No.4
- 回答日時:
天気予報が当たる確率は気象庁が検証しており、雨になるかは、翌日の予報で86%、3日後の予報は72%、5日後69%、7日後64%と、先になればなるほど下駄予報の50%に近づいてゆきます。
この原因は、先になるほど広い範囲の気象データが必要になるが、そこのデータは日本国内のようにきめ細かくはないからです。また、シミュレーション(数値計算)は必ず計算誤差を含むので長期予報はほとんど当たらない。気象のことは一見わかったように見えるかもしれませんが、それは定性的(お話だけ)な説明を聞いているからです。天気予報にはモデル化と数式への落とし込み(定量的)が必要です。具体的には、長期予報では海の中の温度や流れ(海の中も関係する)から上空の20kmくらいまでの空気の動きを広い範囲にわたって計算しなければならないし、局地的豪雨では地上の地形・海の温度や水蒸気量を含めた計算をする必要がありますが、まだできていない。そもそも観測点が20km毎にしか無ければそれより狭い範囲のことは計算してもあまり意味がなく、内挿という数学的手法で推測するしかできないのです。
No.5
- 回答日時:
昨年の九州豪雨が予報できなかった理由として、東シナ海の水蒸気量の分布がわからなかったからだという記事を読んだことがあります。
気象衛星からのデータだけでは線状降水帯の発達までは予測できなかったということです。どうやったのかよく覚えていないのですが(試験的に配置した気象観測船のデータを使ったような気がする)、別の試験的な計算ではある程度の降水帯を復元することができたとも書かれていました。そういうこともあって今年は、九州西方の海上に気象観測船を梅雨期間常駐されるそうです。これで、線状降水帯の発生を精度よく求められるようになることを期待しています。
気象予測は精度を細かくすれば、計算に時間がかかってしまいます。それに見合う観測データもたくさん必要になってきます。計算するのに実時間よりも長くなってしまうことも予測されます。どこまでで妥協するのかが重要になってきそうです。
最近は予測する地域区分がだいぶ細かくなってきていますね。
No.6ベストアンサー
- 回答日時:
予想不可能と解明不可能はちがうから、予想不可能に絞って話すよ。
人間は二体問題しか解けない。
三体以上の問題は、特殊な場合以外解けないことが、すでに分かっている。
一方、気象現象は様々な要素が複雑に絡み合う多元非線形構造。
方程式で解けないことは既に分かっている。
だから「カオス」などの問題が付きまとう。
9割の予測といっても、それはシミュレーションによるもの。
過去の経験則や経験知に沿ってコンピュータを構築し、それに観測データを入れて次の瞬間どう変化するかを予想させているに過ぎない。
だから未知の現象の影響による不確実性が付きまとう。
データ不足によって予報の信頼度が下がる。
それを少しずつ埋めて、現在の「翌日90%」「7日後60%」を達成している。
しかし100%になることは絶対にない。
方程式を解けないとはつまり「未来を決定論的に記述できない」ということだからである。
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