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全球海上風・海面応力格子データセットの 構築および精度検証と 大気・海洋相互作用研究への応用

全球海上風・海面応力格子データセットの 構築および精度検証と 大気・海洋相互作用研究への応用. 指導　　 轡田　邦夫教授 5AOOM009 　森本　直樹. 海上風による海面応力⇒　海洋へ運動量を輸送⇒　海洋表層を駆動（風成循環流） 海上風　⇔　海流　：風成大循環理論・・・ Sverdrup(1947) 高空間解像度を有する海上風データセット ⇒　 衛星データ　 、　 数値気象予報 (NWP) データ. Aqua/AMSR-E. ADEOS-2/SeaWinds. ERS-1&2. ADEOS-1/NSCAT. QSCAT/SeaWinds.

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全球海上風・海面応力格子データセットの 構築および精度検証と 大気・海洋相互作用研究への応用

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Presentation Transcript

  1. 全球海上風・海面応力格子データセットの 構築および精度検証と 大気・海洋相互作用研究への応用 指導　　 轡田　邦夫教授 5AOOM009 　森本　直樹

  2. 海上風による海面応力⇒　海洋へ運動量を輸送⇒　海洋表層を駆動（風成循環流）海上風による海面応力⇒　海洋へ運動量を輸送⇒　海洋表層を駆動（風成循環流） 海上風　⇔　海流　：風成大循環理論・・・Sverdrup(1947) 高空間解像度を有する海上風データセット ⇒　衛星データ　、　数値気象予報(NWP)データ Aqua/AMSR-E ADEOS-2/SeaWinds ERS-1&2 ADEOS-1/NSCAT QSCAT/SeaWinds 1990 2000 背景 　衛星データ ・海上風観測衛星は1990年代から現在まで、連続したデータを提供 　衛星観測海上風データから全球海上風・海面応力格子データを構築 J-OFURO【Japanese Ocean Flux data sets with Use of Remote sensing Observations】 各種熱Fluxデータと共に継続して構築・配布(Kubota to al., 2002) NWPデータ ・現場観測・衛星データを取り込み、仮想大気の場から海上風・海面応力を算出 　データに欠測が無く、期間が長い ⇒　長期変動解明、海洋大循環モデルの駆動力に多く使用。 過去、衛星・NWPデータを使用した研究 ・Wunsh(1998)　･･･　南極周極流にて複数の衛星・NWPデータからSv流量を算出し、 　　　　　　　　　　　　　　海上風による運動量輸送の重要性を報告。 ・Qiu and Chen(2006）　･･･　NWPデータを大循環モデルの駆動力とし、 　　　　　　　　　　　　　　　　　　黒潮続流域の亜熱帯モード水変動を解析

  3. 衛星データ　・・・　マイクロ波散乱強度から、間接的に風速・風向を決定衛星データ　・・・　マイクロ波散乱強度から、間接的に風速・風向を決定 NWPデータ　・・・　現場や衛星観測データを取り込んだ、仮想大気の場から算出 ⇒現実の場を再現している保障は無い。 衛星・NWPデータの精度検証の必要性 現場観測データ（船舶・ブイ）との精度検証が必要 過去の海上風・海面応力精度検証を行った研究 ・ Ebuchi et al(1996) 　・・・　衛星観測データとブイデータとの精度検証 ・ Kutsuwada(1998)　・・・　衛星格子データセットの作成とブイデータとの精度検証 ・ Bourassa et al(2002) 　・・・　太平洋中緯度での 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　衛星観測データと船舶観測データとの精度検証 ・ 笠原ほか(2003)　・・・赤道・アメリカ沿岸ブイデータと 　　　　　　　　　　　　　　 衛星格子・NWPデータの精度検証および、 　　　　　　　　　　　　　　 中・高緯度でのデータセット間の相互比較

  4. NDBC TAO/TRITON PIRATA 衛星・NWPデータの精度検証において 衛星データに比べ、NWPデータはブイとの系統・ランダム誤差が大きい データセットの相互比較 しかし、 ・ブイは赤道に集中 ・船舶観測は期間・海域が様々 現場観測データの少ない中・高緯度では、現場データとの比較が困難 　⇒　各データセット間の相互比較 笠原(2004)による相互比較結果 ① ② (a) 衛星データ：QSCAT/J-OFURO NWPデータ：NRA-1 ⇒海上風、海面応力にて QSCAT/J-OFURO< NRA-1 (b) 図 ①: 海上風東西成分の2000年平均場 (a):QSCAT/J、(b):NRA-1 図 ②: 2000年での緯度平均した東西成分海上風の南北プロファイル

  5. 新たなNWPデータ NRA-1・・・アメリカNCEP/NCARが作成、配布しているNWPデータ 近年、NRA-1に存在した既知のエラーを修正した、「NRA-2」データを作成・配布 しかし、NRA-2データは、 「次世代データとして考えておらず、いくつかの要素はNRA-1よりも良くない可能性がある。NRA-1と2の二つを継続して作成していくことにより、比較を簡単に行える。」 (Kanamitsu et al., 2002) ⇒NRA-2データ傾向の把握のため、精度検証が必要　 新たな現場観測データ Kuroshio Extension Observatory(KEO) ブイ ・・・　近年、NOAA/PMELが北西太平洋黒潮続流域にブイを設置。 　・期間：2004年6月16日 　・位置：144.5oE-32.3oN ⇒現場観測データが少ない太平洋中緯度での精度検証が可能。

  6. 近年新たに設置されたKEOブイを利用し、 これまで困難であった太平洋中緯度の衛星・NWPデータの精度検証を行う。 新たに作成されたNRA-2データセットの傾向把握、また、衛星・ブイの期間が延長していることから、赤道ブイを中心とする現場観測データとの精度検証を行い、再度精度を確認、NRA-2を含めた相互比較を行う。 ⇒データセット選択の指標・注意を喚起 新たに作成、精度を検証した高解像度衛星データを用いて、 近年注目される、海洋から大気への作用検出を試みる ①　・・・ ②　・・・ ③　・・・　 目的 使用データ 衛星格子データ ・QSCAT/J-OFURO ・QSCAT/IFREMER ・QSCAT/LEVEL-3 NWPデータ ・NRA-1 ・NRA-2 ⇒主な違いは格子作成方法 J-OFURO・・・荷重平均法(Kutsuwada,1998) IFREMER・・・最適内挿法 LEVEL-3・・・単純平均 海面応力データはNCEPから提供されるMomentum Fluxを使用 以後それぞれ、NRA-1/FLUX、NRA-2/FLUXと記す

  7. 太平洋中緯度において KEO・太平洋NDBCブイとの比較結果から ・QSCAT/J-OFURO　・・・　平均差≒0 ・NRA-1　・・・　海上風・海面応力を過大評価 ・NRA-2　・・・　海面応力を過大評価＞NRA-1 中緯度外洋にて、データ間の相互比較 QSCAT/J-OFURO NRA-2/FLUX NRAデータは中緯度の広域で海上風・海面応力を過大評価 a b 結果②を含め、太平洋・大西洋にて ・南北成分を顕著に過大評価 ・KEO比較結果と傾向一致 ⇒KEOブイ測点は中緯度評価に重要 130E-140W海域平均した海面応力南北プロファイル(a:東西、b：南北)

  8. 太平洋中緯度において KEO・太平洋NDBCブイとの比較結果から ・QSCAT/J-OFURO　・・・　平均差≒0 ・NRA-1　・・・　海上風・海面応力を過大評価 ・NRA-2　・・・　海面応力を過大評価＞NRA-1 Curl-tauを算出し比較 NRA-2・FLUX QSCAT/J-OFURO NRAデータはCurl-tauを過大評価 NRAデータのCurl-tau過大評価は Sverdrup流量にも影響(Aoki and Kutsuwada,2007) データの信頼性⇒継続的な精度検証・相互比較

  9. ブイとの精度検証・相互比較の結果 ・QSCAT/J-OFURO　・・・　海上風・海面応力を精度良く評価 ・NRA-1　・・・　海上風・海面応力を過大評価⇒ 過去の比較と一致 ・NRA-2　・・・　 ①・②結論 ・東西成分FLUX平均差　＞NRA-1 ・海上風平均差　＜　NRA-1 ・RMSD＞ NRA-1　⇒スペクトル解析により、ブイとの変動が大きく異なる NRA-1⇒NRA-1/FLUX NRA-2⇒NRA-2/FLUX ⇒それぞれデータの傾向が違う NRA-2/FLUXの東西成分平均差が大 ≠ a b データ選択に注意 ⇒海上風に対する海面応力の傾きが大きい＞NRA-1 図：縦軸NRA/FLUX、横軸NRA海上風 （a:NRA-1、b:NRA-2）

  10. 衛星・NWPデータの大気海洋相互作用への応用 　近年、衛星・NWPデータを利用した、新たな大気海洋相互作用現象が報告 Chelton(2004) ・・・　Gulf-Stream海域にて、海面水温高温域と正のCurl-tauが正相関 Xie(2004) ・・・　黒潮続流域にて、海面水温と海上風速が正の関係 従来の大気⇒海洋への作用とは逆の関係 海洋から大気への作用のメカニズム ・従来　・・・　海上風　⇒　風成循環流　＝　大気から海洋への作用（総観規模現象） ・近年　・・・　海洋から大気への作用（局所的現象） 海面水温の高い海域では、海洋からの蒸発によって鉛直混合が発生、大気上方から下方に運動量が輸送され、海上風が強化される 海洋⇒大気への作用 海上風は大気上方につれ て指数関数的に上昇 Curl-tau>0

  11. (c) (a) (b) 海洋⇒大気への作用解明・・・高解像度データが必要 高解像度データの必要性 Chelton(2004)より High-pass Curl-tau & SST (a):QSCAT/Curl-tau (b):NRA-1/Curl-tau (c):SST(Color)、Tau(Vector) ・格子間隔の粗い海上風データを使用した場合、 　局所的な現象である海洋⇒大気への作用検出が困難 ・大循環モデルの駆動力に入力される海上風において、 　入力する海上風データの特性により、結果に差異が生じる ⇒　データセットの特性把握・選択が必要　←　精度検証 信頼性ある、高空間解像度データが必要

  12. 高解像度QSCAT/J-OFUROデータを用いて、海洋から大気への作用検出高解像度QSCAT/J-OFUROデータを用いて、海洋から大気への作用検出 結果③　高解像度データの大気海洋相互作用現象への応用として 使用データ ＜海上風＞ ・QSCAT/J-OFURO　・・・　局所的な現象検出のため、格子間隔を0.5°とした ・Aqua/AMSR-E ・・・　衛星観測海上風速のみ（風向は観測していない） RSSより取得。0.25°格子、期間：2002年～ ＜海面水温＞ ・MergedSST・・・東北大学大気海洋センターより取得。 0.005°格子、日本近海のみ、期間2003/6～ ・TRIMM/TMI・・・RSSより取得、0.25°格子、期間：1998年～ 海面水温データ処理 ・それぞれの緯度により、緯度平均値からの偏差を算出 　⇒総観規模の海面水温場を除去

  13. １年平均場にて海洋⇒大気への現象を検出 J-OFUROによるCurl-tau・海上風速(Contour)とMergedSST海面水温偏差(Color) ⇒同海域の３ヶ月平均場にて検出を試みるが、季節的な特性は把握できず Xie(2004)より、3ヶ月平均場、局所的に現象検出が報告 Chelton(2004)より、海面水温勾配が大きい海域は作用が大 ⇒期間の長いTMI海面水温にて、海域・季節依存性特定のため 海域を限定して月ごとにAMSR-E海上風と比較(小山,2007) 季節によらず、正の関係が検出。しかし、特定の月では低相関 ⇒季節風の卓越により大気⇔海洋現象が卓越、検出困難 Xie(2004) より 上:海面水温(℃)、 下:海上風速(m/s) (2001年4-7月平均場)

  14. ＜海洋⇒大気への作用検出への応用＞ 　・高解像度J-OFUROデータセットは、現象把握に有効 　⇒NRAデータでは、格子間隔の粗さから検出が困難 　・黒潮続流域では、季節依存性なく現象検出 　⇒海面水温勾配の高い海域では、高い正の関係 　・季節風が卓越する時期は大気⇒海洋への現象も活発、 海洋⇒大気への作用のみ検出は困難 ③結論 ＜今後の課題＞ ・海上風のHigh-passフィルター方法 ⇒Chelton(2004)と同様？ ・海面水温勾配による比較 ⇒海面水温High-passフィルターは緯度平均からの偏差でよいか？

  15. ・衛星格子データの異常日 KEOブイとの比較過程にて、QSCATデータにブイと正負（風向）が逆転する日が存在。 付録 ⇒QSCAT/SeaWindsの観測がKEO上で少ない 　　＋風向が1日のうちに大きく変化 ⇒J-OFURO、IFREMERは異常日が異なる QSCATデータのKEOブイとの異常日 ○:異常日 ●:QSCAT/J-OFURO1度格子のみ異常日 △:ブイ海上風と5m/s以上差がある ×:異常日ではない

  16. 衛星観測個数の問題 ・北半球中緯度は、全球において観測数が少ない（a） ・QSCAT/SeaWindsにて、降雨時（Rain Flag）の観測は精度が低下するため、 欠測値としている（b） ⇒Rain Flagを含め、観測数を増加・空間荷重範囲を小さく⇒異常日はなくなる？ 4パターンのJ-OFUROを作成 b a

  17. J-OFURO荷重平均観測数　00-05ave(L) SD(R) 観測数・・・赤道：多、北半球の中・高緯度：少 変動・・・太平洋中緯度では、衛星軌道に沿った菱形の高SD海域が存在 衛星データの異常値は気象条件と衛星観測数が関係していると考えられる。 また、NRA/WNDはNRA/FLUXに比べ統計結果が悪い。 これらについて、 ・KEOブイから、NRA/WNDと同じ0,6,12,18時から作成したKEO/6hrを作成。 ・同様に衛星観測がおおよそ同じ海域で1日2回なので、6,18時からKEO/12hrを作成。 意図的にサンプリング数を減らした二つのデータと比較して、 観測時間の違いによって精度の変化があるのかを調べた。

  18. 新たな大気-海洋相互作用のメカニズム ・従来　・・・　海上風　⇒　風成循環流　＝　大気から海洋への作用（総観規模現象） ・近年　・・・　海洋から大気への作用（局所的現象） 大気⇒海洋への作用 Curl-tau > 0 海上風は大気上方につれ て指数関数的に上昇 海上風の回転により表層の海水が発散し、深層の海水が湧昇、 海面水温を下げる。 海面水温の高い海域では、 海洋からの蒸発によって鉛直混合が発生、 大気上方から下方に運動量が輸送され、海上風が強化される 海洋⇒大気への作用 Curl-tau > 0 海面水温が高い海域の上空の大気で対流活動が盛んになり、海上風の低気圧性運動が起こる。

  19. 結果① KEOブイ観測値と、統計値にて比較した結果、海上風では ⇒平均差QSCAT≒0、NRA-1,2>0 海面応力比較結果では ⇒ Tx平均差:NRA-1<NRA-2、RMSD：NRA-1 > NRA-2 ・・・海上風と傾向が違う

  20. ①・②まとめ ブイとの精度検証・相互比較の結果 ・QSCAT/J-OFURO　・・・　海上風・海面応力を精度良く評価 ・NRA-1　・・・　海上風・海面応力を過大評価⇒過去の比較と一致 ・NRA-2　・・・　 ・FLUX平均差＞NRA-1 ・海上風平均差　＜　NRA-1 ・FLUX・海上風RMSD＞ NRA-1 ・東西成分平均差　＞　WND NRA-2/FLUXの平均差が大 RMSDが大 a b ⇒海上風に対する海面応力の傾きが大きい＞NRA-1 図：縦軸NRA/FLUX、横軸NRA海上風 （a:NRA-1、b:NRA-2） ⇒現場観測データと変動が大きく異なる 図：各海面応力データでのスペクトル （データ期間：KEOデータの存在する500日）

  21. NRA海面応力について NRA/FLUXはモデル内で算出 一般的に海面応力は、下記のバルク式により10分毎平均値から算出される τ：海面応力 CD:抵抗係数 ρ：大気密度 W：海上風 データの傾向が　NRA ≠NRA/FLUX　・・・　大気密度×抵抗係数が起因？ バルク式によるCDの決定⇒抵抗係数算出式 NRA6時間毎海上風から、抵抗係数に海上風のみが作用する Large and Pond (1981)を用いたNRA/WNDを作成、 以降比較　⇒NRA-2のエラーの修正によるFLUXへの影響を確かめる Report of the Working Group on Air Sea Fluxes　より ⇒NRA-2/FLUXはWNDと比較して東西成分平均差を大きくする

  22. NDBCPIRATA b a QSCAT/J-OFURO NRA-2/FLUX 70W-10E海域平均した 海面応力南北プロファイル(a:東西、b：南北) ・太平洋と同様に、NRA-1,2は中緯度で海上風・海面応力を過大評価 ・赤道域では±10oでNRA-2/FLUXが顕著に大きい NRA-2は赤道海域で、強い収束帯を形成する傾向にある

  23. NDBC TAO/TRITON PIRATA 過去に検証が行われた、ブイデータ ・TAO/TRITON・・・太平洋赤道 ・NDBC・・・大西洋アメリカ沿岸 ・PIRATA・・・大西洋赤道 ⇒NRA-2の傾向把握、過去の比較からブイ期間を延長して比較 TAO/TRITON QSCAT/J-OFURO NRA-１/FLUX NRA-2/FLUX ⇒NRA-1南北成分が赤道（2oN付近）で顕著に負、南部でNRA-1,2共に正に大きい NRA-2は10～15oN付近で負に大きい

  24. 海上風観測衛星 ・QSCAT/SeaWinds　・・・1999/7 – 2007/2～ ・ADEAS-2/SeaWinds・・・2003/4 – 2003/9 ⇒短期間であるが、2つの同測器を持つ衛星 QSCAT/SeaWinds ADEOS-2/SeaWinds 笠原(2004)　・・・　二つの観測データを合わせ、観測密度を倍にして高解像度データを作成 高解像度：　従来1.0°格子　⇒0.5°格子 比較のため、QSCAT/SeaWinds単一での高解像度データを作成 QS＆AD-2/J QS/J 図：Curl-tau平面分布図(x10-6N/m3) ⇒QSCAT/J-OFURO-05 ≒QSCAT&ADEOS-2/J-OFURO-05 QSCAT/SeaWinds単一でのJ-OFURO 1.0→0.5度格子化は欠測なく、信頼性を維持

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