客観解析

客観解析とは

客観解析（きゃっかんかいせき）は、観測データをもとに、おもに気象学で用いられる空間的・時間的なデータを構築する手法です。このアプローチは、データ内挿の一形態であり、数値予報に不可欠な役割を果たしています。

基本的な概念

気象予報に際しては、数値予報モデルを搭載したコンピュータを使用します。これによって、地球の大気や海洋、地表といった環境が模擬され、数キロメートルから数百キロメートルの立方体を格子点で表現します。これらの格子点には、気温や気圧といった特定の気象要素が必要に応じて定義されます。

しかし、大気の特性を正確にモデル化するためには、実際の観測データが不可欠です。しかし、さまざまな理由によって、全てのデータが揃うわけではありません。

データが得られない理由

1. 観測点の偏り: 気象観測は、地上や特定の地域（例: 北半球や先進国の都市）に偏っているため、疎な地域では必要なデータが不足することがあります。
2. 欠測データ: 観測されたデータが不完全な場合や、本来得られたはずのデータに異常値が入ることで、そのデータを利用できないことがあります。
3. 時間的偏差: 観測時間が予測に必要な時間からずれている場合は、その期間のデータを推定する必要があります。
4. 複数観測点による平均化: 1つの格子点内に複数の観測点が存在すると、その平均を計算する必要が生じます。
5. 衛星データの利用: 気象衛星などからのデータを補完的に入力することで、実測値を修正する場合もあります。

これらの問題に対処するため、物理法則や数学法則、さらには事前に設定された基準に基づき、欠損データを推定したり、新たに計算したデータを生成します。この過程が、数値予報の基礎となります。

実装手法

客観解析の実施には、最適内挿法が用いられます。これは、得られたデータの統計的特性を考慮して、最も適切な仮定を設けることにより、より正確なデータの生成を目指します。最適内挿法を用いることで、限られた観測データからでも、それを基にした信頼性の高い予測モデルを作成することが可能です。

関連する概念

客観解析は、気象予報の一環として非常に重要ですが、その背景にはデータ同化や数値予報といった関連する分野が存在します。これらが組み合わさることで、天候予測の精度を向上させる役割を果たしています。

客観解析は気象庁をはじめとした多くの機関で利用されており、その方法論の発展は気象学の進歩に大きく寄与しています。

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