日本ヒートアイランド学会論文集 Vol.1 (2006)
Journal of Heat Island Institute International Vol.1 (2006)

学術論文

都市街路空間の熱環境計測とヒートアイランドシミュレーション
Measurement of Urban Thermal Environment and Simulation of Urban Heat Island
齋藤 武雄*1
Takeo S. Saitoh

伊藤 智*2
Satoshi Ito

山田 昇*3
Noboru Yamada*1ハービマンエネルギー戦略研究所 HARBEMAN Energy Strategic Institute* 東北大学大学院環境科学研究科 School of Environmental Studies, Tohoku University*3 長岡技術科学大学 Nagaoka University of Technology
2

Corresponding author: Takeo S. SAITOH, harbeman.sharon@topaz.plala.or.jp
ABSTRACTThis paper describes a field measurement of urban thermal environment and a three-dimensional simulationof urban heat island in Tokyo metropolitan area. The field measurement results show that the present status ofambient temperature, relative humidity, and radiative heat flux in an urban street canyon in typical summer
condition. The simulation results show that the maximum ambient temperature increase up to 45.5°C in 2031, andalso show that the effect of “Tokyo wall” which is a cluster of high-rise buildings. The ambient temperature
increase around the Tokyo wall is less than 0.1°C.
キーワード:ヒートアイランド, 熱的快適性, 熱ふく射, 移動観測, 数値シミュレーション
Key Words : Urban heat island, Thermal comfort, Radiation flux, Field measurement, Computer simulation

１. 緒 言が多いが，先の例と同様にその対策は異なる．しかし，都市温暖化対策を対症療法的ではなく，そもそもの原因を解

近年，地球温暖化問題をはじめ，異常気象，オゾン層の消するという方向性を持って実施していくことができるの破壊等，人間をとりまく環境は徐々に悪化しつつある．まであれば，地球温暖化対策にもなり得る．

た，それらに起因する食糧不足などの問題は，健康被害の本論文では，地球温暖化と対比するため，とくに気温上

みならず，多くの生命を奪うことが予想される．

昇を主に問題視する場合は都市温暖化（Urban warming）とこのような地球規模の環境問題に加えて，身近な生活環いう用語を用い，郊外と比較して都市部の温度が上昇して境の悪化も大きな問題である．ヒートアイランド（都市温いる現象として捉える場合はヒートアイランド（Urban heat

暖化）(1)や光化学スモッグなどの問題は，その被害者にとisland）という用語を用いることにする．

っては地球温暖化問題より大きな問題と映るかもしれない．

都市は，人間が利便性を追求した結果生まれたものであ“地球”環境問題と“地域”環境問題．これらは明確な区別

「金」
「物」
「情報」
る．そのため，都市には必然的に「人」なく用いられることが多いが，どちらに焦点を絞るかによ「エネルギー」などが集中しており，特に大都市と呼ばれって，その対策は大きく変わってくることがある．例えば，る地域では，それらの過度な集中が問題となってきている．

自動車の燃料に関する各国の取り組みを見ると，その考え以前より，都市の気温は郊外に比べて高い傾向があった

方の違いが明確に表れている．日本では『ディーゼル車＝が，近年になって熱中症患者数の急増などにより，“都市温黒煙』のイメージが強く，一般的にディーゼル車は敬遠さ

暖化問題”として多くの人々に認識されるようになった．以れている(2)．これは，局地的な大気汚染防止のためである．

下に都市温暖化の主要な成因を示す．

しかし，ヨーロッパの一部の国ではガソリン車に比べて二酸化炭素排出量の少ないディーゼル車が歓迎されている(3)．
これは，地球温暖化問題に焦点が置かれているためである．
本研究では，“地域”環境問題の中でも，とくに都市温暖(1) エネルギーの集中的消費(4)(5)(2) コンクリートやアスファルト等の地表面性状改変(3) 都市構造物による周辺大気との熱交換の減少(4) 大気汚染物質による温室効果化の問題に焦点を絞り，観測と数値シミュレーションを行った．都市温暖化は地球温暖化と組で取り上げられること-1-湿度などの要素も影響していると考えられる．

Coefficient1981年を基準とした伸び率
of extension based on 1981

2.6

City都市ガス
gas

これらのことを踏まえ，本研究ではふく射環境に着目

2.4

した観測を行って現況を明らかにするとともに，ヒートア
2.2

イランドの 3 次元シミュレーションモデル(6)を用いて，東2京における都市温暖化の予測を行った．シミュレーション

Electricity
電力

では、“東京ウォール”と呼ばれる汐留地区の超高層ビル群

Floor
area
床面積

1.8

による海風遮断効果の一検証を行ってみた．

1.6

Car
自動車

２. 自動車による広域移動観測1.4
石油(揮発油，軽油，灯油)
Petroleum
oil

1.2

人口
Population

ヒートアイランドは局地性の高い現象である．そのため，

1
1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003
年
Year

気象庁で観測されたデータのみではその現象を把握することができないため，さまざまな観測が行われてきた．
ヒートアイランド現象の観測については，定点観測網の図 1 東京における年間エネルギー消費量の推移
Average dailtemperature,°C日y最maximum
高気温の平
均値
[℃ ]

Emergency熱
case
injury,中 症ofの heat
急患数[人 ] persons

代表例として，東京都環境科学研究所と東京都立大学が共同で設置したMETROS(8)が挙げられる．この観測網は都内

図 2 日最高気温の月平均値と熱中症患者数の関係（東京）

実感とより近い観測結果を得るべく，道路という人間の屋

1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0

36
Emergencycase of heat injury (Tokyo)
東京消防庁管轄における熱中症救急患者数(7,8月)
Averagedaily maximum temperature
7,8月の日最高気温の平均値(東京管区気象台)

34
32
30
28
26
24

1990

1992

1994

1996 1998
Year
西暦[年]

2000

2002

2004

126 点において気温や風などの連続観測を行っており成果を挙げている．定点観測では，周囲の建物などの影響が小さい小学校などの百葉箱内に観測装置が設置されており，
ヒートアイランドの気温分布を得るには適しているが，実際に人々が生活している局所的な環境の気温を計測するには，移動観測が適している．
ヒートアイランドは風の弱い冬の深夜に最も顕著に現れることが知られているが，ヒートアイランドが最も問題になってくるのは熱帯夜などに象徴される夏の夕刻から夜半にかけての不快さである．そこで，都市で生活する人々の外での活動圏から近い場所での気温と相対湿度の移動観測を行なった．

これらの成因がそれぞれどの程度都市温暖化に寄与しているかは明確には分かっていないが，(1)は都市温暖化の最2.1 観測装置と測定方法

大の要因と考えられている．図 1 に東京における年間エネ
ルギー消費量の推移を示す．ここでは 1981 年を基準値 1

図 3 (a)，(b)に測定プローブと観測車の概要を示す．Cu-Coとした伸び率を示した．1981 年の都市ガス，石油（揮発油，

熱電対とデジタルメータで気温を，デジタル湿度計で相対

軽油，灯油），電力の合計年間エネルギー消費量は 492.8PJ

湿度の観測を行った．移動観測の方法については，佐橋(9)(10)である．図 1 には参考のために人口，延べ床面積，自動車

および河村(11)の報告を参考にした．測定プローブは，底を台数の変化も示した．また，エネルギー消費と関連して，抜いた筒に入れ，筒にはアルミ箔を巻いてふく射を避け，夏期の冷房排熱の増加も都市温暖化に大きな影響を与えてかつ温まりにくいようにして自動車に取り付けた．図ではいる．ヒートアイランドは本来，冬期に観測されることが熱電対のみが表記されているが，湿度センサーも同様に組多かったが，東京などの大都市では夏期にもはっきり現れ

み込んだ．

(6)

ることが確認されており ，冷房排熱がその一助となってこのような仕様の観測車を 2 台用意し，18:10 に六本木いることは明らかである．この排熱によりさらに温度が上を同時に出発して内回り，外回りの 2 コースに別れて東京

昇し，冷房消費量をさらに増大させるという悪循環を引きの広域移動観測を行った．コースによって多少の時間差は起こしていることも考えられる．

あったが，ほぼ 22:30 に観測を終えた．図 4 に測定点を示

このような都市温暖化問題では気温のみが注目されがちです．測定点は 200 点である． 移動観測においては，観測

あるが，人体に与える影響を考える上では気温以外の要素

中に現象が変化するという大きな問題が生じる．今回の観も重要である．図.2 は東京消防庁管内における夏期の日最測には 4 時間 20 分を要し，その間に気温は約 2.8℃減少し，高気温の７月および８月の平均値と熱中症救急患者数の関

相対湿度は約 22%上昇(12)した．そのため，気象庁の定点観(7)

係 を表しており，最高気温の変化と熱中症患者数には確測データ（東京）を基に時間変化による誤差補正を行い，かに相関があるが，つまり，熱中症の発症，ひいては人間

18:00 における推定気温と湿度を求めた．

が感じる熱的な不快感には，気温だけではなく熱ふく射や-2-

28.4℃となった．港湾部を除く最低気温は，用賀付近でSupport Stick

26 cm

29.0℃であった．都市部と郊外の最大気温差をヒートアイ

8 cm

ランド強さ（Heat island intensity）というが，このときの観To Digital Thermometer

測領域では気温補正後の正味のヒートアイランド強さ（港Thermocouple

湾部を除く）は 3.4℃となった．

Steel Canister

一方，相対湿度は北から南に向かって高くなっているこ(a) 測定プローブとがわかる．これは，東京湾や多摩川からの湿分によるものであると考えられる．最高相対湿度はレインボーブリッ
ジ上で 63.7%となり，最低相対湿度は王子付近で 37.6%で

O b s e r v a tio n P r o b e

あった．港湾部を除く最高相対湿度は，用賀付近で 59.0%
であった．

Ambient Temp. [℃]

NArakawa
River

31 32
1 .5

Ikebukuro

m

31

30

31 31

30

(b) 観測車

Imperial
Palace

30

31
31
31

32

図 3 観測装置の概要

31
31
30

30

31 30
32

31

TR max= 32.4℃

3130

Otemachi

30

30

30
30

Shinjuku

29

TOKYO BAY

ShibuyaJuly. 28, 2005
Observation time: 18:10-22:30

5km

0Tokyo: 29℃, Hachioji: 27.2℃ (JMA) 18:00

図 5 東京の広域気温分布

Relative Humidity [%]図 4 東京における広域移動観測点

Arakawa
River

40

45

Ikebukuro

N

45

45

50

50

2.2 広域移動観測結果

50

図 5 に 2005 年 7 月 28 日の夕方から夜にかけて（18:10～22:30）行った気温と相対湿度の移動観測の結果を示す．

55
55
55

型的な夏の日で，東京管区気象台によると 18:00 におけるShinjuku

東京（大手町）の気温は 29℃，相対湿度は 58%，であった

Otemachi

45

45

50

なお，観測日の 2005 年 7 月 28 日は，一日中よく晴れた典

Imperial
Palace

55

55
55

60

(12)

．観測結果における気温・相対湿度は，全て時間補正後の値である．

TOKYO BAY

Shibuya

気温は，六本木，新宿，赤羽周辺で高くなっており，用July. 28, 2005
Observation time: 18:10-22:30

賀周辺，皇居，港湾部で低くなっていることがわかる．皇居周辺には，皇居を中心として気温の低い部分（クールア

図 6 東京の広域相対湿度分布イランド）が形成されている．最高気温は永田町付近で32.4℃となっており，最低気温はレインボーブリッジ上で

-3-

0

5km

３. 都市街路空間における歩行観測

3.2 歩行観測結果
前述のふく射熱流束計のほかに日射計，気温・相対湿度

都市の屋外空間の熱的快適性は，人工排熱の増加やコン計を用いて，歩行観測を行った．日射計では水平面全天日

クリートやアスファルトといった熱容量の大きい建築部材

射量を測定した．測定地点は，立教大学池袋キャンパス付による地表面被覆材の改変等により，以前より悪化してい近，東京都渋谷駅付近であり，2005 年 7 月 28 日の昼間（池ると言えるであろう．この熱的な不快感は，多くの人々が

袋：12:10～13:10，渋谷：14:45～15:30）に行った．
立教大学池袋キャンパス付近での観測結果を図 8～10 に，感じていることではあるが，その不快感の因子を定量的にとらえることはできていない．熱中症に代表されるとおり，

東京都渋谷駅付近での観測結果を図 11～13 に示す．ただし

熱的不快感には気温以外の様々な因子があると考えられ

図は，ふく射熱流束，気温，湿度の順となっている．ふく(13)，その中でも熱ふく射や湿度は熱的不快感に大きな影響

射熱流束値は，
正 12 面体形状物体に対する平均ふく射熱流を及ぼしていると考えられる．本研究ではとくにふく射環束である．なお，観測日の 2005 年 7 月 28 日は，一日中よ境に着目した観測を行う．

く晴れた典型的な夏の日で，東京管区気象台によると最高気温が 33.0℃であり，日平均風速は 3.3m/sであった．また，
12:00～16:00 の全天日射量は 1 時間当たり 2.09～3.15MJ/m2

3.1 CPC 型ふく射熱流束計（509～875W/m2）であり，相対湿度は 39～43%であった．

屋外空間では，人体は強い日射にさらされる可能性が屋
内空間に比べて格段に高く，建物・路面などからの日射反平均ふく射熱流束の値が最も大きかったのは，井の頭通射，日射により加熱された建物・路面からの熱ふく射，建り入り口交差点（渋谷）付近で 902W/m2となった．この地

物・路面の相互ふく射，そして空調や自動車排熱などの影

点は幅の広い南北道路であり，また東西に高い建物が建っ響も大きく，屋内空間とは全く性質を異にしているものとているため日射の影響を大きく受けているものと考えられ考えられる．これまでの熱ふく射環境（注：建築学，空調

る．平均ふく射熱流束は，広場や幅の広い道路でしかも日冷凍工学などの分野では「ふく射」の変わりに「放射」を

射を遮るような建物がない場合に高くなっており，それに用いる）の測定においては，主にグローブ温度計（黒球温

大気放射を含めた熱ふく射の影響が加わると，全天日射量

度計，Globe thermometer）(14)(15)(16)が用いられていた．風速を上回る値となってしまう．より詳細な観測および評価をが速いほどグローブ温度は気温に近づくため，微風速域で行うには，日射（短波長）と熱ふく射（長波長）に分けた

使用することが望ましく，また，球内における空気の熱容観測が必要と思われる．また各地点での日変化なども詳細

量のために応答性が遅いという欠点があり，外乱の大きいに考慮する必要がある．

屋外でのふく射環境の測定には不向きである．また，ふく射の指向性を把握できない(17)．
そのため，本研究では不均一ふく射場を計測するために，
本研究室で開発されたCPC型ふく射熱流束計(13)を用いた．

N

Ave. Thermal Radiation [W/m2]
July. 28, 2005
Observation time: 12:10-13:10

700

650

750

図 7 に，ふく射熱流束計の外観を示す．このふく射熱流束

750
800

700

計は，ふく射熱流束センサーと回転複合法物面集光（CPC:
650

Compound Parabolic Concentrator）型リフレクタからなる計測ユニットを正 12 面体に配置することにより，12 方向か

600

らの等価ふく射強度を計測することができる．ふく射熱流

Rikkyo Univ.

Rmax= 805W/m20

束計で得られた各方向からのふく射熱流束値から人体など

100 m

図 8 立教大学池袋ｷｬﾝﾊﾟｽ付近におけるふく射熱流束分布の任意形状物体が受けるふく射熱流束を近似計算することが可能である．
Radiation flux sensor

N

Ambient Temp. [℃]

Multiple CPC radiation
fluxmeter unit

July. 28, 2005
Observation time: 12:10-13:10
Tmax= 36.6℃
36.0
36.5

34.5

34.0
35.5
34.5
35.0
35.0
34.5

CPC reflector
35.5
34.5

Data acquisition PC

35.0 35.5

Rikkyo Univ.

Daily Max. Temp. : 33.0℃ (JMA)0

図 9 立教大学池袋ｷｬﾝﾊﾟｽ付近における気温分布
図 7 CPC 型ふく射熱流束計の概観

-4-

100 m

N

Relative Humidity [%]

34.0

33.5

35.0

34.5

34.0

32.5
33.0

35.0

35.0

33.5

35.5

35.5
35.5

N

July. 28, 2005
Observation time: 14:45-15:30

July. 28, 2005
Observation time: 12:10-13:10
34.5

Ambient Temp. [℃]

35.0

34.0

34.5

34.5
35.0

0

100 m

35.5

図 10 立教大学池袋ｷｬﾝﾊﾟｽ付近における相対湿度分布

Ave. Thermal Radiation [W/m2]

Tmax= 36.0℃

N

July. 28, 2005
Observation time: 14:45-15:30

0Daily Max. Temp. : 33.0℃ (JMA)

100 m

図 12 東京駅渋谷駅付近における気温分布
650

700

750

Relative Humidity [%]
800

N

800
750

700
650

900
850

Rmax= 902W/m2

600

37.0
36.5

36.0

35.0

34.0

34.5
34.0

33.0
0

35.5

33.5

100 m

33.0

図 11 東京都渋谷駅付近におけるふく射熱流束分布
気温は全般的に気象庁発表の最高気温よりも高かった．この結果は定点観測だけではなく，実際の生活環境に近いとJuly. 28, 2005
Observation time: 14:45-15:30

ころでの移動観測の重要性を示している．最高気温は立教大学（池袋）の北西端 T 字路付近で 36.6℃となった．ここ

0

100 m

図 13 東京都渋谷駅付近における相対湿度分布

は比較的交通量が多く，地面はアスファルトでその周辺にはレンガの塀があったため，日射によって高温になったそモデルのメッシュ要素数は 5548 であり，表面積は 2.9m2でれらの表面からの伝熱現象により高い気温になったものとある．人体形状のような複雑形状物体の場合，股下や脇の考えられる．気温も直射日射の影響を大きく受けており，下などのように物体自身の要素間のふく射熱交換を考慮す

高い建物の影ではその周囲に比べて低い値を示していた．

る必要がある．しかしながら，本研究では，周囲からどれ

立教大学構内では，気温は低くなっているが平均ふく射熱くらいのふく射が人体表面に入射するのかを明らかにする

流束は周囲と比較して低くなっていないという分布が現れことを目的とするため，人体表面温度とふく射率を一定値ている．この箇所の地表面は芝生や並木道であった．

に仮定し，以下の方法によって近似的に各要素が受けるふ相対湿度は全ての測定地点において気象庁発表の値より

く射熱流束を求めた．

も低かった．また，気温が高いところは相対湿度が低く，まず，モデル要素の重心から，CPC型ふく射熱流束計と相対湿度が高いところは気温が低くなっている．これは，同じ 12 方向に光線を放射する．このとき要素の表に放射さ相対湿度が水蒸気圧の飽和水蒸気圧に対する比であり，水れる光線についてのみ追跡し，他の要素に遮蔽されなけれ蒸気圧が等しい場合，気温が高いほうが相対湿度は低くなば，その要素はその方向からのふく射熱流束Enを受けるもるという性質を持っているためであると考えられる．

のとみなす．他の要素による遮蔽があった場合は，式(1)によって求められるふく射熱流束Enをその方向から受けるも

3.3 実測による熱環境評価のと仮定する．

この歩行観測結果から，ふく射熱流束計の特徴を用いてE n = π I h sin 2 θ a

人体形状物体が受けるふく射熱流束の分布を求めた．人体

-5-

(1)

４. ヒートアイランドシミュレーション

ここで，Ihは人体表面を灰色拡散面と仮定した場合のふく射強度であり，式(2)で計算できる．本解析では人体の全表面においてεhを 0.9，Thを 32°Cと仮定した．

Ih =地表面性状の改変や人工排熱の増加などにより，都市の熱環境は悪化の一途をたどっている．特に近年のIT化によε hσTh4π(2)る人工排熱の増加は，都市温暖化をさらに進展させていると考えられる．また，東京都汐留駅付近の超高層ビル群（東今回の観測における平均ふく射熱流束が最大となった地

京ウォール）が都市熱環境をさらに悪化させるとも指摘さ点での測定値に基づく解析結果を図 14 に示す．ただし，人れている(18)．

体は真南を向いているものとした．表 1 に測定地点におけ

そこで，本研究ではとくに夏期の東京を対象とし，3 次
元シミュレーションにより将来の気温分布を予測するとともに，
東京ウォールが都市熱環境に与える影響を解析する．

る測定日時，気温，水平面全天日射量，12 面体における平均ふく射熱流束，人体表面における平均および最大ふく射
熱流束を示した．この条件では，12 面体形状が受けるふく射よりも人体形状が受けるふく射が約 200W/m2小さい．ま4.1 基礎方程式

た，人体形状の平均ふく射熱流束は 693W/m2，最大値は基礎方程式は，Saitoh et al.(19)によって開発された 3 次元

21155W/m で，平均値の約 1.76 倍となった．通常，熱環境

Navier-Stokes方程式，および連続の式を渦度ベクトル－速の評価において熱ふく射を考慮する場合，平均的な値を用

度ベクトルポテンシャルに変換した方程式系を用いる．

いることが多いが，局所的にふく射熱流束が大きいときに

Navier-Stokes方程式と連続の式から，速度ベクトルおよびは，不快感が発生することも考えられる．また，ある程度圧力を直接求める速度・圧力法は，圧力項が他の項と比べ以上の熱ふく射が局所的にではあっても人体に照射された倍のオーダーとなるため，その項で桁落ちが生じ，実際に場合，水ぶくれや火傷など，人体における部分的な不快感計算を行うと，大きな誤差を生じ，不安定になり発散し易も発生してしまう．今後，ふく射環境と生理現象などを詳いのに比べ，渦度ベクトル－速度ベクトルポテンシャル法

細に調査研究することが望まれる．

は，圧力が方程式系から消えるため，長時間安定して計算できる．また，浮力の効果も直接，かつ簡単に考慮できるため，都市温暖化の解析に適している．
以下に基礎式(3)～(25)を示す．
渦度方程式：∂ω+ (υ ⋅ ∇ )ω − (ω ⋅ ∇ )υ∂t
= (∇K ) ⋅ ∇ + K∇ 2 ω + D + B + C
浮力項：
⎧ ∂θ
⎫
∂θ
B = ⎨ βg , −β g , 0⎬

1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100

[

⎩ ∂y

]

∂x

コリオリ力項：図 14 平均ふく射熱流束最大地点でのふく射熱流束分布

拡散項：

表 1 平均ふく射熱流束最大地点における解析結果
井の頭通り入り口
測定場所 Place交差点付近（渋谷）Shibuya
測定日 Date
July 28, 2005

Dx =

14:57

気温 Temperature
水平面全天日射量
Horizontal total solar radiation
平均ふく射熱流束（12 面体）
Ave. radiation flux (on dodecahedron)
平均ふく射熱流束（人体）Ave. radiation flux (on human body)
最大ふく射熱流束（人体）Max. radiation flux (on human body)35.3 ℃

(4)

⎭

⎧ ∂u
⎛ ∂u ∂v ⎞⎫
∂v
C=⎨f
, f
, − f ⎜⎜ + ⎟⎟⎬∂z⎝ ∂x ∂y ⎠⎭⎩ ∂z

測定時刻 Time(3)

D = {Dx , D y , Dz }

Dy =

Dz =

902 W/m2
693 W/m2∂ ⎛ ∂K h ∂u ∂K h ∂w ⎞ ∂ ⎛ ∂K M ∂u ∂K M ∂w ⎞
⎜
⎟+ ⎜
−
−
⎟
∂y ⎜⎝ ∂z ∂y ∂x ∂y ⎟⎠ ∂z ⎝ ∂z ∂z∂x ∂x ⎠∂ ⎛ ∂K h ∂v ∂K h ∂u ⎞⎜⎟−∂x ⎜⎝ ∂x ∂x ∂y ∂x ⎟⎠+1154 W/m2∂ ⎛ ∂K h ∂w ∂K h ∂v ⎞ ∂ ⎛ ∂K M ∂w ∂K M ∂v ⎞
⎜
⎟+ ⎜
⎟
−
−
∂y ⎜⎝ ∂y ∂y∂z ∂y ⎟⎠ ∂z ⎜⎝ ∂y ∂z∂z ∂z ⎟⎠∂ ⎛ ∂K h ∂u ∂K h ∂w ⎞−⎜⎟∂x ⎝ ∂z ∂x ∂x ∂x ⎠+824 W/m(6)∂ ⎛ ∂K h ∂w ∂K h ∂v ⎞⎜⎟−∂x ⎜⎝ ∂y ∂x∂z ∂x ⎟⎠+

2(5)

∂ ⎛ ∂K h ∂v ∂K h ∂u ⎞ ∂ ⎛ ∂K M ∂v ∂K M ∂u ⎞
⎜
⎟+ ⎜
⎟
−
−
∂y ⎜⎝ ∂x ∂y ∂y ∂y ⎟⎠ ∂z ⎜⎝ ∂x ∂z∂y ∂z ⎟⎠

(7)

-6-

エネルギー方程式：

t+ =

∂θ
⎛ ∂θ ⎞+ (υ ⋅ ∇ )θ = (∇κ ) ⋅ ∇ + κ∇ 2 θ + ⎜ ⎟∂t⎝ ∂t ⎠ heat

[

]

(8)

+

]

+

+

+

+

+

2

+
x

+
y

+
z

+
x

+
y

+
z

(u , v , w ) = Ha (u, v, w), θ = θθ −−θθ+[(x , y , z ) = H1 (x, y, z ),(ξ ,η , ς ) = Ha (ξ ,η , ς ), (Γ , Γ , Γ ) = a1 (Γ , Γ , Γ ),湿分拡散方程式：∂q⎛ ∂q ⎞+ (υ ⋅ ∇ ) q = (∇κ ) ⋅ ∇ + κ∇ 2 q + ⎜ ⎟∂t⎝ ∂t ⎠ evap

a
t,
H2

+

+

+

h

h

c

(9)

(16)

渦度ベクトルと速度ベクトルポテンシャルの関係式：(10)∇ 2Γ = −ω

乱流モデルには，Mellor-Yamadaモデル(level 2)(21)(22)を用いて，鉛直方向の渦拡散係数を求めた．このモデルは，実速度ベクトルとポテンシャルの関係式：

際の地形上の流れ場に適用される例が多く報告されており，

υ = ∇×Γ(11)

大気の流れ予測には信頼性の高いモデルである．
本シミュレーションで対象とするのは, 皇居を中心としω , Γ , υ は, それぞれ, 渦度ベクトル, 速度ベクトルポ

た 20 km×20 km の領域で, 大手町, 新宿, 渋谷, 池袋などのテンシャル, 速度ベクトルであり, 次式で表される．

主要地域が含まれており，これを 500m 正方メッシュで(12)1600 要素に分割した．本モデルでは一般風は与えず，ラー

また, 演算子∇, ∇ は, 単位ベクトル(i, j, k)を用いて, それなっているが，水平方向拡散係数などのチューニングによぞれ式式で表す．

り，海浜域から都心方向へ卓越する典型的夏期快晴時の風ω = (ξ , η, ζ ), Γ = (Γ x , Γ y , Γ z ), υ = (u, v, w)

ジスケールの自然対流熱伝達のシミュレーションモデルと

2

∇=

∂
∂
∂
∂2
∂2
∂2
i+
j + k , ∇2 = 2 + 2 + 2
∂x
∂y
∂z
∂x
∂y
∂z

系を再現できることを確認している．地表面の熱収支につ(13)

いては, 東京都土地利用現況に基づいて土地利用状況を考なお，渦度方程式において， ω ， υ は局所体積平均値でッシュの土地利用を建物用地，交通用地，緑地，水面（河ある．また，エネルギー方程式において温位の表現を用い

川・湖沼・海水域），その他の 5 つの土地利用区分に分類し，たが，温度と温位の関係は，次式であらわされる．

各種パラメータを表 2 のように設定した．各要素のカテゴθ=T慮した非定常熱収支式を解く．図 15 に示すように各解析メ

リーごとに，以下の非定常熱収支式を解くことにより，面

(14)

π

積重み付けによる正味の顕熱輸送量および湿分輸送量を得

ただし，π はエクスナー関数(Exner function)である．

る．なお, 鉛直方向の計算領域は高度 3 km までとした.

エネルギー方程式の右辺第 2 項は，都市大気の最下層に

地表面における土地利用区分 i における非定常熱収支

おける地表面からの顕熱輸送量および人工排熱量による大式は，人工エネルギー消費量を考慮しており，式(4.17)で表

気の加熱項である．また，湿分拡散方程式(9)の右辺第 2 項

される．

は，地表面からの湿分輸送量による寄与項である．
以上の基礎式に対する主な境界条件は，次の通りである．

ρ i c i hs

dTi
= S i + Q ai − Qei − G i − H i − lE i
dt

(17)

ここで，S iは日射量，Qai は大気ふく射量，Qei は自身の赤x = 0, L :外ふく射量，Gi は建物および路面内部への熱伝導量，Hi は∂u∂u
ξ = 0, η = , ς = − ,∂z∂yy = 0, L :

∂θ ∂q
=
=0
∂x ∂x

∂v
∂v
ξ = − , η = 0, ς = ,∂x∂zz = 0, L :∂v∂uξ =− , η = , ς =0∂z∂z
θ = transient (z = 0 )

∂θ ∂q
=0
=
∂y ∂y

θ = constant

表面での対流による熱輸送量である．これら各項は以下の式によって求める．

Si = α Si ( I + D)
Qai = α Li ε skyσTa

(18)
4

(19)

ここで，快晴時(雲量 0)のときの大気の平均放射率εskyは，Berdahl and Martin(23)の実験式より，露点温度Tdpより以下の(z = L )ように求められる．
(15)

ε sky = 0.711 + 0.56 × 10 −2 Tdp + 0.73 × 10 −4 Tdp 2(20)以上の基礎式は，既に次の無次元変数を用いて無次元化してある．（ただし，＋記号は省略）-7-

している．土地利用区分の未来予測は非常に困難であるた

Atmosphere mesh

め東京都の最新（平成 13 年度）の都市計画地理情報システ
TemperatureSpecific humidity
Wind velocity

Sensitive heat
Evaporation
Anthropogenic heatムのデータを使用し，人工排熱のみ未来予測を行った．
人工排熱データは，Saitoh et al.による 1991 年夏の電力，
ガスおよび石油類（揮発油，灯油，軽油）のメッシュ調査
データを 1991 年から計算対象年までの電力，ガスおよび石Traffic

油類の消費量の伸び率に基づいて外挿したものに，電力消Buildingz

費量の 30%を冷房によるものと仮定し，冷房機器の平均

Water

y
Green

x

COP を 3.0 として冷房排熱量を加算したものである．なお，

Others

各種消費量の解析には東京都統計年鑑のデータを用いた．
東京都統計年鑑の最新データは 2003 年であるため，それ以降の各種消費量は予測しなければならない．筆者らはこ

土壌側計算メッシュ
Land mesh

れまでは床面積増加の予測を行い，その結果を基に人工排図 15 地表面付近の解析モデル

熱を割り出していたが，近年の IT 化に伴う急激な電力需要の増加により，床面積と人工排熱の相関が薄れてきたもの

表 2 土地利用区分と各種パラメータと考えられるため，単に人工排熱データのみに着目し予測

建物用地
Building

交通用地
Traffic

水面
Water

緑地
Green

その他
Others

0.2

0.1

0.1

0.15

0.2

0.9

0.9

0.9

0.9

0.9

0.0

0.0

1.0

0.5

0.2

1.7

0.7

0.63

1.05

1.05

0.81

0.50

0.15

0.57

0.57

Qei = ε iσTi
Gi = λi4

Ti − Tunderdzを行った．予測に際して，1974～2003 年の人工排熱データを用い，単純に 3 次近似を行った．人工排熱量の経年変化を図 16 に示す．

排熱量[PJ]
Anthropogenic
heat emissions, PJ

土地利用区分
Land-use
ｱﾙﾍﾞﾄﾞ
Albedoα [-]放射率Emissivity
ε [-]
蒸発効率
Moistureefficiency
β [-]
熱伝導率
Thermalconductivity
λ [W/mk]
温度伝導率
Thermaldiffusivity
a [m2/s]

1200
1000
800
600
400
200
0
1974

1978

1982

1986

1990
西
暦[年]
Year

1994

1998

2002

図 16 東京における人工排熱量の経年変化(21)

4.3 広域移動観測結果との比較(22)

本シミュレーションモデルの妥当性を検討するために，

ここで，地中への熱伝導 G は，地下 50cm において温度の広域移動観測との比較を行った．シミュレーションは，広日変化はないもとして，１次元熱伝導方程式によって解く．

域移動観測の条件と同様，2005 年 7 月 28 日 18 時において∂Tunder∂ 2Tunder
=a
∂t
∂z 2

行った．このとき，人工排熱は 2003 年と比較して約 1.07

(23)

倍となるように設定した．広域移動観測の結果との比較を
図 17 に示す．その結果，六本木，大手町，新宿，赤羽でのさらに，対流による熱輸送量と水分蒸発による潜熱輸送量

高温域と，皇居周辺や港湾部での低温域がよく再現されては，接地境界層の仮定に従って，次式により求めた．

いることがわかった．

H i = ρ a c p C H (Ti − T )U(24)

lEi = lρ a β CH (qsi − q) U

(25)

4.4 都市温暖化の未来予測
本シミュレーションモデルを用いて，2011 年，2021 年，

2031 年の 8 月 1 日におけるシミュレーションをおこなった結果を図 18～図 20(a)，(b)に示す．ただし，(a)は 12 時，(b)4.2 人工排熱は 18 時の結果である．また，各時間での最高気温の経年変

本シミュレーションモデルの主な入力データは，土地利化を図 21 に示す．このとき，人工排熱はそれぞれ 2003 年

用区分と人工排熱であり，出力結果はこれらに大きく依存と比較して，約 1.65 倍，3.16 倍，5.70 倍となるように設定-8-

Akabane

z=1.5mz=0.8mTOKYO (18:00, Summer, 2005)

N

AkabaneTem p気温[℃]erature, °C

Ikebukuro

Shinjuku
Tmax=32.6
OtemachiShibuyaRoppongi0

図 17 (a) 広域移動観測結果（図 5 をカラー化したもの）
TOKYO (12:00, Summer, 2011)

5km

図 17 (b) シミュレーション結果

z=1.5mTOKYO (18:00, Summer, 2011)

z=1.5mN

N

AkabaneAkabaneIkebukuro

Ikebukuro

Tmax=35.8℃

OtemachiShibuya

Shinjuku
Tmax=34.7℃

OtemachiShibuyaRoppongi0

Roppongi

05km

図 18 (a) 2011 年の 12 時における気温分布

TOKYO (12:00, Summer, 2021)

気温[℃] °C
Temperature,

気温[℃] °C
Temperature,

Shinjuku

5km

図 18 (b) 2011 年の 18 時における気温分布z=1.5mTOKYO (18:00, Summer, 2021)

N

z=1.5mAkabaneN

AkabaneIkebukuro

Tmax=41.4℃

OtemachiShibuya

Shinjuku
Tmax=40.3℃

OtemachiRoppongi0

気温[℃] °C
Temperature,

Shinjuku

気温[℃] °C
Temperature,

Ikebukuro

ShibuyaRoppongi

5km
0

図 19 (a) 2021 年の 12 時における気温分布5km

図 19 (b) 2021 年の 18 時における気温分布-9-TOKYO (12:00, Summer, 2031)

z=1.5mTOKYO (18:00, Summer, 2031)

z=1.5mN

N

AkabaneAkabaneIkebukuro

Ikebukuro

Tmax=45.5℃

OtemachiShibuyaRoppongi0

Tmax=44.9℃

OtemachiShibuyaRoppongi

5km

0

図 20 (a) 2031 年の 12 時における気温分布

気温[℃]
Tem perature, °C

Shinjuku
気温[℃]°C
Temperature,

Shinjuku

5km

図 20 (b) 2031 年の 18 時における気温分布

した．筆者らの過去の計算結果では，2031 年の 18 時にお50

ける最高気温は大手町および新宿付近で 44.6℃となるといなった．これは，主に人工排熱の予測方法の違いによるものであると考えられる．ヒートアイランドは夜に顕著に発生するといわれているが，シミュレーション結果より昼間もはっきり現れている．これは主に人工排熱の影響であり，人工排熱がヒートアイランド現象に及ぼす影響が大きいことを示している．また，2011 年，2021 年，2031 年の 12 時

最高気温[℃]
Maximum
temperature48

う予測が出ているが，今回は同条件で最高気温は 44.9℃と

46
44
42

12時
Noon
18pm
18時

40
38
36
34
32

の最高気温はそれぞれ 35.9℃，41.2℃，45.5℃となっており，
人工排熱が現在のペースで増加した場合，都市の熱環境はますます苛酷なものとなることが予想される．

30
2005

Maximum temperature
2010

2015

2020 2025
西暦[年]
Year

2030

2035

2040

図 21 最高気温の経年変化

4.5 東京ウォールの影響（2005 年 18 時の最高気温は実測値をプロットした）

東京都汐留駅付近の超高層ビル群（東京ウォール）の幅が現状では，およそ 1km，高さが 200m 程度であるが，品川から新橋，日本橋に至る 10km 程の建物群も考慮すると，また，5 ブロックモデルにおいて，南北方向にブロック
が 2 つ並ぶ箇所における南北方向の断面における風速分布

その影響は比較的広範囲にわたることが予想される．
これらの影響をシミュレーションで考慮するため，ビルを図 24 に示す．ただし，この図も東京ウォールがある場合

群の簡単なモデルを仮定した．幅 500m 四方，高さ 200mとない場合との風速差分表示であり，表示領域の高さは地のブロックを最小単位とし，それを 3 つ連ねたものをウォ

上 500m まで，幅は 5km である．また，図において左が南ールの簡略モデルとした．また，将来的な建設を念頭に置であり，海風は左側から吹いている．この結果より，東京

き，ブロックを 5 つ連ねたものについても解析を行った．

ウォールの風下方向（北側）では海風の流入減少による地2005 年 8 月 1 日 12 時におけるシミュレーション結果を図

表面温度の上昇に伴い上昇気流が発生しているが，その範22(a)，(b)に示す．ただし，この図は東京ウォールがある場

囲は東京ウォールの背後にとどまり，またその大きさは最合とない場合との差分温度の分布図であり，東京ウォール

大で 0.02m と小さいものであることがわかった．ただし，のモデル形状は図の通りである．また，図 22 の東京ウォー

本シミュレーションモデルでは，1 メッシュサイズが 500m

ル付近におけるそれぞれの拡大図を，図 23(a)，(b)に示す．

であるため，マイクロスケールの微気象への影響について

ただし，1 メッシュ 500m である．この結果より，東京ウ

は今後の研究が必要である．

ォールの有無が 20km スケールの都市温暖化に与える影響のポテンシャルは小さく，現状を模擬した 3 ブロックモデ
ルがもたらす気温上昇は，最大で 0.03℃程度あり，5 ブロックモデルにおいても気温上昇は 0.05℃程度であった．

-10-

TOKYO (12:00, Summer, 2005)

z=1.5mTOKYO (12:00, Summer, 2005)

z=1.5mN

N

AkabaneAkabaneIkebukuro

OtemachiTokyo wall
Shibuya0

Shinjuku

OtemachiTokyo wall
ShibuyaRoppongi

温度差分[℃]
Temperature
difference °C

Shinjuku

温度差分[℃]
Temperature
difference °C

Ikebukuro

Roppongi

0

5km

5km

図 22 (b) 東京ウォール（5 ブロックモデル）の温度分布へ布への影響（ウォールが無い場合との差分温度）の影響（ウォールが無い場合との差分温度）

Temperature difference °C

Temperature difference °C

図 22 (a) 3 ブロックモデルによる東京ウォールの温度分

図 23 (b) 5 ブロックモデルの拡大図[km]

図 23 (a) 3 ブロックモデルの拡大図

Tokyo wall

0.01m/sground
South

North
[km]

図 24 東京ウォールの風速分布への影響-11-

１. 結 言

記号表：
a
温度伝導率
B
浮力項
ci
各土地区分の比熱
C
コリオリ力
cp
定圧比熱
CH
バルク係数
D
散乱日射量
D
拡散項
E
ふく射熱流束Ei
蒸発速度f
コリオリパラメータ
g
重力加速度
Gi
熱伝導量
hi
各土地利用区分の厚さ
H
鉛直方向スケール
Hi
対流熱交換量Ih
人体要素の拡散ふく射強度
K
拡散係数
水平方向拡散係数（運動量，熱，
Kh
物質）
KM
鉛直方向拡散係数（運動量）l
水の蒸発潜熱L
水平方向スケールq比湿

本研究では，年々深刻さを増している都市温暖化（ヒートアイランド）を研究テーマとして，まず，従来から行われている温度・相対湿度の移動観測を行い，さらに CPC 型
ふく射熱流束計によるふく射環境の実地計測を行い，熱環境の現状を定量的に把握するとともに，人体が受けるふく射熱流束を近似的に明らかにした．また，東京を対象とした 3 次元シミュレーションにより気温分布の未来予測を行い，また，東京都汐留駅付近の超高層ビル群（東京ウォー
ル）が都市温暖化に与える影響を算出した．
本研究では都市温暖化の軽減方策に関しては言及していないが，本研究がその解決の一助となることを望む．解決
策の一つとして挙げられる地表面の高アルベド化は，導入箇所によっては，日中の人体へのふく射熱流束を増加させることが考えられる．また，最近開発されている水分蒸発装置の濫用は，湿分増加による都市気候の変動や，水の循環による細菌の繁殖などの懸案事項がある．このように，
都市温暖化の対症療法に万能なものはないため，人工排熱の増加や地表面性状の改変という大元の原因に目を向ける必要がある．しかし，この熱的な不快さと引き換えに手に入れた便利さをすぐに手放すことは不可能であり，対症療法と根本治療を並行して行うことが肝要であると考えられる．

Tiに対する飽和比湿

kg/kg

Qai
Qei

大気ふく射量面要素 i 自身が周囲へ射出する
赤外ふく射量
日射量
時間
温度
気温
露点温度
各土地利用区分の表面温度
土壌温度
日平均風速
座標
x,y,z 方向の風速
単位ベクトル

W/m2
W/m2

Si
t
T
Ta
Tdp
Ti
Tunder
U
x,y,z
u,v,w
i,j,k

などの計測により，都市空間における熱環境の現状を明らかにした．

(2) 全球方向からの熱ふく射を 12 方向からの熱ふく射に分割近似できるCPC型ふく射熱流束計を用いて，東京において実地計測を行い，都市空間におけるふく射環境を定量的に把握した．その結果，渋谷駅周辺では平均ふく射熱流束が最大約 900W/m2に達していることがわか

m
kg/kg

qsi

以下に本研究における主要な知見を述べる．

(1) 従来の移動観測および歩行観測による気温および湿度

m2/s
J/(kg·K)
J/(kg·K)
W/m2
W/m2
Kg/s/m2
rad/s
m/s2
W/m2
m
m
W/m2
W/m2·sr

W/m2
s
K
K
K
K
K
m/s
m/s
-

った．

(3) 東京都区部を対象とした都市温暖化の 3 次元シミュレーションを行い，シミュレーションの妥当性の検証と，未来予測を行った．これにより，未来の東京の熱環境の苛酷さが明らかとなり，とくに 2031 年頃の夏の夕刻

6 時の最高気温が 44℃を超えることを示した．
(4) 東京ウォールが都市温暖化に及ぼす影響を，3 次元シミュレーションを行い明らかにした．その結果，その影
響は 0.1℃未満のオーダーであることがわかった．シミュレーションモデルや計算条件，計算自体の誤差を勘案しても、結果的に“東京ウォール”が周囲の平均的な気温を上昇させる効果はあまり顕著ではない．

-12-

ギリシャ文字αi
各土地利用区分のアルベド
βi
各土地利用区分の蒸発効率
ε放射率εi
各土地利用区分の放射率
εsky
大気放射率
速度ベクトルポテンシャル
Γ
θ
温位
θa
許容入射半角θc
代表最低温度θh
代表最高温度
π
円周率
λi
熱伝導率
ρa
空気の密度
σ
ステファン・ボルツマン定数
速度ベクトルυ
渦度ベクトル
ω

rad
K
K
rad
W/(m·K)
kg/m3
W/(m2·K4)
m/s
1/s

Experimental Thermal and Fluid Science, 24 (2004),

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