11:00 〜 13:00
[PEM09-P07] イオノゾンデ観測で得られるfoEsデータを用いたGAIAの改良
キーワード:GAIA、改良、foEs、中間圏、熱圏、中性風
上部中間圏から下部熱圏にかけての領域の中性風は、電離圏ダイナモ過程を通じて電離圏上部の振る舞いに大きな影響を与えるほか、スポラディックE層や赤道プラズマバブルの振る舞いにも影響することから、そのダイナミクスの理解と再現・予測は宇宙天気の研究における重要課題の一つとなっている。
近年の観測技術の向上により、電離圏や上部熱圏領域はその物理過程がかなりわかってきている一方で、上部中間圏-下部熱圏の領域は今日でも観測が難しく、その中性大気ダイナミクスは十分に明らかになっていない。観測データの不足を補うため、地上から熱圏までを含む全大気圏モデルがいくつかのグループで開発されている。しかし、渦拡散や重力波ドラッグなどのサブグリッドスケールの物理過程をパラメタリゼーションや近似を用いてモデルに含める必要があり、その手法については大きな不確定性があるのが現状である。さらに、下層大気に導入している気象再解析データの入力方法にも任意性があり、その入れ方によっても違いが出てくることが確認されている。実際、世界の主要モデル間の比較でも上部中間圏-下部熱圏の中性風に関しては大きな違いがみられる。
我々は、中間圏上部-下部熱圏のダイナミクスをより正確に再現できるモデルを開発するため、GAIAの改良を進めている。本研究では大気圏モデル部分の改良方法の一つとして、イオノゾンデで観測されるfoEsを用いて改善する方法を紹介する。この方法は、Shinagawa et al.(2021)によって示されたE層領域の鉛直イオン収束率(VIC)がfoEsと良い相関を持つことに基づいている。我々は、GAIAでパラメタリゼーションや近似のやり方を変えた多くの計算を行い、その結果のそれぞれについてVICを求め、foEsと最も良い相関を持つパラメータの組み合わせを見つける作業を行った。これまでに得られた結果から、パラメタリゼーションや近似、気象再解析データの入力の仕方によってVICとfoEsの相関が大きく違ってくることがわかった。本発表では、このfoEsを用いた大気モデルの改良方法を紹介し、これまでに得られた最適のパラメータについて報告する。
参考文献
Shinagawa, H., C. Tao, H. Jin, Y. Miyoshi, H. Fujiwara (2021), Numerical prediction of sporadic E layer occurrence using GAIA, Earth Planets Space, 73:28. https://doi.org/10.1186/s40623-020-01330-y
近年の観測技術の向上により、電離圏や上部熱圏領域はその物理過程がかなりわかってきている一方で、上部中間圏-下部熱圏の領域は今日でも観測が難しく、その中性大気ダイナミクスは十分に明らかになっていない。観測データの不足を補うため、地上から熱圏までを含む全大気圏モデルがいくつかのグループで開発されている。しかし、渦拡散や重力波ドラッグなどのサブグリッドスケールの物理過程をパラメタリゼーションや近似を用いてモデルに含める必要があり、その手法については大きな不確定性があるのが現状である。さらに、下層大気に導入している気象再解析データの入力方法にも任意性があり、その入れ方によっても違いが出てくることが確認されている。実際、世界の主要モデル間の比較でも上部中間圏-下部熱圏の中性風に関しては大きな違いがみられる。
我々は、中間圏上部-下部熱圏のダイナミクスをより正確に再現できるモデルを開発するため、GAIAの改良を進めている。本研究では大気圏モデル部分の改良方法の一つとして、イオノゾンデで観測されるfoEsを用いて改善する方法を紹介する。この方法は、Shinagawa et al.(2021)によって示されたE層領域の鉛直イオン収束率(VIC)がfoEsと良い相関を持つことに基づいている。我々は、GAIAでパラメタリゼーションや近似のやり方を変えた多くの計算を行い、その結果のそれぞれについてVICを求め、foEsと最も良い相関を持つパラメータの組み合わせを見つける作業を行った。これまでに得られた結果から、パラメタリゼーションや近似、気象再解析データの入力の仕方によってVICとfoEsの相関が大きく違ってくることがわかった。本発表では、このfoEsを用いた大気モデルの改良方法を紹介し、これまでに得られた最適のパラメータについて報告する。
参考文献
Shinagawa, H., C. Tao, H. Jin, Y. Miyoshi, H. Fujiwara (2021), Numerical prediction of sporadic E layer occurrence using GAIA, Earth Planets Space, 73:28. https://doi.org/10.1186/s40623-020-01330-y