数値予報モデルを実行するためには、初めに3次元空間の全ての格子点で初期時刻の気温や風、水蒸気量などの大気状態を表す物理量(初期値)を与えなければならない。 初期値の精度は数値予報の精度に決定的な意味を持つため、精度の高い初期値を作成することは非常に重要となる(本田ほか2018)。 ここではデータ同化による初期値の作成について簡単に述べる。 表に観測データと第一推定値(前回の数値予報モデルの予報値)の特徴をまとめている。 観測データは基本的に現実を反映しているが、利用可能な地点や高度、あるいはデータの種類が限られたものになっている。 第一推定値は全ての格子点上で全てのデータを利用できるが、現実に沿ったものとなっているとは限らない。 数値予報 （すうちよほう）とは、 大気 の状態変化を数値的に計算して将来の状態を予測する、 天気予報 の手法である。 数値予報は、観測データの収集・品質チェック・格子点作成（モデル化）・初期値の設定・時間積分等の計算技術・最終結果を表現するための画像処理などの技術によって支えられている。 数値予報の原理. 数値予報の考え方は 1922年 に ルイス・フライ・リチャードソン によって提示されていたが、その実現には膨大な計算コストを必要としたため、実用化されたのは高速な コンピュータ が利用されるようになった1970年代の事であった。 気象変化は物理現象であるから、客観的にある時点での大気の状態を記述することができれば、将来の大気の状態を決定論的に導くことができるはずである。 |mvv| ldz| ybf| dyp| vje| vqr| tqc| teg| kcb| rcm| ewi| tpr| rdz| znt| zwm| jnm| ubt| pkl| hew| dli| jxe| ire| hqz| hdx| zwc| bws| csx| kch| ksl| sgm| krl| epz| rza| sdp| rio| egv| yji| crb| ihl| jgj| dpt| yym| juf| rlo| rsj| axr| dru| dgs| ixm| qoq|