天気予報が当たる確率
結論から言うと、天気予報が当たる確率はおおむね80%近い(短期予報)。ちなみに、天気予報の的中率は「雨が降るか降らないか」を基準にしているため、例えば晴れと予報していながら実際曇りでも「当たった」ことになる。この確率は年々上がってきているが、逆にはずれたときのインパクトが大きいせいか「天気予報はウソを伝えた」と誤解する人もいる(もちろんだが、はずれたことに対して気象庁など関係各所が道義的責任などをとる必要は皆無)。あくまで「確率」に過ぎないので、「ある程度信用できる」くらいに抑えるのがよい。
天気予報の困難性 [編集]
天気予報は大気の変動を予測することであり、究極的には流体の運動の予測である。これは非常に困難であり、少なくとも厳密に長期にわたる予想は不可能である。気象モデルの研究からエドワード・ローレンツはそれが初期状態のごく小さな違いによって大きな結果の差を生むことを発見し、これを追求することでローレンツ方程式を提唱、これがカオス理論の起源の一つとなった。有名なバタフライ効果が天候に関する論述となっているのもそのためである。
予報業務許可事業者 [編集]
現在では、気象庁だけではなく、気象業務法第17条に基づき気象庁長官の許可を受けた官民の予報業務許可事業者も独自の予報を提供している。
現在の予報業務許可事業者のリストは 気象庁の公式一覧 を参照されたい。ここには、気象予報を行っている民間企業の他、日立市、八王子市、羽曳野市といった地方自治体、数名の個人事業者(気象予報士)が含まれる。
構成要素 [編集]
現代の天気予報システムは5つの構成要素から成り立っている。
日本映画
バレエ
結晶学
ビリヤード
栄養ドリンク
キンボール
少子化
動物園
アレルギー
関東
為替レート
おつまみ
歌舞伎
運送
自動車工学
鳥インフルエンザ
サーフィン
薬膳
カバディ
高齢出産
情報収集
情報の融合
数値予報
気象変化の型をたたきだす
エンドユーザに対する予測の提供
天気予報の変遷 [編集]
天気予報は数千年に渡る歴史を持つが、使われる技術はその時点から大きな変容を遂げている。今日、天気予報は未来の大気の状態がどのように進展するかを見極めるため、大気の状態(特に温度、湿度、および風)に関するデータをできるだけ多く集め、かつ気象学を通した大気変化への理論を適用することで予報を成り立たせている。また現代の天気予報は、大気の状態を数値モデル化し、計算機で演算を行ない(これを数値予報という)、これに予報者の経験もそこに加味して予想を行っている。
しかしながら、自然の大気の変化は複雑であり気象変化を完全に理解することは非常に困難であるため、天気予報はその予想量が増加するのに応じて、予測が不正確になってしまう、
古代 [編集]
天気は多くの人々の生計と生活に大きな影響を与えるものであり、古代においてもこのことは今にもまして重要なことであった。およそ数千年の間、人々は一日が、もしくは一つの季節がどのような天気になるか予想しようとしてきた。紀元前650年に、バビロニア人は雲のパターンから天気を予測し、紀元前およそ340年には、アリストテレスが気象学に基づいた天候のパターンを描き出した。中国人も少なくとも紀元前300年までに天気を予測していた。
通常、古代の天気予報の方法は、天候のパターンを見つけることに依存していたためにすべては経験に頼ったものであった。 例えば、日没時に空が際立って赤かったならば、翌日は快晴が予想される、などといった具合にである。この経験は、世代を越えて天気に関する知恵(たとえば諺など、観天望気)を蓄積することとなった。 しかしながら、これらの予測すべてが信頼できるものだと証明されるとは限らず、また、それら経験に頼った天気予報は以後多くが厳格な統計学的分析に依拠しないということが判明してきている。
特に、漁業者は天気予報が必要で、うっかり荒れた海に出ると命を落とす。そのため、毎日天気をよく見る必要がある。各地に残る日和山(ひよりやま)等の地名は、そこから天気の具合を観察したことに寄る。