数値予報

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第66回試験・専門知識(a)(「気象庁の数値予報モデルが対象とする気象現象の水平及び時間スケール」気象庁HP：知識・解説＞数値予報＞気象に関する数値予報モデルの種類より)全球モデル(GSM)は、2023年3月より格子間隔が20kmから13kmに改良されましたが、この格子間隔13kmの空間分解能以下の小さなスケールの積雲や乱流のほか、放射、水の相変化などといった物理過程は直接表現することはできません。かといって、これらの

こんばんは。今回の専門知識は、数値予報から、全球モデルとメソモデルのそれぞれの特徴や運用の目的などについての問題です。専門知識の学習における注意点として、あまり古い問題で問題演習をしますと、その当時は正解であっても、現在では誤りとなる場合があります。できる限り、最新の参考書と気象庁HPを使って学習するようにしましょう。次回、一緒に考えてみたいと思います。第66回試験・専門知識※記事中の問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。17日分の

ECMWFの技術と提供サービス欧州中期予報センター（ECMWF）は、世界最高水準の数値予報技術を保有し、ControlForecast（IFS）、ENS、AIFS、CAMSの4つの主要プロダクトを提供しています。これらの解析データ・数値予報・再解析はウェブおよびデータサーバーで公開され、時刻はUTC表記で示されます。00UTCは日本時間9時、12UTCは日本時間21時に対応します。公開データは利用者が自由に取得できますが、商用利用には制限がある場合があります。統合予測システム

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第39回試験・専門知識まず、数値予報モデルで使用される基本方程式について整理しておきましょう。数値予報モデルでは、以下の方程式を解くことで格子点値を求めています。⭐︎水平風の運動方程式(東西方向・南北方向)格子点における水平風の時間変化＝移流の効果＋コリオリ力＋水平方向の気圧傾度力＋パラメタリゼーション項(物理過程)⭐︎静力学平衡の式格子点における鉛直流の時間変化＝移流の効果＋重力＋鉛直方向の気圧傾度力＋⭐

こんばんは。今回の専門知識は、数値予報から、問題の枠で囲っている全球数値予報モデルで用いられるある物理量の予報方程式についての問題です。今回の指揮だけではなく、全球モデルで用いられる式には他にどんな式があったかも含めて復習しておきましょう。次回、一緒に考えてみたいと思います。第39回試験・専門・問5からです。第39回試験・専門知識※記事中の問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。5日分の考察編は次回更新の予定です。

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第53回試験・専門知識数値予報を計算するとき、積分時間間隔（時間ステップ）をより小さくすればするほど予報の精度はよくなるのですが、その一方で計算量が多くなってしまうことで、計算時間が膨大になってしまい、予報作業において実用的でなくなってしまいます。そこで、大気の流れの速さ（波の位相速度）と格子間隔との関係の中で、精度を維持しながら、安定的に計算が行えるだけの積分時間間隔（時間ステップ）を求める必要が出てきます。この安定的な計算を行うための条

こんばんは。今回の専門知識は、数値予報から数値予報の計算手法についての問題です。設問では、安定な計算を行うための条件に「CFL条件」の式が挙げられています。具体的にどういうものなのか、設問を通して一緒に考えてみたいと思います。第53回試験・専門・問4からです。第53回試験・専門知識※記事中の問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。8月1日分の考察編は次回更新の予定です。

2026年台風13号の予想ですが、本当にこの勢力で接近されたらヤバい。大学にも難関からFランまでピンキリですが、台風🌀もピンキリです。さすがにこれは交通機関止めるレベル。pic.twitter.com/xoVAbndjs1—tabi-okane(@tabi_okane)2026年7月27日めっちゃ不確実な数値予報なので頭の片隅程度でいいんやが、8月上旬接近予報の台風は、中心気圧880hPa、500hPa12℃、850hPaの高度400m、相当温位400Kというアホみたいな絵を描

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第44回試験・専門知識(a)局地数値予報モデルはLFMと呼ぶこともあるのですが、これはLocalForecastModelの略になります。メソ数値予報モデル(MSM)の領域の境界における情報が全球数値予報モデル(GSM)の予報値から得ているのと同様に局地数値予報モデル(LFM)の領域の境界における情報はメソ数値予報モデル(MSM)の予報値から得ています。それゆえ、局地数値予報モデル(LFM)境界値として利用しているメソ数値予報モデル

こんばんは。今回の専門知識は数値予報から局地数値予報モデル(LFM)についての問題です。LFMにはどのような特徴があるのか、問題の各選択肢について述べられている内容の正誤を考えながらもう一度整理しておきましょう。次回、一緒に考えてみたいと思います。第44回試験・専門・問5からです。第44回試験・専門知識※記事中の問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。28日分の考察編は次回更新の予定です。

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第50回試験・専門知識(a)予報期間が長く1か月を超える場合、大気と陸面の状況・海面水温が互いに影響を及ぼすことから、本文にありますように、予測結果を求めるためには大気と海洋の相互作用が無視できなくなります。そこで図にありますように、大気の数値予報モデルと海洋の数値予報モデルを一体とした大気海洋結合モデルを気象庁では、2010年から、3か月予報・暖候期予報・寒候期予報の作成に導入されています。したがって、下線部の内容は正しいとなります

こんばんは。今回は、数値予報から1か月を超える長期予報について気象庁が運用している大気海洋結合モデルについての問題です。長期予報において、予報の精度を高めるため2010年に導入されています。その大気海洋結合モデルとはどういうものか、次回、一緒に考えてみたいと思います。第50回試験・専門・問4からです。第50回試験・専門知識※記事中の問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。24日分の考察編は次回更新の予定です。

ー・－・－・－・－ー・－・－・ー気象庁HPhttps://www.mri-jma.go.jp/Topics/R08/080605/080605/080605_press.html【プレスリリース】線状降水帯・台風のメカニズム解明に向けた集中観測を実施します気象研究所発表日令和8年6月5日概要線状降水帯・台風のメカニズム解明に向けた大気・海洋の集中観測を、昨年度に引き続き、令和8年度も実施します。航空機によるドロップゾンデ観測を前年度の約2倍に強化するとともに、新た

署名をして変化を起こそう和歌山市動物愛護センターへ殺処分中止を求めます。c.org今日のｼｮｺﾗ姫とｼﾞｭｼﾞｭはこんな感じViewthispostonInstagramSKIN1004MADAGASCARCENTELLAPROBIO-CICAESSENCETONER|プロバイオシカエッセンストナー210ml鎮静保湿バリアケアAmazon（アマゾン）ダイキンエアコン8畳ルームエアコン主に8畳用水内部クリーンEシリーズS255ATE

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第65回試験・専門知識まず初めに、「天気予報ガイダンス」について、簡単に概要を述べておきたいと思います。（気象庁予報部数値予報課：ガイダンスについて〜近年の特性と降⽔量ガイダンスの改良〜p5より）天気予報ガイダンスの目的は大きく2つあり、一つは①「天気翻訳」、もう一つは②「誤差修正」です。①天気翻訳数値予報において数値予報モデルの各格子点の物理量が計算された結果、予測値すなわち数値予報プロダクトが出力されるわけですが、こ

こんばんは。今回の専門知識は天気予報ガイダンスの問題です。この天気予報ガイダンスが数値予報においてどのような役割があるのかなどについて問題を通して学習しましょう。次回、一緒に考えてみたいと思います。第65回試験・専門知識問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。27日分の考察編は次回更新の予定です。

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第65回試験・専門知識(a)（気象庁HP:知識・解説＞数値予報＞メソモデル・局地モデル「メソモデル・局地モデルの領域（左図）と、メソモデルの地形(右上図）と局地モデルの地形（右下図）」より）数値予報における地形データは、実際の地形から、モデルの分解能によって平滑化したものを使用しており小さな山や谷が表現されていないことがあります。これに起因して予測される風や鉛直流の誤差が生じることに留意する必要があります。したがっ

こんばんは。今回の専門知識は、数値予報プロダクトの利用の留意すべき事項に関する問題です。数値予報プロダクトではいくつかの要因によって予測誤差や予測される降水表現の違いが生じることがあります。今回はその要因について問題を通して次回、一緒に考えてみたいと思います。第65回試験・専門知識問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。22日分の考察編は次回更新の予定です。

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第65回試験・専門知識(a)数値予報における全体のフローを簡単に示してみました。今回の問題はこの図の上の部分、観測値の品質管理と客観解析の部分についての内容になります。まず、入電した気温や風などの観測値の取り扱いについてですが、上図に示していますように、入電した観測データは品質管理を受けることになります。観測データの品質を一定期間モニタリングをした結果、第一推定値と比較して定められた基準より誤差が大きい観測値は信頼性の

こんばんは。今回の専門知識は、数値予報から観測データの品質管理と客観解析についての問題です。いよいよ専門知識の中でも難しいところですが、飛ばさず足元を固めるように理解していきましょう。次回、一緒に考えてみたいと思います。第65回試験・専門知識問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。19日分の考察編は次回更新の予定です。

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第64回試験・専門知識（a）（気象庁HP：令和5年度数値予報解説資料集p51より）パラメタリゼーションは数値予報モデルにおいて、格子スケールより小さい、すなわち時間・空間分解能以下（サブグリッドスケール）の現象(物理過程)が、格子点の物理量に影響する集団効果を見積り、格子点の物理量に反映させる手法のことで、数値予報において予報精度を高めるための重要な作業になります。全球モデルでは、積雲の効果をパラメタリゼーションに取

こんばんは。今回の専門知識は、数値予報から、数値予報のパラメタリゼーションについての問題です。数値予報を運用する上で行うパラメタリゼーションとはどういう作業なのか、問題を考えながら学んでいきましょう。次回、一緒に考えてみたいと思います。第64回試験・専門知識※記事中の問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。18日分の考察編は次回更新の予定です。

今日は度々投稿のRJt5UTC09Z時観測分のウクライナ水文気象局公開の気象ポータルの紹介ですXのポストをそのまま引用しているため画像などクリックするとXへ飛んでいくので詳細をご希望の方には事前にアカウント登録をお勧めします登録してないと読めないためウクライナ西部の中欧部にあったリッジは次第に反時計回りにウクライナへ向かってきそうですこの関係で昨日UHMI6daysFCSTで紹介した予報グラフと異差が発生してくる可能性がありますもしかすると明日日中に取り直すかもしれま

昨日は関東地方は大雨で大変でしたね被害はなかったですか車も半分水に浸かって凄いことでした😨スパコンスパコンとはスーパーコンピューターのことですスーパーコンピュータは、数値天気予報における計算の中心的な役割を担っています。観測データと物理法則に基づいて、大気の状態をシミュレーションし、未来の天気を予測します。気象庁は、台風や集中豪雨などの予測精度向上のため、スーパーコンピュータを導入・運用しています。数値予報🌞⛈️🌪数値天気予報大気の状態を数値で表し、物理法則に

AI気象予測の新チーム発足気象庁、精度向上へ体制強化(日本経済新聞2025年5月13日22:00)https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUF13A9X0T10C25A5000000未来の天気を予想することについて、「人間から機械への」パラダイムシフトは既に実現しています。かつて天気予報は、予報官の勘と経験を頼りにしていましたが、コンピュータ技術の進歩により、現在ではスーパーコンピュータによる数値予報が主流です。これは、物理学の法則に基づいて将

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第63回試験・専門知識(a)数値予報における全体のフローを簡単に示してみました。今回の問題はこの図の上の部分になる客観解析の部分についての内容になります。まず、入電した観測データの取り扱いについてですが、上図に示していますように、入電した観測データは品質管理を受けることになります。観測データの品質を一定期間モニタリングをした結果、第一推定値と比較して定められた基準より誤差が大きい観測値は信頼性の低いデータと判断され客観解析

こんばんは。今回の専門知識は、数値予報から、客観解析における観測データの取り扱いについての問題です。観測データは日々、アメダスなどの地上気象観測やラジオゾンデなどの高層気象観測によって入電されてくるわけですが、そのデータは果たして常に高い精度と言えるのか、またそうとは限らない場合に数値予報ではどのような処理が行われるのか問題を通して次回、一緒に考えてみたいと思います。第63回試験・専門知識問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。24日

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第63回試験・専門知識(a)数値予報モデルで表現可能な現象は、水平スケールが格子間隔の5倍〜8倍以上になります。例えば格子間隔が13kmの全球数値予報モデル(GSM)なら、表現可能なのは65km〜104km以上の現象であり、格子間隔が5kmのメソ数値予報モデル(MSM)なら、表現可能なのは25km〜40km以上の現象となります。下線部の「数値予報モデルで予測可能な現象の水平スケールの下限は、水平格子間隔が小さいほど小さくなる。」とは

こんばんは。今回の専門知識は、数値予報から、数値予報モデルとその予測対象である大気現象についての問題です。数値予報が予測できる大気現象は数値予報モデルによってどのような方程式系が用いられているか、またパラメタリゼーションとは何かについて、次回、一緒に考えてみたいと思います。第63回試験・専門知識問題文及び図表は一般財団法人気象業務支援センターの了承を頂いて使用しています。20日分の考察編は次回更新の予定です。

こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第62回試験・専門知識まず初めに、「天気予報ガイダンス」について、簡単に概要を述べておきたいと思います。数値予報において求められた計算結果(予測値)は未来の大気の状態に対応する様々な数値の羅列で、1億以上の格子点が持つビッグデータとなっていますが、天気予報においてはこれらをそのまま発表しているわけではありません。求められた予測値と観測値から統計的な関係(翻訳・修正)を見つけ出し、これを使って予測値から天気予報として発表するの