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■ 通常の予測方法は

• 現在の天気予報は、コンピューターのシミュレーション・数値予報モデルを用いて将来の天候を予測しています。 数値予報モデルは、長期間の予測を行う季節予報では初期値に含まれるわずかな誤差が大きくなってしまい、不確定さが増してしまいます。 そのため長期予報はアンサンブル予報という手法を用いています。
  アンサンブル予報とは、わずかに異なる複数の数値予報を行ってその結果を統計的に処理することで、不確定さを考慮した確率的な予測を可能にするものです。 気象庁の１か月予報では50通りの数値予報を行い、その結果を統計的に処理しています。
  
  下図に１か月予報におけるアンサンブル予報の例を示します。
  ここでは850hPa（地上約1,500m）の気温の平年差の予測を示しています。 50本の細い実線は個々の予測結果です。初期値にわずかなバラツキを与えただけで、50個全ての予報が異なる予測結果を示していることが分かります。 黒の太い実線は50本の細い線を平均したもので、これがアンサンブル予報の予測結果です。
  

　※　気象庁より
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■ 弊社の方法は

• しかし、上記の方法のままでは、予報対象時間が進むと、ばらつきが大きく幅のある逆の結果を平均することが多くなります。
  可能性を論じるには良いのですが、情報を受け取り今後の活動に役立てようとするには、少々扱いにくい情報です。
  このため、利用があまり進んでいませんでした。
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• そこで、
• 「50通り」の計算結果があるならば、実際の観測結果と比べれば、的中率の順位がつきます。
  
  ・的中率の悪いものを不採用、良いものを採用できないか？
  ・事前にそれが判断できれば、より使用しやすくトレンドのわかりやすい1ヶ月予報になるのではないか？
  
  これを実現し、日単位の予報にしたのが弊社の1ヶ月予報です。

　

• ・日単位の予報
• ・シンプルで分かりやすい予報
• ・平年値との比較で一目瞭然
• ・幅や信頼度表示で不確定さも表現
• ・農作物などの管理に
• ・入出荷などの目安に
• ・イベントなどの参考に
• ・製造・生産・作業管理に

　

将来的に有料サービスですが、現在試験・開発中につき無料モニター募集中・トライアル受付中です。是非、以下よりお問い合わせ・お申し込み下さい

　

※ 本情報は、気象業務法に基づき、特定向け予報となります。
　 一般向け予報での提供はできません。
　 不特定多数へ公開は法規上できませんのであらかじめご了承ください。

　

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