気象予報士試験 学科専門⑤「季節予報・長期予報」完全解説｜3階級の確率表現・1か月/3か月/暖候期/寒候期予報の発表と対象・季節アンサンブル・エルニーニョと北極振動などの予測要因・平年値｜出題傾向とオリジナル問題15問＋一問一答20問【元気象庁職員が解説】

季節予報（1か月予報・3か月予報・暖候期予報・寒候期予報）は学科専門で毎回1問前後出ます。問われるのは、確率で表現する理由と3階級の意味、発表のタイミングと対象期間、季節アンサンブル予報の考え方、平年値の定義、そしてエルニーニョ・北極振動など日本の天候を左右する予測要因です。2週間より先は決定論的に予報できない（予測可能性の限界）ので、「平年より高い確率が50％」という表現になる。この理屈を押さえれば、細かい発表日を忘れても選択肢は絞れます。この記事は出題傾向、3つの図解、オリジナル問題15問＋一問一答20問で構成しています。

出題傾向｜第55〜65回でどう出たか

直近11回で季節予報に分類できる出題はのべ12問（1回あたり1問前後）。

分野・論点	出題頻度	典型的な問われ方
確率表現・3階級の意味	◎ ほぼ毎回	3階級の気候的確率は各33％、確率の読み方、なぜ確率か
種類・発表日・対象期間	○ 2回に1回	1か月（毎週木曜）、3か月（毎月25日ごろ）、暖候期・寒候期、2週間気温予報・早期天候情報との関係
季節アンサンブル・作成方法	○ 2回に1回	大気海洋結合モデル、多数メンバー、初期値と境界値（海面水温）、ガイダンス
予測要因・テレコネクション	○ 2回に1回	エルニーニョ・ラニーニャ、北極振動、インド洋、PJパターン、海氷・積雪
平年値	△ 3回に1回	30年平均、10年ごとに更新（現在1991〜2020年）、「平年並」の幅

季節予報の種類と発表

予報	発表	対象期間	内容
1か月予報	毎週木曜14時30分	翌日から1か月	全国11地方ごとに、気温・降水量・日照時間（冬は日本海側の降雪量）の3階級確率。1週目・2週目・3〜4週目の気温の確率も
3か月予報	毎月25日ごろ14時	翌月から3か月	3か月平均と各月の気温・降水量の3階級確率（降雪量は冬）。地方ごと
暖候期予報	2月25日ごろ	夏（6〜8月）	夏の気温・降水量、梅雨の降水量の3階級確率
寒候期予報	9月25日ごろ	冬（12〜2月）	冬の気温・降水量・降雪量（日本海側）の3階級確率
2週間気温予報	毎日	8〜12日先	地点ごとの気温の5階級。週間予報の記事で
早期天候情報	月・木曜	6〜14日先	10年に1度の高温・低温・大雪の可能性。同上
エルニーニョ監視速報	毎月10日ごろ	半年先まで	エルニーニョ・ラニーニャの現況と見通し（発生確率）

確率と3階級｜なぜ「高い確率50％」なのか

2週間より先は、大気のカオス性のため「何月何日に雨」のような決定論的な予報はできません（予測可能性）。しかし海面水温・海氷・積雪・土壌水分のようにゆっくり変わる要因が大気に影響を与えるので、「平年より高くなりやすい」という傾向は予測できます。そこで季節予報は、期間の平均気温や降水量が「低い・平年並・高い」の3階級のどれになるかを確率で示します。

論点	正しい理解
3階級の境界	平年値の期間（30年）の値を小さい順に並べ、下から1/3・中央1/3・上から1/3に分ける。「平年並」の幅は地域・季節・要素で違う
気候的確率	情報が何もなければ各階級33％（1/3）。予報がこれからどれだけずれるかが「予報の主張」
確率の読み方	「高い50％」は同じ予報を100回出せば約50回は高い階級になる。「必ず高い」ではない。「低い10・並30・高い60」なら高い側に強く傾いた予報
「かなり高い」	分布の上位10％（10年に1度程度）。2週間気温予報・早期天候情報で使う
予報の評価	確率予報なので、多数の事例で信頼度（ブライアスコア・信頼度図）を見る。1回の当たり外れでは評価できない
表現の限界	平均の傾向しか示さない。「猛暑になる」と予報しても期間中に低温の日があるのは矛盾ではない

作り方｜季節アンサンブル予報

• 季節アンサンブル予報システム：大気と海洋を結合したモデル（大気は全球約55km程度、海洋も計算）で、初期値を少しずつ変えた数十メンバーを数か月先まで計算。海洋の状態（エルニーニョなど）の変化まで予測できるのが週間予報用のアンサンブルとの違い
• 初期値の重要性：季節予報では大気より海洋の初期値（海面水温・海洋内部の水温）が予測の根拠。海洋データ同化にはアルゴフロート・衛星の海面高度などを使う
• ガイダンス：モデルの系統誤差（気候値の偏り）を補正し、地方ごとの3階級確率に変換。過去の予報（ハインドキャスト）で統計関係を作る
• 予報官の判断：モデルの確率に加え、テレコネクションの知見や実況（偏西風の状態・海面水温）を踏まえて最終的な確率を決める
• 精度：1か月予報の気温は「高い・低い」の傾向の適中率が6〜7割程度、3か月予報はそれより低い。降水量・日照時間は気温より難しい。冬（エルニーニョの影響が明瞭）は夏より当たりやすい傾向

予測要因｜日本の天候を動かすもの

要因	日本への影響（傾向）	仕組み
エルニーニョ	冷夏・長梅雨・暖冬	フィリピン付近の対流が不活発→太平洋高気圧の張り出しが弱い。冬は西高東低が弱まる。詳しくは気候変動の記事
ラニーニャ	猛暑・寒冬（日本海側の大雪）	フィリピン付近の対流が活発→太平洋高気圧が北へ張り出す（PJパターン）。冬は寒気が南下しやすい
北極振動（AO）	負のとき寒冬、正のとき暖冬	北極の気圧が高い（負）と極渦が弱まり寒気が中緯度へ流出。予測は数週間先まで
インド洋ダイポール（IOD）	正のIOD（インド洋西部が高温）の秋は西日本で残暑・少雨の傾向	インド洋の対流の変化が偏西風を変える
偏西風の蛇行・ブロッキング	蛇行が固定すると猛暑・冷夏・大雪が長引く	予測は1〜2週間先が限度。ロスビー波
成層圏突然昇温	冬に成層圏の気温が急上昇すると、数週間後に極渦が弱まり寒波が来やすい	成層圏から対流圏へ下向きに影響
海面水温（日本近海・黒潮）	近海が高温だと湿った空気で大雨・遅い秋、冬の日本海側の雪	蒸発の増加
積雪・海氷	ユーラシアの秋の積雪が多いと冬のシベリア高気圧が強まりやすい。北極海氷の減少も寒波に関係	アルベドと放射冷却

これらの関係をテレコネクション（遠隔相関）と呼びます。日本の夏に最も重要なのはPJ（太平洋・日本）パターンで、フィリピン付近の対流が活発だと太平洋高気圧が日本付近で強まり猛暑、不活発だと冷夏になります。実際の年の見通しは今年の冬の予想や台風が多い年の理由で扱っています。

平年値｜30年平均・10年ごとに更新

• 平年値は直近30年間の平均。現在は1991〜2020年の平均で、2021年5月から使用。次の更新は2031年（2001〜2030年）
• 10年ごとに更新されるので、温暖化が進むと平年値自体が上がる（新旧の平年値の差は全国平均で約0.3℃）。「平年並」の基準も動く
• 「平年差」「平年比」：気温は差（℃）、降水量・日照時間は比（％）で表す
• 3階級の境界（平年並の幅）は平年値と同じ30年の統計から作る。例：東京の8月平均気温では「低い」26.5℃未満、「高い」27.9℃以上、のように地域ごとに違う
• 観測地点の移転や統計期間の違いによる不連続は、統計的に補正（均質化）して扱う

ひっかけ10選

選択肢の言い方	正誤	なぜ
3階級の「平年並」は平年値±1℃の範囲である	×	過去30年の分布を3等分した中央の範囲。幅は地域・季節で違う
情報がない場合の各階級の確率は50％である	×	33％（1/3）
「高い確率60％」は期間中の6割の日が平年より高いことを表す	×	期間平均が高い階級になる確率
1か月予報は毎月25日ごろ、3か月予報は毎週木曜に発表される	×	逆。1か月＝毎週木曜、3か月＝毎月25日ごろ
季節予報は日々の天気を決定論的に予報する	×	2週間より先は確率でしか予報できない
季節アンサンブルは大気のみのモデルで海面水温は固定する	×	大気海洋結合モデル。海洋の変化も予測
季節予報の精度は大気の初期値でほぼ決まる	×	海洋の初期値（海面水温・海洋内部）が重要
平年値は毎年更新される	×	10年ごと。現行は1991〜2020年
エルニーニョの夏は日本で猛暑になる傾向がある	×	冷夏の傾向。猛暑はラニーニャ
北極振動が負のとき、日本は寒冬になる傾向がある	○	極渦が弱まり寒気が流出

オリジナル問題15問

「確率」「3等分」「30年」「結合モデル」で判定。過去問は気象業務支援センターで。

一問一答20問｜分野別の成績が出ます

この分野でよくある質問

Q. 季節予報の問題は毎回出ますか？

A. 1問前後です。3階級の確率の意味（気候的確率33％、3等分）と発表のタイミング、エルニーニョとの関係の3点で大半が解けます。

Q. 「平年並」の幅はどのくらいですか？

A. 地域・季節・要素で違います。東京の8月平均気温なら1℃強の幅ですが、冬の降水量のように変動の大きい要素では幅が広くなります。「±1℃」のような固定値ではありません。

Q. 季節予報はどのくらい当たりますか？

A. 気温の「高い・低い」の傾向は1か月予報で6〜7割程度、3か月予報はそれより低めです。確率予報なので1回ごとの当たり外れではなく、多数事例での信頼度で評価します。

Q. 週間予報と季節予報の間はどう埋まりますか？

A. 2週間気温予報（8〜12日先）と早期天候情報（6〜14日先）です。いずれも全球アンサンブル予報にもとづく確率的な情報です。

Q. この分野は他とどうつながりますか？

A. 学科一般の気候変動（エルニーニョ・大循環）、専門の数値予報（予測可能性）・アンサンブル（確率）と一体です。まとめて理解すると効率的です。

出典：気象庁「季節予報の解説」「季節予報の確率表現」「平年値」「エルニーニョ現象などの解説」、気象業務支援センター「気象予報士試験 過去の試験問題」。オリジナル問題の設問・選択肢は当サイト作成です。発表日等は運用変更で変わることがあります。

※記事内にはアフィリエイト広告（PR）を含みます。