日本地球惑星科学連合2016年大会

講演情報

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 P (宇宙惑星科学) » P-EM 太陽地球系科学・宇宙電磁気学・宇宙環境

[P-EM04] Space Weather, Space Climate, and VarSITI

2016年5月23日(月) 09:00 〜 10:30 103 (1F)

コンビーナ:*片岡 龍峰(国立極地研究所)、プルキネン アンティ(NASAゴダード宇宙飛行センター)、海老原 祐輔(京都大学生存圏研究所)、三好 由純(名古屋大学宇宙地球環境研究所)、清水 敏文(宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所)、浅井 歩(京都大学宇宙総合学研究ユニット)、陣 英克(情報通信研究機構)、佐藤 達彦(日本原子力研究開発機構)、草野 完也(名古屋大学宇宙地球環境研究所)、宮原 ひろ子(武蔵野美術大学造形学部)、伊藤 公紀(横浜国立大学大学院工学研究院)、塩川 和夫(名古屋大学宇宙地球環境研究所)、中村 卓司(国立極地研究所)、余田 成男(京都大学大学院理学研究科地球惑星科学専攻)、一本 潔(京都大学大学院理学研究科附属天文台)、石井 守(国立研究開発法人情報通信研究機構)、座長:片岡 龍峰(国立極地研究所)

09:45 〜 10:00

[PEM04-25] Ionospheric data assimilation with TIE-GCM and GPS-TEC during geomagnetic storm period

*陳 佳宏1Lin Charles1Matsuo Tomoko3,4Chen Wei-han1Lee I. T.2劉 正彦5,6林 佳廷1 (1.台湾国立成功大学地球科学学科、2.台湾気象庁、3.アメリカコロラド大学環境科学、4.アメリカ宇宙天気センター、5.台湾国立中央大学太空科学学科、6.台湾国立中央大学リモートセンシングセンター)

キーワード:Ionospheric data assimilation, geomagnetic storm

The main purpose of this study is to investigate the latency time for the ionosphere data assimilation during the geomagnetic storm. An Ensemble Kalman Filter (EnKF) module developed by National Center for Atmospheric Research (NCAR), called as Data Assimilation Research Testbed (DART), is applied to assimilate the ionospheric electron density into a theoretical model (Thermosphere-Ionosphere-Electrodynamics General Circulation Model, TIE-GCM) with ground-based GPS total electron content (TEC) observations during the 26 September 2011 geomagnetic storm period. Effects of various assimilation time intervals, 60-, 30-, and 10-minute, on the ionospheric forecast responses are examined by their global root-mean-square errors (RMSEs) during the entire storm period. Substantial reduction of RMSEs for 10 minutes assimilation cycle suggests the ionospheric data assimilation system greatly improve the capability of model forecast during the geomagnetic storm period. Further examination shows that the neutral state variables in the assimilation model are the important factor to change the trajectory of model forecasting. However, the assimilation model with neutral state variables still needs the shorter assimilation cycle (10-minute in this study) to restrain overfitting of neutrals and lead to higher forecast accuracy during the geomagnetic storm.