数値予報とガイダンス

今日は、専門領域で数値予報とガイダンスについて過去問とネット情報とテキストを使って学びました。気象予報士試験では、学科一般・学科専門・実技の3領域があります。このところ数日間は、実技領域にはまっていました。これはこれで面白いのですが、冷静に考えると、まだ一度も試験を受けていない自分とって大切なのは、実技の前にある学科一般・学科専門をクリアすることです。

ある情報によれば、学科と実技の学習の時間配分は、7：3とか6：4と言っていました。実技を学ぶと、学科一般・学科専門のふりかえることがあり、学科の大切さを感じました。よって、足下から着実にそして、ある程度実技の感触を忘れないようにするために、学科一般1日、学科専門1日、実技1日の3日ルーチンで進めるのが適切ではないかと思いました。

「今日のふりかえり」と、いうことで、今日は学科専門の面倒くさそうな「数値予報とガイダンス」について取り組んでみました。過去問を6問ほどチェックしてみましたが、「数値予報の全体像」が見えなかったので、参考書の「数値予報とガイダンス」を整理したページを読んでみました。「ああ、なるほど！」

客観解析とは、実際に観測された値をGPV（各格子点上の値）に変換する作業
数値予報プロダクトとは、数値予報で予測された上昇流や下降流（鉛直p速度）などの物理量や数値予報によって作成された天気図など…プロダクトとは、生産品
ガイダンスには、KLM(カルマンフィルター）とNRN（ニューラルネットワーク）の2種類があって、どちらも統計的関係式を逐次変更させていくことのできる学習機能付き
系統誤差（バイアス）とは、数値予報で常に起きる誤差で、地形データの日十分さ起因する。

「ああ、なるほど！」

また、GSM(Global Spectral Model)とMSM (Meso Scale Model)と LFM(Local Forecast Model)の3つのスケールで数値予報モデルの適用には、違いがあることが分かってきました。

数値予報モデルの適用について、GSM・MSM・LFMについて、違いを教えてください。

Copilot先生より：数値予報モデルには、GSM (Global Spectral Model)、MSM (Meso Scale Model)、LFM (Local Forecast Model)の3つのスケールがあります。それぞれのモデルには異なる特徴と適用範囲があります。

1. **GSM (Global Spectral Model)**:
   - **適用範囲**: 地球全体を対象とした予報モデル。
   - **特徴**: 広範囲の気象現象を予測するために使用され、長期的な予報に適しています。例えば、季節予報や気候変動の予測に利用されます。

2. **MSM (Meso Scale Model)**:
   - **適用範囲**: 中規模の気象現象を対象とした予報モデル。
   - **特徴**: 地域的な気象現象（例えば、台風や局地的な豪雨）を詳細に予測するために使用されます。短期的な予報に適しており、数日先の天気予報に利用されます。

3. **LFM (Local Forecast Model)**:
   - **適用範囲**: 局地的な気象現象を対象とした予報モデル。
   - **特徴**: 非常に詳細な予報を行うために使用され、都市部や特定の地域の天気予報に適しています。数時間先の予報に利用されることが多いです。

これらのモデルは、それぞれのスケールに応じて異なる気象現象を予測するために設計されています。気象予報に関する他の質問があれば、どうぞお聞かせください。

メソアンサンブル予報(MEPS)で、摂動を加える意味について教えてください。

Copilot先生より：メソアンサンブル予報において摂動を加えることには、いくつかの重要な意味があります。摂動を加えることで、予報の不確実性を評価し、より信頼性の高い予報を提供することができます。以下にその意義を説明します。

1. **予報の不確実性の評価**:
   - 摂動を加えることで、異なる初期条件や境界条件に基づく複数の予報シナリオを生成します。これにより、予報の不確実性を評価し、予報の信頼性を向上させることができます。

2. **降水の確率予測精度の改善**:
   - 摂動を加えることで、降水の確率予測精度が向上します。これにより、降水の発生確率をより正確に予測することができます。

3. **異なるシナリオの提供**:
   - 摂動を加えることで、異なるシナリオを提供し、予報作業においてより多様な情報を提供することができます。

メソアンサンブル予報は、気象予報の精度を向上させるために重要な手法です。摂動を加えることで、予報の不確実性を評価し、より信頼性の高い予報を提供することができます。

他に気象予報に関する質問があれば、どうぞお聞かせください。

気象におけるMEPSとは？

気象におけるMEPSは、「Meso-scale Ensemble Prediction System」の略で、メソアンサンブル予報システムを指します。これは、複数の予報モデルを用いて、異なる初期条件や境界条件に基づく複数の予報シナリオを生成し、予報の不確実性を評価するためのシステムです2。

MEPSは、21メンバーの計算を実施し、決定論的なメソ数値予報モデル（MSM）に対して、複数の客観的な予測を提供します。これにより、予報の信頼性を向上させ、降水の確率予測精度を改善することができます1。

1:https://pfi.kishou.go.jp/Presen2016/5_ono.pdf
2:https://www.jmbsc.or.jp/jp/online/file/f-online10250.html