2019年度第1回
気象ビジネス推進コンソーシアム（WXBC）セミナー

2週間気温予報とその利用
気象庁 地球環境・海洋部 気候情報課
予報官 戸川 裕樹

令和元年7月12日
13時05分～13時45分
気象庁 講堂• ６月19日から２週間気温予報を開始しました• ２週間先までの気温を毎日予報します• 早期天候情報で早めの注意を呼びかけます• ２週間先までの計画の策定や、顕著な気温に対する早めの対策が可能です• 予報資料は数値データとしても取得可能です2１．２週間気温予報と発表まで
２．予測データの活用例

3気象庁が発表する様々な情報
現在数時間先まで 明後日まで1週間先まで２週間先まで ６か月先まで①降水ナウキャスト ④週間天気予報
降水短時間予報

週間天気予報より先の長期の予測（気候情報）⑤２週間気温予報と早期天候情報
6月19日
運用開始

②時系列予報

毎日発表

③天気予報

⑥季節予報（ １・３か月予報／暖候期・寒候期予報等）※このほか、警報・注意報や各種気象情報、5日先までの台風予報なども発表している。

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２週間気温予報とは• ２週間先にかけての気温を毎日予報• 東京などの各地点の日最高・最低気温を予報• ２週目は、精度を踏まえて５日間平均で予報• ホームページでは、最近の経過から２週間先までの見通しを一括で表示

階級例年の同じ時期と比べて、気温が高いor低いことを色で示しています。

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早期天候情報とは• 2週間気温予報において、かなりの高温・低温が予想される場合に発表します– 冬季には、日本海側の降雪量の情報も発表します• 早めの対策をとれるように、できるだけ早い段階で注意を呼びかける情報です• 原則月曜日と木曜日に地方単位で発表します
低温に関する早期天候情報（関東甲信地方）
令和元年７月８日１４時３０分
気象庁地球環境・海洋部 発表
関東甲信地方 ７月１４日頃から かなりの低温
かなりの低温の基準：５日間平均気温平年差 －２．７℃以下
関東甲信地方では、向こう２週間はオホーツク海高気圧からの冷たい空気の影響で、気温の低い日が多く、かなり低くなる可能性があります。
農作物の管理等に注意してください。また、今後の気象情報等に留意してください。

https://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/souten/

6２週間気温予報の見方
前日までに札幌で観測された値です
今日

１週目は、週間天気予報の予報値が日別で表示されます

２週目は、５日間平均で予報します（東京都）

グラフで気温の変化を示します

https://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/twoweek/

7気象情報が発表されるまで
数値予報

予報官

スーパーコンピュータによる数値シミュレーション

利用

分析・検討
出力
面的・立体的な広がりを持つ気象データ

気象観測地点・地域の確率予報情報データ

 気温、降水量、日照時間等の5,28日平均の確率予測情報

 数値予報のメッシュ（３次元）の予測データ

出力例

発表

利用
予報データ

 地域別の予報

統計処
理
気象観測地点約150地点のデータも公開されています。

数値予報
格子点データ（Grid Point Value）

 GRIB2形式（GPV）（国際ルールに基づいた形式）

地方季節予報11地域

 CSV形式（ガイダンス）

 XML形式（発表予報）
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週間天気、季節予報のデータ形式と要素概要
予報の種類

発表日

予報する要素予報期間※1,2

予測データ（形式）
確率予測資料 発表予報
格子点データ（GRIB2）
（CSV）
（XML）

全球数値予報モデルGPV（GSM、単一モデル 、1日4回）
気温（最高・最全球約50Km、日本域約20km
週間天気低）、天気、
毎日２回
１～7日先
---２週間・１か月アンサンブル数値予予報
降水確率、
報モデルGPV（初期値あたり27メン
信頼度
バー、1日2回、全球約120Km、日本域は約60km）
２週間・１か月アンサンブル数値予 34地域、151地点
２週間気温
毎日６～１４日先気温
報モデルGPV（初期値あたり13メン
予報
気温、降水量、 バー、1日2回、全球約120Km、日 1981年まで遡った本域は約60km）
再予報も公開１か月先
日照時間、１か月予報 毎週木曜日
降雪量
気象庁HP1981年まで遡った再予報(月3回5 気温は気象庁HPででも１週目 ２週目 3～4週目 気温メンバー)も公開
取得可能
取得可能
気温、降水量、 ３か月予報メンバー別全球格子点
３か月
降雪量値（初期値あたり13～12メンバー、３か月予報 毎月25日頃
1か月目 2か月目 3か月目 気温、降水量 月４初期値、配信はまとめて月１回、暖寒候期予報は年5回、34地域
暖候期（6月～8月）
気温、降水量 全球約250Km）
暖候期予報 2月25日頃
梅雨時期（6月～7月）
降水量
1979年まで遡った再予報も公開
沖縄・奄美は5月～6月
寒候期予報 9月25日頃

寒候期（12月～2月）

気温、降水量、降雪量

全てのデータは気象業務支援センターから、CSVやXMLの一部データは気象庁ホームページからも取得できます。

※1:気温については平均気温、降水量・日照時間・降雪量については期間内の合計降水量・合計日照時間・合計降雪量を予想します。
※2:降雪量は日本海側が対象です。

（参考）https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/catalogue/catalogue.html

9ガイダンスデータと過去の予報データ〇異常天候早期警戒情報
・２週先の７日平均・平均気温、週２回（月・木）発表〇１か月予報1981年まで過去に遡った

過去の予測データ（再予報）も公開

・向こう２８日平均・平均気温、週１回（木曜日）発表〇２週間気温予報
・２週先の５日平均・平均、最高・最低気温、毎日発表

近日公開予定情報利用推進を目的に、気象庁ホームページで公開
過去の1か月予報気温ガイダンスデータ・ダウンロード
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/fcstdl/

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１．２週間気温予報と発表まで２．予測データの活用例

11２週間気温予報の活用
日常生活●旅行や屋外でのイベントがあるとき、衣服等を早めに準備できます。
●季節の変わり目に、衣替えや冷房の準備等の見通しが立てられます。
●急に気温が上がる時期では、意識的に汗をかく機会を増やすなどして暑さに負けない体作りを始める等、熱中症への対策を早めにすることができます。

農業分野

２週間先までの予報を使って、事前に高温や低温への対策ができます。事前に対策することで、高温や低温による農作物の被害を軽減することができます。

製造・販売・飲食分野

気温によって需要の変動がある商品や、お客さんの動向を予測できるため、発注や在庫調整に役立てることができます。

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実用例 ～山梨県モモの開花予想～

当時の異常天候早警警戒情報（3/19）

本情報は山梨県HPで掲載

予想開花日

全国的な高温予想

実際の開花日

4月6日

平年値で予測気温予測値で予測

4月4日
4月2日
3月31日
3月29日

3/6時点でも予測できていた第1報(3/2)

第2報(3/6)

１か月予報値を利用

第3報(3/13)

第4報(3/20)

２週間予報値を利用

第5報(3/27)

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過去の予測データを活用した調査事例①～1981年まで遡って気温予測精度を確認～
近年の極端な高温年をよく予測できている。傾向を捉えている。
甲府：対象日：3/3-30（閏年は3/2-3/29）

― 実況
― 予測

1981

1990

相関係数：0.82

2000

2010

各年の予測気温と実況の比較（28日間気温予測）
気温予測値を用いたモモの開花予想の精度検証＠平成30年度園芸学会秋季大会 口頭発表資料から
萩原栄揮、池田博彦（山梨果樹試）、萱場亙起（気象庁）、杉浦俊彦（農研機構）

14過去の予測データを活用した調査事例②～通年で精度評価～
初期値別に相関係数を計算。調査期間は1981～2010年。
２週目の気温予測精度

相関係数

３月

関東、甲府では、3月頃の予測精度は比較的よい（相関係数は概ね0.6を上回る）

横軸は数値予報初期日を示す。
気温予測値を用いたモモの開花予想の精度検証＠平成30年度園芸学会秋季大会 口頭発表資料から
萩原栄揮、池田博彦（山梨果樹試）、萱場亙起（気象庁）、杉浦俊彦（農研機構）

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過去の予測データを活用した調査例と活用メリット～平年値の代わりに気温予測値を用いると・・・・～
調査対象期間

気象確率予測資料を用いた水稲刈取適期の予測
横山克至 2014:.東北の農業気象, 58, 1-6.

刈り取り適期（9月中旬頃）に対し、8月20日の時点で、予測誤差は2～4日程度まで小さくできる。（平年値を用いると誤差は6日となる年もある）

1985～2012

気象データを活用した山梨県におけるももの生育予測
萩原栄揮 2019：グリーンレポート596. 2-5.

開花日（4月頃）に対し、 極端な高温年では、3月1週の時点で3日程度改善でき、3月3週では予測誤差は2日程度まで小さくできる。

2001～2018

小麦赤かび病防除と小麦開花期予測
黒瀬 義孝 2016 :気候予測情報を活用した農業技術情報の高度化に関する研究、気象庁と農研機構との共同研究報告書,18-21

開花日3週前の時点（通常4月10日頃）において、改善は13年、改悪は3年、極端な高温の際には数日（最大3日）程度改善。

全国農業共済協会HPより

1991～2010

気象予測値を用いた病害虫防除適期予測の精度向上―カンシャコバネナガカメムシにおける精度検証― 萱場亙起ほか, 2019 : 植物防疫, 73, 106-113.

極端な高温年（例1998年）では、防除時期が3日改善。予測精度も踏まえたより的確な情報と発信時期を検討でき、より効果的な防除と計画に寄与。

1981～201716

飲料業界では～販売数と気温の関係• 自販機における清涼飲料の販売数と気温には強い相関• 東京都では、ホットコーヒー等の販売数は、10月頃から増加。
気温によって大きく変動• 販売数は一定の値を大きく下回ったタイミングで増加

東京都の7日間平均気温と屋外自販機でのホットコーヒー等販売数の関係(2014/4～2017/3)

全国清涼飲料連合会の協力を得て実施した
気象庁委託調査「気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書～清涼飲料分野～」（平成30年3月）より10月（黄色）は、気温による販売数の変動が大きい

7日間

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飲料業界では～ 2017年10月の予測事例
10月8日発表を想定した２週間気温予報
10月8日
発表

ホットコーヒーが売れ始める10月中旬に気温が低くなり、それが２週目まで持続することを予測

18飲料業界では～実証実験の結果から• 実際に気温が大きく下がった10/15以降、コールド飲料の自販機販売数は大きく減少• 10/17までにホットを販売開始した自販機では、10/18以降のホットの販売数が増加。販売機会を捉えた
屋外自販機での補充数（東京都）
10/18以降にホット販売を開始（16台）

10/17以前にホット販売を開始（15台）

実際の平均気温

全国清涼飲料連合会の協力を得て実施した気象庁委託調査「気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書～清涼飲料分野～」（平成30年3月）より

自販機１台あたり1週間で約80本

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【ドラッグストア分野の例】
気象と関係のある販売アイテム
ドラッグストア分野においても、販売数と平均気温との間に明瞭な関係が見出されています。
ドラッグストア分野での東京地点での調査結果※基準温度とは、販売数が大きく増加し始める平均気温20
気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書～ドラッグストア産業分野～（H27年）より

２週間予測データの利用• 気象庁ホームページから、気象データを取得したり、その活用方法を知ることができます• ２週間気温予報の150地点の予測資料を毎日提供します• データはExcelでも容易に扱えます• グラフ表示できるサンプルのワークシートも提供しています21

気候リスク管理ポータルサイト
気象庁HP＞「各種データ・気象」＞「 地球環境・気候」＞「気象情報を活用して気候の影響を軽減してみませんか？」①③②

向こう2週間の気温予測（毎日更新）

気象情報を活用して気候の影響を軽減してみませんか？
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/index.html

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確率予測資料（CSVファイル）の入手

CSVファイルのダウンロード

より広い分野・場面での活用のため、２週間気温予報の基礎資料である確率予測資料のCSVファイルを、気象庁HPから毎日入手できます。

エクセル（マクロつき）も提供※ボタンでデータを読み込みグラフを作成

データフォーマットの説明や地域番号・地点番号の対応表も確率予測資料（2週間気温予報）提供ページ
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/csv_k2w.php

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CSVファイルのデータフォーマット
※ 5日間平均の予測値を１日ずつずらしながら表示

A～ F
期間

K:予測値の平年差

L～HD
累積確率予測値（0.1℃単位）（○℃以下となる確率％）

HE：昨年の値
HF：過去10年の平均値
HG：平年値（地点データのみ）（0.1℃単位）

平均
気
温
最高気
温

気温推移の予測例

最低気
温アンサンブル平均
G:5日平均H:地点番号

K行は、アンサンブル平均

24サンプルワークシート（Excel表示）• 2週間気温予報の確率予測資料の内容をグラフ表示させる
Excel用のワークブックも提供しています。
確率予測資料（2週間気温予報）ビューワ

確率予測資料（2週間気温予報）提供ページ
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/csv_k2w.php
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２週間先までの気温の推移（ブラウザ表示）
地域と地点の日平均気温の５日平均値の推移について、２週間前からの実況と２週間先までの確率予測資料によりグラフ及び表で表示します。

マウスオーバーで表示

２週間先までの気温の推移
https://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/twoweek/boxPlot/26

過去の予測データの提供
2週間気温予報について、1981年まで遡った過去の予測データ（再予報データ）を提供予定。過去の事例に対する予測の精度が確認可能。

この辺りに追加します（近日中）

再予報（ハインドキャスト、過去予報）
Hindcast；造語(= behind + forecast)
運用しているモデルを用いて行う、過去事例の予報実験

確率予測資料（2週間気温予報）提供ページ
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/csv_k2w.php

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