別紙資料

顕著な大雨をもたらす線状降水帯の自動検出技術を開発
1．背景
強雨が数時間以上にわたって継続し、河川氾濫や土砂災害等の深刻な被害を引き起こす集中豪雨の発生が近年多発しています。気象庁気象研究所（以下「気象研究所」という。）の研究によると、台風の直接的な影響によるものを除く集中豪雨の 6 割以上は、線状降水帯(注)によって引き起こされていると言われています。2017 年 7 月 5 日九州北部、2018 年 7 月 5 日全国(広範囲)、2019 年 8 月
26 日佐賀県、2020 年 7 月 4 日熊本県及び 7 月 6 日九州北部など、毎年のように線状降水帯による大雨で甚大な水害・土砂災害が発生しており、線状降水帯をリアルタイムで把握する技術開発は喫緊の課題となっています。
内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)の課題「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」において 2018 年度から実施している、線状降水帯の新たな観測・予測システムの開発プロジェクト（研究代表者：防災科学技術研究所 清水慎吾）では、参画する一般財団法人日本気象協会(以下「日本気象協会」という。)が中心となり、顕著な大雨をもたらす状況を適切に捉えることが可能となる線状降水帯の自動検出技術の開発を進めてきました。
(注) 線状降水帯は、「次々と発生する発達した雨雲（積乱雲）が列をなした、組織化した積乱雲群によって、数時間にわたってほぼ同じ場所を通過または停滞することで作り出される、線状に伸びる長さ 50～300 km 程度、幅 20～50 km 程度の強い降水をともなう雨域」を指す。
線状降水帯の形成・維持のメカニズムには未解明の点が多いことに加え、“線状に伸びる降水域”を認識でき、かつ、災害につながる雨量の具体的な閾値は地域によって幅が大きいことから、その明確な定義は難しいとされている。一方で、防災上の様々な対応に向けた実用的視点からは、“災害を引き起こす、停滞性が認められる”線状降水帯の客観的な基準を設定し、その検出に基づく情報提供が必要とされている。

2．線状降水帯自動検出技術の開発（1）第 1 期 SIP（2014 年から 2018 年）における線状降水帯検出技術の開発
国土交通省水管理・国土保全局 砂防部において、重大な土砂災害につながる可能性のある「線状降水帯」を早期に検知する機能をもつ「土砂災害危険度評価システム」が構築されました。
（国土交通省報道発表資料 https://www.mlit.go.jp/report/press/sabo01_hh_000084.html ）（2）第 2 期 SIP における線状降水帯検出技術の開発
第 2 期 SIP では、第 1 期 SIP で開発された線状降水帯の検出技術を高度化させるために、日本気象協会が中心となって、気象研究所が開発した線状停滞型の強雨域の検出手法をもとに、解析雨量の 3 時間積算を用いた線状降水帯自動検出技術を導入しました。
次の 3 つの客観的条件を満たす雨域を、線状降水帯として検出するものです。
3 つの客観的条件を満たす雨域：① 3 時間積算降水量が 80mm 以上の分布域が線状（長軸対短軸の比が 2 以上）② その面積が 500 平方キロメートル以上③ 上記①の領域内の 3 時間積算降水量の最大値が 100mm 以上
2図 1 2020 年 7 月 4 日 2 時（日本時）における 3 時間積算雨量と自動検出結果（紫色の楕円）。
日本気象協会は、この手法を用いたリアルタイム監視システムを構築し、2019 年から九州地域の自治体との実証実験を開始してきており、令和 2 年 7 月豪雨において、九州で図 1 を含む 13 個の線状降水帯を検出しました（日本気象協会防災レポート https://www.jwa.or.jp/news/2020/07/10461/ ）。
図 1 に示すように、自動検出した線状降水帯の領域を楕円で近似することで、線状降水帯の位置と形状（範囲）を 4 つの変数（中心位置、長軸半径、短軸半径、及び回転角度）で表現でき、地図上で他の情報（大雨警報発表地域等）と容易に線状降水帯の位置を重ね合わせることが可能となりました。
より厳しい検出条件を設定(①の条件を 80 mm から 100 mm に、③の条件を 100 mm から 150 mm に変更し、抽出後 3 時間は時空間的な連続性が高い場合同一のものとみなす）した上で、全国を対象として2017 年から 2020 年の月別の検出数を表 1 にまとめました。4 年間の年平均で 93 回の検出となりますが、その全ての事例で大雨による著しい災害が発生したわけではありません。
表 1 SIP 方式（積算降水量に基づく検出回数：一次細分区域*4 単位）。
線状降水帯検出※3時間抑制年／月
20174567891011計

241428130792018

001333193800103

2019

125242212390105

2020

2316493111085372

年平均 93 回
隣接県で3時間以内に発表されたものを一つにまとめた場合*4 1 次細分区域とは、府県天気予報を定常的に細分して行う区域。気象庁は、 気象特性、災害特性及び地理的特性により府県予報区を分割しています。
45672017891011計6811402920180091371100402019

123878140432020227142610343146

(3）気象庁実装に向けた開発
気象庁では、災害発生の危険度が急激に高まっている中で、線状の降水帯により非常に激しい雨が同じ場所で降り続いている状況を「線状降水帯」というキーワードを使って解説する情報の運用開始を目指しています。そこで、気象庁と協議の上、第 2 期 SIP で開発した検出技術を基に、表 1 の積算雨量基準と気象庁の危険度分布を組み合わせ、検出条件をより厳しくすることで（以下の 4 つの検出条件へ変更）、警戒レベル４相当以上の状況を想定した、年平均 44 回程度の、災害発生の危険が急激に高まっている地域における線状降水帯の検出が可能となりました（表 2）。2021 年６月 17 日から、本成果に基づく気象庁の「顕著な大雨に関する情報」の提供開始が予定されるなど、着実な社会実装が進んでおり、今後、更なる検出技術の向上に向けて研究を進めていきます。
４つの検出基準:① 3 時間積算降水量が 100mm 以上の分布域が線状（長軸対短軸の比が 2.5 以上）② その面積が 500 平方キロメートル以上③ 上記①の領域内の 3 時間積算降水量の最大値が 150mm 以上④ 大雨警報(土砂災害)の危険度分布において土砂災害警戒情報の基準を実況で超過（かつ大雨特別警報の土壌雨量指数基準値への到達割合 8 割以上）又は洪水警報の危険度分布において警報基準を大きく超過した基準を実況で超過
表 2 気象庁実装方式（危険度分布も加味した検出回数：一次細分区域単位）。
線状降水帯検出＆((特別警報基準の8割超過＆土砂災害危険度レベル4超過（2格子以上）)
or 洪水警報危険度レベル4超過)※3時間抑制
年／月
2017

4567891011計147124037

201800222131300502019

01312103190482020

00532

310041176

年平均 44 回
隣接県で3時間以内に発表されたものを一つにまとめた場合

参考文献:

4567

2017

891011計

6561018

津口裕茂, 加藤輝之 (2014): 集中豪雨事例の客観的な抽出とその特性・特徴, 天気, 61,455-469.
2018

002

10

660024

2019

01276

3

6025

Hirokawa
and N.
Identificationof0 heavy 162020 Y., T. Kato,
0 H. Tsuguti
04 Seino (2020):
921and classification
0rainfall areas and their characteristic features in Japan., J. Meteor. Soc. Japan . 98, 835–857. 83
https://doi.org/10.2151/jmsj.2020-043

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