おもな参考文献は、 [気象・気候のモデルの基本的構成]のページを参照。
データ同化に関する追加参考文献
http://wwwsoc.nii.ac.jp/msj/BOOKS/note/note217.htmlhttp://www.mestoc.jp/BOOKS/note/note217.html [2019-06-10 リンクさき変更]
にある紹介文や目次を参照すると、
気象庁で最近使われているデータ同化の方法を理解するのに適した文献らしい。
JRA25の解説も含まれている。]2006年度慶応大学「地球環境観測」教材の [気象の観測から予報まで] [データ同化]、 2000年度東京都立大学「地理情報学」教材の [空間内挿]のほうが詳しい部分もある。
数値予報モデルに、 ある時刻の現実の大気の状態をなるべく忠実に表現する初期値を与える。 (同一時刻のすべての格子点で、 予報変数(前回のp座標primitive方程式の例でいえば u, v, T, q, ps)の値を用意する必要がある。) 時間ステップで計算を進め、 知りたい日時(たとえば1日後)の予報変数の値を得る。 (それを予報天気図として使い、客観的な統計処理をしたり、 主観的に解釈を加えたりして天気予報を出す。)
ここでは、海洋の状態は予報せず(海面水温を外部条件として与え)、 大気(および陸面)の変数だけを予報計算する場合を想定して述べる。
いわば「気象モデルはしだいに初期値を忘れてしまう。」 もう少し正確に言うと、初期値のわずかな差がしだいに拡大する。 これはモデルの性質というよりもむしろ大気自体の性質である。 モデルがいくら正確でも、また観測がじゅうぶん密にあっても、 初期値の精度には観測精度に由来する限りがあるため、 毎日の天気予報として有効なのは、およそ2週間までであると考えられている。
毎日ではなく、 たとえば1週間あるいは1か月の平均的状態の予測ならば、 数か月先まで計算することも無意味ではなさそうである。 ただし、初期値を少し違えた計算の結果の違いは、ときには大きくなることもある。 そこで、意図的に複数のよく似た初期値を作って複数の時間発展の道筋を計算し、 その組み合わせから天候の確率的予測をするという考えかた (「アンサンブル予報」という)が使われるようになってきた。
時間スケールの短いほうの限界は、 観測から、観測値の通報、初期値を用意する計算、数値予報計算、計算結果の通報 までの手続きが、実況よりも早くできるかどうかで決まる。 空間スケールにもよるが、およそ3時間より短い時間スケールでは、 数値予報よりもむしろ実況の通報(「nowcast」という)のほうが有効だろう。
気象観測データは、WMO(世界気象機関)を要とする国際的な取り決めによって、 各国の気象庁に相当する機関の間でリアルタイムに交換されている。 これには、現場観測と、衛星による観測が含まれる。
現場観測にはさまざまな種類があるが、 数値予報にとって最も重要なものとして、ラジオゾンデがあげられる。 これは、温度計・湿度計・気圧計を気球につけてあげ、 電波によって信号を地上に送るもので、 温度・湿度・気圧の鉛直分布とともに、 気球の位置を追跡して風向・風速の鉛直分布を知ることができる。 WMOの約束により原則として世界時(UTC、グリニッジ時と同じとみてよい)の 0時、12時(日本時間では9時、21時)にいっせいに観測が行なわれている。 さらに可能ならば6時、18時も観測する。 しかし、観測点の分布は人が住んでいる地域に偏っており、 また、各国の経済的事情などによって観測がじゅうぶん行なわれていない地域もある。 [ラジオゾンデ観測点の分布の例]
衛星観測は、衛星の軌道による制約の範囲で、地球上をくまなく観測できる。 ただし、直接得られるのは衛星に到達した電磁波の情報なので、 現場の気象変数に換算するには、それぞれのセンサーごとに、 半理論(放射伝達)・半経験的な、物理量抽出(retrieval)の方法を 開発する必要がある。 また、観測時刻は場所ごとにずれてくる。
初期値としては、3次元の格子点のそれぞれについて、 予報変数の組の値が必要である。 観測は、格子点で行なわれているわけではない。 そこで、格子点での値を推定する必要がある。 まず考えられるのは、同時刻の観測値から、 観測点と格子点の空間的位置関係を考慮して推定すること、 つまり、空間内挿することである。
しかし、どの観測点からも遠く離れた格子点の場合、 空間内挿による推定の精度は低い。 もし、なんとかして数値予報を始めることができたのならば、 なん時間か前の時刻の初期値から数値予報を進めて得られた予報値のほうが、 観測値からの空間内挿よりもよい推定値になることもある。 予報値は、(位置を固定した時間軸上の外挿とは違うが) 時間方向の外挿と考えることもできる。 予報値と空間内挿値に重みづけをすることによって、 一方だけよりもよい推定値が得られることもある。
たとえば、6時間ごとに、(6時間前の初期値からの)予報値と、 その時刻(および前後3時間)の観測値を空間内挿したものとを組み合わせて 初期値を作り、6時間予報計算を行なう、ということをくりかえす。
【この手順を、数値予報関係者は「予報解析サイクル」と呼ぶことがある。 ここでいう「解析」は、もともと、天気図を作る (観測データを表示し、温帯低気圧などの構造を認識する)作業をさしていた。 これは人の主観によることもあるが、 数値予報の場合は、コンピュータプログラムで(天気図に相当する)格子点値を得るので この手順を「客観解析」ということがある。】
植物が大気中の二酸化炭素を取りこんだり、 動物が食べ物の有機物を消化したりして、 自分のからだを構成する物質を作ることを「同化」(assimilation)という。 予報モデルが、時間ステップを進めながら、観測値をとりこんで モデル格子点値を作っていくことも、それと似たところがあるので、 「データ同化」と呼ばれるようになった。 上に述べた6時間ごとの予報解析サイクルは、間欠的データ同化である。 予報計算の毎ステップごとに観測値をとりこむ連続的データ同化も考えられる。 気象庁で最近使われている「4次元変分法」は(ここでは詳しく説明できないが) 連続的・間欠的の両方の特徴をとり入れた方法と言える。
予報計算には、初期値のほかに、 計算領域の境界での条件を与える必要がある。
境界のひとつは地表面(海面・陸面)である。 ここで与える条件には、地表面の標高、海面水温など (その他はここでは省略)がある。
もうひとつは対象領域の上端である。 ここでの条件は、仕事も熱伝導も物質の出入りもないというものでよさそうだ。
全球モデルにはないが、 限られた領域のモデルには水平方向の境界があり、そこでは空気の出入りがある。 領域モデルの水平境界での値は、全球モデルの予報値に基づいて与えることが多い。 ただし、領域モデルの格子点に内挿するだけでなく、 領域モデルの力学に適合するように修正してやる必要がある場合もある。
このほか、境界条件というのは適当ではないが、 太陽からくる放射(電磁波のエネルギー)の分布は、季節変化・日変化を含めて、 外部条件として与えてやる必要がある。 また、二酸化炭素など放射吸収・射出にきく物質の濃度も与えてやる必要がある。
数値予報モデルやデータ同化のプログラムは、 毎年のように改訂が加えられる。
これは、予報精度向上のためにはよいことだが、 年々変動の偏差(anomaly)や長期の変化傾向(trend)を知ろうとすると、 現実の大気の変化とプログラムの変化を分離できないという困ったことでもある。
そこで、予報とデータ同化のプログラムを一定のまま保って、 過去にさかのぼった長期間の観測データを同化し、格子点データを作成するという 事業が行なわれることがある。 これを再解析(reanalysis)と呼んでいる。
日本では、気象庁と電力中央研究所によって、
「JRA25」が行なわれた。
このプロジェクトは1979年から2004年までの全球気象観測値を同化した。
結果の格子点データはhttp://jra.kishou.go.jp/から提供されている。
(無料だがユーザー登録は必要。)
【[2019-06-10補足] その後、1958年からの期間についての「JRA-55」がおこなわれ、
その結果のデータが上記URLから提供されるようになった。
JRA25のデータは提供されなくなった。】
再解析には、リアルタイムの予報のためのデータ同化と比べて、 同化のプログラムの改訂による見かけの変化が避けられることのほかに、 材料となる観測データとして、リアルタイムからの通報からもれたものを補足したり まちがいを訂正したりしたものを使うことができるという長所がある。 しかし、観測網の変化に伴う見かけの変化をなくすことはできない。 また、計算機資源の配分のつごうで、 再解析の空間分解能は、 リアルタイムの予報のためのデータ同化と比べてあらいのがふつうである。