52回 問6 天気予報ガイダンス🟢🟢🟢
問6 気象庁が作成している天気予報ガイダンスについて述べた次の文(a)~(c)の正誤の組み合わせとして正しいものを,下記の1~5の中から一つ選べ。
- (a)天気予報ガイダンスは,数値予報モデルの系統誤差を統計的に補正することができるが,初期値の誤差に起因するランダム誤差を補正することは困難である。🟢
- (b)カルマンフィルターを用いたガイダンスでは,実況の観測データを用いて予測式の係数を逐次更新しており,局地的な大雨など発生頻度の低い現象でも適切に予測することができる。🟢
- (c)ニューラルネットワークを用いたガイダンスは,目的変数と説明変数が非線形関係をもつ場合にも適用できる一方で,予測結果の根拠を把握することは困難である。🟢
- (a)そもそも初期値に誤差があると、そりゃあ「くせ」の問題でもないんだし、修正は難しい。よって、『正』
- (b)カルマンフィルターを使うガイダンスでは・・発生頻度の高い現象を予測するのが得意
（実況の観測データを用いて予測式 の係数を逐次更新するから） - 発生頻度の低い大雨や強風などは苦手（たまに大きな数値が組み込まれると、その後の予測の精度が悪くなる）よって、『誤』
- (c)ニューラルネットワークは、説明変数（数値予報モデルの予測要素）と目的変数（予測したい天気要素）の関係が線形じゃなくてもOK。よって、『正』
- 正解は②
53回 問6 数値予報プロダクトの利用で留意すべき事項 アンサンブル予報アンサンブル予報🟢🟢🟢
問6 気象庁の数値予報プロダクトの利用にあたって留意すべき事項について述べた次の文(a)~(c)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)数値予報モデルで計算される地上気温は,水平解像度にあわせたモデルの地形に応じて算出されるため,実際の気温に対して系統的な誤差をもつ場合がある。🟢
- (b)水平解像度2kmの局地モデルは,発達した積乱雲による大雨などの局地的な現象をある程度表現できるが,予測結果については,位置のずれや時間のずれを考慮する必要がある。🟢
- (c)アンサンブル予報におけるすべてのメンバーの予報を平均した予報結果は,個々のメンバーのどの予報結果よりも常に精度が良い。🟢
- (a)実際の地形とは違うモデルを使って計算するので、どうしても実際に観測される気温とは違ってきます。よって、『正』
- (b)よって、『正』局地モデルの特性と利用上の留意点参照
- (c)平均値は、たくさんある予報値の誤差を修正して予報としての精度が向上したとしても、必ず実際の観測値に近くなるわけではないです。 よって、『誤』
- 正解は②
54回 問6 天気予報ガイダンス 降水域の位置のずれは修正不可能 発雷確率ガイダンス🟢🔴🟢
問6 気象庁の天気予報ガイダンスについて述べた次の文(a)~(c)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)数値予報モデルで予想された降水域の位置が実際の位置から外れている場合,降水量ガイダンスにより,その位置のずれを修正し誤差を大幅に減らすことは困難である。🟢
- (b)風ガイダンスにより,数値予報の風速の予測誤差を低減することはできるが,風向の予測誤差を低減することは困難である。🔴
- (c)発雷確率ガイダンスは,対象領域内での発雷数の多寡を予想するガイダンスである。🟢
- (a)よって、『正』
- (b)風向・風速の予測誤差は、モデルと実際の地形が違うなどの系統的誤差なので、誤差は低減できます。よって、『誤』
- (c)「発雷確率ガイダンス」は降水確率と同じで、発雷数が多いか少ないかではなく、発雷するかどうかの確率を予測するガイダンスです。よって、『誤』
- 正解は③
55回 問6 高解像度降水ナウキャストと降水短時間予報 降水域発生の予測🟢🔴🟢
問6 気象庁が作成している高解像度降水ナウキャストと降水短時間予報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)高解像度降水ナウキャストは,降水域の発達·衰弱は予測するが,発生は予測していない。🟢
- (b)降水短時間予報の6時間先までの予測では,解析雨量により得られた降水分布の移動に基づいて降水を予測しており,降水の強弱の変化は計算していない。🔴
- (c)降水短時間予報の7時間先から15時間先までの予測では,メソモデルの予測を統計的に処理した結果を用いて降水を予測しており,局地モデルの予測は用いていない。🟢
- (a)高解像度降水ナウキャストでは、積乱雲の発生予測もしています。よって、『誤』
- (b)降水短時間予報の 6 時間先までの予測では、降水の強弱の変化は計算してる！よって、『誤』
- (c)降水量分布を作成には、数値予報モデルのうちメソモデル（MSM）と局地モデル（LFM）を統計的に処理した結果を組み合わせて使っています。よって、『誤』
- 正解は⑤
56回 問6 数値予報モデルのプロダクト(ここではガイダンスに加工される前の格子点値をさす)の利用にあたって,留意すべき事項🟢🔴🟢
問6 気象庁が作成している数値予報モデルのプロダクト(ここではガイダンスに加工される前の格子点値をさす)の利用にあたって,留意すべき事項について述べた次の文(a)~(c)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)出力される格子点値は,格子点に対応する地点の値をピンポイントで表しているのではなく,その格子点付近の空間の代表的な値を表している。🟢
- (b)出力される降水量は,予想対象時刻における降水強度を表している。🔴
- (c)出力される地上における気温や風などの物理量は,実際の地形ではなく,モデル地形に対して算出される。🟢
- (a)よって、『正』
- (b)出力される降水量は「積算降水量」のことなので、降水強度のことじゃない。よって、『誤』
- (c)よって、『正』
- 正解は②
57回 問6 大気海洋結合モデル 季節アンサンブル予報システム🟢🟢🟢
問6 気象庁で運用している大気海洋結合モデル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)予報期間が1か月を超える予報では,エルニーニョ·ラニーニャ現象のような海洋の変動と大気の変動を併せて予測し,大気と海洋の間の相互作用を考慮することが必要であるため,大気海洋結合モデルを用いている。🟢
- (b)大気のみのモデルで数日を超える予報を行う場合,「アンサンブル予報」という手法を用いるが,大気海洋結合モデルを用いると,海洋と大気が相互に及ぼしあう影響を取り込むことにより,単一の初期値でも精度のよい予報を得ることができるため,アンサンブル予報の手法は用いていない。🟢
- (c)大気海洋結合モデルでは,熱帯の海洋による大気への影響を特に詳細に計算することで予報の精度を上げている。一方,全体の計算量が増えないよう,北極域や南極域は予報領域に含まれていない。🟢
- (a)よって、『正』①1か月先までの予報→大気モデル ②1か月を超える予報→大気モデル＋海洋モデル（大気海洋結合モデル）
- (b)大気海洋結合モデルが利用されているのは、季節アンサンブル予報システムです。よって、『誤』
- (c)大気も海洋もつながっています。大気海洋結合モデルは温暖化の予測にも利用されるし、北極域や南極域を無視するなんてあり得ません。よって、『誤』
- 正解は③
58回 問6 数値予報の誤差の低減 気温ガイダンス 降水量ガイダンス 風ガイダンス🔴🟢🔴
問6 気象庁の天気予報ガイダンスによる数値予報の誤差の低減について述べた次の文(a)~(c)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)気温ガイダンスにより、寒冷前線の通過のタイミングが数値予報モデルの予想と異なることによって生じる気温の予測誤差を低減することが期待できる。🔴
- (b)降水量ガイダンスにより、数値予報モデルに組み込まれている地形と実際の地形の違いによって生じるモデルの降水量の予測誤差を低減することが期待できる。🟢
- (c)風ガイダンスにより、数値予報モデルの風速の予測誤差を低減することはできるが、風向の予測誤差を低減することは困難である。🔴
- (a)前線通過のタイミングが予想と異なるってことは、予測の位置と実況の位置が違ったということ。これはランダム誤差にあたり、残念ながらガイダンスでは修正できません。よって、『誤』
- (b)モデルと実際の地形の違いによる誤差は「系統的誤差」といって、毎回同じような誤差が生じるわけなので、誤差の低減はできます。よって、『正』
- (c)風についてもモデルと実際の地形により誤差が生じます。この誤差は風速だけではなく風向も含まれますが、結局地形による誤差であり、系統的誤差です。なので、予測誤差は適切に補正されます。よって、『誤』
- 正解は⑤
ランダム誤差なのか系統誤差なのか？ 空間的・時間的な広がりを見る
- 誤差が局所的・一時的ならランダム、広域的・持続的なら系統的。
- 例：関東全域で気温が常に高め → 放射冷却の過小評価など、物理スキームの系統誤差かも。
59回 問6 数値予報プロダクトの利用 格子点値はどこの値？ アンサンブル予報🟢🟢🟢
問6 気象庁が作成している数値予報プロダクトの利用に関して述べた次の文(a)~(c)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)数値予報プロダクトの格子点値は、格子の中心に対応する地点の値をピンポイントで表している。🟢
- (b)メソモデルの予測結果は、予測領域の境界を通じて全球モデルの予測結果の影響を受けるが、その影響は予報時間が長くなるほど小さくなっていく。🟢
- (c)アンサンブル予報におけるすべてのメンバーの予報を平均した予報結果では、各予報要素間の物理的な整合性は保障されていない。🟢
- (a)格子点の値は、格子点の周囲の観測所から得られた値を内挿して求めています。よって、『誤』
- (b)影響は、予報時間が長くなるほど大きくなります。よって、『誤』
- (c)アンサンブル予報のにおけるすべてのメンバーの予報を平均した予報結果は、物理的に矛盾がないなんて言えません。よって、『正』
- 正解は④学科専門~過去問私的解説&ヒント~第59回気象予報士試験・問6 | 晴ノート（はれのーと）
60回 問6 解析雨量と降水短時間予報 降水域の移動の予測🟢🟢🔴
問6 気象庁が作成している解析雨量と降水短時間予報について述べた次の文(a)~(c)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)解析雨量は、気象レーダーと雨量計の観測データを組み合わせて作成しているので、解析される降水量は一般に、陸上よりも海上で誤差が大きい。🟢
- (b)1~6時間先の降水短時間予報では、降水域の移動の予測には数値予報モデルで予測された風のみを用いている。🟢
- (c)7~15時間先の降水短時間予報は、メソモデルの降水予測の結果だけでなく、局地モデルや全球モデルの降水予測の結果も組み合わせて作成している。🔴
- (a)よって、『正』
- (b)6時間先までの降水短時間予報は、初期時刻に近い時刻の予報ほど、実況からの補外型で予測しています。よって、『誤』
- (c)降水短時間予報の7時間先から15時間先までの予測では、メソモデルと局地モデルを用いています。よって、『誤』
- 正解は③
61回 問6 風ガイダンス 視程ガイダンス 気温ガイダンス🟢🟢🟢
問6 気象庁で作成している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)風ガイダンスは、過去の数値予報(説明変数)と実況(目的変数)から統計的に作成した予測式を用いて補正するガイダンスであり、数値予報モデルの地形と実際の地形の違い等に起因する風向·風速の予測誤差を低減している。🟢
- (b)視程ガイダンスのように、数値予報では直接予測しない気象要素を目的変数の定義などに基づいて決めた予測式を用いて診断的に算出するガイダンスでは、一般に、数値予報モデルの予測特性が変わるとガイダンスによる予測結果の予測特性も変化する。🟢
- (c)メソアンサンブル予報の各メンバーから作成した気温ガイダンスは、単独のメソモデルから作成した気温ガイダンスと同じ手法で作成されており、そ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気温ガイダンスより予測精度が低い。🟢
- (a)よって、『正』
- (b)よって、『正』視程ガイダンスは数値予報モデルの結果が直接的に予測に反映されます。
- (c)メソアンサンブル予報の気温ガイダンスはMSM気温ガイダンスと比べて精度の良い予報ができて、大きく外れにくいという良さがあります。よって、『誤』
- 正解は②
視程ガイダンスとは、数値予報モデルの結果を基に、視程（見通しの距離）を予測するためのガイダンスです。気象庁が提供しており、視程の予測は直接数値予報モデルで計算されるのではなく、診断的に算出されます。
視程ガイダンスは、霧や降水などの影響を考慮しながら視程の変化を予測するため、航空や交通の安全確保に役立ちます。特に、視程が低下する可能性がある場合、事前に警戒するための重要な情報となります。
62回 問6 気温ガイダンスにおける予測誤差の低減 数値予報モデルにおける予測誤差の低減 補正できる誤差とは🟢🔴🟢
問6 気象庁の気温ガイダンスについて述べた次の文(a)~(c)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)気温ガイダンスは、数値予報モデルの改良等により予測特性が変化した場合でも、逐次学習によって予測式の係数が時間経過とともに変化し、モデルの予測誤差を低減することができる。🟢
- (b)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。気温ガイダンスは、海陸の区別の不一致に起因するモデルの予測誤差を低減することができる。🔴
- (c)数値予報モデルが寒冷前線の通過のタイミングを正しく予測できない場合でも、気温ガイダンスは気温が低下するタイミングを正しく補正して予測することができる。🟢
- (a)気温ガイダンスは逐次学習によって予測式の係数が時間経過とともに変化し、モデルの予測誤差を低減できます。よって、『正』
- (b)同じ場所に同じように現れる誤差は、系統的誤差であり低減できます。よって、『正』
- (c)前線などの通過時刻などを正しく予測できない場合、気温低下（上昇）のタイミングをガイダンスで補正することは難しいです。よって、『誤』誤ったタイミングに対して「正しい補正」をするのは不可能
- 正解は②
63回 問6 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 強雨の分布 顕著現象の捕捉率 単独のメソモデルとの比較🟢🟢🟢
問6 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(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)よって、『正』平均化の過程で、個々のメンバーが予測した極端な値（強い降水など）が平滑化されてしまうため、強雨の分布やピークを捉えるには不向きです。
- (b)よって、『正』
- (c)アンサンブル平均は、複数の予測結果を統合することで、予測の不確実性を考慮した、より信頼性の高い予測をすることができます。気象庁の資料などでも、アンサンブル平均はランダム誤差を軽減する効果があるため、単独のメソモデルより精度を上回る傾向がみられるとされています。よって、『誤』
- 正解は②
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