AITC成果発表会 2016.9.16

気象庁における機械学習の利⽤
気象庁予報部数値予報課
アプリケーション班
高田伸一

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天気予報・防災情報への機械学習の利⽤（概要）2天気予報・防災気象情報の流れ

数値予報

天気予報/防災情報
スーパーコン
ピュータ

数値予報

気象観測

数値予報を使った応⽤処理

予報
作
警報
成
情報

関係機関
報道機関

予報官

⺠間気象会社国民3

数値予報とは？

現実⼤気の連続量を格⼦点上に離散化して配置（初期値の作成）

将来の予測を数値計算

大気を記述する方程式


 F
t

 tt   t  Ft  t

大気の様々な過程を計算
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数値予報の種類
全球モデル

メソモデル
このほか、
• 格子間隔2kmの局地モデル（9時間先まで予測）• 週間アンサンブルモデル（11日先まで予測）• 台風アンサンブルモデルなどがある。

• 格子間隔：約20km• 11日（3.5日）先まで予測• 1日4回実⾏• 格子間隔：約5km• 39時間先まで予測• 1日8回実⾏
5数値予報を使った応⽤処理とは？
機械学習

数値予報

ニューラルネット
カルマンフィルタ
ロジスティック回帰…

翻訳

予報をガイドすることから（予報）ガ
イダンスと呼ばれる

天気予報・防災情報に必要な情報
晴・曇り・雨
最高気温27℃
発雷確率30%...

計算結果は未来の大気状態に対応する様々な数値の羅列（1億以上の格子点：ビックデータ）6

予報ガイダンスの例

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天気予報・防災情報の作成
予測資料
予報ガイダ
ンス

予報作業用
システム

発表予報（例）
天気予報

注警報

予報官

ナウキャスト
時系列予報

数値予報

観測資料

分布予報

予報ガイダン
ス取込み

気象衛星
レーダー

週間予報

海上警報

アメダス
…...

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航空気象情報の作成
予測資料

予報作業用
システム

予報ガイダ
ンス

予報官

ナウキャスト
数値予報

観測資料

予報ガイダン
ス取込み

発表予報（例）TAF
FCJP31 RJTT 191700
TAF RJTT 191754Z 191803 15018KT 8000‑SHRA FEW010 SCT020 BKN030 BECMG
1921 18022G32KT 4000 SHRA TEMPO 2124
18034G45KT 2000 +TSRA FEW005 BKN008
BKN010 FEW020CB BECMG 0002 8000 ‑SHRA=
⾶⾏場時系列予報

国内悪天予想図

Aerodrome
warning

SIGMET

気象衛星
レーダー
アメダス
…...

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気温予報の精度の変化
誤差（℃）

明日日中の最高気温(年)

明日朝の最低気温(年)10予報ガイダンスと機械学習

11予報ガイダンスの概念（乱気流の例）
過去の乱気流観測

過去の数値予報
乱気流に関係する気象要素を抽出

作成

予測式
乱気流予測

最新の数値予報
乱気流に関係する気象要素を抽出

利⽤

乱気流を発生させる主な要因
ｼﾞｪｯﾄ圏界面･前線面でのKH(ｹﾙﾋﾞﾝ･ﾍﾙﾑﾎﾙﾂ)波
上方伝播山岳波ｼﾞｪｯﾄｺｱ

圏界面

AA
対流雲雲頂付近での内部重⼒波やKH波の砕波

CBB

この気象知識を基に説明変数を作成している

対流雲中及び近傍での乱気流

水平面のｲﾒｰｼﾞ

ﾄﾗﾝｽﾊﾞｰｽﾊﾞﾝﾄﾞｼﾞｪｯﾄｺｱ

AC AS山風下山岳波による下層
大気の乱れ(ﾛｰﾀｰ等)

B

中層雲底乱気流気象庁の乱気流予測プロダクト（例）下層悪天予想図予報ガイダンスで使っている機械学習• ニューラルネット– 降雪量、雲、⽇照、最⼩湿度など• カルマンフィルター– 気温、⾵、降⽔量、降⽔確率、視程など• ロジスティック回帰– 発雷確率、乱気流指数、ガスト確率、雲底確率• 線形重回帰– 降⽔量（24時間最大）• 機械学習を使っていないもの– 降⽔種別、着氷指数、積乱雲量など
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数値予報と予報ガイダンスの来歴
1959年
数値予報が開始

計算機の発展・数値予報の改良

現在

1970年代後半：数値予報と線形重回帰を使った予報ガイダンスが開始。経験予報から客観予報へ移⾏。降⽔確率予報等の新たな予報の発表開始。
線形重回帰

1995年度：数値予報モデルの改良等に対応できるような逐次（オンライン）学習型の手法を導入。
ニューラルネット、カルマンフィルタ等の導入。重回帰型も残る。

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予報ガイダンスの概念（係数固定型 発雷確率）
説明変数

過去の数値予報
発雷に関係する気象要素を抽出

最新の数値予報
発雷に関係する気象要素を抽出

過去数年分のデータで予測式を作成し、固定

目的変数
過去の発雷の有無

作成

予測式
（固定）

発雷確率

利⽤

数値予報の特性が変わったら以前の予測式を使うと精度劣化
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予報ガイダンスの概念（逐次学習型 降⽔量）
新たな実況データが入ったら、直前の数値予報の説明変数と過去の解析⾬量目的変数から予測式の係数を過去・直前の数値予報 逐次修正する（逐次学習型）
降⽔量に関係する気象要素を抽出

最新の数値予報
降⽔量に関係する気象要素を抽出

数値予報の変更によって、特性が変化しても徐々に予測式変化

作成・修正

予測式
（変化）

降⽔量予測

利⽤

目的変数の特性が変わったり、新たな予測地点ができても対応可能

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予報ガイダンスで使っている機械学習
逐次学習型
随時学習できる頻度で発⽣し、安定して教師データが入手できるもの

係数固定型
主に発⽣頻度が少なく、教師データが安定的に入手でにくいもの• ニューラルネット

説明変数と目的変数の関係が⾮線形な現象に利⽤• カルマンフィルター

線形関係で表せる現象に利⽤– 降雪量、雲、⽇照、最⼩湿度など– 気温、⾵、降⽔量、降⽔確率、視程など• ロジスティック回帰

確率に利⽤– 発雷確率、乱気流指数、ガスト確率、雲底確率• 線形重回帰– 降⽔量（24時間最大）• 機械学習を使っていないもの– 降⽔種別、着氷指数、積乱雲量など

気象学的な調査・研究に基き予測式を作成
19カルマンフィルター
予測式（係数が時刻の関数）

y = a0(t) + a1(t)x1 + a2(t)x2 + … + ap(t)xp
目的変数

係数a

説明変数 x

目的変数（予測値）yと実況値を比較し、その違いに応じて、カルマンフィルターを使って係数ai を逐次変化させる。
目的変数

成田空港の気温予測の実例。予測式（平⾯）が変化している。

2月28日
1月1日

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カルマンフィルターの利⽤（気温）数値予報でも気温は予想しているが、カルマンフィルターを使って数値予報の誤差を予測することによって、数値予報の誤差を軽減し精度向上している。
⿊線：数値予報の気温誤差（目的変数）・・・季節変動
赤線：カルマンフィルターによる誤差の予測

数値予報の変更だけでなく、目的変数の季節変化にも対応できている。

軽井沢の最高気温予測

２年間
21ニューラルネット（雲量の予測）
⼊⼒層 (説明変数)

中間層

出⼒層（⽬的変数）

予測する⾼さ近くの湿度1
予測する高さ近くの湿度2
予測降⽔量
気温減率※

雲量（予測）
0〜1

実況（教師データ）オンライン学習(最急降下法）でネットワークの重みを日々修正

バイアス※上空にかけて気温が低下する率（℃/km）

活性化関数：シグモイド関数
22ニューラルネットワーク （実例）
新千歳空港の高さ1,000ftの雲量の予測例
雲量（⽬的変数）2005年7月1日00Z

雲量（⽬的変数）2005年7月6日00Z

逐次学習型機械学習の経験から

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逐次（オンライン）学習の難しさ
カルマンフィルター、ニューラルネットの逐次学習により、説明変数と目的変数の関係が変化しても追随可能

しかし、相反して安定性の問題が発生し、それによる失敗も。

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カルマンフィルター
降⽔量予測における不適切な係数の変化
急激な係数変化学習学
習

⼤島の実況⽇降⽔量：824ミリ（2013年10月15日‑16日）

降⽔量の予測式の係数の変化（⼤島）

予測（修正後）⼤島付近で降⽔量予測が過⼤な傾向に変わった

実況係数
修正

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ニューラルネット
⽇照率予測を利⽤した天気ガイダンス

⻩⾊：晴れ

灰色：曇

広島県呉市で曇の予測が継続している（極⼩値への落ち込み）27

目的変数の品質管理
目的変数（教師データ）にエラーがあった場合、適切な機械学習ができない。特に逐次学習では、変な学習をして、その後の予測精度が落ちることがある。学習前に除いておく必要がある。

誤った雷データの例
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予報ガイダンスの監視

予報ガイダンスの予測、係数の変化、予測精度等を確認できるページを各要素ごとに用意。

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係数の変化の確認

予報ガイダンスの予測値、係数の値、寄与量（係数×説明変数）、係数の時系列変化が確認できるページ30

開発環境、今後

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予報ガイダンスの開発環境と運用
本運用環境（スパコン）

開発環境
開発が済むと本運用環境へ移植• 開発環境に数値予報及び実況データを蓄積しておき、予報ガイダンスを開発、改良• 開発環境で予測精度と安定運用できるかを厳しく確認• 本運用環境に適合しているか、安定運用できるかの厳しいチェックと試験• 厳しいスケジュール管理• 迅速な障害復旧

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今後• 継続的に改良– 今年度も何種類かの予報ガイダンスの改善を予定しています。

• ディープラーニングの気象予測への適用– 外国でも取り組みが始まっている– まだまだ未知数– ⺠間の⽅との連携も

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まとめ
• 気象庁では天気予報、防災情報等を支援する予報ガイダンスの作成に機械学習を利⽤してきた（外国も同様）。
• この予報ガイダンスは、予測式等を作成すればそれで完了ではない。説明変数である数値予報モデルの変更、教師データ（目的変数）の変化などに対応してゆく必要がある。
• このため、気象庁では逐次（オンライン）学習を導入したが、これにも多くの問題が発生し、それを克服しながら進めている。
• より精度の⾼い予報のため、継続的に改良している。
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終わり

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