非線形予報モデルを繰り返し計算する4DEnVar は非線形現象のデータ同化に有効か？

摘要

気象庁のメソ解析は，気候学的な背景誤差共分散に基づく4 次元変分法（4DVar）で作成されている．一方，近年，多くの数値予報センターでは，アンサンブル予報に基づく流れに依存した背景誤差共分散を用いて評価関数を最小化するデータ同化手法（En4DVar や4DEnVar）の開発が進められている．En4DVar は評価関数の勾配計算にアジョイントモデルを用いるのに対し，4DEnVarはその部分をアンサンブル摂動から計算するため，アジョイントモデルが不要である．は，非線形予報モデルを繰り返し計算するEn4DVar と4DEnVar を気象庁の現業メソ同化システム（JNoVA）に実装して1 点観測同化実験を行い，4DEnVar によって予報誤差の非線形時間発展を考慮した解析が行える可能性を示した．本研究では，Lorenz63 モデルとJNoVA に実装したEn4DVar と4DEnVar を用いて予報誤差が非線形成長するような設定で同化実験を行い，結果を比較することにより，4DEnVar の利点と実用化の際の課題をより詳細に調査した．