予報データの基礎知識
気象ビジネス推進コンソーシアム第3回セミナー
気象データの基礎知識
令和元年12月11日

目次

1.気象データの概要
2.天気予報・週間天気予報など
3.数値予報4.ガイダンス2

１ 気象データの概要

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気象データとは地上、上空、海洋など様々な場所で、様々な種類の気象データがあります。
ラジオゾンデ（高層気象観測）（上空の）気温、湿度、風向風速、気圧

静止気象衛星「ひまわり」
雲、水蒸気、黄砂 等

津波観測計
海洋気象観測船

海洋気象ブイ

津波の高さ（海面の潮位変動）

傾斜計

地盤の傾斜変化や山体の膨張・収縮

ひずみ計
地下の岩盤の伸び・縮み

地震計
水温、塩分、溶存酸素量、栄養塩、海潮流、二酸化炭
素濃度 等

地震動の場所、大きさ
気圧、水温、有義波高 等

火山画像（噴煙の高さ、火映等）

震度計
計測震度
（ゆれの強さ）

ウィンドプロファイラ

中層フロート（海中の）水温、塩分 等

火山カメラ（上空の）風

気象レーダー

降水の分布・その強さ、降水域内の風の分布

地上・地域気象観測（アメダス）

降水量、気温、湿度、風向
風速、日照時間、積雪深

4気象データとは観測（国内外）
気象衛星観測網

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測データ提供

レーダー気象観測網

スーパーコンピュータによる数値シミュレーション

観測データ収集

高層気象観測網
ラジオゾンデｳｨﾝﾄﾞﾌﾟﾛﾌｧｲﾗ
航空機

GSMガイダンス（気温、風、最高気温 等）
週間アンサンブル（海面更正気圧、地上気圧 等）
1か月予報アンサンブル（気温、降水量、日照時間 等）
他(例)雨量の予測図

天気予報
防災気象情報

予報官
情報発表

海洋気象観測網
海洋気象観測船
一般船舶

外国気象機関

数値予報データ

解析・予測・情報作成

天気予報（天気・気温 等）
週間天気予報（天気・気温 等）
特別警報・警報・注意報
台風情報（位置、大きさ 等）
１か月予報（気温、降水量 等）
他

24時間体制で、担当区域の気象を監視・解析・予測し、天気予報や気象警報等の防災気象情報を発表
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気象データの形式○ 気象庁が１日に扱う気象データ量は1600GB以上○ 秒・分・時・日・月・年など、様々な時間単位で更新① 全国を網羅する多種多様な気象データ
アメダス、高層気象観測、天気予報、注意報・警報など、地点・地域の観測・予測データ② 面的・立体的な広がりを持つ気象データ
気象衛星や気象レーダー等のメッシュ状の観測データ
数値予報等のメッシュ状（３次元）の予測データ
気象衛星観測

天気予報

地上・地域気象観測

数値予報

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気象データの形式
電文データ

文章化された情報を含むデータを、機械判読に適した形式（XML形式）で提供【気象警報・注意報】
気象特別警報／警報／注意報、土砂災害警戒情報、記録的短時間大雨情報、台風に関する情報、高温注意情報 等

数値データ

【予報】

【地震・津波・火山】

天気予報、週間天気予報、季節予報 等

地震情報（震源・震度等）、津波警報／注意報／予報、噴火警報／注意報、噴火速報、降灰予報 等

予測・解析された３次元/メッシュデータ等を、国際的ルールに基づいて提供【気象衛星】
ひまわり標準データ
NetCDFデータ
衛星画像（JPEG形式）
カラー画像（PNG形式）
高分解能雲情報 等【観測】
アメダス
レーダー
雷観測データ
潮位実況 等【ナウキャスト】
高解像度降水ナウキャスト
竜巻発生確度ナウキャスト
雷ナウキャスト 等【予測（気象） 】
全球モデルGPV ※局地モデルGPV
全球アンサンブルGPV
危険度分布 等【予測（海洋）】海水温・海流予報GPV
波浪数値予報モデルGPV等

海流分布予測※GPV：格子点値（Grid Point Value）

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２ 天気予報・週間天気予報など

8気象データとは観測（国内外）気象衛星観測網

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測データ提供

レーダー気象観測網

スーパーコンピュータによる数値シミュレーション

観測データ収集

高層気象観測網
ラジオゾンデｳｨﾝﾄﾞﾌﾟﾛﾌｧｲﾗ
航空機

GSMガイダンス（気温、風、最高気温 等）
週間アンサンブル（海面更正気圧、地上気圧 等）
1か月予報アンサンブル（気温、降水量、日照時間 等）
他(例)雨量の予測図

天気予報
防災気象情報

予報官
情報発表

海洋気象観測網
海洋気象観測船
一般船舶

外国気象機関

数値予報データ

解析・予測・情報作成

天気予報（天気・気温 等）
週間天気予報（天気・気温 等）
特別警報・警報・注意報
台風情報（位置、大きさ 等）
１か月予報（気温、降水量 等）
他

24時間体制で、担当区域の気象を監視・解析・予測し、天気予報や気象警報等の防災気象情報を発表
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天気予報○ 内容： 風、天気、波の高さ、降水確率、最高・最低気温○ 予報期間： 発表当日、明日、明後日○ 対象地域： 都府県を1～4つに分けた地域（※）（北海道は16の地域、沖縄県は７つの地域）○ 発表時刻： 毎日5時、11時、17時＜天気予報（例）＞※ 東京都については、・ 東京地方・ 伊豆諸島北部
・ 伊豆諸島南部
・ 小笠原諸島に分けて発表

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天気予報の精度【天気（降水の有無）の精度】⃝ 「降水あり」と予報して実際に降水があった回数と、「降水なし」と予報して実際に降水がなかった回数の合計が、全体の予報回数に占める割合を「降水の有無の適中率」として検証⃝ 各月の適中率は天候の状況によって変動しているが、過去と比べて適中率は着実に向上【気温の精度】⃝ 予報した最高・最低気温と実際に観測された気温を比較して、その誤差を検証⃝ 各月の誤差は天候の状況によって変動しているが、過去と比べて誤差は着実に減少＜降水の有無の適中率（全国平均）＞＜最高・最低気温の予報誤差（全国平均）＞※ 5時発表の天気予報の今日・明日予報及び17時発表の天気予報の今夜・明日・明後日予報を対象に検証※ 5時発表の天気予報の今日の最高気温予報及び17時発表の天気予報の明日の最高・最低気温予報を対象に検証

11天気分布予報【天気分布予報】○ 内容： 3時間ごとの天気、降水量、気温6時間ごとの降雪量（12～3月のみ）○ 予報期間： 発表時刻の1時間後から24時間先まで（17時発表では30時間先まで）○ 対象地域： 全国を20km四方に分けて発表○ 発表時刻： 毎日5時、11時、17時＜天気の分布予報（例）＞＜気温の分布予報（例）＞12地域時系列予報【地域時系列予報】○ 内容： 3時間ごとの天気、風向・風速、気温○ 予報期間： 発表時刻の1時間後から24時間先まで（17時発表では30時間先まで）○ 対象地域： 天気予報と同じ○ 発表時刻： 毎日5時、11時、17時＜地域時系列予報（例）＞13週間天気予報○ 内容： 天気、降水確率、最高・最低気温、予報の信頼度○ 予報期間： 発表日翌日から７日先まで○ 対象地域： 原則として都府県単位（北海道は７つの地域、沖縄県は４つの地域）○ 発表時刻： 毎日11時、17時＜週間天気予報（例）＞※ 最低気温・最高気温の欄の括弧内は気温の予測範囲を示す。
実況の気温がこの範囲に入る確率はおよそ80％。

【予報の信頼度】
信頼度

内容

Ａ

確度が高い予報●適中率が明日予報並みに高い●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性がほとんどないＢ

確度がやや高い予報●適中率が４日先の予報と同程度●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性が低い

Ｃ

確度がやや低い予報●適中率が信頼度Ｂよりも低い
もしくは●降水の有無の予報が翌日に日変わりする可能性が信頼度Ｂよりも高い

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週間天気予報の精度【天気（降水の有無）の精度】⃝ 「降水あり」と予報して実際に降水があった回数と、「降水なし」と予報して実際に降水がなかった回数の合計が、全体の予報回数に占める割合を「降水の有無の適中率」として検証⃝ 各月の適中率は天候の状況によって変動しているが、過去と比べて適中率は着実に向上【気温の精度】⃝ 予報した最高・最低気温と実際に観測された気温を比較して、その誤差を検証⃝ 各月の誤差は天候の状況によって変動しているが、過去と比べて誤差は着実に減少＜降水の有無の適中率（全国平均）＞＜最高・最低気温の予報誤差（全国平均）＞※ 11時発表の週間天気予報における3日先から7日先までの予報を対象に検証※ 11時発表の週間天気予報における明後日から7日先までの最高・最低気温予報を対象に検証

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「今後の雨」○ 内容： 1時間雨量○ 予報期間： 15時間先まで（～6時間までは10分間隔、7～15時間は1時間間隔）○ 対象地域： 1km（～6時間）、5km（7～15時間）○ 発表時刻： 10分間隔（1～6時間）、1時間間隔（7～15時間）
2018年6月20日08時の実際の雨量分布

2018年6月19日18時に予想した20日08時

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「今後の雨」の予測精度
降水分布の傾向を適確にとらえられているかを検証する指標で、MSM平均降水量ガイダンスと比べ、全ての予報時間で精度が良い

1に近づくほど精度が良い

予報時間（時）
降水15時間予報
降水短時間予報
MSM平均降水量ガイダンス

予報時間（時）検証手法：Fractions Skill Score※（10mm, 6格子ずれ許容）
評価期間：2017年7月（九州北部豪雨を含む）、2017年10月（2つの台風が上陸、接近した事例を含む）、2018年1月（冬季の事例）
予測手法：予報初期時刻における解析雨量と各数値予報資料から、Fraction Skill Score*を算出し、最大降水量･グループと平均降水量・グループそれぞれで、最も良いスキルを示すものを選択する。それらをFSSスコアから求めた重み**付き平均する。
* FSS(Fractions Skill Score) とは、ある範囲において、任意の格子ずれを許容し、しきい値以上の降水量の出現割合の一致を0～1の範囲で示すスコア** 平均を算出する際の重み係数は全予報時間、全領域で共通

17天気予報等の基盤

２ 数値予報18

気象データとは観測（国内外）気象衛星観測網

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測データ提供

レーダー気象観測網

スーパーコンピュータによる数値シミュレーション

観測データ収集

高層気象観測網
ラジオゾンデｳｨﾝﾄﾞﾌﾟﾛﾌｧｲﾗ
航空機

GSMガイダンス（気温、風、最高気温 等）
週間アンサンブル（海面更正気圧、地上気圧 等）
1か月予報アンサンブル（気温、降水量、日照時間 等）
他(例)雨量の予測図

天気予報
防災気象情報

予報官
情報発表

海洋気象観測網
海洋気象観測船
一般船舶

外国気象機関

数値予報データ

解析・予測・情報作成

天気予報（天気・気温 等）
週間天気予報（天気・気温 等）
特別警報・警報・注意報
台風情報（位置、大きさ 等）
１か月予報（気温、降水量 等）
他

24時間体制で、担当区域の気象を監視・解析・予測し、天気予報や気象警報等の防災気象情報を発表
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数値予報とは••数値予報とは、地球大気の数値シミュレーション– 地球大気を細かい格子に分割し、ある時刻の気圧、気温、湿度、風などの値について、物理法則に基づいて、その値の時間変化を計算
膨大な計算を決められた時間内に行う必要があるため、スーパーコンピュータを用いる① 世界中から集めた観測データをもとに、スーパーコンピュータを用いて現在の大気状態を再現（初期値）

様々な観測データ
気象レーダー

アメダス
気象衛星（雨量の例）
沖縄にある台風を再現！

② 物理法則に則り、スーパーコンピュータを用いて未来の大気状態をシミュレーション

スーパーコンピュータ

九州へ接近する予測！
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数値予報の種類⃝ 気象に国境は無いため、日本の気象を予測するためには全世界の気象を予測することが必要⃝ 天気予報の発表作業に間に合うよう、限られた時間で計算を行うことが必要→ スーパーコンピュータにより、複数の数値予報の処理を実施
全球モデル（GSM）
132時間/264時間先までを1日4回実行
水平分解能 約20km

メソモデル（MSM）
39時間/51時間先までを1日8回実行
水平分解能 ５km

局地モデル（LFM）
10時間先までを1日24回実行
水平分解能 ２km21数値予報の種類

メソモデル（MSM）
水平分解能 5km

局地モデル（LFM）
水平分解能 2km22

予測の信頼度を把握するために（アンサンブル予報）⃝ 現在の大気状態を再現した「初期値」にも誤差が含まれている。
⃝ 最初の誤差がわずかでも、予報時間が長くなると大きくなる。

初期値に含まれる誤差ばらつき大→予測信頼度 低

誤差
幅が大
きく
なる

ばらつき小→予測信頼度 高⃝ 初期値がずれると、予測結果がどれだけばらつくかを見ることで、予測の信頼度を把握できる。
⃝ このように、わずかに異なる初期値を用いて複数の予測を行うことをアンサンブル予報という。

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数値予報データ（例）○ 多様な気象要素をきめ細かく計算○ データは広く社会に提供され、様々な場面で利用されている
数値予報の計算結果（例）

降水量
風気温

様々な社会経済活動における利用

湿度
提供

NHKニュースより（例）メディアでの利用

降水確率

発雷確率

データの詳細はこちら→
https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/catalogue/met.html

天気予報官

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数値予報の精度向上に向けた技術開発○ 数値予報の精度を向上するためには（１） 「今を知る」ための多様な観測データを適切に利用する（２） 大気中の多様で複雑な現象をより正確に計算する（１）観測データ利用方法の改良⃝ 観測データはそれぞれ性質が異なる⃝ データ自体に誤差が含まれる⃝ 誤差の大きいデータを取り除いた上で、それぞれのデータの性質を踏まえて利用することが必要→ 適切に利用しないと、数値予報の精度が低下するおそれもことが重要。

（２） 多様な現象の計算手法の改良

地上気象観測気象レーダー観測

気象衛星観測⃝ これらの現象は相互に影響し合っている→ 一つの現象の計算を改良しても、数値予報全体の精度向上に必ずしもつながらない

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数値予報の精度向上に向けた技術開発○ 数値予報の精度を向上するためには、よりきめ細かい（分解能が高い）計算を行うことも必要。
→ これを支えるスーパーコンピュータの維持・性能向上が不可欠
第１世代の気象庁スーパーコンピュータを１としたおよその演算速度比
1,000,000,000,000
10,000,000,000
100,000,000
1,000,000

全世界 約20km
日本周辺
５km及び２km

1959年運用開始
北半球のみ
水平分解能381km

10,000
100
1
1950

1960

1970

1980

1990

2000

2010

2020

26

最近の改善27

３ ガイダンス

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気象データとは観測（国内外）
気象衛星観測網

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測データ提供

レーダー気象観測網

スーパーコンピュータによる数値シミュレーション

観測データ収集

高層気象観測網
ラジオゾンデｳｨﾝﾄﾞﾌﾟﾛﾌｧｲﾗ
航空機

GSMガイダンス（気温、風、最高気温 等）
週間アンサンブル（海面更正気圧、地上気圧 等）
1か月予報アンサンブル（気温、降水量、日照時間 等）
他(例)雨量の予測図

天気予報
防災気象情報

予報官
情報発表

海洋気象観測網
海洋気象観測船一般船舶

外国気象機関

数値予報データ

解析・予測・情報作成

天気予報（天気・気温 等）
週間天気予報（天気・気温 等）
特別警報・警報・注意報
台風情報（位置、大きさ 等）
１か月予報（気温、降水量 等）
他

24時間体制で、担当区域の気象を監視・解析・予測し、天気予報や気象警報等の防災気象情報を発表
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ガイダンス：数値予報の結果を翻訳・修正

数値予報

ニューラルネット、カルマンフィルタ、ロジスティック回帰等の統計手法

天気予報・防災情報の作成に必要な情報
晴・曇り・雨
最高気温27℃
発雷確率30%...

未来の大気状態に対応する様々な数値の羅列（1億以上の格子点：ビックデータ）30

一貫性のある誤差はガイダンスで修正！
GSM

風モデルの地形
実際の地形

B‘

A‘
A

実際

B

実際の地形（Ａ）では実際の地形（Ｂ）では急斜面で地形性の降水が多い
標高低く、気温が高い
モデルの地形（Ａ‘）ではモデルの地形（Ｂ‘）ではなだらかで地形性の降水が少ない
標高高く、気温が低い31たとえば：数値予報の粗いモデル地形に伴う誤差の補正
実況

数値予報（GSM）

2012/01/04 12UTC(FT=24)

GSMの標高GSMガイダンス

モデルの中では海扱い！
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ランダムな誤差はガイダンスで修正できない

北風・低温

前線の予想

実際の前線
予想：南風で高温
実況：北風で低温

南風・高温
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ガイダンスの精度（MSM）
０に近いほど精度が良いモデルによる予測の誤差（RMSE）

ガイダンスによる予測の誤差（RMSE）

34

結局どのデータを使えば良いの？

35

結局どのデータを使えば良いの？

• 予報関連のデータには、– 天気予報– 数値予報– ガイダンスの3つのレイヤーがある• 活用の仕方によってそれぞれを使い分ける– 人が使う→天気予報– システムに取り込む→ガイダンス・天気予報– 独自のモデルを構築する→数値予報
もっと細かく確認したい場合は気象庁情報カタログ をご利用ください36気象庁情報カタログ
気象データのカタログです。
必要なデータを検索し、入手方法を知ることができます。
https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/catalogue/catalogue.html

情報カタログの概要、使用方法等を掲載

データの「分野」で絞り込む

データの「提供方法」で絞り込む
データの「形式」で絞り込む「キーワード」で自由に絞り込む

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気象庁情報カタログから、欲しいデータを検索してみよう
会社で日焼け止めの商品を扱っているが、自社商品のユーザー向けに、もし紫外線に関する情報があれば欲しい。

例：Aさんの悩み

分野別に検索してみる

内容

領域

配信頻度

提供方法

解説

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気象庁情報カタログから、欲しいデータを検索してみよう
自分の農場近辺の、現在の気温の状況を知りたい。天気予報よりもう少し詳細で、面的な広がりをイメージできる情報はないか。

例：Bさんの悩み

キーワード「分布」で検索してみる

内容

領域

配信頻度

提供方法

解説
（フォーマット等）

39

ご清聴ありがとうございました