大気変動予測のための逐次キャリブレーションとデータ同化

大気変数の全球的かつ多層的な変動を推定し、これを予測できることは、大気内の結合プロセスを研究するためや、さまざまな測地学的および宇宙天気応用において非常に重要です。これらの変数には、熱圏の中性密度、電離圏の電子密度、対流圏の水蒸気が含まれ、これらは軌道決定、衛星ナビゲーション、天候/気候監視などの応用と関連しています。利用可能なモデルは、その構造の単純さやサンプリングの制限により、これらの変数の現実的な予測に困難を抱えています。本研究では、自由に利用できる衛星測地データ（例：CHAMP、GRACE(-FO)、Swarm、GNSS）を統合し、大気変数の予測可能性を向上させることに重点を置いたアンサンブルベースの同時キャリブレーションおよびデータ同化（C/DA）アルゴリズムを提案します。改良されたモデル「C/DA-model」は、関連する測地学的および宇宙天気応用において評価されます。デモンストレーションとして、CDA-NRLMSISE-00は相対的に高い地磁気活動があった7つの期間にわたって検討され、CDA-IRI-ZWDは広範な降雨イベント中に検討されます。