Introduction to Seasonal
Prediction and Numerical
Models
季節予報と数値モデルの紹介
Adam Scaife
Head Monthly to Decadal Prediction
Met Office Hadley Centre, UK
December 2010
© Crown copyright Met Office
UK Met Office forecasts
The Met Office is the UK equivalent of the Japan
Meteorological Agency – forecasts are produced across
all timescales using a common computer model:
イギリス気象局は、日本の気象庁と同様、全ての時間スケール
の予測をコンピューターモデルを用いて行っています。
UK high resolution
36hr fcast
Global
5 day fcast
Medium Range
2 week fcast
Seasonal
季節スケール
7か月予報
7 month fcast
Decadal
10 year forecast
Climate
100 year forecast
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Seasonal Forecasting
Why?
なぜ?
What is a seasonal forecast?
季節予報とは何か?
How does it work?
どうやって予報する?
Current Capability
現在の予測性能
Future Possibilities
将来の可能性
© Crown copyright Met Office
Why seasonal forecasts?
なぜ季節予報?
Climate varies a lot from year to year
気候は年ごとに大きく変動する
Temporarily dominates climate change
or adds to climate change to give
extremes:
一時的には気候変動に卓越する、もしくは、顕著現象を
増やすように気候変動に加味する
e.g. Cold winters, summer heatwaves, flooding…
NASA
UK flooding, summer 2007
London, Late Winter 2008/9
© Crown copyright Met Office
Japan heatwave, summer 2010
Why seasonal forecasts?
なぜ季節予報?
Climate Change
Climate varies a lot from year to year
Temporarily dominates climate change
or adds to climate change to give
extremes:
Temperature
気候は年ごとに大きく変動する
一時的には気候変動に卓越する、もしくは、顕著現象を
増やすように気候変動に加味する
Time (years)
e.g. Cold winters, summer heatwaves, flooding…
NASA
UK flooding, summer 2007
London, Late Winter 2008/9
© Crown copyright Met Office
Japan heatwave, summer 2010
Why seasonal forecasts?
なぜ季節予報?
Climate Change
気候は年ごとに大きく変動する
Climate Change + Variability
Temporarily dominates climate change
or adds to climate change to give
extremes:
Temperature
Climate varies a lot from year to year
一時的には気候変動に卓越する、もしくは、顕著現象を
増やすように気候変動に加味する
Time (years)
e.g. Cold winters, summer heatwaves, flooding…
NASA
UK flooding, summer 2007
London, Late Winter 2008/9
© Crown copyright Met Office
Japan heatwave, summer 2010
What is a Seasonal Forecast?
季節予報とは何か?
How do seasonal forecasts differ from weather
forecasts?
短期予報と何が違うのか?
How do seasonal forecasts differ from climate
predictions?
温暖化予測と何が違うのか?
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What is a Seasonal Forecast?
Q. If weather forecasts are unreliable after a week or
two, how can we possibly predict a season ahead?
Q.1、2週間後の天気予報が信頼できないとすると、どうして季節予報ができるのか?
A. Because slow variations in the ocean, land, seaice, upper atmosphere, greenhouse gases, solar and
volcanic forcing all influence the weather
A.海洋や陸、海氷、大気上層、温室効果ガス、太陽活動、火山活動による強制な
どのゆっくりした変動があるから。
Note that we are not predicting individual weather
events seasons ahead.
数季節先の個々の天気を予測しているのではない点に注意。
Whether it will rain in Tokyo on 12th July 2011 is
probably impossible to predict
2011年の7月12日に東京で雨が降るかどうかということは予測できない。
Instead we predict the chances of different weather…
代わりに、天気の傾向が変わる確率を予測する。
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What is a Seasonal Forecast?
季節予報とは何か?
Forecast is for RISK of different outcomes
季節予報は、違った天候が起きるリスクを予測
Compare with: health risk, sports events
An example Winter forecast:
冬の予報例
Does not mean “We are forecasting
a cold winter”
寒い冬を予報しているという意味ではない。
Does mean “Cold is more likely
than either average or mild”
寒い冬がより起こりやすいことを予測している。
Forecast is not wrong if winter is
mild!
実際に暖冬であっても、予報は間違いではない!
Should have a mild winter for ¼ of
the times such a forecast is issued
このような予報の場合、4分の1は暖冬になるべき。
© Crown copyright Met Office
How does it work?
どうやって予測?
How do we make a seasonal forecast?
どうやって季節予報を行うか?
Can we forecast the coming season?
次の季節の予報はできる?
or
Does the “butterfly effect” make it impossible?
バタフライ効果は季節予報を不可能にする?
and
Are climate models good enough?
気候モデルは十分良いか?
© Crown copyright Met Office
Climate Models
気候モデル
5 governing equations + ideal gas law
5つの方程式+理想気体の状態方程式
© Crown copyright Met Office
Solve these equations over the whole
Earth to predict the weather
これらの式を地球全体で解く。
Initial Values and Boundary Values
初期値と境界値
Initial Values e.g. current state of the atmosphere, ocean, land
初期値 (例えば、大気、海洋、陸の現在の状態)
Boundary values e.g. greenhouse gas concentration, solar forcing
境界値 (例えば、温室効果ガス密度、太陽強制)
OPTIONS:
• Unconstrained: long control simulations of the climate model with
neither initial conditions nor variation in boundary conditions
• Initial values only: weather forecasts: ‘an accurate measure of the
weather today can be used to predict the weather tomorrow’
• Boundary values only: climate predictions for the coming century:
knowing the future level of greenhouse gases is enough to predict
changes in the statistics of the weather
 Initial AND boundary values (harder!): seasonal predictions:
climate events and weather statistics can both be predicted for
months to years ahead
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Starting the forecast: initial values
予報の開始:初期値
Include initial condition information: atmospheric winds, temperature,
pressure etc. Ocean temperature and salinity
初期状態の情報を含める:大気の風、温度、気圧、海洋の水温、塩分など
Assimilate these to create a ‘best estimate’ of the current
condition of the oceans and atmosphere
データ同化して、海洋と大気の実況の最も良い推定値を作成する。
However, only recently have we had good coverage of the oceans:
海洋の観測データが充実したのは、最近になってから。
June 2007
© Crown copyright Met Office
June 1960
Progressing the forecast:
boundary values
予報の進展:境界値
Greenhouse gases: Obs then scenario
温室効果ガス:過去は観測、将来はシナリオ
Aerosols: Obs then scenario
エアロゾル:過去は観測、将来はシナリオ
Solar Forcing: Obs then repeat 11 year cycle
太陽強制:過去は観測、将来は11年サイクルを繰り返す
Volcanic Forcing: Obs in past, none in future
火山強制:過去は観測、将来の情報はなし
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Allowing for chaos
(the butterfly effect)
カオスを考慮する(“バタフライ効果“)
Ensembles of forecasts – to represent uncertainty
予報のアンサンブル-不確実性の表現
Outcome is a shift in likelihood
結果は、起こりやすさのシフト
Forecasts
Temperature
Actual
Time (years)
…
© Crown copyright Met Office
Current Capability
現在の性能
Tropics versus Extratropics
熱帯 対 中高緯度
Global Forecasts: El Niño, Africa,
Hurricanes 2010, Russia 2010
全球予報:エルニーニョ、アフリカ、2010年のハリケーン、
2010年ロシアの熱波
© Crown copyright Met Office
Tropics versus Extratropics
熱帯 vs 中高緯度
Forecast skill for mild
winters
暖冬に対する予測精度
Largest in tropics
熱帯で最も大きい
Largest over ocean
海洋上で最も大きい
Poorer in extratropics
中緯度では比較的小さい
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El Niño – Southern Oscillation
エルニーニョ―南方振動
Warming in mid and E Pacific, convection moves E,
太平洋中・東部の水温の上昇、対流活動が東にシフト、
Atmospheric circulation weakens,
大気(ウォーカー)循環が弱くなる、
Upwelling in E Pacific reduces, thermocline relaxes
東部太平洋の湧昇が弱くなり、温度躍層の傾きが緩くなる
Biggest source of natural climate variability
© Crown copyright Met Office
もっとも大きな自然の気候変動のソース
Observed El Niño
観測されたエルニーニョの状態
JJA
Rainfall
降水量
Summer (JJA)
夏(6-8月)
DJF
Winter (DJF)
冬(12-2月)
These year to year changes in the rainfall pattern are well reproduced
これらの降水パターンの年々変動はよく再現される。
Many tropical influences 多くの熱帯の影響
© Crown copyright Met Office
ElElNiño
Nino forecast skill
エルニーニョ予測精度
ENSO peaks in winter
ENSOは冬に最盛期
Remarkable levels of predictability even 6 months ahead
6か月先の予測でも優れた予測可能性のレベル
Remote effects?
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遠隔効果?
El Niño/La Niña effect on rainfall
エルニーニョ/ラニーニャ の降水への影響
Forecast 予報
Observed 観測
JJA
6月-8月
DJF
12月-2月
Skilful forecasts of ENSO effects in the tropics – even for rainfall
熱帯におけるENSOの影響の精度のある予測 –比較的予測が困難な降水も
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Atlantic Hurricanes
大西洋のハリケーン
Numbers of hurricanes can
be forecast months ahead
ハリケーンの個数は数か月先まで予測
可能
Extending to years ahead
数年先まで予測
(Smith et al., Nat Geosci., 2010)
And perhaps to the
Pacific… おそらく太平洋も
This year’s forecast:
今年の予報:
Well above average numbers
of named storms see figure:
平年よりかなり活発
Observed number: 19!
実際の観測は19個!
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Russian Heatwave
Forecasts from May….
ロシアの熱波
July 7月
Moscow
August 8月
Moscow
Observed
BBC
観測
Forecast
予報
© Crown copyright Met Office
Sott.net
Over-confidence and multiple
models 自信過剰と複数モデルの予測
Model 1
Model 2
Model 3
Predictions are generally too confident
予報は一般的に自信過剰
This can be seen in individual cases!
個々の事例にみられる。
Multiple models can help but we need to improve models
複数のモデルによる予測は役に立つが、モデルの改善は必要。
© Crown copyright Met Office
Future
将来
What’s next?
次は何?
Better Climate Models
より良い気候モデル
Extratropical Predictability?
中緯度の予測可能性?
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Future Developments: Improved Capability
将来の開発: 改善された性能
• Increased resolution models (vertical and horizontal)
高解像度化(鉛直、水平)
• Improved Sea-Ice and land surface initialisation
(海氷、陸面の初期値化の改善)
• Better links to monthly and decadal forecasting
1か月予報と10年規模予測とのより良い繋がり
Future Developments: Better Models
将来の開発:より良いモデル
• Model development
モデル開発
• Reduced errors
誤差の減少
• Better representation of climate variability
気候変動のより良い表現
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Future models: smaller errors
将来のモデル:より小さい誤差
Old Model - SST Error
旧モデル - 海面水温誤差
Error in sea surface temperature
as big as signal we are forecasting
New Model - SST Error
新モデル – 海面水温誤差
but improving
海面水温の誤差はシグナルと同じくらい大きいが、
改善されている。
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Can we improve extratropical
forecasts?
中緯度の予測を改善できるか?
Key drivers of extratopical climate are being identified.
中緯度の気候の鍵となる過程は特定されている。
These suggest useful levels of skill may be
possible….e.g. El Niño in the extratropics:
これらのことは有益なレベルの季節予報が可能であることを示唆
Observations
© Crown copyright Met Office
観測
Old Model
旧モデル
New Model
新モデル
Winter 2009/10
El Nino
N Atlantic Oscillation
Moderate El Nino and negative Arctic Oscillation
Not a coincidence!
© Crown copyright Met Office
エルニーニョと負の北極振動はただの偶然ではない!
We are using these new models to
improve the operational system:
新システムによる改善
E.g. Winter 2009/10
Old System 旧システム
© Crown copyright Met Office
New System 新システム
Summary
まとめ
• Seasonal forecasts are based on fundamental physics
季節予報は、基礎物理にもとづく
• There is good forecast skill in much of the tropics (e.g.
Hurricanes, El Nino effects)
熱帯に良い予測精度がある(例、ハリケーン、エルニーニョの影響)
• Some (limited) skill in the extratropics (Japan, UK)
中緯度(日本、英国)ではいくらかの(限られた)予測精度がある
• A single seasonal forecast is neither “right” nor “wrong”
一回の季節予報は、“当たり”でも“はずれ”でもない。
• There is great demand from government and business
planners for probabilistic seasonal forecasts
確率的な季節予報は、政府、ビジネスパートナーから多大な要望がある。
• Rapid progress is being made and further improvements
are appearing already
急速に発展し、さらなる改良がすでに行われている。
• We do not know what the upper limit on predictability is
but it is likely to be lower in the extratropics
予測可能性の限界は分からないが、中緯度では熱帯より低いだろう。
© Crown copyright Met Office
ダウンロード

What is a Seasonal Forecast?