自己紹介• 氏名
室井 ちあし（むろい・ちあし）• 経歴– 1990年 東京大学理学部地球物理学科卒業– 1990年 気象庁入庁、札幌管区気象台– 1992年 気象庁予報部– 2001年 気象研究所予報研究部– 2006年 気象庁予報部 予報官– 2010年 気象庁予報部 数値予報班長– 2014年より現職
札幌管区気象台気象防災部長• 現在の業務・専門– 防災気象情報の利活用推進– 気象シミュレーション、特に大規模数値計算
1

最新の気象予測～その理論と技術～
北海道大学地球惑星科学集中講義
札幌管区気象台 室井ちあし集中講義の内容• １日目– 気象予測の基礎– 気象とコンピュータ– 数値予報モデル• ２日目– 数値予報モデル（続）– データ同化– アンサンブル予報– （セミナー）北海道の気象災害リスクと防災気象情報

レポート• 問題は最後に– 複数の問の中からひとつ選択し回答• 電子ファイル(PDF, word など）で提出• 提出は北大・小高先生宛 odakker@gfddennou.org にメールで• 締切日 8/5（水）4気象予測の基礎

北海道大学地球惑星科学集中講義
札幌管区気象台 室井ちあし天気予報のニーズ
時間スケールニーズ（例）

気象庁の主な情報～１時間

集中豪雨、都市型水害の減災

ナウキャスト（降水・雷・竜巻）～１日

大雨・台風に対する備えや避難

注意報・警報
天気予報

１日～３日

上記のほか、交通の安全・効率的運行
黄砂・スモッグ
太陽光発電、風力発電の量
的予測

天気予報

３日～１０日レジャー、農業対策

週間予報、異常天候早期警戒情報

１０日～１か月

産業活動の効率化

異常天候早期警戒情報、季節予報

１か月～

天候の移り変わり、農業対策

季節予報

１０年～

地球温暖化対策
洪水への備え温暖化予測情報

気象予測の歴史～客観的な天気予報を目指して～

7

科学に立脚した気象予測• 観天望気– 諸葛孔明：赤壁の戦い• 電気通信の開始– モールス:電信発明 モールス信号提案 1837年• クリミア戦争– フランス艦隊の黒海での嵐遭遇（1854）– パリ天文台長 ルヴェリエ（海王星の存在予言で知られる）が天気図による天気予報を提案 フランス気象局の設立• 国際的な観測の標準化、データ交換の仕組みの確立– First International Maritime Conference (Brussles 1853)• AN UNIFORM SYSTEM OF METEOROLOGICAL OBSERVATIONS AT
SEA– International Meteorological Organization (1873)• 天気図から低気圧の移動を求め、それを時間外挿することが基本

日本では• 1875年 気象業務開始• 1883年 最初の天気図• 1884年 天気予報開始（早いキャッチアップ）

物理法則を基盤とした気象予測の提唱

リチャードソン （1881‐1953 ）V. ビャークネス （1862‐1951 ）リチャードソンの夢• 全地球をカバーするための6万4 千箇所のデータ観測点を設置し• オリンピックコロシアムに6 万4千人の計算者を配備し• 観測点のデータを各計算者に渡し、• 隣接計算者との間のデータ交換を交えて計算、すなわち予測を行う。
• ところが、この構想は計算量の観点からあまりに無謀で、実現不可能と言われた。

12リチャードソンの夢の実現
1. 気象学の進歩（気象擾乱に対する理解が深まる）
2. 高層気象観測などの気象観測データの拡充と国際交換の実現
3. コンピュータの発明
4. 数値計算法の進歩

フォン・ノイマン （1903‐1957 ）13

フォン・ノイマンプロジェクトを支えた気象学者
ロスビー （1898‐1957 ）おそらく1950年後期の、プリンストン大学高等研究所のコン
ピュータ・プロジェクトビル前の気象研究者のグループ。（左から右へ）ボリン、T・デイヴィス、チャーニ、ロスビー、スマゴ
リンスキー。（©American Meteorological Society）

チャーニー （1917‐1981 ）14

ＥＮＩＡＣを用いた最初の数値予報
1950年にコンピュータENIACを用いた初めての数値予報に成功した。（準地衡風近似のバロトロピック・モデルを用いた500hPa面の予報）

電子数値積分機・計算機（ENIAC）。1948年7月7日。アバディーンの弾道研究所。

1950年、ENIACによる計算を見学したか、あるいはそれに参加した人々。（左から右へ）H. ウェクスラー、フォン・ノイマン、M. H. フランケル、ナマイアス、J. C. フリーマン、フィヨルトフト、ライケルデルファー、
チャーニー。（©American Meteorological Society）

15

数値予報業務の開始
米国では気象局と軍とが合同数値予報組織（JNWPU）を結成し、1955
年5月15日に、IBM-701による数値予報の業務を開始。
これより少し前の1954年に、スウェーデンでは帰国したロスビーを中心に数値予報の業務を開始。
JNWPUの最初の所長クレスマン（左）とADPや客観解析など情報処理の責任者A. ビー
ディエント（1960年ころ）。

16

日本の取り組み
ＮＰグループ

正野重方（1911－1969）

日本では、1953年東大教授の正野を中心に、数値予報グループ（NPグループ）が結成され、大学、気象庁気象研究所・予報課のメンバーなどが、数値予報の研究開発を始めた。その前年の1952年に岸保（当時東大）が、チャーニーの招聘でプリンストン・グループに参加し、高等研究所のコンピュータＩＡＳマシーンによる数値予報の成功に立ち会ってＮＰグループに情報を伝えると共に、数値予報の将来性に確信を持って帰国した。

17

気象庁の数値予報
1959年、気象庁にIBM-704が導入された。同時に数値予報を担当する電子計算室を設置し、6月に数値予報の業務を開始した。
気象庁に導入されたIBM704型電子計算機の全容（気象庁提供）

北半球一層バロトロピック・モデルで予報された高度場の電子計算機出力結果（気象庁提供）

予報部電子計算室の建物

18

1950年代業務開始のグループ

１ スウェーデン（1954）、米国（1955）、日本（1959）、旧ソ連（1955）

1960年代業務開始のグループ

２

イタリア（1960）、中国（1960）、ベルギー（1962）イスラエル（1962）、ノルウェー（1962）、カナダ（1963）、ニュージーラ
ンド（1963）、英国（1965）、ドイツ（西ドイツ: 1966、東ドイ
ツ: 1971）、チェコスロバキア（1966）、フランス（1968）、オランダ（1968）、オーストラリア（1969）[註] 本格的運用がこれより遅れた国もある。

1970年代業務開始グループ

３

フィンランド（1970）、アルジェリア（1972）、デンマーク（1973）、など。国際機関: ヨーロッパ中期予報センター（1979）[註] このほかにも、数値予報の業務を始めた国がたくさんあり、本表は今後改定される必要がある。

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数値予報の役割

20

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）

数値予報で利用している観測
高層観測（写真：気象庁HP）

地上観測

ブイ観測
（写真：気象庁HP）

ウィンドプロファイラ（写真：仙台管区HP）（写真：東京管区HP）

GPS受信機（写真：観測部提供）（ドップラー）レーダー

海上観測（写真：気象庁HP）
航空機観測（写真：YS提供）

台風ボーガス（写真：大阪管区HP）

直接観測

リモートセンシング 遠隔観測

疑似観測

DMSP（image: ©NASA ）NOAA(image: © NOAA)

Metop(image: © ESA)

（準）現業衛星

MTSAT（画像：気象庁HP）
Megha-Tropiques

METEOSATGRACE-A（image: ©NASA ）(image: © ESA)

Aqua
（image: ©NASA ）COSMIC（image: ©CNES）(image: ©UCAR

C/NOFS
image: ©US AirForce

GOES(image: ©
NOAA)
GOES（Terra

静止軌道衛星（image: ©NASA ）地球観測衛星TerraSAR-X
GCOM-W1「しずく」（image: ©JAXA ）22

image: ©EADS Astrium.

GNSS掩蔽衛星 低軌道衛星

観測データ分布（全球サイクル解析）
地上観測

海上観測

衛星鉛直探査計放射計

衛星MW放射計

高層観測

高層風観測

衛星鉛直探査計（気温）

衛星鉛直探査計（水蒸気）

航空機観測・疑似観測

衛星MW散乱計海上風

GNSS掩蔽観測

大気追跡風

静止衛星放射輝度

サイクル解析では速報解析に比べて利用可能データが30%ほど増える。特に衛星データの増が大きい。

数値予報の歴史• 数値予報を開始して、ただちに実用的であったわけではない• コンピュータの性能向上、気象学の知見の蓄積、数値予報技術の進歩があって、５０年以上にわたって徐々に精度向上が達成されてきた– 例えば、台風進路予報の精度は１９９０年頃に持続予報を上回り、予報官の発表予報とほぼ肩を並べるまでに至った

Geopotential height

気象庁全球モデルによる北半球500hPaの誤差(RMSE)の履歴
GSM Z500(20N-90N) RMSE 00UTC/12UTC
72h_Fcst
48h_Fcst
24h_Fcst

807060

50

4030

20100

2010 60L-GSM
2010 60L-GSM
2009_60L-GSM
2008_60L-GSM

2007_40L-GSM
2006_40L-GSM
2005_40L-GSM
2004_40L-GSM
2003_40L-GSM
2002_40L-GSM
2001_40L-GSM
2000_30L-GSM

1999_30L-GSM
1998_30L-GSM
1997_30L-GSM
1996_30L-GSM
1995_21L-GSM
1994_21L-GSM
1993_21L-GSM
1992_21L-GSM

1991_21L-GSM
1990_21L-GSM
1989_16L-GSM
1988_16L-GSM
1987_12L-HSM
1986_12L-HSM
1985_12L-HSM
1984_12L-HSM

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

5km50層

欧州中期予報センター（ECMWF)

16km91層

10日間

32km62層65km62層51
51

10日間+5日間なし

イギリス（MetOffice)40km50層

6日間

90km38層

24

3日間

12km70層、4km60層

フランス

37km60層

4日間

55km55層

11

2.5日間

2.5km60層ドイツ

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

7km40層、2.8km50層なし

北半球の5日予報の500hPa高度のRMSEの経年変化
全球モデルの予報精度 2012.1275

5日先の予報の誤差（北半球500hPa高度）

モデルの雲スキーム改良

70

3次元変分法
データ同化導入

RMSE (m)65

極域衛星風データ同化開始
モデルの雲スキーム改良

60

55
50
4540

衛星輝度温度データ直接同化開始
モデルの積雲スキーム改良

モデルの層積雲スキーム改良
モデルの放射スキーム改良

モデルの放射スキーム改良

60km30層化モデルの積雲スキーム改良

JMA（日）
ECMWF（欧）NCEP（米）UKMO（英）

静止衛星
輝度温度データ
同化開始 解析55km化
60km40層化
衛星,
海上風データ
同化開始
4次元変分法データ同化導入
モデルにセミラグランジュ法を導入

改善傾向が継続（2012年はNCEPの改善が顕著）

20km60層化

GNSS掩蔽データ
モデルに適合ガウス格子導入 同化開始

35
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

数値予報の流れ
観測

解析

地上観測

電文処理
（デコード）

予報

応用

ガイダンス

高層観測

気象衛星
品質管理

数値予報

レーダー
航空機
海上観測

画像処理
客観解析

天気予報
作成
・
発表

ジョブの実行順序の例
Qa（毎時大気解析）
アデスからのデータ取得

解析処理（メイン処理）東 or 西日本ア
デスへ送信

JGの開始
NAPS内からのデータコピー

他サーバからのデータ取得

デコード処理データ作成

大容量保存装置（CTL）にデータ書き込み
JGの終了

他サーバへ送信/grpCにデータ書き込み

気象業務における数値予報の位置付け
観測資料

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

では、数値(天気)予報とは何？
ある特定の時刻の大気状態を数値的に解析し、物理法則に基づいて大気の状態の時間変化を定量的に求める（物理量の時間変化率を未来に向かって足し合わせる）ことにより，将来の大気の状態を予測する手法
例えば，ボールの軌道を予測することを考えます。
4
3
2
1 秒後

0 秒後

• 最初の状態がわかり（ボールを投げる角度と初速度）• 現象を支配する法則がわかれば（ボールに働く重力と空気抵抗）• ボールの軌道は予測可能

数値天気予報（以後”数値予報”と呼びます）も原理は同じ。

数値予報のねらい• 予測の客観化、精度向上– 低気圧や台風の発生・発達、集中豪雨等による被害が毎年のようにある• 物理法則に従うことが王道• 膨大な量のデータ、方程式を高速に取り扱うには、コンピューターの能力を最大限に生かすことが必要3334

35

36

現業数値予報の歴史
リチャードソンの人力数値予報の夢– １９５９年、現業数値予報の開始– １９７５年、北半球プリミティブモデルの実用化– １９８８年、全球スペクトルモデルの実用化、物理過程向上により、予報精度が飛躍的に向上– １９９６年、全球モデル高解像度（Ｔ２１３Ｌ６０）化、積雲対流スキームの高度化により台風進路予報の成績が大幅に向上、１か月予報の数値予報を導入– ２００１年、週間アンサンブル予報の実用化– ２００３年、３か月予報と季節予報の数値予報を導入– ２００５年、データ同化手法に４次元変分法を採用、衛星データ利用が進み初期値や予報精度が向上

数値予報は、気象業務の基盤技術

天気予報のニーズと技術的課題
時間スケールニーズ（例）

気象庁の主な情報

数値予報モデル～１時間

集中豪雨、都市型水害の減災

ナウキャスト（降水・雷・竜巻）～１日

大雨・台風に対する備えや避難注意報・警報
天気予報

局地モデル、メソモデ
ル

１日～３日

上記のほか、交通の安全・効率的運行
黄砂・スモッグ
太陽光発電、風力発電の量
的予測

天気予報

メソモデル、全球モデ
ル、物質輸送モデル

３日～１０日レジャー、農業対策

週間予報、異常天候早期警戒情報

全球モデル、週間アン
サンブル予報モデル、
台風アンサンブル予報
モデル

１０日～１か月

産業活動の効率化

異常天候早期警戒情報、
季節予報

１か月アンサンブル予報モデル

１か月～

天候の移り変わり、農業対策

季節予報

季節予報モデル（大気モデル、海洋モデル）

１０年～

地球温暖化対策
洪水への備え温暖化予測情報

気候モデル（地球システムモデル）

気象庁の数値予報システムの変遷

季節予報、気候変動予測

40

ナウキャスト・降水短時間予報• 過去の降水域の動き、現在の降水分布を元に、目先１～６時間までをきめ細かく予測• 現在の降水域とその移動速度から、将来の降水量を予測– 数値予報では気温や水蒸気を物理法則により予測し降水量を計算しており、降水域を直接取り扱わない• 予報時間が延びるにつれて位置や強さのずれが大きくなるため、数値予報の予想結果も加味41

季節予報が予測対象とする現象
km
熱帯季節内変動
テレコネクション
準定常ロスビー波
ブロッキング104
空間 103ス
ケ｜ 102
ル
101

エルニーニョ 十年規模変動現象
アジアモン
スーンの変動

温暖化

総観規模
高・低気圧

相互に影響
メソスケール
低気圧

海洋の影響を強く受けた変動
積乱雲

100
10-1

竜巻

分

時

日

週

短 予週
期 報間
天
予報
気

月

季節

時間スケール
季 節 予 報年

十年百年

これらの現象を予測するために・・・（昔）経験（統計モデル）⇒ （今）物理法則（数値予報モデル）
大気・海洋・陸面初期値、大気海洋結合モ
デル、アンサンブル数値予報、長期再解析

42情報量（シグナル）

初期値と境界値の重要性
初期値
第1種予測可能性

境界値・外力時

日

週

第2種予測可能性
月
季節
年

時間スケール
メソ 台風

エルニー
温暖化
ニョ現象
予報時間が長くなると、初期値による第1種予測可能性が小さくなり、境界条43 件や外力による第2種予測可能性に頼ることとなる。

季節内変動

43

季節予報はなぜ可能か？
・季節予報の時間スケールで予測可能な、ゆっくりと変動する現象があるため。
○1か月予報では、大気内部の「長周期変動」が重要。
例：北極振動、MJO （熱帯の季節内振動）○３か月予報では、海洋の影響を受けた大気の外部変動が重要。
特に、気候システムの最も顕著な年々変動であり、予測も可能なエルニーニョ/ラニーニャ現象に伴う大気の変動。

季節予報にとってのシグナル
エルニーニョ現象

ラニーニャ現象1997年11月の月平均
海面水温平年偏差（左）1988年12月の月平均海面水温平年偏差（右）44発表予報の種類と運用モデル
1か月

発表
予報
7日
平均

異常天候早期警戒情報
1か月
予報
３か月
予報

3か月

１週

２週

３・４週

１か月

TL159L60
50 mem
１か月

結合モデル

３か月平均

暖・寒候期予報

エルニーニョ予測

運用モデル
大気モデル

１か月（４週）平均
１か月

7か月

３か月平均（夏・冬）
エルニーニョ現象・インド洋海面水温予測

AGCM:
TL95L40
OGCM:0.3°-1°x 1°51 mem45

日本での長期再解析
1st JRA-25
気象庁＋（財）電力中央研究所（1979~2004: 2006年3月24日計算完了）
2005年以降もJCDASとして気象庁が継続

2nd JRA-55 ( JRA Go! Go! )気象庁（1958~2012: 2013年3月28日計算完了）
2013年以後も継続予定。
4次元変分法で1978年以前に遡り50年以上の計算を実施した世界初の長期再解析。
46

数値予報モデルが支える気象業務
オゾン層（紫外線）監視・予測

エーロゾル（黄砂）監視・予測

海況監視・予測
地球温暖化予測

温室効果ガス監視海洋モデルと同化システム

化学輸送モデル

大気汚染

物質輸送モデル
火山灰監視・予測

海氷モデル

基盤モデル技術

気候系監視

エルニーニョ予報

結合

季節予報

全球大気モデルと同化システム

週間予報

海氷監視・予測
台風予報

波浪モデル

メソモデルと同化システム

波浪監視・予測

短期予報

観測システムの評価・設計
海上予警報業務

航空予報
降水短時間予報

気象予測データの利用先
••
•
••
•
•
••
•
•

全国の気象台民間気象事業者
地方公共団体等の防災機関
国民
海外の気象局
航空分野（航空管制、民航等、パイロット）
海上交通分野（外洋、沿岸）防衛分野（航空自衛隊を中核として陸上、海上も）防災・水資源管理等
エネルギーマネジメント（電力）
陸上交通・農業等