報告書番号

V14013

タイトル（和文）

確率気象予測のための領域アンサンブル予測手法の開発

タイトル（英文）

Development of a regional ensemble prediction method for probabilistic weather prediction

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

数値気象予報モデルを利用し，確率論的な気象予測を提供する領域アンサンブル予測手法を開発した．総観規模の気象場と矛盾しない摂動を与えるため，初期値や側面境界値に加える摂動は，気象庁週間アンサンブル予報のコントロールとアンサンブルメンバーの差より作成している．この摂動を重ね合わせた気象庁全球予報のダウンスケーリングにより，複数のアンサンブルメンバー，水平解像度15km，48時間先まで予測する．
関東地方で大雪となった2013年1月14日を対象に領域アンサンブル予測の検証を行った．予測では，アンサンブルメンバー毎に異なる温帯低気圧の移動経路やその発達過程の影響を受けた高解像度の降水量分布が表現できた．予測には，風速や日射量などの幾つかの変数に対して平均値や分散にモデルバイアスが確認されているが，領域アンサンブル予測は，決定論的な予測に確率的な情報を付加できる見通しを得た．

概要 （英文）

A regional ensemble prediction method has been developed to provide probabilistic weather prediction using a numerical weather prediction model. To obtain consistent perturbations with the synoptic weather pattern, both of initial and lateral boundary perturbations were given by differences between control and ensemble member of the Japan Meteorological Agency (JMA)'s operational one-week ensemble forecast. The method provides a multiple ensemble member with a horizontal resolution of 15km for 48-hour based on a downscaling of the JMA's operational global forecast accompanied with the perturbations.
The ensemble prediction was examined in the case of heavy snow fall event in Kanto area on January 14, 2013. The results showed that the predictions represent different features of high-resolution spatiotemporal distribution of precipitation affected by intensity and location of extra-tropical cyclone in each ensemble member. Although the ensemble prediction has model bias of mean values and variances in some variables such as wind speed and solar radiation, the ensemble prediction has a potential to append a probabilistic information to a deterministic prediction.

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