今日のASAS(特に本州南東にある台風の下の方にある記号)について

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このトピックには20件の返信が含まれ、2人の参加者がいます。4 ヶ月前 とうり さんが最後の更新を行いました。

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  • #6939 返信

    ウルトラゾーン

    またまた連投すいません。

    本日の地上天気図(ASAS271800UTC JUL.2017)において
    中心気圧975hPaの強い台風が30.4N 146.8Eにあります。
    大きな高気圧(中心が46N 179W辺りにある)があって、その1008hPaの等圧線を超えることが出来ずに縁辺をぐるっと移動している最中で、現在の進行方向は南西である。という風に見えます。
    台風が発達するには気温が26.5℃以上(実質的に27~28℃以上)であり、一般的に北上してこの温度を下回ると急速に勢力が衰える事、エネルギーが海水から補給される潜熱である事を鑑みると、この台風が海洋を南西に移動しているという事はもっと勢力を増して九州に上陸する可能性があるかもしれないから充分な警戒が必要という事になるのかなぁ。

    そんな事を考えながら、天気図を見ていたら、その台風の下の方に変な記号を見つけてしまいました。
    位置は
    13.5N 145E
    7.5N 135E
    7.5N 152E
    天気の○が更に○で囲まれてが二重丸になっています。
    「曇」の記号かな?とも思ったのですが、雲は雲量で示されていて曇は判別できるので、外側の○は△と同じような意味合いのような気がします。
    本にも載っておらず少し調べてみてもわからなかったので、よければご教授下さい


    該当画像を添付します。(管理人:北上大)

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  • #6947 返信

    北上大
    キーマスター

    ウルトラゾーンさん、こんにちは。

    観察が細かいですね。
    これは、風力記号の一種で、無風を表しています。
    Wikipediaの天気図からの引用を添付しておきます。

  • #6950 返信

    ウルトラゾーン

    北上大様
    早速のご回答ありがとうございます。
    なるほど!無風なんですね~。
    そう言われてみるとどこかで実技問題の解説か何かで一度見たような気もしますが、全く覚えていませんでした(^_^;)矢羽根がないのにまずは気づくべきでした(気づいても質問していたと思いますが)
    これでまた一歩前進できました。
    ありがとうございます。

  • #6956 返信

    Yoshiken

    こんばんは。Yoshikenです。

    恥ずかしながら今知りました!恥ずかしすぎて穴があったら入りたいくらいです。
    自分の行った過去問では問題として登場しませんでしたが、ある意味、
    「知っていて当然過ぎて出題する価値すらない」ほどの常識だったのでしょうか。

  • #6962 返信

    ウルトラゾーン

    Yoshikenさん
    恥ずかしがる事はないですよ。
    知っている事は知っている、知らない事はしらない。ただそれだけの事です(某アニメのセリフ)
    知れば一歩前進です!もっとも、知れば知るほど、それ以上の疑問が増えていくのもまた事実なんですが。
    ある程度知識量が増えたら、今度は、知っているのに間違えた。知っている事から類推できるのにできなかった。というのをいかに減らしていくかが重要だと思います(私はまだ知識量が足らないですが)

    ひとりごと
    先日NHKのコズミックフロントでブラックホール特集をやっていたので録画して見たのですが
    地球をどんどん圧縮していって直径9mmにするとブラックホールになるそうです。我々の肉体を含め、世の中の全ての物は隙間だらけなので、常々、陽子や中性子の大きさを加味して地球を完全に隙間なく圧縮したらどれくらいになるんだろうと思っていたのですが、少なくとも9mmまでは圧縮できるという事なんですね。
    それはさておき、銀河系の中心にはブラックホールがあるらしいのですが、その銀河中心のブラックホール周りの大気(星間物質と言った方がいいのか)の密度の非常に濃い部分はバルジと言うそうです。。どこかで聞いた言葉ですね(笑)
    そしてブラックホールが大きく成長する過程には現在3つの説があり、一つ目はブラックホールの核に向かって微小物質が集まってじわじわ成長するという説、二つ目はある程度大きく成長したブラックホール同士が合体して成長する説。三つ目は最初から大きなブラックホールが形成されるという説。
    まるで雨滴の拡散・併合過程みたいですよね。
    またブラックホールはある程度成長すると周りに物質が豊富にあっても、物質を吸い込む過程で摩擦により膨大な熱と光が発生してそれが物を押し出す力を生み、それ以上成長する事ができなくなり、これを解消するには冷気が必要だそうです。これもなんだか表面張力や氷晶の方が成長しやすいといった事に似ているなぁ!と思いました。
    スケールの違いはあれ、世の中の物理法則が同じであれば同じような現象が起こるという事なのかなぁ

  • #6965 返信

    電球

    電球です。

    気象庁ホームページで過去の天気図が
    検索できるようになっています。
    残念ながらASASではありませんが、
    個人的には結構うれしいのでリンクを…

    過去の天気図
    http://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/wxchart/quickmonthly.html

    日々の天気図
    http://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/hibiten/index.html

    • #6966 返信

      古久根 敦

      電球さん,こんにちは.古久根です.

      気象庁の過去天気図の掲載ですが,ASASもありますよ!
      ※巷(ツイッター上)ではASASがないなんて広めてる方いらっしゃいますが(^0^;)

      例えばこんな感じ(7月1日の例)
      http://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/wxchart/quickdaily.html?show=20170701#asas

      天気図(日本周辺域)と天気図(アジア太平洋域)の意味・目的,とても大切です!

      • #6974 返信

        電球

        古久根さん、ありがとうございます。
        時系列で天気図が検索できるのって
        本当に意味深いですね。

        過去にさかのぼってのASASは
        きっと重たくて難しいのでしょうね…

  • #6968 返信

    ウルトラゾーン

    今月分だけはASASで見られるという事ですね。
    という事は8月1日には7月のASASはもう見れなくなってしまうのか、それとも8月半ばくらいまでは見られるようになっているのかが気になります。

    ところで、今日は一つ発見がありましたよ。
    お昼から図書館で古い過去問問題集(2回目)をやっていたのですが、
    ガイダンスに用いる予測手法に関する問題で、PPMとかカルマンフィルタとニューラルネットワークとか出てくる訳ですが、どの予測要素にどの手法を用いるのか?
    「あー、覚えてないわー。これも覚えなきゃいけないのか?面倒だなぁ(T_T)」と思いながら本を眺めていたら
    降水量、降水確率、気温、風は、カルマンフィルタ
    ん、頭に「か行」で始まるものは全て「カ」ルマンフィルタ。
    おー、すごい!これは完ぺきだ!(って、もう既出でした?)
    家に帰って気象庁の資料を見たら、1つだけ「か行」ではない視程もカルマンフィルタでしたけど

  • #6969 返信

    古久根 敦

    ウルトラゾーンさん,おはようございます.

    天気予報ガイダンスで用いられる統計手法(作成手法)は,カルマンフィルター,ニューラルネットワーク,ロジスティック回帰がどういうものかを少しだけ眺めておいた方がいいと思います.

    気象での用途を考えてざっくり言うと,カルマンフィルタは逐次学習型の重回帰分析(Y=a1x1+a2x2+…のa1,a2を逐次学習させる)であり,あらかじめ予測式が立てられれば有効な手法,ニューラルネットワークは学習しながら入力に応じて判別する手法(正確にはそれだけではありませんが)で,予測式がわからなくても,入力と出力のセットがあれば学習可能,ロジスティック回帰は「ある」「なし」の確率に変換していく時に使える手法(ロジスティック曲線の性質を利用).

    雨(平均降水量,降水確率),気温(気温,最高気温,最低気温),風は定量化(数値化)できて,その値そのものを予想するのでカルマンフィルターがふさわしい.天気は晴れ,曇,雨を判別したいのでニューラルネットワーク,発雷確率はそもそも現象として起きにくいことと発雷があるかないかを確率に変換して予測したいのでロジスティック回帰がふさわしい.例外)最小湿度だけはニューラルネットワークです.

    と考えると,覚えても忘れません(^.^)

  • #6970 返信

    若狹

    古久根様、理解の最終の覚えかたとして、理想です。(初心者ですが、このように断定して申し訳ありません)。当方は、まず、正解か誤かを感覚的にみがき、それから、ウルトラゾーン様のように、例えば、「か」行と「カルマンフィルターの」の「か」で覚え、つぎは、例題で磨いて、ついには、古久根様のように、「理解する」「把握する」ようになったら、いいな、と。当方のなかでは、問題をとくまえに、「復習の手引き」は抜群です!天気予報ガイダンスは必須の理解項目ですね。とりあえず、「非線形」という現象をキー(あいまいですが)として把握しています。

    • #6971 返信

      古久根 敦

      若狭さん,こんにちは.

      学んでいくプロセスは人それぞれですから,若狭さんのやり方も立派です.ただ,最終的に試験対策として暗記だけにとどまって仮に合格したとしても,人間なのだから,たぶん忘れる(^0^;)

      忘れちゃったらそれまでの苦労がもったいないし,頑張った証はいろんなところで使っていければいいよね!

      みたいな感じで,暗記から抜け出したい人や予報士になった人向けに復習の手引きで「理解」への道しるべの一つを作らさせていただいています.

      ファイト!p(^^)q

  • #6972 返信

    ウルトラゾーン

    古久根様

    ご教授ありがとうございます。
    ほんとうに統計手法に限らず内容をある程度理解していないと、忘れてしまいますよね。
    私がメインで使っている専門知識のテキストには、ガイダンスで使用する手法は本気で理解しようとすると1年くらいかかってしまうほど膨大なので試験対策としてはこのテキストに書いてある事だけ理解しておけばいいでしょう(だったかな?)と書いてあったので
    最初は重要そうなところに線を引きながら読むだけで終わり、そのうち過去問で出てきたロジスティック回帰がテキスト載っていなかったので、気象庁数値予報課の講習会資料「MSMガイダンスの概要と特徴(2013年11月20日)」をダウンロードして斜め読みしました。
    ロジスティック回帰は、(ロジスティックが一般に物流で用いられる用語なので)元々商品の製造から発送の過程において、顧客ニーズや市場環境他いろんなパラメータを元に最適な解を求めるために使われていたものを気象にも応用したものと理解し、(ざっくりと)非線形な傾向をlogをとって、線形に近い形で扱えるようにし、確率(発雷確率)を求めるために使用している。と理解しました。
    カルマンとニューラル(人工知能的で学習能力あり)の用途については、最初はなんとなく数値的要素はカルマンで、質的要素はニューラルっぽいなぁという所までは感じていたんですが、全てがそうでもさなそうに思えていまひとつまだぼんやりした感じです。

    ついでに昨日学習した事の一つが、まことに基本的な事かもしれないのですが線形重回帰などの「重」の意味です。
    線形、非線形はいわゆるパラメータ(説明変数)について1次式が線形、2次以上が非線形(たぶん)はわかっていたのですが、「重」はなんとなく読み流していたので改めて調べると、Y=aX1+bX2+cX3・・・のようにパラメータ(説明変数)が複数あるものが「重」なのだという事がわかりました。なんだ○元△次方程式の「元」の事じゃないか!(^_^;)って感じで・・・

    (またまたひとりごと)
    昨日「一般気象学(2016年3月発行第2版補訂版)」を読んでいると、P209~210に宇都宮地方気象台で1996年7月3日に観測された積乱雲群の通過に伴うデータが載っていました。
    昔私は会社で働いている最中にダウンバーストに遭遇した事があるんですが、それが1996年7月。
    もしかして、その時のデータかな?と思ったら残念ながら(?)私の遭遇したダウンバーストの2週間前のデータでした。
    積乱雲が通過した後、外に出てみると辺り一面魚屋さんの氷をぶちまけたような惨状で、その後の事後処理が大変でした。ダウンバーストという言葉を知ったのもその時です。

  • #6984 返信

    若狹

    古久根様、中層大気、風、とくに地衡風、温度風を手引きを参考に思考しています。正直に言えば、やっとここにたどり着いたように思います。いろいろな方のアドバイスを参考に、あやふやにしていたところをやはり間違うということで、この休みに一日ゆっくりと勉強しています。8月にはいりました・・・、独特なものです。今まではそのようなことはなかったのですが・・・、理解に向けて頭を理論的にしています。まだ先は長いように感じるのは、「渦」によって天気図を理解することがまだまだですから。

  • #6998 返信

    ウルトラゾーン

    日本の南にある台風5号の動向が心配ですね。
    先日は5号と6号?で「藤原の効果」みたいな動きをしていましたが、未だにうろうろ。
    と思っているうちに、紀伊半島のすぐ南東では急速にニンジン雲みたいなのができているし。

    そんな事を見ながら、グーグルアースで海外を探検していたら、
    今は、グーグルアースに現在の雲が写し出されるようになっているんですね~。
    倍率を変えていくとある時点から雲が写し出されるのはなんとなく知っていましたが
    よく見たら本州の南にある台風がくっきり写っていました。紀伊半島のニンジン雲も!
    すごい技術だなぁ

  • #7018 返信

    北上大
    キーマスター

    管理人です。
    ウルトラゾーンさんの返信コメントの誤字訂正をしていたら、本文が消えてしまいました。
    不手際で申し訳ありません。
    以下、ウルトラゾーンさんの書き込みを再掲します。


    台風5号は中心が真っ黒になっていますね。週末九州が心配です。

    ここ2、3日北関東は比較的涼しい日が続いていて、クーラーのない我が家では絶好の勉強日和だと言うのにモチベーションがなかなか上がらずだらだら過ごしてしまっています。
    試験の1か月前あたりからいつもこのような状態になる事が多くて、1週間前からあせって勉強を始めて、結局ダメかギリギリセーフな成績になるのが常です(詰めが甘いんですかね)
    そんな訳で今は気象用語の覚え直しをしております。気合が入れば実技の過去問演習をバリバリやりたいところなんですが(^_^;)
    そして、息抜きに公害防止管理者の過去問をやっていたら、こんな問題を見つけましたよ。

    (H26公害総論 問7)
    地球温暖化に関する(ア)~(オ)の記述のうち,誤っているものはいくつあるか。(IPCC の第四次評価報告書(2007)による)
    (ア)大気中に存在するガスのうち,温室効果が最も大きいものは,水蒸気である。
    (イ)過去100年間にCO2の大気中濃度は約80ppb増加した。
    (ウ)過去100年間の全球平均地上気温は,約0.7℃ 上昇した。
    (エ)今世紀末の全球平均地上気温は,20世紀末に比べ最大で約4.0℃ (2.4~6.4℃)上昇すると,予測されている。
    (オ)今世紀末の平均海面水位は20世紀末に比べて最大で約60cm 下降すると,予測されている。

    気象予報士試験でも出題されそうな問題ですよね。

    答えは2つ
    (イ)と(オ)が誤っていて、(イ)は80ppbではなく80ppm、(オ)は下降するではなく上昇するが正解という引っかけのような問題だったんですが、私は見事に(オ)に引っかかってしまいました(T_T)
    こんな子供だましに引っかかるなんて!問題は1語1語よく確認しながら読まないといけませんね

  • #7021 返信

    ウルトラゾーン

    訂正ありがとうございます

    ・・・今度の日曜は東京へ夏フェスに行くので早めに家を出て本屋で新たな本を物色する予定です(寝坊しなければ)

  • #8580 返信

    とうり

    皆様、当方の困惑は次のような場合です。解決策をご教示ください。例えば、平成27年第1回、専門知識問6。
    (a)天気予報ガイダンスは(略)ランダムな誤差を適切に修正できるが、系統的な誤差を修正困難。(b)カルマンフィルターによる降水量ガイダンスは、大きな降水量が観察されると、それ以降多めに予測される傾向。(c)風ガイダンスは風速の予測誤差を低減できるが、風向の予測誤差を低減困難(この部分が誤答に導きます)。文章を短くしています。「困難」とか、「傾向」とか「低減」はどの程度なのか、いつも、このようなタイプの問題にあたると、迷います。皆様は、どのように克服されていますか。当方は、「系統的な誤差」に注目して、「誤」、「予測傾向」に注目して「正」、「風速・風向」は低減できるとして「誤」、と考えます。解答はできますが、「どの程度の軽減か」「困難はどこから来るのか」など考えると、迷います。迷わない方法を教えてください。よろしくお願いします。

  • #8585 返信

    あきら

    とうりさん、こんばんは。 あきらです。
    松坂桃李みたいでなんかカッコいいですね!

    問6、見てみました。天気予報ガイダンスからの出題ですね。私は、思い起こしてみると、とうりさんほど語句の意味について深く考えていなかったと思います。つまり、「困難」、「傾向」、「低減」の【度合い】について考えたことがないんです。

    (a)は、ガイダンスの知識として
      ランダム誤差:修正不可能
      系統的誤差 :修正可能 として記憶してい
      ますので「誤」。
     問題文の「修正することは困難である」
     => 修正不可能 と解釈します。

    (b)は、一発大きな値が入力されるとしばらくは
     多めの値を出すと記憶していますので「正」。
     問題文の「予測する傾向がある」
     => 予測する と解釈します。

    (c)は、風速・風向共に風ガイダンスの扱い対象
     ですので「誤」。
     問題文の「低減することは困難」
     => 低減できない=風向は対象外と解釈し
     ます。なので「誤」。

    こんな感じなのですが、参考になりますでしょうか。

  • #8586 返信

    ウルトラゾーン

    とおりさん、はじめまして!

    困難や傾向などの言葉は、人によって感じ方が異なるので難しいですね。
    例えば数値予報の計算で出力された降水量を8割修正できれば修正可能とするのか?6割でも可能とするのか?2割なら困難とするのか?5割までは困難とするのか?
    ガイダンスに用いるデータ(場所による違い、測定精度、過去からの蓄積量など)や、その使い方によってもガラッと変わるだろうし、それらを全て含んだ上での系統的誤差はある程度修正可能であり、ランダム誤差は修正が難しいだろうと思います。
    なので、厳密にどの程度か?にはこだわらず、単に難しいんだな!、簡単なんだな!(←普通簡単とは言えないので比較的容易と言ったりしますが)と思っていればいいんじゃないでしょうか?
    厳密を求めると、全て「困難」になると思います。

    例えば、系統的誤差=修正可能、ランダム誤差=修正不可能、と覚える中で、頭の中では系統的誤差でも地形効果を完全に反映させる事はできないので完全に修正できるわけではない、ランダム誤差でも因果関係がある程度把握できる場合であれば多少は修正可能。といった具合に思っていればいいのかと思います。
    問題の(c)については、北上大様の過去問解答が参考になるかも。
    風の計算は、ベクトルをX成分とY成分に分けて計算されているかと思われるので、風速で修正可能ならば風速のX成分とY成分の合成ベクトル(風向と風速)も修正、すなわち風向も修正される。修正不可能なら風向も合成ベクトルが全く違う方向を向いてしまうため修正不可能。いずれにしても(c)は誤り。
    風速については弱い一定風速の風であれば、ある程度修正可能な感じですが、強風や突風成分が入ってくるととたんに不可能となるように見えます(普通に考えれば、まあ、そうだろうなぁーって感じです)。突風成分が入ってきたりすると、風速を高めに計算してしまうみたいです。
    なので、気象庁の立場で考えた場合、修正可能とも不可能とも言えないんだろうなぁ!と思いますがどうでしょう?
    昨年(2017年6月15日)の気象庁数値予報課の「ガイダンスについて」をいちおう載せておきます。(私はまだざっと見ただけ)
    http://www.jma.go.jp/jma/kishou/minkan/koushu170615/shiryou2.pdf

  • #8587 返信

    とうり

    あきら様、試験に「とうり」たい、ということで、「とうり」にいたしました。早速、「困難」や「否定」の意味を深く考えずに、平成27年第2回専門知識・問6を解答しました。問題を示しませんが、「適している」、「できない」や「できる」などの断定を深く考えずに、正答を得ました。しかし、(b)での「海陸分布が実際の分布と一致していない」(略)「修正することができない」。誤。以前には、この部分が当方には誤答に導きやすい。ウルトラゾーン様、、一番下のWEBを見ました。大変参考になりました。「誤差」はどのくらいか、といつも、考えているので、困惑していた次第。「修正」できるかどうかが、解答への鍵になるわけですね。「どのくらいか」は「まあ」必要ない(必要かも)。究極は「修正できる」が大切かも。「完全に」修正できることが地形の効果にあてはまるかもしれません。その際、どの程度で、「修正可能」とするか。過去問にあたって、正答の確度を挙げたいと思います。

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