In a global numerical weather prediction (NWP) modeling framework we study the implementation of Gaussian uncertainty of individual particles into the assimilation step of a localized adaptive particle filter (LAPF). We obtain a local representation of the prior distribution as a mixture of basis functions. In the assimilation step, the filter calculates the individual weight coefficients and new particle locations. It can be viewed as a combination of the LAPF and a localized version of a Gaussian mixture filter, i.e., a “Localized Mixture Coefficients Particle Filter (LMCPF)”.

Here, we investigate the feasibility of the LMCPF within a global operational framework and evaluate the relationship between prior and posterior distributions and observations. Our simulations are carried out in a standard pre-operational experimental set-up with the full global observing system, 52 km global resolution and 10⁶ model variables. Statistics of particle movement in the assimilation step are calculated. The mixture approach is able to deal with the discrepancy between prior distributions and observation location in a real-world framework and to pull the particles towards the observations in a much better way than the pure LAPF. This shows that using Gaussian uncertainty can be an important tool to improve the analysis and forecast quality in a particle filter framework.

　黄砂（いわゆるダスト）は人々の健康や気候・環境システムに対して様々な面から影響を及ぼす。東アジアは世界的なダスト放出源の１つである。本研究では、2011年から2017年の大気およびエアロゾル再解析データセットを用いて、日本における4月のダスト沈着量の年々変動について大規模な大気循環場の視点から調査を行った。日本におけるダスト沈着量の増加は、東アジア大陸上から日本列島の北西域に生じた対流圏中下層の気圧の谷の深まりに伴う西風偏差によるモンゴル高原からのダスト輸送の強化に起因することが示された。ゴビ砂漠におけるダスト放出量の増加や温帯低気圧活動の活発化も日本のダスト沈着量増加と整合的である。西日本と北日本におけるダスト沈着変動を比較すると、大陸上の低気圧偏差のわずかな位置や強度の違いが大量のダスト輸送を規定している可能性が示唆された。長期間（1967年から2002年）のダスト観測データを用いた更なる解析は、ダスト変動に対する東アジア大陸上の低気圧偏差の重要性を支持する。また、風の曲率を用いてダストフラックスを低気圧性成分と高気圧性成分に分けた結果、両極性の渦ともにダストの東向き輸送に寄与することが分かった。これらの結果は、日本へのダスト飛来やそれらの年々変動が、高・低気圧を含む移動性擾乱および定常性循環偏差に影響されることを示唆する。

　2020年7月に九州で発生した豪雨時の降水システムと環境場について、階層構造に着目して解析を行った。九州における水蒸気収支解析から、自由対流圏水蒸気フラックス収束が豪雨に先行して九州近辺の大気を加湿化することが明らかになった。フラックス収束を水蒸気移流項と風収束項に分けた解析から、大気の加湿化は水蒸気移流項によって支配されている一方、豪雨時には自由対流圏と境界層の両方の風収束項の寄与が増加することが明らかになった。加湿化段階では弱い降水が広範囲で観測される一方、加湿化後は強い降水が狭い範囲に集中する。九州域の加湿化と関係する自由対流圏水蒸気は、総観規模の上層トラフに伴う循環と関係して南シナ海から中国南部を経由して九州まで輸送される。自由対流圏水蒸気はトラフ前面の準総観規模（sub-synoptic scale）雲システム内で収束し、多量の降水をもたらす降水システムの発達に好ましい湿潤環境を提供する。上層トラフの直下、中国中央部において活発な対流を伴って発達したメソスケール擾乱は、この自由対流圏水蒸気輸送を強化する。メソスケール擾乱と準総観規模雲システムに伴う循環は、九州周辺の傾圧性を強化する。このような状況下において、活発な対流域が九州を覆う大きさのメソ対流系へと発達する。線状の対流域がメソ対流系の南端に沿って出現し、豪雨の原因となった。線状の対流域内にはインフロー（inflow）の方向に沿って伸びる２つの強雨域が確認される。同時に、弱い降水域が強雨域の下流側に広がっている。この強雨域の鉛直断面は湿潤絶対不安定層（MAUL）や深い流入層を伴う組織化した降水システムのものと整合的である。これらの結果は、総観規模からメソスケールまでの階層構造と関係した自由対流圏水蒸気フラックス収束のもたらす湿潤環境下において、豪雨をもたらす組織化した降水システムが発達することを示唆している。

　本研究では、水循環変動観測衛星 (Global Change Observation Mission-Water、 略称GCOM-W)に搭載された高性能マイクロ波放射計(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2、 略称AMSR2)による長期可降水量(Total Precipitable Water, 略称TPW)プロダクトに着目した。GCOM-WはAqua衛星などの他の衛星との同時観測を目的としたAfternoon Constellation (A-train)軌道を飛行している。我々は、宇宙航空研究開発機構(Japan Aerospace Exploration Agency、 略称JAXA)とRemote Sensing Systems (RSS)により独自のアルゴリズムで開発された、２つのAMSR2 TPWプロダクトを2012年6月から2020年12月までのデータを用いて比較した。２つのプロダクト間では、TPWアノマリーのトレンドには特に違いは見られなかったが、TPWの絶対値には夏季の北西太平洋・北西大西洋で大きなTPWの差が見られた。我々は、この大きなTPWの差の原因となる気象条件を、再解析、現場観測、Aqua衛星搭載のMODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)による可視赤外データを用いて調査した。これらの調査結果から、JAXAとRSSのTPWプロダクトの差が大きくなる場所では、大気下層に相対湿度が100%に近い逆転層があり、非常に低い高度の雲（霧）が存在する頻度が高いことが分かった。JAXAとRSSのTPW推定アルゴリズムの中で表現されている気温プロファイルを簡易的なモデルで近似し、それぞれのアルゴリズムへの逆転層と霧の影響の評価を、放射伝達モデルを用いて行った。感度実験の結果、逆転層がJAXAアルゴリズムでのTPWの過小推定、RSSアルゴリズムでのTPWの過大推定に関連していることが示唆された。

　国内の東日本・西日本の気象官署（44地点）における過去120年間（1901年～2020年）の降水量データを用いて、日本の主要な雨期である梅雨期（6月～7月）と秋雨期（9月～10月）の降水量の長期変動を調べた。梅雨期の降水量は、中期～末期（6月下旬～7月）の日本海側を中心に増加傾向を示す。一方で秋雨期の降水量は、中期（9月下旬～10月上旬）を中心に全域で減少傾向を示す。極端降水の頻度と強度は、梅雨期と秋雨期ではともに増加傾向を示すが、梅雨期の増加トレンドは秋雨期のそれよりも大きい。特に西日本日本海側では、梅雨期最大1日降水量は100年あたり23.5%（1℃上昇あたり18.1%）の増加率を示す。長期トレンドが梅雨期と秋雨期で異なる点については、トレンドの統計的有意性は十分高くないものの、気候モデルによる温暖化実験でも同様の差異が見られることから注目すべき特徴かもしれない。

　船舶搭載の全地球衛星測位システム（GNSS）を用いた海上での可降水量（PWV）推定に最適な解析設定を決定するため、移動体精密単独測位（Kinematic PPP）を実施した。次の３つの解析パラメータの影響を考察した:(1)天頂遅延量（ZTD）の時間変化を拘束するランダムウォークプロセスノイズ（RWPN）の標準偏差、(2) 解析の時間幅、(3)カルマンフィルタ状態ベクトルの時間の更新間隔。気象庁のメソ解析(MA)と比較した結果、時間幅と更新間隔に依存するが、RWPNの拘束を強めることで、ZTDの不自然な時間変動が抑制されてMAに対する負のバイアスが減少し、その一方で回帰係数が減少することがわかった。

　MAとの比較結果から、RWPN、時間幅、更新間隔をそれぞれ3×10^-5 m s^-1/2、1.5時間、2秒とした解析結果を、他の観測結果と比較した。バイアス及び二乗平均平方根差は高層ゾンデ観測に対して-0.48及び1.75 mm、近傍の地上固定GNSS点に対しては0.08-0.25及び1.49-1.63 mm、衛星搭載マイクロ波放射計に対しては1.04-1.18及び2.17-2.43 mmであった。

　GNSS PWVのバイアスの変化をもたらす要因について、特にGNSSアンテナの解析高度の誤差との関係を議論した。GNSS測位における鉛直座標の誤差は、GNSS PWVの誤差と負の相関があることが確認された。またKinematic PPPは、更新間隔が短く、時間幅が広いほど、高度を過大評価する可能性が高いことがわかった。RWPNと更新間隔を3×10^-5 m s^-1/2と2秒に設定すると、Kinematic PPPによる解析高度のバイアスは解析から1時間程度で負から正に変化することが示された。これらの結果は、正確なGNSS PWV解析のためには、正確なGNSS測位が必要であることを示唆している。

Based on the vertical atmospheric sounding system carried by the FY-3D meteorological satellite (FY-3D/VASS) and the new wind radar instrument carried by the FY-3E meteorological satellite (FY-3E/WindRAD), a study of the potential application of research on the changes of temperature, humidity, and ocean wind vector (OWV) during the onset of the South China Sea summer monsoon (SCSSM) was conducted. The applications of these satellite datasets in SCSSM monitoring were evaluated, and the SCSSM onset process in 2022 was analyzed. The results showed that the mean bias of the FY-3D/VASS temperature and specific humidity at 850 hPa, compared with that of the fifth-generation ECMWF reanalysis, were −0.6 K and −0.53 g kg⁻¹, respectively, and the pseudo-equivalent potential temperature (θ_se) was slightly lower, by 1–2 K; the distribution of θ_se was consistent with the seasonal advancement of the SCSSM. Compared with Metop-C/ASCAT, the mean bias of FY-3E/WindRAD zonal wind was positive, and that of meridional wind was negative. The correlation coefficient, mean bias, mean absolute error, and root-mean-square error of the wind speed were 0.79, −0.45, 1.56, and 2.03 m s⁻¹, respectively. The distributions of OWV were consistent, and the region and intensity of strong wind speed were close to each other. The temperature, humidity, and wind reversal during the onset of the SCSSM in 2022 were well monitored by the FY-3D/E-derived θ_se and OWV dual indices, which are consistent with the SCSSM onset date, the third pentad in May, issued officially by the National Climate Center, China Meteorological Administration. Before the SCSSM's onset in 2022, the tropical storms' pumping effect in early May increased the westerly wind over the tropical ocean north of the equator. After the storm weakened, the southwesterly wind passed across the Indochina Peninsula and reached the South China Sea, causing the SCSSM's onset.