第９回サイエンスカフェつくば

これからの気象庁の数値予報
2021年11月6日
気象庁情報基盤部数値予報課
数値予報モデル基盤技術開発室

佐藤芳昭
1

数値予報ってご存じですか？
①知っている②言葉だけは知っている
③知らない

2

数値予報って何？
• 気圧や風、気温、湿度などがどのように空間に分布しているかが分かると、その値が少し先に
どのように変化するか物理法則に基づいて計算することができます。これを繰り返し行うこと
で、その未来の状態を予測することができます。
– 大気の「シミュレーション」を行っているのです。

• コンピュータによる数値計算で将来予測を行う
ので「数値予報」と言います。
シミュレーション（広辞苑）：
物理的・生態的・社会的等のシステムの挙動を、これとほぼ同じ
法則に支配される他のシステムまたはコンピューターによって、模擬すること。
➔数値予報では地球大気などの物理法則に基づく時間変化をコンピュータで模擬する
3

数値予報って何？
• このアニメーションは令和
元年台風第19号の、数値シミュレーション結果です•

台風が日本の南海上にある３日
前から東日本に台風が接近してくる予測を示していました• 数値予報では、このような計算を日々リアルタイムで実行しており、その結果を予報の基礎資料として活用
しています

同日の予報資料
衛星画像とシミュレーション

地上物理量
シミュレーション4

はじめに• 「数値予報」とは、大気や海洋などのシミュレーション
計算を（現在の状態に基づいて）未来に向かって行い、予測対象の未来の状態を客観的に予測することです。
– 詳細なシミュレーション計算を短時間で行うために、スーパーコンピュータを用いて行っています。
– 毎日の暮らしを支える天気予報、台風情報、気象警報などは「数値予報」の予測結果を元に発表されています– 気象庁で数値予報の技術開発を担う「数値予報開発センター」
が令和2年10月に、つくば市に設置されました• 講演では、はじめに数値予報開発センターを紹介するとともに、数値予報の仕組みと、気象庁の数値予報のこれからについてお話します。

5

（H31を除き）ほぼ20年ずっと数値予報関連業務を担当

自己紹介
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•

昭和45年５月 東京生まれ
平成７年４月 気象庁入庁（観測部測候課技術係）
平成９年４月 福岡管区気象台技術部予報課
平成12年４月 気象衛星センターデータ処理部システム管理課
–

•
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•

平成15年４月 予報部数値予報課
平成19年４月 米国気象局環境予測センター(NCEP) 客員研究員
平成21年４月 予報部数値予報課
–

•
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•

WMO/CBS*統合観測部会 様々な観測が数値予報に与える影響評価 共同ラポータ（～H28）

平成23年４月 予報部数値予報課 データ同化技術開発推進官
平成26年４月 予報部数値予報課 数値予報モデル開発推進官
平成28年４月 地球環境・海洋部気候情報課 気候モデル開発推進官
–

•
•
•
•

平成13年４月より予報部数値予報課併任

WMO/CBS*統合観測部会 観測システムデザインと発展専門家チーム コアメンバー（～R1）

数値予報開発平成31年３月 仙台管区気象台 気象防災部長
センター
令和２年３月 予報部数値予報課 数値予報モデル開発推進官
令和２年10月 情報基盤部数値予報課 数値予報モデル技術開発室長
令和３年４月 情報基盤部数値予報課 数値予報モデル基盤技術開発室長*WMO/CBS: 世界気象機関基礎システム委員会 6数値予報開発センター

7

数値予報開発センター• 気象庁において数値予報の開発を担う部門– 気象庁の数値予報モデルは職員により自主開発されています。

– 気象庁情報基盤部数値予報課（港区）の下部組織– 令和２年10月つくば市の高層気象台庁舎に発足– 以下の３技術開発室等の総称• 数値予報モデル基盤技術開発室– 数値予報開発センター総括– 部外連携推進、数値予報開発基盤の開発、ガイダンス（数値予報結果に基づく予報作業を支援するプロダクト、AIに関連が深い）の開発• 数値予報モデル技術開発室– 数時間から１週間の天気予報や気象情報・警報などに基礎資料を提供する全球モデルやメソモデル、局地モデルなどの開発• 地球システムモデル技術開発室– １か月から数か月の季節予報、オゾンや黄砂などの環境に関する予測、
波浪や高潮など海に関する予測といった、多種多様な予測情報の基となる数値予報モデルの開発
8数値予報開発センターの業務• 数値予報の精度改善方策を模索し、その実装と現業化（日々天気予報に用いるシステムに導入すること）までを実施。
– 精度改善方策の模索は、文献調査から数値実験まで。
また大学等研究機関との共同研究などで知見を得ることも重要。
– その実装はプログラムの改良という形で実施。その効果を過去の一定期間の予報実験により確認、予測精度向上という成果が得られれば晴れて現業化。
– とはいえ「こうすれば確実によくなる」という正解があるわけではないので、試行錯誤の連続。

9数値予報開発センターの事務室
職員は高層気象台庁舎2Fにて、コンピュータを用いた調査開発を実施※もちろんテレワークも併用

10数値予報って天気予報の他何に使われているかご存じですか？
①１か月予報③海氷予測②航空気象情報④（①～③）全部11気象庁で運用中の数値予報モデル（１）
局地モデル
(LFM)

メソモデル
(MSM)

メソEPS#(MEPS)

全球モデル
(GSM)

全球EPS#(GEPS)

季節EPS#(JMA/MRICPS2)

水平
解像度

2km

5km

5km

約20km

約40km（18日まで）
約55km（それ以降）

大気約110km、海洋約50～100km

予報
期間

10時間
（毎時）

51時間（00,12UTC）
39時間（03,06,09,

39時間

メン
バー数

1

1

21

1

主要な
目的

航空気象情報
防災気象情報
降水短時間予報

防災気象情報
降水短時間予報
航空気象情報
分布予報
時系列予報
府県天気予報

防災気象情報航空気象情報
分布予報
時系列予報
府県天気予報

分布予報
時系列予報
府県天気予報
台風予報
週間天気予報航空気象情報

台風予報
週間天気予報
早期天候情報２週間気温予報
１か月予報

３か月予報
暖候期予報
寒候期予報
ｴﾙﾆｰﾆｮ監視速報

初期値
解析
手法

3次元変分法

4次元変分法

メソモデルの初期値+ SV*の摂動（初期値＋側面）

ハイブリッド4次元変分法

全球モデルの初期値＋SV*の摂動＋LETKF**の摂動

大気：4次元変分法
海洋：3次元変分法＋BGM***法の摂動

モデル
領域15,18,21UTC）（00,06,12,18UTC）

264時間（00,12UTC）
132時間（06,18UTC）

5.5日（06,18UTC）
11日（00UTC）
18日（12UTC）
34日（週2回）
51（18日まで）
25（それ以降）７か月（半旬1回）
13/初期値【51/月（複数初期値）】#EPS: アンサンブル予報システム / *SV:特異ベクトル / **LETKF:局所アンサンブル変換カルマンフィルタ / ***BGM法:成長モード育成法

12数値予報モデルとその利用例
１日
局地モデル
2km（~10h）
メソモデル

降水短時間
予報

5km（~51h）
メソEPS
5km（~39h）

分布予報

全球モデル
20km（~11d）
全球EPS
40-55km（~34d）
季節EPS

時系列
予報

110km（~7m）

府県
天気
予報

３日

５日

１週

２週

４週

３か月 ６か月

防災気象情報、降水短時間予報、航空気象情報、分布予報、時系列予報、府県天気予報

防災気象情報、降水短時間予報、航空気象情報、分布予報、時系列予報、府県天気予報

防災気象情報、航空気象情報、分布予報、時系列予報、府県天気予報

分布予報、時系列予報、府県天気予報、台風予報、週間天気予報、航空気象情報

台風予報、週間天気予報、早期天候情報、２週間気温予報、１か月予報

３か月予報、暖候期予報、寒候期予報、ｴﾙﾆｰﾆｮ監視速報

１日

台風予報

２日

２日

３日

５日

１週

２週

４週

３か月 ６か月

２週間気温予報

１か月予報
週間天気予報13気象庁で運用中の数値予報モデル（２）
数値予報モデル
(略称)

予報領域
水平分解能

全球波浪モデル

全球（除極域）
約55km

5.5日間 (00,06,18UTC)
11日間 (12UTC)

沿岸波浪モデル日本周辺 約5km

5.5日間 (00,06,12,18UTC)

波浪アンサンブル
予報システム

全球（除極域）約55km

11日間 (00,12UTC)（51メンバー）

アジア域高潮モデル

北西太平洋 約4km

132時間 (00,06,12,18UTC)

日本周辺沿岸部
約1～16km日本近海 約2km
北太平洋 約10km
オホーツク海南部
12.5km

39時間(00,03,06,09,12,15,18,21UTC)11日間（日本近海,1日1回）
31日間（北太平洋,1日1回）

日本域高潮モデル
日本沿岸海況監視
予測システム

海氷モデル

予報期間(初期時刻または実行頻度)

主要な目的

初期値解析手法

外洋波浪予報

最適
内挿法

波浪予報

最適
内挿法

週間天気予報（波浪）

最適
内挿法

高潮情報
（海外で利用）高潮情報（警報・注意報）―1―1

海面水温・海流1か月予報

北太平洋
4DVar

7日間 (00UTC、週4回)

海氷情報

―2

全球エーロゾルモデ
ル

全球 40km

4日間 (12UTC)

黄砂情報

2DVar3

全球化学輸送モデル

全球 110km

5日間 (12UTC)

紫外線情報

ナッジング3

東アジア域 20km 72時間 (12UTC)

スモッグ
気象情報

ナッジング

領域化学輸送モデル

地球システムモデル（温暖化）
地域気候モデル（温暖化）

日本域 5km

51時間 (12UTC)

―3

全球
将来予測
大気約110km
20～100年
海洋約30～100km

地球温暖化予測情報

IAU(海洋のみ)

日本周辺
20km, 5km, 2km

地球温暖化予測情報―

将来予測
20年～（60年×100メンバー）

1 高潮モデルの初期値は大気予報によるスピンアップ（ハインドキャスト）により作成。2海氷モデルの初期値は衛星画像等の解析により作成。3全球エーロゾルモデル・全球及び領域化学輸送モデルの大気場はGSM・MSM等の数値予報モデルによる予報値を使用。

14

数値予報モデルとその利用例
海面水温
解析・予測
日本沿岸海況
監視予測システム

波浪解析・予測沿岸波浪モデル全球波浪モデル

紫外線予測
全球化学輸送モデル

黄砂予測
全球エーロゾルモデル
15

事前質問
• Q: 天気予報で出てくるもの以外で数値予報ができるもの
は何かを知りたいです。例えば、ある時刻での雲量とか紅葉（1本の木での紅葉する葉の割合）など。
– 雲量は計算しています（上層／中層／下層／全雲量）– 紅葉については、対象となる木がどのような気象の条件で紅葉するのかを把握し、それを計算式とすることで原理的には可能• ただし、当然ながら、数値予報にも誤差がありますし、木々にも個体差があるので、計算結果が必ずしも正しくなるとは限りません。
• たとえば以前気象庁で実施していた桜の開花予想では桜の花芽の成長量と日平均気温の関係から予測を行っていました– →今なら数値予報から日平均気温の予想値を算出し、これを与えて予測することは可能

16数値予報のしくみ

17天気予報や防災気象情報ができるまで【天気予報・防災気象情報が発表されるまでの流れ】○→

数値予報とガイダンスは、日々の天気予報・防災気象情報の基盤
これらの精度を向上するためには、数値予報・ガイダンスの精度向上が不可欠
18

数値予報とは• 地球大気の数値シミュレーション– 地球大気を細かい格子に分割、それぞれに、ある時刻の気圧、気温、湿度、風などの気象要素の値を割り当て、– 物理法則に基づいて、各格子の未来の気象要素の値を計算します• 高速な計算機（スーパーコンピュータ）が必要– 複雑かつ膨大な計算を決められた時間内に行うため計算機上にミニチュアの地球大気を作るイメージ

格子数と計算量の例
格子数 約1億7000万
計算量 数百兆回/24時間予報

低

低

台

台
ある時間の大気状態（初期値（気圧・風））未来（24時間後）の大気状態（予報値（気圧・風・雨））
19

発

数値予報の流れ
様々な観測データ
気象レーダー

アメダス
気象衛星

…など

雨量の例
（雨量の例）① 世界中から集めた観測データをもとに、スーパーコ
ンピュータを用いて現在の大気状態を再現（初期値）

沖縄にある台風を再現！

② 物理法則に則り、スーパーコンピュータを用いて未来の大気状態をシミュレーション
太陽太陽から 地球から入る熱
出る熱

温室効果ガス

水蒸気が冷えて
雲ができる

降水・降雪

スーパーコンピュータ

大気の流れ

雲
水が蒸発して水蒸気になる

積雪
陸地

大気と地表・海面との相互作用

地形や地表・海面の状態を考慮

風によって発生する波
海洋

海氷

降水

九州へ接近する予測！20
20

数値予報で利用している観測データは１日当たりどのくらいと思いますか？（全球モデルの場合）
①数万
②数十万
③数百万

21

数値予報で利用している観測
高層観測（写真：気象庁HP）

地上観測

ブイ観測
（写真：気象庁HP）

ウィンドプロファイラ（写真：仙台管区HP）（写真：東京管区HP）

GNSS受信機（写真：観測部提供）（ドップラー）レーダー

海上観測（写真：気象庁HP）

直接観測

航空機観測（写真：YS提供）

台風ボーガス（写真：大阪管区HP）

リモートセンシング

現業衛星

疑似観測

遠隔観測

地球観測衛星GNSS掩蔽衛星
TerraSAR-X
TanDEM-X

Metop

NOAA

（image: ©
ESA）（image: ©
NOAA）

ひまわり（画像：気象庁HP）

NOAA）（image:©NRL ）METEOSAT（image: ©
ESA）

Suomi-NPP（image: ©
NOAA）

GOES（image: ©

（image:©EADS Astrium.）

Coriolis

静止軌道
衛星

Aqua
（image: ©NASA ）FY-3（image:©CMA）DMSP（image: ©NASA ）GPM主衛星（image:©JAXA ）

Terra
（image: ©NASA ）GCOM-W1「しずく」（image: ©JAXA ）MeghaTropiques

低軌道衛星（image: ©CNES）

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観測データの収集
全球通信システム(GTS)

WMC: World Meteorological Centre / RTH: Regional Telecommunication Hubs

https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rth/RTH_Tokyo.html

気象には国境がありません
日本付近の天気を予測する為に世界中の観測データが必要となります
気象庁では全世界の観測データを収集し、予測を行っています
観測データは、図のような通信網やインターネットなどを使って収集します23観測データの分布の一例
地上観測

海上観測

衛星MW鉛直探査計放射計

衛星MW放射計

高層観測

高層風観測

衛星MW鉛直探査計（気温）

衛星MW鉛直探査計（水蒸気）

航空機観測・疑似観測

地上GNSS

多波長赤外鉛直探査計

衛星MW散乱計海上風

大気追跡風

静止衛星放射輝度

GNSS掩蔽観測

点1つ1つが観測データ
数値予報では世界中の観測データを使います※ 全球サイクル解析

赤枠は衛星観測。非常に数が多い！

全球サイクル解析で利用している観測データ量とスコアの経年変化（～2020年4月）

106=
100万

25

初期値の作成
1 前回初期値からの予測値 3 初期値の作成
初期値

2 様々な観測データ

4 予測計算
今回初期値からの予測値• 前回初期値からの予測値を観測データによって「修正」• こうして初期値ができます• この初期値から予測計算を行う
ことで今回初期値からの予測値を1からの修正量計算
観測データの取得・ • 今回初期値からの予測値も、次にデコード・品質管理
初期値を作る時に用いられます26

「今」の大気の状態（＝初期値）を作る• 観測データの分布には偏り• 予測計算のためには規則正しい格子で「今」の大気の値が必要→その時点で得られるもっとも確からしい格子での値を観測データで修正
格子点（○）と入電した観測データ（☆）の例• 「今」の大気の値を初期値といいます（観測データは格子点に比べるとまばら……）• 観測データだけで初期値（格子点の数は約1億7000万※）を作ることはできません• 前回初期値の数値予報結果は全格子点の情報を持っているので、これを「下書き」として使い…
• 観測データ（分布に偏りがある）を利用して前回の数値予報結果（下書き）を修正• 初期値を精度よく再現することが予報精度向上に決定的に重要

観測データ

前回初期値の数値予報結果◎ 基本的には現実 全格子・全要素のデータがを反映している ある× 全格子・全要素 観測値と比べると、現実にのデータがない 沿っているか定かでない※ 全球モデルの場合

27

数値予報モデルによる予測計算• 初期値の各気象要素（気温、風、湿度など）から、物理法則に基づいて予測計算を行い、未来の大気の状態を予測します• 予測計算には様々な方程式を利用しているの蒸発– これらの方程式をあわせて「基礎方程式」と言います
数値予報モデルで扱う主な現象

太陽
太陽から 地球から入る熱
出る熱

温室効果ガス

水蒸気が冷えて
雲ができる

降水・降雪

大気の流れ

雲
水が蒸発して水蒸気になる

積雪
陸地

大気と地表・海面との相互作用

地形や地表・海面の状態を考慮

海氷

降

風によって発生する波
海洋
28

数値予報はなぜ外れる？
• 天気予報を見ていてわかるとは思いますが、数値予報は残念ながら外れることもあります。様々な要因があると思いますが、大枠としては以下のように分類できます。
– 初期値解析の問題• 予測計算を行う元となる初期値作成では、そもそも観測がない場所の大気状態を正確に与えることは不可能ですし、計算機の性能等の制約から一定間隔の領域を平均的に扱う必要がありますので、そのことでも現実との差が生じます。
– ※様々な観測や高度な手法を使ってできる限り初期値の差を小さくすることが重要– 予測計算の問題• 本来であればとても細かい気象の現象を、計算機の性能等の制約から一定範囲で平均的に扱って、予測計算しています。このため計算できる細かさの違いその他から現実との違いが生じます。
– ※できる限り現実を模倣できるように計算手法を改良していくことが重要– 誤差の発展• これらの初期値解析の問題と予測計算の問題とで生じる誤差は、最初微小であっても予測計算を進めるに従って指数的に増大します（カオスと言います）。これが予想の誤差となって現れます。
29

アンサンブル予報• 残念ながら数値予報は当たらないことも…

黄色の線の1本1本がアンサンブル予報の結果。

–

原理的に100%当たる予測を行うことは不可能•

カオスといいます• このため、「アンサンブル予報」を行います• アンサンブル予報とは、わずかに違う初期値等をたくさん用意し、予測を行うこと• 黒線（実際の台風進路）に比べ、青線（摂動を加えない予測結果）は西にズレていますが、黄色の線の広がりの範囲内には入っています• 黄色の線の広がり具合から、予測がどれだけ信頼できるか、というのを評価できます• 広がり小 → 信頼性が高い• 広がり大 → 信頼性が低い

2018年台風第13号の予測結果
黒線: 実際の台風進路
青線: 摂動を加えない予測結果
黄線: 摂動を加えた予測結果

信頼性が高い事例
令和3年台風第16号

30

予測結果の可視化○ 多様な気象要素に関する客観的な予測結果を提供○ データは広く社会に提供され、予報現場以外にも様々な場面で利用されている様々な社会経済活動における利用

数値予報の予測結果の可視化例
降水量
風

気温

湿度

提
供
NHKニュースより（例）マスメディアでの利用

降水確率※

発雷確率※

天気※

※ ガイダンス

予報現場
（予報官）

31

ガイダンス• 数値予報で出てくるのは格子上の気象要素の値– 必ずしも利用者がほしい情報ではありません• 利用者がほしい情報：ある場所の気温・風、天気など…
• モデルの計算結果には「癖」があり、「癖」を修正すると使いやすい– AIによって、要素の翻訳や「癖」の修正をして、情報を得ます

降水量予測

気温予測

雲量予測
etc…

天気ガイダンス

風ガイダンス
数値予報課報告・別冊第64号より引用
32ここまでのまとめ• 天気予報や防災気象情報は数値予報を元に作られています• 数値予報では、スーパーコンピュータを用いて地球のミニチュアを作ります。そして、世界中から様々な観測データを集めて初期値を作り、物理法則に基づいてその時間変化を計算、対象となる時間の大気状態を予測します。
– 計算結果の不確実性を考慮するため誤差を考慮した
複数予報（アンサンブル予報）も実施しています。
– それらの結果から天気予報や防災気象情報に必要な基礎資料（ガイダンス）を作成しています。
33

数値予報のこれから34

頻発する自然災害• 令和2年7月豪雨では特に顕著な大雨となった3日から8日にかけて、線状降水帯が九州で多数発生し、多くの人的被害• 令和元年東日本台風では東日本の広い範囲における記録的な大雨により大河川を含む多数の河川氾濫等が発生し、甚大な災害• 線状降水帯の発生・停滞等に伴う集中豪雨の予測精度向上と台風の接近や梅雨前線に伴う広域にわたって記録的な大雨が発生するような現象に対する予測精度向上は喫緊の課題となっています• 防災気象情報の元となる数値予報の予測精度向上が必要です。
令和元年東日本台風（宮城県丸森町付近）
出典：国土地理院ウェブサイト
（https://saigai.gsi.go.jp/1/R1_10typhoon19/1013abukuma_marumori/naname/qv/Maru418.JPG）

令和２年７月豪雨（熊本県八代市坂本町付近）
出典：国土地理院ウェブサイト
（https://saigai.gsi.go.jp/1/R2_baiuzensenoame/kumagawa/naname/qv/124A2502.JPG）

35

2030年に向けた数値予報技術開発重点計画（概要）基本戦略

平成30年10月
気 象 庁◯ 気象災害の防止・軽減、社会経済活動における生産性向上に資するよう、交通政策審議会気象分科会提言「2030年の科学技術を見据えた気象業務のあり方」に示された方向性に基づき、防災分野をはじめ社会における情報サービス基盤である数値予報の技術開発を強力かつ着実に推進していくため、「2030年に向けた数値予報技術開発重点計画」を策定する。

１． 気象業務を巡る環境認識① 自然災害の変化② 社会情勢の急速な変化

̶ 自然災害の激甚化、気候変動で深刻化のおそれ̶ 平成29年７月九州北部豪雨、平成30年７月豪雨など、
線状降水帯を伴う豪雨が頻発
̶ 伊勢湾・カスリーン級の台風が襲来した場合、長期間の都市機能のまひなど深刻な被害が想定される③ 科学技術の飛躍的発展

̶ IoTやAIの社会実装が進展、ICT機器が急速に普及 ̶ 数値予報を支えるスーパーコンピュータとシミュレー
̶ 少子高齢化社会の到来、それに伴う社会基盤の脆ション技術の飛躍的な発展
弱化̶ 多種多様なセンサによる、地球の観測ビッグデータ時代
̶ 超スマート社会 (Society 5.0) や生産性革命の実の到来
現に向けて、気象・気候予測へのニーズが増大
̶ 各国も数値予報研究開発を強化、国際競争や連携が加速

２． 数値予報に関する気象庁のビジョン

国民一人一人の安全・安心を守り、活力ある社会を実現する数値予報イノベーション
気象・気候予測の根幹である数値予報は、安全・安心で豊かな生活に不可欠な社会基盤
その高度化・精度向上を強力に推し進めて、防災をはじめ社会の様々なサービスの充実・発展に直接・効果的に貢献し、国民共有の新たな財産に

３． 2030年における重点目標
自然災害や社会情勢の変化と科学技術の発展を踏まえ、ビジョンの実現に向けて重点目標を掲げる① 豪雨防災② 台風防災③ 社会経済活動への貢献④ 温暖化への適応策

集中豪雨発生前に、明るいうちからの避難等、早期の警戒・避難を実現

大規模災害に備えた広域避難・対応に資する数日先予測の高精度化

生産・流通計画の最適化等に資する
高精度な気象・気候予測を実現「わが町」の地球温暖化予測により、自治体等の適応策策定に貢献

４．技術革新の推進

５．開発マネージメントの強化

重点目標の達成に向け、鍵となる技術革新を重点的に推進

技術革新の実現には開発マネージメントの強化が必須① 次世代技術による地球の観測ビッグデータ活用① 幅広い連携を推進

̶ 線状降水帯を生み出す湿った空気や、台風を取り巻く大気や海洋について、衛星等の観測

̶ 産学官オールジャパンの連携を実現するとともに、国際的連携

ビッグデータを活用し、“地球の現在を的確に捉え”、高精度の予測を可能にも強化し、数値予報に関する研究と開発を力強く推進② 日本の気象現象を世界最高の精度と解像度でシミュレーション② 開発者の育成と確保

̶ 最新のスーパーコンピュータとシミュレーション技術により、熱波・寒波など大規模現象か̶ 世界最先端の科学技術に基づいた開発を実現するため、多様な人

ら台風、線状降水帯を構成する積乱雲まで、詳細かつ高精度に“日本の気象現象を予測”材の活躍を推進し、高度専門家や開発リーダを育成③ 確率予測とAI技術の融合による意思決定支援③ 研究・開発の基盤を強化

̶ 集中豪雨時の避難から地球温暖化の適応策まで、その予測情報に加えて予測の不確実性を利̶ スーパーコンピュータ、AI等基盤ソフトウェアなどの研究・開用者に分かりやすく伝えて“意思決定に貢献”

発を支える最先端のハード・ソフトを重点的に強化

2030年に向けた数値予報技術開発重点計画（概要）

開発計画

平成30年10月
気 象 庁

６． 開発計画

最先端の研究・開発基盤（スーパーコンピュータ、AI等ソフトウエア、衛星等の観測基盤、開発指針など）
開発指針① プライオリタイゼーション② 実証的根拠に基づく開発③ 開発全体の最適化

目標達成に資する開発を重点化、開発や運用のコストを踏まえて優先順位を設定
実証的根拠と科学的議論を基本とし、共通の評価手法に基づいたシステマティックな開発を実施
基盤ソフトウェア整備や開発環境の確保等により開発全体を最適化・強化し、研究・開発を推進① 豪雨防災② 台風防災○現状と課題○現状と課題

̶ 局地モデルでは、線状降水帯の現実的表現がある程度可能。しかし、

̶ 台風に伴う豪雨・高潮の３日より先の予測には、地球全体から日本周辺の半日前から時間と場所を絞った予測は困難、かつ不確実性も高い

詳細な予測まで幅広いスケールの現象を高精度に取り扱うことが必須

̶ 積乱雲の表現には解像度不足、また高解像度に適した物理過程が必要

̶ 全球モデルでは、特に台風進路の予測精度を飛躍的に向上することが必要

̶ 初期状態において、水蒸気量や細かい風の精度が不十分

̶ 台風周辺の気象場について、初期状態での精度が不十分⇒開発の方向性̶ キロメートル以下の高解像度局地モデル⇒開発の方向性̶ 全球・領域モデル、高潮等海関連モデル、及びアンサンブル予報等を組み

̶ 集中豪雨の不確実性を捕捉可能なアンサンブル予報システム

合わせた、最適な階層的モデル・システムの開発

̶ IoT機器含む、次世代観測による時間的、空間的、観測波長的に高密度な̶ 台風の構造をより正確に表現可能な、高解像度全球モデルおよび領域モデ

観測ビッグデータを、最新のAI等を活用した最先端の同化技術で活用

ル、また、10km以下の解像度により適した、新しい物理過程の開発

̶ 集中豪雨のメカニズム研究等、最新の科学的知見の結集

̶ 衛星データ等の観測ビッグデータを、雲域を含む全ての天候において、かつ高解像度・高頻度に利用③ 社会経済活動への貢献○現状と課題̶ 生産・流通計画の最適化をはじめ、社会経済活動において、半年程度先までの予測を本格的に利用するには精度が不十分
̶ 予測対象とする現象に応じて、効率的・効果的に予測する技術が必要⇒開発の方向性̶ 熱波・寒波や海水温、日射量など、様々な気象現象・要素を高精度に予測し、かつ現業的に提供可能な、階層的な地球システムモデルを開発

̶ モデル内パラメータ最適化、データ品質管理等、開発に最新AI技術を活用④ 温暖化への適応策○現状と課題̶ 国や自治体で必要となるきめ細かな温暖化予測情報の作成には、関係機関と連携し、日本付近の高精度かつ詳細な予測を可能とすることが必要
̶ 詳細な予測の基本となる、地球規模の温暖化予測の精度向上が必要⇒開発の方向性̶ 数十年及びそれより先の、温暖化に伴う台風・大雨等極端現象や海水温・海面

̶ 数か月先の予測に重要な海洋の渦を精緻に表現可能な高解像度海洋モデル

水位等の変化を予測する大気や海洋の高解像度地域気候モデル

̶ 陸面、海洋、海氷、エーロゾルなど地球システムのデータ同化の高度化

̶ 地球規模の温暖化を予測する地球システムモデルの高精度化

数値予報の高度化・精度向上を強力に推し進めて、安全、強靭で活力ある社会を支える基盤・国民共有の新たな財産に

重点計画実現に向けた重要課題• 数値予報モデル高解像度化（全球、局地）– 数値予報モデルで、特定の現象を精度よく再現する
ためには、その現象を再現できる分解能が必要• ただし分解能を高めるとそれだけ計算量が増える• 確率的予報（アンサンブル手法）の改善– 予測の確率表現を改善するため、初期値やモデルのアンサンブル摂動作成手法などの改善が必要。

• 観測データ利用高度化／同化システム高度化– 初期値の解析精度改善するため観測データ利用手法の高度化や、同化システム自体の高度化が必要– また新たな観測データの新規利用のための開発なども必要
38数値予報に用いる計算機の変遷
世代 運用開始年月

主計算機

演算速度（注１） 記憶装置（注２）
8 KW(36bit)131 KW(32bit)Ⅰ

1959/3IBM 704

84μsecⅡ

1967/4HITAC 5020/5020F

3.25μsec

Ⅲ

1973/8HITAC 8700/8800

0.22μsec

2 MBⅣ

1982/3

HITAC M-200H（2台）

0.084μsec

16 MB

1987/9HITAC M-680

30 MIPS

32 MB

1987/12HITAC S-810/20K

630 MFlops

Ⅴ

64 MB +
512 MB(ES)
2 GB +
12 GB(ES)

備考
運用開始
(本庁)

10,000,000,000,000

100,000,000,000
10,000,000,000
1,000,000,000
COSMETS
バッチ系
清瀬庁舎へ
移転

100,000,000

1996/3

HITAC S-3800/480

32 GFlopsⅦ

2001/3

HITACHI SR8000E1

768 GFlops

640 GB

1,000,000

Ⅷ

2006/321.5 TFlops

10 TB

100,000

Ⅸ

2012/6

847 TFlops

108 TB

10,000X

2018/6

18PFlops

528 TB

1959年
1,000 運用開始

μsec：加減算演算１回あたり時間、IPS：１秒間の命令実行回数、Flops：１秒間の浮動小数点演算回数100

第１世代の計算機を１としたおよその演算速度比

10
1

1955
1960
1965
1970
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
2010
2015
2020

（注１）演算速度の単位

現在のパソコンの性能程度

10,000,000

Ⅵ

HITACHI SR11000K1（2台）
HITACHI SR16000M1（2台）
Cray XC50
（2台）

第１世代の
約1兆倍

1,000,000,000,000

現在のスパコン(Cray XC50)*普通のパソコン(100GFlops)の18万台分の処理性能39気象庁のスーパーコンピュータと
数値予報システムの歴史

全球モデルT42（dx～280km）

全球モデルT63（dx～180km）

全球モデルT106（dx～110km）

全球モデルT213（dx～55km）

全球モデルTL959（dx～20km）

メソモデル
dx=5kmメソモデル
dx=10km

局地モデル
dx=2km40

全球モデルの地形の変遷
1989-1996 (dx~110km)

41全球モデルの地形の変遷
1996-2007 (dx~55km)

42全球モデルの地形の変遷
2007-現在 (dx~20km)

43全球モデルの地形の変遷
次期計画 (dx~13km)

44数値予報の精度向上

低
↑
精
度
↓
高

今の2日予報の精度は2005年頃の明日予報の精度、今の3日予報の精度は1990年頃の明日予報の精度
45数値予報の精度向上
北半球で気圧が500hPaとなる高さの5日予測における誤差の変化
1995年1月～2021年5月、前12か月移動平均

低
↑
精
度
↓
高

主な数値予報の改良とその時期を矢印で示す
緑：モデル物理過程、黒：モデル力学過程・解像度、紫：データ同化システム、青：新たに同化されたデータ
46

事前質問
• Q: ここ15年ほど数値予報の精度向上ペースは鈍っていると思いますが、その原因をどのように考えているか、これを打破する方法は何があるのかお聞きしたいです。
– 前のスライドで示した通り、数値予報予測精度の改善ペースは15年ほど前に比べれば鈍っているがそれでも着実に改善をして
おり、ここ数年はまた改善傾向が大きくなってきている。
– 15年ほど前の大幅な改善は、数値予報モデル改善のみならず、
初期値作成手法の高精度化（3次元、4次元変分法の導入）と様々な新規衛星観測データの利活用促進が相俟って実現された。
– 今後の改善についても、数値予報モデルの地道な改善に加えて、初期値の解析精度を改善のための新たな観測データの利活用等が必要と考えている。
• 次期ひまわりに搭載が検討されている新規測器（赤外サウンダ）などは、精度改善に大きな役割を果たしうるのではないかと大変期待している。

47

数値予報のこれから• 数値予報は計算技術や観測技術の進歩とともに改良が続けられ、今日では予報作業の基礎資料としてなくてはならないものとなっている。
• しかしながら、線状降水帯や台風などの十分な対応準備期間を持った正確な予報にはまだまだ課題がある。また利用者から精度改善の要望も年ごとに高くなってきている。
• 今後は、大学や研究機関の研究者等との連携をさらに進め、計算技術の進歩や観測技術の進歩も踏まえつつ予報精度改善を加速していきたい。

48

まとめ
• 数値予報開発センター– 気象庁では、数値予報の開発を行う「数値予報開発センター」
を令和2年10月につくば市に設置、開発を行っている• 数値予報のしくみ– 地球大気の状況を各種観測データを元にスパコンで再現、大気シミュレーションをリアルタイムで実施することで将来の大気状態を予測、天気予報の基礎資料に用いている。

• 数値予報のこれから– 科学技術や計算技術の進展と共にこれまでも改良が続けられてきた。しかしながら、線状降水帯や台風などの十分な対応準備期間を持った正確な予測にはまだまだ課題がある。大学や研究機関の研究者等との連携を進め、精度改善を加速していきたい。

49

おわり

50

令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#1/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月11日09JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値

これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における初期値解析の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。
大きな目で見れば、台風やカムチャツカの西側、中国から延びてくる雲など、実際の分布とよく対応している様子がわかるかと思います。
51

令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#2/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月11日12JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
03時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における３時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#3/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月11日15JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
06時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における６時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#4/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月11日18JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
09時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における９時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#5/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月11日21JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
12時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における
１２時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#6/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月12日00JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
15時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における
１５時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#7/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月12日03JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
18時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における
１８時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#8/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月12日06JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
21時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における２１時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#9/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月12日09JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
24時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における２４時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#10/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月12日12JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
27時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における２７時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

60

令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#11/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月12日15JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
30時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における３０時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#12/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月12日18JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
33時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における３３時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

62

令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#13/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月12日21JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
36時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における３６時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

63

令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#14/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月13日00JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
39時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における３９時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#15/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月13日03JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
42時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における４２時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#16/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月13日06JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
45時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における４５時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。

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令和元年東日本台風
衛星画像とシミュレーション（#17/17）
ひまわり８号赤外画像
2019年10月13日09JST

全球モデル予想衛星画像
2019年10月11日09JST初期値
48時間予報これは、実際にひまわりで観測された衛星観測雲画像と、数値予報における４８時間予測の結果をもとに衛星観測をシミュレーションした画像の比較です。
2日後の予報でも、台風のみならずカムチャツカ付近や中国の雲が精度よく再現できていることがわかると思います。
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令和元年東日本台風
全球モデル地上各種物理量予報 2019年10月11日09JST初期値（～48時間予報動画）

気圧

気温

風速

湿度

ニュース等ではなかなかご覧にならないかもしれませんが、数値予報では計算に必要な気圧、気温、風、水蒸気量なども計算しており、可視化することも可能です（地上だけでなく（全球モデルでは）上空おおよそ80kmまで計算しています）。
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