報告書番号

N05048

タイトル（和文）

気温と気圧に関する週間アンサンブル気象予報の精度と予報確率の検証

タイトル（英文）

Analysis of prediction errors and estimation of probability density functions about surface temperature and pressure fields in the JMA medium-range weather prediction

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

我々の社会・経済活動は気象の影響を受けるが、気象はカオス的なシステムである。中期予報の予報精度向上のために、世界の数値気象予報センターではアンサンブル予報の運用を開始している。本研究の目的は、日本の気象庁が運用しているアンサンブル中期予報の予報精度を検討すると共に、予報変数の確率密度関数を推定する方法を提案することである。ここでは、地上気温、海面気圧および500hPa気圧のジオポテンシャル高度に着目し、2001年３月から６月までの気象庁のアンサンブル予報資料のデータセット（２５メンバー）を解析する。その結果、これら予報変数をアンサンブル平均した平均値の予報誤差は、従来の単独予報による誤差に比べて小さい。本報告書では、客観解析値とアンサンブル平均予報値との相関についても検討している。 JMAの気象予報資料の気圧や気温の解析および簡単なランダムシミュレーションから、これら予報物理量の確率密度関数表現として、Gram-Charlier(GC)分布を提案した。４次のモーメントまでを考慮したGC分布は、アンサンブルメンバーの予報確率を良く近似した。ここで提案した予報確率は、４つのパラメータのみで分布形が決定できると言う長所がある。

概要 （英文）

Our social and ecomomical activites are infuluenced by the weather, which is a chaostic system. To improve the accuracy of medium-range weather predictions, numerical weather centers in the world began producing operational ensemble predictions. The purpose of this paper is to examine the accuracy of ensemble medium-range predictions integerated operationally by the Japan Meteorological Agency (JMA) and to propose an estimation method of the probability density function (PDF) of forecast variables. We focus on surface temperature, sea level pressure, and 500hPa geopotential heights, and analyzed the JMA ensemble dataset with 25 members from March to June in 2001. The results show that the ensemble mean prediction has smaller errors than the traditional single prediction. Correlations of the ensemble mean predtictions against the objective analysis are also discussed in the paper. From the anaysis of the JMA ensemble temperature and presure fields and some random simulation based on ideal depression fields, we propose the Gram-Charier(GC) series as the PDF of the temperature, sea level pressure, and 500hPa geopotential height. The GC series with 4th-order expansion show good approximation of these PDFs of ensemble members. The GC series with 4th-order expansion need only 4 parameters, although ensemble prediction system give 25 different results for each members.

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