筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書

VI. 地球環境研究部門
メンバー
教授

田中 博（センター勤務）、日下博幸（センター勤務）

植田 宏昭（学内共同研究員）
助教

松枝 未遠（センター勤務）

研究員

石崎 紀子、荒木

学生

大学院生

貴光、山上

晃央、Doan Quang Van

23 名、学類生 6 名、特別研究留学生 1 名

概要
地球環境研究部門における主な活動として、ある地域を対象とした地域規模の気象・気候の研究と地球規模の気象の研究がある。
地域規模の気候の研究として、内閣府 SIP プロジェクトの一環としてのフェーン研究がある。平成 30 年度は、2018 年 7 月 23 日に熊谷で発生した日本最高気温記録 41.1℃の要因が地面加熱を伴うタイプのフェーンであることを明らかにした。また、関東地方で吹く空っ風に対して、脊梁山脈が持つ前橋付近の半盆地地形が重要な要因の一つであることを明らかにした。そのほか、NEDO プロジェクトの一環として、風ランプ現象予測手法を開発した。また、文科省 SIP プロジェクトの一環として都道府県単位での熱中症予測手法を開発した。
地球規模の気象研究のひとつに、北極低気圧の研究がある。平成 30 年度は、全球気象モデ
ル NICAM を用いて、過去に発生した北極低気圧の数値シミュレーションを実施し、北極低気圧の形成に重要となる暖気核は、北極圏周辺で発生発達する温帯低気圧が北極圏に侵入し、北極低気圧と融合することで供給されていることを明らかにした。
さらなる地球環境研究部門における活動として、世界各国の気象庁により日々行われているアンサンブル予報データを用いた、数日から数ヶ月先までの大気現象を対象とした予測可能性研究がある。平成 30 年度は、科研費・研究活動スタート支援として、世界各地で起こる
天候レジームの 1-2 週間先までの予測可能性を解析した。また、文科省・北極域研究推進（ArCS）
プロジェクトでは、1-2 ヶ月先までを対象とした熱帯から極域までの諸大気海洋現象の予測可能性についての解析を推進した。

研究成果
全球雲解像モデル NICAM をもちいた北極低気圧の数値実験
東京大学 AORI の佐藤正樹教授のグループとの共同研究により、全球雲解像モデル NICAMを用いた北極低気圧の数値実験を実施した。当センターの COMA および OFP を用いること- 140 ─ 140 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
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筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書

茨城県緑丘高校生研究室体験受け入れ（日下）筑波大学付属駒場高校生研究室体験受け入れ（日下）茨城県勝田高校生科学体験教室受け入れ（日下）受賞、外部資金、知的財産権等

【1】受賞
1.

第 57 回日本生気象学会.若手・学生発表コンテスト「優秀賞」（佐藤・日下ほか）

2.

大気環境学会平成 30 年度最優秀論文賞（富山・日下ほか）【2】外部資金1.

科学研究費補助金

基盤研究（C）、代表、2017-2019 年度、ロスビー波の砕波と飽和による地衡風乱流理論の構築、3,400,000 円（田中）2.

日本学術振興会・学術研究助成基金助成金、若手研究（B）、代表、2016－2018 年度、
天候レジームに関連する大気顕著現象の予測可能性、3,510,000 円（松枝）3.

文部科学省・北極域研究推進プロジェクト（ArCS）、分担、2015－2019 年度、気象・
海氷・波浪予測研究と北極航路支援情報の統合、25,000,000 円、（松枝）4.

内閣府、戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）、分担、2014-2018 年度、フェーンの発生実態の解明とリスク情報の創出国立研究開発法人、12,180,000 円（日下）5.

文部科学省、気候変動適応技術社会実装プログラム（SI-CAT）、課題代表、2015-2018
年度、気候変動に関する分野別影響・適応策評価技術の開発（適応策評価のための暑
熱環境と健康影響モデル開発）、19,994,000 万円（日下）6.

環境省、地域適応コンソーシアム事業、分担、2017-2019 年度、熱中症リスクの評価
手法の整理・構築、10,220,000 円（日下）7.

科学研究費補助金

基盤研究（B）、分担、2017-2019 年度、極端気象予測を拓くビ

ッグデータ機械学習基盤の研究、3,600,000 円（日下）8.

科学研究費補助金

基盤研究（B）、分担、2018-2020 年、発展途上諸国の急成長都

市群におけるヒートアイランド現象の形成要因と将来予測、1,400,000 円（日下）9.

科学研究費補助金

基盤研究（B）、分担、都市大気環境におけるトレードオフの推計と機構解明、2017-2019 年度、3,600,000 円（日下）10. 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）、分担、2014-2018 年度、電力系統
出力変動対応技術研究開発事業, 電力系統出力変動対応技術研究開発／風力発電予
測・制御高度化、 163,421,000 円（日下）- 147 ─ 147 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩࠙3ࠚ▱ⓗ㈈⏘ᶒ≉࡟࡞ࡋ◊✲ᴗ⦼(1) ◊✲ㄽᩥA) ᰝㄞ௜ࡁㄽᩥ
1.

Tanaka, H.L. and M. Iguchi 2019: Numerical simulations of volcanic ash plume dispersal for
Sakura-jima using real-time emission rate estimation, Journal of Disaster Research, 14, No.1,
160-172, 2019.

2.

Iguchi, M., H. Nakamichi, H. Tanaka, H.L. and others 2019: Integrated monitoring of
volcanic ash and forecasting at Sakurajima volcano, Japan, Journal of Disaster Research, Vol.
14, No. 5, 2019.

3.

Yamagami, A., M. Matsueda, and H. L. Tanaka, 2019: Skill of Medium-range ReforecastforSummertime

Extraordinary

ArcticCyclonesin1986-2016.

Polar

science,doi:10.1016/j.polar.2019.02.003.
4.

Vanniere, B., ME. Demory, R., Schiemann, C. D. Roberts, M. Matsueda, L. Terray, T.
Koenigk, R. Senan and P. L. Vidale, 2019: Multi-model evaluation of the sensitivity of the
global energy budget and hydrological cycle to resolution. Clim. Dyn., 52, 6817–6846.

5.

Nakanowatari, N., J. Inoue, K. Sato, L. Bertino, J. Xie, M. Matsueda, A. Yamagami,
Sugimura, H. Yabuki, N. Otsuka, 2018: Medium-range predictability of early summer sea ice
thickness distribution in the East Siberian Sea based on the TOPAZ4 ice-ocean data
assimilation system. The Cryosphere, 12, 2005-2020.

6.

Yamagami, A., M. Matsueda, and H. L. Tanaka, 2018: Medium-range Forecast Skill for
Arctic Cyclones in Summer of 2008-2016. Geophys. Res. Lett., 45, 4429-4437.
doi:10.1029/2018GL077278

7.

Doan, Q. V., H. Kusaka, T. M. Nguyen, 2019: Roles of past, present, and future urbanization
on urban heat island effects in Hanoi, Vietnam: Numerical experiments with a regional climate
model. Sustainable Cities and Society, 47, 1-9.

8.

Tewari, M., J. Yang, H. kusaka, F.Salamanca, C. Watson and L. Treinish, 2019: Interactionof urban heat islands and heat waves under current and future climate conditions and their
mitigation using green and cool roofs in New York City and Phoenix, Arizona. Environmental
Research Letters, 14, Article ID 034002.

9.

Doan, Q. V., H. Kusaka, 2019: Development of a multilayer urban canopy model combinedwith a ray tracing algorithm. SOLA, 15, 37-40.
- 148 -

─ 148 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
10. Vitanova, L. L., H. Kusaka, V. Q. Doan, A. Nishi, 2019: Numerical Study of the Urban Heat
Island in Sendai City with Potential Natural Vegetation and the 1850s and 2000s Land-Use
Data. Journal of the Meteorological Society of Japan, 97(1), 227-252.
11. Nishi, A., H. Kusaka, 2019: Comparison of Spatial Pattern and Mechanism between
Convexity and Gap Winds. SOLA, 15, 12-16.
12. Nishi, A., H. Kusaka, 2019: Effect of Foehn Wind on Record-Breaking High Temperature
Event (41.1 degrees C) at Kumagaya on 23 July 2018. SOLA, 15, 17-21.
13. Chatterjee, S., A. Khan, A. Dinda, S. Mithun, R. Khatun, H. Akbari, H. Kusaka, C. Mitra, S.
S. Bhatti, V. Q. Doan, Y. Wang, 2019: Simulating micro-scale thermal interactions in different
building environments for mitigating urban heat islands. Science of the Total Environment,
663, 610-631.
14. Doan, Q. V., H. Kusaka, M. Matsueda, R. Ikeda, 2019: Application of mesoscale ensemble
forecast method for prediction of wind speed ramps. Wind Energy, 22, 499-508.
15. Gu, Y., H. Kusaka, V. Q. Doan, J.G. Tan, 2019: Impacts of urban expansion on fog types inShanghai, China: numerical experiments by WRF model. Atmospheric Research, 220, 57-74.
16. బ⸨ᣅே, ᪥ୗ ༤ᖾ, 2018: Ẽ㇟Ꮫ RANS ࣔࢹࣝ࡜⩼㠀ᅇ㌿㢼㌴ࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࡓ㢼㌴ᚋὶ࡟ࡼࡿ㢼㏿Ḟᦆࡢ෌⌧ᛶ(Ẽ㇟Ꮫ LES ࣔࢹࣝ࡜ࡢẚ㍑㸧. ᪥ᮏ㢼ᕤᏛ఍ㄽᩥ㞟,
43(4), 131-142.
17. Doan, Q. V., H. Kusaka, Toan V. D., Duc D. N., Thanh C. , 2018: Numerical Approach forStudying Offshore Wind Power Potential Along the Southern Coast of Vietnam. Proceedingsof the 1st Vietnam Symposium on Advances in Offshore Engineering, 2018, 245-249.
18. Suzuki-Parker, A., Y. Miura, H. Kusaka, M. Kureha, 2018: Assessing the sustainability of ski
fields in southern Japan under global warming. Advances in Meteorology, 2018, Article ID
8529748. 10 pages.
19. Kakimoto, M., Y. Endoh, H. Shin, R. Ikeda, H.Kusaka, 2018: Probabilistic Solar Irradiance
Forecasting by Conditioning Joint Probability Method and its Application to Electric Power
Trading. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 1-1.
20. Suzuki-Parker, A., H. Kusaka, I. Takayabu, K Dairaku, N. N. Ishizaki, S. Ham, 2018:
Contributions of GCM/RCM uncertainty in ensemble dynamical downscaling for precipitationin East Asian summer monsoon. SOLA, 14(0), 97-104.
21. Doan, Q.V., H. Kusaka, 2018: Projections of Urban Climate in the 2050s in a Fast-Growing
City in Southeast Asia: the Greater Ho Chi Minh City Metropolitan Area, Vietnam.
International Journal of Climatology, 38, 4155-4171.

- 149 -

─ 149 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
22. Vitanova, L. L., H. Kusaka, 2018: Study on the urban heat island in Sofia City: Numericalsimulations with potential natural vegetation and present land use data. SUSTAINABLE
CITIES AND SOCIETY, 40, 110-125.
23. 㕥ᮌࣃ࣮࣮࢝ ᫂᪥㤶, ᪥ୗ ༤ᖾ, Ώ᮶ 㟹, 2018: ➨㸱ࡢྎ㢼࢝ࢸࢦ࣮ࣜࠕ㧗ྎ㢼ࠖࡢㅖ≉ᛶ 㸫㞵ྎ㢼࣭㢼ྎ㢼࡜ࡢẚ㍑㸫. ᆅ⌫⎔ቃ◊✲, 20, 185-191.
B) ᰝㄞ↓ࡋㄽᩥ1.

Akasofu, S. and H.L. Tanaka, 2018: On the natural component of climate change, Tsukuba
Geoenvironmental Sciences, Vol. 14, pp. 1-7, Dec., 2018.

2.

Tanaka, H. L., and K. Ito 2018㸸 Multi-decadal variability in planetary albedo. Abstract,
Fifth International Symposium on Arctic Research, January 15-18, 2018, Hitotsubashi Hall,
Tokyo, Japan, S1-O04.

3.

Akasofu, S. I., and H. L. Tanaka 2018: On the natural component of climate change. Abstract,
Fifth International Symposium on Arctic Research, January 15-18, 2018, Hitotsubashi Hall,
Tokyo, Japan, S1-O01.

4.

Kurihana, T. and H. L. Tanaka 2018: Analysis of cloud formation process for arctic cyclone
in the non-hydrostatic icosahedral grid model. Abstract, Fifth International Symposium on
Arctic Research, January 15-18, 2018, Hitotsubashi Hall, Tokyo, Japan, G01-O06.

5.

Yamagami, A., M. Matsueda, and H. L. Tanaka 2018: Medium-range forecast skill for
Arctic cyclone. Abstract, Fifth International Symposium on Arctic Research, January 15-18,
2018, Hitotsubashi Hall, Tokyo, Japan, S02-O10.

6.

⏣୰༤࣭బࠎᮌ๛ྐ, 2018: ໭ᴟపẼᅽࡢ 3 ḟඖᵓ㐀࡜ࣛࢢࣛࣥࢪࣗ㐠ືࡢゎᯒ, ᖹᡂ 29 ᖺᗘᮾி኱Ꮫ኱Ẽᾏὒ◊✲ᡤ ඹྠ◊✲ሗ࿌ 51-54, 2018 ᖺ 6 ᭶.

(2) ᅜ㝿఍㆟Ⓨ⾲A) ᣍᚅㅮ₇
1.

Tanaka, H. L. 2018: How to Use the PUFF Model. Volcanic Ash and Aviation Safety Lecture.
BMKG, Indonesia.

2.

Kusaka H., 2018: Comparison of the Past and Future Urban Impact on the Regional Climateof Southeast Asian Capital Cities. The Final Workshop of the First Phase and the Second
Technical Workshop of the Second Phase of the Southeast Asia Regional Climate
Downscaling (SEACLID)/ CORDEX Southeast Asia Project, Malaysia. 2018/05/07

B) ୍⯡ㅮ₇- 150 -

─ 150 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
1. Matsueda, M., and A. Yamagami, 2018: The S2S Museum – a website of ensemble forecast
products –. International Conferences on Subseasonal to Decadal Prediction. 17th – 21st
September 2018, Boulder, USA.
2. Matsueda, M., and T. N. Palmer, 2018: Predictability of winter Pacific weather regimes andits connections with MJO on medium-range timescales. International Conferences on
Subseasonal to Decadal Prediction. 17th – 21st September 2018, Boulder, USA.
3. Yamagami, A and M. Matsueda, 2018: Forecast Verification of Pacific/North American(PNA) Teleconnection on Sub-seasonal to Seasonal Timescales. Asia Oceania Geosciences
Society 15th Annual Meeting. 3rd – 8th June, 2018, Hawaii, USA.
4. Yamagami, A., M. Matsueda, and H. L. Tanaka, 2018: Forecast verification of summertime
Arctic cyclones on medium-range timescales. European Geoscience Union General Assembly
2018. 8th – 13th April, 2018, Vienna, Austria. (highlight)
5. Matsueda, M., and T. N. Palmer, 2018: Estimates of flow-dependent predictability of
wintertime Euro-Atlantic weather regimes in medium-range forecasts. European Geoscience
Union General Assembly 2018. 8th – 13th April, 2018, Vienna, Austria.
6. Okada, M., T. Ichizawa, Y. Nakamura, K. Yamaguchi, R. Kodama, H. Kato, Y. Nagano, R.
Ikeda, V. Q. Doan, H. Kusaka, T. Araki, I. N. Ishizaki, N. Ogasawara, 2018: Japan's R&D
Project of Ramp Forecasting Technology: Meteorological Pattern Analysis Method. 17th Wind
Integration Workshop, Stockholm/Sweden. 2018/10/18.
7. Araki, T., R. Ikeda, V. Q. Doan, N. Ishizaki, H. Kusaka, 2018: Japan's R&D Project of Ramp
Forecasting Technology: Correction Method with Additive Model for NWP-based Wind Speed
Forecast. 17th Wind Integration Workshop, Stockholm/Sweden. 2018/10/18.
8. Asano, Y., H. Kusaka, 2018: Dynamical effect of topography of Aso caldera on “Matsuborikaze”. Tsukuba Global Science Week 2018, ࡘࡃࡤ, 2018/09/21.
9. V. Q. Doan, H. Kusaka, R. Ikeda, 2018: Sensitivity of the WRF model to initial/ boundary
conditions in the numerical prediction of wind speed ramps in Hokkaido, Japan.ࢢࣛࣥࢻ෌
⏕ྍ⬟࢚ࢿࣝࢠ࣮2018 ᅜ㝿఍㆟, Yokohama, Japan. 2018/06/19.
10. Okada M., T. Ichizawa , Y. Nakamura , K. Yamaguchi , R. Kodama , H. Kato , Y. Nagano , R.
Ikeda , V. Q. Doan , H. Kusaka, N. Ogasawara 2018: Development of Wind Power Ramp
Forecast System based on Statistical and Meteorological Approach. ࢢࣛࣥࢻ෌⏕ྍ⬟࢚ࢿࣝࢠ࣮2018 ᅜ㝿఍㆟, Yokohama, Japan. 2018/06/19.
(3) ᅜෆᏛ఍࣭◊✲఍Ⓨ⾲A) ᣍᚅㅮ₇- 151 -

─ 151 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩≉࡟࡞ࡋB) ࡑࡢ௚ࡢⓎ⾲
1.

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2.

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4.

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5.

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6.

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7.

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8.

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9.

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11. బ⸨ ᣅே, ᪥ୗ ༤ᖾ, ᪥㔝ⱥ㐓, 2018: ⇕୰⑕ᝈ⪅ᦙ㏦⪅ᩘணࣔࢹࣝࡢࡓࡵࡢ

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12. Doan Q. V., ᪥ୗ ༤ᖾ, 2018: ᮾ༡࢔ࢪ࢔ࡢᛴⓎᒎࡍࡿ኱㒔ᕷࡢẼೃࡢᑗ᮶ண

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2018/09/22.
13. Ⲩᮌ ㈗ග, ụ⏣ ுస, ᪥ୗ ༤ᖾ, 2018: 㢼ຊᩘ್ணሗࡢ᫬ኚಀᩘᅇᖐࣔࢹࣝ࡟ࡼࡿ
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14. ᶓᒣ ோ, ᐑᓥ ளᕼᏊ, ᒾἼ ㉺, ᪥ୗ ༤ᖾ, 2018: ᑠᏛᰯࡢⓒⴥ⟽ࢆά⏝ࡋࡓ⎔ቃ࣭㜵⅏ᩍ⫱ࡢヨࡳ, ᪥ᮏᏳ඲ᩍ⫱Ꮫ఍➨ 19 ᅇᶓ὾኱఍, ᶓ὾, 2018/09/08.
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16. Ⲩ஭ ᓫ჆, ᪥ୗ ༤ᖾ, 2018: ෆ㝣┅ᆅ㒔ᕷ࡟࠾ࡅࡿẼ ࡢ᪥ኚ໬࡜ᆅᙧ࣭㒔ᕷࡢᙳ㡪,᪥ᮏࣄ࣮ࢺ࢔࢖ࣛࣥࢻᏛ఍ ➨ 13 ᅇ඲ᅜ኱఍, ኱㜰, 2018/08/26 .
17. బ⸨ ᣅே, ᪥ୗ ༤ᖾ, ᪥㔝ⱥ㐓, 2018: ⇕୰⑕ᝈ⪅ᦙ㏦⪅ᩘண

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19. Doan Q. V., ᪥ୗ ༤ᖾ, 2018: ᮾ༡࢔ࢪ࢔ࡢᛴⓎᒎࡍࡿ኱㒔ᕷࡢẼೃࡢᑗ᮶ண

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20. Doan Q. V., ᪥ୗ ༤ᖾ, 2018: ࣞ࢖ࢺ࣮ࣞࢩࣥࢢἲ㸦ග⥺㏣㊧ἲ㸧ࢆ᥇⏝ࡋࡓከᒙ㒔ᕷ࢟ࣕࣀࣆ࣮ࣔࢹࣝࡢ㛤Ⓨ, ᪥ᮏࣄ࣮ࢺ࢔࢖ࣛࣥࢻᏛ఍ ➨ 13 ᅇ඲ᅜ኱఍, ኱㜰,
2018/08/25.
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2.

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3.

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- 153 -

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3.

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4.

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