海洋研究開発機構(JAMSTEC)と気象庁気象研究所(気象研)は3月31日、全球高解像度シミュレーションにより台風予測精度が向上することを確認したと発表した。

同成果は、JAMSTECビッグデータ活用予測プロジェクトチーム 中野満寿男特任技術研究員、地球情報基盤センター 大西領グループリーダー、気象庁気象研究所予報研究部 吉村裕正主任研究官らの研究グループによるもので、3月31日付けの欧州科学誌「Geoscientific Model Development」に掲載された。

計算領域を事前に設定する必要のない全球数値予報モデルは、台風予測の強力なツールであり、世界各国の気象機関においてその高度化が進められている。現在、世界で運用されている全球数値予報モデルうち、9kmメッシュが最も高解像度だが、従来型のモデルではこれ以上解像度を上げることが難しいことが知られている。

JAMSTECでは、「地球シミュレータ」というスーパーコンピュータを利用して、正20面体格子を用いるNICAMと、陰陽格子を用いるMSSGという2つの次世代型高解像度全球モデルを開発して、研究に用いてきた。一方、気象研では、気象庁の全球数値予報モデルをベースにしたDFSMとよばれる次世代型高解像度全球モデルの開発を進めている。

同研究グループは今回、3つの7kmメッシュの次世代型全球モデルNICAM、MSSG、DFSMと20kmメッシュの従来型全球モデルGSMを用いて、24個の台風についての5日先までの予測計算を、初期値を変えることによってトータルで137ケース行い、予測結果を気象庁の解析値と比較した。

研究で用いた3つの7km全球大気モデル。それぞれメッシュの切り方に特徴がある (出所:JAMSTEC Webサイト)

この結果、進路予測の誤差は予測時間とともに大きくなるが、すべての7kmモデルで、20kmモデルに比べて進路予測誤差が5～20%小さくなり、3つの7kmモデルの予測結果を平均すると、5日予測の進路予測誤差は20㎞モデルに比べ26％小さくなった。また、2つの7kmモデルでは進路だけではなく、台風強度予測についても改善がみられたという。

従来型全球20㎞モデルと3つの次世代型全球7㎞モデルによる、予測時間に対する進路予測誤差。灰色の棒グラフは事例数。進路予測誤差は予報時間が大きくなるとともに大きくなるが、20kmモデルGSMに比べて3つの7kmモデル(DFSM, MSSG, NICAM)は誤差が小さくなっている。さらに、3つの7kmモデルの予測を平均した場合(MME:水色線)は最も誤差が小さい (出所:JAMSTEC Webサイト)

同研究グループは今後、今回の結果の詳細な解析や、ひまわり8・9号などの最先端の「観測ビッグデータ」との比較により、台風予測のさらなる精度向上を目指した研究を進めていく考えだ。