第7回気象庁数値モデル研究会
第4回データ同化ワークショップ

気象庁現業全球データ同化システムの現状と高度化に向けた開発
気象庁予報部数値予報課
太田洋一郎、門脇隆志

気象庁の主な数値予報システムの概要（短期～週間予報）
局地

メソ

全球週間アンサンブル

台風アンサンブル

週間天気予報
府県天気予報航空気象情報
台風予報

週間予報

台風予報

目的

航空気象情報（防災気象情報）

防災気象情報航空気象情報予報領域

日本周辺(3160 kmx 2600 km)

日本周辺(4080 km
X 3300 km)

水平解像度

2 km

5 km

鉛直層 (上端高度) 60 層 (約20 km)

地球全体
0.1875°(~20 km)

50 層 (約22 km)
39時間(00, 03,06,09,12,15,18,21UTC)

0.5625 ° (~55 km)
60 層（0.1 hPa）

84 時間
(00, 06, 18 UTC)
264 時間(12 UTC)

予報時間(初期時刻)

9 時間 (毎正時)

予報モデル

局地モデル(LFM) メソモデル(MSM) 全球モデル(GSM)

解析システム

局地解析(3次元変分法)

メソ解析(4次元変分法)

全球解析(4次元変分法)

メンバー数---

264 時間(12 UTC)

132 時間(00,06,12,18 UTC)

GSM＋確率的物理過程強制法
全球解析+特異ベクトル法による初期摂動作成
51

112

全球予報・アンサンブル予報の改善計画（短期）• 高解像度GSM– TL959L60（トップ0.1hPa）→TL959 L100（トップ0.01hPa）

物理過程計算の高精度化
衛星データ（GNSS掩蔽、AMSUA成層圏チャンネル等）の有効利用
成層圏の精度向上
予報精度の大幅な改善が期待される。

• アンサンブル予報– 週間：TL319L60M51→TL479 L60 M27×2/day

府県程度で地域特性を考慮できるように顕著現象の予測精度を向上– 台風：TL319L60M11→TL479 L60M25

台風進路の信頼度情報の精度向上（メンバー数増）
台風に伴う顕著現象の予測精度を向上
水平高解像度化により、顕著現象に関する早期警戒情報支援を狙う
その後、鉛直層増強、週間・台風・2週先アンサンブル予報を生成するEPS（統合EPS）の現業化を目指し、開発効率を高める

3

解析予報サイクルスケジュール
La23

全球解析
速報解析 (EA)予報のための解析
サイクル解析 (DA)

La22
La21

全球解析からほぼ独立

La19

Maからデータを引き継ぐ

00Da18Ea00

18

3時間前から解析するので、-3hrより前のMa

La17
La16

全球解析予報サイクルは多くの数値予報システムの基盤となるシステム

La03

Ma15

Ma03

La04

Da12

Ma18

La18

La02

Ma00

Ea18

ただし境界条件はEfから

局地解析 (LA)

La01

Ma21

La20

解析精度維持のための解析

メソ解析 (MA)

La00

La05

06

Da00
Da06
Ea12

12

La15

Ea06

La07
La08

Ma09
Ma12

La14
La13

La12

La06

Ma06

La09
La11

La104データ同化に利用している観測（Da）

Ps
地上気象観測Ps
船舶・ブイ

Ps, U, V, T, RH
ゾンデ

U, V
輝度温度
輝度温度
プロファイラ・PILOT マイクロ波サウンダ（気温）マイクロ波サウンダ（水蒸気）U, V, T Ps, U, V
地上U, V
航空機・台風ボーガス マイクロ波散乱計

輝度温度
マイクロ波イメージャ

屈折率
GNSS掩蔽観測
2013年12月18日12UTCの全球サイクル解析に用いられた観測データの分布
青字は同化に用いられる観測要素

U, V
大気追跡風

輝度温度
晴天赤外輝度温度（Ps：地上気圧、U,V：東西・南北風、T：気温、RH：相対湿度）54次元変分法とアンサンブル・カルマンフィルタ
4次元変分法（4DVAR）

アンサンブル・カルマンフィルタ（EnKF）

利点
利点• 拘束条件を課すことが容易• 流れ依存の背景誤差が解析サイクルによe.g.) インクリメントにおけるバランス り引き継がれるの規定、digital filter、etc• 接線形モデルの開発コストがかからない。
欠点欠点• 流れ依存の背景誤差の情報が解析サ • 限られたメンバー数を用いることによるサンイクルにより引き継がれない
プリング誤差• TL/AD型の場合、接線形モデルの開発コストがかかる解析サイクルで引き継がれる流れ依存の背景誤差情報を活かしつつ、サンプリング誤差の問題を軽減する方法として、両者のハイブリッド化がある。
 解析本体は変分法により行う。
 背景誤差はアンサンブルデータ同化によりアップデートする。
 （必要に応じて）変分法解析において気候学的背景誤差を併用する。

6

変分法とアンサンブルのハイブリッド

ハイブリッド化の方法
 アンサンブル生成法の違い• EnDA（観測/モデルに摂動を与えた複数の変分法解析） VS EnKF/ETKF系
 ハイブリッドの仕方• 背景誤差Bの直接操作 VS 拡張制御変数型（アンサンブル各メンバーの重みを制御変数とみなす）
赤字は本実験で採用した設定• 気候学的Bの併用の有無
 (4次元)変分法の構築の仕方• TL/ADによる時間発展 VS アンサンブル部分の4D化によるTL/ADなし4DVAR
主な現業全球数値予報センターの動向
ハイブリッドの仕方

変分法

今後の開発

ECMWF EnDA

背景誤差分散・相関の操作

4DVAR(TL/AD)

メンバー数増強を検討

UKMO

Local ETKF

拡張制御変数型・気候学的B併用

4DVAR(TL/AD)

メンバー数増強を検討

NCEP

Serial EnSRF

拡張制御変数型・気候学的B併用

3DVAR

アンサンブル部分の4D化によるTL/ADなし4DVARの検討

CMC

観測摂動型
EnKF

拡張制御変数型・気候学的B併用

4DVAR(TL/AD)

アンサンブル部分の4D化によるTL/ADなし4DVARの検討

NRL

ETKF

拡張制御変数型・気候学的B併用

4DVAR(TL/AD)

FY2014現業化予定（現在は気候学的Bのみ）

アンサンブル生成法

7

本実験で用いた方法
Lorenc (2003)、Buehner (2005)の手法

1 T
1 K T
J (x′,α1 ,,α k ) = x′ x′ + ∑α k α k2
2 k =1TKK −1 

1
1/ 2
1/ 2
1/ 2
1/ 2′′′′′′+ HM β1B x + β 2 ∑ X k  C α k  − y  R HM β1B x + β 2 ∑ X k  C α k  − y  + J c2
k =1k =1







()

()

ただし、B：（静的）背景誤差共分散、H：観測演算子、R：観測誤差共分散、M：接線形モデル、
y’=y-H(xb)：D値（y：観測値）、x’：（通常の変分法の）制御変数、αk：アンサンブルの各摂動の重み（拡張制御変数）、X’：アンサンブル摂動

β1=1、β2=0で通常の強拘束4次元変分法
制御変数を拡張することにより、アンサンブル摂動による背景誤差を考慮する。
現業4次元変分法の設定からの実装が比較的容易。
アンサンブルアップデートにはLETKF (Hunt et al 2007)を用いる。
 平方根フィルタ型のEnKFの一手法
 流れ依存の背景誤差・解析誤差に従った精度の高いアンサンブル解析を生成
 他のEnKFと比べて並列化効率が極めて高い

8

計算の流れ
Deterministic part

Ensemble partForecast（TL959L60）

Ensemble forecast（TL319L60×50）

QC

Perturbations
Observations

4D-VarDeterministic analysis(TL959L60)

To next analysis

Ensemblemean

Ensemble mean

QC
EnKF (LETKF)

Analysis ensemble(TL319L60×50)
To next analysis

4DVARでのアンサンブル摂動の利用とEnKFでのアンサンブル平均の置き換えの両方を行っているので、2-way hybridとも呼ばれる。
91点同化インクリメント比較
気温スプレッド

相対渦度ζ・気温・ 低気圧性循環に対応して、気温の水平勾配とスプレッドの大きい領域がある。
・ この観測の同化は、気温を上げるとともに、低気圧の位相を西にずらす効果があると推定される。
・ アンサンブルによる背景誤差を用いた場合、この効果がよりはっきりしてくる。

観測ζインクリメント
β1=1.0, β2=0.0

ζインクリメント
β1=0.7, β2=0.5

4DVAR

1点同化の例（タイムスロッ
ト中央、D値+1Kの観測）ζインクリメント
β1=0.0, β2=1.4

アンサンブル重み大10

実験設定
コントロール：現業システム相当（2013年9月時点）
テスト：現業システム相当+ハイブリッド化（β1=0.7, β2=0.5）
アンサンブルメンバー数：50
局所化（Hybrid）：アンバランス変数（制御変数空間）、水平ス
ケール800km、鉛直スケール0.8(lnp)• 局所化（EnKF）：観測空間、水平スケール400km、鉛直スケー
ル0.4(lnp)• 実験期間••••– 冬：2012年12月10日00UTC～2013年2月11日18UTC (予報は1月の12UTC初期値)– 夏：2013年7月10日00UTC～2013年9月11日18UTC (予報は8月の12UTC初期値)– はじめの10日間は4DVARで気候学的Bのみを使用
11観測データへのフィッティング（冬実験）
RMSE
RMSE

AMSU-A (NOAA18)
MHS (NOAA18)
バイアス 使用数 改善率
RMSE
RMSE バイアス 使用数 改善率

全球改悪

改善

改悪

改善
北半球

熱帯

南半球

CNTL(観測―第一推定値)

CNTL(観測―解析値)

TEST(観測―第一推定値)

12
TEST(観測―解析値)

対初期値RMSEの差（冬実験）
T

Z

U
北半球

改善

改悪

熱帯

南半球

13

対ゾンデRMSEの差（冬実験）
TZU
北半球

熱帯

南半球

14

予報誤差の分布コントロール実験
ハイブリッド実験
2013年1月の12UTC初期値の5日予報における、500hPa面高度の対ゾンデRMSEの比較
同対初期値RMSEの差（コントロール実験―ハイブリッド実験）
赤：改善、青：改悪

15

南半球熱帯低気圧進路予報誤差（冬実験, 対NOAA b-decksファイル*）赤：ハイブリッド
青：4DVAR

平均進路予報誤差

改悪

改善

2実験の差
全事例平均

* NOAA・JTWC作成の熱帯低気圧初期位置情報をUCARが公開しているもの
http://www.rap.ucar.edu/hurricanes/repository/

個別の熱低ごと16検証まとめ（冬実験）• 解析場– ゾンデに対し、解析値はあまり寄らないが、第一推定値は寄る傾向（図略）。
– 解析値、第一推定値ともにAMSU-A、MHSに寄る。
• MHSは使用データ数も増えている。

– 熱帯成層圏の解析場が大きく変わる（図略）。
– 対流圏下層は若干湿る（図略）。

• 予報– 対初期値検証は熱帯成層圏を除いて改善傾向• 熱帯成層圏は対初期値で悪いが、対ゾンデで強く寄せている。

– 対ゾンデ検証は中立から改善傾向– 南半球の熱帯低気圧の進路予報は改善傾向
17対初期値RMSEの差（夏実験）
T

Z

U
北半球

改善

改悪

熱帯

南半球

18

対ゾンデRMSEの差（夏実験）
T

Z

U
北半球

熱帯

南半球

19

台風進路予報検証（対JMAベストトラック）
個別台風
赤：ハイブリッド
青：4DVAR

平均進路予報誤差

改悪

改善

2実験の差
全事例平均
20

解析予報サイクルの効果
南半球500hPa面高度のアノマリー相関係数時系列比較（横軸：初期時刻、図中の数字は予報時間）

青：4DVARサイクル実験
赤：ハイブリッドサイクル実験

青：ハイブリッドサイクル実験からの単発
4DVAR実験
赤：ハイブリッドサイクル実験

ハイブリッド解析からの予報を第一推定値とした単発の4DVAR実験では、ハイブリッド解
析と比べてあまり大きな予報精度の差は見られない。
⇒ 解析予報サイクルを引き継ぐことにより、徐々にハイブリッド化の効果が現れている。

21

検証まとめ（夏実験）• 解析場（図略）– ゾンデに対し、解析値はあまり寄らないが、第一推定値は寄る傾向。
– 解析値、第一推定値ともにAMSU-A、MHSに寄る。
• MHSは使用データ数も増えている。

– 熱帯成層圏の平均解析場の東西風が大きく変わっている。
• EnKF単独実験では熱帯東西風以外も含めて成層圏が大きく変わる。

– 対流圏下層は若干湿る。

• 予報– 対初期値検証は南半球と熱帯対流圏で改善傾向• 北半球の改善の幅が冬実験より小さく、中立かやや改善。
• 熱帯成層圏は対初期値で悪い、解析がゾンデに強く寄せている。

– 対ゾンデ検証は中立から改善傾向– 台風進路予報は改善傾向• 事例依存するものと思われる。
22

今後の検討課題• 上層の扱いの是非– EnKF解析・摂動は成層圏より上でどのくらい信用できるものなのか？
– 上層の特殊扱い（インフレーションダンピング）• 事例解析の充実– 特に、顕著な擾乱に対する振る舞い• EnKFにおける誤差共分散の局所化方法の見直し– 時間方向の局所化は本当に必要か？
• 観測時刻と解析時刻の差で観測誤差を膨張させる局所化をかけている。

– 水平局所化スケールの最適化– 非局所的な観測（衛星観測等）の鉛直局所化方法の見直し• 計算コスト vs benefit– メンバー数– 解像度、etc…

• Static vs Ensemble、最適な重みは？
23背景誤差共分散の局所化
アンサンブルデータ同化では、限られたメンバー数で誤差共分散を表現することによるサンプリング誤差が問題になる。
解析点から離れた誤差
相関は相対的にサンプリング誤差が大きい★は解析格子点少数メンバーによる誤差相関
局所化の適用多数メンバーによる誤差相関
誤差共分散に局所化を適用することにより、サンプリング誤差を抑える。
• 計算効率が高くなるメリットもある。

局所化適用後の誤差相関

現在、LETKF・ハイブリッドデータ同化では観測点からの距離（水平・鉛直・時間）によってガウス型に減衰するような局所化をかけている。
24

衛星観測の鉛直局所化
鉛直座標

誤差共分散Bの局所化はBに対してかけるのが本来のやり方。

ρ B局所化関数
観測点
解析点

ρ′

従来型観測の場合
鉛直座標
解析点1

LETKFではその代りにローカルの解析に用いる観測誤差共分散Rを膨張させている。

ρ ′ −1  R ただし、ρ’は観測・解析格子の距離によって減衰する局所化
関数
観測の情報が「点」である場合は大きな問題はない。

裾野の情報は？

局所化関数?
荷重関数
解析点2荷重関数を使えばそれらしくはある。

輝度温度観測の場合

ただし、ρは解析格子間距離によって減衰する局所化関数

観測の情報が空間的に広がりがある場合、違いが大きくなる。

• 「観測点」は明示的に決まらない。
• 局所化関数の「形」にも工夫が必要。
• 裾の広い分布をしている場合、端の方の情報が無視されることも。
• Bに直接局所化をかける方が精度がよいことが知られている（Campbell et al. 2010）• 現在は規格化した荷重関数を局所化ρ’に用いている。
25

衛星観測の鉛直局所化
鉛直座標

しかし、観測情報の分布が極端な場合は、これでも問題がある。
• 同化での観測の利用が不適切になる場合がある。
• 観測種別によって局所化の方法が一貫しない。

観測の情報
直下に何もインクリメントがないが…。
極端な観測の場合（GNSS屈折角など）

解析点

鉛直座標

 衛星輝度温度観測ならfは荷重関数
 従来型観測なら観測高度でf=1となる
ディラックのデルタ関数

観測の情報
解析点

観測情報の分布を表わす関数をfとし、従来型のGaussianな関数ρをかけて畳みこみ積分する方法を試行中。

ρ′

Bに直接局所化をかける場合に近付ける。
• ただし、観測空間で局所化を行っている以上、一致させることはできない。

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アンサンブル予報との連携• 現業の週間EPSでは特異ベクトル法(SV法)を初期摂動作成に用いている。
– 評価時間に対して線形成長の大きいモードを求める。故に予報での摂動の成長率は大きい– ただし、摂動の大きさは任意（要チューニング）。解析誤差の大きさは反映しない。
– 解像度はT63L40• 一方、Hybridなデータ同化システムから解析のアンサンブルが得られる。
– 解析誤差を反映した初期摂動– 解像度はTL319L60• Hybridなデータ同化システムから得られる摂動を初期摂動として用いるアンサンブル予報実験を試みた。
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アンサンブル初期摂動の例

地上気圧のある初期時刻のスプレッドの比較。現業システム（左）、Hybrid(EnKF)摂動（右）- SVは摂動が局在化する傾向が強い。
- 中緯度では傾圧性の擾乱に集中する傾向。
- EnKFによる摂動は観測データ分布をおおよそ反映したような分布- SVでは捉えられていないスケールの小さな現象の不確実性も捉えている（例：南インド洋の熱帯擾乱）。
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アンサンブル予報実験検証（RMSE・Spread）

NH Z500

TR T850SH Z500

赤：現業相当の週間アンサンブル、緑：Hybrid摂動を用いたアンサンブル、紫：（緑ー赤）/赤
予報前半は改善する傾向だが、SVと比べて摂動の成長が遅いため、予報後半の悪化が目立つ。
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まとめと今後• 4DVARとLETKFのハイブリッドデータ同化システムの開発を行っている。
– 解析サイクルによって引き継がれる流れ依存背景誤差情報の活用– 南半球を中心に予報精度の改善がみられる– 課題：上層の扱い、局所化の方法、計算コストと精度の兼ね合い、背景誤差の重みの最適化、等• ハイブリッドデータ同化システムとアンサンブル予報の連携– 解析誤差を反映した初期摂動– 現状は、摂動の成長率が小さいことが課題– SVとの組み合わせの可能性
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ご清聴ありがとうございました。

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