全球洋上における海面運動量フラックス格子データの構築と精度評価に関する研究

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1 全球洋上における海面運動量フラックス格子データの構築と精度評価に関する研究
衛星の紹介とＪ－ＯＦＵＲＯ 東海大学大学院　海洋学研究科　海洋科学専攻 海上気象学研究室　 指導教員：　轡田　邦夫　教授 3AOGM004　笠原　実

2 ・亜熱帯循環系における海流流量の評価(Aoki,2003) 背景１ ・海洋大循環における南大洋の海上風の重要性(Wunsh,1998)
衛星散乱計データ 総観規模から地球規模の解析を可能 数値気象予報モデル ・亜熱帯循環系における海流流量の評価(Aoki,2003) 背景１ ・海洋大循環における南大洋の海上風の重要性(Wunsh,1998) ただし、当該海域では現場データとの比較が困難 多数存在するデータセットの特性を把握する必要がある。 散乱計≒間接的観測　，　数値モデル≒仮想の大気場 複数のデータセットを用いる 高い信頼性のデータを選択 散乱計データによる海上風＆海面応力格子データセットの構築 J-OFURO(Japanese Ocean Flux data sets with Use of Remote sensing Observations) (Kubota et al.,2002) ・海面運動量フラックスと海面熱フラックス 作成した格子データの信頼度を検証 背景２

3 現場データを用いた検証＆データセット間の比較を通し・・・ 各データセットの特性を把握し、データ使用時の警鐘とする
目的 現場データを用いた検証＆データセット間の比較を通し・・・ 各データセットの特性を把握し、データ使用時の警鐘とする 使用データ ・衛星散乱計データ QSCAT/SeaWinds ADEOS-Ⅱ/SeaWinds 1999.7　～　 2003.4　～　2003.9 ・数値気象予報モデルデータ NCEP Reanalysis 1 (NRA1) ECMWF Reanalysis 40 (ERA40) Sea Surface data 6hr-ave. Wind daily-ave. Wind 6hr-ave. Wind-stress daily-ave. Wind-stress 6hr-mean. Wind （バルク法） ・・・稼動停止 （米国立環境予報センター） （欧州中期予報センター） 正式名称を記入する。米国と欧州

4 ・ブイデータを用いた精度検証(武田2002,笠原他2003) TAO海域(熱帯域) ・・・負のバイアス
海上風の比較(2000年1年間の平均) スカラー風速 (a)：QSCAT(J-OFURO) (b)：NCEP (m/s) (a) (b) NCEPデータ 分布傾向は似ているが。強さが異なる。 ・ブイデータを用いた精度検証(武田2002,笠原他2003) TAO海域(熱帯域)　・・・負のバイアス NDBC海域(北米大陸沿岸)　・・・正のバイアス,高RMSD ・他データセットの相互比較 南北両半球高緯度帯・・・正のバイアスが顕著

5 CD :Large & Pond(1981) 海面応力の算出方法 τx = ρCDW･Wx τy = ρCDW･Wy
・散乱計データ 荷重平均法(Kutsuwada,1998) （時間荷重＆空間荷重） Swath Data Daily(6hr) Mean ・格子化された風から応力を算出しているのではない ・数値モデル 海面応力の算出方法。バルク式に10分値を入れるが、データによってはそれが困難だと。 Daily(6hr) Mean Daily(6hr) Mean ・ブイデータ TAO(熱帯域)は10分毎,NDBC(北米)は1時間毎 ・単純平均により、6時間値と日平均値を作成

6 海面応力の比較(2000年1年間の平均) 応力の絶対値(x10-2N/m2) (a)：NCEP(6hr)風より算出 (b)：NCEP(daily)風より算出 (a) (b) 南半球高緯度 海上風による運動量輸送が最大(Wunsh,1998) NCEP(6hr)応力 ・NCEP(daily)応力より強い ・他データセットに比し,突出して強い 検証が必要 海上風の日変化が影響

7 海上風の日変化の大きさを検証(対象期間：2000年)
全球洋上 長期間データ＆日変化　 数値モデル(6hr値) ・あくまで,共に数値モデル ・ECMWF応力とNCEP応力の違いは? 観測値による検証が必要 別の要因 課題 応力の絶対値 東西成分 南北成分 ECMWFとNCEPの傾向に違いがあることを示す。つまり、同程度の日変化なのに、NCEPだけ過大になる理由。 ・南北両半球の中・高緯度 日変化の影響が大 ・緯度と成分に依らず NCEPが大(0-20度で顕著) 6hr応力とdaily応力の差

8 ADEOS-Ⅱ/SeaWinds（2003.4.17～9.30：稼動停止）
･･･全球洋上 散乱計データを観測値と位置づけるため ・数値モデルの検証 ・南大洋の海面応力の評価 ･･･短命に終わったADEOS-Ⅱの有効利用のため QSCAT/SeaWinds（1999.7~現在） ･･･6時＆18時(赤道上)に観測 ADEOS-Ⅱ/SeaWinds（ ～9.30：稼動停止） ･･･10時30分＆22時30分(赤道上)に観測 QSCAT&ADEOS-Ⅱ　複合データ（Composite）の作成 ･1日4回の観測と見なす ･荷重平均法（Kutsuwada，1998） ・両衛星は，ブイデータに対し，同程度の精度を持つ 空間荷重：東西450km,南北225km　時間荷重：±6時間 単一衛星では不可能だった高時間解像度データ(6hr値) ・・・（過去の検証より選択）

9 ブイデータを用いた検証（1） 散乱計データ NDBC ・観測値として位置づけ ・観測方法が異なる TAO ・格子化の方法も多様 現場データとの比較 Ebuch et al.1996;Freilich and Dunbar,1999;Masuko et al.,2000 TAO及びNDBCの測点図 上：東西成分 下：南北成分 （m/s） 黒：TAO 赤：Composite 青：NCEP TAO(2N140W)の例

10 ブイデータを用いた検証（2） TAO（熱帯域）　2003.4－9 風速 南北成分 Composite（6hr）風 ・バイアス無し　RMSDは公称測定精度内（±2.0m/s） NCEP(6hr)風 ・風速・南北成分の負のバイアス ・RMSDはComposite（6hr）の倍 海面応力の検証結果 海上風の結果と同様の傾向

11 ブイデータを用いた検証（3） NDBC（北米沿岸）　2003.4－9 海上風 海面応力 Composite（6hr） ・バイアス無し　RMSD≒1.0m/s（公称測定精度内） NCEP(6hr) ・風速の正のバイアスが顕著 熱帯域と反対 ・RMSDはComposite（6hr）の倍程度

12 ・Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ(6ｈｒ)がやや過小評価 ・精度検証の結果より・・・ Composite(6hr)を全球洋上における基準値とした。
ブイデータを用いた検証（4） ＴＡＯ（熱帯域）（0N180W） 東西成分 南北成分 スカラー風速 海上風 1日周期に注目 TAOスペクトル結果 ・ＮＣＥＰ(6ｈｒ)が突出して高い （ＮＣＥＰ(6ｈｒ)は1日周期を過大評価） ・Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ(6ｈｒ)がやや過小評価 ・精度検証の結果より・・・ 　Composite(6hr)を全球洋上における基準値とした。

13 Wx = Wx + W’x V = V + V’ 中・高緯度海域の海面応力の評価（1） ・ECMWF応力とNCEP応力の違いは? 別の要因
課題 ・数値モデルによる評価 観測値による検証が必要 ・NCEP風の6hr値を・・・ 考察 Wx　=　Wx　+　W’x 「－」は平均成分 ・・・1日より長周期 V　=　V　+　V’ 「‘」は変動成分 ・・・1日以下の短周期 バルク法に入力（南北成分も同様） τx＋τ’x　=　ρCD（ V　+　V’）（ Wx　+　W’x ） τx＋τ’x　=　ρCD（VWx　+　VW’x　+　V’Wx　+　V’W’x） ・精度検証と相互比較より、中・高緯度海域で NCEPの正のバイアスが顕著 第1，2，3項に寄与 ただし・・・右辺第2、3項が、平均成分と変動成分のどちらに寄与するかは、明確に出来ない

14 中・高緯度海域の海面応力の評価（2） NDBC（56N148W） 東西成分 南北成分 絶対値 海上風 海面応力

15 中・高緯度海域の海面応力の評価（3） 海面応力の日変化 （2000年） 東西成分 南北成分 絶対値 ・南北両半球50度付近で差が最大 熱帯付近では目立たない ・海上風の日変化の場合 比較 熱帯域で差が最大（＝NCEPが1日周期を過大評価） 中・高緯度海域では、日変化に顕著な差は見られず 両数値モデルの違い･･･他データセットに対するバイアスの有無

16 中・高緯度海域の海面応力の評価（4） 海面応力の日変化 （2003年4月-9月） 東西成分 南北成分 絶対値 Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ 精度検証の結果を踏まえ、 全球洋上で取得した観測値として位置付け ・南半球50度付近で差が最大 ＮＣＥＰ(6ｈｒ)応力の過大評価は明確 結論 ・その直接的な原因は・・・ 海上風の日変化　に加え， ＮＣＥＰ(6ｈｒ)風が持つ正のバイアス ・NCEP6hr風でバルク法から海面応力を算出 要注意！

17 ・バルク法にNCEP(6hr)風を入力し、海面応力を算出する 中・高緯度海域で、海面応力を異常に強く評価する 要注意!
結論 ・バルク法にNCEP(6hr)風を入力し、海面応力を算出する 中・高緯度海域で、海面応力を異常に強く評価する 要注意! ・QSCATとADEOS-Ⅱを併用する（荷重平均法で格子化） 従来に比し、高時間解像度の散乱計格子データが作成可能 ・従来の格子間隔より、細かい空間解像度の格子データ作成 今後の展望（J-OFUROの今後） Composite(0.5grid)を基準とし、QSCAT(J-OFURO/0.5grid) ・QSCAT(J-OFURO/0.5grid)の継続的な作成と検証へ 1999年7月～現在（約5年間・全球洋上・日平均値・観測値） 従来より、詳細な気象擾乱の検出が可能（森本・栗本,2004） まとめと課題

18 J-OFURO：空間解像度の向上 格子間隔を、従来の1.0度や2.5度から、0.5度へ。 詳細な現象を検出可能 （Curlτの分布図）
Composite 0.5 grid (x10-6N/m3) 格子間隔を、従来の1.0度や2.5度から、0.5度へ。 詳細な現象を検出可能 （Curlτの分布図） 以上です。 ご静聴ありがとうございました。 QSCAT(J-OFURO) 1.0 grid (x10-6N/m3) QSCAT(J-OFURO) 0.5 grid (x10-6N/m3)

19 付図・補足

20 海上風の比較(2000年1年間の平均) a：QSCAT(J-OFURO) b：NCEP(daily)風 (a) c：NCEP(6hr)風 単位（m/s） (b)と（c）に海域に依る差はない (b) 時間解像度が異なっても・・・ 海上風の平均場に影響はない 一方、海面応力はスライド6の様に 時間解像度が影響する (c) （海上風の日変化が影響）

21 海面応力の比較(2000年1年間の平均) 絶対値 東西成分 南北成分 南半球高緯度 海上風による運動量輸送が最大(Wunsh,1998) NCEP(6hr)応力 ・他データセットに比し,突出して強い 検証が必要 ・NCEP(daily)応力より強い 海上風の日変化が影響

22 海上風の日変化の大きさを検証(対象期間：2003年4月～9月)
東西成分 南北成分 スカラー風速 海上風の日変化の大きさ 0-20度帯 NCEPが1日周期を過大評価（TAOとの比較より） Compositeが1日周期を過小評価 注・高緯度 Compositeを基準として考えると・・・ NCEPが1日周期を過大評価の可能性がある

23 散乱計データ：長期間格子データセットの構築(1) NDBC ＡＤＥＯＳ-Ⅱ ： 2003年4月～9月に制限 （2003.4－9）
：　2003年4月～9月に制限 （2003.4－9） 散乱計による、長期間の格子データセット構築 ＱＳＣＡＴ　(1999.7～現在) 最小の時間解像度：　日平均値 海上風 ＱＳＣＡＴ　 ＡＤＥＯＳ-Ⅱ　 Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ　 理由と精度検証 同じ精度 海面応力 ＴＡＯ海域も同様

24 散乱計データ：長期間格子データセットの構築(2) （2003.4－9） ・全球洋上で比較（下図：海面応力の例）
海上風・海面応力 Biasはない 平均場 相関は0.95以上 ＱＳＣＡＴ　 Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ(daily)　 海域に依る相違はない 平均場と標準変動場 標準偏差 単一の散乱計データ 日平均値を精度良く 作成可能である

25 ・バルク法にNCEP(6hr)風を入力し、海面応力を算出する 中・高緯度海域で、海面応力を異常に強く評価する
結論 ・バルク法にNCEP(6hr)風を入力し、海面応力を算出する 中・高緯度海域で、海面応力を異常に強く評価する ・QSCATとADEOS-Ⅱを併用する（荷重平均法で格子化） 従来に比し、高時間解像度の散乱計格子データが作成可能 ・QSCAT単体の格子データ（日平均値） 高い信頼度の海面応力格子データセットの構築が可能 ・従来の格子間隔より、細かい空間解像度の格子データ作成 今後の展望（複合データの利用法・J-OFUROの今後） Composite(0.5grid)を基準とし、QSCAT(J-OFURO/0.5grid) ・QSCAT(J-OFURO/0.5grid)の継続的な作成と検証へ 1999年7月～現在（約5年間・全球洋上・日平均値・観測値） 従来より、詳細な気象擾乱の検出が可能（森本・栗本,2004） まとめと課題

26 QSCAT/SeaWinds（300km,150km） ADEOS2/SeaWinds（300km,150km）
荷重平均法（Kutsuwada,1998） 空間荷重（Levy&Brown,1986） 影響半径R： 1o ERS-1/2/AMI（600km,300km） 1o r ADEOS/NSCAT（300km,150km） R QSCAT/SeaWinds（300km,150km） Center of grid ADEOS2/SeaWinds（300km,150km） 時間荷重

27 荷重平均法（Kutsuwada,1998）の基本式
・前スライドの関数型は、以下の式で表される ・時間荷重 t:対象時刻からの時間差(0，6，12，18時からの差) T:荷重が影響する最長時間(J-OFUROなら36時間，Compositeなら6時間) ・空間荷重（Lavy&Brown，1986） ｒ:対象の格子点からの距離 R:影響半径

28 Composite(6hr)に寄与するデータ分布
例えば。2003年6月20日12時の格子データの場合 時間荷重±6hrとしているので・・・20日6時～18時が寄与 QSCAT単体（2000年6月20日6時～18時）のデータ分布 緑点一つ＝1回分の観測　･･･　熱帯では重複しない ･･･　中・高緯度では重複する （観測幅(Swath)があるため）

29 データ数分布（平均前・荷重をかけられ、振り分けられたデータ数）
複合データ Composite(daily） QSCAT & ADEOS-2 QSCAT 単体 ・振り分け後のデータ数が倍になっている（共に、1日分） ・北半球で少ない・・・図はあくまで荷重後なので。陸地が多いから

30 高時間解像度・複合データの荷重の決定 東西成分 南北成分 欠測値の分布 ・Composite(6hr)の場合 欠測値数のみを考慮すると、
±6hr　450km＊225km 東西成分 南北成分 欠測値の分布 ±9hr　450km＊225km ・Composite(6hr)の場合 欠測値数のみを考慮すると、 ±9hr　450km＊225km ±6hr　300km＊150km しかし、短周期を過小評価する よって･･･ ±6hr　450km＊225km ・・・に決定した 加えて、精度に問題は無い

31 QSCAT(J-OFURO)－NCEP スカラー風速の平均差(2000年)
Fig.10 Distribution of mean differences in wind speed between the Qscat and NCEP winds. Positive values mean that the Qscat wind speed is larger than the NCEP’s. ･緑枠：QSCAT(J-OFURO)に対し，最大＋3.0m/sのバイアス TAO海域：QSCATの精度・良　/　NCEPの精度・負のバイアス ･赤枠：他プロダクトに対し，最大－3.0m/sのバイアス 詳細は。武田2002卒論，笠原他2002卒論＆紀要2003

32 海上風の日変化の大きさを抽出 時系列データ から ローパス･フィルター （日変化を除去） （4ヶ移動平均） の差を取り・・・
時系列データ　から ローパス･フィルター （日変化を除去） （4ヶ移動平均） の差を取り・・・ ハイパス･フィルター ブイのある海域では、Compositeの方が信頼性があると考えられる。そこで、Compositeを基準として、全球洋上でNCEPの日変化を検証してみるために次の操作を行った。 短周期のみ取り出した （左図=1日未満の周期） 全格子点（全球洋上）で， 標準偏差を算出