煙の予測が難しい理由とテクノロジーの活用方法
リサ・スティフラー著
太平洋岸北西部の降雪予報の正確さにがっかりしたことがあるなら、この地域の山火事の煙の予測もきっと気に入らないだろう。
現在の大気汚染の測定値と同じくらい多くの理由から、山火事の煙がどのように作用するかを推測するのは難しい作業です。
「たとえ優れた煙モデルがあり、天気も正しく予測できたとしても、火災がどこで発生しているのか、どれが活発なのか、どれだけの煙が出ているのかなど、あらゆる未知の要素に対処しなければなりません」と、ワシントン・スモーク・ブログの寄稿者で、環境省のモデル化・排出目録科学者、ファレン・ヘロン＝ソープ氏は述べた。
西海岸は、ワシントン州、オレゴン州、カリフォルニア州で発生している数十件の山火事の煙に覆われています。天候と山火事の状況が重なり、大気中の微小汚染物質の濃度が異常に高くなり、測定機器がエラーメッセージを表示するほどです。連日、公的機関は「不健康」あるいは「極めて不健康」な状態にあると警告しています。
西オーストラリア州の多くの地域で、昨夜から小雨が降りました。気持ちはよかったのですが、粒子状物質による大気汚染のレベルにはあまり改善が見られませんでした。大気質は依然として非常に不健康から危険なレベルにあります。モニターから目を離さず、引き続きご自身の安全を守りましょう。https://t.co/4EfNwND7Fg pic.twitter.com/NROSQNLRxT
— 西オーストラリア州エコロジー局（@EcologyWA）2020年9月15日
火曜日と水曜日の最新の煙予報マップです。雨が降っているにもかかわらず、大気質はあまり改善されていません。西ワシントン州では大気質が不健康なレベルに留まり、東ワシントン州では非常に不健康なレベルに留まります。大幅な改善は金曜日まで待たなければなりません。完全な予報 – https://t.co/ABcz0jetPa pic.twitter.com/xkfpEl4RUB
— 西オーストラリア州エコロジー局（@EcologyWA）2020年9月15日
ピュージェット湾地域で5日間にわたり大気汚染が続いた後、住民たちは月曜日には大気が回復するという予報に安堵し、日曜日の夕方に就寝した。しかし、予測は外れ、専門家たちは金曜日まで続く大気汚染について、はるかに厳しい予測を示した。
正確な煙の予測には、次のような多くの課題があります。
- 煙モデルは天気予報のような確率的なものではありません。雨が降る確率が 75% の場合のように、危険なほど煙が充満する空の可能性が 20% であると話す人はいません。
- 正確な煙予報は約 1 日前にしか発表されません。
- 予報では山火事の挙動の変化を予測することはできませんが、火災は毎日ほぼ同じ状態が続くと想定されています。
- 大気中の異なる高度や広範囲の地理的範囲、特に農村部では、煙の監視が十分に行われていません。衛星画像では、雲に煙のレベルが隠れてしまう可能性があります。
- 煙モデルを実行するために設定されたシステムには、詳細な予測をタイムリーに行うために必要なすべてのデータを処理するための計算力が不足しています。
- 煙は天候を変え、それが煙にも影響を及ぼし、さらなる複雑な事態を引き起こす可能性があります。
この最後の要因は、月曜日には煙が晴れるという予測を覆した一因です。煙が非常に濃かったため、気温が約10度下がり、地表が熱せられた際に発生する空気の鉛直混合、つまり風の作用が弱まりました。
煙の予測は複雑です。西海岸の人々は今、煙の充満した状況にもう耐えられないと感じているかもしれませんが、少なくとも歴史的には、この地域で煙が充満する日はそれほど多くありません。天気予報に匹敵する堅牢な煙予測システムの構築には、大規模な投資が行われていません。
もちろん、地球が温暖化し続けている限り、状況は変化する可能性があります。
「気候変動が山火事に与える影響に関する研究によると、温暖化が続き夏の乾燥が進むと、米国西部全域で焼失面積が拡大し、大規模な山火事が増えると予想されます。そして、火があるところには煙が出るのです」と、ワシントン大学気候影響グループの適応専門家、クリスタル・レイモンド氏はメールで述べた。
不確かなのは、風のパターンが将来どのように変化し、煙の分布にどのような影響を与えるかということだ。
「サンフランシスコ、ポートランド、シアトルなどの人口密集地では、風向きが変わっても煙が増え、空気の質が悪化する可能性が高い」とレイモンド氏は述べた。「この地域で山火事が増える可能性が高まっているからだ」
現時点では、学術機関と政府機関のネットワークがモデルを実行し、煙の挙動について最善の推測を行っています。これには、米国海洋大気庁（NOAA）の高解像度ラピッドリフレッシュスモーク（HRRR）またはHRRR-Smoke（ハースモークと発音）、ワシントン州立大学のAIRPACT予測、ワシントン大学の研究、カナダのFireWork予測などが含まれます。
煙の予測には「情報の解釈に多くの個人的、あるいは人間的な要素が必要とされる」とヘロン＝ソープ氏は述べた。「一方、気象モデルは計算的に非常に合理化されており、自動化されている。煙の予測は、それを理解した上で、手動で検証し、『愚かなテスト』に合格するかどうかを判定する必要がある」
つまり、研究者たちはモデルが示す結果を検証し、それが現実と一致することを確認する必要がある。ヘロン＝ソープ氏は、煙の予測精度向上の解決策は、皮肉なことに、デジタル化をさらに進めることだと述べた。山火事の煙に関するより優れたモデルを構築するよりも、AIや機械学習を活用して、火災の挙動や粒子と気象の微妙な相互作用に関する情報を組み込む方が理にかなっているかもしれない。
「気象モデルと同じパラダイムに従うのではなく、機械学習こそが私たちが進むべき道なのかもしれない」と彼は語った。
編集者注：この記事はワシントン大学の研究者クリスタル・レイモンド氏のコメントを加えて更新されました。
