予報時間を39時間に延長したMSMの初期時刻別統計検証

SSI( hpa) CAPE 10 C 3 km SSI( hpa) 3 km 10 C 700 hpa 700 hpa hpa 500 hpa 850 hpa 10 C 5 km CAPE UTC

4 4.1 1 4.1.1 GSM GSM PoT MSM MSM PoT 20 km 3 PoT 2 GSM PoT MSM PoT 2009 7 ( 2009) 3 2015 5 26 4.1.2 4.1.3 4.1.4 4.1.5 GSM PoT MSM PoT GSM PoT MSM PoT 4.1.2 (1) (2) (3) (2007) (2009) (1) 4.1.1 6 3 SSI

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2km Local Forecast Model; LFM Local Analysis; LA 2010 11 2.1.1 2010a LFM 2.1.1 2011 3 11 2.1.1 2011 5 2010 6 1 8 3 1 LFM LFM MSM LFM FT=2 2009; 2010 MSM RMSE RMSE MSM RMSE 2010 1 8 3 2010 6 2010 6 8 2010

.. 9 (NAPS9) NAPS km, km, 3 km, 8 (GSM) 64 : / 64 : / 64 : / (UTC) (UTC) (, UTC) 3 : 3 / 3 : 3 / 3 : / (, 6, 8UTC) (, 6, 8UTC) (6, 8UTC) 4 km,

. 8 6 99 Cray XC Cray SR6/M (NAPS) 3 3 4, 6, 8UTC 84 3 6 6 (LFM)..3 NAPS (7) XC 8 6 TOP (https://www.top.org), 6 3 (NAPS) 4 8 UTC 64 6 8 6. NAPS.. NAPS (7) (7).. NAPS 8 6 NAPS.. () () NAPS 8 6 6, 6, 8UTC

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは 気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し

風力発電インデックスの算出方法について 1. 風力発電インデックスについて風力発電インデックスは 気象庁 GPV(RSM) 1 局地気象モデル 2 (ANEMOS:LAWEPS-1 次領域モデル ) マスコンモデル 3 により 1km メッシュの地上高 70m における 24 時間の毎時風速を予測し 2000kW 定格風車の設備利用率として表示させたものです 数値は風車の定格出力 (2000kW)

気象庁の現業数値予報システム一覧 数値予報システム ( 略称 ) 局地モデル (LFM) メソモデル (MSM) 全球モデル (GSM) 全球アンサンブル予報システム 全球アンサンブル予報システム 季節アンサンブル予報システム 水平分解能 2km 5km 約 20km 約 40km 約 40km(1

気象庁データを利用した気象研究の現状と展望 気象庁現業メソモデルの 最近の開発とその成果 2017 年 5 月 25 日 気象庁予報部数値予報課 原旅人 1 気象庁の現業数値予報システム一覧 数値予報システム ( 略称 ) 局地モデル (LFM) メソモデル (MSM) 全球モデル (GSM) 全球アンサンブル予報システム 全球アンサンブル予報システム 季節アンサンブル予報システム 水平分解能 2km

An ensemble downscaling prediction experiment of summertime cool weather caused by Yamase

ヤマセによる冷夏をターゲットにした アンサンブルダウンスケール予報実験 東北大学 福井真 1. Introduction 1.1 ヤマセ 海洋性極気団を起源とした冷湿な北東風 => 水平規模 ~1000 kmの現象 (Kodama et al. 2009) 冷夏となり 農作物に大きな被害 ( 冷害 ) をもたらすことも => 重要な中期予報の対象 背が低く 複雑な地形の影響を大きく受ける ( 工藤

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を用いた大阪平野南部で 発達した雷雨の再現実験 ( のネストシステムを目指して ) 瀬古弘 露木義 斉藤和雄 ( 気象研究所 ) 黒田徹 ( 海洋研究開発機構 ) 藤田匡 ( 気象庁 ) 三好建正 ( メリーランド大 ) を用いたアンサンブル予報 観測やに誤差はつきもの大気の初期状態はある存在確率で把握する方が望ましい ( 特に局地豪雨は初期値に敏感で 決定論的な予報は困難 ) 単独予報値摂動予報値

講演の内容 概要部内試験運用中のメソアンサンブル予報システムの概要及び予測事例 検証結果を紹介するとともに今後の開発について紹介する 内容 1. メソアンサンブル予報システムの概要 2. アンサンブルメンバーの予測特性 3. 検証 4. まとめと今後の開発 参考文献 数値予報課報告 別冊第 62 号

気象庁メソアンサンブル予報システムの開発 気象庁数値予報課小野耕介 第 9 回気象庁数値モデル研究会第 45 回メソ気象研究会第 2 回観測システム 予測可能性研究連絡会日時 :2016.5.17 場所 : 気象庁講堂 講演の内容 概要部内試験運用中のメソアンサンブル予報システムの概要及び予測事例 検証結果を紹介するとともに今後の開発について紹介する 内容 1. メソアンサンブル予報システムの概要

2016 年 5 月 17 日第 9 回気象庁数値モデル研究会 第 45 回メソ気象研究会第 2 回観測システム 予測可能性研究連絡会 気象庁週間アンサンブル予報 システムの現状と展望 気象庁予報部数値予報課 太田洋一郎 1

2016 年 5 月 17 日第 9 回気象庁数値モデル研究会 第 45 回メソ気象研究会第 2 回観測システム 予測可能性研究連絡会 気象庁週間アンサンブル予報 システムの現状と展望 気象庁予報部数値予報課 太田洋一郎 1 アンサンブル予報システム (EPS) 初期摂動の PDF 解析誤差の PDF 予報誤差の PDF 決定論的予測 t=0 予報モデルの不確実性 = モデルアンサンブル境界値の不確実性

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第 2 章メソ数値予報モデル 2. モデルの変更点の概要 2.. はじめにメソ数値予報モデル (MSM) は 2007 年 5 月 6 日に 日 8 回のうち 4 回の予報時間を 5 時間から 33 時間に延長するとともに 物理過程を中心に多くの改良がなされたモデルに置き換えられた この 33 時間への予報時間延長にあわせた改良については 荒波 原 (2006) で述べられているが その後 いくつかのさらなる改良が行われた上で現業化されている

橡Ⅰ．企業の天候リスクマネジメントと中長期気象情

1 1 2 1 2 2 3 4 4 3 4 3 5 1400 53 8.8 11 35 6 5 6 20012Q 926 1,438 15.032.2 4 ART 7 8 9 7 8 9 5 19712000 30 33 60 10 33 10 60 70 30 40 6 12 3000 2000 7 沈降した後 付近の流れに乗って海中を水平に漂流するように設計されている その後 予め設定した時間間隔

90 Shapiroの新しい前線 低気圧モデル 第7図 気象衛星で捉えられた a 雲分布 赤外画像 と b 水蒸気分布 a は第5図の1時間後 b は更に3時間後の観測で 地上低気圧の最盛期 推定中心示度約928hPa にあたる Neiman and Shapiro 1993より引用 がわかる 5 また レーダー観測からは 第6図c に沿う強い気圧傾度や温暖核付近の対流活動などに伴 温暖核とそのすぐ周辺では対流活動が活発であること

第 1 章新しい数値予報モデル構成とプロダクト 1.1 モデル構成 1 数値予報課では 2006 年 3 月のスーパーコンピュータシステムの更新時に メソ数値予報モデルの解像度を水平格子間隔 10km から 5km に また 鉛直層数を 40 から 50 に向上させ また 週間アンサンブル予報モデル

第 章新しい数値予報モデル構成とプロダクト. モデル構成 数値予報課では 2006 年 3 月のスーパーコンピュータシステムの更新時に メソ数値予報モデルの解像度を水平格子間隔 0km から 5km に また 鉛直層数を 40 から 50 に向上させ また 週間アンサンブル予報モデルのメンバー数を 25 から 5 に増やした これに引き続き 2007 年中には表.. のモデル構成とすることを予定している

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第 3 章第 9 世代数値解析予報システム 3.1 概要 1 本章では 2012 年 ( 平成 24 年 ) 中に予定されているスーパーコンピュータシステム更新 ( 以下 計算機更新 ) に伴い稼働を開始する第 9 世代数値解析予報システム (NAPS9) の概要について述べる なお計算機更新については現在のところ 2012 年 ( 平成 24 年 ) の稼働開始を予定している 本節では NAPS9

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気象庁現業全球モデルによる 台風予報の現状と課題 2013 年 3 月 6 日 第 6 回気象庁数値モデル研究会 数値モデルによる台風予報の課題と展望 気象庁予報部数値予報課中川雅之 檜垣将和 氏家将志 1 内容 気象庁全球数値予報システムの概要 台風進路予報の現状と課題 台風強度予報の現状と課題 今後の開発計画とまとめ 2 気象庁全球数値予報システムの概要 3 気象庁の全球数値予報システムの概要

平成 2 7 年度第 1 回気象予報士試験 ( 実技 1 ) 2 XX 年 5 月 15 日から 17 日にかけての日本付近における気象の解析と予想に関する以下の問いに答えよ 予想図の初期時刻は図 12 を除き, いずれも 5 月 15 日 9 時 (00UTC) である 問 1 図 1 は地上天気

実技試験 1 次の資料を基に以下の問題に答えよ ただし,UTC は協定世界時を意味し, 問題文中の時刻は特に断らない限り中央標準時 ( 日本時 ) である 中央標準時は協定世界時に対して 9 時間進んでいる なお, 解答における字数に関する指示は概ねの目安であり, それより若干多くても少なくてもよい 図 1 地上天気図 XX 年 5 月 15 日 9 時 (00UTC) 図 2 500hPa 天気図

訪問看護ステーションにおける安全性及び安定的なサービス提供の確保に関する調査研究事業報告書

1... 1 2... 3 I... 3 II... 3 1.... 3 2....15 3....17 4....19 5....25 6....34 7....38 8....48 9....58 III...70 3...73 I...73 1....73 2....82 II...98 4...99 1....99 2....104 3....106 4....108 5.... 110 6....

数値予報とは 2

数値予報について 概要と近年の改良に伴う特性の変化 気象等の情報に関する講習会 平成 29 年 6 月 15 日気象庁予報部数値予報課石田純一 1 数値予報とは 2 天気予報や防災気象情報ができるまで 天気予報 防災気象情報が発表されるまでの流れ 数値予報とガイダンスは 日々の天気予報 防災気象情報の基盤 これらの精度を向上するためには 数値予報 ガイダンスの精度向上が不可欠 3 気象レーダー 気象衛星

再生可能エネルギーとは 国際エネルギー機関 (IEA) 再生可能エネルギーは 絶えず補充される自然のプロセス由来のエネルギーであり 太陽 風力 バイオマス 地熱 水力 海洋資源から生成されるエネルギー 再生可能起源の水素が含まれる と規定されています エネルギー供給事業者による非化石エネルギー源の利

第 15 回環境研究シンポジウム 一橋大学一橋講堂 ( 学術総合センター内 ) 再生可能エネルギー分野での気象予測の重要性 気象研究所 山田芳則 気象研究所予報研究部 2017 年 11 月 22 日 再生可能エネルギーとは 国際エネルギー機関 (IEA) 再生可能エネルギーは 絶えず補充される自然のプロセス由来のエネルギーであり 太陽 風力 バイオマス 地熱 水力 海洋資源から生成されるエネルギー

WTENK8-4_65289.pdf

608 東シナ海上の梅雨前線南側における降水系の形成機構 水蒸気前線の発見 帯の併合が起こりました その際に BAND1では 反 射強度で 6dBZe 以上増加するような急激な降水強化 が起こりました その併合過程が起こる直前の12時40 において デュアルドップラーレーダー解析 ２台以上のドップ ラーレーダーによるドップラー速度データから３次元 気流場を計算する解析手法 から得られた２本の降水 帯の気流構造を示したのが第４図です

1 (1) (2)

1 2 (1) (2) (3) 3-78 - 1 (1) (2) - 79 - i) ii) iii) (3) (4) (5) (6) - 80 - (7) (8) (9) (10) 2 (1) (2) (3) (4) i) - 81 - ii) (a) (b) 3 (1) (2) - 82 - - 83 - - 84 - - 85 - - 86 - (1) (2) (3) (4) (5) (6)

- 2 -

- 2 - - 3 - (1) (2) (3) (1) - 4 - ~ - 5 - (2) - 6 - (1) (1) - 7 - - 8 - (i) (ii) (iii) (ii) (iii) (ii) 10 - 9 - (3) - 10 - (3) - 11 - - 12 - (1) - 13 - - 14 - (2) - 15 - - 16 - (3) - 17 - - 18 - (4) -

2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4 4 4 2 5 5 2 4 4 4 0 3 3 0 9 10 10 9 1 1

1 1979 6 24 3 4 4 4 4 3 4 4 2 3 4 4 6 0 0 6 2 4 4 4 3 0 0 3 3 3 4 3 2 4 3? 4 3 4 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 2 1 1 2 15 4 4 15 0 1 2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4

ＰＲ映画-1

II III I ~ 2 ~

中堅中小企業向け秘密保持マニュアル

20 15 14.6 15.3 14.9 15.7 16.0 15.7 13.4 14.5 13.7 14.2 10 10 13 16 19 22 1 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 2,500 59,862 56,384 2,000 42,662 44,211 40,639 37,323 1,500 33,408 34,472

I? 3 1 3 1.1?................................. 3 1.2?............................... 3 1.3!................................... 3 2 4 2.1........................................ 4 2.2.......................................

4

第 4 章トピックス 4.1 Metop-A 衛星搭載のサウンダ利用 1 4.1.1 Metop-A について Metop-A は欧州初の現業極軌道気象衛星である 欧州気象衛星開発機構 (EUMETSAT) によって 2006 年 10 月 19 日に打ち上げられ 2007 年 5 月 15 日に正式運用が開始された Metop-A には 従来数値予報に貢献してきた極軌道衛星 NOAA と同様に ATOVS

気象庁数値予報の現状と展望 再生可能エネルギー発電導入のための気象データ活用 ワークショップ 2014 年 3 月 25 日 気象庁予報部数値予報課数値予報モデル開発推進官多田英夫 1

気象庁数値予報の現状と展望 再生可能エネルギー発電導入のための気象データ活用 ワークショップ 2014 年 3 月 25 日 気象庁予報部数値予報課数値予報モデル開発推進官多田英夫 1 目次 気象庁数値予報の現状と展望 1. 気象庁の数値予報システム 2. 数値予報の計算例 3. 数値予報開発を取り巻く環境 2 1. 気象庁の数値予報システム 3 数値予報モデル 現在の大気の状態 ( 気温 風 湿度など

スライド 1

気象庁全球モデルの開発と 評価検証の取り組み 金浜貴史 気象庁予報部数値予報課 tkanehama@met.kishou.go.jp 2012.12.12 地球流体データ解析 数値計算ワークショップ @ 名古屋大学 1 はじめに 気象庁における全球モデル 全球モデルの開発 開発環境 直近の技術的課題 評価 検証の取り組み まとめ 2 はじめに 3 気象庁全球モデルの特徴 現業数値予報モデル 基盤モデルの一つ

背景 ヤマセと海洋の関係 図 1: 親潮の流れ ( 気象庁 HP より ) 図 2:02 年 7 月上旬の深さ 100m の水温図 ( )( 気象庁 HP より ) 黒潮続流域 親潮の貫入 ヤマセは混合域の影響を強く受ける現象 ヤマセの気温や鉛直構造に沿岸の海面水温 (SST) や親潮フロントの影響

大気再解析データで表現されるヤマセ - モデルによる SST の違いと解析された気温への影響 - 弘前大学大学院理工学専攻佐々木実紀 背景 ヤマセと海洋の関係 図 1: 親潮の流れ ( 気象庁 HP より ) 図 2:02 年 7 月上旬の深さ 100m の水温図 ( )( 気象庁 HP より ) 黒潮続流域 親潮の貫入 ヤマセは混合域の影響を強く受ける現象 ヤマセの気温や鉛直構造に沿岸の海面水温

PowerPoint プレゼンテーション

CEE ワークショップ再生可能エネルギー発電導入のための気象データ活用 気象庁による発電予測に関する取り組み 山田芳則 気象庁気象研究所 気象データ活用ワークショップ東大 生産研 2014 年 3 月 25 日 13:00 17:30 施設等機関 気象研究所 ( つくば ) 札幌管区気象台仙台管区気象台東京管区気象台大阪管区気象台福岡管区気象台沖縄気象台 気象測器検定センター 高層気象台 ( つくば

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平成 2 8 年度第 2 回気象予報士試験 ( 学科, 専門知識 )1 問 1 気象庁が観測している大気現象の定義について述べた次の文 (a) (c) の正誤の 組み合わせとして正しいものを, 下記の 1 5 の中から一つ選べ (a) ふぶきは, 雪が降ると同時に, 積もった雪が地上高く吹き上げられる現象 である (b) 霧と煙霧は, ともにごく小さな水滴が大気中に浮遊する現象で, 水平視程 が 1km

untitled

cm H.11.3 P.13 2 3-106-

H11.3 H.11.3 P.4-105- cm H.11.3 P.13 2 3-106- 2 H.11.3 P.47 H.11.3 P.27 i vl1 vl2-107- 3 h vl l1 l2 1 2 0 ii H.11.3 P.49 2 iii i 2 vl1 vl2-108- H.11.3 P.50 ii 2 H.11.3 P.52 cm -109- H.11.3 P.44 S S H.11.3

2008 年 7 月 28 日に神戸市付近で発生した局地的大雨の観測システムシミュレーション実験 * 前島康光 ( 理研 計算科学研究機構 / JST CREST) 国井勝 ( 気象研究所 / 理研 計算科学研究機構 ) 瀬古弘 ( 気象研究所 ) 前田亮太 ( 明星電気株式会社 ) 佐藤香枝 (

2008 年 7 月 28 日に神戸市付近で発生した局地的大雨の観測システムシミュレーション実験 * 前島康光 ( 理研 計算科学研究機構 / JST CREST) 国井勝 ( 気象研究所 / 理研 計算科学研究機構 ) 瀬古弘 ( 気象研究所 ) 前田亮太 ( 明星電気株式会社 ) 佐藤香枝 ( 明星電気株式会社 ) 三好建正 ( 理研 計算科学研究機構 / JST CREST) 1. はじめに

20 8 27 18 10 28 16 9 29 20 3 14 16 9 30 20 8 27 16 9 29 8 36 21 33 m3 4 3 m3 9m JR 14 1 25 16 3 16 9 30 16 9 29 10 24 1/40 204mm/24h 750m3/s 10m 41 m3 16 9 29 15 16 8 26 16 9 30 16 8 26 16 9 30 41

鳥取県にかけて東西に分布している. また, ほぼ同じ領域で CONV が正 ( 収束域 ) となっており,dLFC と EL よりもシャープな線状の分布をしている.21 時には, 上記の dlfc EL CONV の領域が南下しており, 東側の一部が岡山県にかかっている.19 日 18 時と 21

2.8 岡山県における大雨発生の必要条件の抽出 妥当性の確認と十分条件の抽出 岡山地方気象台 要旨大雨となった事例と大雨とならなかった事例の解析を行い, それらを比較することで, 大雨が発生するための十分条件 ( 降水が組織化するための条件 ) を 4 つ抽出した. また, 大雨が発生するための必要条件について, メソ客観解析データを用いた統計解析を行うことで,5 つの要素で有効な閾値を求めた. さらに,

No < 本号の目次 > CAVOK 通信とは ( 発刊にあたってご挨拶 ) 1 業務紹介 ( 福岡航空地方気象台の業務概要 ) 2 悪天事例報告 ( 福岡空港のマイクロバーストアラート事例の報告 ) 用語集 3-6 CAVOK 通信とは 福岡航空地方気象台では 航空機

No.001 2019.06.01 < 本号の目次 > CAVOK 通信とは ( 発刊にあたってご挨拶 ) 1 業務紹介 ( 福岡航空地方気象台の業務概要 ) 2 悪天事例報告 ( 福岡空港のマイクロバーストアラート事例の報告 ) 用語集 3-6 CAVOK 通信とは 福岡航空地方気象台では 航空機の運航や飛行場の運営に関わる皆様との相互の理解を深めるために CAVOK 通信 (FUKUOKA Airport

<4D F736F F D20312D D D8F8A95F15F8B438FDB92A18BC7926E975C95F B B835E5F8BF896D896EC82EA82A282DF82A29

九州大学応用力学研究所所報第 149 号 (1-63) 2 年 9 月 複雑地形における気象庁局地数値予報モデルデータ (LFM) を用いた簡易風況推定法の試み - 串木野れいめい風力発電所を例として - * 川島泰史 内田孝紀 ** (2 年 8 月 31 日受理 ) Practical Use of eather LFM Data to ind Power Field in the Complex

付録B　統計的検証で利用される代表的な指標

付録 A 数値予報モデルおよびガイダンスの概要一覧表 1 平成 20 年 11 月現在 数値予報課が所掌する数値予報モデルとガイダンスの概要 及び プロダクトの送信時刻に関する情報を以下の A.1 から A.3 の表に示す A.1 数値予報モデル A.1.1 全球モデル (GSM) 解像度 予報初期時刻 予報時間水平解像度 TL959 2 ( 格子間隔約 20km:0.1875 度 ) 鉛直層数予報初期時刻予報時間境界値

67.5km 299.4km 2 2 2 16km 1/6 47km 2 1 1 (m) (km 2 ) 2,700 7.6 9,927 47.1 8,100 13.4 8,120 4.8 52 0.4 1,100 6.0 2,200 3.8 6,982 45.3 4,473 14.4 5,000 9.5 2 (km 2 ) (km) 1 299.4 67.5 2 284.5 38.8 3 267.0

untitled

1998 6 25 ( ) 1 10 1982 10 28 37/7 1990 12 14 45/94 (WHO) 1 1989 12 8 NGO (ECE) 3 1995 10 25 ECE 1991 2 25 1992 3 17 1998 6 4 1 2 1. 2. a b c (a) (b) d 17 3. a b (a) c (b) 4. 5. 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

平成 29 年度 融雪期の積雪分布推定と流入量予測の精度向上に向けた検討について 札幌開発建設部豊平川ダム統合管理事務所管理課 高橋和政窪田政浩宮原雅幸 融雪期のダム管理では 気象予報と積雪水量から流入量予測を行うことで融雪出水に備えているが 現状用いるデータは広範囲な気象予報と一部の地点での積雪観

平成 9 年度 融雪期の積雪分布推定と流入量予測の精度向上に向けた検討について 札幌開発建設部豊平川ダム統合管理事務所管理課 高橋和政窪田政浩宮原雅幸 融雪期のダム管理では 気象予報と積雪水量から流入量予測を行うことで融雪出水に備えているが 現状用いるデータは広範囲な気象予報と一部の地点での積雪観測によるため 的確な流入量予測が出来ない場合があり 管理上の課題となっている 本稿では 積雪分布を面的に把握するため

BIT -2-

2004.3.31 10 11 12-1- BIT -2- -3-256 258 932 524 585 -4- -5- A B A B AB A B A B C AB A B AB AB AB AB -6- -7- A B -8- -9- -10- mm -11- fax -12- -13- -14- -15- s58.10.1 1255 4.2 30.10-16- -17- -18- -19-6.12.10

I II III 28 29

untitled

( ) 200133 3 3 3 3, 7 347 57 10 i ii iii -1- -2- -3- -4- 90011001700mm -5- 4.2 1991 73.5 44.4 7.4 10.5 10.5 7.4 W 3 H 2.25 H 2.25 7.4 51.8 140.6 88.8 268.8m 5,037.9m 2 2mm 16cm916cm 10.5 W 3 H 2.25 62.8

13,825,228 3,707,995 26.8 4.9 25 3 8 9 1 50,000 0.29 1.59 70,000 0.29 1.74 12,500 0.39 1.69 12,500 0.55 10,000 20,000 0.13 1.58 30,000 0.00 1.26 5,000 0.13 1.58 25,000 40,000 0.13 1.58 50,000 0.00 1.26

... 1... 2... 2... 3... 4... 16... 18... 19... 23... 26... 29... 31... 35... 36... 38... 40... 40... 41... 41... 41... 42... 42... 44... 44... 44 1 2 3 1707 10 28 (4104) 1854 12 24 ([ 1 ]11 5 ) 8.6 33.2

生活設計レジメ

44 4 I (1) ( ) (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2)

(1) I 44 II 45 III 47 IV 52 44 4 I (1) ( ) 1945 8 9 (10 15 ) ( 17 ) ( 3 1 ) (2) 45 II 1 (3) 511 ( 451 1 ) ( ) 365 1 2 512 1 2 365 1 2 363 2 ( ) 3 ( ) ( 451 2 ( 314 1 ) ( 339 1 4 ) 337 2 3 ) 363 (4) 46

第３章　アプリケーション

第 3 章アプリケーション 3.1 ガイダンス類の概説 1 3.1.1 はじめに本節では 高解像度全球モデル ( 以下 20kmGSM という ) と メソ数値予報モデル ( 以下 MSM という )33 時間予報の運用開始以降に出力されているガイダンス等について その仕様と精度の概要を述べる MSM の予報結果を用いた降水系ガイダンスと気温ガイダンス 及び航空気象予報ガイダンスに変更や要素追加があった

平成14年度数値予報研修テキスト

14 10 October 2002 13 3 NAPS 1 NAPS 1 4 1 4 13 9 3 14 3 4 1 3 4 6 (GPV) GPV 15 NOAA 15 4 1 20023(MSM) 20004 ( 2002)4 4200247 MSM MSM200147 4 2001 RSM MSM (2001)(2002) 1.1.1 1 3 40km10mm5mm1mm 3 610mm2002

目的 2 汚染水処理対策委員会のサブグループ 1 地下水 雨水等の挙動等の把握 可視化 が実施している地下水流動解析モデルの妥当性を確認すること ( 汚染水処理対策委員会事務局からの依頼事項 )

資料 1-3 1 福島第 1 原子力発電所を対象とした地下水流動解析 平成 25 年 12 月 10 日 日本原子力研究開発機構 目的 2 汚染水処理対策委員会のサブグループ 1 地下水 雨水等の挙動等の把握 可視化 が実施している地下水流動解析モデルの妥当性を確認すること ( 汚染水処理対策委員会事務局からの依頼事項 ) 実施内容 3 解析領域設定 地質構造モデルの構築 水理地質構造モデル ( 解析メッシュに水理特性を設定したモデル

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 () - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57

i ii i iii iv 1 3 3 10 14 17 17 18 22 23 28 29 31 36 37 39 40 43 48 59 70 75 75 77 90 95 102 107 109 110 118 125 128 130 132 134 48 43 43 51 52 61 61 64 62 124 70 58 3 10 17 29 78 82 85 102 95 109 iii

Microsoft PowerPoint - hayashi_ _up.ppt

1 / 17 20km-NHM と WRF-ARW による熱帯域および日本域の短期予報の統計的精度検証とその比較 気象研究所予報研究部林修吾 2 / 17 目次 0. はじめに 1. 目的 2. モデルの紹介と実験の設定 3. 結果 I: 顕著事例での再現性確認 4. 結果 II: 統計的精度検証 5. まとめ 3 / 17 0. はじめに 本研究の目的は, 昨年度から始まった科振費 東南アジア地域の気象災害軽減国際共同研究

, ,

41 42 73 121 121 10 122 11 122 12 131 13 131 15 10 133 16 11 133 17 12 136 18 13 141 19 14 141 20 15 146 21 16 149 22 17 149 23 174 18 24 73 19 241,301 25 20 242,301 (1) 26 21 331 27 22 241,341 28 23 242,341

ARCHITREND ZERO ボリューム計画図編

これから建物を建てようとする敷地に対して 敷地境界線による斜線制限と建物高さ情報 ( 階数と軒高 ) をもとに 建築可能なボリュームを計画してみましょう 本書で計画する物件について 用途地域 第 種低層住居専用地域 建ぺい率 60% 容積率 50% 絶対高 0m における木造 階建ての建物を想定して ボリュームを計画します 最初は 階建てで検討し 計画段階で 階建てに変更する流れで解説します 敷地

技術資料 JARI Research Journal OpenFOAM を用いた沿道大気質モデルの開発 Development of a Roadside Air Quality Model with OpenFOAM 木村真 *1 Shin KIMURA 伊藤晃佳 *2 Akiy

技術資料 176 OpenFOAM を用いた沿道大気質モデルの開発 Development of a Roadside Air Quality Model with OpenFOAM 木村真 *1 Shin KIMURA 伊藤晃佳 *2 Akiyoshi ITO 1. はじめに自動車排出ガスの環境影響は, 道路沿道で大きく, 建物など構造物が複雑な気流を形成するため, 沿道大気中の自動車排出ガス濃度分布も複雑になる.

WTENK5-6_26265.pdf

466 2014年秋季 極域 寒冷域研究連絡会 の報告 海 カラ海 北大西洋 北米大陸の北部 東アジアで が多重に見られることが多い 南極昭和基地 69.0 S, 寒気質量の減少傾向が 中央シベリアの内陸部とベー 39.6 E における PANSY レーダー Sato et al.2014 リング海で寒気質量の増加傾向が５つの再解析データ のデータは このような小さな に共通して見られた 中央シベリアの内陸部の寒気質

JMA Numerical Analysis Systems

AMSR-E データの数値天気予報への寄与 Contribution of AMSR-E data to numerical weather prediction in JMA 竹内義明 ( 気象庁 ) Yoshiaki TAKEUCHI (Japan Meteorological Agency) AMSR, AMSR-E/GLI Symposium, 23 January 2006, Toshi

天気予報 防災情報への機械学習 の利 ( 概要 ) 2

AITC 成果発表会 2016.9.16 気象庁における機械学習の利 気象庁予報部数値予報課 アプリケーション班 高田伸一 1 天気予報 防災情報への機械学習 の利 ( 概要 ) 2 天気予報 防災気象情報の流れ 気象観測 数値予報 天気予報 / 防災情報 数値予報 スーパーコンピュータ 数値予報を使った応 処理 予報官 予報警報情報 作成 関係機関報道機関 間気象会社 国民 3 数値予報とは? 現実

平成9年度水道事業年報　１概況　２施設

() (mm) 12 3 31 12 3 31 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 145,085 146,117 146,352 146,409 146,605 146,685 146,807 147,014 147,002 147,277

１

10 1113 14 1516 1719 20 21 22 2324 25 2627 i 2829 30 31 32 33 3437 38 3941 42 4344 4547 48 4950 5152 53 5455 ii 56 5758 59 6061 iii 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 PFI 30 20 10 PFI 11 12 13 14 15 10 11 16 (1) 17

羽田空港 WEATHER TOPICS 羽田空港に停滞したシアーラインについて 航空気象情報の気象庁ホームページでのインターネット提供について 春季号通巻第 70 号 2017 年 ( 平成 29 年 ) 5 月 25 日発行東京航空地方気象台 羽田空港に停滞したシアーラインについて 1. はじめに

羽田空港 WEATHER TOPICS 羽田空港に停滞したシアーラインについて 航空気象情報の気象庁ホームページでのインターネット提供について 春季号通巻第 70 号 2017 年 ( 平成 29 年 ) 5 月 25 日発行東京航空地方気象台 羽田空港に停滞したシアーラインについて 1. はじめに羽田空港では 一日あたり 1,200 便を越える航空機が発着するため 航空交通の円滑な流れを確保しつつ運用滑走路を変更するには時間的な余裕を持って行うことが必要です

EPSON エプソンプリンタ共通 取扱説明書 ネットワーク編

K L N K N N N N N N N N N N N N L A B C N N N A AB B C L D N N N N N L N N N A L B N N A B C N L N N N N L N A B C D N N A L N A L B C D N L N A L N B C N N D E F N K G H N A B C A L N N N N D D

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ありがとうございました

- 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - 1 2 AB C A B C - 6 - - 7 - - 8 - 10 1 3 1 10 400 8 9-9 - 2600 1 119 26.44 63 50 15 325.37 131.99 457.36-10 - 5 977 1688 1805 200 7 80-11 - - 12 - - 13 - - 14 - 2-1 - 15 -

EPSON エプソンプリンタ共通 取扱説明書 ネットワーク編

K L N K N N N N N N N N N N N N L A B C N N N A AB B C L D N N N N N L N N N A L B N N A B C N L N N N N L N A B C D N N A L N A L B C D N L N A L N B C N N D E F N K G H N A B C A L N N N N D D

公務員人件費のシミュレーション分析

47 50 (a) (b) (c) (7) 11 10 2018 20 2028 16 17 18 19 20 21 22 20 90.1 9.9 20 87.2 12.8 2018 10 17 6.916.0 7.87.4 40.511.6 23 0.0% 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2.0% 4.0% 6.0% 8.0%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 A B (A/B) 1 1,185 17,801 6.66% 2 943 26,598 3.55% 3 3,779 112,231 3.37% 4 8,174 246,350 3.32% 5 671 22,775 2.95% 6 2,606 89,705 2.91% 7 738 25,700 2.87% 8 1,134

橡hashik-f.PDF

1 1 1 11 12 13 2 2 21 22 3 3 3 4 4 8 22 10 23 10 11 11 24 12 12 13 25 14 15 16 18 19 20 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 144 142 140 140 29.7 70.0 0.7 22.1 16.4 13.6 9.3 5.0 2.9 0.0

198

197 198 199 200 201 202 A B C D E F G H I J K L 203 204 205 A B 206 A B C D E F 207 208 209 210 211 212 213 214 215 A B 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 A B C D 230 231 232 233 A

ネットショップ・オーナー２ ユーザーマニュアル

1 1-1 1-2 1-3 1-4 1 1-5 2 2-1 A C 2-2 A 2 C D E F G H I 2-3 2-4 2 C D E E A 3 3-1 A 3 A A 3 3 3 3-2 3-3 3-4 3 C 4 4-1 A A 4 B B C D C D E F G 4 H I J K L 4-2 4 C D E B D C A C B D 4 E F B E C 4-3 4

1

1 2 3 4 5 (2,433 ) 4,026 2710 243.3 2728 402.6 6 402.6 402.6 243.3 7 8 20.5 11.5 1.51 0.50.5 1.5 9 10 11 12 13 100 99 4 97 14 A AB A 12 14.615/100 1.096/1000 B B 1.096/1000 300 A1.5 B1.25 24 4,182,500

新婚世帯家賃あらまし

05[ ]戸田(責)村.indd

147 2 62 4 3.2.1.16 3.2.1.17 148 63 1 3.2.1.F 3.2.1.H 3.1.1.77 1.5.13 1 3.1.1.05 2 3 4 3.2.1.20 3.2.1.22 3.2.1.24 3.2.1.D 3.2.1.E 3.2.1.18 3.2.1.19 2 149 3.2.1.23 3.2.1.G 3.1.1.77 3.2.1.16 570 565 1 2

/9/ ) 1) 1 2 2) 4) ) ) 2x + y 42x + y + 1) 4) : 6 = x 5) : x 2) x ) x 2 8x + 10 = 0

1. 2018/9/ ) 1) 8 9) 2) 6 14) + 14 ) 1 4 8a 8b) 2 a + b) 4) 2 : 7 = x 8) : x ) x ) + 1 2 ) + 2 6) x + 1)x + ) 15 2. 2018/9/ ) 1) 1 2 2) 4) 2 + 6 5) ) 2x + y 42x + y + 1) 4) : 6 = x 5) : x 2) x 2 15 12

図 1 COBE-SST のオリジナル格子から JCDAS の格子に変換を行う際に用いられている海陸マスク 緑色は陸域 青色は海域 赤色は内海を表す 内海では気候値 (COBE-SST 作成時に用いられている 1951~2 年の平均値 ) が利用されている (a) (b) SST (K) SST a

平成 22 年 2 月 JCDAS における 内海の海面水温の取り扱いの不具合について 気象庁地球環境 海洋部気候情報課 気候データ同化システム (JCDAS) では COBE-SST 累年値データを境界条件とする 6 時間予報及び客観解析を行っておりますが 25 年 1 月の JCDAS のルーチン運用開始以降 一部の内海において SST 観測値ではなく気候値が適用されていることが判明しました 原因

WTENK1-3_62242.pdf

6 青森県津軽平野で行われた冬季季節風とヤマセの高層気象観測 および気象庁非静力学モデルを用いたダウンスケール再現実験 の通り道となっている 二部 1989 陸奥湾周辺で 図 我々が高層観測を行った地点 藤崎 弘前大学藤 は 年間を通して風が強いことを利用した風力発電が 崎農場 金木 弘前大学金木農場 および参照とし 盛んであり 青森県内の 風力発電量は北海道と全国 て用いた高層観測点 三沢 の位置も示されている

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16 10 October 2004 16 1.1 1 1.2 MSM 2 1.3 8 2.1 10 2.2 11 2.3 21 3.1 38 3.2 GPV 43 3.3 44 3.4 48 3.5 51 3.6 TAF-S 53 3.7 TAF-S 55 3.8 GPV 58 3.9 63 4.1 66 4.2 71 1 13 3 10km MSM 1 4 14 3 4 WINDASACARS

Microsoft Word - 正誤表_yoshi.doc

7 2 December 2005 平成 7 年度数値予報研修テキスト 第 8 世代数値解析予報システム 目 次 はじめに 第 章概要. はじめに....2 数値解析予報システム更新の概要....3 アプリケーション... 4.4 将来の開発課題... 4.5 まとめ... 8 第 2 章計算機システム 2. 新数値解析予報システムについて... 0 2.2 Pandoraプロジェクト... 2 第

! 1 m 43 7 1 150 ( ) 100 ( ) 11.3m 30 800 ( ) 1680 20 15 1,253 ( ) 1,500 51 52 300 1 4 134 1000 3 600 ( ) 30 , 402 km (1702) ( 1 402 67 12 23 10 ( ) ( 25,000 ) (1701 ) 485 ( 20 ) 400 (1860 ) (1) (2)

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60 547 547 4km [ ] 14 20 18 2,400 5,500 24 15 10,000 [ ] [ ] 1779 1779 1471-76 1914 1471-76 1779 1914 1779 1779 1914 1471-7676 1779 1471-76 1946 1914 59 8 25 30 1986 3km 2m 5 2km 18 6 [ ]

第4回　小平市の文化振興を考える市民委員会

<4D6963726F736F667420576F7264202D2089AB93EA8CA48F43838C837C815B83675F8FAC97D1>

2

2

Microsoft Word - 第８回問題（３級）

1,000m 875m1 6km

1,000m 875m1 6km 1,000m 875m 30 13 14 11 2 14 23 27 50 30 3 () 23 24 25 16,534 16,792 18,017 13,946 17,884 18,712 30,480 34,676 36,729 1 (25 ) () 395 1,420 1,343 1,756 1,364 1,599 1,184 1,278 1,619 1,324

Ⅰ．市区町村事例ヒアリング結果の詳細

一太郎 13/12/11/10/9/8 文書

(1) 17 3 (2) (3) (1) 1 (2) 2 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 3 (1) 50 12.5km 1km (2) 16 1900 (3) 65 65 19 14 17.5 (4) 34 31 22 335 133 (5) 104 321 3 4 4 43 4 4 4 () 5 6 (1) (2) 7 8 (1) (2)24 24 (3) 9 (4)

私にとっての沖縄と独自性.PDF

6902117 2 1200km 48 11 46 36 40 (1) ( ) 3 1 1-1 1-2 2 (= ) 3 1. 14 14 ( ) ( 2001) ( ) ( ) 1390 1474 ( 2001) ( 4 ) ( ) 46 3000 ( ) = 5 1609 1602 ( 2001) 1-1 1-2 1-1 1-2 15 (2) 6 1314 ( ) (3) ( ) 1 ( 1993:48)

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