新用語解
(観測システムシミュレーション実験;OSSE)
観測システムシミュレーション実験(OSSE)
石
橋 俊
之
観 測 シ ス テ ム シ ミュレーション 実 験(Observing
ムの研究開発では,これらの発展が第1図のように循
System Simulation Experiment:OSSE)は,実在し
環することが一つの理想形であるが,OSSE はこれに
ない観測システム(仮想観測システム)を計算機上に
不可欠である.
構築し,その振る舞いを評価する手法である.OSSE
は大気や海洋等様々な
野で実施されているが,ここ
OSSE の代表的な3つの手法について見てみよう.
NR-OSSE(Masutani et al. 2010,及びその参
文
では全球大気観測に関する OSSE を念頭に解説する.
献)は,まず適当な数値予報モデルの長期積 (数カ
OSSE は以下のような疑問に答えるために必要であ
月)を仮想的な真の大気状態(仮想真値)とする.こ
る.
の仮想真値はネイチャーラン(Nature Run)と呼ば
れることから,ここではこの手法を NR-OSSE と呼
① 数値天気予報(NWP)システムの精度の向上を
ぶ.次に,NR と整合する観測データを生成する.観
目的として,新しい観測システムを計画している
測データは,仮想観測だけでなく,既存観測について
としよう.この観測システムを実際に展開した場
も生成する.これは,NR に観測演算子を作用させ,
合,NWP の解析,予報精度はどの程度改善され
これに現実の観測誤差統計(観測誤差共 散行列)と
るのだろうか(仮想観測システムの評価)
.
整合する観測誤差を付加することで行う.ここで,観
② 大気状態を十
な精度で解析するには,どのよう
な観測をどのくらいの時空間
解能で行えば良い
のだろうか(仮想観測システムのデザイン)
測演算子とは観測と大気状態を対応付ける関数であ
る.例えば,ラジオゾンデによる気温観測の場合は,
NR のモデル格子上の気温を観測点に内挿する計算で
③ 既存の数値予報システムはどのような誤差を持っ
ているのだろうか.また,既存観測を理想的な同
化システムで同化したら,どのくらいの解析精度
が得られるのだろうか(NWP システムの診断)
.
計画中の新しい観測システムが数値予報に与える影
響をあらかじめ評価するのが①であり,②はその前段
で,将来の観測システムはどうあるべきかという設計
である.①②には費用対効果の評価も含まれる.③は
既存の観測システムや NWP システムの診断を行う
ことで,これらの問題点を見つけ,それを改善に結び
付けようとするものである.NWP や全球観測システ
Toshiyuki ISHIBASHI, 気象研究所台風研究部.
ishibasi@mri-jma.go.jp
Ⓒ 2013 日本気象学会
2013年 10月
第1図
全球観測システムと NWP システムの
研究開発における OSSE の役割.影を
付けた半円部 が OSSE による部 .
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観測システムシミュレーション実験(OSSE)
あり,衛星輝度温度観測の場合は,放射伝達計算とな
体を構築するのと対照的である.この手法はこれまで
る.NR は,大気の自然変動を表現していればよく,
に,衛星搭載ドップラー風ライダーの OSSE に
真の大気状態である必要はない.以降,仮想世界で生
されている.アンサンブルを構築する手法としては
成された既存観測を疑似観測と呼んで仮想観測と区別
EnDA の他にもアンサンブル・カルマンフィルタが
する.
あり,これよっても同様に OSSE を構築できる.い
このように,NR-OSSE は,Nature Run を真とす
る仮想世界を構築する.仮想世界のデータ同化サイク
用
ずれにしてもアンサンブルの妥当性が OSSE の妥当
性を決める.
ルでは,疑似及び仮想観測を同化することで,これと
SOSE-OSSE (M arseille et al. 2008)は,感度解析
整合する仮想背景場が生成される.仮想観測の数値予
を 応 用 し た SOSE(Sensitivity Observing System
報への影響評価は,通常の OSE(Observing System
Experiment)という手法により,現行の数値天気予
Experiment,観測システム実験)と同様に仮想観測
報に
ありなしで同化サイクルを実施して解析や予報場,そ
析場よりもはるかに精度のよい解析場を生成し,真の
れらの精度を比較して行う.NR の自然変動の表現,
大気状態の近似とする.これを真値代替場と呼ぶ.真
仮想観測に付加する観測誤差と真の観測誤差統計との
値代替場から仮想観測を生成し,これを既存観測と合
整合性が NR-OSSE の妥当性を決 め る.NR-OSSE
わせて同化し,解析や予報場,それらの精度の変化を
は,3つの OSSE 手法の中で最も古く(原型は1950
見る.したがって,既存観測は実観測をそのまま 用
年代から),OSSE と言えば NR-OSSE を指すことも
できる.一方,真値代替場の妥当性の評価が必要であ
多い.これまでに,衛星搭載のマイクロ波センサ,散
る.またその生成に接線形仮定を用いるため,非線形
乱計,ドップラー風ライダー,赤外超多チャンネルセ
性の強い熱帯下層水蒸気場等の評価は相対的に難しく
ンサ等多くの NR-OSSE が行われている.
なる可能性もある.他の2つの手法との大きな違い
EnDA-OSSE(Tan et al. 2007)は,4次元変
われているデータ同化システムで生成される解
法
は,真値代替場を構成することである.SOSE-OSSE
のデータ同化サイクルを複数実行して,解析場や予報
は こ れ ま で に,衛 星 搭 載 ドップ ラー風 ラ イ ダーの
場のアンサンブルを構築する手法である.EnDA は
OSSE に用いられている.
Ensemble of Data Assimilation cycles(アンサンブ
以上,3つの代表的な OSSE 手法について概説し
ルデータ同化サイクル)の略である.各同化サイクル
た.3つの手法には各々特徴があるが,特に現実と仮
には,解析の入力データである観測,背景場,境界値
想世界のバランスで見ると,NR-OSSE では気象場
(SST 等)に,誤差統計に従った異なる値の摂動が与
も観測値も仮想,EnDA-OSSE では気象場は現実,
えられる.これにより複数のデータ同化サイクルは,
観測値は仮想,SOSE-OSSE では気象場,既存観測
解析場は解析誤差統計に,予報場は予報誤差統計に
は現実,仮想観測のみ仮想であり,誤差の生成も仮想
従ったアンサンブルとなる.したがって,現実世界で
観測だけで良い.このように3つの手法は仮想性のス
は実行できないアンサンブル期待値の計算を行うこと
ペクトルを形成している.
ができ,そのスプレッドで解析や予報誤差を評価でき
最後に OSSE 結果の妥当性について
えておこう.
る.観測値を生成するのは仮想観測だけで良い.これ
現実の NWP システムは,数値予報モデルの誤差や
は,同 化 サ イ ク ル を 行 う NWP シ ス テ ム と は 別 の
観測データの誤差統計など,完全には知りえない要素
NWP システムによって生成された解析場等に観測演
を含んでいる.仮想観測のインパクトを正確に評価す
算子を作用させることで行う.すべての観測に現実の
るにはこれらの要素も OSSE で再現する必要がある
観測誤差統計と整合する観測誤差を付加する.NR-
が,こ れ は 一 般 に 難 し い 問 題 で あ る.こ の た め,
OSSE と同様に真の大気状態を必要としないが,誤差
OSSE 結果の妥当性を確保するためには,はじめに既
統計は真の誤差統計に十
近い必要がある.この手法
存観測について OSSE を行い,現実の OSE や線形イ
は実装が容易であるが,計算コストは通常の OSE の
ンパクト解析の結果と十 に整合することを確認して
アンサンブルメンバ倍になる.また,アンサンブルス
おく必要がある.NR-OSSE では,モデル誤差を
プレッドの過小性,サンプリングエラー等への対応が
慮する目的で,NR を作成した予報モデルと異なる予
必要である.EnDA-OSSE で構築するのは解析場や
報モデルで同化サイクルを実施することが行われる.
予報場の誤差統計であり,NR-OSSE が場や観測自
ただし,これは2つの予報モデル誤差の差の構造が,
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〝天気" 60.10.
観測システムシミュレーション実験(OSSE)
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定に基づいている.一方で別の見方として,OSSE で
Sensitivity Observing System Experiment (SOSE):A
new effective NWP-based tool in designing the
は最適に近い条件で同化した場合の仮想観測のインパ
global observing system. Tellus A, 60, 216-233.
実際の予報モデルの誤差構造を良く近似するという仮
クトを評価できるとも見ることができる.これは仮想
観測のインパクトの上限を与える.これを既存観測に
ついて現実と比較することや,NWP システムの不定
要素を様々に導入して比較することは,システムの診
断になる.このように OSSE ですべてをシミュレー
ションできるわけではないが,OSSE で得られる情報
と現実世界の情報(OSE 等)を比較することで,妥
当な評価につなげて行くことが必要である.
参
文
献
Marseille, G.-J., A. Stoffelen and J. Barkmeijer, 2008:
2013年 10月
M asutani,M .,J.S.Woollen,S.J.Lord,G.D.Emmitt,T.
J. Kleespies, S.A. Wood, S. Greco, H. Sun, J. Terry,
V. Kapoor, R. Treadon and K.A. Campana, 2010:
Observing system simulation experiments at the
National Centers for Environmental Prediction. J.
Geophys. Res., 115, D07101, doi:10.1029/2009JD
012528.
Tan, D.G.H., E. Andersson, M. Fisher and L. Isaksen,
2007:Observing-system impact assessment using a
data assimilation ensemble technique:application to
the ADM -Aeolus wind profiling mission. Quart. J.
Roy. M eteor. Soc., 133, 381-390.
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