大アンサンブルが予測する豪雨・洪水

川畑拓矢（気象研究所、気象業務支援センター）

集中豪雨を引き起こす積乱雲

強い上昇流で発達

暖かく湿った空気が集中する(局地的大雨から身を守るために 気象庁）を改変

まず積乱雲が発生し、2，3個の積乱雲により局地的に大雨となり、次々と発生して集中豪雨となる。

予測したい！
(局地的大雨から身を守るために 気象庁）

積乱雲はカオス系
Which cloud will become
a cumulonimbus?

?

?

確率的? Yes!

豪雨の予測は難しい?
短い時間間隔で多くの観測を同化してカオスの発達を抑える?

非線形? Yes!
非ガウス? Yes!
予測においては・・・➢ カオス性が卓越する➢ 予測可能性が低くなる

様々な可能性（カオス）そのものを予測する

豪雨予報：二つのアプローチ
 決定論的予報
いつ、どこで、どのくらいの雨が降るかを量的に示す← カオスなので長い時間の予測は不可能

 確率的予報
大雨が降る確率を精密に示す← 多くのアンサンブル計算が必要

確率的予報？
 物理法則に基づいたアンサンブル予報を用いて確率を算出。
 現在の降水確率予報は....
モデルの決定論的予報→ガイダンス→降水確率
過去の統計から将来の確率を推測 アンサンブル予報？？？
「アンサンブルは、音楽用語で2人以上が同時に演奏すること（Wikipedia)」→おのおの異なった楽器あるいは楽譜で一つの楽曲を演奏する。

 気象学では...
少しずつ異なった予報を多数集めて、確率を求める。

初期値アンサンブル
EnKF, SV, BV, LAF
ダウンスケールなど

境界値アンサンブル

境界値
初期値

初期値
モデルアンサンブル
••

•

側面
境界値

側面
境界値

いろいろなモデル
日本、米国、ドイツ、ECMWF
いろいろなオプション
雲物理など
確率摂動

初期値

境界値

地面・海面温度

境界値

アンサンブル予報
少しだけ違う初期値から出発した多数の予報。時間がたつと、まったく違う予報になる。→ カオス

2004/Dec/01

8

アンサンブル予報
少しだけ違う初期値から出発した多数の予報。時間がたつと、まったく違う予報になる。→ カオス

2004/Dec/019アンサンブル数

アンサンブル予報によって得られる付加情報• マルチシナリオ
複数のシミュレーションがあると様々な場合の想定が可能（大雨や強風について、起こりうる様々な場所、時間、強さ）• 信頼度情報
複数のシミュレーションが似たような予測を行った場合は、これを信頼してよさそう• 確率予測大多数のシミュレーションがあるなら、信頼度を確率で表すことが出来る。
（100mm以上の雨が80％の確率）

天気予報の仕組み「シミュレーション」と「観測」を結ぶ

同化
数値予報モデルの初期値を提供「いま」を知る「未来」を予測観測

シミュレーション

アメダス、ひまわり、気象レーダーなど

数値予報モデル

確率予測

アンサンブルシミュレーション

令和2年7月豪雨
期間：2020年7月3日〜31日
九州各地で洪水や土砂災害が発生，死者70名以上
球磨川が氾濫

Courtesy ofHirockawa

令和2年7月豪雨 (2020.07.03–08)
7月4日と6日に，九州5県に大雨特別警報発表
4日：熊本県，鹿児島県

6日：福岡県，佐賀県，長崎県

気象庁HP：災害をもたらした気象事例より
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/report/2020/20200811/20200811.html

Courtesy of
Hirockawa令和2年7月豪雨の大気の循環場「令和2年7月豪雨」の特徴と関連する大気の流れについて（速報）より
https://www.jma.go.jp/jma/press/2007/31a/press_r02gou20200731.html

Courtesy of
Hirockawa1000メンバーでアンサンブル実験を行いました実験設定（Duc. et al 2020）
1000-アンサンブル（100も）初期時刻：7/3 18 JST
解析領域（15->5 kmのインクリメント法）
予報領域
5->2 kmのダウンスケール
初期時刻：7/3 18 JST

気象庁メソ予報（asuca）
初期時刻：7/3 18 JST
領域：解析領域（左図）と同じ
解像度：15->5 kmのインクリメント法

気象庁メソアンサンブル（MEPS）
初期時刻：7/3 21 JST
領域、解像度ともメソ予報と同じ
メンバー数：20
主にマルチシナリオ・信頼度向け（私見）DET：
初期時刻におけるアンサンブル平均からの一本の予報

球磨川流域（検証領域）

アンサンブル平均：
対象時刻におけるアンサンブル平均値

天気予報の仕組み「シミュレーション」と「観測」を結ぶ

同化
数値予報モデルの初期値を提供「いま」を知る「未来」を予測観測

シミュレーション

アメダス、ひまわり、• 気象レーダーなど
初期値

気象庁メソ解析、100メンバー、1000メンバー• モデル（解像度 2km、5km）
NHM、asuca• アンサンブル
気象庁メソアンサンブル、100メンバー、1000メンバー

数値予報モデル

確率予測

アンサンブル
シミュレーション

降水量予測（7/4 03-09時）
気象レーダー

7/4 03時

7/4 06時
氾濫！

7/4 09時

現業モデルasuca

100-アンサンブル
1000-アンサンブル

予測精度検証（FSS）
7/4 03-09 JST 3時間降水量
100-アンサンブル

メソ解析初期値のNHM（2km）

1000-アンサンブル

広い検証領域

簡単

難しい
75

強い雨

100 125mm/3h

75

100 125mm/3h

強雨（75mm/3h以上）に対して、明らかな精度の差がある。特に100mm/３ｈ以上に対して、メソ解析初期値と100-メンバーアンサンブルはほぼ予測スキルがないが、1000-アンサンブルは高い精度がある

75

100 125mm/3h

確率予測（50 mm/3h：7/4 03-09JST）
メソアンサンブル（20メンバー：主にマルチシナリオ）

100-アンサンブル（信頼度）

1000-アンサンブル（確率）球磨川流域における積算降水量
メソアンサンブル

観測雨量
予報値

100-アンサンブル
98％

50％

避難指示、氾濫時刻

洪水に直結する積算降
水量予測の精度が高く、かつ高い信頼度で予測

1000-アンサンブル確率値(1000-アンサンブル)
確率値は10~25％程度で、高い確率とは言えない200mmの積算降水量に対しては90％であり、極めて高い。

いくつかの閾値

370mm

300

200

10％

30％

90％

洪水を引き起こす降水量を高い確率で予測できたのか？
分かりません。。。。

確率値(%)

18-06 JST

18-03 JST
100

100757575

505050252525100

観測0050150

200250300350

積算降水量(mm)4004501000

18-09 JST

050150200250300

350

400

450

1000

50150200250300

350

4004501000

• 7/4 6時の氾濫を対象に、7/3 18時を初期時刻とする1000メンバーアンサンブル予報を実施。
• 特に強雨に対して高い精度の降水予報を実現。
• 200mm以上の積算降水量に対して高い確率予測を実現。

• 12時間前の線状降水帯予測に成功<-- 前日夕方あるいは夜早くに避難開始可能
課題:• 観測値と比べて降水量が少ない。-> 確率値も低い• 高解像化、広領域化が必要。
• 同化していない衛星データ、GNSS、レーダーデータ等も追加。

雨がどのくらい降ったら洪水になるのか？
土砂崩れが起きるのか？

河川流量モデルを使って降水量を河川に流れる水量に変換（計算）すれば良い。
大アンサンブルで！

平成23年新潟・福島豪雨（2011年7月26～30日）
500m 解像度

1600CPU, 1600メンバ，1計算6.8時間

Duc, L. & Saito, K.: A 4DEnVAR data assimilation system without vertical localization using the K computer. Japan Geoscience
Union meeting, Chiba, Japan, 2017.
Kobayashi, K., Duc, L., Apip, Oizumi, T., and Saito, K.: Ensemble flood simulation for a small dam catchment in Japan using
nonhydrostatic model rainfalls - Part 2: Flood forecasting, using 1600-member 4D-EnVar-predicted rainfalls, Nat. Hazards
Earth Syst. Sci., 20, 755-770, 2020.

Courtesy ofKobayashi

笠原ダムに流れ込む流量

11メンバーでは観測値を捉えたメンバーが存在しない（確率0％）

観測値

災害の確率を直接計算！
50メンバーでは、観測値が予測の範囲に入っている（ぎりぎり）
アンサンブルによる予測1600メンバーでは、アンサン
ブル予測が観測値を十分にカバーし、確率を計算できる

Kobayashi et al. (2020)

Courtesy of
KobayashiWeather forecast から（天気予報）

Impact-based forecast へ（災害リスク予報）スーパーコンピュータ「富岳」を使って何を実現？
 「Weather forecast」 から Impact-based forecast へ
気象によって人間活動は様々に影響を受ける。
単に気象の予報をするだけでなく、その影響までを評価。

 気象予報の精度が担保されることが大前提
決定論的 -> 高解像シミュレーション、モデリング
確率論的 -> 大アンサンブル

データ同化、現象解明

 気象情報のユーザーを拡大
気象現象によるどのような影響が？
ダメージを軽減？
1時間先から2日先までの気象災害によるリスクを評価