コンピュータは天気予報でどのように使用されていますか?

歴史を通じて、時間の経過とともにより効果的に天気を予測するために、気象学者によって数多くの技術と実験が行われてきました。テクノロジーの大幅な進歩により、今では数日、さらには数か月先の天気を予測することが可能になっています。これは、20 世紀半ばまでは真に不可能でした。コンピュータ モデルの使用は、最初の気象衛星が打ち上げられた 1960 年代を中心に広く普及しました。予測に使用されるコンピューター モデルの種類は、主に気候と気象条件の種類によって異なります。

気候モデル

気候モデルは、主に地球の気候の大幅な変化を予測するために使用されます。気候とは、ある地域の長期間にわたる平均的な気象条件です。したがって、気候モデルは、統計データと現在のデータの組み合わせを使用して、合理的な予測を提供します。 CFS は、エルニーニョ、マッデン ジュリアン振動 (MJO)、モンスーンなどの惑星規模の気象条件を予測するために使用される主要な気候モデルの 1 つです。

メソスケール モデル

メソスケール モデルは、主に局所的な天気予報に使用されます。気象用語でメソスケールとは、通常 2 ～ 20 km の範囲の大気条件を意味します。概観モデルと気候モデルは、通常、単一セルの雷雨や竜巻などの局地的な気象条件を予測するのに十分な解像度を持っていません。北米モデル (NAM) は、地域の気象条件を予測するためによく使用されます。

動的モデル

動的モデルは、天気予報に使用される最も洗練された高価なツールです。動的モデルは、大気の高度な基礎方程式を使用して、現在の条件に基づいて天候の変化を予測します。動的モデルは効率的ですが、最初の実行中にエラーが発生する可能性があります。 National Hurricane Center (NHC) によると、GFS、ECMWF、NOGAPS、UKMET、および CMC は、予測に使用される動的モデルの一部です。

統計モデル

統計モデルは主に、気象学者が正確なアナログ予報を提供できるようにするために使用されます。統計モデルは、以前の嵐や気象条件のデータを使用して、気象学者が現在の気象システムを追跡する方法をよりよく理解するのに役立ちます。統計モデルは、熱帯および中緯度低気圧の追跡によく使用されます。動的モデルのコンセンサスが妥当でない場合、気象学者はしばしば統計モデルを使用してより良い予測を提供します。

コンピュータ モデルの効率

大気コンピューター モデルは天気予報の効果的なツールですが、完全に正確というわけではありません。通常、コンピュータ モデルは、予備実行中は効率が低下します。たとえば、熱帯低気圧発生 (熱帯低気圧の形成) の最初の段階では、コンピュータ モデルは通常、妥当な予測を提供するのに十分なほど初期化されていません。長期予報 (1 週間を超える) は通常、あまり正確ではありません。これは、その時間以降に影響を与える可能性がある多くの大気要因があるためです。動的モデルは、3 ～ 5 日間の予測で最も正確です。