物理苦手でも気象予報士試験に合格したい！#18　数値予報-1

こんにちは、まさごんです。
気象予報士試験の合格を目指すべく、日々の勉強内容を記録しています。
基本的には前日夜にインプットした内容を、朝一番にnoteにまとめて復習する、というサイクルで学習を回しています。

勉強内容

今回は数値予報について学習しました。
数値予報は気象予報士試験のメインの一つであり、ボリュームも大きいので、数回に分けてnoteにまとめていこうと思います。この数値予報とは、
観測した結果をもとに、コンピューターが行う天気予報のことです。

学習ポイント①：品質管理と客観解析

まず、数値予報を行うために最初に必要なのは、観測です。少し前に学習した、地上気象観測、高層気象観測、気象レーダー観測などすべての観測を用いて、現在の大気の状態がどうなっているのかを把握してから、未来の予測が始まります。観測されたデータはすべて気象庁に集められます。集められたデータには、異常値や誤差が多く含まれていますので、それを取り除きます。この作業は、「品質管理」と呼ばれます。信頼性のあるデータを用いることで、信頼できる予報になりますから、品質管理は重要な作業です。

品質管理されたデータを、３次元的に規則正しく並んだ格子点での気象要素（物理量）の値を求める過程を、「客観解析」といいます。３次元的な格子点、というのは、シミュレーションにおけるメッシュサイズのことで、例えば日本列島と縦と横に等しい間隔で線を引いた時、線と線が交わる点が、格子点です。３次元ですから、これを高さ方向にも線を引いて、交わった格子点での気象要素を求めます。
格子点のある場所は、必ずしも観測された場所であるとは言えません。ですので、格子点に入力する気象要素は、格子点周辺の平均された代表値になります。格子点の右隣で１２℃、左隣で１０℃なら、格子点に気温は平均した１１℃になります。

学習ポイント②：プリミティブ方程式

客観解析が終わると、格子点ごとに割れ充てられた気象要素に対して「初期値化」という作業を行います。初期値化とは、重力波ノイズを除去する作業のことで、天気予報の誤差のもととなる成分を除くことで、正確に予測できる準備をします。
さて、ここまで準備が整えば、いよいよコンピューターによる計算が始まります。コンピューターがどのように天気を予測しているのかというと、１分、２分といった短いタイムステップで気象要素を予測していき、それを積み重ねることで明日や明後日の天気を予測する、という方法です。これはいわゆる、「時間積分」です。そして、コンピューターが気象要素を予測するために使用する積分式を、「プリミティブ方程式」といい、全部で６種類あります。

気づいたこと

大学時代に死ぬほど解きました、積分。もう解きたくない、というか解き方など忘れた、と思っていたらここで再開しました。感動ですね。
気象予報士試験では、積分式を解く問題は出ませんが、式の意味を理解しているかを問われることはあるようです。これから一つ一つの作業について、詳しくまとめていこうと思います。
ありがとうございました。