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Moteki ymc seminor170406 Kim et al. 2016 JC

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Kim, H. M., D. Kim, F. Vitart, V. E. Toma, J. S. Kug, and P. J. Webster, 2016:
 MJO Propagation across the Maritime Continent in the ECMWF Ensemble Prediction System.
 J. Climate, 29, 3973-3988.

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Moteki ymc seminor170406 Kim et al. 2016 JC

  1. 1. Kim, H. M., D. Kim, F. Vitart, V. E. Toma, J. S. Kug, and P. J. Webster, 2016:   MJO Propagation across the Maritime Continent in the ECMWF Ensemble Prediction System.   J. Climate, 29, 3973-3988.
  2. 2. ECMWF アンサンブル予報における MJO の海大陸横断 インド洋で MJO 初期発生したときに、西太平洋での対流抑制がハッキリしている と海大陸をまたいだ東進が明瞭でなおかつ予報スキルも高くなる。 The MJO initiated over the IO under the situation with suppressed convection over the WP would tend to propagate across the MC and its prediction skill would be higher than that for the other cases.
  3. 3. 1. Introduction contents 2. Data and methodology a. Data b. MJO index (Fig. 1) c. Measures of MJO prediction skill: Collective and segment prediction skill 3. Identification of the high-skill and low-skill MJO events a. MJO initial amplitude and prediction skill relationship(Fig. 2) b. High-skill versus low-skill events(Figs. 3, 4) 4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7) b. Ocean–atmosphere interaction(Fig. 8) c. Drawbacks of using the RMM index(Fig. 9) 5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12) 6. Summary and discussion
  4. 4.    ECMWF アンサンブル予測システムからの 20 年の再予報データセットを用いて、海洋大陸を横切る MJO の 伝播の特徴を調べた。インド洋で発生した MJO 事例(位相 2 )の解析では、 MJO 初期の振幅と予測スキル の関係は線形ではなく、特に、中程度の MJO 振幅カテゴリー(強い MJO と弱い MJO の中間)から予測を 開始した場合は、その非線形傾向が強いことが示された。予測スキルを決める重要な要素を調べるために、 中程度の MJO カテゴリの再予測結果を高スキルと低スキルの事例に分け、予報期間中の海洋 / 大気条件と物 理的過程の違いを調べた。高スキル事例における OLR 偏差の初期分布は、強化されたインド洋上の対流偏差 と強く抑制された西太平洋の対流偏差による明らかな対流の双極子パターンを示す。この双極子モードは、 ロスビー波応答およびそれに伴う南北水蒸気移流を介して、海洋大陸を横断する MJO 伝播を支えるものであ るかもしれない。高スキル事例の伝播中に、顕著な海洋 - 大気結合過程もシミュレートされる。しかし、低 スキルの事例では、西太平洋の対流シグナルがほとんどなく、組織化されず、海洋大気結合過程がうまくシ ミュレートされない。高スキルおよび低スキルの両方の事例において、対流偏差振幅は約 15 日後に顕著に減 少することが見出され、恐らくモデルの系統的な平均バイアスのためである。海洋大陸付近の強い湿潤バイ アス、赤道太平洋の寒冷 SST バイアス、および関連する循環バイアスは、西太平洋地域を MJO の伝播を妨 げるため、すなわち予測スキルに限界が生じる。
  5. 5. 気象予報と気候予測の狭間をつなぐためには、 サブシーズナル ( 2週間〜3カ月 ) 予測の問題を解 決することが重要であり、国際的枠組みが立ち上 げられている。 e.g., WCRP; WWRP/S2S Vitart, A. Robertson, and D. Anderson, 2012: Subseasonal to seasonal prediction project: Bridging the gap between weather and climate. WMO Bull., 61 (2), 23–28. MJO 予測可能性向上は、サブシーズナル予測向上 において最大の課題なのでやってみた。 現状 3 4− 週間の予測は有用だけど、できれば 6 週 間を目指したいのが第一目標です。
  6. 6. Data: ECMWF 大気海洋結合再予報データ cy40r1(WCRP/WWRP S2S プロジェクトによる公開データ ) 期間 :1994-2013 32 日予報 52 回 ×20 年 ×5 メンバーアンサンブルによる 5200 の予報データセット OLR,U,SST,Rain の一日平均値 解像度 :10 日予報まで 32km 、 11 日以後 64km の水平解像度、 91 層 スキル検証用データ及び予報初期値 ERA-interim
  7. 7. 1981 〜 2013 年の通年で合成した MJO の各 8 位相に対 する OLR( カラー ) と 850hPa 東西風偏差 (0.5m/s 毎等値 線 ) のライフサイクル。 MJO がインド洋に位置する位相 2 に注目して、そこを起点とし た 32 日予報で海大陸の予報バリ ア領域を突破できるかどうかを 調べる。 2. Data and methodology b. MJO index (Fig. 1)
  8. 8. 予報スキルの指標 観測された RMM(a1,a2) と予報された RMM(b1,b2) の偏差相関係数 (RMM のそれぞれの値を RMM ダイヤグラムの原点からの偏差とみなした相関係数 ) ACC:32 日予報スキル (segment) ACC( ):τ リード日数の関数としての予報スキル (collective) 市川さんのセミナースライドから引用 2. Data and methodology c. Measures of MJO prediction skill: Collective and segment prediction skill
  9. 9. MJO 初期振幅観測値 x と位相 2 から開始したアンサンブル平均の 32 日予 報スキル (ACC)y の関係。 初期振幅 1.5 以上の強い MJO は明 確に予報スキルが高い。 1.5 以下 は振幅とスキルの関係が不明瞭で 、全体として線形とはみなせない。 strongMJO は、 NDJFMA 、 weakMJO は、 MJJA に多いが、 moderateMJO は季節性がない。特に広がりが強 い moderateMJO の高スキル (>0.74) と低スキル (<0.74) の 34 事例ず つに分けて検証する。 68 events 0.70 ave. skill 42 events 0.82 ave. skill 134 total events × 5 member: 670 plots 24 events 0.62 ave. skill 0.74 high-skill: 34events low-skill: 34events 3. Identification of the high-skill and low-skill MJO events a. MJO initial amplitude and prediction skill relationship(Fig. 2)
  10. 10. 位相 2 から開始した高スキル ( 赤 ) および低スキル ( 青 ) のリード日数毎 の予報スキル。太実線、細実線は、それぞれアンサンブル平均 (34 事例 ×5 メンバー ) と個々のアンサンブルメンバー (34 事例平均 ) 。 高スキルは、アンサンブル平均の スキルが個々のスキルより高く、 アンサンブル間のばらつきが大き い。 低スキルは、 5 日までは高スキル とあまり変わらないが、 5 日以降 で急激に落ちる。 3. Identification of the high-skill and low-skill MJO events b. High-skill versus low-skill events(Figs. 3,4)
  11. 11. 位相 2 から開始した高スキル ( 赤 ) および低スキル ( 青 ) の 34 事例の平 均の RMM 。白丸と実線が観測、黒丸と点線が 5 日毎の予報。四角は 1 日予報。赤丸・青丸は、 34 事例のアンサンブル平均。橙色・水色は、 個々の予報メンバー。 高スキルは、振幅がやや観測より弱いもの の位相速度は捉えている。 低スキルは、位相速度が高スキル事例より 速く、急激に減衰している。 この事例間の違いは、初期値の時点で見極 められるだろうか? 3. Identification of the high-skill and low-skill MJO events b. High-skill versus low-skill events(Figs. 3,4)
  12. 12. (a) 高スキル、 (b) 低スキルの 1 日予報における SST 偏差 ( カラー ) と OLR( 等値線、 4W/m2 毎 ) 。 1 日予報では、高スキルも低スキ ルも観測と基本的に一致している ( 前提 ) 。 (a) 高スキルは、インド洋の対流 活発と西部太平洋の対流抑制の 2 極構造が明瞭で、西太平洋の対流 抑制偏差は、 0.3K 以上の SST 正 偏差を伴う。 (b) 低スキルは、インド洋の対流 活発の振幅は (a) と同様にあるが 、西太平洋のシグナルがほぼなく 、単極構造。 4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7)
  13. 13. (a) 高スキル事例の観測値、 (b) 高スキル事例の予報値、 (c) 低スキル事例の観 測値、 (d) 高スキル事例の予報値。 OLR( カラー ) 、 850hPa 東西風偏差 (0.4m/s 毎等値線 ) (a) よく組織化され、東進がはっ きりしている観測事例は、 (b) 振幅がやや不明瞭になるもの の 32 日後まで下層東西風偏差の 東進シグナルが予報できているが 、 (c) 位相速度が対流結合赤道 Kelvin 波のように速く、減衰する事例は 、 (d) 予報スキルが低い。 つまり、スキルの高低の差は、振 幅ではなく、初期条件における対 流分布の組織化度合いと東進の明 瞭さにある。 5m/s 9m/s 4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7) well-organized propagation fast propagation like CCKW
  14. 14. 初期振幅の強い事例・中程度の事例の全てに対する西太平洋の観測 OLR 偏 差 x と 32 日予報スキル y の関係。 予報スキルは、西太平洋上の OLR に対する明瞭な関数とは言えない が、高スキルのほとんどは、乾燥 偏差によっており、頻度として高 スキルになりやすいことは言える 。 西太平洋が乾いていることは、十 分条件ではないが、必要条件であ る。 4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7)
  15. 15. Kim, D., J. S. Kug, and A. H. Sobel, 2014: Propagating versus Nonpropagating Madden-Julian Oscillation Events. J. Climate, 27, 111-125. 伝播性 MJO と非伝播性 MJO の違 いの概念図。 伝播性 MJO は、西太平洋で対流抑 制に対するロスビー応答として赤 道から極向きの流れが形成され、 湿潤域の南北幅が広くなり、イン ド洋の MJO が東進する道を開く。 4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7)
  16. 16. (a) 高スキル、 (b) 低スキルの予報リード日に対する西太平洋の領域平均の SST と OLR の偏差の変化。観測値が実線、予報値は白丸。偏差は、 32 日予 報期間の平均値からの偏差。 高スキルは、 SST 正偏差・ OLR 正偏差が day1 にあり、 day5 以降 、対流活発に位相変化。 この SST と OLR の位相変化の関 係が、低スキルではそもそも観測 において不明瞭。 4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent b. Ocean– atmosphere interaction(Fig. 8) positive anomalypositive anomaly phase changephase change
  17. 17. 4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent c. Drawbacks of using the RMM index(Fig. 9) In the RMM phase-space diagram (Fig. 4), we showed that in the high-skill events, the RMM-defined MJO signal shows propagation even after day 15 (Fig. 4) and prediction maintains high skill throughout (Fig. 3). However, even in high-skill events, the convective signal becomes almost absent after lead day 15 (Fig. 6). If the forecast convective signal is marginal after day 15, then what causes such a high prediction skill until day 32? It has become apparent that the fractional contribution of winds to the variance of RMMs is relatively larger than the contribution of the convective fields. 高スキルは、 15 日以降も MJO の東進がよく予報されているかのように RMM では見えるが 、実際は、 15 日以降の対流域はほとんど消えていて、循環場だけが東進している。 これは RMM という指標において、対流活動よりも風の場の寄与が大きいことによって、 見かけ上のスキルが生じてしまうという問題点だ。
  18. 18. 4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent c. Drawbacks of using the RMM index(Fig. 9) 10S-10N 緯度平均 OLR( 灰色と黒 ) 、 U850( 青 ) 、 U200( 赤 ) の偏 差の経度分布。 (a) 高スキルと (b) 低スキルの 1 日予報、 (c) 高スキ ルの 20-25 日予報。実線、灰色の陰影が観測、点線が予報。 予報 1 日目では、 (a) 高スキルと (b) 低スキルの いずれにおいても、対流と風の偏差がよく捉え られている。 (c) 高スキルの予報 20 〜 25 日目でみると、対流 偏差は、観測に比べてかなり減衰しきっている が、風の偏差は、観測と同等の大きさを保って いる。 RMM は、風のパターンが同じならば、対流の分 布が大きく異なっていても、似たような振幅に なる。 positivepositive normalnormal
  19. 19. 5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12) 位相 2 の事例に対する初期振幅の強中弱全て 134 事例を合わせた (a) 降水 ( カ ラー ) と U850(1m/s 毎等値線 ) 、 (b)SST( カラー ) と U200(2m/s 毎等値線 ) の予 報 1-32 日目を平均した年気候平均バイアス。 (c)(d) は、初期バイアス。 (a) 降水過多のバイアスが海大 陸でとにかくヒドイ。 (b)SST 過大バイアスは、イン ド洋、海大陸、西太平洋に広 がっており、湿潤静的エネル ギー過剰をもたらしうるので 、結局降水過多にもなる。 しかも東太平洋で SST 過小バ イアスで、東西コントラスト が激しいので、気圧傾度を生 み出し、下層西風バイアス (a) と上層東風バイアス (b) を作る。 この辺のバイアスの特徴は、 他の結合モデルでも報告があ る。
  20. 20. 5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12) 位相 2 の事例に対する初期振幅の強中弱全て 134 事例を合わせた (a) 降水 ( カ ラー ) と U850(1m/s 毎等値線 ) 、 (b)SST( カラー ) と U200(2m/s 毎等値線 ) の予 報 1-32 日目を平均した年気候平均バイアス。 (c)(d) は、初期バイアス。 初期値の時点で既に、 (c) 海大陸周辺の降水過多、下 層東風バイアス、 (d) 東太平洋の SST 過小バイア スと上層東風バイアス、 は存在している。 これが、ビャークネスフィー ドバック (SST+ gradP U-→ → → 躍 層浅くなる→ SST+) を過剰に 効かせることで、バイアスが 成長してしまう。
  21. 21. 5S-5N 平均した降水 ( カラー ) と U850( 等値線 ) の平均バイアスの東西分布 x の予 報日数 y による変化。 東風バイアスは、予報日数に よって増大している。 降水バイアスは、予報 10 日目 までは初期から変化なし。 11 日以降は、モデルの水平解 像度が 32km から 64km になり 、 降 水 バ イ ア ス の 値 が 倍 に なっている。 5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12)
  22. 22. 5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12) (a)32km グリッド ( 予報 10 日目まで ) と (b)64km グリッド ( 予報 11 日 -32 日 ) の地 形。 解像度が下がると、海大陸の 東側で湿潤バイアスと下層収 束が強化されやすくなる。 湿 潤 バ イ ア ス が 局 所 的 に ウォーカー循環を変えて西太 平洋の沈降場を作り、東風偏 差が乾燥空気を移流させて東 西の負の水蒸気コントラスト を作る。 こうした解像度依存の循環の 変化が予報 15 日目以降の MJO が西太平洋に入ってきた後の 東進を妨げる。
  23. 23. 1. Introduction contents 2. Data and methodology a. Data b. MJO index (Fig. 1) c. Measures of MJO prediction skill: Collective and segment prediction skill 3. Identification of the high-skill and low-skill MJO events a. MJO initial amplitude and prediction skill relationship(Fig. 2) b. High-skill versus low-skill events(Figs. 3, 4) 4.Favorable initial conditions and key physical processes for MJO propagation across the Maritime Continent a. Initial condition and propagation characteristics(Figs. 5-7) b. Ocean–atmosphere interaction(Fig. 8) c. Drawbacks of using the RMM index(Fig. 9) 5. Systematic mean biases and the possible influence on MJO prediction(Figs. 10-12) 6. Summary and discussion
  24. 24. ECMWF アンサンブル予報における MJO の海大陸横断 インド洋で MJO 初期発生したときに、西太平洋での対流抑制がハッキリしている と海大陸をまたいだ東進が明瞭でなおかつ予報スキルも高くなる。 The MJO initiated over the IO under the situation with suppressed convection over the WP would tend to propagate across the MC and its prediction skill would be higher than that for the other cases.

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