数値予報

数値予報とは

数値予報は、大気の状態の変化を数値的に計算し、将来の気象を予測するための手法です。この方法は、観測データの収集、品質チェック、モデル化、初期値の設定、計算技術、結果の表示など多くの技術によって支えられています。これにより、科学的根拠に基づいた天気予報が可能となります。

数値予報の基本原理

数値予報の考案は1922年にルイス・フライ・リチャードソンが提唱しましたが、その実用化には当時の計算能力では困難でした。1950年代になると高速コンピュータの普及に伴い、実際に運用されるようになりました。気象の変化は物理現象であるため、特定の時点での大気の状態を知ることで、未来の状態を推測することが可能です。その際の中心的な方程式は、流体力学のナビエ-ストークス方程式です。この方程式は水平方向の気象状態の変化を表現しますが、カオス理論に基づく予測の不確実性を示しています。気圧傾度力と重力のバランスを考慮した鉛直方向の予測も重要で、質量保存の法則、エネルギー保存の法則、水蒸気保存の法則が使われます。

数値予報モデルの仕組み

数値予報では、連続する大気の状態を離散的な格子点に当てはめ、計算を行います。これらの格子点は「グリッドポイントバリュー（GPV）」と呼ばれ、気象状態を表す物理量を計算するための基本単位となります。様々なモデルが存在し、その利用は対象とする地域のサイズや予測期間によって異なります。

モデルの種類

主に以下の2つに分けられます。

• - 全球モデル：地球全体を対象にしたモデルで、地球規模の気象変化を考慮します。
• - 領域モデル：特定の地域に焦点を当て、詳細な気象変化の予測を行います。ただし、周辺地域の予測精度は落ちます。

また、特定の現象に特化したモデル（台風モデルやエルニーニョモデルなど）もあります。さらに、気象予報モデルは大気に焦点を当て、海洋数値予報モデルは海洋に特化しています。

精度向上のための課題

数値予報の精度には、格子点のサイズと初期値の設定が大きな影響を及ぼします。基本的に、格子点が小さいほど予測精度は高まりますが、計算負荷が高いため、実際には合理的なサイズに設定されます。現在、例えば水平方向に10km間隔で格子点が配置されている場合が多いです。さらに、初期値は気温や湿度、風速などの観測値から得られ、一様な格子点値を求めるために客観解析が必要です。この過程では誤差が生じ、これが数値予報の不確実性につながります。この誤差に対応する手法として、アンサンブル予報が使用されています。

日本における数値予報の実際

日本では、気象庁が1959年に数値予報を導入し、様々なモデルによる計算が行われています。これには、各種数値モデルやエルニーニョ予測モデルが含まれます。アンサンブル予報も採用されており、初期値の誤差を考慮した多様な予測を実現しています。

天気予報ガイダンスと手法

数値予報を活用した基本情報を元に、天気予報ガイダンスが提供されています。これを使って具体的な天候を予測する作業「天気翻訳」が行われます。加えて、モデル出力統計法（MOS方式）や完全予報法（PPM方式）といった手法が使われ、統計的な関係をもとにした予測技術も進化しています。

数値予報は、気象の動向を知るための非常に重要な手法です。様々なモデルと技術を駆使することで、未来の天候を的確に予測する努力が続けられています。

もう一度検索