2023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

週間・季節予報とその活用
気象庁 大気海洋部 気候情報課
予報官 山田 崇１．予測データの種類
２．予測データの活用

2気象庁が発表する様々な情報
種

1か月先

類

３か月先

６か月先

天気予報
週間天気予報2週間気温予報
早期天候情報
1か月予報

３か月予報
暖候期予報

寒候期予報

気温 毎日発表

6～14日先気温

毎週木曜日発表

１か月
1週目

2週目

降雪量（冬季：日本海側）毎週月・木曜日に発表

3～4週目

気温

降水量

日照時間

降雪量（冬季：日本海側）

毎月 19日～25日の火曜日発表

３か月
２か月目

１か月目

毎年 2月19日～25日の火曜日発表
気温降水量

毎年 9月19日～25日の火曜日発表
気温降水量

降雪量（日本海側）

３か月目

気温

降水量

暖候期
6～８月
寒候期
１２～２月

※これらの予報に加え、社会的に影響の大きい天候に関する気象情報（天候情報）も随時発表。
3

週間から季節予報はアンサンブル予報アンサンブル予報システムによる条件の異なる多数の数値予報の計算結果から、確率情報等を作成。
高い
アンサンブル平均
平年

低い

これまでの経過

予測

確率予報

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週間・２週間予報の例
週間・２週間予報は、確率ではなく誤差幅や信頼度として表示。

https://www.data.jma.go.jp/cpd/twoweek/5

週間から季節予報の発表されるまで
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、日照時間等の期間
平均確率予測情報

 数値予報のメッシュ（３次元）の予測データ

出力例①GRIB2形式（GPV）（国際ルールに基づく形式）

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）

発表

利用

地方季節予報11地域②CSV形式（ガイダンス）③XML形式（発表予報）（機械学習等による数値予報の補正） （予報官によるガイダンス補正）
6週間天気、季節予報のデータ形式と要素概要
予報の種類
週間天気
予報

発表日

予報する要素

予報期間

※1,2

毎日２回

１～7日先

２週間気温
毎日
予報
早期天候情 毎週月・木
報
曜日

６～１４日先１週目

気温（最高・最低）、天気、---降水確率、信頼度
週間・2週間・１か月
アンサンブル数値予報
気温
モデルGPV
34地域、151地点

全球アンサンブル数値 1991～2020年まで遡った再予報も公開
気温、降水量、 予報モデル再予報
１か月先
日照時間、 GPV
気温は気象庁HPで取
降雪量
得可能
２週目 3～4週目
気温

毎月19日～３か月
３か月予報 25日の火曜
日発表
1か月目 2か月目

9月19日～
寒候期予報 25日の火曜
日発表

発表予報
（XML）

気温、降雪量１か月予報 毎週木曜日

2月19日～
暖候期予報 25日の火曜
日発表

予測データ（形式）
確率予測資料
数値予報データ（CSV）（GRIB2）

気温、降水量、降雪量
６か月アンサンブル数
3か月目

暖候期（6月～8月）
梅雨時期（6月～7月）
沖縄・奄美は5月～6月

寒候期（12月～2月）

気象庁HPでも取得可能

気温、降水量 値予報モデルGPV
気温、降水量 ６か月アンサンブル数 34地域
値予報モデル再予報
GPV
降水量

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。
7※2：降雪量は日本海側が対象です。
（参考）https://www.data.jma.go.jp/suishin/catalogue/catalogue.html

１．予測データの種類
２．予測データの活用

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週間から季節予報の活用
製造・販売・飲食分野

農業分野
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。

需要の変動がある商品や、消費者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。

被害額やコスト予測に基づいて早めに対策開始

イベント発生と共に対策開始

時間
気候リスク
イベントの発生週間から季節予報の活用事例
・様々な業界での活用事例がある。
・農作物の発育予測や収穫日決定、病害虫発生予察等の活用が広がりつつある
県等農業関係機関での活用

アパレル業界伊藤忠ホームページ
https://www.jwa.or.jp/news/2020/11/11669/

清涼飲料業界2019年～

農業新聞（2021年4月3日）

全国清涼飲料連合会ホームページ
http://www.j-sda.or.jp/about-jsda/weather/10

週間から季節予報の活用事例
極端な高温によりモモの開花日が早まることが予測でき、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分提供

従来の見通しに比べてどの程度早まるのか？
→情報・解説の充実

農業担当者
コメント

2018年3月20日 モモの開花予想 第4報 山梨県果樹試験場ホームページ

・ 実際の開花日は3/31だっため、生産者に対して、授粉労力（花粉採取も含めて）の確保といった作業を、従来の段取りよりも早めの準備を促すことができた。

機関誌
グリーンレポート（全農）で紹介11

週間から季節予報の活用事例
岩手県

沖縄県

栃木県（2020年6月～）

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週間から季節予報の活用事例
徳島県でのニンジン栽培者向けのJA主催栽培講習会で活用「トンネル春夏ニンジン栽培」開孔判断資料
・週間天気予報との組み合わせで、２週間先を見通した作業計画（作業日の意思決定）が可能になった。
・毎日配信されるため、より迅速に早期警戒に関わる情報の取得が可能になった。
※この他、利用者から「気温変化を過去から未来への一画面で見やすく、利用しやすい。平年値表記もさらに良い。」との感想もいただいている。
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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

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/risk/index.html
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向こう２週間・１か月の予測資料提供ページ

２週間先までの気温の推移

向こう２週間・１か月の予測資料提供ページ
https://www.data.jma.go.jp/risk/probability/index.html

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確率予測資料の提供
最新の確率予測資料のCSVファイルやExcel
ワークブックを、気象庁HPから毎日提供しています。

CSVファイルのダウンロード

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

再予報データも提供※運用している数値予報モデルを用いて行う、過去事例の予報実験データ

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/risk/probability/guidance/csv_k2w.php

1991～2020年の予測実験資料（再予報データ）も提供しており、過去の事例に対する予測の精度が確認可能です。

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ガイダンスCSVファイルのデータフォーマット
※ 2週間気温予報の場合、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％）平均
気温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）「東京」累積分布関数％ 6/13-6/17 の予測 2023/6/12 初期値日確率％

最高気
温
最低気
温

100
90
80
70
60
50
40
30
20
100

アンサンブル平均値

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G:5日平均

累積確率

平年値

H:地点番号

20

212223

2425

26

27

28

平均気温℃

K行は、アンサンブル平均値
17XMLファイルのデータフォーマット

２週間気温予報XMLの一部抜粋
気象庁防災情報XMLフォーマット形式電文の公開（PULL型）
http://xml.kishou.go.jp/xmlpull.html

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参考ページ一覧• 気象情報を活用して気候の影響を軽減してみませんか？
※確率予測CSVファイル等のダウンロードが出来ます。
https://www.data.jma.go.jp/risk/index.html• 気象庁防災情報XMLフォーマット 情報提供ページ※XMLファイルのダウンロード等が出来ます。
http://xml.kishou.go.jp/• 配信資料に関する仕様※詳細なXMLやCSVフォーマットの解説資料をご利用頂けます。
https://www.data.jma.go.jp/suishin/shiyou/

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