日 本 雪 氷 学 会 誌

雪氷80 巻 2 号（2018 年 3 月）115 - 129 頁

論

文

シチズンサイエンスによる超高密度雪結晶観測「#関東雪結晶 プロジェクト」
荒木健太郎1＊要旨

降雪現象の高精度予測のためには，降雪雲の物理特性の実態解明が必要不可欠である．本研究では，
関東甲信地方で降雪時に市民から雪結晶画像を募集する「#関東雪結晶 プロジェクト」を実施し，2016〜2017 年冬季観測結果により，シチズンサイエンスによる雪結晶観測の有効性を確かめ，降雪特性の実態把握を試みた．
雪結晶の撮影にはスマートフォンのカメラを採用し，ソーシャル・ネットワーキング・サービスを用いた画像収集を行った．これにより，ごく簡易な雪結晶観測手法を確立し，シチズンサイエンスとして効率的な観測データ収集を実現した．この結果，ひと冬を通して 1 万枚以上の雪結晶画像が集まり，そのうち解析可能なものは 73 % だった．この取り組みによって首都圏での時空間的に超高密度な雪結晶観測が実現できた．観測結果は，現象の実態解明だけでなく，数値予報モデルの検証・改良などにも応用可能である．一方，シチズンサイエンスデータの特性として，人口の多い都心部での現象では観測数が増えるものの，内陸部のみでの降雪の場合は観測数が少ない傾向が見られた．今後，
シチズンサイエンスによる雪結晶観測のネットワークを拡充するために，自治体や教育機関との連携，効果的な広報・普及活動が必要である．
キーワード：降雪，シチズンサイエンス，雪結晶，南岸低気圧
Key words : snowfall, citizen science, snow crystals, South-Coast Cyclone

1． はじめに

首都圏降雪現象を高精度に予測するためには，

南岸低気圧の通過に伴い，冬季首都圏では降雪

まずは現象の実態把握，特に地上における降雪観がもたらされる（柴山，1976；牧野ら，2013；荒測が必要不可欠だが，観測例が極めて少なく理解

木，2016）．首都圏では少しの雪でも交通等へ甚が進んでいない．地上における降雪特性観測とし大な影響があるが，現状ではこの降雪現象の正確ては，降雪結晶を専用施設で観測する方法（例えな予測は難しい（気象庁，2015）．その理由としてば Ishizaka et al., 2013；Colle et al., 2014）や，光学は，南岸低気圧に伴う降雪現象が，低気圧の発達

式・ビデオ式ディスドロメータ（Löffler-Mang and

度合や位置，雲の水平・鉛直層構造や物理的性質

Joss, 2000；Kruger and Krajewski, 2002；Garrett（気温・水蒸気量などの熱力学構造，気流などのet al., 2012）も採用されてきているが，これらは力学構造，雲・降水粒子特性など），地表面付近の特定の地点での観測であるため，降雪結晶の空間状態などの様々な要素が複雑に関係する現象であ変動の詳細を把握するのは困難である．

るためと考えられている（荒木，2014；原，2014，

雪結晶の空間変動を把握するためには複数地点

2015；Araki and Murakami, 2015；気象庁，2015）．

での観測が必要であり，このために過去には北海

1 気象庁気象研究所〒305-0052 茨城県つくば市長峰 1-1＊
問合せ先：araki@mri-jma.go.jp

道の石狩平野で市民参加型の手法で観測が行われたことがある（樋口，1959；Higuchi，1962）．近年
では，多くの市民が観測等の研究に参加する「シ

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荒木健太郎

雪氷 80 巻 2 号（2018）

チズンサイエンス（市民科学；Citizen Science）」

将来的には高精度雨雪判別手法の開発や数値予報が盛んになってきている．アメリカでは NOAA

モデルの検証・改良に活かすことを想定している．

の National Severe Storms Laboratory に よ り，

2．
2 スマートフォンを用いた簡易雪結晶観測手法

mPING（Meteorological Phenomena Identification

これまで，鮮明な雪結晶撮影方法として顕微

Near the Ground）プロジェクトがなされている鏡を 用 い た 手 法 が 多 く 考 案・採 用 さ れ て い る（Elmore et al., 2014；https : //mping.nssl.noaa.gov/）．

（Bentley, 1931；Nakaya, 1954；樋口，1962；小林，

mPING では，市民が GPS 搭載のスマートフォン

1969；菊地，1979；油川・尾関，2002；油川，2005）．

（以下，スマホ）のアプリを使い，降水種別（雨・その他に明視野照明としてヘッドランプを用いる

雪・霙・雹・凍雨・着氷性降水など）を含む天気

雪ルーペ（福沢，1990）や，発光ダイオードを取現象を報告できるようにしている．この観測結果り付けた観察台（秋田谷，2009），シャーレとアクは，数値予報モデルにおける降水種別予測精度のリルの筒，青いアクリル板を用いて野外で簡易な評価などに利用されてきている（Elmore et al.,

暗視野の透過光撮影を行う藤野式（藤野，2011）2015；Burg et al., 2017）．しかし，このような降などもある．しかし，これらはいずれもデジタル

水種別のみの観測では，降水・降雪現象におけるカメラに加え，ルーペ・拡大レンズや専用の機材

熱力学場に関する議論は可能だが，雪結晶の種類等を必要としているため，一般市民がこれらの手も含む降雪物理特性の議論はできない．また，こ法で雪結晶観測に参加するには敷居が高い．

の手法では観測者の主観による観測データの不確

そこで，#関東雪結晶では，いまやほとんどの実性が生じる．これを解決するには，客観性の高市民が携帯しているスマホのカメラを採用した．

い雪結晶画像を収集することが有効と考えられる

図 1 に撮影例を示す．スマホカメラで倍率を最大が，シチズンサイエンスによる雪結晶の大規模なにして接写すれば，1 mm 前後の粒径の雪結晶も観測研究はこれまでに行われていない．

判別可能である（図 1a）．さらに，近年は 100 円

そこで本研究では，首都圏における降雪現象の均一の小売店でも，倍率 10 倍程度のスマホ用マ

実態解明を目指し，2016〜2017 年冬季に関東甲信

クロレンズが扱われるようになってきている．こ地方においてシチズンサイエンスによる雪結晶観のように安価に入手可能なマクロレンズを使用す測を実施した．ここでは，シチズンサイエンスにれば，より鮮明な雪結晶画像を撮影可能である

よる雪結晶観測の有効性を評価することを目的と（図 1b）．

し，雪結晶の時空間変動に関する事例解析を行い，撮影時には，背景に黒や青の暗い色の生地等の2016〜2017 年冬季の降雪特性の把握を試みた．

素材を使用することを推奨し，暗視野の反射光撮

また，雪結晶観測のシチズンサイエンスデータと影の手法を採用した．また，背景素材は雪結晶のしての特性や，今後の雪結晶観測の展望，利用可

融解促進を防ぐため，予め外で冷やしておくこと能性について考察した．

を推奨した．撮影時には mm 単位の定規などのスケールがわかるものを視野に入れることを呼び

2． 手法

かけた．市民の観測者は綺麗な形をした板状結晶

2．
1 「#関東雪結晶 プロジェクト」（樹枝六花など）のみを撮影してしまう懸念があっ気象庁気象研究所では，重点研究「A1 メソス

たため，様々な雪結晶が視野に入る遠めの距離でケール気象予測の改善と防災気象情報の高度化にの撮影と，樹枝六花などの板状結晶以外の雪結晶関する研究」（平成 26〜30 年度）の一環として，平についても個々に接写することを呼びかけた．

成 28 年度から関東甲信地方の市民から降雪時に

2．3

SNS 等を用いた観測データ収集

雪結晶画像を募集する「#関東雪結晶 プロジェク

観測に参加する市民のデータ共有時の煩雑さをト」（以下，#関東雪結晶）を実施している（http :軽減するため，#関東雪結晶ではソーシャル・ネッ

//www.mri-jma.go.jp/Dep/fo/fo3/araki/snowcrystals.

トワーキング・サービス（SNS）のひとつであるhtml）．ここでは，降雪雲の物理特性を中心としTwitter を採用した．Twitter 上で雪結晶画像のた首都圏降雪現象の実態解明を目的としており，

撮影時刻・場所を記載の上，ハッシュタグ「#関東雪氷 80 巻 2 号（2018）

シチズンサイエンスによる超高密度雪結晶観測

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シュタグでの投稿を増やすことにより新規観測参
加者数も増えることが見込まれる．さらに，市民の投稿した雪結晶画像には他の市民からの賛同を意味する「いいね」が多くつくことで観測参加へのモチベーションが高まり，一度だけではなくリピーターとして観測に参加する市民も増えることが考えられる．
また，プライバシー保護の観点から Twitter 上
での公開投稿が難しいことも考えられるため，別途メールによるデータ共有も呼びかけた．
2．4 解析手法
雪結晶観測データの品質管理として，まず観測
時刻・観測位置の情報の有無を確認した．その後，これらの情報のある観測データについて，雪結晶の写っていない画像や，画像が不鮮明のために固体降水を判別できないものは除外した．
こうして得られた雪結晶画像の観測データを用
いて，2016〜2017 年冬季の首都圏降雪事例について，雪結晶の時空間変動を調査した．また，気象場や降水分布の把握には，気象庁地上天気図（6時間毎）や館野（つくば）の高層気象観測，気象衛星観測，レーダー観測（高解像度降水ナウキャ
ストの解析値），アメダスによる地上気象観測の結果等を用いた．
図 1

スマホのカメラによる撮影例．（a）マクロレン
ズを用いない例，（b）倍率 10 倍のマクロレン
ズを使用した例．いずれも Apple 社の iPhone
6 のカメラで最大倍率にして，プラスチックで作成した人工雪結晶を撮影．1 マスは 1 mm で
ある．

3． 結果
3．
1 2016〜2017 年冬季の雪結晶観測データ
2016〜2017 年冬季の主な首都圏降雪事例日と，その際に #関東雪結晶で得られた雪結晶画像数の一覧を表 1 に示す．ひと冬を通して，#関東雪結

雪結晶」をつけて投稿するよう呼びかけた．現代

晶により合計 1 万枚以上の雪結晶画像が集まり，はすでに多数の SNS 利用者がおり，スマホ上でそ の う ち 撮 影 時 刻・位 置 情 報 の あ る も の は 約

も SNS を利用しやすい環境が整っている．この

9,500 枚（89 %），解析可能なものは約 7,800 枚（73ため，スマホで観測した雪結晶画像をそのままス%）だった．

マホ上で投稿でき，手軽にデータ共有ができる．

雪結晶画像が寄せられた事例日数は合計 20 日

SNS 利用は情報拡散の容易さも大きなメリッに及んだが，この中で 2016 年 11 月 24 日が最もトである．ハッシュタグで検索すれば話題になっ

画像数が多く，5,000 枚を超える画像が寄せられている投稿にアクセスしやすく，自分以外の市民

た．これに続き 2017 年 2 月 9 日，2017 年 1 月 20が撮影した雪結晶画像も参照しやすい．そのた

日でも 1,000 枚を超える雪結晶観測が行われた．

め，リアルタイムで観測された美しい雪結晶の画

一方，これらの事例は低気圧に伴って平野部で降像を手軽に閲覧できることで，市民の知的好奇心

雪が起こっているという点で共通していたが，低や観測意欲が高まることが期待される．美しい雪

気圧に伴う降雪現象であっても 2017 年 1 月 8 日

結晶画像は情報拡散されやすいため，同一ハッや 2017 年 3 月 27 日のように内陸部中心のものは

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荒木健太郎
表 1

雪氷 80 巻 2 号（2018）2016〜2017 年冬季の主な首都圏降雪事例と，# 関東雪結晶により得られた雪結晶画像数一覧．

寄せられた画像数が少なかった．また，低気圧を伴わずに関東南部中心に局地的に降雪のあった2017 年 2 月 10 日でも，比較的多くの雪結晶画像が寄せられていた．
これらの事例のうち，寄せられた画像数の多かった 2016 年 11 月 24 日，2017 年 1 月 20 日，2
月 9 日，2 月 10 日について事例解析を行った．
3．2

2016 年 11 月 24 日の降雪事例

2016 年 11 月 24 日は首都圏の広い範囲で季節
外れの雪が降り，各地で積雪が観測された．24 日
3 時（日本時間，以下同様），本州の南海上に前線が存在しており，前線上の伊豆諸島付近で低気圧が発生した（図略）．低気圧は発達しながら東に進み（図 2a），首都圏には低気圧に伴う雲が広く．24 日 9 時かかって降雪がもたらされた（図 2b）の館野高層気象観測では，850 hPa で−4.4℃の気温が観測された．牧野ら（2013）によれば，関東全域で積雪となるとき（全域型）の館野高層気象観測による 850 hPa の気温の平均値は−4.4℃，関東北部のみ積雪となるとき（北部型）では−3.0℃

図 22016 年 11 月 24 日 9 時の（a）地上天気図と（b）
Himawari-8 赤外画像（波長 10.4 μm）による雲頂温度（℃）．

であると報告されている．本事例はこの全域型に当てはまり，熱力学場としては広範囲で積雪しう

表的な雪結晶を図 4 に示す．9 時の時点で首都圏る気象場だった．

の広い範囲で降水が観測され（図 4a），各地で雪

この事例で #関東雪結晶によって得られた雪結が降っていた．雪結晶のグローバル分類（菊地ら，

晶画像の撮影位置の分布を図 3 に示す．標高の高2012；Kikuchi et al., 2013）に基づいて観測された

い山岳域を除き，首都圏の広い範囲で雪結晶が観

雪結晶を確認すると，8〜9 時の間には広い範囲で測された．特に東京 23 区や横浜市・川崎市など

雲粒付着のない樹枝状結晶（P3）や扇状結晶（P2）の神奈川県東部では画像数が多く，埼玉県南部やによる雪片が圧倒的に多かった（図 4b）．

千葉県北西部でも画像数が多かった．
24 日のレーダー観測結果と，当日観測された代一方，11〜12 時にかけても継続して降雪雲が広くかかり（図 4c），関東北部中心に朝と同様な雲雪氷 80 巻 2 号（2018）

図 3

シチズンサイエンスによる超高密度雪結晶観測

1192016 年 11 月 24 日に #関東雪結晶によって雪結晶が観測された地点分布．

粒付着のない樹枝状結晶・扇状結晶による雪片が3 2017 年 1 月 20 日の凍雨事例
3．

多く観測された（図 4d ①-2，④-2）．しかし，関次に，2017 年 1 月 20 日の事例では，朝から昼

東南部を中心に針状結晶（C1，図 4d ②-2，⑧-1）

前にかけて関東平野を中心に広く降雪が観測されのほか，濃密雲粒付結晶（R2，図 4d ⑦）や霰状雪

た．20 日 9 時の地上天気図上には近畿〜東海地（R3，図 4d ②-3，⑧-2，⑨，⑩，⑪）も多く見られ方と関東平野の南東海上に中心を持つ前線を伴わた．つくばでも一時的に霰状雪が観測された時間ない低気圧がふたつあり（図 5a），前者の低気圧があった（図 4d ④-3）．

は 20 日 3 時，後者の低気圧は 9 時から解析され本事例では，発達初期段階の南岸低気圧中心のたものだった（図略）．これらはいずれも発達し北から北西象限において降雪が起こり，関東地方

ながら東〜北東進したが，20 日 21 時には前者のの北部と南部で異なる雪結晶の時間変動をしてい低気圧は消え，後者は関東平野の東海上に達し，た．図 4 中の赤字で示す雪結晶は，その地域で降前線を伴う温帯低気圧として解析された．20 日 9

雪粒子特性が変化していたことを表している．関時の気象衛星赤外画像では関東平野の南東海上に

東南部では樹枝状結晶や扇状結晶から針状結晶へ中心を持つ低気圧の雲が関東平野にかかっておりと代表的な雪結晶が変化したことから，湿潤な雲（図 5b），降雪はこの発達初期段階の低気圧によっ

内で雪結晶の成長する温度が，−20〜−10℃からてもたらされたものだった．

− 10 〜 − 4℃ へ と 変 化 し た こ と が わ か る

館野の 20 日 9 時の高層気象観測結果では，高（Kobayashi, 1961）．また，関東南部で観測された度約 100 m のごく下層に強い逆転層が存在して濃密雲粒付六花（R2c，図 4d ⑦，⑧-2）や霰状雪のおり，逆転層の下端（高度 76 m）は−0.3℃だった

存在は，当日昼にかけて関東南部では対流性の雪（図 6）．逆転層上部は東寄りの風で暖気移流場

雲が上空を通過したことを意味している．

だった（図略）．850 hPa の気温は−3.4℃で，牧野ら（2013）の北部型にあたる熱力学場だった．

120

図 4

荒木健太郎

雪氷 80 巻 2 号（2018）2016 年 11 月 24 日の降水分布と # 関東雪結晶で観測された代表的な雪結晶．（a）9 時，（b）8〜9 時，（c）
12 時，（d）11〜12 時．降水分布は高解像度降水ナウキャストによる降水強度分布（mm h−1）．（b），（d）の雪結晶画像中の番号はそれぞれ（a）（，c）中の位置と対応しており，画像毎に撮影者名を記載している．
（c）（d）の赤字で示す雪結晶は，（b）の時点と比べて降雪粒子特性が変化したことを意味している．
，

20 日 9 時には，関東平野の南東海上の低気圧に伴い千葉県から茨城県にかけて降水域が広がった

観測されたことから，朝に比べて高い気温の雲内で雪結晶が成長したことが読み取れる．

（図 7a）．この降水域で茨城県では 8 時半頃から

一方，この事例では 9 時半頃から千葉県成田市

10 時過ぎまで濃密雲粒付六花（R2c，図 7b ①-1）

や茨城県つくば市などの狭い範囲で凍雨が観測さや雲粒付六花（R1c，図 7b ②，③）による雪片が多れた（H3a，図 7b ①-2，⑥）．成田航空地方気象台

く観測された．同時刻の千葉県北西部などでも濃でも凍雨を観測したほか，気象庁官署の横浜でも

密雲粒付六花の他，濃密雲粒付立体（R2d）や濃12〜13 時や 16 時台に凍雨が観測された（図略）．

密雲粒付柱状（R2a）も観測された（図 7b ④，⑤）．

なお，
他の気象官署では凍雨は観測されなかった．

その後，10 時過ぎにはわずかに雲粒付着した針状

10 時のアメダスによる地上気温場を確認すると，結晶による雪片（C1，図 7b ①-2，⑤）が一時的にちょうど凍雨の観測された茨城県南部から千葉県

雪氷 80 巻 2 号（2018）

シチズンサイエンスによる超高密度雪結晶観測

図 6

図 5

121

2017 年 1 月 20 日 9 時の館野高層気象観測結果
による気温（実線）と露点温度（破線）の高度
分布．

2017 年 1 月 20 日 9 時の（a）地上天気図と（b）
Himawari-8 赤外画像（波長 10.4 μm）による雲頂温度（℃）．

図 7 （a）2017 年 1 月 20 日 9 時の高解像度降水ナウキャストによる降水強度分布（mm h−1），（b）同日に # 関東
雪結晶で観測された代表的な雪結晶，（c）10 時のアメダスによる地上気温（℃，塗り分け）と地上風（矢羽）の水平分布．各雪結晶画像中の番号は（a）の位置と対応しており，それぞれ撮影者名と観測時刻を記載している．観測時刻に幅があるものは同様な雪結晶が観測されていることを意味する．

122

荒木健太郎

北西部にかけて 0℃以下の低温な環境となってい雪氷 80 巻 2 号（2018）の雲が雪を降らせていたことが推察できる．

た（図 7c）．このことから，凍雨は関東平野の中

その後，夕方にかけて本州南岸の温帯低気圧にでもごく限られた地域で発生していたといえる．

伴う降水域が広い範囲にかかり（図 9c）
，首都圏

3．4

2017 年 2 月 9 日の降雪事例の広い範囲で樹枝状結晶（P3）や扇状結晶（P2）2017 年 2 月 9 日には茨城県北部を中心に大雪などによる雪片が広く観測された（図 9d ⑧，⑨，となり，水戸で 10 時に積雪深 12 cm を観測した．

⑩，⑪）．15 時のレーダー観測では，神奈川県東部

この大雪は 6〜10 時のわずか 4 時間で起こったもから千葉県，茨城県南部にかけて西南西〜東北東

ので，交通等に大きな影響があった．

の走向を持つバンド状になった相対的に強いエ

9 日 9 時の地上天気図上には近畿地方の南海上コーが観測されている（図 9c）．15 時では温帯低に前線を伴う温帯低気圧が存在し，これとは別に気圧の中心は関東の南海上にあり（図略），低気圧

前線を伴わない低気圧が房総半島の東海上に位置

中心の北側の降雪現象であるといえる．一般的にしていた（図 8a）．茨城県北部を中心とした大雪

温帯低気圧中心の北〜北西側では，低気圧の流れ

は後者の前線を伴わない低気圧によるもので，こに伴う暖気の供給などによって上中層に生成セルの低気圧は同日昼過ぎにかけて関東平野の東海上が存在することが知られており，この生成セルがを発達しながら北上した（図略）．一方，9 時の時形成するバンド状の強エコー域では樹枝状結晶が点で西〜北日本は温帯低気圧に伴う上層雲に広く卓越すると指摘されている（Colle et al., 2014）．

覆われており（図 8b），温帯低気圧は発達しながこれらのことから，本事例の昼頃から夕方にかけ

ら本州南岸を北東進した．館野の 9 時の高層気象て関東平野で観測された雪結晶は，冬季温帯低気

観測では 850 hPa の気温は−3.7℃で，平野部でも圧の中心の北側での典型的な降雪粒子特性を持っ積雪に至りやすい熱力学場だった（図略）．

ていたと考えられる．

レーダー観測では，9 日 8 時には房総半島の東3．52017 年 2 月 10 日の霰事例

海上の低気圧に伴う降水域が茨城県から栃木県に2017 年 2 月 10 日には，前日に首都圏降雪をもかけて広がり，静岡県などには温帯低気圧に伴う

たらした温帯低気圧が発達しながら日本の東を北

降水域がわずかに観測された（図 9a）．同日明け

東進し，日本付近は冬型の気圧配置になった（図方から 10 時頃にかけては，茨城県や栃木県の降10a）．このとき，日本海上には明瞭な筋状雲が形

水域では雲粒付着のない樹枝状結晶（P3）による成されており，日本海寒帯気団収束帯（JPCZ；

雪片が卓越していた（図 9b ①-1，②，③，④，⑤-

Japan sea Polar air mass Convergence Zone）上1）．なお，大雪となった茨城県北部では，降雪終で雲頂温度の低い降雪雲が衛星赤外画像で捉えら了時までほとんど雪結晶の種類は変化しなかっれている（図 10b）．関東南部はこの JPCZ に伴うた．

雲列の延長線上に位置し，10 日昼過ぎから夜にか一方，9 日明け方から朝にかけては，関東の広けて東西にのびる降水域が形成された（図 11a）．

範囲で雲粒付着がないか極めて少ない状態の角板

本事例は低気圧による降雪現象ではないが，#関状結晶（P1，図 9b ①-2）や鼓状結晶（CP1，図 9b

東雪結晶によるシチズンサイエンスデータを評価⑤-2，⑥）に加え，交差角板状結晶（CP4，図 9bするために雪結晶の時空間変動について解析を⑦-1，⑦-2，⑦-3）も観測された（図 9 中において行った．

赤字で示すもの）．交差角板状等の結晶は，樹枝

当日は局地的に降水強度が大きくなるところが状結晶よりも低温な環境で成長するため（Colle et

いくつも見られ，対流性の降水の様相を呈していal., 2014），温帯低気圧に伴って発生した上中層のた（図 11a）．特にレーダーエコー強度が大きかっ

層状雲による降雪であることが想像される（石坂た地域では，直径 1 cm を超える大粒の固体降水

ら，2015）．このことから，9 日朝の時点では，茨が見られた（図 11b ①）．霰の平均的な粒径は 1〜

城県から栃木県にかけては関東平野の東海上の低3 mm であると言われているが（菊地ら，2012），

気圧に伴う降雪雲に加え，温帯低気圧から広がっ

本事例では比較的大きな粒径の塊霰（R4b，図 11b

た上中層のより低温な層状雲も存在する多層構造②，④，⑧，⑪）や紡錘霰（R4c，図 11b ⑤，⑦）が

雪氷 80 巻 2 号（2018）

シチズンサイエンスによる超高密度雪結晶観測123多かった．また，レーダー・衛星観測データから個々の雲は北東進していた．レーダーエコー強度が大きく大粒の霰が観測された地域の風下にあたる地域では，濃密雲粒付結晶からなる雪片が見られ（図 11b ③，⑨）
，その中に雲粒付六花（R1c，図11b ⑩）なども観測された．
これらより，2 月 10 日に関東南部に霰をもたらした雲は大きな上昇流を持つ積乱雲であるといえる．この積乱雲群は，山を越えてきた北西風と南．
西風が収束して発生していたものだった（図略）

4． 考察
4．
1

超高密度雪結晶観測で実現できること

本研究では，シチズンサイエンスによる雪結晶
観測を通し，超高密度な雪結晶観測を実施した．
ここでは，#関東雪結晶を通して明らかとなった
図 8

図 9

2017 年 2 月 9 日 9 時の（a）地上天気図と（b）
Himawari-8 赤外画像（波長 10.4 μm）による雲頂温度（℃）．

シチズンサイエンスによる雪結晶観測の利点と課題について考察する．
まず，事例解析を行った 4 事例では，世界でも類のない超高密度な雪結晶観測を実施することが2017 年 2 月 9 日の降水分布と # 関東雪結晶で観測された代表的な雪結晶．（a）8 時，（b）4〜10 時，
（c）
15 時，
（d）12〜17 時．降水分布は高解像度降水ナウキャストによる降水強度分布（mm h−1）を意味す
る．（a）（b）中の赤字で示す雪結晶は低温な環境で成長した雪結晶を意味する．
，

124

荒木健太郎

雪氷 80 巻 2 号（2018）

できた．2016 年 11 月 24 日や 2017 年 1 月 20 日

雪結晶の成長する温度が変化したことを確認での降雪事例では，雪結晶の時空間変化から雲内でき，雲粒付着の程度から上空の過冷却の水雲の存在も定性的ながら時空間的な議論が可能となった．2017 年 2 月 9 日の事例でも，雪結晶観測から
降雪雲の多層構造を推定できた．
このような観測結果をレーダー観測による三次
元的な降水粒子分布の解析や地上・高層観測・数
値シミュレーションなどによる力学的・熱力学的構造の解析と組み合わせることで，首都圏の降雪現象の実態解明が可能であると考えられる．また，雪結晶観測結果は，数値予報モデルの検証・
改良や偏波レーダーを用いた降水種別判別手法の高精度化，ディスドロメータなどを用いた地上での降水粒子判別手法の検証・高精度化にも応用できることが考えられる．これらにより，降雪予測
精度の向上，気象庁の「推計気象分布」による天気分布の高精度化，偏波レーダー情報を用いたリ
アルタイムでの面的な降水種別プロダクトの提供，航空業界などでの地上降水種別の自動観測などに貢献することが期待される．

図 102017 年 2 月 10 日 15 時の（a）地上天気図と（b）Himawari-8 赤外画像（波長 10.4 μm）による雲頂温度（℃）．

4．2

シチズンサイエンスデータの可能性

関東平野における低気圧通過時の雪結晶観測例
は，著者の知る限り伊東（1956）のみである．2017

図 11 （a）2017 年 2 月 10 日 15 時の高解像度降水ナウキャストによる降水強度分布（mm h−1），（b）
同日に #関東雪結晶で観測された代表的な雪結晶．図中の表記法は図 7（a），（b）と同じ．

雪氷 80 巻 2 号（2018）

シチズンサイエンスによる超高密度雪結晶観測

年 1 月 20 日の事例では，局地的な凍雨の観測も125

オタグという位置情報をつけた SNS 投稿を推奨実施でき，その水平分布を推定することができた．

はせず，投稿の本文に大まかな位置情報を記載す

2 月 9 日の事例では，図 9d ⑨中に三花（P5b）もるよう呼びかけた．今後は観測データ数も増大す確認できる．さらに，2 月 10 日の積乱雲による霰ることが想定されるため，個人情報の保護を念頭

事例は現象としてはよくあることだが，実はこれに置き，Web-GIS をベースにした Twitter 等のまで解析された例は極めて少なく（原，2012），降SNS と連携したスマホのアプリなどを開発・適用

雪粒子の観測研究は本研究がおそらく初めてであすることも必要になってくることが考えられる．

る．

4．
4

シチズンサイエンスデータの観測特性

このように，#関東雪結晶では，研究者のみに2016 年 11 月 24 日の降雪事例における雪結晶

よる従来の雪結晶観測とは比べ物にならない数の観測地点分布から，人口の多い都心部に観測数が観測データが収集できる基盤を構築できた．この集中している傾向にあるのがわかる（図 3）．まため，これまで関東平野で降るとは考えられていた，都心部で降雪に至らなかった 2017 年 1 月 8なかったような雪結晶が今後観測できる可能性も日，2017 年 2 月 24 日，2017 年 3 月 27 日についてある．このような取り組みを首都圏に限らず全国

は，雪結晶観測数が極端に減っている（表 1）．人に拡張すれば，各地での降雪現象の実態把握につ口の多い都心部でシチズンサイエンスデータ数がいての研究が進むだけでなく，雪結晶の地域特性

増える傾向があるということは mPING のシチズ

や動態に関わる新たな知見が得られるだろう．

ンサイエンスデータを扱った Chen et al.（2016）

4．3

でも指摘されており，シチズンサイエンスによる解析作業の効率化に向けて#関東雪結晶では，2016〜2017 年のひと冬で
1 万枚以上の雪結晶観測データが得られた．この

雪結晶観測データについてもデータ取得率は人口と密接に関係があると想像できる．

ような膨大なデータは「雪結晶ビッグデータ」とこのことは，都心部での降雪現象については時言っても過言ではない．本研究ではマニュアルで空間的に密な雪結晶観測が行えるということであ

画像をひとつずつ解析したが，マンパワーがかかるが，裏を返すと人口の少ない内陸部のみで大雪

りすぎるため，画像から雪結晶の種類を自動で判となる場合には密な雪結晶観測が困難であるとい別する手法（Praz et al., 2017 など）を開発し，適うことである．2017 年 3 月 27 日には，栃木県那用して解析作業の効率化を図ることが望まれる．

須町で表層雪崩による災害が発生した（栃木県，また，市民の観測した雪結晶情報を Web-GIS

2017）．表層雪崩の発生には低気圧に伴う低温型（オンラインの地理情報システム）に自動でマッ結晶が重要であることが指摘されているが（中村ピングする仕組みを作ることも解析作業効率化に

ら，2014；荒木，2018），この事例ではわずか 19 枚有効と考えられる．このシステムをスマホでも利の雪結晶画像しか集めることができなかった（表用可能なオープンな場で公開できれば，市民も自

1）．今後は人口の多くない地域でも雪結晶観測分以外の観測者の雪結晶画像も含めて閲覧できる

データ数を増やすことが必要である．

ため，知的好奇心が高まり観測データ数の増大やまた，人口だけではなく時間帯や曜日によって品質向上が見込まれる．このようなシステムに対も観測データ数は変動することが想像されるが，して高精度な雪結晶の自動判別のしくみを適用で2016〜2017 年冬季の関東平野では日中の降雪事

きれば，研究者の解析作業が大幅に効率化するだ

例がほとんどだったため，今後事例を蓄積して調けでなく，市民も自分の撮影した雪結晶が何に分査を行う必要がある．

類されるかがわかるため知的好奇心をより高める

4．
5

ことが期待できる．

雪結晶観測研究のプロモーション

都心部での降雪現象でも，雪結晶の観測データ

ただし，Web-GIS を用いた観測結果のマッピン

数にはばらつきがある．2016 年 11 月 24 日の降グのためには観測データの位置情報を上手く抽

雪事例は，東京では 11 月としての初雪は 54 年ぶ

出・処理する必要がある．本研究ではプライバ

りで，11 月としての積雪は 1875 年の統計開始以シーを考慮し，スマホの GPS 機能を利用したジ

来初めてのことだった．各メディアが数日前から

126

荒木健太郎

雪氷 80 巻 2 号（2018）

都心での降雪の可能性を呼び掛けており，社会的加する機会も多くはないことから，実際に観測にに注目度の高い現象だった．2017 年 2 月 9 日は参加した市民から「スマホで雪結晶撮影をするの

ちょうど筆者が日中にラジオ番組に出演しておが案外難しい」という意見が多く寄せられた．特り，リアルタイムで雪結晶観測の呼びかけを行っにスマホ用マクロレンズを使用して撮影を行う場ていた．

合，焦点を合わせる距離感を会得するのに経験がこのため，#関東雪結晶が主なターゲットとし必要であると思われる．

た SNS である Twitter では，この両日に「#関東

そこで，冬季に観測しやすい霜結晶や凍結水滴

雪結晶」という言葉がトレンド入りした（Twitter

を対象にマクロレンズを使用してスマホで撮影社が話題性の高いものを順位づけし，上位の言葉

し，Twitter 上にハッシュタグ「#霜活」で投稿・にはユーザがアクセスしやすくなる）．これらの共有することを試みている（図 12a，
b）
．天然の霜

2 事例では 2017 年 1 月 20 日の事例よりも観測数

結晶は冬季早朝以外には観測が難しいが，アイスがかなり多いことから，シチズンサイエンスによ菓子などで成長した霜結晶であれば夏季でも撮影る観測研究では話題性が高まることで観測参加者可能である（図 12c）．他にも朝露を撮影対象と数も増えると考えてよいだろう．

し，#霜活と同様に「#露活」というハッシュタグ

本研究では，テレビ等のメディアに出演している気象キャスター等の協力を得て，各種 SNS やをつけて Twitter で投稿・共有することも試みている（図 12d）．

メディアにおける観測参加の呼びかけについてのこれらを通して #関東雪結晶の取り組みについ情報発信をしていただいた．また，日本気象予報ても広く周知されることが見込まれるため，シチ士会などの関係者にも観測への参加や呼びかけにズンサイエンスでの観測参加者数の増大や，観測ついて助力いただいた．さらに，気象研究所の参加者のスマホを使ったマクロ撮影技術の向上を#関東雪結晶のページ（http : //www.mri-jma.go.

通し，雪結晶観測データの高密度化・高品質化が

jp/Dep/fo/fo3/araki/snowcrystals.html）上で解期待できる．

説動画を公開したほか，各種サイエンスカフェや
日本雪氷学会主催の積雪観測＆雪結晶撮影講習会

5． まとめなどで #関東雪結晶の取り組みや雪結晶観測のコ

本研究では，首都圏の降雪現象の実態解明を目ツを広報した．今後の新規観測参加者やリピー

指し，関東甲信地方で降雪時に市民から雪結晶画ターの獲得のためには，本研究と同様に関係者の像を募集する「#関東雪結晶 プロジェクト」を実協力を継続的に得て，メディアを利用した効率的施した．これにあたり，スマートフォンを用いたな広報活動を行う必要があることは言うまでもな

簡易雪結晶観測手法を確立し，ソーシャル・ネッ

い．

トワーキング・サービスを用いた容易なデータ共

シチズンサイエンスによる観測研究は，一般の有を実現した．2016〜2017 年冬季には 1 万枚を市民が最先端の科学研究に簡単に携わることがで超える雪結晶画像の観測データが得られ，世界できるため，市民が研究を身近に感じ，知的好奇心

初めてとなるシチズンサイエンスによる超高密度を刺激されるというメリットがあり，それに加え雪結晶観測を実現した．

て教育的な効果も期待できる．また，本研究は雪「#関東雪結晶 プロジェクト」で得られる雪結結晶を観測対象としているため，観測参加のため

晶観測データは，降雪現象の実態解明にとどまらに気象情報の利用機会が増え，防災・減災に繋がず，降雪結晶特性が重要な低気圧に伴う表層雪崩ることも期待できる．これらのことから，各地のの実態把握にも有効であると考えられる．また，小学校・中学校等の教育機関や自治体など，理科

数値予報モデルにおける降水種別予測や雲物理過

教育・防災教育的なメリットのある組織と連携し程の検証・改良，偏波レーダーを用いた降水種別て観測を行うことも視野に入れたい．

判別アルゴリズムの高精度化などにも貢献できる

4．6

観測を継続・拡大するための取り組み

ことが期待される．ただし，今後も観測事例の蓄

首都圏の降雪現象は発生頻度が低く，観測に参積が必要であることは言うまでもない．都心部を雪氷 80 巻 2 号（2018）

図 12

シチズンサイエンスによる超高密度雪結晶観測

127

シチズンサイエンスによる雪結晶観測の拡充に向けた取り組み．# 霜活の一環として撮影した（a）霜結晶，（b）表面で霜結晶が成長した凍結水滴，（c）アイス菓子の表面で成長した霜結晶と，（d）#露活の一環として撮影した朝露．

含まない降雪現象時には観測数が減ることが想定されるため，教育機関等も含めた観測ネットワー

謝辞クを構築・拡充する必要がある．また，機械学習技術等を利用した雪結晶自動判別手法の確立も必要である．

本研究を実施するにあたり，「#関東雪結晶 プ
ロジェクト」の雪結晶観測に非常に多くの方にご本研究ではシチズンサイエンスを通して雪結晶

参加いただきました．また，プロジェクトの運営の観測研究を行ったが，降雪だけでなく積雪に対や広報活動についても，多くの方に大変お世話にしても応用可能であると思われる．同様な枠組みなりました．株式会社・興和の藤野丈志氏，防災を立ち上げ，シチズンサイエンスによる超高密度

科学技術研究所雪氷防災研究センターの本吉弘岐

な降積雪物理特性観測が実施されれば，雪氷学に

氏には，雪結晶観測についての様々なアドバイス

おける降積雪の観測研究にイノベーションがもたをいただきました．二名の査読者，編集委員の本らされる可能性がある．将来的に，「雪が降った

谷

ら雪結晶観測」が当たり前の文化が築き上げられをいただきました．この場をかりて心からのお礼

研氏には建設的で非常に価値のあるコメント

ることを願う．

を申し上げます．本研究は，文部科学省科学研究

128

荒木健太郎

費補助事業「首都圏の高精度雨雪判別手法確立に向 け た 降 雪 機 構 の 実 態 解 明」（課 題 番 号：
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Ultra-dense ground observation of snow crystals by citizen science“#KantoSnowCrystal project”
Kentaro ARAKI1＊
1

Meteorological Research Institute, 1-1 Nagamine, Tsukuba, Ibaraki 305-0052＊

Corresponding author: araki@mri-jma.go.jp

Abstract: To improve forecasts of snowfall events, a better understanding of the microphysical properties of snow clouds is needed. The Meteorological Research Institute conducted the “#KantoSnowCrystal
Project” to collect images of snow crystals from citizens during snowfall events in the Kanto and Koshin
regions in Japan. Smartphone cameras were used to capture the images, which were mainly collected
through social networking services. Through the campaign in the 2016-2017 winter season, we confirmed
the availability of snow crystal observations by citizen science, and tried understanding the snowfall
characteristics in these metropolitan areas.
Through the project, we were able to establish an easy method for snow crystal observation and datacollection. More than 10,000 snow crystal images were gathered throughout the 2016-2017 winter, of which
73 % were analyzable. The #KantoSnowCrystal Project thereby realized spatiotemporally ultra-dense
observations of snow crystals in these metropolitan areas, and the observation dataset should contribute toinvestigations of snowfall mechanisms in these areas and the verification and improvement of numerical
weather models, etc. The amount of data, however, varied considerably between heavily populated central
urban areas and less-populated inland areas. Collaboration with local autonomous bodies and educationalorganizations, and effective outreach and dissemination activities are needed to expand the network ofsnow crystal observation by citizen science.
（2017 年 8 月 21 日受付，2017 年 12 月 10 日改稿受付，2018 年 1 月 9 日受理，討論期限 2018 年 9 月 15 日）