資料２

短期予報・週間予報
異常天候早期警戒情報について
平成２９年７⽉２６⽇（⽔）
気象ビジネス推進コンソーシアム

本⽇の流れ１ はじめに
２ 数値予報について 〜天気予報等の基盤〜
３ 天気予報・週間天気予報・異常天候早期警戒情報について
４ おわりに2

１ はじめに3

短期予報・週間予報・異常天候早期警戒情報とは○ 短期予報（天気予報）： 発表日から明後日までの天気・気温等の予報○ 週間天気予報： 発表日翌日から７日先までの天気・気温等の予報○ 異常天候早期警戒情報：発表日の５日先から１４日先までの顕著な気温等の予報＜各予報の対象期間＞
発表日
天気予報

明日

明後日

５日
先

14日
先

← 日ごとの予報

週間天気予報
異常天候早期警戒情報

７日
先← 日ごとの予報
７日間平均でみた顕著現象の予報 →4

天気予報等ができるまで観測データ（国内外）
気象衛星観測網

数値予報データ

数値予報

全世界の気象予測データ
⽇本周辺の詳細な気象予測データ（気圧、⾵、気温、湿度、降⽔量、⽇射量 等）

スーパーコンピュータによる数値シミュ
レーション

タ提供

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測タ収集

レーダー気象観測網

観測デ

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(例)⾬量の予測図

天気予報
防災気象情報 等

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

外国気象機関デ

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）
異常天候早期警戒情報（気温、降雪量）
その他防災気象情報等

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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２ 数値予報について〜天気予報等の基盤〜

6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、そこにある時刻の気圧、気温、湿度、風などの気象要素の値を割り当て、– 物理法則に基づいて、その値の時間変化を計算• 高速な計算機（スーパーコンピュータ）が必要– 複雑かつ膨大な計算を決められた時間内に行う必要があるため計算機上にミニチュアの地球大気を作るイメージ

格子数と計算量の例
格子数 約1億3000万
計算量 数百兆回/24時間予報

低低台

台

ある時間の大気状態（初期値（気圧・風））未来（24時間後）の大気状態（予報値（気圧・風・雨））

7数値予報の仕組み
様々な観測データ
気象レーダー

アメダス
気象衛星

…など

雨量の例
（⾬量の例）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）

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（１）○ 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【数値予報モデル】
全球モデル

計算する主な気象要素
気圧、風、気温、湿度、降水量等

メソモデル

日本周辺の気象の詳細な予測（39時間先まで）を１日８回実行
水平分解能５km

メソモデル地形図

全世界の気象予測（84時間/264時間先まで）を１日４回実行
水平分解能 約20km

局地モデル

日本周辺の気象の更に詳細な予測（９時間先まで）を１日２４回実行
水平分解能２km
局地モデル地形図

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数値予報の種類（２）アンサンブル予報••

数値予報には原理的に誤差が含まれる。
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。

初期値に含まれる誤差

この誤差はわずかでも、予報時間が長くなる（より先の大気状態を予測する）と大きくなる。

•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。（右図）•

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。

誤差幅が大
きく
なる

ばらつき大→予測信頼度 低 ばらつき小→予測信頼度 高

台風予報や週間天気予報、異常天候早期警戒情報等の発表に活用10

数値予報の精度向上に向けた技術開発（１）○ 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• それ自体に誤差が含まれる【「点」のデータ例】

ことが必要。

（２） 多様な現象の計算手法の改良【数値予報で計算する現象】

地上気象観測• 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【「面」のデータ例】

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

日々試行錯誤しながら開発を進めている。

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数値予報の精度向上に向けた技術開発（２）○ 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【気象庁のスーパーコンピュータの変遷】

全世界 約20km
日本周辺
５km及び２km

北半球のみ
水平分解能
381km
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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）マスメディアでの利⽤

降水確率

発雷確率

天気

予業現場
（予報官）

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３ 天気予報・週間天気予報・異常天候早期警戒情報について

14天気予報等ができるまで
観測データ（国内外）
気象衛星観測網

数値予報データ

数値予報

全世界の気象予測データ
⽇本周辺の詳細な気象予測データ（気圧、⾵、気温、湿度、降⽔量、⽇射量 等）

スーパーコンピュータによる数値シミュ
レーション

タ提供

地上気象観測網
各気象官署
アメダス観測タ収集

レーダー気象観測網

観測デ

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(例)⾬量の予測図

天気予報
防災気象情報 等

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

外国気象機関デ

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）
異常天候早期警戒情報（気温、降雪量）
その他防災気象情報等

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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天気予報の内容○ 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 ※ 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
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今夜・明日・明後日予報を対象に検証
報の明日の最高・最低気温予報を対象に検証

天気予報の種類 〜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）＞18天気予報の種類 〜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）＞19週間天気予報の内容○ 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20

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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異常天候早期警戒情報の内容○ 内容： ７日間平均気温が「かなり高い」または「かなり低い」、日本海側における７日間降雪量が「かなり多い」となる天候の可能性→ ２週目における顕著な高温・低温及び降雪のシグナルを捉える○ 予報期間： ５日先～１４日先まで○ 対象地域： 以下図を参照○ 発表時刻： 原則として毎週月・木曜日＜異常天候早期警戒情報（図）（例）＞＜異常天候早期警戒情報の対象地域＞

22異常天候早期警戒情報の精度
気温に関する異常天候早期警戒情報の精度（２００９～２０１６年）• かなり⾼い の情報は、– 発表ありの適中率（現象あり/発表あり）：約62%– 現象の捕捉率（発表あり/現象あり）：約46%• かなり低い の情報は、– 発表ありの適中率（現象あり/発表あり）：約47%– 現象の捕捉率（発表あり/現象あり）：約35%

左表：7⽇間平均の地域平均気温が「かなり⾼い」となった場合、現象ありとカウントする。
右表：7⽇間平均の地域平均気温が「かなり低い」となった場合、現象ありとカウントする。
データ期間は2009年1⽉〜2016年12⽉、全国の12地域（各地⽅予報区、ただし九州南部・奄美地⽅については、九州南部と奄美地⽅に細分）で集計。

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異常天候早期警戒情報の元データ（確率予測資料）○ 異常天候早期警戒情報の元データである確率予測資料を気象庁HPに掲載→ 確率情報を基にした応用利用が可能
利用例： 平均気温25℃を超える確率予測24

４ おわりに25

おわりに○ 気象は様々な産業に影響を及ぼす。
○ 天気予報・週間天気予報・異常天候早期警戒情報は、その特性を踏まえて活用することで、多様な場面で気象リスクの回避・生産性の向上に資する情報となり得ると考えられる。
○ これら予報の基盤となる数値予報データも、様々な応用の可能性がある。
＜各予報の対象期間＞
発表日
天気予報

明日

明後日

５日
先14日
先

← 日ごとの予報

週間天気予報
異常天候早期警戒情報

７日
先← 日ごとの予報
７日間平均でみた顕著現象の予報 →26