２月の気象
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２月の気象
季節予報（２月２３日に暖候期予報を発表）
気象庁が発表する季節予報には、１か月予報、３か月予報、暖候期予報および寒候期予報があり、気象庁ホームページから入手できます。
今年の暖候期予報は、２月２３日に発表します。
表 季節予報の種類と内容
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種類 |
発表日時 |
内容 |
予測手法 |
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１か月予報 |
毎週金曜日 １４時３０分 |
以下の要素の各階級の出現確率 |
数値予報 |
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３か月予報 |
毎月２５日頃 |
以下の要素の各階級の出現確率 ３か月平均気温 ３か月合計降水量 月ごとの平均気温・合計降水量 日本海側の３か月合計降雪量（冬季） |
数値予報 統計的手法 |
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暖候期予報 |
毎年２月２５日頃 （２２日から２５日） １４時００分 |
以下の要素の各階級の出現確率 夏（６から８月）の平均気温・合計降水量 梅雨期間（６から７月）の合計降水量 |
数値予報
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寒候期予報 |
毎年９月２５日頃 （２２日から２５日） １４時００分 |
以下の要素の各階級の出現確率 冬（１２から２月）の平均気温・合計降水量 日本海側の合計降雪量 |
数値予報 統計的手法 |
１．季節予報の予測手法
季節予報は数値予報を基に作成しています。その際、観測誤差を考慮したいくつかの初期値を使って数値予報を行い、その複数の結果を基に予報を行います（アンサンブル予報）。これらの予測結果は、一般に予測時間が延びるほど誤差が大きくなります。そこで、予測結果の平均だけでなくバラツキの大きさも考慮して、予報を確率的に表現しています。
数値予報は、物理学の方程式により、風や気温などの時間変化をコンピュータで計算して将来の大気の状態を予測する方法です。しかし、数値予報にも科学的・技術的な限界があります。
科学的・技術的な限界には、大気自身の持つ性質として、大気の振る舞いに予測不可能性（カオス性）があり、将来の状況を断定的には予測できない性質があります。観測データの不足として、大気の振る舞いに影響を与える海洋や陸面の状況が観測データの不足から十分に把握できず、予報を始める初期の状態に不確かさが残ります。そして、数値予報モデルの限界として、モデル格子の細かさには限界があり、大気の振る舞いを完全には表現できません。
これらのことから、数値予報の予測結果のバラツキの大きさも考慮して、予報を確率的に表現する方法が用いられています。
２．季節予報の利用（最新の予報を利用しましょう）
気温の情報が必要な場合、次のような季節予報の利用方法があります。
平成２４年２月２３日に発表される「暖候期予報」では、夏の３か月間（６月から８月）の平均気温を予想しますので、猛暑の時期など気温の変動については平均化されてしまいます。暖候期予報の時点ではおおまかな気温の傾向を把握しましょう。
次に４月２５日に発表される「３か月予報」では、晩春（５月）から初夏（６月）、そして梅雨期（７月）の期間を予想します。予想される気温の傾向を把握しましょう。
５月２４日に発表される「３か月予報」では、初夏（６月）から梅雨期（７月）、そして盛夏（８月）の期間を予想します。夏３か月間（６月から８月）の平均気温、そして月毎の平均気温も予想します。夏の月毎の気温の傾向を把握しましょう。
毎週金曜日に発表される「１か月予報」は、向こう１か月間の平均気温、そして第１週・第２週・第３から４週の気温を予想します。毎週金曜日に、気温の傾向を把握しましょう。気温の大きな変化が予想されていないか、平年より高い（低い）気温が予想されていないか、把握しましょう。
毎日１１時と１７時に発表される「週間天気予報」では、日々の気温を予想します。日々の気温の変動や、高温（低温）の持続などに注目しましょう。
また、毎週火曜日と金曜日には、平年よりの隔たりが大きな天候が続くときに「高温（低温）に関する異常天候早期警戒情報」を発表します。日々の天気予報や週間天気予報を確認する時に、異常天候早期警戒情報の発表の有無や内容も確認しましょう。
このように、最新の季節予報や週間天気予報などを入手・利用することが、気温の急変や持続による農作物などの被害の回避・軽減に資する気象情報の利用方法と考えます。
平成２３年１２月の気象 （ ）内は平年差・比（平年値１９８１から２０１０年使用）
| 平均気温 | 京都 | ６．５度 | (－０．５度) | 舞鶴 | ５．４度 | (－０．７度) | |
| 降水量 | 京都 | ９．５ミリ | (２０%) | 舞鶴 | ２１９．５ミリ | (１５５%) | |
| 日照時間 | 京都 | １２２．９時間 | (９１%) | 舞鶴 | ６０．５時間 | (７２%) |