4次元の背景誤差共分散⾏列を使った4D-Varによるアンサンブル⽣成と決定論的解析（4）

摘要

4 次元変分法（4D-Var）やアンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）のようなデータ同化システム（DAS）において、背景誤差共分散⾏列（B）は解析精度を決める重要な要素の1 つである。B の実際の構築は、背景誤差に適当な⼀様性を仮定して、同仮定の下での平均に還元するか、O(100)程度の⼩さな統計サンプルに先験的情報を付加して期待値計算を近似して⾏われてきた。前者は変分法、後者はEnKF を解法とする。両⼿法の発展により、後者で求めたB を変分法の中で使⽤することで、単独の場合より精度の良い解析を得られることが⽰され（Buehner et al. 2010）（（広義の）Hybrid DAS）、現業数値天気予報（NWP）での利⽤も始まっている（Wang et al. 2013 他）。また、観測誤差共分散⾏列についても、観測と予報の差分統計を基に、OSE を繰り返して、経験的に構成する従来の⽅法から、理論的整合性の考慮等による⾼精度な推定⼿法の研究や利⽤が進hでいる。