数値予報
数値予報(すうちよほう)とは、大気の状態変化を数値的に計算して将来の状態を予測する、天気予報の手法である。
数値予報は、観測データの収集・品質チェック・格子点作成(モデル化)・初期値の設定・時間積分等の計算技術・最終結果を表現するための画像処理などの技術によって支えられている。
数値予報の考え方は1922年にルイス・フライ・リチャードソンによって提示されていたが、その実現には膨大な計算コストを必要としたため、実用化されたのは高速なコンピュータが利用されるようになった1970年代の事であった。
気象変化は物理現象であるから、客観的にある時点での大気の状態を記述することができれば、将来の大気の状態を決定論的に導くことができるはずである。
その中心となる原理は、流体力学のナビエ-ストークスの式である。水平方向への状態変化としては、この式がもっとも重要な役割を果たすが、非線形の微分方程式であり、カオス理論で説明されるような挙動を示すことになり、現実的には未来永劫の状態を知ることができるわけではない。
鉛直方向への状態変化は、気圧傾度力と重力の釣り合いの式が中心となる。
このほかに、質量保存の法則・エネルギー保存の法則・水蒸気保存の法則・状態方程式を用いる。
統計的関係式としては、線形の対応関係としてカルマンフィルター方式を用い、非線形の対応関係としてニューラルネットワーク方式を用いる手法が主流。 これらの方式は、数値予報結果が出力されるごとにガイダンス値と観測値を対比して自動的に統計的関係式を修正する逐次学習機能を備えた方式となっており、数値予報モデルの変更に柔軟に対応可能。 しかし、統計的な関係を用いるので、予報結果は平滑化されたものになりやすい。また、梅雨から夏への変化の際など、急激に大気の場が変化した際には、新しい状況を学習しないと一時的に精度が落ちるので、ガイダンスの利用にあたっては注意が必要。
1996年以前は、統計的関係として、数値予報の予想値を予測因子とする重相関回帰式を用いていたが、モデルが変更になると再度作りなおす必要があったため、モデルのレベルアップに対応できていなかった。