気象予報士試験 専門知識を落としたから、練習問題作った

#気象予報士試験 専門知識を落としてなかったけど、練習問題作ってた

※記事作成した2021/2月以降の気象庁技術情報で、問題の答えが変わっている問題もあります。
※技術は日進月歩、秒進分歩なので、最新の気象庁からの情報を参照しましょう、
※筆者は、第56回で気象予報士試験に合格しました。

第55回を初受験して、学科しか勉強してなかったのですが専門科目をたぶん落としました。（当然実技は採点されず）
と思ってたら、合格基準が引き下げられて合格してました 2021/3/14
過去10年分の過去問だけを勉強してたのですが、実際の問題では、過去問で出題された内容の少し広い範囲の問題を出題され、勘で答えたらことごとく間違ってました。
気象予報士試験は、過去問に無い出題がされる、という点をもう少し重視しとけばよかったなぁと激しく後悔してます。

というわけで、気象庁のHPを仕事中に見まくって、出されそうな内容を抽出してきました。
そして、実際に試験に出されそうな問題形式にしてます。過去問より3倍くらい難しくしたつもりです。
特に数値予報モデル、アンサンブル予報、ガイダンスについては、かなり凝った作りをしてます。
過去問と同じ出題内容もあります。

ほぼすべての問題の答えは誤にしてます。なぜ誤りなのかを覚えるためです。

無駄にgitにも上げてます。
https://github.com/iiowan/weather_forcaster_test_Japan

注意
誤記等ありまくるでしょう。
正解を保証はしません。
出典は文章のキーワードを入れたら、気象庁のHPのどこかが当たるはずです。

#更新履歴

20210217 2217 仕事中にいろいろ追加して誤記とか直した

#以下問題

主語兼分野	問題文→の方に回答があります	回答
季節予報	決定論的予測を用いている	確率的予測
季節予報	予報区分は、府県単位で行われる	ちがう
季節予報	平年並み、過去30年間の値のうち、6番目から25番目までの範囲のことを言う	過去30年 11番目から20番目
季節予報	気候的出現率、過去30年間の平年値から、ある分散の範囲内に入る確率から求められる。	去30年間の値では３つの階級それぞれの出現回数が10回ずつとなり
季節予報	気温、降水量などを3つの階級に分け、どの範囲に入るかを確率を使って予報する。
季節予報	「高いとなる確率が80％」という予報と、「「高い」となる確率が40％」という予報を比べると、80％の方が気温の平年差が大きいと予測している	わけではない
季節予報	5種類存在する	1ヶ月 3ヶ月 暖候期予報 寒候期予報の4種類
季節予報	暖候期予報は6月～7月の梅雨の時期である	6月から8月
季節予報	寒候期予報は、11月から3月である	12月から２月
季節予報	１ヶ月予報の予測手法は、数値予報と統計的手法を用いている。	数値予報のみ
季節予報	アンサンブル予報は用いていない	用いている
季節予報	３ヶ月予報は、数値予報と統計的手法を用いている。
季節予報	一ヶ月予報では、週毎の合計降水量を発表される	一ヶ月合計降水量
季節予報	一ヶ月予報では、週毎の平均気温が発表される	されない 1,2,3-4週平均気温
季節予報	一ヶ月予報は、毎週水曜の15時に発表される	毎週木曜 14:30
季節予報	暖候期寒候期予報では、月ごとの合計降水降雪量が発表される	期間の合計降水 降雪量のみ発表される。
季節予報	暖候期予報は、毎年３月２4日14時に発表される	2月25日 14時
季節予報	寒候期予報は、毎年８月24日14日に発表される	9/25 14時
季節予報	予報区分は、全般季節予報と地方季節予報がある。
季節予報	全般季節予報の発表所管は国土交通省である	気象庁気候情報課
季節予報	地方季節予報の発表所管は気象庁である	気象庁気候情報課と各地方気象台
季節予報	４つの予報すべて同じ数値予報モデルを用いて予想している	していない
季節予報	１ヶ月予報には、初期から大気海洋結合モデルを用いている	初期には海洋状態は固定 １０日を超える期間については、大気海洋結合モデルで計算した値を取り込む
高温注意情報	毎年４月第一週水曜日から１０月第４水曜日の期間である	毎年４月第４週水曜日から
高温注意情報	当日の最高気温が概ね３０度以上になることが予想される場合に発表される	翌日または当日の35度
高温注意情報	前日17時過ぎに府県単位の情報が発表される	前日は地方単位
高温注意情報	当日の6時過ぎから18時頃まで府県単位の情報を発表する	5時から17時
スモッグ気象情報	光化学スモッグの発生しやすい気象状態が予想される場合に、気象庁から発表される	各地域の気象官署
スモッグ気象情報	府県予報区ごとに発表される	関東と九州北部（山口県含む）では、地域や時間帯を絞った情報が発表される。
スモッグ気象情報	全般スモッグ気象情報は、各気象台から発表される	気象庁
スモッグ気象情報	当日から夕方までの注意を呼びかけている	翌日の日中もある
光化学スモッグ	晴れて気温が低く風が弱い ときに発生しやすい	気温が高い
光化学スモッグ	光化学オキシダントの濃度は気象庁が測定している	各自治体
ひまわり8号	極軌道衛星である	静止衛星
ひまわり8号	見える範囲の地球全体の観測を5分ごとに行う	10分
ひまわり8号	日本域と台風などの特定の領域を5分ごとに観測することができる	2.5分
ひまわり8号	可視光画像の分解能は1~1.5km	0.5~1km
ひまわり8号	赤外画像の分解能は2km～3km	1～2km
ひまわり8号	観測は、内部の走査鏡を動かして地球を東から順番に南北に捜査する	北から順に東西に
ひまわり8号	地球観測と画像配信だけ行っている	船舶・離島で観測されたデータを中継する役割もある
客観解析	不規則に分布した観測データから、規則的な格子点での大気の状態を与える過程
アンサンブル予報	複数の初期時刻からの結果を用いている	一つの初期時間 ばらつきをもたせた初期状態
最大風速	5分間平均風速の最大値	10分
風速	5分間平均速度	10分
最大瞬間風速	瞬間風速の最大値
瞬間風速	風速計の測定値を10秒平均した値	3秒
風速計	風速計の測定値は、0.2秒間隔で取得している。	0.25秒
風が静穏	風力０（風速0.2m/s未満)	0.3m/s未満
用語	春一番、春から夏への移行期に、初めて吹く温かい南よりの強い風	冬から春
用語	木枯らし、、初冬に服北寄りの強い風	晩秋から初冬
用語	メソサイクロン、積乱雲の中に発生する、直径数キロほどの低気圧の渦	直径数キロから十数キロほど
用語	マイクロバースト、ダウンバーストを水平方向の風の広がりで、５キロメートル以下	４キロ未満
藤田スケール	F1～F5の５段階である	F0～５の６段階
藤田スケール	それぞれの階級は、３秒間の平均風速を基準にしている	階級ごとに秒数が異なる
藤田スケール	風速から被害を推定するために考案された指標	被害の状況から風速を大まかに推定するために考案された
改良藤田スケール	F1～F5の５段階である	F0～５の６段階
改良藤田スケール	それぞれの階級は、様々な時間間隔の平均風速を基準にしている	３秒平均
改良藤田スケール	アメリカで生まれた藤田スケールを日本の建築物等の被害に対応した。
用語	局地的大雨とは、急に強く降り、数時間にわたって狭い範囲に数十mm程度の雨量をもたらす	数十分の短時間 単独の積乱雲が発達することによって起
用語	集中豪雨、急に強く降り、数十分の短時間に狭い範囲に数十mm程度の雨量をもたらす雨。	同じような場所で数時間にわたり強く降り、100mmから数百mmの雨量をもたらす雨
用語	あられ直径5mm以上	5mm未満
用語	凍雨、雨粒が凍って落下する透明の氷の粒 予報文では雨として扱う	雪として扱う
用語	氷霧、微細な氷の結晶が大気中に浮遊して視程が１km未満となっている状態。予報では「雪」とする	霧とする
用語	しゅう雨、対流性の雲から降る雨
用語	濃霧、視程が陸上でおよそ100m、海上で500m以下の霧。
用語	霧、微小な浮遊水滴により視程が0.5km未満の状態。	1km未満
用語	日照時間、全周なんとかが、1.2kw/m2以上を観測した時間	直達日射 0.12kw/m2
用語	密接度、海氷域内のある領域を対象として、氷に覆われている海面の割合。
用語	海氷域、海氷のある海域で、密接度1/5以上	1/10以上
用語	流氷初日、海域から漂流してきた流氷が、視界内の界面で初めてみられた日
用語	全氷量、観測地点における領域内に対して海氷の占める面積の割合 １０分位	視界内の全開域（構内を含める
用語	海明け、全氷量が６以下になり、かつ沿岸水路ができて船舶の高校が可能になった最初の日	５以下
用語	春の訪れが早（遅）い、３月の最高気温が「高い（低い）」と予想されるときである。	３月の平均気温 季節予報と３ヶ月予報で用いる
用語	冬の訪れが早い、季節予報では、11月の最低平均気温が「低い」と予想されるとき。	平均気温が「低い」と予想される 季節予報と３ヶ月予報でも用いられる。
用語	初雪、８月1日から翌年の7月31日までに初めて降る雪。
用語	初雪、みぞれでは初雪言われない	言われる
用語	平年値、現在(2021/2/7)の平年値は、1990～2020の観測値を用いている	1981年～2010年
用語	降水確率、5mm以上の雨または雪の降る確率の平均値	1mm
用語	降水確率０％、降水確率が10％未満のこと	5%未満
用語	降水確率０％、１００回発表されたとき100回 雨がふらないことを言う	1mm未満の降水予測である場合は、降水確率０％でもよい
用語	熱中症警戒アラート、暑さ指数(WBGT)の予想を基に、熱中症の危険性が極めて高い暑熱環境が予測される際に、気象庁が発表する	気象庁と環境省が連携して熱中症への注意喚起を行う
用語	暑さ指数、人体と外気との熱のやりとり（熱収支）に着目した指標
用語	暑さ指数、人体の熱収支に与える影響の大きい ①湿度、 ②日射・輻射(ふくしゃ)など周辺の熱環境、 ③気温の３つを取り入れた指標
用語	記録的短時間大雨情報、数年に一度程度しか発生しないような短時間の大雨を予報した時に発表される	観測または解析した場合
用語	真夏日、最高気温が35度以上の日のこと	30度
用語	猛暑日、最低気温が25度以上だった日のこと	最高気温が35度以上
用語	夏日、最低気温が25度以上で30度以下だった日	最高気温が25度以上 範囲は存在しない
用語	真冬日、最低気温が－10度以下であった日である	最高気温が0度
用語	冬日、最低気温が－5度であった日	最低気温が0度以下
用語	熱帯夜の定義は、一日のうち最低気温が20度以上であった日である	夕方から翌日の朝までの最低気温が25度以上
用語	不快指数、気温と湿度と風速からなる「蒸し暑さ」の指数	風速は含まれていないから体感必ずしも一致しない
用語	梅雨入り、梅雨明けの発表は、府県ごとに行われる	北海道を除く全国12ブロック
用語	小笠原諸島では太平洋高気圧の影響が大きいため、梅雨入り梅雨明けの発表は行っていない	行っていない。
用語	初冠雪、雪やあられなどが山頂付近に積もり、白く見えることを冠雪といい、その年の初めて観測した時	8月から次年度７月の範囲
用語	時々雨、雨が断続的に降り、その降っている時間が予報期間の1/3未満の場合	1/2未満
用語	一時雨、雨が断続的に降り、その降っている時間が予報期間の1/5未満の場合	1/4未満
竜巻	日本では、海岸沿いだけでなく内陸でも多く発生している	竜巻は海岸のみ
竜巻	日本では、台風と同様に８月９月に最も多く発生し、春や冬には発生しない	９月１０月に最も多く、１月から５月でも少ないがどの月でも発生する。
竜巻	日本では、日中よりも夜間に多く発生している	日中の11時から18時
竜巻	発生時の気象条件は、暖気寒気の移流等による不安定な気象要因が全体の約80％である	60％
竜巻	発生時の気象条件は、低気圧や台風・熱帯低気圧もある。
竜巻	突風関連指数は、観測された上空の風や気温などの分布から、竜巻などの激しい突風の発生に関連深い指数	数値予報で予測された値から求める
竜巻	突風危険指数は、突風関連指数と気象レーダーの観測データから、1時間以内における突風発生の可能性を推定する指数	今の時刻（気象レーダーの観測時刻）
海氷	海氷は海水面に比べ太陽光の反射率が大きいため、海氷が拡がっていると、地球が太陽のエネルギーを吸収して昇温する割合が小さくなる。
海氷	海氷が最も広がる季節は12月である	11月
海氷	太陽光の反射率は海水面に対して、10倍である	4～8倍
ダウンバースト・ガストフロント	竜巻同様に、沿岸部に集中して発生している。	わけではない
メソアンサンブル予報	降水予想では、各メンバーの予想精度はコントロールランに優る	劣る
メソアンサンブル予報	降水に対するシナリオ予測では、ある予測時間において精度が高いメンバーの予測はその後も精度が高い	いえない
メソアンサンブル予報	アンサンブル平均の精度は、コントロールランに劣る	いえない
赤外画像	地表面から放射される赤外線を観測した画像である	雲、地表面、大気から放射
赤外画像	放射される赤外線の強さは雲の高度により変化する	温度
赤外画像	温度の高い雲をより白く表現している。	低い
赤外画像	ごく低い雲や霧は、高度が低いため地表面や海面とほとんど同じ温度で灰色や黒色で表示される	温度が高い
赤外画像	低い高度の雲は水蒸気が多いため地表面や海面と区別がはっきりしている	温度が高いから区別できない
赤外画像	夏の夕立や集中豪雨をもたらす積乱雲のような雲は厚いため白く表示される。	雲頂が高いため温度が低く、白く表示される。
赤外画像	晴れた日にはるか上空に薄く現れる巻雲のような雲は表示しない。	白く表示される。
赤外画像	雲の雲頂高度によって温度が異なり、放射される赤外線の周波数が異なる	強度が異なる。
赤外画像	雲頂の温度によって、雲の厚さを推定することができる	雲頂高度を推定することができる。
水蒸気画像	地面と海洋からの赤外放射を観測した画像である	大気中の水蒸気と雲
水蒸気画像	赤外放射（5.0μm帯）を観測した画像である	6.2
水蒸気画像	赤外放射帯は、大気中の水蒸気によく吸収され、放射するこない	吸収すると同時に放射が行われる。
水蒸気画像	対流圏の中・下層の水蒸気を観測している	中上層
水蒸気画像	雲が無い領域からは放射されないか観測されない。	雲がなところからでもごくわずかの水蒸気からの放射を観測できる。
水蒸気画像	暗域ほど赤外線温度が高く水蒸気量が少ない	白域 温度は関係ない？
雲頂強調画像	日中・夜間に関わらず赤外画像を用いている。	日中 可視画像 夜間：赤外画像
雲頂強調画像	赤味がかった領域は特に雲頂高度が低い領域である	高い
雲頂強調画像	特に日中の可視画像では、積乱雲の雲頂は平である	影により、ぼこぼこした形状が見える
雲頂強調画像	可視光・赤外画像と同様に10分ごとに表示される	2.5分
衛星 カラー合成画像	ひまわりの可視の4バンドを合成した画像	3バンド(青 緑 赤)
衛星 カラー合成画像	雲頂強調画像と同様に2.5分ごとに表示される	10分
ウィンドプロファイラ	地上から上空に向けて電波を発射し、大気中の風の乱れなどによって散乱され戻ってくる電波を受信・処理することで、上空の圧力を測定します	風向風速
ウィンドプロファイラ	地上に戻ってきた電波の強度の変化から大気の動きを観測する	周波数の変化
ウィンドプロファイラ	観測では上空の4方向に向けて電波を発射している	5方向（東西南北上）
ウィンドプロファイラ	5分間隔で観測している	10分
ウィンドプロファイラ	季節や天気などの気象条件によって変わるが、最大で20キロ程度まで観測することができる	12キロ
ウィンドプロファイラ	雨が降っている場合でも、風向風速を観測している	雨粒の動きを観測している。
ウィンドプロファイラ	雨が降っている時の鉛直方向の観測データは、雨粒によって引きずられた大気の速度である	雨粒の下降速度
ウィンドプロファイラ	風速は36方位 風速は0.5m/s単位で表示される	16方位 1m/s
ウィンドプロファイラ	全国34か所で観測している	33か所
ウィンドプロファイラ	台風の通過や台風の位置や構造を把握するこ、風速が速すぎてできない	できる
ウィンドプロファイラ	大気が湿潤しているとデータが得にくい	乾燥してると得られない
ウィンドプロファイラ	データが表示されていないところは必ず大気が乾燥している	品質管理によって正しい風ではないと判断される場合がある。
地上観測	全国約５０か所にある気象台・測候所で行われる。	約60か所
地上観測装置	気圧、気温、湿度、風向、風速、降水量、地上気象観測を行う装置である	積雪の深さ、日照時間が抜けてる
地上観測装置	全ての観測器は、露場や庁舎屋上に設置される。	気圧計は観測屋内。
地上観測装置	露場には、地面からの熱を避けるためにコンクリートに覆われている	芝生が植えられている
地上観測装置	周囲の環境の変化を素早くとらえるために、人工物からの影響を受ける場所い設置される	周囲の人工物の影響を受けないよう配慮した場所に設置
観測	温度計は日射の影響も含めて測定するために、断熱材の無い暴露で測定される	断熱材を入れた二重の円筒
観測	温度計は円筒内を下向きに通風させている	上向き
観測	温度計は地面で反射した日射が直接当たるようにしている。	遮蔽板もついている
目視観測通報を自動化	視程計や電気式温度計といった、観測露場などに設置した地上気象観測装置による観測結果だけを用いて天気や大気現象を自動で判別している。	気象衛星から得られる情報も利用
目視観測通報を自動化	晴／曇の判別は、地上観測データのみで判定を行う。	気象衛星観測による雲の有無等
目視観測通報を自動化	晴／曇の判別は、日照時間の観測による前2時間日照率に基づいている	前1時間
目視観測通報を自動化	夜間の日照時間を観測していない時間帯は、判定しない。	気象衛星観測におる雲の有無情報のみで判定
目視観測通報を自動化	日照時間を観測していない時間帯に気象衛星からの情報が得られない場合は目視判定する。	欠測となる
目視観測通報を自動化	気温および湿度の観測値から雨／みぞれ／雪を判別される。	感雨器により降水現象を観測した際のみ。
目視観測通報を自動化	降水現象が観測されない場合や、気温、湿度の観測が欠測となった場合は、降水種別は判別される。	されない
目視観測通報を自動化	雷の判別は、気象台を中心とした半径20kmの範囲を対象としている	４０ｋｍ
目視観測通報を自動化	雷の判別は、LIDENによる対地雷及び雲間雷の観測結果からのみ判定する	気象レーダー観測による対流セルの情報を組み合わせて雷を自動で判別
目視観測通報を自動化	雷の判別は、雷監視システムや気象レーダーの観測が欠測となった場合はどちらかの結果から判定する	雷は判別されない。
地域気象観測システム	気圧を計測する。	していない
地域気象観測システム	接地間隔は15kmである	17km
地域気象観測システム	風向・風速 気温 日照時間を観測ている施設の設置間隔は30kmである	21km
地域気象観測システム	降水量を0.1mm単位で表示している	0.5mm
地域気象観測システム	降水量として、雪やあられ等を判別している	していない 溶かして水にして観測
地域気象観測システム	風向を32方位で表す	16方位 1m/s
地域気象観測システム	風速を0.5m/s単位であらわす	0.1
地域気象観測システム	気温を0.5度であらわす	0.1
地域気象観測システム	積雪を0.5cm単位であらわす	1cm単位
地域気象観測システム	最大瞬間風速は計測しない	風速を計測している施設では、計測表示される。
地域気象観測システム	アメダスと呼ばれる。
地域気象観測システム	アメダス観測所においては、おおむね50m^2以上の面積を確保している	70m^2以上 8.5m×8.5m
地域気象観測システム	アメダス観測所の敷地は日射の照り返し、雨粒の跳ね返りも観測するためにコンクリートで覆われている	芝生が植えられている
地域気象観測システム	アメダス観測所の気象測器の設置部分の芝生の面積は40m^2以上である	30平方メートル
地域気象観測システム	アメダス観測所の敷地に人工芝を用いるこできない	できる
気象レーダー	発射する電波の種類は？
気象レーダー	二十偏波気象ドップラーレーダーは雨と雪の判定ができない	できる
気象レーダー	二十偏波気象ドップラーレーダーは雨と雹の判定ができない	できる
気象レーダー	二十偏波気象ドップラーレーダーは反射波の強度から雨の強さを推定する	位相の差
気象レーダー	二十偏波気象ドップラーレーダーは反射波の偏波の振幅の比から雨の強さを推定する	降水粒子の形を推定
気象レーダー	異常伝播は、気温の水平傾度が大きい場合に発生する	鉛直方向
気象レーダー	異常伝播は、気温が距離とともに急増するなど屈折率が距離方向に大きく変化する場合に発生します	鉛直方向
気象レーダー	異常伝播は、海上は起伏が無いため起こりにくい	起伏が無いために、異常伝播の原因となる大気構造を安定して形成しやすい
気象レーダー	異常伝播は、低気圧の上昇気流や、昼間の対流の時に起こる	高気圧内の下降気流や夜間の放射冷却 海陸風による温度の異なる空気のいるときに起こる
気象レーダー	異常伝播は、品質管理によって完全に取り除くことができる	できない
気象レーダー	地形のように動かないものが原因のグランドクラッタは取り除くことができない	できる
気象レーダー	風で揺れる樹木や大型の風車の羽やスキー場のリフトなどのように動くものが原因のグランドクラッタは、データの品質管理で取り除くことができる	完全に取り除くこできない
気象レーダー	異常伝播によるエコー自体が非常に弱い場合は、データ品質管理により取り除くことができる	できない
気象レーダー	シークラッタもデータの品質管理において完全には取り除くこできる	できない
ラジオゾンデ	全ての気象官署から観測されている	全国16か所
ラジオゾンデ	観測高度は中間圏に達する	30km 成層圏
ラジオゾンデ	風向風速計を取り付けている	GPS信号を利用している。
大雨特別警報	基準は全国統一されている	されていない 基本的に市区町村で歴史を網羅的に調査
大雨特別警報	10年に一度程度を基準としている	数十年に1度
大雨特別警報	6時間降水量及び流域雨量指数において、10年に一度以上となった1km格子が5以上まとまって出現	48時間雨量 土壌 50年 5km 50格子
大雨特別警報	1時間降水量及び表面雨量指数において、10年に1度となった1km格子が共に1格子以上まとまって出現	3時間雨量 土壌 50年 5km 10格子
大雪特別警報	地方程度の広がりをもって10年に一度の積雪深となり、かつ、その後も注意報級の降雪が丸二日以上続く	府県程度 50年 警報級 丸一日
暴風 高潮 波浪 特別警報	室戸台風級(中心気圧950hPa以下または最大風速50m/s以上)の台風や同程度の熱帯低気圧が来襲する場合。	伊勢湾台風 930hPa 50m/s
暴風 高潮 波浪 特別警報	沖縄地方奄美地方及び小笠原諸島につついては、中心気圧940hPa以下または最大風速60m/s以上	910hPa 60m/s
暴風 高潮 波浪 特別警報	台風については、台風の大きさ又は瞬間最大風速を保ったまま、中心が接近通過すると予想される地域（予報円がかかる地域）に発表する	中心気圧と最大風速
土壌雨量指数	降った雨が土壌中に水分量としてどれだけ溜まっているかをタンクモデルを用いて数値化したもの
土壌雨量指数	絶対的な土砂災害危険度を示した指標である	相対的な
土壌雨量指数	個々の傾斜地における植生、地質、風化等を考慮し、地域ごとの特性に考慮したパラメータを用いている	全国一律のパラメータ
土壌雨量指数	深層崩壊や大規模な地滑りなどにつながるような地中深い状況も対象としている。	していない
土壌雨量指数	雪が積雪として地表に蓄えられ、地中にしみこむ過程は考慮されている。	雨・雪に関わらずタンクへ入る。
大雨警報（土砂災害）の危険度分布	地図上で5km四方の領域ごとに4段階に色分けして示す。30分ごとに更新される。	1km 5段階 10分
大雨警報（土砂災害）の危険度分布	表面雨量指数の3時間先までの予測値を用いて危険度を示す	土壌 2時間
土砂災害警戒情報	表面雨量指数と2時間積算雨量の組み合わせで設定されている	土壌雨量指数 1時間
土砂災害警戒情報	知事の避難勧告の発令判断や住民の自主避難の判断を支援する	市町村長
土砂災害警戒情報	土砂災害がすでに発生しているという情報	すでに発生していてもおかしくない
土砂災害警戒情報	警報などが発表されていない状況で、土砂災害がいつ発生してもおかしくない状況を示す	大雨警報（土砂災害）が発表されている状況
土砂災害警戒情報	気象庁が発表する。	都道府県と気象庁が共同で
早期注意情報(警報級の可能性)	「中」は注意報が発令される見込みを表している	警報についてのみ
早期注意情報(警報級の可能性)	警報級の現象が7日先までに予想されているときには、その可能性を発表している	5日先
早期注意情報(警報級の可能性)	翌日までは市町村単位で発表される	一次細分区域
早期注意情報(警報級の可能性)	2日先からは、地域単位で発表される	府県予報区
早期注意情報(警報級の可能性)	翌日までは台風・低気圧・前線などの大規模な現象に伴う大雨等までが対象です。	積乱雲や線状降水帯などの小規模な現象に伴う大雨等から、台風・低気圧・前線などの大規模な現象に伴う大雨等までが対象
早期注意情報(警報級の可能性)	週間天気予報に合わせて発表される	翌日まで 天気予報に合わせて(5,11,17) 二日先から週間天気予報に合わせて(11,17時)大雨警報（浸水害）の危険度分布
表面雨量指数	降った雪が積雪として地表に蓄えられる過程やこれが融けて地表面に溜まったり地中に浸み込む過程は考慮されている。	降雪時・融雪時は浸水害リスクの高まりを正確に表現できていない場合があります。
表面雨量指数	値が大きいほど浸水害リスクが高まることを示す絶対的な指標である。	相対的な
表面雨量指数	浸水害発生に深く関係する下水道や排水ポンプ等のインフラの整備状況の違いは反映されていない。	一定程度反映することができる。
洪水警報の危険度分布	2時間先までの雨量予測を用いた浸水雨量指数の予測値が洪水警報等の基準に到達したかどうかを地図上に4段階で色分け表示	3時間 5段階
洪水警報の危険度分布	5kmメッシュで計算し、15km以上の河川に限定して計算を行っている。	1km 全ての小河川も計算
流域雨量指数	タンクモデルだけを用いて算出されている	運動方程式等も用いている。
流域雨量指数	降った雪が積雪として地表に蓄えられる過程やこれが融けて地表面や地中を通って河川に流れ出す過程は考慮している	してない
流域雨量指数	流域雨量指数そのものは、値が大きいほど洪水災害リスクが高まることを示す絶対的な指標である	相対的な
流域雨量指数	基準値は、過去に洪水災害が発生していない河川については、安全であると考えて基準は存在しない	30年に一度超えるかどうかを洪水警報 50年に一度を、「洪水警報の基準を大きく超過した基準」とした
洪水警報の基準値	流域雨量指数からのみ判断される。	流域雨量指数の計算では考慮されていない要素（貯留施設等の影響）も基準値には一定程度反映されています
記録的短時間大雨情報	数年に一度程度しか発生しないような短時間の大雨を予報した場合に発表される	観測 したり 解析（レーダー+雨量計＝解析雨量）したら発表
記録的短時間大雨情報	基準は、数年に一度程度である	一時間雨量歴代一位や二位
記録的短時間大雨情報	市町村ごとに基準が決まっている	府県予報区ごと
記録的短時間大雨情報	府県ごとに発表される	市町村長
台風	北から寒気の影響が加わると、「熱帯低気圧」と変わる	温帯 前線を伴う
台風	年間40個発生している	26個
台風	台風の寿命は、平均7日	5.3日
台風	最長寿命は30日 長寿台風は秋に多く、不規則な経路をとる傾向	19.25日 夏
台風	気象庁では毎年4月１日以後、最も早く発生した台風を第１号としている	1月
台風	一度発生した台風が衰えて「熱帯低気圧」になった後で再び発達して台風になった場合は新たに番号をつける	同じ番号をつける
台風	名前は、各国委員会が持ち回りでつける	発生順にあらかじめ用意された140個のアジア名（下の表のリスト）を順番に用いて、その後再び「ダムレイ」に戻ります。
台風	台風のアジア名は繰り返して使用され続ける。	台風のアジア名は繰り返して使用されますが、大きな災害をもたらした台風などは、台風委員会の加盟国・地域からの要請を受けて、そのアジア名を以後の台風に使用しないように変更するこ
台風	吸い上げ効果は、1hPa低ければ海面は1mm上昇する	1cm
台風	高いうねりは数千キロメートルも離れた場所で観測されるこない	ある
用語	土用波、春から夏にかけて太平洋に面した海岸に押し寄せる高い波（うねり）	夏から秋
用語	有義波高は、ある点を連続的に通過する波を観測したとき、波高をを平均した値	ある点を連続的に通過する波を観測したとき、波高を高い順に並べ直して全体の１／３までの波の高さを平均した値
台風	台風の中心は最も風速が遅い領域の中心である	もっとも低い地点 地形等の効果によりジャンプする
台風	本州四国九州沖縄の各島の海岸に至ることを上陸という	沖縄含まず
台風	接近、北海道、本州、四国、九州、沖縄のいずれかの気象官署等から200 km以内	沖縄含まず 300km
竜巻注意情報	竜巻注意情報は、竜巻による激しい突風に対して注意を呼びかける情報	竜巻だけでなく、ダウンバーストなども含む突風
竜巻注意情報	発生確度は3段階である	2段階
竜巻注意情報	竜巻発生確度ナウキャストで発生確度1が現れた地域に発表している	発生確度2
竜巻注意情報	目撃情報だけでは発表されない。	目撃情報が得られて竜巻等が発生するおそれが高まったと判断した場合にも発表
竜巻注意情報	有効期間は2時間である	1時間
竜巻注意情報	単独で発表される。	雷注意情報を捕捉する情報として発表される。
竜巻発生確度ナウキャスト	10km 実況と1時間先までの予測を提供しており、10分ごとに更新しています。
降水ナウキャスト	10分間隔で発表され、1時間先までの10分毎の降水の強さを5km四方の細かさで予報します。	5分間隔で発表され、1時間先までの5分毎の降水の強さを1km四方の細かさで予報します。
降水ナウキャスト	予測を行う時点で求めた降水域の移動の状態がその先では全く変化しないと過程している	してない
降水ナウキャスト	降水の強さに発達・衰弱の傾向を加味するため、新たな降水域も予測される。	できない
降水ナウキャスト	降水の強さに発達・衰弱の傾向を加味するため、地形の影響は考慮されない。	してる
降水短時間予報	降水短時間予報は、長時間先まで全く同じ手法で予測する	降水短時間予報は、6時間先までと7時間から15時間先までとで発表間隔や予測手法が異なりる。
降水短時間予報	後半の予測には局地モデル（LFM）だけ用いる	メソモデルも用いる。
降水短時間予報	後半の予測の解像度と頻度は5km 30分である	5km 1時間
解析雨量	気象庁・国土交通省が保有する気象レーダーの観測データから解析される1時間の降水雨量を5km四方の細かさで解析したもの	気象庁 国土交通省 地方自治体が保有する全国の雨量計も使って、1km
解析雨量	解析雨量は60分ごとに、速報版は30分ごとに作成される	30分 10分
解析雨量	アメダスや他機関の雨量計をレーダーによる観測で補正して正確な雨量分布を得る	レーダーによる観測をアメダスや他機関の雨量計による観測で補正して、面的に隙間のないより正確な雨量分布を得る
解析雨量	土壌雨量指数、表面雨量指数、流域雨量指数の算出には利用されない	利用される。
高解像度降水ナウキャスト	アメダス等の雨量計を利用して降水予報域を補正している。	してない 気象レーダーのみ
高解像度降水ナウキャスト	解像度は500mである	250m
高解像度降水ナウキャスト	高層観測データを用いている	ウィンドプロファイラやラジオゾンデも利用
高解像度降水ナウキャスト	降水部の内部を平面的に解析して予測する。	内部を立体的に解析している。
降水ナウキャスト	気象庁のレーダーのほか国土交通省レーダ雨量計を利用し、さらに雨量計や地上高層観測の結果等を用いて地上降水に近くなるように解析を行って予測の初期値を作成している
高解像度降水ナウキャスト	気象庁のレーダーの観測結果を雨量計で補正した値を予測の初期値としている
高解像度降水ナウキャスト	予測前半では3次元的に降水分布を追跡する手法で、予測後半にかけて気温や湿度等の分布に基づいて雨粒の発生や落下等を計算する対流予測モデルを用いた予測に徐々に移行していきます。
降水ナウキャスト	積乱雲の発生予測にも取り組んでいます。 地表付近の風、気温、及び水蒸気量から積乱雲の発生を推定する手法と、微弱なレーダーエコーの位置と動きを検出して、微弱なエコーが交差するときに積乱雲の発生を予測する手法を用いて、発生位置を推定し、対流予測モデルを使って降水量を予測します。	高解像度ナウキャスト
解析積雪深・解析降雪量	積雪の深さと降雪量の実況を30分ごとに約1km四方の細かさで推定するものです	1時間 5km
解析積雪深	解析雨量や局地数値予報モデル（MSM）などの降水量、気温日射量などを、タンクモデルに与えて積雪の深さを計算したあと、アメダスの積雪系の観測地で補正する。	LFM 積雪変質モデル
解析積雪深・解析降雪量	1km四方メッシュの中心点での値である	5km四方の平均的な値
解析積雪深・解析降雪量	個別地点における観測地と必ず一致する。	しない
解析積雪深・解析降雪量	地上の気温が0度の時は雪雨の判別が難しいため、精度が低下する。	1度～３度
雷	雷雲の背丈は冬に8km 夏に３ｋｍである	4km 7km
雷	北陸地方では、夏に発生しやすい	冬
雷	内陸部では冬に発生しやすい	夏
雷監視システム	雷より発する光を受信して、その位置発生時刻などの情報を作成する	雷より発生する電波
雷	対地放電も雲放電も発する電磁波に違いはない	特徴が異なる
雷監視システム	検知局は全国に60か所ある	30か所
雷監視システム	受信する電磁波は到達距離が短いため精度の高い観測が可能	到達距離が長いため、日本列島沿岸から遠く離れた領域も観測可能
雷	月別に集計すると、雷が検知されるのは9月が最も多い	8月
雷	対地放電と雲放電の比率は、秋は対地放電１に対して雲放電が５程度であるが、夏は1:1となる	冬は対地放電と雲放電の比率はほぼ同じで、1：1程度ですが、夏は対地放電1に対して雲放電が5程度と雲放電の割合が大きくなっています。
雷	検知数は、夏は明け方から午前中にかけて明瞭なピークがある	夏は午後から夕方
雷	検知数は、冬は、午後から夕方に明瞭なピークがある	冬はフラット
雷	日本海沿岸で発生する雷は、放電数は多いものの一回当たりの電気量は少ない	放電の数が少ないものの、一回あたりの雷の電気量が多く
雷ナウキャスト	5km格子単位で解析し、その1時間後（10分～60分先）までの予測を行うもので、30分毎に更新して提供します。	雷の激しさや雷の可能性を1km格子単位で解析し、その1時間後（10分～60分先）までの予測、10分毎に更新
雷ナウキャスト	活動度は5段階である	4段階
雷ナウキャスト	雷雲の盛衰の傾向は考慮されない	される
雷ナウキャスト	活動度１は雷放電を検知した状態である	雷雲が発達する可能性のある領域
雷ナウキャスト	活動度2は落雷がある状態	雷光が見えたり雷鳴が聞こえる。落雷の可能性が高くなっている。
雷ナウキャスト	雷活動に関係のある気温が-15度となる高度のエコー強度などの指標を用いている	-10度
雷ナウキャスト	発雷密度を階級わけすることで、活動度の1～４を作成している	活動度の2～4
雷ナウキャスト	発雷密度を計算するとき、対地放電と雲放電では、雲放電の数が多いほど雷雲が活発であるため、雲放電の重みが大きい	対地放電の方が災害に直接結びつくことから重みが重い。
府県天気予報	府県予報区ごとに発表される	府県予報区を細分した一次細分区域
府県天気予報	毎日5時17時に発表される	5,11,17時
府県天気予報	明日までの天気が発表される	明後日
府県天気予報	明日の天気、降水確率、最高最低気温が発表される。	風と波浪も
天気分布予報	全国1kmメッシュに分け、明後日の24時までの予報を掲載する	5km 明日
天気分布予報	メッシュ内の1時間ごとの代表的な天気を表す	3時間天気分布予報
日本周辺 実況天気図	一日4回(3,9,15,21時)の観測データをもとに作成される。	3,6,9,12,15,18,21時
アジア太平洋域　実況天気図	一日4回(3,9,15,21時)の観測データをもとに作成される。	合ってる
アジア太平洋域　実況天気図	気象庁が船舶向け予報警報を担当している海域は(北緯10度～北緯65度 東経60度～東経180度)である	海域（赤道～北緯60度　東経100度～東経180度
予想天気図	一日4回(3,9,15,21時)の観測データをもとに、24時間36時間後の予想天気図が作成される。	24時間 48時間
予想天気図	強風域（30ノット）のみ表示されている	船体着氷域 海氷域もあわせて
アジア太平洋域　予想天気図	一日4回(3,9,15,21時)の観測データをもとに、24時間と36時間後の予想が作成される。
週間天気予報	地方週間天気予報 府県週間天気予報 という形で毎日1回発表される	全般週間天気予報もある：11時 地方+府県：11時17時
週間天気予報	最高最低気温を0.1度単位で示す	1度
週間天気予報	最低最高気温はその日一日の中での最高最低気温である	明日の予報 朝の最低気温 日中の最低気温 明日以降はその日の最低最高
週間天気予報	降水確率を５％単位で示し、7日先までの降水確率をその日ごとに示す	10% 明日の予報までは6時間ごと
週間天気予報	予報の信頼度を4段階で示す	3段階
週間天気予報	降水量を２mm単位で示す	1mm単位
週間天気予報	気温の平年値を1度単位で示す	0.1度
週間天気予報	信頼度は、予報事項の確率の高さを示す	「予報が的中しやすい」「予報が変わりにくい」ことを示す。
週間天気予報	信頼度Aは、適中率が当日の予報並みにであることを示す	明日の予報
週間天気予報	信頼度Bは、適中率が3日先の予報と同程度である	4日先
週間天気予報	信頼度Cは、適中率が5日先の予報と同程度である	Bより信頼度が低い
週間天気予報	平年値は、過去50年間の観測した気温(1度単位)と降水量(2mm)の平均。	30年 0.1度 1mm
週間天気予報	平年値は、50年に一度更新する	10年
週間天気予報	最低最高気温の予測の範囲に入る確率は、75％である	0.8
週間天気予報	降水量の平年値は予測期間7日間で平均した降水量の平年並みの範囲である	合計した
週間天気予報	最高最低気温の平年値は、予報期間7日間の平均値である	予報4日目の最高最低気温の平年値
週間天気予報	各県ごとの週間天気予報は毎日3回発表される	2回 11時 17時
週間天気予報	期間の1日目と二日目については、最新の天気予報に更新されるこ無い	随時更新される。
週間天気予報	週間天気予報は都道府県を細分化した地域ごとに発表される	基本的には都道府県単位 北海道７ 沖縄４地域
府県天気予報	都道府県ごとの天気予報である	都府県を1-4に分割 北海道は16 沖縄は7つ
府県天気予報	天気 最高最低気温 風 波高 降水量 降水確率 予報の信頼度が含まれる	信頼度は無い
府県天気予報	予報期間は、発表時刻から48時間後までである	明後日の24時まで
府県天気予報	一日に2回発表される。	5,11,17時
府県天気予報	最低最高気温はその日一日の中での最高最低気温である	朝の最低と日中の最高気温
府県天気予報	最低最高気温の予測の範囲に入る確率は、75％である	府県天気予報には温度の範囲は無い。
地域時系列予報	府県ごとに発表される	都道府県を1-4に分けた地域 北海道は16 沖縄は7
地域時系列予報	アンサンブル数値結果を基に作成される	府県天気予報を基に作成される。
地域時系列予報	1時間ごとの平均した天気を表現する	3時間 卓越した
地域時系列予報	風向は16方位で表現される	8方位
地域時系列予報	最大風速は10段階で表現される	6段階
地域時系列予報	気温は、一日の最高最低温度を0.1度単位で表現される	1度単位 朝の最低気温と日中の最高気温
台風予報	暴風域は風速（3分平均）が20m/s以上の暴風が吹いているか、地形の影響などがある場合に吹く可能性がある範囲をしめしている。	暴風域で、風速（10分間平均）が25m/s以上の暴風が吹いているか、地形の影響などがない場合に吹く可能性のある範囲を示しています
台風予報	強風域は、最大風速が17m/s以上の強風が吹いているか、地形の影響がある場合に吹く可能性がある範囲を示している。	風速（10分間平均）が15m/s以上の強風が吹いているか、地形の影響などがない場合に吹く可能性のある範囲を示しています。
台風予報	5日先の予報は、中心位置（予報円の中心）だけが示される。	各予報時刻の台風の中心位置（予報円の中心と半径）、進行方向と速度、中心気圧、最大風速、最大瞬間風速、暴風警戒域
台風予報	予告した時刻に台風の中心が予報円の中に入る確率は80%である	0.7
台風予報	台風は、予報円の中心を結んだ線に沿って進む。	進む限らない
台風予報	暴風警戒域は、台風の中心が予報円の中心を結んだ線に沿って進んだ場合に、暴風域に入る恐れのある範囲を示している。	台風の中心が予報円内に進んだ場合に5日（120時間）先までに暴風域に入るおそれのある範囲全体を示しています
台風予報	暴風域に入る確率は、市町村ごとに発表される	市町村等をまとめた地域ごとに
台風予報	暴風域に入る確率は、一週間以内に台風の暴風域に入る確率が1%以上である地域に対して発表される。	5日以内 0.5%
台風予報	暴風域に入る確率は、半日ごとの値が示される	3時間
台風予報	暴風域に入る確率は、時間が経過しても変化するこない	する
台風予報	暴風域に入る確率は、100％、暴風域に入った後過ぎ去った状態をいう	暴風域に入っている状態
台風予報	「発達する熱帯低気圧に関する情報」は48時間先に台風に発達する見込みの場合に発表される	24時間
台風予報	実況には最大瞬間風速は含まれるが、予報には含まれない	含まれる。
台風予報	実況は3時間ごとに発表される	台風が近づいたら毎時
台風予報	24時間予報は、6時間ごとに発表される	3時間ごと
台風予報	24時間予報は6時間ごとのの予報である	12時間と24時間後
台風予報	5日予報は、3時間ごとに発表される	6時間
台風予報	5日予報は、3日先までは12時間ごと、4日先から24時間ごとの予報が発表される。	24時間毎
全般気象情報	警報や注意報の内容を補足するために発表します。	警報・注意報に先立つ情報も含まれる。
全般気象情報	総監規模の現象（梅雨前線）などの情報が主である	少雨や長雨などに関する情報も発表荒れる。
全般気象情報	情報番号は必ず連続する	連続しない場合は、全般台風情報が発表されている
指定河川洪水予報	氾濫注意情報と氾濫警戒情報は洪水注意報に相当する	氾濫警戒情報は洪水警報に相当
指定河川洪水予報	氾濫危険情報と氾濫発生情報は洪水警報に相当する	氾濫警戒情報は洪水警報に相当
指定河川洪水予報	大雨特別警報の解除後の氾濫への警戒を促すために、大雨特別警報を警報等に切り替える際、臨時の指定河川予報が発表される	丸
指定河川洪水予報	全国で運用されている	沖縄では運用されていない。
酸性雨	二酸化炭素が雨に溶け込み、通常より強い酸性を示す現象	二酸化硫黄 窒素酸化物
酸性雨	雨だけの現象である	雪 霧等も含まれる
酸性雨	人為起源の大気汚染物質が無かった場合、雨は中性である	二酸化炭素が解けるため、酸性
酸性雨	人為起源の大気汚染物質の排出された付近でのみ発生する	数千キロも箱mばれることもある。
酸性雨	酸性沈着の原因は、酸性雨のような湿性沈着が原因である	乾燥した微粒子による乾燥沈着もある。
酸性雨	降り始めから降り終わりまで酸性度は変わらない	だんだんと弱くなる
酸性雨	酸性雨の数値的な定義はph5.6以下である。	無い 5.6は純粋に二酸化炭素が十分に溶けた数値
エーロゾル	観測する装置名はシーロメーターである	スカイラジオメーター
スカイラジオ	大気による吸収が多い波長の太陽直達光と散乱光の強さを測定することで、エーロゾル光学的厚さや粒径分布、一次散乱アルベドを観測することができます。	吸収が少ない複数の波長
スカイラジオ	エーロゾルの光学的厚さ、大気中に分布したエーロゾルの層の厚さである	エーロゾルによる大気の濁り具合
スカイラジオ	一次散乱アルベド、太陽光の入射に対する地球からの放射量の割合である	（エーロゾルが光を散乱（吸収）させる効果の指標）
黄砂	黄砂はゴビ砂漠からやってくる	タクラマカン砂漠も
黄砂	黄砂の観測は、各地の気象台で目視で確認した時を黄砂として観測している。	丸
黄砂	黄砂分布の予測は、黄砂の舞い上がりから、上空の風の流れに従って移動すると仮定して予想している	移動や拡散、効果の過程などを組み込んだ数値モデルをも言いいている
黄砂	気象庁で用いられる数値モデルは、水平解像度が20kmの全球モデルと同じである	40km
黄砂	黄砂分布の予測は、52時間先（3日先）までの黄砂の濃度などを予測しています、	96時間先 4日
黄砂	冬の季節には観測されない	11,12,1,2,3月も過去には観測されている
黄砂	春に多く観測される。	される。
黄砂	黄砂の初日の平均値は3月初旬である	初終日の統計は実施していない
ヒートアイランド現象	大都市で気温が長期的に上昇しているとみられ、特に日の最高気温の上昇率が大きい	最低気温
ヒートアイランド現象	気温の長期的な上昇は夏に最大となる都市が多い	夏に最小になる
ヒートアイランド現象	長期的には、冬日は変化しないが、熱帯夜や真夏日猛暑日は増加している	冬日は減少していると思われる。
ヒートアイランド現象	都市化により、相対湿度が長期的に上昇している	低下している
ヒートアイランド現象	相対湿度の低下率は、真夏に最小となる都市が多い	梅雨時期
ヒートアイランド現象	霧日数は減少しているとみられる。
ヒートアイランド現象	多くの都市で降水量や大雨に有意な長期的変化がみられる	みられない
ヒートアイランド現象	人工被覆域は、植生域と比べて日射による熱の蓄積が少なく、また、暖まりにやすく冷えやすい性質がある（熱容量が小さい）	人工被覆域は、植生域と比べて日射による熱の蓄積が多く、また、暖まりにくく冷えにくい性質がある（熱容量が大きい）
ヒートアイランド現象	日中に蓄積した熱を夜間になっても保持し、大気へ放出することになるため、夜間の気温の低下を妨げることになります。
ヒートアイランド現象	都心部で人口が集中する地域では、昼間の排熱量は1kW/m^2に達すると見積もられる。	100w/m^2
オゾン層観測	ブリュワー分光光度計は、昭和基地で使用されている	日本の札幌つくば那覇
オゾン層観測	ドブソン分光光度計は、昭和基地で使用されている	まる
オゾン層観測	分光光度計では、上空オゾン層の高度分布を観測するこできない	日の出や日没の前後で連続帝に測定することで可能 5ｋｍごと
オゾン層観測	オゾンゾンデは、オゾンがヨウ化カリウム溶液中で化学反応するときの抵抗の変化を利用する	電流が発生する
オゾン層観測	衛星による観測は静止衛星軌道上で、地表や大気におって反射散乱されるう太陽紫外線の強度を測定することでオゾン全量を観測する	極軌道 700ｋｍ上空
日射・赤外放射	下向き赤外放射は、地表面から大気中の雲や二酸化炭素へ放射されるエネルギーである	大気中の空気分子・雲・二酸化炭素等から放射される長波（赤外）放射のうち、地表面へ向かう成分
日射・赤外放射	観測は、国内4地点である	5地点 札幌 つくば 福岡 石垣島 南鳥島
観測	気象観測機器は製造時における器差はない	ある
観測	観測機器の偶然誤差、個々の測器や測定条件の違いによって現れる。	観測機器の系統誤差
観測	系統誤差、気象測器の構造上避けられないものである	観測機器の偶然誤差
観測	系統誤差、観測者が目で読み取って数値を得る場合に、観測者個人の癖によって系統的に発生する誤差である	観測機器の個別の誤差
観測	観測機器の数値の読み取りは、瞬間的に行い、平衝するまでの時間を補正する。	時定数を考慮した観測方法を行う
観測	風速計の場合は、時定数は風速にほぼ比例して変化する	反比例
観測	風速と時定数商はほぼ一定であり、これを距離定数と呼ぶ	風速と時定数の積
観測	風速計の場合は、距離定数で速記の応答の速さをあらわす
観測	突風率は、一般的に2倍から4倍である	1.5倍から2倍
観測	風光風速計は、地上15mの高さに設置するのが標準となっている	10m
観測	雨量計を高い建物の屋上に設置する場合では、建物からの影響を排除するために最も端に設置する	風の影響が強まるので、少なくとも1m 3m以上端から話す。
観測	降水観測は、気温や気圧といった気象要素と同様に、極地性が低く時間的な変動も小さい	極地性が高く時間的な変動も大きい
観測	夏季のひょうや氷あられは積もると積雪として観測される。	されない
観測	転倒ます型雨量計の温水式は、受水器のの周囲を二重構造にして、ここに油を満たしてヒーター等で10度前後に保って雪などを溶かす	受水器と漏斗の周囲 不凍液 ５度前後
観測	転倒ます型雨量計の溢水式は、受水器内が二重構造になっており、、内側に水と水が蒸発しないように表面に油が浮かせてあり、外側に不凍液がたくわえられていて、ヒーター等で５度前後に温められており、受水器内の水と油を加熱している	１０度
観測	雪尺による計測は、雪尺付近の積雪量を計測する	盛り上がりが発生するため、雪尺から数十センチ離れた平均的雪面の高さを推定して読み取る
観測	超音波式積雪系は、超音波の伝播速度は空気の温度に依存するため、地面側に温度計が設置されている。	超音波送受信機の近傍に温度計を設置する。気象庁では露天で測定した気温を用いている。
観測	積雪計を設置する場所は、都市部での積雪量を模擬するために、鉄板やコンクリートを敷く。	自然な状態にする
観測	雨量計の設置場所は、近くに建物がある場合は、その建物の高さ分だけ離れた位置に設置する	少なくとも2倍以上 できれば4倍以上
観測	雨量計は、地面による風の乱れを避けるために、できるだけ高く設置する	風の影響を受けないように低く設置する
観測	雨量計の誤差の原因で最も大きいのは、受水器からの蒸発による損失である	受水口上での風速の増大及び風の乱れによる降水捕捉率の低下
観測	雨量計で補足できない降水量は最大20% 雪では 80%に達成する	2～10% 10～50%
観測	降水強度・降水量は、気象レーダーからの見通しの良い範囲なら、地上で測定した値と差はない	2～5倍程度ある
観測	気温は、細かく見ると数秒の中でも1～2度の幅で変動している
観測	温度計の時定数は、一般的に10秒から60秒のものが多く使われる	30秒から180秒
観測	温度計の設置高さは、温度計の観測部が1.5mの高さである	二重円筒の底面
観測	温度計の痛風筒はファンにより通風されており、その速度は2m/sである	5m/s
観測	温度計の設置場所は、風のよどみ点による温度上昇を避けるために、建物の屋上への設置が推奨される	屋上への設置は避ける
観測	電気式湿度計は、高分子膜に含まれる水分の蒸発量が変化し、これによる誘電率が変化することから相対湿度を測定する。	高分子膜に含まれる水分量
観測	風速 風向計の観測間隔は、100Hzである	0.25秒
観測	現代の風向計の角度検知は、抵抗式ロータリーエンコーダーを用いている	セルシンモーター 光エンコーダー
観測	風向計の矢羽は、２枚式の方が良いとされている
観測	風向風速計の設置場所は、建物や木々などの障害物との距離は、障害物の高さの少なくとも20倍以上あることが望ましい	10倍
観測	塩化リチウム露点計は、塩化リチウム水溶液の飽和蒸気圧と大気の蒸気圧が等しい温度から露点温度を求める
観測	塩化リチウム露点計の時定数は1分程度である	2～3分程度
観測	塩化リチウム露点計の時定数から、連続記録は得られない	連続記録が得られ、隔測も可能であるため自動観測に適している
観測	塩化リチウム露点計の時定数から、水溶液の飽和温度が気温より低いあ場合は露点温度を測定できない
観測	塩化リチウム露点計も温度計同様に5m/s程度の下からの強制通風を行う必要がある	0.15m/s程度 0.2m/s程度となると感部表面の平衡状態がくずれる。
観測	日射計は、黒色受光麺で吸収して熱エネルギーに変換し、温度基準点である白色反射麺との温度差を熱電堆によって起電力として出力する。
観測	アメダスでは太陽電池式日照計を使用している。
観測	視程は、全方位の測定値の中で平均値をその観測時の視程とする。	最小値
観測	空港での視程の観測には、透過式を用い、基線長さ75mまたは150mの透過率計を用いている。	175m& 152.4m
観測	視程は、夜間では暗くなって目標が見えないことの影響を取り入れる。	夜間の視程は、昼間と同じ明るさと仮定した場合で、暗くなって目標が見えないことには白湯されない。
観測	視程は、光源から照射された光が大気や浮遊する粒子によって散乱吸収され減衰し、もとの強さの10%になるまでの距離を大気消散係数という	0.05
観測	大気消散係数と視程は合致しない
観測	視程は、1kmまでは100m単位 1km以上は500m単位で観測する	50m 100m km単位
観測	雲量は、濃霧のため全く空が見えない場合は、これを雲と同様にみなして雲量10とする。
観測	雲量は、霧を通して、あるいは霧のない部分から天空あるいは雲が見える場合は、その程度に応じて雲量を決める。
観測	運良は、煙霧、黄砂などが天空の全体又は一部を覆い’雲を判別できない場合は、濃霧の場合と同様にそこに雲があるとみなして雲量を決める。
天気	凍雨は、しゅう雨として降る	降らない
天気	氷あられは、しゅう雨として降ることもある	常にしゅう雨性降雨として起こる
天気	ひょうは、雷電に伴って降る。	それはそう
天気	細氷は、水平視程は激しく変動し、その下限は500mの濃霧である	激しく変動するが、下限は1km程度
天気	氷霧はダイアモンドダストである	ちがう
天気	霜は大気中の水蒸気が凝結して地面又は地物に付着して凍結したもの	大気中の水蒸気が昇華して付着したもの
天気	かさ（日のかさ 月のかさ）は大気中に浮遊する水滴のために光が屈折または反射して生ずる	浮遊する氷の結晶
検定	電気式気圧計の検定有効期限は、5年である	10年
検定	風杯式 風車型風速計の検定有効期間は5年であるが、超音波式は10年である	風速計は5年
検定	転倒枡形雨量計の検定有効期限は、動作部が多いので2年である	5年
検定	ラジオゾンデ用機器の有効期限は2年である	1年
検定	複合気象測器検定の有効期限は、これを構成する各気象測器の平均値の期間である	もっとも短い
検定	委託検定の対象機器は、日照計と直達電気式日射計などである
アンサンブル予報	アンサンブル平均は、低気圧や台風の中心気圧を低めに予測する	ばらつきを平均するため高めになる。
アンサンブル予報	アンサンブル平均は、局地的な現象をよく表す	隠してしまう。
統計値	降水量が0.0mmと表示されている場合は降水がなかったことを表している	昔は基準がばらばら 現代は-が降水なしで、0.0mmは最小単位以下の降水があった。
統計値	最大一時間雨量は、毎正時の極値である	2002年12月31日以前は。今は、毎10分の極値
統計値	最大一時間雨量は、当日0時1分から25時までの連続した1時間の降水量の最大値である	前日23時1分から当日の24:00まで
統計値	日最大10分間降水量は、当日0時1分から25時までの連続した10時間の降水量の最大値である	前日23時51分から当日の24:00まで
統計値	日最高 最低気温の極値は、毎正時の極値である	任意の時分
統計値	日最大風速と日最大瞬間風速の統計値は気象台等とアメダスでは異なる	同じ 任意の時間の値
統計値	降雪の深さが0cmであれば降雪がなかったことを表す	気象台等（積雪自動観測）では降雪は記録されない 気象台等（目視）はーー表示 アメダスでは、有無に関わらず0cm
統計値	積雪の深さが0cmの時、必ず積雪はなかった。	そう限らない。
数値予報モデル	力学過程は、格子の代表値を用いて直接計算できる時間変化項を取り扱っている	格子内の平均値
数値予報モデル	表現できる現象の最小スケールは、格子間隔の2～4倍と言われている。	5～8倍
数値予報モデル	GSMは非静止力学モデルである	静止力学モデル
数値予報モデル	MSMは静止力学平衡モデルであるが、LFAは非静止力学モデルである	MSMも非静止力学
数値予報モデル	物理過程では、格子より小さいスケールの効果を格子代表値で計算するためのモデル化を行っている	格子平均値
数値予報モデル	MSMでは地表面の積雪が解析値で固定されているために、予報時間中に積雪の有無が変わる効果がそもそも計算されていないが、LFMでは計算されている	MSMもLFMも計算されていない。
数値予報モデル	GSMでは、長時間の予報時間のため海面水温が大気により変化する効果が重要となり計算されている	GSM MSM FLMでも計算されていない。
数値予報モデル	GSMでは、海水温が大気による変化する効果は全く考慮されていない	季節変動は考慮されている。（たぶん季節予報では、何かのパラメータを変えている）
数値予報モデル	GSMでは、積雲対流スキームは大気安定度がそれほど低くない段階から対流が発生するものとして成層を安定させるため、強い降水域を集中させる傾向がある。	弱い降水を広めに予想する傾向がある。
数値予報モデル	MSMでは、地形の収束などの強制力が強いときに、弱い降水を広めに予想する傾向がある	強い降水を集中させる傾向がある。
数値予報モデル	MSMでは、積雲対流スキームによる不安定の解消が十分である場合に、格子スケールの上昇流が弱く予測され、結果として低気圧の発達不足の予報を行うことが知られている。	不十分である場合、低気圧の過発達の予報につながる
数値予報モデル	海上を進む擾乱の予想は、観測点が陸上に比べて少ないが、モデルが単純なため不確実性は小さい	大きい
数値予報モデル	海上を進む擾乱の予想は、衛星による観測データから十分に高精度な初期値を作成することができる	できない
数値予報モデル	台風ボーガスは、典型的な典型的な台風の構造を仮定し、台風の解析及び予測結果をもとに仮想的に作成した風と気圧の場である
数値予報モデル	MSMやLFMの境界面での親モデルからの影響は、予報時間が長くなるにつれて影響が大きくなる。
数値予報モデル	親モデルの変更が子モデル内の特性に影響を与えるこない	ある
数値予報モデル	気象庁の数値予報モデルでは、より解像度の高い子モデルから親モデルへの境界面を通しての移流をおこなっている	ない
アンサンブル予報	初期値が古い予報を併せて利用するLAFは気象庁では利用していない	LFM降水量ガイダンスで活用されている。
アンサンブル予報	LAFと新しい予報とに精度の違いは無い	ある 新しい方が平均的には精度が高い
数値予報モデル	数値予報モデルの結果（プロダクト）から格子点と一致しない位置の値を求める場合は、単純な内挿計算で十分である	ならされてしまう。周囲の格子の状態を考慮した方が良い場合がある。
ガイダンス	一括学習型のガイダンスは、係数が変化しやすいため、予測特性を把握しにくい	係数が変化しないから予測特性を把握しやすい
ガイダンス	以下つ学習型のガイダンスは、数値予報モデルが変化してもすぐに対応できる	できない
ガイダンス	ニューラルネットワークは一括学習型の一つである	線形重回帰MLR
ガイダンス	逐次学習型は、数値予報モデルの変更により特性が変化した場合、データが数年かけて蓄積されるのを待たなければならない	一括学習型は
ガイダンス	逐次学習型は、予測式を日々更新できるが、それは1日に1回の更新操作のときだけである	予測のたびに係数が変化する
ガイダンス	逐次学習型は、発生頻度がまれな現象の予測に対しても有効性が高い	低い
ガイダンス	ガイダンスによってランダム誤差の低減が図られる	系統誤差
ガイダンス	ガイダンスはｍ数値予報モデルの地形モデルが実際と異なることによる誤差を低減することが可能である	ある
ガイダンス	線形重回帰は、多次元にわたる複雑な数式であるため、係数からガイダンスの特性をユーザーが把握することが難しい	超単純だから特性の把握しやすい
ガイダンス	線形重回帰は、数値予報結果と観測データから統計処理して係数を決める	最小二乗法も統計処理？
ガイダンス	線形重回帰は、数値予報モデルの変更に対して、ガイダンスの特性をユーザーが把握しやすいことから、柔軟に対応できる	できない
ガイダンス	ロジスティック回帰は、現象の晴れ(1) 雨(0) 雪(-1)の確率を利用するものである	0,1の2値で表現できる現象の確率を予想する。
ガイダンス	ニューラルネットワークを用いたガイダンスのメリットは、非線形の関係を取集扱うことができることである	できる。
ガイダンス	ニューラルネットワークを用いると、説明変数と予測結果との関係を把握することが困難である。
ガイダンス	頻度バイアス補正、平均的な予測誤差が多少悪くなっても発生頻度の低い現象の予測精度を上げる目的で使用される。
ガイダンス	頻度バイアス補正は、強風や大雨などの空振り率を低下させることができるが、一方捕捉率が悪化してしまう。	頻度バイアス補正は、強風や大雨などの捕捉率を向上させることができるが、一方空振り率が増加してしまう。
ガイダンス	係数の層別化は、一つの予測式ですべての場合に対応するコトは困難なため、特定の条件により予測式の係数を複数使い分ける
ガイダンス	診断的な手法は、予測式は論理的な関係や簡便な調査結果などをもとに作成し、格子毎に細かい調整を行って得られう	格子毎に調整を行わずにかんたんに作成できる
ガイダンス	降水ガイダンスは、ニューラルネットワークにより平均降水量の予測値を作成し、カルマンフィルターと頻度バイアス補正により解析雨量から算出した平均雨量と最大降水量の比を予測して、最後に両者をかけ合わせて最大降水量を作成する。	カルマンフィルターと頻度バイアス補正で平均雨量の予測値を作成し、ニューラルネットワークにより平均雨量と最大降水量の比を予測して、最大降水量を作成する。
ガイダンス	最大降雪量ガイダンスは、気温ガイダンスとと数値予報モデルの相対湿度から計算された雪水比を平均降水量ガイダンスに×て作成する、
2週間気温予報	第一種の予測可能性、初期値に依らず境界値によるもの	初期値
2週間気温予報	第2種の予測可能性、境界値によらず初期値によるもの	境界値
2週間気温予報	2週間気温予報が対象とする現象は、移動性の高・低気圧の時間スケールである	時間スケールも空間スケールも大きい
2週間気温予報	定常ロスビー波は重要なファクターである。
長期予報	ある地域と遠く離れた地域の天候が同期して変動することがあり、これを気象パターンという	テレコレクション
長期予報	ユーラシアパターンは、定常ロスビー波によるものである	らしい
長期予報	ユーラシアパターンは、日本の夏の天候に影響を与える	冬
長期予報	ユーラシアパターンは、ヨーロッパの気圧や気温と日本の気圧や気温が逆になるパターンである
長期予報	太平洋ー北米パターンは、夏季に卓越するテレコネクションパターンである
長期予報	PNAパターンは、エルニーニョ・南方振動（ENSO）に伴う熱帯域の変動に対応する応答である
長期予報	PJパターンは冬の日本の天候に重要である。
長期予報	PJパターンは、フィリピン付近で低気圧性の時本州付近は後期合う制の南北双極子敵な循環偏差をもつ
長期予報	PJパターンは対流圏下層だけでみられる	上層にも波列状のパターンが表れる。
長期予報	シルクロードパターンは日本の冬の天候に影響を及ぼす	夏
長期予報	シルクロードパターンは日本付近でジェット気流が北に蛇行すると、対流圏の中下層の太平洋高気圧も日本付近へ張り出す。
長期予報	PJパターンとシルクロードパターンが重なり合うこない	重なると顕著な高温となりやすい。
長期予報	ブロッキング高気圧は、中高緯度帯の偏西風が南に大きく蛇行し、空間スケールの大きな高気圧が発達して1週間以上停滞したもの	北に蛇行
長期予報	ブロッキング高気圧は、移動性の低気圧がブロッキング高気圧におって東進が阻害されることからこう呼ばれる。	高気圧
長期予報	多くの国の機関では、台風の進路予測には、複数の数値余殃モデルの進路予想結果を平均する手法を導入している。
長期予報	複数の数値予報モデルの進路予想結果を平均する手法をアンサンブルと呼ばれる	コンセンサス手法
長期予報	コンセンサス手法は、精度が高く独立性の低い数値予報モデルを活用することが効果的である	独立性が高く
長期予報	コンセンサス手法は、特に短いリードタイムの予測では単独モデル予測よりも精度が高くなる。	長いリードタイム
長期予報	単純コンセンサス手法、各数値予報モデルの進路予測結果を単純平均する手法である
長期予報	コンセンサス手法は、アンサンブル予報のコントロールメンバーよりも精度が劣る	勝る
長期予報	コンセンサス手法は、高解像度の決定論的数予報モデルの予測より十分精度がよい	よいいえない。
長期予報	台風進路予報において、アンサンブル予報は、スプレッドの大きさから予報の信頼度を得る目的で活用されている。
長期予報
雨量指数	土壌雨量指数解析値の解像度と頻度は、1km 10分毎である	5km 30分？
雨量指数	土壌雨量指数実況値の解像度と頻度は、5km 30分である	1km 10分？
雨量指数	土壌・表面・流域雨量指数実況地は、解析雨量からのみ計算される	速報版解析雨量も用いる。
雨量指数	土壌・表面・流域雨量指数の1時間予報地は、降水短時間予報から求められる	土壌1時間予報は存在しない。降水ナウキャストから求められる。
レーダー	海上での非降水エコーを低減するために、品質管理は関係ない	ある
レーダー	海上での非降水エコーを低減するために、衛星の赤外画像を利用して、地上・海面温度に近い領域には発達した雲は無いとして非降水エコーを弱める
降水短時間予報	降水短時間予報が利用する実況補外型の予測では、強雨域と一般降水域を同じベクトルとし算出している。	別々の移動ベクトル
降水短時間予報	実況補外型予測では、強雨域と一般降水域のベクトルは一致する。	しない
降水短時間予報	実況補外型予測と数値予報モデルのMSMとをその時々に応じて重み付き平均させている	LFMも
解析雨量	速報版と正規版解析雨量の処理は同じである	違う
解析雨量	速報版解析雨量を求める処理では、前半と後半に分けている	前半50分 後半10分
解析雨量	雨量換算係数は、1時間降水量の分布を実際の1時間降水量に相当する分布に補正する数値である	降水強度の1時間積算地を
降水短時間予報	速報版と正規版との違いは、予測手法である	初期値の作成方法が異なる。
降水短時間予報	速報版の初期値作成には、速報版解析雨量の前半部分の雨量換算係数を用いる。
降水短時間予報	降水15時間予報の算出には、MSM＆LFMのガイダンス値を用いていない	用いている。
高温注意情報	冬季の極端な高温時にも、発表される。	夏の35度だけ
早期天候情報	その時期としては10年に1度程度しか起きないような著しい高温や低温、降雪量（冬季の日本海側）、降雨量となる可能性が、いつもより高まっているときに、6日前までに注意を呼びかける情報です。	降雨量については発表されない
早期天候情報	その地域としては、10年に1度程度しか起きないような顕著に多い降雪量となる可能性が30％以上と予想された場合には、大雪または雪に関する早期天候情報を発表します	その地域のその時期に対して10年に一度
早期天候情報	6日先から14日先までの期間で、７日間平均気温が「かなり高い」「かなり低い」	5日間平均 ３０％以上
早期天候情報	7日間降雪量が「かなり多い」となる確率が５０％	0.3
数値予報モデル	静力学平衡では、鉛直の気圧傾度力と気体の鉛直方向の加速度が釣り合っていると仮定する	気圧傾度力と重力
数値予報モデル	鉛直方向の方程式に、コリオリ力は含まれない	含まれる。
数値予報モデル	静力学平衡モデルでお、鉛直速度の時間変化率を予報する必要がある	ない
数値予報モデル	静力学平衡モデルでは、鉛直方向の流れは空気密度の時間変化率として計算される
数値予報モデル	静力学平衡モデルでは、水平方向の流れは連続の式から求める	もとめない
数値予報モデル	静力学平衡モデルでは、水平方向の流れは連続の式から求める
数値予報モデル	水蒸気の変化は混合比の変化としてあらわされる	比湿
数値予報モデル	大気の温度変化は、温位で表されることもある
数値予報モデル	座標系は方程式を簡便に表すため直交座標系で解かれる	全球モデルでは球座標系
数値予報モデル	領域モデルでも球座標系を用いる	投影法によって平面に投影された座標系
数値予報モデル	静力学平衡モデルでは、鉛直方向の座標系は、気圧面観測値との比較他ため気圧座標系を採用する	高度座標系が多い
数値予報モデル	気圧座標系では、地表の気圧は一定として扱う	扱えないから高度座標系を使うことが多い
数値予報モデル	離散化手法の格子法とスペクトル法では、微分項を解析的に計算できないから、一般的に格子法の方が精度がよい	スペクトル法は微分項を解析的に計算できるから、精度がいい。
数値予報モデル	CFL条件を満たすために、場所によって風速が異なるため、場所によって積分時間を変えている。	しない。
数値予報モデル	格子の中の一部で生じいている現象のスケールを見にスケールという	サブグリッドスケール
数値予報モデル	格子の中の一部で生じている現象を厳密に評価することをパラメタリゼーションという	近似的に
数値予報モデル	現業の数値予報モデルは積雲を直接放言するだけの十分な分解能を持て要る	もっていない
数値予報モデル	積雲の影響を考慮しなくても、ある程度の精度は得られる	雲一つない晴か、非現実的な降水となる
数値予報モデル	積雲対流パラメタリゼーションは、大気の鉛直分布が不安定である場合に運動エネルギーに変換して水平輸送して成層安定な状態にする。	鉛直輸送
数値予報モデル	静力学平衡モデルである全球モデルでは、積雲対流パラメタリゼーションは採用されていない	してる
数値予報モデル	GSMとMSMでは、格子内に平均的に雲が分布すると仮定している	部分雲を取り扱っている。
数値予報モデル	LFMでは、部分雲を取り扱っている	いない（たぶん）
数値予報モデル	パラメタリゼーションにおいて、放射の影響は重要ではない	重要
数値予報モデル	重力波の影響は、全球・メソモデルではサブグリッドスケールであり、LFMでは解像度が十分に高いため、力学過程で直接表現されている。	メソモデルから
数値予報モデル	短期予報・週間予報のモデルでは、海面水温を固定している	している
数値予報モデル	地表付近では乱流が卓越しており、この影響が上層に至ると重力波抵抗と呼ばれる。	関係ない
数値予報モデル	大気境界層の高さは地表から1kmである	2km
数値予報モデル	大気境界層は、エクマン層 接地境界層 混合層とにわけられる	混合層はない
数値予報モデル	接地境界層内での運動量や熱の鉛直輸送は高さに比例する	高さに依らず近似的に一定とみなされる
数値予報モデル	境界層パラメタリゼーションは、ある物理量を格子平均となるように計算を行っている	ある物理量を格子平均とそこからのズレに分けて考えることにより、モデルに取り入れられている。
数値予報モデル	メソモデルでは、積雲対流パラメタリゼーションを用いている
数値予報モデル	LFMでは、積雲対流過程について、積雲対流の発生初期における鉛直輸送の表現を主目的としたパラメタリゼーションを用いている。
衛星	マイクロ波散乱計は太陽からのマイクロ波を地表が反射してその入射と反射の強度差を利用する	衛星からマイクロ波を地球に向いて照射し、その後方散乱強度を測定する能動型の測定器
衛星	マイクロ波散乱計で、陸地では土壌水分量の値を、海上では風向風速を推定することができる。
衛星	マイクロ波散乱計の観測により、低気圧周辺の風の循環やシアーの情報が面的に得られるよになった。	それはそう
衛星	マイクロ波イメージャは、地球大気や地表面からのマイクロ波放射を観測するセンサーである
衛星	マイクロ波イメージャは、大気中の水蒸気量の情報を得ることが出来る。
推計気象分布	観測データから5km四方の格子毎に推計した気温、天気、日照時間の分布	1km
推計気象分布	アメダス測器・目視観測データ一致している	一致していないことがある。
推計気象分布	アメダスや気象衛星の観測データ等をもとに天気・気温・日照時間のきめ細かな分布を算出している
推計気象分布	天気は４種類（晴れ、くもり、雨、雪）	雨または雪 を加えた5種類
推計気象分布	気温は0.1℃毎	0.5度
推計気象分布	日照時間は0.2時間毎
推計気象分布	気象衛星ひまわりによる雲と日照計の観測データから晴れかくもりかを判定する	日照計は含まない
推計気象分布	降水の有無は、高解像度降水ナウキャストを用いている	解析雨量を用いている
推計気象分布	雨か雪かの判別には同じく推計気象分布（気温）も用います。	同じく？
推計気象分布	推計気象分布（気温)は、アメダスの気温観測などを用いて、平面上で補間した分布である	標高による気温の違いも考慮して作成されている
推計気象分布	推計気象分布（気温)は、観測所のない場所でも標高に応じた気温の分布をしることができる
推計気象分布	推計気象分布（日照時間）は、主に気象衛星ひまわりによる雲の観測データに基づき作成した、前2時間における日照時間の情報である。	前1時間
推計気象分布	推計気象分布（天気）は、朝または夕方に「曇り」の領域を会場に広く表示させることがある	「晴」を過剰に広く
推計気象分布	推計気象分布（天気）は、日の出日の入り前後に気象衛星が下層の雲を観測することが困難であるため、予防措置して曇りとする	下層の雲を観測できないから晴になる
推計気象分布	前1時間のうち20分間を超えて雲の観測データなどが入力できない場合、前1時間の推計として十分な品質を確保できないため情報として表示しない	10分を超えて
数値予報モデル	データ同化とは、不規則に分布した観測データから、事前に定められた規則に従い、すべての格子点での待機状態を求める過程をいう	客観解析
数値予報モデル	客観解析とは、直近の数値予測値を基に観測データで修正し、もっともらしい解析値を求めること	データ同化
数値予報モデル	現在では、客観解析にデータ同化手法が用いられることから、データ同化は客観解析と同義語として扱われる。
数値予報モデル	データ同化は、観測値と第一推定値のどちらかを選択することである	双方に重みをつけて内挿して解析値を求める
数値予報モデル	解析値は、客観解析・データ同化を通して、力学的に静的にバランスした状態の値である	時空間スケールの成分や、力学的にバランスしてない成分が含まれていることがある
数値予報モデル	初期値化とは、解析値から字空間スケールの成分や力学的にバランスしてない成分を取り除くことである
数値予報モデル	4次元変分法は、数値予報モデルを活用した複雑な力学系を解いているため、時空間スケールの成分や力学的にバランスしてない成分が多く含まれる。	4次元変分法には含まれない
数値予報モデル	変分法では、観測で得られる物理量が、数値予報モデルが必要とする物理量と一致しない場合には、直接同化することはできない。	同化することが可能となる。
数値予報モデル	4次元変分法は、精度の良い初期値が必要であるLFM解析で用いられる。	全球解析とメソ解析で用いられる。LFMとは書かれていない。
数値予報モデル	4次元変分法は、解析変数と第一推定値、解析変数と解析値からなる評価関数の数値が最小となる繰り返し計算をしている	してる
数値予報モデル	3次元変分法では、大気の状態の時間変化を考慮している	してない
数値予報モデル	3次元変分法では、速報性を優先するため、4次元変分法のような評価関数を最小とするような繰り返し計算は行っていない	行っている
数値予報モデル	3次元変分法は、計算量が少なく、計算資源の問題から、大規模なモデルに向ているため、全球解析やメソ解析に用いられる。	迅速な処理が求められる局地解析と毎時大気解析で用いられている。
数値予報モデル	アンサンブルカルマンフィルターは、アンサンブル予報のメンバーから予報誤差を見積り、解析誤差が最小となるように最適解を求めるデータ同化手法である
数値予報モデル	アンサンブルカルマンフィルターは、過去の一定期間のデータから統計的に計算した予報誤差を用いている	変分法の説明
数値予報モデル	アンサンブルカルマンフィルターは、気象場に応じた観測誤差を利用する。	予報誤差を利用する
数値予報モデル	アンサンブルカルマンフィルターは、非線形理論に基づいているので、カオス的なふるまいをする大気の解析に向いている。	基本的に線形理論に基づいているから、カオスには向かない
数値予報モデル	局所アンサンブル変換カルマンフィルターは、全球アンサンブル予報システムの初期摂動を作成するために用いられている。
数値予報モデル	局所アンサンブル変換カルマンフィルターは、全球アンサンブル予報システムの初期値を作成している	してない
数値予報モデル	最適内挿法は、観測データの第一推定値からのずれを、観測誤差や予報誤差の統計情報を考慮して第一推定値の格子に内挿し、第一推定値を修正する。
数値予報モデル	最適内挿法は、数値予報モデルで扱われる物理量へ、他の観測値から変換する手法である	モデルで扱われる物理量を観測しなければならない
数値予報モデル	全球解析では、大気の解析には、計算規模が大きいために3次元変分法を用いてい要る	4次元変分法には含まれない
数値予報モデル	全球解析では、地上の気温や風などの地上解析では、最適内挿法を利用している
数値予報モデル	最適内挿法は、例えば衛星で観測した放射輝度温度を、温度や湿度水蒸気量に変換することができる	できない
数値予報モデル	最適内挿法は、大気の場の力学的な時間変化が考慮されていない	それはそう
数値予報モデル	最適内挿法は、地上解析や積雪解析などの力学的なバランスを重視しない解析でも、既に利用されない	まだされてる。
数値予報モデル	メソ解析では、大気の解析手法には全球モデルと同様に3次元変分法を用いている	4次元変分法
数値予報モデル	局地解析は、初期値の精度が重要であるため、データ同化に4次元変分法を用いている。	3次元変分法
数値予報モデル	全球解析で、速報解析による解析値は、全球モデルでは用いるが、全球アンサンブル予報の初期値としては用いない	両方用いている。
数値予報モデル	解析予報サイクルとは、解析値を初期値として実行した数値予報モデルの予報値を次の初期時刻の解析の第一推定に用いることを繰り返すシステムである。
数値予報モデル	解析予報サイクルの利点は、数値予報では精度良く把握できない小さなスケールの現象を、観測データで捕捉していれば、次の初期時刻の予報に引き継ぐことができる。	観測データだけでは精度よく把握できない場合に利点がある。
数値予報モデル	解析予報サイクルの利点は、観測データは局所的であるが、修正した第一推定値から数値予報モデルを実行することで、観測値の影響を領域全体に広げることができる。	できる。
数値予報モデル	全球解析とメソ解析の地上の解析には最適内挿法を利用している。
数値予報モデル	全球解析とメソ解析の数値予報の初期値として、地上解析値は用いられている	用いられない。
数値予報モデル	地上解析値は、実況監視を目的に、観測データに寄せた解析を行っているため、数値予報モデルの初期値に最適である	最適ではない
数値予報モデル	局所解析では、速報性を重視するため、アメダスデータを同化していない	してる むしろアメダスの観測値は速報性しかない
数値予報モデル	メソ解析では、全球速報解析と同様に、解析雨量、レーダー反射強度や可降水量データなどが利用されている	全球解析では利用されていない
数値予報モデル	メソアンサンブル予報の初期摂動は、特異ベクトル法を用いている	Singular Vector法 SV法
数値予報モデル	メソアンサンブル予報の初期摂動は、その初期値にだけ与えられる。	側面境界値にも与える。
数値予報モデル	メソアンサンブル予報の側面境界値に摂動を入れると、予報が進むにつれて側面境界付近で不連続となりスプレッドが大きくなり、不確実性を過大評価する。	側面境界値を入れないと、側面境界付近でスプレッドが小さくなり不確実性が過小評価される。
数値予報モデル	アンサンブル予報のメンバーの予測の分布の偏りを見ることで、複数の予測シナリオを抽出することが可能である	よって、極端な事象を事前に予測できる可能性がある
数値予報モデル	アンサンブル平均は、局地的な激しい現象を捕捉する目的に向いている	向いていない
数値予報モデル	メソアンサンブルモデルは、MSMよりも大規模な変動を予測対称としている	対称は同程度のスケール
数値予報モデル	メソアンサンブル予報モデルは、MSMで解像・予測が難しい現象も予報できる	できない