除去不可能7霧雨を過小に観測する雨滴と氷粒を比べた場合、反射量は雨滴の方が約5倍程度大きくなる1氷粒は球形ではない為に乱反射してしまうため2氷粒は空気が混在しレーダーが透過するため。外挿手法(パターンマッチング)を用いている新たに発生した降水などは予測できない(弱点)。今までの降水の様子と風などの要因から雨雲がどこに行くかを予想する、ただし3時間先までしか予想できない。降水短時間予報は、外挿による予想とメソスケールの数値予報結果との結合を行い予想している。降水粒子へ当たって帰ってきた周波数を観測することにより、降水粒子の動径速度(レーダーに近づく、とおざかる)を算出して降水がどこに移動しているかで風速を見積もる周波数の変化が激しいほど、近づく早さが早い降水粒子の移動を観測している。降水粒子の代わりに大気の屈折率の乱れの変化を利用し、晴れているときでも風速を見積もれるようになった。ドップラーレーダーは降水粒子がないと観測できなかった。WINDASは全国に25ヶ所ある。イニシャリゼーションという。質量保存の法則(空気全体の質量が運動によって変わらないことを表す。数値予報の予想降水量は、過飽和分の水蒸気が全て凝結するとして計算されている。落下途中に蒸発する分は除かれている。P=ρRT気圧は、空気の密度と絶対温度の積に比例する。静水圧平衡が成立しないので。総監規模の擾乱で7~10日程度の予報が限界パラメタリゼーション格子間隔以下のスケールを持つ現象を反映して格子点値に取り込む作業のこと状態に応じた補正を方程式に反映すること。湖の近くだったら水蒸気の式をちょっとプラスするとか。鉛直層の数:25層、水平解像度(格子点間隔):24kmネスティングモデル上での大気の端での境界条件を設定する必要がある。狭領域モデルではあらかじめ用意されたさらに広領域のモデルの予想値を利用している。これをネスティングという。格子間隔途中の山などは途中で切れてしまう6スケールの大きいモデルの精度が悪いと小さいスケールの精度も悪くなる7格子点間隔を半分にして分解能をよくすると水平面で4倍、鉛直面含めると8倍、時間間隔も考慮すると全部で16倍の計算量が必要となってしまう。8初期値に含まれている誤差は時間と共に大きくなる。っが完全ではないので地形性降雨については十分には予想はできない。数値予報の結果から天気への翻訳のための予報支援資料(データ)00時、12時(UTC)を初期値とした数値予報結果を基に、1日2回作成される。PPM実況の観測値と天気の関係から統計式を作成。その統計式に数値予報ででた結果を代入する。数値予報の結果がちゃんと当たるという前提のもと。数値予報(代入する値)自体が間違っていたらどうしようもないMOS数値予報の結果と天気の関係から統計式を作成。数値予報が外れた場合も含めて統計式を作成しているので、代入する数値予報が外れたものだったとしてもリカバリーできている。実況と数値予報結果の関係を線形重回帰モデルで求める方式で、統計的関係式を用いるのはMOSと同じ。数値予報モデルが変更になっても統計的関係式は逐次更新されるので、再度作成する必要はない。3時間大雨確率、3時間発雷確率MOSやKLMでは表現できない、非線形効果(突発的な現象:大雨確率など)についても可能になった。位相のズレは修正できない台風の進路が大きく変わってしまったなど、大元の予想が変わればそれより下のレイヤも大きく変わる。高・低気圧の位置のズレなどの非系統的誤差は無理。×10**-6/s回転の度合いを示す。渦を巻いてなくても、水平シアがあるときは渦度は生じる。[絶対渦度]=[相対渦度]+[惑星渦度]強風軸の北側で正(プラス)、南側で負(マイナス)の渦度となる気圧の谷で正(プラス)、気圧の尾根で負(マイナス)の渦度となる。1時間あたりの気圧変化量。700hPaでは10hPa/hあたり秒速3cmに対応する。(例えば大阪市北部)のどこででも確率は80%ですという意味。0,6,12,18は72時間後まで、3,9,15,21は24時間後まで。ないに進んだ場合、暴風域に入る恐れがある領域。台風だからといって必ずしも暴風域があるとは限らない。64kt<Tカテゴリー予報の検証(カテゴリー:晴れ、くもりなど)⇒いずれも100%に近いほうがよい降水あり/なし:適中率(A+D/N)、見逃し率(B/N)、空振り率(C/N)見逃しが多い方が評価悪い(災害の際には空振りしたほうが備えがあるので)、しかし空振り多いと信頼が落ちるスレットスコア[A/(A+B+C)]発現率は小さいが、予測するのが重要な場合。例)冬の大阪の雪が降る確率がまさにそう。あり/なし表で、出現が1番多い所を除いた残り3つが分母で、分子は予報も実績もありーありの数。ありのスレットスコア、なしの場合のスレットスコアがあるスキルスコアガイダンス結果が適当にやった予測よりも精度が悪ければ問題ないかどうか検証する。考えない量的予報の検証(量的:気温予想など)RMSE(2乗平均平方根誤差)誤差なので0に近いほうがよい(1回目の予想値-実況値)の2乗+(2回目の予想値-実況値)の2乗+・・・・・(最終日の予想値-実況値)の2乗/予報日数の平方根2乗してプラスして平方根とるので誤差は相殺されることはない。RMSEで0ならば完全に誤差なく当たっているということME(平均誤差orバイアス)誤差なので0に近いほうがよい(1回目の予想値-実況値)+(2回目の予想値-実況値)+・・・・・(最終日の予想値-実況値)/予報日数MEが0だからといって誤差がない訳ではない。浸水による損害額を500万円、1回あたりの対策費を50万円とすると・・・C/Lは0.1になる。よって浸水の確率Pが0.1より大きい場合(C/L<P)に対策実施。小さい場合は無体策であるほうがよいC/Lが1以上のときは常に対策しないほうがいい。予報と警報は同レイヤ。沿岸や港による被害のみ。されたあとに出るので予報ではない。気象潮と天文潮が重なるときは要注意。短期予報と1ヶ月予報の着目点の違い小さいトラフなどは平均すると消える。3階級にて行う予報である。どの出現率も33%として考えた場合である(このことを確率論的予報という)。要は平年値と比較しているだけのことである。500hPaの高度場を見るときのチェックポイントいつもより高度が高ければ、それより下の気温が高いので層厚が厚いのではないかと見積もれる。日本の西側の大陸の方にトラフがあるときを西谷といい、暖湿気流が流れ込みやすく、温帯低気圧が発生しやすい。日本の東の海の方にトラフがある場合を東谷といい、北西風が入りやすい。トラフの後面はリッジなので、低気圧は発達しにくい。晴れの日が多いが、冬場の日本海は除く。東西指数(ゾーナルインデックス)ある地点とある地点の高度差のこと。1ヶ月予報では、北緯40度と北緯60度の間の高度差のこと高度差が大きい時(等高度線が横に並んでいるとき)は、それだけ高度差が大きくなるということになり(地衡風強くなり)、東⇒西の風が強くなる(東西流)。よって寒気が南下しにくくなり暖かくなる。逆に高度差が小さいとき(等高度線が蛇行しているとき)は、南北流型となり、谷場が強くなるということで、寒気が南下しやすくなる。低指数(東西指数が低い)⇒南北流アンサンブル初期値を少しづつずらした数値予報。1ヶ月予報では、26通りの初期値を使用するアンサンブル平均26通りの予想結果を平均したもの。この手法が一番精度が高いと言われている。天気予報とよばれるもの。(毎日18時にやる天気の内容そのもの)。3時間おきに予報される1日3回の6時、12時、18時に発表される。格子内全体を代表する予報(平均値)となっている地域時系列予報3時間毎の天気、気温、風を24時間先まで予報。1日3回の6時、12時、18時に発表される。これは代表地点の予報値である降水短時間予報(ナウキャスト)一般に6時間先までの予報は短時間予報としている。確率予報と1週目、2週目、3~4週目の平均気温の階級(高い、並、低い)を予報。平均気温の確率、梅雨時の降水量、春から初秋までの天候の特長の予報。確率、雪の多い少ない、秋から初春までの天候の特徴。予報期間の1/2未満に断続的に(切れ目が1時間以上)現われるとき。予報期間の1/4以上1/2未満に連続的(切れ目1時間未満)に現れるときのち予報期間の前半、後半で変化するときはじめのうち予報期間の初めの1/4、か1/3くらいをあらわす時刻の細分用語(3時間おきに)午前3時まで(3時まで)、明け方(6時まで)、朝のうち(9時まで)、昼間(12時まで)、昼過ぎ(15時まで)、夕方(18時まで)、宵のうち(21時まで)、夜遅く(24時まで)。お知らせtwitter/Instagram/facebook/Youtubeにてコンディションや気象情報なども随時更新していますtwitter:https://twitter.com/asasfsas24Instagram:https://www.instagram.com/asasfsas24/facebook:https://www.facebook.com/asasfsas24/Youtube:https://www.youtube.com/channel/UChclptxfHQYAEE6LnBsJHhQ使用する天気図および衛星画像について本ブログに掲載する天気図はすべて気象庁ホームページより引用しています。テーマに週末サーファーがいい波にのるための気象・海の知識と経験則について書籍化してみました。テーマに、週末サーファーがいい波に乗るための気象・海の知識と経験則についてをまとめて本にしました。サーフィン歴27年、いい波に乗りたくて天気図ばかり見ていたら自然と気象に興味を持ち、15年程前に気象予報士の資格取得。毎日の天気図から見られる波のコンディションを主に千葉と湘南をメインとして毎日更新しています(2016年9月~現在)いい波に乗るための気象と海の知識と経験則、安全にサーフィンを楽しむための役立つ情報も随時記事を更新中。ホームエリアは千葉南、台風からの南西うねりが大好きなショートボーダーです。週末サーファーのための波乗り気象学.。