米国国立科学財団国立大気研究センター（NSF NCAR）の実験的な予測モデルが、2025年9月中旬に発生したスーパー台風ラガサの進路と発達を正確に捉えることに成功しました。この台風は後にカテゴリー5の勢力にまで発達し、最大風速は時速165マイル（約265キロメートル）に達し、その年の最も強力な嵐の一つとなりました。
NSF NCARの革新的なコンピューターモデリングアプローチは、3.75キロメートルの解像度でリアルタイムの地球規模の予測を生成し、地球の大気を前例のない詳細さでシミュレートしました。この高解像度により、世界中の雷雨を捉え、遠く離れた気象システムが熱帯低気圧の進化にどのように影響を与えるかが明らかになりました。NSF NCARの科学者であるファルコ・ジュート氏は、「これは、文字通り、世界中の天気を高解像度で提供するものです。これにより、世界規模でのハリケーンや鉄砲水のような極端な気象現象の予測が大幅に向上すると信じています」と述べています。
この実験的なリアルタイム予測は9月を通して実施され、大西洋ハリケーンシーズンのピークと重なりました。月初の静穏な状況にもかかわらず、NSF NCARのアプローチは、大西洋上でのハリケーン・ガブリエルの急速な発達を捉えることで、その有効性を実証しました。この予測生成には、ジュート氏がNSF NCARベースの「Model for Prediction Across Scales（MPAS）」を使用し、スーパーコンピューター「Derecho」を活用しました。主な焦点は、大西洋、東太平洋、西太平洋の熱帯低気圧に置かれましたが、極端な降雨の予測性能を評価することも目的としていました。
MPASのような気象モデルは、グリッドシステムを使用して大気を表現し、物理法則を適用して大気特性をシミュレートします。グリッドポイント間の距離が近いほど、解像度が高くなり、一般的に予測精度が向上します。しかし、データの同化も、初期大気状態の精度に重要な役割を果たします。予測センターはしばしば、異なる解像度のモデルを組み合わせて使用します。例えば、国立ハリケーンセンターは、ハリケーンを2キロメートルの解像度で、その周辺環境を6〜8キロメートルでシミュレートし、より遠方の地域にはさらに粗い解像度を使用しています。このアプローチは、短期間の予測には効果的です。
ジュート氏は、地球全体を高解像度でシミュレートすることにより、嵐が発生した場所を捉えるだけでなく、熱帯低気圧が形成される前に予測できるようになると指摘しています。これにより、7日から10日先の予測精度が向上する可能性があります。スーパー台風ラガサの場合も、ジュート氏は「嵐が形成される前から、MPASはこのシステムがスーパー台風になると予測していたことが注目に値します」と述べており、多くの運用モデルが予測するよりも早く、そしてより正確な強度予測が可能であったことを示唆しています。
このような取り組みは、次世代の人工知能（AI）気象モデルのトレーニングにも役立つ可能性があります。MPASによって生成される高解像度で高品質なデータは、より粗いデータでトレーニングされた現在のAIモデルを大幅に強化するでしょう。スーパー台風ラガサの正確な予測と追跡は、特に極端な気象現象に対する気象予測の精度と適時性を向上させる高度なモデリング技術の可能性を強調しています。さらに、AI駆動型の高解像度気象モデルは、極端な気象現象の影響を予測する上で効果的であり、電力会社などが配電線近くの倒木を防いだり、嵐の前に人員を配置したりすることで脆弱性を軽減するのに役立ちます。AI気象モデルは、数値気象予測（NWP）モデルを模倣し、ダウンサイクリングして、計算コストを抑えながら高解像度の確率的太陽光・風力予測を提供できます。