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不確実性を伴う数値天気予報と気候予測
京都大学・国際高等教育院副教育院長余田 成 男

地球大気は地球の自転と重力の効果で非均質・非等方な参加し、大気循環場の状況に依存した予測可能性の特性をもち、それらの影響を線型システムで特異値解析を行い局所的な予測可能強く受けた回転成層流体特有性変動を例示するとともに、気象庁および欧州、米の力学によって非定常に変動しています。大気科学は実体

国の予報センターの 1週間予報に共通して予報誤差が増大する事例を見つけ、そのときには初期値のわ事象を研究対象とし、観測とデータ解析、理論的解釈、おずかな違いで予報の成否が分かれることを示しまし

よび数値モデル研究の連携により発展してきました。ここ半世紀ほどのエレクトロニクスやコンえて予報を数十回繰り返すアンサンブル予報が提案され、予報誤差変動の推定を含む予報が現業化されピュータの技術革新・進歩と、それらを総合した人ました。今日では、週間天気予報の信頼度表示や台工衛星からの観測の新展開などと相まって、急速に風の接近確率マップなど、アンサンプル予報に基づ発展してきました。そのようななかで、昨年の員鍋く予報誤差の時空間変動の確率情報が活用されてい淑郎先生のノーベル物理学賞受賞は我々にとっても大きな驚きと喜びとなりました。授賞理由は「地球ます。

気候の物理的モデリング、気候変動の定量化、地球デルですが、より長い時間スケールでは変動する海変動について発表しました。Lorenz63モデルの接た。ほどなく、初期値に観測誤差程度のゆらぎを加気候再現・予測モデルの始まりは数値天気予報モ

温暖化の確実な予測に対して j ですが、これは物理洋、陸水、雪氷、植生等の状態を内部変数として予に根ざした計算科学としての温暖化予測に対する評測する必要があります。それらの変動の中には支配価であり、選考委員会の今の時代へのメッセージが込められていたのかと思います。本講演では、観測原理・法則が不明の過程もあり、代用の経験則から予測の不確実性が生じます。また、格子間隔以下のに基づく初期値を与えて流体物理法則により大気運現象の影響のモデル組込み方法からも不確実性が生動の時開発展を求める数値天気予報（prediction)

じます。雲の放射効果の多様性や積雲の組織化、エと、気候システムモデルを構築しシステムの時間平アロゾルとの関連など、まだ十分に理解されずモデ均状態を求める気候再現（simulation）および CO2ル化が不完全な過程もあります。さらに、太陽活動等の将来変化シナリオに対するシステム応答を求め変動や火山噴火など外部条件の変化の同定や未来推る気候予測（projection）に分けて、それぞれの概定にも難しさがあります。

要と不確実性についてお話ししました。
物理法則に基づく天気予報は 100
年以上前から着

数値天気予報モデルは日々の観測によって十分に想されていましたが、最初の電子計算機 ENIACを検証されてきた実用に耐えるモデルですが、気候モデルの検証は産業革命以降の 150
年余りに限られま

用いた数値天気予報実験は 1950年に論文発表されます。同じモデルで別の時代の気候もよく再現できれした。その 10年後、第 l回数値天気予報国際シンポば、モデルの信頼度を高めることになります。最ジウムが東京で開催され、世界の主要研究者が集う

近、我々は気象庁気象研究所の気候モデルで、 6000

なか、 E Lorenz博士はごく簡単化した予報モデル
で不規則変動する解を調べて微小な初期値誤差が指年前の縄文海進の頃（完新世中期）や21000年前の数関数的に増大することを発表しました。その後

コピッチサイクル）と当時の CO2濃度を与えて気候再現を行い、地質学的気候プロキシ試料の分析結

1963年には、わずか 3元にまで簡単化した熱対流モデル（非線型常微分方程式系）を構築し、不規則解の敏感な初期値依存性を示して予測の限界＝予測可能性という新概念を提示しました。この決定論的カ最終氷期最大期における太陽軌道要素変動 （ミラン果で検証してモデルの性能評価を行いました。両時代とも成層圏オゾン光化学を中心とした大気化学反応過程の気候影響インパクトが大きく、産業革命前オスの発見と、計算科学としての気象学の研究基盤と同じ値を与えた標準実験で、の寒冷バイアス （系統確立の功績により、 1
991年京都賞を受賞しました。

誤差）を減少させる結果を得ました。また、気候予

その受賞記念ワークショップ「天気予報からカオスへ」に数学の園府さん（現研究科長）らとともに測の不確実性を把握するために世界の数十のモデルを用いたアンサンブル予測実験が行われています

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が、我々は、個々の対象地域の予測に最適なアンサ

最後に、天気予報・気候予測 と社会の関係についンプルメンバーを過去の観測データをもとに選択て、それぞれに特有の不確実性を認識 して不確実なし、バイアス補正をした後に予測精度を押えて将来情報の情報価値を考える重要性を述べました。

気候を予測する、という解析手法を提案しました。

数値天気予報の要：データ同化とその展望

理化学
禁事実学
悲喜重塁議長ム話各．三好建正
数値天気予報は、コン気圧や低気圧の変化を予測するために、 6時間毎のピュータによる大気のシミュデータ同化が行われています。大きなスケー ルの現レーションと、リアルタイム象は変化もゆっくりしていて、予報誤差が 2倍になの実測データを組み合わせて行います。ここで要となるのる時聞がおよそ 2日から 3日程度と言われています。これに対して 6時間は十分短く、カオス同期がが「データ同化」です。力学系理論と統計数理に基づき、実現されるというわけです。

シミュレーションと実データテムを事前に評価することもできます。このようなを結び、サイバ一世界と現実世界を同期します。数
値天気予報は、コンピュー夕、計測センサ、衛星、研究手法は、観測システムシミュレーション実験(Observ
ingSystemsSimulationExperiment:OSSE)

情報通信など様々な技術の統合の成果です。「京」データ同化を使って、今はない仮想的な観測シス「富岳」の突出した計算能力と新型センサによる桁として知られています。例えばゲリラ豪雨を予測するのに有用だ、ったフェーズドアレイ気象レー ダを、違いのデータを統合する「ビッグデータ同化」の技

仮に九州全土に展開した ら？こ れを2020
年 7月豪雨術革新により、 201
6年にゲリラ豪雨予測手法を創生、 2020年には世界初となるリアルタイム予報の実の予測で調べたところ、九州南部を襲って大きな災害をもたらした線状降水帯による大雨の予測向上に証実験を達成し、 20
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1年には東京オリンピック・パ役立つことが分かりました。

ラリンピックと期間を合わせて「富岳」を使ったリアルタイム実証実験に成功しました。

デー タ同化は気象を超え、広くシミュレー ションとデータを融合します。例えば、海洋のデー タ同化

データ同化は、カオス同期としても知られていま

では、衛星の赤外線センサでは雲があると海面水温す。カオス力学系は、初期値に鋭敏で、わずかな誤を観測することができませんが、データ同化をする差が指数的に発達することが特徴です。気象はカ オことで、欠損のない、物理的に整合した海面水温のス力学系なので、初期値のわずかな誤差も大きく発解析ができます。また、シベリアの木の 1本 l本を達し、将来予測の誤差が大きくなって予測可能性を詳細にシミユレ」ションして、衛星で観測される 1失います。データ同化は、現実大気をサンプルした観測データを使うことで、シミュレーションの振るkmメッシュの葉の重なり具合を表す葉面積指数と舞いを現実大気と同期させるカオス同期を行います。ゲリラ豪雨の予測が難しいのは、ゲリラ豪雨がた。このほか、プレス加工のシミュレーションの精度向上にデータ同化を応用する研究にも取 り組んで、わずか数分の聞に急変化するカオス性が強い現象ないます。

整合する ような植生を解析することにも成功しましので、カオス同期がなかなかうまくいかず、シミュこの先のデータ同化の発展として、急発展するレーションが現実大気のように振る舞ってくれないAI技術との融合に向けた取り組みが始まっています。データ同化のアルゴリズムの中で AI技術が活用できる場面は多く、また逆に、 AI技術で用いられる最適化手法はデータ同化で培われてきた最適化手法と通じるところが多く見られます。データ同化の中で AI技術を生かすことから 、さらにも っと深いところで AI技術とデータ同化、高性能計算の相互融合を図るこ とができれば、これまでの方法論を超えた新しい科学の方法に繋がるかも知れません。

からです。「ビッグデータ同化」で用いた新型センサは、 30秒毎に 60km遠方までの雨雲をすき間なく立体スキャンする「フェーズドアレイ気象レーダ」という新型レーダで、わずか数分の問でも大量のデータを得ることができます。カオス性によって誤差が大きく発達するよりも速くデータを得ることができるので、カオス同期を実現できるのです。通常の天気予報では、ざっと 2000kmスケールの高