報告書番号

U02029

タイトル（和文）

地上10m風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推定法

タイトル（英文）

Analysis of prediction errors and estimation of probability density functions about 10m wind 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）

社会経済活動は気象の影響を受けているが、その気象はカオス的なシステムである。気象の中期・長期予報精度向上のためにアンサンブル予報が行われており、多くの予報結果から如何にして有益な情報を抽出するかが課題となっている。本研究の目的は、日本の気象庁が実施している週間アンサンブル予報の精度を検討すると共に、予報変数の確率密度関数推定法を提案することである。ここでは、地上10m高度での風の予報結果に焦点を当て、25個のメンバーから成る予報資料（2001年３月～６月）を解析し、客観解析データや地上観測風と比較した。その結果、アンサンブル平均予報値は、従来の単独予報値に比べて予報誤差が小さく、予報精度向上に有効であることが分かった。次いで、予報資料の解析に加え、新たに実施したランダムシミュレーションの結果から、風の確率密度関数を二次元Gram-Charlier展開で近似し、その周辺分布として風速や風向の予報確率を推定する方法を提案した。

概要 （英文）

Our social and economical activities are influenced by the weather, which is a chaostic system. To improve the accuracy of medium/long-range weather predictions, numerical weather prediction centers in the world began producing operational ensemble predictions, where the models are integrated a number of times, starting from slightly perturbed initial conditions (say, several tens weather ensemble members). In the ensemble approach, each ensemble member produces a different weather senario. Therefore, a problem for a decision maker is how to analize a lof of predicted results coming from ensemble members and how to extract usefull information from them. The purpose of this paper is to examine the accuracy of ensemble medium-range predictions integrated operationally by the Japan Meteorological Agnecy(JMA) and to propose an estimation method of the probability density function (PDF) of forecasted variables. We focus on wind fields at 10 meters from the ground, and analyze the JMA dataset with 25 ensemble 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 predictions against the objective analyses and ground observations are also discussed in the paper. From the analysis of the JMA ensemble wind fields and some random simulations based on ideal depression fields, we show that the bivariate PDF of the predicted wind fields can be approximated by the so-called two-dimensional Gram-Charlier(GC) series. The GC series with 4th-order expansion show good approximation, and can provide the probability of the wind speed and the wind direction as the marginal distribution of the bivariate PDF. The GC series with the 4th-order expansion need only 14 parameters (first to 4th-order combined moments of forecasted variables), although the 25 ensemble members of the JMA ensemble system consist of 50 u- and v-components.

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