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1 予報技術説明会 感測と観測による新しい天気予報 安部 大介

2 本日の内容 1. 幕張天気街とグローバル予報センター 2. 気象予測ができるまで 3. 台風の予測 4. 火山 地震 津波 季節にまつわる情報 5. 東京 2020に向けて

3 1. 幕張天気街グローバル予報センター 3

4 1. 幕張天気街グローバル予報センター 宙象気象海象水象地象 Global Storm センター WACU2 センター 海象センター SVO センター AQ(Air Quality) センター 五象に特化した予報センター 気象センター Global Ice センター 地象センター 市場ごとに特化した予報チーム 航空気象 航海 海上気象 道路気象 個人向け気象 鉄道気象 商業気象等

5 1. 幕張天気街グローバル予報センター GC : 幕張グローバルセンター AMS: アムステルダムセンター OKL : オクラホマセンター世界 3 拠点での予測業務 NOBC: 名古屋オペレーションバックアップセンター 災害に備えた運営のバックアップ拠点

6 ウェザーニューズの予測ができるまで

7 2. 気象予測ができるまで (Nowcast Center) 感測 観測 解析検知 NOWCAST 情報発信 レーダー 衛星による監視と検知 線状降水帯形成 ( 大雨警戒!!) メソサイクロン検知 ( 竜巻 突風警戒!!) 観測 感測 解析をベースにシビア現象のリスクを共有 Now: Forecaster による解析 Future: AI 等を用いた自動検知 積乱雲急発達 ( 雷警戒!!) 解析 検知に基づく情報を即座にコンテンツ化 発信

8 2. 気象予測ができるまで (WNI 独自インフラ ) WNISAT-1/1R WITH センサー全国約 3000 箇所 ライブカメラ世界約 900 箇所 WITH レーダー 80 基 EAGLE レーダー 2020 年までに展開 津波レーダー 30 基

9 2. 気象予測ができるまで (WNI 独自インフラ ) WNISAT-1R を活用しての精度向上の取り組み 衛星を活用して積乱雲の雲頂高度や火山灰の噴煙高度の推定が可能に X1: 点 1での衛星の位置 ( ベクトル ) X2: 点 2での衛星の位置 ( ベクトル ) S1: 点 1の衛星から見た雲頂高度 S2: 点 2の衛星から見た雲頂高度 C: 雲頂高度ベクトルの平均位置 Satellite image of Typhoon Noru by stereo photography at 0204Z August 5 th, 2017 台風進路 強度予測 火山灰拡散予測 精度が向上 9

10 2. 気象予測ができるまで ( 顧客 サポーターからの情報 ) 世界のサポーターからのリポート平均 18 万人 / 日 顧客 独自設置の国内雨量計 か所 スマートフォンを活用した内航船向け自動観測装置 Seaman s Eye 世界の船舶からのリポート約 6000 通 / 日 世界の航空機の観測データ約 2100 便 / 日

11 2. 気象予測ができるまで ( 実況解析 ) 雪質予測 観測データ + サポーターリポート ( 感測 ) の融合による新たなコンテンツ 解析積雪深 11

12 2. 気象予測ができるまで ( ゲリラ雷雨 超細密天気予報 ) 風の収束 ( 集まり度合い ) ゲリラ雷雨ステージ 観測感測 大気の安定度水蒸気の増加量雲の色リポートリポート数 KN-Expert by LAPLACE (AI/ マシンラーニングを用いた予測システム ) リポートの雲写真 <WNI の AI 技術の特長 > 気象に関しては市販 AI 以上の実力 かつ 実用化されている ことが最大の特長実用例 1) ゲリラ雷雨発達度自動判定実用例 2) 日本語の放送用原稿自動作成 1 kmメッシュ超細密天気予報 データ量 1800 倍 12

13 2. 気象予測ができるまで ( 独自予測モデル OWN) 観測データ Original Weather Numerator (OWN) 地域ごとに最適化された気象予測 コンピュータシミュレーション

14 2. 気象予測ができるまで ( 実況解析 ) リアルタイム冠水マップ 2017 年 7 月 5 日福岡県朝倉 2017 年 7 月 5 日大分県日田 過去 / 直近のサポーターからの冠水リポートと雨量観測から解析 リアルタイムに冠水分布を推定しています

15 2. 気象予測ができるまで ( 独自予測モデル OWN) 台風 5 号予測モデル (OWN) 白黒 : 上空 1500m 付近の湿度 青 黄 赤 : 降水量 15

16 2. 気象予測ができるまで ( アンサンブル予測 ) OWN (WNI) 気象庁 NOAA (US) KMA( 韓国 ) 独自モデル OWN と各気象機関のモデルを組みわせ 予測の幅を推定 AI を用いた補正処理を全てのモデルに実施後アンサンブル処理 優れたものの良いところ取り 降水量が少ない降水量が平均的降水量が多い

17 2. 気象予測ができるまで ( 予測技術者による補正 ) 降水量が少ない降水量が平均的降水量が多い 気象予報士 151 名 (2017 年 12 月現在 ) 予測データの補正 モデルでの予測が難しい現象 ( ゲリラ雷雨など ) の可能性を解説

18 2. 気象予測ができるまで ( 幅を持った予測 ) 平成 30 年 1 月 24 日 -28 日大雪事例積算降雪量 (1/24-28) [cm] 実況 / 解析 ( 陸上 only) 平均的降雪量の予測 降雪量が多い予測

19 2. 気象予測ができるまで ( 幅を持った予測 ) 地上気温予測 東京気温傾向 : モデル予測値 東京気温傾向 : 最大値 最小値 ブレ幅 複数の予測結果から 平均値に限らず予測幅の最大値 最小値 出現高確率幅などブレ幅を定量化 19

20 3. WNI の台風予測 Global Storm Center 全世界の熱帯低気圧 台風の監視 予測 5 日先までの予報を 6 時間ごとに発表

21 3. WNI の台風予測 独自観測データ及び世界各国の気象機関によるデータを収集し 正確な実況 ( 中心 / 勢力 ) 解析を実現 ASCAT ( 衛星風解析 ) お客様の船から送られてくる風向 風速データ 独自観測インフラ + サポーター情報 WITH センサー ( 気圧 ) ひまわり 8 号 世界各国の衛星データ

22 3. WNI の台風予測 WNI 独自モデルと各国気象庁のモデルから最適な予測を作成 最も可能性の高い進路に加え そこからぶれる可能性も推定 22

23 3. WNI の台風予測 ( 精度 ) 2017 年 (11 号まで ) の台風中心位置の予測精度 過去 5 年の台風中心位置の予測精度 誤差 (km) 精度悪い 誤差 (km) 精度向上傾向を維持 統計解析手法の改良 数値モデルの改良 独自インフラの充実 予報時間 精度良い 予報時間 世界最高の予測精度

24 火山 地震 津波の監視 ( 阿蘇山噴火 ) 2016 年 10 月 8 日 阿蘇山中岳第一火口で爆発的噴火 鉛直分布 2016 年 10 月 8 日毎日新聞 WITHレーダー ( 動画 ) 水平分布 WITH レーダーにより 噴火を検知即座に火山灰拡散予測を発表

25 火山 地震 津波の監視 ( 阿蘇山噴火 ) 独自の火山灰拡散予測 ひまわり 8 号火山灰解析 サポーターからの降灰リポート 水稲に降灰した様子のリポート (10 月 8 日阿蘇市 ) 衛星解析やサポーターの感測と比較し 予測の妥当性を確認

26 4. 火山 地震 津波の監視 火山活動度 低 高 クリュチェフスカヤ シベルーチ 御嶽山阿蘇山桜島 浅間山箱根山 現地観測機関と協力して監視中 津波レーダー 30 基 メラピ マヨン 白字 : 独自ライブカメラで監視中 マヨンカメラ 地象センターでは 世界の地震 津波 火山噴火を独自観測インフラを活用して 24 時間モニタリング

27 4.WACU2Wonderful & Assisting Content making with (U=you) (2=too) Center 独自桜シミュレータ BLOSSOMS で桜一本一本の開花も予測 独自予測モデル LEAF で紅葉色具合も予測

28 4.WACU2Wonderful & Assisting Content making with (U=you) (2=too) Center みんなでつくる花粉予報 雄花リポートも加味しての花粉飛散傾向 28

29 5. 東京 2020 に向けて ドローン + 気象センサーで上空の気象観測 数 m 100m メッシュの超高解像度モデルを開発中市街地の詳細な気象予測へ 気象センサー ( 風速 気圧 気温 湿度など ) 29

30 WNI が目指す世界最強の予報技術 世界から集まる様々なデータ それらを同化して予測するモデル サポーターレポート 世界中から集まるすべての感測 観測データを用い 独自の技術により同化 予測 五象における世界最強のコンテンツメーカーを目指します

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<4D F736F F D20826D C C835895B681698DC58F4994C5816A89FC322E646F63> 4/22( 木 )14:00 資料配付文部科学記者会 科学記者会 神奈川県政記者クラブ 横須賀市政記者クラブ 青森県政記者会 むつ市政記者会 高知県政記者クラブ 沖縄県政記者クラブ 名護市駐在 3 社 ( 東京大学より配付 ) 大学記者会 平成 22 年 4 月 22 日 国立大学法人東京大学大気海洋研究所 雲の組織化を直接計算できる数値モデルを用いた温暖化想定実験で 熱帯低気圧の変化予測に大きな一歩

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