平成19年春・気象研究所一般公開講演

難問：季節予測
１．季節予報はどこで知ることができるのか
２．1か月予測の方法は、毎日の天気予測と何が違うのか。
３．3か月予測・暖候期予測の方法
４．気象庁と気象研究所による季節予測モデル開発
５．今後の季節予測の研究
尾瀬 智昭 (気象研究所）

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気象庁ホームページから季節予報はどこで知ることができるのか。

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季節予報の特徴• 期間や場所を平均。

• 確率を使って表現。

気象庁ホームページから

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季節予報の種類

気象庁ホームページから

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期間平均した気温の予測は利用できるのか平成19年春・気象研究所一般公開講演

日本の米総生産高と月平均気温との関係(1月から12月まで:1979-2004年の統計結果：米は5年ランニング平均からの差)

7月

8月

自給率
１００％

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海外からの輸入食料と気候との関係は。
日本の自給率 (0%)
米国からの輸入率 (97%)
2006年平成19年春・気象研究所一般公開講演

米国のコーン単位面積生産高の月平均気温との関係(1月から12月まで:1979-2004年の統計結果：コーンは5年ランニング平均からの差)

7月

8月
自給率０％
米国からの輸入率９７％

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季節予測の「天気図」

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ボールの動きを予測するためには何をすればいいのか
速さ・方向

位置

① まず、現在の状態 (初期値）を測る。
現在のボールの場所、速さ、方向を見積もる。

② 次に、将来の状態を（物理法則に基づいて）計算する。
まっすぐ来るボールを考えて、ボールの来る場所とその時刻を見積もる。

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気象庁ホームページから

明日の天気を予測するためには何が必要か
4月12日朝9時

高① まず、現在の状態 (初期値）を測る。
世界中で、風・雲・気温・湿度を観測する。
高気圧・低気圧など天気図を描く。

4月13日夜9時

高② 次に、将来の状態を（物理に基づいて）計算する。
物理の式をもとに、将来の天気図をコンピュータで計算する。

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毎日の天気図の中の高気圧・低気圧の平均的な動き
中国・ロシア

北極

アメリカ

3日前
1日後

太平洋

2日前
2日後

1日前
3日後

基準日

低 高0日目・（40N,160E）を中心とした2.5-6日周期の500hPa高度場の相関係数分布。
（Blackmon et al.,1984）平成19年春・気象研究所一般公開講演

期間平均すると、ヨーロッパからゆっくりと伝わる大きな波が見える。
3日前

3日後

ヨーロッパ

低高北極

アメリカ

高低

日本

高

基準日

高低

低

0日目・（55N,75E）を中心とした10-30日周期の500hPa高度場の相関係数分布。
（Blackmon et al.,1984）平成19年春・気象研究所一般公開講演

油断大敵
熱帯から来る波や上空から降りてくる変動も見る必要がある。
夏季

冬季

熱帯北西太平洋から北極の上空(成層圏）から降りてくる気温変動

日本へ来る波（Kuroda and Kodera,2001）（Nitta,1987）平成19年春・気象研究所一般公開講演

なぜ、確率で表現するのか平成19年春・気象研究所一般公開講演

波の道が分かれる？
3日前

3日後

ヨーロッパ

低

インド

高北極

アメリカ

高低

日本

高

基準日

低高
低

低

0日目・（55N,75E）を中心とした10-30日周期の500hPa高度場の相関係数分布。
（Blackmon et al.,1984）平成19年春・気象研究所一般公開講演

気象の長期の予測は、紙飛行機の予測に似ている？

×① まず、現在の状態 (初期値）を測る。測定の誤差も評価。
現在の紙飛行機の場所、速さ、方向とこれらの誤差を見積もる。

② 次に、将来の状態を（物理法則に基づいて）誤差範囲のいろんな初期値から計算する。
いろんな飛び方を考えて、紙飛行機の来る場所とその時刻をたくさん予測する。
予想外が無いように要注意。

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季節予報ではたくさんの天気図を予測する
1週間目の予測は、互いに似ている平均天気図

気象庁資料

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2週間目の予測では、互いに違いもあるが共通点もある。
共通点が予測。

平均天気図

気象庁資料

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日本の気温予測に注目するとある予測では日本の気温は高いが、別の予測では低い。

北日本の気温予測

たくさんの予測を平均すると、気温は高いと予測。
気象庁資料

東日本の気温予測

西日本の気温予測平成19年春・気象研究所一般公開講演

2005年12月寒冬はいつから予測できるのか●8月から11月上旬まで（稲葉,2006年）

寒冬・暖冬は半々。
●11月10日ごろから寒冬を示すメンバが増え始める。
●11月17日ごろからすべてのメンバが寒冬を予測。

8月1日から11月30日の初期値から始めた
5メンバ予測実験による日本の12月平均気温の予測値

12月

8/1 9/1 10/1 11/1

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ここからは3か月予測・暖寒候期予測の話

平成19年春・気象研究所一般公開講演天気予報と同じ方法で予測ができるのはせいぜい1か月先の予測まで。

・３か月予測春の時点で、夏の天候を予測する方法はないのか。
秋の時点で、冬の天候を予測する方法は。
・暖候期予測冬の時点で、夏の天候を予測する方法は。
・寒候期予測夏の時点で、冬の天候を予測する方法は。

平成19年春
気象研究所
一般公開講演風（外からの力）が安定して吹いていれば、紙飛行機の予測可能性は高まる
風① まず、現在の状態 (初期値）を測る。測定の誤差も評価。外からの力も測定。
現在の紙飛行機の場所、速さ、方向とこれらの誤差を見積もる。風を測る。

② 次に、将来の状態を（物理に基づいて）誤差範囲のいろんな初期値から計算する。外からの力の影響も計算する。
いろんな飛び方を考えて、紙飛行機の来る場所とその時刻をたくさん予測する。
風の影響も考える。

平成19年春・気象研究所一般公開講演

典型的な予測例は、温暖化予測
21世紀の予測実験

21世紀の二酸化炭素の排出と増加シナリオ

過去の気候解析

観測データの解析

1000年2000年

平成19年春・気象研究所一般公開講演

季節予測に役に立つ力のひとつは、エルニーニョ変動
1997年11月の月平均海面水温平年偏差(気象庁ホームページから）

積算降水量（1997年11月-1998年4月）と気候値(青）の比較(from BAMS, 1999, 80, S1-48).

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エルニーニョを季節予測に利用するためには、大気だけでなく海もいっしょに予測する必要がある。

次期季節予測システムを、気象庁・気象研究所で共同開発 （高谷・安田ほか開発グループ）

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海面水温と雨の変動の関係を見ると、大気と海洋を同時に予測したモデルの方が、自然に近い。
高谷と安田他(2007)

北半球夏の海面水温と降水量の時間相関係数 (4月末初期値）
自然（CMAP）

解析２（GPCP）
・海面水温の高い場所で、雲は立ちやすく、雨が多い。

・雨の多い場所では、雲が多いので、日射も少なく、風も強くなり、海は冷える。

大気と海洋を結合したモデル

大気単独モデル平成19年春・気象研究所一般公開講演

世界気候研究計画（WCRP)の季節予測に関する国際プロジェクトへの参加
国際標準実験を通して季節予測成績を国際的に比較し、共同で問題点を探る。

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気象庁と気象研究所で開発中のモデルではエルニーニョ域の海面水温と雨はどれくらい予測できるのかー 7月末の時点で、次の冬の予測をした場合 －雨

1979/1980年の冬

2003/2004年の冬

海面
水温(気象庁ホームページから）平成19年春・気象研究所一般公開講演

気象庁と気象研究所で開発中のモデルではエルニーニョ域の海面水温と雨はどれくらい予測できるのかー １月末の時点で、次の夏の予測をした場合－

雨

1980年の夏

2004年の夏

海面
水温(気象庁ホームページから）平成19年春・気象研究所一般公開講演

大気海洋結合モデルと大気単独モデルの予測成績を比較
1月末から夏を予測
大気海洋結合モデル

大気モデル

7月末から冬を予測
大気海洋結合モデル

大気モデル

Takaya et al., 2007

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アジアモンスーン（インドや東南アジア）の風の予測(1月末から同じ年の北半球の夏を予測)
大気海洋結合モデル

大気モデル

青: 予測
赤: 解析

青: 予測
赤: 解析

相関: 0.59

相関: 0.35

ウェブスター・ヤングインデックス：(0-20N,40-110E) における850hPaと200hPa東西風の平均
Takaya et al., 2007

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外国では台風発生数の季節予測も実験中
ECMWF Newsletter No. 112 – Summer 2007
北西太平洋

北大西洋

１９９０年

２００６ １９９０年
南太平洋

１９９０年

２００６年

２００６年

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日本の気温は 熱帯の北西太平洋の雨と関係がある。

熱帯北西太平洋で雨が多いと、1月末から予測した
北西太平洋の雨の予測 (夏）日本は暑い夏になりやすい
1980年

熱帯北西太平洋で雨が多いと、2004年7月末から予測した
北半球冬の雨の予測 (冬）日本は寒い冬になりやすい。
1979/80年2003/04年

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気温季節予測の「決定論的」予測精度(相関係数）
4月末時点で夏の気温を予測

10月末に冬の気温を予測

1月末時点で夏の気温を予測

7月末に冬の気温を予測

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季節予測の確率的な精度評価の例

気温の高・中・低をある確率で予測した時、実際にそうであった回数の統計的比率
気象庁現業モデルによる３分割確率予測の日本域における信頼度成績。
観測から観測による統計的ダウンスケーリングを実施。

地上気温

信頼度

90

2003.6-2004.12(%)
10090

2003.6-2004.12

80

実際の比率

80

実際の比率

70

60
50

40

40

30302020

予測で出した確率

00300

2040

60

80

1000

予測で出した確率

1000300

20(回)200
67 75 57 50 49 45
28 29620(%)
1000

気象庁資料(%)
100(回)

200 108 113

３か月降水量（ガイダンス）70605010

予測回数

降水量(%) ３か月平均気温（ガイダンス）
100406080

100006080216
117040(%)
1001517132204028607480

10(%)
100

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やはり、決定論的精度を上げたい
将来の課題平成19年春・気象研究所一般公開講演

まとめ： なぜ、季節予測は難問なのか
最初の大気の状態を利用した予測可能性
大気以外からの力を利用した予測可能性

予測可能性

天気予報

温暖化予測
季節予測

1時間 1日 1週間 1か月 季節 １年 10年 100年
時間スケール

小さな低気圧

低気圧
高気圧

大きな
ゆっくりとした波

エル
ニー
ニョ

地球温暖化

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季節予測精度向上の基本は
大気海洋結合モデルの精度をあげること。
・ 大気モデルでは、熱帯からの波の伝わり方を正確に表現。
・ 海洋モデルでは、海洋の初期状態を正確に把握。誤差も知る。
・ 結合モデルでは、インド洋の海面水温・雨の予測精度向上。
• 複数のモデルを使って複数の予測をする。
（マルチモデルサンサンブル法）
なぜならば、初期値と同じくらい、モデルはあやしい。

精度比較をすると。
複数のモデルとたくさんの初期値
たくさんの初期値
ひとつの初期値

From ECMWF Page

平成19年春・気象研究所一般公開講演

日本の冬の気温には、熱帯のエルニーニョのほかに北極の大気振動も影響。
北極振動と関係

南方振動と関係原因は？

いろんな可能性・ 大西洋の海面水温の変動
・ ユーラシア大陸の雪の変動
・ 北極の海氷の変動
・ 成層圏・オゾン・太陽活動の変動
・ 火山の爆発・ 地球温暖化と関連平成19年春・気象研究所一般公開講演

地球システムモデルによる予測可能性の研究
すべて予測する？

平成19年春・気象研究所一般公開講演以上です。質問ありましたら。

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そして、今年の夏はどうなるのか
想定質問平成19年春・気象研究所一般公開講演

気象庁(モデル＋予報官）によれば