R4.4.15
WXBC 人材育成第2回セミナー

気象庁における季節予報の利活用促進の取り組み

気象庁大気海洋部気候情報課
前田 修平 （予報官）

1

季節予報の種類、発表日、予報要素
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・木曜日に発表検討

3～4週目

気温

降水量

日照時間

降雪量（冬季：日本海側）

３か月
２か月目

１か月目

毎年2月25日直前の火曜日
気温

発表

降水量

毎年9月25日直前の火曜日
気温

毎月25日直前の火曜日発表

降水量

発表

降雪量（日本海側）

３か月目

気温

降水量

降雪量
（冬季：日本海側）

暖候期
6～８月
寒候期
１２～２月

季節予報は、週平均、１か月間や３か月間といった期間全体の大まかな天候を予報
2季節予報の例：2022年4月7日発表の1か月予報目先1か月間（4/9-5/8)の平均気温3季節予報の作成と関連プロダクト（1）• 季節予報は、数値予報による予測データ（GPV）、GPVを統計処理したガイダンスをもとに、気象庁の予報官が分析・検討して発表。
• 数値予報による予測データ（GPV）、ガイダンス、季節予報がいずれも利用できる。
数値予報による予測データ（GPV）

２週間気温予報（XML形式）

面的・立体的な広がりを持つ気象データ➢ 数値予報のメッシュ（３次元）の予測データ

数値予報

統計処理

ガイダンス(CSV形式）
気象観測地点・地域の確率予報情報データ

地点ごとの最高気温、最低気温

分予析報
・官検に討よる

し季て節発予表報と１・３か月予報／暖候期・寒候期予報）（XML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。
4GPV（Grid Point Value）：格子点データ, CSV：「, 」で区切ったテキストデータ, XML：「タグ」で構造化されたテキストデータ

季節予報の作成と関連プロダクト（2）• 季節予報に用いる数値予報は、過去30年程度（1991～2020年）の過去事例を対象とした予報実験（再予報）で予測精度を検証した上で運用されている。
• 再予報データ（GPV）と、再予報の検証結果を公開しているので、予測精度を確認できるし、利用者独自のガイダンスも作成できる。
再予報の検証結果
例：2005年11月30日初期値の12月の海面気圧の予測
平成18年豪雪事例、強い冬型の気圧配置持続を予測

実況

予測

シベリア高気圧アリューシャ
ン低気圧

等値線は海面気圧(hPa)で、色は平年差（hPa)

数値予報GPV,再予報GPVの解説（配信資料に関する技術情報）
https://www.data.jma.go.jp/suishin/jyouhou/pdf/572.pdf
https://www.data.jma.go.jp/suishin/jyouhou/pdf/569.pdf
ガイダンスの解説（配信資料に関する技術情報）
https://www.data.jma.go.jp/suishin/jyouhou/pdf/574.pdf
https://www.data.jma.go.jp/suishin/jyouhou/pdf/293.pdf
https://www.data.jma.go.jp/suishin/jyouhou/pdf/286.pdf
再予報の検証結果：
https://ds.data.jma.go.jp/tcc/tcc/products/model/index.html

5着実な予測精度向上
1か月予報のための数値予報の予測精度
前1年移動平均のアノマリー相関係数（北半球500hPa高度）

良
い

1週目
4週平均
2週目
3～4週目

悪
い

1か月予報のための数値予報の精度は、1996年の運用開始以降、高解像度化等のモデル改良、初期値の改良、アンサンブル手法の改良、境界条件の改良等により着実に向上。

季節予報の予測技術は着実に向上。数値予報モデルの改良により、今後も予測精度向上の見込み。しかし、利活用は進んでいなかった。6

季節予報の利活用促進の取り組み
2012年の交通政策審議会気象分科会提言 「気候変動や異常気象に対応するための気候情報とその利活用のあり方」に沿って取り組みを強化

予測精度向上利便性向上

数値予報モデル、ガイダンス改良などによる、予測精度の向上

利用しやすいプロダク
トや情報の開発と提供、予報の解説の充実

成功事例の創出
季節予報を使った「気候リスク管理」（気候の影響を軽減あるいは利用）の“成功事例”の創出

普及“成功事例”を利用して、セミナー、利用手引き（農業に役立つ気象情報の手引き）、HPなどでの普及
https://www.data.jma.go.jp/
gmd/risk/index.html
7

“成功事例”の創出のための取り組み
気候の影響を受けやすい分野の専門家と連携した共同調査や研究により、季節予報を使った「気候リスク管理」（気候の影響を軽減あるいは利用）の“成功事例”を創出する
宮城県水産研究センターとの協力による、わかめ養殖向け水温予測

消防庁などとの協力による、熱中症対策を呼びかける情報の改善

農業研究機関との共同研究：

農研機構との「気象予測を活用した農業技術情報の高度化に関する研究」（2011～2015年）
中央農研：メッシュ農業気象データ作成と主要作物の生育予測
東北農研：２週目気温予測メッシュ作成・提供とアマテラスの構築
北海道農研：野良イモ防除のための土壌凍結深予測
近畿中国四国農研：小麦赤かび病防除のための小麦開花日予測
九州沖縄農研：水稲の高温障害予測

共同調査：気候の影響評価と予報利用効果の実証2012-13 アパレル
2014
ドラッグストアー
2015-16 スーパーマーケット、コンビニ
2016-17 飲料、大手家電分野
2018
飲料

8

成功事例： 農研機構との共同研究成果～気温予測を小麦の生育予測モデルに適応～
小麦赤かび病➢ 小麦粒中にかび毒を蓄積させる➢ 開花時期に発生問題
農水省HPより開花期（5月頃、年々の寒暖差で2～3週間変動）の薬剤散布が有効
農業⇒ 無人ヘリコプターを利用対策⇒ ２～３週間前の予約が必要

http://www.maff.go.jp/j/syouan/seisaku/risk_analysis/priority/kabidoku/

全国農業共済協会HPより開花期予測（気温や日長を利用）
従来：気温平年値を利用 ⇒ 気温予測値の利用○気温予測値を利用するメリット
開花3週前の時点（通常4月10日頃）において、20年分（1991～2010年）で改善は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。

http://nosai.or.jp/mt6/2012/06/post-2421.html

農研機構における「小麦赤かび病を適期に防除するための開花期予測システム」の運用
リアルタイムアメダスを用いた麦の発育ステージ予測（農研機構HP）http://www.naro.affrc.go.jp/org/warc/meteo_fukuyama/WEB/wheat/index_mugi.html「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」共同研究報告書
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/taio_jiturei.html

9成功事例：「メッシュ農業気象データシステム」とそれを用いた様々な「栽培管理システム」の構築
メッシュ農業気象データシステム

栽培管理システム（独）農研機構による、1980年から現在の1年先までの日別農業気象データを全国1kmのメッシュ で自由に取り出して利用できる「メッシュ農業気象データシステムの運用」
数値予報GPV

ガイダンス

平年値

メッシュ農業気象データシステムが作成した気象データの例（下段）と作成に使用する気象資料と処理の概要（上段）

観測値＋数値予報GPV＋ガイダンス＋平年値
を時系列で並べて使いやすいデータとした「メッシュ農業気象データシステ
ム」を用いた様々な「栽培管理シス
テム」の運用例：北海道十勝地方における2015
年度小麦の出穂日予測「メッシュ農業気象データシステムマニュアルVer4」より転載
https://www.naro.go.jp/publicity_report/publication/files/mesh_agromet_manual_v4.pdf

10

自治体の営農技術指導等における季節予報の活用の広がり
全国各地で実施している、農業指導普及員向けのセミナー等を通して、天候の見通し（気温予測デー
タ）を定量的に活用した栽培管理事例が創出され、都道府県の営農指導情報などに反映されている。
作物項目

具体的な情報例

早期
警
戒

野菜

冷害・高温
障害対策徳島県 ニンジンの栽培開孔判断資料

発育・防除
適期予測

水稲収穫適期予測

山形県 おきたま米づくり情報 https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/taio_kensho.html
香川県 「おいでまい」通信新潟県 稲作技術情報

小麦開花日予測

農研機構 西日本農研センター リアルタイムアメダスを用いた麦の発育ステージ予測
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/taio_komugi.html

水産

鳥取県 ストックの出荷時期調整

花き（赤カビ病対策）

果樹

開花日予測等

山梨県 モモの開花予想と開花日
福島県 果樹（ナシ、モモ、リンゴ）の開花予測、収穫予測での検証
埼玉県 ナシ開花予測

野菜・茶

収穫適期予測岐阜県 2週間気温予報を活用した出荷予測の活用の紹介
佐賀県 お茶づくり技術情報

病害虫発生予察栃木県 植物防疫ニュース ヒメトビウンカ第一世代発生時期予測
岩手県 農作物病害虫防除速報 アカスジカスミカメ（斑点米カメムシ）第一世代発生予測
沖縄県 技術情報 カンシャコバネナガカメムシ（サトウキビの害虫）の防除適期養殖関連情報

青森県 水温予測
宮城県 ワカメ養殖通報
福岡県 ノリ養殖通報

HP等で確認した活用例も含む

https://www.data.jma.go.jp/risk/pdf/riyou_catalog.pdf

11

営農指導情報例：山梨県、モモ開花予想、2021年

12

おわりに
➢ 季節予報の予測技術（精度）は着実に向上しています。数値予報モデルの改良により、今後も向上する見込みです。
➢ 気象庁と農業研究機関等との連携した取り組み（共同研究、調査）を通して季節予報活用の“成功事例”が創出され、➢ “成功事例”を紹介したセミナー等を通して自治体の営農技術指導情報への活用が進んでいます。
➢ 営農での季節予報の活用をさらに進めるためには？
13