数値予報

数値気象予報は、天気予報を行うための方法です。これは、大気のコンピュータモデルを使って行われます。このモデルでは、現在の気象条件と、それが時間とともにどのように変化するかを、方程式を用いて記述します。現在の気象条件を用いて、方程式を解き、あるいは近似することで、近い将来の気象を知ることができます。気圧、温度、風向き、風速などの関連する物理的パラメータは、時間の関数であるとみなされます。これらは偏微分方程式のシステムでモデル化されます。これは、数値的に解決される動的なシステムです。これらの方程式のほとんどはFORTRANを使って実装されています。方程式は近似されています。計算数が膨大になるため、通常はスーパーコンピュータが計算を行い、手遅れになる前に終わらせます。

GFSを用いた数値気象予報

基本的な考え方

大気は流体としてモデル化されています。数値気象予報の基本的な考え方は、ある時点での流体の状態をサンプリングすることです。そして、流体力学と熱力学の方程式を用いて、将来のある時点での流体の状態を推定することができます。

現地の天気予報

この結果は通常、どこかの場所の天気を予測するのに使うにはあまりにも不正確です。そのため、気象予報士はその値をチェックし、過去のデータと比較します。つまり、気象予報士はこのデータをもとに天気予報を作成するのです。

Model Output Statisticsは、1960年代から1970年代に開発された統計モデルです。回帰分析を用いて、完全に自動化された予測を行います。このモデルでは、過去のデータが自動的に分析されます。そのアプリケーションの一つにDirect Model Outputというものがあります。MOSは、過去のデータと統計的モデルの両方を使用します。約6時間を超える予測は信頼性に欠ける。

もうひとつの有名なモデルは、米国気象局NOAAが運営するGFS（Global Forecast System）と呼ばれるものです。GFSは1日4回の予報を行います。情報は無料で提供されているため、特に小規模な気象観測所ではGFSがよく利用されています。

アンサンブル

大気はカオスなシステムである。入力値を少し変えたからといって、出力が小さく変化するとは限りません。これは、流体力学の方程式が関係しているためです。これらの方程式は、観測されたパラメータで一度解かれるか近似されます。さらに、観測された値をベースに、少しだけ変更したパラメータを使って、何度も解かれます。計算能力が限られているので、このようなモデルの「解像度」はより粗いものになります。すべての計算が終わると、それらを互いに比較します。計算結果が「似ている」ということは、「予後が比較的良い」ということです。10日程度の天気を正確に予測できる場合もあれば、数日程度の予測でも難しい場合もある。

質問と回答

Q: 数値天気予報とは何ですか?

A: 数値天気予報とは、コンピュータによる大気のモデルを使って天気予報を行う方法です。

Q: これらのモデルは、現在の気象状況をどのように表現しているのですか?

A: 気圧、気温、風向、風速などのパラメータを考慮した方程式を用いて、現在の気象状況を表現しています。

Q: これらの方程式はどのように解かれるのですか?

A: 偏微分方程式の力学系を用いて数値的に解いています。

Q: これらの方程式はどのようなプログラミング言語で実装されているのですか?

A:ほとんどの方程式はFORTRANで実装されています。

Q: なぜスーパーコンピュータを使って方程式を解くのですか?

A: 計算量が膨大であり、短時間で終わらせる必要があるため、スーパーコンピュータを使用しています。

Q: 天候をモデル化する際に考慮される物理パラメータは何ですか?

A: 気圧、温度、風向、風速などの物理的なパラメータを考慮しています。

Q: このモデリングは天気を正確に予測できるのですか?

A: 完全に正確というわけではありませんが、将来の気象パターンを予測するための有用なツールとなっています。