DS3 ～Down-Scaling Simulation System 8 DS3 ～Down-Scaling Simulation System　　 ･ global/meso data Initial & lateral boundary.

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3 DS3 ～Down-Scaling Simulation System
8 DS3 ～Down-Scaling Simulation System　　 ･ global/meso data Initial & lateral boundary data ･ SST data, etc Initial data 6km mesh Main Frame 1.JMA-NHM (K.Saito,et al.,2006) 2.CFD-model/SIMPLERGO (W.Sha,2008) Numerical Models: 1.5km mesh 再現能力・・・現状の予報的視点だけでなく、将来的な視点を含めて。

4 (Down Scaling Simulation System)
　東北大・流体地球物理学講 DS3 (Down Scaling Simulation System) 　　　1.5km格子、2006年6月に運用開始 ディーエスキューブ 24km 6km 1.5km 初期値 予報モデル 高速計算機 RSM予報値 JMA-NHM 8台並列 星野君修士論文「高解像度JMA-NHMを用いた 宮城県の局地気象予報システム構築」より抜粋

5 描画処理を行い、04：05頃に結果をweb上に掲載（講座内限定）
24km 6km 1.5km DS3の紹介(1) DS3のルーチン 気象庁の前夜21JST init. のRSM予報値が気象業務支援センターから配信されるのでdownload 01：50 所要14m 所要23m 所要1h33m RSM予報値（初期値・境界値） 24km-NHM (72*72) 6km-NHM (72*72) 1.5km-NHM (102*102) 21時 0時 1時 3時間ごとにネスト 1時間ごとにネスト 5時 描画処理を行い、04：05頃に結果をweb上に掲載（講座内限定） ※同様のルーチンを、9JST init. についても行う

6 DS3の紹介(2) 各種設定（本研究で用いた仕様） モデル・・・JMANHM（2005年10月更新版）
鉛直層・・・38層（解像度40～1120mのstretched格子） SST・・・川村研のMerged SST + NOAA OISST 土地利用・・・24km,6kmは海陸のみ、1.5kmは土地利用導入 対流パラメタリゼーション・・・24km,6kmにKain-Fritsch 放射・乱流・・・氏家(2005)で用いたパラメタリゼーション Merged SST 1.5kmに導入した土地利用

7 Output from 9 （陳君より）

8 課題（１） 前回では、、、 ＤＳ３が今よりダウンスケーリングを遂行する際、 再現・予報の精度を高めるためには
　　　再現・予報の精度を高めるためには ①　JMA-NHMの格子解像度依存の乱流スキーム、 　　境界層扱いスキーム、雲物理過程スキーム等の 　　問題点の改善が必要 ②　アンサンブル予報・データ同化の技術導入が不可欠

9 背景 ヤマセは、低温・寡照により水稲育成への被害などを及ぼす ヤマセ現象解明・予報を目標に観測面・モデル面の多数の研究
(Ninomiya and Mizuno,1985など) 海上での観測での不足からモデルの十分な検証が出来ない 近年、東北大学と仙台管区気象台による 「やませ共同観測」により、ヤマセの海上での一連の時間変化を捕捉

10 研究の目的 詳細な船舶観測データを活用し、 ①ヤマセ予報の実現のための基礎的実験 ②観測事例のヤマセのメカニズムの解明
１、2003年6月のヤマセの再現実験 　　→現在のモデルの性能評価と課題抽出 ２、SST、乱流スキームに対する感度実験 　　→これらがヤマセに及ぼすインパクトの違い ３、高解像度実験 　　→混合層発達時の物理を調査

11 やませ共同観測（東北大学と仙台管区気象台等の機関により、科研費（代表者・浅野正二）で、実施）
日時：2001年から2007年まで 目的：ヤマセの形成・変質機構の解　　　　　 　　　　明と数値モデル化 観測対象：ヤマセ発現時の大気構造　　 　　　　　　　および雲の微物理特性 観測データ：気温、相対湿度、雲底高 　　　　　　　　度など 2003年船舶観測の領域 2003年6月の船舶観測において典型的ヤマセと遭遇し、その一連の大気構造のデータの取得に成功 次田君修士論文「高解像度モデルによるヤマセ雲の数値シミュレーション」より抜粋

12 対象期間と概況 オホーツク海高気圧の存在 低気圧が東側に存在 →北から東よりの風が入り やすい
対象期間：2003年6月22日00UTC～24日12UTC 　　　　　　　　船舶は(39N,143E)付近で定点観測 オホーツク海高気圧の存在 低気圧が東側に存在 →北から東よりの風が入り 　 やすい 6/23-00UTC天気図（気象庁より）

13 対象期間と概況 下層に冷気が流入し、霧に 近い薄い雲が発生 混合層が発達し、雲底が300m程まで上昇 雲底が100m程まで下降
混合層が発達し、雲底が1km程まで上昇 気温の時間-高度断面図、 黒点は雲底高度　(東北大CAOS・浅野先生のご提供) （次田君修論）

14 計算設定 数値モデル JMANHM 初期値・境界値 気象庁メソ解析値 （MANAL） 格子数 102×102×58 水平解像度
気象庁非静力学モデル(jmanhm-rel-02-00) 初期値・境界値 気象庁メソ客観解析値（MANAL） 格子数 202×202×58 水平解像度 10km（初期値）→4km→1km→250m→100m 雲物理過程 Warm-rain 積雲対流 4kmの計算のみKain-Fritsch法を利用 SST 外洋域新世代海面水温Ver.1.0(NGSST) (0.05°格子、毎日更新) 乱流スキーム Deardorffスキーム MANAL：地上・高層観測、衛星観測などから求めた気象要素データ 　　　　　　水平解像度は10km 再現実験では4kmの結果を用い議論する 高解像度実験では解像度100mの結果を用いる 数値モデル JMANHM 初期値・境界値 気象庁メソ解析値 （MANAL） 格子数 102×102×58 水平解像度 10km（初期値）→4km→1km→100m 計算領域中心 39N°,143E° 雲物理過程 Warm-rain 積雲対流 4kmのみKain-Fritsch法を利用 SST NOAA-OISST(1°格子、1週間平均) 乱流過程 1kmまではDeardorffスキーム、100mでは改良Mellor-Yamada　Level3スキーム

15 再現実験1/3-気圧、風、気温 海面気圧（MANAL） 海上気温（MANAL）
モデルの三陸沖の風が弱い、また気温が部分的に2～3℃モデルが低い傾向があることを除き、概ね再現 海面気圧（モデル） 海上気温（モデル） 気圧は1hpa以内の誤差 気温は冷気の入り込みと領域東では比較的よい

16 再現実験2/3-気温、相対湿度等 観測 モデル 気温の時間-高度断面図 相対湿度の時間-高度断面図 上：観測、下：モデル

17 SST（川村研のご提供）と乱流スキームの感度実験
新世代海面水温（NGSST） レイノルズ平均乱流スキーム： 0.05度格子 毎日更新 Deardorffスキーム Mellor-Yamada Level 3スキーム（MY3） NOAA-OISST 1度格子 一週間平均 南端では差は小さいがNGSSTの方が北に向かってのSST傾度が2倍ほど大きい （次田君修論）

18 ヤマセ再現・感度実験の結果（2003年6月ケース）
Deardorff/NGSST Deardorff/OISST SST低解像度化 ダウンスケーリングに伴うヤマセの高精度の再現・予測には： ①精密なSSTデータの利用が不可欠 ②JMA-NHMにレイノルズ平均乱流スキー使用の代わりに、　 　　ＬＥＳ乱流スキームの導入が急務 ③アンサンブル予報・データ同化技術による精度改善の期待 乱流精緻化 MY3/NGSST 観測結果 （次田君修論）

19 前回では、、、 課題（２） ＤＳ３が更に高解像度を有するダウンスケーリングを遂行し、もっと複雑な地形（急傾斜な地形や人工建築物等）も扱えるには 　　１、複雑な地形の場合にも計算できるモデルの拡張 　　２、ダウンスケーリングに伴うモデル間のインタフェースの構築

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21 Development and Applications of a High-resolution Local Meteorological Numerical Model(CFD) in Cartesian Coordinate (Sha,2008)

22 Table Outline of the CFD numerical model SIMPLERGO (W.Sha, 2008)
Basic equations Non-hydrostatic/compressible Coordinate Cartesian Discretization approach Finite volume method Grid system Staggered Time integration scheme Implicit Advection Scheme rd upwind scheme(QUICK) Leonard(1979); Hayase et al.(1992) Solution method SIMPLER algorithm for the equations Patankar(1980); Sha et al.(1991) Technique for handling Blocking-off Method complex geometries Patankar(1980); Sha(2002) Turbulence scheme LES Lilly(1962); Smagorinsky(1963)

23 市街地のテスト計算

24 実地形の表現 左図：実地形（北海道） (Courtesy of Prof. Fujiyoshi) 下図：計算モデルの中で 表現された地形
(dx=dy=dz=50m)

25 実地形でのテスト計算

26 更にＤＳ３ダウンスケーリングには： ①通常地形の上に建築物などのある場合にも計算できるコードの 　　作成 ②JMA-NHMと自作CFDモデルとの結合上の諸難題の克服

27 Calculation Settings:
initial inflow condition linear increasing vertical profile of velocity u (Umax =5m/s at 1.2km , the domain top), and vertical temperature T with the lapse rate 0.8K/100m domain size DX=10km,DY=4km, DZ=1.2km grid numbers 200(x),80(y), 60(z) grid spacing Δx=Δy=50m,ΔZ=20m time stepΔt= 1.0s integrated time 3600s

28 Matsushima 〜1200m Ikeshima 〜1500m Ohikishima 9000m 4500m

29 10m grid data

30 数値モデルでの地形表現 （ｄｘ＝ｄｙ＝ｄｚ＝１０ｍ） 10m grid data 実地形

31 テスト計算の結果 （地表面（ｚ＝１０ｍ）での速度ベクトルと水平速度成分u、動画時間間隔２分）

32 次には、、、、、、 TOPO地形データ ＝＞ ＋ GIS情報データ

33 もう一つ興味があるのは、、、、、

34 (Courtesy of Prof. H.Kawamura)