数値予報モデル

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第61回試験・実技試験2・問3今回は本文を読みながら、空欄に当てはまる適切な語句を考えてみます。（第1段落）まず、「大雨の予想にはメソモデルを用いられることが多い。その理由としては、全球モデルよりも空間分解能が(①)く、対流性降水の予想に適した(②)力学モデルであること等があげられる。」とあります。専門知識で学習する内容の復習になりますが、大雨の予想にメソモデル(MSM)が用いられるのは、全球モデルは水平格子間隔が13kmで

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第55回試験・専門知識(a)数値予報モデルは、本文にありますように、予報領域に応じたモデルに用いる時間間隔（ステップ：「タイムステップ」・「積分時間間隔」ともいいます。）ごとに大気の状態の計算を繰り返して将来の状態を予測するという構造になっています。気象庁の現業における数値予報モデルの仕様では、全球モデル（格子間隔20km）で400秒（6分40秒）、メソモデル（格子間隔5km）で20秒となっています。したがって、下線部

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第63回試験・専門知識(a)数値予報モデルで表現可能な現象は、水平スケールが格子間隔の5倍〜8倍以上になります。例えば格子間隔が13kmの全球数値予報モデル(GSM)なら、表現可能なのは65km〜104km以上の現象であり、格子間隔が5kmのメソ数値予報モデル(MSM)なら、表現可能なのは25km〜40km以上の現象となります。下線部の「数値予報モデルで予測可能な現象の水平スケールの下限は、水平格子間隔が小さいほど小さくなる。」とは

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第52回試験・専門知識(a)本文にあります通り、実際の大気中における総観規模の現象に対しては、コリオリ力と気圧傾度力が釣り合う地衡風平衡近似がよい精度で成り立っているのですが、あくまで近似的であり、完全に釣り合っているわけではありません。実際には、わずかに両者のバランスが崩れているため、大気の移動方向や移動の速さといった大気の流れが生まれているわけです。したがって、コリオリ力や気圧傾度力の変化を予測する必要が出てきます

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第60回試験・専門知識(a)数値予報モデルで表現可能な現象は、水平スケールが格子間隔の5倍〜8倍以上の現象になります。例えば格子間隔が間隔が5kmのメソ数値予報モデルなら、水平スケールが格子間隔の5倍〜8倍ですから25km〜40km以上の現象で精度良く表現しうることになります。したがって、「同程度以上」とする下線部の内容は誤りということになります。(b)前問の問4では、数値予報モデルに使用される7つの基本方程式を

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第52回試験・専門知識(a)全球モデル（GSM）とメソモデル（MSM）の降水予測結果が異なる要因として、水平格子間隔の違いによる、地形性降水の違いや、データ同化に用いられる観測データの違いが挙げられるところまでは正しいのですが、今回の問題ではその後の、「積雲対流過程などの物理過程の違い」が2つのモデルの予測結果の違いに影響するかどうかというところで、これまでのパラメタリゼーションに関する過去問題よりも踏み込んだ内容となってい

こんばんは。今回の専門知識は、数値予報から、数値予報モデルとその予測対象である大気現象についての問題です。数値予報が予測できる大気現象は数値予報モデルによってどのような方程式系が用いられているか、またパラメタリゼーションとは何かについて、次回、一緒に考えてみたいと思います。第63回試験・専門知識問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。20日分の考察編は次回更新の予定です。