数値予報モデルとは？
すうちよほうもでる
数値予報モデルとは、大気の物理法則を方程式で記述し、コンピューターで計算することで将来の天気を予測するシステムです。
数値予報モデル（Numerical Weather Prediction model、NWP）とは、大気の運動を支配する流体力学・熱力学の方程式を離散化し、スーパーコンピューターで数値的に解くことで将来の大気状態を予測するシステムです。現代の天気予報はほぼすべてこの手法に基づいています。
基本的な仕組み
地球大気を三次元の格子点に分割し、各格子点での気温・気圧・風速・湿度などを初期値として設定します。この初期値から時間を少しずつ進めながら大気の状態を計算し、数時間〜数週間先の気象場を導き出します。
主な種類
- 全球モデル：地球全体をカバーし、1〜2週間先の予報に使用
- メソスケールモデル（MSM）：日本周辺など地域を絞って高解像度で計算、数時間〜3日先
- 局地モデル（LFM）：さらに狭い範囲を超高解像度で計算、短時間予報向け
- アンサンブル予報：初期値を微妙に変えた複数計算で不確実性を評価
初期値とデータ同化
予報精度は初期値の品質に大きく依存します。気象衛星・ラジオゾンデ・レーダーなど多種多様な観測データをモデルに取り込む「データ同化」が予報精度向上の要です。
意義
数値予報の登場で週間天気予報が実用化され、台風進路予測の精度も飛躍的に向上しました。気候変動予測にも同様の手法が活用されています。
使い方・例文
気象庁が毎日発表する台風の進路予報や週間天気予報は、数値予報モデルの計算結果を気象予報士が解析・補正して作成されています。
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