行うために、2つの異なる予測方法を開発している。ここではそれぞれの方法の長所・短所を紹介する。将来的にはこの2つの方法を結合させ、短所を補えるシステムの開発を目指している。洪水や氾濫予測に関しては、より正確な予測雨量情報が必要です。(ナウキャスト)が重要です。レーダ)は、従来型レーダに比べ高精度な雨量を推定できることが分かってきました。レーダを用いたナウキャストの定量的な評価を行っています。数値モデルによる予測とは、大気の初期条件を与え、物理法則に従って大気の時間発展を計算することである。初期状態から現実の大気の状態に近づくために1時間程度の計算が必要である(スピンアップ)。従って、数値モデルによる予測は1時間後から数時間後の降水量の予測に適している。反対に1時間までの降水量予測は時間外挿法が非常に有効である。スーパーコンピュータを使う。4時間先の雨量を計算するために、おおよそ1時間程度かかる。このような理由からも1時間以内の予測は時間外挿法の方が有効であると言える。2-3時間先までの雨量を予測するためには、数値モデルによる予測が不可欠である。数値モデルによる予測を行う領域を示す。kmの範囲の豪雨・強風の予測実験を行います。予測スケジュール一日8回3時間毎に4時間先までの予測を行うシステムを構築しました。予測結果は主に予測精度向上のためのデータとして使用されます。数値モデルによる予測において、MPレーダによって観測された雨と風の情報を使ってできるだけ早く現実の大気状態を再現させるデータ同化手法(3次元同化)という方法を開発中である。この方法が完成すると、「時間外挿法による予測」と「数値モデルによる予測」の両方のメリットを生かすことができ、更なる予測精度の向上が期待できる。(CReSS)という雲解像数値モデルを利用している。地表面における放射収支を計算する地表面過程の4つのフレームから構成される。再現例2007年5月31日20時頃に関東南部に大雨をもたらした事例の予測例。21時頃から積乱雲からの冷気外出流と南風が収束し、新しい積乱雲が次々と発生している様子が再現されている。http://mp3-watch.ess.bosai.go.jp/CReMP/png/20070531_18J/QRA.html同化実験例2006年7月15日に埼玉県、東京都などの広い範囲に大雨および降雹の被害をもたらした積乱雲について、MPレーダと中央大学のレーダが観測した気流構造と降水粒子の分布をCReSSの初期時刻付近に与えて、予測の修正を試みた。顕著な雨量や風の回転が見られない。左が観測された雨の分布。右が同化して得られた雨と水平風の分布。データ公開まだ一般公開の準備が整っていませんが、前日までの予測実験の結果(この場合は予測ではないが)を閲覧できるようにする予定です。智一2015/10/29連携大学院に関するQ&AURL登録(研究所内のみ)。