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2017年10月の記事

2017年10月31日 (火)

水蒸気のはなし(番外編)・空が白っぽいのは水蒸気のせいか?

この番外編は少し長い。
読みながら多少考えることも必要。
多少学問的な難しい部分もある。
是非、時間のあるときに読んで欲しい。
特に、気象に携わる人、
ある程度知識のある人に読んでいただいて、
ご意見を頂戴したいと思っている。


<空が白っぽいのは水蒸気のせいか?>

晴れているのに視程(見通し距離)が悪い理由や、
薄雲が出ているわけではないのに
空が白っぽいことの理由を、
水蒸気の多さや湿度が高さで説明しているのをよく見かけるが、
私は、かねてからこれに疑問を感じている。
(湿度は正式名称「相対湿度」だが、本稿では「湿度」と略す。)

最初にわかりやすい例を挙げよう。
雨上がりの空は澄んでいることが多い
ある程度長い時間降った雨の雨上がり直後なら、
結構湿度は高いだろう。
ということは、湿度が高いからといって
視程が悪いとは限らないことになる。

この反例により、論理学的に
「水蒸気が多ければ視程が悪い」
という命題は偽(ぎ)であることが証明された。

しかし、これで、
水蒸気が多いことが視程が悪いことと
無関係であることの証明にはならない。
実際、
視程が悪い時は湿度が高いことが多いことは
私も否定しない。


<なぜ水蒸気量の多さで説明されるのか1>

まず、なぜこのような説明がされるのかを考えてみた。

降水現象がない状況で視程が悪いのは、
霧やもやによることが多い。
これらの現象は、
空中に微小水滴が浮遊していることにより起こる。
そして、通常、湿度が非常に高いときにしか起きない。
だから、霧やもやは湿度が高いことが原因といえる。

しかし、雨上がりの例でもわかるとおり、
どんなに湿度が高くても凝結が起こらない限り、
言い換えれば、
微小水滴が空中に浮いている状態でなければ
霧やもやとはならない。

湿度が高いことは、霧やもやが起こることの
必要条件ではあるが十分条件ではない。


<なぜ水蒸気量の多さで説明されるのか2>

もうひとつの原因に、
水蒸気に対する誤解があるように思う。

それは、上記のように、
水蒸気が多い時に視程が悪くなりやすい
という事実があるため、
水蒸気(気体)自体が視程を悪くするとの誤解
生まれたのではないかということだ。

水蒸気は気体であり、窒素や酸素同様透明で、
視程には直接影響しない。
水蒸気が凝結して、
微小水滴(液体)となって初めて視程を悪くするのだが、
この微小水滴を水蒸気と呼んでしまっている誤りもありそうだ。


<空が青かったり白っぽかったりするのはなぜか>

これを科学的に理解するためには、
光の散乱について知らなければならない。
詳細な説明は省くが、
光がレイリー散乱を起こすことで空は青くなり、
ミー散乱が起きると空は白っぽくなる。
雲や霧や雪が白いのはミー散乱が原因だ。

太陽光(可視光線)のレイリー散乱は、
大気分子など非常に小さな粒子が起こす散乱で、
青い色が強く散乱される。
これが空が青い理由だ。

一方、ミー散乱は、
光の波長と同じ程度の半径を持つ粒子が起こす散乱で、
0.1~1μm(μmは、mmの1/1000)程度のオーダーの
粒子が起こす散乱で、
特に強く散乱される波長がないため、
全ての波長の光(色)が混ざり、白色光となる。

よって、大気中にミー散乱を起こす大きさの粒子が多くなると、
空は白っぽくなる
わけだ。

水蒸気(H2Oの気体)分子の大きさは、
酸素分子や窒素分子と大差なく、
ミー散乱を起こす大きさではないので、
水蒸気自体は空を白っぽくする原因物質ではない
このことがあるので、
『空が白っぽいのは水蒸気が多いから』という説明を
私は疑問に思っている
のだ。


<納得できるひとつの説明>

水蒸気と視程の関係について調べているとき、
なるほど、と思うひとつの説明に出会った。

ミー散乱を起こすのには、少し小さい粒子
(塵や埃や黄砂等、以下、大きさによらずエーロゾルと表記)
が大気中にあると、
水蒸気とくっつくことによって粒子のサイズが大きくなり
ミー散乱を起こすようになるため、
視程が悪く、或いは空が白っぽくなるという説明だ。

なるほど納得
ある説明には事例も載っており、
煙草の煙の粒子は非常に小さく、
初めは紫色(レイリー散乱)だが、
空中を立ち昇る間に水蒸気と一体化して大きくなり、
白い色(ミー散乱)に変わるというものだ。
事実をうまく説明し、説得力がある。
おそらく正しいだろう。


<それでも水蒸気は原因物質ではない>

だが、ちょっと待った。
危うくひっかかるところだった。
これって、
煙草の煙(エーロゾル)があってこその白い煙であって、
煙草の煙がなければ、どんなに水蒸気があっても
そこの空気は白くないではないか。

簡単な思考実験をしよう。
今、4種類の気体を考える。

①エーロゾルも水蒸気も多い気体
②エーロゾルは多いが水蒸気は少ない気体
③エーロゾルは少ないが水蒸気が多い気体
④エーロゾルも水蒸気も少ない気体

これらのうち、
透明度が悪い(白っぽい)気体はどれだろうか。
①は明らかに白っぽいが、
④は透明度が高いだろう。
問題は②と③だ。

③は、水蒸気自体が白っぽさの原因でない限り、
空が白っぽくなる理由がない。
少ないエーロゾルに水蒸気がくっついて多少白っぽくなっても、
エーロゾルの量以上に空を白っぽくする原因物質は増えない。
よって、③は白っぽいとは言いにくい。

②はエーロゾルの大きさによって多少話が変わるが、
ミー散乱を起こす程度の大きさのエーロゾルが多ければ
水蒸気が少なくても(或いは全くなくても)、
エーロゾル自体がミー散乱を起こすため、
視程が悪くなったり、空が白っぽくなったりする。
視程が悪い場合、大気現象としては煙霧に当たる。


<私の結論>

②③を考察すれば、
視程を悪くしたり、空を白くする主たる原因物質は、
水蒸気ではなくエーロゾル
である。

水蒸気は、煙草の例でもわかるとおり、
ミー散乱を起こさないような小さなエーロゾルを、
ミー散乱を起こすような大きさに変化させたり、
もともとミー散乱を起こすようなエーロゾルを更に大きくし、
ミー散乱の度合いを強くる働きは認められるので、
それ自体は原因物質ではないが、
空をより白っぽくしたり、
視程の悪化を助長する環境要因ではある。


私は、空が白っぽい原因を聞かれたら、
必ず「空気中に(黄砂やPM2.5等の)塵や埃が多いから」と
答えることにしている。
だって、主たる原因であるエーロゾル抜きに、
環境要因だけで説明するのはおかしいではないか。
(それと、一般人への説明には滅多に加えないが、
 エーロゾルの拡散を抑える逆転相等、
 安定層の存在等も必要条件ではないかと思っている。
 風の弱さも関係するかも知れない。
 考えれば考えるほど難しい。)

空が白っぽいとき、
微小水滴ができているならそれは薄い雲である。
上記は、
空の白さの原因が明らかに雲ではないときの答え方である。
もちろん、雲や霧、もや等、原因物質が微小水滴の場合は
水蒸気が凝結して・・・」と答えている。


この考察には、賛同にしろ反論にしろ、
ご意見を沢山いただきたい
と思っている。

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2017年10月29日 (日)

水蒸気のはなし(その7)・相対湿度3

相対湿度に関して、ちょっとした計算をしてみよう。

秋田の1月の平年値
即ち、気温0℃、相対湿度73%のとき、
空気中の水蒸気密度は
0℃に対する飽和水蒸気密度が 4.85(g/㎥) であるから、

 4.85×73% ≒ 3.54(g/㎥)

となる。
この空気を20℃まで温めたときの相対湿度は
20℃に対する飽和水蒸気密度が 30.4(g/㎥) であるから、

 3.54/30.4≒12%

となる。
これが、計算上の平均的な、秋田の1月の
20℃の部屋の相対湿度である。
これは流石に乾きすぎである。
だから、冬の室内は加湿が必要なのだ。

ただし、これは単純計算であり、
他からの水蒸気補給がない前提の計算である。
実際には、人体やお湯などから
水蒸気が補給されているから
このとおりにはならないが、
エアコン暖房や電気ヒーター、床暖房などは
それ自体からの水蒸気補給がないため、
部屋の加湿が必要である。

一方、
石油ストーブ、ガスストーブなどは、
灯油やガスを燃やした際に
二酸化炭素だけでなく水蒸気も発生するので、
エアコン暖房ほどの加湿は必要ない。

何れにしろ、
湿度計を見ながら室内の相対湿度を調整したい。
冬場の室内の適正な相対湿度は、
45~60%
だそうである。


ちょっとした計算その2

前述の空気の36℃(体温)に対する相対湿度は
36℃に対する飽和水蒸気密度が 41.7(g/㎥) であるから、

 3.54/41.7 ≒ 8.5%

これがお肌に対する相対湿度となる。
これではお肌がカサカサに乾いてしまうのは当たり前だ。
なので、冬は性別によらず保湿が不可欠である。


これから冬に向かう。
是非とも加湿、保湿への準備や心掛けを。

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2017年10月28日 (土)

水蒸気のはなし(その6)・相対湿度2

これから冬に向かう。

よく、『冬の空気は乾いている』といわれる。
これは正しい。
しかし、冬の相対湿度が必ずしも低いわけではない

例えば、私が住む秋田の各月の相対湿度の平年値は、
1月から順に、

 73%71%67%、 67%72%75%
 79%76%75%、 72%72%73% で、

一年中大きな変化はない。
即ち、冬の相対湿度が低いわけではない。
むしろ春(3月、4月)の方が相対湿度は低い。
それでも、実際、冬の方が空気は乾いている。
何故だろう。

前回書いたように、
気温が低いほど飽和水蒸気量は少ない
つまり相対湿度の計算式の分母が小さい。
分母が小さくても、相対湿度がほぼ同じになるためには、
分子である水蒸気量も分母に応じて小さくなくてはならない。
即ち、大気に含まれる水蒸気の絶対量が少ないことになる。

具体的に、いくつかの気温に対する飽和水蒸気量を
密度(1㎥当たりの質量(g))で表すと、

 36℃:41.7
 30℃:30.4
 20℃:17.3
  0℃:4.85

である。
つまり、同じ湿度100%でも、
気温0℃のときの水蒸気量は、
30℃のときの6分の1よりも少ない


結論を言えば、
冬の空気が乾いているのは
湿度が低いからではなく
気温が低いから(空気が水蒸気を少ししか含むことができないため)
である。




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2017年10月27日 (金)

水蒸気のはなし(その5)・相対湿度1

大気中の水蒸気量を表す指標の中で、
最も日常的に使われ、馴染みのあるのが相対湿度だろう。


通常は単に湿度と呼ばれることが多いが、
正式名称は相対湿度である。

名前のとおり、相対湿度は
“あるもの”相対的な値であって、
絶対的なものではない。

しかも、厄介なことに、
比率の基準である“あるもの”は、
気温によって変化するから話がややこしい。


この“あるもの”とは飽和水蒸気量である。
ある気温で空気が含むことのできる最大の水蒸気量が、
その気温に対する飽和水蒸気量だ。

飽和水蒸気量まで目いっぱい水蒸気を含んでいる状態飽和といい、
このとき、相対湿度が100%となる。
飽和状態の水蒸気量(水蒸気密度、または水蒸気圧)に比べて、
何%の水蒸気量が空気中に含まれているかの割合

相対湿度なのである。

式で書けば、

  相対湿度=(水蒸気密度/飽和水蒸気密度)×100(%)

または

  相対湿度=(水蒸気圧/飽和水蒸気圧)×100(%)


である。

そして、前述のとおり、“あるもの”の正体である
分母の『飽和水蒸気○○気温によって異なる

このため、
相対湿度は、含まれる水蒸気量が等しい空気であっても
気温が違えば異なる値となる、
あるいは、
水蒸気が増えたり減ったりしなくても、
気温を変化させれば相対湿度も変化することになる。


相対湿度は最も一般的な水蒸気量の指標だが、
気温とセットでないと空気中の水蒸気量を表すことができない
のが短所である。
相対湿度は、身近であるにもかかわらず、
正しく理解するのが案外難しい指標なのだ。

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2017年10月26日 (木)

水蒸気のはなし(その4)・水蒸気密度と水蒸気圧

大気中の水蒸気量を表す指標のひとつに、
水蒸気密度がある。
最も基本的な指標といえるだろう。

密度であるから、
単位体積(1㎥)当たりの質量であり、
単位体積に含まれる水蒸気の質量
水蒸気密度という。

単位は当然 g/ である。

一定体積空間の水蒸気の量という意味から、
水蒸気の絶対量を表す物理量としてイメージもしやすく、
最も基本的な指標でもありながら、
直接観測される量ではないため、
使われる場面は案外少ない。


別の
大気中の水蒸気量を表す指標に、
水蒸気圧がある。

前に、大気は、
窒素や酸素、二酸化炭素、水蒸気などの
気体でできている、と書いたが、
大気中から、窒素だけを残し、
他の気体を取り去ったときの気圧を
窒素の分圧という。
同様に、酸素の分圧、水蒸気の分圧などがある。
これらうち、水蒸気の分圧水蒸気圧である。

大気中のすべての気体の分圧を加えたもの全圧で、
通常、気圧大気圧)と呼ばれているものに等しくなる。

大気が膨張したり圧縮されたりして気圧が変わると、
分圧も比例して変化する。


気圧は、天気予報などで馴染みがあるので、
水蒸気圧は、大気中の水蒸気量を表す指標の中で
最も感覚的に理解しやすい量かも知れない。

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2017年10月25日 (水)

水蒸気のはなし(その3)・比湿

混合比に似たものに比湿がある。

混合比は、
  水蒸気の質量/乾燥空気の質量
(“乾燥空気”については、「水蒸気のはなし(その2)・混合比」参照)
であったが、

比湿
  水蒸気の質量/(水蒸気を含む)大気の質量
である。

学校で習う塩分濃度と同じ形(百分率にはしない)なので理解しやすい。
これも混合比同様、単位は無次元(或いはkg/kg)だが、
扱いやすくするため1000倍して
単位を g/kg として表すことが多い

見方を変えれば、
1kgの大気中に、何gの水蒸気が含まれているか
という値が比湿である。

大気中に含まれる水蒸気の質量は、
乾燥空気の質量に比べて2,3桁小さいので、
特に水蒸気の少ない乾いた大気では
比湿≒混合比
となる。

このため、これらが混同されたり、
近似してごちゃ混ぜに書かれているものも多くみられるため要注意だ。

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2017年10月24日 (火)

水蒸気のはなし(その2)・混合比

大気中の水蒸気量を表す指標のひとつに、
混合比がある。

これは、気象予報士試験受験者であれば
しっかりと理解しておくべき項目
のひとつである。


大気は、
窒素(N2)や酸素(O2)、二酸化炭素(CO2)、水蒸気(H2O)などの
気体でできている。


H2Oは通常(広い意味で・物質名として)と呼ばれるが、
狭い意味では、H2Oが液体の時の呼び名がである。
H2Oが固体の時はと呼ばれ、
H2Oが気体の時は水蒸気と呼ばれる。
水蒸気のは気体のである。

日常会話では湯気湯けむりのことを
蒸気とか水蒸気と呼ぶことがあるが、
これらは微小水滴
つまり小さな液体の粒であって気体ではないので、
上記の(科学的な)意味では誤りである。


大気中の水蒸気以外の気体を全て合わせたものを乾燥空気と呼ぶことにする。
このとき、水蒸気と乾燥空気の質量比混合比といい、
単位は無次元(或いは kg/kg)である。
ただ、水蒸気は乾燥空気に対して2,3桁質量が小さいので、
扱いやすくするためこれを1000倍し、
単位を g/kg として表すことが多い

見方を変えれば、
1kgの乾燥空気と何gの水蒸気が混じっているか
という値が混合比である。

混じっている割合であるから、
大気が膨張したり圧縮されたりしても変化しない保存量であるため、
大変便利で、様々な場面で使われる。


高層気象観測による観測成果を
グラフ化して表すためのエマグラム用紙には、
露点温度からこの混合比を読み取るための
等混合比線等飽和混合比線ともいう)が予め描かれている。

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2017年10月23日 (月)

水蒸気のはなし(その1)

露点温度のはなしをしたところで、
関連して、水蒸気のことを書いてみよう。
少し難しくなるかもしれない。

大気中の水蒸気量を表す指標は、
前述の露点温度の他にも
様々なものがある。

もっとも使われているのが相対湿度だろう。
通常は省略して単に湿度と呼ばれているが、
相対湿度が正式名称だ。
相対とつく以上、何かに対して比較しているのだが、
これについては後日改めて詳しく書きたい。

この相対湿度を算出するために必要な
水蒸気密度水蒸気圧も、
それ自身が水蒸気量を表す指標のひとつだ。

天気予報の世界では、
混合比もかなりよく使われる。
前述のエマグラムにも等混合比線
等飽和混合比線といわれることもある)
が描かれており、
気象予報士試験受験者には
理解必須
の項目の一つだ。

これと似ているものに比湿というのもある。
値としては混合比にかなり近いが、
意味が少し違う。

他にもいろいろあるが、
次回から、上記のものを順次解説していきたい。

なお、実効湿度という指標は
乾燥注意報の基準としても使われているが、
これは大気中の水蒸気量を表すものではなく、
木材の乾燥具合を表す指標である。

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2017年10月22日 (日)

霧のはなし

話の流れで、について書いてみよう。

微小水滴
により
視程が1km未満
になった状態を「」、
視程が1km以上10km未満の状態を「もや
という。


霧は「海霧」「川霧」などいろいろあるが、
成因によって5種類に分類できる。
放射霧移流霧混合霧蒸気霧)、前線霧滑昇霧上昇霧
がそれである。

放射霧
は、
名前のとおり放射冷却によって地表面が冷え
地表面付近の気温が露点温度まで下がり、
更に冷えて発生する。
晴れた夜~明け方にかけて、
風が弱い時に発生
しやすい。
雨の次の日、
冷気の溜まりやすい盆地、
アスファルトなど冷えやすい地表面
などで特に起こりやすい。

移流霧は、
暖かく湿った空気が

冷たい地面や海面に移動して冷やされ

露点温度以下になって発生する。
春先に、積雪の残っているところに
比較的暖かい雨が降って発生する霧も、
水蒸気の補給のされ方は違うし
移流も伴わないものの、
冷たい地面に冷やされて発生するという点で仕組みが似ている。

湯気や、白い息と同じような成因で出来るのが
混合霧
蒸気霧)だ。
暖かく湿った空気が、
周囲の冷たい空気と混じって気温が下がり、
飽和して発生
する。
自然界では、
比較的暖かい水面に、
非常に冷たい空気が接して発生する
海霧や川霧などがある。

前線霧
は比較的珍しい霧かも知れない。
温暖前線の前面

(主に北東~東側、前線が進んでくる方向)で、
止み間の少ない長時間の雨が降って、
地表面付近の空気の相対湿度が上がった状態で、
更に上空の暖気からより暖かい雨が降った時に
発生
することがある。

風向きの影響などによって、
斜面に沿って空気が上昇
することがある。
上昇すれば気圧が下がり、
断熱膨張
(周囲との熱のやり取りなしに体積が膨張すること)
で気温が下がる。
気温が露点温度まで下がって
更に斜面上昇を続ければ凝結が始まり、
霧が発生する。
これが滑昇霧上昇霧)だ。

かつて秋田空港の気象観測に携わっていたが、
滑走路の東側によく霧が発生する。
雨の日やその翌日の、
晴れた夜の明け方に多かった。
おそらく、
放射霧と滑昇霧の複合的な霧であったろう。
滑走路面が熱しやすく冷めやすい
(放射冷却で冷えやすい)
ことなども霧の発生を助長しているだろう。

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2017年10月21日 (土)

気温のはなし(その4)・露点温度のはなし

「気温のはなし」というタイトルだが、
話の流れで露点温度について書く。


気温のはなし(その3)に出てきたエマグラムには、
上空の気温だけでなく、
露点温度もグラフとして描かれる。

露点温度とは

圧力(気圧)一定のもとで空気を冷却していくと
空気中の水蒸気はある温度で飽和(相対湿度100%)に達し、
凝結し始める(露を結ぶ)。
そのときの温度のことである。
文字どおり、を結ぶだ。

名前は「温度」だが、
大気の温度(気温)とは関係なく、
大気中に含まれる水蒸気の量を表す指標である。

大気中の水蒸気量を表す指標はいろいろあるが、
日常生活で最も実用的なのは露点温度だろう。
気温が何度まで下がれば結露しはじめるのかがわかる
という点が実用的である。

気温と露点温度の差
湿数(しっすう)と呼ぶが、
通常、これが大きいほど空気は乾いていると思っていい。


何らかの理由で気温が露点温度まで下がったり、
あるいは水蒸気が補給されて
露点温度が気温と同じになるまで上がったりすると、
相対湿度が100%となる(飽和する)。

同様の状況がさらに続くと結露が始まり、
気象現象としては「雲」が発生したり、
地表面では「霧」や「もや」が発生する。


実際の大気では、
大気中のエーロゾル(塵や埃)の種類や量によっては、
飽和する前に凝結が始まるし、
逆にエーロゾルが全くなければ、
飽和してもなかなか凝結は始まらない。

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2017年10月20日 (金)

気温のはなし(その3)

今回は地上ではなく、上空の気温の話。
ちょっと難しいかも。


高層気象観測
で上空の気温を観測した成果を
グラフ化したものを状態曲線と呼ぶ。

上空10kmあたりまでの対流圏内では、
通常上に行くほど気温が下がるので、
高い山の上は寒い。

気温が下がる平均的な割合は、
1km当たり6.5℃で、
これを気温減率と呼ぶ。
登山などでは“6℃/km”で
概算することが多いようだ。

ここから先は、
「気象予報士試験」を受験されるような
中上級者向けの話。

上空ほど気温が下がる割合の限界は、
1km当たり約10℃。
これを乾燥断熱減率という。
それより急に下がる層は、
絶対不安定であるため基本的に存在できず、
日射が強い時の地表面付近以外にはない。

乾燥断熱減率になっている層の気温分布を
エマグラム(専用のグラフ用紙)に記入すると、
乾燥断熱線と平行になる。

対流圏内でも、
部分的に上に行くほど気温が上がる層が存在することがあり、
珍しくはない。
このような層を逆転層と呼ぶ。

放射霧が出るようなときの接地逆転層
前線に伴う前線性逆転層
高気圧に伴う沈降性逆転層がある。

対流圏では、
状態曲線は一般に左上がりだが、
逆転層では右上がりになる。

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2017年10月19日 (木)

気温のはなし(その2)

「最低(最高)気温」といえば、
通常は“日最低(最高)気温”のこと。
つまり、
0時~24時の間の最低(最高)気温
これはわかりやすい。

ところが、報道では
これとは違う時間帯での最低(最高)気温が
使われていることがあり、
ややこしい。


天気予報において、

明日朝の最低気温」は、
   明日0時から9時までの最低気温、

「(明日)日中の最高気温」は、
   9時から18時までの最高気温

である。

時間帯が24時間ではないので、
当然、“日最低気温”、“日最高気温”と異なることがある。

真冬では日中も気温が下がり続けることがあり、
「明日朝の最低気温」と「日中の最高気温」が
どちらも同じ
(9時の)気温になることもある



ここまでは予報の話だが、
実況値
(観測された値)の報道は更にややこしい。

気象庁WEBによれば、
 「新聞等では、
  最高気温は当日0時~15時
  最低気温は前日21時~当日9時
  対象とした値を掲載していることが多い。」
とある。

朝9時より前の最低気温の報道や、
15時 より前の最高気温の報道は、
これすら成り立たないことになるし、
そもそも『ことが多い』なので、
報道によって異なると考えておいた方がいい。

テレビ、ラジオの
今日の実況値としての
最低・最高気温の報道は、
時間帯を明示することになっているが、
明示されていない場合も多い
統計に用いる場合は要注意だ。

というより、
統計には、気象庁のウェブページから
ダウンロードしたデータを使うことをお勧めする。

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2017年10月18日 (水)

気温のはなし(その1)

暖かくなったり、寒くなったり、
1日の気温変化(日較差)も大きくなったり、
秋らしく気温の上下が大きくなってきた。

さて、この気温にも測り方の決まりがある
個人的に測る分にはどうでもいいが、
発表したり、災害防止に使う場合は
決まり(法令)に従わなくていはならない。


気象庁の地上気象観測では、
気温は地上1.5mの高さで測る
ことになっている。
更に、露場(簡単に言えば広い芝地)内で、
感部が日射あるいは地表や周囲の建造物からの
反射や放射の影響を受けないことが必要とされている。
なので、
TV番組内でその場で測っている気温は、
本来の気温とはかなりの誤差
があるだろう。

気象台やアメダスの気温観測は、
露場内の地上1.5mに設置された
通風筒(写真・気象庁webより)の中の
電気式温度計で行われている。



Image014


筒は、直射日光や周囲からの反射や放射を防いでいる。
上部にはファンがあり、
常時下から空気を吸い上げ、
熱がこもらないように周囲の気温に馴染ませている。

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2017年10月12日 (木)

長期予報(これも確率予報だよ! その2)

降水確率同様、
確率予報である長期予報も
個々の予報の当たり外れは言えない

(理由は降水確率予報の記事参照)

また、確率予報の解釈として、
例えば
 平年より高い確率:10%
 平年並の確率  :10%
 平年より低い確率:80%
という予報を「寒さが厳しくなる」と解釈するのは誤りだ。

確率は、“頻度”の確率に過ぎず、
平年値との差の大小の意味はない

上記と同じ確率の予報が10回出れば、
 そのうち8回程度は平年より低くなるが、
 1回程度は平年並みとなり、
 1回程度は平年より高くなる
という意味でしかない。


長期予報には、
確率表現ではないが
晴れや雨などの天気日数の表現もある。

気象庁の解説によれば、

平年に比べて多い(少ない)」は
   平年の日数よりも多い(少ない)
平年と同様に多い(少ない)」は
   平年の日数と同程度に多い(少ない)
単に「多い(少ない)」は
   対象期間の1/2より多い(少ない)

ことを意味する。

利用者の殆どはそんな違いは知らないし、
意識して聞くこともないだろう

気象庁さん、わかりにくいぞ。

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2017年10月11日 (水)

長期予報(これも確率予報だよ! その1)

気象庁の確率を用いた予報は
降水確率予報だけではない。

1か月予報、3か月予報、暖候期予報、寒候期予報などの
長期予報も確率を用いた予報だ。

例えば、10月5日発表の「東北地方1か月予報」の気温予報は、
向こう1か月の平均気温が、
 平年より高い確率:30%
 平年並の確率  :40%
 平年より低い確率:30%
であり、確率表現で発表されている

なお、平年並みと、高い・低いとの境目は
過去30年の気温を順に並べ
1/3ずつになる境目の値である。

気象庁WEB

http://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/longfcst/sankou/tohoku1.html …


 「予測資料の信頼性が大きい場合には
 10%以下や60%以上の確率を付けられるが、
 特定の階級を強調できない場合には
 30%、40%の確率しか付けられない

(一部略)とある。

上記の予報の場合、30%と40%しかない。
このような場合は、
向こう1か月はどう転ぶかわからない
という予報である。

全て33%で予報できれば、
本当にどう転ぶかわからない予報となるが、
10%刻みで予報するため、
合計を100%にするためには、
どこか1か所が
どうしても40%になってしまうのだ。

なので、40%のところを
強調すべきではない。


また、多くの場合、
「向こう1か月の平均気温は、平年並みか高い」
といったように、
確率の数値抜きに報道されており、
一般市民に“確定的予報と誤解されてしまっている。

例えば、上記の表現では、
向こう1か月の平均気温が
平年より低い可能性が
微塵も感じられない表現となっている
が、
この表現になる元の予報は、
高:40%、並:40%、低:20%で、
平年より低くなる確率が20%もあるのだ。

これでは予報内容が正しく伝わらず、
拙い報道と言わざるを得ない。

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2017年10月 9日 (月)

降水確率予報(その5)

前に、天気予報を完全に当てることができないからこその
確率予報だと書いた。

当然、天気予報の利用者としては
白黒はっきりしてくれ
と言いたいだろう。
当然である。

しかし、完全に当てる天気予報は
現在の手法、科学技術では
原理的に無理なのだから仕方がない。

 原理的に無理とは、
 天気予報の出発点である観測値には必ず誤差が含まれる、
 計算中に四捨五入等の操作も行われる、
 コンピューターの性能により、計算量に限界がある、
 そもそも気象現象にはカオス(混沌)的性質がある、
 人間活動による発熱やその他の変動要因があるなど、
 誤差要因がいくらでもあり、
 それらを完全に取り除くことはが不可能ということだ。


「白黒はっきりしない確率予報は役に立たない」
と思っている人も多いと思うが、
ちょっと待って欲しい。

エリアが広いことで
白黒をはっきりさせられない天気予報になっているなら、
エリアの細分化で解決できる。

気象庁の予報区はエリアが広いが、
民間の気象会社
の予報なら
ピンポイントの予報”もある。
民間予報の利用も検討していただきたい。

更に、白黒はっきりしない確率予報ならではの利用法がある。
気象庁の確率予報の検証例で示したように、
降水確率の予報確率と、
実際に1mm以上の降水があった割合とは、
かなりしっかりと合致している。
これを用いて
雨対策を施すか施さないか判断することによって
コストダウンができるのだ。

雨対策をせずに雨に降られて発生する損害額(ロス)
雨対策の必要経費(コスト)がわかれば、
降水確率によって、
対策をした方が得かしない方が得か
計算できるのである。

ロスが大きい人にとっては、

確率予報は上手に利用すべきもの
なのだ。
この理論は「コストロスモデル」と呼ばれ、
事例が気象庁のウェブサイト

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kisetsu_riyou/explain/cost_loss.html

… にも掲載されている。

理屈を理解し、
会社経営者等が自分で適用できるに越したことはないが、
理解できなくても大丈夫。

餅は餅屋

私が代表を務める気象会社、
ウェザープランニングにご用命いただければ
コンサルティングさせていただく。

実は、社名の“プランニング”は、
気象予測に基づいて、
企業等の様々な活動を
計画(プランニング)する、
というところからきている。

会社の宣伝になってしまった。

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2017年10月 8日 (日)

降水確率予報(その4)

わかりやすい確率の理解法をひとつ紹介しておこう。

例えば“秋田県沿岸”の予報区は南北に細長く、
南端と北端は100km以上離れている
南の方で1mm以上の雨が降り、
北の方で全く降らない天気も当然ある。

このような予報区に対して
0%、または100%の予報を出して、
バッチリ当てることは不可能
だ。

従って、このように広い予報区では、
予報区内での平均的な降水確率で予報せざるを得ない。

このため、
降水確率は面積確率と数学的には“同値”となる。
つまり、降水確率70%なら、
予報区域の70%の範囲で降水量1mm以上、
残りの30%で1mm未満になる予報と考えてよい。

この考え方によれば、
自分が70%のエリアに居て1mm以上降られるか、
30%のエリアに居て降られずに済むかは7分3分。
降られるか降られないかの確率が、
本来の確率予報の意味と同じ確率になって理解しやすい。

断っておくが、降水確率は本来面積確率ではない
この考え方はあくまで便宜的理解法であって、
本来の確率予報の意味とは異なるので注意。

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2017年10月 7日 (土)

降水確率予報(その3)

前に、
降水確率20%の予報だったので
洗濯物を干したら雨に降られて『天気予報が外れた』
と言った人のことを書いたが、
20%は雨が降らないという意味ではないし、

そもそも、
個々の確率予報の当たり外れの評価はできない

例えば、
神様がサイコロを振って、
1の目が出たら(1mm以上の)を降らせ、
それ以外では降らせないとする。
このとき、
「雨が降る(1の目が出る)確率は1/6(約17%)でしょう」
という予報は正しいだろう。

つまり、17%の確率予報が発表された時、
(たった1回サイコロを振ったとき)
雨に降られた(たまたま1の目が出た)からといって
予報が外れたとは言えないことになる。
だって雨が降ろうが降るまいが、
1/6(17%)の確率は正しい
のだから。


切り口を変えて見れば、
17%の予報が当たったかどうかは、
17%という予報が出たときの実況データを抽出して沢山集め
実際に(1mm以上の)雨が降った割合を調べて、
それが17%に近ければ「総じて当たった」と言え、
17%とかけ離れていれば「総じて外れた」と言えるが、
たった1回の予報については

((1/6の確率で)たまたま1の目が出てもおかしくはなく、)
当たり外れは言えない
ということだ。


このあたりが“確率”の理解しにくいところ。
予想は
20%、1/6など、
0(0%)以上1(100%)以下の中間的な数字だが、
結果
は(1mm以上の雨が)降ったか降らなかったか、
(サイコロの1の目が)出たか出なかったか
のどちらかしかなく、
1か0かのオールオアナッシングだ。
この違いがなかなか理解しにくくて難しい。


気象庁では、
降水確率予報の検証のひとつとして、
上記の考え方と同じ方法をとっており、
実際に1mm以上の雨が降った回数の割合と、
降水確率の予報値との対比をおこなっている。
例えば、降水確率40%と発表したときに、
実際には何%の割合で1mm以上の雨が降ったのかを検証する。
この結果は、下の例のように気象庁のウェブ上に公開されている。

Kakuritsukensyou

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2017年10月 6日 (金)

降水確率予報(その2)

降水確率に関する豆知識をもう3つほど。


降水確率は、10%刻みで発表される。
従って、
5%未満が予想される場合は0%と発表されるし、
95%以上が予想される場合は100%と発表される。

ゆえに、
0%は「絶対降らない」という意味ではないし、
100%も「必ず降る」という意味ではない


降水確率予報は、
今日明日の天気予報(6時間刻みの確率)だけでなく、
週間天気予報でも発表される。

両者は予報対象時間が異なるため、
降水確率のパーセンテージが同じでも、
雨や雪の降りやすさが異なる。

例えば、神様がサイコロを振り、
1,2の目が出れば(1mm以上の)雨を降らせ、
3~6の目が出れば雨を降らせないことにしたとする。
降水確率はそれぞれ約33%(=1/3)である。

今日明日予報では6時間刻みの確率予報なので、
神様は1日4回サイコロを振ることになる。
週間天気予報では24時間での確率予報なので、
神様は1日1回しかサイコロを振らない。

時間の長さが同じ1日24時間全体で比較すれば
4回もサイコロを振る前者の方が
明らかに1,2の目が(1回以上)出る可能性が高く、
つまり(1mm以上の)雨が降りやすいと言える。


初冠雪の便りも聞こえてきたが、
もう少し季節が進むと、
降水確率の発表時に
雨または雪の降る確率
雪または雨の降る確率
という言葉がつくことがある。
前者なら雨の方が、
後者なら雪の方
降る可能性が高いことを示している。

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2017年10月 5日 (木)

降水確率予報(その1)

降水確率予報は、
予報対象時間)に
(合計で)1mm以上の雨または雪の降る確率
を予報するものである。

 ()予報対象時間とは
 気象庁の予報の場合、
 今日明日の予報では6時間
 週間予報では24時間
 だ。

あくまで、
降水量の合計が1mmを超えるかどうかの意味しかなく
降水の多寡、強弱、降水時間の長短とは一切関係ない

「降水確率20%だったから洗濯物干してきたのに、
雨に降られた。天気予報大外れ。」
と言っている人を見たことがある。
20%だったら、5回に1回の高い割合で
1mm以上(濡れる程度)の雨に降られるだろうに
と思いながら聞いていた。

そもそも、雨が降るか降らないかを
完全には当てることができないからこその確率予報なのだが、
天気予報は当たって当たり前と思われているのだろう。

一般論だが、
正しく理解しないと物事を見誤ることになる。
もったいないことだ。

天気予報の技術はどんどん高まっており、
外れることが少なくなってきてはいるが、
少なくとも、現在の予報の手法と、
科学的技術では、
完全に当たる天気予報は原理的に不可能であるということを
理解して欲しいものだ。
そして、外れるのはどんな場合かを知れば
天気予報の有用性はうんと高まるはずだ。

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