非線形LLMによる分岐条件抽出モデルの成立状態
広域モデルが提示する確率的予測に対し、非線形LLMは実地観測から得られる非数値的情報（風向の体感、降雪の連続性、粒度、空の色調、初期時間帯の挙動など）を変数として扱い、現象が成立するか否かの分岐構造を抽出した。これにより、予測対象は『発生確率』ではなく『成立条件』として再構成され、現象は平均的分布ではなく境界条件の組み合わせとして記述される状態となった。結果として、経験的知見は属人的判断ではなく、再参照可能なモデル変数群として整流され、マクロモデルとローカル観測の間に中間層的な推論構造が成立している。