天気予報ガイダンスなどの過去問「1周目」

いよいよ中盤に向けて加速です。できるかな？

52s6　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)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。○

正解は②

53s5　天気予報ガイダンス

問5　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)天気予報ガイダンスの主な役割として,数値予報による予測値を補正することや,数値予報が直接予測しない要素の予測値を作成することが挙げられる。
• (b)降水量ガイダンスでは,頻度バイアス補正と呼ばれる手法により,予測降水量の頻度分布が実況降水量と同様の頻度分布になるように予測値を補正している。その効果が期待できるのは主に,激しい雨のような発生頻度の少ない現象に対する補正についてである。
• (c)ガイダンスを作成する際に利用される手法の1つである層別化は,時刻,季節などにデータを分けて学習して,係数を求め,予測に利用する手法である。これにより,例えば数値予報モデルが昼と夜で異なるバイアスを持つ場合も,そのバイアス特性に応じた適切な誤差の補正が期待できる。

---

• (a)天気予報ガイダンスの主な役割として,数値予報による予測値を補正することや,数値予報が直接予測しない要素の予測値を作成することが挙げられる。○
• (b)降水量ガイダンスでは,頻度バイアス補正と呼ばれる手法により,予測降水量の頻度分布が実況降水量と同様の頻度分布になるように予測値を補正している。その効果が期待できるのは主に,激しい雨のような発生頻度の少ない現象に対する補正についてである。○
• (c)ガイダンスを作成する際に利用される手法の1つである層別化は,時刻,季節などにデータを分けて学習して,係数を求め,予測に利用する手法である。これにより,例えば数値予報モデルが昼と夜で異なるバイアスを持つ場合も,そのバイアス特性に応じた適切な誤差の補正が期待できる。○

正解は①

53s6　数値予報プロダクト

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)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。×

正解は②

54s5　アンサンブル予報

問5 アンサンブル予報について述べた次の文(a)~(d)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。ただし,アンサンブル予報は同一の数値予報モデルを用いているものとする。

• (a)初期値に含まれる誤差によって生じる予測の不確実性の情報を得るため,アンサンブル予報では,摂動を加えた少しずつ異なる多数の初期値について,予測を行っている。
• (b)予報結果のアンサンブル平均をとることで,数値予報モデルが持つ系統的な誤差を除去することができる。
• (c)アンサンブル予報のスプレッドが大きい場合は,小さい場合に比べて予報の信頼度が高い。
• (d)アンサンブル予報などによる確率予報の評価指標の1つであるブライアスコアは,現象の気候学的出現率の影響を受けるため,出現率の異なる現象に対する確率予報の精度の比較には適さない。

• (a)初期値に含まれる誤差によって生じる予測の不確実性の情報を得るため,アンサンブル予報では,摂動を加えた少しずつ異なる多数の初期値について,予測を行っている。○
• (b)予報結果のアンサンブル平均をとることで,数値予報モデルが持つ系統的な誤差を除去することができる。×
• (c)アンサンブル予報のスプレッドが大きい場合は,小さい場合に比べて予報の信頼度が高い。×
• (d)アンサンブル予報などによる確率予報の評価指標の1つであるブライアスコアは,現象の気候学的出現率の影響を受けるため,出現率の異なる現象に対する確率予報の精度の比較には適さない。○

正解は③

54s6　天気予報ガイダンス

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)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。×

正解は③

55s5　メソアンサンブル予報　

問5 気象庁では,メソモデルの初期値や境界値に少しずつ異なった誤差(摂動)を人工的に加えて複数の予測を行うメソアンサンブル予報を運用しており,その一つ一つの予測をメンバーと呼ぶ。このメソアンサンブル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)各メンバー単独の降水量の予測精度は,統計的には,摂動を加えていないメソモデル単独の予測精度より劣る。
• (b)激しい気象現象が発生する可能性について,メソモデルの予測結果のみでは把握が難しい場合でも,複数のメンバーの予測結果を用いることにより早い段階で把握することができるようになる場合がある。
• (c)メソモデルで予測が難しい現象は,メソアンサンブル予報でも予測が難しいが,複数のメンバーの予測結果から現象の発生を確率的に捉えることができるようになる。

• (a)各メンバー単独の降水量の予測精度は,統計的には,摂動を加えていないメソモデル単独の予測精度より劣る。
• (b)激しい気象現象が発生する可能性について,メソモデルの予測結果のみでは把握が難しい場合でも,複数のメンバーの予測結果を用いることにより早い段階で把握することができるようになる場合がある。
• (c)メソモデルで予測が難しい現象は,メソアンサンブル予報でも予測が難しいが,複数のメンバーの予測結果から現象の発生を確率的に捉えることができるようになる。

正解は①

55s6　高解像度降水ナウキャストと降水短時間予報

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。

正解は⑤

56s6　数値予報モデルのプロダクト

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)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。

正解は②

57s6　大気海洋結合モデル

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。

正解は③

58s5　数値予報のパラメタリゼーション

問5 気象庁が行っている数値予報のパラメタリゼーション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)パラメタリゼーションは、数値予報モデルの格子スケールより小さい現象が格子点の物理量に影響する効果を見積もって、格子点の物理量に反映させることをいう。
• (b)数値予報モデルでは、すべての予報対象期間について格子点の気象要素の値が出力された後から、パラメタリゼーションを用いて小さいスケールの現象の効果を格子点の値に反映している。
• (c)メソモデルでは、大気境界層における乱流による運動量や熱の輸送の効果については、パラメタリゼーションを用いていない。
• (d)積雲対流パラメタリゼーションは、全球モデルに用いられているが、メソモデルには用いられていない。

正解は③

58s6　天気予報ガイダンスによる数値予報の誤差の低減

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。

正解は⑤

59s6　数値予報プロダクトの利用

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。

正解は④

60s6　解析雨量と降水短時間予報

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。

正解は③

60s7　天気予報ガイダンス

問7 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)数値予報モデルでは、予報時間が長くなるにつれて予測値の系統誤差の傾向が変化することがある。ガイダンスでは予報時間によって変化する系統誤差を低減することは難しい。×
• (b)カルマンフィルタ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に対しても、数値予報の予測誤差を確実に低減することができる。×
• (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の関係が線形でない場合にも適用でき、なぜそのような予測になったのか、予測の根拠を把握するのに適している。×

正解は⑤

61s6　気象庁で作成しているガイダンス

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。

正解は②

62s6　気温ガイダンス

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。×

正解は②

63s6　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

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。

正解は②