資料２

週間予報・長期予報※データと活用事例※異常天候早期警戒情報・1か月・３か月予報

気象ビジネス推進コンソーシアム
平成30年9月7日
ご質問・お問い合わせは以下のメールアドレスまで
climate-risk@met.kishou.go.jp

本セミナーの内容
1. 週間と長期予報データの概要・特徴・形式（CSV他)
2. 産業界での活用事例
3. 2週間気温予報の紹介

2

気象庁のさまざまな予報
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）⑤異常天候早期警戒情報②時系列予報毎週月・木曜日発表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。

3

季節予報データと配信形式
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

利用

面的・立体的な広がりを持つ気象データ

出力例

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7,28日平均の確率予測情報

 GRIB2形式（GPV）（国際ルールに基づいた形式）

 地域別の予報

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）

予報データ

統計処理

 数値予報のメッシュ（３次元）の予測データ

発表

地方季節予報11地域

 CSV形式（ガイダンス）

 XML形式（発表予報）
4

週間予報、季節予報（１か月予報／３か月予報／暖候期・寒候期予報等）データ形式と要素概要
予報の種類
週間天気予報発表日
毎日２回

異常天候早期
毎週月・木曜日
警戒情報
１か月予報

３か月予報

暖候期予報

毎週木曜日

毎月25日頃

2月25日頃

予報期間※17日先9月25日頃

データ形式

GRIB2
初期値あたり27メン
気温（最高・最低）、天気、
バー、1日あたり降水確率、信頼度
00UTCと12UTCの2初期値

----

CSV
GRIB2
※気温は気象庁
初期値あたり13メン
HPで取得可能。
気温、降水量、日照時間、 バー、1日あたり
１か月先
さらに1981年まで降雪量
00UTCと12UTCの遡った再予報も公2初期値
１週目 ２週目 3〜4週目 気温
開
５〜１４日先３か月

気温、降雪量

XML

気温、降水量、降雪量

1か月目 2か月目 3か月目 気温、降水量
暖候期（6月〜8月）

気温、降水量

梅雨時期（6月〜7月）

降水量

寒候期（12月〜2月）

気温、降水量、降雪量

沖縄・奄美は5月〜6月

寒候期予報

予報する要素※2,3

GRIB2

CSV

※1： １週目とは、予報期間内の１週目を意味します。１か月目とは、予報期間内の１か月目を意味します。
※2：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。
※3：降雪量は日本海側が対象です。

5

データの取得先
全てデータは気象業務支援センターから、一部のデータは気象庁ホームページからも取得できます。
週間天気予報
異常天候早期警戒情報
１か月予報３か月予報
寒・暖候期予報GRIB２形式

CSV形式

支セ---支セ、
気①※気温のみ

XML形式

支セ、
気②

支セ

支セ：気象業務支援センター
http://www.jmbsc.or.jp/jp/
気①：気候リスクポータルサイト（各種予測資料）
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/index.html
気②：気象データ高度利用ポータルサイト
https://www.data.jma.go.jp/developer/index.html
6GRIB2データ一覧
名称
全球数値予報モデルGPV（全球域）

配信
頻度

予報時間

時間間隔

格子間隔

備考

0.5度×0.5度

地上〜100hPa

0〜264

6時間
0〜84
1時間（地上面）3時間（気圧面）

1日4回（12UTC）

全球数値予報モデルGPV（日本域）

87〜
1日4回 0〜132 3時間（地上面） 0.2度×0.25度（00,06,18 3時間（気圧面）
UTC）

90〜
3時間（地上面）6時間（気圧面）
週間アンサンブル数値予報モデルGPV（高分解能全球域）

1日2回

0〜2646時間

1.25度×1.25度

週間アンサンブル数値予報モデルGPV（高分解能日本域）

1日2回

0〜264

3時間（地上面）6時間（気圧面）0.5625度
×0.5625度

２週間アンサンブル数値予報モデルGPV（高分解能全球域）

1日1回 270〜432

6時間

1.25度×1.25度

２週間アンサンブル数値予報モデルGPV（高分解能日本域）

1日1回 267〜432

3時間（地上面）6時間（気圧面）0.5625度
×0.5625度

１か月アンサンブル数値予報モデルGPV（高分解能全球域）

毎週木曜 438〜816

6時間

1.25度×1.25度

１か月アンサンブル数値予報モデルGPV（高分解能日本域）
３か月予報アンサンブル格子点値（全球域）
暖・寒候期予報アンサンブル格子点値（全球域）

3時間（地上面）6時間（気圧面）
3か月
1日
4〜6か月
１か月

毎週木曜 435〜816
月1回年5回

平成30年秋頃
試験配信開始平成30年秋頃
試験配信開始0.5625度
×0.5625度
2.5度×2.5度
2.5度×2.5度
7データ要素・形式（GRIB２）■ 週間・２週間・１か月アンサンブル数値予報モデルGPV○高分解能全球域の要素○高分解能日本域の要素■形式

GRIB2形式の詳細な仕様は、以下ウェブサイトにて公表しています。
■ 配信資料に関する技術情報
https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/cgi-bin/jyouhou/jyouhou.cgi
 高分解能全球域GPV ・・・ 第481号、第495号
 高分解能日本域GPV ・・・ 第437号、第460号
赤四角枠は日本域を示す■国際気象通報式・別冊
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/tsuhoshiki/kokusaibet/kokusaibet̲20.pdf
第１章 通報式の使用及び関連する符号表
FM92 GRIB 二進形式格子点資料気象通報式（第２版）
8

データ要素・形式（XML）
情報分類

情報種類

情報内容

週間天気予報全般週間天気予報

対象期間における全国を対象とした全般的な概況文

地方週間天気予報

地方別の、対象期間における各地方の特性を加味した概況文

府県週間天気予報

府県別の、対象期間における天気・降水確率・気温・信頼度の予報等

異常天候
早期警戒情報

異常天候早期警戒情報

地方別の、対象期間における警戒期間・警戒事項・解説文等

季節予報

全般（１か月・３か月・暖候期・寒候期）予報

対象期間における全国の天候経過の概要、各要素の確率予報等

地方（１か月・３か月・暖候期・寒候期）予報

地方別の、対象期間における天候経過の概要、各要素の確率予報等
地方別：国内11の地方予報区別。 府県別：国内56の府県予報区別。

データサンプル
加工

気象庁HPの表示にも利用されます。
「気象庁防災情報XMLフォーマット 情報提供ページ」をご覧ください。
http://xml.kishou.go.jp/
ファイル名は「解説資料整理表」から参照してください。

9データ要素・形式（CSV）○要素
異常天候早期警戒情報、１か月予報、３か月、寒・暖候期予報の気温、降水量、日照時間、降雪量の確率情報○形式（異常天候早期警戒情報の例）

期間

K:予測値

L〜EV
確率情報

https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/index_w2.phpから取得可能CSV直接取得URL 凡例
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/download.php?soukei_t_47682.csv
地点番号

地域番号・地点番号の対応表

https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/info/number.html

フォーマットhttps://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/info/info.html#info_csv

気象庁HP
での表示例
10気象庁HPでの取得先（CSV）
異常天候早期警戒情報、１か月予報の気温予測値（CSV）は気象庁HPから取得できます
気候リスクポータルサイトhttps://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/

これらのコンテンツが各産業界で活用されています。

産業界での活用例
気象観測データ
最新の予測データ活用例
過去をふりかえって予測精度確認（例えば、1998年の状況を調査できる）

過去の予測と結果のデータ
11

本セミナーの内容
1. 週間と長期予報データの概要・特徴・形式（CSV他)
2. 産業界での活用事例
3. 2週間気温予報の紹介

12

活用例（農業分野①）
２週目の気温予測を使った水稲の冷害・高温障害対策「Google Mapによる気象予測データを利用した農作物警戒情報」
農研機構東北農業研究センター、岩手県立大学

異常天候早期警戒情報（CSV）
加工して1kmメッシュデータに変換
東北地方の農業関係者が、水稲の栽培での深水管理など、準備に一定期間を要する対策に活用されています。
https://map2.wat.soft.iwate-pu.ac.jp/narct2018/log/※利用にはユーザー登録が必要です13活用例（農業分野②）
山梨県では、今年３月のモモの開花予想に従来の平年値を用いた方法に加えて、気温予測データも活用し、生産者に極端な高温に対する早めの作業を促した。

気象庁HPからデータ取得。
月・木の朝9時30分に提供

山梨県果樹試験場ホームページ

14農業・水産分野での活用の広がり
機関
農研機構

ＨＰ等情報例

内容

リアルタイムアメダスを用いた麦の発育ステージ予測

小麦の開花日予測

水稲の冷害・高温障害対策

水稲の栽培管理山形県 おきたま米づくり情報（H26・・・）
香川県 「おいでまい」通信（H28・・・）
新潟県 稲作技術情報（H28・・・）
山梨県 モモの開花予想と開花日（H29・・・）
沖縄県 カンシャコバネナガカメムシ（ガイダー）の防除適期（H26・・・）

水産

https://www.naro.affrc.go.jp/org/warc/meteo_fukuyama/WEB/wheat/index_mugi.html

水稲の収穫適期予測
モモの開花日予測
病害虫発生予察

ワカメの養殖通報（宮城県）（H26・・・）
ノリ養殖情報等（宮城県（H29・・・）、福岡県・佐賀県（H28・・・））
ホタテ養殖漁業（北海道）（H28・・・）
15

さまざまな産業分野で活用可能性があります
観測データ（CSV形式）と皆様が所有する様々なデータを表計算ソフトを利用して並べて、関連性を調べて、予測データを使った対策を考えます。

2010年夏の記録的な高温の影響例（新聞報道等による）気象庁が、これまでに、各産業分野の協力を得ながら実施した調査例を示します。

16

（１）清涼飲料分野（調査例）・自動販売機における清涼飲料の販売数と気温には、強い相関（0.9を超える品目もある）がある。
・東京都では、コーヒー飲料等（ホット）の販売数は、10月頃から増加し、気温によって大きく変動する。

（ホット）
東京都：コーヒー飲料等（HOT）

2.5

販売
指数

1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月11月
12月

22度以下
は予測気温の見極めが大事！
10月（黄色）は、気温による販売数の変動が大きい

005

101520平均気温（℃）

2530

参考：気象庁報道発表資料「清涼飲料及び家電流通分野で気温予測データの有効活用事例を創出」
https://www.jma.go.jp/jma/press/1806/26b/risk201806_press_h30.html

35
17

（１）清涼飲料分野（自販機販売での実験例；2017年）

10/5の時点で10月中旬の急激な低温を予測
１８℃以下の確率
急な変化
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/index_w2.php

18

（１）清涼飲料分野（自販機販売での実験例；2017年）
10/5までに、第3週頃の低温予測をもとに、本社から補充拠点現場に、コールド飲料の一部についてホット飲料への切替を早めるよう指示℃25

10/17 までに切替（15台の平均）早めに切り替えた自販機

本℃

300

2510/18 以降に切替（16台の平均）本

300

ホットホットコールド

コールド

7日間平均気温

7日間平均気温20200

日間平均気温720200

販売機会

1510

補充拠点現場でホット飲料へ随時切替

第１週

第２週 第３週

第４週

10/1〜10/7 10/8〜10/14 10/15〜10/21 10/22〜10/28

100

15010

100

第１週

第２週 第３週

第４週

010/1〜10/7 10/8〜10/14 10/15〜10/21 10/22〜10/28

2017年の東京の気温の推移と都内の屋外自販機でのホット飲料の販売開始時期による販売数の違い
左縦軸は7日間平均気温、右縦軸は自販機１台あたりの7日間合計販売数、横軸は日付、折れ線グラフ（緑）は7日間平均気温を示す。棒グラフのうち青はコールド飲料、赤はホット飲料それぞれの自販機１台あたりの7日間合計販売数を示す。

・22℃を大きく下回った第3週以降は、コールド飲料販売数は大きく減少した。
・17日までにホット飲料を販売開始した15台は、第3週以降のホット飲料の販売数が増加し、明らかに販売機会を捉えた。
19

（２）アパレル分野（調査例）
様々なアイテムで販売数と平均気温との間に明瞭な関係がある

事前に売れはじめる時期を把握し、効果的な販売促進のための初動をより早くできる。
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〜アパレル・ファッション産業分野〜 参照
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/H25_apa_chousa.html

20

（２）アパレル分野（対策例）
店頭での販売促進、販売機会ロスの対策には、週間天気予報やそれよりも長期の予測の活用可能性が高い。

売り場での商品陳列量増減のタイミング見極め
例）残暑が見込まれるときは、高温時に売れる商品（ブルゾン（中衣料）→カットソーやパンツ（軽衣料））の品揃えとする。

倉庫から店舗への商品配送量の調整
例）サンダルの販売数が伸びる気温が見込まれるときは、該当商品の供給を積極的に実施し、色やサイズなどの欠品をしないようにこまめな管理をする。

ＰＯＰ（店頭での販売促進のための広告媒体）などのＶＭＤ強化
例）ニット帽の売れる可能性が高まってきた時点で、防寒ニット帽の売り場を通路側、お客様のアイキャッチ率の高い棚に移動させるなどの確認をする。

消費者への積極訴求※ＶＭＤ：Visual Merchandisingの略。POPなど視覚的販促手法を示す。

例）高温が持続していたものの秋冬用肌着が売れる気温への低下が予想された場合に、肌着が必要になる予報が出ていることをわかりやすく説明する。

アイテム別の売り場面積比の調整例）厳しい残暑が予想され、ニットの売上が伸びないと予想された場合に、高温時でも売れるカットソーなどの売り場面積を維持する。
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〜アパレル・ファッション産業分野〜 参照
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/H25_apa_chousa.html

21

（２）アパレル分野（活用例）

第2回産業分野の気象情報利用のためのワークショップ資料より
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/minkan/srs_ws.html

22

本セミナーの内容
1. 週間と長期予報データの概要・特徴・形式（CSV他)
2. 産業界での活用事例
3. 2週間気温予報の紹介

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季節予報と各要素
異常天候
早期警戒
情報
毎週月・木曜日

毎週木曜日

2週目まで2週間気温予報が配信されます。
（平成31年6月以降）
季節予報
https://www.jma.go.jp/jp/longfcst/

毎月25日頃

2月25日頃

9月25日頃

青字は発表日24

情報体系
２週間気温予報（毎日発表）

2週間先にかけての全国の気温の推移（注意喚起を含む）を概況として発表します。
8〜12日先の各日を中心とする、地域ごと （例：関東甲信地方） の5日間平均した「日平均気温」の階級を発表します。
8〜12日先の各日を中心とする、地点ごと（週間天気予報で扱う約70地点）の5日間平均した「最高気温」・「最低気温」及びその階級を発表します。

早期天候情報（原則として毎週月・木曜日）

２週間気温予報に基づくpush型注意喚起情報として、現在の異常天候早期警戒情報に替わるものです。

気温について：２週間気温予報の地域ごとの階級で顕著な気温（かなり高い、かなり低い）の可能性がある場合に、「高温（低温）に関する早期天候情報」を発表します。
降雪量について：顕著な降雪量の可能性がある場合に、「（大）雪に関する早期天候情報」を発表します。

25

HP表示イメージ 7日前〜2週先の各地域の日平均気温の階級（実況＋天気予報＋週間天気予報＋2週間気温予報）を一括表示します。
 7日前〜1週先は日別、2週目は５日間平均です。
平成○○年８月１４日１４時３０分 気象庁地球環境・海洋部 発表
北日本では、向こう1週間は気温の低い状態が続き、かなり低い時期もある見込みです。農作物の管理などに注意してください。その後は、気温が高くなり、24日頃からはかなり高くなる可能性があります。農作物の管理や熱中症など健康管理に注意してください。東日本では、向こう1週間は平年並か低い日が多く、その後は平年並か高くなるでしょう。西日本と沖縄・奄
美では気温の高い日が多く、西日本では24日頃から、沖縄・奄美では向こう1週間程度はかなり高くなる可能性があります。農作物の管理や熱中症など健康管理に注意してください。
8月

各地域の日付 7 8
平均気温の階級

過去の実況
１週目の予報（日別）
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

当北海道
オホーツク海側

当

北海道
太平洋側

当

四国地方

２週目の予報（５日間平均）
22 23 24 25 26(20-24) (21-25) (22-26) (23-27) (24-28)

北海道
日本海側

東北日本海側

さらに、地点ごとの最高・最低気温及びその階級も一括表示します。

日日

8月
7 8

日

九州南部

奄美地方

１週目の予報（日別）
過去の実況
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

名古屋（最高気温）

29.5 32.4 34.4 34.2 30.1 33.0 33.3

名古屋（最低気温）

25.4 24.1 25.6 25.7 25.4 25.3 24.1

当日

２週目の予報（５日間平均）
22 23 24 25 26(20-24) (21-25) (22-26) (23-27) (24-28)

30

30

32

32

33

32

32

33

34

34

34

33

252525252525252525

26

26

25

当日

当
日

気温
かなり高い

九州北部地方各地域の平均気温の階級を、バーチャート形式で提供します。

当日

当日

当過去の実況

当日

１週目の予報（日別）

38

2週目の予報(5日間平均)

36

高い

34
平年並
低い
かなり低い

日

32
30

最高気温
28

平年値
26

沖縄地方

当日

２週目の予報は各日の前後２日間を含めた５日間平均の気温です。
平均期間は日付の下の行に記しています。

789

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

22 23 24 25 26(20‐24)(21‐25)(22‐26)(23‐27)(24‐28)

26

配信資料
 GRIB2
 平成30年秋頃から試験配信を実施予定です。
 平成31年6月（予定）以降、新規GRIB2プロダクト（一部、現在週2回配信しているGRIB2プロダク
トを含む）を毎日配信する予定です。

 CSV
 平成30年秋頃から試験配信を実施予定です。
 平成31年6月（予定）以降、5日間平均に対応した新形式のCSVを新規に毎日配信する予定です。

 XML
 平成31年6月（予定）以降、２週間気温予報XML電文を新規に毎日配信する予定です。
 平成31年6月（予定）以降、早期天候情報XML電文を、原則として毎週月・木曜に配信する予定です。 ※同時に現在の異常天候早期警戒情報XML電文の提供を終了します。

・XML（平成31年6月（予定）以降）、CSV（平成30年秋頃以降）※
は気象庁ホームページからも取得できるようになります。是非、ご利用ください。
※気候リスクポータルサイト（本資料P11参照）

https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/

27

（参考）天気予報と季節予報の違い
天気予報

季節予報

天気予報

図例

週間天気予報

表現
表現例
特徴

断定的

確率･平年との比較「明日、東京は晴れるでしょう。」「今後１か月の関東甲信地方の気温が『高「明日の東京の最高気温は25℃です。」

い』となる確率は50％です。」

予報期間が短い→不確実性が小さい

予報期間が長い→不確実性が大きい
１か月後の日別の天気は予測不可能→ 平均的な状態は予測可能

28

（参考）季節予報イメージ
・１週間以上先になると「最高気温は25℃」のような断定的な予報は難しくなる。
・そのため、気温の平年からの偏りを「低い」「平年並」「高い」となる確率で表現している。

リーフレット「１か月予報と異常天候早期警戒情報」より。
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/1kagetsu/index.html

29

（参考）知っておきたい用語〜アンサンブル予報と確率予測情報〜

アンサンブル予報
台
風情報

確率予測情報

台風進路のアンサンブル
予報の例
2013年10月19日
03時を初期値とした台風第27号の5日予報個々のアンサンブルメンバーの予報進路（オレンジ色の線）とそれらを平均した予報進路（青色の線）
左図とは事例が異なります

季節予報

気温の推移の予測

アンサンブル
平均

https://www.jma.go.jp/jp/typh/

左図とは事例が異なります

https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/index.html

30

（参考）知っておきたい用語〜７日平均気温と平年偏差〜

東京 2017年9月〜2018年8月
平年偏差
春以降の高温平年より寒い冬H3031（参考）家電流通分野（調査例）

参考：気象庁報道発表資料「清涼飲料及び家電流通分野で気温予測データの有効活用事例を創出」
https://www.jma.go.jp/jma/press/1806/26b/risk201806_press_h30.html
32

（参考）家電流通分野（2017年）

11/13の時点で11/18以降の低温継続を予測

急な変化
継続する

１2℃
以下の確率

https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/guidance/index_w2.php

33

（参考）家電流通分野（活用例）
店舗あたりの 日間合計の販売指数

年々、気温の変動は異なる

7
実際に低温になり、販売数が伸びた！

11/13（11/18からの１週間の気温の低下を予測）
本社から現場に販売促進を指示⇒販売現場では11/18までに現場判断で行うポップ掲示実施ができる
34

（参考）エアコンの販売数と気温との関係（図の説明）• 横軸：日付（4月〜8月）• 右縦軸：販売数• 左縦軸：平均気温• いずれの値も７日平均値• 橙色の線：販売数• 赤色、灰色、黄色の線：それぞれ、観測値、平年値、平年差+2℃• 赤点線枠：繁忙期• 青色矢印：観測値の平年差が2℃を超えた時期• 橙色矢印：繁忙期中の販売数のピークがあった時期

7月に販売数ピーク。
平均気温が平年より2℃高くなると販売数が約1.5倍に！

35

（参考）ドラッグストアー分野（調査例）
事前に、売れはじめる時期や販売数の増加の目安を把握し、より計画的な販売促進に備え、対応の初動をより早くできる。

気温と販売数の連動期間と販売数の増加の目安（東京）
販売数の増加の目安は基準温度時点の販売数との比。

36