また、落雷による死傷者は警察庁の統計によると下表のとおりである。

局地的な豪雨についても、2008年7月28日の神戸市都賀川の水遊び中に5名、同年8月5日に東京都豊島区の下水道工事中に5名が命を失っている。

人的被害のほか、たとえば落雷に伴う直接的な被害額は以前気象庁が行ったアンケート調査で年間およそ630億円と推定されており、浸水や突風による家屋損壊といった直接的な被害に加え、事業の停止等による間接的な被害を加えると、局地的で激しい気象現象による被害の総額は更に大きなものになるとみられる。

このような社会的な背景から、気象庁では2006年の竜巻被害の多発を契機に、2008年3月から「竜巻注意情報」の発表を開始したことに加え、2010年度からは、「竜巻ナウキャスト（仮称）」の提供を開始する計画である。これは気象レーダで捉えた積乱雲などの降水域の強さとその動きの変化をもとに、大気の安定度などのそのほかの条件も考慮して60分先までの竜巻の発生確率を10km格子単位に予測するのものである。詳しくは気象庁が2009年3月27に発表した「竜巻などの激しい突風に関する気象情報の利活用について」を参照されたい。

気象レーダの観測データが竜巻発生の可能性を判断する上で最も重要な資料になることから、気象庁では2009年7月1日より、これまで10分間隔の気象レーダによる降水強度（雨量強度）の観測データを5分間隔に提供することにした。これは、竜巻や局地的な豪雨の被害の多発を踏まえ、このような被害をもたらす積乱雲の急激な発達をいち早く捉え、迅速な情報提供を行うことにより、従来よりも早めの対策を講じるなどの被害の防止・軽減につなげることを目的としたものである。

さて、実例として、2009年7月27日午後2時頃に館林市内を竜巻が襲った。発生状況については気象庁機動調査班による現地調査の報告を参照してもらうこととし、ここでは発生前後の気象レーダによる降雨強度の変化を中心に見てみることにする。

まず、竜巻が館林市内を通過したとみられる時刻（14時10分前後）の関東周辺のレーダ画像をみると、新潟から静岡まで延びる大きな降雨域の東側にいくつか小規模な強い降雨域があり、その一つが館林市の北西側にあって（赤丸部）、この強い降雨域の東側で竜巻の発生があった。

この日、気象庁数値予報による 14時における地上気温と風の分布は左下図のように予報されており、本州付近に前線があり、特に関東北部で気温変化が急になっている（黒楕円部）。

当日9時初期値の数値予報による 14時の予想地上気温と風

気象レーダによる降雨強度分布 2009年7月27日 14時10分

実際、館林とその南西側にあたる熊谷のアメダス気温と風速をみてみると、熊谷では館林より約30分早く気温が急降下し、風速も一時的に強くなっている（風向は少し遅れて北西から南よりに変わった）。

アメダス地点での  気温と風速の変化 （熊谷と館林） 2009年7月27日 13:00～15:00

さて、レーダの方に戻り、館林周辺を拡大して5分ごとの降雨域の動きをみてみよう。

発生のおよそ40分前（13時30分）の時点では埼玉県北西部にあった小さく強い降雨域が北北東に向かって進み、次第に北側へ降雨域を延ばしている。強い降雨域の中心は館林市の西隣の市町村（邑楽町、大泉町、太田市など）にあり、竜巻発生地域より1.5km南にある館林アメダス地点のこの時間帯の降水量は1mmと少なく、近隣のアメダス地点である桐生および伊勢崎でも13時～15時の間に降水量は記録されていない。そして、竜巻は積乱雲本体の東側の縁の部分で発生し、北北東に進む降雨域の動きとは異なり、竜巻は東北東に進んだとみられている。つまり、降雨の一番強いところで竜巻が発生したわけではなく、その動きも降雨域のそれと連動していない。

このように、強い積乱雲によるとみられる雨域がその強さを持続または発達させながら近づいてくる場合には、その雨域の中心部が離れていても竜巻等の突風の可能性を考えておかねばならない。また、一つの積乱雲の寿命は1時間前後であり、何もない状態から1時間後には大雨や突風をもたらすような積乱雲に発達することもある。この種の現象は予測が難しく、今のところは積乱雲の動きを知る唯一の方法であるレーダを有効活用し、その日の天気予報で「大気が不安定」「南からの温かい湿った空気が流れ込んで」などと伝えている場合にはこまめにレーダの動きに注意を払うことが必要となる。

竜巻などの局地的で激しい現象を正確に予測することは困難であるのが現状であるが、気象庁をはじめ各研究機関等では積乱雲や竜巻の発生・発達の予測技術の開発を進めている。トルネード被害の多い米国では1990年代初頭にドップラー気象レーダ観測網が整備されたが、日本においても2009年度中に整備が完了し、上空の風の動きを観測できるようになる。竜巻そのものを観測するものではないが、積乱雲の発生発達などの研究に有効なものであり、その成果を通じて予報精度に向上に寄与するものとなろう。また、気象レーダは上空の雨粒や雪・あられを観測するものであるが、文科省ではレーダの波長を短くすることで雨が降り始める前から雲の動きを捉えようというレーダの開発計画がある。更に、積乱雲の発生発達には雲になる前の上空の水蒸気の分布を知ることが重要ということで、国土地理院が全国約1200地点に展開している電子基準点で受信しているGPS電波は水蒸気による遅延誤差があり、この誤差を利用して上空の水蒸気量を推定することができるので、これを利用する研究も進んでいる。こうした様々な研究の進展により、竜巻等の予測技術が向上することを期待したい。

気象庁が(財)気象業務支援センターを通じて希望する民間気象会社等へ配信する気象情報（海洋・地震火山を含む）は１日平均でおよそ10GBに達する。単層DVD1枚には収まりきらない量だ。その形式も気象データ独特の編集・圧縮形式を採用しているものが多く、解読には専門的な知識が必要となる。気象庁以外にも気象と関係のある衛星データ等を公開している国内機関もあるし、外国の気象機関等からもインターネットを通じて気象情報を有償・無償で入手することもできる。

この膨大な気象情報の中から日々の企業活動や生活に役立つ形で情報を提供したり、コンサルティングするのが民間気象会社の役目。気象情報は時代とともに高度化・多様化しており、気象情報通信(株)では気象情報の今後の動向も見据えつつ、お客様にとって最も価値のある情報を使いやすい形で提供していきたい。本サイトでは気象学・気象情報をとりまく状況を小さなコラムとしてシリーズで紹介する。気象情報の活用の一助となれば幸いである。

第１回．コンピュータが生み出す膨大な情報

現代の天気予報は高性能コンピュータを駆使した数値予報が基本。数値予報は予測の開始時点での大気の状態を設定することから始まる。日本の天気を予測する場合でも、大気は地球をめぐって流れているので、日本だけでなく周辺の大気の状態も知らなくてはならない。長期の予測になればなるほどより広い範囲の状態を知る必要がある。日本のような中緯度付近では冬季の上空で風速が60m/s（=216km/h）前後であり、1日で約5000kmも移動することになる。仮にこの速さで東京を通る緯度円上を動かすとおよそ1週間で1周してしまう。つまり1週間先までの天気を予測するには地球大気全体を相手にしなければならないことになる。また、地球上の一部分だけを計算する場合に、計算範囲の端での値の与え方（境界条件）が難しいので、この問題を避けるには最初から全球を対象とした方が便利という計算上の都合もあり、気象庁をはじめ主要国の気象機関では、まずは全球の大気の状態を設定し、その変化を予測することから始め（全球モデル）、その結果をもとに自国周辺の天気を細かく予測するための領域限定モデルを走らせる、というのが常道になっている。

数値予報モデルは、ある時間の大気（その境界としての海洋や地表面を含む）の状態を気温、風速、気圧、湿度などの物理量の形でモデルの計算格子上の値に設定し、それの時間変化を追っていく。世界の気象機関では昔から（古いところでは100年以上も前から）決まった時刻に一斉に観測を行う取り決めになっており、世界時の0時と12時（日本時間の9時と21時）の観測データが一番多い。特に、上層の大気の状態を観測する高層気象観測はこの時間のものが殆どである。これに次いで6時と18時（日本時間の15時と3時）の観測データが多い。

全球モデルでは世界的に観測データの多いこれらの時間を予測の出発点（初期時刻）としている。気象庁は2007年11月以降1日4回（日本時間の3時、9時、15時、21時）全球モデルを使って予測計算を行っている。主な気象機関の全球モデルの運用状況は下表のとおり。

主要気象機関の全球数値予報モデルの運用状況

KMA　　= Korea Meteorological Administration（韓国気象庁）

ECMWF　 = European Centre for Medium-range Weather Forecast（ヨーロッパ中期予報センター）

NCEP　　 = National Center for Environmental Prediction（米国環境予測センター）

UKMO　　 = United Kingdom Meteorological Office（英国気象局）

MSC/EC = Meteorological Service of Canada/Environment Canada（カナダ環境省気象局）

上表にあるとおり、気象庁は現在世界一高分解能の全球モデルを運用中である。理論的には分解能が高くなるほどいろいろな誤差が小さくなり予測精度は良くなるものだが、数値予報は予測開始時点での大気の状態をいかに正確に設定できるかによってその後の予測精度が大きく左右される。そこではどんな観測データを使い、どう初期場の設定に反映させるかが重要になる。これはデータ同化技術といわれるもので、いずれこのコラム欄で解説する予定。また、水平距離の分解能を2倍にすると計算量は8倍（＝東西2倍×南北2倍×時間刻み2倍）になり、計算に時間がかかるので、精度を維持しながら計算時間を短縮するような数値計算上の工夫も必要となる。無論、予報モデル自体が大気の変化をどこまで再現する能力があるかが精度を左右することは言うまでもない。このため、現時点では分解能も高いが、これらの各種技術に優れたECMWFの予報が最も精度が高いとされている。

実際のところ、1954年にスウェーデン及び米国で数値予報の運用が開始されて以来半世紀、この間に精度は目覚しく向上し、各国間の精度の差は実用的にみれば大きなものではない。それでも各国が精度競争に鎬を削るのは、もし、どこかの国の全球モデルが一番だ、ということになれば、通信の発達した現代ならその結果を貰え（買え）ばいいじゃないかということにもなりかねない。ヨーロッパでは各国が自前で全球モデルを維持するよりも、その技術・資金を持ち寄ってECMWFという統合機関で最先端の全球モデルを運用し、各国はその結果を自国周辺の領域予測用モデルに利用するという体制になっている。東アジアにおいてもECMWF並みの東アジア予報センターのような形があってもよいかもしれない。

それはさておき、気象庁の全球数値予報モデルが高分解能化され、公開される予測情報も膨大なものになった。気象庁全球モデルの予測結果（緯度経度0.5度×0.5度間隔の格子点値=GPV<Grid Point Valueで地上を含め18高度）は1日あたりの容量は約2.3GBにもなる。

日本付近は元の計算格子と同等の20kmメッシュ（経度方向0.25度×緯度方向0.2度）のGPVが公開され、1日あたりの容量は約450MBだ。関東周辺の予測例（台風13号が沖合いを通過した2008年9月20日9時；前々日の18日9時からの48時間予測）を拡大したのが下図である。

関東周辺の予測例（台風13号が沖合いを通過した2008年9月20日9時；前々日の18日9時からの48時間予測）

多様な気象情報のうち、特に天気予報の世界ではその根幹に全球数値予報モデルがあり、大量の情報が日々作られている、ということはご理解いただけただろうか。