気象庁でのLETKF開発の近況*

三好建正（気象庁数値予報課）

る。ALERAデータは、http://www3.es.jamstec.go.jp/か1 はじめにLETKF（Local Ensemble Transform Kalman Filter; 局 ら研究目的に限り無償で入手し使用することができ
所アンサンブル変換カルマンフィルタ, Hunt et al. る。この際、登録等は不要である。
ALERAは、40メンバーのLETKFにより作成された
2007）は、アンサンブル・カルマンフィルタ（EnKF）の手法の一種であり、並列計算効率に特にすぐれた実 再解析データである。インターネットから入手できる用的な手法である。EnKFは、アンサンブル手法とデ のは、6時間毎の気圧面解析値のアンサンブル平均、ータ同化手法とを融合したもので、日々変動する誤差 スプレッド、これらの5日平均、月平均などである。
構造を考慮した高度なデータ同化を行うとともに、解 24時間毎に全40メンバーの気圧面解析値も入手でき析誤差を適切に反映したアンサンブル初期摂動を生 る。要素は、東西・南北風成分、気温、湿数、高度、成する。変分法と比べて格段に簡便なEnKFは、デー 海面更正気圧で、モデルの初期値を与えるには十分でタ同化研究の敷居を下げ、観測的研究と数値モデル研 ある。40メンバーのEnKF解析場を初期値とした予報究との橋渡しとして期待されている。また、アンサン 実験を行うなど、予測可能性研究に適している。
ALERAは、実際の大気をよく再現している。例えブル手法としてもすぐれていることから、広く予測可ば、図1に2005年12月から2006年2月までの3ヶ月平均能性研究にも有効である。
さて、非静力学モデルに関しては、Miyoshi and の東西平均東西風を示す。気象庁現業システムの精度
Aranami (2006)が、LETKFを気象庁非静力学モデルに には及ばないものの、解析場をぱっと目で見る限り、適用し、動作確認した。本発表は、直接非静力学モデ 区別がつかない程度の精度はある。計算したモデル解ルを用いたLETKF研究の進展を述べるものではない 像度はT159/L48、公開している気圧面データは1.25度が、気象庁における全球モデルを用いた最近の開発か の等緯度経度座標、鉛直は1000hPaから10hPaまで17
ら、非静力学モデルを使った研究にも有用な情報を提 層である。狭い領域の詳細なメソモデルの初期値・境供しようとするものである。特に本発表では、次の二 界値には粗すぎるかもしれないが、ある程度広い領域つに焦点を絞る。
を取って低解像度の境界値が内部に強く影響し続け ALERAデータの利用なければ、非静力学モデルの初期値・境界値としても気象庁で開発中のLETKFを用いて、気象庁予報部、 有効だろう。ただし、低解像度の初期値は環境場を与海洋研究開発機構、千葉科学大学が共同して作成した えるだけなので、非静力学モデルの中で高波数成分がアンサンブル再解析データセットALERA（Miyoshi et スピンアップすることを考慮する必要があるだろう。
al. 2007）は、研究目的では無償で入手可能となって このほか、各メンバーからアンサンブル平均を引けば、おり、非静力学モデルを使ったアンサンブル予報実験 摂動成分が得られる。高解像度の初期値は別に用意し、アンサンブル予報のために摂動のみを使うといったの初期値・境界値として有用である。
使い方もできるだろう。
 LETKFによる衛星放射輝度観測データ同化
気象庁全球モデル（GSM）を使ったLETKF（Miyoshiand Sato 2007）では、衛星放射輝度観測データの適応型バイアス補正法を新たに考案し、その同化に成功している。このようなLETKFの知見は、非静力学モデ
ルを用いて行うEnKF研究にも直接役立つに違いない。
最近は全球を覆う非静力学モデルの研究も盛んとなっており、実際の衛星観測データなどを同化するなど進んだ研究を行う場合にも、有用だろう。
2 ALERAデータ
Miyoshi and Yamane (2007)は、地球シミュレータを使って、地球シミュレータの全球モデルAFES (AGCM
for the Earth Simulator, Ohfuchi et al. 2004)にLETKFを適用し、良好な結果を得た。このシステムを使って、
図1 ALERAによる2005年12月から2006年2月までの3
2005年5月から2007年2月までの約1年半に渡る実際のヶ月平均の東西平均東西風（m/s）
。
観測データを同化し、再解析を行ったのがALERA(AFES-LETKF Experimental Ensemble Reanalysis)であ適用前手法を考案し、予報変数とは独立して推定することに
3 衛星放射輝度観測データの同化
衛星観測は、現在の数値天気予報には欠かせない重 成功した（適応型バイアス補正法と呼ぶ）。これによ要なデータである。全球を広く均質に観測するのは衛 り、図2に示すような各種予報スコアの改善が確認さ星だけである。また、衛星観測データは、無償でイン れた。
ターネットから入手できるものも多く、様々な研究に使いやすい。そこで、自前の非静力学モデルに実際の衛星観測データを同化する研究も可能となってくるだろう。その際注意すべきなのが、衛星放射輝度観測データのバイアスである。これにより、観測データをそのまま同化すると、全球に広く均質にバイアスを乗せてしまい、予報精度は悪化する。
現業数値予報センターでは、この広く均質なバイアスを見積もり、補正してから、同化している。放射輝図2 適応型バイアス補正の適用前（上）と後（下）の度観測データに含まれているバイアス b は、スキャンLETKFシステムの対初期値予報スコアの現業4次元変分法
scanと、大気の状態位置毎に決まったscanバイアス bシステムに対する改善率（%）。
airに応じたair massバイアス b がある。 b scan は、様々な大気状態の観測値と背景値（通常は解析値など）と4 まとめの関係から、統計的に求める。 b air は、観測バイアス
本発表では、以上に述べたように、気象庁におけると線形関係にある説明変数（衛星天頂角、表面気温、LETKF開発の近況から、非静力学モデルを使った研定数など）からなる列ベクトル p を用いて、(1)式のよ究にも有用であろう情報をお知らせする。研究コミュ
うに書かれる。
ニティによる様々なEnKF関連研究の成果は、気象庁における開発にもフィードバックし、将来の数値予報
b air = β T • p(1)
システムの向上に寄与することが期待される。現業センターと研究コミュニティのこのようなWin-Winのここで、β は各説明変数にかかる係数からなる列ベク関係は、大変望ましいものと言えよう。非静力学モデトルである。p はモデル変数から与えられるため、最ルを使った研究で、ALERAデータの利用やEnKF手法適な β が分かれば、 b air が求まる。 β は、多くの観測の適用など、様々なEnKF関連研究が活発となることサンプルから統計的に決めておくことができる。一方、を祈りたい。
測器自体は経年劣化するため、β をゆっくり時間変動するものと仮定して、毎回の観測値から適切に求めて謝辞いくこともできる。これは、ちょうど数値予報におけGSM-LETKF に関して、佐藤芳昭、門脇隆志の各氏、るモデル出力値の統計的バイアス補正と似ている。 ALERA に関して、山根省三、榎本剛の各氏、その他 EnKF
MOSでは、多くの学習サンプルから予め求めておい 全般に関して、Eugenia Kalnay、Jeff Whitaker の各氏との有た回帰係数を使うのに対し、カルマンフィルタでは、 意義な議論等に感謝します。
係数を毎回更新する。カルマンフィルタは、サンプリ
参考文献
ングエラーの影響を受けるため、一般にMOSに劣る Hunt, B. R., E. J. Kostelich and I. Szunyogh, 2007: Efficient
が、モデル変更など何らかの要因で回帰係数がゆるや
Data Assimilation for Spatiotemporal Chaos: A Local
Ensemble Transform Kalman Filter. Physica D, 230, 112-126.
かに変動する場合は都合が良い。気象庁では、学習サ
Miyoshi, T. and K. Aranami, 2006: Applying a four-dimensional
ンプルから予め求めた固定値の β を使っていたが、local ensemble transform Kalman filter (4D-LETKF) to theJMA nonhydrostatic model (NHM). SOLA, 2, 128-131.
2006年5月に変分法バイアス補正を現業化し、 β をゆMiyoshi, T. and Y. Sato, 2007: Assimilating Satellite Radiances
っくり変動させるようにした（佐藤 2007）。
with a Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF)
LETKFでは、Miyoshi and Sato (2007)が輝度温度観Applied to the JMA Global Model (GSM). SOLA, 3, 37-40.
測データの同化に成功している。その際は、気象庁現 Miyoshi, T. and S. Yamane, 2007: Local ensemble transform
Kalman filtering with an AGCM at a T159/L48 resolution.
業の4次元変分法で使っていた β を固定値として使っ
Mon. Wea. Rev., in press.
た。この β は、4次元変分法にとっては適切だが、異 Ohfuchi, W., H. Nakamura, M. K. Yoshioka, T. Enomoto, K.
Takaya, X. Peng, S. Yamane, T. Nishimura, Y. Kurihara, and K.
なるバイアス特性を持つLETKFにとっては不適切で
Ninomiya, 2004: 10-km mesh meso-scale resolving
ある。LETKFでも変分法バイアス補正と同様の機能
simulations of the global atmosphere on the Earth Simulator:を実現するため、始めは β を予報変数の一部に組み込Preliminary outcomes of AFES (AGCM for the EarthSimulator). J. Earth Simulator, 1, 8-34.
み、他の予報変数と同様に、アンサンブルを用いて推佐藤芳昭, 2007: 変分法バイアス補正. 数値予報課報告・別定することを試みたが、うまくいかなかった。結局、
冊, 53, 171-175.
変分法バイアス補正における評価関数を近似した新適用後