気象情報・データの観測・予測精度向上
の科学技術を 据えた気象業務のあり ( 提言概要 ) 災害が激甚化する国 変 する社会において国 とともに前進する気象業務 重点的な取組事項 1 観測 予測精度向上に係る技術開発 技術に真に 脚した情報 データ提供のため 産学官や国際連携のもと 最新の科学技術に対応した技術開発を推進 目指すべき水準
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北タイメーワン流域の流出予測精度向上に対する地球観測データの有効性の検討
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平成 29 年度 融雪期の積雪分布推定と流入量予測の精度向上に向けた検討について 札幌開発建設部豊平川ダム統合管理事務所管理課 高橋和政窪田政浩宮原雅幸 融雪期のダム管理では 気象予報と積雪水量から流入量予測を行うことで融雪出水に備えているが 現状用いるデータは広範囲な気象予報と一部の地点での積雪観
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番号 : 国名 : フィリピン担当 : 地球環境部防災グループ防災第一チーム案件名 : 高品質な気象観測 予報 警報能力強化プロジェクト詳細計画策定調査 ( 気象観測 / 予警報 ) 1. 担当業務 格付等 (1) 担当業務 : 気象観測 / 予警報 (2) 格付 :3 号 (3) 業務
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地震火山部地震津波監視課地震動予測モデル開発推進官 西前裕司地震火山部地震津波監視課長補佐 高層気象台長安藤正新潟地方気象台長 新潟地方気象台長大島広美観測部観測課長 観測部観測課長鈴木修東京管区気象台気象防災部長 東京管区気象台気象防災部長 眞 鍋 輝 子 地球環境 海洋部気候情報課異常 気象情報
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情報処理学会デジタルプラクティス Vol.9 No.1 (Jan. 2018) デジタルプラクティス Vol.9 No.1 (Jan. 2018) 気象データとその新しい利活用にむけて 越塚登 1 解説 1 東京大学大学院情報学環 / 気象ビジネス推進コンソーシアム会長 気象データは社会や生活のあら
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予測精度とデータ同化111024pdf 最近の更新履歴 SFJ
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(1) 継続的な観測 監視 研究調査の推進及び情報や知見の集積〇気候変動の進行状況の継続的な監視体制 気象庁では WMO の枠組みの中で 気象要素と各種大気質の観測を行っている 1 現場で観測をしっかりと行っている 2 データの標準化をしっかりと行っている 3 データは公開 提供している 気象庁気象
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気象 Web システム基本操作説明 1. 概要 本システムでは 観測して保存した気象データを LAN で接続されたクライアント PC で現在気象 ( データ ) 帳票 累計雨量 警報履歴 グラフの表示 印刷 CSV 保存を行うものです なお 表示 操作に関して 基本的にはインターネットエクスプローラ
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気象観測ガイドブックより良い気象観測のために 目次 1. はじめに (1) 気象観測とデータの利用 1 (2) より良い気象観測のために 4 (3) 観測環境と観測所のシステム構成 8 2. 雨量計 (1) 観測の原理 11 (2) 設置環境 ( 良い例 悪い例 ) 13 (3) 障害事例と対策 1
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地上GPS全球リアルタイム解析と同化実験計画 (rev. 2008/09/11) 小司禎教 気象研究所 目的 国外の水蒸気情報を用い メソ予報に寄与 視線遅延量精度向上 東南アジアの予報に利用 全球モデルへの寄与 発表内容 1. GPS全球リアルタイム解析について 概要 精度比較 2. データ同化予
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11-1 最近の地震観測の精度 ~気象庁における地震観測業務~
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2 1 2 使用データ本章において使用したデータは主に気象レーダの降雨強度データと地上雨量計の観測データの2つであり, このうち気象レーダで用いたデータは梨大レーダと気象庁のCバンドレーダ ( 以下, 気象庁レーダと呼ぶ ) の2 種類である. 地上雨量計の観測データは, 気象庁管理の河口湖アメダス
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地球全体の大気汚染物質排出量の長期変動をデータ同化により世界で初めて推定 ―中国では激しい変動、インドでは大きく増加。PM25予測精度向上に期待―
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気象データの全体像 + 気象データの入手方法 気象ビジネス推進コンソーシアム平成 29 年 9 26
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データ同化 観測データ 解析値 数値モデル オーストラリア気象局より 気象庁 HP より 数値シミュレーションに観測データを取り組む - 陸上 船舶 航空機 衛星などによる観測 - 気圧 気温 湿度など観測情報 再解析データによる現象の再現性を向上させる -JRA-55(JMA),ERA-Inter
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RXファミリ 静電容量計測精度向上のためのセンサ補正
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3 航空機動態情報の管制機関における活用 (EN-12, OI-27 関連 ) ~ 航空機動態情報の把握による監視能力の向上 ~ 2 気象予測の高度化等 (EN-5,6,13 関連 ) ~ 気象予測の高度化による高精度な時間管理の実現 ~ 4SBAS 性能の検討 (EN-7 関連 ) 5GBAS を
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の傾向のみを利用して予測を行った場合, 過去の温度データが線形的に上昇しているならば図 1 右の点線のような予測しか得られず, 結果として予測精度が低下する可能性がある. CO 2 濃度 図 1 データストリーム間の相関の例 また, それぞれのデータストリームの変化の方向は必ずしも同様ではなく, あ
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「航空気象観測の完全自動化」と「自動METAR/SPECI報」について
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