メソアンサンブルを用いた高潮の予測不確実性情報の利用
倉橋 永（札幌管区気象台予報課）
小野 耕介（気象研究所）
1. 背景と動機

3. 手法

高潮の予測は、台風や低気圧の進路予測など大気側潮位偏差を計算する高潮モデルとして、気象庁の日の予測に大きく左右される。このため、高潮防災では気本域高潮モデル 2（林原，2011）を用いた。この高潮モ

象予測の不確実性を考慮することが肝要だが、気象庁

デル（予報変数は潮位偏差と流速）に入力する気象外において高潮アンサンブルが実行されるのは、台風発力(海面気圧と海上風)として MEPS の各メンバーを用い生時のみとなっている（気象庁，2022）。また、その高ることで、21 の日本域高潮モデルを実行して高潮アン潮アンサンブルが表現する不確実性は、台風の予報円サンブルとした。初期時刻には 2022 年 3 月 18 日

を基準に台風中心を均等に配置する処理に基づいて06UTC を選んだ。
不確実性情報の作成ではクラスター解析を用い、高いるため、提供される不確実性情報には気象モデルに潮アンサンブルから得られる 21 の予測結果を 4 つの予基づく気象場の時間発展が反映されていない。
そこで、本研究ではメソアンサンブル（Ono et al.

測シナリオに縮約する。低気圧の進路予測に注目する2021; 河野ら，2019、以下 MEPS）を気象外力として高ため、海面気圧を利用してクラスタリングを 3 時間ごとに潮アンサンブルを実行し、顕著な高潮事例における高行った（Ono 2023）。また、クラスターを代表する値として潮予測の不確実性情報の作成及び利用可能性についクラスター平均を用いた。て調査した。本調査では時間の限られる現業の防災情4. 結果報作成における利用を想定している。また、高潮モデルの気象外力として用いる海上風は、沿岸では湾の形状根室における潮位偏差時系列の観測値（赤）とアンサや周辺の山など地形の影響を受けやすい。MEPS の水ンブル予測を図 1 に示す。不確実性の観点からメンバ

平格子間隔は 5km と解像度が高いため、高潮モデル

ー全体の広がりに注目すると、アンサンブルは観測値の気象外力として適していると考えられる。

（赤）を捕捉していること、コントロール（気象庁による日本域高潮モデルと同等）の予測は不確実性の広がりの2. 対象事例端に位置していることが分かる。しかし、アンサンブルの2022 年 3 月 19 日から 20 日にかけて、総観規模の低中にどのようなシナリオが含まれているかという観点で気圧が発達しながら北海道太平洋側東部の沖を北東は、個々のメンバーから短時間で把握することは難し進した際、根室地方で発生した高潮事例を対象とした。

い。一方で各クラスターの予測に注目すると、潮位偏差

この低気圧接近に合わせて、根室地方に高潮警報のピークが早くかつ大きいクラスター2（黄）及び 4（青）（基準：潮位 120cm）が発表され、根室潮位観測地と、潮位偏差のピークが遅くかつ小さいクラスター1（桃）点（以下、根室）で最大潮位 93cm を観測した(最大潮と 3（緑）に、予測シナリオが大別されると容易に解釈で1位偏差は 46cm) 。日本域高潮モデルの決定論的予測きる。また本事例では、コントロールやアンサンブル平均による潮位偏差は、観測値に比してかなり過大だったよりも、かなり観測値に近いシナリオ（クラスター3）が作（図１のコントロール）。

成されたことがわかる。
各クラスターの低気圧の中心位置に着目すると（図2）、潮位偏差のピークが早くかつ大きかったクラスター21

潮位は基準面（根室も含めほとんどの観測点で東京湾平均海面）から計った海面の高さで、波浪など短周期の変動を平滑除去したもの。潮位偏差は、天体の動きに起因する潮位変動（天文潮）を潮位から差し引いたもので、天文潮を除いた潮位変動を意味する。本事例では気象による変動が卓越している。
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気象庁において日々運用している日本域高潮モデルでは、メソモデルを気象外力としている

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と 4 では、低気圧進路が根室に近く進行も早い。また、

Eulerian Framework to Generate Multiple Scenarios

潮位偏差が観測値に近いクラスター3 では低気圧進路

from Ensemble Forecasts. Wea. & Forecasting, 38,もメソ解析値に近い。このような根室の潮位偏差時系列

833-847.と低気圧進路との関係は、2021 年 2 月 15 日の事例で河野 耕平，氏家 将志，國井 勝，西本 秀祐, 2019: メも確認できた。

ソアンサンブル予報システム. 令和 2 年度数値予報
研修テキスト,気象庁予報部, 9-15.

5. 考察

気象庁，2022: 日本域台風時高潮確率予報システムの以上の結果は、アンサンブル予報による高潮の不確導入．数値予報開発センター年報（令和 4 年），気象実性を、低気圧中心の位置・示度という理解しやすい気庁 数値予報開発センター, 31-33．

象のシナリオにより解釈できることを示している。時間的林原寛典，2011: 気象庁の高潮数値予測モデルにつ制約のある現業の防災情報作成では、情報が理解しやいて. 天気，58，235-240．

すく迅速に把握できることが重要であるため、クラスター解析による予測シナリオの縮約は、現業作業で有用と考えられる。
また以上の議論は、MEPS と日本域高潮モデルを用いた高潮アンサンブルが高性能であるからこそ成立すると考えられる。MEPS は地形に影響された海上風を予測することに有利な解像度を持ち、気象モデルに基づく気象場に応じた適切な不確実性を提供できる。日本域高潮モデルも、湾などで水平解像度の高さを保ちつつ高速な計算を行うことができ 3、高解像度のアンサンブル実行に適する。 このように、

図 1：根室における潮位偏差時系列。赤実線が観測

MEPS 外力による高潮アンサンブルは既存の高性能な値、黒の実線が各メンバーの予測、破線がアンサンブル平均もしくはクラスター平均による予測。

モデルを有効活用することで実行可能であり、また有用な不確実性情報を提供し得るため、日々実行されることが望まれる。
謝辞
高潮アンサンブルの実行に際し、気象庁情報基盤部
数値予報課地球システムモデル技術開発室高潮モデル担当作成のツールを利用させていただき、また、担当者から種々のアドバイスを賜りました。
参考文献

図 2：各予報時間の低気圧位置。円内の”+”, ”-“は解Ono, K., M. Kunii, and Y. Honda, 2021: The regional

析値に対する低気圧中心示度の予測誤差で、大きさmodel based Mesoscale Ensemble Prediction System,がその程度を表す（中心位置の円と同じ大きさでMEPS, at the Japan Meteorological Agency. Quart.

10hPa）。各クラスターの予測については、クラスタ

J. Roy. Meteor. Soc., 147, 465–484.

ー内メンバーの低気圧中心位置（海面気圧最小値にOno, K., 2023: Clustering Technique Suitable forより決定）と示度を平均したもの。

3により水深によって異なり、浅い方から 1, 2, 4, 8, 16km。

日本域高潮モデルの水平解像度は、アダプティブメッシュ

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