(このページはいろいろと不完全です。ほかのいろいろな材料を参照しながら授業をすすめ、 授業後にリンクを追加する予定です。)
「天気」ということばは、文脈によって、意味のひろがりがちがう。
日本では、日記に、(原則として記録者がいた地点の) 毎日の「天気」を書く習慣がある。 (中国からつたわってきた習慣らしいが、日本のほうが普及している。) 「晴れ、くもり、雨、雪」などが、ことばで書かれている。 日記によっては、さらにくわしい記述をふくむこともある。 【なお、この項目が「天気」とよばれるのは近代のことであり、 むかしはそうではなかったらしいが、どう呼ばれていたか (わたしは) 未確認である。 「天気」ということばは「晴れ」に近い意味でつかわれることもあった。】
現代の日本の「日本式天気図」で地点ごとの〇に書かれる天気記号では、 快晴、晴れ、くもり、雨、雪、あられ、霧、雷 などを区別する。 ただし、「快晴、晴れ、くもり」の区別は、雲量 (空のうちどれだけが雲におおわれているか) によっている。
世界気象機関 (WMO: World Meteorological Organization) できめられた 国際的な気象情報交換の約束では、地上気象のうち Weather (天気) と Cloud amount (雲量) は別々の項目である。 「国際式天気図」では、〇のなかには雲量がしめされ、「天気」の記号はその外にかかれる。
「天気」ということばは、上記の意味よりもひろく、 各地点の 気温、湿度、風向・風速など、物理量であらわされる気象要素もふくむことがある。 【国や産業によっては、そちらが「天気予報」で期待されるおもな対象であることもある。】
たつまき などの 水平規模 数 km から 数十 km の大気中の現象もふくむことがある。
さらに、水平規模 数百 km から 千 km (気象学用語でいう「総観規模」) の現象である 「台風」「(温帯) 低気圧」などをふくむこともあり、むしろこちらを「天気」ということもある。 ひとつには、天気現象の原因を説明する際には、 ローカルな現象よりもまず総観規模の現象をさきに考えることが多く、 「天気図」という表現方法 (あとで説明する) も総観規模を念頭においてつくられているからである。 【ちなみに、中国語には「天気学」ということばがあるが、日本語の「総観気象学」に相当する。】
未来のある時刻の天気を推測する (予測する) こと。また、その予測を通報・発表すること。
英語には prediction と forecast ということばがある。 「予報」と「予測」に相当するが、どちらがどちらに対応するかはかならずしも一定しない。
時間軸上でどのくらい未来に注目するかは、いろいろある。 ここでは、現在の日本の気象庁でつかわれている予報の分類用語と、 それに対応する「どのくらい未来か」の、増田が典型的と思う数値例 (定義ではない) をあげてみる。
このうち技術がいちばん確立しているのは「短期予報」なので、 ここではそれをおもな話題としてとりあげる。
ここでは、天気予報の歴史をたどるのではなく、概念的にいくつかの段階にわけて論じる。
近代になってからの冗談として、げたをけりあげて、どちら側が下に落ちたら雨、 といった「予報」が話題になることがある。 これは、ランダムな現象の典型例とされる「コイン投げで表が出るか裏が出るか」の同類だろう。
ただし、これがおもしろいのは、天気についての人びとの経験によって得られた (自分たちがいる場所、季節では) どの類の天気が (およそ) どのくらいの確率で出現するかについての 直観的認識と、ランダム現象とを対応づけているからだろう。
近代科学がはじまるまえから、天気を予報する形のことわざがつたえられていることがある。 そのうちには迷信としかいえないものもあるが、近代科学によって説明できるものもある。
イギリスの気象学入門書 Shonk "Introducing Meteorology" の 第2章の最初に出てくる例は、 海藻の乾物が湿ると雨が近い、というものである。 これは雨のまえに湿度が上がりはじめることを反映しているのだろう。
「夕焼けは晴れの前兆」というのは、夕焼けが見えるのは西の方向の雲が少ない状態であることと、 温帯では (日本では、夏以外の季節には) 天気の変化はおもに総観規模の「温帯低気圧」が西から東に進むことによっておこることを反映している。
1地点の天気の時系列の周期性そのほかの性質にもとづいた予測がこころみられる。 「三寒四温」を延長するのもそのたぐいとみることができる。
現代、(とくに気象に特化したものでない) 統計学的 (あるいは機械学習的) 予測手法の応用例として、1地点の気象の時系列のデータから未来の値を予測しようとする 試みがあるが、おそらく (このあとのべる) 物理法則と多地点の観測にもとづく数値予報には勝てないだろう。 (「再解析プロダクト」などを材料とする統計学的 (あるいは機械学習的) 予測が有能なことはありうるが そのばあいは再解析プロダクトがつくられるまでに数値予報技術がつかわれている。)
17世紀のヨーロッパで、トリチェリ、パスカルなどによって、大気に圧力があることが認識された。 気圧計がつくられた。 マグデブルク市長ゲーリケ (真空の実験で有名) が気圧を継続測定し、嵐 (暴風雨) との関連に注目した。 いまもときおり、気圧計が「晴雨計」とよばれることがある。気圧が下がったあとに雨がくることが多かったからである。
気温の観測も17世紀からはじまった。
観測される量の単位や観測時刻などをそろえて多地点で観測がこころみられた。 とくに、18世紀、ドイツのパラチナ (Palatina; プファルツ Pfalz ともいう地方名) 気象学会のよびかけによって多地点の気象観測値が収集された。
1820年、ドイツのブランデス (Brandes) が、1783年3月の暴風雨の時のヨーロッパの 気圧の等値線図をふくむ地図をつくった。 その図自体は現存していないが、世界最初の (いまの気象学用語でいう) 天気図とされる。
19世紀はじめまでの技術では、観測値の収集に時間がかかるので、 天気図をつくることができても予報には役だたなかった。
速い通信が重要
19世紀なかばに、電信がつかえるようになった。
1854年11月14日、クリミア戦争中に黒海にいたフランス・イギリスなどの軍艦が嵐によって 沈没などの被害をうけた。 フランスのパリ天文台長ルヴェリエ (Leverrier) が事後に観測記録を収集し、 嵐 (温帯低気圧) の移動経路を示し、電信をつかえばリアルタイムの警報が可能になることを提唱した。
1860年にオランダ、1861年にイギリスで、暴風雨警報がはじめられた。 1863年にフランスで、天気図の定期的な発行と、複数国の観測にもとづく暴風警報がはじめられた。
1873年に国際気象機関 (IMO: International Meteorological Organization) がつくられた。 これは政府間機関ではなかったが、各国の気象庁長官などが集まっていた。 ここで国際的な観測値の交換の約束や標準化がおこなわれた。 (のち 1951年に、国際連合のもとの政府間機関である WMOに変わった。)
日本では、1875 (明治 8) 年に東京気象台が観測を開始した。 1883 (明治 16) 年に気象電報収集、天気図作成、暴風警報、1884 (明治 17) 年に天気予報をはじめた。
「大日本帝国」は日本だけでなく植民地や実効支配地でも気象観測をした。 第2次世界大戦中のうち太平洋戦争中には天気予報は一般には発表されず軍事専用となった。
物理法則の定式化が必要
速い計算機が必要
上空 (対流圏中層) の観測が必要 (地上気象ほど多地点でなくてもよい)
1900年ごろ、アメリカのアッベ (Abbe) と、 ノルウェー人のヴィルヘルム ビヤークネス (Vilhelm Bjerknes) がそれぞれ、 大気は物理の流体力学と熱力学の法則にしたがっているので、 予報はそれにもとづくべきだという構想をのべた。 しかし、それを実現する情報基盤がまだなかった。 ビヤークネスは、ノルウェーのベルゲン大学で、気象観測データを収集し、 天気図などをつくり、そこにあらわれる現象の経験的法則性を知る 総観気象学と、それにもとづく天気予報の発達に貢献した。
イギリスのリチャードソン (Richardson) が、 流体力学と熱力学の式を、 空間と時間の微分を有限差分 (Δx, Δt →0 の極限をとらない) でおきかえた式で 近似計算することによって、将来の気圧などの気象要素を予測する計算方法を示したが、 試算はうまくいかなかった。(第1次世界大戦中に構想され、戦後の1922年に出版された。)
第2次世界大戦中のアメリカ合衆国で、電子計算機がつくられた。
また、第2次大戦をきっかけとして、航空のための気象の需要がふえ、 ラジオゾンデ (あとでのべる) などによる上空の気象観測 (「高層気象観測」といわれるが「高層大気の観測」ではない) が定常的におこなわれるようになった。
第2次世界大戦直後のアメリカ合衆国で、電子計算機の応用のひとつとして、 数値天気予報が試みられ、1950年にチャーニー (Charney) たちによって最初の数値実験が成功した。 ただしそれはリチャードソンの構想よりも大気の運動を単純化して表現したものだった。 (リチャードソンの1922年の本に近い計算で実用的な予報ができたのは1980年ごろである。)
1954年にスウェーデンで、つづいてアメリカ合衆国で、日本では1959年から、 気象庁のような気象現業官庁で数値予報がおこなわれるようになった。 ただし当初は、現業の予報はおもに経験的な総観解析によるもので、数値予報の役割は補助的だった。
計算機が進歩し、観測網が充実し、気象の力学や雲・降水についての理解が進み、 数値予報モデル (という計算機プログラム) と、そこに観測値をとりこむ「データ同化」技術が 発達して、数値予報の精度は向上してきた。 1960年代ごろには天気予報は「あたらないもの」の例にされたが、 いまでは、総観規模の短期予報に関するかぎり、 数値予報にもとづく天気予報が信頼されるものになった。 (ただし、短時間予報は、観測された変化傾向を未来に延長するのがおもである。)
大気 (対流圏、成層圏)、陸面 (地温、土壌水分など)
海をどこまでふくめるか? 海面水温を境界条件として与える、 海面水温を予測する、海洋表層のモデルを結合する、海洋全層のモデルを結合する。
大気成分のうち水蒸気は予測する。雲水・雲氷は予測するか?
二酸化炭素濃度は数値予報ではふつう予測対象ではなく固定された数量。
太陽からくる放射 (電磁波のエネルギー) は、太陽自体は変化しないと仮定し、 天体力学にもとづく太陽と地球の位置関係を計算してあたえる。
状態量 (風速の東西・南北成分、気圧、気温、水蒸気量) の時間微分をふくむ式になる。
実際は、連続の時間や空間による微分を、差分やそのほかの方法で離散的な変数の 集まりで近似する。
空間は、緯度、経度、高さ (気圧) の 3次元の格子点での値であらわす。
(水平の離散化には「スペクトルモデル」という考えかたもつかわれるが、ここでは省略。)
微分を差分におきかえて考える。
予測型計算の対象となる状態量のあつまりを X という (数学的意味での) ベクトルで あらわす。ベクトルの次元数は 状態量の種類の数 × 格子点数 で、何万にもなる。
dX/dt = f(X)
{X(t+Δt)-X(t)}/Δt = f(x)
X(t+Δt) = X(t) + Δt・f(X(t))
X(0) の値がわかっていれば、t = 0, t = Δt, t = 2Δt, ... と時間ステップを進め、 任意の未来の時刻の X の値を計算することができる。 (現実の近似として有用かどうかは場合による。)
時刻 0 でのすべての格子点での状態量の値 (「初期値」) が必要となる。
なるべく時刻をそろえておこなわれた観測値を集め、(統計学的な方法で) 空間内挿する。 (この作業を「客観解析」ということがある。 人が頭をつかって天気図をつくる作業を「天気図解析」ということがあり、 それと似たことを計算機のプログラムでおこない、同じプログラムをつかえば個人差は生じないからである。) 3次元の状態量を得るための観測値の主役は、ながらく、ラジオゾンデによる気温・等圧面高度・風だった。 (いまでも主役のひとつだが、圧倒的に重要というわけではなくなった。 ただし、衛星データがつかえるようになるまでの過程では、より直接的なラジオゾンデ観測との比較ができたことが重要だった。)
観測点がないところでも、数値予報が継続されていれば、 まえの「客観解析」の時刻 (たとえば 6時間前) からの予報値がある。 そこで「客観解析」は、観測値と予報値をくみあわせて初期時刻の状態量の場を推定すること と考えられるようになった。
予報モデルの性能がよくなり、また時刻がそろわない観測値 (静止衛星でない衛星からの観測など) を とりこむことがふえたので、「客観解析」の作業はむしろ、 予報モデルを連続運転しながら観測値をとりこんでいくようにとらえられるようになってきた。 そのような発想ではこの作業を「データ同化」という。