11種類の説明変数セットと5種類のモデル化手法(３種類の統計モデルと２種類の機械学習)を組み合わせて、東京における翌日の熱中症搬送者数を予測する55種類のモデルを開発した。予測期間は2010年から2019年の10年間である。６つの説明変数（気温、相対湿度、風速、日射量、６月１日からの日数、１日前の熱中症搬送者数）と一般化加法モデルを組み合わせたものが本研究では最良の予測モデルであり、翌日の熱中症搬送者数の二乗平均平方根誤差（root mean square error, RMSE）が最小となった。このモデルは従来の予測モデル(説明変数として気温を、モデル化手法として一般化線形モデルを用いたモデル)と比較して、RMSEが52.1%減少した。さらに、説明変数とモデル化手法のそれぞれが予測精度にもたらす寄与を調べたところ、上記の６つの説明変数を用いたことによりRMSEが49.7％、一般化加法モデルを用いたことによりRMSEが14.6％減少したことが分かった。

Translation speed is an important factor determining locally accumulated disasters induced by tropical cyclones (TCs). We found that the basin wide TC translation speed over the western North Pacific (WNP) in the late season (October–December) experienced an abrupt decrease in the early 1980s. However, this slowdown cannot be explained by the previously proposed deceleration in large-scale steering. In this study, we demonstrated that this slowdown results from the decreased proportion of subtropical TC track frequency in the early 1980s. Because late-season large-scale steering flow in the subtropical WNP is much greater than that in the tropical WNP, TCs influencing the subtropical WNP generally hold greater translation speed than that of TCs staying in the tropical WNP. Thus, a decrease in the ratio of subtropical TC track frequency can lead to a notable decrease in the basin wide TC translation speed. The decreased ratio of subtropical TC track frequency results from the strengthened southwestward steering and the reduced ratio of TC genesis in the tropical eastern WNP, which is linked to a WNP anticyclonic circulation that appears to be driven by the Atlantic Multi-decadal Oscillation. The result introduces the crucial role of TC track shift in the basin wide TC translation speed and has important implications for understanding the effects of climate change on TC translation speed.

The cross-validation of radars in a network is important in making consistent retrievals across the domain and assuring the product quality. During the Remote sensing of Electrification, Lightning, And Mesoscale/microscale Processes with Adaptive Ground Observations (RELAMPAGO) field campaign, two C-band radars, namely the Colorado State University C-band Hydrological Instrument for Volumetric Observations (CSU-CHIVO) and the C-band Scanning ARM Precipitation Radar (CSAPR-2), were deployed near the Sierras de Cordoba in Argentina, a region known for having some of the most intense severe weather in the world. In addition to these two radars, the operational radar of the Cordoba City, the Radar Meteorologico Argentino 1 (RMA-1), adds another instrument to the RELAMPAGO network. This study presents an intercomparison between the RELAMPAGO C-band radars using the GPM spaceborne radar as a common reference. A method to bring ground-based radars into better agreement is also proposed. Moreover, the attenuation correction for the C-band radar is studied in the context of intercomparing two radars. The attenuation coefficients are computed for the RELAMPAGO domain using the local disdrometers deployed during the campaign. After the attenuation correction, CSU-CHIVO, CSAPR-2, and RMA-1 compare well with GPM-DPR with a high correlation and bias less than 1 dB.

　全球ストーム解像モデル相互比較プロジェクト（DYnamics of the Atmospheric general circulation Modeled On Non-hydrostatic Domains: DYAMOND）によるシミュレーション結果を大西洋の雲特性について比較した。領域平均の外向き長波放射（OLR）はモデル間で比較的類似しているが、大気上端の正味短波放射（NSR）はモデル間で大きく異なっている。モデルは下層雲, 雄大積雲、上層雲に相当する３種類の雲システムのモードを捉えているものの、この３種のモードの特徴はモデルに強く依存する。すなわち、シミュレーションの下層雲と雄大積雲の高さのピークの方が上層雲の雲量が最大となる高度よりもモデル間の差異が小さく、雲水量は雲氷量よりモデル間の差が大きい。

　さらに、NICAM (Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model)、ICON (Icosahedral Nonhydrostatic)、IFS (Integrated Forecasting System)の雲の鉛直プロファイルの解像度依存性を調べた結果、水平平均した雲氷の混合比は解像度とともに一貫して増加することがわかった。このような傾向は、下層雲と雄大積雲の水平平均した雲水の混合比には見られない。OLRの解像度依存性はNSRのそれよりも小さく、モデル間の違いよりはるかに小さい。

　2018年、日本に上陸した台風チャーミーは進路転向後に急衰弱した後、数日間その強さを維持した。続いて台風コンレイはチャーミーによって冷やされた海域を急衰弱しつつ通過した。これら２つの台風が急衰弱した海域は、海洋中規模渦が豊富な海域である。これら２つの台風の強度変化における冷水渦の役割とその類似点及び相違点を理解するため、２km水平解像度非静力学大気モデルと大気波浪海洋結合により数値シミュレーションを実施した。また冷水渦の強度を観測により確証できないため、チャーミーの弱化に有意に寄与する規模を仮定した人工冷水渦を埋め込んだ海洋初期値及び日付の異なる海洋初期値を用いた感度実験を実施した。コンレイに対しては、日付の異なる海洋初期値の代わりに、９つの大気初期値に対するアンサンブルシミュレーションを実施した。２つのシミュレートされた台風の急衰弱における海洋場の役割は、どちらも台風通過時の海水温低下による海洋貯熱量の低下と関係していた。チャーミーとコンレイに対するシミュレーション結果のほとんどは、成熟期または衰退期の期間、過剰発達傾向を示した。チャーミーの過発達は不十分な海面水温低下により生じており、人工冷水渦は海水温低下の促進を助長した。一方でコンレイの過発達は台風進路シミュレーションの失敗に関連していた。コンレイの進路が適切にシミュレートされることにより、コンレイはより多くの時間、海水温低下域上を移動することとなり、鉛直シア上流側における地表面付近及びインフロー境界層、台風中心への内部コア域における水蒸気輸送の減少を通じて、弱化を強めることとなった。２つの台風に見られた共通点として、中心における下降流と関連する断熱加熱の減少が台風弱化と密接にかかわっていた。

Understanding of the tropical atmosphere is elaborated around two elementary ideas, one being that density is homogenized on isobars, which is referred to as the weak temperature gradient (WTG), and the other being that the vertical thermal structure follows a moist-adiabatic lapse rate. This study uses simulations from global storm-resolving models to investigate the accuracy of these ideas. Our results show that horizontally, the density temperature appears to be homogeneous, but only in the mid- and lower troposphere (between 400 hPa and 800 hPa). To achieve a homogeneous density temperature, the horizontal absolute temperature structure adjusts to balance the horizontal moisture difference. Thus, water vapor plays an important role in the horizontal temperature distribution. Density temperature patterns in the mid- and lower troposphere vary by about 0.3 K on the scale of individual ocean basins but differ by 1 K among basins. We use equivalent potential temperature to explore the vertical structure of the tropical atmosphere, and we compare the results assuming the temperature following pseudo-adiabat and reversible-adiabat (isentropic) with the effect of condensate loading. Our results suggest that the tropical atmosphere in saturated convective regions tends to adopt a thermal structure that is isentropic below the zero-degree isotherm and pseudo-adiabatic above it. However, the tropical mean temperature is substantially colder and is set by the bulk of convection, which is affected by entrainment in the lower troposphere.

　東アジアの夏季降水量および関連する大気循環場の将来変化について、60km格子の気象研究所大気大循環モデル（MRI-AGCM）によるアンサンブル予測実験（21世紀末、RCP8.5シナリオ）に基づいて調べた。東アジアの夏季降水量は、概して増加傾向だが季節内かつ地域的な変動が大きい。具体的には、６月は梅雨・メイユ降水帯が強化して東側部分（梅雨降水帯）がやや南下、７月と８月は東アジアの大陸北部とその近海で降水量が増加する傾向はメンバー間で一致していた。一方で、７月は梅雨・メイユ降水帯の予測ばらつきが大きく、８月は太平洋で降水量変化が小さい。

　MRI-AGCMを用いて将来変化の要因分析実験を行った。初夏の降水量変化では、海面水温（SST）一様昇温および熱帯SSTパターン変化の影響が支配的で、これに伴う水蒸気増加および上層偏西風の強化・南下が重要な役割を果たす。一方で晩夏になると、陸面昇温および中高緯度SSTの大きな昇温の影響も重要になる。これらの要因は、上層偏西風や下層モンスーンを変化させ、初夏の要因影響を打ち消して上回る。これら相反する要因の結果として、７月の梅雨・メイユ降水帯の温暖化応答は６月よりも小さく、７月の変化傾向はシミュレーション間でばらつきやすいと考えられる。

Presently, satellite-derived precipitation estimates have been widely used as a supplement for real precipitation observation. Detailed evaluations of a satellite precipitation estimate are the prerequisite for using it effectively. On the basis of the daily precipitation observation from 91 rain gauges throughout Thailand during a 15-yr period, this study evaluated the performances of daily precipitation data of Climate Prediction Centre morphing technique (CMORPH) and TRMM (3B42 version 7) in an interpolating-grid-points-into-stations manner. This filled in the deficiencies of the current evaluations of TRMM-3B42v7's performances over Thailand made the first evaluation of CMORPH in this region and showed the first report of relative performances of two datasets.

For the entire Thailand, a total of 35 factors (including precipitation intensity, spatial distribution pattern, and duration/interval) were used in the evaluation. It is found that only 12 of them (including annual and monthly variations of precipitation, conditional rain rate in the rainy season, rainfall interval in an entire year, non-precipitation days, etc.) were reproduced credibly (i.e., the relative error was less than 20 %) by the two datasets. Both TRMM-3B42v7 and CMORPH displayed similarly poor performances in representing the intensity and spatial distribution of extreme precipitation. Comparisons based on the 35 factors indicate that TRMM-3B42v7 displayed a better overall performance than CMORPH for the entire Thailand.

For each region of Thailand, CMORPH/TRMM-3B42v7 showed different performances in different regions (a total of 19 factors was used). The CMORPH/TRMM-3B42v7 data made credible estimates over all five regions of Thailand in terms of daily precipitation intensity and monthly variation of precipitation, whereas, in terms of precipitation day fraction, conditional rain rate during the dry season, and interval/duration of rainfall events during the rainy season, it showed notable errors in all regions. Overall, TRMM-3B42v7 exhibited superior performances to CMORPH for the North, Northeast, East, and South of Thailand, whereas CMORPH and TRMM-3B42v7 displayed similar performances for the Central Thailand.

　回転式遮蔽バンド付き分光放射計は、光環境の調査研究にとって強力なツールである。この放射計は、波長毎の全天日射量（spGHI）、直達日射量（spDNI）及び散乱日射量（spDHI）を計測するもので、従来用いられてきた太陽追尾装置を必要としない。ここでspDNIとspDHIは、遮蔽バンドの位置の違いによって、spGHIから分離・推定される。しかしこの計測システムでは、遮蔽バンド使用による散乱日射量の推定誤差が避けられない。EKO製MS-700分光放射計に遮蔽バンドMB-22を装着した場合、通常、この基本的な誤差が２％以下になるバンド傾斜角は最大72°となる。この条件のもと現実的な大気条件を用いてspDNI及びspDHIの推定誤差を定量的に評価し、さらにspDNIから予想される大気の光学的厚さに与える影響を調べた。その際、バンド遮蔽領域に対する光量補正係数C_fwd（観測による近似補正値に対する、シミュレーションによる真の散乱光の比）を用いて相対誤差を評価する。この係数C_fwdは、エアロゾルのタイプやその光学的厚さに依存しており、こうした誤差解析は、計測システムの精度向上に役立つものである。

　気象庁の領域データ同化システムでは、非静力学モデルasucaをベースにした変分法データ同化システム（asuca-Var）を採用している。本論文では、asuca-Varの構成と現状についてレビューする。asuca-Varの制御変数には、解析変数と予報変数の整合性を考慮して、地中と基本的な大気の変数が含まれる。この制御変数に基づく背景誤差共分散は、日変動や海と陸における代表的な誤差共分散構造を適切に反映するために、3時間毎に海陸別の格子点上で計算される。評価関数は、完全な二次形式として設計されるが、基本場更新法によって観測演算子や数値天気予報モデルの非線形性をインクリメンタル4次元変分法（4D-Var）の最適化問題に組み込むことができる。インクリメンタル4D-Varでは、asucaを基にしたアウター・インナーモデルが使用され、それぞれの解像度及び線形化に適した実行設定が用いられている。asuca-Varの観測演算子は多種多様な観測に対して実装されており、外部シミュレータをカプセル化して統一されたインターフェースも備えられている。そして、変分法品質管理と変分法バイアス補正が変分法システム内部での高度な処理として導入されている。asuca-Varでは並列化により随伴計算などの計算効率が向上されている。また、観測感度解析手法のひとつであるDegrees of Freedom for Signalにより同化した観測の影響評価が可能となっている。さらに、現業利用を目的としたシステムとして、持続的な開発を可能とするよう設計されている。本論文では、asuca-Varの現業実装例としてメソ解析と局地解析のワークフローを紹介し、この実装によって広範な検証指標での予測の改善がもたらされたことを示す。asuca-Varの今後の主な改良点としては、流れに依存した背景誤差の導入、水物質の制御変数化などがある。これらの実現によって現業領域モデルの予測精度のさらなる向上が期待される。