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20 関係: 天気予報、客観解析、地球科学、フォッカー・プランク方程式、ベイズの定理、分散 (確率論)、アンサンブルカルマンフィルタ、カルマンフィルター、確率分布、非線形性、表現 (数学)、風向、風速、自然、気圧、気象学、気温、湿度、数値予報、数理モデル。
天気予報
天気予報（てんきよほう）とは、ある地域で天気がどう変化するか予測し、知らせること。気象予報ともいう。 過去の天気や各地の現況の天気・気圧・風向・風速・気温・湿度など大気の状態に関する情報を収集し、これをもとに、特定の地域あるいは広範囲な領域に対し、当日から数日後まで（種類によっては数ヶ月後に及ぶものもある）の天気・風・気温などの大気の状態と、それに関連する水域や地面の状態を予測し伝えるための科学技術である。.
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客観解析
客観解析（きゃっかんかいせき、英語: Objective analysis）とは、データ内挿の一方法。さまざまな場所・時間で観測されたデータから空間的・時間的に格子化されたデータを計算するときに行われる。代表的な応用例は 気象学における数値予報モデルに与えるデータの作成。.
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地球科学
地球の外観 地球科学（ちきゅうかがく、、）とは、地球を研究対象とした自然科学の一分野であり、その内容は地球の構造や環境、地球史など多岐にわたる。近年では太陽系に関する研究も含めて地球惑星科学（）ということが多くなってきている。地学（ちがく）は地球科学の略称である。.
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フォッカー・プランク方程式
フォッカー・プランク方程式とは、統計力学でクラマース・モヤル方程式においてn ≥ 3 の項のない次の方程式のことをいう。.
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ベイズの定理
ベイズの定理（ベイズのていり、Bayes' theorem）とは、条件付き確率に関して成り立つ定理で、 なおベイズ統計学においては基礎として利用され、いくつかの未観測要素を含む推論等に応用される。.
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分散 (確率論)
率論および統計学において、分散（ぶんさん、variance）は、確率変数の2次の中心化モーメントのこと。これは確率変数の分布が期待値からどれだけ散らばっているかを示す非負の値である。 記述統計学においては標本が標本平均からどれだけ散らばっているかを示す指標として標本分散（ひょうほんぶんさん、sample variance）を、推測統計学においては不偏分散（ふへんぶんさん、unbiased (sample) variance）を用いる。 に近いほど散らばりは小さい。 日本工業規格では、「確率変数 からその母平均を引いた変数の二乗の期待値。 である。」と定義している。 英語の variance（バリアンス）という語はロナルド・フィッシャーが1918年に導入した。.
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アンサンブルカルマンフィルタ
アンサンブルカルマンフィルタ（Ensemble Kalman Filter；EnKF）とは、逐次型データ同化手法の一つである。シミュレーションモデル内の状態を表す確率変数について、その分布を実現値集合（アンサンブルと称す）によって保持し、観測を得るごとに、観測モデルをもとにしたカルマンフィルターによる推定により、2次モーメントまでが一致するよう、アンサンブルを修正することを繰り返す方法である。.
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カルマンフィルター
ルマンフィルター (Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。.
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確率分布
率分布（かくりつぶんぷ, probability distribution）は、確率変数の各々の値に対して、その起こりやすさを記述するものである。日本工業規格では、「確率変数がある値となる確率，又はある集合に属する確率を与える関数」と定義している。.
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非線形性
非線形性（ひせんけいせい、Non-linearity）あるいは非線形（ひせんけい、Non-linear）は、線形ではないものを指すための用語。.
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表現 (数学)
数学における表現（ひょうげん、representation, Darstellung）とは、ある体系に対してそれを類型的に書き表すことのできる数理モデルを構成すること、あるいは構成されたモデルそのもののことを言う。公理によって定義される抽象空間、たとえばユークリッド空間のようなものに座標を入れて数の組からなる空間 Rn と見なしたり、たとえば抽象群のようなものをある具体的な空間上の変換群として表すような、扱いやすさ・具体性を増すようなものが通常は扱われる。 線型写像の行列による表現（行列表現）や、群の置換による表現（置換表現）などは典型的な表現の例である。とくに、ガロア理論（ガロアの逆問題）はガロア群を根の置換として表すという意味で表現の理論の一つであるということができる。また ''p'' 進数の概念は類体論の研究において代数関数の類似物として有理数を“表現”することによってクルト・ヘンゼルが得たものである。 構成される表現は多くの場合、もとの体系に対して何らかの意味で「潰れている」。潰れていない表現は忠実 (faithful) であるとか同型的 (isomorphic) であるなどという。忠実な表現はもちろん重要であるが、一般にはある体系の表現の全体というものを考えることによってもとの体系を「復元」することが興味の対象となる。したがって、表現の分類によってもとの体系を特徴付けることが、表現に関する理論の研究の大きな指針の一つとなる。あるいは表現の仕方に依らずに決まる性質を抽出することによって元の体系の分類を与えるようなことも考えられる。 一般に表現論と呼ばれる分野では、典型的に群や環などといった代数系（一般にはリー群やリー環のような位相を伴う系）の線型空間・射影空間あるいはもっと一般の加群などにおける表現（線型表現・射影表現）が取り扱われる。これはつまり、作用を持つ加群の理論である。そこでは抽象的な群・環を線型写像の成す群・環として、とくに有限次元空間における表現はさらに行列によって、書き表されることになり、古典群と呼ばれる一般線型群の代数的な部分群・商群たちやその上の調和解析が、関数解析学や組合せ論などの言葉を用いて展開される。線型表現などでは特に、空間に係数が考えられるため、係数の取替えによる類似の議論や類似物の構成がしばしば行われるが、標数 0 の場合の通常表現や正標数の場合のモジュラー表現などを比較すると、それらの様子は大きく変わってくる。.
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風向
見鶏 風向（ふうこう、「かざむき」とも。wind direction）とは、風が吹いてくる方位のことである。 例えば「南風」は、南からこちらへ向かって吹いてくる風のことである。風向は一般的に南、南南西、南西などといった16方位で表すが、国際式の風向は、真北を基準に東が90度、南が180度といったように時計回りに表す360方位を使っている。無風状態で方位が定まらない場合は0で表す。.
風速
速（ふうそく）とは、風として空気が移動する速さのことである。 気象庁などで通常使われる単位はm/s（いわゆる秒速）、国際的にはノット (kt) が用いられる。測定には風速計が使用される。.
自然
ルングン火山への落雷（1982年） 自然（しぜん）には次のような意味がある。.
気圧
気圧（きあつ、）とは、気体の圧力のことである。単に「気圧」という場合は、大気圧（たいきあつ、、大気の圧力）のことを指す場合が多い。 気圧は計量単位でもある。日本の計量法では、圧力の法定の単位として定められている（後述）。.
気象学
気象学（きしょうがく、meteorology）は、地球の大気で起こる諸現象（気象）や個々の流体現象を研究する学問。自然科学あるいは地球科学の一分野。 気象を長期的な傾向から、あるいは地理学的観点から研究する気候学は、気象学の一分野とされる場合もあるが、並列する学問とされる場合もある。現代では気象学と気候学をまとめて大気科学（atmospheric science）と呼ぶこともある。 なお、将来の大気の状態の予測という実用に特化した分野を天気予報（気象予報）という。.
気温
気温（きおん）とは、大気の温度のこと。気象を構成する要素の1つ。通常は地上の大気の温度のことを指す。.
湿度
湿度（しつど、humidity）とは大気中に、水蒸気の形で含まれる水の量を、比率で表した数値。空気のしめり具合を表す。 空気が水蒸気の形で包含できる水分量（飽和水蒸気量）は、温度により一定している。この限度を100として、実際の空気中の水分量が最大限度の何%に当たるかを比率で表した数値が、湿度である。 湿度にも数種類の指標があるが、気象予報などで一般的に使用されるのは相対湿度である。絶対湿度（）とは、国際的には容積絶対湿度のことである。しかし、日本では空気調和工学の分野では重量絶対湿度（混合比）が「絶対湿度」と呼ばれている。.
数値予報
数値予報（すうちよほう）とは、大気の状態変化を数値的に計算して将来の状態を予測する、天気予報の手法である。 数値予報は、観測データの収集・品質チェック・格子点作成（モデル化）・初期値の設定・時間積分等の計算技術・最終結果を表現するための画像処理などの技術によって支えられている。.
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数理モデル
数理モデル（すうりモデル、mathematical model）とは、通常は、時間変化する現象の計測可能な主要な指標の動きを模倣する、微分方程式などの「数学の言葉で記述した系」のことを言う。モデルは「模型」と訳され「数理模型」と呼ばれることもある。元の現象を表現される複雑な現実とすれば、モデル（模型）はそれの特別な一面を簡略化した形で表現した「言語」（いまの場合は数学）で、より人間に理解しやすいものとして構築される。構築されたモデルが、元の現象を適切に記述しているか否かは、数学の外の問題で、原理的には論理的には真偽は判定不可能である。人間の直観によって判定するしかない。どこまで精緻にモデル化を行ったとしても、得た観察を近似する論理的な説明に過ぎない。 数理モデルは、対象とする現象や、定式化の抽象度などによって様々なものがある。.
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