Windyのecmwf・gfs・iconの違いってなに？

こんにちは！のぶやんです。

今回は、Windyのアプリの表示のなかにecmwf・gfs・iconっていうのがありますが、その違いについて解説していきます。

Windyのアプリ内にあるecmwfとgfsとiconの違いとは？

Windyのアプリ内にあるecmwfとgfsとiconってありますがこの違いって何でしょう？

まずアプリを開くとこんな感じで画面表示されます。

※もしアプリをダウンロードしていない場合には、必ずこちらの赤いアプリの方を取得しましょう！

右下の「三」を選択するとメニューが表示されそのなかに天気予報モデルを選択することができてecmwf・gfs・iconってでてきて選択することができます。

天気予報モデルとはこの先の天気はどうなるかなあという天気の予想資料を、数値による計算で作っています。

これを天気予報モデルといいます。

気象庁ではスーパーコンピュータを使ってこのモデルを作成しています。

一方、モデルを作成しているのは日本の気象庁だけではないのです。

世界でも天気予報モデルを作って天気の予想をしています。

ecmwf・gfs・iconも世界の天気予報モデルのひとつで、ecmwfは欧州中期予報センター、gfsはアメリカ、iconはドイツの天気予報モデルになります。

ecmwf・gfs・iconの予報精度ってどれくらいなの？

ecmwfが欧州中期予報センター、gfsがアメリカ、iconはドイツの天気予報モデルとわかったところでそれぞれの予報精度どれくらいなんでしょう？

気象庁の資料をもってきました。

台風進路を予想した精度がどれくらいなのか各国の天気予報モデルを比較してくれています。

縦軸の位置誤差が少ないところが一番当たるところといっていいでしょう。

Windyのアプリに入っている欧州中期予報センター（ECMWF） が一番よく当たっていて、3位にドイツ、4位にアメリカとなっていますね。

日本の天気予報モデルは6位なんですね。

続いて、別の気象庁HP内からもってきた資料もみてみましょう。

最新の数値予報解説資料集（令和2年度）

世界の主なモデルについて掲載されています。

気象庁の資料によると 日本、欧州中期予報センター（ECMWF）、イギリス（UKMO）、米国（NCEP）が特に精度が良いと記述があります。

特に全球モデルの予測精度が良いと言われている数値予報センターが欧州中期予報センター(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts; ECMWF)や米国(National Centers for Environmental Prediction; NCEP)、イギリス(United Kingdom Met Office; UKMO)、日本である。 ECMWFは22の加盟国と12の協力国。

その特に精度が良い４つのモデルの中での精度を比較してくれています（今回はドイツのモデルの比較はありません）。

予測誤差が少ない＝予測精度が良いということになります。

この資料でも欧州中期予報センター（ECMWF）のモデルが一番よく当たる予報となりますね！

アメリカのモデルは3位ということになります。

日本の天気予報モデルは4位で世界には上には上がいるってことですねえ～日本の気象庁にも頑張ってほしいですね！

これらをみていくと、Windyのアプリに入っているecmwfは世界一の予報精度がある天気予報モデルでgfsやiconもそれに次ぐような世界有数の天気予報モデルといっていいでしょう。

その世界一の天気予報モデルのデータをWindyのアプリは基本無料で使えるアプリでおすすめです！

こちらのWindy.comは基本無料で利用できますし、よりよいサービスを受けたければプレミアムサービスが利用できるようになります。

もちろんいきなり課金されるなんてことはありません。

無料とプレミアム（有料）の違いも載せておきます。

	無料	プレミアム
予報時間	3時間予報	高解像度の1時間予報
精度・更新頻度	標準的なデータ、1日2回更新	高精度なデータ、1日4回更新
速度	標準的な配信	高速なデータ配信のための高品質ネットワーク
利用	非商用利用のみ	商用利用可
Display	Only Mercator projection	Mercator and 3D globe
サポート	技術的なサポートなし	営業時間中の高品質なサポート
プライバシー	2021年からターゲティング広告	広告やトラッキングクッキーなし

まとめ

今回の内容についてまとめました。

以上が、Windyのecmwf・gfs・iconの違いってなに？でした。

読んでいただきありがとうございました。