数値予報

　今日は、第62回気象予報士試験専門　問6に出てきた「数値予報モデル」について復習し、記録します。

「数値予報モデル」とは、「数値予報モデルは、気象予測のための計算手法で、大気の物理法則を数値的に解くことで未来の天気を予測します。これらのモデルは、地球全体を格子状に分割し、各格子点での気温、気圧、風速、湿度などの変数を計算します。初期条件として観測データを使用し、時間の経過とともにこれらの変数がどのように変化するかをシミュレーションします。数値予報モデルには、全球モデル（GCM）や地域モデル（RCM）などがあり、それぞれ異なるスケールでの予測を行います。これにより、短期的な天気予報から長期的な気候予測まで幅広く対応できます。数値予報モデルは、気象予報士が天気予報を作成する際の重要なツールであり、精度の高い予測を提供するために日々改良が進められています。」（Cpilot400字以内のまとめ）

　解説書には、「令和5年度数値予報解説資料集」（2024/1　気象庁）No56_all.pdfを一読するように書いてあるが、521ページもあるので、とても読めそうにありません。

さて、問6で問われた領域をあたってみます。

これは、「正」です。「逐次学習によって予測式の係数が時間とともに変化し」…これが、解説にある「カルマンフィルタ」ですね。「カルマンフィルタ」は、2，3週間程度の学習で予測式の係数に反映でき、予測誤差の低減に寄与するようです。

数値予報モデルの地形と実際の地形の差が予測誤差の原因だと解説されています。なので、そこに「気温ガイダンス」を適用することによって予測誤差を低減させることができると言っていますね。　　　では、具体的にはどうなのでしょう。「令和5年度数値予報解説資料集」ｐ285には「気温ガイダンスについては、基本的にMSMガイダンスの利用を推奨するが、モデルの予測する気象場の妥当性を判断して、適切なガイダンスを選択していただきたい。」との記述があります。

気温ガイダンスとは

気温ガイダンスは、数値予報モデルの出力を基に、特定の地点や地域の気温を予測するための指標です。これにより、気象予報士や一般の人々が、より正確な気温予測を得ることができます。気温ガイダンスは、数値予報モデルのデータを解析し、過去の観測データや統計的手法を用いて補正を行うことで、予測精度を向上させます。

具体的には、気温ガイダンスは以下のような情報を提供します：

• 日中の最高気温と最低気温の予測
• 時間ごとの気温変化の予測
• 特定の気象条件（例えば、寒波や熱波）の影響を考慮した予測

これにより、日常生活や農業、エネルギー管理など、さまざまな分野での計画や対策に役立てることができます。（Cpilotより）

(b)は、正しい。

(c)「寒冷前線の通過のタイミングが正しく予測できない場合」などで、ランダムな誤差は、言葉通りランダムなので補正できないようです。誤差には、系統誤差とランダム誤差があるようです。(c)は誤り