降水量予測

定量的降水量予報（略称QPF ）は、特定の期間に特定の地域に蓄積される融解降水量の予想量です。 ^[1] QPF は、予報の有効期間中に降水量が最小閾値に達すると予想される場合に作成されます。降水量予報の有効期間は通常、00:00、06:00、12:00、18:00 GMTなどの総観時間です。地形は、地形図を使用するか、詳細な観測による気候学的降水パターンに基づいて、QPF で考慮されます。1990 年代半ばから後半にかけて、QPF は米国全土の河川への影響をシミュレートするための水文学的予報モデル内で使用されました。予報モデルは、高度とともに減少する惑星境界層内、つまり大気の最下層での湿度レベルに著しく敏感であることが示されています。^[2] QPFは、量を予測する定量的基準、または特定の量の確率を予測する定性的な基準で生成できます。^[3] レーダー画像予測技術は、レーダー画像の時間から6〜7時間以内にモデル予測よりも高いスキルを示します。予測は、雨量計の測定値、気象レーダーの推定値、またはその両方の組み合わせを使用して検証できます。降雨量予測の価値を測定するために、さまざまなスキルスコアを決定できます。

レーダーの使用

数時間以内の短期的なレーダー傾向に基づいて降雨量を予測するアルゴリズムが存在します。レーダー画像予測技術は、レーダー画像の時間から6〜7時間以内のモデル予測よりも高い精度を示します。^[4]

予測モデルの使用

かつては、予報官は利用可能な観測に基づいて天気予報全体を作成する責任がありました。^[5]今日、気象学者の入力は一般的に、モデルのバイアスやパフォーマンスなどのさまざまなパラメータに基づいてモデルを選択することに限られています。^[6] 予報モデルのコンセンサスと、さまざまなモデルのアンサンブルメンバーを使用すると、予報誤差を減らすことができます。^[7] ただし、個々のシステムで平均誤差がどれだけ小さくなっても、特定のガイダンス内で大きな誤差が、特定のモデル実行で発生する可能性は依然としてあります。^[8] 専門家は、モデルデータを一般の人にも理解できる天気予報に解釈する必要があります。専門家は、モデルでは解決できないほど小さい可能性のある局所的な影響に関する知識を使用して、予報に情報を追加できます。たとえば、QPFプロセスでは、詳細な観測から得られた地形または気候学的降水パターンを使用して地形が考慮されます。^[9] モデルガイダンスを使用し、さまざまな予測分野を気候学と比較すると、後の洪水事象に関連する過剰な降水量などの極端な事象の予測精度が向上します。^[10] 予測モデルの精度が向上すると、将来のある時点で予測プロセスに人間が不要になる可能性があることを意味しますが、現時点ではまだ人間の介入が必要です。^[11]

ナウキャスト

今後6時間以内の降水量を予報することを、しばしばナウキャスティングと呼びます。^[12]この時間範囲では、個々のにわか雨や雷雨などのより小さな特徴や、コンピュータモデルでは解像できないほど小さい他の特徴を、妥当な精度で予報することができます。最新のレーダー、衛星、観測データを与えられた人間は、存在する小規模な特徴をより適切に分析できるため、今後数時間のより正確な予報を行うことができます。^{[13]しかし、現在では、それらのデータとメソスケールの数値モデルを使用して、それらの特徴の時間的変化を含め、より優れた外挿を行う}エキスパートシステムがあります。

アンサンブル予測

予報で提供できる詳細は、誤差が減少するにつれて時間の経過とともに増加します。誤差が非常に大きくなり、予報が実際の大気の状態と相関しなくなる時点が来ます。単一の予報モデルを見ても、その予報がどの程度正しい可能性があるかはわかりません。アンサンブル予報では、大気の初期状態の不確実性（観測の誤差と不十分なサンプリングによる）を反映するために、多くの予報を作成します。作成されたさまざまな予報の範囲によって、予報の不確実性を評価できます。アンサンブル予報は、運用気象予報でますます使用されています（たとえば、欧州中期予報センター（ECMWF）、国立環境予測センター（NCEP）、カナダ予報センター）。^[6] 降水量のアンサンブル平均予報には、より極端な値を平均化することから極端なイベントに対する有用性が限られるという、他の分野での使用に関連する同じ問題があります。米国内で使用されているSREFアンサンブル平均の場合、この有用性の低下は0.50インチ（13 mm）という低い値から始まります。^[14]

確率アプローチ

降雨量予測は、量的な量を示すグラフのほかに、特定の降雨量に達する確率を記述して行うこともできる。これにより、予報官は予報の不確実性の度合いを割り当てることができる。この手法は、気候学と比較して有益であると考えられている。^{[15]この方法は、}国立気象局の予報で長年使用されてきた。ある期間の降雨確率は、特定の場所に0.01インチ（0.25 mm）の雨が降る確率に等しいからである。 ^[16] この場合、降水確率と呼ばれる。これらの確率は、コンピュータによる後処理を使用して決定論的予報から導き出すことができる。^[17]

降雨予報を作成する主体

オーストラリア

気象局は2006年に、さまざまな予測モデルの組み合わせ、またはアンサンブルを使用して降雨量を予測する方法を開始しました。これは、The Poor Man's Ensemble (PME)と呼ばれています。その予測は、アンサンブルを構成する個々のモデルのどれよりも長期的に正確です。PMEは迅速に作成され、ウェブサイトの水と土地のページから入手できます。^[18]

香港

香港天文台は、今後数時間で1時間当たり一定量の降雨量が予想される雨量システムに対して短期暴風雨警報を発令している。警報には3つのレベルがある。黄色の警報は、1時間当たり30ミリメートル（1.2インチ）の降雨量が予想されることを示している。赤色の警報は、1時間当たり50ミリメートル（2.0インチ）の降雨量が予想されることを示している。黒色の警報は、70ミリメートル（2.8インチ）の降雨量が予想されることを示している。^[19]

アメリカ合衆国

アメリカ合衆国では、水文気象予報センター^[20]、河川予報センター^[1]、国立気象局内の地方予報所が、最大5日間先までの降水量予報を作成しており、^[21] 0.01インチ（0.25 mm）以上の降水量を予測しています。1990年代半ばから後半にかけて、QPFは水文予報モデル内で降雨が河川水位に与える影響をシミュレートするために使用されました。^[22]

検証

降雨量予測はさまざまな方法で検証できます。雨量計の観測値をグリッド化し、地域平均にしてから予測モデルのグリッドと比較します。気象レーダーの推定値はそのまま使用することも、雨量計の観測値に合わせて補正することもできます。^[4]

観測フィールドと予報フィールドに基づいて、いくつかの統計スコアを算出できます。バイアスと呼ばれるスコアは、予報フィールドのサイズを観測フィールドと比較し、目標スコアは 1 です。脅威スコアは、予報セットと観測セットの交差を含み、検証スコアは最大 1 です。^[23]検出確率 (POD) は、予報フィールドと観測フィールドの重なりを観測フィールドのサイズで割ることで求められます。ここでの目標はスコア 1 です。クリティカルサクセスインデックス (CSI) は、予報フィールドと観測フィールドの重なりを予報フィールドと観測フィールドの合計サイズで割ることで求められます。ここでの目標はスコア 1 です。誤報率(FAR) は、観測フィールドと重ならない予報領域を予報領域のサイズで割ることで求められます。この測定の目標値は 0 です。^[4]

アメリカに影響を及ぼす熱帯低気圧に関しては、 GFS世界予報モデルが過去数年間の降雨量予測において最高の成績を収め、NAMおよびECMWF予報モデルを上回った。^[21]

参照

熱帯低気圧の降雨量予測
欧州洪水警報システム：洪水予測にQPFとEPSを使用

参考文献

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外部リンク

アメリカ合衆国本土48州の水文気象予報センターQPF
QPF を使用した灌漑コントローラ

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