自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号 201 -212（2019 ）富山における積雪深増加時の降水粒子特性に関する研究
更科 孟1・安永 数明2

Relationships between snow depth change and characteristics
of falling snow particles in Toyama
Hajime SARASHINA1 and Kazuaki YASUNAGA2
Abstract
In order to minimize disaster risks of snow, the present paper investigates relationships
between snow depth change and characteristics of falling snow particles, making use of the
2-year-long observational data by an automatic weather station, disdrometer and X-bandpolarimetric radar in Toyama. It was revealed that, in case where snow depth prominently
increases, precipitation includes more snow particles with lower terminal velocity and larger
diameter, while effects of temperature and humidity are subtle. It is also found that varianceof radar reflectivity, differential reflectivity, and correlation coefficient tends to be larger
in association with the enhanced change of snow depth. We speculate that the obtained
characteristics of falling snow particles indicate existence of dendrite or rimed aggregates inprecipitation, and that such snow particles effectively control snow depth in Toyama.
キーワード：富山，積雪深，降雪粒子，ディスドロメーター，X バンド MP レーダーKey words:

Toyama, snow depth, snow particles, disdrometer, X-band polarimetric radar

1 ．はじめにとなれば，交通機関をはじめ人々の暮らしに大き冬季の北陸地方は大陸からの北西季節風の影響な影響を与える。そこで，積雪深の精確な予測ににより，山間部を中心に多量の雪が降る。そのた繋げるために，富山において積雪深が増加した状

め北陸地方は全域が豪雪地帯の指定を受けている

況における降水粒子の特徴を，ディスドロメー

が，東北地方などと比べて気温が高いこともあっターと偏波レーダー，気温などの地上気象要素のて雨と雪とが混じって降るケースも多く，降雪の観測データを用いて調べた。

予想は難しい。人口が密集しがちな平野部で積雪

1

2

Graduate School of Science and Engineering for
Education, University of Toyama

201

Graduate School of Science and Engineering for Research,
University of Toyama

202

更科・安永：富山における積雪深増加時の降水粒子特性に関する研究

1. 1		富山における降雪の特徴

降水タイプと気象要素との関係を調べ，地上にお北陸地方に位置する富山県は，三方を山に，残ける降水タイプは地上気温だけでなく地上の相対

る一方を海に囲まれており，県内全域が豪雪地帯

湿度にも依存していることを指摘した。現在，地に指定されている。雪雲は石川県境の山脈を越え上での降水タイプや降雪頻度は，地上気温や湿度て西から流入することが多く，その際は山間部をの影響が大きいというのが定説となっているが，中心とした降雪が見られる。児玉ら（1995）は，それらの要素を降雪量自体と関連付けた研究はあ

日本海寒帯気団集束帯（JPCZ）や中規模渦状雲がまり行われていない。

北陸地方より北の日本海側での局地的降水に寄与

ディスドロメーターを用いて降雪強度を推定すしていると指摘していて，実際に JPCZ が富山県るという研究が近年行われるようになってきていに達して平野部に雪雲が断続的にかかったり，渦る。小西ら（2011）をはじめ，ディスドロメーター状の擾乱に伴って降雪を観測したりしている。富の降水強度値から降雪量を見込もうとする研究が山市においては降雪時に地上付近で南風が卓越す

北海道や長岡で行われており，地域特性による降ることも多く，大久保・黒川（2000）は富山県の雪粒子タイプへの影響や，観測に用いたディスド

南西風と南風のシアラインによって局地的な降雪

ロメーターの特性による結果への影響が述べられを伴うことを明らかにした。

ている。

一方で富山県の平野部では，シーズンを通して雪が積もっていることは少なく，雪が積もっては

1. 4		レーダー観測による研究

消えを繰り返すことが多い。富山地方気象台での石坂ら（2003）は，降雪をもたらす雪雲のパター

1 月の気温平年値は2.7 ℃と 0 ℃を上回っている。

ンである降雪モード（Nakai et al. 2005）と降雪粒

北海道や東北地方と比べて氷点下を下回ることが子の関係について，筋状の L モードの時には霰

少なく，冬季でもしばしば地上で雨が観測されるが，面的に広がった S モードでは雪片が，そしのが特徴である。

て渦状の V モードでは霰状の雪や雲粒付雪片が卓越するなど，降雪モードと降雪粒子タイプとの

1. 2		数値予報の現状と限界間に密接な関係があることを指摘している。さら近年の観測技術と計算機技術の発達に伴って数に，降雪モードによって降雪強度の取り得る値や値予報の精度は格段に向上し，大雪の恐れがある

降雪量が異なってくることも示唆している（中井場合には報道が行われるようになってきた。気象ら 2006）。

衛星の画像やレーダー観測を用いることで，事前また，近年では偏波レーダーパラメーターを用に警戒を呼び掛けることも可能になってきていいた粒子判別も盛んに研究されるようになってきる。しかし，大雪は局地的なものである場合が多た。国土交通省の北陸地方整備局ではこれらを用く，アメダスの観測から漏れることも多い。そのいて XRAIN のレーダーネットワークにおいて降ため，どの地域でどの程度の降雪イベントが起こ

雪観測の精度向上を図っている（谷口ら 2017）。

るのかを予測するのは現在でも難しく，警戒を呼しかし，こちらは降水量推定が主な目的であるこび掛ける報道も県単位・地方単位で行われているともあり，降雪量への利用には大きな課題が残さのが現状である。そのうえ，富山県のような平均れている。

気温の高い地域は雨雪の判定が難しく，予報をさらに難しいものにしている。

1. 5		本研究の目的
本研究では観測に基づいて降雪量の予測を行う

1. 3 地上観測による研究ことを到達目標とする。現況を地上観測やレー

Matsuo et al.（1981）は，輪島，松本，日光の地

ダー観測により把握し，数分から 1 時間程度先の上気象観測データを解析して，地上で観測される降雪量を予想，短時間予報として用いてもらうこ

203

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）とが目標である。そのために，積雪深増加時にお福にある富山大学理学部の建屋屋上（地上 4 階

いて，地上観測機器によって観測された気温や湿建 て ）に 設 置 し た ヴ ァ イ サ ラ 社 製 複 合 気 象 計

度などの地上気象要素や，ディスドロメーターやWXT-520と，光学式ディスドロメーターである

偏波レーダーの観測データに何か特徴がないかを

Thies Clima 社 製 CTC-LPM（Laser Precipitation

調べることを目的とする。

Monitor）の観測値を使用している。
複合気象計 WXT-520は，基本的な気象要素で2 ．使用データ・観測測器

ある風向，風速，温度，湿度，気圧，降水量を一本研究では，富山大学理学部の建屋屋上におい体型センサにより観測可能で，富山大学ではそれて観測された降水粒子と基本的な気象要素（気温・ぞれの観測値が 1 分間の平均値として保存されて湿度・風向・風速・気圧）のデータ，富山地方気いる。本測器によって観測された降水量の値は，象台における積雪深のデータ，富山市水橋入江に本研究では用いていない。

設置された国土交通省 X バンド MP レーダーのCTC-LPM（以下 LPM とする）は，降水粒子に

観測データを使用している。Fig. 1に示すように，

よって遮蔽されるレーザー光の減衰量から降水粒

富山地方気象台は富山大学から北東に1,800 m の子の粒径や落下速度を測定する光学式ディスドロ

ところに位置し，水橋入江のレーダーサイトは富メーターの 1 つである。粒径は0.125 mm 以上の山大学から東に8,200 m のところに位置している。

22クラス，落下速度は0.0〜20.0 m/s の20クラス

解析期間は，2016年12月から2018年 2 月までの 2の計440クラスについてそれぞれの粒子数を観測

シーズン（ 1 シーズンは12~ 2 月）である。

することができる（Table 1）。富山大学では，複合気象計と同様に 1 分間の積算値が保存されてい2. 1		降水粒子と気象要素に関する観測についてる。また，LPM は降水粒子の粒径や落下速度を

降 水 粒 子 と 気 象 要 素 に つ い て は， 富 山 市 五もとにした降水強度値も出力している。この降水
強度値は転倒ます型雨量計に対して，特に大粒径雨滴を主体とした降雨の場合に過大評価する傾向にあるとされている（例えば，中屋・豊田 2010，
Lanzinger et.al. 2006）。しかし，時間解像度が高く降水に対する応答も良いという利点から，本研
究では降水強度値としてこの出力値をそのまま使用している。なお，降雪はしばしば強風を伴うが，LPM においても通常の転倒ます型と同様に，強風時の観測への影響が指摘されている（中井 2017）。そのため，富山大学の観測では WMO
が推奨する防風柵（直径12 m と 4 m の円に内接する八角形のもの）のうち内側のものを設置して，降水粒子の捕捉率低下に対処している。

Fig. 1

各 地 上 観 測 地 点 と X バ ン ド MP レ ー
ダー水橋局の位置関係図
細線円は MP レーダー水橋局からの距離を示している
太線円は MP レーダーデータの解析において CFAD 描画の際に使用した領域を示している2. 2		富山地方気象台での積雪深の観測について
積雪深については，富山市石坂に位置する富山地方気象台の観測露場に設置された，レーザー式の積雪深計の観測値を使用している。気象台の積
雪深計のデータは気象庁によって 1 時間毎に提供されており，本研究ではある時間の積雪深と 1 時

204

更科・安永：富山における積雪深増加時の降水粒子特性に関する研究

Table 1

LPM の粒径・落下速度のクラス分け

粒径 D

落下速度 v

クラス範囲［mm］ クラス幅［mm］ クラス範囲［m/s］ クラス幅［m/s］
0.125≤ D <0.250

0.125

0.000≤ v <0.200

0.200

0.250≤ D <0.375

0.125

0.200≤ v <0.400

0.200

0.375≤ D <0.500

0.125

0.400≤ v <0.600

0.200

0.500≤ D <0.750

0.250

0.600≤ v <0.800

0.200

0.750≤ D <1.000

0.250

0.800≤ v <1.000

0.200

1.000≤ D <1.250

0.250

1.000≤ v <1.400

0.400

1.250≤ D <1.500

0.250

1.400≤ v <1.800

0.400

1.500≤ D <1.750

0.250

1.800≤ v <2.200

0.400

1.750≤ D <2.000

0.250

2.200≤ v <2.600

0.400

2.000≤ D <2.500

0.500

2.600≤ v <3.000

0.400

2.500≤ D <3.000

0.500

3.000≤ v <3.400

0.400

3.000≤ D <3.500

0.500

3.400≤ v <4.200

0.800

3.500≤ D <4.000

0.500

4.200≤ v <5.000

0.800

4.000≤ D <4.500

0.500

5.000≤ v <5.800

0.800

4.500≤ D <5.000

0.500

5.800≤ v <6.600

0.800

5.000≤ D <5.500

0.500

6.600≤ v <7.400

0.800

5.500≤ D <6.000

0.500

7.400≤ v <8.200

0.800

6.000≤ D <6.500

0.500

8.200≤ v <9.000

0.800

6.500≤ D <7.000

0.500

9.000≤ v <10.000

1.000

7.000≤ D <7.500

0.500

10.000≤ v <20.000

10.0007.500≤ D <8.000

0.500

8.000≤ D∞

LPM は粒径22クラス，落下速度20クラスの計440クラスそれぞれの粒子数を観測し出力する間前の積雪深の差分をその時間の「積雪深変化量」

間相関係数 ρHV といった偏波パラメーターを取得

として解析を行っている。

することが可能で，上空での降水粒子の様子を推測できるのが特徴である。

2. 3		X バンド MP レーダーによる観測について

オリジナルデータの空間分解能は，動径方向

積雪深と降水粒子特性の関係をより広範囲に調に150 m，方位角方向に1.2 °であり，観測仰角べるために，富山市水橋入江に位置する国土交通

は Table 2の計12仰角である。X バンド MP レー

省北陸地方整備局富山防災センターの屋上に設置

ダーでは 1 分間に 3 回の PPI 観測（Plan Position

された，X バンド MP レーダーの観測データを使Indicator: 特定仰角での全周観測）が行われてお用している。

り，その仰角は一般配信用に用いる低仰角を高頻

X バンド MP レーダーは，日本各地の都市域

度で観測する「配信用仰角」と，主に水管理の現における降水量の現況把握・河川管理を目的に業目的で用いられる「CAPPI 観測用仰角」の 2 種

国土交通省が配備を進めたもので，X バンド偏波類がある。CAPPI は Constant Altitude PPI を指し

レーダーネットワーク XRAIN（eXtended RAdarていて，複数の PPI データから作成した水平断

Information Network：高性能レーダー雨量計ネッ

面データのことである。X バンド MP レーダーでトワーク）を形成している。このレーダーは従来

は 1 分間毎の 3 回の PPI 観測のうち， 1 回を「配のレーダーと比較してより細かく短い観測間隔で信用仰角」として 2 仰角を交互に， 2 回を「CAPPI

降水を観測でき，従来の反射強度 ZH に加えて，観測用仰角」に割り当てて 5 分間で10仰角を観測

反射因子差 ZDR や偏波間位相差変化率 KDP，偏波

し， 5 分間で計15回分の観測を行っている。こう205

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）Table 2 国土交通省 X バンド MP レーダー水橋
局で観測されている12仰角
仰角種類
配信用

3.6

して，LPM で観測された降水粒子特性に関する

1 分毎に交互にコンポジット解析を行った。さらに，積雪深変化
量と降水粒子特性の関係をより広範囲に調べるた

1.0
2.6

めに，それぞれの場合における X バンド MP レー

4.8

ダーのレーダーパラメーターに関するコンポジッ

6.1
CAPPI 観測用た」（以下単に「積もらなかった」とする）場合と

観測頻度

仰角［°］
1.7

場合，逆のケースを「予測式よりも積もらなかっ

7.5
9.0

1 分毎に 2 仰角ずつ，5 分で 1 サイクル

10.6
12.3
14.1
16.0
「配信用仰角」の 2 仰角，「CAPPI 観測用仰角」の10仰角で構成されているト解析を行った。

4 ．結果
4. 1		LPM 観測データの解析結果について
まず，積雪深変化量と各地上気象要素に関して
単回帰分析を行った。事例数を確保しつつ可能な
限り雨滴の事例を排除し，後のレーダー解析に際して融解層の影響を受けないようにするために，した仰角設定で観測が行われているため，時間解

気温0.5 ℃以下で，かつ LPM により何らかの降像度が 2 分毎の仰角と 5 分毎の仰角とが混在して水粒子が観測された577時間分を対象とした。そいる。

の結果，気温や相対湿度と積雪深変化量との間に3 ．解析手法

降水量と積雪深変化量との間には R2＝0.7というは有意な関係性が見られなかった一方で，LPM本研究では富山地方気象台における 1 時間毎の強い比例関係を確認できた（Fig. 2）。

積雪深データをもとに解析を行うため，理学部屋

次に，降水量以外にどの気象要素が積雪深変化

上で観測した地上気象要素の 1 分毎のデータに平量に寄与するかを詳細に調べるため，LPM 降水

均処理を行うことによって 1 時間毎のデータに整量に対して積雪深が顕著に増加した状況につい理している。LPM の出力する粒径・落下速度のて，粒径・落下速度分布にどのような特徴があ

データについても，クラスごとにその数を積算しるかを積雪深変化量の LPM 降水量への回帰直線て 1 時間毎のデータとしている。さらに LPM がを基準として調べた。LPM 降水量から予測され出力する降水強度のデータについても，平均処理る積雪深変化量と比べて相対的に「積もった」場を行うことにより 1 時間降水量（以下 LPM 降水合と「積もらなかった」場合とでグループ分けを量）として解析に使用している。

し，粒径・落下速度分布に関するコンポジット解

まず，気象台における積雪深変化量が，理学部析を行って比較した（Fig. 3）。ここでは， 2 つの屋上で観測した各地上気象要素（気温や相対湿度，

グループの粒子数自体が大きく異なるため，全風速など，LPM 降水量も含む）とどの程度関連

体の観測粒子数で正規化した値を用いて「積もっしているかを調べるために，各地上気象要素を説た」「積もらなかった」両グループを比較してい明変数，積雪深変化量を被説明変数として単回帰る。また，有意差検定として危険率 5 ％の両側検分析を行った。次に，積雪深変化量と降水量以外

定（Studentʼs t 検定）を実施している。

の気象要素との関係を調べるために，LPM 降水

Fig. 3では，赤色のマーカーが落下速度 v ＜量を説明変数，積雪深変化量を被説明変数とした

1.0m/s のクラスで見られている。赤色のマーカー

ときの単回帰直線から予測される積雪深変化量よはそのクラスにおいて，「積もった」場合が占める

りも，実際には大きく変化したケースを「予測式割合がより大きいことを示している。逆に「積もよりも積もった」（以下単に「積もった」とする）

らなかった」場合が占める割合が大きいことを示

206

更科・安永：富山における積雪深増加時の降水粒子特性に関する研究

す青色のマーカーは，粒径 D ＜1.0 mm のクラスで多く見られる。また，粒径が大きく落下速度がv＝2.0 m/s 程度のクラスにも，青色のマーカーがついている点も注目される。
この結果を別の角度から検証するために，粒径D ≤1.0 mm を α 群，粒径 D＞1.0 mm のうち落下速度 v ≤1.0m/s を β 群，それ以外を γ 群として分類（それぞれ Fig. 3における赤塗域，緑塗域，青Fig. 2 LPM 降水量を説明変数，積雪深変化量
を被説明変数として回帰直線を引いたもの
この回帰直線をもとに「積もった」「積
もらなかった」のグループ分けをしている塗域）し，それぞれの群による降水量が積雪深変化量とどのような関係があるかについて重回帰分析を行った。ここでは，気温，α 群降水量，β 群
降水量および γ 群降水量を説明変数として採用しているが，それぞれの群の降水量は，LPM 降水
量を Ishizaka et al.（2013）による質量フラックスの推定を参考に，各群の質量フラックスの推定値
によって重みづけをして分配したものである。
Fig. 4は，各説明変数の偏回帰係数が信頼度95％での信頼区間を示すエラーバーとともに示されている。粒径の小さい α 群や，他群と比べて落下速度が速く粒径が大きいために 1 粒あたりの降水量が多い γ 群降水量よりも，落下速度の遅い粒子の β 群降水量が積雪深変化量に大きく寄与することが分かる。この結果は Fig. 3のコンポジット
解析の結果と整合的である。また気温の偏回帰係数に関しても，単回帰分析で行った結果と同様に積雪深変化量とは有意な関係性を持たなかった。
4. 2 レーダー観測データの解析結果について
積雪深変化量と降水粒子特性の関係をより広範

Fig. 3 「積もった」「積もらなかった」各場合それぞれのクラスの粒子数割合の平均値の差
赤色マーカーは「積もった」場合の方がより大きな割合を占める傾向にあることを示し，ここでは危険率 5 ％で両者の平均値に有意差があったクラスのみを示している円の大きさは平均値の差の大きさを示し，著しく差の小さいクラスは＋で示
している

囲に調べるために，水橋入江にある MP レーダーの偏波パラメーターに着目した。ここでは，雪が降っていると推定された577時間分のうち，積雪深が 1 時間で 2 cm 以上増加し，かつ60分間連続して何らかの降水粒子を観測している時間において，それぞれのグループにおいて顕著だった15例（「積もった」15事例と「積もらなかった」15事
例）のそれぞれ15時間分について，MP レーダーの偏波パラメーターに関するコンポジット解析を行った（Fig. 5）。このコンポジット解析の期間は，Fig. 3で行ったコンポジット解析の期間の一部となっているが，降水粒子の特徴は変わらないこと

207

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）Fig. 4 粒径・落下速度で分配された 3 群の降水量と気温による重回帰分析の結果
図中のエラーバーは信頼度95 ％での偏回帰係数の信頼区間を示すを確認している。
解析に際して，配信用・CAPPI 観測用の 5 分間の計15回分の PPI 観測データから，空間解像度を水平方向に150 m ×150 m，鉛直解像度を150m としてクレスマン内挿（Cressman 1959）により 5 分毎「解析用 CAPPI」データを作成した。この 5 分の間にも降水システムは移動するため，その移動を考慮して移動補正を行う必要があるが，本解析では簡単化のために無風状態と仮定して補正は行っていない。レーダーの解析領域は降水シ
ステムの多くが西から東に進むことを踏まえて，
地上観測地点の富山大学理学部や富山地方気象台から西に約7,500 m 離れた地点（富山県射水市）
を中心に，半径10,000 m の領域を解析対象とし
Fig. 5 「積もった」「積もらなかった」各場合において顕著な15事例の各クラスの粒子
数割合の平均値の差「積もった」「積もらなかった」各事例のうち，それぞれ顕著な15事例を抽出して平均値の差をとったもの
赤色マーカーは「積もった」場合の方がより大きな割合を占める傾向にあることを示している
円の大きさは平均値の差の大きさを示し，著しく差の小さいクラスは＋で示している

た（Fig. 1の太線円内）｡
Fig. 6 は， レ ー ダ ー 反 射 強 度 ZH の CFAD
（Contoured Frequency by Altitude Diagram: 等高度帯毎の頻度分布図）である。一般にレーダー反射強度 ZH は，降水粒子が高密度または大粒径の場合に大きな値を持つとされるが，高度4,000 m
以下において「積もった」場合の方が反射強度のピークがより小さく，その値に幅を持っていることが分かった。これは強雨時に反射強度値が強くなる傾向とは逆の様相を呈している。また，どちらの場合も高度2,000 m 前後において，高度が高くなるにつれ反射強度値が低下しているのを見る

208

更科・安永：富山における積雪深増加時の降水粒子特性に関する研究

Fig. 6 「積もった」場合（上）と「積もらなかった」場合（下）のレーダー反射強度 ZH のCFADことができるが，「積もった」場合の方がより低高度から反射強度値の低下が見られる。

Fig. 7 「積もった」場合（上）と「積もらなかった」場合（下）のレーダー反射因子差 ZDRの CFADた。
Fig. 8は偏波間位相差変化率 KDP の CFAD であFig. 7は，レーダー反射因子差 ZDR の CFAD でる。偏波間位相差変化率 KDP は数密度が低く粒子ある。レーダー反射因子差 ZDR は降水粒子の縦横が球形に近いときに0.0付近を示し，数密度が高比に依存しており，値が大きいことは粒子が横長

く横長のとき正の大きな値をとるとされているであることを示す。レーダー反射因子差 ZDR は，が，両グループの顕著な違いは見られなかった。

「積もった」場合で分散が大きく，その特徴は高度2,000 m から3,000 m 付近において顕著であっ

Fig. 9は偏波間相関係数 ρHV の CFAD である。

ρHV は粒子の形状や相が揃っているときに1.0を示

209

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）Fig. 8 「積もった」場合（上）と「積もらなかった 」場 合（ 下 ）の 偏 波 間 位 相 差 変 化 率
KDP の CFAD

Fig. 9 「積もった」場合（上）と「積もらなかった」場合（下）の偏波間相関係数 ρHV のCFAD

す指標で，一般的な雨滴では1.0付近を示す。融でその値の分散が大きくなっており，その高度は解層などの様々な粒子が混在する場合に値が小さ「積もらなかった」場合の3,000 m よりも低い。

くなるが，X バンド MP レーダーでは降雨下でも0.7程度の値を観測したことがあるとされている

5 ．考察（XRAIN 雨量観測の実用化技術に関する検討資料

本章では，「積もった」場合と「積もらなかった」

付録より）。いずれのグループも25％以上の高頻場合とにおける，降水粒子特性の違いが持つ物理度域が，低高度において1.0付近に集中している。

的意味について考察する。

しかし，「積もった」場合には，高度2,000 m 付近

LPM による解析結果を示した Fig. 3や Fig. 5に

210

更科・安永：富山における積雪深増加時の降水粒子特性に関する研究おいて，「積もった」場合に大きな割合を占める落増加させるメカニズムについても様々な仮説が考下速度 vが≤1.0m/s のクラスの粒子は，空気抵抗

えられるが，現時点ではそれに答えることのできが大きくひらひらと落ちてくる「樹枝状結晶」やる観測データは得られていない。これについても，「雲粒付雪片」などの存在が推察される。一方，「積

精度の高い降雪量計（例えば時間降雪量計 FS-

もらなかった」場合に大きな割合を占めていた落250）や降水粒子の密度の測定が可能な測器（電子

下速度が大きく粒径の大きなクラスの粒子は，「高天秤等）による観測を行っていく計画である。

密度の雪片」や「霰」の存在が考えられる。
偏波レーダーデータによる解析において，「積

6 ．まとめもった」場合で反射強度 ZH は小さな値の頻度が観測に基づく降雪量の予測につなげるために，大きく，反射因子差 ZDR と偏波間相関係数 ρHV の

積雪深変化量に最も寄与しそうな要素は何かを富

値は相対的に大きな分散を持っていた。これらは，山において調べたところ，気温や相対湿度とはあ著しく扁平な雪片や「樹枝状結晶」などがひらひまり相関がなく，降水量とのみ良い相関を確認でらと落ちてくることで説明できると考えている。

きた。しかしながら，降水量は降水粒子そのもの

反射強度 ZH が「積もらなかった」ときと比べて相を観測して得た値のため，この結果は当然のもの

対的に小さいのは，特に仰角が小さくなる低高度といえる。そこで，降水量以外の要素について積において偏平粒子の断面積が小さくなることを反雪深変化量に寄与する気象要素を詳細に調べるた

映していると思われる。反射因子差 ZDR や偏波間

めに，降水量を基準とした解析を行った。降水量

相関係数 ρHV の値に幅があるのは，それらの粒子に対して相対的に「積もった」場合と「積もらなが常に同じ方向を向きながら落ちてくるわけでな

かった」場合とに分けて比較した解析では，「積

く，レーダー波に対して形（断面）を変えながらもった」場合において落下速度の遅い粒子群がよ落ちてくるために，様々な粒子が混在しているよ

り大きな割合を占める傾向があることが分かっうに見えるためであると考えられる。逆に「積もた。この結果を受け，降水量の値を LPM によるらなかった」場合には，反射強度 ZH の小さな値

粒径・落下速度データに基づいて 3 群に分配し，の頻度は低く，反射因子差 ZDR と偏波間相関係数

気温と共に重回帰分析をしたところ，落下速度

ρHV の値が相対的に小さな分散を持っている。この遅い粒子群である β 群降水量がもっとも積雪深

れらの特徴はより球状に近い雪片，もしくは「霰」

変化量に寄与していることが分かった。さらに，が落下することで説明可能である。

この「積もった」「積もらなかった」場合について

しかしながら，これらの推察を確認できるよう

XRAIN の X バンド MP レーダーのデータを使用なデータがないため，降水粒子を直接画像撮影すして比較したところ，「積もった」場合においてるなどのさらなる研究が必要である。また，あるレーダー反射強度 ZH は値に幅を持ち，その値の特定の粒子が存在するときに，各レーダーパラ

ピークも弱く，レーダー反射因子差 ZDR や偏波間メーターがどのような値を示すかは未だに分かっ

相関係数 ρHV もその値に幅を持っていることが分ておらず，先に述べた推察は想像の域を出ない。

かった。いずれの結果も「樹枝状結晶」や「雲粒レーダーパラメーターを用いた粒子判別に関して

付雪片」のような粒子の存在を示しているものとは様々な先行研究があるが（例えば Kouketsu et

考えられる。

al. 2015），本研究で得られた値はそれらにおいて

今後は，他の地点についても同様のことがいえ明確な粒子の種類の違いを示すものではなく，各るか解析するとともに，地上や上空での降雪粒子

パラメーターの値が何を反映しているのか検証すの確認手法，他の気象要素についての見落としがる必要がある。

ないか検討していきたい。

また，こうした著しく偏平な雪片や「樹枝状結晶」と推測される降雪粒子が，積雪深を効果的に自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）謝辞
富山大学理工学研究部の濱田篤氏には，解析とその解釈に多大なご協力をいただきました。ここに感謝の意を表します。
また，本研究は JSPS 科研費 JP17H04477，および富山第一銀行，富山大学理学部の研究助成を受けて実施されました。関係各位に深く感謝申し上げます。
なお，本研究で使用した XRAIN データセット
は，文部科学省の委託事業により開発・運用されているデータ統合・解析システム（DIAS: Data
Integration and Analysis System; https://diasjp.
net/）の下で，国土交通省により収集・提供されたものです。また，本研究の解析にあたり使用したレーダーデータの CAPPI 変換プログラムは，
防災科学技術研究所の前坂剛博士と清水慎吾博士
によって作成されたものを使用しています。

参考文献
Cressman, G.P.: An operational objective analysis
system. Mon. Wea. Rev, 87, 367-374, 1959.
Ishizaka M., H. Motoyoshi, S. Nakai: A New
Method for Identifying the Main Type of Solid
Hydrometeors Contributing to Snowfall from
Measured Size-Fall Speed Relationship. Journalof the Meteorological Society of Japan, Vol. 91,
No. 6, 747-762, 2013.
Kouketsu, T., H. Uyeda, T. Ohigashi, M. Oue, H.
Takeuchi, T. Shinoda, K. Tsuboki, M. Kubo and K.
Muramoto,: A hydrometeor classification method
for X-band polarimetric radar: Constr uction
and validation focusing on solid hydrometeors
under moist environments. J. Atmos. Oceanic
Technol.32, 2052-2074, 2015.
Lanzinger E., M. Theel, H. Windolph: Rainfall amountand intensity measured by the Thies laser
precipitation monitor, TECO-2006, 2006.
Matsuo, T., Y. Sasyo, and Y. Sato: Relationship211
between types of precipitation on the ground andsurface meteorological elements. J. Meteor. Soc.
Japan, 59, 462-476, 1981.
Nakai, S., K. Iwanami, R. Misumi, S. Park, T.
Kobayashi: A Classification of Snow Clouds by
Doppler Radar Observations at Nagaoka, Japan,
SOLA, Vol.1, 161-164, 2005.
石坂雅昭・中井専人・清水増治郎・岩本勉之・椎名徹・村本健一郎：降雪粒子種の連続観測：降雪
モードとの関係，日本気象学会2003年秋季大会
講演予稿集，339-339，2003．
大久保篤・黒川美光：冬型気圧配置時に富山県内に形成される強い降雪や悪視程を伴うシア・ラインの立体構造，天気，47，23-34，2000．
児玉安正・中山高徳・尾崎尚則：冬季季節風時に見られる東北日本の100km から数100km スケールの降水変動，天気，42，19-30，1995．
小西啓之・平沢尚彦・石坂雅昭・亀田貴雄：粒径と落下速度の観測値を用いた降雪強度の推定法，2011．
谷口和哉・境 和宏・増田有俊・板戸昌子・上田 博・
中井専人：XRAIN を用いた冬期降水量の推定精度向上に向けて MP レーダによる粒子判別に関する取り組み，2017．
土屋修一・山地秀幸・川﨑将生：XRAIN 雨量観測の実用化技術に関する検討資料 付録，国土技術政策総合研究所，2016．
中井専人・岩本勉之・石坂雅昭・山口 悟・佐藤篤司：2005/2006冬季に中越地域近辺で観測された雪雲の特徴，2006年度日本雪氷学会全国大会予稿
集， 4 ，2006．
中井専人：ワークショップ「降雪に関するレーダーと数値モデルによる研究 in 長岡（第15回）」概要
報告，2017．
中屋 耕・豊田康嗣：雨滴の粒径分布に基づく雨量
計 2 種類の比較 , 水文・水資源学会研究発表会
要旨集，2010．
（投 稿 受 理：2019年 4 月 5 日
訂正稿受理：2019年 7 月 3 日）

212

更科・安永：富山における積雪深増加時の降水粒子特性に関する研究

要旨降雪による災害のリスクを減らすため，複合気象計やディスドロメーター，X バンド MP レー
ダーのデータを用いて，積雪深変化と降雪粒子特性との関連を調べた。富山において降水量に対して相対的に雪が「積もった」ときには，落下速度が小さく粒径の大きい粒子が多く観測される傾向にあることが分かったが，気温や相対湿度の影響はほとんどないことが明らかにされた。
上空では，レーダー反射強度 ZH やレーダー反射因子差 ZDR，偏波間相関係数 ρHV の値に幅を持つことが分かった。これらの結果から，樹枝状結晶や偏平な雪片といった降雪粒子の存在が富山における積雪深増加に寄与していると考えられる。