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1920 年代から今日まで: 数値天気予報は 60 年間でどのように劇的に変化しましたか?
数値天気予報 (NWP) は、数学的モデルを使用して大気と海洋をシミュレートし、現在の気象条件に基づいて天気を予測します。この技術は 1920 年代に初めて研究されましたが、数値天気予報が信頼できる結果を生み出すようになったのは、1950 年代のコンピューター シミュレーションの出現でした。現在、各国は気象探査機、気象衛星、その他の観測システムから受信した最新の気象観測を使用して、複数の地球規模および地域の予測モデルを運用しています。
「同じ物理原理に基づいた数学モデルは、短期または長期の気候予測を生成でき、気候変動の理解と予測に幅広い用途が可能です。」
地域モデルが進歩するにつれて、熱帯低気圧の進路予測と大気質の予測も大幅に改善されました。ただし、山火事などの比較的集中した地域でのプロセスを扱う場合、気候モデルのパフォーマンスは低下します。現在の数値天気予報技術を支えているのは、現在世界で最も強力なスーパーコンピューターです。スーパーコンピューターの計算能力が向上しても、数値予測モデルは依然として約 6 日間の正確な予測期間しか提供できません。
「数値予測の精度に影響を与える要因には、予測に使用される観測データの密度と品質、および数値モデル自体の欠陥が含まれます。」
観測技術の向上に伴い、モデルの初期化プロセスはますます重要になってきています。現在の数値気象予測では、初期条件を生成するために観測データをモデルに入力するだけでなく、予測の出発点として不規則な観測データから有用な値を抽出するために、データ同化と品質管理のための客観的な分析手法を使用する必要があります。
リチャードソンが初めて手計算を使用して 6 時間の天気予報を作成した 1922 年から、ENIAC が初めてコンピューターを使用して単純化された大気の方程式に基づいて天気予報を作成した 1950 年まで、時間の経過とともに気象モデルは進歩しました。計算能力の急速な発展により、数値的な気象予測が進歩しました。
「1956 年に、ノーマン フィリップスは、対流圏内の毎月および季節の変化を現実的に描写する数学的モデルを開発しました。」
歴史的な観点から見ると、1950 年代から 1980 年代の研究開発は、気候システムの不確実性に対応して、1990 年代の統合予測の開始と相まって、大幅な改善につながりました。私たちは、予測の信頼性を高め、将来に向けてより有意義な予測を行うために、アンサンブル予測を徐々に使用し始めています。
現在、数値気象予測モデルは初期条件の正確な入力に依存し、流体力学と熱力学の方程式を使用して将来の気象状態を予測します。ただし、これらの方程式は本質的にカオスであるため、小さな初期誤差であっても予測結果に指数関数的に影響を与える可能性があり、長期的な予測には課題が生じます。
「具体的なデータと完璧なモデルの場合でも、混沌とした動作により、正確な予測の限界は約 14 日になります。」
小規模または過度に複雑な気象プロセスの場合、モデル内のパラメータ化プロセスが重要な役割を果たします。これにより、物理プロセスを明示的に示さずに、モデルによって解決される変数にプロセスを接続できるようになります。技術の進歩に伴い、数値天気予報の精度と実用性は徐々に向上し、さまざまな気候予測モデルに拡張されています。
予測モデルの開発におけるさらなる課題は、モデル出力統計 (MOS) 問題にどのように対処するかという点にあります。このプロセスは、センサーの観測と気象条件を組み合わせて予測を調整することにより、数値気象モデルの出力の不完全性を正確に考慮するために出現しました。ただし、これらのモデルの出力は地面の状態の変化を完全には捉えていない可能性があるため、統計的手法が特に重要になります。
「アンサンブル予測の方法には、異なる物理パラメータ化またはさまざまな初期条件を使用して複数の予測を分析することが含まれます。」
気候の変化と増大する課題に直面して、数値天気予報のデータ需要と技術開発は依然として急速に進歩しています。将来の予測は、さらなる異常気象、海洋と大気の相互作用、より広範な生態系への影響にどのように対応するのでしょうか?長期にわたる予測テクノロジーの将来を楽しみに考えてみましょう?
