気象データの利用におけるリスクマネジメント～さまざまなアンサンブル予報の形態～
令和2年度第1回WXBCセミナー（オンライン）
開催日：8月4日 @ 3:15 PM - 4:15 PM

気象庁 気象研究所 応用気象研究部
山口宗彦

本日の話の趣旨• 本日は、気象予報における予測の幅について講演を行います。
• 皆さんがお使いの気象予測値（例えば、最高気温の予測値）には、予測の幅があります。
• この予測の幅は、日によって変わります。つまり、予測が当たりやすい日もあれば、予測が非常に難しい日もあります。

• 予測の難しさを予測するシステムがあり、アンサンブル予報と呼ばれています。
決定論的予報Deterministic Forecast

アンサンブル予報
Ensemble Forecast（1つの予測値を得る）（複数の予測値を得る）

予測値1

予測値1
予測値4

予測値2
予測値3
予測値5

予測値6

複数の予測値のばらつき具合から、予測の難しさがわかる。

予測値n

複数の予測値があると、いろいろなことを計算できる！！
●平均値 ●ばらつき（分散) ●ある値を超える（下回る）確率 など

具体例：ある地点の最高気温の予測
比較的ばらつきが小さい
予測値１
予測値２
予測値３
予測値４
予測値５
予測値６

決定論的予報30.5

アンサンブル予報
30.5
30.4
30.5
30.6
30.3
30.5

比較的ばらつきが大きい
予測値１
予測値２
予測値３
予測値４
予測値５
予測値６

決定論的予報30.5

アンサンブル予報
30.5
35.4
28.5
31.9
27.7
33.9

極端な現象の可能性
予測値１
予測値２
予測値３
予測値４
予測値５
予測値６

決定論的予報30.5

アンサンブル予報
30.5
30.4
30.5
30.6
35.3
35.5

たとえば、１週間先の予報であってもばらつきが小さい（信頼度が高い）場合もあるし、短期の予報でもばらつきが大きい（信頼度が低い）場合もあります。
このアンサンブル予報による予測の幅をビジネス利用できないだろうか、皆さんと一緒に考えていきたいと思います。

気象大学校（千葉県柏市）

気象庁本庁数値予報課（東京都大手町）

自己紹介

マイアミ大学（米国）

ヨーロッパ中期予報センター
気象研究所（茨城県つくば市）（ECWMF, 英国）講演の内容1. なぜアンサンブル予報は必要なのか？
2. さまざまなアンサンブル予報の形態
3. アンサンブル予報の利用の具体例～気象データ利活用事例集を参考に～

1. なぜアンサンブル予報は必要なのか？

将来の大気の状態を予測する
このプログラムを数値予測モデルと呼ぶ

入力(現在の大気の状態)

スーパーコンピュータ
大学で習う物理と数学、化学のかたまり

大気を格子（網目）に分割

出力(将来の大気の状態)

予測システムの不確実性
入力値(初期値)の不確実性• 全ての格子点で観測データが得られるわけではない• 入力値には誤差が含まれており、その誤差は繰り返し計算の過程で大きくなる• 格子点の大きさよりも小さい空間スケールの現象を定式化する必要がある

予測モデルの不確実性•

大枠の方程式系はわかっているが、未知の箇所もある。
ሶ
たとえば、加熱率𝑄。全ての格子点で水の相変化にともなう加熱量を正確に知ることができない将来の大気の状態を予測する手法は不確実性がある
今後の科学技術の進歩などで減少できる不確実性

地球システムに内在する不確実性
入力1

入力2(入力1と同じくらい確からしい)観測の拡充による入力値改善

次世代スーパーコンピュータによる格子間隔の縮小化

 観測データを拡充しても、入力値に含まれる誤差を0にすることはできない。

研究・開発による予測プログラムの精緻化 入力1と入力2の差（入力値の誤差）が、時間とともにどのように大きくなるかは、実際にスーパーコンピュータで計算してみないとわからない。

ある地点における気温の予測

入力1(黒線) vs 入力2(緑線)
あるとき急に差が大きくなる予測時間(日)予測時間(日)気温(度)予測期間を通して差が小さい

予測期間前半の方が後半より差が大きい

予測時間(日)これら例が示す通り、初期誤差の時間発展は、予報ごとに異なっています。そして、このばらつき具合を、全格子点において各予報時間で定量的に見積もる手法がアンサンブル予報と言うことになります。

2. さまざまなアンサンブル予報の形態
どうやって複数の予測値を得ればよいのだろう？
予測値1
予測値4

予測値2
予測値3
予測値5
予測値n

予測値6

2-1. シングルモデルアンサンブル
2-2. マルチセンターアンサンブル

2-3. マルチセンターグランドアンサンブル
2-4. 再予報

2-1. シングルモデルアンサンブル

シングルモデルアンサンブル
使用する数値予測モデルは１つで、複数入力値（初期値）を用意して、複数出力値（予報値）を得る手法
入力1

具体例

出力1

数値予測モデル
入力2

システム名

使用する
数値予測モデル

入力値の数/1回

全球アンサンブル
予報システム

気象庁全球モデル27

メソアンサンブル
予報システム

気象庁メソモデル

21

季節アンサンブル
予報システム

気象庁大気海洋結合モデル

51

出力2・・・・・・

入力n

出力nどのように使われているか？
週間予報における予報の信頼度

警報級の可能性警報級の現象が５日先までに予想されているときには、「早期注意情報（警報級の可能性）」を「高」、「中」の2段階で発表している。

2-2. マルチセンターアンサンブル

マルチセンターアンサンブル
各国の気象局で運用されている決定論的予測結果を集めて、複数予報値を得る手法• 初期値や数値予測モデルは、各国の気象局でそれぞれ独立に作成されている。
• その結果（予報値）を集めることで、自然と、初期値や数値予測モデルの不確実性を考慮したアンサンブルを構築することができる。

どのように使われているか？
台風の進路予報
比較的予測精度の高い4つの気象局の予報値（気象庁、英国、米国、ECMWF）の平均の進路予測を基本に台風の進路予報を作成する
3日先

4つの進路予測の平均

2日先

1日先

 個々の予測結果を用いるよりも、平均予測(コンセンサス予測)の方が平均的に精度が良くなるということは黒線：
2000年代はじめの研究で既に明らかになっている。
実際の進路
 このコンセンサス予測は気象庁だけでなく、進路予報を行なっている世界の気象局で用いられている標準的な手法である。

非常にばらつきが小さかった事例 ～2018年台風第21号～
予測結果のばらつきが非常に小さく、どの予測結果も、上陸のおよそ1.5日前から兵庫県付近への上陸を予測していた。

25年ぶりに「非常に強い」勢力で日本に上陸し、近畿地方を中心に甚大な被害を出した。

各国の気象局で運用されている決定論的予測の結果©近畿地方整備局

高潮の予測（タイミングと潮位の予測）はかなり高精度で予測できていた。

気象庁報道発表：＜高潮＞台風が接近・通過する時間帯を中心に顕著な高潮のおそれがあります。

2-3. マルチセンターグランドアンサンブル

マルチセンターグランドアンサンブル
アンサンブル予報は、気象庁だけでなく、各国の気象局で運用されている。それらを集めて複数予報値を得る手法

青：1日予測, 緑：2日予測, 橙：3日予測, 赤：4日予測

日本（気象庁）

カナダ

中国

米国

ECMWF

韓国

英国

マルチセンターグランドアンサンブル

全部で207通りの予測

青：1日予測, 緑：2日予測, 橙：3日予測, 赤：4日予測

日本（気象庁）

カナダ

中国

米国

ECMWF

韓国

英国

マルチセンターグランドアンサンブル

全部で207通りの予測• 比較的予測精度の高い4つの気象局のアンサンブル予報（気象庁、英国、米国、ECMWF）を用いることで、より適切に予報円の大きさを決定できることがわかった。
• 気象庁では、2019年6月より、マルチセンターグランドアンサンブルによって予報円の大きさを決定している。

比較的ばらつきが大きい
比較的ばらつきが小さい世界の台風（熱帯低気圧）進路予報
北インド洋

北西太平洋

中部太平洋

北東太平洋/
北大西洋

予報円の中心を結んだ線：コンセンサス予報＝世界標準
予報円の大きさ：マルチセンターアンサンブル＝最先端
南インド洋

オーストラリア周辺域

南部太平洋

予報円から予報楕円へ(現在取組中の研究開発で、直ちにこの手法が予報業務に導入されるわけではありません)

予報楕円を導入することにより：– 予報円よりも面積が減少(15～20%程度)– 移動速度もしくは移動方向の不確実性の把握– 防災上留意すべき領域をより的確に示すことができ、メリハリのある防災対応ができる可能性

2-4. 再予報 気象予測データをビジネス利用する際、それぞれのビジネスの観点から、そのデータに利用価値があるか検証すると思います。その際、過去の予測データを収集して、検証を行うと思います。

 しかし、予測システムは頻繁に更新されるため、過去の予測データは古い予測システムで予測したデータかも知れません。

最新の予測システムを使い、過去の予測を予測しなおしたデータがあると良い。

古い予測システムの予測結果と最新バージョンの予測システムによる予測結果の特徴が異なる可能性がある
予測結果

予測結果

予測結果

予測結果

予測結果

4世代前
3世代前
2世代前
1世代前
最新バージョンの予測システム の予測システム の予測システム の予測システム の予測システム
古い予測システムで実施した過去を初期時刻とする予測
最新の予測システムで実施した過去を初期時刻とする予測
予測結果 (再予報データ)

最新バージョンの予測システム

再予報データとは最新の数値予測モデルを使って、過去の初期値からアンサンブル予報を行ったデータ

再予報データの仕様
・期間は 1981 年 1 月～2010 年 12 月
・初期日は毎月 15 日、月末日（2 月は 28 日）です。

過去30年分のデータが在るので、高温の年、低温の年、エルニーニョの年、ラニーニャの年などというように、さまざまな状況において予測データがどの程度利用価値があるか、定量的に把握することができる。

https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/csv_k2w.php
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/csv_k1.php

利用例 ～山梨県における、ももの生育予測～• 開花日は、その後の防除、摘果、袋かけ等の作業計画を立てる上で重要であり、もも生産者の関心が高い• 山梨県では観光情報としても重要

再予報データを用いて、予測データに利用価値があることを確認した。

最新の予測データで、極端な高温が予測されていた。生産者に対して、授粉労力（花粉採取も含めて）の確保といった作業に関して、従来の段取りよりも早めの準備を促すことができた。

再予報結果と比較したアンサンブル予報の理解～平成30年7月豪雨～• 平成30年7月豪雨では、ダムの事前放流が話題となった。

積算降水量(mm)

あるダムにおける降水量の予測

初期時刻: 2018.07.04 00UTC
緑線: 解析雨量
箱ひげ: 再予報データ（過去20年分の予測）
黒線: アンサンブル予報(全50通り)

少なくとも、2日以上のリードタイムを持って、過去20年において経験したことのないような異常な降水が高確率で予測されていた。

コーヒーブレイク

米国発 気象を勉強している学生向けの天気予報コンペ

学生の部(個人戦 & 大学対抗)
一般の部
気象予報士の部
およそ70の大学・大学院で気象が学べる
https://www.metsoc.jp/jinzai/link2.html

スマホで撮った雲の写真から、その雲の種類（10種雲形）を自動判別してくれるアプリ

第2版事例集P42より

3. アンサンブル予報の利用の具体例～気象データ利活用事例集を参考に～
第2版事例集第1版事例集

アンサンブル予報を具体的にどのように使ったらよいのだろう？

https://www.wxbc.jp/bizcasestudies/さまざまな分野、業種で既に気象データが活用されている！！

黒：決定論的予測, 緑：アンサンブル予測, 赤：観測値

平年値と比べた気温

高温になると売れる商品があるので、多めに仕入れておこう。
高い確率で今後気温が高くなることが予想されている
逆に、低温のときに売れる商
来週は高い確率で高温になる品の仕入れは少な目にしよう。
ことが予想されているため、その情報とともに、商品の宣伝などを行う。

来週は高い確率で高温になることが予想されているため、○○の作業を来週行おう（今週中にやっておこう）。そのための準備をしておこう。

発電量予測、エネルギー消費量の予測

黒：決定論的予測, 緑：アンサンブル予測, 赤：観測値

平年値と比べた気温

高温になると売れる商品があるので、多めに仕入れておこう。
高い確率で今後気温が高くなることが予想されている
逆に、低温のときに売れる商
来週は高い確率で高温になる品の仕入れは少な目にしよう。
ことが予想されているため、その情報とともに、商品の宣伝などを行う。

来週は高い確率で高温になることが予想されているため、○○の作業を来週行おう（今週中にやっておこう）。そのための準備をしておこう。

発電量予測、エネルギー消費量の予測

平年値と比べた気温

平年値と比べた気温

アンサンブル予報を用いて、自信をもって大ばらつきが大きいので、予報の不確実性が量に仕入れるときと、不確実性を考慮して大きいと判断できる。この段階で、意思決定仕込み量を調整する、もしくは通常通りの仕することは控えて、今後の最新の予報を注込み量とするなど、メリハリをつける。

視する。

高確率で高温や低温などの顕著な現象が予測されることがある。
毎日毎日強いシグナルが出るわけではないが、強いシグナルが出たときに、機会損失をしないようにアンサンブル予報を活用する。

 公共交通機関の計画運休
 最適な飛行経路の決定
 最悪のシナリオを想定した飛行経路の決定

高い確率で災害が予測される、また顕著な現象が起こる可能性がある
 建設現場、工事現場で作業を行う
工事関係者が安全に作業が出来るような情報を提供する。
 テレワークの推奨予想される顕著現象や気象災害などを想定した人員の確保など、リソースマネジメント

2019年6月から運用を開始したメソアンサンブル予報などの利活用が今後期待される。

災害に繋がるような顕著な現象が予測されることがある。最悪のシナリオを想定した意思決定を行うためにアンサンブル予報を利用する。

×例)気象データから、気象予報などの文章を自動作成する
確率値と使用する単語の対応表

世界気象機関のガイドライン

広告に気象予報、及びその信頼度に関する表現を入れる

気象×地域特性
実際の気象災害は、強風や大雨などのハザード(hazard)だけでなく、脆弱性(vulnerability)や暴露(exposure)の影響もある。
こういった社会経済的なデータを用いて、予想される被害を予測することが気象の分野における今後の課題である。

売り上げ
気象 × 地域特性(個人特性)

保険商品の開発
例）顕著な現象（大雨や干ばつなど）に対する保険商品の開発
インドネシアによる干ばつの予測の例

従来の商品では、観測値だけから干ばつのリスクが評価されていた。
マルチセンターグランドアンサンブル予報により、干ばつインデックスの予測プロダクトを作成した。
マルチセンターグランドアンサンブル
予報が、干ばつインデックスをある程度精度よく予測できることを確認した。
謝辞：JAXA PMM RA8

気候変動を見据えた天候デリバティブの開発例）気象データを用いた、気候リスクヘッジ商品の開発

Knutson et al. (2020)より

 意見が分かれている最大の理由は，予測結果にばらつきがあるからである。この気候を予測する予測モデルも，世界の様々な気象局や大学，研究機関でそれぞれ独立に開発されており，つまり予測結果は気候予測モデルの数と同じだけあるということになる。

 研究者の叡智を結集させて作ったこれらの複数の予測モデルによる予測結果がどれも同じようであれば，それは現段階でわれわれが知り得る最も信頼度の高い将来予測情報ということができるであろう。一方で，予測結果のばらつきが大きければ信頼度は低くなる。

 信頼度の高い、または低い情報とは何であるか、を意識しながら保険商品の開発を行うと良いのではないか。

まとめ アンサンブル予報は、複数の予測値から、単独の予測値では得られない予測の難しさを予測する手法である。また、複数の予測値を統計的に処理し（たとえば、平均）、単独の予測よりも確からしい予測を得る手法である。

 シングルモデルアンサンブル、マルチセンターアンサンブル、マルチセンターグランドアン

サンブルなど、アンサンブル予報の形態はさまざまである。また、再予報といったデータも存在する。

アンサンブル予報を利活用するということは、大量のデータを扱うことになる。
導入コストが比較的高いかもしれない。

アンサンブル予報を利活用することの相対的メリットを評価することが重要である。
（cost vs benefit)

 気象庁が行っている気象予測の評価は、気象庁目線の評価が主である。
 それぞれのビジネスにおいては、それぞれのビジネスの観点から予測データの評価を行い、気象データの利用価値を実感することが重要である。
 すぐにアンサンブル予報のビジネス利用が実現しなくても、今回紹介したようなデータが存在しているといことを知り、今後のビジネス展開を考えていく上での参考になれば幸いです。

最後に“there are quite a few things that theatmosphere might do in the near future, eventhough there are far more things that it iscertain not to do.“ Lorenz (1991)
エドワード・ローレンツ博士（Wikipediaより）大気が将来取り得る状態は（大気のカオス的性質のため）複数あるが、大気が取り得ない状態はもっとたくさんある。