JP4209370B2 - 気象予測方法 - Google Patents
気象予測方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4209370B2 JP4209370B2 JP2004249539A JP2004249539A JP4209370B2 JP 4209370 B2 JP4209370 B2 JP 4209370B2 JP 2004249539 A JP2004249539 A JP 2004249539A JP 2004249539 A JP2004249539 A JP 2004249539A JP 4209370 B2 JP4209370 B2 JP 4209370B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- time
- data
- area
- weather
- wide
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Description
なお、CFDとは、計算領域を格子状に分割して、各格子点の気象要素(風速,温度,気圧,湿度等)について、気象要素の微分方程式を時間積分演算することにより気象データを得る演算手法である。
広域気象データを基に、気象解析モデルを用いて気象要素の微分方程式を時間積分演算することにより狭域気象データを予測する気象予測方法において、
前記広域気象データを受信完了してこの広域気象データを取得すると共に、前記広域気象データの初期値を取った時刻から前記広域気象データを受信完了した時刻までの間に観測された観測値を取得し、
前記広域気象データの初期値を、広域気象データの初期値を取った時刻の観測値により同化し、この同化した値を、前記微分方程式の初期値として時間積分演算を開始し、
前記広域気象データを受信完了した時刻よりも時間的に前となっている前記広域気象データの初期値を取った時刻から、前記広域気象データを受信完了した時刻までの間の予め決めた一定時間間隔離れた各時刻では、当該時刻における広域気象データを境界値として前記微分方程式を時間積分演算して狭域気象データを求めると共に、このようにして求めた狭域気象データを当該時刻における観測値により同化し、この同化した狭域気象データを基にして当該時刻以降の時間積分演算を継続し、
前記広域気象データを受信完了した時刻、及び、前記広域気象データを受信完了した時刻以降の予め決めた一定時間間隔離れた各時刻では、当該時刻における広域気象データを境界値として前記微分方程式を時間積分演算して狭域気象データを求めることを特徴とする。
観測値により同化する気象要素は、少なくとも風速の東西成分及び風速の南北成分を含むこと、
観測値により同化する際に用いる重みファクターは、観測地点から離れるにしたがい小さくなっていること、
観測値により同化する際に用いる重みファクターは、演算により求める狭域気象データが高さ方向に沿う複数箇所のデータである場合に、高層の狭域気象データに用いるものほど、小さくなっていること、
同化の処理を複数回行うこと、
同化の処理は、観測値が観測された時刻を含みこの時刻の前後を含む時間帯の狭域気象データに対して行うことを特徴とする。
図1及び図2は本発明の実施例を示す説明図である。本実施例では、メソスケール気象解析モデルとしてRAMSを用い、広域気象データとしてGPVデータを用いたものである。RAMSやGPVデータは、[背景技術]で説明したものと同じであるので、その詳細説明は省略する。
また、実施例の気象予測演算は、図2に示す気象解析モデル演算部10により行う。この気象解析モデル演算部10により行う演算手法を、以下に示す。
そして、5時間前(つまり10時)のGPVデータを境界値として取り込むことにより、5時間前の狭域気象データを予測演算する。また、予測演算した狭域気象データを、5時間前の観測値により同化する。そして、同化した狭域気象データを基にして、この時刻以降のRAMSによる気象要素の微分方程式の時間積分演算を継続する。
そして、4時間前(つまり11時)のGPVデータを境界値として取り込むことにより、4時間前の狭域気象データを予測演算する。また、予測演算した狭域気象データを、4時間前の観測値により同化する。そして、同化した狭域気象データを基にして、この時刻以降のRAMSによる気象要素の微分方程式の時間積分演算を継続する。
ここで、気象データを観測値により同化する同化の第1の手法について説明する。
RAMSで使用されている同化手法は式(7)で表される。
なお、この例では、重みのファクターεは図3(b)に示すように、水平方向に均一にしている。
同化の第2の手法では、同化の第1の手法に追加して、更に気象場を実現象に近づけるため、気温に対しても式(7)を適用する。即ち、気象要素φとして気温を追加する。
同化の第3の手法では、同化の第1,第2の手法に追加して、更に気象場を実現象に近づけるため、気圧に対しても式(7)を適用する。即ち、気象要素φとして気圧を追加する。
同化の第4の手法では、同化の第1,第2,第3の手法に追加して、更に気象場を実現象に近づけるため、湿度に対しても式(7)を適用する。即ち、気象要素φとして湿度を追加する。
RAMSによる気象要素の微分方程式の時間積分演算をして求めた気象データ(格子点上のデータ)としては、例えば、地上(最下層格子点)でのデータ、地上から例えば100mの高さ(第2層格子点)でのデータ、地上から例えば200mの高さ(第3層格子点)でのデータがある。なお、高さ方向に関しては、第10層格子点程度(地上から1000m程度)まで気象データを設定することができる。
観測値を同化する場合には、観測地点から離れるほど同化の影響は小さく、観測地点周辺で同化の影響が大きいことが現実的である。このため、上述した同化の第1〜第5の手法に追加して、同化の第6の手法では、観測地点からの距離に応じて重みファクターεの重みを決定する。例えば図4(a)に示すように、X,Y方向(平面方向)に対しては、重みファクターεの大きさは、観測地点が最も大きく観測地点から離れるに従い小さくなるような、一種のガウス分布のような重みをつける。
そこで、図4(b)(c)(d)に示すように、重みファクターεはガウス分布の重みとなっているが、上空に行くほど重みが小さくするようにした。つまり、上空に行くほど、同化の影響を小さくしている。
上述した同化の第1〜第6の手法に追加して、同化の効果をより強化したい場合には、観測時刻において式(7)を複数回使用する。即ち、同化の第7の手法では、式(7)で求められた計算値に対して、式(8)に示すように、更に観測値を同化させる。これを繰り返すほど、計算値は観測値に近づくことになる。
同化の第1〜第7の手法に追加して、同化の効果をより強化したい場合には、観測時刻に対してのみ式(1)を適用させずに、図5に示すように、観測時刻前後に対しても式(1)を適用する。つまり同化の第8の手法では、観測時刻1点での同化ではなく、同化させる時間帯を決定する。この手法は、地形の影響が小さく(観測地点の周辺に地形の変動が少なく)、風向等の時間的な変動が小さい場合に有効である。
同化の第9の手法では、同化の第1〜第8の手法に対して、式(7)の代わりに、式(9)を使用する。式(9)は式(7)の右辺に、φについての通常の方程式(運動方程式、熱エネルギー方程式等)F(φ)を加えており、式(7)に比べて、物理的な現象を考慮しながら同化を行う。なおF(φ)は、気象解析モデル内の各気象要素φについての通常の式であり、具体的には式(1)〜式(6)が相当する。
同化とは、気象解析モデルに観測値を取り込んで、気象解析モデルの計算結果を観測値に近づける手法である。
本件で使用する同化式は式(7)で表される。式(7)を差分化した形で表すと、
つまり、計算値(φbefore)が観測値(φo)より小さければ、右辺第二項は計算値(φbefore)を大きくするように作用し、逆に計算値が観測値より大きければ、右辺第二項は計算値(φbefore)を小さくするように作用して、新しい計算値(φafter)を得る。
Claims (6)
- 広域気象データを基に、気象解析モデルを用いて気象要素の微分方程式を時間積分演算することにより狭域気象データを予測する気象予測方法において、
前記広域気象データを受信完了してこの広域気象データを取得すると共に、前記広域気象データの初期値を取った時刻から前記広域気象データを受信完了した時刻までの間に観測された観測値を取得し、
前記広域気象データの初期値を、広域気象データの初期値を取った時刻の観測値により同化し、この同化した値を、前記微分方程式の初期値として時間積分演算を開始し、
前記広域気象データを受信完了した時刻よりも時間的に前となっている前記広域気象データの初期値を取った時刻から、前記広域気象データを受信完了した時刻までの間の予め決めた一定時間間隔離れた各時刻では、当該時刻における広域気象データを境界値として前記微分方程式を時間積分演算して狭域気象データを求めると共に、このようにして求めた狭域気象データを当該時刻における観測値により同化し、この同化した狭域気象データを基にして当該時刻以降の時間積分演算を継続し、
前記広域気象データを受信完了した時刻、及び、前記広域気象データを受信完了した時刻以降の予め決めた一定時間間隔離れた各時刻では、当該時刻における広域気象データを境界値として前記微分方程式を時間積分演算して狭域気象データを求めることを特徴とする気象予測方法。 - 請求項1において、観測値により同化する気象要素は、少なくとも風速の東西成分及び風速の南北成分を含むことを特徴とする気象予測方法。
- 請求項1または請求項2において、観測値により同化する際に用いる重みファクターは、観測地点から離れるにしたがい小さくなっていることを特徴とする気象予測方法。
- 請求項1乃至請求項3のいずれか一項において、観測値により同化する際に用いる重みファクターは、演算により求める狭域気象データが高さ方向に沿う複数箇所のデータである場合に、高層の狭域気象データに用いるものほど、小さくなっていることを特徴とする気象予測方法。
- 請求項1乃至請求項4の何れか一項において、同化の処理を複数回行うことを特徴とする気象予測方法。
- 請求項1乃至請求項5の何れか一項において、同化の処理は、観測値が観測された時刻を含みこの時刻の前後を含む時間帯の狭域気象データに対して行うことを特徴とする気象予測方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004249539A JP4209370B2 (ja) | 2004-08-30 | 2004-08-30 | 気象予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004249539A JP4209370B2 (ja) | 2004-08-30 | 2004-08-30 | 気象予測方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006064609A JP2006064609A (ja) | 2006-03-09 |
JP4209370B2 true JP4209370B2 (ja) | 2009-01-14 |
Family
ID=36111214
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2004249539A Active JP4209370B2 (ja) | 2004-08-30 | 2004-08-30 | 気象予測方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4209370B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008089418A (ja) * | 2006-10-02 | 2008-04-17 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 拡散予測システム、方法、及びプログラム |
JP4998039B2 (ja) * | 2007-03-27 | 2012-08-15 | 日本電気株式会社 | 観測データ同化方法 |
JP5060256B2 (ja) * | 2007-11-22 | 2012-10-31 | 株式会社東芝 | 霧予測装置及び霧予測方法 |
JP2010060443A (ja) * | 2008-09-04 | 2010-03-18 | Japan Weather Association | 気象予測装置、方法及びプログラム |
JP6457927B2 (ja) * | 2015-12-18 | 2019-01-23 | 三菱重工業株式会社 | 気象データ同化方法、気象予測方法および気象予測システム |
CN115903088B (zh) * | 2022-12-20 | 2023-07-25 | 中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心 | 一种基于平流扩散模型的气象要素临近预报方法及系统 |
-
2004
- 2004-08-30 JP JP2004249539A patent/JP4209370B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2006064609A (ja) | 2006-03-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2007304080A (ja) | 気体状況予測装置、方法、プログラム、および拡散状況予測システム | |
Drushka et al. | Vertical structure of Kelvin waves in the Indonesian Throughflow exit passages | |
Langland et al. | Estimation of observation impact using the NRL atmospheric variational data assimilation adjoint system | |
US9188701B2 (en) | Power generation predicting apparatus and method thereof | |
Costoya et al. | Using bias-correction to improve future projections of offshore wind energy resource: A case study on the Iberian Peninsula | |
Deveson et al. | A classification of FASTEX cyclones using a height‐attributable quasi‐geostrophic vertical‐motion diagnostic | |
Drushka et al. | In situ observations of Madden–Julian oscillation mixed layer dynamics in the Indian and western Pacific Oceans | |
JP5723362B2 (ja) | 日射強度予測システムと太陽光発電出力予測システム | |
Mo et al. | Estimating the extreme wind speed for regions in China using surface wind observations and reanalysis data | |
Gao et al. | An efficient dual-resolution approach for ensemble data assimilation and tests with simulated Doppler radar data | |
JP4209370B2 (ja) | 気象予測方法 | |
CN105373849A (zh) | 光伏电池组件温度的分步预测方法 | |
EP3884311B1 (en) | Calculating a return period wind speed | |
JP3851641B2 (ja) | 降雨量予測方法及び降雨量予測プログラム | |
Kipling et al. | Dynamic subgrid heterogeneity of convective cloud in a global model: description and evaluation of the Convective Cloud Field Model (CCFM) in ECHAM6–HAM2 | |
Davis et al. | High-resolution hurricane forecasts | |
JP5738140B2 (ja) | 物質の放出量推定装置及びその方法並びにプログラム | |
JP7156613B2 (ja) | 津波予測装置、方法、及びプログラム | |
Truong et al. | A modified Kain–Fritsch scheme and its application for the simulation of an extreme precipitation event in Vietnam | |
CN109766611B (zh) | 一种考虑地形坡度的风电场功率简化预测方法 | |
KR102002593B1 (ko) | 특정공간에서의 유해기체 확산 해석 방법 및 장치 | |
Deng et al. | Assimilation of Argo temperature and salinity profiles using a bias-aware localized EnKF system for the Pacific Ocean | |
CN115146563A (zh) | 一种基于中尺度气象要素的大气稳定度参量生成方法 | |
Schultz et al. | The formation of a forward-tilting cold front with multiple cloud bands during Superstorm 1993 | |
Pita et al. | An assessment of Brazil Current surface velocity and associated transport near 22° S: XBT and altimetry data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060912 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080806 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20081007 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20081022 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 4209370 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111031 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111031 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121031 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121031 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131031 Year of fee payment: 5 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |