九 州 大 学 大 学 院 総 合 理 工 学 報 告第27巻 第2号 241-249頁 平 成 17 年 9 月

Engineering Sciences Report, Kyushu University
Vol.27, No.2 pp.241-249, SEP. 2005

黄砂の長期変動と気候因子との関連性についての数値的研究
原 由香里*1†・鵜野 伊津志*2(平成1７年7月29日 受理)

Numerical study on Relationship between
Long term variation of Asian Dust Storm and Climate factors
Yukari HARA, Itsushi UNO
E-mail of corresponding author: yhara@riam.kyushu-u.ac.jp†

To clarify the climate factors affecting inter-annual variation of dust storm, we simulate Asian dusttransport over the springtime of 33-year with a regional-scale dust transport model. We found that dust
emission was strongly correlated with Asian Polar Mid-latitude Index (APMI) and Arctic Oscillation (AO)
in March. In April, dust emission was correlated with Far Eastern Zonal Index (Fezi). We also found thatthe dust transport path was shifted to southward (35°N) in La Niña year, while the dust transport pathshifted to northward (40°-55°N) in El Niño year. These were explained by large scale variation of westerly
jet.
Keywords: dust transport model, Asian dust storm, inter annual variation, climate indices,composite analysis

1. は じ め に
春季に頻発する東アジアのダストストームは、激しい年々変動を持つ。ダストストームによって大気中へ

象に黄砂の長期変動のシミュレーションを行った結果と、黄砂の発生・輸送の長期変動に影響を及ぼす気候因子について解析を行った結果を示す。

舞い上げられる黄砂は、太陽放射を散乱・吸収し、雲の凝結核となることから、地球温暖化や気候変動への2. 黄砂輸送モデルの概要

インパクトを持つ重要なエアロゾルの一つである。黄本研究で用いたダストの輸送モデルは、米国コロラ

砂現象に関する観測・数値モデル研究は数多くなされド州立大学で開発された圧縮性非静力学方程式系からているが、それらは特定のダストイベントに限られたな る 領 域 気 象 モ デ ル RAMS(Regional Atmosphericものが多く、黄砂の長期変動に着目した研究は比較的Modeling System, RAMS; Pielke et al. (1992)2))のス少ない。吉野ら(2002)1)は、中国・韓国・日本におけるカラー輸送オプションにダストの発生・除去（乾性沈

砂塵あらしや黄砂の長期観測結果を、シベリア高気圧

着、湿性沈着、重力沈降）過程を組み込んだもので、からの寒気の侵入と低気圧の発達という観点から説明

RAMSとオンラインでダストの発生・輸送計算を行う。

付けている。このような寒気の侵入や低気圧の発達に

代表粒径rについての質量保存方程式は、は、グローバルスケールの気候変動が影響していると考えられるが、黄砂の発生や輸送経路の年々変動と気候因子との関連性を明らかにした研究は未だ十分にな

⎛ ∂Φr
∂Φ
∂Φ
∂Φ ⎞
+ u r + v r + w r ⎟⎟ = Fsource+ Fdry + Fwet + Fgrav + Fdiff
∂x
∂y
∂z ⎠
⎝ ∂t

ρair⎜⎜(1)

されていない。そのため、黄砂の長期変動の将来予測と書ける。ここでΦrは粒径rのダスト粒子の質量混合という観点からこれらを明らかにすることは、非常に比(kgdust/kgair)であり、Fsource、Fdry、Fwet、Fgrav、Fdiff

重要である。

はそれぞれ粒径毎に発生、乾性沈着、湿性沈着、重力本 論 文 で は、領 域 黄 砂 輸送モ デ ル を 用いて 1972

沈降、乱流拡散項を示す。ダスト輸送モデルの詳細は～2004年の33年間毎年2月20日から4月30日までを対

鵜野ら(2003)3)に既に報告されている。このモデルはそ*1 大気海洋環境システム学専攻博士課程*2 応用力学研究所の後、Uno et al. (2003)4)により、より多くのエアロゾ
ル粒子を扱うことが可能な化学天気予報モデル

242

黄砂の長期変動と気候因子との関連性についての数値的研究

Inner Mongolia

Taklimakanている。図中の丸印付実線はモデル結果を示しており、ダストの消散係数から視程を見積もり、各グリッドの視程が10km以下となった日数を積算した。詳細につGobi

いては、原ら(2004)5)参照のこと。Fig.2から、ゴビ砂o30 N

漠においては70年代前半を除いて、BDとDSの和とモデルの黄砂日数の経年変動の間に良い一致が見られる。

Beijing

そして、70年末から97年頃にかけて黄砂日数の長期的変動は明らかに減少傾向で、97年から近年にかけては
E.Q.

増加傾向にあることがわかる。一方、タクラマカン砂
漠領域においては観測されるダスト現象の5割以上がFDであり、FDの長期的変動は減少傾向にあることが

o

90 E

o

120 E

Fig.1 Simulation domain. Gray color region in figure
are used to compare model results with SYNOP
observation data.

わかる。70年代を除き、モデル結果はDSの変動に類似している。モデル結果は各グリッドが視程10km以下となった場合にのみ黄砂日数をカウントしているが、無風或いは風力の比較的弱い状況で砂塵が空中に浮遊(Chemical Weather Forecast System;CFORS)としてしているような現象(FD)を現在のモデルは十分に表拡張された。本論文ではCFORSを用い、12粒径(半径現していないので、モデルと観測に差が見られる。ま1-20μm)に分類されたダスト計算結果を利用する。
計算対象領域はポーラーステレオ座標系で

(Day)

Total
BD+DS
DS
Model

25

115°E、25°Nを中心とした100×90格子(Δx=Δy=80km)

20の鉛直23層(上空23kmまで)であり、Fig.1に示す。

15

RAMSの初期化と連続的ナッジングのための境界条件

10はヨーロッパ中期予報センター(ECMWF)の６時間毎、

5

水平解像度緯度経度2.5度、40年再解析(ERA40)の気象データを用いた。より詳細な記述は原ら(2004)5)を参照
されたい。

3. 黄砂の長期観測データ
黄砂の長期的な観測データは非常に少ない。最も古くから行われている観測は、目視による観測であり、本論文では中国、韓国、日本における目視黄砂観測データを用いてモデル結果の検証を行う。日本について
は各気象官署における視程が10km未満となった黄砂
日数を、韓国については全ほか(2002)6)による報告デー
タをそのまま利用し黄砂日数と定義した。一方、中国
では、黄砂現象をDust storm(DS:砂塵風)、Blowing
dust(BD:揚砂)、Floating dust(FD:浮塵)の3種類に分
けて観測回数の統計を行っており、これらを解析に用(a) Gobi

1975

1980

1990

1995

2000

1985
1990
Year

1995

2000

1985
1990
Year

1995

2000

Year
(Day) (b) Taklimakan

100
4
2
10

4
2
1
1975

1980

(Day) (c) Inner Mongolia

14
12
10
8
6
4
2
0

1975

1980

いた。これらの区分の詳細については吉野7)参照のこ
と。

1985

(Day) (d) Beijing

20
15

4. 観測とモデル結果の検証
4.1 黄砂の長期変動
Fig.2に中国のa)ゴビ、b)タクラマカン、c)内蒙古、d)北京領域における観測とモデルによる3月と4月の積算黄砂日数を示す(解析領域はそれぞれFig.1に示す)。
観測結果はグレースケールの濃淡を用いて色の薄い方
からTotal(DS+BD+FD)、DS+BD、DSの3種類を示し

10
5
0
1975

1980

1985
1990
1995
2000
Year
Fig.2 Comparison of modeled dust days with observed
dust phenomena (Dust storm;DS, Blowing dust;BD,
Floating dust;FD) for four station in China inspring (March and April) from 1972 to 2004.

平成17年

九 州 大 学 大 学 院 総 合 理 工 学 報 告

た、内蒙古や北京領域では、黄砂日数の経年変動はゴビ砂漠領域の変動に類似しているが、70年代から97年

第2号

243

(Day) (a) Korea

Observed Yellow Sand Days
Modeled Yellow Sand Days

100

にかけての減少傾向はよりなだらかである。内蒙古で80は97年から01年にかけての増加傾向が顕著である。モ60

デル結果と目視による観測結果の定量的な比較は困難

40であるが、観測された黄砂現象の長期的変動の特徴は

20

モデル結果によって比較的良く再現されていることが0わかる。
次に、Fig.3に発生源の風下域である韓国と日本にお

第27巻

1975

1980

ける観測とモデルによる3月と4月の積算黄砂日数を(Day) (b) Japan1200示す。棒が観測結果、丸印付実線がモデルによる結果

1000を示す。これらの比較より、モデル結果は黄砂日数の800

経年変動を概ね良く再現していることがわかる。また、

600

中国のゴビ砂漠領域で見られた黄砂日数の減少傾向は400

明瞭でなく、近年の増加が著しい。

200

1985
1990
Year

1995

2000

1985

1995

2000

0

以上のことから、中国の発生源域においては、70年

1975

代から97年にかけての黄砂現象の減少傾向が顕著で

1980(Day) (c) Fukuoka
25

あるが、日本や韓国においてはむしろ近年の増加傾向が顕著であることがわかる。風下域では、原ら(2004)5)

1990
Year

20

で示したように、黄砂の輸送高度や経路により、発生
15

源域の長期変動と異なる変動を示すと考えられる。

105

4.2 発生源域の気象場の長期変動

04.1節で発生源域と風下域の黄砂の長期変動の特徴

1975が明らかになった。本節では発生源域の黄砂現象と気

1980

1985

1990
Year

1995

2000

1995

2000

(Day) (d) Nagasaki

象場の関係を明らかにする。
Fig.4にゴビ領域のモデル最下層の気温、相対湿度、

15

強風発生頻度の偏差の経年変化を示す。ここで、偏差とは各年の平均値から33年間の平均値の差をとった

10もの定義する。また、強風発生頻度とは、Kurosaki and5

Mikami (2003)9)により、強風発生頻度 ＝0
1975

地上風速が6.5(m/s)を超えた回数/全観測回数 (2)

これが同時期のゴビ砂漠域の黄砂日数が減少していた
主な原因であると考えられる。逆に、相対湿度は強風発生頻度と逆相関の関係にあり、70年代後半から97年にかけて増加傾向が見られる。気温については、強風発生頻度と弱い逆相関関係にあり、90年代後半から温度上昇が見られる。
次に、Fig.5にゴビ砂漠領域(95°-110°E)を通る子午面におけるモデル最下層の(a)相対湿度、(b)ダスト濃度、(c)気温の偏差を示す。ダスト濃度と共に描かれているベクトルは風速の偏差を示す。これらの図から、高ダスト濃度である年の特徴として、西風の強風が見られると共に、30°-45°Nの範囲で相対湿度の低偏差と、40°-55°Nの範囲で気温の低偏差が見られる。反対に、

1985

1990
Year

Fig.3 Comparison of modeled dust days with observed dustdays in Korea and Japan in spring (March andApril) from 1972 to 2004.
RelativeoTemperature ( C)humidity (%)

かけてゴビ砂漠領域の強風発生頻度が減少しており、SWFで定義される。これらの図から、70年代から97年頃に

1980

2
1
0
-1
-2
10
0
-10

0.10
0.05
0.00
-0.05
-0.10
1975

Fig.4

1980

1985

1990
Year

1995

2000

Time variations of modeled anomaly fortemperature (°C), relative humidity (%) and strong
wind frequency (SWF) in surface layer at Gobi
desert region (March and April).

244

黄砂の長期変動と気候因子との関連性についての数値的研究

低ダスト濃度である年の特徴として、東風の偏差が見(a) Relative humidity

られ、相対湿度の高偏差と、気温の高偏差が見られる。
相対湿度については30°-45°Nで、気温についてはより

Latitude

高緯度での変動が、ダスト濃度と逆相関関係にあることに注意されたい。一般的に低温で乾燥しているのは

Gobi

大陸性寒帯気団の特徴であり、寒気の影響がより卓越する場合にダストの発生量が高まり、南からの温かい
湿った気団の影響が卓越する場合にダストの発生量は少ないという特徴がFig.5から明らかである。

Year
-11.3

0

11.3 (%)

5. 気候インデックスと黄砂現象の関係(b) Dust concentration

5.1 気候インデックス
前節で明らかとなった黄砂現象の経年変動とグロー
Latitude

バルスケールの気候因子との関連性を明らかにするた

Gobi めに、様々な気候インデックスを用いてダストの発生量や地上ダスト濃度と相関解析を行った。ここで、用いた気候インデックスについてTable 1にまとめる。こ
こで、インデックス Aはアジア域を対象として作成さ2.5 (m/s)

-235

Year

0

れたインデックスであり、インデックス Bはより広範

3235 (ug/m )囲を対象にしたグローバルなインデックスである。イ(c) Temperature

ンデックス AはECMWFのERA40データのジオポテ
ンシャル高度を用いて作成し、インデックス Bはそれ

Latitude

ぞ れ http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/ に 掲 載 さ れ

Gobiているものを利用した。
5.2 相関解析－発生過程
Table 2に3月と４月のダスト発生量の偏差と同時期の各インデックスの相関係数を示す。全データ数

Year(n=33)から計算した95%有意な相関係数は|R|>0.380
-4.32

0

4.32 (C)であり、有意である値にはアスタリスク(*)を使用した。

Fig.5 Time variation of modeled anomaly for (a)relative
humidity(%),(b)dustconcentration(μg/m3),(c)temperature(°C) in surface layer in meridionalcross section through Gobi desert averaged zonallyfrom 95° to 110°E.

Table 2から、ダストの発生量と高い相関を示すインデックスは3月と4月では異なることがわかる。3月のゴビ砂漠域のダスト発生量は極渦指数(PVI)、アジア極中緯度指数(APMI)、北極振動指数(AO)と高い相関を示す。

Table 1 Description of climate indices.

A

Indices
Asian Polar Mid-latitude
Index (APMI)

Polar Vortex Index (PVI)

Far Eastern Zonal Index(Fezi)

B

Arctic Oscillation (AO)
Southern Oscillation Index(SOI)
Pacific Decadal Oscillation(PDO)

Description
Difference of 500hPa Geopotential height anomalies between 50°N and
80°N averaged from 90°E to 130°E.
Positive → Geopotential height of mid-latitude is exceeded.
Negative → Geopotential height of North pole is exceeded.
Sum of 500hPa geopotential height anomalies at 70°N and at 80°N
averaged from 90°E to 170°E.
Positive→Flow out of cold air.
Nagative→ Storage of cold air.
Difference of 500hPa Geopotential height anomalies between 30°N and
50°N averaged from 90°E to 130°E.
Positive → Zonal flow is predominant.
Negative→Meridional flow is predominant.
The leading Empirical Orthogonal Function of Sea Level Pressurepoleward of 20°N.
Difference of Standardized Sea Level Pressure between Tahiti andDarwin.
The leading principal component of monthly SST anomalies in the North
Pacific Ocean.

平成17年

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第27巻

第2号

245

Fig.6(a) に 、 3 月 に お い て 最 も 相 関 係 数 が 高 かった

ダストの主な発生源であるゴビ砂漠が35°-45°Nに位

APMIとダスト発生量の偏差について経年変化を示す。

置していることと関連しているためである。3月に強い

Fig.6(a)右図は、3月のAPMIとダスト発生量の散布図

関連を示した極域の寒気の吹き出しに関する指数とのを示しており、El NiñoとLa Niñaであった年はそれぞ

相関は低くなり、ゴビ砂漠域を挟む30°Nと50°N間のれ、灰色と黒丸で識別している。両者の間には明らか

傾圧性が強い場合にダストの発生量が高まることが示

な負の相関が見られる(APMI負→ダスト増)。APMIはされた。しかし、Fig.6(b)の散布図に示したように、

90°-130°Eの中緯度(50°N)と極域(80°N)のジオポテン

La Niñaの年は東西指数が負指数の場合でもダストのシャル高度偏差の差を示しており、指数が負の場合、発生量が多くなる傾向が見られた。

中緯度の方が極域よりも偏差が低いパターンを表して3月から4月にかけては、冬季の循環場から夏季の循いる。また、極渦指数(PVI)は極域の寒気の蓄積度を調環場に移行する過渡期である。3月と4月でダスト発生

べるインデックスであり、指数が正であれば極域から量と高い相関を示すインデックスが異なる理由とし寒気が放出されている状態を表している。3月の極渦指て、3月においては冬季の極の寒気と低気圧の発生・発数とAPMIは-0.813の高い負の相関があることから、達が強く関連しているのに対し、4月においては東西指APMIが負指数である場合には、極渦指数は正指数と数が30°-50°Nの低気圧活動の活発さと強く関連してなる傾向があり、極域から中緯度への寒気の吹き出しいるためであると考えられる。しかし、総観規模の気が強い状態にあることになる。すなわち、3月は極域の象学的メカニズムについては今後さらに解析が必要で寒気の吹き出しに関連する低気圧の発生・発達によっあろう。

て強風発生頻度が高まり、結果的にダストの発生量が高まるというメカニズムが示された。3月のAPMIは、

5.3 相関解析－輸送過程

70年代から97年にかけて増加しており、中緯度への寒Fig.7にダストの発生量やモデル最下層のダスト濃気の流入活動が低下した状態にあったことがわかる。

度の偏差と各気候インデックスの相関係数を各グリッ

よって、発生源付近の黄砂日数の長期的減少には、3ドについて計算し、水平プロットしたものを示す。(a)

月の寒気の侵入の減少が関連していたことが示唆されは3月、(b)は4月のモデル結果についての解析で、左列た。

がダスト発生量について、右列がダスト濃度について

一方、4月のダストの発生量は東西指数(Fezi)と高いの解析結果である。3月(Fig.7(a))においてゴビ砂漠西正の相関を示す(Table 2、Fig.6(b))。一般的に気象庁部を中心にAPMIはダスト発生量と高い負の相関を示が定めている東西指数は40°Nと60°Nの500hPaの高している。その為、地上ダスト濃度とAPMIの相関係度差であるが、30°Nと50°Nの500hPa高度差から指数数も、日本全域を含む広い風下域で負の相関を示す。

を作成した場合にダストの発生量と指数が最も高い相

一方、東西指数はゴビ砂漠の西域で、SOIはゴビ砂漠関を示したため、独自の高度差を採用した。これは、Table 2 Correlation coefficient between modeled dust emission over Gobi desert and climate indices.

Dust Emission (March)
Dust Emission (April)

PVI
0.453*-0.033APMI-0.561*-0.218Fezi
0.387
0.624*

AO-0.421*-0.252

SOI
0.329
0.156

PDO
-0.1580.185

Dust Emission Anomaly

Dust Emission
Anomaly [g/m2] APMI [m](a) March
200
100
0
-100
-200
40
20
0

1975

1980

1985

1990
Year

1995

40
0
-40
-80
40
20
0
-20
-40

00

-200 -100

40

00

20

88

0
82

-60

1985

1990
Year

1995

2000

0
100
APMI

200

75
85

98
87
74
72 99
93

-40

1980

93

60

-20

1975

75

82

85
91 87
72
97 98
88
El NinoLa Nina

2000

Dust Emission Anomaly

Fezi [m]

0

-40

-20

74

20 99

-20

(b) April

Dust Emission
Anomaly [g/m2]

40

91
97

-100

-50

0
Fezi

50

El NinoLa Nina100

Fig.6 Correlation of modeled dust emission (g/m2) over Gobi desert with (a) APMI in March and (b) Fezi in April from1972 to 2004. El Niño event is marked with black circles and La Niña event is marked with gray circles.

246

黄砂の長期変動と気候因子との関連性についての数値的研究(a) March
APMI vs Dust Emission

Fezi vs Dust Emission

Fezi vs Dust Concentration

SOI vs Dust Emission

SOI vs Dust Concentration

APMI vs Dust Emission-1

APMI vs Dust Concentration(b) April

APMI vs Dust Concentration

Fezi vs Dust Emission

Fezi vs Dust Concentration

SOI vs Dust Emission

SOI vs Dust Concentration

01

conter level = -1, -0.7, -0.6, -0.5, -0.4, -0.3, 0, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 1

Fig.7 Correlation coefficient of dust emission (left column) and surface dust concentration (right column) withclimate indices ( APMI, Fezi and SOI).

平成17年

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第27巻

第2号

247

東部でダスト発生量と弱い正の相関を示す。しかし、輸送フラックスの特徴として、35°Nを中心に輸送フラ東西指数とSOIの地上ダスト濃度との相関係数についックスのピークが見られ、1998年の特徴として45°Nては、高い相関を示す領域がそれぞれ異なる。東西指を中心とした輸送フラックスのピークが見られる。主数については35°N以北の風下域において、一方、SOI

なダストの発生源であるゴビ砂漠は40°N辺りに位置については、40°N以南の風下域において弱い正の相関していることから、(a)2000年は南輸送経路であり、を示す。

(b)1998年は北輸送経路という対照的な輸送経路であ4月(Fig.7(b))については、5.2節で見たようにAPMIったことがわかる。

とダスト発生量の負の相関は弱くなり、東西指数がゴ

次 に 、 1972-2004 年 の 33 年 間 の 中 か ら 、 El

ビ砂漠全域でダスト発生量と高い正の相関を示す。そNiño(72,82,87,91,93,98)、La Niña(74,75,85,88,99,00)のため、45°Nを中心とした風下域において、東西指数の年をそれぞれ抽出し、La Niña年の平均ダスト輸送

は地上ダスト濃度と高い正の相関を示す。また、SOI

フラックスからEl Niño年の平均ダスト輸送フラック

はダスト発生量と全く相関を示さなくなるが、地上ダスの差をとり、コンポジット解析を行ったものがスト濃度とは40°N以南の風下域において弱い正の相Fig.8(c)である。(a)と(b)で見たように、(c)においても関を示す。SOIは、ダストの発生自体には強い相関を

La Niña年には35°N辺りを中心に輸送フラックスの示さないにもかかわらず、地上ダスト濃度の変動と相ピークが見られ、El Niño時には40°-55°Nの高緯度域

関関係を示す点において、輸送に影響を与える気候イ

で輸送フラックスのピークが見られる。また、La Niña

ンデックスとして、注目すべき因子と考えられる。SOI

年の方が、輸送フラックスのピークの絶対値が大きく、が正、つまりLa Niña時に40°N以南でダスト濃度が高輸送フラックスの絶対量はLa Niña年が上回っているまる傾向が示唆されており、次節でLa Niña-El Niño

ことがわかる。このような特徴的な輸送経路をとる原とダストの輸送の関係について解析結果を示す。

因を明らかにするために、Fig.8(d)に示すように、モデル結果より得られた風速を用いてLa Niña-El Niño

6. La Niña-El Niño とダストの輸送過程に対する130°E断面のコンポジット解析を行った。

5.3節においてSOIとダストの輸送についての関連

Fig.8(d)から、La Niña年には高度6-10km、25°-40°Nが示唆されたことから、La Niña-El Niñoとダスト輸の領域で偏西風の強まりが見られ、El Niño 年には高送経路の特徴についてこの節で解析を行う。まず、

度6-10km、40°-55°Nの高緯度側で偏西風の強まりがFig.8(a)にLa Niñaであった2000年の130°Eにおける見られた。低気圧は偏西風によって駆動されるため、ダスト輸送フラックスを、(b)にEl Niñoであった1998

このような偏西風の位置の変動により、La Niña年と年のダスト輸送フラックスを示す。2000年のダストのEl Niño年では輸送経路が異なると考えられる。

(a) 2000(b) 1998

Height (km)Height (km)

4

0.05

Latitede

Latitede

conter level = 0.1,0.3,0.7,1.5,2.7,3.5

La Nina

El Nino(d) Wind speed
4.2

0.42

0

Height (km)Height (km)(c) Dust transport flux

-0.42

La Nina

El Nino0-4.2

Latitede
Latitede
Fig.8 Meridional cross section of dust transport flux in (a) year 2000 (La Niña) and (b) year 1998 (El Niño) at
130°E.
(c) Dust transport flux anomaly and (d) wind speed anomaly between La Niña
(74,75,85,88,99,00) and El Niño (72,82,87,91,93,98) at 130°E.

248

黄砂の長期変動と気候因子との関連性についての数値的研究

7. ダストの発生・輸送に関連する気候因子の総観
気象場の特徴環と中緯度域の低気圧性循環が見られるものの、その低気圧性循環の分布がゴビ砂漠域で若干異なる。(a.2)

5節でダストの発生や輸送経路に関連する気候イン

ではゴビ砂漠域で低気圧性循環が見られるものの、傾デックスが明らかになった。それらのインデックスが圧性は低い。(b.2)ではゴビ砂漠西部の高気圧性循環がダスト現象に影響を及ぼすフェーズについての総観規

南へ張り出しており、ゴビ砂漠の真北の低気圧性循環

模の循環場の特徴を明らかにするため、ECMWFのとの関係から、傾圧性が高い。また(b.2)はアリューシ

ERA40データを用いて500hPaのジオポテンシャル高ャン低気圧がより鮮明である。

度のコンポジット解析を行った。Fig.9に(a)負のAPMI、

以上をまとめると、3月においては極域で寒気放出の(b) 正のFezi、(c)La Niñaの場合についてのコンポジ状態にあることが重要であり、3月のAPMIによるコンットを示す(添え字1、2は3月と4月についてのコンポジ

ポジットは、東西指数によるコンポジットよりも極域ットをそれぞれ示す)。ベクトルは風速偏差(m/s)を示の寒気の流れ出しを鮮明に捉えており、4月の東西指数す。3月のAPMIが負である場合(a.1)、特徴として極域によるコンポジットはAPMIによるコンポジットよりでは高気圧性循環が見られ、ゴビ砂漠を含む中緯度域

もゴビ砂漠域の低気圧偏差を鮮明に表現している。

では帯状の低気圧性循環が見られる。一方、3月の東西最後に、(c)にLa Niña時の高度と風速のコンポジッ

指数が正である場合(b.1)、(a.1)と同様の特徴が見られ、トを示す。極域で高気圧性循環、ゴビ砂漠上の低気圧

両者とも極域と赤道域の高度偏差のコントラストが大性循環は南へ伸びている。ここでは図示しない

きい。両者の異なる特徴としては、(a.1)は、極域からが、200hPa高度の偏西風は30°-40°Nの砂漠域や赤道の風の流れ出しがより鮮明で、アリューシャン低気圧

域で低気圧性循環を示しているのが特徴で、オホーツ

もより鮮明に現れている。

ク海上で高気圧性循環が卓越しているために、

続いて、4月についても、(a.2)(b.2)共に類似したコ

120°-150°Eの領域で強化されており、La Niña時にはンポジットパターンを示しており、極域の高気圧性循

比較的低緯度で偏西風が強化されることが明らかとな

Fig.9 Composite analysis of holizontal wind and geopotential height (m) at 500 hPa using ECMWF
reanalysis data for (a) APMI, (b) Fezi and (c) La Niña. 1 means for March and 2 means for April.

平成17年

九 州 大 学 大 学 院 総 合 理 工 学 報 告

第27巻

第2号

249

オホーツク海上で高気圧性循環が卓越するために、った。そのため、6節でみたような輸送経路の変動が起

ゴビ砂漠域の低気圧性循環が南へ伸び、200hPa 高

こると考えられる。

度の偏西風は 30°-40°N の領域で強まることが明ら

8. 結論と今後の展望
本論文では、領域黄砂輸送モデルを用いて、1972～2004年の33年の春季(2月20日から4月30日)を対象に黄砂の発生・輸送シミュレーションを行った。中国・かとなった。その結果、ダストの輸送経路の変動が起こると考えられる。
近年の温暖化数値実験から、温暖化した場合に北極振動指数(AO)が正のフェーズにシフトしてゆくとい韓国・日本における長期的な砂塵あらしや黄砂観測デう数値解析結果が得られており(山崎ら(2004)9))、3 月

ータとモデル結果の検証を行い、黄砂の長期変動と気の黄砂現象は将来的に減少してゆく可能性がある。本象・気候因子との関連性について、解析を行った結果、論文の解析結果をさらに黄砂現象の将来予測に発展さ

以下の点が明らかにされた。

せることが重要であろう。

1) 観測とモデル結果の比較から、モデル結果は黄砂の謝辞

長期的変動を概ね再現していることが確認された。
中国においては70年代から97年にかけての黄砂現象(砂塵風、揚砂)の減少傾向が顕著であり、風下域である韓国や日本では近年の黄砂日数の増加傾向

中国における SYNOP データは、中国科学院大気物理研究所の王自発教授から提供していただきました。
ここに記して深謝します。

が顕著であった。
2) 発生源域で地上ダスト濃度が33年平均値よりも高い年の気象場の特徴として、低温・乾燥傾向が見られた。
3) 様々な気候インデックスとゴビ砂漠域のダスト発
生量の相関解析から、3月は中緯度と(50°N)と極域(80°N)の傾圧性を示すAPMIとダスト発生量との強い負の相関が示され、4月はゴビ砂漠を挟む中緯度(30°N-50°N)の傾圧性を示す東西指数とダスト発生量との強い正の相関が示された。
4) 地上濃度と気候インデックスとの相関解析から、南
方振動数を示す SOI は発生量自体には強い相関を示さないにもかかわらず、40°N 以南の風下領域において正の相関を示すことから、ダストの輸送に影響を及ぼす因子であると考えられた。130°E 断面におけるダスト輸送フラックスの La Niña -El
Niño のコンポジット解析から、La Niña 年には 35°N を中心に輸送フラックスのピークが見られ、El Niño 年には 40°-55°N の高緯度域で輸送フ
ラックスのピークが見られた。これは、偏西風の位置の移動が原因であることが示唆された。
5) ジオポテンシャル高度のコンポジット解析から、3月は APMI を用いた場合に極からの寒気の吹き出
しとゴビ砂漠域の低気圧性循環とアリューシャン
低気圧が鮮明に示され、4 月は東西指数を用いた場
合にゴビ砂漠域の低気圧性循環とアリューシャン
低気圧が鮮明に示された。また、La Niña 年には

参 考 文 献1) 吉野正敏: 近年のダストストーム・黄砂の発生と気候変動,
気象環境研究会, 農環技研, 2005.
2) Pielke, R. A., W. R. Cotton, R. L. Walko, C. J. Tremback,
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Moran, D. A. Wesley, T. J. Lee and J. H. Copeland: A
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3) 鵜野伊津志, 天野宏欣, 木下紀正, 荒生公雄, 村山利幸,
松井一郎: 地域気象モデルと結合した黄砂輸送モデルの開発と 1998 年 4 月の黄砂シミュレーション, 天気, 50,
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4) Uno, I., G. R. Carmichael, D. G. Streets, Y. Tang, J. J.
Yienger, S. Satake, Z. Wang, J. - H. Woo, S.
Guttikunda, M. Uematsu, K. Matsumoto, H.
Tanimoto, K. Yoshioka, and T. Iida, Regional chemical
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Model
descriptions and analysis of surface observations at
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1029/2002JD002845, 2003.
5) 原由香里, 佐竹晋輔, 鵜野伊津志, 竹村俊彦: 領域ダスト
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6) 全映信, 金相源, 趙慶美, 金正淑: 最近 100 年間の韓国にお け る 黄 砂 観 測 日 数 , 地 球 環 境 , vol.7,
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7) 吉野正敏: 中国の砂塵あらしと日本の黄砂－気象災害の観点から－, 災害の研究, 第 33 巻, 55-70, 2002.
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doi:10.
1029/2003GL017261, 2003..
9) 山崎孝治編集: 北極振動, 気象ノート, 第 206 号, 2004.