学科の専門知識を勉強中の受講生から質問です！
天気予報ガイダンスのカルマンフィルターの長所にある
「バイアスが修正できる」とはどいう意味でしょうか。
わかったつもりになりがちなカタカナ語。
この機会にしっかり意味を覚えておきましょう！
バイアスとは
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、そのままでは使えない
誤差を補正し、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に、次の２つがあります。
- カルマンフィルター
- ニューラルネットワーク
それぞれどのような手法なのでしょうか。
カルマンフィルター
カルマンフィルターは、主に数値予報の精度向上と、ガイダンス（予報支援資料）の作成に活用されている統計的な手法です。
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。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、AIを使って天気予報の精度を上げるための仕組みです。
過去の気象データや現在の観測データからパターンを学習し、より正確な予報や異常気象の予測、地震・津波の解析などに活用されています。
数値予報の結果を過去の気象データや観測データと学習させ、気温、降水量、風などの具体的な予報要素を高精度に予測するガイダンスの作成に利用されています。
常に修正を繰り返し、より良くしていくイメージですね。
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