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気象庁がこの33年間での天気予報の精度向上の推移を発表してます。

http://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/kensho/yohohy …

平均すると、徐々に精度が上がっているのは分かるのですが

33年間での科学技術の進歩(特にIT データ収集の精度や、取得データ量、処理速度)と
比べると、ずいぶんかけ離れていて、精度向上の伸びが低い印象があります。

天気予報といえば日本の気象庁でも
1959年からスーパーコンピューターが利用されているそうなので
*理化学研究所 http://www.r-ccs.riken.jp/jp/post-k/pi/climate

上記の33年間の精度推移は、コンピューターの進歩の恩恵を直接的に
受けていると見て良いと思います。

天気は不確定要素が多いとしても、
採集データが100倍になり、データ処理速度に関しては
何億倍にもなっているのに、

精度向上が数%にしかなっていないというのは、
個人的には信じられないほど低く感じます。

国家予算を掛けて精度を向上させているのに33年前と
大して変わらない現状なのであれば
既に伸びシロがないほど、習熟して頭打ちということでしょうか。

素人の印象ですが、頭打ちといえるくらい
現在において精度が高いわけじゃないですし、伸びシロは
十分あるように思えます。

気象庁(日本)だけでなく
世界のいろんな機関でも独自に
天気予報をしていると思いますし、

民間の天気予報もあるので
競争原理が働いているとは思います。

進歩がもっとも激しいITが直接関連する分野で
これほどの低成長率というのは、むしろ珍しい気がします。

天気予報の精度向上が遅い理由をご存じの方がいらっしゃったら
ご教授、願います。

A 回答 (6件)

現在の天気予報は、大まかには過去の気象データによる気象モデルを基に、確率論で算出しています。



http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/taio_yosoku.h …

なぜ、確率論を採用しているかというと、地球規模の大気の流体シミュレーション一つとっても、現在のスーパーコンピューターでも短時間で実行することが極めて困難だからです。
なぜ困難かというと、シミュレーションの基となる、流体モデルおよび要素が多岐(気温、海水の温度、地面の温度、地球規模での電力使用量、地球の自転、地球の公転等)に渡り、実質無数と言えるからです。

ですので、より計算数の少ない確率論を採用せざるをえません。
その確率論でさえ、高精度に行うためには、多くの要素が必要となります。

天気に限らず、未来予測は、とても難しいものなのです。
未来予測は外れることのほうが多く、精度が向上していることを考えると、天気予報の精度はむしろかなり進んでいると言えます。
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「天気予報の精度向上」をどのように評価するか, という点をきちんと考えないとダメですねぇ.



たとえスーパーコンピュータの能力が今の 1億倍になったとしても, じゃあ精度が 10倍になるかっていうとそんなことはありえないわけだし.

天気予報がコンピュータの出したものをそのまま見せてるわけでもない.
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>採集データが100倍になり、データ処理速度に関しては


>何億倍にもなっているのに

採取データの大きさに対して計算量がどのくらい増えるのか
きちんと見積もらないと妥当なのがわからないと思いますよ。

昔ある重カシミェレーションを組んだときは
距離スケールの6乗で計算量が増えたので
極々小規模な計算しか出来ませんでした。
気象だとどの程度爆発的に計算量が増えて行くのか
専門家ではない私には全くわかりませんが
容易ならざる計算量の増大が起きるのは
間違いないでしょう。

遅いと速断できる根拠を是非知りたいですね。
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コンピューターを使うから当たらないのです。

スーパーコンピューター京が京個で計算しても1秒で間違った結論を出していたのが1ピコ秒で間違った結論を出すだけです。コンピューターのアルゴリズムは数学に基ずいていますが、そのアルゴリズムがろくでもないので間違った結論を正確に出すのです。気象庁のような邪魔な庁は撤去して、保育所を作りましょう。
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私見ですが、それは世界が刻々と変化しているからだと思います。

温暖化現象やエルニーニョ、ラニーニャ現象など直接天気には影響は出ないものの結果的にはかかわっているものがあってその解明がまだまだなのではと思います。

過去の記録は十分な判断材料になりますが、それは同じ状況下での場合です。それでも徐々に精度をあげているのは素晴らしいと思います。
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競馬の予想的中率なんぞは、ほとんど変わっていないでしょう。



天気予報の精度は、「気象モデル」の精度と、現実に起こる「想定外」の事象に依存します。
「科学技術の進歩(特にIT データ収集の精度や、取得データ量、処理速度)」とは別物ですよ。
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