まず…
バイアスとは、「偏り(かたより)」だったり「誤差」という意味です
さて
観測値をいろいろな方程式をつかって解析し
予報にする「数値予報」において、さまざまな「バイアス(誤差)」が発生します
その「バイアス(誤差)には
・地形データの粗さ
・大気の性質である「カオス」
・系統的誤差
以上３つがあります
さて「数値予報」ですが
・計算によるデータ(数字)の羅列であること
・「誤差」を含むため、そのまんまでは使えない
それを補正し、私達がみる天気予報に翻訳(データ出力)するために
いろいろな統計手法を使います
その補正のやり方の主なものが２つ
・カルマンフィルター
・ニューラルネットワーク
カルマンフィルターは
「数値予報の予想値」を参考に、「実況値」との間に統計的関係を見出し
その式に数値予報のデータを入れることで天気予報に翻訳します
式に用いる系数を直近の観測値で随時更新するという学習能力が付いたので比較的短い期間で予報が安定します
その翻訳の過程で、地形データによるものなど一部のバイアス(誤差)を修正できるのです
