実験結果

**表 5.5:** 各地点の降水の有無の適中率と気温の予測誤差
地点	降水の有無の適中率	最高気温の予測誤差(RMS)	最低気温の予測誤差(RMS)
東京都東京	69.00%	3.32℃	1.85℃
北海道稚内	66.70%	2.68℃	2.26℃
秋田県秋田	60.45%	3.72℃	2.30℃
新潟県新潟	60.45%	3.80℃	2.12℃
長野県軽井沢	67.00%	4.29℃	2.72℃
滋賀県彦根	62.30%	2.87℃	2.22℃
和歌山県潮岬	65.80%	3.19℃	2.38℃
香川県高松	69.05%	3.68℃	2.40℃
島根県松江	64.00%	3.22℃	2.39℃
沖縄県那覇	64.80%	3.55℃	2.37℃

**図 5.1:** 香川県高松の1ヶ月間ごとの平均適中率
$\includegraphics[width=110mm]{takamatsu_rain_month.eps}$

**図 5.2:** 香川県高松の1ヶ月間ごとの平均予測誤差
$\includegraphics[width=110mm]{takamatsu_temp_month.eps}$

図 5.3: 香川県高松の月ごとの気象予測精度

$\includegraphics[width=65mm]{takamatsu_rain.eps}$
(a) 降水の有無の適中率

$\includegraphics[width=65mm]{takamatsu_temp.eps}$
(b) 気温の予測誤差

**図 5.4:** 滋賀県彦根の1ヶ月間ごとの平均適中率
$\includegraphics[width=110mm]{hikone_rain_month.eps}$

**図 5.5:** 滋賀県彦根の1ヶ月間ごとの平均予測誤差
$\includegraphics[width=110mm]{hikone_temp_month.eps}$

図 5.6: 滋賀県彦根の月ごとの気象予測精度

$\includegraphics[width=65mm]{hikone_rain.eps}$
(a) 降水の有無の適中率

$\includegraphics[width=65mm]{hikone_temp.eps}$
(b) 気温の予測誤差

**図 5.7:** 新潟県新潟の1ヶ月間ごとの平均適中率
$\includegraphics[width=110mm]{niigata_rain_month.eps}$

**図 5.8:** 新潟県新潟の1ヶ月間ごとの平均予測誤差
$\includegraphics[width=110mm]{niigata_temp_month.eps}$

図 5.9: 新潟県新潟の月ごとの気象予測精度

$\includegraphics[width=65mm]{niigata_rain.eps}$
(a) 降水の有無の適中率

$\includegraphics[width=65mm]{niigata_temp.eps}$
(b) 気温の予測誤差

**表 5.6:** 各地の予測精度が良い月と悪い月
		降水の有無の適中率		気温の予測誤差
気候区	地点	良い月	悪い月	良い月	悪い月
	東京都東京	1月、8月	5月	1月	5月
	和歌山県潮岬	1月、8月	4月、7月	7月〜9月	1月〜3月
表日本	香川県高松	1月	4月	8月	4月、5月
	沖縄県那覇	7月	2月	7月、10月	3月、4月
	長野県軽井沢	1月	6月、7月	8月	5月、10月
	滋賀県彦根	11月	1月、7月	7月〜9月	5月、11月
準裏日本	島根県松江	6月〜8月	2月	7月〜9月	4月〜6月
	北海道稚内	7月	9月〜11月	8月〜10月	6月
	秋田県秋田	5月	3月、8月	5月、6月	9月、10月
裏日本	新潟県新潟	7月〜9月	4月	7月、8月	4月〜6月

表5.4に示した各地点における実験結果として、表5.5に各地点の降水の有無の適中率と気温の予測誤差を示し、表日本、準裏日本、裏日本に区分した日本の気候区分[10]のうち、表日本の代表的な地点（高松）、準裏日本の代表的な地点（彦根）、裏日本の代表的な地点（新潟）の1ヶ月の平均適中率の変化を図5.1、図5.4、図5.7、平均予測誤差の変化を図5.2、図5.5、図5.8に示す。また、残りの7地点の変化グラフは付録Aに示す。

同時に、月ごとの予測精度の変化をそれぞれ図5.3、図5.6、図5.9に示す。また、残りの7地点の月ごとの予測精度の変化は付録Bに示し、全ての観測値の月ごとの予測精度変化に関しては、降水の有無の適中率が最も良い月、最も悪い月、気温の予測誤差が最も良い月、最も悪い月を示す表5.6に留めておく。以上の結果から、各地の気象予測精度や、月ごとの気象予測精度について分析を行う。

表5.6を見ると、各気候区によって予報精度が良い期間と悪い期間がほぼ定まる結果となった。また、全体的にみると降水の有無の適中率、気温の予測誤差ともに夏に予測精度が良くなり、春や秋に予測精度が悪くなっていることが分かる。これは、春や秋が気温、降水量などの値から同じ天気パターンになりやすいということが原因であると考えられる。春や秋は全く違う季節であるが、1日の気象データとしては同じような天気パターンに属する可能性が高い。そのため、季節は春なのに同じ天気パターンに属する秋の日付を選んでしまうと、その結果が大きく違ってしまうという事になる。それに対して夏や冬は、観測データとしての特徴がはっきりとしているため、他の季節の天気パターンに属する可能性は低いといえる。また、降水量が大きく変化する梅雨入りや梅雨明けも同様に、天気のパターンが重なりやすく、予測するのが難しいといえる。

表日本気候区の各地では真冬や真夏に降水の有無の適中率、気温の予測誤差ともに良くなっており、潮岬を除いて春に適中率及び気温の予測誤差が悪くなっている。準裏日本気候区や裏日本気候区の各地では適中率で特にどの月が良いか悪いかは定かとなっていないが、気温の予測誤差については夏に最も良い結果を出し、春や秋に悪い結果を出しているということが分かった。

この結果についても先述した春や秋は予測しにくいという理由と同じであるといえる。特に気温は、日によってあまり変化しないという事や日本の気候の特徴として1年の気温が大きく変化するということが気温の予測誤差が降水の有無の適中率よりも良い月、悪い月が定まっていることの理由であると考えられる。また、準裏日本、裏日本気候区で降水の有無の適中率に大きな差が見られなかったことについては、降水量の変化が表日本気候区と比べてさほど大きくないということが原因であると考えられる。

以上の結果と考察を踏まえて表5.5を見ると、多雪地域である秋田や新潟では適中率が悪い結果となっている。同じく多雪地域の稚内では適中率が比較的高い結果を示しているが、これは同じ多雪地域でも北海道では梅雨の現象がはっきりしない[2]ので、梅雨入りや梅雨明けの降水量に関する大きな気象の変化が見られないため、予測しやすい期間が増えることとなるためである。また、気温の予測誤差については稚内や彦根で最高気温の予測誤差が小さく、軽井沢や新潟、秋田、高松で誤差が大きい結果となった。また、東京で最低気温の予測誤差が小さく、軽井沢で大きい結果となった。各地点によって予測誤差は異なり、各地点の位置に関する相関性は特に無いので、観測所の周辺の状況によって予測誤差が変わる可能性があることが分かる。