> ７月27日（金）のMJO関連セミナーのお知らせです。 > Time：　15:30-, Fri., 27th Jul. > > Place：　横須賀研・海洋科学技術館２F・会議室 > CINDY期間中の解析誤差分布の特徴 茂木　耕作　(Qoosaku MOTEKI)　(JAMSTEC/RIGC/熱帯P) 2011年10月から2012年2月にかけてインド洋でMJO発生の観測を目的とした国際大気海洋観測計画CINDYが実施された． ここでは，観測船「みらい」で捉えられたMJO通過前後におけるALERA2による 東西風の解析誤差および解析値の特徴を調べた．(http://on.fb.me/MLTq7i) MJO通過時期に地表から500hPa付近までの深さの西風極大が現れており，さらに通過の前と後に下層西風の極大が現れた． こうした西風の極大が現れる1～2日前の中層東風域に解析誤差の極大が現れて > いることは大きな特徴であった． また，これらの解析誤差の極大は,徐々により上層で現れるような傾向がみられた． 一方で，誤差の大きい領域の深さで見ると，MJO発生初期が最も深いことも大きな > 特徴である． これらの誤差分布の特徴は， MJO およびその前後に発生する対流活動の深さが 解析値の不確定性に寄与しているためだと考えられる. MJO以外の赤道波との対応関係も見ながら，データ同化実験の方向性も含めて議論したい．

1. CINDY期間中の
解析誤差分布の特徴
茂木耕作

2. 遅 ればせ ながら
CINDY解析始めました
茂木耕作

3. 秋の気象学会発表要旨
MJO発生前から中層で周期的誤差増大

4. 現象が生じた結果として
見える解析値
解析誤差
発生前の兆候

5. ALERA
4次元の解析誤差を持つ客観解析
観測
アンサンブル
のばらつき
≒
誤差 次の解析
解析 予報

6. ALERA2
予報モデル AFES (榎本剛)
同化システム LETKF (三好建正)
解像度 T119L48
アンサンブル数 63
UCAR GTS
観測
NOAA 日毎のSST

7. Contributions
BEFORE the campaign
DURING the campaign
AFTER the campaign

8. BEFORE
インド洋における解析誤差の特徴を
把握して現象と対応付けしておこう！

9. 東西風解析誤差分布
850 hPa 6-9月平均
4 m/s超の誤差

10. 西風バーストの予兆？
U error (m/s) at 850 hPa JJAS
U解析値 U誤差

11. ずらし相関U解析:U誤差
0.6
0.52
0.4
0.2
0
-0.2
-10-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
誤差増の先行 days 誤差増の遅れ

12. ALERA
available from
http://www.jamstec.go.jp/esc/afes/alera
during 2005.06 - 2007.01
through OPeNDAP server.

13. DURING
観測中の日毎の誤差分布を監視して
研究課題の種を探す．

14. Larger errors
over eastern IO

15. Larger errors
over central IO

16. > 6 m/s errors
in maximum

17. ALERA2
has a potential
to monitor error fields and
to find a precursor of dynamical phenomena
on the basis of pilot surveys.

21. 現象トレーサー：解析誤差

22. AFTER
強化観測の効果を最大限に利用する．

23. 精度向上領域：現象を反映
MISMO2006

24. MISMO観測の開始5日間
で精度向上した領域
Improvement
within a limited area

25. MJO発生の5日前で
精度向上した領域
Extending
at 15 m/s

26. MJO発達の5日間で
精度向上した領域
Great
improvement!!
>5%

27. ALERA2
is able to provide
assessments of the impact of the campaign
and
progresses on understanding tropical waves.

28. 遅 ればせ ながら
CINDY解析始めました
インパクト実験はまだやってませんが・・・
茂木耕作

29. 単純に誤差分布見るだけでも
観測インパクトが分かるところもあります．

30. 500hPa東西風の解析誤差の時間経度断面
ナイロビ観測やって本当に良かったの図

31. 単純に「誤差減りました，精度向上！」
だけではつまらないので，
MJOと対応する特徴を見つけたいところ．

32. 秋の気象学会発表要旨
MJO発生前から中層で周期的誤差増大

33. MJO1
CINDY
MJO2
MJO3

34. 500hPa雲水(ALERA2)
MJO1 MJO1
MJO2 MJO2
MJO3 MJO3

35. 500hPa雲水(ALERA2)

36. 西風バーストの予兆？
U error (m/s) at 850 hPa JJAS
U解析値 U誤差

37. U誤差(500hPa)
MJO1 MJO1
MJO2 MJO2
MJO3 MJO3

38. V誤差(500hPa)
MJO1 MJO1
MJO2 MJO2
MJO3 MJO3

39. T誤差(500hPa)
MJO1 MJO1
MJO2 MJO2
MJO3 MJO3

40. 可降水量
MJO1
MJO2
MJO3

41. Q誤差(500hPa)
MJO1
MJO2
MJO3

42. T誤差(500hPa) Q誤差(500hPa)
MJO1
MJO2
MJO3

43. T誤差(500hPa) CW誤差(500hPa)
MJO1
MJO2
MJO3

44. Contributions
pilot surveys BEFORE C/D
monitoring DURING C/D
OSEs AFTER C/D

45. Contributions
pilot surveys BEFORE C/D
monitoring DURING C/D
王道解析＋ OSEs AFTER C/D

46. 現象が生じた結果として
見える解析値
解析誤差
発生前の兆候

47. 生じた現象の特徴を
調べるための解析値
解析誤差
発生原因を知るための
新変数として誰でも
使うのが当たり前の世界に．

48. 移流トレーサー：化学粒子，同位体
現象トレーサー：解析誤差

49. 現象トレーサー：解析誤差

50. pilot surveys
Objective evaluation of
the value of
CINDY/DYNAMO
OSEs monitoring
The positive growth cycle of
optimizing field campaigns