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上空の風は気圧の高いほうを右に流れる
地衡風バランス
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地衡風バランス Geostrophic wind (balance)
高 低 地衡風 北半球 気圧傾度力 コリオリ力 赤道付近や地表面付近を除く大規模な流れでは、コリオリ力と気圧傾度力がほぼバランスしている。 これを地衡風という。
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地衡風バランス Geostrophic wind (balance)
高 低 地衡風 南半球 コリオリ力 気圧傾度力 赤道付近や地表面付近を除く大規模な流れでは、コリオリ力と気圧傾度力がほぼバランスしている。 これを地衡風という。
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風のバランス 地表面摩擦の効果
L H コリオリ力（風に直交） 気圧傾度力 摩擦力 風 気圧傾度力、コリオリ力、摩擦力がバランスする。
低圧側へ等圧（高度）線を横切る。
低気圧で下層収束。
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偏西風ジェットの説明
低緯度の方が高緯度より暖かいので、中緯度上空では気圧の傾きが急になり、強い西風となる。
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200 hPa の東西風の速さ （1993年1月）
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数値予報
数値予報は、物理学の方程式により、風や気温などの時間変化をスーパーコンピュータで計算して将来の大気の状態を予測する方法です。気象庁は昭和３４年にわが国の官公庁として初めて科学計算用の大型コンピュータを導入し、数値予報業務を開始しました。
数値予報を行う手順としては、まずコンピュータで取り扱いやすいように、規則正しく並んだ格子で大気を細かく覆い、そのひとつひとつの格子点の気圧、気温、風などの値を世界中から送られてくるデータを使って求めます。これをもとに未来の気象状況の推移をスーパーコンピュータで計算します。この計算に用いるプログラムを「数値予報モデル」と呼んでいます。
数値予報モデルには、山岳などの地形の影響、太陽からの放射、地表面の摩擦、大気と地表面の熱や水蒸気の交換、雲の生成・消滅や降水などのさまざまな効果が考慮されています （気象庁HPより）
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カオスと予測可能性 初期の小さな誤差が成長するが、発散はしない。
ローレンツアトラクターは、次の連立微分方程式により生成されます。
dx/dt=-10x+10y
dy/dt=28x-y-xz
dz/dt=-8/3z+xy
これは非線形（xy、xzの項）な方程式であり、解析的には解くことができず、コンピューターによる数値計算に頼ることになります。
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カオスと予測可能性
数値予報では、わずかに異なる2つの初期値から予報した2つの予報結果は、初めのうち互いによく似ているが、その差は時間の経過とともに拡大する。数値予報の初期値には観測誤差は避けることはできず、これが時間とともに増幅するためである。これは、数値予報モデルや客観解析の精度の問題だけではなく、大気の基本的な性質によるものである。このように初期値の小さな差が将来大きく増大する性質はカオス（混沌）と呼ばれている。
大気のこのカオス的な性質に対処するため、「集団（アンサンブル）予報」という数値予報の手法が研究・開発されるようになってきた。これは、ある時刻に少しずつ異なる初期値を多数用意して多数の予報を行い、その統計的な性質を利用して最も起こりやすい気象現象を予報するものである。 （気象庁HP)
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アンサンブル予報 理由：観測値の不確実性、モデルの不完全性、カオス
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長期予報の可能性
２週間以上の決定論的予測は原理的に不可能。中高緯度大気の記憶はせいぜい２週間。
長期の記憶を持つもので確率的予測は可能。 ＊熱帯季節内振動 ＊成層圏（北極振動、QBO) ＊エルニーニョ（熱帯太平洋海面水温） ＊インド洋ダイポール ＊積雪・海氷
温暖化・氷期の予測は可能（境界条件）。
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