四次元変分法海洋データ同化システムを用いた近年の海洋環境再現実験及び, 観測システム研究のためのアジョイント感度解析実験
Ocean State Estimation for the Recent Decade and Adjoint Sensitivity Analysis for the Optimal Observing System, by using a 4D-VAR Ocean Data Assimilation Model
増田 周平 (海洋研究開発機構 地球環境変動領域)
Shuhei Masuda
新規に採取・編集される多様な海洋観測データを四次元変分法データ同化手法を介して海洋大循環モデルに同化する手法を開発し, 新たな観測情報を反映した統合データセットを作成する. 作成したデータセットを用いてその力学的整合性を最大限活かした気候変動研究を推進する. また, 同化システムを利用したアジョイント感度解析を行うことで, 主に赤道域に焦点をあてた次世代の最適観測システム網を提案するとともに観測システムシミュレーション実験でその実用性を評価する.
（独）海洋研究開発機構で研究開発された四次元変分法海洋データ同化システムを改良し, 多様な海洋観測データを同化する. 機構内を中心に新規に取得・編集された海洋観測データを四次元変分法を用いて数値モデルと統合する手法の研究を行う. 流速など新たな物理量に対してコストを設定し, 10年程度の同化ウィンドウで環境再現実験を行う. また, 熱・物質輸送量を診断し, 観測事実との整合性などを評価する.
データ同化手法を用いた気候変動研究. 得られた海洋環境統合データセットを用いて再現された季節―経年変動に関する力学解析を行う. 北太平洋モード水など特徴的な水塊に注目し, その時間変動に関する力学機構を調べる. 必要に応じてデータ同化計算を再度行い, 力学的整合性を活かしたタームバランスの診断などを通して気候変動研究に資する.
アジョイント感度解析（同化システムを運用した逆解析）実験によって得られた結果に基づき観測システム研究を行う. 主に赤道太平洋域に焦点を当て, 気候変動イベントに対する感度の高い海域を同定し, 最適な観測システム網を提案する. 続いて観測システムシミュレーション実験を実施することで提案したシステムの妥当性を検証する.
これまで水温, 塩分, 海面高度偏差データを観測コストとして取り入れていた四次元変分法海洋データ同化システムを流速データも同化できるよう改良し, 機構内で編集されたArgoフロートデータ準拠の亜表層2次元流速場を同化する海洋環境再現実験を実施した. 同化ウィンドウは2000-2007の8年とし, 50イタレーションの同化計算を行った. 得られた結果から気候インデックスなどの評価を行った.
得られた海洋環境統合データセットを用いて力学解析, 観測との比較研究, 物質輸送量の評価など, チーム, プログラム横断的に解析研究を行った. 特にES２を用いたタームバランスの診断など, プロダクトの優位性を活かすことで, 独自性のある気候変動研究を推進した.
東部赤道域における水温変動の理解に焦点をあて, アジョイント感度解析実験を行った. 得られた結果に基づき西部熱帯海域における同化データを深度ごとに変える観測システムシミュレーション実験を行った.
四次元変分法海洋同化システムを改良することで, さらに高精度な海洋環境再現データを作成した. これらのデータセットを用い, 気候変動研究を推進した. 具体的には深層昇温のメカニズム解明や全球著熱量変化の診断, 北太平洋モード水の経年変動の解析, および, 南極周極流の変動評価などを行った. どれも地球規模での海洋環境変動として注目されている現象であり, 成果は原著論文等で世界に公表されている. 観測システム研究ではエルニーニョ現象に関連した海面水温の変動が亜表層を東にすすむことを確認し, その時間スケール, 深度などを同定するとともにそれらの情報を基に観測システムシミュレーション実験を実施した.
年度当初の研究計画を全て達成した場合を100%として数値で示してください．複数の目標があった場合は，それぞれについて達成度を数値で示してください．
※計画的に計算機資源を利用できているか, 状況を記載してください.
コード開発, 最適化等は比較的スムーズに進み, 年度当初から概ねコンスタントに１年を通して利用させていただきましたが, ターンアラウンドが長く同化イタレーションの回数などが十分にこなせないケースがありました.
※ベクトル化, 並列化チューニング等, 計算機資源を有効利用するために行ったこととその効果を記載してください.
グループで専任のSEを雇用し, コードの改変があるたびに常にベクトル化, 並列化チューニングを行うことで計算機資源の有効利用に努めました. 特にIO関係のチューニング等を通して有意な高速化を実現できています.
12月末で6,000/13,000と半分ほどの利用状況です. 年間を通して実験を実施できる体勢にはありましたが, ターンアラウンドの長期化が解消されず, 消化不良に終始した印象です.