時間変動マイクロスケールモデル

時間変動マイクロスケール (TVM) モデルは、気象研究および予報モデル(WRF) などのメソスケール数値気象予報(NWP) モデルを実行する際の高い計算コストをかけずに、非常に高解像度のマッピング (数十メートルから数百メートル) のデータを計算するために特別に設計されたマイクロスケール診断モデルです。

TVMは高解像度の地表データを用いて、マイクロスケールの地形特徴、地表付近の粗度特徴、そして通常はより粗いメソスケール数値天気予報モデルでは未解決となるその他の地形遮蔽効果を計算します。マイクロスケールの地形特徴は運動学的地形調整を用いて、地表付近の粗度特徴は対数プロファイルの地表粗度調整を用いて、さらにフルード数調整を適用して、風の流れに対する地形遮蔽効果を計算します。