日本気象学会 2016年度秋季大会
正野賞受賞記念講演@名古屋大学豊田講堂ホール
2016年10月27日

アンサンブルの森に誘われて研究業績: 現業アンサンブル予報データを利用した予測可能性研究と予測プロダクトの作成

松枝 未遠
筑波大学計算科学研究センター

Department of Physics, University of Oxford

はじめに (自己紹介)
2005年以前 筑波大学田中博研究室に学部・大学院でお世話になる
博士課程1年までは、順圧大気大循環モデルによる予測可能性研究・異常気象解析を行う
2005年3月 博士課程1年目が終わる直前に、アンサンブル予報との出会い
気象庁数値予報課に滞在して2年間の共同研究を開始(露木義さん・経田正幸さん)
2007-2012年 文部科学省「21世紀気候変動予測革新プログラム」 ポスドク(気象研究所・鬼頭昭雄チーム)
超高解像度大気大循環モデルによる温暖化予測研究に従事(アンサンブル予報の研究は、アフター5で細々と続ける。中澤哲夫さんは陰のボス!?）2012-2014年 学振海外特別研究員として、英国・オクスフォード大学(Tim Palmerグループ)に所属
気候変動予測研究、アンサンブル予報を使った天候レジームの予測可能性研究を行う(きっかけは、革新プロの時にPalmer教授(当時ECMWF)に送った一本のメール)
気象研研究所客員研究員も併任
2014年-

筑波大学計算科学研究センターに異動
筑波大学助教として再度オクスフォード大学に長期滞在 (2017年9月まで!!)

これまで取り組んできた研究テーマ:
1.アンサンブル予報 (おもに、THORPEX/TIGGEプロジェクト関係)
・グランドアンサンブルの有効性調査
・顕著現象(ブロッキング現象、天候レジーム、熱波、マッデン・ジュリアン振動、台風など)の予測可能性研究、および、顕著現象発生予測プロダクトの開発
・中期アンサンブル予報(TIGGE)データによるプロダクトの作成・配信 (TIGGE Museum)2.超高候解像度大気モデルによる気候変動予測
・ブロッキング現象・天候レジームの再現性とその将来変化 (高解像度モデル間の比較)
・熱波の再現性とその将来変化

L. F. Richardson(1931)

数値予報の歴史・リチャードソンの夢 (1922)

6時間予報に手計算で1ヶ月以上費やすも失敗..

・ENIACによる世界初の1日予報 (1950, Charney's group)
翌日の天気を予報をするのに1日かかる...

・スウェーデンで初の現業数値予報 (1954, Rossby's group)
・欧米で初の現業アンサンブル予報 (1992, ECMWF and NCEP)

ENIAC

Bauer et al. 2015 (Nature)

10年前の5日予報の精度は、現在の7日予報の精度と同じ.

アンサンブル現業化２０周年記念の
ECMWF Newsletter (2012)アンサンブル予報 – 数値予報における重要な要素の1つ –少しずつ異なる初期値(や数値モデル)を用いた複数の予報のことをアンサンブル
予報という。予報のばらつき具合から、予報の確からしさを知ることや確率情報を得ることが可能となる。
計算科学分野の急速な発展により、アンサンブル予報を行うことが容易となり、今では数値天気予報にとって欠かせない存在に。膨大な計算機資源が必要となるため、従来から行われている高解像度(10-20km)モデルによる決定論的予報よりも低解像度(40-60km)の数値モデルを使わざるを得ない。また、出力されるデータ量が膨大で、日本における教育・研究・応用が遅れているテーマの１つ。

アンサンブル予報はなぜ必要か？
●

数値モデルの不完全性
空間的・時間的な離散化や各種物理過程の近似をする必要がある●

初期値の不確実性
陸上・衛星・航空・船舶などの各種観測データは、時間的・空間的に非均一なうえに、
観測誤差も含まれているため、データ同化により最もらしい初期値を推定する必要がある●

大気のカオス性
どんなに小さな初期誤差も、時間とともに増大してしまう(ブラジルで蝶が羽ばたけば、テキサスでトルネードが起こる)

数値予報モデルの不完全性
数値予報モデルは以下の式からなる:

空間的・時間的な離散化や各種物理過程の近似をする必要がある

ナビエ・ストークス方程式,
連続の式,
熱力学の第一法則
理想気体の状態方程式
各物理過程の定式化
Bauer et al. 2015 (Nature)

モデル格子

モデル地形

初期値の不確実性 －観測データの不均一性と観測誤差－

Radiosonde(balloon)Wind profiler(Doppler rader)

陸上・衛星・航空・船舶などの各種観測
データは、時間的・空間的に非均一なうえに観測誤差も含まれている。データ
同化により最もらしい初期値を作る際、モデルの不完全性が再度問題になる。

大気のカオス性 -ブラジルで蝶が羽ばたけば、テキサスでトルネードが起こる熱対流の近似式

初期値のわずかな違いが時間とともに増大する

predictablesemi-predictable

unpredictable
From Palmer's website

アンサンブル予報 – 数値予報における重要な要素の1つ –例１ ロンドンでの気温の予報
観測

例２ 台風の進路予報

従来からの高解像度予報(決定論的予報)アンサンブル予報(低解像度)

more predictable
Tokyo

2006

ばらつき: 小(予報の不確実性: 小)large spread(large uncertainty)

bad forecast

観測

2007

less predictable

good forecast

small spread(small uncertainty)

黒線: 実際の経路, 色線: 予報された経路
ばらつき: 大(予報の不確実性: 大)

予報のばらつき(スプレッド)から、予報がどの程度信頼できるか(確からしさ)の目安を事前に知ることができるアンサンブル予報 – 数値予報における重要な要素の1つ –例１ ロンドンでの気温の予報
観測

例２ 台風の進路予報

従来からの高解像度予報(決定論的予報)アンサンブル予報(低解像度)

more predictable
Tokyo

2006

ばらつき: 小(予報の不確実性: 小)large spread(large uncertainty)

bad forecast

観測

2007

less predictable

good forecast

small spread(small uncertainty)

黒線: 実際の経路, 色線: 予報された経路
ばらつき: 大イギリスの鉄道(予報の不確実性:
大)予報のばらつき(スプレッド)から、予報がどの程度信頼できるか(確からしさ)の目安を事前に知ることができるアンサンブル予報模式図(位相空間)

真の状態

初期値

(t=0)

(位相空間)
実況予報(t=t1)(t=t2)

従来からの決定論的予報(点の時間発展)(t=0)(t=t1)(t=t2)

アンサンブル予報(確率密度関数(PDF)の時間発展)

アンサンブル予報 – 様々な描画方法 –NCEP(米国)のアンサンブル予報(21メンバー)
全ての予報を並べて見比べるための図

Stamp map

アンサンブル予報 – 様々な描画方法 –世界中の気象庁のアンサンブル
予報を集めると５０８個/日！

中国
カナダ
ブラジル

欧州

日本
韓国

フランス

米国

英国
１日に508個予報

アンサンブル予報 – 様々な描画方法 –世界中の気象庁のアンサンブル
予報を集めると５０８個/日！

中国
カナダ
ブラジル

欧州

日本
韓国

フランス

米国

英国
１日に508個予報

アンサンブル予報 – 様々な描画方法 –世界中の気象庁のアンサンブル
予報を集めると５０８個/日！

中国
カナダ
ブラジル

欧州

日本
韓国

フランス

米国

英国
１日に508個予報

アンサンブル予報 – 様々な描画方法 –アンサンブル予報 – 様々な描画方法 –NCEP(米国)のアンサンブル予報(21メンバー)
全ての予報を並べて見比べるための図

Stamp map

アンサンブル予報 – 様々な描画方法 –NCEP(米国)のアンサンブル予報(21メンバー)
全ての予報を並べて見比べるための図

Stamp map

特定の等値線に注目する

Spaghetti plot

アンサンブル予報 – 様々な描画方法 –世界中の気象庁のアンサンブル予報のspaghetti plotを並べて...

Spaghetti plot+
Stamp map=
“Spamp” mapアンサンブル予報 – 様々な描画方法 –Bauer et al. 2015 (Nature)

予報のばらつき具合から予報の確からしさを知ることができる。
クリスタリング等により起こりうるシナリオを作成できる。

ある閾値を設けることで、確率予報を提供することができる

主な現業アンサンブル予報データセット
1. Short-range timescale: 1-5日先まで (領域)
TIGGE-LAM (TIGGE-Limited-Area Model) data (欧州域のみ)*TIGGE: The Interactive Grand Global Ensemble

2. Medium-range timescale: 1-2週間先まで (全球)TIGGE data
ensemble reforecast (再予報) data (e.g. NOAA-GEFS and ECMWF)

3. Subseasonal to Seasonal (S2S) timescale: 1-2ヶ月先まで (全球)S2S data (含reforecast) ← TIGGE dataと同じデータフォーマット

4. Seasonal timescales: 1年先まで (全球)
ECMWF System 4, NCEP CFS (Climate Forecast System) v2など

THORPEXの後継プロジェクトとして以下3つが動き出した
Polar Prediction Project (PPP)High Impact Weather (HIWeather) project
Subseasonal to Seasonal (S2S) project

観測システム研究・予測可能性実験

社会・経済・環境的に影響の大きい1-2週間先の顕著現象の予測精度を向上させることが目標

2005-2014 (すでに終了)

データ同化と観測システム(DAOS)THOEPEX双方向グランド
全球アンサンブル(TIGGE)

予測可能性と力学過程(PDP)`

THORPEX Interactive Grand Global Ensemble→ The Interactive Grand Global Ensemble
2006年10月以降、世界各国の現業中期アンサンブル予報データを
準リルタイム(予報初期時刻の2日遅れ)で配信(商業利用禁止)。
THORPXは終了したが、今後少なくとも5年間、TIGGEは継続される。
WMO(世界気象機関)を中心に取り組まれるTHORPEXプロジェクト(1日から2週間先までの社会的に影響が大きい大気現象の予測精度向上を促進するための国際研究計画)のサブテーマの１つ。
1. 国際的にあるいは現業機関と大学の間で、アンサンブル予報に関する協力の強化
2. 異なる資源(機関)からのアンサンブルの結合、あるいは、系統的誤差の修正に関する新しい手法の開発
3. 観測、初期値、モデルの不確実性が予報誤差に与える影響についてのより深い理解の獲得
4. 変化する不確実性に力学的に応答する双方向アンサンブルシステムの実現可能性や利益の調査

アンサンブル予報との出会い。そしてアンサンブルの森へ。
２００４年秋季気象学会(福岡)にて..
経田さん: 「TIGGEがはじまるから下調べしたいんですが、人手が足りてないんですよ。」
田中先生: 「うちの学生を送り込みましょうか？」経田さん: 「ありがとうございます！それでは共同研究をしましょう。」
学会後、筑波大学にて..
田中先生: 「アンサンブル予報で気象庁は人が足りていないんだって。実働部隊になる？」
私: 「そうなんですか。では、やる人がいないなら私がやりましょう(と言いつつ、心の中では、
ところで、アンサンブル予報ってなんだ？」 → 共同研究前に気象研究ノートを必死に読む。
当時、無料で簡単に入手可能だったJMA、NCEP、CMC（カナダ）のアンサンブル予報を、
毎日独自に自動収集し、まずはグランドアンサンブルの有用性を調査することに。
２００５年3月、アンサンブルの森へ。でもそれは茨の道。
1. ネットワークは今ほど速くなく、１日分の予報データを米国から取得するに１日近くかかる。
筑波大学情報センターからは、「米国から不正アクセスの疑いかあります」と疑われる。
2. データ容量も大きく、当時１０万円弱した１TBの外付けハードディスクもすぐに空きが無くなる。
アンサンブル予報の研究費などなく、なけなしのお金をはたいて新しいHDDを買うものの、
フォーマットするHDDを間違え、苦労して取得したデータが一瞬にして消える...。
3. TXの無い時代、高速バスでつくばから東京に通うことに。当初、交通費は自腹だったため、あまりにお金が無く、３玉１００円の素うどんを２玉食べ、スパゲッティプロットに思いをはせる。

気象庁と筑波大学でのグランドアンサンブルの有効性の調査

Result from “personal TIGGE” using JMA, NCEP, and CMC data
MIGGE: Mio Interactive Grand Global Ensemble

2006

Grand ensemble is more skillful than single-center ensembles.
Matsueda et al. (2007, SOLA)Z500 120hr RMSE over HN (Dec. 2005; Ensemble mean)
誤差大

誤差小

2005年12月10日初期日の予報でNCEPのみが大きな予報誤差示す

Initial date of forecast (Dec. 2005)

Z500 (5500m) Spaghetti diagram initialised on 10th Dec. 2005

+0day

+3daysJMA EPSは実況を良く予測NCEP EPSは
大外し
CMC EPSは半々+1day+4daysアンサンブル
スプレッドは小さければ良い、というものでもない+2days+5daysMatsueda et al.
(2011, MWR)

Z500 (5500m) Spaghetti diagram initialised on 10th Dec. 2005

+0day

+3daysJMA EPSは実況を良く予測NCEP EPSは
大外し
CMC EPSは半々+1day+4daysアンサンブル
スプレッドは小さければ良い、というものでもない+2days+5daysMatsueda et al.
(2011, MWR)2005年12月
15日12UTCを対象とする
予報
Z500 (5500m)

1210+5days1211+4days1212+3days1213+2days

NCEPとCMCの一部のメンバーが異なる位置にblockingを予測
CMCの一部のメンバーが異なる位置にblockingを予測
赤：JMA(25mem.)
緑：NCEP(11mem.)
黄：CMC(17mem.)
黒：実況
解析に十分なデータ
をダウンロードしていなかったため、これ以上分からず。

Second THORPEX International Science
Symposium (December 2006, Landshut)OK!

I want NCEP
ensemble data!

帰国後、データを頂き、解析を行った。

Dr. Zoltan Toth
(NCEP)

なぜNCEPアンサンブルは予測できなかったのか？

NCEPアンサンブルの全11メンバーを初期値としてJMAのモデルで予報実験を行うも、ブロッキングの位置はほぼ変わらず(緑色)→ NCEPの初期値に原因あり

NCEPの初期値のどこに問題があったのか？

アンサンブル予報データによる簡易感度解析(Enomoto et al., 2015)により、ブロッキング領域の予報に影響を及ぼした初期値の場(高感度領域)は、
北大西洋中部と分かる。

高感度領域には何があったのか？

高感度領域周辺には、初期時刻に切離低気圧が存在。
・ NCEPの中心気圧は、JMAの中心気圧より4hPa程度弱い(気圧以外の要素も、低気圧周辺で差が大きい)
・その後の低気圧の進路もNCEPとJMAで大きく異なる

NCEPの初期摂動は何をしていたのか？

コントロール解析値(コントロールランの初期値)が、不正確でも、初期摂動がそれを補正するべき。

NCEPは高感度領域に効果的な初期摂動が与えられていなかった可能性(与えられていたとしてもノルムが小さい)NCEPの初期摂動の大きさを、「高感度領域のみ1.5倍」にした予報実験を行った。

初期摂動増幅実験(感度領域のみ1.5倍)の結果

多くのメンバーでブロッキングが下流に発生するようになり、北半球の予報誤差も減少。初期摂動を全球で1.5倍にしても、ブロッキングの予測は改善するが、北半球での予報誤差は増加(余計な場所で誤差が増えた)。
→ 流れの場に応じた初期摂動を与えるべき。

そして、TIGGEデータベースが運用開始..

各国気象庁の計算機事情で設定が決まる

data archive centres: ECMWF and CMA
data period: October 2006 - current
ensemble size: 508 members/day (9 centres)
data size: 500GB/day (350GB from ECMWF EPS)

TIGGE portal上で任意の水平解像度に切り出し可能だが、データ転送速度が日本国内(筑波大)からだと1-2MB/sなのに対し、英国内(オクスフォード大)からだと10-20MB/s (日本は不利)。

TIGGEに関連する主な研究等
TIGGE統括論文Swinbank et al. (2016,BAMS)で引用された主な論文。

総説・統括論文等: 2 (1)
予報精度の比較＆マルチモデルアンサンブルの評価 : 7 (2)熱帯低気圧とその温帯低気圧化: 17
マッデン・ジュリアン振動 (MJO): 1 (1)温帯低気圧: 2
偏西風・ロスビー波: 3
ブロッキング(と熱波): 2 (2)顕著現象予測: 2(1)( )内の数字は松枝論文
洪水予測: 3
TIGGE Museum (準リアルタムプロダクト) (1)
詳細は、TIGGE統括論文Swinbank et al. (2016,BAMS)、または、TIGGE
website (google “ECMWF TIGGE”)を参照 (論文以外も含めると約150(14))。

The TIGGE Museum

Google: “TIGGE museum”

予報初期日から2日遅れで毎日
自動更新

Real time products● Stamp map● EPS meteogram● spaghetti plots● Verifications● MJO forecast● early warning of● blocking forecast
severe weather

The TIGGE Museumを開館するまで
2007年以降は、アンサンブル予報のプロジェクトがある

TIGGE Museum旧館

はずも無く、声をかけて頂いた革新プログラムのポスドクとして気象研で温暖化予測研究に従事。アンサンブル予報の研究は、アフター５に細々と。
TIGGEデータの提供開始後２－３年は、ハンドリングの(写真はイメージです)

難しさなどの理由から、TIGGEユーザはほとんどおらず、私も小さいHDDの中(写真)に各種予報図を保存し、眺める程度。でもあるとき、TIGGEデータが宝の山だと気づき、みんながハッピーになるようにと、中澤哲夫さんのご協力のもと、一般公開することを決意(しかしまだ名は無い)。
2010年に海外学振の内定を頂いた頃、「イギリスといえばBritish Museumが有名だな。ん？
予報の図がたくさんあるから...。そうだ、TIGGE Museumにしよう！」と思う。しかし、はじめは、”TIGGE Museum”とgoogle検索しても、「もしかして： FIGGE art Museum」言われてばかり。
TIGGE Museumを有名にすることを目標に、時には寝る間を削って、Museumの管理・運営を。

The TIGGE Museum

Google: “TIGGE museum”
Real time products● Stamp map● spaghetti plots● MJO forecast● blocking forecast● early warning ofsevere weather● EPS meteogram● verifications

Matsueda and Endo (2011, GRL)MJOの予測可能性(Matsueda and Endo 2011, GRL)
ECMWFとUKMOの予報精度が高いが、予報が得意な位相は異なる(ECMWF: 1-4, UKMO: 5-8)●●

JMAはMJOの位相速度が速く、振幅が小さい傾向にあるが、これは他センターとは異なる特徴(updated from Matsueda and Endo)

The TIGGE Museum

Google: “TIGGE museum”
Real time products● stamp map● spaghetti plots● MJO forecast● blocking forecast● EPS meteogram● verifications● early warning ofsevere weather

Matsueda (2009, SOLA)

北半球ブロッキングの予測可能性(Matsueda 2009, SOLA)
最先端の数値予報モデルでは、9日予報でもブロッキングがそれなりに出る●
大西洋と太平洋を比べると、大西洋の方が予測が難しい●2010年熱波の予測可能性(Matsueda 2011, GRL)

熱波のピークは6日以上前からは予測できなかった。
●
モデルのブロッキングが実況よりも早く崩壊。
●

Moscow

最高気温を更新(39℃) 1,600人が酔って溺死

Moscow

China!?
中国!?

The TIGGE Museum

Google: “TIGGE museum”
Real time products● stamp map● spaghetti plots● MJO forecast● blocking forecast● EPS meteogram● verifications● early warning ofsevere weather

ECWMF shows superior skill, followed by UKMO, (NCEP), CMC, JMA and KMA.

The TIGGE Museum

Google: “TIGGE museum”
Real time products● stamp map● spaghetti plots● MJO forecast● blocking forecast● early warning ofsevere weather● EPS meteogram● verifications

大気には予測しやすい場と予測しにくい場がある
From Palmer's website

“天候レジーム”の予測可能性(Matsueda and Kyouda 2016, SOLA)

アジア域の”天候レジーム”(クラスタリングはZ500で行う)

里雪
傾向

Western Pacific Patternの予測精度が高い
Southerly Flow(南岸低気圧)の予測精度が低い
MJOの位相の違いによる予報精度の違いも見られる(in preparation)

山雪傾向

天候レジームの予測可能性(Matsueda and Palmer, in prep.) ×3

NAO-の予測精度が最も高い(持続期間が長いものほど高い)
初期レジームがAtlantic ridgeのときのブロッキング予報は精度が最も悪い

The TIGGE Museum

Google: “TIGGE museum”

顕著現象発生予測プロダクト (確率予報)

顕著現象
・豪雨
・強風
・高低温
確率予報の閾値
(90, 95 &99%-ile)

対象領域 (14地域)

予報初期日(2006年10月以降の全予報が閲覧可)

予報時間(+15日まで)
途上国支援用のリアルタイム版が英国気象局内で運用中

Matsueda and Nakazawa (2015, Meteorl. Appl.)

TIGGEデータによる気候学的確率密度関数(パーセンタイル値)の見積り
グランドアンサンブルを構築する場合、例えば、ECMWFモデルの10mm/hrが、JMAモデルの10mm/hrと必ずしも同じ状況を表している
わけではない、ことに注意する必要がある 。同様に、予報精度の検証の際も要注意(モデルの10mm/hrが、観測の10mm/hrと同じとは限らない)。現象が顕著であればあるほど、これらの違いは大きくなる。

図: 観測(GSMaP, 左)と数値予報モデル(右)に対する、降水の気候学的99パーセンタ
イル値(100年に１度の降水量)の例。

よりもっともらしい気候学的確率密度関数を見積もるには、均質で長期の観測データや、
再予報データ(数値予報システムを固定して過去の予報をやりなおしたもの)を利用する必要がある。

顕著現象の発生確率の定義
各モデルから得られる気候学的確率密度関数(気候学的パーセンタイル値)は異なるので、各モデルの気候学的パーセンタイル値を基に確率予報値を定義。
これにより各モデルのバイアスを考慮したグランドアンサンブルを構築できる。

18 (=5+3+6+4) メンバーが、各モデルの気候学的95パーセンタイル値 (310,311, 308, 312K)よりも高い値を予報。この場合、(20年に一度程度の)極端高温の発生確率は、12.2% (=18/(51+51+21+24))となる.

Russian heatwave (JJA 2010)+ 5-day
forecast

Pakistan floods (July 2010)

ECMWF Newsletter (No. 125, 2010)

Pakistan floods (July 2010)+ 7-day
forecastHurricane Irene (August 2011)12Z 28 Aug.

Irene (27 August, 2011)

From NASA's web

Landed!
(12Z 27 Aug.)

Central Grand Station, NY, USA(27 August, 2011)

Kill Devil Hills, North Carolina, USA(25 August, 2011)

Hurricane Irene (August 2011)+ 5-day
forecastHurricane Sandy (October 2012)

Early warning (28 October, 2012)
Hurricane Sandy (28 October, 2012)

New England, USA(30 October, 2012)

Queens, New York City, USA(30 October, 2012)

Staten Island, New York City, USA(1 November, 2012)

Hurricane Sandy (October 2012)+ 6-day
forecast

Heavy rainfall in Japan (July 2011)
observation

Niigata, Japan (30th July)

Railway track before heavy rain

No railway track after heavy rain!

Heavy rainfall in Japan (July 2011)+ 6-day
forecast

6日前であっても、豪雨発生の可能性が示唆されていた。
(ラージスケールの場の寄与が大きい豪雨であればTIGGEを利用可能)+ 5-day
forecast

信頼度曲線 (Reliability diagram)

確率予報の検証スコアであるBrier Scoreと密接に関係「降水確率が100% (0%)」という予報が出た場合、実況でも100%(0%)雨が降れば、良い予報と言える
同様に、「降水確率が20%」という予報が出た場合、その20%のケースで雨が降れば、良い予報といえる。

各予報確率ごとの現象の発生確率を図にしたとき、対角線上に並ぶかどうかで予報の善し悪しが分かる

perfect reliability

poor reliability
100%起こる!と予報を出しても、その2割のケースしか起きない(オオカミ少年)

豪雨予報の精度検証 (信頼度曲線)

顕著現象発生の有無は、観測の確率密度関数を基に判断。
高低温、強風でも同様の結果。

観測: GSMaP+3days+5days+9days+15days
グランドアンサンブル

Matsueda and Nakazawa (2015)

これからの野望&若者への希望
・ 現在、進行中の予測可能性研究を継続 (予報はいつ当たり、いつ外れるのかを事前に知る)・ TIGGEより長い1-2ヶ月先を対象としたS2Sプロジェクトへの貢献(S2S Museum開設済み)
・ TIGGEとS2Sデータを利用した、極域における予測可能性研究(文科省ArCSプロジェクト, Polar Prediction Projectへ貢献)
・ 気象現象だけで無く、応用分野(電力、交通、健康)へのアンサンブル予報データの適用(HIWetherへ貢献)
・ 大学と気象庁との共同研究の再開
・ 若い人たちへ...

S2S Museum
S2S (subseasonal to seasonal)データ: 季節内-季節予報データ(現時点で9機関が提供)

Google: “S2S museum”
現時点でのプロダクト
・AO/AAO, SLP
・NAO, Z500
・teleconnection (PNA, WP等)
・Wave Activity Flux at 200hPa・成層圏突然昇温(SSW), T10・マッデン・ジュリアン振動(MJO)・海面水温・Sea ice coverお世話になった方々 (敬称略・順不同)
筑波大学関係者

田中博、木村富士男、植田宏昭、上野健一、日下博之、若月泰孝、長谷川聡、早崎将光、荒川理、野原大輔、渡来靖、原政之、佐藤友徳、吉野純、石崎紀子、村規子、足立幸穂、川瀬宏明、寺崎康児、大庭雅道、鈴木一歩、近藤圭一、加藤真悟、高根雄也、宇野史睦、山上晃央、田中研究室のOB・OG・現役生の皆さま、他

気象庁・気象研関係者(含革新プロメンバー)
露木義、経田正幸、酒井亮太、竹内義明、中澤哲夫、中村誠臣、青梨 和正、別所康太郎、星野俊介、山口宗彦、
小山亮、嶋田宇大、櫻木智明、前田修平、原田やよい、高谷祐平、鬼頭昭雄、近藤洋輝、杉正人、楠昌司、尾瀬智昭、
斉藤和雄、加藤輝之、行本誠史、保坂征宏、、釜堀弘隆、石原幸司、川合秀明、小林ちあき、遠藤洋和、足立恭将、新藤永樹、水田亮、金田幸恵、村上裕之、他

科研費等共同研究者の方々

榎本剛、山根省三、吉田聡、中野満寿男、山崎哲、大竹秀明

上記以外で特にお世話になった方々(とくに異常気象研究集会常連の方々)
余田成男、木本昌秀、中村尚、向川均、岩崎俊樹、佐藤正樹、小寺邦彦、渡部雅弘、猪上淳、三好建正、杉本憲彦、
小坂優、稲津 將、西井和晃、柳瀬亘、森正人、宮川知己、小山博司、岩﨑聡子、大塚成徳、小槻峻司、佐藤和敏、他

海外の知人達Tim Palmer, Antje Weisheimer, Susanna Corti, Richard Swinbank, Ken Mylne, Thomas Jung, David
Richardson, Zoltan Toth, Laurie Wilson, Pier Luigi Vidale, Reinhard Schiemann, Marie-Estelle Demory, Roberto
Buizza, Laura Ferranti, Mark Rodwell, Adam Scaife, Tim Woollings, Giacomo Masato, Olivia Martius, Tom
Frame, オクスフォードの同僚達(おもに)イギリスでお世話になった方々
小森拓也御夫妻、山口宗彦御一家、計盛正博、荒波恒平、岡本幸三、成田正己、氏家将志、平原翔二、河谷芳雄御一家、伊東瑠衣、山崎弘恵

その他

両親、秘書の皆様、TIGGE Museum/S2S Museumの訪問者の皆様

ご静聴ありがとうございました。

(スパゲッティはこの後美味しく頂きました)