【第63回 気象予報士試験 専門知識】問6 メソアンサンブル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63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、気象庁のメソアンサンブル予報システムから作成されるガイダンスについての問題です。
ポイントは、アンサンブル平均とアンサンブル最大の使い分けです。
この問題で重要なポイント
- アンサンブル平均は、各メンバーの予測値を平均するため、予測場が平滑化されやすい
- 降水量ガイダンスのアンサンブル平均は、局地的な強雨や最大降水量の把握には向きにくい
- アンサンブル最大は、顕著現象の捕捉率が高く、可能性の把握に有用
- ただし、アンサンブル最大は「必ず起こる量」ではなく、「起こりうる最大側のシナリオ」として見る
- 風ガイダンスのアンサンブル平均は、一般に単独メソモデルより予測精度が低いとはいえない
■ 問題文
気象庁のメソアンサンブル予報システムから作成したガイダンスについて述べた次の文(a)〜(c)の下線部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)メソアンサンブル予報システムの各メンバーから作成した降水量ガイダンスのアンサンブル平均は、各メンバーの予測値が平滑化されるため、一般に、強雨の分布や最大降水量を捉えるのには適していない。
(b)降水量や発雷確率のガイダンスにおいて、メソアンサンブル予報システムの各メンバーから作成したガイダンスの最大値、すなわちアンサンブル最大は、単独のメソモデルから作成したガイダンスと比べて、顕著現象の捕捉率が高く、顕著現象の可能性を把握する上で有用である。
(c)メソアンサンブル予報システムの各メンバーから作成した風ガイダンスのアンサンブル平均は、一般に、単独のメソモデルから作成した風ガイダンスより予測精度が低い。
| (a) | (b) | (c) | |
|---|---|---|---|
| ① | 正 | 正 | 正 |
| ② | 正 | 正 | 誤 |
| ③ | 正 | 誤 | 誤 |
| ④ | 誤 | 正 | 誤 |
| ⑤ | 誤 | 誤 | 正 |
■ 解答
②
(a)正
(b)正
(c)誤
■ 解き方の方針
この問題は、アンサンブル予報の「平均」と「最大」の性質を整理すると解きやすいです。
アンサンブル平均
↓
ばらつきを平均する
↓
なめらかになる
↓
局地的なピークは弱まりやすい
アンサンブル最大
↓
複数メンバーの最大値を見る
↓
顕著現象の可能性を拾いやすい
つまり、平均は安定した傾向を見る、最大は見逃したくない顕著現象を見るという使い分けです。
■ (a)アンサンブル平均は強雨のピークを捉えにくい
(a)は正しいです。
アンサンブル平均は、複数の予測メンバーの値を平均したものです。
降水の位置や強さは、メンバーごとに少しずつずれることがあります。
そのため、それらを平均すると、局地的な強雨のピークがならされて、最大降水量が小さく表現されやすくなります。
ここが重要!
アンサンブル平均は、全体の傾向を見るには便利です。
しかし、局地的な大雨や短時間強雨のように、狭い範囲で強く出る現象は、平均によってぼやけやすくなります。
メンバーA:少し西で強雨
メンバーB:少し東で強雨
メンバーC:少し南で強雨
↓
平均するとピークが弱まる
したがって、(a)は正です。
■ (b)アンサンブル最大は顕著現象の可能性把握に有用
(b)は正しいです。
アンサンブル最大は、各メンバーから作成されたガイダンスの中で、最大の値を取り出したものです。
降水量や発雷確率のように、顕著現象を見逃したくない場面では、アンサンブル最大を見ることで、単独のメソモデルでは捉えきれない可能性を把握しやすくなります。
アンサンブル最大の役割
複数の予測メンバー
↓
その中の最大値を見る
↓
強雨・発雷などの可能性を拾いやすい
↓
顕著現象の捕捉率が高くなる
ただし、アンサンブル最大は「その値が必ず発生する」という意味ではありません。
あくまで、複数シナリオの中で、そのような顕著現象が起こる可能性があることを把握するための情報です。
したがって、(b)は正です。
■ (c)風ガイダンスのアンサンブル平均は、一般に単独メソモデルより低精度とはいえない
(c)は誤りです。
アンサンブル平均は、複数の予測メンバーを平均することで、個々のメンバーに含まれる誤差をならす効果があります。
そのため、風ガイダンスでも、アンサンブル平均を利用することで、単独のメソモデルより予測精度が向上する場合があります。
問題文のように、一般に単独のメソモデルから作成した風ガイダンスより予測精度が低いとはいえません。
ここがひっかけ!
降水量では、アンサンブル平均によって強雨ピークが平滑化されやすいです。
しかし、それをそのまま風ガイダンスにも当てはめて「平均だから精度が低い」と考えるのは危険です。
降水の最大値
↓
平均でピークが弱まりやすい
風の予測精度
↓
平均で誤差がならされる場合がある
したがって、(c)は誤です。
■ 選択肢の確認表
| 記号 | 正誤 | 判断ポイント |
|---|---|---|
| (a) | 正 | アンサンブル平均は平滑化されるため、強雨分布や最大降水量の把握には適しにくい |
| (b) | 正 | アンサンブル最大は顕著現象の捕捉率が高く、可能性把握に有用 |
| (c) | 誤 | 風ガイダンスのアンサンブル平均は、一般に単独メソモデルより予測精度が低いとはいえない |
■ 受験生がつまずくポイント
1. アンサンブル平均を「万能」と考えてしまう
アンサンブル平均は、全体の傾向を安定して把握するには便利です。
しかし、強雨のような局地的でピークの強い現象では、平均によって値がならされてしまいます。
そのため、最大降水量や強雨域の細かな分布を見るには不向きな場合があります。
2. アンサンブル最大を「予報値そのもの」と誤解する
アンサンブル最大は、最悪側・強い側の可能性を把握するために有用です。
ただし、最大値が出ているからといって、その値が必ず発生するという意味ではありません。
防災上は、見逃しを減らすための情報として使うイメージです。
3. 降水量の話を風ガイダンスにもそのまま当てはめる
降水量では、平均によって強雨ピークが弱まることがあります。
しかし、風ガイダンスでは、複数メンバーを平均することで誤差がならされ、予測精度が改善することがあります。
「平均=必ず悪い」と短絡的に判断しないようにしましょう。
4. 捕捉率と精度を混同する
アンサンブル最大は、顕著現象を拾いやすくなるため、捕捉率が高くなりやすいです。
一方で、最大値ばかりを見ると、実際には起きない強い現象を過大に見る可能性もあります。
そのため、捕捉率が高いことと、常に最も精度が高いことは同じではありません。
■ まとめ
- (a)降水量ガイダンスのアンサンブル平均は平滑化されるため、強雨分布や最大降水量の把握には適しにくく、正しい
- (b)アンサンブル最大は、単独メソモデルより顕著現象の捕捉率が高く、可能性把握に有用なので正しい
- (c)風ガイダンスのアンサンブル平均は、一般に単独メソモデルより予測精度が低いとはいえないため誤り
正解は②
(a)正・(b)正・(c)誤
この問題で必ず押さえたいこと
メソアンサンブル予報ガイダンスでは、平均と最大を目的に応じて使い分けることが重要です。
アンサンブル平均
= 全体傾向を見る
= 降水ピークは平滑化されやすい
アンサンブル最大
= 顕著現象の可能性を見る
= 強雨・発雷の見逃し防止に有用
風ガイダンスの平均
= 一般に単独メソモデルより低精度とはいえない
特に、降水量の平均はピークを弱めやすい一方で、風ガイダンスの平均は精度改善に寄与しうるという違いを押さえておきましょう。
※ 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63回 専門知識 問6の解説でした!
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皆で最高の独学環境を作っていきましょう!
