平成14年4月 日

Similar documents
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

PowerPoint プレゼンテーション

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

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

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

(c) (d) (e) 図 及び付表地域別の平均気温の変化 ( 将来気候の現在気候との差 ) 棒グラフが現在気候との差 縦棒は年々変動の標準偏差 ( 左 : 現在気候 右 : 将来気候 ) を示す : 年間 : 春 (3~5 月 ) (c): 夏 (6~8 月 ) (d): 秋 (9~1

WTENK4-1_982.pdf

1. 天候の特徴 2013 年の夏は 全国で暑夏となりました 特に 西日本の夏平均気温平年差は +1.2 となり 統計を開始した 1946 年以降で最も高くなりました ( 表 1) 8 月上旬後半 ~ 中旬前半の高温ピーク時には 東 西日本太平洋側を中心に気温が著しく高くなりました ( 図 1) 特

PowerPoint プレゼンテーション

2. エルニーニョ / ラニーニャ現象の日本への影響前記 1. で触れたように エルニーニョ / ラニーニャ現象は周辺の海洋 大気場と密接な関わりを持つ大規模な現象です そのため エルニーニョ / ラニーニャ現象は周辺の海流や大気の流れを通じたテレコネクション ( キーワード ) を経て日本へも影響

Microsoft PowerPoint nakagawa.ppt [互換モード]

予報時間を39時間に延長したMSMの初期時刻別統計検証

専門.indd

正誤表 ( 抜粋版 ) 気象庁訳 (2015 年 7 月 1 日版 ) 注意 この資料は IPCC 第 5 次評価報告書第 1 作業部会報告書の正誤表を 日本語訳版に関連する部分について抜粋して翻訳 作成したものである この翻訳は IPCC ホームページに掲載された正誤表 (2015 年 4 月 1

Microsoft PowerPoint _HARU_Keisoku_LETKF.ppt [互換モード]

第 A.1-3 表大阪府における HOT 飲料品目データと気象要素データの相関係数 ( サンプル数 n=300) 要素 HOT 飲料コーヒー飲料等緑茶飲料等紅茶飲料果汁飲料等 屋内 屋外 屋内 屋外 屋内 屋外 屋内 屋外 屋内 屋外 平均気温 ** ** **

日本の海氷 降雪 積雪と温暖化 高野清治 気象庁地球環境 海洋部 気候情報課

橡Ⅰ.企業の天候リスクマネジメントと中長期気象情

( 第 1 章 はじめに ) などの総称 ) の信頼性自体は現在気候の再現性を評価することで確認できるが 将来気候における 数年から数十年周期の自然変動の影響に伴う不確実性は定量的に評価することができなかった こ の不確実性は 降水量の将来変化において特に顕著である ( 詳細は 1.4 節を参照 )

資料6 (気象庁提出資料)

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

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

1. 気温と産業の関係 2. 気温と販売数の関係の分析 過去の気温データをダウンロードする 時系列グラフを描く 気温と販売の関係を調べる 散布図を描く 定量的な関係を求める 気温から販売数を推定する 2 週間先の気温予測を取得し 活用する 気温以外の要素の影響 3. 予報精度 過去の 1 か月予報

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

データ同化 観測データ 解析値 数値モデル オーストラリア気象局より 気象庁 HP より 数値シミュレーションに観測データを取り組む - 陸上 船舶 航空機 衛星などによる観測 - 気圧 気温 湿度など観測情報 再解析データによる現象の再現性を向上させる -JRA-55(JMA),ERA-Inter

2017 年 3 月 27 日の那須雪崩をもたらした低気圧の予測可能性 Predictability of an Extratropical Cyclone Causing Snow Avalanche at Nasu on 27th March ), 2) 吉田聡 A. Kuwano-

天気予報 防災情報への機械学習 の利 ( 概要 ) 2

マルチRCMによる日本域における 力学的ダウンスケーリング

Microsoft Word - 615_07k【07月】01_概況

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

Microsoft Word - cap5-2013torikumi

kouenyoushi_kyoshida

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

はじめに 東京の観測値 として使われる気温などは 千代田区大手町 ( 気象庁本庁の構内 ) で観測 気象庁本庁の移転計画に伴い 今年 12 月に露場 ( 観測施設 ) を北の丸公園へ移転予定 天気予報で目にする 東京 の気温などの傾 向が変わるため 利 者へ 分な解説が必要 北の丸公園露場 大手町露

三重県の気象概況 ( 平成 30 年 9 月 ) 表紙 目次気象概況 1P 旬別気象表 2P 気象経過図 5P 気象分布図 8P 資料の説明 9P 情報の閲覧 検索のご案内 10P 津地方気象台 2018 年本資料は津地方気象台ホームページ利用規約 (

報道発表資料


今年 (2018 年 ) の夏の顕著な現象 平成 30 年 7 月豪雨 記録的な高温 本から東海地 を中 に 広い範囲で記録的な大雨となった 東 本から 本を中 に 各地で記録的な高温となった 2

.. 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,

梅雨 秋雨の対比とそのモデル再現性 将来変化 西井和晃, 中村尚 ( 東大先端研 ) 1. はじめに Sampe and Xie (2010) は, 梅雨降水帯に沿って存在する, 対流圏中層の水平暖気移流の梅雨に対する重要性を指摘した. すなわち,(i) 初夏に形成されるチベット高現上の高温な空気塊

気象庁 札幌管区気象台 資料 -6 Sapporo Regional Headquarters Japan Meteorological Agency 平成 29 年度防災気象情報の改善 5 日先までの 警報級の可能性 について 危険度を色分けした時系列で分かりやすく提供 大雨警報 ( 浸水害 )

< B8C608EAE B835E947A904D88EA C2E786C7378>

Microsoft PowerPoint - 議題⑤

報道発表資料

数値予報とは 2

Microsoft Word - 01.doc

GrADS の使い方 GrADS(Grid Analysis and Display System) は おもに 客観解析データのような格子点データを地図上に作図するために使われるアプリケーションです 全球スケールの気象を扱う分野で広く使われています GrADS は Unix 系の OS 上でよく利

<4D F736F F D F193B994AD955C8E9197BF816A89C482A982E78F4882C982A982AF82C482CC92AA88CA2E646F63>

天気の科学ー8

電気使用量集計 年 月 kw 平均気温冷暖平均 基準比 基準比半期集計年間集計 , , ,

平成 29 年 7 月 28 日 ( 金 ) 記者発表資料 首都圏の水がめ 利根川及び荒川水系のダム貯水状況について 関東地方整備局および水資源機構では 利根川水系で 12 のダム ( 利根川上流域に 8 ダム 鬼怒川上流域に 4 ダム ) 荒川水系では 4 つのダムを管理しています これらのダムの

平成 29 年 8 月 18 日 ( 金 ) 記者発表資料 首都圏の水がめ 利根川及び荒川水系のダム貯水状況について 関東地方整備局および水資源機構では 利根川水系で 12 のダム ( 利根川上流域に 8 ダム 鬼怒川上流域に 4 ダム ) 荒川水系では 4 つのダムを管理しています これらのダムの

目次 要旨 第 1 章序論 研究背景 1-2 研究目的 第 2 章海洋と大気の気候偏差パターン エルニーニョ / ラニーニャ現象 2-2 エルニーニョ 南方振動 (ENSO) 2-3 PNA (Pacific / North American) パターン 第 3

< F2D81798B438FDB817A95BD90AC E93788EC090D1955D89BF>

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

<4D F736F F D20312D D D8F8A95F15F8B438FDB92A18BC7926E975C95F B B835E5F8BF896D896EC82EA82A282DF82A29

Multivariate MJO (RMM) 指数 ( Wheeler and Hendon, 2004) を用いた 西日本の気温偏差データは気象庁ウェブページから取得し用いた すべての変数について, 解析には DJF 平均したものを用い, 解析期間は 1979/80~2011/12 の 33 冬と

気候変化レポート2015 -関東甲信・北陸・東海地方- 第1章第4節

<4D F736F F D20375F D835F834E836782C6947A904D B838B2E646F63>

(40_10)615_04_1【4月上旬】01-06

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

付録B 統計的検証で利用される代表的な指標

WTENK5-6_26265.pdf

(1) 継続的な観測 監視 研究調査の推進及び情報や知見の集積〇気候変動の進行状況の継続的な監視体制 気象庁では WMO の枠組みの中で 気象要素と各種大気質の観測を行っている 1 現場で観測をしっかりと行っている 2 データの標準化をしっかりと行っている 3 データは公開 提供している 気象庁気象

格子点データの解析 1 月平均全球客観解析データの解析 客観解析データや衛星観測データのような格子点データは バイナリ形式のデータファイルに記録されていることが多いです バイナリ形式のデータファイルは テキスト形式の場合とは異なり 直接中身を見ることができません プログラムを書いてデータを読み出して




Microsoft Word - yougo_sakujo.doc

高解像度 MRI-AGCM アンサンブル実験を用いた日本域の 10 年規模の気温変動に関する要因分析 今田由紀子 ( 気象研 ) 前田修平 ( 気象研 ) 渡部雅浩 ( 東大 AORI) 塩竈秀夫 ( 国環研 ) 水田亮 ( 気象研 ) 石井正好 ( 気象研 ) 木本昌秀 ( 東大 AORI) 1.

台風解析の技術 平成 21 年 10 月 29 日気象庁予報部

資料 1 平成 30 年 7 月豪雨 に関する大気循環場の特徴 平成 30 年 8 月 10 日 気象庁気候情報課 1

Microsoft Word - 修正資料の解説_ _.doc

日射スペクトルデータベース表示ソフト (VER-3) 操作マニュアル 平成 30 年 5 月 NEDO 新エネルギー部太陽光発電グループ 委託先一般財団法人日本気象協会

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 (

Microsoft PowerPoint - 種ㆄ㆓é•ı倱第4倱 [äº™æ‘łã…¢ã…¼ã…›]

黄砂消散係数 (/Km) 黄砂消散係数 (/Km) 黄砂消散係数 (/Km) 黄砂消散係数 (/Km) 日数 8~ 年度において長崎 松江 富山で観測された気象台黄砂日は合計で延べ 53 日である これらの日におけるの頻度分布を図 6- に示している が.4 以下は全体の約 5% であり.6 以上の

Microsoft PowerPoint - Noda2009SS.ppt

Microsoft PowerPoint メソ気象研究会2017年春

WTENK12-2_12210.pdf

III

気象庁委託調査 気候情報を活用した気候リスク管理技術に関する調査報告書 概要版 ~ 清涼飲料分野 ~ 平成 29 年 3 月 株式会社インテージリサーチ ( 協力 : 一般社団法人全国清涼飲料工業会 )

WTENK8-6_30027.pdf

委 44-4 TRMM の最近の成果と これからの展望について 第 44 回宇宙開発委員会平成 14 年 11 月 20 日 ( 水 ) 宇宙開発事業団独立行政法人通信総合研究所

目次 1 降雨時に土砂災害の危険性を知りたい 土砂災害危険度メッシュ図を見る 5 スネークライン図を見る 6 土砂災害危険度判定図を見る 7 雨量解析値を見る 8 土砂災害警戒情報の発表状況を見る 9 2 土砂災害のおそれが高い地域 ( 土砂災害危険箇所 ) を調べたい 土砂災害危険箇所情報を見る

9 報道発表資料平成 29 年 12 月 21 日気象庁 2017 年 ( 平成 29 年 ) の日本の天候 ( 速報 ) 2017 年 ( 平成 29 年 ) の日本の天候の特徴 : 梅雨の時期 (6~7 月 ) は 平成 29 年 7 月九州北部豪雨 など記録的な大雨となる所があった梅雨の時期

Microsoft PowerPoint - Ikeda_ ppt [互換モード]

A.1 の時系列図と散布図 3 品目 : コーヒー飲料等 (HOT). 3 品目 : コーヒー飲料等 (HOT). 1 平均 平均 /1 /1 6/1 7/1 8/1 9/1 1/1 11/1 1/1 1/1 /1 3

平成 29 年 7 月 20 日滝川タイムライン検討会気象台資料 気象庁札幌管区気象台 Sapporo Regional Headquarters Japan Meteorological Agency 大雨警報 ( 浸水害 ) 洪水警報の基準改正 表面雨量指数の活用による大雨警報 ( 浸水害 )

2018_1.pdf

佐賀県気象月報 平成 29 年 (2017 年 )6 月 佐賀地方気象台

RASP BLIPMAP

表.. RSMとkmGSMの初期値 下部境界条件の比較 モデル 領域モデル (RSM) 高解像度全球モデル (kmgsm) 大気の初期値 領域大気解析 高解像度全球大気解析 海面の境界条件高解像度 (.5 ) 全球日別海面水温解析高解像度 (. ) 海氷分布解析 ( 予報期間中は変化しない ) 土壌

2.1 の気温の長期変化 の 6 地点の 1890~2010 年の 121 年間における年平均気温平年 差の推移を図 2.1-2に示す の年平均気温は 100 年あたり1. 2 ( 統計期間 1890~2010 年 ) の割合で 統計的に有意に上昇している 長期変化傾向を除くと 1900 年代後半と

21世紀気候変動予測革新プログラム 平成21年度研究成果報告会

JRA-55 プロダクト利用手引書 1.25 度緯度 / 経度格子データ編 気象庁地球環境 海洋部気候情報課 平成 25 年 9 月

Microsoft PowerPoint - 2_6_shibata.ppt [互換モード]

Microsoft PowerPoint - d4PDF予稿集原稿_V7.pptx

実験 M10240L2000 については, 計算機資源節約のため, 実験 M10240L の 1 月 24 日 00 時の第一推定値を初期値とする 1 週間の実験を行った 4. 結果実験 M10240 L は,10240 メンバーによりサンプリング誤差を小さく抑えることに成功し, 局所化なしにもかか

北太平洋にみられる十年規模の海洋変動の診断 成井昭夫 ( 気象庁気候情報課 ) 福田義和 ( 気象庁海洋気象課 ) 1. はじめには表層水温が有効である 表層水温や表層貯 1970 年代半ばに北太平洋の海洋と大気の気熱量についても長周期変動の研究が行われ 候状態が大きく変化したことが1980 年代に

Transcription:

平成 2 6 年 2 月 7 日気象庁地球環境 海洋部 配信資料に関する技術情報 ( 気象編 ) 第 390 号 ~1 か月予報及び異常天候早期警戒情報の発表日変更と 1 か月アンサンブル予報システム等の変更について ~ ( 配信資料に関する技術情報第 382 号 平成 25 年 11 月 28 日付お知らせ関連 ) 1 か月予報及び異常天候早期警戒情報の発表日変更の実施日が決まりましたのでお知らせします また 発表日変更とあわせて 1 か月アンサンブル予報システムを変更します 変更の内容や改善点 及び一部配信資料の変更点について以下のとおりお知らせいたします それぞれの詳細は別紙をご覧ください 1.1 か月予報及び異常天候早期警戒情報発表日変更の実施日の決定 平成 26 年 3 月 6 日 ( 木 ) 発表の 1 か月予報及び異常天候早期警戒情報より 1 か月予報の発表日が毎週木曜日 異常天候早期警戒情報の発表日が毎週月曜日 ( 祝日等の場合は火曜日 ) 木曜日となります 2.1 か月アンサンブル予報システムの変更 発表日変更と同じ 平成 26 年 3 月 6 日 ( 木 ) 発表の 1 か月予報より 1 か月アンサンブル予報システムを変更いたします 主な変更点は以下のとおりです 1) 数値予報モデルの改良 ( 別紙 1) 1 水平高解像度化 ( 約 110km から約 55km に変更 ) 2 物理過程の改良 ( 層積雲スキームの改良 ) 3 アンサンブル手法の改良 ( モデルアンサンブル手法の導入 ) 4 境界条件 ( 海面水温と海氷 ) の改良 2)1 か月予報ガイダンス 異常天候早期警戒情報ガイダンスの改良 ( 別紙 2) 3. 配信資料の変更 ( 別紙 3) ファイル形式天気図画像である以下資料の掲載内容を変更いたします ファイル名の変更はありません 4. 補足 1か月予報資料 FCVX11~FCVX15 *FCVX16は廃止します 異常天候早期警戒情報資料 FCVX01~FCVX03 オフラインデータの 1 か月アンサンブル予報の過去予報実験関連データも更新します

なお 1 か月予報ガイダンスの過去予報実験データをオフラインデータとして提供を開始する予定です

数値予報モデルの改良 ( 別紙 1) 1 水平高解像度化水平解像度 ( 水平格子間隔 ) を 現在の約 110km から約 55km に精緻化します これにより 数値予報モデルの予測精度の全体的な向上が期待されます 2 物理過程の改良全球モデル (GSM) に平成 24 年 12 月に導入された層積雲スキームの改良を導入します これにより 数値予報モデルにおける層積雲の予測精度が向上し 大気下層の気温の予測精度の向上が期待されます 3 アンサンブル手法の改良 ( モデルアンサンブル手法の導入 ) 週間アンサンブル予報システムに平成 22 年 11 月に導入されたモデルアンサンブル手法 ( 確率的物理過程強制法 ) を導入します これにより 確率予報の精度向上が期待されます 4 境界条件 ( 海面水温と海氷 ) の改良境界条件として用いる海面水温及び海氷解析データとして 従来の気候解析用全球海面水温解析データ (COBE-SST) とその海氷解析データから 全球日別海面水温解析 (MGDSST) とその海氷解析データに切り替えます これにより 海面水温と海氷分布データの水平解像度が 1.0 度から 0.25 度へ精緻化されます また 海氷について予報初期の海氷偏差を考慮する手法を導入します これにより 高緯度域の地表面気温の予測精度の向上が期待できます 数値予報モデルの改良等により 地上気圧や気温などの予測精度が向上します 例えば日本付近の気温の予測精度についても 第 1 図の通り向上しています 第 1 図 : 850hPa 気温の予測精度 ( 再解析 ( 気象庁 55 年長期再解析 ;JRA-55) に対する 2 乗平均平方根誤差 ( 単位 : )) の改良モデル ( 変更後 ; 緑 ) と現行モデル ( 変更前 ; 青 ) の比較 日本付近 ( 北緯 20-60 度 東経 100-170 度 ) の領域平均を対象 左から 1 週目 (3~9 日目の 7 日間 ) 2 週目 (10~16 日目の 7 日間 ) 3~4 週目 (17~30 日目の 14 日間 ) 1 か月 (3~30 日目の 28 日間 ) の平均の予測精度 5 メンバーのアンサンブル平均予報に基づく 過去 30 年 (1981~2010 年 ) の年 36 初期日 ( 月 3 回 12 か月 ) を対象とした事例 ( 全 1080 事例 ) の平均 2 及び 3 について変更の詳細を知りたい場合は以下の資料を参照ください 入手方法については ( 一財 ) 気象業務支援センターにお問い合わせください 2 配信資料に関する技術情報 ( 気象編 ) 第 364 号 3 平成 22 年度数値予報研修テキスト ( 気象庁予報部 2010) 第 2.8 節

( 別紙 2) 1 か月予報ガイダンス 異常天候早期警戒情報ガイダンスの変更 数値予報モデルが高解像度化したことに対応して 日本付近のより詳細な格子点値を採用するとともに より予測精度の良いモデルの予測要素を用いるよう ガイダンスの作成方法も改良しました その結果 アンサンブル平均値の予測精度は 予報発表日に対する予報対象期間 ( リードタイム ) が 1 日先になっても 現状とほとんど変わらず 2 週目以降の気温や 1 か月平均気温では向上しています ( 第 1 図 ) 確率的な予測精度も 1 週目の気温と 1 か月の降雪量を除いて 向上しています ( 第 2 図 ) また リードタイムが変わらない異常天候早期警戒情報の気温の予測精度は大幅に向上しています ( 第 3 図 ) 第 1 図 :1 か月予報ガイダンスの予測精度 ; 予測されるアンサンブル平均値の実況値に対する 2 乗平均平方根誤差の改良ガイダンス ( 緑 ) と現行ガイダンス ( 青 ) の比較左 : 予報期間別の気温右 : 向こう 1 か月の降水量 日照時間 降雪量 1981~2010 年の 10 日毎の事例に対する 5 メンバーのアンサンブル予報を用いたガイダンスによる予測を全国平均で検証した結果 ( 新ガイダンスは 現行ガイダンスよりリードタイムが 1 日長い ) 第 2 図 :1 か月予報ガイダンスの確率的予測精度 ; ブライアスキルスコア (BSS) 1 の改良ガイダンス ( 緑 ) と現行ガイダンス ( 青 ) の比較左 : 予報期間別の気温の 高い または 低い 確率右 : 向こう 1 か月の降水量 日照時間 降雪量の 多い または 少ない 確率 1981~2010 年の 10 日毎の事例に対する 5 メンバーのアンサンブル予報を用いたガイダンスによる予測を全国平均で検証した結果 ( 新ガイダンスは 現行ガイダンスよりリードタイムが 1 日長い )

第 3 図異常天候早期警戒情報ガイダンスの確率的予測精度 ; ブライアスキルスコアの改良ガイダンス ( 緑 ) と現行ガイダンス ( 青 ) の比較横軸のリードタイムを初日とした 7 日間平均気温の かなり高い または かなり低い 確率 1981~2010 年の 10 日毎の事例に対する 5 メンバーのアンサンブル予報を用いたガイダンスによる予測を全国平均で検証した結果 1 ブライアスキルスコア (BSS): 気候値予報 ( 気候学的出現率を予報値とした場合 ) に対する予報確率の改善割合 確率予報値 (0~1) と実況値 ( 現象が起きれば 1 起きなければ 0) の差の 2 乗平均で比較している 0 より大きい値であれば 気候値予報より情報価値がある予報であり 完全予報では 1 となるように改善率を算出している 今回の変更が影響する資料は以下のとおりです 資料名 ファイル名 1 か月予報ガイダンス Z C_RJTD_yyyyMMddhhmmss_EPS1_GUID_R( 地域略称 )_JRlong_P-all_tablr.csv 異常天候早期警戒情報ガイダンス Z C_RJTD_yyyyMMddhhmmss_EPS1_GUID_R( 地域略称 )_JRlong_Patt_tablr.csv yyyymmddhhmmss は初期時刻の年月日時分秒を UTC( 世界協定時 ) で示す なお 1 か月予報と異常天候早期警戒情報の発表日変更に伴うガイダンスのファイル内容の変更はありません

配信資料の変更 ( 数値予報天気図類 ) ( 別紙 3) 1 か月予報モデル更新および発表日変更の業務改善にあわせ 1 か月予報数値予報天気図類を見直し 日本付近の大気の流れに影響を与える熱帯の状況を把握できる資料を拡充しました 一方で 1 か月予報ガイダンスは CSV ファイルで提供していることから その掲載を廃止しました 配信資料のサンプルを第 1 図 ~ 第 8 図に 図の詳細について第 1 表 ~ 第 2 表に示します 配信資料の内容は以下のとおりです なお 異常天候早期警戒情報資料は 1 か月予報資料に準じて変更しています 1 か月予報資料 1 1 か月予報資料 (1) 実況解析図大気の流れおよび海面水温の実況を把握するための資料です 200hPa 流線関数 850hPa 流線関数 200hPa 速度ポテンシャル 海面水温平年差を新たに掲載します 海面水温平年差は 1 か月予報モデルの境界値として与えられます 2 週前の 7 日間平均および前 14 日間平均の実況解析図の掲載は廃止します 2 1 か月予報資料 (2) 北半球予想図北半球の大気の流れの予測を把握するための資料です 降水量にかわり 海面気圧の平年差を新たに掲載します 3 1 か月予報資料 (3) スプレッド 高偏差確率北半球の大気の流れの予測の偏りやばらつきの大きさを把握するための資料です 高偏差確率の閾値を平年値期間の標準偏差の 0.5 倍から 0.43 倍に変更します 標準偏差の 0.43 倍は 500hPa 高度を 低い 平年並 高い の 3 階級に区分した場合の 高い または 低い の階級に相当します 4 1 か月予報資料 (4) 各種時系列各種指数の予測の偏りとばらつきの大きさを時系列的に把握するための資料です 200hPa 速度ポテンシャルの時間経度断面図を平年差に変更します 5 1 か月予報資料 (5) 熱帯 中緯度予想図熱帯の対流活動と大気の流れの予測を把握するための資料です新たな資料として 200hPa 流線関数 850hPa 流線関数 降水量平年差 200hPa 速度ポテンシャルを掲載します 降水量平年差は 平年より多い領域を白 少ない領域を陰影で表し 日本付近の降水量もこの図で傾向を把握します 異常天候早期警戒情報資料 1 早期警戒情報資料 (1) 実況解析 熱帯中緯度予想図大気の流れの実況および予測を把握するための資料です 熱帯中緯度の実況図および予測図を新たに掲載します 前 14 日間平均 前 28 日平均および 2 週前の 7 日間平均の実況解析図の掲載は廃止します 2 早期警戒情報資料 (2) 北半球予想図 スプレッド 高偏差確率北半球の大気の流れの予測と予測の偏りやばらつきの大きさを把握するための資料です 3 早期警戒情報資料 (3) 各種時系列各種指数の予測の偏りとばらつきの大きさを時系列的に把握するための資料です 図の解釈の仕方について知りたい場合は 以下の資料を参照してください 入手方法については ( 一財 ) 気象業務支援センターにお問い合わせください 平成 24 年度季節予報研修テキスト ( 気象庁地球環境 海洋部 2013) 第 4 章

第 1 表 1 か月予報資料 (1)~(5) の等値線間隔等の詳細資料名要素線種等値線間隔陰影 1 か月予報資料 (1) 実況解析図 1 か月予報資料 (2) 北半球予想図 1 か月予報資料 (3) スプレッド 高偏差確率 1 か月予報資料 (4) 各種時系列 1 か月予報資料 (5) 熱帯 中緯度予想図 500hPa 高度 実線 60m 同平年差 破線 30m(28 日平均 ) 60m(7 日平均 ) 850hPa 気温実線 3 同平年差破線 1 海面更正気圧実線 4hPa 同平年差破線 4hPa 200hPa 流線関数 正は太実線 3.0 10 7 m 2 ( 北半球では低 /s 負は太破線気圧性循環偏差にお 同平年差 実線 5.0 10 6 m 2 /s おむね対応 ) 850hPa 流線関数 正は太実線 1.0 10 7 m 2 ( 北半球では低 /s 負は太破線気圧性循環偏差にお 同平年差 実線 2.0 10 6 m 2 /s おむね対応 ) 200hPa 速度ポテン正は太実線 1.0 10 7 m 2 /s シャル負は太破線 ( 発散偏差 ) 同平年差 実線 2.0 10 6 m 2 /s 海面水温平年差 実線 0.5 500hPa 高度 実線 60m 30m(28 日平均 ) 同平年差破線 60m(7 日平均 14 日平均 ) 850hPa 気温実線 3 同平年差破線 1 海面更正気圧実線 4hPa 同平年差破線 4hPa 500hPa 高度 実線 60m スプレッド 実線 0.2 1.0 以上 500hPa 高度標準偏破線 30m 0.5(50%) 以上 ( 正の差高偏差に格子 負の高 500hPa 高度高偏差実線 0.25(25%) 偏差に横縞の影 ) 確率 850hPa 気温平年差太実線 ( 実況と予測アンサンブ ( ) 東西指数( 極ル平均 ) 東域 ) 沖縄高度 東実線 ( 前日初期値メンバー ) 方海上高度 オホー破線 ( 前々日初期値メンバー ) ツク海高気圧指数 スプレッド 太実線 (7 日平均と 28 日平均 ) 200hPa 速度ポテン正偏差は実線シャル平年差は破線 4.0 10 6 m 2 /s ( 発散偏差 ) 200hPa 流線関数 正は太実線 3.0 10 7 m 2 ( 北半球では低 /s 負は太破線気圧性循環偏差にお 同平年差 実線 5.0 10 6 m 2 /s おむね対応 ) 850hPa 流線関数 正は太実線 1.0 10 7 m 2 /s 負は太破線 同平年差 実線 2.0 10 6 m 2 /s 降水量平年差 実線 4.0mm/day 200hPa 速度ポテン正は太実線 1.0 10 7 m 2 /s シャル負は太破線 ( 発散偏差 ) 同平年差 実線 2.0 10 6 m 2 /s

第 2 表早期警戒情報資料 (1)~(3) の等値線間隔等の詳細資料名要素線種等値線間隔陰影 早期警戒情報資料 (1) 実況解析 熱帯中緯度予想図 早期警戒情報資料 (2) 北半球予想図 スプレッド 高偏差確率 早期警戒情報資料 (3) 各種時系列 500hPa 高度 実線 60m 同平年差 破線 60m 850hPa 気温 実線 3 同平年差 破線 1 海面更正気圧 実線 4hPa 同平年差 破線 4hPa 200hPa 流線関数 正は太実線負は太破線 3.0 10 7 m 2 /s 同平年差 実線 5.0 10 6 m 2 /s 850hPa 流線関数 正は太実線負は太破線 1.0 10 7 m 2 /s 同平年差 実線 2.0 10 6 m 2 /s 200hPa 速度ポテンシャル 正は太実線負は太破線 1.0 10 7 m 2 /s ( 北半球では低気圧性循環偏差におおむね対応 ) ( 北半球では低気圧性循環偏差におおむね対応 ) ( 発散偏差 ) 同平年差 実線 2.0 10 6 m 2 /s 海面水温平年差 実線 0.5 降水量平年差 実線 4.0mm/day 500hPa 高度実線 60m 同平年差破線 60m 850hPa 気温実線 3 同平年差破線 1 海面更正気圧実線 4hPa 同平年差破線 4hPa 500hPa 高度 実線 60m スプレッド 実線 0.2 1.0 以上 500hPa 高度標準偏差 破線 30m 0.5(50%) 以上 ( 正の 500hPa 高度高偏差確高偏差に格子 負の高実線 0.25(25%) 率偏差に横縞の影 ) 850hPa 気温平年差 ( ) 東西指数( 極東域 ) 沖縄高度 東方海上高度 オホーツク海高気圧指数スプレッド 200hPa 速度ポテンシャル平年差 太実線 ( 実況と予測アンサンブル平均 ) 実線 ( 前々日初期値メンバー ) 破線 ( 前日初期値メンバー ) 太実線正偏差は実線は破線 4.0 10 6 m 2 /s ( 発散偏差 )

第 1 図 1 か月予報資料 (1) 実況解析図の例 ( 初期値は 2013 年 11 月 27 日 12Z) 1 列目 : 前 28 日間平均の解析図ただし 初期値以降の期間の値はアンサンブル平均予測値を利用している 1 段目 :500hPa 高度と平年差 2 段目 :850hPa 気温と平年差 3 段目 : 海面更正気圧と平年差 2 列目 :1 列目と同じ ただし 前 7 日間平均 3 列目 :1 段目 ~3 段目 : 前 7 日間平均の解析図ただし 初期値以降の期間の値はアンサンブル平均予測値を利用している 1 段目 :200hPa 流線関数と平年差 2 段目 :850hPa 流線関数と平年差 3 段目 :200hPa 速度ポテンシャルと平年差 ( 太枠は 1~2 段目の表示範囲 ) 4 段目 : 初期値日前 2 日間の海面水温平年差解析図

第 2 図 1 か月予報資料 (2) 北半球予想図の例 ( 初期値は 2013 年 11 月 27 日 12Z) 1 列目 : 向こう 28 日間平均のアンサンブル平均予測図 1 段目 :500hPa 高度と平年差 2 段目 :850hPa 気温と平年差 3 段目 : 海面更正気圧と平年差 2 列目 :1 列目と同じ ただし 1 週目の 7 日間平均 3 列目 :1 列目と同じ ただし 2 週目の 7 日間平均 4 列目 :1 列目と同じ ただし 3~4 週目の 14 日間平均

第 3 図 1 か月予報資料 (3) スプレッド 高偏差確率の例 ( 初期値は 2013 年 11 月 27 日 12Z) 1 列目 : 向こう 28 日間平均の予測図 1 段目 :500hPa 高度とスプレッド 2 段目 :500hPa 高度の高偏差確率と平年値期間の標準偏差 2 列目 :1 列目と同じ ただし 1 週目の 7 日間平均 3 列目 :1 列目と同じ ただし 2 週目の 7 日間平均 4 列目 :1 列目と同じ ただし 3~4 週目の 14 日間平均

第 4 図 1 か月予報資料 (4) 各種時系列の例 ( 初期値は 2013 年 11 月 27 日 12Z) 左列 :1 段目 : 解析値と各メンバーの予測値およびアンサンブル平均値の北日本の 850hPa 気温平年差 7 日間平均値の時系列 2 段目 :1 段目と同じ ただし 東日本の 850hPa 気温平年差 7 日間平均値 3 段目 :1 段目と同じ ただし 西日本の 850hPa 気温平年差 7 日間平均値 4 段目 :1 段目と同じ ただし 沖縄 奄美の 850hPa 気温平年差 7 日間平均値 5 段目 :1 段目と同じ ただし 東西指数 ( 極東域 )7 日間平均値 6 段目 :1 段目と同じ ただし 沖縄高度 7 日間平均値右列 :1 段目 : 解析値と各メンバーの予測値およびアンサンブル平均値の東方海上高度 7 日間平均値の時系列 2 段目 :1 段目と同じ ただし オホーツク海高気圧指数 7 日間平均値 3 段目 : 予測された 7 日間平均および 28 日間平均のスプレッド ( 北半球 ) 時系列 4 段目 :3 段目と同じ ただし スプレッド ( 日本域 ) 5 段目 : 解析 および予測された赤道域の 200hPa 速度ポテンシャル平年差 7 日間平均値の時間 - 経度断面図

第 5 図 1 か月予報資料 (5) 熱帯 中緯度予想図の例 ( 初期値は 2013 年 11 月 27 日 12Z) 1 列目 : 向こう 28 日平均のアンサンブル平均予測図 1 段目 :200hPa 流線関数と平年差 2 段目 :850hPa 流線関数と平年差 3 段目 : 降水量平年差 4 段目 :200hPa 速度ポテンシャルと平年差 ( 太枠は 1~3 段目の表示範囲 ) 2 列目 :1 列目と同じ ただし 1 週目の 7 日間平均 3 列目 :1 列目と同じ ただし 2 週目の 7 日間平均 4 列目 :1 列目と同じ ただし 3~4 週目の 14 日間平均

第 6 図早期警戒情報資料 (1) 実況解析 熱帯中緯度予想図の例 ( 初期値は 2013 年 12 月 1 日 12Z) 1 列目 : 前 7 日間平均の解析図ただし 初期値以降の期間の値はアンサンブル平均予測値を利用している 1 段目 :500hPa 高度と平年差 2 段目 :850hPa 気温と平年差 3 段目 : 海面更正気圧と平年差 2 列目 :1 段目 ~3 段目 : 前 7 日間平均の解析図ただし 初期値日以降の期間の値はアンサンブル平均予測値を利用している 1 段目 :200hPa 流線関数と平年差 2 段目 :850hPa 流線関数と平年差 3 段目 :200hPa 速度ポテンシャルと平年差 ( 太枠は 1~2 段目の表示範囲 ) 4 段目 : 初期値日前 2 日間の海面水温平年差解析図 3 列目 : 初期値日から 2 日目 ~8 日目の 7 日間平均のアンサンブル平均予測図 1 段目 :200hPa 流線関数と平年差 2 段目 :850hPa 流線関数と平年差 3 段目 : 降水量平年差 4 段目 :200hPa 速度ポテンシャルと平年差 ( 太枠は 1~3 段目の表示範囲 ) 4 列目 :3 列目と同じ ただし 9 日目 ~15 日目の 7 日間平均

第 7 図早期警戒情報資料 (2) 北半球予想図 スプレッド 高偏差確率の例 ( 初期値は 2013 年 12 月 1 日 12Z) 1 列目 : 初期値日から 2 日目 ~8 日目の 7 日間平均のアンサンブル平均予測図 1 段目 :500hPa 高度と平年差 2 段目 :850hPa 気温と平年差 3 段目 : 海面更正気圧と平年差 2 列目 :1 列目と同じ ただし 9 日目 ~15 日目の 7 日間平均 3 列目 : 初期値日から 2 日目 ~8 日目の 7 日間平均の予測図上段 :500hPa 高度とスプレッド下段 :500hPa 高度の高偏差確率と平年値期間の標準偏差 4 列目 :3 列目と同じ ただし 9 日目 ~15 日目の 7 日間平均

第 8 図早期警戒情報資料 (3) 各種時系列の例 ( 初期値は 2013 年 12 月 1 日 12Z) 左列 :1 段目 : 解析値と各メンバーの予測値およびアンサンブル平均値の北日本の 850hPa 気温平年差 7 日間平均値の時系列 2 段目 :1 段目と同じ ただし 東日本の 850hPa 気温平年差 7 日間平均値 3 段目 :1 段目と同じ ただし 西日本の 850hPa 気温平年差 7 日間平均値 4 段目 :1 段目と同じ ただし 沖縄 奄美の 850hPa 気温平年差 7 日間平均値 5 段目 :1 段目と同じ ただし 東西指数 ( 極東域 )7 日間平均値 6 段目 :1 段目と同じ ただし 沖縄高度 7 日間平均値右列 :1 段目 : 解析値と各メンバーの予測値およびアンサンブル平均値の東方海上高度 7 日間平均値の時系列 2 段目 :1 段目と同じ ただし オホーツク海高気圧指数 7 日間平均値 3 段目 : 予測されたスプレッド ( 北半球 )7 日間平均値の時系列 4 段目 :3 段目と同じ ただし スプレッド ( 日本域 )7 日間平均値 5 段目 : 解析 および予測された赤道域の 200hPa 速度ポテンシャル平年差 7 日間平均値の時間 - 経度断面図