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「メテオインフォマティクス」とは、大規模科学データベース と高速データベース検索を中心としたデータ指向のアプローチに基づく、情報 学的気象学である。現在の気象学において盛んな「コンピュテーショナル気象 学」からのアプローチ、すなわち大気力学モデルと高速シミュレーションを中 心としたモデル指向のアプローチとは異なり、現実に生起した多様な事象（デー タ）の集合から、意思決定に重要な情報を発見することを目標とする。
「メテオインフォマティクス(meteoinformatics)」とは、X-informaticsという潮流の中の一つの学問分野、すなわち気象学に対する情報学的アプローチを指す言葉である。このようなアプローチはまだ始まったばかりで、確立した体系はまだ存在しないが、いくつかの研究成果が生まれつつある。
メテオインフォマティクスは、「気象学における情報技術の利用」といった話ではない。気象学において情報技術は極めて高度に活用されており、実際のところ気象学は、歴史的にコンピュータの最もヘビーなユーザであり続けている。例えば大気予測へのコンピュータの利用は、世界最初期のコンピュータENIACにおいて既に始まっているし、現在の世界最速コンピュータである地球シミュレータにおいても、最も重要なアプリケーションの一つは、大気の高精度シミュレーションである。つまり、コンピュータと気象学、特にコンピュータ気象現象の予測とは、非常に馴染みが深い間柄なのである。
では、このように気象学における情報技術の利用が進んでいる中で、メテオインフォマティクスは何を目標とするのだろうか？ そこで、従来の気象学におけるコンピュータの利用を、ここでは「コンピュテーショナル気象学(computational meteorology)」と名付けてみる。そしてメテオインフォマティクスとコンピュテーショナル気象学の違いを、以下のように明らかにしてみた。
すなわち、メテオインフォマティクスはデータ、コンピュテーショナル気象学はシミュレーションを重視するという点で、根本的に異なる視点をもっていることになる。その違いをさらに明瞭に浮き立たせるため、今度は出発点が「データかモデルか」および説明が「個別事例か集合的特性か」、という対立軸を持ち出して、メテオインフォマティクスの狙うところを明らかにしてみたい。
| データが出発点 | モデルが出発点 | |
|---|---|---|
| 個別事例 | 事例解析・統計解析 | 天気予報 |
| 集合的特性 | メテオインフォマティクス | コンピュテーショナル気象学 |
では次に、研究において「何に着目するか」という観点からいくつかのアプローチを分類してみたい。
| モデル | 関心 | 研究分野 |
|---|---|---|
| 認知モデル | 人間はどのように気象データを観察し認識するのか？ | ドボラック法・専門家による目視解析 |
| データモデル | 気象データはどのような法則に従っているのか？ | メテオインフォマティクス・事例解析・統計解析 |
| 物理モデル | 気象現象の背後にはどのような物理法則があるのか？ | 気象学・大気力学・コンピューテショナル気象学 |
つまりメテオインフォマティクスとは、気象現象に関する「データ」（事例）の集合（データベース）を基盤として、データから得られる性質を「一般化」することで、データを生み出す（自然の）メカニズムを研究する学問である。そのためにはデータに関する以下の研究を進める。
さて、メテオインフォマティクスは、どのような場面でその有効性を発揮できるだろうか。気象学という学問の一つの特徴は、物理法則に基づく大気力学モデルの原理が精緻に発達している点にある。そしてその数理モデルは実際に非常に強力であり、予測能力において原理的にこれに勝る方法論はない。しかし、数理モデルのふるまいについてはまだわからないことが多く、またそれが実際にはうまく機能しないことも多い。したがってメテオインフォマティクスの研究の方向性としては、以下の二つの方向性を考える。
気象現象の中でも、特に「台風」を題材とした研究を進め ている。その内容については 台風 のページに詳しい。またその研究成果の一部は、デモンストレーションと して、デジタル台風ウェブサイトで公開し ている。また、以下の講演における 発表資料も 参考にしていただきたい。
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