てんコロ。気象予報士講座
本日は、48回気象予報士試験でも出題されました客観解析です。てんコロ。気象予報士講座第14章数値予報からのピックアップです。
＊客観解析
格子点での気象要素の値を決定する作業を「客観解析」といいます。その方法は、結構複雑なのですが、大雑把も言えば格子点の近くの観測所から「内挿」されて決定します。
内挿というのは、例えば観測所 A で気温が１０℃、観測所 B で気温が１２℃だったら、その間の格子点はその距離から考えて内挿すると、１０．８℃ぐらい…というイメージです。
しかし、格子点値は実は観測データだけから得ているわけではありません。観測データだけで得られた格子点の値は、あくまで「観測値」です。これに、数値予報の結果得られた格子点値を「第一推定値」として解析に加えることで、客観解析され、初めて格子点値が「解析値」となるのです。
客観解析では、前回の予報の結果である「第一推定値」を下敷きとして、得られた観測データで修正することで、第一推定値の誤差を小さくする形で解析値を得ています。その解析値を求める方法を「四次元変分法」といいます。
四次元とは、空間の３次元（東西・南北・高さ）と時間１次元を加えた４次元という意味です。これは、定時観測以外でも例えば１０分毎に観測できるウィンドプロファイラのデータや気象レーダーなどの「非定時観測値」も、そのままの時刻のデータとして使用できるという方法です。
解析時刻の前後３時間のデータを「データ同化期間」として、第一推定値を観測値に近付ける形で修正し、解析値を得ます。ちなみにデータ同化とは「実際の大気の観測が、数値予報モデルの大気に取り込まれて同化していく」ようなイメージです。四次元変分法を取る事によって、観測データの空間分布（つまり三次元的な分布）だけでなく、時間経過も加味することができて、より現実の大気に近い値を得ることができるのです。このように、解析値を得る方法はなかなか凝っています。
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