ISSN 2758-1357

数値予報開発センター年報（令和 4 年）

令和 5 年 3 月
March 2023

気象庁 数値予報開発センター

はじめに
数値予報開発センター年報は、前年の１月から 12 月までの 1 年間に数値予報開発センターで行われた開発等の活動や成果を網羅的にまとめて年度末に報告するもので、数値予報開発センターが発足した令和 2 年度より毎年刊
行している。
令和 4 年度の数値予報開発センター年報では、業務概要や沿革等を紹介する「数値予報開発センターの概要」に続き、数値予報の開発に関する話題を「数値予報システムの概要と今後の開発計画」「数値予報システムの開発成果」「数値予報システムの開発進捗」の 3 つの章で紹介する。それぞれ、全球、メソ、局地数値予報システム（数値予報モデル及びデータ同化システム）及びそれらのアンサンブル予報システム、局地モデルの予測結果と観測結果を活用して三十分ごとの大気場の解析を行う三十分大気解析、各数値予報システムの予測結果を利用して後処理を行うガイダンス、大気海洋結合モデルにより構成される季節アンサンブル予報システム、長期再解析を含む長期的に同じシステムで全球の大気解析を継続的に実施する気候データ同化システム、波浪や高潮の予測を行う波浪・高潮モデル、海流や海氷、海水温等の監視・予測を行う海況監視予測システム、黄砂・紫外線・大気汚染に関する解析・予測を行う物質循環システムなど、多様なシステムに関する開発計画や開発成果、開発進捗について報告する。続いて、開発以外の関連活動として「数値予報開発センターにおける成果発表」「連携・共同研究の報告」「委員・専門家等」について報告する。「連携・共同研究の報告」では、部内外の専門家との連携に活用している数値
予報資料共有 Web の改良に関する話題や、研究者の協力を得て実施している「富岳」政策対応枠に関する話題についても取り上げる。専門家・研究者のみなさまにおかれては、数値予報開発センターにおける活動について、本年報を通して理解いただくと共に、他機関と実施している共同研究等を参考に当センターとの連携について検討いただきたく、よろしくお願いしたい。
また、数値予報課では「数値予報解説資料集（以下、解説資料集）」を別途刊行している。解説資料集は「基礎編」「応用編」「事例解析編」「資料編」で構成され、数値予報に関する基礎知識から応用知識までを体系的に理解できるようにしている。解説資料集は気象庁のホームページに掲載されている1 ので、数値予報について体系的に知りたい方は、まずは解説資料集からご覧になることをお勧めしたい。
佐藤芳昭 数値予報モデル基盤技術開発室長

1

https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwpkaisetu/nwpkaisetu.html

数値予報開発センター年報
目 次
第 1 章 数値予報開発センターの概要
1.1 業務概要 ...........................................................................................................................

1

1.2

沿革 .................................................................................................................................

2

1.3

組織 .................................................................................................................................

2

第 2 章 数値予報システムの概要と今後の開発計画
2.1 全球数値予報システム .........................................................................................................

3
3

2.3

全球アンサンブル予報システム .............................................................................................
メソ数値予報システム .........................................................................................................

2.4

メソアンサンブル予報システム .............................................................................................

42.5

局地数値予報システム .........................................................................................................

4

2.6

局地アンサンブル予報システム .............................................................................................

5

2.7

三十分大気解析 ..................................................................................................................
短期予報ガイダンス ............................................................................................................

5

2.2

2.8
2.9

1

3
4

8
.............................................................................................
季節アンサンブル予報システム
112.10 気候データ同化システム ...................................................................................................... 11
2.11 波浪モデル ........................................................................................................................ 11
2.12 高潮モデル ........................................................................................................................ 11
2.13 海況監視予測システム ......................................................................................................... 12
2.14 物質循環システム ............................................................................................................... 12

第 3 章 数値予報システムの開発成果
16.....................................................................................................................
3.1 開発成果一覧
16
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
3.7
3.8
3.9

全球アンサンブル予報システムの改良 .................................................................................... 17
メソモデルの鉛直層増強、予報時間延長 ................................................................................. 21
局地解析へのハイブリッド同化手法の導入、局地モデルの物理過程改良 ....................................... 25
日本域高潮モデルの予報時間延長 .......................................................................................... 29
日本域台風時高潮確率予報システムの導入 .............................................................................. 31
アジア域高潮アンサンブル予報システムの導入 ........................................................................ 34
全球解析における観測データ利用手法の改良 ........................................................................... 37
メソ解析および局地解析におけるマイクロ波サウンダ ATMS の利用 ........................................... 42

3.10 メソ解析における GPM/DPR の利用方法の変更 ..................................................................... 48
3.11 メソモデルガイダンスの改良と予報時間延長 ........................................................................... 51
3.12 局地モデルによる気温、降雪、風、視程ガイダンス .................................................................. 56

第 4 章 数値予報システムの開発進捗
62...................................................................................................
4.1 全球モデルの物理過程改良
62
4.2
4.3
4.4
4.5

全球アンサンブル予報システムの改良 .................................................................................... 71
メソアンサンブル予報システムへの確率的物理過程強制法の導入 ................................................ 76
局地モデルの改良 ............................................................................................................... 81
観測データの新規導入と利用方法の改良 ................................................................................. 85

4.7

FSOI (Forecast Sensitivity Observation Impact) ..................................................................... 93
水蒸気観測データの数値予報での利用に関する開発 .................................................................. 994.8

線状降水帯の発生確度 ......................................................................................................... 103

4.6

統合型ガイダンス ............................................................................................................... 106
4.10 季節アンサンブル予報システムの開発 .................................................................................... 112

4.9

4.11 気象庁第 3 次長期再解析 (JRA-3Q) の本計算進捗と品質評価 ..................................................... 120
4.12 波浪モデル ........................................................................................................................ 128
4.13 高潮モデル ........................................................................................................................ 130
4.14 日本沿岸海況監視予測システムの開発 .................................................................................... 131
4.15 物質循環システムの開発 ...................................................................................................... 133
4.16 線状降水帯予測の 2022 年事例における検証 ............................................................................ 139
4.17 台風進路予測の現状と誤差分析 ............................................................................................. 142

第5章
5.1
5.2
5.3
5.4

成果発表
145
...........................................................................................................................
学術論文
145...........................................................................................................................
国際会合
147
国内会合 ........................................................................................................................... 149
数値予報課コロキウム ......................................................................................................... 150

第6章
6.1
6.2
6.3
6.4
6.5

連携・共同研究153......................................................................................................
気象研究所との開発連携
153
気象衛星センターとの共同研究 ............................................................................................. 154
共同研究一覧 ..................................................................................................................... 155
数値予報資料共有 Web の改良 .............................................................................................. 157「富岳」政策対応枠「豪雨防災、台風防災に資する数値予報モデル開発」 .................................... 159

第7章
7.1
7.2
7.3
7.4

受賞・研究交流163.........................................................................................................
当センター主催会議等163........................................................................................................................
研究者来訪
163
受賞 ................................................................................................................................. 163
学位取得 ........................................................................................................................... 163

第 8 章 委員・専門家等
164...................................................................................................
8.1 国際機関の委員・専門家等
164
8.2 国内機関の委員・専門家等 ................................................................................................... 165
付録 A

略語表

166

第1章

数値予報開発センターの概要

1.1 業務概要
2020 年 10 月、茨城県つくば市の高層気象台庁舎内に数値予報開発センター（以下、「開発センター」と表記）が設立された。開発センターは気象庁情報基盤部数値予報課の「数値予報モデル基盤技術開発室」、「数値予報モデル
技術開発室」、「地球システムモデル技術開発室」の 3 室で構成されている。
開発センター設立の約 2 年前の 2018 年 8 月に交通政策審議会気象分科会の提言「2030 年の科学技術を見据えた気象業務のあり方1 」に示された気象・気候分野に関する技術開発の現状と課題を踏まえ、防災分野をはじめ社会における情報サービスの基盤である数値予報の技術開発を強力かつ着実に推進していくため、同年 10 月に「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画2 」（以下「重点計画」という）が策定された。重点計画の数値予報に関する気象庁のビジョンでは、「数値予報は、気象・気候予測の根幹であり、安全・安心で豊かな生活に不可欠な社会基盤」とされている。防災をはじめ社会の様々なサービスの充実・発展に、気象庁がより効果的に貢献するためにも、数値予報の高度化・精度向上が必要である。2030 年に向けて掲げた 4 つの重点目標、「豪雨防災」、「台風防災」、「社会経済活動への貢献」、「温暖化への適応策」を達成するため、予測精度向上の鍵となる「次世代技術による地球の観測ビッグデータ活用」、「日本の気象を世界最高の精度と解像度でシミュレーション」、「確率予測と AI 技術の融合による意思決定支援」について、技術革新を重点的に推進し、同時に「幅広い連携の推進」、「開発者の育成と確保」、「研究・開発基盤の整備」といった開発マネージメントを強化して、開発を力強く推進する必要がある。
このように数値予報のさらなる高度化・精度向上が強く求められる中、2020 年 10 月の気象庁組織再編に伴い、「数値予報開発センター」を設置し、これまで全球モデル、メソモデル、局地モデル、季節予報モデル、海洋モデ
ル、物質輸送モデルなど予測対象等によって部署ごとに分かれていた数値予報モデルの開発部門を統合して分野横断的に開発できる体制を整備し、一体的に数値予報モデルの開発を進めることにした。また、開発センターを茨城
県つくば市に設置することで、気象研究所や筑波研究学園都市の大学等研究機関と、より密接に連携して開発に取り組んでいる。
数値予報モデル基盤技術開発室は、基盤開発管理係と評価チーム、システム・サポートチーム、ガイダンスチー
ム、次世代 AI 活用チームの 1 係 4 チームで構成され、数値予報モデルの精度検証・評価や数値予報実験システム
や開発管理システム等の基盤システムの開発・管理、数値予報成果の応用（ガイダンス）に関する技術開発、次世代ガイダンスを含む数値予報の様々な分野での AI を活用するための技術開発支援に取り組むとともに数値予報モ
デル開発を効率よく進めるために開発センター内の調整・運営、また数値予報課本課との調整を行っている。
数値予報モデル技術開発室は、全球モデルチーム、全球同化・EPS チーム、メソモデルチーム、メソ同化・EPS
チーム、アクティブセンサデータ利用チーム、輝度温度データ利用チームの 6 チームで構成され、警報・注意報等の防災気象情報や航空気象情報、短期から週間天気予報の基礎資料となる全球数値予報システム、全球アンサンブ
ル予報システム、メソ数値予報システム、メソアンサンブル予報システム、局地数値予報システム、30 分大気解析の開発に取り組んでいる。
地球システムモデル技術開発室は、2021 年度までは結合モデルチーム、再解析チーム、海洋モデルチーム、大気化学モデルチームの 4 チーム体制であったが、2022 年度から、結合モデルチーム、気候データ同化チーム、高潮・波浪モデルチームの 3 チーム体制となった。季節アンサンブル予報システム、長期再解析 (JRA)、波浪モデル、
高潮モデル、海況監視予測システム、黄砂解析予測システム、紫外線予測システム、大気汚染気象予測システムといった気候、海洋、環境気象に関する様々な数値予報モデルの開発に取り組んでいる。

1
2

https://www.jma.go.jp/jma/press/1808/20a/bunkakai teigen.pdf
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/tecdev/nwp strategic plan towards 2030.html

11.2 沿革

2020 年2022 年

10 月
4月

組織再編に伴い、茨城県つくば市に数値予報開発センターを設置。
地球システムモデル技術開発室のチーム体制を変更。

1.3 組織
数値予報開発センターは、「数値予報モデル基盤技術開発室」、「数値予報モデル技術開発室」、「地球システムモ
デル技術開発室」の 3 室から構成され、以下の通り、さらに各チームに分かれて、開発を行っている。
数値予報モデル基盤技術開発室

数値予報モデル技術開発室

地球システムモデル技術開発室

:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:

基盤開発管理係
評価チーム
システム・サポートチーム
ガイダンスチーム
次世代 AI 活用チーム
全球モデルチーム
全球同化・EPS チーム
メソモデルチーム
メソ同化・EPS チーム
アクティブセンサデータ利用チーム
輝度温度データ利用チーム
結合モデルチーム
気候データ同化チーム
高潮・波浪モデルチーム

2

第2章

数値予報システムの概要と今後の開発計画

第 2 章では、数値予報開発センターで開発を行っている各数値予報システムの概要と今後の開発計画について報告する。全球数値予報システム、全球アンサンブ
ル予報システム、メソ数値予報システム、メソアンサ
ンブル予報システム、局地数値予報システム、局地アンサンブル予報システム、三十分大気解析について、開発計画の線表を図 2.7.1 に示し、第 2.1 節から第 2.7
節で述べる。ガイダンス、統合型ガイダンスについて、開発計画の線表を図 2.8.2、図 2.8.3 に示し、第 2.8 節で述べる。季節アンサンブル予報システム、気候デー
タ同化システム、波浪モデル、海況監視予測システム、
高潮モデル、黄砂解析 予測システム、紫外線予測シス
テム、大気汚染気象予測システム、二酸化炭素解析シ
ステムについて、開発計画の線表を図 2.14.1、図 2.14.2に示し、第 2.9 節から第 2.14.4 項で述べる。

回への高頻度化や、米国の極軌道衛星 Suomi-NPP や
NOAA20 搭載の可視赤外イメージャVIIRS から算出された極域の AMV の利用や、ハイパースペクトル赤外サウンダ（Metop 搭載の IASI 及び NOAA20 搭載のCrIS）の水蒸気に感度のある観測チャンネルの利用を計画している。
中長期的にはスーパーコンピュータシステムのスペッ
クに応じて GSM の水平解像度を 10km 以下まで強化し、詳細な予測値をメソモデルへ引き継ぐと共に、台風の進路予測精度を飛躍的に向上させることを目指している。

2.2 全球アンサンブル予報システム
全球アンサンブル予報システム (GEPS) は GSM による予測に対して信頼度や不確実性等の情報を与える
ことに加え、より長い 2 週間から 1 か月先までの確率的予測での利用も目的として運用されている。システ
ムの詳細については経田 (2016) や新保 (2017) などを参照頂きたい。また、最新の開発の成果や進捗の詳細については第 3 章、第 4 章を参照頂きたい。「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では、台風防災に資するための台風の進路予報に関する不確実性の情報や、社会経済活動への貢献に資するため 2 週間及び1 か月先までの顕著現象予測の精度向上が必要であるとしている。
GEPS に利用される数値予報モデルは基本的に低解像度版の GSM である。2023 年 1 月現在、18 日予測までは水平解像度約 27 km、それより先の 34 日目まで
は約 40 km と予報時間の途中で解像度を切り替える仕様となっている。鉛直層数は GSM と同様 128 層である。アンサンブルメンバー数は、18 日目までは 51、19〜34 日目までは 25 である。アンサンブル予報のための初期摂動については LETKF と特異ベクトル法 (SV法) により与えている。また数値予報モデルの不確実性を考慮するため、確率的物理過程強制法 (米原 2010)を採用している。
2022 年 3 月に、水平解像度を約 40 km から約
27 km(18 日先まで)、約 55 km から約 40 km(34 日先まで) に強化した。また、モデルの地形性抵抗や雲放射等の物理過程の改良を GSM に先行して行った。
これについては、数値予報開発センター年報（令和 3年）第 4.1 節 (気象庁 2022b) を参照されたい。さらに、海面水温 (SST) について、2 段階 SST 法 (髙倉・小森2020) による、季節アンサンブル予報システムで予測された SST の利用方法の改良を行った。これは、2022
年 2 月の季節予報アンサンブル予報システムの更新 (数値予報開発センター年報（令和 3 年）第 4.11 節 (気象庁 2022a) 参照) による予測 SST の精度向上に合わせ

2.1 全球数値予報システム
全球数値予報システムは、天気予報や週間予報、台風予報などでの利用に加え、メソ数値予報システムへの境界値提供をはじめ多くの役割を担う基盤システムである。システムの全体像については JMA (2022) を参照頂きたい。「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では、特に台風防災に資するため、台風進路に関する予測誤差を 3 日先の予測で 100 km 程度にするといった飛躍的な改善が必要であるとしている。
全球数値予報システムは、初期値を作成する全球デー
タ同化システム（全球解析）及び予測計算を行う全球モデル GSM により構成されている。GSM は 2023 年
1 月現在、水平解像度約 20 km、鉛直層数 128 層の構成で運用されている。全球データ同化システムは、4 次
元変分法を基本とし、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ (LETKF, Hunt et al. 2007) で作成される背景誤差の情報を考慮するハイブリッド 4 次元変分法を用いている。全球数値予報システムについての開発の成果や進捗の詳細は第 3 章、第 4 章を参照頂きたい。
2022 年 6 月には、全球データ同化システムにおいて、欧州の極軌道衛星 Metop の観測データから算出される大気追跡風（AMV）の利用を開始した。これにより GSM の対流圏中層のジオポテンシャル高度予測の精度が改善した。また、衛星輝度温度データ同化のための放射伝達モデルを RTTOV-10 から RTTOV-13 へ
更新し、地表面射出率データセットの更新等を行った。
GSM は、2022 年度中に水平解像度を現状の約 20 km
から約 13 km に強化する計画である。この改良と合わせて解像度に応じた各種物理過程（雲放射、地形性抵抗、非地形性重力波、地形オリジナルデータセット更新）の改良等を取り込む計画である。また、全球デー
タ同化システムにおける積雪深解析の 1 日 1 回から 4

3

て、GEPS で予測 SST を利用する予測時間を 11 日目
以降から 6 日目以降に前倒ししたものである。これらの変更により、より細かい地形などの地域特性が精緻に表現され、高精度の海面水温を考慮した予測が可能となった。
今後も GSM の改良と共に確率的予測の改善を目指した開発に取り組む。中長期的には GSM 同様にスーパーコンピュータシステムのスペックに応じた解像度のさらなる強化を検討しており、18 日目までの予測については 20 km 以下、それ以降の予測についても 30 km
以下の解像度で運用することを目指している。さらに、大気海洋の相互作用の取り扱いの精緻化に向けた調査開発も進めていく。

イブリッドデータ同化手法導入も課題となっている。
観測データについては、全球数値予報システムでは導入済だがメソ数値予報システムで導入されていない
観測データの導入を目指した開発を進めている。重要なものとして極軌道衛星に搭載されたハイパースペク
トル赤外サウンダデータの利用開発がある。また、大きな課題としてマイクロ波輝度温度データの全天同化の導入があり開発を進めている。
中長期的には 3 日先までの予測をより精度よく行う
ため計算領域拡張を検討している。これについては将
来のスーパーコンピュータシステムのスペックに応じて改めて検討する計画である。

2.4 メソアンサンブル予報システム

2.3 メソ数値予報システム
メソアンサンブル予報システム (MEPS) は、MSMの予測に対して信頼度や不確実性の情報を付加する目的で運用されている (河野ほか 2019)。
「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では、豪雨防災に資するため特別警報級の大雨となる確率情報の精度向上のための予測精度向上が必要であるとしている。
MEPS に用いる数値予報モデルは基本的に MSM と同一であり、2023 年 1 月現在の水平解像度は 5 km、鉛直層数は 96 層である。アンサンブル予報のための初期値や側面境界値の摂動は SV 法を用いて与えている。
メソアンサンブル予報システムについての開発の成果や進捗の詳細は第 3 章、第 4 章を参照頂きたい。今後
MSM の更新に合わせた改良に加えて、確率的予測の改善を目指した機能拡充を行う。
2022 年度末に確率的な予測の精度向上を目指し、初期値・側面境界値の摂動に加え、モデル由来の摂動を考慮するため確率的物理過程強制法（SPPT 法）を新たに導入する予定である。
中長期的には計算領域の拡張を MSM に準じて行う計画である。

メソ数値予報システムは、主に天気予報や防災気象
情報、航空気象情報の作成支援に利用されている。システムの全体像については JMA (2022) などを参照頂
きたい。
「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」
では、 台風防災及び豪雨防災に資するため、台風に伴う 3 日先までの降水量予測や、線状降水帯の発生・停滞等による集中豪雨の予測のため予測時間の延長や顕著現象の降水量等の定量的予測の精度向上が必要であるとしている。
メソ数値予報システムは初期値を作成するメソデー
タ同化システム（メソ解析）とメソモデル MSM により構成されている。MSM は 2023 年 1 月現在、水平解
像度 5 km、鉛直層数 96 層の非静力学モデル asuca(気象庁予報部 2014) により 1 日 8 回運用されている。予報時間は 00UTC, 12UTC 初期値については 78 時間、その他の時刻からの予測は 39 時間である。メソ数値予報システムについての開発の成果や進捗の詳細は第 3章、第 4 章を参照頂きたい。
2022 年 3 月に鉛直層数増強（76 から 96 層）や台風
強度予測に影響を与える海面水温の変化を考慮するため海洋混合層モデルの導入を行い、境界層・乱流、雲物理・積雲、放射の各種物理過程の改良を含むシステ
ム更新を行った。2022 年 6 月から 00UTC, 12UTC 初
期値からの予測について予報時間を 78 時間に延長したことでメソモデルによって、台風や梅雨前線の停滞などに伴う 3 日先までの雨量予測が行えるようになった。また、メソデータ同化システムで Suomi-NPP 及びNOAA-20 搭載のマイクロ波センサ ATMS の観測デー
タの利用を開始するとともに JAXA と NASA が共同で開発した GPM 主衛星に搭載された二周波降水レー
ダー DPR の利用方法を改良した。これらの変更により MSM の降水予測の精度が改善した。
さらに、現行のデータ同化システムは 4 次元変分法を採用しているものの、その時々の気象条件に応じた
背景誤差相関の情報が活用できていないことから、ハ2.5 局地数値予報システム
局地数値予報システムは、防災気象情報や航空気象
情報、降水短時間予報等の作成支援での利用のため、
空間・時間スケールの小さい現象を予測することを目指して運用されている。「2030 年に向けた数値予報技
術開発重点計画」では局地的な大雨の半日前の予測に資するため、積乱雲等の予測を行えるよう、更なる高度化・高解像度化が必要であるとしている。
局地数値予報システムは、初期値を作成する局地デー
タ同化システム（局地解析）と局地モデル LFM により構成されている。LFM は 2023 年 1 月現在、水平格子
間隔 2 km、鉛直 76 層の非静力学モデル asuca により予測時間 10 時間で 1 日 24 回（毎正時）運用されている。データ同化手法には初期時刻の前 3 時間を 1 時間

4毎に予測と 3 次元変分法（3DVar）による同化を繰り返す手法を用いている。2022 年 3 月から、この 3DVar
によるデータ同化では、予測誤差として気候学的に事前に見積もった値とアンサンブル手法から算出した気象場に応じた値を考慮するハイブリット同化を行っている。局地数値予報システムについての開発の成果や進捗の詳細は第 3 章、第 4 章を参照頂きたい。
観測データの同化に関して 2022 年 8 月には局地デー
タ同化システムで Suomi-NPP 及び NOAA-20 搭載のATMS の観測データの利用を開始した。この変更により LFM の降水予測の精度が改善した。LFM については、令和 4 年度末に雲物理・放射・境界層の物理過程を改良するとともに地形性乱流による形状抵抗の効果を導入する計画である。
更に LFM については半日先までの大雨予測に資するための予報時間の延長と、積乱雲予測の改善のための高解像度化を計画している。これらの計画について、
近年、線状降水帯などに伴う集中豪雨による災害が多発しており、豪雨防災に早期に資するため開発計画を前倒しして開発を進めている。2023 年度末には予報時間の延長（10 時間から 18 時間）、2025 年度末には高解像度化を行い 1 km 程度の水平解像度による予測を達成できるように開発を進めている。なお、本開発計
画に資する活動として、スーパーコンピュータ「富岳」を活用した開発として令和 4 年 6 月 1 日から 10 月 31
日まで、1 km 解像度 18 時間予測を西日本の狭領域を対象にリアルタイムの実験を 1 日 2 回実施した。

た資源において豪雨防災のための予測に資するために、どちらをより重視すべきかについては調査が必要である。将来のスーパーコンピュータの性能も勘案して強化の方向性を検討していく予定である。

2.7 三十分大気解析
三十分大気解析は、航空気象情報などの作成支援のため、大気の実況監視を目的として風と気温について
1 日 48 回、3 次元変分法を用いた客観解析により毎三十分実行されている。
2022 年 12 月にそれまでの MSM を第一推定値とした
5 km の水平解像度での毎時大気解析 (室井ほか 2008)から LFM を第一推定値とする 2 km の水平解像度で三十分毎に解析を行う三十分大気解析に変更した。ウィンドプロファイラから得られる風のデータ、アメダスと航空機から得られる風と気温のデータに加えて、地上レーダーから得られるドップラー速度や、人工衛星
ひまわりから得られる大気追跡風など高頻度・高密度な観測データを利用してプロダクト作成を行う。

参考文献
Hunt, B. R., E. J. Kostelich, and I. Szunyogh,2007: Eﬃcient Data Assimilation for Spatiotemporal Chaos: a Local Ensemble Transform Kalman
Filter. Physica D, 230, 112–126.
JMA, 2022: Outline of the Operational Numerical
Weather Prediction at the Japan Meteorological
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online at https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/
jma-center/nwp/outline2022-nwp/index.htm).
河野耕平, 氏家将志, 國井勝, 西本秀祐, 2019: メソアン
サンブル予報システム. 令和元年度数値予報研修テ
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数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター, 122–132.
気象庁, 2022b: 全球モデルの水平解像度向上、物理過程改良に向けた開発. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター, 66–75.
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値予報課報告・別冊第 60 号, 気象庁予報部, 151.
経田正幸, 2016: 全球アンサンブル予報システムの運用に向けた取り組み. 数値予報課報告・別冊第 62 号,
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室井ちあし, 藤田匡, 石川宜広, 2008: 気象庁毎時大気解析. 天気, 43, 43–50.
新保明彦, 2017: 全球アンサンブル予報システムの概2.6 局地アンサンブル予報システム「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では豪雨防災のための予測に資するため、確率的予測を行
うための局地アンサンブル予報システム（LEPS）の開発が課題となっている。LEPS の開発の方向性として、高解像度モデルによる予測の不確実性を表現する
ため、高解像度化された局地モデルと同じ解像度のモデルを利用し、より整合的な予測の不確実性情報を作成することとしている。また、計算機資源の増加にあわせてメンバー数の増強を行い、顕著現象の確率予測を高度化する計画である。
近年、線状降水帯などに伴う集中豪雨による災害が多発しており、その豪雨防災のための予測に早期に資するため、開発計画を前倒しして、昨年度から「富岳」を用いた局地アンサンブル予報システムの開発に取り組んでいる。2025 年度末を目標に水平解像度 2 km、予報時間 18 時間のシステムを構築する計画である。メン
バー数は、利用可能な計算資源等を踏まえて最適な構成を検討中である。
2025 年度末以降のシステム強化の方向性として、高解像度化とメンバー数増強が考えられるが、両者は計算機資源の観点でトレードオフの関係にあり、限られ5

要. 平成 28 年度季節予報研修テキスト, 気象庁地球環境・海洋部, 1–8.
髙倉寿成, 小森拓也, 2020: 2 段階 SST 法の詳細と導入事例紹介. 令和 2 年度季節予報研修テキスト, 気象庁
地球環境・海洋部, 32, 2–8.
米原仁, 2010: 週間アンサンブル予報へのモデルアンサ
ンブル手法の導入. 平成 22 年度数値予報研修テキス
ト, 気象庁予報部, 62–65.

6図 2.7.1 数値予報開発計画 (全球数値予報システム、全球アンサンブル予報システム、メソ数値予報システム、メソアンサン
ブル予報システム、局地数値予報システム、局地アンサンブル予報システム、三十分大気解析)7

2.8 短期予報ガイダンス

および MEPS の予測情報をベースとした大雨発生確率
ガイダンス（特別警報級の大雨確率メッシュ情報）の運用を開始した。これは、平成 30 年 8 月にとりまとめられた交通政策審議会気象分科会提言「2030 年の科学技術を見据えた気象業務のあり方」に記載されている「概ね 3〜5 年後に、半日程度先までに特別警報級の大雨となる確率のメッシュ情報の提供」に応じて開発したものである。さらに、よりきめ細かな予測が可能な LFM の予測情報をベースとした大雨発生確率ガイ
ダンスについても必要性が認識されており、令和 5 年度末の運用を目指して開発を行う。
近年注目されている線状降水帯については、その発生予測に資するため、「線状降水帯の発生確度」を開発し、令和 4 年 6 月より部内での試験運用を実施している。本プロダクトについては継続的に改良を実施していく必要があり、引き続き、その予測性能や予測特性等を確認中である。
また、分科会提言に同様に記載されている「概ね 3年後に、台風が日本に接近する可能性がある場合には、メソモデルによる雨量予測を 39 時間先から 78 時間先まで延長し、3 日先までの総雨量予測情報の提供を行う」に応じて、令和 4 年 6 月に MSM の予測時間延長が実施され、この予報時間を延長した MSM による 48
時間および 72 時間平均降水量、最大降水量ガイダンスの部内運用も開始した（第 3.11 節）。
その他、LFM 視程ガイダンス、LFM 風ガイダンス、
LFM 気温ガイダンスおよび LFM 降雪量ガイダンスの開発を行い、部内運用を開始している（第 3.12 節）
加えて、これまでガイダンスは Fortran を用いてプ
ログラミングされてきたが、最新の AI 技術を活用するため、ライブラリの豊富な Python を用いるよう移行を進めている。

2.8.1 はじめに
ここでは短期予報で用いられるガイダンスに関する開発計画を述べる。ガイダンスの一覧および概要については計盛ほか (2019) を、ガイダンスの詳細について
は気象庁予報部 (2018) をご覧いただきたい。
ガイダンスは、数値予報の応用プロダクトの一つであり、数値予報で出力される地上気温や風など様々な予測値を補正してその誤差を軽減したり、数値予報が直接出力しない天気などの要素を作成したりすることによって予報作業を支援するものである。現在、ガイ
ダンスについては、様々な気象要素に対して、単一の数値予報モデルやアンサンブル予報システムを用いてプロダクトを作成する個別のガイダンスと複数のガイダンス等を統合して単一のガイダンスを作成する統合型ガイダンス（仮称）の開発を行っている。本節ではそれぞれの計画について簡単に述べる。なお、開発計
画の線表については図 2.8.2 をご覧いただきたい。

2.8.2 ガイダンス
ガイダンスは、数値予報モデルの系統誤差等を、統計的な手法により補正して軽減することにより、予測精度を向上させるものである。ガイダンスの開発においては、数値予報モデルの出力データと予測対象である実況の観測データを用いて、統計手法により予測式を作る (高田 2018a)。ここで作られた予測式は、数値予報モデルの特性に大きく依存するため、数値予報モ
デルの改良が行われて、その特性が変わる際にはそれに応じた対応が必要となる。具体的には、予め改良された数値予報モデルの出力データをガイダンスの予測式に与えて予測精度を評価し、精度が悪化すると見込まれる場合には再学習を行って予測式を改良後の数値予報モデルの特性に適するように変更するなどの対応を行う (高田 2018b)。そのため、今後も GSM、GEPS、MSM、MEPS、LFM の改良のタイミングに合わせて、各モデルを入力としているガイダンスの評価および必要に応じて再学習を行う。また観測データが、観測測器の追加や観測場所の変更等により変わる場合にも対応が必要となる。数値予報モデルの改良への対応と同様に、観測測器や観測場所の変更後にその観測で得られるデータを予測するガイダンスの精度を事前に評価した上で、必要に応じて再学習の実施などの対応を行う (高田 2018c)。たとえばアメダスの測器追加や地点変更が行われる場合は、その変更計画に応じて随時対応する。また、航空気象観測については完全自動化が様々な空港で進められており、これが実施されること
で、視程・雲の観測特性が変わることから、その特性変更に応じるための再学習等の対応を随時行う。
気象庁の様々な情報発信に資するため、新たなガイ
ダンスの開発も実施している。令和 4 年 6 月には MSM

2.8.3 統合型ガイダンス
数値予報課では平成 30 年度から、全球モデル、メソ
モデル、局地モデル等の複数の数値予報結果を AI 技術の活用によって統合し、単一の予測結果を出力する「統合型ガイダンス」の開発を行っている（図 2.8.1）。
これにより、各ガイダンスの予測を統合することで、ランダム誤差を軽減して予測精度の向上が見込まれる(高田 2018d) ほか、予報時間に対してシームレスな予測情報を提供したり、確率情報を作成・提供したりすることが可能となる。平成 31 年 1 月から、理化学研究所革新知能統合研究センター（理研 AIP）との共同研究を開始して、連携して開発に取り組んでいる。複数のガイダンスを統合する際に各ガイダンスの予測特性の得意・不得意にあわせて最適な組み合わせを選択す
ると精度向上を見込むことができる。
現在、統合型ガイダンスの降水（平均降水量、最大降水量、確率情報）、風（地点形式、格子形式）、気温（地点形式、格子形式）、降雪量（地点形式）について

8

図 2.8.1 統合型ガイダンスの模式図は部内における試験運用を開始している。また、理研
AIP は AI 技術の専門家として、様々な知見やツールを有していることから、本共同研究では当庁での開発に有益な様々な知見が得られている。ここで得られた知見を踏まえ、最新 AI 技術やツールについての利用可能性に関する調査を実施したところ、各モデルのガイ
ダンスの出力結果を統合するのではなく、各モデルの出力を直接、深層学習（DNN: Deep Neural Network）
技術を用いて統合することにより、ガイダンスの精度が大きく向上する可能性があることがわかった (Kudo
2022)。このような調査結果に基づき今後の開発計画についても見直しを行い、これまで開発した成果については部内試験運用を継続、その活用方法検討を進める
一方で、更なる改良のため開発は、DNN 技術を用いた新たな手法を中心に進めていくこととした。ただし、このような新たな手法を用いたガイダンスの開発には一定程度時間がかかると見込まれており、現在のところ令和 10 年頃の導入を目指すとしている。

Neural Networks. J. Meteor. Soc. Japan, 100,
219–232.
高田伸一, 2018a: ガイダンス概論. 数値予報課報告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 3–8.
高田伸一, 2018b: モデル更新への対応. 数値予報課報
告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 88–90.
高田伸一, 2018c: 観測所の移設等の影響と対応. 数値
予報課報告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 91–93.
高田伸一, 2018d: ガイダンスの今後. 数値予報課報告・
別冊第 64 号, 気象庁予報部, 233–236.

参考文献
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ムおよびガイダンスの概要一覧表. 令和元年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 116–143.
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告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 248pp.
Kudo, A., 2022:
Statistical Post-Processing
for Gridded Temperature Prediction Using
EncoderDecoder-Based
Deep
Convolutional9図 2.8.2 ガイダンス開発計画

図 2.8.3 統合型ガイダンス開発計画

10

2.9 季節アンサンブル予報システム

ステムをベースとして計算を実施した気象庁第 2 次長
期再解析 (JRA-55) と同じ仕様のシステム（水平分解能 55 km、鉛直層数 60 層）も継続運用している。
JRA-3Q については、1947 年 9 月から現在までの対象全期間の計算、及び北西太平洋以外の領域における熱帯低気圧解析の品質改善のための再計算（2013 年
5 月〜2021 年 12 月）が完了している。JRA-3Q では、
JRA-55 と比較して、水平方向の高解像度化（55 km から 40 km へ）、鉛直層数の増強（60 層から 100 層へ）や境界条件として利用する海面水温データの品質向上を図るとともに、JRA-55 実施以降の観測データの利用拡充を含む現業全球データ同化システムの開発成果も取り入れることにより、より高品質なデータが作成されている。今後、気候データ同化システムの更なる高度化及びそれを用いた次期気象庁長期再解析の実施に向けて、調査・検討を行う計画である。

季節アンサンブル予報システム（季節 EPS）は、3か月予報、暖・寒候期予報、エルニーニョ予測の基礎資料として利用されている。季節 EPS の予測モデルは、
季節予報のために改良・調整を加えた GSM の低解像度版に気象研究所共用海洋モデル MRI.COM (Tsujino
et al. 2017) を結合した大気海洋結合モデルを用いている。ルーチンの大気初期値には全球大気解析、再予報の大気初期値には気候データ同化システム（第 2.10 節参照）、海洋初期値にはルーチン・再予報共に全球海洋
データ同化システム (MOVE/MRI.COM) (Fujii et al.
2023) を使用している。「2030 年に向けた数値予報技
術開発重点計画」では、社会経済活動への貢献に資す
るため、エルニーニョなどの日本域への影響も大きい
熱帯起源の大気海洋現象の再現性などの向上が求められている。
季節 EPS の予測モデルについては、2022 年 2 月にJMA/MRI-CPS3 (Hirahara et al. 2023) への大幅なバージョンアップを行った。JMA/MRI-CPS3 では、大気及び海洋モデルの水平方向の高解像度化（大気：110 km から 55 km へ、海洋：渦非解像から渦許容へ1 ）や鉛直層数の増強（大気：60 から 100 層へ、海洋：52 から 60 層へ）を行うとともに、より新しいバージョンのGSM 及び MRI.COM を使用して気候再現性の向上のための改良・調整を加えた。また、MOVE/MRI.COM
についてはデータ同化手法を 3 次元変分法から 4 次元変分法へ変更するなどの高度化が行われ、更に海氷デー
タ同化の新規導入や摂動作成手法の改良も行われた。
中長期的には、大気海洋結合モデルの改善・高度化や地球システム要素の結合化に向けた調査開発を進め、
階層的2 な地球システムモデルを使用した季節 EPS の構築をめざす。

2.11 波浪モデル
波浪モデル及びその初期値を作成する波浪客観解析には、地球全体を対象とする全球（水平分解能 55 km）と日本近海を対象とする沿岸（同 5 km）の 2 種類の対象領域を設けている。全球波浪モデルは外洋波浪図や外洋域を航行する船舶向けの波浪情報、沿岸波浪モデ
ルは波浪警報・注意報や日本周辺の波浪予報の発表に利用されている。また、全球波浪モデルを使用する波浪アンサンブル予報システムは、2 日先から 5 日先までの早期注意情報（警報級の可能性）の発表に利用されている。仕様の詳細については 竹内ほか (2012) やJMA (2022) などを参照頂きたい。「2030 年に向けた
数値予報技術開発重点計画」では、台風防災に資する
ため、沿岸域などの高波をより精緻に表現することが求められている。
全球波浪モデルについては水平解像度の高解像度化（55 km から 27 km へ）、初期時刻 00UTC の予報時間
延長（132 時間から 264 時間へ）を 2022 年度内に予定している。沿岸波浪モデルについては、次期スーパーコンピュータシステム期間中に水平解像度高解像度化（5 km から 1.7 km へ）や高頻度化（4 回/日から 8 回/日へ）を計画している。中長期的には、スーパーコン
ピュータシステムの仕様に応じた高解像度化を検討している。

2.10 気候データ同化システム
気候データ同化システムは、長期再解析と同じシス
テムで計算するデータ同化サイクルを現在まで延長したもので、気候系監視、季節 EPS の初期値、モデルの評価検証などに利用されている。現仕様は、2018 年 12月時点の現業全球データ同化システムに準拠した解析システムを用いて計算を実施した気象庁第 3 次長期再解析 (JRA-3Q) と同じシステム（水平分解能 40 km、鉛直層数 100 層）である。また、2009 年時点の現業シ

2.12 高潮モデル
高潮モデルは、高潮注意報・警報の発表で利用する
日本域（水平分解能 沿岸部 1 km〜沖合 16 km）と、台風委員会メンバー（国・地域）への高潮情報提供を目的とするアジア域（同 3.7 km）の 2 種類の対象領域を設けている。仕様の詳細について、日本域高潮モデル
は 林原 (2011) など、アジア域高潮モデルは Hasegawa

1

海洋の渦は熱帯から中高緯度にかけて変形半径が小さくなるため (Hallberg 2013)、海洋モデルの解像度に応じて渦非解像（eddy parameterising：約 1 度格子）、渦許容（eddypermitting：約 0.25 度格子）、渦解像（eddy resolving：約0.1 度格子）と区別されている。
2
ターゲットとする予測の精度向上に有効で、かつ、現実的に運用可能なコストで導入できる地球システム要素を段階的
に取り込む

11

2.14 物質循環システム

et al. (2017) などを参照頂きたい。「2030 年に向けた
数値予報技術開発重点計画」では、台風防災に資する
ため、台風に伴う高潮をより高い精度で予測することが求められている。
日本域・アジア域の高潮モデルに関しては、高潮に関する早期注意情報（警報級の可能性）の発表の開始に向けて 2022 年 8 月に更新を行った。日本域高潮モデ
ルについては、00, 12UTC 初期時刻の予報時間を 39
時間 から 78 時間へ延長した。また、5 日先までの台
風予報の信頼度も考慮した高潮予測に関する基礎資料とするため、日本域台風時高潮確率予報システム（日本域高潮 PFS）を開発、運用を開始した。アジア域高潮モデルについては、沿岸部の解像度を 3.7 km から
約 1.5 km へ向上させるとともに、全球アンサンブル
予報システムの 51 メンバー全てと全球決定論モデルを用いた 52 メンバーによるアンサンブル予報化、台風
ボーガス手法への陸域の影響による減衰の効果の導入により、予測精度を改善した新アジア域高潮アンサン
ブル予報システムを開発し、運用を開始した。中長期
的には、日本域高潮モデルの台風ボーガス手法のさらなる改善、スーパーコンピュータシステムの仕様に応じた高速化と高解像度化を検討している。

2.14.1 黄砂解析予測システム
黄砂解析予測システムは黄砂情報の発表に利用されている。本システムでは、気象研究所の大気大循環モデ
ル MRI-AGCM3 (Yukimoto et al. 2019) と全球エーロ
ゾルモデル MASINGAR mk-2 (Yukimoto et al. 2019)
を結合させたモデル（水平分解能 40 km、鉛直層数 40層）を用いている。本システムでは、モデルで予測するエーロゾルの 3 次元分布から計算したエーロゾル光学的厚さ (Aerosol Optical Thickness, AOT) と気象衛星ひまわりの観測データからリトリーブされた AOT
を 2 次元変分法 (Yumimoto et al. 2018) を用いてデータ同化することで観測情報を取り込んでいる。仕様の詳細については 田中・小木 (2017)、小木ほか (2022)などを参照頂きたい。「2030 年に向けた数値予報技術
開発重点計画」では、黄砂プロダクトの高度化のため、エーロゾルの予測精度向上が求められている。2022 年
度には、データ同化に利用しているひまわりエーロゾ
ルプロダクトについて、ひまわり 8 号から 9 号への切り替えを行う。中長期的な課題としては、衛星観測デー
タ利用の高度化や他の予測システムでのエーロゾル解析値の利用などがある。

2.13 海況監視予測システム

2.14.2 紫外線予測システム
紫外線予測システムは紫外線情報の発表に利用されている。本システムでは、大気大循環モデル MRIAGCM3 (Yukimoto et al. 2019) と化学輸送モデルを結合させたモデル MRI-CCM2.1 (Deushi and Shibata
2011; Yukimoto et al. 2019)（水平分解能 110 km、鉛直層数 64 層）を用いており、即時的に利用可能な衛星データ（オゾン全量）でナッジングすることで観測情報を取り込んでいる。仕様の詳細については JMA (2022)などを参照頂きたい。
「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では、紫外線プロダクトの高度化のため、オゾンの予測精度向上が求められている。2022 年度には、データ同化に利用しているオゾン衛星観測データについて、Suomi-NPP/OMPS から NOAA-20/OMPS
への切り替え対応を計画している。中長期的な開発課
題としては、衛星観測データ利用の高度化などがある。

日本沿岸海況監視予測システム (MOVE/MRI.COMJPN） は、海面水温や海流の 1 か月予報などの発表に利用されている。本システムは、全球（水平解像度
100 km、鉛直層数 60 層）−北太平洋（同 10 km、60層）−日本近海（同 2 km、60 層）の 3 段階の海洋モ
デルと変分法データ同化システム（NPR-4DVAR 及び
GLB-3DVAR）から構成される。仕様の詳細については Hirose et al. (2019) や Sakamoto et al. (2019) などを参照頂きたい。「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では、海況要因による水位上昇など沿岸
防災に資する現象や、黒潮流路・海氷の変動など社会・経済的に影響の大きい現象の再現性の向上が求められている。
2022 年度は海面高度に関する衛星データ同化手法の改良（Sentinel-3A/B 及び HaiYang-2B のデータ利用
追加や海面高度補正手法の高度化)、より新しいバー
ジョンの海洋モデルの導入と高速化、北海道野付湾における定着氷の流出軽減などの開発を行い、これらを適用したモデルを 2022 年度中に運用開始予定である。
中長期的には、流域雨量指数を活用した沿岸域の塩分の再現性向上や新規衛星観測データの同化利用など本システムのさらなる改善を行う計画である。

2.14.3 大気汚染気象予測システム
大気汚染気象予測システムは大気汚染気象予報の支援を目的としている。本システムのモデルは、気象研究所
で開発された領域化学輸送モデル NHM-Chem (Kajino
et al. 2019, 2021) を基にしており、アジア域の領域化
学輸送モデル（水平分解能 20 km、鉛直層数 18 層）と東日本や西日本を対象とする高解像度版領域化学輸送モデル（水平分解能 5 km、鉛直層数 19 層）の 2 種類を運用している。アジア域の領域化学輸送モデルは大気モデル JMA-NHM と組み合わせて使用しており、即12時的に利用可能な環境省大気汚染物質広域監視システ
ムによる地上観測オゾン濃度データでナッジングすることで観測情報を取り込んでいる。仕様の詳細について、池上ほか (2015) などを参照頂きたい。
高解像度版領域化学輸送モデルは、大気モデル asuca(気象庁予報部 2014; Ishida et al. 2022) と組み合わせて使用している。2022 年度にはアジア域モデルと同様にオゾン濃度地上観測データのナッジング手法による取り込みを行った。また、高解像度版領域化学輸送モ
デルをアジア域の領域化学輸送モデルと統合できるよ
うに領域を拡張する開発を行った。この領域拡張版の高解像度版領域化学輸送モデルは 2022 年度中の運用開始を予定している。「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では、大気汚染プロダクトの高度化のため、大気汚染物質の予測精度向上が求められている。

mori, J. Chiba, T. Takakura, T. Kanehama,
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2.14.4 二酸化炭素解析システム
二酸化炭素解析システムは二酸化炭素分布情報 (池上ほか 2009) の発表に利用されている。本システムでは、
全球モデル GSM に二酸化炭素の輸送過程を組み込んだモデル GSAM-TM (Nakamura et al. 2015) とベイズ統合逆解析による二酸化炭素の放出・吸収量の補正を組み合わせた手法を用いている。現在の GSAM-TM は水平分解能 110 km、鉛直層数は 60 層で運用している。
2022 年度には温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT に
よる CO2 観測データを逆解析に導入する予定である。

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931–965, doi:10.2151/jmsj.2019-051.
Yumimoto,

K.,

T.

Y.

Tanaka,M.

Yoshida,14スパコン
2週間気温予報報,か月予

全球アンサンブル
予報システム

2
51
4
25
,,

04年度 (2022)
現行スパコン運用

05年度 (2023)

予報モデル更新・再予報実施

予報モデル更新・再予報実施

２段階SST適用領域拡張

大気海洋結合化に向けた準備・開発

12 層

鉛直層増強の準備・開発
水平高解像度化の準備・開発

12 層,

鉛直層増強の準備・開発
水平高解像度の準備・開発

3か月予報 暖候期予報 寒候
期予報 エルニーニョ予測

次期システム (CPS4) の検討・準備・開発

季節アンサンブル
予報システム55 ・鉛直1層
海洋：水平25 ・鉛直 6
層
5メンバー
4 ・鉛直1 層

試験再予報・性能評価
試験・業務化試験

大気海洋結合モデルの物理過程の改良・調整

大気：水平

水平

予報モデル更新・再予報の仕様検討

２段階SSTと摂動作成手法の改良<11～18日先>
・鉛直
水平
メンバー
<18～34日先>
・鉛直
水平
メンバー

長期再解析・
気候データ同化

06年度 (2024)
07・08年度
新スパコン運用

NAPS移行

海洋データ同化の改良・調整

次々期システム（CPS5)の検討・準備・開発地球システム要素の結合化に向けた調査開発 

JRA-3Q

将来の長期再解析・気候データ同化の検討・準備

論文執筆・プロダクト公開作業

気候データ同化 リアルタイム実行

波浪予報, 波浪注意報
・警報等

新規衛星観測データの利用
台風ボーガス手法の改善

波浪モデル

水平高解像度化（55km→27km）

全球：水平 55km

00UTC 予報時間延長（264時間）

水平高解
像度化

水平高解像度化

沿岸：水平 5 km

高頻度化（4回/日→8回/日）

波浪アンサンブル
予報システム波浪アンサンブルの改良

水平高解像度化

水平55km 51メンバー

図 2.14.1 全球アンサンブル予報システム、季節アンサンブル予報システム、気候データ同化システム、波浪モデルの開発計画

04年度 (2022)
スパコン

現行スパコン運用

高潮注意報・警報,
高潮早期注意情報等

予報時間延長（78時間）

高潮モデル

05年度 (2023)

06年度 (2024)
新スパコン運用

NAPS移行モデルの高速化

台風ボーガス手法の改善

日本域: 水平1 ～1  1層

日本域高潮PFS
日本域台風時高潮確率(アンサンブル)開予測システム (日本域高発潮P ：  ～ 
アジア域：水平 ～ 5メンバー
   層,

新アジア域モデル
導入(3.7km→1.5-

水平高解像度化

台風ボーガス
手法の改善

50km）

アンサンブル対応

台風ボーガス手法 さらなる改善
海面水温・海流一ヶ月予
報

海況監視予測システム
日本近海：水平2km 60層
北太平洋：水平10km 60層
全球：水平100km 60層

JPNの改善新規衛星データ利用

新規衛星データ利用の拡充

Sentinel-3A/B, HY-2B追加

流域雨量指数を活用した塩分解析精度の改善

黄砂解析予測図

ひまわり8号→9号
切替対応

黄砂解析予測システム

極軌道衛星観測データの利用

全球：水平40km, 40層

大気化学要素を取り込んだ階層的地球システムモデル構築に向けた調査開発

紫外線情報

紫外線予測
システム
全球：水平110km 64層

衛星切替対応(S-NPP → NOAA-20)

衛星観測データ利用高度化

大気汚染気象予報業務
支援

大気汚染気象予測システム
東アジア域：20km 18層
日本域：5km 19層
二酸化炭素分布情報

二酸化炭素解析システム

5km版への一本化
5km版
への同
化導入

衛星データ（GOSAT）同化の新規利用

全球：水平110km 60層

図 2.14.2 高潮モデル、海況監視予測システム、物質循環システムの開発計画

15

07・08年度

第3章

数値予報システムの開発成果

3.1 開発成果一覧

表 3.1.1 2022 年 1 月から 2022 年 12 月までに数値予報システムに導入した開発成果

節
表題
年報（令和 3 年） 4.15 海況監視予測システムの改良
年報（令和 3 年） 4.11 季節予報アンサンブル予報システムの改良

3.2
3.3

全球アンサンブル予報システムの改良
メソモデルの鉛直層増強、予報時間延長

3.4
3.5

局地解析のハイブリッド同化の導入、局地モデルの物理過程改良日本域高潮モデル予報時間延長3.6

日本域台風時高潮確率予報システムの導入

3.7
3.8
3.9

アジア域高潮アンサンブル予報システムの導入
全球解析における観測データの利用手法改良
メソ解析および局地解析におけるマイクロ波サウン
ダ ATMS データ利用
メソモデルガイダンスの改良と予報時間延長

3.10
3.11

局地モデルによる気温、降雪量、風、視程ガイダン
ス

16

運用開始日
1 月 18 日
1 月 12 日 (システム更新)
2 月 14 日 (配信開始)
3 月 15 日
3 月 22 日 (鉛直層増強)
6 月 9 日 (予報時間延長)
3 月 22 日

8 月 4 日 (システム更新)
9 月 8 日 (運用開始)
8 月 4 日 (システム更新)
9 月 8 日 (運用開始)
8月4日
6 月 29 日
6 月 30 日 (メソ解析)
8 月 9 日 (局地解析)
6 月 9 日 (システム更新)
6 月 16 日 (配信開始)
2 月 24 日 (気温、降雪量)
10 月 17 日 (風、視程ガイダンス)

3.2 全球アンサンブル予報システムの改良

る摂動の振幅をより小さな値へと調整した。具体的には北半球と南半球2 の SV による摂動の振幅について、
これまで 500 hPa 付近の気温の平均的な振幅が 0.23
K となるように設定していたものを、0.21 K へと変更した。

3.2.1 変更の概要
2022 年 3 月 15 日に全球アンサンブル予報システム(GEPS: Global Ensemble Prediction System) の改良を行った。本稿では、その改良内容と予測精度の評価
結果、予測特性の変化について報告を行う。
GEPS は、台風進路予報、週間天気予報、2 週間気温
予報、早期天候情報及び 1 か月予報に使用しているアンサンブル予報システム (EPS: Ensemble Prediction
System) である。このシステムは数値予報課が運用していた週間・台風 EPS と気候情報課が運用していた
1 か月 EPS を統合したもので、2017 年 1 月 19 日に週間・台風 EPS に代わって運用を開始し、同年 3 月 23 日に 1 か月先までの延長予報を開始した (山口 2017; 新保 2017)。
以下に今回の変更の各項目の概要を記す。変更内容の詳細については数値予報開発センター年報（令和 3年）第 4.3 節 (気象庁 2022c) に記載があるので参照いただきたい。

2 段階 SST 法における参照システムの変更と適用期間の拡大
GEPS では、限られた計算機資源で海洋の変動を考慮するため、（予測初期は偏差固定 SST のままで）予測
途中からは季節アンサンブル予報システム（CPS）で事前に予測された海面水温 (SST) を用いる 2 段階 SST
法 (高倉・小森 2020) を導入している。今回の変更では参照する SST を、CPS2 の予測結果から、令和 4 年 2
月の発表情報から運用が始まった CPS3(気象庁 2022a)の予測結果に変更した。さらに、この変更により予測
SST の精度が向上することから、偏差固定 SST から
SST 予測値への緩和期間を 11–18 日から 6–11 日へと変更した。

3.2.2 業務化試験

モデルの更新と水平高解像度化
GEPS で は 、予 報 モ デ ル に 気 象 庁 全 球 モ デ ル(GSM:Global Spectral Model) の低分解能版を用いている。今回の改良では使用するモデルについて、数値
予報開発センター年報（令和 3 年）第 4.1 節 (気象庁
2022d) に記述された物理過程の改良を採用するとともに、解像度を、18 日先までの予測については約 40 km
から約 27 km に、34 日先までの予測については約 55
km から約 40 km にそれぞれ向上させた。

変更の効果については、令和 3 年の数値予報開発センター年報 (気象庁 2022c) で総合性能評価試験の結果について報告した。ここでは、実際の現業利用に即した設定での試験 (業務化試験) の結果について記す。総合性能評価試験では (1) コントロールメンバーを計算する初期値をサイクル解析から作成、(2) 初期時刻は12UTC のみ、(3) メンバー数は 13 としていたのに対し、業務化試験では (1) 速報解析から作成、(2)1 日 4
初期時刻 (00, 06,12, 18UTC) (3) メンバー数は 51 としている。なお、以下の文章および図説における CNTL
は比較対象となる GEPS2103(気象庁 2022b) による予測実験、TEST は変更を加えたシステムによる予測実
験を表す。

SV による初期摂動の振幅調整
GEPS の初期摂動としては、特異ベクトル (SV:Singular Vector) 法 (Buizza and Palmer 1995) とLETKF(Local Ensemble Transform Kalman Filter;
Hunt et al. 2007) を利用した初期摂動を組み合わせて1 用いている。両手法はお互いに補い合う関係にあり、SV 法では予測時間が長くなるにつれて誤差の中で支配的になる成長率の高い摂動を捉え、LETKF では予測時間の初期で特に重要な解析値のもつ不確実性を捉える。
SV による摂動の振幅をどのような値にするかには理論的な制約はない。一般にアンサンブル予報システ
ムでは、アンサンブル平均予報の二乗平均平方根誤差(RMSE) とスプレッドが同程度の値となることが望ましいので、本システムではこれを実現するための調整
パラメタとして SV による摂動の振幅を用いている。今回は、アンサンブル平均予報の誤差が減少傾向となったことを反映し、スプレッドも小さくなるよう、SV によ(1) 連続初期日型実験
実験の設定• 実験期間– 2019 年 11 月 22 日から 2020 年 3 月 11 日 (冬)– 2020 年 6 月 22 日から 10 月 21 日 (夏)• 検証対象：00UTC と 12UTC を初期時刻とする 264
時間予測 (台風検証については 06UTC と 18UTC
初期値を加えて 132 時間までの検証を行う)• メンバー数：51• 初期値に用いる解析：2021 年 6 月に現業化されたシステムによる全球速報解析3 。これは CNTL とTEST で同じである。
2

全球アンサンブル予報システムでの北（南）半球とは緯度20 度より高緯度の領域を指す。
3
総合性能評価試験では解析に用いるモデルにも高解像度化と物理過程改良を加えていたが、ここではそれは行っていな
い。

1

SV を混ぜ合わせた 50 個 (25 個＋逆符号の 25 個) の摂動と、LETKF のアンサンブルから抽出した 50 個の摂動を重みを付けて足し合わせて使用。

17

図 3.2.1 冬期間における、主要要素に対する領域別の CRPS。要素は左から順に海面更正気圧 [hPa]、850hPa 気温 [K]、500hPa 高度場 [m]、250 hPa 東西風 [m/s]。領域は上から順に北半球 ( 20 °N – 90 °N )、熱帯 ( 20 °S – 20 °N )、南半球 ( 20
°S – 90 °S )。CNTL 実験は緑線、TEST 実験は赤線。紫線は変化率 ((TEST−CNTL)/CNTL[%]、右縦軸)。差に統計的な有意性がある場合に ▽(CNTL>TEST) ないし △(TEST>CNTL)(本図には無し) をプロットしている。

主要要素の確率予測
図 3.2.1 に冬期間について 11 日先までの予報時間ごとの CRPS4 を示す。海面更正気圧、850 hPa 気温、500hPa 高度、250hPa 東西風について多くの検証領域で統計的に有意な改善が確認できる。夏期間についても同様のことが言える (図略)。モデルの改良と高解像度化が寄与している。
日本の降水予測
図 3.2.2 に日本の降水予測について解析雨量に対して検証した結果を示す。ブライアスキルスコア (BSS:Brier
Skill Score) は 1 mm/24hr 及び 5 mm/24hr の閾値について、冬期間、夏期間とも中立から改善傾向である。
これもモデルの改良と高解像度化によるものである。
高解像度化による降水予測の改善例を図 3.2.3 に示す。本実験では 5 mm/24hr よりも多い降水を高確率で予測する領域が拡がり、解析雨量に見られる降水域とよく合っている。高解像度化によって地形の表現が改善し、冬型の気圧配置による地形性降水がより適切に表現されるようになったためである。

図 3.2.2 対 解 析 雨 量 に よ る 降 水 の 確 率 的 予 測 の ブ ラ イ
アスキルスコア。上段は冬期間、下段は夏期間。左列は閾値 1mm/24h、右列は閾値 5mm/24h の降水事例に対するもの。CNTL は緑線、TEST は赤線。紫線は差(TEST−CNTL、右縦軸)。

た、台風接近確率の BSS はわずかに改善したが、信頼度曲線や予測頻度に大きな変化はなかった。

台風進路予測図 3.2.4 に予報時間ごとのアンサンブル平均台風進
路予測誤差と、台風接近確率 (ここでは、FT=0–120 hの間に 120km 以内に台風中心が位置する確率) の予測の検証結果を示す。検証は気象庁ベストトラックに対して行っている。図に示す通り、アンサンブル平均の
台風進路予測の平均誤差に大きな変化はなかった。ま(2) 再予報型実験
予測 12 日以降の評価のための実験として、再予報型実験を実施した。CNTL、TEST ともに大気初期値
は JRA-3Q を用い、1991 年〜2020 年での月 2 回（15日と月末の 12UTC 初期値）の予測のみを対象とした
13 メンバーで評価した。なお、再予報の大気初期値をJRA-55 から JRA-3Q へ更新することによって、全般
的に改善効果がもたらされることを別途確認している。

4

Continuous Ranked Probability Score の略で、閾値
t以∫∞下となる確率予測に対するブライアスコアを −∞ dt で積分
したもの。

18

3.2.3 おわりにGEPS について、予報モデルを更新すると共に、高解像度化した。また、初期摂動の振幅調整を行ったほか、
SST を参照する季節予報システムの更新と予測 SST を参照する期間を拡大した。これらの変更は 2022 年 3 月
15 日に現業システムへ導入されている。この改良により、確率予測情報については日本の降水予測を含め、多くの要素で改善が見られた。また、台風進路予測の精度は中立であるが、接近確率には若干の改善が見られた。さらに 30 年間の再予報型実験では、特に熱帯域を中心に SST や熱帯波動の表現改善によって、予測後半
ほど大きな改善が見られた。

参考文献
Buizza, R. and T. N. Palmer, 1995: The singularvector structure of the atmospheric global circulation. J. Atmos. Sci., 52, 1434–1456.
Hunt, B. R., E. J. Kostelich, and I. Szunyogh,2007: Eﬃcient data assimilation for spatiotemporal chaos: a local ensemble transform Kalman filter.
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気象庁 数値予報開発センター, 25–28.
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気象庁 数値予報開発センター, 84–91.
気象庁, 2022d: 全球モデルの水平解像度向上、物理過程改良に向けた開発. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター, 66–75.
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高倉寿成, 小森拓也, 2020: ２段階 SST 法の詳細と導入事例紹介. 令和 2 年度季節予報研修テキスト, 気象庁地球環境・海洋部, 2–8.
山口春季, 2017: 全球アンサンブル予報システムの導入. 平成 29 年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 35–41.

図 3.2.3 左列：2020 年 2 月 24 日 00UTC の前 24 時間降水量が 5mm より多くなる確率の分布。初期時刻は 2020 年
2 月 22 日。上段は CNTL の予測、下段は TEST の予測。
右列：上段は 2020 年 2 月 24 日 00UTC の前 24 時間で積算した解析雨量。下段は確率値の TEST-CNTL の値。黒点は解析雨量が 5mm より多かった点を表す。

図 3.2.4 アンサンブル平均の台風進路予測平均誤差 (左) と
台風接近確率の信頼度曲線とブライアスキルスコア (右)。
CNTL は緑、TEST は赤。左図は × と実線が平均誤差[km](左縦軸) で + がサンプル数 (右縦軸) を示しており、ピンクの三角と青の三角はそれぞれサンプル間の相関を考慮する場合としない場合に 5 % の有意水準で差が有意であることを示す。右図は実線が信頼度曲線 (左縦軸)、水色とオレンジの棒グラフで CNTL と TEST の予報頻度 (右縦軸) を示す。また、CNTL と TEST のブライアスキル
スコアの値を図中に示した。

アンサンブル平均予測
図 3.2.5 と図 3.2.6 にアンサンブル平均のアノマリー
相関係数の差（TEST − CNTL）を示す。全球平均では予測精度が改善しており、特に予測後半ほどその改善傾向が明瞭であることが分かる。また熱帯では、SSTと熱帯波動の予測表現改善を受けて（図省略）、下層
気温や循環場を中心に大きく改善した。北半球では熱帯ほど顕著ではないが中立〜改善傾向であり、北西太平洋域では予測前半で中立、後半で改善傾向が見られた。個別事例では、SST と熱帯波動の予測表現改善に合わせて、中緯度の下層気温や 500hPa 高度が改善している様子も確認できた（図省略）。

19

図 3.2.5 再予報 (1991〜2020 年) による 13 メンバーアンサンブル平均のアノマリー相関係数の差（TEST − CNTL）。上から、全球、熱帯 ( 20 °S – 20 °N ) でのバイアス補正なしの検証結果で、上段は左から 850hPa 及び 200hPa の流線関数、200hPaの速度ポテンシャル、下段は左から海面更正気圧、850hPa 気温、200hPa の速度ポテンシャル。それぞれの図は左から順に
冬、春、夏、秋の並びとなっており、青は 1 週目（予測 3〜9 日）、赤は 1.5 週目（予測 6〜12 日）、緑は 2 週目（予測 10〜
16 日）、黄は 3〜4 週目（予測 17〜30 日）を表す。

図 3.2.6 領域、要素を除き図 3.2.5 と同じ。領域は北半球（上段、20 °N 以北) と北西太平洋（下段、100 °E〜180 °E, 0 °〜 60°N）、要素は上下段共に左から 850hPa 気温、500hPa 高度、海面更正気圧。

20

3.3 メソモデルの鉛直層増強、予報時間延長
3.3.1 はじめに
メソモデル (MSM: Meso-Scale Model) は防災気象
情報や航空気象情報の作成支援、降水短時間予報への入力を主な目的とした基盤モデルの一つと位置付けられている。日本域を予報領域とした水平解像度 5 km の予報モデルとなっており、2022 年 6 月より予報期間 78
時間 (00, 12UTC 初期値) または 39 時間 (03, 06, 09,
15, 18, 21UTC 初期値) で運用している。2001 年 3 月に
メソ数値予報システムの現業運用が開始 (萬納寺 2000)
されて以降、非静力学モデルの導入などシステム面の高度化がなされるとともに、予報時間の延長や計算領域の拡張が段階的に行われた。
2022 年の開発成果として、衛星観測の利用拡充を主な目的としてメソモデルの鉛直層数を 76 から 96 層に増強し、モデル上端高度を 21.8 km から 37.5 km に引き上げた。あわせて、予測精度改善のために海洋混合層モデルの導入等物理過程の改良を行い、2022 年 3 月に現業化した。また、「2030 年に向けた数値予報技術
開発重点計画」では、台風が日本に接近する可能性がある場合等に 3 日先までの総雨量予測情報を提供するとしていることから、2022 年 6 月に 00, 12UTC 初期
値の予報期間を 51 時間から 78 時間に延長した。本節
では、2022 年に現業化したメソモデルの変更点の概要を紹介するとともに、業務化試験における検証結果について報告する。

図 3.3.1 夏 期 間 に お け る 前 24 時 間 積 算 降 水 量（ 閾 値
100 mm、検証格子 20 km）の予測時間別検証結果。バイアススコア（左上）、エクイタブルスレットスコア（右上）、空振り率（左下）、見逃し率（右下）で、横軸は予測時間、エラーバーは 95 %信頼区間を表す。緑線が 2021 年
3 月現業化時仕様の GSM、青線が CNTL、赤線が TESTの結果に対応する。

• 地表面フラックス診断で用いる安定時の接地層普遍関数を変更• 陸面の蒸発散フラックス定式を改良• 土壌水分初期値（気候値）および地表面パラメータを更新（地表面アルベド、熱粗度、LAI(Leaf Area
Index) の導入、植生・都市被覆率の導入）• 1 次 元 海 洋 混 合 層 モ デ ル と し て PWP(PriceWeller-Pinkel) モデル (Price et al. 1986, 1994) を導入• 海面の潜熱フラックスにおいて海塩による蒸発抑制効果を考慮

3.3.2 変更の概要
2022 年のメソモデル更新における仕様上の変更は、前項で示した通り、モデルの鉛直層数を 76 から 96 層
（メソ解析のインナーモデルを 38 層から 48 層）としモ
デル上端高度を 21.8 km から 37.5 km に引き上げたことと、00, 12UTC 初期値の予報期間を 51 時間から 78
時間に延長したことである。地上から 76 層の層配置は更新前とほぼ同様とし、上部対流圏から下部成層圏にかけて感度のある衛星データの活用を目的に、鉛直層数の増強分はモデル上端高度の引き上げに充てた。モ
デル上端高度引き上げによる衛星データの新規活用については、数値予報開発センター年報（令和 3 年）第4.4 節 (気象庁 2022) を参照いただきたい。
以下に、仕様上の変更とあわせて実施したメソモデ
ルの物理過程の改良項目を挙げる。改良項目には 2021
年 3 月に更新した局地モデルの改良をメソモデルに適用したものも含む。個別の詳細については、数値予報
開発センター年報（令和 3 年）第 4.4 節 (気象庁 2022)を参照されたい。
• 放射過程の短波水蒸気吸収係数を更新• 雲物理の雲量診断で用いる臨界相対湿度の下限値を変更（計算式の不具合修正も含む）• 境界層モデルで用いる長さスケール診断方法を改良

3.3.3 検証結果
本項では、現業化に向けて実施した業務化試験の検証結果について述べる。以下では、2020 年 3 月現業化相当の設定で 00, 12UTC 初期値を 78 時間予測に延長した実験をコントロール (CNTL) とし、前項で述べた改良を適用した設定の実験をテスト (TEST) と記す。
境界値はいずれも 2021 年 3 月現業化時の GSM を用いる。実験期間は以下の通り。数値予報開発センター年
報（令和 3 年）第 4.4 節 (気象庁 2022) で示した結果とは夏期間の実験期間が異なる。
• 夏期間：2020 年 7 月 1 日〜9 月 15 日
• 冬期間：2019 年 12 月 23 日〜2020 年 2 月 29 日
まず、降水特性の変化について大雨の予測に着目し21

図 3.3.2 台風の中心気圧平均誤差（左）、最大風速平均誤差（中央）、中心位置平均誤差（右）予測時間別検証結果。黒点は検証
事例数（右側の縦軸）であり、42 時間以降は 00, 12UTC 初期値のみを検証対象としている。青線が CNTL、赤線が TESTの結果に対応する。

こでは全球モデル (GSM: Global Spectral Model) のみが参照可能だった 3 日先の降水に着目するため、GSMとの比較に注目する。GSM ではバイアススコアが 1 より大幅に小さく大雨を十分に捕捉できていないのに対し、メソモデルでは 1 に近い値となっている。また、
TEST は CNTL と比較してもバイアススコアが 1 に近づくことがわかる。空振り率は GSM よりも増える
ものの見逃し率は大幅に下回っており、エクイタブル
スレットスコアは MSM が GSM を上回る。エクイタ
ブルスレットスコアについては、TEST と CNTL とでほとんど差は見られず中立である。これらの特性は 72
時間先でも変わらないことから、予報時間延長を実現したことで GSM のみが提供していた 3 日先の降水について MSM に基づく有益な情報を提供できるようになったといえる。
図 3.3.2 に本実験期間での台風の統計検証結果を示す。中心気圧を見ると、予測後半になるにしたがって負のバイアス（過発達バイアス）が拡大する傾向がある。TEST でもこの傾向は残るものの、CNTL と比べると軽減することが確認できる。また、最大風速で見ても、CNTL は台風の過発達バイアスに対応した強風バ
イアスがあるが、TEST ではそれが改善する。CNTL
では海面水温 (SST) は初期値に固定され時間変動しな
い仕様となっていたが、海洋混合層モデルの導入により、強風時に海水が鉛直混合する効果が表現できるよ
うになり SST が低下するようになったことが台風過発
達バイアスの軽減に寄与した。それに加え、海塩による蒸発抑制効果を考慮したことにより海面からの潜熱
フラックスが減ったことも改善に寄与したと考えられる。一方、中心位置平均誤差は TEST は CNTL に対して中立であり、進路予測の改善は見られない。
2022 年のメソモデル更新の主要な目的である 3 日
先までの総雨量予測情報の提供の観点から、業務化試
験とは別に実施した令和元年台風第 19 号の事例を図
3.3.3 および図 3.3.4 に示す。解析雨量では前 72 時間
積算降水量で 400 mm を超える地域が確認できるが、図 3.3.3 令和元年台風第 19 号を対象とした前 72 時間積算
降水量（シェード）および台風進路（黒線）。左図は解析
雨量およびベストトラックの結果を示す。対象時刻は 2019年 10 月 12 日 15UTC(FT=75)。

図 3.3.4 図 3.3.3 と同初期値（2019 年 10 月 9 日 12UTC）の予測時間別台風中心気圧。黒線がベストトラック、緑線
が GSM、青線が CNTL、赤線が TEST の結果にそれぞれ対応する。

て統計検証を行った。図 3.3.1 に夏期間を対象に閾値
100 mm とした前 24 時間降水量の検証結果を示す。こ22

最後に、本更新による地上気象要素の改善について示す。図 3.3.5 は夏期間の地上比湿・気温の対象時刻別
で見た対アメダス検証結果である。CNTL では地上比
湿は全体的に乾燥バイアス、地上気温は日中に低温バ
イアス、夜間に高温バイアスであり、日較差が観測より小さい傾向にあることが確認できる。TEST ではこ
れらのバイアスが縮小しており、二乗平均平方根誤差(RMSE) で見ても全ての対象時刻で有意に改善する。
これらの地上気象要素の改善は冬期間においても確認された。数値予報開発センター年報（令和 3 年）第 4.4
節 (気象庁 2022) にあるように、更新前のメソモデル
では土壌水分量が過少であったが、単に土壌水分量を増やすと日中の低温バイアスが拡大する特性があった。
2022 年のメソモデル更新において、土壌水分量を見直すとともに蒸発散フラックス定式の改良を行うことで、
地上比湿・気温双方のバイアスを軽減することが可能となった。
日中の地上気温の低温バイアスが改善した例として、浜松市で 41.1◦ C の最高気温を観測した 2020 年 8 月 16日の事例を図 3.3.6 に示す。図に示した 12 時 (JST) 時
点では浜松（図中楕円で囲んだ地点の南端に対応）で39◦ C を観測しているのに対し、CNTL では 36◦ C と観測よりも低温となっている。他方 TEST では同地点で38◦ C となり観測に近づくとともに、観測で見られる高温域（図中楕円）がよく再現されている。これまで、メソモデルで 35◦ C を超える地上気温を予測することが困難であったが、今般のモデル更新によりこのような高温域が表現できるようになった。このことは他の事例でも確認された。

図 3.3.5 夏期間における地上比湿（上段）・気温（下段）の
対象時刻別（横軸、UTC）検証結果。検証は全ての予測時間を対象とした。左から平均誤差、二乗平均平方根誤差(RMSE)、RMSE の TEST から CNTL の差。平均誤差、
RMSE の線種は図 3.3.2 と同様。

3.3.4 まとめ2022 年のメソモデル更新では、台風等を想定した 3

図 3.3.6 対象時刻 2020 年 8 月 16 日 12 時 (JST) における
地点別地上気温。上段が観測値、左下が CNTL、右下がTEST で、FT=27（2020 年 8 月 15 日 00UTC 初期値）の結果を示す。

日先の総雨量予測や台風中心気圧・最大風速等の量的予測の向上を主な目的として、メソモデルの鉛直層増強によるモデル上端高度引き上げ、予報時間の延長を実施するとともに、予測精度向上のために物理過程を改良した。3 日先においても対 GSM で強雨予測が改善することが確認され、予報時間の延長は 3 日先予測の情報改善に資するものといえる。物理過程の改良を通じて台風過発達バイアスの軽減や地上気象要素の誤差の縮小が確認できた。ただし、台風の過発達傾向が依然として見られることや、台風進路予測において改善は見られなかったことは今後の課題である。下部境
界だけでなく、台風の構造等をモデルが適切に表現できることが重要であり、そのためには積雲過程・雲物理など物理過程の全般的な改良が欠かせない。モデル
バイアス軽減の観点から引き続き物理過程等の改良に取り組む計画である。

GSM では全般的に雨量が過少で積算降水量 400 mm
以上の降雨域はほとんど表現できていない。CNTL では 400 mm を超える領域が見られるものの、全般的に降水域が実況よりも広く、房総半島で実況や GSM では見られない降水（図 3.3.3 中の楕円で囲まれた領域）が生じている。TEST では強雨域は CNTL と同様に見られる一方、CNTL と比べると降水域は狭く、房総半島の降水も実況に近い。CNTL・TEST ともに、紀伊半島の降水は過剰であることや、台風の進路がベストトラックと比較して西にずれているなど、予測精度上の課題も残る。台風中心気圧をベストトラックと比較すると（図 3.3.4）、FT=24 以降の台風の衰弱が GSM、MSM ともに十分に表現できていないが、統計検証結果 (図 3.3.2) でも見られたように TEST は CNTL と比べると中心気圧が高くなっており、ベストトラックにより近い予測となった。

23

参考文献
気象庁, 2022: メソ数値予報システムの鉛直層増強、予報時間延長、物理過程の改良. 数値予報開発センター
年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター,
92–99.
萬納寺信崇, 2000: 領域モデル (RSM, MSM, TYM).
平成 12 年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部,
23–27.
Price, J. F., T. B. Sanford, and G. Z. Forristall, 1994:
Forced Stage Response to a Moving Hurricane. J.
Phys. Ocean., 24, 233–260.
Price, J. F., R. A. Weller, and R. Pinkel, 1986: Diurnal cycling: Observations and models of the upper
ocean response to diurnal heating, cooling. J. Geophys. Res., 91, 8411–8427.

24

3.4 局地解析へのハイブリッド同化手法の導入、局地モデルの物理過程改良差（以下、MEPS 摂動）を用いて作成した誤差共分散行
列 Be と Bc を混ぜて用いるハイブリッド同化 (Lorenc
2003) を局地解析に導入した。
今回導入したハイブリッド化した 3DVar（Hybrid3DVar）は、下記の評価関数を最小化することによって解析インクリメント δx を得る。

3.4.1 はじめに
局地数値予報システム1 は、集中豪雨などの局地的な現象を主な予測対象として、水平格子間隔 2 km・10 時
間予報のシステムとして運用されており、防災気象情報・航空気象情報の作成を支援する重要な数値予報シ
ステムと位置付けられている。
2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画では、豪雨防災を重点目標の一つに掲げており、線状降水帯に代表される集中豪雨の発生前に、明るいうちからの避難等、早期の警戒・避難を実現するため、局地モデルによる集中豪雨の予測精度向上が求められている。そのためには局地解析の改良による初期値の精度向上、局地モデルの改良による予測精度向上を積み重ねていく必要がある。
本システムは 2012 年 8 月に運用を開始した後、局地解析と局地モデルそれぞれに継続的に改良を加えてきており、2021 年 3 月には局地モデルの鉛直層増強と物理過程改良を行った (気象庁 2022b)。その後、2022 年
3 月には、局地解析の背景誤差共分散のハイブリッド
化、メソ数値予報システムの更新（第 3.3 節）に伴う予報モデルの物理過程の改良を行った。本節では、2022
年 3 月の局地数値予報システム更新の概要と、改良による予測特性の変化について報告する。

1 T
1Tv v + (Hδx − d) R−1 (Hδx − d)
2
2
+ Jbc
( )
(
) v
c
1/2
1/2
1/2
δx ≡ B v ≡ βc Bc
βe Be
ve

J(v) =(3.4.1)
ここで d = yo − H(xb ) は観測値 yo の第一推定値 xbからの差（イノベーション）、H と H は観測演算子とその接線形、R は観測誤差共分散行列、Bc は気候学的な背景誤差共分散行列、Be は MEPS 摂動から作成された誤差共分散行列、vc と ve は制御変数、Jbc はバ
イアス補正項である。βc と βe はハイブリッドの重みであり、(βc2 , βe2 ) = (0.5, 0.5) とした。
Be の作成にあたっては、誤差分散を Bc と同程度の大きさにするために高度 5.5 km の温位の「（気候学的な誤差分散）/（MEPS 摂動の分散の水平平均）」を
Be に乗じる誤差共分散膨張を導入した。さらにサンプ
リング誤差を軽減するために 5 つの異なる初期時刻のMEPS 摂動を用いてメンバー数を 100 にした上で、Beには水平方向と鉛直方向の距離によってガウス型に減衰する関数を乗じる空間局所化を行った。空間局所化のスケール（局所化関数が e−0.5 になる距離）は水平
100km、鉛直 0.5km とした。

3.4.2 局地数値予報システム改良の概要
本項では、局地数値予報システムの改良項目の概要を述べる。まず、局地解析について説明する。局地解析へのハイブリッド同化手法の導入に合わせて、気候学的背景誤差の修正、メソ解析との解析モジュール統一化のための変更を行ったので、合わせて 3 項目ある。
続いて 4 つ目の項目として予報モデルの物理過程の改良の概要を述べる。局地解析の改良項目については数
値予報開発センター年報（令和 3 年）第 4.6 節 (気象庁
2022c) も参照されたい。

(2) 気候学的背景誤差の修正
局地解析は、メソモデルの予報値を第一推定値とすることから、その気候学的背景誤差はメソモデル予報
値を統計サンプルとして作成している2 。この気候学的背景誤差について、x 方向の風と y 方向の風の誤差分
散の大きさがメソ解析と比較して大きく異なっていた（メソ解析の誤差分散と比べて、x 方向の風については
過大、y 方向の風については過小）ことを把握したことから、その修正を行った3 。
今回は大気中の制御変数（風、温位、地上気圧、偽相対湿度）の誤差分散を 2022 年 3 月に更新したメソ解
析の気候学的背景誤差の誤差分散4 に置き換えることとした。この変更で局地解析の性質（高解像度の解析イ(1) ハイブリッド同化手法の導入
局地解析は、メソモデルの予報値（解析時刻 3 時間前）を出発点に、3 次元変分法（3DVar）による解析と
1 時間予報（水平格子間隔 5 km）を初期時刻を更新しながら 3 回繰り返した後、解析時刻で 3DVar を行う。
改良前は、それぞれの 3DVar において、第一推定値の誤差を表現する背景誤差として、NMC 法 (Parrish andDerber 1992) で作成された気候学的な背景誤差共分散
行列 Bc のみを利用していた。今回の改良では、解析時
刻毎の場の流れに依存した背景誤差として、メソアン
サンブル予報システム MEPS（水平格子間隔 5 km、摂動メンバー数 20）の予報値のアンサンブル平均からの2

その上で、下層の水平誤差相関を狭める等の調整を行っている (藤田・倉橋 2010)。
3
作成手法がほぼ共通であるメソ解析の背景誤差と比較して、
x 方向と y 方向の風の誤差分散の大きさのバランスに極端な差があることから、本来の意図とは異なるものと判断した。
42022 年 3 月に更新したメソモデルの予報値を統計サンプ
ルとして作成したもの (気象庁 2022a)。

1

局地解析と局地モデル（予報モデル）を合わせて局地数値
予報システムと表記する。

25

ンクリメントが入る）が大きく変わらないように、水1/2
平誤差相関と鉛直誤差相関は変えない。また、Bc の
1/2
1/2 1/2
定義を Bc = Bv Bh からメソ解析の設定に合わせ
1/2
1/2 1/2て Bc = Bh Bv に変更する（Bh と Bv はそれぞ
れ水平、鉛直方向の気候学的な背景誤差共分散行列）。

チン設定の実験をテスト（TEST）とする。実験に与える初期値・境界値は、CNTL では 2021 年 5 月時点のルーチン設定のメソモデルから作成し、TEST では
第 3.3 節の改良を行った 2022 年 3 月時点のルーチン設
定のメソモデルから作成した。実験期間は、夏は 2020
年 7 月 2 日-7 月 8 日、冬は 2020 年 1 月 11 日-1 月 21
日（1 時間毎）である。数値予報開発センター年報（令和 3 年）第 4.6 節 (気象庁 2022c) で報告した実験と異なる点は、• TEST の初期値・境界値として第 3.3 節の改良を行った 2022 年 3 月時点のルーチン設定のメソモ
デルを用いたこと、• メソモデルの改良に対応して、予報モデルの物理過程改良を行ったこと、• 検証期間を変えて 1 時間毎の実行としたこと、である。
図 3.4.1 は夏期間における地上比湿と地上気温の予報
時間別の統計検証結果である。地上乾燥バイアスは縮小し、RMSE は改善した。地上気温についても RMSEが改善した。ハイブリッド同化の導入による効果に加え、予報モデルの物理過程の改良の効果が大きい。冬期間でも同様の改善が見られた（図略）。
図 3.4.2 には夏期間における閾値 10 mm/h の降水の検証結果を示す。予報前半を中心に空振りと見逃しが減少し、エクイタブルスレットスコア (ETS) が改善した。強雨を中心に閾値に依らず同様の改善が見られたが、閾値 1mm/h 程度の雨についてはバイアススコ
アが過小傾向となり、ETS は概ね中立の結果となった（図略）。基本的には数値予報開発センター年報（令和3 年）第 4.6 節 (気象庁 2022c) での報告と同様の改善傾向となっており、ハイブリッド同化の導入による効果と考えられる。冬期間では弱い雨について予報前半
を中心に改善が見られた（図略）。
図 3.4.3 に示す、2020 年 7 月 3 日 12UTC 初期値のFT=7-10 の 3 時間降水量の予測では、TEST は CNTLに比べて、熊本県を中心とする線状降水帯をより実況に近い位置に表現することができた。図 3.4.4 に示す
ように、この初期値を作成するための解析では、ハイブリッド同化の導入によって、CNTL に比べて流れに依存した解析インクリメントが入るようになっていた。
同図の黒丸で囲った領域では、第一推定値において線状降水帯付近へ暖気が流入しており（図略）、ハイブ
リッド同化の導入により線状降水帯付近への暖気の流入を強めていた。

局地解析とメソ解析の解析モジュール統一化のための変更
asuca-Var(Ikuta et al. 2021) のメソ解析への導入時に、局地解析に導入している asuca-Var モジュールは更新しなかったため、今回更新した。予測精度をほぼ変えない仕様変更である。例えば、観測演算子において観測相当量へ変換してから空間内挿していたところを、空間内挿してから観測相当量に変換するように変更する、x,y 方向の風の制御変数の配置をスカラーポイ
ントからそれぞれ x,y 方向に半格子ずれた u,v ポイン
トに変更する、といった点である。いずれもメソ解析と同じ仕様にするもので、幾田 (2014) から Ikuta et al.
(2021) への更新にあたる。

(3)(4) 予報モデルの物理過程の改良
メソモデルの物理過程改良（第 3.3 節）に合わせて、その改良の一部を局地数値予報システムの予報モデルに反映する。具体的には、以下の項目である。
(a) 陸面の蒸発散フラックス定式を改良(b) 土壌水分初期値（気候値）および地表面パラメー
タを更新（地表面アルベド、熱粗度、LAI の導入、
植生・都市被覆率の導入）(c) 放射過程の短波水蒸気吸収係数の更新
局地解析がメソモデルの予報値（解析時刻 3 時間前）を第一推定値とすることを述べたが、局地数値予報シ
ステムとメソモデルとで用いる予報モデル設定や定数の性質等の違いが大きい場合、その差に起因して解析や予報の精度が悪化することがある。今回、メソモデ
ルにおける (a),(b) の陸面過程の改良によって、局地解
析の土壌水分量の第一推定値が大幅に増加し、従来の定式のままでは潜熱フラックスが過多となり予報精度が悪化することが分かった。そこで、局地数値予報シス
テムにおいてもメソモデルにおける陸面過程の改良を反映することとした。また、(c) については、対流圏下
層気温の予測精度向上に寄与することが確認できたことから局地モデルに反映した5 。物理過程の個々の改良
項目の詳細については数値予報開発センター年報（令和 3 年）第 4.4 節 (気象庁 2022a) を参照いただきたい。

3.4.3 本改良による予測特性の変化
前項の改良による局地数値予報システムの予測特性の変化を述べる。改良前のルーチン相当の設定の実験をコントロール（CNTL）とし、改良を適用した現ルー

3.4.4 まとめ2022 年 3 月に更新された局地数値予報システムでは、局地解析について、MEPS 摂動を用いて作成した

5

誤差共分散行列と気候学的な誤差共分散行列を混ぜて用いるハイブリッド同化を導入し（Hybrid-3DVar）、
気候学的背景誤差の修正、メソ解析との解析モジュー

今回導入した以外のメソモデルの物理過程改良（第 3.3 節）の一部の項目についても、局地モデルに反映する開発に取り組んでいる（第 4.4 節）。

26

図 3.4.1 夏期間における（左）地上比湿、（右）気温の対地上観測検証結果。それぞれ上段に ME とその CNTL との差、下段に RMSE とその CNTL との差を示す。横軸は予報時間 [h]。青線は CNTL、赤線は TEST の結果を示す。

図 3.4.2 夏期間における 1 時間降水量 [mm/h]（検証格子 10 km）の閾値 10 mm/h の対解析雨量検証結果と TEST と CNTLの差。
（左上）バイアススコア、（右上）エクイタブルスレットスコア、（左下）空振り率、（右下）見逃し率。横軸は予報時間[h]。青線は CNTL、赤線は TEST の結果を示す。

図 3.4.3 2020 年 7 月 3 日 22UTC の 3 時間降水量 [mm/3h] について、解析雨量（左）と CNTL（中）、TEST（右）の予測結果（2020 年 7 月 3 日 12UTC の FT=7-10）。

27

図 3.4.4 2020 年 7 月 3 日 12UTC の初期値作成までの 4 回の解析のうちの最初の解析（09UTC）における解析インクリメン
ト。上段に CNTL、下段に TEST を示し、それぞれ左から地上の x 方向の風 [m/s]、y 方向の風 [m/s]、温位 [K]、比湿 [g/kg]について示す。

ル統一化のための変更も合わせて行った。また、メソ
数値予報システムの更新（第 3.3 節）に伴う予報モデ
ルの物理過程の改良を行った。前ルーチンとの比較実験により、地上気象要素と予報前半の強雨を中心に予測精度が向上すること、強雨事例において流れに依存した解析インクリメントが得られ、それにより強雨の予測が改善していることを確認した。数値予報開発センター年報（令和 3 年）第 4.6 節 (気象庁 2022c) では、
前ルーチンのメソモデルを初期値・境界値として用いた実験結果を示したが、本節では 2022 年 3 月に更新したメソモデルを用い、それに対応した物理過程の改良を合わせた実験結果を示した。実験設定の違いはあるものの、両者の比較では、ハイブリッド同化手法の導入による予測特性の変化は共通して確認された。また、物理過程改良により期待される効果も合わせて見られた。
はじめに述べたとおり、2030 年に向けた数値予報技
術開発重点計画では豪雨防災を重点目標の一つに掲げており、線状降水帯に代表される集中豪雨の発生前に、明るいうちからの避難等、早期の警戒・避難を実現するため、局地モデルによる集中豪雨の予測精度向上が求められている。そのためには今後も局地解析および局地モデルの改良を継続して進めていく必要がある。
今年度実施しているこれらの開発の進捗については第4 章の各節を参照いただきたい。

Ikuta, Y., T. Fujita, Y. Ota, and Y. Honda, 2021:
Variational Data Assimilation System for Operational Regional Models at Japan Meteorological
Agency. J. Meteor. Soc. Japan, 99, 1563–1592.
気象庁, 2022a: メソ数値予報システムの鉛直層増強、
予報時間延長、物理過程の改良. 数値予報開発セン
ター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター,
92–99.
気象庁, 2022b: 局地モデルの鉛直層増強と物理過程改良. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁
数値予報開発センター, 29–33.
気象庁, 2022c: 局地解析へのハイブリッド同化手法の導入. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象
庁 数値予報開発センター, 102–105.

Lorenc, A. C., 2003: The potential of the ensemble
Kalman filter for NWP-a comparizon with 4D-Var.
Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 129, 3183–3203.
Parrish, D. F. and J. C. Derber, 1992: The National Meteorological Center’s spectral statisticalinterpolation system. Mon. Wea. Rev., 120, 1747–
1763.

参考文献
藤田匡, 倉橋永, 2010: 局地解析. 数値予報課報告・別冊第 56 号, 気象庁予報部, 68–72.
幾田泰酵, 2014: asuca 変分法データ同化システム. 数
値予報課報告・別冊第 60 号, 気象庁予報部, 91–97.

28

21UTC

3.5 日本域高潮モデルの予報時間延長

22UTC

23UTC

00UTC

従来

MSM21UTC
初期値
MSM00UTC
初期値

3.5.1 概要
気象庁は、高潮注意報・警報等の防災情報提供のた
めに、台風や発達した温帯低気圧によって引き起こされる高潮を予測する日本域高潮モデル (林原 2011) を運用している。日本域高潮モデルではこれまで 1 日 8
回 39 時間予測を行っていたが、気象庁が「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」で掲げている、台風が日本に接近する可能性がある場合等に 3 日先までの高潮予測情報を提供するとの目標1 に資するために、
予報時間の延長が望まれていた。第 3.3 節で報告されているように、2022 年 6 月に 00, 12UTC 初期時刻の
MSM の予報時間が 78 時間に延長されたことから、この成果も活用し日本域高潮モデルの 00, 12UTC 初期時
刻の予報時間を 78 時間に延長するための開発を進めてきた。高潮モデル 78 時間予測の業務化試験を行ったと
ころ、78 時間予測の精度はこれまでの 39 時間までの予測の精度から大きな乖離はなく、一定の精度があることを確認した。このことから 2022 年 9 月に日本域高潮モデルの予報時間延長を行った。本節では、今回の日本域高潮モデルの変更点及び業務化試験の検証結果について報告する。

21UTC

修正後

22UTC

23UTC

00UTC
MSM21UTC
初期値
MSM00UTC
初期値

図 3.5.1 日本域高潮モデル初期値作成（ハインドキャスト）
時の MSM 大気要素時間内挿概念図。上段は従来の内挿方法、下段は改善後の内挿方法。この例では、00UTC 初期
時刻の日本域高潮モデルで初期値を作成する際の MSM 大
気予測の参照方法を示している。

響は小さいものの、ハインドキャスト結果は高潮モデ
ル自体の精度の評価にも使用されることから、今回この改善を導入した。
台風ボーガス計算での台風位置内挿手法を球面ス
プラインに変更
日本域高潮モデルでは大気外力として MSM を用いたメンバーに加えて、台風ボーガスを用いた予測計算も行う。この際、台風の位置・強度として気象庁が発表する熱帯低気圧情報を使用する。従来の台風ボーガ
ス手法では、台風中心位置を時間内挿する際に二次元平面を仮定した 3 次スプライン内挿法を用いていた。
予報時間が短く台風の影響を受ける範囲が狭い場合は二次元平面の仮定はある程度有効であるものの、今回のように予報時間を延長しようとする場合、球面との差が大きくなりえる。特に台風が高緯度にあるほど、二次元平面の仮定は球面からの乖離が大きくなる。このことから、今回高潮モデルでの台風中心位置の内挿手法を、より正確に球面上の曲線を内挿できる四元数(quaternion) を用いた球面スプライン (Nielson 2004)に更新した。

(2)

3.5.2 日本域高潮モデルの改良項目上で述べたように今回の主な改良項目は、00, 12UTC
初期時刻の予報時間を 78 時間に延長にする点であるが、これに加えて以下の変更を適用した。
初期値作成時の MSM の大気要素の時間内挿方法を改善
日本域高潮モデルでは初期値を作成する際にデータ同化は行わず、MSM による海上風、海面気圧を用いて前回初期値から高潮モデル計算を行い、初期値を作成している。これをハインドキャストと呼ぶ。これまで
は、MSM の 3 時間おきの解析による海上風、海面気圧を用いて、その間は時間方向に線形内挿を行っていた（図 3.5.1 上段）。この方法だと台風や低気圧の移動が速い場合などに気象の場の変化が十分に高潮モデル
内で再現されず、ハインドキャストでの高潮の表現が過小となる場合があった。これを改善するために、ハインドキャストを行う際に MSM の 3 時間おきの解析値だけでなく、MSM の前回初期時刻での 0〜2 時間予測も用いるように変更した（図 3.5.1 下段）。本手法導入によりハインドキャストでの高潮の再現精度は改善
することを確認した（図略）。本変更は予測精度への影(1)(3) 海面気圧平年値を JRA-25 から JRA-3Q に変更
日本域高潮モデルでは、気圧による吸い上げ効果を計算する際に、各格子上で海面気圧予測値から海面気圧
平年値を差し引いた気圧偏差を用いている。この海面気圧平年値としてこれまでは JRA-25 長期再解析 (Onogi
et al. 2007) の結果を用いていたが、より新しい気象庁
第 3 次長期再解析（JRA-3Q; 第 4.11 節参照）が利用可能になったことから、JRA-3Q の海面気圧平年値を用いるように変更した。

3.5.3 日本域高潮モデル 78 時間予測の精度
日本域高潮モデルでの 78 時間予測の精度を確認するために、2019〜2021 年の 6〜11 月の台風事例を対象と

1

https://www.jma.go.jp/jma/press/1810/04b/
nwp strategic plan towards 2030 2body.pdf「3.2 台風防災 メソモデル、メソアンサンブル予報システ
ム及び高潮モデルについても、延長予測により 3 日先までの予測を可能にし、台風に伴う大雨や高潮などをより高い精度で予測する必要がある。」

した業務化試験を実施した。業務化試験では大気外力として第 3.3 節の MSM 業務化試験の結果を用いた。コ29

FT67～78

空振り率

FT25～39良捕捉率

良

潮位偏差[cm]100

潮位偏差[cm]80
潮位偏差 [cm]図 3.5.2 日本域高潮モデル検証結果。上段は空振り率、下段は捕捉率、左列は 25〜39 時間予測、右列は 67〜78 時間予測。横軸は潮位偏差の閾値、縦軸は各スコアを表す。
図中、青線は CNTL、赤線が業務化試験 (TEST) を示す。

観測
高潮モデル

60
40
20
0

潮位（標高） [cm]

-20
150

ントロール (CNTL) 実験としては、第 3.5.2 項の改良を適用前の高潮モデルに当時の現業 MSM 予測結果を与えた予測結果を用いた。また、上述の通り台風ボー
ガス進路の内挿手法の変更も行ったことから、MSM を外力としたメンバーに加えて台風ボーガス（予報円中心メンバー）の試験も行っている。業務化試験結果の精度検証では、気象庁をはじめ国・地方自治体等が運用している日本国内 207 の潮位観測点で観測された潮位
偏差を真値として使用した。67〜78 時間予測（図 3.5.2
右列）は 25〜39 時間予測（図 3.5.2 左列）と比較して、空振り率の増加、捕捉率の低下等、検証スコアの若干の悪化は認められたものの、大きく乖離してはおらず
一定の精度が確保できている（図 3.5.2）。また、改善前の MSM で駆動した CNTL 実験結果と比較すると改善傾向が認められる。これは第 3.3 節の MSM の改善による効果も反映していると考えられる。台風ボーガスを用いたメンバーでの 78 時間予測のスコアについて
も予報時間の増加に伴う若干の悪化傾向はあるものの大幅な悪化はないことを確認した（図略）。
また、温帯低気圧による高潮の事例として 2021 年
2 月 16 日頃に発生した根室での高潮の例を図 3.5.3 に示す。この事例では根室にて 2 月 16 日 03JST（15 日
18UTC）頃に警報基準に達する潮位が観測されている。
2 日半（約 60 時間）前の 2 月 13 日 12UTC 初期時刻の日本域高潮モデルでは若干のピーク時刻の違いなどはあるものの警報基準程度の潮位を予測している。このように日本域高潮モデルの予報時間を延長することで、より長いリードタイムでの高潮の予測情報提供が可能となり、防災活動に資することが期待される。

100

警報基準
注意報基準
天文潮位

50
0
-50
-100
13日12時 14日00時 14日12時 15日00時 15日12時 16日00時 16日12時
時刻 (UTC)

図 3.5.3 2021 年 2 月 16 日の根室の高潮事例（上段左）2 月
16 日 03JST の地上天気図。（上段右）2 月 13 日 12UTC
を初期時刻とした高潮モデル 56 時間予測（予測対象時刻
2 月 16 日 05JST）平面分布。値は潮位偏差。
（中段）潮位
偏差時系列。図中黒線が観測、赤線が高潮モデル予測値。
（下段）潮位時系列。赤、黄の横線はそれぞれ高潮警報、注
意報基準。

ンターを通じて提供する方向で現在準備中である。

参考文献
林原寛典, 2011: 気象庁の高潮数値予測モデルについて. 天気, 58, 235–240.
Nielson, G. M., 2004: ν-Quaternion splines for thesmooth interpolation of orientations. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 10,
224–229.
Onogi, K., J. Tsutsui, H. Koide, M. Sakamoto,
S. Kobayashi, H. Hatsushika, T. Matsumoto,N. Yamazaki, H. Kamahori, K. Takahashi,
S. Kadokura, K. Wada, K. Kato, R. Oyama,
T. Ose, N. Mannoji, and R. Taira, 2007: The JRA25 Reanalysis. J. Meteor. Soc. Japan, 85, 369–432.

3.5.4 まとめ日本域高潮モデルの予報時間延長に向けた開発を行い、業務化試験を実施し精度を確認した。その結果、一定の精度が確認できたことから、2022 年 9 月に日本域
高潮モデルの予報時間延長を現業化し、気象庁内での利用を開始した。また、気象庁外向けにも 78 時間延長
予測期間の日本域高潮モデル GPV を気象業務支援セ

30

3.6 日本域台風時高潮確率予報システムの導入
3.6.1 概要
気象庁は、警報級の現象が 5 日先までに予想される
ときにはその可能性を「早期注意情報（警報級の可能性）」として発表している (杉本・木下 2016)。早期注意
情報はこれまで雨、雪、風、波を対象に発表されており、高潮についても対応が望まれていた。この高潮の早期注意情報に必要な 5 日先までの台風予報の信頼度も考慮した確率的高潮予測を行うため、気象庁では日
本域台風時高潮確率予報システム（日本域高潮 PFS1 ）の開発を行い、2022 年 9 月に運用を開始した。本節では、日本域高潮 PFS の概要について述べる。

3.6.2 日本域高潮 PFS の概要
図 3.6.1 日本域高潮 PFS での 21 通りの台風進路の例。初期時刻は 2018 年台風第 21 号が日本に接近中の 2018 年 8月 31 日 00UTC。図中赤い円は 24, 48, 72, 96, 120 時間
台風予報の予報円。

高潮の発生は台風進路のわずかな違いによって大きく異なることから、早期注意情報に求められる 5 日先の高潮予測を行うためには台風進路予報の不確実性を適切に考慮する必要がある。日本域高潮 PFS の開発においては、米国 NOAA ハリケーンセンターがハリケー
ン接近時の高潮確率予測を行うために運用している PSurge (Taylor and Glahn 2008; Gonzalez and Taylor
2018) の手法を参考とした。P-Surge では、ハリケーンの進路・強度予報を元にハリケーンの進路・強度を少しずつ変えたアンサンブル高潮予測を行う。具体的には、
台風進行方向に対して横方向 (cross track) に沿った位
置、進行方向 (along track) に沿った位置、ハリケーンの大きさ、強度それぞれに摂動を与える。
日本域高潮 PFS では、P-Surge を参考にしつつ、以下のような予測システムの構成とした。
• 気象庁が発表する台風予報に沿った高潮予測情報とするため、高潮モデルの外力として気象モデルの風・気圧の予測値は用いず、台風予報に基づいて作成される台風ボーガス (林原 2011) の風・気圧により高潮モデルを駆動する。
• 気象庁が発表する台風予報円の情報を元に、台風
進行の横方向 (cross track) に進路を等間隔にずらした計 21 通りの台風進路を作成する（図 3.6.1）。
予報円内に台風中心が入る確率は約 70%なので、予報円外に台風が進行する可能性も考慮し、予報円の外側にも左右 2 コースずつ進路計算を配置する。
• 上述の 21 通りの台風進路上に台風ボーガスを配置
して 21 通りの高潮予測計算を実行する（図 3.6.2）。
• 台風進行速度の不確実性に伴う高潮予測への影響も考慮するため、21 メンバーの高潮モデル計算後の後続処理にて、それぞれの高潮予測結果の時間を台風進行速度に応じてずらす処理を実施する。こ
の時間をずらす処理も cross track の各メンバーに対して 21 通りのメンバーを生成する。結果、crosstrack 方向 21 通り ×along track 方向 21 通り =4411

図 3.6.2 日本域高潮 PFS での 21 通りの高潮予測の例。大阪での高潮予報結果。初期時刻は 2018 年 8 月 31 日 00UTC。
黒線は検潮所での潮位観測値、他の線は各進路に対応する予報であり、色は図 3.6.1 の台風進路の線と対応している。

通りの高潮予測が計算される。
• これら 441 通りの高潮（潮位偏差）予測に別途予測した天文潮位 (高佐ほか 2011) を加算し、標高を基準とした潮位予測値を得る（図 3.6.3）。
• この 441 通りの高潮予測から、警報などの基準値を超過する確率や、潮位予測パーセンタイル値等の確率予測を求めるためには、各メンバーの確率密度の値が必要である。日本域高潮 PFS においては、台風予報円に対して台風中心位置が取りうる
確率密度分布として、図 3.6.4 のように二次元正規分布を仮定して、各メンバーの確率密度を計算する。
• この確率密度分布を、441 通りの高潮予測それぞれに与えることで、図 3.6.5 に示したような高潮
警報基準超過確率等の確率予測プロダクトを作成する。
その他の高潮 PFS の仕様は以下の通りである。日
本域高潮 PFS の予測時間は、早期注意情報の期間

Probabilistic Forecast System31

図 3.6.3 日本域高潮 PFS で台風進行速度の不確実性も考慮した 441 通りの予測例。地点、初期時刻は図 3.6.2 に同じ。
図中、赤系統の色は台風の進行速度が速い場合、青系統の色は台風の進行速度が遅い場合に対応する。

図 3.6.6 日本域高潮 PFS を 2018 年台風第 21 号に適用した場合の大阪・神戸での予測結果。上段が大阪、下段が神戸。横軸は台風上陸前の日数、縦軸は日最大予測潮位。黒、紫、赤、黄の線は 100, 99, 98, 95 パーセンタイル値を、緑
線は警報基準を超過する確率を表す。赤の横線は高潮警報
基準、紺色の横線は観測潮位。
図 3.6.4 日本域高潮 PFS で仮定する台風予報円に対する台
風中心通過位置の確率密度分布。図中の黒い円は台風予報円を表す。x 軸, y 軸のスケールは予報円半径で正規化した距離。予報円中心付近を通過するメンバーに高めの確率、
円外では低い確率を与える。

件は、予測期間内に日本沿岸に暴風域がかかる可能性がある熱帯擾乱がある場合とし、条件を満たさない初期時刻では高潮 PFS は実行されない。高潮予測計算には、日本域高潮モデルと同じ高潮モデル（水平解像度
沿岸域 1km〜沖合 16km）を使用する。

5 日をカバーするため、台風 5 日予報が発表される
00,06,12,18UTC 初期時刻では 132 時間とした。加えて、
24 時間先までの台風予報が更新される 03,09,15,21UTC
初期時刻では、最新の台風情報を高潮予測に反映するために 39 時間予測を実行する。同システムの実行条

3.6.3 日本域高潮 PFS の予測例
日本域高潮 PFS を用いて過去の実際の台風事例に適用した結果を以下に示す。ここでは顕著な高潮が発生した 2018 年台風第 21 号での大阪湾を例として、100,
99, 98 等のパーセンタイル潮位予測値を計算した結果を図 3.6.6 に示した。本結果では 100, 99 パーセンタイ
ルなどの最悪想定シナリオが台風上陸の約 4 日前から
大阪・神戸で警報基準を超過する可能性を予測しており、日本域高潮 PFS が高潮の警報級の可能性の捕捉に有効であることを示していると考えられる。

3.6.4 まとめ
高潮の早期注意情報（警報級の可能性）のための予測情報を提供するため、日本域高潮 PFS の運用を 2022
（令和 4）年 9 月に開始した。今後は、P-Surge で考慮されているような台風強度、台風の大きさの摂動を導入する等の改善を検討していく予定である。

図 3.6.5 日本域高潮 PFS の 441 通りの高潮予測結果から予測潮位パーセンタイルを計算した例。地点、初期時刻は図3.6.2 に同じ。図中、赤の横線は大阪における高潮警報基準、黄色の横線は高潮注意報基準を表す。

32

参考文献
Gonzalez, T. and A. Taylor, 2018: Development of the
NWS’ Probabilistic Tropical Storm Surge Model.
Proceedings of the 33rd Conference on Hurricanes
and Tropical Meteorology, Ponte Vedra, FL, USA,11.
林原寛典, 2011: 気象庁の高潮数値予測モデルについて. 天気, 58, 235–240.
杉本悟史, 木下信好, 2016: 「警報級の可能性」の経緯と目的. 量的予報技術資料（平成 27 年度予報技術研
修テキスト）, 気象庁予報部, 61–62.
高佐重夫, 近澤昌寿, 森裕之, 2011: 面的天文潮位の予測手法とその精度. 測候時報（海洋気象特集）, 78,
S33–42.
Taylor, A. and B. Glahn, 2008: Probabilistic guidance for hurricane storm surge. 19th Conference on
probability and statistics, Vol. 74.

33

3.7 アジア域高潮アンサンブル予報システムの導入
3.7.1 概要
気象庁は、WMO の高潮監視スキーム (Storm Surge
Watch Scheme) の枠組みで ESCAP/WMO 台風委員会
加盟国気象機関に高潮予測情報を提供するため、2011
年よりアジア域高潮モデルを運用してきた (Hasegawa
et al. 2012, 2017)。このモデルの予測結果は RSMC
東京台風センターの Numerical Typhoon Prediction(NTP) ウェブサイトを通じて、図情報として台風委員会加盟国へ提供されている。
台風委員会からは従前より高潮予測改善への期待があったことから、気象庁ではこのアジア域高潮モデルの改善に向け、水平高解像度化、アンサンブルメンバー
数増強、予報時間延長等の様々な開発を行ってきた。
特に高潮防災に有効な数日前からの高潮確率予測プロ
ダクト提供に向けて、アンサンブルメンバー数を従来の 6 から 52 に増強する取り組みを行ってきた。これによって本格的なアンサンブル予報が可能となることから、システムの名称もこれまでの「アジア域高潮モデル」から「アジア域高潮アンサンブル予報システム（アジア域高潮 EPS）」に変更した。2022 年度にはこれらの開発成果を合わせた業務化試験を行い予測精度の改善が確認できたことから、2022 年 8 月にアジア域
高潮 EPS の現業化を行った。本節ではこれらの改良について報告する。

図 3.7.1 アジア域高潮 EPS モデル領域。黄色線がアジア域
高潮 EPS のモデル領域、赤線が従来のアジア域高潮モデ
ルの領域、緑破線は RSMC 東京台風センター責任領域。

(GEPS) の風・気圧予報結果を用いた複数シナリオの計算を行う。従来のアジア域高潮モデルでは計算機資源節減のため、GEPS の 51 アンサンブルメンバーから
台風進路予報のクラスター解析により代表的な 5 メン
バーを選び、これに GSM も加えて 6 通りの高潮予測を行っていた (Hasegawa et al. 2017)。この 6 メンバー
予測では台風進路予報の不確実性に伴う高潮予測の不確実性をある程度知ることは可能であるものの、顕著な高潮の発生確率やパーセンタイル値といった定量的な確率的高潮予測情報を提供するには不十分であった。
そこで今回の改良では、台風時には GEPS の 51 メン
バー全てと GSM の予測結果を用いた計 52 メンバーの高潮アンサンブル予報を実行するように変更した。これにより、以下第 3.7.4 項で述べるような確率的高潮予測情報の提供が可能となった。

3.7.2 アジア域高潮 EPS の改良項目
本項では従来のアジア域高潮モデルに対してのアジ
ア域高潮 EPS の改良点を述べる。表 3.7.1 に新旧仕様比較表を示した。

(1) モデル高解像度化
従来のアジア域高潮モデルでは水平解像度は全域緯
度経度 2’（約 4km）であったが、今回沿岸域での解像度を約 1.5km に高解像度化した。これによりモデル内
での海陸分布の表現がより正確になり、高潮予測の精度向上につながる。

(4) 予報時間延長
上述の通り、従来のアジア域高潮モデルではメンバー
数が 6 と限定されており数日先の高潮発生の不確実性を捉えるには十分とは言えなかった。そのことを考慮
し、予報時間も 72 時間までと限定していた。今回アン
サンブルメンバー数を増強することによって確率的予測情報が提供できるようになることから、それに合わ
せて予報時間も 132 時間に延長した。

(2) モデル領域の拡張
今回のシステム更新では図 3.7.1 のようにモデル領域の拡張も行った。従来のモデル東側境界は東経 160◦であったが、これを今回 180◦ まで拡張した。これにより、これまでモデル領域に含まれていなかったマーシャ
ル諸島等が領域に含まれるようになり、RSMC 東京台
風センター責任領域のほぼ全域をカバーできるようになった。

(5) 台風ボーガス手法の改善
日本域高潮モデルでは、台風ボーガス手法に陸域の影響による風の減衰の効果 (Westerink et al. 2008) を
2021 年 4 月に導入することで、それまでの高潮予測の過大傾向を軽減させ、予測精度を改善した (気象庁
2022)。アジア域高潮 EPS でも同じ手法を今回導入し、これまで認められていた高潮予測の過大傾向を軽減させる改善を図った。

(3) アンサンブルメンバー数の増強
アジア域高潮モデルでは、RSMC 東京台風センターの責任領域に台風が存在する場合には、台風進路・強度予報の不確実性を考慮した高潮予測を行うために、
全球モデル (GSM) と全球アンサンブル予報システム

34表 3.7.1 従来のアジア域高潮モデルと新アジア域高潮 EPS の仕様比較

システム
水平解像度
モデル領域
予報時間
アンサンブルメンバー数
実行頻度

アジア域高潮モデル
2 分 (約 4km)◦
0 〜46◦ N, 95◦ 〜160◦ E
72 時間
台風時 6 (GSM+GEPS×5※ )非台風時 1 (GSM)
1 日 4 回 (00,06,12,18UTC)

アジア域高潮 EPS
約 1.5km（沿岸域）〜約 50km（外洋域）
0◦ 〜50◦ N, 95◦ E〜180◦
132 時間台風時 52 (GSM+GEPS×51)
非台風時 1 (GSM)
同左※ 大気外力として GEPS 全メンバーからクラスター解析により選択した 5 メンバーと GSM を使用

3.7.3 アジア域高潮 EPS 業務化試験精度検証結果
アジア域高潮 EPS の精度を評価するため、2018〜2020 年の 6〜11 月を対象として業務化試験 (TEST) を実施した。アジア域高潮 EPS の利用用途を考えると本

ガス手法等の数多くの改善を行った。これにより、予測精度の改善と新たな確率的高潮予測情報の提供が可能となった。

参考文献
Hasegawa, H., N. Kohno, and H. Hayashibara, 2012:
JMA’s Storm Surge Prediction for the WMO Storm
Surge Watch Scheme (SSWS). RSMC Tokyo–
Typhoon Center Technical Review, 14.
Hasegawa, H., N. Kohno, M. Higaki, and M. Itoh,2017: Upgrade of JMA’s Storm Surge Prediction
for the WMO Storm Surge Watch Scheme (SSWS).
RSMC Tokyo–Typhoon Center Technical Review,
19.
気象庁, 2022: 日本域高潮モデル予報時間延長と台風
ボーガス利用手法改善. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター, 32–35.
Westerink, J. J., R. A. Luettich, J. C. Feyen, J. H.
Atkinson, C. Dawson, H. J. Roberts, M. D. Powell,
J. P. Dunion, E. J. Kubatko, and H. Pourtaheri,
2008: A basin- to channel-scale unstructured grid
hurricane storm surge model applied to southernLouisiana. Mon. Wea. Rev., 136, 833–864, doi:10.
1175/2007MWR1946.1.

来は海外での高潮事例について精度検証を行うのが望
ましいが、外国地点の潮位観測データは入手できる地
点数が少なく、モデルの精度検証に十分な事例数が得られない。そのため、ここでは第 3.5 節と同様に日本の潮位観測データを用いて日本の高潮事例を対象に以下の検証を行った。対照実験 (CNTL) としては現業ア
ジア域高潮モデルの結果を用いた。CNTL となる従来のアジア域高潮モデルは上述の通り 6 メンバーであり確率予測プロダクト作成は行っていなかったことから、
ここでの TEST-CNTL 比較検証では GSM を外力として用いた決定論的予測同士の比較のみを行った。TESTは CNTL と比較して空振り率が減少する一方で、捕捉率は増加する等、各スコアにて改善傾向であることが確認された（図 3.7.2）。これらの改善は、前項で述べたモデル水平高解像度化や台風ボーガス手法改善の効果と考えられる。

3.7.4 アジア域高潮 EPS による確率予報プロダク
ト
従来のアジア域高潮モデルはメンバー数 6 と確率予測情報を提供するにはメンバー数が少なかったため、台風委員会加盟国向けに提供する資料では 6 つのシナ
リオの図情報を提供していた（図 3.7.3、図 3.7.4）。今回の改善で、台風時には 52 メンバーの高潮アンサンブ
ル予報を行うことから、予測の信頼度を示す確率予測
情報を提供することが可能となった。具体的には、図3.7.5 のように最大潮位、1m 以上の高潮が発生する確率、第三四分位、アンサンブルスプレッドの平面図や、図 3.7.6 のように地点毎の時系列図として潮位予測の箱ひげ図や 1,2,3m 以上の高潮が発生する確率等を提供する。

3.7.5 まとめ
本節では、2022 年 8 月に現業化したアジア域高潮
EPS について説明した。従来のアジア域高潮モデルから、水平解像度の高解像度化、モデル領域の拡張、アンサンブルメンバー数増強、予報時間延長、台風ボー35図 3.7.2 アジア域高潮モデル検証結果。上段は空振り率、下段は捕捉率、左列は 1〜24 時間予測、右列は 97〜120 時間予測。
横軸は高潮の閾値、縦軸は各スコアを表す。図中、青線は CNTL、赤線が TEST を示す。

図 3.7.3 従来提供していた高潮予測平面図の例。6 メンバーの高潮予測平面図を 6 枚並べて表示している。
図 3.7.5 アジア域高潮 EPS 導入後の高潮予測平面図情報の例（左上）全メンバー中最大の高潮予測値（左下）第三四分位（75 パーセンタイル）高潮予測値（右上）1m 以上の高潮が発生する確率（右下）アンサンブルスプレッド

図 3.7.4 従来提供していた高潮地点時系列予測図の例。地
点時系列の例。この例は香港 Quarry Bay 地点での高潮予測。上段に 6 メンバーの潮位予測値、下段に 6 メンバーの潮位偏差（平常の潮位からの差）の時間変化を示している。

図 3.7.6 アジア域高潮 EPS 導入後の高潮地点時系列図情報の例（上段）地点時系列。赤線でアンサンブル平均、箱ひげ図でアンサンブルによる予測の幅を示している。
（下段）
基準以上の高潮が発生する確率の時系列図。黄、赤、紫はそれぞれ 1m, 2m, 3m 以上の高潮が発生する確率を示す。

36

3.8 全球解析における観測データ利用手法の改良

トで、約 50 分間隔の連続する 3 枚の画像から作成される。高緯度において算出可能なプロダクトである。

3.8.1 はじめに
大気追跡風 (AMV) は気象衛星から撮影された時間的に連続する複数の画像から雲や水蒸気のパターンの追跡を行い、風向、風速を算出するプロダクトである。
本節では、EUMETSAT の AMV プロダクトである Dual Metop global coverage wind（EUMETSAT(2016)、以降、Dual-Metop AMV とする）の全球解析
での新規利用に関する開発について報告する。また、
Dual-Metop AMV の全球解析での新規利用と、全球解析において衛星により観測された輝度温度データの同化に利用されている放射伝達モデル RTTOV(Eyre
1991) をバージョン 10.2 からバージョン 13 へ更新する
開発とを組み合わせた業務化試験の結果についても報告する。なお、RTTOV 更新については第 4.5.2 項を参照頂きたい。

このうち、Metop-B の Single Metop polar wind に対応する気象衛星共同研究所1 (CIMSS) の AVHRR に
よる AMV は現在同化に利用しているため、それに加えて 2 機の Metop を利用した Dual-Metop AMV を全球数値予報システムで新たに利用することにした。
Dual-Metop AMV は全球領域で算出されるプロダクトであるが、中・低緯度についてはより高頻度・多波
長帯の画像を用いて算出される静止気象衛星の AMVをデータ同化に利用しており Dual-Metop AMV の新
規利用による利点が少ないため、静止気象衛星の AMVが利用できない北（南）緯 50 °以北（南）の高緯度域でのみ利用する2 。

3.8.4 Dual-Metop AMV の品質管理処理の検討
AMV の品質管理 (QC: Quality Control) 処理は山下・今井 (2007)、山下 (2015) に基づいて実行されているが、Dual-Metop AMV の観測値と第一推定値の差 (O−B) の統計結果（図 3.8.1）から、最適な QI(Quality
Indicator)3 閾値の検討、及び同化に適さないデータ品
質の悪い領域の調査を行い、Dual-Metop AMV に対して新たに以下の QC 処理を導入することとした。
• QI 閾値 85 以上のデータを利用
予報値チェックあり QI による QC により、負3.8.2 全球解析における Dual-Metop AMV の利用に関する開発の背景
全球解析では、Terra 衛星や Aqua 衛星に搭載された MODIS、NOAA 衛星や Metop 衛星に搭載された
AVHRR から算出される極域の AMV をデータ同化に利用している。
Terra 衛星や Aqua 衛星は、設計寿命を超えて運用されており、近い将来 MODIS による AMV の配信終了が予想される。また、NOAA 衛星や Metop 衛星に搭載されている AVHRR による AMV は、米国環境衛星・資料情報局 (NOAA/NESDIS) による現行の算出システムでの配信終了が予定されているため、今後極域 AMV の利用数の減少による解析精度の悪化が懸念される。
このような状況から、EUMETSAT の AMV プロダ
クトの 1 つである Dual-Metop AMV の全球解析での利用に向けて開発を進めてきた。

バイアスが大きな対流圏上層や、正バイアスの大きな対流圏下層のデータを排除する。図 3.8.1(a)、(c) 及び (b)、(d) の比較から、QI 閾値 85 以上のデータのみを利用した場合、これらのバイアスが軽減していることがわかる。
• 300 hPa より下層のデータを利用
図 3.8.1(a)、(b) から中・高緯度の 300 hPa より上層では 第一推定値に対して西風の弱風バイ
アスが見られる。図 3.8.1(c)、(d) から QI 閾値 85
以上のデータによる統計でもバイアスが見られ、
QI による QC のみではこれらのバイアスを持った
データを除去しきれないため、300 hPa より上層のデータは利用しない。
• 陸域では 700 hPa より上空のデータを利用
同様に、陸域の対流圏下層では QI による QC
で除去しきれない、バイアスの大きなデータが存在するため、陸域では 700 hPa より下層のデータは利用しない。

3.8.3 EUMETSAT の Metop/AVHRR の AMV プロ
ダクト
EUMETSAT が運用する Metop 衛星に搭載された
AVHRR によって算出される AMV には以下のプロダ
クトがある。
• Single Metop polar wind
Metop-B,-C それぞれの約 100 分間隔の連続する 2枚の画像を使用して算出されるプロダクトで、高緯度において算出可能である。
• Dual Metop global coverage wind(Dual-Metop
AMV)
Metop-B,-C 2 機による約 50 分間隔の連続する 2枚の画像から作成されるプロダクトであり、極域に限らず全球領域で AMV を算出可能である。
• Triplet mode polar wind
Metop-B,-C 2 機よる画像で作成されるプロダク

1

NOAA/NESDIS、米国航空宇宙局 (NASA)、米国ウィス
コンシン大学により共同で運営されている。
2
カナダ気象局や ECMWF では Dual-Metop AMV はMODIS 等の極域 AMV と静止気象衛星の AMV が利用できない北（南）緯 40 °から 60 °の緯度帯で利用されている。
3
気象庁では、EUMETSAT で開発された予報値チェックあ
り QI を QC に利用している。

37

図 3.8.2 全球サイクル解析（左図）及び全球速報解析（右図）における極域 AMV の利用状況。点は観測データの位置を表し、赤色、灰色、水色はそれぞれ、Dual-Metop、
MODIS・AVHRR、LEOGEO による AMV を示す。解析
時刻は 2020 年 7 月 1 日 00UTC。

図 3.8.1 東西風速 U[m/s] の O−B 緯度帯平均。それぞれの
図の縦軸は気圧高度 [hPa]、横軸は緯度 [ ° ] である。(a)、(b) は予報値チェックあり QI 閾値 0 以上、(c)、(d) は予報
値チェックあり QI 閾値 85 以上のデータの統計。(a)、(c)の 統計期間は 2019 年 7 月 10 日から 2019 年 8 月 19 日、(b)、(d) の 統計期間は 2019 年 12 月 10 日から 2020 年 1
月 31 日である。

に与える影響を調査した。統計検証期間は 2019 年 8 月と 2020 年 1 月である。
図 3.8.3 は 500 hPa のジオポテンシャル高度と 850
hPa の気温の平均解析場の TEST−CNTL の差分を示す。Dual-Metop AMV を利用することで北極域の対流
圏中層を中心に西風を弱める変化が見られた。この変化によって、解析システム内の制御変数間の相関を通じて間接的に対流圏下層における南北の温度勾配が小さくなる方向に変化し、北極域では CNTL に比べてTEST の 850 hPa の気温が上昇し、500 hPa の高度が高くなった。これによって、ECMWF など、複数の海外数値予報センターの予測初期値との差が減少することを確認しており、極域における解析場の改善が示唆される結果である。
更に、Dual-Metop AMV の利用により、マイクロ波
サウンダの輝度温度観測値と第一推定値の整合性の改善、及び海外数値予報センターの予測初期値を参照値とした予測精度検証において、極域における温度場や風速場の改善を確認した。

なお、同じ領域に複数の極域 AMV が存在した場合、
1 MODIS、 ○2 LEOGEO4 、 ○3 Dual-Metop、 ○4○
AVHRR の順で優先してデータ同化に利用する。

3.8.5 Dual-Metop のデータ分布
図 3.8.2 に全球サイクル解析と全球速報解析5 における極域 AMV のデータ分布を示す。全球サイクル解析
では MODIS（灰色）、Dual-Metop（赤色）ともに多くのデータが観測データ打ち切り時間6 に間に合うが、MODIS の優先度を Dual-Metop より高く設定しているため、Dual-Metop は MODIS による観測がない領域での利用となっている。一方、全球速報解析では観測データ打ち切り時間に間に合う MODIS は少ないが、多数の Dual-Metop が観測データ打ち切り時刻に間に合うため、Dual-Metop の利用により対流圏中層を中心に極域における AMV のデータ利用数が大幅に増加する。

3.8.7 RTTOV 更新と合わせた業務化試験の結果について
Dual-Metop AMV の利用、及び第 4.5.2 項に示すように RTTOV 更新に関する変更に問題がないことが確認できたため、これら 2 つの変更を合わせて現業利用に向けた業務化試験を実施した。業務化試験では、2021
年 12 月時点の現業全球数値予報システムをベースにした実験をコントロール実験 (CNTL) とし、CNTL に
Dual-Metop AMV の新規利用と RTTOV 更新の 2 つの開発成果を導入した実験をテスト実験 (TEST) とし

3.8.6 Dual-Metop AMV 利用の影響評価
2020 年 9 月時点の現業に相当する全球数値予報シス
テムから極域 AMV をすべて排除した実験 (CNTL) と、
CNTL に Dual-Metop AMV を追加した実験 (TEST)を比較することにより他の AMV を利用しないという条件下で Dual-Metop AMV が全球数値予報システム
4

低軌道衛星 (LEO) と静止衛星 (GEO) の合成画像から算出される AMV。
5
気象庁のデータ同化システムの詳細については佐藤 (2011)を参照。
6
解析時刻からデータ同化処理を開始するまでの時間。

て、これらを比較することにより影響評価を行った。評
価期間は、2020 年 7 月から 2020 年 9 月と 2020 年 12月から 2021 年 2 月の夏冬それぞれ 3 か月間である。以下では業務化試験の主な検証結果について紹介する。

38

図 3.8.3 500 hPa のジオポテンシャル高度及び 850 hPa の気温の平均解析場の TEST-CNTL の差分。上段は 500 hPa のジ
オポテンシャル高度の差分、下段は 850 hPa の気温の差分であり、左列は夏実験、右列は冬実験の結果を示す。それぞれの
図の右に帯状平均値を示している。

(1) 予測初期値に対する予測精度の変化
図 3.8.4 に ECMWF と気象庁の予測初期値を参照値とした東西風予測場の二乗平均平方根誤差 (RMSE) の改善率を示す。どちらの予測初期値を参照値とした場
合でも、南北高緯度領域において改善が確認できる。
NCEP や UKMO など、他の複数の海外数値予報セン
ターの予測初期値を参照値とした場合でも同様の結果が見られた。気温の予測場の RMSE の改善率についても同様に改善傾向であった。これらの改善は Dual-Metop
AMV の利用、RTTOV 更新のそれぞれの性能評価試
験で得られた実験結果との比較から主に Dual-Metop
AMV 利用の効果であると考えられる。

(3) 台風進路予測への影響
北西太平洋領域における台風進路予測の誤差統計検証結果を図 3.8.6 に示す。図から台風進路予測への影
響は全体としては中立である。FT=120 以降の予測精度悪化は特定の事例の進路予測誤差の増大が影響していた。なお、他の海域の熱帯低気圧進路予測への影響について確認したところ、東太平洋域、大西洋域ではそれぞれ改悪、改善の傾向が見られた。今回の実験期
間ではどちらの海域においても主に 30 ° N 以南の低緯度において熱帯低気圧の予測に変化が見られたが、高緯度域の Dual-Metop AMV の利用がこれらの熱帯低気圧に与える直接的な影響を確認することは出来なかった。

(2) 500 hPa のジオポテンシャル高度予測への影響
北半球の 500 hPa のジオポテンシャル高度予測に与える影響を図 3.8.5 に示す。観測データ利用の効果が大
きい 1 日目予測では、統計的に有意な改善が見られる。
2 日目予測以降に関しては、統計的に有意ではないが改善傾向となっている。南半球でも同様であるが、夏実験については 3 日目予測以降、統計的に有意ではな
いが改悪傾向であった。対ラジオゾンデ検証では中立であった。

(4) 予測改善の事例
図 3.8.7 に 2020 年台風第 4 号の進路予測の改善事例を示す。この事例では、上流にあたる北緯 50 度付近のトラフ周辺で Dual-Metop AMV が利用されたこと
で、TEST の予測では CNTL に比べて中国東北部付近のトラフの東進速度が速くなった。その結果、図に示す日本海を通過して北東進する地上低気圧が上空のト
ラフの影響を受ける時刻が早ることによって地上低気
圧の東進速度が加速され、より現実に近い進路予測と
なった。

39

図 3.8.4 予測初期値を参照値とした東西風予測場の RMSE 改善率 [%] の緯度帯平均。それぞれの図の縦軸は気圧 [hPa]、横軸は緯度 [ ° ] である。左側の 2 列は 2020 年 7 月から 9 月、右側の 2 列は 2020 年 12 月から 2021 年 2 月の 3 か月平均の対初期値検証の図であり、それぞれのパネルの左は ECMWF、右は JMA の予測初期値を参照値としている。上から 1 段目、2段目、3 段目はそれぞれ、1 日目、2 日目、3 日目の予測精度の変化を示す。暖色系は改善、寒色系は改悪を示す。

図 3.8.6 北西太平洋領域の台風進路予測の気象庁ベストト
ラックに対する誤差。青線は CNTL、赤線は TEST、赤点はサンプル数を示す。エラーバーは誤差の発生が正規分
布に従うと仮定した場合の 95 %信頼区間を表す。CNTL、TEST 両実験で熱帯低気圧の中心位置を追跡出来たものだ
けを検証サンプルとしている。左の縦軸は、進路予測誤差[km]、右の縦軸はサンプル数である。図上部の▽は予測誤差の差の統計的な有意性を示すもので、上段が時間方向の相関を考慮した場合、下段は時間方向の相関を考慮せず独立と仮定した場合の有意判定結果を示し、緑は統計的に有意であること、黒は統計的に有意ではないことを示す。夏
実験期間、冬実験期間に含まれるサンプルを統計対象としている。

図 3.8.5 全球解析値を参照値とした、北半球の 500 hPa のジオポテンシャル高度予測精度の変化。縦軸は RMSE のTEST−CNTL の差分 [m]、横軸は予測時間 [日] である。
青線は冬実験、緑線は夏実験を示す。エラーバーは有意検
定 95%信頼区間を示している。

3.8.8 まとめと今後
MODIS や AVHRR による極域 AMV の配信終了が予定されていることから、全球解析で利用する極域
AMV を速やかに補充する必要があるため、極域において Dual-Metop AMV を利用する開発を進めてきた。

40

山下浩史, 2015: 大気追跡風. 数値予報課報告・別冊第61 号, 気象庁予報部, 70–77.

図 3.8.7 2020 年 8 月 4 日 06UTC 初期値における 2020 年台
風第 4 号の 90 時間後の予測の比較。上段は TEST（赤線）と CNTL（青線）の進路予測を示している。BST（黒線）
は気象庁ベストトラックである。中段は 500 hPa の FT=90におけるジオポテンシャル高度（等値線、単位:m）と渦度（カラー、単位:s−1 ）の予測、下段は海面更正気圧（等値
線、単位:hPa）と前 6 時間降水量（カラー、単位:mm）の予測を示す。矢印は台風中心位置を示す。中段、下段ともに左は TEST、右は CNTL である。

また、第 4.5.2 項に示すように RTTOV を更新する開発を進めてきた。これら 2 つの開発を合わせて業務化試験を実施したところ、それぞれの個別の性能評価試
験で得られたインパクトを反映し、想定通り全球数値
予報システムの予測精度を向上させる結果が得られた
ため、2022 年 6 月に全球解析での現業利用を開始した。
極域衛星風については、さらなるデータ拡充を目指
し、Suomi-NPP や NOAA20 に搭載されている VIIRSによる極域 AMV の利用に関する開発を進めている。

参考文献
EUMETSAT, 2016: AVHRR L2 Wind product
ATBD. Tech. rep. https://www.eumetsat.int/
media/44490/.
Eyre, JR, 1991: A fast radiative transfer model forsatellite sounding systems. ECMWF Tech. Memo176.
佐藤芳昭, 2011: 概論. 数値予報課報告・別冊第 57 号,
気象庁予報部, 1–6.
山下浩史, 今井崇人, 2007: 大気追跡風 (AMV). 数値予報課報告・別冊第 53 号, 気象庁予報部, 36–56.

41

3.9 メソ解析および局地解析におけるマイクロ波
サウンダ ATMS の利用

サの経年変化等に応じて変化するバイアスを取り除く
変分法バイアス補正の 2 段階で行う。スキャンバイア
スは、衛星やセンサおよびチャンネルごとに異なる固有のものが大部分で、全球解析で使用している補正値と共通の値を用いて補正できることを確認している。
変分法バイアス補正の説明変数は、他の輝度温度デー
タと同様、地表面温度、軌道の上昇下降フラグ、衛星
天頂角および定数を用いた。
観測誤差は、観測値と第一推定値の差異（O-B）の標準偏差に応じて設定する。ATMS の O-B 標準偏差は、対応する MHS のチャンネルと比較し同程度であったことから、MHS と同じ設定値を用いた。MHS にはないチャンネルについては、O-B の標準偏差が概ね隣接する両チャンネルの中間程度の値であったことから、隣接する両チャンネルの中間値を設定した。
間引き距離は、MHS や他の輝度温度データと同様に45km とした。
地表面や天候のタイプごとのデータの使用・不使用の設定も、MHS と同じ設定とし、雨域と判定された地点を除く、海上／海氷上／陸上／薄い雲域でデータを同化する。

3.9.1 はじめにマイクロ波サウンダ ATMS は、米国大気海洋庁(NOAA) が運用する次世代現業極軌道衛星 JPSS シリー
ズの Suomi-NPP および NOAA-20 に搭載されたセン
サである (Goldberg et al. 2013)。ATMS は、米国の現業極軌道衛星シリーズ NOAA や欧州の現業極軌道衛星シリーズ Metop 等に搭載されたマイクロ波気温サウンダ AMSU-A およびマイクロ波水蒸気サウンダ MHSの後継センサで、AMSU-A および MHS と概ね対応する波長帯のチャンネルを合わせた 22 チャンネルで構成されている (表 3.9.1)。AMSU-A および MHS は、気温や水蒸気量の鉛直分布に関する情報を観測するセンサ
で、気象庁においては、全球解析やメソ解析および局地解析で利用している。ATMS の利用により、AMSU-A
や MHS の利用と同様に、初期値における気温や水蒸
気量の鉛直分布の精度向上が期待される。
ATMS の輝度温度データは、全球解析において同化利用しており (平原 2017; 村田・亀川 2020; 気象庁2022b)、メソ解析や局地解析でも利用に向けた開発を進めた (気象庁 2021b)。その後の開発により、メソ解析では 2022 年 6 月 30 日に、局地解析では 2022 年 8
月 9 日に、それぞれ新規に利用を開始した。
ここでは、メソ解析および局地解析における ATMSの利用について概要を述べる。

(2) 性能評価試験
開発時点において最新の、2021 年 5 月時点の現業メ
ソ数値予報システム相当の実験システムを用い、性能評価試験を実施した。当時の現業システム相当の対照実験を CNTL とし、これに ATMS 水蒸気チャンネルの輝度温度データを同化した実験を TEST とした。実験期間は、夏季については 2020 年 6 月 26 日から 7 月
31 日、冬季については 2019 年 12 月 18 日から 1 月 31日とした。
各解析時刻における、ATMS および MHS のデータ
利用状況を示す（図 3.9.1）。MHS のデータが少ない
06UTC や 18UTC を中心に、ATMS のデータが利用されていることが確認できる。ATMS や MHS を搭載す
る極軌道衛星は、衛星が通過する地方時がほぼ同じになるような太陽同期軌道で運用されており、メソ解析
では解析時刻によって利用できる衛星が概ね決まっている。ATMS を搭載する Suomi-NPP および NOAA-20
は、午後軌道（日中は午後、夜間は未明に通過する）で運用されており、午前軌道で運用されている Metop な
どに搭載された MHS のデータが得られない時間帯においてデータが得られる。ATMS の利用により、解析
時刻によらない安定的な解析・予測精度の維持が期待できる。
解析に用いられた ATMS 以外の各種観測データについて、O-B の標準偏差や利用データ数の CNTL に対する変化を確認した（図 3.9.2）。ATMS の水蒸気チャンネルと同様に対流圏中上層の水蒸気量に感度のある
CSR や MHS について、O-B の標準偏差の減少や利用データ数の増加など、観測値と第一推定値との整合性

3.9.2 メソ解析での利用(1) 変更の概要
全球解析においては、MHS や ATMS の水蒸気チャ
ンネル（183GHz 帯）は、雲・降水域も含めた全天同化
により利用しているが (気象庁 2021a, 2022b)、メソ解
析や局地解析においては、マイクロ波センサの全天同化は現在開発中であり (気象庁 2022a)、MHS は雲・降水の影響を受けない地点（晴天域や薄い雲域）のデー
タのみを利用している。まずは早期に利用を開始する
ため、ATMS の水蒸気チャンネルについても、MHS と同様に雲・降水の影響を受けないデータのみを利用する。また、ATMS の気温チャンネルについては、メソ
解析での利用においてバイアス補正に課題がみられるなど (気象庁 2021b)、引き続き開発を進める必要があることから、今回の変更では利用をしていない。つまり、メソ解析や後述する局地解析では、ATMS の水蒸
気チャンネル（チャンネル 18〜22）の雲・降水の影響を受けない地点のデータを同化する。ATMS の水蒸気チャンネルの利用方法は、次に示すように既に利用している MHS に準じた。
バイアス補正は、他の輝度温度データと同様、あらかじめスキャン位置ごとに見積もった固定のバイアスを取り除くスキャンバイアス補正と、観測条件やセン

42

表 3.9.1 ATMS と AMSU-A および MHS のチャンネルの対応。左：ATMS、右：AMSU-A および MHS。
センサ ch 中心周波数 (GHz)センサ
ch 中心周波数 (GHz)ATMS
1 23.8AMSU-A 1 23.8
ATMS
2 31.4
AMSU-A 2 31.4
ATMS
3 50.3
AMSU-A 3 50.3
ATMS
4 51.76
ATMS
5 52.8AMSU-A 4 52.8
ATMS
6 53.596 ± 0.115
AMSU-A 5 53.596 ± 0.115
ATMS
7 54.4
AMSU-A 6 54.4
ATMS
8 54.94
AMSU-A 7 54.94
ATMS
9 55.5
AMSU-A 8 55.5
ATMS 10 f0 = 57.290344
AMSU-A 9 f0 = 57.290344
ATMS 11 f0 ± 0.217
AMSU-A 10 f0 ± 0.217
ATMS 12 f0 ± 0.3222 ± 0.048
AMSU-A 11 f0 ± 0.3222 ± 0.048
ATMS 13 f0 ± 0.3222 ± 0.022
AMSU-A 12 f0 ± 0.3222 ± 0.022
ATMS 14 f0 ± 0.3222 ± 0.010
AMSU-A 13 f0 ± 0.3222 ± 0.010
ATMS 15 f0 ± 0.3222 ± 0.0045
AMSU-A 14 f0 ± 0.3222 ± 0.0045
ATMS 16 88.2
AMSU-A 15 89.0
MHS
1 89.0ATMS 17 165.5
MHS
2 157.0
ATMS 18 183.31 ± 7.0
MHS
5 190.311
ATMS 19 183.31 ± 4.5
ATMS 20 183.31 ± 3.0
MHS
4 183.31 ± 3.0
ATMS 21 183.31 ± 1.8
ATMS 22 183.31 ± 1.0
MHS3 183.31 ± 1.0が向上した特徴がみられ、ATMS の水蒸気チャンネルの利用による第一推定値の精度向上を示す結果が得られた。また、冬季において、ラジオゾンデ観測に対する解析値および第一推定値の高度 700 hPa 付近の乾燥バイアスが減少（水蒸気量が増加）することが確認された。
予測精度について、解析雨量やラジオゾンデ、地上観測を用い、統計的な検証を実施した。TEST と CNTLの差異は顕著ではなく概ね中立の結果であったものの、夏実験については予測初期（〜6 時間程度）において500〜300hPa の混合比の精度に改善の傾向が見られた。

月 31 日、冬季については 2020 年 12 月 27 日から 1 月
31 日とした。
業務化試験においても本変更の性能評価試験と同様に、第一推定値における対流圏中上層の水蒸気量や、夏実験の予測初期における 500〜300hPa の混合比などに精度の改善がみられることを確認した。これに加え、
解析雨量を参照値とした検証により、夏実験の日本域
における降水予測について、30〜50mm/3h の降水に見逃し率や空振り率の減少、エクイタブルスレットス
コアの増加などの改善傾向が確認された。この改善は、各改良項目別の性能評価試験や、境界値は変更せずに
メソ解析の改良を全て組み合わせた総合性能評価試験
ではみられなかったことから、改良を適用した全球数
値予報システムを側面境界値として用いたことによる改善と考えられる。
図 3.9.3 に、2020 年 7 月 4 日の熊本・鹿児島での大雨
特別警報事例における降水予測の改善を示す。本事例における気象状況は、梅雨前線が東シナ海から九州を通って伊豆諸島に伸び、梅雨前線上の低気圧が 4 日明
け方から昼前にかけ九州北部を通過した。その際、低気圧や前線に向かって暖かく湿った空気が入り込んで大気の状態が不安定となり、熊本県と鹿児島県県境付近を中心に 6 回にわたり記録的短時間大雨情報が発表されたほか、4 日 4 時 50 分〜11 時 50 分にかけ、熊本
県と鹿児島県に大雨特別警報が発表された。
TEST では、解析雨量との比較では過小であるもの(3) 業務化試験
本変更と同時期に現業化する全ての改良項目を組み合わせた業務化試験を実施し、現業システムにおける実際の運用を想定した総合的な改良の効果を確認した。
同時期に現業化する改良項目として、メソ数値予報シ
ステムでは本変更の他、GPM/DPR の利用手法改良（第 3.10 節）および RTTOV 13 への更新（第 4.5.2 項）が含まれる。全球解析では、Dual-Metop AMV の利用（第 3.8 節）および RTTOV 13 への更新（第 4.5.2
項）があり、これらを組み合わせた全球数値予報シス
テムの出力を、メソ数値予報システムの側面境界値として用いた。当時の現業システム相当の実験システム
を CNTL（旧システム）とし、CNTL に上記改良を適用した実験システムを TEST（新システム）とする。
実験期間は、夏季については 2020 年 6 月 26 日から 743図 3.9.1 メソ解析で利用される ATMS および MHS の分布（2020 年 6 月 26 日の例）。上段：ATMS、下段：MHS。左列からそれぞれ、解析時刻 00,03,06,09,12,15,18,21UTC におけるデータの分布を示す。色の違いは衛星を示す。

差異は、境界値を変更していない総合性能評価試験との比較から、境界値として用いた全球数値予報システ
ムの改良の効果であることを確認した。このことから、メソモデルの予測では、観測データの利用に加え、上流にあたる全球モデル境界値の影響も大きいことが示唆される。

3.9.3 局地解析での利用(1) 変更の概要
メソ解析と同様に、局地解析においても ATMS の水
蒸気チャンネルの雲・降水の影響を受けないデータを同化する改良を行った。手法や設定等についてもメソ解析と同様に、既に利用されている MHS に準じた。詳細は、前項のメソ解析での記述を参照されたい。
(2) 性能評価試験
開発時点において最新の、2022 年 3 月時点の現業局
地数値予報システムと同等の対照実験（CNTL）と、これに ATMS 追加利用の変更を加えた実験（TEST）の比較を行った。実験期間は 2020 年 7 月 1 日から 7 月
15 日（夏実験）、2020 年 1 月 10 日から 2020 年 1 月
21 日（冬実験）とし、解析時刻間隔は 3 時間とした。
ATMS の観測データは、メソ解析と同様に、MHSの観測データが得られない時間帯に得られ、ATMS と
MHS は相補的な関係であることを確認した。
解析に用いられた ATMS 以外の各種観測データについて、第一推定値との差異（O-B）の標準偏差や利用データ数の CNTL に対する変化を確認した（図 3.9.4）。
メソ解析と同様に、対流圏中上層の水蒸気に感度のある CSR や MHS を中心に、O-B の標準偏差の減少や利用データ数の増加など、観測値と第一推定値との整合性が向上した特徴がみられ、第一推定値の精度向上を示す結果が得られた。
予測精度については、解析雨量やラジオゾンデ、地上観測を用い、統計的な検証を実施した結果、概ね中立であった。

図 3.9.2 メソ解析における、観測値と第一推定値との差 (OB) の標準偏差（左列）と利用データ数（右列）の、TESTの CNTL に対する変化率 [%]。(a) マイクロ波サウンダ
MHS および AMSU-A、(b) マイクロ波イメージャ、(c)ひまわり 8 号 CSR、(d) ラジオゾンデ相対湿度。縦軸は(a)(c) はチャンネル番号、(b) は周波数 (GHz) および偏波、(d) は気圧高度を表す。標準偏差の図のエラーバーは95%信頼区間、丸い点は変化の正負が統計的に有意である
ことを示す。赤色は夏実験、緑色は冬実験の結果を示す。

の、CNTL には見られなかった強雨域が線状に表現され、3 時間 100 mm 以上の降水を予測した。CNTL との差異として、九州西海上で可降水量が増加し、上層トラフが深くなっていることが確認された。これらの44

図 3.9.3 メソ数値予報システムにおける降水の改善事例。2020 年 7 月 3 日 03UTC を初期値とした 18 時間後予測（7 月 3 日
21UTC（4 日 06JST））。左上：CNTL（旧システム）における前 3 時間雨量、中央上：TEST（新システム）における前 3
時間雨量、右上：3 時間積算解析雨量、左下：CNTL における可降水量、中央下：TEST と CNTL の可降水量の差、右下：TEST と CNTL の 300 hPa 高度の差。

(3) 業務化試験
局地数値予報システムについてもメソ数値予報シス
テムと同様に、実際の運用を想定した総合的な改良の効果を確認するため、同時期に現業化されるすべての改良を組み合わせた業務化試験を実施した。局地解析においては、本変更の他、RTTOV 13 への更新（第4.5.2 項）が含まれる。局地解析の変更の現業化時期
は、全球解析およびメソ解析の変更から約 1 か月後であるが、一連の変更として同時期とみなし、前項の全球解析およびメソ解析の変更を含めて評価した。当時の現業システム相当の実験システムを CNTL（旧システム）とし、CNTL に上記改良を適用した実験システ
ムを TEST（新システム）とする。全球解析およびメソ解析の変更内容については前項で述べた通りで、その変更を適用したメソ数値予報システムからの出力を局
地数値予報システムでの第一推定値や境界値として用いた。なお、局地解析において気象場に依存した背景
誤差に用いるメソアンサンブル予測システム（MEPS）の出力については、今回のメソ解析の変更（観測デー
タの利用の変更）による特性への影響は小さいものとみなし、TEST においても CNTL と同じ設定とした。
業務化試験においても性能評価試験と同様に、第一推定値における対流圏中上層の水蒸気量に精度の改善がみられることを確認した。ただし、性能評価試験より改善の程度が大きいことや、データを同化する前の第一推定値（スロット 0）の時点でも改善がみられたことから、前項で述べた主に ATMS の利用によるメソ解析の改善も大きく寄与していると考えられる。
図 3.9.5 に、2020 年 7 月 4 日の熊本・鹿児島での大雨特別警報事例における降水予測の改善を示す。熊本
県南部の帯状の降水域は、CNTL では東西に分離しているが、TEST では東西に連続した一連の降水域となり実況に近づいた。TEST と CNTL の差異を確認した
ところ、対流圏中層の水蒸気量に差異が見られた。図中 600 hPa の相対湿度の分布には、相対湿度の少ない
ところではより水蒸気を少なく、多いところでは多くする変化が見られており、この変化が降水域の表現に改善をもたらしたと考えられる。この変化の起源を上流にさかのぼると、メソ解析における ATMS の同化によりもたらされていたことが確認された。メソ解析でATMS の水蒸気チャンネルが同化されることで、上流
で大気中層付近の水蒸気場が改善され、その効果が局
地数値予報システムにも波及し、降水予測が改善したと考えられる。

3.9.4 まとめと今後の課題
メソ解析および局地解析において、マイクロ波サウンダ ATMS の水蒸気チャンネルを新規に利用し、効果について確認した。その結果、既に利用中の同種のセ45

に向けて取り組んでおり (気象庁 2022a)、観測データの持つ情報をさらに引き出し、予測精度の向上をねらう開発を進める。

参考文献
Goldberg, Mitchell D, Heather Kilcoyne, Harry
Cikanek, and Ajay Mehta, 2013: Joint Polar
Satellite System: The United States next generation civilian polar-orbiting environmental satellite
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平原洋一, 2017: 全球解析における Suomi-NPP/ATMS
輝度温度データの利用開始. 平成 29 年度数値予報研
修テキスト, 気象庁予報部, 70–72.
気象庁, 2021a: マイクロ波輝度温度全天同化とアウター
ループの全球解析への導入. 数値予報開発センター
年報（令和 2 年）, 気象庁 数値予報開発センター,
23–28.
気象庁, 2021b: メソ解析におけるマイクロ波サウンダ
ATMS の利用. 数値予報開発センター年報（令和 2年）, 気象庁 数値予報開発センター, 106.
気象庁, 2022a: メソ解析におけるマイクロ波輝度温度の全天同化. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）,
気象庁 数値予報開発センター, 110–111.
気象庁, 2022b: 全球解析における全天同化マイクロ波
水蒸気サウンダデータ利用の拡充. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発セン
ター, 40–43.
村田英彦, 亀川訓男, 2020: NOAA-20 搭載 ATMS および CrIS 輝度温度データの利用開始. 令和元年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 58–60.

図 3.9.4 局地解析における、観測値と第一推定値との差 (OB) の標準偏差（左列）と利用データ数（右列）の、TESTの CNTL に対する変化率 [%]。(a) マイクロ波サウンダ
MHS および AMSU-A、(b) マイクロ波イメージャ、(c) ひまわり 8 号 CSR。縦軸は (a)(c) はチャンネル番号、(b) は
周波数 (GHz) および偏波を表す。標準偏差の図のエラー
バーは 95%信頼区間、丸い点は変化の正負が統計的に有意であることを示す。赤色は夏実験、緑色は冬実験の結果を示す。

ンサである MHS の観測データが得られない時間帯に観測データが得られることが確認された。ATMS 単体の新規利用による予測精度については、顕著な改善は見られず概ね中立であったものの、第一推定値については精度の向上が確認できた。また、側面境界値として利用する全球数値予報システムの改良も含めた、メソ数値予報システムでの試験、さらにメソ数値予報シ
ステムでの改良を反映した、局地数値予報システムでの試験を行ったところ、側面境界値の改善を通して線状降水帯の予測精度が改善する事例を確認した。メソ、局地の各数値予報システムの精度向上には、側面境界値を与える上流の数値予報システム（メソの場合は全球、局地の場合はメソ）の予測精度向上も重要であると言えよう。
この結果を踏まえ、メソ解析では 2022 年 6 月 30 日に、局地解析では 2022 年 8 月 9 に、それぞれ ATMSの利用を開始した。
ATMS の利用に関する今後の課題として、気温チャ
ンネルの利用が考えられる。バイアス補正にみられる課題の調査や対処の検討、RTTOV の更新による改善の確認などを行う予定である。また、水蒸気チャンネ
ルについては、マイクロ波センサの全天同化での利用

46

図 3.9.5 局地数値予報システムにおける降水の改善事例。2020 年 7 月 3 日 12UTC を初期値とした 4 時間予測（7 月 3 日
16UTC（4 日 01JST））。左上：CNTL（旧システム）における前 1 時間雨量、中央上：TEST（新システム）における前 1
時間雨量、右上：解析雨量、左下：CNTL における 600 hPa 相対湿度、中央下：TEST における 600 hPa 相対湿度、右下：
600 hPa 相対湿度の TEST-CNTL。

47

3.10 メソ解析における GPM/DPR の利用方法の変更
3.10.1 GPM/DPR のスキャンパターン更新
日米を中心とした国際協力の下で進められている全球降水観測計画 (GPM) 主衛星に搭載された二周波降水レーダー (DPR) は Ku 帯（13.6GHz、KuPR）と Ka
帯（35.5GHz、KaPR）の二つの周波数帯で熱帯から中高緯度帯までの降水を観測することが可能である1 。
KaPR には感度の異なる二周波観測 (KaMS) と高感度観測 (KaHS) があり、気象庁ではこれらの観測から得られる反射強度データをメソ解析で利用している (幾田 2016)。
2018 年 5 月 21 日以降、それまで 245km 観測幅の中心部の 125km 幅においてのみ実施していた Ku 帯と Ka 帯の 2 周波による降水観測を、245km の観測幅全体で実施するようにスキャンパターンが更新された。
更新前は KaMS と KaHS の観測エリアが重なっていたため高感度の KaHS のみをデータ同化に利用していたが、新たに KaMS を利用することによりメソ解析の精度改善が期待できる。
本節では、GPM 主衛星に搭載された DPR のスキャ
ンパターン更新に伴い、これまで利用していなかった
KaMS の反射強度データの新規利用がメソ数値予報シ
ステムへ与える影響についての調査結果を報告する。

図 3.10.1 GPM/DPR の観測例。左は KuPR、右は KaPR
によるレーダー反射強度の観測である。KuPR の観測をもとに、KaHS の観測と KaMS の観測に違いが見られる領域の例を赤丸で示す。

3.10.2 GPM/DPR の反射強度データの同化手法及び QC 処理について
気象庁では、以下の手順で GPM/DPR による反射

図 3.10.2 疑似相対湿度の D 値ヒストグラム。青線、赤線、緑
線はそれぞれ KuPR のみ、KuPR と KaHS、KuPR,KaHS
及び KaMS を同化に利用した場合のヒストグラムである。
統計期間は 2020 年 7 月 1 日から 2020 年 7 月 31 日。

強度データから推定した相対湿度（以降、疑似相対湿度とする）を同化に使用している。同化手法について
は Ikuta et al. (2021) などを参照されたい。
• レーダーシミュレータで第一推定値の反射強度（Ka帯・Ku 帯）を推定2 。
• 観測値をアウターモデル格子 (5km) で平均。
• 気温別に反射強度の D 値平均を計算して補正値とし、反射強度観測値から観測地点の気温に対応した補正値を差し引くことにより、バイアス補正を実施。
• 第一推定値の反射強度・相対湿度・気温の関係を用いて、カーネル密度推定に基づいた最尤推定によりバイアス補正済みの反射強度観測値から疑似
相対湿度を算出。
• 水平 15km（インナーモデル格子の解像度）、鉛直
500m 間隔で疑似相対湿度を平均。
• QC 処理をパスした疑似相対湿度を疑似観測としてデータ同化に利用。

なお、疑似相対湿度の観測誤差は 5 ％としている。
GPM/DPR の反射強度データに対する QC 処理を以下に示す。
• 反射強度は観測値・第一推定値ともに、検出限界以下のノイズの利用を避けるため 15dBZ 未満のデータは使用せず、またクラッタの混入をさける
ため 50dBZ より大きいデータも利用しない。
• 気温 0 度未満で算出された疑似相対湿度は利用しない3 。
• D 値の絶対値が閾値より大きいものは利用しない4 。
• 反射強度の D 値と疑似相対湿度の D 値が逆符号、または差が大きい場合は疑似相対湿度の精度が悪い可能性が考えられるため、利用しない。

1

南北 65 度より高緯度は観測してない。
雨・雪・霰のみ計算対象としている。降雨減衰補正済の観測値が通報されているため、降雨減衰補正は行っていない。
また、メソモデルの水平解像度が 5km と粗いため、レーダー
ビームの屈折や広がりは考慮していない。

23

固相（雪、霰）から求めた反射強度はモデルバイアスが大きいため。
4
反射強度については 30dBZ、疑似相対湿度については 10%を閾値としている。

48

図 3.10.3 解析雨量を参照値とした予測時間別の 3 時間降水量 5 mm の降水予測スコア（20 km 平均）。上段左：バイアススコ
ア、上段右：ETS、下段左：空振り率、下段右：見逃し率。各パネルの左は、KuPR（青）KaHSMS（赤）のスコアを、右はKaHSMS−KuPR のスコアの差分を示しており、エラーバーは有意検定 95%信頼区間を示す。横軸は予測時間 [hour]。統計
期間は 2020 年 7 月 1 日から 2020 年 7 月 31 日。

ていることがわかる。この結果は Ikuta et al. (2021)と整合している。KaMS も利用する（緑）ことで疑似
相対湿度の負の大きな D 値がさらに減少し、D 値平均と D 値標準偏差もやや減少することが確認できる。
評価期間中の KuPR と KaHSMS の降水予測スコア
を図 3.10.3 に示す。バイアススコアは FT=24h くらいまで減少して、正バイアスが縮小傾向となっており、それ以降も負バイアスを縮小する傾向が見られる。更に、空振りと見逃しが減少することで、ETS が改善した。

これまで、KaMS は同化に利用されていなかったため
QC を実施していなかった。KuPR,KaMS,KaHS、地上
レーダー観測を比較して調査したところ（図 3.10.1）、
弱い降水以外では KaHS と KaMS の強度や降水分布に特に違いは見られなかったため、Masaki et al. (2022)を参考に KaMS の利用下限値を 20dBZ に設定した。
下限値チェック QC 実施後は、KaHS と同様の QC
処理を KaMS に適用し、前述の同化手法におけるアウ
ターモデル格子での平均処理についても KaMS,KaHSが混在する領域ではこれらをまとめて平均することとした。

3.10.4 まとめ
GPM/DPR のスキャンパターン更新を受け、これまで使用していなかった KaMS の反射強度データの新規利用を開始し、それに伴う QC 処理の見直しを行った。
KaMS については、反射強度データの同化での利用下限値を 20dBZ に設定した。更に、下限値チェック後にKaHS と合わせてアウターモデル格子で平均するよう

3.10.3 性能評価試験
2021 年 5 月時点のメソ数値予報システムをベースにしたコントロール実験 (KuPR) に KaHS を追加した実験 (KaHS) と KaHS 及び KaMS を追加した実験(KaHSMS) を実施して、性能評価試験を行った5 。評
価期間は 2020 年 7 月 1 日から 7 月 31 日である。
図 3.10.2 に KuPR,KaHS,KaHSMS の疑似相対湿度の D 値ヒストグラムを示す6 。図から KaHS を利用する（赤）と、疑似相対湿度の負の大きな D 値が減少しに処理を変更したところ、疑似相対湿度の推定精度が向上した。
反射強度バイアス補正の不具合を修正したうえで性能評価試験を実施したところ、予測前半を中心に降水
予測スコアが改善するインパクトが確認できたことから令和 4 年 6 月にメソ解析における GPM/DPR の利用手法の変更を現業化した。

5

バイアス補正処理に関する不具合の修正も同時に導入した。
修正の内容は、バイアス補正の際に観測値/第一推定値の平均値をかける処理となっていたところを、D 値平均値を引く処理にするというもの。
6
降水領域のみでの観測であるため、観測値、第一推定値ともに相対湿度が 100 ％に近い事例が多くなり、ガウス分布に比べ O−B=0 付近における頻度が多くなると考えられる。

参考文献
幾田泰酵, 2016: GPM/DPR データのメソ解析での利用開始. 平成 28 年度数値予報研修テキスト, 気象庁

49予報部, 51–53.

Ikuta, Y., K. Okamoto, and T. Kubota, 2021:
One-dimensional maximum-likelihood estimation
for spaceborne precipitation radar data assimilation. Quarterly Journal of the Royal MeteorologicalSociety, 147, 858–875.
Masaki, T., T. Iguchi, K. Kanemaru, K. Furukawa,N. Yoshida, T. Kubota, and R. Oki, 2022: Calibration of the Dual-Frequency Precipitation Radar
Onboard the Global Precipitation Measurement
Core Observatory. IEEE Trans. Geosci. Remote
Sens., 60, 1–16.

50

3.11 メソモデルガイダンスの改良と予報時間延長

では予報期間後半で過少傾向が見られる。
同様に MRR24 の精度検証を行った結果を図 3.11.2に示した。モデル降水量は 100 mm 以上の予測頻度が過多となっているが、ガイダンスの BI は概ね 1 となっており適正な頻度に修正できていることがわかる。ETSを見るとモデル降水量と比較して概ね同等、弱雨では若干の改善という結果となった。図 3.11.3 には MRR48と MRR72 の検証結果をモデル降水量の結果とともに示した。ETS では降水量 100〜200 mm を除き概ねモ
デル降水量を改善できている。またモデルで予測されている過大な降水量を、ガイダンスでは適切に修正できていることが確認できる。
図 3.11.4 には、日本の南海上の台風からの暖湿気の流入によって東日本から西日本にかけての太平洋側で大雨となった 2021 年 9 月 4 日の最大降水量ガイダンス（上段：RMAX72、下段：RMAX48）の予測事例を示した。実況の最大降水量の分布（右列）と比べモデル
最大降水量（左列）はピークの値が過大であるが、最大降水量ガイダンス（中列）ではピークの値が抑えられ、より実況の雨量分布・強度に近いものへ修正されている。

3.11.1 はじめに
メソモデル (MSM2203) は 2022 年 3 月 22 日に鉛直層増強や物理過程の改良が、2022 年 6 月 16 日に予報
時間 (FT) の延長が行われた（第 3.3 節）。メソモデル
から算出される各ガイダンス（MSM ガイダンス）の作成においても、この新たなメソモデルの利用を開始
し、初期時刻 00,12UTC の FT をこれまでの 51 時間までから 78 時間先まで延長した。また降水、視程ガイ
ダンスについては要素の追加や精度改善のための改良も実施した。ここではこれらのガイダンスの変更内容と精度検証の結果を説明する。

3.11.2 降水ガイダンス(1) 改良の概要
MSM 降水ガイダンスについては、3 時間平均降水量(MRR3)、6 時間降水確率 (PoP6)、1, 3, 24 時間最大降
水量 (RMAX31, RMAX33, RMAX24) の FT を 78 時
間先まで延長するとともに、今回のモデル改良に伴ってMRR3 の頻度バイアス補正の閾値の見直し、RMAX24の線形重回帰係数の品質管理手法の改良と再計算を実施した。
また部内利用を目的として、新たに 48 時間最大降
水量 (RMAX48)、72 時間最大降水量 (RMAX72) の作成を開始した。作成方法は、まず 3 時間平均降水量(MRR3) を 48 時間、72 時間積算したものに対してそれ
ぞれ頻度バイアス補正 (高田 2018) を行って 48 時間平均降水量 (MRR48)、72 時間平均降水量 (MRR72) を求め、得られた平均降水量を説明変数の一つとして線形重回帰によって最大降水量を算出する。この方法は 24
時間平均降水量 (MRR24) から RMAX24 を求める方法 (白山 2018) と同じであり、使用する他の説明変数もRMAX24 の予測に用いる変数と同一である。線形重回帰式の係数は 2019 年 7 月〜2021 年 12 月の MSM2203
再予報結果を用いて決定した。

3.11.3 視程ガイダンス（格子形式）(1) 改良の概要
MSM 視程ガイダンス（格子形式）は、前 3 時間最小
視程を格子点ごとに予測するガイダンスである。このガイダンスは MSM の雲水量や降水量などから計算した光消散係数による診断式を用いている (後藤 2018)。
今回の MSM の更新とあわせて、2022 年 3 月に診断式の変更を、2022 年 6 月に FT の延長を行った。診断式の変更では、雲の消散係数の計算に用いる雲水量の積算を行う層を、従来は一律にモデル面第 2〜9 層としていたが、無降水格子については第 2〜5 層とした。また各光消散係数の計算に用いる定数の見直しを行って
表 3.11.1 に記載のように修正した。従来の式 (気象庁
2022) から変更された箇所を赤字で示している。

(2) 検証結果
2021 年 1 年間の MSM2203 の再予報結果を用いて、降水ガイダンスの統計検証を行った1 。ここでは各平均
降水量ガイダンスの検証結果を紹介する。
図 3.11.1 に MRR3 の検証結果を、モデル 3 時間降水量の結果とともに示した。今回延長された FT=54〜
78 とそれより前とで MRR3 の BI や ETS の変化は滑らかであり、FT 延長に伴う不自然な精度変化は見られない。MRR3 の ETS は、閾値 1 mm ではモデル降水
量の ETS を上回り、10 mm や 30 mm ではほぼ中立である。一方、BI は 1 mm,10 mm はほぼ中立、30 mm(2) 検証結果
図 3.11.5 に陸上、海上それぞれでの視程ガイダンスの統計検証を行った結果を示す。検証期間は 2019 年 7
月 1 日〜2021 年 6 月 30 日である。ただし、係数調整を行った期間（夏：2019 年 8 月 1 日〜10 月 20 日、冬：2019 年 12 月 23 日〜2020 年 2 月 29 日）を除いている。
検証では、陸上は航空気象定時観測気象報、航空気象
特別観測気象報、航空気象観測所気象報の、海上は海上実況気象通報の視程観測値を用いた。今回の予測手法の変更によって、陸上は ETS,BI ともに改善している。また海上は一部改善しているが概ね中立となった。
図 3.11.6 には 2021 年 1 月から 12 月まで 1 年間の航空気象観測通報を用いた予報時間別の検証結果を示した。延長された FT に対して、51 時間までと予測の傾向に大きな違いはなく妥当な結果が得られている。また1

この期間は最大降水量ガイダンスの線形重回帰式の係数の計算期間と重複するが、最大降水量ガイダンスの統計検証（本稿では結果の説明は省略）に関しては別途交差検証も行って、結果が信頼できることを確認した。

51

図 3.11.1 3 時間平均降水量ガイダンス（赤）と MSM3 時間平均降水量（青）の、2021 年 1 年間の統計検証。（左）降水量別の BI（破線）と ETS（実線）。（中）FT と降水量別の BI。（右）FT と降水量別の ETS。

図 3.11.2 24 時間平均降水量ガイダンス（赤）と MSM24 時間降水量（青）の、2021 年 1 年間の統計検証。（左）降水量の閾
値別の BI（破線）と ETS（実線）。（中）FT と降水量別の BI。（右）FT 別の ETS。

3.11.4 その他の MSM ガイダンス
上記以外の MSM 気温（時系列、最高、最低）、風表 3.11.1 MSM 視程ガイダンス（格子形式）の計算に用いる光消散係数の計算式。今回変更された定数を赤字で示した。その他の変更内容については本文の説明を参照。

（定時風、最大風、最大瞬間風速）、発雷確率、降雪量、湿度（時系列、平均、実効、最小）、天気ガイダンス
は、予測手法は変更せずに FT の延長を 2022 年 6 月に行った。FT により係数を層別化しているガイダンス（時系列気温、発雷確率、時系列湿度）については、MSM 再予報結果を用いて延長された FT の係数を求めた。最高、最低気温ガイダンスは、00UTC 初期値
では翌々日の最高気温と 3 日後の最低気温を、12UTC
初期値では 3 日後の最低気温と最高気温の予測を開始した（表 3.11.2）。また平均、実効、最小湿度ガイダン
スについては、00UTC 初期値では翌々日の、12UTC
初期値では 3 日後の予測を開始した（表 3.11.3）。
これらのガイダンスに対して、2021 年 1 月から 12月までの 1 年間（降雪量ガイダンスは 2021 年 12 月から 2022 年 2 月の 3 か月間）の統計検証や事例検証を実施して精度の確認を行った。FT を延長した初期時
刻 00,12UTC についての各ガイダンスの統計検証結果
を 図 3.11.8〜図 3.11.13 に示す。延長された FT はそれ以前と比べて急激な精度の低下は見られず、それぞれ概ね妥当な結果となっている。

視程 VIS = 3/ (σp + σc + σr + σs )浮遊塵による光消散係数−0.2
σp = 0.35 (1 − RH)
雲粒による光消散係数{

σc =8.0 × QC0.9 （無降水格子）
5.0 × QC0.9 （降水格子）

雨粒による光消散係数σr = 0.47 × RAIN0.5
雪による光消散係数
σs = 8.0 × SNOW0.7 + 0.07 × FF
説明変数
QC

RAIN
SNOW
RH
FF

雲水量の積算（無降水格子はモデル面
第 2〜5 層、降水格子は第 2〜9 層）
前 1 時間降水量（雨）前 1 時間降水量（雪、霰、雲氷）
モデル面第 1 層の相対湿度
モデル面第 1 層の風速

GSM 視程ガイダンスの検証結果と比較すると、MSM
視程ガイダンスは全ての FT で ETS が大きく、BI は1 に近い値となっていることがわかる。
図 3.11.7 には茨城県南部から千葉県北部にかけて
200〜300 m まで視程が低下した 2019 年 10 月 29 日
18:00UTC に対する新旧の診断式による視程ガイダンスの予想図を示した。診断式を改良した分布図は 800 m
以下の視程をより広い範囲で予測できていることがわ
かる。

参考文献
後藤尚親, 2018: 視程ガイダンス. 数値予報課報告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 185–195.
気象庁, 2022: 視程ガイダンス. 令和 3 年度数値予報解
説資料集, 気象庁情報基盤部, 540.
白山洋平, 2018: 降水ガイダンス. 数値予報課報告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 95–118.

52

図 3.11.3 48 時間平均降水量（左）、72 時間平均降水量（右）の、2021 年 1 年間の統計検証。ガイダンス（赤線）と MSM の
降水量（青線）。縦軸は BI（破線）と ETS（実線）。横軸は降水量。

図 3.11.4 2021 年 9 月 4 日 03 時 JST を対象とした MSM 最大降水量（左列）、MSM 最大降水量ガイダンス（中列）、実況最大降水量（右列）の分布。上段が 72 時間積算 (FT=78)、下段が 48 時間積算 (FT=54)。

表 3.11.2 初期時刻別の MSM 最高、最低気温ガイダンスの予測対象。◎は今回の FT 延長に伴って追加された。“当日”、“翌日” 等は日本時間による。
初期時刻

当日
翌日
翌々日
3 日後
最高 最低 最高 最低 最高 最低 最高

15UTC(00JST)
18UTC(03JST)
21UTC(06JST)
00UTC(09JST)
03UTC(12JST)
06UTC(15JST)
09UTC(18JST)
12UTC(21JST)

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

◎

◎

○

◎

表 3.11.3 初期時刻別の MSM 平均、実効、最小湿度ガイダ
ンスの予測対象。◎は今回の FT 延長に伴って追加された。
“当日”、“翌日” 等は日本時間による。
初期時刻
当日
翌日 翌々日 3 日後
15UTC○
(00JST)
18UTC(03JST)
21UTC○ (∗)(06JST)
00UTC○◎(09JST)
03UTC○(12JST)
06UTC○(15JST)
09UTC○(18JST)
12UTC○○◎(21JST)∗ 初期時刻 21UTC は最小湿度のみ予測。

◎

53

図 3.11.5 MSM 視程ガイダンスによる前 3 時間最小視程の ETS（実線）と BI（破線）。青線は旧診断式、赤線は新診断式を用いた結果を示す。左図は陸上、右図は海上の視程観測で検証した結果。検証期間は 2019 年 7 月 1 日〜2021 年 6 月 30 日。

図 3.11.6 MSM（赤）と GSM（青）の視程ガイダンスによる前 3 時間最小視程の ETS（実線）と BI（破線）。横軸は FT。左図は視程 1600 m 未満、右図は 800 m 未満の結果。

高田伸一, 2018: 頻度バイアス補正. 数値予報課報告・
別冊第 64 号, 気象庁予報部, 78–80.

54

図 3.11.7 左図:2019 年 10 月 29 日 18:00UTC の航空気象観測通報の視程観測値。中央図、右図:それぞれ同時刻の旧診断式、新診断式による MSM 視程ガイダンスによる前 3 時間最小視程予測 (FT=18) の水平分布。

図 3.11.8 最高・最低気温の MSM ガイダンス（赤）の RMSE
（左図）と ME（右図）。MAX1〜MAX3、MIN1〜MIN3
は、00UTC 初期値ではそれぞれ当日〜翌々日の最高気温と翌日〜3 日後の最低気温を、12UTC では翌日〜3 日後の最高・最低気温の予想値を表す。参考として GSM ガイ
ダンス（青）の結果も示した。

図 3.11.12 暖候期（左列）と寒候期（右列）における初期
時刻 12UTC の MSM 最小湿度ガイダンス（赤）と GSM
最小湿度ガイダンス（青）の RMSE（上図）と ME（下図）。単位は%。
図 3.11.9 MSM 定時風ガイダンス（赤）と GSM 定時風ガ
イダンス（青）の RMSE（実線）と ME（破線）。風速（左図）と風向（右図）。横軸は FT。

図 3.11.10 MSM（赤）と GSM（青）の発雷確率ガイダン
スの FT=54〜78 に対する ETS（左図；横軸は確率）と信頼度曲線（中図；縦軸は実況確率、横軸は予想確率）。右図は BSS（横軸は FT）。

図 3.11.13 暖候期（上段）と寒候期（中・下段）におけるMSM 天気ガイダンス（赤）と GSM 天気ガイダンス（青）の天気適中率、降水有無適中率、雪 ETS。

図 3.11.11 MSM（実線）と GSM（破線）の降雪量ガイダ
ンス（格子形式）による 6 時間降雪量の ETS（赤）と BI（青）。横軸は FT。左図は降雪量 1 cm 以上、右図は 5 cm以上の結果。

55

3.12 局地モデルによる気温、降雪、風、視程ガイ
ダンス

表 3.12.2 LFM 格子形式気温ガイダンスの仕様

作成対象
入力モデル
初期時刻
予報時間
作成手法

3.12.1 はじめに
数値予報開発センターでは、複数のモデルによるガイ
ダンスを最適に組み合わせることで精度向上を目指した統合型ガイダンスの開発を行っている (気象庁 2021)。
統合型ガイダンスの入力値とするとともに予報業務での活用を目的として局地モデル (LFM) によるガイダ
ンスの開発を進めており、2022 年 3 月に気温ガイダン
スと降雪ガイダンスの部内運用を、2022 年 10 月に風ガイダンスの部内運用をそれぞれ開始した。また航空
気象予報業務での利用を目的として、2022 年 10 月にLFM による視程ガイダンスの部内運用を開始した。ここではこれらの LFM ガイダンスの概要を説明する。

図 3.12.1 には、LFM 時系列気温ガイダンスの FT 別の RMSE と ME を、LFM モデル地上気温の RMSEとともに示した1 。参考として、MSM 時系列気温ガイ
ダンスや MSM のモデル地上気温も示している。なお
LFM 時系列気温ガイダンスは初期時刻 1 時間毎に計算されるが、ここでは MSM 時系列気温ガイダンスとの比較のため 3 時間毎の初期時刻の結果のみ用いた。また実際の予報作業でガイダンスが利用可能となる時間差を考慮し、LFM 時系列気温ガイダンスの初期時刻から 3 時間前の初期時刻の MSM 時系列気温ガイダンスと比較している。
左列は通年の検証結果である。RMSE で見ると LFM
時系列気温ガイダンスは LFM モデル地上気温を大きく改善している。MSM 時系列気温ガイダンスと比べると優位なのは FT=3 までであり、ME は全 FT で中立か微小な改善となった。
夏の日中の最高気温、冬の朝の最低気温の時間帯の検証のため、同図の中央列、右列には、夏期（6 月〜8 月）の初期時刻 00UTC、冬期（12 月〜2 月）の初期
時刻 15UTC の検証結果も示した。夏期、冬期ともに、LFM モデル気温の RMSE を大きく改善していることがわかる。MSM 時系列気温ガイダンスとの比較では、
夏期は RMSE, ME ともに全 FT で優っている。冬期
は RMSE は予報期間の初めを除きやや劣り、ME はやや優るという結果となった。
時系列気温ガイダンスと同じ方法によって、LFM
格子形式気温ガイダンスの統計検証を行った結果を図3.12.2 に示した。図 3.12.1 と同様に、LFM モデル気温
や、MSM 格子形式気温ガイダンス、MSM モデル気温の結果も示している。
通年の検証では、LFM 格子形式気温ガイダンスはMSM 格子形式気温ガイダンスに比べ、精度は同程度
かやや改善という結果となった。また、夏期（初期時刻
00UTC）、冬期（初期時刻 15UTC）については、MSM
格子形式気温ガイダンスに比べて ME は若干劣るものの、RMSE は全 FT で中立〜改善となった。

3.12.2 LFM 気温ガイダンス(1) 作成方法
LFM 予測値を用いて、時系列気温ガイダンスと格子形式気温ガイダンスの 2 種類の気温ガイダンスの運用を開始した。LFM 時系列気温ガイダンスの仕様を表
3.12.1 に示した。毎正時を初期時刻とする LFM モデ
ルの予測値を用いて、FT（予報時間）=1〜10 まで 1
時間毎の気温を予測する。作成手法は MSM 時系列気温ガイダンス (三戸 2018) と同様にカルマンフィルタ
を用いて行い、使用する係数は逐次学習により更新する。また説明変数も MSM 時系列気温ガイダンスと同じである。作成対象はアメダス地点である。
表 3.12.2 には LFM 格子形式気温ガイダンスの仕様を示す。作成方法は MSM 格子形式気温ガイダンスと同じで、前記の各アメダス地点の LFM 時系列気温ガ
イダンスの予測でのモデル気温修正量から推定したその周囲の各格子点におけるモデル気温修正量を用いて、格子点の気温予測値を求める（詳細は三戸 (2018) 参照）。計算する格子間隔は 2 km（MSM 格子形式気温ガイダンスは 5 km）である。
表 3.12.1 LFM 時系列気温ガイダンスの仕様

作成対象
入力モデル
初期時刻
予報時間
説明変数
層別

2 km 格子LFM
毎正時
FT=1〜10 まで 1 時間間隔
各格子のモデル地上気温を時系列気温ガイダンスとモデル海陸比で補正

アメダス地点LFM
毎正時
FT=1〜10 まで 1 時間間隔
モデル予測値（地上気温、風速、雲量、気温減率、降水量など）
地点、初期時刻、FT、季節(2) 検証結果
2020 年 6 月 5 日〜2021 年 6 月 4 日の 1 年間の全ア
メダス地点のデータを用いて、LFM 時系列気温ガイ
ダンスと LFM 格子形式気温ガイダンスの統計検証を行った。

1

モデル地上気温はアメダス地点周辺 4 格子の値を内挿した
うえで、モデルとアメダス地点との標高差をあらかじめ補正して使用した。

56

図 3.12.1 LFM, MSM 時系列気温ガイダンスの FT 別の RMSE（上段）と ME（下段）。紫は LFM、緑は MSM。上段の破線は LFM, MSM 気温予測値の RMSE。なお MSM は LFM に対して 3 時間前の初期時刻を検証対象とするために FT を 3
時間ずらし FT=4〜14 の値をプロットしている。左図は通年（LFM の初期時刻 00,03,· · · ,21UTC）、中央図と右図はそれぞれ夏期（LFM 初期時刻 00UTC）、冬期（LFM 初期時刻 15UTC）の検証結果。

図 3.12.2 LFM, MSM 格子形式気温ガイダンスの FT 別 RMSE と ME。図の形式は図 3.12.1 と同様。

3.12.3 LFM 降雪ガイダンス(1) 作成方法
LFM による格子形式の降雪ガイダンス（降雪量ガ
イダンス）の開発を行い運用を開始した。表 3.12.3 に
LFM 降雪量ガイダンスの仕様を示した。MSM 降雪量
ガイダンスと同様に雪水変換法 (土田 2018) によって、
1,3,6 時間降雪量を予測する。計算で使用する降水量は
LFM1 時間平均降水量ガイダンス (白山 2018) を、気温は前項で説明した LFM 格子形式気温ガイダンスを使用する。格子間隔は 2.5 km（MSM 降雪量ガイダン
スは 5 km）であり、毎正時を初期時刻として FT=10まで 1 時間間隔で予測する。

(2) 検証結果
図 3.12.3 に LFM 降雪量ガイダンスの閾値別の検証
結果（ETS、BI、捕捉率、誤検出率）を、MSM 降雪
量ガイダンスの結果とともに示した。2018〜2020 年度の冬季（11 月〜翌 3 月）、全国の積雪深計設置地点の降雪量観測と、その最近接格子点のガイダンス予想値(FT=6, 9) を比較検証した結果である。なおここでは前項と同様に、MSM ガイダンスは LFM ガイダンスに対して 3 時間前の初期時刻の結果により比較を行った。ETS を見ると 8 cm/6h 以上のやや強い雪で MSM
ガイダンスを上回っている。BI については弱い雪で予測がやや過多となったが、20 cm/6h 以上の閾値において MSM ガイダンスの過少傾向を改善できている。
15 cm/6h 以上の降雪で捕捉率が MSM ガイダンスを上回り、誤検出率は下回った。図 3.12.4 は、MSM 降雪量

57

それぞれ RM ,RL とするとき (RM − RL )/RM と定義する。中央図には MSM ガイダンスと LFM ガイダン
スの ME の差を、右図には定時風速の大外し事例数の差を示した。RMSE の改善率では、全国的に LFM ガ
イダンスの方が RMSE が小さい地点が多い。また ME
は MSM,LFM ガイダンスともに正である（図 3.12.5）
が、LFM ガイダンスがそれを抑制する（青色）地点が多いことがわかる。大外し事例の総数は LFM ガイダ
ンスは 90667、MSM ガイダンスは 93455 となり、やや
LFM ガイダンスの方が少なかったが、差分の分布に地域的な特徴は見られない。

ガイダンスとの ETS の差の分布である。閾値 10 cm/6h
では概ね全域で LFM ガイダンスの ETS が MSM ガイ
ダンスを上回っていることがわかる。閾値 1 cm/6h では明瞭な分布の特徴は見られないが LFM ガイダンス
が MSM ガイダンスを上回る地点が多い。
表 3.12.3 LFM 降雪量ガイダンスの仕様

作成対象
入力モデル
初期時刻
予報時間
作成手法

2.5 km 格子（緯度経度）
LFM
毎正時
FT=1〜10 まで 1 時間間隔
LFM 降水量ガイダンスの 1 時間平均降水量と雪水比の積により 1 時間
降雪量を算出。雪水比は LFM 格子
形式気温ガイダンスの予想気温を入力とするロジスティック回帰で計算。
3, 6 時間降雪量は 1 時間降雪量を積算して算出。

3.12.5 LFM 視程ガイダンス(1) 作成方法
LFM の予測値から格子点での前 1 時間最小視程を予測する視程ガイダンス（格子形式）を開発した。LFM
視程ガイダンス（格子形式）の作成手法は MSM 視程
ガイダンス（格子形式）と同様 (後藤 2018) であり、格子点毎、1 時間毎に浮遊塵、雲粒、雨粒、雪による光消散係数を、LFM モデル予測値（相対湿度、雲水量、雨、雪、気温、風速）を説明変数とする診断式によって求め、前 1 時間最小視程に換算する。診断式の係数は MSM 視程ガイダンス（格子形式）の係数を参考に、
2021 年 3 月 31 日〜8 月 24 日と LFM2103 業務化試験時の 2020 年 11 月 1 日〜2021 年 2 月 4 日の期間のモデ
ル予測値を使い、飛行場での視程観測値と比較して決定した。なお MSM 視程ガイダンス（格子形式）では雲粒による光消散係数の計算を降水格子と無降水格子
で別式としている （第 3.11.3 項） が、LFM 視程ガイ
ダンス（格子形式）では単一式である。LFM 視程ガイ
ダンス（格子形式）で使用する診断式を表 3.12.4 に示した。

3.12.4 LFM 風ガイダンス(1) 作成方法
MSM 風ガイダンス (松本 2018) と同様に、カルマン
フィルタと頻度バイアス補正によって、LFM の予想値
から 1 時間ごとのアメダス地点の定時風、前 1 時間最大風、前 1 時間最大瞬間風の各予測値を計算する。説明変数（モデルの風の東西成分、南北成分、地上風速の前 1 時間最大値、境界層最大風速）や層別化（地点、
初期時刻、予報対象時刻、風向）の方法は MSM 風ガ
イダンスと同じである。

(2) 検証結果
図 3.12.5 には、LFM 風ガイダンスの定時風について、2021 年 1 月〜12 月の統計検証結果を MSM 定時風ガイダンスの結果とともに示した。なおここではガイ
ダンスの配信時刻を考慮し、MSM ガイダンスは LFM
ガイダンスに対して 1 時間前の初期時刻の結果により比較している。
予報対象時刻別の風速の RMSE を見ると日中は LFM
ガイダンスの方が小さく、夜間は同程度である。また
FT 別では全 FT で MSM ガイダンスより小さい。ME
は予報対象時刻別、FT 別のいずれも常に LFM の方がより適切な予測であることを示している。風速別のETS は MSM ガイダンスと比べて同等かやや大きい。
BI は同程度である。FT 別に風向の RMSE を見ると、
FT=5 までは LFM ガイダンスが優位でそれ以降は同等であり、ME は全 FT でより適切となっている。
図 3.12.6 は、定時風速について、LFM ガイダンスと MSM ガイダンスとの統計検証結果の違いを地点分
布の形で示したものである。左図には MSM ガイダンスを基準にした RMSE 改善率を示した。ここで改善率とは MSM ガイダンス、LFM ガイダンスの RMSE を(2) 検証結果
図 3.12.7 は 2021 年 8 月 25 日〜2022 年 6 月 13 日の期間の航空気象観測通報の視程観測値を用いた天気別の検証結果である。比較として、同期間データによる
MSM による前 1 時間最小視程ガイダンス（格子形式）の検証結果も示した。
全事例についての結果（左上図）を見ると、MSM ガ
イダンスと比べて閾値 600 m 以下においては LFM ガ
イダンスの ETS が上回り、BI もより適正な値となっている。天気別に見ると、無降水時（右上図）や降雨時（左下図）で、LFM ガイダンスの ETS は MSM ガイダ
ンスと同程度かやや上回っている。BI についても、降雨時の 1600 m 以上の閾値の場合を除き、総じて LFM
ガイダンスの方が 1 に近い。降雪時（右下図）については、MSM ガイダンスと比べ ETS は総じてやや小さ
いが、閾値 400 m 以下では同程度である。図 3.12.8 には事例解析の一例として、2021 年 12 月 15 日 4 時 JSTに対する LFM ガイダンス、MSM ガイダンスの視程分
布 (FT=10) を示した。MSM ガイダンスは茨城県南部

58

図 3.12.3 LFM, MSM 降雪量ガイダンスによる 6 時間降雪量予測の閾値別の検証結果。左図：ETS（実線）と BI（破線）。右図：捕捉率（実線）と誤検出率（破線）。

図 3.12.4 MSM 降雪量ガイダンスの ETS と LFM 降雪量ガイダンスから求めた地点予想値の ETS との差。赤色（青色）の地
点は LFM ガイダンスの ETS が MSM ガイダンスよりも高い（低い）ことを示す。左図は閾値 10 cm/6h、右は 1 cm/6h の結果。

たい。
表 3.12.4 LFM 視程ガイダンス（格子形式）における視程
の計算式

参考文献
後藤尚親, 2018: 視程ガイダンス. 数値予報課報告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 185–195.
気象庁, 2021: 統合型ガイダンス. 数値予報開発セン
ター年報（令和 2 年）, 気象庁数値予報開発センター,
107–110.
松本智文, 2018: 風ガイダンス. 数値予報課報告・別冊
第 64 号, 気象庁予報部, 144–153.
三戸洋介, 2018: 気温ガイダンス. 数値予報課報告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 132–143.
白山洋平, 2018: LFM 降水量ガイダンスの開発. 平成
30 年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 22–31.
土田尚侑, 2018: 降雪ガイダンス. 数値予報課報告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 119–131.

視程 VIS = 3/ (σp + σc + σr + σs )浮遊塵による光消散係数−0.2
σp = 0.3 (1 − RH)
雲粒による光消散係数
σc = 4.0 × QC1.5
雨粒による光消散係数σr = 0.47 × RAIN0.5
雪による光消散係数
σs = 8.0 × SNOW0.75 + 0.07 × FF
説明変数
QC
RAIN
SNOW
RH
FF

雲水量の積算（モデル面第 2〜9 層）
前 1 時間降水量（雨）前 1 時間降水量（雪、霰、雲氷）
モデル面第 1 層の相対湿度
モデル面第 1 層の風速から千葉県北東部にかけて発生した放射霧を予測できなかったが、LFM ガイダンスでは低視程域の広がりを予測できていることがわかる。

3.12.6 まとめ
数値予報開発センターでは、LFM による気温ガイダ
ンス、降雪ガイダンス、風ガイダンス、視程ガイダンスを開発し部内運用を開始した。気温、降雪、風ガイ
ダンスは今後の統合型ガイダンスの開発で活用していく。また、いずれのガイダンスも予報業務での利用が期待できることから、引き続き精度向上を図っていき

59

図 3.12.5 LFM 定時風ガイダンス（赤）と MSM 定時風ガイダンス（青）の RMSE, ETS（実線）と ME, BI（破線）。（左上図）予報対象時刻別の風速精度、（右上図）FT（分単位）別の風速精度、（左下図）風速別の風速の精度、（右下図）FT（分単位）別の風向精度の検証結果。

図 3.12.6 定時風速についての LFM,MSM ガイダンスの統計指標の分布。
（左図）RMSE 改善率（赤色なら MSM より改善）、（中央図）ME 差分、（右図）大外し数差分（青なら MSM より改善）。ここで大外しとは風速誤差が 5 m/s 以上を指す。

60

図 3.12.7 LFM（赤）と MSM（青）視程ガイダンス（格子形式）の、視程閾値ごとの ETS（実線）と BI（破線）。（左上図）
全事例、（右上図）無降水事例のみ、（左下図）降雨事例のみ、（右下図）降雪時例のみの検証結果。

図 3.12.8 左から 2 枚の図は、2021 年 12 月 15 日 4 時 JST に対する LFM 視程ガイダンス（格子形式）、MSM 視程ガイダン
ス（格子形式）の予測分布 (FT=10) 。3 枚目の図は同時刻の航空気象観測通報による実況値、4 枚目は同日 9 時 JST の地
上天気図。

61

第4章

数値予報システムの開発進捗

4.1 全球モデルの物理過程改良
4.1.1 はじめに
気象庁では、第 10 世代スーパーコンピュータシステ
ムにおける数値予報システムの開発計画 (本田 2018)及び「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」(気象庁 2018) に沿い、全球数値予報システムの開発を進めている。
昨年度（令和 3 年度）は、前線や細かい地形に伴う降水等の現象の表現向上や系統誤差の軽減を通じた循
環場や気温等の予測精度向上を目的に、気象庁全球モ
デル (GSM) の水平格子間隔の 20 km から 13 km への
高解像度化、地形性抵抗過程や湖の扱い、雲氷有効サ
イズの診断式の改良、オゾン気候値の更新といった物
理過程の改良の開発を進めた (気象庁 2022a)。また、
全球解析においては、積雪深解析の 1 日 1 回から 4 回実施への高頻度化や、局所アンサンブル変換カルマン
フィルタにおける局所化スケールの見直しの改良も進めた (気象庁 2022b)。その後、令和 4 年度末の全球数
値予報システムの更新を目指し、これら全球モデルと全球解析の改良を組み合わせた仕様での準リアルタイ
ム実行による確認を令和 4 年 2 月から開始した。準リ
アルタイム実行結果では、500 hPa 高度や 850 hPa 気
温等標準的な要素のスコア改善 (図 4.1.1) や、日本域の降水の細かい表現の向上等、これまでの開発で得られた実験結果と整合的なインパクトを確認している。
令和 4 年度は、準リアルタイム実行と並行して、モデル更新時の更なる予測精度向上を目的に、非地形性
重力波過程の改良や、標高オリジナルデータセットの更新といった開発を進めた。非地形性重力波過程は、主に成層圏の循環場へのインパクトが主となるが、衛星観測と第一推定値の整合性向上などの初期値改善を通じて対流圏の短期予測精度にも影響する。また、標高オリジナルデータセットは、モデル標高や、地形性抵抗過程で用いられるモデル格子間隔より小さい空間ス
ケールの地形の分散等の統計量の精緻化を通じて、特に北半球の循環場の予測精度に大きく影響する。全球
モデル高解像度化の効果を引き出すための地形表現の精緻化という観点でも、標高オリジナルデータセット
をより高精度のものに更新することは重要となる。
本節では、これら過程の改良に向けた開発状況について報告する。特に、それぞれの開発において、非地形性重力波過程の改良では成層圏の気温や風速のバイアス軽減や衛星観測と第一推定値の整合性向上が得られたこと、標高オリジナルデータセットの更新では北半球の循環場の予測精度向上が得られたことについて示す。

図 4.1.1 北半球域 ( 20 °N–90 °N)、 48 時間予測における（上）500 hPa 高度 [m]、（下）850 hPa 気温 [K] の月平均
RMSE の 2021 年 10 月から 2022 年 12 月までの時系列。
青：現 GSM、赤：準リアルタイム実行の GSM。準リアル
タイム実行は 2022 年 2 月から表示。

4.1.2 非地形性重力波過程の改良
GSM では、力学過程が解像できない空間スケール（以下、サブグリッドスケール）の現象はパラメタリゼー
ションで表現している。サブグリッドスケールの重力波による運動量輸送のうち、積雲対流活動や前線及びジェット近傍などで励起される、地形に起因しない重力波による効果は、非地形性重力波過程として Scinocca(2003) に基づくパラメタリゼーションで表現している。
Scinocca (2003) に基づく手法は、2014 年 3 月から GSMに導入され (Yonehara et al. 2014)、中層大気の気温や風の系統誤差減少、予測精度の向上、熱帯下部成層圏における準 2 年周期振動 (QBO: Quasi-biennial Oscillation) の再現性向上に貢献した。一方で、成層圏では、冬（夏）半球高緯度域で東西風の負（正）バイアス・
気温の正（負）バイアスや、QBO の周期が現実よりも短い等の系統誤差は未だ残っている。特に、東西風や気温のバイアスは予測の時間スケールを問わず見られる。また、QBO は周期の長い現象であるものの、その再現性はデータ同化サイクルを通じて、短期予測の精度にも影響する。本項で述べる改良では、これら系統

62

誤差の減少やそれを通じた予測精度向上を目的に、非地形性重力波過程における射出高度での運動量フラックス（射出フラックス）の緯度依存性の精緻化と、安定時の鉛直拡散係数の調整を行った。

が過大であることが現在の誤差のソースになっていると考えられる。
射出フラックスの定式化の変更
2022 年 12 月時点での GSM では、射出高度における位相速度、方位角で積分した射出フラックスの大きさ F0 は緯度 y[◦ ] の関数として、以下の式で定式化されている。

(1) 射出フラックスの緯度依存性の精緻化
Scinocca (2003) の非地形性重力波パラメタリゼー
ションによる水平風の時間変化率は、水平運動量フラッ
クスの鉛直収束として、以下の式で表される。
(

∂u
∂t

)
=−
NGW

1 ∂F
ρ ∂z

F0
η

(4.1.1)= ρ0 Flaunch η( ( ) )y 2
= 1 − (1 − A) exp −2w(4.1.2)(4.1.3)

ここで、ρ0 Flaunch = 3.5 × 10−3 Pa, A = 0.55,w = 10◦である。
本節で示す改良では、F0 の緯度依存性を以下のように変更する。

ここで、u, F , ρ はそれぞれ、水平風ベクトル [m/s]、パラメタライズされた水平運動量フラックス [Pa]、大気の密度 [kg m−3 ] である。各高度における F は、散逸過程として振幅飽和とクリティカルレベルフィルタリ
ングを考慮して計算される。振幅飽和について、射出高度から射出された運動量フラックスは、重力波の振幅が小さい場合はフラックスを保存させながら鉛直伝播する。一方、鉛直伝播に伴って振幅が大きくなり飽和に達した場合は、重力波の位相速度と方位角の関数として定式化された飽和フラックスを超えた分を環境場に返し、環境場を加速または減速させる。クリティ
カルレベルフィルタリングについて、流れに対して位相速度がゼロになる高度（クリティカルレベル）に到達すると、重力波はそれより上方に伝播できないという性質がある。Scinocca (2003) のスキームでは、その性質を考慮しており、クリティカルレベルに到達すると運動量フラックスをすべて環境場に返し、それより上方に伝播するフラックスを 0 として扱う。振幅飽和
及びクリティカルレベルフィルタリングの定式化の詳
細は Scinocca (2003) 及び金浜・山田 (2019) を参照されたい。
Scinocca (2003) のスキームにおいて、運動量フラッ
クスが射出される高度（GSM では 450 hPa で固定）やその大きさは、予測結果に大きな影響を持ち、誤差や不確実性のソースでもある。本節で示す改良では、この射出高度におけるフラックスの大きさの定式化を精緻化する。これは、射出フラックスの大きさは、子午面循環を通じて、現在の GSM に見られる東西風や気温の系統誤差に影響していると考えられるためである。
射出フラックスが大きくなると、一般には、成層圏での東西風の変化が早まる。このことは QBO の周期を短くしたり、冬半球の極渦を弱める他、上部成層圏 ∼中間圏での夏半球から冬半球への子午面循環を強めるように働く1 。また、子午面循環に伴う冬半球側での下降流の強化は断熱昇温を強めるため、冬半球側を高温化させるようにも働く。これらの効果は現在の GSMで見られる系統誤差と整合しており、射出フラックスF0η= ρ0 Flaunch,bs η(4.1.4)( ()2 )y= 1 − (1 − B) exp −
2weq
( (
)2 )
y − 90sgn(y)− (1 − C) exp −2wpl(4.1.5)

B

=

C

=

ρ0 Flaunch,eq
ρ0 Flaunch,bs
ρ0 Flaunch,plρ0 Flaunch,bs(4.1.6)(4.1.7)

ここで、ρ0 Flaunch,bs = 3.2 × 10−3 Pa, ρ0 Flaunch,eq =1.8 × 10−3 Pa, ρ0 Flaunch,pl = 0.6 × 10−3 Pa, weq =10◦ , wpl = 7.5◦ である。
図 4.1.2 は変更前後の射出フラックスの緯度依存性を表したものである。改良後は赤道付近では ρ0 Flaunch,eq、中緯度では ρ0 Flaunch,bs 、高緯度では ρ0 Flaunch,pl に近づくような分布をしており、全体的に改良前よりも射出フラックスは小さく、特に高緯度で射出フラック
スが小さくなるように調整されている。本改良は系統誤差を小さくするための調整の側面もあるが、物理過程におけるパラメータの不確実性の範囲内の調整であると考える。また、水平解像度が高くなるほど格子ス
ケールで解像する重力波の寄与が大きくなると考えられるため、サブグリッドスケールでの射出フラックスを小さくする変更は高解像度化で向かうべき変化と整合していると考えられる。中緯度から極にかけての射
出フラックスの減少は、ジェット・前線等の空間的分布に伴う重力波発生源の偏りを簡便な形で考慮していると解釈できる。

(2) 安定時の鉛直拡散係数の調整
GSM の境界層過程では、Mellor and Yamada (1974)のレベル 2 スキームに基づくものと局所渦スキームのハイブリッドアプローチを採用しており、両者のうち拡散係数が大きい方を計算に用いる (米原 2019)。ま1

冬半球の西風の減速とバランスさせるため、南北風に伴うコリオリ力による西風加速が必要になる。

63

図 4.1.3 は、5◦ N-5◦ S で平均した、AMIP 実験期間の最後の 10 年間における帯状平均東西風 [m/s] の時
間-高度断面図を表している。欧州中期予報センターが作成した再解析である ERA5(Hersbach et al. 2020) では、100 hPa から 5 hPa において、東西風の正負が約2 年ごとに入れ替わる QBO に対応する変動が見られるの対し、CNTL ではその周期が ERA5 よりも短い。
TESTNGW では、熱帯域での射出フラックスが減少したことに伴い、成層圏に伝播する運動量フラックスも減少したことで、東西風の変化がよりゆっくりとなる。その結果、QBO の周期が伸び、ERA5 とより整合するようになる。また、TESTNGW では、100 hPa から 50h Pa 付近の東西風の振幅が大きくなり、ERA5 とより整合するようになる。振幅の増加については、下部成層圏の安定時鉛直拡散係数が小さくなったことで、
西風位相の表現が改善されたことに起因する。

た、GSM の境界層過程は大気境界層に限らず、モデル
大気全体で計算されている。成層安定な対流圏上層や成層圏では局所渦スキームによる拡散係数が主に適用されており、自由大気において予測精度や計算安定性維持のために微小な鉛直拡散をかける役割を果たしている。一方で、対流圏上部や下部成層圏で鉛直拡散をかけることは、風速の鉛直シアーを過剰に弱めることにもなる。これは、重力波が鉛直伝播する過程でクリティカルレベルに遭遇しにくくなるという点で非地形
性重力波過程とも関連があり、水平風の減速や QBOの再現性にも影響を及ぼしうる。そのため、局所渦ス
キームで求まる拡散係数の計算における安定時の安定度関数について、ある気圧（以下、遷移気圧）より上
層で徐々に小さくなるような減衰係数をかけて拡散係数を減衰させている (気象庁 2021)。本節で示す改良では、非地形性重力波過程における射出フラックスの改良と併せて、遷移気圧をより下層に設定し成層圏では鉛直拡散の影響が小さくなるよう、調整を行った。具
体的には、現在の GSM では 600 hPa から 50 hPa の間で気温の鉛直勾配が–2K km−1 より大きく、かつ比湿が 0.02 g kg−1 より小さい最も高度の低い層を遷移
気圧2 としていたものを、下層側にさらに 100 hPa ず
らすように変更した。

解析予報サイクル実験
非地形性重力波過程の改良の全球数値予報システム
における予測精度へのインパクトを確認するため、解析予報サイクル実験を実施した。実験は夏期実験として 2020 年 8 月、冬期実験として 2020 年 1 月の 2 期間を実施した。夏期実験と冬期実験で主なインパクトは共通しているため、ここでは、冬期実験の結果の主なインパクトのみ述べる。
図 4.1.4（上）は、CNTL におけるマイクロ波気温サ
ウンダである AMSU-A の輝度温度について、特に成層圏の気温に感度のある ch13 による観測値と第一推定値の差 (O–B) を示したものである。ch13 の O–B では、北半球と南半球にそれぞれについて負バイアス、正バイアスが顕著に見られる。これは成層圏の気温の第一推定値が北半球（冬半球）で高温、南半球（夏半球）
で低温バイアスを持つことに対応する。図 4.1.4（下）で示す O–B の TESTNGW と CNTL の差で見ると、
TESTNGW は南北両半球で見られるバイアスを軽減するように変化する。またバイアスだけでなく、O–Bの標準偏差についても TESTNGW は CNTL よりも小さくなった（図略）。これらのことから、成層圏の気温に感度のある衛星観測について、観測値と第一推定値の整合性は向上したと言える。更に、成層圏の風の第一推定値についても、熱帯を中心に観測値との整合性が向上した。図 4.1.5 は、熱帯域におけるラジオゾンデ
東西風 O–B の標準偏差の変化率を示している。対流圏
上層から下部成層圏にあたる 100 hPa から 50 hPa 付
近を中心に、TESTNGW は、CNTL に対して O–B の
標準偏差の大幅な減少が見られる。
予測においても、成層圏の気温や東西風の誤差の減少が見られた。図 4.1.6 は、2020 年 1 月で期間平均した帯状平均東西風及び気温の 5 日予測値の CNTL のME および TESTNGW と CNTL の差、RMSE 改善率を示している。図 4.1.6(a) で示すとおり、CNTL で(3) 改良の効果
射出フラックスの精緻化及び安定時の鉛直拡散係数の調整（以下、まとめて「非地形性重力波過程の改良」と呼ぶ）の効果を確認するため、AMIP3 型実験による
QBO 再現性の検証、解析予報サイクル実験による予測精度へのインパクトの検証を行った。対照実験としては、2022 年 2 月に準リアルタイム実行を開始した水平解像度が 13 km に増強された全球数値予報システム
及びその予報モデルの低解像度版を用いた。以下では、対照実験を CNTL、非地形性重力波過程の改良を適用したものを TESTNGW と呼ぶ。
AMIP 型実験
水平解像度約 80 km の GSM を用いて AMIP 実験を実施し、解析予報サイクル実験のみでは検証が困難である QBO の再現性を評価した。積分期間は 1990 年 1
月から 2020 年 12 月までの 31 年間である。最初の 1 年
はスピンアップとして、積分開始 2 年目以降の期間を評価した。下部境界値としては、気象庁海洋気象情報室によって整備された MGDSST 再解析値 (栗原ほか
2006) 及び、海氷解析値データセット (Ishii et al. 2005;
Matsumoto et al. 2006) の日別解析値を時間内挿して与えた。
2

両者の条件を満たさなかった場合は 350 hPa を遷移気圧とする。
3
Atmospheric Model Intercomparison Project の略で、観測された月別海面水温・海氷分布を境界条件に与えて積分した過去実験の結果をモデル間で比較する、大気モデル相互比
較プロジェクト (Gates 1992; Gates et al. 1999)。

64

図 4.1.2 射出フラックスの緯度依存性。縦軸は射出フラック
ス F0 [Pa]、横軸は緯度 [◦ ]。青：改良前、赤：改良後。

図 4.1.4 解析予報サイクル実験による 2020 年 1 月平均のAMSU-A ch13 輝度温度の (上)CNTL における観測値と第一推定値 (O–B) の差 [K]、(下)O–B の TESTNGW とCNTL の差 [K]

図 4.1.3 AMIP 実験における、5◦ N-5◦ S で平均した 2011
年か ら 2020 年 ま で の 帯 状 平 均 東 西 風 [m/s] の 時 間高度断面図。縦軸は気圧 [hPa]。(a)ERA5、(b)CNTL、(c)TESTNGW。

は、成層圏において北（南）半球高緯度で東西風の負（正）バイアス、気温の正（負）バイアスが見られるが、
TESTNGW ではその誤差が減少する（図 4.1.6(b)）。
解析予報サイクル実験で見られた、東西風と気温の変化は、第 4.1.2 項 (1) で述べた、射出フラックスが変化することに伴う子午面循環の変化の仕組みと整合的である。なお、TESTNGW における成層圏の東西風や気温のバイアス減少は、AMIP 実験においても見られており、モデルの解像度や予測の時間スケールを問わず改善した（図略）。また、南半球の高緯度においては、東西風と気温ともに TESTNGW での RMSE の減少も顕著であった（図 4.1.6(c)）。さらに、熱帯の東西風や気温では対流圏界面付近を除き、RMSE の減少が見られた。

図 4.1.5 解析予報サイクル実験による 2020 年 1 月の熱帯域(20◦ N-20◦ S) 平均のラジオゾンデ東西風観測値と第一推定値の差の標準偏差の変化率 [%]。負の値は TESTNGW の方が観測値と第一推定値の差が小さいことを表している。

ては、プリミティブ方程式系における下部（地表面）境界条件として地形の存在を考慮している。時空間方向に離散化したプリミティブ方程式系を数値的に解く際には、モデルの各格子点でその格子を代表する標高（以下、モデル標高）やその水平勾配を与える。物理過程に4.1.3 標高オリジナルデータセットの更新
GSM では、地形の効果の大気現象への影響を力学過
程、物理過程それぞれで考慮している。力学過程におい65

図 4.1.6 解析予報サイクル実験による 2020 年 1 月平均の帯状平均 (上) 東西風 [m/s]、（下）気温 [K] の 5 日予測値。(a)CNTLの対解析 ME、(b)TESTNGW と CNTL の差、(c) 対解析 RMSE の改善率 [%]。改善率は CNTL と TESTNGW の RMSEの変化率 ×100 で定義し、正の値は TESTNGW が CNTL に対して改善していることを表す。

おいては、GSM では、サブグリッドスケールの地形による運動量輸送のパラメタリゼーションとして、地形性
重力波やブロック流抵抗 (Lott and Miller 1997; Vosper2015)、乱流性地形形状抵抗 (Beljaars et al. 2004) を考慮している (以下、まとめて「地形性抵抗過程」と呼ぶ)。これら地形性抵抗過程では、入力データとして、格子内の標高の分散や、格子内の地形を楕円近似した際の偏角やアスペクト比といった、サブグリッドスケー
ルの地形の統計量（以下、サブグリッド地形統計量）を用いる。
これらモデル標高やサブグリッド地形統計量を作成するために、GSM では、標高オリジナルデータセットとして、数値標高モデル (digital elevation model; DEM)を用いる。2022 年 12 月時点の GSM では、標高オリジナルデータセットとして GTOPO30 (Gesch et al.
1999) を用いている。GTOPO30 は米国地質調査所が作成・公開している全球 30 秒（水平解像度約 1 km）
データセットであり、多くの現業数値予報モデルでの利用実績がある (Elvidge et al. 2019)。GTOPO30 は、作成された当時としては高精度であったが、現在ではその品質に関する問題点も指摘されるようになった。たとえば、GTOPO30 にはベネズエラに現実よりも遥かに標高の高い山岳があり (Iwao et al. 2008)、GSM のモデル標高にも反映されてしまっている。また、観測技術の高度化や、計算資源の増大による大容量のデー
タの取り扱い、種々の誤差を特定し除去するためのア
ルゴリズム開発の進展を背景に、GTOPO30 が作成された以降も、より高精度・高解像度の DEM が多数作成されるようになった。
地形に関わる表現の精緻化は現在の数値予報モデルの予測においても重要であり、特に、北半球の循環場の予測精度向上に大きな影響を及ぼすことが近年の研究 (Kanehama et al. 2019) や GSM 開発 (気象庁 2021;
気象庁 2022a) でも示されている。今後、GSM の高解像度化やその後の改良を進めるにあたっては、高解像度化の効果をより引き出すという観点で、標高オリジ
ナルデータセットの更新も重要な課題のひとつとなる。
これらのことから、GSM に用いる標高オリジナル
データセットの更新に関する開発を行った。新しく利用する主要な DEM には、MERIT DEM (Yamazaki
et al. 2017) を採用した。MERIT DEM は、南北 60度までを SRTM (Farr et al. 2007)、北緯 60 度以北に66

AW3D (Tadono et al. 2015)、 欠損域の補完に VFPDEMs と複数の DEM を利用し、更に種々のバイアスを除去した高精度・高解像度の DEM である。図 4.1.7
で示すとおり、MERIT DEM では、前述の GTOPO30に見られるベネズエラ付近の偽の山岳は見られないほか、領域全体にわたり高精度の DEM であることが衛星
レーザー高度計での観測結果に対する検証により示されている (Yamazaki et al. 2017)。また、解像度も全球3 秒（約 100 m）であり、GTOPO30 と比較して 10 倍の解像度がある。MERIT DEM には南緯 60 度以南が含まれていないため、南極域の DEM である RAMP2(Liu et al. 2015) と合わせることで全球 DEM を構成する。
モデル標高、サブグリッド地形統計量の標高オリジナルデータセットによる違い
ここでは、水平解像度 13 km の GSM について、モデル標高やサブグリッド地形統計量の標高オリジナル
データセットによる違いについて述べる。2022 年 2 月
以降準リアルタイム実行されている GSM では、モデ
ル標高は気象庁 (2022a)、サブグリッド地形統計量はJMA (2022) に基づいて作成しており、標高オリジナ
ルデータセット更新にあたってもこれらの手法を継続して採用する。
図 4.1.8(a), (b) はそれぞれ、全球域での MERITDEM と RAMP2 か ら 作 成 し た モ デ ル 標 高 と そ の
GTOPO30 からの差を示す。GTOPO30 から作成したモデル標高との差は、全球域に渡って見られ、特に、グリーンランド、カナダ、南米、アフリカ、オースト
ラリアなどで差が大きい。これら差が大きい領域は、
GTOPO30 のオリジナルデータソースの違いの分布（図4.1.8(c)）とも対応しており、GTOPO30 の品質が地域によって異なることが反映されていると考えられる。
サブグリッド地形統計量について、サブグリッド地形の標高の分散についても、GTOPO30 のデータソースの違いの分布に対応した差が見られた他、ユーラシア
大陸で分散がやや小さくなる傾向が見られた（図略）。
図 4.1.9(a),(b) は、図 4.1.8(a),(b) を日本とその周辺に拡大して示したものである。この領域では、標高オリジナルデータセットの違いによるモデル標高の差は比較的小さく、日本では中部山岳付近で最大 20 m 程度の差である。なお、水平解像度 20 km と 13 km でのモ
デル標高の差は日本付近で最大 200 m 程度であり、水平解像度の差は標高オリジナルデータセットの違いによる差よりも大きい（図略）。

(1)

図 4.1.7 南米ベネズエラ付近（ 1°S – 11°N, 71°W – 56°W）
における標高 [m] の DEM による違い。（a）GTOPO30,(b)MERIT DEM。GTOPO30, MERIT DEM ともに 30秒格子で表示。

ナルデータセットの更新を適用したものを TESTDEMと呼ぶ。実験は夏期実験として 2020 年 8 月、冬期実
験として 2020 年 1 月の 2 期間を実施した。ここでは、より大きいインパクトが得られた冬期実験の結果を述べる。
図 4.1.10(a) は SYNOP 地上気温について、観測値と第一推定値の差（O–B）の標準偏差の変化率を示す。
SYNOP 地上気温は、全球解析では同化されていない
ため、図 4.1.10 は、地上気温の第一推定値の精度の独立観測データによる検証結果でもある。北半球、熱帯、
南半球いずれも TESTNGW は CNTLNGW よりも観測値と第一推定値の整合性向上が見られ、特に南半球で整合性向上が顕著である。図 4.1.10(b) の水平分布でみても、オーストラリアや南アメリカで、整合性向上が大きい領域が見られる。これは、標高オリジナルデー
タセットが高精度化されたことにより地形の表現が改善され、標高の影響を強く受ける地上気温の第一推定
値がより観測に近づいたためと考えられる。図 4.1.11
は、2020 年 1 月平均 500 hPa 高度の予測の RMSE の、
TESTDEM の CNTLDEM に対する 2 日予測改善率の分布を示している。熱帯域では全般的に改善を示しているほか、北半球では、特に、北太平洋東部で改善が目立つ。北太平洋域は、海上であるため標高データセット
更新の直接の影響は小さいことから、この改善は、解(2) 標高オリジナルデータセット更新のインパクト
標高オリジナルデータセット更新の全球数値予報シス
テムにおける予測精度へのインパクトを確認するため、
解析予報サイクル実験を実施した。対照実験は第 4.1.2
項 (3) で示した TESTNGW 相当の設定で、以下では
CNTLDEM と呼ぶ。CNTLDEM に対して標高オリジ67

図 4.1.9 図 4.1.8(a),(b) と同じ。ただし、日本とその周辺域について。
図 4.1.8 水 平 解 像 度 13 km に お け る (a)MERIT
DEM+RAMP2 か ら 作 成 し た モ デ ル 標 高 [m]、(b) モ デ ル 標 高 の MERIT
DEM+RAMP2 とGTOPO30 の 差 [m]、(c)GTOPO30 の デ ー タ ソ ー
ス の 分 布 。(c) は 米 国 地 質 調 査 所 の ホ ー ム ペ ー ジ(https://www.usgs.gov/centers/eros/science/usgseros-archive-digital-elevation-global-30-arc-secondelevation-gtopo30) から引用。

重力波の射出フラックスの緯度依存性を精緻化することと安定時の鉛直拡散係数を見直すことで、成層圏の気温や東西風のバイアスの低減、AMSU-A 等気温サ
ウンダの成層圏チャンネルの観測と第一推定値の整合性向上を通じた予測精度改善を確認した。標高オリジ
ナルデータセットの更新について、現在使用している
GTOPO30 から、60 °S 以北は MERIT DEM、以南はRAMP2 に更新することで、GTOPO30 に見られる地形表現の問題（偽の山岳や DEM 作成に用いるデータ
ソースの違いによる品質の不連続の問題等）が解消されること、冬季北半球において、地上気温の第一推定値や 500 hPa 高度等の予測精度が改善することを確認した。
今後は、準リアルタイム実行の仕様に、本節で示した改良と観測データ利用改良 (第 4.5.3 項; 第 4.5.7 項、（注）GOBS23XX 開発の節番号を secref) を合わせた仕様での試験を実施し、改善の効果を確認したのち、
令和 4 年度末に全球数値予報システムを更新する計画である。

析予報サイクルや予報モデルによる時間積分を通じて改善が伝播した結果であると考えられる。特に、中緯度総観規模の流れにおいて北太平洋域の上流にあたる
ユーラシア大陸や極東域での地形の表現の改善が影響していると考えられる。図 4.1.12 は、2020 年 1 月平均の北半球における 500 hPa 高度の予測の RMSE について、TESTDEM と CNTLDEM の差を示したものである。2 日予測から 5 日予測まで、TESTDEM では、
CNTLDEM に対する改善傾向が見られる。日々の誤差の分布で見ると、標高オリジナルデータの更新によるバイアスの増減や誤差のパターンに大きな変化はない（図略）が、誤差が少しずつ小さくなった結果、RMSEの減少につながっている。

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4.1.4 まとめと今後の予定
令和 4 年 12 月現在準リアルタイム実行中の水平高解像度版全球モデルの更なる予測精度向上を目的に、
非地形性重力波過程の改良とそれに合わせた鉛直拡散係数の調整、標高オリジナルデータセット更新の開発を進めてきた。非地形性重力波過程の改良について、

68

図 4.1.12 2020 年 1 月における、北半球 ( 20°N–90 °N) での500 hPa 高度場の対解析 RMSE [m] について、TESTDEMから CNTLDEM を引いたもの（縦軸）。横軸は予測時
間 [day]。縦軸の値が 0 よりも小さければ TESTDEM がCNTLDEM に対して改善、大きければ改悪を意味する。
エラーバーは、ブートストラップ法（リサンプル数 10000）で見積もった 95%信頼区間を表す。

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図 4.1.10 (a) 解析予報サイクル実験による 2020 年 1 月平均の SYNOP 地上気温の北半球域 (N.H. と表記、20◦ N–
90◦ N)、熱帯域 (Trop. と表記、20◦ S–20◦ N)、南半球域(S.H. と表記、90◦ S–20◦ S) 平均の観測値と第一推定値の差 (O–B) の標準偏差の変化率 [%]。負の値は TESTDEMの方が観測値と第一推定値の差が小さいことを表している。(b)O–B の標準偏差の TESTDEM と CNTLDEM の
差 [K]。

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図 4.1.11 解析予報サイクル実験による、2020 年 1 月平均の500 hPa 高度の 2 日予測の対解析 RMSE の改善率 [%] の分
布とその帯状平均値。改善率は CNTLDEM と TESTDEMの RMSE の変化率 ×100 で定義し、正の値は TESTDEMが CNTLDEM に対して改善していることを表す。

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70

4.2 全球アンサンブル予報システムの改良
4.2.1 はじめに
数値予報開発センターでは、大気モデルの大部分を共有している全球に関する数値予報システム（全球モ
デル (GSM)、全球解析 (GA)、全球アンサンブル予報システム (GEPS)）の改良をなるべく同時に現業化できるよう開発を進めている。
GSM と GA が整合することは、データ同化においてモデルの予測特性を適切に扱うために必要であり、また、GEPS と GSM の予測特性が整合することは、GSM の予測に関する確率予測情報を GEPS が適切に作成するために必要だからである。
令和 4 年 2 月には、令和 4 年度末の全球数値予報シ
ステムの更新を目指し、GSM・GA の改良を組み合わせた仕様での準リアルタイム実行による確認を開始した。このうち、GSM の改良の内容は GEPS2203 にも反映した第 3.2 節。
その後 GEPS では、令和 4 年度末の導入を目指して、GEPS2203 以降の GSM の開発成果（第 4.1 節。以下、令和 4 年度末に導入予定の GSM を GSM23XX と呼ぶ）を取り込むとともに、2 段階 SST（海面水温）法(高倉・小森 2020) の適用範囲の拡大などの改良を進めてきた。
後者については、予測 SST の利用により、特に 2 週目以降における大気下層気温の予測の改善が、中高緯度でも期待できるという調査結果（第 4.2.3 項に詳述）を踏まえたものである。
今回、GEPS のこれらの改良予定項目について性能を評価するための実験を行い、アンサンブル平均予測の精度向上や確率予測情報の精度向上など想定した効果が得られていることを確認した。本稿では、改良予定項目の概要と実験結果について述べる。

図 4.2.1 GEPS2203 仕様で下部境界に CPS3 の SST 予測
偏差を全球域に与えた実験と、MGDSST 初期偏差を全球域に与えた実験の、2019 年 12 月〜2020 年 2 月の予測 10日目における SST の RMSE の差：（左）メソ以下のスケー
ル、（右）総観規模以上のスケール。赤色は CPS3 予測偏差実験の方が良いことを、青色は MGDSST 初期偏差固定実験の方が精度が良いことを示す。「総観規模以上」は0.25 度格子に内挿した SST 偏差に対して緯度経度方向に
1-1-1 フィルタ（三点移動平均）を 30 回かけたもの（振幅が半分以下になる空間スケールが数百 km になる）、「メソ
以下」は全成分から総観規模以上の成分を差し引いたもの
として計算。

図 4.2.2 5 メンバー再予報型実験（1991〜2020 年の月末初期日）による 2 段階 SST 法の全球域への適用領域拡大の効果。（左）SST、（右）2m 気温に対する冬期間（12〜2月）初期日の予測 6〜12 日平均でのアノマリー相関の差分（適用領域拡大後から拡大前を引いたもの）。赤色は 適応
領域拡大によって改善、青色は改悪していることを示す。

• 再予報型実験では、2 週目以降は 200hPa 東西風や 500hPa 高度など、上層の要素でも予測の改善が見られた（図省略）。
• （特に冬半球の）中緯度で空間スケールが小さくなる海洋渦を考慮して CPS3 の SST 予測値をスケール分離して検証したところ、総観規模以上の
SST アノマリの再現は MGDSST の偏差固定値と比較して良くなる一方で、メソ以下のスケールの再現性は低下していた（図 4.2.1）。
• 再予報型実験で寄与を見積もったところ、メソ以下のスケールの SST 変動の再現性低下による 2m
気温への影響は相対的に小さかった（図 4.2.2）。
つまり、従来中高緯度で誤差が大きいと考えられていた CPS3 の SST 予測値について、MGDSST 偏差固定値に対する誤差の違いは主として、CPS3 の海洋モ
デルの水平解像度が 0.25 度であるために解像できな
いメソ渦に由来しており、一方、大気下層の予測精度
は、CPS3 の SST 予測値の利用により総観規模以上の変動が加わることで（MGDSST 偏差固定値の現業仕様と比べて）改善していた。これらの結果から、2 段階

4.2.2 改良予定項目の概要
GEPS で使用する予報モデルを GSM23XX で導入予定のものに更新する。前項でも述べたとおり、これにより GEPS と GSM の予測特性が整合し、GSM による予測に関する確率予測情報をより適切に作成できるようになることが期待できる。
さらに、2 段階 SST 法で外力として使用する現業季
節アンサンブル予報システム (CPS3) の SST 予測値について、適用領域を低緯度域中心から全球域に拡大する。

4.2.3 2 段階 SST 法適用領域拡大
GEPS2203 仕様で 2 段階 SST 法の適用範囲を全球域に拡大した影響調査を行ったところ、以下の結果が得られた。
• 連続初期日型実験において、大気下層の気温予測が改善した（図省略）。

71

SST の適用範囲を全球域に拡大して開発を進めることとなった。なお、海氷域では 2 段階 SST は適用されず、
MGDSST の海氷マスクは初期値固定として、CPS3 の海氷マスクは予測対象時刻のものが使われる。

4.2.4 総合性能評価試験
本節で述べている改良を合わせた効果を検証するための総合性能評価試験として、連続初期日型実験と再予報型実験を実施した。以下ではこれらの実験の仕様とその結果について記述する。

(1) 連続初期日型実験
実験の設定
実験の諸元は以下の通りである。
• 比較対象（以下 CNTL）：2022 年 7 月時点の現業
全球 EPS による予報。ただし初期値はサイクル解
析によるものを使用。
• 改良版（以下 TEST）– GSM23XX に導入予定のモデルを使用– 2 段階 SST 法を全球に適用
ただし初期値は GSM23XX を用いたサイクル解析によるものを使用。
• 実験期間と初期時刻– 夏実験：2021 年 6 月 20 日〜10 月 11 日の各日 12UTC– 冬実験：2021 年 11 月 20 日〜2022 年 3 月 11日の各日 12UTC• メンバー数：51（現業全球 EPS と同じ）

図 4.2.3 夏実験における領域別の CRPS。要素は左列が850hPa 気温 [K]、右列が 500 hPa 高度場 [m]。領域は上から順に北半球 ( 20 °N – 90 °N )、熱帯 ( 20 °S – 20 °N )、南半球 ( 20 °S – 90 °S )。CNTL 実験は緑線、TEST 実験は赤線。紫線は変化率 ((TEST−CNTL)/CNTL[%]、右縦軸)。
変化率が負であると CNTL に対する TEST の改善を意味する。差に統計的な有意性がある場合に ▽(CNTL>TEST)
ないし △(TEST>CNTL) をプロットしている。

主要要素の確率予測
図 4.2.3 と図 4.2.4 に、夏実験と冬実験についての 11
日先までの予報時間ごとの CRPS1 を示す。夏実験については、熱帯の 850 hPa 気温が予報前半で改悪となる
ほかはおおむね中立から改善となっている。冬実験についてはいずれの領域・要素でもおおむね中立から改善である。夏実験での熱帯下層気温の悪化は対ラジオ
ゾンデ観測で評価すると見られなくなるので、解析値の変化の影響の可能性があるが詳細は不明である。改善についてはモデルの変更によるものと考えられる。
図 4.2.5 に、夏実験の Z500 と U250 のスプレッドを示した。TEST では対流圏上層でスプレッドが増える
傾向が見られる。しかし、図 4.2.6 にあるとおり、スプレッドスキルの関係を壊すような大きな変化ではない
ため、スプレッドの調整等は不要と判断した。冬実験
でも同じような傾向であった（図略）。

図 4.2.4 図 4.2.3 に同じ。ただし冬実験のもの。

日本の降水予測
図 4.2.7 に日本の降水予測について解析雨量に対して検証した結果を示す。ブライアスキルスコア (BSS:Brier
Skill Score) は 1 mm/24hr 及び 5 mm/24hr の閾値について、夏実験については中立、冬実験については改善傾向である。
台風進路予測図 4.2.8 に予報時間ごとのアンサンブル平均台風進
路予測誤差と、台風接近確率 (ここでは、FT=0–120 h

1

Continuous Ranked Probability Score の略で、閾値
t以∫∞下となる確率予測に対するブライアスコアを −∞ dt で積分
したもの。

72

図 4.2.7 対 解 析 雨 量 に よ る 降 水 の 確 率 的 予 測 の ブ ラ イ
アスキルスコア。上段は夏実験、下段は冬実験。左列は閾値 1mm/24h、右列は閾値 5mm/24h の降水事例に対するもの。CNTL は緑線、TEST は赤線。紫線は差(TEST−CNTL、右縦軸)。

図 4.2.5 夏実験におけるスプレッド。左列は 500 hPa 高度場[m]、右列は 250 hPa 東西風 [m/s]。領域は上から順に北半
球 ( 20 °N – 90 °N )、熱帯 ( 20 °S – 20 °N )、南半球 ( 20 °S– 90 °S )。CNTL 実験は緑線、TEST 実験は赤線。紫線は変化率 ((TEST−CNTL)/CNTL[%]、右縦軸)。スプレッ
ドの差に統計的な有意性がある場合に ▽(CNTL>TEST)
ないし △(TEST>CNTL) をプロットしている。

図 4.2.8 アンサンブル平均の台風進路予測平均誤差 (左) と
台風接近確率の信頼度曲線とブライアスキルスコア (右)。
CNTL は緑、TEST は赤。左図は × と実線が平均誤差[km](左縦軸) で + がサンプル数 (右縦軸) を示しており、ピンクの三角（該当なし）と青の三角はそれぞれサンプル間の相関を考慮する場合としない場合に 5 % の有意水準で差が有意であることを示す。右図は実線が信頼度曲線 (左縦軸)、水色とオレンジの棒グラフで CNTL と TEST の予報頻度 (右縦軸) を示す。また、CNTL と TEST のブラ
イアスキルスコアの値を図中に示した。

の間に 120km 以内に台風中心が位置する確率) の予測の検証結果を示す。検証は気象庁ベストトラックに対して行っている。アンサンブル平均の台風進路予測の平均誤差は、予報後半にやや悪化の傾向が見られているが、有意性判定は相関を考慮しない場合の 84 時間
予報についてのみ付いている。台風接近確率の BSS や
信頼度曲線、予測頻度に大きな変化はなかった。
図 4.2.6 夏実験におけるスプレッドスキル（スプレッドと
RMSE の比）。左列は 500 hPa 高度場 [m]、右列は 250
hPa 東西風 [m/s]。領域は上から順に北半球 ( 20 °N – 90
°N )、熱帯 ( 20 °S – 20 °N )、南半球 ( 20 °S – 90 °S )。
CNTL 実験は緑線、TEST 実験は赤線。

(2) 再予報型実験
予測 12 日以降の評価を目的とした実験として、再予報型実験を実施した。CNTL、TEST ともに大気初
期値は JRA-3Q を用い、1991 年〜2020 年での月末の12UTC 初期値の予測のみを対象とした 13 メンバーで
評価した。

73

図 4.2.9 再予報型実験での予測 2 週目に対する地上気温のア
ンサンブル平均予測のアノマリー相関係数の差（TEST −CNTL）。（左上）冬初期日、（右上）春初期日、（左下）夏初期日、（右下）秋初期日に対するバイアス補正なしの結果。暖色は改善、寒色は改悪を示す。

アンサンブル平均予測
図 4.2.9 に予測 2 週目に対する地上気温のアンサンブ
ル平均予測のアノマリー相関の差（TEST − CNTL）を示す。どの季節でも中緯度の海上で改善傾向が見られており、2 段階 SST 法の適用領域拡大によるものと考えられる。
図 4.2.10 と図 4.2.11 に北半球と熱帯に対するアン
サンブル平均予測のアノマリー相関の差（TEST −CNTL）を示す。概ね誤差幅の範囲内で中立の要素・季節が多いことが分かる。また、2 段階 SST の適用領域拡大による改善はごく下層が中心であった（図省略）。
これらの結果から、今回の変更による大きな問題はな
いと考えられる。

4.2.5 まとめと今後の予定
令和 4 年度末に計画されている GEPS の改良予定項
目について性能を評価するための実験を行い、アンサ
ンブル平均や確率予測情報の精度などに想定した効果が得られ、問題がないことを確認した。今後は全ての改良予定項目を組み合わせて現業に相当する構成での評価を行う予定である。

参考文献
高倉寿成, 小森拓也, 2020: ２段階 SST 法の詳細と導入事例紹介. 令和 2 年度季節予報研修テキスト, 気象庁地球環境・海洋部, 2–8.

74

図 4.2.10 再予報型実験（1991〜2020 年）による 13 メンバーアンサンブル平均の北半球（20 °N – 90 °N ）でのアノマリー相関係数の差（TEST − CNTL）。（上段）左から 500hPa 高度、850hPa 気温、海面更正気圧、（下段）200hPa 及び 850hPaの流線関数に対するバイアス補正なしの検証結果。それぞれの図は左から順に冬、春、夏、秋の並びとなっており、青は 1 週目（予測 3〜9 日）、赤は 1.5 週目（予測 6〜12 日）、緑は 2 週目（予測 10〜16 日）、黄は 3〜4 週目（予測 17〜30 日）を表す。誤差棒はブートストラップ法で見積もった 95% 信頼区間。

図 4.2.11 図 4.2.10 と同じ。ただし、熱帯（20 °S – 20 °N ）に対する（上段）左から 200hPa 速度ポテンシャル、850hPa 気
温、海面更正気圧、（下段）200hPa 及び 850hPa の流線関数の検証結果。

75

4.3 メソアンサンブル予報システムへの確率的物
理過程強制法の導入

Xp = (1 + rX )Xc

4.3.1 はじめに

(4.3.1)

ここで、rX は時空間に相関を持つガウス型の乱数を与える (Palmer et al. 2009)。時空間の相関スケールや振幅の大きさには任意性がある。検討の結果、今回報
告する実験では、乱数の振幅は 0.5、時間相関 6 時間、
空間相関 500 km とした。また、計算安定性の観点か
ら、積雲対流過程と放射過程の時間変化率にのみ摂動を与えることとした1 。

メソアンサンブル予報システム (MEPS) は、メソモ
デル（MSM）の予測に対して信頼度や不確実性等の情報を付加することを目的に運用されており、MSM と合わせて防災気象情報、航空気象情報、天気予報等の作成を支援する資料として利用されている。
MEPS は 2019 年 6 月に運用を開始した。國井・小野 (2020) は、MEPS の運用開始に至る開発経緯、仕様と狙いを述べるとともに今後の課題と展望を示した。
これを踏まえ、数値予報開発センターでは MEPS の継続的な開発に取り組んでいる。2020 年 9 月には初期摂動と側面境界摂動を改良し (気象庁 2021)、2022 年 3
月には MSM の鉛直層増強と物理過程改良に追随してMEPS の設定を更新した (気象庁 2022)。
本節では、國井・小野 (2020) が挙げた課題のうち、モデルアンサンブル手法の導入に向けた開発について述べる。現在の MEPS は、初期摂動と側面境界摂動
のみで MSM の不確実性を表現するシステムとなっており、数値予報モデルの不確実性を考慮していない。
そのため、本質的には考慮すべき摂動が不足していると考えられ、予報誤差程度のアンサンブルスプレッドを確保するために過大な初期摂動を用いている可能性もある。このような課題に対し、数値予報モデルの不確実性を表現するため、モデルアンサンブル手法の一つである確率的物理過程強制法（SPPT 法: Stochastically Perturbed Parametrization Tendencies scheme;
Buizza et al. (1999), Palmer et al. (2009)）による摂動を新たに導入し、併せて初期摂動の振幅を小さくする
ことによりスプレッドを適正化する開発を進めてきた。
以下、川田ほか (2021) に基づき MEPS への SPPT法の導入に向けた開発について説明し、これまでの検証実験で得られた結果を報告する。MEPS による予報から作成するアンサンブル摂動は、局地解析の背景誤差として用いられる（第 3.4 節 注:3.5 項）ことから、
今回の MEPS の変更が局地数値予報システムへ与える影響について調査した結果も示す。

(2) 初期摂動の振幅調整
現在の MEPS のスプレッド（図 4.3.1 左）は、アン
サンブル平均の RMSE（図 4.3.1 中）と比べると特に日本域でスプレッドが過大な傾向にある。理想的なアンサンブル予報の性質として、スプレッドの大きさはアンサンブル平均の RMSE と同程度であることが望ましい。スプレッドの適正化という観点では初期摂動を小さくすることが考えられるが、これまで初期摂動を小さくすると降水確率予測の精度が悪化することが把握されており、単純に初期摂動の振幅を小さくする
ことは難しかった。また、SPPT 法を導入することで、
数値予報モデル由来の摂動が新たに加わることになり、システム全体としてはスプレッドが増加すると考えられる。これらのことから、SPPT 法の導入と併せて初期摂動の振幅を調整することを検討した。その結果、
SPPT 法の導入と併せることで、降水確率予測の精度を維持しつつスプレッドを適正化できることが分かったため、初期摂動の振幅を小さくする（現 MEPS の95 %）こととした。なお、側面境界付近のスプレッド
は過小傾向であるため、側面境界摂動の振幅は調整しない。

4.3.3 性能評価
SPPT 法の導入と初期摂動の振幅調整による影響を確認するための性能評価実験を行った。現ルーチンのMEPS と同じ設定の実験をコントロール (CNTL) とし、CNTL に対し前項で示した変更を適用した実験をテスト (TEST) とする。実験期間は夏:2020 年 7 月 1日-7 月 31 日、冬:2020 年 1 月 20 日-2 月 25 日とした。

4.3.2 変更の概要
ここでは、MEPS への SPPT 法の導入に向けた変更の概要を説明する。はじめに SPPT 法について、次にSPPT 法の導入に伴い検討した初期摂動の振幅調整に(1) スプレッドの適正化
図 4.3.1 に 850 hPa 相当温位について FT=9 における CNTL のスプレッドとアンサンブル平均の RMSEの夏実験の期間平均を示す。CNTL の課題として、スプレッド（左）をアンサンブル平均（中）と比較すると、日本周辺等の初期摂動が入りやすい領域ではスプレッドが過大な一方、それ以外の領域ではスプレッド

ついて述べる。

(1) SPPT 法
SPPT 法は、物理過程の時間変化率に対して摂動を与えることで、数値予報モデルの物理過程の不確実性を表現することを狙った摂動手法である。摂動を与える
前と与えた後の物理過程の時間変化率をそれぞれ Xc ,Xp として、次のように摂動を与える。

1

雲物理過程 (氏家 2020)、境界層過程 (西本 2020) ではイ
ンプリシットスキームを用いることで計算安定性を確保できる時間変化率を求めており、これらの時間変化率を (4.3.1)
によって変更することは計算不安定につながりやすいと考えられる。実際に計算不安定となる事例が多発した。

76

図 4.3.1 CNTL のスプレッドおよびアンサンブル平均の RMSE の夏期間平均。850hPa の相当温位 [K]、FT=9。左からスプレッ
ド、アンサンブル平均の RMSE、スプレッドとアンサンブル平均 RMSE の差。黒枠は検証の日本域（125°–145°E,25°–45°N）を示す。

図 4.3.2 スプレッドの夏期間平均。850hPa の相当温位 [K]、FT=9。左から TEST, CNTL, TEST-CNTL。黒枠は図 4.3.1 と同じ。

が過小な傾向があることが分かる。図 4.3.2 に TESTと CNTL のスプレッドを示す。基本的には初期摂動が支配的であるため、TEST のスプレッドの空間分布が
CNTL から大きく変化するわけではないが、TEST とCNTL のスプレッドの差（右）を見ると、初期摂動が入りやすい領域でスプレッドが小さくなり、それ以外の領域でスプレッドが大きくなっている。それぞれ CNTLの課題を緩和しスプレッドが適正化する方向に変化していることが分かる。このスプレッドの空間分布の変化は、初期摂動の振幅を小さくしたことによるスプレッ
ドの減少が初期摂動が入りやすい領域で見られ、SPPT法の導入によるスプレッドの増加は予報領域全体に及び、その両者が合わさったものと考えられる。
図 4.3.3 は夏期間の 850 hPa 相当温位の予報時間別のスプレッドスキルである。左は予報領域全体（MSM域と呼ぶ）、右は図 4.3.1 の黒枠で示した領域（「日本域」と呼ぶ、125°–145°E,25°–45°N）について示した。
日本域では予報前半のスプレッドの過大傾向が改善しつつ、MSM 域では予報後半にかけてのスプレッドの過少傾向が改善していることが分かる。この変化は冬実験についても同様に見られた（図略）。
初期摂動の影響が大きい日本域のスプレッドの変化としては、夏実験、冬実験ともに 850 hPa の相当温位に見られるような予報前半の過大なスプレッドが抑制
され適正化する要素がほとんどであった。予報後半にか図 4.3.3 夏期間の 850hPa 相当温位 [K] の予報時間別のス
プレッドスキル。青線が CNTL、赤線が TEST。検証領
域は（左）MSM 域、（右）日本域。横軸は予報時間 [h] 。

けては、SPPT 法の導入によりスプレッドが増加して適正化する要素が多いが、下層の気温では過大傾向となった（図略）。一方、上層や地上は初期摂動の影響が小さくスプレッドが不足していたが2 、SPPT 法の導入によりスプレッドが大きくなり適正化した（図 4.3.4）。

(2) 降水確率予測
降水確率予測の変化を確認するため夏期間の 3 時間
降水量のブライアスキルスコア (BSS) を図 4.3.5 に示す。いずれの閾値においても CNTL に対して TEST が
2

メソスケール現象予測に影響が大きい中下層における物理量の摂動を優先的に算出している (國井・小野 2020)。

77図 4.3.4 スプレッド（実線）およびアンサンブル平均のRMSE（点線）の予報時間別の夏期間検証結果。青線が CNTL、赤線が TEST。黒点線はコントロールランのRMSE。検証領域は日本域。（左）300 hPa の気温 [K]、（右）地上気温 [K]。横軸は予報時間 [h] 。

図 4.3.5 夏期間の 3 時間降水量の（左）ブライアスキルス
コア、（右）TEST と CNTL の差。青線が CNTL、赤線
が TEST。横軸は閾値 [mm/3h]。

改善した。弱雨に比べ閾値 30 mm/3h 等の強雨予測で改善幅が大きい。冬実験については、気候値予測よりもスキルがある閾値（15 mm/3h 以下）において、ほぼ中立であったが（図略）、予報時間別にみると、弱雨の予報初期（FT=6 まで）において BSS が改悪となった（図 4.3.6）。これは、初期摂動の振幅を小さくしたことが影響したためと考えられる。
今回の実験では初期摂動の振幅は 95%の大きさに調整しているものの、摂動の構造などは変更していない
ため、各メンバーの降水分布は CNTL と大きく変わらないことが多い。その中で、積雲対流過程に摂動を与えたことにより、積雲対流過程が寄与する領域付近の降水分布の表現のばらつきが大きくなる事例が見られている。降水確率予測の改善につながったと考えられ
る典型的な事例として、2020 年 7 月 7 日の九州付近の降水事例を挙げる。MSM や MEPS では、積雲対流過程に起因するモデル地形に沿った降水域が表現されることがあり、この事例においてもその傾向が見られている（図 4.3.7 左下）。この事例では、SPPT 法の導入
により、この表現にばらつきが生じ、地形に沿った降水を表現するメンバーが減少し地形風下の降水を表現
するメンバーが増加した。その結果、30 mm/3h の超過確率で見て、CNTL（右上）に対し TEST（右下）では、黒破線の楕円で示した地形風下の超過確率の増加が見られ、解析雨量との対応が向上した。この事例に見られるように、積雲対流過程の摂動を考慮したこと
によって降水表現のばらつきが増加したことが、降水
確率予測の改善に寄与していると考えられる。

図 4.3.6 冬期間の閾値 2 mm/3h の（左）ブライアスキルス
コア、（右）TEST と CNTL の差。青線が CNTL、赤線
が TEST。横軸は予報時間 [h]。

ンブル摂動として用いた実験をテスト (TEST) とする。
実験期間は夏:2020 年 7 月 2 日-7 月 8 日、冬：2020 年
1 月 11 日-1 月 21 日で、それぞれ 1 時間毎の初期値から予測を実行した。

4.3.4 局地数値予報システムへの影響
局地解析における Hybrid-3DVar（第 3.4 節 注:3.5
項）では、気候学的背景誤差と MEPS の予報値から作成した背景誤差を混ぜて用いている。本項では、今回の MEPS の変更が局地数値予報システムへ与える影響を評価するために行った実験結果について述べる。現
ルーチン局地数値予報システム相当の設定の実験をコ
ントロール (CNTL) とし、変更した MEPS をアンサ

図 4.3.7 2020 年 7 月 7 日 21JST の 3 時間降水量について（左上）解析雨量、（左下）コントロールラン、（右上）CNTLの 30 mm/3h 超過確率、（右下）TEST の 30 mm/3h の超過確率。予報値は 2020 年 7 月 7 日 12UTC 初期値のFT=24。

78

図 4.3.9 局地数値予報システムの冬期間における対地上観
測検証の地上比湿 [g/Kg] の (左）RMSE、（右）TEST と
CNTL の差。横軸は予報時間 [h]。青線が CNTL、赤線がTEST。

図 4.3.8 局地数値予報システムの夏期間における対地上観測
検証の地上気温 [K] の (左）RMSE、（右）TEST と CNTLの差。横軸は予報時間 [h]。青線が CNTL、赤線が TEST。

夏実験、冬実験ともに地上要素で第一推定値と観測値の整合性の向上（図略）や、予報スコアに有意な改善が見られた。図 4.3.8 に夏期間の地上気温の RMSE、
図 4.3.9 に冬期間の地上比湿の ME の改善を示す。地
上気温の改善は、MEPS の変更によりスプレッドの増加した領域（主に北海道など）においてインクリメン
トが増加した（局地解析のハイブリッド同化において、
MEPS のスプレッドの増加により気象場に依存する背景誤差が大きくなり、観測データのインパクトがより大きくなった）ことにより、より地上気温の観測情報が適切に初期値に反映されたことによるものである。
地上比湿の改善は、偽相対湿度3 と温位の負の誤差共分
散が増加したため、地上気温観測が地上比湿のインク
リメントに与える影響が大きくなったことの結果とみられる。対ラジオゾンデ検証では北海道や大陸側の地点において初期値の下層の気温、高度場の RMSE が改善した (図略)。これは今回の MEPS の変更で下層
気温のスプレッドが北海道や大陸等で増加したことにより下層気温のインクリメントが増加したためと考えられる。しかし、925 hPa の気温予測では FT=3 で改悪となった。MEPS の変更による 925 hPa の気温スプ
レッドは過大であることから、背景誤差の見積もりが過大となった可能性がある。これらの変化は、いずれも MEPS の変更によるスプレッドの変化との対応が見られる結果と言える。

である。現在、同時期に計画される全球モデル、メソモデルの変更と組み合わせた実験を実施し、2023 年のMEPS 更新に向けた準備を進めている。
今後の開発に向けて、今回適用できなかった物理過程（雲物理、境界層、地表面等）の不確実性を捕捉する手法の検討や、不確実性が小さいと考えられる晴天
放射の時間変化率に摂動を与えない修正 (Lock et al.
2019)、等が SPPT 法の改良課題として挙げられる。また、他のモデルアンサンブル手法との併用なども考えられ、MEPS における数値予報モデルの不確実性のより適切な表現を考えていく必要がある。さらには初期摂動や側面境界摂動の改良、下部境界摂動の導入も今後の MEPS の改良課題として重要であり、これらの課
題の優先度等を検討しながら引き続き MEPS の改良に取り組んでいく。

参考文献
Buizza, R., M. Miller, and T. N. Palmer, 1999:
Stochastic representation of model uncertainties inthe ECMWF ensemble prediction system. Quart.
J. Roy. Meteor. Soc., 125, 2887–2908.
川田英幸, 欠畑賢之, 河野耕平, 2021: 気象庁メソアン
サンブル予報システムへの確率的物理過程強制法の導入に向けた開発. 第 24 回非静力学モデルに関する
ワークショップ予稿集.
気象庁, 2021: メソアンサンブル予報システムの改良.
数値予報開発センター年報（令和 2 年）, 気象庁 数値予報開発センター, 66–73.
気象庁, 2022: メソアンサンブル予報システムの鉛直層増強と物理過程の改良. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター, 100–101.
國井勝, 小野耕介, 2020: メソアンサンブル予報シス
テム. 数値予報課報告・別冊第 66 号, 気象庁予報部,
85–115.
Lock, S. J., S. T. Lang, M. Leutbecher, R. J. Hogan,and F. Vitart, 2019: Treatment of model uncertainty from radiation by the Stochastically Pertubed Parametrization Tendencies (SPPT) scheme

4.3.5 まとめ初期摂動と側面境界摂動のみを考慮している MEPS
において、新たに数値予報モデルの不確実性を考慮す
るため、SPPT 法の導入に向けた開発を進めてきた。
SPPT 法を導入し、初期摂動の振幅を抑えたシステム
において、降水確率予測の悪化を抑えつつ、スプレッドの空間分布が適正化することを確認した。このスプレッドの変化は、MEPS 摂動に基づく背景誤差を通して局地数値予報システムに影響するが、その影響がス
プレッドの変化と対応することを確認した。この結果を踏まえ、2023 年に MEPS に本変更を導入する計画
3

asuca-Var の解析変数の一つで、（水蒸気の混合比）/（第一推定値の飽和水蒸気の混合比）で定義される。

79and associated revisions in the ECMWF ensembles.
Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 145, 75–89.
西本秀祐, 2020: 境界層. 数値予報課報告・別冊第 66号, 気象庁予報部, 69–78.

Palmer, T. N., R. Buizza, F. Doblas-Reyes,
T. Jung, M. Leutbecher, G. J. Shutts, and asn
M. Steinheimer A. Weishemer, 2009: Stochastic
parametrization and model uncertainty. ECMWF
Tech. Memo, 598, 42pp.
氏家将志, 2020: 雲過程. 数値予報課報告・別冊第 66号, 気象庁予報部, 45–55.

80

4.4 局地モデルの改良盤モデルを 2017 年 2 月にこれまで運用してきた JMANHM(Saito et al. 2006) から新しい気象庁非静力学モデ
ル asuca(Ishida et al. 2022) に置き換えた際に、JMANHM の雲物理スキームから大幅な改良がなされた。さらに、2020 年 3 月のメソモデル更新の際にも改良が加えられており、新しい科学的知見が多く取り込まれている（以下、2020 年 3 月以降メソモデルで用いている
雲物理を MPasc と表記する）。他方、局地モデルについては JMA-NHM の雲物理スキームが用いられている。今年度の局地モデル更新では、雲物理スキームを従来のものから MPasc に置き換えるのに加え、以下に述べる変更を適用する計画である。なお、MPasc の詳
細については、数値予報開発センター年報（令和 2 年）
第 2.2.8 項 (気象庁 2021a) を参照いただきたい。
MPasc を局地モデルにそのまま適用した場合、衛星シミュレータ (RTTOV) を用いた調査から、冬季の日
本海上等の混相雲で過冷却水滴（雲水）が過少になることが開発の過程で明らかとなった。そこで、観測に基づく混相雲の雲量診断の見直し (Abel et al. 2017) を行うことで固相の成長による雲水の消費を軽減した。また、MPasc では雪と雲氷で同じ質量-粒径関係 (Brown
and Francis 1995) を使用しているが、この関係式は粒径が 100 [µm] 以上を想定したものであり、粒径の小さな雲氷に適用するのは適切でないと考えられる。そこ
で、雲氷の質量-粒径関係を 100 [µm] 以下についても考慮している Mitchell et al. (2010) の関係式に変更した。その他、局地モデルの水平格子間隔に応じた臨界
相対湿度の調整や、昇華・蒸発・融解過程の定式、雲氷の落下速度計算、雪と雲氷の衝突併合過程、部分雲過程に関連する見直しを行った。
以下に、MPasc への置き換えおよび改良を加えた雲物理の予測への影響を示す。ただし、TEST では上記雲物理の変更に加えて境界層スキームの変更も適用した。
これは、境界層スキームの変更により乱流統計量が適正化された効果が部分雲の表現に影響することを前提として、今般の雲物理の開発を実施したためである。図4.4.1 に夏季の低気圧による降水事例について、GPM
主衛星二周波降水レーダー (DPR) の Ku 帯レーダーの反射強度を、衛星シミュレータによってモデル出力から算出した反射強度と比較した結果を示す。MPasc の導入および上述の改良により、高度 5 km 付近に見られる融解層の上層・下層ともに TEST で改善が見られた。
まず、融解層より上層に着目すると、CNTL では過大であった反射強度が、TEST では観測に近づいていることが分かる。CNTL の方が雪の平均粒径が大きいことが上層の反射強度が高くなる原因となっているが、TEST で雪の粒径分布が変わることで、CNTL で過大であった雪の平均粒径が小さくなったこと、また、質量-粒径関係の変更により、粒径が大きくなると共にバルク密度が小さくなる効果を考慮するようになった結果である。次に、融解層より下層に着目すると、高度約4.4.1 はじめに局地モデルは、時空間スケールの細かな現象の予測を迅速に提供することを目的とした予報モデルで、防災
気象情報・航空気象情報の作成を支援する重要な基盤モ
デルと位置付けられている。2022 年 12 月時点で、水平
解像度 2 km、鉛直 76 層の予報モデルとなっており、1
日 24 回（毎正時初期値）予報時間 10 時間で運用している。今般、予測精度向上のために格子平均標高の作成元
データを高精度・高解像度の MERIT DEM(Yamazaki
et al. 2017) に置き換えるとともに、物理過程を改良し、2022 年度末に局地モデルを更新する計画である。
本節では、これらの改良項目の概略と物理過程の変更による予測特性の変化について述べる。

4.4.2 変更の概要
本項では、2022 年度末に予定している局地モデルの変更の概要と、個々の変更を適用したときの予測特性の変化を報告する。モデルで用いる格子平均標高の作
成元データを、米国地質調査所の GTOPO30（約 1 km
解像度）から約 90 m 解像度の MERIT DEM に置き換えるとともに、物理過程について以下の変更を適用する計画である。
• 雲物理過程について、メソモデルで用いているス
キームの導入に加え、混相雲の扱いの変更、雲氷の質量-粒径関係の変更等の改良• サブグリッドスケールの地形の起伏によって生じる乱流による抵抗の効果（Turbulent Orographic
Form Drag; TOFD）の新規導入• 放射過程で用いる微量気体濃度 (CO2 , N2 O, CH4 )を 2020 年全球気候値に基づいて更新• 境界層乱流スキームである MYNN スキームで用いられる、乱流混合や乱流エネルギー散逸を特徴づける長さスケール定式化の改良
境界層乱流スキームの変更については、2022 年 3 月に現業化されたメソモデルで導入された項目と同一であるため、変更の詳細については数値予報開発センター
年報（令和 3 年）第 4.4 節 (気象庁 2022) を参照いただ
きたい。
各項で示す比較実験について、2022 年 8 月時点のルーチン相当の設定とした実験をコントロール (CNTL) とし、個別の変更を適用した設定の実験をテスト (TEST)と表記する。統計検証では以下の実験期間を対象とした。
• 夏期間：2020 年 7 月 2 日〜7 月 15 日
• 冬期間：2020 年 1 月 11 日〜1 月 21 日
雲物理の改良局地モデル・メソモデルの雲物理はいずれも 1 モー
メントバルク法に基づくスキームを採用しているが、仕様の詳細が大きく異なる。メソモデルの雲物理は基81

図 4.4.1 2020 年 7 月 13 日 01UTC における GPM/DPR の Ku 帯レーダーの反射強度 [dBZ] の CFADs（Contoured Frequency
by Altitude Diagrams: レーダー反射強度の高度別頻度分布）。(a) は観測値、(b),(c) はそれぞれ CNTL, TEST の予測結果(FT=10) を表す。実線は、(a)-(c) それぞれの 25・50・75 %タイル値を、(b),(c) の破線は観測値による値を表す。

図 4.4.3 MERIT DEM を用いて作成された標高標準偏差の分布 [m]
図 4.4.2 2022 年 1 月 12 日 06UTC におけるひまわり 8 号
バンド 13 の輝度温度 [K]。(a) は観測値、(b),(c) はそれぞれ CNTL, TEST の予測結果 (FT=9) を表す。(b),(c) はそれぞれのモデル出力から衛星シミュレータを用いて得られた結果を示している。

なった影響と考えられる。このような部分雲過程の導入による改善は、夏季の海上の弱い降水を伴う対流の表現においても確認された。
地形性乱流による形状抵抗導入
メソモデルや局地モデルでは、統計検証の結果から
対流圏下層や地上において強風バイアスがあることがわかっている。その原因の一つとして、サブグリッドの地形起伏の影響を考慮していないことが考えられる。
このような問題意識から、サブグリッドスケールの地
形性乱流による抵抗の効果を表現するために、Beljaars
et al. (2004) が提案した TOFD スキームを新たに局地モデルに導入する計画である1 。
Beljaars et al. (2004) の TOFD スキームでは、サブグリッドの標高標準偏差に応じてパラメタライズした
形状抵抗を下層水平風の時間変化率に与える。したがって、サブグリッドの標高標準偏差を適切に算出するた
めには、局地モデルの水平解像度 (2 km) よりも十分に高解像度の標高データが欠かせない。そこで、平均

2–4 km 付近の反射強度の頻度は、CNTL よりも TESTの方が観測に近い。雨の粒径分布は CNTL, TEST で同じ関数形を用いるため、この差は雨水混合比の差に起因する。部分雲過程の導入、霰の生成が多くなったことによる融解の増加、雪の粒径分布変更による雪の融解の増加により雨の生成が多くなったことに加え、雨の落下速度-粒径関係の変更により、雨の落下が少し遅くなり大気中に残りやすくなったことによるものと考えられる。
図 4.4.2 に冬型事例におけるひまわり 8 号バンド 13の輝度温度の分布を示す。TEST は、北陸沖における雲が過剰ではあるものの、寒気吹き出しの上流側における雲や日本の南海上における雲に着目すると、CNTL
は雲域が狭い一方、TEST では雲域の広がりが観測に近づく。これは、部分雲過程の導入により、格子平均値で飽和に達していなくても、雲が存在できるように

1

全球モデルでは TOFD スキームが 2020 年 3 月に導入された (気象庁 2021b)。

82

に低下しており、改善が確認された。降水で改善がみられた事例を図 4.4.5 に示す。この事例では梅雨期で南西風が卓越しており、CNTL では解析雨量と比較して中部山岳の風下で過大な降水がみられる（図の破線内）。一方、TEST では山地を中心に下層の風速が低下し、山岳風下の過大な降水が減少した。地形に対応したこのような特性変化が、弱から中程度の雨量の階級での空振り率の減少に寄与していると考えられる。

微量気体濃度定数更新（放射）放射計算で用いられる温室効果気体については、CO2 ,N2 O, CH4 の濃度として通年の気候値を領域一様に与えている。これまで局地モデルで使われているこれらの微量気体濃度は 2000 年前後の全球平均値を用いており、近年の値と比べて過小であった。今年度のモデル更新で、微量気体濃度の値を WMO が算出している
温室効果気体の 2020 年全球平均値に変更する。この変
更により温室効果気体の寄与が増加することから、対流圏の気温が上昇する。
更新前後の地上下向き長波を基準地上放射観測網（BSRN）の観測値と比較した結果を図 4.4.6 に示す。定数更新により、どの地点でも夏冬ともに地上下向き長波は増加し、夏期間に 0.15[W/m2 ]、冬期間に 0.4 [W/m2 ]程度の影響があることが分かる。札幌では夏期間に正バイアスであるためバイアスが拡大するが、それ以外
では観測と比べ過小であり、定数更新によりバイアスが軽減する。地上下向き短波については、CO2 の透過率が低下した結果、0.1–0.2 [W/m2 ] 程度減少することを確認した。

図 4.4.4 地上風速の対アメダス平均誤差 [m/s]（左）と TESTの CNTL からの差（右）。横軸は予測時間 [h] を表し、上段が夏期間、下段が冬期間の検証結果である。左図において
CNTL、TEST の結果はそれぞれ青線、赤線に対応する。

標高の元データと同様に、約 90 m 解像度の MERITDEM(Yamazaki et al. 2017) から標高標準偏差データを作成した。標高標準偏差を算出する前段階で、地形データにバンドパスフィルタを適用し、TOFD で対象とする水平スケールの起伏を抽出した。取り出す水平
スケールは、Beljaars et al. (2004) では GTOPO30 の利用を想定して 2 km–20 km としているが、MERITDEM では微細な地形構造を反映できることから、局地モデルの解像度で適切に利用する目的で 400 m–4 kmとした。合わせて、地形フィルタ幅に依存する TOFDの係数も修正した。この設定で算出した標高標準偏差の分布を図 4.4.3 に示す。分布の特徴として、標高は高いが砂漠域が広がる大陸奥地などでは標準偏差が比較的小さい一方、日本の中部山岳や台湾などでは大きいことが挙げられる。
TOFD を導入した実験2 を TEST とした統計検証結果として、地上風速の対アメダス平均誤差を図 4.4.4 に示す。夏期間の初期値を除き地上風速は強風バイアスが見られるが、TEST では夏冬ともにバイアスが軽減していることが分かる。また、地上だけでなく下層大
気の強風バイアスも、対ラジオゾンデ検証、対ウイン
ドプロファイラ検証のいずれでも軽減する結果が得られた。地上風速の弱化は地表面からの顕熱・潜熱を減らす要因になるため、気温や比湿にも影響を及ぼす。統計検証結果からは、夏期間を中心に地上気象要素の全
般的な改善が確認できた。
夏季の降水についても、対解析雨量の統計検証でも
弱〜中程度の雨量を中心に空振り率・見逃し率がとも4.4.3 まとめ
本節では、2022 年度末に予定している局地モデルの更新について、物理過程の改良に向けた開発とそれによって得られた効果を概観した。雲物理において、メソモデルで用いているスキームはより新しい知見が取り込まれていることから、局地モデルにも同じスキームを導入したことに加え、いくつかの改良にも取り組んだ。今般導入する雲物理スキームでは、レーダー反射強度や衛星シミュレータを用いた検証において、より観測に近づくことが確認できた。地形性乱流による形状抵抗を今回新たに導入することで、地上および下層大気の強風バイアスが軽減するだけでなく、地上気
象要素の全般的な誤差軽減や地形に起因する降水表現の改善にも寄与した。また、放射で用いる微量気体濃度定数を近年の値に更新することで、地上下向き長波の平均誤差が軽減した。今後、2023 年度末に局地モデルの予測時間延長、2025 年度に水平分解能の高解像度化を予定している。これに合わせ、予測精度の向上に資するため物理過程の改良にも継続して取り組む計画である。

2

本実験では平均標高は CNTL と同じ GTOPO30 を用いた。

83

図 4.4.5 2020 年 7 月 6 日 12UTC（2020 年 7 月 6 日 09UTC 初期値）の前 3 時間降水量 [mm]。(a) 解析雨量、(b)CNTL、(c)TEST、(d)TEST の CNTL からの差にそれぞれ対応しており、(b) と (c) の等値線は海面更正気圧 [hPa]、矢羽根は地上
風 [kt] を示す。

a Total-Water Probe. J. Atmos. and Oceanic Technol., 12, 410–414.
Ishida, J., K. Aranami, K. Kawano, K. Matsubayashi,
Y. Kitamura, and C. Muroi, 2022: ASUCA: theJMA operational non-hydrostatic model. J. Meteor. Soc. Japan, 100, 825–846.
気象庁, 2021a: メソ解析とメソモデルの改良. 数値予報開発センター年報（令和 2 年）, 気象庁 数値予報
開発センター, 48–55.
気象庁, 2021b: 全球モデルの改良. 数値予報開発セン
ター年報（令和 2 年）, 気象庁 数値予報開発センター,
31–41.
気象庁, 2022: メソ数値予報システムの鉛直層増強、予報時間延長、物理過程の改良. 数値予報開発センター
年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター,
92–99.

Mitchell, D. L., P. Robert, and R. P. Lawson, 2010:
Inferring Cirrus Size Distributions through Satellite
Remote Sensing and Microphysical Databases. J.
Atmos. Sci., 67, 1106–1125.

図 4.4.6 地上下向き長波の基準地上放射観測網（BSRN）各地点での平均誤差 [W/m2 ]（左）と TEST の CNTL からの差（右）。＋：札幌、×：館野、◆：福岡、▲：石垣島、●：4 地点の平均にそれぞれ対応する。横軸は予測時間 [h]を表し、上段が夏期間、下段が冬期間の検証結果である。
左図において CNTL, TEST の結果はそれぞれ青線、赤線に対応する。

Saito, K., T. Fujita, Y. Yamada, J. Ishida, Y. Kumagai, K. Aranami, S. Ohmori, R. Nagasawa, S. Kumagai, C. Muroi, T. Kato, H. Eito, and Y. Yamazaki, 2006: The operational JMA nonhydrostatic mesoscale model. Monthly Weather Review,
134, 1266–1298, doi:10.1175/MWR3120.1.

参考文献
Abel, S. J., I. A. Boutle, K. Waite, S. Fox, P. R. A.
Brown, R. Cotton, G. Lloyd, T. W. Choularton,and K. N. Bower, 2017: The Role of Precipitationin Controlling the Transition from Stratocumulus to Cumulus Clouds in a Northern Hemisphere
Cold-Air Outbreak. J. Atmos. Sci., 74, 2293–2314.
Beljaars, A. C. M., A. R. Brown, and N. Wood,
2004: A new parametrization of turbulent orographic form drag. Quart. J. Roy. Meteor. Soc.,
130, 1327–1347.
Brown, P. R. and P. N. Francis, 1995: Improved Measurements of the Ice Water Content in Cirrus Using

Yamazaki, D., D. Ikeshima, R. Tawatari, T. Yamaguchi, F. O’Loughlin, J. C. Neal, C. C. Sampson, S. Kanae, and P. D. Bates, 2017: A highaccuracy map of global terrain elevations. Geophys.
Res. Lett., 44, 5844–5853.

84

4.5 観測データの新規導入と利用方法の改良

システムへの組み込みとして、モジュールの差し替え
や定数ファイル名の変更など、RTTOV-13 が動作するために必要な最低限の（科学的に新しい機能の利用を含まない）変更を行い、大規模な更新を確実に実施する。次に、RTTOV-13 で導入された科学的に新しい機能を利用するため、計算アルゴリズムの変更や最新の分光学に基づいた高精度なシミュレーションが可能となる、放射伝達計算用の係数の更新を中心とした変更を実施する。
第一段階のシステムへの組み込みは、全球解析およびメソ解析については 2022 年 6 月 30 日に、局地解析については 2022 年 8 月 9 日に、それぞれ実施した。現在、第二段階の新機能の利用に向けた変更について作業を進めている。以下、第一段階および第二段階についてそれぞれ概要を述べる。

4.5.1 はじめに気象庁の数値予報システムでは、初期値解析において様々な観測データが同化されている。初期値精度の向上は予測精度向上に重要であり、新規観測データの導入や観測データの利用方法の改良が継続的に進められている。
本節では、新規観測データの導入や観測データの利用方法の改良に関して、現在進められている主な開発の進捗を報告する。

4.5.2 放射伝達モデル RTTOV の更新(1) RTTOV 更新の概要
衛星により観測された輝度温度の同化では、観測演
算子として放射伝達モデルを用い、計算した輝度温度を観測された輝度温度と比較している。放射伝達モデ
ルは、数値予報モデルが出力する気温・水蒸気のプロ
ファイル及び地表面情報を入力として輝度温度を計算する。気象庁では、全球解析への輝度温度同化開始 (計盛・岡本 2004; 計盛ほか 2005; 岡本 2007) 以来、放射伝達モデルとして、EUMETSAT の NWP-SAF で開発された RTTOV(Eyre 1991) を用いている。
RTTOV は計算精度向上や機能追加、新規衛星への対応など、常に改良が行われており、数年ごとに新しいバージョンがリリースされている。RTTOV を最新版に更新することにより、最新の技術開発成果を取り込
むことができるほか、バグ修正や新たに打ち上げられた衛星への対応といったサポートも受けられる。そのため、継続的に輝度温度データを利用する上で RTTOVの更新が必要である。
現在、RTTOV-10.2 から RTTOV-13(Saunders et al.
2020) への更新作業を行っている (気象庁 2022f)。
RTTOV-13 への更新による主な変更点に、以下のものがある。

(2) RTTOV-13 のシステムへの組み込み
大規模な変更を確実に実施するための第一段階として、RTTOV-13 が動作するための必要最低限の実装を行った。実装の内容は、モジュールの更新の他、
RTTOV-10.2 とは互換性がなく RTTOV-13 での導入が必須となる、陸域の射出率データベースの更新および、
マイクロ波における雲や降水域の輝度温度計算の高度化である。係数については、フォーマットのみ RTTOV13 に対応する変更をし、RTTOV-10.2 で利用していた係数の内容を変更せず、輝度温度の計算結果を大きく変えないようにした。組み込み作業では着手時点での最新バージョン 13.0 を利用して RTTOV ライブラリを作成し、RTTOV の外部仕様等の変更に合うように
RTTOV を使用するモジュール類やテーブル等を変更した。全球解析、メソ解析および局地解析の各システ
ムにおける実装の変更箇所と更新内容の対応を表 4.5.1に示す。
陸域の輝度温度の計算では、一部のセンサを除き、陸域の射出率として RTTOV 付属の射出率データベースの値を入力としている。マイクロ波サウンダ AMSU-A、
MHS および ATMS では、マイクロ波の陸面射出率として CNRM データベース1 (Karbou et al. 2006, 2010)
を利用している。RTTOV-13 では CNRM データベースの内容が 2015 年の観測に基づく気候値に更新されるとともに、ファイルフォーマットが変更され、従来のファイルは利用できなくなった。このことから、内容の更新された新しいデータベースを利用することとした。ただし、新しいデータベースではサンプリングの影響と思われる空間的な欠損が点在するため、元のデータベース（解像度 0.25°）を格子点毎に 0.5°× 0.5°の領域で平均して欠損値を補完したファイルを作成して利用した。また、チャンネルによって欠損の状況が異• 最新の気体吸収データベースに基づく放射伝達計
算用の係数（以下「係数」とする）の更新• マイクロ波における雲や降水域の輝度温度計算の高度化• 赤外波長帯における雲域の輝度温度計算の精緻化• 陸域の射出率データベースの更新• 海面射出率モデルの更新（赤外：IREMIS、マイクロ波：FASTEM-6）
輝度温度データは、全球解析、メソ解析、局地解析システムでそれぞれ同化利用されており、これらすべてにおいて RTTOV の更新作業が必要となるほか、輝度温度を観測する利用中のセンサすべてに関して、変更による影響の確認が必要となる。変更箇所が多岐にわたる大規模な変更となり、予期せぬ変化や異常が生じる可能性があるため、導入に向けた更新作業は、以下のように 2 段階に分けて確実に実施した。まずは、

1

フランス気象局の国立気象研究センター (Centre Nationalde Recherches Météorologiques) で作成されたデータベース。

85

なることへの対応等、必要に応じた処理の修正も行った。なお、赤外センサについては、赤外の陸面射出率
データベース UWIREMIS(Borbas and Ruston 2010)
を静止気象衛星の CSR の同化で利用している。この
データベースについては、フォーマットのみ変更されたファイルが提供されており、これを利用することか
ら、輝度温度の計算結果には影響はない。
全球解析では、衛星に搭載されたマイクロ波イメー
ジャやマイクロ波水蒸気サウンダを、雲・降水域も含めた全天同化により利用している (気象庁 2021a, 2022e)。
RTTOV を用いて雲や降水域を含む輝度温度を計算す
るには、雲や降水粒子の散乱特性を定義する散乱定数
ファイルが必要である。RTTOV-13 では、雲氷、雪、霰の非球形粒子による散乱を考慮するように計算が高度化され (Geer et al. 2021)、散乱定数ファイルが更新された。これにより、RTTOV-10.2 で用いていた従来の散乱定数ファイルは利用できなくなることから、
RTTOV-13 における高度化を適用する必要が生じた。
RTTOV-13 用に提供されている散乱定数ファイルには
雲水、雲氷、雨、雪、霰の散乱定数が含まれている一方、
RTTOV-10.2 を用いた雲や降水域の輝度温度の計算では、RTTOV に雲水、雲氷、降水フラックス、降雪フ
ラックスを与えており、霰に関するパラメータは与えていない。霰に関するパラメータの扱いを RTTOV-10.2と揃えるため、RTTOV-13 用に提供されている散乱定数ファイルから、霰に関する定数を除いたファイルを作成して利用するようにした2 。図 4.5.1 に RTTOV-10.2と RTTOV-13.0 で計算したマイクロ波イメージャGMIのチャンネル 13（183.31±7 GHz）の輝度温度の例を示す。対流雲の周辺において計算された輝度温度はい
ずれも観測より低いバイアスを持つ傾向にあるものの、
RTTOV-13 ではバイアスが緩和され、観測に近い輝度温度が計算されている。結果として、品質管理で弾かれる観測データが減少し、利用される観測データがやや増加した。
ここまで述べたシステムへの組み込みと変更について、いくつかのステップで動作確認を行った。まず、解析予報サイクルをせずに、変更前のシステムと同一のモデル第一推定値を利用した品質管理処理のみの実験を行い、品質管理処理における基本的な実装に不備がないかを確認した。この実験を全球解析、メソ解析および局地解析の各システムにおいて一定期間行い、変更による輝度温度の計算値の統計的な特性を確認した。
その結果、どのセンサについても、輝度温度の計算値と観測値の差や標準偏差について変更前後の差異は小さく、確認された差異についても、マイクロ波センサ
で射出率データベースを変更したことなど、加えた変表 4.5.1 各システムにおける変更箇所と変更内容。表内の(1)〜(3) は以下の通り。(1)：モジュールの更新、(2)：陸域の射出率データセットの更新、(3)：マイクロ波における雲や降水域の輝度温度計算の高度化。
システム 変更箇所
変更内容
全球
解析前処理
(1)、(2)、(3)（解析本体用、LETKF 用）
解析本体、LETKF(1)、(3)
メソ、
解析前処理(1)、(2)
局地
解析本体
(1)
解析後処理
(1)、(2)

更に対応する変化であった。全球解析において全天同化を行うマイクロ波センサについては、輝度温度の計
算値と観測値の差異の統計的性質に基づき雲や降水の影響に応じた観測誤差を設定していることから、雲や降水域を含む輝度温度の計算の高度化が、観測誤差の設定に与える影響について着目した。その結果、統計的性質の変化は小さく、観測誤差の設定に変更の必要はないことを確認した。
次に、解析本体を含めたシステムの実装を確認する
ため、解析予報サイクルをせずに解析処理までを行う
実験を一定期間行った。その結果、全球解析、メソ解析および局地解析の各システムにおいて、解析インク
リメントや解析コストが意図通りほとんど変わらないことを確認した。さらに、解析予報サイクル実験により予測精度が概ね中立であることを確認し、ここまで述べたシステムへの組み込みによる顕著な変化は起きておらず、想定通りの動作をしていることを確認した。
全球解析においては、全天同化マイクロ波センサで利用される観測数が増加することにより、LETKF でスプレッドが減少するとともに、それ対応して共分散膨張係数が大きくなっており、想定通りの結果が得られたことを確認した。
これらの結果を踏まえ、全球解析、メソ解析および局地解析の各現業システムに、RTTOV-13 の組み込みを適用した。

(3) RTTOV-13 の新機能の利用
現在、RTTOV-13 のシステムへの組み込みによって利用可能となった新しい係数や海面射出率モデルの導入に向けて、開発を進めている。これらの更新では、
RTTOV による輝度温度の計算精度が変化するため、計算された輝度温度の統計に基づいて作成されるパラメータ等（固定値によるバイアス補正量、観測誤差、品質管理に必要な定数等）は、いずれも確認や見直しが必要となる。
これまでの調査では、新しい係数や海面射出率モデ
ルの導入により輝度温度の計算精度自体は向上し、観測値に近づくことを確認した。一方で、解析予報サイクル実験を行ったところ予測精度に改悪が見られ、調査や対応が必要となっている。原因として、更新によって2提供されている散乱定数ファイルを利用して霰を 0 として与えることも可能であるが、散乱定数ファイルから霰に関する定数を除いたファイルを利用した場合と比べてアジョイン
トの計算結果がわずかに異なるため、この対応とした。

86

図 4.5.1 RTTOV-10.2 と RTTOV-13.0 で計算された GMI のチャンネル 13（183.31±7 GHz）の輝度温度の比較（解析時刻2020 年 8 月 1 日 00UTC におけるデータ分布の例）。(a)GUESS(CNTL) と (b)GUESS(TEST) はそれぞれ RTTOV-10.2と RTTOV-13.0 により計算された輝度温度。(c)OBS は観測された輝度温度。単位はいずれも [K]。

品質管理処理の結果が変化したことが考えられる。例
えば、マイクロ波気温サウンダ AMSU-A の品質管理で用いる雲水量を輝度温度から推定する際に、新たな係数で再作成されたスキャンバイアス補正値を用いると、雲水量の複数衛星間の差異は解消することから、推定した雲水量の精度自体は向上していると考えられるが、既存の閾値をデータの不使用の判定に用いると、衛星によってはこれまでより利用データ数が減少し、予測精度の悪化の一因となっていることが分かった。そのため、品質管理に用いている従来の様々な閾値や、品
質管理処理自体についての見直しが必要である。現在、センサごとに予測精度の改悪の原因を調査し、品質管理処理の変更の要否を検討しているところである。
RTTOV-13 には、システムへの組み込みの際に利用するようにした射出率データベース以外にも、いくつかの射出率データベースが追加されている。CNRM デー
タベースには、マイクロ波センサ SSMIS の射出率が新しく利用可能となった。また赤外の射出率データベース
として、2000 年から 2016 年の気候値である CAMEL
climatology(Borbas and Feltz 2019) が利用可能である。今後、これらの新しい射出率データベースの利用を検討する。

RTTOV-13 の新機能を最大限活用できるよう、更新による品質管理処理への影響の調査や対処についての検討を引き続き行う。

4.5.3 ハイパースペクトル赤外サウンダの全球解析
における利用改良およびメソ・局地解析における新規利用(1) ハイパースペクトル赤外サウンダ利用の概要
ハイパースペクトル赤外サウンダ（以下「赤外サウンダ」）は、赤外の波長帯において高い波長分解能の多数のチャンネルで観測することにより、大気の温度や水蒸気量の鉛直分布を得ることのできるセンサである。当庁においては現在全球解析でのみ利用中であるが、メソ解析において導入を目指して開発を進めている (気象庁 2022b)。
現在全球解析では、気温に感度のあるチャンネル（以下「気温チャンネル」）のみを利用している。水蒸気に感度のあるチャンネル（以下「水蒸気チャンネル」）の利用には、気温チャンネルと比較してチャンネル間
誤差相関が強いことや、気温にも感度があることから
水蒸気の情報が気温に反映され気温の情報が損なわれる恐れがある（エイリアシング問題）といった難点があり、これまで利用できていなかった (岡垣 2015)。また、メソ解析では、独自のバイアス補正を行っていな
かったことや、メソモデルの上端の高度が全球モデルと比較して低く輝度温度の計算に誤差が生じるなど課題があり、利用に向けた開発が進んでいなかった (岡本ほか 2020)。
今般、全球解析においては、互いに誤差相関の小さ
い複数の水蒸気チャンネルを選択し、気温チャンネルに追加して利用する。またメソ解析については、2020年の asuca-Var 導入 (Ikuta et al. 2021) により独自に
バイアス補正ができるようになった他、メソモデルの上端の高度が衛星観測データの利用拡充を主な目的として引き上げられるなど (気象庁 2022d)、システムの改善により赤外サウンダの利用がより進めやすくなったことを受け、気温チャンネルおよび水蒸気チャンネルを新規に利用する。局地解析については、モデル上端
高度が低い問題は依然としてあるものの、水蒸気チャ(4) まとめと今後の課題
現在利用中の放射伝達モデル RTTOV について、最新バージョンである RTTOV-13 をシステムへ実装した。これにより、全天同化など衛星データの先進的な技術を取り込むことができるようになるほか、バグ修
正や新しい衛星への対応といったサポートが可能になるなど、輝度温度データの利用高度化に向けて大きく前進した。
係数の更新や射出率モデルの更新など、RTTOV-13の新機能を利用することで、輝度温度の計算精度が向上することを確認した。一方で、品質管理処理の結果が変化することで予測精度が悪化し、輝度温度の計算
結果の向上が単純に予測精度の向上につながらないことが確認された。品質管理処理の結果が変化する原因として、品質管理に用いている閾値等が、必ずしも精度向上した計算結果に適合していない可能性がある。

87

ンネルについてはモデル上端より上部の大気プロファ
イルへの感度が小さいため、全球解析での利用で選択した水蒸気チャンネルを新規に利用する。
以下では、2022 年度末の現業利用開始に向けて現在開発を進めている、全球解析における水蒸気チャンネ
ルの利用および、メソ・局地解析における赤外サウン
ダの新規利用について、概要を述べる。

できない。そのためモデル上端高度より上空への感度が小さい水蒸気チャンネルのみを利用するようにした。
2022 年 8 月時点の現業局地数値予報システム相当の実験システムを用い、赤外サウンダ同化の性能評価試
験を実施した。主に水蒸気に感度のある衛星観測において、観測値と第一推定値との整合性の向上が確認された。

(2) 全球解析における水蒸気チャンネルの利用
RTTOV による Jacobian（各高度における気温や水蒸気量などの変化に対する輝度温度への感度）を元に、
水蒸気チャンネルの候補を選択した。候補となったチャ
ンネルの数は IASI で 64 個、CrIS で 27 個となった。
すべての水蒸気チャンネルの候補を同化した予備実験を実施し、Desroziers et al. (2005) の手法を用いてチャンネル間誤差相関を診断し、互いに誤差相関の少ない複数チャンネルを選択した。最終的に IASI、CrIS
ともに 9 個のチャンネルが選択された。その他の品質管理や変分法バイアス補正の説明変数は気温チャンネ
ルと同等で、水蒸気チャンネルのために新たに加えた
品質管理手法はない。水蒸気チャンネルの観測誤差はグロスエラーチェック以外の品質管理を施した後の観測値と第一推定値の差の標準偏差をもとに設定し、観測誤差の膨張係数は気温チャンネルと同様の 3 倍とした。
2021 年 12 月時点の現業全球数値予報システム相当の実験システムを用い、赤外サウンダの水蒸気チャン
ネルを同化する性能評価試験を実施した。特に水蒸気に感度のある衛星観測データ（マイクロ波イメージャ、
マイクロ波水蒸気サウンダ、静止衛星晴天放射輝度温度データ）において、観測値と第一推定値との整合性が向上していることが確認された。これは第一推定値の水蒸気場の予測精度向上を示唆している。また、外国センターの解析値を用いた予測値の検証では、水蒸
気場を中心に RMSE が減少することを確認した。

(5) まとめと今後の課題
全球解析における赤外サウンダの水蒸気チャンネルの利用および、メソ・局地解析における赤外サウンダの新規利用について開発を進めている。それぞれの数
値予報システムでの性能評価試験では、水蒸気場の予測精度の改善が得られた。特に今回全球解析で新たに利用を開始する水蒸気チャンネルは、モデル上端高度の低いメソ・局地数値予報システムにおいても利用しやすく、精度改善への寄与が大きかった。
赤外サウンダ利用に関する今後の課題としては、チャンネル間誤差相関の考慮、チャンネル選択の最適化、雲判定の高度化、全天同化への移行などが挙げられる。赤外サウンダから得られる情報をより適切に解析値に反映できるように着実に開発していく必要があると考えている。また近年では衛星データ等から得られる観測データ量の増大によって、解析処理に必要な計算機資源が増大している。今後も観測機器の高度化によって更なるデータ量の増大が予想されるため、より効率よく赤外サウンダの情報を取り込むための開発にも取り組んでいく必要があると考える。メソ・局地数値予報
システムにおける赤外サウンダの課題としては、モデ
ル上端高度が低いことへの対処の方法を引き続き検討する必要がある。現在はモデル上端高度より上空への感度があるチャンネルを排除しているが、より多くのチャンネルの情報を活かすためには、1D-Var でリトリーブした気温や水蒸気のプロファイルを同化する方向性もあるため検討したい。

(3) メソ解析における赤外サウンダの新規利用メソ解析で利用するチャンネルは全球解析で使用している気温チャンネルおよび、使用開始を予定している前述の水蒸気チャンネルを候補とし、モデル上端高度よりも上部の大気に感度のあるチャンネルは利用しないこととした。
2022 年 3 月時点の現業メソ数値予報システム相当の実験システムを用い、赤外サウンダ同化の性能評価試
験を実施した。主に水蒸気に感度のある衛星観測において、観測値と第一推定値との整合性の向上が確認された。またラジオゾンデ観測を用いた予測値の検証では、対流圏中層付近における乾燥バイアスが改善することを確認した。

4.5.4 二重偏波化された釧路・種子島・室戸岬・
大阪 DRAW のレーダーデータの利用再開
全国 20 地点の一般気象レーダーの反射強度とドップラー速度、9 地点の空港気象ドップラーレーダー(DRAW) のドップラー速度は、メソ解析、局地解析
でデータ同化に利用されている3 。
2022 年 6 月時点における気象庁の一般気象レーダーと DRAW の二重偏波レーダーへの更新状況を表 4.5.4に示す。更新が完了し運用を再開したレーダーの観測データは、いったん数値予報での利用を中止してデー
タ品質及び数値予報システムへのインパクトを確認した後、利用を再開している (気象庁 2021b, 2022a)。
2021 年 7 月以降に更新された釧路・種子島・室戸岬・
大阪 DRAW（以下、新規更新レーダーとする）の反射(4) 局地解析における赤外サウンダの新規利用
局地解析のモデル上端高度はメソモデルよりもさらに低く、全球解析で利用している気温チャンネルは利用

3

ドップラー風速については毎時大気解析、三十分大気解析でも利用されている。

88

強度とドップラー速度のメソ・局地数値予報システム
での利用を再開するため、メソ・局地それぞれの数値
予報システムにおいてデータ品質の調査及びこれらのデータが解析値及び予測値に与えるインパクトを調査した。なお、レーダーデータの同化手法及び品質管理(Quality Control:QC) 処理は更新前（石川 (2015)、幾田 (2015) などを参照されたい）と同様である。
局地解析における新規更新レーダーの疑似相対湿度4とドップラー速度の D 値5 平均及び D 値標準偏差をそれぞれ表 4.5.3 と表 4.5.4 に示す。新規更新レーダーの
疑似相対湿度とドップラー速度のデータ品質は、更新後に数値予報システムでの利用が再開されている福岡レーダーのデータ品質と概ね同等であり、問題がない
ことを確認した。同様にメソ解析においても新規更新
レーダーのデータ品質に問題がないことを確認した。
図 4.5.2 は局地数値予報システムにおいて新規更新
レーダーの疑似相対湿度とドップラー速度を同化に利用しない実験と利用した実験の 5 mm/h の降水予測ス
コア（10 km 平均）を示している6 。図から、バイアス
スコアについては新規更新レーダーありの方がなしに比べてやや悪化する傾向が見られるが、空振り率と見逃し率が予測時間全体で改善したことにより、ETS は
新規更新レーダーありの方がなしに比べて予測時間全体で改善していることが確認できる。メソ解析においても、15 mm/3 h より弱い雨で新規更新レーダーありの方がなしに比べて ETS が改善することを確認した。
他にも、メソ解析において対流圏中・下層を中心にラジオゾンデ、航空機等による風の観測値と第一推定値の整合性の改善7 等が確認できたことから、令和 4 年

表 4.5.3 局地解析における新規更新レーダーと福岡レーダーの疑似相対湿度の D 値統計。統計期間は 2022 年 06 月 23
日から 2022 年 7 月 6 日。
サイト名 平均 (%) 標準偏差 (%) サンプル数
釧路-0.156
7.76
185014室戸岬-0.3495.68
118119
種子島
0.427
6.66
131667
福岡
0.387
8.15
56983

表 4.5.4 局地解析における新規更新レーダーと福岡レーダーのドップラー速度の D 値統計。統計期間は 2022 年 06 月
23 日から 2022 年 7 月 6 日。
サイト名
平均 (m/s) 標準偏差 (m/s) サンプル数
大阪 DRAW-0.121
1.92
54576
釧路
-0.156
2.04
80664
室戸岬
-0.010
2.09
74137
種子島
-0.176
2.06
86017
福岡
-0.0682.2848707

11 月にメソ数値予報システム及び局地数値予報システ
ムにおいて新規更新レーダーの利用を再開した。
令和 5 年度についても二重偏波レーダーへの更新が予定されており、更新が完了したレーダーについては
データ品質及びメソ数値予報システム、局地数値予報
システムに与える影響を確認したうえで順次現業利用を再開する。また、レーダー更新に伴う観測データの品質向上に基づいた観測誤差の変更に関する調査・開発や、将来的な課題である偏波パラメータのデータ同化での利用に向けた調査を進める。

4.5.5 データ同化での船舶 GNSS 利用に関する開発(1) 冬季におけるメソ解析での船舶 GNSS 可降水量の利用
令和 3 年 8 月からメソ数値予報システムにおいて船舶に設置した GNSS 受信機によって観測された可降水量（以下、船舶 GNSS 可降水量とする）の利用を開始
した (気象庁 2022c)。しかしながら、リアルタイムで入電した船舶 GNSS 可降水量の冬季におけるデータ品
質とメソ数値予報システムに与える影響を確認出来ていなかったため、令和 3 年 11 月から船舶 GNSS 可降
水量の利用を中断した。
冬季におけるメソ解析での船舶 GNSS 可降水量の利用にむけて、船舶 GNSS 可降水量のリアルタイムデー
タの品質の調査を行ったところ、D 値統計において夏季に比べて D 値平均の負バイアス傾向が強くなった。
この原因を確認するため、船舶 GNSS 可降水量と同等の海上の観測とみなせる船舶のラジオゾンデ観測や離島のラジオゾンデ観測から計算した可降水量とメソ解析の第一推定値とを比較して調査したところ、これ
らの観測値に対して第一推定値が大きくなる傾向があ

表 4.5.2 気象庁の一般気象レーダーと DRAW の二重偏波レーダーへの更新状況。赤字で示されているレーダーは本報告においてメソ解析、局地解析での利用を再開したレーダーである。「−」は未更新であることを示す。

一般気象レーダー

DRAW

4

反射強度から推定した相対湿度。
観測値 − 第一推定値。
6
新規更新レーダーの観測データを同化した実験は、データの追加に加えて第一推定値と境界値についても新規更新レー
ダーの観測データを同化したメソ予報のデータを使用している。
7
観測には様々な誤差が含まれており、また、観測値が正し
5

くても代表性誤差 (露木 2002) の観点から解析値を観測値に近づけることが必ずしも数値予報システムにおける解析値の精度向上を意味するとは限らない。そのため、第一推定値の精度向上を解析値の精度向上の目安の 1 つとしている。

89

図 4.5.3 離島のラジオゾンデの相対湿度観測から算出した
可降水量とメソ第一推定値の可降水量の比較調査。横軸はラジオゾンデの可降水量 [mm]、縦軸は D 値 [mm]。統計
期間は 2021 年 1 月 1 日から 2021 年 12 月 31 日。八丈島、名瀬、石垣島、南大東島、父島、南鳥島のラジオゾンデ観測を使用。

図 4.5.2 解析雨量を参照値とした予測時間別の 5 mm/h の
降水予測スコア（10 km 平均）。上段左：バイアススコア、
上段右：ETS、下段左：空振り率、下段右：見逃し率。青線は新規更新レーダーなし、赤線は新規更新レーダーありのスコアを示しており、エラーバーは有意検定 95%信頼区間を示す。横軸は予測時間 [hour]。統計期間は 2022 年 6月 23 日から 2022 年 7 月 6 日。

処理の変更を検討している。
船舶 GNSS では、QC に利用可能な各種パラメータも観測データとともに通報されている。現業のメソ数
値予報システムでの利用開始以降の船舶 GNSS 可降水量観測値とこれらのパラメータを比較して調査することにより新たな QC 処理を実装し、影響評価を行っている。
また、可降水量の空間変化や時間変化が大きい場合に第一推定値と実況とのずれが大きくなり、観測デー
タの品質が良いにもかかわらず QC 処理の 1 つである
グロスエラーチェックで排除されてしまい、同化に利用されないことがしばしばある (気象庁 2022c)。このため、船舶 GNSS 可降水量への Dynamic QC(大野木ほか 1997) の導入に向けた開発を進めている。これらを合わせた船舶 GNSS の QC 処理の改良を令和 4 年度末に現業導入する予定である。
さらに、メソ解析に実装した QC 処理を局地解析での利用に合わせて変更し、局地解析での船舶 GNSS 可
降水量の利用を目指して開発を進めている。性能評価
試験の結果、局地数値予報システムの予測精度向上のインパクトが確認出来たことから、令和 4 年度末の現業導入を目指して開発を進めている。

ることがわかった（図 4.5.3）。特にメソモデルでは可
降水量が小さい場合に水蒸気の予測値が観測値に対して大きくなる傾向が見られることから、冬季における
船舶 GNSS 可降水量の D 値統計の負バイアス増大は、夏季に比べて冬季の可降水量が小さくなることによって、日本周辺の海上で水蒸気量が過大となるバイアス
が冬季において顕在化し、可降水量の第一推定値が観測値より大きくなる頻度が増加した結果と考えられ、
船舶 GNSS 可降水量の観測データの品質に問題はないと判断した。
更に船舶 GNSS 可降水量の利用がメソ数値予報シス
テムに与える影響を確認するために性能評価試験を行ったところ、事例調査において改善事例が確認された。また、統計検証結果から予測精度についてもこれまでと同等であることが確認されたことから、令和 4 年 4 月から船舶 GNSS 可降水量の通年での利用を開始した。

4.5.6 局地数値予報システムにおけるマイクロ波散乱計の新規利用

メソ解析における船舶 GNSS に対する QC 処理の改良及び局地解析での利用に向けた開発
メソ数値予報システムでの利用開始以降の船舶 GNSS
可降水量のデータ特性を調査した結果、陸に近い海域
において異常値が通報される事例8 が散見されたことか
ら、これらの低品質データの利用を避けるため、地上
GNSS を船舶 GNSS より優先して利用するよう、QC(2)マイクロ波散乱計は、地球に向かってマイクロ波を放射し、地表面での後方散乱強度を測定する能動型の測器であり、海面の状態を介して海上の風ベクトルを推定することができる。海上では直接観測データが少ないため、マイクロ波散乱計による観測データは海上の風の貴重な情報源となる。マイクロ波散乱計はマイクロ波を用いて観測しているため、得られる観測デー
タは雲の減衰を受けにくいが、強雨領域では減衰する、
強風域では算出が難しいといった性質を持っている。散8

周囲の建築物等からの反射（マルチパスの効果）などが原
因として考えられる。

90

Rep. Visit. Sci. Mission NWP AS18 01, EUMETSAT Numerical Weather Prediction Satellite Applications Facility.

表 4.5.5 局地解析におけるマイクロ波散乱計の東西風、南北
風に関する D 値統計。統計期間は 2021 年 7 月 1 日 00UTCから 2021 年 7 月 15 日 21UTC。

統計量
平均
標準偏差
サンプル数

東西風 (m/s)-0.134
1.24
33986

Desroziers, G., L. Berre, B. Chapnik, and P. Poli,
2005: Diagnosis of observation, background andanalysis error statistics in observation space. Quart.
J. Roy. Meteor. Soc., 131, 3385–3396.

南北風 (m/s)-0.272
1.31
33986

Eyre, JR, 1991: A fast radiative transfer model forsatellite sounding systems. ECMWF Tech. Memo176.

表 4.5.6 局地解析におけるマイクロ波散乱計の東西風、南北
風に関する D 値統計。統計期間は 2022 年 1 月 1 日 00UTCから 2022 年 1 月 15 日 21UTC。

統計量
平均
標準偏差
サンプル数

東西風 (m/s)-0.083
1.44
36128

Geer, Alan J, Peter Bauer, Katrin Lonitz, Vasileios
Barlakas, Patrick Eriksson, Jana Mendrok, Amy
Doherty, James Hocking, and Philippe Chambon,
2021: Bulk hydrometeor optical properties for microwave and sub-millimetre radiative transfer in
RTTOV-SCATT v13. 0. Geoscientific Model Development, 14, 7497–7526.

南北風 (m/s)-0.391
1.56
36128

乱計の詳細な観測原理については太原 (1999) を参照されたい。
気象庁では、EUMETSAT が運用する極軌道衛星
Metop シリーズに搭載されている ASCAT 海上風プ
ロダクトを全球解析、メソ解析で利用している (守谷2016) が、局地解析では同化に利用されていないため、局地解析での新規利用に向けた開発を進めている。
局地解析におけるマイクロ波散乱計データの利用を早期に開始するために、まずは QC 処理や観測誤差をメソ解析と同様の設定にして局地解析用のマイクロ波
散乱計海上風のデータ同化システムを構築した。構築
したシステムを用いてマイクロ波散乱計の東西風速、
南北風速の D 値平均、D 値標準偏差（夏期間及び冬期間における東西風、南北風の D 値統計結果を表 4.5.5
及び表 4.5.6 に示す。）や同化に使用されるデータの分
布などを調査し、同化処理の設定に問題がないことを確認した。令和 4 年度末の現業導入を目指して開発を実施している。

幾田泰酵, 2015: レーダー反射強度. 数値予報課報告・
別冊第 61 号, 気象庁予報部, 40–42.

Ikuta, Yasutaka, Tadashi Fujita, Yukinari Ota, andYuki Honda, 2021: Variational Data Assimilation
System for Operational Regional Models at Japan
Meteorological Agency. Journal of the Meteorological Society of Japan, 99, 1563–1592.
石川宜広, 2015: ドップラーレーダーのドップラー速度
データの数値予報での利用. 数値予報課報告・別冊
第 61 号, 気象庁予報部, 29–35.

Karbou, Fatima, Élisabeth Gérard, and Florence Rabier, 2006: Microwave land emissivity and skintemperature for AMSU-A and-B assimilation overland. Quarterly Journal of the Royal MeteorologicalSociety: A journal of the atmospheric sciences, applied meteorology and physical oceanography, 132,
2333–2355.
Karbou, Fatima, Elisabeth Gérard, and Florence Rabier, 2010: Global 4DVAR assimilation and forecast experiments using AMSU observations overland. Part I: Impacts of various land surface emissivity parameterizations. Weather and Forecasting,25, 5–19.

4.5.7 全球解析における Suomi-NPP,NOAA-20 のVIIRS AMV の利用
第 3.8.2 項で述べた通り、近い将来全球解析で利用する極域 AMV の利用数の減少が想定されているため、
令和 4 年 6 月に極域での Dual-Metop AMV の利用を開始した。さらなる極域 AMV の拡充を目的に、令和 5 年
3 月の現業化に向けて、米国の極軌道衛星 Suomi-NPPと NOAA-20 に搭載された VIIRS によって算出される
AMV の利用に関する調査、開発を進めている。

計盛正博, 岡本幸三, 2004: ATOVS 輝度温度の直接同化. 数値予報課報告・別冊第 50 号, 気象庁予報部,
93–104.
計盛正博, 大和田浩美, 福田和代, 2005: ATOVS レベ
ル 1C 輝度温度の直接同化. 数値予報課報告・別冊第51 号, 気象庁予報部, 82–89.

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年報（令和 2 年）, 気象庁 数値予報開発センター,
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91

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気象庁, 2022c: メソ解析における船舶 GNSS 可降水量の利用. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気
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気象庁, 2022d: メソ数値予報システムの鉛直層増強、
予報時間延長、物理過程の改良. 数値予報開発セン
ター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター,
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水蒸気サウンダデータ利用の拡充. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発セン
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岡本幸三, 大和田浩美, 藤田匡, 別所康太郎, 高橋昌也,
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クトル赤外サウンダの数値予報インパクト調査. 測候時報, 87, 99–150.
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92

b, f , o はそれぞれ解析値、第一推定値、予報値、観測値を、下添え字は時刻を示す。例えば、xb0|−6 は 6 時
間前を初期時刻とする時刻 0 におけるモデル空間における第一推定値を意味する。6 時間前の解析値 xa−6 を初期値として予報すると、時刻 0 に第一推定値 xb0|−6 、

4.6 FSOI (Forecast Sensitivity Observation Impact)
4.6.1 はじめに
数値予報システムでは、多種多様な観測データが同化利用されている。同化された観測データがどのように予報にインパクトを与えているか理解することは、
観測データ利用の改善及び予測精度向上のためには不可欠である。数値予報開発センターでは、全球モデルの予測精度向上を目的に、全球解析における観測データの新規利用及び利用手法改良に係る開発を行っている。
その一つとして、同化した観測データが予報に与えるインパクトを定量的に評価する手法 Forecast Sensitivity Observation Impact (FSOI; Langland and Baker
2004) について、現業システム上での定常的な稼働に向けて開発を進めている。
観測データが予報に与えるインパクトについて、気象庁においてはこれまで観測データセットを追加・棄却する観測システム実験 (OSE: Observing System Experiment)、あるいは、疑似観測データを作成してデータ同化を行う観測システムシミュレーション実験 (OSSE:
Observing System Simulation Experiment) により評価してきた。OSE あるいは OSSE での観測データの同化による評価では、対象とする観測データの使用・不使用の設定でそれぞれサイクル実験と予報を行う必要があり、多くの計算機資源と時間を要する。それに対し FSOI による評価では、１回の実験で観測データごとに予報に与えるインパクトを定量的に診断できるのが特徴である。
気象庁における FSOI の開発は 2008 年頃から進められてきており、これまで気象研究所の実験システムに実装され、その結果が報告されている (石橋 2011, 2015;
Ishibashi 2018)。現在、気象庁では気象研究所で実装された FSOI を数値予報課の実験システム（2019 年 12月時点の現業システム相当）に移植・実装している。
本節では、全球解析へ実装した FSOI について紹介する。なお、FSOI 自体の詳細な解説は Langland andBaker (2004) を、気象庁におけるこれまでの FSOI 開発については石橋 (2011), Ishibashi (2018) を参照されたい。

時刻 t に予報値 xft|−6 を得る。時刻 0 における観測値
yo を同化するとインクリメント δx が得られ、より真値に近いと考えられる解析値 xa0 を得る。解析値 xa0 から予報を行うと時刻 t の予報値は xft|0 となる。ここで時刻の異なる解析値からの時刻 t における予報値に着目すると、xft|0 の方が xft|−6 よりもより真値に近いと想定され、この差は時刻 0 の観測値 yo の同化によって実現したものである。ここで時刻 t における xft|0 の予
報誤差を Et|0 = xft|0 − xat と すると、予報誤差のエネ
ルギーノルムはeft|0 = ET
t|0 CEt|0(4.6.1)と表される。ここで C は、乾燥エネルギーノルムや湿潤エネルギーノルム等の誤差の評価に用いるノルムを計算するための行列とする。これによりエネルギーノ
ルム差 ∆e、つまり FSOI による観測インパクトは以下のように展開できる。

∆e = eft|0 − eft|−6T= ET
t|0 CEt|0 − Et|−6 CEt|−6))T ((= Et|0 − Et|−6 C Et|0 + Et|−6()T ()= xt|0 − xt|−6 C Et|0 + Et|−6
[
(
)]T (
)
= M (xa0 i) − M xb0|−6
C Et|0 + Et|−6
[ (
)]T (
)
≃ M xa0 − xb0|−6
C Et|0 + Et|−6
[
(
)]T (
)
= MK yo − Hxb0|−6
C Et|0 + Et|−6)()T((4.6.2)= δyob KT MT C Et|0 + Et|−6

ここで、非線形モデル M の接線形モデルを M、随伴モデルを MT 、K はカルマンゲイン、カルマンゲインの随伴行列を KT 、H は観測演算子とする。δyob は観測値と第一推定値の差（O-B、D 値）である。(4.6.2)
式が意味するところは以下のとおりである。まず時刻()
t における予報誤差 C Et|0 + Et|−6 に左から MT をかけて時刻 0 に戻す。さらに左から KT をかけてモデル空間から観測空間に変換することで、δyob に対する予報誤差の感度（勾配）ベクトルとなる。最後に δyob
をかけることで観測 yo の同化によって減少した予報誤差エネルギーノルムが得られ、つまりは FSOI による
観測インパクトを得ることができる。また、着目する
観測データごとにインパクトを診断することも可能である。ある観測データを同化したことによって予報誤差が減少（増加）した場合、その観測データのインパ
クトは負（正）となる。全観測データのインパクトの4.6.2 FSOI の概念
一般的にデータ同化によるサイクル解析では、観測データで第一推定値を修正することにより予報が改善されるとされている。つまり、この予報の改善は観測データの同化によってもたらされたとみなすことができる。FSOI では、この予報の改善を数値予報モデルの線形近似を利用して解析時刻にまで時間をさかのぼり、
個々の観測データのインパクトに変換し評価する手法である。FSOI の概念を図 4.6.1 で示す。ここで、x, yはそれぞれモデル空間、観測空間を示す。上添え字 a,93

価関数 J のヘッセ行列（解析誤差共分散行列）A を使
うと、一般的には

K = AHT R−1(4.6.4)である。R は観測誤差共分散行列である。これから KT
は

KT = R−1 HA
図 4.6.1 FSOI の概念図。Kotsuki et al. (2019) を改変。

(4.6.5)と書ける。4D-Var では、インクリメントは

δx = Kδyob
総計に占める寄与率としては正（負）と表わすこともできる。

= AHT R−1 δyob

4.6.3 全球解析システムにおける FSOI の実装
次に気象庁における FSOI の実装について解説する。
FSOI における予報誤差の評価には、数値予報モデルの線形近似が成り立つと仮定した 24 時間予報を対象とし、指標となる予報誤差のエネルギーノルムには乾燥エネルギーノルム (Rabier et al. 1996) を使用している1 。FSOI の単位は J/kg である。
)(
(4.6.2) 式の C Et|0 + Et|−6 を展開すると、()
C Et|0 + Et|−6()= C xft|0 + xft|−6 − 2xat
(
(
)
(
)
)
= C M (xa0 ) − M xb0|−6 + 2M xb0|−6 − 2xat
( (
)
(
)
)
≃ C M xa0 − xb0|−6 + 2M xb0|−6 − 2xat
(
( (
)
))
= C Mδx + 2 M xb0|−6 − xat(4.6.3)と書ける。ここではインクリメント δx を使う式に変形するために、非線形モデル M を接線系モデル M で近似している。背景場については第一推定値 xb0|−6 に非線形モデル M を作用させて時間発展を計算するが、解析値 xa0 からの時間発展は陽には計算せず、インク
リメント δx に接線形モデル M をかけている。これは接線系を仮定した解析では、解析場と背景場それぞれに沿った時間発展は同じものであり、区別されないことに起因する (石橋 2011)。そのためインクリメントを
M で時間発展させ、予報誤差を計算することは妥当であると考えられる。
次に、(4.6.2) 式には 4D-Var では陽に求めていない
カルマンゲイン K の随伴行列 KT がある。K のサイズはモデルの次元 × 観測数であるためメモリ上に保持できず、KT を求めることも困難である。そのためこのままでは FSOI を計算できない。そこで 4D-Var のアルゴリズムを利用して、KT を陽に計算しなくても済むようにしている。まず、K は 4D-Var における評(4.6.6)のように K を陽に使わずに繰り返し計算によって求められている。ここで、HT R−1 δyob は評価関数 J の勾配
δJ/δx で使われているベクトルである。このアルゴリズ
ムを利用することで、(4.6.6) 式のベクトル HT R−1 δyob()
を感度ベクトル MT C Et|0 + Et|−6 で置き換えて繰()
り返し計算を行うと、AMT C Et|0 + Et|−6 が求まる。さらに左から R−1 H をかけて、(4.6.5) 式を利用す
ると、)(
R−1 HAMT C Et|0 + Et|−6(4.6.7)()= KT MT C Et|0 + Et|−6と な る 。4D-Var の 中 で ベ ク ト ル HT R−1 δyob を)(
感 度 ベ ク ト ル MT C Et|0 + Et|−6 で 置 き 換 え
る こ と に よって KT を 直 接 計 算 せ ず に ベ ク ト ル()
KT MT C Et|0 + Et|−6 を計算することができるようになる。これにより FSOI による観測インパクト(4.6.2) 式が求められる。

4.6.4 FSOI の結果
上記システムを用いて、2018 年 7 月 21 日–9 月 11 日
（夏実験）、2018 年 12 月 21 日–2019 年 2 月 11 日（冬実験）を対象に FSOI による観測インパクトを計算した。特に表記しない限りここでは夏実験の結果を示す。
また、全球解析システムで同化している観測データについては表 4.6.1 に示す。
観測種別ごとのインパクトの寄与率を図 4.6.2 に示す（冬実験については図略）。衛星観測データの寄与は80.7 %（冬: 71.4 %）に達し、そのうち輝度温度観測
データの寄与は 65.3 %（冬: 60.9 %）である。2014 年
8 月時点のシステムを用いた石橋 (2015) では輝度温度観測データの寄与は 50 %未満であったことを踏まえると、近年の様々な開発成果の導入により輝度温度観測
データの重要性が増していることを示している。輝度
温度観測データではマイクロ波サウンダ AMSU-A の寄与が 29.9 %（冬: 21.7 %）で最も大きく、次にマイ
クロ波サウンダ ATMS の 12.8 %（14.7 %）と続く。
ハイパースペクトル赤外サウンダについては、CrIS,
IASI, AIRS を合計すると全観測数のうち 48.8 %（冬:1

全球的な力学場を評価する場合には乾燥エネルギーノル
ムで十分であろう。またノルムの選択問題については石橋(2011), 石橋 (2015) を参照されたい。

94

48.8 %）の膨大な割合を占めており、寄与の合計においても 13.8 %（冬: 15.7 %）と大きなインパクトを持っていることが分かる。一方でラジオゾンデ等の従来型観測については、寄与率は大きくないものの、1 観測当たりの改善インパクトは大きく、重要な観測データ
であることを示している（図略）。水蒸気に感度のあるマイクロ波イメージャとマイクロ波サウンダは全般的にインパクトが小さく、1 観測あたりのインパクトも小さい（図略）。要因について、石橋 (2011) は乾燥エ
ネルギーノルムによる評価や観測誤差膨張等によるものであろうと考察している。
次に同化ウィンドウごとのインパクトについて図4.6.3 に示す。AMSU-A、AHI ともに同化ウィンドウの後半ほど改善インパクトが大きい。他の観測データでも同様の結果となっており、要因としては急速に発達するモードが背景場に含まれていることで、同化ウィ
ンドウの後ろほど O-B が大きくなりやすく、改善イン
パクトも大きくなるとされている (Ishibashi 2018)。ただし、AHI では同化ウィンドウ前半で改悪インパクトとなっており、上述の理由では説明できない。これはAHI 以外にも ABI や SEVIRI といった CSR に共通の特徴で、冬実験でも同様の傾向である。CSR では背景誤差と観測誤差のバランスや同化ウィンドウ前半での背景誤差共分散行列の形が不適切といったことが要因として考えられる。
FSOI の水平分布を、マイクロ波サウンダである
AMSU-A と MHS についてそれぞれ図 4.6.4 に示す。
AMSU-A（気温サウンダ）と MHS（水蒸気サウンダ）
は合わせて NOAA や Metop などの極軌道衛星に搭載されているセンサで、概ね同じ時刻に同じ位置の観測データが得られる2 。現在 AMSU-A は雲や降水の影響を受けない晴天域でのみ同化利用されており、MHS は雲や降水域も含む全天同化で利用されている。FSOI の水平分布をみると、インパクトの最も大きい AMSU-A
は全球的に改善インパクトが卓越し、特にラジオゾン
デ等従来型観測の少ない南半球で改善インパクトが大きいことが確認できる。細部について確認すると、東太平洋の熱帯海上では帯状の改悪インパクトが見られるが、これに対し MHS では、同領域においては改善イ
ンパクトとなっている。冬実験においても同様に、熱帯海上で AMSU-A と MHS でインパクトが逆になっている領域が見られる。両者の間に逆のインパクトがみられる要因として、全天同化が行われている MHS では
雲域でも有効な情報が引き出され、改善インパクトが得られている一方で、晴天域でのみ同化利用されている AMSU-A については海上では雲の影響を受けないよ
うな品質管理を行っているが、雲周辺で何かしらの影響を受けている可能性が考えられる。また、AMSU-A
については陸上の雨域と考えられる領域で改悪インパ

SCAT
AMV_POL
AMV_GEO
WPR
BOGUS
AVIATIONSONDESURF
G−GNSS
GNSS−ROWindSat
IMAGERSEVIRI
ABI
AHI
CrIS
IASI
AIRS
SSMIS−SSSMIS−I
GMI−S
GMI−I
MWRI
AMSR
SAPHIRATMS
MHSAMSU−A

0

10

20

30

40

FSOI [%]
図 4.6.2 夏実験における観測種別ごとのインパクトの寄与率。正は改善インパクト、負は改悪インパクトを示す。

図 4.6.3 夏実験における同化ウィンドウごとの (a) AMSUA, (b) AHI のインパクト及び観測数。負は改善インパク
ト、正は改悪インパクトを示す。

クトを示すことが確認されている（図略）。陸上では雨域判別が困難なことから晴天域として同化利用しているため降水による悪影響を受け、予報が悪化したことによるものと考えられる。このように FSOI で観測イ
ンパクトが改悪となる領域では同化手法の系統的な問題が存在する可能性もあり (石橋 2015)、詳細に調べる
ことで観測データの利用方法が改良できることを示唆
し、予報の改善につながる可能性がある。

4.6.5 FSOI と OSE の比較
様々な観測データセットを棄却する OSE を実施し、観測インパクトについて FSOI と OSE の比較を行った。OSE でも FSOI と同様に 24 時間予報の精度検証を行った。実験システム、実験期間についても FSOIと同様である。検証用のリファレンスとして、多様な観測を同化利用している独立した客観解析システムの2

いくつかの衛星では MHS の故障等により AMSU-A のみ
データを利用している。

95

表 4.6.1 FSOI による観測インパクト評価に用いた観測種別。
観測種別
説明
SCAT
マイクロ波散乱計による海上風AMV POL 極軌道衛星による大気追跡風
AMV GEO 静止軌道衛星による大気追跡風
WPR
ウィンドプロファイラ
BOGUS
台風ボーガスAVIATION 航空機観測
SONDE
ラジオゾンデ
SURF
地上観測
G-GNSS
地上 GNSS 観測
GNSS-ROGNSS 掩蔽観測
WindSat
マイクロ波イメージャ
IMAGER
GOES-15/CSR
SEVIRI
Meteosat-8,11/CSR
ABI
GOES-16/CSR
AHI
Himawari-8/CSR
CrIS
ハイパースペクトル赤外サウンダ
IASI
ハイパースペクトル赤外サウンダ
AIRS
ハイパースペクトル赤外サウンダ
SSMIS-S, -I マイクロ波水蒸気サウンダ、イメージャ
GMI-S, -I
マイクロ波水蒸気サウンダ、イメージャ
MWRI
マイクロ波イメージャ
AMSR
マイクロ波イメージャ
SAPHIR
マイクロ波水蒸気サウンダ
ATMS
マイクロ波気温・水蒸気サウンダ
MHS
マイクロ波水蒸気サウンダ
AMSU-A
マイクロ波気温サウンダ

図 4.6.4 夏実験における (a) AMSU-A, (b) MHS の FSOIの水平分布。青色は改善インパクト、赤色は改悪インパク
トを示す。単位は 1.0 × 10−4 J/kg。楕円で囲った範囲は本文中で言及した東太平洋の熱帯海上を示す。

4.6.6 まとめと課題
FSOI により、観測データごとの予報への寄与を定

データである ECMWF 再解析 ERA5 (Hersbach et al.
2020) を使用した。精度の指標としては、全ての観測データを同化利用している実験の RMSE との比較による OSE における RMSE の改善率を用いた。
図 4.6.5 は高層観測（ラジオゾンデ、パイロットバ
ルーン、ウィンドプロファイラ）を棄却した OSE のRMSE 改善率である。北半球を中心に予報が大幅に悪化していることが分かる。図 4.6.6 に FSOI によるラジオゾンデのインパクトを示す。寄与率では 6.7 % (図4.6.2) を占めるラジオゾンデ観測の多くは改善インパクトである。したがって、北半球に集中しているラジオゾンデを棄却した OSE を行うと北半球を中心に予報が大きく悪化するため、FSOI と OSE の結果は整合的である。一方で、整合的でない観測データもある。
ハイパースペクトル赤外サウンダを棄却した OSE の結果では全球的に予報は改悪しているものの、ラジオ
ゾンデほど大きく悪化しない（図 4.6.7）。しかしハイパースペクトル赤外サウンダは FSOI では 13.8 %と大きなインパクトを持ち、面的にも全球で改善インパクトを持つ観測である（図 4.6.8）。また、マイクロ波イメージャでは OSE 実験では予報が大きく改悪する割に（図略）、FSOI の改善インパクトは小さい。このように、FSOI と OSE が整合的でない場合があり、FSOI
は OSE の代替とはならないことを示唆している。

量的に評価することが可能となった。これまで実施されてきた OSE では対象となる観測データセットを棄却することで観測インパクトを見積もってきたが、異なる観測データセットを調べる際には別途実験をする必要があり、人的にも計算的にもコストがかかっていた。しかしながら、非線形モデルを含むシステム全体の性能を評価できるという特徴がある。FSOI では 1 回の実験だけで観測種別ごとのインパクトを評価できる
が、時間発展は線形を仮定するため、モデルの非線形性、再現性、バイアス等の影響を受ける可能性があり、その結果の解釈は慎重に行わなければならない。また、前項で示した通り、FSOI と OSE の結果は必ずしも一致しないことから、両者が必要であることに変わりはなく、それぞれ互いを代替するものでもない。これら
OSE と FSOI の特徴を表 4.6.2 に簡単にまとめているので参照されたい。
今後の予定として、より現業に近いシステムもしくは最新の現業システムへの移植・実験を進めるとともに、現業システムでの定常的な稼働を検討している。
そのためには、実装方法や維持管理のコストも含めた課題の整理が必要である。FSOI の応用としては、観測
データの予測へのインパクトを日々監視するモニター96

表 4.6.2 FSOI と OSE による観測インパクト評価の違い。
FSOI
計算コスト
小
検証予報時間FT=24 hr
評価対象
すべての同化 観測データ
リアルタイム評価可能
品質管理への応用
可能
モデル改良への応用
可能
観測インパクト評価の妥当性 モデル非線形性、再現性、バイアス等の悪影響を受けるとしての活用や、予測誤差が大きい事例の原因調査、新規導入観測データの効果の確認、同化システムの課題
発見、品質管理の高度化等に役立つことが期待される。
一方で、FSOI で改悪インパクトとなった観測については、当該観測データの品質に問題があるわけではな
く、数値予報システムや品質管理が不適切であり、観測情報を適切に引き出せていない可能性が大いに考えられる。そのため、FSOI の結果が観測データの利用価値に直結するわけではなく、数値予報システムの特性や OSE の結果等と合わせて慎重に解釈する必要が
ある。

OSE
大
短期 – 中期
対象の観測データセット
不可能
ある程度可能困難
システム性能込みで評価

図 4.6.7 図 4.6.5 と同様。だたしハイバースペクトル赤外サ
ウンダを棄却した OSE について。

図 4.6.5 高層観測を棄却した OSE（夏実験）において、
ERA5 を参照値とした予報精度検証。気温の帯状平均のRMSE 改善率 [%] を示す。寒色は予報精度の改善、 暖色
は改悪を示す。網掛けは信頼区間 95 %で有意であることを示す。統計期間は 2018 年 8 月 1 日–8 月 31 日。

図 4.6.8 図 4.6.6 と同様。ただし CrIS（上段）、IASI（下段）の FSOI について。AIRS はインパクトが小さいので
省略した。

参考文献
Hersbach, H., B. Bell, P. Berrisford, S. Hirahara,
A Hornyi, J. Muoz-Sabater, J. Nicolas, C. Peubey,
R. Radu, D. Schepers, A. Simmons, C. Soci,図 4.6.6 夏実験におけるラジオゾンデの FSOI の水平分布。
青色は改善インパクト、赤色は改悪インパクトを示す。

97

S. Abdalla, X. Abellan, G. Balsamo, P. Bechtold,
G. Biavati, J. Bidlot, M. Bonavita, G. De Chiara,
P. Dahlgren, D. Dee, M. Diamantakis, R. Dragani, J. Flemming, R. Forbes, M. Fuentes, A. Geer,
L. Haimberger, S. Healy, R. J. Hogan, E. Hlm,
M. Janiskov, S. Keeley, P. Laloyaux, P. Lopez,
C. Lupu, G. Radnoti, de P. Rosnay, I. Rozum,
F. Vamborg, S. Villaume, , and J.-N. Thpaut, 2020:
The ERA5 global reanalysis. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 146, 1999–2049.
石橋俊之, 2011: 観測情報の拡充. 数値予報課報告・別冊第 57 号, 気象庁予報部, 97–102.
石橋俊之, 2015: FSO による評価. 数値予報課報告・別冊第 61 号, 気象庁予報部, 90–93.

Ishibashi, T., 2018: Adjoint-based observation impact
estimation with direct verification using forward
calculation. Mon. Wea. Rev., 146, 2837–2858.
Kotsuki, S., K. Kurosawa, and T. Miyoshi, 2019: On
the properties of ensemble forecast sensitivity toobservations. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 145,
1897–1914.
Langland, R. H. and N. L. Baker, 2004: Estimationof observation impact using the NRL atmosphericvariational data assimilation adjoint system. Tellus,
56A, 189–201.
Rabier, F., E. Klinker, P. Courtier, andA. Hollingsworth, 1996:
Sensitivity of forecast errors to initial conditions. Quart. J. Roy.
Meteor. Soc., 122, 121–150.

98

4.7 水蒸気観測データの数値予報での利用に関する開発
4.7.1 はじめに
気象庁では、線状降水帯の予測精度向上の早期実現に向け、「観測の強化」、「予測の強化」、「情報の改善」
に関する取り組みの加速化を進めている (気象庁 2021,
2022b)。このうち「観測の強化」では、「地域気象観測所（アメダス）への湿度計導入」、「気象レーダーの更新強化」、「洋上の水蒸気等の観測の強化」、「マイクロ波放射計の整備等」、「高層気象観測の強化」、「気象衛星観測の強化」の各項目を実現するべく施策を進めている。
本節では「観測の強化」に向けた取り組みのうち、マ
イクロ波放射計、アメダス湿度計、洋上の水蒸気等の観測（民間船舶による GNSS 観測）から得られた水蒸
気観測のデータ同化での利用に向けた調査、開発の進捗について報告する。

図 4.7.1 MWR の設置予定地点。第 4 回線状降水帯予測精度向上 WG 資料に加筆。

4.7.2 地上設置型マイクロ波放射計データの利用に関する開発(1) 地上設置型マイクロ波放射計データの試験利用
気象庁では、線状降水帯を引き起こす幅数百キロメー
トル規模の水蒸気の流入を捉えるため、水蒸気の高度分布を測定可能な地上設置型のマイクロ波放射計（以降、MWR とする）を令和 5 年 4 月までに図 4.7.1(気象庁 2022b) に示す 17 箇所に設置する予定であり、最初に設置された名瀬の MWR による観測が令和 4 年 7月から開始された。
同月には現業のメソ数値予報システムと同等の試験
環境において MWR データのリアルタイムでの同化利用が開始され、その予測結果は天気予報を発表する際の参考資料として利用されている。
その後、令和 4 年 12 月までに八丈島、高知、浜田、鳥取への MWR の設置が完了し、そのデータを試験環
境でデータ同化に利用している。

図 4.7.2 名瀬に設置された MWR による NN で推定した可降水量と名瀬に設置された近隣の地上 GNSS による可降
水量の散布図。横軸は地上 GNSS の可降水量 [mm]、縦軸は MWR の可降水量 [mm]。観測時刻が毎正時に最も近い
MWR データ以外を除去（時間間引き）後、品質管理処理を通過し同化に利用された MWR データを水色丸、同化に利用されなかった MWR データを灰色丸で示している。
統計期間は 2022 年 7 月 14 日から 2022 年 8 月 20 日。

(2) MWR について
MWR は大気中の水蒸気や酸素、雲などが発するマイクロ波帯域の電磁波の強さから輝度温度を測定し、そのデータから大気の気温や水蒸気などを推定する測器である。今回気象庁で整備する MWR はドイツの RPG
社の MWR である。水蒸気に感度のある 7 チャンネルと気温に感度のある 7 チャンネルの合計 14 チャンネル
で大気中の輝度温度を観測し、数秒〜数分間隔で気温や水蒸気の鉛直プロファイル、可降水量等を推定することが可能である。

1983) やニューラルネット (NN) で推定した可降水量を同化する手法などがある。今回は早期に数値予報での利用を開始するため、既に地上 GNSS データの利用で実績がある可降水量による同化手法 (石川 2010) を採用し、概ね地上 GNSS と同様の処理を実装した。但し、地上 GNSS の可降水量と比較して MWR の可降水
量は降雨の影響によりデータ品質が低下するため、降雨時の低品質データを排除する品質管理処理を新たに導入した。
名瀬に設置された MWR の NN による可降水量の品
質確認を行ったところ (図 4.7.2)、品質管理処理によっ(3) MWR データの同化手法及び品質管理処理
MWR データの同化には観測した輝度温度を直接同化する手法、1D-VAR でリトリーブした気温や水蒸気の鉛直プロファイルを同化する手法、2ch 法 (Hogg et al.

99

図 4.7.3 2022 年 7 月 18 日 09UTC を対象時刻とした初期時刻 2022 年 7 月 18 日 03UTC からのメソモデルの 6 時間予測の事例。上段の図のカラーは前 3 時間降水量 [mm]、等値線は海面更正気圧 [hPa] を示す。上段左は MWR を同化に利用しない
場合の予測、上段中央は MWR を同化に利用した場合の予測、上段右は実況（解析雨量の 3 時間積算値）である。下段のカラーは可降水量 [mm]、矢羽は地上風 [kt] を示す。下段左は MWR を同化に利用しない場合の予測、下段中央は MWR を同化に利用した場合の予測であり、下段右は MWR を同化に利用した場合と同化に利用しない場合の可降水量の差分を示す。

て低品質データは棄却され、同化に利用される MWRのデータは地上 GNSS のデータとの整合性が良いことが確認できる。

には 54 箇所、令和 3 年度には更に 103 箇所のアメダ
ス観測所への湿度計の設置が完了しており、最終的には 500 箇所以上のアメダス観測所に湿度計が設置される予定である。これらのアメダス湿度データの局地解
析での新規利用に向けて開発を進めるとともに、メソ
解析での日本の SYNOP 湿度及びアメダス湿度の利用に向けた開発にも取り組んでいる。
アメダス湿度データの同化処理及び品質管理処理は、局地解析での SYNOP 湿度データの利用に対する処理をベースに構築している。ただし、SYNOP 湿度の同化では観測要素である相対湿度から解析要素である比湿に変換1 する際に必要となる地上気圧も同時に観測されているためその観測データを利用して変換を行っているが、アメダス観測所では地上気圧は観測されていないため、比湿への変換に利用する地上気圧としてモデルの第一推定値をアメダス観測点に内挿した値を利用することとした。メソ解析においても局地解析と同様の手法により地上湿度の同化を行う。
メソ解析において地上湿度をデータ同化に使用した実験と使用しない実験の結果を比較することにより、(4) 事例調査
図 4.7.3 に MWR 可降水量の同化利用による改善事例を示す。この事例では、名瀬に設置された MWR の
可降水量が第一推定値より多かったため、MWR 可降
水量を同化した実験のほうが初期値において可降水量が増加した。その結果、MWR 可降水量を同化した実験の予測は MWR を同化しない実験の予測に比べて名瀬の風下での可降水量が増加したことによって予測される降水量が増加し、実況に近い予測となり改善した。

4.7.3 アメダス湿度データ利用に関する開発
局地的な集中豪雨を予測のターゲットとしている局
地数値予報システムでは、約 160 箇所の地上気象官署
及び特別地域気象観測所で観測される相対湿度（以降、SYNOP 湿度とする）をデータ同化に利用している (永戸ほか 2013)。
線状降水帯などに伴う集中豪雨の予測精度の向上に
は大気下層の水蒸気の監視能力の強化及び、その観測のデータ同化での利用による予測精度の向上が重要であるため、令和 3 年 3 月以降、順次全国のアメダス観
測所への湿度計の設置が進められている。令和 2 年度

1

相対湿度ではなく比湿を用いる理由として、気温の高い夏
季は水蒸気量そのものの同化が効果的であること、夏季日中のモデル気温の負バイアスにより、相対湿度による同化では水蒸気量を実際より過少に評価してしまうことがが挙げられる (永戸ほか 2013)。

100

図 4.7.4 地上観測を参照値とした地上比湿 [g/kg] の平均誤差（左図）と二乗平均平方根誤差（右図）の予測時間別の統計検証。青線は地上湿度をデータ同化に利用しない実験、
赤線は地上湿度をデータ同化に利用した実験を示している。
統計期間は 2021 年 7 月 1 日から 7 月 31 日。
図 4.7.6 船舶 GNSS の観測領域を示す模式図。カラーのラ
インは GNSS 受信機を設置した民間船舶の航路を示しており、黄色塗りの領域は民間船舶の主な観測領域を示している。第 4 回線状降水帯予測精度向上 WG 資料から引用。

4.7.4 民間船舶 GNSS の利用
令和 3 年 8 月 31 日に気象庁及び海上保安庁の船舶
GNSS 可降水量データのメソ解析での利用を開始した(気象庁 2022a)。海上における水蒸気観測領域のさらなる拡充を目指して、旅客船や貨物船などの民間船舶への GNSS 受信機の設置を進めている (気象庁 2022b)。
これらの観測データは数値予報に利用する前に品質を調査し、問題がないことを確認した上で順次利用を開始している。令和 4 年度中に合計 10 隻の民間船舶による水蒸気観測を開始する予定である（図 4.7.6)。令和 4 年 12 月末までに品質に問題がないことを確認した
6 隻の民間船舶の GNSS データのメソ解析での利用を開始した。

図 4.7.5 2022 年 7 月 15 日 18UTC を対象時刻とした初期
時刻 2022 年 7 月 15 日 06UTC のメソモデルの 12 時間予測の事例。上段の図のカラーは前 3 時間降水量 [mm]、矢羽は地上風 [kt] を示す。上段左は地上湿度を同化に利用しない場合の予測、上段右は地上湿度を同化に利用した場合の予測を示す。下段左の図のカラーは実況（解析雨量）の
前 3 時間降水量である。下段左の図は地上湿度を同化に利用した場合と地上湿度を同化に利用しない場合の初期時刻における可降水量の差分 [mm] である。

4.7.5 今後の予定
MWR データの利用に関しては、新たに観測が開始
された地点のデータ品質を確認した後、リアルタイムの試験環境に順次追加して解析、予測に与える影響を調査し、得られた結果をもとに品質管理処理を見直す。
また、令和 4 年度末に設置完了予定の 17 箇所のマイク
ロ波放射計が「観測網」としてどのように降水予測に影響を与えるのかを評価する。
更に、局地解析でのマイクロ波放射計可降水量デー
タの利用についても開発を進め、令和 5 年度末にメソ解析、局地解析での現業利用開始を計画している。その後、輝度温度の直接同化、より高頻度なデータの利用に向けた開発等に取り組む予定である。
アメダス湿度計の利用に関しては、品質管理手法の高度化を検討したうえで、メソ数値予報システム、局
地数値予報システムに与える影響を確認するため、それぞれ事例調査や統計的な評価を実施する。令和 4 年
度末のメソ解析及び局地解析での現業利用開始を目指して開発を進めている。
民間船舶 GNSS の可降水量データのメソ解析での利用については引き続き、通報が開始された船舶 GNSS

地上湿度の同化がメソモデルの地上比湿の予測精度に与える影響を確認したところ、図 4.7.4 に示す通り予測
前半を中心に地上湿度のバイアス、RMSE を改善する効果が見られた。局地モデルにおいても予測期間を通して地上湿度の予測精度が向上することを確認した。
図 4.7.5 にメソ解析で地上湿度を同化に利用した場
合の改善事例を示す。この事例では、地上湿度ありの方が地上湿度なしに比べて宮城県付近の降水を強め、3
時間積算降水量の予測が実況に近づいていることが分かる。アメダス及び SYNOP の湿度観測の同化によって初期時刻における静岡県付近の可降水量が増加した
ため、12 時間予測において風下にあたる宮城県付近の降水量が増加し、より実況に近づいたと考えられる。

101

のデータ品質を確認後、速やかに現業での利用を開始
する。

参考文献
永戸久喜, 原旅人, 倉橋永, 2013: 日本域拡張・高頻度化された局地モデルの特性. 平成 25 年度数値予報研
修テキスト, 気象庁予報部, 18–41.
Hogg, D. C., F. O. Guiraud, J. B. Snider, M. T.
Decker, and E. R. Westwater, 1983: A Steerable
Dual-Channel Microwave Radiometer for Measurement of Water Vapor and Liquid in the Troposhere.
J. Appl. Meteor., 22, 789–806.
石川宜広, 2010: 地上 GPS データのメソ解析での利用.
数値予報課報告・別冊第 56 号, 気象庁予報部, 54–60.
気 象 庁, 2021: 線 上 降 水 帯 の 予 測 精 度 向 上 に 向
け た 取 組 み 状 況 と 課 題. 線 状 降 水 帯 予 測 精
度 向 上 ワ ー キ ン グ グ ル ー プ（ 第 １ 回 ）, 気 象
庁,
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/
shingikai/kondankai/senjoukousuitai WG/
part1/part1-shiryo3.pdf.
気象庁, 2022a: メソ解析における船舶 GNSS 可降水量の利用. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気
象庁 数値予報開発センター, 61–65.
気 象 庁, 2022b: 線 状 降 水 帯 の 予 測 精 度 向 上 に 向
け た 取 組 の 進 捗 状 況 に つ い て. 線 状 降 水 帯 予 測
精 度 向 上 ワ ー キ ン グ グ ル ー プ（ 第 4 回 ）, 気
象 庁,
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/
shingikai/kondankai/senjoukousuitai WG/
part4/part4-shiryo1.pdf.

102

4.8 線状降水帯の発生確度

プロダクトの仕様は大雨発生確率ガイダンスと同様であり、格子間隔は 5 km（等緯度経度格子）、予測対
象は 3 時間（対象時刻とその前後 1 時間）、予報時間(FT) は 3〜39 時間後までの 1 時間毎である。発生確度の計算は、3 時間降水量の閾値 80 mm（確率の閾値は30, 35, 40, 45%）、100 mm（確率の閾値は 15, 20, 25,
30%）のそれぞれに対して行う。

4.8.1 はじめに
気象庁では大雨災害の軽減のため、線状の降水帯により非常に激しい雨が降り続いている状況を「線状降水帯」というキーワードで解説する「顕著な大雨に関する気象情報」の発表を 2021 年出水期から開始した1 。
また 2022 年出水期からは、そのような状況となる可能性がある程度高い場合の「線状降水帯による大雨の半日程度前からの呼びかけ」を開始した2 。
このように、大雨災害に対する危機感を伝えるうえ
で線状降水帯の的確な情報を発表することが必要とされており、特に発生予測情報の精緻化が急務となっている。数値予報開発センターでは、線状降水帯の発生予測を支援するプロダクトとして、発生しやすい地域
やその程度を予測する「線状降水帯の発生確度」を開発して部内試験運用を行っている。ここでは現状でのプロダクトの仕様と精度検証結果を説明する。

4.8.2 仕様の概要
線状降水帯の発生確度は MEPS 大雨発生確率ガイダ
ンス (気象庁 2022) を用いて計算する。大雨発生確率
ガイダンスは、3 時間降水量 80 mm, 100 mm, 120 mmを閾値として、それ以上の降水量となる確率を予測するガイダンスである3 。
線状降水帯の発生確度では、ある 3 時間降水量閾値
(80 mm, 100 mm のいずれか) における MEPS 大雨発
生確率ガイダンスの各メンバーについて、ある閾値以
上の確率が予想されている領域の水平分布から、線状降水帯に相当する形状となっている領域を抽出する。
ここで線状降水帯と判定する基準は「顕著な大雨に関する気象情報」の発表基準4 に即した以下の 2 条件を満たすことであるとした。

図 4.8.1 線状降水帯の発生確度の検証対象領域（着色した領域）と、地域の分割。地域別検証では隣接する地域間で重複がある。

4.8.3 検証2019 年 6 月〜2021 年 10 月（各年 1〜4 月は除く) の期間について図 4.8.1 に示す地域別に統計検証を実施した。検証においては解析雨量の分布が上述の 2 条件を満たした事例を線状降水帯の観測事例とし、線状降水帯が予想された格子と線状降水帯の観測領域までの距離が 100 km 以内となった場合に予測の適中とした。
閾値が 100 mm/3h, 25%の場合の検証結果を図 4.8.2に示した。この期間に上述の 2 条件を満たした事例数は全国で 185 あり、九州の事例数は 112 と地域別では最も多かった。線状降水帯の発生頻度の地域的偏りによって、発生確度の信頼度にも領域毎に著しい違いがあり、頻度が高い九州や、比較的高い西日本や東日本（それぞれ観測事例数 29, 34）では信頼度曲線が対角線に近く、確率情報として一定の精度があることを表している。それら以外の発生頻度の低い地域では発生
確度の信頼度は低く、本プロダクトだけを用いて線状
降水帯発生のポテンシャルを捉えることは現状では難しい。
長崎・佐賀県に「顕著な大雨に関する気象情報」が発表された 2021 年 8 月 14 日 6 時 JST に対する FT 別の線状降水帯の発生確度（100 mm/3h 以上、閾値 25%）の分布を図 4.8.3 に示した。メンバーごとでは線状降
水帯検出の有無や検出位置の違いが大きいが、発生確度で見ると観測された線状降水帯の位置を中心に高い値が得られている。FT=8 の予測結果は長崎県付近に• 面積が 500 km2 以上、または格子数が15 格子以上• 長軸・短軸比が 2.5 以上
メンバー間の予測のばらつきによって、線状降水帯の領域の検出結果にもメンバーごとに違いが生じるが、線状降水帯と判定されたメンバー数が多いほど、発生確度が高いと考えることができることから、各格子点に対して線状降水帯の領域内であると判別されたメン
バー数の全メンバー数に対する割合を算出し、それをその格子における線状降水帯の発生確度とした。
1

https://www.jma.go.jp/jma/press/2106/14a/
20210614 kenchona teikyoukaishijikoku.pdf
2
https://www.jma.go.jp/jma/press/2205/18a/
20220518 jyouhoukaizen.html
3
3 時間降水量 80 mm を閾値とする大雨発生確率ガイダン
スは部内利用を目的に計算している。
4
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/bosai/
kishojoho senjoukousuitai.html#b103

図 4.8.2 線状降水帯の発生確度（降水量閾値 100 mm/3h、確率閾値 25%）の領域別の信頼度曲線。縦軸：実況での線状降水
帯発生率、横軸：線状降水帯検出メンバー数。ここでは、対象格子の周辺 100 km 以内に現象があれば「現象あり」としている。なお北海道は事例数が少ないためここでは図を省略したが、全格子の図には北海道のデータも含まれる。

図 4.8.3 2021 年 8 月 14 日 5 時 JST に対する線状降水帯の発生確度（降水量閾値 100 mm/3h、確率閾値 25%）。上段左から、FT=26, 20, 14, 8 での発生確度。下段には FT=14 における各メンバーの検出領域を着色域で示す。また右端には解析雨量の 6 時 JST までの 3 時間降水量（右下図）とそれから解析された線状降水帯の位置（右上図）を示している。

図 4.8.4 2021 年 7 月 1 日 8 時 JST に対する線状降水帯の発生確度（降水量閾値 100 mm/3h、確率閾値 25%）。上段左から、FT=23, 17, 11, 5 での発生確度。下段には FT=5 における各メンバーの検出領域を着色域で示す。また右端には解析雨量の9 時 JST までの 3 時間降水量（右下図）とそれから解析された線状降水帯の位置（右上図）を示している。

50%を超える高い発生確度が計算されている。またこの事例では FT=26 まで遡っても、ピーク値は小さくなるものの線状降水帯発生のポテンシャルを捉えることができていることがわかる。
このように事前に検出できた事例がある一方、どのメンバーでも線状降水帯発生の可能性が検出できなかった事例もある。図 4.8.4 は伊豆諸島北部に対して「顕著な大雨に関する気象情報」が発表された 2021 年 7 月 1
日 8 時 JST に対する予測結果である。FT=5 の時点においても当該地域では線状降水帯のシグナルは検出できていない。

104

4.8.4 まとめ
線状降水帯の発生予測を支援するプロダクトとして、
MEPS 大雨発生確率ガイダンスを活用した線状降水帯の発生確度の開発を行っている。顕著な降水を事前に察知することを目的としているが、技術的に難易度が高いプロダクトであり、今後も精度向上を目指して開発を継続していく。

参考文献
気象庁, 2022: 大雨発生確率ガイダンス. 数値予報開発
センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター, 120–121.

105

4.9 統合型ガイダンス
4.9.1 はじめに
数値予報開発センターでは、面的および任意の地点
における目先から 5 日先までの高精度でシームレスな
予測と誤差情報の作成を目的として、複数の数値予報
結果や観測データを AI 技術の活用によって最適に組み合わせる統合型ガイダンス（仮称）の開発を 2018 年度から行っている。2019 年 1 月からは理化学研究所革新
知能統合研究センター（理研 AIP）との共同研究を開始し、2020 年 8 月には降水、風（地点形式）、気温（地点形式）の統合型ガイダンスの部内試験運用を開始 (気象庁 2021)、2021 年 10 月には統合型気温ガイダンス（格子形式）の部内試験運用を開始した (気象庁 2022)。
その後も新規要素追加や改良に向けた開発を継続しており、統合型風ガイダンス（格子形式）、統合型降水ガイダンス（確率情報）および統合型降雪量ガイダン
ス（地点形式）について、既存のガイダンスを上回る予測精度を持つことが確認できたことから、それぞれ2022 年 2 月、6 月および 12 月に部内試験運用を開始した。ここではこれらの統合型ガイダンスについて、仕様と作成手法、検証結果等を述べる。
統合型ガイダンス共通の仕様として、1 日 12 回、GSM
ガイダンスと MSM ガイダンスの初期値更新の都度、その時点で最新のガイダンス（ただし LFM ガイダンスはMSM ガイダンスと同じ 00, 03, …, 21UTC 初期値のもの）を用いて作成する (気象庁 2021)。以下では初期値の区別のため、00UTC 初期値の GSM ガイダンス作成
後に実行した統合型ガイダンスを 00g 初期値、03UTC
初期値の MSM ガイダンス作成後に実行した統合型ガ
イダンスを 03m 初期値などと呼び、00g, 06g, 12g, 18g
をまとめて g シリーズ、00m, 03m, ..., 21m をまとめて m シリーズと呼ぶ。

FT=1 から FT=39 まで（00, 12UTC
初期値では FT=51 まで）1 時間間隔

線形内挿

MSM地上風
（5km）

LFM地上風
（2km）

線形内挿

LFM地上風
（5km）

算術平均統合型風ガイダンス（格子形式）(2) 作成手法
格子形式の風の予測値は、GSM、MSM、LFM のモ
デルの地上風の算術平均によって算出する。このとき、入力となるモデルと作成するガイダンスの座標系および格子間隔がそれぞれ異なるため、作成する格子に揃えてから算術平均する。具体的には、ランベルト座標系で格子間隔が 5 km の MSM と 2 km の LFM は周囲の 4 格子からの線形内挿を用い、格子間隔が 20 km の
GSM はダウンスケーリングを用いて、緯度経度座標系
での 5 km ガイダンス格子に座標変換する（図 4.9.1）。
GSM のダウンスケーリングには、領域により、超解像で用いられる深層学習の手法である EnhanceNet(Sajjadi et al. 2017; Höhlein et al. 2020) と、周囲 4×4
格子からの距離の重み付き平均で内挿を行うバイキュー
ビック補間を利用する。EnhanceNet の学習では、20 km
格子に内挿した毎時大気解析の地上風を入力とし、5 km
格子の毎時大気解析の地上風を目的変数とする。2014年から 2017 年の 4 年間のデータを利用してネットワー
クを学習および確認した後、入力データとして 20 km
格子の GSM 地上風を与えることで、5 km 格子にダウンスケーリングした GSM（以下、DSG と書く）の地
上風を求める。EnhanceNet の制約および毎時大気解
析の領域の制約により、EnhanceNet でダウンスケー
リングする領域は図 4.9.2 の赤枠内とする。統合型風ガ
イダンス（格子形式）ではガイダンス格子の全領域を予測対象とするため、図の赤枠より外側の領域ではバ
イキュービック補間を用いてダウンスケーリングする。

表 4.9.1 部内試験運用開始時点での統合型風ガイダンス（格子形式）の仕様

予報期間と間隔

MSM地上風
（5km）

DSG地上風（5km）

図 4.9.2 統合型風ガイダンスの作成領域と検証対象領域。左から全域、海上、日本周辺で、それぞれ緑から紺色の領域
を検証対象とする。緑から紺の塗り分けはある時刻の風速を示している。赤枠内は深層学習で GSM を 5 km 格子に
ダウンスケーリングする領域、図の外枠（概ね N50E120N20E150 の領域）が統合型風ガイダンス（格子形式）の作成領域。図の赤枠と全領域の間にある空白域ではバイ
キュービック補間で 5 km 格子に内挿した GSM を統合に用いる。

統合型風ガイダンス（格子形式）は、統合型ガイダ
ンスで目指している面的な予測情報を提供するガイダンスであり、海上も含めた 5 km 格子で毎正時の風の予測を作成する。表 4.9.1 に部内試験運用開始時点での統合型風ガイダンス（格子形式）の仕様を示す。

5 km ガイダンス格子（緯度経度座標）
GSM, MSM, LFM の地上風
毎正時の地上風ダウンスケーリング

図 4.9.1 統合型風ガイダンス（格子形式）の作成処理

4.9.2 統合型風ガイダンス（格子形式）(1) 仕様

作成対象
入力データ
予測要素

GSM地上風（20km）

106

図 4.9.3 統合型風ガイダンス（格子形式）の予報時間別検証結果。上段は風速の RMSE、下段は風向の Cos Diss.、左列は全域、中央は海上、右列は日本周辺の検証結果。海上では GSM と DSG の結果がほぼ重なっている。

図 4.9.4 統合型風ガイダンス（格子形式）の風速の閾値別 ETS。左は全域、中央は海上、右は日本周辺の検証結果。LFM は
予報時間が短いため検証結果を掲載していない。

(3) 検証結果
統合型風ガイダンス（格子形式）の検証結果を示す。
検証期間は EnhanceNet の学習および確認期間とは独立な 2018 年 6 月 5 日から 2019 年 6 月 4 日の 1 年間で、全初期値の検証をまとめた結果を示す。比較対象は
GSM、MSM、LFM、および DSG の地上風で、MSMと LFM は各モデルの風を 5 km のガイダンス格子に線形内挿した値、GSM はバイキュービック補間で 5 km
ガイダンス格子に内挿した値とする。格子形式での風の観測値は存在しないため、検証の真値は 5 km のガ
イダンス格子に線形内挿した毎時大気解析の地上風とする。毎時大気解析では MSM の FT=2∼4 を第一推定値に用いているため (原・工藤 2017)、毎時大気解析を真値とした場合、これらの FT では特に MSM の予測精度が高くなることから、検証対象とする予報時間は
FT=5 以降とする。ここでは図 4.9.2 に示した全領域、海上、日本周辺の 3 つの領域での検証結果を示す。また、風向の検証では以下の式で定義する風向のコサイ
ン非類似度 (以下、Cos Diss. と書く) を用いる。
Cos Diss. =1(1 − cos θ)2

Cos Diss. は予測と実況の風向の差 θ が小さいほど値が小さく、予測精度が高いことを示す。
図 4.9.3 に統合型風ガイダンス（格子形式）の予報
時間別の風速の RMSE と風向 Cos Diss. の領域平均を示す。図 4.9.3 を見ると、風速の RMSE、風向の Cos
Diss. ともほぼ全ての FT で統合型ガイダンスの誤差が最も小さく、予測精度が高いことが分かる。MSM は
GSM と比べて予報時間による誤差の増加率が大きい
が、統合型ガイダンスでは MSM よりも誤差の増加率は小さく、予報後半においても最も精度が高くなっている。日本周辺領域では GSM よりも DSG の精度が高くなっている一方、海上では GSM と DSG の予測精度はほぼ一致している。これは、日本周辺領域では地形の影響により 20 km 格子と 5 km 格子での風の差が大きく、ダウンスケーリングによる修正の効果が大きいのに対して、海上では地形の影響が小さく、20 km 格
子の平均的な風でも十分な空間代表性を持っているためと考えられる。
図 4.9.4 に風速の閾値別 ETS を示す。概ね全ての閾
値と領域で統合型ガイダンスの ETS が最も大きく、風速の閾値別に見た場合でも統合型ガイダンスの精度が(4.9.1)107

統合型

毎時大気解析

標高

表 4.9.2 部内試験運用開始時点での統合型降水ガイダンス（確率情報）の仕様
[m/s]

GSM

DSG

作成対象
予報期間と間隔

5 km ガイダンス格子（緯度経度座標）
FT=3 から FT=39 まで 3 時間間隔
MRR3, RMAX31, RMAX33,
予測要素
RMAX24 の各補正超過確率
確 率 を 作 成 す MRR3, RMAX31: 30, 50, 80
る降水量の閾値 RMAX33: 100, 150[mm]
RMAX24: 100, 120, 150, 200, 250, 300

MSM

ダウンスケーリング

図 4.9.5 2018 年 10 月 4 日 15m 初期値の FT=27 の統合型
風ガイダンス（格子形式）の予測事例。左上：統合型ガイ
ダンスの地上風、中上：毎時大気解析の地上風、右上：標
高、左下：GSM の地上風、中下：DSG の地上風、右下：MSM の地上風。

20kmGSM
ガイダンス

5kmGSMガイダンス

統合型ガイダンス
統合型補正
超過確率①

最も高いことが分かる。ただし、風速 35 m/s 以上の暴風に対してはどのモデルおよび領域でも ETS が 0 に近く、統合型ガイダンスも含めて予測精度は低いことに留意が必要である。

GSM補正
超過確率
算術平均

MSM
ガイダンス

LFM
ガイダンス

MEPS
ガイダンス

補正超過
確率算出

補正超過
確率算出

MSM補正
超過確率

統合型
補正超過確率②

LFM補正
超過確率

MEPS補正超過確率
重み付き平均統合型ガイダンス（確率情報）

図 4.9.6 統合型降水ガイダンス（確率情報）の作成処理(4) 事例
図 4.9.5 に 2018 年 10 月 4 日 15m 初期値の FT=27の統合型風ガイダンス（格子形式）の予測事例を示す。
この事例では台風第 25 号が東シナ海にあって北上しており（図略）、九州地方では暴風警報が発表されていた。ダウンスケーリング前の 20 km 格子での GSM 地
上風（左下図）では、長崎県や天草諸島とその周辺でも台風に伴う強風が予測されているものの、解像度が粗く、地形に沿った風は表現できていない。一方、DSG（中下図）ではダウンスケーリングにより地形（右上図）に沿った強風が表現できている。長崎県や天草諸島周辺の海上の風を毎時大気解析（中上図）と比べると、DSG はやや弱く、MSM（右下図）ではやや強く予測されており、これらを算術平均した統合型ガイダ
ンス（左上図）では毎時大気解析に近い風が予測できている。

MEPS の各平均降水量・最大降水量ガイダンスから算出した、補正超過確率 (森 2019) の重み付き平均により算出する。補正超過確率は時間・空間方向の広がりを考慮した超過確率（閾値を超える予測の割合）であり、GSM, MSM, LFM ガイダンスでは対象格子点を含む 17 × 17 格子内、MEPS ガイダンスでは対象格子を含む 11 × 11 × M 格子内（M はアンサンブルメン
バー数）で閾値を超える格子数の割合を水平距離と標高差および前後 3 時間内の FT で重みを付けて算出する。このようにして求めた各降水ガイダンスの補正超過確率のうち、MEPS ガイダンス以外の補正超過確率
を算術平均した後、さらに MEPS ガイダンスの補正超過確率と FT に応じた重み付き平均することで、統合型降水ガイダンスの確率情報を算出する（図 4.9.6）。
(3) 検証結果
統合型降水ガイダンス（確率情報）の検証結果を図
4.9.7 に示す。検証期間は 2020 年 7 月から 2022 年 6月の 2 年間で、検証領域は日本の陸上周辺の領域（図4.9.2 の日本周辺領域）とする。比較対象として現在利用可能な確率情報である MEPS 降水ガイダンスの補正
超過確率の検証結果を示す。統合型ガイダンスでは利用可能な最新のガイダンスを用いて作成しており、00,
06, 12, 18UTC 初期値の MEPS ガイダンスは 00g, 06g,
12g, 18g 初期値の統合型ガイダンスで利用されるため、ここでは g シリーズの統合型ガイダンスと 00-18UTC
初期値の MEPS ガイダンスを比較した結果を示す。予報時間別のブライアスキルスコア（BSS、図 4.9.7 上段）を見ると、BSS が正の要素・閾値・予報時間では、
統合型降水ガイダンスが MEPS 降水ガイダンスを概ね上回る精度を持つことが分かる。特に LFM を利用す

4.9.3 統合型降水ガイダンス（確率情報）(1) 仕様統合型降水ガイダンス（確率情報）は、統合型ガ
イダンスで目指している面的な確率情報を提供するガイダンスであり、5 km 格子での 3 時間平均降水量(MRR3)、1 時間最大降水量 (RMAX31)、3 時間最大降
水量 (RMAX33) および 24 時間最大降水量 (RMAX24)について、それぞれの補正超過確率を 3 時間ごとの予報時間で作成する。補正超過確率については (2) の作成手法を、降水ガイダンスの詳細は白山 (2018) を参照
いただきたい。表 4.9.2 に部内試験運用開始時点での統合型降水ガイダンス（確率情報）の仕様を示す。

(2) 作成手法
統合型降水ガイダンス（確率情報）は、統合型降水ガイダンス (気象庁 2021) および GSM, MSM, LFM,

108

BSS,

BSS,

0.25

,RMAX330.30

30mm/h50mm/h80mm/h

BSS,

0.25

0.25

0.15

0.15

0.15

0.10

BSS

0.20

0.15

BSS

0.20

BSS

0.20

0.10

0.10

0.10

0.05

0.05

0.05

0.05

0.00

0.00

0.00

0.00

0.05

0.05

0.05

0.05

90
80

9

15

21

27

[hour]

33

0.10

39

,MRR3
30mm/3h
50mm/3h
80mm/3h

100
90
80

3

9

15

21

27

[hour],RMAX31

33

0.10

39

100

30mm/h50mm/h80mm/h

90

3

9

15

21

27

[hour],RMAX33

33

0.10

39

100

100mm/3h
150mm/3h

90

[%]

100

3

[%]

0.10

80

80

70

70

70

70

60

60

60

60

50

50

50

50

40

40

40

40

30

30

30

30

20

20

20

20

10

10

10

0

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100[%]

00 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100[%]

0,RMAX240.30

100mm/3h
150mm/3h

0.20

[%]

BSS

,RMAX310.30

30mm/3h
50mm/3h
80mm/3h

0.25

[%]

BSS,

,MRR3

0.30

100mm/24h
150mm/24h
200mm/24h
300mm/24h
24

30

36

[hour],RMAX24100mm/24h
150mm/24h
200mm/24h
300mm/24h10
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100[%]

00 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100[%]

図 4.9.7 統合型降水ガイダンス（確率情報）の検証結果。上段：予報時間別の BSS、下段：信頼度曲線。左から順に、MRR3、
RMAX31、RMAX33、RMAX24 の検証結果。実線は統合型降水ガイダンス、破線は MEPS 降水ガイダンスの検証結果。降水量の閾値別に色分けしている。

る FT=9 までの改善幅が大きくなっている。また、これらの要素・閾値では、信頼度曲線（図 4.9.7 下段）でも改善が見られる。一方、RMAX31 や FT=12 以降の50 mm/3h, 80 mm/3h 閾値の MRR3 などでは、統合型ガイダンス、MEPS ガイダンスとも BSS が負または0 付近になっている。これは MRR3 や RMAX31 の信頼度曲線（図 4.9.7 下段）に示したように、強い降水ほど予測頻度が過大となっているためである。これらの閾値では確率の値をそのまま利用するのではなく、大雨発生のポテンシャルとして利用する必要がある。

超えた領域で 20 %前後の確率が予測されており、大雨の可能性を示唆している。この事例のように、単一のガイダンスでは予測されない大雨も、確率情報を利用することでその可能性を予測できる場合がある。

4.9.4 統合型降雪量ガイダンス（地点形式）(1) 仕様統合型降雪量ガイダンス（地点形式）は積雪深計が設置されたアメダス地点における降雪量を予測するガイダンスである。以下では地点形式の降雪量ガイダンスのことを単に「降雪量ガイダンス」と書く。
表 4.9.3 に部内試験運用開始時点での統合型降雪量
ガイダンスの仕様を示す。

(4) 事例
図 4.9.8 に 2020 年 7 月 9 日 18m 初期値の FT=27の統合型降水ガイダンスの RMAX24 とその確率情報の予測事例を示す。この事例では、九州や四国地方は前線の暖域内に当たり、湿った空気の影響で 24 時間
最大降水量が 200 ∼ 300 mm を超える大雨となった（左図）。統合型降水ガイダンス（中図）では、九州と四国で 100 mm を超える降水を予測しているものの、200 mm 以上の予測領域は狭い。一方、統合型降水ガ
イダンスの確率情報（右図）では、実況で 200 mm を

表 4.9.3 部内試験運用開始時点での統合型降雪量ガイダン
ス（地点形式）の仕様
予測地点
予測要素
予報期間と間隔
層別化
頻度バイアス補正の観測側閾値 [cm]

積雪深計設置地点（2022 年 11 月の4 地点追加を含む全 333 地点）
6, 12 時間降雪量

FT=6 または 12 から FT=39 まで（00, 12UTC 初期値では FT=78 まで）3 時間間隔
地点、初期時刻、予報時間（3 時間毎
1 日分）
6 時間降雪量: 0, 1, 5, 15, 20
12 時間降雪量: 0, 3, 10, 30, 40(2) 作成手法
統合型降雪量ガイダンスは、GSM および MSM の降
雪量ガイダンスを算術平均した後、頻度バイアス補正することで算出する（図 4.9.9）。LFM 降雪量ガイダン
スは存在しないため統合に用いることはできない。算術平均のみを用いた場合には、大雪の予測頻度（BI）

図 4.9.8 2020 年 7 月 9 日 18m 初期値の FT=27 の統合型
降水ガイダンスの RMAX24 とその確率情報の予測事例。
左：実況、中：統合型降水ガイダンス、右：確率情報。実況は 1 km 格子の解析雨量を 24 時間積算した値の 5 km
格子内最大値。

109

MSM降雪量
ガイダンス

S6
0.6
0.5

GMガイダンス平均

0.4

ETS

頻度バイアス補正

1.0
0.8

0.3

統合型降雪量ガイダンス

0.2

図 4.9.9 統合型降雪量ガイダンスの作成処理

0.1
0.0

と予測精度（ETS）が低下し、大雪警報・注意報を適切に支援することができなくなるため、算術平均後に頻度バイアス補正を行う（頻度バイアス補正の観測側の閾値は表 1 に記載）。頻度バイアス補正は地点別に層別化するが、大雪の頻度が少ないことを考慮し、6 時
間降雪量の 20 cm 閾値と 12 時間降雪量の 40 cm 閾値に対応する予測側の閾値は全国一律で学習する。頻度
バイアス補正の学習は 2019 年 12 月から 2021 年 2 月の 2 シーズンの冬期間で行った。

1.2

BI

算術平均

ETS(
ETS(MSMETS(GM
BI(
BI(MSM
BI(GM

1

0.6

)
)
)

0.4

)
)

0.2

)

2

6

10

[cm]

15

20

30

S12
0.6

1.2

0.5

1.0
5

0.8

ETS

0.4

BI

GSM降雪量
ガイダンス

0.6

0.3
ETS(
ETS(MSMETS(GM
BI(
BI(MSM
BI(GM

0.2
0.1

(3) 検証結果
統合型降雪量ガイダンスの検証結果を示す。検証期
間は 2021 年 12 月から 2022 年 3 月で、積雪深計が設置されている全国 329 地点のアメダス地点を対象とする。
比較対象として、入力となる MSM 降雪量ガイダンスの検証結果および頻度バイアス補正を行う前の GSMと MSM ガイダンスの算術平均（GM ガイダンス平均）の検証結果を示す。ここでは m シリーズの初期値での検証結果のみ示すが、g シリーズでも同様の結果であった。
図 4.9.10 に 6 時間および 12 時間降雪量ガイダンスの閾値別 ETS と BI を示す。GM ガイダンス平均の検証結果（緑線）を見ると、6 時間、12 時間降雪量とも、MSM ガイダンス（青線）と比べて、弱い雪の BI が大きく、強い雪の BI が小さい。また、6 時間 30 cm や
12 時間 40 cm 以上の強い雪では ETS も MSM ガイダ
ンスを下回っている。これに対して統合型ガイダンス（赤線）は頻度バイアス補正の上限である 6 時間 20 cm
または 12 時間 40 cm の閾値まで BI は概ね 1 に近く、ETS は全閾値で MSM ガイダンスを上回っている。図には示さないが GSM ガイダンスとの比較結果も同様
であった。

0.0

1

)
)

0.4
)

)

0.2

)
)

3

10

0.0
20

[cm]

30

40

50

図 4.9.10 降雪量ガイダンスの閾値別 ETS（実線）と BI（破線）。上：6 時間降雪量ガイダンスの検証結果、下：12 時
間降雪量ガイダンスの検証結果。赤線は統合型ガイダンスの検証結果、緑線は GSM と MSM ガイダンスを算術平均した値（GM ガイダンス平均）の検証結果、青線は MSM
ガイダンスの検証結果を示す。
6
25

GSM
MSM

[cm]

20
15
10
5
0

31/15 31/18 31/21 01/00 01/03 01/06 01/09 01/12 01/15 01/18 01/21 02/00

[UTC]

12
25

GSM
MSM

[cm]

20

(4) 事例
2022 年 1 月 1 日の新千歳空港での統合型降雪量ガイ
ダンスの予測事例を示す。この日の北海道では、冬型の気圧配置の中、日本海で収束した強い雪雲が石狩湾から流入した影響で、札幌市や千歳市などで大雪警報が発表された。図 4.9.11 に 2021 年 12 月 31 日 09m 初期値の新千歳空港での降雪量ガイダンスと実況を示す。
6, 12 時間降雪量とも、各降雪量ガイダンスの予測は実況と比べてピークの時間帯が 3 時間ほど後ろにずれているものの、降雪量としては実況に近い値を予測でき

15
10
5
0

31/21 01/00 01/03 01/06 01/09 01/12 01/15 01/18 01/21 02/00[UTC]

図 4.9.11 2021 年 12 月 31 日 09m 初期値の新千歳空港での降雪量ガイダンスの予測事例。上：6 時間降雪量ガイダン
ス、下：12 時間降雪量ガイダンス。黒線は実況、赤線は統合型ガイダンス、青線は 09UTC の MSM ガイダンス、緑
線は 06UTC の GSM ガイダンスの予測。

110

ている。統合型降雪量ガイダンスでは頻度バイアス補正を用いているため、GSM ガイダンスと MSM ガイダ
ンスの算術平均よりもピーク値が強く予測されており、GSM, MSM ガイダンスよりも実況に近い降雪量を予測できている。

4.9.5 まとめと今後の開発予定
統合型風ガイダンス（格子形式）、統合型降水ガイダ
ンス（確率情報）および統合型降雪量ガイダンス（地点形式）を開発し、既存のガイダンスを上回る予測精度を持つことが確認できたため、それぞれ、2022 年 2月、6 月および 12 月に部内試験運用を開始した。今後
は部内試験運用を実施しながら利用方法の検討を進めるとともに、現在の手法をベースラインとして、予測手法の改良や理研 AIP との共同研究の成果の取り込みなど、AI 技術の活用による予測精度改善のための開発にも取り組んでいく予定である。

参考文献
Höhlein, K., M. Kern, T. Hewson, and R. Westermann, 2020: A comparative study of convolutional
neural network models for wind field downscaling.
Meteorol. Appl., 27(6).
気象庁, 2021: 統合型ガイダンス. 数値予報開発セン
ター年報（令和 2 年）, 気象庁数値予報開発センター,
107–110.
気象庁, 2022: 統合型気温ガイダンス（格子形式）の開発. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁
数値予報開発センター, 118–119.
Sajjadi, M. S. M., B. Schölkopf, and M. Hirsch,
2017: EnhanceNet: Single Image Super-Resolution
Through Automated Texture Synthesis. arXiv
preprint. [Available at https://arxiv.org/abs/
1612.07919].
白山洋平, 2018: 降水ガイダンス. 数値予報課報告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 95–118.
原旅人, 工藤淳, 2017: 毎時大気解析の変更. 平成 29 年
度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 61–65.
森祐貴, 2019: 降水ガイダンス. 令和元年度数値予報研
修テキスト, 気象庁予報部, 26–35.

111

4.10 季節アンサンブル予報システムの開発

66 初期日である。対検証値として、気象庁第 3 次長期
再解析 (JRA-3Q; 気象庁 2021) を使用した。1 か月予報のように予測時間が長くなると、モデルの不完全さに起因する系統誤差の影響が大きくなる。このため、季節予報では数十年にわたる過去予報（再予報）によって求めたモデル平年値を用いて系統誤差補正を施すことが一般的である (平井・伊藤 2013)。しかし、再予報
計算には多くの計算機資源を必要とすることや、(3) で述べる大気初期摂動変更のインパクトを確認するために、本項の調査では系統誤差補正を施していない。
図 4.10.1 にアンサンブル平均のアノマリー相関係
数 (ACC) を示す。北半球 (20〜90N; NH) 域における500hPa 高度 (Z500) の CPS3 の ACC はリードタイム
1 週目にかけて GEPS に比べて有意に低い傾向だが、熱帯 (20S〜20N; TR) 域における 200hPa 速度ポテン
シャル (CHI200) の CPS3 の ACC は 1 週目のリードタ
イムから中立か高くなる傾向にある。このことは、季節内予測における熱帯の大気と海洋の相互作用の重要性を示唆している。

4.10.1 CPS の 1 か月予報への利用可能性の調査(1) はじめに
気象庁では 3 か月予報、暖・寒候期予報、エルニー
ニョ監視速報の基礎資料の作成、及び全球アンサンブ
ル予報システム（GEPS: Global Ensemble Prediction
System; 第 3.2 節参照）への海面水温 (SST) の提供のために、大気海洋結合モデルを使った季節アンサンブ
ル予報システムを運用している。また、「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」における社会経済活動への貢献として、大気海洋結合の効果を活用するための開発に取り組むことで、2 週間から 1 か月先の日
本の予測に重要な熱帯の季節内振動などの現象の予測
精度改善を目指すとしている。気象庁では大気海洋結合モデルを 1 か月よりも長い時間スケールを対象として運用しているが、より短い時間スケールでの活用を計画しており、現在開発を進めている。
2022 年 2 月に運用を開始した新しい季節アンサン
ブル予報システム JMA/MRI-CPS3（CPS3; Japan
Meteorological Agency / Meteorological ResearchInstitute-Coupled Prediction System version 3; Hirahara et al. 2023; 気象庁 2022）は、大気・海洋モデルの高解像度化や物理過程の改良等により、前システ
ム CPS2（Takaya et al. 2018; 高谷・石川 2015）に比べて系統誤差や年々変動が大きく改善した (気象庁
2022)。また、CPS2 では 5 日間毎に 1 回、実時間から2 日遅れて 4 日間かけて計算していたが、CPS3 では
毎日 00UTC 初期日を当日中に計算するよう運用スケ
ジュールを変更した。これにより、季節予報だけでな
く、季節内予測への利用可能性を調査することができるようになった。
現在、1 か月予報の基礎資料の作成は大気モデルである GEPS が担っている。本項では CPS の 1 か月予報
への利用可能性について調査を行った結果を報告する。

図 4.10.1 GEPS2203（黒線）と CPS3（赤線）の（左）NH域における Z500 と（右）TR 域における CHI200 の 5 メン
バーアンサンブル平均のアノマリー相関係数。エラーバー
は試行回数 1000 回の bootstrap 法による 95 ％信頼区間。

図 4.10.2 は NH 域における Z500 の二乗平均平方根
誤差 (RMSE) とスプレッドである。スプレッドはアンサンブル平均で求めた RMSE と同程度であることが望ましい (高野 2002) が、CPS3 のスプレッドはリードタ
イム 1 週目にかけて RMSE に比べて過大の傾向にある。1 か月予報では 1 か月先までを週単位で予報を行うため、予報初期の CPS3 の過大なスプレッドは適切ではない。

(2) 現業 CPS と GEPS の比較
はじめに、現業運用している GEPS2203 と CPS3 の
1 か月予報の予測精度を比較した。1 か月予報の基礎資料に用いる GEPS2203 のアンサンブル構成は、毎週火
曜日と水曜日の 12UTC 初期日でそれぞれ 25 メンバー
であるが、CPS3 では 1 初期値あたり 5 メンバーである。このため、GEPS2203、CPS3 ともに、毎週火曜日と水曜日の初期日のそれぞれ 5 メンバーを使用した。
ただし、GEPS2203 の初期時刻は 12UTC である一方、
CPS3 は 00UTC であるため、CPS3 は 12 時間不利な設定となっている 1 。検証期間は GEPS2203 現業化後の 2022 年 3 月 15 日から 2022 年 10 月 26 日までの全図 4.10.2 GEPS2203（黒線）と CPS3（赤線）の NH 域における（左）Z500 のスプレッドと（右）RMSE。単位はm。エラーバーは試行回数 1000 回の bootstrap 法による95 ％信頼区間。

1

CPS の海洋初期値を作成する全球海洋データ同化システ
ムの同化ウィンドウが、00UTC を基準とした 5 日単位であること、及び現業運用スケジュールの観点から、現状 CPSの初期時刻を 12UTC に変更することは困難である。

112

図 4.10.3 は TR 域における CHI200 の RMSE とス
プレッドである。予報初期の GEPS のスプレッドは
RMSE に比べて過大である一方、CPS3 ではそのような傾向は見られない。GEPS では特異ベクトル（Singular
Vector; 以下 SV; Buizza and Palmer 1995）法による下層の大きな比湿摂動により、積雲対流過程による過剰な降水を表現する傾向にあるため (越智 2016)、スプ
レッドが過大であると考えられる。

から 48 時間、熱帯では 24 時間である。また、GEPS
では気象庁全球日別 SST 解析 (MGDSST; 栗原ほか
2006) に基づく SST 摂動 (Hotta and Ota 2019) を使用しているが、本実験では CPS3 と同様に、海洋初期値作成のために運用している全球海洋データ同化シス
テム MOVE-G3(Fujii et al. 2023) における解析誤差共分散行列を近似する摂動 (Niwa and Fujii 2020) を使用した。検証期間は (2) と同様、2022 年 3 月 15 日から
2022 年 10 月 26 日までの全 66 初期日である。
図 4.10.4 に NH 域における Z500 の RMSE とスプ
レッドを示す。予報初期に過大であったスプレッドの大きさが、CPS3SVTR01 では RMSE と同程度の大きさとなっていることがわかる。このことは、GEPS の前
身の週間アンサンブル予報システムの初期摂動を BGM
から SV に変えた時のインパクトとも整合的である (米原 2008)。リードタイム 2 週目以降のスプレッドの大
きさは、BGM の場合とほとんど変わらない。図 4.10.5に TR 域における CHI200 の RMSE とスプレッドを示す。CPS3SVTR01 は CPS3 に比べて、予報初期の
RMSE、スプレッドともにやや悪化傾向である。一方
で、スプレッドは GEPS と比べると狙い通り改善傾向である（図 4.10.3）。

図 4.10.3 第 4.10-2 図と同じ。ただし、TR 域におけるCHI200 のスプレッドと RMSE。単位は m2 /s。

(3) CPS の初期摂動の改良
CPS3 で中・高緯度の予報初期のスプレッドが過大であるのは、CPS3 の初期摂動作成手法として成長モード育成（Breeding of Growing Mode; 以下 BGM）法 (Tothand Kalnay 1993, 1997) を採用していることが一因である。GEPS で採用している SV 法と比べて、BGM 法による中・高緯度の摂動の成長率は低いことが知られている（Leutbecher and Lang 2014, 太田 2016）。このため、BGM では、予報時間が経過しても十分な大きさのスプレッドが得られるように摂動の振幅を大きくする必要がある。
GEPS に用いる初期摂動は、Initial SV（以下 ISV）と局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（Local Ensemble Transform Kalman Filter; 以下 LETKF; Huntet al. 2007）を併用している。理想的には解析誤差を反映した LETKF 摂動のみで予測の不確実性を適切に表現できるのが望ましいが、LETKF 摂動のみでは予報時間が進むとスプレッドが不足するためである (太田・堀田 2016)。計算機資源の効率的な利用や、2 週間
予報と 1 か月予報の整合性を考慮すると、可能な限り
GEPS と CPS で仕様を共通化することが望ましい。
これらを踏まえて、CPS3 の初期摂動を、BGM から、GEPS と同じ ISV と LETKF に変更した実験（以下、CPS3SVTR01）を行った。本実験における初期摂動は、(2) で述べた GEPS における熱帯のスプレッド
過大への対策として熱帯初期摂動の振幅を半分にした点を除き、GEPS2203 の設定と同一とした。すなわち、
北・南半球の ISV の摂動の振幅はモデル面第 15 層（約500hPa）気温の二乗平均平方根 (RMS) が 0.21K、熱帯はモデル面第 6 層（約 850hPa）気温の RMS が 0.1Kとなるように設定し、LETKF は解析摂動の 0.85 倍とした。ISV 計算の評価時間は、北・南半球では初期時刻

図 4.10.4 第 4.10-2 図と同じ。ただし、CPS3（黒線）とCPS3SVTR01（赤線）。

図 4.10.5 第 4.10-3 図と同じ。ただし、CPS3（黒線）とCPS3SVTR01（赤線）。

(4) CPS 再予報における初期摂動の評価
GEPS の初期摂動は、現業仕様と再予報仕様で手法が異なる (金浜 2017)。現業仕様は、前述の通り、LETKFと ISV を併用しているが、再予報では SV の各計算において求まる通常の ISV と過去から初期時刻までに線形成長した SV（Evolved SV; 以下 ESV）を組み合わせて作成した初期摂動を用いる。ESV 法は初期時刻に対して 48 時間前からの計算を行う一方、LETKF は解113析予報サイクルで 6 時間ごとに連続的に計算する必要がある。したがって、再予報で LETKF 摂動を作成す
ることは計算機資源の制約上困難である。LETKF では解析誤差を反映する一方、SV は誤差成長を効率的に表現するため、初期摂動の違いによる予測のスプレッ
ドも異なる可能性がある。
このため、CPS3 の再予報実験（以下、CPS3-12ini）の大気初期摂動を、BGM から ISV と ESV の併用に変更した実験（以下、CPS3-SV-TR01-12ini）を行った。
実験仕様は大気初期摂動を除き、CPS3 再予報（仕様の詳細は気象庁 2022 を参照）と基本的に同じである。実験期間は 1991〜2020 年の各月 1 初期日で、全 360 初期日である。メンバー数は 1 初期値あたり 5 メンバーである。本実験における初期摂動も、(3) と同様、熱帯のス
プレッド過大への対策として熱帯の ISV の振幅を半分にした点を除き、GEPS2203 再予報と同じとした。すなわち、北・南半球の ISV の摂動の振幅はモデル面第 15層（約 500hPa）気温の RMS が 0.21K、熱帯はモデル
面第 6 層（約 850hPa）気温の RMS が 0.1K、北半球と熱帯の ESV はモデル面第 22 層（約 250hPa）の気温の
RMS が 0.15K、南半球は 0.18K となるように設定した。
GEPS における ESV 摂動の振幅は、LETKF+SV 摂動と同程度のスプレッドとなるように設定されている。
図 4.10.6 に NH 域における Z500、及び TR 域における CHI200 のスプレッドを示す。予報初期の NH 域
における Z500 のスプレッドは、CPS3-SV-TR01-12ini
では CPS3-12ini に比べて小さい。また、TR 域における CHI200 のスプレッドは、CPS3-SV-TR01-12ini では CPS3-12ini に比べて大きい。これらの特徴は (3) で述べた、SV+LETKF に変更した CPS3SVTR01 実験と整合的である。

に基づいて計算した。図 4.10.7 に MJO の予測精度を示す。CPS3-SV-TR01-12ini は CPS3-12ini とほぼ同等の予測精度であることがわかる。

(5) まとめと今後の課題
CPS の 1 か月予報への利用可能性について調査を行った。中・高緯度の予測 1 週目のスプレッドの大きさは CPS3 では過大であるが、GEPS と同じ初期摂動 (SV+LETKF) を用いることでより適切となった。
GEPS では予測初期の熱帯域上層のスプレッドは過大であるため、CPS への SV 法の適用にあたり、熱帯 SVの摂動の振幅を GEPS の半分とした。その結果、熱帯のスプレッドや RMSE は CPS3 と比べて中立かやや悪化傾向であるものの、GEPS と比べると改善傾向であった。CPS3 の BGM 法は MJO に関連した不安定モードを求めるために開発されたが、SV 法に変更しても MJO の予測精度は中立であった。
今後は令和 4 年度末に導入予定の GEPS23XX との比較や、現業 GEPS と同等のメンバー数での比較を行うとともに、引き続き大気初期摂動について検討を行う。GEPS23XX では 2 段階 SST 法を全球域に拡張する改良等がなされており、1 か月予報レンジの予測精度
が GEPS2203 に比べて向上している（第 4.2 節）。今回の調査は現業 CPS3 と同じ 5 メンバーで実施したが、現業 GEPS は 25 メンバー（再予報は 13 メンバー）である。5 メンバーという限られたアンサンブルを用いる
ことによるサンプリング誤差の問題がある。また、SVの初期摂動の振幅は調整の自由度が大きい。今回の調査では、熱帯 SV の振幅を小さく調整することで、熱帯のスプレッド過大傾向を緩和することができた。同様の試みが、過去の GEPS でもなされているが、週間
予報レンジでの中・高緯度の予測精度が悪化することがわかっている (越智 2016)。CPS においても、GEPSの知見を生かしつつ、不確実性の表現が狙いどおりか、摂動の振幅が適切か、といった点に注目しながら、初期摂動の設計や調整を行う必要がある。

4.10.2 CPS の他センターとの比較検証(1) はじめにコペルニクス気候変動サービス2 (C3S; Buontempo
et al. 2022) は欧州委員会が主導する地球観測計画であるコペルニクス計画の計画要素の一つである。C3S で

図 4.10.6 CPS3-12ini（黒線）と CPS3-SV-TR01-12ini（赤線）の（左）NH 域における Z500（単位 m）と（右）TR域における CHI200 のスプレッド（単位 m2 /s）。エラー
バーは試行回数 1000 回の bootstrap 法による 95 ％信頼区間。

は、世界最高水準の厳しい性能要件3 を満たした現業センターによって構成されるマルチモデルアンサンブルを利用した気候モニタリングや季節予報などのサービスを提供している。C3S から提供されるデータはオー
プンデータであり、国内外の研究者が最新の現業シス
テムの結果を活用することができる。前季節アンサン
ブル予報システムの CPS2 は、その性能要件を満たし

CPS の BGM 法は、主にマッデン・ジュリアン振動(MJO: Madden-Julian Oscillation) に関係した不安定モードを求めるために開発が行われてきた (Chikamoto
et al. 2007)。そこで、初期摂動を SV に変えることによる MJO への予測精度への影響を確認した。MJO は
Wheeler and Hendon (2004) の Real-time Multivariate
MJO index で検出を行い、スコアの計算は久保 (2017)2

https://climate.copernicus.eu/
https://climate.copernicus.eu/
c3s330-operational-production-seasonal-forecasts

3114

図 4.10.7 CPS3-12ini（青線）と CPS3-SV-TR01-12ini（赤線）の MJO の予測精度。上から RMSE、相関係数、位相誤差、振幅誤差。横軸はリードタイム（日）。左は夏（4〜9 月）初期日、右は冬（10〜3 月）初期日。スコアの計算方法等の詳細は(久保 2017) を参照。

ていたことから、2020 年 10 月より C3S に参加している。2022 年 2 月に運用を開始した CPS3 は、大気・海洋モデルの高解像度化や物理過程の改良等により、CPS2に比べて系統誤差や年々変動が大きく改善したことから、C3S 参加機関の中でも予測精度が高くなっている
ことが期待される。本項では CPS3 を含めた C3S 参加
機関のバイアスや予測精度について述べる。

の再予報データは最新の 12 か月分のデータを使用した。対解析値として ECMWF 再解析 ERA54 (Hersbach
et al. 2020)、MGDSST 解析値を使用した。全てのセンターの予報値及び解析値について、2.5 度格子に内挿して検証した。平年値期間は C3S 再予報期間に従い、
1993〜2016 年5 とした。特筆しない限り、各機関の再予報から求めたモデル平年値を使用して系統誤差補正を行った。モデル等のさらなる詳細は C3S Web ペー
ジ6 等を参照されたい。

(2) C3S の概要
C3S に参加している機関は 2022 年 12 月現在、8つの機関が参加しており、それぞれ欧州中期予報セン
ター (ECMWF)、フランス気象局 (Météo-France)、英
国気象庁 (UKMO)、ドイツ気象局 (DWD)、欧州地中
海気候変動センター (CMCC)、米国環境予測センター(NCEP)、JMA、カナダ環境・気候変動省 (ECCC) である。アンサンブル構成に関わる仕様は 表 4.10.1 の通りである。現業運用予報のメンバー数は ECCC を除き
どのセンターも 50〜55 であるが、再予報のメンバー数
はセンター間によって差が大きい。メンバー数の違いによるスコアへの影響を避けるため、再予報検証ではメンバー数を 10 に揃えて検証した。JMA を含む多くのセンターでは、現業運用前に再予報の実行を完了させる「fix」方式を採用しているが、UKMO の再予報
は現業運用と同じタイミングで必要な実験を実行する「on-the-fly」方式を採用している。このため、UKMO(3) C3S 再予報に基づくバイアス特性
図 4.10.8 に、5 月初期月の夏季（6〜8 月）を対象とした SST バイアスを示す。NCEP を除き、北半球夏季のインド洋熱帯域で正のインド洋ダイポールモード現象(以下、IOD) に類似した SST バイアスがみられる。数
時間から季節予報までの IFS の系統誤差を理解するための ECMWF における内部プロジェクト (UGROW)で、正の IOD 型バイアスについて調査が行われており、熱帯インド洋の下層東風バイアスや、温度躍層が浅すぎるバイアスと関連していることが示されている
4

対 JRA-3Q でも検証を行ったが特性は同じであった
ただし、UKMO の 1 月初期月のみ 1994〜2016 年としている
6https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/C3S+
Seasonal+Forecasts
5

115

センター

ECMWF
Météo-France
UKMO
DWD
CMCC
NCEP
JMA
ECCC

表 4.10.1 C3S 参加機関のシステムの主な仕様（2022 年 12 月現在）。
現業運用予報のメンバー数と初期日
再予報のメンバー数と初期日
51
25
毎月 1 日 (51)
毎月 1 日 (25)51
25
毎月 1 日（1）、前月最後と 2 番目の木曜日（各 25） 毎月 1 日（1）、前月最後と 2 番目の木曜日（各 13）5028
毎日 (2)
毎月 1 日、前月 25、17、9 日（各 7）5030
毎月 1 日 (50)
毎月 1 日 (30)5040
毎月 1 日 50 メンバー
毎月 1 日 (30)52
16
毎日 00,06,12,18UTC（各 1）
通年半旬 00,06,12,18UTC（各 1）55
10
毎日 (5)
月末に最も近い通年半旬とその 15 日前（各 5）1010
毎月 1 日 (10)
毎月 1 日 (10)(Mayer et al. 2022)。また、CPS では MJO の再現性向上を目的として、積雲対流スキームにおけるエント
レインメント率の計算に経験的な高度・湿度依存性を
導入 (Komori et al. 2020) したが、これを除いた実験
では正の IOD 型バイアスは見られない（図略）。

図 4.10.9 図 4.10.8 と同じ。ただし、11 月初期月のリード
タイム 1 か月の冬季。

参加機関の中でもトップクラスであることがわかる。
2022 年夏〜秋の期間において、ラニーニャ現象や負のインド洋ダイポールモード現象が発生しており、トップクラスの予報成績のセンターではこれらの現象に伴う循環場を良く予測できていた（図略）。
図 4.10.11 と図 4.10.12 に、C3S 参加機関の再予報のリードタイム 1 か月の 3 か月平均場の ACC を示す。
CPS3 は CPS2 よりも全体的にスコアが改善傾向にあり、C3S 参加機関の中でもトップクラスであることがわかる。北半球冬季の Z500 の ACC は UKMO が他のセンターに比べて比較的高い傾向にある。Scaife et al.
(2014) では、前システムの Glosea5 にて、北半球冬季の北極振動や北大西洋振動が数か月先まで予測可能で、現システムの Glosea6 でも同様 (Davis et al. 2020) であると報告されており、それらとの関係が示唆される。
CPS3 の再予報のメンバー数に合わせて 10 メンバーで検証を行ったが、メンバー数が少ないことによるサン
プリング誤差の問題があることに注意が必要である。

図 4.10.8 再予報に基づく 5 月初期月のリードタイム 1 か月の夏季の SST バイアス（カラー）とモデル平年値（コンター）。単位は K。（左上）JMA、（右上）ECMWF、（左下）UKMO、（右下）NCEP。

図 4.10.9 に、11 月初期月の冬季（12〜2 月）を対象とした SST バイアスを示す。南半球夏季の南大洋はどのセンターも SST 正バイアスがある。CPS3 では南大洋の対流圏下層の過冷却水雲の再現性を向上させたものの、(Chiba and Komori 2020)、光学的に厚い過冷
却水雲が不足していることが示唆される。

(4) スコア検証
図 4.10.10 に C3S 参加機関の現業運用予報のリードタ
イム 1 か月の 3 か月平均場（３か月予報に相当）の ACCを示す。2022 年 2 月の CPS3 更新後の北半球 Z500 や
熱帯 2m 気温の ACC は、事例数が少ないものの、C3S

116

図 4.10.10 C3S 参加機関の現業運用予報のリードタイム 1 か月の 3 か月平均場の ACC。
（左）NH 域における Z500、（右）TR域における 2m 気温。

図 4.10.11 C3S 参加機関の再予報のリードタイム 1 か月の 3 か月平均場の NH 域における Z500 の ACC。エラーバーは試行
回数 1000 回の bootstrap 法による 95 ％信頼区間。

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(5) まとめと今後の課題
C3S 参加機関の予報データを用いてバイアス特性の調査や精度検証を行った。CPS3 に見られるバイアスは他センターでも共通に見られるものもある。ECMWFのように、これらのバイアスに対してトップダウン・アプローチで診断を行っているセンターもある。こうした他センターの動向も参考にしつつ、次期システムに向けた開発を進めていきたい。また、CPS3 の予測精度は世界の最先端の現業季節予報モデルと比較しても遜色ないことがわかった。ただし、再予報の検証ではメンバー数が少ない CPS3 に合わせて検証を行った
ため、サンプリング誤差の問題がある。計算機資源には限りがあるため、前項で述べた CPS の 1 か月予報への利用可能性等を探りつつ、最適なアンサンブル構成について検討する必要がある。

117

図 4.10.12 図 4.10.11 と同じ。ただし、TR 域における 2m 気温の ACC。

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prediction system for operational seasonal forecast-1194.11 気象庁第 3 次長期再解析 (JRA-3Q) の本計算
進捗と品質評価(気象庁 2022) を参照されたい。

4.11.1 はじめにデータ同化システムで用いているものと同じ予報モ
デルによる延長予報の対初期値検証スコアを比較する
ことにより、各データ同化システムにおける解析値・予報値の整合性、観測システムの変遷の影響、プロダ
クトの時間的均質性等を推察できる。
図 4.11.1 と図 4.11.2 はそれぞれ、北半球及び南半球の中・高緯度 500hPa 高度 2 日予報と熱帯域対流圏上層及び下層の風ベクトル 2 日予報について、JRA-3Q、JRA-55、JRA-25 及び現業全球データ同化システムの二乗平均平方根 (RMS: Root-mean-square) 誤差を示している。予報スコアの良い順に JRA-3Q、JRA-55、JRA-25 となっており、データ同化システムの着実な性
能向上の効果が認められる。また、再処理衛星データの取得・利用等による観測データの拡充・品質向上も予報スコア向上に寄与している。特に、JRA-3Q では
1990 年代の南半球中・高緯度の 500hPa 高度 RMS 誤差が大きく改善した結果、他の期間・領域との予報ス
コアの差が縮小しており、プロダクトの均質性が向上していると言える。これは、TIROS 実用型鉛直サウン
ダ (TOVS: TIROS Operational Vertical Sounder) 輝度温度の間引き間隔縮小（JRA-55 では 250km のとこ
ろを JRA-3Q では 125km に変更）及び背景誤差分散の調整 (気象庁 2021) の効果と考えられる。
他方、前衛星期間（1972 年以前）の南半球中・高緯度及び熱帯においては、JRA-55 と同様に観測システ
ムの拡充に反して予報スコアが徐々に悪化する傾向が見られる。再解析対象期間当初のこれらの領域における低い RMS 誤差は観測データによる拘束が不十分であるためと考えられ、この期間の観測システムのもとでのデータ同化システムの性能には依然として課題があることを示唆している。

4.11.2 2 日予報スコア

当庁はこれまで、第 1 次 (JRA-25: Japanese 25-year
Reanalysis; Onogi et al. 2007)（2005 年度完成）及び第 2 次 (JRA-55: Japanese 55-year Reanalysis; 古林ほ
か 2015)（2012 年度完成）長期再解析を実施してきた。
長期再解析の目的は、季節アンサンブル予報システム(EPS: Ensemble Prediction System) 等の各種数値予報モデルの開発及び精度評価、地球温暖化等の気候監
視や異常気象分析業務等に利用可能な、長期間の均質で高品質な気候データセットの作成及び提供である。
数値予報課では、長期再解析データの期間延長と品質向上を図るため、1947 年 9 月以降を対象とする気象庁第 3 次長期再解析 (JRA-3Q: Japanese Reanalysis
for Three Quarters of a Century; 気象庁 2021, 2022)を実施した。JRA-3Q では、JRA-55 以降の現業全球
数値予報システム及び海面水温解析の開発成果や、国内外の気象機関等によるデータレスキュー、衛星運用機関による衛星データの再処理による過去の観測デー
タ拡充の成果等を活用している。
JRA-3Q は、2014 年度から本計算に向けた準備（実行システム構築、観測データ取得・整備、予備実験等）を進め、2019 年 8 月から本計算を開始し、2022 年 3
月末に全期間の計算を完了した。しかしながら、2013
年 5 月〜2021 年 12 月の期間については、熱帯低気圧
ボーガスデータの一部欠落により、北西太平洋を除く領域で熱帯低気圧解析の品質が低下していることが判明したため (気象庁 2022)、欠落した熱帯低気圧ボーガ
スデータを補完のうえ、2022 年 5 月より同期間の再計算を開始し、2022 年 11 月末に計算を完了した。また、2021 年 10 月から JRA-3Q 版気候データ同化システムの準リアルタイム運用を開始している。現在、JRA-3Qの品質評価を気象研究所気候・環境研究部第一研究室と協力して進めている。
JRA-3Q データは、2022 年 2 月に運用開始した新しい季節 EPS や、2022 年 3 月に更新した全球 EPS の開発・精度評価に活用している。また、JRA-3Q データ
を国内外で広く利用できるよう、1990 年代以降のデータの先行公開を開始したところである1 。
本稿では、JRA-3Q の初期品質評価として、2 日予報スコア（第 4.11.2 項）、ラジオゾンデ観測データに対する背景値の適合度（第 4.11.3 項）、熱帯低気圧（第4.11.4 項）、気温解析値の時間均質性（第 4.11.5 項）の評価結果を述べる。JRA-3Q で用いているデータ同化
システム、境界条件、強制場、観測データの概要等については、数値予報開発センター年報（令和 2 年）第2.3.8 項 (気象庁 2021) 及び同（令和 3 年）第 4.12 節

4.11.3 ラジオゾンデ観測データに対する背景値の適合度
対背景値 D 値（観測値–背景値）は、背景誤差や観測誤差といったデータ同化システムの調整パラメータに対して独立であることから、その統計から予報モデ
ルの性能や観測データのバイアス等の評価に有益な情報を得ることができる。ここでは、JRA-3Q、JRA-55
及び JRA-25 で使用したラジオゾンデ気温観測の対背景値 D 値の全球平均及び RMS の時系列の比較を行う。
対流圏におけるラジオゾンデ気温観測との整合性については、JRA-3Q は 1980 年代以降において JRA-55と比べて非常に良くなっている。具体的には、250hPa
付近の D 値時系列では、JRA-55 の対流圏上層に高温バイアスがあったことを示している（図 4.11.3 (c)）。
一方、JRA-3Q では、対流圏上層の高温バイアスが大幅に解消しており、ラジオゾンデ気温観測との整合性が非常に良くなっていることが分かる。また、850hPa

1

JRA-3Q データの取得方法については、JRA-3Q ホーム
ページ (https://jra.kishou.go.jp) を参照されたい。

120

RMSE (gpm)
RMSE (gpm)

インパクトの違いと考えられる。また、対流圏中層においては、1970 年代以前のラジオゾンデ気温観測との整合性に JRA-55 と比べて若干の改悪が見られる。これらの要因としては、JRA-3Q では現在の充実した観測システムに対して最適化された水平相関距離が短い
背景誤差共分散を利用しているため（図 4.11.4）、観測
データの少ない過去期間においてモデルバイアスを十分に拘束できない場合があり得ることが推測される。
水平相関距離の違いがデータ同化における観測データのインパクトに及ぼす影響については、今後、詳細な調査が必要と考えられる。
1940 年代は D 値平均値・RMS ともに大きいが、この期間の観測データ数が非常に少なく、特に高層観測が北半球の一部地域しか存在しないことにより、背景値の精度が低いことに加え、統計的ばらつきが大きい
ことも要因の一つと考えられる。

(a) Northern hemisphere

50
45
40
35
30
25
20
15
10
1947

1955

1963

55
50
45
40
35
30
25
20
15
1947

1971
1979
1987
1995
(b) Southern hemisphere

1955

1963

1971

1979

2003

2011

2019

1987
1995
2003
Year
Operations
JRA-2520112019

JRA-55JRA-3QRMSE (m s-1)

図 4.11.1 JRA-3Q、JRA-55、JRA-25 及び現業全球データ
同化システムの 500hPa 高度 2 日予報 RMS 誤差。検証対
象はそれぞれの解析値。値は直前の 12 か月間の平均値を表す。(a) 北半球中・高緯度（90°–20°N）、(b) 南半球中・高緯度（20°–90°S）。

10
9
8
7
6
5
4
3
2
1947

4.11.4 熱帯低気圧
JRA-55 では、JRA-25 に比べて全般的な熱帯低気圧の検出率は向上したものの、現実にはない長期的な弱化傾向が見られる問題があった (古林ほか 2015)。この課題に対処するため、JRA-3Q では、JRA-55 まで利用されていた熱帯低気圧周辺風の算出方法から気象庁
現業システムに基づく熱帯低気圧ボーガスデータ作成
手法に変更した (気象庁 2021)。これにより熱帯低気圧
解析の一貫性が大幅に改善したが、2013 年 5 月〜2021
年 12 月の期間については、熱帯低気圧ボーガスデータの一部欠落により、北西太平洋を除く領域で熱帯低気
圧解析の品質が低下していることが判明したため (気象庁 2022)、欠落した熱帯低気圧ボーガスデータを補
完のうえ、同期間の再計算を実施した。
図 4.11.5 に Hatsushika et al. (2006) の手法を基に計算した JRA-3Q および JRA-55 の熱帯低気圧検出率を示す。上述の要因により、JRA-55 では 1980 年代後半
以降、検出率の低下傾向が見られる。一方、JRA-3Q
については、再計算の実施により再計算前のデータで見られていた 2013 年以降の検出率の急落が解消するとともに、JRA-55 で見られた弱化傾向が解消され、期間を通して概ね 90 ％を超える値を示している。このよ
うな改善には、気象庁が熱帯低気圧ボーガスを独自に作成することにより、熱帯低気圧周辺風よりも熱帯低気圧の強度をより適切に捉えかつ時間的均質性の高い
熱帯低気圧ボーガスの利用が可能になったことが大きく寄与していると考えられる。

(a) 250 hPa

1955

1963

1971

1979
1987
(b) 850 hPa

1955

1963

1971

1979

5

1995

2003

2011

2019

1987
1995
2003
Year
Operations
JRA-252011

2019

RMSE (m s-1)

4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1947

JRA-55JRA-3Q

図 4.11.2 JRA-3Q、JRA-55、JRA-25 及び現業全球データ
同化システムの熱帯域（20°N–20°S）風ベクトル 2 日予報
RMS 誤差。検証対象はそれぞれの解析値。値は直前の 12
か月間の平均値を表す。(a) 250hPa、(b) 850hPa。

付近では、JRA-25、JRA-55、JRA-3Q ともに D 値平
均値が正の方向にシフトしており、対流圏下層の低温バイアスを示唆しているが、JRA-3Q では D 値平均値が減少しており、低温バイアスが緩和していることが分かる（図 4.11.3 (g)）。
他方、30hPa 付近では、JRA-3Q の RMS は JRA-55と同程度であるが、D 値平均値は特に大規模火山噴火後の 1982 年（エルチチョン火山）や 1991 年（ピナツボ火山）に増大しており、成層圏の昇温の表現が弱いことを示唆している（図 4.11.3 (a), (b)）。火山性エーロゾ
ルの年々変動については、JRA-25、JRA-55、JRA-3Qのいずれの予報モデルでも考慮されていないことから、
昇温量の表現の違いは主にラジオゾンデ観測データの4.11.5 気温解析値の時間均質性
近年の再解析データセットにおける長期変化傾向の再現性については、衛星輝度温度のバイアス補正手法の高度化等により、旧世代のものと比べて概ね改善している (例えば、 Simmons et al. 2014)。他方、現在の充実した観測システムに対して最適化されたデータ同121図 4.11.3 JRA-3Q、JRA-55 及び JRA-25 で使用したラジオゾンデ気温観測対背景値 D 値の全球平均、及び RMS の時系列化システム（特に背景誤差共分散）を観測データの少な
い過去期間に適用した場合に、モデルバイアスを十分に拘束できず、時間的均質性が損なわれる事例も報告されている (例えば、 Simmons et al. 2020)。JRA-3Q
データは数十年規模変動や気候変化に関する研究を含む幅広い分野において利用が期待されるため、その時間的均質性を評価しておくことは非常に重要である。
ここでは、JRA-55 及び独立した観測データセットで再現されている長周期変動や長期変化傾向との比較を行う。

for Space Studies Surface Temperature; Lenssen et al.
2019), Berkeley Earth データセット (Rohde and Hausfather 2020) を用いる。なお、JRA-55 と JRA-3Q の全球平均地上気温を算出する際、海上においては、船舶の気温観測のバイアスによる影響 (Simmons et al. 2004)
を受けていると考えられる解析値の代わりに、背景値を利用している（陸上においては解析値）。
1980 年代以降においては、これらの時系列の変動はかなり良く一致している。JRA-3Q については 1985 年
6 月に海面境界条件を現場観測に基づいた 1 度解像度のCOBE-SST2 (Hirahara et al. 2014) から衛星観測に基づいた 0.25 度解像度の MGDSST (栗原ほか 2006) に切り替えているが、それによる影響は全球平均では無視できると言える。一方、1970 年代以前においては、
データセット間に比較的大きな差が見られる。これは主に、観測データの少ない海氷域及び南極大陸における気温推定値の差によるものと考えられる。また、JRA-55と JRA-3Q の差については、予報モデルにおける開水・
海氷排他格子から開水・海氷混在格子への改善に伴い(米原 2019)、海氷密接度の変動の影響が海氷域の気温
推定値に表れやすくなったことも要因の一つとして考えられる。従って、海氷域において気温の長周期変動(1) 地上
図 4.11.6 は、全球平均地上気温について、JRA3Q の月別時系列と、JRA-55、ECMWF 再解析 ERA5
(Hersbach et al. 2020) 及び独立な観測データセットとの比較を示している。独立な観測データセットとして、ここでは、ハドレーセンター／気候研究ユニットの全球気温データセット HadCRUT5 (Morice et al.
2021), NOAA 全球地上気温データセット (NOAAGlobalTemp: NOAA Global Surface Temperature
Dataset; Huang et al. 2020)、ゴダード宇宙科学研究所
地上気温データセット (GISTEMP: Goddard Institute122

Pressure (hPa)(a) Relative vorticity, JRA-3Q(b) Unbalanced temperature, JRA-3Q

0.01

0.01

0.1

0.1

1

1

10

10

100

100

1000

1000
0

200

400

600

800

1000

0

Pressure (hPa)(c) Relative vorticity, JRA-55

200

400

600

800

1000

(d) Unbalanced temperature, JRA-55

0.1

0.1

1

1

10

10

100

100

1000

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
-0.1

1000
0

200

400
600
Distance (km)

800

1000

0

200

400
600
Distance (km)

800

1000

図 4.11.4 (a, b) JRA-3Q 及び (c, d) JRA-55 で利用した背景誤差共分散の水平相関の距離・高度断面図。(a, c) 相対渦度及び (b, d) 非バランス気温（風の場と統計的に独立な気温成分）の背景誤差共分散の水平相関。相対渦度、非バランス気温等、変分法の制御変数の詳細は (竹内 2002) を参照。

(2) 対流圏下層から下部成層圏
図 4.11.7 は、対流圏下層から下部成層圏までの 4 層の全球平均気温偏差について、JRA-3Q の月別時系列と JRA-55 及び独立な観測データセットのものとの比較を示している。独立な観測データセットとして、ここ
では、ハドレーセンターのラジオゾンデ気温プロダク
ト HadAT2 (Thorne et al. 2005) と、マイクロ波探査計(MSU: Microwave Sounding Unit) 及び 改良型マイク
ロ波探査計 (AMSU: Advanced Microwave Sounding
Unit) プロダクト NOAA v4.1 (Zou and Wang 2011),
UAH v6.0 (Spencer et al. 2017), RSS v4.0 (Mears andWentz 2016, 2017) を用いる。
JRA-3Q の全球平均気温では、第 4.11.3 項で述べた要因により、大規模火山噴火後の成層圏の昇温量が小さい傾向はあるが、その他の点では、ラジオゾンデ気温
プロダクトやマイクロ波探査計気温プロダクトと非常によく似た変動が再現されている。特に、JRA-55 では過少だった下部成層圏気温の下降トレンドが JRA-3Q
では HadAT2 とほぼ同等になっている（図 4.11.7 (a)）。
その要因の一つとしては、JRA-55 では 1978 年以前のDetection rate (%)

100

90

80

70

1950

1960
JRA-3Q

1970

1980
1990
Year
JRA-3Q-provisional

2000

2010

JRA-55

図 4.11.5 JRA-3Q 確定版、JRA-3Q 暫定版 (provisional)、
及び JRA-55 における熱帯低気圧の全球検出率。熱帯低気圧の検出方法は Hatsushika et al. (2006) に準拠し、合同
台風警報センターおよび米国国立ハリケーンセンターのベストラックデータを使用した。（気象研究所 釜堀弘隆氏、
原田やよい氏提供）の再現性を向上させるためには、海氷密接度データの時間的均質性の向上が非常に重要と考えられる。

123

2.5
0.6

2
1.5

0.2
0

1

-0.2

0.5

-0.4
-0.6

Temperature anomaly (K)Anomaly (K)

0.4

-0.8
-1
1947

1955

1963

1971

1979 1987
Year
Berkeley Earth
GISTEMPNOAAGlobalTemp
HadCRUT5 anlaysis

1995

2003

2011

2019

ERA5
JRA-55JRA-3Q

0

(a)

-0.5
0.5
0

(b)

-0.5
0.5
0

(c)

-0.5
0.5
0

(d)

-0.5
-1
1947 1955 1963 1971 1979 1987 1995 2003 2011 2019
Year
HadAT2NOAA v4.1

図4.11.6 JRA-3Q、JRA-55、ERA5、HadCRUT5、
NOAAGlobalTemp、GISTEMP、Berkeley Earth の
全球平均地上気温の 12 か月移動平均値。JRA-55 とJRA-3Q の全球平均地上気温を算出する際、海上においては背景場を利用している（陸上においては解析値）。偏
差はそれぞれのデータセットの 1991〜2020 年の期間の気候値に対して計算されている。

UAH v6.0
RSS v4.0

JRA-55JRA-3Q

図 4.11.7 (a) 下部成層圏、(b) 対流圏上層、(c) 対流圏中層、(d) 対流圏下層の全球平均気温偏差の 12 か月移動平均値の時系列。RSS v4.0、UAH v6.0、NOAA v4.1 の時系列はMSU チャンネル 4、3、2 の観測値とその対流圏下層への外挿値であるのに対し、JRA-3Q、JRA-55、HadAT2 の
時系列は気温から計算した MSU 等価量である。偏差はそれぞれのデータセットの 1995〜2005 年の期間の気候値に対して計算されている。

オゾンデータが月別気候値であったのに対し、JRA-3Q
では全期間について気象研究所化学気候モデル MRICCM2.1 (Deushi and Shibata 2011) により作成されたオゾン再解析データを利用していることが考えられる。また、JRA-55 で 2006 年以前のラジオゾンデ気温観測のバイアス補正に用いた RAOBCORE (Radiosonde
Observation Correction using Reanalyses) V1.4 については、下部成層圏で下降トレンドが小さいことが指摘されており (Haimberger et al. 2012)、JRA-3Q では
RISE (RICH with Solar Elevation Dependent) v1.7.2に更新したことも要因として考えられる。

et al. 2018)。ここでは、最新の独立な観測データセッ
トとして、米国大気研究センター (NCAR: National
Center for Atmospheric Research) の SSU 及びマイク
ロ波リムサウンダ (MLS: Microwave Limb Sounder)
成層圏気温プロダクト (Randel et al. 2016) と NOAAの SSU 及び AMSU-A 成層圏気温プロダクト NOAA
v3.0 (Zou and Qian 2016) を用いる。
JRA-3Q の長期変化傾向については、1980 年代以降
において概ね衛星観測に基づく成層圏気温プロダクトのものと整合しているとともに、1970 年代以前においても 1980 年代以降とほぼ同等な長期変化傾向が表現されている。JRA-55 の時系列では、特に成層圏上端において、1950 年代末から 1960 年代にかけて気温が上昇する不自然な変動が見られていたが、これは、この期間において 10hPa 及びそれより上層に到達するラジオ
ゾンデ観測が非常に少なかったことにより生じた低温
バイアスによるものと考えられる。JRA-3Q では、予報モデルにおける成層圏の低温バイアスの低減が、このような不自然な変動の解消に寄与したものと考えられる。
他方、JRA-3Q の長周期変動の表現は衛星観測に基づく成層圏気温プロダクトのものと比べてかなり小さ
く、JRA-55 のものと比べても弱まっている。これは、(3) 中部成層圏から成層圏上端
図 4.11.8 は、中部成層圏、上部成層圏、成層圏上端の全球平均気温偏差について、JRA-3Q の月別時系列と JRA-55 及び独立な観測データセットのものとの比較を示している。旧バージョンの成層圏探査計 (SSU:
Stratospheric Sounding Unit) データに基づく衛星観
測データセットについては、大きな不確実性があることが指摘されていたほか (Thompson et al. 2012)、同測器による観測が終了した 2006 年半ば以降のデータを得ることができなかった。その後、SSU データの再処理により不確実性の低減が図られているとともに、新しい衛星測器による成層圏気温データとの接続により2006 年以降のデータが利用可能となっている (Maycock124急落が解消するとともに、JRA-55 で見られた弱化傾向が解消され、熱帯低気圧解析の一貫性が大幅に改善した。
大気海洋部等においては、2023 年春頃に地球温暖化
等の気候監視・異常気象分析をはじめとする幅広い業
務で JRA-55 データから JRA-3Q データへの切替えが予定されており、これらのプロダクトの精度向上が見込まれる。更に、地方官署等においても、大きな災害をもたらした過去事例等の調査に JRA-3Q データを活用することにより、顕著現象等に関する知見の拡充も期待される。また、2023 年春頃には、2013 年 5 月〜2021
年 12 月の再計算も含め、JRA-3Q の全期間のデータ公開を予定している。品質評価結果については、JRA-3Qの仕様とともに JRA-3Q 総合報告論文として学術論文誌に投稿する予定である。

4
3.5
3
2.5
2

Temperature anomaly (K)

1.5
1
0.5
0

(a)

-0.5
0.5
0

(b)

-0.5
0.5
0

(c)

-0.5
-1

4.11.7 謝辞
第 4.11.4 項の執筆に協力いただいた気象研究所

1947 1955 1963 1971 1979 1987 1995 2003 2011 2019
Year
NCAR
JRA-55NOAA v3.0
JRA-3Q

原田やよい氏、釜堀弘隆氏に感謝申し上げる。

図 4.11.8 (a) 成層圏上端、(b) 上部成層圏、(c) 中部成層圏の全球平均気温偏差の 12 か月移動平均値の時系列。NOAA
v3.0 と NCAR の時系列は SSU チャンネル 3、2、1 の観測値であるのに対し、JRA-3Q と JRA-55 の時系列は気温から計算した SSU 等価量である。偏差はそれぞれのデー
タセットの 1995〜2005 年の期間の気候値に対して計算さ
れている。

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JRA-55、JRA-3Q ともに予報モデルにおいて、火山性
エーロゾル、太陽定数、成層圏水蒸気量の年々変動が考慮されていないことに加えて、第 4.11.3 項で述べた
ように、JRA-3Q では現在の充実した観測システムに対して最適化された水平相関距離が短い背景誤差共分
散を利用しているため、観測データの少ない過去期間
においてモデルバイアスを十分に拘束できていないことが原因と考えられる。成層圏気温の変動の再現性向
上には、予報モデルに現在考慮されていない前述の要因を取り入れるとともに、観測システムの変遷に応じた背景誤差共分散の最適化が必要と考えられる。

4.11.6 まとめと今後の予定
長期再解析データの期間延長と品質向上を図るため、1947 年 9 月以降を対象とする JRA-3Q 長期再解析を実施した。JRA-3Q では、JRA-55 以降の現業全球数
値予報システム及び海面水温解析の開発成果や、国内外の気象機関等によるデータレスキュー、衛星運用機
関による衛星データの再処理による過去の観測データ拡充の成果等を活用している。これらの成果の活用に
より、JRA-55 から更にプロダクトの品質が向上していることが、現在進めている品質評価で確認されている。熱帯低気圧については、再計算の実施により再計
算前のデータで見られていた 2013 年以降の検出率の125

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D18 105, doi:10.1029/2004JD005753.
米原仁, 2019: 海氷及び海面. 数値予報課報告・別冊第65 号, 気象庁予報部, 93–95.

Zou, C.-Z. and H. Qian, 2016: Stratospherictemperature climate data record from merged
SSU and AMSU-A observations. J. Atmos.
Oceanic Technol., 33, 1967–1984, doi:10.1175/
JTECH-D-16-0018.1.
Zou, C.-Z. and W. Wang, 2011: Intersatellite calibration of AMSU-A observations for weather and climate applications. J. Geophys. Res., 116, D23 113,
doi:10.1029/2011JD016205.

127

4.12 波浪モデル
4.12.1 はじめに
現在、気象庁では波浪注意報・警報のための基礎となる波浪予測を行うための決定論波浪モデルとして、
全球波浪モデル (GWM) と沿岸波浪モデル (CWM) を運用している (竹内ほか 2012)。これら波浪モデルの精度向上に向け、気象庁では GWM の 0.5◦ （約 55km）
から 0.25◦ （約 27km）への水平解像度高解像度化と、264 時間先までの延長予報の頻度を 1 日 1 回（12UTC初期値）から 1 日 2 回（00, 12UTC 初期値）に増強するための開発を行ってきた。前者は、「波浪モデルは、沿岸域などの高波をより精緻に表現するため、高解像度化などによる改善を図っていく必要がある」とした「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」に示された目標の一つである。
2022 年度にはこれらの開発課題について業務化試験と精度検証を実施した。その結果、高解像度化により島嶼・海峡等の周辺での波高表現に改善が認められたこと等を踏まえ、2023 年 1 月末にこれらの改善を現業化予定である。本節では、これらの改善について報告する。

図 4.12.1 GWM の日本付近の海陸分布。(a) 現行 GWM(水平解像度 0.5◦ )、(b) 0.25◦ GWM。緑は陸、青は海格子。

4.12.2 改良項目概要
2022 年度の波浪モデルの改良項目の概要について以下に述べる。

図 4.12.2 GWM 対衛星観測検証 Scatter Index。図中、青は CNTL（0.5◦ GWM）、赤は TEST（0.25◦ GWM）。(a)全球（極域除いた 75◦ S〜75◦ N） 暖候期（2021 年 6〜10
月）、(b) 全球 寒候期（2021 年 11 月〜2022 年 3 月）、(c)
日本近海（120〜150◦ E、20〜50◦ N） 暖候期、(d) 日本近海 寒候期(1) GWM の高解像度化
GWM の水平解像度をこれまでの 0.5◦（約 55km）から 0.25◦（約 27km）に高解像度化する。これにより島
嶼、海峡等の海陸分布がより現実的に表現できるようになる（図 4.12.1）。
(2) 延長予報の頻度増強
GWM ではこれまで 12UTC 初期時刻のみ 264 時間の延長予報を実行しており、他の初期時刻 00,06,18UTC
では予測時間は 132 時間であったが、00UTC 初期時刻
も GSM の 264 時間延長予報が利用可能であることか
ら、これを用いて 00UTC の GWM についても 264 時
間予測を行う。

候期いずれも CNTL に対してほぼ中立であった。
Scatter Index の平面分布（図 4.12.3）を確認したところ、日本周辺、東南アジア、南太平洋、中米の島嶼部等（図 4.12.3(c) 中の緑枠の領域）で Scatter Indexが低下しており、高解像度化によって島等による波浪の遮蔽の表現が改善されたと考えられる。
事例検証でも高解像度化により波浪の表現が改善されている事例を確認した。図 4.12.4 に 2021 年 9 月 10
日 06UTC を初期時刻とした GWM の 24 時間予測での波高を示した。CNTL では解像度の制約から先島諸島や久米島等が表現されておらず、そのため太平洋から東シナ海に波浪が高いまま伝わる予測となっていた（図 4.12.4(a)）。衛星観測の波高（図 4.12.4 中丸で示された点）と比較すると、CNTL では東シナ海にて約 2mの波高を予測しており観測波高約 1.5m に対して過大傾向であった（図 4.12.4(a) 中、赤丸で囲んだ領域）。一
方、TEST では高解像度化により地形がより正確に表現されるようになったことから、東シナ海での波高予

4.12.3 業務化試験の結果(1) GWM の高解像度化
2021 年 6 月 20 日〜10 月 11 日を夏実験期間、2021
年 11 月 20 日〜2022 年 3 月 11 日を冬実験期間として業務化試験を実施した。本節ではこの業務化試験結果
を TEST と呼ぶ。コントロール実験 (CNTL) としては
現業 GWM 予測結果を用いた。業務化試験の精度確認のため、衛星波高観測を真値とみなした有義波高の対観測検証を行った。各予測対象時刻での全球域、日本近海の Scatter Index1 は、図 4.12.2 の通り暖候期、寒1Scatter Index は誤差の標準偏差を観測平均値で正規化した指標。波浪モデル検証で良く用いられる指標であり、WMO

国際波浪予報相互比較でも用いられている。

128

図 4.12.5 GWM 寒候期 264 時間予測の Scatter Index。(a)全球、(b) 日本近海。図中、水色は CNTL 00UTC、青は CNTL 12UTC、橙色は TEST 00UTC、赤は TEST
12UTC のスコア。CNTL 00UTC は 132 時間まで。

4.12.4 まとめ
2022 年度に GWM の高解像度化および延長予報の頻図 4.12.3 GWM 暖候 期 24 時 間 予測 対 衛 星 観 測 検 証
Scatter Index。(a) CNTL（0.5◦ GWM） 、(b) TEST
（0.25◦ GWM）、(c) TEST-CNTL 差。青が TEST での改善を示す。

度増強の開発を行い、業務化試験を実施した。統計検証の比較では概ね中立だが、地形が高解像度化されることで島嶼・海峡等の周辺での波高表現に改善が認められた。GWM の後続の CWM、WENS についても影響評価を行い、精度は概ね中立であった。また、延長予報の頻度増強については、今回追加予定の 00UTC 延
長予報は 12UTC と同様の精度であることを確認した。
これらの結果を踏まえ、GWM 改善の現業化を 2023 年
1 月末頃に行う予定である。
また、今後は GWM に引き続いて CWM の水平高解像度化による予測精度改善等に取り組む予定である。

図 4.12.4 南西諸島周辺での GWM 24 時間予測波高（単位[m]）。(a) CNTL、(b) TEST。初期時刻は 2021 年 9 月
10 日 06UTC。図中の丸は衛星による波高観測値。灰色の格子は波浪モデルでの陸を示す。台湾の南東に 2021 年台
風第 14 号が存在している。

参考文献
竹内仁, 高野洋雄, 山根彩子, 松枝聡子, 板倉太子, 宇都宮忠吉, 金子秀毅, 長屋保幸, 2012: 日本周辺海域における波浪特性の基礎調査及び波浪モデルの現状と展望. 測候時報, 79, S25–58.

測も衛星観測と整合する結果となった（図 4.12.4(b)）。
後続モデル（沿岸波浪モデル、波浪アンサンブル）の影響評価
GWM 自体の評価に加えて、GWM を側面境界条件として用いる CWM、全球波浪解析を初期値として用いる波浪アンサンブル予報システム (WENS) について
も、GWM 高解像度化に伴う影響の評価を行った。ここでのコントロール実験 (CNTL) はそれぞれ現業 CWM、
現業 WENS である。CWM の CNTL と TEST の差はバイアス、Scatter Index いずれでも小さく、精度は中立であることを確認した（図略）。WENS についてはコ
ントロールラン、アンサンブル平均についてバイアス、Scatter Index 等のスコアで比較して、TEST は CNTL
に対しほぼ中立であることを確認した（図略）。

(2)(3) 延長予報の頻度増強
264 時間予測の統計検証を 00,12UTC 初期時刻それ
ぞれに対して行い、00UTC–12UTC 間の差を確認した（図 4.12.5）。00UTC 264 時間予測の精度（図 4.12.5
中、橙色線）は 12UTC（図 4.12.5 赤線）と同等である
ことを確認した。

129

4.13 高潮モデル

2022 年度、高潮モデル関連では第 3 章で報告したように• 日本域高潮モデルの予報時間延長（第 3.5 節）• 日本域台風時高潮確率予報システムの導入（第 3.6
節）• アジア域高潮アンサンブル予報システムの導入（第3.7 節）の改善を 8〜9 月にかけて行った。
その後は台風ボーガス手法の改善等に取り組んでいる。日本域高潮モデル、アジア域高潮 EPS 共に、GSM
や MSM 等大気モデルの解析・予測の風・気圧場で駆動するが、台風中心付近には台風予報に基づく台風ボー
ガス手法で作成したパラメトリックな風・気圧場を埋め込んでいる。この際、大気モデル中の台風予測位置と熱帯低気圧情報での台風位置が大きく異なる場合には、あたかも台風が二つ存在するような気象場になることがありえる。これを避けるために vortex relocation(Kurihara et al. 1993, 1995) と呼ばれる手法の利用を検討している。この手法では、大気モデルの風・気圧等の場に対してフィルタ処理等を適用し台風を除去した
後、台風ボーガスを埋め込む。これにより上述のような偽の二つ玉台風ができるのを防ぐことができる。現
在この手法を高潮モデルの台風ボーガスに導入するための開発を進めているところである。
他には次期スーパーコンピューターシステム上での高潮モデル改善に向けて、水平高解像度化、高速化等の開発も進めている。

参考文献
Kurihara, Y., M.A. Bender, and R.J. Ross, 1993: An
Initialization Scheme of Hurricane Models by Vortex Specification. Mon. Wea. Rev., 121, 2030–2045.
Kurihara, Y., M.A. Bender, R.E. Tuleya, and R.J.
Ross, 1995: Improvements in the GFDL Hurricane
Prediction System. Mon. Wea. Rev., 123, 2791–
2 801.

130

4.14 日本沿岸海況監視予測システムの開発
4.14.1 はじめに
数値予報課では、日本周辺の詳細な海況・海氷情報提供のため令和 2 年 10 月から日本沿岸海況監視予測シス
テム（以下、JPN システム）を現業運用している (JMA2022)。現在、海面高度偏差（SLA: Sea Level Anomaly）
同化での高度計衛星 Sentinel-3A/B、HaiYang-2B の追加、領域平均 SLA 補正値の診断手法変更、海洋モデル
更新（時間積分スキーム変更や NuSDaS 直接出力など）と、北海道野付湾の定着氷の流出軽減のための実利的な対処を計画している。今般、これらの変更を合わせた JPN システム業務化試験（遅延解析、速報解析、予測実験）を行った。ここでは、その概要を報告する。

4.14.2 改良・変更項目
解析システムと予測モデルに対する改良・変更項目の概要は、以下の通りである。

図 4.14.1 SLA 同化で利用する高度計衛星の観測値（2022
年 7 月 21 日）：（上）CNTL、（下）TEST。線は衛星の軌
道、色は SLA[cm] を表す。

解析システムの改良• SLA 同化で利用する高度計衛星として Sentinel3A/B、HaiYang-2B を 追 加（ 現 ル ー チ ン で はCryosat-2、Jason-3、SARAL を利用）
• 海水質量変動等に対応する領域平均 SLA 補正値
を直近の観測データによって診断（現ルーチンでは、再解析実験で使用した月別補正値を時間外挿して求めた値を利用しており、現実の値との乖離が懸念された）4.14.3 試験結果
2021 年 6 月〜2022 年 7 月を対象期間として、JPN認できた（図 4.14.1）。
• 北海道野付湾での粘性を増加させることで、定着氷の流出が多少軽減した（図 4.14.2）。
• 現場観測水温を真値とする速報解析の精度検証の結果、100m 深水温の月別 RMSE 時系列での TESTの改善傾向が確認できた（図 4.14.3）。また、鉛直
プロファイルで比較すると、100m 以深でも改善しており、領域平均 SLA 補正値の診断方法変更が寄与していると推測された（図省略）• 10 日予測値の 100m 深水温に対する対現場観測検証の結果、TEST では初期値改善によってバイア
スの絶対値と RMSE が改善していることを確認できた（図 4.14.4）。なお、日本近海モデルでは概
ね中立の結果であった（図省略）。
• 10 日予測値の対現場観測検証による鉛直プロファ
イル（北太平洋全域平均）を比較すると、6 月・12
月ともに概ね 100m 以深の低温バイアスが TESTで改善されていることが確認できた（図 4.14.5）。
• 対初期値による統計検証では、黒潮続流域・北太平洋全域ともにバイアスや RMSE に寄与するような変化傾向が見られず、CNTL と TEST で共通した海洋前線上の誤差成長が見られた（図省略）。こ
の結果は、10 日目まで現場観測に対して見られた予測の改善には、予測モデル更新よりも解析シス
テムの改良が寄与していることを示唆している。

システムの遅延解析、速報解析、予報の業務化試験（以下、TEST）を実行した。対照実験 (CNTL) として現行のルーチン結果を使用したところ、TEST は CNTLに対して以下の改善および特性の変化が見られた。

4.14.4 まとめ
JPN システムに対して、SLA 同化での高度計衛星の追加、領域平均 SLA 補正値の診断手法変更、海洋モ• SLA 同化で利用する高度計衛星の追加によって、
TEST では観測データ数が適切に増えることが確デル更新と、北海道野付湾の定着氷の流出への対処を行った結果、現ルーチンと比べて同程度以上の精度で予測モデルの改良• 使用している予測モデルのバージョンを現在のMRI.COM v4.6 から v5.0 に上げる。これにより、
時間積分スキームとして 3 次の Leap-frog AdamsMoulton 法 (LFAM3) を採用することが可能とな
り、予報モデルの実行時間が現ルーチンと比較して約 42%短縮される。また、従来はモデル出力（4byte バイナリ）を後処理で NuSDaS に変換していたが、モデル実行時に NuSDaS を直接出力することで後処理ジョブが不要となり、維持管理コ
ストを下げると共に、当該ジョブにかかっていた
実行時間（約 3 分）が短縮される。
• 日本近海モデルの海氷予測において、北海道野付湾の定着氷の流出軽減のための実利的な対処（粘性増加）を導入131

図 4.14.2 北海道野付湾における海氷密接度の 3 日予測値
（2022 年 1 月 20 日を対象）：（左）海氷解析、（中）CNTL、（右）TEST。色は密接度 [0-1] を表す。

図 4.14.4 JPN システム 10 日予測値の対現場観測検証（100m 深水温）：
（上）各メッシュ（2.5 度× 2.5 度）内平均
バイアスの絶対値の差（TEST − CNTL）、（下）RMSEの差（TEST − CNTL）。図中の青色は TEST が改善傾向であることを示す。

図 4.14.3 JPN システム速報解析の対現場観測検証：100m
深水温の月別 RMSE 時系列（2021 年 6 月〜2022 年 6 月）：
北太平洋全域平均に対する（上）RMSE（青が CNTL、赤が TEST）、（中）MSE の差（TEST − CNTL）、（下）検証データ数。

あることが確認され、また計算コストを低減すること
で将来の開発へ向けた資源も確保できた。このことか
ら、上記の改良の現業化を令和 4 年度中に行う予定で
ある。

参考文献
JMA, 2022: Outline of the operational numerical weather prediction at the japan meteorologicalagency. Appendix to WMO Technical Progress Report on the Global Data-processing and Forecasting
Systems (GDPFS) and Numerical Weather Prediction (NWP) Research. Japan, 246 pp., Available
online at https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/
jma-center/nwp/outline2022-nwp/index.htm.

図 4.14.5 JPN システム 10 日水温予測値 対現場観測 バイ
アスプロファイル（北太平洋全域平均）：（上）2022 年 6 月、（下）2021 年 12 月の結果。黒線は観測、青線は CNTL、
赤線は TEST を示す。

132

4.15 物質循環システムの開発を業務化試験として実施した。検証用観測値は、同化に使用していない時間帯のそらまめくんによる地上オ
ゾン濃度とした。その結果、TEST は CNTL に対して
以下のような特徴が見られた。

4.15.1 高解像度版領域化学輸送モデルへのデータ
同化導入
はじめに
当庁の大気汚染気象予報業務のため運用・開発している大気汚染気象予測システムにおいては、アジア域を対象とした領域化学輸送モデル（20km 版モデル）、
東日本〜西日本域を対象とした高解像度版領域化学輸
送モデル（5km 版モデル）の 2 つのモデルを運用している (JMA 2022)。現在、維持管理の効率化等のため、20km 版モデルの機能をカバーできるよう 5km 版モデルを整え、5km 版モデルに一本化することを計画している。具体的には、5km 版モデルにおいて
1. 20km 版モデルと同様のデータ同化手法導入
2. 計算領域の拡張
3. 境界値について 20km 版モデルから全球化学輸送モデルへの切り替えを行う（図 4.15.1、図 4.15.2）。今般、上述の 1 を実施し業務化試験を行った。ここでは、その概要を報告する。

• 前日 20 時 (JST) 過ぎまで高濃度が持続し夜遅くに濃度が低下した 2019 年 5 月 28 日の事例では、不自然な高濃度領域が発生していない（図 4.15.3）。
• 測定局別の検証では、RMSE は FT の小さい範囲
では改善したが、概ね 12 時間予報以降は改善の効
果が小さくなっていた（図 4.15.4）。
• 府県予報区別の検証では、日中に最も濃度が上昇する時間帯である 13-15 時 (JST) を対象に 120 ppb
以上、80 ppb 以上を閾値としてスレットスコアを算出した。一部改善がみられる地域もあったが、スレットスコアは春季、夏季とも概ね中立の結果であった（図 4.15.5）。
まとめ
20km 版モデルと同様のデータ同化手法を 5km 版モデルに適用する業務化試験を行った結果、予測精度は予測時間の短い範囲では改善した。改善の効果は予測時間が長くなるにつれて小さくなり、現業で着目する
日中（16〜18 時間予報）では中立であった。改善とは言えないものの 5km 版モデルへのデータ同化導入について問題ないことが確認されたことから、大気汚染
気象予測システムの 5km 版モデル一本化への第一段階として、この改良の現業化を 2022 年 6 月 16 日に実施した。

4.15.2 高解像度版領域化学輸送モデルの領域拡張と境界値変更はじめに
第 4.15.1 項で述べた通り、現在、ルーチンシステム
維持管理の効率化等のために大気汚染気象予測システ
ムのモデル一本化を計画しており、次の開発ステップ
として、20km 版モデルの役割を担えるよう 5km 版モ

図 4.15.1 5km 版モデルへ一本化する前の大気汚染気象予測システム概念図：5km 版モデルではデータ同化は行わず、東日本〜西日本のみを対象として予測を行い、境界値
は 20km 版モデルから与えられる。

変更項目
5km 版モデルに導入したデータ同化手法は、20km版モデルと同じくナッジングである。観測値は 12UTCから 18UTC の環境省大気汚染物質広域監視システム（そらまめくん）による地上オゾン濃度を同化に用いた。なお、ナッジング計算は各モデル格子点上で行われるため、あらかじめ観測値も測定局数を分母とする
算術平均で格子点値化しておく。
試験結果
2019 年 4 月から 5 月の春季と 2019 年 6 月から 9 月の夏季を対象期間として、5km 版モデル（2022 年 3 月時
点の現業システム）を利用した予報―予報サイクルの対照実験（CNTL）と 5km 版モデルに 20km 版モデルと同様のナッジング処理を追加した予測実験（TEST）

図 4.15.2 5km 版モデルへ一本化した後の大気汚染気象予測
システム概念図：20km 版モデルと同様のデータ同化手法
を 5km 版モデルに適用し、計算領域を拡張して、全球化
学輸送モデルから境界値を与える。

133

図 4.15.3 2019 年 5 月 28 日 15UTC （2019 年 5 月 28 日
12UTC 初期値）での TEST（左図）、CNTL（右図）の地上オゾン濃度（陰影）解析値及びそらまめくん観測値（四角）。

図 4.15.5 （上段）春季と（下段）夏季の地上オゾン濃度府県
予報区別最大値に対する 120ppb 以上（左図）、80ppb 以上（右図）のスレットスコア：縦軸は TEST、横軸は CNTLを示し、左上にプロットされている府県は改善を意味する。
各府県予報区に含まれる格子点値及び観測値（1 時間値）のうち最大の値を府県予報区別最大値とした。なお、東京
都は府県予報区で島嶼部が含まれ特殊な処理を必要とする
ため検証対象外とした。

• 排出インベントリ変更：アジア域排出インベン
トリ REAS の更新（バージョン 2.1 から 3.2.1：
Kurokawa and Ohara (2020)）、全球火災排出デー
タベース GFED の更新（バージョン 3 から 4：Randerson et al. (2018)）、東アジア大気汚染物質排出量グリッドデータベース EAGrid(Kannari et al.
2007; 福井ほか 2014) の利用高度化（週日値のみの利用から週日／週末値の利用）を行う。
• モデル更新：MPI 計算領域分割の袖領域における値の更新タイミングの修正、鉛直渦拡散係数の修正、エーロゾル熱力学平衡計算の省略、エーロゾル
関連パラメータの変更（エーロゾルの粒子半径と標準偏差、草地、低木地のダスト排出量）を行う。
• その他：出力の高速化、メモリ使用量の削減などを実施する。計算領域の格子点数が約 8 倍となる
ため、予報計算に必要な計算資源は現行の 16 ノー
ド× 15 分から 40 ノード× 45 分に増加する。

図 4.15.4 計算領域に含まれる 1016 測定局における地上オゾ
ン濃度測定局別 RMSE の全国平均値：（上段）春季、（下段）
夏季。赤線が CNTL、青線が TEST の結果。12-18UTC
はナッジング期間（TEST のみ）、03-06UTC はカテゴリ
検証対象期間を示す。

デルの計算領域を拡張し、5km 版モデルに必要な境界値を 20km 版モデルに替わって全球化学輸送モデルから与える必要がある。今般、それらの改良及び排出イン
ベントリやモデルの改良を適用した業務化試験を行った。ここでは、その概要を報告する。

試験結果
業務化試験として、前述の改良を適用した 5km 版
モデルの予測実験（Sgl TEST）を実施した。対照実
験は 5km 版モデル（Sgl CNTL）と 20km 版モデル
（Sgr CNTL）の現業の実行結果とした。検証対象期間
は 2022 年 4 月から 9 月とし、そらまめくんによる地上オゾン観測値に対して検証を行った。なお、2022 年 6月 15 日以前の初期日 の Sgl CNTL には、地上オゾン観測値同化（ナッジング）の導入が未適用である。その影響が見られるのは予報初期のみで、それ以降の予変更項目
5km 版モデルの改良について、予測結果に影響する
変更項目は以下のとおり。

• 領域拡張：東日本〜西日本域を対象とした計算領域から、大気汚染気象予報業務で必要な地域及び大気汚染物質の排出源となる大陸を含む計算領域へと拡大する（図 4.15.6）。
• 境界値変更：境界値を与えるモデルを 20km 版モ
デルから全球化学輸送モデルに変更する。

134

図 4.15.6 領域拡張後の 5km 版モデルの計算領域（赤枠）。
塗りつぶした領域は 20km 版モデル（灰色）、現行の 5km版モデル（濃い青色）、5km 版モデルの入力となるメソモ
デル（薄い青色）。

図 4.15.7 2022 年 6 月 30 日 15 時 (JST) の地上オゾン濃度分布の 18 時間予測値と観測値：（a）Sgr CNTL、（b）
Sgl CNTL、（c）Sgl TEST、（d）観測値（データはそら
まめくん、地図の出典は「地理院タイル」）。

報時間（夏期間）では Sgl TEST と Sgl CNTL の実験
結果の違いは前項の改良による影響が支配的である。
Sgl TEST は Sgl CNTL と Sgr CNTL に対して以下のような特徴が見られた。

• 関東地方でスモッグ気象情報が発表された 2022
年 6 月 30 日の事例では、Sgr CNTL の予測は観測に対して過少であるのに対して、Sgl CNTL とSgl TEST では高濃度を予測した（図 4.15.7）。総
じて高濃度事例では、Sgl CNTL と同等の分布を予測できていた。
• 統計検証では対照実験に対し予測精度は概ね中立であった（春期間は改善（図 4.15.8）、夏期間は中立からやや改悪（図 4.15.9））。春期間の夜間では、Sgl TEST は Sgl CNTL より RMSE が概ね減
少し改善した。夏期間の日中では、都市内陸部でSgr CNTL より過大予測傾向が強まり、都市沿岸
部で Sgl CNTL より過少予測傾向が弱まる特性変化が見られた（図省略）。

図 4.15.8 春期間（2022 年 4 月 1 日〜6 月 15 日初期日予測）の地上オゾン濃度予測の RMSE（3 時間毎）。横軸は予報時間で、図中には対象時刻の JST と日中を表す黄色の塗りつぶしも示す。Sgl TEST は緑、Sgl CNTL は青、
Sgr CNTL は赤の箱ひげ図。ひげは 0-100 パーセンタイル
値、箱は 25-75 パーセンタイル値、横線は 50 パーセンタ
イル値、x は平均値を示す。

まとめ
20km 版モデルの役割を担えるよう 5km 版モデルの計算領域を拡張し、境界値を全球化学輸送モデルから与える業務化試験を行った結果、20km 版モデルや現行の 5km 版モデルに対して予測精度は概ね中立であり、スモッグ気象情報の発表がされるような顕著事例では
現行の 5km 版モデルと同等、20km 版モデルに対しては改善が見られた。このことから、上記の改良の現業化を 2022 年度中に行う予定である。
図 4.15.9 図 4.15.8 と同様。ただし、夏期間（2022 年 6 月
16 日〜9 月 30 日初期日予測）の結果 。

135

4.15.3 全球化学輸送モデルの同化利用衛星切り替
え
はじめに
数値予報課では、紫外線情報の作成などを目的として、オゾン量の解析・予測を行う紫外線予測システムとして全球化学輸送モデルを運用している (JMA 2022)。
全球化学輸送モデルでは、衛星観測データを利用してオゾン全量データ同化を行っているが、現在利用している衛星（Suomi-NPP）は設計寿命が過ぎていることから、同シリーズの後継衛星（NOAA-20）への切り替
えに向けて準備を進めている。今般、衛星切り替えと同時に適用予定の軽微な変更を加えて業務化試験を実施した。ここでは、その概要を報告する。

図 4.15.10 NOAA-20 衛星に対する QC 処理変更の効果：（a）QC 処理前、（b）現ルーチンと同じ QC 処理後、（c）強化した QC 処理後の結果。図中の「周辺○度」は QC 処理における空間整合性チェックの範囲の大きさを示す。

変更項目• 同化利用衛星切り替え– Suomi-NPP/OMPS から NOAA-20(JPSS1)/OMPS 1 へ変更。同時に、バックアップ衛星を、Aura/OMI から Suomi-NPP/OMPSへ変更。
– ノイズ除去のための品質管理 (QC) 処理を強化• モデル変更– JRA-3Q 向け再解析で先行して適用した２点（オゾン全量データ同化時の化学成分取扱い
精緻化、短波放射過程での非現実的な加熱率対応）の改修– モデル内の時刻管理の見直し（瞬間値出力タ
イミング、オゾン全量出力タイミング、エー
ロゾル月別気候値の更新タイミングずれの修正）• 維持管理コスト低減のための変更– 数値予報ルーチン上流で行っていた衛星デー
タデコード・QC 処理の取り込み– JRA-3Q 向けオゾン解析との統合に向けた出
力の追加• 東西平均オゾン全量の解析値を比較すると、（主にJRA-3Q 向けオゾン解析に先行導入した改修の適用により）TEST は CNTL よりも一様に若干増加する。また、東西平均オゾン全量の O − B を比較すると、現ルーチン使用で見られていた O − Bの正バイアス（第 1 推定値の負バイアス）が緩和されていることが確認できた（図 4.15.11）。
• 対オゾンゾンデ検証による領域平均オゾン分圧バ
イアスを比較すると、CNTL と比べて TEST では
成層圏でわずかにオゾン濃度が増加するものの、バイアス傾向はほぼ変わらないことが確認できた（図 4.15.12）。
• 12〜36 時間予測値の対分光光度計検証結果から、
CNTL と比べて TEST ではバイアスがわずかに正方向にシフトし、RMSD はバイアスの変化と対応するが、変化の大きさは小さく同程度の結果であることが確認できた（図省略）。
• 全球化学輸送モデルの計算結果を利用する紫外線
情報や全球解析の特性が変わらないことも確認できた（図省略）。

試験結果
2020 年 3 月〜2021 年 2 月を対象期間として、全球化学輸送モデルの業務化試験（以下、TEST）を実行した。対照実験 (CNTL) として現行のルーチン結果を使用したところ、TEST は CNTL に対して以下の特性が見られた。概要を以下に示す。
• 新規利用する NOAA-20 は現ルーチンの SuomiNPP よりも線状に入るノイズの幅が広いため、QC処理を強化する必要があった。この QC 強化により Suomi-NPP と概ね同程度にノイズを除去する
ことができた（図 4.15.10）。

まとめ
全球化学輸送モデルで利用している衛星の切り替えに軽微なモデル変更を加えて業務化試験を行った結果、オゾン全量としてはわずかに増加する傾向が見られたが、検証結果は中立であった。また、全球化学輸送モデルの計算結果を利用する紫外線情報や全球解析の特性が変わらないことも確認できた。このことから、上記の改良の現業化を 2022 年度中に行う予定である。

1

https://space.oscar.wmo.int/instruments/view/omps nadir
https://www.eoportal.org/satellite-missions/noaa-20136

図 4.15.11 東西平均オゾン全量の（上）解析値と（下）O-B の時系列：左から CNTL、TEST、TEST − CNTL の結果。

図 4.15.12 対オゾンゾンデ検証結果：領域平均オゾン分圧解析値のバイアス [mPa]（全 26 地点：北極域 2 地点、北半球中緯度 19 地点、熱帯 1 地点、南半球中緯度 3 地点、南極域 1 地点）、黒線は観測値、青線は CNTL、赤線は TEST、赤陰影と青陰影はそれぞれブートストラップ法で見積もられた 95%信頼区間。

4.15.4 全球エーロゾルモデルのひまわり切り替え対応

比較結果
ひまわり 8 号と 9 号で作成されたエーロゾルプロダ
クトを用いて、複数初期値で解析値と予測値の動作確認を日々実施した。同化して得られた解析値の例として、 図 4.15.13 に 2022 年 10 月 23 日 06UTC での比較結果を示す。ひまわり 8 号と 9 号のエーロゾル解析値の差は日々の変動と比べて十分小さなものであり、大きな違いは見られなかった。なお、これらの解析値を利用したエーロゾル予測値にも大きな違いは見られなかった（図 4.15.14）。

はじめに
数値予報課では、黄砂情報の作成などで利用される
黄砂解析予測システムとして、全球エーロゾルモデルを運用している (JMA 2022)。全球エーロゾルモデル
では、気象衛星ひまわりの観測（可視・近赤外）でリトリーブされたエーロゾル光学的厚さ（AOT：Aerosol
Optical Thickness）のプロダクト (Yoshida et al. 2021;
北島ほか 2021) を２次元変分法で同化している。静止気象衛星ひまわり 8 号は、2022 年 12 月 13 日に待機運用中であったひまわり 9 号へと運用交代された。その運用交代に先立ち、ひまわり 8 号から 9 号への切り替えに伴うエーロゾルプロダクトの品質評価を行った。

まとめ
静止気象衛星ひまわり 8 号から 9 号への運用交代に伴い、全球エーロゾルモデルで利用しているエーロゾ
ルプロダクトの品質評価を行った。8 号と 9 号のエーロ
ゾルプロダクトを同化した解析値の差は日々の変動と137

図 4.15.13 2020 年 10 月 23 日 06UTC におけるエーロゾル光学的厚さ（550nm）の解析値：（左）ひまわり 8 号のエーロゾルプ
ロダクトを同化、（中）ひまわり 9 号のエーロゾルプロダクトを同化、（右）ひまわり 9 号とひまわり 8 号による解析値の差。

ical trends in air pollutant emissions in Asia: Regional Emission inventory in ASia (REAS) version
3. Atmos. Chem. Phys., 20, 12 761–12 793.
Randerson, J.T., van der G.R. Werf, L. Giglio,
G.J. Collatz, and P.S. Kasibhatla, 2018: Global
Fire Emissions Database, Version 4.1 (GFEDv4).
ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA,https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1293.
図 4.15.14 ひまわり 8 号（黒線）とひまわり 9 号（赤線）のエーロゾルプロダクトを用いた予測結果の差。

Yoshida, M., K. Yumimoto, T. M. Nagao, T. Y.
Tanaka, M. Kikuchi, and H. Muakrami, 2021:
Satellite retrieval of aerosol combined with assimilated forecast. Atmos. Chem. Phys., 21, 1797–1813.

比べて十分小さいものであり、予測値にも大きな違いは見られなかったことから、2022 年 12 月 13 日に予定
通りひまわり９号の利用に移行した。なお、全球エー
ロゾルモデルに対しては現在、2022 年度末に予定している GSM の水平高解像度化に伴う対応も準備を進め
ている。

参考文献
福井哲央, 國領和夫, 馬場剛, 神成陽容, 2014: 大気汚染
物質排出インベントリー EAGrid2000-Japan の年次更新. 大気環境学会誌, 49, 117–125.
JMA, 2022: Outline of the operational numerical weather prediction at the japan meteorologicalagency. Appendix to WMO Technical Progress Report on the Global Data-processing and Forecasting
Systems (GDPFS) and Numerical Weather Prediction (NWP) Research. Japan, 246 pp., Available
online at https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/
jma-center/nwp/outline2022-nwp/index.htm.
Kannari, A., Y. Tonooka, T. Baba, and K. Murano, 2007: Development of multiple-species 1km
× 1km resolution hourly basis emissions inventory
for Japan. Atmospheric Environment, 41, 3428–
3439.
北島俊行, 吉田真由美, 村上浩, 2021: ひまわり 8 号・9号可視・近赤外エーロゾルプロダクトのアルゴリズ
ム更新. 測候時報, 88, 19–28.

Kurokawa, J. and T. Ohara, 2020: Long-term histor-138

4.16 線状降水帯予測の 2022 年事例における検証

4.16.2 検証対象事例と検証手法
本調査の対象とする線状降水帯事例を表 4.16.1 に示す。線状降水帯の検出手法（数値予報開発センター年
報（令和 3 年）(気象庁 2022)）は、
1. 解析雨量（5 km メッシュ）において前 3 時間積算
降水量が 100 mm 以上の分布域の面積が 500 km2
以上
2. 1. の形状が線状（長軸・短軸比 2.5 以上）
3. 1. の領域内の前 3 時間積算降水量最大値が 150 mm
以上とした。しかし、この条件で検出された 2022 年の線状降水帯事例は 4 事例と例年の十数事例より少なく、MSM と LFM の違いが十分に検証できなかったため、
3. の条件を外して緩和した。なお、気象庁が発表している「顕著な大雨に関する情報」の発表実績4 と比較す
ると、3. の条件だけでなく、オリジナルの 1 km メッ
シュ解析雨量から 5 km メッシュへの変換手法が異なることや、検出する時間間隔が、本調査では 3 時間毎
であるが、「顕著な大雨に関する情報」は 10 分毎に検出しているなどの仕様の違いにより異なっている。例
えば、8 月 3 日から 4 日にかけて、山形県、新潟県、福井県で発生した線状降水帯事例は、00, 03, ..., 21 UTCの前 3 時間積算降水量で基準に達していない、もしく
は、面積、長軸・短軸比の基準を満たしていない理由
で、本調査事例には含まれていない。このように線状降水帯の検出手法には課題があり、発表された基準に合わせることを検討している。
検証手法についても以前と同様に、実況の線状降水帯の領域から 100 km 以内に MSM や LFM それぞれで検出された線状降水帯があった場合を「線状降水帯を適中した」とする。本調査では、MSM の 3, 6, 9, 12,
15, 18 時間予測、LFM の 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 時間予測に対して、線状降水帯を適中できたか検証した。

4.16.1 はじめに線状降水帯による被害は近年、毎年のように発生しており、その予測精度向上は喫緊の課題となっている。
線状降水帯は、暖湿流の流入が持続し、局地前線や地形などの影響で空気塊が持ち上げられ、不安定な大気状態で積乱雲や積乱雲群が発生し、上空の風の影響でそれらが線状に並ぶことで形成される1 。線上降水帯の予測が難しい理由として、
1. 線状降水帯の発生メカニズムに未解明な点がある
2. 線状降水帯周辺の大気の 3 次元分布が正確にはわ
かっていない
3. 数値予報モデルに課題がある
ことが挙げられている1 。数値予報の観点では、特に観測データが不足している海上の気象状態に不確定性があり、数値予報の初期値が十分でないことや、個々の積乱雲の発生、発達の詳細には未解明な点も多く、数値予報モデルでの解像度の限界や、積乱雲の表現手法が十分でないことなどが課題となっている。
気象庁では、線状降水帯の予測精度向上に向けた取り組みを強化・加速化し、新たな水蒸気観測機器の整備や予測技術の開発等を継続的に実施している。2022
年の取り組みとして、
1. 「線状降水帯による大雨の半日程度前からの呼びかけ」2 （6 月 1 日から） の開始、
2. 線状降水帯のメカニズム解明研究のための高密度な集中観測（気象研究所を中心とした、大学等の14 機関と連携）3 （6 月から 10 月）
3. スーパーコンピュータ「富岳」を活用したリアル
タイムシミュレーション実験3 （6 月から 10 月）
4. 民間船舶 GNSS による可降水量データのメソ解析への利用（6 月 3 日から随時追加）
5. 線状降水帯の予測精度向上等を早期に実現するためのスーパーコンピュータシステムの整備（令和3 年度気象庁補正予算）（2023 年 3 月より部内運用開始予定）などを実施している。
数値予報開発センター年報（令和 3 年）(気象庁 2022)
では線状降水帯の検出手法、評価手法などについて報告した。本節では 2022 年の線状降水帯事例に対して、
MSM だけでなく、LFM での線状降水帯の予測精度について、昨年度開発した手法に基づいて検証した結果を報告する。

4.16.3 検証結果
線状降水帯対象事例における、MSM、LFM での検証結果一覧を表 4.16.1 に、分布を図 4.16.1 に示す。冒頭で示したように、現状の数値予報システムでは線状
降水帯の予測が難しく、MSM では 4 事例しか線状降
水帯を適中できていなかった。一方、LFM ではより多くの事例で線状降水帯を適中していた。短時間降水予報や直近の防災情報を目的とした LFM では、計算機資源の制約もあり、現状の予測時間は 10 時間までと半日前からの防災情報として用いることはできないが、短時間予測を含めて MSM では全く適中できなかった事例でも、LFM では適中できている時間があった。また、予測頻度に注目すると、3 時間毎の MSM と比較して、LFM は 1 時間毎に予測計算することから、ある事例では適中された予測時間が多くなっていた。この1

https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/
yohokaisetu/senjoukousuitai ooame.html
2
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/bosai/
kishojoho senjoukousuitai.html
3
https://www.jma.go.jp/jma/press/2205/31a/
SLMCS AllJapan20220531.html

4https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/jirei/
index.html

139

表 4.16.1 線状降水帯発生日時と MSM、LFM での線状降水帯の検証結果。適中した時間での「X」はどの時間も適中できなかったことを指す。

通番

線状降水帯発生日時

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

06/19 09UTC
07/04 18UTC
07/05 18UTC
07/16 09UTC
07/18 06UTC
07/18 09UTC
07/18 12UTC
07/18 15UTC
07/22 12UTC
08/03 00UTC
08/13 12UTC
09/18 09UTC
09/23 06UTC
09/23 09UTC

Detected Rain bands (RR3

MSM で適中した予測時間 (hour)XX
6, 9, 12
X
X
X
X
X
X
12
12
X
X
3, 15, 18

100 mm): 20220501 - 20221031 (by 3 hours)

LFM で適中した予測時間 (hour)
10
X
4
6
6, 9
3, 5
3
3, 5, 6, 7, 10X
8, 10
3, 5, 7
X
4
4, 6, 8Detected Rain bands (RR3MSM

100 mm): 20220501 - 20221031 (by 3 hours)

LFM

10

10
9

56
78 2
12

4

14
13

9
56
78 2
12

11
3

1

4

14
13

11
3

1

図 4.16.1 線状降水帯の分布図。図中では実況で線状降水帯が発生した場所を示し、その場所から 100 km 以内に MSM（左図）
または LFM（右図）で線状降水帯を適中した場合（捕捉）を青色、適中できなかった場合（見逃し）を緑色で示す。図中の番号は表 4.16.1 の通番と対応した事例である。

ことから、LFM は短時間の複数初期値を利用すること
で、アンサンブル的に線状降水帯が起こる可能性を把握することができる。
最後に、LFM で線状降水帯を適中した事例（表 4.16.1の通番 8 に対応）の降水分布を図 4.16.2 に示す。この事例では、黄海から日本海に進む低気圧や、前線に向
かって暖かく湿った空気が九州を中心に流れ込んだ影響で、7 月 18 日夜遅くに山口県から福岡県沖にかけて
線状降水帯が発生した。MSM では降水の集中帯が島根県沖にずれており、そこでの降水量も実況で線状降水帯が発生した場所の降水量と比較して少なかった。

LFM では、降水域が実況よりもやや北東に位置がずれているが、山口県に線状降水帯が発生しており、降水量も実況と同程度であった。しかし、その周辺では、実況にはない過剰な強雨域もあった。今回の検証の対象外ではあるが、他にも LFM は線状降水帯の空振り事例が多く見られた。

4.16.4 まとめ
2022 年に発生した線状降水帯に対して、MSM やLFM での線状降水帯予測の検証を行った。数値予報
開発センター年報（令和 3 年）(気象庁 2022) で調査し140

図 4.16.2 線状降水帯予測事例。2022 年 7 月 18 日 09UTC 初期値の 6 時間予測。左が MSM、中が LFM、右が対応する時刻の解析雨量 [mm/3h]。加えて、MSM と LFM に地上気圧 [hPa] を等値線で示す。

た時の線状降水帯検出基準では、2022 年の線状降水帯
事例がかなり少なくなったことから、最大降水量の基準を外して緩和した状態で検証した。MSM と LFM で線状降水帯の予測を比較したところ、LFM の予測がより線状降水帯を適中していた。一方で、LFM では過剰な強雨域も予測しており、線状降水帯の空振りも多くなっていた。
線状降水帯は事例数が少ないこともあり、その予測精度の評価は難しい。今回調査をした決定論予測以外にも、線状降水帯予測の不確実性を把握するために、
MEPS などアンサンブル予測による確率的検証も取り組む必要がある。また、線状降水帯の発生メカニズムに着目した、下層収束や水蒸気量などに対する検証も重要である。このように、線状降水帯予測の精度を様々な観点で評価・検証し、予測精度向上に資する調査を継続する必要がある。

参考文献
気象庁, 2022: 線状降水帯予測の評価. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁数値予報開発セン
ター, 145–147.

141

4.17 台風進路予測の現状と誤差分析

は台風以外の上空の風によって流されることを前提として、台風の渦を除いた周辺の平均風を環境場の風とし、それと実際の台風の速度が合致する条件を診断するものである。手法は Galarneau and Davis (2013) に基づき、Miller and Zhang (2019) に従って実装した。
GSM 予測値と参照値（ここでは全球解析値）それぞれの最適指向流の結果から、台風移動速度の誤差要因が
環境風・台風の渦の大きさ・下端を 850 hPa 固定とした指向流を受ける深さ・残差の 4 成分に分解される。
最適指向流で分析した事例として、2021 年台風第 19号を取り上げる。この台風は進路誤差が 2021 年で比較的大きい台風であった。転向して北東進するタイミ
ングが遅れた 2021 年 10 月 12 日 00UTC 初期値からの予測値（図 4.17.5）と、それに対応する時刻の解析値に対して最適指向流を求めた。その結果、指向流を受ける深さに違いが見られた。図 4.17.6 に予測値と解析値の指向流が受ける深さの上端を示す。48 時間予測
にかけて、予測値では 700 hPa 程度が上端となっており、解析値と比べて上層の流れに感度がないことが示されている。下層ほど東風成分が卓越していたことから、この上端の低さによって台風の西進誤差が生じたと考えられる。吉村ほか (2020) においても GSM 予測
値は深さの上端が低い傾向があるとしており、この事
例でも進路誤差のひとつの要因になっていることを示唆している。

4.17.1 はじめに
気象庁は「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」の台風防災において、台風に伴う災害発生の数日前からの広域避難を確実に実行することを目標として掲げている。特に台風の進路予測は、その後の降水量や風の予測に大きく影響することから、その改善は最優先事項である。進路予測の精度向上のためには、進路予測誤差の現状把握から誤差の要因分析を通じて、
数値予報システムでの問題点や改善点を見出すことが重要である。本節では、GSM での台風進路予測の現状と進路誤差の分析手法の一つである最適指向流を用いた調査結果を簡単に報告する。

4.17.2 台風進路予測の現状
台 風 進 路 予 測 の 現 状 と し て 、数 値 実 験 作 業 部 会(WGNE) の枠組みの中で、気象庁が 1991 年から実施
している現業数値予報センターの全球モデルによる熱帯低気圧予測の国際相互比較検証の結果を取り上げる。
WGNE の熱帯低気圧予測の国際相互比較検証の仕様や検証手法などについては、梅津・森安 (2013)、Yamaguchi et al. (2017) などを参照願いたい。また、2018
年と 2019 年に対する検証結果は数値予報開発センター
年報（令和 2 年）(気象庁 2021) で報告した。
まず、台風 3 日予測に対する台風進路誤差の 2021 年までの経年変化を図 4.17.1 に示す。数値予報システムの絶え間ない改良によって、長期的には進路誤差が減少している。ただし、進路誤差の経年変化には年変動があり、特に 2021 年は、ほとんどの数値予報センター
で 3 日予測の進路誤差が増大していた。また、ここ 10
年ほどに注目すると、一番進路誤差が小さい ECMWF
でも 3 日予測で 200 km を切る程度で近年は誤差減少が鈍化している傾向が見られた。
次に、台風の転向状態に区分化し、ベストトラック
での進行方向成分で分解（図 4.17.2）した位置誤差の分布を図 4.17.3 に示す。転向状態はベストトラックでの進行方向によって、図 4.17.4 のように区分している。
経田・越智 (2014) など、以前から指摘されている通り、転向後でのスローバイアス（図中の左下での青色）や転向前での台風西進時での北上バイアス（図中の右側
での赤色）が近年においても見られる。外国数値予報センターにおいても同様の傾向が見られる（図略）ことから、各数値予報センターでの共通の課題となっている。

4.17.4 まとめ
GSM の台風進路予測について調査した。長期的には誤差は減少していたが、転向後のスローバイアスや転向前の台風西進時の北上バイアスは、昨年の台風に対しても見られ、程度の差はあれども長年残っている誤差であることを確認した。
続いて、最適指向流手法を導入することによって、台風を移動させる環境場を診断した。GSM での進路誤差の要因として、台風を動かす環境風の深さに解析値との違いがある事例を紹介した。最適指向流には、様々な前提条件があることや、台風の移動の説明がつかない事例も見られたことから、より詳細な分析や、他の分析手法の調査も必要である。台風進路予測の精度向上に資するよう今後とも調査を継続していきたい。

4.17.3 台風進路予測誤差の分析
台風の進路誤差をより詳細に分析するために、台風を移動させる環境場（指向流）に注目し、吉村ほか (2020)と同様の手法で最適指向流による分析を行った。最適指向流の手法について簡単に説明すると、台風の進路

142

図 4.17.1 台風の 3 日予測での進路誤差の経年変化。

図 4.17.2 ベストトラックでの台風の進行方向で分解した、
進路予測誤差の取り方。進路予測誤差は進行方向に沿った方向の誤差 (AT) と進行方向に直行する方向の誤差 (CT)に分解される。

図 4.17.3 台風の進行方向成分で分割した GSM 進路誤差の分布。2021 年台風事例に対する 3 日予測。ベストトラック
での中心位置から進行方向の進路誤差を縦軸に、進行方向と直行する進路誤差を横軸にプロットしている。また、赤
色は転向前、緑色は転向中、青色は転向後の事例を示す。

参考文献
Galarneau, T. J. and C. A. Davis, 2013: Diagnosing
Forecast Errors in Tropical Cyclone Motion. Mon.
Wea. Rev., 141, 405–430.
気象庁, 2021: WGNE 熱帯低気圧検証. 数値予報開発
センター年報（令和 2 年）, 気象庁数値予報開発センター, 130–132.

経田正幸, 越智健太, 2014: 台風アンサンブル予報シス
テム. 平成 26 年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 62–71.

Miller, William and Da-Lin Zhang, 2019: Understanding the Unusual Looping Track of Hurricane143値予報課報告・別冊第 59 号, 気象庁予報部, 98–111.

Yamaguchi, M., J. Ishida, H. Sato, and M. Nakagawa,
2017: WGNE Intercomparison of Tropical Cyclone
Forecasts by Operational NWP Models: A Quarter
Century and Beyond. Bull. Amer. Meteor. Soc., 98,
2337–2349.
吉村裕正, 中川雅之, 杉正人, 和田章義, 大西領, 那須
野智江, 中野満寿男, 後藤浩二, 坂内健大, 佐々木亘,
2020: 複数の次世代非静力学全球モデルを用いた高解像度台風予測実験. Annual Report of the Earth
Simulator 2019, 4–1–4–5.

図 4.17.4 台風の進行方向に応じた転向前、転向中、転向後の区分。南進を 0° として、時計回りに、0°–140° を転向前、140°–190° を転向中、190°–360° を転向後と定義する。

T2119 TC Forecast 2021/10/12 00UTC init
35

BST
FCST

30

16/00

lat

16/00

25

15/00

15/00
14/00

14/00

13/00

13/00

20

12/00
12/00
11/00
10/00

15
140

150

160

170

long

図 4.17.5 2021 年台風第 19 号の進路予測。2021 年 10 月
12 日 00UTC 初期値。赤が予測値、黒がベストトラックの進路。

Joaquin (2015) and Its Forecast Errors. Mon. Wea.
Rev., 147, 2231–2259.
梅津浩典, 森安聡嗣, 2013: WGNE 熱帯低気圧検証. 数

図 4.17.6 最適指向流によって導かれた指向流が受ける深さの上端の気圧。横軸は 2021 年 10 月 12 日 00UTC 初期値からの予測時間 [hour]。赤が予測値、黒が対応する時刻の解析値での上端の気圧。

144

第 5 章 成果発表
5.1 学術論文
2022 年 1 月から 12 月までに掲載された、数値予報開発センターの職員が執筆した論文 (共著も含む) を示す。
Higuchi, M., 2022: Operational Use of Shipborne GNSS-derived Precipitable Water Vapor in JMA’s
Mesoscale NWP System, Research activities in Earth system modelling. WGNE Report, 52, 1-07.
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Patra, P. Friedlingstein, W. Li, P. Anthoni, A. Arneth, F. Chevallier, R. Ganzenmüller, A. Harper, A.
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Nakamura, Y., 2022: Implementation of New Bias Correction Method for Aircraft Temperature with
Kalman Filter in JMA’s Global NWP System, Research activities in Earth system modelling. WGNE
Report, 52, 1-09.

145

Nonaka, K., 2022: Operational Use of GOES-17 Atmospheric Motion Vectors (AMVs) in JMA’s Global
NWP System, Research activities in Earth system modelling. WGNE Report, 52, 1-11.
Reid, J. S., A. Gumber, J. Zhang, R. E. Holz, J. I. Rubin, P. Xian, A. Smirnov, T. F. Eck, N. T. O’Neill,
R. C. Levy, E. A.Reid, P. R. Colarco, A. Benedetti, and T. Tanaka, 2022: A Coupled Evaluation of
Operational MODIS and Model Aerosol Products for Maritime Environments Using Sun Photometry:
Evaluation of the Fine and Coarse Mode, Remote Sensing, 14(13), doi:10.3390/rs14132978.
Sakuragi, T., 2022:JMA’s Wave Ensemble System and Related Development, RSMC Tokyo-Typhoon Center
Technical Review, 24.
Sawada, M., Y. Kitamura, K. Matsubayashi, H. Kusabiraki, S. Nishimoto, T. Aikawa, Y. Yamasaki, 2022:
Extending Forecast Range and Introducing Ocean Mixed Layer Model to JMA’s Mesoscale NWP
system, Research activities in Earth system modelling. WGNE Report, 52, 5-07.
Sawada, M. , Y. Kitamura, K. Matsubayashi, H. Kusabiraki, S. Nishimoto, T. Aikawa, and Y. Yamasaki,
2022: Extending Forecast Range and Introducing an Ocean Mixed Layer Model in JMA’s Mesoscale
NWP system, Research activities in Earth system modelling. WGNE Report, 52, 5-07.
Sekiguchi, R., Y. Ichikawa, K. Ochi, and T. Takakura, 2022: Hindcast verification of JMA’s GEPS for
one-month prediction, Research activities in Earth system modelling. WGNE Report, 52, 6-03.
Shimizu, H. and M. Kazumori, 2022: Addition of microwave humidity sounder radiance data to all-sky
assimilation in the JMA global NWP system, Research activities in Earth system modelling. WGNE
Report, 52, 1-17.
Takakura, T., K. Ochi, Y. Adachi, and T. Komori, 2022: Assessing the feasibility for Atmosphere-Ocean
Coupling of JMA’s Global Ensemble Prediction SystemResearch activities in Earth system modelling.
WGNE Report, 52, 6-05.
Tanaka, H. L., H. Nakamichi, K. Kondo, S. Akami and M. Iguchi, 2022: Applying the Particle Filter to the
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Tochimoto, E., S. Yokota, H. Niino, and W. Yanase, Early Online Release: Ensemble Experiments for a
Maritime Meso-β-scale Vortex that Spawned TornadoLike Vertices Causing Shipwrecks, Journal of
the Meteorological Society of Japan.
Yamaguchi, H., Y. Adachi, S. Hirahara, Y. Ichikawa, T. Iwahira, Y. Kuroki, C. Matsukawa, R. Nagasawa,
K. Ochi, R. Sekiguchi, T. Takakura, M. Ujiie, and H. Yonehara, 2022: Upgrade of JMA’s Global
Ensemble Prediction System, Research activities in Earth system modelling. WGNE Report, 52, 6-09.
Yokota, S., T. Banno, M. Oigawa, G. Akimoto, K. Kawano, and Y. Ikuta, 2022: Implementation of hybrid
3DVar in JMA’s local analysis, Research activities in Earth system modelling. WGNE Report, 52,
1-19.
藤井陽介, 吉田拓馬, 久保勇太郎, 2022: 変分法データ同化システムにおける BFGS 公式を利用したアンサン
ブルメンバー生成について, 統計数理, 70.

146

5.2 国際会合
2022 年 1 月から 12 月まで数値予報開発センターの職員が参加した国際会合1 を掲載する。会議名に続いて、(開催日時、開催場所/開催形式、参加者、発表した場合は題目、発表形式) の順になっている。なお、数値予報開発センター職員以外の参加者はここに掲載していないのでご留意いただきたい。
• 季節内から季節予測 (S2S) プロジェクト技術委員会議第 4 回 (1 月 25 日 オンライン)– 久保勇太郎• 電波干渉 (RFI) ワークショップ 2022 (2 月 14 - 18 日 オンライン)– 村田英彦「Use of satellite microwave observations in JMA global NWP system and some evidences of
RFI in AMSR2 observation」 (2 月 16 日 口頭)• WMO インフラ委員会情報管理・技術常設委員会 (INFCOM/SC-IMT) 運用・監視専門家チーム (ET-OM)WIS
モニタリングタスクチーム (TT-WIS Monitoring) および統合全球観測システム (WIGOS) データ品質モニタ
リングタスクチーム (TT-WDQMS) チーム合同会議 (2 月 15 日, 3 月 15 日 オンライン)– 太田行哉• WMO WIGOS TT-WDQMS 会合 (5 月 31 日, 9 月 27 日, 11 月 29 日 オンライン)– 太田行哉• 国際地表面作業部会会合第４回 (IESWG-4) (4 月 5 - 6 日 オンライン)– 近藤圭一「Impact of microwave radiance assimilation over land using dynamic emissivity in the global
NWP system of JMA」 (4 月 6 日 口頭)• 国際海上風科学チーム (IOVWST) 会合 2022 (4 月 12, 19, 26 日, 5 月 3 日 オンライン)– 井岡佑介「Recent Update on Operational Use of Scatterometer Winds in JMA’s Mesoscale NWP Syste」
4 月 26 日 口頭)• 衛星からの温室効果ガス観測に関する国際ワークショップ第 18 回 IWGGMS-18 (7 月 12 - 14 日 オンライン)– 中村貴 (共著)「Comparison of GOSAT-2 XCO2 and an independent inversion analysis」(7 月 12 - 14
日 ポスター)• 全球大気システム研究委員会ミーティング第 3 回 (7 月 27 - 29 日 米国/モントレー)– 沢田雅洋「Impact of a two-moment bulk microphysics scheme on precipitation forecast in the JMA
regional model」(7 月 27 - 28 日 ポスター)• 数値天気予報 (NWP) データとプロダクトの要件に関する全球データ処理・予測システム (GDPFS) シンポジ
ウム (8 月 29 - 31 日 スイス/ジュネーブ)– 大井川正憲• WMO 現業季節予測システム専門家チーム (ET-OCPS) 会合 (9 月 19, 23 日 ポルトガル/リスボン)– 小森拓也• 現業季節予測ワークショップ第 3 回 (OCP-3) (9 月 20 - 22 日, ポルトガル/リスボン)– 小森拓也• 欧州気象衛星開発機構 (EUMETSAT) 気象衛星会議 2022 (9 月 19 - 23 日 ベルギー/ブリュッセル)– 近藤圭一「Impact of microwave radiance assimilation over land using dynamic emissivity in the global
NWP system of JMA」(9 月 20 日 ポスター/9 月 21 日 口頭)– 清水宏幸「Assimilation of hyperspectral infrared sounder radiances in the JMA’s meso-scale NWP
system」(9 月 20 日 ポスター)• 欧州領域モデリング会合第 44 回及び短期数値予報会合第 29 回 (9 月 26 - 29 日 ベルギー/ブリュッセル)– 北村祐二「Development of Limited-Area NWP Systems at JMA」(9 月 26 日 ポスター)• WMO 全球大気監視 (GAW) モデル応用科学諮問部会 (SAG-APPS) 年次会合 (9 月 27 - 29 日 スイス/ジュネー
ブ オンライン併用)– 田中泰宙 (オンライン)• ESCAP/WMO 台風委員会気象作業部会 (WGM) 会合第 5 回 (10 月 13 日 オンライン)– 管野淳平 (口頭)・檜垣将和・長谷川寛・福浦崇史「AOP5: Storm Surge Watch Scheme」
1

略号については付録を参照。

147

• エーロゾル予測に関する国際協調 (ICAP) 会合第 12 回 (10 月 18 - 21 日 米国/モンタレー オンライン併用)– 田中泰宙 (オンライン)• WMO 観測・インフラ/情報システム委員会 (INFCOM) 会合第 2 回 (10 月 24 - 28 日 スイス/ジュネーブ)– 佐藤芳昭• WGNE 気象及び気候予測モデルの系統誤差ワークショップ第 6 回 (10 月 31 日 - 11 月 4 日 英国/レディング
オンライン併用)– 米原仁「Recent activities for reducing the systematic errors derived from the parameterizations in the
JMA operational global model」(11 月 3 日 ポスター オンライン)– 高倉寿成「Assessing the feasibility for Atmosphere-Ocean Coupling of JMA’s Global Ensemble Prediction System」(10 月 31 日 ポスター)– 須藤康平「Oﬄine verification of the land surface model in the JMA operational global model」(11 月
3 日 ポスター オンライン)• 海面高度科学チーム (OSTST)2022 年会合 (10 月 31 日 - 11 月 4 日 イタリア/ベニス)– 浅井博明「A new operational ocean data assimilation and forecasting system of the Japan Meteorological
Agency」 (11 月 3 日 ポスター)• 数値実験作業部会 (WGNE) 会合第 36 回 (11 月 8 - 10 日 米国/ボルダー オンライン併用)– 氏家将志「WGNE inter-comparison of Tropical Cyclone Track forecast 2021」 (11 月 8 日 口頭 オンラ
イン)• アジア・オセアニア気象衛星利用者会議 (AMOSUC-12) 第 12 回 (11 月 15 - 17 日 オンライン)– 近藤圭一「Impact of microwave radiance assimilation over land using dynamic emissivity in the global
NWP system of JMA」 (11 月 17 日 口頭)– 清水宏幸「Assimilation of hyperspectral infrared sounder radiances in the JMA’s meso-scale NWP
systm」(11 月 17 日 口頭)– 草野直人「Impact of clear-sky radiances at CO2 band in the JMA’s global data assimilation system(11月 17 日 口頭)• Joint Workshop of the OS-Eval TT and CP-TT and SynObs Kick-Oﬀ (11 月 15 - 18 日 つくば オンライン
併用)– 吉田拓馬「Ocean Initialization of the Coupled Prediction System Version 3 (CPS3) for Seasonal Forecasts」(11 月 15 日 口頭)• WMO 第 2 地区協会管理部会会合 (11 月 28 - 29 日 UAE/アブダビ オンライン併用)– 佐藤芳昭「Report of RA II WG-I (Working Group on Observation, Infrastructure and Information
Systems)」 (11 月 28 日 口頭)• 米国地球物理学連合 (AGU) 秋季会合 (12 月 12 - 16 日 米国/シカゴ)– 吉田拓馬「A New Operational Ocean-Sea Ice Coupled Analysis System with Four-Dimensional Variational Method (MOVE-G3)」(12 月 16 日 ポスター)

148

5.3 国内会合
2022 年 1 月から 12 月まで、数値予報開発センターの職員が口頭・ポスター発表した国内会合を掲載する。「会合名」「開催期間」「開催形式」「発表者1 」「発表題名」「発表日2 」「発表形式」の順で示している。
• データ同化ワークショップ第 12 回 (2 月 17 日 オンライン)– 清水宏幸「気象庁全球解析におけるマイクロ波輝度温度データの全天同化とアウターループについて」(口頭)• GPM および衛星シミュレータ合同研究集会 (3 月 3 - 4 日 オンライン)– 清水宏幸「気象庁メソ数値予報システムにおけるマイクロ波輝度温度データの全天同化に向けた調査」(3月 3 日 口頭)
• 先端的モデリングと超高解像度シミュレーション研究会 (3 月 9 日 オンライン併用)– 渡邉賢「気象庁非静力学予報モデル (asuca) の富岳での高速化チューニング」(口頭)• 日本気象学会春季大会 (5 月 17 - 21 日 オンライン)– 畔野貴弘「気象庁局地解析へのハイブリッド同化手法の導入に向けた開発」(5 月 17 日 口頭)– 樋口真悠子「気象庁メソ数値解析予報システムでの船舶 GNSS 可降水量の現業利用」(5 月 17 日 口頭)– 北村祐二「2022 年の気象庁メソモデル更新の概要」(5 月 20 日 口頭)– 金浜貴史「気象庁全球モデルにおける地形効果表現の改良に向けて」(5 月 20 日 口頭)• 日本海洋学会秋季大会 (9 月 3 - 7 日 通常/オンライン併用)– 今泉孝男「海面高度データ追加と外力変更による解析インパクト実験」(9 月 6 日 口頭)• 日本気象学会秋季大会 (10 月 24 - 27 日 通常/オンライン併用)– 林田和大「GPU による気象庁全球モデルの高速化に向けて:雲・積雲過程」(10 月 24 日 口頭)– 清水 宏幸「気象庁メソ数値予報システムにおける AMSR3 輝度温度データの全天同化に向けた開発」(10
月 24 日口頭)– 田中泰宙・中村貴 (共著)「民間航空機観測により捉えられた米国西部森林火災由来 CO2 変動」(10 月 26
日 口頭)
– 中村貴 (共著)「現地観測と衛星観測データによる炭素収支解析」(10 月 26 日 口頭)– 近藤圭一「気象庁全球数値予報システムにおける FSOI を用いた観測データのインパクト」(10 月 26 日
口頭)
– 近藤圭一 (共著)「データ同化のハイパーパラメータの動的推定によるシステムの安定化」(10 月 26 日
口頭)
• 大気化学討論会第 27 回 (11 月 16 - 18 日 通常/オンライン併用)– 鎌田茜 (共著)「2018 年猛暑月の地上オゾンへの気象要素の年々変動の影響」(11 月 17 日 口頭)• 非静力学モデルに関するワークショップ第 24 回 (12 月 19 - 20 日 通常/オンライン併用)– 山崎行浩*・草開浩「気象庁非静力学モデル asuca における地形性乱流による形状抵抗 (TOFD) 導入」(12月 19 日 口頭)– 奥川椋介*・沢田雅洋・草開浩・西本秀祐「気象庁局地モデル（LFM）における新しい雲物理過程の導入」(12 月 19 日 口頭)– 川田英幸「気象庁メソアンサンブル予報システムへの確率的物理過程強制法の導入に向けた開発」(12 月
19 日 口頭)• 気象庁数値モデル研究会3 第 14 回 (12 月 12 日 通常/オンライン併用)– 太田行哉「現業数値予報システムによる進路予測の現状と誤差の分析」(口頭)– 氏家将志「気象庁全球数値予報システムの台風進路予測改善に向けた取り組み」(口頭)

1

共著の場合、発表者には*をつけている。また、数値予報開発センターの職員以外の発表者は掲載していない。
開催期間が 1 日の場合、発表日は省略している。
3
当センター主催。http://pfi.kishou.go.jp/modelkenkyukai2022.html
2149

5.4 数値予報課コロキウム

表 5.4.1: 2022 年 1 月から 12 月までに開催した数値予報課コロキウム

開催日
1 月 20 日
1 月 21 日

1 月 25 日

発表者
藤兼典史
草開浩・メソモデルチーム・メ
ソ同化 EPS チーム
横田祥・メソ同化 EPS チーム・
メソモデルチーム
石井恭介

1 月 27 日

齊藤慧

2月3日

氏家将志・米原仁

2月4日

草野直人

2月9日

福浦崇史・長谷川寛・管野淳
平・檜垣将和鎌田茜

1 月 21 日

2 月 10 日
2 月 14 日
2 月 17 日

白山洋平・笹子貴昭・高田伸
一野中健一・草野直人

2 月 17 日

草野直人・石井恭介・笠井彩

2 月 22 日

3 月 14 日

長谷川寛・管野淳平・福浦崇
史・檜垣将和近藤圭一 (数値予報課)・石橋
俊之 (気象研究所)
松川知紘

3 月 14 日

樋口真悠子

4 月 14 日

白山洋平・飯塚義浩

5 月 17 日

草野直人・石井恭介 (数値予報課)・笠井彩 (情報利用推進課)
清水宏幸・草野直人 (数値予報課)・笠井彩 (情報利用推進課)
山下翔大
工藤淳

2 月 24 日

5 月 17 日
5 月 19 日
5 月 19 日

発表表題
統合型風ガイダンス (格子形式) の開発について
メソ数値予報システムの更新 (業務化試験1 報告)
局地数値予報システムの更新 (業務化試験報告)
メソ解析における GPM/DPR の Ka レーダー利用 (性能評価試
験報告)
気象庁全球モデル GSM における Tiedtke 雲スキームの開発 (開発進捗報告)
気象庁全球モデル (GSM) の物理過程開発状況について (積雲、海面過程)
全球解析・メソ解析および局地解析における放射伝達モデル
RTTOV-13 の導入
日本域高潮アンサンブルの開発 (中間報告その 2)
高解像度版領域化学輸送モデルへのデータ同化導入 (業務化試
験報告)
MSM22XX に向けたガイダンスの改良について
全球解析における観測データ利用手法の改良 (総合性能評価試
験報告)
メソ解析における観測データ利用手法の改良 (総合性能評価試
験報告)
新しいアジア域高潮モデル（中間報告）
全球解析における FSOI についての開発進捗報告
気象庁全球モデル (GSM) における非地形性重力波過程の射出
フラックスと安定時の鉛直拡散係数の改良に向けた開発進捗報
告
冬季におけるメソ解析での船舶 GNSS 利用に関する性能評価試
験報告
大雨発生確率ガイダンス及び線状降水帯発生確度ガイダンスの現業化
メソ解析における観測データ利用手法の改良 (業務化試験報告)
局地解析における観測データ利用手法の改良 (総合性能評価試
験報告)
統合型降水ガイダンス (確率情報) の開発について
第一期 Python 化ガイダンスのルーチン化に向けた実行試験の実施状況

1「性能評価試験」は基礎開発の効果を確認するための試験である。他の開発項目とのマージして行う試験を「総合性能評価試
験」という。
「業務化試験」は現業システムと同じ仕様で評価期間を延長して行う試験である。(https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwpreport/63/chapter1.pdf)

150

開催日
5 月 20 日

発表者
野中健一・草野直人

5 月 20 日

安藤慧

5 月 24 日

福浦崇史・管野淳平・長谷川寛・檜垣将和管野淳平・福浦崇史・長谷川寛・檜垣将和金浜貴史・氏家将志・米原仁
清水宏幸・草野直人 (数値予報課)・笠井彩 (情報利用推進課)
大和田浩美 (気象衛星課)
清水宏幸

5 月 24 日
6月9日
6 月 17 日
7月7日
7 月 14 日
7 月 19 日
7 月 21 日
8月5日
8 月 23 日
8 月 29 日
8 月 31 日
9月6日
9月6日
9月8日
9 月 20 日
9 月 22 日
9 月 26 日

9 月 28 日
9 月 29 日
10 月 6 日
10 月 6 日
10 月 13 日

発表表題
全球解析における観測データ利用手法の改良 (Dual-Metop AMVの新規利用・放射伝達モデル RTTOV の更新) の業務化試験報
告全球解析における Meteosat CSR の ASR 内包 CSR への利用切り替え
日本域高潮モデルの変更と日本域高潮アンサンブルの導入 (業
務化試験報告)新アジア域高潮モデル業務化試験報告
気象庁全球モデルの標高オリジナルデータセット更新
局地解析における観測データ利用手法の改良 (業務化試験報告)

静止気象衛星搭載ハイパースペクトル赤外サウンダの効果
全球・メソ・局地解析におけるハイパースペクトル赤外サウン
ダの利用手法改良今泉孝男
海洋データ同化システムにおける海面高度データ利用に関する基礎調査
川口真司・米原仁
気象庁全球モデルにおける高解像度海面水温解析値の利用可能性に関する調査草野直人
全球解析における放射伝達モデル RTTOV-13 の放射伝達計算
用係数等の更新安藤慧
全球解析における Meteosat CSR の ASR に内包された CSR への利用切り替えの改良
渡口椋
メソ解析・局地解析におけるアメダス湿度利用 (性能評価試験報
告)樋口真悠子
メソ解析における船舶 GNSS 品質管理処理改良について (開発
経過報告)
中村佑希
メソ解析における地上設置型マイクロ波放射計データの新規利用 (開発経過報告)
樋口真悠子
局地解析における船舶 GNSS 新規利用について (性能評価試験
報告)
山崎行浩・草開浩
局地モデルにおける地形性乱流による形状抵抗 (TOFD) 導入について
井岡佑介
局地解析におけるマイクロ波散乱計海上風の新規利用について
石井恭介
釧路・種子島・室戸岬・大阪 DRAW のレーダー利用再開 (性能評価試験報告)米原仁・太田洋一郎・清水宏 気象庁全球モデルの水平高解像度化と物理過程改良・全球解析
幸・野中健一における積雪深解析の改良および観測データ利用の改良の性能評価試験報告櫻木智明・近澤昌寿・中村貴・ 全球波浪モデル高解像度化に向けた開発 中間報告
小林煕・檜垣将和
奥川椋介・沢田雅洋・草開浩・ 局地モデルにおける雲物理過程の更新
西本秀祐
草開浩・メソモデルチーム
局地数値予報システムの更新
草開浩・河野耕平・畔野貴弘 メソ解析における新しい全球積雪深解析の利用について
樋口真悠子・清水宏幸・渡口 メソ解析における観測データ利用手法の改良 (総合性能評価試
椋・草開浩
験報告)

151

開催日
10 月 13 日

10 月 19 日
10 月 20 日
10 月 25 日
11 月 9 日
11 月 10 日
11 月 17 日
11 月 21 日
11 月 22 日
11 月 24 日

12 月 1 日

12 月 14 日

12 月 15 日
12 月 16 日
12 月 16 日
12 月 19 日

発表者
Mike Fiorino (George Mason
University and the University of Colorado)
渡口椋・清水宏幸・井岡佑介・
樋口真悠子
川田英幸・欠畑賢之・河野耕平・大井川正憲
鎌田茜・山口春季 (数値予報課)・梶野瑞王 (気象研究所)
高田伸一
松川知紘

発表表題
ERA5 Tropical Cyclone Forecasts 1979-2021

局地モデルの物理過程更新および局地解析における観測データ
利用手法の改良 (総合性能評価試験報告)
メソアンサンブル予報システムへの確率的物理過程強制法の導入 (性能評価試験報告)
高解像度版領域化学輸送モデルの領域拡張 (業務化試験報告)

統合型降雪量ガイダンス (地点形式) の開発について
数値予報モデル開発における機械学習利用に向けた調査：気象庁全球モデル (GSM) の非地形性重力波過程のエミュレーション
高倉寿成・中村貴
全球化学輸送モデルの同化利用衛星切替 (業務化試験報告)安藤慧・野中健一
全球・メソ・局地解析におけるひまわり 8 号からひまわり 9 号
への観測データ利用の切り替えについて
櫻木智明・近澤昌寿・中村貴・ 全球波浪モデル高解像度化業務化試験報告
小林煕・檜垣将和
工藤淳・白山洋平・山下翔大・ 次世代 AI 基礎研修実施報告
草野直人・吉田拓馬 (数値予報課)・橋詰克也 (航空予報室)・
渋谷和孝 (気象測器検定試験
センター)
澤田洋平 (東京大学大学院 工 不確実性定量化が加速する極端気象確率予測と新しい気象モデ
学系研究科 附属総合研究機 リング構)
米原 仁・井藤 智史・小泉 耕・ 気象庁全球モデルの水平高解像度化と物理過程改良・全球解析
太田 洋一郎・清水 宏幸・野中 における積雪深解析の改良および観測データ利用の改良の業務
健一 ・千葉 丈太郎
化試験報告
工藤淳・藤兼典史・井上卓也・ 統合型ガイダンス (仮称) のルーチン化に向けた開発状況
山下翔大・白山洋平
樋口真悠子・清水宏幸・渡口 メソ解析における観測データ利用手法の改良 (業務化試験報告)
椋・草開浩・井藤智史
川田英幸・欠畑賢之・河野耕 メソアンサンブル予報システムの改良 (業務化試験報告)
平・大井川正憲・井藤智史
渡口椋・樋口真悠子・井岡佑 局地モデルの物理過程更新および局地解析における観測データ
介・清水宏幸・メソモデルチー 利用手法の改良 (業務化試験報告)
ム・井藤智史152

第 6 章 連携・共同研究
6.1 気象研究所との開発連携
2022 年 1 月から 12 月までの各モデル・システムにおける連携先の研究室とその内容を報告する。
1. 数値予報システム（全球）の予測精度向上(a) 内容 高解像度モデルに適した物理過程開発と知見の共有、大気海洋結合モデル開発や海面フラックスの診断方法等の知見の共有。力学過程の高度化開発の情報共有
連携先 全球大気海洋研究部第一研究室, 気象予報研究部第二研究室, 気象予報研究部第四研究室, 気象観測研究部第四研究室(b) 内容 陸面データ同化システムの開発と精度評価等に関連する最新の知見の共有
連携先 全球大気海洋研究部第一研究室, 気象予報研究部第四研究室(c) 内容 ハイブリッド同化の次のデータ同化手法の候補に関しての基礎調査
連携先 気象観測研究部第三研究室, 気象観測研究部第四研究室(d) 内容 誤差共分散行列の最適化による観測情報の大幅拡充を最新全球解析システムへ導入するための評価、
誤差の見直しについての協力・助言
連携先 気象観測研究部第三研究室(e) 内容 観測データのインパクト評価手法についての情報共有と助言
連携先 気象観測研究部第三研究室
2. 数値予報システム（局地）の予測精度向上(a) 内容 高分解能化への対応として「グレーゾーン」問題点の解決につながる最新の知見の共有
連携先 気象予報研究部第一研究室, 気象予報研究部第二研究室(b) 内容 キロメートル以下の高解像度局地モデルの開発に資する研究や集中豪雨のメカニズム解明に関する研究と知見の共有
連携先 気象予報研究部第一研究室(c) 内容 接地境界層における陸面から大気への熱・水の乱流輸送過程の高度化に関する知見の共有
連携先 気象予報研究部第三研究室
3. 数値予報システム（メソ、局地）の予測精度向上(a) 内容 現業システムへの適用を意識したアンサンブルデータ同化手法の研究、知見の提供
連携先 気象予報研究部第一研究室, 台風・災害気象研究部第一研究室
4. 数値予報システム（メソアンサンブル）の予測精度向上、数値予報システム（局地アンサンブル）の開発と改良(a) 内容 初期値摂動、境界摂動、物理過程摂動の開発とアンサンブルのプロダクトの利用等に関する助言と最先端の知見の共有
連携先 気象観測研究部第四研究室
5. 数値予報システム（局地アンサンブル）の開発と改良(a) 内容 局地アンサンブルからメソアンサンブルへ確率情報等のプロダクトをシームレスに作成できる両シ
ステムの最適仕様作成についての助言
連携先 気象観測研究部第四研究室, 台風・災害気象研究部第一研究室(b) 内容 富岳政策対応枠で実施予定の「局地アンサンブル強化の方向性評価」への協力
連携先 気象観測研究部第四研究室
6. 数値予報システム（全球、メソ、局地）の予測精度向上(a) 内容 高頻度・高解像度観測データの有効利用に向けた観測誤差相関（時間・空間・衛星チャンネル間）の取扱い手法などの研究と助言
連携先 気象観測研究部第三研究室, 気象観測研究部第四研究室(b) 内容 雲・降水域や陸域衛星輝度温度データ、ハイパースペクトル赤外サウンダデータ、静止衛星 CO2 バ
ンド輝度温度データ、高解像度 AMV や衛星搭載レーダー、ライダー等、 航空機データ mode-S や
WAM、 船舶 GNSS データ、 民間事業者の地上気象観測データ、偏波パラメータ等のレーダーデー
タ、地上設置型ライダー・マイクロ波放射計等の最新現業システムを用いたインパクト実験を含む観測データ利用の研究と知見の共有
連携先 気象観測研究部第二研究室, 気象観測研究部第三研究室, 気象観測研究部第四研究室

153

7. AI 技術(a) 内容 ダウンスケーリング等、AI 技術の知見の共有
連携先 全球大気海洋研究部第三研究室
8. 数値予報システム（メソ、局地）の予測精度向上、ガイダンスの高度化(a) 内容 今後のモデル開発に資する線状降水帯の検証に関する知見の情報共有
連携先 台風・災害気象研究部第二研究室
9. 季節予報システムの予測精度向上(a) 内容 将来の季節予報システムの研究開発
連携先 全球大気海洋研究部第一研究室, 全球大気海洋研究部第二研究室, 全球大気海洋研究部第三研究室,
全球大気海洋研究部第四研究室, 全球大気海洋研究部第五研究室, 気象予報研究部第二研究室, 気候・環境研究部第一研究室, 気候・環境研究部第三研究室
10. 気候データ同化の高度化(a) 内容 第 3 次長期再解析 (JRA-3Q) の品質評価への協力及び観測データに関する情報提供
連携先 気象観測研究部第二研究室, 気象観測研究部第三研究室, 気候・環境研究部第一研究室
11. 波浪モデルの予測の改善精度向上(a) 内容 波浪モデルの高度化に向けた技術的な助言・支援
連携先 全球大気海洋研究部第五研究室
12. 海況監視予測システムの予測精度向上(a) 内容 現業 JPN システムの安定運用のためのモデル改善・更新の助言・支援
連携先 全球大気海洋研究部第四研究室, 全球大気海洋研究部第五研究室(b) 内容 JPN 海氷予測の改善に向けたシステム改良への支援
連携先 全球大気海洋研究部第四研究室, 全球大気海洋研究部第五研究室(c) 内容 次世代海況監視予測システムに向けた同化スキームの研究開発
連携先 全球大気海洋研究部第五研究室(d) 内容 海洋モデルの更なる高速化・精緻化のための研究開発
連携先 全球大気海洋研究部第四研究室
13. 大気化学モデルおよび観測データ利用の高度化(a) 大気化学モデルおよび観測データ利用の高度化
内容 大気化学に関する現業システムの維持管理や安定運用に係る取組への協力
連携先 全球大気海洋研究部第一・第三研究室, 気候・環境研究部第三研究室

6.2 気象衛星センターとの共同研究
1. 大気追跡風の精度向上へ向けての調査(a) 内容 ひまわり 8 号とひまわり 9 号の大気追跡風の特性比較、及び高度推定の精度向上に向けた取り組み
連携先 解析課

154

6.3 共同研究一覧

表 6.3.1: 開発センター職員が参加している共同研究（2022 年 12 月現在）

研究名称

研究種別

期間 (年度)共同研究機関

台風進路に関わる「藤原効果」の再考

科研費基盤研究 (B)2018-2022

琉球大学
気象研究所

最先端の地上大気観測とデータ同化で、線状降水帯の予測精度はど
こまで向上するのか？
新世代衛星観測の同化がもたらす、
台風と大気上層場との相互作用メ
カニズムの解明
防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測

科研費基盤研究 (B)2019-2022

気象研究所

科研費基盤研究 (B)2019-2022

気象研究所

研究協力者：
近藤圭一「富岳」成果創出加速プログラム

2020-2022

東京大学
気象研究所
海洋研究開発機構
気象業務支援センター
理化学研究所
国立環境研究所
東京工業大学

気候変動に伴う黄砂の発生・輸送に関する変動予測とその検出手法に関する研究環境研究総合推進費

2020–2022

雲・エアロゾルを介した中緯度大気海洋相互作用

科研費新学術領域研究

2020-2022

台風防災に資する気象庁全球スペ
クトルモデル GSM の改良に関す
る研究

京都大学

2021-2022

国立環境研究所
気象研究所
東京大学
鳥取大学
東京大学
東北大学
名古屋大学
気象研究所
海洋研究開発機構
京都大学

連携参加者：
佐藤芳昭
氏家将志
米原仁
沢田雅洋
黒木志洸
田中泰宙
小森拓也
研究協力者：
鎌田茜

温室効果ガス収支のマルチスケー
ル監視とモデル高度化に関する統合的研究

環境研究総合推進費

2021-2023

高解像度・大アンサンブルシミュ
レーションを用いた線状降水帯に寄与する環境場の解明
顕著現象予測精度向上を目指した
粒子フィルタによるハイブリッド
データ同化手法の構築

科研費基盤研究 (C)2021–2023

国立環境研究所
気象研究所
海洋研究開発機構
千葉大学
気象研究所

科研費若手研究2021-2024

気象研究所

155

開発センター職
員の研究分担等研究協力者：
氏家将志
沢田雅洋
研究協力者：
横田祥研究協力者：
千葉丈太郎

研究参加者：
佐藤芳昭
計盛正博
門脇隆志
氏家将志
研究協力者：
中村貴

研究協力者：
横田祥研究代表者：
近藤圭一

研究名称

研究種別

期間 (年度)共同研究機関日本域 4 次元高機能気象データの整備及び気象データの利活用研究の推進

JST 共創の場
形成支援プログラム（共同
研究契約）

2021–2025

東京大学

アジアモンスーンの数値シミュ
レーションのための物理過程の高度化とデータ同化手法の開発

東京大学大気海洋研究所気候システム研究系特定共同
研究

2022

東京大学

対流圏ジェットの季節予測可能性
に対する対流圏成層圏結合と中緯度海洋前線帯の役割
積雲対流スキーム改良を通じた気象庁全球スペクトルモデル GSMの予測精度向上に関する研究

科研費新学術領域研究

2022-2023

気象研究所

海洋研究開発機構

2022-2023

海洋研究開発機構

高解像度波浪再解析による日本沿岸長期変動特性の解明
宇宙からのマイクロ波放射観測による水蒸気、雲、降水情報の気象
庁現業数値予報システムでの利用
研究

科研費基盤研究 (C)
第 3 回地球観
測研究公募

2022-2024

気象研究所

2022-2024

宇宙航空研究開発機構

高精度予測モデルの開発と効率的な人為制御法のメカニズム解析

ムーンショット型研究開発事業

2022-2026

東京大学
気象研究所
宇宙航空研究開発機構
京都大学
東北大学
東京海洋大学156

開発センター職
員の研究分担等共同研究者：
雁津克彦
北村祐二
沢田雅洋
河野耕平
清水宏幸
古林慎哉
千葉丈太郎
研究協力者：
氏家将志
米原仁
金浜貴史
木南哲平
齊藤慧
黒木志洸
林田和大
須藤康平
研究協力者：
小森拓也
共同研究者：
佐藤芳昭
計盛正博
氏家将志
研究協力者：
櫻木智明
研究代表者：
計盛正博
研究協力者：
村田英彦
近藤圭一
亀川訓男
清水宏幸
草野直人
安藤慧
共同研究者：
沢田雅洋

6.4 数値予報資料共有 Web の改良領域を提供していたが、いずれも固定された領域と限定的な要素が対象であり、利用者側が任意の領域・要素を指定して、動的に画像を表示させるインタラクティ
ブな利用はできなかった。
顕著現象発生時の現象の把握には、対象となるシス
テムに着目し、必要に応じて領域の拡大・縮小を行い、総観規模の現象把握や詳細スケールでの調査等を実施できることが望ましい。
インタラクティブな閲覧環境には、事前に様々な縮尺の画像をタイル状に生成しておくタイル法と、ユー
ザのリクエストに応じて動的に画像を生成する動的生成法がある。タイル法は事前に作成した画像を表示するため、サーバ負荷が小さく膨大なトラフィックに耐えうる反面、多数の縮尺に対応した画像を保存する必要があり、過去データや複数の要素を表示させる場合、ストレージの圧迫が課題となる。動的生成法の場合は、生成元データを保存するだけでよく、ストレージの節
約が可能な反面、画像生成にサーバの負荷がかかるため、膨大なトラフィックへの対応は難しい。数値予報
資料共有 Web の閲覧システムは、顕著現象発生時の振り返りを念頭に置いており、複数の要素を過去データも含めて表示する必要はあるが、利用者は大学・研究機関等に限られるため、動的生成法が適している。
動的生成法によるインタラクティブな閲覧環境を提供する際には、高速な画像生成レスポンスが求められる。ユーザビリティにおける応答速度の影響は古くから調査されており、ユーザの行動がページに瞬間的に反映されたと感じさせるためには 100 ミリ秒以下、作業中のユーザの思考を邪魔しないためには 1 秒以下の応答が必要とされている (Nielsen 1993)。
こうした高いレスポンスによる画像生成を目的として、気象庁では高速な画像作成が可能な描画ツール
TAG を開発している (雁津 2017)。既に気象庁の数値予報現業では、TAG を利用した任意の領域・要素を表
示可能な現業モニタが運用されている実績がある。静的モニタでは、現業モニタが生成した画像を公開する方式で実装を行ったが、今回の動的モニタの提供では、現業モニタそのものを移植する形で対応を行った。
提供を開始した動的モニタの表示例を図 6.4.1 に示す。静的モニタと同様に、一つの画面上に 6 枚の予測画像を表示する仕様としており、任意の領域・要素を表示できるようになっている。断面図の表示なども可能になっている。

6.4.1 はじめに
数値予報課では、気象分野の大学・研究機関との連携をより一層強化するための方策の一つとして、数値予報結果の妥当性を日々確認する現業作業で用いている数値予報モニタ図（以下、現業モニタ）と、おおむ
ね同様の資料について、大学・研究機関と共有するための環境「数値予報資料共有 Web1 」を、令和 3 年 3 月
29 日から運用している (福山ほか 2021)。
数値予報資料共有 Web の利用者は、気象分野の大学・研究機関の研究者と定めており、以下の三項目を目的として、運用を行っている。
• 気象分野の大学・研究機関等との連携の推進• 顕著現象発生時の振り返りによる、発生要因等の迅速かつ円滑な情報交換・認識共有• 本サービスで提供するコンテンツを通じ研究者が得た知見の、気象庁の数値予報への還元
数値予報資料共有 Web では、予報初期時刻からおよそ 15 時間後に数値予報資料を表示できる閲覧シス
テムを整備している。また、顕著現象が発生した際には、発生要因等の情報交換・認識の共有を行えるよう、
Redmine 環境による情報交換システムも併せて整備し、承認されたユーザであれば、誰でもフォーラム等へ投稿できるようになっている。
この他、利用者は本サービスで提供するコンテンツを利用した研究成果の発表等を行う場合、気象庁へその発表資料の事前共有を行うものとして利用規約に定めている (気象庁 2022c)。
以上により、研究者側と気象庁側で可能な限り同じ図を共有して振り返り・議論を行うことで、顕著現象の発生要因等の迅速かつ円滑な情報交換・認識共有が期待できるとともに、研究者が得た知見の気象庁数値
予報システムへの還元も期待できる (福山ほか 2021)。

6.4.2 閲覧システムの機能強化
令和 4 年の取組として、以下のとおり閲覧システムの機能強化を行った。

(1) 数値予報動的モニタ図の提供開始
従来の閲覧システムでは、表示領域が固定された数
値予報静的モニタ図（以下、静的モニタ）を提供していたが、令和 4 年の出水期に合わせ、新たに 6 月 1 日
から領域の拡大・縮小等により任意領域の表示が可能な数値予報動的モニタ図（以下、動的モニタ）の提供を開始した。
以前から提供を行っていた静的モニタでは気象庁が事前に設定したプリセット領域の画像表示を行っていた。例えば GSM であればヨーロッパ、オセアニアといった海外の領域や、北海道、東日本といった国内の1(2) 表示要素の拡充
動的モニタでは、表示可能な要素の拡充を行った。動的モニタでの具体的な表示可能要素数を表 6.4.1 にまとめている。静的モニタでは、例えば GSM, MSM, LFMの各モデルの表示要素数は最大 6 要素であったが、現在はいずれも数十要素の表示が可能であり、大幅な拡充となっている。従来の静的モニタと同様に、モデル

https://nwp.kishou.go.jp/jmanwp/157

図 6.4.1 動的モニタの表示例。左図は、九州で発生した線状降水帯に着目し、GSM, MSM モデル及びガイダンスの予測結果
並びに実況として解析雨量を表示している。右図では、別の事例で相当温位の断面図を表示させている。

の初期値差分の閲覧なども引き続き可能となっている。

定されており、描画に必要となるデータサイズの大幅な増加が見込まれる。将来の安定的な環境提供のため、
特に過去データについて、保存対象を限定するなどの対策をおこなう必要があると考えている。
また、情報交換システムでは、今年度から線状降水帯予測精度向上ワーキンググループ委員を対象に、線状降水帯についての予測結果・実況資料等をスライド資料にとりまとめ、速報として投稿する取組も行っている。引き続き、大学・研究機関等の専門家との更なる連携強化を図るべく、円滑な意見交換を行える仕組
みの構築や、数値予報格子点データ等を提供する方策についても検討を進めていく予定である。

表 6.4.1 動的モニタの表示要素数

表示対象
GSM
MSM
LFM

GSM ガイダンス
MSM ガイダンス
LFM ガイダンス
解析

要素数
風・高度・気温など 45 要素
風・高度・気温など 46 要素
風・高度・気温など 39 要素
降水量ガイダンスなど 57 要素（説明変数を含む）
降水量ガイダンスなど 62 要素（説明変数を含む）
降水量ガイダンスなど 5 要素
（説明変数を含む）
毎時大気解析気温など 9 要素

参考文献
福山幸生, 石田純一, 久保勇太郎, 上田学, 原田正輝,
2021: 「数値予報資料共有 Web（仮称）」の構築. 日本気象学会 2021 年度春季大会予稿集, 311.
雁津克彦, 2017: 4.6 可視化ツール (3)-TAG. 数値予報
課報告・別冊第 63 号, 気象庁予報部, 97–100.
気象庁, 2022a: 4.1 全球モデルの水平高解像度向上、物理過程改良に向けた開発. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター, 66–75.
気象庁, 2022b: 4.10 大雨発生確率ガイダンス. 数値予報開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報
開発センター, 120–121.
気象庁, 2022c: 6.4 数値予報資料共有 Web. 数値予報
開発センター年報（令和 3 年）, 気象庁 数値予報開発センター, 162–163.
Nielsen, J., 1993: Usability Engineering, (5.5 FeedBack). 1st ed. Morgan Kaufmann.

閲覧システムに対しては、「数値予報資料共有 Web
について、降水だけでなく各種指標なども閲覧できると速やかな要因分析が可能となる。」等の要望が指摘されていた。要素の拡充にあたり、こういった要望も考慮し、最新の閲覧システムでは、降水量や相当温位等に加え、可降水量、SSI、CAPE、シアパラメータといった複数の不安定に関する指標も閲覧することができるようになっている。また、令和 4 年 6 月 1 日に運用が開始された MSM 大雨発生確率ガイダンス (気象庁 2022b) も、動的モニタで閲覧できるようになっている。この他、数値予報結果の表示機能の拡充のみならず、実況との比較にも活用できるよう、解析雨量等の実況解析値も表示できるようにした。

6.4.3 今後の展望
今回導入した動的モニタにより、現象の把握を目的とした機能が、大幅に強化されることになった。利便性が飛躍的に向上した一方で、多数の要素を閲覧対象に加えているため、ストレージの逼迫が懸念されている。令和 5 年には全球予測システムの更新 (第 4.1 節,
第 3.8 節) に併せて、高解像度化 (気象庁 2022a) が予

158

6.5 「富岳」政策対応枠「豪雨防災、台風防災に資する数値予報モデル開発」

見を得る計画としている。
本課題では、2022 年 10 月までに、解像度 2km の局地モデルによる 21 メンバーアンサンブル予報を複数事例に対して実施した。この局地モデルによる EPS を
局地 EPS（LEPS: Local EPS）と呼ぶ。この際の EPS
メンバーの初期値及び境界値には、気象庁で現在運用している局地解析とメソ予報を用い、初期摂動にはメ
ソ EPS （MEPS: Mesoscale EPS、解像度 5km のモデルによる 21 メンバーのアンサンブル）で作成した値を用いた。その結果、MEPS よりも高い確率で大雨の可能性を捉えた事例を確認しており（図 6.5.1）、高解像度のモデルを用いた EPS の有用性が示されている。また、上記の 21 通りの初期値にモデルアンサンブル手法を加えた実験システムにより、解像度 2km のままで、より多数のメンバー（100 メンバー）のアンサンブル
予報実験を行う調査も実施している。今後、メンバー
数を 21 のままとして、モデルをより高解像度にする実験を実施し、これらの有効性の比較を行う計画である。
引き続き、様々な事例に対して様々なアンサンブル
構成を試験することで、局地 EPS の最適な構成等の知見を得ることを目指す。

6.5.1 はじめに台風や線状降水帯による災害は近年、毎年のように発生している。このような災害の被害軽減を図るためには予測情報の精度向上が必要であり、その予測情報の基盤である数値予報の精度向上は喫緊の課題である。
気象庁は、平成 30 年に数値予報技術開発重点計画を策定し、豪雨防災や台風防災に重点的に取り組んでいる
一方、この取り組みのさらなる加速化を図るため、「富岳」政策対応枠1 に「豪雨防災、台風防災に資する数
値予報モデル開発」とした課題で応募、令和 3 年度より採択されている。
本課題においては、豪雨防災課題として局地アンサ
ンブル予報システムの方向性評価、台風防災課題として高解像度全球数値予報モデルの開発を、令和 3 年度より実施している。また、令和 4 年度からは豪雨防災
課題に水平解像度 1km の局地モデルのリアルタイム実
行などの課題を加えている。
本節ではこれらの課題に関する取り組みについて概説する。

6.5.2 局地アンサンブル予報システムの方向性評価

6.5.3 水平解像度 1km 版局地モデルのリアルタイ
ム実行

線状降水帯は、次々と発生した積乱雲により構成された線状の降水域が数時間にわたってほぼ同じ場所に停滞することで、大雨をもたらすものである。線状降
水帯の予測精度向上に向けて、予測モデルを高解像度化することや、高解像度のアンサンブル予報システム（EPS: Ensemble Prediction System）を開発することは欠かすことができない課題とされており、また線状降水帯が発生する環境場として、水蒸気の流入を正確に把握することが重要とし、現在利用していない衛星
データの利用技術をすすめることも重要としている。
（第１回線状降水帯予測精度向上ワーキンググループ2）。このため、線状降水帯の予測計算を行う局地数値予報モデルの高解像度化及び確率的予測（アンサンブル
手法）の強化に取り組んでいる。しかし、高解像度化と予測シナリオの増加は計算機資源においてトレード
オフの関係があり、気象庁で運用できる限られた計算
機資源で線状降水帯の予測精度向上を達成するためには、最適な構成を検討する必要がある。
そこで本課題では、局地モデルの高解像化と予測シ
ナリオの増加の２つの方向（もしくはその中庸）の強化の可能性について実験を実施し、方向性に関する知上述の通り、線状降水帯の予測精度向上に向けた課題として、積乱雲を表現できるよう予測モデルを高解像度化するなどにより、予測モデルの性能を高めることがあげられている。これに向けて、現在気象庁で運用している最も分解能の高い局地数値予報モデル（LFM、
解像度 2km、10 時間予報）をさらに高解像度にした場
合、また、この高解像度モデルを予測時間を延長した
場合、予測性能がどのようになるか、またどのような課題があるか見極める必要がある。
このような調査を行う観点から、2022 年の 6 月から
10 月までの期間、00JST 及び 12JST を初期値とした
18 時間予報をリアルタイムに実行した。予測領域は統計的に線上降水帯が発生しやすい西日本を中心とした
1400km × 1400km の領域に限定した（図 6.5.2）。
この実験では、現在 10 時間より先の予測に用いることが出来るメソ数値予報モデル（MSM）の予測と比べて、より現象に近しい強雨を予測した事例を多く確認した（例えば図 6.5.3）。一方で、現実よりも過剰な予測事例も確認しており、今後、降水の形成に影響する
雲物理過程等の各種過程の改良や、解像度に合わせた最適化等が必要である。

6.5.4 高解像度全球数値予報モデルの開発

1「スーパーコンピュータ「富岳」利活用促進の基本方針」（令和 2 年 7 月 17 日文部科学省通知）において定められている政策的に重要または緊急と認められる課題がより柔軟に利用できる「富岳」の利用枠
2
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/shingikai/
kondankai/senjoukousuitai\ WG/part1/
part1-gijigaiyou.pdf

数日先までの気象現象予測、とりわけ国民生活に影響の大きい台風予測のため、気象庁では、地球全体を予測対象とした全球数値予報モデル GSM を運用している。2022 年 10 月現在の GSM の水平解像度は約 20km
であり、台風中心部で発達する積乱雲などを正確に再159

図 6.5.1 メソアンサンブル予報システム（MEPS）と局地アンサンブル予報システム（LEPS）の豪雨事例における大雨超過
確率比較

図 6.5.2 水平解像度 1km 版局地モデルの仕様

図 6.5.3 水平解像度 1km 版局地モデルの実行例

160

参考文献
原旅人, 2017: 数値解析予報実験システム (NAPEX).
数値予報課報告・別冊第 63 号, 気象庁予報部, 62–63.

現するためには解像度が十分とは言えない。このため、その予測精度向上のために水平解像度 10km 以下への高解像度化が必要である。現行の GSM が採用する計算手法（スペクトル法）では、将来的に水平解像度 10km以下の高解像度 GSM にする際に、球面調和関数の数
値計算精度や、計算量やノード間通信量の増加の面で課題があることが分かっている。この課題を解決する
ため、本課題では富岳を活用して将来の高解像度 GSMでも利用可能な計算手法の開発を行う。
2022 年 10 月までに、GSM の力学過程の速度調査を行うと共に、並列計算手法見直し、通信量削減等の高速化を実施したことにより、GSM で解像度 10km の予測実験の実施が可能となった。この予測実験の結果、高解像度化により台風の構造や前線付近での降水がより細かく再現される一方、台風中心付近での降水が過大傾向になる事例が見られた（図 6.5.4）。
今後は、更なる高解像度化やそれを気象庁のシステ
ムで運用可能にするための高速化、大気現象の再現性向上を目指し、詳細な解析を継続して進める計画である。

6.5.5 その他の活動
数値予報システムの改良の加速化を図るためには、観測データの利用手法や数値予報モデルの各種過程等に専門知識のある大学等研究者の技術や知見を取り込
むことが重要である。これに関連して、第６回数値予報モデル懇談会では、学官連携をより推進するには大学等研究機関が容易に現業数値予報システムを利用できる環境を構築することが有効との意見があった3 。
数値予報システムに対して何らかの改良を施す際には、事前に、極端事例のみならず平常時も含めた一定期間の客観解析（データ同化）と予報の実験を行って、その改良版数値予報システムの総合的な性能評価を行う必要がある。このため気象庁では、このような実験を行うための開発基盤として、数値予報システムを模擬する「数値解析予報実験システム NAPEX(原 2017)」を整備、活用している。
これらの背景を踏まえ、NAPEX に準じた実験シス
テムを「富岳」に構築、大学等研究者とともに多様な観測データの利用手法改善等に取り組む開発基盤とすることを目指して作業を進めている。NAPEX は観測
データの取得、品質管理、客観解析（データ同化）及び予報といった多数のジョブで構成される非常に複雑なシステムであり、利用習熟には知見の集約や継承が必要になる。このため、マニュアル作成についても同時に進めている。今後、本実験システムを活用し、大学等研究者の協力を得て、数値予報システム改良の加速化を図る計画である。

3

https://www.jma.go.jp/jma/kishou/shingikai/
kondankai/suuchi\ model\ kondankai/part6/
part6-gijigaiyou.pdf

161

図 6.5.4 高解像度の全球数値予報モデル GSM の予測例

162

第 7 章 受賞・研究交流
7.1 当センター主催会議等
数値予報モデル開発者特別研修
目的
期間
開催形式
受講者
講師
内容

数値予報モデルの開発に必要な知識・技術の習得。
前期：2022 年 6 月 27 日から 29 日、後期：2022 年 9 月 12 日から 15 日。
対面・オンライン併用。
数値予報開発センター：11 名、気象衛星センター：3 名、他省庁：2 名、大学：5 名。
気象庁職員 (数値予報課、気象研究所)
前期：数値ルーチンの説明・プログラミング、後期：数値モデルの諸過程。

本研修は当センターと企画課技術開発推進室の共催である。

7.2 研究者来訪
氏名 Dr. Mike Fiorino (George Mason University and the University of Colorado)
内容 熱帯低気圧の予報特性に関する議論。2022 年 10 月 13 日に、数値予報課コロキウムで講演「ERA5 Tropical
Cyclone Forecasts 1979-2021」。

7.3 受賞
対象者 季節アンサンブル予報システム開発グループ
賞名 気象庁長官表彰
内容 「季節アンサンブル予報システムの開発」により季節予報やエルニーニョ現象予測の精度向上に貢献した功績。

7.4 学位取得
氏名 諸田雪江
学位 理学博士（名古屋大学から取得）
論文 Precipitation Core and Lightning Activity in an Isolated Convective Storm（孤立積乱雲内の降水コアと雷活動）

163

第 8 章 委員・専門家等
8.1 国際機関の委員・専門家等• WMO インフラ委員会 (INFCOM)– 管理部会 (MG)：佐藤芳昭 (連携に関するコーディネイター)– 情報管理・技術常設委員会 (SC-IMT)∗ WMO 統合全球観測システム (WIGOS) データ品質監視システムタスクチーム (TT-WDQMS)：太田行哉 (メンバー)– 地球システムモデリング予測常設委員会 (SC-ESMP)∗ 現業気候予測システム専門家チーム (ET-OCPS)：小森拓也 (メンバー)• WMO 研究評議会 (Research Board)– 数値実験作業部会 (WGNE)：氏家 将志 (部会員)• WMO 第二地区 (RA II)– インフラ作業部会 (WG-Infrastructure)：佐藤芳昭 (議長)• 世界気候研究計画 (WCRP)– データ諮問会議 (WDAC)/再解析相互比較タスクチーム (TIRA)：古林慎哉 (メンバー)• 全球気候観測システム (GCOS)– 気候のための大気観測パネル (AOPC)：古林慎哉 (メンバー)• 海面高度科学チーム (OSTST)：浅井博明 (メンバー)• 北東アジア地域海洋観測システム (NEAR-GOOS)– 海洋予測システム作業部会 (OFS-WG)：平原幹俊 (メンバー)• 世界天気研究計画 (WWRP)/世界気候研究計画 (WCRP)– 季節内から季節予測 (S2S) プロジェクト技術委員会：久保勇太郎 (委員)• WMO 全球大気監視計画 (GAW)– モデル応用科学諮問部会 (SAG Applications)：田中泰宙 (メンバー)

164

8.2 国内機関の委員・専門家等• 公益社団法人日本気象学会– 日本気象学会第 42 期委員 電子情報委員会副委員長：田中泰宙– 日本気象学会第 41 期委員教育と普及委員会委員：樋口真悠子– 日本気象学会第 41 期委員「天気」編集委員会委員：沢田雅洋– 日本気象学会第 41 期委員国際学術交流委員会委員：太田芳文– 日本気象学会第 41 期役員候補者選挙管理委員会委員：西本秀祐– 日本気象学会第 41 期委員講演企画委員会委員：西本秀祐– 日本気象学会 2022 年度春季大会実行委員会委員：中村貴• 気象庁・公益社団法人日本気象学会– 気象研究コンソーシアム運営委員：佐藤芳昭• 文部科学省– 「統合的気候モデル高度化研究プログラム」「全球規模の気候変動予測と基盤的モデル開発」運営委員会
委員：佐藤芳昭• 宇宙航空研究開発機構– 「AMSR 分科会委員」「地球観測に関する科学アドバイザリ委員会 AMSR 分科会」
：計盛正博
– 「SGLI 分科会委員」「地球観測に関する科学アドバイザリ委員会 SGLI 分科会」
：田中泰宙

165

付録 A

略語表

略語
2D-OI
3D-Var
4DEnVar
4D-VarASR
ABI

原語
2 Dimensional Optimal Interpolation
3 Dimensional Variational method
4 Dimensional Ensemble Variational method
4 Dimensional Variational method
All Sky Radiance
Advanced Baseline Imager

ACC
AD
AGCM
AHI
AI
AIRS
AMI
AMSR2
AMSR-E
AMSU-A

Anomaly Correlation Coeﬃcient
ADjoint Model
Atmospheric General Circulation Model
Advanced Himawari Imager
Artificial Intelligence
Atmospheric Infrared Sounder
Active Microwave Instrument
Advanced Microwave Scanning Radiometer-2
Advanced Microwave Scanning Radiometer for
EOS
Advanced Microwave Sounding Unit-A

AMSU-B

Advanced Microwave Sounding Unit-B

AMV
AOPC
AORI
AOT
Aqua
ASCAT
ASTER

Atmospheric Motion Vector
Atmospheric Observation Panel for Climate
Atmosphere and Ocean Research InstituteAerosol Optical Thickness
Aqua
Advanced SCATterometer
Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer
Asuca is a System based on a Unified Concept
for Atmosphereasuca Variational data assimilation system
Advanced Technology Microwave Sounderasuca
asuca-Var
ATMS
ATOVS
AVHRR
BFGS
BGM 法
BI
BoM
BSS
CAMEL
CBS
CCM
CDR
CERES
CERES-EBAF
CHAMP
CIMSS
CLASS
CM SAF
CMA

Advanced TOVSAdvanced Very High Resolution Radiometer
BroydenFletcherGoldfarbShanno algorithm
Breeding of Growing Modes 法
BIas score
Bureau of Meteorology
Brier Skill Score
Combined ASTER and MODIS Emissivity overLand
Commission for Basic Systems
Chemistry-Climate Model
Climate Data Record
Clouds and the Earth’s Radiant Energy System
CERES-Energy Balanced And Filled
CHAllenging Mini-satellite Payload
Cooperative Institute for Meteorological Satellite
StudiesComprehensive Large Array-data Stewardship
SystemSatellite Application Facility on Climate Monitoring
China Meteorological Administration

166

訳または意味2 次元最適内挿法
3 次元変分法
4 次元アンサンブル変分法
4 次元変分法
全天放射輝度温度
GOES-16, 17 に搭載されているイメージャ(ひまわり 8, 9 号に搭載の AHI と同じシリーズ)
アノマリー相関係数
随伴モデル
大気大循環モデル
ひまわり 8 号、9 号に搭載されているイメージャ
人工知能
大気赤外サウンダ（Aqua 衛星に搭載）
能動型マイクロ波観測装置（ERS 衛星に搭載）
高性能マイクロ波放射計 2
高性能マイクロ波放射計（Aqua 衛星に搭載）
改良型マイクロ波気温サウンダ（NOAA, Aqua,
Metop 衛星に搭載）
改良型マイクロ波水蒸気サウンダ（15〜17 号の
NOAA 衛星に搭載）
大気追跡風
気候のための大気観測パネル (GCOS の専門委員会)
東京大学大気海洋研究所
エーロゾルの光学的厚さ
米国の午後軌道地球観測衛星
改良型散乱計
資源探査用将来型センサ
気象庁 MSM, LFM に用いるモデル

asuca に基づく変分法データ同化システム
改良型マイクロ波サウンダ（Suomi-NPP 衛星に搭
載）
改良型 TOVS
改良型高分解能放射計（NOAA 衛星等に搭載）
非制限非線形最適化問題に対する反復的解法の一つ。
成長モード育成法
バイアススコア
オーストラリア気象局
確率予測に関する統計指標の一つ
ASTER と MODIS による合成陸上射出率
基礎システム委員会
化学気候モデル
気候データレコード
地球放射収支計（TRMM 衛星などに搭載）
CERES によるフラックスデータセット
ドイツ・米国の GNSS 掩蔽観測衛星（米国ウィスコンシン大学の）気象衛星研究共同研
究所
包括的大規模配列データ管理システム（NOAA の衛星データ提供システム）
気候監視に関する衛星データ処理研究拠点
中国気象局

略語
CMC
CMEM
CNRM
COBE-SST

CoMorphCoriolis
COSMIC
CPS
CrIS
CRPS
CryoSat
CSR
DMSP
DPR
DRAW
DWD
DWL
EARS

ECMWF
EDA
EDSR
EOS
EPS
ERA
ERS
ESCAP
ET-OCPSETSEUMETSATFARFASTEM
FCDR
FG
FT
FY
GA
GAME
GCOM-W
GCOS
GEBCO
GEPS
GEWEX
GLCC
GMI
GMS
GNSS
GNSS-RO
GOES

原語
Canadian Meteorological Centre
Community Microwave Emission Modelling
National Centre for Meteorological ResearchCentennial in situ Observation-Based Estimates
Sea Surface Temperature
Convection MorphCoriolis
Constellation Observing System for Meteorology,
Ionosphere, and Climate
Coupled Prediction System
Cross-track Infrared SounderContinuous Ranked Probability Score
CryoSatClear Sky Radiance
Defense Meteorological Satellite ProgramDual-frequency Precipitation Radar
Doppler Radar for Airport Weather
Deutscher WetterDienst（ドイツ語）
Doppler Wind Lidar
EUMETSAT Advanced Retransmission Service

European Centre for Medium-Range Weather
Forecasts
Ensemble of Data Assimilations
Enhanced Deep Super-Resolution network
Earth Observing System (NASA)
Ensemble Prediction System
ECMWF ReAnalysis
European Remote Sensing satellite
United Nations Economic and Social Commission
for Asia and the PacificExpert Team on Operational Climate Prediction
SystemEquitable Threat Score
EUropean organisation for the exploitation of
METeorological SATellites
False Alarm Rate
Fast Microwave Ocean Emissivity Model
Fundamental Climate Data Record
First Guess
Forecast Time
Feng Yun
Global Analysis
GEWEX Asia Monsoon Experiment
Global Change Observation Mission-Water
Global Climate Observing System
General Bathymetric Chart of the Oceans
Global Ensemble Prediction System
Global Energy and Water cycle EXperiment
Global Land Cover Characterization
GPM Microwave Imager
Geostationary Meteorological Satellite
Global Navigation Satellite System
GNSS - Radio Occultation
Geostationary Operational Environmental Satellite

167

訳または意味カナダ気象センター
ECMWF のマイクロ波放射モデル
フランス国立気象研究所
現場観測データのみによる気象庁の全球海面水温解析（値）UKMO の新しい対流スキーム
米国の極軌道衛星。海上風観測を目的とする。
米国と台湾との協力による 6 機の GNSS 掩蔽観測
用小型衛星群からなる観測システム
季節アンサンブル予報システム
走査型赤外サウンダ（JPSS シリーズに搭載）
確率予測に関する統計指標の一つ
ESA の地球観測衛星。極地の氷を観測対象とする。
晴天放射輝度温度
米空軍の軍事気象衛星
二周波降水レーダー
空港気象ドップラーレーダー
ドイツ気象局
ドップラー風ライダー
EUMETSAT 拡張再配信サービス。元々は EUMETSAT ATOVS Retransmission Service の略であったが、対象データの拡張に伴い名称が改められた。
欧州中期予報センター
データ同化アンサンブル
深層学習を利用した超解像手法の一つ
NASA の地球観測衛星
アンサンブル予報システム
ECMWF 再解析
欧州リモートセンシング衛星
国連アジア太平洋経済社会委員会
現業気候予測システム専門家チーム
エクイタブルスレットスコア
欧州気象衛星開発機構
誤検出率
海面射出率高速計算モデル
基本気候データレコード
第一推定値
予報時間
中国の気象衛星「風雲」
全球解析
GEWEX アジア・モンスーン実験
地球環境変動観測ミッション計画において、水循環変動に関する観測を担当する衛星
全球気候観測システム
大洋水深総図気象庁の全球アンサンブル予報システム
全球エネルギー・水循環実験計画
全球土地被覆分類
GPM マイクロ波イメージャ
日本の静止気象衛星
全球航法衛星システム
GNSS 掩蔽観測
米国の静止気象衛星

略語
GOSAT

原語
Greenhouse gases Observing SATellite

GPM
GPU

Global Precipitation Measurement
Graphics Processing Unit

GRACE
GSAM-TM

HALOE
HIRS

Gravity Recovery And Climate Experiment
Global Spectral Atmosphere Model - Transport
Model
Global Self-consistent, Hierarchical, Highresolution Geography Database
Global Spectral Model
HADley Centre’s rAdiosonde Temperature product
HALogen Occultation ExperimentHigh resolution Infrared Radiation Sounder

IASI
IAU

Infrared Atmospheric Sounding Interferometer
Incremental Analysis Update

IBTrACS

International Best Track Archive for Climate
StewardshipInterim Climate Data Record
Integrated Forecast System
Institute of Meteorology and Hydrology (Mongolia)
Interactive Multi-sensor Snow and Ice Mapping
System
INFrastructure COMmission
Indian Space Research Organisation
Jason
The Japan Aerospace Exploration Agency
Japan Meteorological Agency
JMA Non-Hydrostatic ModelJMA Non-hydrostatic model based Variational
data Assimilation system
Joint Polar Satellite System

GSHHG
GSM
HadAT

ICDR
IFS
IMH
IMS
INFCOM
ISRO
Jason
JAXA
JMA
JMA-NHM
JNoVA
JPSS
JRA-25JRA-3Q
JRA-55
JSC
JST
KF
KMA
LAF 法
LAI
LES
LETKF
LFM
MA
MASINGARME
MeghaTropiques
MEPS
Meteosat
Metop

Japanese 25-year ReAnalysis
Japanese ReAnalysis for Three Quarters of a century
Japanese 55-year ReAnalysis
Joint Scientific Committee
Japan Standard Time
Krain and Fritsch scheme
Korea Meteorological Administration
Lagged Average Forecast 法
Leaf Area Index
Large Eddy Simulation
Local Ensemble Transform Kalman Filter
Local Forecast Model
Meso Analysis
Model of Aerosol Species IN the Global AtmospheRe
Mean Error
Megha-Tropiques
Meso-scale Ensemble Prediction System
Meteorological Satellite
Meteorological operational satellite

168

訳または意味日本が打ち上げた温室効果ガス観測技術衛星。和名は「いぶき」
全球降水観測計画
画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップ
米国・ドイツの重力気候実験衛星
GSM を用いた大気輸送モデル
全球高解像度地形（海岸線、湖沼）ベクトルデータ
気象庁の全球スペクトルモデル
ハドレーセンターのラジオゾンデ気温プロダクト
ハロゲン掩蔽実験
高分解能赤外放射サウンダ（NOAA, Metop 衛星に搭載）
赤外大気探査干渉計（Metop 衛星に搭載）
同化による修正量を強制力として一定の割合で与え続ける手法
気候管理に関する国際ベストトラックアーカイブ
気候データレコード
欧州中期予報センターの全球数値予報システム
モンゴルの気象水文研究所
米国海洋大気庁国立気象衛星データ情報サービス作
成の積雪域プロダクト
WMO インフラ委員会
インド宇宙研究機関
欧米共同運用の海面高度観測衛星
宇宙航空研究開発機構
気象庁
気象庁非静力学モデル
気象庁非静力学モデルに基づいた変分法データ同化システム
米国の次世代現業極軌道衛星（NOAA 衛星の後継
計画）
JRA-25 長期再解析
気象庁第 3 次長期再解析
気象庁 55 年長期再解析
合同科学委員会
日本標準時
ケイン・フリッチ積雲対流スキーム
韓国気象庁
時間ずらし平均法
葉面積指数
ラージエディ（大渦）シミュレーション
局所アンサンブル変換カルマンフィルタ
気象庁の局地モデル
メソ解析
気象研究所全球エーロゾル輸送モデル
平均誤差
フランス・インドの地球観測衛星
気象庁のメソアンサンブル予報システム
EUMETSAT の静止気象衛星
EUMETSAT の極軌道気象現業衛星

略語
MGDSST

MHS

原語
Merged satellite and in situ data Global Daily
Sea Surface Temperature
Microwave Humidity Sounder

MLS
MODIS

Microwave Limb Sounder
MODerate resolution Imaging Spectroradiometer

MOVE

MSM
MSU

Meteorological Research Institute Multivariate
Ocean Variational Estimation
Meteorological Research Institute Community
Ocean Model
Meso-Scale Model
Microwave Sounding Unit

MTSAT
MWHS
MWRI

Multi-functional Transport SATellite
MicroWave Humidity Sounder
Micro-Wave Radiation Imager

MYNN
NASA
NCDC
NCEI
NCEP
NDVI
NEAR-GOOS

Mellor-Yamada Nakanishi-Niino scheme
National Aeronautics and Space Administration
National Climate Data Center
National Centers for Environmental Information
National Centers for Environmental Prediction
Normalized Diﬀerence Vegetation Index
North-East Asian Regional - Global Ocean Observing System
National Environmental Satellite, Data, and Information Service
National Oceanic and Atmospheric Administration
Naval Research Laboratory
NWP Standard Dataset System
Working group on Ocean Forecasting System

MRI.COMNESDISNOAA
NRL
NuSDaS
OFS-WG
OMI
OMPS
OLR
OSCAT
OSISAF
OSTST
QBO
QC
QI
QuikSCATRAOBCORE
RH
RICH
RIHMI
RISE
RMS
RMSD
RMSE
ROMSAF
RSMC

Ozone Monitoring Instrument
Ozone Mapping and Profiler Suite
Outgoing Longwave Radiation
OceanSat Scatterometer
Satellite Application Facility on Ocean and Sea
Ice
Ocean Surface Topography Science Team
Quasi-Biennial Oscillation
Quality Control
Quality Indicator
Quick SCATterometer
RAdiosonde OBservation COrrection using REanalyses
Relative Humidity
Radiosonde Innovation Composite Homogenization
All-Russian Research Institute for Hydrometeorological Information
RICH with Solar Elevation dependent
Root Mean Square
Root Mean Square Deviation
Root Mean Square Error
Satellite Application Facility on Radio Occultation Meteorology
Regional Specialized Meteorological Centre

169

訳または意味
気象庁の全球日別海面水温解析（値）
マイクロ波水蒸気サウンダ（NOAA, Metop 衛星に搭載）
マイクロ波リムサウンダ
中分解能撮像分光放射計（Aqua, Terra 衛星に搭
載）
気象研究所開発の海洋データ同化システム
気象研究所共用海洋モデル
気象庁のメソモデル
マイクロ波探査計（14 号以前の NOAA 衛星に搭
載）（日本の）運輸多目的衛星
マイクロ波水蒸気サウンダ（FY 衛星に搭載）
中国の FY-3 シリーズに搭載されたマイクロ波イメージャ
Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino 境界層スキーム
米国航空宇宙局
米国気候データセンター
米国環境情報センター
米国環境予測センター
正規化植生指数
北東アジア地域海洋観測システム
米国環境衛星・資料情報局
米国海洋大気庁
米国海軍研究所
数値予報標準データセットシステム
海洋予測システム作業部会 (NEAR-GOOS の作業部会)
オゾンモニタリング装置
オゾン全量と鉛直プロファイル観測装置
大気上端上向き長波放射
インドの極軌道衛星搭載のマイクロ波散乱計
海洋・海氷に関する衛星データ処理研究拠点
海面高度科学チーム
成層圏準 2 年周期振動
品質管理
品質指標
米国の散乱計衛星
再解析を用いたラジオゾンデ観測補正
相対湿度
ラジオゾンデイノベーションの合成による均質化
全ロシア水文気象学情報研究所
太陽高度依存を考慮した RICH
二乗平均平方根
二乗平均平方根偏差
二乗平均平方根誤差
掩蔽気象学に関する衛星データ処理研究拠点
地域特別気象中枢

略語

RSS
RTTOV
SAF
SAPHIR
Saral
SCAN
ScatSat
SC-ESMP

原語
Remote Sensing Systems

Radiative Transfer for TOVS
Satellite Application Facility
Soundeur Atmospherique du Profil d’Humidite
Intertropicale par Radiometer
Satellite with ARgos and ALtiKa

SSM/I
SSM/T-2

Soil Climate Analysis Network
ScatSatStanding Committee on Data Processing for Applied Earth System Modelling and Prediction &Projection
Standing Committee on Information Management and Technology
South China Sea Monsoon EXperiment
Simplified Extended Kalman Filter
the Surface HEat Budget of the Arctic Ocean
Scattering Index
Similarity index
Simple Biosphere (model)
Stratosphere-troposphere Processes And their
Role in Climate
Stochastically
Perturbed
Parametrization(Physics) Tendency または Stochastic Perturbation of Parametrization (Physics) Tendency
Special Sensor Microwave/Imager
Special Sensor Microwave Water Vapor Profiler

SSMIS

Special Sensor Microwave Imager Sounder

SST
SSU
Suomi-NPP
SV
SWFP
SYNOP
TanDEM-X

Sea Surface Temperature
Stratospheric Sounding Unit
Suomi National Polar-orbiting Partnership
Singular Vector
Severe Weather Forecasting Programme
surface SYNOPtic observations
TerraSAR-X add-on for Digital Elevation Measurement
Tropical Cyclone Vitals Database
Total Energy
Terra
TerraSAR-X
Task Team for Intercomparison of ReAnalyses
Television and InfraRed Observation Satellite
Tangent Linear Model
TRMM Microwave Imager
Turbulence Orographic Form Drag
TIROS Operational Vertical Sounder

SC-IMTSCSMEX
SEKF
SHEBA
SI
SI
SiB
SPARC
SPPT

TCVitalsTE
Terra
TerraSAR-X
TIRA
TIROS
TL
TMI
TOFD
TOVS
TPW
TRMM
TRMM-LBA
TT-WDQMS
UCAR
UGROW

Total Precipitable Water
Tropical Rainfall Measuring Mission
TRMM Large Scale Biosphere - Atmosphere Experiment in Amazonia
Task Team on WIGOS Data Quality Monitoring
SystemUniversity Corporation for Atmospheric Research
Understanding systematic error GROWth fromhours to seasons ahead

170

訳または意味リモートセンシングシステムズ（マイクロ波衛星観測データの処理を行う米国の民間調査会社）
高速放射伝達モデル
衛星データ処理研究拠点
マイクロ波水蒸気探査計（Megha-Tropiques 衛星に搭載）
インドの太陽同期準回帰ダウンダスク軌道海洋観測
衛星
米国の土壌観測ネットワーク
インドの海洋観測用極軌道衛星
地球システムモデリング予測常設委員会

情報管理・技術常設委員会
南シナ海モンスーン実験
簡略化した拡張カルマンフィルタ
北極海表面熱収支観測計画
散乱インデックス
類似度
生物圏モデル
成層圏・対流圏の諸過程と気候影響研究（WCRPの 4 つのコアプロジェクトの 1 つ）
確率的物理過程時間変化率摂動法

マイクロ波放射計（15 号以前の DMSP 衛星に搭載）
マイクロ波水蒸気サウンダ（15 号以前の DMSP 衛星に搭載）
マイクロ波イメージャの機能を持つチャンネルとサ
ウンダの機能を持つチャンネルを搭載した放射計
海面水温
成層圏探査計（14 号以前の NOAA 衛星に搭載）
米国海洋大気庁が運用する極軌道衛星
特異ベクトル
荒天予測計画
地上実況気象通報式
TerraSAR-X の同型衛星

NCEP による熱帯低気圧データベース
全エネルギー
米国の午前軌道地球観測衛星
ドイツの商業合成開口レーダー衛星
WCRP の再解析相互比較タスクチーム
可視赤外観測衛星
接線形モデル
TRMM マイクロ波観測装置（TRMM 衛星に搭載）
乱流地形抵抗TIROS 実用型鉛直サウンダ（14 号以前の NOAA
衛星に搭載）
可降水量
熱帯降雨観測計画
TRMM アマゾン大規模生物圏-大気実験
WIGOS データ品質監視システムに関するタスク
チーム
米国の大気研究大学連合
数時間から季節に至るまでの系統的誤差成長の理解(ECMWF 内部のプロジェクト)

略語
UKMO
USGS
UTC

VarBC
WCRP
WDAC
WDCGG
WENS
WGNE

原語
United Kingdom Met Oﬃce
United States Geological Survey
Coordinated Universal Time または Temps Universel Coordonn’e（フランス語）
Variational Bias Correction
World Climate Research Programme
WCRP Data Advisory Council
World Data Centre for Greenhouse Gases
Wave ENsemble prediction System
Working Group on Numerical Experimentation

WIGOS
WindSat
WMO
WWRP
理研 AIPWMO Integrated Global Observing System
Wind Satellite
World Meteorological Organization
World Weather Research Programme
RIKEN Center for Advanced Intelligence Project

171

訳または意味
英国気象局
米国地質調査所
協定世界時
変分法バイアス補正
WMO の世界気候研究計画
WCRP データ諮問会議
温室効果ガス世界資料センター
波浪アンサンブル予報システム
世界気象機関大気科学委員会 (WMO/CAS) の数値
実験作業部会WMO 統合全球観測システム
海上風測定用の多偏波マイクロ波イメージャ
世界気象機関
世界天気研究計画
理化学研究所革新知能統合研究センター