気象庁の数値予報において初期値を作成する客観解析における観測データの取扱いについて述べた次の⽂(a)〜(c)の正誤の組み合わせとして正しいものを、下記の①〜⑤の中から1 つ選べ。
(a) 観測データの品質を⼀定期間モニタリングした結果、品質が低いと判断された観測地点のデータは、数値予報システムの客観解析には使⽤されない。
(b) 気温や⾵などの観測データは、第⼀推定値と⽐較され、その差が定められた基準を超える場合は客観解析には利⽤されない。
(c) ラジオゾンデによる⾼層気象観測は⼤気を直接観測しており精度が⾼いため、品質管理を⾏った上で、観測値そのものを観測地点の直近の格⼦点の解析値としている。
| (a) | (b) | (c) | |
| ① | 正 | 正 | 正 |
| ② | 正 | 正 | 誤 |
| ③ | 正 | 誤 | 誤 |
| ④ | 誤 | 正 | 誤 |
| ⑤ | 誤 | 誤 | 正 |
② a：正 b：正 c：誤
「観測データの品質を⼀定期間モニタリングした結果、品質が低いと判断された観測地点のデータは、数値予報システムの客観解析には使⽤されない。」
これは正です。
数値予報では、直前の予報（第一推定値＝背景場）と観測データをうまく折り合わせて、初期値を作ります。観測データをもとに数値予報モデルの初期値を作成するための処理を「客観解析（データ同化）」といいます。
観測データには誤差が含まれていることから、客観解析では厳しい品質管理（QC: QualityControl）が実施されており、データを使う/捨てる/重みを下げる等の判断が行なわれています。
| 品質管理の種類 | 内容 |
|---|---|
| リアルタイムQC | データ同化のための前処理として自動的に実施される。観測データが持つ情報のみを使って行う。 |
| 非リアルタイムQC | ある一定期間の観測値の振る舞いを監視し、観測データの統計的な問題点などを把握する。第一推定値や周囲の観測等と比較して行う。 |
非リアルタイムQCの結果に基づき、リアルタイムQCで用いるブラックリスト（品質が悪いデータのリスト）の登録・解除などが行なわれています。
ブラックリストに基づいて、低品質と認識されたデータは、リアルタイムQCの段階でデータ棄却されます。
「気温や⾵などの観測データは、第⼀推定値と⽐較され、その差が定められた基準を超える場合は客観解析には利⽤されない。」
これは正です。
「第⼀推定値」＝「前回の数値予報モデルの予報値」です。客観解析では、この第一推定値を観測データと比較して、どれだけズレているかを評価します。
気温や風などの観測値が第一推定値と大きく異なる場合、その差が定められた許容範囲（基準）を超えると、観測データは異常値とみなされて客観解析には使用されません。
これは、誤った観測値が初期値に混入することで、予報の精度が落ちるのを防ぐためです。
「ラジオゾンデによる⾼層気象観測は⼤気を直接観測しており精度が⾼いため、品質管理を⾏った上で、観測値そのものを観測地点の直近の格⼦点の解析値としている。」
これは誤です。観測値そのものは、格⼦点の解析値にはなりません。
ラジオゾンデの観測値は精度が高く、気温・湿度・風などを高度30kmまで直接測定できます。
しかし、数値予報モデルでは、観測値をそのまま格子点に「貼り付ける」ことはしません。
代わりに、第一推定値（過去の予報）と観測値を比較し、差が許容範囲内なら使うという品質管理が行われます。
| 誤解 | 正しい理解 |
|---|---|
| × ラジオゾンデの観測値はそのまま使われる | 〇 品質管理を経て、モデルの推定値を修正するために使われる |
| × 精度が高いから無条件で採用される | 〇 精度が高くても、異常値や不一致があれば除外される |
| × 観測点の値がそのまま格子点に割り当てられる | 〇 データ同化により、周囲の格子点に滑らかに反映される |
