報告書番号

SS25013

タイトル（和文）

気象予測・解析システム（NuWFAS）の予測精度向上に資する積雪補正手法の導入

タイトル（英文）

Implementation of a snow-depth correction method to improve forecasting accuracy in the Numerical Weather Forecasting and Analysis System (NuWFAS)

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背　　景
電力会社の送配電部門では、大雪による設備被害や停電リスクが予想される場合、翌日から翌々日にかけての気象予測情報を基に、復旧支援計画や巡視計画を策定する。このため、積雪深の高精度な予測は、確度の高い計画を策定するために必要な情報の一つである。当所では、研究開発を進めている気象予測・解析システムNuWFASに、積雪評価が可能なモデルを採用し、土壌温度などの地表面のモデル初期値を更新する機能を組み込むことで、日々の予測計算において積雪深の予測を可能にしている[1][2]。ただし、積雪深の予測履歴を引き継ぐ仕組みにより、予測が大きく外れた場合にはその影響が長期間残り、後続の予測精度が低下する課題を有している。

目　　的
復旧・巡視計画の策定を支援するために、NuWFASの積雪深予測の精度を向上させる。

主な成果
1. 積雪深予測の精度向上
気象庁解析積雪深注 ）に基づく補正手法（以下、改良手法）を開発し、2024年度冬季に適用して観測値と比較した結果、時系列の予測再現性の向上を確認した。特に、従来手法で過小傾向が顕著であった2025年2月初めの大雪後の予測精度が改善し、改良手法の有効性を示した。さらに、積雪深観測値との比較で算出される誤差分散を用いた評価においても、予測精度の向上を確認した。
2. 最大積雪深予測の精度向上
改良手法を適用した2024年度冬季の予測結果は、日本海側の平野部から山岳部にかけての広域で最大積雪深の空間分布を良好に再現した。加えて、アメダス観測データを用いた評価により、従来手法と比較して、予測精度が向上することを明らかにした。
3. 積雪イベント抽出手法の考案
電力会社での積雪予測の実務利用を見据え、積雪深の時系列変化に基づいて積雪イベントを自動的に抽出する手法を新たに考案した。NuWFASでは、積雪深に加えて、単位面積当たりの積雪水当量（以下、雪荷重）を算出している。本手法の導入により、低気圧通過時の積雪深と雪荷重の変化量を予測指標として活用できるようになった。

今後の展開
降雪の位置ずれに起因する予測誤差の低減を目的として、データ同化手法の導入や降水過程の高度化を進めるとともに、電力会社からのフィードバックに基づいて積雪予測手法の高度化を図る。

概要 （英文）

Severe snowfall poses significant risks to electric power distribution systems, including equipment damage and outages. To ensure operational resilience, electric power companies must develop restoration and inspection plans based on short-term forecasts, making accurate snow-depth forecasting essential for operational resilience. To address this need, the Numerical Weather Forecasting and Analysis System (NuWFAS) was enhanced by incorporating a land-surface model capable of snow evaluation and a surface data update function. While these improvements enabled daily snow-depth forecasts, forecasting errors often persisted because previous forecast states were inherited, declining accuracy over time.
To overcome this problem, a correction method was introduced that assimilates analyzed snow-depth data from the Japan Meteorological Agency into NuWFAS initial conditions. This approach improved the temporal consistency of snow-depth forecasts and significantly reduced forecasting errors. Spatial analysis confirmed that maximum snow depth distributions were reproduced accurately across plains and mountainous regions. Furthermore, the evaluation of a recent heavy snowfall event demonstrated that the method effectively captured increases in snow depth and snow load. An event-based technique was also proposed to identify the termination of snow-event and assess cumulative changes in snow depth and load, thereby supporting operational planning for electric power distribution systems.

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