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数値予報(すうちよほう)とは、大気の状態変化を数値的に計算して将来の状態を予測する、天気予報の手法である。

数値予報は、観測データの収集・品質チェック・格子点作成(モデル化)・初期値の設定・時間積分等の計算技術・最終結果を表現するための画像処理などの技術によって支えられている。

数値予報の原理


気象変化は物理現象であるから、客観的にある時点での大気の状態を記述することができれば、将来の大気の状態を科学的に導くことができるはずである。

その中心となる原理は、流体力学のナビエ-ストークスの式にである。水平方向への状態変化としては、この式がもっとも重要な役割を果たすが、非線形の微分方程式であり、カオス理論で説明されるような挙動を示すことになり、現実的には未来永劫の状態を知ることができるわけではない。

鉛直方向への状態変化は、気圧傾度力重力の釣り合いの式が中心となる。

このほかに、質量保存の法則エネルギー保存の法則・水蒸気保存の法則・状態方程式を用いる。

数値予報モデル


通常は、連続量である大気の状態を離散的な格子点の値で表現し、計算機の能力に応じた計算を行って将来の状態を得る。この仮想的な格子点の組に、各種大気状態を表す物理量の計算式を組み込んだものを数値予報モデルと呼ぶ。

格子点の値の代わりに、波数領域で有限な波数(スペクトル)で表現されることもある。

数値予報モデルは、対象とする領域の大きさ、予測時間に応じていくつかの種類が用いられる。

  • 対象となる領域による分類
    • 全球モデル - 地球全体を対象とし、地球規模での気象変化を予測する。
    • 領域モデル - 特定の領域対象とし、詳細な気象変化を予測する。ただし、周辺領域では精度は落ちる。

  • 特定の現象を対象とするもの
    • 台風モデル
    • エルニーニョモデル

  • 対象となる流体による分類
    • 気象予報モデル - 大気だけを対象とする。
    • 海洋数値予報モデル - 海洋だけを対象とする。

数値予報の精度


数値予報の精度に影響を与えるものとして、格子点の大きさと初期値が重要である。

格子点の大きさは、小さいほど予測精度が高くなるが、計算量に大きく影響を与えるためあまり小さくすることはできない。現実に用いられているものでは、水平方向に10km間隔の格子点が用いられている。

数値予報を行うためには、すべての格子点で、初期時刻の気温気圧風速湿度などの初期値を与える必要がある。現実的な制約から、初期値は格子点での値ではなく、アメダス気象台などの空間的にランダムに分布した観測点で得られる。陸上の地表付近では情報は密であるが、海上や大気上層の観測データはかなり疎なものとなる。世界気象機関の取り決めにより、規則的な観測時刻で得られる観測値もあるが、初期時刻からずれた時刻の観測値しか得られないことがある。これらのランダム分布のデータから、一様な格子点値を得るための作業を客観解析という。

客観解析により初期時刻の格子点値が得られたとしても、必然的にわずかな誤差が含まれる。このため、前述のように数値予報の結果はカオス理論的な変化を示す。これは、1963年に気象学者ローレンツが発見した挙動xに他ならない。 この初期値の誤差を評価するために、誤差の範囲でいくつかの初期モデルを作成し、それぞれについて数値予報を行い、誤差の影響を評価しながら天気を予測する手法が後述のアンサンブル予報である。

現在の計算能力では、例えば全球モデルによる数値予報では、3日先までの予報がある程度信頼できる範囲と言われている。

気象庁における数値予報


気象庁では、1959年(昭和34年)に大型コンピュータを導入して、数値予報業務を開始した。

現在では、以下の6つのモデルについて、計算を行い結果を外部に提供している。

モデル名予報領域水平格子点間隔予報期間計算頻度
メソモデル日本周辺10km18時間 4回/日
領域モデル東アジア20km2日 2回/日
台風モデル台風周辺24km3.5日 4回/日
全球モデル地球全体55km3.5~9日 1回/日
アンサンブル週間予報モデル地球全体110km 9日1回/日
1か月予報モデル地球全体55km1か月 1回/週

垂直方向の格子点間隔は、地球全体のモデルで1~2km程度である。

このうち、メソモデルについては、2004年9月より計算式を改善したモデルが採用される予定であり、降水の予測精度の向上が期待されている。さらに2006年3月にはコンピュータの更新とともに格子点間隔を5kmとすることが計画されている。

アンサンブル予報

1か月予報に関しては1996年(平成8年)3月から、週間天気予報に関しては2001年(平成13年)3月より採用された。

数値予報では、初期値のわずかな誤差が時間とともに増幅するため、意図的な誤差をもつ何種類かの異なる初期値から計算を始めた予測結果を求め、その何種類かの結果の平均値を予想気圧配置として利用したり、計算結果の広がり(スプレッド)により予報の確からしさを求めるなどの方法で予報に活用している。

週間天気予報の確からしさは、A~Cの信頼度として発表されており、気象庁ホームページの週間天気予報で確認できる。

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