.. 9 (NAPS9) NAPS km, km, 3 km, 8 (GSM) 64 : / 64 : / 64 : / (UTC) (UTC) (, UTC) 3 : 3 / 3 : 3 / 3 : / (, 6, 8UTC) (, 6, 8UTC) (6, 8UTC) 4 km,

Similar documents
Microsoft Word - 0_0_表紙.doc

1 1 3 i) ii) iii) *1 Very Short-Range Forecasting of Precipitation VSRF Radar-AMeDAS Precipitation RAP MSM MesoScale Spectral Model 200 2,000

講演の内容 概要部内試験運用中のメソアンサンブル予報システムの概要及び予測事例 検証結果を紹介するとともに今後の開発について紹介する 内容 1. メソアンサンブル予報システムの概要 2. アンサンブルメンバーの予測特性 3. 検証 4. まとめと今後の開発 参考文献 数値予報課報告 別冊第 62 号

SSI( hpa) CAPE 10 C 3 km SSI( hpa) 3 km 10 C 700 hpa 700 hpa hpa 500 hpa 850 hpa 10 C 5 km CAPE UTC

予報時間を39時間に延長したMSMの初期時刻別統計検証

2016 年 5 月 17 日第 9 回気象庁数値モデル研究会 第 45 回メソ気象研究会第 2 回観測システム 予測可能性研究連絡会 気象庁週間アンサンブル予報 システムの現状と展望 気象庁予報部数値予報課 太田洋一郎 1

第 1 章新しい数値予報モデル構成とプロダクト 1.1 モデル構成 1 数値予報課では 2006 年 3 月のスーパーコンピュータシステムの更新時に メソ数値予報モデルの解像度を水平格子間隔 10km から 5km に また 鉛直層数を 40 から 50 に向上させ また 週間アンサンブル予報モデル

An ensemble downscaling prediction experiment of summertime cool weather caused by Yamase

Microsoft PowerPoint _HARU_Keisoku_LETKF.ppt [互換モード]


天気予報 防災情報への機械学習 の利 ( 概要 ) 2

付録B 統計的検証で利用される代表的な指標

untitled

訪問看護ステーションにおける安全性及び安定的なサービス提供の確保に関する調査研究事業報告書

スライド タイトルなし

気象庁委託調査

第3章 アプリケーション


経済論集 46‐2(よこ)(P)☆/2.三崎

数値予報とは 2


平成14年度数値予報研修テキスト

JMA Numerical Analysis Systems

Microsoft PowerPoint - hayashi_ _up.ppt


2016.

第121回関東連合産科婦人科学会総会・学術集会 プログラム・抄録

気象庁数値予報の現状と展望 再生可能エネルギー発電導入のための気象データ活用 ワークショップ 2014 年 3 月 25 日 気象庁予報部数値予報課数値予報モデル開発推進官多田英夫 1

PR映画-1

- 2 -

II III I ~ 2 ~


中堅中小企業向け秘密保持マニュアル



1 (1) (2)

(ECMWF) (UKMO) ( 2013) Redmine Trac Redmine Redmine Subversion Git ,, 2013:. 59,, Subversion Git

気象庁の現業数値予報システム一覧 数値予報システム ( 略称 ) 局地モデル (LFM) メソモデル (MSM) 全球モデル (GSM) 全球アンサンブル予報システム 全球アンサンブル予報システム 季節アンサンブル予報システム 水平分解能 2km 5km 約 20km 約 40km 約 40km(1

Microsoft Word - 2.4_メソ予報GSM境界事例_成田_PDF01).doc

「産業上利用することができる発明」の審査の運用指針(案)

() 予 測 風 の 強 さと 日 変 化 図..に 時 間 毎 の 最 大 風 速 における 観 測 値 RSMの 最 大 風 速 及 びガイダンス 値 の 日 変 化 を 示 す RSMの 最 大 風 速 は 日 中 の~9UTCには 観 測 値 と 同 程 度 の 風 を 予 測 しているが

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは 気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し

実験 M10240L2000 については, 計算機資源節約のため, 実験 M10240L の 1 月 24 日 00 時の第一推定値を初期値とする 1 週間の実験を行った 4. 結果実験 M10240 L は,10240 メンバーによりサンプリング誤差を小さく抑えることに成功し, 局所化なしにもかか

PowerPoint プレゼンテーション

<4D F736F F D20322E325F8BF388E68E E9197BF81698DC58F498D65816A2E646F63>


2008 年 7 月 28 日に神戸市付近で発生した局地的大雨の観測システムシミュレーション実験 * 前島康光 ( 理研 計算科学研究機構 / JST CREST) 国井勝 ( 気象研究所 / 理研 計算科学研究機構 ) 瀬古弘 ( 気象研究所 ) 前田亮太 ( 明星電気株式会社 ) 佐藤香枝 (

A B A E

2

研修コーナー

2

tnbp59-21_Web:P2/ky132379509610002944

( Xi X )( A i A ) ACC ( Xi X ) 2 ( Ai A ) 2 X i = x i c i, A i = a i c i, X = 1 A = 1 ( 1 ACC 1) (D.2.6) X i A i (D.2.7) (D.2.8) x i a i c i D.2

パーキンソン病治療ガイドライン2002

日本内科学会雑誌第97巻第7号

PowerPoint プレゼンテーション

1 発病のとき


日本内科学会雑誌第98巻第4号

Microsoft PowerPoint nakagawa.ppt [互換モード]

_0212_68<5A66><4EBA><79D1>_<6821><4E86><FF08><30C8><30F3><30DC><306A><3057><FF09>.pdf

2

Microsoft Word - 0_0_表紙.doc

I II III 28 29

生活設計レジメ

44 4 I (1) ( ) (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2)


再生可能エネルギーとは 国際エネルギー機関 (IEA) 再生可能エネルギーは 絶えず補充される自然のプロセス由来のエネルギーであり 太陽 風力 バイオマス 地熱 水力 海洋資源から生成されるエネルギー 再生可能起源の水素が含まれる と規定されています エネルギー供給事業者による非化石エネルギー源の利


snkp-14-2/ky347084220200019175

平成14年4月 日

スライド 1

改版履歴 発行年月日版数適用 平成 29 年 2 月 24 日初版初版として発行

<4D F736F F D20375F D835F834E836782C6947A904D B838B2E646F63>


スライド 1

< B8C608EAE B835E947A904D88EA C2E786C7378>

WWRP-THORPEX/WCRP Subseasonal to Seasonal Prediction Project の紹介 高谷 祐平 気象庁地球環境 海洋部気候情報課 1 はじめに 本稿では WWRP-THORPEX と WCRP が共 測システム 研究開発の現状についてのレビュ 同で実施す


untitled

Microsoft Word - NEWホノルル.docx

阪神5年PDF.PDF

第4回 小平市の文化振興を考える市民委員会

<4D F736F F D2089AB93EA8CA48F43838C837C815B83675F8FAC97D1>

2

2

Microsoft Word - 第8回問題(3級)


1,000m 875m1 6km

Ⅰ.市区町村事例ヒアリング結果の詳細

一太郎 13/12/11/10/9/8 文書

私にとっての沖縄と独自性.PDF

00.pdf

Microsoft Word - P01_導水路はいらない!愛知の会 会報11号-1 .docx




10 km!

H29-p06-07

, , km 9.8km 10.5km 11.9km 14.4km 14.4km 34.1km 3.4km 31.7km 6.2km 7.3k

Transcription:

. 8 6 99 Cray XC Cray SR6/M (NAPS) 3 3 4, 6, 8UTC 84 3 6 6 (LFM)..3 NAPS (7) XC 8 6 TOP (https://www.top.org), 6 3 (NAPS) 4 8 UTC 64 6 8 6. NAPS.. NAPS (7) (7).. NAPS 8 6 NAPS.. () () NAPS 8 6 6, 6, 8UTC (GSM) 84 3.3 NAPS UTC GSM 64 GSM 8 km 3 km 9 ( ) 4 (GEPS) LETKF 6 LETKF 4

.. 9 (NAPS9) 8 6 9 6 NAPS km, km, 3 km, 8 (GSM) 64 : / 64 : / 64 : / (UTC) (UTC) (, UTC) 3 : 3 / 3 : 3 / 3 : / (, 6, 8UTC) (, 6, 8UTC) (6, 8UTC) 4 km, 4 km, 7 km, 8 7 7 (GEPS) 64 : / 64 : / 64 : / (, UTC) (, UTC) (, UTC) 3 : / 3 : / 3 : / (6, 8UTC) (6, 8UTC) (6, 8UTC) km, 76 km, 76 km, 96 (MSM) 39 : 8 / 39 : 6 / 39 : 6 / (, 3, 6, 9,,, 8, (3, 6, 9,, 8, UTC) (3, 6, 9,, 8, UTC) UTC) : / : / (, UTC) (, UTC) km, 76 km, 76 km, 96 (MEPS) 39 : 4 / 39 : 4 / 39 : 4 / (, 6,, 8UTC) (, 6,, 8UTC) (, 6,, 8UTC) km, 8 km, 8 km, 76 (LFM) 9 : 4 / : 4 / : 4 / km, 48 km, 48 km, 76 4 / 4 / 48 / * NAPS 8 6 6 GSM 84 3 ** *** 6, 8UTC 6 8 4 34 4 () GSM GEPS 8 7 4 km 7 km (3) 8, UTC (MSM) 39.4 MSM NAPS 76 96 9 7 asuca 4 asuca-var 49 (MEPS) 3

(4) (MEPS) 9 (NAPS9) 3 ( 6) NAPS 8UTC 4, 6,, 8UTC NAPS 9 6. MSM 76 96 () 8 (LFM) 9.4 LFM NAPS 8 76 (6) NAPS km km 48 76 4 48.. 3 () 3 3 8 8 3 () 4 8 8 http://www.jma.go.jp/jma/press/88/a/ bunkakai rep.html 3 8 4 http://www.jma.go.jp/jma/press/8/4b/ nwp strategic plan towards 3 84.html 3 km 4 km (AI) (3) 4 4

3 (4) 3 NAPS, 4: asuca. 6,, 9 97., 7:. 9, 4 7.,, 6: LETKF. 6,, 66 76., 6:. 6,, 3., :. 7,, 77 83., 8: 3. pp., :. 6,, 98pp., 7:. 9, pp..3 (GEPS) (GSM) 3 GSM UTC 64, 6, 8UTC 84 3. 8 6 6 6, 6, 8UTC GSM 3. GSM 3 3 ( 8) GSM UTC GSM GSM GSM GEPS, 6, 8UTC GSM 3. 7 GEPS ( 7) GEPS 4, UTC 64 6, 8UTC 3.3. 8 8 4 6UTC GSM, GEPS 3 3 GSM GEPS GSM GEPS GSM GEPS 3 i 6 8 ii 4 (TD) iii 34 4

3 4 Typhoon Forecast Track T83 8/8/4 6UTC Initial GSM Forecast Analysis 4 4 9/6UTC 3 8/6UTC 7/6UTC 6/6UTC 3 /6UTC 4 3 3 3 Ensemble Forecast Track T83 8/8/4 6UTC Initial EPS Members (< FT4) EPS Members (< FT48) EPS Members (< FT7) EPS Members (< FT96) EPS Members (< FT) EPS Members (< FT3) Control Run Analysis 3 4 4 4 9/6UTC 8/6UTC 7/6UTC 4/6UTC 6/6UTC /6UTC 4/6UTC.3. 8 8 4 6UTC GSM GEPS 3 3 GSM GEPS GEPS 4 48 7 96 4 3.3. 8 8 4 6UTC GSM GEPS 3 3 [] GSM GEPS GEPS.3. GSM 7 GEPS.3..3. 3 3 7, 8:. 9,, 43., 7:. 9,, 3 4. GSM GEPS GSM km GEPS 4 km GEPS GSM.3. 8 8 4 6UTC GSM, GEPS 3 3 6

.4.4. (MSM) MSM 7 3, 9,, UTC 33 ( 6) 3 8 UTC 3 39 ( 3) 8 6 MSM 8, UTC 39 JST MSM 7 asuca ( 7).4. MSM FT 39 MSM 6 6 7 7 4 8 3 3 36 ) 6 7 36 ), UTC MSM ( 3) 8 9 FT=39 GSM FT=39 MSM MSM FT=39 MSM GSM MSM GSM MSM 4 () FT=39 MSM MSM (BI) (TS) FT=39 TS FT=39.4. mm/3hr BI TS 6UTC MSM () GSM MSM MSM GSM BI, TS FT=39 MSM GSM MSM MSM FT=39 ( 3).4. MSM GSM MSM (3) GSM MSM hpa GSM ( 3) MSM GSM MSM MSM (4) MSM MSM MSM GSM MSM ( ) MSM MSM ( 7) 3.. MSM.4.3 MSM MSM, UTC MSM 7

TS.6..3.. TS mm/3hr MSM UTC MSM UTC (ext.) MSM 3UTC MSM 6UTC GSM UTC BI.. BI mm/3hr MSM UTC MSM UTC (ext.) MSM 3UTC MSM 6UTC GSM UTC 3 9 7 33 39 4 7 FT (hr) 3 9 7 33 39 4 7.4. 6 6 7 7 4 8 3 3 36 mm/3h (TS (BI) km MSM UTC 3, 6UTC GSM UTC 9%FT=39 FT (hr) MSM MSM FT=39 MSM GSM MSM hpa MSM GSM MSM MSM GSM GSM.4.4 LFMMSM 8 8 ( ) 3 ( 3) asuca ( ) 8 6 8 9 LFM 6 7 4 8 3 8 6 9 7 8 7 4 9 ),, 6:. 8,, 8.,,, :. 4,, 7 86.,,, 3:.,, 8 4.,, 3: 39.,, 7.,, 3:. 9,, 6 4.,,,, : asuca. 7,, 3., :. 7,, 8 99., 7:. 9,, 4 47.,, 7:. 9,, 48. 8

... MSM MEPS) 3 ( 6a)MEPS 9 6 MEPS MEPS..4 MEPS.. MEPS.. MEPS () 4, 6,, 8UTC 39 () MEPS MSM MSM MEPS MSM MSM MSM (3) 3 SV: Singular Vector; SV GSV; 9 JMA-NHM MSV; MSM MEPS 8 km 4 GSV α....3....4.. MEPS 4 (, 6,, 8UTC) 39 ( ) MSM ( km) MSM (76 ) MSM ( A..3) MSM ( A..3) SV (MSV4MSV8GSV) SV (GSV) 8 km MSV MSV8 β 4 km 6 MSV MSV4 GSV MSV (6a) (4) MSM ( 6b) MEPS GSV (Ono 7) MSM () RMSE RMSE (6b) GSV 9

8 6 4 Z.9.8.7.6..3.. T 3 6 9 8 4 7 3 33 36 39 3 6 9 8 4 7 3 33 36 39 3 6 9 8 4 7 3 33 36 39 3 6 9 8 4 7 3 33 36 39. 3. 3. 8 6 4 8 Z 3 6 9 8 4 7 3 33 36 39.8.6. T 3 6 9 8 4 7 3 33 36 39 3. 3... 3... U U 3 6 9 8 4 7 3 33 36 39 8 7 6 4 3 3... TD TD 3 6 9 8 4 7 3 33 36 39.. RMSE RMSE [gpm] [K] [m/s] [K] hpa 8 hpa [h] RMSE.. 8 6 8 7 4 hpa, 8 hpa RMSE ( ) MEPS RMSE.. RMSE 8 hpa hpa RMSE..3 MEPS MEPS MEPS ( 6) MEPS 3.. 3 MEPS mm/3h mm/3h 4..3.. 8 MEPS..3 (6a) 4.. mm/3h mm/3h mm/3h mm/3h

SRFANL 8/8/ 6:Z FT= : EPSFST 8/8/4 6:Z FT= 4: RM3H EPSFST 8/8/4 6:Z FT= 4: RR3H CNTL MSMFST 8/8/4 6:Z FT= 4: RR3H R_P MAX EPSFST 8/8/4 6:Z FT= 4: RR3H member 7 8 47 RM6 CNT= VALID= 8/ :I 4.3 RAIN CNT= VALID= 8/ :I 8.36 RR3H CNT= VALID= 8/ :I 7.3 R_P CNT=..9 MIN=.E VALID= 8/ :I....3..6.7.8.9 RAIN CNT= VALID= 8/ :I 99.7 図.. MEPS の予測例 8 年 8 月 日 6UTC の前 3 時間降水量について 左から 解析雨量 MEPS コントロールラ ンの予測 MEPS 全 メンバー中の予測の最大値 MEPS の mm/3h を超える確率 MEPS のある メンバーの予測 MEPS は 8 月 4 日 6UTC 初期値の FT=4 SRFANL 8/8/6 :Z FT= : EPSFST 8/8/4 8:Z FT= 3: RM3H EPSFST 8/8/4 8:Z FT= 3: RR3H CNTL MSMFST 8/8/4 8:Z FT= 3: RR3H R_P MAX EPSFST 8/8/4 8:Z FT= 3: RR3H member4 4 4 8 RM6 CNT= VALID= 8/6 9:I 8.34 RAIN CNT= VALID= 8/6 9:I 7.8 RR3H CNT= VALID= 8/6 9:I 39.3 R_P CNT=..9 MIN=.E VALID= 8/6 9:I....3..6.7.8.9 RAIN CNT= VALID= 8/6 9:I 36.6 図..3 MEPS の予測例 8 年 8 月 6 日 UTC の前 3 時間降水量について 左から 解析雨量 MEPS コントロールラ ンの予測 MEPS 全 メンバー中の予測の最大値 MEPS の mm/3h を超える確率 MEPS のある メンバーの予測 MEPS は 8 月 4 日 8UTC 初期値の FT=3 のメンバーの予測がその後の予報時間においてもコン トロールランを上回るとは限らないことがある また 限られた予報作業時間内に効率的に代替シナリオを抽 出する手法の確立が今後の課題である 象予報用の風ガイダンスについては 対応する MEPS ガイダンスを作成しておらず 今後 調査および開発 を進める 前述した通り MEPS ガイダンスは基本的には MSM ガイダンスの予測式を各メンバーに適用して作成する が 天気予報用の MEPS 気温ガイダンスと MEPS 発 雷確率ガイダンスは 以下で示すようにその限りでは ない MEPS 気温ガイダンスは 利用の仕方に応じて ほかの MEPS ガイダンスと同様に MSM ガイダンスの 予測式を適用して予測を行う CTL 型と アンサンブル 平均による説明変数で学習した係数を使用して予測を 行う EPS 型の二つを部内試験運用している CTL 型 は コントロールランの予測値が MSM ガイダンスと 同一であるため 各メンバーのばらつきから MSM ガ イダンスの信頼度算出に利用できないか検討している また MEPS 降雪量ガイダンスの入力としても利用さ れている EPS 型は 各メンバーによるアンサンブル 平均の精度が CTL 型よりも高いことを確認したため アンサンブル平均を決定論的な予測値のように利用す ることを検討している MEPS 発雷確率ガイダンスは 予測精度や信頼度の 向上を期待できることから MSM 発雷確率ガイダンス と同様に LAF (Lagged Average Forecast) 法を用いて 予測している (高田 8; 工藤 8) ただ MEPS ガ イダンスと MSM ガイダンスとでは LAF に使用する 過去初期値が異なっている MSM ガイダンスは 過去 8 初期値を使用して 時刻が新しいほど寄与が大きくな るように重み付けをして LAF を行う これに対して メソアンサンブルガイダンス 数値予報課では 前項までで述べたメソアンサンブル 予報システム (MEPS) の結果を用いて 降水量 降雪 量 気温 発雷確率 風 視程 雲および航空悪天 GPV についてメソアンサンブルガイダンス 以下 MEPS ガイダンス を開発し 部内試験運用を行っている (高 田 7) 本項では部内試験運用中の MEPS ガイダン スの概要について述べる MEPS ガイダンスは MEPS の各メンバーを入力と するガイダンスであり 基本的に MSM ガイダンス (後藤ほか 8; 付録 A.) の予測式を適用して作成す る この作成方法では MEPS ガイダンスのコントロー ルラン6 と MSM ガイダンスが同一となるため 両ガイ ダンスの比較が容易 MSM ガイダンスに関する確率情 報の作成が可能といった利点がある また 予測式作 成のコストがかからないという点で 運用上のメリッ トもある 実行頻度 予報時間およびメンバー数につ いては MEPS と同様である 予報期間と間隔 予報 対象時間単位 作成対象 目的変数 説明変数 層別化 については MSM ガイダンスと同様である 予測要素 と作成方法については 表.. に示す なお 天気予 報用の湿度ガイダンスおよび天気ガイダンス 航空気..4 6 摂動を加えていないモデル予測値から作成したメンバー

MEPS LAF NAPS 4 LAF LAF 7 LAF MEPS MEPS MSM ( 7) MEPS MSM MEPS..4 3 9 3 MEPS4 (MEPS RMAX4) mm/4h 8..4 mm/4h mm/4h 9..4 MEPS MEPS MEPS (6a), 6:. 6,, 93 94., :. 6,, 93 4., 6a:. 6,, 3., 6b:. 6,, 8., 8:. 64,, 3.,,,,,,,, 8:. 64,, 94 3., 9:.,, 7., 8:.,, 88 9., 7:. 9,, 8 9., :.,, 73 3., :.,, 7. Ono, K., 7: Consistent Initial Lateral Boundary Perturbations in Mesoscale Ensemble System at JMA. CAS/JSC WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell., 47,.6.7... MEPS 9 6 MEPS 7 8 MSM4 9 mm/4h

..4 3 8 9 3 MEPS RMAX4 4 [mm/4h] 4 [mm/4h]meps RMAX4 mm/4h [%] 8 9 3 6UTC.. MEPS GPV EPS CTL MSM MSM LAF MSM MSM GPV GPV 3