20km-NHMとWRF-ARWによる熱帯域および日本域 …...2008-Sep-10 東南アジア減災科振費第二回国内ワークショップ 1 / 17 20km-NHMとWRF-ARWによる熱帯域および日本域の

2008-Sep-10 東南アジア減災科振費第二回国内ワークショップ

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20km-NHMとWRF-ARWによる

熱帯域および日本域の短期予報の統計的精度検証とその比較

気象研究所予報研究部

林修吾


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目次

• 0. はじめに

• 1. 目的

• 2. モデルの紹介と実験の設定

• 3. 結果I：顕著事例での再現性確認

• 4. 結果II：統計的精度検証

• 5. まとめ


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0. はじめに

• 本研究の目的は，昨年度から始まった科振費「東南アジア地域の気象災害軽減国際共同研究」において，災害軽減システムの一部をなす予報モデル(NHM)の東南アジア域での精度を確認することである．

• このために，水平解像度20kmの気象庁非静力学モデル(20km-NHM)をもちいて，東南アジア(インドネシア周辺)と日本域で短期予報(36hr)を行った．期間は，2007年7月前半と2008年1月前半の各15日間で，各地域での雨季・乾季・冬季を含む時期である．これらの結果を，ゾンデおよび全球降水データ(CMORPH)といった観測結果，さらに，同条件によるWRF-ARWの予測結果と比較し，精度検証・比

較を行った結果を報告する．


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1. "20km"解像度の理由

• 20km解像度でNHMを使った場合の予報精度はどのくら

いか？– そもそも，なぜ20km解像度なのか？

• 対象とする領域が東南アジアのため，初期値境界値は必然的に全球モデルからとなる．そして公開されている全球モデルデータ（NCEP-GFSやJRA25等）は0.5～1.25度解像度のものがほとんど．ネストのギャップを考えると数十km程度が妥当となる，

• 対象諸国の広さ(数千km程度)に対して，それらの国で使える計算機資源を勘案すると，短期予報（1～3日）が現実的な時間で終わるには，数百2(の下の方) 格子程度が限度か？

– そして，予報システムとして使うために，case studyだけではなく，

ある程度統計的な精度を示しておきたい．


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1. ここでの目標は？• そこで，日本域と熱帯域でどのくらい精度が変わるのか

を確認– まずは同じ設定でモデルを実行して，地域（緯度帯）が違うだけ

でどのくらい差があるのか確認．

– モデルの設定はルーチンのMSM5kmとほぼ同じ（この設定を20km用の設定として公開している）．設定を変えずに走らせるこ

とを想定．

• そして，その統計的な精度はよそのモデル（とりあえずここではWRF-ARWが対象）と比べて遜色ないのか？– WRFより制約が多いのに，精度まで負けてたら使ってくれない

– また，領域・季節による差はあるか？

• たとえば熱帯域でNHMの精度が悪かったときに，それはうちだけの

問題か，よそのモデルも抱えている問題かを知っておくと言い逃れしやすい（どちらにせよ原因は追究しないといけないが．．．）


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2. 実験領域と計算期間• 3000km x 3000km 四方, 2地域, 2季節(?).

– 東南アジア域 (インドネシア中心, 以降 "Tr")– 日本域 (以降 "Jp")

– 初期時刻は 00Z で 36hr 予報. 以降の解析には 24hr (FT=12~36hr) を利用.

• 2007-Jul-01 00z ~ Jul-15 00z initial (15 days)– 台風0704 (MAN-YI in “Jp”), 梅雨期 (“JP”),

インドネシアは乾季 (in "Tr")• 2008-Jan-01 00z ~ Jan-15 00z initial (15 days)

– 日本は冬季で大雪もあり (in “Jp”),インドネシアは雨季 (in "Tr")

• 日々実験：http://www.meteo-club.net/java/

0 500 1000 1500 2000 2500125E 130E 135E 140E 145E

115E

120E

150E

25N

30N

35N

40N

45N

0 500 1000 1500 2000 95E 100E 105E 110E 115E

15S

10S

5S

0N

5N

10N


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モデルの設定NHM ver.2007-Dec-19 WRF-ARW 2.2.1

Domain size and forecast hour

150 x 150 x 40 grid (in x, y, z), dx = 20km,

model top = 22km (~ 45hPa), forecast hour = 36hr, (dt = 75sec, 1728steps)

Initial / Boundary Condition NCEP-GFS forecast 00UTC, 0-36hr (every 3hr), 1 x 1degree global (free to download from the Internet)

Experimental settingUsing same namelists

Jp and Tr

Default values in the recommended namelists

(Nhm/Ss/RF20km/fcst.sh,WSM6(similar), KF, MY3,

Leapfrog…)* These settings are the same

as JMA routine run with 5km.

Default values in the recommended namelists

(WRFV2/test/em_real/namelist.input,

WSM3, KF, YSU, RK3rd…)


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計算機環境NHM ver.2007-Dec-19 WRF-ARW 2.2.1

Machine, OS and Software

Intel Xeon Quad E5335 (2.0GHz) x 2, using only 4 core with 4MPI

CentOS5.1, Ifc10.1.008, gcc 4.1.2, lam 7.1.4(This machine is similar to an personal computer.We bought this machine for $3,000 , 2 year ago)

Elapse time

140min. (8413sec) 104min. (6266sec)

The selected physical processes in NHM are more complex than in WRF.

(e.g. WSM6 in NHM, WSM3 in WRF)

Memory size 2.5GB (620MB x 4MPI)double precision (default)

2.2GB (560MB x 4MPI)double precision

(change default (single))

Output format & file size(using default output

interval)

NuSDaS (JMA original)1.2GB (3D:1hour interval

SFC: 30min interval)

NetCDF3.3GB (1hour interval)


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3. 顕著事例（台風200704，2007071400z初期値）

Obs.RAM NHM WRF

Typhoon MAN-YI 2007-Jul-15.12z 24hr.Prec(Obs. = "CMORPH"

= global precipitation map by satellite)

2007-Jul-14.09z 3hr.Prec(FT9)

RAM MSM NHM GSM


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4. 統計的精度検証

• T，RH，風といった物理量の鉛直分布をゾンデ観測によ

り検証– ゾンデ観測は12時間に一度

– 同領域サイズ内に日本域は25点以上，東南アジアは10点程度

– 指定気圧面データをモデルの直近の4点内挿で直接比較

• 地上降水量をCMORPH（衛星観測）により検証– モデル・観測ともに，40kmの検証格子を作成し，3時間降水量で

検証（ただし観測はスナップショット，モデルは積算量）．

– 境界付近各300kmをのぞく2400km四方で比較

– FT15-36の後半24時間(3時間降水量)が検証対象

– 降水分布，強度別頻度，強度別スレットスコアを算出


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積算降水量(日本域) FT12-36 x 15日分

NHM WRFObs.Radar

2007-Jul in Jp

NHM WRFObs.Radar

2008-Jan in Jp


12 / 17

0.00

0.03

0.06

0.09

0.12

0.15

0 5 10 15 20 25 30Precipitation Threshold (mm/3hr)

Threat Score

NHM.Jp.01

WRF.Jp.01

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5


Bias Score

NHM.Jp.01

WRF.Jp.01

0.00

0.06

0.12

0.18

0.24

0.30


Threat Score

NHM.Jp.07

WRF.Jp.07

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5


Bias Score

NHM.Jp.07

WRF.Jp.07

バイアススコアとスレットスコア(日本域)2007-Jul in Jp

2008-Jan in Jp


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積算降水量(熱帯域)

Obs. NHM WRF

2008-Jan in Tr

2007-Jul in Tr

Obs. NHM WRF


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0.00

0.03

0.06

0.09

0.12

0.15


Threat Score

NHM.Tr.01

WRF.Tr.01

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5


Bias Score

NHM.Tr.01

WRF.Tr.01

0.00

0.03

0.06

0.09

0.12

0.15


Threat Score

NHM.Tr.07

WRF.Tr.07

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5


Bias Score

NHM.Tr.07

WRF.Tr.07

バイアススコアとスレットスコア（熱帯域）

2008-Jan in Tr

2007-Jul in Tr


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2008-Jan in Jp

T RH

Mean Error

RMSE Mean Error

RMSE

T

Mean Error

RMSENHM ---WRF ---

RH

Mean Error

RMSE

ゾンデ検証：日本域（TとRH）FT=36hr2007-Jul in Jp


16 / 17ゾンデ検証：熱帯域（TとRH）FT=36hr

T RH

Mean Error

RMSE Mean Error

RMSE

2007-Jul in Tr

NHM ---WRF ---

2008-Jan in Tr

T RH

Mean Error

RMSE Mean Error

RMSE


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5. まとめ• 日本域の梅雨期は，モデルの降水の再現性はよい．

冬季もよさそう（CMORPH側に問題が…）– WRF-ARWとの比較では，NHMがほんの少し良い

– 5km-NHMとのゾンデ検証と比べると，オーダーと傾向は似てい

る．それほど大きくは悪化していない

• 熱帯域は，まったく同じ設定で計算した場合でも日本域の半分程度の（降水）スコア– 雨季・乾季の差は小さい

– WRF-ARWでも同様に熱帯域はスコアが低下する

• 問題点とこれからの研究– 熱帯向けの調整が必要か？

– 両モデルが悪いが，親モデルのせいでは？

– 解像度をあげる(例えば5km)とどのくらい変わるか？


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顕著事例（今回の検証期間外だが20kmGSMとも比較）

RAM

NHM

MSM

GSM

2008-Feb-27.15z 3hr.Prec(FT15) 2008-Jul-08.00z 3hr.Prec(FT24)

RAM

NHM

MSM

GSM


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予報研究部コロキウム

顕著事例（冬季日本海・熱帯の豪雨）冬型降雪 2008-Jan-02.12z. 24hr.Pr

Obs. NHM WRF

Flood in Jakarta 2008-Jan-02.12z. 24hr.Pr

(Obs. = "CMORPH"= global precipitation map by satellite)

RAM NHM WRF


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CMORPH?

• CMORPHとは？– NOAA作成の全球(60N-60S)降水観測データ

– (低軌道)衛星搭載マイクロ波放射計データによる降水分布と，静止気象衛星のIRデータによる水平移動量を組み合わせた，ほぼ全球の降水データ（GSMaP_MVKとほぼ同様？）

• 使われている衛星：DMSP 13, 14 & 15 (SSM/I), the NOAA-15, 16, 17 & 18 (AMSU-B), and AMSR-E and TMI aboard NASA's Aqua and TRMM

• 雨量の観測は不等間隔かつスナップショットデータ

– 0.25度3時間毎のデータが200212から現在まで使える．（8km解像度のデータもあるが直近のみしかストアされていない）

– 原理的に雪は苦手（冬季の陸上はマスクされてる？）

20070714.00z-21zの3hrlyの8回合計降水量


21 / 17冬のCMORPHの観測データ

• 2種類のデータセット– mwcomb: combined

microwave estimates (no advection) mm/hr

– cmorph : advectedprecip. (mm/hr)

• 2008010100zの描画

– 上段がmwcomb– 下段がcmorph– 白抜きは欠測値

• 今回，統計検証に利用したのはcmorph

MWCOMB

CMORPH


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2008-Jun-16 AOGS2008 AS06

Typhoon MAN-YI #200704

Central Pressure Time Series

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