JP4439440B2 - 気象予測システム及び気象予測方法 - Google Patents

Description

この発明は、気象予測モデルに各種センサ観測データ、気象レーダデータを入力して気象現象をシミュレーションし予測する気象予測システム及び気象予測方法に関する。

現在、日本近辺を５ｋｍという細かい水平解像度で計算する気象予測モデルでは、水平解像度が２０ｋｍであるアジア域の気象予測モデルの予測データを初期値として計算を実行している。また、気象レーダにおいて観測される雨水量、風速ベクトルをデータ同化して将来の予測計算を行うオプションが付加されている（例えば、特許文献１参照）。

ところで、上記気象レーダの雨水量データを気象予測モデルにデータ同化して予測計算の実験を多岐に渡って行った結果、レーダデータ同化期間内での雨水量予測はアメダス（ＡＭｅＤＡＳ：Automated Meteorological Data Acquisition System地域気象観測システム）雨量データとよい一致をみせることが多い。しかしながら、レーダデータ同化を終了した後にそのまま予測計算を続けると、モデル内で現れていた雨が直ちにやんでしまい、観測との一致が見られなくなる現象が生じている。
特開２００３−０９０８８８号公報

以上述べたように、従来の気象レーダの雨水量データを利用した気象予測モデルによる気象予測システムでは、レーダデータ同化を終了した後にそのまま予測計算を続けると、モデル内で現れていた雨が直ちにやんでしまい、観測との一致が見られなくなる現象が生じている。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、雨水量のレーダデータ同化を終了した後に予測計算を継続しても、モデル内での降雨状況を模擬し続け、これによって雨水量に関して高精度な予測が可能な気象予測システム及び気象予測方法を提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明に係わる気象予測システムは、気象予測モデルに気象レーダの雨水量データを同化する雨水量同化手段と、前記雨水量データに基づいて水蒸気凝結時に発生する潜熱量を表す潜熱ボーガスを作成するデータ作成手段と、前記潜熱ボーガスを前記気象予測モデル内に同化するデータ同化手段とを具備する。そして、前記潜熱ボーガス同化手段は、前記潜熱量から求められる上昇温度を用いてナッジング処理によりデータ同化前のモデル内で計算される気温を補正することを特徴とする。

また、この発明に係わる気象予測方法は、気象予測モデルに気象レーダの雨水量データを同化する雨水量同化ステップと、前記雨水量データに基づいて水蒸気凝結時に発生する潜熱量を表す潜熱ボーガスを作成する潜熱ボーガス作成ステップと、前記潜熱ボーガスを前記気象予測モデル内に同化するデータ同化ステップとを具備する。そして、前記データ同化手段は、前記潜熱量から求められる上昇温度を用いてナッジング処理によりデータ同化前のモデル内で計算される気温を補正することを特徴とするものである。

上記構成による気象予測システム及び気象予測方法では、気象レーダにより観測される雨水量データから潜熱量を見積もり、気象予測モデルで計算される気温に対して、ナッジング法を用いて上記潜熱量から計算される温度上昇分のデータ同化を行っている。これにより、気象予測モデル内では、潜熱量のデータ同化によって周辺の空気塊が加熱されて上昇気流が発生するようになる。この上昇気流は水蒸気を上層に輸送するため、その水蒸気は凝結して雨雲となり、これによって継続的に降雨を発生させることが可能となる。

したがってこの発明によれば、雨水量のレーダデータ同化を終了した後に予測計算を継続しても、モデル内での降雨状況を模擬し続け、これによって雨水量に関して高精度な予測が可能な気象予測システム及び気象予測方法を提供することができる。

図１は、この発明に係わる気象予測システムの一実施形態の概略構成を示すブロック図である。図１において、通信処理部１１は、通信インターフェース１２を通じてネットワークＮＴに接続され、当該ネットワーク上の例えば気象庁等の気象データサーバＤＳ０から配信されるアジア域の気象データ（以下ＧＰＶ（Grid Point Value）データと記す）を入手する。また、通信処理部１１は、予測対象地域及びその周辺のレーダサイト等のデータサーバＤＳ１，ＤＳ２，…から提供される局所的な気象観測データを入手する。この通信処理部１１で入手された気象データ群は観測データ格納部１３に格納され、気象予測モデル演算部１４からの要求に応じて選択的に演算部１４に送られる。また、この演算部１４で求められた気象予測データは予測データ格納部１５に蓄積される。

上記気象予測モデル演算部１４は、まず観測データ格納部１３からＧＰＶデータを取り込んで初期値とし、気象予測モデルを演算する。その後、レーダサイト等の局所的な気象観測値を観測値格納部１３から取り込んで気象予測モデルの空間格子点に内挿し、データ同化処理を行って予測値の補正を行う。補正後の予測値（予測データ）は予測データ格納部１５に格納される。次に、予測データ格納部１５から前回計算された予測データを取り込み、これを初期値として気象予測モデルを演算する。以後、新たなＧＰＶデータが得られるまで、補正後の予測値を初期値として用い、気象予測モデルを更新する。

上記気象予測モデル演算部１４のデータ同化処理の流れを図２に示す。図２において、まず観測値と予測値を取り込み、品質管理処理を行う（Ｓ１１）。ここでは、観測値と予測値を比較することにより、品質の悪いデータを同化から除外する。

次に、観測値と予測値の統計的な誤差特性をもとに別途計算された内挿重み算出値を用いて、品質管理後の観測値を空間的に気象予測モデルの格子点に内挿する（Ｓ１２）。このとき、最初のモデル計算では、初期値にＧＰＶデータを用い、次のモデル計算からは補正後の予測データを用いる。

内挿重み算出処理後、データ同化処理を行う（Ｓ１３）。このデータ同化処理は、内挿した結果を数値モデルに時間的に連続して取り込む。予測値とこの内挿した観測値を比較し、予測値を補正する。

上記システムにおいて、気象レーダの雨水量データをデータ同化して予測計算を行った場合、データ同化期間内での雨水量予測は実際の観測データとほぼ一致した値が得られるが、データ同化を終了した後にそのまま予測計算を続けると、モデル内で現れていた雨が直ちに止んでしまい、観測との一致がみられなくなってしまう。

この要因としていくつか考察されるが、雨水量のみをデータ同化していることがデータ同化終了後に直ちに雨が止んでしまう主要因であると考えられる。すなわち、雨水量のみをデータ同化したとしても、雨水は有意な落下速度を持ち、直ちに地表へ落ちてしまう。このため、雨水の落下後はモデル内に殆ど影響を及ぼさないと考えられ、その後もモデル内で「雨を降り続かせる」ためには、雨水を発生させる一要素となる、潜熱を考慮する必要があると考えられる。

ここで、気象レーダにより観測される雨量データから潜熱量を見積もり、気象予測モデルで計算される温度に対して、上記雨量データから見積もった潜熱量から計算される温度上昇分を、ナッジング法を用いてデータ同化する。これにより雨が降っている範囲の大気が暖められることで軽くなり、上昇気流をつくることにより、気象予測モデルの予測精度を向上させることができる。

そこで、本発明は「気象レーダデータを用いた潜熱ボーガス」を提案する。この「潜熱ボーガス」とは、レーダデータから推定され、モデル内にデータ同化される潜熱量の仮想データであることを意味する。尚、この潜熱ボーガスの作成及びデータ同化と併用して、周囲に存在する水蒸気を考慮し、水蒸気ボーガス（レーダデータから推定され、モデル内にデータ同化される水蒸気量の仮想データ）を作成し、データ同化すると、予測モデル上の雲や雨の作成精度を向上させることができる。

以下、図３に本発明に係る潜熱ボーガスを用いた潜熱データ同化処理のフローチャートを示してその処理内容を説明する。

まず、気象レーダにおける雨水量のデータ同化を行うことで、同化される雨水量を算出する（Ｓ２１）。雨水量のデータ同化を行った後、算出された雨水量から水蒸気量を推定計算し、水蒸気ボーガスを算出する（Ｓ２２）。さらに、上記雨水量から水蒸気凝結量及び潜熱量の推定計算を行い、その結果から潜熱ボーガスを算出する（Ｓ２３）。ここで、「潜熱量の推定計算」では、モデル計算領域内のある定義点の周囲に同化された雨水量が全て水蒸気から凝結したという考えに基づき、凝結時に発生する潜熱量が算出される。

そして、上記算出された水蒸気ボーガス及び潜熱ボーガスをもとにナッジング法を用いたデータ同化を行う（Ｓ２４）。尚、潜熱ボーガスについては、上記潜熱量を温度に変換し、モデルで計算される温度に対してデータ同化を行う。

上記の処理を実行することにより、レーダデータ同化された雨水は直ちに落下してモデル領域内に影響を残さないが、空中に漂う潜熱による温度上昇をモデル領域に残すことができる。このように潜熱による温度をデータ同化することにより、データ同化された周囲のモデル内の空気塊が加熱される。大気が加熱されると空気塊が膨張し、密度が小さくなる。このため、空気塊は軽くなり、上昇気流を生じる。この上昇気流にのって、同じくデータ同化された水蒸気が上層へ輸送され、ある高度で凝結して雨雲となる。この過程には、しばらくの時間を要するため、モデル内で「雨を降り続かせる」ことが可能になると考えられる。

したがって、上記構成による気象予測システムでは、雨水量のレーダデータ同化を終了した後に予測計算を継続しても、モデル内での降雨状況を模擬し続けることができ、これによって雨水量に関して高精度な予測が可能となる。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

この発明に係わる気象予測システムの一実施形態の概略構成を示すブロック図。 図１に示すシステムにおける気象予測モデル演算部のデータ同化の処理手順とその処理内容を示すフローチャート。 図１に示すシステムに適用される、本発明の特徴となる水蒸気量のデータ同化処理過程を説明するためのフローチャート。

符号の説明

１１…通信処理部、１２…通信インターフェース、１３…観測データ格納部、１４…気象予測モデル演算部、１５…予測データ格納部、ＮＴ…ネットワーク、ＤＳ０…気象データサーバ、ＤＳ１，ＤＳ２…レーダサイトデータサーバ。

Claims (4)

1. 気象予測モデルに気象レーダの雨水量データを同化する雨水量同化手段と、
   前記雨水量データに基づいて水蒸気凝結時に発生する潜熱量を表す潜熱ボーガスを作成する潜熱ボーガス作成手段と、
   前記潜熱ボーガスを前記気象予測モデル内に同化するデータ同化手段と
   を具備し、
   前記データ同化手段は、前記潜熱量から求められる上昇温度を用いてナッジング処理によりデータ同化前のモデル内で計算される気温を補正することを特徴とする気象予測システム。
2. 前記雨水量データに基づいて算出される水蒸気量を表す水蒸気ボーガスを作成する水蒸気ボーガス作成手段をさらに具備し、
   前記データ同化手段は、前記気象予測モデル内に前記潜熱ボーガスと共に前記水蒸気ボーガスを同化することを特徴とする請求項１記載の気象予測システム。
3. 気象予測モデルに気象レーダの雨水量データを同化する雨水量同化ステップと、
   前記雨水量データに基づいて水蒸気凝結時に発生する潜熱量を表す潜熱ボーガスを作成する潜熱ボーガス作成ステップと、
   前記潜熱ボーガスを前記気象予測モデル内に同化するデータ同化ステップと
   を具備し、
   前記データ同化手段は、前記潜熱量から求められる上昇温度を用いてナッジング処理によりデータ同化前のモデル内で計算される気温を補正することを特徴とする気象予測方法。
4. 前記雨水量データに基づいて算出される水蒸気量を表す水蒸気ボーガスを作成する水蒸気ボーガス作成ステップをさらに具備し、
   前記データ同化ステップは、前記気象予測モデル内に前記潜熱ボーガスと共に前記水蒸気ボーガスを同化することを特徴とする請求項３記載の気象予測方法。

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