北北東の風 Blog

独自予報への道 その2 天気予報が出力されるまで

天気図とにらめっこして出してもいいのですが、人が絶えずやる時代でもありません。ここは、コンピュータの力を借りたいところです。

モデルの物理量

コンピュータの力に頼るとなると、使うのはモデルの出力値と観測値になります。モデルの出力値には、気温や、湿度と言った、普段、我々が目にする変数もあります。しかし、天気など直接には出てこないものもあります。そこで、何らかの方法を用いて、天気予報に翻訳してやる必要があります。

モデルの誤差

モデルには、正確に地形を表現できていない、物理的な取り扱いの限界などから、系統誤差を含んでいます。たとえば、いま、こっそりと自分で計算を行っている天気予報では、気温が低めに出るバイアルがかかっています(地点により違うかもしれないけど)。天気予報としてこのまま出すには、傾向はあっているけど、何か違うとか、精度が悪いとなってしまいます。そこで、天気予報を出す際には、補正をかけて上げる必要があります。

天気予報への翻訳

これらのことを踏まえた上で、日々天気予報は出力されているわけです。そこで、使われる手法は古くは統計的手法で、回帰式を求めてそれに当てはめて求めていたりしていました。現在では、カルマンフィルター(KLM)や、ニューラルネットワーク(NN)を用いて出されています。これらの手法の利点は、逐次更新されていく事にあり、季節変化などに追従することができています。また、直接数値化されていないような事項に対しては、決定木を用いて行っています。

それらの過程を経て、一般に目にする天気予報が発表されています。