数値予報業務
府省庁: 国土交通省
事業番号: 0079
担当部局: 気象庁予報部 業務課
事業期間: 1959年〜終了予定なし
会計区分: 一般会計
実施方法: 直接実施
事業の目的
気象に関する警報・予報の作成のための基盤情報として必要不可欠な大気の将来の状態を予測した数値予報資料を作成する。
事業概要
観測データ等を基に物理法則に基づく数値計算を行い、予報や警報等の基礎資料となる数値予報資料を作成する。精度の高い数値予報を行うためには、最新の気象学の知見を基に大気現象を精緻に表現できる数値予報モデルによる計算が必要であるが、その計算には膨大な計算機資源が必要となる。このため、数値解析予報システム（スーパーコンピュータ）により数値予報モデル計算の運用を行い、数値予報資料を作成する。
予算額・執行額
※単位は100万円
| 年度 | 要求額 | 当初予算 | 補正予算 | 前年度から繰越し | 翌年度へ繰越し | 予備費等 | 予算計 | 執行額 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2017 | - | 3,038 | 0 | 0 | -1,052 | 0 | 1,986 | 1,960 |
| 2018 | - | 2,624 | 0 | 1,052 | 0 | 0 | 3,676 | 3,668 |
| 2019 | - | 552 | 0 | 0 | 0 | 0 | 552 | 552 |
| 2020 | - | 552 | 0 | 0 | 0 | 0 | 552 | - |
| 2021 | 552 | - | - | - | - | - | - | - |
成果目標及び成果実績（アウトカム）
72時間先の台風中心位置の予報誤差（過去５年の平均）を令和２年までに200kmとする。 目標値設定の根拠 過去５年間の同指標の減少分及び各単年度実績、新たな数値予報技術の開発等を踏まえて設定。 詳細は以下URL参照 http://www.jma.go.jp/jma/kishou/hyouka/hyouka-report/28report/28shiryo5.pdf
72時間先の台風中心位置の予報誤差（過去５年の平均） （目標：2022年度に200 km）
| 年度 | 当初見込み | 成果実績 |
|---|---|---|
| 2017 | - km | 226 km |
| 2018 | - km | 219 km |
| 2019 | - km | 207 km |
活動指標及び活動実績（アウトプット）
数値予報モデルの解像度（局地モデル） ※解像度が細かくなることで、より精度の高い数値予報資料を作成することができる。
| 年度 | 当初見込み | 活動実績 |
|---|---|---|
| 2017 | 2 km | 2 km |
| 2018 | 2 km | 2 km |
| 2019 | 2 km | 2 km |
数値予報モデルの解像度（メソモデル） ※解像度が細かくなることで、より精度の高い数値予報資料を作成することができる。
| 年度 | 当初見込み | 活動実績 |
|---|---|---|
| 2017 | 5 km | 5 km |
| 2018 | 5 km | 5 km |
| 2019 | 5 km | 5 km |
数値予報モデルの解像度（全球モデル） ※解像度が細かくなることで、より精度の高い数値予報資料を作成することができる。
| 年度 | 当初見込み | 活動実績 |
|---|---|---|
| 2017 | 20 km | 20 km |
| 2018 | 20 km | 20 km |
| 2019 | 20 km | 20 km |
数値予報モデルの実行回数 （局地モデル+メソモデル＋全球モデル） ※実行回数が増えることで、より直近の観測データを利用した大気の将来の予測計算が可能となり、回数が少ない時と比べ、より最新の数値予報資料を作成することができる。
| 年度 | 当初見込み | 活動実績 |
|---|---|---|
| 2017 | 36 回/日 | 36 回/日 |
| 2018 | 36 回/日 | 36 回/日 |
| 2019 | 36 回/日 | 36 回/日 |
主要な支出先
| 年度 | 支出先 | 業務概要 | 支出額（百万円） |
|---|---|---|---|
| 2019 | 株式会社ＪＥＣＣ | スーパーコンピュータシステム借用（レンタル） | 552 |
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