学ぶ！晴ノート 問5：問題文
気象庁で運用しているアンサンブル予報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１つ選べ。
(a) 決定論的予測で予測が難しい現象は、アンサンブル予報でも予測が難しいが、複数メンバーの予測結果から現象の発生や強度などが確率的に捉えられる場合がある。
(b) アンサンブル予報の各メンバー個別の予測精度は、統計的には、摂動を与えていないコントロールラン単独の予測精度より劣る。
(c) メソアンサンブル予報では、初期値や側面境界値に摂動を与えるほか、物理過程に起因する予測の不確実性を考慮するための摂動を与えている。
| (a) | (b) | (c) | |
|---|---|---|---|
| ① | 正 | 正 | 正 |
| ② | 正 | 正 | 誤 |
| ③ | 正 | 誤 | 誤 |
| ④ | 誤 | 正 | 正 |
| ⑤ | 誤 | 誤 | 誤 |
① (a) 正、(b) 正、(c) 正
解説
気象庁が運用するアンサンブル予報に関する問題です。
(a) 予測が難しい現象
(a) 決定論的予測で予測が難しい現象は、アンサンブル予報でも予測が難しいが、複数メンバーの予測結果から現象の発生や強度などが確率的に捉えられる場合がある。
(a) は正文です。
単一の予測（決定論的予測）で外れやすい現象でも、アンサンブル予報で複数のシミュレーション（メンバー）を行うことで、「どのくらいの確率で発生するか」を捉えられるようになります。
大気の状態が不安定で予測が難しいとき、1本の予測だけでは「大雨が降るか・降らないか」の極端な結果しか得られず、それが外れるリスクが高くなります。
しかし、少しずつ条件を変えた多くのメンバーで計算すれば、「メンバーの30%が大雨を予測しているから、発生確率は30%だ」というように、不確実性を確率情報として有効に活用できます。
(b) 個別の予測精度
(b) アンサンブル予報の各メンバー個別の予測精度は、統計的には、摂動を与えていないコントロールラン単独の予測精度より劣る。
(b) は正文です。
わざとノイズ（小さな誤差）を加えた各メンバー単独の予測精度は、統計的に見ると、最も確からしいデータからスタートした「コントロールラン」の精度よりも劣ります。
コントロールランとは、その時点で最適と判断された初期値を使って計算したシミュレーションです。
他の各メンバーは、初期値にわざと「摂動（人工的な誤差）」を加えているため、統計（平均）的に見れば、コントロールラン単体に比べて個々の予測精度は少し落ちることになります。
(※ただし、これら全メンバーを平均した「アンサンブル平均」の精度は、コントロールラン単体よりも高くなります。)
(c) 不確実性を考慮するための摂動
(c) メソアンサンブル予報では、初期値や側面境界値に摂動を与えるほか、物理過程に起因する予測の不確実性を考慮するための摂動を与えている。
(c)は正文です。
メソアンサンブル予報（MEPS）では、初期値や側面境界値（外側から入るデータ）だけでなく、「物理過程（計算式そのものの不確実性）」にも摂動を与えています。
領域モデルであるメソモデルでは、初期の誤差（初期値摂動）や、外側から入ってくる全球モデルの誤差（側面境界値摂動）の影響を強く受けます。
さらに、雨の降り方や雲の発生を計算する「物理過程のプログラム（パラメタリゼーション）」自体にも、現実の大気とのズレ（不確実性）が含まれています。
そのため、物理過程の計算式そのものにも確率的なゆらぎ（マルチ物理、または随机物理過程摂動など）を与えて、予測のばらつきを正しく表現しています。
「側面境界値」とは、領域モデル（メソモデルや局地モデルなど、地球上の一部だけを切り取って計算する数値予報モデル）において、計算領域の「外側のフチ（境界）」から与えられるデータのことです。
全球モデル（GSM）のように地球全体を丸ごと計算するモデルには、球体なので「端っこ」がありません。しかし、日本付近だけをより細かく計算するメソモデル（MSM）や局地モデル（LFM）には、計算範囲の「東西南北の壁（側面境界）」が存在します。
大気は地球全体で繋がって動いているため、計算領域の外から次々と新しい空気（低気圧、前線、水蒸気など）が流れ込んできます。もしこの壁の外からの流入を無視してしまうと、正しい予測ができません。
そのため、より広い範囲を計算している全球モデル（GSM）の予測結果を、メソモデルの「壁の隙間から吹き込んでくる風や温度のデータ」として外側から逐一与えてあげる必要があります。この外側から与える条件や値のことを「側面境界値（側面境界条件）」と呼びます。
以上のことから、(a) 正、(b) 正、(c) 正 となり、正解の組み合わせは ① になります。