2014年03月20日08:52
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2014年2月8∼9日和14∼15日，日本關東甲信地區下了兩次創紀錄的大雪。其中，山梨縣甲府市的積雪達到1.14米，創下了1894年有觀測記錄以來的最大降雪紀錄，並且是歷史最大紀錄的2倍以上，給城鎮帶來了巨大災害。
但是，這次降雪也隨之帶來了寶貴的“大雪大數據”。仔細分析這些數據，會對未來的減災有所助益。
圖1：2月15日下午1時的路面積雪情況。清楚地顯示了積雪的地區（供圖：日本天氣新聞公司，下同）
那麼，從這次的大雪大數據中究竟能夠看出些什麼呢？
首先請看圖1。這是日本天氣新聞公司收到的2月15日下午1時關東地區路面示意圖。地圖上用不同的顏色，標記了參加日本天氣新聞公司氣象預報的“協助員”用手機和智能手機發來的首都圈路面情況。
尤其要注意的是顏色的劃分。標記從西開始，依次分成了“紅色”、“綠色”、“黃色”三個區塊。
“無形”的縱向分隔線隔開了三個顏色，仿佛真實存在一般。
呈現出雨雪的邊界
在這些顏色中，紅色代表路面“積雪”、綠色代表“冰沙狀”、黃色代表“無影響”。就是說，從路面報告，可以清楚地看出雨雪的“邊界線”。清晰地顯示了從雨變雪，路況越來越差的情況。
日本天氣新聞公司之所以能夠實現這種不同於觀測，而是利用人類五感的“感測”，是借助了民眾的力量。全國600萬天氣報告員自願參加了預報。順便一提，2月14∼15日，日本全國共發來了7.7萬條報告。
在關東地區，檢測積雪量的裝置為數很少。因此，過去的積雪預報一直是以 “平原部分積雪多少厘米，山區積雪多少厘米” 粗略表述的。
像日本天氣新聞公司這樣收集到詳細表示路面情況的“大雪大數據”尚屬首次。可以說，前面介紹的清晰的雨雪邊界還是第一次展現在世人面前。
如果按照時間序列，追蹤隨時上報的信息，還能更便利地掌握天氣的變化。
舉例來說，把東京開始降雪的2月14日下午3時和下午6時的情況排列在一起（圖2）。3小時后的下午6時，積雪情況從“道路上隱約可見”（綠色）變成了“覆蓋了道路”（黃色）。由此可見，道路上已經開始積雪了。
圖2：2月14日下午3時和下午6時的積雪比較。下午6時，在東京、埼玉、神奈川的絕大多數地區，積雪已經“覆蓋了道路”（黃色）
日本天氣新聞公司此次之所以關注“路面情況”，是因為對於“大雪中最在意哪些影響”的問題，近半數的協助員回答“對開車的影響”。因此，在8日和14日的降雪中，該公司決定徹底追蹤路面情況。這對收集大雪大數據的“集體智慧”發揮了有益的作用。
下面，讓我們通過大雪大數據，回顧2月份降下第一場大雪的8日。這一天的預報讓日本天氣新聞公司著實傷了一番腦筋。
照片1：GPE-Corner預報中心主任喜田勝
日本天氣新聞公司總部所在的千葉地區經歷了前所未有的大雪（圖3）。“千葉比東京積雪還多的情況十分罕見”，身為氣象預報員的日本天氣新聞公司GPE-Corner預報中心主任喜田勝說道（照片1）。這一天，東京的最大積雪深度在20年來首次超過了20cm，而千葉則以33cm的深度超過東京，創出了歷史最大降雪紀錄。
圖3：2月8日下午6時，在平常很少積雪的千葉廣大區域，積雪“掩埋了道路”（紅色）
從圖3右上方“最初的積雪預想圖”來看，日本天氣新聞公司的預測是，千葉主要為降雨，即使積雪，大部分地區也只是在道路上形成薄薄一層。但實際上判明的情況是，在以千葉西側為中心的廣大區域，積雪“掩埋了道路”。日本天氣新聞公司根據協助員的報告，中途調整了預報。
喜田主任說，預測積雪多少是十分困難的。因此，“協助員的報告是極其重要的信息來源”。
積雪量取決於降水量和氣溫兩個因素。通常，千葉區域的氣溫很少降至冰點以下，即便是冬季，也多是降雨而不是下雪。當時，千葉的太平洋沿岸的確也是在下雨。
但千葉西側不僅降水量多，而且氣溫降到了零度附近，因此變成了下雪。雖說在千葉地區，這樣的氣象條件湊到一起很難得，但喜田主任也表示“下次再看到這樣的趨勢，我們就能早一些發出降雪預報”。
通過大雪大數據積累的經驗將這樣運用於未來的天氣預報。
在千葉地區，該公司還“感測”到了其他寶貴的大雪大數據，為今后的天氣預報積累了經驗。這就是以10分鐘為單位，按時序排列降雪狀態的報告。這種“10分鐘天氣預報”是將協助員的報告繪制成的表格。報告方式是按照預先設置的“暴風雪”、“鵝毛大雪”、“中小雪”等表示降雪狀態的選項，讓協助員從中選擇。2月8∼9日收到報告約15萬條，14∼15日收到約17萬條。將這些報告以縣為單位統計，基本可以做到實時掌握當地的降雪趨勢。
由圖可知，2月8日下午6時以后，表示鵝毛大雪的粉紅色的折線超過了整體的50％（圖4）。可以說外出也存在危險。
圖4：千葉2月8日下午的降雪變化。代表鵝毛大雪的粉紅色折線超過了報告數量的50％，表示外出有危險的狀況
而在下了史無前例的大雪，遭受巨大損失的山梨縣，從14日下午2時開始，表示“暴風雪”的黑色折線多次超過了報告總數的50％（圖5）。而且，降雪狀態持續了半天以上。順便一提，深灰色的折線表示“中小雪”。
圖5：山梨2月14日下午的降雪變化。從下午2時開始，代表“暴風雪”的黑色折線多次超過報告總數的50％
雖說只是“暴風雪”、“鵝毛大雪”、“中小雪”等數據，但作為大雪大數據收集起來之后，對氣象預報和警報的研究十分有用。
另外，日本天氣新聞公司除了報告內容之外，還注意到了報告數量這一“絕對數值”。一旦當地發生某些“異常情況”，日本天氣新聞公司收到的報告數量“會躍升至平常的幾十倍”（喜田主任）。這次的山梨就是如此。
如果每天關注日常的報告數量，掌握其趨勢，當報告數量突然增加時，“數量多少的本身就會成為指示異常的信號”（喜田主任）。
通過報告數量可以迅速察覺“山梨出了大事”，這有助於該公司提高按照時間序列，認真追蹤報告內容的意識。
另外，日本天氣新聞公司還與豐田合作，於2月20日開設了網站“關東甲信暴雪減災報告地圖”（圖6）。這個網站利用配備豐田車載信息服務終端“G-BOOK”的汽車收集探測信息，每隔1小時篩選出“通行道路地圖（通行情況）”，並且把地圖與天氣報告員發送給日本天氣新聞公司的現場照片和評論整合，在地圖上做出標記。用戶可以通過網站和智能手機瀏覽。
圖6：豐田與日本天氣新聞公司合作開設的“關東甲信暴雪減災報告地圖”
隨著這些數據的可視化，快速確定需要支援的地區將變得容易。對大雪地區的救援和支援也很有用。
在大雪大數據的基礎上，通過結合汽車的探測信息，除了擴大信息用途的同時，數據的價值也大大提高。可以說是數據融合的一個良好典范。（作者：川又 英紀，日經技術在線！供稿）
