日本地球惑星科学連合2016年大会

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インターナショナルセッション（口頭発表）

セッション記号 A (大気水圏科学) » A-CG 大気水圏科学複合領域・一般

[A-CG10] Earth and Planetary satellite observation project Part II

2016年5月23日(月) 15:30 〜 17:00 303 (3F)

コンビーナ:*沖 理子(宇宙航空研究開発機構)、早坂 忠裕(東北大学大学院理学研究科)、佐藤 薫(東京大学　大学院理学系研究科　地球惑星科学専攻)、佐藤 正樹(東京大学大気海洋研究所)、本多 嘉明(千葉大学環境リモートセンシング研究センター)、奈佐原 顕郎(筑波大学生命環境系)、中島 孝(東海大学情報理工学部情報科学科)、沖 大幹(東京大学生産技術研究所)、松永 恒雄(国立環境研究所環境計測研究センター)、高薮 縁(東京大学 大気海洋研究所)、村上 浩(宇宙航空研究開発機構地球観測研究センター)、岡本 創(九州大学)、Gail Skofronick Jackson(NASA Goddard Space Flight Center)、Paul Chang(NOAA College Park)、Crisp David(Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology)、座長:Chang Paul(NOAA College Park)、沖 大幹(東京大学生産技術研究所)

16:00 〜 16:15

[ACG10-09] Satellite data assimilation using NICAM-LETKF

*寺崎 康児1、小槻 峻司1、三好 建正1 (1.理化学研究所計算科学研究機構)

キーワード：data assimilation, AMSU-A, GSMaP

Data assimilation plays an important role in increasing the accuracy of the numerical weather prediction (NWP). We applied the Local Ensemble Transformed Kalman Filter (LETKF) to the atmospheric general circulation model NICAM (Non-hydrostatic ICosahedral Atmospheric Model). In this study, the conventional observations, satellite microwave radiances from AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Unit-A), and satellite-based global precipitation data GSMaP (Global Satellite Mapping of Precipitation) are assimilated. It is difficult to assimilate precipitation observations because of the non-Gaussian error distribution and highly nonlinear precipitation process. Methods are developed to get benefits from these three types of observations. The results indicate that adding more observations makes the analysis more accurate.