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日本気象協会の技術力

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気象データは、
社会の動きを予測する

日本気象協会は、気象予測をもとにあらゆるビジネスの精度を高める
WaaS（Weather as a Service）を提供しています。
独自の気象予測モデルや深層学習を活用した技術の開発により、
社会や企業の課題解決につながる、たしかな予測精度を実現しました。

01 独自の数値気象予測モデルの
開発・運用

独自の数値気象予測モデル SYNFOS（シンフォス）

天気予報は、日本の気象庁によって観測・予測されたデータを、日本気象協会を始めとする民間の気象会社で統計解析し、細かく、お客様のニーズに合った独自の予報を作成しています。
この独自予報の作成においては、スーパーコンピューターなどの高速計算機を用いた数値気象予測が重要な手段の一つとなっています。
数値気象予測とは、地球上を格子に分割し、各地で観測されたデータに運動方程式や熱力学の式などに基づく独自の計算モデル（数値気象予測モデル）を当てはめ、将来の気温や風、降水量などを予測するものです。日本気象協会では、SYNFOS（シンフォス）と名付けた独自の数値気象予測モデルを開発・運用しています。

高度100ｍの風までも。より精密な気象現象の予測が可能

独自の数値気象予測モデルを運用することで、①高精度・高詳細な気象予測結果、②気象庁による予測データでは得られない要素（例えば、高度100mの風や霰の予測など）を得ることができます。日本気象協会では気象予測精度向上のため、モデルの高度化を進めています。

02 世界各国の気象予測の活用

世界各国の気象予測を統合した新たなモデルを開発

日本の気象庁をはじめとした世界の気象機関では、全世界を対象とした数値気象予測モデルを運用しています。各モデルはそれぞれ格子間隔や最大予測期間、得意な予測範囲が異なるため、日本気象協会では、独自の数値気象予測モデルSYNFOSと国内外の複数機関による数値気象予測モデルを収集し、これらを統合することで精度の高い気象予測を行う新たなモデルを開発しました。
これを、JWA統合気象予測モデルと呼んでいます。

2週間先までの高精度な気象予測で防災行動や需要予測に

JWA統合気象予測モデルは、各モデルの補正や、予測精度に応じた各モデルの統合により、2週間先まで1km格子の高精度な予測情報を算出します。各モデルの補正は、地域・地形の特性や気象学の専門知見、数値気象予測モデルの季節変動特性などを考慮した日本気象協会独自のものです。
また、膨大なデータを高速に処理し、補正や統合に用いる指標を日々更新しています。
2週間先までの高精度な1km格子の気象予測情報により、お客様が必要とするピンポイントの予測や事前の防災行動や各種需要予測などへのご活用いただけます。

精度検証

日本気象協会では天気予報の精度を検証し、結果を公開しています。

2024/04/03

日本気象協会の予報精度検証結果（2023年）

03 深層学習による降水分布の時空
間ダウンスケーリング

「時間・空間」双方向へのダウンスケーリングを行う「時空間ダウンスケーリング手法」

時間的・空間的に粗い気象予測情報を細かくすることを、「ダウンスケーリング」と呼びます。
日本気象協会では、深層学習を活用した技術「時空間ダウンスケーリング手法」を2019年に開発しました。これはAIを活用することで、「20km格子の3時間降水量」を「5km格子の1時間降水量」へと時間・空間双方でダウンスケーリングする手法です。
当時、AIによる「空間」方向へのダウンスケーリング手法は存在しましたが、「時間・空間」の双方向へのダウンスケーリング手法は存在せず、日本気象協会が気象の業界としてはじめて開発しました。しかも、スーパーコンピューターなどの高速かつ高価な計算機を必要としません。

「時空間ダウンスケーリング手法」の活用

近年、「アンサンブル予測」と呼ばれる複数シナリオ（例えば51シナリオ）の予測情報の活用が進んでいます。計算速度の早い「時空間ダウンスケーリング手法」は、このような51シナリオの降水予測情報を時空間ダウンスケールする際に、威力を発揮します。この「時空間ダウンスケーリング手法」を活用した降水予測は、すでにダムの運用支援サービスとして、全国で80以上のダム流域を対象に提供しています（2022年12月時点）。