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全球海上風・海面応力格子データセットを用いた

黒潮続流域における大気ー海洋相互作用解析

海洋科学専攻

指導

轡田 邦夫 教授

PDO

(Pacific Decadal Oscillation)

冬期の典型的な偏差パターン

長い時間スケール

広い空間スケール

高風速

→ 潜熱、顕熱

大

風ベクトル偏差 SST偏差（色） (Mantua et al.1997)

_低風速

_{→ 潜熱、顕熱}

_小

大気から海洋への作用

ＳＳＴ 低い

ＳＳＴ 高い

負の相関関係

従来支配的であると考えられていた大気－海洋相互作用

新しく注目されている大気－海洋相互作用

従来の大気から海洋ではなく 海洋から大気への作用を示唆

高ＳＳＴ 高風速

低ＳＳＴ 低風速

・ 人工衛星技術の発達により、詳細な解析が可能となった

TMI 2001/4-6 平均場(Xie,2005) Color : Merged SST(東北大)水温偏差 Contour : Qscat/J-OFUROスカラー風速 (森本,2005)

正の相関

年平均場、３ヶ月平均場において 海洋から大気への作用が示唆された

海面水温の高い海域では、海洋からの蒸発によって 鉛直混合が発生、大気上方から下方に運動量が輸送され、 海上風が強化される(Wallace et al,1989) 鉛直混合

背景 考えられている海洋から大気への作用のメカニズム

圧力応答 SST

L

H

SLP 海面水温の 高い海域が 低い海域より 相対的に 気圧が低くなり 海上風が強化される (Chen et al,2003) 高SST域で収束 低SST域で発散

発

散

収

束

正の回転場

海面水温

海上風

海洋から大気への作用

正の相関

海面水温

_{回転(Curl-w)}

鉛直混合メカニズム

正の相関

海面水温

_{発散(Div-w)}

圧力調整メカニズム

負の相関 このようなメカニズムが 考えられているが、 黒潮における季節依存特性、 両メカニズムの作用については 未だ明らかとはなっていない。 このような解析には高精度高信頼性の 海上風データセットが必要不可欠 Qscat/JOFURO 海上風・海面応力ベクトル 時間解像度： １day 空間解像度： 1°× 1° 領域： (60ºN-80ºS, 0ºE - 0ºW) 期間： 1999/08/01 - 2006/06/30 人工衛星Qscatに搭載されたSeawinds散乱計による取得される 海上10m風速データより、格子データセットの構築を行っている。 各種熱フラックスとあわせて、ホームページで公開中 (http://dtsv.scc.u-tokai.ac.jp/j-ofuro/) 格子データ作成に使用している 海上10m風速データの改良が行われた。

・ 最新のアルゴリズムによって作成された海上風データを用いて さらに高精度、高い信頼性の海上風・海面応力格子データセットの 作成を行う。 ・ 再構築されたデータセットを用いて、黒潮続流域を対象とした 空間相関解析を行い、大気ー海洋相互作用のメカニズム、 季節依存特性を明らかとする。

目的

・黒潮続流域における、海洋から大気への作用の 季節依存特性、メカニズムは完全には 明らかになっていない。 ・格子データセット作成に使用している、海上10m風速 データ(JPL/PODDAC配布)のモデル関数が改良され、 新規データとして配布が開始された。 Qscat/JOFURO V2 海上風・海面応力ベクトル 時間解像度： １day 空間解像度： 0.5°× 0.5° 領域： (60ºN-80ºS, 0ºE - 0ºW) 期間： _{1999/08/01 - 2007/12/31} 旧データセットと同様に荷重平均法(Kutsuwada,1998)で 格子データの再構築 さらに高空間解像度の0.5 o×0.5o格子でデータを作成

旧バージョンと新バージョン

および他データセットの

ＫＥＯブイを用いた精度検証

中緯度太平洋海域で

-15 -10 -5 0 5 10 15 keo QSCAT(J-OFURO) QSCAT(J-OFURO2)0.5 6/24 6/25 6/27 6/28 6/29 7/1 7/2 7/4 7/5 W in d S p e ed (m /s ) DATE 2004

Kuroshio Extension Observatory(KEO) ブイ

・位置：144.5o_{E - 32.3}o_N ブイ現場観測データでの 精度検証

再構築データは

より現場観測値に近く

改善が見られる

2004年7月1日付近は、台風の影響で 旧バージョンでは異常日となっていた

J-OFURO V2 (0.5)は 平均差が最も少なく 中緯度太平洋で 最良のデータセットである 0 5 10 15 20 0 5 10 15 20 25

Scalar Wind Speed (m/s)

QSCAT/J-OFURO V1(1.0) QSCAT/J-OFURO V2(1.0) y = 1 + 0.88x R= 0.92 y = 0.88 + 0.89x R= 0.93 Q S C A T keo

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D QS CAT/J-OFURO V1(1.0) 0.92 0.11 1.25 QS CAT/J-OFURO V2(0.5) 0.93 0.04 1.18 S calar 海上風 KEO vs Qscat/JOFURO Ver1 Ver2 (2004/7/1～ 2005/11/09) 新旧バージョンのデータが 重複する期間 ＫＥＯ ｖｓ 各データセッ ト (2004/7/1～2005/11/09 2006/5/25～2007/4/16) さらに長い期間で 他データセットを含め 精度検証 再構築を行った J-OFURO V2(0.5)は 旧データよりも 高空間解像度かつ高い信頼性

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D Corr. Coeff MeanDiff RMS D QS CAT/J-OFURO2 (0.5 300_150) 0.93 0.00 2.11 0.92 -0.16 1.96 NRA1 0.95 0.27 2.04 0.94 0.07 2.06 NRA2 0.95 -0.04 1.96 0.95 -0.23 1.61 QS CAT/J-OFURO2 (0.5 300_150) 0.91 0.000 0.048 0.86 -0.002 0.049 NRA1 0.94 0.024 0.056 0.90 0.015 0.052 NRA2 0.94 0.001 0.050 0.89 -0.001 0.050 海面応力 南北成分 東西成分 海上風 2005/2/1 17.230 12.602 19.832 ・ 数値気象予報モデルＮＷＰM)データ 船舶、ゾンデ、航空観測、衛星観測などの観測データを数値気象予報モデルで 計算させることで作成される。 （現場観測が無くてもモデルよりデータ補完欠測が無い） ガウシャン格子(約1.875°×1.833格子)

各データセットの

平面分布図での比較

Qscat JOFURO2 0.5° NRA1 NRA2 8年間(2000 – 2007)における、各海上風速データセットの比較 Color：スカラー海上風速、ベクトル：海上風ベクトル ＮＷＰMデータは海域によって 過大評価、過小評価の傾向が あることが示唆された

黒潮続流域における

大気ー海洋相互作用の解析

最良の海上風・海面応力データセットであった

J-OFURO V2(0.5)および

高解像度海面水温データセットを用いて

空間相関解析を行った

海面水温データ処理方法

南 ＳＳＴ 高

北 ＳＳＴ 低

温度勾配が存在

海面水温偏差 = 格子点のＳＳＴ ー 緯度で平均したＳＳＴ

(森本他.2005)と同様に月平均場より、 各格子点のSSTと緯度方向平均から偏差を求め 緯度方向の水温勾配を除去

海面水温

海面水温偏差

海面水温データ：OI SST 人工衛星ＴＲＭＭ／ＴＭＩとAqua/AMSR-Eのデータを最適内挿 空間解像度：0.25o×0.25o格子 時間解像度： daily

黒潮続流域における

大気ー海洋相互作用の解析

大規模な循環場に 因る影響を除去

大規模な循環場の影響

各格子点の海上風速と 南北１０°の平均値から偏差を求めた

海上風偏差 =

格子点のＳＳＴ ー 南北１０°で平均したスカラー海上風速

海上風

海上風偏差

黒潮続流域における

大気ー海洋相互作用の解析

6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 -3 -2 -1 0 1 2 3

Scalar Wind,SST ANO_142e155e_34n38n 2004_05

y = 8.23 + 0.402x R= 0.878 Q sc a t J -O F U R O 2 S c a la r W in d S p ee d (m /s ) SST Anomaly (degree C) Color:Qscat/JOFURO2 スカラー海上風 Contor: 海面水温偏差 注目する黒潮続流域の (142e155e-34n38n) 各平均場において 比較を行った （2002/6-2007/12） 同緯度、同経度のデータを 横軸に水温、縦軸に海上風 にとり作成した散布図

黒潮続流域における

大気ー海洋相互作用の解析

SST Anomaly とScalar Windの相関係数 （142e155e-34n38n ）

0.3以下

0.5以上

date Scalar Wind High-passWind Curl Wind Wind divergence

2003 0.799 0.854 0.822 -0.620 2004 0.878 0.795 0.679 -0.753 2005 0.629 0.736 0.842 -0.705 2006 0.175 0.770 0.545 -0.564 2007 -0.033 0.574 0.435 -0.171 SST Anomaly

0.8以上

海面水温

海上風

海洋から大気への作用

正の相関

SST Anomaly とScalar Windの相関係数 （142e155e-34n38n ）

0.3以下

0.5以上

date Scalar Wind High-passWind Curl Wind Wind divergence

2003 0.799 0.854 0.822 -0.620 2004 0.878 0.795 0.679 -0.753 2005 0.629 0.736 0.842 -0.705 2006 0.175 0.770 0.545 -0.564 2007 -0.033 0.574 0.435 -0.171 SST Anomaly

0.8以上

海面水温

_{Curl-w（回転）}

鉛直混合メカニズム

正の相関

SST Anomaly とScalar Windの相関係数 （142e155e-34n38n ）

0.3以下

0.5以上

date Scalar Wind High-passWind Curl Wind Wind divergence

2003 0.799 0.854 0.822 -0.620 2004 0.878 0.795 0.679 -0.753 2005 0.629 0.736 0.842 -0.705 2006 0.175 0.770 0.545 -0.564 2007 -0.033 0.574 0.435 -0.171 SST Anomaly

0.8以上

海面水温

_{Div-w (発散)}

圧力調整メカニズム

負の相関

SST Anomaly とScalar Windの相関係数 （142e155e-34n38n ）

0.3以下

0.5以上

date Scalar Wind High-passWind Curl Wind Wind divergence

2003 0.799 0.854 0.822 -0.620 2004 0.878 0.795 0.679 -0.753 2005 0.629 0.736 0.842 -0.705 2006 0.175 0.770 0.545 -0.564 2007 -0.033 0.574 0.435 -0.171 SST Anomaly

0.8以上

大気の大規模な循環場による影響 を取り除いた方が、海洋から大気 への作用は検出しやすい 2007年は正の相関が見られない

黒潮続流域における

大気ー海洋相互作用の解析

SST Anomaly とHigh-Pass Windの相関係数 （142e155e-34n38n ）

date High-passWind Curl Wind Wind div

1 0.236 0.352 -0.416 2 0.780 0.782 -0.729 3 0.701 0.639 -0.638 4 0.869 0.603 -0.668 5 0.722 0.630 -0.640 6 0.378 0.723 -0.516 7 0.521 0.637 -0.540 8 0.641 0.074 -0.326 9 0.647 0.522 -0.661 10 0.721 0.734 -0.561 11 0.596 0.742 -0.612 12 0.393 0.595 -0.414 SST Anomaly

0.3以下

0.5以上

0.8以上

1月、６月、１２月で相関係数が低い ６月においても何らかの要因による 空間的な位相のずれが生じているが 海洋から大気への作用が示唆される

海面水温 海上風 東西風 南北風 1 16.25 12.07 5.37 -4.61 2 14.84 11.28 3.88 -4.15 3 14.65 10.45 3.06 -1.87 4 15.26 9.02 1.48 0.00 5 17.37 7.64 -0.66 0.80 6 20.40 6.51 0.20 0.98 7 22.77 6.53 0.10 1.34 8 25.75 5.94 0.42 1.33 9 25.66 7.15 -1.73 0.75 10 23.23 8.73 -1.47 -1.33 11 20.80 9.36 0.83 -1.98 12 18.35 11.15 4.30 -3.81 月平均気候値

SST Anomaly とHigh-Pass Windの相関係数 （142e155e-34n38n ）

date High-passWind Curl Wind Wind div

1 0.236 0.352 -0.416 2 0.780 0.782 -0.729 3 0.701 0.639 -0.638 4 0.869 0.603 -0.668 5 0.722 0.630 -0.640 6 0.378 0.723 -0.516 7 0.521 0.637 -0.540 8 0.641 0.074 -0.326 9 0.647 0.522 -0.661 10 0.721 0.734 -0.561 11 0.596 0.742 -0.612 12 0.393 0.595 -0.414 SST Anomaly

0.3以下

0.5以上

0.8以上

大気から海洋への作用の影響によって 1月、１２月は正の相関が認められず、海 洋から大気への作用は支配的ではない

海面水温 海上風 東西風 南北風 1 16.25 12.07 5.37 -4.61 2 14.84 11.28 3.88 -4.15 3 14.65 10.45 3.06 -1.87 4 15.26 9.02 1.48 0.00 5 17.37 7.64 -0.66 0.80 6 20.40 6.51 0.20 0.98 7 22.77 6.53 0.10 1.34 8 25.75 5.94 0.42 1.33 9 25.66 7.15 -1.73 0.75 10 23.23 8.73 -1.47 -1.33 11 20.80 9.36 0.83 -1.98 12 18.35 11.15 4.30 -3.81 月平均気候値

SST Anomaly とHigh-Pass Windの相関係数 （142e155e-34n38n ）

date High-passWind Curl Wind Wind div

1 0.236 0.352 -0.416 2 0.780 0.782 -0.729 3 0.701 0.639 -0.638 4 0.869 0.603 -0.668 5 0.722 0.630 -0.640 6 0.378 0.723 -0.516 7 0.521 0.637 -0.540 8 0.641 0.074 -0.326 9 0.647 0.522 -0.661 10 0.721 0.734 -0.561 11 0.596 0.742 -0.612 12 0.393 0.595 -0.414 SST Anomaly

0.3以下

0.5以上

0.8以上

８月は、正の相関は見られるが 圧力調整メカニズム、 鉛直混合メカニズムともに卓越していない 気温と水温の差が小さく 海洋から大気への作用は弱い

黒潮続流域における

大気ー海洋相互作用の解析

海上風と海面水温偏差 date ２００２年 ２００３年 ２００４年 ２００５年 ２００６年 ２００７年 １月 0.67 0.57 0.75 0.44 0.22 ２月 0.68 0.76 0.74 0.81 0.12 ３月 0.75 0.77 0.67 0.76 0.43 ４月 0.88 0.71 0.72 0.77 0.73 ５月 0.30 0.77 0.50 0.83 0.74 ６月 0.66 0.45 0.60 0.17 0.39 0.10 ７月 0.46 0.60 0.80 0.48 0.53 0.34 ８月 0.52 0.46 0.44 0.44 0.48 0.69 ９月 0.70 0.50 0.50 0.74 0.39 0.56 １０月 0.75 0.50 0.78 0.49 0.68 0.41 １１月 0.69 0.74 0.62 0.64 0.58 0.61 １２月 0.55 0.54 0.64 0.32 0.52 0.68 date ２００２年 ２００３年 ２００４年 ２００５年 ２００６年 ２００７年 １月 0.44 0.59 0.63 0.35 -0.07 ２月 0.65 0.75 0.64 0.81 -0.16 ３月 0.65 0.74 0.83 0.58 0.07 ４月 0.91 0.71 0.67 0.46 0.30 ５月 0.09 0.93 0.41 0.76 0.68 ６月 0.73 0.18 0.63 0.16 0.09 -0.21 ７月 0.53 0.47 0.82 0.43 -0.01 0.34 ８月 0.52 0.61 0.63 0.07 0.24 0.71 ９月 0.70 0.83 0.44 0.68 0.42 0.55 １０月 0.86 0.63 0.79 0.70 0.68 0.50 １１月 0.78 0.92 0.62 0.71 0.24 0.73 １２月 0.53 0.62 0.28 0.44 0.05 0.65 date ２００２年 ２００３年 ２００４年 ２００５年 ２００６年 ２００７年 １月 0.47 0.60 0.32 0.46 0.27 ２月 0.52 0.53 0.53 0.53 0.00 ３月 0.15 0.50 0.47 0.34 0.21 ４月 0.39 0.12 0.51 0.23 0.17 ５月 -0.03 0.08 0.45 0.10 0.42 ６月 0.48 0.14 0.05 0.59 0.43 0.04 ７月 -0.15 0.38 0.43 0.28 0.52 0.33 ８月 0.12 -0.21 0.18 0.33 -0.01 0.19 ９月 0.67 0.44 0.17 0.48 0.65 0.27 １０月 0.58 0.43 0.39 0.55 0.20 0.40 １１月 0.54 0.59 0.48 0.65 0.50 0.58 １２月 0.46 0.52 0.27 0.37 0.25 0.58 date ２００２年 ２００３年 ２００４年 ２００５年 ２００６年 ２００７年 １月 -0.69 -0.42 -0.51 -0.47 -0.39 ２月 -0.61 -0.68 -0.72 -0.64 -0.27 ３月 -0.20 -0.72 -0.70 -0.59 -0.04 ４月 -0.52 -0.53 -0.47 -0.58 -0.39 ５月 -0.19 -0.34 -0.72 -0.37 -0.45 ６月 -0.46 -0.38 0.02 -0.57 -0.60 -0.19 ７月 0.03 -0.53 -0.54 -0.06 -0.16 -0.73 ８月 -0.14 0.11 -0.21 -0.72 -0.29 0.16 ９月 -0.30 -0.46 -0.08 -0.57 -0.79 -0.31 １０月 -0.49 -0.70 -0.10 -0.45 -0.19 -0.51 １１月 -0.54 -0.54 -0.52 -0.61 -0.68 -0.49 １２月 -0.71 -0.47 -0.56 -0.55 -0.54 -0.48

0.3以下

0.5以上

0.8以上

海上風偏差と海面水温偏差には多くの月で 正の相関関係が見られる 月平均場において、圧力調整メカニズム および鉛直混合メカニズムの 季節依存特性は確認できない 海上風ｊ偏差と海面水温偏差 回転場と海面水温偏差 発散場と海面水温偏差 2007年は相関が低い月が多い

２００７年1月、２月は 暖水塊の存在が認められ

まとめ ・年平均場による比較によって、黒潮続流域では海洋から大気への 作用が卓越的であり、圧力応答メカニズム、鉛直混合メカニズムが 同時に起こっていることが示唆された。 ・月平均気候値による比較によって、1月12月では、海洋から 大気への作用は検出されず、支配的ではない事と 8月はその作用が弱いことが示唆された。 ・中緯度域において再構築したJ-OFURO2 0.5°×0.5°データが 最も高精度かつ高時空間解像度であると証明された。 ・ＮＷＰデータには海域によって、過大評価、過小評価の傾向が 示唆された。 格子データセット 大気ー海洋相互作用

今後の課題 ・再構築を行った全球海上風・海面応力格子データセットの 精度検証は十分とは言えず、他の海域に設置されているブイや、 船舶による観測データを用いて継続して精度検証を行っていく 必要がある。 ・ 月平均より短い変動による影響が示唆されたため、 さらに短い時間スケールに対しても比較を行っていく必要がある。

まとめ ・年平均場による比較によって、黒潮続流域では海洋から大気への 作用が卓越的であり、圧力応答メカニズム、鉛直混合メカニズムが 同時に起こっていることが確認された。 ・月平均気候値による比較によって、1月12月では、海洋から 大気への作用は検出されず、支配的ではない事が示唆された。 また、月毎に海上風、海面水温の分布は大きく異なっており、 働いていると考えられるメカニズムが異なることが示唆された。 ・月平均場においても、大気から海洋への作用が認められるが、 より短い時間スケールで発生す海況変動による影響により、 季節特性は確認できなかった。 ・ブイ現場観測値を用いた精度検証の結果、太平洋赤道域、 中緯度域において再構築したJ-OFURO2 0.5°×0.5°データが 最も高精度かつ高時空間解像度であると証明された。 ・ＮＷＰデータには海域によって、過大評価、過小評価の傾向、 IFREMERには降水量が多い海域で精度が落ちる傾向が示唆された

SST Scalar Widn Zonal WINDMeridional Wind 1 16.25 12.07 5.37 -4.61 2 14.84 11.28 3.88 -4.15 3 14.65 10.45 3.06 -1.87 4 15.26 9.02 1.48 0.00 5 17.37 7.64 -0.66 0.80 6 20.40 6.51 0.20 0.98 7 22.77 6.53 0.10 1.34 8 25.75 5.94 0.42 1.33 9 25.66 7.15 -1.73 0.75 10 23.23 8.73 -1.47 -1.33 11 20.80 9.36 0.83 -1.98 12 18.35 11.15 4.30 -3.81 SST Anomaly とHigh-Pass Windの相関係数

（142e155e-34n38n ）

date High-passWind Curl Wind Wind div

1 0.236 0.352 -0.416 2 0.780 0.782 -0.729 3 0.701 0.639 -0.638 4 0.869 0.603 -0.668 5 0.722 0.630 -0.640 6 0.378 0.723 -0.516 7 0.521 0.637 -0.540 8 0.641 0.074 -0.326 9 0.647 0.522 -0.661 10 0.721 0.734 -0.561 11 0.596 0.742 -0.612 12 0.393 0.595 -0.414 SST Anomaly

0.3以下

0.5以上

0.8以上

大気から海洋への作用の影響によって 1月、１２月は正の相関が認められず、海 洋から大気への作用は支配的ではない ８月は、正の相関は見られるが 圧力調整メカニズム、 鉛直混合メカニズムともに卓越していない 気温と水温の差が小さく 海洋から大気への作用は弱い

1月は大気から海洋への作用も存在 ５月は南よりの風が卓越、 圧力応答メカニズムは作用しにくい ８月は気温と水温の差が低く 圧力応答、鉛直混合 両メカニズムは弱い Color海上風偏差 Contour:海面水温偏差 1月 5月 8月 平面分布図においても確認ができる 月毎に卓越する海上風の風向が異なる 働くメカニズムも異なる事が予想される

SST Anomaly とCurl-Windの相関係数 （142e155e-34n38n ） date ２００２年 ２００３年 ２００４年 ２００５年 ２００６年 ２００７年 １月 0.67 0.57 0.75 0.44 0.22 ２月 0.68 0.76 0.74 0.81 0.12 ３月 0.75 0.77 0.67 0.76 0.43 ４月 0.88 0.71 0.72 0.77 0.73 ５月 0.30 0.77 0.50 0.83 0.74 ６月 0.66 0.45 0.60 0.17 0.39 0.10 ７月 0.46 0.60 0.80 0.48 0.53 0.34 ８月 0.52 0.46 0.44 0.44 0.48 0.69 ９月 0.70 0.50 0.50 0.74 0.39 0.56 １０月 0.75 0.50 0.78 0.49 0.68 0.41 １１月 0.69 0.74 0.62 0.64 0.58 0.61 １２月 0.55 0.54 0.64 0.32 0.52 0.68 date ２００２年 ２００３年 ２００４年 ２００５年 ２００６年 ２００７年 １月 0.44 0.59 0.63 0.35 -0.07 ２月 0.65 0.75 0.64 0.81 -0.16 ３月 0.65 0.74 0.83 0.58 0.07 ４月 0.91 0.71 0.67 0.46 0.30 ５月 0.09 0.93 0.41 0.76 0.68 ６月 0.73 0.18 0.63 0.16 0.09 -0.21 ７月 0.53 0.47 0.82 0.43 -0.01 0.34 ８月 0.52 0.61 0.63 0.07 0.24 0.71 ９月 0.70 0.83 0.44 0.68 0.42 0.55 １０月 0.86 0.63 0.79 0.70 0.68 0.50 １１月 0.78 0.92 0.62 0.71 0.24 0.73 １２月 0.53 0.62 0.28 0.44 0.05 0.65 date ２００２年 ２００３年 ２００４年 ２００５年 ２００６年 ２００７年 １月 0.47 0.60 0.32 0.46 0.27 ２月 0.52 0.53 0.53 0.53 0.00 ３月 0.15 0.50 0.47 0.34 0.21 ４月 0.39 0.12 0.51 0.23 0.17 ５月 -0.03 0.08 0.45 0.10 0.42 ６月 0.48 0.14 0.05 0.59 0.43 0.04 ７月 -0.15 0.38 0.43 0.28 0.52 0.33 ８月 0.12 -0.21 0.18 0.33 -0.01 0.19 ９月 0.67 0.44 0.17 0.48 0.65 0.27 １０月 0.58 0.43 0.39 0.55 0.20 0.40 １１月 0.54 0.59 0.48 0.65 0.50 0.58 １２月 0.46 0.52 0.27 0.37 0.25 0.58 date ２００２年 ２００３年 ２００４年 ２００５年 ２００６年 ２００７年 １月 -0.69 -0.42 -0.51 -0.47 -0.39 ２月 -0.61 -0.68 -0.72 -0.64 -0.27 ３月 -0.20 -0.72 -0.70 -0.59 -0.04 ４月 -0.52 -0.53 -0.47 -0.58 -0.39 ５月 -0.19 -0.34 -0.72 -0.37 -0.45 ６月 -0.46 -0.38 0.02 -0.57 -0.60 -0.19 ７月 0.03 -0.53 -0.54 -0.06 -0.16 -0.73 ８月 -0.14 0.11 -0.21 -0.72 -0.29 0.16 ９月 -0.30 -0.46 -0.08 -0.57 -0.79 -0.31 １０月 -0.49 -0.70 -0.10 -0.45 -0.19 -0.51 １１月 -0.54 -0.54 -0.52 -0.61 -0.68 -0.49 １２月 -0.71 -0.47 -0.56 -0.55 -0.54 -0.48

0.3以下

0.5以上

0.8以上

海上風偏差と海面水温偏差には多くの月で 正の相関関係が見られる 月平均場において、圧力調整メカニズム および鉛直混合メカニズムの 季節依存特性は確認できない

・ 最新のアルゴリズムによって作成された海上風データを用いて 全球海上風・海面応力格子データセットの再構築を行い、 他データセットを含め、精度検証を行う。 ・ 再構築されたデータセットを用いて、黒潮続流域を対象とした 空間相関解析を行い、大気ー海洋相互作用のメカニズム、 季節依存特性を明らかとする。

目的

アルゴリズムの変更点

・improved flagging of rain contamination

・improved performance at high wind speeds ・12.5 km wind vector retrievals for level 2 data

Physical Oceanography Distributed Active Archive Center

(PODAAC)記載 ・黒潮続流域における、海洋から大気への作用の 季節依存特性、メカニズムは完全には 明らかになっていない。 ・格子データセット作成に使用している、海上10m風速 データ(JPL/PODDAC配布)のモデル関数が改良され、 新規データとして配布が開始された。

海上風による海面応力⇒ 海洋へ運動量を輸送⇒ 海洋表層を駆動（風成循環流） 海上風 ⇔ 海流 ：風成大循環理論・・・Sverdrup(1947) 黒潮をはじめてする風成循環流の流量の評価、変動場の理解のためには より高時空間解像度の精度の高い海上風データセットが必要不可欠

背景 海上風データセット

・海上風観測衛星は1990年代から現在まで連続したデータを提供、高空間解像度 我々の研究室では衛星散乱計海上風データから全球海上風・海面応力格子データ セットを構築し、各種熱Fluxデータと共に継続して構築・配布(Kubota to al., 2002)

J-OFURO【Japanese Ocean Flux data sets with Use of Remote sensing Observations】

（風速だけではなく、風向までわかる） ・笠原ほか(2003) ・・・赤道・アメリカ沿岸ブイデータと 衛星格子・NWPデータセット の精度検証および、中・高緯度でのデータセット間の相互比較 ・森本ほか(2007) ・・・太平洋中緯度ブイデータと衛星格子・NWPデータセットの精度検証 および、高解像度衛星データを用いた大気ｰ海洋相互作用の検証 ・ 船舶、ゾンデ、航空観測、衛星観測などの観測データを数値気象予報モデルで計 算させることで作成される。（現場観測が無くてもモデルよりデータ補完欠測が無い） 数値気象予報（NWP）モデルデータ 人工衛星データ 格子データセットに使用する海上風データのアルゴリズムが変更 両者とも現場の風データを 直接計っているわけではない！ 現場観測データ（係留ブイ）を用いて 精度検証の必要がある

0 5 10 15 20 0 5 10 15 20 25

Scalar Wind Speed (m/s)

QSCAT/J-OFURO V1(1.0) QSCAT/J-OFURO V2(1.0) y = 1 + 0.88x R= 0.92 y = 0.88 + 0.89x R= 0.93 Q S C A T keo

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D QS CAT/J-OFURO V1(1.0) 0.92 0.11 1.25 QS CAT/J-OFURO V2(1.0) 0.93 0.00 1.17 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 150_075) 0.91 0.05 1.32 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 300_150) 0.93 0.04 1.18 S calar Wind Speed KEO vs Qscat/JOFURO Ver1 Ver2 (2004/7/1～ 2005/11/09) ＫＥＯ ｖｓ 各データセッ ト (2004/7/1～2005/11/09 2006/5/25～2007/4/16)

高風速時の

データの改良

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D Corr. Coeff MeanDiff RMS D

QS CAT/J-OFURO V1(1.0) 0.90 -0.03 2.36 0.91 -0.24 2.03 QS CAT/J-OFURO V2(1.0) 0.93 -0.04 2.06 0.92 -0.20 1.89 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 150_075) 0.91 0.03 2.30 0.90 -0.14 2.19 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 300_150) 0.93 0.00 2.11 0.92 -0.16 1.96 QS CAT/J-OFURO V1(1.0) 0.90 0.000 0.052 0.87 -0.004 0.047 QS CAT/J-OFURO V2(1.0) 0.91 -0.001 0.047 0.87 -0.002 0.048 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 150_075) 0.89 0.000 0.054 0.83 -0.002 0.055 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 300_150) 0.91 0.000 0.048 0.86 -0.002 0.049 Wind Stress Meridional Zonal Wind Speed

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D Corr. Coeff MeanDiff RMS D QS CAT/J-OFURO2 (0.5 300_150) 0.93 0.00 2.11 0.92 -0.16 1.96 QS CAT/IFREMER 0.94 0.05 1.87 0.94 0.27 1.66 NRA1 0.95 0.27 2.04 0.94 0.07 2.06 NRA2 0.95 -0.04 1.96 0.95 -0.23 1.61 QS CAT/J-OFURO2 (0.5 300_150) 0.91 0.000 0.048 0.86 -0.002 0.049 QS CAT/IFREMER 0.93 0.009 0.044 0.91 0.014 0.043 NRA1 0.94 0.024 0.056 0.90 0.015 0.052 Wind Stress Meridional Zonal Wind Speed

0 5 10 15 20 0 5 10 15 20 25

Scalar Wind Speed (m/s)

QSCAT/J-OFURO V1(1.0) QSCAT/J-OFURO V2(1.0) y = 1 + 0.88x R= 0.92 y = 0.88 + 0.89x R= 0.93 Q S C A T keo

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D QS CAT/J-OFURO V1(1.0) 0.92 0.11 1.25 QS CAT/J-OFURO V2(1.0) 0.93 0.00 1.17 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 150_075) 0.91 0.05 1.32 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 300_150) 0.93 0.04 1.18 S calar Wind Speed KEO vs Qscat/JOFURO Ver1 Ver2 (2004/7/1～ 2005/11/09) ＫＥＯ ｖｓ 各データセッ ト (2004/7/1～2005/11/09 2006/5/25～2007/4/16)

高風速時の

データの改良

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D Corr. Coeff MeanDiff RMS D

QS CAT/J-OFURO V1(1.0) 0.90 -0.03 2.36 0.91 -0.24 2.03 QS CAT/J-OFURO V2(1.0) 0.93 -0.04 2.06 0.92 -0.20 1.89 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 150_075) 0.91 0.03 2.30 0.90 -0.14 2.19 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 300_150) 0.93 0.00 2.11 0.92 -0.16 1.96 QS CAT/J-OFURO V1(1.0) 0.90 0.000 0.052 0.87 -0.004 0.047 QS CAT/J-OFURO V2(1.0) 0.91 -0.001 0.047 0.87 -0.002 0.048 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 150_075) 0.89 0.000 0.054 0.83 -0.002 0.055 QS CAT/J-OFURO V2(0.5 300_150) 0.91 0.000 0.048 0.86 -0.002 0.049 Wind Stress Meridional Zonal Wind Speed

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D Corr. Coeff MeanDiff RMS D QS CAT/J-OFURO2 (0.5 300_150) 0.93 0.00 2.11 0.92 -0.16 1.96 QS CAT/IFREMER 0.94 0.05 1.87 0.94 0.27 1.66 NRA1 0.95 0.27 2.04 0.94 0.07 2.06 NRA2 0.95 -0.04 1.96 0.95 -0.23 1.61 QS CAT/J-OFURO2 (0.5 300_150) 0.91 0.000 0.048 0.86 -0.002 0.049 QS CAT/IFREMER 0.93 0.009 0.044 0.91 0.014 0.043 NRA1 0.94 0.024 0.056 0.90 0.015 0.052 NRA2 0.94 0.001 0.050 0.89 -0.001 0.050 Wind Stress Meridional Zonal Wind Speed

２００７年1月、２月は 暖水塊の存在が認められ

衛星海上風データセット NWPモデル海上風データセット Qscat/JOFURO V1 期間： 1999/08/01 - 2006/6/30 Qscat/JOFURO V2 期間： 1999/08/01 - 2007/12/31 Qscat/IFREMER フランスの研究機関により作成されたデータセット 期間： 1999/08/01 - 2007/12/31 Grid size

(degree) Zonal Meridional

QSCAT/J-OFURO V1 1.0 ₃₀o_{E - 390}o_{E 80}o_{S - 60}o_N

QSCAT/J-OFURO V2 1.0 (0.5) ₃₀o_{E - 390}o_{E 80}o_{S - 60}o_N

QSCAT/IFREMER 0.5 _179.75o_{W - 179.75}o_{E 79.75}o_{S - 79.75}o_N

NRA1 about 1.875 ₀o_{E - 1.875}o_{W 88.542}o_{S - 88.542}o_N

NRA2 about 1.875 ₀o_{E - 1.875}o_{W 88.542}o_{S - 88.542}o_N

Name of Data set Region

NRA1：NCEP/NCARが作成、配布 期間：1979年～現在

NRA2：NCEP/DOEが作成、配布 期間：1979年～現在

旧バージョンと新バージョンの

平面分布図による比較

旧バージョンと新バージョンの

差異について調べる

背景 大気－海洋相互作用

従来の大気から海洋ではなく 海洋から大気への作用を示唆

高ＳＳＴ 高風速

低ＳＳＴ 低風速

・ 人工衛星技術の発達により、詳細な解析が可能となった

TMI 2001/4-6 平均場(Xie,2005) Color : Merged SST(東北大)水温偏差 Contour : Qscat/J-OFUROスカラー風速 (森本,2005)

正の相関

Minobe et al.(2008)では 湾流(Gulf Streeam)域における、数値モデルの解析結果 を用いた解析で高度約9000mまで、 海洋からの影響が及ぶ事を示唆 中緯度の湾流および、黒潮続流域における 大気ー海洋相互作用は重要な役割を果たしている このような解析には高精度高信頼性の 海上風データセットが必要不可欠

相関係数

平均差(Ver2 – Ver1) 平均降水量(mm/day)_{Global Precipitation Analysis}

RMSD 6年間(2000 – 2005)における、新旧バージョンの比較 両データとも1o×1o格子、影響半径 300km×150km

高風速かつ

降水多

平均差も少ない 変動の傾向は 同じである レインフラッグ 高風速時の アルゴリズム改良

0 5 10 15 20 0 5 10 15 20 25

Scalar Wind Speed (m/s)

QSCAT/J-OFURO V1(1.0) QSCAT/J-OFURO V2(1.0) y = 1 + 0.88x R= 0.92 y = 0.88 + 0.89x R= 0.93 Q S C A T keo

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D QS CAT/J-OFURO V1(1.0) 0.92 0.11 1.25 QS CAT/J-OFURO V2(1.0) 0.93 0.00 1.17 QS CAT/J-OFURO V2(0.5) 0.93 0.04 1.18 S calar 海上風 KEO vs Qscat/JOFURO Ver1 Ver2 (2004/7/1～ 2005/11/09) 新旧バージョンのデータが 重複する期間

高風速時の

データの改良

ＫＥＯ ｖｓ 各データセッ ト (2004/7/1～2005/11/09 2006/5/25～2007/4/16) さらに長い期間で 他データセットを含め 精度検証 再構築を行った J-OFURO V2(0.5)は 全バージョンの中で最も高精度か つ高い信頼性

Name of Data sets Corr. Coeff MeanDiff RMS D Corr. Coeff MeanDiff RMS D QS CAT/J-OFURO2 (0.5 300_150) 0.93 0.00 2.11 0.92 -0.16 1.96 QS CAT/IFREMER 0.94 0.05 1.87 0.94 0.27 1.66 NRA1 0.95 0.27 2.04 0.94 0.07 2.06 NRA2 0.95 -0.04 1.96 0.95 -0.23 1.61 QS CAT/J-OFURO2 (0.5 300_150) 0.91 0.000 0.048 0.86 -0.002 0.049 QS CAT/IFREMER 0.93 0.009 0.044 0.91 0.014 0.043 NRA1 0.94 0.024 0.056 0.90 0.015 0.052 NRA2 0.94 0.001 0.050 0.89 -0.001 0.050 海面応力 南北成分 東西成分 海上風 J-OFURO V2 (0.5)は 平均差が最も少なく 中緯度太平洋で 最良のデータセットである

TAO/TRAITONブイ精度検証結果

NDBC

TAO/TRITON

2S,156E 0N,110W

Name of Data sets Corr. Coeff. MeanD RMSD Corr. Coeff. MeanD RMSD J-OFURO2 0.908 0.61 0.84 0.969 0.17 0.86 IFREMER 0.890 0.39 0.87 0.956 0.07 1.05 NRA1 0.760 1.24 1.23 0.814 -1.67 2.07 NRA2 0.658 0.81 1.54 0.774 -0.51 2.37 J-OFURO2 0.909 0.016 0.018 0.955 0.001 0.012 IFREMER 0.871 0.007 0.018 0.923 0.004 0.017 NRA1 0.749 0.028 0.024 0.750 -0.023 0.028 NRA2 0.662 0.018 0.027 0.746 -0.010 0.027 Wind Stress Zonal Meridional Wind Speed 2n140w

Name of Data sets Corr. Coeff. MeanD RMSD Corr. Coeff. MeanD RMSD J-OFURO2 0.930 -0.42 1.33 0.873 -0.16 1.13 IFREMER 0.841 -0.43 2.51 0.850 -0.14 1.33 NRA1 0.888 0.21 1.68 0.822 -0.20 1.31 NRA2 0.865 0.15 1.79 0.780 -0.07 1.56 J-OFURO2 0.932 -0.003 0.014 0.848 -0.002 0.012 IFREMER 0.622 -0.005 0.071 0.691 -0.002 0.026 NRA1 0.879 0.001 0.021 0.835 -0.001 0.012 NRA2 0.868 0.000 0.020 0.808 -0.001 0.013 Wind Stress Zonal Meridional Wind Speed 2s156e J-OFURO V2 (0.5)は 平均差が最も少なく 熱帯太平洋でも 最良のデータセットである ＮＷＰデータは全域で信頼性が低く ＩＦＲＥＭＥＲは西部で精度が下がる

各データセットの

ＴＡＯブイ現場観測データを用いた

精度検証

熱帯太平洋海域で