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)

10:15 〜 10:30

[PEM04-27] SUSANOO-Aurora Activity Forecast: Forecast of the aurora index with the real time data assimilation

*三好 由純1山本 凌大1上野 玄太2塩田 大幸1能勢 正仁3町田 忍1 (1.名古屋大学宇宙地球環境研究所、2.統計数理研究所、3.京都大学大学院理学研究科附属地磁気世界資料解析センター)

キーワード:Data assimilation, Forecast, Auroral activity index

The AU/AL indices are a manifest of the global aurora activity, and their forecast is useful to recognize the future evolution of geospace. In order to forecast the aurora activity, we have developed the forecast system of the aurora index based on the prediction model of Goertz et al.(1992). The model calculates the time evolution of the aurora index using the solar wind electric fields. The real time space weather forecast system SUSANOO (Shiota et al., 2014, http://st4a.stelab.nagoya-u.ac.jp/susanoo/) has provided the next 7 days solar wind parameters at 1 AU, and we calculate the time variations of the aurora indices using the electric fields from the SUSANOO-solar wind simulation. The Goertz model includes several empirical parameters, and the forecast skill depends on the accuracy of these parameters. We have implemented the real-time data assimilation to improve these parameters by comparing the model results and the actual aurora index. The developed system consists of the hindcast and forecast stages. In the hindcast stage, prediction, smoothing and filtering in the data assimilation are performed for the previous 7 days using the data from the SUSANOO-solar wind simulation and the observed aurora index, which improves the parameters for the model. Using the estimated parameters from the hindcast stage, we calculate the time evolution of the aurora index for the next 7 days as the forecast stage. In this presentation, we will present the concept of SUSANOO-aurora activity forecast and initial results from test-operations.