予測値（予報や予測データ）を使って見通しを立てる
予報を使って見通しを立てる
定量的な予報に基づき気候リスクの見通しを立てることで、より効果的な対策を講ずることが可能になります。
週間天気予報より先の期間を対象とした定量的な気温の予測情報に「2週間気温予報」があります。
例えば、熱中症では最高気温が○○℃を超えると熱中症のリスクが高まるという関係と、2週間気温予報を組み合わせて使うことで、より早めに備えることができます。
以下のページでは、2週間気温予報を使って熱中症のリスクを早めに呼びかける事例を紹介しています。
予測データを使って見通しを立てる
2週間気温予報や1か月予報では、以下のページから詳細な予測データ（予報の基礎資料）も公開しています。
以下では、予測データに含まれている確率情報（累積分布関数）を用いた一例を紹介します。
図1 確率予測資料（2週間気温予報）の例
図1は、2019年7月16日の初期値（予測を開始した日）の、熊谷における日最高気温（5日間平均）が32℃を超える確率の時系列です（32℃というのは関東甲信地方で熱中症搬送者数が急増する傾向がみられる温度です）。
予測されている確率の増加から、2週間先にかけて熱中症のリスクが増加する様子が分かります。例えば、予測される確率が60%を超えた場合に対策を実施するなど、確率の値に応じた意思決定と検証ができます。
また、以下のページでは、予測データ（予報の基礎資料）による平均気温の推移が閲覧できます。
（グラフにより予測範囲（不確実性）も合わせた見通しを把握できます。）
予測精度を把握する
予測データを利用する場合、予測精度（予報が現実と比べてどの程度誤差があるか等）を事前に把握することで、気候リスク管理を一層適切に行うことができます。
以下ページでは、過去の予測データを用いた精度検証の実例や、有効性の調査等への利用方法の具体例を紹介しています。