天気と気象について わかっていること いないこと

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 8 фев 2025
  • www.beret.co.jp...
    「梅雨前線の正体」の著者であるJAMSTEC 茂木先生に、2013年春に新たに出版される、「天気と気象について わかっていることいないこと」についてお伺いしました。相方は、気象予報士講座でおなじみ、てんコロ。佐々木恭子先生です。
    1. 温帯低気圧の研究
    1.1 気候系の「ホットスポット」
    気候系の「ホットスポット」
    わかってきた中緯度海洋の役割
    前線と前線
    史上最大の土木工事、あきらめ、シミュレーション
    1.2 真冬のなぞ、爆弾のなぞ
    温帯低気圧のレゾンデートル
    チャーニー理論ダイジェスト
    日本の真冬の特殊性
    (正)爆弾低気圧 (誤)爆弾高気圧
    1.3 温帯低気圧のゆくえ
    尾行と張り込み
    温帯低気圧トラッキング「世界大会」
    最新型トラッキングの威力
    未来の温帯低気圧予測の挑戦!
    2. 台風の研究
    2.1 台風研究の最前線
    2.2 台風の正体〜地球上最大最強で長寿の渦〜
    2.3 誕生のなぞ〜ボトムアップとトップダウン〜
    2.4 台風発生の季節予報
    〜この夏の台風は多いか少ないか?〜
    2.5 台風予測への挑戦〜全球高解像度モデル〜
    3. 竜巻の研究
    3.1 ミスター・トルネードの功績〜竜巻を測る〜
    ミスター・トルネード藤田哲也博士
    竜巻の強さスケール −藤田スケール−
    音速竜巻!? −強化藤田スケール−
    藤田スケールでみる米国と日本の竜巻
    3.2 ストームチェイサーがとりつかれる竜巻
    〜竜巻の中へ!〜
    ストームチェイサー −VORTEX−
    竜巻の渦はどこからやってくるのか?
    ミスター・トルネードの更なる発見 −吸い込み渦−
    竜巻にも眼はあるのか?
    3.3 竜巻の人口制御と予測〜竜巻への挑戦〜
    竜巻の人口制御の試みと挫折
    竜巻予測は可能なのか?
    4. 集中豪雨の研究
    4.1 集中豪雨の正体、積乱雲
    集中豪雨とは
    積乱雲は対流の仲間
    標高が高いほど気温が低い
    位置のエネルギーと温度のエネルギー
    4.2 集中豪雨を生み出す爆薬、水蒸気!
    爆薬である水蒸気のエネルギー
    不安定な大気状態とは何?
    水蒸気量が積乱雲の発生・発達の決め手
    下層の空気を持ち上げろ!
    4.3 線状降水帯 ~バックビルディング~
    大雨をもたらす形態
    積乱雲と線状降水帯を結びつける
    バックビルディング形成
    4.4 団塊状降水 ~どうして「ゲリラ豪雨」?~
    「ゲリラ豪雨」気象庁職員が命名!
    災害をもたらした降水域はどれ?
    4.5 集中豪雨予測への挑戦! 
    ~海上での観測と積乱雲の予測~
    積乱雲を表現するのは大変だ!
    大雨をもたらす水蒸気は海上からやって来る
    海上で水蒸気はどのように蓄積されるの?
    「ゲリラ豪雨」は確率的に起こるはず!
    観測データが大切
    5. 梅雨の研究
    5.1 初めての梅雨研究に挑戦
    5.2 最先端の梅雨研究を観戦
    台風と梅雨をつなぐ道〜モイスチャーロード〜
    空と海との間に〜黒潮に寄り添う不安定〜
    5.3 未来の梅雨研究を創る作戦
    6. 水循環の研究
    6.1 地球水循環のようす ~水の一生~
    水収支とそのバランス
    水の一生
    地球水循環にはまだわかっていないことがたくさん
    6.2 森林伐採と水循環 ~雨はどこからやってくる~
    全球エネルギー・水循環観測計画
    タイの降水量が減少傾向
    6.3 水の同位体 ~重い水・軽い水~
    重い水・軽い水
    雨の同位体比の空間分布と時間変動
    同位体版数値モデルの開発
    6.4 水の同位体で探る気象研究 ~水で空を測る~
    水の同位体比の測り方
    新たな分析方法とブレークスルー
    7. 天気予報の研究
    7.1 コンピュータを使った天気予報
    天気のコンピュータ・シミュレーション
    観測データを取り込むデータ同化
    コンピュータの発展と天気予報
    7.2 天気予報の当たり外れ ~天気とカオス~
    予測の科学
    天気とカオス
    当たりやすさを予報するアンサンブル予報
    7.3 天気予報研究の未来 ~カオスへの挑戦~
    逆転の発想:当たりやすさを予測因子に?
    高度なデータ同化を探る
    データ同化でモデルを磨く
    データ同化で観測を最適化する
    統合地球環境システムへ

Комментарии •