私たちが普段から见る天気予报は観测データから初期値を作り出し、それを数値予报モデルに当てはめることで得られます。しかし、天気予报が外れるということがよく起こります。天気予报が外れる、すなわち误差を持つ理由は主に二つあります。一つは数値予报モデルが地形を完全に再现しきれていないこと、もう一つは大気の性质がそもそも误差を生み出しやすいことになります。
特に后者の影响は大きく、地形を完全に再现できたとしても、その影响を完全に取り去ることは不可能です。そこで用いられるのが、アンサンブル予报です。アンサンブル予报では、わずかに异なる复数の初期値から复数の予报を行います。
初めのうちはわずかな差でも时间が経つにつれて、どんどんと差が大きくなっていきます。误差を排除した完璧な予报をするのではなく、误差を含めた上でどのような现象が起こる可能性が含まれているのか知ることができる、それがアンサンブル予报です。
私の研究では普段よく目にする一週间予报より、さらに长い期间の一ヶ月アンサンブル予报を用いて予测精度がどの程度高いのか、过去に行われた予报と観测データを比较することで探ろうとしています。
たくさんの可能性を秘めた研究、ぜひ动画で御覧ください。
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この映像は、菅原邦泰さん（理学院 修士1年）が、大学院共通授業科目「大学院生のためのセルフプロモーション2」の履修を通して制作したものです。
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気象学研究室（稲津 將 教授）