GribStreamブログ
NOAAがAIGFSをv1.1へ更新、長期予報の鮮明さを改善
AIGFS v1.1は運用AIモデルの損失関数と追加学習を変更し、熱帯低気圧の強度、降水、長いリードタイムでの予報の鮮明さを改善します。
NOAAは2026年7月27日12 UTCのサイクルでAIGFS v1.1を運用開始しました。これは運用中のArtificial Intelligence Global Forecast Systemに対する重要な学習更新であり、新しいデータセット名やAPIインターフェースの追加ではありません。
球面上の大気に合わせた損失関数
AIGFS v1.1は、格子点ごとの平均二乗誤差による損失を球面調和関数による損失関数へ置き換えました。球面調和関数は球面上の全球的な空間パターンを表現します。そのため、各格子点を独立した誤差として扱うだけでなく、複数の空間スケールにわたる予報構造を学習時に評価できます。
風に関する項目も変わります。NOAAは学習目標のこの部分で、標準的なU・V成分の代わりに風速と風向を使用します。
これは学習方法の変更であり、新しい出力変数ではありません。GribStreamでは引き続き、公開されているU・V風成分に加え、気温、気圧、降水量、湿度、高度、鉛直速度を利用できます。
追加学習の拡充と長い自己回帰学習
NOAAは、さらに2つの変更を示しています。
- 追加学習にGlobal Data Assimilation System（GDAS）解析値4年分を使用します。
- AIGFSの追加学習を、72時間のリードタイムまで自己回帰的に行います。
AIGFSは自らが生成した前の予報から次の状態を作るため、自己回帰学習が重要です。連続する複数ステップを学習することで、予報時間が進むにつれて蓄積し得る誤差を学習過程に含められます。
NWSの実施通知によると、これらの変更は熱帯低気圧の強度予報と降水予報を改善し、長いリードタイムで見られる平滑化、いわゆるblurringを抑えます。ただし、通知には検証スコアが示されておらず、すべての変数・地域・予報時間で一様に高精度になるとは述べていません。利用者は目的とする事例について、観測、アンサンブル、物理モデルによる予報との比較を続ける必要があります。
GribStreamで引き続き利用できる内容
既存のdataset codeは変わりません。
両データセットはNOAAの全球0.25°格子を使用し、00、06、12、18 UTCに実行され、384時間先まで6時間間隔で公開されます。GribStreamのアーカイブは7月27日12 UTCのサイクルでAIGFS v1.0からv1.1へ切り替わるため、検証とバックテストではこの境界を記録してください。
次のaigfspresリクエストは、図に示した5日先の500 hPa高度場を取得します。
{
"timesList": ["2026-08-06T12:00:00Z"],
"grid": {
"minLatitude": -90,
"maxLatitude": 90,
"minLongitude": -180,
"maxLongitude": 180,
"step": 1
},
"variables": [
{"name": "HGT", "level": "500 mb", "alias": "height_500mb"}
],
"minLeadTime": "120h",
"maxLeadTime": "120h"
}
このbodyをPOST /api/v2/aigfspres/timeseriesへ送信します。ほかのフィールドの正確なセレクタは、AIGFS Pressureインベントリまたは地上プロダクトのインベントリで確認できます。
情報源
- 2026年7月27日のNWS Service Change Notice 26-68：https://www.weather.gov/media/notification/pdf_2026/scn26-68_AIGFS_v1.1.pdf
- NCEP AIGFSプロダクト・インベントリ：https://www.nco.ncep.noaa.gov/pmb/products/aigfs/
- NOAA NOMADS AIGFS運用配信：https://nomads.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/aigfs/prod/
- NOAA/NCEP Office Note 521：https://doi.org/10.25923/xd3y-wy31