AMSR-Eデータの数値天気予報への寄与
Contribution of AMSR-E data to numerical
weather prediction in JMA

竹内義明（気象庁）
Yoshiaki TAKEUCHI(Japan Meteorological Agency)
AMSR, AMSR-E/GLI Symposium, 23 January 2006, Toshi Center Hotel, Tokyo目次Contents
1.

数値予報
Numerical Weather Prediction

2. 水蒸気量・降水強度データの利用
Use of water vapor and rain rate data
3. 海面水温データの利用
Use of SST
4. 将来に向けて
Future plans1. 数値予報とはNumerical Weather Prediction

数値予報のしくみ
Structure of NWP

よい観測

よい初期値

よいモデル

High-quality observation

Good initial

High-performance model

高精度の予報を行うためにはTo make a good forecast観測データ分布
Observation map
衛星以外の観測
Non-spaceborne observationPs, Ts, qs

T, q, U, V

Us, Vs

U, Vq

T, q

衛星観測
Satellite observation

気象庁現業数値予報モデル
Operational NWP Model at JMA

名称
Model
解像度
Resolution
予報時間
Forecast time
利用目的
Objectives

全球モデル
Global Spectral Model

領域モデル
Regional Spectral Model

メソ数値予報モデル
Meso-Scale Model

60km

20km

10km

96hrs (00UTC)
216hrs (12UTC)

51hrs (00, 12UTC)

18hrs (00,06,12,18UTC)

週間予報、短期予報、航空予報
One-week forecast,
Short-range forecast,Aviation weather services

短期予報、量的予報、航空予報
Short-range forecast,
24-hour quantitative forecast,Aviation weather services

防災気象情報、航空予報
Disaster Prevention,
Aviation weather services

UKMO

全球モデルの精度向上
Improving of global models
北半球500hPa高度予測国際比較
500hPa geopotential height in Northern Hemisphere
JMA

1日予報
1-day forecast

5日予報
5-day forecast

NCEP

NCEP
UKMO
ECMWF

JMA
UKMO

ECMWF

主要数値予報センターの精度がいずれも向上
最近の気象庁の健闘が目立つ台風進路予報精度の向上
Improving of typhoon track forecast
気象庁発表予報の精度
Accuracy of JMA forecast

5年で約30%の改善率

ここ数年の改善が顕著

観測・データ利用・モデルの改善の効果
気象庁ホームページから<http://www.jma.go.jp/jma/press/0512/22b/typhoon2005.pdf>

2. 水蒸気・降水データの利用
Use of water vapor and rain data••

JAXA/EORCからAMSR-E輝度温度データを取得
気象庁数値予報課で他のマイクロ波放射計(DMSP/SSMI,TRMM/TMI)と合わせて、可降水量と降水強度を算出•

気象庁数値予報課で他のデータと合わせて気温・風・水蒸気量・海面気圧を解析– 上層水蒸気量：衛星搭載探査計(AMSU-B)– 水蒸気量鉛直分布：ラジオゾンデ– 降水量：レーダー、アメダス••

2003.10.15～ SSM/I, TMIデータをメソ数値予報モデルで利用
2004.11.16～ AMSR-Eデータをメソ数値予報モデルで利用

メソモデルへの利用
Utilization of MWR for MSM•

現業的に利用中Operationally Assimilated– まず、可降水量と降水強度を算出してから利用
as Total Column Precipitable Water (TCPW) & Rain Rate (RR)
• SSM/I&TMI
from Oct. 2003
• AMSR-E
from Nov. 2004Analyzed TCPW
with MWR

RR：NO RAIN

(Composite of MWR & R/A)

RR(FT18)

TCPW
w/o MWR[mm]OBS.

Init: 00UTC 25 Aug. 2003

全球モデルへの利用
Utilization of MWR for GSM•

開発中
Under development– マイクロ波放射計で観測している放射量を直接利用
direct use of radiance• SSM/I & AMSR-E (T19V, T22V, T37V, T85V)

月平均降水分布の改善
Improvement on monthly rainfall distribution

EXP(R=0.892)

GPCP月平均降水データとの比較
Evaluated by comparison with the GPCP monthly rainfall data
– マイクロ波放射計データの利用により相関が向上
Correlation is improved from 0.880 to 0.892

GPCP

CNTL(R=0.880)•EXP-CNTL

台風進路予報の改善
Improvement on Typhoon Track Forecast•

気象庁ベストトラックデータとの比較
Evaluated by comparison with the “JMA Best Track” data
– マイクロ波放射計の利用により台風進路予報が改善
Typhoon position error become smaller
6-hour advantage

3. 海面水温の利用
Use of SST data
•
••
•
•

JAXA/EORCからAMSR-E海面水温データを取得
気象庁海洋気象情報室で他の衛星データと合わせて日別海面水温を解析
2006.3～ メソ数値予報モデル、領域モデル、台風モデルに利用
下層気温、湿度の予報精度向上を期待
全球モデルへの利用も計画全球日別海面水温解析MGDSSTの利用
Merged satellite and in situ data Global Daily Sea Surface Temperaturesin the global ocean
AMSR-Eを使った海面水温解析と従来の海面水温解析の差
2003年4月～7月

差が大きな領域についての船舶・ブイ観測による精度評価
2003年4月～7月

全球日別海面水温解析MGDSSTの利用
Merged satellite and in situ data Global Daily Sea Surface Temperaturesin the global ocean-0.25 x 0.25 度 (従来は1 x 1 度)
-曇天域の衛星観測も利用(従来は曇天域は直接観測のみ)

新旧SSTの差 26 MAY 2005

1度SST0.25度SST

MSM最下層の相対湿度（2005年5月26日00UTC初期値
with MGDSSTの18時間予報）MGDSSTをMSM, RSM,およびTYMで下部境界条件として使用（2006.3-）

可視画像 00UTC 26 MAY 2005

4. 将来に向けて
Future plans
新規データの利用(1/2)
Use of new data

• GPM
– 降雨レーダー(DPR) 降水データの較正用
Precip. radar to calibrate of MWR rain data
– マイクロ波放射計(MWR) 3時間毎の降水データ

MWR observation each three hours• GCOM-W– AMSR-2
水蒸気・降水量・海面水温・海氷・積雪・
土壌水分
Water vapor, Precip., SST, Sea ice, Snow depth, Soil moisture– Scatterometer
6時間毎の海上風（欧州気象衛星と併用）

新規データの利用(2/2)
Cont.

• GPS– 掩蔽データ(Occultation)
気温・水蒸気鉛直分布
Temperature & water vapor profile– 地上データ(ground based)
地上可降水量分布
Total water vapor distribution• Hyper-spectrometer
気温・水蒸気鉛直分布
Temperature & water vapor profile

モデルと初期値作成手法の高度化
Improvement of NWP model & analysis scheme
モデルの高度化初期値作成手法の高度化

Improvement of model• 高解像度化High-resolution in horizontal
and vertical• 高頻度化
Frequently update• 物理過程の改良
New physical parameterizations• 大気－海洋混合層結合
Atmosphere-Oceanic mixed layerinteraction• アンサンブル予報の拡張
Provability forecast with ensemble
technique

Improvement of analysis scheme

・４次元変分法
Four-dimensional variational scheme

・アンサンブル・カルマンフィルタ
Ensemble Kalman Filter

気象庁の次世代数値予報モデル
JMA Next Operational NWP models
Obs

Obs

Current GSM
TL319 (60km)

Current MSM
dx=10km

Next GSM
TL959 (20km)

Next MSM
dx=5kmHigh resolution GSM & MSM requires accurate,high-resolution, and frequent observation.
The MWRs will be an essential data source.

まとめConclusions•

数値予報の精度向上にとって、観測データの充実は不可欠である。
Satisfactory observation is essential for good NWP.

•

マイクロ波放射計から得られる水蒸気量、降水量、海面水温などの観測データは数値予報に有効に利用されている。
MWR such as AMSR-E gives water vapor, rain rate, and SST data, all ofwhich is used in NWP very efficiently.

•

数値予報モデルと初期値作成手法は年々改良されている。
NWP model and analysis scheme are improving every year.

•

今後、観測の継続と拡大が期待される。
Continuation and enhancement of the observations are highly expected by
NWP communities.