降水量予測
定量的降水量予報（略してQPF）は、指定された期間に指定された地域に蓄積される融解降水量の予想量です。 [ 1 ] QPF では、地形を使用するか、詳細な観測による気候学的降水パターンに基づいて、地形が考慮されています。 1990 年代半ばから後半にかけて、QPF は米国全土の河川への影響をシミュレートする水文学的予報モデル内で使用されました。予報モデルは、惑星境界層内、つまり高度とともに減少する大気の最下層内の湿度レベルに非常に敏感です。 [ 2 ] QPF は、量を予報する定量的基準、または特定の量の確率を予報する定性的基準で生成できます。[ 3 ]レーダー画像予報技術は、レーダー画像の時間から 6 ～ 7 時間以内のモデル予報よりも精度が高くなります。予報は、雨量計の測定値、気象レーダーの推定値、またはその両方の組み合わせを使用して検証できます。降雨予報の価値を測定するために、さまざまなスキル スコアを決定できます。
レーダーの使用
数時間以内の短期的なレーダー傾向に基づいて降雨量を予測するアルゴリズムが存在します。レーダー画像予測技術は、レーダー画像から6～7時間以内の予測において、モデル予測よりも高い精度を示します。[ 4 ]
予測モデルの使用
かつては、予報官は利用可能な観測に基づいて天気予報全体を作成する責任を負っていました。[ 5 ]今日、気象学者の入力は一般的に、モデルのバイアスやパフォーマンスなど、さまざまなパラメータに基づいてモデルを選択することに限られています。[ 6 ] 予報モデルのコンセンサスや、さまざまなモデルのアンサンブルメンバーを使用すると、予報誤差を減らすことができます。[ 7 ] しかし、個々のシステムで平均誤差がどれだけ小さくなっても、特定のガイダンス部分内で大きな誤差が、特定のモデル実行で発生する可能性があります。[ 8 ] 専門家は、モデルデータを一般の人々に理解できる天気予報に解釈する必要があります。専門家は、モデルで解決するにはサイズが小さすぎる可能性のある局所的な影響に関する知識を使用して、予報に情報を追加できます。例として、QPFプロセスでは、詳細な観測から得られた地形または気候学的な降水パターンを使用して地形が考慮されます。[ 9 ] モデルガイダンスを使用し、様々な予測分野を気候学と比較すると、後の洪水事象に関連する過剰な降水量などの極端な事象は、より良い予測につながります。[ 10 ] 予測モデルの精度が向上することで、将来のある時点で予測プロセスに人間が不要になる可能性が示唆されていますが、現時点ではまだ人間の介入が必要です。[ 11 ]
ナウキャスティング
今後6時間以内の降水量を予測することは、しばしばナウキャスティングと呼ばれます。[ 12 ]この時間範囲では、個々のにわか雨や雷雨などのより小さな特徴だけでなく、コンピュータモデルでは解像できないほど小さな特徴も、かなりの精度で予測できます。最新のレーダー、衛星、観測データを人間が利用すれば、存在する小さなスケールの特徴をより適切に分析し、今後数時間のより正確な予報を行うことができます。[ 13 ]しかし、現在では、これらのデータとメソスケールの数値モデルを使用して、これらの特徴の時間的変化を含め、より正確な外挿を行う専門システムがあります。
アンサンブル予測
予報で提供できる詳細は、誤差が減少するにつれて、時間の経過とともに増加します。誤差が非常に大きくなり、予報が実際の大気の状態と相関しなくなる時点が来ます。単一の予報モデルを見ても、その予報がどの程度正しい可能性があるかを示すことはできません。アンサンブル予報では、大気の初期状態の不確実性（観測の誤差と不十分なサンプリングによる）を反映するために、多くの予報を作成します。作成された異なる予報の範囲により、予報の不確実性を評価できます。アンサンブル予報は、実際の気象予報でますます使用されています（たとえば、ヨーロッパ中期予報センター（ECMWF）、国立環境予測センター（NCEP）、カナダ予報センター）。[ 6 ] 降水量のアンサンブル平均予報は、より極端な値を平均化することから、極端なイベントに対する有用性が制限されるため、他の分野での使用に関連するのと同じ問題を抱えています。米国内で使用されているSREFアンサンブル平均の場合、この有用性の低下は0.50インチ（13 mm）という低い値から始まります。[ 14 ]
確率アプローチ
降雨量を定量的に表示するグラフによる降雨予測に加えて、特定の降雨量に達する確率を記述した降雨予測を行うこともできます。これにより、予報官は予報の不確実性の度合いを割り当てることができます。この手法は気候学と比較して有益であると考えられています。[ 15 ]この手法は長年にわたり国立気象局の予報 で使用されてきました。ある期間の降雨確率は、特定の地点に0.01インチ（0.25 mm）の降雨が降る確率に等しいためです。[ 16 ] この場合、降雨確率と呼ばれます。これらの確率は、コンピュータによる後処理を用いた決定論的予報から導き出すことができます。[ 17 ]
降雨予報を作成する主体
オーストラリア
気象局は2006年、複数の予測モデルを組み合わせた、いわゆる「アンサンブル」を用いて降雨量を予測する手法を導入しました。これは「貧者のアンサンブル（PME）」と呼ばれています。この予測は、アンサンブルを構成する個々のモデルよりも、時間の経過とともに精度が高くなります。PMEは迅速に作成でき、気象局のウェブサイト「水と土地」のページから入手できます。[ 18 ]
香港
香港気象台は、今後数時間で一定量の降雨量が予想される場合に、短期暴風雨警報を発令します。警報レベルは3段階です。黄色の警報は、1時間あたり30ミリメートル（1.2インチ）の降雨量が予想されることを示します。赤色の警報は、1時間あたり50ミリメートル（2.0インチ）の降雨量が予想されることを示します。黒色の警報は、70ミリメートル（2.8インチ）の降雨量が予想されることを示します。[ 19 ]
アメリカ合衆国
アメリカ合衆国では、水文気象予報センター[ 20 ]、河川予報センター[ 1 ]、および国立気象局内の地方予報所が、最大5日間先までの降水量予報を作成しており[ 21 ] 、 0.01インチ（0.25mm）以上の降水量を予測しています。1990年代半ばから後半にかけて、QPFは水文予報モデルにおいて、降雨が河川水位に与える影響をシミュレートするために利用されるようになりました。[ 22 ]
検証
降雨量予測は様々な方法で検証できます。 雨量計の観測値をグリッド化し、地域平均として予測モデルのグリッドと比較します。 気象レーダーの推定値はそのまま使用することも、雨量計の観測値に合わせて補正することもできます。[ 4 ]
観測フィールドと予報フィールドに基づいて、いくつかの統計スコアを算出できます。バイアスと呼ばれるスコアの 1 つは、予報フィールドのサイズを観測フィールドと比較し、スコア 1 を目標とします。脅威スコアは、予報セットと観測セットの交差を含み、検証スコアの最大値は 1 です。 [ 23 ]検出確率 ( POD) は、予報フィールドと観測フィールドの重なりを観測フィールドのサイズで割ることで求められます。ここでの目標はスコア 1 です。重要成功指標 (CSI) は、予報フィールドと観測フィールドの重なりを、予報フィールドと観測フィールドの合計サイズで割ります。ここでの目標はスコア 1 です。誤報率(FAR) は、観測フィールドと重ならない予報領域を予報領域のサイズで割ります。この尺度の目標値は 0 です。[ 4 ]
アメリカに影響を及ぼす熱帯低気圧に関しては、過去数年間の降雨量予測においてGFS全球予測モデルが最も優れた成績を収め、 NAMおよびECMWF予測モデルを上回った。[ 21 ]
参照
- 熱帯低気圧の降雨量予測
- 欧州洪水警報システム：洪水予測にQPFとEPSを使用
参考文献
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外部リンク
