2021年2月の予報精度は91%
実際に雨が降っていたところに対して、雨の予報を出せていたかどうかを示す「降水捕捉率」を用いて精度を検証した結果、2021年2月のウェザーニュースの予報精度は91%となりました。(※1)
>>ウェザーニュース-2021年1月~2月の降水捕捉率評価データ
(※1)気象庁の評価方法に準拠し、朝5時に発表された当日の天気マークを対象としています。
対象地点は発表官署の所在している一次細分区域内のアメダスで、1日の積算降水量が1.0mm以上となった場合を「降水あり(雨雪)」としています。
>>ウェザーニュース-2021年1月~2月の降水捕捉率評価データ
(※1)気象庁の評価方法に準拠し、朝5時に発表された当日の天気マークを対象としています。
対象地点は発表官署の所在している一次細分区域内のアメダスで、1日の積算降水量が1.0mm以上となった場合を「降水あり(雨雪)」としています。
気象庁も同様に、発表した予報に対して評価を行っており、毎月の降水捕捉率をホームページ上で一般に公開しており、2021年2月においては84%としています。
ウェザーニュースの精度評価
予報精度を評価するには様々な指標がありますが、ウェザーニュースでは主に「降水捕捉率」と「適中率(※2)」を重点的な向上目標に定めています。その中でも、市民生活において最も影響の大きい"降水"を見逃さないこと(降水捕捉率)を最も重視しています。
一方で、降水捕捉率のみを追求すると、雨予報が過多となり適中率は大幅に下がります。ウェザーニュースでは、高い適中率を維持したまま降水捕捉率の向上に努めていて、2021年2月の適中率実績は88%と高い水準を維持しています。(※3)
>>ウェザーニュース-2021年2月の適中率評価データ
(※2)全予報数に対する「雨予報をして実際に雨が降った場合と、雨が降らない予報で実際に雨が降らなかった場合」合計の割合
(※3)降水捕捉率での評価と同じく気象庁の評価方法に準拠し、朝5時に発表された当日の天気マークを対象としています。対象地点は発表官署の所在している一次細分区域内のアメダスで、1日の積算降水量が1.0mm以上となった場合を「降水あり(雨雪)」としています。
一方で、降水捕捉率のみを追求すると、雨予報が過多となり適中率は大幅に下がります。ウェザーニュースでは、高い適中率を維持したまま降水捕捉率の向上に努めていて、2021年2月の適中率実績は88%と高い水準を維持しています。(※3)
>>ウェザーニュース-2021年2月の適中率評価データ
(※2)全予報数に対する「雨予報をして実際に雨が降った場合と、雨が降らない予報で実際に雨が降らなかった場合」合計の割合
(※3)降水捕捉率での評価と同じく気象庁の評価方法に準拠し、朝5時に発表された当日の天気マークを対象としています。対象地点は発表官署の所在している一次細分区域内のアメダスで、1日の積算降水量が1.0mm以上となった場合を「降水あり(雨雪)」としています。
日々の分析と機械学習で精度向上
この冬は、雪の降り方や雨と雪の境目について過去の天気をしっかりと分析し、独自の気象予測モデルへの機械学習を追加しました。
また、昨シーズンまではやや精度が劣っていた雪雲の流れ込みによる降水(降雪)の有無についても、現地にいる方から届くウェザーリポートや天気報告などによる実態の把握と、予報との差異分析を日々積み重ねることによって、その地域特有の変化や気圧配置ごとの特徴などがわかってきました。
ウェザーニュースでは、これらの情報や予報技術者の経験をコンピュータの計算過程に投入して合成することにより、従来よりも精度の高い天気予報を提供することが可能となっています。
また、昨シーズンまではやや精度が劣っていた雪雲の流れ込みによる降水(降雪)の有無についても、現地にいる方から届くウェザーリポートや天気報告などによる実態の把握と、予報との差異分析を日々積み重ねることによって、その地域特有の変化や気圧配置ごとの特徴などがわかってきました。
ウェザーニュースでは、これらの情報や予報技術者の経験をコンピュータの計算過程に投入して合成することにより、従来よりも精度の高い天気予報を提供することが可能となっています。
2021年2月を振り返って
2月は降水強度が弱く、件数も少ないことから、狭い範囲での降水を確実に予測することがポイントとなりました。
降水範囲を広めに予測すれば雨や雪を捉えやすくなりますが、空振りが多くなってしまいます。
このため、今シーズンの降水(降雪)傾向を分析してシステムに学習させることによって、降水範囲を確実に予測。それによって空振りも減らすことで高い精度の予報を提供することができました。
>>【予報精度向上への取り組み】予報のはずれを感じたらこちらへ報告
降水範囲を広めに予測すれば雨や雪を捉えやすくなりますが、空振りが多くなってしまいます。
このため、今シーズンの降水(降雪)傾向を分析してシステムに学習させることによって、降水範囲を確実に予測。それによって空振りも減らすことで高い精度の予報を提供することができました。
>>【予報精度向上への取り組み】予報のはずれを感じたらこちらへ報告
【宇野沢 達也】
ウェザーニュース予報センター 気象予報士。千葉県旭市出身 自治体防災担当職員から転職し入社28年目。予報精度改善チームで予報業務および精度検証・改善を行っている。
参考資料など
降水捕捉率 検証方法説明(気象庁ホームページ) https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/kensho/explanation.html
気象庁 天気予報検証結果 https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/data/kensho/score_f.html
気象庁 天気予報検証結果 https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/data/kensho/score_f.html