
サーファーに欠かせない確かな情報は、世界最高峰の予測システムから提供されている
なみある?では、世界のサーフポイントとコネクトを持つアメリカに本社を構えるSurfline社と2013年よりパートナーシップを結んでいます。
「なみある?」がお届けする波情報の波浪データや予測シミュレーションは、米国政府機関の巨大インフラと、世界最大の波情報ネットワーク「Surfline」の解析技術を融合させた、世界基準の予測システムを採用しています。
1. 予測の源:NOAAの2つの強力なモデル

まず、予測の土台となるのは、アメリカ海洋大気庁(NOAA)が運用する2つの基幹モデルです。
- Global Forecast System(風の予測)
一般的に”GFS”と呼ばれ、地球全体の風の動きや気圧の変化を予測するモデルです。波を発生させるエネルギー源である「海上風」の強さや向きを正確に捉えます。 - Wavewatch III(波の伝播予測)
GFSで予測された「風」が、海面をどれほど叩いて波をつくりだし、どのような「うねり」となって大海原を伝わっていくかを計算する波浪専用モデルです。
2. Surflineによる独自カスタマイズ”LOTUS”

SurflineではNOAA(アメリカ海洋大気庁)が提供するGlobal Forecast System(GFS)とWAVEWATCH III(WW3)を、独自のアルゴリズムでサーフィンに特化した予想モデル”LOLA”を開発実装し、長年運用したデータを活かして進化版の”LOTUS”波浪予測モデルをリリース。
分析データの大元となっている「GFS」および「WW3」は世界中の気象機関でも使用されるほど非常に優秀な情報ですが、あくまで地球全体をカバーするための広域で一般的な気象データです。そこで、Surflineの独自アルゴリズムと、なみある?の日本でのサーフポイントの知見を組み合わせ、これらのデータを精密な「日本の海岸線」向けに生成しています。
- 近海波浪モデル
Nearshore Modelと呼ばれ、外洋のうねりが浅瀬に到達する際、海底地形(リーフ、サンドバー、岬など)によってどのように屈折(リフラクション)し、増幅するかを1km単位、あるいはそれ以上の高解像度に計算するモデルです。
広域(25km〜50kmメッシュ)なWW3のデータを、Surfline独自のアルゴリズムによってより細かなメッシュへと再計算し、日本の複雑な地形や島影の影響をサーフポイントごとに設定し詳細に反映します。 - 地形と水深のシミュレーション
海洋ブイが計測する「うねりの高さ(Swell Height)」は、海上での海面の盛り上がりです。しかし、サーファーが滑るのは、それが浅瀬に乗り上げて切り立った「波の面」です。Surflineのモデルは、以下の要素を計算に入れてフェイスのサイズを導き出します。
①浅水効果(Shoaling):
水深が浅くなることで波が切り立つ比率。
②屈折(Refraction):
海底地形によって波のエネルギーが集中する度合い。
3. サーファーのための最終指標「ヒューマン・リレーション」

こうして解析された高度な物理数値は、最終的にサーファーが最も直感的に理解できる「ヒューマン・リレーション(体の部位)」へと変換されます。
- サイズを体感で表す
「波高1.5m」という単純な数字に加え、WW3のうねりデータと沿岸地形や潮汐などのデータを掛け合わせ、「腹〜胸」「頭」といった、実際にサーフィンをする場合の波サイズに変換し数値を表示します。 - AIによる継続的な補正
世界中に設置された数千台のライブカメラ映像から、実際の波のサイズをAIが解析。モデルの予測値と「答え合わせ」が絶えず行われて、それが基盤モデルとなり日本各地のポイントに最適化された波予報をお届けしています。
| 表記 (Human Relation) | フェイスの高さの目安 |
| Ankle to Knee (足首〜膝) | 30cm〜60cm |
| Waist to Chest (腰〜胸) | 90cm〜120cm |
| Head High (頭) | 150cm〜180cm |
| Overhead (オーバーヘッド) | 200cm以上 |
4. なみある?からSURF LINEへフィードバック

このように、あらゆる情報処理技術を駆使し、なみある?の高精度な波浪予測データが生成されています。ただし、最適なケースではない予報が公開されることもあるため、なみある?では実際の状況とLOTUSモデルを比較し、SURF LINEとコンタクトを取って状況のフィードバックを行なっています。
これらのリレーションシップは相互の情報精度向上に役立ち、さらには利用するユーザーの皆さんへ最高のパフォーマンスをお届けすることが出来ます。

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