気象庁
気象庁における取り組み
気象庁数値予報課長
隈 健一
1.数値予報とは
2.衛星観測の数値予報
への利用
3.EarthCAREへの期待
1. 数値予報とは
観測資料
気象庁
気象サービスと
数値予報
高層観測
気象衛星
航空機
船舶
レーダー
アメダス
実況監視
スーパーコンピュータ
予測資料
数値予報資料
予
報
作
成
警
報
作
成
予報作業 情報発表
気象庁HP
関係機関
報道機関
民間気象事業者
国民
(エンドユーザ)
テレビ、携帯電話、インターネット等
気象庁
なぜ予測ができるのか
数値予報の原理
4
3
2
• 最初の状態がわかり
• 現象を支配する法則がわかれば
1 秒後
0 秒後
初期の状態から次々に予測
原理的に予測可能
しかし
ボールの軌道計算のようには簡単ではない
気象庁
数値予報の計算の中身
格子(箱)に観測
データを反映、
それを出発点に
右の計算
流体力学や熱力学の方程式
気象庁
数値予報モデルの計算量
(20kmメッシュ全球モデル)
•
•
•
•
格子数 8000万
計算量 240兆回/24時間予報
積分時間間隔 10分
計算時間(84時間予報=
膨大な計算量
約500ステップ) 約25分
↓
• 必要な計算機資源 60ノード 高速なスーパーコンピュータが必要
(960CPU)
数値予報の流れ
気象庁
観測データ分布図
(平成21年7月28日21時)
気象庁
地上観測 (観測所・船舶・ブイ)
高層観測 (ゾンデ・航空機・ウィンドプロ
ファイラ・ドップラーレーダー)
静止衛星観測
極軌道衛星観測
気象庁
全球通信システム
(GTS)
大気現象は地球規模で起っているため、正確
な予報のためには地球全体の情報を短時間に
集める必要がある。
そのため、世界気象機関(WMO)の枠組みの
元、世界の主要地域を結ぶGTSを通じて気象情
報を迅速に収集できる体制を整備している。
図の青線が主要な通信網を表す。
気象庁
数値予報モデルの計算領域と地形
全球モデル
メソモデル
格子間隔 ~20km
格子間隔 5km
気象庁
全球モデルによる予報例
気象庁
メソモデル(格子間隔5km)による
九州北部の豪雨の予測(7月26日)
解析雨量
(7/26 00-03UTC)
7/25 18UTC初期値
FT=06-09
7/25 12UTC初期値
FT=12-15
気象庁
アンサンブル予報
初期値が少しづつ異なる多数の数値予報を行うことで、気象現象を確率的に予報する。
気象庁
台風アンサンブル予報例
進路予報の信頼性を事前評価
2007年7月29日12UTC
台風第5号
2007年9月2日18UTC
台風第9号
気象庁
全球予報の精度向上
最近の3日先予報は
1980年代半ばの1日先予報にほぼ匹敵する精度を有する。
2日予報誤差
3日予報誤差
1日予報誤差
上空約5000mの大気の流れ(500hPa高度)についての、数値予報の誤差(平方根平均
2乗誤差)を北半球全体で平均した後に1ヶ月平均したもの(短い横線は年平均)
気象庁
世界の数値予報
全球モデル
国名またはセン
ター名
全球アンサンブル予報モデル
領域モデルの
格子間隔・
メンバ
予報期間 鉛直層数
数
格子間隔
鉛直層数
予報
期間
格子間隔
鉛直層数
日本
20km60層
9日間
60km60層
51
9日間
欧州中期予報セン
ター(ECMWF)
25km91層
10日間
50km62層
80km62層
51
51
10日間
+5日間
イギリス(Met
Office)
40km50層
6日間
90km38層
24
3日間
フランス
37km60層
4日間
55km55層
11
2.5日間
ドイツ
40km40層
7日間
米国(NCEP)
52km64層
105km64層
7.5日間
16日間
160km28層
45
16日間
12km60層、
4km50層
カナダ
35km58層
10日間
100km28層
20
16日間
10km58層
5km50層
なし
12km70層、
4km60層
2.5km60層
7km40層、
2.8km50層
なし
気象庁
数値予報精度の
国際競争
競いながら互いに精度向上
数値予報による台風進路予報の誤差(km)
台風進路予報誤差
UKMO
US-NCEP
ECMWF
JMA
DWD
気象庁
数値予報開始50年と計算機
50年前の計算機の数10億倍
リチャードソンの人力数値予報の夢
気象庁
平成17年台風第14号
気象庁
近年の短時間大雨の発生状況
大雨予測精度の向上が求められる
観測システム
数値予報
気象庁
2.衛星観測の数値予報への利用
• 衛星で測っているのは、電波
(赤外線、マイクロ波など)の
強さ(「放射強度」という)など
• 放射強度は、気温、水蒸気等
の鉛直分布によって決まる
数値予報で必要な格子
点における気温、水蒸気
等を直接観測しているわ
けではない
変分法という仕掛け
が必要
気象庁
変分法による衛星観測の利用
繰り返し計算
比較に基づく「候補」の修正
観測
放
射
強
度
比較
放
射
強
度
解
析
値
候
補
の
比湿
比湿
観
測
演
算
子
比湿
比湿
比湿
比湿
比湿
比湿
観測演算子:モデル物理量から観測物理量への変換
「解析値」を一発で求めるのでなく、「解析値の候補」を
少しずつ変えて最適な値を求める
気象庁
衛星観測のインパクト
雲が無い!
衛星データ不使用
雲ができた!
衛星データ使用
観測
数値予報モデルの中の
雲の分布
気象庁
衛星データの利用
GOES(米)
75W
GOS;Global Observing System
GOES(米)
135W
GMS(日)
140E
METEOSAT(欧)
0E
METEOSAT(欧)
63E
NOAA(米);2機
極軌道
WMOホームページから
数値予報に利用されている(一部予定)衛星データ
気象庁
観測種類
衛星/センサ
全球解析
メソ解析
①
可視・赤外
イメージャ
MTSAT-1R, Meteosat-7,9, GOES11,12
風AMV
風AMV
輝度温度CSR
X
Aqua,Terra/MODIS
風AMV
X
②
散乱計
QuikSCAT/SeaWinds
海上風
海上風
Metop/ASCAT
海上風
(海上風)
(GRACE/Black Jack )
(屈折率)
X
(Metop/GRAS)
地上受信機
DMSP13/SSMI
TRMM/TMI
(屈折率)
X
輝度温度
輝度温度
X
(可降水量)
可降水量、降水量
可降水量、降水量
Aqua/AMSR-E
輝度温度
可降水量、降水量
DMSP16,17/SSMIS
NOAA15-17/AMSU-A,-B
NOAA18,(19),Metop/AMSU-A,MHS
輝度温度
輝度温度
輝度温度
(可降水量、降水量)
気温
気温
Aqua/AMSU-A
輝度温度
X
DMSP16,(17)/SSMIS
輝度温度
X
(Aqua/AIRS, Metop/IASI)
(輝度温度)
X
③GPS掩蔽
③GPS地上
④
マイクロ波
イメージャ
⑤
サウンダ
*AMV: Atmospheric Motion Vector 大気追跡風
*CSR: Clear Sky Radiance 晴天輝度温度
気象庁
衛星観測データの分布
②散乱計
①大気追跡風AMV
①CSR
⑤サウンダSSMIS(気温)
④マイクロ波イメージャ
⑤サウンダAMSU-A(気温)
⑤サウンダAMSU-B,MHS(水蒸気)
気象庁
3.EarthCAREへの期待
• 大気モデルの中でよくわかっていない部分
の科学的な裏づけ(雲・降水過程、雲・エー
ロゾル相互作用等)
• 雲について、モデルと観測との比較
• 黄砂予報への利用
気象庁
どの雲が本当なのか?
気象庁で使ってい
るモデル
イギリスで使われてい
たモデルに近いモデル
55hPa
270hPa
630hPa
965hPa
90S
90N
赤道
1992年1月の一ヶ月積分。帯状平均。
どっちが正しいのだろう?
普通は、熱帯の上層雲に隠されていて観測できない…。
EarthCAREを使えばわかる
気象庁
雲物理過程の比較
モデル結果から雲レーダー観測相当量
を計算し(シミュレータ)、観測結果と比較
• 台風のレインバンド、
集中豪雨をもたらす
線状降水帯等、メソ
降水システムの組織
化には雲物理過程
が重要
• 雲物理・雲放射過程
が対流の維持にも寄
与
Alejandro Bodas-Salcedo & Mark Webb, Hadley Centre
気象庁
ライダー搭載衛星 CALIPSOの
黄砂予報への利用
黄砂とは
現状では黄砂に関する実況データは利用していない
気象庁の黄
砂予報の例
ライダー衛星観測データを利用した黄砂予報の改善
を調査中
気象庁
データ同化のインパクト
CALIPSO衛星のライダー
データの同化により、黄砂
予測が改善できる可能性
を調査
気象研究所関山剛氏より
衛星データを使わないと
●は黄砂を観測した、
●は黄砂を観測しなかった、
観測点
NASA/MODISによって観
測された光学的厚さ
衛星データを使うと
ダスト地表面濃度
気象庁
エーロゾルの様々な影響
• 放射過程を通じて影響
– 大気加熱による大循環への影響
• 特に砂漠付近で顕著
– 大規模火山噴火による寒冷化
エーロゾル解析の結果を
数値予報に反映
• 雲物理過程を通じて天気、降水に影響
– 小さな雲粒が増加
– 海陸の降水過程の違い
雲物理・エーロゾル相互
作用のプロセス研究
• エーロゾルと航空機運航
– 火山灰でエンジン障害→火山灰予測業務
– エーロゾル→視程(直接的な効果、凝結核として
霧を強化)→離発着の制限
気象庁
気象庁の取り組み
•地球上の大気現象をリアルタイムで監視、解析、予測を行って
います。
•地上観測、衛星観測等様々な観測を反映して統合解析を作成
する仕組み(データ同化)があります。
•天気予報、豪雨予測、台風予測等の予測情報の提供を通じて、
気象学の成果を社会に還元しています。予測情報の精度には、
観測とその利用方法が大きく影響します。
•黄砂、広域大気汚染等の大気環境予測にも取り組んでいます。
ダウンロード

気象庁 - EORC | 地球観測研究センター