元サイト_専門⑤第７章アンサンブル予報/第8章予報精度の評価法

×　スプレッドという

授業資料(専門5回)3ページ（23年前期）

テキスト（専門）338ページ

〇

授業資料(専門5回)4ページ（23年前期）

テキスト（専門）340ページ

〇

授業資料(専門5回)4ページ（23年前期）

テキスト（専門）341ページ

〇

授業資料(専門5回)4ページ（23年前期）

テキスト（専門）341ページ

×　「常に良い」とは言えない

授業資料(専門5回)4ページ（23年前期）

テキスト（専門）341ページ

×　メンバー数を増やしても精度には限界がある（天気予報が100％当たる時代はまだ来ていない）

授業資料(専門5回)5ページ（23年前期）

テキスト（専門）341ページ

〇　一つだからコントロールしながら走れるね！

授業資料(専門5回)6ページ（23年前期）

テキスト（専門）342ページ

×　アンサンブル平均に近い6メンバーのクラスター　　　アンサンブルのセンターは神６！（AKB的に）

授業資料(専門5回)6ページ（23年前期）

テキスト（専門）343ページ

〇　

授業資料(専門5回)6-7ページ（23年前期）

テキスト（専門）343ページ

△　気温が高いだけでなく、湿度も高いところである　（〇or×なのにという突っ込みをお待ちしています）

授業資料(専門5回)9ページ（23年前期）

テキスト（専門）346ページ

×　等相当温位線の集中帯の南縁が前線の位置の目安である　これは実技でもよく出ますよ！実際に予報士になって予報をするときにも良く使いますよ！

授業資料(専門5回)9ページ（23年前期）

テキスト（専門）346ページ

×　極域や大陸からの寒気の南下が弱く、南岸低気圧が東進しやすくなり、太平洋側で平年より降水量が多くなる。

授業資料(専門5回)14ページ（23年前期）

テキスト（専門）356ページ

×3か月予報と暖候期、寒候期予報は、海洋の影響を受けるため、「大気海洋結合モデル」を用いて予測している

授業資料(専門5回)21ページ（23年前期）

テキスト（専門）361-362ページ

×　過去30年の平均値である（10年に1度更新されます。更新された年は結構変わることがあって、驚くことがあります）

授業資料(専門5回)22-23ページ（23年前期）

テキスト（専門）363ページ

〇

授業資料(専門5回)33ページ（23年前期）

テキスト（専門）375ページ

×　日本では暖冬傾向になる

授業資料(専門5回)33ページ（23年前期）

テキスト（専門）375-376ページ

〇

授業資料(専門5回)37ページ（23年前期）

テキスト（専門）402ページ

×　雨が降ると言ったのに雨が降らなかった回数である　　雨が降らないと言ったのに雨が降った回数は見逃し率である

授業資料(専門5回)38ページ（23年前期）

テキスト（専門）403ページ

〇

授業資料(専門5回)40ページ（23年前期）

テキスト（専門）403ページ

×　誤差が相殺されるのでそうは言い切れない。値が小さいほど精度が良いのは２乗平均平方根誤差による評価

授業資料(専門5回)45ページ（23年前期）

テキスト（専門）405-406ページ

〇　ブライアスコアの計算方法はおぼえよう！

授業資料(専門5回)47ページ（23年前期）

テキスト（専門）407-408ページ

(a)誤り
現状、数値予報の限界は10日〜14日程度
大気運動が持つカオス性から、今後数値予報モデルやコンピュータの性能が上がったとしても、限界が更に伸びることはない
※テキスト(専門)267ページの⑥　269ページ

(b)正しい
「誤差」は、予報時間が長くなるほど次第に拡大
※テキスト(専門)267〜268ページの⑨

(c)誤り
アンサンブル予報
少しずつ異なる初期値を多数用意し、モデルを使って多数の予報を行うもの
「多数の異なる数値予報」が誤り
(別の機会に学ぶ テキスト(専門)338、341ページ )

(d)誤り
アンサンブル予報のばらつき(スプレッド)が大きいということは、信頼度が低いということ。
気象要素(例：降水量、温度など)の変動とは関係ない
(別の機会に学ぶ テキスト(専門)338、341ページ )

(a)誤り

平年より「高い」の確率が50％の時
⇒「平年並み」と「平年より低い」の確率があわせて「50％」になる
なお確率予報は「10％単位」で出すため、
「低い」の確率は少なくとも「40％」以下
※授業資料(専門５回)21〜22ページ、24ページ
テキスト(専門)362〜363ページ、364〜365ページ

(b)正しい
平年値の「平年より高い」、「平年並」、「平年より低い」の３つの区分

平年値を作成する30個のデータのうち
①値の低い方から10番目までを「低い」の階級
②11番目から20番目までを「平年並」の階級
③21番目から30番目を「高い」の階級
３つの階級の出現率が等しくなるように決める
気候的出現率
この33%ずつの3つの階級

さて、
問題文より「『高い』の確率が40％」
⇒33％ずつに別れた３つの階級と比べると
「『高い』の確率が33％」よりも確率が高いので
「気候適出現率より大きい」と言える
※授業資料(専門５回)21〜22ページ、24ページ
テキスト(専門)362〜363ページ、364〜365ページ

(c)正しい
降水確率予報と同じ考え方です
※授業資料(専門５回)24ページ

図A： 図ウ

北日本：低温で降水量多く、日照時間少ない
西日本：高温で降水量少なく、日照時間が多い
(東海から西の地方)
→北日本で負偏差　西日本で正偏差を選ぶ

図B：図ア

全国的に高温で日照時間も平年より多い
→日本全体で正偏差のものを選ぶ
日本列島に張り出す太平洋高気圧の勢力が強い

図C：図イ
・全国的に低温
・降水量も広い範囲で多く、日照時間も少ない
→オホーツク海高気圧の勢力が強い
太平洋高気圧の張り出しが弱い
北日本で正偏差(オホーツク海高気圧に対応)
東日本・西日本で負偏差(太平洋高気圧に対応)

ひょっとしたらオホーツク海高気圧に引っ張られて
図ウを選んじゃうかも…

ポイント
盛夏(８月)の月平均海面気圧と平年差の見方
注目は、
「太平洋高気圧の勢力」や「オホーツク海高気圧」の勢力
図ア

太平洋から日本付近にかけて平年偏差がプラスの暖色系が広がる
→太平洋高気圧の勢力が平年より強い
→日本列島は、全国的に高温と判断。
図イ

オホーツク海で平年偏差がプラスの暖色が強い
→オホーツク海高気圧が平年より強い
→北日本の太平洋側から関東にかけて、冷たく湿った北東気流が流れ込む
→低温・日照不足になりやすい
また、
東日本から西日本では、平年偏差がマイナスの寒色系
→太平洋高気圧の勢力が平年より弱く、低温・冷夏傾向
図ウ

北日本で平年偏差がマイナスの寒色系
西日本から南西諸島でプラスの暖色系
→北日本では太平洋高気圧の張り出しが弱く、
低温や多雨・日照不足となりやすい
→東海から西日本 普通の夏

(a)正しい
北極振動
北極域と中緯度帯での相反する関係が成立する現象
例えば
北極域の地上気圧　：平年より高く正偏差
中緯度帯の地上気圧：平年より低く負偏差
冬季の北極域と中緯度域の気圧の平年偏差の符号が相反する偏差パターン
※授業資料(専門５回)32〜33ページ
テキスト(専門)375〜377ページ

(b)正しい
北極振動指数
正の値
北極域の地上気圧が平年より低く、中緯度帯の地上気圧が平年より高い。
日本では暖冬傾向
負の値
北極域の地上気圧が平年より高く、中緯度帯の地上気圧が平年より低い。
日本では寒冬傾向

左図
北極振動指数　正の値
北極域の気圧が平年より低い　中緯度帯の気圧が平年より高い
中緯度域は暖冬傾向　
偏西風が蛇行せず、結果北極域の寒気を閉じ込め
中緯度域へ寒気が流れ込みにくい
このときは、北極域を取り巻く偏西風の流れが強い（温度風の関係より）
右図
北極振動指数　負の値
北極域の気圧が平年より高い　中緯度帯の気圧が平年より低い
中緯度域は寒冬傾向　
偏西風が蛇行し、中緯度域に寒気が流れ込みやすい
北極域を取り巻く偏西風の流れも弱い

問題文より「正しい」
※授業資料(専門５回)32〜33ページ
テキスト(専門)375〜377ページ

(c)誤り
亜熱帯ジェット気流
北緯30度付近の対流圏界面を流れ、流れの変動が小さいのが特徴
寒帯前線ジェット気流
亜熱帯ジェット気流より高緯度側
北極域の気圧の傾向によって、
強いときの安定した流れと弱いときの蛇行した流れの変動が大きいのが特徴
北極振動に関係するのは当然「寒帯前線ジェット気流」
※テキスト(一般)227〜228ページ
　テキスト(専門)583〜584ページ
　授業資料(専門５回)32〜33ページ

(a)正しい

日本の上空を通る5400ｍの等高度線を探ると
蛇行しているのがわかる

(b)誤り　※ひっかけ
北極振動
北極域と中緯度域の気圧(高度)の平年差が逆符号となる偏差パターン

※授業資料(専門５回７章)33〜34ページ(22後期)
テキスト(専門)375〜377ページ

さて、問題の図で考えてみる

赤囲い:正偏差　青囲い:負偏差
これを見ると
北極と日本だけの関係を見ると等高度線の偏差が逆になっている
(北極:正偏差　日本:負偏差)
しかし、他の地域の中緯度帯は必ずしも北極と偏差が逆になっていない
また、　等高度線が南北に蛇行(よって、偏西風も蛇行)
⇒中緯度帯を見ると、高度について正偏差と負偏差が交互に並んでいる

等高度線・偏西風が大きく蛇行する流れ
⇒南北流型
等高度線・偏西風が蛇行しない流れ
⇒東西流型
※授業資料(専門５回)13〜15、27、29〜31ページ(22後期)
　テキスト(専門)355〜356、368〜375ページ

(c)正しい
北半球月平均500hPa
高度の平年偏差がマイナス
⇒平年に比べて高度が低い
⇒平年に比べて気層の層厚の平均気温が低い

⇒寒気が入りやすくなっている証拠
※授業資料(専門５回)13〜15、27、29〜31ページ(22後期)
　テキスト(専門)355〜356、368〜375ページ

(a)東　(b)不活発　(c)弱まる

エルニーニョ現象とラニーニャ現象を整理しておこう

エルニーニョ
・南米沖の冷水湧昇が通常より弱い
・赤道太平洋中部で対流活発
ラニーニャ
・南米沖の冷水湧昇が通常より強い
・赤道太平洋西部で対流活発(インドネシアとか)

エルニーニョ現象が発生した場合
・南米沖の冷水湧昇が通常より弱まる
・対流活発な場所が通常より東に移動する
・よってフィリピン付近の対流活動が弱まる
⇒その場合、
夏季は太平洋高気圧の張り出しが弱まる

ちなみに
エルニーニョが発生した場合
赤道太平洋中部で対流活発になる(負偏差・低圧部に）
その場合、西隣の
いつもなら対流活動が活発なフィリピン付近が
正偏差　高圧部になる
一方で
北隣の日本付近は負偏差低圧部になり
冷夏・雨が降りやすくなる…
※リバーシ(オセロ)みたいで面白いですね…

※テキスト(一般)304〜306ページ
気象庁ホームページ　エルニーニョ/ラニーニャ現象とは
https://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/data/elnino/learning/faq/whatiselnino.html
気象庁ホームページ　日本の天候に影響を及ぼすメカニズム
https://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/data/elnino/learning/faq/whatiselnino3.html

(a)誤り
図は「エルニーニョ現象」ではなく「ラニーニャ現象」発生時
南太平洋東部の海水温
エルニーニョ現象発生時
平年より高め ⇒海面湧昇が平年より弱いため
ラニーニャ現象発生時
平年より低め ⇒海面湧昇が平年より強いため

※テキスト(一般)304〜306ページ
　授業資料(一般８回11章)18〜25ページ(22後期)

(b)正しい

「見たことがない(´Д｀)」「聞いたことがない(´Д｀)」とサジを投げてはいけません！
脚注に、図の読み方が書いてあります!!
“風は、流線関数の等値線に概ね平行に、数値が小さい側を左に見る向きに吹く”
これを頼りに、図を読み解くと
陰影がついているところで、太平洋中部の等値線が閉じているところに
「低気圧性循環」
陰影がついていないところで、インド周辺の等値線が閉じているところに
「高気圧性循環」が解析できる
(脚注にあるように、北半球の陰影が低気圧性循環偏差のところに「低気圧性循環」も解析できるため、整合性が合う)
以上を頼りに、値が「０」となるところが「亜熱帯ジェット気流」と考えられる
それを見ると、日本の南で大きく蛇行しているのがわかる
⇒そのため図からも、北からの寒気が入りやすいことがわかる
(渦度、渦度０線と考え方がにてますね)

繰り返しますが、見たことない図だからといってあきらめないこと
必ずヒントがどこかにあります！

流線関数
水平方向の風：回転成分と発散・収束成分に分けることができる。
そのうち、回転成分の風を定義したもの
気象庁ホームページ「解説(大気の循環・雪氷・海況図表類)」
(これの真ん中あたり)

(c)誤り
平年より高度が低い「負偏差」のところは
平年より気温が低い
⇒高度が低いところは
「層厚」の考え方から「気層」の平均気温が低い
また(b)より
偏西風の蛇行によって寒気が入りやすい
※授業資料(専門５回７章)13、15、30〜31ページ(22後期)
　テキスト(専門)304〜306ページ　

(a)正しい
「降水あり」予報の適中率
⇒「降水あり」予報をした回数のうち、「降水があった」回数の割合

予報区A
「降水あり」予報：５回＋５回＝１０回
「降水があった」：５回
的中率：５回÷10回×100＝50％
予報区B
「降水あり」予報：４回＋２回＝６回
「降水があった」：４回
的中率：４回÷６回×100≒67％
⇒「降水あり」予報の適中率は、予報区Aより予報区Bの方が高い。
※授業資料（専門５回）35〜36、40ページ
テキスト（専門）402〜403、404ページ

(b)正しい
降水有無の的中率

「降水あり」の予報をして「降水あり」
「降水なし」の予報をして「降水なし」
以上を総予報回数から割合を計算
予報区A
「降水あり」の予報をして「降水あり」5回
「降水なし」の予報をして「降水なし」75回
的中率
(5回＋75回）÷100×100＝80％
予報区B
「降水あり」の予報をして「降水あり」4回
「降水なし」の予報をして「降水なし」80回
的中率
(4回＋80回）÷100×100＝84％
⇒降水の有無の適中率は、予報区Aより予報区Bの方が高い
※授業資料（専門５回）35〜36ページ
テキスト（専門）402〜403ページ

(c)誤り
スレットスコア
発生頻度の少ない現象(たとえば東京で雪が降る)について
「予報・実況ともに現象なし」の場合を除いて、適中率を計算する

スレットスコア=A÷(A+B+C)

スレットスコア

予報区A
「降水あり」の予報をして「降水あり」5回
「降水あり」の予報をして「降水なし」5回
「降水なし」の予報をして「降水あり」15回
スレットスコア
5回÷(5回＋5回＋15回）×100
5回÷25回×100＝20％
予報区B
「降水あり」の予報をして「降水あり」4回
「降水あり」の予報をして「降水なし」2回
「降水なし」の予報をして「降水あり」14回
スレットスコア
4回÷(4回＋2回＋14回）×100
4回÷20回×100＝20％
値が大きいほうが精度が良い
⇒スレットスコアは、AとBは同じ
※授業資料（専門５回）39ページ
テキスト（専門）403〜404ページ

①　正しい
的中率＝(予報が当たった回数÷予報を発表した回数)×100
予報があたった回数
・予報・実況「降水あり」の回数
・予報・実況とも「降水なし」の回数の合計
⇒(5＋90)÷100＝0.95

②　正しい
予報区Bの適中率
⇒(20＋70)/100＝0.9
予報区AとBを比べると、Aの方が高い

③　正しい
スレットスコア
⇒予報・実況とも「降水なし」の回数を除外して計算した適中率
　発生頻度の少ない予報を評価する方法
＝実況「現象あり」÷(予報を発表した回数−予報・実況とも「現象なし」)

予報区Bのスレットスコア
⇒20÷(100−70)≒0.67

④　誤り
予報区Aのスレットスコア
⇒5÷(100−90)=0.5

予報区Bの方が高い

⑤　正しい
捕捉率
⇒ある現象に対して事前にどれだけの確率でとらえることができたか
　予報・実況とも「降水あり」の回数÷実況で「降水あり」の回数

予報区Aの捕捉率
⇒5÷(5＋3)≒0.63

補足
見逃し率
「降水なし」予報したのに実況「降水あり」の回数÷予報を発表した回数
空振り率
「降水あり」予報したのに実況「降水なし」の回数÷予報を発表した回数

(a)　正しい
降水有無の的中率
　「降水あり」と予報し、実況で「降水あり」の回数と
　「降水なし」と予報し、実況で「降水なし」だった回数が的中数
　それを全予報回数で割ったもの
予報区A
(2+85)÷100=0.87
予報区B
(6+80)÷100=0.86

（ｂ）正しい
スレットスコア
　的中数から「予報なし・実況なし」を除いたもの
　　
予報区A
「予報あり・実況あり」の2回を
　100回から「予報なし・実況なし」の85回を除いて割ったもの
2÷(2+1+12)≒0.13
予報区B
「予報あり・実況あり」の６回を
100回から「予報なし・実況なし」の80回を除いて割ったもの
6÷(6+6+8)=0.3

（c）正しい
見逃し率
予報では現象がないと予想も、実況で現象があった数を全回数で割ったもの

予報区Aの見逃し率
12÷100=0.12
予報区Bの見逃し率
8÷100=0.08

(d)正しい
空振り率ー予報で現象があると予想も、実況で現象がなかった場合を全回数で割ったもの

予報区Aの空振り率
1÷100=0.01
予報区Bの空振り率は、
6÷100=0.06

(a)0.77
適中率

全予報回数(A+B+C+D)に対する、 予報が適中した回数(A+D)の割合
(A+D)÷(A+B+C+D)

降水有無の的中率

(9+14)÷30
＝23÷30
＝0.766≒0.77
※授業資料(専門５回)35〜36ページ
テキスト(専門)402〜403ページ

(b)0.10
見逃し率

全予報回数(A+B+C+D)に対する、 予報なし・実況あり(B)の回数の割合
実況で現象が起こったことを予報しなかった(見逃した)場合
見逃し率=B÷(A+B+C+D)

降水ありの見逃し率

3÷30
＝0.10
※授業資料(専門５回)35、38ページ
テキスト(専門)403ページ

(c)0.56
スレットスコア
予報・実況とも「降水なし」の回数を除外して計算した適中率
発生頻度の少ない予報を評価する方法

実況「現象あり」(A)÷(予報を発表した回数−予報・実況とも「現象なし」）
＝実況「現象あり」(A)÷(A+B+C）

スレットスコア

９÷(9+3+4)
＝9÷16
＝0.5625≒0.56
※授業資料(専門５回)35、39ページ
テキスト(専門)403〜404ページ

(a)0.80
敵中率
全予報回数(A+B+C+D)に対する、 予報が適中した回数(A+D)の割合
適中率＝(A+D)÷(A+B+C+D)

問題の表より、
全予報回数：３＋２＋４＋21＝30
適中回数　：３＋21＝24
適中率：24÷30＝0.80
※授業資料(専門５回８章)37ページ(22後期)
　テキスト(８章)402〜403ページ

(b)小さい
持続予報：現在の状態がそのまま将来も継続すると仮定する予報
(例：予報する前日の実況値を翌日の予報値とする)
この問題の場合、
→同じ「30日間に毎回雷なしという予報を出し続けること」を言う
以上から、改めて表にまとめ直すと…

この場合の適中率は
＝(０＋25)÷30＝0.83
⇒よって、純粋な適中率(選択肢(a))と比べると
　(a)の値は小さい

※持続予報
　授業資料(専門５回８章)49ページ(22後期)

(c)スレットスコア
スレットスコア
予報・実況とも「降水なし」の回数を除外して計算した適中率
発生頻度の少ない予報を評価する方法
※最初のカッコではわからないかもしれないが、最後のカッコでわかる
→実際に計算してみる
問題の分割表によるスレットスコア
＝３÷(３＋２＋４)
＝３÷９＝0.33
⇒問題文とのつじつまが合う！

スレットスコア
実況「現象あり」(A)÷(予報を発表した回数−予報・実況とも「現象なし」）
＝実況「現象あり」(A)÷(A+B+C）
※授業資料(専門５回)35、39ページ
テキスト(専門)403〜404ページ

ブライアスコア　降水確率の精度評価の一つ
①確率予報値を0〜1の値にする(例:60%→0.6)
②実況値 降水なし:0　降水あり:1 とする
③予報値から実況値の差を取り、２乗し、足し上げる
④予報回数で割る
(③、④で平均値を取ってやる)
⇒値が小さいほど精度が良い(完全予報は「０」)
※授業資料(専門５回８章)47ページ
　テキスト(専門)407〜408ページ

スキルスコア
覚えなくていいです

(d)大きい
なぞなぞみたいな問題…
(c)より、スレットスコア:0.33
(b)より、 「30日間に毎回雷なしという予報を出し続け」た場合の適中率:
　 ⇒0.83
この場合は、(b)とは逆で
「30日間に毎回雷ありという予報を出し続け」た場合の適中率を考える
　⇒(b)とは逆なので
　　１−0.83＝0.17
よって、スレットスコアのほうが値が大きい

(参考)
(b)と同じく分割表を作ってみる

この的中率は…
＝５÷30≒0.17

(e)発生頻度が低い
スレットスコア
予報・実況とも「降水なし」の回数を除外して計算した適中率
「竜巻」のような発生頻度の少ない予報を評価する方法

実況「現象あり」(A)÷(予報を発表した回数−予報・実況とも「現象なし」）
＝実況「現象あり」(A)÷(A+B+C）
※授業資料(専門５回)35、39ページ
　テキスト(専門)403〜404ページ

定義や意味を問うこのパターンの問題は頻出！
予報精度の検証・評価方法についてしっかり理解をしておこう

（ａ）正しい
平均誤差ー誤差が正の値と負の値とあり、足し合わせることによって値が打ち消し合い小さくなる
二乗平均平方根誤差（RMSE）
　　　　ーRMSEの場合は誤差が負の値でも二乗すると正の値になる
　　　　　足し合わせても打ち消し合わず値が大きくなる

（b）正しい
ブライアスコア
＝(PーA)²の合計／予報回数
　P：降水確率の0%～100％
　A：実況では「あり」を1、「なし」を0に変換
　両者の差を二乗したものを足しあわせて平均

0に近い値ほど確率予報の精度がよい
1に近づくほど精度が悪い

（ｃ）正しい
スレットスコアー的中数から「予報なし・実況なし」を除いたもの

スレットスコアは冬の太平洋側の降水のような発生確率が小さい現象の予報精度の評価に使用
スレットスコアは値が大きいほど精度は良いが、適中率以下の値をとる（回数が絶対的に少ないため）

(a)0
そのときの実況が
降水なしのときには「０」、降水ありのときには「１」を実況値にする
※下の解説に詳報
※授業資料(専門５回８章)47ページ
　テキスト(専門)407〜408ページ

(b)１
そのときの実況が
降水なしのときには「０」、降水ありのときには「１」を実況値にする
※下の解説に詳報
※授業資料(専門５回８章)47ページ
　テキスト(専門)407〜408ページ

(c)2乗の平均値
①予報した確率を小数にする(例えば50％なら0.5)
②実況が、降水なしのときには「０」、降水ありのときには「１」を実況値にする
③予報値から実況値の差を取り、２乗し、足し上げる
④予報回数で割る
(③、④で平均値を取ってやる)
※下の解説に詳報
※授業資料(専門５回８章)47ページ
　テキスト(専門)407〜408ページ

(d)小さい
値が小さいほど精度が良い(完全予報は「０」)
※下の解説に詳報
※授業資料(専門５回８章)47ページ
　テキスト(専門)407〜408ページ

ブライアスコア　降水確率の精度評価の一つ
①確率予報値を0〜1の値にする(例:60%→0.6)
②実況値 降水なし:0　降水あり:1 とする
③予報値から実況値の差を取り、２乗し、足し上げる
④予報回数で割る
(③、④で平均値を取ってやる)
⇒値が小さいほど精度が良い(完全予報は「０」)
※授業資料(専門５回８章)47ページ
　テキスト(専門)407〜408ページ

(a)正しい
まず、予報区A・Bそれぞれ表をさささっと作成する

的中率

全予報回数(A+B+C+D)に対する、 予報が適中した回数(A+D)の割合
(A+D)÷(A+B+C+D)

予報区Aの的中率
(2＋2)÷5＝0.8
予報区Bの的中率
(1＋2)÷5＝0.6
⇒的中率は「予報区Aのほうが高い」
※授業資料(専門５回)35〜36ページ
テキスト(専門)402〜403ページ

(b)誤り
空振り率

全予報回数(A+B+C+D)に対する、 予報あり・実況なし(C)の回数の割合
空振り率=C÷(A+B+C+D)

予報区Aの空振り率
0÷5＝0
予報区Bの空振り率
1÷5＝0.2
⇒空振り率は「予報区Bのほうが高い」
⇒問題は誤り
※授業資料(専門５回)37ページ
テキスト(専門)403ページ

(c)誤り
ブライアスコア
降水確率予報の精度評価につかう

ブライアスコア
=(P-A)²の合計/予報回数
={(0.2)²+(-0.4)²+(-0.1)²+(0.3)²}÷4回
={0.04+0.16+0.01+0.09}÷4
=0.075
※値が小さいほど精度が良い(完全予報のとき、値は0)

予報区Aのブライアスコア
={(0.0)²+(-1.0)²+(-0.5)²+(0.0)² +(0.0)²}÷5回
=(0+1+0.25+0+0)÷5
＝1.25÷5
=0.25

予報区Bのブライアスコア
={(0.0)²+(-0.6)²+(0.5)²+(-0.5)² +(0.0)²}÷5回
＝(0+0.36+0.25+0.25+0)÷5
=0.86÷５
＝0.172
⇒ブライアスコアは予報区Bのほうが精度が高い
⇒問題は誤り
※授業資料(専門５回)46ページ
テキスト(専門)407〜408ページ

（a）誤り
平均誤差（ME）
・実況値から見た、予報値の系統的な偏りを示す指数
・具体的には、予報値と実況値との差を求め、そのそれぞれの差を積算したものを予報回数で割ることによって求める
・評価ー0が最良
・求めた値は正の誤差にも負の誤差にもなるので、その絶対値が大きくなるほど誤差が大きい
長所ー予報の偏りの有無を評価できる
短所ー正の誤差と負の誤差が相殺される
⇒平均誤差が0に近いほど予報が大きく外れる回数は少ないという判断はできない

（b）誤り
表を用いて、平均誤差を算出
・2℃高い日　2日　2×2＝＋4℃
・1℃高い日　10日　1×10＝＋10℃
・予報と実況が同じ日　18日　0×18＝0℃
・1℃低い日　6日　-1×6＝-6℃
・2℃低い日　4日　-2×4＝-8℃

これらの誤差をすべて足す
4＋10＋0＋(-6)＋(-8)＝0℃
これを予報回数の40日で割っても0℃
地点Aの平均誤差は0
期間の平均として、地点Aでは予報の偏りはなかったと判断

（c）正しい
2乗平均平方根誤差（RMSE）ー予報誤差の標準的な大きさを示すもの
算出の手順
①予報値と実況値の差を2乗
②　①を積算
③予報回数で割る
④さらにその平方根をとって求める
・0が最良　値が大きくなるほど精度が悪い
・平均誤差と違い、正の誤差と負の誤差が相殺されることはない
・また、平均誤差が0であっても、2乗平均平方根誤差も0になることは少ない

問題の下にある表を用いて2乗平均平方根誤差を算出
①
2℃高い日　2²＝4　2日　4×2＝8℃
1℃高い日　1²＝1　10日　1×10＝10℃
予報と実況が同じ日　0　18日　0×18＝0℃
1℃低い日　(-1)²＝1　6日　1×6＝6℃
2℃低い日　(-2)²＝4　４日　4×4＝16℃

②
以上を足し合わせる　8＋10＋0＋6＋16＝40℃
③
予報回数で割ると40℃÷40日＝1℃
④
平方根をとりますと、√1＝1
地点Aの2乗平均平方根誤差は1℃ということになります。

問題文より地点Bの2乗平均平方根誤差は1.4℃
地点Aの気温予報の方が精度が高かったと判断することができる

解答 ④
平均誤差(ME)　　　　　　 ＝(予想値−実況値)の合計/予報回数
２乗平均平方根誤差(RMES)＝√[(予想値−実況値)^２の合計/予報回数]

さて、
平均誤差(ME)が「0.0」と与えられている
表に明示されている「差」を計算すると、「０」である
（０＋１＋０＋(−１)＋０＋０＋０＋０＝０）
なので…
１．
５日：(31−a)　７日：(b−32)
これらを足したら「０」になるものを考える
⇒①か④しかない
　①31−30＝１　31−32＝−１　１＋(−１)＝０
　④31−29＝２　30−32＝−２　２＋(−２)＝０
２．
①の場合
１＝√([１^２＋(−１)^２＋１^２＋(−１)^２]÷10回)
この式が成り立てば正解だが…
右辺⇒√(４÷10)
　　　√0.4⇒誤り
④の場合
１＝√([１^２＋２^２＋１^２＋(−２)^２]÷10回)
この式が成り立てば正解だが…
右辺⇒√(10÷10)＝√１＝１⇒正しい
以上から、④が正解

別の解き方
１．は同じ
２．
１＝√{[１^２＋(31−a)^２＋１^２＋(b−32)^２]÷10回}
⇒両辺を２乗する
１^２＝[１^２＋(31−a)^２＋１^２＋(b−32)^２]÷10回
１×10＝１＋１＋(31−a)^２＋(b−32)^２
⇒(31−a)^２＋(b−32)^２＝８
①の場合
(31−30)^２＋(31−32)^２
＝１^２＋(−１)^２
＝１＋１
＝２≠８　⇒誤り
④の場合
(31−29)^２＋(30−32)^２
＝２^２＋(−２)^２
＝４＋４
＝８　⇒正しい
※授業資料(専門５回８章)44〜46ページ(23年前期)
※テキスト(専門)405〜406ページ

ユーザーA　X社
雷の見逃し率が小さいのはX社
見逃し率

「現象なし予想＆実況で現象ありだった回数」÷「予報を発表した全体の回数」
=B÷(A+B+C+D)
※授業資料（専門５回）38、40ページ
テキスト（専門）403、405ページ

ユーザーB　X社
冬の関東平野部
⇒雨は少ない　それでも雨の予報精度がよい気象会社と契約したい。
スレットスコアを使う
スレットスコア
発生頻度の少ない現象(たとえば東京で雪が降る)について
「予報・実況ともに現象なし」の場合を除いて、適中率を計算する

スレットスコア=A÷(A+B+C)
値が大きいほうが精度が良い
⇒値が大きいのはX社
※授業資料（専門５回）39ページ
テキスト（専門）403〜404ページ

ユーザーC　X社
確率予報の予想精度評価
⇒ブライアスコアを使う
誤差を計算していく
⇒値が0近いほど精度がよい
　値が1に近いほど精度が悪い（最悪は1）
⇒値が小さいのはX社
※授業資料（専門５回）46ページ
テキスト（専門）407〜408ページ

ユーザーD　Y社
気温予想誤差の予報精度評価
⇒2乗平均平方根誤差を使う
2乗平均平方根誤差
気温予想誤差の予報精度評価に使う
平均誤差のように誤差が相殺されない
（平均誤差：プラス誤差とマイナス誤差が打ち消し合う）
値が小さいほど精度が良い(完全予報のとき、値は0)
⇒値が小さいのはY社
※授業資料（専門５回）45ページ
テキスト（専門）406ページ

①　正しい
問題は授業でも出た、冬型の気圧配置のときの降水について
晴れの日が多い関東平野の降水の予報精度についてどう評価するかを問われているものです

単純にA地点（関東地方平野部）とB地点（北陸地方）における降水の有無について、
　適中率、見逃し率、空振り率
　→A地点の方が、適中率が高く、見逃し率と空振り率が低いのでA地点の方が予報技術が優れているように見える。
また
実況降水面積率
　ある予報対象区域で、
「予報対象期間内に1mm以上の降水を観測したアメダスの観測所数」における、「予報対象区域全体のアメダスの観測所数に対する比率」
これを1ヶ月間という評価の対象期間で平均した値
これをA(関東)とB(北陸)の両地点で比較
⇒A地点で実況降水面積率が非常に少なく、B地点で多い
　これではA地点の方が予報技術が優れていると判断できません。
⇒現象の発生頻度が少ない予報の評価の指数は「スレットスコア」を使う

スレットスコア
予報・実況とも現象ありだった回数÷(予報を発表した回数ー予報・実況とも現象なしの回数)
つまり、予報・実況とも現象なしの数を除外して算出した適中率で評価

したがって、本文の内容は正しい

「実況降水面積率」という聞き慣れない言葉が出ましたが、
「冬の太平洋側と日本海側の降水の予報精度」ということをわかっていれば
じっくり問題文を読むことで答えがわかると思います
予報士試験ではこういうことがよくありますので慌てないようにしましょう！

②　正しい
今日・明日の降水の有無の評価
→今度は単純に比較し、今日の予報方が適中率が高く、また見逃し率が低いことから、今日の予報が精度が良いと判断できます。

③正しい
最高気温の予報のような量的予報の精度評価
⇒バイアス（平均誤差）とRMSE（二乗平均平方根誤差）

バイアス（平均誤差）
・実況値からみた予報値の系統的な偏りを表す指標のことで、予報値と実況値の差を積算して予報回数で割った値
RMSE（二乗平均平方根誤差）
・予報誤差のばらつきの程度を表す指標
・予報値と実況値の差を求めます。次に求めた差を2乗し、2乗した値を積算して、予報回数で割り、その値の平方根を求めた値
・0が最も良く、値が大きくなるほど悪い

地点Aと地点Bを比較⇒地点Aの方が、RMSE・バイアスとも精度が良い

④　誤り
RMSE（二乗平均平方根誤差）
・予報誤差のばらつきの程度を表す指標

本文の内容にあるような、予報誤差の範囲の最大値を表す指標ではない

⑤　正しい
バイアス（平均誤差）
・実況値からみた予報値の系統的な偏りを表す指標
このバイアスが正の値ですと予報値が平均的に実況値より高く、負の値ですと低いことを表す。

0.2という数値は予報値が実況値に比べて平均して0.2℃高かったことを表す

(a)予報区A

問題文より
「降水ありの予報の適中率」を考える
予報区A：「降水あり」の予報:３回　的中(降水あり):２回
⇒２回÷３回×100＝67％
予報区B：「降水あり」の予報:25回　的中(降水あり):15回
⇒15回÷25回×100＝60％
※注意報・警報の的中率評価と同じですね
※授業資料(専門５回７章)41〜43ページ
　テキスト(専門)404〜405ページ

(b)予報区B
捕捉率
実況で現象があったとき、その現象をどれだけ予報できていたかの比率
捕捉率＝発生した現象が予報されていた回数(A)÷実際に起きた現象の総数(A+B)

予報区A：「降水あり」の現象:4回　的中(降水あり):２回
⇒２回÷４回×100＝50％
予報区B：「降水あり」の現象:25回　的中(降水あり):15回
⇒15回÷25回×100＝60％
※授業資料(専門５回７章)48ページ
　テキスト(専門)409〜410ページ

(c)スレットスコア
スレットスコア
発生頻度の少ない現象(たとえば東京で雪が降る)について
予報・実況ともに現象なし(D)の場合を除いた適中率
スレットスコア＝A÷(A+B+C)

※授業資料(専門５回８章)40ページ
　テキスト(専門)403〜404ページ

ブライアスコア
降水確率の精度評価の一つ
①確率予報値を0〜1の値にする(例:60%→0.6)
②実況値 降水なし:0　降水あり:1 とする
③予報値から実況値の差を取り、２乗し、足し上げる
④予報回数で割る
(③、④で平均値を取ってやる)
⇒値が小さいほど精度が良い(完全予報は「０」)
※授業資料(専門５回８章)47ページ
　テキスト(専門)407〜408ページ

(d)予報区B

スレットスコアで計算する
予報区A：予報・実況ともに「現象なし」を除いた数:５　的中(降水あり):２回
⇒２回÷5回×100＝40％
予報区B：予報・実況ともに「現象なし」を除いた数:35　的中(降水あり):15回
⇒15回÷35回×100≒43％

スレットスコア
発生頻度の少ない現象(たとえば東京で雪が降る)について
予報・実況ともに現象なし(D)の場合を除いた適中率
スレットスコア＝A÷(A+B+C)

※授業資料(専門５回８章)40ページ
　テキスト(専門)403〜404ページ

(a)正しい
降水確率予報の精度評価
⇒ブライアスコアによる評価　文章の通り
※授業資料(専門５回８章)47ページ(23年前期)
※テキスト(専門)407〜408ページ

(b)正しい
「降水の有無」など「現象の有無」の予報は、カテゴリー予報と言う。
カテゴリー予報の評価法
「適中率」、「空振り率」、「見逃し率」、「スレットスコア」などを使う
※授業資料(専門５回８章)37〜40ページ(23年前期)
※テキスト(専門)402〜403ページ

(c)誤り
平均誤差(ME：バイアス)の場合、平均誤差の値が小さくても、プラスの誤差とマイナスの誤差が相殺されている場合がある
⇒値が小さくても精度がいいとは限らない
⇒試験で頻出!!
※授業資料(専門５回８章)44〜46ページ(23年前期)
※テキスト(専門)405〜406ページ

(d)正しい
持続予報　：予報する「前日の実況値」を「翌日の予報値」とするもの
例→「２日の最高気温25度」を「３日の最高気温の予報値」とする
気候値予報：８月10日の最高気温が平年で32度であれば、それを予報値とするもの
前述の文や問題文の通り、持続予報や気候値予報は、予報技術を必要としない。
⇒実際の予報の精度を考える時、問題文の通り、
　持続予報や気候値予報と比較して精度を評価することも多い
（「平年と比べて」とか「前の日に比べて」とか、よく聞きますよね）
※テキスト(専門)409ページ

(e)正しい

カテゴリー予報(現象の有無)の適中率
全予報回数(A+B+C+D)に対する、予報が適中した回数(A+D)の割合
警報・注意報の適中率
発表ありの回数(A+C)に対する、適中(発表あり＆基準超)した回数(A)の割合
※授業資料(専門５回８章)37、41ページ(23年前期)
※テキスト(専門)402〜403、404ページ

図の見方をもう一度確認しよう
A地点の最高気温の予測＆実況の表です

赤丸：予報が5.5度　実況が０度
橙丸：予報が2.5度　実況が3.5度
緑丸：予報が−0.5度　実況が５度
青丸：予報が５度　実況が6.5度
（目分量のざっくりです）
で、
破線は「予報と実況がピッタリ」の場合
この破線の近くにある「点」は、予測と実況がぴったりに近いということ
破線から離れれば離れるほど、「誤差が大」きく「ハズレ」というわけです
例として挙げた「丸」で言えば、
青丸や橙丸は精度が高く、赤丸や緑丸は精度が低いことになります

(ａ)正しい
平均誤差(ME)＝(予想値−実況値)の合計/予報回数
・誤差が相殺されるので、値が小さくても精度が良いとは限らない

A地点(図の左)とB地点(図の右)の最低気温をみてみる
「正の隔たり」とは「予想値−実況値」の値が「正の値」となるドットの分布がおおいこと

図を見ると
A地点：破線よりも上にドットが分布している
　　　　⇒「予想値−実況値」の値が「正」
B地点：破線よりも下にドットが分布している
　　　　⇒「予想値−実況値」の値が「負」
よって、解答は「正しい」
※授業資料(専門５回８章)44〜45ページ
　テキスト(専門)405〜406ページ

(ｂ)正しい
2乗平均平方根誤差(RMES)＝√[(予想値-実況値)²の合計/予報回数]
・平均誤差のように誤差が相殺されない。
・値が小さいほど精度が良い(完全予報のとき、値は0)

A地点とB地点の最高気温をみてみる

A地点：破線を基準とすると、ドットがバラけている
　　　　⇒誤差が大きい　予報精度が悪い
B地点：破線を基準とすると、ドットのばらつきが小さい
　　　　⇒誤差が小さい　予報精度がいい
よって、解答は「正しい」
※授業資料(専門５回８章)44、46ページ
　テキスト(専門)406ページ

(ｃ)誤り
見逃し率

全予報回数に対する、 予報なし・実況ありの回数の割合
※この図で言えば、B÷(A+B+C+D)
冬日：最低気温が氷点下

A地点とB地点の最低気温をみてみる
冬日の見逃し
→最低気温０度以上を予測したが、実際は最低気温が氷点下だった日を探す

０度以上の予測：水色で色付け
氷点下の実況　：ピンク色で色付け
見逃し　　　　：上記２つの条件を満たす場所が、混ざった紫色に…
A地点：６回程度存在（紫枠で囲まれたところ）
B地点：なし（紫枠で囲まれたところ）
見逃しが多かったのはA地点
よって、解答は「誤り」
※授業資料(専門５回８章)39ページ
　テキスト(専門)403、549ページ

(ｄ)誤り
空振り率
全予報回数に対する、 予報あり・実況なしの回数の割合

この図で言えば、C÷(A+B+C+D)
真冬日：最高気温が氷点下

A地点とB地点の最高気温をみてみる
真冬日の見逃し
→最高気温０度未満を予測したが、実際は最高気温が０度以上だった日を探す

０度未満の予測：水色で色付け
０度以上に実況：ピンク色で色付け
空振り　　　　：上記２つの条件を満たす場所が、混ざった紫色に…
A地点：３回程度存在（紫枠で囲まれたところ）
B地点：なし（紫枠で囲まれたところ）
空振りが多かったのはA地点
よって、解答は「誤り」
※授業資料(専門５回８章)38ページ
　テキスト(専門)403、549ページ

・降水対策を施す場合の1回あたりのコストを100
・予報が10回出た
以上から、
コスト100×予報10回＝1000
※授業資料(専門５回)49〜51ページ(22前期)
テキスト(専門)421、422、426ページ

・ロス500
・降水確率A％
・予報10回
500×A％×10回
＝500×10回×A/100＝50×A
※パーセント(％)を計算用の「小数」に直すために
「100」で割ることを忘れずに!!
※授業資料(専門５回)49〜51ページ(22前期)
テキスト(専門)421、422、426ページ

コスト＝1000、ロス＝50×A
少ないコストでロスを抑制できれば、経済効果が大きい
なので、コスト＜ ロスになればいい
⇒1000＜50×A
＝20＜A
※授業資料(専門５回)49〜51ページ(22前期)
テキスト(専門)421、422、426ページ

(a) L×A/100×10
・ロスL
・降水確率A％
・回数10回
⇒L×A/100×10
※パーセント(％)を計算用の「小数」に直すために
「100」で割ることを忘れずに!!
※授業資料(専門５回)49〜51ページ(22前期)
テキスト(専門)421、422、426ページ

(b) C/L＜0.40
雨対策をする(コスト)
対策せず損失・損害(ロス)
問題文より
「雨対策」でお金かけたほうが、「何も対策せず損害」よりも金額が少ないと期待
⇒コスト＜ロス　
　損失・損害(ロス)よりもコスト(対策)のほうが小さい方がいい
（これが基本 ここを忘れないこと！）

コスト(対策)問題文より
C×10
損失(ロス) 問題(a)より
L×A/100×10
よって
C×10＜L×A/100×10
が成り立てばいい
問題文より
Aに40を代入
C×10＜L×40/100×10
C＜L×40/100
C＜0.4L
C/L＜0.40
※授業資料(専門５回)49〜51ページ(22前期)
テキスト(専門)421、422、426ページ

こういうイメージがわかないコストロスモデルは、実際に数値を設定してみよう！

例えば、雨が降ったら損失が発生すると仮定
コストC:損失が起きないよう事前の対策にかける費用
⇒10万円
ロスL　:現象が起きたときの損失
⇒40万円
損失Lと費用Cの総額
⇒50万円

(a)正しい
問題文より、「現象が起こる確率」が「 C/L 」より大きいと予報された場合
・コストC：10万　事前対策の費用　ロスが０になる
・ロストL：40万　事前対策をしなかった場合の損失
・ C/L：コストC:10万/ロスL:40万＝0.25＝25％
・ 現象が起こる確率：40％と仮定
→予報５回のうち、現象発生２回と仮定

①毎回対策を取った場合の費用・損失
予報５回を受けて、５回対策
⇒５回×10万＝50万
その５回のうち、現象が２回発生
⇒対策費コストCをかけたため、
　損失ロスLは「０」
⇒よって、かかった費用は
　50万＋０＝50万
②対策を全くしなかった場合の費用・損失
予報５回を受けて、対策なし
⇒５回×0万＝0万
その５回のうち、現象が２回発生
⇒対策をしなかったため、損失Lが都度発生
　40万×２万＝80万
①と②より
現象が起こる確率が C/L より大きいと予報された場合
(現象発生確率40％　C/L25%)
に常に対策をとれば、対策を全くとらない場合に比べて損失と費用の総額を軽減できる
※授業資料(専門５回８章)50〜52ページ

(b)正しい
決定論的な予報
降水や晴天などを「あり」「なし」として的中率や見逃し率、空振り率などで表現する予報
(暗記する必要はないです)
例えば、予報が５回あったとして
予報がすべてあたれば、ロスは発生しないが、
予報が全部外れたら、巨額なロスが発生することになる。
選択肢(a)のように、確率予報とコストロスモデルを組み合わせることで
ロスが対策費より、小さければ対策しないなど
費用：コストと損失：ロスの最小化を実現できる
※授業資料(専門５回８章)50〜52ページ

(c)誤り
C/L(費用/ロス)が０に近い
⇒費用:コストをほぼ掛けず、損失:ロスがでかい現象
⇒大災害が当てはまる
⇒見逃しうんぬん以上に捕捉率が大切(かならず押さえる必要がある)