2022年度ROIS-DS 成果報告会

藤井陽介（気象研究所, yfujii@mri-jma.go.jp）, 中野慎也

アブストラクト(統計数理研究所）

アルゴフロート観測プロファイルの品質管理(QC)とデータフロー

 ROIS-DSの共同利用研究として、気象庁海洋データ同化システムを用いて、アルゴフロートの品質管理（QC）に関する観測システム実験（OSE）を実施。
 OSEの結果をヨーロッパ中期予報センター（ECMWF）の結果とも比較。
 QCの塩分管理に対するインパクトを確認。
 本実験は、国連海洋科学の１０年プロジェクトSynObsの一環でもある。

気象庁の現業で運用している海洋データ同化システム

全球アルゴデータセンター
生データ

速報QC
～数日

世界気象通信網（GTS）
生データに無いJMA-NQC データをマージ
データ

1. 全球海洋データ同化システム MOVE/MRI.COM-G3（Fujii et al. 2023, DOI: 10.3389/fclim.2022.1019673参照）

速報データ
＋
QCフラグ

遅延データ
＋
QCフラグ

遅延QC～数年

グレーリスト

気象庁現業データ(JMA-Oper)

JMA-GLST
データ

遅延データに無いデータをマージ

JMA-Delay
データ

アルゴフロートの品質管理に関する観測システム実験（OSE）
大気・海洋結合モデル
による予測

JMA-Oper, JMA-GLST, JMA-Delay, JMA-NQC: MOVE/MRI.COM-G3を用いた実験。利用したデータは上の図を参照。
JMA-Free: 気象庁全球海洋モデルのフリーラン（観測データを同化しない）
ECMWF-Oper: ヨーロッパ中期予報センター(ECMWF)のシステムを用いた実験。現業データを利用（JMA-Oper相当）
MOAA-GPV: JMASTECで実施した海洋モデルを利用しない解析。主に遅延モードのデータを利用。

1．全球海洋塩分量（0-2000m深）の時系列の違い
Analysis Model (G3A)

Downscaling Model (G3F)

 全球三極格子、解像度：1˚×0.3-0.5˚ 4次元変分法(4DVAR)により、海水温・塩分・海面高度データを同化 3次元変分法(3DVAR)により、海氷密接度（海氷の分布密度）を同化

 全球三極格子、解像度：0.25˚×0.25˚ 海水温・塩分をG3Aに近づけるように、強制項を加える。
 3DVARにより海氷密接度を同化（G3Aと同様）
 大気・海洋結合モデル海洋部分の初期値作成

Global salt content in 0-2000m depth
JMA-NQC

 品質管理をしっかり行うほど、増加トレンドは小さくなる。
ECMWF-EN4
JMA-GLST

Analysis Model (NPR)

NPR (4DVAR, 10km)

 北太平洋モデル、解像度：約10km
 4次元変分法(4DVAR)により、海水温・塩分・海面高度データを同化 逐次簡易フィルタにより、海氷密接度を同化

JMA-Delay

MOAA-GPVJMA-Free

JPN (2km)

Downscaling Model (JPN) 日本周辺モデル、解像度：約2km
 海水温・塩分をNPRに近づけるように、強制項を加える。
 逐次簡易フィルタにより、海氷密接度を同化 NPRと同様）

日本周辺の海流・海水温の変化、潮位への影響などを予測
3. 気象庁海洋同化システムの4DVARについて

修正期間後の5日間（観測窓）の観測データとモデルシミュレーションとの差を計算。
その原因を、アジョイントモデルにより、時間方向を遡って推定。
アジョイントモデルの計算結果をもとに、修正項を最適化。

 全球アルゴデータセンターで実施している速報QC（最近はすでにグレーリストに登録されているデータも除去している）のインパクトは非常に大きい。
 遅延QCのインパクトもある。ただし、最近に近づくにつれて、遅延データが提供されてないプロファイルが多くなり、インパクトが小さくなる。

2．0-2000m積算塩分に対する品質管理のインパクト（OSE間の差）
遅延QCのインパクト（JMA-Delay － JMA-Oper）

グレーリスト適用のインパクト（JMA-GLST － JMA-Oper）

解析ラン

初期推定ラン
修正項

解析期間 （10日間）

修正期間（5日間）

観測窓（5日間）

速報QCのインパクト（JMA-NQC － JMA-Oper）
 2018-2019年平均値についての比較
 速報QCのインパクトは、全球的に見られる（太平洋・大西洋の赤道付近や南極周辺でやや小さい？）

 次の同化サイクルでは、前の同化サイクルの観測窓の期間が、修 グレーリストのインパクトは、比較的小さい。

正期間となる。
 この傾向は、気象庁とECMWFで共通。

観測データ

 一般の数値天気予報システムでは4DVARにより初期値を最適化しているが、気象庁海洋同化システ
ムでは、修正期間（5日間）内で一定の修正項を最適化している。

 JMA-Freeでは、全球塩分量はほぼ保存している。
 すべてのデータ同化を行ったOSE塩分量が増加。モデルを利用しないMOAA-GPVで見られ、観測データに混入した誤差の影響と推定される。

ECMWF-Oper2. 北太平洋/日本周辺海洋データ同化システム MOVE/MRI.COM-NP/JPN（Hirose et al. 2019, DOI: 10.1007/s10236-019-01306参照）

 本来、全球海洋塩分量は保存する。ただし、2000m以深と海氷内の塩分量を考慮する必要がある。

同じ期間につき2回ずつ最適化を行うが、最初の最適結果を解析値と見做す。（観測データ入手後、すぐに解析値を作るため。）

解析期間 （10日間）
修正期間（5日間）

 グレーリストや遅延モードのインパクトは、大西洋で比較的大きく、太平洋東部で比較的小さい（海域の特性にも因ると思われる。）

観測窓（5日間）

4. 同化している観測データ
 衛星による海面高度（水位）

海面のみの観測であるが、水位は海洋内部の水温分布と良い対応
海面付近の流れも知ることができる

 衛星による海面水温・海氷データ


海面のみではあるが、密な水温情報を提供

３．気象庁システムとECMWFシステムとの違い
塩分量トレンドの分布（2019-2020年平均－2015-2016年平均）

遅延モードのインパクト（2019-2020年平均から算出）

気象庁システム（JMA-Oper）

気象庁システム（JMA-Delay － JMA-Oper）

ECMWFシステム（ ECMWF-Oper）

ECMWFシステム（ECMWF-EN4 － ECMWF-Oper）

 現場水温・塩分
Argoフロート• 海面から水深2000mまでの水温塩分を自動観測• 現在、4000台程度のフロートが世界中で観測 船舶、ブイ、その他


国連海洋科学の10年プロジェクトSynObs
国連海洋科学の10年（2021-2030)
 海洋科学のSDGsへの貢献を促すため、UNESCO政府間海洋学委員会により提案され、国連総会で採択された。
 多数の研究プログラム・プロジェクトを推奨。

Synergistic Observing
Network for Ocean Prediction
 国連海洋科学の10年プロジェクト。 OceanPredict主導の国連海洋科学10年プログラムForeSeaの下部プロジェクト。
 OceanPredict 観測システム評価タスクチームが主導、気象研究所がフォーカルポイントを務める。
 活動内容1. 観測システム評価・設計のための国際協力• 複数システムを利用した観測システム観測システム実験（OSE）の実施。
• 本発表で紹介するOSEも活動の一環。
2. 同化スキーム開発のサポート
3. 予測システムの運用で得られる情報をリアルタイムで提供
4. 観測システム評価ショーケースとレポート
 キックオフミーティングを昨年11月15-18日に開催

 塩分量トレンドの分布については、気象庁システムとECMWFシステムで非常に良く一致している。（解析値の信頼性は高い。）
 遅延QCのインパクトについては、日本の南海上やインド洋北部など、分布が一致している箇所もあるが、北大西洋など逆のインパクトとなっている海域もあり、検討が必要。
 どちらもシステムも、与えられた観測データを、さらにシステム内の品質管理ルーチンで取捨選択しているので、たとえ全く同じデータを与えても、最終的に同じデータが同化に使われるわけではない。