数値予報開発センター年報（令和 2 年）

令和 3 年 3 月
March 2021

気象庁 数値予報開発センター

はじめに ∗近年の自然環境や社会環境の変化、先端技術の展望を踏まえ、平成 30 年 8 月に交通政策審議会気象分科会において提言「2030 年の科学技術を見据えた気象業務のあり方」がとりまとめられた。ここでは、重点的な取組事項の一つに「観測・予測精度向上に係る技術開発」が掲げられ、取組推進のための基盤的・横断的な方策として、「産学官・国際連携」や「業務体制や技術基盤の強化」などが示されている。この提言を踏まえて同年 10 月に「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」を策定し、その中で重点目標を掲げ、その達成に向けて技術革新の推進や開発マネジメントの強化を行うこととした。
気象庁では令和 2 年 10 月に組織再編を行い、それに伴って、予測対象等によって部署ごとに分かれていた数値予報技術開発部門を、つくばに新たに設置した数値予報開発センターに集約し、数値予報技術開発を一体的に推進していくこととした。また、技術革新の推進のためには、気象研究所を始め大学等研究機関とのさらなる連携が重要であり、研究機関が多く集まるつくば市の地の利を活かして連携を推進することとなった。
さて、令和元年まで数値予報課では、数値予報課報告・別冊（以下、別冊）として毎年テーマを決めて最近の数値予報システムに関わる開発成果について報告を行ってきた。近年
では、別冊は、全球数値予報システム、メソ数値予報システム、観測データの同化、ガイダ
ンス、開発基盤整備・開発管理などのテーマで発行され、庁内外の数値予報モデル開発者にとって、先人たちの開発成果を知り、現在の数値予報システムを理解し、今後の課題・展望を知ることができる貴重な技術資料として貢献してきた。 しかしながら、年ごとにテーマを設定すると大きな開発の進展があった分野について、その年に必ずしも報告できるとは限らず、最新の開発成果を報告する機会として活用しにくいものがあった。
そこで、数値予報開発センターの発足に伴い、今年度から年度末に前年の 1 月から 12 月までの 1 年間に行われた開発や活動を網羅的にまとめて報告する年報形式に移行することとした。これにより、数値予報の開発における大きな進展や現業数値予報システムの変更を適時に報告することが可能となる。また、数値予報開発センターの名の通り、活動の中心は開発業務であるものの、それ以外の活動も行っている。これまでは開発成果以外の報告の機会があまり無かったが、年報形式とすることにより、様々な活動についても紹介することが可能となる。上述の連携推進の観点では、数値予報開発センターがどのような活動を行っているのか多くの方にご理解いただくことが重要である。年報形式への移行により関係する皆様のご理解がさらに深まることを期待している。
今年度の年報は、数値予報開発センターが担当する数値予報システムの開発計画と開発成果の報告を中心として、国内外の学会やワークショップ等での成果発表や数値予報課コロキ
ウムでの発表（オンライン会議システムで庁外にも公開）及び論文等の報告、共同研究などの連携に関する報告、学会等の委員活動の報告を網羅的にとりまとめた。
数値予報開発センター年報を通じて、数値予報開発センターの活動をより深くご理解いた
だき、数値予報技術の開発及び連携の推進について、今後のより一層のご指導、ご支援をお
願いする。

*

石田 純一 数値予報モデル基盤技術開発室長

数値予報開発センター年報
目 次
はじめに
第1章
1.1
1.2
1.3

数値予報開発センターの概要
業務概要 ...........................................................................................................................
沿革 .................................................................................................................................
組織 .................................................................................................................................

第2章
2.1
2.2
2.3

開発報告
3
...........................................................................................................................
開発計画
3...........................................................................................................................
開発成果
15...........................................................................................................................
開発進捗
77

第3章
3.1
3.2
3.3
3.4

成果発表
133
...........................................................................................................................
学術論文
133...........................................................................................................................
国際会合
134
国内会合 ........................................................................................................................... 135
数値予報課コロキウム ......................................................................................................... 136

第4章
4.1
4.2
4.3

連携・共同研究の報告138.............................................................................................
138
気象研究所との開発連携の報告
気象衛星センターとの共同研究 ............................................................................................. 141
共同研究一覧 ..................................................................................................................... 142

1
1
2
2

第 5 章 委員・専門家等
144...................................................................................................
5.1 国際機関の委員・専門家等
144
5.2 国内機関の委員・専門家等 ................................................................................................... 145
付録 A

略語表

146

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」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、2018 年 10 月に「2030年に向けた数値予報技術開発重点計画」（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
気象庁のビジョンに、「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」とあり、数値予報の高度化・精度向上を強力に推し進めることで、数値予報は防災を始め社会の様々なサービスの充実・発展に、より効果的に貢献できる。2030 年に向けて掲げられた 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と書かれている。
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、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、毎時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、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 チームで構成され、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、二酸化炭素解析シス
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

1.2 沿革

2020 年

10 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。

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
再解析チーム海洋モデルチーム
大気化学モデルチーム2

第 2 章 開発報告
2.1 開発計画

第 2.1 節では、数値予報システムの開発計画を報告する。

図 2.1.1 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、毎時大気解析の開発計画

3

図 2.1.2 ガイダンスの開発計画

4

図 2.1.3 統合型ガイダンスの開発計画

5

図 2.1.4 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の開発計画

6

図 2.1.5 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の開発計画

7

2.1.1 全球数値予報システム

2.1.2 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

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のみならず、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 (2019)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精度の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 2021 年 1 月現在、水平解像度約 20 km、鉛直層数 100 層の構成で運用されている。全球モデルの現在の仕様については第 2.2.6 項を参照頂きたい。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 次元変分法データ
同化システムが 2019 年 12 月に導入された (第 2.2.2 項)。この際、雲や雨の影響を受けた衛星観測輝度温度のデータを同化利用する全天同化も同時に導入された (第2.2.3 項)。利用されている観測データの概要について
は、計盛ほか (2018) を参照頂きたい。
2020 年度末には全球数値予報システム全体の鉛直層数を増強する。また全球データ同化システムにおいては、LETKF のメンバー数を増強する。これにより、メンバー数が少ないことに由来する背景誤差相関のサン
プリングエラーを軽減し、LETKF で作成される（大気状態を反映して日々変化する）背景誤差の情報をより重視したデータ同化を可能とする。また土壌水分解
析の導入及び積雪深解析の改良によって、下部境界条
件として与えられる各種物理量の改善を図る。その後、2021 年度第一四半期中にさらなる観測データの新規利用及び利用手法改良を図る。大きな課題として、現在
全天同化に対応していない衛星観測マイクロ波水蒸気
サウンダデータの全天同化利用開始、ハイパースペク
トル赤外サウンダの利用チャンネルセット変更、航空機気温観測データのバイアス補正手法改良などがある。
その後、2021 年度中に、水平方向の解像度を現状の約20 km から約 13 km に強化する計画である。この改良では、解像度に応じた各種物理過程の改良等を適宜取り込む計画である。2022 年度第一四半期中には衛星
観測輝度温度データの観測演算子として利用している
高速放射伝達モデル RTTOV のバージョンアップや、
データ同化の際に用いる観測の誤差設定の見直しなどを計画している。
また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 の解像度を拡充、10 km 以下の水平解像度で運用し、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。

よる予測に対して信頼度や不確実性等の情報を与えるばかりでなく、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を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、最新のモデルの仕様については第 2.2.7 項を参照頂きたい。
「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。2021 年 1 月現在、18 日予測までは水平解像度約 40 km、それより先の 34 日目までは55 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 100 層である。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。今後も GSMの更新に合わせた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。
2020 年度末には鉛直層数を GSM に準じて増強するとともに、アンサンブルメンバー数を、これまで 11 日
まで 27、18 日まで 13 だったところ 18 日までを 51 に増強する。また、19〜34 日目までは 13 だったところ
25 にする。これにより確率的な予測の精度向上が期待できる。その後 2021 年度末には、水平方向の解像度を
現在の約 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) に強化する計画である。また現在、2 週目以降の海面水温 (SST) については、2 段
階 SST(高倉・小森 2020) により、季節アンサンブル予報システムで予測された値を用いている。これについて、同システムが 2021 年度に更新され、予測 SST の精度向上が見込まれる (第 2.1.8 項) ことから、利用手法についての再検討を行う計画である。
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。

2.1.3 メソ数値予報システム
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 (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、 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8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
タ同化システムとメソモデル MSM により構成されている。MSM は 2021 年 1 月現在、水平解像度 5 km、鉛直層数 76 層の非静力学モデル asuca(気象庁予報部
2014) により運用されている。なお、物理過程の改良を含むシステム更新は 2020 年 3 月に実施された (第2.2.8.3 小節)。予報時間は最大 51 時間である。データ
同化手法には asuca に基づく 4 次元変分法が 2020 年 3月に導入された (第 2.2.8.2 小節)。
今後、2021 年度末に鉛直層数増強や各種物理過程の改良を含むシステム更新を計画している。また、2022
年の台風シーズンにはメソモデルによる 3 日前からの降水予測を行えるよう、予報時間延長のための開発に取り組んでいる。この中では、海洋混合層の取扱などが重要な課題となっている。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。主なものとして、米国の極軌道衛星である Suomi-NPP 及び NOAA-20 のマイクロ波サ
ウンダ ATMS の導入があり、2021 年度の導入を目指して開発を進めている。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、2022
年度の導入を目指して開発を進めている。
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。

的物理過程強制法などの導入を計画している。
中長期的には予測時間の延長や計算領域の拡張を
MSM に準じて行う計画である。

2.1.5 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、さらなる高度化・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
タ同化システムと局地モデル LFM により構成されている。LFM は 2021 年 1 月現在、水平格子間隔 2 km、鉛直 58 層の非静力学モデル asuca により運用されている。予測時間は 10 時間である。データ同化手法には初期時刻の前 3 時間を 1 時間毎に予測と 3 次元変分法による同化を繰り返す手法を用いている。詳細については、幾田 (2015) を参照頂きたい。
今後、2020 年度末に鉛直層数増強や各種物理過程の改良を含むシステム更新を計画している。本改良には2020 年 3 月に実施された MSM の改良で得られた知見が活用されている。また、メソ数値予報システム同様に、全球数値予報システムで利用されている観測デー
タの導入が課題である。さらに、ハイブリッドデータ
同化手法の導入も大きな課題である。局地解析については、3 次元変分法を用いているため背景誤差相関の時間発展が扱われないことから、その時々の気象条件に応じた背景誤差相関情報の活用が不十分である。このため、そのような情報を補うハイブリッドデータ同化手法の導入は精度向上に貢献することが期待できる。
局地モデルについては将来的に、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。また、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の開発も課題である。これらについては将来のスーパーコンピュータシステムの性能を勘案しつつ改めて検討するが、LFM 本体については 2030 年に 1 km 程度の水平解像度による予測の実現を目指している。

2.1.4 メソアンサンブル予報システム
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 2020)。
「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、2021 年 1 月現在の水平解像度は 5 km、鉛直層数は 76 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には SV 法を用いて与えている。
今後 MSM の更新に合わせた改良ばかりでなく、確率的予測の改善を目指した機能拡充を行う。
今後は 2021 年度末の MSM の更新に合わせたシス
テム更新を行う。また確率的な予測の精度向上を目指
し、数値予報モデルの不確実性を考慮するため、確率2.1.6 毎時大気解析
毎時大気解析は、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 24 回、3 次元変分法を用いた客観解析により毎時実行されている (室井ほか 2008)。
毎時大気解析はこれまで MSM を第一推定値とした
5 km の水平解像度で運用されてきた。一方で近年、LFM の運用及び機能強化が行われてきていると共に、
リモートセンシング技術の拡充などにより、より高解像度高頻度に解析を行えるようになってきた。これら

9

の状況を踏まえ、2021 年度前半に、高頻度大気解析として時間頻度をこれまでの 1 時間から 30 分 (1 日 48回) に高頻度化すると共に、LFM を第一推定値とする
2 km の水平解像度で運用することを計画し、現在開発を進めている。

過大となる (沢田・白山 2019) 問題などがあり、これらの解決に向けた開発を行っており、来年度出水期までの導入を計画している。特別警報級の大雨確率メッ
シュ情報は、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」に対応するために開発に着手したものである。令和 3 年度に試験運用を開始し、令和4 年度に運用開始を計画している。また、LFM 降雪量
ガイダンスの開発も進めており、令和 3 年度中の運用開始を計画している。その他、後述の統合型ガイダン
スの入力となる LFM 気温・降雪量ガイダンスの開発も進めている。

2.1.7 短期予報ガイダンス
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。ガイダンスの一覧及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。現在、ガイ
ダンスについては、様々な気象要素に対する個別のガ
イダンスに対する開発とそれらを統合する統合型ガイ
ダンスの開発を行っている。本節ではそれぞれに対して述べる。なお、線表については図 2.1.2 をご覧いただ
きたい。

2.1.7.2 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最適に組み合わせる「統合型ガイダ
ンス」の開発を行っている（図 2.1.6）。
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 2018a) 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。
現在、統合型ガイダンスの降水、風、気温について
は部内試験運用を開始しており、令和 4 年度以降に本運用を開始することを想定して開発を進めている。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める。大雨・強風・気温について、
例えば気象場に応じた特徴（スケールが小さい現象に対しては分解能が高いガイダンスの方が表現しやすいなど）を抽出する技術調査を共同研究で実施している。
この調査結果は随時有効性を確認し、改良につながると考えられる場合は導入を行う。また、理研 AIP は AI
技術の専門家であり、様々な知見やツールを有していることから、取り入れ可能な最新 AI 技術やツールについての調査を実施し、上記と同様に有効性が確認された際には随時導入を行う計画である。個別の要素について、以下を計画している。降水及び気温ガイダン
スについては確率情報の作成を含む統合手法の改良を行う予定である。風ガイダンスについては現時点では地点形式でしか作成していないところ、面的に予測する技術を開発する計画である（令和 3 年度中までに）。
降雪量ガイダンスについては、降水量ガイダンスと雪
水比（気温ガイダンスから求める）を用いて降雪量を求めている。そこで、統合型ガイダンスにおける降水量ガイダンスと気温ガイダンスを結合する計画であり

2.1.7.1 ガイダンス
ガイダンスは数値予報モデルが持つ系統誤差を統計的に補正することで予測精度を向上させることができる。統計的に補正するため、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、統計手法によって予測式を作る (高田 2018b)。
数値予報モデルの改良が行われて、系統誤差が変わる際にはそれに応じた対応が必要となる。具体的な対応として、改良が想定される数値予報モデルの結果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（場合によっては再予報を行い、その結果を用いることもある）予測式を改良後の数値予報モデルの系統誤差に適するようにするなどの対応を行う (高田 2018c)。そのため、令和 2 年度に計画されている GSM、GEPS、
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及び必要に応じて再学習を行う。
次に、観測データが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、変更後に想定されるガイダンスの予測精度を評価した上で、必要に応じて再学習の実施などの対応を行う (高田 2018d)。
アメダスの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、アメダスの日照時間が推計気象分布による推計値に置き換えられることへの対応は、置き換えが行われる令和 3 年 3 月までに実施する計画である。航空気象観測の完全自動化について
は、視程・雲の観測特性が変わるなどへの対応を行う。
令和 2 年度末の那覇空港（夜間）及び令和 3 年 5 月の壱岐空港において、それぞれ完全自動化が予定されており、それに合わせる計画としている。
ガイダンスの新規開発及び既存ガイダンスの改良については以下を予定している。まず、大きな課題として、最大降水量ガイダンスの改良に向けた開発を進めている。最大降水量ガイダンスは台風時に予測雨量が10図 2.1.6 統合型ガイダンスの模式図（令和 3 年度中）、開発終了後に降雪量ガイダンスの部
内試験運用を開始する計画である（令和 3 年度中）。

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・調整を加える。さらに、データ解析手法の 3 次元変分法から 4 次元変分法への変更といった MOVE/MRI.COM の高度化や摂動作成手法の改良も行う。中長期的には、海洋モデルの渦解像度化
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。

2.1.8 季節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（季節 EPS）は、3か月予報、暖・寒候期予報、エルニーニョ予測に利用されている。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（水平分
解能約 110 km 鉛直層数 60 層）に気象研究所共用海洋モデル MRI.COM（水平分解能約 50〜100 km 鉛直層
数 52 層）を結合した、大気海洋結合モデルを用いている。大気初期値には気候データ同化システム (第 2.1.9
項参照)、海洋初期値には初期値作成手法として 3 次
元変分法を採用している全球海洋データ同化システム（MOVE/MRI.COM）を使用している。仕様の詳細については、高谷 (2015) 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、社会経済活動への貢献に資するため、エルニーニョといった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。
2021 年度後半に更新予定の次期季節 EPS では、その予測モデルについて、水平方向の高解像度化（大気：約 110 km から約 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2.1.9 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、2009 年時
点の現業全球データ同化シ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）と同じシステム（水平格子間隔約 55 km 鉛直層数 60 層）である。仕様の詳細については古林ほか (2015) などを参照頂きたい。
現在、2018 年時点の現業全球データ同化システムをベースとする気象庁第 3 次長期再解析（JRA-3Q）の計算（1940 年代末〜2020 年）を実施中である。このJRA-3Q の計算が 2021 年度中に完了予定であることに伴い、JRA-3Q と同じ仕様とする気候データ同化シ

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

ステムの運用を 2021 年度前半に開始する計画である。
JRA-3Q では、水平方向の高解像度化（約 55 km から
約 40 km へ）、鉛直層数の増強（60 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込まれることから、より高品質なデータの作成が期待される。今後も新しい気象庁長期再解析の実施に合わせて気候データ同化システムの更新を行う計画である。

から 21 メンバー程度へ）を行う計画である。その後、
アジア域高潮モデルについて、2022 年度に非構造格子モデルを導入して沿岸部の高解像度化（約 4 km から約
2 km へ）を図るとともに、台風ボーガス手法の改善や全球アンサンブル予報システムの全メンバーを活用したアンサンブル予報化を計画している。中長期的には、
日本域高潮モデルへの非構造格子モデルの導入、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解像度の拡充を検討している。

2.1.10 波浪モデル

日 本 沿 岸 海 況 監 視 予 測 シ ス テ ム（MOVE/MRI.COM-JPN）は 、海 面 水 温 や 海 流の 1 か月予報などで利用されている。本システムは、
全球（水平格子間隔約 100 km 鉛直層数 60 層）−北太平洋（同約 10 km 60 層）−日本近海（同約 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 および 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。2021 年度には、海氷予測が本システムに移行される予定である。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などの本システムのさらなる改善を行う計画である。

2.1.12 海況監視予測システム

波浪モデル及びその初期値を最適内挿法で作成する
波浪客観解析には、全球（水平格子間隔約 50 km）と日本近海を対象とする沿岸（同約 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に、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）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 (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、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。
2020 年度末までに波浪アンサンブル予報システムのメンバー数を増強（27 から 51 メンバーへ）する予定である。2021 年度には、全球波浪モデルの水平解像度
高解像度化（約 50 km から約 25 km へ）、初期時刻
00UTC の予報時間延長（132 時間から 264 時間へ）を予定している。その後、沿岸波浪モデルの水平解像度
高解像度化（約 5 km から約 2 km へ）を計画している。中長期的には、沿岸波浪モデルの高頻度化やスーパーコンピュータシステムの仕様に応じた解像度の拡充を検討している。

2.1.13 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 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. 2012) と全球エーロゾルモ
デル MASINGAR mk-2(Yukimoto et al. 2012) を結合させたモデル（水平格子間隔約 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光学的厚さ (Aerosol
Optical Thickness, AOT) を衛星観測 AOT で修正（2次元変分法）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) 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。2019 年度に導入した
ひまわり観測データ同化に続いて衛星観測データ利用の拡充に取り組むとともに、中長期的な課題としては、
全球エーロゾルモデルの素過程改良などがある。

2.1.11 高潮モデル
高潮モデルは、高潮注意報・警報で利用する日本域（同 沿岸部約 1 km〜沖合約 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（水平分解能約 4 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
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。
2021 年度までは主に日本域高潮モデルの改善を図る
予定である。具体的には、2020 年度末までに台風ボー
ガス手法の改善、2021 年度には予報時間延長 (39 時間
から 132 時間へ）及びアンサンブルメンバー数増強（62.1.14 紫外線予測システム
紫外 線予 測シ ステ ムは 紫外 線 情報 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. 2012) と化学輸送モデルを結合させたモデル MRI-CCM2（水平格子間隔約 110 km

12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(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、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。
2021 年度には鉛直層増強（64 層から 80 層以上へ）、
2022 年度には衛星観測データ利用の高度化を計画している。中長期的な開発課題としては、化学輸送過程の改良や衛星観測データ利用のさらなる高度化などがある。

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.

Hirose, N., N. Usui, K. Sakamoto, H. Tsujino, G. Yamanaka, H. Nakano, S. Urakawa, T. Toyoda, Y. Fujii, and N. Kohno, 2019: Development of a new
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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.

2.1.15 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、アジア域の領域化学輸送モデル（水平格子間隔 20 km 鉛直
層数 18 層）及び、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（水平格子間隔 5 km 鉛直
層数 19 層）の 2 種類がある。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、即時的に利用可能な地上観測データ（オゾン濃度）でナッジングすることで観測情報を取り込んでいる。高解像度版領域化学輸送モデルは、大気モデル asuca と組み合わせて使用しており、予報−予報サイクルで運用している。仕様の詳細について、池上ほか (2015) などを参照頂きたい。「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。
2021 年度以降早期に、高解像度版領域化学輸送モデ
ルについて、地上観測データ同化の導入や高頻度運用（1 回/日から 3 回/日へ）を行うことを計画している。
中長期的な開発課題として、高解像度版領域化学輸送モデルへの一本化や同化手法の高度化、オゾン以外の汚染物質の同化などがある。

池上雅明, 鎌田茜, 中務信一, 2015: 大気汚染気象予測
モデル. 量的予報技術資料（予報技術研修テキスト）,
133–140.
幾田泰酵, 2015: 局地解析の更新と改良. 平成 27 年度
数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 2–8.

JMA, 2019: Outline of the Operational Numerical Weather Prediction at the Japan Meteorological Agency. Appendix to WMO Technical Progress Report on the Global Dataprocessing and Forecasting Systems (GDPFS)
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athttps://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jmacenter/nwp/outline2019-nwp/index.htm).
河野耕平, 氏家将志, 國井勝, 西本秀祐, 2020: 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
キスト, 気象庁予報部, 1–15.
計盛正博, 本田有機, 佐藤芳昭, 2018: 観測データと品質管理. 平成 30 年度数値予報研修テキスト, 気象庁
予報部, 72–82.
計盛正博, 石川宣広, 片山桂一, 2019: 数値予報システ
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.

2.1.16 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で利用している。本システムでは、GSM に二酸化炭素の輸送過程を組み込んだモデル GSAM-TM（水平格子間隔
約 110 km 鉛直層数 60 層）と逆解法（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。
2021 年度には衛星データ同化を導入する予定であり、その後、領域区分の細分化などを計画している。

気象庁予報部, 2014: 次世代非静力学モデル asuca. 数
値予報課報告・別冊第 60 号, 気象庁予報部, 151.
気象庁予報部, 2018: ガイダンスの解説. 数値予報課報
告・別冊第 64 号, 気象庁予報部, 248pp.
古林慎哉, 太田行哉, 原田やよい, 海老田綾貴, 守谷昌
己, 小野田浩克, 大野木和敏, 釜堀弘隆, 小林ちあき,
遠藤洋和, 宮岡健吾, 高橋清利, 2015: 気象庁 55 年長
期再解析 (JRA-55) の概要. 平成 26 年度季節予報研
修テキスト. 気象庁地球環境・海洋部, 66–115.

参考文献
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to regulate parameterizations of oceanic mesoscale
eddy eﬀects. Ocean Modelling, 72, 92–103.

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,
気象庁予報部, 52–57.

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).
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19, 26–349.

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Sakamoto, K., H. Tsujino, H. Nakano, S. Urakawa,13

T. Toyoda, N. Hirose, N. Usui, and G. Yamanaka,
2019: Development of a 2-km resolution ocean
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沢田雅洋, 白山洋平, 2019: 平成 30 年台風第 24 号. 令和
元年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 93–99.
新保明彦, 2017: 全球アンサンブル予報システムの概要. 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.
高田伸一, 2018a: 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.
高田伸一, 2018b: 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, 2018c: 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, 2018d: 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.
高谷祐平, 2015: 概論. 平成 27 年度季節予報研修テキスト, 気象庁地球環境・海洋部, 1–4.
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.
田中泰宙, 小木昭典, 2017: 気象庁全球黄砂予測モデルの更新について. 測候時報, 84, 109–128.
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.

Yukimoto, Seiji, Yukimasa Adachi, Masahiro Hosaka,
Tomonori Sakami, Hiromasa Yoshimura, Mikitoshi
Hirabara, Taichu Y Tanaka, Eiki Shindo, Hiroyuki
Tsujino, Makoto Deushi, and others, 2012: A new
global climate model of the Meteorological Research Institute: MRI-CGCM3―Model description
and basic performance―. Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II, 90, 23–64.

14

2.2 開発成果

第 2.2 節では、数値予報システムに導入した開発成果を報告する。今年度の年報においては、数値予報開発セン
ター発足前の気象庁予報部数値予報課で実施した 2019 年 4 月から 2020 年 9 月までの開発成果と、数値予報開発センター発足後の 2020 年 10 月から 12 月までの開発成果を報告する。
表 2.2.1 2019 年 4 月から 2020 年 12 月までに数値予報システムに導入した開発成果

項
第 2.2.1 項
第 2.2.2 項
第 2.2.3 項
第 2.2.4 項
第 2.2.5 項
第 2.2.6 項
第 2.2.7 項
第 2.2.8 項
第 2.2.9 項
第 2.2.10 項
第 2.2.11 項
第 2.2.12 項
第 2.2.13 項

表題
GOES-16 CSR の全球解析への利用
ハイブリッド同化の全球解析への導入
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
Metop-C/ASCAT データの全球解析への利用
ASCAT 早期配信データの利用
全球モデルの改良
全球アンサンブル予報システムの改良
メソ解析とメソモデルの改良
GOES-16 AMV 及び ScatSat-1/OSCAT の全球解析への利用開始
局地解析におけるひまわり 8 号 CSR データ利用拡大
全球解析における Metop-C マイクロ波サウンダ AMSU-A および
MHS の利用開始
メソアンサンブル予報システムの改良
日本沿岸海況監視予測システムの導入

15

運用開始日
2019 年 6 月 18 日
2019 年 12 月 11 日
2019 年 12 月 11 日
2019 年 12 月 11 日
2020 年 2 月 26 日
2020 年 3 月 24 日
2020 年 3 月 24 日
2020 年 3 月 25 日
2020 年 7 月 29 日
2020 年 7 月 29 日
2020 年 9 月 15 日

2020 年 9 月 16 日
2020 年 10 月 28 日

2.2.1 GOES-16 CSR の全球解析への利用
2.2.1.1 はじめに

まず、GOES-16 CSR データの利用により、対流圏での比湿の解析値が変化した。図 2.2.2 で示すように、
GOES-16 の観測領域内であるアメリカ大陸周辺の熱帯域にて、300 hPa ではより乾燥化し、700 hPa ではより湿潤化した。同図のラジオゾンデに対する比湿の解
析値のバイアスとは逆符号の変化をしていることから、
GOES-16 CSR データを同化することにより、解析値における比湿バイアスが軽減してラジオゾンデ観測に近づいたことを示している。このことは冬実験においても同様であった。他にも、対流圏の水蒸気や気温に感度のある衛星データやラジオゾンデデータの O−B
標準偏差が減少、特に、GOES-16 の観測領域でのマイクロ波水蒸気サウンダデータとの O−B 標準偏差が顕著に減少した（図略）。
次に、予測への影響について確認した。対初期値検証や対ラジオゾンデ検証から、3 日予測にかけて熱帯で気温、風、高度の二乗平均平方根誤差 (RMSE) が減
少した（図略）。一方で北半球 500 hPa 高度の RMSE
が夏実験で増加した（図 2.2.3 左）。この誤差の増加は、予測時間が進むにつれて北極域から拡大して生じていることが分かった。この原因究明は、今後の課題である。冬実験では 500 hPa 高度の RMSE が 120 時間予測にかけて減少した（同図右）。

気象庁の全球解析では、日本、欧州、米国が運用する静止気象衛星から得られる水蒸気バンドの晴天放射
輝度温度 (CSR: Clear-Sky Radiance) データを利用している。水蒸気バンドの CSR データを同化することにより、対流圏の中上層の水蒸気量を中心に初期値の精度が改善することが確認されている (石橋・上沢 2007;
計盛 2016; 岡部 2019)。
南北アメリカおよび大西洋領域を観測する米国の静止気象衛星 GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite) -East は 2017 年 12 月に、それまでの GOES-13 から新型の GOES-16 に切り替わった。
気象庁では 2018 年 4 月より GOES-16 の CSR データの取得を開始し、同データ利用のための開発及び調査を実施してきた。この結果、2019 年 6 月 18 日より全球解析にて同データの利用を開始した。本項では、その開発と調査の概要を報告する。

2.2.1.2 GOES-16 CSR の品質
GOES-16 に搭載されている Advanced Baseline Imager (ABI) は、ひまわり 8 号に搭載の Advanced Himawari Imager (AHI) と同じシリーズのセンサーであり、AHI と同じ周波数帯の 3 つの水蒸気バンドを搭載している。この品質を確認するため、ひまわり 8 号のCSR データと同等の品質管理 (岡部 2019) を適用し、性能評価試験によるデータ同化実験を行った。実験環
境として、2019 年 1 月時点の現業数値予報システム相
当に GOES-16 CSR データを追加利用し、実験期間は2018 年 7 月 10 日から 2018 年 9 月 11 日（夏実験）と2018 年 12 月 10 日から 2019 年 2 月 11 日（冬実験）である。GOES-East 領域はこれまで CSR データが全く利用されず、この付近の第一推定値の精度が低下していたことから、CSR データが十分に利用された実験期間の終盤で GOES-16 CSR データの品質を確認することにした。その結果、GOES-16 CSR データの品質は
ひまわり 8 号 CSR データと同程度であることを確認した。一例として、夏実験による観測値と第一推定値の差 (O−B) のヒストグラムの比較図を図 2.2.1 に示す。

2.2.1.4 まとめ
米 国 の 静 止 気 象 衛 星 GOES-13 の 後 継 機 で あ る
GOES-16 の CSR データの利用に向けて調査を行った。
GOES-16 CSR データを利用することで、観測領域での比湿解析値のバイアスが軽減、対流圏の水蒸気や気温に感度のある衛星データやラジオゾンデデータとの整合性が向上した。予測においては、夏実験の北半球
にて 500 hPa 高度が改悪したが、熱帯では改善が見られた。この調査により、2019 年 6 月 18 日に全球解析にて GOES-16 CSR データの現業利用を開始した。

参考文献
石橋俊之, 上沢大作, 2007: 静止衛星イメージャ. 数値
予報課報告・別冊 53 号, 気象庁予報部, 106–120.
計盛正博, 2016: ひまわり 8 号晴天放射輝度温度の利用開始. 平成 28 年度数値予報課研修テキスト, 気象
庁予報部, 46–49.
岡部いづみ, 2019: ひまわり 8 号のバンド 9, 10 及び Meteosat のチャンネル 6 の晴天放射輝度温度(CSR:clear-sky radiance) データの追加利用. 令和
元年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 56–57.

2.2.1.3 GOES-16 CSR の全球解析への影響
GOES-16 CSR データの品質はひまわり 8 号 CSR
データと同程度であることから、業務化試験によってGOES-16 CSR データを利用した影響を確認した。実験設定として、性能評価試験と同じく 2019 年 1 月時点の現業数値予報システム相当をコントロール実験 (CNTL)とし、これに GOES-16 CSR データを追加利用した実験をテスト実験 (TEST) とした。実験期間は性能評価試験より延長して、2018 年 6 月 12 日から 2018 年 10
月 11 日（夏実験）と 2018 年 11 月 21 日から 2019 年
3 月 11 日（冬実験）である。なお、各実験期間より前に、助走として 11 日間のデータ同化実験を実施した。

16

図 2.2.1 ひまわり 8 号（左）および GOES-16（右）の品質管理およびバイアス補正済み CSR データ [K] の O−B ヒストグラ
ム。赤色がバンド 8、青色がバンド 9、緑色がバンド 10 を表す。各図の右上の数字は、ba が O−B の平均値、sd が O−B の標準偏差、num がサンプル数を表す。期間は夏実験最後の 11 日間である 2018 年 9 月 1 日から 2018 年 9 月 11 日。

図 2.2.2 CNTL における比湿解析値 [g/kg] のラジオゾンデ観測データに対するバイアス (a) と比湿解析値の TEST と CNTLの差 (b) 。上段が 300 hPa、下段が 700 hPa。期間は夏実験。

図 2.2.3 北半球 500 hPa 高度の予測時間別の対初期値 RMSE の TEST と CNTL の差 [m]。左が夏実験、右が冬実験。負の値ほど TEST 実験の誤差が減少したことを示す。

17

2.2.2 ハイブリッド同化の全球解析への導入
2.2.2.1 概要
気象庁の全球モデルに初期値を提供するための全球解析について、数値予報課では、4 次元変分法 (4D-Var)の背景誤差として従来から用いてきた気候学的な背景
誤差に加えて、局所アンサンブル変換カルマンフィル
タ (LETKF, Hunt et al. 2007) による予報摂動を利用するハイブリッド同化システムの開発を進めてきた。
その狙いは、LETKF による流れ依存の背景誤差情報を利用することによる解析・予報精度の向上である。
性能評価のため夏冬それぞれ約 3 か月間の解析予報サ
イクル実験を実施し、観測値と第一推定値の差 (O−B)の標準偏差の全般的な減少や、冬半球を中心とした予報精度の向上等が確認できた。本変更は 2019 年 12 月に全球数値予報システムに導入された。

2.2.2.2 変更の概要と基礎調査
気象庁の数値予報システムの全体像については JMA(2019) を参照されたい。今回開発を進めてきたハイブ
リッド同化システムにおいては、気候学的な背景誤差とLETKF のアンサンブル予報摂動が表現する背景誤差の混ぜ合わせを表現するために、4D-Var のコスト関数
J をアンサンブル摂動に関する拡張制御変数 (Lorenc
2003) を用いて、
1 T
1∑ T
δx δx +
αk αk
2
2
K

J=

k=1

{
}T
K
∑
(
)
1
1
1
C 2 αk ) − d R −1
X k ◦ (C+ HM β1B 2 δx + β2
2
k=1
{
}
K
∑
(
)
1
1
2
2
C αk ) − d + Jc
HM β1B δx + β2
X k ◦ (Ck=1

景誤差として気候学的背景誤差に加えてアンサンブル
予報が表現する背景誤差が利用されるようになり、同化
ウィンドウ内での背景誤差の時間発展は従来の 4D-Varと同様に演算子 M に従う。β1 = 1, β2 = 0 の時、気候学的な背景誤差のみを用いた 4D-Var のコスト関数と一致する1 。LETKF は既に気象庁の全球アンサンブル
予報システム (山口 2017) の初期摂動作成処理の一部として現業運用されており、それを全球解析に移植する形で実装した。なお、アンサンブル予報摂動に対しては LETKF による共分散膨張に加え、アンサンブル
予報摂動による背景誤差が気候学的な背景誤差とモデ
ル鉛直層の各層で一致2 するように膨張をかけている。
変更の影響をみるための簡単なテストとして、このハ
イブリッド同化システムを用い、500 hPa 高度 (Z500)に疑似観測を 1 点同化した際のモデル面 25 層目（約700 hPa）の気温のインクリメントの比較を図 2.2.4 に示す。同化ウィンドウの先頭で同化した場合では、気候学的な背景誤差のみを用いた場合には観測点の周辺に同心円状のインクリメントが入る（図 2.2.4(a)）。ア
ンサンブル予報摂動を利用することにより、第一推定値における気温勾配が急な方向へのインクリメントの広がりが小さいなど流れ（気温の場など）に依存した
インクリメントの構造が表現されるようになることがわかる（図 2.2.4(b)(c)）。また、アンサンブル予報摂動のみを背景誤差として用いた場合にも遠方のインクリメントが減衰するなど、局所化が適切に機能していることがわかる（図 2.2.4(c)）。同化ウィンドウの末尾に同化した場合には、ハイブリッドと気候学的な背景
誤差のみを用いた 4D-Var で大きな違いはないが（図2.2.4(d)(e)）、アンサンブル予報摂動を利用することによってインクリメントはわずかに変化している。

2.2.2.3 性能評価のための実験
性能評価のため 2018 年 12 月における全球数値予報
システムをベースとした解析予報サイクル実験を実施した。全球解析には予報結果を決められた時刻までに提供するための速報解析と、解析の品質を維持するため観測データの入電を十分待ってから行うサイクル解析とがある。本実験ではサイクル解析のみを実施し、予報はサイクル解析の結果を初期値として実行した。
実験期間は以下の通りとした。
• 解析（夏）: 2018 年 6 月 2 日〜2018 年 10 月 11 日
• 予報（夏）: 2018 年 6 月 12 日〜2018 年 10 月 11 日
• 解析（冬）: 2017 年 11 月 10 日〜2018 年 3 月 11 日
• 予報（冬）: 2017 年 11 月 20 日〜2018 年 3 月 11 日
ハイブリッド同化システムを導入する前の実験をコ
ントロール実験 (CNTL)、導入した実験をテスト実験(TEST) とする。

(2.2.1)とする。ここで、Jc は束縛項を、H , M , B , R はそれぞれ接線形観測演算子、摂動予報演算子、気候学的な背景
誤差共分散行列、観測誤差共分散行列を、d は O−B を表す。K はアンサンブルメンバー数、X k はメンバー k√のアンサンブル予報摂動（ K − 1 で規格化）であり、C はアンサンブル予報摂動が表現する背景誤差に対して適用する局所化を定める行列である。局所化はガウス型で重みが e−1/2 となる距離を水平 800 km、鉛直0.8(対数気圧) としている。演算子 ◦ は要素ごとの積を表す。β1 , β2 はそれぞれ気候学的な背景誤差、アンサン
ブル予報摂動が表現する背景誤差の重みを決めるパラメータであり、β1 2 = 0.85, β2 2 = 0.15 とした（ただし、50 hPa より上では β1 = 1, β2 = 0 へと徐々に変化）。
δx と αk は気候学的な背景誤差とアンサンブル予報摂動が表現する背景誤差それぞれに由来する場の修正量∑K
1
1
C 2 αk )を決める変数であり、β1B 2 δx + β2 k=1 X k ◦ (Cが同化ウィンドウ先頭時刻における場の修正量となる。
このように本定式化では、同化ウィンドウ先頭時刻の背∑T
変数 αk が使われるのは 21 K
k=1 αk αk のみとなり、コスト関数 J を最小化する αk の値は 0 となる。
2
各モデル面における水平全球平均が一致。
118図 2.2.4 500hPa 高度に疑似観測を同化ウィンドウの先頭（上段）と末尾（下段）に入れた際の 25 層目（約 700 hPa）の気温のインクリメント（黒等値線）の比較。それぞれ、同化した観測の時刻におけるインクリメントを比較している。左から、気候学的背景誤差のみを用いた場合、ハイブリッド (β1 2 = 0.85, β2 2 = 0.15)、LETKF の背景誤差のみを用いた場合を示す。
なお、第一推定値の気温（高度は黒線に同じ）を色等値線、疑似観測を与えた場所を黒丸で示す。

(1) 第一推定値・解析値の変化
図 2.2.5 に全球解析に利用している代表的な観測として、ラジオゾンデの気温、マイクロ波サウンダ AMSUA 及び MHS、マイクロ波イメージャ、GNSS 掩蔽観測の O−B の標準偏差の変化率 ((TEST−CNTL)/CNTL)と品質管理を通過して同化に利用された観測数の変化率を示す（夏実験）。どの観測種別でも概ね O−B の標
準偏差は減少しており、同化に使用される観測数も増えている。冬実験も同様の結果であった（図略）。
図 2.2.6 に冬実験における代表的な要素の平均解析
場の変化を示す。全球的に対流圏の主要要素の平均解析場に大きな変化は見られない。以下、図は省略する
が、日本付近では冬実験で対流圏下層の気温がわずかに上昇、対流圏中・下層の高度場がわずかに上昇する変化が見られたが、これらはいずれも対ゾンデの解析
バイアスを減少させる方向の変化となっている。また、
日本の南海上で概ね 850 hPa より下層でわずかに比湿を増加させ、700 hPa より上層でわずかに比湿を減少させる傾向が見られる。これは、850 hPa 付近を除いて対ゾンデの解析バイアスを増加させる方向の変化であるが、変化幅は小さい。また、夏実験における日本
付近の平均解析場の変化は冬に比べて小さい。

善率 ((CNTL−TEST)/CNTL) を示す。全般に RMSE
は減少し、改善しているところが多い。南極上空で予報初期の対解析値の RMSE の増加が見られるが、南極のゾンデ観測に対する RMSE は減少しており、必ずしも改悪とは言えない。また、熱帯成層圏の予報初期にも対解析値 RMSE の増加が見られるが、これについて
も熱帯成層圏では予報初期にゾンデの観測に大きく寄せていることを確認している（図略）。日本付近では冬実験の 925 hPa の気温で対解析値 RMSE の増加が見られるが、TEST では解析値の気温を上昇させ、境界層内の低温バイアスを解消する方向に変化する一方で、予報では低温バイアスが残ることにより、結果的に対解析値のバイアスが拡大し、RMSE の増加につながっていることがわかった（図略）。その他については全般に RMSE が減少し、予報精度は改善している。
図 2.2.8 および図 2.2.9 に対流圏の主要要素についての
夏実験、冬実験の対解析値と対ゾンデの RMSE 改善率と改善・改悪の有意性検定結果を示す。冬半球側を中心に全般に予報誤差は減少し、改善していることがわ
かる。
また、変更前後の日本付近の予報事例については、
CNTL と TEST で誤差パターンが大きく変わるような事例は見られず（図略）、GSM の予測の利用上の留意点等は変更前後で大きく変わらないと考えられる。

(2) 予報の変化
図 2.2.7 に夏実験の気温の対解析値、対 ECMWF 解析値3 の東西平均の二乗平均平方根誤差 (RMSE) の改
3

欧州中期予報センター (ECMWF) の全球数値予報システ
ムによる客観解析値、独立資料を用いた検証の目的で利用する。

19

図 2.2.5 観測値と第一推定値の差 (O−B) の標準偏差の変化率（本文参照）と観測使用数の変化率で、各観測種別に対して二枚の図をセットとしたもの（左側が前者、右側が後者）。変化率の単位は [%]。左側の二列は夏実験のラジオゾンデの気温（上から北半球、熱帯、南半球）に対するもので、各図縦軸は気圧 [hPa]。右側の二列はマイクロ波サウンダ AMSU-A および MHS（上）、マイクロ波イメージャ（中）、GNSS 掩蔽観測（下）に対するもので、各図縦軸は上二つがチャンネルの別、下は高度
[km]。

PSEA

Z500

T850

TPW

図 2.2.6 冬実験の平均解析場の TEST−CNTL。左上、右上、左下、右下はそれぞれ海面更正気圧 [hPa]、500 hPa 高度 [m]、850 hPa 気温 [K]、可降水量 (TPW, Total Precipitable Water)[mm] を示す。各図の右側に東西平均図も示す。

20

1hPa

100hPa1000hPa

FT=24h

FT=48h

FT=72h

FT=96h200hPa1000hPa

図 2.2.7 対解析値（上段）、対 ECMWF 解析値（下段）の気温の予測の東西平均の RMSE の改善率（本文参照）[%]。暖色はTEST で RMSE が減少していることを示す。左から FT=24, 48, 72, 96 h の結果。

✆✄☎

RMSE

☛✝✞

☛ ✁✂

図 2.2.8 夏実験の対流圏主要要素の RMSE の改善率 [%]（左図）と TEST と CNTL のスコア差の有意性判定（右図：スコアカード）。上段が対解析値、下段が対ゾンデの結果。検証領域は左から北半球（20 °N–90 °N）、熱帯（20 °S–20 °N）、南半球（20 °S–90 °S）、日本周辺（110 °E–150 °E, 20 °N–50 °N）、北西太平洋領域（100 °E–180 °E, 0 °N–60 °N）。要素は上から500 hPa 高度、海面更正気圧（対ゾンデは 700 hPa 気温）、850 hPa 気温、250 hPa 風速、850 hPa 風速、700 hPa 相対湿度。スコアカードはそれぞれ上から RMSE、アノマリー相関係数 (ACC)（対ゾンデは相関 (CC)）、バイアスで、黄色、灰色がそれぞれ統計的に有意に改善、悪化していることを示す（塗りつぶし面積が広いほど統計的有意性が大きい）。

21

✆ ✁

RMSE

☛✂✄

☛☎✝✞

図 2.2.9 図 2.2.8 と同様、ただし冬実験の結果。

2.2.2.4 まとめ
気象庁の全球解析の 4D-Var において、気候学的な背景誤差に加えて LETKF のアンサンブル予報摂動を背景誤差として利用したハイブリッド同化システムを開発し、性能を評価した。O−B の標準偏差の減少、冬半球を中心とした予報精度の向上が確認できた。このことから本変更は、衛星観測によるマイクロ波観測輝度
温度データの全天同化利用開始 (Shimizu et al. 2020)
と共に、2019 年 12 月に全球数値予報システムに導入された。

Shimizu, H., M. Kazumori, and T. Kadowaki, 2020:
Implementation of all-sky microwave radiance assimilationin to JMA s global NWP system. WGNE.
Res. Activ. Earth. Sys. Modell., 50, 1.21–1.22.
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.

参考文献
Hunt, B. R., E. J. Kostelich, and I. Szunyogh,2007: Eﬃcient data assimilation for spatiotemporalchaos: A local ensemble transform Kalman filter.
Physica D, 230, 112–126.
JMA, 2019: Outline of the Operational Numerical Weather Prediction at the Japan Meteorological Agency. Appendix to WMO Technical Progress Report on the Global Dataprocessing and Forecasting Systems (GDPFS)
and Numerical Weather Prediction (NWP)
Research. Japan, 229 pp., (Available onlineat
http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jmacenter/nwp/outline2019-nwp/index.htm).
Lorenc, A. C., 2003: The potential of the ensemble
Kalman filter for NWP: a comparison with 4D-Var.
Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 129, 3183–3203.

22

2.2.3 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
2.2.3.1 はじめに

6. マイクロ波イメージャのグロスエラーチェックに用いる、輝度温度の観測値と計算値の差を、雲・降
水の量に応じた観測誤差で規格化するように変更。

衛星に搭載されたマイクロ波センサー（イメージャ
やサウンダ）によって観測される輝度温度には、地球表面の状態や、大気の状態（気温、水蒸気量、雲や降水粒子）に応じた放射や散乱などの様々な情報が含まれる。これらの情報を含む輝度温度を数値予報の初期値解析で適切に同化することで、初期値としてより現実に近い大気状態を作成することができる。気象庁の数値予報システムにおいて、マイクロ波センサーをはじめとする輝度温度データは、これまで晴天域のデータのみが利用（晴天同化）されてきた（佐藤・江河 2007、
計盛 2015 など）。
本稿では、2019 年 12 月 11 日、全球解析において開始
した、雲・降水域を含むマイクロ波輝度温度データの同化（全天同化）およびアウターループの導入（Kazumori
and Kadowaki 2017; Shimizu et al. 2020）について概要を報告する。マイクロ波センサーの輝度温度を全天同化で利用することで、雲・降水の情報がより多く取り込まれ、解析値や予測値において、特に水蒸気場の精度改善が見込まれる。なお、本変更は、第 2.2.2 項に示す、ハイブリッド同化とともに現業システムに導入された。

7. マイクロ波水蒸気サウンダのグロスエラーチェック閾値の最大値を 6K に設定し、モデルで再現されない深い対流に伴うバイアスを取り除く。
8. 変分法バイアス補正の説明変数から観測雲水量を除き、晴天同化ではバイアス要因であった雲水量
による輝度温度の変化をシグナルとして利用。
9. マイクロ波イメージャに対し、モデルでは表現が不十分な、上層の寒気の吹き出しに対応して生じるバイアス (cold sector bias) を取り除く処理を追加。
10. マイクロ波水蒸気サウンダの積雪域データ、高標
高域データは、雲・降水域との判別が困難である
ことから不使用とするように変更。
11. 雲・降水域において第一推定値から計算した輝度
温度の精度が不十分な 89GHz チャンネルの利用中止。
上記の品質管理の変更を適用した全天同化により、利用できるデータ数は晴天同化と比較して大幅に増加した（図 2.2.10）。

2.2.3.2 品質管理手法の変更
まず、全天同化の対象とするマイクロ波イメージャ
およびマイクロ波水蒸気サウンダについて、本変更の前後における、晴天同化および全天同化の導入状況について示す（表 2.2.2）。本変更時点で全天同化に未対応のセンサー（表中○印）については、2020 年 12 月現在、全天同化の導入に向けて開発中である。なお、マイクロ波イメージャ（19, 23 および 37GHz）は海上のみ、マイクロ波水蒸気サウンダ（183GHz）は海上および陸上でデータを利用している。
次に、全球解析においてマイクロ波センサーの輝度
温度データを全天同化するために適用した、主な品質管理手法の変更を以下に示す。

2.2.3.3 観測誤差の設定
ここで、上記 5. に示した雲・降水の量に応じた観測誤差の設定について記す。晴天同化においては、観測誤差として、センサー・チャンネルごとに設定された一定値を使用している。これに対し、全天同化においては、晴天域のデータと雲・降水の影響を受けたデー
タを一体的に扱うため、雲・降水の影響の程度をパラメータ化し、そのパラメータの関数で観測誤差を設定するよう変更した。
マイクロ波イメージャ（表 2.2.2 で 19, 23 および37GHz のチャンネルを利用するセンサー）の場合、Geer
and Bauer (2011) に基づいた観測誤差の設定を行う。
ここでは、海面からのマイクロ波放射が偏光しているのに対し、雲・降水からのマイクロ波放射は非偏光であることを利用する。まず、37GHz 付近の水平偏波および垂直偏波チャンネルを用い、偏波の程度 P37 を以下のように表す。

1. 放射伝達計算に、雲・降水を考慮できる RTTOVSCATT(Bauer et al. 2006) を使用。
2. マイクロ波イメージャの観測輝度温度データをイ
ンナーモデル格子で平均化し、空間代表性をモデ
ルに合わせた。

vh2
P37 = (T v − T h )/(TCLR− TCLR) ≃ τ37

3. マイクロ波イメージャの間引き間隔を 200km から150km に変更し、利用データ数を増加。

(2.2.2)

ここで、T v 、T h はそれぞれ垂直、水平偏波の輝度温vh度で、TCLR、TCLRはそれぞれ、放射伝達モデルを用いて雲・降水を考慮せずに（晴天域として）計算した
垂直、水平偏波の輝度温度値である。τ37 は雲・降水を含んだ大気の 37GHz における透過率で、上式は雲・降水の量と偏波の程度が大まかに対応することを示して

4. 雲・降水域のデータを利用するため、観測雲水量（観測データから算出）による、雲・降水の影響を受けたデータの除去を廃止。
5. 雲・降水の量に応じた観測誤差の設定。

23

表 2.2.2 各マイクロ波センサーの搭載チャンネル（同化対象の周波数のみ抜粋）および全天同化の導入状況。1 行目はチャン
ネル周波数（大まかな値）を表す。記号の意味は、それぞれ、◎：（変更前）晴天同化→（変更後）全天同化、×：（変更前）
晴天同化→（変更後）未同化、●：（変更前）未同化→（変更後）全天同化、○：変更前後とも晴天同化、／：搭載のないチャ
ンネルもしくは変更前後とも未同化、を表す。

衛星/センサー

Metop,NOAA/MHS
Megha-Tropiques/SAPHIR
Suomi-NPP,NOAA-20/ATMSDMSP-F17,18/SSMIS
GPM-core/GMI
GCOM-W1/AMSR2FY-3B,3C/MWRI
Coriolis/WindSat

19GHz

23GHz

37GHz

89GHz

183GHz

／
／
／
◎
◎
◎
●
●

／
／
／
◎
◎
◎
●
●

／
／
／
◎
◎
◎
●
●

／
／
／
×
×
×
／
／

◎
○
○
○
◎
／
／
／

図 2.2.10 GCOM-W/AMSR2/ch9 の観測輝度温度（上段）および、観測輝度温度と計算輝度温度の差（下段）。左列は晴天同化、右列は全天同化において同化に利用されたデータの分布を示す。

いる。P37 は雲・降水が少ない（透過率が高い）ほど 1に近く、逆に雲・降水が多いと 0 に近いという性質がある。雲・降水の影響をより直接的に表すパラメータとして、C37 を、P37 を用いて以下のように表す。

C37 = 1 − P37

差と、C37 の関係についての統計の結果を図 2.2.11 に示す。観測誤差はこの統計に基づき、C37 の関数として設定した（図中黒破線）。
マイクロ波水蒸気サウンダ（表 2.2.2 で 183GHz のチャンネルを利用するセンサー）については、37GHzの垂直・水平偏波のチャンネルが搭載されていないこと
や、37GHz の垂直・水平偏波の差異が利用できない陸上でのデータを利用するため、Geer et al. (2014) に基づいた別の方法で雲・降水の影響の程度を表す。ここでは、雲・降水粒子によりマイクロ波が散乱されることを利用する。これらのセンサーには、同化する 183GHz
帯のチャンネルとは別に、90GHz 付近および 150GHz
付近のチャンネルが搭載されており、150GHz 付近で雲・降水粒子による散乱の効果がより大きい（輝度温
度が低下する）ことを利用し、以下のように散乱イン(2.2.3)

C37 について、(2.2.2) 式における T v および T h に、観o
測値を代入した場合を C37、放射伝達モデルを用いた
b
計算値を代入した場合を C37とする。モデルにおける雲の有無と、実際の観測における雲の有無の影響の両方を偏りなく考慮するため、パラメータとして以下のように両者を平均した C37 を使用する。
bo
C37 = (C37
+ C37
)/2

(2.2.4)

雲・降水の影響に応じた観測誤差を設定するために行った、輝度温度の観測値と計算値の差（O-B）の標準偏24ウターモデル）を再度実行し、基本場を更新すること
で、解析場をより観測に寄せていく、アウターループを合わせて導入した。これまで最小値探索を行う繰り返し計算の回数は 70 回であったが、1 ループ目で 35
回繰り返し計算を行った後、アウターモデルを使用して基本場を更新し、その後 2 ループ目で 35 回の繰り返
し計算を行うように変更した。

2.2.3.5 性能評価試験
全天同化およびアウターループを導入した全球数値
予報システムについて、解析値・予測値の改善を確認するため、解析予報サイクル実験を実施した。コント
ロール実験（CNTL）は、2018 年 12 月時点における現業システム相当の全球解析予報システムを用いた。コントロール実験に対して、マイクロ波輝度温度全天同化およびアウターループ導入に伴う変更を加えた実験
を、テスト実験（TEST）とする。実験期間は、2018 年
6 月 2 日〜2018 年 10 月 11 日（夏期間）および、2017
年 11 月 10 日〜2018 年 3 月 11 日（冬期間）である。
ただし、検証には各期間最初の 10 日間は利用しない。

図 2.2.11 雲・降水の影響を表すパラメータ C37 と、観測輝度温度と計算輝度温度の差（O-B）の標準偏差との関係の例。GCOM-W/AMSR2/ch7（19GHz 垂直偏波）の結果。
o
赤は観測輝度温度に基づく C37、緑は計算輝度温度に基づb
く C37 、青は両者を平均した C37 との関係。黒破線は設定した観測誤差。

デックスを算出する。
clr
clr
SI = (T B90 − T B150 ) − (T B90− T B150) (2.2.5)

ここで、T B90 および T B150 はそれぞれ、90GHz およびclr
clr
150GHz 付近の輝度温度を表し、T B90
および T B150
はそれぞれ、90GHz および 150GHz 付近の、放射伝達モデルを用いて雲・降水を考慮せずに（晴天域として）clr
clr計算した輝度温度を表す。右辺第 2 項 (T B90− T B150)
は、水蒸気による吸収の効果を反映している一方、右辺第 1 項 (T B90 − T B150 ) は、水蒸気による吸収の効
果とともに、雲・降水粒子による散乱の効果を反映している。つまり、SI は雲・降水粒子による散乱の効果を抽出したインデックスとなり、値が大きいほど雲・降水による影響が大きいことを意味する。T B90 およびT B150 として、観測された輝度温度を代入した場合のSI を SIobs 、放射伝達モデルを用いた計算値を代入した場合を SIF G とし、雲・降水の影響を表すパラメー
タ CSY M を以下のようにする。

CSY M = (SIobs + SIF G )/2(1) 解析値・第一推定値の変化
第一推定値の精度の検証結果として、図 2.2.12 に、同化に利用された観測データの、観測値と第一推定値の差（FG Departure）の標準偏差の TEST の CNTLに対する変化率および、品質管理を通過して同化に利用された観測数の変化率を示す。ここでは、水蒸気に感度のある観測データのうち、本実験では利用方法を変更していないデータを中心に結果を示した。概して標準偏差は減少し、利用データ数が増加している。これは、TEST の変更により、これらの観測データと整合するように第一推定値の誤差が減少し、精度が改善したことを示す。また、ラジオゾンデの気温や風速でも標準偏差の減少が見られ、第一推定値の水蒸気場だけ
でなく、気温や風の場の精度も向上していることが確認された。第一推定値の精度向上は、解析予報サイク
ルを通じて同化される観測値の影響を受けた結果であり、解析値についても精度が向上したことを示唆する。
その他、850hPa 比湿や 500hPa 高度などの平均解析場について、ラジオゾンデ観測に対して持つバイアスを概ね軽減するような変化が確認された（図省略）。

(2.2.6)

モデルにおける雲の有無と、実際の観測における雲の有無の影響の両方を考慮し、平均した値を用いる点は、
マイクロ波イメージャに対する C37 と同様である。観
測誤差についても同様に、輝度温度の O-B の標準偏差との統計結果に基づき、CSY M の関数として設定している。

(2) 予測値の変化
図 2.2.13 に、夏実験における気温および比湿の予測値について、ECMWF 解析値を参照値とした4 、二乗
平均平方根誤差（RMSE）の改善率の帯状平均を示す。

2.2.3.4 アウターループの導入
マイクロ波輝度温度全天同化をより効果的に行うためには、モデルの雲・降水表現と観測との乖離が小さ
い解析システムが必要である。これまでの全球解析では、低解像度モデル（インナーモデル）を用いた 4 次
元変分法（4D-Var）による最小値探索の中で、基本場を一定としていた。今回の改良では、解析処理の途中で、暫定的に作成した解析値から高解像度モデル（ア4

本変更では TEST の解析値が CNTL から大きく変化した
ため、予報精度の検証でしばしば用いられる、それぞれの数
値予報システム自身の解析値を参照値とした検証では、特に予測初期の熱帯域において、TEST における精度の変化を確認することが難しい。このことから、独立した共通の参照値
として他センターの解析値を利用した図を示した。参照値を
ECMWF ではなく NOAA/NCEP や UKMO の解析値としても、同様の結果が得られている。

25

図 2.2.12 TEST 実験における、各観測データの FG departure の標準偏差の CNTL 実験からの変化率 [%]（各左図）、および利用データ数の変化率 [%]（各右図）。赤線は夏実験、青線は冬実験。それぞれ、(a) マイクロ波サウンダ ATMS、(b) マイク
ロ波水蒸気サウンダ SAPHIR、(c) 静止気象衛星晴天輝度温度 (CSR)、(d) ラジオゾンデ相対湿度、(e) ラジオゾンデ気温、(f) ラジオゾンデ風速、についての図。エラーバーは 95%信頼区間、丸印は変化率の正負が統計的に有意であることを示す。
縦軸は、輝度温度センサーについてはチャンネル番号、ラジオゾンデについては気圧を示す。

解析値で見られた水蒸気場を中心とした改善が、数日先まで持続していることが確認できる。
（冬実験でも同様の結果。図省略。）
熱帯低気圧の進路予測誤差（図 2.2.14）については、
夏実験の北西太平洋、北東太平洋、冬実験の南半球で改善の傾向がみられた。大西洋は概ね中立であった。北西太平洋における夏実験の事例を個別にみると、改悪事例もあるが、改善事例が多く見られた（図省略）。
その他、ラジオゾンデを用いた検証においても、気温、高度、風等の各要素で概ね改善が見られた（図省略）。

glish, 2014: All-sky assimilation of microwave humidity sounders. ECMWFTech. Memo., 741.
Geer, A. J. and P. Bauer, 2011: Observation errors
in all-sky data assimilation. Quart. J. Roy. Meteor.
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計盛正博, 2015: マイクロ波イメージャ. 数値予報課報
告・別冊第 61 号, 気象庁予報部, 50–54.

Kazumori, M. and T. Kadowaki, 2017: Development of an all-sky assimilation of microwave imager
and sounder radiances for the Japan Meteorological Agency global numerical weather prediction system. Tech. Proc. of 21st International TOVS Study
Conference, Darmstadt, Germany 29 November 5
December 2017.

2.2.3.6 まとめ
全球数値予報システムに、マイクロ波輝度温度全天
同化およびアウターループを導入し、性能を評価した。
マイクロ波輝度温度全天同化の効果として、雲・降水の情報がより多く取り込まれ、特に水蒸気場の第一推
定値精度が向上した。また、予測検証においても精度の改善を確認した。この結果を受けて、2019 年 12 月
11 日から、全球数値予報システムでの現業利用を開始した。

佐藤芳昭, 江河拓夢, 2007: マイクロ波放射計. 数値予報課報告・別冊第 53 号, 気象庁予報部, 91–105.

Shimizu, H., M. Kazumori, and T. Kadowaki, 2020:
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参考文献
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J. Roy. Meteor. Soc., 132, 1259–1281.
Geer, A. J., F. Baordo, N. Bormann, and S. J. En-

26

図 2.2.13 ECMWF 解析値を参照値とした RMSE 改善率 [%] の帯状平均。夏実験の検証結果。RMSE についての (CTNLTEST)/CNTL を改善率とする。暖色系が改善を示す。上段から要素は、(a) 気温、(b) 比湿。左列から 24 時間予測、48 時
間予測、72 時間予測、96 時間予測。

27

図 2.2.14 実験期間中に発生した海域別の台風の進路予測誤差。青が CNTL、赤が TEST。それぞれ、(a) 北西太平洋、(b) 北
東太平洋、(c) 大西洋、(d) 冬実験の南半球の結果を示す。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。サンプルは CNTL と TEST で揃えてあり、両実験で熱帯低気圧中心を追跡出来たものだけを検証対象としている。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、緑は有意、黒は有意ではないことを示す。

28

2.2.4 Metop-C/ASCAT データの全球解析への利用
2.2.4.1 はじめに
気象庁の全球解析では欧州気象衛星開発機構 (EUMETSAT) が運用する、現業極軌道気象衛星 Metop-A,-B に搭載されているマイクロ波散乱計 ASCAT から算出された海上風データを利用している。2018 年 11 月
7 日に打ち上げられた 3 機目の同型衛星 Metop-C に搭載された ASCAT について、気象庁では 2019 年 2月から Metop-C/ASCAT 海上風データの入手を開始した。2006 年 10 月打ち上げられた Metop-A は設計
寿命の 5 年を大幅に超過しており、早期に新しい ASCAT 海上風データを利用する必要がある。本項では、2019 年 12 月 11 日から全球解析に現業利用を開始した Metop-C/ASCAT 海上風データの調査の概要を報見られなかった。

告する。

2.2.4.2 Metop-C/ASCAT 海上風の品質と全球解析への影響
Metop-C は Metop-A, -B と同じ軌道面で運用されており、利用される Metop-C/ASCAT 海上風データはMetop-A, -B の近くに分布している（図 2.2.15）。また、利用優先度を Metop-A, -B, -C の順に設定しており、Metop-C の利用数は海上風全体の 1 割程度である。

図 2.2.16 Metop-C/ASCAT 海上風を追加したことによる、マイクロ波気温サウンダ AMSU-A とマイクロ波水蒸気サ
ウンダ MHS の観測データと第一推定値との差の標準偏差の変化率（左）及び利用データ数変化率（右）。上段から北半球、熱帯、南半球を示す。エラーバーは 95%信頼区間、丸印は変化率の正負が統計的に有意であることを示す。

2.2.4.3 まとめ
現在利用中の Metop-A, -B/ASCAT 海上風に加えて、Metop-C/ASCAT 海上風データを追加利用するための調査を行った。Metop-C/ASCAT 海上風データはMetop-A, -B と同等の品質であった。Metop-C/ASCAT
海上風データの利用によって、マイクロ波サウンダの下層に感度を持つセンサーから得られるデータと第一推定値の整合性がよくなった。現状では Metop-C/ASCAT
海上風データの利用優先度を低くしており、MetopC/ASCAT の利用は海上風全体の 1 割程度であるため、予測への影響は小さかった。以上の調査により、2019
年 12 月 11 日から Metop-C/ASCAT 海上風データを全球解析にて現業利用を開始した。引き続き、MetopC/ASCAT のメソ解析への利用に向けて、調査を行っている。

図 2.2.15 ASCAT 海上風の利用分布図。2019 年 4 月 15
日 00UTC 全球サイクル解析。橙色が Metop-A、紫色がMetop-B、緑色が Metop-C を示す。

2019 年 4 月 と 5 月 の デ ー タ を 用 い て 、MetopC/ASCAT 海上風データの品質を観測値と第一推定値との差 (O−B) で調査したところ、Metop-A, -B と同程度であった（図略）。次に、Metop-C/ASCAT 海上
風データを利用したことによる第一推定値への影響を
マイクロ波サウンダデータで調査した。下層の気温に感度を持つ AMSU-A の 4–6 チャンネルと対流圏の水蒸気に感度を持つ MHS の熱帯域にて O−B の標準偏差の減少と利用数の増加を確認した（図 2.2.16）。これは Metop-C/ASCAT 海上風データを利用したことにより、第一推定値での下層気温と水蒸気の精度が改善したためである。
予測については、追加した Metop-C/ASCAT の利用
が海上風全体の 1 割程度であったため、大きな影響は29

2.2.5 ASCAT 早期配信データの利用
2.2.5.1 ASCAT 早期配信データの概要
極軌道衛星である Metop からの観測データは、周回の利用数は、EARS-ASCAT から配信されるデータによって最大 10%程度増加した。

軌道毎に北極海のスヴァールバル諸島の地上基地局で受信・処理されるため、観測から配信までに 2 時間程度の時間を要している。そこで、欧州気象衛星開発機構(EUMETSAT) では EARS-ASCAT 5 と呼ばれる速報性を重視した ASCAT 海上風プロダクトの配信サービ
スを提供している。EARS-ASCAT では図 2.2.17 で示したとおり、北大西洋からヨーロッパを中心とした複数の地上基地局によって、その上空を衛星が通過した際に観測されたデータを即時的に受信し、各基地局で受信したデータを収集・処理してプロダクトを作成する。EARS-ASCAT は観測から 30 分程度で配信されており、通常の配信と比較して早期にプロダクトの入手が可能である。このため、データ打ち切り時間の短い
全球速報解析（打ち切り時間 2 時間 20 分）やメソ解析（同 50 分）で利用できるデータが増加することが見込まれる。EARS-ASCAT のデータ品質は通常配信のデータと同等であり、データ同化での利用において同様に扱うことが可能である。

図 2.2.18 EARS-ASCAT 追加による全球速報解析で利用された ASCAT 海上風データ数の変化。期間は 2018 年 8 月の 1 か月間。

2.2.5.3 まとめ
EARS-ASCAT は、速報性を重視した観測データの早期配信サービスである。各基地局で受信した ASCAT
海上風データは 30 分以内に配信されている。これまで打ち切り時間に間に合わなかったデータが利用可能となり、より最新時刻の観測データを解析値に反映することができる。EARS-ASCAT 海上風データの品質は、通常配信されるデータと同等であり、北半球の受信局付近、及び北太平洋領域で全球速報解析の利用数が増加することを確認した。このため、2020 年 2 月 26 日
から全球解析にて EARS-ASCAT 海上風データの現業利用を開始した。一方、メソ解析では、同化ウインド
ウの一部が前解析時刻と重複していることから、前解析時刻で利用された EARS-ASCAT のデータと同一内容の通常配信データが重複して利用される問題が生じるため、EARS-ASCAT のデータ利用を見送っている。

図 2.2.17 EARS-ASCAT の地上基地局と受信範囲。通常配信データを受信しているスヴァールバル地上基地局は図の最北端の白点にある。図は EUMETSAT のウェブサイト
から引用。

2.2.5.2 ASCAT 早期配信データの全球速報解析への利用
全球速報解析へ EARS-ASCAT 海上風データを追加利用した影響を調査した。調査期間は 2018 年 8 月（夏期間）と 2019 年 1 月（冬期間）のそれぞれ 1 か月間である。夏期間での ASCAT 海上風データ全体の利用数の変化を図 2.2.18 に示す。EARS-ASCAT の地上基地局の位置する北西太平洋および地中海周辺で利用数が増加した。スヴァールバルでは前 30 分の通常配信
データを EARS-ASCAT として配信しており、その衛
星軌道上流にあたる北太平洋領域でも利用数が増加した。冬期間でも同様の傾向であった。全球速報解析で
5

https://www.eumetsat.int/ears-ascat

30

2.2.6 全球モデルの改良
2.2.6.1 はじめに
気象庁全球モデル (GSM: Global Spectral Model)について、2020 年 3 月 24 日に地形性抵抗過程や陸面過程等の物理過程の改良を行い、北半球 500 hPa のジ

表 2.2.3 GSM の主な更新履歴

バージョン

GSM8803

オポテンシャル高度や国内の降水の予測精度等を改善した。本稿では、その改良内容と予測精度の評価結果
及び予測特性の変化について報告する。
全球数値予報システムは、天気予報や週間天気予報、
台風進路・強度予報での利用、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数値予報システムである。GSM はそこで用いられている数値
予報モデルであると同時に、全球アンサンブル予報シ
ステム（GEPS: Global Ensemble Prediction System）
等でも用いられており、その予測精度は幅広い予報・情報の精度に深く関わる。そのため、気象庁は、スーパーコンピュータシステムの更新とともに、GSM の分解能の増強や計算手法の精緻化などの改良を進めてきた。
表 2.2.3 に、GSM の水平・鉛直の分解能等の基本仕様の向上や、力学・物理過程の改良についての更新履歴を示す。表の左列に示すように、GSM にはバージョン名が付けられており、変更に伴い改定されている。
バージョン名の形式は、全球数値予報システムに改良を導入した西暦の下二桁と月を「GSM」の後ろに付けたもので、例えば、2020 年 12 月時点での最新 GSM のバージョン名は、2020 年 3 月に運用を開始しているため「GSM2003」になる。表の中の分解能の表記について、はじめの T もしくは TL は三角形波数切断を意味
し、その後の数字は切断波数を表す。T の場合は 2 次
格子、TL の場合は線形格子を意味する。また、その後の L は鉛直層を意味し、直後の数字は層数を表す。
GSM2003 では、数値予報課と気候情報課が共同で開発を行い複数の物理過程を改良した (Yonehara et al.
2020)。具体的には、地形性抵抗過程と非地形性重力波
過程、境界層過程の成層圏に関連する部分、陸面過程、雲過程の層積雲スキーム、海氷過程のアルベド部分をそれぞれ改良した。なお、本稿では、近年の全球モデ
ル開発の国際的な動向に合わせて、地形性重力波過程の名称にかえて、地形性抵抗の効果をパラメタライズ
した部分をまとめて地形性抵抗過程と呼ぶ。境界層過
程や積雲過程といった物理過程は、それぞれ幾つかの独立性の高い部分から構成されており、各部分をどのように分類して名前を付けるかには任意性がある。
また、これら物理過程の改良に加えて、予報モデルの実行速度を高速化するため、出力専用のランクの導入や積雲過程におけるエントレインメント率計算の高速化及び計算処理の整理による演算量削減も同時に行った。高速化の改良が加わることにより、GSM2003 は計算時間を短縮しつつ精度を改善することに成功した。
本稿で解説する予報モデルの変更は、GEPS につい

GSM8911
GSM9603
GSM9912
GSM0103
GSM0305

GSM0407
GSM0412
GSM0502
GSM0507

GSM0711
GSM0801
GSM0808
GSM1212
GSM1304

GSM1403

GSM1603
GSM1705
GSM2003

主な変更内容運 用 開 始 。仕 様 は T63L16、最 上 層
10 hPaT106L21 へ仕様向上、ハイブリッド座標系と新陸面過程の導入
T213L30 へ仕様向上、新積雲対流過程の導入
雲水スキームの導入、積雲対流過程と放射過程の改良
T213L40・最上層 0.4 hPa へ仕様向上、
積雲対流過程の改良
積雲対流過程の改良、及び雪の近赤外
アルベドの調整
層積雲スキームの導入、雲氷落下・積
雲対流過程の改良、氷床アルベドの調
整
晴天放射スキームの改良
TL319L40 へ仕様向上、セミラグラン
ジュ移流スキームの導入
放射過程における雲の取扱いの改良、
オゾン気候値の改定
TL959L60・最上層 0.1 hPa へ仕様向上、
時間積分の 2 タイムレベル化、エーロ
ゾル気候値の改定
積雲対流過程の改良
力学過程の改良、適合ガウス格子の採用
層積雲スキームの改良
放射過程（エーロゾル気候値、水蒸気
吸収係数）の改良
TL959L100・最上層 0.01 hPa へ仕様向上、放射・境界層・重力波・積雲過程の改良、陸面初期値利用の改良
積雲対流・雲・陸面・放射・海氷・海面過程、及び力学過程の改良
積雲対流・雲・陸面・放射・海氷過程、及び力学過程の改良
地形性抵抗・非地形性重力波・境界層・陸面・雲・海氷過程の改良ても同時に適用しており、その結果については第 2.2.7
項で報告する。また、気象庁全球モデル・全球解析の全体像については、数値予報課報告・別冊第 65 号やJMA (2019) を参照されたい。

2.2.6.2 変更概要
本項では GSM2003 の変更内容の概要を説明する。

31

(1) 地形性抵抗過程
GSM には、冬季ユーラシア大陸中緯度域から日本付近において、対流圏中上層の気圧の谷や尾根の表現に課題があり、サブグリッド地形によって生み出される下層応力の誤差が関わっている可能性があることが知られていた (米原ほか 2019)。数値予報モデルでは、分解能が不足しているため力学過程で表現されないス
ケールの重力波による鉛直方向の運動量輸送効果をパラ
メタリゼーションにより考慮する。これまで、Iwasaki
et al. (1989) の地形性重力波抵抗スキーム（短波）がサ
ブグリッド地形による抵抗の効果を主に担ってきたが、その課題の改善を目指して Lott and Miller (1997) の手法に改良を加えたスキームと Beljaars et al. (2004)
による乱流地形抵抗 (TOFD: Turbulence Orographic
Form Drag) を扱うスキームの開発を進め (金浜・山田
2019)、GSM2003 でその成果を導入した6 。
Lott and Miller (1997) は、サブグリッド地形を楕円型山で代表させて地形を乗り越える流れから発生する
重力波による抵抗と回り込む流れによる抵抗を表現する。このため、Iwasaki et al. (1989) では考慮できていなかった、地形の非等方性と回り込む流れの効果を表現できる。加えて、山を回り込む流れの抵抗係数の風向依存性について Wells and Vosper (2010) の手法により非線形効果を考慮する改良と、重力波の砕波に伴う運動量変化を Vosper (2015) の手法により診断した
重力波の鉛直波長の幅に分配する改良も加えた。
Beljaars et al. (2004) では、サブグリッド地形により乱された大気による抵抗 (TOFD) の効果を近似的な関数を用いて風速と高度場から求める。GSM では、サブグリッド地形の標高分散が大きい地点について境界層過程の中で混合長を長くとる手法により類似の効果が考慮されていた。しかし、その手法が与える影響は非常に小さく、TOFD の効果がほぼ表現されていなかったため、その手法に替えて Beljaars et al. (2004) のス
キームを導入した。
また同時に、地形性抵抗過程の時間積分に陰解法を導入して境界層過程と一緒に解くことで計算安定性を高める改良を加えた。
変更前後について対流圏中下層で働く地表面応力を比較すると、新しいスキームでは概ねサブグリッド地
形の標準偏差が大きい領域で増加し、その他の領域では減少していた。つまり、この変更により地表面応力はよりメリハリの利いたシャープな空間分布となる。
また、日本の上流域にあたるユーラシア大陸東部では下層抵抗が弱まる。変更の結果、その影響を強く受けると考えられる、ユーラシア大陸中緯度域の地上高気圧やユーラシア大陸中緯度域とその下流の擾乱の予測は大きく改善した。
図 2.2.19 にユーラシア中高緯度における GSM の図 2.2.19 GSM の 500 hPa 高度の 3 日予測 (FT=72) の平均誤差 [m]。コンターは解析値、シェードが平均誤差。図(A) が旧スキーム、図 (B) が新スキームによる結果である。
後述する業務化試験の結果を用いている。

500 hPa 高度の 3 日予測の平均誤差を新旧のスキームで比較したものを示す。検証対象とした期間は 2017年 12 月から 2018 年 2 月で、解析・予報のサイクルを用いた試験の結果である。変更の結果、高度場の平均誤差が大きく減少しており、特に日本付近の気圧の谷の予測精度が大きく改善している。また、地上気圧等の対流圏中下層の要素についても同様に改善が見られた。
(2) 非地形性重力波過程・境界層過程
熱帯下部成層圏には、ほぼ東西一様な東西風が 18 から 26 か月の周期で位相を変える準二年周期振動 (QBO:
Quasi-biennial Oscillation) と呼ばれる現象が存在する(Baldwin et al. 2001)。QBO の周期は短期予報の時間
スケールよりもかなり長いが、その風速の変化は大き
いため、半日程度までのデータ同化窓の範囲でも数値予報モデルの予測値の誤差に寄与する。このため、GSMの予測精度にとっても表現することが意味を持つ現象の一つである。
GSM の QBO 再現性には、周期が短く振幅も弱い
課題があることが知られていたが (金浜・山田 2019)、
GSM2003 では非地形性重力波過程と境界層過程を改良することにより再現性が大幅に向上した。
GSM の非地形性重力波過程には、Scinocca (2003)のスキームを用いているが (金浜・山田 2019)、そのス
キームでパラメータ化されている射出運動量フラック
スに緯度依存性を導入した。射出運動量フラックスの大きさは、中高緯度ではこれまでと同じ値とし、熱帯では QBO の周期が概ね現実に合うようにこれまでよりも小さくなるように設定した。

6

実装上は長波部分も含めて更新しているが、長波に関しては両者はほぼ同一である。

32

GSM の境界層過程は、惑星境界層のサブグリッド輸送の効果を主に取り扱うが、対流圏下層にとどまらず
大気全層にわたる乱流輸送の効果も同時に取り扱っている。GSM2003 では、境界層過程について、対流圏界面より上層で大気の成層が安定な時には拡散係数が小さくなるように調整することで、QBO に伴う風の鉛直
シアーを弱めすぎてしまわないように改良した。
これらの改良により、予測において QBO の周期や振幅が大幅に改善した結果、熱帯の成層圏下部付近においてデータ同化における第一推定値とラジオゾンデ
観測の差の標準偏差が 15% 程度小さくなった。

調整した。砂漠のアルベドは、衛星観測による観測値から作成した 2 次元気候値を太陽天頂角により補正する手法で求めているが (関口ほか 2019)、その依存性パラメータを Briegleb et al. (1986) のものから太陽高度が高い（太陽天頂角が低い）ときに観測値とより合う
Wang et al. (2005) のものに変更した。太陽天頂角が60° より小さい場合にアルベドが高くなることで下端上向き短波放射の過少バイアスが緩和した。
なお、同時に、精度への影響はほぼ無い陸面内の短波放射時間間引きと積雪層分割に伴うそれぞれの不具合も修正している。
これら陸面過程の変更の中では、蒸散関連部分の変
更が予報結果への影響が大きく、陸上では全体的に大気への顕熱フラックス供給が増加し、潜熱フラックスの供給が減少した。

(3) 陸面過程
陸面は、大気との間で熱・水・運動量・放射などを交換し、大気の状態に大きな影響を与える。陸上の地表面予測においても、そのバイアスは陸面過程に強く関連する。GSM2003 では、課題となっていた地表面のバイアスを緩和するために、陸面過程の各種パラメー
タの更新や下草断熱効果スキーム、積雪被覆率診断式などの改良を行った。変更前の GSM1705 の陸面過程の詳細については鍋谷ほか (2019) を参照頂きたい。
中央アジアなどの乾燥域における夏季の夜間高温バ
イアスを軽減するため、下草割合のパラメータ値を増やし、また裸地面蒸発スキームの変更と下草断熱効果
スキームを Ek et al. (2003) に変更した。これらの変
更により土壌から大気への熱伝導は概ね小さくなるた
め、変更に感度を持つ領域では下層気温が低下する。
ヨーロッパにおける夏季の多湿バイアスを軽減する
ため、キャノピーの気孔抵抗診断において日向/日陰依
存性の追加と土壌水分依存性の変更を行った。これまでは日中のキャノピーの状態として日向のみを考慮していたが、Thornton and Zimmermann (2007) の手法
を用いて日陰の状態を考慮することにより気孔抵抗が増大して蒸散が小さくなった。また、気孔抵抗の土壌
水分依存性に Jarvis (1976) の式を用いて飽和度が 0.4
から 0.6 付近で気孔抵抗がこれまでより大きくなるパ
ラメータを採用した。これらの変更により土壌から大気への潜熱の供給が増えて顕熱の供給が減るため、変更に感度を持つ領域では下層水蒸気量が増え、気温が低下する。
北海道などの高緯度域における冬季の低温バイアスを軽減するため、積雪氷量を用いた積雪被覆率の診断式を Sellers et al. (1986) から Roesch et al. (2001) に変更し、また部分積雪格子にも積雪層分割を導入した。
診断式の変更により被覆率が小さくなることで積雪の断熱効果が減少し、部分積雪が存在する冬季の高緯度域を中心に地上気温が高くなりやすくなった。なお、
本変更に関連して氷床で土壌露出が生じるのを防ぐた
め、氷床等での積雪深下限値を変更している。
砂漠域における夏季の下端上向き短波放射の過少バ
イアスを軽減するため、砂漠アルベドのパラメータを(4) 海氷過程・層積雲スキーム
GSM には、夏季の北極域における短波放射について、地表面に入射する下向きの入射が大幅に不足し、また大気上端での上向きの射出でも不足する誤差がある。衛星観測プロダクトとの比較からこの領域では下層雲量が多すぎることが分かっており、地表面に入射する短波の誤差の多くは下層雲の表現が原因の一つであると考えられる。一方で、下層雲が過剰であるにもかかわらず大気上端での上向き短波が過少であり、地表面アルベドにも大きな誤差が存在することが示唆される。GSM2003 では、この北極域の放射収支の課題を改善するため、海氷アルベドスキームと層積雲スキー
ムを改良した。
GSM では、大陸西岸の海洋性層積雲を表現するために、層積雲に関する診断的スキーム (Kawai and Inoue2006) を用いている。しかし、このスキームが北極域において本来意図しない下層雲を作っていたため、海氷上では層積雲が作られないようにその診断条件に海氷
密接度も加える修正を導入した。この修正により、地表面に入射する短波放射の過少バイアスは改善したが、大気上端での上向き短波放射の過少バイアスが更に悪化したため、次に説明する海氷アルベドスキームも併せて改良した。
海氷のアルベドスキームを Hunke and Lipscomb(2006) に更新した。これまでの GSM では氷アルベドのみが考慮されていたが、このスキームではそれに加えて海氷面上での積雪の効果（雪アルベド）を考慮している。GSM の海面過程では、海氷面上の積雪を予測していないため、氷面と雪面の比率については月別気候値を利用する。新スキームは、氷上の積雪を考慮したことによりこれまでのスキームと比べてアルベドが高くなる傾向があり、大気上端での上向き短波放射の過少バイアスを改善した。

33

は、ともに第 2.2.2 項及び第 2.2.3 項で解説された改良が取り込まれており、今回の実験はその変更を適用した数値予報システムで行っている。
実験期間は北半球における夏冬の 2 期間を対象としており、ここではそれぞれ夏期間、冬期間と呼ぶ。実験の解析と予報は以下の期間について実施した。
• 夏期間– 解析: 2018 年 6 月 2 日〜2018 年 10 月 11 日
– 予報: 2018 年 6 月 12 日〜2018 年 10 月 11 日
• 冬期間
– 解析: 2017 年 11 月 10 日〜2018 年 3 月 11 日
– 予報: 2017 年 11 月 20 日〜2018 年 3 月 11 日
全球解析には、予測を決められた時刻までに提供するための速報解析と、解析値の品質を維持するために観測データの入電を十分待ってから行うサイクル解析の 2 種類がある。業務化試験では両方の解析を行うが、上の実験期間の解析とはサイクル解析を意味し、速報解析の実施期間は予報と同一になる。なお、両解析と予報の間のデータフローなど、気象庁の全球数値予報
システムの全体像については JMA (2019) を参照されたい。
検証対象期間は各期間最初の 10 日間を除く期間とした。また、台風検証以外の検証では最後の 11 日間の予報も検証には用いておらず月末日を検証期間の終わりにしている。

表 2.2.4 GSM2003 の変更内容

過程
地形性
抵抗
非地形性
重力波
境界層

陸面

雲
海氷
高速化

変更内容
Lott and Miller (1997) の手法に改良を加えたスキームに変更
Beljaars et al. (2004) による TOFD を扱うスキームを導入
Scinocca (2003) スキームに、射出運動量フラックスが熱帯で小さくなるように
緯度依存性を導入
成層圏で成層安定時の拡散を抑制
下草割合の増加、裸地面蒸発スキームの変更、下草断熱効果スキームの変更
気孔抵抗診断において日陰の状態を考慮、
土壌水分依存性を変更
積雪被覆率の診断式を変更、部分積雪格
子にも積雪層分割を導入
砂漠アルベドの天頂角依存性パラメータを調整
海氷域で層積雲が診断されないトリガー
条件を追加
アルベドに積雪の効果を導入
出力専用のランクを導入
積雲過程の計算高速化(5) 高速化
非静力学モデル asuca で用いられている手法 (石田ほか 2014) に基づいて出力専用のランクを実装し GSM に導入した。この改良により、出力専用ノードを 1 ノード
追加することにより出力時間をほぼ隠蔽することが可能になり、予報モデルの実行時間が約 25%短縮された。
GSM の物理過程の中で最も計算が重い積雲過程について、エントレインメント率計算アルゴリズムの高速化や不要な初期化を廃止してメモリアクセス処理を削減する高速化を行い、予報モデルの実行時間を約 5%短縮した。

(2) 台風予測
図 2.2.20 に台風進路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
ように、FT=132 まで台風進路予測は概ね中立であった。また、台風の強度予測にも影響は見られなかった。
今回の変更は、陸上と極域に影響を与えるものであり、北西太平洋の海上での予測特性の変化は間接的である
ことと整合的である。
(3) 北半球 500 hPa 高度場の予測
図 2.2.21 に北半球 500 hPa 高度場 (Z500) の予測について、予測時間に対する二乗平均平方根誤差 (RMSE:
Root Mean Square Error) の改善幅（RMSE について
TEST から CNTL を引いたもの）を示す。対解析値で2 日先まで、対ラジオゾンデで 3 日先まで有意な改善が見られた。RMSE の改善幅は、対解析値では冬期で大きく、対ラジオゾンデでは夏と冬の両期間で同程度であった。対解析値検証の 2 日先の RMSE の改善幅は
夏冬平均で 0.33 m であった。領域ごとに精度の変化を確認すると、夏冬共に主にユーラシア大陸上で改善しており、冬期間では改善域が日本付近まで広がっていた。改善域は地形性抵抗過程を変更した影響が大きい
地域とその下流にあたる。開発中に行った様々な設定の実験の結果から、Z500 の改善には地形性抵抗過程改良の寄与が主であることが確認されている。
日本付近での Z500 の改善を確認するために、図(6) 変更内容のまとめ
最後に、GSM2003 の変更内容の概要一覧を表 2.2.4にまとめる。
2.2.6.3 検証結果
GSM2003 の現業導入に際して実施した、予測精度を検証するための業務化試験7 等の結果にもとづき、予
測精度の変化の概要を示す。
(1) 実験設定
対照実験には 2020 年 1 月時点の現業数値予報システ
ムを用いた。以下、対照実験を CNTL、GSM2003 によるテスト実験を TEST と呼ぶ。CNTL と TEST に
7

業務化試験の位置付け・内容については (石田 2017) を参照。

34

図 2.2.20 夏期間に存在した台風を対象とした進路予測誤
差 [km] （実線、左軸）とサンプル数（丸、右軸）。赤線
が TEST で青線が CNTL、線に付属した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。TEST と CNTL でサンプルは揃えてあり、両者で追跡できたものだけを検証対象としている。このため、サンプル数を表す丸は TEST と CNTL で重なっている。
図上部の三角は差の有意性を示すもので、上段が時間方向の相関を考慮、下段が独立仮定で計算した有意判定結果を示し、緑色は有意、黒色は有意でないことを示す。

2.2.22 に Z500 及び海面更正気圧 (PSEA) の平均誤差(ME: Mean Error) と RMSE の比較を示す。対象とした予測時間は FT=48 である。図に示したように、冬期間の日本付近の 2 日先の予測について、Z500 や PSEAの系統誤差が軽減し RMSE も大きく減少した。これは、日本上空を通過する気圧の谷について浅い・位相が遅いといった誤差が大きく改善し、対応して低気圧の発達が適切に予測される事例が増えたことによる。
これまでの GSM の予測では、冬季の日本上空の気圧の谷について、ほとんどの事例で浅いまたは位相が遅れる誤差が見られていたが、改良によりその特性が大きく改善した結果、気圧の谷が深いまたは位相が早い誤差を持つ予測例も見られるようになった。なお、夏期の変化は相対的に小さかった。

図 2.2.21 北半球 ( 20°N 以北) での 500 hPa 高度場の
RMSE [m] について、TEST から CNTL を引いたもの（縦軸）。横軸は予測時間 [day]。上図が解析値に対する、
下図がラジオゾンデ観測値に対する検証の結果。青線が冬期間で緑線が夏期間。縦軸の値が 0 よりも小さければ改善、大きければ改悪を意味する。

(5) 各種統計検証スコア（冬期間）
図 2.2.24 及び図 2.2.25 に、冬期間について解析値とラジオゾンデ観測値を対象として、代表的な要素の予測を領域ごとに検証した結果を示す。検証は、アノマリー
相関係数 (ACC: Anomaly Correlation Coeﬃcient) またはラジオゾンデ観測に対しては相関係数 (CC: Correlation Coeﬃcient)、RMSE、及び ACC, RMSE, MEの変化の有意性についてのものである。
冬期間では、予測時間前半を中心に、多くの要素で対初期値検証・対ラジオゾンデ検証ともに予測精度が改善した。領域ごとに精度の変化を確認すると、どの要素に関しても主にユーラシア大陸上での改善が大きい。

(4) 日本の降水予測
解析雨量を参照値とした降水予測検証について、エクイタブルスレットスコア (ETS: Equitable Threat
Score）、バイアススコア (BI: Bias Score) ともに、夏期間は中立の結果であった。冬期間は ETS は概ね中立であったが、BI が減少して 1 に近づいており改善の結果であった。図 2.2.23 に、閾値を 1 mm/3h とした
ETS と誤検出率 (FAR: False Alarm Rate) を冬期間について示す。検証格子サイズは 0.25° である。図で示した予測時間について、ETS を中立以上に保ったまま
FAR を減らしていることから、降水予測の精度が改善している。冬季の BI 改善には、主にこの誤検出の減少が寄与している。開発中に行った様々な設定の実験の結果から、この冬期間の日本域での降水予測の改善に
は主に地形性抵抗過程の改良が寄与していることが分かっている。

(6) 各種統計検証スコア（夏期間）
図 2.2.26 及び図 2.2.27 に、夏期間について解析値とラジオゾンデ観測値を対象として、冬期間と同様に代表的な要素を領域ごとに検証した結果を示す。
夏期間では、要素や予測時間により改善・改悪が分かれた。北半球領域では、予測の 4 日目までは改善する要素が多いが、8 日目ごろから改悪する要素が増えた。熱帯域では、海上の対解析値検証が悪化した要素

35

図 2.2.22 冬期間における日本付近の 500 hPa 高度場 [m]（上段）及び海面更正気圧 [hPa]（下段）の誤差分布。左列が CNTLの ME、中列が TEST の ME、右列が RMSE について CNTL-TEST を CNTL で割ったもの。各図の右側は表示された領域での東西平均値である。

(7) 地表面気温
地表面気温の予測特性の変化について簡単に説明する。北海道・北日本の内陸で、夜間（特に 03JST 付近）の地上気温が冷えやすくなり、低温バイアスが悪化した。これは、地形性抵抗過程の改良に伴い、雲の予測が過小なことによる長波放射のバイアスや陸面過程の誤差が表面化したものと考えている。陸面過程において積雪関連部分の改良を行ったことで緩和はしているが、地形性抵抗過程による影響が卓越した。
今回のモデル変更により、気温ガイダンスでは、北海道や本州において、内陸や山地の夜間を中心に地表
面気温の低温バイアスが拡大し、RMSE の悪化が見られた。
2.2.6.4 おわりに気象庁は、2020 年 3 月 24 日に GSM について地形性抵抗過程や陸面過程等の物理過程の改良を行った。
この改良により、冬季の北半球 500 hPa のジオポテン
シャル高度や国内の降水の予測精度等が改善した。2 日
後の北半球 500 hPa 高度の予測誤差は、0.33m 改善する結果であった。また、北半球予測を中心に他の複数の要素でも予測精度の改善が見られた。なお、台風進
路予測誤差は中立であった。
GSM2003 に残された課題として、北海道や本州において内陸や山地の夜間を中心に地表面気温の低温バ
イアスが拡大し、RMSE の悪化が見られた点が挙げられる。この悪化は、下層抵抗過程の精緻化に伴い、雲の予測過小による放射バイアスや陸面過程の誤差が表面化したものと考えている。今後、雲、積雲、境界層過程の改良や、陸面過程の改良を通じて精度改善を目指したい。
最後に、GSM2003 について、力学過程及び物理過

図 2.2.23 冬期間についての解析雨量に対する降水予測の検証結果。上図が ETS、下図が FAR についてのもので、降水量の閾値は共に 1 mm/3h。青線が CNTL、赤線が TESTについてのもの。横軸は予測時間 [h]。

が多い。

36

図 2.2.24 冬期間における対流圏主要要素の解析値に対する ACC の改善幅（左上図）、RMSE の改善率（右上図）と TESTと CNTL のスコア差の有意性判定（左下図：スコアカード）。解析値を参照値としている。検証対象の領域は、NH が北半球
( 20 °N 以北)、TR が熱帯 ( 20°S – 20°N)、SH が南半球 ( 20°S 以南)、JP が日本周辺（110°E-150°E, 20°N-50°N）、NWP
が北西太平洋領域（100°E-180°E, 0°-60°N）を意味する。要素は上から 500 hPa 高度、海面更正気圧 (PSEA)、850 hPa 気
温 (T850)、250 hPa 風速 (Ws250)、850 hPa 風速 (Ws850)、700 hPa 相対湿度 (RH700)。スコアカードはそれぞれ上から
RMSE、ACC、ME、黄色、灰色がそれぞれ統計的に有意に改善、悪化していることを示しており、塗りつぶし面積が広いほど統計的有意性が高い。

図 2.2.25 冬期間における対流圏主要要素のラジオゾンデ観測値に対する CC の改善幅（左上図）、RMSE の改善率（右上図）と TEST と CNTL のスコア差の有意性判定（左下図：スコアカード）。ラジオゾンデを参照値としている。検証対象の領域は、NH が北半球 ( 20°N 以北)、TR が熱帯 ( 20°S – 20°N)、SH が南半球 ( 20°S 以南)、JP が日本周辺（110°E-150°E,
20°N-50°N）、NWP が北西太平洋領域（100°E-180°E, 0°-60°N）を意味する。要素は上から 500 hPa 高度、700 hPa 気温(T700)、850 hPa 気温 (T850)、250 hPa 風速 (Ws250)、850 hPa 風速 (Ws850)、700 hPa 相対湿度 (RH700)。スコアカー
ドはそれぞれ上から RMSE、CC、ME、黄色、灰色がそれぞれ統計的に有意に改善、悪化していることを示しており、塗り
つぶし面積が広いほど統計的有意性が高い。

37

図 2.2.26 夏期間についての検証結果。図の内容は図 2.2.24 と同じ。

図 2.2.27 夏期間についての検証結果。図の内容は図 2.2.25 と同じ。

程の仕様を表 2.2.5 にまとめる。表におけるアウター
モデル及びインナーモデルとは、データ同化プロセスにおいて 4 次元変分法やアンサンブル予報の中で用いられるモデルであり、アウターモデルは解析における第一推定値の計算に用いるモデルを、インナーモデル
は解析修正量を求める計算やアンサンブル予報に用いるモデルを指す。ただし、4 次元変分法で用いるインナーモデルの物理過程にはバージョンの古いものや簡
略化したものが含まれている。

38

表 2.2.5 GSM の仕様（2020 年 3 月時点）

力学過程
支配方程式
予報変数
離散化
水平格子系
水平分解能
鉛直座標系
層数（最上層）移流＋時間積分
積分時間間隔数値拡散

プリミティブ方程式系
東西風、南北風、気温、比湿、雲水量、地上気圧の対数
水平：球面調和関数を基底関数としたスペクトル法、鉛直：有限差分法
適合ガウス格子 (宮本 2005)
予報モデル及びアウターモデル：TL959（格子間隔約 20 km : 0.1875 度）、インナーモ
デル：TL319（格子間隔約 55 km : 0.5625 度）
σ − p ハイブリッド座標 (Simmons and Burridge 1981)
100 層 (0.01 hPa)
2 タイムレベル セミインプリシット - セミラグランジアン法 (Yukimoto et al. 2011)
400 秒 (TL959)、600 秒 (TL319)
4 次の線形水平拡散を渦度、発散、仮温度に適用。スポンジ層として 2 次の線形水平拡
散を 30 hPa より上層で発散に適用。

物理過程

長波
放射
短波

積雲対流

雲

境界層
地形性抵抗
非地形性重力波
地表面

陸面

植生
積雪
土壌

海氷
化学過程
海面水温
海氷分布

2 方向吸収近似 (Yabu 2013) による放射伝達、大気分子による吸収は 2 種類の k–分布法
で評価 (Fu and Liou 1992; Chou et al. 2001)。雲はマキシマム-ランダムオーバーラップ(Geleyn and Hollingsworth 1979) を仮定。光学特性は、水雲は Lindner and Li (2000)、
氷雲は Ebert and Curry (1992) による。
δ–Eddington 法による散乱・吸収計算 (Joseph et al. 1976; Coakley et al. 1983)。雲はマキシマム-ランダムオーバーラップを仮定し、Collins (2001) に基づく簡略化した独立
カラム近似を適用。光学特性は、水雲は Dobbie et al. (1999)、氷雲は Ebert and Curry(1992) による。
予測型クロージャーを用いるスペクトル型マスフラックススキーム (Arakawa and Schubert
1974; Moorthi and Suarez 1992; Randall and Pan 1993)。雲モデルには氷相を考慮した
簡易な雲微物理過程を用いる。
確率密度関数に基づいた凝結スキーム (Smith 1990) を基本に、雲水から降水への変換や再蒸発、雪の融解などの簡単化した雲微物理過程、及び雲氷と雪の落下スキームを含む。
また、層積雲に関する診断的スキーム (Kawai and Inoue 2006) を使用。
乱流エネルギークロージャ型 (Mellor and Yamada 1974, 1982) と K クロージャ型 (Hanand Pan 2011) のハイブリッドスキーム。
Lott and Miller (1997) のスキームに Wells and Vosper (2010) 及び Vosper (2015) に基づく改良を加えたもの。 Beljaars et al. (2004) のスキームにより乱流地形抵抗を扱う。
緯度依存性を持つ定数励起源によるスペクトルパラメタリゼーション (Scinocca 2003)。
Monin–Obukhov 相似則に基づくバルク式、安定度関数は Beljaars and Holtslag (1991)
を用いる。開水面と海氷面は Best et al. (2004) の手法により混在格子として扱う。
Sellers et al. (1986) によるスキームを改良した手法でモデル化。
体積、密度、アルベド、温度等の変化を予測。部分積雪を扱う。
熱伝導はフーリエの法則に従い、水分の移動及び凍結・融解が考慮される。土壌パラメー
タは衛星観測プロダクト等による。
体積・形状・密度不変で物性が一様の熱伝導体として扱う。内部の熱伝導はフーリエの法則に従い、表面では放射と乱流フラックスの上部境界条件、及び融解を考慮する。
成層圏での簡易な診断型メタン酸化及び光乖離スキーム (Untch and Simmons 1999)。
時間発展は、全球海面水温解析値の平年偏差を、予測時間により季節変動する気候値に加える。
時間発展は、南北半球ごとの全球海氷密接度解析値の海氷面積平年偏差を維持するように、海氷密接度の初期偏差固定予測値を気候値で修正する手法で扱う。

39

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2.2.7 全球アンサンブル予報システムの改良
2.2.7.1 はじめに
2020 年 3 月 24 日に全球アンサンブル予報システム(GEPS: Global Ensemble Prediction System) の改良を行い、北半球 500hPa 高度場や冬期間の日本域の降に可能な限り最新の GSM を用いることで予測精度の向上を図ってきた。今回、GSM が GSM1705(米原 2017)から GSM2003（第 2.2.6 項）に更新されたのに併せて、GEPS の予報モデルを GSM1603E から GSM2003 に更新した。同時に、初期摂動と海面水温境界値の作成手法に改良を加えることで予測精度の向上を図った。
これらの変更は 2020 年 3 月 24 日から現業運用に適用されており、このバージョンの GEPS を GEPS2003 と呼ぶ。
本稿では、主に台風進路予報と週間天気予報の観点
で、GEPS1701 から GEPS2003 への変更内容と予測精度の改善について報告する。海面水温境界値の作成手法の詳細や、2 週間から 1 か月予報の観点での改善点や評価結果などについては、高倉・小森 (2020) 及び関口(2020) で報告されているので合わせてご覧頂きたい。

水予測等を改善した。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簡単に報告を行う。
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。過去に数値予報課が開発していた週
間・台風 EPS 及び気候情報課が開発していた 1 か月
EPS を統合したシステムで、2017 年 1 月 19 日に週間・台風 EPS を置き換える形で運用が開始され、同年 3 月 23 日には 1 か月先までの延長予報を開始した(山口 2017; 新保 2017)。この GEPS のバージョンを
GEPS1701 と呼ぶ8 。
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おり、その水平分解能は 18 日先までの予測では TL479（約40 km）、 その後は TL319（約 55 km）である。分解能の表記は、はじめの TL が三角形波数切断と線形格子を用いていることを意味し、その後の数字は切断波数を表す。鉛直層は全球数値予報システムと同様の 100層で最上層が 0.01 hPa である。また、摂動なしのアン
サンブルメンバー（コントロールラン）の初期値には、
全球速報解析により作成される解析値を解像度変換したものを用いている。
GEPS1701 の予報モデルには GSM1603E と呼ばれるバージョンが用いられてきた。このバージョンは、
2016 年 3 月に全球数値予報システムにおいて導入された GSM1603(米原 2016) に、2017 年 5 月に導入された
GSM1705(米原 2017) における改良の一部を先行的に適用した、両者の中間に位置する GSM である。
初期摂動には、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。
EPS による予測の精度を向上するためには、予報モデルと初期値の精度を高めると同時に、両者の不確実性を適切に捉える摂動を作成することが必要である。数
値予報課と気候情報課では、共同で GSM と GEPS の摂動作成手法の改良を進めつつ、GEPS の予報モデル

2.2.7.2 変更の概要
GEPS2003 における変更の概要を説明する。なお、更新前の GEPS の全体像については JMA (2019) を参照されたい。
(1) 予報モデル
GEPS2003 で は 予 報 モ デ ル が GSM1603E か ら
GSM2003 に更新された。GSM1603E では、GSM1705で導入された放射計算で利用する水雲粒の有効半径を診断する手法の改良、陸面過程における植生と土壌水分の扱いの改良、海面過程の改良が GSM1603 に加えて先行的に適用されている。GSM1705 の変更概要は
米原 (2017) を、GSM2003 の変更概要や予測特性の変化は第 2.2.6 項を参照されたい。今回、全球数値予報シ
ステムと GEPS で予報モデルのバージョンが揃うこと
で、より適切な GSM 予測の不確実性を提供できるよ
うになっている。また、解析値の作成に利用される予報モデルと、予報を行う予報モデルの予測特性の違いに起因する、初期値における不整合を小さくできる点
でもより望ましい EPS となっている。
同時に、GEPS の予報モデルについて、プロセスを使用した並列化の仕方を最適化することにより、実行
時間を 4%程度短縮した。この高速化を適用することにより、予報モデル更新に伴う演算量の増加による実行時間の増加を抑え、改良前後で実行時間を同程度としている。なお、GSM2003 に導入された高速化手法のうち、出力専用ノードに関しては GEPS ではノード数の増加に対する実行時間の短縮が小さいため採用していない。
(2) 初期摂動
GEPS2003 では、EPS としての予測精度改善や計算安定性向上のために初期摂動の作成手法を改良した。
まず、GEPS の摂動作成手法について、今回の変更に関連する部分を簡単に説明する。SV 法では、週間
EPS の手法 (酒井 2008) に改良を加えた手法を用いて8

GEPS には 2017 年 1 月の導入後に初期摂動作成手法に改良が 2 回加えられている (山口 2017; Ota et al. 2019)。これら変更も加えて GEPS1701 と呼ぶ。

42

おり、全球解析値を低分解能に変換したものに対して
南北中高緯度域と低緯度域の 3 領域についてそれぞれSV を求めた後、それらを合成して摂動として用いている (山口 2017)。低緯度域の SV 摂動のみ、トータルエ
ネルギーノルムにおいて水蒸気の効果を考慮している。
SV 法では解析の不確実性の大きさを直接見積もることはできず、SV の振幅は経験的に値を決める必要がある
ため、中高緯度の SV 摂動の大きさは、500 hPa 気温
摂動の二乗平均平方根の大きさを与えることで決めている。LETKF には、太田・堀田 (2016) で解説された仕様に、Ota et al. (2019) の変更を加えたものを用いている。LETKF データ同化サイクルの構成は、GEPSの初期値となる全球解析のもつ不確実性を捉えるため、可能な限り全球解析に近づけている。しかし、これまでの GEPS では、そもそも LETKF データ同化サイク
ルは GEPS 独自のシステムであり、また観測データの利用の仕方についても、計算コストや運用スケジュールの都合上全球解析とは異なるものになっていた。最終的な初期摂動は、SV 法と LETKF の両手法で求めた摂動の振幅を調整しつつ足し合わせたものである。予測のスプレッドは主に SV 法による摂動が担っているが、SV 摂動のみでは初期摂動が局所的になるとともに初期のばらつきが小さい点を LETKF による摂動が補っている。
GEPS には、FT=48 をピークに FT=120 付近までの予測時間でスプレッドが予測誤差に対して過剰という課題がある。今回、SV 摂動が予測誤差をより適切に捉えることができるように、南北中高緯度ターゲッ
ト領域の SV 法による初期摂動の振幅を 0.23 K から
0.21 K に小さくした。振幅調整の結果、南北中高緯度では多くの要素でスプレッドが減少した。500 hPa 高度場のスプレッドは、FT=48 以降で過大が緩和されて誤差との関係がより適切になった。
SV 摂動の作成手法に、摂動ランの計算の安定性を悪化させる砂漠での過剰な摂動を抑制する処理を追加した。熱帯域 SV の計算では、砂漠・半砂漠域においてトー
タルエネルギーノルムの 40%以上が比湿成分となるよ
うな比湿成分主体の SV が求まることがある。今回、摂動の合成時においてその比湿成分主体の SV を除外する処理を導入した。変更前には砂漠域で 300 mm/dayを超える降水を表現する摂動ランが稀に見られたが、変更後はこれほど極端な予測はみられなくなり、計算の安定性が向上した。
初期摂動の作成に用いる LETKF データ同化サイク
ルを GEPS 独自のものから全球解析のものに変更した。
2019 年 12 月に、全球解析にハイブリッド同化が導入され（第 2.2.2 項）、全球解析内に LETKF データ同化
サイクルが導入されたため、独自の LETKF を廃止して全球解析による摂動を利用するように変更した。今回の変更により、全球解析の不確実性を捉える点でより望ましいシステムを実現するとともに、計算コスト

や管理コストを減らすことができた。

(3) 海面水温境界値
熱帯から亜熱帯の SST を、12 日予測以降において解析値に気候値の時間変化を加えた予測値から、季節
EPS が予測した SST に段階的に切り替える手法（2 段
階 SST 法）を導入した (高倉・小森 2020)。この手法
は 12 日予測以降にのみ影響を与えるもので、台風予測
や週間予測には影響しない。
2.2.7.3 予測精度の検証
GEPS2003 を現業に導入する際に行った業務化試験9の結果を元に、予測精度変化の概要を示す。
(1) 実験設定
週間天気予測、台風進路予測、2 週目以降の予測それぞれの予測精度の変化を確認するために、次の 3 種の比較実験を実施した。
1 つ目は、2019 年 4 月時点の GEPS1701 において、GSM2003 の業務化試験における CNTL 実験（第 2.2.6
項を参照）で作成された初期値を用いたものを対照実
験、GEPS2003 において GSM2003 で作成された初期値を用いたものをテスト実験とする比較である。この実験は、全球解析と GEPS の両方について、2020 年 3
月の更新に対する比較となる。GSM2003 の業務化試
験と同一の夏・冬期間について行い、アンサンブル予報は 00,12UTC 初期値について 27 メンバーで 264 時
間先まで行った。北半球 500 hPa 高度場の予測や日本の降水予測についてはこの実験の結果を示す。
2 つ目は、台風進路予測についてより多くのサンプ
ルで精度を確認するために行うもので、1 つ目の実験に加えて、2018 年の台風と 2019 年の第 23 号までの台風を対象とした期間に対して、00,06,12,18UTC 初期値
から 27 メンバーで 132 時間先までのアンサンブル予報を行ったものである。追加した実験部分は、当時の現業システムで作成された全球解析の解析値を初期値として、GEPS1701 と GEPS2003 を比較した実験になる。そのため、初期値については 2020 年 3 月の更新以外の効果を含んでいるが、その効果の台風進路への影
響は小さい。台風進路予測に関してはこの実験の検証の結果を示す。
3 つ目は 1 か月予報の再予報実験（過去 30 年分の再予報計算）である。再予報の仕様については越智 (2020)を参照していただきたい。1 週間目の予測精度も含めて、1 か月予報の予測精度についてはこの実験の結果を示す。
(2) 北半球 500 hPa 高度場の予測
図 2.2.28 に予報時間ごとの北半球 500 hPa 高度場の予測についての検証結果を示す。これは、解析値に対する検証結果である。図の通り、FT=144 までの予測を中
9業務化試験の位置付け・内容については (石田 2017) を参照。

43

心にアンサンブル平均の二乗平均平方根誤差 (RMSE:
Root Mean Square Error) が改善しており、夏季ではFT=168 まで、冬季では FT=144 まで改善が有意である。RMSE の改善には予報モデルの更新が大きく寄与している。また、初期摂動の振幅調整によりスプレッ
ドは減少し、FT=48 をピークとしたスプレッド過剰が緩和され、より適切な関係に近づいた。同時に、これまでスプレッドが適正であった FT=120 以降については関係が悪くなっていない。このスプレッドの適正化
も、アンサンブル平均予測改善に寄与している。
今回の改良によりスプレッドの大きさが改善されたが、依然として予測初期から FT=96 付近までの範囲でスプレッドは予測誤差について過剰な状況であり、引き続きその改善には課題が残る。

2.2.7.4 おわりにGEPS について、予報モデルを更新するとともに初期摂動の改良及び 2 段階 SST 法の導入を行った。業務化試験による検証の結果、北半球 500 hPa 高度場や冬期間の日本域の降水予測では 11 日先までの予測で中立から改善であった。台風の進路予測精度は大きく変わらなかった。また、気候情報課が実施した 1 か月予報
再予報による検証結果においては総合的には中立から改善傾向であった。同時に予報モデルを高速化し、実行時間の増加を抑えつつ予測精度を向上させている。
最後に、GEPS では今後も予報モデルを最新の GSMに更新していくとともに、摂動作成等のアンサンブル
手法を改良していくことにより予測精度の向上に努めていく。

(3) 日本の降水予測
図 2.2.29 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) について、夏は 1 mm/24hr の閾値で悪化、5 mm/24hr の閾値で中立、冬は 1 mm/24hr
は中立、5 mm/24hr は改善であった。冬で改善傾向が明瞭な一因として、気圧の谷と低気圧の位置ずれが改
善し降水域予測の改善につながった事例がみられたことが挙げられる。
(4) 台風進路予測
図 2.2.30 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は大きな変化はなかった。また、FT=0 から FT=120の台風接近確率の BSS も中立であり、信頼度曲線や予測頻度にも大きな変化はなかった。今回の変更は統計
的な台風進路予測精度に影響を与えていないと想定される。この結果は予報モデル更新の結果とも整合的である。
(5) 1 か月再予報による予測精度
図 2.2.31 に 1 か月再予報による予測精度の検証結果を示す。この検証では後処理によるバイアス補正は行っていない。図には 200 hPa の速度ポテンシャルと500 hPa 高度場の結果のみを示しているが、熱帯域では多数の季節や要素でアノマリー相関係数が改善傾向であった。1 週目の予測について、再予報型の実験でも他の実験と同様に精度が向上していることが確認できている。北半球域や日本周辺域（北西太平洋領域）では、季節や要素により改善・改悪はあるものの、総合的にみて中立であった。平均誤差では、熱帯域を中心に
これまで課題となっていたバイアスの多くを軽減していた。特に、冬季の日本の上空において気圧の谷が浅いバイアスの軽減がみられた。これらの改善には、予報モデルの更新とともに 2 段階 SST 法の導入が寄与し
ている。

44

図 2.2.28 アンサンブル平均の 500 hPa 高度場の北半球（20° N 以北）の検証結果。上段は夏期間、下段は冬期間。左列は予報時間ごとの RMSE [m]。中列は予報時間ごとのスプレッド [m]、右列はスプレッドスキル。緑線は対照実験で赤線がテス
ト実験の結果。図のタイトルでは対照実験を CNTL、テスト実験を 20XX と記している。RMSE とスプレッドの図では、紫線は変化率（(20XX-CNTL)/CNTL [%]、右縦軸）を、黄色の逆三角は 5%の有意水準で差が有意であることを示している。
スプレッドスキルは 1 が最適であり、1 を超えるとスプレッドが予測誤差に対して過剰であることを意味する。

図 2.2.29 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。上段は夏期間、下段は冬期間。左列は閾値 1mm/24h、
右列は閾値 5 mm/24h の降水事例に対するもの。緑線は対照実験で赤線がテスト実験の結果。図のタイトルでは対照実験を
CNTL、テスト実験を 20XX と記している。紫線は差（TEST-CNTL、右縦軸）。

45

図 2.2.30 アンサンブル平均の進路予測平均誤差（左図）と FT=0 から FT=120 の台風接近確率の信頼度曲線とブライアスキ
ルスコア（右図）。対照実験を CNTL、テスト実験を 20XX と記している。緑線は対照実験で赤線がテスト実験の結果。左図では、左縦軸で平均誤差 [km] を、右縦軸でサンプル数を示しており、図の上部の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。両実験で共通のサンプルについて検証しているためサンプル数は同じである。右図では水色とオレンジの棒グラフで対照実験とテスト実験の予測頻度を示す。
また、ブライアスキルスコアの値を凡例中の「BSS=」以降に示している。

図 2.2.31 1 か月再予報による各季節の予測精度の検証。左図は熱帯域（20° S–20° N）の 200 hPa 速度ポテンシャル (CHI200)のアノマリー相関係数の差（TEST-CNTL）、右図は同様に北半球域（20° N–90° N）の 500 hPa 高度場 (Z500) のもの。青は 1 週目、赤は 2 週目、緑は 3 から 4 週目、黄色は 1 から 4 週目の予測。誤差棒はブートストラップ法で見積もった 95%信頼区間である。

46

参考文献
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47

2.2.8 メソ解析とメソモデルの改良
2.2.8.1 はじめにらを解析変数とすることで地中物理量を解析により修正することが可能となる。現在、メソ解析で利用している観測の中に地中物理量を直接観測したものはない
が、Tg と wg は主に地上観測によって修正される。このことは今回の改良における地上要素の解析および予報精度の向上に貢献している。
衛星輝度温度データのバイアス補正は、これまで気象庁全球解析における変分法バイアス補正 (VarBC) 係数を利用して行っていた。しかし、その補正は十分ではなく、「観測値-第一推定値 (FG-departure)」の分布には、その片側だけ多く不使用となることにより非対称となるものが一定数見られていた。一方、局地解析では、Cameron and Bell (2018) の手法に基づく VarBC
により、適切な補正が行われている (幾田 2019a)。今回、メソ解析にもこの手法に基づく VarBC を導入する
改良を行った。その結果、バイアスがより適切に補正されていることが確認でき、分布も対称となった（図略）。
4D-Var では非線形モデル (NL) に対する接線形モデル（TL）とその随伴モデル（AD) を用いて評価関数と評価関数の勾配を計算し、その極小値を探索する。TLと AD は、予報モデル asuca の力学過程および物理過程に基づき作成した。その際、物理過程については、非線形性が強いために単純に線形化することが困難であることから、TL による摂動予報が NL による摂動予報の良い近似となるよう考慮しつつ簡略化したものを用いるようにした。
JNoVA ベースの MA0904 では、極小値探索における前方演算には NL を用いていたのに対して、asuca-Var
では TL を用いるよう変更した。これにより、評価関数が二次形式となり極小値探索の安定性が向上する。
非線形過程の影響を考慮するための方法としては最適化の過程で基本場の更新を行う (幾田 2019b)。この基本場の更新は、極小値探索中（最大 50 回）に 2 回（極小値探索の 20 回目および 35 回目に）行う。
asuca-Var のメソ解析への導入により、asuca の予測特性に基づいた一貫性のあるメソ解析予報サイクルの実行が可能となった。これは、メソモデルが持つモデ
ルバイアスも引き継がれるということでもある。本開発の中で顕在化したモデルバイアスを軽減すべく取り組まれたメソモデルの改良については次項で報告する。

気象庁では、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て、メソ
数値予報システム10 を運用している。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、メソモデル (MSM) の改良が継続的になされており、2017 年 2 月にこれまで運用されてきた JMANHM から新しい気象庁非静力学モデル asuca(気象庁
予報部 2014) に置き換えられた。一方で、メソ解析では 2009 年 4 月に導入された JMA-NHM に基づく非静力学メソ 4 次元変分法 (JNoVA; 気象庁予報部 2010) を2017 年 2 月の asuca の導入以降も運用してきた。2020年 3 月にメソ数値予報システムが更新された際に、メソ解析は JNoVA から asuca に基づくメソ 4 次元変分法 (asuca-Var) に置き換えられ、一貫したメソ数値予報システムとしての運用が可能となった。また本更新
時に、メソモデルにおいても予測精度向上のための改良が導入されている。
本節では、新たなメソ解析として導入された asucaVar について概要を述べるとともに、2020 年 3 月のMSM 更新の際に導入された主な改良項目について示す。以下では、2017 年 2 月 asuca 導入時のメソモデル
を MSM1702、2020 年 3 月に現業運用されたメソモデ
ルを MSM2003 と表記する。

2.2.8.2 メソ解析の改良
本項では、メソ解析に導入した asuca-Var の概要を述べる。asuca-Var は asuca の初期値を作成することを目的とした変分法同化システムであり、その構成要
素は、予報モデル「asuca」、観測値を用いて最適解の計算を行う解析本体「asuca-Var コア」、予報値に適用
して観測相当量を求める「観測演算子」である (幾田2014)。asuca-Var コアは、3 次元変分法 (3D-Var)、4 次
元変分法 (4D-Var) など、目的に応じて機能を切り替えることができるよう設計されており、その 3D-Var の機能については局地解析に導入されている (幾田 2015)。
今回、その 4D-Var の機能をメソ解析に導入した。
表 2.2.6 に、2020 年 3 月に導入された asuca-Var に基づく新しいメソ解析（MA2003）の仕様について、MA2003 導入前まで利用してきた JNoVA（2009 年 4月に導入）に基づくメソ解析（MA0904）と比較して示した。
asuca-Var の解析対象の変数は、東西風 u、南北風
v 、地中温度 Tg 、地上気圧 ps と温位 θ、地表面体積含b
水率 wg 、偽相対湿度 µp = qv /qsat0(Dee and da Silva
2003) である。MA0904 と比較して、地中温度 Tg 、地表面体積含水率 wg が新たに追加されている11 。これ

2.2.8.3 メソモデルの改良
本項では、解析予報サイクルにおいて顕在化したモデ
ルバイアスの軽減を目的として MSM2003 で導入された改良項目について、過程ごとにその概要を報告する。
(1) 雲微物理
雲微物理過程は、大気中の水物質の質量や粒径を様々な素過程を考慮して予報および診断するもので、水物質の相変化に伴う加熱・冷却や降水粒子の生成を通じて予測特性に大きな影響を与える。このことから、雲10メソ解析とメソモデル (予報モデル) を合わせてメソ数値
予報システムと表記する。
11
Tg ,ps ,θ 間の誤差相関と wg ,µp 間の誤差相関があり、それ以外の変数は独立であると仮定する。

48

制御変数
背景誤差
極小値探索回数
変分法品質管理
変分法バイアス補正
拘束項
モデル
前方演算
基本場
解像度 アウター
解像度 インナー
積分時間間隔
数値拡散
湿潤
対流
乱流
対流混合層
地表面
放射

MA0904MA2003u, v, ps , θ, µp
鉛直成分:水平一様、水平成分:水平一様
最大 35 回探索 15 回目以降なし
エネルギーノルム
JMA-NHM
非線形モデル
非線形モデル
5km, 大気:L50(48+2), 地中温度:415km, 大気:L40(38+2), 地中温度:440 secu, v, Tg , ps , θ, Wg , µp
鉛直成分:海陸時刻別、水平成分:水平一様
最大 50 回探索 1 回目からCameron and Bell (2018)
背景誤差ノルム
asuca
接線形モデル（非線形基本場更新 2 回）
非線形モデル
5km, 大気:L76, 地中温度:8+1(skin)
15km, 大気:L38, 地中温度:8+1(skin)120 sec

NL

NL

AD

適応水蒸気拡散なし
大規模凝結
KF(Kain and Fritsch 1990)
なし
診断型渦拡散Sun and Chang (1986)
陸:Kondo (1975), 海:Louis et al. (1982)
杉・多田 (1988)

TL

鉛直速度ダンピング
雲物理
KF
MYNN3(Nakanishi and Niino 2009)
なし
Beljaars and Holtslag (1991)
関口ほか (2019)

AD

大規模凝結（雲物理の飽和調節に準拠）
なし
同左（拡散係数、部分凝結摂動なし）
同左（バルク係数摂動なし）
Mahfouf (1999)

表 2.2.6 データ同化システムの新旧比較。MA2003 は 2020 年 3 月に導入された asuca-Var に基づく新しいメソ解析を、MA0904
は 2009 年 4 月に導入された JNoVA に基づくメソ解析を指す。

がある閾値を超えると雲水から雨への変換が始まる。
MSM1702 ではこの閾値を 10−5 [kg/kg] としていた。
これは、雲の粒径に換算すると 6–7 [µm] 程度となり、現実との対応から考えるとかなり小さい。この過少な閾値の設定が雲水量過少の主要因となっていたことから、MSM2003 では閾値を 10−3 [kg/kg] に修正した。
また、雲氷から雪への変換に用いられるオートコンバー
ジョンについても、対流圏上層のように雲氷量が少ない場合に雪への変換が過剰だったため見直した。
その他、雲氷落下速度を計算する際に用いられる係数の変更や、雲氷と雪の衝突併合過程において雲氷の落下速度を考慮するように修正を加えた。
MSM2003 で導入された雲物理改良のインパクトを見るため、二周波降水レーダー (DPR) による観測と衛星搭載型レーダシミュレータによってモデル出力から算出された反射強度とを比較した例 (幾田 2019c) を
図 2.2.33 に示す。MSM1702 では融解層より上層で全般的に観測よりも反射強度が弱く、融解層より下層では弱い降水域で反射強度が弱くなる傾向が見られるが、MSM2003 ではいずれの傾向も改善された。

図 2.2.32 Abel-Boutle(AB)、Marshall-Palmer(MP) のそれぞれで求められる粒径分布関数。qr は全密度に対する雨水量の比として定義される。

微物理過程の精度向上は豪雨などの顕著現象の予測に不可欠なものである。MSM2003 では雲微物理過程の以下の項目を見直した。
雨の粒径分布は MSM1702 では Abel-Boutle(Abeland Boutle 2012) に基づいて算出していたが、特に雨水量が少ないときに粒径の小さな雨が多くなる特徴があり、雨滴蒸発が過剰だった。Abel-Boutle の粒径分
布は、東アジアのような多雨地域には適さないとの指摘がある (Johnson et al. 2018) ことも考慮して、雨の粒径分布を Marshall and Palmer (1948) に基づいて算出するように変更した。図 2.2.32 にそれぞれの粒径分
布関数を示す。Abel-Boutle の粒径分布関数では雨水量 qr が少なくなるほど粒径の小さな雨の比率が多くなる傾向があり、Marshall-Palmer の粒径分布関数との違いが顕著に現れる。
雲水から雨への変換は、MSM ではオートコンバー
ジョンによって定式化される。この定式化では雲水 qc(2) 雲量診断
モデル格子平均で水蒸気が飽和していなくても、格子内の温度・比湿の揺らぎによって格子内で部分的に飽和している状況を考慮することは、放射計算や水物質の相変化に伴う大気の加熱・冷却を評価するうえで重要である。格子内で雲が存在する割合として雲量が定義されるが、その診断には格子内の揺らぎを見積もるための仮定が必要である。asuca では、放射、境界層、雲微物理の各過程で雲量が診断されているものの、
これらはそれぞれ独立したスキームによって診断され49

図 2.2.34 氷に対する相対湿度と雲量の関係。赤線、青線はそれぞれ雲微物理、放射過程で診断される雲量を示す。気温 220K、気圧 200hPa、臨界相対湿度 95%の条件下で計算した。

平均量の時間変化項に現れる乱流フラックスの診断に、逆勾配項と呼ばれる平均量の勾配に依存しない項が現れることが挙げられる。MYNN3 の定式化において、逆勾配項は格子内スケールの液水温位の分散の局所平衡解からのずれに由来する量として特徴付けられており、
勾配拡散型の境界層スキームでは表現できない、混合層上部に見られる弱安定層を再現できるなどの利点がある。一方で、現業利用のためには計算安定性を確保することが求められ、これまでも 2 次の乱流統計量の予報方程式において陰解法を用いるなどの計算安定性を改善させるための改良が適用されてきた (原 2015; 西
本 2020)。しかし、MYNN3 で逆勾配項を陰解法を用いて評価することは現実的ではないことから、MSM1702
では逆勾配項は陽解法で評価されており、このことが原因と思われる乱流フラックスの振動がしばしば現れることが運用上の問題となっていた。
MSM2003 では、この問題に対処するために逆勾配項を評価する際に現れる 2 次の乱流統計量について、現在値を用いる代わりに仮積分した値を用いるように変更した。この対処により、これまで問題となっていた計算不安定から生じる乱流フラックスの振動を除去できることが確認された。定式化の詳細は西本 (2019)に示されている。

図 2.2.33 2018 年 7 月 6 日 00UTC の DPR(KuPR) の衛
星直下における反射強度の鉛直断面。上から順に観測値、MSM1702 によるシミュレーション結果、MSM2003 によるシミュレーション結果を表す。

ており、特に MSM1702 では放射と雲微物理で用いられる雲量診断の手法が全く異なっていた。
MSM の雲微物理過程では、Wilson and Ballard(1999) に基づいて雲量を診断している。本スキームは、
氏家 (2020) にあるように氷に対する過飽和を許容することが特徴となっており、観測されるような大気の過飽和をより適切に表現するようになっている。一方で、放射過程で用いられる Sommeria and Deardorﬀ (1977)に基づく雲量診断では、氷過飽和の扱いが Wilson and
Ballard (1999) とは大きく異なっているため、氷飽和の状況下において、放射、雲微物理の両過程で診断される雲量に大きな乖離が生じることが問題となっていた。図 2.2.34 に氷に対する相対湿度とそれぞれの過程で診断される雲量の一例を示す。放射過程では相対湿度 110%付近で雲量が 1 となっているのに対し、雲物理過程では相対湿度 150%付近から雲量が生じており、全く異なる挙動を示すことがわかる。
この不整合は、放射で診断される上層雲量が過大となる原因となっていた。このため、MSM2003 では放射過程でも Wilson and Ballard (1999) に基づく雲量診断手法を採用し、雲微物理の雲量との不整合を解消させた。この変更により、過大見積もりであった上層
雲量が減少するとともに、MSM1702 で見られていた
地上日射量の負バイアスが大幅に縮小することが確認された (草開 2020)。

(4) 地表面
地 表 面 か ら の 顕 熱・潜 熱 フ ラック ス は 、MoninObukhov の相似則に基づいてモデル最下層の風速、気温および湿度から診断される。通常用いられる MoninObukhov の相似則による診断手法ではモデル格子点値の物理量が必要となるが、asuca は有限体積法に基づく定式化をしているため、モデルで予報される物理量はモデル格子の平均値であり、一般的に両者は一致しない。MSM1702 では、便宜的にモデル格子平均値
を格子中央での値とみなしてフラックスを算出していた。MSM2003 では、モデル格子平均値と地表面フラッ(3) 境界層
境界層スキームは、Mellor-Yamada-Nakanishi-Niinoのレベル 3 モデル (以下 MYNN3)(Nakanishi and Niino2009) を採用している。MYNN3 の特徴の一つとして、50

クスとの関係を従来の相似則に基づいて新たに定式化
し、より厳密な形で相似則を適用できるように改良した。この変更により、地表面フラックスが過少になる傾向が軽減されることが報告されている (Nishizawa andKitamura 2018)。
地表面過程において、陸上からの蒸発量は土壌水分量に強く依存する。このため、土壌水分量を適切に扱うことは地上気温の日変化の予測精度にとって重要である。MSM1702 では、Deardorﬀ (1978) に基づいた定式化にしたがって土壌水分量を予測していた。Deardorﬀ(1978) の定式化では特定の土壌に対して係数が提案されているが、日本の代表的な土壌と比べると砂質が多く、土壌水分量変化の時定数が短くなる傾向があった。
この問題への対処として、MSM2003 では土壌水分量予測に Noilhan and Planton (1989) によって提案された方法を採用した。Noilhan and Planton (1989) の手法では様々な土壌特性を考慮することができ、当初問題となっていた乾燥時の時定数をより長くとることが可能となった。
その他、積雪格子での地表面パラメータに関する見直しを図った。典型的な葉面積指数 (LAI: Leaf Area
Index) からの見積もりにより、森林域での積雪被覆率が過大であることが明らかになったため、積雪被覆率を修正した。また、雪格子の熱伝導率と熱容量を地中
全層「雪」から表層のみ「雪」として扱うように変更した。これらの修正は、冬期下層に見られた低温バイ
アスの軽減に貢献した。

2.2.8.4 本改良による予測特性の変化
図 2.2.35 に夏期間における上層雲量、下層雲量、地上日射量の MSM2003(テスト実験) と MSM1702(コントロール実験) との差を示す。MSM2003 では上層雲量が大幅に減少する一方で、北部海上を中心に下層雲量が増加する傾向が見てとれる。前者は放射過程に用いる雲量診断で氷過飽和が許容されるようになったことが主要因であり、後者は雲水から雨への変換の閾値を変更した影響が大きい。その結果として、北部海上の下層雲量増加に対応して地上日射量が減少し、その他の地域では上層雲量減少の影響によって地上日射量が増加する。対象時刻別の地上日射量平均誤差の比較において (図 2.2.36)、MSM2003 では MSM1702 と比べて平均誤差が 30 [W/m2 ] 程度縮小した。これまで、夏季の地上日射量には本州から南に正バイアス、北海道東部に正バイアスが見られていたが (図略)、今回の改良は両者のバイアス軽減に貢献した。
放射収支の改善は外向き長波放射 (OLR) によっても確認された。図 2.2.37 に OLR の 7 月平均 (ただし、モデル結果は 7 月 1 日から 7 月 23 日までの平均であることに注意) を示した。衛星観測に基づく CERESEBAF12 プロダクトの解析値と比較すると、MSM1702
では過少傾向にあるのに対し、MSM2003 ではより観測に近くなっており、雲量がより現実に即したものに改善された効果が現れている。
地表面の項でも述べたように、特に陸上において冬期
下層に低温バイアスが現れることが開発上の課題であった。メソ数値予報システムの本課題に対する改良の効果を見るために、冬期間での 925 hPa 面気温の FT=24の対初期値との差分を図 2.2.38 に示す。MSM1702 では陸上に低温バイアスが見られるが、MSM2003 では低温バイアスがまだ残っているものの大幅なバイアスの軽減が確認できる。また、図には示さないが、925 hPa
面での対ゾンデ二乗平均平方根誤差 (RMSE) においてもすべての予報期間で有意な改善が確認された。メソ解析が asuca-Var に更新されたことにより、一貫した
解析予報サイクルの実行が可能になったことや、地形作成手法の改良および地表面過程の改良が改善に寄与したと考えられる。
次に、降水量の面的分布の特性変化についての例を示す。図 2.2.39 は初期時刻 2018 年 7 月 11 日 12UTC からの 21 時間予測における 3 時間降水量である。この事
例では、実況で観測されている熱雷による局所的な降水が MSM1702 では予測できなかった一方で、MSM2003
では部分的ではあるものの局所的な降水が捕捉できた。
この事例においても MSM2003 での上層雲量減少による日射量の増加が見られており (図略)、熱雷表現の改善に寄与したと考えられる。
本改良における降水の統計的な特性の変化として、(5) 力学・モデルフレーム
力学・モデルフレームについては、精度改善や不具合修正の観点から見直しを行った。
asuca において、モデル地形はモデル格子の頂点 (以下 q-point) で定義されており、格子中心 (以下 p-point)
での地形は q-point からの平均値で与えられる。このため、p-point での地形は実地形と比較すると勾配が小さくなる。一方で、地上物理量は p-point から算出されるため、地形誤差が地上物理量バイアスを生じさせる要因となっていた。この問題を解消するために、p-point
から見た地形の誤差が小さくなるように q-point の地形を作成するように地形作成手法を修正した。
MSM1702 では地形データや地表面定数データを単精度演算で作成していたが、特に地図投影計算において、異なる計算機での出力に無視できない違いが生じうることが明らかとなった。今後見込まれる計算機更新による定数ファイルの差分を最小限に抑えることが望ましいことから、地形データや地表面定数データを倍精度で作成するよう変更した。また、東西・南北方
向の水平気圧傾度力の計算において、モデル最下層・最上層で過少に扱われており、斜面での風速に影響していることが開発の過程で明らかになったため、修正
を行った。

12

Cloud and Earth’s Radiation Energy System (CERES)
Energy Balance and Filled (EBAF)51

図 2.2.35 MSM2003 での上層雲量 (左)、下層雲量 (中央)、地上日射量 (右) の MSM1702(コントロール実験) からの差。評価
期間は 2018 年 6 月 18 日から 7 月 22 日までで、雲量については FT=24、地上日射量については FT=24 までの日平均をプ
ロットしている。

図 2.2.36 地上日射量の対象時刻別平均誤差。横軸は時刻(JST)、縦軸は平均誤差 (W/m2 ) であり、青線、赤線はそ
れぞれ MSM1702 と MSM2003 の結果を表す。評価期間
は図 2.2.35 と同じ。

これまで過少傾向だった弱雨の頻度が高くなる一方で、強雨の頻度が減少することが挙げられる。代表的な事例
として、図 2.2.40 に初期時刻 2018 年 6 月 29 日 03UTCからの 24 時間予測における 3 時間降水量を示す。弱雨の頻度が高くなったことで、MSM1702 では予測できなかった降水を捕捉できるようになり (図の赤点線)、
見逃しが減少した。また、MSM1702 では実況では見られない強雨が出現した (図の青点線) が MSM2003 ではより実況に近い雨量となっており、強雨の空振りが減少したことが分かる。

52

図 2.2.37 大気上端での外向き長波放射の分布。(左)MSM1702、(中央)MSM2003、(右)CERES-EBAF プロダクトによる解析値に対応する。CERES-EBAF 解析値は 7 月の平均、モデル結果は 7 月 1 日から 7 月 23 日までの平均をそれぞれ算出している。

図 2.2.38 冬期間の 925hPa 面気温の FT=24 と対初期値との差分。左図は MSM1702、右図は MSM2003 の結果を示す。本図における解析期間は 2017 年 12 月 23 日から 2018 年 1 月 23 日である。

図 2.2.39 初期時刻 2018 年 7 月 11 日 12UTC からの 21 時間予測における 3 時間降水量の分布。左から MSM1702、MSM2003、
解析雨量を表す。

53

図 2.2.40 初期時刻 2018 年 6 月 29 日 03UTC からの 24 時間予測における 3 時間降水量の分布。左から MSM1702、MSM2003、
解析雨量を表す。

2.2.8.5 まとめ及び今後の課題
2020 年 3 月に更新されたメソ数値予報システムでは、
メソモデルに用いている asuca に基づいた asuca-Var
がメソ解析に新たに導入されたことにより、一貫した
メソ数値予報システムとしての運用および開発が可能となった。その一方で、このことはメソモデルが持っていたモデルバイアスを顕在化させることにもつながるため、モデルバイアス軽減のためのメソモデルの改良が必要となり、物理過程を中心に全般的な見直しを図った。モデル改良においては、近年の科学的知見を取り入れるとともに、雲量診断に存在していた過程間の不整合を解消させるなど、予測モデル全体としての整合性を重視して開発を進めた。メソ数値予報システ
ムの更新によって、雲量や日射量の予測精度が向上したことで、これまで予測の難しかった熱雷などの局所的な降水や北日本の下層雲などを部分的ではあるものの表現できるようになった。また、統計的な特性として、降水量、気温・高度プロファイル、地上気象要素についての予測精度改善を確認した。
2018 年 10 月に気象庁が公表した「2030 年に向けた
数値予報技術開発重点計画」では、重点目標の中で豪雨防災、台風防災を掲げており、いずれもメソ数値予報システムの果たすべき役割は大きい。重点目標達成に向けた開発計画として、台風防災を念頭に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の提供を行うこととしている。メソ数値
予報システムにおいては、台風の示度、風速、積算雨量の予測精度向上が特に求められている。また、線状降水帯に代表されるような集中豪雨の予測精度向上も、
台風防災と同様にメソ数値予報システムにとって重要な課題である。これらの顕著現象の予測には、個々の積乱雲の発生・発達の過程や対流の組織化を予測モデ
ルで適切に表現できることが不可欠である。現在のメソモデルの空間解像度 (水平格子間隔 5 km) では個々の対流を直接解像することはできないため、積雲スキー
ムなどのパラメタリゼーションが必要であり、各物理過程の継続的な開発が重要である。あわせて、メソモ
デルの予測値は局地モデルの境界値として用いられることから、より空間解像度の高い局地モデルでの顕著現象予測の精度向上には、メソモデルでの環境場の再
現性向上も求められている。

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54

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2.2.9 GOES-16 AMV 及び ScatSat-1/OSCAT の
全球解析への利用開始
2.2.9.1 はじめに
2020 年 7 月 29 日、全球解析においてインド宇宙研究機関（ISRO）が運用する極軌道衛星 ScatSat-1 に搭載されたマイクロ波散乱計 OSCAT の海上風データおよび米国の静止気象衛星 GOES-16 の大気追跡風（AMV）

ダクトである。GOES-16 は、NOAA/NESDIS（米国
海洋大気庁/米国環境衛星資料情報局）が運用する第 3世代静止気象衛星であり、2016 年 11 月 20 日に打ち上げられ、2017 年 12 月 18 日から GOES-East（静止位
置：西経 75 度付近）として運用が開始された。先代機の GOES-13 からフルディスクのスキャン間隔が 10 分
間隔に高頻度化されているほか、主に以下の点が改善されたことで AMV の精度が向上している。

の利用を開始した。本項ではこれらのデータの概要や利用方法、予測初期値や予測精度に与える影響について概要を報告する。

• 衛星画像の水平解像度や位置合わせ精度の向上• 算出アルゴリズムの高度化による雲パターン追跡精度の向上• 多波長帯の観測画像を利用することによる雲頂高度推定の高度化

2.2.9.2 OSCAT データについて
OSCAT は、インド宇宙研究機関が運用する極軌道
衛星 ScatSat-1 に搭載されたマイクロ波散乱計であり、地球に向けてマイクロ波を放射し、地表面状態に応じた後方散乱強度を測定することにより、海上風を推定する能動型のセンサーである13 。このため、マイクロ波散乱計の観測により直接観測データが少ない海上の風のデータを得ることができる。ScatSat-1 は 2016 年
9 月に打ち上げられ、2017 年 9 月からプロダクトの配信が開始されている。
気象庁の現業の全球解析では、マイクロ波散乱計の海上風プロダクトとして、既に EUMETSAT（欧州気象衛星開発機構）が運用する極軌道衛星 Metop シリー
ズ（A, B, C）に搭載されている ASCAT を利用している (髙橋 2010; 守谷ほか 2014) が、新たに ScatSat-1の OSCAT データを利用することで、低緯度帯を中心に海上風観測の空白域を補完することができる。
OSCAT 海上風プロダクトと ASCAT 海上風プロ
ダクトの比較を表 2.2.7 に示す。OSCAT はペンシルビーム型のセンサーであり、ファンビーム型センサーの ASCAT では観測できない衛星直下を含めて、広範囲を観測可能となっているが、観測周波数が ASCAT（5.255 GHz）と比較して高い（13.515 GHz）ため雨による減衰の影響を受けやすく、降水域では観測精度が悪くなるといった特徴がある。また、OSCAT の水平解
像度は ASCAT に比べると 2 倍程度とやや粗い。全球モデルの第一推定値を参照値とした OSCAT のデータ
品質は ASCAT と比較してバイアスがやや大きく標準偏差はやや小さいが、観測値−第一推定値の水平分布やヒストグラム等の傾向は ASCAT と同等である（図略）。このため、品質管理処理は ASCAT と同様の処理を適用し、風速 25 m/s 以上のデータは解析に利用しない設定とした。また同一格子に ASCAT 海上風がない場合に OSCAT を解析に使用する設定としている。

GOES-16 AMV では新たに短波長の赤外画像（3.9µm）、水蒸気画像（6.9 µm, 7.3 µm）の波長帯が追加された。これにより主に、対流圏の中下層の雲パターンの追跡が強化され、利用可能な AMV の数が増加した。
気象庁の現業の AMV 品質管理処理では、各衛星運用機関が配信する AMV データの品質指標である予報値
チェックあり QI（Quality Indicator）を利用した品質
管理 (山下・今井 2007) を実施しているが14 、GOES-16
AMV では予報値チェックあり QI が提供されなくなった。このため、GOES-16 AMV については風速誤差が大きいデータ、もしくは特に高度推定の誤差が大きい
大気中層のデータを解析に使用しないように、以下の条件を満たすものを低品質データと判断して除外することとした。
• 中層（400 hPa-700 hPa）のデータ• 観測値−第一推定値のベクトル差が14.1 m/s 以上のデータ
2.2.9.4 利用観測データ分布（データカバレッジ）について
2021 年 1 月 1 日 00UTC のマイクロ波散乱計のデー
タカバレッジの変化を図 2.2.41 に示す。OSCAT デー
タの新規追加により、主に低緯度帯を中心に海上風のカバレッジが約 20%拡大する。これにより熱帯低気圧等による下層循環を捉えられる可能性が増大し、その発達、衰弱等の情報の数値予報モデルへの反映が期待できる。
2020 年 1 月 1 日 00UTC の AMV のデータカバレッ
ジの変化を図 2.2.42 に示す。GOES-16 の観測領域は先代の GOES-13 と同じであり、2018 年 1 月の GOES-13

2.2.9.3 GOES-16 AMV について
AMV は静止衛星や極軌道衛星から撮影される、時間的に連続した複数の画像から雲や水蒸気パターンを追跡することにより上空の風ベクトルを推定したプロ

14

EUMETSAT で開発された QI には、数値予報モデルとの整合性を考慮に入れた予報値チェックあり QI と、数値予報モデルとの整合性を考慮しない予報値チェックなし QI がある。気象庁のデータ同化では、予報場から大きく外れた観測を除くため、予報値チェックあり QI を用いて品質管理を行っ
ている。

13

マイクロ波散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。

56

表 2.2.7 ASCAT と OSCAT の比較

センサー名
OSCAT
ASCAT

ビームの種類
ペンシルビーム
ファンビーム

観測周波数
偏波13.515 GHz （Ku バンド） HH, VV∗
5.255 GHz（C バンド）
VV

水平分解能
25 km, 50 km
12.5 km, 25 km

観測幅1400 km
500 km x 2∗

HH は観測に利用するマイクロ波が送・受信波ともに水平偏波、VV は鉛直偏波であることを示す。VV による観測を加えることで海上風のリトリーブ精度が向上する。

気下層に感度のあるチャンネル（チャンネル 4, 5）、
GMI,SSMIS 等のマイクロ波イメージャの各種チャン
ネル、およびマイクロ波水蒸気サウンダ MHS の中上層観測チャンネル（チャンネル 3）において、観測値と第一推定値の整合性が有意に改善した。
マイクロ波イメージャと気温サウンダ AMSU-A のチャンネル 4, 5 に対する精度改善については、海上風の解析精度向上が影響していると考えられる。この改善により、大気下層の収束・発散、及びそれに伴う水蒸気移流の第一推定値の精度が向上し、結果として放射輝度温度の推定精度が向上したと推測できる。
対流圏中上層の水蒸気量に感度がある MHS のチャ
ンネル 3 に対する精度改善についても、下層風の収束・発散がより正確に表現されるようになったことが影響していると考えられる。これによって水蒸気の鉛直輸送がより現実に近いものとなり、対流活動の激しい熱帯を中心に水蒸気の鉛直プロファイルが改善し、さらに AMV の同化により大気中上層の水蒸気の解析精度が向上したと考えられる。

図 2.2.41 2021 年 1 月 1 日 00UTC のマイクロ波散乱計のデータの分布。OSCAT は図中の深緑色のデータ。

2.2.9.6 日本付近の予報精度への影響について
予報場へのインパクトとして、ラジオゾンデの観測
データを参照値として利用した場合の日本付近の予測
精度の変化を図 2.2.44 に示す。左側のカラムは夏実験、
右側のカラムは冬実験の検証結果を示す。検証期間は
夏は 2018 年 7 月から 9 月、冬は 2018 年 12 月から 2019年 2 月のそれぞれ 3 か月間である。
OSCAT 海上風及び GOES-16 AMV の利用が日本付
近の予測精度に与えるインパクトについては、850 hPa、及び 250 hPa の風速、500 hPa のジオポテンシャル高度などで有意改善している予報時間が見られるものの、概ね中立であった。なお、全球領域では、北半球の夏期間については 500 hPa のジオポテンシャル高度についてはやや悪化する傾向がみられたが、他の要素については概ね中立であった（図略）。

図 2.2.42 2020 年 1 月 1 日 00UTC の AMV 観測データの分布。GOES-16 AMV は図中のピンクのデータ。

運用終了以来、AMV データの空白域となっていたが、GOES-16 AMV の利用により解消された15 。

2.2.9.5 解析場への影響について
GOES-16 AMV 及び ScatSat-1/OSCAT 海上風デー
タが解析場に与えるインパクトを確認するため、衛星
輝度温度の各種観測値と第一推定値との整合性の変化を図 2.2.43 に示す。統計期間は 2019 年 6 月 20 日から
10 月 11 日である。なお、インパクト確認のために使用したモデルは 2019 年 12 月時点の気象庁全球解析及
び全球予報モデルであり、以降の各種検証でも同じモデルを利用して検証を行っている。
図の縦軸は衛星輝度温度各種センサーであるが、これらのうち、マイクロ波気温サウンダ AMSU-A の大2.2.9.7 熱帯擾乱の進路予測に与える影響について
図 2.2.45 に、大西洋、東太平洋、北西太平洋の各領域における熱帯擾乱の進路予測誤差の統計検証の結果を示す。検証対象は 2019 年 6 月 20 日から 10 月 11 日までに各領域で発生した台風もしくはハリケーンであり、OSCAT,GOES-16 AMV を利用しない実験（CNTL 実験）と利用した実験（TEST 実験）で同一のサンプル

15

なお、2020 年 3 月には中央・東太平洋域を観測範囲とす
る GOES-15 の運用が終了し、GOES-16 と同等の性能持つ
GOES-17 の現業運用が開始された。

57

図 2.2.44 OSCAT、GOES-16 AMV 同化による、主要な気象要素の改善、改悪の有意性を示す図。図の左列は検証要素を示しており、500 hPa のジオポテンシャル高度（Z500）、
700 hPa の気温（T700） 、850 hPa の気温（T850） 、250hPa の風速（Ws250）、850 hPa の風速（Ws850）、及び 700 hPa の相対湿度（RH700）の各要素の平方根平均二乗誤差（RMSE）、相関係数（CC）、平均誤差（ME）
を検証対象とする。検証領域は日本周辺領域（東経 110 度〜東経 150 度、北緯 20 度〜北緯 50 度）とした。左のカラムは夏実験、右のカラムは冬実験であり、それぞれのカ
ラムについて左から右にかけて 1 日〜11 日までの 1 日毎に予報精度の変化の有意性を検証する。改善は黄色、改悪は灰色で表現している。マークは有意検定の有意水準を表しており、■は 99%、◆は 95%で有意であることを示し、△は有意水準 68%で改善、▽は有意水準 68%で改悪であることを示す。

図 2.2.43 GOES-16 AMV 及び ScatSat-1/OSCAT 海上風データを同化に利用した場合の衛星輝度温度の各種観測
データの観測値と第一推定値の差分の標準偏差の変化率[%] を示す図。これらのデータを同化に利用しない場合からの変化率を示しており、負の値（黄色で示された領域）が改善を示す。また、赤丸は差が信頼区間 95%で有意であることを示す。

ケーンの進路予測精度の向上を用いて検証した。なお、参照値として NOAA 作成のベストトラック（B-decks）を用いた。
GOES-16 がカバーする大西洋領域（図 2.2.45 左）及び東太平洋領域（図 2.2.45 中央）で 72 時間先程度まで中立〜改善傾向が見られる。北西太平洋領域（図2.2.45 右）でも、概ね中立からやや改善のインパクトがあることが確認できる。

GOES-West（静止位置：西経 135 度付近）の観測領
域では GOES-16 とほぼ同等の性能を持つ GOES-17 が運用されている。この領域では先代衛星 GOES-15 の運用停止以降、その後継衛星である GOES-17 の AMV や
衛星輝度温度がデータ同化に使用されていない。2020
年 12 月現在、これらの現業導入に向けた開発を行っている。また、OSCAT 海上風プロダクトについてはメ
ソ、局地解析では利用されておらず、これらの解析での利用に向けて開発を進める。

2.2.9.8 まとめ
米国の静止気象衛星 GOES-16 の AMV 及びインドの極軌道衛星 ScatSat-1 に搭載された OSCAT の海上風プロダクトの全球解析での現業利用に向けた開発を進めてきた。これらのデータを全球解析に利用することにより、主に以下の改善のインパクトが確認できたため、2020 年 7 月 29 日から現業利用を開始した。
• AMV データの空白域となっているアメ
リカ大陸付近や、熱帯域を中心とした海
上風のデータカバレッジ向上• 温度や水蒸気に感度がある衛星輝度温度観測に対する第一推定値の整合性の改善• 大西洋、東太平洋領域での台風、ハリ58

図 2.2.45 熱帯擾乱の進路予報へのインパクト。左図が大西洋領域、中央図が東太平洋領域、右図は北西太平洋領域の進路予報
誤差統計検証の結果を示す。上段は、左の縦軸は予測位置誤差 [km]、右の縦軸はサンプル数 [個]、横軸は予報時間 [hour] であり、赤線が TEST 実験、青線が CNTL 実験の予測位置誤差を示す。エラーバーは 95%信頼区間を表す。下段は予測位置誤
差 [km] の TEST-CNTL の値で、負であれば TEST の誤差が CNTL の誤差を下回っていることを示す。図上部の▼は統計的な有意性を示しており、上段が時間方向の相関を考慮、下段が独立を仮定して計算した有意判定結果であり、緑色は有意、黒色は有意でないことを示す。

参考文献
守谷昌己, 大和田浩美, 山下浩史, 江河拓夢, 2014:
Metop-B データの利用開始. 平成 26 年度数値予報
研修テキスト, 気象庁予報部, 104–107.
太原芳彦, 1999: マイクロ波放射計. 数値予報課報告・
別冊第 45 号, 気象庁予報部, 27–43.
髙橋昌也, 2010: マイクロ波散乱計 ASCAT データの全球解析での利用. 平成 22 年度数値予報研修テキス
ト, 気象庁予報部, 43–47.
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.

59

2.2.10 局地解析におけるひまわり 8 号 CSR デー
タ利用拡大
2.2.10.1 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衛星の輝度温度データが同化されている。静止気
象衛星に搭載された赤外イメージャの観測データから作成される晴天放射輝度温度プロダクト (CSR:ClearSky Radiance) もそのひとつで、現在は水蒸気の吸収帯に中心波長をもつバンド（水蒸気バンド）のデータが利用されている。CSR を同化することにより、これらのバンドが感度を持つ対流圏の中上層の水蒸気量を中心に、初期値の精度が改善する。ひまわり 8 号をはじめとする近年の静止気象衛星には複数の水蒸気バンドが搭載されており、全球解析やメソ解析では、既に複数の水蒸気バンドを利用している（岡部 2019; 太田ほか 2019）。
局地解析ではひまわり 8 号の CSR を利用しているが、これまでは搭載されている 3 つの水蒸気バンドの
うち、バンド 8（中心波長 6.2µm）のみの利用にとどまっていた。今般、全球解析やメソ解析と同様に、バンド 9（同 6.9µm）および 10（同 7.3µm）を新規に追加して利用を開始した。本稿では、2020 年 7 月 29 日に局地解析に導入された、ひまわり 8 号 CSR のバン
ド 9 および 10 への利用拡大について概要を報告する。

2.2.10.2 変更の概要
追加で利用するバンド 9 および 10 は、これまで利用していたバンド 8 より大気の透過率が高く、大気のより下層に感度がある。このため、陸域で大気が乾燥している場合など、しばしば大気を透過する地表面からの放射の影響を適切に考慮する必要がある。今般、バンド 9 および 10 を利用するにあたり、全球解析やメソ解析に適用された、陸域での CSR 利用に関する高度化（岡部 2020）を局地解析にも適用した。以下に変更点を示す。

図 2.2.46 TEST の CNTL に対する、観測値と第一推定値との差の標準偏差の変化率 [%]（各観測データの左列）および利用データ数変化率 [%]（右列）、(a) マイクロ波サウンダ、(b) マイクロ波イメージャ、(c) ラジオゾンデ気温、(d) ラジオゾンデの相対湿度。赤線が夏期間、緑線が冬期間を示す。エラーバーは 95%信頼区間、丸印は変化率の正負が統計的に有意であることを示す。縦軸はそれぞれ、マ
イクロ波サウンダについてはチャンネル番号、マイクロ波
イメージャについてはチャンネル周波数（V は垂直偏波を表す）、ラジオゾンデについては気圧を示す。

1. 放射計算に用いる地表面射出率を、固定値 0.9 から、植生や季節変化を考慮した気候値に変更。
2. 放射計算に用いる地表面温度を、第一推定値から、窓バンド（バンド 13、 中心波長 10.8µm）の CSR
データに基づくリトリーブ値に変更。

を適用した。実験期間は、2018 年 6 月 27 日-7 月 8 日（以下、夏期間とする）、および 2018 年 1 月 16 日-27
日（以下、冬期間とする）とし、どちらも解析時刻間
隔は 1 時間とした。

3. バンド 9 および 10 の CSR データの新規利用。
2.2.10.3 業務化試験
本変更導入前の最新のルーチン相当のシステムに、
上記の変更を適用し、解析値・予測値の改善を確認するための実験を実施した（業務化試験）。コントロール
実験（CNTL）では、局地数値予報システムや、境界値として用いたメソ数値予報システム、および全球数
値予報システムとして、いずれも 2020 年 3 月末時点のルーチン相当のシステムを用いた。これに対しテスト
実験（TEST）では、CNTL の局地解析に上記の変更(1) 解析値・第一推定値の変化
対流圏中層 (700hPa) における比湿の解析値の期間
平均が、海上を中心に若干増加したが、他の要素について大きな変化はなかった（図省略）。
第一推定値については、対流圏の水蒸気や気温に感度のある衛星輝度温度、およびラジオゾンデの観測値との整合性が向上し、精度が改善した（図 2.2.46）。

60

(2) 予測値の変化
降水検証の結果、降水スコアに顕著な変化は見られなかった。ただし、傾向としては、特に夏期間において、25[mm/3h] 以上の強雨を中心として空振り率・見逃し率が減少し、エクイタブルスレットスコアの改善が確認された一方、弱雨では見逃し率の増加による同スコアの改悪がわずかにみられた（図 2.2.47）。
事例解析では予報時間中盤以降、過大な強雨が緩和される改善等、降水検証と整合する事例が複数見られた。ここでは、九州地方南部における 2018 年 7 月 2 日
12UTC を初期値とした 6 時間後予測における 3 時間降水量の比較結果を示す（図 2.2.48）。比較的弱い降水の見逃し拡大として、CNTL で弱かった鹿児島県中部の降水域が、TEST ではさらに弱くなっていることが確認できる。一方で、強雨に対する改善として、CNTL
では解析雨量に見られない 50[mm/3h] 以上の強雨域が宮崎県南部まで伸びていたのに対し、TEST では主に宮崎県と熊本県の県境付近にまとまって分布しており、
解析雨量の分布に近くなっていることが確認できる。
2.2.10.4 まとめ
局地解析においてこれまで未利用だった、ひまわり
8 号のバンド 9 および 10 の CSR データを利用するため、放射計算に用いる地表面射出率および、地表面温度の改良を適用した。変更を適用した実験の結果、対流圏において水蒸気場が改善することや、降水検証において強雨を中心に空振り率・見逃し率が減少し、エクイタブルスレットスコアが改善傾向であることが確認された。この結果を受けて、2020 年 7 月 29 日から、当データの局地解析での現業利用を開始した。

参考文献
岡部いづみ, 2019: ひまわり 8 号のバンド 9, 10 及び Meteosat のチャンネル 6 の晴天放射輝度温度(CSR:clear-sky radiance) データの追加利用. 令和
元年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 56–57.
岡部いづみ, 2020: 静止気象衛星ひまわり CSR. 数値予報課報告・別冊第 66 号, 気象庁予報部, 133–141.
太田行哉, 岡部いづみ, 小屋松進, 西本秀祐, 谷寧人,
2019: メソ解析における観測データ利用の改良及びメソ数値予報システムにおける北西太平洋高解像度
日別海面水温解析の利用開始. 令和元年度数値予報
研修テキスト, 気象庁予報部, 61–67.

61

図 2.2.47 降水強度閾値別の対解析雨量降水の CNTL（青線）と TEST（赤線）のバイアススコア、エクイタブルスレットスコ
ア、空振り率および見逃し率（上段）と、それらの TEST と CNTL の差（下段）。横軸は 3 時間降水強度閾値 [mm/3h] を表す。検証格子は 10km × 10km とした。エラーバーは 95%の信頼区間を示す。

図 2.2.48 2018 年 7 月 2 日 12UTC を初期値とした 6 時間後予測における 3 時間降水量の比較。解析雨量（左）、TEST（中央）、CNTL（右）。

622.2.11 全球解析における Metop-C マイクロ波サウンダ AMSU-A および MHS の利用開始
2.2.11.1 はじめに
Metop-C は、欧州気象衛星開発機構（EUMETSAT）
が運用する、現業極軌道気象衛星 Metop シリーズの 3機目の衛星で、2018 年 11 月 7 日に打ち上げられた。
Metop には多数の観測センサーが搭載されており、既に運用中の同シリーズ衛星 Metop-A および Metop-B

A のバイアス補正が不十分であることが精度悪化の原因と思われた。このことから、暫定的な対処として、
Metop-C/AMSU-A の一部のデータについて利用域を制限し（チャンネル 7 および 8 の北緯 70 度以北のデー
タを不使用とする）、精度悪化を軽減させることとした。
本変更における Metop-C/AMSU-A および MHS の追加により、両センサーのデータの分布域が拡大し、いずれも概ね 20〜30%ほど利用データ数が増加した。

のデータが、気象庁の数値予報システムで利用されている（大和田 2008; 守谷ほか 2014）。
搭載されているセンサーのうち、マイクロ波気温サ
ウンダ AMSU-A は、60GHz 帯の酸素の吸収帯を利用したセンサーで、大気の透過率が様々に異なる複数のチャンネルを持ち、それぞれ対流圏から成層圏の様々な高度の気温に感度を持つ。気象庁の数値予報システ
ムにおいては、Metop の他、米国が運用する極軌道衛星 NOAA や Aqua に搭載されている AMSU-A を利用中である（岡本 2007; 江河 2015）。
マイクロ波水蒸気サウンダ MHS は、183GHz 帯の水蒸気の吸収帯を利用したセンサーで、この周波数帯には 3 つのチャンネルを持ち、対流圏中上層の水蒸気量に感度を持つ。AMSU-A と同様に、Metop の他、NOAAに搭載されている MHS を既に利用中である。なお、
MHS は全球解析において、雲・降水域のデータも利用する全天同化が 2019 年 12 月に導入されている（第2.2.3 項を参照）。
本稿では、全球数値予報システムで 2020 年 9 月 15日に開始した、Metop-C 搭載の AMSU-A および MHSの輝度温度データの利用について、概要を報告する。

2.2.11.3 性能評価試験
本変更導入前の最新のルーチン相当のシステム（第2.2.9 項で報告の GOES-16 AMV および ScatSat1/OSCAT 利用を適用）をコントロール実験（CNTL）とし、CNTL に Metop-C/AMSU-A および MHS を追加（ただし AMSU-A については一部データの利用域を制限）した実験をテスト実験（TEST）として、性能評価試験を実施した。実験期間は、2019 年 7 月から 9
月（夏実験）および 2019 年 12 月から 2020 年 2 月（冬実験）のそれぞれ 3 か月間とした。
(1) 解析値・第一推定値の変化平均的な解析値については、夏冬実験ともに、極域を除き顕著な変化はみられなかった。
第一推定値については、気温や水蒸気に感度のある
別の輝度温度センサー（ATMS, SAPHIR, SSMIS, 静
止衛星 CSR）を中心に、これらの観測値との整合性に向上が見られ、解析値の精度向上が示唆された（図2.2.49）。
(2) 予測値の変化
500hPa 高度場や 850hPa 気温などの代表的な予報変数の改善・改悪の程度を示すスコアカードでは、南北半球（南緯 20 度以南、北緯 20 度以北）を中心に、概ね改善の傾向が確認できた（図省略）。一方で、熱帯域の 500hPa 高度場では改悪の傾向がみられたが、これについては後述する。
予測値に関して、改善率の帯状平均を確認したとこ
ろ、中緯度の対流圏中上層を中心に、気温や高度、比湿、風速に改善の傾向が見られた。図 2.2.50 に、TEST、
CNTL 両実験に共通の参照値として ECMWF 再解析（ERA5; Hersbach et al. 2020）を用いた結果を示す（TEST、CNTL それぞれの初期値を参照値とした検証
結果でも概ね同様の結果）16 。比湿の改善は MHS による効果、気温や高度場の改善は AMSU-A による効果が主であると考えられる。冬季の南極域において予報
初期に見られる高度場の悪化（図 2.2.50 では ERA5 を参照値とした FT=0（解析値）で悪化として見られる箇所に対応）については、今回対処を行った夏実験における北極域の改悪と同様に、AMSU-A のバイアス補2.2.11.2 変更の概要
AMSU-A および MHS については、いずれも既に他の衛星のデータが利用されていることから、Metop-C
についても品質が同程度であることを確認した上で、他の衛星と同様の設定で同化利用することを基本方針とした。予備実験における輝度温度の観測値と第一推定値の差（O-B）を用いて品質を確認した結果、AMSU-A
については、既存利用衛星と同程度であることが確認された。また、MHS についてはチャンネル 3 および 4で若干ノイズが大きいことが確認されたものの、設定されている観測誤差の値に比べるとその差異は小さく、品質に利用上の問題はないと判断した。これらを受け、他の衛星の AMSU-A や MHS と同じ観測誤差設定値、ならびに雲・降水判定やバイアス補正などの品質管理手法を用い、Metop-C の AMSU-A および MHS を追加して利用するように変更した。
両センサーを追加した性能評価試験（夏期間）を行った結果、解析値および予測値の精度に概ね改善が確認できた一方で、北極域において解析値の精度に悪化が確認された。調査の結果、Metop-C のデータ品質自体には問題はなかったものの、Metop-C も含めた AMSU-

16

TEST、CNTL それぞれ自身の解析値を参照値とした検証
では、特に予報初期の熱帯域において、TEST における精度の変化を確認することが難しいことから、独立した共通の参照値として他センターの解析値を利用した図を示した。

63

体的に次第に負バイアスへと転じたことから、上記の変化量は負バイアスを拡大させることとなり、改悪となったものと考えられる。
ただし、台風進路予測については中立であり（図省略）、この変化による悪影響は見られなかった。

2.2.11.4 まとめと今後の課題
全球数値予報システムにおいて、Metop-C 搭載のAMSU-A および MHS の輝度温度データを追加利用する性能評価試験を実施した。その結果、第一推定値や予測値の精度向上が確認できたことから、2020 年 9 月
15 日に、全球解析において当データの利用を開始した。
北極域における高度場への悪影響については、暫定的な対処として、北極域で Metop-C/AMSU-A のチャンネルを一部利用しないことで軽減した。この悪影響の原因と抜本的な対処については、今後も引き続き調査を行う予定である。

参考文献
江河拓夢, 2015: マイクロ波サウンダ. 数値予報課報告・
別冊第 61 号, 気象庁予報部, 47–49.
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,
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. Thpaut, 2020:
The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of
the Royal Meteorological Society, 1–51.
守谷昌己, 大和田浩美, 山下浩史, 江河拓夢, 2014:
Metop-B データの利用開始. 平成 26 年度数値予報
研修テキスト, 気象庁予報部, 104–107.
岡本幸三, 2007: ATOVS 直接同化. 数値予報課報告・
別冊第 53 号, 気象庁予報部, 58–70.
大和田浩美, 2008: Metop-A 衛星搭載のサウンダ利用.
平成 20 年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部,
101–103.

図 2.2.49 TEST の CNTL に対する、様々な観測と第一推定値との差の標準偏差の変化率（各観測データの左列）及
び利用データ数変化率（右列）。第一推定値との差は観測誤差で規格化済み。(a) マイクロ波サウンダ ATMS、(b) マ
イクロ波水蒸気サウンダ SAPHIR、(c) マイクロ波イメー
ジャSSMIS および GMI、(d) 静止衛星晴天輝度温度。赤線が夏実験、緑線が冬実験を示す。エラーバーと丸印はそれぞれ、95%信頼区間と、それによる変化率の正負が統計的に有意であることを示す。縦軸はそれぞれ、マイクロ波
イメージャについてはチャンネル周波数（V は垂直偏波を表す）、それ以外のセンサーについてはチャンネル番号を示す。

正に起因するものと思われるが、予報時間が進むにつれ悪影響は見られなくなったことから、北極域に適用したようなデータ利用域の制限は行っていない。
熱帯の対流圏上層から成層圏にかけては、FT=48〜
72 以降に高度場で改悪が見られ（TEST、CNTL それ
ぞれの初期値を参照値とした検証結果でも同様）、前述のスコアカードで見られた改悪とも整合する。この改悪について、200hPa 高度場の平面図を用いて確認した（図省略）。初期値の段階では、CNTL において正バイアスを持った熱帯付近の高度場は、TEST では
Metop-C データの追加により正バイアスが軽減される
方向に変化していた。しかし、予報時間が進むにつれ、
TEST と CNTL の差は初期値での変化量を概ね維持したまま推移しているのに対し、高度場のバイアスは全64

図 2.2.50 ERA5 を参照値とした RMSE 改善率の帯状平均（1000hPa〜100hPa、左端が南極、右端が北極）。寒色系が改善を示す。パネルは左から、比湿、気温、東西風速、高度。 (1 段目）夏実験 FT=0、（2 段目）冬実験 FT=0、（3 段目）夏実験
FT=72、（4 段目）冬実験 FT=72。寒色系が改善を示す。網掛けは信頼区間 95%で有意であることを示す。

65

2.2.12 メソアンサンブル予報システムの改良
2.2.12.1 はじめに気象庁は、メソモデル（MSM: Meso-scale Model）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、メソアンサンブル予報システム（MEPS:
Meso-scale Ensemble Prediction System) の運用を2019 年 6 月 27 日に開始した (河野ほか 2019)。その後、さらなる確率予測精度の向上を目指し、MEPS における予報初期の日本周辺域でのばらつきが小さいことや冬季のアンサンブルスプレッドの過大評価といった問題点を解決するため、初期・側面境界摂動の作成
手法の改良を実施した。夏季17 および冬季18 の約 1ヶ月ずつの実験を行い、MEPS の上述の問題点が改善され、日本周辺の降水予測の不確実性をより適切に捕捉できるようになったことを確認した。また、スプレッドの適正化と降水確率予測精度の向上も確認できた。
さらに部内試験運用期間に発生した予測計算の異常終了の一因となった過大な側面境界摂動が改善され、計算安定性も向上した。この改良は 2020 年 9 月 16 日に現業システムに導入された。
本項では、初期摂動の改良および側面境界摂動の改良
項目について述べた後に、これらの改良による MEPSの改善を示す。以下、2019 年 6 月に運用を開始した
MEPS を MEPS1906、今回の改良を行い 2020 年 9 月に現業運用を開始した MEPS を MEPS2009 と表記する。MEPS の詳細については、國井・小野 (2020) や
Ono et al. (2021) を参照いただきたい。

図 2.2.51 2018 年 7 月 5 日 18UTC における MSV40（水平解像度 40 km の MSV）のトータルエネルギーノルムのピークの分布。赤点は第 1∼ 第 7 特異ベクトル、青点は第 8∼
第 10 特異ベクトル。
（左）MEPS1906、（右）MEPS2009。

的時間空間スケールの小さい不安定現象に対応する成長モードの捕捉を目的とする (國井・小野 2020)。メソ
スケール現象の不確実性の捕捉に対するその有効性は、
Ono et al. (2021) などで示されている。しかしながら、
日本周辺域に顕著な降水が観測された事例において、その現象とは直接関連のない日本の南海上に MSV が算出されてしまう傾向が課題として挙げられていた。
図 2.2.51 の左はその一例である。南西諸島付近や西日
本から東日本にかけての梅雨前線帯に対応した降水域が予測される場に対して、これらの降水域から遠く離れた日本の南海上の太平洋高気圧圏内において MSVが算出されている。このような MSV は、少なくとも評価時間内において日本付近の顕著現象に影響を及ぼす可能性は低いと考えられる。
台風等の擾乱がない場合に南海上に算出される局所的な MSV の傾向を調査したところ、線形成長と非線形成長が大きく異なることが分かった。そこで、このような SV を「偽 SV」として識別し、その算出されや
すい環境場の特徴を把握しターゲット域から除去する
ことで、偽 SV の算出を回避することを検討した。偽SV は、線形成長した摂動と非線形成長した摂動の類似度（SI: Similarity index）が 0.6 以下、かつ最終ノル
ムにおいて水蒸気項の占める割合が 60 %以上、として識別した。通常の MSV は、中下層が湿っていて、上昇流があり、正渦度領域に算出されやすいといった特徴がある。一方で偽 SV は、その逆の環境場で算出される傾向が見られる。いくつかの試行の結果、偽 SVに特徴的な環境場の指標として下層の渦度がターゲッ
ト域の設定に有効に機能することが分かった。そこで、これまで固定であった MSV のターゲット領域（125°–
145°E,25°–45°N）から、925 hPa の渦度が閾値以下となる格子点を除外するように変更した（ただし、全領域ではなく、35° 以南、130° 以東の格子点にのみ適用）。
この変更を導入した結果得られる MSV のノルムのピー
ク分布を図 2.2.51 の右に示す。この事例では、南海上の高気圧圏内の渦度が小さい領域がターゲット域から除外された結果、南西諸島付近および西日本付近の降水域に対応した MSV が算出されるようになった。

2.2.12.2 初期摂動の改良
初期摂動の改良の目的は、予報初期における日本付
近の現象の不確実性をより適切に捕捉することである。
今回の改良では、そのために初期摂動の算出領域を環境場に応じて動的に設定する手法の導入を行った。また、冬季に過大な水蒸気摂動が算出されることがあるため、初期摂動の振幅調整手法について見直しを行った。
メソ特異ベクトル（MSV）のターゲット域の動的設定手法の導入
MEPS の初期摂動は、異なる時間空間スケールの不確実性を表現することを目的として、評価時間、水平
解像度の異なる複数の特異ベクトル（SV: Singular
Vector）を線形結合して作成している。具体的には、
JMA-NHM の摂動予報モデル、随伴モデルに基づくメ
ソ特異ベクトル（MSV）と、気象庁全球モデルの摂動予報モデル、随伴モデルに基づく全球特異ベクトル (GSV)である。このうち MSV は、水平解像度 40 km・評価時
間 6 時間の MSV(MSV40) と、水平解像度 80 km・評
価時間 15 時間の MSV(MSV80) を利用しており、比較

(1)

17

夏季実験期間:2018 年 6 月 18 日 00UTC∼2018 年 7 月 21
日 18UTC
18
冬季実験期間:2017 年 12 月 23 日 00UTC∼2018 年 1 月 25
日 18UTC66

図 2.2.52 夏季実験期間の MSV40、MSV80 のトータルエネルギーの水平分布。00, 12UTC 初期値の期間平均。上段は MSV40、下段は MSV80 について、左列は MEPS1906、中列は MEPS2009。上段の右には解析雨量の期間積算値（40km 格子に平均化）を示す。それぞれ最大値で規格化している。

図 2.2.53 図 2.2.52 と同様。ただし、冬季実験期間について。

夏季実験期間における MSV のトータルエネルギーノ
ルムの水平分布の平均値、および解析雨量の積算値を図
2.2.52 に示す。MSV40,MSV80 ともに、MEPS1906 では日本の南海上で高い値となっていたが、MEPS2009
では解析雨量の多い領域の上流側にあたる九州の南西海上に高い値が分布するようになった。冬季実験期間について同様に示した図 2.2.53 では、MEPS2009 の改良によって九州の南西海上および日本海での算出頻度が増加し、解析雨量の多い領域との対応が MEPS1906に比べて良くなった。また、SV が非線形モデルで成長するかどうかの指標となる SI も、MEPS2009 では全般に改善傾向が見られ、特に平成 30 年 7 月豪雨を含む
夏季実験期間前半で顕著に改善が見られた（図略）。

(2) MSV における水蒸気摂動の振幅上限値の変更
MSV の摂動の振幅は、その上限値が摂動変数ごとに設定された閾値を超えないように決められる。このう
ち、水蒸気摂動の上限値は 6 g/kg と固定値となっていたが、特に水蒸気が少なくなる冬季において、過剰な振幅の水蒸気摂動が算出される事例が見られた。そこ
で、水蒸気の季節および高度依存性を考慮できるよう、
水蒸気摂動の上限値を基本場の 50%とするよう変更した。この変更により、たとえば 925 hPa の統計結果で見られた、アンサンブル平均の RMSE に比べて予報前
半にやや過大であった水蒸気のスプレッドが適正化された（図略）。なお、夏季については、ほぼインパクトはなかった。

67

2.2.12.3 側面境界摂動の改良
側面境界摂動の改良は、冬季のアンサンブルスプレッ
ドの過大評価の解消やそれに伴う計算安定性の向上など、主に予報後半の摂動の適正化に資する改良を行った。
(1) 全球特異ベクトル (GSV) のターゲット域の変更
MEPS の側面境界摂動は、線形成長させた全球特異ベクトル (評価時間は 45 時間19 ）を利用しており、そのターゲット域を 110°–170°E,15°–50°N に設定していた。このターゲット域は、GSV が初期摂動のみでなく、境界摂動としても利用されるようになった際に拡張して設定された経緯がある (國井・小野 2020)。予報後半において十分なスプレッドを確保するために MSV に比べターゲット域を広くしているが、特に夏季においてターゲット域の北西端の砂漠・半砂漠域で成長する
GSV が頻繁に算出されることが判明した（図 2.2.54 右上）。このような GSV を側面境界摂動として利用した
場合、予報後半で日本周辺域の予測不確実性が適切に捕捉できないことが懸念される。
この問題を回避して日本周辺域の予測に影響のある
GSV を効率的に算出するため、ターゲット域を従来からやや狭い領域（120°–170°E,25°–45°N）に縮小し砂
漠・半砂漠域を除外したところ、予報後半における日本周辺域の不確実性をより適切に表現することができるようになった（図 2.2.54 右下）。なお、この変更により予報後半で日本周辺域のスプレッドが過小となることはなかった。また、冬季においても日本周辺域で成長する GSV を優先的に算出することができるようになった（図 2.2.55）。

図 2.2.54 夏季実験期間の線形成長させた全球特異ベクトルの分布。左列が初期時刻、右列が評価時刻について、上段は MEPS1906、下段は MEPS2009。分布は MEPS1906の最大値で規格化している。橙色の点線でターゲット域を示す。

(2) GSV 算出時のトータルエネルギーノルムの温度項の重み変更GSV のノルムはトータルエネルギー（TE）で定義される。その温度項の重み調整について見直しを行った。
図 2.2.56 は、GSV を線形成長させた時のスプレッドの
時系列を示したものである。初期摂動の要素間の比率
は静的な解析誤差の要素間の比になるような調整（調整時に用いる静的解析誤差は、東西風・南北風：1.8 m/s、
温度:0.7 K）を意図しているが (國井・小野 2020)、それを踏まえると MEPS1906 においては夏季、冬季ともに温度摂動の大きさが相対的に大きいことが分かる。
このことが、予報開始直後は減少傾向で、その後予報
6 時間を過ぎてから大きくなり始めるという温度のス
プレッドの時間変化に影響していると考えられた。
TE ノ ル ム の 温 度 項 の 重 み は 任 意 性 が あ る が 、MEPS1906 では全球アンサンブル予報システムと同じ値である 1.0 を用いていた (小野 2016)。今回は GSV における各変数の摂動の大きさの比率が静的な解析誤差の図 2.2.55 図 2.2.54 と同じ。ただし、冬季実験期間。

比率に近づくよう、TE の温度項の見直しを行い、その重みの値として 3.0 を用いるようにした。これは台風ア
ンサンブル予報システム (Yamaguchi et al. 2009) における設定と同じになる。この変更を行った MEPS2009
では、GSV の各要素の比率が静的な解析誤差の比率に近いものとなり、温度場の予報初期のスプレッド減少
傾向も改善された。

19

現業運用スケジュールの都合により、GSV は MEPS の初期時刻の 6 時間前の全球解析値を用いて算出する。そのため、評価時間を MEPS の予報時間より 6 時間長い 45 時間としている。

68

図 2.2.57 2018 年 1 月 21 日 12UTC 初期時刻の FT=39の 925 hPa の温度摂動。上段は MEPS1906、下段はMEPS2009 について、左からメンバー 03,04,05。

図 2.2.56 線形成長させた GSV のスプレッドの期間平均。
モデル面第 15 層の各要素について、実線は気温 [K]、点線は東西風・南北風 [m/s] で、青系の色で MEPS1906 を、赤系の色で MEPS2009 を示す。横軸は時間 [h]（GSV の
評価時間は 45 時間）。
（上）夏季実験期間、（下）冬季実験期間。

側面境界摂動作成時の振幅調整と線型結合の適用
順序の変更
MEPS では、摂動の局在化を緩和するため、バリア
ンスミニマム法 (Yamaguchi et al. 2009) を用いて算出された係数を用いて摂動の線型結合を行っている。従来の MEPS では側面境界摂動作成の際、各摂動の振幅を 500 hPa 高度に対応するモデル面（第 15 層）の温度摂動が設定値となるよう調整を行った後、空間的に広がりを持った摂動を生成するために線型結合を行っていた。しかしこの方法では、たとえば 500 hPa より下層にピークを持ち、500 hPa 付近で振幅の小さい GSVの場合、振幅が過大に評価されるといった問題がある。
図 2.2.57 は、MEPS1906 と MEPS2009 について、ある冬季事例の 39 時間予測における 925 hPa の温度摂動をメンバー 03∼05（M03∼M05）まで示したものである。このうち MEPS1906 の M05 では、橙色の点線で示した西側境界において、-20 K 程度の摂動が流入していた。このような過大な摂動は、図 2.2.58（上）の鉛直分布に示すように下層に成長のピークを持つ GSVの振幅が、先述した調整方法により過大評価されることに起因する。
そこで側面境界摂動作成の際、従来の方法と順番を変えて、先に線形結合を適用して摂動構造を平滑化してから振幅調整を行うようにした。この変更によって、問題となっていた下層の摂動過大が改善された。たとえば
図 2.2.57 における MEPS2009 の M03 は、MEPS1906の M05 と同じような摂動パターンが見られるが、その振幅が極端に大きくなることはなく、そのことは図(3)

図 2.2.58 側面境界摂動（温度）の最大値の時系列。縦軸はモデル面、横軸は予報時間 [h]。
（上）図 2.2.57 の MEPS1906のメンバー 05、
（下）図 2.2.57 の MEPS2009 のメンバー
03。

2.2.58（下）の鉛直分布でも確認できる。また、この事
例における MEPS2009 の M03 以外のメンバーでも過大な振幅は見られなかった。
ここで示したような予報後半の過大な側面境界摂動
は、予報モデルの計算安定性にも悪影響を及ぼしていた。MEPS の本運用の開始前に行われていた部内試験
運用期間には、冬季の大気下層における過大な側面境
界摂動に起因して一つのメンバーの予測計算が異常終了している。ここで述べた変更によって、このような異常終了の発生要因を取り除くことができ、計算安定性が向上する。

69

図 2.2.60 アンサンブルスプレッド（実線）およびアンサン
ブル平均の RMSE（点線）の予報時間別の夏季実験期間の検証結果。青線が MEPS1906、赤線が MEPS2009。黒
点線はコントロールランの RMSE。
（左上）500 hPa の高度場 [m]、（右上）500 hPa の高度場 [m]、（左下）850 hPaの東西風 [m/s]、（右下）850 hPa の相当温位 [K]。検証対
象領域は、（左上）は MSM 域、それ以外は JPN 域。

図 2.2.59 アンサンブルスプレッドおよびアンサンブル平均の RMSE の夏季実験期間平均。FT=6 の 850 hPa の相
当温位 [K]。左はアンサンブルスプレッド、右はアンサン
ブル平均の RMSE について、上段は MEPS1906、中段
は MEPS2009、下段は MEPS2009 と MEPS1906 の差分（MEPS2009-MEPS1906）。

(4) 初期・境界摂動の振幅調整の見直し
2020 年 3 月の GSM,MSM の更新による予報誤差の軽減や、上述の摂動作成手法の改良を踏まえて、振幅調整手法の見直しを行った。従来は 500 hPa の温度摂動が設定値となるよう調整していたが、温度摂動に加え風速摂動も参照値とするよう変更した。また、過大な側面境界摂動が算出されないよう、初期摂動の上限
値に合わせて、側面境界摂動にも上限値を設定することとした。この振幅調整手法の変更後に、アンサンブ
ル平均の RMSE とスプレッドが統計的に同程度になるよう調整を行った。これらの調整により、従来に比べ全般的に振幅が小さくなった。また、側面境界摂動の振幅調整に合わせて、初期摂動の振幅も従来の 90%程度となるよう調整を行った。

響が大きい予報前半（6 時間予報）の場を見ている。
MEPS2009 では、MEPS1906 で見られた日本から離れた南海上のスプレッドが減少し、東シナ海〜日本海でスプレッドが増加する。スプレッドの分布はアンサン
ブル平均の RMSE の分布のパターンと整合的である。
予報後半にかけては、予報領域西部（特に領域北西端）
ではスプレッドは減少するが、日本付近では同等から微増となる（図略）。図 2.2.60 に、アンサンブルスプ
レッドとアンサンブル平均の RMSE の領域平均についての時系列を示す。改良によるスプレッドの変化傾向は平均をとる領域によって異なり、予報領域全体（MSM域）では減少し、「125°–145°E,25°–45°N の領域」
（JPN域）では増加する。
図 2.2.61 は、冬季の 500 hPa の高度場についての期
間平均分布で、境界摂動の影響が大きい予報後半（39 時間予報）の場を見ている。MEPS2009 では、MEPS1906
で顕著に見られた過大なスプレッドが大幅に減少し、問題が緩和された。予報前半においては、夏季同様に南海
上のスプレッドが減少し、黄海〜日本海でやや増加す
る（図略）。図 2.2.62 からは、予報時間全体をとおしてMSM 域、JPN 域共にスプレッドが減少し、MEPS1906
における過大傾向が改善されたことが分かる。

2.2.12.4 改良の効果
これらの改良（MEPS2009）の効果を確認するため、
夏季、冬季期間を対象にそれぞれ 136 初期値ずつ実験を行い、従来の MEPS1906 との比較検証を行った。
(1) スプレッドと誤差の関係
アンサンブルスプレッドとアンサンブル平均の RMSEとの関係を確認する。図 2.2.59 は、夏季の 850 hPaの相当温位についての期間平均分布で、初期摂動の影

70

る。予報前半の改善は初期摂動の改良に、予報後半の改善は側面境界摂動の改良によるものと考えられる。
冬季の 3 時間降水量のブライアスキルスコアを図
2.2.64 に示す。夏季ほど顕著ではないものの、冬季においても閾値 1 mm/3h の予報前半において改善が見られる。全般的に、気候値よりスキルがある 15 mm/3h
以下で中立から改善傾向という結果であった。弱い降
水の予報前半の改善は、図 2.2.53 に見られた MSV の日本海での算出頻度の増加により、冬型事例の降水確率予測精度が向上したことによるものと考えられる。

(3) 改良の効果を示す典型的な事例
改良の効果が確認できる事例として平成 30 年 7 月豪雨の事例を示す。図 2.2.65 は 2018 年 7 月 4 日 12UTC を初期時刻とした 9 時間後における 3 時間降水量予測で、上段はコントロールラン（摂動なしのメンバー、MSM
予測と同じ）の予測と解析雨量、下段は MEPS1906 とMEPS2009 による 20 mm/3h の超過確率である。この時刻の解析雨量においては、九州中部に 20 mm/3h
以上の降水が見られるが、コントロールランでは予測されていない。MEPS1906 の 20 mm/3h の超過確率では、この九州中部の降水について、コントロールラン同様にその可能性を見出すことができない。MEPS1906
では、MSV による初期摂動は九州付近にはほとんど算出されなかったため、GSV による水平スケールの大きな摂動が支配的であった。そのため、各メンバーの予測する降水は、降水強度に違いは見られるものの降水パターン自体は類似していた。一方、MEPS2009 の20 mm/3h の超過確率分布では、九州中部の降水の可能性を捉えることができた。これは主に初期摂動の改良によって降水域周辺に MSV が算出されるようになり、降水予測の不確実性をより適切に捕捉できるようになった結果と考えられる。
次に、冬季の発達する低気圧の事例について示す。
MEPS1906 の 500 hPa の高度場にみられるトラフ付近の過大なスプレッドは MEPS2009 では大きく減少し、
アンサンブル平均の RMSE に近づいた（図 2.2.66）。
これは、側面境界摂動の改良による効果であり、冬季実験期間の平均としては図 2.2.62 で見られた結果に対応するものである。この上層のトラフに対応する地上
低気圧付近のスプレッドにも同様の変化が見られ、これまで過大であった予報後半の低気圧のばらつきの表
現が改善されたことが分かる（図 2.2.67）。これにより、この事例における予報後半の降水の確率予測精度も向上したことを確認した（図略）。

図 2.2.61 図 2.2.59 と同じ。ただし、冬季実験期間、FT=39の 500 hPa の高度場 [m]。

図 2.2.62 図 2.2.60 と同じ。ただし、冬季実験期間。

2.2.12.5 まとめ及び今後の課題
MEPS における予報初期の日本周辺域でのばらつきが小さいことや冬季のアンサンブルスプレッドの過大評価といった課題を解決するため、初期・側面境界摂動の作成手法の改良を行った。この改良により、これらの課題が改善され、日本周辺の降水予測の不確実性(2) 降水の確率予測の検証
夏季の 3 時間降水量のブライアスキルスコアを図
2.2.63 に示す。夏季は予報前半を中心に閾値によらず改善が見られ、また予報後半においても改善が見られ71

図 2.2.63 夏季実験期間の 3 時間降水量のブライアスキルスコア。青線が MEPS1906、赤線が MEPS2009。
（左上）閾値 1 mm/3h、
横軸は予報時間 [h]。
（右上）閾値 10 mm/3h、横軸は予報時間 [h]。
（左下）閾値 30 mm/3h、横軸は予報時間 [h]。
（右下）横軸は閾値 [mm/3h]。

図 2.2.64 冬季実験期間の 3 時間降水量のブライアスキルスコア。青線が MEPS1906、赤線が MEPS2009。
（左上）閾値 1 mm/3h、
横軸は予報時間 [h]。（右上）閾値 5 mm/3h、横軸は予報時間 [h]。（左下）閾値 10 mm/3h、横軸は予報時間 [h]。（右下）横軸は閾値 [mm/3h]。

をより適切に捕捉できるようになり、スプレッドの適
正化と降水確率予測精度の向上を確認した。さらに計算安定性も向上した。この改良は 2020 年 9 月に現業システムに導入された。

今後は、國井・小野 (2020) に述べられているとおり、
2018 年 10 月に気象庁が策定した「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」の重点目標のうち、「台風防災」と「豪雨防災」の達成に向けて引き続きメソスケー

72

図 2.2.65 2018 年 7 月 4 日 21UTC の 3 時間降水量について、（左上）コントロールラン、（右上）解析雨量、（左下）
MEPS1906 の 20 mm/3h の超過確率、（右下）MEPS2009の 20 mm/3h の超過確率。MEPS は 2018 年 7 月 4 日
12UTC 初期値の FT=9。

図 2.2.67 図 2.2.66 と同じ。ただし、海面更正気圧 [hPa] について。

代表されるような集中豪雨の予測が持つ不確実性を適切に捕捉可能な、局地モデル（LFM）に基づく局地アンサンブル予報システムの開発が挙げられる。MEPS
よりも時空間スケールの小さい現象が対象となり未解
明の部分は多いが、初期値、境界値、数値予報モデルの不確実性を適切に表現できるシステムを検討していく必要がある。

参考文献
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サンブル予報システム. 令和元年度数値予報研修テ
キスト, 気象庁予報部, 1–15.
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.
小野耕介, 2016: メソアンサンブル予報システムの開発
状況. 数値予報課報告・別冊第 62 号, 気象庁予報部,
100–113.
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Yamaguchi, M., R.Sakai, M. Kyoda, T. Komori, and
T. Kadowaki, 2009: Typhoon Ensemble Prediction System developed at the Japan Meteorological
Agency. Mon. Wea. Rev., 137, 2592–2604.

図 2.2.66 冬季の低気圧事例（2017 年 12 月 23 日 00UTC の
FT=39）の 500 hPa の高度場 [m] についての MEPS1906（上段）と MEPS2009（下段）の比較。（左）アンサンブ
ル平均（黒線）とスプレッド、（右）メソ解析値（黒線）とアンサンブル平均の RMSE。

ルのアンサンブル予報の高度化に取り組んでいく必要がある。まず、初期摂動の改良としては、asuca に基づく SV 法の導入や、現在のシステムで考慮されていない数値予報モデルの不確実性を考慮する手法の導入が開発課題として挙げられる。さらに、台風防災に関しては、数日前からの広域避難・対応を可能にする予測の高精度化が必要であり、これを可能とするためにMEPS（現在は 39 時間予報）の予報時間延長に向けた開発が必要である。予報時間延長時のアンサンブルメ
ンバー増強の必要性の検討、下部境界値の不確実性の考慮、側面境界摂動の対応といった課題に取り組むことを考えている。豪雨防災においては、線状降水帯に

73

2.2.13 日本沿岸海況監視予測システムの導入
2.2.13.1 はじめにのことを示す比較検証結果については第 2.2.13.3 小節
で示す。
現業 JPN システムでは、遅延解析と速報解析の 2 系
統の解析を行う。遅延解析は、データ同化に用いる船舶などの現場水温・塩分観測データに約 1 か月遅れで入電するものもあることを考慮し、これら観測データを最大限活用するために約 50 日遡って実施する。一
方、速報解析は予報モデルの初期値を作成するために用いられる。それぞれの解析を駆動するための大気外力としては、遅延解析では気候学的に均質な解析を行うことを目的として再解析システム JRA-55 を、速報
解析では高解像度の気象の予測を反映するために以下で述べる予測システムと同様に GSM を使用する。

気象庁は、海上交通・水産業・マリンレジャー等の多様な海洋関連の活動を支援するために欠かせない水温や黒潮・親潮といった主要な海流等の実況把握・予測を目的として、海況監視予測システム MOVE/MRI.COM を運用している。2008 年 3 月から運用している北西太平洋
海洋データ同化システム MOVE/MRI.COM-WNP(石崎ほか 2009) は、水平解像度約 10 km の北西太平洋海洋モデルと 3 次元変分法 (3D-Var) による海洋データ
同化システム等から構成され、黒潮・親潮などの主要な
海流や水温の情報提供で有効活用されてきたが、水平解像度等の制限から沿岸域の小スケールの現象の再現が課題となっていた。このような近年の沿岸付近の詳細な海況情報や日本沿岸の潮位変動（異常潮位等）等
沿岸防災の実況把握・予測のニーズに応えるため、気象庁本庁と気象研究所では日本沿岸海況監視予測シス
テム MOVE/MRI.COM-JPN（JPN システム）の開発を行い、2020 年 10 月に JPN システムの現業運用を開始した。ここでは、現業運用を開始した JPN システムの概要を述べ、その解析・予測精度を報告する。

(2) 予測システム
表 2.2.9 に予測システムの仕様概要を示す。同予測シ
ステムは、水平解像度 2 km の日本近海モデル (JPN) を核として、北太平洋モデル (NP) 、全球モデル (GLB)から構成される。
予測システムの改善点としては、• 日本近海モデルの水平解像度が 2 km と旧システ
ムの 10 km より高解像度になり、沿岸域の地形がより詳細になった• 高精度の移流スキーム (Second Order Moment,
SOM) の採用により、前線波動に伴う暖水波及やストリーマーなどの再現性向上• 新しい鉛直座標系（z*座標）の導入により従来よりも浅い海底地形を表現• 河川流入水の効果を取り入れた• 潮汐過程を陽に計算し、潮汐混合の水温・塩分への影響も適切に再現• 海面気圧による水位の変動の効果が取り入れられ、沿岸の潮位変動の再現性向上など、多くの点が挙げられる。また、GLB と NP の予
測は双方向オンラインネスティングを用いて同時に実行される。これにより、質量やフラックスなど保存性が重要な変数について、両モデル間で保存性を保った予報が可能となった。
予測システムの初期値は、Bloom et al. (1996) のIncremental Analysis Update (IAU) の手法を用いて、予報開始前の 3 日間に対して海洋モデルを実行しながらモデルの水温・塩分場を速報解析の水温・塩分に近づけるよう修正することで作成される。海氷の初期化については、JPN では海洋気象情報室が衛星観測デー
タ等を用いて解析する海氷速報解析の密接度を、GLBと NP は COBE-SST(Ishii et al. 2005) の海氷密接度を参照してナッジングすることで、海氷の実況を初期値に反映する。
予報期間は、JPN については 11 日間、NP および
GLB は 1ヶ月である。NP および GLB の一か月延長予報は、気象庁が毎旬発表する海面水温・海流一か月予2.2.13.2 システム概要
図 2.2.68 に JPN システムの構成図を示す。本シス
テムは、解析システムである海洋データ同化システ
ム MOVE/MRI.COM(Usui et al. 2015; Hirose et al.
2019) と、予測システムである気象研究所共用海洋モ
デル MRI.COM(Tsujino et al. 2017; Sakamoto et al.
2019) から構成される。以下では、それぞれの仕様等について説明する。

図 2.2.68 JPN システム構成図(1) 解析システム
表 2.2.8 に解析システムの仕様概要を示した。比較のため、同表には旧システム MOVE-WNP の仕様も示してある。JPN システムでの大きな改善点の一つとして、北太平洋の解析システム (NPR-4D-Var) に 4 次元
変分法 (4D-Var) を採用したことがあげられる。旧システムの 3D-Var から 4D-Var に高度化されたことにより、短周期の海況変動の再現性が向上している。そ74

表 2.2.8 解析システムの仕様。旧システムを MOVE-WNP、新システムを JPN システムとして記した。

システム
モデル
モデルバージョン
対象海域
水平解像度
鉛直層
同化手法
同化ウィンドウ
遅延解析
速報解析
同化に用いる観測

JPN システム

MOVE-WNP
NP

WNP
GLB
NPR
MRI.COM v2.4
MRI.COM v4
北太平洋
北西太平洋
全球
北太平洋
0.5 度
0.1 度
東西 1 度×南北 0.5 度 約 10 km（日本近海）
54 層
60 層
3D-Var
3D-Var
4D-Var
5 日× 2
5 日× 210 日
5 日に一回実行（大気外力：JRA-55）
1 週間かけて実行（大気外力：JRA-55）
毎日実行（大気外力：JRA-55）
毎日実行（大気外力：GSM）
フロート、船舶、ブイ等の現場観測
衛星海面高度観測 (Jason-3, Saral, CryoSat-2)
MGDSST、海氷解析

報の基礎資料等の用途で使用するために実行される。

Ishii, M., A. Shouji, S. Sugimoto, and T. Matsumoto,2005: Objective analyses of sea-surface temperature and marine meteorological variables for the
20th century using ICOADS and the Kobe Collection. Int. J. Climatol., 25, 865–879.

2.2.13.3 精度検証
JPN システムの精度を評価するために、解析 (NPR4D-Var) ・予測それぞれについて過去実験を実施し、旧システム MOVE-WNP との精度比較を行った。
遅延解析の実験期間は 2018 年 1 月〜2019 年 12 月である。現場観測データ（フロート、船舶、ブイ等）と観測点直近格子の解析値との差を誤差として解析精度を検証した。NPR-4D-Var, WNP-3D-Var の日本近海の 100 m 深水温の RMSE 比較結果を図 2.2.69 に示す。
NPR-4D-Var では広い範囲で RMSE が減少し、特に黒潮続流域・本州東方で顕著に改善していることが確認された。1, 50, 200, 400 m 深水温でも同様の改善が認められた（図略）。
予測については 2019 年 9 月 1 日から 2020 年 5 月
31 日までを初期日とする実験を行った。JPN 領域全域を対象に 100 m 深水温で精度を比較した結果、JPNの RMSE は MOVE-WNP に対し、予報 1 日目では 33%、予報 11 日目では 15 %ほど RMSE が減少しており（図略）、JPN システム導入により、予報精度も改善することが確認された。

石崎士郎, 曽我太三, 碓氷典久, 藤井陽介, 辻野博之,
石川一郎, 吉岡典哉, 倉賀野連, 蒲地政文, 2009:
MOVE/MRI.COM の概要と現業システムの構築. 測候時報, 76, S1–15.

Sakamoto, K., H. Tsujino, H. Nakano, S. Urakawa,T. Toyoda, N. Hirose, N. Usui, and G. Yamanaka,
2019: Development of a 2-km resolution ocean
model covering the coastal seas around Japanfor operational application. Ocean Dynamics, 69,
1181–1202.
Tsujino, H., H.Nakano, K. Sakamoto, S. Urakawa,
M. Hirabara, H. Ishizaki, and G. Yamanaka,
2017: Reference manual for the MeteorologicalResearch Institute Community Ocean Model version
4 (MRI.COMv4). Technical reports of the Meteorological Research Institute, 80.
Tsujino, H., S. Urakawa, H. Nakano, R. J. Small,
W. M. Kim, S. G. Yeager, G. Danabasoglu,
T. Suzuki, J. L. Bamber, M. Bentsen, C. W. Boning, A. Bozec, E. P. Chassignet, E. Curchitser,
F. B. Dias, P. J. Durack, S. M. Griﬃes, Y. Harada,
M. Ilicak, S. A. Josey, C. Kobayashi, S. Kobayashi,
Y. Komuro, W. G. Large, J. Le Sommer, S. J. Marsland, S. Masina, M. Scheinert, H. Tomita, M. Valdivieso, and D. Yamazaki, 2018: JRA-55 based
surface dataset for driving ocean-sea-ice models(JRA55-do). Ocean Modelling, 130.

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Hirose, N., N. Usui, K. Sakamoto, H. Tsujino, G. Yamanaka, H. Nakano, S. Urakawa, T. Toyoda, Y. Fujii, and N. Kohno, 2019: Development of a new
operational system for monitoring and forecasting
coastal and open-ocean states around Japan. Ocean
Dynamics, 69, 1333–1357.

Usui, N., Y. Fujii, K. Sakamoto, and M. Kamachi,75

表 2.2.9 海洋モデルの仕様

システム

MOVE-WNP

モデル
モデルバージョン
対象海域
水平解像度
鉛直層
解析値
初期値作成 IAU 期間
大気外力

NP
WNP
MRI.COM v2.4
北太平洋 北西太平洋
0.5 度
0.1 度
54 層
3D-Var
5 日間気圧への応答潮汐過程
河川水

全球 EPS（日別値）
なし
なし
なし

JPN システム
GLB

NP
JPN
MRI.COM v4.6
全球
北太平洋
日本近海
東西 1 度×南北 0.5 度 約 10 km
約 2 km60 層
GLB-3D-Var
NPR-4D-Var
実行日前 3 日間
GSM（毎 3 時間値、11 日予報） GSM（毎 3 時間値）
全球 EPS（日別値、延長予報）ありあり（主要 8 分潮）JRA55-do(Tsujino et al. 2018) 気候値

図 2.2.69 旧システム MOVE-WNP と JPN システム解析 (NPR-4D-Var) での 100 m 深水温 RMSE。左図は MOVE-WNP、
中央は NPR-4D-Var、右図は (MOVE-WNP) - (NPR-4D-Var) の差である。差分の図は赤が NPR-4D-Var での改善を示す。

2015: Development of a four-dimensional variational assimilation system toward coastal data assimilation around Japan. Mon. Wea. Rev., 143.

76

2.3 開発進捗

面付近にあたる。近年の先進的な現業全球モデルにおいても、高度約 70∼80 km にモデル最上層を置く傾向にある (Walters et al. 2017; Ehard et al. 2018 など)。
これは、上部境界の影響が、GSM を含む現業全球モデ
ルの主な予測対象である対流圏・成層圏になるべく及ばないようにすることに由来する。現行の GSM では、上部境界が対流圏・成層圏の予測に深刻な悪影響を与えている事例は見当たらないことから、モデル最上層
は 0.01 hPa のままとする。

2.3.1 全球数値予報システムの鉛直層増強、地表面
解析高度化
2.3.1.1 はじめに
第 2.2.6 項で示した通り、気象庁では、スーパーコン
ピュータシステムの更新とともに、全球数値予報システ
ムの分解能の増強や計算手法の精緻化などの改良を通して予測精度の向上を進めてきた。平成 30 年 6 月 5 日
より運用を開始した第 10 世代スーパーコンピュータシ
ステムにおいてもその計算機能力向上を活用し、鉛直、
水平解像度の増強や物理過程の精緻化等を通じた全球
モデル (GSM) の改良を行う計画である (本田 2018)。
2020 年度（令和 2 年度）末の全球数値予報システムの更新では、GSM の鉛直層数の現行（2020 年 12 月時点）の 100 層から 128 層への増強と、地表面解析の高度化を計画している。
数値予報モデルの鉛直層数の増強は、鉛直離散化誤差の減少 (氏家 2019) や鉛直スケールの小さい現象の表現 (Bauer et al. 2013; Vosper 2015 など) を通じた
大気の表現能力の向上に資する。さらに、大気の表現能力向上は、データ同化サイクルにおいて、観測値と第一推定値との整合性向上をもたらす。鉛直層増強では、これらを通じた全体的な予測精度向上を狙う。
積雪深、土壌水分といった陸面関連の初期値は、下部境界の変化を通じて、大気下層の気象要素や大気の循環場の予測に影響を与える（Drusch et al. 2004; 草
開 2015; de Rosnay 2017 など）。地表面解析の高度化においては、積雪深、土壌水分初期値について、日々の観測データや予測値の情報を適切に反映させること
で、下層大気を中心とした予測精度向上を狙う。
本稿では、全球数値予報システムの鉛直層増強及び地表面解析（積雪深、土壌水分）高度化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、衛星観測と第一推定値の整合性向上、北半球の予測精度向上といった、期待された効果が得られたことについて示す。

モデル最下層： 最下層高度の設定は、物理過程や地上物理量診断等に強く影響する。現在の GSM の最下層高度は約 8.4 m であり1 、 MSM（約 10 m）等と比
べてやや低めに設定されている。モデル最下層を更に下げすぎると、接地境界層スキームが良く検証されている範囲を超えたり、陸面モデルにおける仮定（モデル最下層高度が植生の高さより高いこと等）が成り立たなくなる等の問題が生じる。このため、128 層 GSMのモデル最下層高度は、100 層 GSM のそれと同程度になるように設定した。

鉛直層の配分： 現業数値予報モデルの改良においては、多様な事例に対して、総合的な予測性能を向上させることが求められる。また、台風予測、日々の天気
等 GSM の予測対象に関わる大気現象やそれらを表現
する物理過程は、海面過程、境界層、雲、積雲等、地表面から大気の上層まで鉛直方向に広い範囲に渡る。これらの点を考慮し、128 層 GSM では、100 層 GSM に対して、大気全体にわたり均等に高分解能化させることとした。128 層 GSM の鉛直層配置の具体的な計算は、100 層 GSM と同様、Kawai et al. (2013) による手法を用いた。この手法では、指定する層番号とその層での気圧、及び地表面気圧に沿った座標から気圧座標へ遷移する気圧、といった情報を入力し、鉛直方向に滑らかに分布する層配置を自動的に計算する。気圧座標に完全に遷移する気圧は、128 層 GSM では、100
層 GSM と同様 60 hPa とした。

2.3.1.2 全球モデルの鉛直層増強(1) 128 層 GSM の鉛直層配置
鉛直層数を 100 層から 128 層に増強するにあたり、予測対象や力学過程及び物理過程の定式化の前提等を踏まえ、最上層、最下層高度と鉛直層の配置を検討した。その結果、鉛直層の 128 層への増強では、モデル
最上層及び最下層の高度は現行と同程度に保ちつつ、大気全体にわたり概ね均等に高解像度化することとした。以下では、鉛直層数を 100 層、128 層にした GSMをそれぞれ、「100 層 GSM」、「128 層 GSM」と呼ぶ。

上記の点を考慮し作成した 128 層 GSM の鉛直層配置について、100 層 GSM と比較したものを図 2.3.1 に示す。大気全体に渡り高分解能化されているほか、モデル最上層、最下層の高度は 128 層 GSM と 100 層 GSM
ではほぼ同じになっていることがわかる。128 層 GSMの対流圏、成層圏における層数を 100 層 GSM と比較した表を 表 2.3.1 に示す。対流圏から成層圏にかけて、
概ね 1.2 倍 ∼1.3 倍程度層数が増加している。0.1 hPa
からモデル最上層までに 4 層確保している点は 100 層
GSM と同様である。

モデル最上層： 2020 年 12 月現在の GSM のモデル
最上層は 0.01 hPa（高度約 80 km）であり、中間圏界

177300 K の等温大気の場合。

(a) surface to top

ps=1000hPa(b) surface to 950hPa

0.01

950

GSM_L100
ECMWF_L137
GSM_L128

0.01

0.03
0.05

960

0.1

970

1

980

10

990

100

1000

1000
-0.2

0.1

0.3

Pressure [hPa]

Pressure [hPa]

0.5
1

3
5
10

30
50
100
200
500
1000

図 2.3.1 (a)100 層 GSM（左半分）と 128 層 GSM（右半分）の鉛直層配置。縦軸は気圧 [hPa]。点線は層を代表する気
温や水平風等の物理量が定義されるフルレベルを示し、10層毎に太線で表示している。(b)(a) と同じ。ただし、地上
気圧は 1000 hPa で、地上から 950 hPa までを拡大したもの。

1000–850 hPa
850–200 hPa
200–70 hPa
70–10 hPa
10–1 hPa
1–0.1 hPa
0.1–0.01 hPa

0.2

図 2.3.2 地上気圧 1000 hPa、300 K の等温位大気、地形の水平勾配が (10 m)/(1 km) のもとでの気圧傾度力について地衡風に換算したものの鉛直プロファイル [m/s]。地衡
風換算時にはコリオリパラメータ f =10−4 s−1 としている。色はそれぞれ、青：100 層 GSM、赤：128 層 GSM、
緑：IFS。

表 2.3.1 地上気圧を 1000 hPa としたときの 100 層 GSMと 128 層 GSM におけるフルレベル層数の比較。

128 層 GSM
21
44
19
24
10
6
4

0

数値誤差を定量化する。この診断では、ある 1 地点における標高の勾配、気圧、温位を外部から与え、気圧傾度力の鉛直プロファイルを計算する。図 2.3.2 に 100
層 GSM、128 層 GSM、気圧傾度力について GSM と同じ離散化を採用している欧州中期予報センターの全球モデルである IFS(Integrated Forecast System、鉛
直 137 層) の設定2 での気圧傾度力を地衡風換算したものの鉛直プロファイルを示す。100 層 GSM に対して、
128 層 GSM では全層にわたって気圧傾度力を大きく減少させている。また、128 層 GSM の気圧傾度力の離散化誤差は、より鉛直層数の多い IFS のそれと比べてもほぼ同程度である。

100 層 GSM
16
33
14
19
9
5
4

(2) 鉛直層増強に伴う力学過程の設定
鉛直層を 128 層に増強するにあたり、モデル最上端
からの重力波の反射を減衰させる、いわゆる「スポンジ層」や積分時間間隔といった力学過程に関わる設定
を、氏家 (2019) で示した各種数値実験等を通じて検討した。その結果、128 層 GSM では、100 層 GSM と同様、スポンジ層として 30 hPa より上層で水平発散に対して 2 次の水平拡散を適用、積分時間間隔は 400 sとした。これらの設定で、年間を通じて安定にモデルが実行可能であることを確認した。

Jablonowski and Williamson (2006) の定常場維持実
験： この実験では、3 次元大気における不安定（傾圧不安定）な平衡状態にある初期場を与え、モデルがどれだけその平衡解を維持できるかを確認する。モデルの誤差は、初期場からの差で定量化できる。図 2.3.3
は、東西風の帯状平均場の l2 誤差（全球平均の RMSEに相当）の時系列を示したものである。鉛直層数の違いによる誤差の違いが明瞭にあらわれており、128 層
GSM は 100 層 GSM に対して l2 誤差を約 4 割程度減少させている。

(3) 力学過程単体での性能評価
第 2.3.1.2 小節 (1) で作成した鉛直層配置が、空間離散化精度の向上を通じてモデルの表現能力を向上させているかを確認するため、力学過程単体での性能評価を行った。ここでは、厳密解の存在する、気圧傾度力の数値誤差診断、Jablonowski and Williamson (2006)の定常場維持実験の 2 ケースの結果について示す。実験設定の詳細は氏家 (2019) を参照されたい。

これらの理想実験から、128 層 GSM は、空間離散化誤差を 100 層 GSM よりも減少させており、鉛直高分解能化の効果を発揮できることが確かめられた。

気圧傾度力の誤差診断： 等温位大気における気圧傾度力が厳密に 0 になることを利用して、気圧傾度力の2

https://www.ecmwf.int/en/forecasts/
documentation-and-support78

図 2.3.3 Jablonowski and Williamson (2006) の定常場維持実験における、東西風速の帯状平均値の l2 誤差 [m/s] の時系列。実線の色の違いは、鉛直解像度の違いを表し、赤：TL319L128、緑：TL319L100 を表す。

図 2.3.4 冬期実験におけるマイクロ波サウンダによる輝度温度について、（左）観測値と第一推定値の差の TESTvresの CNTL に対する変化率 [%]。負の値は TESTvres 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。
（右）TESTvres で利用された観測数の CNTL に対する変化率[%]。縦軸は気温サウンダである AMSU-A と水蒸気サウンダである MHS のチャネル番号を示している。上段、中段、下段の図はそれぞれ、北半球 ( 20 °N 以北)、熱帯 ( 20 °S– 20 °N)、南半球 ( 20 °S 以南) 域の結果を表す。

(4) 解析予報サイクル実験による予測精度評価
128 層 GSM 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。対照実験には、2020 年 3 月時点の全球数値予報システムを用いた。以下では、対照実験
を CNTL、CNTL に対して第 2.3.1.2 小節 (1) で示した鉛直層配置を用いたものを TESTvres と呼ぶ。実験
は夏期実験として 2018 年 8 月、冬期実験として 2019
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 2.3.4 にマイクロ波サウンダによる輝度温度に対する、観測値と第一推定値の標準偏差の差や利用観測数の変化率を示す。
TESTvres では、北半球では AMSU-A のチャネル 10チャネル 14 といった、大気上層の気温に感度のあるセンサについて、観測値と第一推定値の整合性向上が顕著である。また、南北両半球で AMSU-A のチャネル
4-チャネル 7 といった大気下層に感度のあるセンサの観測数が有意に増加している。熱帯では MHS のチャネル 3-チャネル 5 といった、水蒸気に感度のあるセン
サについて、第一推定値の観測に対する整合性向上や利用観測数の増加が見られる。
解析場や予測場について、東部太平洋での下層雲量がやや減少する他は大きな変化は見られず、モデルの系統誤差特性等も大きな変化は見られなかった。下層
雲量の減少は層積雲スキーム (Kawai and Inoue 2006)の発動頻度が減少したことに起因する。当該スキーム
は鉛直層数への感度が高いことが知られている。地表
面下向き短波放射等の増加等の影響は見られたが、予測精度への影響は大きくなかった（図略）。予測精度については、多くの領域で中立または改善傾向が見られた。特に、北半球については、500 hPa 高度、850 hPa
気温等の RMSE, CC, ME に有意な改善傾向が見られた（図略）。
これらのことから、GSM の鉛直層数の 128 層への増強は、離散化誤差減少や衛星観測との整合性向上を通じて、全般的な予測精度向上に寄与していると考える。

2.3.1.3 地表面解析の高度化
地表面解析については、積雪深解析の高度化、土壌
水分初期値の高度化に向けた改良を進めている。
現行（2020 年 12 月時点）の全球数値システムの積
雪深初期値は、「全球積雪深解析」と呼ばれる解析シス
テムから作成している（中村 2009; JMA 2019）。現行の全球積雪深解析では、積雪深の対気候値 (Foster andDavy 1988) 偏差を解析しており、前日の対気候値偏差の 50%を第一推定値とし、最適内挿法を用いて SYNOP
による積雪深観測を同化する。定常的に SYNOP が得られない地域では、気候値がほぼそのまま解析値となる。
現在の全球積雪深解析には以下のような問題点があることがわかっており、予測精度やモデルの系統誤差に影響している。
• 第一推定値の基となる気候値の作成時期が古く、品質も現在の数値予報技術の水準で考えると低い。
• 積雪深観測が局所的に存在し、第一推定値が無積雪である場合、その周囲で広く積雪が解析されることがある。
1 点目に関して、特に、南半球の夏季にもアンデスや
ニュージーランドで不自然な積雪気候値が見られ、これらの地域では定常的に SYNOP 観測が得られないため、解析値にも常に不自然な積雪分布が残る。2 点目は、解析値における観測値の寄与を大きくしたり、誤差の空79

間相関を大きく設定していることの副作用として現れる。これらの設定は、観測値として使われる SYNOPの空間分布が一様でないことや、第一推定値の基となる気候値が低品質である点を考慮していることに由来する。
土壌水分の初期値に関して、現在は解析を行っておらず、オフライン陸面モデル3 による予測から算出した気候値を初期値としている (鍋谷ほか 2019)。このため、日々の気象条件の変化に伴う土壌水分量の変動を表現できない。
本報告で述べる開発では、上記の課題解決を通じた予測精度向上を目的として、積雪深解析における衛星
観測・GSM 予測値を用いた第一推定値の高度化及び最適内挿法の設定の見直し、土壌水分初期値における土壌水分解析の導入等を行った。

図 2.3.5 衛星積雪域とモデル予測値から第一推定値を作成する処理の流れの概念図。

法の設定を見直し、現行設定よりも第一推定値をより解析に反映させやすくするよう変更する。具体的には、
解析格子点と観測点間の距離の関数である空間誤差相関について、遠方での相関が現設定よりも小さくなる
よう、関数の形をローレンツ形（a を係数、r を距離として (1 + ar2 )−1 に比例）から指数関数形へ変更する。
また、観測誤差の背景誤差に対する比を現設定の 0.3
から 0.7 に大きくする。これらの変更により、観測デー
タの影響が遠方に広がりすぎることを抑制する。

(1) 積雪深解析の高度化
第一推定値作成手法の高度化： 積雪深解析に用いる
第一推定値として、GSM のモデル予測値を衛星観測
データから推定した積雪域で修正したものを利用する。
また、積雪深の対気候値偏差でなく、積雪深そのものを解析する。これらの変更により、品質の低い積雪深
気候値の影響を受けなくなるほか、積雪深の日々の変化をより適切に反映させることが可能になる。
積雪域の推定には、極軌道衛星搭載マイクロ波イメー
ジャの 19 GHz 及び 37 GHz 周波数の輝度温度差を利用して積雪域を判別する手法 (操野 2001) を採用する。この手法では、積雪層内を通過するマイクロ波は周波数が大きくなるほど散乱の影響を受けやすくなる特性を利用する。衛星及びセンサとしては、DMSP-F17, F18号搭載の SSMIS、GCOM-W 搭載の AMSR-2 を利用する。3 つの衛星で判定された積雪域データを合成する
ことで、ほぼ全球にわたって 1 日の積雪域を推定することが可能になる。以下では推定された積雪域を「衛星積雪域」と呼ぶ。
図 2.3.5 にモデル予測値と衛星積雪域を用いて第一推定値を作成する処理の流れを示す。モデル予測値または衛星積雪域のいずれかで積雪が存在する格子は解析
対象格子とし、モデル予測値による積雪深または積雪
深 0 cm が第一推定値として与えられる。衛星積雪域を用いてモデル予測値の積雪深を修正することで、より現実に即した第一推定値が作成されるようになる。こ
れらの改良により第一推定値と観測値との整合性が上がることで解析インクリメントが小さくなり、積雪域の過度な広がりが抑制されるようになる。

地上観測の品質管理の改良： SYNOP 積雪深の品質管理において、観測データの棄却等の判定に使う第一推定値と観測値の差の上限値を現設定より小さくする。
上限値の設定については、ECMWF (2020) を参考に設定した。このことにより、第一推定値と観測値の差が大きすぎる場合はその観測が使われないようになる
ため、大きな解析インクリメントとその広がりが抑制されるようになる。
全球積雪深解析の高度化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。対照実験には、
2020 年 3 月時点の現業全球数値予報システムを用いた。2018 年 12 月 10 日から 2019 年 2 月 11 日まで解析
予報サイクルを実行し、予測の検証は 2019 年 1 月を対象とした。以下、対照実験を CNTL、対照実験に全球積雪深解析の高度化を適用したものを TESTsnow と標記する。なお、CNTL, TESTsnow ともに積雪深解
析は毎日 18UTC に実施する。図 2.3.6 は 2019 年 2 月
11 日における積雪深解析結果の全球分布及び参照デー
タとして IMS(Interactive Multi-sensor Snow and Ice
Mapping System、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) による積雪域分布を示している。ユーラシア大陸や北アメリカにおける積雪分布は TESTsnow, CNTL ともに IMS と整合しており、TESTsnow, CNTL 間の大きな差はない。
一方、ヨーロッパ、西アジア、チベット等積雪観測がユーラシア大陸等に比べて疎らな地域では、TESTsnowの積雪域が減少し、IMS により整合した分布となっている。また、CNTL では、ニュージーランドやアンデ解析本体における最適内挿法の設定の見直し： 第一
推定値の高度化にあわせて解析本体における最適内挿
3

大気モデルと切り離す代わりに、大気最下層の値を観測値
や解析値などで与え、陸面モデル単体で予測計算を行うモデ
ル80

図 2.3.6 2019 年 2 月 11 日 18UTC における全球域での（左上）CNTL、（右上）TESTsnow による積雪深解析値 [cm]及び（左下）IMS プロダクトによる積雪域分布（赤が積雪域）。

図 2.3.7 図 2.3.6 と同じ。ただし、2019 年 1 月 13 日 18UTC
におけるヨーロッパ域について。

ス山脈などで気候値に由来する積雪深が解析されているが、TESTsnow ではそのような不自然な積雪深は見られなくなっている。図 2.3.7 は 2019 年 1 月 13 日のヨーロッパ域での積雪深解析結果を示す。CNTL と比べて TESTsnow ではやや広めだった積雪域が縮小してIMS との対応も良い。特に、フランスでは CNTL で全土に解析されていた積雪域が大幅に減少し、IMS の分布に近づいている。図 2.3.8 は地表面上向き短波放射
フラックスの 6 時間予測値の 2019 年 1 月平均について、衛星観測プロダクトである CERES(Cloud and theEarth’s Radiant Energy System) との差、TESTsnowと CNTL の差を示したものである。CNTL で積雪が広めに解析されていた地域（西アジア、チベット等）や気候値の影響を受けている地域（ニュージーランド、アンデス山脈）では、フラックスが CERES プロダクトと比べてやや過剰であったが、TESTsnow ではフラックスが減少して CERES プロダクトの値に近づいた。
CNTL では解析された積雪域が広がりすぎることにより地表面での短波放射の反射を過大評価していたもの
が、TESTsnow では解析値における積雪分布がより適切になったことで短波放射の誤差が減少した。また、
TESTsnow では地表面上向き短波放射フラックスの過大評価が軽減された地域で、地上気温の低温バイアスも減少した（図略）。図 2.3.9 にラジオゾンデ観測値を対象として、代表的な要素を検証した結果を示す。多くの領域で予測精度が中立または改善傾向が見られる。改善傾向は北半球を中心に見られ、特に、850 hPa の MEの改善が顕著である。GSM には、北半球冬季の下層気
温に低温バイアス（図 2.3.10）があるが、TESTsnow
では積雪域の広がりが抑制されたことがバイアス軽減に寄与した。

図 2.3.8 地表面上向き短波放射フラックスの 6 時間予測値の（左上）CNTL、（右上）TESTsnow における CERES
プロダクトとの差。暖色系の色は解析値が CERES データ
より過剰にフラックスを射出することを意味する。
（左下）
TESTsnow と CNTL の差。単位はすべて [W m−2 ]発を進めてきた。土壌水分量は、地面温度等の陸面の他の変数と比べて変動の時定数が長く、解析の効果は持続しやすい。そのため、解析を実施する意義や優先度は高い。一方、土壌の深い層については、地上観測による影響が小さいことから、解析による修正が小さ
くなりやすく、予報-予報サイクルに近い状態になる。
この場合、大気や陸面モデルの誤差が複雑に影響して、過剰に乾く（あるいは逆に湿る）といったドリフトが生じやすくなる。
これらの点を考慮して、土壌水分初期値として、土壌 1∼3 層目（表層 19 cm）は土壌水分解析を実施し、土壌 4∼7 層目（地中 19 cm∼349 cm）は土壌水分気候値を用いるように変更する。
土壌水分解析の導入： 土壌水分解析は、多くの海外センター等で導入実績のある、土壌水分量と地上物理量の相関を利用して解析する方法 (Mahfouf 1991) を用いる。解析処理は、(1) 地上観測値を同化した地上解析
値（気温、相対湿度）の作成、（2）地上解析値を観測とみなした土壌水分解析本体の実施の 2 段階で行う。

(2) 土壌水分初期値の高度化
土壌水分初期値については、地上観測データを用いた解析処理の導入と土壌水分気候値の更新に向けた開81

図 2.3.9 冬期実験における対流圏主要要素のラジオゾンデ観測値に対する CC の改善幅（左上図）、RMSE の改善率（右上図）と TESTsnow と CNTL のスコア差の有意性判定（左下図：スコアカード）。ラジオゾンデを参照値としている。検証対象の領域は、NH が北半球 ( 20 °N 以北)、TR が熱帯 ( 20 °S – 20 °N)、SH が南半球 ( 20 °S 以南)、JP が日本周辺（110 °E-150 °E,
20 °N-50 °N）、NWP が北西太平洋領域（100 °E-180 °E, 0 °-60 °N）を意味する。要素は上から 500 hPa 高度、700 hPa 気
温 (T700)、850 hPa 気温 (T850)、250 hPa 風速 (Ws250)、850 hPa 風速 (Ws850)、700 hPa 相対湿度 (RH700)。スコア
カードは RMSE、CC、ME について黄色、灰色がそれぞれ統計的に有意に改善、悪化していることを示しており、塗りつぶし面積が広いほど統計的有意性が高い。

Kalman Filter (SEKF, de Rosnay et al. 2012) を用いる。GSM の土壌水分予測値を第一推定値として、前述の地上解析値を観測値とみなして利用する。SEKF
では、本来のカルマンフィルタに対し、背景誤差共分
散を更新せず固定とする、誤差の水平相関を無視するといった簡略化を行っている。SEKF の実行に必要な接線形観測演算子は摂動法から作成する。具体的には、
土壌第 1∼3 層に全球一様な正負の土壌水分初期摂動（±0.01 [m3 m−3 ]）を与えた計 6 メンバーの低解像度
GSM(TL319）の 6 時間予測と摂動なし予測を行い、地上気温・相対湿度の変化量から接線形観測演算子を作成する。
土壌水分解析導入による日々の土壌水分量の表現の改善例として、図 2.3.11 に現行の GSM での土壌水分
初期値、土壌水分解析を行った場合の初期値、米国の土壌観測ネットワーク (Soil Climate Analysis Network4 )で得られた現地観測値との比較を示す。現行では、気候値が初期値として利用されているため、気象条件によらず滑らかな変化をしているのに対し、土壌水分解
析を行なった場合、降水等の気象条件の変化に伴う土壌水分（体積含水率5 ）の変化がある程度表現される。

図 2.3.10 2019 年 1 月平均、北半球 (20 N–90 N) における、
ラジオゾンデ観測に対する気温の ME [K] の予報時間別（FT=0 から FT=264 までの 24 時間毎）の鉛直プロファ
イル。青：CNTL、赤：TESTsnow。

地上解析値は、GSM のモデル予測値を第一推定値
として、SYNOP 気温、相対湿度観測を最適内挿法で同化して作成する。観測データの品質管理については、
大気解析向けの SYNOP の品質管理に加え、「観測時刻
が解析時刻から ±15 分以内」、「モデル標高と観測標高の差が 300m 以内」、
「σb , σo をそれぞれ、背景誤差、観√測誤差として、観測値と第一推定値の差が 2 σb2 + σo2以内（開発中の土壌水分解析では、気温、相対湿度に対してそれぞれ約 5 K, 11%）」という条件を追加する。
土壌水分解析本体では、データ同化手法として、
カルマンフィルタの一種である Simplified Extended

土壌水分気候値の更新： GSM の土壌水分気候値作成に用いられるオフラインモデルについて、GSM20034

http://www.wcc.nrcs.usda.gov/scan/scanbrochure.pdf
5土壌の単位体積における水分量の割合

82

1 ○
5 ：右下の北米域の地図上の番号で示した各
図 2.3.11 ○∼
地点における土壌水分（体積含水率 [0-1]）の時系列。
（黒）SCAN による現地観測、（青）土壌水分気候値、
（赤）土壌
水分解析値

（第 2.2.6 項）での陸面過程の更新を反映させたものに更新した6 。また、オフラインモデル実行時における積雪深については、予報-予報サイクルから、6 時間毎にJRA-55(Kobayashi et al. 2015) による解析値に置き換えるよう変更した。更新された土壌水分気候値は、更新前のそれに比べて全体的に湿る傾向が見られる（図略）。

図 2.3.12 2018 年 8 月平均の FT=0 における相対湿度の
SYNOP 観測に対する ME [%]、（左上）CNTL、（右上）TESTsmc、（左下）TESTsmc と CNTL の差。

礎調査と性能評価を行い、想定された改善効果を得られることを確認した。鉛直層増強は離散化誤差減少や衛星観測と第一推定値の整合性向上を通じた全体的な精度向上、積雪深解析と土壌水分解析については、北半球下層気温を中心とした予測精度向上を確認した。
今後は、これらの改良と全球解析の改良（第 2.3.2 項）を組み合わせた総合的な試験を行い、想定された改善が確認されれば、2020 年度末の全球数値予報システムの更新に含める計画である。

土壌水分初期値高度化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。対照実験には、2020
年 3 月時点の現業全球数値予報システムを用いた。2018
年 7 月 10 日から 2018 年 9 月 11 日まで解析予報サイクルを実行し、予測の検証は 2018 年 8 月を対象とした。
以下、対照実験を CNTL、対照実験に土壌水分初期値の高度化を適用したものを TESTsmc と標記する。図2.3.12 は、地上相対湿度の SYNOP 観測に対する MEについて、CNTL, TESTsmc, TESTsmc と CNTL の差を示している。西アジア、中央アジアやモンゴル周辺、北米等で、特に夜間の乾燥バイアスが軽減している。また、乾燥バイアスの減少に対応した西アジア、中央アジアでの気温の負バイアスの減少も見られた（図略）。これらは、予報時間が経過しても概ね同様の傾向が見られた。図 2.3.13 にラジオゾンデ観測値を対象として、代表的な要素を検証した結果を示す。北半球において、700 hPa 気温や相対湿度、850 hPa 気温等、
対流圏下層の要素の ME や RMSE の減少が顕著である。ME, RMSE の減少についてはそれぞれ、土壌水分
気候値更新、土壌水分解析の導入の寄与が大きい。

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2.3.1.4 まとめと今後の予定
全球モデルの鉛直高解像度化による大気の表現能力の向上、地表面解析の高度化を通じた予測精度向上を目的に、全球モデルの鉛直層数の 100 層から 128 層への増強、衛星観測データやモデル予測値の利用を通じた積雪深解析の高度化、土壌水分解析の導入や地中での土壌水分気候値更新を含む土壌水分初期値作成手法の高度化の開発を行った。それぞれの開発について基6

GSM2003 で用いられている土壌水分気候値は、GSM2003の開発途中段階の陸面モデルを用いて作成された。

83

図 2.3.13 図 2.3.9 と同じ。ただし、検証期間が 2018 年 8 月で、TESTsmc と CNTL スコア差を示した結果。

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84

2.3.2 全球解析システムの改良
2.3.2.1 概要

散を足し込む際に緯度の余弦の 2 乗をかける処理を撤廃し、各鉛直層で発散の修正量の全球平均を 0 とする処理を導入するとともに、発散の修正を各鉛直層へ分配する重みが全球一様になるよう風のスプレッドの全球平均に応じて決定されるよう修正する。

気象庁の全球モデルに初期値を提供する全球解析は、
2019 年 12 月より、4 次元変分法 (4D-Var) の背景誤差として従来から用いてきた気候学的な背景誤差（B c ）に、
局所アンサンブル変換カルマンフィルタ (LETKF) にBe )よるアンサンブル予報摂動から作成した背景誤差 (Bを混ぜて利用するハイブリッド同化システム (GA1912;
Kadowaki et al. 2020, Shimizu et al. 2020) となった。
数値予報モデル技術開発室ではこの B e の精度向上と一層の活用のための開発を進めてきた。その結果、アンサンブルメンバー数の増強・B e の割合の変更・LETKFと 4D-Var の局所化スケールの調整・LETKF の初期値化の修正を行うこととし、夏冬それぞれ 1 か月間の性能評価試験を実施した。この結果、観測値と第一推定値の差 (O−B) の標準偏差の全般的な減少や、冬半球を中心とした予報精度の向上等が確認できた。本稿では改良内容と実験結果について簡単に報告を行う。
今後は全球モデル (GSM) の 2020 年度末の改良予定
項目 (GSM21XX, 第 2.3.1 項) と共に現業に相当する構成での評価を行い、現業に導入すべきかを判断することとなる。
な お 、第 2.3.1 項 で 述 べ ら れ て い る よ う に 、GSM21XX には鉛直層数の 100 層から 128 層への増強が含まれる。これに向けて検討している B c の更新についても最後にごく簡単に述べる。

(2) アンサンブルメンバー数増強
B e は、B c では考慮することが難しいその時々の気象条件に応じた予測の不確実性の違い（流れ依存性）を考慮することが可能である。一方で、限られたメン
バー数で誤差共分散を表現するため、サンプリング誤差により偽の相関が現れるという問題がある。これについては、メンバー数を増やすことで、サンプリング
誤差が軽減されて B e の精度が向上し、流れ依存性をより適切に考慮した解析が可能になると考えられる。そこで、LETKF や 4D-Var で用いるアンサンブル予報のメンバー数を 50 から 100 に増強して解析予報サイ
クルを実行するようにする。
(3) LETKF の鉛直局所化スケール拡大
B e のサンプリング誤差は、二点間の距離が離れるほど相対的に大きくなることが統計的にわかっている。
このため、現 LETKF では、観測点からの距離（水平・鉛直・時間）によって誤差相関がガウス型に減衰するような局所化をかけている。しかし一方で、強すぎる局所化は観測から得られる情報を限定するとともに、摂動の力学的バランスに悪影響を与える。特に LETKFの鉛直局所化は鉛直方向に情報を持つ衛星輝度温度観
測や GNSS 掩蔽観測などの同化に悪影響がある。今回
メンバー数を 50 から 100 に増やすことにより、サンプ
リング誤差の減少が期待されるため、より局所化を弱める（局所化スケール8 を拡大する）ことが可能と想定できる。そこで、LETKF の鉛直局所化スケールを現行（0.4 スケールハイト）の 1.5 倍（0.6 スケールハイト）に拡大する。

2.3.2.2 改良項目の概要
気象庁の数値予報システムの全体像については JMA(2019) を、その後の GA1912 については Kadowaki
et al. (2020) と Shimizu et al. (2020) を参照された
い。ここでは、2020 年度末に計画されている全球解析の改良項目について概要を述べる。
(1) LETKF の初期値化の修正
LETKF による解析アンサンブル摂動は、局所化などにより力学的バランスが崩れており、そのままアン
サンブル予報の初期値として用いるのは適切ではない。
このため、現 LETKF では、地上気圧時間変化率の解析値を求め、それに整合するように解析後に発散を足し込むことにより、摂動が力学的にバランスするようにしている（この処理を「初期値化」と呼ぶ）。しかし、現行の初期値化では、発散を足し込む際に緯度の余弦の 2 乗をかけてから足し込んでいるため、中・高緯度で初期値化の効果が小さい。また、発散の修正を各鉛直層へ分配する重みを風のスプレッドの大きさに応じて水平格子点毎に定めているため、各鉛直層で発散の修正量の全球平均が 0 にならず7 、また、修正量が熱帯低気圧付近で大きくなって台風進路予測に悪影響を及ぼし得る状況であることがわかった。そこで、発(4) 4D-Var で用いるアンサンブル背景誤差の割合増大
今回メンバー数を増やすことにより B e の精度が向上すると、4D-Var において B e の割合を大きくすることが可能となると想定できる。図 2.3.14 は、B e の割合を現在の 15 %から 50 % へと増やした 3 次元変分法で地上気圧の 1 点同化を行った際の最下層気温の解析インクリメントである。これを見ると、メンバー数
を 100 に増強することにより、観測点から離れた点のサンプリング誤差と思われる誤差相関によるインクリ
メントが適切に抑えられていることが分かる。そこで、4D-Var に混ぜる B e の割合を 15 %から 50 %に増やす。
(5) 4D-Var の比湿の水平局所化スケール縮小
現 4D-Var における B e の局所化スケールは、B e の
Bc + B e ) に占める割合が小さくサンプ
背景誤差全体 (Bリング誤差の悪影響が小さいと考えられることから、

7

全球平均が 0 でないまま単純に余弦の 2 乗をかける処理を撤廃すると、極付近に非常に大きな修正が入るようになる。

8

85

1

ここでは誤差相関を e− 2 に減らす距離

図 2.3.14 B e の割合を 50 %とした 3 次元変分法で地上気圧の 1 点同化を行った際の最下層気温の解析インクリメント[K]。左が 50 メンバー、右が 100 メンバーによる結果。

図 2.3.15 今回導入した 4D-Var の B e の水平局所化関数。Cは比湿以外の変数同士、C qq は比湿同士、C pq は比湿と比湿以外の変数の間の水平局所化関数を表す。

LETKF より大きく設定されている（水平 800 km、鉛
直 0.8 スケールハイト）。このサンプリング誤差は、今回 B e の割合を 15 %から 50 %にすることでその影響が増大する一方、メンバー数を 50 から 100 に増やすことでサンプリング誤差自体は減少するため、基本的には 4D-Var の局所化スケールの調整は行わない。一方、水蒸気に関連する変数は他の変数より空間代表性が低く、サンプリング誤差の悪影響が大きいと考えられるため、現 LETKF では、水蒸気に関連する観測の水平局所化スケールは他変数より小さく設定されている。しかし、現 4D-Var ではそのような措置はとられておらず、比湿の水平局所化スケールは他変数と同じ値に設定されている。そこで、4D-Var の制御変数のうち、比湿のみ水平局所化スケールを 400 km に縮小する。この際、比湿以外の変数同士の誤差共分散の局所化関数には変化はない (水平スケール 800 km) が、比湿と比湿以外の変数の間の誤差共分散の局所化関数は水平スケール約 650 km、ピーク値約 0.8 に縮小される（図 2.3.15）。
なお、以上の他にも予報モデルの GSM21XX で導入予定のものへの更新（鉛直層数の 100 層から 128 層への増強を含む）、それに伴う観測データの品質管理処
理・LETKF・4D-Var 及び B c の 128 層対応を含めた更新も予定されているが、これらの評価は本稿には含まれない。今後実施される現業に相当する構成での評価の中で確認することとなる。

LETKF のアンサンブル平均解析値とし、予報はその解析値を初期値とする低解像度のモデル (TL319) による決定論予報とした（以後、この設定の実験を LETKF
単独実験と呼ぶ）。
(1) LETKF の初期値化の修正
GSM2003 をベースとする実験を CNTL、CNTL に対して、第 2.3.2.2 小節 (1) の初期値化の修正を適用した実験を TEST とする。実験期間は以下の通りとした。
• 解析（夏）: 2018 年 6 月 2 日〜2018 年 10 月 11 日
• 予報（夏）: 2018 年 6 月 12 日〜2018 年 10 月 11 日
• 解析（冬）: 2017 年 11 月 10 日〜2018 年 3 月 11 日
• 予報（冬）: 2017 年 11 月 20 日〜2018 年 3 月 11 日
図 2.3.16 に冬実験の FT=0 における地上気圧時間変化率の二乗平均平方根 (RMS) の CNTL に対する変化量を示す。中・高緯度で地上気圧の時間変化率が大幅に減少し、初期値化の効果がより明瞭に表れていることが分かる。図は FT=0 に対するものであるが、この効
果は FT=6 まで継続して表れていた。また、図 2.3.17に冬実験のマイクロ波サウンダの O−B の標準偏差変化率 ((TEST−CNTL)/CNTL)、QC を通過して同化に利用された観測数の変化率を示す。AMSU-A の上層に感度のあるチャンネルを中心に O−B の標準偏差は減少しており、同化に使用される観測数も増えている。
ただし、AMSU-A 以外の観測の O−B や予報精度へのインパクトは概ね中立であった（図略）。以上の結果は
夏実験でも同様であった。

2.3.2.3 LETKF 単独実験による性能評価試験
第 2.3.2.2 小節 (1),(2),(3) の変更について、性能を評価するために 2020 年 3 月末に導入された現業の全球数値予報システム (GSM2003, 第 2.2.6 項) をベースとした解析予報サイクル実験を実施した。
全球数値予報システムの全球解析には予報結果を決められた時刻までに提供するための速報解析と、解析の品質を維持するため観測データの入電を十分待ってから行うサイクル解析とがあるが、今回はサイクル解
析のみを実施した。さらに、解析値は 4D-Var ではなく

(2) アンサンブルメンバー数増強(1) の TEST を CNTL とし、第 2.3.2.2 小節 (2) のアンサンブルメンバー数増強（50 メンバー→ 100 メンバー）を適用した LETKF 単独実験を TEST とする。
実験期間は (1) と同じ。
図 2.3.18 に冬実験のマイクロ波サウンダの O−B の
標準偏差変化率、QC を通過して同化に利用された観測数の変化率を示す。全体的に O−B が大きく減少し、同化に使用される観測数も増えている。この傾向は他

86

図 2.3.16 冬実験（第 2.3.2.3 小節 (1)）の 2018 年 2 月 11
日 18UTC〜2018 年 3 月 11 日 12UTC における、FT=0の地上気圧時間変化率の二乗平均平方根 (RMS)[Pa/s] の変化 (TEST−CNTL)。

図 2.3.18 冬実験（第 2.3.2.3 小節 (2)）の AMSU-A および
MHS の O−B の標準偏差の変化率（左、%）および観測使用数の変化率（右、%）。上から北半球、熱帯、南半球。

率 ((CNTL−TEST)/CNTL)（図 2.3.19）を見ると、全般に RMSE は減少し、改善しているところが多い。以
上の結果は夏実験でも同様であり、熱帯低気圧進路予報誤差も改善しているところが多かった（図略）。

(3) LETKF の鉛直局所化スケール拡大(2) の TEST を CNTL とし、第 2.3.2.2 小節 (3) のLETKF 鉛直局所化スケール拡大（0.4 スケールハイト→ 0.6 スケールハイト）を適用した LETKF 単独実験
を TEST とする。実験期間は以下の通り。
• 解析（夏）: 2018 年 7 月 10 日〜2018 年 9 月 11 日
• 予報（夏）: 2018 年 7 月 21 日〜2018 年 9 月 11 日
• 解析（冬）: 2017 年 12 月 10 日〜2018 年 2 月 11 日
• 予報（冬）: 2017 年 12 月 20 日〜2018 年 2 月 11 日
図 2.3.20 に冬実験のマイクロ波サウンダの O−B の
標準偏差変化率、QC を通過して同化に利用された観測数の変化率を示す。初期値化の修正のインパクトと同様に、AMSU-A の上層に感度のあるチャンネルを中心に O−B の標準偏差は減少しており、同化に使用される観測数も増えているが、AMSU-A 以外の観測の O−B
は概ね中立であった。また、アンサンブルスプレッド
は熱帯の地上気圧や高度場を除き減少傾向であり、これに伴い、LETKF の共分散膨張係数は増加していた（図略）。予報精度へのインパクトについては、冬実験の気温の対 ECMWF 解析値の東西平均の RMSE 改善率（図 2.3.21）を見ると、予報初期では RMSE は減少

図 2.3.17 冬実験（第 2.3.2.3 小節 (1)）の AMSU-A および
MHS の O−B の標準偏差の変化率（本文参照）（左、%）および観測使用数の変化率（右、%）。上から北半球、熱帯、南半球。

の観測についても同様であった（図略）。また、アンサンブルスプレッドは全層で大きく増大し、特に成層圏での増大が大きく、これに伴い、LETKF の共分散
膨張係数は減少していた（図略）。予報精度へのイン
パクトについては、冬実験の気温の対 ECMWF 解析
値9 の東西平均の二乗平均平方根誤差 (RMSE) の改善
9欧州中期予報センター (ECMWF) の全球数値予報システ
ムによる客観解析値、独立資料を用いた検証の目的で利用する。

87

図 2.3.19 冬実験（第 2.3.2.3 小節 (2)）の対 ECMWF 解析
値の気温の予測の東西平均の二乗平均平方根誤差 (RMSE)の改善率（本文参照）[%]。暖色は TEST で RMSE が減
少していることを示す。上から FT=24, 72, 120 の結果。

図 2.3.20 冬実験（第 2.3.2.3 小節 (3)）の AMSU-A および
MHS の O−B の標準偏差の変化率（左、%）および観測使用数の変化率（右、%）。上から北半球、熱帯、南半球。

し、改善しているところが多い。以上の結果は夏実験でも同様であり、熱帯低気圧進路予報誤差も中立から改善傾向であった（図略）。

2.3.2.4 ハイブリッド同化実験による性能評価試験
第 2.3.2.2 小節 (2),(4),(5) の変更について、性能を評価するために解析予報サイクル実験を実施した。第
2.3.2.3 小節と同様にサイクル解析のみを実施したものの、LETKF と 4D-Var によるハイブリッド同化の結果を解析値とし、予報はその解析値を初期値とする決定論予報とした（水平解像度は TL959）。
アンサンブルメンバー数増強と 4D-Var で用いる
アンサンブル背景誤差の割合増大
GA1912 をベースとする実験を CNTL、CNTL に対して、第 2.3.2.2 小節 (2) のアンサンブルメンバー数増
強（50 メンバー→ 100 メンバー）を適用した実験（B eの割合は 15 %）を B e 015、さらに第 2.3.2.2 小節 (4) のB e の割合増大 (15 %→ 50 %) を適用した実験を B e 050とする。比較のために、B e の割合を 30 %、70 %とした実験も行った（それぞれ B e 030, B e 070 とする）。実験期間は以下の通り。ただし予報は 12UTC 初期値のみ実行した。
• 解析（夏）: 2018 年 7 月 10 日〜2018 年 9 月 11 日
• 予報（夏）: 2018 年 7 月 21 日〜2018 年 9 月 11 日
• 解析（冬）: 2017 年 12 月 10 日〜2018 年 2 月 11 日
• 予報（冬）: 2017 年 12 月 20 日〜2018 年 2 月 11 日

(1)

図 2.3.21 冬実験（第 2.3.2.3 小節 (3)）の対 ECMWF 解析値の高度の予測の東西平均 RMSE の改善率 [%]。暖色
は TEST で RMSE が減少していることを示す。上から
FT=24, 72, 120 の結果。

88

図 2.3.22 夏実験（第 2.3.2.4 小節 (1)）の AMSU-A および
MHS（上）、マイクロ波イメージャ（中）、GNSS 掩蔽観測（下）の O−A（左）と O−B（右）の標準偏差の変化
率 [%]。赤色が B e 015、緑色が B e 030、青色が B e 050、水色が B e 070。

図 2.3.23 夏実験（第 2.3.2.4 小節 (1)）の FT=24 における対 ECMWF 解析値の気温の予測の東西平均 RMSE の改
善率 [%]。暖色は TEST で RMSE が減少していることを示す。上から B e 015, B e 030, B e 050, B e 070。

図 2.3.22 に夏実験のマイクロ波サウンダ、マイクロ波イメージャ、GNSS 掩蔽観測の観測値と解析値の差(O−A) と O−B の標準偏差変化率を示す。全体的に B eの割合が大きいほど O−B が大きく減少するが、50 %→70 %にすることによる O−B の減少は小さく、マイク
ロ波イメージャの O−B は逆に増加していた。また、
O-A については、B e の割合が大きいほど対流圏では大きく、成層圏では小さくなる傾向であった。これらの傾向は他の観測についても同様であった（図略）。また、
CNTL に対して B e 015 のアンサンブルスプレッドは大きく増大し、これに伴って LETKF の共分散膨張係数は減少していたが、B e 015 と B e 050 のアンサンブルス
プレッドや共分散膨張係数には系統的な差は見られなかった（図略）。対流圏の主要要素の平均解析場については、全球的に大きな変化は見られないが、極域のECMWF 解析値に対する 500 hPa 高度場の過小バイア
スや 850 hPa 気温場の低温バイアスは B e の割合を増加することにより改善傾向であった（図略）。予報精度へのインパクトについては、夏実験の気温の対 ECMWF
解析値の東西平均の RMSE 改善率（図 2.3.23）を見ると、全般に RMSE は減少して改善しているところが多く、B e の割合が大きいほど改善傾向であった。ただし、夏半球は冬半球よりも改善が不明瞭であった。以上の結果は冬実験でも同様であったが（図略）、冬実験の方が夏実験より全般に改善が大きい傾向であった。

(2) 4D-Var の比湿の水平局所化スケール縮小(1) の B e 050 に第 2.3.2.2 小節 (1) の初期値化修正と(3) の鉛直局所化スケール拡大（0.4 スケールハイト→
0.6 スケールハイト）を適用した実験を CNTL とし、さらに (5) 項の 4D-Var 比湿水平局所化スケール縮小（800 km → 400 km）を適用した実験を Q4 とする。比較のために、比湿の水平局所化スケールを 600 km とした実験も行った（Q6 とする）。実験期間等は (1) と同じ。
図 2.3.24 に夏実験のマイクロ波サウンダ、マイクロ波イメージャ、GNSS 掩蔽観測の O-A と O−B の標準偏差変化率を示す。水蒸気に感度のあるチャンネルについて、O−A と O−B が減少しており、Q6 より Q4の方が大きく減少していることが分かる。また、夏実
験の気温の対 ECMWF 解析値の東西平均の RMSE 改善率（図 2.3.25）は、全般に 3 日予報程度までは中立から改善傾向であった。以上の結果は冬実験でも同様であった（図略）。

89❂4DVar✍✡
✧✔✘★✩☞❃❄❅❆❇
✰✱✲❋1✳
✴✛✵✾✖✗✂✿❀❁✶✄✟✷(50✸✹✻✽)

✝ ✞✟

100

100

✸✹✻✽
✤4DVar✥✦✧✔✘★✩☞✪✫✬✭✯✰✱✲❋1✳
✴✛✵● ✁ ✂✄B❋☎✆✮✠❍LETKF✍✡☛☞✌✎✼✠❍LETKF✺✏✑✒☞
0.4✓0.6✔✕✟✄✖✗✘✜✠❍4DVar✣✙✚✛✑✒☞
800✓600km● ✁ ✂✄B❋☎✆ ✚✠❍4DVar✣✙✚✛✑✒☞
800✢400km

図 2.3.26 第 2.3.2.4 小節 (1)(2) で述べた実験（夏実験）における「4D-Var 初期コスト／同化に用いた観測数」の 1
か月平均。ただし、本文で述べていない組み合わせの実験も含む。横軸は B e の割合。右図は左図を拡大（但し 50 メ
ンバー実験は描画せず）したもの。右図の赤は 100 メン
バー実験。緑は赤に LETKF 初期値化修正を加えたもの。
青は緑に LETKF 鉛直局所化スケール拡大を加えたもの。
桃（水）は青に対して 4D-Var 比湿水平局所化スケールを
800 km → 600 km(400 km) の変更を加えたもの。

(3) 全ての変更を導入したインパクト(1)(2) で述べた一連の実験（述べていない組み合わせの実験も一部含む）を簡単に比較するため、「4D-Var10
初期コスト／同化に用いた観測数 」の夏実験の 1 か
月平均を図 2.3.26 に示す。これは第一推定値が観測にどれだけ近いかを示す指標であり、CNTL に対して第2.3.2.2 小節 (1) の初期値化の修正、(2) のアンサンブ
ルメンバー数増強（50 メンバー→ 100 メンバー）、(3)の LETKF 鉛直局所化スケール拡大（0.4 スケールハ
イト→ 0.6 スケールハイト）、(4) の B e の割合増大（15%→ 50 %）、(5) の 4D-Var 比湿水平局所化スケール縮小（800 km → 400 km）を全て適用した実験が最も第一推定値が観測に近いことが分かる。冬実験も同様であった（図略）。
そこで、より新しい GSM2003 をベースとする実験を CNTL とし、CNTL に対して第 2.3.2.2 小節 (1) の初期値化の修正、(2) のアンサンブルメンバー数増強（50 メンバー→ 100 メンバー）、(3) の LETKF 鉛直局
所化スケール拡大（0.4 スケールハイト→ 0.6 スケールハイト）、(4) の B e の割合増大（15 %→ 50 %）、(5) の4D-Var 比湿水平局所化スケール縮小（800 km → 400km）を全て適用した実験を TEST とする解析予報サイ
クル実験を実施した。実験期間は以下の通り。ただし、予報は 00, 06, 12, 18UTC 初期値について実行した。
• 解析（夏）: 2018 年 7 月 10 日〜2018 年 9 月 11 日
• 予報（夏）: 2018 年 7 月 21 日〜2018 年 9 月 11 日
• 解析（冬）: 2017 年 12 月 10 日〜2018 年 2 月 11 日
• 予報（冬）: 2017 年 12 月 20 日〜2018 年 2 月 11 日
図 2.3.27 に夏実験のマイクロ波サウンダ、マイクロ波イメージャ、GNSS 掩蔽観測の O−A と O−B の標準偏差変化率を示す。全体として、TEST ではアンサン
ブルメンバー数増強及び B e の割合増大のインパクト
が主に見えており、O−B は大きく減少し、O−A は対

図 2.3.24 夏実験（第 2.3.2.4 小節 (2)）の AMSU-A および
MHS（上）、マイクロ波イメージャ（中）、GNSS 掩蔽観測（下）の O−A（左）と O−B（右）の標準偏差の変化
率 [%]。赤色が Q6、緑色が Q4。

図 2.3.25 Q4 の夏実験（第 2.3.2.4 小節 (2)）の対 ECMWF
解析値の気温の予測の東西平均 RMSE の改善率 [%]。暖色は TEST で RMSE が減少していることを示す。上から
FT=24, 72, 120 の結果。

1090

輝度温度観測についてはプロファイル数

図 2.3.27 夏実験（第 2.3.2.4 小節 (3)）の AMSU-A および
MHS（上）、マイクロ波イメージャ（中）、GNSS 掩蔽観測（下）の O−A（左）と O−B（右）の標準偏差の変化
率 [%]。

図 2.3.28 夏実験（第 2.3.2.4 小節 (3)）の対 ECMWF 解
析値の気温の予測の東西平均 RMSE の改善率 [%]。暖色
は TEST で RMSE が減少していることを示す。上から
FT=24, 72, 120 の結果。

流圏では大きく、成層圏では小さくなる傾向であった。
これらの傾向は他の観測についても同様であった（図略）。予報精度へのインパクトについても、第 2.3.2.4
小節 (1) のアンサンブルメンバー数増強と B e の割合増大のインパクトと同様の傾向であり、夏実験の気温の対 ECMWF 解析値の東西平均の RMSE 改善率（図2.3.28）を見ると、全般に TEST の RMSE は減少して改善しているところが多く、特に冬半球は予報後半まで改善が継続していた。以上の結果は冬実験でも同様であったが（図略）、冬実験の方が夏実験より全般に改善が大きい傾向であった。また、熱帯低気圧進路予報
誤差については、北西太平洋は中立、他の海域は改善傾向であり（図 2.3.29）、500 hPa 高度対解析 RMSE
については、夏半球の 2 日予報以降は改善が明瞭でな
いが、冬半球は明瞭に改善していた（図 2.3.30）。

• 4D-Var の比湿の水平局所化スケールを 800 km から 400 km に縮小
この結果、O−B の標準偏差の減少や、冬半球を中心とした予報精度の向上が確認できた。今後は GSM21XXの改良予定項目と共に現業に相当する構成での評価を行い、現業に導入すべきかを判断することとなる。
第 2.3.2.1 小節で述べたように、GSM21XX には鉛
直層数の 100 層から 128 層への増強が含まれるため B cの更新もあわせて検討している。統計計算の手法自体は JMA (2019) に述べられているものと同じであるが、誤差サンプルを作成する際、GSM2003 に準じた環境で作成した初期値と第 2.3.1.2 小節に準じた GSM を用いると共に、作成するサンプル数を従来の 365 個から4380 個に増やした。誤差サンプル数の増加により、特に低波数の誤差相関構造において、サンプリング誤差によると思われる細かな構造が抑えられることを確認している（図 2.3.31）。ただし、B c の更新が平均的な予報精度に与える影響は小さかった（図略）。
さらに先の改良予定項目としては、2021 年度末にGSM について水平解像度を約 20 km から約 13 km へと高解像度化することを始めとした改良が計画されている。全球解析についてはそれに伴う変更を除き大規模な仕様の改良は計画していないが、LETKF の水平方向を含めた局所化スケールの再調整を実施するかど
うか検討を進めているところである。
また、長期的な課題として、4D-Var で摂動の時間発

2.3.2.5 まとめと今後の予定
気象庁の全球解析に対して下記の変更を行い、
GA1912 及び GSM2003 をベースとした LETKF 単独
実験やハイブリッド同化実験を実施した。
• LETKF の初期値化を中高緯度でより効果が出る
ように修正• アンサンブルメンバー数を 50 から 100 に増強• LETKF の鉛直局所化スケールを 0.4 スケールハ
イトから 0.6 スケールハイトに拡大• 4D-Var で利用するアンサンブル背景誤差の割合
を 15 %から 50 %に増大

91

図 2.3.29 第 2.3.2.4 小節 (3) の実験における熱帯低気圧進路予報誤差（上、青が CNTL、赤が TEST）とその差（下、TEST−CNTL）。左から北西太平洋域（夏実験、対 JMA ベストトラック）、北東太平洋域（夏実験、対 NOAA ベストトラック）、大西洋域（夏実験、対 NOAA ベストトラック）、南半球（冬実験、対 NCEP TCVitals）。

✞

Bc

☎

☛✁✂✄

✠

Bc

図 2.3.30 第 2.3.2.4 小節 (3) の実験における 500 hPa 高度の対解析 RMSE。上は夏実験、下は冬実験、左は北半球、
右は南半球。

展を計算するために用いているインナーモデルの抜本的な更新が進まず GSM との乖離が進んでいること（特に湿潤過程）、計算機資源の観点からインナーモデルの高解像度化が厳しい点が挙げられる。このため、B e の比重をさらに増やすことが出来るようにすること、摂動の時間発展をインナーモデルを使用せずにアンサン
ブル予報摂動の情報だけで計算出来るようにすること（例えば 4DEnVar; Lorenc 2013）等について調査を始めている。

図 2.3.31 B c の鉛直誤差相関構造（全波数 1 成分）。左列は渦度、右列は対数比湿に対するもので、上段は現 B c（100層）、 下段は更新した B c （128 層）。縦軸と横軸の数値はモデル層の番号を示しており、数値が大きいほど上層に位置する。

Activ. Earth. Sys. Modell., 50, 1.9–1.10.
Lorenc, A. C., 2013: Recommended nomenclaturefor EnVar data assimilation methods. CAS/JSC
WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell., 43,
1.07–1.08.

参考文献
JMA, 2019: Outline of the Operational Numerical Weather Prediction at the Japan Meteorological Agency. Appendix to WMO Technical Progress Report on the Global Dataprocessing and Forecasting Systems (GDPFS)
and Numerical Weather Prediction (NWP)
Research. Japan, 229 pp., (Available onlineat
http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jmacenter/nwp/outline2019-nwp/index.htm).
Kadowaki, T., Y. Ota, and S. Yokota, 2020: Introduction of a new hybrid data assimilation system
for the JMA Global Spectral Model. WGNE. Res.

Shimizu, H., M. Kazumori, and T. Kadowaki, 2020:
Implementation of all-sky microwave radiance assimilationin to JMA s global NWP system. WGNE.
Res. Activ. Earth. Sys. Modell., 50, 1.21–1.22.

92

2.3.3 全球アンサンブル予報システムの改良
2.3.3.1 概要

作成できると期待される。
その他、影響が小さいものとして、• 空間相関に基づく SV 選別処理の廃止• 計算された SV を合成して初期摂動を作成する際に用いるバリアンスミニマム法の収束判定条件緩和• SV 計算で使用するモデル面の定義方法を最新
GSM 用の手法に合わせる• SST 摂動作成のメンバー数増強への対応
といった変更を計画している。
以上の他にも全球 EPS で使用する数値予報モデルを
GSM21XX で導入予定のものに更新すること（鉛直層数の 100 層から 128 層への増強を含む）、GSM21XX で導入予定の土壌水分解析結果を SV 計算の際にも利用すること、GSM21XX の下流システムとして GSM21XX
導入による解析場や初期摂動の変化の影響も受けることなどがあるが、これらの評価は本稿には含まれない。
今後実施される現業に相当する構成での評価の中で確認することとなる。

数値予報モデル技術開発室と地球システムモデル技術開発室では、全球モデル (GSM)、全球解析 (GA)、
全球アンサンブル (全球 EPS) の開発を協力して行っている。2020 年度末に計画されている GSM・GA の改良（第 2.3.1 項と第 2.3.2 項、以下では両者まとめて
GSM21XX と呼ぶ）とタイミングを合わせ、全球 EPSについても確率予測情報の改善を主たる目的として、
アンサンブルメンバー数の増強と初期摂動作成手法の改良などを計画している。今回、全球 EPS の改良予定
項目（全球 EPS で使用するモデル更新と GSM21XX
による解析値や初期摂動の変化の影響を除く）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。本稿では改良内容と実験結果について簡単に報告を行う。
今後は GSM21XX の改良予定項目と共に現業に相当する構成での評価を行い、現業に導入すべきかを判断することとなる。
なお、全球 EPS は 11 日先まで、18 日先まで、それから 34 日先までの予報を担うアンサンブル予報システ
ムの総称であるが、本稿で扱うのは基本的に 11 日先までの内容である

2.3.3.3 性能評価のための実験
性能評価のための実験を実施した。その設定と結果を示す。
(1) アンサンブルメンバー数の増強
GEPS2003 の現業化の判断のために実施した実験を
CNTL とし、それに対してアンサンブルメンバー数を
27 メンバーから 51 メンバーに変更した実験を TESTとする。実験期間は以下の通りとし、• 夏：2018 年 6 月 12 日〜2018 年 10 月 11 日
• 冬：2017 年 11 月 20 日〜2018 年 3 月 11 日
12UTC 初期時刻についてのみアンサンブル予報を実施した。
TEST ではアンサンブルメンバー数を増やしたことによるアンサンブル平均や確率予測情報、実況捕捉の改善が確認できた。以下、いくつか具体的に示す。

2.3.3.2 改良項目の概要
ここでは、2020 年度末に計画されている全球 EPS の改良項目について概要を述べる。気象庁の数値予報シス
テムの全体像については JMA (2019) を、その後の全球 EPS に関する大きな変更である 2020 年 3 月に導入された改良 (GEPS2003) については Yamaguchi et al.
(2020) を参照されたい。
(1) アンサンブルメンバー数の増強
メンバー数を現在の 27 メンバーから 51 メンバーに増強する11 。メンバー数を増強することでアンサンブ
ル平均の精度向上と確率的情報としての精度向上が期
待され、捕捉できない現象を減らす効果も期待できる。

北半球 500 hPa 高度場の予測 対解析値でアンサン
ブル平均の二乗平均平方根誤差 (RMSE) は改善、スプ
レッドは増加、スプレッドスキルの関係はほぼ変化は見られなかった（図 2.3.32）。

(2) 初期摂動と海面水温 (SST) 摂動の改良・変更
北半球及び南半球の初期摂動作成に使用する特異ベ
クトル (SV) の数を現在の最大 25 個から 50 個に増強する。これにより、より多くの成長モードを初期摂動において考慮できるようになり、確率的情報としての精度向上が期待される。また、SV 計算において摂動の大きさを測るために用いるノルムにおいて 50 hPa より上を評価対象外とする。これにより、対流圏に影響を与えるような成長モードに重点を置いた初期摂動を

日本域の降水予測 対解析雨量の検証では、1mm/24h
及び 5mm/24h の閾値でブライアスキルスコアは改善した（図 2.3.33）。
台風進路予測 アンサンブル平均の台風進路予測の平均誤差は大きな変化はなく、また、FT=0–120 の台風
接近確率のブライアスキルスコアも中立であり、信頼度曲線にも大きな変化はなかった（図 2.3.34）。

11

なお、18 日先までの予報については現在の 13 メンバーから 51 メンバーに、34 日先までの予報については現在の 13
メンバーから 25 メンバーに増強する一方、00UTC 初期値での実行を取り止め 12UTC 初期値でのみの実行とする計画である。

台風進路の捕捉状況の改善事例 アンサンブルメンバー
増により、実際の進路をより捕捉できるようになった

93

参考文献
JMA, 2019: Outline of the Operational Numerical Weather Prediction at the Japan Meteorological Agency. Appendix to WMO Technical Progress Report on the Global Dataprocessing and Forecasting Systems (GDPFS)
and Numerical Weather Prediction (NWP)
Research. Japan, 229 pp., (Available onlineat
http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jmacenter/nwp/outline2019-nwp/index.htm).
Yamaguchi, H., M. Ikegami, K. Ochi, Y. Ota,
R. Sekiguchi, and T. Takakura, 2020: Upgradeof JMA’s Global Ensemble Prediction System.
WGNE. Res. Activ. Earth. Sys. Modell., 50, 6.17–
6.18.

事例が確認された（図 2.3.35）。

(2) 初期摂動と SST 摂動の改良・変更(1) で示したアンサンブルメンバー数を増強した実験(TEST) を CNTL とし、それに対して初期摂動と SST
摂動の改良・変更を加えた実験を TEST とする。実験期間及び 12UTC 初期時刻についてのみアンサンブル
予報を実施した点は (1) と同じ。
TEST は CNTL に対して、以下のような特徴がみられた。
北半球 500 hPa 高度場の予測 対解析値でアンサンブ
ル平均の RMSE はやや改善、スプレッドは初期を除き減少、スプレッドスキルの関係は予報初期の過剰傾向
がやや抑制された（図 2.3.36）。
日本域の降水予測 対解析雨量の検証では、1mm/24h
及び 5mm/24h の閾値でブライアスキルスコアは中立であった（図 2.3.37）。
台風進路予測 アンサンブル平均の台風進路予測の平均誤差は大きな変化はなく、FT=0–120 の台風接近確率のブライアスキルスコアも中立、信頼度曲線にも大きな変化はなかった（図略）。

アンサンブル平均の RMSE やスプレットスキルの関係の改善は南半球の予測でも見られた。また、CRPS12についても両半球で改善傾向が見られた。

2.3.3.4 まとめと今後の予定
2020 年度末に計画されている全球 EPS の改良予定
項目（全球 EPS で使用するモデル更新、下流システム
としての GSM21XX の影響を除く）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。今後は GSM21XX の改良予定項目と共に現業に相当する構成での評価を行い、現業に導入すべきかを判断することとなる。
さらに先の改良予定項目としては、2021 年度末に全球 EPS で使用する数値予報モデルの水平解像度を約
40 km から約 27 km へと高解像度化する等の改良を計画している。予備的な精度評価、必要となる計算機資源の見積もりや資源利用に関する調整、水平高解像度化に伴うプロダクト仕様変更についての調整といった準備を、庁内関係者の協力も得ながら進めているとこ
ろである。
12

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。

94

図 2.3.32 第 2.3.3.3 小節 (1) の実験におけるアンサンブル平均の 500 hPa 高度場の北半球（20 °N 以北）の検証結果。上段は夏期間、下段は冬期間。左列は予報時間ごとの RMSE[m]。中列は予報時間ごとのスプレッド [m]、右列はスプレッドスキル（1 を超えるとスプレッドが予報誤差に対して過剰）。CNTL は緑線、TEST は赤線。RMSE とスプレッドでは、紫線は変化率（(TEST−CNTL)/CNTL[%]、右縦軸）。左列と中列については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 2.3.34 第 2.3.3.3 小節 (1) 項の実験におけるアンサンブル
平均の進路予測平均誤差（左）と FT=0–120[h] の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
は緑線、TEST は赤線。左図は左縦軸の平均誤差 [km] と右縦軸でサンプル数を示しており、ピンクの三角（該当なしのため描画なし）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。右図は水色とオレンジの棒グラフ
で CNTL と TEST の予報頻度を示す。また、ブライアス
キルスコアを凡例中の「BSS=」以降に示す。

図 2.3.33 第 2.3.3.3 小節 (1) の実験における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。上段は夏期間、下段は冬期間。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）。

95

(a)

(b)

(c)

(d)

図 2.3.35 第 2.3.3.3 小節 (1) の実験における実況台風進路の捕捉状況が改善した事例。黒はベストトラック、色は各メンバーの進路予測。(a) は T1814 を対象とした 2018 年 8 月 7 日 12UTC の TEST による予測で、(b) は CNTL による予測。CNTL ではベストトラックを捕捉できていないが、TEST では捕捉できている。(c) は T1821 を対象とした 2018 年 8 月 30 日 12UTCの TEST による予測で、(d) は CNTL による予測。CNTL の予測は東西二つのグループに分かれており、実況はその間を進んでいる。TEST の予測では明瞭な分離は見られない。

図 2.3.36 図 2.3.32 と同じ。ただし、第 2.3.3.3 小節 (2) の実験についてのもの。

図 2.3.37 図 2.3.33 と同じ。ただし、第 2.3.3.3 小節 (2) の実験についてのもの。

96

2.3.4 局地モデルの鉛直層増強と物理過程改良
2.3.4.1 はじめに

• 氷雲量診断を Wilson and Ballard (1999) の方法に変更• サブグリッド輸送表現に Leonard 項を導入
• 雪格子における熱伝導率の配置変更• 森林における格子内積雪被覆率の変更• 有限体積法に適合した接地境界層フラックス定式化• 接地境界層における強安定時の普遍関数変更• 地表面パラメータ（熱粗度・アルベド）の更新• 蒸発散の計算に植生被覆率を考慮

局地数値予報システム13 は、時空間スケールの細かな現象の予測を目的に水平解像度 2 km の予報システ
ムとして運用されている。本システムは 2012 年 8 月に、1 日 8 回、東日本を中心とした領域の 9 時間予報を行う仕様で、本運用を開始した (永戸ほか 2012)。その後、2013 年 5 月に予報領域を日本全域に拡張するとともに 1 日 24 回（毎正時初期値）の運用に高頻度化した。2015 年 1 月に JMA-NHM に基づく予報システム
から、局地解析を asuca-Var、局地予報を asuca へとそれぞれ置き換え、2019 年 3 月に予測期間を 10 時間に延長して現在の運用に至っている。メソ数値予報シ
ステムと比べると、高い空間解像度で高頻度の予測を行うことが局地数値予報システムの特徴である。また、迅速な予測結果の提供を重視することから、局地解析
では初期値作成に処理の重い 4 次元変分法ではなく、初期値作成時刻の 3 時間前から 3 次元変分法に基づく
解析と 1 時間の予測を繰り返す手法を採用している。
局地数値予報システムについては、2021 年 3 月に局
地モデルの鉛直層数を 58 層から 76 層へと増強するとともに、物理過程を改良することを計画している。本
項では、本更新で新たに導入する予定の改良項目を中
心に、局地モデルの更新の概要とこれまでに得られている予測特性の変化を報告する。

以下では、新規に導入する物理過程改良の概要を述べる。2020 年 3 月のメソモデル更新で導入した項目については、第 2.2.8 項を参照されたい。

(1) サブグリッド輸送表現に Leonard 項を導入
数値モデルでは格子間隔よりも小さな現象は直接扱うことができないため、パラメタリゼーションによってその効果を取り入れることが必要である。物理量 ϕ を
格子平均 ϕ̄ と格子平均からの偏差（サブグリッドの変動成分）ϕ′ に分割し、格子スケールの運動によって直接表現できない物理量 ϕ の鉛直輸送量を τϕw とすると、
τϕw = Lϕw + Cϕw + Rϕw ,¯,
L := ϕ̄w̄ − ϕ̄¯w̄

(2.3.2)¯,
Cϕw := ϕ̄w′ + ϕ′ w̄ − ϕ̄¯w̄′ − ϕ̄′ w̄

(2.3.3)

Rϕw := ϕ′ w′ − ϕ̄′ w̄′ ,(2.3.4)ϕw(2.3.1)と表される。ここで、Lϕw , Cϕw , Rϕw はそれぞれ修正
Leonard 項、修正クロス項、修正レイノルズ応力項と呼ばれる。
局地モデルでは、境界層スキームとしてメソモデルと同様に Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino のレベル 3 モ
デル (MYNN モデル、 Nakanishi and Niino 2009) を用いている。このモデルの定式化はアンサンブル平均に基づいているが、アンサンブル平均では Lϕw = Cϕw = 0であるため、MYNN モデルは (2.3.1) 式において Rϕw
をモデル化したものと位置付けられる。しかしながら、
水平解像度を 2 km としている局地モデルでは、積雲対流は格子スケールの運動として部分的に解像されるため、アンサンブル平均の前提が成り立たなくなっており、修正 Leonard 項や修正クロス項の寄与が無視できなくなる可能性がある。このため、修正 Leonard 項や修正クロス項の寄与（以下では両者をまとめて Leonard
項と表記する）を Moeng et al. (2010) が提案した方法にしたがって局地モデルで考慮する修正を行った。
(2.3.1) 式のうち、Lϕw は格子平均量のみから構成されているためモデル変数から直接算出可能であるが、Cϕw はサブグリッド成分を含むため何らかのパラメ
タリゼーションを用いて表現する必要がある。Moenget al. (2010) は熱帯の深い対流を対象とした LargeEddy Simulation (LES) から得られた結果を解析し、
Lϕw と Cϕw が良い相関を示すことを指摘するとともに、以下の定式化を提案した:

2.3.4.2 局地モデルの改良項目
2021 年 3 月に予定している局地数値予報システムの更新では、局地モデルの鉛直層数を 58 層から 76 層に増強する計画である14 。この鉛直層増強では、現在鉛直 76 層で運用しているメソモデルのモデル上端高度と層配置を揃えるように局地モデルの鉛直層を定める。
このことにより、メソモデルから与えられる境界値の内挿誤差が最小限に抑えられることが期待できる。また、現在運用している 58 層の層配置と比べると下層を中心に層間隔が小さくなっており、最下層のフルレベ
ルでの高度は 20 m から 10 m となる。このため、境界層の表現や地表面からのフラックス診断の精度向上が見込まれる。
物理過程に関しては、2020 年 3 月に更新されたメソモデルで導入された項目のうち、局地モデルにおいて予測精度の向上が確認されたものを取り入れるとともに、新規に改良する項目について導入を検討した。局
地数値予報システムの更新で改良を予定している項目を以下に挙げる。下線は新規に導入する項目、それ以外は 2020 年 3 月に更新されたメソモデルで導入済みの項目のうち、今回局地モデルに適用する項目をそれ
ぞれ示す。
13

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。
14
局地解析の鉛直層数は 48 層で運用しており、本システム
更新での変更は実施しない予定である。

97

0.000(図略)。

4.5(2.3.6)

0.000

0.00
0

ここで、∆x , ∆y は x, y 方向の格子間隔、KL はモデル定数である。また、(2.3.6) 式を差分化したときに、格子間隔の 2 次の精度で (2.3.2) 式と一致することが示される (Moeng et al. 2010)。
モデル定数 KL の選択にはある程度の任意性があると考えられる。Verrelle et al. (2017) は LES による解析か
ら KL =3〜4 が妥当であるとし、Hanley et al. (2019)は現業モデルにおける降水予測精度の面から KL = 6が最適であると結論づけた。これらの先行研究を踏まえつつ、局地モデルでの KL に対する感度実験の結果
および計算安定性の観点から、局地モデルでは KL = 4を用いることとした。ただし、Hanley et al. (2019) の方法に基づき、鉛直流の水平変化が大きく計算安定性が損なわれる場合に KL をより小さな値に設定することで計算安定性を保つようにした。
Leonard 項の寄与を見るために、図 2.3.38 に 2 次元
（x-z 平面）の TRMM-LBA 実験の結果の一例を示す。
この図から上昇流のピークがある領域の側面で Leonard
項が正の値を持つことが分かる。浮力によって上昇流が発達する状況では、温位偏差と鉛直流の相関は高く、格子スケールの顕熱は上方に輸送される。Leonard 項の寄与は格子スケールの熱輸送と整合的な分布となっている。局地モデルでは、対流が発達する際に狭領域に強い上昇流が過度に集中する傾向がしばしば見られていたが、この結果から Leonard 項が格子スケールの熱輸送を補うように作用し、強い上昇流の集中を緩和させることが予想される。Leonard 項の導入により、最大鉛直流速の統計的な頻度分布が低速側にシフトし、上昇流がピークとなる高度が低下することを確認した

98

00(2.3.7)0

0.0(2.3.5)
.

0.0
0

1.500

∂ ϕ̄ ∂ w̄
∂ ϕ̄ ∂ w̄
+ ∆2y
∂x ∂x
∂y ∂y

0.000

∆2x

0.000

1
12

0.000

Lϕw ≃

dθ
θ∗
=
ϕh (z/L),dzκz

ここで、κ はカルマン定数、u∗ , θ∗ , q∗ はそれぞれ摩擦
速度、摩擦温位、摩擦比湿と呼ばれ、地表面からのフラックスを決める量である。また、Monin-Obukhov 長
L は L := u2∗ θ/(κgθ∗ ) で定義され、大気の安定度を特徴づける量である。(2.3.7) 式は、大気の風速・温度・
比湿と地表面フラックスとの関係が普遍関数によって決定されることを意味する。普遍関数は室内実験や野外観測から経験的に推定されるもので、これまでに多くの経験式が提案されているが、特に強安定時の観測が困難なため、強安定に対応する普遍関数には不確定性が大きいことが従来より指摘されている。
Gryanik et al. (2020) は、SHEBA (the Surface Heat
Budget of the Arctic Ocean) の観測キャンペーンから得られたデータに基づいて安定時の普遍関数を新たに提案した。SHEBA は極域の海氷上での観測であり、この観測データセットは安定成層下での地表面フラック
スを知るうえで有用であることから、多くの研究で活用されている。したがって、Gryanik et al. (2020) によって提案された普遍関数は、安定時の地表面フラックス診断の精度向上に寄与することが期待できる。局
地モデルではこれまで、Beljaars and Holtslag (1991)
によって提案された普遍関数を地表面フラックス診断に用いていたが、安定時では Gryanik et al. (2020) の普遍関数を適用するように変更した。ただし、Gryanik
et al. (2020) では中立成層での乱流プラントル数 Pr0
として 0.98 を提案しているが、不安定時には Beljaars
and Holtslag (1991) の普遍関数が引き続き適用され、そこで Pr0 = 1 としていることから、整合性を保つために局地モデルでは安定時でも Pr0 = 1 として取り扱う。
図 2.3.39 に安定時に両者の普遍関数から診断される
顕熱フラックスの一例を示す。この図において、横軸は 10 m 高度の温位の地表面温位からの差 ∆θ（正のとき安定成層となる）、縦軸は地表面温位フラックスをそれぞれ表している。∆θ が小さく中立成層に近いときは両者のフラックスにはほとんど差は見られないが、∆θが大きくなる（より強安定になる）につれ、Gryanik
et al. (2020) の普遍関数から診断された温位フラック

Lϕw + Cϕw ≃ Lϕw + (KL − 1)Lϕw = KL Lϕw ,
)

0

du
u∗
=
ϕm (z/L),
dz
κz
dqv
q∗
=
ϕq (z/L).
dz
κz

図 2.3.38 2 次元（x-z 平面）の TRMM-LBA 実験の結果から診断した温位に関する修正 Leonard 項 Lθw の一例。コンターは鉛直速度 (m/s)、シェードは Lθw (K m/s) をそれ
ぞれ表す。

(

0.00

40

00

30

0.0

20
x [km]

0.000

10

0.000

0

1.500

1.500

2
0

0

00

4

(2) 強安定時の普遍関数変更
局地モデルを含む多くの数値モデルにおいて、地表面からの運動量・顕熱・潜熱フラックスは、MoninObukhov の相似則に基づいて診断的に算出される。
0.0
00
Monin-Obukhov の相似則によれば、接地境界層にお1.500
いて風速・温度・比湿の鉛直勾配は、普遍関数 ϕm , ϕh ,ϕq を用いて以下のように記述される:

00

0.000

6

3.00

z [km]

8

0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
0.05

3.0

0

0.000

0.0
0

0.000

10

0.000

0
0.00

Lw

図 2.3.40 左: 現局地モデルで用いている地表面アルベド、
中央: 衛星プロダクトから作成した地表面アルベドの気候値、右: 更新前後の地表面アルベドの差があり、客観的に決めることが難しい。このため、衛星プロダクトから作成した地表面アルベド気候値を格子点値に用いる変更を行った。Terra および Aqua 衛
星の MODIS 観測データから作成された 30 秒解像度
（約 1 km 解像度）の日別地表面アルベドプロダクト(MCD43GF) から 2012 年から 2017 年までの 6 年間分を平均して地表面アルベド気候値を作成した。この更新の結果、陸上の多くで従来よりもモデルに与えるアルベドが小さくなるため (図 2.3.40)、現行の局地モデ
ルよりも地上気温が上昇しやすくなる。

図 2.3.39 Beljaars and Holtslag (1991) と Gryanik et al.
(2020) の普遍関数から診断される地表面温位フラックスの一例。横軸は 10 m 高度の温位の地表面温位からの差、縦軸は地表面温位フラックスである。黒線、赤線はそれぞれ
Beljaars and Holtslag (1991) と Gryanik et al. (2020) の普遍関数を適用した結果を示す。

スは Beljaars and Holtslag (1991) のものと比べると、絶対値として小さくなることが分かる。これまで、局
地モデルの地上温度は冬季の夜間に負バイアスが見られていたが、Gryanik et al. (2020) の普遍関数の適用により地表面からの冷却が抑えられ、地上温度の負バイアスが軽減することが確認された。

(4) 蒸発散の計算に植生被覆率を考慮
現行の局地モデルは、地表面の蒸発効率と植生気孔抵抗を考慮して陸上の潜熱フラックスを計算する。このうち植生気孔抵抗は、地表面種別が「海」以外の全ての格子に植生の多寡に関わらず適用される。このため、現行の実装では植生が少ないまたは無いと想定される土地利用区分（都市域など）でも格子全体で気孔抵抗を考慮していることになり、非現実的な潜熱フラックスが診断される要因になる。この状況を改善するために、モデル格子点の植生被覆率を考慮し、格子内の非植生
域では植生気孔抵抗を適用しない変更を行った。植生
被覆率は、MODIS の NDVI プロダクトから作成された Maxmimum Green Vegetation Fraction (Broxton
et al. 2014) を採用した。変更後の実装では、格子内の植生域と非植生域のバルク係数をそれぞれ求め、植生被覆率でバルク係数を按分することで潜熱フラックスを診断する。この変更により、植生のない領域で潜熱
フラックスが増加し顕熱フラックスが減少する。

(3) 地表面パラメータの更新
今回の局地モデル更新では、2020 年 3 月のメソモデ
ル更新で見直された地表面パラメータに加え、主に地上気温の日変化を改善させることを念頭に熱粗度とアルベドの見直しを図った。
陸上での熱粗度 z0h は、土地利用・植生種別ごとに設定した空気力学的粗度 z0m に一定のファクタをかけて算出しており、Garratt and Francey (1978) に基づいて z0h /z0m = 1/7.4 としている。しかし、両者の比は土地利用・植生種別によって異なることが近年の研究で指摘されている。特に都市域では、運動量輸送は都市の幾何学的な形状によって励起されるのに対し、熱輸送は建物壁面や路面付近の分子拡散によるところが大きく、z0h /z0m は非常に小さくなることが知られている (Porson et al. 2010)。このことを考慮し、都市域の z0h /z0m を Kanda et al. (2005) に基づき 1/403 に変更した。本更新では、GLCC (USGS legend) の Urban
class と、国土数値情報の「建物用地」、「幹線交通用地」
および「その他の用地」を都市域と定義し、モデル定数を作成した。熱粗度が小さくなることにより、顕熱・
潜熱フラックスが小さくなり地表面温度が上昇しやすくなる。
これまで、地表面アルベドは地表面種別・土地利用・植生区分に応じた値を設定し、それらの格子内被覆率に応じて平均したものを格子点値として与えていた。
しかし、土地利用に応じたアルベドの設定には任意性

2.3.4.3 本改良による予測特性の変化
本項では、改良した局地モデルの統計的な予測特性の変化を現ルーチンで用いている局地モデルとの比較の観点から述べる。以下では、現ルーチン相当の設定の実験をコントロール (CNTL) とし、前項で示した改良を適用した設定の実験をテスト (TEST) と記す。比較実験は、2020 年 3 月現業化時の全球モデル、メソモ
デルから作成された初期値・境界値を用いて実施した。
検証期間は、夏期間が 2018 年 6 月 27 日–7 月 8 日、冬期間が 2018 年 1 月 16 日–1 月 27 日で、検証には毎時
初期値で実行した結果を用いた。
図 2.3.41 に夏期間、冬期間それぞれの統計スコアの99

図 2.3.41 夏期間（左）、冬期間（右）の検証スコア・RMSEの変化有意性の統計検証結果。各行は統計検証要素、各列は予測時間に対応する。各統計検証要素は、ETS: 降水量のエクイタブルスレットスコア（括弧内は降水量の閾値）、
Z: ジオポテンシャル高度、MIXING(QV): 混合比、T: 気温、WIND: 風速、PSEA: 海面更正気圧、DSWB: 地上における下向き短波放射をそれぞれ表す。青が CNTL と比べて改善、赤が CNTL と比べて改悪を表しており、色付きの領域が各セルの内側の正方形以上の場合、95 パーセ
ンタイル信頼区間で統計的に有意であることを示す。

図 2.3.42 夏期間における降水量の対解析雨量検証での閾値
別バイアススコア（上段）とエクイタブルスレットスコア（下段）。横軸は 1 時間降水量の閾値を表す。左図の青線はCNTL、赤線は TEST をそれぞれ表し、右図は TEST とCNTL の差 (TEST-CNTL) を示す。

検証結果を示す。夏期の降水量、冬期の 5 mm/h 以上の降水量の改善が確認できる。高層検証については、
対流圏上層が改善しているものの、対流圏下層で夏期の気温・湿度が改悪、冬期の気温・湿度が 925 hPa 気
温を除き改悪傾向である。地上気象要素については、
FT=0 を除き全ての要素で大幅に改善した。
夏期間の降水量のバイアススコア (BI)、エクイタブ
ルスレットスコア (ETS) を図 2.3.42 に示す。バイアス
スコアを見ることで TEST で強雨（50 mm/h）頻度の増加が確認できる。一方で、強雨頻度が TEST で増加
しても空振り率は増加しておらず、見逃し率も低下しており（図略）、全ての閾値でスレットスコアは改善もしくは中立である。
次に、高層検証について予測特性の変化が見られた
いくつかの結果を示す。図 2.3.43 は夏期間の気温プロ
ファイルの対ゾンデ検証結果である。この図から、対流圏上層の高温バイアスの軽減が確認できる。これは、放射で用いる氷雲量診断を Wilson and Ballard (1999)の方法に変更したことで、これまで上層で過大だった
氷雲が減少したことが主に寄与している。一方で、下層気温の二乗平均平方根誤差 (RMSE) が拡大する。地
点別に見ると大陸乾燥域の気温低下が RMSE 拡大の主な要因である（図略）。地表面アルベドの気候値への更新により、該当地域での地表面アルベドが増加したことが影響したと推定される。一方で、日本域に限れば

図 2.3.43 夏期間における気温の鉛直プロファイル (FT=10)の対ゾンデ検証結果。上段は平均誤差 (ME)、下段は二乗
平均平方根誤差 (RMSE)。青線は CNTL、赤線は TESTをそれぞれ表す。

下層気温の RMSE は中立もしくはやや改善傾向である
ことを確認した。
冬期間の気温プロファイルの対ゾンデ検証結果を図
2.3.44 に示す。平均誤差 (ME) から、TEST で対流圏下層の低温バイアスが縮小することが確認できる（左図）。変更のインパクトが大きかった 925 hPa 面に着目してリードタイム別の RMSE を比較すると、全ての予測期間で TEST の RMSE が改善している（右図）。

100

図 2.3.44 冬期間における気温の鉛直プロファイルの対ゾンデ検証結果。左図は FT=10 での ME、右図は 925 hPa におけるリードタイム別の RMSE をそれぞれ示している。
青線は CNTL、赤線は TEST をそれぞれ表す。

図 2.3.46 冬期間における地上風速（上段）、気温（下段）の対アメダス検証結果（左図: ME、右図: RMSE）。横軸は対象時刻 (UTC) に対応する。青線は CNTL、赤線はTEST をそれぞれ表す。
図 2.3.45 夏期間における比湿の鉛直プロファイルの対ゾンデ検証結果。左図が FT=0 での RMSE の CNTL との差、中央、右図が 925hPa におけるリードタイム別の RMSE
（青:CNTL、赤:TEST）と RMSE の CNTL との差をそれぞれ示す。

2.3.4.4 まとめ及び今後の課題
数値予報開発センターでは、2021 年 3 月の現業化に向けて局地モデルの鉛直層数を 58 層から 76 層に増強するとともに、局地数値予報システムの物理過程の改良に取り組んでいる。2020 年 3 月にメソモデルに導入
した改良項目 (第 2.2.8 項) について、局地モデルでの有効性を検討し、予測精度の向上が確認されたものについて取り入れるとともに、乱流輸送や地表面過程を中心に新規の改良を行った。その結果、夏期の降水量や地上気象要素を中心に全般的に予測精度が改善することを確認した。鉛直層増強により、とくに大気下層で鉛直解像度が向上したことで地上気象要素の改善に寄与している。一方で、下層の比湿が改悪傾向であり課題が残る。大陸乾燥域の蒸発散プロセスや海上での潜熱輸送・降水過程など、予測精度向上に向けての今度の見直しが必要である。
「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では、明るいうちからの避難等、早期の警戒・避難を実現する
ために、線状降水帯を含む集中豪雨の予測精度向上を重点計画として掲げており、局地モデルの予報時間延長や水平高解像度化を計画している。モデルの高解像
度化は積乱雲等の表現向上に貢献するものの、豪雨予測の精度向上のためには、高解像度化のみならず、積乱雲等に関わる物理過程の精緻化や対流を発生させる
環境場の再現性向上が欠かせない。このため、高解像度モデルに見合った物理過程についての調査・改良を継続的に実施することが重要である。

この改善には、鉛直層増強により下層の鉛直解像度が上がったことと、Leonard 項の導入による乱流輸送の高度化が寄与したと考えられる。
比湿について、夏期間の比湿プロファイルの対ゾンデ検証結果を図 2.3.45 に示す。左図にあるように、予報初期から下層で RMSE の悪化が見られる。925 hPa
面のリードタイム別の RMSE を比較すると（中央、右図）、予報前半で対流圏下層の RMSE の差が拡大する。
太平洋上や大陸乾燥域で予報初期の下層比湿が CNTL
よりも多くなる傾向があり、対応する地点でのゾンデ
検証で RMSE が拡大することを確認した（図略）。接地層フラックス診断手法や地表面定数の変更が影響した可能性があり、海上の潜熱フラックスや乾燥域の蒸発散プロセスに改良の余地があると考えられる。
地上要素については図 2.3.41 で見たように夏期間、冬期間ともにすべての要素で改善した。図 2.3.46 に冬期間の地上風速・気温の対アメダス検証結果を対象時刻(UTC) 別に示した。地上風速については全ての対象時
刻で正バイアスが軽減され、RMSE も減少している。
地上気温はこれまで冬季の夜間に負バイアスが見られていたが、TEST では大幅に解消しており、RMSE も夜間を中心に縮小する。夏期間についても同様の誤差軽減を確認した。これらの改善には、鉛直層増強により最下層高度が低くなったことや地表面定数の変更が主に寄与している。また、夜間の地上気温改善は強安
定時の普遍関数変更に拠るところが大きい。

参考文献
Beljaars, A. C. M. and A. A. M. Holtslag, 1991:
Flux parametarization over land surfaces for atmo-

101

spheric models. J. Appl. Meteor., 30, 327–341.
Broxton, P. D., X. Zeng, W. Scheftic, and P. A.
Troch, 2014: A MODIS-Based Global 1-km Maximum Green Vegetation Fraction Dataset. Journalof Applied Meteorology and Climatology, 53, 1996–2004.
Garratt, J.R. and R.J. Francey, 1978: Bulk characteristics of heat transfer in the unstable, baroclinic
atmospheric boundary layer. Boundary-Layer Meteor., 15, 399–421.
Gryanik, V. M., C. Lüpkes, A. Grachev, and
D. Sidorenko, 2020: New Modified and Extended
Stability Functions for the Stable Boundary Layer
based on SHEBA and Parametrizations of Bulk
Transfer Coeﬃcients for Climate Models. J. Atmos.
Sci., 77, 2687–2716.
Hanley, K., M. Whitall, A. Stirling, and P. Clark,
2019: Modifications to the representation of subgrid mixing in kilometre-scale versions of the Unified Model. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 145, 3361–3375.
Kanda, M., T. Kawai, M. Kanega, R. Moriwaki,
Narita K., and A. Hagishima, 2005: A Simple Energy Balance Model for Regular Building Arrays.
Boundary-Layer Meteor., 116, 423–443.
Moeng, C.-H., P. P. Sullivan, M. F. Khairoutdinov,and D. A. Randall, 2010: A Mixed Scheme for
Subgrid-Scale Fluxes in Cloud-Resolving Models.
J. Atmos. Sci., 67, 3692–3705.
Nakanishi, M. and H. Niino, 2009: Development of
an Improved Turbulance Closure Model for the Atmospheric Boundary Layer. J. Meteor. Soc. Japan,
87, 895–912.
Porson, A., P. A. Clark, I. N. Harman, M. J. Best,and S. E. Belcher, 2010: Implementation of a newurban energy budget scheme in the MetUM. Part
I: Description and idealized simulations. Quart. J.
Roy. Meteor. Soc., 136, 1514–1529.
Verrelle, A., D. Ricard, and C. Lac, 2017: Evaluation
and Improvement of Turbulence Parameterization
inside Deep Convective Clouds at Kilometer-Scale
Resolution. Monthly Weather Review, 145, 3947–
3967.
Wilson, D. R. and S. P. Ballard, 1999: A microphysically based precipitation scheme for the UK meteorological oﬃce unified model. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 125, 1607–1636.
永戸久喜, 藤田匡, 原旅人, 2012: 局地モデルの本運用.
平成 24 年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部,
72–86.

102

2.3.5 観測データの新規導入と利用法の改良
2.3.5.1 はじめに初期値の解析精度向上は数値予報の予測精度向上に重要であるため、新規観測データの導入（追加利用）や利用中の観測データの利用手法改良などが継続的に行われている。
本項では、これら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。

2.3.5.2 航空機気温バイアス補正の改良
気象庁では、民間航空機の気温や風等の気象観測デー
タを入手して、数値予報の初期値解析に利用している。
航空機の気温観測データには、ラジオゾンデの観測等と比較して機体ごとのバイアスが存在することが知られており (Ballish and Kumar 2008)、データ同化に使用するためには適切に補正して利用する必要がある。
2021 年 2 月現在の気象庁の全球解析及びメソ解析
では、月に 1 度航空機毎に 1 か月分の気温データの観測値−第一推定値（D 値）を集計し、それを基に航空
機毎・高度毎のバイアス補正量を算出して次月の航空
機の気温データの補正に利用している (酒匂 2010; 太
田 2020)。しかしながら、本手法には以下のような課題がある。

図 2.3.47 カルマンフィルタを用いた手法（上）と現行の手法（下）の比較。高度 200hPa 付近、飛行状態が巡航のある航空機に適用されるバイアス補正の例。上図の黒線は D
値平均、上図の赤線と下図の青線はバイアス補正値である。

ここでは飛行状態を上昇、巡航、下降の 3 つに分類する。U はシステムの調整パラメータで、適当な定数を一律に与える。
フィルタリングステップでは、β̂,P 及び D の時間更新を行う。解析時刻 k の同化ウィンドウ内に観測された気温データの D 値を da,l,p,n (k) とすると、その時間平均 ba,l,p (k) を用いて、β̂a,l,p (k),Pa,l,p (k) 及びDa,l,p (k) を下記の式により時間更新する。

• 補正量の更新は月に 1 回であり、バイア
ス傾向が月の途中で変化しても次月まで
補正値が更新されない。
• 前月の機体・高度毎のデータ数が 80 以
上の場合のみ補正量が計算される。データ数が必要数に満たない場合は、補正量が計算されないため、バイアス補正なしで利用される。
• 前月に観測がなければ、その機体のバイ
アス補正値は 0 となる。

β̂a,l,p (k)(2.3.11)Pa,l,p (k) =β̂a,l,p (k − 1)

(2.3.8)¯
Pa,l,p(k)= Pa,l,p (k − 1) + U(2.3.9)D¯a,l,p (k)= Da,l,p (k − 1)

(2.3.10)¯(1 − G) Pa,l,p(k)(2.3.12)

Da,l,p (k) = rD¯a,l,p (k)()2 (2.3.13)¯+ (1 − r) ba,l,p (k) − β̂a,l,p(k)

これらの課題を解決するため、航空機気温データのバイアスの推定値をカルマンフィルタにより導出することを検討している。カルマンフィルタは、大きく分けて予測ステップとフィルタリングステップの 2 つのステップから成り立っている。
予測ステップでは、航空機気温データのバイアス推定値を β̂ 、誤差共分散を P ,D 値の誤差共分散を D とし、これらの変数の時刻 k − 1 から k への予測を次式で仮定することとする。
¯
β̂a,l,p
(k) =

(
)
¯
¯
=β̂a,l,p(k) +G ba,l,p (k) − β̂a,l,p
(k)

G=

¯
(k)
Pa,l,p¯Pa,l,p (k) + Da,l,p (k)(2.3.14)1 ∑
da,l,p,n (k)N n=1(2.3.15)N

ba,l,p (k) =G はカルマンゲイン、N は観測データ数である。r は、
1 日 4 回の解析時刻のうち 2 回観測データが入電した
場合に約 1ヶ月で更新されるよう、59/60 とすることを検討している。ここで求めた β̂a,l,p (k) をバイアス補正値とし、気温観測値から差し引くことでバイアス補正を実施する。
次に、カルマンフィルタによる状態推定が正しく行われているかを確認する。図 2.3.47 に開発中のカルマンフィルタによって推定された気温バイアス補正値（上）と現行の手法のバイアス補正値（下）を示す。調整パ

ここで、β̂¯ は β̂ の事前推定値である。a は個別の航空機、l は飛行高度、p は飛行状態を示している。なお、

103

図 2.3.48 赤外バンドの AMV 高度の残差統計の時系列（GOES-17 - GOES-16）。左図は平均値（hPa）、右図は標準偏差（hPa）を示しており、横軸は日付、縦軸は観測時刻（UTC）である 。灰色部分はサンプルがないことを示している。図の赤
枠は GOES-16 AMV との品質の違いが顕著に見られた時間帯である。

ラメータ U を 0.001 とし、D には初期値として 2 年間分の全航空機の高度・飛行状態別の平均値を与えた。
現行の手法では、観測データ数が規定値に足りなかった 2019 年 2 月、3 月はバイアス補正値が 0 となってバ
イアス補正が適用されずに気温データが解析に使用された。
一方、カルマンフィルタを用いた手法では解析時刻ごとに最新の観測値を反映したバイアス補正値が計算されているのが分かる。また、入電の一時中断後も中断前の補正値が適用され、その後のバイアス傾向の変化にも適切に追随しており、現行手法の問題点が改善されていることが分かる。
上述の定式化をベースとした航空機の気温バイアス
補正スキームを全球解析に実装して性能評価試験を実施したところ、これまでの手法に比べて航空機の気温の D 値バイアスの減少、解析精度の向上、予報初期を中心とした予報精度の改善傾向を確認した（図略）。

されていたものの、この不具合による低品質データを除去したデータの配信は、2020 年 2 月からであった。低品質データとして多く除去されるのは、食期間（3 月お
よび 9 月）の前後（1〜2 月、4〜5 月、7〜8 月および 10〜11 月）の 12UTC 付近のデータである。低品質デー
タ除去後の配信データの品質を調査したところ、その品質は GOES-16 のデータと同程度であり、特別な品質管理処理の追加は必要ないことを確認した。2020 年の夏期間を対象とした性能評価試験の結果、GOES-16
CSR と同様に、GOES-17 観測領域において、対流圏の水蒸気や気温に感度のある他の観測データと第一推定値との整合性の向上が確認されている。
GOES-17 の AMV についても冷却装置の不具合による影響を確認するため、GOES-16 と観測範囲が重なる領域で両者を比較することで品質確認を行った。図 2.3.48 に、赤外の GOES-17 AMV と GOES-16
AMV の気圧高度の差（GOES-17 − GOES-16）の平均値（左）と標準偏差（右）の時系列図を示す。GOES-17
AMV では、画像品質の低下する食期間の前後の数か月間の 12UTC 前後で、GOES-16 AMV との差異（低高度バイアス）が大きくなる時間帯があることが分かった。これらの季節や時間帯では、GOES-17 AMV の品
質の低下が予想されるため、11UTC から 16UTC の時
間帯のデータを通年でデータ同化に利用しないことを検討しているところである。

2.3.5.3 全球解析における GOES-17 データの利用
全球解析では、静止気象衛星から得られる晴天輝度
温度 (CSR: Clear-Sky Radiance) ならびに大気追跡
風 (AMV: Atmospheric Motion Vector) のデータを利用している。本年報においては、米国の静止気象衛星
GOES-16 CSR 及び AMV の利用開始について、それ
ぞれ第 2.2.1 項と第 2.2.9 項に示した。米国では、米
国大陸東側を観測する GOES-E(East) と西側を観測す
る GOES-W(West) の 2 機の静止衛星を運用している。
2017 年 12 月から GOES-E として GOES-16 が運用されており、2019 年 2 月には GOES-W が GOES-15 から GOES-17 に切り替えられた。
これに対応するため、新たに配信された GOES-17の観測データの利用の開始に向けて開発を進めている。
GOES-17 は、GOES-16 と同型の新世代衛星であり、搭載されている可視赤外放射計 (ABI) は、ひまわり 8号および 9 号に搭載されている AHI とも同型のセンサーである。ただし、GOES-17 は衛星内部の冷却装置に不具合があり、特定の季節・時刻において、観測デー
タの品質が低下する問題がある。
GOES-17 の CSR の試験データは 2019 年から配信

2.3.5.4 全球解析におけるマイクロ波水蒸気サウンダの全天同化センサーの拡充
衛星に搭載されたマイクロ波センサーの、雲・降水域
を含む輝度温度データの全天同化の開始について、第2.2.3 項に示した。その際に、全天同化への移行について十分な調査や評価が未完了であったいくつかのマイ
クロ波水蒸気サウンダについては、引き続き晴天域のみのデータを利用中である。これらのセンサーについて、現在、全天同化への切り替えを進めている。対象とする衛星/センサーは、Suomi-NPP,NOAA-20/ATMS、
DMSP-17,18/SSMIS、Megha-Tropiques/SAPHIR、
FY-3C/MWHS2 で、いずれも水蒸気の吸収帯 183GHz
付近のチャンネルを全天同化とする。また、同化チャ

104

ンネルには問題がないものの、雲・降水の量を表すパラメータの算出 (2.2.5) 式に用いるチャンネルの故障により、利用できなくなっていた Metop-A/MHS について、別のチャンネルを用いた代替的なパラメータ算出手法により、全天同化での利用を再開する。
性能評価試験の結果、対流圏中上層の水蒸気場を中心に、予測精度の改善が見られた。

表 2.3.2 ドップラー速度の D 値の周辺レーダーとの比較（東京レーダー）

サイト名
東京
長野
静岡

2.3.5.5 全球解析におけるハイパースペクトル赤外サ
ウンダ IASI のデータセット移行
欧州の極軌道気象衛星 Metop に搭載されているハイ
パースペクトル赤外サウンダ IASI には 8461 のチャンネルがあり、そのうちの数百チャンネルを抽出したサブセットデータが、数値予報での利用を目的として作成・配信されている。気象庁では現在、米国海洋大気庁(NOAA)/米国環境衛星資料情報局 (NESDIS) が作成・配信している、616 チャンネルのデータセットを利用しているが、同様に利用可能な、欧州気象衛星開発機
構 (EUMETSAT) が作成・配信している 500 チャンネ
ルのデータセットも取得している。500 チャンネルの
データセットには、衛星運用機関が軌道一周分のデー
タをまとめて処理した「全球データ」の他、世界各地の衛星データ利用機関が、衛星から直接ダウンリンクした受信局周辺のデータを処理し、交換することによって得られる「直接受信データ」（気象衛星センターでの直接受信も含む）も含まれている。「直接受信データ」
は観測から入電までの時間が短いことから、500 チャ
ンネルデータセットの利用により、速報解析での利用
データ数の増加が見込まれる。
616 チャンネルデータセットと 500 チャンネルデー
タセットには、それぞれ共通して選択されているチャ
ンネルもあれば、どちらかにしかないチャンネルもある。同化や品質管理に使用しているチャンネルのうち、共通のチャンネルについてはそのまま移行し、500 チャ
ンネルデータセットにないチャンネルについては、荷重関数や品質管理での利用方法を考慮し、機能の相当するチャンネルを選定した。また、データセットの移行とともに、最新の解析予報システムに合わせた観測
誤差などのパラメータ再設定、上層に感度のあるチャ
ンネルのグロスエラーチェック閾値の変更などを適用した。
性能評価試験の結果、616 チャンネルデータセットを使用した場合と同程度の予測精度であり、問題なく
データセットの移行ができていることを確認している。

平均 (m/s)
-0.16
-0.16
-0.04

標準偏差 (m/s)
2.8
3.2
3.0

表 2.3.3 ドップラー速度の D 値の周辺レーダーとの比較（福岡 DRAW）

サイト名
福岡 DRAW福岡

平均 (m/s)
-0.14
0.07

標準偏差 (m/s)
2.93.0

重偏波レーダーは、水平と垂直の二重の電波で観測することによって降水の特徴を捉え、従来のレーダーと比べてより正確に降水強度を観測することが可能である。
気象庁のデータ同化では、レーダー反射強度をメソ解析、局地解析に、ドップラー速度をメソ解析、局地
解析、毎時大気解析に使用している。レーダー反射強度は観測値をそのまま利用しておらず、カーネル密度
推定によって相対湿度に変換した上で使用している (幾田 2015)。
更新後の東京レーダーと福岡 DRAW のドップラー速度のデータ品質を調査するため、それぞれの周辺レー
ダーと D 値の統計値を比較した（統計期間は 2020 年 4
月 11 日から 2020 年 5 月 20 日）。調査結果を表 2.3.2、
表 2.3.3 に示す。表から、東京レーダーと福岡 DRAWのドップラー速度はともに周辺レーダーの D 値平均、標準偏差との差が小さく、ほぼ同等の品質を持っていることが確認できたため、2020 年 10 月 22 日から現業での利用を再開した。
一方、東京レーダーの反射強度を周辺レーダーの反射強度と比較したところ、特性に変化が見られた（図略）。更新後の東京レーダーの反射強度は強雨等によって発生する降雨減衰が補正された上で通報されるようになり、単偏波のレーダーに比べて通報されるレーダー
反射強度が強くなったためと考えられる。このような観測特性の変化がデータ同化に与える影響を調査中である。

2.3.5.7 メソ解析における Metop-C データの利用
EUMETSAT が運用する極軌道衛星 Metop には、数値予報で利用可能な様々なセンサーが搭載されている。
最新の Metop シリーズ衛星である Metop-C は 2018 年
11 月 7 日に打ち上げられた。
Metop-C 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、
全球解析での利用については、第 2.2.11 項に示した。
これらのセンサーについて、メソ解析においても利用

2.3.5.6 レーダー更新に伴う品質調査
気象庁では、現在気象レーダーの更新を順次進めており、2020 年 3 月に東京の気象ドップラーレーダー（以後、東京レーダー）と福岡空港の空港気象ドップラー
レーダー（以降、福岡 DRAW）が更新された。東京
レーダーは二重偏波化とスキャンシーケンス変更、福岡 DRAW はスキャンシーケンス変更が行われた。二105

に向けた開発を進めている。全球解析と同様、AMSUA や MHS は既に他の衛星のデータが使用されており、また全球解析での利用開始時に、Metop-C データについても他衛星と同程度の品質が確認されていることから、他衛星と同設定での利用を開始する。なお、全球解析では全天同化で利用中の MHS は、メソ解析では晴天同化で利用中で、全天同化への移行は今後の開発課題となっている。性能評価試験の結果、対流圏中上層の水蒸気に感度のある CSR や、他衛星の AMSU-A
や MHS について、観測値と第一推定値の整合性が向上することを確認した。予測精度については概ね中立であった。
Metop-C に搭載されたマイクロ波散乱計 ASCATの、全球解析での利用については第 2.2.4 項に示した。
メソ解析での利用についても、現在開発を進めている。 AMSU-A や MHS と同様、ASCAT も MetopA, Metop-B 搭載の ASCAT がすでにメソ解析に使用されており、Metop-C/ASCAT もこれらと同程度の品質であることから、同様の品質管理処理を適用して性能評価試験を実施した。しかし、夏実験（実験期間：
2020 年 7 月 1 日〜2020 年 7 月 31 日）において、予報
時間 24 時間以降の雨の予測精度が悪化したため、デー
タ間引き手法等を変更して影響を調査しているところである。

で、安定的な解析・予測精度の維持が期待できる。
性能評価試験を実施し、品質管理やバイアス補正、解析結果の確認をしているところである。

2.3.5.9 まとめと今後の予定
ここで述べた観測データの導入・改良のうち、全球解析に関する項目については、2021 年 3 月に計画されている全球モデルおよび全球解析の変更の後、2021 年
6 月頃の適用に向けて準備を進めている。また、メソ解析に関する項目についても、2021 年中の適用に向けて開発を進めている。上記では述べていないが、局地解析についても、メソ解析同様、未利用である ATMSや Metop-C データの利用に向けた開発を進める予定である。
次年度以降に関しては、全球解析では、放射伝達モ
デル RTTOV の更新、観測誤差・観測密度最適化、航空機湿度データ利用、Dual Metop AMV の利用を主な開発項目として導入を目指している。また、メソ解
析では、マイクロ波センサーの全天同化、ハイパース
ペクトル赤外サウンダの利用、船舶 GNSS 可降水量の同化、レーダー偏波パラメータの同化を目指している。

参考文献
Ballish, B. A. and V. K. Kumar, 2008: Systematic
diﬀerences in aircraft and radiosonde temperatures.
Bull. Amer. Meteor. Soc., 89, 1689–1708.
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.
太田行哉, 2020: 航空機観測データ. 数値予報課報告・
別冊第 66 号, 気象庁予報部, 120–123.
酒匂啓司, 2010: 航空機気温データの全球解析での利用. 平成 22 年度数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 33–37.
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.
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.

2.3.5.8 メソ解析におけるマイクロ波サウンダ ATMSの利用
NOAA が運用する、次世代現業極軌道衛星 JPSS
(Joint Polar Satellite System) シリーズ衛星の SuomiNPP (Suomi National Polar-orbiting Partner-ship) お
よび NOAA-20 には、マイクロ波サウンダ ATMS (Advanced Technology Microwave Sounder) が搭載されており、全球解析で利用されている (平原 2017; 村田・亀川 2020)。全球解析での利用に引き続き、メソ解析においても ATMS の利用に向けた開発を行っている。
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 等に搭載された気温サウンダ AMSU-A および水蒸気サウンダ MHSの後継センサーで、これらのセンサーと概ね同等の波長帯を合わせた 22 チャンネルで構成されている。ATMSの利用により、AMSU-A や MHS と同様、対流圏における気温や水蒸気の鉛直分布の改善が期待される。
ATMS ならびに、AMSU-A 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いることから、特にメソ解析では、解析時刻によって通過す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、これまで AMSU-A や
MHS が通過しない時間帯においてデータが得られる
ことから、AMSU-A や MHS と合わせて利用すること

106

2.3.6 統合型ガイダンス
表 2.3.4 統合型降水ガイダンスの仕様

資料形式

作成要素

予報時間

5 km 格子 (120∼150E, 20∼50N)
3 時間平均降水量ガイダンス
1 時間最大降水量ガイダンス
3 時間最大降水量ガイダンス
24 時間最大降水量ガイダンス
3（24 時間最大降水量ガイダンスは 24）
時間先から 3 時間毎 39（00, 12UTC 初
期値は 51）時間先まで

表 2.3.5 統合型気温・風ガイダンスの仕様

資料形式

作成要素

予報時間

地点形式（アメダス地点を対象）
時系列気温ガイダンス
最高・最低気温ガイダンス
定時風ガイダンス
1 時間最大風速ガイダンス
1 時間先から 1 時間毎 39 （00, 12UTC
初期値は 51）時間先まで

図 2.3.49 統合型降水ガイダンスの作成概要。破線の内側が統合型ガイダンスの予測要素（四角）と中間製品（楕円）。グ
レイハッチ部分の処理は MSM 降水ガイダンス作成と同じ
手法 (白山 2018, 2019) を用いているが、RATIO のニュー
ラルネットワークの説明変数は、MSM ではなく GSM（ダウンスケーリングなし）、MSM 及び LFM の算術平均を利用する。

2.3.6.1 はじめに
数値予報モデル基盤技術開発室では理化学研究所革
新知能統合研究センター（理研 AIP）との共同研究に
より、複数の数値予報結果を AI 技術によって最適に組み合わせる「統合型ガイダンス」の開発を行っている（第 2.1.7 項）。これまでに気象庁側で降水、気温及び風について GSM, MSM, LFM ガイダンスを用いて、開発のベースとなる算術平均による統合型ガイダンス（第 2.3.6.2 小節）を作成し、いずれも既存のガイダンスと比較して予測精度が向上することを確認している（第 2.3.6.3 小節）。
本運用開始（令和 4 年度以降を想定）に向け、引き続き AI を活用した統合手法について共同研究の成果を取り入れることを念頭に開発を継続しているが、庁内利用者からのフィードバックを受けることで、より有用性・利便性の高い情報を提供できるよう、2020 年
8 月 18 日に部内試験運用を開始した。ここでは部内試
験運用開始時の統合型ガイダンスの作成手法及び予測結果の検証結果について紹介する。

2005) 及びベイズモデル平均による統合 (Raftery et al.
2005; Sloughter et al. 2007) についても調査したが、算術平均と同程度か僅かに改善する程度であったことから（図略）、将来的に AI を用いた統合に置き換えることを考慮し、実装が容易で作成・維持コストの低い算
術平均を採用した。統合部分以外の処理では頻度バイ
アス補正やニューラルネットワークといった従来のガイダンスで利用している機械学習手法を用いるとともに、降水のダウンスケーリングでは最新の深層学習による手法も活用している。
部内試験運用の統合型ガイダンス作成は GSM ガイ
ダンス作成後及び MSM ガイダンス作成後に実行する。
GSM ガイダンスは 1 日 4 回、MSM ガイダンスは 1 日 8
回作成されるため、統合型ガイダンスは 1 日 12 回作成される。初期値の区別のため、00UTC 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 00m
初期値、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 初期値と呼ぶ。各初期値における統合対象は表 2.3.6 のとおり。

2.3.6.2 部内試験運用での統合型ガイダンス作成手法
統合型ガイダンスでは、最終的に降水、気温、風及び降雪の四つの要素の作成を予定しているが、部内試
験運用開始時点では降雪を除く三つの要素を作成している。これら三つの要素の基本的な仕様を表 2.3.4、表
2.3.5 に示す。
部内試験運用開始時点での統合処理には算術平均を用いている。統合処理の選定にあたって、平均絶対誤差を用いた加重平均による統合 (Woodcock and Engel(1) 降水ガイダンス
統合型降水ガイダンスの作成プロセスを図 2.3.49 に示す。統合は GSM, MSM, LFM の 3 時間平均降水量ガ
イダンス (MRR3) に対して格子毎に算術平均を行う。
MSM, LFM ガイダンスの MRR3 は 5 km 格子であるのに対し GSM ガイダンスは 20 km 格子である。これ
らの解像度を等しくするために、統合に先駆け解像度
変換が必要となる。そこで、深層学習を用いたダウン
スケーリングにより 5 km 格子データを作成する。ダウ107

表 2.3.6 統合型ガイダンスの各初期値における統合元初期値 (UTC)。例として 00m 初期値の統合型ガイダンスは、前日 18UTC
初期値の GSM ガイダンス、00UTC 初期値の MSM ガイダンス及び 00UTC 初期値の LFM ガイダンスを統合する。

統合型ガイダンス
GSM ガイダンス
MSM ガイダンス
LFM ガイダンス

00m
前日 18
00
00

00g
00
00
00

03m
00
03
03

06m
00
06
06

06g
06
06
06

09m
06
09
09

12m
06
12
12

12g
12
12
12

15m
12
15
15

18m
12
18
18

18g
18
18
18

21m
18
21
21

ンスケーリング手法は Lim et al. (2017) による EDSR
(Enhanced Deep Super-Resolution network) を基に実装している。統合後の値 (MRR3M) はランダム誤差の軽減により RMSE の改善が期待されるが (高田 2018)、
統合元の強雨域の位置が互いにずれていると統合後の降
水が弱く表現され、BI 及び ETS の低下が懸念される。
そこで強雨の出現頻度が低下しないよう、MRR3M を頻度バイアス補正することで最終的な MRR3 とする。統合型の 1 時間最大降水量ガイダンス (RMAX31) 及び 3
時間最大降水量ガイダンス (RMAX33) は MRR3 から、
白山 (2018) に記載した MSM ガイダンスの RMAX31,
RMAX33 と同様の方法で作成する。24 時間最大降水量
ガイダンス (RMAX24) は MRR3M を 24 時間積算したもの (MRR24A) から、白山 (2019) に記載した MSM
ガイダンスの RMAX24 と同様の方法で作成する。

クトル平均ではなく、風速は風速同士の算術平均で18 、風向は単位ベクトル同士の平均で求める。この手法はメソアンサンブル風ガイダンスで採用されている手法と同等のものである (井藤 2019)。また、最大風速ガイ
ダンスが定時風ガイダンスの風速より小さい場合は、定時風ガイダンスに揃える処理を行っている。このような不整合が生じるのは統合元に整合処理前の中間製品である 1 時間値を使っているためである。

(2) 気温ガイダンス
統合 型気 温 ガ イ ダ ンス は 時 系 列気 温ガ イダ ンス（GSM, MSM, LFM ガイダンス15 を算術平均）及び最高・最低気温ガイダンス（GSM, MSM ガイダンス16 を算術平均）の二つを作成している。
統合元の時系列気温ガイダンスと最高・最低気温ガイ
ダンスはそれぞれ独立に作成するため、互いに矛盾が生じる場合がある。これを避けるため、統合元の GSM,
MSM 気温ガイダンスでは整合処理を導入しているが、統合型ガイダンスの場合、時系列気温ガイダンスでのみ統合元に LFM ガイダンスを利用しているため、整合処理後のガイダンスを統合しても統合後の値に矛盾が生じる場合がある。これを回避するため、整合処理
前のガイダンスを統合し、統合後に改めて整合処理を行う処理を 2021 年 2 月に導入した。

(1) 降水ガイダンス
統合型降水ガイダンスの対 MSM 降水ガイダンス
ETS, BI 検証を図 2.3.50 に示す19 。MRR3 では MSM
ガイダンスと比較して全ての閾値で ETS を改善しており、BI についても強雨域でやや過小傾向なものの概ね1 付近となっている。RMAX33 についても全ての閾値
で ETS を改善し、弱雨域を除き BI も 1 に近づく傾向である。RMAX31, RMAX24 でも多くの閾値で ETSを改善している。
続いて MRR3 の旬別検証を図 2.3.51 に示す。弱い
降水（1 mm/3h 閾値）の ETS はほぼ一年を通じて改善傾向にあるが、10 mm/3h 閾値では夏季を中心に対MSM ガイダンスで改善していないことがわかる。事
例を詳しく見ていくと、短時間強雨など強雨域が狭く
予測のばらつきによる位置ずれの影響を受けやすい場
合に、統合元と比較して降水が弱く表現されることがあり、これが夏季強雨のスコアを改善できない原因と考えられるとともに、BI 低下の一因にもなっていると考える。

2.3.6.3 検証結果
2018 年 6 月 5 日〜2020 年 6 月 4 日の 2 年間の検証結果を示す。各図の ETS, BI の信頼区間はブートスト
ラップ法による 95% 信頼区間を示している。また、初期値により予報時間が異なるが、39 時間先までを検証対象とすることで統一している。

(3) 風ガイダンス
統合型風ガイダンスは 1 時間定時風ガイダンス及び
1 時間最大風速ガイダンス（以下、単に定時風ガイダン
ス及び最大風速ガイダンス）の二つを、GSM, MSM,
LFM ガイダンス17 の算術平均で作成する。このときベ18

例として風速が同じで風向が θ だけ異なるベクトル v1 , v2(|v1 | = |v2 | = v) のベクトル平均を考える。統合後の風速はv| cos(θ/2)| で必ず v 以下になる。仮に統合元ガイダンスの風速予測が適切だったとしても、風向差があると必ず過小になるため、強風捕捉という点で望ましくない。風速同士の平均ではこの問題は生じない。
19
白山 (2018)、白山ほか (2019) では多くの場合 GSM ガイ
ダンスより MSM ガイダンスの方が予測精度が高いことが示されており、ここでは対 MSM ガイダンスの結果だけを示す。

15

LFM 時系列気温ガイダンスは開発中のものである。
LFM 最高・最低気温ガイダンスは作成していない。最高気温は 00∼09UTC、最低気温は 15∼00UTC を予測対象としており、初期時刻によっては LFM の 10 時間予報で予測対象をカバーできないためである。
17
GSM, MSM 風ガイダンスには 3 時間値がプロダクトとなっているものがあるが、統合には中間製品の 1 時間値を利用する。LFM 風ガイダンスは開発中のものである。
16108

図 2.3.52 時系列気温の予報時間別 RMSE 検証（左）及び最高・最低気温の 3 ℃ 外し事例数（右）。

図 2.3.50 MRR3（左上）、RMAX31（右上）、RMAX33（左下）、RMAX24（右下）の閾値別 ETS 及び BI 検証結果。対 MSM ガイダンス検証のため 00m, 03m 等初期値で検証。実線が ETS で破線が BI。赤が統合型ガイダンス(TEST) 。青が MSM ガイダンス (CNTL) 。

図 2.3.53 2018 年夏の最高・最低気温ガイダンス MAX2（二日目の最高気温）の ETS 検証（左）並びに 30 ℃ 以上（右上）及び 35 ℃ 以上（右下）に限定した対 MSM 地点別
RMSE 改善率。改善率は MSM ガイダンスの RMSE から
統合型ガイダンスの RMSE を減算したものを、MSM ガ
イダンスの RMSE で除算したもの。

を見ると、統合型ガイダンスの ETS 予測精度がよい
30 ℃ 閾値の事例では全国的に改善（赤色）であるが、気温が高くなりにくい北海道で MSM ガイダンスを下回っている地点（青色）が多い。また、MSM ガイダンスとスコアが逆転する 35 ℃ 閾値で見ると、高温になりやすい関東内陸、濃尾平野、四国の太平洋側及び九州に改善を示す赤色が多く分布している。すなわち、高温になりやすい地点では 35 ℃ 閾値でも改善が見られるのに対し元々気温が上がりにくい地点では 30 ℃ 閾
値でも改善しない傾向となっており、その地点にとっての顕著な高温事例に関しては、算術平均による統合型ガイダンスで適切に予測できない可能性がある。

図 2.3.51 MSM ガイダンス (青線：CNTL) と統合型ガイダ
ンス (赤線：TEST) の旬別検証。対 MSM ガイダンス検証のため 00m,03m 等のみで検証。棒グラフは ETS 差分(TEST-CNTL)。

(2) 気温ガイダンス
図 2.3.52 に時系列気温ガイダンスの予報時間別
RMSE 検証及び最高・最低気温の大外し（3 ℃ 以上）
事例数を示す。いずれも統合元ガイダンスを大きく改善する傾向である。特に時系列気温ガイダンスで LFM
ガイダンスが統合される予報時間 10 時間以前とそれ以外に着目すると、予報時間 10 時間以前で GSM, MSM
ガイダンスに対する改善幅が大きい。
顕著事例の検証として図 2.3.53 に 2018 年夏の最高・最低気温ガイダンス MAX2（二日目の最高気温）の検証結果を示す。ETS 検証を見ると 35 ℃ 未満で統合型ガイダンスの予測精度がよいが、35 ℃ を超えると MSM
ガイダンスを上回っていない。地点別 RMSE 改善率(3) 風ガイダンス
図 2.3.54 に統合型風ガイダンスの予報時間別風速
RMSE 検証及び閾値別風速 ETS 検証を示す。RMSE
検証では全ての予報時間で統合元ガイダンスを大きく改善する傾向が見られる。また、気温の場合と同様にLFM が統合されている予報時間 10 時間以前の方がGSM, MSM ガイダンスに対する改善幅が大きい。一方 ETS 検証を見ると 25 m/s 以上の場合には GSM ガ
イダンスの予測精度がよい。
図 2.3.55 に統合型風ガイダンスの予報時間別風向
RMSE 検証を示す。風に関する全般的な話として風速が弱い場合には風向が定まりにくく、そもそも統合元ガ

109

2.3.6.4 今後の展望
数値予報モデル基盤技術開発室では引き続き理研 AIPとの共同研究により、AI を活用して算術平均を上回る予測精度の統合手法が開発されるよう協力を継続する。
検証結果でも示したとおり、算術平均では全般的なスコア改善が見られるものの極端な気象事例の予測が難しいことから、こうした場合に気象場に応じて特定のモデルを選択的に利用できる統合手法が開発されれば、さらなる予測精度向上に繋がる可能性がある。
来年度以降の開発予定は、図 2.1.3 に示しているとおりである。 今後は 132 時間先までの予測についても開発を進めるとともに、これまでの決定論的な予測に加え確率情報を対象とするガイダンスについても開発を行う。降雪ガイダンスについては引き続き開発を継続し、令和 3 年度の部内試験運用開始を目指す。また、
気温及び風での面的情報作成についても開発を進める
予定である。

図 2.3.54 風速の予報時間別 RMSE 検証（左上:定時風、左下:最大風）及び閾値別 ETS 検証（右上:定時風、右下:最
大風）。

参考文献
井藤智史, 2019: 風ガイダンス. 令和元年度数値予報研
修テキスト, 気象庁予報部, 49–53.
Lim, Bee, Sanghyun Son, Heewon Kim, Seungjun
Nah, and Kyoung Mu Lee, 2017: Enhanced
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Raftery, Adrian E., Tilmann Gneiting, Fadoua Balabdaoui, and Michael Polakowski, 2005: Using
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白山洋平, 2019: 12, 24, 48, 72 時間最大降水量ガイダ
ンスの開発・改良. 令和元年度数値予報研修テキス
ト, 気象庁予報部, 100–111.
白山洋平, 土田尚侑, 井藤智史, 2019: 最大降水量・降雪量・最大風速ガイダンスの精度評価. 令和元年度
数値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 112–115.
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Gneiting, and Chris Fraley, 2007: Probabilistic Quantitative Precipitation Forecasting Using
Bayesian Model Averaging. Mon.Wea.Rev., 135,
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高田伸一, 2018: 統合型ガイダンス. 数値予報課報告・
別冊第 64 号, 気象庁予報部, 234–235.
Woodcock, F. and C. Engel, 2005: Operational consensus forecasts. Wea. Forecasting, 20, 101–111.

図 2.3.55 風向の RMSE 検証。弱い風（左上:定時風 1.5 m/s
未満、左下:最大風 2.0 m/s 未満）と弱い風以外（右上:定時風 1.5 m/s 以上、右下:最大風 2.0 m/s 以上）で検証を分けている。

イダンスの風向予測精度が高くない。このため、定時風
ガイダンスは 1.5 m/s、最大風速ガイダンスは 2.0 m/sを基準として基準未満と以上の場合に分けて検証し、弱い風を除いた検証で統合型ガイダンスが既存のガイダンスを改善していることを確認している。なお、風速の場合と異なり、LFM を統合している予報時間 10
時間以前で GSM, MSM ガイダンスに対する改善幅が小さくなる傾向が見られるが、防災上重要な予測要素
である風速では LFM を統合した方が改善幅が大きい傾向であることから、統合型風ガイダンス全体としては LFM を統合する整理としている。

110

2.3.7 結合モデルの改良
2.3.7.1 はじめに
気象庁では 3 か月予報、暖・寒候期予報、エルニー

4. 海氷初期値は観測データを同化していないため、年々変動が適切に表現されない
5. 海洋・海氷初期値のバイアス軽減のため、JRA-55による海面強制力にバイアス補正を必要とする

ニョ監視速報の発表、及び全球アンサンブル予報シス
テム（全球 EPS）への海面水温 (SST) の提供のために、
季節アンサンブル予報システム (季節 EPS) を運用している。数値予報課地球システムモデル技術開発室では、気象研究所や気候情報課と協力し、2021 年度の現業化に向けて次期季節 EPS JMA/MRI-CPS3（Japan
Meteorological Agency / Meteorological Research Institute - Coupled Prediction System version 3; 以下
CPS3）の開発を進めている。
CPS3 は、大気、陸面、海洋および海氷の時間発展を予測する。システムを構成する 2 つのサブモデル−
大気と陸面を予測する GSM(Global Spectral Model;
Yonehara et al. 2020) と、海洋および海氷を予測する
MRI.COM (Meteorological Research Institute Community Ocean Model; Tsujino et al. 2017) −の間では、SST や海上風といった大気海洋境界での予報変数を交換しながら積分を進める。
このシステムは、次の各初期値を作成し、結合モデ
ルによる予測を行う（図 2.3.56）。

6. アンサンブル予測のスプレッド不足
7. 初期値作成を 5 日毎に行うことによるシステムの複雑さ
8. 気象庁の「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、段階的な地球システム要素の導入
これらの課題に取り組むべく、CPS3 では大気モデ
ル・海洋モデル・初期条件・アンサンブルメンバーの構成に対して、様々な改良や高度化を行った（図 2.3.57）。
まず、課題 1 に対しては、大気モデルを 2020 年 3 月に現業化された気象庁全球モデル (GSM2003; Yonehara
et al. 2020) に対して海洋結合化を実施した。しかし、放射収支の不均衡による海面水温の低温ドリフトやエ
ルニーニョ・ラニーニャ現象の非対称性が再現されないなどの課題が明らかとなったため、積雲・雲スキームを含む各物理過程を改良した。CPS2 に対する改善の例
として、2001 年から 2007 年の 7 年積分による赤道波
解析結果を図 2.3.58 に示す。開発中の CPS3 は、現行システム CPS2 と比べて、季節内変動も含めた様々な時空間スケールで赤道波の表現が改善していることが分かる。また、予測初期に見られる夏季ユーラシア大陸上の地上気温高温バイアスの改善のため、JRA-3Q
を大気強制力としたオフライン地表面解析初期値を導入した。
課題 2 に対しては、海洋モデルの解像度を CPS2 の渦無し解像度 (水平格子間隔 1x0.3-0.5 度) から渦許容
解像度 (水平格子間隔 0.25 度) にまで引き上げること
で、海洋の渦熱輸送の再現性向上を図った。これにより、赤道域の熱帯不安定波動がモデル内でより良く表現できるようになり、中緯度の西岸境界流域の渦熱輸送の一部を表現できるようになった。
課題 3 に対しては海洋同化手法として 4 次元変分法(4D-Var) を導入するとともに、限られた計算機資源の中で海洋初期値と海洋予測モデルの高解像度化を実現するため、低解像度（1x0.3-0.5 度）で 4D-Var を行う
G3A と IAU (Incremental Analysis Update) による力学的ダウンスケーリングを行う G3F を導入した。このような高解像度ダウンスケーリングについて、大気モデ
ルのように計算コストの小さい解像度変換を選択しない理由は、海洋モデルでは陸地の存在によって解像度変換が困難であるためである。また、海洋解析について、
CPS2 で同化していた現場観測のみに基づく COBESST(Ishii et al. 2005) の代わりに、衛星観測を用いる
ことで海洋渦をより詳細に解析できる MGDSST(栗原• 大気初期値：次期大気再解析 (JRA-3Q) を使用、大気初期摂動は成長モード育成（Breeding of Growing Mode 以下 BGM）法（Toth and Kalnay 1993,
1997, 経田 2006）で作成• 海洋初期値：JRA-3Q を外力として次期海洋解析（MOVE/MRI.COM-G3（以下 MOVE-G3））で作成• 地表面初期値：JRA-3Q を外力としてオフライン
地表面解析で作成
なお、2020 年 12 月現在では CPS3 の予測性能を評価する再予報試験の最中であるため、本項では現在のルーチン季節 EPS（JMA/MRI-CPS2、以下 CPS2：高谷・石川 2015; Takaya et al. 2018）の課題に対応させる形式で CPS3 の開発概要を中心に述べる。

2.3.7.2 現行システム CPS2 の課題と次期システム
CPS3 の開発概要
季節 EPS で予測した SST は、2 段階 SST 法 (高倉・小森 2020) を通して全球 EPS の主に 3・4 週目に寄与しているため、季節内変動の予測精度も重要となる。
CPS3 に向けて開発するにあたり、以下に挙げる課題があった。
1. 結合モデル予測における基本場の再現性と年々変動の精度向上、及び季節内予測の精度向上
2. 西岸境界流や中規模渦による熱輸送、熱帯不安定
波動など海洋変動の予測表現が不十分
3. 海洋モデル初期値の不十分な解像度と予測初期のドリフト（海洋の初期ショック）111

ほか 2006) を同化することにした。これらの変更の結果として、太平洋熱帯域中部での SST の違いを見ると（図 2.3.59）、現行システム相当の低解像度 3 次元変分
法 (3D-Var) と比べて、G3A や G3F では SST の詳細な構造が表現できていることが分かる。
課題 4 に対しては、3 次元変分法による海氷密接
度解析値の同化を導入した。海氷密接度データには
MGDSST に用いたものと同じものを使用する。海氷場は G3A から G3F には引き継がず、G3A と G3F でそれぞれ解析する仕様となっている。海氷の存在は海上のアルベドや熱・運動量交換を大きく変化させ、また一定のメモリーを持つことから高緯度の季節内・季節予報における有力なシグナルの一つと考えられている。この海氷密接度解析値の同化により、海氷の年々変動が改善した（図省略）。
課題 5 に対しては、バイアス補正せずに JRA-3Q の海面強制力を利用することにした。これは、JRA-55 と比べて、JRA-3Q では潜熱・顕熱・放射フラックスや降水量が大きく改善し、海洋データ同化手法の改善や海氷データ同化の導入により、バイアス補正を行わな
くても極域の海氷の再現性が良好であると確認できたためである。
課題 6 に対しては、初期摂動作成手法の改良を行った。CPS2 では、アンサンブル初期摂動作成手法として、BGM 法を大気モデルに採用し（ただし、熱帯と北半球の成長モードのみ）、その大気モデルを強制力として海洋の摂動を作成しているが、摂動が海面付近に限られ、振幅が不足する問題があった。そのため CPS3
では、BGM 法に対して南半球の成長モードを加え、また海洋初期摂動の作成に対しては、気象研究所で新たに開発された 4D-Var の解析誤差共分散を近似する手法 (Niwa and Fujii 2020) を併用することで海洋の内部にも適切な大きさの初期摂動を与え、スプレッド過小を改善させた。
課題 7 に対しては、海洋同化システムと結合モデ
ル予測の現業運用方法を変更することで対応した（図2.3.60）。まず、G3A の同化ウィンドウは 10 日（前半5 日で IAU、後半 5 日で観測値の同化）であるが、観測値の入電をより長く待って同化した遅延解析に対して、翌日の速報同化に繋がるような同化ウィンドウを設定することで、速報解析を 1 日ずつずらした 5 スト
リームでの実行を行う。さらに毎日海洋摂動を作成して 5 メンバー化することでアンサンブル予測を実現した。この毎日実行の計算機資源は、CPS2 と比べて 1
初期値当たりのメンバー数を減らすことで確保している。この変更により速報解析が毎日実行され、LAF 法を用いたときの季節 EPS と（2 段階 SST 法による）全
球 EPS へのデータ提供のリードタイム短縮を図ることが可能となる。なお、最大で 30 日以上遡って解析している現行システムより観測の打ち切りが早くなるが、遅延解析には 99 ％以上の観測が同化できる見込みで࣏‫لغ‬ઇΠϱγϱϔϩ༩ๅεητϞʤ&36ʥ
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図 2.3.56 CPS3 を構成するシステム。CPS3 は、JRA-3Qを大気初期値や外力（海洋や陸面への大気強制力）として、
MOVE-G3 で作成された海洋解析、BGM 法で作成された
大気初期摂動、オフライン地表面解析で作成された地表面
初期値を用いて結合モデルによる予測を行う。

ある。
課題 8 に対しては、CPS3 の（ルーチン運用時ではなく）非リアルタイム実行時に、大規模火山噴火によって放出される火山性エーロゾルによる効果を考慮できるオプションを追加した。2020 年 12 月現在運用されている GSM2003 では、エーロゾルの直接効果による大気放射への影響を考慮しているが、火山性エーロゾ
ルによる効果は考慮されていないため、それに対応した放射過程の改良を行った。なお、非リアルタイム実
行時に限定した理由は、現時点では火山性エーロゾルの 3 次元分布データをリアルタイムで作成できないためである。ただし、リードタイムが数か月から半年先まで続く季節予測であれば非リアルタイム実行でも有益な情報の提供が可能と考えられる。

2.3.7.3 今後の予定
現在、再予報実験による試験を繰り返し行っており、その検証結果を元に、ガイダンスなどの精度も含めて、2021 年度中に現業化を判断する。CPS3 の現業化までには、2 段階 SST 法を介した全球 EPS の予測精度評価と業務化に向けた開発も合わせて行う予定である。今後も、国内外の季節予報ユーザーの社会経済活動に役
立つより良いプロダクトを提供できるよう、季節 EPSの予測精度向上を図っていく。
なお、気象庁では 2020 年 10 月よりコペルニクス気
候変動サービス20 (C3S) への季節予測データ提供を開始した。C3S では、海外数値予報センターの季節予測データを使ったマルチモデルアンサンブルのプロダク
トも作成されるため、途上国の気象機関だけでなく、研究機関の方々にも当庁の季節予測プロダクトを利用しやすくなっている。

20

112

https://climate.copernicus.eu/

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図 2.3.57 CPS2 と CPS3 の主な仕様の違い。CPS2 と比べて、CPS3 では大気モデル・海洋モデル・初期条件・アンサンブル
メンバーの構成に対して、赤字で示した点を改良・高度化している。

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図 2.3.58 赤道波解析の比較（上段：OLR そのもののパワースペクトル、下段：統計的に顕著な OLR スペクトルピーク）。2001〜2007 年の大気上端外向き長波放射（OLR）に対する、左から衛星観測、開発中の CPS3 予測、CPS2 予測の結果。

113

ఁմ଀ౕ'9$5

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.

0*'667

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テムの更新. 平成 27 年度季節予報研修テキスト, 気
象庁地球環境・海洋部, 1–111.
*$ ఁմ଀ౕ'9$5

Takaya, Y., S. Hirahara, T. Yasuda, S. Matsueda,
T. Toyoda, Y. Fujii, H. Sugimoto, C. Matsukawa,
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*) ߶մ଀ౕξΤϱηίʖϨϱή

図 2.3.59 太平洋熱帯域中部での SST の比較。2012 年 1 月
1 日に対する海洋解析結果。

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






Toth, Z. and E. Kalnay, 1993: Ensemble forecasting at NMC: The generation of perturbations. Bull.
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Toth, Z. and E. Kalnay, 1997: Ensemble forecasting at NCEP and the breeding method. Mon. Wea.
Rev., 125, 3297–3319.

㏿‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㐜‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㏿‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㐜‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬Tsujino, H., H. Nakano, K. Sakamoto, S. Urakawa,
M. Hirabara, H. Ishizaki, and G. Yamanaka,
2017: Reference manual for the Meteorological Research Institute Community Ocean Model Version
4 (MRI.COMv4). Tech Rep. 80. Meteorological Research Institute, Japan.

㏿‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㐜‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㏿‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㐜‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㏿‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㐜‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㏿‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬㐜‫ەەەەەڦڦڦڦڦ‬Yonehara, H., C. Matsukawa,T. Nabetani, T. Kanehama, T. Tokuhiro, K. Yamada, R. Nagasawa,
Y. Adachi, and R. Sekiguchi, 2020: Upgradeof JMA s Operational Global Model. CAS/JSC
WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell., 6.19–
6.20.

図 2.3.60 G3A の運用スケジュール例。10 日同化ウィンドウ（前半 5 日で IAU、後半 5 日で観測値同化）を持つ、遅延解析と速報解析を組み合わせた 5 ストリームを構成。遅延解析は翌日の速報同化に繋がるような同化ウィンドウを設定する。ストリーム毎に色分けし、■は IAU、●は観測
値同化のウィンドウを示す。

参考文献
Ishii, M., A. Shouji, S. Sugimoto, and T. Matsumoto,2005: Objective Analyses of Sea-Surface Temperature and Marine Meteorological Variables for the
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Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 146, 3118–3143.

114

2.3.8 気象庁第 3 次長期再解析 (JRA-3Q) の本計算
進捗2.3.8.1 はじめに

(1) 背景誤差分散
背景誤差分散については動的推定を行っていないが、非衛星期間である 1972 年以前及び旧世代の衛星観測システムを用いる 1973 年 1 月〜1998 年 7 月の期間については、背景値の誤差が増加することを考慮するた
めに、対数比湿以外の制御変数の背景誤差分散をそれ
ぞれ 50%及び 11%増加させている（ストリーム C 期間についても別途調整予定）。これらのスケーリングファ
クターは、Desroziers et al. (2005) による観測空間での背景誤差の診断法を、1999/2000 年を対象にしてそれぞれ行った衛星排除インパクト実験及び TOVS ／改
良型 TOVS(ATOVS) 衛星観測システム比較実験の D
値（観測値−背景値）に適用して得たものである。

季節予報や気候系監視を的確に行うためには、過去の気候を出来るだけ正確に把握しておくことが重要であり、長期間にわたり均質かつ高品質な気候データセッ
トが不可欠である。このため、過去数十年にわたって蓄積した観測データを最新の数値予報技術を用いて解析し直す「長期再解析」により過去の気候を再現する取組
みが主要な数値予報センター等において継続して行われている21 。日本においても、気象庁と（一財）電力中央研究所が共同で実施した JRA-25 長期再解析 (Onogi
et al. 2007) から取組みが始まった。更に、気象庁はより長期間の高品質な気候データセットの作成を目的に、2 回目となる気象庁 55 年長期再解析 (JRA-55; 古林ほ
か 2015) を実施し、季節予報や気候系監視をはじめとする気象庁業務で活用している。
現在、長期再解析データの更なる品質向上を図るた
め、現行の JRA-55 実施以降の全球数値解析予報シス
テムの開発成果とデータレスキューや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を活用した気象庁第 3 次長期再解析 (Japanese Reanalysis for Three
Quarters of a Century; JRA-3Q) の本計算を実施している。JRA-3Q では 1940 年代末以降を対象としており、1990 年代以降（ストリーム A）の本計算が 2021
年度初め頃に、1960 年代〜1980 年代（ストリーム B）
及び 1940 年代末〜1950 年代（ストリーム C）の本計算についても 2021 年度中に完了する予定である。
本項では、JRA-3Q で用いるデータ同化システム（第2.3.8.2 小節）と境界条件及び強制場（第 2.3.8.3 小節）の概要について、JRA-55 で用いたものからの変更点
を中心に説明を行う。その後、ストリーム A 期間について、観測データの概要 (第 2.3.8.4 小節) 及び既に計算が完了した期間（本稿執筆 2020 年 12 月時点で 2013年まで）の品質評価結果 (第 2.3.8.5 小節) を述べる。

(2) 陸面解析
JRA-55 ではオフライン版気象庁生物圏モデル (SiB)を大気モデルの出力で強制することにより陸面解析値を作成したが (古林ほか 2015)、観測に基づいた大気強制力を与えておらず、オフラインモデルを用いる利点が活用されていないことを踏まえ、JRA-3Q では予報
モデルの陸面予報値をサイクルさせることとした。ただし、毎日 18UTC の陸面解析値には積雪深解析の結果を反映させている。
(3) 積雪深解析
JRA-3Q では、JRA-55 と同様、積雪深解析の第一推定値を陸面解析の積雪深と衛星積雪域から作成し、その後、2 次元最適内挿法 (2D-OI) で SYNOP 積雪深観測を同化している (古林ほか 2015)。JRA-55 では積
雪深解析処理における 2 つの不具合が見つかっている。
1 つ目は、海岸部の積雪データの内挿処理の不具合により海岸付近の積雪深が非現実的な値となる問題である (気象庁 2015)。JRA-3Q ではその様な問題が再発しないよう、不具合の修正及び積雪深解析値の上限値(5m) を設定している。2 つ目は、衛星積雪域に負バイアスがある領域（海岸付近等）で衛星積雪域が第一推定値として利用された場合に、2D-OI において正イン
クリメントがバイアス特性の異なる陸面解析積雪深を第一推定値とする周辺地域にまで広がり、周辺地域の積雪深解析値が過大となる傾向が見られることである。
JRA-3Q ではこの欠点を改善するために、第一推定値の作成において衛星積雪域の利用可否を判定する際に
SYNOP 積雪深観測も参照するよう変更している（表2.3.9）。

2.3.8.2 データ同化システム
表 2.3.7 に JRA-3Q のデータ同化システムの概要と、比較のために JRA-55 のデータ同化システムの概要を合わせて示す。JRA-3Q は 2018 年 12 月時点の現業全球データ同化システム (JMA 2019) の低解像度（TL479解像度）版に基づいており、JRA-55 実施以降の現業
システムにおける開発成果が反映されている。例えば、物理過程の大幅な改良により（表 2.3.8）、放射収支、地表面顕熱・潜熱フラックス、降水分布等における系統
誤差が縮小した気象庁の全球スペクトルモデル (GSM)が利用されている。また、新スーパーコンピュータシ
ステム（2018 年 6 月運用開始）における計算機資源増強により JRA-55 よりも高解像度化されている。

2.3.8.3 境界条件及び強制場(1) 海面水温及び海氷
ストリーム A 期間については、西岸境界流付近の海面水温の急峻な水平勾配が大気境界層に与える影響をより適切に表現できるよう、衛星観測に基づいた 0.25
度解像度の MGDSST(栗原ほか 2006) を利用している。
ストリーム B 及び C 期間については、海面水温の時空

21

詳細なリストについては、https://reanalyses.org を参
照。

115

解析期間
基本システム
水平解像度
鉛直層
解析手法
ラジオゾンデ気温
観測バイアス補正

衛星輝度温度陸面解析

SST 及び海氷

オゾン

長波放射

雲放射

エーロゾル
積雲対流

雲

接地境界層
非地形性重
力波抵抗
陸面
海氷

表 2.3.7 JRA-55 と JRA-3Q で用いたデータ同化システムの仕様
JRA-55JRA-3Q
1958 年以降
1940 年代末以降
2009 年 12 月時点の気象庁現業シス 2018 年 12 月時点の気象庁現業システム (JMA 2019)
テム (JMA 2007, 2013)
TL319（約 55km）
TL479（約 40km）
0.1hPa までの 60 層
0.01hPa までの 100 層
4 次元変分法（インナー解像度 T106） 4 次元変分法（インナー解像度 TL319）
2006 年まで：RAOBCORE V1.4
RISE(RICH with solar elevation dependent) v1.7.2(Haimberger et al. 2008)(Haimberger et al. 2012)2007 年以降：RAOBCORE V1.5・周辺地点との比較に基づいたバイアス推定(Haimberger et al. 2012)
・季節依存性の考慮（1979 年以降）
・ERA に基づいたバイアス推定
RTTOV-9.3 (Saunders 2008)
RTTOV-10.2 (Saunders et al. 2012)
・計算精度向上
・温室効果ガス濃度変動の考慮
オフライン SiB
予報モデルの陸面予報値をサイクル
COBE-SST（1 度格子）1990 年まで：COBE-SST2（1 度格子） (Hirahara et al. 2014)(Ishii et al. 2005)
1985 年頃以降：MGDSST（0.25 度格子） (栗原ほか 2006)
・重複期間は複数ストリームにより並行作成
1978 年まで：気候値
MRI-CCM2(TL159L64) (Deushi and Shibata 2011)
1979 年以降：MRI-CCM1(T42L68)
・新しいモデルを用いて全期間作成(Shibata et al. 2005)

表 2.3.8 JRA-55 と JRA-3Q で用いた予報モデルの仕様
JRA-55JRA-3Q
改良の効果
2009 年 12 月時点の気象庁 GSM 2018 年 12 月時点の気象庁 GSM(JMA 2007, 2013)(本田・坂本 2019)
散光因子近似を用いたバンド射・成層圏気温プロファイルの改
2 方向吸収近似
出率法
善
ランダムオーバーラップ（短波） マキシマム・ランダムオーバーラップ（短波）・放射収支の改善
水雲粒光学特性の見直し
積雲上昇流域の雲量診断の導入
陸上型、海上型
硫酸塩、黒色炭素、有機炭素、海塩、鉱・放射収支の改善
塵Arakawa-Schubert スキーム
Arakawa-Schubert スキーム・エネルギー収支補正方法の適正化
・降水分布の改善
・融解・蒸発過程の改良
・加熱プロファイルの改善
Smith スキーム
Smith スキーム：雲水量計算法の改良 ・対流圏中層乾燥バイアスの緩和
層積雲： 川合 (2004)
層積雲：発動条件に相対湿度の閾値を ・過剰な層積雲を抑制
追加
雲氷落下スキームの改良
・放射収支の改善
Monin-Obukhov 相似則
Monin-Obukhov 相似則
・非反復解法 (Louis et al. 1982) ・普遍関数法
・顕熱・潜熱の過剰バイアスの緩和
Rayleigh 摩擦（50hPa から上Scinocca (2003)
・QBO の表現改善
層）
生物圏モデル (SiB) (佐藤 1989) 改良型 SiB
・温度 1 層、水分 3 層
・土壌層 7 層（温度・水分共通）
・地上気温の日変化の表現改善
・雪 1 層・積雪 4 層（最大）1 層海氷モデル
4 層海氷モデル・極域の低温バイアスが改善
開水・海氷排他格子
開水・海氷混在格子

間変動特性の表現向上のためのリコンストラクション
手法、及び、品質の向上した海氷データを用いた、現場観測に基づいた 1 度解像度の COBE-SST2(Hirahara
et al. 2014) を利用する。

(2) オゾン
JRA-3Q では、予報モデルの放射過程及び、衛星赤外測器輝度温度同化における放射伝達計算の入力データ
として、下部成層圏のオゾン濃度ピークの過小バイア

116

陸面過程の積雪深
衛星積雪域
SYNOP 積雪深*
第一推定値

表 2.3.9 積雪深解析第一推定値の作成方法（*は JRA-3Q で追加）
有
有
無
有
無
有
有
無
陸面過程の積雪深（微調整有）

陸面過程の積雪深*

スが改善した MRI-CCM2(Deushi and Shibata 2011)
を用いて作成されたオゾン再解析データを使用する。
同データの作成において、MRI-CCM2 を駆動する気象場として、1958 年以降の期間は JRA-55 データを利用し、JRA-55 の開始年より前の 1957 年以前の期間はJRA-3Q 予備実験データを利用する予定である。衛星オ
ゾン全量観測データのナッジングについては、Level 2
データを新たに取得して独自に均質化したものが 1979
年以降の期間に利用されているのに対し (Naoe et al.
2020)、1978 年以前の期間は利用可能なデータが存在
せず、ナッジングは行われていない。このため、1978年以前のオゾン再解析データについては 1979 年以降のデータに対して均質となるよう緯度・高度 2 次元ス
ケーリングファクターを用いてオゾン混合比のバイア
ス補正を行っている。また、1hPa より上層のオゾン再解析値には過剰バイアスがあるため、1991〜1997 年のオゾン混合比平均値を SPARC の HALOE ／ MLS 月
別気候値 (Randel et al. 1998) に一致させる緯度・高度
2 次元スケーリングファクターを用いてバイアス補正を行っている（全期間）。

0cm（解析対象）

無
無0cm（解析対象）

放射計

赤
外
低
軌
道
衛 マ
星 イ
ク
ロ
波

0cm
（解析対象外）AVHRR MODIS

成層圏探査計SSU

対流圏探査計HIRS/2高波長分解能

SSM/I

気温探査計

MSU

水蒸気探査計散乱計

CrIS

AIRS IASI

放射計

TMI

SSMIS GMI

AMSU-AATMS

AMSU-BMHSSAPHIR

SeaWinds

ASCAT

SSM/T-2
AMI

AMSR

GNSS掩蔽
標準子午線

静
止 赤
衛 外
星

Meteosat

インド洋
西太平洋

Meteosat
GMS

東太平洋
大西洋

GOES

MTSAT

Himawari

GOES West
Meteosat

GOES East

2000

2010

2020

図 2.3.61 ストリーム A 期間に利用する衛星観測データ（2020 年 12 月時点の予定を含む）。濃い陰影は JRA-55 からの追加期間及び再較正・再処理データによる更新期間を表す。

2.3.8.4 ストリーム A 期間に利用する観測データ
ストリーム A 期間の観測データは、JRA-55 で整備した観測データセット (古林ほか 2015) を基本としつつ、気象庁気象衛星センターがひまわり 8 号用の大気追跡風 (AMV) 導出アルゴリズムをひまわり 5 号 (GMS5) からひまわり 7 号 (MTSAT-2) に適用して新たに作成した再処理 AMV(Abe et al. 2018) を始めとする、
再処理や再較正により均質性が向上した衛星データ等、
JRA-55 実施以降に新たに利用可能となった観測データセットを可能な限り収集して利用している（表 2.3.10、
図 2.3.61）。
JRA-3Q で用いる熱帯低気圧ボーガスについては、
JRA-55 と異なり、気象庁の台風ボーガス作成手法(JMA 2019) を用いて全領域で熱帯低気圧ボーガスを自主作成し利用している。これにより、JRA-55 で見られた、熱帯低気圧周辺風での算出方法の不具合による、解析された熱帯低気圧強度の不自然な長期変化が解消される。熱帯低気圧ボーガス作成に用いるベストトラック
データについては、1951 年以降の北西太平洋領域は気象庁データ、それ以外の期間・領域は IBTrACS(Knappet al. 2010) v03r05 を利用している。気象庁の台風ボー
ガス作成手法ではベストトラックの中心位置、中心気
圧、15 m s−1 強風半径を利用するが、このうち強風半径についてはベストトラック作成機関により特性が顕著に異なる。気象庁の台風ボーガス作成手法は気象庁
ベストトラックに基づいて開発されたものであることから、他機関の強風半径データでは適切な熱帯低気圧
ボーガスを算出できない。このため、強風半径を用いるのは気象庁データのみとし、他機関データでは気象庁データから作成した回帰式を用いて中心気圧から算出した強風半径推定値を用いている。
上記に加えて、JRA-55 実施以降に現業システムで利用開始された新しい観測システムである地上 GNSSの天頂遅延量と高波長分解能赤外探査計の輝度温度をJRA-3Q では利用している。地上 GNSS 天頂遅延量については、1994〜2014 年の期間は気象研究所作成の再処理データを、それ以降の期間は現業取得データを利用している。
なお、JRA-3Q では、JRA-55 と同様、地上気圧観測データの同化により対流圏下層高気圧性インクリメ
ント−乾燥化フィードバックが生じることを避けるため、アマゾン川流域の地上気圧観測データを完全に排除した (古林ほか 2015)。更に 、JRA-3Q では同様の理由によりアフリカ大陸熱帯域でも地上気圧観測デー
タを完全に排除している。

117

表 2.3.10 ストリーム A 期間に用いる観測データソース。無地のセルで示された観測データは JRA-55 以降に追加、又は再較
正・再処理されたもの、陰影のセルで示された観測データは JRA-55 で用いたものと同じものである。
データ種別、及びデータ提供元による識
別名

期間

備考

Uppala et al. (2005)

山中大学氏

GAME 及び SCSMEX
ラジオゾンデ（インドネシア）〜2002 年 8 月
ストリーム A 全期間
1998 年 4 月〜1998 年 10 月
1991 年 11 月〜1999 年 5 月

RIHMI

積雪深（ロシア）〜2008 年 12 月

UCAR
中国地面気象記録月報
IMH

積雪深（米国）積雪深（中国）積雪深（モンゴル）〜2011 年 8 月〜2006 年 12 月
〜2007 年 12 月

熱帯低気圧ベストトラック
NOAA/NCEI
気象庁

IBTrACS v03r05〜2012 年 12 月
ストリーム A 全期間

地上 GNSS 天頂遅延量
気象研究所小司禎教室長
気象庁

再処理地上 GNSS 天頂遅延量

1995 年 1 月〜2014 年 8 月
2014 年 9 月〜

HIRS 及び SSU
AMSU-A
SSM/I
MSU CDR V1.0
AMSU-A
SSM/I
AIRS, IASI, CrIS
AMSU-A 及び MHS
SSM/I, SSMIS, AMSR2GMIATMSSAPHIR
CSR
GMS-5、GOES 9、MTSAT-1R 再処
理 CSR
再較正 TMI V05A（8 相当）
再較正 AMSR-E V4.400.400
再較正 AMSR2 V2.220.220
再較正 GMI V05A
SSM/T-2, AMSU-B, MHS FCDR
v4.1
Meteosat CSR〜2001 年 12 月
1998 年 8 月〜2003 年 5 月〜2004 年 12 月
〜2006 年 12 月
1998 年 8 月〜2012 年 12 月
〜2012 年 12 月
2008 年 7 月〜
2003 年 6 月〜
2006 年 3 月〜
2017 年 5 月〜
2016 年 11 月〜
2014 年 7 月〜
2005 年 6 月〜

SSM/I, SSMIS FCDR E3〜2015 年 12 月

doi:10.5676/EUM SAF CM/FCDR MWI/V003

再処理 Meteosat-3〜-7
Meteosat-5〜-7
Meteosat, GOES, Himawari
AVHRR, MODIS
再処理 GMS-4
再処理 GMS-5、GOES 9、MTSAT
GOES
再処理 GOES〜2000 年 12 月
2001 年 1 月〜2001 年 2 月
2001 年 1 月〜
2004 年 6 月〜
〜1995 年 6 月
1995 年 6 月〜2015 年 7 月〜1996 年 1 月
1995 年 1 月〜2015 年 7 月

van de Berg et al. (2001)

ERS/AMI CDR
QuikSCAT/SeaWinds CDR
Metop-A/ASCAT CDR
Metop/ASCAT1992 年 3 月〜2001 年 1 月
1997 年 7 月〜2009 年 11 月
2007 年 1 月〜2014 年 3 月
2014 年 4 月〜

doi:10.15770/EUM SAF OSI 0009
doi:10.15770/EUM SAF OSI 0002
doi:10.15770/EUM SAF OSI 0006

CHAMP CDR v1.0
COSMIC CDR v1.0
Metop CDR v1.0
Metop ICDRGRACE CDR v1.0
COSMIC,
Metop,GRACE,
TerraSAR-X, TanDEM-X

2001 年 9 月〜2008 年 9 月
2006 年 4 月〜2016 年 12 月
2006 年 10 月〜2016 年 12 月
2017 年 1 月〜2017 年 7 月
2007 年 2 月〜2016 年 12 月

doi:10.15770/EUM SAF GRM 0004
doi:10.15770/EUM SAF GRM 0003
doi:10.15770/EUM SAF GRM 0002

データ提供元
従来型データ
ECMWF
気象庁

Okamoto et al. (2003)
http://meteo.ru/english/climate/snow.php
doi:10.5065/B6MM-RS76
印刷物からデジタル化

Knapp et al. (2010)

衛星輝度温度ECMWF
NOAA/NCDCNOAA/NCEINOAA/CLASS

気象庁

気象庁気象衛星センター

宇宙航空研究開発機構

EUMETSAT
EUMETSAT CM SAF

Uppala et al. (2005)
doi:10.7289/V51Z429F

1995 年 7 月〜2009 年 12 月
1998 年 2 月〜2015 年 4 月
2002 年 6 月〜2011 年 10 月
2012 年 7 月〜2016 年 8 月
2014 年 3 月〜2017 年 5 月
1994 年 7 月〜2017 年 12 月

Hans et al. (2019)2001 年 1 月〜2009 年 8 月

AMV
EUMETSAT
気象庁
気象庁気象衛星センター

ECMWF
CIMSS

Abe et al. (2018)
Uppala et al. (2005)
Wanzong et al. (2014)

散乱計海上風EUMETSAT OSI SAF
気象庁

GNSS-RO 屈折角

EUMETSAT ROM SAF

気象庁

doi:10.15770/EUM SAF GRM 0005

2017 年 1 月〜

2.3.8.5 ストリーム A 期間本計算の品質評価
ここでは JRA-3Q データ同化システムの基本性能の評価として、2 日予報スコア及びラジオゾンデ観測デー
タに対する背景値の適合度を示すとともに、JRA-3Q

データの基本特性の評価として、対流圏下層から下部
成層圏の全球平均気温時系列、及び、全球エネルギー収支を示す。

118

RMSE (m s-1)(a) Northern Hemisphere(b) Southern Hemisphere

9.5
9
8.5
8
7.5
7
6.5
6
5.5
5
4.5
4
5

(a) 250 hPa(b) 850 hPa

4.5
RMSE (m s-1)

RMSE (gpm)
RMSE (gpm)

30
28
26
24
22
20
18
16
14
12
55
50
45
40
35
30
25
20
15

4
3.5
3
2.5
2
1.5

1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012Year
JRA-55
Operations
JRA-25JRA-3Q

1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012Year
JRA-55
Operations
JRA-25JRA-3Q図 2.3.62 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、(b) 南半球中・高緯度。

図 2.3.63 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。

(1) 2 日予報スコア
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 2.3.62 と図 2.3.63 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) 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ものと考えられる。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、TOVS 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（第 2.3.8.2
小節 (1)）の効果と考えられる。

度であるが、D 値平均値はピナツボ火山噴火後（1991年）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 2.3.64(a)、(b)）。
250hPa 付近では、JRA-55 の D 値時系列は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2.3.64(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。
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 2.3.64(g)）。

(3) 対流圏下層から下部成層圏の全球平均気温時系列
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-25、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。
図 2.3.65 は、対流圏下層から下部成層圏までの 4 層の気温偏差を 82.5°N〜82.5°S の領域で平均したものについて、JRA-3Q の月別時系列と、JRA-25、JRA-55(2) 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。
30hPa 付近では、JRA-3Q の RMS は JRA-55 と同程

119

図 2.3.64 JRA-25、JRA-55 及び JRA-3Q 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

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) とリモートセンシングシステム(RSS) の MSU 及び AMSU マイクロ波探査計気温デー
タ V4.0(Mears and Wentz 2016, 2017) を用いる。
JRA-3Q の全球平均気温では、ピナツボ火山噴火後の 1991 年の下部成層圏を除き、JRA-55 と同様に RSS
V4.0 と非常によく似た変動が再現されており、JRA-55と同程度の時間的均質性を有していることが分かる。
他方、JRA-3Q の下部成層圏では 1991 年のピナツボ火山噴火後の昇温量が小さい傾向がある。火山性エーロ
ゾルの年々変動については、JRA-25、JRA-55、JRA3Q 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
タのインパクトの違いと考えられる。JRA-3Q で利用している背景誤差共分散は、現在の充実した観測シス
テムに対して最適化されたもので、水平相関距離が短い。このため、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ない場合があり得る
ことが、観測データのインパクトの違いの要因の一つと推測される。水平相関距離の違いが観測データのイ

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。

(4) 全球エネルギー収支
再解析ではデータ同化により生じる解析インクリメ
ントにより、エネルギーバランスが厳密には保たれていない。ゆえに、エネルギーバランスの再現性評価は、
データ同化システム、特に予報モデルの物理過程の性
能評価となり得るとともに、海洋・陸面モデルへの大気入力データとしての品質評価にもなり得る。
表 2.3.11 と表 2.3.12 は、大気上端と地表面それぞれにおける JRA-25、JRA-55、JRA-3Q で再現された年
平均全球エネルギーバランス及び Wild et al. (2013)の見積りを示している。JRA-3Q のエネルギーバラン
スは、表 2.3.8 に示した予報モデルの物理過程の総合的な改善により、JRA-55 と比べると概ね Wild et al.
(2013) の見積りに近い値が再現されており、特に、過剰だった潜熱フラックスが大幅に減少している。正味フラックスについても、JRA-55 では大気上端、地表面ともに全球平均で上向きに約 10 W m−2 の大きな不均衡があったが、JRA-3Q ではバイアスが概ね半減していることが分かる。
他方、大気上端外向き赤外放射と地表面下向き太陽

120

散は現在の充実した観測システムに対して最適化されたもので、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。将来の再解析においては、放射強制力の表現の精緻化、観測システムへの変遷に対してデータ同化システムを効果的に適合させるための調整方法
について、検討すべきと考えられる。
JRA-3Q 本計算は、ストリーム A 期間を 2021 年度
初め頃に、ストリーム B 及び C 期間を 2021 年度中に完了する予定である。ストリーム A 期間の評価で示されたとおり、JRA-3Q のデータ同化システムではモデ
ルバイアスが軽減したことにより、観測システムの変遷の影響を受けにくく、JRA-3Q の全期間を通した時
間的均質性が JRA-55 から更に向上することが期待される。引き続き、本計算残り期間の観測データの拡充を図るとともに、プロダクトの品質評価を進める予定である。
図 2.3.65 (a) 下部成層圏、(b) 対流圏上層、(c) 対流圏中層、(d) 対流圏下層の気温偏差の 82.5°N〜82.5°S の領域平均の12 か月移動平均値の時系列。RSS V4.0 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、HadAT2、JRA-3Q、JRA-55、JRA-25の時系列は気温から計算した MSU 等価量である。偏差はJRA-3Q を除きそれぞれのデータセットの 1979〜1998 年の期間の月気候値に対して計算されている。JRA-3Q の偏差については JRA-55 の月気候値に対して計算されている。

放射には Wild et al. (2013) の不確実性の幅を超える
過剰バイアスがあり、その原因について、今後、詳細な調査を行う必要がある。

2.3.8.6 まとめと今後の予定
長期再解析データの更なる品質向上を図るため、現行の JRA-55 実施以降の全球数値解析予報システムの開発成果とデータレスキューや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を活用した JRA-3Qの本計算を現在実施している（ストリーム A 期間の本計算は本稿執筆 2020 年 12 月時点で 2013 年まで実施）。
2 日予報スコア及びラジオゾンデ観測データに対する背景値の適合度による評価では、上記成果の活用により JRA-55 から更にプロダクトの品質が向上している
ことが示された。JRA-55 の主要な問題点の一つであった、大気上端及び地表面の全球平均正味エネルギーフ
ラックスにおける上向きに約 10 W m−2 の大きな不均衡については、予報モデルの物理過程の総合的な改善により、JRA-3Q ではバイアスが概ね半減した。
他方、JRA-3Q の下部成層圏では 1991 年のピナツボ火山噴火後の昇温量が小さい傾向があるといった問題点も明らかとなった。その要因として、予報モデルにおいて火山性エーロゾルの年々変動が考慮されていな
いことに加え、JRA-3Q で利用している背景誤差共分

121

表 2.3.11 大気上端の年平均全球エネルギーバランス (W m−2 )。JRA-25、JRA-55 及び JRA-3Q の値は 2002〜2008 年の期間平均であるのに対し、Wild et al. (2013) の値は 21 世紀初頭における現在気候を代表している。括弧内の値は不確実性の幅を表している。
Wild et al. (2013) JRA-25 JRA-55 JRA-3Q
太陽放射入射量340(340,341)
341
341
341
太陽放射反射量100(96,100)
95
100
97
外向き赤外放射239(236,242)
255
251
250
正味下向きフラックス
7.9
-10.0
-5.5

表 2.3.12 地表面の年平均全球エネルギーバランス (W m−2 )。JRA-25、JRA-55 及び JRA-3Q の値は 2002〜2008 年の期間平均であるのに対し、Wild et al. (2013) の値は 21 世紀初頭における現在気候を代表している。括弧内の値は不確実性の幅を表している。
Wild et al. (2013) JRA-25 JRA-55 JRA-3Q
下向き太陽放射185(179,189)
197
189
190
太陽放射反射量24(22,26)252623
太陽放射吸収量（地表面）
161(154,166)
172
164
166
太陽放射吸収量（大気）79(74,91)75
77
78
下向き赤外放射342(338,348)
327
338
340
上向き赤外放射397(394,400)
399
400
400
顕熱
20(15,25)
20
20
21
蒸発
85(80,90)91
93
89
正味下向きフラックス
0.6(0.2,1.0)
11.6
11.2
-4.4

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124

2.3.9 波浪モデル
2.3.9.1 波浪アンサンブル予報システムの改良
気象庁では、波浪の早期注意情報（警報級の可能性）
で必要となる波浪の確率論的予測情報を提供するため、
波浪アンサンブル予報システム (Wave ENsemble prediction System, WENS) を運用している (高野 2016)。
なお、波浪アンサンブルの予測結果は、WMO の荒天予測計画 (Severe Weather Forecasting Programme,
SWFP) を支援するための気象庁 SWFP ウェブサイト
上の波浪予測図 https://www.data.jma.go.jp/gmd/
waveinf/wens/wave.html 提供の用途でも活用されている。
2020 年 3 月 24 日には、波浪アンサンブルを 1.25 度
格子から 0.5 度格子に高解像度化するとともに、モデ
ルに浅海効果22 を導入し、浅海域での波浪予測精度の向上を図った。
2020 年度には、第 2.3.3 項で報告されている全球アンサンブル予報システム（全球 EPS）のアンサンブル
メンバー数の 27 メンバーから 51 メンバーへの増強に合わせて、波浪アンサンブルのアンサンブルメンバー
数を 51 に増強する開発を行った。メンバー数増強の効
果を確認するため、変更予定の全球 EPS 51 メンバー
予報結果を大気外力として用いた波浪アンサンブルの実験を実施した。実験期間は、暖候期 2019 年 6 月 20
日〜10 月 21 日、寒候期 2019 年 11 月 20 日〜2020 年 3
月 11 日である。比較対象とするコントロール実験は現業波浪アンサンブル（アンサンブルメンバー数 27）の予測結果である。ここでは寒候期実験の精度検証結果
を、図 2.3.66、図 2.3.67 に示した。51 メンバー実験での有義波高アンサンブル平均のバイアス、RMSE（図2.3.66）は現業 27 メンバー予測に対して中立であった。
また、図 2.3.67 に示した信頼度曲線でも 51 メンバー
実験と現業 27 メンバー予測はほぼ同等であるものの、
波高 6 m 超過確率では予測確率 50 % 以上で 51 メン
バー実験の方が 1:1 の線に近づく結果となっていた。暖候期実験の結果（図略）も同様の結果であった。このように 51 メンバー実験を実施した結果、概ね中立以上の結果が得られたことから、2020 年度末の全球 EPS
改善と同時に、波浪アンサンブルのアンサンブルメン
バー数増強を現業化する予定である。

図 2.3.66 波浪アンサンブルでの有義波高アンサンブル平均の対衛星観測検証結果。左図がバイアス、右図が RMSE。
緑線が CNTL（現業 27 メンバー）、赤が 51 メンバー実験の結果。

図 2.3.67 波浪アンサンブル 72 時間予報の信頼度曲線。左図は波高 3 m 超過の確率予報、右図は波高 6 m 超過の確率予報に対応する。緑線が CNTL（現業 27 メンバー）、赤が 51 メンバー実験の結果。

(≈55km) であるが、これを 0.25 度 (≈20km) にする計画である。さらに、波浪モデルで波浪を的確に予測するためには、解像度に応じた海陸分布と水深データを入力として与える必要がある。このため、海陸分布については GSHHG (Global Self-consistent, Hierarchical, High-resolution Geography Database; Wessel andSmith 1996)、水深については GEBCO 2020 (GEBCO
Compilation Group 2020) を入力として、波浪モデルの解像度に適した地形表現となるようデータ作成等を行った。これらを用いて今後、高解像度版の全球波浪モデルの予報実験等を進めていく予定である。

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2.3.9.2 波浪モデルの高解像度化に向けた開発
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、全球波浪モデルと沿岸波浪モデルを運用している (竹内ほか 2012)。これら波浪モデルの精度向上に向け、2020年度には全球波浪モデルの高解像度化に向けた開発を行ってきた。現在の全球波浪モデルの解像度は 0.5 度

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.

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22

浅海効果とは、水深の浅い海域（浅海域）に波が進入した際に海底地形の影響を受けて副次的に発生する屈折や砕波などの現象や、回折や反射など波の変形等の効果を総称したも
のである。

125

2.3.10 高潮モデル
2.3.10.1 はじめに気象庁は、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ため、二種類の高潮モデルを運用している。一つは日本国内の高潮注意報・警報発表のための日本域高潮モデル (林原 2011)、もう一つは
WMO 高潮監視スキーム (Storm Surge Watch Scheme,
SSWS) に基づき台風委員会メンバー（国および地域）に高潮予測情報を提供するためのアジア域高潮モデルである (Hasegawa et al. 2017)。2020 年度には、数値予報開発センターにおいて、これらの高潮モデル改良に向けた以下の開発を行った。
• 日本域高潮モデルで使用する台風ボーガスの改善• MSM 51 時間予報を用いた日本域高潮モデルの予報時間延長
以下では、それぞれの開発内容について述べる。
図 2.3.68 日本域高潮モデルでの 3〜12 時間予報における空振り率（上段）、捕捉率（下段）。横軸は潮位偏差。図中、橙線は現業高潮モデル、緑線は台風ボーガス改良を適用した高潮モデルの予測スコアである。

2.3.10.2 日本域高潮モデルで使用する台風ボーガスの改善
日本域高潮モデルでは、予報時間内に台風が日本沿岸付近に接近すると予測される場合、MSM を大気外力とした高潮計算のほかに、熱帯低気圧情報を元に作成した台風ボーガスを用いた 5 通りの計算を行っている。これら複数の予報結果は、台風進路予報の不確実性に伴う高潮予測の不確実性を評価するために用いられる。
現行の台風ボーガスは、Fujita (1952) のパラメトリッ
クな気圧・風速分布を仮定しており、陸の影響による海上風の減衰を考慮していないため、湾内や内海での高潮の過大予測の原因となっている。これを改善する
ために、Westerink et al. (2008) が提案した沿岸域での海上風減衰手法の利用を検討した。Westerink et al.
(2008) の手法では、沿岸付近の各海格子にて、風向毎に風上側の陸面粗度長を重み付け平均し、それと海上の粗度長の比から沿岸付近での海上風速の減衰係数を計算する。この手法を応用する際の陸面粗度長としては、2019 年の各月のメソ解析の結果を用いた。本手法を適用した高潮モデル実験結果では、期待通りこれまでの過大予測傾向が抑制され、空振り率が低減することが分かった（図略）。一方で捕捉率の低下も認められたため、原因を調査したところ、従来のパラメータ決定手法は強風が吹く範囲が小さめに評価され、台風中
心から離れた領域で高潮が過小に予測されるということが分かった。
これに対応するため、台風ボーガスで用いている Fujita (1952) の式での台風の大きさを決定するパラメー
タ r0 の決定手法の見直しを行った。従来のパラメータ決定法では、台風進行方向右側の風速が最大となる方向で、熱帯低気圧情報の暴風円半径（50 kt 半径）で風
速が 50 kt となるように調整していたが、今回の修正案では、 (1) 暴風円半径の円上に任意個の分点を取り、(2) 各分点で「50kt 半径で風速 50kt」を満たすよう r0を決定し、 (3) 平均した r0 を採用、とするように変更した。これにより、台風中心から離れた領域での風速が熱帯低気圧情報に整合するよう改善される（図略）。
上記二点の変更を適用した高潮モデルの精度を評価するため、2015〜2018 年の台風事例（全 1303 初期値）
を対象に高潮モデル予測実験を行い、現業高潮モデルの予測結果との比較検証を行った。検証に用いた観測データは、気象庁、港湾局、海上保安庁、国土地理院
等が運用する潮位観測点の観測値である。図 2.3.68 で
現業高潮モデル（図中橙線）と今回の台風ボーガス改良を適用した高潮モデルの予測結果（図中緑線）を比較すると、ボーガス改良版で空振り率は有意に低下す
る一方で、捕捉率は改良前とほぼ同等か閾値によってはやや改善であった。また、2018 年台風第 21 号などの顕著な高潮事例で事例検証を行った結果でも、現在の現業高潮モデルが実況より過大傾向であったのが、今
回の 2 つの台風ボーガス改善を適用することで、実況に近づくことが確認できた（図略）。
上に示したように、Westerink et al. (2008) の手法を適用し陸地の影響を考慮することで、内湾等でのこれまでの過大予測傾向を抑制して空振り率を低下させるとともに、新しいパラメータ決定手法の採用により現行の高潮モデルと同水準の捕捉率を維持できることが確認できた。この結果を踏まえ、今回開発した台風
ボーガス改善を現業高潮モデルに適用する予定である。
2.3.10.3 日本域高潮モデルの予報時間延長
現在の日本域高潮モデルの予報時間は 39 時間である。これは大気外力の一つとして用いている MSM の126

図 2.3.69 予報期間毎の潮位偏差散布図。横軸は潮位偏差観測値、縦軸は MSM を大気外力として用いた高潮モデル予測値（単位は cm）。左図は 25〜39 時間予報、右図は 40〜
51 時間予報の検証結果。
図 2.3.70 予報期間毎の空振り率（左列）、捕捉率（右列）。
上段は 13〜24 時間予報、中段は 25〜39 時間予報、下段
は 40〜51 時間予報のスコアである。横軸は潮位偏差。図中、紫線は MSM を用いた高潮予測、橙線は台風ボーガスを用いた高潮予測のスコアである。

予報時間が 39 時間であることを考慮したものである。
一方で台風時の防災対応のためには、より長い高潮予測のリードタイムが必要とされている。また、2019 年には MSM の 00,12UTC 初期値の予報時間が 51 時間に延長されている。これらの背景を考慮し、日本域高潮モデルの予報時間延長に向けて 51 時間予報実験とその精度検証を行ったので、その結果を以下に示す。予報実験は 2019〜2020 年の台風事例における 00,12UTC
初期値、全 150 初期値について行った。図 2.3.69 は、MSM を大気外力とした高潮モデル予測結果を潮位観
測点での潮位偏差観測値と比較した散布図である。延長された 40〜51 時間予報の結果（図 2.3.69 右図）はその前の予報期間 25〜39 時間の結果（左図）と比較して極端な精度の悪化は見られない。また、図 2.3.70 にて
各予報期間の空振り率、捕捉率を確認したところ、予報期間によってスコアの違いは見られるものの、40〜
51 時間予報はそれ以前の期間のスコアと概ね同程度の値を示していた。
このように、高潮モデルの予報時間を 51 時間に延長する実験を行った結果、一定の精度が確認されたことから、上述の台風ボーガスの改善と共に高潮モデル予報時間延長の現業数値予報システムへの適用を今後進める予定である。

to channel-scale unstructured grid hurricane storm
surge model applied to southern Louisiana. Mon.
Wea. Rev., 136, 833–864.

参考文献
Fujita, T., 1952: Pressure distribution within typhoon. Geophys. Mag., 23, 437–451.
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, 26–349.
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.
Westerink, Joannes J, Richard A Luettich, Jesse C
Feyen, John H Atkinson, Clint Dawson, Hugh J
Roberts, Mark D Powell, Jason P Dunion, Ethan J
Kubatko, and Hasan Pourtaheri, 2008: A basin-127

2.3.11 海況監視予測システム
第 2.2.13 項 で述べたように、2020 年度には日本沿岸
海況監視予測システム（MOVE/MRI.COM-JPN、以下 JPN システムと記す）の現業化を行った。同システ
ムの仕様詳細は第 2.2.13 項にゆずるが、現業化にあたっては、気象研究所にて開発された MRI.COM(Tsujino
et al. 2017; Sakamoto et al. 2019) および海洋データ同化システム MOVE/MRI.COM(Hirose et al. 2019) をfor operational application. Ocean Dynamics, 69,
1181–1202.
Tsujino, H., H.Nakano, K. Sakamoto, S. Urakawa,
M. Hirabara, H. Ishizaki, and G. Yamanaka,
2017: Reference manual for the MeteorologicalResearch Institute Community Ocean Model version
4 (MRI.COMv4). Technical reports of the Meteorological Research Institute, 80.

ベースとして、以下のような変更を行った。
• 大気外力として GSM や全球 EPS 等の大気予測値
を使って現業運用ができるよう改修した。
• 海洋データ同化に用いる船舶などの現場水温・塩分観測データは約 1 か月遅れで入電するものもあることを考慮し、これら観測データを最大限活用するために約 50 日さかのぼってデータ同化を行う遅延解析と、予報モデルの初期値を作成するための速報解析の二系統を用意した。
• 気象庁スーパーコンピュータシステム (NAPS10)向けの高速化を行った。
• 入出力格子点データを数値予報ルーチンの標準フォーマットである NuSDaS に対応させた。
なお、これまで数値予報ルーチン上の海況監視予測システムとしては、旧システムである北西太平洋海洋
データ同化システム MOVE/MRI.COM-WNP(石崎ほか 2009) と、JPN システムのプロトタイプである瀬戸内
海監視予測システム MOVE/MRI.COM-Seto(平原ほか
2017) が運用されてきた。JPN システムが現業化されたことを受け、MOVE-Seto はその役目を終えたことから2020 年 11 月に運用を終了した。MOVE/MRI.COMWNP については、データ提供の継続性の観点から一年程度の並行運用を行った後、運用を終了する予定で
ある。

参考文献
平原幹俊, 檜垣将和, 桜井敏之, 小林健作, 小林煕, 2017:
瀬戸内海監視予測システムの概要. 測候時報, 84, 33–
59.
Hirose, N., N. Usui, K. Sakamoto, H. Tsujino, G. Yamanaka, H. Nakano, S. Urakawa, T. Toyoda, Y. Fujii, and N. Kohno, 2019: Development of a new
operational system for monitoring and forecasting
coastal and open-ocean states around Japan. Ocean
Dynamics, 69, 1333–1357.
石崎士郎, 曽我太三, 碓氷典久, 藤井陽介, 辻野博之,
石川一郎, 吉岡典哉, 倉賀野連, 蒲地政文, 2009:
MOVE/MRI.COM の概要と現業システムの構築. 測候時報, 76, S1–15.
Sakamoto, K., H. Tsujino, H. Nakano, S. Urakawa,T. Toyoda, N. Hirose, N. Usui, and G. Yamanaka,
2019: Development of a 2-km resolution ocean
model covering the coastal seas around Japan

128

2.3.12 化学輸送モデル
2.3.12.1 黄砂解析予測システム
気象研究所では、本システムで利用している全球エー
ロゾルモデルやデータ同化に関する研究・開発を進めている。これらの研究・開発成果については、黄砂予測の精度改善が確認された後、本システムへの反映を検討する。また、本システムのデータ同化で利用している静止気象衛星ひまわりの光学的厚さ（AOT）解析
プロダクトについて、そのリトリーバルアルゴリズムの改良を進める大気海洋部業務課気象技術開発室に協力している。

図 2.3.71 大気 CO2 解析に使用する観測点の分布。南米やアフリカなど観測地点がほとんどない地域が存在する。気象庁 HP から引用。

2.3.12.2 紫外線予測システム
全球化学輸送モデルの改良
気象研究所では、本システムで利用している全球化
学輸送モデルやデータ同化に関する研究・開発を進めている。特に、下部成層圏付近のモデルバイアス軽減に向けて、全球化学輸送モデルの鉛直層数の増強などに取り組んでいる。これらの研究・開発成果について
は、紫外線予測の精度改善が確認された後、本システ
ムへの反映を検討する。
オゾン再解析データの作成
気象庁第 3 次長期再解析（JRA-3Q）のために、気象研究所の技術協力を得て、衛星観測によるオゾン全量データを同化した高精度なオゾン再解析の計算を実施している。2020 年度は、2020 年 1〜12 月までのオゾン再解析データを作成し、1944〜1957 年について作成を開始した。また、JRA-3Q が 2021 年度に準リアル
タイムでの運用を開始する予定であることから、これにあわせてオゾン再解析も同様に運用できるよう作業を行っている。

図 2.3.72 温室効果ガス観測衛星 GOSAT による 2020 年 5月の観測。世界温室効果ガスデータセンター（WDCGG）のサイトから引用。

年 2 月にはより細かい情報を提供するために水平分解能の高解像度化を行った（約 180km→ 約 110km）。一方、大きな課題として、二酸化炭素解析の入力データに用いている観測地点の偏在（図 2.3.71）があり、世界全体の均質的な解析に大きな支障となっている。その対応として、広範囲を一様な品質で観測する衛星観測（図 2.3.72）の利用が考えられることから、気象研究所では衛星観測データの同化利用のための開発が進められてきた。その結果、温室効果ガス観測技術衛星
GOSAT のデータ同化利用について一定の成果が得られたことから、2021 年度中の導入を目指して本システ
ムの開発を進めている。2020 年度は、逆解析24 への衛
星データ導入に向けたプログラムの改修を中心に作業を行い、実験環境の整備に取り組んだ。

2.3.12.3 大気汚染気象予測システム
東日本や西日本を対象とした水平解像度 5 km の高解像度版領域化学輸送モデルへの地上オゾン観測データ
同化手法 (池上ほか 2017) の導入及び高頻度化（1 日 1
回→ 3 回）の開発を進めている。地上オゾン濃度が一般に高くなる時間帯と大気汚染気象予報現業での利用がともに日中であることから、より直近の観測データを同化した結果を現業利用できるように、3 回のモデルの実行は早朝から昼頃に集中させる予定である。これらの開発については、予測の精度改善を確認した後、本システムへの反映を検討する。

参考文献
Nakamura, T., T. Maki, T. Machida, H. Matsueda,
Y. Sawa, and Y. Niwa, 14-18 Dec. 2015: Improvement of Atmospheric CO2 Inversion Analysis at JMA. AGU Fall Meeting, San Francisco, A31B–0033, (https://agu.confex.com/agu/
fm15/meetingapp.cgi/Paper/64173).
池上雅明, 鎌田茜, 梶野瑞王, 出牛真, 2017: 気象庁領域
大気汚染気象予測モデルへの地上オゾン観測データ
同化. 測候時報, 84, 97–107.

2.3.12.4 二酸化炭素解析システム
現在、本システムで用いられている二酸化炭素輸送モ
デルは、全球数値予報モデル（GSM）をベースに開発したオンラインモデル（GSAM-TM）23 であり、2015
年度に約 180 km の水平分解能で運用を開始し、2020
23

Nakamura et al. (14-18 Dec. 2015) 参照。モデル自身で二酸化炭素を輸送する気象場を計算することで大気中の二酸
化炭素の移動の様子を精緻に計算することが可能となり、二酸化炭素濃度解析の計算精度が大きく改善した。

24

結果から原因を推定するアプローチのこと。ここでは CO2濃度分布やその収支情報が原因に、CO2 観測値が結果に該
当する。

129

2.3.13 WGNE 熱帯低気圧検証
2.3.13.1 はじめに気象庁は数値実験作業部会 (WGNE) 25 の枠組みの2.3.13.3 熱帯低気圧検証の結果
WGNE 熱帯低気圧検証結果から、北西太平洋域を対象とした検証結果の一部を示す。北西太平洋域には2018 年、2019 年の両年とも 29 個の熱帯低気圧が存在していた。
まず、図 2.3.73 に進路予測誤差を示す。どちらの年も、ECMWF や UKMO の誤差が最も小さかった。また、2019 年には DWD も ECMWF や UKMO と同程度の誤差となっていた。JMA は NCEP や KMA と共に 3–5 番目の集団の中に入っていた。図 2.3.74 は 72
時間進路予測誤差の経年変化図である。各センターとも年々変動は大きいが、長期的には誤差減少の傾向である。NCEP を除くすべての数値予報センターで 2019年の進路予測誤差が、2018 年よりも大きく、2019 年は北西太平洋の熱帯低気圧の進路予測がやや難しかったと考えられる。ここ数年に注目すると、ECMWF 等の先進的な数値予報センターの進路予測精度の向上が鈍化し、72 時間予測の進路予測誤差が 200 km 程度に停滞している傾向が見られた。
次に、強度予測について述べる。初期値における中心気圧の散布図（図 2.3.75）から、当庁を含めた多くの
数値予報センターで中心が深い熱帯低気圧ほど初期値
でベストトラックよりも浅くなる傾向が見られた。72
時間予測（図 2.3.76）でも同様に、浅く予測する事例が多いが、予測時間が進むにつれて、ベストトラックよりも深く予測する（過発達）事例も存在した。NCEP
では 2018 年では過発達傾向が頻繁に見られていたが、2019 年になって過発達の頻度が減少し、これまでの傾向から変化が見られた。これは、2019 年 6 月の新しい力学フレーム導入時の物理過程の改良によるものである (Chen et al. 2019)。

中で、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を 1991 年から実施しており、毎年開催される WGNE 会合にて当庁から熱帯低気圧予測の相互比較検証を報告している。本項では、WGNE 第 35 回会合26 で発表した 2018 年および2019 年に対する熱帯低気圧予測の検証結果の概略について述べる。

2.3.13.2 熱帯低気圧検証に用いた数値予報センターの予測データと検証手法
2018 年および 2019 年の熱帯低気圧予測の国際比較に参加した数値予報センターはオーストラリア気象局 (BoM)、中国気象局 (CMA)、カナダ気象センター(CMC)、ドイツ気象局 (DWD)、欧州中期予報セン
ター (ECMWF)、フランス気象局 (FRN)、韓国気象庁 (KMA)、米国環境予測センター (NCEP)、米国海軍研究所 (NRL)、英国気象局 (UKMO) に気象庁 (JMA)を加えた 11 センターである。表 2.3.13 に WGNE 熱
帯低気圧予測の国際相互比較検証に参加した数値予報
センターとその予測データの仕様を示す27 。
WGNE 熱帯低気圧予測の検証には梅津・森安 (2013)に述べられた手法を採用している。主な手法は以下のとおりである。
• 北西太平洋、北東太平洋、北大西洋、北インド洋、
南インド洋、オーストラリアの 6 領域別に検証する。
• モデル予測値における熱帯低気圧の中心は、海面
更正気圧の極小値を追跡することから求める。
• 地区特別気象センター (RSMC) が作成したベスト
トラックデータを参照値として、進路予測誤差、
強度予測誤差を算出する。

2.3.13.4 まとめ2018 年と 2019 年に対する WGNE 熱帯低気圧予測の相互比較検証結果を報告した。進路予測の単年の数値予報センター間比較では、ECMWF と UKMO の進
路予測精度がよく、当庁は第 2 集団の中に入っていた。
進路予測の経年変化では、年々変動も大きいものの、
どの数値予報センターも少しずつ誤差が減少していた。
一方で、ECMWF 等の先進的な数値予報センターの進路予測精度の向上が鈍化し始めていた。
強度予測では、多くの数値予報センターで中心気圧予測が浅い傾向が見られる一方、予測時間が進むと過発達する事例も見られた。過発達の傾向が強い NCEP
では、2019 年においてはその頻度が減少していた。

25

数値予報モデルと気候モデルを用いた数値実験に関わる研究開発を推進するため、世界気候研究計画 (WCRP) 合同科学委員会 (JSC) と世界気象機関 (WMO) 研究評議会 (Research
Board) の合同部会として設置されている専門部会
26
http://wgne.meteoinfo.ru/meetings/
wgne35-meeting-presentations/27
数 値 予 報 モ デ ル の 解 像 度 で 記 さ れ た T, TL , TCo
は 三 角 形 波 数 切 断 を 意 味 し 、直 後 の 数 字 は 切 断 波
数 を 表 す。T の 場 合 は 二 次 格 子 、TL の 場 合 は 線
形 格 子 、TCo は ECMWF で 採 用 さ れ た 三 次 八 面
体 格 子(https://www.ecmwf.int/en/elibrary/
19747-part-iii-dynamics-and-numerical-procedures)を 意 味 す る 。C は NCEP で 採 用 さ れ た 立 方 体 格 子(https://www.gfdl.noaa.gov/fv3/fv3-grids/) を 意 味し、直後の数字は立方体の各面における X 方向、Y 方向の格子数を表す。FRN の C2.2 は可変格子で最も高解像度となる欧州付近の解像度を 2.2 倍とする係数 (Courtier and
Geleyn 1988) を意味する。また、L は鉛直層を意味し、直後の数字は層数を表す。

130

表 2.3.13 WGNE 熱帯低気圧予測の国際相互比較検証に参加した数値予報センターと予測データの仕様。

検証に利用した
データの水平解像度（経度 x 緯度 （単位 °））0.3516 x 0.2344

数値予報センター

検証参加
開始年

BoM
CMA

2003
2004

CMC

1994

1.0 x 1.0

DWD
ECMWF

2000
1991

0.25 x 0.25
0.125 x 0.125

FRN

2004

0.25 x 0.25 2019 年 7 月 4 日以前
0.1 x 0.1 2019 年 7 月 5 日以降

0.2813 x 0.2813

数値予報モデルの解像度(km で示した水平格子間隔はおおよその距離を示す)
25 km L70
TL 639L60 (30 km)
25 km L80 2019 年 7 月 2 日以前
15 km L84 2019 年 7 月 3 日以降
13 km L90
TCo 1279L137 (9 km)
TL 1198C2.2L105 (7.5 km–37 km)
2019 年 7 月 4 日以前

TL 1798C2.2L105 (5 km–24 km)
2019 年 7 月 5 日以降

JMA

1991

0.25 x 0.25
0.2344 x 0.1563 2018 年 6 月 5 日以前
0.1406 x 0.094 2018 年 6 月 6 日以降

KMA

2010

NCEP

2003

0.5 x 0.5

NRL
UKMO

2006
1991

0.5 x 0.5
0.1406 x 0.094

TL 959L100 (20 km)
17 km L70 2018 年 6 月 5 日以前
10 km L70 2018 年 6 月 6 日以降
T1534L64 (13 km) 2019 年 6 月 11 日以前
C768L64 (13 km) 2019 年 6 月 12 日以降
T425L60 (31 km)
10 km L70

図 2.3.73 北西太平洋域における熱帯低気圧の予測時間別進路予測誤差。左が 2018 年、右が 2019 年を示す。

図 2.3.74 北西太平洋域における熱帯低気圧の 72 時間進路予測誤差の経年変化。

131

図 2.3.75 北西太平洋域における初期値での熱帯低気圧中心気圧の散布図。左が 2018 年、右が 2019 年を示す。横軸にベストトラック、縦軸に初期値での中心気圧 [hPa] をとり、対角線より下にプロットされている場合は、初期値がベストトラックよ
り過大であった事例、対角線より上にプロットされている場合は、過小であった事例を示す。

図 2.3.76 北西太平洋域における 72 時間予測での熱帯低気圧中心気圧の散布図。左が 2018 年、右が 2019 年を示す。横軸にベストトラック、縦軸に 72 時間予測での中心気圧 [hPa] をとり、対角線より下にプロットされている場合は、予測値がベスト
トラックより過大であった事例、対角線より上にプロットされている場合は、過小であった事例を示す。

参考文献
Chen, J.-H., S.-J. Lin, L. Zhou, X. Chen, S. Rees,
M. Bender, and M. Morin, 2019: Evaluation oftropical cyclone forecasts in the Next Generation
Global Prediction System. Mon. Wea. Rev., 147,
3409–3428.
Courtier, P. and J-F. Geleyn, 1988: A global numerical weather prediction model with variable resolution: Application to the shallow-water equations.
Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 114, 1321–1346.
梅津浩典, 森安聡嗣, 2013: WGNE 熱帯低気圧検証. 数
値予報課報告・別冊第 59 号, 気象庁予報部, 98–111.

132

第 3 章 成果発表
3.1 学術論文
2020 年 4 月から 12 月まで、数値予報開発センター（2020 年 9 月までは発足前の気象庁予報部数値予報課）の職員が投稿した論文（共著も含む）を掲載する。
1.

Ikuta, Y., H. Kusabiraki, K. Kawano, T. Anzai, M. Sawada, M. Ujiie, S. Nishimoto, Y. Ota, and M.
Narita, 2020: A New Data Assimilation System and Upgrading of Physical Processes in JMA’s
Meso-scale NWP System. WGNE Res. Activ. Earth System Modell., 50, 1.07–1.08.
2. Kadowaki, T., Y. Ota, and S. Yokota, 2020: Introduction of a new hybrid data assimilation system for
the JMA Global Spectral Model. WGNE Res. Activ. Earth System Modell., 50, 1.09–1.10.
3. Shimizu, H., M. Kazumori, and T. Kadowaki, 2020: Implementation of all-sky microwave radianceassimilation into JMA’s global NWP system. WGNE Res. Activ. Earth System Modell., 50, 1.21–
1.22.
4. Matsukawa, C., H. Yonehara, and T. Kanehama, 2020: Evaluation of revised gravity wave parametrizations using statistics of first-guess departures. WGNE Res. Activ. Earth System Modell., 50,
4.09–4.10.
5. Yamaguchi, H., M. Ikegami, K. Ochi, Y. Ota, R. Sekiguchi, and T. Takakura, 2020: Upgrade of JMA’s
Global Ensemble Prediction System. WGNE Res. Activ. Earth System Modell., 50, 6.17–6.18.
6. Yonehara, H., C. Matsukawa, T. Nabetani, T. Kanehama, T. Tokuhiro, K. Yamada, R. Nagasawa, Y.
Adachi, and R. Sekiguchi, 2020: Upgrade of JMA s Operational Global Model. WGNE Res. Activ.
Earth System Modell., 50, 6.19–6.20.
7. Dutra, E., J. Muñoz-Sabater, S. Boussetta, T. Komori, S. Hirahara, and G. Balsamo, 2020: Environmental Lapse Rate for High-Resolution Land Surface Downscaling: An Application to ERA5. Earthand Space Science, 7, doi:10.1029/2019EA000984.
8. Hersbach, H., B. Bell, P. Berrisford, S. Hirahara, A Horányi, J. Muñoz-Sabater, J. Nicolas, C. Peubey,
R. Radu, D. Schepers, A. Simmons, C. Soci, 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. Hólm,
M. Janisková, S. Keeley, P. Laloyaux, P. Lopez, C. Lupu, G. Radnoti, P. de Rosnay, I. Rozum,
F. Vamborg , S. Villaume, and J.-N. Thépaut , 2020: The ERA5 global reanalysis. QJRMS, 146,
1999–2049.
9. Okamoto, K., H. Owada, T. Fujita, M. Kazumori, M. Otsuka, H. Seko, Y. Ota, N. Uekiyo, H. Ishimoto,
M. Hayashi, H. Ishida, A. Ando, M. Takahashi, K. Bessho, and H. Yokota, 2020: Assessment of
the potential impact of a hyperspectral infrared sounder on the Himawari follow-on geostationary
satellite. SOLA, 16, 162–168.
10. van Niekerk, A., I. Sandu, A. Zadra, E. Bazile, T. Kanehama, M. Köhler, M.-S. Koo, H.-J. Choi, Y.
Kuroki, M. D. Toy, S. B. Vosper, and V. Yudin, 2020: COnstraining ORographic Drag Eﬀects(COORDE): A Model Comparison of Resolved and Parametrized Orographic Drag. JAMES, 12,
doi:10.1029/2020MS002160.

133

3.2 国際会合
2020 年 4 月から 12 月まで、数値予報開発センター（2020 年 9 月までは発足前の気象庁予報部数値予報課）の職員が口頭・ポスター発表した国際会合を掲載する。
• ECMWF 年次セミナー1 9 月 14 日–9 月 18 日 オンライン– 氏家 将志「Development of the spectral-based dynamical core of the JMA operational global model」(9 月 18 日 口頭発表)• 第 42 回欧州領域モデリング会合及び第 27 回短期数値予報会合2 9 月 28 日–10 月 2 日 オンライン– 成田 正巳3 「Development of Limited-Area NWP Systems at JMA」(9 月 28 日 口頭発表)• 数値実験作業部会 (WGNE) 第 35 回会合4 11 月 2 日–11 月 5 日 オンライン– 氏家 将志「WGNE inter-comparison of Tropical Cyclone Track forecast 2018-2019」(11 月 3 日 口頭発
表)• 第 15 回東南アジア諸国連合地域気候予測フォーラム5 11 月 23 日、11 月 25 日、11 月 27 日 オンライン– 小森 拓也「JMA Seasonal Prediction for Southeast Asian Climate for the winter 2020/2021」(11 月 23
日 口頭発表)• WMO 第 7 回観測システムの数値予報へのインパクトワークショップ6 11 月 30 日–12 月 3 日 オンライン– 太田 行哉「Impact of all-sky radiance assimilation on tropical cyclone predictions at JMA」(11 月 30
日 口頭発表)• 欧州中期予報センター（ECMWF）
・英国気象局（UKMO）合同陸面データ同化会合7 12 月 14 日 オンライン– 越智 健太「Land surface analysis at JMA」(12 月 14 日 口頭発表)

1

https://www.ecmwf.int/en/learning/workshops/annual-seminar-2020
https://events.spacepole.be/event/94/
3大気海洋部気象リスク対策課アジア太平洋気象防災センター
4
http://wgne.meteoinfo.ru/meetings/wgne35-meeting-presentations/5
http://asmc.asean.org/events-fifteenth-session-of-the-asean-climate-outlook-forum-aseancof-15/
6https://meetings.wmo.int/impact-workshop-7/
7
https://confluence.ecmwf.int/display/LDAS/ECMWF-UKMO+meeting+2020+12+142

134

3.3 国内会合
2020 年 4 月から 12 月まで、数値予報開発センター（2020 年 9 月までは発足前の気象庁予報部数値予報課）の職員が口頭・ポスター発表した国内会合を掲載する。
• 日本気象学会台風研究連絡会 Virtual 台風セミナー1 9 月 7 日–9 月 8 日 オンライン– 西本 秀祐「渦 Rossby 波に関する諸問題への解析解を用いたアプローチ」(9 月 7 日 口頭発表)• 京都大学防災研究所台風研究会2 9 月 17 日–9 月 18 日 オンライン– 野中 健一「大気追跡風の数値予報モデルにおける台風予報への効果と海上風監視への利用について」(9月 17 日 口頭発表)• 日本気象学会秋季大会3 10 月 25 日–10 月 31 日 オンライン– 千葉 丈太郎「層積雲スキーム改良による SST-SW フィードバックの改善」(10 月 28 日 ポスター発表)– 米原 仁「台風防災の目標達成に向けて必要な技術開発（気象庁全球数値予報システム）」(10 月 29 日 ポ
スター発表)– 西本 秀祐「Moisture Vortex Instability による台風内の擾乱の成長」(10 月 30 日 ポスター発表)• 日本気象学会非静力学数値モデル研究連絡会 非静力学モデルに関するワークショップ4 11 月 11 日–11 月 12 日
オンライン
– 欠畑 賢之「気象庁メソアンサンブル予報システムの初期・側面境界摂動の改良」(11 月 12 日 口頭発表)– 川田 英幸「気象庁メソアンサンブル予報システムの SPPT 法の開発」(11 月 12 日 口頭発表)• 日本海洋学会秋季大会5 11 月 27 日–11 月 29 日 オンライン– 浅井 博明「気象庁現業海洋データ同化・予測システムの更新」(11 月 27 日 口頭発表)• 統計数理研究所共同研究集会6 12 月 18 日、12 月 25 日 オンライン– 吉田 拓馬「強結合データ同化における共分散局所化」(12 月 25 日 口頭発表)

1

http://www.itonwp.skr.u-ryukyu.ac.jp/Typhoon Research Group/
http://www.itonwp.skr.u-ryukyu.ac.jp/TCRM/
3
https://www.metsoc.jp/meetings/2020a4
http://nhmws2020.kishou.go.jp
5https://www.jp-c.jp/jos/2020FM/index.php
6
http://daweb.ism.ac.jp/workshop/SEE/ws202012.html
2135

3.4 数値予報課コロキウム

表 3.4.1: 2020 年 4 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
5 月 14 日

5 月 21 日

発表者
沢田 雅洋、氏家 将志、
草開 浩、西本 秀祐
小屋松 進、下地 和希1

5 月 26 日

岡部 いづみ2

5 月 28 日

中村 佑希

6月4日

横田 祥、太田 洋一郎3 、門脇 隆志、小田 真祐子
横田 祥、太田 洋一郎3 、門脇 隆志、小田 真祐子
平原 洋一4 、金浜 貴史
平原 洋一46 月 18 日
6 月 25 日
7月2日

7 月 27 日

欠畑 賢之、国井 勝4 、
川田 英幸、河野 耕平、
白山 洋平
森 祐貴、井上 卓也、
藤兼 典史
村田 英彦

7 月 30 日

金浜 貴史

8月4日

8 月 25 日

宮岡 健吾、関口 亮平、
清水 宏幸、樋口 真悠子
越智 健太、関口 亮平、
樋口 真悠子山口 春季、池上 雅明4 、
越智 健太
石井 恭介
米原 仁、横田 祥、
門脇 隆志、山口 春季、
宮岡 健吾、関口 亮平、
越智 健太
松林 健吾

8 月 25 日

中村 佑希

9月3日
9 月 10 日

黒木 志洸、氏家 将志、
米原 仁
清水 宏幸

9 月 24 日

亀川 訓男

7 月 16 日

7 月 21 日

8月4日
8月6日
8月6日
8 月 20 日

発表表題MSM 延長予報に向けた開発途中経過と実験検証結果の報告
全球解析における GOES-16AMV および ScatSat-1/OSCAT 海
上風の新規利用（業務化試験報告）
局地解析におけるひまわり 8 号 CSR データ利用拡大について（業務化試験結果報告）
全球解析における航空機データ米国 1/50 間引き設定の廃止 (性能評価試験報告)
全球 LETKF の初期値化の見直しとアンサンブルメンバー数増
強（開発進捗報告）
全球ハイブリッド同化のアンサンブルメンバー数増強（開発進捗報告）
ECMWF 長期出張・派遣報告（1）
ECMWF 長期出張・派遣報告（2）マイクロ波放射モデル CMEMの開発
メソアンサンブル予報システム初期/境界摂動の改良（性能評価
試験報告）
統合型ガイダンスの部内試験運用について
全球解析における Metop-C データ（マイクロ波サウンダ）の利用について（性能評価試験報告）
ECMWF 派遣報告（3） 地形由来の摩擦効果のパラメタリゼー
ション開発
気象庁全球モデル（GSM）における積雪深解析の開発進捗報告
気象庁全球モデル（GSM）における土壌水分解析の開発進捗報
告全球アンサンブル予報システムのアンサンブルメンバー数増強
東京レーダー・福岡 DRAW の利用再開（性能評価試験報告）
気象庁全球モデル (GSM) の鉛直層増強、同化でのアンサンブ
ルメンバー数増強、及び陸面解析改良の性能評価試験報告

英国気象局派遣報告 1（衛星シミュレーター・衛星リトリーバルを用いたモデル検証、新しい対流スキーム CoMorph について）
飛行状態を考慮した気温バイアス補正の導入と航空機データ米国 1/50 間引き廃止 (性能評価試験報告)
GSM 水平高解像度化に向けた力学過程の開発（進捗報告）
全球解析におけるマイクロ波水蒸気サウンダ全天同化の開発進捗報告
全球解析におけるハイパースペクトル赤外サウンダ MetopC/IASI の利用に向けた開発進捗報告

136

開催日
9 月 24 日

発表者
野中 健一

10 月 27 日

米原 仁、横田 祥、
門脇 隆志、山口 春季、
宮岡 健吾、関口 亮平、
越智 健太
横田 祥
大井川 正憲、秋元 銀河、
鍋谷 尭司
草野 直人、野中 健一

11 月 19 日
11 月 24 日
11 月 26 日
12 月 3 日

12 月 10 日
12 月 24 日

草開 浩、北村 祐二、
沢田 雅洋、松林 健吾、
西本 秀祐
松川 知紘
吉田 拓馬、杉本 裕之5 、小森 拓也、平原 翔二、
久保 勇太郎

発表表題
全球解析における GOES-17 AMV の利用に向けた開発進捗報
告
気象庁全球モデル (GSM) の鉛直層増強、同化でのアンサンブ
ルメンバー数増強、及び陸面解析改良の総合性能評価試験報告

全球解析における 4DEnVar とそれを用いた EDA の開発
局地解析の鉛直層増強に関する開発経過報告
全球解析における GOES-17 CSR 及び AMV の利用に向けた開発進捗報告
局地数値予報システムの更新（概要・性能評価）

全球モデル（GSM）の地形性抵抗過程・非地形性重力波過程における課題と解決に向けた開発
次期全球海洋データ同化システム性能評価試験報告

1

気象衛星センター
気象研究所
3
文部科学省
4
数値予報課本課
5
大気海洋部気候情報課
2137

第 4 章 連携・共同研究の報告
4.1 気象研究所との開発連携の報告
2020 年 4 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. 全球数値予報システム・アンサンブル予報システム(a) 連携先 気象予報研究部第二研究室
内容 物理過程開発の協力(b) 連携先 全球大気海洋研究部第一研究室
内容 全球モデル高解像度化開発の協力(c) 連携先 気象観測研究部第四研究室
内容 全球モデル高解像度化開発の協力、現業システム改良に関する論文執筆、データ同化・利用に関する知見の共有(d) 連携先 気象予報研究部第三研究室
内容 物理過程開発に関する知見の共有(e) 連携先 気象予報研究部第四研究室
内容 物理過程開発に関する知見の共有(f) 連携先 気象観測研究部第三研究室
内容 データ同化高度化に関する知見の共有

2. メソ・局地数値予報システム・アンサンブル予報システム(a) 連携先 気象予報研究部第一研究室
内容 asuca・asuca-Var・MEPS 開発の協力(b) 連携先 気象予報研究部第二研究室
内容 物理過程開発の協力(c) 連携先 気象観測研究部第四研究室
内容 asuca・asuca-Var・MEPS 開発の協力、現業システム改良に関する論文執筆(d) 連携先 台風・災害気象研究部第一研究室
内容 MEPS 開発の協力、現業システム改良に関する論文執筆(e) 連携先 気象予報研究部第三研究室
内容 物理過程開発に関する知見の共有

3. 観測データ利用

138

(a) 連携先 気象観測研究部第三研究室
内容 衛星観測同化・同化高度化・感度解析開発の協力、データ同化・利用に関する知見の共有(b) 連携先 気象観測研究部第四研究室
内容 レーダーデータ同化開発の協力、現業システム改良に関する論文執筆(c) 連携先 気象観測研究部
内容 航空機観測データ利用に関する知見の共有(d) 連携先 気象観測研究部第二研究室
内容 GNSS 観測に関する知見の共有

4. 実験システム等、開発基盤(a) 連携先 研究支援班
内容 開発の協力、知見の共有

5. AI 技術(a) 連携先 全球大気海洋研究部第三研究室
内容 ダウンスケーリング技術の知見の共有

6. 季節アンサンブル予報システム(a) 連携先 全球大気海洋研究部第一研究室
内容 結合システム開発、物理過程開発協力(b) 連携先 全球大気海洋研究部第二研究室
内容 地表面過程開発(c) 連携先 全球大気海洋研究部第三研究室
内容 オゾン開発協力、エーロゾルに関する知見共有(d) 連携先 全球大気海洋研究部第四研究室
内容 海洋モデル・海氷データ同化開発(e) 連携先 全球大気海洋研究部第五研究室
内容 海洋・海氷データ同化開発(f) 連携先 気象予報研究部第二研究室
内容 物理過程開発(g) 連携先 気候・環境研究部第一研究室
内容 予測可能性に関する知見共有

139

(h) 連携先 気候・環境研究部第三研究室
内容 エーロゾルに関する開発協力

7. 海況監視予測システム(a) 連携先 全球大気海洋研究部第四・五研究室
内容 海況監視予測システムの開発主体

8. 高潮モデル(a) 連携先 全球大気海洋研究部第五研究室
内容 高潮モデル開発の協力

9. 波浪モデル・波浪アンサンブル予報システム(a) 連携先 全球大気海洋研究部第五研究室
内容 波浪モデル・波浪アンサンブル予報システム開発の協力

10. 紫外線予測システム(a) 連携先 全球大気海洋研究部第一研究室
内容 全球化学輸送モデルの開発主体

11. 黄砂解析予測システム(a) 連携先 気候・環境研究部第三研究室
内容 全球エーロゾルモデルの開発主体

12. 大気汚染気象予測システム(a) 連携先 全球大気海洋研究部第三研究室
内容 領域化学輸送モデルの開発主体

13. 二酸化炭素解析システム(a) 連携先 全球大気海洋研究部第三研究室、気象観測研究部第三研究室、気候・環境研究部第三研究室
内容 二酸化炭素輸送モデル開発の協力、同化システムの開発主体

14. 長期再解析(a) 連携先 気候・環境研究部第一研究室

140

内容 品質評価の共同実施(b) 連携先 気象観測研究部第二・三研究室
内容 新しい観測システムに関するデータ・情報提供

4.2 気象衛星センターとの共同研究
1. 開発センター担当者 野中 健一
期間 2020 年
開発名称 大気追跡風の精度向上へ向けての調査

1414.3 共同研究一覧

表 4.3.1: 開発センター職員が参加している共同研究（2020 年 12 月現在）

研究名称

研究種別

期間 (年度)共同研究機関アンサンブルデータ同化のための最適摂動手法に関する研究
粒子フィルタを用いた積乱雲の発生・発達に関する不確実性の解明
海盆間相互作用を介した西太平洋インドモンスーンと台風の年々変
動メカニズムの解明
統合的気候モデル高度化研究プロ
グラム

科研費基盤研究 (B)科研費基盤研究 (B)科研費若手研究 (B)2016–2020
2017–2020

気象研究所、
東京大学大気海洋研究所
気象研究所

2017–2020

気象研究所

文部科学省

2017–2021

東京大学

結合データ同化システム開発の方法と応用

科研費基盤研究 (A)2017–2021

統計数理研究所

AI 技術の導入による気象観測・予測技術の高度化に向けた研究

共同研究

2018–2020

理化学研究所

航空機運航におけるアンサンブル
予報情報の利用法の研究
低気圧に伴う竜巻の階層構造と予測可能性に関する基礎研究
新世代気象衛星のマルチバンド観測を用いた台風の暖気核発達プロセスの解明
台風進路に関わる「藤原効果」の再考

宇宙航空研究開発機構
科研費基盤研究 (B)科研費基盤研究 (C)2018–2020

宇宙航空研究開発機構

2018–2020東京大学

2018–2020

気象研究所

科研費基盤研究 (B)

2018–2022

琉球大学、気象研究所

観測ビッグデータを活用した変分法データ同化の高度化

研究活動ス
タート支援

2019–2020

気象研究所

メソアンサンブル予報を用いた河川管理のための豪雨リスク推定に関する研究
気象庁における km-規模のハイブ
リッドデータ同化システムを用いた GPM/DPR データ同化手法の高度化

京都大学防災研究所

2019–2020

京都大学防災研究所

第 2 回地球観
測研究公募

2019–2021

宇宙航空研究開発機構

142

開発センター職
員の研究分担等研究協力者：
横田 祥
研究協力者：
横田 祥
研究協力者：
久保 勇太郎
研究協力者：
古林 慎哉、
平原 翔二
研究協力者：
久保 勇太郎、越智 健太
共同研究者：
雁津 克彦、
森 祐貴、
井上 卓也、
高田 伸一、
井藤 智史、
白山 洋平、
藤兼 典史、
笹子 貴昭、
土田 尚侑
共同研究者：
井藤 智史
研究協力者：
横田 祥
研究協力者：
村田 英彦
研究協力者：
氏家 将志、
沢田 雅洋
研究協力者：
鍋谷 尭司、
大井川 正憲共同研究者：
河野 耕平
研究協力者：
秋元 銀河、
欠畑 賢之

研究名称

研究種別

期間 (年度)共同研究機関ビッグデータ同化と AI によるリ
アルタイム気象予測の新展開

AIP 加 速 課
題（戦略的創造研究推進事業）

2019–2021

理化学研究所

宇宙からのマイクロ波放射観測から得られる水蒸気、雲、降水に関する情報の気象庁数値予報システ
ムでの利用

第 2 回地球観
測研究公募

2019–2021

宇宙航空研究開発機構

衛星観測データを活用した次世代
炭素収支解析システムの構築
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？
高分解能大気モデル及び領域型気候モデルの開発

科研費基盤研究 (C)科研費基盤研究 (B)2019–2021

気象研究所

2019–2022

気象研究所

東京大学大気海洋研究所（AORI）「 特定共同研究」

2020

東京大学

気象庁非静力学モデル asuca による極端気象の再現の検証に関する研究
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

東北大学

2020–2021

東北大学「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

国立環境研究所

143

開発センター職
員の研究分担等共同研究者：
雁津 克彦、
森 祐貴、
井上 卓也、
高田 伸一、
井藤 智史、
白山 洋平、
藤兼 典史、
笹子 貴昭、
土田 尚侑
研究協力者：
村田 英彦、
太田 芳文、
亀川 訓男、
清水 宏幸、
草野 直人、
笠井 彩
研究協力者：
中村 貴
研究協力者：
横田 祥
共同研究者：
氏家 将志、
米原 仁、
宮岡 健吾、
横田 祥、
齊藤 慧、
松川 知紘、
黒木 志洸、
市川 悠衣子
研究協力者：
石田 純一、
佐藤 芳昭
連携参加者：
佐藤 芳昭、
氏家 将志、
米原 仁、
沢田 雅洋、
黒木 志洸、
徳廣 貴之、
小森 拓也
研究協力者：鎌田 茜

第 5 章 委員・専門家等
5.1 国際機関の委員・専門家等
1. WMO インフラ委員会（INFCOM）(a) 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）(b) 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）

2. WMO 研究評議会（Research Board）• 数値実験作業部会（WGNE）
氏家 将志（部会員）

3. フォーカルポイント• CBS リードセンター/データ品質モニタリング（地上観測）
太田 行哉（フォーカルポイント）

4. 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）

5. 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）

6. 海面高度科学チーム（OSTST）
浅井 博明（メンバー）

7. 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）

8. 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) 技術委員会
久保 勇太郎（委員）144

5.2 国内機関の委員・専門家等
1. 公益社団法人日本気象学会• 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 期委員教育と普及委員会委員
黒木 志洸
• 日本気象学会第 41 期委員講演企画委員会委員
平原 翔二• 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

2. 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
石田 純一

3. 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

4. 宇宙航空研究開発機構• 衛星搭載風ライダー（DWL）分科会メンバー
野中 健一

145

付録 A

略語表

略語
2D-OI
3D-Var
4DEnVar
4D-VarABI

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

ACC
AD
AGCM
AHI
AI
AIRS
AMI
AMSR2
AMSR-E

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-A
AMSU-B
AMV
AOPC
AORI
AOT
Aqua
ASCAT
asuca
asuca-Var
ATMS
ATOVS
AVHRR
BGM 法
BI
BoM
BSS
CBS
CCM
CDR
CERES
CERES-EBAF
CHAMP
CIMSS
CLASS
CM SAF
CMA
CMC
CMEM
COBE-SST
CoMorphCoriolis

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）
Advanced Microwave Sounding Unit-B
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）
Atmospheric Motion Vector
大気追跡風Atmospheric Observation Panel for Climate
気候のための大気観測パネル (GCOS の専門委員会)
Atmosphere and Ocean Research Institute東京大学大気海洋研究所
Aerosol Optical Thickness
エーロゾルの光学的厚さ
Aqua
米国の午後軌道地球観測衛星
Advanced SCATterometer
改良型散乱計Asuca is a System based on a Unified Concept 気象庁 MSM,LFM に用いるモデル
for Atmosphereasuca Variational data assimilation system
asuca に基づく変分法データ同化システム
Advanced Technology Microwave Sounder
改良型マイクロ波サウンダ（Suomi-NPP 衛星に搭
載）
Advanced TOVS
改良型 TOVSAdvanced Very High Resolution Radiometer
改良型高分解能放射計（NOAA 衛星等に搭載）
Breeding of Growing Modes 法
成長モード育成法
BIas score
バイアススコア
Bureau of Meteorology
オーストラリア気象局
Brier Skill Score
確率予測に関する統計指標の一つ
Commission for Basic Systems
基礎システム委員会
Chemistry-Climate Model
化学気候モデルClimate Data Record
気候データレコード
Clouds and the Earth’s Radiant Energy System
地球放射収支計（TRMM 衛星などに搭載）
CERES-Energy Balanced And Filled
CERES によるフラックスデータセット
CHAllenging Mini-satellite Payload
ドイツ・米国の GNSS 掩蔽観測衛星
Cooperative Institute for Meteorological Satellite （米国ウィスコンシン大学の）気象衛星研究共同研
Studies
究所
Comprehensive Large Array-data Stewardship 包括的大規模配列データ管理システム（NOAA のSystem
衛星データ提供システム）
Satellite Application Facility on Climate Moni- 気候監視に関する衛星データ処理研究拠点
toringChina Meteorological Administration
中国気象局
Canadian Meteorological Centre
カナダ気象センターCommunity Microwave Emission Modelling
ECMWF のマイクロ波放射モデル
Centennial in situ Observation-Based Estimates 現場観測データのみによる気象庁の全球海面水温解
Sea Surface Temperature
析（値）Convection Morph
UKMO の新しい対流スキーム
Coriolis
米国の極軌道衛星。海上風観測を目的とする。

146

略語
COSMIC

CPS
CrIS
CRPS
CryoSat
CSR
DMSP
DPR
DRAW
DWD
DWL
EARS

ECMWF
EDA
EDSR
EOS
EPS
ERA
ERS
ET-OCPSETSEUMETSAT
FAR
FCDR
FG
FT
FY
GA
GAME
GCOM-W
GCOS
GEBCO
GEPS
GEWEX
GLCC
GMI
GMS
GNSS
GNSS-RO
GOES
GOSAT
GPM
GRACE
GSAM-TM
GSHHG
GSM
HadAT

原語
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
Expert Team on Operational Climate Prediction
SystemEquitable Threat Score
EUropean organisation for the exploitation of
METeorological SATellites
False Alarm Rate
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
Greenhouse gases Observing SATellite
Global Precipitation Measurement
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

147

訳または意味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
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
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
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
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

略語
HALOE
HIRS

原語
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
Japan Meteorological Agency
JMA Non-Hydrostatic ModelJMA Non-hydrostatic model based Variational
data Assimilation system
Joint Polar Satellite System

ICDR
IFS
IMH
IMS
INFCOM
ISRO
Jason
JMA
JMA-NHM
JNoVA
JPSS
JRA-25JRA-3Q
JRA-55
JSC
JST
KF
KMA
LAF 法
LAI
LES
LETKF
LFM
MA
MASINGARME
MeghaTropiques
MEPS
MeteosatMetop
MGDSST

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

MHS

Meso-scale Ensemble Prediction System
Meteorological Satellite
Meteorological operational satellite
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

Multi-functional Transport SATellite

MRI.COM

148

訳または意味ハロゲン掩蔽実験
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
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
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

略語
MWHS
MWRI

原語
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
Non-Linear Model
National Oceanic and Atmospheric Administration
Naval Research Laboratory
NWP Standard Dataset System
Working group on Ocean Forecasting System

NESDISNLNOAA
NRL
NuSDaS
OFS-WGOLROSCATOSISAF
OSTST
QBO
QC
QI
QuikSCATRAOBCORE
RH
RICH
RIHMI
RISE
RMS
RMSE
ROMSAF
RSMC
RSS
RTTOV
SAPHIR
Saral
SCAN
ScatSat
SC-ESMPSC-IMTSCSMEX
SEKF
SHEBA
SI

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 Error
Satellite Application Facility on Radio Occultation Meteorology
Regional Specialized Meteorological Centre
Remote Sensing Systems
Radiative Transfer for TOVSSoundeur Atmospherique du Profil d’Humidite
Intertropicale par Radiometrie
Satellite with ARgos and ALtiKa
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

149

訳または意味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
非線形モデル
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)
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
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
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

略語
SI
SiB
SPARC

SSM/I
SSM/T-2

原語
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

SPPT

TCVitalsTE
Terra
TerraSAR-X
TIRA
TIROS
TL
TMI
TOFD
TOVS

VarBC
WCRP
WDAC
WDCGG
WENS
WGNE

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
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

TPW
TRMM
TRMM-LBA
TT-WDQMS
UCAR
UKMO
USGS
UTC

150

訳または意味類似度
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
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

数値予報開発センター年報
令和 3 年 3 月 18 日発行
編

集

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発行

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