◆気象予報(bào)士に代わる気象データ

楊氏は、「1960年代より、コンピュータの計(jì)算能力の向上に伴い、気象データに基づく天気予報(bào)の期限が、10年ごとに1日のペースで延びている。この過程において、気象データに基づく天気予報(bào)は、気象予報(bào)士による予報(bào)の水準(zhǔn)を上回り、かつ20世紀(jì)末に各時(shí)間帯の気象予報(bào)の主な根拠になった」と述べた。

楊氏によると、中國のデータに基づく天気予報(bào)は、世界先進(jìn)水準(zhǔn)に近づきつつある。中國が2015年に獨(dú)自に開発したGRAPES世界データ予報(bào)システムは、実用化運(yùn)行能力をつけており、モデルに基づく計(jì)算の安定性、質(zhì)の恒久性を著しく改善し、10日先までの世界の気象?降水狀況の予報(bào)が可能になった。

◆2週間以上の予報(bào)に不確定性が存在

しかし天気?気象データ予報(bào)モデルには、さまざまな不確定性が存在する。世界的なデータモデルを見ると、2週間以上の予報(bào)には大きな誤差がある。この不確定性、大気の混沌たる本質(zhì)、複雑な影響については、今後の研究が待たれるという。

衛(wèi)星リモートセンシングなどさまざまな観測手段の進(jìn)歩により、気象観測で得られる各種データはこの10年間で急増した。これらの科學(xué)のビッグデータは、複雑な自然現(xiàn)象とその関係を反映?象徴している。大量のデータから一部の有効なデータを抽出することで、過去のサンプリング分析よりも全面的な天気?気象変化と関連する低頻度の変化に関する情報(bào)が得られる。楊氏は、「これらの観測資料を分解?変換し、分類し役立つ部分を抜き出し重要なデータを得ることで、これを多様な動(dòng)的データの変化の過程における一連のデータと見ることができる。つまり予報(bào)の的中率が高いシンプルなデータモデルを?qū)Г訾工长趣恰⒂?jì)算の誤差を大幅に下げることができる」と述べた。（編集YF）

「人民網(wǎng)日本語版」2016年3月23日