実験概要

表 5.7: 予測実験を行うデータ数とそのデータの種類

データ番号	データ数	気圧	降水量	気温	湿度	風	日射時間	降雪積雪
データ1	18	○	○	○	○	○	○	○
データ2	16	×	○	○	○	○	○	○
データ3	14	×	○	○	×	○	○	○
データ4	9	×	○	○	×	×	○	○
データ5	6	×	○	○	×	×	×	×

現在日本では、地上気象観測システムとして降水量、風向風速、気温、気圧、湿度、日照時間、降雪量、積雪量が約120ヶ所の気象台や測候所で観測されており、降水量、気温、風向風速、日照時間、降雪量、積雪量が約840ヶ所の地域気象観測システム（AMeDAS）によって観測されている。観測するデータが多いほど、より取得できる予測値は多くなるが、多くの観測機器を必要とし、規模が大きくなってしまう。

この実験では入力する観測データを少なくし、全てを入力とした場合の予測誤差と比較することで、どの程度の観測機器が必要かということを考える。

東京管区気象台（東京都 東京）の1998年から2008年までの11年間の気象観測データを用いることとし、表5.7に示すデータ数の違う5つの観測データを自己組織化マップに入力した時の降水の有無の適中率、気温の予測誤差について評価した。なお、予測アルゴリズムは実験1で作成したプログラムFのものを使用し、実験の対象とする期間は1998年1月1日から数えて3000日目から4000日目までとする。