Research press release


Scientific Reports

Climate science: Fine-tuning tropical cyclone trajectory predictions

熱帯低気圧の進路予報の精度を高めるための単純な統計的手法が考案された。これは、熱帯低気圧の実際の動きに関して、一般的な予想平均進路からの逸脱の統計的特性を利用した方法であり、特に上陸前の段階で、このほかの熱帯低気圧進路予報コーンを補完するために利用できる可能性がある。この研究成果を報告する論文が、今週、Scientific Reportsに掲載される。


今回、H Kellayたちは、統計物理学の手法を借用し、ランダム運動の特徴解析のための強力なツールである平均二乗変位(MSD)に関する普遍的な統計法則を用いて、ハリケーンの平均進路からの逸脱をモデル化できることを明らかにした。そして、国立ハリケーン・センター(米国)のデータを解析して、大部分のハリケーンの動きがMSDの法則に従うことも明らかにした。また、Kellayたちは、この方法を用いて、2008年に米国テキサス州沿岸に被害を与えたハリケーン「アイク」と2009年にメキシコ太平洋沿岸に上陸したハリケーン「ヒメナ」の実際の進路を正確に予測した。

The future trajectory of tropical cyclones can be predicted more accurately using a simple, statistical method described in Scientific Reports this week. The technique uses the statistical properties of deviations in tropical cyclone motion from a generally predictable mean trajectory, and could be used to complement other tropical cyclone forecast cones, especially before landfall.

Tropical cyclones, or hurricanes, are extreme atmospheric events that can be devastating upon landfall in populated areas. A number of schemes are used to predict their trajectories, including using knowledge of previous hurricanes in the same area and generating full-scale numerical simulations, but because hurricane trajectories tend to deviate from the predicted mean trajectory, these estimates can be imprecise.

Borrowing from the methodology of statistical physics, Hamid Kellay and colleagues show that these deviations from a hurricane’s mean trajectory can be modelled using a universal statistical law for their mean square displacement (MSD), a powerful tool to characterize random motion. The authors analyzed data from the US National Hurricane Center to show that the motion of the majority of hurricanes obeys the law for the MSD. They go on to use the scheme to accurately predict the actual corridors taken by Hurricane Ike, which hit the coast of Texas in 2008, and Hurricane Jimena, which made landfall on Mexico’s Pacific coast in 2009.

doi: 10.1038/srep00446

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