【第65回 気象予報士試験 専門知識】問6 天気予報ガイダンスをわかりやすく解説

こんにちは！今回は第65回気象予報士試験 専門知識 問6を解説します！

この問題は、気象庁が運用している天気予報ガイダンスについて問う問題です。

天気予報ガイダンスは、数値予報の結果をそのまま使うのではなく、過去の予測と観測の関係をもとに統計的に補正して、実際の予報に使いやすい形に変換するものです。

この問題で重要なポイント

  • ガイダンスは数値予報の系統誤差を補正する
  • 数値予報モデルが直接予測しない要素も推定できる
  • ランダム誤差を完全に補正するものではない
  • 海陸の区別の不一致による誤差も統計的に軽減できる
  • カルマンフィルタ型ガイダンスは、予測特性の変化に対応しやすい

■ 問題文

気象庁が現在運用している天気予報ガイダンスについて述べた次の文(a)〜(d)の正誤の組み合わせとして正しいものを、下記の①〜⑤の中から1つ選べ。

(a) 天気予報ガイダンスの主な役割として、数値予報モデルによる予測値を補正することや、数値予報モデルが直接予測していない要素を予測することが挙げられる。

(b) 降水、気温、風のガイダンスでは、数値予報結果に含まれている系統誤差とランダム誤差の両方を統計的に補正することができる。

(c) 数値予報モデルでは海陸の区別が実際と一致していない格子点がある。降水、気温、風のガイダンスは、海陸の区別の不一致に起因する数値予報モデルの予測誤差を低減することができる。

(d) 数値予報モデルの改良等によりその予測特性が変化した場合でも、カルマンフィルタに基づく天気予報ガイダンスでは、予測と観測を繰り返すことでガイダンスに用いる予測式の係数が変化するので、数値予報モデルの変更に柔軟に対応することができる。

(a) (b) (c) (d)
① 正 正 正 正
② 正 誤 正 正
③ 正 誤 正 誤
④ 正 誤 誤 正
⑤ 誤 正 誤 誤

■ 解答

②

■ 天気予報ガイダンスとは？

天気予報ガイダンスとは、数値予報モデルの結果を統計的に処理し、実際の天気予報で使いやすい予測値に変換する技術です。

数値予報モデルには、地形の表現や物理過程の近似などによる誤差があります。

そのため、モデルの予測値をそのまま使うのではなく、過去の予測値と観測値の関係をもとに補正します。

数値予報
↓ 統計的に補正
天気予報ガイダンス

■ (a) ガイダンスの主な役割

(a)は正しいです。

天気予報ガイダンスの主な役割は、数値予報モデルの予測値を補正することです。

また、数値予報モデルが直接予測していない要素についても、関連する予測値を使って統計的に推定することがあります。

ここがポイント！

ガイダンスは単なる「数値予報の表示」ではありません。

モデル予測を補正する
モデルにない要素を推定する

という役割があります。

■ (b) ランダム誤差も補正できる？

(b)は誤りです。

ガイダンスが主に補正できるのは、数値予報に含まれる系統誤差です。

系統誤差とは、ある条件でいつも同じような方向にずれる誤差です。

一方、ランダム誤差は偶然的・不規則に発生する誤差であり、統計的手法で完全に補正することはできません。

独学者がよく間違えるポイント

「統計的に補正するなら、誤差は全部直せる」と考えてしまいがちです。

しかし、ガイダンスで補正しやすいのは、

いつも同じ方向にずれる誤差

です。

ランダム誤差まで完全に補正できるわけではありません。

■ (c) 海陸の区別の不一致による誤差

(c)は正しいです。

数値予報モデルでは、格子点ごとに海か陸かを設定しています。

しかし、モデルの解像度の関係で、実際の海陸分布と完全には一致しないことがあります。

例えば、実際には沿岸の陸地である地点が、モデル上では海に近い性質を持つ格子点として扱われることがあります。

このような海陸の区別の不一致は、気温や風、降水の予測誤差につながります。

ガイダンスでは、過去の予測と観測の関係を利用して、このような誤差を低減できます。

ここがポイント！

沿岸部では、

  • 海として扱われるか
  • 陸として扱われるか

によって気温や風の予測が大きく変わることがあります。

海陸のズレも
ガイダンスで補正対象になる

■ (d) カルマンフィルタ型ガイダンス

(d)は正しいです。

カルマンフィルタに基づくガイダンスでは、予測と観測を繰り返し比較しながら、予測式の係数を更新していきます。

そのため、数値予報モデルの改良などによって予測特性が変化した場合でも、その変化にある程度柔軟に対応できます。

ここがポイント！

カルマンフィルタ型ガイダンスは、

予測と観測のズレを見ながら
係数を更新していく

というイメージです。

固定された補正式よりも、モデル特性の変化に追随しやすいのが特徴です。

■ 系統誤差とランダム誤差の違い

この問題の最大のつまずきポイント

誤差の種類 特徴 ガイダンスでの補正
系統誤差 いつも同じ傾向でずれる誤差 補正しやすい
ランダム誤差 偶然的・不規則に生じる誤差 完全な補正は難しい

(b)は「系統誤差とランダム誤差の両方を補正できる」としているため誤りです。

■ 選択肢の確認

項目 判定 理由
(a) 正 数値予報を補正し、直接予測していない要素も推定する
(b) 誤 主に補正するのは系統誤差であり、ランダム誤差を完全に補正するものではない
(c) 正 海陸の区別の不一致による誤差を低減できる
(d) 正 カルマンフィルタ型では係数が更新され、モデル変更に対応しやすい

■ まとめ

  • 天気予報ガイダンスは数値予報の結果を統計的に補正する
  • 数値予報モデルが直接予測しない要素も推定できる
  • 主に補正できるのは系統誤差
  • ランダム誤差を完全に補正できるわけではない
  • 海陸の区別の不一致による誤差も低減できる
  • カルマンフィルタ型ガイダンスは予測特性の変化に対応しやすい

正解は②

この問題で必ず押さえたいこと

天気予報ガイダンスは、数値予報の誤差を補正する重要な仕組みです。

ただし、

補正できるのは主に系統誤差
ランダム誤差は完全には補正できない

という点が最重要です。

ガイダンスは万能ではなく、数値予報の特徴や誤差の種類を理解して使う必要があります。

※ 本記事では、一般財団法人 気象業務支援センターより利用許諾を受けて、気象予報士試験問題を掲載しています。
問題文の著作権は一般財団法人 気象業務支援センターに帰属します。

以上、第65回 専門知識 問6の解説でした！

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