海洋再解析

海洋再解析は、データ同化アルゴリズムを使用して、過去の海洋観測と、過去の表面風、熱、淡水の推定値に基づく一般的な海洋モデル (通常は計算モデル) を組み合わせ、海洋の状態の過去の変化を再構築する方法です。

過去の観測データは乏しく、海洋とその循環の歴史を理解するには不十分です。データ同化技術と全球海洋の高度な計算モデルを組み合わせることで、研究者は過去の観測データを海洋のあらゆる地点に補間することが可能になります。このプロセスは大気再解析の構築と類似しており、海洋状態の推定と密接に関連しています。

現在のプロジェクト

近年、データ同化を用いて海洋の物理的状態（水温、塩分、海流、海面など）を推定する取り組みが数多く開始されている。[ 1 ]状態推定には3つの代替アプローチがある。最初のアプローチは「モデルなし」解析で用いられ、水温または塩分観測値を用いて、気候学的月間推定値 による最初の推定値を更新する。

2つ目のアプローチは、逐次データ同化解析です。これは、海洋大循環モデルによって生成された気温やその他の変数の変動に関する数値シミュレーションを用いて、前回の解析から時間的に前進させるものです。このシミュレーションは、次回の解析時点における海洋の状態に関する最初の推定値を提供します。この最初の推定値は、気温、塩分濃度、海面水位などの変数の観測に基づいて補正されます。

3 番目のアプローチは 4D-Var です。ここで説明する実装では、初期条件と表面の力を制御変数として使用して、観測結果と一致するように変更するとともに、巨大な最適化問題の反復的な解決を通じて運動方程式の数値表現を使用します。

方法論

モデルなしのアプローチ

ISHIIとLEVITUSは、 NOAA国立海洋データセンターが作成した気候学データに基づき、月ごとの海洋表層の気候学的温度を推定することから始めます。これらの変化は解析レベルにマッピングされます。ISHIIは、代替の3DVARアプローチを用いて、中緯度（300 km）ではより小さな非相関スケールで客観的なマッピングを行い、赤道緯度では帯状方向に3倍に伸びます。LEVITUSはISHIIと同様に開始しますが、CressmanとBarnesの手法を用いて555 kmの均一スケールで、温度変化を均一グリッド上に客観的にマッピングします。

順次アプローチ

逐次的アプローチは、最適補間法とそのより洗練された類似物であるカルマンフィルタを用いるものと、3D-Varを用いるものにさらに分けられます。前述のアプローチのうち、INGVとSODAは最適補間法の一種を使用しています。CERFACS、GODAS、GFDLはすべて3D-Varを使用しています。「現在までに、数十年規模の海洋再解析にカルマンフィルタを使用する試みは知られていません。」[ 1 ] 4次元局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（4D-LETKF）は、地球物理流体力学研究所（GFDL）のモジュラー海洋モデル（MOM2）に適用され、1997年1月から2004年までの7年間の海洋再解析に使用されています。 [ 2 ]

変分法（4D-Var）アプローチ

主要な 4D-Var アプローチであるECCO は、10 年規模の同化ウィンドウを通じて動的一貫性を適用し、一連の現場観測とリモートセンシング観測を使用します。

その結果、4D-Varを10年規模の海洋推定問題に適用した共同研究プロジェクト「GECCO」が生まれました。このアプローチは計算上の大きな課題に直面していますが、いくつかの保存則を満たすことや海洋モデルの随伴関数の構築など、興味深い利点ももたらします。

参照

参考文献

  1. ^ a b Carton, JA、A. Santorelli、2008年：「9つの分析から見た世界の海洋上層熱量」、J. Clim.、21、6015–6035。
  2. ^ Hunt, BR, Kostelich EJ, Szunyogh, I. 時空間カオスに対する効率的なデータ同化: 局所アンサンブル変換カルマンフィルタ。arXiv:physics/0511236 v1 2005年11月28日。2006年5月24日発行。
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