付け焼き刃で勉強中

数値予報の結果を元にガイダンスを作る。数値予報を実際の天気予報にするための資料であり、数値予報の結果からMOS方式やニューラルネット、カルマンフィルターなどの方式で作られる。

ガイダンスには卓越天気や降水量、降水確率、最高最低気温に湿度、大雨や落雷の確率などが、9時と21時の数値予報を元に作られるわけだが、もちろん数値予報の時点から予報時点までには時間差があるし、数値予報にはそれほど小さいスケールの情報が含まれていないので、実際の予報にはそれら情報を加味しなければならない。

また、ガイダンスは統計処理で作るので、現象の予報は得意だが量的な予報については不得意である。

MOS方式は1996年まで利用されていた方式で、数値予報の予想値を用いて線形で結果を予測する。
カルマンフィルターは実況と数値予報の結果を線形で対応させるもので、MOS方式と違って数値予報モデルが変わっても対応が可能である。
ニューラルネットは実況と数値予報の結果をニューラルネットを用いてくり返し求めているもので、非線形な効果も求めることができる。数値予報モデルが変わっても対応が可能。