• 藤部 文昭, 2014: 統計からみた気象の世界 (気象ブックス 041)。成山堂書店, 149 pp. ISBN 978-4-425-55401-0.

2014年10月に出た本。すぐ買って、読書メモを書こうと思ったのだが、本をどこに置いたのか見うしなってしまった。ようやく出てきたので、紹介する。

著者は、日本の近代的な気象観測がはじまったころからの観測データをほりおこし、百年あまりの期間の気温や降水量の変化の実態を研究してきた。そして、変化の特徴を、温室効果の強化による地球温暖化と、都市域の大気のローカルなエネルギー収支の変化によるヒートアイランド現象とが複合したものとして考えてきた。2012年までのその成果は『都市の気候変動と異常気象』の本に書かれている。本書の話題はその本とかさなるところが多いが、本書のほうは、観測データを解析する方法とそのときに注意が必要なことがらに関する解説が中心だ。

成山堂書店は「気象ブックス」として気候をふくむ気象に関する読みものの本を多数だしてきた。本書もそのひとつだ。ただ、これよりも前の巻はB6判だったが、本書からA5判にかわった。紙面の印象が、前は(写真植字だと思うが) 活字の本らしかったのが、本書はデスクトップパブリッシングらしくなった。印刷会社をかえたわけではない(本書も、2010年に出た本も、三和印刷だ)。本書は縦書きの読み物にしてはグラフや写真(白黒)などが多い本であり、印刷会社がそのような本に対応する技術を更新したので、出版社がそれにあわせたのだろう。

本書は、統計学的手法の気象という分野への応用の入門書ともいえる。しかし、統計学の高度な手法の話はない。統計学の教科書的内容は最後の第6章に出てくるが、度数分布や平均値など、統計学では初歩からでてくる概念を論じている。極端な値に関する統計につかうグンベル分布が専門的概念だが、その内容に立ち入って論じてはいない。むしろ、気象観測データを統計学的手法にのせるまえに考慮しておく必要がある、気象という対象や気象観測という技術の分野固有のデータ リテラシーを提供することを重点とした本だ。【わたしとしては、データサイエンスの教育には、分野共通の統計学や情報処理技術の教育のほかに、このような分野ごとのデータ リテラシー教育も必要であることを、この機会に強調しておきたい。】

第1章は「大雨は夜に多い」「気温は休日のほうが平日よりも低い」といった俗説がほんとうか、偶然にすぎないのか、観測値の統計によってたしかめる、という話題からはじまる。そこで「平均値の差の検定」といった統計学的手法をつかう。(ただし、第6章に書かれているのだが、検定の手法には正規分布を前提としているものが多く、いま対象とする観測値の度数分布が正規分布とみなせるかの判断も必要だ。)

また、この章で、日本での気象観測の歴史の概略と、過去の観測記録がうしなわれるのをふせぎ、データとして使えるようにする「データ レスキュー(data rescue)」の活動を紹介している。

第2章は、地球温暖化に関連して、気温は100年間にどれだけ上昇しているか、強い雨がふえているか、などの変化を検出すること、また、グローバルな変化と都市の影響とをわけて認識することを、どのような考えにもとづいてやっているかの話だ。

第3章は、相関がみられても、因果関係があるというのはなかなかむずかしいという話題。まず、都市や工場地帯で降水がふえたというのはほんとうかを検討する話がある。都市の効果が検出された研究の成果ばかりがつたえられがちだという問題もある。つぎに、夏の暑さと熱中症の関係、それから気温と出生率の関係。それから、地球温暖化によって大雨がふえたかどうか。このばあいは、原因と思われることがらをいれたりいれなかったりするシミュレーションによって、あるていどは因果関係にせまれるが、現実世界との対応についての疑問はのこる。

第4章は、観測データにもとづいて気候の変化があったというためには、観測のどんなことに注意しなければならないかの話。観測場所のローカルな環境が変化することがありうる(近くに建物がふえるなど)。観測所が移転して、データを接続するには補正が必要なことがある(そのために比較できる並行観測をしておくのがのぞましい)。気温には、秒単位、分単位、時間単位の時間スケールの変動もおきている。日最高・最低気温の統計には、1日の境界をどの時刻にとるかの影響もあらわれる。

第5章も観測データの品質に関する問題。観測機器の精度のほかに、気温ならば、日射があたらないようにし、通風する、などの条件が重要だ。降水量には、雨量計の捕捉率の問題がある。とくに雪は、風が強いほど雨量計にはいりにくい。また、雨量計の機種によって観測の最小単位がちがう。積雪があると、風速計が凍結してしまうこと、温度計の大気下端(積雪面)からの高さが変わること、などの問題がある。風速の観測値には、風速計の機種ごとの応答特性のちがいの影響がある。こうした問題を、過去の観測にさかのぼってつぶすことはできないが、観測条件に関する情報(メタデータ)を記録しておくことによってよりよく利用できる。竜巻の件数の長期変化には、人が目撃して報告する確率の変化がふくまれている。

第6章。まず平均値の話。平年値としては30年平均値が使われる。ところが日ごとに平年値をつくろうとすると、ガタガタしたものになり、平年値に対する期待にあわない。平年値としてほしいのは現実の観測値をサンプルとする母集団の性質なのだ。現実には日ごとの平年値は移動平均によって平滑化したものが採用されている。

それから、数値の変動(ばらつき)をあらわす方法として、標準偏差、順位、中央値、分位値などがある。その背景には、度数分布がある。気象観測値のうちには、気温など、わりあい正規分布に近いものもあるが、降水量など、一方に長いすそをひくもの、(地上観測による)雲量など、可能な値の下限と上限付近の二つ山になるものもある。(ただし雲量も月平均にすると中央に山のある形になる。) 度数分布が正規分布から離れるほど、平均値・中央値・最頻値が別々になっていく。(別ブログの[2020-03-28 雲量]の記事で参考文献としてつかった。)

極端な値の出現については再現期間という考えかたをする。それは確率をあらわすものであって、周期性をあらわすものではない。再現期間や確率をもとめるには、極値統計とよばれる方法があり、グンベル分布とよばれる分布が出てくる。しかし、実際のデータにあてはめてみると、非常に極端な観測値は、グンベル分布からも大きくはずれることがある。統計学的概念だけでなく、気象のプロセスにたちいって考える必要があるのだろう。

文献

• 藤部 文昭, 2012: 都市の気候変動と異常気象 — 猛暑と大雨をめぐって (気象学の新潮流 1)。朝倉書店, 161 pp. ISBN 978-4-254-16771-9. [読書メモ (2020-09-05 追加)]

折りかえしのあとに くわしい目次をつける。

はじめに
第1章 大雨は夜に多いか — 統計で見えてくるもの
– 1.1 大雨と時刻の関係
– 1.2 休日は気温が低い
– 1.3 雨は何曜日に多いか
– 1.4 気象観測とデータ・レスキュー
第2章 地球温暖化を捉える — 気候変動の検出
– 2.1 今年の暑さは地球温暖化のせい?
– 2.2 「コンマ以下」の大切さ
– 2.3 ヒートアイランドと地球温暖化の関係
– 2.4 増加率をめぐって
– 2.5 異常気象は増えているか
第3章 「ゲリラ豪雨」はヒートアイランドのせいか — 統計と因果論
– 3.1 工業化で降水が増えた?
– 3.2 夏の暑さと熱中症の関係
– 3.3 極端現象と地球温暖化の関係
第4章 気象台の気温と街の中の気温 — 観測データの代表性
– 4.1 観測データの空間代表性
– 4.2 観測所の移転とデータの補正
– 4.3 分刻みで変動する気温
– 4.4 最低気温が平均気温よりも高い日 — 観測時刻の問題
第5章 データの信頼性を生み出すもの — 品質情報の大切さ
– 5.1 取り消された世界記録
– 5.2 雨量計と捕捉率
– 5.3 雪と気象観測
– 5.4 昔と今の台風は違う?
– 5.5 竜巻は多くなったか
第6章 平均値、変動、極値 — 統計の基本事項
– 6.1 平年値と特異日
– – 30年平均値の意味と問題点
– – 母集団とは何か
– – 文化の日は晴れるか
– 6.2 変動の尺度 — 標準偏差と順位
– – いろいろな度数分布と平均値・順位
– 6.3 統計的検定と正規分布
– 6.4 極値統計 — 再現期間と異常値
おわりに
参考文献
索引