（様式３）新潟大学災害・復興科学研究所
共同研究報告書

日本海側地域に災害をもたらす極端気象のマルチスケール相互作用
吉田 聡 1）所属を右肩番号で示す
研究分担者氏名 河島 克久 2）

研究代表者氏名

研究分担者氏名
研究分担者氏名
研究分担者氏名
研究分担者氏名

本田 明治 2）
山根 省三 3）
山崎 哲 4）
川瀬 宏明 5）1）京都大学防災研究所 2）新潟大学災害・復興科学研究所 3）同志社大学理工学部 4）海洋研究開発機構 5）気象庁気象研究所
研究要旨
新潟県をはじめとする日本海側地域に災害をもたらす豪雨・豪雪・竜巻・突風などの極端気象は，地球規模の気候変化・変動の中で，偏西風蛇行，ブロッキング高気圧，爆弾低気圧，降水・降雪帯といったマルチスケールの大気現象が相互作用して発生発達する．本研究では，昨年度までに確立した複数の極端気象の客観的指標を複合的に活用することで，極端気象を引き起こすマルチスケールな相互作用とその予測可能性を調査した．2020 年 12 月中旬の大雪事例について，1850 年頃からの気温と海面水温の上昇の影響を見積もり，海面水温の上昇が降水量を増加させていることを明らかにした．また，解析雨量データから新潟県周辺で発生した線状降水帯を抽出し，過去の水害事例のいくつかは線状降水帯が要因になっているものがあることが分かった．さらに，災害をもたら極端大気現象を発現させる寒冷渦の指標化手法や日本域領域大気再解析と観測予報感度の開発を進めた．

Ａ．研究目的資するアンサンブル気候予測データベース d4PDF

新潟県をはじめとする日本海側地域に災害を（Mizuta et al. 2017）の非温暖化実験と過去実もたらす豪雨・豪雪・竜巻・突風などの極端気象

験および気象庁メソ気象モデル JMA-NHM，線状降は，地球規模の気候変化・変動の中で，偏西風蛇

水帯抽出には気象庁解析雨量，日本域領域客観解行，ブロッキング高気圧，爆弾低気圧，降水・降析の作成には，日本域領域同化システム NHM-雪帯といったマルチスケールの大気現象が相互LETKF（Fukui et al. 2018），観測予報感度解析に作用して発生発達する．本研究では，昨年度までは ALERA（Enomoto et al. 2013）version2 を用に確立した複数の極端気象の客観的指標を複合いた．

的に活用することで，極端気象を引き起こすマルチスケールな相互作用とその予測可能性，さらにＣ．研究結果

は地球温暖化の影響を明らかにすることを目的

C-1. 2020 年 12 月の豪雪とした．

2020 年 12 月中旬は，新潟県の中越の山沿いや群馬県北部で過去の記録を更新する大雪に見舞

Ｂ．研究方法われた．今回の大雪は短期間に多量の雪が降り，本研究で用いたデータとモデルは，2020 年 12急激に積雪が増加したことが特徴であった．また，月の豪雪事例実験については，地球温暖化対策に海面水温(SST)が平年より高かったことも指摘されている．そこで，2km 格子の気象モデル NHM をC-3. 寒冷渦の客観的抽出用いて，過去の気温と SST の上昇が大雪に及ぼす災害をもたらす極端大気現象を発現させる寒影響を調査した．気象庁メソ解析値を境界値とし冷渦の指標化（中心位置，強度，半径，局所背景て再現実験を行うと，12 月中旬の山雪型の降雪を基本場）が概ね完成した．本指標は気圧面高度場よく再現できた．次に，地球温暖化対策に資するのスナップショット（観測値，解析値，予報値）

アンサンブル気候予測データベース(d4PDF)から，から直接計算できるので（時空間フィルターなど過去の気温と SST の変化を見積もり，メソ解析値の事前処理などが不要），極端大気現象の早期抽から除いた感度実験を行った．その結果，温暖化出や迅速な解析が可能となる．新潟大学では 2012

により，広域での降水量の増加，海上・沿岸部で年より「新潟地域風情報システム」，2017 年よりの降雪量の減少，山沿いでの降雪量の増加したこ「顕著大気現象追跡監視(PV マップ)表示システとが示唆された．また，気温と SST の上昇の影響

ム」を運用し，極端大気現象の監視・検出を行っをそれぞれ評価したところ，SST の上昇が降水量ている．現在これらのシステムの機能強化を進め，の増加に最も寄与していた．また，再現実験に比今回完成した寒冷渦指標を実装し，更に寒冷渦指べて気温の上昇も抑えられるため，降雪量は再現標を用いたトラフ・寒冷渦追跡システムを構築中実験よりも広域で増加する結果となった．一方，で，極端大気現象の監視・早期検出の精度向上及気温のみが上昇した場合は，大気の安定度の強まび詳細な解析による極端大気現象を発現させるりによって降水量が減少し，降雪量も広域で減少

寒冷渦のライフサイクルのメカニズム解明が期した．

待される．寒冷渦指標の開発に関しては現在米国気象学会 Monthly Weather Review 誌の投稿中で，C-2. 新潟県付近の線状降水帯査読プロセスの最終段階に入っている．

過去約 30 年間（1988 年 4 月～2019 年 12 月）の気象庁の解析雨量データを用いて，新潟周辺C-4. 予測可能性（東経 137-140 度，北緯 36.5-39 度の領域）で発海洋研究開発機構のスーパーコンピュータ地生した線状降水帯を抽出した．ここでは，3 時間

球シミュレータにおいて，気象予測を行うための積算降水量 80 mm 以上の連続する降水域の形状が，全球データ同化システムを開発している．このデ縦横比 2 倍以上の楕円で近似できるものを線状降ータ同化システムでは，観測を大気モデルに融合水帯とみなした．27 事例の線状降水帯が抽出され，（同化）させることが可能で，研究機関においてその発生は中越で多く，下越で少ないことが分か数値天気予報を行うことができる．このシステム

った．中越で検出された線状降水帯は，いづれもにおいて，特定の観測が気象予測にどれだけ貢献

7 月か 8 月に発生しており，線状降水帯の向きはしうるかを評価する研究を行っている．全球の観西-東方向から北西-南東方向であった．今回抽出測の数は数万〜数十万に及び，ここの観測がどのした 27 事例の中には，新潟県で水害が発生したくらい寄与しうるのかを別々に調査するのは困8・4 水害（1998 年），平成 16 年 7 月新潟・福島豪難である．そこで，全ての観測が個々にどの程度雨，平成 23 年 7 月新潟・福島豪雨のそれぞれに予報に影響を与えるかを同時に診断する新手法

関連する線状降水帯が含まれていた．しかし，で あ る

1995 年に姫川や関川流域で発生した 7・11 水害にSensitivity to Observations) をデータ同化シ

関連する降水現象は，含まれていなかった．7・11ステムに実装することに成功した．このシステム

水害は，梅雨前線の影響を受けた降水現象であっを使って，日本の周囲の様々な観測について，どたことが報告されており，局所的な降水と梅雨前の観測が予報改善にインパクトを与え得るかを線による降水とが重なり合って水害発生に至っ調査する予定である．さらに今後は，全球データたものと考えられる．今後は，寒冷渦などの総観同化システムだけでなく，日本領域大気モデルを規模の現象と抽出した線状降水帯の事例との関使ったデータ同化システムの開発に携わり，豪雨係を調べてゆく予定である．

や豪雪といった極端災害を直接再現しうるモデ

EFSO(Ensemble-basedForecastルを用いて，観測の影響評価研究を行う予定である．

第 67 号，455-458．

Ⅾ．結論

2.学会発表（学会名・発表年月・開催地なども記入）

日本海側地域に災害をもたらす気象について，Honda, M., S. Kasuga, J. Ukita, S. Yamane,

新たに開発した客観的抽出手法や領域大気モデ

H.

Kawase,andA.

ル，大気データ同化システムを駆使して，マルチSeamless

スケール相互作用と予測可能性，温暖化の影響を

preexisting trough. EGU General Assembly

調査した．2020 年 12 月の豪雪事例では，1850 年

2020, online, May3-8, 2020.

detection

Yamazaki:Regionaloflowcutoff

and以降の日本海海面水温高温化が降水量の増加をもたらしていることが示された．また，線状降水

本田明治: 日本海海岸平野部に大雪をもたら帯の客観的抽出手法を用い，新潟県付近での過去

す日本海上の高気圧性循環, 雪氷研究大会の水害事例との関連性を調査した．寒冷渦の客観（2020・オンライン）, オンライン, 2020 年 11

的抽出手法の開発により，準リアルタイムで災害月 16-18 日.

発生前に，その前兆となる寒冷渦を追跡する体制が整った．全球データ同化システムによる観測感

山崎哲：全球大気実験的アンサンブル再解析

度解析手法を開発し，日本周囲のどの観測が予報

ALERA2，大槌シンポジウム 2020，オンライン，精度に影響するのかを解析することが可能にな

2020 年 12 月 14 日．

った．以上の成果は，今後，日本海側地域の災害気象の実態とメカニズム，予測可能性とその将来

Yamazaki, A., T. Miyoshi, T. Enomoto, J.

変化の研究に繋がることが期待される．

Inoue, and N. Komori, Towardpractical use of EFSO for weekly weather

引用文献

forecasts: Dynamics ofEnomoto, T., T. Miyoshi, Q. Moteki, J. Inoue,

propagation of observation impacts, JpGU-M. Hattori, A. Kuwano-Yoshida, N. Komori, andAGU Joint Meeting 2020, online, July12-16,

S. Yamane, 2013: Observing-system research2020

and ensemble data assimilation at JAMSTEC.
Data Assimilation for At- mospheric, Oceanic

吉田聡，佐藤克文，楢崎友子，福岡拓也：ウミand Hydrologic Applications (Vol. II). Park,

ガメによるバイオロギングを用いた台風・爆弾

S. K., and L. Xu (eds.), Springer, Berlin

低気圧下の海水温観測，日本海洋学会 2020 年

Heidelberg, 509–526.

度秋季大会，オンライン，2020 年 11 月 27 日．

Fukui, S., T. Iwasaki, K. Saito, H. Seko, and吉田聡，宮澤泰正，土井威志，高橋英俊，小松M. Kunii, 2018: A feasibility study on the幸生，佐藤克文，楢崎友子，福岡裕也：バイオhigh-resolution

ロギングによる大気海洋観測，大槌シンポジウ

Japanregional

assimilating

observationsasan

reanalysis

only

over

conventional

alternative

tothe

dynamical downscaling. J. Meteorol. Soc.

Japan, 96, 565–585, doi:10.2151/jmsj.2018056.
Ｆ．研究発表1.論文発表(掲載誌名･巻号･頁･発行年を記入し，掲載論文あるいはＰＤＦファイルを別紙で 1 部提出)

「第 10 回データ同化ワークショップの報告」
川畑拓矢，山崎哲（第 13 著者），ほか，天気，ム 2020，オンライン，2020 年 12 月 14 日．