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【24h】

10分毎のひまわり8号赤外輝度温度観測のデータ同化による流域雨量予測の改善-2016年9月台風16号の事例

机译：通过每10分钟对Himawari-8红外亮度温度观测资料进行同化来改善流域降雨量的预测-以2016年9月的16号台风为例

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本研究では，SCALE-LETKFを用いたひまわり8号観測同化による.台風本体に伴う降水の予報精度の改善について，気象庁MSMとの比較を行った。Him8とNoHim8, MSMそれぞれの予測結果をスレツトスコアで検証したところ，予報初期にはMSMの精度が高く，予報時間が長くなるにつれてHim8の精度がより高くなっていた。今後は，ひまわり8号輝度温度観測に加え，気象庁レーダーを同時に同化することで，降水予報のさらなる改善を目指すだけでなく，他の降水事例についても検証を行っていく。また，Honda et al.(2018a)が示したように，ひまわり8号観測の同化を10分毎に行うことの最大の利点は，高頻度に更新される降水予測が可能となることにある。10分毎に更新する降水および河川流出量の予測が，効率的なダム操作にどのように寄与し得るかについても今後検討を行う。
机译：在这项研究中，我们与日本气象厅MSM进行了比较，通过使用SCALE-LETKF吸收了Himawari-8观测值来提高预报与台风有关的降水的准确性。通过阈值分数验证了Him8，NoHim8和MSM的预测结果后，MSM的准确性在预测的早期阶段就很高，而Him8的准确性随着预测时间的增加而变得更高。将来，除了观察Himawari No. 8亮度温度外，我们还将通过吸收日本气象厅的雷达并验证其他降水情况来进一步改善降水预报。此外，正如Honda等人（2018a）所显示的，每10分钟吸收一次Himawari-8观测值的最大好处是可以高频率更新降水。我们还将研究每10分钟更新一次的降雨和河流径流预报如何有助于大坝的高效运营。

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