[M-GI24] Data assimilation: A fundamental approach in geosciences

[MGI24-09] 大気圏・電離圏モデルGAIAを用いた電離圏データ同化の構築

*陣 英克¹、安藤 慧¹、垰 千尋¹、三好 勉信²、品川 裕之²、藤原 均³ (1.情報通信研究機構、2.九州大学、3.成蹊大学)

キーワード：データ同化、電離圏、熱圏、宇宙天気

電離圏や熱圏大気の状態を把握および予測することは、通信や測位の安定な利用、また衛星運用などにとって重要である。本研究では、大気圏から電離圏まで再現する数値モデルGAIAを用い、電離圏の観測データをGAIAに同化することにより、現実的な熱圏と電離圏の状態を再現し、予測することを目的とする。
データ同化の手法として、アンサンブルカルマンフィルタを使用する。この手法では、観測の誤差とモデルの不確定性から、最もありうる解を見出すものであり、モデルの不確定性をアンサンブルで上手く再現することが、同化計算の性能高めるために重要である。特に、電離圏や熱圏は太陽紫外光や磁気圏など外部からの入力によって変動が駆動される領域であり、これらが現実に良く分からないという不確定性や、モデル内で使用する係数などに含まれる不確定性がモデルの計算結果の不確定性に大きく寄与すると考えられる。
したがって、本研究ではまずモデルで使用する入力パラメタや内部のパラメタを抽出し、それらの不確定性がどれくらい電離圏および熱圏の空間分布・時間変化の範囲に寄与するか調べる。そのうえで、それらをデータ同化に導入し、性能が改善することを報告する。