103：502（アジアモンスーン；再解析

一一一情報の広場≡≡≡GAME）

GAME再解析データの公開＊
山 崎 信
植 田 宏
多 田 英

弘 隆＊1・谷田貝 亜紀代＊2・高橋清利＊1
健 一＊3・竹内義明＊3
昭＊1・青梨和 正＊1・隈夫＊3・福 富 慶 樹＊4・五十嵐 弘 道＊5・藤 波 初 木＊6
梶 川 義 幸＊6

雄＊1・釜堀これらのオフラインデータを用いたGAME再解析

1．はじめにアジアモンスーンはユーラシア大陸東・南部に恵みの実行は気象研究所，気象庁数値予報課，宇宙開発事の雨をもたらすとともに，時として水害・干ばつといっ業団地球観測データ解析研究センター（EORC）の共同た災害をもたらす非常に重要な気象現象である．従っ研究として1999年4月から開始され，2000年9月にはて，モンスーンの季節変化過程とその変動を正しく理その第1版がすべての研究者に公開されることになっ解し，その季節予報の精度を上げることは，この地域ている．幅広い研究者にこの再解析のデータを使用しに住む私たちにとって重要な課題である．モンスーンてもらいたいと考え，以下その概要を紹介する．

は降水過程をともなうため，その理解にはエネルギー輸送および水循環過程の解明が重要になってくる．さ2．GAME再解析の目的

らに，循環場や降水過程には大きな日変化が存在する

GAME再解析の目的は1998年4月〜9月の期間にため，これらの過程を理解するには，日変化の解明もついてゾンデデータを中心に可能な限りのオフラインデータを収集し，最新のデータ同化システムを用いて，重要な課題となる．しかしながら，大気水蒸気量を観り，この程度の観測頻度では水蒸気収支を正しく評価精度よい再解析データを提供することである．GAME
再解析の入力として主に用いられたデータは，GTSでするのは困難である．このような観点から1998年の夏入電されたデータ以外に，第1表にあげた通りである．

測するための高層ゾンデ観測は1日1，2回程度であに中国全土およびインドシナ半島において1日4回の提供される再解析データは，早めに再解析データをゾンデ観測を含むGAME（GEWEXアジァモンスー

配布することを目的としたVer．1．1と最新のデータ同ン観測計画）特別観測が行われた（安成，1998）．さら化システムを用いることを目的としたVer．2があるにGAME特別観測と平行して，南シナ海モンスーン（違いを第2表にまとめてある）．両バージョンともオ実験（SCSMEX）などの特別観測も行われた．これらのゾンデデータの一部は全球通信システム（GTS）でが最適内挿法というデータ同化法を用いているのに対リアルタイムに各国の予報センターに送られたが，中して，Ver．2では，3次元変分法及び，TRMMマイク

フラインデータはいれているが，主な違いはVer．1．1

国の観測データを中心に半分以上が通報されなかっロ波観測装置（TMI）などのマイクロ波の直接データた．

同化を予定しているところにある．
＊Release＊1Nobuoof

Data．

Kamahori，気象研究所．

＊1Kiyotoshi

Takahashi，気象研究所

Ueda，気象研究所．

＊1Kazumasa＊2Akiyo

Reanalysis

Yamazaki，気象研究所．

＊1Hirotaka＊1Hiroaki

GAME

Aonashi，気象研究所

Yatagai，宇宙開発事業団地球観測データ解析

研究センター．
＊3Ken−ichi

Kuma，気象庁予報部数値予報課．

＊3Yoshiaki＊3Hideo

Takeuchi，気象庁予報部数値予報課．

Tada，気象庁予報部数値予報課．

＊4Yoshiki

Fukutomi，筑波大学陸域環境研究セン

ター．

＊5Hiromichi

Igarashi，筑波大学大学院生命環境科学研

究科＊6Hatsuki

Fujinami，筑波大学大学院地球科学研究科．

＊6Yoshiyuki

Kajikawa，筑波大学大学院地球科学研究科．

◎2000日本気象学会

2000年9月

45

660

GAME再解析データの公開

第1表 GAME再解析に用いられたオフラインデータ．
ソンデ

領域
HUBEX曹1）

観測点数
6／5−7／23

TIPEX鳶1）11

5／9−8／9

オゾン．ゾンデ

3A一領域★1）・曹2）

Watukosek

6／5−7／22

9／9，23．29−30，1016−7．23

Kototabang
Pontianak

9／2930，10／25〜7
9／16，23，27，29−30，10／2，6−7，9ミャンマー禽3）

オホーツグ1）

プロファイラー期間（1998年）

2115

バンコッグ1）
ンドネシア脅1）

ukit

1
112

8／1−31
7！8−25
1／4−10／27

8／23−10／31

eq）ong6／30−10／31

ンドGadankf3）
プロファイラーンド11

adanki★3）

5／14−8124

4／2−4，11，13−18，20，22，25，27−30

6／1−4，6，8−9，12・13，15−20，22−23，26−27，29−30

MSTレーダ7！1−4，6−10，13−18，20−25，27，30−31

8／3−5，7−8，10，11，18−22，25＿31
9／1．8−9，11，22，24−25

航空機

インドネシア＊1）1日4回のゾンデ観測回または2回観測

第2表

1

9／21，24−27，29−30，10！2，6−7，9−10＊2）中国のチベットとHUBEX域の間の地域＊3）1日1

GAME再解析Ver．1．1とVer．2の違い．

項目

Ver．1．1（2000年9月公開版）

予報モデル

T213L30（水平0．5625度，30

Ver．2（2001年3月公開版）
左に同じ

鉛直レベル。Prognostic−
Arakawa Subert対流スキーム）

データ同化スキーム

3次元最適内挿法

地面・地中温度の初期値
積雪の初期値

気候値

前のサイクルの予報値

気候値

解析値

表1のオフラインデータ○○

SCSMEXゾンデ特別観測

×○

TBBボーガス
マイクロ波を用いた水蒸気の×××○

3次元変分法直接同化

ERS2海上風IFREMER壱）による解析値

IFREMER壷）による解析値

静止気象衛星風○○METEOSAT拡張衛星風×○歯）IFREMER（フランス国立海洋開発研究所）

46天気47．9．

661

GAME再解析データの公開
第3表

GAME再解析で公開されるプロダクト．

領域

水平解像度

全球物理量データ

全球解析値

アジア域
解析値
30E−180、全球

全球

全球

全球

30S−90N（0−358．75、（〇一357．5、（0−358．75、（〇一357．5、90N−90S）

90N−90S）

90N−90S）

90N−90S）

0．50X

1，250

2．50×2．5◎

1，250

2．50×2．50

0．50

X1．25◎

期間、時間解像度

X1．2501998年4月一10月

1日4回6時問毎

鉛直 17層（10009258507006005004003 2次元物理量 （モデル最下層または鉛直積分値）
レベル 2502001501007050302010）とモデル最下層ジオポテンシャル高度、 水平風、気温、 流出量、蒸散、 遮断損失、降要素
水（対流性）、 降水（大規模気温一露点温度．
凝結）、可降水量（瞬間値）、水平風、モデル最下層における気圧、鉛直積分された水蒸気水平フ
気温、気温一露点温度．
ラックスとその発散、地表面海面更正気圧での潜熱・顕熱フラックス、地表面及び大気上端における放射フラックス （短波下向き、短波上向き、 長波下向き、全雲量、地表面雲放射強制力 （短波、長波）

長波上向き）、

3．4次元データ同化システムと提供プロダクト

GAME再解析に用いられるデータ同化システムは気象庁の現業システムと基本的に同じである．予報モ

4．GAME再解析Ver．1．1のECMWF，NCEPとの比較

第1図は（GAME再解析Ver．L1−ECMWF）とデルは，水平解像度0．5625度，鉛直30層のT213L30で（NCEP−ECMWF）について1998年7月の850hPaのあり，積雲対流スキームはPrognostic

風ベクトルの様子を示す．ゾンデ観測の多い領域（第Arakawa−Shubert（隈，2000）を用いている．データ同化スキー2図参照）においては差は比較的小さいが，インド洋

ムはVer．1．1では3次元最適内挿法（多田，1997）を付近では各センター間の差は大きい．GAME再解析用いるが，Ver．2では力学的にバランスした解析が得

Ver．1．1は比較的NCEPと類似した振る舞いを示す．

られる3次元変分法（露木，1997）に変える予定である．

5．集中観測オフラインデータのインパクト

1998年6月の集中観測のうち，00UTCと06UTCに2000年9月に公開されるプロダクトは第3表にまとめられている．高層大気の解析値と，18時間または24おけるゾンデ観測のうち，GTSで通報されたゾンデ観時間予報の平均値から得られる物理量の2種類に大別

測点（丸）と通報されなかったゾンデ観測点（三角）される．物理量は瞬間値である可降水量を除き，すべてその時刻から6時間前の間の平均値である．水平解の分布を第2図に示す．12UTCは00UTCに，18UTCは06UTCと類似している．ほとんどのオフライン

像度は0．5度（アジア域解析値のみ），L25度，2．5度のデータは中国のゾンデ観測であり，しかもチベットか3種類を提供する．

ら中国東部の25。N−40。Nの間にある．

2000年9月

47

662

GAME再解析データの公開

GAME−reanal

ルsisU，V850hPa

JUL

98

60。N

Radiosonde（Routine＋10P）

1漁マ〜．

残」、31』ド譜乙●・・す・♂・祭顎帆厩三影ノリル

熊1語b他●…鰭撫纒難巡30。N00ZJUN

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301『60ど90E［GAME−reanal卜［ECMWFl

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98●●㌔准JUL

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98

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10N20S30ど｛●●第2図∫80120。E150。E180。

1998年6月のGTSで通報されたゾンデ観測点（丸）とGAME再解析で使用されGAME再解析の850hPa風ベクトルのたオフラインデータ（三角）．上図は00

1998年7月平均（上図），GAME再解析一UTC，下図は06UTC．ただし4回以上のECMWF（中図），NCEP−ECMWF（下通報箇所のみを表示．

図）．

6．ゾンデデータの品質の問題

00UTC，12UTCにはGTSから入電した多くのゾゾンデデータは大気のジオポテンシャル高度，風ンデ観測がすでにあるために，オフラインデータをい気温，露点という基本要素を観測し，かつその精度はれない場合といれた場合で850hPa水平風の1998年7衛星観測などと較べて非常に高いため，データ同化シ月平均の差はほとんどみられない（図略）．

ステムには最も重要な観測である．ところが，実際にまた，可降水量の日変化を見るため00UTCと12UTCの差の1998年7月平均を見ると，新たに加わっはその品質が疑問視される観測地点がかなり見られたオフラインデータの観測数が少ないために可降水量修正が可能と思われるものは修正しておくことが，よの差（12UTC−00UTC）へのインパクトもあまりない．

り良い解析値を得るために重要になってくる．ゾンデ

る．従って，あらかじめデータの品質を調べ何らかの

一方18UTC−06UTCは中国東部では地方時の深夜1の品質を調べるのには，観測値から第1推定値を差し時と午後1時の差に対応しているが，オフラインデー引いて定義されるD値がよく使われる．ここで第1推定値は前のサイクル（通常6時間前）の初期値から出タをいれると中国東部で午後1時より深夜1時に可降水量の増大する地域が増えており，雲頂温度や降水量発した予報値である．個々の観測点毎にD値の平均とデータの日変化パターンと矛盾しない結果が得られる

標準偏差を見れば観測値と第1推定値の違いがわか（図略）．

る．D値は予報モデルの誤差と観測値の誤差を両方含んでいるが，予報モデルの誤差は観測点毎に不連続的48

天気47．9．

663

GAME再解析データの公開
Mean−D

70N

value

Z：200hPa

論ゼ賦δ／fo・．

00Z。・。◎

JUL1998△O鬼60N

Q

観測データの品質管理を行うことにより，解析値の品質向上に努めている（大野木，1997）．

50N

7．データ公開

40N

GAME再解析データの公開方法はCD−ROM（2．5度水平解像度のみ），WEBサイトからのダウンロー

馨響，㌃二，

50N
20N

ド，8ミリテープによる配布の3種類が用意される．

10N

0．5度版，1．25度版の置かれている東大生産研究所

EQ

㌘

10S

☆の20S

＼紘蓉鯵r』◇，、

50S

50E

45E

60E

75E。♂☆6ol・」O
90E

105E

△＾

120E

155E

150E

165E

180

［一今・］1−2・蕊1・H−1・二一5］［一面［5丑＿22・］函WEBサイトはGAMEのデータ情報マネジメントのサイト

http：／／gain−hub．mri−jma．go．jpからたどることが出来る．CD−ROM及び8ミリテープ希望の方は
山崎信雄〒305−0052

STD−D70N

60Nのvalue

Z：200hPa

OOZ

もlrぎゼσδ−δノ「・・。o・・8㌶※撫☆☆▽。

つくば市長峰1−1

気象研究所気候研究部

JUL1998。％．・．Qe−mai1：nyamazak＠mri−jma．gojp

Te1：0298−53−8668，Fax：0298−55−2683
へご連絡ください．

1誉曙1、1、

8．謝辞
データ収集では特に中国国家気候センターのDingYihui教授，中国気象科学院のXu Xiangde教授，インド宇宙研究機構のKusuma Rao博士，名古屋大学大気水圏科学研究所の坪木和久助教授，通信総合研究所

粕−今20S
50S

50E

，，。、

聰・・

律・・7ハo・一〇
45E

60Eの大野裕一主任研究官，神戸大学大学院自然科学研究．

ε・．ρ＼隠㌔75E

90E〇〇105E

120E

155E

150E

科の山中大学教授，荻野慎也助手，岡本典子さん，京O

165E

180

匝亟圃・］
第3図1998年7月の00Z，200hPaにおけるラジオゾンデのジオポテンシャル高度観測のD値の月平均（上図）とその標準偏差（下図）．単位は両図ともに［m］．

都大学宙空電波科学研究センターの橋口浩之助手，宇宙開発事業団

地球観測データ解析センターの川上修司博士，京都大学大学院理学研究科の西憲敬助手，地球フロンティア研究システムの遠藤伸彦博士，東海大学文明研究所の立花義裕講師にお世話になりました．

参に大きく変化することはないと考えられるので，D値の水平分布を調べることによって各観測点毎のゾンデの品質を評価することができる．

第3図はアジア領域におけるゾンデ観測の200hPaのジオポテンシャル高度のD値の1998年7月平均（バイアス値）およびその標準偏差である．中国およびインド付近に絶対値で30〜50m程度の大きなバイアスが系統的に存在しているが，中国では標準偏差が小さいのに対して，インドでは標準偏差も大きい．従って，考文

献

大野木和敏，1997：データ品質管理と解析前処理，数値予報課報告・別冊第43号，データ同化の現状と展望，
17−61．

隈健一，2000：降水及び雲水過程について，数値予報課報告・別冊第46号

全球モデル開発の現状と展望

一気象業務の基幹モデルとして一，32−47．

多田英夫，1997：大気客観解析，数値予報課報告・別冊
第43号，データ同化の現状と展望，62−86．

露木義，1997：変分法によるデータ同化，数値予報課

中国のゾンデ観測はこのバイアス値を差し引けば，比報告・別冊第43号，データ同化の現状と展望，102−165．

較的，高品質の観測値と見なすことが出来る．これに安成哲三，1998：GAME強化観測期間（IOP）を迎えて対して，インドのゾンデ観測はランダム誤差が大きく，リジェクトするよりない．データ同化ではこのような2000年9月

一季節変化する太陽入射エネルギーはアジアモンスー
ンをどのように駆動しているか一，天気，45，501−514．

49