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問4：天気予報ガイダンス
気象庁の天気予報ガイダンスについて述べた次の文（a）〜（c）の正誤の組み合わせとして正しいものを、下記の①〜⑤の中から1つ選べ。
（a）カルマンフィルタを用いたガイダンスにおいて、異なる初期時刻から計算された数値予報結果であっても、ガイダンスに入力される数値予報結果（入力値）が同じ値であれば、ガイダンスの予報結果（出力値）は常に同じ値になる。
（b）カルマンフィルタを用いたガイダンスは、主に説明変数（入力値）と目的変数（出力値）の関係が線形である場合に利用できるが、ニューラルネットワークを用いたガイダンスは説明変数と目的変数の関係が非線形の場合にも利用できる。
（c）数値予報モデルでは、予報対象時刻が昼と夜で予測値の系統誤差の傾向が変化することがある。ガイダンスではそのような系統誤差を低減することができる。
④ （a）誤, （b）正, （c）正
カルマンフィルタでは、前回の予測と実況の差に応じて、初期時刻ごとに最適な係数を用いて値を出力します。
つまり、初期時刻ごとに計算式で用いる係数が異なるので、初期時刻が違えば、出力される値（予測結果）は違うわけです。
だから（a）の「カルマンフィルタを用いたガイダンスにおいて、異なる初期時刻から計算された数値予報結果であっても、ガイダンスに入力される数値予報結果（入力値）が同じ値であれば、ガイダンスの予報結果（出力値）は常に同じ値になる。」は誤り。
カルマンフィルタは、線形である場合に利用でき、ニューラルネットワークは非線形の場合にも利用できる。
だから（b）の「カルマンフィルタを用いたガイダンスは、主に説明変数（入力値）と目的変数（出力値）の関係が線形である場合に利用できるが、ニューラルネットワークを用いたガイダンスは説明変数と目的変数の関係が非線形の場合にも利用できる。」は正しい。
ちなみに私の解釈はこれ
- 説明変数：超簡単に言っちゃうと、「数値予報の結果、出力された予測値で、ガイダンスに入力する値」のこと。
- 目的変数：超簡単に言っちゃうと、「ガイダンスで予測する出力値」のこと
ガイダンスは場所や対象時刻による数値予報の系統的誤差を低減することができます。
だから（c）の「数値予報モデルでは、予報対象時刻が昼と夜で予測値の系統誤差の傾向が変化することがある。ガイダンスではそのような系統誤差を低減することができる。」は正しい。
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