| 講演名 | 2013-10-04 高解像度時代に推進する大気物理学 : データ中心科学が観測とモデルと理論をつなぐ(特別講演セッション,大規模データとパターン認識・メディア理解,地球をとらえる,CEATEC連携) 佐藤 薫, |
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| 抄録(和) | 大気現象は数メートル～4万キロメートルの約7ケタに亘る階層構造を持つ。近年の観測技術や計算機技術の高度化により、浮力を復元力とする大気重力波や積雲などの小さな空間ケールの現象が解像できる大気物理学が可能な時代となった。高分解能観測は実大気を捉えるが、観測可能な場所や物理量は限られる。一方、高分解能数値モデルは現象をグローバルに捉えられるがあくまで仮想的な大気である。つまり観測と数値モデルは相補的である。そして、これらからは大量なデータが生まれるため、データ解析による帰納的な科学が重要となる。このようなデータ中心科学からは新たな理論が生まれ、より深い理解のために新たな観測やモデル研究が必要となる。こうして大気現象の階層間結合の理解が進むこととなり、気象・気候予測の高精度化につながることになる。ここでは、最近開始された南極大型大気レーダーによる精密観測や重力波解像大気大循環モデルを用いた研究を例に、高解像度大気研究の現状と展望を述べる. |
| 抄録(英) | The atmospheric phenomena consist of hierarchical structure over seven figures ranging from several meters 40,000 kilometers. It was with the times when we can treat the atmosphere physics including small-scale atmospheric phenomena such as cumuli and atmospheric gravity waves with a restoring force of buoyancy with the aid of recent development of observation and computer technologies. The high-resolution observations capture the true atmosphere, but observable regions and physical quantities are limited. On the other hand, the high-resolution numerical models provide global data, but those are in the virtual atmosphere. Indeed, the observations and numerical models are complementary. As a large number of data are born from the observations and models, inductive science by the data analysis becomes significantly important. A new and heuristic theory describing the hierarchical structure comes out of such data centric science, and new observation and model study are necessary for its deeper understanding. In this way, our understanding should be improved on the coupling between the phenomena having different scales. Such studies are needed for better weather prediction and climate projection. This report describes a current status and perspectives of such high-resolution atmospheric science study by showing the high-resolution observations from a new atmosphere radar at Syowa Station in the Antarctic and the simulation using a gravity-wave resolving general circulation model as examples. |
| キーワード(和) | 階層構造 / 大気重力波 / 気候予測 / 大気大循環モデル / 南極大型大気レーダー / データ中心科学 |
| キーワード(英) | Hierarchical structure / Gravity waves / Climate prediction / General circulation model / The PANSY radar / Data centric science |
| 資料番号 | PRMU2013-63 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2013/9/26(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 高解像度時代に推進する大気物理学 : データ中心科学が観測とモデルと理論をつなぐ(特別講演セッション,大規模データとパターン認識・メディア理解,地球をとらえる,CEATEC連携) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Atmospheric dynamics in the high-resolution era : Data centric science connecting observations, numerical models, and new theory |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 階層構造 / Hierarchical structure |
| キーワード(2)（和/英） | 大気重力波 / Gravity waves |
| キーワード(3)（和/英） | 気候予測 / Climate prediction |
| キーワード(4)（和/英） | 大気大循環モデル / General circulation model |
| キーワード(5)（和/英） | 南極大型大気レーダー / The PANSY radar |
| キーワード(6)（和/英） | データ中心科学 / Data centric science |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 薫 / Kaoru SATO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院理学系研究科 School of Science, The University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2013-10-04 |
| 資料番号 | PRMU2013-63 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 230 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |