ppt file

Report
第6回 大規模な大気の運動と天気予報
大気の状態変化や運動は物理法則に従う
理想気体の状態方程式(ボイルシャルルの法則)
P=ρRT <= PV=nRT
(P:気圧、ρ:密度、R: 空気の気体定数、T: 温度( K) )
静力学平衡
水平運動方程式
静水圧(静力学)平衡
底面積1の空気柱の重力
と圧力の釣り合い。
これから静水圧平衡が求
まる。
dp/dz=-ρg
地球惑星科学入門 図20.1
静水圧(静力学)平衡
上に行くほど気圧は下がる。
気圧差と高度差は比例する。
気圧差は、高度差に空気密
度と重力加速度(9.8)を掛けた
ものである。
P + dP
dz, dp
 dz  g
⊿p=-gρ⊿z
P
水平スケールが鉛直スケー
ルより大きければ静止して
いなくとも、良い近似となる。
底面積1
高層天気図の原理
ニューステージ 新地学図表 ( p 92)
Sea Level Pressure (SLP)
500 hPa Geopotential Height
(GPH or Z)
ニューステージ 新地学図表 ( P 92 )
静水圧平衡
[層厚(thickness)]
z  
RT
g  p
p
• 二つの気圧面の間の
高度の差(dz)を層厚と
いう
800hPa
850hPa
900hPa
950hPa
地表面
• 層厚はlogPで平均した
気温に比例する。
冷たい
暖かい
• 暖かければ、層厚は大
きく、寒ければ層厚は
小さい。
水平の運動方程式
• 気圧傾度力とコリオリ力が卓越する。(低緯度を除く)
• コリオリ力はコリオリ因子(f)と速度の積に比例
北半球では流れの右直角方向へ働く
• 時間変化項(加速度項)は非線形。
du
 
1 p
dt
 x
dv
1 p
dt
 
 y
f  2  sin 
  latitude
 2  sin   v
 2  sin   u
d
dt


t
u

x
v

y
w

z
コリオリ力(転向力)の説明
北極からAの方向に直線運動する物体の運動(実線ベクトル)
を考える。地球は回転角速度Ωで反時計回りに回転している
ので、地球上の観測者はAからBへ移動し、物体の運動は点
線ベクトルのように進行方向右側にそれるように見える。
ニューステージ 新地学図表 ( p 88 )
ニューステージ 新地学図表 ( p 88 )
フーコーの振り子(コリオリ力の証拠)
新札幌にある札幌市青
少年科学館の入り口左
にあります
上空の風は気圧の高いほうを右に流れる
• 地衡風バランス
地衡風バランス
• 赤道付近や地表面付近を除く大規模な流れでは、
コリオリ力と気圧傾度力がほぼバランスしている。
これを地衡風という。
風のバランス
地表面摩擦の効果
• 気圧傾度力、コリオリ力、摩擦力がバランスする。
• 低圧側へ等圧(高度)線を横切る。
• 低気圧で下層収束。
偏西風ジェットの説明
• 低緯度の方が高緯度より暖かいので、中緯度上空では気圧
の傾きが急になり、強い西風となる。
温帯低気圧・高気圧周辺の風
「新しい高校地学の教科書」より
温帯低気圧 extratropical cyclone
ノルウェー学派による古典的な温帯低気圧の一生
(例えば、Bjerknes and Solberg, 1922)
ニューステージ 新地学図表 ( p 97 )
熱帯低気圧 Tropical
cyclone:
北西大西洋で発生し最大風速
が17.2m/s以上のものを台風
という。
ニューステージ 新地学図表 ( p 97 )
熱帯低気圧と温帯低気圧の違い
• 発達の仕組みが違う
渦と凝結の潜熱
vs
熱帯海上
前線はない
雨域:らせん
目がある(発達期)
温度差のエネルギー
寒気と暖気
前線があることが多い
雨域:特徴的構造
目は普通はない
ニューステージ 新地学図表 ( p 97 )
天気予報(数値予報)の流れ
物理的法則に従って初期値から将来を計算している
観測
地上・高層・船舶・航
空機・衛星・リモート・
そのほか
解析
予報
初期値を作る
未来を予測する
数値予報 (Numerical Weather Prediction)
500hPa Z, NH,
ECMWF
Wallace and
Hobbs,
Atmospheric
Science, An
Introductory
Survey, Fig.1.1
• 風・気温などの大気の状態は物理法則に基づき変化す
る。∴大気の初期状態がわかれば方程式系を時間積分
することによって将来の大気の状態が求められる。
• 現在では、スーパーコンピュータを用いて、このような予
測がなされている。これを数値予報といい、コンピュータ
プログラムを数値予報モデルという。
精度は年々向上している (上の図)
Richardson の夢
• コンピュータが誕生するはるか
以前に、数値予報を試みたの
がイギリスの数理物理学者リチ
ャードソン(L. F. Richardson)
• 彼はヨーロッパの天気予報を手
作業で計算し1912年に「数値
的手法による天気予報(
Weather Prediction by Numerical
Process)というタイトルの本とし
て出版した。
• 予報はうまくいかなかったが、
いつの日か数値予報が実用化
されることを夢見た
Richardson の用いたグリッド。Pは気圧、Mは
運動量を計算するグリッド。
The Emergence of Numerical Weather Prediction.
Richardson’s Dream, P. Lynch, Cambridge Press より
von Neumann による電子計算機の発明 (ENIAC)
ノイマンとコンピュータの起源、ウイリアム・
アスプレイ、 産業図書 より
初めての数値予報(1950年)
北米大陸上・順圧モデル
• 第2次世界大戦後、世界で始めての電子計算機ENIAC(メモ
リは20個)がフォン・ノイマン(J. von Neumann)らにより作ら
れた。
• フォン・ノイマンはENIACで数値予報を行うことを考え、気象
学者チャーニー(J. G. Charney)らの協力によりアメリカ大陸
上の500hPa面高度の予報を行った。
• 24時間の計算時間を費やして1日予報に成功したのは1950
年である。リチャードソンの夢が現実になるまで40年近くの
歳月が必要であった。
• 1950年代から世界各国で数値予報が開始され、日本の気
象庁でも、1959年からIBM704を導入し実用的数値予報が
始まった。以後、モデルも近似的な準地衡風モデルからより
近似の少ないプリミィティブモデルへ、予報領域も全球へと
飛躍的に発展してきた。
気象庁ゾンデのいろいろ
自動放球
高層気象台(つくば)での放球の様子
数値予報モデル
数値予報モデルと数値予報の流れ
大気等の初期値から数値予報
モデルを数値積分して将来の
状態を求める
週間予報ははずれることもある。1か月や3カ月
予報は、あまりあてにならない。なぜ?
村松照男「天気の100不思議」より
カオスと予測可能性
• 数値予報では、わずかに異なる2つの初期値から予
報した2つの予報結果は、初めのうち互いによく似て
いるが、その差は時間の経過とともに拡大する。
数値予報の初期値には観測誤差は避けることはで
きず、これが時間とともに増幅するためである。
これは、数値予報モデルや客観解析の精度の問題
だけではなく、大気の基本的な性質によるものであ
る。
• このように初期値の小さな差が将来大きく増大する
性質はカオス(混沌)と呼ばれている。
• 予測可能性時間は、現象による。中緯度の気象(温
帯低気圧)は2週間程度。豪雨は数時間、竜巻は数
10分。予測可能性時間は現象の寿命に比例。
気象庁HPより
ローレンツ(Lorenz)によるカオスの発見
カオス的振る舞い
値
時 間
カオスと予測可能性
• 大気のこのカオス的な性質に対処するため、「集団
(アンサンブル)予報」という数値予報の手法が研
究・開発されるようになってきた。
• これは、ある時刻に少しずつ異なる初期値を多数用
意して多数の予報を行い、その統計的な性質を利
用して最も起こりやすい気象現象を予報するもので
ある。
気象庁HPより
アンサンブル予報
理由:観測値の不確実性、モデルの不完全性、カオス
2012年5月8日11時発表の週間予報

similar documents