モデル出力統計

気象予報において、モデル出力統計（MOS）は多重線形回帰手法であり、予測対象（多くの場合、地表付近の気象量（地上2メートルの気温、水平視程、風向 、風速、突風など））を1つ以上の予測変数と統計的に関連付けます。予測変数は通常、数値気象予報（NWP）モデルによる予報値、気候データ、そして該当する場合は最近の地表観測データです。したがって、MOS手法を用いることで、NWPモデルの出力を一般の人にも馴染みのある分かりやすい気象パラメータに変換することができます。

NWPモデルの最下層から直接出力されるデータは、地球の境界層内で実際に起こる物理プロセスがモデル内で粗く近似されている（つまり、物理パラメーター化）ことと、水平解像度が比較的粗いことから、一般的に予報官によって使用されません。このような忠実度の欠如と不完全な初期状態のため、モデルから直接得られる地表付近の量の予測は、系統的（バイアス）およびランダムなモデル誤差の影響を受けやすく、これらの誤差は時間とともに大きくなる傾向があります。^{[ 1 ] [ 2 ]}

MOS方程式の開発では、過去の観測とアーカイブされたNWPモデル予測フィールドがスクリーニング回帰とともに使用され、特定の予測対象と予測時間に対する「最適な」予測因子とその係数が決定されます。アーカイブされたモデル予測出力と検証された地上観測を使用することで、結果として得られる方程式は、基礎となる数値気象予測モデルが明示的に解決できない物理的効果とプロセスを暗黙的に考慮し、その結果、実用的な気象量の予測が大幅に改善されます。系統誤差の修正に加えて、MOSは単一のモデル実行から気象イベントの信頼性の高い確率を生成できます。対照的に、アンサンブルモデル予測の生成に膨大な量の計算リソースが費やされているにもかかわらず、確率の代理としてよく使用されるイベントの相対頻度は、有用な信頼性を示しません。^{[ 3 ]}したがって、アンサンブルNWPモデル出力も、非均質ガウス回帰^{[ 4 ]またはその他の方法[ 5 ] [ 6 ]}を使用して、信頼性の高い確率的予測を得るために追加の後処理が必要です。

MDLからは、米国およびその領土の大部分を対象に、今後1時間から10日間までの期間をカバーする、運用中および実験中の8種類のMOSガイダンスが提供されています。^{[注1 ]}

ネストグリッドモデルMOSは2009年に廃止されました。^{[ 10 ]}

当初、MOSガイダンスは、 METAR （または同様の報告）が定期的に発行される空港やその他の固定地点向けに開発されました。そのため、MOSガイダンスはこれらの地点向けに英数字の「速報」形式で提供され、現在もその形式が維持されています。以下は、EMCのグローバル予報システムモデルの出力に基づいた、オクラホマ州クリントン・シャーマン空港（KCSM）の短期MOS予報の例です。

民間および政府所有の気象メソネット^{[ 11 ]}、新しい客観的解析および補間技術^{[ 12 ]}が利用可能になったことにより、グリッド化されたGFS MOSガイダンスが2006年に利用可能になった^{[ 13 ] [ 14 ]。}

オランダ王立気象研究所は、オランダにおける（激しい）雷雨の確率を予測するためのMOSシステムを開発した。^{[ 22 ] [ 23 ]}

カナダ気象局の科学者たちは、長期間のモデルアーカイブを必要とせずに、地域NWPモデルの変更を迅速に取り込むUpdateable MOS（UMOS）と呼ばれる後処理システムを開発しました。^{[ 24 ]}カナダのUMOSシステムは、気温、風速と風向、降水確率（POP）の2日間の予報を生成します。UMOSの気温と風の予報は3時間間隔で提供され、POPは6時間間隔で提供されます。

公州国立大学の科学者もUMOSシステムを導入し、韓国の気温予測を作成している。^{[ 25 ]}韓国気象庁で運用されているかどうかは不明である。

• Wilks, Daniel S. (2006).大気科学における統計的手法（第2 版）. Academic Press. p.  627. ISBN 0-12-751966-1。