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月別アーカイブ: 2024年7月
ガイダンスの概要
ガイダンスは、数値予報の地上気温や降水量などの予測値を補正してその誤差を軽減したり、数値予報が出力していない天気や発雷確率などを作成することによって、予報作業を支援するために作成されます。数値予報モデルが出力したデータは … 続きを読む
高解像度降水ナウキャスト
気象庁では、2014 年 8 月より、解像度250m, 5分ごと、30分先までの降水を予報する高解像度降水ナウキャストの運用を開始しました。日本全国20箇所にあるレーダー雨量観測(ドップラーレーダー観測網)の解像度を向上 … 続きを読む
梅雨前線と線状降水帯
梅雨前線は、春から盛夏への季節の移行期に、日本から中国大陸付近に出現する停滞前線で、一般的には、南北振動を繰り返しながら沖縄地方から東北地方へゆっくり北上します。平年では5月上旬の沖縄から梅雨入りし、7月下旬の東北北部で … 続きを読む
アンサンブル予報
大気のカオス的な振る舞いによって、初期条件のわずかな違いで予測の誤差が拡大することが知られています。数値モデルでは観測データの誤差や数値モデルの不完全さにより誤差が生じるため、予報結果に誤差が生じることを避けることができ … 続きを読む
ガイダンス
天気予報では数値予報モデルによる予報値が利用されますが、数値予報には解像度などモデルの不完全さに起因する多くの問題点があります。一般に、数値モデルでは計算機資源の制約から高解像度化が難しく、地形が粗く表現されます。降水特 … 続きを読む
降水ナウキャスティング
Google DeepMindなど機械学習ベースのデータ駆動型予測モデル(Precipitation Nowcasting)が急速に広まっており、数値モデルによる予測に匹敵する精度を得られるようになっています。一方で、初 … 続きを読む
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