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日本気象学会 2017 年度春季大会
出展・リクルートブース開設・協賛・協力企業・団体等一覧
今大会の開催に当り，以下の企業・団体からご出展・リクルートブースご開設・ご協賛・ご協力を頂きました 2017 年 3 月 15 日現在；50 音順 ．厚く御礼申し上げます．

＜ 出展・リクルートブース開設・協賛・協力 ＞
株式会社アイ・アール・システム*
株式会社朝倉書店
株式会社ウェザーニューズ+
英弘精機株式会社*
オフィス気象キャスター株式会社+
気象工学研究所+
サイバネットシステム株式会社*
JAXA 第一宇宙技術部門 地球観測研究センター(EORC) *株式会社島津製作所
全日本空輸株式会社
ダイヤモンドエアサービス株式会社
DKSH ジャパン株式会社*
東京ダイレック株式会社*
一般財団法人東京大学出版会*
トーテックス株式会社
日本気象株式会社+
一般財団法人日本気象協会*+
株式会社日立パワーソリューションズ*
株式会社プリード*三菱電機株式会社*(五十音順)*はポスター会場内に併設されるブースにて展示を行う予定の企業・団体です．
+はポスター会場内に併設されるリクルートブースを設ける予定の企業・団体です．

―1―

日本気象学会 2017 年度春季大会
会期：2017 年 5 月 25 日（木）～28 日（日）会場：国立オリンピック記念青少年総合センター（東京都渋谷区代々木神園町 3-1）
( http://nyc.niye.go.jp/ )大会実行委員会担当機関：東京大学先端科学技術研究センター，東京大学大学院理学系研究科，
国立極地研究所，首都大学東京大会委員長：中村 尚（東京大学先端科学技術研究センター）
当日の会場への連絡先 ：大会実行委員会事務局（国立オリンピック記念青少年総合センター405 会議室（センター棟 4F））            TEL 090-1833-8948（大会期間中のみ有効）            ※大会参加者への伝言は，受付付近の掲示板に掲示します．
             取り次ぎはいたしませんのでご承知おき願います．

会場案内図

国立オリンピック記念青少年総合センターホームページより            交通の案内○ 小田急線：
新宿駅から各駅停車 約 3 分「参宮橋」駅下車 徒歩 約 7 分○ 地下鉄千代田線：「代々木公園」駅下車 徒歩 約 10 分
○ 京王バス：
新宿駅西口 16 番より 「代々木 5 丁目」下車
渋谷駅西口 40 番より 「代々木 5 丁目」下車―2―

大会行事予定
Ａ会場   ：セミナーホール 417（センター棟 4F）
Ｂ会場   ：309 会議室（センター棟 3F）
Ｃ会場   ：310 会議室（センター棟 3F）
Ｄ会場   ：311 会議室（センター棟 3F）
ポスター会場：401・402・403・409 会議室（センター棟 4F）（企業展示会場・リクルートブース併設）

5 月 25 日（木）10:00～
11:30

11:30～
12:30
13:30～
17:00

A 会場
中高緯度大気（5, A101～A105）

総会・記念講演・シンポジウム：大ホール（カルチャー棟）
受付    ：416 会議室（センター棟 4F）
大会事務局 ：405 会議室（センター棟 4F）
懇親会   ：レセプションホール（国際交流棟）

B 会場
観測手法Ⅰ
（7, B101～B107）

ポスター・セッション （30, P101～P130）
熱帯大気・台風（14, A151～A164）

観測手法Ⅱ（6, B151～B156）

C 会場
D 会場
専門分科会
専門分科会
「気象庁データを利用 「気候変動影響への適した気象研究の現状と 応技術とその社会実装」
展望」
（5, D101～D105）（7, C101～C107）

データ同化（16, C151～C166）

専門分科会「異常気象のメカニズ
ムと要因分析」
（13, D151～D163）

気象予報（7, C201～C207）

物質循環（9, D201～D209）

大気力学（9, B157～B165）
5 月 26 日（金）

5 月 27 日（土）

5 月 28 日（日）

09:30～
11:30

気候システムⅠ（9, A201～A209）

11:30～
12:30
13:30～
15:20
15:30～
17:40
18:15～
20:15
09:30～
11:30

ポスター・セッション （34, P201～P234）

11:30～
12:30
13:30～
17:00
09:30～
11:30

ポスター・セッション （33, P301～P333）

降水システムⅠ（9, B201～B209）

総会
学会賞，藤原賞，岸保・立平賞，山本賞受賞記念講演
懇親会
気候システムⅡ（9, A301～A309）

降水システムⅡ（8, B301～B308）

シンポジウム ｢最新の気象学が描き出す多彩な大気海洋結合現象」
気候システムⅢ（5, A401～A405）

降水システムⅢ（9, B401～B409）

気象教育（4, A406～A409）
11:30～
12:30
13:30～
17:00

環境気象・大気境界層 大気放射
（9, C301～C309）（9, D301～D309）

ポスター・セッション （4, P401～P404）
ジュニアセッション （11:00～12:30）
公開気象講演会
中層大気｢「大雨災害」に備える」 （13, B451～B463）

発表件数：330 件（専門分科会 72，口頭発表 157，ポスター101）

専門分科会
専門分科会
「福島第一原子力発電 「新世代静止気象衛星所からの放射性物質の ひまわり８号がもたら拡散の実態と影響－事 す新しい気象学」
故後  年を経過して－」 （9, D401～D409）（9, C401～C409）

専門分科会
専門分科会
「 年と  年の 「偏波レーダーを用い台風」
た観測解析技術と利用法の展開」
（12, C451～C462）（17, D451～D467）

 当大会予稿集に掲載された著作物については，以下の規程「日本気象学会の刊行物に掲載された著作物の利用について（http://www.metsoc.jp/teikan/MSJ_kitei_copyrightpolicy.pdf）」に準じます．
本プログラムの記載内容に関する問い合わせは〒305-0052茨城県つくば市長峰 1-1 気象研究所予報研究部内 講演企画委員会
（E-mail: kouenkikaku2017s@mri-jma.go.jp）まで.

―3―

講演の方法があります．携帯用メディアによるバックアップファ
イルの準備など，トラブルへの備えは講演者自身で行って頂くようにお願いします．

一般口頭発表・専門分科会

・ 一般口頭発表の講演 1 件あたりの持ち時間は 12 分（講演 10 分･質疑 2 分）です．
・ 専門分科会の発表時間についてはコンビーナーからの指示に従ってください．
・ 講演には PC プロジェクターを使用できます．
・ 講演にあたり，予め以下の点をご了承ください パソコンは各自で準備して下さい．会場にはプロジェ
クター，VGA ケーブル及び HDMI-VGA 変換アダプ
タを準備します．VGA（ミニ D-sub15 ピン），ある
いは HDMI（フルサイズ）コネクタを装備した PC が使用できます．
 セッション開始前の休憩時間などを利用して，必ず接続の確認を行っておいて下さい．また接続が不安な場
合は，セッション開始前に会場係に申し出て下さい．
 突然の故障や接続の際のトラブルが発生した場合，座長の判断で発表順の繰り下げなどの対応をすること

ポスター発表・ 講演者はポスターに表題と著者名を明記して下さい・ ポスター発表の一人当たり使用可能面積は，縦 150cm×
横 180cm となっています．
・ ポスターを掲示する際には画鋲をお使い下さい画鋲は各自でご用意下さい．なお，テープは使用することができません．
・ ポスターの掲示可能時間は，大会第 1〜3 日目は 09:00〜
19:00，大会第 4 日目は 09:00〜13:00 です．会場の都合
上特に撤収は毎日時間厳守でお願いします・ ポスター会場での機器の使用は，講演申し込み時に予め申し出ていたもの以外は原則として認められません．
・ ポスター会場では電源は使用できません．


シンポジウム｢最新の気象学が描き出す多彩な大気海洋結合現象｣
※シンポジウムには一般の方もご参加いただけます．ただし春季大会参加登録をされていない方は，
参加登録ページ(http://www.metsoc.jp/?p=5906)での事前登録(無料)が必要です．

日時：大会第 3 日（5 月 27 日）13:30～17:00
会場：国立オリンピック記念青少年総合センター 大ホール（カルチャー棟）
司会：松本淳 首都大学東京地理学教室 趣旨
海洋は地表面のおよそ 7 割を占め，海面水温と海氷分布は，より速く移ろいゆく大気にとっての下方境界条件となる．その一方で，大気は風応力や海面熱・水・放射フラックスを介して海洋や海氷に熱的・力学的強制をもたらす．
この大気-海洋間の双方向の影響の揺らぎに伴って大気海洋結合変動が起こる．2014 年夏に始まったエルニーニョ現象
は，各国の予報機関による大方の予測に反して弱いまま推移したのち，翌 2015 年になって観測史上 3 番目の強さにまで発達し，遠隔影響を介して世界各地に異常気象を引き起こした．このように熱帯大気海洋結合変動が中高緯度の気候に影響する一方で，これまでの研究では，中緯度海洋はこれに受動的に応答するだけと思われていた．しかし最新の研究により，中緯度の海洋変動が能動的に大気変動を駆動する例も見い出されている．他方，北極域の海氷変動は
大気に熱的に影響し，中高緯度帯に異常気象をもたらす可能性が指摘され，活発な研究がなされている．2017 年は，
このような海洋や海氷と大気との相互作用の理解に挑む 2 つの国際キャンペーン ––海大陸研究強化年 (YMC) と極
域予測年 (YOPP)–– の開始年に当たる．
大気海洋系の相互作用に対する研究への機運がこのように国際的な高まりを見せる中，本シンポジウムでは多彩な
大気海洋結合現象を最新の研究成果を交えて概観し，さらなる研究への取り組みを展望する機会としたい．講演は熱帯から極域に渡る多様な大気海洋結合現象を包括するよう企図した．このシンポジウムが大気海洋相互作用研究の意
義と魅力を幅広い方々に知っていただく機会となれば幸いである．

プログラム
1) 「ENSO の監視と予測」
           安田 珠幾 （気象庁 地球環境・海洋部 気候情報課）
2) 「YMC: 海大陸域における大気－海洋－陸面相互作用研究」
           米山 邦夫 （海洋研究開発機構 大気海洋相互作用研究分野）
3) 「熱帯大気海洋結合変動がもたらす東アジアへの遠隔影響」―4―           小坂 優
（東京大学 先端科学技術研究センター）
4) 「気候系の Hotspot: 中緯度の暖流や水温前線が及ぼす気候系への影響」
           中村 尚
（東京大学 先端科学技術研究センター）
5) 「YOPP: 北極観測と予測可能性研究の融合」
           猪上 淳
（国立極地研究所 国際北極環境研究センター）
6) 「総合討論」
        司会：松本 淳（首都大学東京 地理学教室）
※各講演時間は質疑応答を含めて 30 分です．
 問い合わせ先：小坂優（東京大学先端科学技術研究センター）
 TEL: 03-5452-5144
 E-mail: symposium2017s@metsoc.jp

総 会
日時：大会第 2 日（5 月 26 日）13:30～15:20
会場：国立オリンピック記念青少年総合センター
議事次第
1. 開会
2. 議長選出
3. 理事長挨拶
4. 2017 年度日本気象学会賞授与
5. 2017 年度藤原賞授与
6. 2017 年度岸保・立平賞授与
7. 2016 年気象集誌論文賞及び SOLA 論文賞授与報告
8. 議事    （1）2016 年度事業報告    （2）2016 年度決算報告    （3）2016 年度監査報告
9. 報告
    （1）2017 年度事業計画
    （2）2017 年度収支予算（3）2015 年度決算報告（正味財産増減計算書）の修正    （4）その他
10. 議事録署名人の指名
11. 議長解任
12. 閉会

専門分科会の概要紹介
2017 年度春季大会では下記の通り，7 件の専門分科会が開かれます．

気象庁データを利用した気象研究の現状と展望
日時：大会第 1 日（5 月 25 日） 10:00～11:30
場所：C 会場
趣旨：気象庁と気象学会との包括的共同研究契約である「気象研究コンソーシアム」が締結されて 9 年が経過しました．コンソーシアムでは，数値予報用実況解析，各
種数値予報データなどの気象庁モデルの出力データのみならず，海面水温解析値や気象衛星ひまわり 8 号デー
タなどの最先端の解析・観測データの提供などを通じ，気象研究とその研究成果の社会還元の促進に努めています．
  本分科会では，
 (1) 数値予報の出力データを利用した研究 (2) 気象衛星ひまわり 8 号データなど新しい観測データを用いた研究 (3) 数値予報モデル・データ同化手法の開発と精度向上の研究

 などに関する講演を募集し，気象庁データが拓く新しい気象研究について展望します．なお，本分科会への講演申込には，コンソーシアムへの参加の如何は問いません．
コンビーナー：坪木和久（名古屋大学宇宙地球環境研究所），
余田成男（京都大学大学院理学研究科），永戸久喜（気象庁予報部数値予報課）

気候変動影響への適応技術とその社会実装
日時：大会第 1 日（5 月 25 日） 10:00～11:30
場所：D 会場
趣旨：2015 年 11 月に政府の「気候変動の影響への適応計画」が閣議決定された．これまでの温室効果ガスの排出量削減を主とした気候変動への緩和策に加え，気候変動の影響への対策として気候変動への適応策の推進が求められている．これを受け，省庁レベルでの適応プロ
ジェクトが推進され，自治体においても適応基本方針などを策定する都道府県，政令指定都市などが増えてきて―5―

いる．暑熱分野の例では，5m 以下の空間解像度のモデル計算に基づく街区スケールでの暑熱環境シミュレー
ションや，それに基づく暑熱対策の影響評価が実施可能となってきた．自治体施策の実施検討にそれらを利用する試みも進められている．
  本専門分科会では，気候変動影響評価と自治体等を対象とした気候変動適応策に関する議論を行う．
コンビーナー：日下博幸（筑波大学），大西 領（海洋研
究開発機構），原 政之（埼玉県環境科学国際センター），
鶴田治雄（リモート・センシング技術センター），川久保 俊（法政大学），田中博春（法政大学）

異常気象のメカニズムと要因分析
日時：大会第 1 日（5 月 25 日） 13:30～17:00
場所：D 会場
趣旨：1 週間から 1 ヶ月程度の時間スケールで出現する顕著な天候変動－いわゆる異常気象－の理解は，気象学の重要テーマというだけでなく，一般社会にも大きな意味をもつ．気象庁では，社会経済に大きな影響を与える異常気象が発生した際に迅速な要因分析を行い発表することを目的として，2007 年 6 月に異常気象分析検討会が設置された．この検討会は，現在まで官学連携の好例として活動を続けているが，2017 年がちょうど 10 年の節目にあたる．そこで，本分科会では，異常気象分析検討会や現業の気候系監視を気象学会員に紹介するとともに，近年の異常気象に対するメカニズム・予測可能性・要因分析研究はもちろん，ENSO・IOD・温暖化といった長期の気候変動・変化と異常気象のかかわりなど，幅広い講演を募って議論を深めたい．
コンビーナー：木本昌秀（東京大学大気海洋研究所），中村 尚（東京大学先端科学技術研究センター），前田修平（気象研究所気候研究部），高橋清利（気象庁地球環
境・海洋部），渡部雅浩（東京大学大気海洋研究所）


福島第一原子力発電所からの放射性物質の拡散の実態と影響－事故後  年を経過して－
日時：大会第 4 日（5 月 28 日） 9:30～11:30
場所：C 会場
趣旨：福島第一原子力発電所の事故から５年半を経過し，事故以後に開始された環境放射能汚染に関する研究プ
ロジェクトによる成果もいろいろ出てくるようになりました．日本気象学会では事故直後にスペシャルセッ
ション，シンポジウムを開催してきましたが，6 年を契機にその後新たにわかった放射性物質の拡散沈着の状
況，発生量推定，拡散・沈着・再飛散に関係する数値モ
デルに関する不確実性の削減と活用，今後の政策への提言等の課題に関してこれまでの研究成果を中間的にとりまとめるとともに，今後どのように取り組んでいくかについて議論する分科会を開催したいと思います．
コンビーナー：近藤裕昭（日本気象協会・産業技術総合研究所），石川裕彦（京都大学），岩崎俊樹（東北大学），
鶴田治雄（リモート・センシング技術センター），渡邊明（福島大学）新世代静止気象衛星ひまわり８号がもたらす新しい気象学
日時：大会第 4 日（5 月 28 日） 9:30～11:30
場所：D 会場

趣旨：「ひまわり８号」は，前運用衛星の「ひまわり７号」に比べ，水平解像度・バンド数・観測頻度といった観測機能が大幅に強化された．同衛星は，2015 年 7 月 7 日に運用を開始し，観測データを順調にユーザへ提供し続けている．
  同衛星については，2011 年及び 2015 年の春季大会でも専門分科会を実施し，活発な議論が交わされた．その後もデータを利用した研究や技術開発が着実に進展しており，台風や局地的大雨などの顕著現象の実況監視や，
データ同化を通じた数値予報モデルの予測精度の向上などの成果が報告されている．
  同衛星の運用開始から 2 年近くが経過する本大会で，これまでの利用成果やプロダクト開発，今後の利用計画，データ提供や校正・運用等について情報を共有し，同衛星がもたらす新しい気象学の知見について幅広く議論したい．
コンビーナー：岡本幸三（気象研究所），岩渕弘信（東北大学大学院理学研究科），増永浩彦（名大宇宙地球環境研究所），石元裕史（気象研究所），大野智生（気象庁
気象衛星センター） 年と  年の台風
日時：大会第 4 日（5 月 28 日） 13:30～17:00
場所：C 会場
趣旨：2015 年には，台風 18 号に伴う鬼怒川豪雨により堤防が決壊，流域に大規模な水害が発生したほか，台風15 号や 21 号によって沖縄では記録的な暴風が吹き荒れた．2016 年には，台風 1 号の発生が例年に比べて大幅に遅れたものの，台風 7 号・9 号・10 号・11 号・12 号・
16 号・18 号などが相次いで接近・上陸し，北海道や東北をはじめ各地で大きな被害が発生した．これらの台風の中には，通常とは異なる経路をとったものもあった．
このように，過去 2 年間の台風の挙動には，気象学的にも気候学的にも興味深い現象が多いばかりでなく，社会的にも関心が高く，様々な視点から議論する場を設ける
意義は非常に大きい．そこで，本専門分科会では，手法や時空間スケールを問わず，2015 年及び 2016 年の台風に関する研究を募集し，議論を行う．そして，参加者が多面的に台風の姿を捉え，台風研究についての現状認識と課題を共有することを目的とする．
コンビーナー：伊藤耕介（琉球大学），佐藤正樹（東京大学），筆保弘徳（横浜国立大学），坪木和久（名古屋大学），別所康太郎（気象庁），山口宗彦（気象研究所），
中野満寿男（海洋研究開発機構）

偏波レーダーを用いた観測解析技術と利用法の展
開
日時：大会第 4 日（5 月 28 日） 13:30～17:00
場所：D 会場
趣旨：偏波レーダーは，これまで大学や研究機関で技術開発や利用方法の研究が進められ，2010 年から国交省がXRAIN（X バンド MP レーダー雨量情報）に採用，気象庁でも 2016 年から現業運用が始められました．
  精力的に進められている偏波レーダーの観測手法の開発，精度の高い降水強度の推定，降水種別の判定，データ同化などの偏波データの利用法の開発は，豪雨災害の軽減だけでなく，雲微物理過程や降水現象の機構解明などの研究分野をさらに発展させていくものと期待され―6―

ています．
  このセッションは，偏波レーダーが，どのように利用され活用されているのか，その情報交換の場にしたいと思います．偏波レーダーで観測されている皆さんや，偏波レーダーの観測データを利用している皆さん，興味をお持ちの方々の発表と参加を期待いたします．
コンビーナー：瀬古 弘（気象研究所），上田 博（名古屋大学），真木雅之（鹿児島大学地域防災教育研究センター），中北英一（京都大学防災研究所），佐藤晋介（情報通信機構），大東忠保（名古屋大学宇宙地球環境研究所），出世ゆかり（防災科学研究所），足立アホロ（気象研究所），川畑拓矢（気象研究所）


公開気象講演会のお知らせ
※公開気象講演会への参加は事前申込みが必要です．詳しくは公開気象講演会参加登録のページ（http://www.metsoc.jp/?p=5906）をご覧下さい．参加は無料です．
日時：2017 年 5 月 28 日(日)（大会第 4 日）13:30～17:00
場所：国立オリンピック記念青少年総合センター セミ
ナーホール 417（大会 A 会場）テーマ：「「大雨災害」に備える」
主催：公益社団法人日本気象学会 教育と普及委員会
後援：一般社団法人日本気象予報士会
趣旨：日本気象学会 2017 年度春季大会の開催にあわせて，一般市民の方々に気象に関する最新の研究成果や関心の深い事柄について解説することを目的として，公開気象講演会を開催します．今回は，「大雨災害」をテーマとして取り上げます．毎年，日本各地で大雨が発生し，土砂崩れ，河川のはん濫，家屋の床上・床下浸水などの甚大な災害がもたらされています．近年では，平成 26
年 8 月の広島県での大雨や平成 27 年 9 月関東・東北豪雨などがあり，多くの尊い命が失われました．
今回の講演会では，「大雨」の気象学的な理解を深めるとともに，「大雨」に対する防災・減災に焦点を当てます．防災・減災については，防災気象情報の出し手，
伝え手，受け手のそれぞれの立場から，さまざまなご経

験やご意見などを紹介して頂きます．奮ってご参加くださいますようお願いいたします．
テーマおよび講演者：
1. 「積乱雲の発生・組織化と大雨の発生メカニズム」
加藤輝之  (気象庁)
2. 「気象庁が発表する大雨に関する防災気象情報(仮題)」髙橋賢一  (気象庁)
3. 「防災気象情報の伝え方(仮題)」木原 実  (気象予報士/防災士)
4. 「市町村の防災気象情報を活用した防災・減災対応」
出水田正志 (龍ケ崎市役所)
5. 「パネルディスカッション」
司会：津口裕茂 (気象研究所)
問い合わせ先：津口裕茂（教育と普及委員会）
TEL: 029-853-8643（気象研究所予報研究部）
E-mail: msj-ed_2017@metsoc.jp


ジュニアセッションのお知らせ※下記の趣旨のため，多くの学会会員の皆様にご参加いただき質疑やコメントをくださいますよう宜しくお願いいたします．
※ジュニアセッション発表者・見学者の参加は無料です．

日時：2017 年 5 月 28 日(日)（大会第 4 日） 11:00～12:30
場 所 ： 国 立 オ リ ン ピ ッ ク 記 念 青 少 年 総 合 セ ン タ ー
401・402・403・409 会議室（大会ポスター会場）
主催：公益社団法人日本気象学会 教育と普及委員会・
講演企画委員会
趣旨：時々刻々変化し，人々の生活に大きな影響を及ぼす気象．若い人たちにとっても，興味は尽きないことでしょう．日本気象学会は，主として高校生世代を対象に，「ジュニアセッション」を開催しています．この企画は，生徒たちが自ら行った気象や大気に関する調査・研究の成果を，専門家の前で発表体験すること，また，意見交換することによって調査･研究を深めてもらうことを主な目的としています．気象や大気に対する若い人たちの興味や探究心が高まることで，より豊―7―

かな社会の招来に繋がることを期待しています．
発表資格：高等学校，高等専門学校生(1～3 学年）の生
徒（新卒者含む）個人またはグループ．中学生の発表も可．
発表内容・形態：ポスターセッション形式．内容は気象・
気候や大気についての生徒による調査・研究成果．
見学資格：発表者がいない学校の生徒，教諭，引率者．
申し込み方法：ジュニアセッション 2017 のページ
(http://www.metsoc.jp/?p=7096)をご覧下さい．申込方法
は(http://www.metsoc.jp/?p=7101)をご覧下さい．
参加特典：
1. 発表者の全員に対し，「発表認定証」を発行します．
2. 日本気象学会ホームページに発表者や発表要旨などを掲載し，顕彰します．
3. 発表者は，専門家による質疑やコメントを通じて，研究の要領やヒントを得たり，また参加者間の交流を深めたりすることができます．
4. 発表者・見学者・引率者は春季大会における各種セッション，シンポジウム，講演等を無料聴講できます．
問い合わせ先：公益社団法人日本気象学会 教育と普及委員会
東京都千代田区大手町 1-3-4 気象庁内
TEL: 03-3216-4403 FAX: 03-3216-4401
E-mail: msj-ed_2017@metsoc.jp


研究会のお知らせ何れも参加は無料・事前の申込も不要ですので，興味のある方はご自由にご参加下さい．

第 47 回メソ気象研究会・第 10 回気象庁数値モデル研究会
日時：2017 年 5 月 24 日（水）（大会前日）13:30～17:30
場所：気象庁講堂（東京都千代田区大手町 1-3-4）
テーマ：「数値モデルによる積乱雲とその効果の表現」
コンビ－ナー：加藤輝之（気象研），永戸久喜（気象庁数値予報）
内容：メソ気象の事例解析では，不十分な観測データを補完するためには数値モデルによるシミュレーションが欠かせません．特に積雲対流にともなう降水事例の解析においては，数値モデルにおける積乱雲そのものやその効果の表現が非常に重要です．積乱雲そのもの表現については，雲・降水粒子の盛衰の過程を扱う雲微物理スキームが数値モデ
ルに導入され，水平解像度が 100～500m になれば可能と言われていますが，積雲対流の特性を支配する様々なスケー
ルの現象を全て表現可能かどうかや，雲微物理スキームや解像度の依存性など，幾つかの検討すべき課題があります．
一方，個々の積乱雲を表現できない，概ね 5km 以上の水平解像度の数値モデルでは，積雲対流の効果をパラメタライ
ズしたスキーム（積雲対流スキーム）が用いられています．
気候モデルや季節予報モデルはもとより，気象庁で短期・中期予報用に現業運用されている全球モデルやメソモデル
においても積雲対流スキームが用いられており，予測精度への影響が大きいことからその改良や高度化は重要な開発課題の一つとなっています．積雲対流の特性を支配する
様々な現象の効果を適切に表現するためには，積雲対流に関する様々な知見を基にそれらを適切にモデル化するための取り組みが必要です．今回のメソ気象研究会では，気象庁数値モデル研究会との共催で，高解像度数値モデルにおける積乱雲や降水の振る舞いに加えて，積雲対流のパラメ
タリゼーションに対する取り組みについて講演を行っていただき，積乱雲やその効果の表現に関する双方の現状と課題を共有し，それぞれの知見をどのようにして互いの課題
解決に活かしていくべきかを議論したいと考えております．
観測による知見をお持ちの方も含めて，多くの方々のご参
加と活発な議論をお願いいたします．
プログラム：
13:30-13:40 開会挨拶・趣旨説明
13:40-14:10「対流活動における大気成層の構造変化・上昇流に対する数値モデルの水平解像度の影響」
     加藤輝之（気象研）

14:10-14:40「積雲対流の発達と環境の安定度・水蒸気量との関係」
     竹見哲也（京大防災研）
14:40-15:10「超高解像度全球雲解像実験からわかる対流の統計的性質」     富田浩文（理研計算科学）
 休憩
15:30-16:10「積雲対流パラメタリゼーションの概要と気象庁現業メソモデルの積雲対流スキーム」
     松林健吾（気象庁数値予報）
16:10-16:35「気象庁現業全球モデルの積雲対流スキーム」
     氏家将志（気象庁数値予報）
16:35-17:00「気象研究所地球システムモデルの積雲対流スキーム」
     吉村裕正（気象研）
17:00-17:30 総合討論
世話人：坪木和久（名大宇地研），加藤輝之（気象研），小倉義光（東大大気海洋研）
連絡先：加藤輝之（気象研）
    E-mail: tkato@mri-jma.go.jp
注意事項：講堂でのご飲食はご遠慮ください．トイレは１)をご利用ください（名札を提示されるとゲートを通してもらえます）．
 

オゾン研究連絡会
日時：2017 年 5 月 25 日（木）（大会第 1 日）
18:00～20:00
場所：309 会議室（センター棟 3F）（大会 B 会場）テーマ：「航空機観測キャンペーンについて」
内容：近年，東アジアにおける大気質を対象とした航空機
観測キャンペーンが活発に行われている．Korea-UnitedStates Air Quality Study (KORUS-AQ) 2016 キャンペーン
は NASA と韓国が共同で 2016 年 4-6 月に実施した航空機観測キャンペーンである．主に韓国周辺の上空での観測であったが，DC-8 機は佐賀や福江の上空にも飛来した．現在，地上・衛星観測やモデルシミュレーションと合わせたデータ解析が進行中である．2020 年頃には再度
航空機観測計画が進行中であるが，内容はまだ未確定で，今後の参加も可能な段階にある．一方，2018 年 4 月ごろにはドイツの観測専用機 HALO を用いた観測キャン
ペ ー ン Effect of Megacities on the Transport andTransformation of Pollutants on the Regional to Global―8―Scales(EMeRGe)-Asia が予定されており，台湾をベースに，日本や東南アジアの上空を観測ターゲットとしている．その他に計画中のキャンペーンも含め，海外からは日本からの参加者を求めている．今回の研究会では，これらの航空機観測や今後の計画について情報提供を行うと共に，日本の貢献がみえるべく，オールジャパン体制での参加を意識した対応について議論することを目的として企画した．また併せて，昨年 9 月にエディンバ
ラにて開催された国際オゾンシンポジウムの参加者から，最新のオゾン研究関連の情報を提供いただく予定で
ある．
講演者：
 「KORUS-AQ について」
宮崎和幸 (海洋研究開発機構) 40 分
「EMeRGe について」
金谷有剛 (海洋研究開発機構) 40 分
「まとめと討論」
司会 林田佐智子 （奈良女子大学） 20 分
「国際オゾンシンポジウム報告」
中島英彰 （国立環境研究所） 20 分
世話人：林田佐智子（奈良女子大学），笠井康子（情報通信研究機構），金谷有剛（海洋研究開発機構），高島久洋（福岡大学），宮崎和幸（海洋研究開発機構）
連絡先：林田佐智子（奈良女子大学）
E-mail: sachiko@ics.nara-wu.ac.jp

1.
「2016 年 12 月の札幌市・新千歳空港での大雪について」
浅井博明（気象庁新千歳航空測候所）
2.「2016 年 12 月の北半球の大気循環とその予測可能性」
佐藤和敏（国立極地研究所）
3.「市民科学による超高密度広域雪結晶観測」
荒木健太郎（気象研究所）
問い合わせ先：大島和裕（海洋研究開発機構）
TEL: 046-867-9261
E-mail: kazuhiroo@jamstec.go.jp

第１回気象学史研究会
日時：2017 年 5 月 27 日（土）（大会第 3 日）
18:00～20:00
場所：309 会議室（センター棟 3F）（大会 B 会場）テーマ：「気象学史研究はどうあるべきか」
内容：2016 年 12 月に発足した気象学史研究連絡会による第１回目となる研究会です．そこで気象力学研究の世界の第一人者として活躍される傍ら，科学史など歴史的観点からも発言を続けてこられた京都大学名誉教授・元学会理事長の廣田勇先生と，科学史の分野で特に気象学史にご関心を持ち続け，気象学会員との共同研究でも多くの成果をあげられている神戸大学教授の塚原東吾先生をお迎えして，それぞれの視点から気象学史研究のあり方へのご提言をいただきます．ご参加のみなさま各々の洞察を深める契機としていただければ幸いです．なお，
本研究会は気象学史研究に関心を持つより多くの方の間の情報・意見交換をうながすため，学会員以外の方にも広く参加を呼びかけて開催いたします．
プログラム：
 ご挨拶  三上岳彦（帝京大学）
気象学史研究連絡会の発足にあたって
 基調講演  廣田勇（京都大学名誉教授）
歴史を学ぶ，歴史に学ぶ ―科学史の視点に関する一考察
招待講演  塚原東吾（神戸大学）
科学史のなかでの気象学史：「歴史の科学化」と社会史視点という両輪 総合討論連絡先：山本哲（気象研究所）
TEL: 029-853-8615 FAX: 029-855-7240
メールでのお問い合わせは気象学史研究連絡会ウェブサイト
の問い合わせフォームをご利用ください．

極域・寒冷域研究連絡会
日時：2017 年 5 月 25 日（木）（大会第 1 日）
セッション終了後～2 時間程度
場所：310 会議室（センター棟 3F）（大会 C 会場）
テーマ：マルチスケールで考える，都市における降雪・積雪
趣旨 人口の集中する都市での大雪は，交通障害等の社会的な影響が大きく，その範囲も想定外なものになることがあります．2016 年 11 月には東京都心で 11 月としては観測史上初めて積雪が観測され，12 月には札幌で 50 年ぶりに90cm を超える積雪となり，鉄道や空港が大混乱となりました．こうした都市部を襲う降雪現象に対しては南岸低気圧やポーラー・ローのスケールから，平野・局地スケールに至るさまざまな降雪過程を考慮する必要があります．今
回はこのような極端な降雪・積雪現象に対して，実際に大雪に見舞われた現業官署での対応，予測向上へ向けた新しい試み，市民参加による広域の情報収集の手法のもつ可能性などについて 3 名の方にご講演をいただきます．関連する内容での飛び入りの発表も歓迎します．

https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/


大会期間中の保育支援について
大会実行委員会では，大会期間中の保育施設として，次の施設を紹介します．
１．セルリアンタワーポピンズキッズルーム
URL: https://www.poppins.co.jp/nursery/cerulean.html
TEL: 03-5728-1377
アクセス：渋谷駅から徒歩 5 分

利用可能時間：10：00〜20：00（営業時間外 8:00〜10：00/20:00〜23:00 の予約は要相談）
完全予約制：定員 10 名．利用希望日の 1 ヶ月前〜2 日
前の 10 時〜19 時の間に施設へ直接予約．
利用料金等：ビジター基本料金，延長料金，早朝夜間料
金，持ち物等については施設ホームページを参照．

―9―

利用可能時間：平日 12：00〜16：00
土・日曜日 11:00〜17：00
利用料金等：無料．飲食不可，簡易授乳室あり，オムツ
替え可能．土曜日の午後は「絵本お話し会」開催．

２．JBS 子供の部屋
URL: http://www.jbs-mom.co.jp/sitting.html#14
TEL: 03-3423-1251
アクセス：原宿駅から徒歩 10 分
利用可能時間：平日 9:00〜17：00；土曜日 9:00〜12：00
完全予約制：定員 6 名．施設へ直接予約．定員に満たない場合は当日申し込みも可能（朝一番の申し込みでも午後からの利用になる場合あり）．
利用料金等：ビジター料金，延長料金，持ち物等については施設ホームページ参照．

大会実行委員会では，利用料金の一部を補助する予定です．上記施設以外の保育施設を利用される方も，この対象になります．詳細は日本気象学会の「学会大会時の保育支
援 に か か る ガ イ ド ラ イ ン 」（ http://jinzai.metsoc.jp/files/childcare_support_guideline.pdf ）をご覧になり，保育支援をご希望される方は，下記担当者
までご連絡ください．それ以外のお問い合わせについてもできる限りご対応致します．
連絡先：猪上 淳 （国立極地研究所）
E-mail: inoue.jun@nipr.ac.jp
TEL: 042-512-0681※参考情報（青少年教育情報センター内キッズコーナー）
国立オリンピック記念青少年総合センターのセンター
棟 2 階にはキッズコーナーが併設されています．付添人が必要ですが絵本などを自由に閲覧でき，利用は無料です．
URL: http://www.niye.go.jp/services/research/#jyohos
アクセス：大会会場と同じセンター棟内


リクルートブースの設置について
 ポスター発表が行われる場所に隣接して，会場内にリクルートブースを設ける予定です．これは，民間企業から適職に出会うための機会を提供して頂き，気象学会に所属する大学院生や有期雇用研究者との間での情報交換を通じて，彼らのキャリア形成をサポートすることが目的です．参加予約手続きは不要です．ブースでは，ポス
ター発表時間および昼休みにのみ，企業担当者が対応します．
リクルートブースに出展予定の企業は以下の通りです（2017 年 3 月 15 日現在）．*の企業は 5 月 25 日（木）と26 日（金），それ以外の企業は 27 日（土）と 28 日（日）の開設を予定しています．
  株式会社ウェザーニューズ
オフィス気象キャスター株式会社
気象工学研究所*
日本気象株式会社*
一般財団法人日本気象協会*（五十音順）


秋季大会の予告2017 年度秋季大会は，2017 年 10 月 30 日（月）～11 月 2 日（木）に北海道大学で開催される予定です．

― 10 ―

大会第 1 日 〔 5 月 25 日(木) 〕

10:00～11:30

一般口頭発表A 会場
中高緯度大気座長 ： 川野哲也（九大院理）A101

佐藤

令於奈 (福岡大院理)

A102

佐藤

尚毅 (学芸大)

A103

加藤 内藏進 (岡大・教育・理科) 秋が深まった時期の台風に伴う日本列島での広域降水の特徴（その２：Ty1326 時の特徴を盛夏期や秋雨期の事例と比較して）

A104

川野

哲也 (九大院理)

A105

平沢

尚彦 (極地研)

冬季北半球中緯度における雲の季節内変動に関する解析

早春における関東地方南岸での低気圧活動と降水の極大

北海道に暴風雪被害をもたらす温帯低気圧の構造変化
南極氷床縁辺域における物質の鉛直輸送のメカニズム― 11 ―

大会第 1 日 〔 5 月 25 日(木) 〕

10:00～11:30

一般口頭発表B 会場
観測手法Ⅰ
座長 ： 足立和夫 (トックベアリング)

アホロ（気象研）

B101

宇塚

B102

青梨 和正 (気象研) 次世代のマイクロ波イメージャ降水リトリーバルアルゴリズム開発（その５）：TRMM と GPM の第１推定値の誤差 PDF の統計的比較

B103

佐藤 晋介 (NICT)
ム作成～

高精度転倒ます雨量計の研究

フェーズドアレイ気象レーダーのデータ品質管理

B104

花土

弘 (NICT)B105

足立

アホロ (気象研)

B106

菊池 博史 (阪大院工)
度の評価

B107

佐藤

～QC フラグのリアルタイ

情報通信研究機構での偏波気象レーダ開発について

英一 (気象研)

二重偏波レーダーデータの自己整合性に基づく粒径分布抽出手法の改良
Ku 帯広帯域二重偏波レーダによる比偏波間位相差を用いた降雨強度推定精
二重偏波レーダーを用いた火山噴煙の観測について― 12 ―

大会第 1 日 〔 5 月 25 日(木) 〕

10:00～11:30

専門分科会

C 会場
気象庁データを利用した気象研究の現状と展望

趣旨説明
座長 ： 坪木和久（名大宇地研）

C101

*石田

純一 (気象庁数値予報)

気象庁現業数値予報システムの現状と開発計画

C102

*米原

仁 (気象庁数値予報)

気象庁全球モデルにおける近年の開発と今後の課題

C103

*原

旅人 (気象庁数値予報)

C104

**笹川

C105

谷田貝 亜紀代 (弘前大理工)―APHRODITE-2 紹介―

悠 (気象研)

気象庁現業メソモデルの最近の開発とその成果

気象研究コンソーシアムにおける気象庁データの提供について
極端降水評価と気象解析のための APHRODITE アルゴリズムの改良

C106

大竹

秀明 (産総研)

米国における再生可能エネルギー出力予測に関する最新動向

C107

村山

泰啓 (NICT)「オープンサイエンス」および研究データ共有の動向

総合討論

1 件あたりの持ち時間は，*は 13 分，**は 7 分，それ以外は 10 分

― 13 ―

大会第 1 日 〔 5 月 25 日(木) 〕

10:00～11:30

専門分科会

D 会場
気候変動影響への適応技術とその社会実装
座長 ： 大西D101

田中

博春 (法政大地域研)D102

焼野 藍子 (JAMSTEC)
熱環境解析

領（JAMSTEC）

気候変動影響への適応技術とその社会実装について

高解像街区スケールシミュレーションによる熊谷スポーツ文化公園の暑

D103

杉山

徹 (JAMSTEC)

産官学協働による適応策検討－横浜みなとみらい２１地区を例に－

D104

若月

泰孝 (茨城大)高解像 RCM 実験情報を利用した統計的ダウンスケーリング（続）

D105

田中

博春 (法政大地域研)

気候変動適応技術の普及要因 ～北海道農業の事例からの考察

総合討論― 14 ―

大会第 1 日 〔 5 月 25 日(木) 〕

13:30～17:00

一般口頭発表A 会場
熱帯大気・台風
座長 ： 服部美紀（JAMSTEC）

A151

寺尾

徹 (香川大教育)

A152

坂崎

貴俊 (ハワイ大 IPRC)

A153

小野 茉莉花 (東大大気海洋研)
よる違いに関する統計解析

A154

藤島 美保 (東大 AORI)
的解析

A155

服部

A156

伍

A157

末松 環 (理学系研究科) Testing the hypothesis that the MJO of pre-YMC can be explained by theseasonal transition of SST

夏季チベット高気圧域等の客観解析に見られる上部対流圏不安定化

美紀 (JAMSTEC)
培明 (DCOP)

熱帯降水日変化への成層圏の役割
GPM DPR データを用いた中・低緯度の降水システム特性の海陸にTRMM 衛星データを用いた熱帯の海陸遷移領域における降雨特性の統計
フィリピン海コールドサージ観測の熱帯域および南半球へのインパクト

海陸の気温コントラストがスマトラ島上の対流日変化に対する影響

座長 ： 山口

宗彦（気象研）A158

松岸

修平 (東大院理)

A159

柳瀬
実験

亘 (東大大気海洋研)

A160

藤原

圭太 (九大院・理) 台風と水蒸気コンベアベルトのフィードバック過程

A161

伊藤

耕介 (琉大理)

高解像度大気モデルと結合モデルによる北西太平洋全域台風予測実験

A162

伊藤

耕介 (琉大理)

猛烈な台風の強度に関する「波しぶき水平輸送」仮説

A163

山口

宗彦 (気象研)

コンセンサス手法による台風強度予報ガイダンスの開発

A164

久保田 尚之 (東大大気海洋研)
監視・情報提供システムの開発

放射対流準平衡実験における自己組織化前後の対流特徴の変化
温度・鉛直シア・惑星渦度のパラメータ空間における低気圧の理想化

雷放電及び超小型衛星を駆使したフィリピンにおける極端気象の― 15 ―

大会第 1 日 〔 5 月 25 日(木) 〕

13:30～17:00

一般口頭発表B 会場
観測手法Ⅱ
座長 ： 川村

誠治（NICT）

B151

西田

圭吾 (RISH)

デジタル放送波を用いた地表付近の屈折率推定

B152

川村

誠治 (NICT)

地デジ放送波の複数の反射波を用いた水蒸気推定

B153

久保田

匡亮 (京大)B154

山田

芳則 (気象研)

B155

山本
検証

雄平 (京大院理)

B156

澁谷

和樹 (明治大学大学院) TDR 法を用いた霜センサによる結霜と凍露の判別と発生環境

MU レーダー実時間アダプティブクラッター抑圧システムの開発
ドップラーレーダーによる複雑地形上での風解析
土地被覆分類を考慮したひまわり 8 号地表面温度プロダクトとその精度

大気力学
座長 ： 相木B157

相木 秀則 (名大宇地研)
向けて（II）

B158

野田

彰 (気象研) データ解析における残差循環の任意性と多様性

B159

澁谷

亮輔 (東大院理)

B160

桜井

誠 (筑波大生命環境)

B161

岡﨑
検証

正悟 (神戸大・理)

B162

林

B163

高木

佑樹 (東大院理)

秀則（名大宇地研）

中緯度惑星波と赤道波のエネルギーフラックスの全球シームレス解析に

対流圏界面逆転層の緯度依存性及び季節変化に関する研究
北極温暖化増幅と傾圧不安定波の理論的関係

準地衡 2 層モデルにおける Nastrom-Gage スペクトルの形成メカニズムの非定常な波強制に対する中層大気２次元及び３次元循環の形成

征弘 (京産大理)

金星 GCM にみられる惑星規模の短周期擾乱
地形が金星大気大循環に与える影響

B164

山本

勝 (九大応力研)

B165

村橋

究理基 (北大院理) 火星大気を想定した高解像度 LES で得られた地表面応力分布― 16 ―

大会第 1 日 〔 5 月 25 日(木) 〕

13:30～17:00

一般口頭発表C 会場
データ同化
座長 ： 川畑拓矢（気象研）C151

石橋 俊之 (気象研)としての性質C152

小槻峻司 (理研計算科学)

C153

清水

慎吾 (防災科研)

C154

川畑

拓矢 (気象研)

C155

大塚 成徳 (理研計算科学)
イム運用実験

C156

岩本 尚大 (RISH)
現実験

C157

青梨 和正 (気象研) Neighboring Ensemble に基づく変分同化法を使った PALAU2013 事例への衛星搭載マイクロ波放射計輝度温度の同化実験

C158

前島 康光 (理研・計算科学)
化実験

気象研究所大気海洋結合同化システム（MRI-CDA1）の数値天気予報システム
アンサンブルデータ同化を用いた NICAM のモデルパラメータ推定

cloud-scale における熱力学場同化実験の降水予測精度評価
二重偏波レーダーデータを用いた降雹事例に関するデータ同化実験
フェーズドアレイ気象レーダを用いた三次元降水補外予測のリアルタ

コヒーレント・ドップラー・ライダーと数値予報モデルによる局地的豪雨の再2015 年 9 月関東・東北豪雨事例における高密度地上観測のデータ同

座長 ： 寺崎康児（理研計算科学）

C159

露木

義 (気大)C160

斉藤

和雄 (気象研)

アンサンブルデータ同化のための摂動手法について（2）

C161

山崎

哲 (JAMSTEC)

南極点ゾンデ観測同化のための AFES-LETKF 同化システムの改良

C162

寺崎 康児 (理研計算科学)
定性について

渦位反転可能原理に基づくアンサンブルカルマンフィルタ

非対角な観測誤差共分散行列の Reconditioning によるデータ同化の安

C163

石橋

俊之 (気象研)C164近藤

圭一 (理研計算科学)

C165

レ デ ュ ッ ク (JAMSTEC) Comparison between observation space localization and model space
localization in an EnVAR system

C166

鈴木 和良 (JAMSTEC) Single observation 実験に基づく大気陸面結合モデル内の予報誤差共分散の構造—積雪期のシベリアでの解析—

観測誤差共分散構造の診断とその利用（3）アンサンブルデータ同化における鉛直誤差相関の調査― 17 ―

大会第 1 日 〔 5 月 25 日(木) 〕

13:30～17:00

専門分科会

D 会場
異常気象のメカニズムと要因分析

冒頭あいさつ座長 ： 中村
D151

+

D152
D153

尚（東大先端研）

修平 (気象研気候)

官学連携による異常気象分析検討会の立ち上げの経緯*齋藤

仁美 (CPD/JMA)

異常気象分析検討会の活動について

高谷

祐平 (気象研)

D154

小林

ちあき (気象研)

MIM を用いた大気の全球エネルギー量変動における ENSO の影響

D155

塩崎

公大 (京大院理)ENSO と極東域の寒暖との関係

D156

西井

和晃 (三重大生物資源)前田2016 年夏季前半の不活発な台風活動の予測と要因分析

ユーラシア大陸寒冷化と北極海での海氷減少

休憩(10 分)座長 ： 渡部雅浩（東大大気海洋研）

D157

土井 威志 (JAMSTEC) 海洋亜表層観測データを用いた初期値補正とインド洋ダイポールモード
現象の予測精度向上について

D158

植田

宏昭 (生命環境)

アジアモンスーン域の降水・降雪・台風の年々変動

D159

今田

由紀子 (気象研)2016 年の世界の異常高温事例の多発に関する要因分析

陽一 (筑波大生命環境)

D160

釜江

D161

塩竈 秀夫 (環境研) 2.0℃安定化から 1.5℃安定化への追加緩和努力によって、極端現象の将来変化をどの程度低減できるのか？

北太平洋 atmospheric rivers 発生頻度の気候学的分布とその変動

D162

堀之内

武 (北大・地球環境)

D163

見延

庄士郎 (北大・院・理)ジェット・渦位分布と降水分布
メキシコ湾流がヨーロッパ・ブロッキングにもたらす影響

終了あいさつは招待講演，1 件あたりの持ち時間は，*は 20 分，それ以外は 14 分+

― 18 ―

大会第 2 日 〔 5 月 26 日(金) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表A 会場
気候システムⅠ
座長 ： 横畑
A201

横畠

徳太 (国環研)

徳太（国環研）永久凍土不可逆融解による温室効果ガス放出量の現状評価と将来予測

A202

小畑

淳 (気象研) 巨大火山噴火寒冷化による低緯度植物生産の増加

A203

神山

翼 (ワシントン大大気)

A204

戸田

賢希 (AORI)

温暖化時の降水応答に対する循環場の寄与

A205

川合

秀明 (気象研)

気象研究所気候モデルにおける雲表現の改善

A206

中島

健介 (九大・理) “ウォーカー循環”再考：水惑星熱源応答実験からの示唆

A207

春山 哲範 (新潟大院)
一考察

A208

森岡

優志 (JAMSTEC/APL)

A209

黒田

友二 (気象研)

非線型 ENSO 温暖化抑制(NEWS)仮説

大気の極向きエネルギー輸送の評価における質量フラックス問題に関する
SINTEX-F2 decadal climate prediction in the southern Indian Ocean

南半球冬季亜熱帯ジェットの維持機構― 19 ―

大会第 2 日 〔 5 月 26 日(金) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表B 会場
降水システムⅠ
座長 ： 折笠成宏（気象研）

B201

荒木
－

健太郎 (気象研) 市民科学による超高密度広域雪結晶観測 －2016 年 11 月 24 日関東降雪事例

B202

高橋 庸哉 (北教大)間の効果

樹枝状雪結晶に形態多様性をもたらす成長条件を解明する風洞実験－成長時

B203

折笠
変動

成宏 (気象研)

つくばでの地上モニタリング観測によるエアロゾル・雲核・氷晶核数濃度の

B204

郭 子仙 (気象研)and MRI IN counter

B205

田尻

拓也 (気象研)

B206

中井

専人 (防災科研・雪氷)

B207

篠田

太郎 (名大宇地研) 北陸地方における走査型 Ka 帯偏波レーダを用いた降雪雲の観測

B208

久芳 奈遠美 (AORI) 暖かい雨に対する雲物理スキーム比較実験
バルク法とビン法の比較－B209佐藤 陽祐 (理研計算科学) 全球モデルにおける第 2 種間接効果の精緻な表現に必要な要素 〜全球
雲解像モデルと GCM の比較から〜

Study of CCN and IN abilities of Al2O3 and Fe2O3 using MRI dynamic cloud chamber
シーディング物質の吸湿度と雲粒生成に関する実験
レーダー・降雪粒子同時観測に基づく降雪種ごとの Zh-R

― 20 ―－衛星シミュレータを用いた

大会第 2 日 〔 5 月 26 日(金) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表C 会場
気象予報
座長 ： 伊藤純至（気象研）C201

伊藤純至 (気象研)

C202

牛山朋來 (土研 ICHARM)

C203

西川
ム

雄輝 (AORI)

Terrain-following 座標系における thin-wall 近似を用いた Hybrid 地形表現スキー

C204

佐藤 和敏 (極地研)
える影響

北極海のラジオゾンデ観測データが冬の中緯度で生じる寒波の予報精度に与C205加藤 亮平 (防災科研) FSS 計算における許容可能な位置ずれスケールの上限を決定する方法の提案－局地的大雨への適用－

C206

粟津

C207

中里 真久 (気象庁)
術的基礎－

気象庁非静力学モデルの系統的なサブキロメートル水平解像度実験

妙華 (理研計算科学)

フィリピン・パンパンガ川流域におけるアンサンブル降水予報実験

降水領域の形状特徴による降水予測の検証手法

保存則に基づく竜巻等突風の予測指数の開発－竜巻注意情報の精度向上の技― 21 ―

大会第 2 日 〔 5 月 26 日(金) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表D 会場
物質循環座長 ： 金谷有剛（JAMSTEC）

D201

板橋

秀一 (電中研)

D202

甲斐憲次 (名大環境)

D203

竹見

哲也 (京大防災研) 火山灰の大気輸送に及ぼす地形効果：桜島噴火の事例解析

D204

松井 仁志 (名大環境学)
デルの開発

D205

大島 長 (気象研)
果の評価

D206

金谷 有剛 (JAMSTEC) MAX-DOAS 法による大気中二酸化窒素ガスの 10 年観測と衛星観測評価：
衛星データを地表付近濃度に結び付け、利用を促進する

D207

関谷
ン

D208

石戸谷
関係

D209

塩谷

硫酸塩の大気中濃度と沈着量の発生源寄与の統合評価
ゴビ砂漠におけるエアロゾルの粒子数密度と減衰後方散乱係数の関係
粒径分布と混合状態を解像した二次元ビン法を用いた全球エアロゾルモ

気象研究所地球システムモデルの開発とブラックカーボンの空間分布と放射効

高志 (JAMSTEC)

全球化学輸送モデル CHASER による高分解能対流圏 NO2 シミュレーショ

重之 (産総研)

南極上空成層圏において観測された大気の重力分離と周辺域の気象場との雅人 (京大生存研) オゾンゾンデの応答時間に起因する系統誤差について― 22 ―

大会第 3 日 〔 5 月 27 日(土) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表A 会場
気候システムⅡ
座長 ： 釜江陽一（筑波大生命環境）

A301

菅野

湧貴 (東北大院・理)

A302

上野

健一 (筑波大生命環境)

A303

尾瀬

智昭 (気象研)

A304

千葉 丈太郎 (東大大気海洋研)
能性の調査

A305

釜江

A306

楠

A307

栗原 和夫 (気象研) 日本の梅雨後半期（７月）における温暖化時の降水量変化の地域的特徴（地域気候モデル・アンサンブル実験による）A308

村田 昭彦 (気象研)
将来予測

A309

釜堀

北米寒気流の年々変動と対応する総観場
インド亜大陸で日中に発生する MCS とモンスーンの季節内変動

アジア大陸気温のモデル再現性バイアスおよび関連する将来変化の要因

陽一 (筑波大生命環境)

高解像度全球大気モデルによるアンサンブル実験を用いた予測可大西洋を発端とした近年のグローバルモンスーン強化傾向

昌司 (気象研) 格子点で解析した梅雨期の将来変化

弘隆 (気象研)

雲解像アンサンブル地域気候シミュレーションによる日本の極端な降水量の日本における台風降水量の分布― 23 ―

大会第 3 日 〔 5 月 27 日(土) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表B 会場
降水システムⅡ
座長 ： 小野村
B301

栃本 英伍 (東大大気海洋研)
発達機構

B302

森 祐貴 (東大 AORI)
値的研究

史穂（アルファ電子/気象研）

2015 年 9 月 1 日対馬海峡で突風を生じたメソ β スケール渦の発生・

スーパーセルに伴う竜巻の発達・維持における地表面摩擦の効果に関する数

B303

湯浅

B304

小野村

B305

岩下

B306

楠 研一 (気象研) 二重偏波レーダーとドップラーライダーを組合わせた非降水ガストフロント探知－アルゴリズムの概念－

B307

益子

渉 (気象研) 地上気象データを用いた突風の統計解析

B308

高橋

周作 (学芸大)

惣一郎 (高知大院理)2016 年 10 月 5 日に高知で発生した竜巻親雲の構造

史穂 (アルファ電子/気象研)
久人 (MEC)

庄内平野で観測された竜巻渦の地上と上空の比較

地上稠密気象観測によるダウンバースト発生時の気圧変化と突風予測可能性

冬季雷雲の発達過程と雷ガンマ線の関係性について― 24 ―

大会第 3 日 〔 5 月 27 日(土) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表C 会場
環境気象・大気境界層
座長 ： 川端
C301

中澤

哲夫 (NIMS/KMA)

康弘（気象研）ブルキナファソにおける気象変数と髄膜炎発症数との関連

C302

藤部

文昭 (首都大・都市環境)

C303

酒井

敏 (京大人環)

C304

大橋

唯太 (岡山理大・生物地球) 暖候期に観測される高梁盆地の高温化

日本の熱中症死亡率の地域的・季節的特性

フラクタル日除けによるクールアイランド実験

C305

山本

哲 (気象研) 露場地面付近の気温鉛直分布観測

C306

川端

康弘 (気象研)

都市キャノピースキームを用いた冬型事例の数値シミュレーション

C307

稲垣

厚至 (東工大)

空撮地表面熱画像に基づく広域地表面近傍風速分布計測

C308

高咲 良規 (立正大) 気象庁非静力学モデルを用いた台風 9119 号(リンゴ台風)の青森県に発生した
おろし風

C309

村松
析

貴有 (新千歳航空測候所)

2016 年 6 月 28 日に函館沖津軽海峡で発生した低層波状雲の事例解― 25 ―

大会第 3 日 〔 5 月 27 日(土) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表D 会場
大気放射
座長 ： 齊藤

雅典（東北大院理）D301

内山 明博 (NIES)に向けて）

スカイラジオメーター（POM02）の特性（衛星推定エアロゾルプロダクト検証

D302

内山

明博 (NIES)

改造スカイラジオメーターによる月を光源としたエアロゾル光学的厚さの推定

D303

宇都宮

D304

関口

美保 (海洋大)

エアロゾルによる雲の調整効果の地域特性について

D305

大方

めぐみ (AORI)

衛星観測データを用いた 3 次元雲場の放射伝達効果に関する研究

D306

岩渕

弘信 (東北大院理) モンテカルロ３次元放射伝達モデルによる多波長同時計算手法

D307

齊藤 雅典 (東北大院理) CALIPSO 衛星観測から巻雲の光学・微物理特性と氷粒子形状を推定する手法の開発と検証

D308

齊藤 雅典 (東北大院理)地域・温度依存性D309

青木健志 (気象協会) 主成分分析による日射スペクトル変動特性の評価

輝夫 (岡山大)CALIOP–IIR 複合観測から得られた巻雲の氷粒子形状及びライダー比のグリーンランド氷床の MODIS 衛星抽出積雪粒径－Terra と Aqua の違い－

― 26 ―

大会第 4 日 〔 5 月 28 日(日) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表A 会場
気候システムⅢ
座長 ： 内山晴彦 (山口大院創成科学研究科)

常雄（気象予報士会）

A401

山本

A402

松本 健吾 (岡山大・院) 長期データからみる梅雨と盛夏期における東西日本の降水の特徴に関する気候学（長崎と東京を例にする比較解析）

A403

吉村

香 (新潟地方気象台)

A404

川瀬

宏明 (気象研)

A405

谷貝 勇 (元気象大) 地球温暖化が影響する日本の冷夏と暑夏について（その９）―日本列島で増大する強い積雲対流活動について―

帝国日本における気象観測ネットワークの構築－樺太庁－

北陸地方における冬の雷日数の増加傾向について

中部山岳域で観測された 2015/16 年冬季の顕著な少雪の再現実験と要因分析

気象教育
座長 ： 内山常雄（気象予報士会）

A406

内山

常雄 (気象予報士会)

A407

奥村
開〜

政佳 (横浜国大)SORAKIDS 構想の実現に向けて〜幼児教育・防災情報統合システムへの展

A408

中島

健介 (九大・理)

コリオリ力を「体感」できる実験

A409

関

高層気温推移にみる気候変動

隆則 (気象予報士会) 光音響効果を用いた温室効果実験装置（その２）― 27 ―

大会第 4 日 〔 5 月 28 日(日) 〕

9:30～11:30

一般口頭発表B 会場
降水システムⅢ
座長 ： 渡邉俊一（東大・大気海洋研）

B401

渡邉 俊一 (東大・大気海洋研)
と構造

B402

荒木

健太郎 (気象研)

B403

吉﨑

正憲 (地球環境科学部環境システム学科) 波動の分散関係は共振（1）?!

B404

二宮 洸三 (無所属)
タの比較

B405

玉置 雄大 (北大院理) 夏季九州における力学的ダウンスケーリングの強降水継続時間のバイアスとそれに関連する総観場

B406

加藤

B407

重 尚一 (京都大院・理)
程の違い

B408

小司

B409

横山 千恵 (東大大気海洋研) GPM DPR 潜熱加熱スペクトル推定のための中緯度参照テーブルの作成：気象庁 LFM データの解析

輝之 (気象研)

禎教 (気象研)

日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）の理想化実験:Part I

JPCZ の形成2016 年 11 月 24 日関東降雪の発生環境場
1982 年 7 月 23-24 日の九州豪雨の環境場についての観測データと再解析デー

平成 28 年台風第 16 号にともなう宮崎県北部での大雨について
レーダ反射強度の鉛直構造から見た熱帯と中緯度における層状性降水過GNSS による水蒸気の非一様性の度合いの推定と短時間強雨の関係について― 28 ―

大会第 4 日 〔 5 月 28 日(日) 〕

9:30～11:30

専門分科会

C 会場
福島第一原子力発電所からの放射性物質の拡散の実態と影響－事故後 6 年を経過して－趣旨説明
座長 ： 滝川雅之（JAMSTEC）

C401

渡邊

C402

鶴田 治雄 (RESTEC) 福島原発事故直後における大気環境常時測定局のテープろ紙中の放射性核種分析データから明らかになったこと

明 (福島大・理工) 放射性物質の大気拡散に関する福島の教訓と課題

C403

森野

悠 (国環研) 大気モデル相互比較に基づく福島原発事故起源の 137Cs の動態解析

C404

岩崎

俊樹 (東北大学院理)C405

寺田 宏明 (原子力機構) 福島第一原子力発電所事故の放出量推定と被ばく評価における大気拡散シミュレーションの活用

C406

関山 剛 (気象研) AMeDAS および NTT ドコモ地上風観測値のデータ同化が移流拡散シミュレーシ
ョンの再現性に与える影響C407

眞田 幸尚 (原子力機構) 福島第一原子力発電所事故による放射性セシウムの沈着過程の推定－航空機モニタリングと大気拡散シミュレーションの比較－

C408

新添

C409

近藤 裕昭 (産総研・JWA)
可能性ついて多聞 (原規庁)

数値モデルによる移流拡散予測の相互比較実験

航空機モニタリングデータを用いたセシウム 137 放出の時間変動の検討
観測データとモデルの不一致から推定されるさらなる発生量の補正の総合討論

1 件あたりの持ち時間は 12 分

― 29 ―

大会第 4 日 〔 5 月 28 日(日) 〕

9:30～11:30

専門分科会

D 会場
新世代静止気象衛星ひまわり８号がもたらす新しい気象学
座長 ： 岩渕弘信（東北大院理）

D401

村田

英彦 (JMA/MSC)

ひまわり 8 号「トゥルーカラー再現画像」

D402

志水

菊広 (JMA)D403

濱田篤 (東大 AORI)

D404

山下 浩史 (JMANPD) 気象衛星ひまわり 8 号から算出される台風領域の高頻度大気追跡風の検証と気象庁現業全球数値予報システムを使ったデータ同化実験

静止気象衛星ひまわり８号による RGB 合成画像
静止衛星高頻度観測を用いた積雲鉛直流の推定

休憩
座長 ： 岡本幸三（気象研）

D405

計盛 正博 (気象庁数値予報)
の利用

D406

上清

直隆 (気象研)

ひまわり８号雲域観測の全球データ同化

D407

岡本

幸三 (気象研)ひまわり 8 号の赤外輝度温度同化

D408

澤田
試み

洋平 (理研計算科学)

D409

本田 匠 (理研計算科学) ひまわり 8 号輝度温度観測のデータ同化研究：平成 27 年 9 月関東・東北
豪雨事例(第 2 報)

気象庁の現業数値予報システムでのひまわり８号晴天放射輝度温度

ひまわり 8 号輝度温度データの同化による局地的大雨の再現性向上の1 件あたりの持ち時間は 12 分

― 30 ―

大会第 4 日 〔 5 月 28 日(日) 〕

13:30～17:00

一般口頭発表B 会場
中層大気
座長 ： 冨川陽呂鎮 (AORI)

喜弘（極地研）

B451

久保川

B452

冨川

B453

南原 優一 (東大院理) 2016 年 4 月に PANSY レーダーで観測された対流圏から下部成層圏を貫く
強い波状擾乱に関する事例解析

B454

佐藤 薫 (東大院理)
プロファイルの研究

B455

中島

駿 (東大院理)

成層圏界面ジャンプを伴う成層圏突然昇温に起因する季節間半球間結合

B456

小新

大 (東大院理)

中間圏を含むデータ同化のパラメータ依存性

B457

安井

良輔 (東大院理)

中間圏および下部熱圏における潮汐波に伴うシア不安定の発生

B458

木下

武也 (JAMSTEC)

渦位 flux および非断熱加熱率とバランスする 3 次元残差流の考察

B459

原田

やよい (MRI)

B460

野口 峻佑 (気象研) 再解析における衛星観測の重要性の再認識 —従来型観測限定同化版再解析
における 2002 年 9 月の南半球成層圏突然昇温の再現性—

B461

向川
能性

均 (京大・防災研) 2007 年 3 月に生じた成層圏惑星規模波下方伝播イベントの力学と予測可

B462

加藤

諒一 (九大院・理) 2016 年の QBO 異常に伴う力学場と大気微量成分の変動

B463

直江

寛明 (気象研)

喜弘 (極地研)

山岳が熱帯対流圏界面近傍の気温変動に与える影響に関する研究

南極昭和基地におけるオゾン・水蒸気ゾンデ集中観測（速報）

PANSY レーダー観測に基づく夏季中間圏極域の風の周波数スペクトルと鉛直

座長 ： 原田

やよい（気象研）

JRA-55 の北半球冬季成層圏における惑星規模波動の表現性能の検証

CCMI シナリオにおけるオゾン QBO の将来変化― 31 ―

大会第 4 日 〔 5 月 28 日(日) 〕

13:30～17:00

専門分科会

C 会場
2015 年と 2016 年の台風

趣旨説明
座長 ： 伊藤
C451

+

C452

中野 満寿男 (JAMSTEC)と大規模循環場の変調

C453

山田

洋平 (JAMSTEC)福田

純也 (気象庁予報課)

耕介（琉球大）2015 年と 2016 年の台風について2015 年 3 月のサイクロン Pam の発生について：海面水温偏差による MJO

エルニーニョ終息年（1998・2016）台風シーズンのアンサンブル再現実験

C454

足立

透 (気象研) フェーズドアレイレーダーで観測された台風第 1609 号に伴う境界層の気流構造

C455

小山

亮 (気象研) T1610（Lionrock）にみられた短時間スケールの強度変化

C456

嶋田

宇大 (気象研)2016 年台風第 18 号の眼の壁雲交換に伴う構造変化プロセス

休憩
座長 ： 中野
C457

+

C458

+

前田

修平 (気象研気候)

山田 朋人 (北海道大学)
た治水計画の検討

C459

筆保

C460

久保田

C461

神野

拓哉 (東大理)C462

山田

広幸 (琉球大理)

弘徳 (横浜国大)満寿男（JAMSTEC）

2016 年 8 月の循環場の極端な偏差2016 年 8 月に北海道各地で発生した豪雨災害と気候変動の影響を考慮し台風発生スコアを用いた 2016 年台風発生環境場の検出

尚之 (東大大気海洋研)2016 年 8 月の台風環境場と 1950 年 8 月の事例との比較

2016 年 8 月のモンスーンジャイアに対する小笠原高気圧の影響
2016 年 8 月に出現した「モンスーン渦」の特徴

討論：いわゆる「モンスーン渦」について

は招待講演，1 件あたりの持ち時間は 15 分+

― 32 ―

大会第 4 日 〔 5 月 28 日(日) 〕

13:30～17:00

専門分科会

D 会場
偏波レーダーを用いた観測解析技術と利用法の展開

趣旨説明
座長 ： 前坂剛（防災科研）

D451

前坂

剛 (防災科研)

国土交通省 XRAIN における KDP を用いた降雨強度推定について

D452

板戸

昌子 (気象協会)

XRAIN を用いた冬期降水量推定精度向上に向けた取り組み

D453

耿

D454

小林

隆久 (電中研)

Mixed phase 観測における偏波レーダーのポテンシャル：Attenuation

D455

若月

泰孝 (茨城大)偏波レーダパラメータを用いた雨滴粒径分布の推定

D456

纐纈

丈晴 (名大宇地研) X バンド偏波レーダー用降水粒子判別法の夏季雷雲への適用

D457

長屋 智大 (名大 ISEE)
の比較

D458
D459

真木 雅之 (鹿児島大学) 火山噴煙の三次元レーダデータ解析ツール（ANT3D）の概要
Kim YuRa (Pukyong National University) ANALYSIS OF VOLCANIC ASH CLOUDS UNDER MOISTENVIRONMENT USING ANT3D

驃 (JAMSTEC)

雨の中で観測された偏波間位相差における波長の長いノイズの自動検出

Ka・X・C 帯二重偏波レーダーの偏波パラメータと HYVIS による直接観測

休憩(10 分)座長 ： 増田有俊（気象協会）D460

増田 有俊 (気象協会)
ジ判別

X バンド偏波レーダによる粒子判別結果を用いた降水セルのライフステー

D461

篠田
布

太郎 (名大宇地研)

D462

南雲

信宏 (気象研)

D463

中北 英一 (京大防災研)
えるフィールド観測

偏波レーダーを主としたマルチセンサーによる積乱雲の生成と発達を捉

D464

山口 弘誠 (京大防災研)に関する研究

偏波レーダーを用いたアンサンブルデータ同化による降水予測精度向上

D465

横田

祥 (気象研) 降水が予測されていない位置へのレーダー反射強度の同化方法の提案

D466

梶原

佑介 (気象庁観測) 空港気象ドップラーレーダーの二重偏波化

D467

高橋 暢宏 (ISEE) 「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP） レジリエントな防災・減災機能の強化」におけるマルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダの開発について

東海地方で観測された対流性降水域内部の霰領域と強い上昇気流域の分

凍雨の二重偏波情報と力学構造の特徴－2016 年 1 月 29 日の事例－

総合討論

1 件あたりの持ち時間は 11 分

― 33 ―

大会第 1 日 〔 5 月 25 日(木) 〕 11:30～12:30 ポスター・セッション

P101

花土

弘 (NICT)

P102

妻鹿
響

友昭 (阪大工)GPM/DPR(全球降水観測計画主衛星搭載二周波降水レーダ)降水判定フラグの改良
GSMaP 雨量計補正降水マップ(GSMaP Gauge)におけるアルゴリズム変更の影

P103

大石

哲 (神戸大)P104

中島

大岳 (古野電気)

P105

磯田
～

総子 (NICT)

GPS を用いた大阪湾周辺における水蒸気流入に関する研究
小型 X バンド二重偏波気象レーダーの降雨観測精度検証

フェーズドアレイ気象レーダーのデータ品質管理～地表面クラッタの時間変化

P106

橋口

浩之 (京大生存研) 大気成層構造の小型無人航空機・MU レーダー同時観測

P107

瀬古

弘 (気象研) 高頻度高密度地上観測である首都圏地震観測網の気象データの同化実験（１）

P108

末木 健太 (東大大気海洋研)の推定

Large Eddy Simulation によるスーパーセルのエントレインメント率

P109

橋本

明弘 (気象研)P110

滋野

陽介 (新潟大院)

北陸地域の冬季雷発生時における総観場の特徴

P111

武村

一史 (京大院理)重合格子法を用いた非静力学モデルへの保存性補間法の実装

P112

岡崎

淳史 (理研計算科学)

P113

大泉

伝 (JAMSTEC)

スーパーコンピュータ「京」を用いた豪雨の高解像度アンサンブル実験

P114

北畠

尚子 (気象大)2016 年 8 月末の北日本の大雨に関連した低気圧と高気圧の強度変化

P115

柴田

清孝 (KUT)

P116

野原 大輔 (電中研)
不確実性評価P117

Yovita Wangsaputra (東工大院)
Topography

P118

板倉

拓哉 (理科大)P119

平泉

浩一 (JWA)P120

田中

実 (なし)P121永田

玲奈 (帝京大)

P122

野坂

真也 (MRI)

P123

保坂
―

征宏 (気象研)

P124

西

P125

那須野
支解析

智江 (JAMSTEC)

P126

高須賀

大輔 (東大大気海洋研)

P127

久保川
研究

陽呂鎮 (東大大気海洋研)

JMA-NHM 降雪種再現性の評価

高密度降水レーダ反射強度の観測システムシミュレーション実験

高知県の過去の雨量解析におけるデータ比較検証
メソアンサンブル予測を用いた風力発電出力急変事象（ランプ現象）予測のNumerical Simulation of Urban Boundary Layer over Flat and Realistic

熱環境・生理量の同時測定による温熱感覚決定要因の調査
熱中症患者数に関する予測情報の発表について

北半球の大陸東岸で冬から春に降水量の年変化の極大を観測する雨季
日本の日降水量データを用いた 20 世紀における台風経路の復元

海面水温変更による地域気候モデルの再現性の変化

憲敬 (福岡大理)

大気モデルの地球システムモデル対応について―プログラム開発の視点から
ITCZ 領域にみられる帯状雲域の変形過程
全球非静力学モデルを用いた CINDY2011/DYNAMO 期間の水蒸気・熱収
全球水惑星実験で選択される季節内振動の発生機構
ストレッチ版大気海洋結合モデルにおける大気海洋相互作用の

P128

清水

厚 (環境研) ライダーにより検出された黄砂現象の中長期的な変動

P129

深堀

正志 (気象大)天空光の直線偏光度とオングストローム指数の関係

P130

稲津

將 (北大院理)

パーシステント・ホモロジーによる低気圧・前線トラッキング― 34 ―

大会第 2 日 〔 5 月 26 日(金) 〕 11:30～12:30 ポスター・セッション

P201

島田

正樹 (空自) 人工降雨の手法を用いた降水量軽減シミュレーション

P202

島田

正樹 (空自)P203

小司

禎教 (気象研)

船舶搭載 GNSS による可降水量解析―反射波影響除去の重要性―

P204

佐野

哲也 (NICT)

MP-X の観測データを用いた HB 法による PAWR 観測の降雨減衰補正

P205

岩崎
較

博之 (群馬大教育)

P206

工藤 玲 (気象研)法の検証

WPR を用いた乱気流予測と航空機運航への活用

GPM Ku 帯レーダーとモンゴル空港レーダーで得られたエコー強度の比グライダー搭載 OPC によるエアロゾル鉛直分布の地上リモートセンシング手

P207

久慈

P208

平沢 尚彦 (極地研)氷チームの報告－P209

吉住

蓉子 (九大院理)

P210

大東

忠保 (名大宇地研) Ka 帯レーダーを用いた台風 1618 号(Chaba)の上層雲の観測

P211

大塚

道子 (気象研)P212近藤

圭一 (理研計算科学)

P213

金子

凌 (水理研)

P214

林

P215

野澤

P216

谷田貝

P217

鈴木
影響

智恵子 (JAMSTEC)

P218

河野

恭佑 (千葉工大)

東京都市街地における WBGT 移動観測

P219

山森

賢也 (東理大)

先進技術を用いた暑熱対策設備の効果検証

P220

増田

南波 (弘前大)日本における日降水グリッドデータの風による捕捉損失の補正

P221

村上

茂教 (気象大)偏西風ジェットの出現位置の経年変化と運動量・エネルギー輸送との関係

誠 (奈良女子大)船舶観測データ解析による雲の研究
南極氷床上を拠点とした夏季 45 日間の観測－第 58 次南極観測夏隊大気・雪
ビデオゾンデ観測データを用いた雲物理スキームの精度評価
ひまわり８号雲水量同化に向けたデータ特性調査
NICAM-LETKF を用いたマルチスケールデータ同化

WRF を用いた平成 28 年度 6 月 20 日からの熊本豪雨の再現実験

修吾 (気象研) モデル高解像度化による夏季不安定性降水の再現性の調査
千菜美 (酪農大院) 降水分布を考慮した石狩川流域における出水の再現
亜紀代 (弘前大理工)

ヒマラヤ山岳域の landslide 災害への局地的降水影響の評価（続報）

領域気象モデルによる夏季の再現実験に対する土壌水分と人工排熱の

P222

小林

大輝 (JMA)

P223

飯田

大晴 (富山大・理) 熱帯域東インド洋における地域による水蒸気変動特性の違い

P224

中山

尋斗 (学芸大)

P225

吉田聡 (JAMSTEC)

北太平洋の爆弾低気圧が海洋深層に及ぼす影響

P226

山下

晃平 (東工大)

WRF-Fire による火災延焼シミュレーション

P227

財前

祐二 (気象研)

エアロゾルの吸湿膨張による視程低下

P228

関根

広貴 (東理大)

南関東における大気エアロゾルの湿度特性

P229

玉井

健太郎 (横浜国大) 北海道地方の爆弾低気圧ノモグラム

P230

山口

純平 (東北大院理) 2016 年 1 月の東アジアにおける寒気の形成と流出

P231

柴田 清孝 (KUT) 化学-気候モデルの上部成層圏・中間圏の鉛直解像度増加が及ぼす影響：熱帯成層圏半年振動P232

永野良紀 (日大・文理)

東北地方部における風速の急変動現象気学的要因

P233

築地原

匠 (九大院・理)

近年の北海道地方の暴風雪の頻発と爆弾低気圧活動

P234

遠藤

山岳波の初期値問題の解析解西部北太平洋暖水域における水温勾配と台風発達との関係

あずさ (筑波大学地球科学専攻)

線形傾圧モデルを用いた SAM の地形依存性の解明― 35 ―

大会第 3 日 〔 5 月 27 日(土) 〕 11:30～12:30 ポスター・セッション

P301

古澤

文江 (ISEE) 衛星観測データを用いた降水プロダクト間の比較 II

P302

余郷

友祐 (気象大)P303

山内 晃 (長大院水産環境)
相割合の変化について

P304

大石 哲 (神戸大) 短時間降雨予測精度向上のための近距離レーダーネットワークを用いた三次元
風速場解析に関する研究

P305

梅原

章仁 (気象庁)P306

中島

健 (理科大) 可搬型 MRT 計測に向けた Globe anemo-radiometer のパラメータ同定手法の検討

P307

神 慶孝 (環境研)
校正手法

P308

加瀬 紘煕
理由～

P309

横矢

成美 (山口大院)

P310

岩崎

杉紀 (防大地球)

P311

山田

芳則 (気象研)ひまわり 8 号のデータを用いた積雪域識別の高精度化
CloudSat-CALIPSO 併用データを用いたユーラシア大陸広域の雲層内氷

二重偏波 DRAW による降水強度推定・種別判別技術の開発
水雲の偏光解消度と有効ライダー比を用いたシーロメーター／ライダー信号の(筆保研究室)黒い百葉箱と白い百葉箱の温度差～百葉箱が白でなければならない

降水粒子地上直接観測による融解層内の鉛直構造の考察
積乱雲の雲頂から飛び上がる雲の撮影
気象庁非静力学モデルによる雨氷やみぞれの予測可能性

P312

小田

真祐子 (気象研)

P313

新堀

敏基 (気象研)

P314

渡邉 俊一 (東大・大気海洋研)
成過程

P315

紀平

旭範 (富山大)P316

藤部

文昭 (首都大・都市環境)

P317

渡邊

武志 (東海大 TRIC)

P318

中村

祐輔 (立正大院)

P319

菊池

悠馬 (理科大)P320

福田崇文 (KU)P321

渡来

靖 (立正大・地球環境科学)

P322

西原

佑亮 (九大・理)P323

加藤 咲 (福岡大理)
る船上観測～P324

西本

秀祐 (気象大学校) 台風の上下一体性維持のメカニズム -Vortex Resiliency-

P325

杉本

周作 (東北大学学際研)

P326

日暮

明子 (NIES)

P327

小野里

P328

佐藤

丈徳 (東理大)P329

平田英隆 (九大院理)

P330

中村

東奈 (富士通 FIP)

P331

水瀬

正雄 (長岡市)P332

坂崎貴俊 (ハワイ大 IPRC)

P333

野口

峻佑 (気象研)

全球モデル用アンサンブルに基づく変分法同化法のための相関構造の調査
2016 年阿蘇山爆発的噴火に伴う降灰予報の検証
日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）の理想化実験:Part II 渦状擾乱の形

冬季日本海における日本海寒帯気団収束帯に関する研究
数分～数十分スケールの地上気温変動の気候学的特性

エネルギー需要予測モデルのための入力気象データに関する検討

関東平野内陸部における大気境界層高度のドップラーライダー観測
都市オアシスの暑熱緩和効果に関する実験的検討

四国における降雪分布の地域特性に関する解析
JRA-55 で見られるジェット気流の長期傾向

西日本周辺域で報告された乱気流の発生環境場
熱帯太平洋における大気中の IO ラジカルの時空間変動～MAX-DOAS 法によ日本東岸沖暖水渦が冬季大気場に及ぼす影響

ひまわり 8 号観測によるエアロゾル解析

早苗 (気象大)天空放射輝度偏光測定から推定されるエーロゾルの光学特性
東京スカイツリーで観測された新粒子生成2017 年 1 月上旬に発生した爆弾低気圧のメソスケール構造
南米オゾン予測に向けたナッジング気象場の検討

日本における気温の日別平滑平年値の変化について
領域モデルを用いた地上気圧潮汐の支配プロセスの研究

北半球における極夜ジェット振動の海面水温偏差に対する応答― 36 ―

大会第 4 日 〔 5 月 28 日(日) 〕 11:30～12:30 ポスター・セッション

P401

石崎 春花 (首都大・都市環境)

P402

松山 洋 (首都大・都市環境)

P403

金田
析

康世 (首都大・都市環境)

P404

岩崎

杉紀 (防大地球)

全国の AMeDAS 雨量と解析雨量の比率の空間分布に関する研究
JRA-55 と GPS による可降水量の比較
GPS 可降水量に着目した「平成 24 年 7 月九州北部豪雨」の事例解

CPS 雲粒子ゾンデによって観測された mixed-phase cloud の特徴― 37 ―

講演者索引<A>

Higurashi Akiko ( 日暮 明子 )P326

Kaneko Ryo ( 金子 凌 )P213

Hiraizumi Koichi ( 平泉 浩一 )P119

Kanno Yuki ( 菅野 湧貴 )

A301
A103

Adachi Ahoro ( 足立 アホロ )B105

Hirasawa Naohiko ( 平沢 尚彦 )A105

Kato Kuranoshin ( 加藤 内藏進 )Adachi Toru ( 足立 透 )C454

Hirasawa Naohiko ( 平沢 尚彦 )P208

Kato Ryohei ( 加藤 亮平 )C205

Aiki Hidenori ( 相木 秀則 )B157

Hirata Hidetaka ( 平田 英隆 )P329

Kato Ryoichi ( 加藤 諒一 )B462

Aoki Teruo ( 青木 輝夫 )D309

Honda Takumi ( 本田 匠 )D409

Kato Saki ( 加藤 咲 )P323

Aonashi Kazumasa ( 青梨 和正 )B102

Horinouchi Takeshi ( 堀之内 武 )D162

Kato Teruyuki ( 加藤 輝之 )B406

Hosaka Masahiro ( 保坂 征宏 )P123

Aonashi Kazumasa ( 青梨 和正 )C157

Araki Kentaro ( 荒木 健太郎 )B201

Araki Kentaro ( 荒木 健太郎 )

B402

<I>

Awazu Taeka ( 粟津 妙華 )C206

Iida Taisei ( 飯田 大晴 )P223

Imada Yukiko ( 今田 由紀子 )D159

Inagaki Atsushi ( 稲垣 厚至 )C307Inatsu Masaru ( 稲津 將 )

P130

<C>
Chiba Joutaro ( 千葉 丈太郎 )

A304

<D>
Doi Takeshi ( 土井 威志 )

D157

<E>
Endo Azusa ( 遠藤 あずさ )

C151
C163

Ishida Junichi ( 石田 純一 )C101

Ishidoya Shigeyuki ( 石戸谷 重之 ) D208
P234

<F>
Fudeyasu Hironori ( 筆保 弘徳 )C459

Fujibe Fumiaki ( 藤部 文昭 )C302

Fujibe Fumiaki ( 藤部 文昭 )P316Fujishima Miho ( 藤島 美保 )A154

Fujiwara Keita ( 藤原 圭太 )A160

Fukabori Masashi ( 深堀 正志 )P129Fukuda Junya ( 福田 純也 )C451

Fukuda Takafumi ( 福田 崇文 )P320

Furuzawa Fumie ( 古澤 文江 )

P301

<G>
Geng Biao ( 耿 驃 )Ishibashi Toshiyuki ( 石橋 俊之 )Ishibashi Toshiyuki ( 石橋 俊之 )

D453

<H>
Hamada Atsushi ( 濱田 篤 )

D403

Hanado Hiroshi ( 花土 弘 )B104

Hanado Hiroshi ( 花土 弘 )P101

Hara Tabito ( 原 旅人 )C103

Harada Yayoi ( 原田 やよい )B459

Ishizaki Haruka ( 石崎 春花 )P401Isoda Fusako ( 磯田 総子 )P105

Kawabata Takuya ( 川畑 拓矢 )C154

Kawabata Yasuhiro ( 川端 康弘 )C306

Kawai Hideaki ( 川合 秀明 )A205

Kase Koki ( 加瀬 紘煕 )P308

Kawamura Seiji ( 川村 誠治 )B152

Kawano Kyosuke ( 河野 恭佑 )P218

Kawano Tetsuya ( 川野 哲也 )A104

Kawase Hiroaki ( 川瀬 宏明 )A404

Kazumori Masahiro ( 計盛 正博 )D405

Kihira Akinori ( 紀平 旭範 )P315

Kikuchi Hiroshi ( 菊池 博史 )B106

Kikuchi Yuma ( 菊池 悠馬 )P319

Kim Yura ( Kim YuRa )D459

Kinsohita Takenari ( 木下 武也 )B458

Itado Atsuko ( 板戸 昌子 )D452

Itahashi Syuichi ( 板橋 秀一 )D201

Kitabatake Naoko ( 北畠 尚子 )P114Itakura Takuya ( 板倉 拓哉 )P118

Kobayashi Chiaki ( 小林 ちあき )D154

Ito Junshi ( 伊藤 純至 )C201

Kobayashi Hiroki ( 小林 大輝 )P222

Ito Kosuke ( 伊藤 耕介 )A161

Kobayashi Takahisa ( 小林 隆久 )

D454
A203

Ito Kosuke ( 伊藤 耕介 )A162

Kohyama Tsubasa ( 神山 翼 )Iwabuchi Hironobu ( 岩渕 弘信 )D306

Kondo Hiroaki ( 近藤 裕昭 )C409

Iwamoto Naohiro ( 岩本 尚大 )C156

Kondo Keiichi ( 近藤 圭一 )C164

Iwasaki Hiroyuki ( 岩崎 博之 )P205

Kondo Keiichi ( 近藤 圭一 )P212

Iwasaki Suginori ( 岩崎 杉紀 )P310

Koshin Dai ( 小新 大 )B456

Iwasaki Suginori ( 岩崎 杉紀 )P404

Kotsuki Shunji ( 小槻 峻司 )C152

Iwasaki Toshiki ( 岩崎 俊樹 )C404

Kouketsu Takeharu ( 纐纈 丈晴 )D456

Iwashita Hisato ( 岩下 久人 )B305

Kuba Naomi ( 久芳 奈遠美 )

B208

<J>
Jin Yoshitaka ( 神 慶孝 )P307

Jinno Takuya ( 神野 拓哉 )C461

Kubokawa Hiroyasu ( 久保川 陽呂鎮 )B451
Kubokawa Hiroyasu ( 久保川 陽呂鎮 )P127Kubota Hisayuki ( 久保田 尚之 )<K>
Kai Kenji ( 甲斐 憲次 )A164

Kubota Hisayuki ( 久保田 尚之 )

C460

D202

Kubota Hohsuke ( 久保田 匡亮 )B153

Kudo Rei ( 工藤 玲 )P206Haruyama Akinori ( 春山 哲範 )A207

Kajiwara Yusuke ( 梶原 佑介 )D466Hashiguchi Hiroyuki ( 橋口 浩之 )P106

Kamae Youichi ( 釜江 陽一 )A305

Hashimoto Akihiro ( 橋本 明弘 )P109

Kuji Makoto ( 久慈 誠 )P207

Kamae Youichi ( 釜江 陽一 )D160

Hattori Miki ( 服部 美紀 )A155

Kuo Tzuhsien ( 郭 子仙 )B204Kamahori Hirotaka ( 釜堀 弘隆 )A309

Hayashi Shugo ( 林 修吾 )P214

Kurihara Kazuo ( 栗原 和夫 )A307

Kanaya Yugo ( 金谷 有剛 )D206

Hayashi Yuki ( 林 佑樹 )B162

Kuroda Yuhji ( 黒田 友二 )A209

Kaneda Yasuyo ( 金田 康世 )P403

― 38 ―

Kusunoki Kenichi ( 楠 研一 )B306

Nakayama Hiroto ( 中山 尋斗 )P224

Saitou Hitomi ( 齋藤 仁美 )D152

Kusunoki Shoji ( 楠 昌司 )A306

Nakazato Masahisa ( 中里 真久 )C207

Sakai Satoshi ( 酒井 敏 )

C303
A152

<L>
Le Duc ( ﾚ ﾃﾞｭｯｸ )

C165

<M>
Maeda Shuhei ( 前田 修平 )C457

Maeda Shuhei ( 前田 修平 )D151

Maejima Yasumitsu ( 前島 康光 )C158

Maesaka Takeshi ( 前坂 剛 )D451Maki Masayuki ( 真木 雅之 )D458

Mashiko Wataru ( 益子 渉 )B307

Masuda Aritoshi ( 増田 有俊 )D460

Masuda Minami ( 増田 南波 )P220

Matsugishi Shuhei ( 松岸 修平 )A158

Matsui Hitoshi ( 松井 仁志 )D204

Matsumoto Kengo ( 松本 健吾 )A402

Matsuyama Hiroshi ( 松山 洋 )P402

Mega Tomoaki ( 妻鹿 友昭 )P102

Minamihara Yuichi ( 南原 優一 )B453

Minobe Shoshiro ( 見延 庄士郎 )D163

Mizuse Masao ( 水瀬 正雄 )P331

Mori Yuki ( 森 祐貴 )B302

Morino Yu ( 森野 悠 )C403

Morioka Yushi ( 森岡 優志 )A208

Mukougawa Hitoshi ( 向川 均 )B461Murahashi Kuriki ( 村橋 究理基 )B165

Murakami Shigenori ( 村上 茂教 )P221

Muramatsu Takanari ( 村松 貴有 )C309

Murata Akihiko ( 村田 昭彦 )A308

Murata Hidehiko ( 村田 英彦 )D401

Murayama Yasuhiro ( 村山 泰啓 )

C107

<N>
Nagano Yoshinori ( 永野 良紀 )P232

Nagata Rena ( 永田 玲奈 )P121

Nagaya Tomohiro ( 長屋 智大 )D457

Nagumo Nobuhiro ( 南雲 信宏 )D462

Nakai Sento ( 中井 専人 )B206

Nakajima Hirotaka ( 中島 大岳 )P104

Nakajima Kensuke ( 中島 健介 )A206

Nakajima Kensuke ( 中島 健介 )A408

Nakajima Shun ( 中島 駿 )B455

Nakakita Eiichi ( 中北 英一 )D463

Nakamura Haruna ( 中村 東奈 )P330

Nakamura Yusuke ( 中村 祐輔 )P318

Nakano Masuo ( 中野 満寿男 )C452

Nakashima Takeshi ( 中島 健 )P306Nakazawa Tetsuo ( 中澤 哲夫 )C301

Sakazaki Takatoshi ( 坂崎 貴俊 )Naoe Hiroaki ( 直江 寛明 )B463

Sakazaki Takatoshi ( 坂崎 貴俊 )P332

Nasuno Tomoe ( 那須野 智江 )P125

Sakurai Makoto ( 桜井 誠 )

B160
C407

Niisoe Tamon ( 新添 多聞 )C408

Sanada Yukihisa ( 眞田 幸尚 )Ninomiya Kozo ( 二宮 洸三 )B404

Sano Tetsuya ( 佐野 哲也 )P204

Nishi Noriyuki ( 西 憲敬 )P124

Sasagawa Yutaka ( 笹川 悠 )C104

Nishida Keigo ( 西田 圭吾 )B151

Sato Eiichi ( 佐藤 英一 )B107

Nishihara Yusuke ( 西原 佑亮 )P322

Sato Kaoru ( 佐藤 薫 )B454

Nishii Kazuaki ( 西井 和晃 )D156

Sato Kazutoshi ( 佐藤 和敏 )C204

Nishikawa Yuki ( 西川 雄輝 )C203

Sato Naoki ( 佐藤 尚毅 )A102

Nishimoto Shusuke ( 西本 秀祐 )P324

Sato Takenori ( 佐藤 丈徳 )P328

Noda Akira ( 野田 彰 )B158

Sato Yousuke ( 佐藤 陽祐 )B209

Noguchi Shunsuke ( 野口 峻佑 )B460

Satoh Reona ( 佐藤 令於奈 )A101

Noguchi Shunsuke ( 野口 峻佑 )P333

Satoh Shinsuke ( 佐藤 晋介 )B103

Nohara Daisuke ( 野原 大輔 )P116

Sawada Yohei ( 澤田 洋平 )D408

Nosaka Masaya ( 野坂 真也 )P122Seki Takanori ( 関 隆則 )A409

Nozawa Chinami ( 野澤 千菜美 )P215

Sekiguchi Miho ( 関口 美保 )

D304

<O>
Obata Atsushi ( 小畑 淳 )A202

Oda Mayuko ( 小田 真祐子 )P312

Ohashi Yukitaka ( 大橋 唯太 )C304

Ohigashi Tadayasu ( 大東 忠保 )P210

Ohtake Hideaki ( 大竹 秀明 )C106

Oishi Satoru ( 大石 哲 )P103

Oishi Satoru ( 大石 哲 )P304

Oizumi Tsutao ( 大泉 伝 )P113

Okamoto Kozo ( 岡本 幸三 )D407

Okata Megumi ( 大方 めぐみ )D305

Okazaki Atsushi ( 岡崎 淳史 )P112

Okazaki Shogo ( 岡﨑 正悟 )B161

Okumura Masayoshi ( 奥村 政佳 )A407

Ono Marika ( 小野 茉莉花 )A153

Onomura Shiho ( 小野村 史穂 )B304

Onosato Sanae ( 小野里 早苗 )P327

Orikasa Narihiro ( 折笠 成宏 )B203

Ose Tomoaki ( 尾瀬 智昭 )A303

Oshima Naga ( 大島 長 )D205

Otsuka Michiko ( 大塚 道子 )P211

Otsuka Shigenori ( 大塚 成徳 )C155

Oyama Ryo ( 小山 亮 )

C455

<S>
Saito Kazuo ( 斉藤 和雄 )C160

Saito Masanori ( 齊藤 雅典 )D307

Saito Masanori ( 齊藤 雅典 )D308

― 39 ―

Sekine Hiroki ( 関根 広貴 )P228

Sekiya Takashi ( 関谷 高志 )D207

Sekiyama Tsuyoshi ( 関山 剛 )C406

Seko Hiromu ( 瀬古 弘 )P107

Shibata Kiyotaka ( 柴田 清孝 )P115

Shibata Kiyotaka ( 柴田 清孝 )P231

Shibuya Kazuki ( 澁谷 和樹 )B156

Shibuya Ryosuke ( 澁谷 亮輔 )B159

Shige Shoichi ( 重 尚一 )B407

Shigeno Yosuke ( 滋野 陽介 )P110

Shimada Masaki ( 島田 正樹 )P201

Shimada Masaki ( 島田 正樹 )P202

Shimada Udai ( 嶋田 宇大 )C456

Shimbori Toshiki ( 新堀 敏基 )P313

Shimizu Akihiro ( 志水 菊広 )D402

Shimizu Atsushi ( 清水 厚 )P128

Shimizu Shingo ( 清水 慎吾 )C153

Shinoda Taro ( 篠田 太郎 )B207

Shinoda Taro ( 篠田 太郎 )D461

Shiogama Hideo ( 塩竈 秀夫 )D161

Shiotani Masato ( 塩谷 雅人 )D209

Shiozaki Masahrio ( 塩崎 公大 )D155

Shoji Yoshinori ( 小司 禎教 )B408

Shoji Yoshinori ( 小司 禎教 )P203

Sueki Kenta ( 末木 健太 )P108

Suematsu Tamaki ( 末松 環 )A157

Sugimoto Shusaku ( 杉本 周作 )P325

Sugiyama Toru ( 杉山 徹 )D103Suzuki Chieko ( 鈴木 智恵子 )P217

Suzuki Kazuyoshi ( 鈴木 和良 )

C166

<T>

Watarai Yasushi ( 渡来 靖 )P321

Wu Peiming ( 伍 培明 )A156

Tajiri Takuya ( 田尻 拓也 )

B205

<Y>

Takagi Masahiro ( 高木 征弘 )B163

Yagai Isamu ( 谷貝 勇 )A405Takahashi Nobuhiro ( 高橋 暢宏 )D467

Yakeno Aiko ( 焼野 藍子 )D102

Takahashi Shusaku ( 高橋 周作 )B308

Yamada Hiroyuki ( 山田 広幸 )C462

Takahashi Tsuneya ( 高橋 庸哉 )B202

Yamada Tomohito ( 山田 朋人 )C458

Takasaki Yoshinori ( 高咲 良規 )C308

Yamada Yohei ( 山田 洋平 )C453

Takasuka Daisuke ( 高須賀 大輔 )P126

Yamada Yoshinori ( 山田 芳則 )B154

Takaya Yuhei ( 高谷 祐平 )D153

Yamada Yoshinori ( 山田 芳則 )P311

Takemi Tetsuya ( 竹見 哲也 )D203

Yamaguchi Junpei ( 山口 純平 )P230

Takemura Kazushi ( 武村 一史 )P111

Yamaguchi Kosei ( 山口 弘誠 )D464

Tamai Kentaro ( 玉井 健太郎 )P229

Yamaguchi Munehiko ( 山口 宗彦 ) A163

Tamaki Yuta ( 玉置 雄大 )B405

Yamamori Kenya ( 山森 賢也 )P219

Tanaka Hiroharu ( 田中 博春 )D101

Yamamoto Akira ( 山本 哲 )

C305
A401

Tanaka Hiroharu ( 田中 博春 )D105

Yamamoto Haruhiko ( 山本 晴彦 )Tanaka Minoru ( 田中 実 )P120

Yamamoto Masaru ( 山本 勝 )B164

Terada Hiroaki ( 寺田 宏明 )C405

Yamamoto Yuhei ( 山本 雄平 )B155

Terao Toru ( 寺尾 徹 )A151

Yamashita Kohei ( 山下 晃平 )P226

Terasaki Koji ( 寺崎 康児 )C162

Yamashita Koji ( 山下 浩史 )D404

Tochimoto Eigo ( 栃本 英伍 )B301

Yamauchi Akira ( 山内 晃 )P303

Toda Masaki ( 戸田 賢希 )A204

Yamazaki Akira ( 山崎 哲 )C161

Tomikawa Yoshihiro ( 冨川 喜弘 )B452

Yanase Wataru ( 柳瀬 亘 )A159

Tsukijihara Takumi ( 築地原 匠 )P233

Yasui Ryosuke ( 安井 良輔 )B457

Tsuruta Haruo ( 鶴田 治雄 )C402

Yatagai Akiyo ( 谷田貝 亜紀代 )C105

Tsuyuki Tadashi ( 露木 義 )

C159

<U>
Uchiyama Akihiro ( 内山 明博 )D301

Uchiyama Akihiro ( 内山 明博 )D302

Uchiyama Tsuneo ( 内山 常雄 )A406

Ueda Hiroaki ( 植田 宏昭 )D158

Uekiyo Naotaka ( 上清 直隆 )D406

Ueno Kenichi ( 上野 健一 )A302

Umehara Akihito ( 梅原 章仁 )P305

Ushiyama Tomoki ( 牛山 朋來 )C202

Utsunomiya Kenji ( 宇都宮 健志 )D303

Uzuka Kazuo ( 宇塚 和夫 )B101

Yatagai Akiyo ( 谷田貝 亜紀代 )P216

Yogo Yusuke ( 余郷 友祐 )P302

Yokohata Tokuta ( 横畠 徳太 )A201

Yokota Sho ( 横田 祥 )D465

Yokoya Narumi ( 横矢 成美 )P309

Yokoyama Chie ( 横山 千恵 )B409

Yonehara Hitoshi ( 米原 仁 )C102

Yoshida Akira ( 吉田 聡 )P225

Yoshimura Kaori ( 吉村 香 )A403

Yoshizaki Masanori ( 吉﨑 正憲 )B403

Yoshizumi Youko ( 吉住 蓉子 )P209

Yuasa Soichiro ( 湯浅 惣一郎 )

B303

<Z>

<W>
Wakazuki Yasutaka ( 若月 泰孝 )D104Wakazuki Yasutaka ( 若月 泰孝 )D455

Wangsaputra Yovita ( Yovita

P117

Zaizen Yuji ( 財前 祐二 )Wangsaputra )Watanabe Akira ( 渡邊 明 )C401

Watanabe Shunichi ( 渡邉 俊一 )B401

Watanabe Shunichi ( 渡邉 俊一 )P314

Watanabe Takeshi ( 渡邊 武志 )P317

― 40 ―

P227

大

会 第 1
午
前

日

A101

冬季北半球中緯度における雲の季節内変動に関する解析*佐藤 令於奈１, 西 憲敬 2, 向川 均３
1: 福岡大院理, 2: 福岡大理, 3: 京大防災研
1. はじめに
冬季北半球中緯度における循環場の季節内変
動では、亜熱帯ジェット中を伝播するロスビー波やテレコネクションパターンを形成する定常ロ
スビー波が重要な役割を果たす。例えば、日本周辺における高度場や気温の変動には、北太平洋域のブロッキング高気圧、EU パターンや WP パターンを形成する定在ロスビー波の寄与が大きい
ことが知られている（向川・馬渕, 京都大学防災研究所年報, 2012）。しかし、雲活動に対するロス
ビー波の寄与に関する理解はいまだ不十分である。そこで、冬季日本周辺における雲の季節内変動について調べると、500hPa 高度場が低下しつつあるときに雲活動が活発であることが示された（2015 年度秋季大会, P383）。このような季節
内スケールの雲量変動に関して、ロスビー波が雲活動に果たす役割に注目して解析を行った。
2. 使用データ
1984-2008 年 1,2 月における The European
Centre Medium-Range Weather Forecasts による再解析データ ERA-Interim(3°×3°×24hour)および International Satellite Cloud Climatology
Project による Gridded Cloud Product Revised
Algorithm(D1) (2.5°×2.5°×6hour)を使用した。
3. 解析結果
周期 15-60 日成分を抽出する band-pass フィ
ルターを施し、雲量と高度場との時空間的位相関係について解析を行った。図 1 に 1993 年 1-2 月
における 300hPa 高度場（Φ300）および雲量の経度時間断面を示す（北緯 33-40 度平均値）。東半
球では雲活動活発域の西側に季節内変動成分のトラフが位置し、この位相関係を維持しながら東進する。この関係について統計的解析を行った。
まず、500hPa 高度場（Φ500）の時間変化率と雲量とのラグ相関解析を行った。その結果、日本付近では雲活動活発期のあとに Φ500 が極小をとることが示された。
つぎに、日本付近における高度場の東西勾配と雲量との同時相関解析を行った。その結果、雲活動活発期には、高度場の東西勾配は有意に正値を示した。この結果は、雲活動活発域の西側に Φ500の負偏差が位置することを意味している。実際に、日本付近における雲活動活発期には、カスピ海南部から華南にかけて、大規模な空間構造を有する
季節内変動成分のトラフが卓越していた。
さらに、東西に 30 度離れた地点間でのラグ相関解析を行った。その結果、33N では 60E~180E
付近で東進性が卓越し、日本付近において Φ300
はおよそ 5 度/day の東向き位相速度を有するこ

図 1: 1993 年 1-2 月における雲量および 300hPa
高度場の経度時間断面. 高度場[m]を等値線,
雲量[%]を陰影で示す. 両者ともに 15-60 日のband-pass フィルターを施した. 北緯 33-40 度の緯度平均値を示す.

とが確かめられた。この位相東進の地域性を調べたところ、東進の卓越は亜熱帯ジェットが存在する領域と重複していた。このことから、この東進
性擾乱は、亜熱帯ジェット中を位相東進する移動性ロスビー波に対応すると考えられる。雲量に関しても同様の解析を行った結果、日本付近では東向きの位相速度をもち、その大きさはおよそ 8 度/day で、Φ300 のそれよりもやや速いことが明らかになった。
加えて、高度場と雲量との位相関係および時間変動特性は領域によって異なることも見出された。例えば、亜熱帯ジェットの分流域である北太平洋東部から北米大陸西岸にかけての領域では、
ジェット風速が極大をとる日本付近とは異なり、
高度場と雲量の季節内変動は定在的であった。また、Φ300 の極小域と雲活動活発域は一致する。

4. 結論
冬季北半球中緯度における雲活動の季節内変動成分について調べた。その結果、日本付近では移動性ロスビー波に伴う位相東進成分が卓越し、雲活動活発な領域は移動性ロスビー波のトラフ
東方に位置することが示された。この位相東進性と空間的位相関係の両者によって、日本付近における雲活動の季節内変動がもたらされており、雲活動活発期には Φ500 の時間変化率が負値をとると解釈できる。しかし、Φ500 の東進位相速度はジェット風速と必ずしも比例しておらず、北米大陸西岸付近のように定在波のトラフ卓越時に雲活動が活発である経度帯も存在する。これらの差
異を生む力学機構の解明が今後の課題である。

― 43 ―

A102

৮ࡪɿɞɥʟԟୱઘ൘௑ԦɻʂଊՉ΄ӑஓɼ‫ۼ‬शʂ‫׎‬੒∗‫ܯ‬ஆࢣՈ (ୱ֣Ӂ‫ؾ‬੒Ӂ/JAMSTEC), ࣞзຈλ (JAMSTEC)

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य 1 ɿԢ‫ތ‬ƭঘ๊Ʈʂࡱധ‫ۼ‬शຟʂՍঐछ۱ʦߟɭ.
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ɘ, ࠵Ճ 8 ௟රභʂ઄࠵Ճബஓढ़ഇɿɸɘɺ, 850hPaɿɞɥʟ௑අ೴ഫܴɼಅߵഫܴʂঀʂߗԝച‫( ה‬v ′ q ′ )ʦ‫ޔظ‬ɫɳ (ஂ‫ظ‬Ճԝʃ 1994Ƥ2013 ௰). य 2 ɿ 3 ُчࡱɿɞɥʟٌїʦߟɭ. ୱʾˑҍɼඕ࠸ʂ௑ԦɿଊՉ΄ӑஓʂ‫׎‬੒ɠʓʝʠʟ. ௟ඕ೒‫פ‬ɿશෳɫɳࣟ‫܄‬,v ′ q ′ ɻ಻ьɩʠʟଊՉ΄ӑஓʃ, 3 ُયࡱʘ 4 ُࣘࡱ(यʃࢽ๿) ʜʞʖ 3 ُчࡱʂʏɚɠֲɣɾɷɺɘʟ.

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ஓɭʟ. OISST ˎƟˆʦๆɘɺ, 1994Ƥ2013 ௰ʂү௰ɿɸɘɺȚُчࡱʂ SST ʂഇ೘ʦ૛ʍ, SST ʂഇ೘ɠƹಒ੒ࠏ۱ঋԦກ໚ƺɿ‫פ‬ɘˆʫ˞ (ঋԦ‫ )ؠ‬ɻ‫ܒ‬૓ʂກ໚ɠЕԦɿ‫פ‬ɣɾɷɺɘʟ 10 ௰ɼ, ɱʠΙҙ (๸Ԧ‫ )ؠ‬ʂ 10 ௰ɼɿഇɥɳ (SST ഇ೘ʂयʃࢽ๿). ɱʂࣘɻ, ƹঋԦ‫ؠ‬ƺɼƹ๸Ԧ‫ؠ‬ƺʂ௰ʂɱʠɲʠɻ, v ′ q ′ʦ‫ޔظ‬ɫɳ (य 3). ɱʂٌї, ƹ๸Ԧ‫ؠ‬ƺʂࣟ‫܄‬ʂʏɚɠ, v ′ q ′ ɻ಻ьɩʠʟଊՉ΄ӑஓɠԟୱʂ௑Ԧɻֲ
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‫ܒ‬૓ਞກηɻʂଊՉ΄ӑஓʃ, SST ʂ௑අ‫ں‬జʂ੒ɡࣘʃ‫ܒ‬૓ກ໚ɠƹঋԦ‫ؠ‬ƺʂ௰ƅчʃƹ๸Ԧ‫ؠ‬ƺʂ௰ʂച‫ה‬.

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3 ُʂ࠿ʣʞɟʝ 4 ُɿɾʟɼ‫ܒ‬૓ʦЮউʟඅ७Ս

― 44 ―

A103

秋が深まった時期の台風に伴う日本列島での広域降水の特徴（その２：Ty1326 時の特徴を盛夏期や秋雨期の事例と比較して）小嶋ゆう実(岡山大・教育(理科))・*加藤内藏進（岡山大大学院・教育(理科)）松本健吾（岡山大大学院・教育(理科)）・大谷和男（岡山大・大学院自然科学研究科。現在，テレビせとうち(株)）1.	
 はじめに	 	  日本付近では盛夏から初冬にかけての僅か数か月間で広域場が季節的に大きく変化する。このため，台風が日本列島に近づく際に，台風本体以外にも広域に纏まった降水域が広がることがあり，そこでは，総量だ
けでなく集中豪雨タイプか地雨的に持続するタイプかも含めた，かなりの季節的多様性を生じうる。特に秋が深まった頃に日本列島に上陸・接近する台風時の，盛夏期や秋雨期との違いも興味深い。	
 	
  そこで本研究では，秋雨期に移行する前で盛夏期の特徴が残る 2011 年 9 月 3 日に西日本に上陸した台風
12 号（Ty1112），秋雨期の 2011 年 9 月 21 日に東海に上陸した台風 15 号（Ty1115），秋が深まった 2013 年
10 月中旬頃に関東に接近した台風 26 号（Ty1326）に伴う事例を取り上げた（第 1 図）。
前回の講演では（2016
年秋の全国大会）Ty1326 時の解析を中心としたが，今回は，特に北側のシステムの関わり方の違い等に注目して 3 つの事例を比較する。解析には，気象庁のレー
ダーアメダス合成図や各気象官署の前 10 分降水量，NCEP/NCAR 再解析データ（2.5°×2.5°緯度経度格子点，広域解析用），等を利用した。	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
  第 1 図	  3 つの台風の接近時における SLP（hPa）と日本列島付近での台風の経路（薄い実線）
。	
 

	
 
2．各事例における日本列島での広域降水の特徴や	
 総観場の比較（季節進行の背景の中で）	
 	
  Ty1112 が西日本に接近・北上時には，日本列島域で台風東方の地域は太平洋高気圧西縁部で高温多湿で不安定な気団に覆われ，下層の強い南風が北方の前線帯
へ吹き抜けていた。これに対応して，台風本体の降水だけでなく，紀伊半島からそれ以東でも山地やその風
上側を中心に局地的な強雨域が広域的に散在・持続していた（図略）。	
 	  しかし，Ty1115 時には（特に 9/20-21），台風本体とは別に，中心から約 500km 北方で東西に伸びる秋雨前
線に対応して，2mm/10 分程度かそれよりも弱い強度の降水が広域的に持続し，時空間で積算した総降水量に対する寄与は小さくなかった（第 2 図。Ty1112 に関しても，比較のために掲載）。Ty1326 時にも，台風本体の強雨域とは別に，このような特徴の雨域が北上・接近する台風の北~北東側に広域的に持続した。いずれも，安定度の高い傾圧帯に向かって台風循環に関連した下層風での水蒸気流入が特徴的であった（第 3 図）。
	 	  但し，秋雨期の Ty1115 の事例では，前線面が高度とともに北に傾く合流場的な秋雨前線に沿った降水であったが，秋が深まった Ty1326 の事例での傾圧帯は，前線面というよりは，大陸側の急速な季節的降温を反映した対流圏中下層全体にわたる強い傾圧性（安定度の良い領域の広がりも更に広域的）で特徴づけられていた。そこに，台風北方~北東方の南ないし南東風が深く侵入することに伴う広域的な暖気移流場の中での降水という，総観場の季節的背景の違いがあった点も興
味深い。	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
  第 2 図	  台風接近時の日本列島での領域平均降水量と階級別 10 分
降水量の寄与（mm/10 分）。凡例は図中を参照。また，領域平均には，
図の右側の丸印で示す地上気象官署での値を利用した。上段：Ty1112（盛夏期に近い時期，9/2-4 について示す），中段：Ty1115（秋雨期，9/20-21），下段：Ty1326（秋が深まった時期，10/15-16）
。	
 

	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
  第 3 図	  Ty1115(秋雨期，上段)，Ty1326(秋が深まった時期，下段)が本州南方から接近時の時刻における 925hPa 気温(左，℃)と安定度（ここでは，700hPa から 925hPa における相当温位の差で，相当温位の代わりに h/Cp を，K/100hPa の単位で示す）。	
 ― 45 ―

A104

北海道に暴風雪被害をもたらす温帯低気圧の構造変化
川野 哲也・川村 隆一（九大院・理）1 はじめに27 km，9 km の 2 つのドメインを 2-way ネスティングしMilbrandt-Yau の 2 モーメントた。雲物理スキームには
冬季に日本周辺を発達しながら通過する爆弾低気圧は，
Kain-Fritsch
積雲パラメタリゼーション
スキームを用い，
北海道および日本海沿岸地方を中心に広範囲に暴風雪をスキームを導入した。惑星境界層スキームおよび地表面過もたらす。そのような爆弾低気圧のうち，オホーツク海で猛烈に発達する爆弾低気圧は北海道に甚大な暴風雪災 程には，それぞれ Yonsei-University スキームと unified
害を引き起こし，ときには尊い人命をも奪うため，その Noah land-surface スキームを用いた。NCEP FNL から発達過程を理解することは防災・減災の観点から非常に 初期値・境界値を作成し，2013 年 2 月 5 日 09JST を初期時刻として，5 日間の時間積分を行った（以降，CNTL）。
重要である。
日本列島の地形が本低気圧の構造変化におよぼす影響
日本海低気圧（以降，親低気圧）が北海道を通過する
5 つの地形改変実験を行った。それらは，を調べるため，際にその構造を変化させるケースがある。具体的には，FlatHOK），北緯 37.6◦ 以北
北海道を平坦化した実験（
親低気圧中心がまだ日本海上にある段階で釧路沖に「子◦低気圧」が発生し，その後親低気圧は衰退，子低気圧が を平坦化した実験（Flat37.6N），東経 136 以東を平坦
オホーツク海上で猛烈に発達して爆弾低気圧となるケー 化した実験（Flat136E），日本列島全体を平坦化した実スである。その場合，北海道地方は 2 つの低圧部に挟ま 験（FlatJAPAN），中部山岳のみを残し，それ以外を平れて一時的に穏やかな状態になった後，猛烈な暴風雪に 坦化した実験（OnlyCM）である。
見舞われるため，甚大な被害を引き起こす可能性が高い
危険な低気圧であると言える。
本研究では，その典型事例である 2013 年 2 月 7 日～9日にかけての爆弾低気圧（図 1）に注目し，その構造変化過程を数値シミュレーションから明らかにすることを目的とする。

図 1: 2013 年 2 月 7 日 21JST における地上天気図。

4 結果

中部山岳を含む／含まないによって子低気圧の発達の程度に大きな差が生じた。すなわち，CNTL，FlatHOK，
Flat37.6N，OnlyCM の 4 つの実験では，オホーツク海
で子低気圧が猛烈に発達し，Flat136E と FlatJAPAN の2 つの実験では弱い発達にとどまった。このことは中部山岳の存在が子低気圧の発達に大きな影響を与えていることを示している。
中部山岳の影響による子低気圧の発生・発達過程は以下のように考えられる。親低気圧が日本海北部にあるとき，低気圧後面の北西風～西風が中部山岳を南北に迂回する流れが生じる。その結果，風下側にあたる本州東部
沖の太平洋上では，北側に北風偏差，南側に南風偏差を伴う変形下層風場が形成される（図 2）。その変形場の東端に生じた南北帯状の南風偏差によって下層水蒸気が北に輸送され，釧路沖の対流活動が促進する。その対流活動に伴う非断熱加熱によって生じた下層正渦位が低気圧
循環によってオホーツク海に移動し，集中強化すること
で子低気圧の猛烈な発達につながった。

2 概況

2013 年 2 月 6 日 03JST 白頭山沿岸に中心気圧 1016
hPa の低気圧（親低気圧）が発生し，6 日 21JST までほぼ停滞した。その後発達しながらゆっくりとした速度で東進し，7 日 09JST には日本海北部に達した。その後もゆっくり東進を続けるが，7 日 21JST までに親低気圧とは別の子低気圧が釧路沖に発生した。親低気圧は北海道
通過中に衰退する一方で，子低気圧は北上しながら急速に発達し，オホーツク海上で中心気圧 972 hPa にまで猛烈に発達した。

3 数値モデルおよび実験設定

使用したモデルは WRF Ver.3.4.1 である。水平解像度

図 2: 2013 年 2 月 7 日 20JST における CNTL と FlatJAPAN との 950
hPa 南北風差（陰影）および水蒸気混合比差（コンター）。

― 46 ―

A105

南極氷床縁辺域における物質の鉛直輸送のメカニズム
平沢尚彦(極地研)、林政彦(福岡大)、中田浩毅(KKT イノベート)、小塩哲朗(名古屋市科学館)、小西啓之(大阪教育大)、Nuerasimuguli Alimasi (ゼノクロク航空宇宙システム)
１．はじめに2007 年 1 月に実施した日独共同航空機観測の結果、
昭和基地周辺のエアロゾル分布に興味深い特徴が見出されている（平沢, 2017）。図 1 に示すように、エアロゾル数濃度は海氷に覆われていない開水面域の
大気境界層下部の高度 300m で顕著に多く（図 1 の●）、そこで海面から大気に注入されていることが示唆される。開水面域から大陸縁辺の昭和基地方面に向かって数濃度が減っていることは、供給源から遠ざかるためと解釈される。ところが、境界層と自由対流圏との境界付近の高度 1000m では供給源の上空で数濃度が少なく昭和基地方面で多い。昭和基地付近では高度 300m の値と同程度である。供給源付近では鉛直混合が強く抑制されているのに対し、大陸縁辺域
では顕著な鉛直混合が起こっていると想像される。
すなわち、大陸縁辺域で上空にエアロゾルを輸送するシステムがあると考えられる。本研究の目的は大陸縁辺域においてエアロゾルを上空に輸送するシス
テムを明らかにするとともに、上空に輸送されたエアロゾルが内陸方面にも輸送されるかどうかを観測から確認することである。
２．無人飛行機を用いた観測第 58 次南極地域観測隊夏期観測として、2017 年 1月に南極氷床上の S17 拠点（図 2）において一月以上の観測期間を設けた。S17 拠点は海岸から約 15km、
昭和基地からの直線距離は 20km にあって、標高は約610m である。S17 拠点から海岸沿いの海洋上まで往復約 30km の無人飛行機観測を実施した。例えば、往路を高度 700m、復路を高度 1200m として、断面観測を実施した。無人飛行機（エンジン機）による観測は、様々なフライトパターンを合計して 24 回に及んだ（詳細は林氏の講演）。
図 3 に示した 2017 年 1 月 27 日の観測は 11 回目の海岸域へのフライトである。このケースではエアロ
ゾル数濃度が他の観測日に比べて顕著に多かった。
高度 700m では S17 を出発して海岸域に向かうに連れて急激に 0.3μm の粒子数が増加した。高度 1200m では空間的な違いは比較的小さい。エアロゾルを多く含んだ大気は境界層にトラップされた状況で内陸に向かって進入したと考えられる。
本講演では、無人飛行機観測の結果に基づいて、南
極氷床縁辺域におけるエアロゾルの輸送について議論する。

図 1 2007 年 1 月 23 日の航空機観測（S12）により得られた粒径 0.3μm 以上のエアロゾルの数
濃度（個／リットル）の大気下層の水平プロフ
ァイル．●は高度 300m に沿ったデータ．○は高度 900‐1200m 層内のデータで，高度 1000m
以下の観測値を破線で囲む．

図 2 S17 拠点の位置、及び無人飛行機観測の飛
行ルート。

参考文献
平沢尚彦(2017),気象研究ノート「南極氷床と大気物質
循環・気候」,第 17 章．
図 3 2017 年 1 月 27 日の 10 時～11 時（現地時刻）の観測結果を時系列で示す。図の両端が S17
拠点、中央付近が海岸域で高度を 700m から
1200m に上昇させている。○は 0.3μm 以上の粒子数を示す。

― 47 ―

B101
高精度転倒ます型雨量計の研究宇塚 和夫 トックベアリング 
ンプで雨量計のろ水器に注水し測定した。本試験の雨量計の転１．諸  言
現在市販されている転倒ます型雨量計は、 時間に  ㎜程度

倒雨量は  ㎜である。

の雨量なら問題なく測定できる。しかし  ㎜を超えるような

４．試験結果

集中豪雨では、転倒ますの傾き角度が大きいため、定量となっ

図  に測定結果を示す。この図より新規雨量計と市販雨量計

たますから空のますへの切り替え時、ろ水器から滴下する雨がの測定値は、雨量  ㎜の時は両者に差はなく正確な数値を測定

空のますに入らず、定量となったますに入り続けてしまう現象

しているが、それ以上になると両者とも低下する傾向がみられが顕著になる。その結果、実際の雨量が少なく測定される問題る。雨量計の検定合格基準  は、雨量  ㎜以上で器差 ％であが生じる。そこで今回は、切り替え時にすばやく空のますに雨り、両者の測定値の誤差を確認するため、誤差を算出し図  にが入るように工夫した転倒ますを新たに開発した。本報ではこまとめた。この図より市販雨量計の合格範囲は雨量約  ㎜まの新規転倒ますを使用した雨量計が、どの程度の雨量まで高精でなのに対して、新規雨量計は約  ㎜まで達することが確認

度に測定できるのかを評価する。

できた。

２．新規転倒ますの形状

５．結  言

図  に新規転倒ます型雨量計の外観図を示し、図  に転倒ま 集中豪雨時、より高精度な雨量の測定を実現するため、転倒

すとろ水器の位置関係を示す。この新規雨量計は市販雨量計とますの傾き角を小さくした新規転倒ます型雨量計を開発し評価比較して、転倒ますの傾き角を小さくし、ろ水器の出口とますした。その結果、雨量約  ㎜まで検定合格基準を満たす高精の仕切り板との距離を近づけたため、ろ水器から流れる水が、度な雨量計が実現できた。

転倒時反対側のますに入るのを出来るだけ防いだ構成になって
いる。

参考文献
 気象業務法第  条の検定の対象となる気象測器の検定の合格

３．試  験

基準を定める告示  年  3～ 時間当たりの雨量 ～ ㎜に相当する水量を、電磁定量ポ












図 新規転倒ます型雨量計の外観図










    D 新規品          E 市販品図  転倒ますとろ水器の位置関係

― 48 ―

B102
次世代のマイクロ波イメージャ降水リトリーバルアルゴリズム開発（その５）：TRMM と GPM の第１推定値の誤差 PDF の統計的比較
青梨和正・岡本幸三・石元裕史・山口宗彦（気象研）
１．はじめに本研究の目的は、次世代の GSMaP MWI 降水リトリ
ーバルアルゴリズムとして、物理量の第 1 推定値の誤差を考慮したアルゴリズムを開発することである。
このアルゴリズムの基本的なアイデアは、リトリ
ーバルに使う降水物理量や、地表面状態の第 1 推定値を数値モデルの出力や TRMM,GPM を元にしたモデルから求めること;これら第 1 推定値の誤差の確率分布(PDF)を複数のレジームを使って表現すること;
レジームの事前確率とレジーム毎の物理量の PDF から、MWI TB の観測値が与えられたときの最尤値として、降水のリトリーバル値を求めることである。
今回は、第 1 推定値の誤差 PDF の統計的解析を、
TRMM と GPM が共存していた 2014 年 4 月－9 月の期間のデータを用いて行なったので報告する。
２．本研究で用いたデータ、アルゴリズム
我々は、この統計的解析に、上記対象期間のTRMM.V7 と GPM.V04 の観測データを用いた。
TMI と GMI の輝度温度(TB)データから、同一のGSMaP 降 水 リ ト リ ー バ ル ア ル ゴ リ ズ ム(V6.1.20161129)を用いて降水強度をリトリーバル
した。このアルゴリズムはアプリオリ情報として
JRA55 の全球解析値と MGDSST の海面温度、GPM KuPRから求めた統計的な降水タイプと降水プロファイルを使っている。
降水強度の検証データとして、TRMM PR と GPM KuPRの地上降水強度を用い、リトリーバルの第 1 推定値
等とのマッチアップデータを作った。
３．第 1 推定値の誤差 PDF の統計的比較
図１は、対象期間平均の日降水強度の帯状平均値
を海上と陸上について示す。海上では、KuPR が PR
より強く、特に熱帯では約 20%過大である。GMI のリ
トリーバル値は KuPR と良く合っている。一方、TMI
リトリーバル値は PR に近いが、熱帯で過小、中緯度で過大となっている。陸上では、KuPR が PR より弱く、特に熱帯では約 25%過小である。GMI と TMI リト
リーバルは、ほぼ同じ分布を示し、赤道付近で
PR,KuPR より過小で、北緯 10-20 度で過大になる。
図２は、対象期間平均の日降水強度の KuPR-GMI,
PR-TMI の地域分布を示す。海上では、KuPR-GMI には小さなスケールの正負のバターンが多く、大規模なバイアスは目立たないが、
PR-TMI は、
熱帯の高 SST
域で正、ITCZ と中緯度で負のバイアスを持つ。陸上では、KuPR-GMI、PR-TMI 共にアマゾンや海洋大陸付
近で正のバイアス、アフリカのサヘルで負のバイア
スを持つ。

図 1：対象期間平均の日降水強度の帯状平均値(mm/day)（上）海上（下）陸上；PR(○), KuPR(●),TMI(X),GMI(+)
図２：対象期間平均の日降水強度のバイアスの地域分布(上)KuPR-GMI

Acknowledgement:この研究は JAXA「第７回降水ミッション科学研究公募共同研究」「GCOM 研究公募共同研
究」の一部である。

― 49 ―(下)PR-TMI

B103

フェーズドアレイ気象レーダーのデータ品質管理 ～ＱＣフラグのリアルタイム作成～*

佐藤晋介、磯田総子、佐野哲也、花土弘、岩井宏徳（NICT）、
水谷文彦（東芝）、牛尾知雄（大阪大）、大塚成徳、三好建正（理研 AICS）
１．はじめに
局地的大雨や竜巻・突風等の早期検知と予測を目指して開発したフェーズドアレイ気象レーダー (PAWR) の観測デー
タは、事例解析研究にとどまらずデータ同化による数値予報
やナウキャスト、スマホアプリ「3D 雨雲ウォッチ」でも利用されている。しかし、観測データには MTI などの信号処理では除ききれない地表面クラッタエコーをはじめ、不定期に発生する電波干渉ノイズなどの不要エコーが含まれ問題となっている。
PAWR で 30 秒毎に得られる 100 仰角、360 度方位角、60 km
レンジ (100 m 分解能) のデータは、従来レーダーと比べると時間あたり 100 倍のデータ量となり、リアルタイムのデータ品
質管理 (QC) は容易ではない。「京」コンピュータを用いた「ビッグデータ同化」によるゲリラ豪雨予測の実証実験 (Miyoshi
et al., BAMS, 2016) では Ruiz et al. (SOLA, 2015) の QC ア
ルゴリズムを用いているが、その計算には 30 秒以上かかっている。実際にリアルタイムでデータ処理を行うためには、QC
処理は数秒程度で終えなくてはならない。そこで本研究では、
定常的な PAWR データ利用に用いるための QC フラグを 10
秒以内で作成することを目的とする。

２．データ品質管理(QC)フラグの設計

地表面クラッタエコーの一部が弱いながら残っている。西側のシャドーは大阪大学内の建物によるシャドーである。現状
では Clutter possible フラグ(≧4) は統計クラッタマップの出現
頻度そのままの情報であり、Clutter certain(≧8) が地表面クラッタと判別されたデータである。従って、可視化やナウキャ
ストが目的の場合は、Valid data(≧1) と Clutter possible(≧4)
を合わせたデータが降水エコーとして利用できる。この QC フ
ラグ作成プログラムは、シングルコアによる実行時間(実時間)
が 5～6 秒であり、並列計算も考慮すればさらに計算量が増
えても 10 秒以内の処理は十分可能と考えられる。

４．まとめ・今後の課題
PAWR 観測データによるビッグデータ同化や 3 次元ナウキ
ャスト (Otsuka et al., Wea.Forecast, 2016) のリアルタイム処理に利用する 1-byte QC フラグを考案し、プログラムを作成して実行時間を計測した。今後は、層状性降水を含む様々な事
例において検証を進めるとともに、地表面クラッタと降水エコーをより正確に識別するためのパラメータチューニングなどが必要であるが、リアルタイム処理に求められる 10 秒以内でQC 処理が実現できる目処がついた。
本研究は JST CREST の支援を受けたものである。

PAWR 観測データの QC 情報は、汎用的な利用を目指して
生データと同じフォーマットの別ファイルとして提供する。デー
タ量を最小限とするため、反射強度(Ze)とドップラー速度(Vr)共通で 1-byte (8-bit) の QC フラグを作成する。QC フラグの内 容 は 、 [0]Valid data, [1]Shadow, [2]Clutter possible,[3]Clutter certain, [4]Noise, [5]Rain Attn, [6]Range SL,[7](Reserve) とした。[0]は Ze と Vr ともにノイズレベル以上の有効データであれば真、[1]の地形によるシャドーは、国土地
理院の標高データと 4/3R の等価地球半径を仮定したビーム
高度の比較で判定し、近距離にあるビルによる遮蔽も付加している。PAWR のレベル 2 データは同じ観測モードであれば方位角と仰角が統一されているので、シャドーデータは事前に計算したファイルを読み込むだけである。[2]と[3]はどちらも
地表面クラッタのフラグであるが、データ同化のように低品質データを極力除去したい場合とスマホアプリの可視化のようにデータ欠陥を少なくしたい場合で使い分けることを想定している。地表面クラッタの判別は多くのアルゴリズムが考えられるが、最も計算コストが高い。本研究では計算時間短縮のため、まず晴天時の 6 時間以上の観測データから事前に作成した統計クラッタマップ (佐藤ほか,2016 秋季大会 C308) を読込
み、出現頻度 20%超の領域において観測された Vr の値と Zeの Texture 情報を用いて判断している。しかし将来的には、ク
ラッタ強度の平均値と標準偏差の利用、対流性降雨と層状性
降雨での閾値調整、計算時間が許す範囲で Ze の鉛直勾配情報の利用や機械学習なども検討していく。[4]のノイズも多くの原因があるが、現状では電波干渉によって長パルス領域にレンジ方向に混入する不要エコーの除去のみを対象としている。[5]の降雨減衰と[6]のレンジサイドローブもデータ品質
としては大きな問題であるが、現状では Ze のレンジ方向積分
値や Ze 閾値による単純なアラート情報のみを考えている。

(a)

Ze (EL=2.0)
dBZ

(b)

QCF(EL=2.0)

Valid >1
Shadow >2
Clutter possible >4
Clutter certain >8

３．降水事例への適用結果
図１は対流性降水が地表面クラッタと重なる場所に観測された事例で 3 番目の仰角(EL=1.96°)の PPI 画像である。地形による Shadow(≧2) は西北西～北方向に広がっているが、

図１ 2015 年 8 月 8 日,15:40:21JST、仰角 2.0°における (a)反射強度と等高線(コンター)、(b) QC フラグ：Valid data(≧1)、
Shadow(≧2)、Clutter possible(≧4)、Clutter certain(≧8)、
本例では他の上位ビットフラグは省略．

― 50 ―

B104
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QĳĞİįģĜćĉñĉýĎĊ ĳĹÏňŲśşĴ/ňŲśşņ"ãīŃaĳMĝìì― 51 ―

B105
二重偏波レーダーデータの自己整合性に基づく粒径分布抽出手法の改良*1) 足立アホロ・2,1) 小林隆久・1) 山内洋・
（1: 気象研究所 , 2: 電力中央研究所）

３．結果推定された粒径分布の例を第 2 図に示す。ディス
ドローメータで観測された粒径分布に対して、従来の単偏波レーダーを摸した R( Z）と M a r s h a l l Palmer 分布から求めた粒径分布は明らかに過小評価
であり、これに対応した降水強度も過小評価となっている。この過小評価には電波減衰も影響していると考えられる。一方、本手法を用いて偏波パラメー
タから推定した粒径分布は地上観測に良く一致している。第 3 図に推定した降水強度と、地上観測を比較した結果の一例を示す。この例では本手法で推定された降水強度 ( R( D S D ) ) は自動化した方がマニュ
アルよりやや精度が高く、従来の R( Z）よりも明らかに精度が高い。また本手法は R( K DP）と同程度の精度がある一方、R( K DP）では推定できない、粒径分布も抽出できるという利点がある。

― 52 ―

レーダー推定降水強度 [mm h-1]

1. はじめに二重偏波レーダーの観測データには雨滴の粒径分
布の情報が含まれているため、従来の単偏波型レー
ダーに比べて降水強度が高精度に推定できるといわ
対流性降雨域れている。このため全米のレーダーネットワークは2013 年に全て二重偏波化され、日本でも国交省のXRAIN(Maesaka et al. 2011) をはじめ、気象庁でも2017 年までに 3 台の空港気象レーダーが二重偏波レーダーとなった。一般に二重偏波レーダーの観測データから降水強度を推定する際には、2D V D などで得た地上観測データと二重偏波レーダーで観測された偏波パラメータを比較して経験式を作成し（例えば R( K DP））、これを元に降水強度を推定することが多い。しかしこの関係式は降水の型や場所、降水の温度等によって変化するため、地上データと比較して経験式の係数等を更新／変更する必要がある。これに対して気象研究所では偏波パラメータの自己整
層状性降雨域合性を利用して、二重偏波レーダーの観測データだ
12:52:00
けから理論的に雨の粒径分布を推定し、降水強度をN(D)_auto
求める手法の開発を行っている (Adachi et al. 2015)。 第１図 偏波パラメータから推定した降水の型の分布
MP_N(D)_Zobs
R_DSD2 6:48:24 PM 16.4.12
N(D)_manu
この手法は校正のための地上観測や経験式を必要と 2011 年 09 月
21 日 12:48:41JST, ○は熊谷
4
しないという特徴がある。
10DSD_
２．手法の改良man
1000
経験式を使用しないものの、この手法にはいくつかの仮定をおいている。例えば、(1) 雹など氷粒子
M
Disdrometer-Pは存在しない、(2) 雨粒の温度は既知、(3) 修正ガン
100
(減]マ分布のうち形状パラメータ μ は視線方向に一定-3
DSD_auto衰
補m（方位角方向には可変）、(4) 雨粒の軸は鉛直、(5) 最
正
-1
10
な
大粒径は固定、等がある。これらの仮定が成り立たしなければ推定精度は低下する。このうち (1) は偏波)[mm
Nパラメータを使えば氷粒子の探知はある程度可能で
1µZ[dBZ] R[mm/h] D0
あり (e.g. Adachi et al 2013)、この場合にはこの手法[mm]
Disdro 52.1
95.2
2.24
3±1
は使用しない。また (2) は地上観測や数値モデルから
Auto
53.4
107.2 2.6450.1
推定可能である。これ以外の仮定について今回以下
Man
51.4
98
1.83
0
のような改良を行った。(3) 偏波パラメータから対
w/o AC 42.5
16.5
流性と層状性の雨を Testud et al.（2001）の方法を0.01
用いて判別し ( 第 1 図 )、層状性の降雨については
0123y = -2.26994+ 1.0173x5R= 0.939936
y = -1.2948 + 0.9376x R= 0.95277
Sheet1 4:43:11 PM 16.2.2
μ を 0、対流性降雨については μ を -1 〜 8 の値とDe [mm]y = -1.3838 + 0.92907x R= 0.95565
する。従って μ は視線方向にも可変とした。(4) 雨
第 2 図 ディスドロメーター及びレーダーから推定しy = -1.1164 + 0.8549x R= 0.95659
滴の軸の鉛直からの角度は観測結果に合わせて平均= 1.446 + 0.2602x R= 0.78982
た粒径分の例 .2011 年 09 月 21 日 y12:48:41JST,熊谷
0°、標準偏差 10°のガウス分布とする。(5) 最大粒120
径は D 0 の函数とした。また改良にあわせて従来一R(DSD_auto)]-1
Y=1.02X-2.27 R=0.94
部マニュアルで行っていた解析のパラメータの入力
R(DSD_man)
100を全て自動化（第 2 及び 3 図の auto) した。
Y=0.94X-1.29 R=0.94
R(KDP)

80

Y=0.93X-1.38 R=0.95
R(Z

)

obs

Y=0.26X+1.45 R=0.79

60

R(Z

,Z )

DR_ac

ac

40
20
Radar Estimated Rainfall Rate [mm h
0

0

20

40

60

80

100

120

重量式雨量計による降水強度[mm hh-1-1] ]Weighing Precipitation Gauge [mm第 3 図 二重偏波レーダーから推定した降水強度と重量式雨量計による観測値の比較（回帰直線と相関係数）．
2011 年 09 月 21 日 10:00-20:00JST，熊谷B106.X 帯広帯域二重偏波レーダによる比偏波間位相差を用いた降雨強度推定精度の評価藤原達朗 菊池博史嶋村重治牛尾知雄(阪大院工)実データ観測結果

はじめに

本研究グループでは，送信周波数に Ku 帯を用いた，時間分解能が 1 分程度・距離分解能が10 メートル程度の Ku 帯広帯域二重偏波レーダ(BBR)を開発し，関西において低高度（約 50[m]）からの観測及び解析を行っている．本研究では数値シミュレーション及び Ku 帯広帯域二重偏波レーダの実観測データ解析によって，Ku 帯における比偏波間位相差( K DP )を用いた降雨強度推定精度をその他の周波数帯（C 帯，X 帯）と比較した．そして比較結果から Ku 帯二重偏波レーダの有効性について評価することが本研究の目的である．
.X 帯広帯域二重偏波レーダ
アンテナはルネベルグレンズアンテナを採用し，送受アンテナ間は電波吸収体を挟み，カップリン
グを 70dB 以上抑えることに成功している．レドームとはアンテナを収容し，外界の気象条件に左右されることなく安定した状態でアンテナを運用するためのものである．外観を図 1 に示す．レドーム内部はアンテナ駆動部(アンテナ，Tx Unit (送信側の AMP Module 群)，Rx Unit (受信側の AMP
Module 群))から構成される．
 降雨による水膜が電波減衰を招くことを避けるため，またレドームからの反射を抑えるため，
レドームの形状は釣鐘型を採用した．本レドーム
は FRP(Fiber Reinforced Plastics)を用いたハニカム
サンドウィッチ構造を用いており，透過損失
0.2dB 以 下 と い う 特 徴 が あ る ． こ れ は 単 層
FRP(Fiber Reinforced Plastics)では実現できない値
であり，サンドウィッチハニカム構造の本レーダへの適応性を示している．本レドームの層構造は，
塗装‐FRP‐ハニカム‐FRP の 4 層構造からなり，直径は約 145cm である．


図 2 BBR によって観測された降雨事例

図 3 𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 を用いた降雨強度推定結果
図  に  年  月  日  時  分に観測された降雨の事例を示す．送信パルス数は  とした．観測領域全体に比較的強い雨 >G%=@程度 が観測されていることが分かる．また，観測精度を議論するためにディスドロメータ 図中×印で示す地点 のデータを用いる．図  に同様の時間付近
における𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 を用いた降雨強度推定結果（赤線）を示す．青線でディスドロメータの結果を示す．図 より降雨強度の傾向は比較的一致していることが分かる．特に降雨の弱い領域（>PPKU@）に
おいても降雨強度推定が可能であることを示している．一方で、非常に弱い領域 >PPKU@程度
では𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 を利用することは困難である．

おわりに
本研究では 𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 を用いた降雨強度推定結果について議論した．その結果降雨の弱い領域（>PPKU@）においても𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 を利用できる可能性を示した．本結果は降雨観測シミュレーションによる結果と一致するものであった．今後は 他の周波数帯を用いた検討や 統計的な実データの解析が
図 1 BBR 外観必要である．

― 53 ―

B107

二重偏波レーダーを用いた火山噴煙の観測について*佐藤 英一、福井 敬一、新堀 敏基、石井 憲介、徳本 哲男（気象研）、真木 雅之（鹿児島大）
1. はじめに
気象レーダーによる火山噴煙の観測例はこれまでに数多く存在する（例えば、澤田（2003）、Marzano
et al,（2013））が、二重偏波レーダーにおける観測的研究はまだ少ない（例えば、Maki et al.(2001)、
Vulpiani et al.(2011)、Maki et al.(2012)）。二重偏波レーダーは噴煙内部の火山灰（礫）の形や大きさに関する情報が得られると期待されている。
気象研究所では平成 28 年 3 月から鹿児島県桜島周辺に X バンド MP レーダー（MRI-XMP）等を設置
し（図 1）、火山噴煙の観測を行っている。本発表では、MRI-XMP の概要と火山噴火の観測例を紹介する。また、課題についても議論する。

図 1 桜島レーダー観測網の概要
2. MRI-XMP について
MRI-XMP の主な仕様は表 1 の通りである。送信
電力やビーム幅などの基本的な仕様は国土交通省 X
バンド MP レーダ（XRAIN）と同じだが、火山噴煙の観測的研究に必要なモード（例えば、RHI や天頂観測（高 PRF）モードなど）を入れている。
図 2 2016 年 4 月 29 日偏波間相関係数時系列（方位角152°の RHI）。縦軸は海抜高度(km)。

表１ MRI-XMP の主な仕様
送信電力
各 200W（水平・垂直）
中心周波数
9.47GHz
占有周波数帯域幅
4.4MHz
パルス幅
短パルス：0.5～2.5μsec
長パルス：32～128μsec
パルス繰り返し最大 20,000Hz
周波数
ビーム幅
約 1.2°
アンテナ回転速度
最大 6rpm
3. 観測例
2016 年 4 月 29 日 17 時 17 分爆発的噴火（昭和火
口・火口上 3,500m）事例の RHI 観測の結果を示す。

4. まとめと今後の課題
噴煙のレーダー観測は以下のような問題点がある。
・火山灰と水物質の混合状態であること
・火山灰凝集の問題
・ミー散乱の影響（ダイナミックレンジの広さ）
・火山毎・噴火毎の様式・特性の違い（例えば、マグマの組成や温度、水物質の量など）
これらの問題が原因で、レーダーに限らず、噴煙の観測による量的な推定は劣決定問題である。そのため、多くの観測データ・パラメーターを基に、総合的なアプローチをすることが必要であると考える。
謝辞
レーダーの解析には Draft（田中・鈴木（2000））を用いている。

― 54 ―

C101

気象庁現業数値予報システムの現状と開発計画
石田純一（気象庁予報部数値予報課）
１． 気象庁現業数値予報システムの概要
気象庁では、天気予報や防災気象情報の発表などの気象予報業務を実施するための技術基盤として、用途に応じた仕様の異なる複数の数値予報システムを運用している。表にシステムの一覧と主な仕様を示す。

況気象通報式METARの地上気圧データの利用開始（GSM：2015年10月）、国内高層気象観測データの利用手法改良（MSM：2016年3月）、台風ボーガスの作成
手法の改良（GSM：2016年9月）を実施した。

２． 現業数値予報システムへの開発成果導入状況
前回の報告（2015年度春季大会）以降に行われた主な開発・現業化状況について紹介する。
全球モデル（GSM）については、積雲・雲・放射・陸面・海面の各物理過程の改良及び力学過程の高速化を実施した（2016年3月）。同じく全球を対象とする週間
及び台風アンサンブル予報システム（WEPS, TEPS）を統合して全球アンサンブル予報システム（GEPS）とするとともに、積雲・雲・放射・境界層・陸面・海面の各物理過程の改良、力学過程の高速化、摂動作成手法として
局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF)をそれまでの特異ベクトル法（SV法）と合わせて利用する手法の導入、海面水温摂動の導入を実施し、合わせて鉛直層数を60層から100層に増強した（2017年1月）。
領 域 モ デ ル に つ い て は 、 2015 年 5 月 に メ ソ モ デ ル（MSM）の境界層過程の改良を実施し、2015年12月にメソモデルの初期値を作成するメソ解析において背景誤差を最新のモデルに基づいて更新するとともに作成
手法を改良した。局地モデル（LFM）について、2017年1月に予報モデルの計算安定性の向上を図ると共に、新たに変分法バイアス補正を導入した。
各種観測データの利用については、利用手法改良
やデータの新規利用を継続的に実施している。衛星観
測 デ ー タ で は 、 マ イ ク ロ 波 水 蒸 気 サ ウ ン ダ MeghaTropiques/SAPHIR輝度温度データの新規導入（GSM:
2015年6月）、マイクロ波散乱計Metop/ASCAT海上風
データの利用手法改良（GSM: 2015年10月）、Metop/
ASCAT海上風データの利用開始（MSM：2015年12月）、
ひ ま わ り 8 号 に よ る 大 気 追 跡 風 （ AMV ） の 利 用 開 始（GSM, MSM, LFM：2016年3月）及び晴天輝度温度の利用開始（GSM, MSM：2016年3月）、マイクロ波イメー
ジャGPM/GMI輝度温度データの利用開始（GSM：2016年3月）、二周波降水レーダGPM/DPR及びGPM/GMI、並びに、GNSS 掩蔽観測データの利用開始（MSM：
2016 年 3 月 ） 、 ひ ま わ り 8 号 AMV の 利 用 方 法 改 良（GSM：2016年12月）を実施した。また、定時飛行場実表

３． 開発計画
気象庁では、予測精度向上を目指した数値予報シス
テムの開発・改良及び観測データ利用拡充に向けた開発を引き続き行うとともに、スーパーコンピュータシステ
ムの更新にあわせた各システムの仕様高度化の検討及びそれに向けた開発を進めている。
GSMについては、物理過程・力学過程の改良を進めている。現在4次元変分法を採用している解析システム
については、アンサンブル手法との組み合わせによるハイブリッド手法を開発中である。
領域モデルについては、MSMに次世代非静力学モ
デルasucaを導入する開発を進めている。また、asucaに実装されている物理過程ライブラリに基づいた物理過程の評価とそれを踏まえた改良による予測精度向上を目指している。さらに、メソアンサンブル予報システム（MEPS）の開発も進めている。
観測データについては、今後提供が予定されている
衛星観測データの新規利用に向けて開発を進めるとともに、まだ利用できていない雲域・降水域の輝度温度データなど、データの利用拡充に向けた開発を行う。また、直接観測データ及びリモートセンシングデータについても、新規データやまだ利用できていない高頻度・高分解能データを利用するための開発を進めていく。
４． 各機関との連携と推進
現在の現業数値予報の基盤モデルは、気象研究所
を中心とした気象庁の各部署とソースコードを共有して開発が進められている。一方、気象庁外でも、様々な研究用途に応じた数値予報モデルやデータ同化手法の開発が進められており、また、外国で開発された数値予報モデル・データ同化システムも利用可能になっている。
このような現状に鑑み、今後も各機関との連携を深め、現業・研究の両面において数値予報システムの開発・改良で得られた問題意識や知見を情報共有・交換する
ことにより、問題発見や解決に繋げることで、現業数値
予報システムの改善に努めて行きたい。

気象庁現業数値予報モデル（1 週間先まで）の主な仕様（2017 年 2 月 1 日現在）
全球モデル(GSM)

メソモデル(MSM)

局地モデル(LFM)

全球アンサンブル
予報システム(GEPS)

主な用途
予報領域

台風情報

防災気象情報航空気象情報

台風情報

府県・週間天気予報

航空気象情報

防災気象情報

週間天気予報
全球

全球

日本周辺

日本周辺

(4180x3300km)(3160x2600km)

水平分解能

TL959（約 20km）

5km

2km

鉛直層数

100

48

58

TL479（約 40km）
100

モデルトップ

0.01hPa

21.8km20.2km0.01hPa

9 時間（毎正時）

264 時間(00,12UTC)

予報時間

84 時間(00,06,18UTC)

39 時間(00,03,06,09,（初期時刻）

264 時間(12UTC)

12,15,18,21UTC)

メンバー数

-

－

－

27

初期値

全球解析

メソ解析

局地解析

全球解析に SV 及び（4 次元変分法）（4 次元変分法）（3 次元変分法）

LETKF による摂動― 55 ―

132 時間(06,18UTC)

C102

気象庁全球モデルにおける近年の開発と今後の課題
米原 仁（気象庁予報部数値予報）

 気象庁全球モデル(GSM)は、地球全体の数日から一週間

射・境界層・重力波・積雲・陸面に亘る大規模な改良を行

程度先までを予測対象とし、府県天気予報・台風情報・週い、台風進路予測誤差など予測精度の大幅な向上を達成し間天気予報など多くの予報業務を支える数値予報システている（米原 2016）。また、GSM1603 の開発項目選定でムの基盤となるモデルである。2012 年 6 月 5 日に気象庁

は、科学的に正しい方向性を持ち今後の開発において基盤

スーパーコンピュータシステムが更新され、その性能が大となることを重視した。

幅に向上して以降、GSM の鉛直層数を増強するなどの仕 今後の中期的な計画としては、GSM の水平分解能を様向上だけでなく、力学過程・物理過程の各過程について

13km 程度に高める仕様変更を行う予定である。また、高の改良を行ってきた。表に、2012 年 6 月以降の主要な次格子の導入や時間積分順序の改良などの力学過程の改

GSM の変更履歴を示す。これ加えて、2017 年の前半には、良、地表面由来の摩擦を総合的に見直す重力波・境界層過更なる物理過程（積雲・雲・陸面・放射）の改善を中心に程の改良、地表面過程のタイル化、積雲・雲過程の再構築

改良した次のバージョン1の現業運用を開始する予定であなど GSM 全体に渡る見直しに取り組む予定である。

る。
 GSM1212 および GSM1304 では、それぞれ層積雲スキ

表 2012 年 6 月以降の主要な GSM 変更履歴

ームと放射過程を改良しているが、その内容は小規模に留

バージョン

変更内容

まっている。
当時、GSM には課題が多く存在していたが、GSM1212層 積雲 スキ ーム の改 良 （下河 邉、 古河
2012）

モデル全体を見直す開発の進捗は十分ではなかった。
 その問題意識の下に、GSM1403 の開発から、開発管理

GSM1304

手法を改めている。この方法では、予測誤差の発生原因は複数の過程に跨っているという認識に立ち、各過程を担当

放射過程（エーロゾル気候値、水蒸気吸収係数）の改良GSM1403

物理過程改良（放射・境界層・重力波・積者が独立に開発するのに留まらず、GSM 全体を各過程が雲・陸面）、鉛直層 100 層とモデルトップ

相互に強く関連しあった一つのものとして改良を行う。各

0.01 hPa へ仕様変更

過程の改良内容を開発の早い段階から組み合わせて実験

GSM1603

し、結果の検証と分析に基づいて問題点の議論・共有を行

物理過程改良（積雲・雲・陸面・放射・海面）及び力学過程の高速化

い、再び各過程の開発内容に反映することを繰り返す。

 GSM1403 では、鉛直層数を 60 から 100 へ増強すると

参考文献

共にモデルトップを 0.1hPa から 0.01hPa へ引き上げ、仕下河邉明,古河貴裕, 2012:層積雲スキームの改良 平成 24 年度数様を向上した。同時に、放射・境界層・重力波・積雲・陸値予報研修テキスト,気象庁予報部, 92-96.

面に様々な改良を加え、500hPa 高度場などの予測精度を米原仁, 2014:変更の概要 平成 26 年度数値予報研修テキスト,

大きく改善している（米原 2014）。

気象庁予報部, 1-3.

 GSM1603 では引き続きこの開発管理手法を用い、放米原仁, 2016:変更の概要 平成 28 年度数値予報研修テキスト,気1 GSM のバージョンは現業運用を開始した西暦の下二桁と月を象庁予報部, 1-4.

「GSM」の後ろに付けて表す。

― 56 ―

C103

気象庁現業メソモデルの最近の開発とその成果
原 旅人 (気象庁予報部数値予報課)
1 気象庁の現業メソモデル

気象庁では、日本周辺領域を予測対象としたメソモ
デル (MSM) を、防災情報、航空気象情報の提供を主目的として 2001 年より運用している。運用開始当時は
水平格子間隔 10 km、鉛直 40 層の静力学モデルであったが、2004 年 9 月の非静力学モデル JMA-NHM へのモデルの置き換え、2006 年 3 月の水平格子間隔 5 km、鉛直 48 層への高解像度化を経て、2017 年 2 月にモデルを asuca と呼ばれる新しい非静力学モデルに置き換え、さらに鉛直 76 層へと高解像度化する予定となっている1 。また、2013 年 5 月には水平格子間隔 2 km、鉛直 58 層の局地モデル (LFM) の運用を JMA-NHM を用いて開始し、MSM に先だって 2015 年 1 月にモデルを asuca に置き換えている。

らの主な改良一覧
過程

積雲対流

雲物理

主な内容

モデルの精度向上にはモデルの継続的な開発が欠かせないが、2007 年 5 月に境界層、地表面、積雲対流、放射の各物理過程に対する大きな変更が行われた後の約 10 年間に行われた現業モデルの変更はわずか 3 回2にとどまっている。このようにモデルの改良が進まなかった背景には、モデルの精度向上とともに複数の過程の複雑な相互作用や誤差の打ち消しが顕在化し、スキーム単体の取り替えやパラメータのチューニングを中心としたそれまでのモデル開発のスタイルが限界を迎えたこと、さらには明確なモデルの設計思想やそれに基づいたプログラム構造が示されない中で無秩序なコードの拡張が行われ、モデルの構造やコードそのものが非常に複雑になったために、新規にモデル開発に参入する障壁が高くなってしまったことなどがある。

新しい非静力学モデル asuca の開発と現業化

科学的で継続的な開発の確保ができるとともに、新しい計算科学の知見の導入、計算安定性の確保、最近
および将来の計算機の趨勢を踏まえた効率的なプログ
ラム構造の導入を目指して開発を進めてきたのが非静力学モデル asuca と物理過程ライブラリである。
スキームの取り替えやパラメータのチューニングが主で時には非科学的になりがちなそれまでの開発に代わって、モデルの各過程の誤差とその原因を詳細に把握したうえでその問題点を改善することを試みる科学的かつ緻密なモデル開発が求められる中で、物理過程
は asuca とは別に開発されている物理過程ライブラリを利用する形態とし、asuca と物理過程の開発の独立性を高めて物理過程単体でスキーム特性の評価を行いやすいようにした。物理過程ライブラリに付属する鉛直 1 次元モデル (SCM) によって現状のスキームの挙動の把握と問題点の抽出をして修正案を検討し、修正したときの効果を SCM によって確認すること、加えた修正の挙動を 3 次元モデル (asuca) で検証し、修正の1 MSM や LFM のこれまでの発展を語る上ではデータ同化技術の進化を欠かすことはできないが、本講演では予測モデル本体のみに焦点を当てる。
2 2009 年の雲物理過程における雲氷の 2-モーメント化と放射過程における雲氷の有効半径の温度依存性の変更、2010 年の積雲対流過程の改良、2014 年の境界層過程の改良の計 3 回である。

主な効果

トリガーの変更

成層不安定のより適切な解消

エントレインメント率の変更(従来よりも成層不安定を早めに安定化さ積雲内で凝結した⽔を直ちに降⽔とせずに雲せやすくなる)

物理に渡す

海上での対流の⽣成と陸上での過⼤なエ

積雲対流による時間変化率を毎ステップ計算

ネルギーの解放の改善

⾬、雲氷、雪の粒径分布の変更

より適切なタイミングでの雲の⽣成

格⼦内⾮均⼀性の導⼊

下層の乾燥バイアスの改善

インプリシット解法

計算安定化

個々の素過程の⾒直し(⼈為的な)蒸発効率パラメータの除去

など

境界層

改良インプリシット解法

放射

全球モデルの開発成果の導⼊(2⽅向近似)

⾼速化、放射加熱率の⾼精度化

放射計算の雲の⽔と氷の割合の診断の変更

計算不安定に起因する過⼤な乱流フラッ

冬季の夜間の気温の⼤きな改善

クスの抑制

地⾯・地表⾯ 地⾯温度の層数・層配置の⾒直し地表⾯への外部からの強制に地⾯温度がより適切に応答

海陸のタイル化

2 モデル開発の停滞とその背景

3

表 1: MSM に導入した asuca の物理過程の JMA-NHM か沿岸部の海と陸の両⽅の性質の表現向上

効果や他の過程との相互作用を見極め、必要であれば他の過程も含めて再び SCM での評価、修正、確認を行うことのサイクルを繰り返し行うことで、MSM へ
asuca を導入する際の境界層、雲物理、積雲対流などの各過程の数多くの改良につながった (表 1)。
また、継続的な開発の確保のために、asuca、物理過程ライブラリともに、モデル構造やコーディングスタ
イルを明確に定め、コードに修正を加える際にはその遵守を開発者間でのコードレビューによって担保する体制を整えた。その他にも、asuca と独立にモニターのためのライブラリを構築し、それを asuca に組み込
むことで様々な観点からモデル内の変数をモニターできるようにして、問題発見をトリガーとする開発を支援するための仕組みも整備した。
このような開発を経て、従来のモデルよりも降水の予測精度などの大幅な向上に成功した asuca を 2017 年
2 月末に MSM に導入予定である。

4 モデル開発における連携
一連の asuca の開発を通じて、部内外との連携のあり方も変化しつつあると感じている。従来は、同じモデルへのコードの提供というのが連携の典型的なものと考えられてきた。そのため、気象庁内でも、モデルが異なる全球モデルとメソモデルの開発コミュニティー
の間で情報共有などが行われることは以前は稀であった。しかし、最近ではモデルの違いを超えて、両者で知見の共有や専門的な議論が積極的に行われ、それがそれぞれの開発に大いに役立つとともに、お互いに説明責任を果たさなければいけないという良い緊張感も生まれつつある。また、asuca の雲物理過程の改良は、
東京大学大気海洋研究所で行われた衛星シミュレータ
に関する研究会への関わりが大きなきっかけとなっており、そこで見聞きした問題意識や知見を自らのモデルに当てはめ、問題発見やモデルの改良につなげることができた。このような連携スタイルの変化は、単なるスキームの取り替えでは精度向上を得るのが難しくなり、モデルの各部分の詳細な挙動の把握を通じて問題発見をして解決に取り組むことが必要となってきた
現代のモデル開発を反映していると言えるだろう。

― 57 ―

C104

気象研究コンソーシアムにおける気象庁データの提供について
水野孝則・*笹川 悠（気象研究所）
１．はじめに
平成１９年にはじまった気象庁と日本気象学会の包括的な共同研究契約「気象庁データを利用した気象に関する研究」（気象研究コンソーシア
ム）では、気象研究所に設置したサーバーから研究に必要な気象庁のデータを提供している。本報
告では、データ提供の現状と今後の予定などについて報告する。
なお、気象研究コンソーシアムの様々な情報（参加方法、提供データ、研究成果など）は、気象研究コンソーシアムのホームページ（http://www.mri-jma.go.jp/Project/cons/ind
ex.html）に掲載しているので、ぜひご覧いただ
きたい。

２．提供中の気象庁データ
現在提供している気象庁データを表１に示す。
これらのデータは、研究の参加申請が承認された

表１

後に、気象研究コンソーシアム事務局から書面で通知されるサーバーにより、オンライン（ftp）
で入手できる。なお、サーバー性能等の制約により、データは一定期間経過後に古いデータから消去している。

３．今後の予定など
これまでも研究者の要望や気象庁の業務改善などを踏まえ、提供データの追加、変更を実施している。
現在、研究者の要望がある気象庁の観測に関するデータ（気象レーダーなど）の提供について、検討を進めている。発表当日は最新の検討状況について報告する。
また、気象研究コンソーシアムでは提供データのアーカイブは現在気象研究所では行っていない。アーカイブとアーカイブデータの提供については、今後の課題である。

気象研究コンソーシアムで提供中の気象庁データ

分類

データ名

全球解析

全球η面ガウス解析値

全球解析

データ量
（Mbyte）

回数

1,056

４回/日

全球陸面解析値

6

４回/日

全球

全球海面水温解析値

3

１回/日

全球

全球アジア域η面予報値（メソ解析・予報の初期・境界

1,343

４回/日

値用）
メソ解析

z-hybrid 面ランベルト解析値

98

８回/日

メソ解析

メソ解析陸面解析値

7

８回/日

メソ解析

メソ解析Ｐ面解析値（アウターモデル予報値）

461

８回/日

週間予報

全球地上予報値

1,505

１回/日

週間予報

ＲＳＭＣ東京責任領域Ｐ面予報値

1,699

１回/日

週間予報

全球Ｐ面対流圏予報値

6,912

１回/日

１ヶ月予報

全球Ｐ面１ヶ月予報値

12,500

２回/週

衛星データ

静止気象衛星ひまわりを用いた大気追跡風

1024 回/日

衛星データ

静止気象衛星ひまわりを用いた高分解能雲情報

11.5

24 回/日― 58 ―

C105
極端降水評価と気象解析のための APHRODITE アルゴリズムの改良―APHRODITE-2 紹介―
谷田貝 亜紀代（弘前大理工）・田中 茂信（京大防災研）
・樋口 篤志（千葉大 CEReS）
・       田中 賢治（京大防災研）
・上口 賢治（気象庁）・安富 奈津子（京大防災研）

１． はじめに  年から総合地球環境学研究所と気象庁気象 研 究 所 が 実 施 し た Asian Precipitation -Highly
Resolved
Observational
Data
Integration Towards Evaluation of water
resources (APHRODITE)では，アジア各国の雨量計データを収集し，長期日降水グリッドデータを作成した(Yatagai et al., 2009, 2012)．他にモンスーンアジア域日平均気温と雨雪判別（Yasutomi
et al., 2011），日本域は気象庁データの地点数変化や統計的性質を評価し 0.05 度グリッドデータを公開した（Kamiguchi et al.2010）．
現在上記プロダクトの更新が国際的に期待されているが，アルゴリズムや品質管理の点でも改良の余地がある．例えば現地から入手したデータの日付のまま解析しており，今後の極端現象の変化の診断，予報の改善，衛星推定降水量検証，災害緩和に向けた解析等のために，少なくとも日界補正したデータの作成が望まれる．そこで，標記
課題（$3+52',7( 年度）は，気象庁の協力を頂きつつ，極端降水現象の理解と気象解
析，適応策策定に貢献するため，$3+52',7( アルゴリズム（降水量グリッドデータ作成手法）を改良し，データ更新を行うことを目的として，図のように実施している．
２． APHRODITE-2 の研究項目と公開予定
 サブテーマ１では，すでにデータ更新できた日
本とネパールについて，豪雨/豪雪対応気象解析，
ネパールの landslide 災害との対応解析をすすめている．日界は，Krishnamurti et al.(2009)ではTRMM3B42 で補正し予報改善研究を行ったが，当該研究（サブテーマ 2･3）では静止気象衛星データによる降雨推定確率を基に，様々な日界による 24 時間積算降水量を時別にする計画である．
 日本域(APHRO_JP)は、AMeDAS から時別降
水を計算できるため、日界補正ルーチンの検証のためにも、世界時版（15-15JST）を作成した。
当面は、・世界時(00-00UTC の 24 時間)日降水量グリッド
・3 時間降水プロダクトの公開を目標としている。生データ提供者（機関）など提供元の制約がない限りは 0.05 度グリッド
でのデータを提供したい。
３． おわりに・謝辞 $3+52',7( においても，気象庁で行っている地上気象観
測や品質管理について気象庁の方とは情報交換をしている．
$3+52',7( では国内外の多くの方にアジ
ア各国とのコンタク
ト・データ入手のご協力を頂いた．今後データ入手やプロダ
クトフィードバックについても，気象学会・コンソーシアムとの連携を期待した
い．
本研究には，地球環境研究総合推進費（ 代表谷田貝）を使用した．

― 59 ―

C106
米国における再生可能エネルギー出力予測に関する最新動向
大竹秀明 1,2＊

1.産業技術総合研究所, 2. 気象庁気象研究所

１．はじめに近年, 大気中の二酸化炭素削減, 気候変動影響,
環境負荷低減などの観点から海外でも再生可能エネ
ルギーの利用が拡大している。再生可能エネルギー,
特に太陽光発電の出力は日射量や雲・エアロゾルの変動, 風力発電の出力は風向・風速の予測情報を利用した事前把握が求められる。本稿では, 米国における気象予報・観測技術を利用した再生可能エネル
ギー分野への応用について紹介する。米国気象学会(AMS)の年次大会では, “Conference on Weather,
Climate, Water and the New Energy Economy”といったセッションが開催されており, 天空画像や地上での多地点日射量観測, 気象衛星から推定される
日射量データベースによる日射量変動の分析, 気象
予報技術を活用した翌日の太陽光発電出力予測（前日予測から週間予測）などについて議論が行われている。AMS 年次大会の本セッションでは, 関連する
小セッションが 10 程度開催され, 予測・把握技術の向上やシステム開発, 応用利用にいたるまで幅広く議論が行われている。

２．出力予測に関するプロジェクト
米国のエネルギー省(DOE)ではシステムオペレー
タや送電事業者, 配電事業者などの電力需給の安定化をめざして, 出力予測に向けたプロジェクト“SunShot Initiative” [1]を進めている。その中で,太陽光発電予測の精度向上のために, 2012 年 12 月には"Solar Forecast Improvement Project (SFIP)"[2]が開始され, その予算規模は約 9 億（2016 年 1 月のレートにて換算）であった。米国海洋大気庁地球システム調査研究所（NOAA/ESRL）やアメリカ大気研究センター(NCAR)が共同で研究開発を実施している。2016 年 12 月には, その後継プロジェクト
SFIP 2 [3]がアナウンスされ, その予算規模は約 11億円が計上されている。風力発電予測の精度向上に
対 し て は , Wind Forecast Improvement Project(WFIP) [4] が実施され, 現在はその二期目で WFIP2が継続されている。2017 年 1 月に開催された AMS
年次大会においても WFIP2 に関する小セッションが開催されている。

３．予測統合システム

これらのプロジェクトの研究成果を受けて,
NOAA では Sun4Cast（旧 SunCast）[5] [6]と呼ばれる予測統合システムを構築している。その中の一部として, WRF の太陽光発電予測に特化したモデル,
WRF-SOLAR [7]の開発も進められている。
Sun4Cast では天空画像や衛星画像から雲ベクトルを算出し, 4，5 時間先までの出力予測を行う短時間予測システム, 複数の気象予報モデルを利用した
ブレンディング手法, 予測値の不確実性を考慮した
区間予測の各種プロダクトを開発し, 太陽光発電の出力へ変換した予測プロダクトを提供するシステムの構築が行われている。気象予報モデルの精度向上のほか, 機械学習を利用したガイダンスモデルの構築など様々な取り組みが行われている。

４．気象データの活用例
このような太陽光発電や風力発電予測の活用先としては, 電力システムにおける供給力の安定のために他の複数の発電リソースを用いた柔軟なシステ
ム運用がある。
例えば, 太陽光発電や風力発電ともに共通の課題
として, 日射量や風の急変動（ramp 変動と呼ばれる）が最近のトピックであるが, 出力が大きく変動した
場合, それを保障するように, 例えば火力発電や水力発電を制御する必要がある。また, 余剰電力の吸収や供給支障を避ける措置としては, 大型の蓄電池の運用の場合もありうる。太陽光発電や風力発電の出力の状況によっては, 蓄電池の残量を把握しながら, 充電と放電をどのように制御するのか, 出力変動の大きさからどの程度容量の蓄電池システムが必要なのかなど経済面からのコスト試算なども必要となり, 分析も進められている。また, 送電線に太陽光発電設備が大量に接続されるとその電力により送電線が熱を持つ。その熱負荷を制御するために, 事
前に気温や日射, 風向・風速といった気象予測情報を加味した制御についても研究が行われている。

５．おわりに日本においても気象庁データを活用した再生可能エネルギーや電力システム分野での応用利用については JST CRSET 研究課題[8]において進められている。一部の成果については, 気象学会秋季大会ス
ペシャル・セッション[9]などにて報告されているので参照されたい。
謝辞：本研究は JST CREST HARPS「太陽光発電予測に基づく調和型電力系統制御のためのシステム理論構築」[8]において実施したものである。
参考文献[1] SunShot Initiative
https://energy.gov/eere/sunshot/sunshot-initiative[2] SOLAR FORECASTING
https://energy.gov/eere/sunshot/solar-forecasting[3] Funding Opportunity Announcement: Solar Forecasting 2
https://energy.gov/eere/sunshot/funding-opportunity-announce
ment-solar-forecasting-2[4] THE WIND FORECAST IMPROVEMENT PROJECT(WFIP)
https://energy.gov/eere/wind/downloads/wind-forecast-improvement-project-wfip-publicprivate-partnership-improving-short[5] Sun4Cast Home
https://wiki.ucar.edu/display/Sun4Cast/Sun4Cast+Home[6] Haupt, S. E., and Coauthors, 2016: NCAR Technical Note
NCAR/TN-526+STR, 307 pp[7] Jimenez, P. A. et al., "WRF-SOLAR", BAMS, 1249-1264[8] JST CREST HARPS ホームページ
http://www.cyb.mei.titech.ac.jp/crest/index.php[9] 大竹秀明ら, 2016, 天気, 63(3). 101-105.

― 60 ―

C107「オープンサイエンス」および研究データ共有の動向
村山泰啓（情報通信研究機構、ICSU-World Data System Scientific Committee）＊

１．はじめに近年、Open Research Data、Open Science といったキーワードが科学技術政策や将来動向にとって重要となってきた。2013 年 G8 科技大臣会
合での研究データオープン化が閣僚合意されて加速してきたこの流れは、国内でも内閣府での総論議論を経て、検討を開始した省庁も出てきた。
筆者の関与する内閣府、文科省、また G7 科技大臣会合での検討や欧州委員会の科学技術施策立案などは G7 国を超えて幅広く各国政府や研究機関に影響を及ぼすかの可能性がある。
本稿は気象学の研究成果ではないが、昨年の筆者の講演につづき（村山泰啓、2015 年春季大会）、
科学研究におけるデータやデータ生産者の取扱
いが国際的に大きく変わりうる可能性のある現在の政策動向や国内外の専門家の検討状況、組織的な動きなどを報告するものである。
２．G8／G7、欧州における状況
近年、論文や発明と同様に科学研究を通して生成されたデータを科学研究の重要な成果物、また研究活動の成果としてとらえる方向性が国際的に議論されている。2013 年 G8 科学技術大臣およびアカデミー会長会合(英)では科学研究データのオープン化が合意され、2016 年 G7 科技大臣会合（つくば）では、6 課題のうち１つにオープンサ
イエンスが採択され、筆者は同セッションにおいて国際動向を紹介して議論に参加した。また閣僚合意により設置された G7 オープンサイエンス部
会（EU・日本が共同議長国）に参画して合意取りまとめに協力している。
また欧州委員会では「欧州オープンサイエンス
クラウド」構築に H2020 予算から最大 20 億ユー
ロを支出予定である。これはオープンサイエンスのための基盤で「クラウド」はシームレスな共通サービスの暗喩である。検討委員会は 8 名の欧州委員と共に欧州外から豪州委員と筆者が参加して、国際データ基盤の在り方の議論が行われた。
３．データ共有・オープン化「オープン」サイエンスは、研究過程やデータの徹底的な開示・公表を求めると誤解されることが多い。しばしば欧州での Science2.0（IT/ICT
基盤を活用する新たな学術体制を指すことが多い）の発展的概念としてオープンサイエンスが議論されることを見ても、インターネット上での迅

速で効率的な研究推進方策などといった側面が重点的に議論される必要がある。現時点ではオー
プン化やデータ開示が最終目的なのか、議論は慎重であってよい。日本や米国ではデータ共有、という言葉がしばしば用いられる。前述の研究デー
タ の た め の 基 盤 構 築 の 議 論 で は 、 FAIR 原 則（ Findable ， Accessible ， Interoperable ，Reusable）等が用いられる場合も増えている。そこでは、データは共通的なフォーマットを持ち、データの中身に関する記述（メタデータ）が共有される。オープン化やオープン・クローズ議論よりもまず相互運用性(Interoperability)が重要であると筆者は主張している。気象学データの多く
は一定程度、この基準に則っているのではないか。
４．地球科学、気象学とデータ
前述のデジタルデータ基盤の議論では、分野横断的な多様なデータの利用が謳われている。現在の気象学は、気象要素にとどまらず、エアロゾル、
化学情報から海洋学・生物学・宇宙科学など多様なデータや知見を組み合わせて議論される場合も多くなり、複合的な研究情報の相互利用を実践してきたコミュニティであるともいえる。こうした利点を生かして、気象学が新たな国内外の動きを活用することも可能かもしれない。
５．おわりに経済協力開発機構（OECD）や UNESCO は 10年以上前から学術情報の共有と相互利用等を議論しており、これが近年のオープンアクセスジャーナルの議論に結実してきたとされる。本稿で述
べたような研究データやデジタルデータ基盤の議論はまだ標準化の緒にもついていないが、今後
5 年、10 年のうちに大きな潮流となる可能性は否
定 で き な い 。 OECD は 国 際 ア カ デ ミ ー（ICSU-WDS、ｌCODATA 等）と連携して加盟
国政府に向けた科学技術政策提言のために専門家の意見を収集している。
現代の科学の多くが社会と密接になり、また関係することが求められている。そこでは科学は社会を成立させる基盤の一つであり、限られた資源による専門家だけの活動ではなく、科学と社会が相互に理解・信頼したうえで相互に利する新たな関係性を求める上でもデータや情報の取扱いは本質的な課題であるといえよう。

― 61 ―

D101
気候変動影響への適応技術とその社会実装について*田中 博春・木村 浩巳・馬場 健司・田中 充（法政大学 地域研究センター）
１．気候変動適応に関する国内外の動向

処理、高温耐性品種開発のための品種改良なども適応技術

気候変動対策は、温室効果ガスの排出削減策（緩和策）に挙げられるであろう。

が主体であったが、それに追加して、変化する気候に適応

適応技術の社会実装としては、環境部局を中心に進めらする対策（適応策）が求められるようになってきた。具体れる適応計画等の策定と、農業、防災などの部局で進めら的には、農産物の栽培適地の変化、集中豪雨の増加に伴うれる適応策の適応現場への普及が挙げられる。

災害発生数や規模の増大、熱中症発送者数の増加に対応する対策などである。

前者については、前述の政府の適応計画の閣議決定を受け、自治体レベルでも独自の適応計画、適応戦略、適応基

近年の気候変動適応に関するエポックメイキングな出来

本方針などの策定が進められつつある。温暖化対策実行計事として、国際的には「パリ協定」の採択、国内的には政画などに適応策の記述がある都道府県数は、2016 年 6 月

府の「気候変動の影響への適応計画」の閣議決定が挙げら

現在で 31 都道府県に上る（環境省「気候変動の影響へのれる（ともに 2015 年末）。パリ協定は、気候変動の脅威へ適応に関する関係府省庁連絡会議」
第 4 回会合資料より）。

の世界的な対応の強化を目的とするのもので、その要件の後者については、気候変動の影響は地域で異なることか

ひとつに気候変動への適応能力の向上が挙げられている。

ら、適応策も地域特性が反映されたものとなっている。暑政府の適応計画は、気候変動の「影響への対策」として、

熱課題の軽減が主眼となる埼玉県では、2019 年に開催予適応策の推進が求められているものと考える。

定のラグビーワールドカップの会場予定地を対象に、5m以下の空間解像度の暑熱環境シミュレーションと現地実

２．気候変動適応に資する省庁レベルの研究プロジェクト測を行い、それに基づく暑熱対策の影響評価を自治体施策

表 1 に、日本の気候変動適応策策定に資する主な研究プの実施検討に利用している。また、近年積雪深が減少傾向

ロジェクトを挙げた。適応策自体やその策定のための気候にある北海道の道東地域では、土壌凍結深制御技術に基づ

変動影響評価を扱ったもの、影響評価のための気候シナリ

く畑地の「雪割り」
・「雪踏み」の実施面積が急速に拡大しオの作成を視野に入れたプロジェクト等を挙げた。研究ベている。今後は利用者のニーズに応じた適応技術の開発がースでは、これら省庁レベルのプロジェクトが適応策の推より強く求められてゆくことになると思われる。

進に果たした役割は大きいと思われる。研

表 1 日本の気候変動適応策策定に資する主な研究プロジェクト
実施期間

関係省庁

2005～09年度

気象庁

・温暖化の危険な水準及び温室効果ガス安定化レベル検討のための温2005～09年度
暖化影響の総合的評価に関する研究 「S-4」環境省

階から、研究と社会実装の並走の段階に移・地球温暖化が農林水産業に及ぼす影響評価と緩和及び適応技術の開発 「温暖化2006」

2006～09年度

農林水産省

行しつつあると思われる（木村, 2016）。

・気候変動等に対応した河川・海岸管理に関する研究

2006～09年度

国土交通省

・21世紀気候変動予測革新プログラム 「革新」

2007～11年度

文部科学省

・温暖化への対応策検討に資するための日本域の気候変化予測に関する研究

究内容も、気候シナリオ開発から、気候変動の影響評価、気候変動適応策、その社会実装が追加されてきた。適応策は基礎研究の段

プロジェクト名
・温暖化による日本付近の詳細な気候変化予測に関する研究

2009～13年度

気象庁

・気候変動への適応策策定に資するための気候・環境変化予測に関す
2010～13年度
る研究

気象庁

プロジェクト「気候変動適応技術社会実装

・気候変動適応研究推進プログラム 「RECCA」

2010～14年度

文部科学省

プログラム（SI-CAT）」においては、適応技・農林水産分野における温暖化緩和技術及び適応技術の開発 「温暖化2010」

2010～14年度

農林水産省術として、2030 年頃を対象とした近未来予・温暖化影響評価・適応政策に関する総合的研究 「S-8」

2010～14年度

環境省

・気候変動リスク情報創生プログラム 「創生」

2012～16年度

文部科学省

・気候モデルの高度化と気候・環境の長期変動に関する研究

2014～18年度

気象庁

2015～19年度

農林水産省

2015～19年度

文部科学省

３．適応技術の社会実装
2015 年度から実施中の文部科学省の適応測技術、超高解像度ダウンスケーリング技術、適応策の効果の評価技術を挙げている。 ・気候変動に対応した循環型食料生産等の確立のための技術開発 「温他にも農業分野を例にとれば、高温抑制を目的とした水田の掛け流し灌漑や深水管理、着色向上のためのブドウの環状剥皮

暖化2015」・気候変動適応技術社会実装プログラム 「SI-CAT」

文献 木村浩巳, 2016: 第 1 章 気候変動適応策の実装化推進に関する動向, 2015 年度版 地域の気候
変動適応白書－社会実装の推進見向けて－, 法政大学地域研究センター, 5-6.
本研究は、文部科学省気候変動適応技術社会実装プログラム（SI-CAT）の支援により実施された。

― 62 ―

D102

高解像街区スケールシミュレーションによる熊谷スポーツ文化公園の暑熱環境解析
1

1

1

2

2

焼野 藍子 ・松田 景吾 ・杉山 徹 ・原 政之 ・嶋田 知英 ・大西 領

1（*1 JAMSTEC, *2 CESS）
1. はじめに

3. 計算結果概要

合的な影響で，日本の夏季の熱環境は年々悪化している．このため，人々の多く集まる都市街区内や度(Tglobe)，乾球温度(Tair)により算出される．本
解析では日陰率σを用いて，暑さ指数(WBGT)とし

昨今の地球温暖化とヒートアイランド現象の複公共施設周辺での暑熱環境の定量的評価手法を開発する必要がある．国立研究開発法人海洋研究開発機構(JAMSTEC)では，樹木の流体抵抗，蒸散過程及び三次元放射過程を考慮した樹木モデルを大気海洋結合モデルに実装し(1)，地球シミュレータを用いた大規模な非定常数値シミュレーションによる暑熱環境評価を可能にした(2)．本研究班では，文部科学省公募課題「気候変動適応技術社会実装
プログラム(SI-CAT)」の枠組みとして，埼玉県熊谷市にある熊谷スポーツ文化公園を対象に，高解像
度街区スケールシミュレーションを実施，2016年
夏の暑熱観測結果との比較を行った．

暑さ指数(WBGT)は，湿球温度(Twetb)，黒球温て，日陰と日向の場合を考慮して算出した．

WBGT = σWBGTshade + (1-σ) WBGTsun.
シミュレーションによる観測地点周りの暑さ指数を図2(a)(b)に示す．本計算では，観測結果と同様，
暑さ指数の各地点での傾向は黒球温度分布に依存するところが大きかった．黒球温度は周囲の輻射熱の影響を定量化したもので，建物や樹木の日陰

2. 高解像度街区スケールシミュレーション

本計算には海洋研究開発機構(JAMSTEC)にて開発された大気海洋結合モデルMSSG (Multiscale
Simulator for the Geoenvironment) (3, 4, 5, 6)を使用した．本計算モデルでは，建物形状を解像することで，街区スケールでLarge Eddy Simulation(LES) として機能する(5)．さらに，樹木の流体力学的作用や蒸散作用，さらに建物形状などによる三次元放射を考慮した．

計算領域は，熊谷スポーツ文化公園を中心とした5km四方の5m解像度領域の中に，3km四方の2mの高解像度の領域を設定したネスト計算を実施した(図1)．高解像度領域が，格子点数で，東西，南
北，高さ方向にそれぞれ(1500, 1500, 151)で，合計で約3.4億点である．
シミュレーションは2016年8月10日の15時からの30分間とした．この日は太平洋高気圧により最高気温が34.5度にまで上昇した．

Fig. 1 Computation domainで低下し，風速強度が弱まる場所で上昇する．これらシミュレーション結果は観測結果をよく再現することを確認した．

謝辞

本計算は文部科学省公募課題「気候変動適応技
術社会実装プログラム(SI-CAT)」の枠組みとして，
暑熱環境緩和のための適応策の実施が計画されている埼玉県熊谷市の熊谷スポーツ文化公園を対象に，今夏，JAMSTEC，筑波大学，茨城大学，立正― 63 ―

D103
産官学協働による適応策検討--横浜みなとみらい２１地区を例に-、佐土原 聡（横浜国立大学）
杉山 徹（海洋研究開発機構）

はじめに当初参加の９機関から現在では２５機関ほどに地球温暖化等により、今後の都市部における熱環増えている。海洋研究開発機構、横浜国立大学の境が厳しくなることが予想される現代において、「学」に加え、「産」の企業体・（一社）横浜みな気候変動適応計画（H27,11/27）にあるように、各とみらい２１、「官」の横浜市が参画している。そ自治体では適応策を講じることが求められていの活動の一つとして、2016 年夏、横浜国立大学をる。一方で、自治体の中には、環境未来都市（新中心とし、街区を管理・所有機関の協力を得て、

成長戦略）に選定され、独自の温暖化対策を実施

みなとみらい２１地区全域の気温観測とグラン

いているところもある。例えば横浜市は、温暖化

モール公園の集中観測（気温、湿度、黒球温度、対策統括本部を設置し、みなとみらい２０５０プ

風、日射）を行った。同時に、海洋研究開発機構

ロジェクトの推進が掲げられている。また、「みなの地球シミュレータ（スパコン）を利用した５ｍとみらい２１地区」を対象とし、産官学の連携コ

解像度による都市街区解像ＬＥＳを実行した。そンソーシアムを立ち上がり、適応策（と緩和策）の実行には、実街区形状の詳細な情報が必要となに資する立案を目指し、協働が開始されている。

るが、横浜市からオープンデータを基盤とする都

その目標として、都市の価値を上げるためのエリ

市街区データの協力がなされた。このように、当アマネジメント実践に必要な情報創生を挙げて事者の強い参加意識に支えられ、熱環境の把握をいる。ここでは、そのエリアマネジメントのため進めている。

の活動の紹介として、みなとみらい２１地区の熱報告例

環境把握に関する取り組みを発表する。

詳細観測を行った７月３０日を例に、観測とシミ
活動例ュレーション結果の比較結果を報告する。特にグ商業のみならず住宅地区も有するみなとみらい

ランモール公園・美術の広場前における特異な風

２１地区は、昭和５８年の事業開始から現在も増向や、暑さ指数ＷＢＧＴ（湿球黒球温度：Wet Bulb

築・改修が続けられている。また、都市公園（グGlobe Temperature）の空間分布に注目した結果

ランモール公園、高島公園など）、臨海公園（臨港を紹介する。

パーク）が設置され、都市内の熱環境にも配慮されている。海洋都市横浜が謳われているように、

謝辞

海に面している地区は、海風などを利用した環境

地球シミュレータを用いた計算には、海洋研究開の在り方が同地区のステークホルダの共通認識

発機構・地球情報基盤センターで開発を進めてきの一つに挙げられ、エリアマネジメントのためのた計算モデル（MSSG = Multi-Scale

土台はそろいつつある。そこに、科学的アプロー

for the Geoenvironment）を用いた。成果の一部

チを取り入れる事で更なる推進力を加えること

は、気候変動適応技術社会実装プログラム（SI-が出来るとし、2007 年から産官学によるコンソ

CAT）の支援を受けて行われた。

ーシアム「地球環境未来都市研究会」を結成した。

― 64 ―

Simulator

D104
高解像 RCM 実験情報を利用した統計的ダウンスケーリング（続）若月泰孝
茨城大学理学部, 海洋研究開発機構
はじめに
地域スケールの気候変化予測は，地球温暖化に対する適応策を検討する上で重要な役割を果たす．しかし，全球気候モデル（GCM）による気候変化予測
は大きなばらつきがあり，ダウンスケーリングによって特定地域で詳細化したとしても，予測の不確実性が低減されるわけではない．そこで，複数の GCMの情報をダウンスケーリングすることで，確率論的予測情報を創出する研究が実施されている．その中で，領域気候モデル（RCM）による力学的ダウンス
ケーリングは，観測の少ない地域にも適応でき，高解像実験であれば対流スケールの現象に対しても物理的整合性のとれた結果を導き出すことができる．しかし，計算負荷が大きく，不確実性をカバーするだけの数の高解像気候実験を実施することが困難である．
若月(2016)は，少ない数の高解像 RCM 実験の結果を利用して，統計的ダウンスケーリングを行う方法を検討した．本発表は，若月(2016)での説明の不備を補いつつ，その方法の概要を紹介する．また，関東・中部山岳域を対象に計算された結果の再現性について検証した結果を紹介する．
実験手法・結果
本手法の流れを図に示す．粗い解像度の GCM や
客観解析から，一旦，中解像度（20～5km 程度）まで RCM によってダウンスケーリングして，最終的に高解像度（1～2km 程度の解像度）まで 2～3 階層のネスティングで RCM 実験を実施する．中解像実
験は，複数の GCM に対して複数の RCM 実験を実施することができるが，計算資源の問題から高解像実験を複数実施するのは極めて難しいと想定する．
1) 空間内挿モデル（,0）
中解像実験で見積もられた統計量を高解像実験の格子に線形内挿し，高解像度実験の結果と比較する．
この空間内挿モデル（IM）では，統計量の補正比（降水量など）や補正差（温度など）を高解像度の格子ごとに推定する．この IM を毎時刻の計算出力に対して適用することで，中解像度実験結果から高解像度情報を創出することができる．ただし，統計量としては高解像度化されるが，高解像度モデルが再現する
ような積雲対流などの細かい現象が表現されるわけではない．この IM は，現在気候実験に対して適用してもよいが，将来気候の高解像度実験を 1 つ実行することで，将来気候実験に適用するのがよい．将来気候の予測の不確実性をカバーするための複数の将来
気候実験の結果に，この IM を適用することで，複数の高解像気候情報を創出する．
この IM は，例えば各月の平均量の比較による補正（タイプ 1）と，年々変動の効果を考慮するものを考えた（タイプ 2），年々変動を考慮する場合は，年によって補正関係が変化する．
2) バイアス補正モデル（%&）
IM によって高解像度化された情報は，バイアスが残っているため，観測データを用いてこれを補正する必要がある．一方で，IM で高解像度化した情報は高解像モデルを元に推定されているため，観測の少ない地域であっても現象論的な観点で分布が推定されている．したがって，IM の高解像分布情報を保持しつつ，観測に合うように補正する．バイアス補正モデル（BC）では，補正比（差）を目的変数とし，位置などの地理的変数を説明変数として，一般化線形モデルによる補正式を作成した．適当な地域分割を行い，地域ごとに BC を実施した．
3) 適用実験
気候変動適応研究推進プログラム（RECCA）では，WRF を用いて 24-6-2km 解像度の気候変化予測
実験が，気候差分ダウンスケーリング法（若月ほか
2016）に基づき実施された．2km 実験は，現在・将来それぞれ 1 通りしか実験されていなかったが，気候変動適応技術社会実装プログラム（SI-CAT）で昇温の大きい場合と小さい場合の実験も追加し，将来気候実験を 3 通り用意した．そこで，本研究では IMBC による統計的ダウンスケーリングの結果と IM 作
成にかかわらない他の 2km 解像度実験の結果を比較して，IM-BC の予測性能を評価した．
参考文献
若月泰孝, 2016: 高解像 RCM 実験情報を利用した統計的ダウン
スケーリング. 日本気象学会 2016 年度春季大会予稿集
若月泰孝, 原政之, 藤田実季子, 馬燮銚, 井上忠雄, 木村富士男,
小池俊雄, 2016: 気候差分ダウンスケーリング法による関東・中部山岳域の確率論的気候変化予測. 土木学会論文集 B1(水工学), 72(4), I_55-I_60.

謝辞
本研究は気候変動適応技術社会実装プログラム（SI-CAT）の支援を受けた．

図：高解像 RCM の結果を利用した統計的ダウンスケーリングの流れ．

― 65 ―

D105
気候変動適応技術の普及要因 ～北海道農業の事例からの考察*田中 博春・馬場 健司・田中 充（法政大学）
・井上 果子（宮崎大学）
１．はじめに３．北海道北見地域での「雪踏み」文部科学省の気候変動適応プロジェクト「気候変動適応

北海道の北見を中心とする地域でも土壌凍結を利用した技術社会実装プログラム（SI-CAT）」は、その名の通り、農業技術が普及中であるが、この地域では「雪踏み」と呼開発した様々な気候変動適応技術を自治体等において社ばれる手法が主体となっている。これはトラクター後方に会実装することを目的としている。演者は社会実装機関の連結した鎮圧ローラーで積雪を押しつぶし、雪の熱伝導率一員として SI-CAT に参画し、自治体ニーズの調査や適応を上げることで、冬の低温を土に伝え土を凍らせる技術で技術の自治体への導入支援に向けた研究活動を実施してある。この地域で雪踏みが受け入れられた最大の理由は、いるが、以前の経験から、気候変動の影響評価結果を提示

野良イモ対策ではなく、雪踏みの実施後に土がサラサラにすることと、自治体において気候変動適応策を立案、実施なること、すなわち土壌の砕土性の向上にあった。雪踏みすることの間には大きな隔たりがあることを痛感していの実施により、春先の畑の整地が行いやすくなり、トラクる。開発された適応技術を適応現場において有効かつ円滑ターの作業時間も燃料代も大幅に減少した。秋の収穫時のに社会実装するための参考事例として、北海道農業の事例

土塊混入判定作業も作業負担が軽減された。2016 年春季を紹介する。近年の気候の変化に伴い急速に普及が進んでの訪問調査では雪踏みの実施面積は 1 年間で約 3 倍に増加

いる下記技術を、演者は気候変動適応技術と捉え、その普しているとの回答が得られた。

及要因等を考察する。

４．気候変動適応技術の普及要因（田中, 2016）より
２．北海道十勝平野での「雪割り」

まず北見地域において適応技術「雪踏み」が生産者に受ジャガイモの主産地、北海道の十勝平野では、前年の収け入れられ普及が進んだ要因について考察する。導入：適穫の際にこぼれ落ちた小イモが越冬し翌年雑草化して生応技術を導入した先駆者が、自身が享受した導入メリット

える「野良イモ」の発生が近年目立つようになった。近年を、この地域で盛んな農業者の学習会などを通じて広く伝の気候の変化で積雪量が増え、土が凍らず小イモが越冬すえた。先駆者の畑を目の前にした説明には説得力があった。

るようになったことが原因である。野良イモは抜き取るし費用：導入、運用コストが支出可能な範囲内であった。ト

かなく農繁期の大きな作業負担となっていた（広田, 2013）。 ラクターの共同利用組合があり、鎮圧ローラーを共同利用
この対応策として、冬季に雪をトラクターでかき分け地することで導入コストが下げられた。運用コストはトラク

表を露出させ、冬の低温で土を凍らせる「雪割り」を一部

ターの燃料代程度で問題とならなかった。運用：農閑期での農家が実施するようになった。十勝農協連は、この雪割ある冬季の比較的短時間の作業で、農繁期の作業性向上効りの科学的な研究を現在の農研機構北海道農業研究セン果が得られた。効果実感：適応技術を自身で試行し、春のター（北農研）に依頼した。北農研は研究の成果を「土壌整地や秋の収穫時に作業性の向上を実感できた。

凍結深制御技術」として完成させた。人手による夏場のつ

また、前述の十勝平野おける適応技術「雪割り」の普及

らい作業が、冬のわずかな時間の機械作業で克服できるよ

過程から、研究開発者側に関する以下の要点が挙げられる。

うになった。また、北農研は気象情報を基に最適な雪割り

地域ニーズの把握：雪割りの研究は地域からの研究依頼が実施日を判定する情報システムを開発し、これを日本気象端緒。技術の開発者自身が現場に入り込み地域ニーズを把協会の営農ウェブシステム「てん蔵」の機能の一部として握することが重要。研究機関の役割：地域の変化傾向の科実装した。このシステムは十勝農協連を通じて十勝の農協

学的要因の解明と、その制御または軽減技術の開発。それ

24 団体と農協加入農家に配信された。2013 年時点で十勝に基づく情報システムの核となる内容の設計。情報システ

平野での雪割り実施面積は 5,000ha にまで拡大した。

ムのあり方：利用者の意思決定支援ツールとなること。地文献 田中博春, 2016: 1.北海道：農業, 第 6 章 地域のおける適応策の取り組み, 2015 年度版 地域の気候変動適応白書－社会実装の推進見向けて－,
法政大学地域研究センター, 28.
広田知良, 2013: 寒地農業に及ぼす気候変動・温暖化の影響解析・評価と適応対策に関する研究, 生物と気象, 13, F1-15.
謝辞 本研究は、文部科学省気候変動適応技術社会実装プログラム（SICAT）の支援により実施された。

域との協働方法：該当分野において地域の核となる組織と連携が重要。組織に参加している多くの方へ情報提供ルートが構築できる可能性がある。

― 66 ―

P101
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信号対雑音比(rain	
 bottom )30  dB

S/N(dB)

20  dB

KuPR
PR

10  dB
0  dB-‐‑‒10  dB-‐‑‒20  dB
0.1  mm/h

1.0  mm/h

10.0  mm/h 100.0  mm/h

降水強度(m m /h)ÆÆ2Æ ÎÆ ¤¥zďĸļĩ%E1>ď´hÁÆ2Æ ÍÆ ÚîÝÞĻÝÞ ď ßËÜÆ º|TP?ZÆ
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2Æ ÏÆ º¿¤¥zVďĸļĩ%E1>ď´hÁÆ― 67 ―

P102
GSMaP 雨量計補正降水マップ (GSMaP Gauge) におけるアルゴリズム変更の影響∗

妻鹿友昭、牛尾知雄 (阪大院工)、久保田拓志、可知美佐子 (宇宙航空研究開発機構)、
重尚一 (京大理)、青梨和正 (気象庁気象研究所)(a) GSMaP MVK

1 はじめに
全球降水分布をリアルタイムに把握することは気象学だけではなく、水資源管理・洪水渇水の把握等、実利用においても重要である。先進国等では雨量計やレーダによる降水観測網がよく整備されているが、途上国では面的な観測網の構築・維持管理は不十分である。また、各地の降雨の観測装置は異なるため、これらのデータを統合利用する際には注意が必要である。
一方、マイクロ放射計 (MWR) を搭載した衛星が多数運用され、低軌道衛星からの観測が行なわれている。複数の低軌道衛星搭載 MWR を組み合せ、高い時間分解能を持つ降水マップの作成されている (Joyce et al. 2004;
Sorooshian et al. 2000; Aonashi et al. 2009)。現在、
航空宇宙研究開発機構は全球合成降水マッププロダクト(Global Satellite Mapping of Precipitation; GSMaP)を提供・開発している (Aonashi et al. 2009)。GSMaPは 2017 年 1 月に新アルゴリズム（V7）がリリースされたが、これまでのアルゴリズム (V6) も継続して提供されている。
実利用においては陸上の雨量の情報が重要だが、MWR は陸上からの放射のため、推定が困難である。
そこで、高い時間空間分解能を持つ GSMaP MVK プロ
ダクトに低い時間・空間分解能であるが信頼される雨量計データを用いて降雨量を補正する雨量計補正 GSMaP(GSMaP Gauge) が提供されている。GSMaP Gauge
では準リアルタイムで補正を行なうため、雨量計デー
タには NOAA が配布する CPC UNIFIED GAUGE-

BASED ANALYSIS OF GLOBAL DAILY PRECIPITATION (CPC) の日雨量を利用している。
この CPC は雨量計の無いグリットの雨量は周りの雨量データから最適内挿法を用いて内挿している (Xie etal. 2006, Chen et al. 2008)。このためアフリカ大陸やミャンマーのように広範囲に雨量計データが無い所の雨量は現実の雨量と異なる。よって雨量計が少ない地域に
おいて V6 の GSMaP Gauge 雨量は観測と合わないことが指摘されてきた。そこで V7 の GSMaP Gauge では雨量計補正に観測データ数により補正量の重みを変化さた。本発表では GSMaP Gauge の V6 から V7 へのア
ルゴリズムの変更点と推定結果の差異について述べる。

2 GSMaP Gauge
GSMaP Gauge は GSaMaP MVK 雨量を地上の雨量計マップを用いて補正を行なう。補正には以下の降雨モ(b) GSMaP Gauge ( V6 )(c) GSMaP Gauge ( V7 )

24

140

22

120

20

100

18

80

16

60

14

40

12
10

20
86 88 90 92 94 96 9886 88 90 92 94 96 9886 88 90 92 94 96 98

0

図1

MVK GSMaP Gauge V6・V7 の月積算雨量
2014 年 4 月

デルと観測モデルを用いる。
2
xn+1 = xn + N (µw , σw)yn = cxn + N (µv , σv2 )

(1)
(2)

ここで N は正規分布を表す。xn は n 時の真の降雨強σw は平均と分散である。yn は n 時に推定され度,µw 、
た雨量、µv , σv は観測ノイズの平均と分散である。c は比例定数である。式 (1) は降雨の時間変化は緩やかであることを表す。式 (2) は観測雨量は真の雨量と比例し正規分布のノイズを持つことを示す。最小化する評価関数
J は式 (3) のようにモデルの評価関数 (J1 ) と雨量計による 24 時間の時間雨量 (xn , n = 1 . . . 24) からの乖離(J2 ) を組みあわせる。

J(x) = J1 (x) + λJ2 (x)(3)

J1 (x) = − ln Pr(x, y)
( 24
)2
1 ∑
J2 (x) =xn − W
2 n=1

(4)
(5)

ここで W は雨量計で観測された 24 時間雨量である。
λ は J2 の重みである。V7 では CPC の雨量計数を用いて λ を 0–0.5 の間で変化させることにした。
ベンガル湾付近の 2014 年 4 月の積算雨量の図 1 を示す。左から MVK、V6、V7 である。MVK で見られる
ミャンマー上での降雨分布が、V6 では降雨が 0 に近く、一様な値となっている。一方 V7 では MVK 同様の雨量のパターンが見られる。

3 おわりに
これまで、GSMaP Gauge は雨量計の数が無い領域での雨量の補正に問題があった。V7 から雨量計の数により、GSMaP Gauge は雨量計データ補正の重みを変更する。この補正により雨量計データが信頼されないグリッドにおける影響が少ない V7 が作成できた。

― 68 ―

P103
GPS を用いた大阪湾周辺における水蒸気流入に関する研究*岸本雅弘（神戸大学），大石哲（神戸大学）
１．目的
 本研究では，GPS データから大気中の水蒸気情報
やその変動を算出・解析する．そこで，GPS 気象学を応用することで，雨と大気中の水蒸気がどのような関係にあるかを調べることにより，今後の気象予測の精度の向上に役立たせることが目的である．特に，大阪湾周辺で豪雨があった際にどのように水蒸気が流入しているかを調べた．具体的には，天頂大気遅延量（ZTD）の時系列変動を複数の線形関数で表現し，関数の変化から水蒸気の増加時間を定量的に推定して，それと雨の動きの関係を比較・考察する．

４．検証結果
 年月日の事例において各地点で複数の回帰直線を引くことにより求められた水蒸気の流入し始めている時間（日本標準時）を地図上に示す．


２．データ 本解析では，2016年9月25日の停滞前線の通過に伴う大雨及び2016年6月24日の温暖前線の通過に伴う大雨，2016年8月24日の局所的な大雨が大阪湾周辺で降った事例を取り上げた．それらの事例について，大阪湾周辺に設置されたGPS受信機から得られるデータを解析ソフトウェアRTNetで解析を行い，各地点での大気中の水蒸気情報を表す天頂大気遅延量（ZTD）を算出した．

図年月日の事例

３．方法
 天頂大気遅延量（ZTD）は横軸に時間軸を取ると，雨が強くなる前に値が大きくなり始めるという特徴がある．言い換えると，雨が強くなる前に天頂大気
遅延量（ZTD）の傾きが大きくなり始めるといえる．
傾きの大きくなり始めている点をどこからか水蒸気が流入し始めている時間だと考え，各地点の天頂大
気遅延量（ZTD）を複数の回帰直線を引く 1）ことにより，傾きの大きくなっている点を探索した．

図年月日時分の;5$,1による雨の様子との比較
黒丸はまでに傾きが大きくなった*36受信機を示す． ※背景地図データ：国土地理院より






５．結論
 2016 年 9 月 25 日の停滞前線に伴う大雨の事例では，図 3 のように雨雲が各 GPS 受信機に到達する前に，各 GPS 受信機の天頂大気遅延量（ZTD）の傾き
が大きくなっていた．大阪湾周辺の GPS 受信機で反応が雨雲の形・動きと似たような動きで次々と反応が見られた．また，雨雲が北上するとともに，GPS受信機の反応も北上していくような動きが見られた．
また，水蒸気の流入としては，雨雲と同じように西
南西から東北東に伸びるような水蒸気の塊が北上していたのではないかと考えられる．この事例から，停滞前線の通過の場合，雨雲と似たような動きをするように水蒸気が流入するのではないかと考えられ
る．
６．参考文献
1) R による統計処理：ウェブページ 二本の直線による

図 1 2016 年 9 月 25 日
神戸中央（0356）地点における天頂大気遅延量（黒丸：傾きが大きくなった点）

2)― 69 ―

折れ線回帰 青木繁伸
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/
大谷竜，内藤勲夫：GPS 可降水量の物理と評価，気象研究ノート「GPS 気象学」
（内藤勲夫），No.192，pp.1533，1998.

P104
小型 X バンド二重偏波気象レーダーの降雨観測精度検証
高島祐弥、中島大岳、高木敏明（古野電気株式会社）
佐々浩司（高知大学）、大石哲（神戸大学）、中北英一、山口弘誠（京都大学）

1. はじめに減衰が一因であり、今後マルチレーダーネットワー

 二重偏波気象レーダーは水平偏波と垂直偏波を同クにより途中降雨減衰の領域を補間することで改善時に送受信し、反射強度 Zh および偏波間位相差変されることが期待できる。

化率 Kdp から降水量を定量的に観測できる。本稿で

4. 謝辞

は、古野電気製小型 X バンド二重偏波気象レーダー

 本研究は科学技術振興機構研究成果最適展開支（以下、本レーダー）の降雨観測精度検証を目的と援プログラム A-STEP ハイリスク挑戦タイプおよびして、地上雨量計をリファレンスとした既設レーダ

総務省 SCOPE（受付番号 165009001 の委託を受けー（XRAIN および C バンド）との比較検証を行ったものである。
表 1本レーダーの観測設定

たので、その方法および結果について報告する。

2. 精度検証方法
 精度検証は大阪湾周辺および高知県において実施した。本稿では大阪湾周辺における検証結果について述べる。まず図 1 に本レーダーと地上雨量計との位置関係を示す。比較対象となる地上雨量計として、西宮、神戸空港、関空島に設置されているアメダス
データを使用した。次に、本レーダーの観測設定を

西宮

表 1 に示す。各地上雨量計直上の観測域を確保でき

神戸空港
km

るように CAPPI データを作成し、クレスマン内挿

関空島（250 m メッシュ、500 m 半径）により雨量を算出した。また地上雨量計と比較するレーダー雨量は地
上雨量計直上 1 メッシュにおける雨量値とした。評図 1.本レーダーと地上雨量計との位置関係

価方法として、本レーダーと XRAIN に対して、地上雨量計との散布図（10 分雨量）を作成し、相関係数および RMSE を比較することにより評価を行った。
降雨事例として、2016 年 6 月 16 日～7 月 31 日の期間において地上雨量計の日雨量が 10 mm 以上であった計 11 日間を選定した。

3. 結果
 図 2 に 10 分雨量に関する地上雨量計と各レーダーの雨量散布図（全事例）を示す。相関係数およびRMSE は本レーダーでそれぞれ 0.86、0.63 mm、
XRAIN でそれぞれ 0.89、0.58 mm と、両者は同等レベルであることが分かった。また散布図の傾きと分布から強雨時にレーダーは地上雨量計よりも雨量を過小評価していることが分かった。これは途中降雨

図 2.地上雨量計と各レーダーの雨量散布図（10 分雨量）

― 70 ―

P105
フェーズドアレイ気象レーダーのデータ品質管理 ～地表面クラッタの時間変化～＊磯田総子、佐藤晋介（NICT）牛尾知雄（大阪大）三好建正（理研）

El=0

非降水エコーの割合

１． はじめに
我々はゲリラ豪雨に代表される局地的な現象に対して、フェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）（牛尾
ほか,2012）と京コンピュータを用いた「ビッグデータ
同化」により、100m メッシュで 30 秒ごとに 30 分のリードタイムで数値予報を行う研究に取り組んでいる（Miyoshi et al.,2016a, 2016b）。精度の良い予報を行うためには同化する観測データの品質管理が重要であり、例えば、地表面クラッタ等の非降水エコーは確実に判別して除去する必要がある。本研究では、品質管理で利用するクラッタマップを作成するにあたり、非降水エコーの時間変化の特徴をつかみ、どの程度の頻度でクラッタマップを更新すべきかについて検討する。

El=2.0El=2.9

8/11

8/12

8/13
JST

２． 従来の品質管理手法の問題点
これまでの PAWR ビッグデータ同化実験においては、データ品質管理は Ruiz et al., (2015)のアルゴリズ
ムを使用してきた。そこでは、地表面クラッタエコーの特徴を表すいくつかのパラメータの確率分布関数から、降水エコーか非降水エコーでないかを単純ベイズ
分類法で統計的に判断していた。ただしこのアルゴリ
ズムは計算時間がかかるため、リアルタイム処理を行うためにはより高速なデータ品質管理手法が必要とされている。また、これまでは特定の過去事例について
データ同化実験を行っており、品質管理のパラメータ
調整や検証も比較的容易であったが、今後定常的なリ
アルタイム処理を行うためには、様々な事例に対応できる汎用的なアルゴリズムが必要となる。地形や建造物などによる地表面クラッタが出現する確率が高い場
所を表すクラッタマップは、その場所においてのみ降
水・非降水エコーの判別処理を行うことで計算時間の短縮と精度向上が期待できる。ただし、非降水エコーの出現頻度や出現場所は時間変化すると考えられ、まずはその調査を行う必要がある。
３． 非降水エコーの日内変化・季節変化
本研究では降雨のない日を選び、３時間ごと、または一日の Ze の平均値（水平方向には 250 m メッシュの直交座標系、鉛直方向は仰角）を計算し、全 100 仰角で降水エコーがないことを目視でも確認した。ここでの調査は非降水エコーの存在するピクセルの割合を利用する。例えばある仰角で 0.4 であれば、その仰角の 60 km レンジ内の 40 %のピクセルは非降水エコーで占められていることを示す。
図 1 は、2016 年 8 月の連続した 3 日間の、4 つの異なる仰角での非降水エコーの割合の３時間毎の時間変化である。3 日間を通して午前中は同じような非降水
エコーの割合を示しているが、午後になると各日で変化が大きくなる。また仰角が大きくなるにつれて、非
降水エコーの割合は小さくなっていき、仰角 2.0°では仰角 0°の半分程度になる。
図２は 2016 年 1 年間の非降水エコーの割合の変化
を、晴天日を一日選んで平均し 5 つの仰角で示したものである。非降水エコーは、仰角 0°、68°を除き、夏に少なくなり冬に大きくなる傾向が見られる。仰角2.9°では 7 月の非降水エコーの割合は 2 月の約 50%

El=1.0非降水エコーの割合

図 1：2016 年 8 月の連続する 3 日間（11,12,13 日）、4
仰角（0,1.0,2.0,2.9）の非降水エコーの割合の日変化

El=0
El=1.0El=2.0El=2.9
El=68.0
12 月

図 2：2016 年一年間の 5 仰角（0, 1.0, 2.0, 2.9, 68.0）での非降水エコーの割合というような大きな変化があることがわかった。
４． まとめ
調査の結果、非降水エコーには若干の日変化と大きな季節変化があることが分かった。そのため、クラッ
タマップは、毎日更新する必要はなく（日日変動は小
さいため）、地方時ごとに更新する必要もなく（日内変動は小さいため）月に数回、降水のない日のデータを用いて作成するのが良いと考えられる。この回数は今
後、梅雨や秋雨の時期なども考慮して決定していく。
本研究は JST CREST の支援を受けたものである。
[参考文献]
牛尾、ほか、2012：秋季大会予稿集 B117
Miyoshi, et al., 2016a: BAMS, vol.97, 1347-1354.
Miyoshi, et al., 2016b: Proc.of the IEEE, vol.104,
2152-2179, doi:10.109/JPROC.2016.2602560
Ruiz, et al.,2015 : SOLA, vol.11,48-52.

― 71 ―

P106

大気成層構造の小型無人航空機・MU レーダー同時観測
橋口浩之 1・森昂志 1・Hubert Luce2・Lakshmi Kantha3・Dale Lawrence3・Tyler Mixa3・Richard Wilson4・津田敏隆 1・矢吹正教 1
1 京都大学生存圏研究所
2 Université de Toulon, CNRS/INSU, IRD, Mediterranean Institute of Oceanography (MIO), UM 110, France
3 Department of Aerospace Engineering Sciences, University of Colorado Boulder, Boulder, Colorado, USA
4 Université Pierre et Marie Curie (Paris06); CNRS/INSU, LATMOS-IPSL, Paris, France

1. はじめに
近 年 の 小 型 無 人 航 空 機 (Unmanned Aerial
Vehicle; UAV)の進歩により、遠隔操作による上空の計測、サンプル取得、空撮等が従来よりも容易に行えるようになりつつある。2015 年と 2016 年の 6月に滋賀県甲賀市信楽町で、コロラド大で開発された気象センサーを搭載した小型 UAV と MU レ
ー ダ ー と の 同 時 観 測 実験 ShUREX (Shigaraki,
UAV-Radar Experiment)キャンペーンを実施した。
UAV は、小型(両翼幅 1m)、軽量(700g)、低コスト($1,000～2,000)、再利用可能、GPS による自律飛行可能という特徴がある。

持つエコー層の上下の空気塊が、鉛直大気カラムの上下振動に伴って断熱的に冷却・加熱されたことで、水平飛行中の大きな気温変化を説明できそうである。

2. 観測実験の概要
実 験 で は コ ロ ラ ド大 で 開発 さ れ た DataHawk
UAV [Lawrence and Balsley, JTech, 2013]を使用した。UAV 搭載のラジオゾンデセンサーを流用した
1Hz サンプリングの気温・湿度・気圧データに加えて、800Hz の高速サンプリングの気温センサーによる乱流パラメータの高分解能データを取得する試みも行った。
MU レーダーは，中心周波数 46.5MHz，アンテ
ナ直径 103m，送信出力 1MW の大型大気レーダーである。観測は天頂方向のレンジイメージングモ
ードと天頂角 10°で北，北東，東，南東，南のDBS モードを切り替えて行った。

図 1. 2015 年 6 月 9 日 15 時 24 分～16 時 30
分に MU レーダー天頂ビームのレンジイメージ
ングモードで得られたエコー強度の時間高度
変化と UAV の飛行高度(薄実線)および UAV
搭載センサーで得られた気温(濃実線)の時間
変化。

3. 結果
図 1 に MU レーダーのレンジイメージングモード
で得られたエコー強度の時間高度変化と UAV に搭載されたセンサーで得られた気温の時間変化を飛行高度とともに示す。15 時 50 分～16 時 10 分にUAV は水平飛行しており、4-5 分周期で MU レー
ダーを中心とした半径 400-500m の円を描いて半時計周りに旋回していたが、水平飛行中にも関わらず、大きな気温変化が観測された。気温変化は
飛行高度辺りに存在する強いエコー層の上下変動と相関があり、MU レーダーで観測された鉛直流(図省略)とも良い相関が見られた。
その後の時間帯に UAV で測定された気温の鉛
直プロファイルから、深い温度逆転層が存在し、強いエコー層はそれに伴うものであると考えられる。
測定された気温プロファイルをモデル化し、その気温プロファイルがエコー層と同様に上下変動していると仮定して、気温変化を再現したのが図 2 である。概ね観測結果と整合的であり、大きな気温差を図 2.水平飛行中に UAV で測定された気温変化と、気温プロファイル、エコー層の上下変動などから再現された気温変化(詳細は本文参照)。

4. まとめUAV・MU レーダー同時観測で得られた MU レーダー上空の気温変化について解析を行った。
水平飛行時に観測された比較的大きな気温変化について、簡単なシミュレーションによりその原因を考察した。

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP15K13568 の助成を受けたものです。

― 72 ―

P107

高頻度高密度地上観測である首都圏地震観測網の気象データの同化実験（１）＊

瀬古 弘 1、酒井 慎一 2

1：気 象 研 究 所 , 2 東 京 大 学 地 震 研 究 所

1. はじめに 都市域で発生する局地的大雨の被害を軽減するために、ドップラーレーダや GNSS 等を用いた同化実験が行われている。局地的大雨は夏季の熱的低気圧による収束などによりしばしば発生するため、地上気圧も発生予測の精度を高めることができる同化データと期待できる。ここでは、地震研究所が関東域に 300 点近
い観測点を展開している首都圏地震観測網（MeSO-net）の地上気圧や気温に注目する。今回は、データ同化実験の最初の段階として、気象庁のメソ解析と比較して、データ品質などを確認した結果を報告する。
2. 評価方法 気圧値は標高に大きく依存することや、データ同化する際にも数値モデルの地上高度は実際と異なるため、絶対値でなく時間変化に注目する（データ同化でも時間変化を同化する）。気象庁のメソ解析値から
MeSO-net の観測点の位置での海面気圧と地上気温を求め、メソ解析値と MeSO-net の 3 時間前からの変化値を比較した。
3. 評価した結果 熱雷が少なかった 2016 年 8 月 5 日
12 時から 8 日 21 時までの全観測点の変化値の平均を示す（図 1）。3 時間に 1~2hPa 程度の変化があり、MeSO-netとメソ解析はよく似た変動していることがわかる。
MeSO-net とメソ解析の変化量の差について、0.2hPa 毎の頻度分布を見てみると正規分布に近い分布になっている（図 2）。図 1 で見たように 3 時間の気圧変化が1~2hPa 程度であることを考えると、データ同化に利用できる精度を持つと考えられる。次に観測点毎に MeSO-netとメソ解析の変化値の差の平均分布（図 3 上）を見ると、関東平野では平均の正と負が比較的に均等に分布していて、系統的な偏りは見られない。分散（図 3 下）を見ると、関東平野の北西部に大きな点があるが、その付近に分散の小さい点もあることから、今後、分散を大きくした原因を調べる必要がある。
気温についても確認すると、3 時間に 4 度程度の変化をしており、頻度分布も正規分布に近い形状をしていた。
地上気圧と同様に、データ同化に利用できる精度を持つと考えられる（図 4）。発表当日には、多数の雷雨が発生した 8 月 1~2 日についても示す予定である。
4. 今後の方針 引き続き、MeSO-net のデータの品質の評価を行い、局所アンサンブル変換カルマンフィルタや気象研究所に移植した気象庁現業同化システム（JNoVA）を用いて、同化実験を行う。
謝辞：地震研究所から MeSO-net データをいただきました。
ここに記して感謝いたします。

― 73 ―

日

図 1： 2016 年 8 月 5 日 12 時から 9 日までの、MeSOnet で得られた 3 時間前との気圧の変化量（黒線）と、
メソ解析の 3 時間前との時間変化（灰色線）。

図 2： 図 1 と同じ期間の MeSO-net の気圧の 3 時間前との時間変化と、メソ解析の同様の値との差の頻度分
布。
0.02

1.0

図 3： 図 1 と同期間における観測点毎の MeSO-netの前 3 時間の地上気圧の変化量とメソ解析の同様の値との差の平均（上）と分散（下）。白丸は負の値。

図 4： 図 1 と同期間の MeSO-net の気温の 3 時間前との時間変化とメソ解析の同様の値との差の頻度分布。

P108/DUJH(GG\6LPXODWLRQによるスーパーセルのエントレインメント率の推定
末木健太，新野宏（東京大学大気海洋研究所）
はじめに 強い竜巻の多くは，スーパーセルと呼ばれる特殊な回転積乱雲に伴って生じる（Davies-Jones et al.,2001）．低気圧性回転（メソサイクロン）を有するス
ーパーセルの生成には，条件付き不安定な大気成層と，風向が時計回りに変化する環境風の鉛直シアが必要であり，これらの指標として，対流有効位置エネルギー（Convective Available Potential Energy: 以後
CAPE），ストームに相対的な環境場のヘリシティ（Storm-Relative Environmental Helicity: 以後 SREH）
が用いられることが多い．
 Sueki and Niino（2016）は，台風に伴う竜巻の発生
ポテンシャルを表すパラメータとして SREH が有効であることを示す一方，大気成層の安定度の指標には，偽断熱的に空気塊を持ち上げる通常の CAPE ではなく，空気塊が環境場の空気を取り込む効果（エントレインメント）を考慮した CAPE（Entraining
CAPE: 以後 E-CAPE）が有効であることを示した．
また，台風周辺の竜巻の発生位置分布との整合性の観点から，計算に用いるエントレインメント率には20% km−1 程度が適切であることを指摘した．2016年度秋季大会では，理想的な環境下で準定常的なスーパーセルを発生させる Large Eddy Simulation（LES）
を行い，台風環境下のスーパーセルのエントレイン
メント率が 15–20% km−1 であることを示し，E-CAPEの計算に用いたエントレインメント率が，物理的に意味のあるパラメータであることを指摘した（末木・新野，2016）．
 しかしながら，対流雲のエントレインメント率は，その導出方法や，対流雲の定義にも依存する．本発
表では，2016 年度秋季大会で示した LES によるエントレインメント率の推定方法の妥当性を議論したい．
数値モデルと計算設定
 理想化数値実験に特化した非静力学モデル CM1
ver.18.3（Bryan and Fritsch, 2002）を使用した．格子
間隔は水平・鉛直方向とも 100 m とし，深い湿潤対流における慣性小領域の渦を陽に表現する解像度（Bryan et al., 2003）を確保した．積分の時間間隔は0.9 s である．計算領域は水平に 96 km 四方，鉛直に25 km を確保し，側面境界は解放境界，下部・上部
境界は free slip とした．
高度 20 km より上は Rayleighdamping 層としている．Subgrid の乱流運動エネルギ
ーは Deardorff（1980）と類似の方法により予報される．雲微物理として雲水・雨・雲氷・雪・雹を予報する Morrison double-moment スキーム（Morrison et al.,2005, 2009）を用いた．
 本研究では，1990 年 9 月 19 日に台風 19 号に伴って関東平野で複数の竜巻が発生した事例（Suzuki etal., 2000 ） の 環 境 場 を 代 表 す る 高 層 観 測 デ ー タ（1990/09/19 21:00 JST，館野）を平滑化した大気プ
ロファイルを使用した．このプロファイルを計算領域に水平一様に与え，温位バブル（中心で最大+ 4K）
から対流を励起させることにより，スーパーセルを発生させた．

エントレインメント率の推定 エントレインメント率を導出するには，対流雲と環境場を適切に区別する必要がある．本研究では，
E-CAPE が見積もる「湿潤対流の上昇流の強さ」に焦点を当てるため，鉛直流速が 5 m s−1 以上である連
続的な上昇流域を，環境場と区別される解析対象と定義した．また，エントレインメント率の計算には，上昇流内の空気がどの高度で取り込まれたかを追跡する保存量が必要であるが，本研究では，移流・拡散のみに従う Passive tracer による解析を行った．基
本場には，Passive tracer 濃度（𝛹𝛹）が高度と共に線形に減少するプロファイルを与えた．エントレイン
メント率は，E-CAPE の計算と同様の鉛直 1 次元のEntraining-plume モデルとの比較により推定する:̂d𝛹𝛹
̅ − 𝛹𝛹
̂)= 𝜖𝜖(𝛹𝛹
d𝑧𝑧

̂ (𝑧𝑧) は上昇流内の Passive tracer 濃度プロ
ここで，𝛹𝛹
̅ (𝑧𝑧) は基本場の Passive tracer 濃度プロ
ファイル，𝛹𝛹
ファイル，𝜖𝜖 は質量エントレインメント率である．
基本場のプロファイルを z の一次関数で与えたため，
̂ の解析解が存在する．
𝜖𝜖 が定数の場合，𝛹𝛹
 図 1 に，上昇流内における 𝛹𝛹 の平均プロファイ
̅ （灰色のル（黒の実線），基本場のプロファイル 𝛹𝛹直線），および 𝜖𝜖 が 0，10，20，30，40% km−1 の場
̂ の解析解（灰色の破線）を示す．上昇流内合の 𝛹𝛹
の Passive tracer 濃度は，高度 3 km では 20% km−1 で上昇した場合に相当する値，高度 6 km では 15% km−1に相当する値を示した．より高高度ではデトレイン
メントが支配的となり，Entraining-plume モデルが成立しないと考えられる．
まとめ 鉛直流速が 5 m s−1 以上として定義した上昇流のエ ン ト レ イ ン メン ト 率 を， 厳 密 な 保 存 量と な る
Passive tracer を用いて見積もった．発表では，米国中西部の環境下で発生するスーパーセルのエントレ
インメント率との比較についても示したい．

図 1 Passive tracer 濃度のプロファイルの比較．数字は，解析解におけるエントレインメント率（% km−1）を表す．

― 74 ―P109

JMA-NHM 降雪種再現性の評価*

橋本明弘・林修吾・伊藤純至・山田芳則・折笠成宏（気象研究所）

本吉弘岐・石坂雅昭・山下克也・山口悟・中井専人・三隅良平（防災科学技術研究所）
１．はじめに気象研究所では，気象現象の再現性向上のため，高精度高分解能の数値予報モデルの開発及びその精度検証を行っている．また，防災科学技術研究所と連携して，豪雪に伴って生じる雪氷災害を的確に予見するために，降雪粒子および新積雪の物理的特徴に関する予測・診断手法の開発に取り組んでいる．これらの一環として，2016 年冬期の降雪粒子観測データをもとに，気象庁非静力学モデル(JMA-NHM)による降雪種の再現性について調べた．

表 1．降雪種毎の落下速度パラメータ（𝑣𝑣! = 𝑎𝑎! 𝐷𝐷 !! ）と，それに対応する降雪種パラメータ（𝜃𝜃! ）．

２．観測データ
防災科学技術研究所雪氷防災研究センター（新潟県長岡市）における降雪粒子観測によって，2016 年冬期に得られた粒子直径 𝐷𝐷 と落下速度 𝑣𝑣 の 5 分間隔データを解析に用いた．先行研究によって求められた降雪種毎の落下速度関数（𝑣𝑣! , 表 1）を用いて，降雪種パ
ラメータを次の用に定義し，多様な降雪粒子を粒径毎の落下速度に基づいて整理した（図１）．
𝜃𝜃＝

𝑣𝑣!!! − 𝑣𝑣 𝜃𝜃! + 𝑣𝑣 − 𝑣𝑣! 𝜃𝜃!!!
𝑣𝑣!!! − 𝑣𝑣!

(𝑣𝑣! ≤ 𝑣𝑣 < 𝑣𝑣!!! )３．数値実験
2016 年冬期（1 月 12 日−2 月 18 日）を対象に，
JMA-NHMを用いて再現実験を行なった．計算領域は，
関東甲信を中心に日本を広く覆う水平 1100km×900km，
鉛直約 22kmとした．水平解像度は 1km，鉛直方向には
40-723mの可変格子を用いた（鉛直層数 60）．積分時
間間隔は 5 秒とし，00，06, 12, 18UTを初期値とする 12
時間の時間積分を行ない，5 分間隔の出力値を得た．
４. 結果
図 2 は， 実験対象期間における，観測データから決定された降雪種パラメータ𝜃𝜃と降水量に対する霰の寄与率の数値実験結果との関係である．この期間の全デー
タ（灰円）を見ると，両者の間には特に関係性は見いだ
せない．これには，数値モデルの微物理学的不確定さに加え，時空間スケールのより大きな力学・熱力学場の再現性関連する不確定さが影響していると予想される．
後者の不確定さを出来るだけ排除するため，降水強度
が観測値・計算値ともに 0.6 mm h-1 以上の場合に限定すると（黒円），𝜃𝜃が大きい（雲粒付きの度合いが高い）場合にモデルの霰寄与率は概して大きく，観測と整合的な結果が得られた．今後，解析方法の検討とともに，降雪種に関する観測結果をより良く再現するための数値モデルや推定手法の開発を進める
予定である．
謝 辞 ：本研究の一部は JSPS 科研費 16K01340,
16K05557 の助成を受けたものです．

図 1．2016 年 1 月１日〜3 月 31 日の期間に，降雪
粒子観測によって得られた粒子直径と落下速度との関係（灰円）．色円は降雪強度 0.6 mm h-1
以上の時の値．

図 2．降雪粒子観測から決定された降雪種パラメー
タθと数値実験から得られた固体降水量に対する霰の寄与率との関係（灰円）．黒円は降雪強度の観測値と計算値がともに 0.6 mm h-1 以上の時の値．

― 75 ―

P110
北陸地域の冬季雷発生時における総観場の特徴※

滋野陽介 1、本田明治 2、浮田甚郎 2

1: 新潟大学大学院自然科学研究科
1.はじめに日本海沿岸において冬季に発生する雷を冬季雷と呼ぶ。夏季雷はほとんどが負極性落雷であるのに対して、冬季雷は正極性落雷の割合が高い特徴がある。
このような極性割合の違いをもたらす原因として、
水平風の鉛直シアー（Brook et al., 1982）や弱い上昇気流（北川, 1996）などが考えられている。しかしながら、それらの原因の相互関係や、地域別の特徴などその詳細は明らかになっていない。また、極性別の大気構造について、比較的長期間のデータを用いて解析が行われた例は少ない。本研究では、8年間の落雷、大気データを用いて北陸地域の落雷時における総観場の極性別特徴を解明することを目的とした。
2. 使用データ
雷データとして北陸電力の落雷位置情報システム（LLS: Lightning Location System）を用いた。これは落雷地点から生じる電磁波を 4 地点で同時受信し、落雷位置を測定したものである。また、大気データとして気象庁メソ数値予報モデルの解析値（MSM: 解像度 0.125°×0.1°、鉛直層数 16 層、時間間隔 3 時間）を用いた。解析期間は 2006/07 年〜
2013/14 年とした。冬季を中心とした季節内変動を見るため 10〜3 月を 2 ヶ月毎に解析を行った。
3. 解析方法
LLS は 落 雷 が 生 じ る ご と に 記 録 す る 秒 単 位 のデータ、MSM は 3 時間間隔のデータであり、
時 間 解 像 度 が 異 な る た め 、 MSM の 時 刻（0,3,6,9,12,15,18,21[UTC]）から前後 1.5 時間の幅を取り、その時間幅の中で落雷を記録したものを発雷した大気データとして分類した。さらにそのデータ内での正極性落雷の割合が 0〜10%のものを負極性、70%〜100%のものを正極性落雷が発生しやすい場としてコンポジット解析を行った。一般的に負極性では正極性に比べて落雷数が多いため、正負で異なる
閾値を設定した。

2: 新潟大学理学部在していた（図 1 中右）。一方、正極性では上層にそのような強い負偏差はなく、下層に顕著な正偏差が生じていた。さらに、気候値からの気温偏差と高度偏差の水平構造を見たところ、負極性では下層において冬型の気圧配置が強まる偏差にあり（図 2 左）、
上空には寒気を伴ったトラフが見られた（図略）。
正極性では下層において、低圧偏差が日本海上にありその東側で気温の正偏差が生じていた（図 2 右）。
このように冬型の気圧配置が強まる場合には負極性、日本海低気圧発生時には正極性落雷が起こりやすいという総観場の傾向が見られた。
また、正極性では上昇流の大きさは比較的弱く、
正極性落雷の発生しやすい場であったことが示唆された。今後は、水平風の鉛直シアー等の要素も踏
まえて、冬季雷に正極性落雷の割合が高い原因を総観場から明らかにしていく予定である。
引用文献
Brook, M., M., Nakano, P., Krehbiel and T., Takeuti: The
electrical structure of the Hokuriku winter thunderstorms,

J. Geophys. Res., 87, 1207-1215, 1982.
北川信一郎：日本海沿岸の冬季雷雲の気象学的特徴, 天気, 43,
89-99, 1996.

図 1. 10-11 月（ON: 左）、12-1 月（DJ: 中）、2-3 月（FM: 右）における気候値からの気温偏差の鉛直構造。一点鎖線が負極性、実線が正極性を表す。縦軸は気圧[hPa]、横軸は気温偏差[℃]。

4. 結果
図 1 に LLS 領域（範囲は図 2 の一点鎖線枠）で平均した気候値からの気温偏差の極性別鉛直構造を示す。12-1 月、2-3
月において顕著な特徴が見られ、負極性では下層から上層を通して負偏差であり、 図 2. 負極性（左）と正極性（右）別の 12,1 月における 925hPa 面の気候値
からの気温偏差（℃: 陰影）と高度偏差（m: 実線）。一点鎖線枠は LLS の観
特に 600 hPa 付近に負偏差のピークが存
測領域（134°E-139°E、35.5°N-39°N）を表す。

― 76 ―

P111
重合格子法を用いた非静力学モデルへの保存性補間法の実装*武村 一史, 重 尚一 (京都大学大学院理学研究科)
1.はじめに気象モデルの高解像度化に伴い急峻・複雑な地形が解像可能となったが、従来の地形表現法の地形準
拠座標系では格子が大きくゆがみ誤差が大きくなる。
そのため、我々はこれまでに地形表現法に重合格子法を用いた非静力学モデルを開発し、従来の地形表
現法では表現できない複雑地形上での数値実験に成功した(Takemura et al. 2016)。しかし、重合格子法には保存性の問題があり、これまでは保存性を考慮していなかった。本研究では保存性補間法の移流実験による検証及び実装を行った。
2.重合格子法の保存性と補間法
重合格子法は数値流体力学の分野で複雑形状の表
現に用いられ、計算領域を複数の格子を用いて表現する。重合格子法では各格子間の情報交換の必要があり、格子境界で互いに変数を補間する。一般的に補間は双線形補間などで境界値を補間（非保存性補間）するため、保存性が損なわれる。保存のためには格子境界上で各格子のフラックスの和が一致すよ
うにフラックスを補間（保存性補間）する必要がある。大気科学分野では重合格子法は全球モデルのYin-Yang 格子として用いられ、Peng et al. (2006)
が Yin-Yang 格子の保存性補間法を開発し、保存性の保証に成功している。この手法では格子境界のフラックス𝑓𝑓𝑂𝑂𝑂𝑂 を周囲のフラックス𝑓𝑓𝐴𝐴𝐴𝐴 , 𝑓𝑓𝐵𝐵𝐵𝐵 , 𝑓𝑓𝐶𝐶𝐶𝐶 , 𝑓𝑓𝐷𝐷𝐷𝐷 から
セル ABCD と重合部分 OCP の収束が一致するように補間し保存性を保証する（図 1）。しかし、この手法の実装及び検証は Yin-Yang 格子に限られている。
一般の重合格子法では格子形状や格子間隔比が変化
し、より多様な格子を扱うため、更なる検証が必要となる。そこで、本研究ではこの手法を一般の重合格子法に実装し移流実験による検証を行った。
3.移流実験
検証として振幅 1、半径 40m のコサインヒルを配置し移流速度を x 方向に 1m/s で一定とした移流実験を行った。計算領域は各方向に 100m であり、各方向の格子間隔は 1m とした。領域の中央にはもうA

𝑓𝑓𝐴𝐴𝐴𝐴

𝑓𝑓𝐷𝐷𝐷𝐷

𝑓𝑓𝑂𝑂𝑂𝑂
O

B

一つの格子を回転、格子間隔比を変化させ配置する。
移流スキームには有限体積型マルチモーメント法のCIP-CSLR 法を用いた。保存性補間法と非保存性補間法（双線形補間）のそれぞれを用いて 5 周分の積分を行った。図 2 は各方向の大きさを 50m、格子間隔を 1m とした格子を 45°回転させて重ね合わせた際の計算結果であり、正規化した保存量の総和の変動、
𝑙𝑙2 ノルム、𝑙𝑙∞ ノルムを示している。保存性補間法は非保存性補間法に比べ保存性が向上し、それに伴い誤差が低減していることがわかる。格子幅比、格子形状等を変化させた場合も同様の結果が得られた。
このことは重合格子法においても保存性補間法が問題なく扱えることを示唆している。
5.まとめ
重合格子法を導入した非静力学モデルの保存性の保証に向けて、Yin-Yang 格子用に開発された保存性
補間法の重合格子法へと拡張し実装及び検証を行った。移流実験の結果、保存性補間法を用いることで誤差が低減することが示された。発表では格子設定を変えた移流実験及び導入した非静力学モデルによる山岳波の数値実験結果を発表する予定である。
5.参考文献Takemura, K. et al., 2016: Atmos. Sci. Lett., 17, 109–114.
Peng, X. et al., 2006: Q. J. R. Meteorol. Soc., 132, 979-996.

(a)

(b)

(c)

D

P

sum

𝑙𝑙2

𝑙𝑙∞

𝑓𝑓𝐶𝐶𝐶𝐶𝑓𝑓𝐵𝐵𝐵𝐵 C

図 1：保存性補間法の概念図。矢印はフラックスを示し、陰影部はセルの重合領域を示す。

図 2：移流実験の結果。(a)保存量の総和の変動(b)𝑙𝑙2 ノルム (c)𝑙𝑙∞ ノルム。四角は保存性補間法、十字は非保存性補間法による結果を示す。

― 77 ―

P112
高密度降水レーダ反射強度の観測システムシミュレーション実験＊1.

岡崎淳史・本田匠・小槻峻司・三好建正（理研計算科学）

はじめに（Nishizawa et al., 2015; Sato et al., 2015）に、局

降水レーダ観測は気象学において重要な役割

所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF;を果たしており、気象庁の降水短時間予報やナウ

Hunt et al., 2007）を適用した SCALE-LETKF

キャストにも長年利用されてきた。近年、従来の（Lien et al., 2017）を用いる。レーダ反射強度は、

パラボラ型レーダより短時間で詳細な三次元構

Joint-Simulator（Hashino et al., 2013）を用いて計造を観測できるフェーズドアレイ気象レーダが算する。オフライン・ネスティングを用いて予報続々と設置されている。衛星も TRMM の後継機を 行い 、モデ ルの 水平解 像度 は 外側 領域 ではとなる GPM/DPR が打ち上げられるなど、レー15km、内側領域では 3km である。以下の図に

ダの開発は進んでおり、今後もこの傾向は継続す

OSSE の nature run 実験の結果を示す。

ることが予想される。

本発表では、降水レーダ反射強度と従来型観測

降水レーダ観測により得られる反射強度を数PREPBUFR を同化した実験と、PREPBUFR のみ

値天気予報に活用することは重要である。これまを同化した実験を比較することにより、降水レー

でも反射強度を生かす研究が成され、一定の成果

ダデータ同化のインパクトを評価した結果につが得られている（例えば Dong and Xue, 2013）。

いて報告する。

先述の最新型レーダについても、Miyoshi et al.
(2016)や Okamoto et al. (2016)による取り組みが成されている。
一方、誤差相関や観測演算子、降水過程の強非線形性やモデル誤差等の問題があり、反射強度の同化は一般に難しく、レーダ反射強度を効果的に生かすためのデータ同化手法について、更なる研究が必要である。今後、さらに高頻度かつ高密度な降水レーダ反射強度の観測データが得られたとしても、これを有効に活用することは自明とは言えない。本研究では、仮に全格子点で降水レー
ダ反射強度が入手可能な場合に、気象予報にどの

ベストトラック（黒）と観測シミュレーション

ようなインパクトをもたらすのかを観測システ（赤・青）の (a) 台風トラック、(b) 台風中心気

ムシミュレーション実験 OSSE により調査する。

圧。

対象として、平成２７年７月３０日にマーシャル諸島付近で発生した台風 Soudelor を選んだ。

謝辞
本研究はポスト「京」重点課題４「観測ビッグデータを活用した

2.

実験設定

気象と地球環境の予測の高度化」、JST・CREST「『ビッグデータ

本研究では、理化学研究所計算科学研究機構で同化』の技術革新の創出によるゲリラ降雨予測の実証」および開発されている領域非静力学モデル SCALE-RM

JAXA 委託研究「次世代衛星搭載降水レーダデータの気象予報データ同化手法の開発」の一環として行われた。

― 78 ―

P113
スーパーコンピュータ「京」を用いた豪雨の高解像度アンサンブル実験＊大泉伝 1,2, 斉藤和雄 2,1, Le Duc1,2
1.海洋研究開発機構, 2.気象研究所

1.

はじめに

3.

結果

広島市周辺では 2014 年 8 月 19 日の夜から 20 日

図 1 は、解析雨量と各実験の 9 時間雨量（19 日 21

未明に降った大雨により土砂災害が発生した。この時から翌 06 時）である。解析雨量と計算結果を比較

様な局地的な豪雨の予報精度を向上させる為には、し、定性的に評価した結果を示す。解析雨量（a）で高解像度モデルを用いたアンサンブル予報が有効では広島市を中心に南西から北東に伸びる降水帯が現あると考えられる。著者らはこれまでにも本学会でれ、降水帯の中心は広島市付近に現れた。解像度 2モデルの高解像度化によって、局地的な豪雨（2013㎞の実験でもっとも良い結果を示した(b)では広島

年 10 月伊豆大島、2014 年 8 月広島）をもたらした市付近に、解析雨量よりも強い降水帯が現れた。解

降水帯の再現性が良くなる事を報告してきた。本研

像度 2 ㎞の実験でもっと悪い結果を示した(ｃ)では

究では、それらの知見を踏まえて、これまでは計算

強い降水帯が広島市付近に現れなかった。解像度

資源の制約などで難しかった、広い計算領域を対象

500ｍの実験でもっと良い結果を示した(ｄ)では、広にした高解像度のアンサンブル予報実験を行い、豪島市付近に強い降水帯が現れた。また解像度 500ｍ

雨の再現性が良くなるか検証を行った。

の実験でもっと悪い結果を示した(e)でも降水帯が2.

広島市の付近に現れた。全 51 メンバーの結果では、

実験

上述の広島での豪雨を対象に、まず解像度 2km の

解像度 500ｍの実験の方が解像度 2 ㎞の実験よりも、

コントロールランを含む 51 メンバーのアンサンブ

降水帯の位置と強度を良く再現する傾向を示した。

ル予報を 8 月 19 日 18 時から翌 06 時の 12 時間で行本研究では、解像度 500ｍの実験の方が全体的にう。計算領域は東北南部から九州南端を覆う 1600×

9 時間雨量を良く再現した。しかし、雨のピーク時

1000km の領域とし、初期値はハイブリットデータ同の 3 時間雨量（20 日 01 時から 03 時）に着目する化手法、境界値摂動は気象庁全球週間アンサンブルと、降水帯の再現にばらつきがあった。今後は定量予報を用いて作成する。

的な評価を行うとともに、降水強度の時間変化の解

次に解像度 2 ㎞のアンサンブル予報実験で得られ析も行い、高解像度モデルの有効性を調べる。

た 51 メンバーの結果を用いて、広島市を含む 500km
四方の領域を対象に、解像度 500ｍのネスト実験を
20 日 21 時から翌 06 時まで行う。
モデルは「京」に最適化した気象庁非静力学モデ
ル（JMA-NHM）を用いる。表 1 に主なモデルの設定を示す。積雲対流パラメタリゼーションは用いず、雲物理過程（氷相を含むバルクモデル）のみを用いる。

表 1 各解像度で用いた主なモデルの設定
Grid spacing Time step Horizontal(m)(s)
grid points
2,000

10

800×550500

21001×1001

Vertical Turbulence closure Orography
model
data
level
Mellor-YamadaGTOPO
60
Nakanishi-Niino
85

Deardorff

GTOPO

図 1 解析雨量と計算結果の 9 時間雨量.
謝辞：理化学研究所の「京」コンピュータを使い、HPCI 戦略プロ
グラム分野 3（課題 ID：hp120282, hp130012, hp140220, hp150214）とポスト「京」重点課題 4（課題 ID：hp150289, hp160229）の助成をいただいた。海洋研究開発機構の SC システムを使用した。

― 79 ―

P114
 年  月末の北日本の大雨に関連した低気圧と高気圧の強度変化
北畠尚子（気象大学校／気象研究所）

2016 年 8 月下旬に、主に岩手県や北海道に大きな被害をもたらした大雨は、岩手県から日本海へ抜けた台風第 10 号に関連していたが、その背景には日本海で発達した低気圧とシベリア～オホーツク海の高気圧があった（図 1）。前者は 8 月 28 日の 996hPa から 31 日の974hPa とこの時期としては異例の強度となり、また後者はこの期間に 1028hPa 程度を維持していた（中心気圧はいずれも気象庁による 0000UTC の解析）。これらの間で北日本では南東風が続いたことが太平洋側では地形性降水と台風の接近・通過による大雨につながった。これらの低気圧と高気圧について、JRA-55 再解析
データセットで調べた。
日本海における低気圧の発達
330K 等温位面では、上層寒冷渦に伴う 4PVU 以上の高渦位域が、29 日には朝鮮半島の 300hPa 付近、30 日には西日本上空の 400hPa 付近と、下降しながら進んだ（図 2）。それに対応して 500hPa 面では正渦度と寒気を伴う低気圧が強まり、下層で日本海の低気圧が強まった。ただし 30 日から 31 日にかけては、日本海周辺
では 330K 面渦位は 3PVU 以下に弱まったが、それにもかかわらず地上低気圧は 24 時間で 986hPa（図 1）から 974hPa に深まった。ここで、2PVU 面温位と 850hPa
相当温位の差（すなわち対流圏の安定度）で力学的圏界面と下層の擾乱の相互の影響しやすさを表す
coupling index（Bosart and Lackmann 1995、値が小さいほど上層と下層の擾乱の coupling が起こりやすい）を見ると、30 日までは 2PVU 面の温位低下により indexの低下が起こっていたのに対して、31 日にかけては台風第 10 号に伴っていた下層高相当温位が日本海北部
から沿海州へ進んだことによる index 低下が顕著となった（図 3）。このことから、30 日以降の日本海の低気圧の発達は台風の影響があったと言える。
シベリア～オホーツク海の高気圧の強度維持
この高気圧は 28 日には上層トラフの下に位置し寒気を伴っていたが、上層トラフとそれに伴う下層寒気が先行して東進した後にも地上高気圧として維持された。下層寒冷高気圧の状態から下層が温暖化（層厚増大）すると地上気圧は低下し地上高気圧が弱まるが、そうならなかったのは、このときに下層の層厚増大の効果を打ち消すような上層リッジ強化に伴う等圧面高
度の上昇があったためである。そこには台風と低気圧の北側での降水に伴う潜熱加熱と移流による上部対流
圏の渦位減少が寄与したと考えられる。図 2 の時刻にも台風・低気圧の北の中国東北部やシベリア東部では高気圧性の流れと負の渦位移流が見られる。

図1 2016年8月30日0000UTCの地上天気図（気象庁作成）。

図 2 30 日 0000UTC の 330K 等温位面の渦位（陰影、PVU）、気圧（細実線、hPa）、風（矢羽）と 1000hPa ジオポテンシャ
ル高度
（太実線、
150m ごと＝海面気圧約 20hPa ごとに相当）。

図 3 31 日 0000UTC の 2PVU 面温位（太破線、335K のみ）、
850hPa 相当温位（細線、325K のみ）とそれらの差（陰影、5K 以下）、及び 1000hPa 面ジオポテンシャル高度（太実線、m）。

【謝辞】本研究には気象大学校平成 28 年度 4 年生 15 名及び気象研究所加藤輝之博士から有益なコメントをいただきました。

― 80 ―

P115

高知県の過去の雨量解析におけるデータ比較検証
中前久美、柴田清孝 (高知工科大学)

1 はじめにᖹᆒᖺ㝆Ỉ㔞PP㧗▱ࡢ㢖ᗘศᕸPP ௨ୖࡢ᪥ᩘࠉ

モデルでは、年総降水量における 1 度の豪雨の占める割合が増加する傾向にあると予想されている (気象庁 異常気象

PP ௨ୖࡢ᪥ᩘࠉ

レポート, 2014)。本研究では、高知県において過去に観測されたアメダスの降水量データと、複数の気候モデルによる豪雨の頻度や年降水量などの過去再現の精度を検証する

PP ௨ୖࡢ᪥ᩘࠉ

PP㢖ᗘ㹙᪥ᩘ㹛

ていることが指摘されている。２１世紀末を想定した気候PPPP

㸫

PP

近年の地球温暖化に伴い、日本全体の降水特性が変化し᪥㞵㔞㹙PP㹛

図 1: 高知の日雨量頻度分布 (1971.01-2015.12)。極値の記録は、1998 年 9 月 24
日; 628mm、1974 年 9 月 12 日; 525mm

ことで、将来予測データの精度を考察する基準とする。
なお、本研究は気候変動適応技術社会実装プログラム（SI-CAT）の一環で行われている。

2 データ࠯‫࠰ר‬ዮᨀ൦᣽ẅᵐᵕᵐᵓᵌᵔᶋᶋ

ᶂᵒᵮᵢᵤ ỆợỦ᭗ჷࠊỉଐᩋ᣽Ўࠋ

本研究では、気象庁の地域気象観測システム (AMeDAS)

ᵏᵗᵗᵏᵆᶋᵎᵗᵎᵇᴾᵒᵒᵕᶋᶋた、モデルデータの再現性を見るために、地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース (databasefor [4] Policy Decision making for Future climate change;
d4PDF) の約 20km メッシュ日本周辺域データ (全メン
バー数 50(番号不連続)、1950.09-2010.08) と、CMIP5 モଐᩋ᣽ ⁍ᵏᵗᵕᵗᵆᶋᵎᵒᵗᵇᴾᵒᵗᵕᶋᶋ᫁ࡇ ⁍ ଐૠ ⁏ᵆᵏᵗᵓᵎᵌᵎᵗᵋᵐᵎᵏᵏᵌᵎᵖᵇ

から、高知県内の降水データを日雨量にして用いる。ま‡⁖⁓⁫⁏図 2: d4PDF における高知の日雨量頻度分布 (1950.09-2011.08)。極値の記録
は、1979 年 (メンバー番号 49); 497mm、1991 年; 447mm(メンバー番号90)

デルデータ・セットのうち 4 つの現在気候データ (CSIRO-

Mk3-6-0、GFDL-CM3、MIROC5、MRI-CGCM3) を、日本周辺地域で統計ダウンスケーリング (約 1km メッシュ、࠯‫࠰ר‬ዮᨀ൦᣽ẅᵐᵒᵔᵑᵌᵒᶋᶋ

ᵫᵧᵰᵭᵡᵓ ỆợỦ᭗ჷࠊỉ

1970.01-2005.12) したものを用いている。ここで用いるのଐᩋ᣽Ўࠋᵏᵎᵎᶋᶋ ˌɥỉଐૠẅᵕᵔᵐᵎᵎᶋᶋ ˌɥỉଐૠẅᵕᵆᵏᵗᵕᵎᵌᵎᵏᵋᵐᵎᵎᵓᵌᵏᵐᵇ

ᵑᵎᵎᶋᶋ ˌɥỉଐૠẅᵎ

ものである。

ᵏᵗᵗᵓᵍᵗᵍᵐᵑẅᵐᵗᵏᵌᵔᶋᶋ᫁ࡇ ⁍ ଐૠ ⁏は、SI-CAT 気候シナリオワーキンググループが作成した

3 解析
図 1 ー 4 は 、そ れ ぞ れ 高 知 市 に お け る ア メ ダ ス
デ ー タ (1971.01-2015.12)、d4PDF(1950.09- 2011.08)、

ଐᩋ᣽ ⁍

‡⁖⁓⁫⁏

図 3: MIROC5 における高知の日雨量頻度分布 (1970.01-2005.12)。。極値の記録は、1995 年 9 月 23 日; 292mm

MIROC5(1970.01-2005.12)、MRI-CGCM3(1970.012005.12) に よ る 日 雨 量 頻 度 分 布 で あ る 。平 均 年 総 降 水
量 を 比 較 す る と 、ア メ ダ ス デ ー タ が 2631mm、d4PDF
が 2726mm、MIROC5 が 2463mm、MRI-CGCM3 がᵫᵰᵧᵋᵡᵥᵡᵫᵑ ỆợỦ᭗ჷࠊỉ

2465mm であった。極端値を見ると、アメダスデータが࠯‫࠰ר‬ዮᨀ൦᣽ẅᵐᵒᵔᵒᵌᵔᶋᶋଐᩋ᣽Ўࠋᵏᵎᵎᶋᶋ ˌɥỉଐૠẅᵕᵗᵐᵎᵎᶋᶋ ˌɥỉଐૠẅᵕᵆᵏᵗᵕᵎᵌᵎᵏᵋᵐᵎᵎᵓᵌᵏᵐᵇ

対し、MIROC5 が 292mm、MRI-CGCM3 が 281mm とかなり過小評価であることがわかる。発表では、他の 2 つの CMIP モデルデータの検証も含めて、アメダスデータとᵑᵎᵎᶋᶋ ˌɥỉଐૠẅᵎ

ᵏᵗᵕᵒᵍᵗᵍᵐᵑᴾᵐᵖᵎᵌᵓᶋᶋ᫁ࡇ ⁍ ଐૠ ⁏628mm、d4PDF が 497mm(メンバー番号 49) であるのにの違いの原因となるものを探る。
ଐᩋ᣽ ⁍データソース‡⁖⁓⁫⁏

図 4: MRI-CGCM3 における高知の日雨量頻度分布 (1970.01-2005.12)。。極値の記録は、1974 年 9 月 23 日; 281mm

地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース

https://www.jamstec.go.jp/sousei/jp/event/others/d4PDFsympo/index.html
気象庁 各種データ・資料 過去の気象データ

http://www.jma.go.jp/jma/menu/menureport.html― 81 ―

P116

メソアンサンブル予測を用いた風力発電出力急変事象（ランプ現象）
予測の不確実性評価*野原大輔，大庭雅道，門倉真二 （電力中央研究所）
1. はじめに風力発電や太陽光発電などの再生可能エネルギー
は，天候の変化により発電出力が不安定となる性質を持つため，それらが大量に導入された場合，電力の安定的な需給運用に問題が生じると考えられている．これに対し，風速や日射量などを高い精度で予測することができれば，大型火力発電の起動・停止の判断等を通じて，需給運用の安定化や効率化に寄与することができる．当所では領域気象モデル WRF を用いた決定論的な気象予測を実施しているが，これらの自然現象の予測には，その現象の複雑さに起因する予測の不確実性が避けられず，予測の実際の利用には限界が生じる
場合がある．一方，確率的な予測情報が得られる週間
ア ン サ ン ブ ル 予 報 （ WEP-GPV ） は ， 水 平 解 像 度 約100km，6 時間毎の出力間隔であり，局所的な現象予測が必要な実務には利用しがたい．この問題を解決するため，高解像度で高頻度出力を可能にする WRF を用いたメソアンサンブル予測手法を開発した．メソアン
サンブル予測を用いることで，風力発電出力の急変事象であるランプ現象の見逃しを防ぐとともに，気象力学のカオス性に起因した予測の不確実性を評価することが可能となる．
2. メソアンサンブル予測
気象庁全球数値予報値（GSM-GPV）を，WRF の初期値・境界値とした予測をコントロールとする．アンサン
ブルに用いる摂動は， WEP-GPV のコントロールとアンサンブルメンバーとの差として算出する．この摂動をGSM-GPV に線形結合させ，力学的ダウンスケーリング
によるアンサンブル予測を実施する．摂動は，
WEP-GPV の格子から GSM-GPV の格子へ，キュービッ
クスプラインを用いて時空間補間している．領域アンサ
ンブル予測は，水平解像度 15km，予測値の出力間隔
30 分，コントロールを含んだ 11 個のアンサンブルメンバ
ーで 75 時間先まで予測する．WEP-GPV のアンサンブ
ルメンバーは 27 個（内一つはコントロール）であるが，全球を対象とした摂動が与えられているため，日本域で摂動の成長が期待できないメンバーも含まれており，最適なアンサンブルメンバーを選ぶ必要がある．ダウンスケ
ーリングの対象とするアンサンブルメンバーは，
WEP-GPV による日本域を対象とした 24 時間後の地上
気圧予測をクラスター分析によりグループ化し互いの距離が離れたメンバーから選ばれている．
3. ランプ現象予測
本手法は，初期値や境界値の摂動に WEP-GPV を用いているため，初期値に含まれる誤差に起因した
温帯低気圧の進路や強度の不確実性を評価するのに適している．風力発電では，低気圧や前線の通過による風速の急変化に伴う発電出力量の急変化（ランプ現象）が問題となっているが，上述の特徴から本手法を用いた予測の不確実性の評価に適している．
風力発電出力量予測は，過去のモデルによる風速の予測値と発電出力量の統計関係（パワーカーブ）に，予測の風速を与えることで得られる（図 1）．
東北地方でランプ現象が発生した 2012 年 4 月 3 日を対象に，4 月 1 日 21 時を初期値としたアンサンブル
予測による風力発電出力予測を実施した（図 2）．
風力発電出力は午前 6 時から 12 時にかけて急上昇した．アンサンブルメンバーは，それぞれが低気圧の位置やその強度を異なった結果を予測しているため，発電出力が急増する位相（時刻）や振幅を異なった値として表現する．本事象の場合，ランプ現象の位相の不確実性は約 10 時間と評価した．このように，
アンサンブル予測結果のばらつきの大きさの程度か
ら，予測の不確実性の幅を推定することができる．
【謝辞】本成果は，国立研究開発法人新エネルギー・
産業技術総合開発機構 NEDO 委託業務で得られたものである．

図 1．風力発電出力量予測の模式図．

図 2．ランプ現象予測の例．

― 82 ―

P117

Large-scale, High-resolution Numerical Simulation of Urban Boundary Layer over Flat
and Realistic Topography
Yovita Wangsaputra, Atsushi Inagaki, Manabu Kanda (Tokyo Institute of Technology)
1. Introduction
Building roughness is one of the biggest
roughness element in the world. The resulted
turbulent characteristics, including the mean
wind profile and the scalar dispersions fromthe ground, are strongly dependent on theroughness properties. Topography terrain
height is expected to add greater forcing on
turbulence momentum. This study compares
the roughness parameters of the developing
turbulence structure formed on different setof surfaces, using a large-eddy simulation
with Lattice Boltzmann Method in 900 GPU
cores (Inagaki et al. 2016).

Figure 1 Three surface condition: flat withreal building surface (upper left), topographyheight with real building surface (upper
right), and flat cube case (bottom).

2. Aerodynamic Parameter Analysis
Aerodynamic properties of the surface
roughness are examined for realistic building
distribution with or without topographic
variation. The displacement height androughness length value was obtained fromthe logarithmic wind profile to examine theroughness characteristics of the surfaces.
Drag coefficient, which is defined as thesquare after the friction velocity divided by
the free stream velocity, is also analyzed.
3. Result
The result focused on roughness
parameters differences between three cases.
Topography
terrainprovidedlargerdisplacement height than the non-topographycase. Nevertheless, it did not show
significant difference of roughness length.
This result was supported by the similar dragcoefficient result for the three cases. Thus,
topography terrain might not affect theroughness value for a developing boundary
layer. Further test on other roughness scaling
will be conducted to investigate thetopography forcing in different states of
topography terrain.

Figure 2 Comparison between three cases on
displacement height, roughness length anddrag coefficient― 83 ―

P118



熱環境・生理量の同時測定による温熱感覚決定要因の調査
板倉拓哉 （東京理科大学大学院理工学研究科），仲吉信人（東京理科大学理工学部）

1．序論
近年，熱中症やヒートショックなどといった熱環境変化によ次に深部体温と皮膚体温の差に着目し，温熱感と比較した．結果

る人体被害が増加しており，熱環境と人体の健康状態の関係をじるばらつきはあるものの，皮膚温度，深部体温よりも，体温差把握することの重要性が増している．熱環境と人体の健康状態と温熱感の相関は高くなる傾向が確認された．また，快適感も同を把握するうえでは，人体生理と温熱感覚が重要な要素であると考えられる．周囲の熱環境変化に伴い人体の体温は変動し，温熱感や快適感などいった温熱感覚も変化する．温熱感や快適感の変化は，人が体温を調節するための行動をとるきっかけとな
るため，熱環境と人体の健康状態の関係を調査する上では重要なものとされ，温熱感覚の個人差に関わる研究も進められている 1)．しかしながら，温熱感や快適感といった温熱感覚がどのような要因によって決定するのかは明らかになっていない．本研
究では，熱環境と生理量を実屋外や室内にて同時に測定し，同時刻の被験者の温熱感覚と比較することで温熱感覚の決定要因を調査した．本報では冬季についてのデータ蓄積は十分でないた
め，夏季の観測結果について，温熱感覚と生理量の関係に着目し報告する．

を図 3 に示す．皮膚体温と同様，個人差による傾きの違いから生様に高い関係性がみられた．皮膚体温と深部体温の差が大きいときは，体温放熱が円滑に行われている状態で，そのとき人は涼
しく感じ，逆のケースでは暑いと感じるのではないかと考えら
れる．
4．まとめ
皮膚体温が深部体温よりも温熱感覚と高い関係があることを確認し，温熱感覚決定に大きく影響する可能性を示した．深部体
温と皮膚体温の差を温熱感覚と比較することにより，体温差もまた温熱感覚の決定に影響する可能性を示した．
参考文献
1) 松山洋，堀江祐圭，泉岳樹，青木健:温熱感覚の個人差に関わる環境要因についての実証的研究，日生気誌 43(2) : 67-77，2006
2) Hardy，J．D，Dubois E．F．：The technique of measuring radiation

温熱感覚の決定要因を調査するため屋外と屋内での実験を行

and convection，Journal of Nutrition，Vol.15，pp461-475，1938

った．観測場所は東京理科大学野田キャンパス 5 号館の屋上及延べ 4 日で，被験者の延べ人数は 21名である．客観気象の測定

表 1温熱感尺度表
温熱感
夏（冬）SET* [ ℃]

項目は，屋外では直達日射量，短波・長波放射量，風向風速，気㻜
非常に涼しい（寒い）

温，湿度とし，屋内では気温と湿度を測定した．温熱感覚の測定
項目は，温熱感，快適感，体感温度の 3項目で，これに発汗感を加えた計 4項目を被験者に 1分間隔で申告させた．あわせて，被験者ごとの身長・体重，性別，年齢，着衣量などの詳細な被験者

50
40
30
20
10
0

㻝
涼しい
（寒い）

（1）温熱感と SET ：温熱感に区間を定め，その区間内で SET の*平均値と標準偏差を算出した．温熱感と SET*の比較結果を図 1

皮膚体温[℃]

均皮膚体温の算出には Hardyand Duboisの 7点法 2)を用い，深部体

*

1

2

温熱感

4

5

との間に高い関係性が確認できた（図 2）．一方，温熱感と深部体温の間に関係性は認められなかった．



37.5

35.0

36.0

33.0

35.5
0

1

2

3

温熱感

4

5

6

5

6

35.0

温[℃]

5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
-1.0
-2.0

R² = 0.5962

0

1

2

3

温熱感

4

図 3温熱感と体温差（深部体温－皮膚体温）― 84 ―

6

図 2温熱感と人体生理量

体温差[℃]

らつきを与えたと考えられる．また，快適感についても皮膚体温

3

38.0

（2）温熱感と人体生理量：温熱感と皮膚体温・深部体温の結果相関が認められたため，個人差による傾きの違いが全体でのば

㻢
非常に暑い
（暖かい）

皮膚体温 R² = 0.5724
37.0 ×深部体温 R² = 0.0766

は高い相関が認められた．
を図 2 に示す．決定係数が約 0.57 と温熱感と皮膚体温の間には

㻡
暑い
（暖かい）

39.0

31.0

に示す．夏季の結果，決定係数が約 0.84 と温熱感と SET*の間に高い相関はみられなかったが，被験者ごとの比較を行うと高い

㻠
やや暑い
（暖かい）

図 1 温熱感と SET*

深部体温と皮膚体温とし，センサを用いて連続的に記録した．平3．結果と考察㻟中立

R² = 0.8445
0

情報を収集した．表 1 に温熱感の尺度表を示す．生理量の項目は

温は耳栓型サーミスタで測定した耳道温度で代えた．

㻞
やや涼しい
（寒い）

温[℃]

び同館の室内である．観測実施日は 2016/6/24，7/6，8/5，8/25，の深部体温[℃]

2．研究方法P119
熱中症患者数に関する予測情報の発表について平泉 浩一（一般財団法人 日本気象協会）
1．はじめに
熱中症に対する知識や情報の普及が進み、一般市民が熱中症対策を行う意識は年々高まっている。しかし、地球温暖化やヒートアイランドなどに伴う地上気温の長期的な上昇などもあり、熱中症の患者数は減る傾向には無い（気象庁 2014）。
熱中症患者数の予測に関しては、全国規模の予測を検討した内容の発表物や、予測情報の発表を検討した内容の発表物はない。
目的は、一般市民向けに熱中症への対策を促し、熱中症にかかる方を減らすことである。日別の熱中症の患者数の予測値を都道府県ごとに予測し、その予測人数をランク分けしたランク値を予測情報として発表することができないか、検討を行った。
なお、この検討内容に基づき、日本気象協会は、
2017 年 5 月に熱中症の患者数に関する予測情報を発表する予定である。

2．予測方法
予測式は、過去の都道府県ごとに熱中症と診断された医療機関受診者数のデータ（（厚生労働省管轄のレセプトデータ）と過去の気象観測データ（（気
象庁の観測データ）との関係から、都道府県ごとに作成した。熱中症患者数のデータは重症度別になっているが、重症度では分類せず、全症例の合計値を用いた。また、期間は、2012 年から 2014年（（6 月～9 月）とした。その予測式に週間天気予報の予測値を代入して患者数の予測値を算出し、ランク分けした。ランク値は、2012 年から 2014
年の都道府県ごとの日々の患者数に応じて、表１のように設定した。

表１ ランク値の設定
閾値
ランク値
日別の患者数の多い順
5
（2012～2014 年：6～9 月）
上位 20%の値以上
上位 40%の値以上 20%の値未満
4
上位 60%の値以上 40%の値未満
3
上位 80%の値以上 60%の値未満
2
上位 100%の値以上 80%の値未満 1
3．予測結果と考察
予測式の決定係数（（自由度調整済）は、全予測式のうち、0.6 以上が 96%、0.7 以上が 50%となった。得られた予測式に 2012 年から 2014 年の気象観測データを代入して得られた患者数予測値を都



道府県ごとに設定したランクに振り分けたものと、実際の患者数をランクに振り分けたものとを突き合わせて精度検証を行ったところ、適中（（ずれ無し）した事例数と 1 ランクのずれの事例数とを足した値は、全体の事例数の 94％となった（
（表 2）
。

表 2 予測ランク値と実際のランク値との差
事例数 比率（（％）

適中
8,624
50
1 ランクのずれ
7,451
44
2 ランク以上のずれ
1,103
6
合計
17,178
100

環境省が運用している熱中症予防情報（環境省
Web サイト）では、全国一律の基準である WBGT
値の考え方を用いており、熱中症になりやすい地
域（住人が暑さに慣れていない地域）やなりにく
い地域（住人が暑さに慣れている地域）といった地域特性には関係なく、気象条件のみで危険度のランクが決まる。一方、今回検討した熱中症の患者数に関する予測情報では、都道府県という地域ごとに予測式を持ち、患者数の予測値を過去の都
道府県ごとの患者数の実績値に応じてランク分けするため、熱中症になりやすい地域となりにくい
地域では、同じ気象条件でも予測ランク値が異なり、利用者が住んでいる地域に応じた予測ランク値となる。このため、一般市民への訴求効果が高まり、一般市民向けの予測情報になり得ると考え
られる。

謝辞
予測式に使用した厚生労働省管轄のレセプトデー
タは、厚生労働省から三宅康史氏（（帝京大学医学部教授）に提供されたものを、ご本人の厳正なる管理・指導下にて使用した。記して、三宅氏に感謝申し上げる。

参考文献
国土交通省気象庁,2014（：異常気象レポート 2014．
http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/climate_change/（ （ （2017.1.18 閲覧）環境省：熱中症予防情報．
http://www.wbgt.env.go.jp/ （2017.1.18 閲覧）三宅康史ほか,2015（：レセプトデータを用いた過去
5 年の熱中症患者数の推移（2010～2014 年）．日
本医師会雑誌．第 144 巻・第 3 号：527-532

― 85 ―

P120

北半球の大陸東岸で冬から春に降水量の年変化の極大を観測する雨季
田中実（無所属、土浦市西根西１－６－２１）

１・はじめに大陸東岸はモンス－ン等の影響により夏に雨季を観測する所が多い。冬の日本海側はよく知られた例外である。大陸東岸はモンス－ン以外に温帯低気圧や台風などによる雨季もある。温帯低気
圧や前線は中国南東部に春の雨季、アメリカ南東部に冬の雨季をもたらしこれらの地域で降水量の年変化の極大を観測する。そこでこれらの２つの雨季を比較した。
２．資料
ウイキペディアのホ－ムペ－ジから中国とアメリカの地点デ－タ（元は中国中央気象台とNOAA）それ以外に気象庁と NOAA のホ－ムペ－ジのデ－タを利用した。
３．中国とアメリカの雨季
図１に中国の春、図２にアメリカの冬に降水量の極大が観測された地点を黒の箱で示す。白い箱の地点はそれぞれの季節に年降水量の 25％以上を観測し極大ではないが雨が多い季節が観測された地点である。共通点はそれぞれの地域の南東部の内陸である。周辺の地点が記入されていない
地域は夏に雨が多い。図 3 に中国南東部にあるＧ
ａｎｚｈｏｕの月降水量の年変化を示す。3-5 月の春に降水量が最大となる。
4.低気圧や前線との関係
アメリカ南東部の冬の雨季は温帯低気圧の頻度が冬にこの地域で年変化の極大になるためである。中国南東部は春から 6 月にかけて前線が停滞しこの東の東シナ海で低気圧の頻度が平行して極大になる。夏は亜熱帯高気圧の影響で降水量が少なくなる。アメリカ南東部では８月に雨が年変化の最小となる。
５．年々変動等の研究
中国南東部の春の雨季は Feng et.al.(2010)のエルニ－ニヨの翌年の春に雨が多くなる等多くの 研 究 が あ る 。 ア メ リ カ 南 東 部 はTrewartha（1968）の気候の教科書で紹介されているが近年の文献は無い。わずかに気象庁のホ－
ムペ－ジにエルニ－ニヨ年の冬に雨が多くなる
ことがしめされている。さらに 1－2 月にアメリ
カ南東部東沖で海面気圧が低く低気圧の経路の南下がみられる。エルニ－ニョの翌年の春は南シ
ナ海で高気圧が発達し中国南東部に湿つた空気が北上しやすくなる。

図１

中国の春（3-5 月）の雨季

図２

アメリカの冬（12-2 月）の雨季

図３

中国の Ganzhou の月降水量― 86 ―

P121

日本の日降水量データを用いた 20 世紀における台風経路の復元
永田 玲奈，三上 岳彦（帝京大学）
1. はじめに20 世紀における日本周辺の台風経路については熊澤（2016）が日本の台風上陸数について解析を行っているものの，台風経路の変動について解明されているとは言えない．本研究では，日降水の分布から 20 世紀における日本付近の台風経路について復元を行い，その長期変動について明らかにする．
2. データと解析方法
本研究では日本の気象官署（51 地点）における 1901
～2000 年の日降水量データを使用する．関口（1965）
が示した台風時に東九州に出現する地形性レインバンドに着目し，8 月は以下の定義①・②，9 月は定義①～③が当てはまる場合を「台風により東九州にもたらされた雨」と定義する（梅雨前線による降水を省くために対象期間は 8 月 5 日～9 月 30 日とする）．
・定義①：大分・宮崎（第 1 図の丸印）で≧30mm／
日の降水がある．
・定義②：①の中で鹿児島・高知・徳島・神戸・大阪・
和歌山（第 1 図の四角）のうち 5 地点以上で≧20mm／日の降水があり，浜田・境・敦賀・福井の 4 地点
（図 1 の三角）全てで≦7mm／日の降水の場合は前線による帯状降水とみなし省く．
・定義③：①・②で定義された台風降水日の当日もし
くは前日に名瀬（第 1 図の星印）で≧30mm／日の降水がある．
第 2 図に東九州に降水をもたらす台風の経路を示し
た（気象庁のベストトラックデータを使用；1951～2000年）．この図より，九州付近や九州の南で転向する台風が多く見られることがわかる．
3. 結果
第 3 図に東九州に降水をもたらす台風数の時系列グラフを示した．8 月の台風数は 1950 年ごろを境にそれ以前は多く，以降は少なくなっている（第 3 図 a）
．これは永田・三上（2012）が示した，1951 年以降に北太平洋高気圧が南西方向へシフトしていることが原因と考えられる．
東九州に降水をもたらす台風数と 51 地点の気象官署の月降水量との相関を算出した結果，8 月の月降水量と台風数との間に有意な正相関を示す地域
は 1901～1950 年（pre50）よりも 1951～2000 年（post50）に南西方向にシフトしていた（図省略）．9 月は時系列
グラフでは 1950 年頃を境とした変化は見られなかっ
たが（第 3 図 b）
，台風数と 51 地点の降水量で有意な正相関を示す地域が 8 月と同様に pre50 から post50 にかけて南西にシフトしていた（第 4 図）．

第 1 図 台風降水の定義に使用した気象官署．

第 2 図 8・9 月の東九州に降水をもたらす台風の経路（1951～
2000 年）

第 3 図 東九州に降水をもたらす台風数の時系列グラフ．
（a）8
月，（b）9 月．

第 4 図 東九州に降水をもたらす台風数と 9 月の月降水量との相関係数．
（a）pre50，（b）post50．

― 87 ―

P122
海面水温変更による地域気候モデルの再現性の変化
野坂真也 佐々木秀孝 村田昭彦 川瀬宏明（気象研究所）
１．はじめに 地域気候モデル NHRCM は気候の再現性に優れ、現在気候の再現や将来気候の予測に使用されている。NHRCM の水平解像度は計算機資源やモデルの発展に伴い 20km、5km、2km と高解像度化してきている。しかし、現在気候を再現する際に用いられてきている海面水温は JRA-55 から作成され、モデルと比べ解像度が低いデータから作成されていた。今研究では、高解像度の FORAWNP30(Usui et al. 2016)を用いて現在気候の再現計算を行い、気象要素の再現性について調査した。
２．計算設定 東北地方を中心に、2005 年 12 月～2006 年 2月にかけて計算を行った。計算は解像度 20km、5km、2km を行った。
解像度 20km の実験は JRA55 を境界値として計算し、その結果を境界値として 5km 解像度を計算、さらに 5km 計算を境界値として 2km 解像度で計算した。この計算を CTL実験とした。さらに、2km 解像度の計算の際にFORA-WNP30 から作成した海面水温に変更した実験を行い、この計算を SST 実験とした。海面水温のデータを作るために使用したデータの解像度は、JRA-55 が約 50km、FORA-WNP30 が約10km である。
 観測データとの比較にはアメダスデータを用いた。
３．海面水温の変化
 SST 実験では CTL 実験の海面水温と比べて、解像度が高くなったことで海流の流れ込みが見えるようになり、東北地方沿岸近くで海面水温の分布に差が出て、暖流の流れ込みがあるエリアが見えるようになった。一方で全体的には海面水温の低下が見られ、太平洋側では SST 実験で CTL
実験と比べて 3 度程度低下しているエリアが広が
っている。
（図 1）
４．再現性への影響
 計算領域内のすべてのアメダス地点で、降水、気温、積雪深について 3 か月平均の再現性を調査した。降水のバイアスは 73mm から 63mm と改
善し、RMSE は 182mm から 177mm とあまり変わらなかった。気温に関してはバイアスが-1.8℃から-2.1℃、RMSE が 2.9℃から 3.1℃とほぼ変わらなかった。積雪深については、バイアスが1.3cm から 0.28cm、RMSE は 28cm から 27cmとほぼ変わらなかった。図２は各地点の降水のバ
イアスの改善度を示している。北海道ではあまり改善が見られなかったが東北地方以南では多くの地点で改善が見られている。特に沿岸部中心に改善している傾向がみられる。一方、気温に関しては降水が改善した地域での改善があまり見られなかった（図 3）。気温に関して改善した地域はあまり特徴が見られないが、沿岸部よりも山間部で改善した地点が多い。降水の改善と気温の改善
がどのような影響でこのような結果となったのか調査を続ける。
謝辞：本研究は科研費(16H01844）の助成を受けたものである。

図 1 SST 実験と CTL 実験の海面水温の差

図 2 降水バイアスの比（SST 実験/CTL 実験,%）

図 3 気温バイアスの比（SST 実験/CTL 実験,%）― 88 ―

P123

大気モデルの地球システムモデル対応について―プログラム開発の視点から―
保坂 征宏 （気象研究所）
１．はじめに気象研究所では気候システムのメカニズム解明等を目的として気象研究所地球システムモデル
MRI-ESM を開発してきている。これは、大気モ
デル、海洋モデル、物質循環モデル等がカップラーで結合する形となっており、それぞれのサブモデ
ルは独立して開発される。この開発スタイルは、気象庁の季節予測モデル（大気・海洋結合システム）や黄砂予測モデル（大気・エーロゾル結合システム）などでも採用されている。
さて、気象庁には日々の天気予報業務に用いられる全球短期予報用大気モデル（以下、予報モデル）がある。これは気象場の再現性が常に検証されており、地球システムモデルの大気モデルとして活用する魅力を持つ。ただし MRI-ESM に組み込んで使うには、カップラーの組み込みをはじめとして、気候モデルには必要な過程の組み込み等の必要があり、これには時間とコストがかかる。予報
モデル自体もほぼ毎年のように改良・更新される
ため、常に最新の予報モデルを MRI-ESM に反映させるのは容易ではなく、不定期的に分岐させているのが実情である。
とはいえ、地球システムモデルの改良のためには、短期予測システムの他、季節予測システム
や、黄砂予測システム等の気象庁の予測システム
による検証も非常に有効である。そして、
MRI-ESM のサブセット（に近いシステム）をより有効に現業活用していくためにも、ESM 対応の分岐をより容易にするための工夫が必要とされ、その検討を進めている。本発表では、これまでの検討内容を紹介する。
２．MRI-ESM に求められる要件
地球システムモデルでは、地球温暖化の不確実性の低減やその定量化等もあり、たとえばエーロ
ゾルの間接効果のような、現状ではまだ理解が必
ずしも十分とは言えない過程も含めて取り扱う必要がある。感度実験等のためにも、パラメタレベルでの変更のみならず、スキームレベルでの変更ができるようなスイッチも必要となる。ここで、スキー
ムが変わる予報変数が変わることもあれば、スキームに渡す変数（引数）が変わることも多い。
検証や原因究明などのために、短期予報や季節予報等のシステムの最新版と同じ動作を
MRI-ESM のサブセットでも実現させたければ、それらのスキームをそのまま持たせられる仕組みも必要になる。
かといって、かつては必要であったが今では不要となった残骸をいつまでも残しておくようでは、可読性も低下するし、バグの温床にもなる。凝りすぎた
設定は（たとえ、今は必要と思ってもいずれ）不要
である。
３．解決策
前項のような要件を満たしつつ、かつ、比較的高頻度での予報モデルからの分岐を可能にするには、 スキームやデータのポータビリティーを高め、そのノウハウないしはルールを作ることが重要と考える。
ESM 等で必要とされるスキーム等については、個々について独立性を高め、インターフェースの数を減らす。そして、そうしたスキームが組み込みやすい（逆に不要になったら消しやすい）プラグを大気モデル側に用意する。
データについていえば、設定等によって引数の種類が変わることが多いような性質のもの（たとえばビン数や種類がよく変更になるエーロゾル等）については、一つの巨大な配列ないしは構造体を引数渡しにして、多少の変更はその構造を定義するモジュールで吸収することも考えられる。
また、一人で作業するとどうしても偏った、可読性の低いものになりがちなので、特にインターフェー
ス部分の作成やスキームの組み込み作業では、リビューアーによるコードリビューを受けて、その後の他のメンバによる開発を阻害しないようにするこことも必要になる。
４．課題
こうした、ポータビリティーや可読性を高める作業と高速化は相いれないことが多い。たとえば現行の予報モデルでは MPI に加えて OpenMP が採用されているが、スキームの独立性を高めるとOpenMP でのスレッド間メモリ競合のバグが混入しやすくなる。現状、このメモリ競合が起こりにくくする工夫を考える必要に迫られている。

― 89 ―

P124

ITCZ 領域にみられる帯状雲域の変形過程
⻄ 憲敬 1・秦 弘典 1・濱田 篤 2・三浦裕亮 3・佐藤正樹２（1:福岡大・理 2:東京大・大気海洋 3:東京大院・理）*中部から東部の熱帯太平洋では、北半球側に熱帯収⾏している場⾯での⾵や雲の 3 次元情報がほしい。

束帯(ITCZ)がみられる。この収束帯の中に、ときおり

しかし、現在のいくつかの客観解析を調べたところ、

東⻄数千 km におよぶ帯状の雲域が形成され、それが雲帯の形成については循環場に再現されているケース

⼀気に変形する様⼦がみられる。ITCZ ブレイクダウ

もあるが、雲域の「分割」は雲(または湿度)や⾵のデンとよばれる⼀連の渦を形成し、台⾵の発⽣につながータとして再現されていないことがほとんどであり、る場合もある(e.g. Yokota et al. 2012, SOLA)が、帯状

分割時の⼒学解析が困難である。

を保ったまま南北にほぼ平⾏な 2-3 本の帯に分かれて

全球雲解像モデル NICAM は多くの⽬的で使われいく様⼦もよくみられる(Hamada et al. 2013, JMSJ)。

ているが、過去に⾏われた熱帯実験の中に雲域⼤規模

われわれは後者の⼤規模帯状分割現象の解明に取り組分割に似た現象があることがわかった。モデル結果にんできたが、いまだその形成維持機構を⼗分に説明すみられる分割機構を調べることによって、現実の雲域

るにいたっていない。ここでは、約 3 年間の雲帯形成分割への⽰唆が得られるのではないかと考えた。

および分割の統計結果と、全球雲解像モデル NICAM

現在いくつかの数値実験の解析を進めているが、こにみられた雲帯分割現象の解析について紹介したい。

こでは MJO 再現実験 (Miura et al. 2007, Science)の

まず、現象の発⽣をもたらす環境場をはっきりさせ

結果にみられた事例について述べる。分割前の雲帯はるために、発⽣頻度および場所をできるだけ客観的に深い対流性の雲から構成されていたが、⼀⽅分割後の記述することを試みた。東⻄に⻑い雲帯がどこに発⽣

雲帯は主に⾼度 11km 以上に広がる巻雲状の雲であっするかを MTSAT-1R, 2 の観測領域(20N-20S)で調べた。また、分割後に特に発達した北側の雲帯では、そた。帯状分割前の典型的な形状を観察した上で、緯度の北側にあたる中緯度域の上部対流圏に中⼼をもつ正2 度、経度 15 度の矩形領域で Tbb が 255K 以下であ渦循環による⻄⾵によって⼤きく東へと移流されている領域の割合が 75%以上であるところを雲帯の候補

る様⼦がうかがえた。ただ、現実によくみられる雲帯とし、その矩形領域から南北に 3 度離れた場所に同分割と⽐較すると、この事例では北側雲帯では東⻄とじ⼤きさの矩形領域を設け、そこでは Tbb が 255K

いうより、⻄南⻄―東北東⽅向への広がりが⽬⽴って以上である割合が 80%以上となるような場所をみついた。現在は他の実験での事例の解析を進めており、

けて、これを独⽴した⼤規模雲帯として客観的に検出

当⽇はそれを含めて報告する予定である。

した。各時刻において、衛星観測域のなかで雲帯格⼦
内の 255K 以下の割合が最も⼤きい場所を、その時間での雲帯として抽出した。雲帯の南北「分割」発⽣はそのたびにかなり様相が異なるので、雲帯を動画観察することによって主観的に取り出した。2010-2012
年の 3 年間で統計を⾏ったが、雲帯の形成は北半球側で圧倒的に多く、形成数に明瞭な季節性は認められなかった。発⽣した雲帯が南北への帯状分割を起こすのは 170E より東に集中していることがわかった(図1)。

図 1: 抽出された大規模雲域の経度別形成数およびそのうち雲分割現象の発⽣機構を知るためには、分割現象が進― 90 ―

域分割の成立数(⿊色) (2010-2012 年)

P125

全球非静力学モデルを用いた CINDY2011/DYNAMO 期間の水蒸気・熱収支解析
那須野 智江 1・菊地 一佳 2・中野 満寿男 1・山田 洋平 1・池田 美紀子 1・谷口 博 3*（1. 海洋研究開発機構、2. 国際太平洋研究センター、3. 神戸市立工業高等専門学校）
１. はじめにマッデン・ジュリアン振動(MJO)の発生・発達や伝播メカニズムの理解と、その予測の向上を目的として、インド洋における集中観測が継続的に行われている（Yoneyama et al. 2008, 2013; 2016 年度秋季大会） 。
観測プロジェクトの一環として、全球非静力学モデル
NICAM を用いた実時間予測計算を行い、MJO における多重スケール構造の役割や MJO の数値予測における課題について報告した（Nasuno 2013; 2016 年度秋季大会）。熱帯の擾乱において重要な潜熱放出率や、水平スケールの小さな短周期擾乱による熱・水蒸気輸送について、観測データを用いた診断的研究が行われてきた（Yanai et al. 1973, 2000; Katsumata
et al. 2013; Johnson et al. 2015）。近年では、MJO を
水蒸気不安定モードと見做す、湿潤静的エネルギー収支の解析が盛んであり、特にその鉛直分布が注目されている（Maloney 2009; Chikira 2014; Sobel et al.
2014; Yokoi and Sobel 2015）。本研究では、NICAMを用いた予測計算データを利用した水蒸気・熱収支解析を行い、直接計測の困難な短周期擾乱による輸送や潜熱放出率、それらの MJO や基本場の再現性との関係について議論する。(Nasuno et al. 投稿中)。
２. データと解析手法
領域集中格子版の NICAM（Tomita 2008）を用いた
CINDY2011/DYNAMO 期間（2011 年 10 月―2012 年１月）を対象とする予測計算データ（インド洋域水平
格子間隔～14 km, 1 週間予測, 1 回/日）を用い（Nasuno 2013）、オフライン計算で水蒸気（q）および
乾燥静的エネルギー（s = cpT + gz）の移流項および
時間変化項を算出した。短周期成分の効果を見積もるため、6 時間間隔の瞬間値（フィルターなし）と７日
平均値のそれぞれについて収支を取り、ERA-interim（1.0°x 1.0°）についても同様の解析を行った。
NICAM

３．水蒸気・熱収支
図１に Q1≡∂s/∂t + V∙∇s + w∂s/∂z および Q2≡-L(∂q/∂t + V∙∇q + w∂q/∂z) のインド洋赤道域における鉛直分布（期間平均）を示す。Q1 と Q2 の鉛直分布の違いは格子以下のスケールおよび７日未満の変動による湿潤静的エネルギーの非線型輸送の効果を表す。NICAM のフィルターなしの収支で Q1≈Q2 となることは、潜熱・顕熱輸送がほぼ格子スケー
ルの移流で表現されることを意味する。NICAM では、
潜熱の上方輸送（黒：破線―実線）が顕著に見られ、顕熱輸送（灰色：破線―実線）を大きく上回る。一方、ERA-interim では熱・水蒸気共に格子スケールの短周期成分による輸送量が小さく、その殆どは格子以下のスケール（対流パラメタリゼーション等）によるもの
であることが分かる。図２に７日平均値および短周期成分による水蒸気輸送の時間―高度図を示す。７日
平均成分による移流は MJO の発生から成熟期まで下層の湿潤化（不安定化）をもたらすのに対し、短周期成分では水蒸気の鉛直輸送による下層の乾燥化が対流活発期に更に顕在化し、対流抑制の傾向を示す。但し MJO の発生期には、７日平均成分、短周期成分の何れも対流圏中～下層において湿潤偏差（不安定化傾向）を示すことが分かった。NICAM における短周期成分の効果が大きいことは、降水強度や大気状態の系統誤差とも関連すると考えられる。今後の課題として、高解像度計算による評価を行うと共に、代表的な短周期変動現象（赤道波や日周期変動）の効果についてより詳しく MJO との関係を調べる。

ERA-interim

図１: （左）NICAM を用いた予測計算（右）ERA-interimに お け る Q1 （ 灰 色 線 ） , Q2 （ 黒 線 ） の 鉛 直 分 布（10S-10N, 60-90E，期間平均値）。実線：７日平均値、
破線：６時間間隔瞬間値（フィルターなし）による収支。

― 91 ―

図２：NICAM 予測計算における水蒸気移流の時間平均値からの偏差。（上）７日平均値による移流、（下）短周期成分による移流。

P126

全球水惑星実験で選択される季節内振動の発生機構*

高須賀	
 大輔、佐藤	 正樹	
 (東大大気海洋研)	
 	
 

1. はじめに化傾向が明瞭に見られた。その水平分布を見ると、

	  マッデンジュリアン振動	
 (MJO) は、数千 km スケ

130°E-140°E の範囲では暖水域上の大規模な対流抑ールでの対流活動の組織化として主にインド洋で発制域に対するRossby応答 (周期20−100日成分) に伴生する。MJO の発生には赤道域での circumnavigating

う循環がほぼ赤道対称に湿らせていたことに加え、Kelvin-wave (e.g., Knutson and Weickmann 1987) や、

110°E-125°E の範囲では相対的に周期の短い (周期 5地表面からの熱フラックス・放射との相互作用下で−15 日成分) 北よりの風が赤道の南側の湿潤化に寄の気層の不安定化 (e.g., Benedict and Randall 2007)、与していた (下図)。赤道反対称の湿潤領域や赤道に

温帯擾乱による力学強制 (e.g., Hsu et al. 1990) ・中層中心を持つ渦構造が見られることから、混合 Rossby

湿潤化 (Nasuno et al. 2015) といったプロセスの関与

重力波に伴う循環の寄与が考えられる。この中層のが指摘されている。しかし、季節性や海陸分布など

湿潤化によって深い対流の発生に好都合となった場の影響で個々の MJO は多様に振る舞うため、発生にに、低圧偏差を伴う circumnavigating Kelvin-wave が本質的なメカニズムに関する議論は複雑化している。

貫入し、大規模な境界層収束を通じて対流活動がト	  そこで本研究では、MJO の発生過程の普遍的理解

リガーされた。なお、温帯擾乱の寄与は本研究ではに資することを目的とし、全球水惑星実験で選択さ小さかった。対流活動の組織化過程では、前半は潜れる大気モードとしての季節内振動 (MJO-like な擾

熱フラックス (LHF)、後半は雲−放射による正のフィ乱) に伴う対流活動の発生・組織化機構を調査した。

ードバックが重要であることも明らかとなった。

2. 実験設定	  そこで、発生過程の一部を検証する 2 つの感度実	  全球大気モデルNICAM (水平格子間隔は約56 km)

験を行った。20°N/S, 0°−60°E で水平風・比湿を標準による水惑星実験を行った。MJO-like な擾乱の選択

実験の気候値にナッジングして circumnavigating

は、1) 熱帯域での東西非一様な SST 分布と 2) 雲微

Kelvin-wave を抑制した実験では、標準実験よりも物理スキーム (NSW6; Tomita 2008) の使用によって

MJO-like な擾乱に対応したスペクトルピークの周期実現した。1) は Neale and Hoskins (2000) に準じ、南が長くなったことから、circumnavigating Kelvin-wave

北対称・東西一様な分布 (赤道上で 300 K) に 30°N/S

はMJO-likeな擾乱の発生を強制して周期を効率的にの範囲で最大振幅 2.0 K の cosine 型の偏差場を付加決定する役割を担っていたことがわかった。また、したものとした。一方で、2) の妥当性は上述の水平

全球で LHF を標準実験の気候値に固定して LHF フ

格子間隔では非自明だが、低解像度でも MJO-like なィードバックを除去した実験から、LHF フィードバ

擾乱の発生に対して雲過程の陽的な取り扱いが有効

ックはMJO-likeな擾乱の存在に必ずしも必要ではなであるとの示唆 (Yoshizaki et al. 2012; Takasuka et al.

いが、擾乱に伴う対流活動の組織化の素早い進行に2015) を踏まえ、本研究もそれに倣った。約 220 km

寄与していたことが示唆された。

の水平格子間隔で等温静止大気から 3 年積分した結図(a) 800-500 hPa

果を初期条件に用いて 10 年積分した。

で平均した水平風

3. 結果と同範囲で鉛直積

	  MJO-like な擾乱は暖水域の西側領域で卓越してい分した水蒸気量た。この擾乱を熱帯域の OLR 偏差のみを用いて対流(コンター) 及び水活動の観点から抽出する方法を構築し、その結果と蒸気水平移流 (陰して 34 事例が抽出された。各事例の発生日を Day 0影) (b) 周期20-100としたラグコンポジット解析によって発生過程の力

日 成 分 (c) 周 期

学場・水蒸気場の変動を連続的に把握した。

5-15 日成分 の水	  MJO-like な擾乱に伴う対流活動の顕在化前にあた平風とそれに伴うる Day -9 から Day -5 にかけて、発生領域 (10°N/S,

水蒸気移流 (全て110°E-140°E) の対流圏中層で水平移流による湿潤気候値からの偏差)― 92 ―

P127

ストレッチ版大気海洋結合モデルにおける大気海洋相互作用の研究
久保川 陽呂鎮 1、佐藤 正樹 1,2、荒川 隆 3、羽角 博康 1,2※

1:東京大学 大気海洋研究所、2:海洋開発研究機構、 3: 高度情報科学技術研究機構
1. 導入
北極域における海氷面積の減少、氷河の融
解は社会的にも注目されており、その要因の理解には観測、モデルなどの総合的な研究が必要である。本研究は、Arctic Challenge
for Sustainability (ArCS)プロジェクト研究の一 環 と し て 、 Nonhydrostatic ICosahedral
Atmospheric Model (NICAM)を北極域に適用
し、大気-海洋-海氷間の相互作用を調べることを目的としている。しかし、北極域は海、陸、氷が複雑に共存しているため、容易に適用することは難しいと考えられる。そこで、土台となる研究として、氷のない中高緯度において低気圧に伴う大気海洋相互作用を調べることにした本研究では新たにストレッチ版 NICAM (Tomita 2008)と海洋モデル
COCO を結合し、新たな大気海洋結合モデ
ルを開発した。
2. データ
全球非静力学大気モデル NICAM の格子を特定の領域に集中させたバージョン, stretched-version NICAM (水平解像度約 6km)を大気モデルとし、全球 1°格子の海洋
大循環モデル CCSR Ocean Component
Model (COCO)を海洋モデルとして新たな
大気海洋結合モデルを開発した。NICAMと COCO の間では格子の配置が異なるが、モデル間に Jcup という格子変換モデルを適用して結合させている。また、Jcup において 1 時間毎にフラックス等のやり取りも行っている。NICAM の初期値は NCEP
Global Tropospheric Analysis data を使用した。研究対象として、2004 年 8 月 28 日に日本付近に接近した熱帯低気圧と、同時期に西部太平洋に発生し、その後日本付近を通過した熱帯低気圧を選択した。2 つの台風に伴う日本付近の大気海洋相互作用の研究を行う。積分時間は 7 日間行った。また、シミュレートされた結果と現実を比較するため、日本海洋データセンターから得られた海洋気象ブイデータおよび、北太平
洋長期再解析データセット (FORA)を使用した。ERA-Interim (水平解像度 1.25°)で

forcing された海洋モデル COCO との比較も行った。これにより、大気モデルの
forcing が高解像である新たな結合モデルの特徴が議論できると考える。
3. 結果
図 1 は、結合モデル、COCO、そしてFORA の海面水温の水平分布図を示している。結合モデルの水温は、FORA に比べ約
１K 低温である。これは、日本付近に接近した低気圧の進行速度が緩やかだったことが影響している。低気圧に伴い海面高度、混合層の深さ (図 2)が変化しているが、変化の割合は結合モデルでは幾分早い。これ
らの結果に加え、海洋内の特徴を発表では議論する予定である。

図 1 (上) 2004 年 8 月 28 日、(下) 2004 年 9
月 3 日の水温の水平分布図。(a, d) 結合モ
デル、(b, e) COCO、(c, f) FORA。図中のTC は台風の位置を示している。

図 2 海面高度 (実線)と混合層の深さ (点線)の時間変化図 (左) stretch-version
NICOCO (中) COCO (右) FORA

― 93 ―

P128

ライダーにより検出された黄砂現象の中長期的な変動∗

清水厚・杉本伸夫・西澤智明・神慶孝 (国立環境研究所)

はじめに
日本で見られる黄砂の年々変動は、気象庁がまとめている「黄砂観測 (のべ) 日数表」をもとに議論されることが多い。ただしこの観測は目視による (一部視程の条件はあるが) 定性的なもので、例えば数値モデルの検証や健康影響の推定などには使いにくい。また、地点を特定すると観測日数が少なくなり、各地の特徴を拾い出すことも簡単ではない。
2001 年の ACE-Asia 参画をきっかけに東アジア域での展開が始まった国立環境研究所を中心とした 2 波長
偏光ミー散乱ライダーネットワークによる観測では、ほぼ同一仕様の機器によって 15 年以上のデータが蓄積されてきた。そこで、過去のライダーデータの統計的処理を行って近年の黄砂の量や頻度の変動について考察
を加えた。

手法と結果
ライダーネットワークでは晴天時 6km 以下 (または雲底高度以下) で時間分解能 15 分・高度分解能 30mの 2 成分消散係数 (黄砂・球形粒子) を標準プロダクトとして提供している 1 。ここでは、黄砂の光学的厚さ(AODd 、黄砂消散係数を鉛直積分したもの) が 0.1 を越えた時間帯をカウントし、月総時間に対する割合を黄砂の指標とした。なお、地上における黄砂消散係数が0.07/km を越えると健康影響が見られるという報告もあり、AODd が 0.1 という閾値はそのレベルの濃度が1.5km ほどの厚みを持っていることに相当する。図 1に、環境省が設置したライダー 5 地点 (長崎・松江・富山・新潟・東京) において AODd >0.1 となる時間割合を月毎に示した。2006 年からの 10 年間で春のピークに年々の変動が見えている。この変動は、気象庁による全国の黄砂観測のべ日数の月変動と概ね対応しているが、各年のピークに較べてその前後ではライダーの時間割合がなだらかに裾を引く傾向が見られ、濃度や空間的拡がりが中規模以下の黄砂の情報をライダーがより的確に捉えていることを示していると考えられる。
更にこの 10 年間を前後半に分割し、AODd >0.1 となる時間割合を月毎に平均したところ、図 2 が得られた。
2011 年以前に対して、2012 年以降は 3-5 月の黄砂時間の減少がはっきり見られるのに対して、その前後の期間 (1,6 月など) には落ち込みは激しくない。特に 5月の黄砂は 2011 年以前にはほぼ 1/4 の時間帯で見られたのに対して、2012 年以降は 3/4 月と同等の 1/10程度であった。これらのことから、典型的な春季の黄砂現象の頻度はここ 10 年間で低下している可能性があるが、晩冬や初夏の黄砂現象はほぼ同程度発生している状況であることが示唆された。

図 1: 2007 年から 2016 年までの長崎・松江・富山・新潟・東京ライダーによる月毎の「黄砂の光学的厚さが0.1 以上となった時間割合」(実線+シンボル、左軸) お
よび気象庁による「黄砂観測のべ日数表」による月毎の黄砂観測地点・日数 (グレーのバー、右軸)。

図 2: 同じ 5 地点のライダーから月毎に平均した黄砂出
現頻度の分布。2007-2011(黒) および 2012-2016(ハッチ) の 5 年づつで処理を行っている。

展望
この他、ライダーの特性を活用して高度別の黄砂出
現状況の変化や、黄砂層の重心高度変動などを調査して近年の黄砂状況を明らかにし、モデル検証などに利用しやすいデータセットを作成する予定である。
謝辞
本研究の一部は環境省環境研究総合推進費 5-1502 により実施しました。

1 http://www-lidar.nies.go.jp― 94 ―

P129
天空光の直線偏光度とオングストローム指数の関係＊

深堀正志、小野里早苗（気象大学校）

１．はじめに大気エーロゾルの光学特性の推定に、太陽直達光や両者の一致は良好であったが、AOD の小さな観測日のαには相違があり、解析に改良が必要であった。

天空放射輝度分布が用いられている。また天空光の偏光情報もエーロゾルの光学特性の把握に有用であることが示されてきた。可視・近赤外域において、観測された二波長の直線偏光度（LP）の関係と理論計算を併用することにより、オングストローム指数（α）やエーロゾルの光学的厚さ（AOD）を同時に推定する手法が開発されている。本研究では、散乱角 90°における
500 nm の LP と隣接した波長の LP との関係から、簡便にαを推定する方法を検討した。
２．解析データ
携帯型サンフォトメータ MS-120（英弘精機製）を用いて、AOD（368, 500, 675, 778 nm）を計測した。表 1に、2017 年 1 月 30 日から 2 月 3 日までの 500 nm における AOD (500)の観測値を示す。また携帯型分光放射計 MS-720（英弘精機製）と偏光板（二色性フィルム）から構成される偏光放射計で LP を観測した。
表 1 MS-120 で観測された AOD（500）
月日

1/30

1/31

2/1

2/2

2/3

AOD
(500)

0.28~
0.36

0.07

0.19

0.07

0.06


図 1 2017 年 1 月 30 日、2 月 1 日及び 2 月 3 日に観測された LP の波長依存性。

３．結果と考察
図 1 に、主平面観測の散乱角 90°で観測された 350
nm から 650 nm までの LP の波長依存性を示す。前述の観測期間中で、LP の波長依存性は大きく異なっていた。AOD 値の大小と LP の値には逆相関がみられた。
また多くの観測例で、LP は 444 nm や 500 nm で極大をもち、勾配の大小はあるものの、長波長になるに従って低下する傾向を示した。特に、444 nm から 565 nm
にかけての LP の傾きには特徴があった。1/30 の傾きはほぼゼロであったが、2/1 と 2/3 の傾きは緩やかな負
図 2 2017 年 1 月 30 日から 2 月 3 日において、MS-120で観測された AOD (500)と LP から得られた AOD (500)との比較。

の傾きを示した。
AOD と LP の関係は、係数 a, b, c,を用いて以下の二次式で表現可能であった（小野里・深堀, 2017）。

LP (500) = a*{AOD (500)}^2+ b*{AOD (500)}+c
但しこの二次式の適用範囲は、AOD が 0.7 以下である。
図 2 に、この関係式を用いて、LP (500)から算出された
AOD (500)と MS-120 で観測された AOD (500)との比較を示す。両者は良く一致しており、LP 観測のみからでも AOD の高精度推定が可能であることが分かる。
図 3 に、3 波長（444, 500, 565 nm）を用いて LP の傾きから推定したαと MS-120 で観測されたαとの比較を示す。比較的 AOD の大きな観測日（1/30, 2/1）に、


図 3 2017 年 1 月 30 日から 2 月 3 日において、MS-120で観測されたαと LP の傾きから得られたαとの比較。

― 95 ―

P130

パーシステント・ホモロジー による低気圧・前線トラッキング
稲 津 將 ・ 加 藤 颯 人 （ 北 大 理 ）・ 平 岡 裕 章 ・ 大 林 一 平 （ 東 北 大 AIMR）
1. は じ め に

圧 同 定 と 、merge tree に よ る 低 気 圧 追 跡 を 実

低気圧・前線の記述のためにトラッキングが施した。追跡は基本的に気圧極小点を従来の必要である．低気圧トラッキングの主な方法

方 法 と 同 様 で あ る が ， か わ り に PH に よ り 抽である気圧極小点を追跡する方法では，低気出された低気圧・前線の点を用いた．このと圧の合併や分裂を記述できないという問題がき merge tree に よ る グ ル ー プ 分 け の 結 果 を

あ る ． Inatsu(2009)で 提 案 さ れ た 隣 接 閉 領 域

利用した．

トラッキングでは合併や分裂も記述できるが，それでも前線のような線状の領域の追跡は難

3. 結 果 と 考 察

し い ． パ ー シ ス テ ン ト・ホ モ ロ ジ ー (PH)は 位

PH に よ っ て 主 な 低 気 圧 ・ 前 線 の 抽 出 に 成 功

相幾何学的データ解析手法の一つであり，こした．トラッキングでは，低気圧内部で渦度れによりデータに内在するトポロジカルな量が最大の点が大きく移動するケース（図）やを 定 量 化 で き る ．本 研 究 で は ，PH を 用 い た 新

広範囲で分裂が起こるケースなど，従来型のたな低気圧・前線トラッキング法の提案を試手法ではトラッキングが難しいケースでもトみる．

ラッキングに成功した．しかしながら，前線
内部で渦度が最大の点が大きく移動するケー

2. 手 法スでは適切なトラッキングが難しかった．ま気 象 庁 55 年 長 期 再 解 析 デ ー タ を 使 用 し た ．

た，位相幾何学的なパラメータを気象学的見2013 年 3 月 の 1 か 月 間 、850hPa 等 圧 面 に お地から最適な値に定めることは難しく，パラ

ける水平風データから相対渦度を計算し，トメータによってトラッキングの結果は大きくラッキングの基礎データとした．領域は日本依存した．

付 近 で あ る ． ト ラ ッ キ ン グ は PH に よ る 低 気

図 ．（ 左 ） 2 日 18 時 と （ 右 ） 3 日 0 時 の 渦 度 に 対 し 低 気 圧 ・ 前 線 の 抽 出 を 行 っ た 結 果 ． グ レ ー ス ケ ー ル は
渦 度 ， 各 タ イ ム ス テ ッ プ で lifetime の 大 き い 順 に ア ル フ ァ ベ ッ ト を ふ っ た ． 両 方 の タ イ ム ス テ ッ プ で
a, b, c が lifetime の 大 き な か た ま り で あ る ．（ 中 ） 2 日 18 時 で 得 ら れ た merge tree． 中 間 枝 が 長 い ので a, i, j を グ ル ー プ と み な せ る ． 3 日 時 の a の 周 辺 を 2 日 18 時 で 探 索 す る と i が 見 つ か る ． こ の i はa, i, j と い う グ ル ー プ に 属 し て お り ， こ の グ ル ー プ 内 で lifetime が 最 大 の か た ま り は a で あ る ． 以 上
か ら 3 日 0 時 の a は 2 日 18 時 の a で あ っ た と 判 定 で き る ．

― 96 ―

大

会 第 1
午
後

日

A151

夏季チベット高気圧域等の客観解析に見られる上部対流圏不安定化
寺尾徹（香川大教育）

1. はじめに
インド亜大陸北東部における夏季モンスーン期の活発な対流活動は、下層の高相当温位の気塊を
対流圏上層にもたらし、高温位気塊の生成を通じて特徴的なチベット高気圧の循環を形作っている。
当該地域の様々な時間スケールの対流活動の変動
は、対流圏上層のこうした高温位気塊のふるまいを変動させ、大規模な循環場に影響を与えている可能性がある。
この観点から、本研究では、対流圏上層の高温
位気塊質量の変動を記述する研究を行った。その結果、いくつかの客観解析データにおいて夏季チベット高気圧域で 1990 年代に 350～360K の等温
位面上の質量の顕著な増加、すなわち成層の不安定化がみられること。成層の不安定化は、赤道付
近や冬季の南半球の対流活動活発域において確認

図 1 チベット高気圧域(20-35N, 60-100E)で平均した、各等温位面に挟まれた等温位面密度の年々変動。ERA Interim(太線)と NCEP/NCAR 再解析(細線)について示した。横軸は西暦、縦軸は等温位
面密度(単位は kgm-2K-1)。

できること。さらには、このような変化がみられ

いは、350-360K (NCEP/NCAR 再解析) の等温位ない客観解析データも存在することが分かったの面密度が顕著に増大していることがわかる。
同様の等温位面密度の増加の広がりを確認する

で報告する。
2. 解析方法

ため、いくつかの等温位面に挟まれる層に関して

等温位面密度（等温位面上の単位温位あたり、同様の解析をおこなった。355K-360K ではチベッ

単位体積当たりの質量）をいくつかの等温位面でト高気圧の南側に。350K-355K ではより南側の熱挟まれた層について計算した。具体的にはいくつ帯域の対流活動活発域にひろく、それぞれ顕著なかの等温位面気圧を計算し、それらをもとに、等温位面密度の増加が確認できる(図は当日)。

350-355K, 355K-360K, 360K-365K 等の 5K 異な

この等温位面密度の増加は、上部対流圏の成層

る 2 つの等温位面に挟まれた層の単位温位あたり不安定化として認識でき、赤道付近や冬季南半球

単位体積当たりの質量を計算した。

の対流活動活発域に、全球的、全季節にわたって、解析はまず ERA Interim (Dee et al. 2011) およ上部対流圏に確認できること(図は当日)。

び NCEP/NCAR 再解析 (Kalnay et al. 1996) に

ところが、同様の解析を JRA-55C について行っ

関して行った。さらに、コンベンショナルなデー

た結果、このような上部対流圏の等温位面密度のタのみを用いて作成された気象庁再解析 JRA-55C

増加、成層不安定化は確認されない(図は当日)。

(Kobayashi et al. 2014; Kobayashi et al. 2015)に

4. 議論
本解析で ERA Interim と NCEP/NCAR 再解析

関しても同様の解析をおこなった。

に確認された上部対流圏の等温位面密度の増加現

3. 解析結果
図 1 に、ERA Interim(太線)と NCEP/NCAR 再解析(細線)のチベット高気圧域に対応する 20-35N,

象は、衛星データ等の解析データへの同化の変化(Dee and Uppala 2009)と関係して生じているシ

60-100E の領域で平均した等温位面密度の、8 月

グナルである可能性がある。元データを慎重に解の経年変動を示す。いずれのデータセットについ析し、この変化が実在するかどうか、その生じたても 1990 年代に、355-360K (ERA Interim) ある

原因を明らかにする必要がある。

― 99 ―

A152

熱帯降水日変化への成層圏の役割○坂崎貴俊 1, 2, Kevin Hamilton1, Chunxi Zhang1, Yuqing Wang11

ハワイ大, 2JSPS 海外特別研究員

1. はじめに熱帯の地上降水は明瞭な日周期変動を示す。その特徴は地理的分布に大きく依存する一方、全球一様に（太陽に同期して）変動する明瞭な半日周期成分の存在が知られている(e.g., Hamilton, 1981)。
降水の半日周期変動のメカニズムとして、熱帯で卓越する力学場の半日周期変動（『半日潮汐』）の役割が古くから議論されてきた(Brier and Simpson,
1968; Lindzen, 2003; Yasunaga et al., 2013)。半日潮汐の大半は成層圏オゾン加熱に由来することが知られる(Chapman and Lindzen, 1970)。Woolnough et al.
(2004) は、水惑星 GCM を用いて感度実験を行い、成層圏で励起される潮汐を抑制した場合に半日周期成分が 50%程度減少することを示した。しかし、
水惑星実験では降水に寄与する他の過程（e.g, 海陸分布）が考慮されておらず、潮汐の相対的寄与を見積もるには不十分であると言える。
本研究では、現実的な境界条件（地形、海面水
温分布）を課した大気モデルを用いて、熱帯の日周期降水に対する「潮汐によるグローバルな力学変動」の相対的役割を明らかにすることを目的とする。
2. 数値モデル実験
ハワイ大 IPRC で開発された領域気候モデル(Wang et al., 2003)を使用する。鉛直座標はσレベルである。モデルの水平領域は(0°-360°E, 75°S-75°N)、
鉛直領域は 1000 hPa-0.2 hPa。水平解像度は 1°、鉛
直レベルは 41 層とした。初期値および側面境界値には ERA-Interim 再解析データ(6 hourly, 1000 hPa-

0.1 hPa の 41 レ ベ ル ) を 用 い た 。 積 分 期 間 は
1999/11/15-2000/11/31 および 2004/11/15-2005/11/31の二年間。
標準実験(以下 CNTL)に加えて、短波放射加熱の日周期成分をコントロールした二種類の感度実験を行った：(1) 対流圏内の短波放射加熱、および、
地表面に入射する短波放射を日平均値で置き換える実験(Remote, stratospheric forcing 実験;以下、
REMOTE-F)、(2)成層圏内の短波放射加熱を日平均値で置き換える実験(Lower-atmospheric forcing 実
験; 以下 LOWER-F)。特に、(1)において生じる対流圏内の日周期変動（力学場・降水）は、成層圏内で励起され下方伝播した潮汐波に伴うものであることに注意されたい。
3. 結果と考察
以下では日周期変動のうち、経度方向に依存しない太陽同期成分の結果を示す。図 1 はモデルで再現された降水の半日周期成分の振幅と位相を示す。CNTL で得られた結果は、TRMM(3G68)で得られた観測結果(1998-2010 平均)を振幅・位相ともに概ね良く再現している。ここで、対流圏由来の日変動を抑制した実験(REMOTE-F)においても、CNTLの 50%程度の半日周期降水が依然シミュレートされている事に注目されたい。成層圏由来の日変動を抑制した実験(LOWER-F)では、半日周期降水の振幅は減少する。上記の結果は、成層圏で励起され対流圏に下方伝播した半日潮汐波が、熱帯の対流に作用して降水を変調させていることを初めて明瞭に示すものである(Sakazaki et al., 2017, GRL)。

図 1: モデルで再現された地上降水の半日周期成分（太陽同期成分）の（左）振幅（mm day-1）と（右）位
相（ローカル時刻: LT）の緯度分布。
実線は CNTL、破線は REMOTE-F、
一点鎖線は LOWER-F の結果を示す。
いずれも二年平均（年平均）。灰色実
線は TRMM-3G68 データ（期間:1998-2010）による観測値。

― 100 ―

A153

*30'35 データを用いた中・低緯度の降水システム特性の
海陸による違いに関する統計解析
小野茉莉花・高薮縁（東大大気海洋研究所）

１．はじめにとの間に一定の関係があることがわかった。即ち、熱帯海上においてカラム相対湿度（CRH）の増加
CRH が比較的低いとき（約 0.7 以下）は、同時に成に伴い降雨量が指数関数的に増加するという関係が層が不安定な傾向があった。地域別に見ると、例え明らかにされている（Bretherton他2004）。このば南米アマゾン域では、プレモンスーン季に中程度
CRH の増加に伴う降雨量の急激な増加には、
特に層の CRH の雨域がよくみられる。この季節には、対状性降雨面積の増加による寄与が大きいことがわか
流圏下層がモンスーン雨季と比べ、不安定な状態でっている（Ahmed and Schumacher 2015）。しかし、あった。雨季には日照時間が減り、地表気温が上が陸上では両者の関係について詳細な調査はあまり行らず安定化するためと考えられる。陸上の CRH 約
われていない。また、中緯度でも全球降水観測計画
0.7 での平均雨域降水量ピークは、湿度と成層安定（GPM）主衛星搭載二周波降水レーダ（DPR）デ
度との兼ね合いによるものである可能性がある。
ータを用いることで、降水システムの詳細な特性に
 中緯度域においても、海上では CRH に対する平ついて観測が可能となった。
均雨域降水量は単調増加していた。しかし熱帯海上
本研究では GPM DPR データを用いて雨の連続と異なり、中緯度海上では雨域降水量や層状性雨域域である「雨域」の特性と CRH との関係について、
面積が CRH に対して線形的な増加をしていた（図海陸、熱帯中緯度といった領域間の比較を行う。
2a）。支配的な降水メカニズムの違いにより、このまた、雨域の様々な特徴について分析し、環境場へ
ような違いが生じている可能性がある。一方、陸上の依存性が生じる原因についての考察を行う。
では CRH 0.50-0.65 にピークをもち、CRH に対し
単調増加しないという熱帯陸上の結果とよく対応し
２．データと解析方法
ていた（図 2b）
。どちらの緯度帯でも陸上では対流 GPM DPR Ver.03B の Ku 帯降水レーダ（KuPR）
的なシステムが降水へ大きく寄与することが特徴で
level 2 プロダクトを降水データとして用いた。カラあり、対流性降水の CRH 依存性が現れていると考ム相対湿度など環境場の解析には ERA-interim の 6
えられる。
時間データを使用した。
 GPM データによって雨域データを作成し、各雨域の特性について解析した。雨域特性を雨域代表点に帰着し、日平均 CRH との関係を調べた。
 2014 年 4 月から 2015 年 3 月を対象期間とし、熱帯域は 30S-30N、中緯度域は 65S-30S、30N-65N
として解析を行った。

３．結果と考察 熱帯海上では CRH の増加に伴い雨域降水量や層状性雨域面積の平均値が指数関数的に増加し、先行研究と整合的な結果が得られた（図 1a,c）。一方、
熱帯陸上では雨域降水量や対流性雨域面積の平均値
図 1. 各 CRH ビンに対する雨域特性。(a, b) 雨域総降水量[mmが海上のように単調増加せず、CRH 0.7 付近にピー
hr-1 pixel]、(c, d) 雨域面積[km2]の平均値。左カラムは熱帯海上、クをもっていた（図 1b,d）。
右カラムは熱帯陸上。エラーバーは t-検定 95%信頼区間。
熱帯域の海陸それぞれで、総降水量に大きく貢献
する雨域の特性について、雨域が観測される湿度場との関連に着目しながら解析を行った。熱帯海上において降水量へ大きく寄与しているのは、CRH が高い環境で卓越し、サイズが大きく層状性降水の割合が多い「よく組織化した降水システム」によってもたらされる降水であった。一方、陸上では CRH が中程度（CRH 0.5-0.8）の環境で卓越する、「対流性
図 2. 図 1a, b と同様。ただし、(a) 中緯度海上、(b) 中緯度陸上。
降水の割合が多いメソβスケールのシステム」によ謝辞：本研究は、JAXA PMM RA8、環境省推進費（2-1503）ってもたらされる降水の寄与が大きかった。
及び文科省科研費基盤研究 A （15H02132）の支援を受
 陸上で平均雨域降水量が CRH の増加に伴って単けています。データ準備において濱田篤さんにお世話にな
調増加しない理由について、他の環境場から考察しりました。
たところ、熱帯陸上では大気下層の安定度と CRH― 101 ―

A154
TRMM 衛星データを用いた熱帯の海陸遷移領域における降雨特性の統計的解析*藤島 美保・高薮 縁・濱田 篤 (東京大学 大気海洋研究所)

1. はじめに
熱帯の雨の降り方 (降雨特性) は海と陸で異なることが知られており, 熱帯の降雨特性を議論する際は, 海ま
たは陸という 2 者に焦点が当てられることが多い. 例えば, Takayabu (2002) は, 海上では対流性降雨と層状性
降雨が降雨量のほぼ半々を占めるのに対し, 陸上では対流性降雨の割合が高く, 6 割を若干上回ることを示した.
Nesbitt et al. (2000) は, 陸上では発雷が多く, 海上では少ないことを示した. しかし, 海上でも発雷を多く伴う雨が降る領域 (海陸遷移領域: Transition zone) が存在しており, この領域では陸上とも海上とも異なる降雨特性を示すことが示唆される (Takayabu, 2006).
そこで本研究では, Transition zone を構成している降雨システムの特徴を明らかにすることを目的とした.

2. 使用データと解析手法
熱帯降雨観測衛星 TRMM による, 降雨レーダ PR
2A25 データ Version 7 と雷観測装置 LIS のデータを使用した. また, それらのデータに基づいて作成された,
米国ユタ大学の雨域データ (Precipitation feature
database) を 用 い た . 雨 域 と は , PR 2A25 のnear-surface rainfall rate > 0 [mm/hr] のピクセルがひとつながりとなっている領域を指す. 解析には, 雨域ごとの緯度, 経度, 観測時刻, 層状性降雨量比, 発雷数などの情報を用いた. 解析期間は, 2001 年 9 月から 2013 年 8月の 12 年間である.

性の雨域が観察される (C). ここではほとんど発雷がな
く, 暖かい雨をもたらす背の低い雄大積雲による雨であることが推測される. この雨が Ocean (Transition zone
+ Open ocean) でも確認できるように, 雄大積雲は熱帯
海上でかなりの量の雨をもたらすことが知られているが,Transition zone では現れていないことも特筆に値する.
このことから, 発雷の少ない対流性の暖かい雨はTransition zoneでは主要ではなく, Open oceanでよく観測される現象であると結論づけることができる.
講演では, Transition zone や Open ocean で観測された降雨システムの事例を挙げて, Transition zone の降雨システムの特徴についてより詳細に述べる.
謝辞
本研究は, 環境省推進費 (2-1503), 文科省科研費基盤
研究 A (15H02132), JAXA PMM RA8 より支援を受けています.

図 1 JJA 2002-2013 の Transition zone の分布

3. 結果
降雨発雷比 (降雨量 [kg] / 発雷数 [flash]) という値を用いて, 20S-20N の雨域を陸 (Land), Transition zone,
外洋 (Open ocean) に分類し, 雨域の特徴 (強い対流の高さ, 組織化の程度, 降雨量・発雷数・降雨発雷比の日変化) を比較した. 例として, 6-8 月の Transition zone の分布を図1に示す. 図2に, 層状性降雨量比別の降雨量日変化を示す. 層状性降雨量比が少ない雨域は対流性の雨が支配的な雨域, 40-70%を示す雨域は組織化した降雨シス
テムに対応する. 海上では共通して, よく組織化した雨域が真夜中から正午にかけて顕著な降雨量をもたらしている (A) が, Transition zone にはこれに加えて 0-9 時の対流性の雨域による顕著な降雨もみられた (B). このような雨域は Open ocean では卓越していない. この対流性の雨域が, Transition zone の雨の発雷の多さを生み出している. 一方, Open ocean では 0-6 時にほとんど対流

図 2 層状性降雨量比別に見た降雨量日変化 (a) Land, (b) Ocean,(c) Transition zone, (d) Open ocean. (b) の Ocean は Transition
zoneとOpen oceanの雨域を合わせた統計結果. 縦軸は層状性降雨
量比[%], 横軸は地方時[h], 色調は降雨量貢献度[%]. 図中のAは海上で共通に見られる組織化した雨, B は Transition zone に特有の対流性の雨, C は Open ocean に特有の暖かい雨.

― 102 ―

A155

フィリピン海コールドサージ観測の熱帯域および南半球へのインパクト＊

服部 美紀(JAMSTEC)，山崎 哲(JAMSTEC)，荻野 慎也(JAMSTEC)，伍 培明(JAMSTEC)，
松本 淳(JAMSTEC/首都大)1． はじめに
東アジアのコールドサージは、南シナ海やフィリ
ピン海に気圧の上昇を伴う冷たい北風をもたらし、対流活動にも影響を及ぼすことが統計的に示されてきた(Compo et al. 1999)。しかしながら、コールドサージの影響が広がる具体的な過程を示すことは難しく、相関関係を生み出す原因の理解は不十分である。そこで本研究ではコールドサージ発達時にフィリピン海で観測したラジオゾンデデータを使い、データ同化によってコールドサージが亜熱帯赤道域や南半球の解析場に与える影響を評価した。
2． データおよび実験設定
白鳳丸 KH–12–6 航海において、2012 年 12 月 23
日から 24 日にかけて 6−12 時間おきに 5 回の移動観
測と、24 日から 26 日にかけて 3 時間おきに 13 回の定点観測を行った。観測位置を図 1 に示す。本研究では AFES と LETKF を使ったアンサンブルデー
タ同化システム ALEDAS2 (Enomoto et al. 2013)
を用いて観測の影響を評価した。白鳳丸のゾンデデータを同化していないものを CTL、同化したものをKH としてアンサンブル平均およびアンサンブルス
プレッド（解析誤差）を用いた比較を行った。
3． 結果
図 2 に 12 月 23 日から 27 日で平均した南北風の解析誤差減少率 (SPRDKH −SPRDCTL)/SPRDKH を示す。観測データの同化による解析誤差の減少は白鳳丸周辺で最も大きく、南北両半球の熱帯低気圧(TCW25, TCS04, 05, 06)周辺でも非常に大きいことが示された。また、中国東部やハワイ西側の低気圧周辺でも解析誤差の変化が大きく、観測が非常に広い範囲に影響していることがわかった。図 3 に100°E–170°W の経度帯で平均した 24 日 06 時の解析誤差減少率の緯度高度断面と、鉛直流と南北風の流線を示す。観測に近い 25°N 付近は高い高度まで大きなインパクトが現れ、コールドサージの卓越す
る 30°N から赤道までは 700hPa 以下で影響が見られた。一方、赤道から 10°S 付近は、より高い高度まで大きな誤差減少がみられるが、流線からハドレー循環の上昇流域に相当することがわかる。30°S 付
近のハドレー循環の沈降域でも高い高度まで大きなインパクトが現れている。このように広域的にインパクトが広がったのは、コールドサージの観測がハ
ドレー循環を介して即座に赤道の上昇域と南北両半
球中緯度の下降流域に影響したためと考えられる。

図 1．2012 年 12 月 26 日 00UTC における MTSAT1R の TBB(色)と SeaWinds の北風域(矢印)。丸は白鳳丸によるラジオゾンデ観測位置と時刻を示す。

図 2．2012 年 12 月 23-27 日, 1000−100hPa 平均した南北風の解析誤差減少率。黒丸は熱帯低気圧の経路。

図 3．2012 年 12 月 24 日 06UTC の 100°E−170°Wで平均した南北風の解析誤差減少率の緯度高度断面。
謝辞 観測にご協力頂いた白鳳丸 KH–12–6 航海関係者の皆様に心より御礼申し上げます。

― 103 ―

A156

海陸の気温コントラストがスマトラ島上の対流日変化に対する影響
伍 培明 1・Dodi Ardiansyah2・服部 美紀 1・森 修一 1・Fadli Syamsudin3・米山 邦夫 1
（1. 海洋研究開発機構, 2. インドネシア気象気候地球物理庁, 3.インドネシア技術評価応用庁）
35

１．はじめに 陸は、海よりも熱容量が小さいた
めに、海陸の温度差により海陸風循環ができ、局
地天候に影響することはよく知られているが、赤道季節内振動（MJO）に伴う対流活発な位相が東進する時に、海洋大陸の島々が通過する対流シス
テムにどのような影響を与えているのかはまだ解明していない。そこで、本研究ではスマトラ島
西岸で海陸気温差の現地観測を行うと共に、その海陸の温度差がスマトラ島上の対流日変化に対する影響を解明することを目的とする。
２．観測 2015 年 11 月から 12 月にかけて「Pre-YMC」と名付けた陸地と海上の同時集中観測が実施され、スマトラ島西岸陸地のベンクル（Bengkulu, 3°51'30"S 102°20'11"E）と、海岸からおよそ 50 キロ沖の海上で観測船「みらい」
により、地上気象観測、ゾンデによる高層気象観測などを行い、海面水温、気温、湿度、風向・風速の時間変化などのデータを取得した。
３．結果 2015 年 11 月 23 日から 12 月 17 日にかけて陸地と海上の同時観測で得られた気温の時間変化を図 1 に示す。温度日変化の振幅は、陸のほうが大きい。日中には陸地の温度が高く、夜間には海上の温度が高い。日中は海から陸に向かって吹く海風の収束により、しばしば島上に午後か
ら夕方にかけて強い対流をもたらした（図略）。
注目すべきことに、海陸の気温差は日中より、夜間の方が大きい。また、MJO に伴う対流活発な位相が海洋大陸を通過中の 12 月中旬にも同じよ
うな気温の日変化を示した（12 月 16 日除く）。
12 月 15 日午前 7 時に気象衛星で観測されたス
マトラ島付近の赤外画像（図 2）から、対流が島上で抑制されていたことが分かる。MJO に伴う対流活発な位相が海洋大陸西部を東進期間中の 12
月 13～16 日の雲画像から、島上で対流の抑制は早朝から午前にかけて顕著に見られた（図略）。
図 3 に 12 月 15 日で観測された海上の気温、陸地（Bengkulu）の気温と風の時間変化を示す。陸上では気温が顕著な日変化を示した。深夜から午前 8 時頃までに陸より海上の気温が高く、陸から海に向かって吹く北東の風が観測された。風が海岸から沖に向かう結果、島上では風の発散域となるために、対流が抑制されたと考えられる。

Bengkulu

Surface air temperature (oC)

R/V Mirai

30

25

20
23-Nov

28-Nov

3-Dec

8-Dec

13-Dec18-Dec

図 1. 2015 年 11 月 23 日～12 月 17 日スマトラ島西岸の陸地（Bengkulu）と 50 キロ沖の海上（観測船「みらい」）で観測された気温の時間変化。

10N

0

10S
90E

100E

110E

120E

図 2. 2015 年 12 月 15 日 07:00 （地方標準時）の気象衛星「ひまわり 8 号」によるスマトラ島付近の赤外画像（B13）。

図 3．2015 年 12 月 15 日スマトラ西岸で観測された海上（観測船「みらい」）の気温、陸地（Bengkulu）の気温と風（矢印）の時間変化。

― 104 ―

A157

― 105 ―

A158
放射対流準平衡実験における自己組織化前後の対流特徴の変化

松岸修平・三浦裕亮（東大院理）1. はじめにれるように変化した。図１を見ると、組織化前は

熱帯大気を理想化した放射対流平衡系を対象

高度6km付近に鉛直風の顕著なピークがあり、対として、雲解像モデルによる対流活動の研究が行

流性の雲の特徴であるが、組織化後は鉛直風速がわれている。放射対流平衡実験においては、水平3m/s前後の領域が高度4km-14kmにかけて広く分

非一様な外部強制が無いにもかかわらず、雲が自布している。

発的に集合化（局在化）することがあり、自己組

領域平均の雲水量は増加し、雲氷量は減少した。

織化と呼ばれる(Bretherton et al., 2005)。自凝結物(ただし雨を除く)混合比1.e-6 kg/kg 以上

己組織化の発生には、領域面積、海面水温、水平の雲グリッド内の平均凝結物混合比の組織化前解像度などが寄与することが知られているが、自後の変化（図2）を見ると、組織化後は最下層で雨己組織化の選択理由そのものは分かっていない。

が増加し、全体的に雲水と霰が減少している。一

自己組織化後には系が乾燥し、降水量も増加する。

方で、雲氷と雪は増加しているが雲頂は低くなる。

組織化前後の状態が大きく異なるため、その遷移

先行研究と同様に、放射冷却率一定でも自己組織の理由を知ることは興味深く、積雲パラメタリゼ化が起こり、対流の特徴の変化は標準実験と共通

ーション研究のためにも必要である。本発表では、していた。この結果は、放射と雲あるいは水蒸気

組織化前後の対流の変化について示す。

の相互作用が自己組織化の本質であるとの仮説

2. モデルと手法を支持しないため、さらなる研究が必要である。

雲 解 像 モ デ ル と し て 理 化 学 研 究 所 の SCALE-RM(Nishizawa et al., 2015;Sato et al., 2015)を利用した。水平格子間隔は4km、領域面積は512km×512kmで、鉛直層数80、モデル上端は40kmとした。太陽定数は固定し、側面は周期境界条件、下部境界には海面を仮定しSST固定とした。小領域で温度・水蒸気をスピンアップし、水平平均に
ランダムノイズを加えて初期値とした。標準実験

図 11m/s 以上の鉛直⾵の領域平均(5 ⽇平均) 破線：組

ではSSTを292Kから310Kまで2Kおきに変化させ、織化前、実線：組織化後

縦軸：⾼さ横軸：鉛直⾵速

それぞれ90日間積分した。また、放射冷却率を一定とする感度実験を行った。

3. 結果
SSTが304K以上の場合に自己組織化が起こった。
組織化前はCAPEが大きく個々の対流が独立して起こっていたが、組織化後はCAPEがほぼ消失し水平方向の大きな循環に個々の対流雲が埋め込ま

図 2 凝固物の鉛直分布― 106 ―

左：組織化前右：組織化後

A159

温度・鉛直シア・惑星渦度のパラメータ空間における低気圧の理想化実験∗

柳瀬 亘・新野 宏 (東大/AORI)

1. はじめに多様な低気圧のグローバルな分布を理解するためには、代表的な低気圧である熱帯低気圧 (熱低) と温帯低気圧 (温低) の振舞いに加え、熱帯と温帯の間 (亜熱帯)の環境場での低気圧の振舞いの理解も重要である。亜熱帯での低気圧に関しては、夏季の南インド洋のように不活発な海域もあれば、秋季の北大西洋西部のようにハイ
ブリッド低気圧 (熱低と温低の両方の性質を併せ持つ低気圧) が発達する海域もある。
ハイブリッド低気圧は温度と傾圧性 (水平温度勾配とそれに温度風バランスする鉛直シア) の両方がある程度高い環境場で、凝結過程と傾圧過程の相互作用によって発達すると考えられるが、その相互作用の仕方についても体系的な理解が必要である。例えば、温低に凝結過程が加わると発達が促進されるが、一方で、熱低に鉛直シ
アが加わると発達が抑制される。また、メソスケールではあるがポーラーロウにおいては、鉛直シアが無いときは熱低に似た特徴を示すが、鉛直シアを増加させると発達は促進される (Yanase and Niino, 2007, JAS)。このように、凝結過程と傾圧過程の相互作用が低気圧の発達にとって有利か不利かは自明ではない。
Yanase and Niino (2015, JAS) や柳瀬・新野 (2016 年度秋季大会) では、低気圧の発達と環境場との関係を理解するため、異なる緯度・経度の気候値を環境場として与えた理想化実験を行い、夏季の南インド洋や秋季の北大西洋における低気圧の発達の分布を再現するとともに、環境場の要因の中でも温度・鉛直シア・惑星渦度が特に大きな役割を担っていることを示した。しかしながら、各海域の気候値を与える実験では環境場の複数の要因が同時に変化するため、各要因の役割を個別に理解することは困難であった。そこで、本研究では気候場を単純化した環境場を設計し、温度・鉛直シア・惑星渦度だけをパラメータとして変化させる理想化実験を行い、各環境場の要因の役割の体系的な理解を試みた。

2. 方法

初期場には半径 250km で 10m/s の最大風速を持つ軸対称渦を下層に与え、その後の時間発達を調べる。

3. 結果
環境場の温位 (T)・鉛直シア (U)・惑星渦度 (F) を変化させたパラメータ空間における低気圧の発達とエネル
ギー源を図 1 に示す。熱帯の環境場に相当する T 大 U
小 F 小の領域では凝結熱を主なエネルギー源とする低気圧が発達し (白丸)、熱帯低気圧に似たスパイラル状の雲分布を伴っている (図略)。温帯の環境場に相当する
T 小 U 大 F 大の領域では傾圧過程を第一のエネルギー源とする低気圧が発達し (黒丸)、温帯低気圧に似たコンマ状の雲分布を伴っている (図略)。亜熱帯域に相当
する F=50%では、温位か鉛直シアが大きければ秋季の北大西洋西部のように低気圧が発達するが、両者が小さければ夏季の南インド洋のように低気圧は発達しない。
温位が高いと凝結過程も大きくなるため、鉛直シアと惑星渦度を固定して見ると、温度は高い方が低気圧の発達に有利である。このことは、温帯低気圧に凝結熱が加わった場合に発達が大きくなることと整合的である。
一方で、鉛直シアに伴う傾圧的なエネルギーは、温度風バランスにより惑星渦度に依存する。惑星渦度が小さい
場合は鉛直シアは低気圧の発達を抑制する効果が強く、北インド洋のように夏季でも熱低が不活発になる場合がある。惑星渦度が大きい場合は鉛直シアは傾圧的に低気圧の発達を促進し、ポーラーロウの理想化実験の結果と整合的である。この境目は F=50%付近にありそうであるが、実験設定にも依存するため、より多くの実験を行いロバストな結論を導く必要がある。
今回は速報的な結果を紹介する。当日は各低気圧の構造やエネルギー収支の詳細なども示す予定である。

75

本研究では理想化実験用に改良した気象庁非静力学モ
デル (JMANHM) を用いる。計算領域を東西 8000km、
F 50
南北 3000km、鉛直約 25km にとり、東西境界は周期的、
南北境界は断熱壁とする。水平格子間隔は 10km とし、雲水・雲氷・雨・雪・あられの混合比を予報する雲微物
20
25
理スキームと Kain-Fritsch の積雲スキームを使用する。
10U0
変化させる環境場のパラメータは温位・東西風・惑
280
285
290
295
T
星渦度である。温位は最下層での値を T=280K, 285K,
290K, 295K の 4 通りで与え、温位の鉛直勾配は高度 図 1: 最下層温位 T(K)、鉛直シア U(m/s/10km)、惑星渦度
12km までを 4.5K/km, それより上では 15K/km、海面 F(%) のパラメータ空間での低気圧の発達とエネルギー源。4
水温は最下層気温よりも 2K 高く与える。東西風は最下 段階の丸の大きさは中心気圧の深まり（東西平均からの偏差）層で 0m/s とし、高度 0km から 12km までの鉛直シア を表し、大きなものから-30hPa 以下、-20hPa 以下、-10hPa
を U=0, 10, 20m/s/10km の 3 通りで与え、高度 12km 以下の発達をした実験、および、殆ど発達しなかった実験にから 14km までは風速一定、それより上では高度 22km 対応する。丸印の無い箇所は現在実験中であるが、低気圧はで 0m/s となるよう線形に変化させる。惑星渦度は北極 発達しないと予想される。低気圧が発達した実験に関しては、点での値を 100%とし、F=25%, 50%, 75%の 3 通りで 有効位置エネルギー生成における傾圧過程/凝結過程の比を色で示し、0.25 以下を白、0.25∼1 を灰色、1 以上を黒で表す。
与える (それぞれ約 14 度,30 度,49 度の緯度に対応)。

― 107 ―

A160

台風と水蒸気コンベアベルトのフィードバック過程∗

藤原圭太川村隆一平田英隆川野哲也 九大院・理 

1. はじめに 台風内部コアへの水蒸気の流入量は, その直下の海域からの蒸発量よりも台風外側領域から輸送される水蒸気量の方が多いことが言われている (Yang et al., 2011). 近年の研究で, 台風はmoisture conveyor belt (MCB)を介して, インド
洋・南シナ海で蒸発する水蒸気を台風中心近傍まで集積できることが指摘されている (Kudo et al.,2014). また, この MCB が台風の発達に影響を及ぼしていることも指摘されており (Hegde et al.,2016), 台風と MCB の間にフィードバック過程(便宜的に TC-MCB フィードバックと呼ぶ)が働いている可能性がある. 2016 年度の秋季大会(P169)では, CReSS (Tsuboki and Sakakibara
2002, 2007)によるインド洋海面水温(SST)感度実験を実施し, MCB の強化・弱化に対応して, イン
ド洋・南シナ海から台風内部コア領域へ流入する
湿潤空気塊の量が変化することを指摘した.
 本発表では, 2016 年度秋季大会で実施した
SST 感度実験の結果を更に詳細に解析し, フィー
ドバック過程の具体的な内容について報告する.
解 析 対 象 と し た 台 風 は 2007 年 の 台 風 4 号(Man-yi)である.
2. 実験設定
 初期値・境界値は, 大気側には CFSR, 海洋側には OISST を用いた. 水平解像度は緯度0.05° ×
経度0.05°で, 計算期間は 7 月 9 日 00UTC から 5
日 間 と し た . 計 算 領 域 は EQ − 42.5°N, 70°E −160°Eである. SST 感度実験では, インド洋(EQ −26°N, 70°E − 105°E)の SST を±2℃, ±3℃変化させる. SST 昇温実験を WR (Warm Run), SST 降温を
CR (Cool Run), SST 標準実験を CNTL (Control
Run)と定義する. だだし, インド洋と西部太平洋
間の SST の不連続性をなくすため, 以下の関数
を用いて SST を変化させる.
SST(𝑥𝑥) = SSTori −∆𝑇𝑇
𝑥𝑥 − 112.5) − 1][tanh (
25


台風近傍から台風内部コア領域へ流入する湿潤
空 気 塊 の 量 に も 差 が 見 ら れ た . +3℃ の WR
(WR3)と比較すると, −3℃の CR (CR3)は大気境
界層内のインフローが強く, また風速 10 m s −1
以上のインフローの領域も 100km 以上広くなっている (図 1). +2℃の WR (WR2)や−2℃の CR(CR2)にも同様な傾向が確認できるため, CR では,
MCB 経由の湿潤空気塊を台風内部コア領域へ効率的に輸送することが可能であると考えられる.
5. まとめ CReSS を 用 い た SST 感 度 実 験 を 実 施 し ,TC-MCB フィードバック過程の検証を行った.
その結果, MCB の強化・弱化に対応した台風内部
コア領域への湿潤空気塊の流入量の変化, 台風強度の変化が見られた. また, インフロー等の台風の内部構造にも違いが現れた. それ故, 台風の強度には MCB を介した remote process とインフローを介した local process の双方が影響している可能性がある. 今後はフィードバック過程の更なる検証を進めると同時に, 各感度実験間での西部
太平洋からの湿潤空気塊の影響の違いも調査していく予定である.

図1. 13日00UTCにおける方位角平均した動径風速(陰影)と上昇流(等値線)の半径−高度断面図(SSTori ；SST 観測値, ∆𝑇𝑇：与える SST 偏差, 𝑥𝑥：経度)

3. MCB を介した水蒸気長距離輸送
 MCB は, インド洋・南シナ海上のモンスーン
西風に伴う水蒸気フラックスと台風のロスビー波応答に伴う水蒸気フラックスが接続することで形成される. その際に, MCB 直下の海域では蒸発が活発化する. 結果として, MCB によって輸送される空気塊は, 水蒸気供給による変質を受け,湿潤化が促進される. 湿潤空気塊は, その後, 台風内部コア領域で強い潜熱加熱を誘起し, 台風の発達に影響を与えている可能性があることが, 前方及び後方流跡線解析で明らかとなった.
4. MCB の断裂と台風
 SST 感度実験の結果, 台風は WR で発達抑制傾向を示した. このとき WR では MCB の断裂が見られると同時に, インド洋・南シナ海から台風シ
ステム内へ流入する湿潤空気塊は減少していた.
CR では, 逆の傾向が見られており, 先述のフィードバック過程を支持する結果が得られた. また,― 108 ―

図2. TC-MCBフィードバック過程の概要図

A161

高解像度大気モデルと結合モデルによる北西太平洋全域台風予測実験
伊藤耕介 (琉球大学)，沢田雅洋・山口宗彦（気象研究所）

1. はじめに
台風予測の精度向上は，防災上，非常に重要な情報となる．Ito et al. (2015) は多数の高解像度モデル実験を実施することを通じて，日本付近を通過する台風に関し，
高解像度大気モデルや全球モデルに比べて，高解像度大気海洋結合モデルによる予測は，強度の 2-3 日予報を 2040%程度改善させるものの進路予報にはほとんど影響を与えないことを示した．
本発表では，ポスト「京」重点課題 4 の枠組みで，計算領域を北西太平洋全域 (図 1a) に拡大し，2012-2014 年の台風全てに対して 1 日おきに 420 回の進路・強度予測を実施した結果について報告する．本研究では，高解像度大気モデル及び結合モデルを北西太平洋全域の多数の台風予測に適用しているため，さまざまなステージ・季節の台風に対し，非静力学高解像度モデルや結合モデルの予測性能を比較・評価することが可能となる．

2. 数値モデル
本研究で高解像度モデルとして利用したのは，気象庁非静力学大気モデル NHM である．設定は気象庁現業メソモ
デルとほぼ同じで，水平格子点間隔は 5 km とし雲物理パ
ラメタリゼーションとして修正 Kain-Fritsch スキームを採用している．大気海洋結合モデルは，Ito et al. (2015)と同じで，Price et al. (1986) の鉛直 1 次元混合層モデ
ルを下端境界にくっつけたものである．結合方法として
は，大気側から海洋側へは海面風速，短波・長波放射を与え，海洋モデルを駆動したのち海洋側から大気側へは
海面水温を返す。海洋モデルの時間ステップは 10 分であり，結合時間間隔も 10 分である．
大気側の初期値・境界値は気象庁全球モデル GSM の解析値・予報値を緯度経度方向に 0.5◦ 間隔に内挿したもの (京都大学生存圏研究所のデータベースから取得;
0.5◦ ×0.5◦ 格子) を利用した．この解像度では台風強度を再現するには不十分であるため，特に計算開始直後において台風は弱く再現される傾向にある．海洋内部の設定に関しては、Ito et al. (2015) の設定を踏襲したが，本研究で利用する WOA 気候値データセットは高解像度版(0.25◦ ×0.25◦ 格子) のものを用いている。

Braun (2002) に従い，大域的な海面更正気圧の最低値をモデルにおける台風の中心位置としたところ，概ね 1%程
度の予測精度の改善が見られた (図は省略)．
最低中心気圧の変化傾向は高解像度結合モデルとベス
トトラックデータとの間で最も高い相関を示すことが分かった (図 1c)．このことは，高解像度大気海洋結合モデ
ルの強度予測に対する有効性を改めて示すものである．一方，最低中心気圧の予測誤差の二乗平均平方根 (RMSE)
を他のモデルとも比較してみると (図 1d)，高解像度大気モデルの方がわずかながら良い性能を示していた．これは，結合モデルで再現される台風強度は全体的に弱いというバイアスがあるためで，適切なバイアス補正を施せ
ば結合モデルが最もよい予測精度を出すことが期待される．また，今回検証したモデルの強度予測精度は，強い台風の予測に適したデータ同化を用いていないにもかかわらず米国 NCEP の HWRF とも遜色のない性能を示していた．

謝辞
本研究はフラッグシップ 2020 プロジェクト（ポスト「京」の開発）「ポスト「京」で重点的に取り組むべき社
会的・科学的課題」における重点課題 4「観測ビッグデー
タを活用した気象と地球環境予測の高度化」の支援を受
け，理化学研究所のスーパーコンピューター「京」を利用して得られたものです．また，科研費 16K05556 及び16H06311 の助成を受けました．

3. 結果と考察
進路予測に関して検証した結果 (図 1b)，初期時刻や予報開始直後においては，GSM に比べて解析・予測精度が悪くなっていた．これは，初期値のデータセットが低解像度であることが原因だと考えられる．一方，予報時
間が 24-48 時間のときには，全球モデル GSM に比べて高解像度大気モデル・結合モデルの方が 5-7km ほど予報誤差が小さくなっていた．海洋モデルを結合した影響は
進路予測の精度にはほとんど見られなかった．モデルの
北進バイアスが顕著な事例については改善が顕著に見られた．また，高解像度モデルで計算を行う場合には，局所的な海面更正気圧の極小値が見られることがあるため，

図 1 (a) 計算領域と検証に用いた台風の進路 (ベストトラック) (b) 進路予測誤差 (c) 予測とベストトラックにおける中心
気圧変化の相関係数 (d) 中心気圧予測誤差．ただし，(c)(d)については，初期時刻においてモデルの台風の中心気圧が 30
hPa 以上弱く再現されていた場合を除いている．検証は気象庁
ベストトラックに対するもの．(b-d) の右軸は事例数．

― 109 ―

A162

猛烈な台風の強度に関する「波しぶき水平輸送」仮説
伊藤耕介・神田昇汰 (琉球大)，高垣直尚（兵庫県立大）1. はじめに

3. 結果と考察

猛烈で最大風速半径の小さな台風の強度は，水平格子
点間隔を 1km 程とし，壁雲を解像するモデルでも再現が難しい．このことは，既存の物理モデルに何らかの物理過程が含まれていないという可能性を想起させる．本研
究では，波しぶきの水平輸送がその一つであるという仮説を提案し，数値実験により効果を検証する．
既存のバルクモデルでは，海面を通じた水蒸気供給を
局所的な風速と比湿の関数として与える．しかし，現実の台風状況下においては，液滴である波しぶきが生成され，これが吹込みによって中心に向かって移動しながら徐々に蒸発していくはずである．絶対角運動量保存の法則により，中心に近いところで対流が起こるほど最大風
速は強くなるため，この「波しぶきの水平輸送」は台風を強めるように働くと考えられる．

数値実験の結果，準定常状態 (t=260-360 h) において，
SS Trans では最大風速が 97.9 m/s(最低海面気圧は 894hPa) だったのに対し，SS NoTrans では 87.5 m/s(919hPa)，NoSS では 80.7 m/s(933 hPa) となり，波しぶきの水平輸送は猛烈な台風の強度を著しく強める効果を持
つことが分かった．波しぶきの水平輸送を導入すると最大風速半径は 16.1 km から 14.0 km へと減少し，その減
少率 13.4%は，最大風速の増加率 11.9%に近い．このことは，絶対角運動量保存の法則から理解できる．
液滴の滞空時間は概ね風速が 50 m を超える内部コア
領域で 1 分を超え，水平移動距離も 2 km 以上であった．
ただし，風速 40 m s−1 を超えた場合の液滴の挙動はほとんど観測例がないため，定量的評価には不確実性が残るが，本研究は猛烈な台風強度の再現には，波しぶきの水平輸送を考慮する必要性があることをを示唆している．

2. 数値モデル
数値実験には非静力学軸対称台風モデル (Rotunno and
Emanuel, 1987) に海洋混合の効果を考慮した結合モデル(Ito et al., 2010) を用いる．計算領域は水平方向に 2000
km，鉛直方向に 25 km，水平格子点間隔は 2.5 km，鉛
直格子点間隔は 0.625 km である．積分期間は 15 日間，初期の海面水温は 27.5 ℃，海洋混合層深は 30 m とした．
はじめに，液滴の初期粒径を 50 µm，塩濃度を 34 psu
として，液滴の滞空時間 τf ，蒸発の時間スケール τr ，波
しぶきの海面落下時における粒径 Rf を気圧・相対湿度・
気温・海面水温・海面風速の関数として表す参照テーブル
を Andreas (2008) の微物理モデルに基づいて作成する．
そして，これに結合モデルの大気最下層における値を与えて τf , τr , Rf を呼び出す．ただし，微物理モデルでは塩の溶解による蒸気圧降下を考慮しているため，結合モ
デルの湿度 r%を湿度 0.98r%に読み替えて値を呼び出す．
波しぶき混合比 S の時間発展は，以下の式で表す．

∂S
1 ∂ (ruS)
1
=F−
− S
∂t
r ∂r
τr

謝辞
本研究は JSPS 科研費 16K13884 及び 16H06311 の助成を受けたものです。

参考文献[1] Andreas, 2008: JPO, 38, 1581–1596.
[2] Ito et al., 2010: SOLA, 6, 13–16.
[3] Rotunno and Emanuel, 1987: JAS, 44, 542–561.

(1)
図 1 波しぶきの水平輸送を考慮しない場合と考慮する場合．

ここで，r は半径，t は時間，u は動径風速であり，右辺第一項は生成項，第二項は移流項，第三項は水蒸気への変換項を表す．生成項は Andreas (2008) に基づいて構築
し，液滴のまま落下して水没する部分の質量は含めない．
これに対応して，水蒸気混合比の時間発展には，∂qv
1= ··· + S
∂t
τr

(2)

という項が付け加わる．波しぶき混合比は，大気モデルの最下層だけで考慮し，拡散や鉛直移流は考えない．
本 研 究 で は ，波 し ぶ き を 考 慮 し な い 実 験 (NoSS)，
波しぶきが局所的な水蒸気供給増加に寄与する実験(SS NoTrans)，波しぶきが輸送されながら水蒸気供給増加に寄与する実験 (SS Trans) の 3 種類を比較する．また，
以下では，各 40 回のアンサンブル実験の平均値を示す．

図 2 各実験における (a) 最大風速と (b) 最低海面気圧の時
系列．

― 110 ―

A163
コンセンサス手法による台風強度予報ガイダンスの開発
山口 宗彦 1、嶋田 宇大 1、入口 武史 1、沢田 雅洋 1,2 、大和田 浩美 3
(1:気象研台風研究部, 2:NCEP, 3:気象庁数値予報課)
はじめに

コンセンサス予報の精度

台風の移動に関する予報精度は着実に向上している一方、中心気圧や最大風速など台風の強度に関する予報精度は過去数十年目立った改善が得られていない(例えば、Ito 2016, SOLA)。熱帯低気圧強度予報の改善は、気象庁のみならず世界の現業予報セン
ター、及び研究コミュニティの課題である。
米国では、熱帯低気圧強度予報の改善を目指して
簡易軸対象モデルや統計･力学的な手法によるガイ
ダンスの開発を行っており、一定の成果を得ている(例えば、DeMaria et al. 2014, BAMS)。そこでこれらのガイダンスの気象庁における利用可能性をこれまで調査してきた。例えば、Shimada et al. (2017)、
大和田他(2016)は SHIPS、入口他(2016)は LGEM、沢田他(2014, 2015)は CHIPS と呼ばれるガイダンスの有効性を示した。
本調査では上記 3 つのガイダンスに、気象庁全球モデル(GSM)、及び現業の気象庁台風強度予報で利用されている SHIFOR（統計モデル）を加えて、全 5 つの予報結果を用いてアンサンブル平均予報（コンセンサス予報）を作成し、その利用可能性を調査する。
コンセンサス予報を作成する際は、単純平均に加え、重み付き平均や、強度の初期時刻からの変化（傾向予報）を用いる。

表 2 に GSM, CHIPS, SHIPS, LGEM, SHIFOR の単純平均による強度予報の SHIFOR に対する改善率を示す（表 2 の「単純」）。3,5 日予報では個々のガイダ
ンスで最も改善率の高かった SHIPS よりも改善した
が、1 日予報では改悪した。これは、GSM, CHIPS の初期時刻における誤差が影響していると考えられる
ため、予報値をそのまま使用する代わりに、解析された台風中心気圧に初期時刻からの強度変化を加えた値を予報値として検証を行った（表 2 の「単純＋傾向予報」）。すると、改善率は 30.4%となり、コン
センサス予報の有効性が認められた。
次に重み付き平均によるコンセンサス予報の有効性を調査した。重み付け平均では、3,5 日予報において改善率がさらに上昇した（表 2 の「重み付き」）。
さらに、傾向予報を用いた重み付きコンセンサス予報では 1 日予報において改善率が上昇することが分かった（表 2 の「重み付き＋傾向予報」）。表 3 はGSM, CHIPS, SHIPS, LGEM, SHIFOR のそれぞれの重みを表す。

個々のガイダンスの精度
2013～2015 年の全台風、全初期時刻の予報（00,06, 18UTC 初期時刻は予報時間 3 日まで、12UTC 初
期時刻は 5 日まで）を対象として、GSM, CHIPS, SHIPS,LGEM の中心気圧の予報精度を SHIFOR と比較した（表1）。SHIPS はどの予報時間でも改善率が 20%を超え、LGEM も 5 日予報を除いて改善率が 20%を超えている。
一方、GSM、CHIPS は 1 日予報において SHIFOR よりも精度が悪く、これは初期時刻に存在する中心気圧の誤差が影響していると考えられる。
表 1. GSM, CHIPS, SHIPS, LGEM による台風強度予報（中心気圧）の平均二乗誤差の SHIFOR に対する改善率（%）。
1 日予報
3 日予報
5 日予報
GSM
-56.3
-2.1
+1.4
CHIPS
-25.2
+2.6
-1.5
SHIPS
+22.9
+25.4
+21.9
LGEM
+23.2
+24.1
+8.0

表 2. 表 1 と同じ。ただし、コンセンサス予報の検
証(%）。
1 日予報
3 日予報
5 日予報
単純
+18.1
+27.5
+24.5
+24.3
+17.3
単 純 + +30.4
傾向予報
重み付き
+26.6
+29.2
+25.8
重み付き+ +33.1
+28.5
+21.2
傾向予報
表 3. 改善率が最大となる各ガイダンスの重み。
SHIFOR
GSM CHIPS SHIPS LGEM
1 日予報 0.1 0.1
0.4
0.4
0.0
3 日予報 0.2 0.1
0.3
0.4
0.0
5 日予報 0.3 0.1
0.3
0.2
0.1
まとめ
気象庁台風強度予報の改善を目指し、米国で現業利用されている様々なガイダンスの利用可能性を調査し、コンセンサス予報の有効性を検証した。結果、気象庁の台風強度予報を 30%程度改善できる可能性があることが分かった。

― 111 ―

A164
雷放電及び超小型衛星を駆使した
フィリピンにおける極端気象の監視・情報提供システムの開発
高橋幸弘 1, *久保田尚之 2,佐藤光輝 1，松本淳 3, 山下幸三 4, 吉田和哉 5,
Joel S. Marciano6，Gay J. Perez7，Landrico U. Dalida Jr.8
1：北海道大学, 2：東京大学, 3: 首都大学東京，4: サレジオ高専，5: 東北大学，
6：フィリピン先端科学技術研究所，7：フィリピン大学ディリマン校，8：フィリピン気象庁
１． はじめに測するシステムを構築し、落雷の位置評定と規模をフィリピンでは集中豪雨による洪水被害が頻発し、表す電荷モーメントの推定方法の開発を行ってきた。

台風は時として 1000 人を超える犠牲者を出す。どち

全球観測では感度の一様性を保証した雷放電頻度マ

らも積乱雲に起因または深く関係する現象であり、ップを作成できる唯一のグループであり、東南アジ

その高精度の監視と得られた情報の共有は、同国おア地域の観測網としては世界随一のシステムである。

いて大きな課題である。私たちは、JST と JICA のマ

しかしながら、実利用の点では、世界をみても十分

ッチングファンドである地球規模課題対応国際科学な観測体制が作られた訳ではない。本プロジェクト

技術協力プログラムの研究課題「フィリピンにおけでは、フィリピン国内 10 カ所に常時データ取得、送る極端気象の監視・情報提供システムの開発」を信のできる VLF 電波受信機を設置し、フィリピン国

2017 年 4 月より走らせ、地上における雷放電観測と内の雷放電の位置及び規模の推定をリアルタイムで

超小型衛星の運用を組み合わせ、これまでにない高行う。さらに、パラオ、グアムに設置した受信機のい機動力をもった積乱雲監視体制を築くことを目的

データも活用し、台風発生海域の積乱雲活動を把握としている。日本でも将来的に豪雨や台風被害の拡し、台風強度予測に資するデータの取得も行う。ま大が懸念されており、積乱雲や台風被害が桁違いにた VLF 受信機とは別に、マニラ首都圏に約 5km 間

大きなフィリピンで観測データを収集、解析するこ

隔で 50 カ所程度の静電場観測網を構築し、積乱雲内とで、国内での監視や予測の改善にも繋げたいと考部の電荷分離および放電の様子を立体的に把握する。

えている。

日本国内での経験から、それによって降雨の 30 分前

２. プロジェクトの概要

くらいから、豪雨の兆候を把握できる可能性がある

本プロジェクトでは 2017 年から 5 年間の計画で、と考えている。観測ステーションは 1 カ所 50 万円

フィリピン国内に観測網及び衛星運用施設の整備と、程度、装置単体では数万円と安価であり、また装置

それによって取得されたデータの共有と解析するシとして極めて簡便で堅牢であることも、開発途上国

ステムを構築する。主たる新規技術は、地上での雷での展開に適している。日本国内での観測網の展開

放電観測と超小型衛星による積乱雲の立体観測であも視野にいれている。

り、それらを従来のレーダーや気象衛星、さらには３．超小型衛星観測
本研究グループはフィリピンの開発した第１号衛星を、日本国内で共同開発し軌道上で運用を行っている。本プロジェクトでは、リアルタイムの雷放電情報などに基づき、衛星の姿勢を運用中に変えることでターゲットとなる積乱雲をカメラの視野に捉え立体撮影することで、積乱雲の規模と発達速度を推定することを目指す。こうして得られる画像は、範囲は限られるものの解像度は 10m から 100m 程度で、従来の気象衛星と相補的な関係であり、大きな威力を発揮すると期待される。

プロジェクト期間中に実施する気象ゾンデや航空機
によるドロップゾンデ観測と組み合わせることで、監視精度を飛躍的に向上させることを目指す。ここでは、地上雷放電観測網と超小型衛星について述べる。
３．雷放電観測網
雷放電が降雨や気流等積乱雲の活動を表す指標として有効であることは、この 15 年くらいの間に明らかになってきた。本研究グループは、国内 8 地点、東南アジアなど海外 10 地点に雷放電電波受信機を設置し、国内、東南アジア、及び全球の雷放電を計

謝辞：本研究は、地球規模課題対応国際科学技術協力プログラム
SATREPS の研究課題「フィリピンにおける極端気象の監視・情報
提供システムの開発」により実施されている。

― 112 ―

B151

Meteorological Society of Japan

デジタル放送波を用いた地表付近の屈折率推定
西田 圭吾 1, 古本 淳一 1,2, 津田 敏隆 1, 東 邦昭 3
2.

1. 京都大学生存圏研究所
Advanced Radar Research Center, the University of Oklahoma
3. メトロウェザー株式会社.

1. 序論
局地的豪雨等の極端気象を解明するにあたって、水蒸気は多くの気象学的要因の中で重要な要因であることが知られている。水蒸気の鉛直方向のプロファイルは GPS 気象学によって求められるが、水平方向の観測手法は発展途上である。GPS 掩蔽法は水平方向の分解能が低いことが欠点としてあげられる。レーダーの反射波を用いた手法(Fabry, 1996)
では下層大気の屈折率・水蒸気情報を推定することができるものの、降雨の影響を受けることや観測方向の制限が問題であった。このような状況から天候に左右されず高い時
空間分解能をもつ水平方向の水蒸気観測手法の開発が求められる。

装した。実証実験に先立って受信機システムの誤差評価実験を行った。2 つの受信システムを用意しそれぞれで導出される位相変動を比較し、その差をシステム誤差とする。
観測システム誤差の変動は図１のようになった。

2. 提案手法
提案手法の目的はデジタル放送波の位相遅延を観測することで地表付近の屈折率の変動を捉えることである。中性
大気の屈折率は主に水蒸気の変動に支配される。今、送信機と受信機の間の電波の伝搬を考える。受信機に達した時の電波の位相𝛥𝛥𝛷𝛷は大気の屈折率の変動𝛥𝛥𝑛𝑛に依存し以下で得られる。

𝛥𝛥𝛥𝛥 = 2𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋 =2𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋
𝛥𝛥𝛥𝛥𝑐𝑐

ここで f はデジタル放送波の周波数、t は時間、r は送受信機間の距離である。しかし受信位相は送受信機の発振器の雑音に大きく影響され、その大きさは屈折率の変動よりも大きい。そのため電波伝搬遅延を用いた水平方向の屈折率観測は Fabry 氏の手法のように反射波を用いて送受信機両方の発振器雑音をキャンセルしなければ困難であった。
本研究はこの発振器雑音を軽減することを目指す。提案手法では振幅・位相が一定の信号のパイロット信号を使用する。日本のデジタル放送波の方式である ISDB-T で伝送され る OFDM ス ペ ク ト ル に は 時 間 ・ 周 波 数 方 向 で 多 数 のSP(Scattered Pilot)が分散配置されている。そこで GPS 気象学の考え方を応用して SP を多周波利用すること、さらに周波数の組み合わせを数多くとることで観測データ数を増やし、送受信機の発振器雑音を軽減することができると考えた。
この手法は OFDM 等のマルチキャリア伝送方式に適用できる。携帯回線への適用は通信の秘匿性の観点から困難であるものの、デジタル放送波の方式としてマルチキャリア伝送を採用する国が増えているため、今後も広く応用できると考えられる。

図
1. 観測システム誤差の時系列データ

4. まとめ比較値として集中豪雨が起こる時に変化する大気遅延の変動量(Oigawa et al, 2015)からこの観測で想定される位相変動量を計算すると 0.018rad/10min となる。現状の観測システ
ムではエラーバーが大きいため、今後は信号処理部を改良して位相観測精度を上げる。実証実験を行い屈折率の観測
データを地上観測機と比較する。

5. 謝辞
本研究を進めるにあたって観測受信機の提供、ソフトウェ
ア開発における助言をしていただいた日本ナショナルイン
スツルメンツの竹内淳一氏に深謝いたします。

6. 参考文献
1.

2.
3.

3. 観測システム誤差評価実験
京都大学宇治キャンパスにおいて生駒送信所から伝送されるデジタル放送波の受信システムを構築し、提案手法を実― 113 ―

F.Fabry, C.Frush, I.Zawadzki, A.Kilambi, On the Extractionof Near-Surface Index of Refraction Using Radar Phase
Measurements from Ground Targets, 1996
Association of Radio Industries and Businesses,
Transmission System for Digital Terrestrial Television
Broadcasting, 2014
M.Oigawa, E.Realini, T.Tsuda, Study of Water Vapor
Variations Associated with Meso- 𝛾𝛾 Scale Convection:
Comparison between GNSS and Non-Hydrostatic Model
Data, SOLA, Vol.11, pp. 27-30, 2015

B152

地デジ放送波の複数の反射波を用いた水蒸気推定*

川村 誠治、太田 弘毅、花土 弘、山本 真之、志賀 信泰、木戸 耕太、安田 哲、後藤 忠広、
市川 隆一、雨谷 純、今村 國康、藤枝 美穂、岩井 宏徳、杉谷 茂夫、井口 俊夫（情報通信研究機構）

1. はじめに
情報通信研究機構（NICT）では、現状予測が困難
な局地的大雨等の局所的で激しい気象現象の予測を目標に、地上デジタル放送波を用いた水蒸気観測シ
ステムの研究に取り組んでいる。局地的大雨の場合
雨が降り出してから被害発生までの時間間隔が短い
ため、有効な予測・防災情報提供のためには雨の前からその兆候を探知することが重要である。本研究では、小型観測装置を多点展開して面的に広範囲をカバーするシステムの開発を目指している。本シス
テムで計測できるのは水蒸気による電波の伝搬遅延であり、データ同化に耐え得るデータの取得を具体的な目標の一つと考えている。

図 2. 反射波を用いた実証実験の配置図

2. 提案する測定システム
有効な観測のためには数十 ps 以上の精度で伝搬遅延を精密測定する必要があり、放送局や受信地点の局部発振器の位相雑音は大きな誤差要因となる。
これを解決するため、2 つの観測手法を提案している。一つ目(手法 a) は、電波塔を含む直線上に 2 つの受信点を設け、それぞれの局部発振器を高精度に同期させるというものである。それぞれの地点で測定した伝搬遅延（位相変動）には電波塔と受信局それぞれの局部発振器の位相雑音が含まれているが、両者の差を取ることで電波塔側局部発振器の位相雑音を相殺することができる。残った 2 地点間の局部発振器の位相変動差を同期により相殺することで水蒸気量を推定する。2 つ目(手法 b) は、直達波と反射波を同時に一ヵ所で測定するというものである。
電波塔と受信地点を含む直線上で、受信地点から電波塔と反対方向に反射体がある場合、受信地点において直達波と反射波を同時に受信することができる。
測定は受信地点の一つの局部発振器を用いて行われるため同期は不要で、直達波と反射波の差を取るだ
けで受信地点と反射体の間の往復分の伝搬遅延が測定できる。現在手法 a に関しては、光ファイバーを利用した局部発振器の同期を実現して実証実験を行図 3. 図 2 の配置で得られる遅延プロフ
ァイルの一例っているところである。手法 b については既にリア
ルタイムの測定を継続しており、本発表では主にその結果について報告する。

3. 反射波を用いた試験観測
NICT 小金井においてスカイツリーからの直達波と反射波を受信する実証実験を行っている。その観測配置を図 2 に示す。この配置で反射波を 3 つ特定することができた。このときの遅延プロファイルの一例を図 3 に示す。直達波と反射波 3 つのそれぞれの位相変動から算出した各エリアの伝搬遅延を図 4に示す。これらの伝搬遅延は地上気象の観測値から計算される伝搬遅延と良く一致しており、観測結果の妥当性を示している。本発表では、考えうる誤差
要因についても考察する予定である。

4. 今後の予定
反射波を用いた実験の検証を進めるとともに、データ同化におけるインパクト調査を進めたい。また、将来の多点展開を視野に、現在の装置をボードレベ
ルに落とし込む小型化の検討も進める。

図 4. 観測結果の一例。各エリアの 1 kmあたりの伝搬遅延を示している。

図 1. 提案する水蒸気推定の観測配置― 114 ―

B153

MUレーダー実時間アダプティブクラッター抑圧システムの開発
久保田山本匡亮(京都大学生存圏研究所)
衛(京都大学生存圏研究所)

橋口
万城

浩之(京都大学生存圏研究所)

孝弘(現株式会社NTTデータ)とMUレーダーの観測データより取得したドップラースペクトルを

1 はじめに

図2に示す．このようにMUレーダーのレンジ13km付近に航空機ク

大気レーダー観測において，地形性クラッター（山や建造物

ラッターが観測される．またADS-Bによって同時間帯に取得したからのエコー）や航空機クラッター（航空機からのエコー）がデータを解析すると，レンジ13km付近を飛行する航空機の位置情しばしば問題となっている. クラッター抑圧手法として， NCDCMP(Norm-Constrained and Directionally Constrained Min-報が取得できており， MUレーダーにより観測されたエコーはこ

imization of Power)法が提案され，オフラインにおいてMUレー
ダー（中層・超高層大気観測用大型レーダー；Middle and Upperの航空機によるものと考えられる．

4 まとめと今後の課題

atmosphere radar）の実観測データに適用し，有効であることが本稿では，MUレーダーにおける現行のクラッター抑圧システム実証されている[1]. 本研究では， NC-DCMP法を用いて， MUレ

について述べ，航空機クラッターの抑圧が十分でないことを示しーダーの実観測データを実時間に処理するシステムの開発を検討た．その問題を解決するために， 2段階NC-DCMP法とADS-Bをする．本稿では，現在運用しているNC-DCMP法による実時間ク

用いた新規クラッター抑圧システムを提案した．

ラッター抑圧システムの評価を行い， ADS-B(Automatic Depen-

今後の課題として，ADS-Bで取得した航空機の位置情報をアダ

dent Surveillance-Broadcast)を用いた新規抑圧システムの提案を

プティブ処理に必要なタイミングで取得できるようにα − β フィル

タを用いた位置の予測を行う．また，実時間内での処理を行うた

する．

めに，新規抑圧システムの演算負荷の検討を行う．

2 クラッター抑圧システム
現在運用中のクラッター抑圧システムは， 2015年11月より運用を開始し， NC-DCMP法を用いてMUレーダーの実観測データを
実時間に処理し，地形性クラッターの抑圧に効果を発揮している．

NC-DCMP法とは，所望波の方向に対する応答を方向拘束により保ち，更にウェイトベクトルの大きさに関する拘束によりメインローブの形状を保持したまま，全体の出力を最小化するアダプティブアンテナの最適化アルゴリズムである．
航空機クラッターの混入した時間帯におけるNC-DCMP法の
航空機クラッター混入時のドップラースペクトル(左)，同適用前後のドップラースペクトルを図1に示す． このようにNC-

図1

DCMP法は移動する目標に対しては高い効果を得られず，航空機

データにNC-DCMP法を適用したドップラースペクトル(右)クラッターを十分に抑圧することはできていない．そこで本稿では， NC-DCMP法を拡張した航空機クラッター抑圧手法を用いた新規抑圧システムの提案をする．先行研究において，航空機クラッターを抑圧する手法として2段階NC-DCMP法が提案されている[2]． 2段階NC-DCMP法による航空機クラッター抑圧は，２つの手順からなる．まず，各時刻における航空機クラッターの到来方向を推定し，NC-DCMP法を用いて航空機クラッターを分離再生した後，元の受信信号から差し引く．次に再度NC-DCMP法を用いて地形性クラッターを抑圧する．この２段階NC-DCMP法を用いることで，地形性クラッターと航空機クラッターを抑圧する

図2

ことが可能である．先行研究では，オフライン検討のため上空をADS-Bにより取得したMUレーダーから航空機までの距

離(左)，同時間帯にMUレーダーにより取得したドップラースペ

全探索し航空機クラッターの到来方向を推定していたが，本研究クトル(右)

では実時間でのクラッター抑圧システムの開発を目的としている
ため， ADS-Bを利用することで航空機クラッターの到来方向の探索範囲を限定することを検討する．

参考文献[1] K. Kamio, K. Nishimura, and T. Sato, “Adaptive sidelobe

3 ADS-Bによる航空機位置情報の取得
ADS-Bは， GPS信号を用いて航空機が絶えず，精度の高い位

control for clutter rejection of atmospheric radars,” Annales
Geophysicae, pp.4005–4012, 2004.

置情報や高度などを放送するシステムである． 先ほど述べた通[2] 橋本大志, “南極大気レーダートレーニングシステムを用いた航り，ADS-Bを利用することで航空機クラッターの到来方向を限定

空機クラッター抑圧,” 京都大学情報学研究科通信情報システム

することができる． ADS-Bで実際に取得した航空機の位置情報専攻修士論文, 2012.

― 115 ―

B154

ドップラーレーダーによる複雑地形上での風解析
山田芳則（気象研）
図 1 高 度 1.2
km での地表面に相対的な水平風（矢印）と地形（陰影）。x- とy-軸はそれぞれ
東西、南北方向で、新千歳空港
レーダーからの距離 (km) を付す。1626 JST.

1. はじめに2000 年頃から複雑地形上における降水システ
ム内の風解析がドップラーレーダーによって行
われるようになってきた（e.g. Georgis et al.
2000; Chong et al. 2000）。日本の国土面積の約70% を山地が占めることを考えれば、山地での降
雪雲・降水雲の構造やこれらの雲と地形との相互作用を明らかにするためにも複雑地形上での風解析の方法を構築することが必要であろう。マル
チドップラーレーダーによる解析手法を開発し、それを降雪雲の解析に適用した結果について報告する。

図 2 図 1 と同じ。ただし、システムに相対的な水平風（矢印）と反射強度（陰影：4-dBZ ごと）。

2.風解析の方法
地形データは、「数値地図 50ｍメッシュ（標高）」（国土地理院）から風解析の水平解像度を与えて作 成す る。 次に、 この地 形デ ータ を利用 して
CAPPI（基準高度からの等高度の平面上）処理を行い、質量フラックスの保存を用いた MUSCA 法(Chong and Cosma 2001) によって風速成分を算出する。その後、下層の水平風の鉛直分布を外挿して地表面上の水平風速成分を計算し、この成分と地形の勾配とから地表面上での鉛直流を計算＿する。この鉛直流を用いて、連続の式を鉛直上方に積分することで雲内の鉛直流を求める。以上のようにして計算された鉛直流の大きさが「不自然」な場合には、鉛直流を調節することが必要になる。この調節については、Georgis et al. の方法を少し改良したものを講演時に解説する。
地形

3.バンド状降雪雲の解析例
開発した手法によって、札幌と新千歳空港レー
ダーのデータを用いて 2014 年 12 月 15 日に札幌に大雪をもたらした降雪雲内の 3 次元気流構造の解析を行った。水平と鉛直方向の空間解像度は、それぞれ 1 km,0.5 km とし、最低の高度は地表から 0.7 km とした。この事例では風が適切に解析されていたと判断し、鉛直流の調整は行っていない。
山地上空では風上斜面上で比較的強い地形性
上昇流が存在し（図 3）、海上での軸対称のような循環（図 4）とは異なった構造が見られる。詳しい解析結果は講演時に紹介する。
謝辞：本研究は、JSPS 科研費 26242036 の助成を受けたものです。地形データ作成プログラムは、「社会システム改
革と研究開発の一体的推進 極端気象に強い都市創り」の研究で作成しました。札幌と新千歳空港レーダーデータは、気象庁観測部から提供していただきました。

図 3 図 2 の直線 AB に沿った鉛直断面内の気流（矢印）と反射強度（陰影：4-dBZ ごと）。水平風はシステムに相対的なもの。1626 JST.

図 4 図 3 と同じ。ただし、直線 CD に沿った図。
参考文献
Georgis, J. F., F. Roux, and P. H. Hildebrand, 2000:
Observation of precipitating systems over complex
orography with meteorological Doppler radars: A
feasibility study. Meteor. Atmos. Phys., 72, 185-202.

― 116 ―

B155
土地被覆分類を考慮したひまわり 8 号地表面温度プロダクトとその精度検証*1 山本 雄平・2 石川 裕彦・3 奥 勇一郎（１:京大院理，２:京都大学防災研究所，３:兵庫県立大学）
１．はじめに

地表面温度（LST）は大気陸面相互作用のキーパ
ラメーターである。そのため、森林伐採や都市化による土地被覆変遷過程の把握や、その変化により生じる環境問題の解明に重要な役割を果たしている。
衛星や航空機観測は、広域に均質な精度を有することから、これまで様々な衛星・航空機センサに LST推定手法が適用されてきた。一方、次世代静止衛星であるひまわり 8 号は従来の静止衛星と比べ時空間分解能が大幅に向上している。そのため LST 推定
も、より精緻で精度の安定した手法の開発が望まれる。先行研究（Li et al., 2013）より、LST 推定の精度向上には入力データである地表面射出率の推定誤差の軽減や、入力データの誤差に対して頑強な LST
算出式の考案が課題とされている。本研究では、地表面射出率の推定精度向上に焦点を当て、それを適用したひまわり 8 号 LST プロダクトの開発を行った。

２．LST 算出方法

従来のひまわりを用いた LST 推定では、土地被覆状況を土壌・植生・水域の 3 種に分類し、それぞれに代表的な表面射出率を与えていた(Takeuchi et al.,2012)。しかしながら、土壌や植生は、実際には様々な異なる放射特性を持つ要素で構成されているので、このような単純な地表面射出率を用いると LST の推定に大きな影響を及ぼす可能性がある。そこで本研究では、国土地理院より 2016 年に発行された土
地被覆データ（GLCNMO2013）を用いることで被覆分類を 19 種に拡張し、地表面射出率推定精度の向上を図る。各土地被覆分類の地表面射出率は、実験室レベルで地表面素材の射出率計測が行われた射出率ライブラリ（MODIS UCSB emissivity library,
ASTER spectral library）を利用し、観測バンド別に算出して割り振る。各観測画素の繁茂期・落葉期の区別や植生被覆率、雪面被覆率，水田の湛水状況な
どの土地被覆データで判別できない情報は、ひまわ
り 8 号の可視・近赤外反射率データを用いて判別する。また、植生域と都市域に関しては、木々や建物群の幾何構造が射出率に与える影響（Cavity effect）も考慮する。そして得られた地表面射出率情報を
LST 算出式に適用し、LST データを作成する。LST
算出式は、ひまわり 8 号観測域内のラジオゾンデ観測データ(TIGR database)と放射伝達モデルを用いて経験的に得られたものである。

３．結果・まとめひまわり 8 号の Band 13 における地表面射出率の推定誤差を図 1 に示す。
地表面射出率の推定誤差は、
放出率ライブラリの測定値、植生被覆率推定、植生・
都市の幾何構造想定に仮想的な誤差を与え、それが射出率に与える大きさで評価した。図 1 より、class
16, 17（裸地）と class 18（都市）で推定誤差が大きく、1.6 ％程度に達することがわかった。これはGLCNMO の解像度(500 m)では、土壌・岩石成分や屋根素材、建物群の幾何構造の多様性を表現することが困難であったことが主な原因である。しかしながら、現状においても LST 推定誤差は 1.5 K から
2.2 K 程度（表１）であり、LST の大きな時空間変化特性を捉えるうえでは十分な精度をもつといえる。
さらに本発表では、チベット高原で得られた地上観測データとの比較についても報告する予定である。
参考文献
Li et al., 2013: Remote Sensing of Environment, pp. 131, 14–37.
Takeuchi et al. (2012): Asian Journal of Geoinformatics, 12 (2).

図１. 繁茂期において植生被覆率の推定誤差が±5 %か
ら±25 %生じた際の、各土地被覆分類（19 種）の Band
13（10.4 ㎛）地表面射出率相対誤差（%）。
表１. 入力データに誤差が生じた際の LST 推定誤差
（K）
。入力データはひまわり 8 号の熱赤外 3 バンドにおける地表面射出率と輝度温度であり、地表面射出率(ε)は± 1.5%、輝度温度のノイズ(NEDT)は± 0.1 K を想定した。σRMSE は LST 算出式自体の推定誤差である。
Satellite Zenith Angle (°)
Uncertainty

0

10

20

30

40

50

60

σRMSE

0.60

0.60

0.62

0.65

0.71

0.81

1.01

σε10.4

0.91

0.93

0.99

1.08

1.22

1.41

1.67

σε11.2

0.72

0.70

0.62

0.48

0.26

0.06

0.52

σε12.4

0.74

0.73

0.71

0.68

0.62

0.54

0.40

σNEDT10.4

0.19

0.19

0.21

0.23

0.27

0.33

0.42

σNEDT11.2

0.20

0.20

0.19

0.17

0.15

0.15

0.20

σNEDT12.4

0.22

0.22

0.22

0.22

0.22

0.21

0.20

σtotal (K)

1.54

1.54

1.54

1.55

1.61

1.77

2.12

― 117 ―

B156
7'5 法を用いた霜センサによる結霜と凍露の判別と発生環境
澁谷和樹 （明治大学大学院農学研究科），登尾浩助 （明治大学農学部）




背景

．結果・考察

夜間の放射冷却によって、著しく低い気温に曝される

比誘電率の変動から結霜 図 －$ ・凍露 図 －% を判ことで、農作物が凍結し枯死することを凍霜害という。日

別した観測が出来た。比誘電率が結霜では着霜時に →本における農作物の凍霜害被害は決して小さくなく、面積

、凍露では結露時の → から凍結して →

当たりの被害額は  万円KD（農林水産省 年）とと変化したことで判別することが出来た。また、結霜量と同年の鳥獣害被害と比べても倍以上に大きい。しかし、霜凍露量の増加を比誘電率の増加（結霜 →、凍露 を検知できる優れたセンサが無く、霜の観測が目視でしか→）から捉えることができた。結霜と凍露の発生環境

出来ないことが、野外での研究を困難とし、被害軽減の解の違いは、主に気温と絶対湿度であった。結霜は凍露が生決法となる凍霜害の実態の解明に至っていない。従来のセじる環境に比べ、気温の冷え込みが強く、絶対湿度が約

ンサは精度を欠き易く、霜と結露の判別や小型化が難しいJP と低かった。絶対湿度が低いため冷え込みがという問題があり、実用性のある優れたセンサを提供する

強く、微量の水蒸気が気温の低下に伴い、徐々にセンサ上ことが困難であった。そこで、物質によって異なる比誘電で凍結することで結霜が発生したと考えられる。凍露が発率（水 ，氷 ，空気 ）を測定することで、検知部に生した環境は、絶対湿度が JP と高いため結露し付着した物質の判別が高精度で可能な、7'5（時間領域反

易く、気温の冷え込みが比較的弱かった。そのため、水蒸射）法を用いた 7'5 霜センサの開発を行った。本研究では、気が凍結すること無くセンサ上で結露となり、その後、気農作物への影響が異なると考えられるため、凍霜害の実態

温が氷点下に達すると結露が凍結し、凍露となった。

解明を行う上で必要な情報である結霜（水蒸気が昇華して霜に成ったもの）と凍露（結露が凍結したもの）の判別及

(A)結霜
気温

び、その発生環境に関する新しい知見の獲得を目的とした。

絶対湿度



方法
センサ温度

ケツト科学研究所社製の特注である 7'5（7LPH'RPDLQ着霜

5HIOHFWRPHWU\時間領域反射）装置を用いて霜センサ上の比誘電率を測定した。本研究では、観測したい農作物の

霜
比誘電率

霜解け

葉への霜発生を精度良く捉えるために、環境の変化に即応
し易い、厚さ PP の熱容量の小さいポリイミドフィル
ムをプリント基板とした 7'5 霜センサを使用した。茨城大

絶対湿度

(B)凍露

気温

学農学部付属の農場において、 年  月  日 月 
日の  ヶ月間の野外観測を行った。7'5 霜センサを地上 FP
センサ温度の高さに設置し、比誘電率を 7 型熱電対によるセンサ上の凍結

温 度 測 定 と 伴 に デ ー タ ロ ガ ー &5 （ &DPSEHOO
6FLHQWLILF 社製）を用いて  分間隔で測定した。環境条件として純放射量（P.LSS =RQHQ 社製&15FP自

結露

凍露

融解

比誘電率

作ペルチェ素子）、風速（&DPSEHOO6FLHQWLILF 社製%）        

と気温・相対湿度（&DPSEHOO6FLHQWLILF 社製+03&）を地上 P の高さに設置し、 分間隔で測定した。

― 118 ―

図 1 結霜と凍露の発生環境

B157

中緯度惑星波と赤道波のエネルギーフラックスの全球シームレス解析に向けて（II）
相木 秀則 (名大・宇宙地球環境研)，Richard J. Greatbatch (GEOMAR, Univ of Kiel)

1 はじめに
大気や海洋の擾乱エネルギーが、励起源からどのような経路で何によって空間的に運ばれるのか？という，水平方向の伝達経路やその強さの気候地理学的同定についての研究は（慣性重力波・内部潮汐波の分野を除いて）殆ど行われなかった．例えばエルニーニョ／ラニーニャ現象の解説において従来の研究では「赤道上の海面水温アノマリーが，赤道ケルビン波によって東向きに伝搬し，南北アメリカ大陸沿岸に到達すると波は向きを変えて，沿岸ケルビン波として高緯度側に伝搬して中緯度ロスビー波の励起源になる」という説明がよく行われる．その時に図１のような矢印がよく提示されるのだが，これは（波の位相伝搬だけを根拠にして）抽象的なイラストを描いているに過ぎない．従来のように位相伝搬だけを根拠にしてイラスト的な矢印を地図上に描くのは問題がある．何故ならば「波の位相伝搬方
向とエネルギー伝搬方向が逆になる」場合が大気海洋力学
においてはよくあるからである（例えば高波数のロスビー
波の水平伝搬や各種内部波の鉛直伝搬など）．

& Greatbatch, 2012, 2013, 2014 JPO; Aiki, Greatbatch &Takaya, 2015 JAS）を調査した結果，上記の熱帯域と亜熱帯域の接続問題を解決するヒントを得た．そして，緯度帯に関するシームレス機能と波の種類に関するオートフォー
カス機能の両方を有するエネルギーフラックス（群速度ベクトル）計算式を導く事に成功した（Aiki, Greatbatch &Claus, 改訂中： PEPS 誌）．このエネルギ―フラックスの計算式はu′ p′ − ∇ × [p′ ϕ′ /2]z(2)のように書く事ができる．新しい物理量 ϕ は，流線関数の一種であり Ertel 渦位をインバージョン計算することによって得られる．ϕ′ は，慣性重力波やケルビン波については自動的にゼロに自動的に近づき、中緯度惑星波については地
衡流線関数に自動的に近づくというオートフォーカス機能を持つ．さらに ϕ′ を得る為のインバージョン計算は，赤道域でも中緯度域でもシームレスに成り立つ．
解析例として理想的な外力と四角い海岸線地形（東岸は西経 80 度）を与えた 1.5 層海洋モデルで赤道域の実験を行い，エネルギ―フラックス（群速度ベクトル）を見積もった結果を図 2 に示す．赤道ケルビン波による東向きエネル
ギ―フラックスが東岸ケルビン波による高緯度側へのエネ
ルギ―にシームレスに接続され，中緯度ロスビー波による西向きエネルギ―フラックスの源になっていることが確認できる．
′

図 1: 海洋の波の位相伝搬の模式図．実線矢印が赤道ケルビン波とそれによって励起される沿岸ケルビン波の位相伝搬を表す．破
線矢印が中緯度ロスビー波の位相伝搬を表す．

2 従来の研究
種類や緯度帯の違う波の連鎖（例えば赤道ケルビン波・
沿岸ケルビン波・中緯度ロスビー波）を解析できるようなエネルギーフラックス（群速度ベクトル）の診断理論はこれまで存在しなかった．中緯度ロスビー波のエネルギーフ
ラックス計算式の従来の表現は，圧力フラックスと回転フラックスの和として書く事ができる（Orlanski & Sheldon,
1964 JAS）．
u′ p′ − ∇ × [p′ p′ /(2f )]z(1)

これを使って OGCM/AGCM 結果を診断する研究は殆ど行
われてこなかった．その理由として従来の計算式は分母にコリオリパラメータがあるせいで，低緯度域や赤道域において不自然になるという問題点があった．以上の理由により，熱帯の気候変動との関連において重要なのにも関わらず，低緯度域で波動エネルギーの伝達経路を OGCM/AGCM の結果から解析して気候地理学的に同定する手法（即ち熱帯・亜熱帯の相互作用診断に適したエネルギーフラックスの計算式）は最近まで開発されてこなかった．

3 本研究
筆者らは多種多様な波動理論（例えば海上の風波・波浪の擬運動量や総観規模の大気力学における波の活動度：Aiki

図 2: (a) Orlanski & Sheldon(1993) の計算式を用いた場合（赤道近傍は除外），(b) Aiki, Greatbatch & Claus (改訂中) の計算式を用いた場合．

新しい計算式のブレークスルーを応用して，世界的に誰も挑戦した事がない研究テーマ「波動・渦エネルギーの伝達経
路の気候地理学的同定による海洋・大気変動の理解」を開拓することが，本研究の長期目標である．例えば OGCM/AGCM
結果を解析して「1997/98 年のエルニーニョ現象では赤道域の波動エネルギーが中緯度のどの海域に何ワットの強さで伝達された」という論説ができるようにする．

Aiki, H., K. Takaya, R. J. Greatbatch: 2015, A divergenceform wave-induced pressure inherent in the extension of
the Eliassen-Palm theory to all waves at all latitudes, J.
Atmos. Sci., 72, 2822-2849.
Aiki, H., R. J. Greatbatch, M. Claus: Towards a seamlessly diagnosable expression for the energy ﬂux associatedwith both equatorial and mid-latitude waves, Progress inEarth and Planetary Science, 改訂中.

― 119 ―

B158

データ解析における残差循環の任意性と多様性
野田彰 (気象研究所)

１．はじめに波と平均流の相互作用を記述する際に、波が作り出す平均流と基本場の平均速度場の和が実質的な平均循環場を表すと考え、残差循環と呼ばれている。理論的取扱では、残差循環が一意的に決まるような理想化された条件の下に定式化が行われていることが多い。しかし、実際のデータ解析においては、理想化された条件が破れるために、残差循環には任意性と多様性が生じる。
２．GLM
Andrews and McIntyre (1978) は流体粒子の空間座
標 X を、Lagrange 的平均座標 x と変位 ξ を用いて、X (t, x ) = x + ξ(t, x ) と定義し、GLM を定式化した。
その際、過去のある時点（又は無限の過去 t → ∞）ですべての擾乱が０であることを仮定し、この仮定が満たされれば、変位と全ての擾乱量は一意的に決まることを示した。
現実のデータ解析への応用では、全ての擾乱が０になることは無い。Noda (1988a) は、4 次元 Lagrange 座
標 (aµ ) = (t0 , ai ) と時間パラメータ τ を導入し、τ = 0に 4 次元時空中の（3 次元) 初期超平面 h(aµ ) = 0 で
ξ = 0 を定義すれば、GLM を現実のデータ解析に適用出来る事を示し、実際に GCM データ解析を行った(Noda,1988b)。この場合、初期超平面を決めれば GLM
循環場は一意的に求まるが、初期超平面の設定に任意性があり、データから変位は一意的に決められない。
３．TEM と GTEM
GTEM（Noda, 2014; Noda and Kawatani, in preparation）のエッセンスは、源泉項 S を持つ任意の物理量 s の保存則 (∂/∂t + u · ∇) s = S に対して、Boussinesq 成層流体、WKB 近似の非中立波 (周波数 ω・波数k が複素数）を仮定すると、渦輸送フラックス (ベクトル)u ′ s′ が、u ′ s′ = −L · ∇s − D · ∇s + F S . の形で得られることにある。ここで L ≡ (ω̂r /|ω̂|2 )u ′H u ′ は反対

称 (渦拡散) テンソル、D ≡ (γ/|ω̂|2 )u ′ u ′ は対称 (渦拡散) テンソル、F Q ≡ (ω̂r /|ω̂|2 )u ′H Q′ + (γ/|ω̂|2 )u ′ Q′ 、ω̂ ≡ ω − k · u, ω̂r ≡ Re{ω̂}, γ ≡ Im{ω̂}、sH は s のHilbert 変換を示す。
GTEM の一般的枠組みの中で、中立波を仮定し、反対称渦拡散テンソル L のみを用いて定式化すれば、TEMが得られる。TEM を導く際、普通、源泉項無しの温位θ 保存と絶対渦位 Q 保存が満たされ、分散関係を満たす周波数、波数が実数解を持つ方程式系が用いられる。
更に、基本場として、∇θ̄ = (0, 0, θ̄z ), ∇Q̄ = (0, Q̄y , 0)が仮定される。この場合、速度擾乱の南北成分 v ′ と鉛′′直成分 w′ の Hilbert 変換 vH, wH
は、Q′ と θ′ の擾乱方′′′
程式から、vH = Q /(ω̂ Q̄y ), wH = θ′ /(ω̂ θ̄z ) と求まる。
その結果、一般的に L の独立な 3 成分 Lyx = u′ Q′ /Q̄y ,Lzx = u′ θ′ /θ̄z , Lzy = v ′ θ′ /θ̄z が求まり、残差循環は一
意的に ū − ρ−1 ∇ · (ρL) と表される。
実際のデータには源泉項や非中立波的擾乱が含まれ、また、∇θ̄ × ∇Q̄ ̸= 0 が全球上で常には満たされないので、GTEM による解析が必要となる。GTEM では、保存則毎に ω̂ を求めるので、各保存則に共通な残差循環が求まるとは限らない。温位保存則と絶対角運動量保存則毎に整合する GTEM 残差循環の例を図１に示す。
４．MIM に基づく GTEM
Iwasaki (1989) による p† 座標系による東西平均 MIM
は、東西平均を時間平均に置き換えれば 3 次元 p† 時間平
均 MIM が得られる。p† -MIM では、平均場の温位保存則が p† 系の密度（ρ† = ρθ /ρ̄θθ ）の重み付き平均速度場 u ∗のみが輸送項として現れ、渦輸送項が存在しない。しかし、p† -MIM を絶対角運動量 M = a cos φ(u + a cos φΩ)の保存則に適用すると、渦輸送項 ρ† M ′ u ′ が現れる。
GTEM の一般論に従えば、この項は渦拡散テンソルと源泉項（気圧傾度力によるトルク）で表現されるので、平均場の絶対角運動量は、u ∗ と異なる残差循環で輸送されると見なす事が出来る。

図 1: モデル長期積分のある年の 12,1,2 月東西平均子午面循環に伴う質量流線関数（実線；単位 109 kgs−1 ）と速度ベクトル。a)Euler 平均子午面循環、b) 温位保存則、及び、c) 絶対角運動量保存則に基づく反対称渦拡散テンソルから求められた
子午面循環。陰影部分は反時計回りの循環を示す。図右下欄外の単位南北速度ベクトルは 10～100hPa では 2ms−1 、100～1000hPa では 10ms−1 。

― 120 ―

B159

対流圏界面逆転層の緯度依存性及び季節変化に関する研究*澁谷亮輔 1・佐藤薫 1・渡辺真吾 2・W.Randel2

1. はじめに
対流圏界面逆転層 (tropopause inversion layer,
TIL) は対流圏界面より約 2 km ほど高い高度領域に存在する温度逆転層である。夏期の TIL は緯度依存性を持ち、中緯度から極にかけて強くなる。また極域の TIL は季節変化が非常に大きく、夏期において逆転層は最も強くなるが冬期にはほとんど形成されない。一方中緯度では冬期にも TIL が存在し、極域に比べて季節変化が小さいことが知られている。
このような TIL の強さの緯度依存性及び季節変化の違いの原因について調べた研究は少ない。そこで
本 研 究 で は鉛 直 に 高解 像度 な 大 気 大循 環 モ デル
JAGUAR と簡易カラム放射モデルを用いて、TIL の維持・形成メカニズムについて調べた。
2. データ・モデル設定・手法
2.1. JAGUARJAGUAR (Watanabe and Miyahara, 2008) はT213L370、モデルトップ約 150 km の大気大循環モデルであり、中層大気における鉛直解像度は 300m である。ここでは 3 年分のシミュレーションによる時間間隔 1 時間の出力データを解析した。
2.2. Gradient genesis analysis (GGA)
対流圏界面付近の静的安定度𝑁𝑁𝑁𝑁 2 の形成・維持メカニズムについて調べるため、Miyazaki et al. (2010)にならい質量重み付平均した温位座標系（MIM 系）における TIL 付近の𝑁𝑁𝑁𝑁 2 の時間発展方程式の各項の大きさを計算した：(1 東大院理, 2JAMSTEC, 3NCAR)

る正の項と鉛直流による負の伸縮項が大きく、両者はつり合っている。一方、極域でも各項の合計はつ
り合っているが、各項の大きさそのものは 0 に近い。
夏期の TIL の形成には長波放射による強制項が最も重要であることを考えると (e.g., Randel and Wu
2010)、この結果は中緯度の TIL が鉛直流の伸縮項
によって弱められていることを示唆している。中緯度の伸縮項が大きく負であることは、中緯度圏界面付近に下降流の極大が存在することと整合的である。
次に、伸縮項に弱められていない、放射過程のみで形成される TIL の強さを仮想的に求めるため、∗������
𝑄𝑄𝑄𝑄
CRM を用いて𝜕𝜕𝜕𝜕 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 �𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 = 0が実現される温度プロΠ

ファイルを中緯度と極についてそれぞれ求めた。夏期のプロファイルについて、極域の TIL の強さはほ
とんど変わらなかったのに対し、中緯度の TIL は極域の TIL と同じ大きさまで強くなった。これは中緯度から極域までの TIL の強さの緯度依存性は、成層
圏子午面循環の存在によって説明可能であることを示唆している。また冬期中緯度の TIL についても同様の解析を行ったところ、成層圏子午面循環は TIL
を弱めており、総じて中緯度 TIL の季節変化を弱める働きをしていることが分かった。

����∗���∗ 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
����∗ 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕𝑁𝑁𝑁𝑁𝜕𝜕𝜕𝜕 2 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 2 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝑣𝑣𝑣𝑣
𝜕𝜕𝜕𝜕𝑤𝑤𝑤𝑤
���∗
����∗
≅ �−
− 𝑣𝑣𝑣𝑣−− 𝑤𝑤𝑤𝑤𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 𝑎𝑎𝑎𝑎𝜕𝜕𝜕𝜕𝑎𝑎𝑎𝑎𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝑎𝑎𝑎𝑎𝜕𝜕𝜕𝜕𝑎𝑎𝑎𝑎𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕 2 𝜕𝜕𝜕𝜕∗∗∗�������
�������
��������
𝑄𝑄𝑄𝑄
𝑄𝑄𝑄𝑄
𝑄𝑄𝑄𝑄
𝜕𝜕𝜕𝜕 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆
𝜕𝜕𝜕𝜕 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑆𝑆𝑆𝑆𝜕𝜕𝜕𝜕 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
Π +Π +Π � / 𝜕𝜕𝜕𝜕+𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝑔𝑔𝑔𝑔

𝑁𝑁𝑁𝑁 2�������
𝑄𝑄𝑄𝑄𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 ∗ ⁄Π、�������
𝑄𝑄𝑄𝑄𝐿𝐿𝐿𝐿𝑆𝑆𝑆𝑆 ∗ ⁄Π、��������
𝑄𝑄𝑄𝑄𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 ∗ ⁄Πはそれぞれ熱力学方程式
における短波・長波放射、凝結による強制力を表す。
2.3. Column Radiation ModelCRM は NCAR の Community Climate Model(CCM3) に用いられているカラム放射モデルである(Riehl et al. 1996)。温度や水蒸気、オゾンなどの鉛直プロファイルを代入することで長波・短波放射強制力を計算することが出来る。
3. 結果
図 1 は JAGUAR によって計算された 7～9 月平均の静的安定度の緯度高度断面である。対流圏界面直上に𝑁𝑁𝑁𝑁 2 のピーク (TIL)が見られ、中緯度から極域にかけて逆転層が強くなっている。このような緯度依存性および TIL の強さは観測と整合的であった。
次に中緯度・極域における GGA の結果を図 2 に示す。8 月初旬において、中緯度では長波放射によ図 1: 対流圏界面からの相対高度・緯度断面における JAS 平均
での静的安定度。黒線は対流圏界面高度を表す。

図 2 :、中緯度 (55o-65oN、左図)と極域(75o-85oN、右図)の TIL
における N2 の時間発展方程式の各項の大きさの時系列。

― 121 ―

B160

北極温暖化増幅と傾圧不安定波の理論的関係
桜井誠* (筑波大学大学院)、 田中 博（筑波大学 CCS）

１. はじめに
近年の温暖化は北極域で顕著に現れ、特に秋季か

図1(a)は、EOF-2の温度場を示しており、北極圏のら冬季の北極域の気温上昇率は、全球平均と比較し全域で高温傾向が見られる。特に海氷減少に伴う大て約2倍大きくなっている。この現象は北極温暖化増

気下層の高温が特徴的である。図1(a)から温度風関幅(Arctic Amplification: AA)と呼ばれている。AA係式により東西風を求めたのが図1(b)である。図の要因には、アイス・アルベドフィードバック、雲1(b)の東西風は、緯度50～80度付近で西風が弱まり、のフィードバック、中緯度から北極域への熱や水蒸

緯度30～40度付近で西風が強まる特徴がある。これ

気の輸送などが重要と考えられている。中緯度からは、AAに伴い寒帯ジェットが弱まり、亜熱帯ジェッ

北極域への熱輸送は、傾圧性擾乱が担っているが、トが北偏することを示している。

AAに伴い傾圧不安定は弱くなると推測される。
傾圧不安定波とは、流体中のソレノイドの発達に

３． AA 指数と傾圧不安定波
本研究では、帯状平均東西風の気候値(1958～1997)

伴って増幅する大気波動である。最も不安定な波動に、AAに伴う東西風（図1(b)）を加えた帯状基本場解を求めるには、ある基本場に対する線形方程式のを作成し、その基本場について傾圧不安定波を解析

固有解を求める線形不安定解析が行われる。Tanaka

した。AAの構造は正規化してあるので、AA指数を-2

and Kung(1989)では、球面上の線形不安定解析を行から+2まで変化させて、その変化に伴う総観規模のい、亜熱帯ジェットの傾圧性で励起されるCharney

傾圧不安定波の増幅率と構造の変化を調査した。

モードやDipole Charney モードの他に、寒帯ジェッ

４． 結果とまとめ
AA 指数が負から正に変化する時に、総観規模の傾
圧不安定波の増幅率は減少することが確認された。
AO の場合、北極圏が温暖化する AO 負の時に、寒帯
ジェットが弱化し、亜熱帯ジェットが強化されるので、不安定波の増幅率は増大する。よって、AA の特
徴は AO の場合と逆となった。しかし、不安定波の構造を調べると、AA 指数負では北向きとなる運動量輸
送が AA 指数正では南向きに変化するため、寒帯ジェ
ットはさらに弱まる。したがって、AA 指数の変化に応じて、傾圧不安定波と寒帯ジェットには正のフィードバック関係があることが明らかになった。

トの傾圧性で励起される別のCharneyモードとしてポーラーモードが存在することを示した。
本研究の目的は、地球温暖化によりAAが進行し、中緯度の傾圧性が低下する中で、傾圧不安定波の増幅率や構造がどのように変化し、傾圧性擾乱による熱輸送や運動量輸送がどのように変化するのかを理論的に調べることである。
２． AA に関係した気温と東西風の解析
帯状平均した気温場の経験的直交関数(EOF)解析を行うと、最も分散の大きいEOF-1は北極振動(AO)
パターンとなり、EOF-2としてAAが解析される。

図1

EOF-2 解析による AA に関係した温度場（a）と東西風（b）の鉛直子午面分布。

― 122 ―

B161
準地衡 2 層モデルにおける Nastrom-Gage スペクトルの形成メカニズムの検証∗ 岡﨑 正悟 (神戸大・理), 岩山 隆寛 (神戸大・理)1 はじめにNastrom and Gage (1985) によって示された, 地

な平均東西流で傾圧不安定によって系の擾乱が励

球大気のエネルギースペクトル (以下, N-G スペクである. 粘性については, 上層と下層で異なる値をトルと呼ぶ) は, 客観解析データや大気大循環モデ用いる. 支配方程式は順圧モードと傾圧モードに分ルを用いたシミュレーションにおいても現れてお離した準地衡渦位方程式 (2a), (2b) である. ここで,起される. 散逸機構はエクマンダンピングと超粘性り, 地球大気の普遍的特徴の 1 つと考えられている.

ψ と τ はそれぞれ順圧モードと傾圧モードの流線

特に, N-G スペクトルの高波数側における k−5/3 の函数, U は平均東西流の速さ, κ はエクマン係数, νスペクトルの形成メカニズムについては, 活発な研は上層の粘性係数, ∆ν は上層と下層の粘性係数の究が行われてきた.

1
差, k−
d は変形半径を表す.

Tung and Orland (2003) は準地衡 (QG) 2 層モ
デルで N-G スペクトルを再現し, k −5/3 スペクト

3 結果と結論

ルの形成メカニズムを提唱している. 特に, QG 2層モデルにおける高波数領域において, エネルギー
フラックス ΠE (k ) とエンストロフィーフラックスΠQ (k) の間に
k 2 ΠE ( k ) − ΠQ ( k ) > 0(1)となる波数帯域が存在し, そこで k−5/3 のスペクトルが形成されることが示されている. 一般化 2 次
元流体の強制散逸乱流や標準的な設定の QG 2 層
図1

ν = 5.28 × 10−17 , ∆ν = 5.28 × 10−17 の場
合のフラックス. 実線が (1) の左辺を示す.

モデルにおいて, 強制波数帯域を除く波数領域でk2 ΠE (k ) − ΠQ (k) < 0 が数学的に示されている.

QG 2 層モデルにおいては, より一般的な強制・散粘性係数を様々に変えて数値計算を行ったが,逸機構を仮定した場合には, 上記のフラックスの(1) が成立する結果は得られず, すべての波数領域

差は符号不確定である (Gkioulekas 2014). そこで,

で k2 ΠE (k ) − ΠQ (k ) < 0 となった (例えば, 図 1).

数値計算によって (1) の成立を確認し, Tung and

Orland (2003) のメカニズムの普遍性について研究

Gkioulekas (2014) で, 上層と下層の粘性係数が異なる場合に (1) が成立する可能性が示唆されていする.

たが, 本研究の数値計算では確認することができな

2 数値計算の概要

かった. また, 粘性領域を十分に解像した数値計算

数値計算に用いたモデルは, Larichev and Held

では, 高波数側の慣性領域スペクトルは k −3 である.

(1995) に基づく QG 2 層モデルである. 境界条件は,

よって, Tung and Orland (2003) が提唱した N-G

水平方向は周期境界, 鉛直方向は上下共に固体壁のスペクトルの形成メカニズムは準地衡 2 層モデル

存在を仮定する. 強制機構は鉛直シアーを持つ一様の普遍的な性質ではないことが示唆される.

∂ ∇2 τ
∂ ∇2 ψψ−τ1+ J (ψ, ∇2 ψ) + J (τ, ∇2 τ ) + U= − κ ∇2− ν∇8 (∇2 ψ) − ∆ν∇8 {∇2 ψ − (∇2 − k2d )τ },
∂t
∂x
2
2
∂ (∇2 τ − k2d τ )∂ ∇2 ψ
2222 ∂ψ
+ J (ψ, ∇ τ − k d τ ) + J (τ, ∇ ψ) + U+ kd U
∂t
∂x
∂x
τ
−
ψ
1
= − κ ∇2− ν∇8 (∇2 τ − k2d τ ) − ∆ν∇8 {(∇2 − k2d )τ − ∇2 ψ}.
2
2― 123 ―

(2a)

(2b)

B162

非定常な波強制に対する中層大気２次元及び３次元循環の形成
林 佑樹.∗ 、佐藤 薫（東大院理）
１．研究背景
中層大気の大循環は主に大気波動により駆動されている。一般に波強制は非定常であり、それによる過渡的現象を解析するためには循環の時間変化を陽に解く必要がある。また、波強制は一般に東西非一様であるため、循環場も３次元構造を持ち、その時間発展には 𝛽𝛽 効果が重要になると予想される。本研究の目的は、非定常で３次元の波強制に対する循環の形成過程を明らかにすることである。まず、東西一様な波強４．結果（３次元）
制に対する応答を調べ、次に東西非一様な波強制に対する３次元の循環形成を理論的に調べた。
次に、強制が東西非一様な３次元構造を持つ場合を考えた。この場合、過渡的な応答として
２．問題設定
重力波だけではなく、より時間スケールの長い
大気の大規模運動は Rossby 数が小さく、波Rossby 波が現れる。このうち、Rossby 波のみ
強制に対する応答は Green 関数を用いて解析でに焦点をあてるために、速い変数が完全に隷属きる。本研究では、Green 関数を解析的に求め、している場合を考え、その時間変化を除いた支
遅い変数である線形化渦位 𝑞𝑞 、速い変数である
配方程式系を導いた。この方程式系では遅い変水平発散 𝛿𝛿 と非地衡渦度 𝛾𝛾 の時間発展を計算数で記述される地衡流の時間発展は陽に解くのした。強制は２次元の場合は子午面内に局在しに対し、速い変数で記述される循環は診断的にた東西一様な外力とし、３次元の場合にはさら求められる。各変数に対する Green 関数を求め、に東西方向にも局在した分布を持つとした。
理論解析を行った。圧力偏差の Green 関数は３．結果（２次元）
1
1
𝛽𝛽
まず、東西一様な２次元の強制に対する応答を解析した。Green 関数は Laplace 変換の形で、ℒ(𝐺𝐺𝛿𝛿 ) =1𝐵𝐵𝑢𝑢
1 + (𝑠𝑠 + 𝜅𝜅)2
√
log (
)
2
[1
(𝑠𝑠
(𝑠𝑠
4𝜋𝜋 1 + + 𝜅𝜅)+ + 𝜅𝜅)2 ]𝑦𝑦 2 + 𝐵𝐵𝑢𝑢 𝑧𝑧 2となる。まず、定常解を求めたところ、鉛直に並ぶ２細胞型の循環となることがわかった。次に、強制の強さを時間方向に階段関数的に変化させると、広い帯域に亘る大規模な重力波が放射され、最終的に定常解とほぼ一致する準定常な子午面循環と慣性振動が残った(図１)。循環形
成の時間スケールを調べてみると、強制の形状に依存し、過渡的な重力波の群速度に対応する
時間スケールで記述できることがわかった。また、強制の強さがゆっくりと連続的に変化する
場合も調べた。強制の時間スケールが慣性周期より長い場合には重力波は放射されず、循環は
波強制の変化に完全に隷属することがわかった。
また、与えられた波強制が東西風加速とコリオ
リトルクにどう分配されるか調べた。その結果、分配は強制の形状に依存し、次元解析により理論的に説明可能であることがわかった。

ℒ(𝐺𝐺𝑝𝑝 ) = 𝐵𝐵𝑢𝑢 −24𝜋𝜋𝑟𝑟 ′ √𝑠𝑠 + 𝜅𝜅

exp (2𝐵𝐵𝑢𝑢 (𝑠𝑠 + 𝜅𝜅)(−𝑥𝑥 − 𝑟𝑟 ′ ))となる。 𝛽𝛽 項がない場合、地衡流は強制付近に局在した東西対称な場となるが、𝛽𝛽 項が存在す
る場合、地衡流は強制の西側に局在する東西非対象な構造となった。このような 𝛽𝛽 効果に対する応答の変形は、地衡流だけでなく、速い変数
によって記述される子午面方向の循環にも見られた。また、階段関数型に変化する強制に対しては、Rossby 波応答が強く現れ、時間と共に東西波数の小さな構造が先に消えることがわかった(図２)。また、定常に至るまでの時間スケールには、線形緩和の強さが重要であることがわかった。

― 124 ―

B163

金星 GCM にみられる惑星規模の短周期擾乱
∗高木征弘（京産大），杉本憲彦（慶應大），安藤紘基（京産大），松田佳久（東京学芸大）1. はじめに

3. 結果と今後

金星探査機「あかつき」の観測開始から 1 年が経過し（2017 年 2 月現在），巨大弓状模様 (Fukuhara et al.,2017) をはじめとする，これまでに知られていなかった
新たな気象現象が発見されている。これまでにも，紫外光で観測される雲模様の時空間変動から，赤道ケルビン
波（4 日波）や中緯度ロスビー波（5 日波）といった惑星
規模波動の存在が示唆されてきたが，空間構造や励起メ
カニズムなど，不明な点が多く残されていた (Del Genioand Rossow, 1990; Kouyama et al., 2015)。今後，さらに長期間の観測データが蓄積され，解析が進展することにより，大気スーパーローテーションの構造やさまざまな波動現象など，雲層を中心とする立体的な金星大気循環が明らかになることが期待される。
観測結果を力学的に解釈するためには，金星大気波動の構造を理論的・数値的に研究しておくことが重要であろう。本研究では，金星大気 GCM (AFES for Venus,
Sugimoto et al., 2014a, b) を利用し，雲層高度にみられる大気運動について調査を進めており，熱潮汐波やそれに伴う夜昼間対流の存在についてはすでに報告した（日本気象学会 2016 年度春季大会）。今回は周期 10 日以下の短周期擾乱に注目し，その時空間構造や大気大循環に対する影響を調べたい。

2. モデル
空間解像度は T63L120 とした。鉛直領域は地面から
高度約 120 km とし，ほぼ等間隔に 120 層に分割した。
鉛直渦粘性は 0.15 m2 s−1 （定数）とした。水平渦粘性は
ラプラシアンの 2 次の超粘性で表現し，緩和時間は最大水平波数に対して 0.03 地球日とした。地面摩擦を表現するため，最下層のみにレーリー摩擦を使った。また，

80 km 以上の上層は渦成分のにみ作用するスポンジ層と周期解析の結果，雲層高度を中心とする広い高度範囲(40–80 km) に周期 5.5 日と 7.5 日の波がみられた。東西風でみると，5.5 日波は赤道付近，7.5 日波は中緯度から極域にかけて振幅をもつ。一方，南北風でみると，5.5
日波は中緯度（緯度 30◦ –60◦ 付近)，7.5 日波は極域で振幅をもつ。5.5 日波は傾圧不安定に伴う波と考えられる(Sugimoto et al., 2014a, b)。
図 1 に高度 68 km における短周期擾乱の水平構造を示す。短周期擾乱は周波数フィルタ (Duchon, 1979) を利用
し，周期 10 日以下の成分として取り出した。中緯度では渦運動が卓越し，風速は 40 m/s 程度である。赤道域には東西波数 1 の東西風偏差が卓越しており，風速は 20
m/s 程度である。中緯度と赤道の波の位相速度は一致しており，赤道から南北両半球の中緯度に広がる，南北対称な大規模現象の存在が示唆される。金星上層大気にみられる南北対称性は，紫外光によって観測される雲模様だけでなく，雲頂温度分布にも指摘されている (Sato etal., 2014)。浅水方程式系で示されたシア不安定 (Iga andMatsuda, 2005) との類似も興味深い。
下部雲層の高度（50–60 km）には低緯度に東西波数 5程度の渦運動がみられた。また，中高緯度の鉛直流にはスーパーローテーションの下流方向に広がるストリーク構造がみられた。このストリークは水平風の強い収束・発散を伴っている。こうした構造はあかつき IR2 カメラの夜面観測で得られた下部雲層の特徴ともよく一致しているようである。
今後はあかつきの観測結果との比較を進めることにより，数値計算の妥当性をチェックし，短周期擾乱の生成メカニズム，擾乱による運動量や熱の輸送などを検討したい。

した。太陽加熱は観測に基づく現実的な分布である（ただし，80 km 以上では太陽加熱を無視した）。赤外での放射輸送過程はニュートン冷却で簡単化し，緩和先の温度場は Venus International Reference Atmosphere (VIRA)に基づく水平一様な分布とした。
初期条件は理想化されたスーパーローテーション状態とした。東西風分布は水平方向には剛体回転とし，鉛直方向には地面から高度 70 km までは線型に風速が増大，それ以上では風速一定とした。惑星の自転は地球と同方向（東向きを正）とし，赤道上の高度 70 km での風速は 100 m/s とした。初期の温度場は東西風分布と旋衡風
バランスするように与えた。この初期条件から 5 地球年
ほど数値積分を実行したところ，雲層付近では 1 年ほどで準定常状態に達した。解析に用いたデータは最後の 1

図 1: 高度 68 km における短周期擾乱に伴う水平風（ベクトル）と東西風（コンター）。図の中心が太陽直下点である。

地球年である。

― 125 ―

B164

地形が金星大気大循環に与える影響※

山本勝(九大応力研)，池田恒平(国立環境研)，高橋正明(国立環境研)
Herrnstein & Dowling (2007)と異なり，地形

１．はじめに
金星の地形は起伏が大きく，雲層の東西に起因する大循環構造の南北非対称は小さ

風速や輝度温度の濃淡に影響を与えること

いが，アフロディテ大陸やマクスウェル山が示唆されている．いくつかの大気大循環がある緯度帯で自転と逆向きの弱いモデルで金星地形を組み込んでいるがsubrotation が地表付近で形成される．これ(Herrnstein & Dowling

らの山や高地が角運動量の供給場所として2007，Yamamoto &Takahashi 2009, Lebonnois et al. 2010)，地形

重要であることが示唆される．

の影響は十分に解明されていない．本研究

実験 C と実験 F では，雲層より下でおおでは，Ikeda (2011)の放射コードを組み込ん

むね中立層となるが，40 ㎞付近で弱い安だ大気大循環モデルを用いて，地形が金星

定成層が形成される．また，地形を与えた

大気大循環構造に与える影響について調査

実験 C では，高度 10－20 ㎞あたりで弱いした．

安定成層が形成される．このように，地形は下層大気の安定度にも影響を与える．

２．モデル

雲層では，4－8 日の短周期波動に加え，

Ikeda (2011)が開発した T21L52 の金星

熱潮汐波と地形性定在波が見られる．地形

GCM に地形データを組み込んだモデルを

固定座標系で１金星日平均した 69 km の東1

西風速は，アフロディテ大陸の直上で数 mとなる超回転と VIRA の気温と 92.1 bar でs1 ほ ど 低 下 す る ． こ れ は Bertaux et al.

735.3 K の地表面温度を仮定し，およそ高(2016)の結果と似ている．65 km より下で度 40 km 以下の下層大気東西風を初期値には反対に風速増大傾向が見られる．このよ使用した．初期値として雲頂で 110 m s

ナッジングして風と温度が平衡になった後， う な 定 在 波 に よ る 赤 道 域 の 風 速 変 化 は
ナッジングを外した状況で大気大循環構造

Yamamoto & Takahashi (2009)でも見られる．

を解析した(コントロール実験 C)．また，

温度分布に関しては，アフロディテ大陸の比較実験として，平坦な地形を与えた実験

直上の雲頂気温が東西方向に急変するが，F も同様に行った．

弓状の巨大重力波(Fukuhara et al. 2017)は形成されなかった．

３．結果
帯状平均の東西風では，雲頂付近で中緯４．まとめ度ジェットが形成され，赤道付近では 90m s

1程度の高速風が形成される．中緯度

ジェット極大より上層では 8 m s

1

地形を導入することで，山や高地における subrotation や下層大気の弱い安定成層がを超え形成され，アフロディテ大陸による風速変る極向き帯状平均子午面流が見られ，

動が引き起こされた．今後は観測との類似

1

ジェットの低緯度側では 1－2 m s 程度のや違いを整理し，地形が金星大気大循環構

極向き子午面流が見られる．ジェットの極造に与える影響を明らかにしたい．

大域では，間接循環が形成される．
― 126 ―

B165

火星大気を想定した高解像度 LES で得られた地表面応力分布∗

村橋究理基 (北大 · 理), 西澤誠也 (AICS), 石渡正樹 (北大 · 理), 小高正嗣 (北大 · 理), 中島健介 (九大 · 理),
竹広真一 (京大 · 数理研), 杉山耕一朗 (松江高専 · 情報工), 高橋芳幸 (神戸大 · 理), 林祥介 (神戸大 · 理)

1. はじめに
火星大気温度構造に大きな影響を与える大気ダスト

2. 使用データ
本研究では, Nishizawa et al. (2016) で計算された解の巻き上げ量は地表面応力によって決まるとされてお像度 5 m のデータを用いて解析を行う. このデータは,り (Kahre et al., 2006), 地表面付近における循環場の

RIKEN/AICS で開発された SCALE-LES ver.3 を使構造が重要な役割を果たしていると考えられる.

用して得られたものである. 計算で用いられた各パラ

Nishizawa et al. (2016) は 10 m 以下の微細な空メータの値は, 火星を想定して設定されている. 加熱・間スケールを持つ循環構造に関して高解像度ラージエ

冷却率及び地表温度については, Odaka et al. (2001) にディーシミュレーション (LES) を用いた調査を行った.

よる一次元モデルで得られた結果を外部から与える. 水

Nishizawa et al. (2016) が用いた計算領域のサイズは平境界条件は周期境界である. 上記データは解像度 10

19.2 km × 19.2 km × 21 km, 解像度は 5 m であった.
その結果, 高度 62.5 m においては, 細く強い上昇流を境界に持ち, 内部に比較的弱い下降流を持ったセル状構

m で 14:00 (地方時) まで計算した結果を初期値として,5 m 解像度で 1 時間分計算して得られたものである. 本
研究では 14:30 におけるデータを用いた. Nishizawa et

造の存在が示された. しかし Nishizawa et al. (2016)
では, ダスト巻き上げに関わる地表面付近の様子についal. (2016) と同様に Louis (1979) と Uno et al. (1995)のスキームから地表面フラックスを計算し, 地表面応力ては調べられていなかった.

を求めた.

本研究では地表面付近の循環場及びダスト巻き上げを決定づける地表面応力場について調査を行っている.
前回の発表では Nishizawa et al. (2016) によって得られたデータを用いて, モデル最下層 (高度 2.5 m) の循
環場を調べた (村橋 他, 2016, 秋季大会). その結果, モデル最下層においても Nishizawa et al. (2016) で示されたセル状構造に対応すると考えられるネットワーク状に広がった上昇流領域が存在すること, さらにその上昇流領域に沿って, 数十 m から数百 m スケールを持
つ強渦度領域が存在していることがわかった. 今回は
地表面応力を求めたので, その特徴について報告する.

3. 結果
図 1 は地表面応力の空間分布である. 数 km から 10
km 程度の直径を持つ, 円環状の大きな構造と, 数百 mスケールで局所的に大きな値を持つ小さな構造 (例えばx = 9.6 km, y = 4.0 km 付近に見える構造など) がある. 図 1 の分布はモデル最下層における水平風の絶対値の分布とよく対応している. 図 2 は地表面応力の強度の頻度分布である. Greeley and Iversen (1985) で得られたダストが巻き上がる閾値である 0.03 Pa 以上の応力値を持つ領域が存在していることがわかった.

図 1: 地表面応力 [Pa] の水平分布. 濃い箇所ほど強い応

図 2: 地表面応力の強度の頻度分布. 横軸は応力値 [Pa] ,力値を示す.

縦軸はその応力値 (幅 0.002 [Pa]) をもつ点の個数.

― 127 ―

C151

気象研究所大気海洋結合同化システム（MRI-CDA1）の数値天気予報システムとしての性質
石橋俊之 1 、入口武史 1、藤井陽介 1、安田珠幾 2 、高谷祐平 1、齊藤直彬 1 、竹内義明 1 （1 気象研, 2 気象庁）(a)

1. はじめに
大気と海洋は様々な時空間スケールで相互作用している。一方、現在、主要な数値天気予報(NWP)セン
ターで利用されている数日から１週間程度先までを対象とした予測モデルや同化システムの中では、海洋の効果は一部しか取り入れられていない。これは NWP に
於いて、大気単体のシステムを大気海洋結合システム（ 結 合 予 報 モ デ ル (CGCM) と 結 合 同 化 シ ス テ ム(CDAS)）に置換した場合の解析や予報精度の改善が、これまでの研究では十分に示されていないためである。
しかし近年、結合システムが NWP においても一定の精度をもつことが報告されはじめている（Laloyaux et al.
2015）。
気象研究所では、天気予報から季節予報までの幅
広い時間スケールの数値予報を対象とした、大気海洋
結合同化システム（CDA）のシームレスな開発を進めており、その最初のバージョンが 2016 年度に完成した（MRI-CDA1）。本発表は、特に NWP の精度向上の面から、MRI-CDA1 について報告する。
2. 大気海洋データ同化システムの概要
MRI-CDA1 は 、 気 象 庁 現 業 季 節 予 報 モ デ ル（JMA/MRI-CGCM2）、気象庁全球大気同化システム
を水平低解像度化したシステム（MRI-NAPEX/G009）、
気象庁全球海洋同化システム（MOVE-G2）の 3 つの気
象庁現業システムで構成されている。結合同化の手法
は“弱結合”（大気と海洋の背景誤差の相関を無視する近似）であり、大気と海洋の同化窓長が異なる点が特徴である。
3. MRI-CDA1 の NWP における基本性質
図 1(a)は、海洋データ同化システムで同化された海洋データの情報が、結合同化システムのアウターモデ
ル（CGCM）の 6 時間積分によって、大気の対流圏下層の気温場を変える様子を示している。
図 1(b)は結合同化解析場から大気単独予報を行った 場 合 （ TEST ） の 予 報 精 度 を 大 気 単 独 シ ス テ ム（CNTL）と比較したものである（夏の一か月の 31 初期
値の平均）。CNTL は MRI-NAPEX/G009 であり、アウタ
ーモデルは MRI-CDA1 の 2 倍の水平解像度となっている。水平解像度やモデルの違いによる初期ショックから期待される通り、平均的な予報精度は CNTL の方が良いが、大気下層の気温（図 1b）等では明瞭な改善(b)

気温予報の RMSE の改善率

図 1 MRI-CDA1 の NWP としての初期評価。(a) は海洋
観測データ同化による大気下層の変化（FT6）。気温のイ
ンクリメントの時間発展の経度・鉛直断面図。(b)は TESTの CNTL に対する気温予報の RMSE の全球平均改善率（%）で、正値（シェイド）は結合同化による改善を示す。
予報誤差の計算は、ERA-interim 解析を真値として用いた 。 横 軸 は 予 報 時 間 （ 0-9 日 ） 、 縦 軸 は 気 圧 高 度
1000-200ｈPa。

が見られる。
3. 今後
MRI-CDA1 についてより適切な評価を行うために
CGCM による予報実験を進めており、実験結果を解像度をそろえた大気単体システムと比較することで、より適切な評価を行う予定である。また、大気と海洋にまたがる観測情報の伝搬についても解析を進めており、発表ではこれらについても報告する予定である。

― 128 ―

C152
アンサンブルデータ同化を用いた NICAM のモデルパラメータ推定
小槻峻司*,寺崎康児,八代尚,富田浩文(理研計算科学),佐藤正樹(東大大気海洋研),三好建正(理研計算科学)
今後は，パラメータ推定の目的変数として，大気の本研究は，TRMM/GPM による降水観測データ利用し， 観測値や再解析データを同化する実験を行う．また，
大気客観解析及びこれを初期値とした予報に改善をもた 本研究では全球一様を仮定したが，今後は空間分布をらすことを目的とする．観測値を同化して数値天気予報 持つものとして推定することも検討している．

1. はじめにを改善する一般的な方法は，状態推定である．Kotsuki
et al. (2017a, JGR)は，全球降水マップ Global Satellite
Mapping of Precipitation (GSMaP)を NICAM-LETKF に同化し，衛星観測降水量を用いた数値予報精度の改善に成功した．本研究では，Kotsuki et al. (2017a)を更に発展させ，GSMaP を利用して NICAM のモデルパラメータを推定し，降水予報の改善を試みる．

2. パラメータ推定手法

謝辞 本研究は JAXA-PMM の支援を受けた．
引用文献
Kotsuki S. et al. (2017a): J. Geophys. Res. doi:
10.1002/2016JD025355. (in press)
Kotsuki S. et al. (2017b): Model parameter estimation
using ensemble data assimilation: A case with theNonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model NICAM
and the Global Satellite Mapping of Precipitation Data.
(in preparation)

実験には，Terasaki et al. (2015, SOLA) により開発された NICAM-LETKF を用いる．モデル解像度は 112
km，アンサンブルメンバー数は 40 とした．コントロー ル 実 験 (CTRL) は ， NCEP PREPBUFR, AMSU-A,
GSMaP Gauge を同化する状態推定のみを行う．CTRL
は，NICAM の標準パラメータ設定を使用する．
パラメータ推定実験(TEST)は，上記の状態推定に加えて，モデルパラメータをアンサンブルデータ同化
により推定する．本研究では，大規模凝結スキーム
図-1 推定した B1 パラメータの時系列(赤線)と CTRL の
Berry’s parameterization の B1 パラメータを推定する．
標準値(黒線)．エラーバーはパラメータのアンサンブ
B1 は，[0:1]で定義され，雲粒から雨滴への変換効率
ルスプレッドを示す．Kotsuki et al. 2017b より引用．
を制御する．NICAM の標準設定に従い，B1 は全球一様のパラメータとし，アンサンブル変換カルマンフィ
ルタ(ETKF)により全球の観測データを同時に扱って推定する．パラメータ推定には GSMaP Gauge のみを同化した．2014 年 6 月 1 日を初期値とし，CTRL とTEST 実験を 7 ヶ月間行った．

3. 結果と今後の方針
実験を始めて 5 日程度で，推定したパラメータは下限値近くに収束する結果となった (図-1)．一般に，粗い数値予報モデル(> 100 km 解像度)では，弱い雨域が広域に広がることが知られている．CTRL の予報降水にも同様の傾向があったが，パラメータ推定により弱い雨域の広がりが緩和され，GSMaP Gauge により近い降水分布を得た．GSMaP Gauge に対する降水予報
スコアでは，モデルの過大評価が有意に改善され (図-2a)，スレットスコアにも僅かながら改善が見られた(図-2b)．大気の状態変数を検証したところ，降水に関連の深い熱帯の対流圏下層の混合比が，パラメータ推定実験で改善していることが確認された．

図-2 GSMaP_Gauge に対する 6 時間降水予報スコアの時
系列．(a) バイアス [mm 6h-1]，(b) スレットスコア [10mm 6h-1] である．黒線と赤線はコントロール実験とパラメータ推定実験を示す．破線は 6 時間毎の降水予報スコアであり，実線は破線の 10 日間移動平均である．Kotsuki et al. 2017b より引用．

― 129 ―C153
FORXGVFDOH における熱力学場同化実験の降水予測精度評価清水慎吾・岩波越・加藤亮平・櫻井南海子・前坂剛・鈴木真一・出世ゆかり・木枝香織
国 防災科学技術研究所

タを用いて推定した373PLQ 実験 373PLQ 実験 では

１．本研究の目的
積乱雲の上昇流を駆動する FORXGVFDOH の熱力学場は と   -67 のデータを用いて推定した

気象学において重要な変数であるが直接測定することは数値計算の初期値は気象庁 060 の -67 の出力を用い格困難であるレーダ解析で得られる力学場にバランスする

子解像度 NP で関東地方を含む NP×NP の領域で

気 圧 偏 差 場 と 温 位 偏 差 場 を 推 定 す る 手 法 *DO&KHQ 時間積分したすべての実験で  分毎にナッジング法で が開発され利用されてきたが以下の欠点が知られ

雨混合比風の三成分水蒸気偏差温位場を同化したている +DQHHWDO   各高度での平均からの偏差 から -67 まで  分間積算雨量を出力した国は得られるが絶対値は得られない  浮力項に寄与する

交省 ;5$,1 を用いて 5.GS 関係式 0DHVDNDHWDO

水蒸気偏差と気温偏差を分離できない  観測で得られで求めた雨量分布を真値として精度評価を行ったまたる  次元風速場の更新頻度が低いと極端に精度が悪化す と -67 の ;5,$1 データを用いて降水域移動ベる（6XQDQG&URRN）最近 /LRXHWDO /

クトルを推定し-67 の雨量分布をセミラグランジ

は数値モデルの第一推定値を用いて平均場および水蒸気ュ後方探査法 *HUPDQQDQG=DZDGVNL で移流させ、偏差を推定することで  と  の欠点を克服できること-67 までの雨量を予測する実験 12:& 実験 も同時にを報告した本研究では/ の手法に基づき 分間隔の行い本手法のナウキャストに対する優位性を調べたセクタースキャン・ボリュームデータを用いて温位偏差を．結果とまとめ

推定し雲解像モデル &5H66 に同化することで降水強度の図  に &6, の時間変化を示す降水強度 PP 図 D と 

予測精度を評価した 373PLQ 実験 また  分間隔および PP 図 E の閾値で &6, をそれぞれ評価した373PLQ 実験

分間隔に間引いた実験 373PLQ と 373PLQ も行い降水は同化後  分から  分にかけて他実験よりも精度が高か予測へのスキャン時間間隔の影響を調べた（図 ）ったまた熱力学場同化実験ではスキャン時間分解能が上がるほど降水予測精度が上がった予測精度の悪化が緩や

かな特徴を持つ本手法はナウキャストの予測精度が急激に下がる  分以降から  時間程度先までの予測精度を補完する手法として有効だと考えられる
図２
-67 から
 分先までの
JULGWRJULGに お け る &6,の時間変化

D 時間雨量PP 以上の降雨に対する予測スコアの時
間変化




E 時間雨量PP 以 上 の 降
雨に対する予測スコアの時間変化
373PLQ 実験
373PLP 実験
373PLQ 実験
12:& 実験の
結果をそれぞれ示す 同化窓と予測評価時間-67 で温位場を推図定したすべての実験で推定した温位場を  分間隔で同化した同化後の-67 の降水予測精度を評価した

．同化実験の概要
 年  月  日に埼玉県越谷市に竜巻被害をもたらした積乱雲について、FORXGVFDOH での熱力学場同化実験による降水量予測へのインパクトを調査した竜巻被害を起こす  分前の-67 日本標準時 に防災科研の  台の;EDQG03 レーダで積乱雲の発生初期を捉えその後 分間にわたり１分間隔のボリュームスキャン  仰角 を実施した本実験では、積乱雲の発達初期である 
か ら  -67 ま で の 三 次 元 気 流 場 を 3URWDW DQG=DZDGVNL による変分法に基づく手法で推定した連続する  時刻のデータを用いて風の加速度を推定し、加速度とバランスする温位場を求めた373PLQ 実験では-67 の熱力学場を  および -67 のデー

謝辞: 利用した XRAIN はデータ統合・解析システム DIAS の枠組みの下で収集・提供されたものである.

― 130 ―

C154

二重偏波レーダーデータを用いた降雹事例に関するデータ同化実験
川畑 拓矢 1，山内洋 2，南雲信宏 1，足立アホロ 1
1:気象研究所，2:気象庁
１．はじめにKawabata et al. (2015) ではいくつかの二重偏波レーダーデータ同化手法について精度を比較し、散乱計算をフィッティングによって簡略化したやり方(FIT)と、観測された KDP から雨水量を算出するやり方(KD)の 2 種類が、精度が良く、変分法データ同化には適していると結論づけた。今回は、これらの観測演算子を NHM-4DVAR へ実装し(川畑ほか 2016)、2014 年 6 月 24 日に東京都調布市付近に発生した雷雨事例について適用を試みた。

雹が発生した事例で、山内と足立(2017、気象研究
ノート)によって気象研究所二重偏波レーダーを用いてその構造が解析されている。
本実験においては、降雹のあった 13 時頃へ向けて 04 時から KD によるデータ同化サイクルを実施
し、GNSS 可降水量と KDP を同化した。第 1 図左に観測された反射強度を示す。第一推定値では全く雨水が存在しない場であったが(図省略)、同化結果(第 1 図右)では観測と同じ位置(霞ヶ浦付近)に雨

３．観測演算子

水が生成されている。ただし、東京都に偽の降水

FIT の観測演算子は以下の通りである。

が見られている。これは本実験において‘0 dBZ’4𝜆𝜆4
𝑍𝑍H,V = 4
(𝛼𝛼 2 𝑁𝑁 Λ−(2𝛽𝛽ℎ,𝑣𝑣+1) Γ(2𝛽𝛽ℎ,𝑣𝑣 + 1))
𝜋𝜋 |𝐾𝐾𝑤𝑤 |2 ℎ,𝑣𝑣 0

同化（Kawabata et al. 2011）を行わなかったためで改善が可能である。また観測データによると東180𝜆𝜆𝑁𝑁0 𝛼𝛼𝑘𝑘 Λ−(𝛽𝛽𝑘𝑘 +1) Γ(𝛽𝛽𝑘𝑘 + 1)
𝐾𝐾DP =
𝜋𝜋

京都はこれから数時間後に対流が発達しており、

ここで、H,V および h,v は水平、鉛直偏波を表す。
さらに α、β はフィッティング係数、λ、Kw、N0、
Λ 、 Γ は そ れ ぞ れ 波 長 、 誘 電 係 数 、 intercept
parameter、slope parameter である。すなわち、

すでに不安定な場となっていることが推測される。
今後、さらなる改善点を洗い出し、同化サイク
ルを進めていく予定である。また FIT による同化を行い、これらの比較を行いたい。

モデル内で予報された混合比と数濃度から反射強度、ZDR、KDP を算出する。
KD は次式で与えられ、事前に用意された係数(b2,c2)と波長(f)、観測された KDP から雨水量を算出する。
Q(𝐾𝐾DP ) = c2 (𝐾𝐾DP 𝑏𝑏2)
𝑓𝑓

FIT と KD の大きな違いは入力値としてモデルの予報値を与えるか、観測値を与えるかという点に第1図

左：仰角 0.5 度の Zh (0400JST)。

あるが、いずれもモデルの雨水量混合比解析にイ

右：同化結果による雨水量混合比(高度 2.8km)。

ンパクトを与える点では同じである。
アジョイントモデルの制約と KDP の性質を鑑み謝辞て扱いやすい液体の領域のみで同化を行い、モデ本研究の一部は文科省フラッグシップ 2020(ポスト「京」)ル内で気温が 0℃以下の高度は除外している。

重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」(hp160229)の委託を受けた。

４．同化実験
今回とりあげた事例は、調布市付近に激しい降― 131 ―

C155
フェーズドアレイ気象レーダを用いた三次元降水補外予測のリアルタイム運用実験
大塚成徳・三好建正・大東真利茂（理研計算科学）・佐藤晋介（NICT）・石川裕（理研計算科学）
場を用いて 10 分先までの移流予測実験を行い、

１．はじめにフェーズドアレイ気象レーダ（PAWR）は高頻

実際の PAWR 観測と比較して精度検証を行う。

度高密度に 3 次元全天走査が出来る最新の降雨観測装置であり、今後の気象防災に大きく貢献する

３．結果ものと期待されている。従って PAWR の高度利用

まず実時間実行のための計算性能試験を行っは急務である。なかでも時空間補外による降水ナ

た 。 試 験 に 用 い た 計 算 機 は Xeon E5-4650v2

ウキャストは簡便な手法ながら実用上有益な短2.4GHz 10 コア×4 ソケット×4 ノード（合計 160

時 間 予 測 を 得 る こ と が 出 来 る 。 Otsuka et al.
(2016b)は PAWR を用いた 3 次元降水時空間補外が従来の 2 次元時空間補外に比して予測精度が高い事を示した。また、その 3 次元時空間補外手法に Otsuka et al. (2016a)の局所アンサンブル変換
カルマンフィルタ(LETKF)システムを適用するコア）である。
図は 2015 年 8 月 8 日 15 JST から 1 時間のデータを用いて行った同化無し実験の経過時間を示す。時折システム負荷が上がり、目標の 30 秒を超過しているタイミングもあるが、平均的にはことにより、さらなる精度向上が得られることを25 秒程度で計算が完了している。レーダーサイト

日本気象学会 2016 年度秋季大会にて報告した。

からのデータ転送に 1～2 秒、最適内挿法による

しかしながら高精度な実時間予測のためには高データ同化部分も 1～2 秒を見込んでおり、実時い計算機能力が必要であり、高速化が課題であっ間実行可能である。今後は予測精度を検証する。

た。
本研究では一般的なクラスタ型計算機で実時間内に予測を実行できるようにシステムに変更を加え、その予測精度を検証し、今後の実時間運用に向けた課題を検討する。
２．実験設定入力データは大阪大学に設置された PAWR のレーダ反射因子を 250 m 間隔の等方格子に内挿したものを用いる。Otsuka et al. (2016b)の 100m
間隔よりも粗くすることにより、計算時間の短縮を図る。一方で計算領域は Otsuka et al. (2016b)の 35km×25km×10km から 120km×120km×10km に拡大し、レーダ探知範囲をすべて覆うこ

図：予測計算にかかる時間の実測値。

とによって、特定の事例に特化することなく連続運用できるようにする。
移動ベクトル算出は Otsuka et al. (2016b)の 3次元相互相関法(TREC)を用いる。同化無し実験

参考文献
Otsuka, S., S. Kotsuki, and T. Miyoshi, 2016a:

Wea. Forecasting, 31, 1409-1416.

では水平非発散条件を用いてベクトル場を平滑化する(COTREC)。
データ同化手法は LETKF に変えて最適内挿法

Otsuka, S., G. Tuerhong, R. Kikuchi, Y. Kitano,を用いる。これによりアンサンブル計算とデータ
同化の計算量を削減する。得られた解析ベクトル― 132 ―Y. Taniguchi, J. Ruiz, S. Satoh, T. Ushio, andT. Miyoshi, 2016b: Wea. Forecasting, 31, 329340.

C156

コヒーレント・ドップラー・ライダーと数値予報モデルによる
局地的豪雨の再現実験∗

岩本尚大1 , 古本淳一1,2 , 東邦昭3,1(1. 京都大学生存圏研究所, 2. オクラホマ大学 ARRC, 3. メトロウェザー株式会社)

1

はじめに

3

近年, 局地的豪雨が増加傾向にあり, 公共交通機関の遅延などによる経済的損失に加え, 地下空間への浸水による人的被害が発生している. 気象災害の減災や防災には局地的豪雨の事前予測が欠かせないが, 時空間
スケールが非常に小さいため, その予測は難しい. そのため, コヒーレント・ ドップラー・ライダー (CDL)
を用いて積乱雲のもととなる積雲の生成過程である大気境界層内の下層風分布を面的に観測し, 高分解能の数値予報モデルに同化することで局地的豪雨予測の精度向上が見込まれる.
本研究では, 2015 年の夏季に東京都内で発生した局
地的豪雨をターゲットとして観測範囲が半径 4km で水平分解能が 100m の CDL を用いた下層風観測および観測データの 4 次元変分法 (4D-VAR) による同化実験を行い, 局地的豪雨予測の可能性について検討を
行った.

2

同化実験

東京都心部で局地的豪雨が観測された 2015 年 7 月
24 日について (図 1), 数値予報モデルによるシミュ
レーションを行った.
本実験では, 2015 年 7 月 24 日 0400-0430UTC にかけて 6 分間隔の CDL 観測データを 4D-VAR により同化し, 初期値・境界値を更新するための時間発展計算を行った. 時間発展計算は計算時間を考慮して 4 周で打ち切った.
更新された初期値をもとに WRF で 0400UTC を初期時刻として 3 時間先まで予報を行った結果, CDL 観
測データを連続的にモデルに同化することで観測点周辺で下層風の収束が表現された (図 2).
今後は予測精度向上のため, 複数台の CDL を設置,
観測し, その観測データを数値予報モデルに同化した
時のインパクトを検証する必要があると考えられる.

数値予報モデルの概要と同化手法

本研究では, 東京都中央区日本橋に設置された CDL
による視線風速観測結果を非静力学数値予報モデルの WRF(Weather Research and Forcasting Model)
Ver.3.8.1 にデータ同化してそのインパクトを調べた.
数値予報モデルの初期値・境界値は水平分解能が5km の気象庁メソ予報モデル (MSM) の予測値・再解
析値を用い, 地表面温度, 海面水温などの不足する情報
は水平分解能約 10km の NCEP のデータを用いた. また, 地形データは国土地理院提供の 10m メッシュデー
タを用い, 土地利用条件は環境省提供の 100m メッシュ
データを用いた.
計算領域は外側領域として 1km メッシュで 151 ×
151grids のドメイン A, 内側領域として 200m メッシュ
で 221 × 221grids のドメイン B を用いた. 4D-VAR の
初期値・境界値更新計算の計算負荷を削減するため,ドメイン A からドメイン B のみにネスティングができる 1-way nesting を採用し, 同化と予報計算はドメ
イン B のみを用いた.

図 1: 2015 年 7 月 24 日 0400-0530UTC のレーダー観測画像 (×印は CDL 設置場所)(mm/10min.)

図 2: 2015 年 7 月 24 日 0430UTC の 4D-VAR 同化実
験の降水量と風向風速分布 (×印は CDL 設置場所)― 133 ―

C157

Neighboring Ensemble に基づく変分同化法を使った PALAU2013 事例への衛星搭
載マイクロ波放射計輝度温度の同化実験
青梨和正、岡本幸三、山口宗彦（気象研究所）、田島知子（リモート・センシング技術センター）
1. はじめに台風発生過程の解明には、対流スケールから大規模までの幅広い空間スケールの雲解像モデ
ルのシミュレーションが不可欠である。しかし、現実大気の良いシミュレーションには、熱帯海上での環境場や、台風に先行するメソ対流系の降水の情報が不足している。本研究の目標は、
台風発生期において、リモートセンシングデー
タを雲解像モデルの同化システムに入力して、環境場やメソ対流系の現実的な初期値を作ることである。
我々は、このために、NHM用のNeighboring
Ensemble (NE)に基づく変分同化法(EnVA:Aonashi
et al 2016)と、これを用いた雲・降水域の衛星搭載マイクロ波放射計（MWI）輝度温度(TB)のデータ同化システムを開発した。
今回は 2013 年 PALAU2013 期間中の(2013/6/24/00UTC)初期の NHM 予報への(6/24/21-22UTC)の MWI TB の EnVA 同化の解析値とこれからの予報について報告する。(発表では、それ以降のMWI TB も同化したサイクル実験の結果も報告する予定である。)
2. MWI TB 観測値を同化した解析値
本研究の用いたNHMの水平解像度は5 km, 水
平格子は、1101x551、鉛直は 50 層である。初期 値 は 6/24/00UTC GANAL か ら 内 挿 し 、
6/23/12UTC 週間摂動を使った 50 メンバーのア
ンサンブル予報を実行した。このアンサンブル
予報に４次元に拡張した EnVA で、6/24/21UTCの TMI, SSMIS F17 と 22UTC の SSMI F18 の TBを同化した。
図１は、6/24/21UTC のあるアンサンブルメ
ンバー(08m)の解析値のインクレメントを高度1460m での相対湿度について示す。
図 1：2015/9/8/17UTC の AMSR2 TB を EnVA で同化したときの高度 1460m での相対湿度（％）の解析インクレメントと地上気圧

３．MWI TB 観測値の同化の解析値からの予報
図２は、あるアンサンブルメンバー(08m)の 2013/6/24/21UTC 初期の降水強度、
地上気圧の NHM15 時間予報を示す。
(上)は、
DEC+EnVA の第１推定値を初期値とする予報 (同化なし) である；(下)は、DEC+EnVAの解析値を初期値とする予報(同化あり)である。
同化なしよりも同化ありの方が、フィリ
ピン東海上の降水域が強くなっている。また、東経１４０度付近の擾乱がより発達している。

図２：2013/6/24/21UTC 初期の降水強度(mm/h, shade)と地上気圧(hPa, contour)のCRM15 時間予報(上)同化なし(下)同化あり
謝辞：本研究は、気象研究所とJAXAの共同研究「衛星雲・降水観測データのデータ同化システムの構築に関する研究」及び、JSPS科
研費基盤研究C( 15K05294)の助成を受けました。

― 134 ―

C158

2015 年 9 月関東・東北豪雨事例における高密度地上観測のデータ同化実験*

前島 康光 1, 三好 建正 1, 2

(1. 理研・計算科学研究機構,

2. メリーランド大学)

示している。特に 1000m 以下の大気下層で不安定化して

1. はじめに理化学研究所・計算科学研究機構では、局所アンサンブ

いることがわかり、対流を活発化させる効果があった。

ル変換カルマンフィルタ (LETKF) と 領域気象モデル

続いて、2015 年 9 月 9 日 00UTC ～12UTC の 1 時間毎

SCALE (Nishizawa et al. 2015, Geosci. Model Dev.; Sato et al.
2015, SOLA) を組み合わせた SCALE-LETKF(Lien et al.
2017, SOLA)を用いて、6 時間毎に NCEP PREPBUFR を準
リアルタイムで同化する実験を行っている。この実験では、
2015 年 9 月 9 日から 10 日にかけて甚大な洪水被害をもたらした「平成 27 年 9 月関東・東北豪雨」の事例においても、豪雨をもたらした大気場の大まかな特徴を捉えていた。
しかし、実際の観測と比較すると、降水域に明確なずれや

図 1: 9 月 9 日 00UTC における TEST と CTRL の解析値の差。(a)LWP, (b) 東経 139.75°における大気の安定度。

積算雨量が少なく予報されるといった問題点も見られた。
このような顕著な豪雨事例に対しては、総観スケールでの解析値を初期値とした 6 時間予報実験を行った。この実の降水予報のみならず、ピンポイントで量的精度の高い予験では 10 分毎に降水強度を出力し、気象庁全国合成レー報を目指した取り組みが重要であり、また防災の観点から

ダーデータと比較した。図 2 は 60km の正方領域で、10mmも求められている。

を閾値としたフラクションスキルスコア FSS を算出し、本研究では高密度な地上観測データを同化する実験を

リードタイム毎に全 13 予報実験の平均を取ったものであ

行い、豪雨予報の改善にどのようなインパクトがあるか調る。その結果、TEST を初期値とした方がすべてのリード

べた。なお本予稿では、間もなく執筆する論文(Maejima and

タイムでスコアが改善しており、地上観測データ同化が降Miyoshi 2017)に用いる予定の図を一部引用している。

水の改善に有効であることが示唆された。

2. データ同化および予報実験の設定
データ同化システムとして SCALE-LETKF を用いた。
初期時刻は 2015 年 9 月 7 日 00UTC とし、初期値・境界値
は、前出の準リアルタイムシミュレーション(水平解像度18km)の結果を内挿して用いた。水平解像度は 4km、鉛直40 層、アンサンブルメンバー数は 50 とした。
まずコントロールラン(CTRL)として、6 時間毎に NCEPPREPBUFR のみを同化した実験を行った。これに加え、NTT DoCoMo 環境センサーネットワークの地上観測デー
タのうち、相対湿度、気温、気圧を 1 時間毎に同化した実図 2: 予報実験におけるフラクションスキルスコア。
実線が TEST を初期値とした結果、破線が CTRL を初期値とした結果をそれぞれ示す。

験(TEST)を行った。

3. 結果
48 同化サイクル(初期時刻から 2 日間)経った 9 月 9 日
00UTC における結果を示す。ここでは地上データの効果をわかりやすく示すため、TEST と CTRL との差(TESTCTRL)を可視化した。図 1(a)は鉛直積算した Liquid water
path (LWP) [g m-²]の解析値の差である。特に降水量が多かった栃木県を中心に、LWP が最大で 5 g m-²増加しており、謝辞
本研究はポスト「京」重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」(課題代表者：瀬古弘)、JST・CREST「『ビッグデータ同化』の技術
革新の創出によるゲリラ降雨予測の実証」(研究代表者：

地上観測データ同化による水蒸気場の改善が、雲の発達を三好建正)および「ゲリラ豪雨予測を可能にする次世代ビ

促したと考えられる。図 1(b)は東経 139.75°(破線)におけ

ッグデータ同化アプリケーションの EBD コデザイン」

る大気の安定度(S=1/θ・dθ/dz)の鉛直断面図の差であり、値(研究代表者：松岡聡)の一環として行われた。

が小さい（色が濃い）ほどより不安定成層になったことを― 135 ―

C159

渦位反転可能原理に基づくアンサンブルカルマンフィルタ露木 義（気象大学校気象研究所）

１．はじめにしていないガウス型の高度場が、距離 1.5 だけ
マルチスケールへの対応は、大気・海洋のデ離れて共存するものとする。ロスビー数とフル
ータ同化における大きな課題の一つである。アード数はともに 0.5 とする。
ンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）ではサ
データ同化法には、摂動観測法による EnKF
ンプリングエラーの影響を軽減するため、推定を用いる。解析変数は速度と高度、観測データ
対象とする現象の時空間スケールに応じて、共は速度のみで、観測誤差の大きさを 0.1 とする。
分散局所化を変える必要がある。Zhang et al 各メンバーの渦位の予測値から逆計算して 𝒙𝒙𝒃𝒃と 𝒙𝒙𝒖𝒖 を求め、𝑲𝑲𝒃𝒃 と 𝑲𝑲𝒖𝒖 を算出する。逆計算(2009)は、観測データのサブセットごとに異なには、McIntyre and Norton (2000)による 2 次
る局所化を用いる方法を、Miyoshi and Kondoの直接法を採用する。
(2013)は、空間平滑化を利用したマルチスケー
ルの局所化法をそれぞれ提案した。
４．実験の結果
本研究では、マルチスケール・データ同化の準備実験として、格子点数を 60×60、観測
方 法 と し て 、 EnKF に 渦 位 反 転 可 能 原 理
データの空間間隔を 6 格子点、その時間間隔を(Hoskins et al,1985)を応用する。この方法の有0.5、局所的高度場の半径を 0.5 に設定した。
効性を検討するために、浅水モデルを用いてデアンサンブルメンバー数を 100 とし、共分散膨ータ同化実験を行った。
張係数を 0.01 単位で、局所化距離を 5 格子点

単位で変えた。𝒙𝒙𝒃𝒃 と 𝒙𝒙𝒖𝒖 の予測値の間には、
２．方法
渦位反転可能原理によって渦位から逆計算
有意水準 5 %で無相関仮説が棄却されない程度されるバランス成分 𝒙𝒙𝒃𝒃 は、渦位保存則に拘束の相関しかないことを確認した。
された運動をするが、非バランス成分 𝒙𝒙𝒖𝒖 は渦
図１に、カルマンゲインを分解する場合（実位を持たないので、そのような拘束を受けない。 験 A）と分解しない場合（実験 B）について、
このように物理が異なるので、両者の予測値の水平発散の解析値の RMSE の時系列を示す。
間の統計的相関は無視できると考えられる。
それぞれについて、エネルギーノルムに基づく
このことを仮定すると、予測値の共分散行列
解析値の MSE の時間平均値が最も小さなパラがそれぞれの成分の共分散行列の和になるのメータの組合わせを選んである。違いは大きくで、カルマンゲイン𝑲𝑲も次のようにバランス
ないが、分解する場合のほうが推定精度が高か った。なお、実験 A において 𝒙𝒙𝒖𝒖 の局所化距離成分𝑲𝑲𝒃𝒃 と非バランス成分𝑲𝑲𝒖𝒖 に分解される。
𝑲𝑲 = 𝑲𝑲𝒃𝒃 + 𝑲𝑲𝒖𝒖 
を 𝒙𝒙𝒃𝒃 より短くすると精度が低下した。
この分解によってサンプリングエラーが軽減されるだけでなく、それぞれのカルマンゲインの計算に異なる共分散局所化を適用できる。

３．実験の設定
f 平面上の浅水方程式系を代表的な水平スケールと速度スケールで無次元化し、計算領域は１辺の長さ 2π の正方形とし、周期的境界条件を採用する。空間離散化はスペクトル法、時間積分はリープフロッグとタイムフィルタによる。慣性重力波も推定の対象にするので、セミインプリシット法を用いることはしないが、慣性振動は方程式系から除去する。
真値とする状態の初期値は、Dritschel et al
図 1．実験 A（実線）, B（破線）による水平発散の解析値(1999)によるバランスした幅 1 の順圧不安定なの RMSE の時系列。それぞれの共分散膨張係数と局所化距離（格子点数）は、A (1.02, 20), B (1.04, 20)。
ジェット流と、高さが水深の 0.5 倍のバランス― 136 ―

C160

アンサンブルデータ同化のための摂動手法について（2）＊斉藤 和雄 1,2、國井 勝 1、Le Duc2,1、栗花 卓弥 3

（1 気象研究所、2 海洋研究開発機構、3 筑波大学）
1. はじめに
アンサンブル予報を用いるデータ同化手法は、アジョイント
モデルが不要なため開発コストが少なく、アンサンブル予報が同時に行える、などの利点があり、研究や現業に利用されるようになってきている。その一方で、精度の点では 4 次元変分法など既存の手法を凌駕出来ないという報告も多く改善の余地があるように思われる。アンサンブルデータ同化ではアンサ
ンブル予報が張る空間でアンサンブル平均場からの差からデータ同化に必要な予報誤差を見積もるが、アンサンブル予報
場の特性はどのようにアンサンブルメンバーを生成させるかに強く依存する。LETKF やアンサンブル変分同化法などでは摂動手法として「アンサンブル変換」と呼ばれる方法が広く用いられている。アンサンブル変換法の利点として、摂動振幅に解
析誤差が反映すること、摂動場の直交性がある程度保証されるということが挙げられる。一方で、LETKF の摂動は、BGM 法や特異ベクトル法などの他の摂動手法に比べて成長が遅く、アンサンブル予報の初期摂動として用いた場合のアンサンブ
ル平均の精度やアンサンブル予報の検証スコアで必ずしも良くないことが講演者らのこれまでの調査（Saito et al. 2011;2012: Tellus)で示されている。
前回(2016 年秋)の講演では、アンサンブル変換で何が起きているかを確認するため、5 メンバーの SPEEDY-LETKF を実行し、変換行列の係数を実際に出力して確認するとともに、変換行列非対角成分の重ね合わせによる摂動ベクトルを図示した 。 今 回 は 、 そ れ に 引 き 続 く 調 査 と し て 、 20 メ ン バ ーSPEEDY-LETKF について変換行列非対角成分の重ね合わせによる摂動ベクトルの空間構造や対角成分と非対角成分のそれぞれのパワースペクトルの局所化スケール依存性について調べた。
2. 実験の仕様と結果
SPEEDY-LETKF の諸元は T30(約 400km)7 層、OSSE として
ランダム誤差を加えた疑似ゾンデデータを生成して同化する。
メ ン バ ー 数 は 20 、 局 所 化 ス ケ ー ル は 1000km 、 adaptive
inflation を使用している。 スピンアップとして 40 日の同化サイクルを行い、局所化スケールを 500km～∞まで変えている。図１は実験対象とした日の 500hPa 高度場で、トラフが日本の西にある総観場となっている

図 2 SPEEDY-LETKF アンサンブルメンバー01 における非対角成分による摂動。 上）第 4 層、中）第 3 層、下）第 2 層

図 3 非対角成分摂動のパワースペクトル。20 メンバーの平均。
図 1 SPEEDY-LETKF 実験対象日の 500hPa 高度場。

図２に局所化スケール 750km の時の第 4 層(510hPa)、第 3層(685hPa)、第 2 層(835hPa)の非対角成分によるメンバー01の摂動ベクトルを示す。ノイズっぽく、上下の層での整合性が良くないのが見て取れる。図３は非対角成分による摂動のパ
ワースペクトルで、局所化スケールが小さい場合、高波数側のスペクトル成分が大きくなっている。

4. 今後
初期摂動における非対角成分の存在が予報を劣化させているかを確認する。また鉛直構造の不整合について、
NHM-LETKF を用いた場合についても調べる予定である。
謝辞： 本研究 の一部は、科研費基盤研究(B)「アンサンブルデータ
同化のための最適摂動手法に関する研究」、及びポスト「京」重点課
題４「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」の助成を受けた。

― 137 ―

C161

南極点ゾンデ観測同化のための AFES-LETKF 同化システムの改良∗

山崎哲 1・榎本剛 2・三好建正 3・吉田聡 1・小守信正 1（1: JAMSTEC 2: 京大防災研 3: 理研 AICS）

1 はじめにALERA2 作成のための設定を用いた（inflation= 10%, 局√
大気大循環モデル AFES と局所アンサンブル変換カルマ 所化半径 2 10/3 × 400 km, 詳細は Enomoto et al. 2013）．
得られた解析場は，夏・冬ともに南極点付近のアンサンブ
ンフィルタ LETKF から構成される AFES-LETKF データ
同化システム（ALEDAS）を用いてアンサンブル全球大気
再解析 ALERA2 が作成され（Enomoto et al. 2013），2008

ルスプレッドがテスト実験で標準実験よりもかなり小さくなった（図 1）．さらに，夏ではテスト実験で標準実験より

年から 2012 年までデータが作成された．ALERA2 は総観もタイムステップを長く取ることができた．同時に，ERA行うことで，ALEDAS での観測システム実験での全球での修正が解析場の改善にも寄与した．さらに，テスト・標準

規模以上の大気現象に対して妥当な解析精度を持っており， Interim (Dee et al. 2011) に対する解析値の差もテスト実解析アンサンブルや ALERA2 からのアンサンブル予報を 験の方が南極の対流圏上部で小さくなり，アルゴリズムの観測の影響評価を行ってきた．

ALEDAS は全球のデータ同化システムとして高度なシステムあるが，2 つの弱点があった；それは，(1) 最南/北端のモデル格子よりも南/北極に近い観測を同化できないことと，(2) 円形で与えられる誤差共分散局所化の探索領域（Miyoshi et al. 2007）が，球面上でモデル格子の経度方向
間隔の緯度毎の差のために極点付近でわずかに歪んでしまうことである．前者は，AFES がガウス格子で構成される
全球スペクトルモデルであること，後者は局所化のための観測探索の高速化によるトレードオフと関係している．これらの弱点は，全球の観測を余さずに同化する際の障害となる．特に (1) は，ALEDAS の計算の安定性に大きな影響を与えることがあった：南半球の夏季（12～2 月）に予報
サイクルで計算が発散することがしばしば起こり，その期間だけタイムステップを短く取る必要があった．この発散

実験の両方を初期値とした 5 日間の予報実験を行ったところ，テストからの予報の方が特に予報初期の予報対解析値のずれが全球で良くなっており，南極点の観測同化や局所
化アルゴリズムの修正が解析値のバランスを改善したことを示唆していた．
アルゴリズムの修正に伴う LETKF (解析) 計算時間の増加は，全解析計算時間の数%に留まっていたので，ALEDASへの修正アルゴリズムの実装は妥当であると考えられる．
引用文献• Dee, D. P., et al., 2011: Quart. J. Roy. Met. Soc.,

137, 553–597.
• Enomoto, T., et al., 2013: in Data Assimilation for
Atmospheric, Oceanic and Hydrologic Applications.
• Miyoshi, T., S. Yamane, and T. Enomoto, 2007:
SOLA, 3, 89–92.
(a)

時に南極の対流圏界面付近でスプレッドが極端に大きくなり，その付近で計算不安定が起こっていることがわかった．
元々南極点付近の対流圏上部は ALEDAS で同化される観測の少ない領域だが，ALEDAS は弱点のために南極点で行われている通常ゾンデ観測を同化することができなかった．
そこで，計算の安定化と全球の観測同化のために弱点を克服するアルゴリズム修正を ALEDAS に施した．

2 アルゴリズムの修正
上記の弱点を補う 2 つの修正がなされた．1 つめは観測(b)

演算子を極点上でも定義できるように，モデルデータを極点に内挿する修正を追加した．これによって ALEDAS のモデル（ガウス）格子の最南/北端モデル格子より南/北側に位置する観測を同化できるようになった．2 つめは，局所化を高速化するための観測の探索領域を球面三角法に基づいてより広域に修正した．これによって計算コストはわ
ずかに増加するが，極点近傍でも他の緯度帯と同じ円形の局所化を行うことが可能になった．

3 同化サイクル実験
修正されたアルゴリズムを実装し，旧アルゴリズムでの同化サイクル実験と比較した．実験は，2012 年 7 月（冬）と2013 年 1 月（夏）について行われ，修正アルゴリズムを実装した実験（テスト実験）と旧アルゴリズムでのもの（標準実験）とを比較した．同化システムの設定はこれまでと同様な

図 1: 2013 年 1 月平均の帯状平均気温 [K] の（a）解析スプレッ
ドと（b）解析値の ERA Interim に対する根 2 乗平均差
（RMSD）の高度・緯度分布．陰影はテスト実験と標準実
験との差，コンターはテスト実験のスプレッドを示す．
（b）
テスト実験の RMSD から標準実験の RMSD を引いたもの（陰影）と，テスト実験の解析値を示す．

― 138 ―

C162

非対角な観測誤差共分散行列の Reconditioning によるデータ同化の安定性について
寺崎康児 1、三好建正 1
1: 理化学研究所

計算科学研究機構
JAS)を使った 20 メンバーの局所アンサンブル変

1、 はじめに

データ同化において、非対角な観測誤差共分散

換カルマンフィルタ実験を行った。観測数は 20

行列をどのように扱うかは大きな問題の 1 つであ個とし、非対角な観測誤差共分散行列を、Miyoshi

る。一般的に同一測器での観測データには観測誤

et al. (2013, Inverse Problems in Science and差相関があることが知られており（Bormann et al.

Engineering)による分数関数及びガウス関数の 2

2010, QJRMS）、近年では衛星データのチャンネ

つを用いてそれぞれ作成した。

ル間の誤差相関を考慮したデータ同化の研究が活3、結果発に進められている。Weston et al. (2014,

分数関数で作成した観測誤差共分散行列はガウ

QJRMS) は、対称行列においては固有値の最大値

ス関数を用いた場合と比較して、条件数は非常にと最小値の比で定義される条件数が大きいと４次小さいので、ここではガウス関数を用いた実験結

元変分法の評価関数の収束計算コストが増加する

果のみ紹介する。図 1 は観測誤差共分散行列にガことを示した。本研究では、アンサンブルデータ

ウス関数（σ＝3）を適用した場合及び同化において、観測誤差共分散行列の条件数によReconditioning を適用したデータ同化サイクルにる安定性について調べる。

おける解析誤差を示す。オリジナルの観測誤差共

2、Reconditioning と実験設定

分散行列を実験では、ほとんどの実験でフィルタ

Reconditioning とは行列を適切に変更することが発散した。Reconditioning を適用して、観測誤

で、条件数をコントロールする方法である

差共分散行列の条件数を小さくすることで、観測（Weston et al. 2014, QJRMS）。本研究では、40

誤差は徐々に大きくはなるが、フィルタの安定性

変数 Lorenz モデル(Lorenz and Emanuel 1998,

が劇的に向上することを確認した。

図 1：条件数の違いごとの解析誤差。横軸は局所化スケール、縦軸はスプレッド膨張係数を示す。(a)は Reconditioning を適用していない元の観測誤差共分散行列を用いた場合の結果である。条件数はそれぞれ(a)33,192, (b)10,000, (c)1,000, (d)100, (e)50, (f)20。

― 139 ―

C163

観測誤差共分散構造の診断とその利用（3）石橋俊之（気象研究所 台風研究部）

1. はじめに
大気解析における第一次情報元は観測データである。このため同化する観測データによって、解析、予報精度は大きく変化する。例えば、ラジオゾンデなど主要な観測データセッ
トが解析、予報精度に与える影響は、背景誤差共分散行列へのアンサンブル情報の導入による予報誤差の変化等と比べて概して大きく、主要数値予報センター間の精度差と比べても小さくない。一方で、現在、全球大気同化システムで実際に同化されている観測データは、潜在的に利用可能な観測データ（入電データ）の数%でしかなく、また同化されているデー
タについても観測情報を十分に利用できていない。このような観測データ利用の制約は、データ同化システムを構成する
個々の要素の近似やその実装に起因する。
本研究の目的は、これらの近似精度を改善し、より多くの観測情報を同化することで解析予報精度の向上を図ることである。ここでは、特に観測誤差共分散行列（R）の推定とその同化での利用による予報精度の変化ついて報告する。前報までの AMSU-A の高密度同化、水蒸気に感度のあるマイク
ロ波センサに関する報告に続き、以下では、赤外超多チャン
ネルサウンダを対象とした研究結果について述べる。
2. 観測誤差共分散構造の診断と利用
データ同化システムにおいて観測データの重みは R によって決定される。R を対角行列で近似する場合でも、相関距離を知る必要がある。このためまずRの診断を行った。図1は、Desrosiers (2005)の手法で推定した R の相関構造を IASI セン
サ（METOP1, 2 に搭載された赤外超多チャンネルサウンダ）について示したものである。ほぼ対角な構造であるが、相対的に下層に感度のあるチャンネルでは弱い相関があることがわかる。
次に診断で得られた R を用いた観測システム実験（OSE）を行った。実験は、MRI-NAPEX（気象庁全球数値予報実験システム）上で水平低解像度版（水平解像度を TLl319 としたシステム）で実施した。図2、3 は診断した R で同化した TEST 実験（但し分散は 3 倍の inflation 係数を与えている）の CNTL 実
験（R は対角）に対する東西風速と気温の予報精度の全球平均の改善率（真値は ERA-interim 解析値）である。予報精度は概ね改善していることがわかる。予報初期の対流圏下層の気温の予報精度は有意な悪化も見られる。
3. 今後発表では、高解像度システム（TL959）での実験結果や、他の観測種別に拡張した実験の結果等についても報告する。

図 1 IASI/METOP2 の観測誤差のチャンネル間相関。

図 2 東西風予報誤差改善率（%）。2014 年 8 月の平均。

図 3 気温の予報誤差改善率（%）。2014 年 8 月の平均。

― 140 ―

C164
アンサンブルデータ同化における鉛直誤差相関の調査*近藤圭一 (理研 計算科学)、寺崎康児 (理研 計算科学)、三好建正 (理研 計算科学)
1. はじめに
アンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）を用いたデータ同化は多数行われており、アンサンブル
メンバー数は多くても 100 メンバー程度が一般的である。Miyoshi et al. (2014, GRL) は、SPEEDYLETKF (Miyoshi 2005, Ph.D. dissertation) を用いて、完全モデル実験であるものの従来のアンサンブ
ルメンバー数をはるかに上回る 10240 メンバーによるアンサンブルデータ同化実験を行い、大気の誤差相関スケールが一般的な局所化のスケール
よりはるかに大きい 1 万 km に達することを示した。Kondo and Miyoshi (2016, MWR) は、局所化を完全に取り除くことで、はるか遠方の観測の持つ情報がデータ同化に重要であることを示した。
Miyoshi et al. (2015, Computer) は、現実大気の観測と水平解像度 112 km の NICAM (Satoh et al. 2014,
PEPS) を用いた 10240 メンバーによる実験を行い、現実大気においても数千 km に及ぶ誤差相関を発見した。
10240 メンバーデータ同化の結果を使うとサンプリング誤差の影響が極めて小さいため、誤差相関の構造を調べることが可能となる。アンサンブ
ルメンバー数が限られている現状では、衛星観測データを同化する際に重要となる鉛直方向の誤差相関構造が不明のため、ガウス関数もしくは衛星のチャンネル毎の重み関数を基にした鉛直局所化を適用することで対応している(Miyoshi and
Sato 2007, SOLA)。こうした中、高速放射伝達モデ
ル RTTOV を Miyoshi et al. (2015, Computer) の10240 メンバーデータ同化の結果に適用すること
で、放射輝度温度の鉛直誤差相関構造が明らかとなり、衛星観測データの効果的な同化が可能となる。さらに、衛星観測データに最適な局所化関数が求まることも期待される。

2. 実験設定
本研究では、Miyoshi et al. (2015, Computer) の結果を用いる。具体的には、水平解像度 112 km の
NICAM に LETKF (Hunt et al. 2007, Physica D) を適用した NICAM-LETKF システム (Terasaki et al.
2015, SOLA) で、NCEP 全球解析に使われている
PREPBUFR 及び AMSU-A を観測データとして 6
時間毎に同化した。アンサンブルメンバー数は10240 である。水平局所化スケールは 1000 km もし
くは 3000 km とする。鉛直局所化は適用していない。
背景場の放射輝度温度の計算には RTTOV を用いた。
3. 結果
放射輝度温度の背景誤差相関を図に示す。一般的に使われるアンサンブルメンバー数 100 以下の場合、誤差相関はサンプリング誤差の影響を受け、局所化が必要であることを示唆する。アンサンブ
ルメンバー数が 1280 の場合、10240 メンバーの誤差相関とほぼ同等の誤差相関構造が得られる。
4. まとめ本研究では、アンサンブルデータ同化において
衛星観測データを効果的に同化するべく、10240
メンバーによるデータ同化結果を用いて、放射輝度温度の背景誤差相関の鉛直構造を調査した。その結果 1280 メンバー程度であれば、10240 メンバ
ーの結果と同等の構造が得られ、鉛直局所化を取り除くことができると期待される。この結果をもとに、鉛直局所化を適用しない同化実験を行い、その効果を調査する。今大会発表時には、最新の結果を発表する予定である。

図 RTTOV を適用して求めた NOAA-18 AMSU-A チャンネル 7 の放射輝度温度の背景誤差相関。(a)-(e)は 10240 メンバーからサブサンプルを選んで求めた。実線は各メンバー数における誤差相関、破線は10240 メンバーにおける誤差相関、一点鎖線は NOAA-18 AMSU-A チャンネル 7 の重み関数を表す。
― 141 ―

C165
Comparison between observation space localization and model space localization in an EnVAR system
Le Duc (JAMSTEC/MRI), Kazuo Saito (MRI/JAMSTEC), and Sho Yokota (MRI)Introduction
The ensemble variational data assimilation method (EnVAR) was

Here �� is the localization matrix between observations and model

originally constructed by using ensemble perturbations to model

variables, ��� is similar to ��� consisting of n identical column

background covariance. To avoid sampling noises due to a limited

vectors ��� , which is the kth perturbation in the observation space.

EnVAR system

number of ensemble members, a localization matrix is introduced to

Two localization methods have been implemented in an EnVAR systemeliminate unrealistic correlations between distant points. Therefore,

built around the NHM model. The matrix L was derived from themodel space localization is a natural choice in EnVAR.

climatological statistics, whereas the matrix �� used fixed horizontal

Beside model space localization, observation space localization isand vertical localization length scales, which were 250 km and 0.4logp

another localization method used in ensemble Kalman filter. In thisrespectively. The GMRES method was used to solve the equation (4).

study, we show that observation space localization can also be

Perturbations were provided by an LETKF system.

introduced into EnVAR. Furthermore, a comparison between two

Real observation experimentlocalization methods using real observations in an EnVAR system will

The EnVAR system with two localization methods (EnVAR_ObsLoc

be carried out. The original idea has been introduced in Yokota (2015).

and EnVAR_ModLoc) was run in one month (August 2014) over Japan

However, this interesting idea was obscured by the index-basedat the dual resolutions 15 and 5 km. The assimilation cycle was three

approach for matrix manipulation, thus leading to a misinterpretation

hours and the number of ensemble members was 50. Figure 1 shows

for the R-localization method as in LETKF.

the analysis increments of u fields at the model level 8 from two
experiments for an arbitrary date. The difference in the two patterns

EnVAR with observation space localization
To find the analysis increment in EnVAR, we minimize the costthe specification for the localization matrices.

function in the weight space for ensemble members ��reflects the underlying localization scheme. This of course depends on����� � �� ��� � � �� � ����� ��� �� � ���� (1)��where C is the diagonal block matrix of which each block is the

localization matrix L, and D is the transform matrix from the weightspace to the model space
���

�

⋱

�

� � ��������� ��

(2)� �������� ��

Fig. 1. Analysis increments of u fields with EnVAR_ObsLoc (left) and
EnVAR_ModLoc (right).

(3)Here ��� is the kth perturbation and Diag is the operator that converts

a vector into a diagonal matrix. To find for the zero point of gradient of(4)

��� � ���������� ��� �������� ��� �

EnVAR-ObsLoc, especially in temperature forecast. However, below
500 hPa, EnVAR-ModLoc is slightly worse.

We rewrite ������ as ������ , then it is easy to verify that�������� ����� �radiosonde observations averaged over the domain and theassimilation period. Above 500 hPa, EnVAR-ModLoc is better thanJ, we find the zero point of its associated equation in the dual space��������� � ��� � �Figure 2 shows verification for 12-hour forecasts of u, t fields against(5)

where ��� is the matrix consisting of n identical column vectors

��� . Then observation space localization can be introduced by thefollowing approximation������� � � ������� � �� ����(6)

Fig. 2. RMSEs of 12-hour forecasts of u (left), and t (right) using
EnVAR_ObsLoc and EnVAR_ModLoc analyses as initial conditions.

― 142 ―

C166ºÇÌÅÊÃÍÀÐÃÏÓ¿ÑÇÍÌ -÷%ñå*\uĘđĜø&3DøWÛ oNøčĕěĈóøR ÛÜOwĠ²¬µº»¯­ġÝµÇÊÇÈ¿¾ÒÎ¿ÌÐÉÇ­±¹¬ ­º¼®ÒÐ¿ÌÉ¿¾ÒÎ¿ÌÐÉÇ¾ÒÎ¿ÌÐÉÇ­ÍÌÐÒÊÑÇÌÅ´ÑÂ ¢ ùêý ÷  uđğďù*äåĦð÷æĂąĢ9ßuđğďô:ßuđğď÷*èąĄģ:ßuđğďóùĢ&3Dćhßò
iöĄ!ø|rćlJ÷ ZëĄģGĢ9ßuđğďóùĢēĚĐċĎćéîuãxĆąĢ
iöĄ!ø>&ùĀïåă ĆĄģ çąûó*\ôø&3DøW÷ðßòùmp ã1öåĢõøXöe=ćCïòß
ĄøâIĂâ÷öïòßößģ  PmpóùĢÐÇÌÅÊÃÍÀÐÃÏÓ¿ÑÇÍÌ -ćéòĢ£Ë\aôaĢ#ya7ôø&3Dô&3køWć ëĄģíéòĢíąĂøW
÷/ëĄ\QÿĘđĜø;ćIĂâ÷
ëĄģ£ G ^ £¢ &3Dô&3køW»ÆÃÎ¿ÒÑÃÑ¿Ê¢ªª§÷āïòĢÐÇÌÅÊÃÍÀÐÃÏÓ¿ÑÇÍÌ ÷áæĄĊĜĖĝēĉĜďğ÷āĄR8ùøX÷LæĄģ ⎛ y − Hx f⎞（１）
x a = x f + Pf H T ⎜ f 2
o 2 ⎟
(
σ
)
(
σ
)
+
k
k
⎝
⎠
HT は観測演算子 H の single observation に対する
転置行列， y は観測, 上付きの a と f は解析と予報を表す. σ f と σ o は予報誤差と観測誤差の標
準偏差, 下付の k は観測を与えた場所を示す.
Pf  ã&3DóÞĄģPmpóù x a − x f÷āïòĢ&3DøWćyëģöáĢ&3k C f  ÷ðßòùø8÷āïòyìĄģ(C ) = σ 1w S ( x − x )   ĠĦġ
f

−1

k

f
k

a

f

k

S ù&3Yc3?ø/xóÞĄģ££ ĘđĜôđğď *\uĘđĜôéòĢ½Ã¿ÑÆÃÏ¹ÃÐÃ¿ÏÁÆ¿ÌÂ°ÍÏÃÁ¿ÐÑ½¹°¬¹½ËÍÂÃÊ ćhßĢĘđĜôé
òùĦn¶Í¿Æ ô ¶Í¿ÆËÎøĘđĜćhßîģĘđĜø*äößôéòùĢ¶Í¿Æ ùo2ĘđĜóÞăĢ¶Í¿ÆËÎ ùoħ2ĘđĜóāăzöĘđĜóÞĄģ đğďA^ôéòù µ¿ÕÇËÒËÊÇÉÃÊÇÆÍÍÂÃÌÐÃËÀÊÃÄÇÊÑÃÏµ´¯°¾ÒÎ¿ÌÐÉÇ£¡¡¦ćhßîģ<)EôéòùĢ*\ĠĢ\aĢ[bqġôĠoĢ"(qġøĘđĜ)Eć<)EôéîģP

mpóhßîĈĝČĝĔĜĞėĝĒğEù ¤£ ôéîģ  £¤ -øV| oã6ãĄ £¡¢¤ 5 ¥ M ¦ HĥĦĤĤ¼»­ øęğĚčĈ*øčĕěĈ,#$ćR/ôéîģ$øo_ù £¡¦¡ĪīóÞăĢ*ãUS÷ā
ïò}ĆąòßĄģĘđĜø]47ù £¨ÉËØ£¨ÉË óÞăĢ*\øj2ù £¨ 2óÞĄģĦt
øE-ćxïîģ-ĥĨ+Q÷āĄ3DWø)ćIĂâ÷ëĄîýĢãgêò{ã ëĄ·¢¦¨ª¦Í¶¢¡¡ª¥Í¯ôK+ó9ø ·£§¦¢¨Í¶¢¢¥ª£Í¯ćĢ£Ë \aćàĄ ºÇÌÅÊÃÍÀÐÃÏÓ¿ÑÇÍÌ ø#dôéòBéîģ-ĦĨ·¢ øüć/ôéòĢ-ĥôXø-ćxïîãĢĘđĜć ¶Í¿ÆËÎ ô ¶Í¿Æ ø £ nøĘđĜóxïîģ¤ u T ôv . ¤¢ iöĄ#d÷áæĄWø)
£Ë \aôaôø3DøWùĢ·£ ÷[úòĩĥóāăzöWćCðçôãĆâïîģçøùĢĦī\aô*\ø`[ø3D÷ðßòþ~ĂąîģèĂ÷Ģ3køW÷ðßòþXøãÞĄçôãĆâïîģçąùĢ·¢ ÷áæĄÿ:ß{ã*\ôóøk3D÷;éòßĄþøôvàĂąĄģ¤£ ĘđĜøß÷āĄWø)
·¢ ø#dó £ī\aôya7ôø3DW÷ðßò~òüĄôĢāăzö ¶Í¿ÆËÎ ĘđĜóĢ¶ÍÆ¿ ĘđĜ÷[úò3Dã0èßçôã
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― 143 ―

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官学連携による異常気象分析検討会の立ち上げの経緯＊

前田修平（気象研気候）

はじめに 気象庁が異常気象分析検討会（以後、「検討会」）を立ち上げたのは、十年前の 2007 年のことである。
当時、地球温暖化の天候への影響が顕在化してきた
こともあり、極端な冷夏・暑夏、寒冬・暖冬、大雪・大雨などの異常気象についての社会的な関心が高まっていた。
検討会の目的は、「平成 18 年豪雪などの社会経済に大きな影響を与える異常気象が発生した場合に、大学・研究機関等の専門家の協力を得て、異常気象に関する最新の科学的知見に基づく分析検討を行い、その発生要因等に関する見解を迅速に発表すること」、である。立ち上げ後、目的とした適時の見解発表に加え、研究で作成された気候系診断ツールの現業利用、異常気象分析や議論などをとおした担当者の能力向上など、気象庁の気候サービスの改善に検討会は大きな役割を果たしてきた。
本稿では、立ち上げ後 10 年を機に、今後の検討
会のあり方や、同様な取り組みの検討の参考となることを目的に、気象庁の担当者として立ち上げに関わった立場から、「官学連携」をキーワードに検討会
設置の経緯等について述べる。
検討会立ち上げの経緯 /) グループと異常気象研究集会など
気象庁の長期予報、数値予報関係者と大学・研究
機関の研究者との間には、長期予報（/)）グループと、その機関誌で  年に創刊された「グロースベッター」を核とする、先輩たちから引き継がれてきた緩い「官学連携」の長い歴史があった。/) グループ（事務局は気候情報課の有志）の研究会は年に 回気象庁で開催され、気象学会に参加したことのな
いような気象庁の若手にとって、岸保先生などの大学の先生方や研究者の薫陶を受けたり、議論したり、知り合ったりする絶好の機会となっていた（現在は、気象学会研究連絡会「長期予報と大気大循環」として活動している）。こういった風土が、検討会の立ち上げの背景にあった。
一方、京大防災研の向川先生らの尽力によって、
 年から異常気象の実態把握、予測可能性やメカニズム解明を目的とする「異常気象研究集会」が始まった。大学・研究機関主体の研究会であるが、気象庁本庁からも毎年数名参加している。第  回には発生した直後の異常気象を対象とした「 年冷夏に関する討論会」が行われた。また、第  回での議論をきっかけに 0-2 の予測可能性を対象に京大と気象庁との共同研究が実施され、成果は気象庁の  か
月アンサンブル予報システムの改善に直接活かされた。この研究会は、「異常気象」の理解と予測をターゲットとした、研究者と気象庁担当者との連携強化のためのよい機会となった。

また、当時、7+253(; に関連して、気象庁と大学・研究機関との連携による、気象予測研究推進の機運が高まっていた（ 年の気象研究コンソーシアムの開始につながる）。
  全球大気長期再解析 -5$ の完成  年には全球大気長期再解析（-5$）が完成（気象庁と（財）電力中央研究所の共同研究プロジェクト）した。また、気象庁は、-5$ と同じシス
テムを用いた気候監視用のリアルタイム解析（-&$'6）
も含め、研究目的でのデータ提供を開始した。これ
により気象庁本庁での気候系監視能力が大きく向上したとともに、-5$ を使った大学・研究機関での異常気象メカニズムの研究も進められた。官学連携による異常気象分析のための基盤的データセット
現在は -5$ が整備された、といえる。
 直接のきっかけ～平成  年豪雪～
 このような状況の中、 年  月から  年 
月前半にかけて記録的な低温・大雪となった（平成 年豪雪）。大雪による被害が大きく、また、地球温暖化が進む中での低温・大雪ということで、その発生要因に社会の関心が集まった。気象庁担当による -5$ などを使った解析では、ベンガル湾付近の強い積雲対流活動により強制され、アジアジェット
沿いに伝播したロスビー波束が、低温・大雪に寄与したと推察されたが、そうと言い切る証拠が足りなかった。そこで、 で付き合いがあった木本先生（当時、東大 &&65）の助言のもと渡部先生（当時、北大）に線形傾圧モデルでの計算をして頂いたところ、想定された過程が見事に再現された。気象庁ではこの結果を含め、低温・大雪の要因に関する報道発表を行った。この「成功事例」を契機に、官学連携での異常気象分析検討体制の構築に向けた検討が進められ、 年に検討会が立ち上がった。

．おわりに  で述べたとおり、検討会立ち上げに当たり、それまでの気象庁関係者と研究者との緩い連携とそれによる「相互理解」が重要な役割を果たした。
「官学連携」なので両者にメリットがある必要がある。気象庁側（官）は気象学研究の成果を気候サービスに円滑に反映させる、という点で検討会の恩恵に十分にあずかっている。一方、研究側（学）にとってはどうだろうか。異常気象時のマスコミをとおしての情報発信も含め、研究成果の社会での活用促進という点では、研究側（学）のメリットもあると思われるが、研究へのフィードバックの点ではどうだろうか？ 日頃の情報共有や検討会・メーリン
グリストでの議論は科学的に面白く、研究進展のヒントになっているだろうか？ ― 144 ―

D152
異常気象分析検討会の活動について
齋藤仁美、及川義教、高橋清利、藤原弘章、卜部佑介、竹村和人（気象庁気候情報課）

いただいている。気象庁は気候系診断会議を通じはじめにて天候や循環場の状況を検討会と共有し、委員は
猛暑や豪雪等の社会・経済に大きな影響を与え専門家の立場から有益なコメントを提供している異常気象が発生した場合に、その発生要因につる。
いて最新の科学的知見に基づいて分析した結果
更に、常時実況資料や診断ツール類を共有できを迅速に発表するため、気象庁は 2007 年より異るよう、気象庁は検討会専用サイト「異常気象分
常気象分析検討会（以下、「検討会」という）を
析 :(%」を運用している。この :(% では、検討会・設置している。本稿ではこの検討会の活動につい作業部会から提供された解析手法等に基づき気て紹介する。
象庁が作成した解析図や、要因分析に必要となる

データやツールを提供している。
異常気象分析検討会の活動について
 検討会の概要

診断解析のためのツール等
この検討会は大学・研究機関等の気候に関する検討会の設置以降、最新の科学的知見に基づく専門家で構成されている。大気大循環の変動を主
気候診断に必要となる様々な解析技術やツールな要因とする比較的長期（ 週間程度以上）にわ類を検討会・作業部会から数多く提供いただいた。
たって持続する異常気象を対象に、①異常気象に
これらは検討会での要因分析での活用はもちろ
関する気候学的な分析及び調査、②気象庁が発表
ん、気象庁の気候関連業務においても欠かせない
する異常気象の発生要因等に関する情報への助ものであり、気象庁における気候診断技術の高度言、③異常気象に関する気候学的な研究成果の気象庁での活用に関する提言を行なっている。また、 化に繋がっている。その一例を以下にあげる。
・/LQHDU%DURFOLQLF0RGHO :DWDQDEHDQG.LPRWR
検討会の下には、異常気象に関する解析技術の調 を利用した熱帯の対流活動の循環場へ
査・検討、及び検討会で用いる資料の作成支援をの影響評価
行なう作業部会が設置されている。
・:DYH $FWLYLW\ )OX[ 7DND\D DQG 1DNDPXUD
を利用したロスビー波束の伝播の解析 異常気象発生時の活動
・隣接閉領域トラッキングプログラム
,QDWVX
検討会は、全国規模で記録的な異常気象が発生

を利用した低気圧活動の監視・評価
すると判断され、かつ、社会的に大きな影響を及・寒気流出解析プログラム ,ZDVDNLHWDO
ぼすと判断された場合に、検討会会長の要請によを 利 用 し た 寒 候 期 に おけ る 寒 気 の 動 向 の 監って招集され（臨時会）、異常気象の要因等の検視・評価
討が行なわれる。気象庁はその検討結果を踏まえ、また、検討会と要因分析を円滑に行なうためにできるだけ迅速に異常気象の発生等に関する見整備している「異常気象分析ツール（L7DFV）」は、解を発表する。直近では平成  年  月豪雨で臨
ウェブブラウザ上で対話的に気候データの描画
時会を開催し、西日本を中心とした記録的な多雨・日照不足の要因について検討を行なっている。 や統計解析を行なうことができるツールとして、検討会だけでなく気象庁内でも循環場解析に活また臨時会が招集されない異常気象についても、用されている。これも検討会・作業部会からの助検討会は気象庁が行なう要因分析や情報作成に言を得て改良を行なっている。
協力している。．おわりに 平常時における活動
検討会が設置されてから約  年が経過した。
異常気象発生時に適切な要因分析を行い、かつ検討会・作業部会委員のご尽力をいただき、最新
迅速に情報発表するためには、平常時から検討会の科学的知見に基づいた異常気象に関する情報
内で実況資料や気候診断のためのツール類を共を適時・的確に社会に提供することが可能になっ有しておく必要がある。また共有ツール類の高度た。また、第一線の研究者である委員の方々から化も欠かせない。
のご助言や技術的協力を受け、気象庁における気
定期的な情報共有のひとつに、気象庁で毎月開候関連業務を高度化することができている。今後催している「気候系診断会議」がある。これは庁も引き続き、気象庁は本検討会の枠組みを通じ専内の天候監視業務の担当者が集まり、前月の天候
門家の方々のご支援・ご協力を得て、異常気象にや大気循環場の特徴を報告するとともにその形対する社会的関心に応えていきたい。
成要因について議論するものであるが、検討会の設置後はオンラインで検討会・作業部会にも参加― 145 ―

D153

2016年夏季前半の不活発な台風活動の予測と要因分析
高谷祐平(気象研)・久保勇太郎(気象庁)・前田修平(気象研)・平原翔二 (気象庁)

１．はじめにこうした循環場の状況,と少ない台風発生数を予測で2016年の台風第１号は7月3日に発生し, 1951年以降, 1998年に次いで2番目に遅く, その後も7月中旬までは台風活動が不活発な状況が続いた(気象庁,

きていた(第2図) .

一方, インド洋のSSTを気候値に緩和した(IOclim実験)では, 上述した循環場の特徴が明瞭にみられず

2016). その要因の一つには，前冬のエルニーニョ現(図略), 台風発生数も平年並み程度となった(第2図) .

より高かったことが挙げられる. この高SST偏差は

活動は, インド洋の高SST偏差が主な要因であった発な対流活動を生じ(Xie et al. 2016)，さらに，北西

精度は高い(相関係数0.69)ことがわかった. その理る(Du et al. 2011; Zhan et al. 2010).

の影響が強く, 予測可能性が高いためであると考え象の影響により, インド洋の海面水温(SST)が平年

北西太平洋域に対流圏下層の高気圧性循環及び不活
太平洋域の台風活動を抑制することが指摘されてい気象庁は, 異常気象分析の一環として１か月予報

以上の結果より, 2016年夏季前半の不活発な台風と考えらえる. また, 夏季前半の台風発生数の予測

由はエルニーニョ現象の影響を受けたインド洋SSTられる.

モデル（大気モデル）を用いた異常気象の解析を行っている. 本研究では, 大気海洋相互作用が重要な役割を果たす北西太平洋域の調査のため, 気象庁の現業季節予測システム(大気海洋結合モデル)を用いた

2016年夏季の季節予測及び感度実験の結果を解析し,2016年夏季前半の不活発な台風の予測と要因を調査したので報告する.

第 1 図 2016 年 5 ～ 7 月 の 降 水 量 偏 差 ( 陰 影 ) 及 び
850hPa流線関数偏差(等値線, 等値線間隔106m2s-1)(左: 観測, 右: 予測(CNTL実験))

２．方法
現業季節予測システム(JMA/MRI-CPS2, 高谷ほ

か 2016)の大気海洋結合モデル及び気象庁の気候大気解析(JRA-55)と全球海洋解析(MOVE/MRI.COMG2)による初期値(解析値)を用いて, 4月16日～4月26日の期間に5日間隔で各13メンバー(計52メンバー)のアンサンブル予測実験(CNTL)を行った. さらに,

インド洋SSTの影響を見積もるため, CNTL実験においてインド洋SSTをモデル気候値に緩和する感度実

験(IOclim実験)を行った. モデルの台風は客観的な手法(Takaya et al. 2010) で検出 した. 予測結果は

RMSC Tokyo の ベ ス ト ト ラ ッ ク , JRA-55 再 解 析 ,CMAP月降水データを用いて検証した.

参考文献

３．結果と考察
第１図に観測とCNTL予測実験の2016年5～7月の降水量偏差及び850hPa流線関数偏差を示す. 本期間中, 熱帯インド洋で対流が活発, 北西太平洋で対流不活発であった. また, フィリピン付近には対流圏下層に高気圧性循環偏差がみられる.

第2図 ５～7月の台風発生数の時系列
実線: ベストトラック, 破線: アンサンブル平均予測, 陰影: アンサンブル予測の25-75％幅. 2016年は52メンバーのCNTL実験及びIOclim実験の結果を示す.

CTRL実験は

気象庁 2016: 2016年(平成28年)の台風について, 報道発
表資料高谷ほか 2016: 季節アンサンブル予報システムの更新,
季節予報研修テキスト, 気象庁地球環境海洋部
Du et al. 2011, J. Clim., 24, 315–322.
Takaya et al. 2010, J. Meteorol. Soc. Jpn., 88, 5, 799–812.
Xie et al. 2016, Adv. Atmos. Sci., 33, 4, 411–432.
Zhan et al. 2011, J. Clim., 24, 509–521.

― 146 ―

D154

MIM を用いた大気の全球エネルギー量変動における ENSO の影響
小林ちあき 前田修平(気象研究所)
１．はじめにENSO は、季節変化から年々変動の時間スケー
ルの気温や循環の変動において最も卓越する変動であり、熱帯域のみならず中高緯度域の年々変動の主要な要因である。この影響は帯状平均した循環場にも現れる。このため、ローレンツのエネルギー変換サイクルで示された 4 つのエ
ネルギー量（帯状平均有効位置エネルギーAz、
帯状平均運動エネルギーKz、渦有効位置エネル
ギーAe、渦運動エネルギーKe）や各エネルギー間の変換量も、ENSO の影響を受け変動していると考えられる。
Uno and Iwasaki (2006)は、質量重み付帯状平均（MIM）を用いて、現実大気のエネルギー量や各エネルギー変換量を NCEP/NCAR 再解析デー
タから見積もっており、Ae と Ke を合わせた波動
エネルギーW を導入し、3box タイプのエネルギ
ーサイクル図を提案している。本研究では、Unoand Iwasaki (2006)と同様な手法を用い、現実
大気の全球エネルギーとその変換量を JRA-55 から求め、それらと ENSO との関係について調査を行った。
２．データと方法
用いたデータは JRA-55 であり、6 時間値から各エネルギー量、エネルギー変換量を、質量重み付帯状平均（MIM）に基づく運動方程式、熱力学方程式より求め、それらを季節平均した。ENSOとの関係を抽出するため、季節平均 NINO3INDEX
に対する回帰、相関解析を行った。統計期間は

Qz(1.73)
0.06

Qe(1.52)
0. 07

38.0

1.73

8.59

1.39

14.71

0.78

0.06

0.81

-0.08

-0.50

Az

Az+Kz+W

61.3
0.80

Kz

δｚ

(0.34)

1981-2010 年である。
３．結果と考察
図１は JFM 平均の鉛直積分した全球平均エネ
ルギーとその変換量の 3 ボックスタイプのエネ
ルギー変換ダイアグラムである。図中に示した
数字は、気候値（上段）と ENSO との相関係数（下段）である。非断熱加熱 Qz により Az が生成され、平均子午面循環により Kz に変換され（変換
量を C(Az, Kz)と示す）、このうち 8 割程度が Wに変換され、残りは摩擦により散逸δz する。Wには東西不均一な非断熱加熱からもエネルギー
Qe が入り、波活動の摩擦によって大きな散逸δeとなるという、Uno and Iwasaki (2006)と同様のエネルギー変換の様子がこの解析でも確認できる。ENSO との相関をみると、Az、Kz は、正相関だが、W は負相関で、全エネルギーは正相関となる（図 2）。一方、変換量 C(Az,Kz)と C(Kz,W)はどちらも相関がみられなかった。C(Kz,W)をC(Kz,Ae)と C(Kz,Ke)に分離して解析すると（図略）、C(Kz,Ae)は負相関、C(Kz, Ke)は正相関となり、これらが打ち消し合って相関がなくなっていた。C(Kz,Ae)と C(Kz,Ke)は、それぞれ、
EP-Flux 発散の鉛直成分と南北成分に関連した量であり、エルニーニョ時の冬季における
EP-Flux が北半球亜熱帯域から中緯度で上向き
北向き成分を多く持つように変化することと対応している。今後、これらの関係がモデル等で再現されているか調べる予定である。

W(2.91)
δe

図１MIM 系での 3box タイプ全球エネルギー変換
ダイアグラム 記号の意味は本文に記載。数字の上段:気候値、下段:NINO3SST との相関係数。全エネルギー量とその相関係数を左下に記載。エネル
ギー量の単位は 105Jm-2.エネルギー変換量の単位
は Wm-2。JFM 平均。気候値は 1981～2010 年平均。
統計期間も同期間。カッコつきは推定値。

図２MIM 系での鉛直積分した全球平均全エネルギー量（Az+Kz+W）の月平均及び 5 か月移動平均時
系列 単位は 105Jm-2。1981～2010 年平均した月
平均気候値からの偏差。下部の横線はエルニーニ
ョ期間(濃)とラニーニャ期間（淡）。

― 147 ―

D155
ENSO と極東域の寒暖との関係*塩崎公大 (京大院理)、高谷康太郎 (京産大理)、榎本剛 (京大防災研/JAMSTEC APL)

1

はじめに 及び 目的

り、寒冬傾向をもたらされている。この非典型事例にお冬季極東域の気候と ENSO (El Niño/Southern Os-

cillation) の関係として統計的に El Niño 時には暖冬に、La Niña 時には寒冬になる傾向がある（Halpert and

ける PNA パターンは渦度生成源の解析（Sardeshmukh
and Hoskins, 1988）の結果から、東部太平洋上の収束に対応することが分かった。

Ropelewski, 1992）。また、ENSO 時には PNA（Pacific/North American）パターンが現れやすい。しかしながら、実はその力学的メカニズムについてはそれほど明確ではなく、上記の傾向に当てはまらない事例もいくつかある。そこで本研究の目的は、ENSO 時の対流圏上層の循環変動と対流圏下層の極東域の寒暖との関係を明らかにすることである。

2

解析方法

ENSO 発生時において、冬季北半球の対流圏上層にどのような大気循環偏差が卓越するかについて、極東域への影響という視点から調査を行う。そのためにまず、NCEP Reanalysis-1 データを用いて、1948 年以降の冬季に発生していた ENSO を極東域（25◦ –40◦ N, 100◦ –140◦ E）の寒暖（気温偏差が正か負か）で分類した。ここで、El Niño 時の暖冬事例と La Niña 時の寒冬事例を典型事例とし、El Niño 時の寒冬事例と La Niña 時の暖
冬事例を非典型事例と定義した。その分類ごとにコンポ

図 1: El Niño 時の典型事例 (20◦ N 以北) の 500hPa 面の高度場偏差 (等値線) 。ハッチは 90%で有意な領域を示す。

ジット解析を行った。

3

結果

El Niño 時の典型事例と非典型事例の間に、以下のような差異が見られた（La Niña 時は逆符号）。まず、東太平洋赤道域の海面水温偏差は、典型事例では偏差の振幅
が東西になだらかに、日付変更線を越えるほど西にまで分布している。一方で、非典型事例では偏差の振幅が東西に急峻で、日付変更線の東側に分布している。また、
フィリピン海の負偏差は、典型事例では振幅が大きく、非典型事例では振幅が小さい。この負偏差に対する応答
として、Wang et al., （2000）で指摘されている高気圧性の循環偏差が見られる。
次に、北半球の 500hPa 面の高度場に注目すると、典図 2: 図 1 と同様、ただし、非典型事例。

型事例では PNA パターンが不明瞭であるが、北西太平洋上に南北双極子状の高度偏差が卓越している（図 1）。

参考文献

これは Takaya and Nakamura（2013）の結果に整合的[1] Halpert, M. S., and Ropelewski, C. F., 1992: J.
Climate, 5, 577–593.
しているため、フィリピン海上の高気圧性の循環偏差と [2] Takaya, K. and H. Nakamura, 2013:J. Climate, 26,
共に極東域に向かって南風成分を卓越させる。非典型事
9445–9461.
例ではそれが見られないが、PNA パターンは明瞭である [3] Sardeshmukh, Prashant D. and Hoskins, Brian J.,（図 2）。また、有意ではないが、EU（Eurasian）パター
1988: J. Atmos. Sci., 45, 1228–1251である。この北西太平洋上の高度偏差は順圧的な構造をンのような波列が見られ、中国付近の負の高度偏差によ[4] Wang et al., 2000 : J. Climate, 13, 1517–1536― 148 ―

D156

ユーラシア大陸寒冷化と北極海での海氷減少
西井和晃 1，田口文明 2,3，吉田聡 2，中村尚 2,3，小坂優 3，宮坂貴文 3
1: 三重大学大学院生物資源学研究科 2: 海洋研究開発機構 3:東京大学先端科学技術研究センター

1. はじめに

再解析では弱いながらもユーラシア大陸上で

Honda et al.(2009)や Inoue et al.(2012)

寒冷化トレンドが見られ(図左上），その傾向などは，秋のバレンツ海周辺での海氷減少がは海氷のみ変動させた実験 C で再現されてい冬季のユーラシア大陸上での気温低下をもたる（図右下）．対照的に，海面水温に変動を与らすことを観測や大気大循環モデル(AGCM)実

えた実験 A,B では，ユーラシア大陸上で気温験から示した．Mori et al.(2014)も 100 メン

上昇が見られ，特に実験 B(海氷のみ気候値)

バーの AGCM アンサンブル実験により，近年ので顕著である(図左下）．実際，各実験の 15 メ

ユーラシア大陸寒冷化トレンドに北極海の海

ンバーのうち，1982/83 から 2012/13 までの氷減少が寄与した可能性を示した．一方，最DJF 平均ユーラシア大陸上の気温が負トレン

近の研究(Sun et al. 2016 や McCsker et al.

ドを示したメンバー数を表にまとめると，実2016)は，海氷減少を与えた AGCM や海氷減少

験 A,B では負トレンドを示したメンバーは少を示す大気海洋結合モデルがユーラシア大陸

なく，特に B では皆無であるのに対し，実験 C

上に有意な寒冷化トレンドを示さないことか

では過半数で負トレンドを示している．

ら，近年観測された寒冷化トレンドは海氷減

以上の結果は近年の海氷減少はユーラシア

少とは無関係な自然変動のためと主張した．

大陸での寒冷化を引き起こす傾向にある一方，

本研究では観測された海氷及び海面水温の経海面水温変動，特に近年の水温上昇はユーラ

年変動を与えた AGCM 実験から，観測された寒シア大陸での気温上昇トレンドを引き起こす

冷化トレンドの要因を探ることを目的とする．

傾向にある可能性を示している．

2. 方法
AGCM として AFES を用いる．水平解像度 T119
(約 100km), 鉛直 56 層で，モデル上端は約 60㎞である．NOAA OISST の海面水温及び海氷密接度を 1x1 度に変換したものを与えた．(A)観測された海面水温と海氷密接度の変動を全球で与えた実験，(B)海面水温は変動あり，海氷
密接度は気候値を与えた実験，(C)海面水温は
気候値，海氷密接度は変動ありのものを与えた実験，(D)両者ともに気候値を与えた実験，
図．2m 気温の 2002/03〜2012/13DJF 平均と1982/83〜93/94DJF 平均の差．影は正または負の 95%で有意な差を示すの４種の 15 メンバーアンサンブル実験を行った．これらの実験では放射強制力は一定である．実験期間は 1982 年 1 月から 2013 年 12 月までである．北緯 40-60 度，東経 60-120 度で

実験 A

実験 B

実験 C

実験 D

平均した，DJF 平均の 2m 気温をユーラシア大

4

0

11

7

陸の冬季気温として用いた．

謝辞：文部科学省の北極域研究推進プロジェ
クト(ArCS)，科学技術振興機構 Belmont Forum

3.結果
図は JRA-55 再解析と実験 A,B,C 各アンサン
ブル平均としての 2m 気温のトレンドを示す．

国際連携課題，並びに環境省研究総合推進費(2-1503)の支援により実施された．

― 149 ―

D157

海洋亜表層観測データを用いた初期値補正とインド洋ダイポールモード現象の予測精度向上について○土井 威志 ・Andrea Storto ・Swadhin Behera ・山形 俊男
＊

＊

＊

＊

（ JAMSTEC/APL, CMCC）＊

キーワード：季節予測,＊

インド洋ダイポールモード現象,

１. はじめにJAMSTEC アプリケーションラボ（前身は地球フロ
ンテイア研究システム気候変動予測領域）では、数ヶ月から数年スケールで発生する気候変動現象の解明ならびにその予測研究のため、SINTEX-F 大気海洋結合大循環モ
デルを日欧研究協力に基づき地球シミュレータを用いて開発および改良してきた。その第一版が SINTEX-F1 季節
予測システムであり、2005 年にそのプロトタイプが完成して以来、主に熱帯域のエルニーニョ現象やインド洋ダイポールモード現象の予測において世界最先端の成果を発表してきた(Luo et al. 2005, 2007, 2008, Jin et al.
2008)。最近では、従来のモデルを高度化(海氷モデルの導入、高解像度化、物理スキームの改善等)した第二版となる SINTEX-F2 をベースにした季節予測システムのプロ
トタイプを開発し、亜熱帯域の予測精度の向上に成功した(Doi et al. 2017, JAMES)。
季節予測の精度を向上させるには、上述した結合モデルの高度化が重要であるが、それと同程度に重要なのが海洋観測データを予測の初期値に取り込む同化手法の高度化である。現在の SINTEX-F1 および F2 予測システ
ムの初期化スキームには海表面水温(SST)ナッジング法を採用している。これは、観測から得られた SST を結合モデルに馴染ませながら積分することで、大気モデルと海洋モデル間を矛盾なく初期化する手法である。非常にシンプルな初期化法ではあるが、エルニーニョ予測では国際社会から高く評価された。しかし、熱帯インド洋や熱帯大西洋、更には中緯度域での海洋内部の初期化には充分ではない。特に熱帯インド洋で発生するダイポールモード現象は、初夏から晩秋の季節予測にとって極めて重要な現象であり、予測精度の向上が望まれている。
SINTEX-F2 システムでは、F1 システムと同様の予測精度を有するが、海洋内部を適切に初期化することで、予測精度がさらに向上すると期待される。
そこで、従来の SST-nudging 法に、海洋観測に基づいた 3 次元の水温/塩分プロファイルデータを同化する修正法(3DVAR 補正)を導入し、インド洋ダイポールモード
現象の予測精度向上に挑戦した。
2. 3DVAR 補正を導入した新初期化スキーム
イ タ リ ア 気 候 変 化 地 中 海 研 究 セ ン タ ー (CMCC) の
Storto 博士の協力のもと、3DVAR 補正を導入した新初期化スキームを開発した。従来の SST ナッジング法では、1982 年から現在まで連続的に観測 SST をナッジングしていた。新スキームでも同様に観測 SST をナッジングするものの、1982 年 2 月から毎月１日に、UK Met Officeから配信されている海洋３次元の水温• 塩分の観測デー
タ（EN4 profile）を使って、海洋モデルを 3DVAR 補正
しながら、SST ナッジングを行う。
3. 結果
インド洋ダイポールモード現象は、北半球の初夏に発生し晩秋に成熟する。そのプレコンディションとして重要な 5 月に注目し、20ºC 等温深偏差の再現スキルを比較した（図 1）。SST ナッジング法でも熱帯太平洋は概ね

海洋 3DVAR 補正

よく再現できている。3DVAR 補正を導入することで、熱帯インド洋、熱帯大西洋の再現性が向上した。ニンガル
ーニーニョ現象に重要な豪州西岸域、インド洋亜熱帯ダ
イポール現象が発生する南インド洋などの亜熱帯域も効
果的に補正されていた。従って、これらの計算結果を初期値とする気候変動現象の予測精度も向上することが期待される。

図 1:(a)20ºC 等温深偏差[m]の EN4 analysis data と
SINTEX-F2 モデルによる SST-nudging 計算の相関係数。
1983-2015 年の 5 月に注目。(b)EN4 analysis data と3DVAR 補正を導入した計算の相関係数。
1983-2015 年で過去再予測実験を実施したところ、海洋亜表層観測データを初期値に取り込むことで、インド
洋ダイポールモード現象の約 5 ヶ月前の予測精度が 30%程度向上した(図２)。これは従来予測が潜在的に難しいとされていたインド洋ダイポールモード現象が、海洋観測の充実によって、飛躍的に予測しやすくなることを示したもので、今後のインド洋観測網の発展に資することが期待される。公演時にはインド洋の TRITON ブイに関す
る Ocean Observing System (OSE)実験の結果も紹介したい。

図 2: (a)9-11 月平均の地上 2m 気温偏差を 6 月 1 日から予測した場合の偏差相関係数。1 に近い程精度が高い。
解析期間は 1983-2015 年。黒ボックスはインド洋ダイ
ポ ー ル モ ー ド 指 標 「 DMI 」 の 領 域 。 (a) 初 期 値 に
SST-nudging 法 を 用 い た SINTEX-F2 の 結 果 。
(b)3DVAR 補正を導入した新しい初期化スキームを使った SINTEX-F2 の結果。

― 150 ―

D158

アジアモンスーン域の降水・降雪・台風の年々変動
植田宏昭 1)・釜江陽一 1)・井上知栄 2)・早崎将光 3)・渡邊茂 4)・雨貝裕介 1)・三輪夏菜 1)（1:筑波大, 2:首都大, 3:環境研, 4:日本気象協会）
1. は じ め に
異常気象分析検討会が発足してから 10 年の間に、日本を含むアジアモンスーンの変動機構に関する理解が急速に深まった。記憶に新しい現象としては、平成 18 年の日本海側から山岳域での豪雪、
平成 26 年の南岸低気圧による太平洋側の大雪、平成 27 年 9 月の常総洪水、平成 28 年前半の台風未発生と夏後半から秋口にかけての台風発生数増加などが挙げられる。これらの現象はどのようなメカニズムで引き起こされたのか。また、その予測はどこまで可能であるか。本講演では、上記の現象を契機に研究を行った成果の統合化を通して「気候変動（異常気象）」を再考したい。
2a.気 候 ハ イ エ イ タ ス 期 の 降 水 量 変 動＜東アジアの降水減少＞
21 世紀に入って世間の耳目を集めた全球年平均
地上気温の上昇率鈍化（通称気候ハイエイタス）においては、太平洋で継続して見られたラ・ニー
ニャ型の冷水偏差の影響が注目されている（e.g.,
Kosaka and Xie 2013; Nature）。統計的には、ラ・ニーニャ現象が発現した際には、インド洋の海面
水温は、負偏差になることが知られている。しかしながら、気候ハイエイタス期間のインド洋は、継続して正の水温偏差となっていた。熱帯インド
洋の水温上昇は、Kelvin wave wedge 応答を介して、フィリピン付近の高気圧偏差を作り出す（Xieet al. 2009; JC）。この結果、西太平洋における対流活動は、ラ・ニーニャに伴うローカルな海面
水温の上昇によって活発化する一方で、インド洋の昇温に起因した下降流偏差によって、その一部が弱められていた。インド洋と西太平洋の相殺効
果の比率は、おおよそ１：２であったため、結果として西太平洋上での対流活動は継続的に活発な傾向にあった。このことが、PJ パターンを介した
日本を含む夏の東アジア域での降水量の減少の要因と考えられる（Ueda et al. 2015a）。
＜常総洪水の背景場＞
エル・ニーニョ現象が発現すると、インド洋は半年遅れで昇温することが知られている（キャパシタ効果）。気候ハイエイタスが終焉した場合の西太平洋の対流活動は、ローカルな冷水偏差と、インド洋起源の下降流強化の相乗効果によって、著しく不活発になると考えられる。実際、2014 年
8 月後半から 9 月に出現した日本付近の低圧偏差（PJ パターンの弱化）は、ENSO の遷移とも整合的であり、常総洪水を誘発した背景場に関する物理的解釈を与える。
2b.ラ ・ ニ ー ニ ャ に 関 係 し た 日 本 海 側 の 豪 雪
日本の豪雪に関しては、極域からの寒気の吹き出しが注目されているが、北極振動との相関は必ずしも有意ではなく（川村・小笠原 2007;気象研
究ノート）、間欠的な寒気の流入の寄与（Mori etal.2014; Nature Geosci.） も含めて別の解釈を必要としていた。日本海側の気象官署における積
雪深データを基に、多雪年の循環場の合成解析を行ったところ、日本付近の低圧偏差とそれに伴う
北西モンスーン気流の強化が確認された。この低圧偏差を作り出す要因は、ラ•ニーニャに起因した
熱帯起源の Winter-PJ パターンであることが LBM
を用いた熱源応答実験でも確認されており（Ueda
et al. 2015b, 植田ほか 2017b）、夏と冬のテレコネクションの違いは、ロスビー波の伝播に関与する背景風の差異によって説明される。
2c.南 岸 低 気 圧 と ENSO の 関 係
エル・ニーニョ時には、太平洋側に降雪をもたらす南岸低気圧が有意に増加することが明らかになった。これらの年では、中国東部の対流圏中上層のトラフの深まりが低気圧の発生を促進させるとともに、日本付近のジェット気流の弱化とそれに起因する鉛直方向の渦カップリングが強化していた。一方、下層ではキャパシタ効果に伴うフィリピン高気圧の強化によって、熱帯からの暖気移流が強められていた。このようにエル・ニーニョに起因した循環の変化が、中高緯度の低気圧発達過程にも影響を及ぼしたことが、南岸低気圧増加の 一 要 因 に な っ た と 考 え ら れ る （ Ueda et al.
2017）。
2d. 台 風 発 生 数 と イ ン ド 洋 全 域 昇 温 の 関 係
2015 年は 1 月から 6 月の間に、9 つの台風が発生していたが、2016 年は 6 月まで一つも発生していなかった。2016 年の 1 月から 6 月の期間は、エル・ニーニョが終息し、ラ•ニーニャに転換するタ
イミングであった。実際に観測データは、西太平洋上では高気圧性循環（下降気流の強化）の強化を示しており、インド洋のキャパシタ効果や台風の発生の抑制とも矛盾しない。

参考文献(講演者関係論文)
Ueda, H., Y. Kamae, M. Hayasaki, A. Kitoh, S. Watanabe, Y. Miki andA. Kumai, 2015a: Combined effects of recent Pacific coolingand Indian Ocean warming on the Asian monsoon. Nature Comm.,
6, 8854. (Open access)Ueda, H., A. Kibe and M. Saitoh and T. Inoue, 2015b: Snowfall
variations in Japan and its linkage with tropical forcing. Int. J.
Climatol., 35, 991–998 DOI: 10.1002/joc.4032. (Open access)Ueda, H., Y. Amagai, and M. Hayasaki, 2017: South-coast cyclone inJapan during El Niño-caused warm winters. Asia-Pacific J.
Atmos. Sci, 53 (accepted)
植田宏昭・木部亜有美・齋藤美香・井上知栄, 2017, 冬季日本の降雪変動における熱帯からの遠隔強制, 気象研究ノート「南岸低気圧による大雪」（印刷中）― 151 ―

D159

2016 年の世界の異常高温事例の多発に関する要因分析
今田 由紀子 1・塩竈 秀夫 2・高橋 千陽 3・釜江 陽一 4,5・前田 修平 1・森 正人 6・
廣田 渚郎 2・小倉 知夫 2・渡部 雅浩 3
(1: 気象研、2: 環境研、3: 東大・大気海洋研、4: 筑波大、5: Scripps 海洋研究所、6: 東大・先端研)はじめに2016 年は年間を通して世界各地で異常高温イベン
トが多発した。過去 58 年の統計で月毎の地表気温が 2 標準偏差を超える異常値を示した地点数は過去最多であった（図 1、2）。その背景には、地球温暖化の影響に加えて 2015 年に発生した史上最大規模のエルニーニョの影響が寄与していたと考えられる。
本研究では、全球大気モデル MIROC5（水平解像度
約 150km、鉛直 40 層）を用いて実施された 100 メ
ンバーのタイムスライス実験の過去再現実験（観測
ベースの境界条件）、非温暖化実験（境界条件から 2

図 2. 2016 年に月平均気温が 2 標準偏差を超えた回数

通りの方法で人為起源の影響を除去）、および

幅に減少しており、2016 年の高温事例多発の主要因

ENSO 影響除去実験（NINO3.4 領域[170-120W,

は人為起源の温暖化であったと言える。一方、前年

5S-5N]の海面水温を気候値に緩和、それ以外は過去のエルニーニョの影響が含まれない実験（緑一点鎖再現実験と同じ）を用いて、地球温暖化及び 2015

線）においても世界の高温事例数は減少傾向を示し～2016 年の ENSO の動向が、それぞれどの程度世ており、地球温暖化に前年のエルニーニョの影響が界の異常高温事例の発生に影響を与えていたかを定重なったことで、2016 年の世界各地の高温事例の異量化する試みを行った。

常多発がもたらされたと考えられる。

結果を示すとともに、各要素が高温事例発生の空間分布

発表では、各実験を 2016 年末まで延長した結果

図 3 に、2016 年 9 月までに地表気温が 2 標準偏差を超えた地点数の積算値の頻度分布を実験別に示す。1958～2015 年までの長期ランから得られた頻度分布（黒細実線）に比べて、2016 年の高温事例発に与える影響についても議論する予定である。

謝辞
本研究は文部科学省の気候変動リスク情報創生プログ
ラムの協力を得た。

生数（赤太実線）は異常値であったことが分かる。
これに対し、人為起源の温暖化の影響を除いた 2 つの実験（青破線・点線）では、高温事例の回数が大

図 1. 月平均地表気温が 2 標準偏差を超えた地点数の年毎の積算値（JRA55）。黒線：全球、薄緑：アジア域のみ。

図 3. 閾値を超える地点数の年間積算値の頻度分布。黒細
実線：1958-2015 年の再現実験、赤太実線：2016 年再現
実験、青点線および青破線：2016 年非温暖化実験（2 通り）、緑一点鎖線：2016 年 ENSO 除去実験。

― 152 ―

D160

北太平洋 atmospheric rivers 発生頻度の気候学的分布とその変動
1*釜江陽一 1, 2, Wei Mei 3, 2, Shang-Ping Xie 2, 直井萌香 4, 植田宏昭 1
筑波大学生命環境系 2UCSD スクリプス海洋研究所 3 ノースカロライナ大学 4 筑波大学地球学類

はじめに
中緯度における南北に細長く伸びた強い水蒸気輸送帯はAtmospheric Rivers (ARs)と呼ばれる。ARs
は通常、移動性の温帯低気圧に伴う寒冷前線前面のwarm conveyor beltに沿って形成され、冬季の北米・欧州西岸に上陸した際に、地形性上昇することで甚大な豪雨・土砂災害をもたらす。ARsはその社会的影響力から、これまで大陸西岸での上陸事例が注目されてきた。一方で、日本を含むユーラシア大陸極
東域、ニュージーランド、北米東岸を始め、海洋西部 に 上 陸 し て 豪雨 災 害 をも た ら す こ と が あ る 。
Hirota et al. (2016)は2014年8月の広島豪雨の事例を解析し、背景場としてのインドシナ半島から伸びた
水蒸気輸送帯（AR）の重要性を指摘している。
ARsの上陸頻度やその強度の変動には、ENSOや
AO、NAOを始めとした気候変動モードが影響する。
また、長期的な温暖化の進行により、AR一事例当たりの降水量の増加や、亜熱帯ジェットのシフトに伴い上陸位置が南北へ移動する可能性が指摘されている。一方で、従来の気候学的研究にはサンプル数と解像度の限界があり、衛星などの限られた観測期間
では、ENSOなどの自然変動に伴うARsの振る舞いの変動を、また解像度が粗く、ARsを十分に解像できない気候モデル実験の結果からは、その長期変化を、それぞれ十分に検証することができない。
本研究では、高解像度大気大循環モデルを用いた、巨大アンサンブル長期気候再現実験の結果を用いて、北太平洋ARsの気候学的分布と、その年々変動、将来変化を明らかにする。

形状や規模の条件を満たしたときにARと判別される。それぞれの格子でARsが存在する頻度を計算し、その気候値と変動を調査した。
結果検出されたARsの気候学的分布は先行研究とよく一致し、北半球では北太平洋と北大西洋の中緯度を中心に東西に広く分布する（図a）。ARsの分布は
季節的に東西にシフトし、日本を含む極東域では、夏季に頻度が最大を迎える。夏季の北西太平洋域のAR頻度は大きな年々変動を伴い、冬にEl Niñoが発達した半年後の夏に増加する (Kamae et al. 2017b)。El
Niñoは春季に急速に衰退し、夏季の赤道太平洋には
SSTシグナルが残らない一方で、インド洋・西太平
洋キャパシタ効果 (Xie et al. 2016) を介して北西太平洋の循環場とAR頻度分布に強く影響する。
温暖化時には大気中水蒸気量の増加によってARsの頻度は全体的に増加する（図b）。一方で、その地域性はSST上昇パターンに大きく依存する。当日は堅牢な長期変化傾向とSST上昇パターンに依存する変化について詳しく報告する。

方法
気 象 研 究 所 60km 解 像 度 大 気 大 循 環 モ デ ル
MRI-AGCM3.2 を 用 い た 巨 大 ア ン サ ン ブ ル 実 験
d4PDF (Mizuta et al. 2017) の過去実験と温暖化実験の結果を使用した。過去実験はAGCMに歴史的な海面 水 温 (SST) 、 海 氷 、 放 射 強 制 を 与 え た 60 年 間(1951-2010年) のAMIP型実験であり、初期値と境界条件に摂動を加えたアンサンブルを構築することで、ENSOを始めとしたSST変動に対する中緯度大気の応答を十分に抽出することができる (Kamae et al.
2017a)。温暖化実験は、6種類の地理分布を仮定した
SST偏差（全球平均で4度）を境界条件に加え、21世
紀末期の放射強制を与えて60年間積分している。6
種類応答パターンを比較することで、①上昇パター
ンによらない堅牢な変化傾向、②SST上昇パターンに起因する不確実性、を検証することができる。
ARsの検出には、鉛直積算水蒸気輸送 (IVT) をもとに判別するMundhenk et al. (2016)の方法を用いた。6時間平均の水蒸気量と風からIVTを算出し、気候値からの偏差が一定値より大きい水蒸気輸送帯が、

図. (a) d4PDF 過去実験で再現された夏季の AR 発生頻度(%)。
(b)温暖化実験（CCSM4 の SST 上昇パターンを仮定）で再現された AR 発生頻度の過去再現実験からの偏差 (%)。等値線は過去実験における AR 頻度の年平均値 (14%) を示す。
謝辞：本研究は文部科学省気候変動リスク情報創生プログラムの支援を受けた。本研究では、創生プログラムのもとで作成された、
地球温暖化施策決定に資する気候再現・予測実験データベース（d4PDF）を使用した。ARs 検出プログラムは B. D. Mundhenk氏から提供された。
参考文献
Hirota, N., et al. 2016. Mon. Wea. Rev., 144, 1145–1160.
Kamae,
Y.,etal.
2017a.
Clim. Dyn.,doi:
10.1007/s00382-016-3350-x.
Kamae, Y., et al. 2017b. J. Climate, submitted.
Mizuta,
R.,
et
al.
2017.
BAMS,
doi:
10.1175/BAMS-D-16-0099.1.
Mundhenk, B. D., et al., 2016: J. Climate, 29, 4885–4903.
Xie, S.-P., et al. 2016. Adv. Atmos. Sci., 33, 411–432.

― 153 ―

D161

2.0℃安定化から1.5℃安定化への追加緩和努力によって、極端現象の将来変化をどの程度低減できるのか？
塩竈秀夫1*,藤森真一郎1, 長谷川知子1, 高橋潔1, 久保田泉1, 田中克政1, 江守正多1, 今田由紀子2,
渡部雅浩3, 木本昌秀3, 阿部学４, Daniel Mitchell6, Daithi Stone6, Myles R. Allen71
国立環境研究所, 2気象研究所, 3東京大学大気海洋研究所, 4 JAMSTEC, 5School of Geographical Sciences,
University of Bristol, 6Lawrence Berkeley National Laboratory, 7Environmental Change Institute, University of Oxford

はじめに
産業革命以降、全球平均気温は約 0.8℃上昇
し、それにともない多くの極端現象（異常気象）の発生頻度・強度に変化が生じている。国際社
会は、将来の気候変動をできるだけ低減すべく、2015 年 12 月に新たな枠組み「パリ協定」を採択した（2016 年 11 月発効）。パリ協定は、「気温上昇を 2℃より十分低く抑えた上で、1.5℃を目指す」ことを目標として掲げた。ただ、これまでの国際交渉では「1.5℃目標」はほとんど注目されてこなかったため、研究は十分に行われてこなかった。IPCC は、1.5℃安定化と 2.0℃
安定化の影響、緩和コストなどを比較する特別報告書を 2018 年に出版することを決定したが、研究コミュニティはそれに向けて研究を加速する必要がある（Mitchell et al. 2016, Nature
Climate Change）。
HAPPI プロジェクト
1.5℃と 2.0℃温暖化時の極端現象の変化や影響の差を調べるためには、多くのサンプル（アンサンブル）が必要になるが、これまでのモデル相互比較計画では、そのような GCM 実験は行われてこなかった。このような状況を踏まえて、我々は、新たな大気 GCM 相互比較計画
HAPPI (Half a degree Additional warming,
Prognosis and Projected Impacts)を提唱した(Mitchell et al. 2017, GMD)。HAPPI では、現在気候条件、1.5℃温暖化条件、2.0℃温暖化条
件で、それぞれ 10 年×100 メンバの積分を行う。
我々は MIROC5 AGCM を用いて、実験を行った。
この膨大なアンサンブルデータを分析することで、極端現象の変化の差に関して、ロバスト
な結論を導くことができる。
HAPPI＋EA
HAPPI の将来予測実験は、我々がこれまで行ってきたイベントアトリビューション（EA）実験と対になるように設計している。EA では、過去の温暖化がない仮想的な条件で大量のアン
サンブル実験（非温暖化実験）を行うことで、最近の極端現象イベントに対する人間活動の寄与を定量化している（Shiogama et al. 2014,
SOLA）。EA 実験と HAPPI 実験を組み合わせることで、「目の前の極端現象イベントに、過去の人間活動の寄与がどれだけあるのか」を“見える化”したうえで、さらに「将来、1.5℃安定化や 2.0℃安定化の緩和策が成功したとしても、どれだけの変化は避けることができず、適応策
で対処すべきなのか」に関する情報を提示する
ことができる。
結果
図 1 に「MIROC5 の HAPPI 実験において、2006
年-2015 年で 100 年に 1 回の暑い日の頻度が、1.5℃安定化と 2.0℃安定化で何倍になるか」を示す。2.0℃安定化では、多くの場所で、「暑い日」の頻度が 40 倍以上になっている。一方、
1.5℃安定化では、2.0℃安定化に比べて、「暑い日」の頻度増加が小さく、2.0℃安定化から
1.5℃安定化への追加緩和努力の有意な効果が見られる。

図 1：MIROC5 の HAPPI 実験において、2006 年-2015 年で100 年に 1 回の暑い日の頻度が、(a)1.5℃安定化と(b)2.0℃
安定化で何倍になるか。

― 154 ―

D162

ジェット・渦位分布と降水分布
堀之内武・舘野愛実（北海道大学・地球環境科学研究院／環境科学院）
はじめに
本講演では異常気象そのものは扱わないが，それとしばしば関連する上空の渦位分布，ジェットと降水帯の関係について論じたい。対象は
主に夏季のユーラシア東岸から北西太平洋にかけてであるが，他の季節・地域にも触れる。
総観規模の降水と水蒸気輸送への対流圏界面付近の渦位擾乱の影響
Horinouchi (2014) では，TRMM (TMPA)
3B42 降水データと NCEP/NCAR 再解析デー
タを用いて研究を行った。
夏季のユーラシア東岸から北西太平洋にかけての日々の降水帯は，350 K の等温位面における 2 PVU 程度の等渦位線の南縁にそって見られることが多い（コンポジット解析で定量的に確認できる）。なお，この線は概ね 200 hPaのジェットに対応する。
上層の渦位擾乱は主に西から伝播する（ブロッキング等によって比較的長時間構造が持続することもある）。準地衡の部分的 PV インバージョン(PPVI)を用いたポテンシャルエンスト
ロフィー収支解析によって，上下の関係性は主に上層駆動であることが示された。また，上層擾乱に対応した降水強化は二次循環で誘起されていることが示され，PPVI も交えたトラジ
ェクトリ解析より，上層に誘起される水平流が上層の等 PV 線に沿う下層の比湿勾配の形成に貢献していることが示された。
降水分布の上層擾乱の位相依存性
Horinouchi and Hayashi (2017) で は ，TMPA 3B42 と JRA-55 データを用いて上記の降水強化における上層擾乱依存性を調べた。
図に示すように，上層擾乱のどの位相においても 350 K の 2PVU 線の南側に降水強化がみられる（図は略すが等温位等渦位線が比較的フラットな場合も同様）。上層のトラフの東側だ
けでなく，西側などでも弱いながらもこのような関係がみられる原因について，理想化・無次元化した準地衡のモデル計算で調べた。その結果，南風成分をもつ下層ジェットが存在することで（あるいは太平洋高気圧的な温度コントラストが存在することで），水平の暖気移流とな

図 等温位(350K)等渦位(2PV)線の擾乱の位相を特定して，日降水量（陰影），850hPa
水平風速（矢印）を南北にずらして重ね合わせたコンポジット。太線(電子版では赤)で示した，同線の各経度での平均緯度に相対的な緯度にプロット。
るジェットにそって合流・分流等が生じ上昇流が誘起されることが示された。
グローバルな統計，季節変化
GSMaP と JRA-55 データを用いて，領域を全球に，季節は寒候期にも広げてコンポジット
解析等を行った。等温位等渦位線と日々の降水帯の関連は他の季節・地域（両半球の太平洋，大西洋。寒候期は南半球で顕著）でもみられる。
ケースを見ると，寒候期でも夏季と同様に高気圧の西端に降水帯ができる場合は特に対応が良いが，それ以外でも対応がみらる。今後さらに解析を進めたい。
文献
Horinouchi, T., 2014: J. Meteor. Soc. Japan, 92,
519-541.
Horinouchi, T. and A. Hayashi, 2017: J. Atmos.
Sci., in press.

― 155 ―

D163

メキシコ湾流がヨーロッパ・ブロッキングにもたらす影響
Christopher H. O’Reilly1, 2, ○見延 庄士郎 1，吉田 聡 3(1 北大・院・理, 2 オックスフォード大学, 3 海洋研究開発機構・アプリケーションラボ)はじめに
メキシコ湾流および黒潮の存在が，日周期から平均場にいたる様々な時間スケールの大気変動に重要な影響を与えていることが，最近の高解像度の数値実験および観測データ解析から相次いで報告されている．異常気象をもたらすブロッキングについても，黒潮続流の蛇行が太平洋ブロッキングに影響することを，Czaja and O’Reilly (2014)が観測データ解析から示唆しており，またヨーロッパ・ブロッキングを現実的に再現するには，北大西洋を正しく再現することが重要であることを，結合モデルを用いて Scaife etal. (2011)が示している．本研究では，現実的なメキシコ湾流がヨーロッパ・ブロッキングと，そしてブロッキングと密接に関係するヨーロッパの寒波(cold spell)にどのように影響するかを，大気大循環モデル実験で評価する．本研究は Climate Dynamics に出版された(O’Reilly et al. 2016)．

ト解析で調査した．その結果，ブロッキングに伴う対流圏
下層の南北渦熱輸送と上層での渦運動エネルギーが，CONTROL では SMOOTH よりも強く，その上層での渦活動がブロッキングを強めることが示された(図 2)．また同時に，メキシコ湾流に沿った降水も強まるため，非断熱加熱も一定の役割を果たしている可能性がある．これらの短期現象が，SST がブロッキングに影響を与える上で重要な役割を果たすという本研究の結果は，北大西洋の SST の違いが大気の平均場に違いを作り，その結果ブロッキングに影響するとした Scaife et al. (2011)とは異なる点である．

数値モデル実験
AGCM for Earth Simulator version 3 (AFES) (T239,
48 シグマレベル) を用いて，二つの実験を行った．標準実験(CONTROL)では，1981 年 9 月から 2001 年 8 月までの観測された SST (0.25˚ NOAA OI-SST)を境界条件として
AFES を駆動し，対照実験(SMOOTH)ではメキシコ湾流域(85˚-30˚W, 25˚-50˚N)で平滑化した SST を境界条件とした．
解析には冬季(12 月～2 月)の，6 時間ごとの緯度経度 0.5˚
格子でのデータを用いた．また，数値モデル結果と比較するために，再解析データである NCEP-CFSR を用いた．

図 2. ヨーロッパブロッキングと関係する物理過程のまとめ．左が現実的なメキシコ湾流の場合，右が平滑化された
メキシコ湾流の場合．
また両実験のブロッキングの違いは，寒波の違いとも密接に関係する．NCEP-CFSR における寒波出現日数は，北フ
ランス・北ドイツ・ポーランドで多く．CONTROL ではこの分布をよくとらえている．一方 SMOOTH では北ドイツから
ポーランドにかけて大きく過小評価する一方，西ロシアで過大評価している．図 3 に両実験の寒波出現日数の差を示す．

図 1. NCEP-CFSR(黒線), CONTROL (青線), SMOOTH (赤線)
における冬季のブロッキング頻度．陰影は有意水準 10％
で，頻度分布の差が有意な経度範囲．
結果
両実験とも NCEP-CFSR と比べてブロッキング頻度を過小評価しているものの，CONTROL の方が SMOOTH よりも全体としてより現実に近い高い頻度を示す(図 1）．また，頻度の東西分布が SMOOTH では NCEP-CFSR に比べて東に寄るバイアスも，CONTROL では改善される．これらの結果は，現実的なメキシコ湾流が大気モデルにおけるブロッキングの再現に重要であることを示している．
ブロッキングの変化と関係する物理過程を，コンポジッ

図３．一冬あたりの寒波出現日数の，CONTROL と SMOOTHの差．等値線は有意水準 10％で差が有意な領域を示す．
結論と議論
AFES においては，現実的なメキシコ湾流が，ヨーロッパ・ブロッキングとそれに密接に関わる寒波の再現に重要であることが明らかになった．これらの結果が異なる数値
モデルでも再現されるのかどうかを明らかにするために，
今後他の数値モデルでの実験が望まれる．

― 156 ―

大

会

第

2

日

A201

永久凍土不可逆融解による温室効果ガス放出量の現状評価と将来予測○横畠徳太 1 , 斉藤和之 2, 大野浩 3, 岩花剛 4, 伊藤昭彦 1, 高田久美子 1
1 環境研, 2 JAMSTEC, 3 北見工大, 4 アラスカ大1 はじめに永久凍土は、寒冷な高緯度域に広く分布している。高緯度域は特に地球温暖化の影響を受けやすく、凍土層の温度が上昇し、夏に解ける上部の層（活動層）が深くなるという現象が、すでに観測されている。
また近年「エドマ層」と呼ばれる非常に高い割合で氷を含んでいる永久凍土が、急激に融解し、大規模な地盤陥没が起こっていることなども報告されている。永久凍土には、氷河期の頃から分解せずに堆積された多くの有機物が含まれており、その炭素総量
は、不確実性が大きいものの、大気中炭素の 2 倍程
度、陸域土壌炭素と同程度の量であると推定されている（IPCC 第 5 次評価報告書）。
永久凍土の融解は、土壌中の有機炭素を大気に放出し、大気の温室効果
ガス濃度を上昇させる。これにより地上気温が上昇することで、永久凍土の融解がさらに加速するという、正のフィードバックがある（Shaefer et al. 2014）。
しかし、その実態解明は不十分であり、特に近年観測されているエドマ層の不可逆的な融解がもたらす影響については、これまで十分に研究がなされていない。
そこで本研究（環境省「環境研究総合推進費」
2-1605, H28-30）では、エドマ層のような高含氷な
永久凍土の不可逆的な融解による温室効果ガス放出
量の現状評価と将来予測を行う。アラスカやシベリ
アにおける現地調査、衛星データ解析、全球陸面過程モデル•陸域生態系モデルの改良を有機的に組み合わせて行うことで、永久凍土の融解過程に関する
脆弱性分布や、気候変動に対する相対的な寄与を解明することを目標とする。

で大きな幅があった。
全球モデル開発に関しては、陸面過程モデル
MATSIRO および陸域生態系モデル VISIT の改良を行っている。陸面過程モデルの開発に関しては、土壌の熱物理過程を評価する際に、凍結土壌水分•土壌
有機層•不凍結水を考慮すること、また土壌の鉛直解
像度を増やすことにより、凍土融解過程の高度化を行った。土壌物理の改良前後の結果を、下図に示す。
土壌物理を高度化することにより、地下氷の量が減少すること、また凍土の季節進行に関して、より現実的な分布が得られる傾向にあることが分かった。
また、陸域生態系モデルの開発に関しては、永久凍土融解による温室効果ガス放出過程の定式化の検討を行った。二酸化炭素の放出に関しては、凍土融解
によって生じた有機物を、土壌微生物が従属栄養呼吸することによって放出される項を追加する。また
メタンに関しては、永久凍土の融解による湿原の拡大によって、追加的に放出されるメタンの量を評価する。発表では、現地調査で得られた成果の概要と、全球モデル開発によって得られた知見を報告する。

2 手法・結果と議論
H28 年度は、地下氷と有機炭素を大量に含む永久凍土が広く分布するアラスカと北東シベリアにおいて、永久凍土融解過程の現状を把握するための現地調査を行い、衛星画像解析を行った。また、現地で採取した氷および土壌のコア分析を行い、融解前の永久凍土が含有する有機炭素（メタン）量とその分布について解析した。その結果、試料 100g 中のガス含有量は数 cc で、永久凍土を採取した地域間での差異は少ない一方で、地下氷気泡中のメタン濃度は大気中濃度（約 2ppm）と同程度から、その数万倍のものま

図：地下氷の鉛直積算値 [m]。土壌の熱物理過程を評価する際に、凍結土壌水分•土壌有機層•不凍結水を考慮した場合（左列：改良後）および考慮しない場
合（右列）の結果。上段は 12, 1, 2 月の平均値、下段は 6, 7, 8 月の平均値を示す。

― 159 ―

A202

巨大火山噴火寒冷化による低緯度植物生産の増加
小畑淳（気象研）

  

１．はじめに
①酵素と電子伝達の特性による光合成生化学の温度依
火山噴火 二酸化硫黄放出 による成層圏硫酸エアロ
存性 極大 ℃付近、)DUTXKDUHWDO3ODQWD 
ゾル粒子増加、地表面日射減少、寒冷化、土壌呼吸減②葉の気孔 FRQGXFWDQFH 外気から葉内部への二酸化炭
少、大気二酸化炭素 増加率 減少といった一連の現象
素供給 の温度依存性 温度上昇に対し線形減少、は過去の大規模噴火  年ピナツボなど について認:RRGZDUGHWDO*OREDO%LRJHRFKHP&\FOHV 
められる。植生の純一次生産 光合成量－植物維持呼吸①②によりＣ 植物 熱帯の樹木を含む の光合成が 
量 も日射減少や寒冷化で減ると思われるが、その正否～℃で極大になるため、実験における ～℃の寒を地球システムモデルの巨大火山噴火実験結果> 世
冷化は熱帯の高温 ～℃ を適度に抑え、熱帯の樹
紀中頃の白頭山又はエルトギャゥの噴火 過去二千年
木の光合成は強まる。これに寒冷化による植物維持呼で最大級 を考慮した実験@を用いて考察する。
吸の減少も加わり、純一次生産が増加する 寒冷化の激
しい白頭山実験は、噴火  年後、年総量 増 。
２．実験と解析結果
低緯度から中緯度にかけても夏には、寒冷化により気象研地球システムモデル $GDFKLHWDO3DS
高温が抑えられるため熱帯と同様に純一次生産は増加
0HWHRU*HRSK\V、陸域生態系炭素循環モデルは 2EDWD
する。しかし、春と秋は元々低温であるところへ寒冷
DQG 6KLEDWD  -&OLPDWH の 白 頭山 中 朝 国境化が加わるため純一次生産は激減し、年総量としては
1( 又はエルトギャゥ (OGJMáｱｲｽﾗﾝﾄﾞ 1:
夏に比べ僅かな増加に止まる 1 、又は減少する
上空の成層圏に二酸化硫黄を与えた結果 それぞれ白1 。それより高緯度では通年の低温へ寒冷化が頭山実験とエルトギャゥ実験 を解析する。硫酸エアロ加わるため純一次生産は激減する 1 。
ゾル粒子の生成とその振る舞いは全球エアロゾルモデ
白頭山とエルトギャゥに比べ  の噴火規模のクラル 0$6,1*$5 7DQDNDDQG&KLED-06- 改良型 PN
カタウの場合も、変動は噴火規模に応じて小さくなる
により計算される。与える二酸化硫黄放出量は、
が、定性的に同様である。
年クラカタウ火山噴火の３倍  年ピナツボ噴火の以上、モデルに含まれていない降灰による被害を別 倍 とする。 実験の詳細と結果の概略は  春大とすれば、高温への途上に極大を持つ光合成特性のた会 &  これらに加え参考として、産業革命以後人為め、低緯度では火山噴火寒冷化により純一次生産が増
炭素排出歴史実験におけるクラカタウ噴火  年 に加する。従って、農作物の収穫量増加も考えられる。
ついても解析する。

２３°Ｓ－２３°Ｎ ３１°－４０°Ｎ４１°－５０°Ｎ５１°－６０°Ｎ
右に、各噴火実験に
おける各緯度帯、陸域の
表面気温と純一次生産の 白

変動を示す  年に噴火 。 頭熱帯 61 の純一次 山

生産は日射減少と寒冷化
にもかかわらず  年の
平均で正偏差である。

日射は最大 減少した エ
白頭山実験 が、これは ル
元々日射の充分な熱帯で トギ
不足にはならず、ャゥ
右図  横軸：時間 年 
白丸：陸域表面気温偏差    ℃ 倍で表示 
黒丸：純一次生産偏差   クラ
灰色太線は

 ヶ月移動平均 カ

タ


ウ
謝辞：本研究は
科研費  の
助成を受けています    ０年後半に噴火 →年
（年の目盛の位置はその年の１月）   →年

― 160 ―

A203

非線型 ENSO 温暖化抑制 (NEWS) 仮説∗

神山 翼 1 ・Dennis L. Hartmann1(1: ワシントン大・大気科学科)

1. はじめに

3. 非線型 ENSO 温暖化抑制 (NEWS)

大多数の研究機関が開発した気候モデルは，地球温暖化下における熱帯太平洋の海面水温の応答が「エルニーニョ的（東太平洋が西太平洋よりも速く暖まる）」であると予想する。しかし，米国地球流体力学研究所が開発した GFDL-ESM2M の温暖化は，それに反して「ラニーニャ的（西太平洋が速く暖まる）」である。現実世界では，過去 30 年余りの海面水温トレンドが極めて「ラニーニャ的」であることを考えると，いわゆる「仲間はずれ」
である GFDL-ESM2M の「ラニーニャ的」な温暖化がどの程度現実的なのかを調べるのは面白そうである。もし現実的だとすると，過去 30 年余りの熱帯太平洋における「ラニーニャ的」なトレンドや貿易風の強化は，単なる自然変動の表れではなく，人為起源の温暖化に一部強制されたものとして理解出来るかもしれない (図 1)。

東太平洋を暖めるエルニーニョは，それを冷やすラ
ニーニャより大きな振幅を持つゆえ，海面水温の平均場は非線型な ENSO の存在により「修正」されて暖かくなっていることが知られている。しかし温暖化により非線型性とその修正効果が失われると，東太平洋の温暖化は西太平洋に比べて抑制されるはずである。つまり，強いエルニーニョが起きなくなる一方，ラニーニャ
はほぼ変化しないので，平均場は「ラニーニャ的」になるのである。この機構を，非線型 ENSO 温暖化抑制（Nonlinear ENSO Warming Suppression; NEWS）と名付けた。NEWS は，観測や GFDL-ESM2M の解析結果と整合する一方で，ENSO の非線型性がよく再現されない多くの気候モデルでは，NEWS の効果は現れない。

2. 温暖化下における ENSO 非線型性の喪失

温暖化が「エルニーニョ的」という言説は広く知られるが，それは ENSO の非線型性を再現しない気候モ
デルによる「多数決」で得られた結論にすぎない。その証拠に GFDL-ESM2M は，ENSO の弱化と平均場の修正効果を合わせた NEWS の効果によって，物理的に整合性のある「ラニーニャ的」温暖化を再現する。もしGFDL-ESM2M が現実的ならば，すでに NEWS の効果
は過去 30 年余りの海面水温に表れている可能性がある。

4. 本研究で示したこと

GFDL-ESM2M を温暖化させると，鉛直温度勾配の増大によって赤道湧昇の効率が高まり，温度躍層が気候値から大きくずれにくくなることが分かった。一般に ENSO は，その非線型性によって，エルニーニョがラニーニャよりも成長しやすいことが知られているが，
GFDL-ESM2M の温暖化下では ENSO がほぼ線型に近くなるゆえ，強いエルニーニョが発生しづらくなる。
a) SST trends in the Late Historical period (1979-2005)
30°N

Observations

0.4

0.6

GFDL-ESM2M

0.4
0.2

EQ

0

−0.4

-0.4

−0.6

60°E

180°

60°W

60°E

180°

60°W

b) Global warming projection by GFDL-ESM2M
Historical + RCP 8.5 (Years 1860-2100)

Abrupt4xCO2 (Years 100-300)

Anthropogenic
Forcing (W/m2)

Satellite Era (1979-current)

Demeaned SST
indices (°C)

0

−0.2

30°S

Warmer Climate

8
40Active ENSO
El Niño-like 0.4

Niño3 SST Running STD
Zonal SST Gradient (Niño3 minus Niño4)

0

-0.4

Inactive ENSO
La Niña-like

1860

1900

1940

1980

2020

2060

2100100
Year

140

180

220

260

300

図 1 (a): 観測と GFDL-ESM2M（historical 実験）における海面水温トレンド。熱帯太平洋平均 (30S-30N,
90E-60W) からの差で示している。負値は熱帯太平洋平均よりも緩やかな温暖化を意味し，必ずしも冷却ではな。下段，上い。単位は ◦ C/100 年。(b): 上段，人為的強制の大きさ（historical, RCP8.5，Abrupt4xCO2 実験）段に示された強制下における，Niño3 海域における 7 年移動標準偏差（「ENSO の活発度」）と，海面水温の差(Niño3-Niño4) の 7 年移動平均で定義される東西勾配指数（「平均場がエルニーニョ的かラニーニャ的か」）。

― 161 ―

A204

温暖化時の降水応答に対する循環場の寄与
戸田賢希・渡部雅浩（東大大気海洋研）
1. はじめに3. 結果

 地球温暖化時の全球的な降水分布の変化

全球一様な 2K の SST 昇温実験から得らは、主に海面水温(以下、SST)の上昇によってれる降水応答を図 1 に示す。(a)は降水・蒸もたらされると言われている。特に、熱帯域

発変化(P とE)の差を全球地表気温変化(T)の降水変化には、熱力学的ないわゆる’Wet-

で割った水循環感度δ(P − E)/δTである。(b)gets-wetter’メカニズムに加えて、大気循環のはこの水循環感度のうち大気循環の変化によ変化による力学的な成分が効いており、それって説明できる力学的成分を取り出したもの

は SST が空間的に非一様な上昇パターンを持である。図 1 は、SST の変化が一様な場合

つ ことに起 因すると 議論 さ れる (Ma et al.

であっても、大気循環の変化による力学的な2012; Xie et al. 2015)。従って、温暖化時の降プロセスが地域的な水循環変化を決定する際

水変化を系統的に理解するためには、SST のに重要であることを示している。発表では、

一様あるいは非一様な上昇がどのように大気さらに SST 昇温に対する循環の変化の詳細

循環を変化させるのか、そして循環場の変化と降水の応答を他の実験結果とともに紹介すが降水応答にどれほど寄与するのか定量的にる。

調べる必要がある。そこで、本研究では大気(a)

大循環モデル(以下、AGCM)を用いて一連の数値実験を行った。
2. 数値実験

用いたモデルは、東大/JAMSTEC/環境研
で 共 同 開 発 さ れ た MIROC5.2 (T85L40,
Watanabe et al. 2010)の大気部分である。
1979～2008 年までの SST・海氷の観測値お(b)

よび放射強制を与える AMIP 実験を行うが、基準となる実験(CTL)に加え、温暖化を想定した一様あるいは非一様な昇温(後者の全球
平均は 0)を SST に加えて 15 通りの実験を行った。SST の摂動は 1、2、4K の 3 つを設定
し、SST パターンは仮想的にエルニーニョ・
ラニーニャ時の分布で定義した。各実験と

図 1 SST 一様 2K 昇温実験における水循環感

CTL の差を温暖化時の応答()と定義した。

度。 (a) δ(P − E)/δT (b) (a)のうち大気循環の変化で説明できる成分。

― 162 ―

A205

気象研究所気候モデルにおける雲表現の改善*川合秀明、行本誠史、神代剛、大島長、田中泰宙 （気象研究所）

１．はじめに

固体の雲水では、液体の雲水の方が粒が小さく光学的に

気象研究所は、気候モデル MRI-CGCM3（Yukimoto et al.

厚いため、この変更は、南大洋の短波放射入射過剰のバ

2012）を用いて CMIP5 に参加したが、このモデルは、雲表
現に関して問題も多かった。雲は、気候シミュレーションに

イアスの軽減にも寄与している。
(3). ペルー沖の下層雲の鉛直構造は、旧モデルでは不自然にとって非常に大きな影響を及ぼすため、これを改善すること

不連続的なものとなっていたが、層積雲と浅い積雲対流を、は重要な課題であった。その後の努力により、CMIP6 に参加

層積雲の発生条件を用いて排他的に扱うようにしたこと予定である気候モデル MRI-ESM2 においては、雲表現やエアロゾルの間接効果に関わる多くの点が改善されたため、主により、この構造は大きく改善した（図２）。
(4). 旧モデルでは鉛直層が粗かったために下層雲の厚みは過要な改善点を報告する。

大で、そのため下層雲の光学的厚さも過大傾向にあった。
新モデルでは鉛直層数を48 層から80 層に増強したため、２．改善した点

これがより適切に表現されるようになった。

(1). 世界の多くの気候モデルと同様に、我々の気候モデルに(5). 雲水及び雲氷数密度の予報方程式にあったバグを修正しおいても、
南大洋で短波放射の入射がかなり過大であるとたことにより、
極端に大きすぎる下層雲の雲水数密度の問いう欠陥があった。これは、南大洋の海面水温の正バイア

題が解決した。

スを引き起こす。この放射バイアスは、新しい層積雲スキ(6). 有機炭素や黒色炭素等のエアロゾルのモード半径を最近ーム（Kawai 2013）の導入により南大洋における下層雲の観測的知見に基づいて修正した結果、雲水の数密度も適が増加したことなどによって著しく改善した。

切なものとなった。

(2). 旧モデルでは、南大洋などにおいて、CALIPSO 衛星観(7). 旧モデルにおいては、雲氷の落下スキームにおいて非物測に比べて、氷相の雲が過剰で過冷却水滴の雲はかなり理的な計算方法となってしまっていた部分があったため、少なかった。新モデルでは、雲微物理過程における BF

Kawai (2005)に基づいて、この取り扱いを改良した。

効果の取り扱いの改良等により、過冷却水滴の割合が大こうした雲表現の改善により、MRI-ESM2 は、MRI-CGCM3

きくなり、衛星観測と近くなった（図１）。液体の雲水とに比べ、より信頼性の高い気候シミュレーション結果を提供できると考えている。また、これらの改善は、多くのモデル
間相互比較実験・プロジェクト等からの知見を参考に達成さ

旧モデル

氷
相
の
割
合

れたものであり、そうした貴重な情報に感謝します。
謝辞

新モデル
観測

本研究の一部は、文部科学省の気候変動リスク情報創生プログラム、
及び、気候変動適応技術社会実装プログラムの支援により実施された。

温度 [K]

図１：氷相の雲の割合。1 月の全球の 700 hPa のデータ。
黒実線：新モデル、灰色実線：旧モデル、破線：

old

Kawai, H., 2005: Improvement of a Cloud Ice Fall Scheme in GCM.

WGNE Blue Book, 35, 4.11-4.12.

CALIPSO 衛星観測（Hu et al. 2010）
。
hPa

参考文献

Kawai, H., 2013: Improvement of a Stratocumulus Scheme for

hPa

new

Mid-latitude Marine Low Clouds. WGNE

Blue Book, 43, 4.03-4.04.
Yukimoto, S., et al, 2012: A new global climate modelof

MeteorologicalResearch

Institute:

MRI-CGCM3 -- model description and basic
performance --. J. Meteor. Soc. Japan, 90A,
23-64.

%

図２：南緯 20 度線に沿った亜熱帯層積雲の鉛直断面の雲量。7 月の（左）旧モデル、（右）新モデルの結果。

― 163 ―

A206

“ウォーカー循環” 再考: 水惑星熱源応答実験からの示唆∗

中島健介 (九大 · 理), 神田雅浩 (九大 · 理), 高谷康太郎 (京産大 · 理),
石渡正樹 (北大 · 理), 高橋芳幸 (神戸大 · 理), 林祥介 (神戸大 · 理)

1. はじめに「ウォーカー循環」は, 海水面や陸面条件の大規模な

東西非一様に強制されて形成される大規模な風系であり, しばしば, 赤道面上の東西鉛直循環としてイメージされる（図 1 上）. しかし実際には, 赤道上に局在した
ケルビン波的成分に重なって, 亜熱帯まで広がったロス
ビー波的成分を伴っている（図 1 中）. 現在の地球気候では, ロスビー応答は加熱域から西側に形成されるために, ケルビン応答とロスビー応答に伴う東西風は赤道上では同符号で重なり合うため, ロスビー応答の存在はあまり意識されない.
国際水惑星大循環モデル比較プロジェクト (APE) では, 東西一様な SST 分布の上に, 赤道上に局在した、或いは東西波数 1 の SST アノマリを置く実験を行い、あ図 1: （上）ウォーカー循環の東西鉛直セル描像 (赤道上断面図). （中）南北勾配 SST が小さい場合のロスビー応答（平面図）. （下）南北勾配 SST が大きい場
合のロスビー応答（平面図）.
Ps & Rain UNIF+3KW1る程度、ウォーカー循環に似た応答が得られることが期待されたが, その期待は外れた (Nakajima et al 2013

JMSJ APE 特別号). 本発表では, この結果を念頭におき, ウォーカー循環の概念の見直しを行う.
2. 数値実験 地球流体電脳倶楽部の大気大循環モデル
DCPAM を用いて（水平解像度 T84）, 地球全体が海Ps & Rain CNTL+3KW1

洋に覆われた条件での実験（水惑星実験）を行った. こ
こでは, 東西一様な基本場 SST に, 国際水惑星比較実験

APE (Neale and Hoskins 2000) の 3KW1 に準拠した
東西波数 1, 振幅 3 K の海水温アノマリを与えた実験について, 東西平均からの偏差をみる. 基本場 SST 南北
分布については, APE の control を用いた場合 (CaseC), 南北に一様とした場合 (Case U) を計算した.

図 2: 赤道上の波数 1 の SST 分布がある場合の降水量

3. 応答の構造Case U では (図 2 上）, 熱帯の降水偏差

場 SST 一様の場合.(下) 基本場 SST は APE CNTL.

偏差（トーン）と地面気圧偏差（等値線）: （上）基本に対して, Matsuno (1966), Gill (1980) により議論されたように東に Kelvin, 西に Rossby 応答が生じる. 一に伴い低緯度まで鉛直シアーが強いことと相まって, 上

方, Case C では (図 2 下）, Rossby 応答が加熱の東側に部対流圏の西風の風速が Rossby 波の intrinsic phase

形成され, 東側の Kelvin 応答成分も全く目立たず, 赤

velocity を超えており, Rossby 応答は東側に広がるこ道上の東西風偏差は, Matsuno-Gill 応答とほとんど逆とになる (図 1 右下). Kelvin 応答, Rossby 応答に伴う符号になってしまう. この違いは Rossby 波の励起機構

赤道上の東西風の符号を考慮すると, Kelvin 応答の寄

(e.g. Sardeshmukh and Hoskins 1988) と基本場西風構

与と Rossby 応答の寄与がキャンセルする. 従って赤道造の違いに基づいて理解できる. Case U では Rossby

上の東西循環は弱くなり, 通常イメージされる Walker

波は Matsuno-Gill 応答で想定されたように stretching

循環は形成されない.

で生じた後, 西側に広がる. これに対して Case C で

4. 議論 現在の気候状態においては, Case C のような構造は例外的と考えられるかもしれない. しかし, 氷期など地球史を視野に入れれば, 現在のような Walker 循

は降水がもっぱら f = 0 である赤道上で起こるために

stretching の寄与が小さく, Rossby 波は移流により比較的高緯度で生じる. そこでは, 大きい SST 南北勾配

環の構造は自明のものではないかもしれない.

― 164 ―

A207
大気の極向きエネルギー輸送の評価における質量フラックス問題に関する一考察*

春山

哲範 1、浮田甚郎 2、本田

1：新潟大学大学院自然科学研究科

１、はじめに大気により極向きエネルギー輸送は南北風とDry Static Energy（以下 DSE: 顕熱＋位置エネルギー）、潜熱、運動エネルギーの積の和として定義され、更にそれぞれの項は Transient Eddy（以下、TE）、Stationary Eddy（以下、SE）、Mean Meridional
Circulation（以下、MMC）、Net Mass Flow（以下、NMF）の 4 成分に線形分解出来る。これら 4 成分
は緯度毎に求まり、TE は日々の擾乱に、SE は月平均の長周期擾乱に、MMC は平均子午面循環に、NMF は正味の質量輸送に伴うエネルギー輸送をそ れ ぞ れ 表 わ す (Oort 1971) 。 Trenberth andStapaniak (2003a, b) は NCEP-NCAR Reanalysis(Kalnay et al. 1996)のモデル面データを用いて全球の極向きエネルギー輸送の季節変動を示した。
SE、MMC、NMF について Oort は TE とこれら 3
成分全てを分解し、その際各緯度における月スケールの質量輸送を補正し NMF を除いた。一方、Trenberth 等は上記の分解は行わなかったが、タイムステップ毎に南北風に関して束縛条件を課し、正味の質量輸送を補正した上で、NMF を除いた計算を行った。ここで Trenberth 等が上記 3 成分
について分解を行わなかったのは、再解析データにおける高層のデータ不足と緯度毎の地形変化による経度-高度断面の変化及び境界層の取り扱いについて困難があったからだと考えられる。また Oort 及び Trenberth 等は極向きエネルギー輸送の数十年規模の長期変動は議論していない。しかし、極向きエネルギー輸送の長期変動を考える
際、南北風の束縛条件により本来含まれるべき数
値が極向きエネルギー輸送から除かれている可能性が考えられる。そのため NMF について改めて評価する必要がある。そこで本研究では、再解析データの月平均気圧面データを用いて上記 3
成分のうち SE と MMC の和及び NMF について
地形及び境界層を考慮した新たな分解手法を用いて評価を行ったので、その結果を報告する。
２、データと分解手法
使用データとして ERA-Interim (Dee et al. 2011)の月平均気圧面データを用いた。また境界層のデータとして南北風は 10m での風速、気温は 2m での気温を用いた。ここで極向きエネルギー輸送は
顕熱フラックスを例に取ると
ps

FSH = C p !
∫ ∫ vT
0

dp
dx
g

明治 2

2：新潟大学理学部[ms-1]は南北風、 T [K]は気温、 g [ms-2]は重力加速度、 x [m]は経度を表している。ここで問題になるのは、(1)式右辺の積分内を SE と MMC の和及び NMF に線形分解する際、地形による経度高度断面の欠損により東西平均、鉛直重み付き平均を単純に用いることができないことである。そこで下記のような分解を考える

v^T ^ + v T
ここで

(2)

は経度-高度断面における地形から上の断面積の面積平均を表しており、 ^ はこの面積平均からの偏差を表しており、 v T^^

を SE とMMC の和、 v T を NMF とそれぞれ定義できる。またこの時算出される v は各緯度における正味の質量輸送、すなわち質量フラックスとみなせる。
３、結果
図 1 は本研究で定義された SE と MMC の和の各緯度における年間平均値を示した。上記の SEと MMC の和は、図２の Trenberth 等の計算したStationary 成分と定性的に一致した。しかし今回分離された NMF 成分は質量フラックスに大きく影響されることがわかり、この分解手法で NMF
15 NOVEMBER 2003
TRENBERTH AND STEPANIAK
3693の長期変動について論じることは難しいことがわかった。しかしながら、SE と MMC の和がp
TrenberthPE 1 等の計算ステップごとに補正をかけて
IE 5 cgpT 1 F˜ s 5 SH 1 Fs s , (2)g
算出した Stationary 成分とほぼ一致したことによgwhere the sensible heat SH 5 cpT and the latent energy
り、月平均の気圧面データから質量フラックスのLE 5 Lfq. Hence the total atmospheric energy AE 5
誤差を取り除いて、
gf Note, however, that極向きエネルギー輸送の長期
the dry static
cpT 1 F˜ s 1 k̃ 1 Lq.
変動を議論できる可能性が示された。
今後の課題
energy (DSE) s 5 cp T 1 gz and moist static energy(MSE) h 5 s 1SE
Lq, whenintegrated,をどのように精度良く分解
give DEとしてはとverticallyMMC
5g
cpT 1 F˜ and ME 5 DE 1 LE : ME and DE are not
できるかが考えられる。

(1)

で定義される。こ こ で FSH [W]は顕熱フラックス、C p [JK-1kg-1]は定圧比熱、 ps [Pa]は表面気圧、 v― 165 ―

components of the total energy, rather their relevancearises when transports are considered.
The kinetic energy and the thermodynamic equations
can be combined as](KE 1 PE 1 IE)
5 2= · (FK 1 FSH 1 FF )]t
1 Q1 2 Qf(3)or written as
図１. ](K1979
年〜2010年
˜
E 1 SH 1 Fs )5 2= · (FK 1 FDE) の間におけるSE+MMC]t
年間平均値、正が北向
1 Q1 2 Qf .
(4)
き、実線が全輸送量、点The moistureequation
gives
線が
DSE
輸送量、破線]LE
が潜熱輸送量、
細実線が5 2= · FLE 2 Q2(5)]t
NMF も含めた全輸送量
and the total energy]AE
5 2= · FA 1 Q1 2 Qf 2 Q2,]twhere
FK 5 fvk

kinetic energy flux

図２. 1979 年〜2001
年間における
Stationary 成分の年間平均値、以下は図１と同様(Trenberthand Stepaniak 2003a)

FIG. 1. Annual and zonal mean for 1979–2001 northward energy
transport for the (top) total atmospheric energy, (middle) quasi-sta(6) tionary component, and (bottom) transient component, showing thetotal, dry static, and latent and kinetic energy components; in PW.
The coordinate is latitude (f) plotted as sinf so that values properly
depict the area.

A208

SINTEX-F2 decadal climate prediction in the southern Indian Ocean○ Yushi Morioka1 • Takeshi Doi1 • Swadhin K. Behera1(1:JAMSTEC/APL)Key words: Decadal variability・Southern Indian Ocean・Sea surface temperature

1. Introduction
Decadal climate variability in the southern Indian
Ocean is a key factor for decadal rainfall variability
over southern Africa through changes in moisturetransport (Allan et al. 1995). The rainfall increaseover southern Africa is associated with warm sea
surface temperature (SST) and high sea levelpressure (SLP) anomalies in the Southwest Indian
Ocean (Malherbe et al. 2014; Morioka et al. 2015).
Efforts have been devoted to understanding thephysical mechanisms, but there are few studies
describing decadal climate prediction in thesouthern Indian Ocean (Doblas-Reyes et al. 2013).
Therefore, this study aims at investigating decadal
climate predictability in the southern Indian Ocean
using a coupled general circulation model (CGCM).
2. Data and Model experiments
We used monthly mean SST from the NOAAOISST v2 (Reynolds et al. 2002) and SLP from the
ERA-Interim reanalysis (Dee et al. 2011). We
calculated monthly anomalies during 1982-2015
after removing the monthly climatology and thelinear trend.
On the other hand, we performed decadal
hindcast experiments using a CGCM, called
SINTEX-F2 (Doi et al. 2016). For each year from1982 to 2006, we initialized the ocean andatmosphere via SST-nudging scheme from Mar 1st,
then integrated over 10 years. Here we conducted
12 ensemble members using different initialconditions. Monthly anomalies are calculated after
removing the observed climatology and the model
drift, which is defined as the difference between themodel and observed climatologies.
3. Results and Discussion
To highlight decadal climate variability in thesouthern Indian Ocean, we calculated yearly mean
SWIO index during 1982-2015 (Fig. 1), which isdefined as the SST anomalies averaged over theSouthwest Indian Ocean (40-60ºE, 40-50ºS; see thebox in Fig. 2) following Morioka et al. (2015). The
observation clearly shows positive peak in late
1990s, then it negatively peaks in late 2000s. The
SINTEX-F2 decadal hindcast runs from 1994
reasonably simulate the positive peak, and the otherruns from 1999 successfully reproduce a signchange from the positive to the negative peak.
To further examine decadal climate anomalies
during the positive and negative peaks, we
calculated 5-yr mean of SST and SLP anomalies.

The observation shows the warm SST anomalies inthe southwestern Indian Ocean during the positive
peak of late 1990s, but it turns to the cold SST
anomalies during the negative peak of late 2000s(Fig. 2). The SINTEX-F2 decadal hindcast runs
from 1999 successfully simulate the observed cold
SST anomalies during 2004-2008. Also, the model
reasonably reproduces the low SLP anomalies
above the cold SST anomalies (Figure not shown).
Similar but opposite results are also obtained
for the positive peak of late 1990s. These analyses
suggest that the SINTEX-F2 model has reasonableprediction skill in decadal climate variability of thesouthern Indian Ocean, which is important for thesouthern African climate.

Figure 1: Time series of yearly mean SWIO index (inºC). The observation (black) and ensemble mean of
SINTEX-F2 decadal hindcast runs from 1984, 1989,
1994, 1999, and 2004 (grey) are shown.

Figure 2: 5-yr mean (2004-2008) SST anomalies fromthe observation (left, C.I. 0.2 ºC) and the ensemble meanof SINTEX-F2 decadal hindcast runs from 1999 (right).
The box indicates the region where the SWIO index is
calculated.

― 166 ―

A209

南半球冬季亜熱帯ジェットの維持機構
黒田友二（気象研究所）
１、 はじめに対流圏の亜熱帯域に存在する亜熱帯ジェットとよばれる風速が極大になる構造は南北両半球に共通して存在しており、中緯度の天候形成に大きな役割を果たしている。前回までの発表で、北半球のジェットに対しての波動の重要性について述べてきた。しかし、南北両半球では卓越する波動が大きく異なっていることから維持機構も大きく異なるとが考えられる。そこで今回は南半球ジェットがどのように維持されているかその気候学的なバランスを調べ北半球と比較した。
２、データと解析方法
解析するデータは今までと同じ再解析データ
ERA-Interim の 1989～2009 年の 6 時間ごとのデー
タであり、これより摩擦や非断熱加熱を残差として求めている。他方、各種の波動は時間フィルタ
ーにより抽出している。解析手法は、Kuroda(2016)
による各種強制を線形分解する方法であり、一日毎に各種強制による子午面循環と加速の寄与についての分解を行い、それらの気候学的平均値を比較した。冬季の代表として、北半球の１月を調べたのと対応して、南半球の７月の各種気候値を調
(a)

(b)

べそれを北半球１月と比較した(Kuroda,2017)。
３、結果
下図は南半球冬季７月の各種の気候値を表示したものである。まずは風速そのものであるが、ピークは 30S、200hPa にあり、43m/s となっている。
また、循環との関係を見るとちょうどハドレー、
フェレル循環の間の上端に位置しており、北半球
ジェットと位置強度ともうり二つである。但し、ハドレーの強度は北より１割以上強い。次に各強制による加速項(b-d)を比較すると、北半球と同様
で主にジェットの極側は波動と摩擦で、赤道側は加熱と波動で概ねバランスしており、北と類似である。但し、各加速は概ね北の 7 割程度と小さい。
ところで波動による加速の中身(e-h)を見てみると、主も大きなジェット加速は低周波波動が担い、停滞性波動の役割は小さい。総観規模波動はジェット軸上で減速の点は北と同じだが、60 度付近で大きな加速を作っている点は大きく異なる。また、
主に停滞性波動と低周波波動の干渉項による加速(h)も大きな寄与をしていることが分かった。
参考： Kuroda (2016) JGR,121, doi:10.1002/2015JD024592.
Kuroda (2017) JGR,122, doi:10.1002/2016JD025814.

(c)

(d)

1.5
0.5

1

(e)

-1
1

(f)

(g)

(h)

120

0.3

120

0.6

80

60
60

1e9 3e6

図、南半球７月の亜熱帯ジェットの風速、加速等の気候値。a が風速、b-h はそれぞれ全波動、加熱、摩擦、停滞性波動、低周波波動、総観波動、干渉項による加速度と EP フラックス、赤線は a-d
でそはれぞれが駆動するオイラー子午面循環を、e-g では波動振幅を表す。コンター間隔は速度は5m/s、b-d (e-h)の加速度 0.5 (0.1) m/s/day で破線は負値を表し、青い矢は気圧の逆数でスケールした EP フラックスを表す（参照矢は 1000hPa の値）。赤線の a-d のコンター間隔は 1010kg/s、e-g は20m。緑線は 35m/s の等値線で c-d の影は非断熱加熱、摩擦力を表している（濃いほど大きい）。

― 167 ―

B201

市民科学による超高密度広域雪結晶観測‒ －․•‣ 年 ‣‣ 月 ․… 日関東降雪事例－‒
荒木健太郎（気象庁気象研究所）‒
1. はじめに2016 年 11 月 24 日，関東南海上での南岸低気圧の発生に伴って関東で降雪が発生した(荒木 2017，本大会)．南岸低気圧による関東降雪現象は，低気圧の発達
度合や位置，雲・降水過程，境界層・地表面過程など
複雑な要因が関係しており，正確な予測が難しい．この中でも雲物理過程は観測研究の不足から未知な点が多く，関東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把握が必要不可欠である．そこで本
研究では，関東甲信地方で市民科学(Citizen Science)による超高密度広域雪結晶観測を行い，数値予報モデ
ルによる実験結果や各種降水観測結果とともに関東に降雪をもたらした雲の実態把握を試みた．

2. データと解析手法
気象研究所では，重点研究「メソスケール気象予測の改善と防災気象情報の高度化に関する研究」の一環として，関東甲信地方の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」(～H30 年度)を実施している(http://www.mri-jma.go.jp/Dep/fo/fo3/araki/snowcrystals.html)．本プロジェクトでは，市民によりスマートフォン等で撮影された雪結晶画像を
Twitter 上の投稿やメールで収集し，市民科学を通して関東降雪現象の実態を解明することを目的としている．11 月 24 日の降雪事例では関東甲信地方の広い範囲から合計 5,100 枚以上の雪結晶画像が集まった(2017 年 2 月時点，観測地点は図を参照)．市民科学による降水種別観測例はアメリカでも例はあるが(Chenet al. 2016)，関東甲信地方の広域における超高密度な雪結晶観測は世界で初めての試みである．寄せられた
雪結晶画像の撮影時刻・場所から雪結晶の時空間変動の解析を行った．また気象庁非静力学モデル(NHM)による数値実験を行い，雪結晶観測結果を踏まえて関東に降雪をもたらした雲の物理特性について調査した．NHM の設定は荒木(2017)と同様とした．

3. 雪結晶の時空間変動と降雪雲の特性

 11 月 24 日 8～9 時には，関東甲信地方の広い範囲
で雲粒付着のない樹枝状六花(グローバル分類 P2，
図中①～⑤)による雪片が観測された．一方，11～12時では関東北部を中心に同様な雪結晶が観測されたが(①②)，埼玉県や東京，千葉，神奈川では濃密雲
粒付結晶(R2，⑥)や霰状雪(R3，③⑥⑦)のほか針状結晶(C1，③⑦)も観測された．これらの雪結晶から，本事例での降雪雲は比較的高温・湿潤な雲であるといえる．また，雪結晶の地域特性の時間変化から，
昼頃にかけて関東南部中心に降雪雲内が昇温しており，雲内に過冷却の水雲が存在するようになったことが明らかになった．
 NHM の結果から，高度約 10km の上層ジェットに伴う雲の他に，高度約 8km 以下の雲が関東上空に存在し，後者が地上降雪をもたらしていた(図略)．
雪混合比が増大した高さの気温と氷過飽和を超える
水蒸気密度を地域毎に調査したところ，観測された
雪結晶の地域特性の時間変化と整合的な環境場だった．関東南部等における降雪雲の特性変化は，低気圧発達に伴う環境場の変化によるものであることがわかった．今後も観測事例を蓄積し，関東降雪現象の実態解明を行う予定である．
謝辞 気象研究所「#関東雪結晶 プロジェクト」は非常に多くの方に支えていただきました．雪結晶観測への参加やプロジェクトの広報・普及等にご協力いただいた全ての方に，心から感謝いたします．

図 雪結晶観測地点分布と，11 月 24 日 8～9 時(左)，11～12 時(右)の代表的な雪結晶．撮影者名は図中に記載した．

― 168 ―

B202
樹枝状雪結晶に形態多様性をもたらす成長条件を解明する風洞実験－成長時間の効果
高橋庸哉（北教大）１．はじめに
樹枝状と呼ばれる雪結晶の形は羊歯六花や樹枝六花、星六花など主枝の形態や副枝の密度により多様である。故中谷宇吉郎北大教授の先駆的な研究以来、多くの人工雪実験が行われてきたが、これらの実験では結晶形を樹枝状雪結晶の下位まで分類できておらず、多様性の成因は不分明のまま残されてきた。また、兎の毛等の支持物の上に雪結晶を成長させたもので、天然雲内で自由落下しながら成長する雪結晶とは成長環境条件（温度場及び水蒸気場）を異にする。
雪結晶は雲の中を落下しているため、雪結晶
回りの流れや雲粒の存在で水蒸気と熱の輸送が促進される。大気中での雪結晶の成長を調べる
ためには、自由落下させながら雪結晶を成長させることが不可欠である。発表者等はこれに沿った風洞を開発し、実験を行ってきた。しかし、これまでの実験は実験温度間隔が広く、実験中の気温変化も大きかった。また、雪結晶の成長への雲粒の影響も考慮されていない。
そこで、Takahashi(2014)では気温と雲水量を変えながらより詳細な実験を行い、次の新知見を得た：1)樹枝状結晶の多様性は気温に主に依存し、−12.4°C~−16.3°C では気温の低下に
つれて、扇六花、広幅六花、星六花、樹枝六
花、羊歯六花、樹枝六花、星六花、扇六花と変わる，2)雲水量の増加によって、−13.3°C から−14.5°C では星六花→樹枝六花や樹枝六花→羊歯六花へと遷移，3)近接雲粒により結晶質量の増加がもたらされる（所謂 Fog effect）。これ
により、樹枝状雪結晶の多様性は雲の中でどのようにして生まれるかを探る糸口が見出されたFig. 1. 気温に依る樹枝状雪結晶の形態変化（成長時間 5 分）が、実験条件は成長時間 10 分・水飽和条件に限られていた。
本発表では、成長時間 5 分及び 20 分でも実験を行い、樹枝状雪結晶の多様性への成長時間（結晶直径）の与える効果を明らかにする。
２．実験
雪結晶を空中の一点で浮遊させ、成長させる
ことができる鉛直過冷却雲風洞を用いた。実験は等温及び水飽和、等雲水量条件で、成長時間
5 及び 20 分、成長温度–12ºC~–16.5ºC、雲水
量 0~0.72 g m–3 で行った。
３．結果
1）Fig. 1 に成長時間 5 分の実験での樹枝状
雪結晶の形態変化を示す。成長時間 10 分の場合と同様に、樹枝状雪結晶の形態多様性は第一義的に気温に依る。気温の低下とともに、結晶形は扇六花、広幅六花、星六
花、樹枝六花と変化する。さらに低下すると逆順となり、扇六花に至る。
2）雲水量の増加につれて、–14.3℃付近では
樹枝六花→羊歯六花、–14.6℃付近では星六花→樹枝六花に変化する。
3）成長時間が 5 分から 10 分、20 分と伸びると、扇六花と広幅六花及び広幅六花と星六花の境界は外側に広がる。また、雲水量が低い
時にも羊歯六花が成長するようになる。
4）結晶直径の気温依存性は成長時間 10 分の場合と同様の傾向を示す。即ち、気温の低下とともに結晶直径は増加し、この間に結晶形は扇六花から広幅六花、星六花へと変化する。その変化は–13.5°C 以下でゆっくりとなり、副枝が成長する。–14.8°C で成長がピークとなり、さらに気温が低下すると直径は減少する。
5）成長時間 20 分でも同様な傾向を示すが、––13.1°C 以上では雲粒捕捉、–15°C 以下では立体の成長が顕著であった。
6）それぞれ羊歯六花及び星六花の成長する–
14.3ºC 及び–14.9ºC で雲水量の増加と結晶質
量や結晶直径との関係を成長時間 5 分でみた。結晶質量は雲水量とともに増加する。結晶に近接する雲粒によって水蒸気・気温勾配が急となるためと考えられる。結晶直径は雲水量に依存しないので、雲水量増は結晶の厚さ増加をもたらしている。
引用文献
Takahashi, T.，2014: Influence of liquidwater content and temperature on theform and growth of branched planar snow
crystals in a cloud. J. Atmos. Sci. , 71,
4127-4142.
※本研究は科研費基盤研究(16K055 51) の助成を受けて行った。

― 169 ―

B203

つくばでの地上モニタリング観測によるエアロゾル・雲核・氷晶核数濃度の変動*

折笠成宏 1・斎藤篤思 2・山下克也 3・田尻拓也 1・財前祐二 1・Tzu-Hsien Kuo1・村上正隆 41
気象研究所，2 仙台管区気象台，3 防災科学技術研究所，4 名古屋大学

1. はじめに気象研究所では、大気エアロゾル粒子の地上モニタリング観測をつくばにて 2012 年より連続して実施している。この連続観測では、エアロゾルの粒径分布のほか、雲核計と氷晶核計による活性化スペク
トルを同時測定していることが大きな特徴である。
これまで、春季におけるエアロゾル濃度の変動（山下 2012 秋）、氷晶核活性化特性の変動等（斎藤 2013
秋・2014 春・2014 秋）が報告された。季節変化に関してより詳細な議論を可能にするため、データ蓄積を図っている。今回は、2016 年まで得られたデータを基に、季節変化・日変化からみたエアロゾル・CCN・
IN 数濃度の変動の特徴を主に報告する。
2. 観測方法
大気エアロゾル粒子の地上モニタリング観測は、
茨城県つくば市にある気象研究所の低温実験棟別棟で実施している。屋根からの高さ 2m（地上高 11m）に位置する配管先端に取り付けられた直径 10μm 粒
子カットインレットを通して、建物内の小型ブロア
ーで外気を吸引する。試料空気は配管途中を分岐し各測器に接続される。測定機器は過去報告と同様、
RION 社 OPC(KC01E), DMT 社雲核計(CCN200)、TSI 社
SMPS(Model3936)・APS(Model3321)、CFDC 型氷晶核計(Saito et al.,2011)である。なお、氷晶核計は、
2016 年 4 月から通常時と濃縮器を用いたサンプリングの比較測定を実施している(折笠 2016 秋)。
3. 解析結果
各測定機器から得られた粒子数濃度について月別
平均、時間平均の統計処理を行った。雲核計では設
定水過飽和度毎の CCN 数濃度、氷晶核計では設定温度（ここでは水過飽和度 SSw=0～5%範囲のみ）毎のIN 数濃度で平均処理を行った。
日変化の傾向として概ね季節を問わず、SMPS による 0.4μm 以下（OPC による 0.3μm 以上）の数濃度
は 12-14 時（6-9 時）に極大、2-5 時（14-17 時）に極小となった。一方、SSw=0.5%で活性化する CCN 数
濃度は 7-9 時に極大、12-15 時に極小となった(図略)。
季節変化として、CCN・IN 数濃度の各年における月別平均値を図１に示す。CCN 数濃度は冬季(11-3月)に極大、
夏季(8-9 月)に極小となる傾向がみられ、特に高過飽和度(0.5%以上)で顕著である。一方、IN
数濃度は年々変動が大きいことが特徴的であり、そのなかで 5-6 月が比較的高い傾向がみられる。
各粒径範囲のエアロゾル数濃度と CCN・IN 数濃度の相関を調べた結果が表１である。高過飽和度でのCCN 数濃度は 0.01μm 以上、IN 数濃度は 5μm 以上のエアロゾル数濃度と相関が比較的高いことが分かる。
得られたデータより、大気エアロゾルの雲核能・氷晶核能を定式化するため、
κ(吸湿度)及び INAS(乾燥粒子総表面積当たりの IN active site 数)からみた解析結果についても発表する予定である。

図１ つくばで観測された SSｗ=0.1%(黒), 0.2%(青), 0.5%(緑),0.8%(橙), 1.0%(赤)で活性化する CCN 数濃度［上］、及び-15C(赤), -20C(橙), -25C(緑), -30C(青), -35C(紫)で活性化する IN 数濃度(SSw=0~5%)［下] の季節変化. 各数字のプロ
ットは西暦年末尾を表す.
D>0.01um

D>0.3um

D>0.5um

D>1um

D>2um

D>5um

CCN @0.1%SSw

0.092

0.257

0.028

-0.014-0.0580.073

CCN @0.2%SSw

0.193

0.293

0.056

0.023

-0.0450.098

CCN @0.5%SSw

0.393

0.477

0.310

0.199

-0.0060.273

CCN @0.8%SSw

0.344

0.333

0.153

0.099

-0.0600.167

CCN @1.0%SSw

0.346

0.327

0.147

0.096

-0.059

0.177

D>5um

D>0.01um

D>0.3um

D>0.5um

D>1um

D>2um

IN @-15C,0-5%SSw

0.001-0.145-0.056

0.026

0.091

0.167

IN @-20C,0-5%SSw-0.086-0.143-0.081-0.044

0.064

0.011

IN @-25C,0-5%SSw-0.201

0.282

0.169

0.127

0.174

0.411

IN @-30C,0-5%SSw-0.109

0.001

0.106

0.063

0.167

0.230

IN @-35C,0-5%SSw-0.012

0.110

0.080

0.014

-0.0810.171

表１ 各粒径範囲のエアロゾル数濃度に対する設定 SSw 毎の謝辞：本研究は JSPS 科研費 23244095,16K05558 の助成を受けたものである。

― 170 ―

CCN 数濃度［上］、及び設定温度毎の IN 数濃度(SSw=0~5%)［下］との相関係数.

B204
Study of CCN and IN abilities of Al2O3 and Fe2O3 using MRI dynamic cloud chamber and MRI IN
counter
Tzu-Hsien KUO (MRI), Masataka MURAKAMI (ISEE, Nagoya University; MRI), Takuya TAJIRI(MRI), and Narihiro ORIKASA (MRI)
Al2O3 and Fe2O3 have been observed in thenatural environment and nearby industrial area.

observed continuously at temperatures above-20°C and above -25°C in three Al2O3 cases

The latter, such anthropogenic emission may

and two types of Fe2O3 cases. Al2O3 seemed toinfluence aerosol-cloud interaction; however,previous studies have not investigated thishave better IN ability than Fe2O3 and its
maximum INASs are around 2.6E10 m-2. The

aspect deeply.

temperature dependency of its INAS density is

In this study, physical andchemical properties of Al2O3 and Fe2O3
particles, such as size distribution, cloud
condensation nuclei (CCN) and ice nuclei (IN)abilities have been investigated by using CCN
counter, MRI dynamic cloud chamber, MRI
continuous flow diffusion chamber-type IN
counter (CFDC INc), and several types ofaerosol instruments. Two types of Fe2O3 andone type of Al2O3 commercially available( TETSUGEN and APPIE respectively) were
investigated in this study. Based on
manufacturer information, the purity (wt %) are
99.24% and 99.05% for two types Fe2O3 andmore than 99% for Al2O3 respectively. The
mean diameters (μm) of two types of Fe2O3
particles and Al2O3 particles were 0.45, 0.3 and
0.5, respectively. The measured mean surface
areas (m2) of these particles were 1.2E-12,
3.9E-13 and 1.6E-12, respectively. Figure 1
shows the size distribution of particles.

relatively similar to that of illite particles, abetter surrogate of natural atmospheric dust,
which have been investigated so far
From CFDC INc experiments (1μm cut-off),
INAS density of Al2O3 was 2.9E9 m-2 at -34°C
and at water supersaturation (SSw) ofapproximately 12%. However, it seemed that
two types of Fe2O3 could not be a good IN
above -35°C.
For detailed discussion on aerosol-cloudinteraction, numerical modeling approach isneeded as well as laboratory experiment. In
the future work, by applying hygroscopic
parameter κ and INAS densities into thenumerical model, we can have better relation
between laboratory experiments and model
simulations, and further, better understanding
in the microphysical processes.

The results indicated that the hygroscopicity(κ-value) were around 0.01, which arecomparable to that of surrogates of mineral dust
particles, and less than the average κ-value ofatmospheric aerosols. On the other hand, thesematerials may play as good ice nuclei in termsof ice nucleation active surface site (INAS)
density. In sets of dynamic chamber
experiments, ice crystal formation was

Fig 1. Particle size distribution― 171 ―

B205

シーディング物質の吸湿度と雲粒生成に関する実験㻌
田尻拓也・7]X+VLHQ.82・折笠成宏・財前祐二（気象研）
村上正隆（名大宇地研）











 図 ᵏ 固結防止剤を含む ᵫᵮ 粒子（電子顕微鏡画像）ᴾ

ᴾ
1
0.1
0.01
□ AsianDust

○ ATD

◇ Illite(NH4)2SO4
1
■ SiO2
◆ᴾ CaCO3▲ Ca3(PO4)2

NaCl




0.1



0.01
0.1
1

Dry diameter ( m)AsianDust
図２ᴾ 固結防止剤の吸湿度ᴾ
ATD

NaCl
や 1+ 62 に比べて、低過飽和度で雲粒生成が競(NH ) SO
42
4
合的な環境下では有効な&&1 として然程働かない
IlliteSiO2_10/7と推測される。
一方、
比較的大きなダスト粒子は、
CaCO3_10/11
実際に &&1 として働くことがチェンバー実験から
CaCO3_10/12
SiO2_10/19
分かっており、過飽和度が高い場合には、固結防Ca3(PO4)2_10/13
止剤の &&1 としての働きも無視できないと考えら
Ca3(PO4)2_10/14
れる。野外散布用の 03 粒子は、1D&Oと固結防止剤の外部混合粒子であるため、そのκについては、
今後サイズごとに評価することが必要である。
純粋な 1D&O 粒子のみの場合と固結防止剤ありの場合に、同一の雲生成環境下で如何に雲粒発生過程への関与が異なるか調べるためチェンバー
実験を行った。上昇速度 PV の断熱膨張実験の結果、1D&O 粒子のみの場合に粒径分布の広がりが顕著であり、特に μP 超の雲粒の数濃度の差異が大きかった。このことから、固結防止剤も &&1として活性化したことが示唆された。

Critical SS [%]１．はじめに8$( 政府による「降雨強化科学プログラム」のもとで 年から開始した研究プロジェクト「乾燥・半乾燥地域における降水強化に関する先端的研究」の一環として、室内実験に取り組んでいる。
最新の人工降雨技術から期待されるシーディ
ング効果を数値モデルにより高精度に評価する
ため、実用的なシーディング物質の雲核（&&1）
能および氷晶核（,1）能を室内実験により計測し、媒介変数として詳細雲微物理モデル（リファレンスモデル）に取り入れ、発生初期の雲粒子の特性（粒径分布・数濃度・温度依存性）に関して雲生成チェンバー実験との比較検証を計画している。
これにより、雲シーディングスキームの更なる信
頼性の向上を目指している。
本稿では、暖かい雲へのシーディングに用いる物質の &&1 能の評価実験について報告する。
２．試料粒子
吸湿性粒子シーディングにおけるマイクロパウダー（03）法の主たる物質は、1D&O 粒子であるが、野外散布ではその凝集を防ぐため、固結防止剤を含む試料が用いられる。先行研究では、03 法の試料としてイスラエル製の 03 と日本製の 03 を使用した。それぞれ、重量比として ％の 1D&O
に対し、合計 ％の固結防止剤を含んでおり、イスラエル製では 6L2 と &D 32  を、日本製では
6L2 と &D &2  を用いている（図 ）。ただし、先行研究におけるシーディング効果の評価では、固結防止剤の雲粒生成への関与は僅少だとして、
1D&O 粒子の効果と見做して扱い、個別に &&1 能の評価は行っていなかった。
本研究では、室内実験とリファレンスモデルとの相互比較を通じた実用的な雲シーディングス
キームの構築が鍵となるため、 年の取り組み
として、各々の固結防止剤について、物理化学特性（粒径分布・&&1 能）を調査し、固結防止剤を含まない純粋な 1D&O 粒子と比較した。
３．吸湿度計測および雲生成実験
各アロゾル種の &&1 能の表現として、リファレ
ンスモデルでは、吸湿度カッパー（κ）を用いる。
単一物質のκ値は一定であり、臨界乾燥粒径（横軸）－水過飽和度（縦軸）空間では等吸湿度線に沿う。図  に、上記  種の固結防止剤のκ計測結果を示す。比較のため、純粋な 1D&O 粒子や雲生
成チェンバー実験で背景エアロゾルとして用いる 1+ 62 粒子、ダスト粒子のデータも併せて表示している。固結防止剤のκ値はおそよ  であり、,1 の代表であるダスト粒子と同等で、典型的な大気エアロゾルに比べると小さい。従って、各々の粒径分布にも依るが、吸湿度の高い 1D&O

４．今後の予定
広範な大気環境下での雲シーディングによる雲粒生成への影響評価については、数値実験に依ることになるが、リファレンスモデルの精度を高めるため、室内実験との相互比較を進め、特にκの異なる外部混合にある粒子の雲粒生成への寄与に関する知見を蓄積して行きたい。

― 172 ―

B206

レーダー・降雪粒子同時観測に基づく降雪種ごとのZh-R
*1

1

2

1

1

3

中井専人・ 本吉弘岐・ 熊倉俊郎・ 石坂雅昭・ 山下克也・ 村上茂樹
(1:防災科研雪氷, 2:長岡技大, 3:森林総研十日町)

１．はじめに
水 平 偏 波 のレ ー ダ ー 反 射 強 度 因 子 (equivalentradar reflectivity factor, Zh in mm3m-6)と降水強度(R in mm hour-1)との関係はZh=BRβ(B、βは定数)で表され、観測による実験式が多くあるが、極めて多様な固体降水粒子形状との関係は明確ではない。このような固体降水粒子についての定量
的 降 水 推 定 ( quantitative precipitation estimation:
QPE)のため、Zh、R、降雪粒子の同時観測を行っている。
２．研究方法2.1 観測データ
Zhは 防 災 科 学 技 術 研 究 所 雪 氷 防 災 研 究 セ ンター(新潟県長岡市)設置のX-POL(Iwanami et al.
1996)による仰角1.3度データを用いた。これ以下の仰角はクラッターとビーム遮蔽のため使わなかった。降水強度はSR-2A(Tamura 1993)、降雪粒
子種別(降雪種)はParsivel 1(Battaglia et al. 2010)、
いずれも防風やぐら付き観測サイトSPOS(中井ほか 2011)十日町サイト(森林総合研究所十日町試
験地 )の 観測 値を用いた 。解析の時間 分解能はレーダー観測スケジュールに合わせて10分とした。
2.2 データ処理と事例選択
Zhはクラッターとビーム遮蔽を方位角とマスクで除いた後、サイト風上側約10km2の解析域についてZh1/1.67(近似的にRに線形とみなした)の平均値を求め、その値に(降水域/解析域)比を乗じたのちdBZに変換した。RについてはSR-2Aによる10分降水量を1時間あたりの値に直しRとした。
Parsivel 1のデータからは10分毎のCMF(Ishizaka et
al. 2013)を算出し、粒径、落下速度の関数で表した閾値を用いて降雪種(乾雪、濃密雲粒付雪片、霰、小粒子)分類を行った。以上の処理を
2010/2011冬季(2010年12月7日15時－2011年3月28日12時 )及び2011/2012冬 季(2011年12月1日0時－
2012年4月23日9時40分まで)の観測データに対して行い、10分毎36762組のデータセットを得た。
このデータセットについて、手作業による事例抽出を行った。事例の基準は、十日町アメダス気温が零下で単一の降雪種がほぼ継続する期間であ
ること、かつ、その期間について１分毎の粒径－
落下速度の分布が安定していること、とした。その結果、2冬季のデータセットから49事例を抽出することができた。CMFで乾雪とされた期間 は
１分毎の分布図によるとほとんど雲粒付雪片の特徴を示したので、以後、乾雪は雲粒付雪片として
扱う。

３．結果
49事 例 の そ れ ぞ れ に つ い て 10分 毎 に 求 め た
A=10log10Bの平均値を求めた。各事例の平均Aについて、各事例の降雪種ごとに平均と標準偏差を求めたところ、霰と小粒子は非常に近く、雲粒付
き、濃密雲粒付き雪片がそれよりも小さい値を示した。今回得られたBの値は既存文献の値と整合的であった。今後、データを増やして雲粒なし事
例も含めたBを求めるとともに、Bのばらつきについても注意を払って解析を進める予定である。

第１図 SPOS1十日町サイトにおける降雪種別に事例
平 均 し た Zh-R関 係 。 Dry( rimed) は 乾 雪 ( 雲 粒 付 き 雪
片)、(Heavily)rimedは濃密雲粒付き雪片である。OHはOhtake and Henmi (1970)、RAS03はRasmussen et al.
(2003)である。

謝辞 本研究は防災科学技術研究所プロジェクト研究『多様化する雪氷災害軽減のための危険度把握と面的予測技術の融合に関する研究』、及び宇宙航空研究開発機構降水観測ミッション(PMM,
第8回研究公募課題)によります。X-POLは防災科
学技術研究所によって、露場整備およびそこでの観測は各研究機関によってそれぞれ維持されているものです。
参考文献
Battaglia et al., 2010. JAOT, 27, 333-344.
Ishizaka et al. 2013. JMSJ, 91, 747-762.
Iwanami et al., 1996. 12th ICCP, 190-192.
中井ほか, 2011. 降雪WS, 長岡, 18-19.
Ohtake and Henmi, 1970. 14th Radar Meteor.
Rasmussen et al., 2003. JAM, 42, 20-36.
Tamura, 1993. Ann. Claciol., 18, 113-116.

― 173 ―

B207
北陸地方における走査型 Ka 帯偏波レーダを用いた降雪雲の観測
篠田太郎*1・大東忠保１・民田晴也 1・久島萌人 1・久保 守 2・
皆巳幸也 3・鈴木賢士 4・高橋暢宏 1・坪木和久 1(1 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 2 金沢大学電子情報学系,
3 石川県立大学生物資源環境学部, 4 山口大学大学院創成科学研究科)
1．はじめに名古屋大学宇宙地球環境研究所は、2014 年 9 月より可搬式の走査型 Ka 帯偏波レーダを導入し、観測を行っている（篠田ほか 2015 年度春季大会 D158）。
Ka 帯偏波レーダで観測される偏波パラメータと固体降水粒子（氷晶・雪片など）の特徴を明らかにするために、2016-2017 年冬季に石川県において連続観測を実施した。本報告では、この観測の概要と初期解析結果について報告する。
2．使用データと解析手法
Ka 帯偏波レーダは石川県立大学に設置した。2016
年 12 月 19 日より 10 分毎に 12 仰角の PPI ボリュー
ムスキャン観測と金沢大学方向（方位角 68.3 度）のRHI 観測を連続して行っている。Ka 帯レーダの観測範囲内（レーダよりおよそ 11 km）に位置する金沢
大 学 に 2DVD 、 PARSIVEL 、 LPM 、 山 口 大 学 のG-PIMMS を設置し、固体降雪粒子の形状・粒径・落下速度などを観測している（図 1）。
3．結果
Ka 帯レーダ設置後、石川県内では顕著な降雪が2017 年 1 月 14 日～15 日と 1 月 22 日～25 日に観測された。特に、1 月 24 日の寒気の吹き出しに伴う事例では降雪量が多かった（金沢地方気象台で 12
cm の日降雪量）。気温も一日中 2℃以下であったことから、地上では乾いた降雪（氷晶・雪片・霰）が観測されていた。そこで、同日の 12 時～13 時にかけての降雪事例について、偏波パラメータと降雪粒子の比較を行った。
同日 12 時 29 分の金沢大学方向の RHI 画像では、
降雪雲のエコー頂高度はおよそ 3 km、金沢大学付
近の Zh の値は 20 dBZ 程度、Zdr は地表面付近で 0 dBに近い値、ρhv は 1.0 に近い値、そして Kdp（図 2）
は 0.0～0.6 deg./km の正の値を取っている。12 時
21 分～30 分の G-PIMMS により取得された粒子画
像では、粒径が 0.5 mm 程度の多数の氷晶粒子（樹枝状や針状の結晶を確認）や霰粒子の embryo、1～2 mm 程度の球形の霰粒子、粒径が 2～4 mm 程度の雪片が観測された。偏波パラメータのうち、Zh やZdr は雪片や球形の霰粒子の特徴を、Kdp は数の多い
氷晶粒子の特徴を反映していると考えられる。
一方、同日 12 時 59 分の RHI 画像では、Zh の値
は 10 dBZ と弱くなり、Kdp も 0 deg./km に近い値を取っている（図略）。12 時 51 分～13 時 00 分の
G-PIMMS では、雪片の観測数が前述の時刻より増加しているものの、霰粒子はほとんど観測されていない。偏波パラメータの値は、雪片の特徴を反映していると考えられる。
4．まとめと今後の課題
2016-2017 年冬季に石川県に Ka 帯偏波レーダを設置し、固体降雪粒子の特徴（形状・粒径など）を観測できる機器との比較観測を実施した。雪片と球形の霰が混在していた事例と雪片が卓越していた事例に対して、Ka 帯偏波レーダで取得される偏波パ
ラメータの値を確認した。今後、弱い降雪（氷晶粒
子が降っている）事例についても、偏波パラメータと粒子情報の比較を行う予定である。
謝辞

本研究は科学研究費補助金基盤研究（B）「Ka 帯雲レーダと地上観測を用いた氷晶－雪片変化過程の解析(16H04049)」および「地球気候系の診断に関わるバーチャルラボラトリの形成(VL)」 の援助を受けて実施している。

図 1： 2016-2017 年の石川県における観測の概要。石川県立大学（IPU）に Ka 帯偏波レーダを設置し、金沢大学（KU）に降水粒子の観測機器を設置している。
いずれも国土交通省 XRAIN の能美（NOM）の観測範囲内である。

図 2：2017 年 1 月 24 日 12 時 29 分に Ka 帯偏波レーダに― 174 ―

より取得された方位角 68.3 度方向の Kdp の RHI 画像。
金沢大学は左側のおよそ 11 km 付近に位置している。

B208

暖かい雨に対する雲物理スキーム比較実験－衛星シミュレータを用いたバルク法とビン法の比較－*

久芳奈遠美 1・鈴木健太郎 1・佐藤正樹 1,2・清木達也 2・Woosub Roh1
（1 東京大学大気海洋研究所、2 JAMSTEC)

１．はじめに
詳細に雲物理過程を表現できるビン法と全球モデルに搭載されている 2 モーメントバ
ルク法の二つの雲物理モデルを用いて衛星データと比較できるダイアグラムを作成し両者を比較した。
２. Kinematic driver model
Shipway and Hill (2012)の kinematic drivermodel (KiD) を用いて 2 次元の領域（水平 9㎞、鉛直 3 ㎞）で浅い暖かい対流雲を対象
として雲物理スキームの比較実験を行う。
こ の よ う な 比 較 実 験 は 既 に Large-eddy
simulation （LES）により行われているが(van Zanten et al. 2011; Sato et al. 2015)、雲物
理過程から力学過程へのフィードバックを無視するなど単純化された KiD を用いることにより、詳細な解析が可能になる。
3．雲物理スキーム
2 モーメントバルク法は Seifert and Beheng(2006)を基に Seiki and Nakajima (2014)が改良したものを用いる。ビン法は Kuba andFujiyoshi (2006)が開発し Kuba and Murakami(2010)により改良された 2 モーメントビン

図法を用いる。KiD 本体、バルク法雲モデル、
ビン法雲モデルのすべてのタイムステップ
は 0.5 秒とした。この双方の出力を用いて、
衛 星 シ ミ ュ レ ー タ で あ る Joint-Simulator(Hashino.et al., 2013)を使ってレーダ反射因
子・光学的厚さなどを求め、衛星データと比較するためのダイアグラムを作成した。
４．数値実験の結果
雲凝結核の活性化スキームの比較はせずに雲粒から雨滴への変換効率を比較するために、雲凝結核の数密度を変えた数値実験を繰り返し、初期の雲粒数密度がおよそ 100、300、800、1000cm-3 になる 4 ケースをバルク法とビン法のそれぞれから選んだ(Bulk100, Bulk300, Bulk800, Bulk1000 および Bin100, Bin300, Bin800, Bin1000 とする)。
地表面降水開始以降の時間帯の層平均した
レーダ反射因子と雲頂からの光学的深さの関係を表したものが下図である。バルク法とビン法で形状はおおよそ同じであることがわかるが、雲頂付近の変化率はビン法(e, f,g, h)の方が大きいことがわかる。差は雲粒数密度が少ないケース(a と e)で顕著である。
この差をもたらす要因を探った。

層平均したレーダ反射因子と雲頂からの光学的深さの関係。(a)Bulk100, (b)Bulk300,(c)Bulk800, (d)Bulk1000, (e)Bin100, (f)Bin300, (g)Bin800, (h)Bin1000。a, b, e, f: 35 分から
45 分まで 2.5 分毎。c, d, g, h: 47.5 分から 57.5 分まで 2.5 分毎。
― 175 ―

B209
全球モデルにおける第２種間接効果の精緻な表現に必要な要素〜全球雲解像モデルと GCM の比較から〜○佐藤陽祐 1、五藤大輔 2、道端拓朗 3、鈴木健太郎 4、富田浩文 1、中島映至 5（１：理研計算科学、２：環境研、３：九大応力研、４：東大 AORI、５：JAXA/EORC）
それぞれ 1 年/5 年の積分を行った。

背景
気候予測において、雲・エアロゾル相互作用に関

図は NICAM、MIROC より算出されたlの全球する予測の不確定性は依然として高い。IPCC 第４次分布である。先行研究でも指摘されているように、報告書から 6 年を経て発効された IPCC 第５次報告

GCM はほぼ全球でl が正の値を示すのに対し、書においても、雲・エアロゾルに関する予測の不確

NICAM は正の領域は安定度の高いカリフォルニ

定性の幅は第４次報告書と大きく変わっていない

ア沖、ペルー沖、ナミビア沖(4)に限定されており、(1)。近年、様々な物理プロセスを、複数のプロセス

衛星から得られるlの空間分布(3)を NICAM は再に分離して評価する試みが行われており(2)、第２種現している。

間接効果は d[Log10(LWP)]/d[Log10(Na)]( =l) によ

この結果は第２種間接効果を表現するには全って見積もられている。最新の先行研究により球スケールで雲を解像することが必要であり、既A-train 衛星群から得られたlは正と負の明確な領域

存の GCM の雲による物理プロセスをさらに改良

分布を持っているのに対し、GCM(General Circulation

する必要があることを示唆している。

Model)から見積もられたlは全球で正となり、従来のGCM は第２種間接効果を過大評価していることがわ か っ て き た (3)。 こ の 傾 向 は 世 界 中 に あ る 他 のGCM でも同様の傾向を示しており、LES(Large-Eddy
Simulation)モデルや領域モデルによる実験から、雲を解像しないことによる雲の蒸発や降水効果が十分に取り込まれていないことが原因とされている。
そこで、本研究では全球で雲を陽に解像する全球雲解像モデル(NICAM)を用いて実験を行い、第２種
間接効果に雲物理プロセスが与える影響を評価する。

実験設定と結果実験に用いたモデルはエアロゾル輸送モデル
SPRINTARS

と

NICAM

を 結 合 さ せ た

NICAM-SPRINTARS(以下 NICAM と表記)と、
これまで様々な GCM のモデル間比較に参加して

図：(上)NICAM、(下)MIROC により見積もられたlの全球分
布。ハッチがかかった部分はlが正の値を示した領域を示す。
参考文献

HTAP v2.2、GFED3.1 などを用い、エアロゾル

1. IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science
Basis.
2. S. Ghan et al., Proc. Natl. Acad. Sci., 201514036 (2016).
3. T. Michibata et al., Atmos. Chem. Phys. 16, 15413–15424(2016).
4. T. Matsui, Geophys. Res. Lett. 31, L06109 (2004).

に関する条件を NICAM、MIROC で可能な限り

謝辞：本論文の結果は、理化学研究所のスーパーコンピュー揃 え て 実 験 を 行 っ た 。 空 間 解 像 度 は NICAM/

タ「京」を利用して得られたものです（課題番号：hp150156,

MIROC で GL09(14km 相当)/T42(2.8o 相当)とし、hp160004）

きた MIROC-SPRINTARS（以下 MIROC と表記）である。エアロゾルの Emission inventory は― 176 ―

C201

気象庁非静力学モデルの系統的なサブキロメートル水平解像度実験*伊藤純至 ・林修吾 ・橋本明弘 ・大竹秀明 ・宇野史睦
1
1
1
・吉村裕正 ・加藤輝之 ・山田善則
1 気象研究所・2 産業総合研究所
1

1

1

1. はじめに計算機性能の向上により、領域気象予報モデ
ルの水平解像度をサブキロメートルスケールとし、現実事例の再現を行うことは容易になってきた。高解像度化に伴う予報精度の向上が期待される一方、鉛直 1 次元の輸送のみを考慮する
従来のサブグリッドスケールのパラメタリゼー
ションは水平一様な場を仮定しているが、高解像度化により、そのような仮定が不適切になるという指摘もある（グレーゾーン問題）。
本研究では、現実事例に対し、サブキロメー
トルまで水平解像度を向上させた場合の影響を系統的に調査した。領域気象予報モデルのひとつである気象庁非静力学モデル (JMANHM;
Saito et al., 2006)を用い、現実事例に対し夏季・冬季それぞれの期間に対して実験を実施した。その際に、ひまわり８号で得られた輝度温度や解析雨量といった観測データも参照しながら水平解像度依存性を評価した。

2,1

2,1

ルの評価のため、近年利用されている Fraction
Skill Score (FSS; Roberts and Lean, 2008; 斎
藤・鈴木、2016)を解像度ごとに求め、各差分を評価した（図）。FSS はある範囲において、閾
値以上の降水量の分布の一致を 0-１の範囲で示すスコアである。なお解析領域、各日 12JSTから 17JST にわたって時空間平均している。
水平解像度の 5 km から 2 km へのスコア向
上と比較し、水平解像度のサブキロメートルへの向上は、
夏季の関東域ではあまり違いがない。
夏季関西域と冬季の北陸域では向上がみられる。
これはモデル内での地形の表現やひょうの分布が変化した影響が大きかった。

2. 実験設定
2015 年夏季（7/1-8/31）と 2016 年冬季（1/12-2/18）の各日の 3JST と 9JST を初期値とし、18 時間と 12 時間の時間積分を行う系統的な実験を実施した。初期値・境界値は３時間毎の気象庁メソ解析によって与えた。
計算領域のサイズは 1100 km×900 km、鉛直 60 層とし、その他水平解像度以外のモデルの設定はすべて同一である。
水平解像度を5 km、
２ km、1 km、500 m と４種類変化させた実験を行った。夏季の関東と関西域と、冬季の北陸域について解析した。
3. 結果と考察モデルで再現された地上降水量評価を、解析
雨量との比較によって評価した。高解像度モデ

図 FSS の各地域(a-c)、各閾値（横軸）に対して、水平解像度 2km と比較した場合、水平解
像度ごとの差分。

― 177 ―

C202
フィリピン・パンパンガ川流域におけるアンサンブル降水予報実験*牛山朋來、宮本守、岩見洋一(土木研究所 水災害・リスクマネジメント国際センター(ICHARM))
1．はじめに
フィリピン・パンパンガ川流域は、この国最大の米作地帯であり、さらに上流部のアンガットダ
ムはマニラ都市域の水源でもある。この地域では、
毎年台風またはモンスーンによる大雨で洪水が発生し、河川や湿地帯の氾濫により多大な農業被害が発生している。このような災害脆弱地域において、あらかじめ洪水を予測し、対策を行うことは被害軽減に役立つ。そこで、各予報センターにおけるアンサンブル予報と、それをダウンスケー
リングすることにより領域アンサンブル予報を 図 1. 実験領域。左が外側領域、右側が内側領域、破線がパンパンガ川流域を示す。影は標高(m)を表す。
行ない、その有効性を調べた。
2．実験設定実験領域は図 1 の通り、フィリピン共和国のル
ソン島中部を南下するパンパンガ川流域である。
ダウンスケーリングを行う領域モデルは WRF
ver.3.4.1 を用いた。解像度は 15km/3km、鉛直 40層である。外側領域のみ、Grell 3D 対流パラメタ
リゼーション＋Shallow convection option を用いた。
アンサンブル予報の境界条件は、日本の気象庁(JMA)、欧州中期予報センター(ECMWF)、米国環境予報センター(NCEP)の 12UTC の週間アンサンブル予報値を、TIGGE サイトから入手して用いた。
データに含まれない 200hPa より上層の値は、
図 2. 洪水イベント(1)の領域アンサンブル予報結果。値はNCEP GFS4 の決定論的予報で代用した。
JMA と ECMWF は 51 メンバーである。時間短 流域平均値である。灰色領域はアンサンブル予報の 25～75
縮のため、その中からクラスター解析によって抽 パーセンタイル値。境界条件は ECMWF、予報開始時刻は出した 16 メンバーをダウンスケーリングした。 (a) 9/26, (b) 9/25, (c) 9/24, (d) 9/23 のそれぞれ 12UTC であNCEP は 21 メンバーすべてを対象とした。計算対 る。太い実線＋黒丸は、地上雨量計による観測値である。
象は、近年の 3 つの洪水イベントの、 (1)2009 年
9 月、(2)2011 年 6 月、(3)2011 年 9 月である。
3．結果
図 2 に、領域アンサンブル予報の結果を示す。
境界条件は ECMWF を用い、対象は 2011 年 9 月のイベントである。これは、台風がルソン島を直撃したイベントであった。図 2a の 9/26 を初期値 図 3. 洪水イベント(1)の 20mm/6h 以上の降水のスレットとする予報では、アンサンブル予報の分布は観測 スコア。左は全球アンサンブル予報、右は領域アンサンブ
値とよく一致し、精度が高かった。一方、図 2b ル予報によるもの。一点鎖線：9/26,短破線：9/25,長破線：～d では初期値が古くなる（リードタイムが長く 9/24,実線：9/23 をそれぞれ初期値とする予報。
なる）につれて、降水のピーク時刻が遅れたり、降水量が小さくなるなど、精度低下があった。また 、 図 に は 示 さ な い が 、 JMA, NCEP よ り も4．まとめ
ECMWF の方が精度が高い場合が多かった。
フィリピン・パンパンガ川流域における降水量のアンサンブル予報を行った。全球アンサンブル
続いて図 3 に、スレットスコア（20mm/6h 以上）
予報に比べて、それをダウンスケーリングした領を示す。ここでは、流域内に 17 点ある雨量計の各地
域アンサンブル予報には、精度向上がみられた。
点のスレットスコアの平均値を示している。一点鎖
これにより、洪水予測を行う上で、精度改善効果
線で示した 9/26 の予報は、全球アンサンブル・領域が期待できる。今後は、降水予報値を水文流出モ
アンサンブルともに大きなスコアを示した。また、デルに導入して洪水予測実験を行ない、精度評価
短破線で示した 9/25 の予報は、領域アンサンブルでを行う予定である。
は大きいのに対し、全球アンサンブルではスコアが小さかった。9/24 以前の予報ではスコアは大幅に低下した。

― 178 ―

C203
Terrain-following 座標系における thin-wall 近似を用いた Hybrid 地形表現スキーム*西川雄輝、佐藤正樹（東京大学
１． はじめに

３．Hybrid 地形表現スキームの閾値の決定法

Terrain-following 座標系は多くの数値モデルで再読されている地形表現スキームである。急勾配のない地形においては充分に地形効果を表現できる一方で、急峻な地形では大きな数値誤差を生むことがよく知られている。そのため、現状では地形の平滑化を行なうことでその数値誤差を軽減している。本
研究では、平滑化によって表現されていない地形をThin-wall 近似を用いた Hybrid 地形表現スキームを提案する。これにより急峻な地形を精密に表現した効果を数値モデルに取り入れることが可能になる。
２．Hybrid 地形表現スキーム
図１はモデル内での地形表現を示している。破線の実地形に対して、モデル内では滑らかな部分をTerrain-following 座標系を用いて、急峻な地形をセル境界でフラックスの制限を行なうこと（Thin-wall法）で地形効果を表現する。その制限は次のように定義される。
𝐹𝐹! =

!"!
!"

!"!

, 𝐹𝐹! =!",

これを Terrain-following 座標系に座標変換された方程式系に実装する。例として 2 次元の水平運動量の予報方程式に Thin-wall 近似を実装すると⎛ ∂G1/2 ρu ⎞⎝⎜ ∂t ⎠⎟

i+1/2,k

大気海洋研究所）(

x= −δ x G ρu u
1/2

x

)

i+1/2,k

(

(

z

z

z

− δ z J13 ρu u + J 33 ρu w

− δ x ( G1/2 p ′ )i+1/2,k − δ z J13 p ′

z

x

)

i+1/2,k)i,k+1/2と書かれる。G1/2、J13、J33 は Terrain-following 座

以下のような手順を地形に Thin-wall 法を適応す
る条件とする：１）ある範囲で高さが極小値となる点を固定点とする。２）固定点以外の部分を勾配が決められた値よりも小さくなるまで、平滑化を行なう。平滑化された地形が Terrain-following 座標系の地形となる。３）実際の地形と Terrain-following
座標系の地形の差が、Thin-wall 近似の地形となる。
ここで、Thin-wall 近似の地形勾配が格子のアスペクト比よりも小さい場合、格子面と地表面一致する
ように Thin-wall 近似の地形を切り取る。４）切り取った地形を Terrain-following 座標系の地形に加えることで、実際の地形を表現する。
４．検証実験
1000m のベル型山岳（半値幅 10km）を用いた検証実験を行った。Brunt–Väisälä を 0.01 [s-1]とし、水平風を領域全体に一様に 10 [m s-1]与える。図２から Terrain- following 座標系による結果と整合的な結果が得られた。Terrain-following 座標系における
Thin-wall 法は滑らかな地形において充分に地形の効果を表現できている。
５．まとめ
Terrain-following 座標系においても Thin-wall
近似を用いた地形表現スキームを用いることが可能であることがわかった。講演では terrain-following
座標系だけでは表現できない地形での実験を用いてHybrid スキームの考察を行なう。

標系への座標変換に関する係数である。

図１: Terrain-following 座標系での Thin-wall 法のイメージ図。◯は密度、エネルギー、△は水運動量、▲は鉛直運動量の定義点。灰色の領域は Thin-wall
近似部分。

図２：ベル型山岳を用いた検証実験の 1 時間後の結果（鉛直風）。等値線間隔 0.1 [m s-1]。(a) Terrain
following 座標系。(b)Terrain-following 座標系における Thin-wall 近似による地形表現スキーム。灰色の部分は Terrain-following 座標系で表現される部分を示している。(b)山頂部分の白い領域は Thinwall 法によって表現している。

― 179 ―

C204
北 極 海 の ラ ジ オ ゾ ン デ 観 測 デ ー タ が 	 冬 の 中 緯 度 で 生 じ る 寒 波 の 予 報 精 度 に 与 え る 影 響 	
 *佐藤	  和敏1	
  猪上	
  淳1,2,3 山崎	
  哲2（1: 極地研, 2: JAMSTEC, 3: 総研大）
1． は じ め に	
  観測点の少ない北極圏では，予報モデルに用いる
初期値の不確定性が大きく，冬季は対流圏上部の極
寒気団の肥大によりその不確定性が北半球中高緯度の予報に影響している可能性がある．これまでの研究では，夏の北極域での観測が極域大気循環の不確定性の減少（予報精度の向上）に重要であると指摘しているが（Inoue	
 et	
 al.,	 2015;	
 Yamazaki	
 et	
 al.,	 2015），冬の観測の影響を明らかにしていない．そこで本研究では，北極圏に常設の観測所や海氷上の船上で取得されたラジオゾンデ観測が北半球の中緯度の予報精度に与える影響を調べた．	
 していた高渦位領域は,時間経過とともに南下し,2月9日に東アジアへ到達していた（図1）.	
 300hPa高度場のアンサンブルスプレッドの誤差も似た経路を取っていることから, 北極海上空の不確定性の大きい領域が中緯度へ到達し, 地上低気圧の予報精度に影響していたと考えられる.	
 	
 2． デ ー タ と 解 析 方 法	  ラジオゾンデ観測が予報精度に与える影響を調べるため,大気大循環モデル AFES 及びアンサンブル
Kalman フィルタの LETKF から構成される同化システ
ムを用いた.具体的には，このシステムを用いて,	
 陸
上の観測所（通常観測 2 回と追加観測 2 回:	
 図 1）やノルウェーの砕氷船ランス号(N-ICE2015 プロジ
ェクト：追加観測 2 回)で 2015 年の冬期に実施された追加観測を含んだ再解析データ(CTL)と取り除いた再解析データ(OSE)を作成し，それぞれを初期値として予報実験(CTLf,	
 OSEf)を行い，その差を調べた．	
 	
 図 1 CTLf で予報された開始 12 時間後から 1 日毎の渦位（300K 面）が 4PVU 以上の領域（色）と予報期間（2月 3〜9 日）で平均した 300hPa の高度場（Z300: コンター）. 黒四角は追加観測が実施されていた北極海の観測点. 黒線は, CTLf と OSEf の Z300 のアンサンブルスプ
レッド差の極大域の軌跡.

3． 日 本 で の 寒 波 の 予 報 精 度 の 差	  観測データの影響を調べるため，特別観測が実施された 2015 年 2 月に日本や北東アメリカで生じた記録的な低温や大雪の事例に着目した．これらの事例
では，上空の偏西風が南へ蛇行し，北極圏の寒気が中緯度へ南下していた．2015 年 2 月上旬には,	
 発達した低気圧が日本海を東進して北海道の北側に位置しており,	
 北風に伴い大陸から強い寒気が日本へ到達していた.極域の観測データを含む CTLf	 (2 月 3
日 12UTC 初期値)のほとんどのメンバーは,	
 東進す
る低気圧や寒気の南下を予報できていた.低気圧の発達や位置に影響を与える上空のトラフも実況と同様に日本海に位置していた.しかし,	
 OSEf のほとん
どのメンバーは,低気圧経路を予報できておらず,大陸からの寒気の南下も弱い予報となっていた（図 2）.	
 OSEf では、上空のトラフが実況より東側へ延びており,	
 低気圧の東進を早めたと考えられる。	
 4． 上 空 の 誤 差 伝 播 と 地 上 へ の 影 響	  OSEfは上空のトラフを再現できておらず,地上低気圧の予報精度に影響していることがわかった.	
 そこで,上空の誤差の起源を調べるため,	
 300K温位面での渦位の追跡を行った.	
 予報初期に北極海に位置― 180 ―

図 2 OSEf により予報された 2016 年 2 月 9 日 00UTC の海面気圧（コンター）と 850hPa（色）の気温（5.5 日予報）. 白線は, 実際の低気圧の経路, 灰線は各メンバーで予報された低気圧の経路.
Reference
Inoue, Yamazaki, Ono, Dethloff, Maturilli, Neuber, Edwards, andYamaguchi (2015), Additional Arctic observations improve
weather and sea-ice forecasts for the Northern Sea Route, Sci.
Rep., 5, 16868, doi:10.1038/srep16868.	
 	 Yamazaki, Inoue, Dethloff, 	  Maturilli, and König-Langlo (2015),
Impact of radiosonde observations on forecasting summertime
Arctic cyclone formation, J. Geophys. Res., 120, 3249–3273,
doi:10.1002/2014JD022925.	
 	 Sato, Inoue, Yamazaki, Kim, Maturilli, Dethloff, Hudson and Granskog(2017), Improvedforecasts of winter weather extremesover
midlatitudes with extra Arcticobservations, J. Geophys. Res.
Oceans, 122, doi:10.1002/2016JC012197.

C205
ÏÐÐ£øàåĆ¤:&÷ ëćĔĐĩĤùÁĊr8êĆXsùThÔ
Ó>-5Åýù¶Ó
Fig. 1

É"AĬvpM)Ĭ{Ĭ.Ĭ?t® (¿|7RP)Ĭ14ĪZbo­%ËÊÈúéāø

/49

ī

Frac3on ÝL (neighborhood length) Ü:ÓçEA×¿|7RPôúOċĚĜĩĒġħ!µěĦďĢĝ
explained below
below
is useful.
useful.
explained
is(a) Rainfall rate(b)-(h) Fractions for the thresholds of rainfall rate of 20 mm h-1(%)
L=1km
L=3km
L=5km
usefulĪSIPīùõèó>-5ÅùxQsĊ»èóÝĆØæć
forecastĀôùĪ"ĄĬ2015; 2016\īôúĬ>-5Åùxtime&Kø½êĆ©feĊ3*èóãïØ^aù>-5Å
10 km
For thethe neighborhoodneighborhood
method(section 3.2),3.2), we
we usedused FSS
FSS(RL08), which
which
is oftenoften
For(sectionis23ø;èó methodëćĊNèï¦â&÷Fractions
Skill(RL08),(mm h )
(b) 
(d) 
(c) 
Score (FSS) ĊÝï¡dáĄĬ>-5ÅùEÅ2 (Ö20 mm-1) ø;êĆo­BÇ¡CÀpęČĎğĔėù`÷x]h
L=11km
L=15km
L=21kmL=41km177 explained below is useful.
¼úĬďģĖĘĔĐĩĤkm) ôú10ôÜĆâĬ10(e.g.,
Ebert, 2008;
2008; Gilleland
Gillelandkmù
et al.,
al., 2009,2009, 2010;2010; Duc
Duc etetused forfor verifying
verifying
precipitation(1(e.g.,
Ebert,
etused
precipitationëćĊ¤:êĆæõô30ĀôDüĆæõĊèï (Kato178
For theneighborhood
method (section 3.2), we used FSS (RL08), which is often
et al.
2017ĬQJRMS)Ø
×æùăÞøĬ ëćĊ¤:êćûêĆÿö`÷x]¼Ċ
10 km
(e) 
(f) 
(g) 
(h) 
al., 2013;2013; Romine
Romineet al.,
al., 2013;2013; Wang
Wang etet al.,
al.,2013a, 2013b;
2013b; Nachamkin
Nachamkin andand Schmidt,
Schmidt,al.,et2013a,
DûêæõâôãĆâĬ¤:&÷ëćĔĐĩĤùÁĊ
179 used for rāĆæõúøúÄèÝ
2008; Gilleland
et
al.,
2009,
2010;
Duc
et
verifying precipitation (e.g., Ebert,(Mittermaier
and Roberts 2010,
Fig.,1.(a)ÜĆ>-5ÅùÀpEC(2014/9/10
9 (a) Rainfall rate at 16:30 JST on 10 September 2014, (b)-(h) fractions
computed for the thresholds of
16:30JST)Ĭ(b-h)(a)ù
rainfall rate of 20 mm h-1 with neighborhood lengths L of 1, 3, 5, 11, 15, 21, and 41 km. Useful-1forecast
WAF)Ø÷ì÷Ą, ¤:&÷ ëćĔĐĩĤùÁúxĊjÙ÷ ëć¤:ĔĐĩĤ(L)ø;êĆfraction (¾20 mm h )Øduration (min) calculated by Scalemin against forecast time (Fig. 8) is denoted in the right top of each figure.
êĆĠĩđĩøăñó÷ĆïāôÜĆØèáè÷âĄĬĂè
180
2013; 2016).
Romineal., 2013;
Wang
et al.,
2013b;
Nachamkinand Schmidt,
2015;al.,
Skok,2016). etUsing
Using
FSS,
we
can2013a,verifycloseness
betweenan observed
observed
and
2015;
Skok,
FSS,
we
can
verifycloseness
betweenanandD'ÝÈçZÙÒ×ÇØÎçZMÞ3035áØÌ
ÍÊÈ>-5Åýù¶e¤:&÷ ëćĔĐĩĤùÁĊrāĆS¸âÜćûĬ
¡dùÃøu êþãĔĐĩĤâ[ø÷ĆõJĉćĆØKato
× ,2øĞĕγĔĐĩĤù>-5Å23ø;èóA/èïÇ
et al.2016).
(2017)
ôúFSS£øàåĆ¤:&÷ëćĔĐĩ
181 2015; Skok,
Using
FSS, we can verify closeness between
an observed¡CÀpęČĎğĔėù¡dõxø;êĆA/_5andĤùÁĊĬĠĩđĩâIõêĆx}øêĆæõô
forecast fractional
fractional
occurrence ofof rainfall
rainfall exceedingexceeding aa given
given
threshold}(Fformaxvariousspatialforecast
occurrence
thresholdforvariousspatial)õx]¼ù½ĊjÙ÷ëć¤:ĔĐĩĤ(L)ø
r8êĆQsĊThèïïāĬbôíù3*ĊÞØÈ;èóêØóùx]¼ø;èóLĊ5ãäêĆÿöFmaxú
182 forecast fractional occurrence of rainfall exceeding a given threshold for various spatial<çä÷ąĬ,1ùĔęĖěĒġĖėôèïeõW(ôÜĆØÌÊÈ¤:&÷ ëćĔĐĩĤùÁĊr8êĆXsææôĬ¤:&÷_5ù ëćĔĐĩĤ(Lmax)Ċ Ú 全ての
FSSúneighbourhood
verificationøăĆxCSkù1òô
scales. The
The FSSFSS
can bebe calculated
calculated
as:scales.
canas:
予測時間に対してFmax≧Fuserを満たすLの上限Ûõ8êÜąĬxø;êĆxùïù³çĊjÙ÷ĔĐĩĤø;183 scales. The
FSS canbe calculated as:ĆæõøêĆØßûĬ¾ 20 mm h-1 ø;èó80% ùÇÝèói¥êĆæõâôãĆØøFSSú ùăÞø8ç
!
!
}âI÷Ġĩđĩ(Fuser=80%)ø;èóúÈ Lmax=5 km õ÷ąĬ
1
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1
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¤:&÷ ëćùĔĐĩĤùÁú<çÝæõâĉáĆØ
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=
1
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(6)
FSS
= 11 −−1(6) user =20%õÝ}ôĂ$÷Ġĩđĩø;èóúĬ
(6)
FSS
FSS(!)
(!)=
(!)
XĬF
11 ! ! !(!) !, ! ! + 1 !! ! !11!(!) !, ! ! ,!
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!(!) !,!, !!
! ++ ! !! !! !
!(!)!, !! ,,Lmax=21 kmõ÷ą¤:&÷ ëćĔĐĩĤùÁún°!
(!) !,!
! !! !! !(!)!
5ãÝæõâĉáĆØææôĬNúFSSù¦Æ2ø;êĆg6VôÜĆØĀïĬ
× æùăÞøĬFmaxÖFuserõÝÞc Ċ¨êæõôĬ¤:&÷
184 where N O(i,j)õM(i,j)úFSS£øàÝó¹õ÷ĆfractionsôÜąĬíć
is the total number of grid points in the verification domain, and the doubleëćĔĐĩĤùÁ(Lwherenumberandwhere NN is
is thethetotalnumber ofof grid
grid points
points inin thethe verification
verification domain,
domain,and thethe double
double max)ĊrāĆæõâôãïØĠĩđĩú
îćtotalxõxø;èóĬÜĆg6(i,j)ĊHõêĆg6V
ø;èó`÷x]¼ùÁĂĆæõâôãĆØæùLmaxnÒnùÆ2(neighbourhood)ø;èóÀpâ¾ õ÷ĆgFig.
2
185 sum indicates the sum over all grid points in the domain. O(n)(i,j) and M(n)(i,j) are6ù ((fraction)ĊL+êĆØ¢ÝUßćûĬfractionúVBAÝ: 20 mm h-1neighbourhoodôÀpâ¾ õ÷Ć}ôÜąĬFSSú
L = 1 km
(i,j)
and
M
(i,j)
are
sum
the
sum
over
all
grid
pointsinthedomain.
O
(i,j)
and
M
(i,j)
are
sum indicatesindicates
the
sum
over
all
grid
pointsinthedomain.
O
(n)
(n)
(n)
(n)
186 observed}@ùxCõ¡·êĆæõâôãĆØ
and forecast fractions at a verification grid point ëćĊ¤:ê(i,j), where fractions are the
L = 5 kmĆneighbourhoodùmXFù1²ùºçĊ L(km) õêĆõĬbôúg6¼Â 1 kmô¡dĊñïïāĬL = n ôÜĆØ× forecast´èïFractions@Ī}@īõĠĩđĩâIõêĆ187
ratio andof
grid
points exceedinga thresholdof rainfall rategrid
within
the neighborhoodaobserved
fractionsatpoint(i,j),
areobserved
andforecast
fractionsat aa verification
verification
grid
point
(i,j), where
whereoffractions
fractions
are thethex}Ċèó¤:&÷ ëćĔĐĩĤùÁĊr8
L = 11 kmêĆXsĊ§[êĆØÜĆ0÷>-5ÅùÀpECù
188 square of@(,1a)ø;èóĬ20
length n (see Figure 2 mm
of RL08).
The fractions can be interpreted as theh-1 ù¾ôjÙ÷Lø;èó£
Δx=1kmFmax: @-N3d_(%)
FractionsÝN3Ý23 @-

-1

ratio
pointsratio ofof grid
grid èïfractionsù@(,1b-h)ĊêØÿö§[èïăÞøĬæ
points exceedingexceeding aa threshold
threshold ofof rainfall
rainfall rate
rate within
within thethe neighborhoodneighborhood ofof aa

L = 15 kmćĄùfractionsù@ú ëćĊ¤:êĆL(km)ÒL(km)ù
L = 21 km
probability that rainfall rate exceeds a given thresholdwithin the neighborhood. Thus,
neighbourhoodôÀpECâ 20 mm h-1 õ÷Ć}@L = 41 kmõ¡·ôãĆØæù,áĄ[Ąá÷ăÞøĬ¤:&÷ëćsquarenn (seecansquare ofof length
length(see Figure
Figure 22 ofof RL08).
RL08). The
The fractions
fractionscan bebe interpretedinterpreted asas thethe
190 FSS canùĔĐĩĤ(L)Ċ5ãäêĆÿö}@úAz#çćĬ_5
be interpreted as a forecast accuracy of the spatial distribution of the}(fractionsù_5; fmax)ùú<çä÷ĆØææô=÷äõĂ
F u s e r ( % ) ù  x  } â I  ÷ Ġ ĩ đ ĩ Ċ  ß Ć õĬ
,2. jÙ÷ ëć¤:ĔĐĩĤLø;èóĬ>-5Å23ø;probability
that
rainfall
rate
the
Thus,
probability
that
rainfallrate exceeds
exceeds
given
thresholdwithin
the neighborhood.
neighborhood.
Thus,
191
probabilities.
rangesfrom 0 toaa1,given
and thethreshold
best forecastwithingives FSS=1.
RL08
èóA/èï¾20mmh-1ø;êĆfractionsù_5ĪFmax:A/_5ÚfmaxThe≧FFSS
userを満たすLの上限ÛĊqāĆæõôĬ¤:&÷}īõx]¼ù½ØFT=0ú¡d( x)ĬFT>0úxĊêØëćĔĐĩĤùÁĊrāĆæõâ&õ÷ĆØßûĬ
13
50 % ù}â
20 mm h-1 ùEÅ2ø;èó=÷äõĂÎÊÈĀõā
50 %theFSS
interpreted
spatialof
FSS cancan bebeI÷ĠĩđĩøõñóúĬfractionsù_5âinterpreted as
as aa forecast
forecast accuracy
accuracy ofoftheõ÷
spatial distribution
distributionof thethe× FSS£øàåĆ¤:&÷ëćĔĐĩĤĪLīùÁĆùú LÕ15 km ôÜĆùôĪ,1īĬ¤:&÷ ëćĔ
Ċr8êĆXsĊThèïØæùXsôú, ĠĩđĩùqêĐĩĤùÁú 15 km õ÷ĆØĆ_<x}Ċy¯êĆăÞø¤:&÷ ëćĔĐĩ
× ææĀôúĔęĖěĒġĖėø;êĆ¬ªôÜñïâĬ£÷ĤùÁĊr8êĆØæùQsĊÝĆæõô,jÙ÷x
probabilities.
The
FSS=1.
probabilities.¦øàÝóúĬ_5}õèó'ĔęĖěĒġĖėùfractionù
The FSSFSS ranges
ranges fromfrom 00 toto 1,
1, andand thethe best
best forecast
forecast gives
gives
FSS=1. RL08
RL08
}âI÷Ġĩđĩø;èó, ¤:&÷ ëćĔĐĩĤ
_5Ċ]¼ĨA/èïÈ (A/_5}; Fmax)ĊÝĆùÁĊĆæõâôãĆïāĬ¡dùÃøu êþãĔĐĩ
ùâăÝðĈÞØbôúĬ' ëć¤:ĔĐĩĤĪLīĨ'Ĥâ[ø÷ĆæõâaGçćĆØ13
13
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/49

C206
降水領域の形状特徴による降水予測の検証手法*粟津妙華，大塚成徳，三好建正 (理研計算科学)
1. はじめに
本研究は，降水予測において降水領域の位置
ずれや形状を評価することを目的とした研究である．一般的に用いられるスレットスコアやRoot Mean Squared Error (RMSE) は，グリッドごとに比較を行うため，降水領域の形状や位置ずれを評価することは難しい．また，小領域の評価は非常に難しく，わずかでも位置がずれていれば，たとえ形状を正しく予測できたとしても，評価が著しく下がる．しかし，降水予測において，降水領域の形状や位置ずれは，重要な要素である．
従来手法の問題点を改善するために，様々な手法が開発されてきた．例えば，Fraction Skill
Score は，位置ずれを評価するが，領域の形状を評価することはできない．SAL (Wernli et al.
2008，MWR) は，位置や構造，降水量を個別に評価するが，形状や小領域の評価には向いていない．その他，MODE (Davis et al. 2006，MWR)が形状を評価する手法として開発されているが，降水領域を大きく平滑化しており，領域の形状をそのまま評価することは難しい．また，これらの手法では，いずれも小領域を評価することが困難であるという問題点がある．
本研究は，2016 年の秋季学会において発表した画像処理技術を用いた検証手法を発展させたものである．形状特徴量の算出方法などはそのままに，本報告では，降水を定義する値を複数に増やした場合の結果を示す．この閾値を変えることで、降水領域の形状が変わってくるた
め，雨の強さを領域の形状特徴として考慮することができる．
2. 降水強度に応じた降水領域の形状特徴指標の計算における形状特徴などは，前回の秋季大会で発表したものと同じである．概要を以下に説明する．
降水領域の統合を行い，統合領域の形状特徴量を求める．統合方法は，重複や近接の場合など複数ある．形状特徴量は，領域の傾き，形状パターン，面積，重心位置などである．
例えば，形状パターンの特徴量は，統合領域の重心を中心とし 8 区画に分け，各区画内の降水面積から算出する．特徴量は最小面積/最大面積で表現され，円形であれば 1 に近づき，細長い線状であれば 0 に近づく．
前回の報告では，降水量 0.5 mm/hr 以下を 0としていたが，本報告では閾値を 0.5，1.0，5.0

mm/hr と変化させ，異なる閾値ごとに独立して降水領域を求め特徴量を算出し，最後にこれらを統合する．これにより，雨の強弱に応じた降水領域の形状特徴が表現され，降水強度の影響
をより直感的に考慮できる．また，本報告では前回に比べ，統合時やマッチング時のパラメータを大幅に減らし，簡略化した．
3. 実験と結果
実 験 に 使 用 し た デ ー タ は Global Satellite
Mapping of Precipitation の時 空間補外 デー タ
(Otsuka et al. 2016, WAF)である．提案手法とス
レットスコア，RMSE の時系列における比較実験を行った．実験期間は 2016 年 5 月前半の 2週間である．
結果を図 1 に示す．時系列が進むにつれ，提案
手法は直線的に評価が悪くなり，スレットスコアは時系列の後半に変化の度合いが鈍くなる．また，
RMSE は途中から変化がなくなる．これらは，前大会で報告した結果と同じ傾向を示す．統合アルゴ
リズムを簡略化したことにより，評価できる面積は減少したが，パラメータの主観的なチューニングを減らすことで，より客観的な評価ができるようになった．
4. まとめ
本報告では，前大会で報告した降水領域の形
状や位置ずれ，面積，降水量を総合的に評価する手法を改良し，アルゴリズムを簡略化した．
結果，評価できる面積は減少したものの，時系列における傾向は変化せず，位置ずれや形状なども評価できている．本手法は，より客観的かつ機能的に，位置ずれや形状を含む総合評価を行える．

図 1. 提案手法とスレットスコア，RMSE の時系列における評価値．2016 年 5 月前半 2 週間の平均スコア．

― 182 ―

C207
保存則に基づく竜巻等突風の予測指数の開発
竜巻注意情報の精度向上の技術的基礎*

中里 真久、西村 建志（気象庁予報部予報課）

１はじめに 年に北海道佐呂間町で発生した竜巻被害を契機に、
気象庁では  年より竜巻等の激しい突風が発生しやす
い大気状態になったときは竜巻注意情報を発表して注意を呼びかけている。 年には竜巻発生確度ナウキャス
トの提供を開始した。しかし、竜巻注意情報は府県単位での発表であり発表対象地域が広すぎること、予測精度
が捕捉率約 、適中率約 と低いことが課題であった。
予測精度が低い原因の１つとして、竜巻等の突風が発生しやすい大気状態を特定し、狭い範囲に絞り込むことが難しかったことが挙げられる。この絞り込みには、主に数値予報資料から計算される &$3(、65(+、(+, などの予測指数を用いていたが、これらが示す突風の危険性が高い領域は、実際に突風が発生した場所に比べて格段に広く、また、値の大小と突風の発生の関係ははっきりしたものでなかった。この事実は、竜巻等の突風が発生する条件を従来の予測指数で十分に表現できていないことを表している。
本研究では、竜巻注意情報の予測対象である竜巻、ダウンバースト、ガストフロントが発生する条件を、他の物理現象と同じく保存則（又は選択規則）に求め、突風現象ごとに発生条件を考慮した予測指数を開発した。この結果、従来に比べて、竜巻が発生する可能性がある場
所を狭い範囲に限定できるようになり、予測精度を大幅に向上させることができた。この成果を元に、 年 
月に新しい竜巻発生確度ナウキャストの運用を開始し、竜巻注意情報を天気予報と同じ発表単位である一次細分
区域単位に絞り込んで発表できるようになった。

２．エネルギー保存則に基づく竜巻の発生場所の特定
著者は、竜巻が発生した時の予想風速を表す竜巻風速パラメータ（793）を  年に開発した。793 は角運動量保存則と連続の方程式から計算でき、その分布は (+, と似た特性を示す一方で、(+, と同様に値が大きい時でも竜巻が発生しないことがあった。本研究では米国での研究を参考に、下層の水平渦が立ち上がる際に、渦としての形態を保ったまま対流抑制（&,1）を越える必要があると考え、これまで考慮されていなかったエネルギー保存則を考慮することで発生場所の絞り込みが可能となった。
これと似た状況は、化学反応（例えば燃焼）や核反応など、自然界に多数存在する。竜巻の発生でも、すべてのプロセスにわたりエネルギー保存則を満たしている必要があり、条件を満たす場所で竜巻が発生可能と考えられる。また、竜巻の発生確率について化学反応における$UUHQLXV の式に相当する式が得られる。

３．根拠
 本研究では、竜巻発生に関わるエネルギーの物理的側面に踏み込んで予測技術の向上を目指した。その根拠又は傍証としては、次のようなものがある。
・強度分布と最大強度：狭い範囲に多数の竜巻が発生する際には、個々の竜巻の強度は %ROW]PDQQ 分布で表される分布関数に従い、最大強度が重要な意味を持つ。

この事実は、竜巻が生じる前に、予め最大強度に相当するエネルギーが場の中に蓄えられていると考えることで説明できる。
・竜巻が発生しないスーパーセルの存在：積乱雲が回転しても、エネルギーの条件を満たさない場合は、竜巻は発生できないと考えると説明できる。条件を満たす
スーパーセルは、積乱雲全体の中の一部である。
・竜巻の大きさには一定の傾向があること：竜巻の大きさは、初期渦の原因となる地上付近の大気構造のサイ
ズでほとんど決まると考えると説明できる。このサイズはエネルギーと密接な関係がある。
・類似現象が同じような物理法則で説明されていること：支配する物理法則は、化学反応の他に、核反応、物質の相転移（例えば、結晶化や強磁性体における磁区の生成）などと同じである。竜巻の発生は、大気の相転移の１つと考えられる。
・竜巻の予測精度の向上：竜巻に比べて大きな格子の数
値予報モデルを使用しても、竜巻の発生場所と時刻を限定でき、高い精度で強さの予測が可能である。

４．予測の実例と予測精度
図１に竜巻発生場所の絞り込みの例を挙げる。従来方法では、竜巻が発生しなかった紀伊半島の広い範囲で竜巻の可能性が見られるが（左図）、新しい予測指数では、竜巻が実際に発生した埼玉県付近を NP 四方程度の広さまで限定しており、予想される最大強度も同時に表示している（中央）。このような場所で、ドップラーレーダ
ー観測から、メソサイクロンが検出されたり、積乱雲の発達が見られたりした場合に竜巻注意情報を発表する（右図）。 か月のデータを用いた検証では、一次細分
区域単位に絞り込んで発表した場合、捕捉率約 、適中率約 と自動判定であるにもかかわらず、熟練者が判断する米国の竜巻警報に迫る高い予測精度が得られた。

５．ダウンバーストの強さと発生場所の予想
新しい竜巻発生確度ナウキャストでは、竜巻と同様に、
ダウンバーストについても予想風速を計算している。ダウンバーストの予想風速の計算では、降水の相変化で開放されるエネルギーを計算している。現地調査による強さの評定結果との比較では、藤田スケール換算での強さの適中精度は 以上を得ている。ダウンバーストの発生場所の予想でも、竜巻の場合と同様に数値予報資料とレーダー観測を合わせて解析して精度を高めている。
 






図１ 竜巻発生場所の絞り込みの例（埼玉県）
左：従来の竜巻発生確度ナウキャスト、中央：竜巻の予想風速の分布、右：新しい竜巻発生確度ナウキャスト

― 183 ―

D201

硫酸塩の大気中濃度と沈着量の発生源寄与の統合評価＊

板橋秀一（電力中央研究所）

2013 年 1 月の中国の PM2.5 激甚大気汚染を契機に，
東アジア諸国の問題対応への協働と，国内における各発生源への対策が進められようとしている[1]．
PM2.5 については，粒径の小ささから呼吸器や循環器への健康影響などが示唆されていることから，大気中濃度の低減に向けた適切な方針がとられることが望まれる．一方，酸性雨問題に端を発した沈着過程についても，生態系への影響などから勘案されるべきであり，これは物質収支の視点からも重要である．
以上のことから，本研究では大気中濃度と乾性・湿性沈着量の発生源寄与の統合評価を目指した．
大気汚染物質の時空間的な変動を把握するため，
大気質モデル CAMx を用いた[2]．発生源寄与の評価手法としては，計算コストが小さい利点を活かしト
レーサー法を用いた[3]．トレーサー法では， 2 次生
成粒子の寄与の計算過程に線形性を仮定するため，
本研究では線形性を仮定できうる硫酸塩（SO42-）を対象とした．大気質モデルの計算領域は東アジア全域で，水平解像度は 36 km である．大気質モデルの計算にはアジア域排出量インベントリ（REAS）[4]などを用い，2008 年を対象とした．
モデル計算値は東アジア酸性雨モニタリングネッ
トワーク（EANET）による大気中濃度，湿性沈着量と比較し，妥当な再現性を有することを確認した．
モデル計算値について，図 1 には年平均大気中濃度，
年積算乾性・湿性沈着量を空間分布で示す．大気中濃度は中国に高濃度が見られ，風下の韓国・日本に向かうにつれて濃度が低下する様子がわかる．大気中濃度に土地利用区分に応じた乾性沈着速度を乗じて算出する乾性沈着量についてもほぼ同様である．
一方で，湿性沈着量については，降水量にも対応し，
日本の沿岸域でも沈着量が大きい．図 2 には，日本
で領域平均した大気中濃度，乾性沈着量，湿性沈着量についての発生源寄与評価結果を相対比で示す．

図1

ここでは発生源区分としては中国，韓国，日本，それ以外の領域の人為起源排出量，船舶，火山の 6 つに分けた．いずれについても日本に対しては中国の寄与が最大であり，大気中濃度，乾性沈着量，湿性沈着量に対する寄与率はそれぞれ 37.5%，43.7%，
42.6%であった．一方で日本の寄与率は 24.3%，19.1%，
11.1%であった．本研究では越境汚染の影響が大気中濃度と沈着量のいずれについても示唆される結果を得たが，わが国に対する国外の発生源寄与については研究者間で大きく異なる結果も報告されている[5]．本発表においては，その原因についての考察等を交えて，議論を行いたい．

図 2 日本で領域平均した硫酸塩の（左）大気中濃度，（中）乾性沈着量，（右）湿性沈着量に対する発生源寄与の相対比．

謝辞）
本研究は JSPS 科研費 JP16K21690 の助成を受けたものです．ここに記して感謝申し上げます．
参考文献）[1] 環境省，微小粒子状物質の国内における排出抑制対策の在り方について，中間とりまとめ案（2015）[2] ENVIRON Int’l Corp., CAMx User’s Guide (2014)[3] Itahashi et al., Environmental Pollution (2017)[4] Kurokawa et al., Atmos. Chem. Phys. (2013)[5] Ge et al., Environmental Pollution (2014)

硫酸塩の（左）大気中濃度，（中）乾性沈着量，（右）湿性沈着量のモデル計算値．

― 184 ―

D202

ゴビ砂漠におけるエアロゾルの粒子数密度と減衰後方散乱係数の関係
小原一真 、牧輝弥 、能田淳 、('$9$$1<$0、源祐輝 、河合慶 、甲斐憲次 名大院環境、金沢大学、酪農学園大学、モンゴル気象水文環境情報研究所
はじめに アジアダストは、発生源地域のみに、シーロメーターで減衰後方散乱係数の鉛直分

ならず、日本を含む風下の東アジア地域にも視程布を観測した。図  に示すように、エアロゾルの悪化や健康被害などの影響を与えている。発生源

全粒子数密度と減衰後方散乱係数との相関係数 5における局地気象は、アジアダストの発生と輸送

は、 と高い。また、粒径が増加すると（小に大きく関わっている。本報では、ゴビ砂漠にお粒子から大粒子にかけて）、エアロゾルの粒子数

けるエアロゾルの粒子数密度とシーロメーター

密度と減衰後方散乱係数との相関係数が高くなによる減衰後方散乱係数との関係を報告する。

る傾向が見られた。特に μP から μP のエ

観測方法  年  月  日午前  時、モンゴ

アロゾルの粒子数密度数と減衰後方散乱係数と

ル南部のダランザドガド気象台で気球に光散乱の相関係数 5 は、 と非常に高い。

式粒子計 23&$LU\7HFKQRORJ\3 を搭載し、

まとめ ゴビ砂漠で実施したダスト係留気球

地表から上空 P までのエアロゾルの粒子数密とシーロメーターによる観測から、次のことがわ

度 を 測 定 し た 。 ま た シ ー ロ メ ー タ ー 9DLVDOD

かった。エアロゾルの粒子数密度と減衰後方散乱&/ を使用し、減衰後方散乱係数の鉛直分布を係数の間には指数的な関係がある。また、粒径が測定した。

大きくなると（粗大粒子ほど）、エアロゾル粒子

結果  年  月  日午前  時 /67 、モン

数密度と減衰後方散乱係数の相関が強い。

ゴル南部ダランザドガド気象台における気象条
件は、ほぼ無風で快晴であった。気球に 23& を搭

本研究は、-636 研究拠点形成事業と科研費
+ の助成を受けた。

載して、エアロゾルの鉛直分布を観測した。同時

図 1 エアロゾルの粒子数密度と減衰後方散乱係数。2016 年 4 月 29 日 8：00LST。

― 185 ―

D203

火山灰の大気輸送に及ぼす地形効果：桜島噴火の事例解析
Alexandros P. Poulidis，*竹見 哲也，井口 正人（京大防災研）
1．はじめに2014 年 9 月に発生した御嶽山噴火による火山災害
は，日本が火山国であり，火山噴火のリスクに適切に備える必要があることを強く認識させた．火山活動の実態や物理化学過程は主として固体地球物理の問題であるが，火山噴火による火山灰の大気中の拡散・沈着の問題は大気科学の視点からの研究も必要不可欠である．しかし，これまでの研究では，顕著な噴火イベントの事例解析はいくつかなされてきた
ものの，火山灰輸送の物理過程を詳細に調べた研究は数が少ない．
そこで本研究では，火山活動が活発で噴煙高度が数 km に及ぶ噴火も頻繁に発生する桜島を対象とし，
領域気象モデルを用いて火山灰の大気輸送の数値解析をした．特に，火山灰輸送に及ぼす地形により励起される気流や波動の影響に着目して解析した．
2．数値シミュレーションの設定
数値シミュレーションには気象モデルと化学過程・エアロゾル過程モデルとの結合モデルである
WRF-Chem (version 3.6.1)を用いた．西日本・南日本をカバーする領域を第 1 領域（12.5 km 格子）とし，九州をカバーする第 2 領域（2.5 km 格子），鹿児島県をカバーする第 3 領域（500 m 格子）を設定した．
モデル上端高度は 50 hPa として，鉛直に 90 層を取り，下層ほど細かい格子間隔とした．初期値・境界値には ERA-Interim を用いた．
対象とした噴火イベントは，2013 年 8 月 18 日に発生した事象である．このときの噴煙の到達高度は火口から 5 km ないし 7 km と見積もられている．降灰は桜島から西・北西方向の広域に観測された．降灰の測定値として鹿児島県による 62 箇所の観測点でのデータを，火山噴火状況は気象庁によるデータを利用した．

噴火による火山灰の排出を模擬するため，火口上
空にトップヘビーな傘型の火山灰プリュームのプロファイルを噴火時刻に与えた．プリュームの初期高度 HP は明確ではないため，ここでは，3 km, 4 km, 5
km の 3 通りの設定をした感度実験をすることで，プリューム高度の違いによる火山灰の拡散・沈着への影響も調べた．さらに地形の影響を明示するため，対照実験として第 3 領域の標高を仮想的にゼロとした実験も行った．
3．結果
図 1 には，異なる HP の場合の実地形実験と平坦
地形実験とで得られた降灰量の結果を示す．卓越風
向が東・東南であったため，降灰は桜島から西・北西に広がっていることが分かる．降灰観測地点の結果と比べて計算は良好な結果を示している．
実地形と平坦地形の場合を比べると，平坦地形の場合には降灰量が距離に応じて減少して分布パター
ンもスムーズである一方，実地形の場合には離れた地点でも降灰量の多い地域があり卓越風向に直交方向の分布の広がりも顕著である．距離に応じた降灰量分布や鉛直断面など他の角度から調べたところ，
平坦地形の場合には HP が高いほどより遠くまで降灰が生じるが，実地形の場合には HP によらずに降
灰は遠方まで達することが分かった．
このような違いは，桜島や下流側の薩摩半島の地
形と大気成層の効果により励起された流れパターンの違いや重力波の生成の影響を受けていることが分かった．
謝辞
本研究は，文部科学省次世代火山研究・人材育成
総合プロジェクトの支援を受けました．

図 1：HP が 3 km, 4 km, 5 km の場合に計算された降灰量．実地形の場合（Normal Topography）と標高ゼロの平坦地形（Flat Topography）の結果を示す．色つきの丸印は降灰が観測された地点を示す．

― 186 ―

D204
粒径分布と混合状態を解像した二次元ビン法を用いた全球エアロゾルモデルの開発
*

松井

仁志

（名古屋大学大学院環境学研究科）

エアロゾルの直接・間接効果による気候影

ビン表現で必要となるエアロゾルの変数の数

響の不確定性幅は非常に大きく、依然としてを減らすことで計算コストを大幅に削減した。

気候変動予測において大きな不確定要因の 1

これらの変更によって、エアロゾルの数濃つとなっている。エアロゾルの気候影響を精度・粒径分布・混合状態の計算精度を維持し度良く推定するためには、エアロゾルの質量つつ、領域モデルで使用している ATRAS モ

濃度だけではなく、従来のモデルでは十分にデルに比べてエアロゾルプロセスの計算コス表現されてこなかった数濃度・粒径分布やトが 1/10 以下となるボックスモデルを開発

個々の粒子の化学組成（混合状態）といったした。

情報も必要になる。これまでの私のグループ

このボックスモデルを全球モデル CAM5 への研究では、これらの情報を直接表現できる

導入し、二次元ビン法を用いた全球エアロゾ

2 次元ビン法を用いたエアロゾルモデル

ルモデル CAM5-chem/ATRAS2 を開発した。

ATRAS (Aerosol Two-dimensional bin module

そして、このモデルを用いた 5 年間のテスト

for foRmation and Aging Simulation) を開発し、計算を行った。CAM5 に導入されている既存

領 域 3 次 元 モ デ ル WRF-chem (Weatherの エ ア ロ ゾ ル モ デ ル MAM (Modal Aerosol

Research and Forecasting model with chemistry)

Module) との比較やエアロゾル観測との比較への導入・検証・適用を行ってきた。そして、を行い、導入したエアロゾルモデルが概ね良

これまでのモデルでは十分に推定できなかっ

好なパフォーマンスを示すことを確認した。

たエアロゾルの微物理・化学特性の様々なパ

また、詳細なエアロゾルモデルを用いること

ラメータを計算することで、このような詳細によって初めて表現できるエアロゾルのパラなエアロゾルモデルの重要性・必要性を示しメータを計算し、その空間分布などを調べた。

て き た [Matsui et al., 2014; Matsui, 2016a,

発表では、まず、ボックスモデルの概要・

2016b]。本研究では、この 2 次元ビン法を用結果について示す。そして、全球エアロゾル

いたエアロゾルモデルを大幅に改良し、全球モデル計算について、観測との比較や混合状

気 候 モ デ ル CAM5 (Community Atmospheric

態・粒子生成過程などに着目した感度実験のModel version 5) への導入・計算・検証を行っ結果を紹介する。

た。
2 次元ビン表現を用いた全球エアロゾルモ
デルの開発にあたっては、モデルの計算コス

参考文献


ルでは限られた領域（例えば東アジア域）に

Matsui (2016a), J. Geophys. Res. Atmos.,
121, doi:10.1002/2015JD023998.

ついて短期間（数週間～数年程度）の計算を行う一方、全球モデルでは地球全体について

Matsui et al. (2014), Atmos. Chem. Phys., 14,10315-10331.

トという観点が非常に重要になる。領域モデ

長期間（数年～数千年程度）の計算が必要になる。そこで、ATRAS モデルの精度を維持しつつ表現を簡略化した新たなボックスモデル
ATRAS2 の開発を行った。エアロゾルの微物
理・化学過程に関する全てのプロセスのソー
スコードを全面的に見直すとともに、2 次元― 187 ―

Matsui (2016b), J. Geophys. Res. Atmos.,
121, doi:10.1002/2015JD023999.

D205

気象研究所地球システムモデルの開発とブラックカーボンの空間分布と放射効果の評価*大島 長 1、田中泰宙 1、神代 剛 1、吉村裕正 1、川合秀明 1、工藤 玲 1、行本誠史 1、
出牛 真 2、小池 真 3（１． 気象研究所、２．気象庁・地球環境・海洋部、３．東大・院理）

はじめに
ブラックカーボンは太陽放射を効率的に吸収し、大気を加熱し、また氷床等の融解を促進することにより、地球の放射収支に大きな影響を及ぼす可能性がある。このためブラックカーボンが気候システムに果たす役割は非常に重要であると認識されている。しかしながら、従来の気候モデルによるブラックカー
ボンの空間分布や放射効果の推定には、未だ大きな不確定性が含まれている。
気象研究所地球システムモデル MRI-ESM2
気象研究所では、気象研究所地球システム
モデル MRI-ESM1（Yukimoto et al., 2012）に数多くの改良を実施することで、第６期結合モデル比較計画 CMIP6 に向けた新しいバージ
ョンのモデル MRI-ESM2 を開発した。この中で、本研究では、従来の気候モデルが含む問
題点を克服するために、ブラックカーボンに関する表現については、大きく３つの改良を実施した。第一に、ブラックカーボンが疎水性から親水性へと変換される変質過程（aging）については、従来は一定値の時定数（1.2 日）を用いた表現であるのに対し、本研
究では物理化学法則に基づき変換速度を表現
するパラメタリゼーションを導入することで、大気環境に応じた変換速度を表現できるようにした（Oshima and Koike, 2013）。第二に、エアロゾルの湿性沈着過程については、従来はエアロゾルの積雲対流による鉛直輸送と降水による除去過程を独立して扱うのに対し、本研究では積雲対流パラメタリゼーション（Yoshimura et al., 2015）において、エアロゾ
ルが降水除去を経ながら鉛直輸送されるように、鉛直輸送と除去過程を整合的に扱う表現にした。第三に、エアロゾルの放射過程については、従来はブラックカーボンと他エアロゾル成分の内部混合を考慮しないのに対し、本研究では親水性ブラックカーボンについて
は硫酸塩エアロゾルとの内部混合を仮定する
ことで、被覆による光吸収の増大効果（レンズ効果）を扱うようにした。

ブラックカーボンの空間分布と放射効果の評価
MRI-ESM2 を用いて、2008-2015 年の期間について、計算を実施した。本研究では、水平解像度は約 110 km（TL159）、鉛直解像度は80 層（上端 0.01 hPa）として、現実的な気象場と海面水温を与える再現計算を行った（海洋モデルを結合した計算は実施しない）。
モデル計算結果と地上・航空機観測との比較を行った。北極域の地上においては、従来の変質過程を用いた計算では、観測されたブ
ラックカーボン濃度を過小評価し、季節変化を再現することができなかったのに対し、
MRI-ESM2 では、ブラックカーボン濃度の季
節変化の再現性が向上した。また、従来の湿性沈着過程を用いた計算では、上部・中部対流圏中でブラックカーボン濃度を過大評価したのに対し、MRI-ESM2 では、高度分布の再現性が向上した。これらのモデル感度実験を組み合わせた結果から、北極域でのブラック
カーボンの季節変化を決める上では、変質過程が重要であるのに対し、上部・中部対流圏
中のブラックカーボン濃度を決める上では、
積雲対流に伴うエアロゾルの湿性沈着過程が重要な役割を果たすことが示唆された。
大気上端における全球平均のブラックカー
ボンの直接放射強制力を推定したところ、本研究では、約 0.2 W m-2 と推定された。また、
従来の手法を用いたモデル計算結果との比較から、ブラックカーボンの直接放射強制力は、内部混合に伴うレンズ効果により約 40%増大
し、変質過程の改良により約 20%増大することが示唆された。
参考文献
Oshima, N., and M. Koike, Geosci. Model Dev.,
6, 263-282, 2013.
Yoshimura, H., et al., Mon. Wea. Rev., 143,597-621, 2015.
Yukimoto, S., et al., J. Meteor. Soc. Japan, 90A,
23-64, 2012.

― 188 ―

D206
MAX-DOAS 法による大気中二酸化窒素ガスの 10 年観測と衛星観測評価：
衛星データを地表付近濃度に結び付け、利用を促進する
金谷有剛 1,*、宮崎和幸 1、野津雅人 1 、入江仁士 2, 高島久洋 1,31 海洋研究開発機構, 2 千葉大学、3 福岡大学
二酸化窒素(NO2)は、自動車・発電所などの人ある。対流圏 NO2 鉛直カラム濃度には、排出抑制

為発生源や、森林火災・雷放電から大気中へ放出の効果で、図 1 に示すような低減傾向が見られ、される窒素酸化物(NOx)の主要な成分であり、大そのトレンドは衛星観測や環境省のそらまめ君

気中での二次反応によって、大気汚染や気候に影

地上モニタリングデータとよく一致しているこ

響する対流圏オゾンや PM2.5 エアロゾル粒子等とがわかった。

を生成する。差分吸収分光法の衛星観測への適用

解析に使用した衛星データは OMI センサによにより、NO2 は、現在もっとも感度よく宇宙からる下方視スペクトルを KNMI のアルゴリズム

観測できる大気汚染ガス分子として位置付けら

DOMINOv2 で解析した level2 データで、観測地

れ、濃度の空間分布や 10 年スケールの変動がと点から 0.15°以内、1 時間以内の時間差、cloud

らえられるようになってきた。しかしながら、そ

fraction<0.3 の条件で得られた、2007-2014 年ののカラム濃度値の信頼性および正確な解釈には

データ組(n=583)を用いた。衛星観測でのアベレ

まだ難がある。今後、新たな静止衛星や周回衛星

ージングカーネル(AK)を MAX-DOAS から得らが計画され、時空間分解能が向上し都市内部の観れた高度プロファイルに適用してからカラム濃測まで実現される見込みとはいえ、衛星観測にな度を衛星データと比較したところ、適用しない場

じみのない環境気象や大気環境の専門家などが合と比較して一致度が高まった。このことから、正確な解釈をもちつつ利用するのは難しく、依然衛星観測の感度や NO2 濃度自身の高度分布が大としてギャップがある。

きなバイアス要因となりえることがわかった。と我々は、2007 年から、日本・中国・韓国・ロ

くに DOMINOv2 では、粗い空間解像度の全球モ

MAX-DOAS(Multi-Axis

デル TM4 に基づく NO2 高度分布形状を利用した

Differential Optical Absorption Spectroscopy)法

解析がされており、都市部などの発生源周辺で、シ ア に 小 型 のによる観測網を展開し、2012 年までのデータを地表付近に NO2 が偏在する場合には、より適切な真値とみなし、衛星センサ OMI による観測の検高度分布を与える必要があることがわかった。

証を進めてきた(Kanaya et al., ACP, 2014)。そのBoersma et al. (GMD, 2016)に従い、高度分布のなかで、衛星観測からのリトリーバルで、高度分形状を MAX-DOAS から得られたものに置き換え

布の仮定が実際と乖離していることや、共存するて、衛星データから対流圏カラム濃度を再計算す

エアロゾルの光攪乱効果が考慮されていないこ

ると、元の値の約 2.2 倍となった。さらに、TM4,とが、対流圏カラム濃度にバイアスを与える可能

MAX-DOAS の高度分布形状をそれぞれ使用した性を指摘した。その後我々は、観測継続により 10

際に、衛星観測から推定される地上濃度にも同程年間にわたり多くのデータを収集し、長期の変動度の開きがあることも確かめられ、後者が地上濃傾向を明らかにするとともに、衛星観測のバイア度との一致度に優れていることが確かめられた。

ス要因の解析を進展させ、NO2 衛星計測データの利用拡大を意識して、衛星観測を地表付近の存在量に結び付けてゆく試みを進めている。
今回報告する解析に用いたのは横須賀(35.32°N, 139.65°E)での MAX-DOAS 観測デー
タで、460-490nm の波長範囲において、天頂スペ
クトルを参照としたときに、低仰角 (3,5,10,20,30度)スペクトルでの NO2 差分吸収に基づき、対流
圏鉛直カラム濃度と高度分布を導出したもので

図 1. 横須賀上空において MAX-DOAS で測定された対流圏 NO2 カラム濃度の月平均値の推移。

― 189 ―

D207

全球化学輸送モデル CHASER による高分解能対流圏 NO2 シミュレーション関谷

高志 1、宮崎 和幸 1, 2、須藤健悟 3, 1、滝川雅之 1

1 海洋研究開発機構、2 ジェット推進研究所／カリフォルニア工科大学、3 名古屋大学・環境学研究科

１．はじめに
化石燃料・バイオマスの燃焼、土壌中の微生物
活動から放出される窒素酸化物（NOx = NO + NO2）は、オゾン、硝酸塩エアロゾルの前駆物質である
ため、大気質・気候変動にとって重要な物質である。NO2 の領域～全球規模の分布やその時間変化を明らかにするため、衛星観測、化学輸送モデル（CTM）、それらを統合するデータ同化を用いた研究が数多く行われてきた。CTM により計算される NO2 分布は、衛星観測リトリーバルおよびデー
タ同化におけるアプリオリ（先験情報）としても利用されているが、対流圏 NO2 の再現性はモデルの水平分解能に大きく依存している（e.g, Valin etal., 2011）。典型的な分解能（約 200~300 km）の全球 CTM によるアプリオリは、リトリーバルやデータ同化の誤差を大きくする可能性がある（e.g.,
Russell et al., 2011）。そこで、本研究では、高分解能の全球 CTM を用いて、対流圏 NO2 分布におけるモデル水平分解能に対する依存性を調査した。
２．モデル概要と実験設定
本研究では、地球システムモデル MIROC-ESMの枠組みで開発されている、全球化学エアロゾル
結合モデル CHASER を用いた。モデルの水平分
解能は、T42 （約 2.8°）、T106 （約 1.1°）、T213（約 0.56°）の 3 種類を用いた。全ての水平分解能において、鉛直方向には地表から高度約 40 km
までを 32 層で離散化している。また、気体・エア
ロゾル成分の排出、輸送、オゾンを中心とした対流圏・成層圏の化学反応、乾性・湿性沈着を考慮している。
本研究では、2008 年を対象とした再現実験を行った。排出量データは、人為起源は HTAP_v2.2（0.1°）、森林火災起源は GFEDv4.1（0.25°）を用いた。また、モデル内ではエミッションの日変化を考慮している（Miyazaki et al., 2012）。さらに、モデル内の気温、水平風を ERA-Interim 再解析データに緩和させた。
また、モデルの検証ため、Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2)、Ozone Monitoring
Instrument（OMI）より得られた対流圏 NO2 カラムの衛星リトリーバル（Boersma et al., 2004,2011）を用いた。

３．対流圏 NO2 カラム量分布
局所規模から全球規模の対流圏 NO2 カラム量
分布について、衛星観測を用いて評価した。その結果、モデル水平分解能の影響は、全球平均のバイアスでは小さいが、領域規模の空間分布の再現性に対しては大きかった。特に、2.8°分解能の実験と比べて、
0.56°分解能の実験では、夏季の OMIに対する平均二乗誤差（RMSE）が、中国東部で8%、アメリカ西部で 18%、南アフリカで 34%減少
するなど、汚染域で顕著な再現性向上がみられ、南アメリカや中央アフリカなどの森林火災領域
においても 6-8%の減少が確認された。
さらに、モデル水平分解能の影響は、局所的に強い排出源の存在する領域で顕著であった。例えば東アジアでは、2.8°から 0.56°まで高分解能化することによって、北京、東京、ソウルといったメガシティにおいて、OMI に対する負バイアスが顕著に減少した（それぞれ、36%、66%、49%）。
４．対流圏 NO2 カラム量の日変化
GOME-2、OMI の対流圏 NO2 カラム量リトリ
ーバルの比を、GOME-2（9:30LT）、OMI（13:40LT）の観測時間におけるモデル計算値の比と比較することにより、汚染域、森林火災領域の局所的な排出源における対流圏 NO2 カラム量の日変化の検証を試みた。北京では、NOx 排出量の日変化・
光化学的な消失の結果、GOME-2/OMI の比は 1.66と午前中の方が午後よりも高濃度であった。2.8°
実験における比は 1.37、0.56°実験における比は1.43 となり、高分解能モデルは観測された比に対してわずかに改善した。南アメリカの局所的な排出源（51.75°W, 13.5°S）では、NOx 放出量が日中に極大であるため、GOME-2/OMI の比は 0.82 となり、午後の観測の方が高濃度だった。2.8°実験における比は 1.58 と観測に対して過大評価であったが、0.56°実験の比は 0.86 と大きく改善した。
参考文献：Boersma et al., JGR, 109, 2004., Boersma etal., AMT, 4, 1905-1928, 2011., Miyazaki et al., ACP, 12,2263-2288, 2012., Russell et al., ACP., 11, 8543-8554,
2011., Valin et al., ACP., 11, 11647–11655, 2011.

― 190 ―

D208

南極上空成層圏において観測された大気の重力分離と周辺域の気象場との関係	
 石戸谷重之 1、菅原敏 2、稲飯洋一 3、森本真司 3、本田秀之 4、池田忠作 4、冨川喜弘 5、	
 豊田栄 6、青木周司 3、中澤高清 3	
 12
産業技術総合研究所、 宮城教育大学、3 東北大学、4 宇宙航空研究開発機構、5 国立極地研究所、6 東京工業大学	
 	 	  このようなδの観測年による違いと気象場との対応の
1.	
 はじめに	
 可能性を検証するため、ERA-Interim の 3 次元風を用	
  成層圏大気の主成分（O2、N2 および Ar）の濃度およ
いて、大気採取地点を中心とする半径 1°円内の 317
び同位体比の高精度観測によって、成層圏における大点を起点とした 30 日間のクラスター後方流跡線（Inai	 気の重力分離が観測できることが明らかにされている
et	
 al.,	 2013）を計算した。計算結果から、強い重力（Ishidoya	
 et	
 al.,	 2006,	
 2008a,b,	
 2013）。観測され分離が観測された 1998—2004 年の高度 25	
 km 以上の領る重力分離の強度は、重力場において大気中の分子が域においては、昭和基地より高緯度側の南極大陸上を
その質量数に応じて分子拡散により分離する傾向とそ
経由して空気塊が輸送されており、また大陸上で 317
れを打ち消す乱流拡散のバランスによって決まるが、本の流跡線が散らばる様子が見られた。このような流分子拡散については、対象分子の質量数、大気密度お跡線の分散は、その領域で空気塊の混合が生じ易かっ
よび温度に依存した分子拡散係数を指標として厳密にたことを示している。一方、相対的に弱い重力分離が評価できる。そのため重力分離の観測は、成層圏大気観測された 2012-2013 年の高度 25	
 km 以上の領域では、における乱流拡散の評価に有用であると期待される。
後方流跡線は過去 30 日間においてほぼ同心円状にあ
本報告では南極上空成層圏における重力分離の観測結り、分散も見られなかった。一般に重力分離は高緯度
果について、観測年による高度分布の違いと周辺域のほど強く、特に極渦内では高高度の空気塊の沈降によ
気象場の状態との関係について考察する。	
 って極めて強い重力分離が観測されると考えられる
2.観測	
 （Ishidoya	
 et	
 al.,	 2008a,	 b）。従って、高度 25	
 km	
  大気球観測による南極昭和基地（69°S,	
 40°E）上以上の領域で、1998—2004 年において 2012-2013 年に空の成層圏大気試料の採取は、1998 年 1 月 3 日、2003
比してより強い重力分離が観測されたことは、後方流
年 12 月 26 日、2004 年 1 月 5 日、2008 年 1 月 4 日、2012
跡線に基づいて評価される高緯度空気塊の影響の違い
年 12 月 31 日および 2013 年 1 月 10 日に行われた。大によって定性的に解釈できる。さらに、SF6 および CO2
気採取には液体ヘリウムを用いたクライオジェニック
サンプラー（Honda	
 et	
 al.,	 1996）もしくはジュール濃度のようなクロック・トレーサーを用いて導出されトムソン効果を利用した小型サンプラー（Morimoto	
 et	
 る成層圏大気年齢（age）について（e.g.	
 Waugh	 and	
 Hall,	
 al.,2009）を用いた。重力分離関連成分（Ar/N2 比、N2・2002）、極渦内において中間圏空気塊の沈降の影響を受けた場合には、中間圏における SF6 の分解のため SF6	 age
O2・Ar 安定同位体比）の分析は質量分析計を用いて行った（Ishidoya	
 et	
 al.,	 2003;	
 Ishidoya	
 &	
 Murayama,	 が CO2	 age より大きくなることが考えられるが、より2014）。これらの成分を用いて、重力分離の指標である
強 い 重 力 分 離 が 観 測 さ れ た 1998 — 2004 年 に は 、
δ値を導出した。δは分子と分母の質量数差が 1 である
2012-2013 年に比してより大きな SF6	 age と CO2	 age	 の同位体比（例：δ	 15N）が重力で分離した量であり、値差が見られている。この結果は、前者の期間の観測結
果に極渦の影響がより強く残存していることを示唆しが小さいほど分離が強いことを示す（Ishidoya	
 et	
 al.,	 ており、上述の後方流跡線解析から示唆される内容と2013）。δの精度（再現性）は 1998—2008 年および 2012
整合的である。	
 —2013 年の試料についてそれぞれ約±10	
 および±5	 per	
 meg である（per	
 meg は 100 万分率を示す）。	
 3.	
 結果と考察	 	  	
  図１に、昭和基地上空の成層圏で観測されたδの高度分布を示す。δには高度上昇に伴う値の減少傾向が見られた。このことは、高度上昇に伴う大気密度の減少
により分子拡散係数が増加し「分子拡散係数/乱流拡散係数」比が増加することに起因して、高高度ほど重力分離が強化されることを示している。しかしながらδの変動を詳しく見ると、高度上昇に対して単調な減少を示してはおらず、特に 25	
 km 以上の高度における値
が観測年によって大きく異なることが見てとれる。図
１ に は 観 測 値 に 加 え て 、 ２次元大気化学輸送モデル(SOCRATES)を用いて再現した 70°S におけるδの高度
分布を季節毎に示したが（Ishidoya	
 et	
 al.,	 2013）、
25	
 km 以下の観測値がモデルによって比較的よく再現されるのに対して、25	
 km 以上では観測とモデルとの不一致が顕著である。これらの結果から、観測が行われた南半球夏季の南極上空において、特に高高度で２次元モデルの輸送場が現実と乖離しており、かつ当該
図 1：南極昭和基地上空成層圏で観測された、重力分離
高度における周辺域気象場の観測年による違いが、δ
の 指 標 で あ る δ値 の 高 度 分 布 。 ２ 次 元 モ デ ル に よ るの観測年による違いを引き起こしている可能性が考え70°S における計算結果も併せて示す。	
 
られる。	
 

― 191 ―

D209

オゾンゾンデの応答時間に起因する系統誤差について
塩谷 雅人 1・眞子 直弘 2・藤原正智 3・Herman G.J. Smit4(1:京都大学，2:千葉大学，3:北海道大学，4: Research Centre Juelich)
1.

はじめに

地球大気の放射バランスを考える上でオゾンは重要な役割を果たしており，気候変動要素としてオゾンの変化傾向を把握するためは，過去に長期間のデータを蓄積しているオゾンゾンデ観測は欠かせない手段となっている．一方でオゾンゾンデ観測は衛星観測に対して検証データとして用いられるが，Imai et al. (2013)では高精度の衛星観測(SMILES)から，オゾンゾンデの応答時間の問題に起因するバイアスが下部成層圏で検出されうることを指摘した．この講演では，オゾンゾンデ相互比較のための室内チャンバー実験データにもとづき，オゾンゾ
ンデの応答時間について吟味した結果を示し，さらにその応答時間が生み出す系統誤差について論議する．
2.

用いた実験データ

1996 年以降，JOSIE(Juelich Ozone Sonde Intercomparison
Experiment)と呼ばれるオゾンゾンデ相互比較のための室内チャンバー実験がおこなわれており，オゾンゾンデのモデル(SPC-6A and ENSCI-Z)による差，あるいは使う
ヨウ化カリウム溶液のレシピによる差について明らかになっている(Smit et al., 2007)．ここでは，オゾン量を瞬時にゼロにしたり，正弦波的な振動をさせたりした実験が含まれており(図１)，測器の応答時間の見積もりに利用することができる．本講演ではでは特に 2000 年におこなわれた実験にもとづく結果を示す．
3.

結果

気象ゾンデ用の水蒸気センサーの応答時間について考察した Miloshevich et al. (2004)の定式化にもとづいて
真値(チャンバー内オゾン量のUV 吸光法による測定値)

図 1：実験結果の一例．

をずらし，それがオゾンゾンデの測定値とよく一致する時間を求めてそれがオゾンゾンデの応答時間であると考えた．図 2 にはいくつかのオゾンゾンデモデルと溶液のレシピの組み合わせによる測器ごとに求めた応答時間を示す．正弦波的な振動実験と階段状の変化をさせた
いくつかの実験に対して応答時間を見積もった．測器および実験ごとによるばらつきはあるが，それらは(1 つを除いて)おおよそ 20 秒程度の値を示している．
4.

考察

JOSIE 実験から求められたオゾンゾンデの応答時間は20 秒程度であり，測器を飛揚する前にチェックされる応答時間よりやや短い．これは，飛揚前のオペレーション
では短時間でオゾン量をゼロにすることが難しいことに起因していると考えられる．一方で応答時間は飛揚中も 20 秒近くはあることが確認され，この時間スケール
は気球の上昇速度を5m/sとすればおおよそ100mの高度差に対応する．これは熱帯下部成層圏のようにオゾン量が急速に増加する領域では無視できない値であり，Imaiet al. (2013)の結果を支持する．
5.

まとめ

JOSIE の実験データを用いてオゾンゾンデの応答時間の見積もりをおこなった．その値は 20 秒程度で，高度のオフセットとして 100m 程度となり無視できない．今後は，飛揚前におこなわれる応答時間のチェックから得られる値を利用した補正手法の確立が望まれる．
参考文献
Imai et al., (2013), JGR, DOI: 10.1002/2013JD021094
Miloshevich et al. (2004), JAOT, DOI: 10.1175/1520-0426(2004)021<1305:DAVOAT>2.0.CO;2
Smit et al., (2007), JGR, DOI: 10.1029/2006JD007308

図 2：いくつかの測器ごとの応答時間．正弦波的な振動実験から求めたもの(Shift)と階段状の変化をさせたときの e-folding timeからの見積もり(Fit と Exp の 2 種類)を示している．Exp について
は実験前(Pre)と後(Post)の測定値も含まれている．

― 192 ―

P201

人工降雨の
の手法を用いいた降水量軽軽減シミュレレーション＊島田正樹、宇河
河拓未、林浩
浩平、田代優優美、星孝洋洋（航空自衛衛隊）
1 はじめにに

表 1：実験
験設定

先行研究
究(1)では、雲にに対するヨウ
ウ化銀の散布布（シ

初期値／境界値

気象庁ＭＳＭ
気

海面水温

NCEP
N
RTG_SSTーディンググ）を行う人工降雨実験により、ある
る地

積分期間
積

点の降水量
量を軽減させせることがでできると指摘
摘さ

使用
用ドメイン

Domain1

Domain2

Domain3れている。これまで日本国内では、、主に降水量
量を

積分間隔
積

20

10

4

増加させる
るためのシーーディングのの数値実験が
が行

水平解像度

4.5km

1.5km

0.5km

われてきた
たが、降水量の軽減を目的的としたシーーデ

水平格子数

300*280409*355

268*313

ィングの数
数値実験をした研究例は少少ない。そこ
こで

鉛直層

60 層

今回、航空
空自衛隊三沢基地の降水量量軽減の可否
否を

雲微
微物理過程

Thompson

明らかにすするため、人工降雨の数値
値実験を行っ
った。

境界層過程

M
MYNN 3scheme

接地層

MYN scheme

計算方法
計

1way-nesting

2 原理
シーディ
ィングによりり氷晶の増加
加した領域ででは2011.1.55.1800～2011.1.7.1800

昇華拡散成
成長が進み、氷晶の成長長が促進されれる。
そして、成成長した氷晶が雪となり、、さらに霰をを形成する。霰
霰は他の降水粒粒子よりも落
落下速度が速速い
ため、シーーディングによって霰の数
数を増加させせる
ことができれば、シーディング直後
後に降水量はは増加し、その後風下側で降水量が減少する 。
Stewart(19986)では、降降水粒子の成成長を早め、、降
水時期を早早めさせる現現象を“premaature rain oout”と呼称してている。数値モデルにおい
いても上記のの雲

図 1：実験
験領域

物理過程がが扱われている。
3 数値実験
験概要
領域気象象モデル WRF ver3.6 を用用いて数値実実験を行った。表 1 に実験設定、図 1 に実験領域を
に
を示

文献
参考文
(1) Stewart,R.W., 1986: W
Weather mo
odificationin Alberta.. Summary report andす。雲微物
物理過程には過冷却水と氷氷晶の飽和水水蒸
気圧の関係
係を取り扱う Thompson
n scheme(2)をを使用している。シーディングを表現すするため、領領域

recommendations.
n et al., 20088:Explicit fo
orecasts of(2) Thompson

内の雲に対対し、氷晶の混合比と数濃濃度を増加ささせた。そしてて、シーディングした数値
値計算結果ととシーディング
グしていないい数値計算結結果を比較しした。
4 今後の展
展望
本発表でで詳細な結果果を示す。降水
水量の軽減がが明らかになった場合は、シーディング
グ方法を変化化させ、より効効果のある方方法を調査する。

― 193 ―

winter preecipitation u
using an improved
bulk micro
ophysics schheme. Part
Ⅱ:Implemmentation off a New Snoow
Parameterrization. Moon. Wea. Re
ev.,
136,5095-5
5115.

P202
WPR を用いた乱気
乱気流予測と航空機運航
航への活用
島田正樹、
、宇河拓未、、田代優美、、星孝洋（航航空自衛隊）
隊）＊

３ 航空機におおける機種別別の乱気流の影
影響

１ はじめ
めに
気象庁の
の測器である
るウィンドプロ
ロファイラ（W
WPR）

航空自衛隊ははジェット戦戦闘機、大型輸輸送機、ヘリを用いて大大気のドッププラー速度を求求める過程ににおいコプター等の航
航空機を保有有しており、機機種毎に大ききて、補正ス
スペクトル幅
幅（RSW）と呼呼ばれる散乱乱体のさ、形状、飛行
行速度等が異異なる。航空機機が乱気流かか

運動のばら
らつきを表すす量が得られるる。この RSW
W は、ら受ける影響のの大きさは、これらの特徴徴によって変変

乱流が大ききいほど拡ががる特性があり、乱気流ととの相化すると考えら化られるため、機種毎の特徴
徴と乱気流のの関があるこことが報告（梶梶原ほか 2011）されていいる。

遭遇数を示して遭て影響の受けけやすさを考察察する。

また、先行行研究（宇河河ほか、気象学学会 2016 年
年春季

４ WPR を用用いた乱気流予
予測の活用

大会）では
は、航空自衛衛隊の航空機がが乱気流に遭遭遇した際の乱気気流強度と RSWRの相関をを確認した。

航空自衛隊のの統合気象シシステムには飛飛行経路におおける雲、気温、け
風向風速を
を断面図に表示示する機能が
が

本研究は
は、
乱気流につ
ついて確認でできた強度とR
RSWある。この機能
能に WPR がが観測した RSSW も表示ささの相関からら発生を予測測し、航空機にに現象を回避避させせることで、乱せ
乱気流の発生生可能性を示すすことができきることで航航空事故及びび被害を未然にに防止するこことをる。図 1 のよううな飛行経路路を選択した場
場合の航空路路

目的とするる。本発表で
では、航空機に
における機種
種別の予報断面図を図予
図 2 に示す。飛行経路の WPR が 2.0
0

乱気流の影
影響と WPR
R を活用した乱乱気流予測のの活用

m//s 以上の RS
SW を観測しした場合、飛行行経路、またた方法についいて述べる。

は飛行高度を変は変更することで乱気流へのの遭遇を未然
然

２ 乱気流
流の発生予測測における WPR
W の有効性性に防ぐことがで
に
できる。

WPR は
は上空に向けけて電波を発射
射し、大気中中の風の乱れによ
よって散乱さ
されて反射するる電波を受信信、処理することとで大気中のの風向、風速、、擾乱がわかかる。
WPR は半半径 15 km 圏内で擾乱を捉圏捉えられ（梶梶原ほか 2011）、、航空機の飛飛行経路だけででなく、滑走走路の図 2：航空空路予報断面面図への RSW
W の追加

近傍に測器
器が設置されれている場合はは、離着陸ににおける乱気流のの検知にも有有効である（図
図 1）
。

５ まとめ

2003 年
年から 2012 年までの年
10 年間において
年て、自WPR を用いいることで、R
RSW と乱気流
流の強度の相相衛隊の航空空機が遭遇しした乱気流の強強度と WPRR が観関から並以上の関の強度の乱気気流を予測するることができき

測した RSSW を比較しした結果、RSSW が 2.0 m
m/s 以る。この乱気流
流予測を影響
響の大きい機種種の航空機にに上で強度がが並以上の乱乱気流の 60 % に対応してている

対して通知する対ることで、航航空事故及び被被害を未然ににことが確認認できた。ここの閾値を基準
準とすることとで乱防止することが
防
ができる。

気流の発生
生を予測でききると考える。
。

※謝辞 本研究
究は気象庁かから WPR の観観測データをを研究用として提研
提供していたただき実施して
ています。
参考文
文献
宇河拓未ほか:W宇河
WPR 及び数値
値シミュレーションを用いいた乱気流遭遇事
事例の解析,20116 春季大会
会予稿集 P327
梶原佑介・橋口梶原
口浩之・山本衛衛・東邦昭・川
川村誠治・足
足
立アホロ
立
・別所康
所康太郎・黒須政須政信, 2011:1.3GHz 帯ウイインドプロファイ
ン
イラによる航空
空路上の乱気流
流監視の可能能図1
1：WPR の設設置箇所と飛飛行経路の例

性,性 第５回赤道大大気レーダー
ーシンポジウムム, p46― 194 ―

P203
船舶搭載 GNSS による可降水量解析 – 反射波影響除去の重要性 –小司禎教*1・佐藤一敏*2・矢吹正教*3・津田敏隆*3*1：気象研究所，*2：宇宙航空研究開発機構，*3：京都大学生存圏研究所
㻝㻚

はじめに㻌

㻌 人 工 衛 星 測 位 シ ス テ ム で あ る GNSS(Global
Navigation Satellite System)は，全天候型の水蒸気センサーとしても利用されている．国土地理院の電子基準点網 GEONET(GNSS Earth Observation
Network)から解析される可降水量（PWV）は，2009
年 10 月より，気象庁の数値予報初期値解析等に利用されている．
一方，Shoji et al. (2009)が行ったデータ同化実
験のように，豪雨の風上側の PWV データが，さらなる予測の改善をもたらす場合があり，船舶等を利用した海上での水蒸気解析の重要性が指摘されている．船舶等非固定の場合，地上固定点と異なり解析エポック（例えば毎秒）毎に各衛星からの電波の遅れと共に座標も推定するため，安定した解析には良質な観測データの増加が必要であった．近年の測位衛星の増加（米国の GPS に加え，ロシアの GLONASS，日本の準天頂衛星等）
や，即時解析による衛星軌道情報の高精度化等により課題がクリアされつつある．
 Shoji et al. (2016)は，観測船や商用フェリーに
GNSS アンテナを設置し，PWV 解析実験を行い，設置場所の限られる船上では反射波により大きな誤差が生じることを報告し，PWV の 1 分間変動量による品質管理(QC)手法を提案した．その結果，船舶から 20km 以内にある GEONET 点でのPWV との比較で RMS3mm 程度の一致が得られるものの，反射波が卓越する環境では約 60%の解析結果が棄却されることを報告した．
 今回，気象庁海洋気象観測船の凌風丸の２箇所（反射波の影響の少ないマストトップと，影響の大きいデッキ）に GNSS アンテナを設置し，同時観測を行い，解析結果を比較した．

㻞㻚

図 㻞．お台場停泊中の 㻼㼃㼂 時系列（○：マスト，黒線：デッキ）と，㻳㻱㻻㻺㻱㼀㻟㻜㻞㻟㻔千葉市川㻕における 㻼㼃㼂（灰太線）との比較．㻌

観測と解析手法㻌

2016 年 10 月 20 日，凌風丸のレーダーマストに GNSS アンテナを設置し，以後デッキ上に設置したアンテナと共に，停泊中も含め連続観測を2017 年 3 月まで実施した（図 1）．
解析には JAXA の複数 GNSS 対応衛星軌道時
刻推定ツール MADOCA（Multi-GNSS Advanced
Demonstration Orbit and Clock Analysis）によるリ
アルタイム衛星軌道プロダクトを GNSS 解析ツール RTKLIB ver. 2.4.2 に適用し，1 秒間隔でアンテナ座標と共に天頂大気遅延量(ZTD)を解析した．
凌風丸の気象観測データを用いて ZTD を PWVに変換した．

㻟㻚

図１．凌風丸のデッキ㻔㻶㻹㻭㻾㻕とマストトップ㻔㻶㻹㻭㼀㻕に設置された 㻳㻺㻿㻿 アンテナ．㻞㻜㻝㻢 年 㻝㻜 月 㻝㻥 日（東京
都港区お台場）㻌

結果㻌

停泊中の船上及び近傍の GEONET 点の PWV
時系列を図 2 に示す．デッキ上のアンテナの場
合，1 日に数回誤差が大きくなるが，マストトッ

図 㻟．㻞㻜㻝㻢㻛㻝㻜㻛㻞㻜㻙㻝㻞㻛㻞㻢 の期間，船上解析の 㻼㼃㼂 と，船から 㻞㻜㼗㼙 以内の 㻳㻱㻻㻺㻱㼀 点における 㻼㼃㼂 との比較．
㻔㼍㻕マスト，㻔㼎㻕デッキ．図右の 㻠 文字列は，比較用いた
㻳㻱㻻㻺㻱㼀 点の 㻠 文字 㼕㼐．㻌プではそうしたノイズは見られない．約 2 ヶ月間(10/20~12/26)の比較結果（図 3）では，QC 後は両者とも近傍の GEONET 点との比較で RMS 約
2mm の一致を得るが．デッキのデータ棄却率が40%弱であるのに対し，マストトップの場合 1%と，安定した解析が可能であることを示している．
＊本研究は，㻞㻜㻝㻢 年京都大学生存圏ミッション研究「船舶搭載㻳㻺㻿㻿 による水蒸気解析精度向上に関する研究」の支援を受けました．㻌

― 195 ―

P204
MP-X の観測データを用いた HB 法による PAWR 観測の降雨減衰補正
佐野哲也・佐藤晋介・花土弘
1. はじめに

高時空間分解能の 3 次元降水観測を実施するフェーズ
ドアレイ気象レーダー(以下、PAWR)は、X 帯の電磁波を用いるため、降雨減衰の影響を強く受ける。このため、
PAWR 観測に対応した降雨減衰の補正手法の開発が必要とされる。
佐野ほか(2016, 秋季大会)は、吹田 PAWR とその周囲の 4 台の国土交通省 XRAIN の X-バンド二重偏波ドップ
ラーレーダー(以下、MP-X)で観測された大阪湾と大阪平野を通過した降水システムを例に降雨減衰の評価を行った。そこでは Park et al. (2005, JAOT) の方法により、
MP-X の偏波間位相差変化率(KDP)の観測結果より吹田
PAWR のビーム方向の降雨減衰量を推定した。しかし、直接 PAWR 観測データから降雨減衰量を補正する方法については十分議論していない。
そこで本研究では、MP-X 観測データを終端条件として、観測された反射因子の降雨減衰量を推定する Hitschfeld
and Bordan (1954）の方法(HB 法)を用いて、吹田 PAWRの等価レーダー反射因子(Ze)の補正を試みる。

2. 降雨減衰の補正量の推定方法

HB 法では、減衰係数をべき乗関数(k(r) = �Z�(r))で仮定し、観測された反射因子から、

���� ��� ����(1)��� � ���� �� ��� �� �� � �������

より真の反射因子を推定する。ここで、Z(r):真の反射因子(mm6 m-3)、Zm(r):観測された反射因子(mm6 m-3)、α,β :係数、r:レーダーからの距離(km)である。また、4 台の MPX 観測から吹田 PAWR のスキャンに対応する 3 次元極座標系に変換し作成した合成 MP-X の KDP で補正された反射因子(ZH)を真値と仮定し、降雨減衰量の推定に用いた。
本研究では、吹田 PAWR 観測で得られたある仰角及び方位角の Ze について、減衰補正を必要とする最遠点(re)の Ze とそれに対応する ZH を終端条件として、式(1)より、
������ ����� �� � ���� �� ��� � �� � �������� ����
�

(NICT)

コー域が広く見られた(図 1c)。吹田 PAWR では、Ze ≧40
dBZe のいくつかの小さな領域が見られ、そこより吹田
PAWR から離れる方向に Ze は急激に減少し、受信感度レベル以下となった(図 1a)。同じ仰角の Ze_corr の PPI 図
では、 Ze_corr ≧40 dBZe の広いエコー域とその中の
Ze_corr ≧50 dBZe 以上の降水バンドが見られた(図 1b)。
これらの点で、Ze_corr は ZH の PPI 図と似た分布を示した。
吹田 PAWR から仰角 5.3°、方位角 201.6°の方向の、本研究の方法で推定された経路積算減衰量(PIA(pw))と、合成 MP-X のレンジ毎の KDP より推定された経路積算減衰量(PIA(KDP))を、計算式及び用いたパラメータとともに図2 に示す。両者とも、吹田 PAWR から 12 km 付近まで緩やかに、20 km 付近まででは急激に増加し、それ以降では
28 dB 付近に収束する変動を示した。両者の正規化誤差(NE)は 5.2%と非常に小さかった。PPI 図上で十分な補正がなされたと見られる、方位角 150°から 240°までの方位
角毎の PIA(pw) (α: 0.1×10-4～2.0×10-4 で広範囲にばらつく, β: 0.657～1.001 に集中)と PIA(KDP)(図 2 中と同じ)のNE は、5.2～40 %であった。

4. まとめMP-X の KDP で補正された ZH を真値の終端条件としてHB 法により吹田 PAWR の Ze の補正を試みた。今回の結果を MP-X の KDP 観測結果から推定した PIA を比較した
ところ、良い一致を示した。適切な終端条件が得られれば、HB 法を用いることで、PAWR の Ze を高精度に降雨減衰補正できる可能性を示す。
謝辞: 利用した国土交通省 XRAIN のデータセットは、国家基幹
技術「海洋地球観測探査システム」:データ統合・解析システム(DIAS)の枠組みの下で収集・提供されました。
��������� � ����� ����� �� ��� � �� ������

α = 1.7 × 10-4, β = 0.733

�

�
�

�

�
������� �=2�� ���������

a = 0.139, c = 1.000(2)を満たす α と β を選ぶ(Ze と ZH: mm6 m-3, re: km)。α とβ の範囲は、Park et al. (2005)の結果を基に、それぞれ

0.1×10-4～2.0×10-4、0.500～1.200 とやや大きい幅とした。
選択した α と β、そして終端条
件から HB 法より降雨減衰量を推定し、補正された反射因子(Ze_corr)を推定した。

図 2 吹田 PAWR から方位角 201.6°(図 1 中の黒色の線分)、仰角
5.3°の方向の PIA(pw)と PIA(KDP) (いずれも dB 表記)。矢印はZe の減衰補正を必要とする最遠点を示す。距離解像度は 100 m
である。

3. 結果

2016 年 6 月 25 日 01:25 JST
から 01:30JST まで、大阪湾と大阪平野上を通過した降水シス
テムが、吹田 PAWR と 4 台のMP-X で観測された。以下、反射因子および減衰量をデシベル(dB)で表記する。01:26JST の仰角 5.3°の PPI 図において、合成
MP-X では ZH ≧50 dBZ の降水
バンドを含む ZH ≧40 dBZ のエ

図 1 2016 年 6 月 25 日 01:26 JST の(a)吹田 PAWR の Ze、(b)本研究の方法で補正された Ze_corr、(c)合成 MP-X の ZH。の仰角 5.3°の PPI 図(水平解像度:250 m)。すべて dB 表記である。白色の
等値線は 45 dBZe 以上を示し、5 dBZe 毎に引かれている。●印は吹田 PAWR の位置を示す。
□は方位角 201.6°の Ze における減衰補正を必要とする最遠点を示す。

― 196 ―P205

GPM Ku帯レーダーとモンゴル空港レーダーで得られたエコー強度の比較
岩崎博之＊(群馬大学教育学部)・金子有紀(EORC)・
飯島慈裕(三重大）・D.Oyunbaatar(IRIMHE)
1．はじめに2014年4月から運用が開始されたGPM主衛星の降水レーダ観測により，精度の高い高緯度地域の降水分布データが取得でき，高緯度地域における水循環の理解が深まると期待されている．
その応用研究に先立ち，ここではKu帯（ 13.6GHz）
降水レーダ（GPM_Ku）の精度確認のために，モンゴル空港レーダー(MAR:北緯47.83度/東経106.
73度)データとの比較を行った．
2. データと解析方法
1) データ： 解析には，サイドローブの影響が軽減されたGPM_Ku Ver.4データを用いた．検証
用データには，モンゴル水文気象研究所(IRIMH
E)から提供されたMARのCAPPIデータを用いた．
高度1－10kmのCAPPIデータは，15仰角(0–40度)
データから約8分毎に計算されている．GPM_Kuと
MAR_CAPPIの概要を表1にまとめる．
表1：GPM_Kuとモンゴル空港レーダーの概要

波長
水平分解能
鉛直分解能
時間分解能
観測範囲
最小測定
降雨強度

GPM_Ku2.2cm (13.6GHz)
5.2km
0.125km－
250km(走査幅)0.5mm/h(18dBZ)

MAR_CAPPI
5cm
2km
1km
約8分
半径180km0.1mm/h(5dBZ)

2) 解析方法： 2014-2016年の暖候期(4–9月)を対象とした．この期間にMARの探査範囲は，GPM_
Kuにより250回にわたり観測されている．GPM観測時間に最も近いMAR_CAPPIデータを選び出し，レーダーの影域がない標高2.5km(CAPPI高度1km)について(図略)，エコー強度の比較を行う．
図1は，2014年8月7日13.30Zにおける標高2.5k
mのGPM_KuとMAR_CAPPIのレーダー反射強度分布である．2つの強度分布は良く対応しているが，観測時間や空間分解能などの違いにより，画素スケールでは分布の特徴が一致するとは限らない．そのため，GPM_Ku画素のエコー強度と，それに対応するMAR_CAPPI画素±1画素の計9画素(6km×6km)の平均値との比較を行う．エコー強度の平均値は，9画素のレーダー反射 因子(Z)を基に計算を行った．
また，GPM_KuとMAR_CAPPIの，どちらか一方のみでエコーが観測されている画素は，バラツキが大きい傾向があるため，ノイズレベルが高い
画素と判断し，比較対象としなかった．
GPM_KuとKaデータには，地形Clutterの影響がなくなった高度(binCFB)が画素毎に与えられている．GPM_Kuの走査領域の端ではClutterの影響が強くなるため，このbinCFB値に閾値を設定す
れば，それらの品質が低いGPM_Ku画素を排除できる可能性がある．

第1図：2014年8月7日1329UTCのMAR_CAPPI(左)と
GPM_Ku(右)の標高2.5kmのレーダー反射強度分布．

3. 結果
図2aに，4–6月についてのGPM_KuとMAR_CAPPIのエコー強度の比較結果を示す．MAR_CAPPIに比べ，GPM_Kuのエコー強度は2–4dBZ低い傾向にあるが，両者の対応は良く，相関係数は0.66を越えている．この期間は低気圧に伴う比較的一様な広域のエコーの占める事例が多く，高い相関係数の要因になっている．逆に，積乱雲が発達し，小規模のエコーが多い夏期(7–8月)では，相関係数は0.44と低くなる(図略)．
高度2.5kmのデータに地形Clutterが残っている画素を解析対象から除くと，相関係数は0.679とやや大きくなる．しかし，サンプル数が360か
ら149に大きく減少する割には，相関係数に大きな改善は見られない．ClutterFree高度の情報を用いても精度向上の効果は小さいと考えられる．

第2図：GPM_KuとMAR_CAPPIのエコー強度の比較.
解析期間は4月から6月である．
a) ClutterFree高度を考慮しない場合の比較結果．
b) GPM_KuのClutterFree高度2.5km以下の画素についての比較結果．

― 197 ―

P206
グライダー搭載 OPC によるエアロゾル鉛直分布の地上リモートセンシング⼿法の検証*⼯藤玲（気象研）、藤吉康志（北海道⼤学）、⽇⼝裕⼆（滝川スカイスポーツ振興協会）、
林政彦（福岡⼤学）、清⽔厚（環境研）、⻘⽊⼀真（富⼭⼤学）

１．はじめにライダーとスカイラジオメータ（分光放射計）の地上観測データを複合解析することで、リモー
トセンシングによってエアロゾルの鉛直分布を推定する⼿法を開発してきた（Kudo et al. 2016）。
本研究では、グライダーに搭載した OPC（Optical
Particle Counter）によるエアロゾル鉛直分布の直接観測データを使って、開発したリモートセンシ
ング⼿法を検証した。
２．観測
本研究グループでは、⼤気境界層の組織的乱流の解明を⽬的に、2013〜2016 年にかけて、北海道
滝川市たきかわスカイパークにおいて、ライダー
をはじめとする様々なリモートセンシング機器に加え、グライダーによる⼤気境界層の直接観測を⾏ってきた（代表者、藤吉）。
グライダーは、動⼒を持たない１〜２⼈乗りの⾶⾏機である。セスナ等の曳航によって離陸し、
⾼度 3〜4km に到達後、滑空する。グライダーを観測に⽤いる利点は、⾃⾝からの排気がないため、
⼤気を汚さないこと、ある程度狙った空域を⾶ぶことが出来ること、⼀⼈分くらいの重量の測器を搭載できることにある。何よりも、低コストで観測が⾏えることが⼤きな利点である。
リモートセンシングの検証には、全 21 フライ
ト中、快晴時に⾏った３フライトの結果を⽤いた。
３．⽅法
OPC が測定する粒径ごとのエアロゾル数濃度から、消散係数を導出し、リモートセンシングの結果と⽐較する。
OPC から消散係数を導出する⼿順は、1）粒径分布の推定、２）複素屈折率を仮定したミー散乱計算である。粒径分布を２⼭の対数正規分布で仮定する。各⼭の⾼さ、モード半径、標準偏差を、
⾮線形最⼩⼆乗法によって OPC の観測値に最適化することで、粒径分布を得る。
消散係数を算出する際には、複素屈折率に、対流圏エアロゾルの⼀般的な範囲の値（1.40-0.005i、
1.5-0.01i、1.60-0.05i）を与えて計算し、532 と1064nm の消散係数の最⼩・中間・最⼤値を求めた。
Kudo et al. 2016 のリモートセンシング⼿法では、まず、スカイラジオメータからエアロゾルの
粒径分布の鉛直積算値と複素屈折率の気柱平均値を求める。次に、ライダーデータに対して、粒径分布と複素屈折率の鉛直分布を最適化し、消散係数を導出する。

３．結果
図１は、2014 年 9 ⽉ 26 ⽇の結果である。グライダーは、ライダー観測地点を中⼼に、概ね半径10km の円内を⾶⾏した。最⼤⾼度は約 2.5km で、
⼤気境界層内のエアロゾルを⼗分にとらえていた。
OPC から導出された波⻑ 532nm の消散係数の範囲は、0.01〜0.04/km。消散係数の鉛直積算値である光学的厚さは、0.03〜0.07。リモートセンシ
ングで得られた消散係数は、おおむね OPC の結果の範囲に収まっていた。また、光学的厚さは0.07 で、整合的な結果であった。
上記は、最も整合性の良かった事例である。その他の２事例では、リモートセンシングの⽅が、全層に渡って⼤きな消散係数を推定していた。特に、1064nm の結果に、⼤きなバイアスがあった。
この要因には、リモートセンシングで推定した粗⼤粒⼦が多すぎたか、または、OPC の観測が粗⼤粒⼦をとらえていなかった可能性が考えられる。
４．まとめグライダー搭載 OPC と、リモートセンシング
によって推定した消散係数の鉛直分布を⽐較した。３事例中１事例は、リモートセンシングとOPC の消散係数は、おおむね整合性のとれる結果であった。しかし、他の２事例では、⼤きなバ
イアスが⾒られた。

図１ グライダー搭載 OPC から導出した波⻑ 532nm の消散係数（左）。最⼩、中間、最⼤値は、それぞれ、複素屈折率 1.40-0.005i、1.5-0.01i、1.60-0.05i から求めた。ラ
イダーとスカイラジオメータの複合解析から得られた
532nm の消散係数（右）。
謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP26287111 の助成を受けたものです。

― 198 ―

P207

船舶観測データ解析による雲の研究*久慈 誠、村崎あつみ（奈良女子大）、堀 雅裕（JAXA/EORC）、武田真憲（東北大学大学院）、
松下隼士、塩原匡貴（国立極地研究所）

1. 背景と目的

さらに、目視観測により、0〜8 で表された雲量を百分

雲は冷却効果と加熱効果の相反する性質をもち、地球の放射収支に影響を及ぼす。しかし、放射強制力の推定幅が大きく、地球の気候変動予測の大きな誤差要因となっている [1] 。また、雲は時空間変動が大きく、形状や分布も多種多様であるため、特に観測サイトの少ない海上では、観測データが充分に蓄積されているとは言えない。そのため、船舶による定期的な雲の観測は、地球全体の雲の動態を把握する上で重要な役割を果たす。
そこで本研究では、船舶搭載型全天カメラと雲底高度計、目視による観測データの解析を行い、海上における雲の分布について報告する。

率（%）に変換して使用した。

3. 結果
図 1 に観測期間における全天カメラ、雲底高度計、そして目視による日平均雲量の時系列を示す。この図より、各データの雲量は概ね同様の変動をしていることが分かる。ただし、海氷域（2015 年 12 月 20 日〜2016 年

02 月 15 日）では、全天カメラから推定された雲量が過小評価する傾向がみられた。
また、各データの日平均雲量の相関をとった結果、全天カメラから推定された雲量との相関係数は雲底高度計
で 0.74、目視データで 0.70 と、それぞれ強い正の相関2. 観測データと解析方法を示した。これより、全天カメラによる雲量の推定は概

本研究では、まず南極観測船「しらせ」に全天カメラ

ね整合的であると考えられる。

システムを搭載し、天空の画像を取得した。観測時間間

04 月 18 日、事例数は 50244 である。
前処理として、画像天頂角 70 度以上の外側の領域とJ57
Cloud fraction (%)

隔は 5 分、観測期間は 2015 年 10 月 07 日から 2016 年

100
80
60
40
20
0
2015/11船上の構造物にマスクをかけトリミングを行った。デー

2015/122016/01

2016/02

Year/Month2016/03

2016/04

タ解析には、SI-BI 指標を用いた空の状態の識別手法 [2]

図1（以下 SI-BI 法と記す）を使用した。まず、画像の各画

軸は雲量（%）、横軸は年/月を示す。赤は全天カメラ、

素の RGB 値から天空の色を表す指標 Sky Index（SI）

青は雲底高度計、緑は目視をそれぞれ示す。

第 57 次南極観測における日平均雲量の変動。縦と、天空の明るさを示す指標 Brightness Index（BI）を求める。これを次式 1 に示す識別曲線にあてはめ、青空と雲の識別を行う。

本研究では、第 57 次南極観測における全天カメラ、雲−k×SI

BI = e,(1)

ここで、k は識別曲線の指数係数である。地表面アルベドの違いによりこの係数の設定が異なるため、開水域では k = 3.7、海氷域では太陽高度に依存した値を用いる[3]

4. まとめと今後の課題。また、雲として識別された画素の合計値を、天空全底高度計、並びに目視の観測データの解析を行い、雲量について調べた。その結果、海氷域では全天カメラが雲量を過小評価する傾向が見られた。今後は、海氷域における雲量推定の精度向上や、気象モデルおよび人工衛星
観測データとの比較検証を行う。

体の画素の合計値で除して雲量を求め、百分率（%）で

謝辞

表す。

致します。さらに、データ解析にあたり、奈良女子大学

それに加え、雲底高度計による観測データを使用した。これはレーザー光を射出し、雲底で反射された信号

第 57 次南極地域観測隊の関係者の皆様に感謝の藤本梨沙さんの協力を得ました。

を受信するまでの時間によって雲底高度を決定する測器

参考文献である。観測時間間隔は 36 秒、観測期間は 2015 年 11

[1] IPCC-AR5, 2013: Climate Change 2013.

月 14 日から 2016 年 04 月 13 日、事例数は 405319 である。雲底高度計による雲量（%）は次の式 2 により、雲[2] 山下恵・吉村充則, 写真測量とリモートセンシング,
47(2), 50-59, 2008.

底高度の観測頻度として評価した。

[3] 藤本梨沙, 奈良女子大学 卒業論文, 2015.

(雲量) = (雲底観測回数)/(有効観測回数) × 100. (2)― 199 ―

P208

南極氷床上を拠点とした夏季 45 日間の観測－第 58 次南極観測夏隊大気・雪氷チームの報告－
平沢尚彦(極地研)、林政彦(福岡大)、小西啓之(大阪教育大) 、小塩哲朗(名古屋市科学館)、
Nuerasimuguli Alimasi (ゼノクロク航空宇宙システム) 、中田浩毅(KKT イノベート)
１．はじめに第 58 次南極地域観測隊の夏隊として昭和基地から約 20km 離れた南極氷床上の S17 拠点（図 1）で 2016年 12 月 22 日～2017 年 2 月 4 日までの 45 日間のキャンプ生活をしながら大気・雪氷に関連する観測を実施した。観測の目的は大きく 2 つある。一つは氷床縁辺域における夏季の物質輸送のメカニズムを明らかにすることである。このために無人飛行機を中心とした観測を組んだ。もう一つは夏季の氷床表面の変化と水収支を明らかにすることである。特に表面融解に関連して表面から射出されるマイクロ波の輝度の時間変化を知ること、及び昇華蒸発の量や時間変化を抑えることを目指した。本講演では南極氷床上でのキャンプ生活や観測の様子と結果について紹介する。
２．S17 拠点でのキャンプによる観測
図 2 はゾンデ観測に関連した写真である。ヘリウム
ボンベは橇の上に保管し、雪上車を風よけにして気球にヘリウムを充填する。受信機や PC は雪上車の中に設置し、電源は雪上車のバッテリーからインバー
ターを通して AC100V を供給する。
58 次隊では S17 拠点に配備されている発電機や食堂棟を使用しており、雪上車だけのキャンプに比べて大掛かりな観測を実施できた。
３．観測の項目（１）無人飛行機観測
無人飛行機は福岡大学が中心に開発を進めてきた
カイトプレーンを用いた（図 3）。これによって、往復約 30km の海岸域までのエアロゾル分布の観測を実施した。
（２）高層気象ゾンデ観測
カタバ風や気温逆転層の日変化が物質輸送に与える影響を明らかにするために 1 日 2 回のゾンデ観測を実施した。
（３）ラドン、7Be 観測
広域の大気輸送を知るためにラドンの連続観測と7Be のフィルタサンプリングを実施した。
（４）氷床表面の水収支
降水量、昇華蒸発量、水蒸気フラックスの計測を実施した（図 4）
。昇華蒸発の計測では電子天秤を用いた連続観測を行った。
（５）マイクロ波観測
衛星観測のバリデーションとして、積雪表面から射出されるマイクロ波（6GHz, 18GHz, 36GHz）の連続計測とスノーピットによる積雪層構造の観察を行った。マイクロ波観測は、S17 拠点における時系列観測に加えて、約 80km 内陸の H128 地点までの雪上車旅
行によって空間プロファイルを取得した。
（６）AWS の設置
氷床上に設置した AWS の 10 年以上の運用を目指している。

― 200 ―

第１図 S17 拠点の位置。

図 2 高層ゾンデ観測用のヘリウムボン
ベと雪上車。

図 3 無人飛行機：カイトプレーン。

図 4 水収支観測設備。

P209
ビデオゾンデ観測データを用いた雲物理スキームの精度評価
吉住蓉子・川野哲也・川村隆一（九大院理），鈴木賢士（山口大農），齊藤靖博（宇宙航空研究開発機構）

はじめに

過程と短波放射過程にはそれぞれ RRTM スキームと 数値モデルによって雲内の微物理的構造をより正確に

Dudhia スキームを用いた．2 つの 1 モーメントスキーム

表現することは，降水予測精度の向上だけでなく，対流雲

LinとWSM6，
および3つの2モーメントスキームWDM6，に伴う雷活動の理解にもつながる．そのため，数値モデル

Morrison (MOR)，Milbrandt-Yau (MY2) の計 5 つの異なの雲物理スキームの改良は非常に重要である．

る雲物理スキームを用いた実験を行った．なお，積雲対流

 本研究の目的は，ビデオゾンデによる雲微物理直接観測

スキームは用いていない．初期値・境界値作成の大気デー

データを用いて数値モデルの雲物理スキームを検証する

タには気象庁 MANAL，地表面気温には NCEP-FNL，海ことである．数値モデル WRF の異なる雲物理スキームを

面水温には NOAA の OISST を用いた．積分時間は 2013

用いた数値実験を行い，その結果をビデオゾンデ観測デー

年1月21日1500JST－22日0300JSTの12時間である．

タと比較検証する．講演では，2013 年 1 月 22 日に種子島上空を通過した南岸低気圧に伴う降水雲の事例に関して紹介する．

結果
数値シミュレーション結果を気象庁解析雨量と比較す
ると，全てのスキームにおいて降水域が局所化し，降水強ビデオゾンデ観測データ

度が大きくなる傾向を示した．
図は2013 年1 月22 日0000

 本研究で用いるビデオゾンデ観測データは， 2012－－0200JST における降水雲内の各降水粒子（雲水，雨水，

2014 年冬季に種子島において九州大学・山口大学・

雲氷，雪，霰，雹）の平均質量濃度鉛直分布を示している．

JAXA・アラバマ大学によって共同実施された RAIJIN

ビデオゾンデ観測から得られた質量濃度鉛直分布と比較(Rocket launch Atmospheric electricity Investigation by

すると，上層の雪霰形成に比べて，下層の雨水形成が活発

Jaxa IN cooperation with academia) プロジェクト期間な傾向を示す WDM6 がビデオゾンデ観測データに最も整中に得られた．ビデオゾンデで撮影された雲内の降水粒子合的であると考えられる．また，WDM6 と WDM6 の 1の画像から粒径や質量濃度を導出し，降水雲の微物理的構

モーメント版である WSM6 と比較すると，上層の雪・霰造を解析した．

の鉛直分布は類似しているが，下層の雨水の鉛直分布に大2013 年 1 月 22 日 0058JST に初期段階にある南岸低気

きな差が生じている．降水粒子間の変換を示す項を比較す

圧の寒冷前線に伴う降水雲に対して飛揚されたビデオゾ

ると，雲水から雨水への autoconversion が WSM6 よりもンデは，0℃高度より下層において多数の雨滴を観測した．

WDM6 の方が特に大きな値を示した．

その中には3 mm以上の比較的大きな雨滴も存在していた．
また，0℃高度付近では雨滴と同程度の大きさの凍結水滴

当日は，より詳細な解析結果について報告する予定である．

が観測された．0℃高度より上方では氷晶や雪，霰が少数観測された．これらの特徴は Takahashi and Kuhara(1993) によって提唱された Warm Rain（＋凍結プロセス）
による降水形成が効率よく働いていることを示している．

数値シミュレーション数値モデル
ビデオゾンデで観測された南岸低気圧に伴う降水雲に対して，WRF (ver. 3.7.1) を用いた数値シミュレーションを行った．計算領域は種子島付近を中心にドメイン 1 を
1200 km 四方，ドメイン 2 を 200 km 四方に設定し，水平
解像度はドメイン 1 が 2.5 km，ドメイン 2 が 0.5 km である．PBL スキームには YSU，地表面物理過程スキームには Unified Noah land-surface model を用いた．長波放射― 201 ―

図. WRF 数値シミュレーションによる各降水粒子の平均質量濃度鉛直分布．

P210

Ka 帯レーダーを用いた台風 1618 号 (Chaba) の上層雲の観測∗

大東忠保・坪木和久・民田晴也・久島萌人 (名古屋大学宇宙地球環境研究所)
山田広幸 (琉球大学理学部)・岩井宏徳 (情報通信研究機構)

1. はじめに台風の上層雲は放射を通して、台風の強度と関係しているため、その雲微物理学的な特徴や生成・消失のプロセスを明らかにすることは重要である。その観測的な特徴の把握は、台風の数値シミュレーシ
ョンの検証にとっても重要であり、より正確な台風強度を再現することに寄与する。本研究では、2016
年に Ka 帯レーダーを用いて観測した台風 1618 号(Chaba) の上層雲について、雲微物理学的特徴や運動場を反映するレーダーパラメータの特徴を示す。

べるとかなり小さい。これは、この上層雲が存在する低温の温度帯で成長する粒子が立体的である
ことに起因していると考えられる。

2. レーダー観測名古屋大学の Ka 帯 (35GHz 帯) 偏波レーダーを琉球大学熱帯生物圏研究センター瀬底研究施設 (北緯 26.64 °、東経 127.87 °) に設置した。観測は 11仰角の水平走査、30 秒間の鉛直方向観測、1 方向(188◦ ) の鉛直 (RHI) 走査を 10 分ごとに実施した。

3. レーダーパラメータの特徴
台風 1618 号は最低中心気圧 905hPa(10 月 3 日
09〜15UTC) まで発達しながら (図 1)、久米島のすぐ西側を北上した。このため、台風の最発達時の上層雲を最接近時 (15UTC) では距離 135km ほどで観測した。レーダー上空の静止気象衛星の赤外輝度温度は 3 日 12UTC から 21UTC 頃までおよ◦
そ −70 から −75 C の間であった。
台風が最盛期で、かつ最接近した 3 日の鉛直観測によって得られたレーダー反射強度 (Zh ) の時
系列を図 2 に示す。観測できる最も小さな Zh (〜−25dBZ) でみると、上層雲は高度 10 から 17km に分布している。上層雲の下端は、台風中心からの距離が大きくなると若干高くなっている。上層雲の上半分では −10dBZ 以下と Zh が小さいが、下半分の層では 0〜10dBZ まで増加している。 RHI
観測によると、エコー上端はジェネレイティング
セルなどが見られず平坦であったが、下端では鋸歯状を示す時間帯が存在した。
1340UTC の Zh を図 3a に、鉛直ドップラー速度 (Vd ) を図 3b に示す。Vd は Zh で重みづけられた終端落下速度と大気の鉛直速度の和である。こ
の時間では、最大で 2m s−1 の正の (上向き)Vd が観測されている。粒子の終端落下速度は必ず下向きで負であるため、少なくとも 2m s−1 以上の上昇流が存在したことを示している。高度 15km 以上
では Zh 〜−20dBZ でほぼ一定であるのに対して、Vd は 4m s−1 ほどの変動を示し、最小で −2m s−1に達している。粒子の終端落下速度の見積もりが必要であるが、反射強度が十分小さいことから 1.5
から 2m s−1 の下降流が存在したと推定できる。
粒子の偏平度を示すレーダー反射因子差 (ZDR )は、Zh の大きな部分では 0dB 付近を示した。Zhが小さい上層雲上部では 1dB 程度とやや大きくな◦る。しかしながら、−15 C 付近で Zh が小さい時に頻繁に観測される 5dB 程度の大きな ZDR と比図 1 台風の中心気圧 (hPa、四角)、Ka 帯レーダーの台
風中心からの距離 (km、丸印)、および Ka 帯レーダーの位置における静止気象衛星赤外輝度温度 (◦ C、線のみ) の時系列。二重の横線は図 2 で示される時間帯。

図 2 鉛直観測により得られた 2016 年 10 月 3 日 00UTCから 4 日 00UTC までのレーダー反射強度 (dBZ)。

図 3 2016 年 10 月 3 日 1340UTC における鉛直方向の(a) レーダー反射強度 (dBZ) と (b) ドップラー速度 (ms−1 、鉛直上向きを正)。

― 202 ―

P211

ひまわり８号雲水量同化に向けたデータ特性調査
大塚道子（気象研），瀬古 弘（気象研・JAMSTEC），林 昌宏（気象衛星センター）
．はじめに
静止気象衛星から得られる大気追跡風や輝度温度（晴天域）のデータ同化は、現業の数
値予報では欠かせないものとなっている。一方、雲の影響を受けた赤外域の輝度温度同化
は、モデル内の雲の再現性や雲の効果を考慮
した放射伝達モデルの計算などの課題がある。
これに対して、雲域での衛星データ同化という観点では、リトリーブされた雲物理量の同化は、同化の過程ではそれほど計算資源がか
からないこと、モデルの水物質変数との関係がわかりやすいことなどが利点と考えられる
が、リトリーバルの過程で加わる不確実性を考慮する必要がある。
ひまわり 8 号では、可視、近赤外・赤外域のバンド数が格段に増え、水平解像度は、赤外 2 ㎞、可視 0.5〜1 ㎞に向上し、時間間隔も、
全球は 10 分、日本付近では 2.5 分毎になった。
ひまわり 8 号による最適雲解析（Optimal
Cloud Analysis：OCA）では、観測される放射量と高速放射伝達モデルより推定される放射量とを統計学的な手法により整合させることで、雲頂高度、雲の光学的厚さや雲粒有効半径といった雲物理量を推定する。これらのプロダクトは、A-train の各種プロダクトとの比較では、良い精度が得られている（Hayashi2016）。
本研究では、OCA プロダクトをメソスケー
ルデータ同化に利用することを念頭に、そのデータ特性について調査を行う。
．手法
OCA による CWP（雲水量[g/m-2]）とモデル（NHM：気象庁非静力学モデル，Δ5 ㎞/50層）より求めた CWP を比較し、誤差特性をみる。
OCA による CWP は、OCA で得られる雲の光学的厚さと雲粒有効半径より算出する。
NHM の CWP は、Jones et. al (2013)と同様に、モデル各層（n）の全ての水物質の混合比（qn[kg/kg]）から、以下の式により、雲底（CBP）から雲頂（CTP）まで積算して CWPへ変換する（g：重力加速度，P：気圧）。
CTP

CWP = Σ qn×(Pn―Pn-1)／g
CBP

．2&$ と 1+0 による雲水量の比較 2015 年 9 月 7 日 00UTC での OCA と NHMの CWP を示す（図１）。日本の南岸に延びる
停滞前線上に伴う CWP が大きい地域については、NHM で全体的に過剰ながら、両者で似たような形状となっている。深い対流雲の場合、OCA の光学的厚さの推定値が頭打ちになって、OCA の CWP が実際より小さくなっている可能性がある。一方で、この後に台風
18 号 にな る 熱帯低気圧周辺につい ては、
NHM で CWP がより小さくなっており、より詳細な調査が必要である。全領域におけるOCA と NHM の差のヒストグラムでは、
NHM が全体的に過剰であることがわかる（図２）。今後は、雲相や雲頂高度による場合
分けや各層での比較、位置ずれの考慮など、さらに解析を進めていく。

過少
過少

図１． 年  月  日 87& の雲水量．2&$（左図），1+0（右図）による値．右図で白色の部分は、JP を超えた値を表す．

図２．2&$ と 1+0 による雲水量の差のヒスト
グラム．2&$ と 1+0 の &:3 がともに JP
より大きい場合で，2&$ から 1+0 を引いた．
― 203 ―

P212
NICAM-LETKF を用いたマルチスケールデータ同化*近藤圭一 (理研 計算科学)、三好建正 (理研 計算科学)
1. はじめにMulti-scale localization 法は、アンサンブルカル
マンフィルタ (EnKF) において、異なる複数の局
所化スケールを用いることで、誤差相関のマルチスケール構造を考慮する手法である (Miyoshi andKondo 2013, SOLA; Kondo et al. 2013, SOLA)。中でも Dual localization 法は 2 つの局所化スケールを用いるシンプルな方法であり、従来の局所化手法と比較して解析誤差が大幅に改善することが確認されている。近藤・三好（2015，秋季大会）は、
10240 メンバーによる SPEEDY-LETKF（Miyoshi etal. 2014, GRL; Kondo and Miyoshi 2016, MWR）の結果を用いて、Dual localization 法の推定する背景
誤差相関が 10240 メンバーから推定された背景誤差相関を従来手法よりもよく近似できていることを示した。これらの結果をもとに本研究では、
実 際 に Dual localization 法 を NICAM-LETKF（Terasaki et al. 2015, SOLA）に実装し、背景誤差の空間構造や解析精度を検証する。
2. Dual localization 法
Dual localization 法は、少ないアンサンブル数によるサンプリング誤差のため従来の局所化手法
では考慮できなかった遠方の観測を同化するため、大スケールと小スケールに分けて解析を行う。
大スケールでは、遠方のサンプリング誤差を低減するために平滑化されたアンサンブル予報摂動と大きな局所化スケールを用いて大規模現象を捕捉する。小スケールでは従来通り高解像度の摂動をそのまま用い小さな局所化スケールを適用し、小スケールの現象を詳細に捉える。これにより観測の影響範囲を広げつつ、観測近傍の詳細な情報を維持することが可能となる。
3. 実験設定
本研究では、水平解像度 112 km の NICAM にLETKF (Hunt et al. 2007, Physica D) を適用した
NICAM-LETKF システムを用いて、NCEP 全球解析 に 使 わ れ て い る PREPBUFR デ ー タ お よ び
AMSU-A を観測データとして 6 時間毎に同化する。背景場の放射輝度温度の計算には RTTOV を用いている。
3. 結果
Miyoshi et al. (2015, Computer) の 10240 メンバ
ーEnKF の結果から、80 メンバーをランダムに抽出し、従来の局所化手法及び Dual localization 法を適用した誤差相関の空間分布を下図に示す。また比較のため、10240 メンバーを用いた誤差相関の空間分布も同時に示している。80 メンバーでもDual Localization 法によりサンプリング誤差の悪影響を抑えつつ、より広範囲の誤差相関がよく推定されていることがわかる。
4. まとめ上記により、Dual Localization 法は現実大気の観測を用いた実験でより精度の高い背景誤差構造を推定可能であることが示された。これをもとに今大会発表時には、最新の結果を発表する予定である。

図 2011 年 11 月 8 日 00 UTC におけるモデル 19 層目（～500 hPa）の黄色い星を基準とした気温の自己相関の水平分布。(a) 80 メンバーSingle localization: 局所化スケール 500 km、(b) 80 メンバーDual
localization 法: 局所化スケール 500 km, 1000 km、(c) 10240 メンバーによる局所化なし。
― 204 ―

P213
WRF を用いた平成 28 年度 6 月 20 日からの熊本豪雨の再現実験
金子 凌*(東京理科大学理工学研究科)，仲吉 信人(東京理科大学理工学研究科)
1. はじめに 2016 年 6 月 20 日に熊本を中心として発生した西日本の豪雨は，同年 4 月の熊本での震災で被害を受けた地域に更なる被害をもたらした．降水量の多いところでは時間 150 ミリの降雨が発生し，死者 6 名，行方不明者 1 名という甚大な被害をもたらしたことは記憶に新しい．本
豪雨の最たる原因は線状降水帯の発生によるものだと言われており，一つの範囲に長時間にわたり強い降雨が発生したことが被害を増大させた．著者らはメソスケール
モデル WRF を用いた本豪雨の再現計算を実施した．本
報告では，地形データの解像度や計算領域の違いが計算結果にどのような影響を及ぼすか検討する．
2. 計算手法
米国大気海洋局等が開発したメソスケールモデル
WRF を使用し計算を行った．計算領域は 2way の 3 重ネ
スティングを用いており，第 1 ドメインがおよそ北海道
から台湾までの領域，第 2 ドメインが関西，九州を覆う図 日  時  分の実況 ;5$,1上 ，&17 左下 ，&$6(−7RSRBO 右
下 &17

ような領域，そして第 3 ドメインに図-1 に示す領域を設定した．初期条件，境界条件には NCEP の再解析データ(空間解像度 1°，時間解像度 6 時間)を用いた．計算ケースは以下の 3 ケースである．CNT ケースとして WRF のデフォルトである地形データ(解像度 30 秒)を与えたもの，CASE-Topo として日本領域の地形データを国土地理院の 100 m 土地利用，50 m 標高データに変更したもの，
CASE-Topo_l として CASE-Topo の第 3 ドメインの領域
を対馬海峡側に拡大したものを設定した．
3. 計算結果と考察
実況と CNT，CASE-Topo_l の降水量に関して図 に図風速ベクトル示す．ここでは降水量が高かった 21 日午前 0 時 20 分のデータを用いている．CNT では熊本で雨が降らず強い降4. 今後の展望

水帯が福岡付近で発生した．しかしそれは線上降水帯では豪雨計算における地形データの改良，領域拡大の影響なく 1 時間ほどしか 100 mm/h ほどの強い降雨の時間はが高いことが確認された．豪雨の数値計算は特にカオス性

存在しなかった（図略）．CASE-Topo_l は，CNT より降が強く現れるため適切な計算設定について注意が必要で水帯がやや南下し，実況に近づいている．但し強降雨域はある．図 の収束場より，気圧配置に改善が必要であり，

対馬海峡付近にあり実況とのズレは看過できない．更に，

高次空間分解能の海水面温度の導入の効果を検討する必CASE-Topo_l，CASE-Topo ともに雲仙以北の山間部では要がある．

雨雲がトラップされ強い降雨が確認できることから地形謝辞「利用したデータセットは，国家基幹技術「海洋地球観測の影響は小さくない（図略）．
図 は CASE-Topo_l の第一層の風速ベクトル図であ探査システム」：データ統合・解析システム(DIAS)，地球

る．対島海峡付近で収束場が出来ていることが確認される．

環境情報統融合プログラム(DIAS-P)，並びに地球環境情

降雨の原因となったのではないかと考えられる．

報プラットフォーム構築推進プログラムの枠組みの下で収集・提供されたものである．
」謝意を表したい．

― 205 ―

P214
モデル高解像度化による夏季不安定性降水の再現性の調査林 修吾，山田芳則，橋本明弘，伊藤純至（気象研究所）

はじめに（ 目的）  夏季熱雷 のような 不安 定性降水の 発生位置 ・
時刻・発達 度合いを 数値 モデル 内で 正確に再 現することは 難しいと され ている ．そ こで， 数 値
モデルの水 平解像度 及び 鉛直解像度 を変えた 場合の再現性 への影響 を調 査するため に ，夏季 静穏・熱雷日 を対象に 複数 の設定で モ デルを実 行
し，その結 果を解析 した ．
対象期間と 解析方法  対象とし た 日は，年，月から主観的 に
夏季熱雷日 を複数選 択し た ．モデル ドメイン お
よび解析領 域は 関東 平野 およびその 周辺山岳 部を含む約NP四方とし た （図）．  用いたモ デルは ，気象 庁非静力学 モデル 1+0
で，モデ ル 水平 解像度は ，NP，P，P，P，の種類，鉛 直層は モデル 下端及び上 端 は変更 せずに層数の み ，，，層の種類（P
モデルは層のみ ），物理 過程は全て 同一のも のを利用した ．初期 値・境界値には各 日の-67を初期値とす る水平解 像度 NPの広領域1+0を分毎に与え， その時間後 の -67からの時間の再現実験を 行った． 結果
 図 に 年 月 日 の 事 例 に お け る 領 域 平 均
降水量の時 間変化を 示す ．上段は水 平解像度 を変化させた 実験結果 で ， 下段は水平 解像度 P
で鉛直層数 を 変化さ せた 結果である ．おおよ そ-67ころから 初期の降 水 雲が形成 され ，-67
以降に活発 な対流雲 から の 降水がも たらされ ていた．この タイミン グは 観測ともほ ぼ一致し ている（た だし場所 や規模 は 異なる ）．モ デル水 平
解像度によ る違いは ，降 水の形成 時 刻や発達 時
刻への影響 はほとん ど見 られず ，-67以降の発達度合いに 違いが見 られ る程度であ った ．た だ
し，その結 果地上の 降水 分布は 水平 解像度に よって異なっ た結果 と なっ た（図略 ）．鉛直層 数の実験ではさ らに違い が少 なく ，倍に 層数を 増加させた場合 でも ほぼ 同じ 結果となっ た ．図に は示さないが ，地 表降水分 布も ほぼ同 じであっ た ．
 また，別 の日の事 例で も 水平解像 度 または 鉛
直層数に応 じた系統 的な 変化は見ら れなかっ た ．
 以上から ，夏季熱 雷の 再現実験に 対して ， 鉛
直層数の増 強は影響 がほ とんど なか った．水 平
解像度の変 更は結果 に影 響を及ぼ し ているが ，その効果に ついては ，今 後，レーダ や ひまわ りの観測デー タ と比較 検証 しながら ， 再現性の 改
善につなが る要素を 検討 していく ． 

表 ．モデル水平 解像度 と 水平・鉛 直 格子数 （ 水 平 解 像 度 P 実 験 は 鉛 直 層 数 変 更 実 験 を 行 っ て い な い ） 水平

コントロール

鉛直層

鉛直層

解像度

実験

 倍 

 倍

 倍

[
[
[


[
[
[


[
[
[


G[NP [[G[P [[G[P [[G[P [[

鉛直層










図 モデルドメ イン お よび解析対 象領域
水平解像度変更実験.領域平均降水量

㼇㻜㻚㻜㻜㻝㼙㼙㻛㻝㼙㼕㼚㻚㼉
5.0
4.5
4.0

dx01km.ave

3.5dx500m.ave

3.0dx250m.ave

2.5

dx125m.ave

2.0
1.5
1.0
0.5

0.0
6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

18.0

㼇㻶㻿㼀㼉



dx250m鉛直層数実験.領域平均降水量

㼇㻜㻚㻜㻜㻝㼙㼙㻛㻝㼙㼕㼚㻚㼉
5.0
4.5
4.0

dx01km.ave

3.5

dx01km.z090

3.0dx01km.z120

2.5dx01km.ｚ180

2.0
1.5
1.0
0.5

0.0
6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

18.0

㼇㻶㻿㼀㼉


図 各解像度に お ける 降水量ピー ク値の時 系列  年  月  日の例 ― 206 ―

上 段 ： 水 平 解 像 度に よ る 違 い 
下 段 ： 鉛 直 層 数 によ る 違 い



P215

降水分布を考慮した石狩川流域における出水の再現
野澤千 菜美 １ ，馬 場賢 治 １ ，上田 博 ２ ，加藤 雅也 ３
（1： 酪農学 園大 学 大 学 院酪農 学研 究科
1.

２ ：名 古屋大 学

背景と目的

３： 名古 屋大 学宇宙 地球 環境 研究 所）

湿った空気塊が流入した影響により、最大で流域総降

気候変動の影響により、将来、豪雨の頻度や降水量

水量約 200,000 mm/h、流量約 5,700 m/s2 が観測されの増加が示唆されている。そのため、今後の出水の発た。特に 2 日～4 日にかけて流域全体に断続的に生について予測し、災害発生の予防に努めることが必20~30mm 程度の強い雨が降った。モデル計算流量と要となっている。石狩川のように国内の流域の大きな観測流量は、ピークまでの NS 係数は 0.73 で比較的よ

河川では降水分布により出水の仕方が異なると考えらく一致していた。
全期間でも NS 係数は 0.67 であった。

れる。この場合、将来予測を行うためには、過去の事例

4.

まとめ

を用いたモデル計算流量と降水分布の整合性を確認し事例 1 のように流域内で偏った降水がある場合、支なければならない。そこで本研究では、分布型流出モ

流において社会基盤等による流量制御の影響を受けやデルを用いて降水分布に着目しながら石狩川流域の出すいと推測される。モデル流量は降水分布に大きく影水の再現を行った。

響を受けていることが示唆された。今後、観測流量と2.

方法

モデル計算流量との比較地点を増やすことでより降水

石狩川は流域面積約 14,330 km 、幹線流路延長は約分布と流出の関係について把握でき、また実流量に近268 km の河川であり、多くの支流を合流して石狩湾へ

いモデル出力結果が得られると考えられる。今後の課と注ぐ[1]。本研究では、その石狩川流域を対象とし、レ題として、このモデルを用いた流出計算方法を用いてーダー・アメダス解析雨量を用いて、京都大学水文・水将来予測を行う予定である。

2

資源研究室により開発された「1K-DHM[2]」により流出計算を行った。降水データと流出データはともに
1km 格子で 1 時間毎である。モデル係数は位相に着目し、層厚や透水係数により調節した。観測流量は水文
水質データベース[3]より下流域の石狩大橋地点の流量を参照した。流出計算は、3000m/s2 を超えた 2010 年
8 月 21 日～30 日（事例 1）と 2011 年 9 月 2 日～11 日（事例 2）の 2 事例行った。その精度評価は、Nash-

図 1. 石狩大橋地点における事例 1 の流出計算結果

Sutcliffe 係数（NS 係数）により行った。
3.

結果
事例 1 の石狩大橋地点における毎時の観測流量とモ

デル計算流量、及び流域総降水量を図 1 に示した。寒
冷前線を伴う低気圧通過の影響により最大で流域総降
水量約 130,000 mm/h、流量約 3,000 m/s2 が観測された。特に 8 月 23 日～24 日にかけて、石狩川中流～下流域にかけて前線に沿って30～50mm 程度の激しい雨図 2. 石狩大橋地点における事例 2 の流出計算結果が降った。モデル計算流量と観測流量は、ピークまでの NS 係数は 0.84 でよく一致していた。だが、全期間では 0.16 と小さい値となっていた。

参考文献

事例 2 の石狩大橋地点における毎時の観測流量とモ[1] http://www.hkd.mlit.go.jp/zigyoka/z_kasen/kawa/pro_isikari.html

デル計算流量、及び流域総降水量を図 2 に示した。北[2] http://hywr.kuciv.kyoto－u.ac.jp/products/1K-DHM/1K-DHM.html

海道上に東西に延びる停滞前線に向かって台風からの[3] http://www1.river.go.jp/― 207 ―

P216
ヒマラヤ山岳域の landslide 災害への
局地的降水影響の評価（続報）       谷田貝 亜紀代・安藤 千晶・鈴木 隆太郎（弘前大理工）・          David Petley・Melanie Froude（英国・シェフィールド大学）

１． はじめに 地球温暖化により，アジアの湿潤地域は，豪雨の発生頻度の増加が指摘されており，洪水・土砂災害と局地降水およびその背景の気候要因の対応づけを行うことは，温暖化によるリスク評価，
被 害 緩 和 の た め に 意 義 が あ る ． Petley et al.
(2007)はインド総降水量や南アジアモンスーンイ
ンデックス（SASMI）とネパールの landslide 発
生数および死者数に，負の相関を指摘したが，今後現地の降水と landslide を比較する必要がある．
そこで本研究は，地形を考慮した日降水量データ
APHRODITE(Yatagai et al.,2012)の 0.05 度グリッドデータと，ネパールの landslide 災害記録と比較したので報告する．
２． データと解析手法
Landslide database は，インターネットニュー
スなどに基づく landslide 発生位置情報から，
2004-2015 年 6-9 月について降水が引き金となったもの（294 例）を使用した．ニュースによるため日付は現地時間である．
一 方 AHRODITE は ， ネ パ ー ル 水 文 気 象 局（DHM）が毎朝地方時 8:45 に雨量計にたまった水を計測した日付を使用している．すなわちネパール域の APHRODITE は前日の朝から日付の日の朝までの 24 時間の積算降水量である．
このため本研究では，APHRODITE 日降水量から 2 日間連続降水量を定義し統計解析した．
Landslide 発生位置情報は行政界情報に基づくため東西 5 つの開発区域と南北標高差による 3 区分
（山岳・丘陵・タライ）から図 2 に示す 15 地域
での領域平均降水量を計算した．これらを降水強度でランクわけし，それぞれの地域で降水強度ごとの landslide 発生割合を調べた．
さらに landslide,降水量,モンスーン循環との因果関係を調べるために，月ごとに降水量とモンスーン指標との関係を調べ，半旬平均降水量値に主成分分析（EOF）を適用し，主要モードとモンスーン循環，landslide 数との関係を調査した．
３． 結果図 1 に landslide が主に発生する夏季モンスーン

図 １  6-9 月 の 降 水 量 分 布 （ 背 景 ） とlandslide 発生位置分布図

図２ 6-9 月に 100-150(mm/2day)の降水があった場合の死者を伴う landslide 発生確率

期の降水と landslide 発生位置を示した．強い降水帯と災害頻発発生地域には対応関係が見られるが，南側の降水帯（Mhabarat 前面）よりは，
ヒマラヤの南側斜面に発生しやすい．統計的にも丘陵地域で発生確率が高く，特に①極西部開発区
域の山岳地域と丘陵地域とタライ平野，②中西部
開発区域の丘陵地域，③西部開発区域の丘陵地域，④中部開発区域の丘陵地域で降水量と landslideの対応が良かった．多くの地域では，降水量が多いほど landslide 発生確率が高かった．
SASMI と降水を比較した結果，7 月の SASMIとネパール降水量には有意な負相関があった．災害発生件数も 7，8 月に多いこと，EOF 空間分布の 特 徴 か ら ， Petley et al.(2007) が 指 摘 し た
SASMI と landslide による死者数の負相関は，主に Nepal7 月の降水量と landslide 死者数の正の相関から導かれたことがわかった．
４． 謝辞 本 研 究 に は 地 球 環 境 研 究 総 合 推 進 費 （ 
$3+52',7(代表谷田貝）および京大防災研一般共同研
究（*）を使用した．

― 208 ―

P217

領域気象モデルによる夏季の再現実験に対する土壌水分と人工排熱の影響	
 ＊鈴木智恵子，渡辺真吾（JAMSTEC），丸山篤志，清水麻美，大野宏之（農業環境変動研究センター）
	
 １．はじめに	 

5$Dī«Xa]gS6¼±Gĝ9D.>ī ĢÚĭ17Üz5§¸(.Ā&26«L_WYgQLg\5ī«6³êXa]gS2îďoá^Uc@ô¦đõîoá^Uc6įõ2

5q©ÂçGĤ (ĥC6¥ļG¥É(.mH1ăİĘ}±6ĽÜğº6Ãy!Üğ

３．結果と考察	 å¦bQM6uß5§(0?Ĭĕ4´GÁ/0   5  Í6Üà¬Gý)ī«L_WYg

DhÈ1ĸÜğ^Uc6ñÓt2(0QLg\5q©ÂçGĤ (.ĊÖ«ē6ÜlDïº7Ýð43ĢĎ6Ĺ!

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２．方法	
 

Ŀ«ē26Üàª!ACÌú54/.

ĸÜğ^Uc2(0   Gwï(４．まとめ	  ® Ï6ıÔG§ğ2(.Ç{¥ļGĒ/ ¢6ıÔG§ğ2(.ĸÜğ^Uc5A.jėá2(0Üğ¯  6ÜàĲÝĮ

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 Urban, Paddy 7,E-E«ēÝð
 Paddy-IRR 7Ýð1Î {5¤― 209 ―

 3 Ýð5$DÏ­Üà6Ê [] CTL 7q©Âç4(äãÖ4( IRR 7äãÖCAH 7q©ÂçC

P218
東京都市街地における WBGT 移動観測*河野恭佑・植田弥月・小田僚子(千葉工業大学)・稲垣厚至（東京工業大学）

１．はじめに
高温環境下での熱ストレスを評価する指標であ
る湿球黒球温度（以下，WBGT）が熱中症対策の一つの指標として一般的に広く用いられている 1)．
しかしながら，都市では地表面性状や構造物幾何の多様性により，街区環境に応じて熱ストレスが大きく異なると考えられる．そこで本研究では，
実都市の生活空間における暑熱環境把握を目的とした，都内の市街地において移動気象観測を実施
し，街区環境の違いによる WBGT の相違について検討した．

東京工業大学

大田区
300m

図-1

観測場所及び観測ルート

WBGT
黒球温度
気温
比湿

２．観測概要2016 年 8 月 25 日 14:07~14:52 に，東京都大田区
市街地の住宅街（図-1 黒線）及び中原街道（図-1
白線）にて屋外暑熱環境の移動観測を実施した．
本研究では，これらをそれぞれ「住宅街」「街道」と呼ぶこととする．2 台の台車に測器を載せた移動観測で，図-1 に示すルートを矢印の方向に約1.3m s-1 の速度で，台車間は約 5m を保ちながら走行した．1 台目の台車では天空写真・長短波放射量・前方写真・位置情報，2 台目では気温・相対湿度・大気圧・黒球温度・日射量・風向風速を測定した．なお，観測時は日向を概ね通るように走行した．
３．
「住宅街」と「街道」の比較
当日の気温は 30℃を超える真夏日で，相対湿度は約 50％であった．WBGT のルート内平均は“厳重警戒”2)に当たる 28.4℃であったが，ルート内では WBGT の変動があり，約 5℃の差異が生じた．
WBGT を含む各気象要素を「住宅街」－「街道」の値にして比較した結果を図-2 に示す．WBGT は「住宅街」の方が 0.2℃高い傾向にあった．各気象
要素を見ると，黒球温度は建物の密集度合の低い「街道」の方が 0.3℃高かったのに対し，気温と比
湿は「住宅街」でそれぞれ 0.2℃，0.4g kg-1 高かっ
た．WBGT は入力放射量に依存する傾向があるが3)，観測時の風速は平均して 1.6m s-1 と弱く，日中に家庭で放出された熱や水蒸気が建物の密集した住宅街に滞留していたことが考えられる．このよ
うに「住宅街」では「街道」に比べて周囲からの入力放射の影響が小さくても，熱や水蒸気が滞留することで WBGT が高くなる可能性が示唆された．

洗足池-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
WBGT・黒球温度・気温（℃），比湿（g kg-1）

図-2 WBGT 及び各気象要素の比較（「住宅街」値－「街道」値）
４．まとめ
東京都市街地の「街道」と「住宅街」において日中に暑熱環境の移動観測をした結果，ルート内の
WBGT は最大で約 5℃の違いがあった．また，
WBGT は黒球温度が高かった「街道」よりも「住宅街」の方が 0.2℃高く，これは「住宅街」において熱や水蒸気が滞留していたためと考えられる．
都市街区スケールの狭い領域でも，建物の密集度合の違いなどにより暑熱環境は細かく変化することが示唆された．
謝辞
本 研 究 は 科 学 研 究 費 補 助 金基 盤 研 究 A（ 課 題 番 号 ：25249066，代表：神田学）の支援を受けた．
引用文献
1) 環境省：熱中症予防情報サイト
http://www.wbgt.env.go.jp/
2) 日本生気象学会：日常生活における熱中症予防指針
Ver.3，2013.
3) 大橋ら：都市域のさまざまな活動空間での WBGTの比較，日本生気象学会誌，2009，46(2)，pp.59-68.

― 210 ―

P219
先進技術を用いた暑熱対策設備の効果検証
山森賢也＊（東京理科大学理工学研究科），三科博（浜松市役所），仲吉信人（東京理科大学理工学部）

4.まとめ
 観測の結果よりフラクタル日除けとミストオーニング
は総合的な快適感指標の SET*を低下させる．また，熱負荷の低下により，フラクタル日除け下では他の場所よりも平均皮膚温度が低いことを確認できる．平均皮膚温度が低下するので，フラクタル日除け下では快適感が上がると考えられる．以上のことからフラクタル日除けが人体に与える熱負荷を低下させ，快適感が上昇することが分かる．
謝辞：本研究は JSPS 科研費 26241029 の助成を受けたものである．ここに謝意を表す．
Reference

1. 中村美紀酒井敏大西将徳古屋姫美愛㻌 (2011)フラクタル日除けによる放射環境改善効果日本ヒートアイランド学会論文集㻘㻌vol.6, 8-15㻌
2. 仲吉信人(2012) 人の動線に沿った熱環境・温熱生理評価のための人体装着型計測システムの開発と応用，東京工業大学国際工学専攻博士論文
3. 鈴木智之，仲吉信人，長期連続計測を可能とする小型・低消費電力・装着型の高い体温センサの開発，土木学会論文集 B1（水工学），
Vol.72（2016），No.4，I_67-I_72

3. 結果と考察，F はフラクタル日
図 1 の REF は基準点（日射環境）
除け，F+V は緑化フラクタル日除け，M はポール型ミスト，M+O はミストオーニングである．これを見ると，フラクタル日除けとミストオーニング下では総合的な温熱指標である SET*が低いことがわかる．これの原因として
平均放射温度が低いことが挙げられる．
（紙面の都合上，10 日の移動観測のデータの SET*のみ．12 日の固定観測でも同様のことが言えた．
）
図 2 の緑色はフラクタル日除け，灰色は緑化フラクタ
ル日除け，黄色はポール型ミスト，青色はミストオーニ
ング，色分けしていないのは日射環境を歩行中のときである．これを見ると，フラクタル日除け下とミストオー
ニング下のときは皮膚温度が低下している．それと比較すると，他の暑熱対策設備は変化が無いか上昇してい― 211 ―

45

SET*[℃]

42
39

36
33

REF

F

F+V

M

M+O

図 1 各設備の平均 SET*
37

Tskin[℃]2. 研究方法
上野恩賜公園ではオリンピックのパブリックビューイ
ングのための会場が設置され，熱環境の向上を図るために先進技術を導入した暑熱対策設備が置かれた．本研究では上野恩賜公園に設置された暑熱対策設備を対象とした．被験者は健康な 20 代男性 12 名である．観測実施日
は 2016 年 8 月 10 日と 12 日である．10 日の観測時間は15：06～15：38 である．12 日の観測時間は 12：30～
15：00 である．10 日の観測では被験者を 4 グループに分け，日射環境下を歩行移動した後，各暑熱対策設備にて5 分間待機することで日射環境下からの熱ストレス緩和を検証した． 12 日の観測は各暑熱対策設備下で固定観測を行い，その場の熱環境を観測した．
気象測定項目は気温，湿度，風速，短波・長波放射とし，熱環境計測システム 2）にて測定した．また，生理量として被験者の皮膚温度をボタン型センサ（サーモクロ
ン SL，KN ラボラトリーズ にて観測し，深部体温は耳栓型温度センサ（ITPO010-27，日機装サーモ）を自作の小型データロガー3)にて観測し，被験者の体感申告（温熱感，快適感）の時間変化をアンケートにて収集した．被験者着衣は全員緑色の T シャツと長ズボン（clo 値
は 0.43）に統一した．

る．この原因として，上述のようにフラクタル日除け下とミストオーニング下では総合的な温熱指標である SET*や平均放射温度が低いことが挙げられる．フラクタル日
除けで SET*が低くなるため，人体への熱負荷を小さくし，平均皮膚温度を下げることにつながるのではないかと考えられる．
図 3 を見るとフラクタル日除け下とミストオーニング
下では平均快適感が高い傾向にある．これの原因は図 2より平均皮膚温度を下げるので人体が快適と感じるのではないかと考えられる．

36
35
34
33
15:06

15:16

被験者X

15:26

被験者Y

15:36

被験者Z

図 2 各設備の皮膚温度

快適感

1. はじめに
現在，都市のヒートアイランド現象が問題になっている．これの原因の一つに，都市の劣悪な熱・放射環境により都市部の表面温度の上昇が挙げられる．
これに対して東京都では，熱環境の向上を図るために様々なヒートアイランド対策を推進している．ヒートア
イランド対策として，屋外空間の快適性を向上させる技
術としてミスト噴霧やフラクタル日除け  などが知られている．東京都と事業提携している企業はこれらの先進技術を有する対策設備を提案している．しかしながら，これらの設備が作り出す熱環境や放射環境，人体へ与える影響評価の優劣の実空間における検証は事例が少ない
かなされていないのが現状であり，定量的な評価が求められている．そこで本研究では企業が提案している先進技術を用いた暑熱を緩和する対策設備を実空間内において，被験者実験による人体への影響評価と固定観測による環境評価を実施した．

6
5
4
3
2
1
0

W

F

F+V

M

図 3 各設備の平均快適感

M+O

P220

日本における日降水グリッドデータの風による捕捉損失の補正
増田 南波(弘前大), 谷田貝 亜紀代(弘前大), 上口 賢治(気象庁), 田中 賢治(京大防災研)

1. はじめに

降水量は 12-2 月平均で未補正降水グリッドか本研究では北日本の降水量定量評価を目的ら 44.4.％増加した。

として、雨量計観測値に基づく 0.05°日降水グ

この補正効果を検証するため、東北地方をリッドデータである APHRO_JP の日捕捉率補中心に 9 箇所のダムへの流入量（R)と、未補正正を行った。北日本の降水は、冬季季節風の影

グリッド降水量（P）および補正降水量（𝑃𝑃𝑐𝑐 ）響により日本海側における降雪が特徴である。 を比較した。
よって北日本の降雪はこの地域の水資源にとRって極めて重要であることから、特に冬季降P𝑐𝑐𝑔𝑔 − 𝐸𝐸

水量の正確な把握が求められている。また、降P𝑐𝑐 − 𝐸𝐸

P𝑔𝑔 − 𝐸𝐸

水観測において雨量計は直接観測のため定量性に優れているが、風の影響で特に雪の場合に捕捉率が低下するために捕捉率補正が必要とされる。本研究では 2009 年から 2014 年の

図 2 各ダムにおける 1 水文年の流入量(S)と降水量と蒸発散量の差(P-E)

日本気象庁提供 AMeDAS の降水量、風速、気未補正グリッドから求めた 1 水文年(9 月-8

温、積雪深を日別値として使用し、先行研究に月)間の降水量 P を集水域の 1 水文年間の流入より求められている AMeDAS 捕捉率補正の式

量 R は大きく上回るが、捕捉率グリッドをかを使用した。

けると P<R ではあるが水収支誤差は小さくな

2. 降水グリッドの補正方法

った。ERA-interim による蒸発散量(E)を用い、まず、風を観測している 900 地点のデータ

R と P-E を比較したところ、補正前は P-E は R

で捕捉率に関する 0.05°格子の日グリッドデー
タを作成した。また、APHRO_JP と同じ手法での 58％であったが、補正降水量を用いた𝑃𝑃𝑐𝑐 -E

未補正の雨量計データを使って 0.05°格子の日での捕捉率補正も行ったところ、それと比べ降水量グリッドデータを作成した。この 2 つて、日単位で補正係数を計算した本研究手法のグリッドから捕捉率補正をした降水量グリは、冬期北日本での降雪降水量をより多く補ッドデータを作成した。

正する結果となり、より真値に近づいたと考

3. 結果

えられる。

は R の 76％となった。先行研究同様に月単位

4. まとめ
本研究の方法によって APHRO_JP に日捕捉率補正を適用した結果、定量性に優れた日降
水量グリッドデータを作成することが出来た。
5.参考文献図 1 補正による日降水量分布の変化。補正前(左),補正後(右)(122 月 2009-2014 平均)カラーバーは降水量[mm]を表す。

捕捉率補正を与えることで、東北地方における降水の分布は時間・空間的に大きく変化
し、2009－2014 年での東北域での平均陸地総[1]Adam, J. C., and D. P. Lettenmaier, Adjustment of global gridded
precipitation for systematic bias, J. Geophys. Res., 108(D9), 4257, doi:
10.1029/2002JD002499, 2003.
[2] Kamiguchi, K., O. Arakawa, A. Kitoh, A. Yatagai, A. Hamada,and N.Yasutomi (2010): Development of APHRO_JP, the firstJapanese high-resolution daily precipitation product for more than
100 years, Hydrological Research Letters , 4, 60-64[3]横山宏太郎, 大野宏之, 小南靖弘, 井上聡, 川方俊和, 2003:冬期における降水量計の捕捉特性. 雪氷, 65, 303-316― 212 ―

P221

偏西風ジェットの出現位置の経年変化と運動量・エネルギー輸送との関係
高見真和 村上茂教 （気象大学校）
1 はじめに 中緯度偏西風帯の対流圏界面付近に形成される亜熱帯ジェット（STJ）と寒帯前線ジェット（PFJ）は、対流圏の気団の境界となっており、これらのジェットの出
現位置の変動は気候変動の重要な指標となり得る。ただし、PFJ は時間平均すると明瞭ではなくなることから、ジェットの変動に関する先行研究では STJ、PFJ を区別していないものも多い。そこで、本研究では、JRA-55の再解析データを使用して、各時刻における STJ と PFJの軸の位置を Strong and Davis（2007）が提唱した最大風速面（SMW）の概念を用いて個別に決定した上で、それらの出現頻度分布を求め、それを基にジェットの出
現位置の変動を調べ、運動量輸送などとの関連性を調べた。
 SMW は、上部対流圏と下部成層圏に広がる対流圏ジェットコアの中で、最も風速が速い高度を結んで得られる曲面であり、
各時刻において STJ と PFJ の軸は SMW
上を通過する。

2 ジェットの出現位置の経年変化

 図 1 に、調査期間全体の 1959 年～2015 年におけるSTJ（下段）と PFJ（上段）の軸の平均位置を期間後半と前半の出現頻度の差の分布と共に示す。図からは、ジェット軸の変化が必ずしも全経度で一様に現れているのではないことが見て取れる。また、期間の取り方を変えると別のシフトの特徴が見える可能性もある。そこで、
STJ、PFJ それぞれに地域と期間をいくつかに区切って、その地域と期間でのジェット軸の有意な位置の変化を検定を行った上で抽出したものが、それぞれの地図の周囲に書き加えられている。

全経度については、STJ の 1989 年～2004 年における極側シフト（NP シフト）と、PFJ の 1989 年～2014 年
における赤道側シフト（EQ シフト）が検出された。地域的には、中東での全期間における STJ の NP シフト、
21 世紀における太平洋東部での PFJ の NP シフト等が検出された。

3 運動量輸送・熱輸送の変動との関連性

 STJ は、ハドレー循環による角運動量輸送がその維持・形成に強く関わっており、PFJ は中緯度傾圧帯の南北温度傾度と温度風バランスするように形成される。そこで、ジェットの出現位置の変動と大気循環による運動量・エネルギー輸送の関連性を調べた。
 STJ については、全経度で STJ の NP シフトが有意であった 1989 年～2004 年の期間で輸送量の変動との間に有意な相関は見られなかったが、地域的には、中東
で NP シフトが有意であった調査期間全体で、STJ の位置の変動と発散風による乾燥静的エネルギー（DSE）輸送の収束位置の変動との間に有意な相関が認められた。
一方で、PFJ の変動は、全経度で EQ シフトが有意であった 1989 年～2014 年の期間に、擾乱による輸送の変動との間に有意な相関が認められた。図 2 に、その期間における PFJ の平均位置と EP フラックスの期間後半の平均と期間前半の平均、及びその差を示す。

図 2 1989 年～2014 年における PFJ の平均位置（黒丸）と後半（左）と前半（中）の EP フラックス及びその差（右）EP フラックスの南北成分は擾乱による運動量輸送に対応しており、その発散位置は前半では北緯 52°付近、後半では北緯 50°付近に見られる。このことは、期間の前半から後半にかけて運動量収束位置が赤道方向へシフトしていることを示し、PFJ の軸の変動と整合的である。

4 今後の課題

図 1 期間全体におけるジェットの平均位置と後半と前半の出現頻度の差及び検出された有意な地域的トレンド（黒枠：各地域、色枠：全経度、青字：NP シフト、赤字：EQ シフト）

 本研究では、出現頻度分布に基づいて STJ と PFJ の出現位置の有意な変化を抽出し、特に PFJ の帯状平均
位置と擾乱による運動量収束位置の変動との間に有意な相関を見出した。今後は、ジェットの変動の地域的な特性を輸送量との関連で明確に示したい。また、本研究では、ジェットの速度に関する変動は調べていない他、北極振動や ENSO 等との関連や、地球温暖化との関連性についても、まだ十分に調べていない。さらなる研究の余地がある。

― 213 ―

P222

山岳波の初期値問題の解析解小林 大輝（気象庁予報部数値予報課）

金久 博忠（気象大学校）

1 はじめに

4 山岳波の定常解

本研究のテーマである「山岳波」とは、気流が山を越えるときに発生する重力波のことである。線形化
方程式の初期値問題から得られる解析解と、よく知られている定常解を比べ、BV-thinking（e.g., Harnik
et al. 2008）を用いて、山岳波の発達メカニズムを明確にすることを目指す。

基本場の水平風に、正のシアーがある場合、擾乱場に静力学平衡を仮定し、浮力擾乱が求まる。

2 支配方程式

ここで、Ri = N 2 /Λ2 はリチャードソン数。

b(z, x) =
2

−N H

√

√
(
)
√
ū(0)
ū(z)
cos Kx + 4Ri − 1 log
ū(z)
ū(0)

水平方向に x 軸、鉛直方向上向きに z 軸をとった２次元系で、安定成層・静力学平衡の状態にある、一様シアーをもつ水平基本流 ū(z) を考える。

dū
db̄(z)dϕ̄(z)= Λ(一定), w̄ = 0,
= b̄(z),
> 0.
dz
dz
dz
b は浮力、ϕ はジオポテンシャルを表す。渦度擾乱
q ′ 、流線関数（擾乱）ψ ′ 、浮力擾乱 b′ として、基本場
周りの線形化方程式を支配方程式とする。

)
∂
∂
∂b′
+ ū
q′ +
= 0,
∂t
∂x
∂x
(
)
∂
∂
∂ψ ′ db̄
+ ū
b′ −
= 0,
∂t
∂x
∂x dz

(

上の図は、−N −2 b を図示した。ただし、地形の振
幅 H = 1 km、ブラントバイサラ振動数 N = 0.01
/s、地上での基本流 ū(0) = 10 m/s、基本流の鉛直勾
配 Λ = 0.001 /s、地形の波長 L = 10 km。

3 基本場（離散モデル）と境界条件

5 山岳波の解析解

区間一様の基本浮力場b̄ = b̄(z) を考える。

z

N
∑
db̄
=γ
δ(z − zn )
dz
n=0

z2

初期擾乱がなく、層の数 N = 10、地形の波長
L = 10 km、不連続面間の距離 Z = 1 km、基本場の浮力のとび γ = 0.1 m/s2 (ブラントバイサラ振動
数 N = 0.01 /s に相当)、地形の振幅 H =√1 km とし、正のシアー（Λ は z = 6 km で ū = γ/Z/K(zn − zn−1 = Z(一定))

γ

z1
z0

γ

b̄(z)

γ

浮力不連続面上の擾乱に着目し、z ̸= zn で初期擾乱がないと仮定すれば、擾乱場は次の式で書くことができる。

q̂(z, t) =

N
∑

n=0

b̂(z, t) =

N
∑

n=0

となるようにとる）の場合、定常解に近づく様子が見られた。青線は渦度 q を、赤線は等温位線の変位(∝ −b) に相当する。

q̂n (t)δ(z − zn ),b̂n (t)δ(z − zn ).

フーリエ変換した支配方程式を z = zn まわりで積分すると、離散モデルの方程式が得られる。

()∂+ ikUn q̂n (t) + ik b̂n = 0,∂t()∂
+ ikUn b̂n (t) − ikγ ψ̂n = 0.
∂t

地形として h(x) = H cos(Kx) を考え、線形近似（w(z0 + h(x), x) ∼= w(z0 , x)）のもと、地形にすべり
条件 w(z0 , x) = U0 dh/dx を課す。

6 今後の課題
負のシアーについて、基本流が 0 になる高さ（critical level）の挙動について、BVthinking で明確化することを目的とする。

― 214 ―

P223
熱帯域東インド洋における地域による水蒸気変動特性の違い
1

2*飯田大晴 ・安永数明

1)富山大学大学院 理工学教育部，2)富山大学理工学研究部/海洋研究開発機構
1. 研究概要

うに，どの緯度においても，可降水量は

熱帯海洋上において，「降水量は大気中の56mm で，その時間変化量は±0 付近で頻水蒸気量の増加に伴って指数関数的に増大度極大となっている．また，可降水量が増加する」事が明らかになっている（Bretherton

するほど時間変化量が負となる割合は増え

et al. 2004）．しかし，この降水量と大気中

る．この緯度による分布の違いを調べると，の水蒸気量の関係における地域の違いにつ赤道上(E 領域)では N・S 領域と比べて観測いては，よく分かっていない．本研究では，

可降水量が 45~60mm により集中し，時間

熱帯域東インド洋を対象に，水蒸気と降水

変化量もより小さいことが分かった(例えの関係の緯度による違いについて調べた．

ば下図 d)．

2. 解析手法・解析結果

次に全層の可降水量ではなく，上層の可降本研究では，可降水量，比湿，気圧，風，水量に注目して頻度分布を調べると，赤道のデータとして ERA-Interim を使用した．

上(E 領域)のほうが，高可降水量(上層可降

解析期間は，1998 年 1 月―2013 年 8 月と水量が 7mm 以上)の頻度が高かった．(例えした．

ば下図 e)．更に上層の可降水量のビン毎に

スマトラ島西岸，東経 84～90 度，におい

正規化して緯度による違いを比べると，全て，南緯 9 度～南緯 3 度(S 領域)，南緯 3 度

層の可降水量の時間変化量は，赤道上(E 領~北緯 3 度(E 領域)，北緯 3 度~北緯 9 度(N域)でより負になる割合が大きくなってい領域)の 3 つの緯度に分けて，可降水量の二た(下図 f)．さらに，この可降水量の時間変次元頻度分布を計算した．下図(a)~(c)は，そ化量を各項に分解して調べると，水平移流

れぞれ S，E，N 領域に関して得られた可降が下図 f のような違いの原因であることが水量とその時間変化量に関する二次元頻度分かった(図略)．

分布図である．この図(a)~(c)に示されるよ
(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

図：(a)~(c)それぞれ S 領域，E 領域，N 領域について可降水量(mm)と可降水量の時間変化量(mm/1day)に関する二次元頻度分布図．(d)二次元頻度分布図の緯度による違い(N 領
域－E 領域の頻度の差)．(e)上層の可降水量(550hPa より上層)と全層の可降水量の時間変化量に関する二次元頻度分布の N 領域と E 領域の差．(f)(e)と同じ．ただしに関する二次
元頻度分布を各可降水量のビン毎に正規化してから差をとったもの．(d)~(f)において，負の箇所にハッチが施されている．
― 215 ―

P224

西部北太平洋暖水域における水温勾配と台風発達との関係*中山尋斗(東京学芸大) , 佐藤尚毅(東京学芸大/JAMSTEC)
1.

はじめに

4.

考察

Sato et al. (2008)では衛星観測データを用いて、夏季のCOMPOSITE_RUN では SMOOTH_RUN に比べると、SST

西部北太平洋暖水域で台風が発達する際、南方では強いの南北勾配の影響で台風の構造が非対称になり、発達の

南西季節風による鉛直混合で海面水温が著しく低下する

効率が悪くなったと考えられる。つまり、本研究の結果

一方、北方では相対的に海上風が弱く、海面水温の低下

は、水温勾配が小さい時の方が台風は発達しやすいといが少ないため、南北で海面水温の勾配が大きくなることうことを示している。

を示した。またこの時、海面水温が高い北方に海面熱フまた、当該海域の海洋内部での水温勾配(混合層深度のラックスや水蒸気量が偏ることから、水温勾配と台風発

傾斜)は太平洋十年規模振動(PDO)や数年規模振動(ENSO)

達過程の非対称構造との関係性を示唆した。

の影響を受けて変動しているため、何か関係があるのか

本研究では数値シュミレーションを行い、当該海域の水もしれない。

温勾配が台風の発達過程に対してどのような影響を及ぼ(a)COMPOSITE_RUN

しているのかについて調べる。
2.

方法
領域気象モデル WRFver3.1.1 を用いて、シュミレーシ

ョンを行った。領域 1 は水平格子間隔 90km で計算領域
は 6660km×7830km、領域 2 は水平格子間隔 30km で計
算領域は 4080km×4530km としてネスティングした。
計算初期時刻は気象庁発表の台風発生日から 2 日前として、台風発生日までの 48 時間積分を行った。事例は水温勾配の大きい海域で発生した台風の中でも比較的再現性が良かった 2005 年 7 月 31 日に発生したものを選択した。本研究では水温勾配の影響を調べるために、台風発(b)SMOOTH_RUN

生時に海面水温の勾配が顕著に大きくなった事例の SSTをコンポジットしたものに差し替えた COMPOSITE_RUNと、SST をその水温勾配のおおよそ中間値である 29.2℃の一様とした SMOOTH_RUN の二つの結果を比較する感度実験を行った。
3.

結果
図は 2005 年 7 月 31 日 12 時(UTC)の様子である。海面更正気圧を見ると中心気圧は SMOOTH_RUN の方が低くなった。しかし、低圧部の領域は COMPOSITE_RUN の方が西側に広がりを見せ、海上風速 12m/s 以上の領域も北西方向に伸びているのが見てとれる。また、950hPa での図2005 年 7 月 31 日 12 時(UTC)における相当温位は SMOOTH_RUN で台風中心付近に極大値があり(a)COMPOSITE_RUN と(b) SMOOTH_RUN の計算結果(領域

同心円状に分布しているのに対して、COMPOSITE_RUN で2)。陰影は海上風速(m/s)、コンターは海面更正気圧は北西方向に広がっていた(図は省略)。

(hPa)で間隔は 2hPa。

― 216 ―

P225

北太平洋の爆弾低気圧が海洋深層に及ぼす影響
吉田 聡 、佐々木英治 、笹井義一 、細田滋毅 （：-$067(&$3/、：-$067(&5&*&）

はじめに+、若手研究Ａ、挑戦的萌芽研究

爆弾低気圧は冬季に海上で急発達する低気圧であ. の支援を受けた。

り、暴風、波浪、高潮などの海洋災害の要因となる。

参考文献しかし、冬季は海洋混合層が厚く、台風のように衛Kuwano-Yoshida, 2014, SOLA, 10, 199−203,

星による海面水温観測から海洋の変化を見出すのは

doi: 10.2151/sola.2014-042.

困難である。そこで我々は高解像度海洋モデルによKuwano-Yoshida et al. 2017, GRL, 44, 320–329,

るシミュレーションと高頻度自動海洋観測を用いて、

doi: 10.1002/2016GL071367.

爆弾低気圧が海洋に及ぼす影響の実態解明を進めている。本稿では海洋長期シミュレーションデータの解析 Kuwano-Yoshida et al. 2017 と高頻度海洋観測の概要について報告する。
データ解析と観測概要
 データ解析では、地球シミュレータ用海洋大循環
モデル 2)(6 の  度解像度準全球長期過去再現実験の  年～ 年冬季の  日毎瞬間値出力を用いた。実験の強制力である 1&(31&$5 再解析の  日平
均地表気圧の  時間変化率を緯度  度で規格化した /'5（Kuwano-Yoshida 2014）を利用し、前  日
で /'5≧ の事例を爆弾低気圧とした。月平均の爆弾低気圧活動度は /'5≧ の月積算を月の日数で割った /'53 を指標とした。
 観測では、アルゴフロートを  に  機、
 に  機、北西太平洋に投入し、冬季通常時

図 ． 月の爆弾低気圧活動度の活発な年と不活発な年の °(～°( 平均の鉛直流振幅の差の南
北鉛直断面（PGD\陰影）．太実線は 有意な領域．細実線は海水温の  月気候値（℃）．

は  日毎 P 深まで、爆弾低気圧通過時は  時間
毎 P 深までのプロファイル観測を実施した。

結果
 2)(6 の解析から、個々の爆弾低気圧の海洋応答は
海洋深層まで達し、爆弾低気圧活動度の年々変動に伴って、海洋深層の月平均鉛直流振幅及び水温変化
率振幅が変動することがわかった（図 ）。一方、
冬季の集中観測では、延べ  本のプロファイル観測が得られ、うち  本が爆弾低気圧の急発達下にあった（図 ）。
謝辞
本研究は文部科学省科研費基盤研究Ａ、図 ． 年  月から  年  月までのアルゴフロート観測点（）と -5$ での /'5≧ の頻度（コンター，陰影は  回以上の領域）．― 217 ―

P226

WRF-Fire による火災延焼シミュレーション
山下 晃平，Alvin C.G.Varquez，神田 学
東京工業大学
１．はじめに日本で予測されている巨大地震時には都市部における大規模火災の発生が想定されており、これまでさまざまな都市火災モデルが提案されてきた（濱田 1951 ら）。しかし、
それら都市火災モデルでは周囲の風環境による変化を考慮することが難しい。そのため，気象場を考慮した詳細な
火災延焼シナリオの提案が求められている。気象場を計算するために広く使用されている領域気象モデル

図１：高御位山

WRF(Weather Research and Forecasting) は、ネスティング手法により、局所・広域の相互接続技術が可能である。特に、この WRF の研究分野の一つに火災を取り扱う WRF-Fireがある。WRF-Fire は、大気環境場を計算する WRF と燃焼速度・熱流量（Rothermal 1972, Andrews 2007）を計算する
火災モジュール SFIRE により構成されている。これら２つを相互作用させることによりオンラインでの延焼シミュ
レーションを可能とする。現在、WRF-Fire を使用した既

図 2：高御位山林野火災焼損範囲

往研究では山火事を対象としており、都市域の火災を対象とした研究は類を見ない。そこで本研究では、日本の都市環境において WRF-Fire の適用可能性を検討し、現行の都市火災モデルと WRF-Fire を組み合わせた新しい都市火災
延焼シミュレーション方法の開発を目的としている。
２．山火事への適用検討
都市火災への適用検討の前段階として、日本で発生した
山火事について WRF-Fire を適用し解析を行った。図 1 に
兵庫県高砂市に位置する高御位山を示す。2011 年 1 月 24
日早朝に火災が発生し、およそ 117ha が焼失。この山火事
では西風の影響が見られ、主に東方向へ延焼した。図 2 は

図 3：WRF-Fire シミュレーション結果（延焼範囲）

実際の焼損範囲図である。本研究では、WRF-Fire の試験

図 4：WRF-Fire シミュレーション結果（炎による温度変化）

適用としてこの高御位山林野火災を対象にシミュレーシ
ョンを行った。焼損範囲をおよそ中心として WRF のネス
ティングをし、領域・日時・植生を設定。植生設定では 13
種燃料モデル（Anderson 1982）を使用した。さらに計算の初期値・境界値として国立環境予報センター(NCEP)の客観解析データを使用した。
３．結果
図 3 にシミュレーションによる延焼範囲を示す。出火地
点から風向に影響され東方向へ延焼する様子が再現された。図 4 は炎から発生した熱による温度差を示している。
これにより、火災と気象の相互作用を再現したリアルタイ
ム延焼シミュレーションを可能としたことが確認できる。
謝辞
本研究は，消防防災科学技術研究推進制度の助成を受けた。

― 218 ―

P227
エアロゾルの吸湿膨張による視程低下
財前祐二、梶野瑞王、足立光司、五十嵐康人、折笠成宏、田尻拓也（気象研究所）
1.

はじめに

心に分布しており、エアロゾルから求めた消散係数は約 1/5

視程は、交通などの社会生活に影響する。視程低下の要因に過小評価されている。この理由は、主に POPC による個数としては、降水や霧など空気中の水滴の他、靄、黄砂、煙霧

濃度の測定誤差で説明される。RH が大きくなるにつれて、などエアロゾル粒子の影響によるものがある。近年、越境汚

視程観測値との誤差が大きくなるが、これは、κの値の誤差

染などによるエアロゾル濃度の増加により、特に西日本で、に起因すると考えられる。また、80%以上で大きく下にずれ

エアロゾルによると思われる視程低下現象が増加している。

た点が多いのは、薄い霧などが原因と考えている。

非降水時のエアロゾルによる視程低下は、硫酸塩など、エ
アロゾル中の水溶性成分の吸湿膨張の影響が強く、可視光の消散係数と相対湿度には、明瞭な関係があることが知られて
おり、Iwakura and Okada(1999)などにより経験式が提唱されている。エアロゾルの吸湿特性や光学特性については、近年
多くの実験、観測によりデータが蓄積されており、原理的には、視程は、エアロゾルの精緻な観測データから再現されるはずである。
偏光ＯＰＣ(POPC)は、散乱パルス高と偏光度から、個々のエアロゾル粒子を人為汚染粒子(AP)、海塩粒子(SS)および鉱物ダスト(MD)に区別してサイズ分布を測定することが可能である。ここでは、POPC の観測データから、AP, SS, MD による消散係数を求め、視程の観測値と比較を行った。

図１． エアロゾルの各成分の消散係数の寄与４．まとめと今後

２．方法

近い将来、エアロゾルモデルを用いた視程予測の実用化を

観測期間は、2016 年 8 月から 2017 年 1 月までの 6 か月間

目指すが、非降水時の視程を精度よく予測するためには、エとした。POPC の観測は、気象研究所(茨城県つくば市)の屋上

アロゾル濃度と共に、その吸湿特性の予測精度が本質的であ階で PM10 インレットを用いて吸引した後、拡散ドライヤで相る。

対湿度 30%以下の乾燥した上で、0.5-10um の 5 サイズビンを
AP、SS、MD の３種に分類した。視程、相対湿度、および天気（霧、降水など）は、隣接する気象庁観測点（たての）のデータを用いた。また、SMPS,、APS によるサイズ分布、
ＣＣＮ計によるκの推定値、サルフェートモニタによる硫酸塩質量濃度なども同時に測定された。
Tentative な結果を得るため、AP,、SS、MD のκは、それぞれ、0.3、1.28 および 0.01 を仮定した（サブミクロンのκは、0.1-0.5 の範囲で変化しており、その中間を用いた）。
また、それぞれの複素屈折率を 1.38-0i、1.38-0i、1.50-0.003i
として、球形を仮定し、波長 550nm に対する各成分の消散係
数を Mie 散乱理論により求めた。

図２ エアロゾルから求めた消散係数と視程の観測値から求めた消散
係数の比

３. 結果
図 1 は、1h 毎の観測値から求めた各成分別の消散係数である。相対湿度 90%以上および、降水、霧の期間は除いてある。
全体に、AP の影響が最も大きいが、RH が高くなるにつれて、

参考文献
Iwakura, S., and Okada, K., Papers in Met. and Geophys.,
50,81-90, 1999

吸湿性が高い海塩の影響も強くなっている。今のところ、黄砂は観測されていないので、鉱物ダストの影響は小さい。図２に視程の観測値から求めた消散係数とエアロゾルから求めた消散係数の比を示す。１になるべきところが、約 0.2 を中― 219 ―

P228

南関東における大気エアロゾルの湿度特性*

関根広貴 1，岩本洋子 1，三浦和彦 1, 西川雅高 1,
長田和雄 2, 松見豊 2, 齋藤伸治 3
1.東京理科大学, 2 .名古屋大学, 3.東京都環境科学研究所

dV1/dV2

11月野田
１． はじめに
1.7
1.6
今現在、健康の適切な保護を図るために維持されるこ1.5
1.4とが望ましい PM2.5 質量濃度として環境基準が「1 年平均
1.3
−3
−3
1.2
値 15μg m 以下かつ 1 日平均値 35μg m 以下」と定
1.1
1
められており、PM2.5 質量濃度が高くなると予想される日
0
20
40
60
80
100
RH(%)
には PM2.5 質量濃度の 1 時間値をもとに注意喚起が行われている。しかし、PM2.5 注意喚起情報を提供する際の大図 2 質量変化率を平均したときの相対湿度との関係
気環境常時監視局における 1 時間値は、ろ過捕集による質量濃度測定法が採用されている標準測定法との等価性
未乾燥と乾燥状態の体積濃度の比と湿度の関係を表したの確認が困難であるため、その信憑性が問題となってい図2 を見てみると、湿度が高くなるにつれて比も大きくなってる。これらの問題がある中で、本研究では、PM2.5 の時別いることがわかる。吸湿性粒子は湿度を上げた時と下げた値の信憑性を向上させるために光散乱式粒子計数器
時でヒステリシスを示す性質がある。
(OPC)などのリアルタイム観測手法を用いて研究を行い、つまり、図2 は完全に乾燥し小さくなっている粒子と、一度PM2.5 質量に占める水分の割合を調べることで、PM2.5 の潮解湿度を超え徐々に粒子の直径が小さくなっていく粒子
吸湿特性を捉えることを目的とした。
とを比べていることになるので、このように湿度が高くなるにつれて乾燥と未乾燥の比が大きくなると考えられる。また、
２． 方法
測定しているのは大気であるので様々な粒子が混合してい本研究は東京都江東区にある東京都環境科学研究所 6
る。そのため、湿度が上下する度に粒子が大きくなったり小階、千葉県野田市にある東京理科大学野田キャンパス 1 号
さくなったりしている。しかし、外気の湿度 H0 と内部の湿度館(4 階建て)屋上の 2 か所で行った。野田では 10 月24 日か
H1 を比較すると数十%の差が生じてしまっていた。つまり、
ら 12 月 18 日、都環研では 12 月 5 日から 12 月 18 日の間に未乾燥ラインを通る段階ですでに乾燥されてしまい粒子が行った。図 1 のような配管で OPC(KC-01E：RION 社製、小さくなってしまう可能性がある。
0.3μm以上の粒子を測定可能)を物置小屋に設置し、未乾燥
今後の課題として、未乾燥ラインの湿度が外気湿度より小状態、乾燥状態における粒子数濃度を測定した。また、
さい値を示しているので加湿ラインを設けることである程度
PM2.5 センサ(松見が開発した小型 PM2.5 センサと PM712)も湿度が下がっても粒子が小さくならないようにする必要があ設置した。KC-01E で得られた粒子数濃度のデータから体る。
積濃度を計算し、それぞれの状態における体積濃度(未乾燥状態：dV1 乾燥状態：dV2)を求めた。その得られた体積
４． まとめ濃度の差dV1 − dV2 = ∆dV(水分や易揮発成分に相当)、も湿度が上がるにつれ質量変化率も増加するのが確認でき
しくは質量変化率(質量変化率≡ dV1 ⁄dV2 )を求め、PM2.5 セた。しかし、外気の湿度と内部の湿度に差があるため加湿ラ
ンサや気象データと比較し、検討した。
インを設ける必要がある。

謝辞
本研究は環境省の 2016 年度環境研究総合推進費(代表長田和雄)の助成を受けて行われた。

図 1 測定システム
３． 結果、考察
11 月 7 日～13 日の 1 週間分のグラフを以下に載せる。

参考文献(1) Tang,I.N. and Munkelwitz,H.R.,J.Geophys.Res., 99,
801-808, 1994
(2)徳竹美穂：東京理科大学卒業論文、2009― 220 ―

P229

北海道地方の爆弾低気圧ノモグラム*玉井健太郎 1・筆保弘徳 1,2・山崎聖太 2・有光直子 1,2
1. はじめに(1：横浜国立大学、2：横浜国立大学院)

Y16 は、北海道地方の台風ノモグラムも算出している。

毎年、冬から春にかけて急速に発達する温帯低気圧（本そこで、本研究で作成した爆弾低気圧ノモグラムと同地点研究では「爆弾低気圧」と呼ぶ）が発生し、北海道地方やの台風ノモグラム（強風率ではなく絶対値を用いる）を比

東北地方に甚大な被害をもたらしている。本研究は、山崎較した（図 2）。すると、二つのノモグラムとも強風となる

他 (2016；Y16)の台風に関する強風リスク評価の研究に

方位は良く類似していたため、地形による強風強化の影響

ならい、爆弾低気圧が通る経路を変えた経路アンサンブルは共通していることが分かった。しかし、台風ノモグラム

実験を用いて北海道地方における強風リスクを算出して、はその地点に接近した場所（ノモグラムの図では中央付近）

地形の影響を調べた。そして、Y16 が開発した「台風ノモが強いが、爆弾低気圧ノモグラムは比較的遠方まで強風とグラム」を参考に、爆弾低気圧におきかえた「爆弾低気圧なる領域が広がっている。爆弾低気圧と台風の構造の違い

ノモグラム」の作成も行った。

を反映していると考えられる。

2. 実験手法

4. まとめ

本研究は、非静力学気象モデルWRFを用いて経路アン

経路アンサンブル実験を用いて、北海道地方各地におけ

サンブル実験を行った。九州大学爆弾低気圧データベース

る強風リスクを調べ、爆弾低気圧ノモグラムを作成した。

風速 1 位の 2012 年 4 月 2 日に発生した爆弾低気圧を対象

各地域の地形の影響を受けて、爆弾低気圧の強風リスクがにし、水平解像度は 5km、計算期間は 4 月 2 日 15UTCか高まる経路が異なることが分かった。

ら 48 時間に設定した。初期値・境界値には NCEP FNLを用いるが、初期値で大気場を 0.2 度間隔で南北にずらした 51 ケースの実験を行った。解析に用いる風速の出力間隔は 10 分とした。低気圧中心は 300 ㎞半径の領域平均した海面気圧の最小値をとる手法で求めた。各経路アンサンブル実験で得られたデータから、37 ヶ所の地点で爆弾低気圧ノモグラムを作成した。

3. 結果
図 1(左)は、経路アンサンブル実験による爆弾低気圧の約 50km経路を示す。爆弾低気圧の経路をみると、計算期間の前半
ではほぼ平行移動しているが、後半にかけて計算領域の境

図 1 51 本の爆弾低気圧の経路(左)と留萌と岩見沢の地形図(右)。

界を避けるように収束した。この点は今後の課題とする。
図 2 上は、本研究で作成した留萌と岩見沢(図 1 右)の爆
弾低気圧ノモグラムを示す。爆弾低気圧が日本海側を通過する時は両地点とも南風が吹くが、標高 1491m（数値実験では約 1000m の高度）の暑寒別岳を含む増毛山地一帯の南に位置する岩見沢では強風となる一方で、留萌はその増毛山地の風下となり、風は弱められる。逆に、太平洋側
を爆弾低気圧が通過する時には両地点で北風が吹くが、留萌では強く岩見沢では弱い。つまり、岩見沢では日本海側、留萌では太平洋側を爆弾低気圧が通過した時に強風リスクが高まる。このように、同じ日本海側でわずか約 70 ㎞
離れた地点でも、周りの山岳地形の影響を受けて、強風リ
スクが高まる爆弾低気圧の経路は異なる。

図 2 留萌(左)と岩見沢(右)の爆弾低気圧ノモグラム(上)と台風
ノモグラム(下)。風速絶対値を示す。

― 221 ―

P230

2016 年 1 月の東アジアにおける寒気の形成と流出*山口純平・菅野湧貴・岩崎俊樹 (東北大院理)1. はじめに2016 年 1 月 23 日から 25 日にかけて日本付近では冬型の気圧配置が強まり、日本をはじめとした東アジアの各国には 40 年ぶりの大寒波とも呼ばれた
強い寒気が流れ込んだ。この寒波の影響により 24日に沖縄県の久米島と名瀬でみぞれを観測。奄美大島では 115 年ぶりとなる降雪が観測された。この記録的な大寒波は Iwasaki et al. (2014, 以下 I14)で提案された寒気質量(𝐷𝐷𝐷𝐷)、寒気質量フラックス(𝐌𝐌𝐅𝐅)によってよくとらえられていた。Oikawa et al. (2016)によれば、今回の寒気流出における図枠内 5 で領域平均した𝐌𝐌𝐅𝐅の南向き成分は 1981/82 年冬から
2015/16 年冬の間で最大であった。本研究では、𝐷𝐷𝐷𝐷,𝐌𝐌𝐅𝐅の解析から、今回の寒気流出イベントにおける寒気の形成と流出の特徴を明らかにする。
2. 原理と解析方法
本研究では、特定温位(𝜃𝜃𝑇𝑇 )280K 面以下の大気を寒気と定義する。𝐷𝐷𝐷𝐷, 𝐌𝐌𝐅𝐅はそれぞれ次式で定義される(I14)。
𝐷𝐷𝐷𝐷 ≡ 𝑝𝑝𝑠𝑠 − 𝑝𝑝(𝜃𝜃𝑇𝑇 )(1)
𝐌𝐌𝐅𝐅 ≡ ∫𝑝𝑝𝑠𝑠

𝑝𝑝(𝜃𝜃𝑇𝑇 )𝐯𝐯𝑑𝑑𝑑𝑑(2)

本研究では寒気の移動に対する風の場の寄与を明らかにするために、新たに寒気の平均速度(𝐯𝐯𝐦𝐦 )を導入する。
𝐯𝐯𝐦𝐦 = 𝐷𝐷𝑃𝑃−1 𝐌𝐌𝐌𝐌
(3)
解析には気象庁 55 年長期再解析(Kobayashi et al.
2015)を用いた。統計解析は 1966/67 年から 2015/16
年の 50 年間の冬季(DJF)を気候値として行った。
3. 寒気流出のシナリオ
2016 年 1 月 17~23 日の𝐷𝐷𝐷𝐷と𝐌𝐌𝐅𝐅を右図に示す。流
出の過程は寒気塊の経路により次の 2 段階に分けることができる。
(1) オホーツク海上の寒気塊が 17 日にユーラシア大陸に上陸、中央シベリアを西進し、20 日にバイ
カル湖に達し一旦停止する。
(2) 寒気塊は南向きに進行方向を変える。21 日頃には日本海、東シナ海方面に進行する寒気と、チベット高原の東斜面に沿って華南へ向かう寒気とに分かれはじめる。前者は 24 日に西日本や南西諸島、台湾に到達したのち太平洋沿岸で消滅、後者は同時期に香港まで達する。
4. 寒気質量とそのフラックスに見られる特徴
𝐷𝐷𝐷𝐷, 𝐌𝐌𝐅𝐅の分布には以下に示す特徴がみられる。
 (1)での𝐷𝐷𝐷𝐷は中央シベリア高原上で大きく、それを取り囲む山脈上では比較的小さい(図 a, b)
 𝐷𝐷𝐷𝐷が 400hPa 以上と多い領域と、寒冷渦(切離低気圧)の領域が対応する(図 e) 寒冷渦の西側の循環と南向き𝐌𝐌𝐅𝐅の強化がおよそ一致する(図 c, e) 寒気塊はシベリア高気圧の東部の等圧線密集域で南下する(図 f) 寒気塊の北西、シベリア高気圧後面には寒気質量が少ない(240hPa 以下)領域が広がる(図 f)
5. 今回の寒波の「異常性」
今回の寒波に相当する強度の、下図枠内 1~5 での領域平均𝐷𝐷𝐷𝐷, 𝐌𝐌𝐅𝐅, 𝐯𝐯𝐦𝐦 の発生頻度を表にまとめる。
表. 今回の寒波以上の強度の発生頻度 (1 年に#度)
枠内 1
枠内 2
枠内 3
枠内 4
𝐷𝐷𝐷𝐷
5.8
6.2
0.90
0.18
𝐌𝐌𝐅𝐅
0.58
2.1
1.6
𝐯𝐯𝐦𝐦
1.0
8.4
1.4

枠内 5
0.02
0.02
0.14

(50 年間の冬季のうち 2016/1/16~23 の各物理量の最大値以上の値をとった日数)/(50 年)により計算。
ベクトル量については枠内 2 では西、3,4 では南成分の大きさ

Oikawa et al. (2016)の指摘した特異に強力な南向き𝐌𝐌𝐅𝐅のほか、中央シベリアでの西向き𝐌𝐌𝐅𝐅, 𝐯𝐯𝐦𝐦 、バイカル湖での𝐷𝐷𝐷𝐷も稀な大きさであった。枠内 1 にあたるオホーツク海付近の𝐷𝐷𝐷𝐷気候値は 400hPa に達し、𝐷𝐷𝐷𝐷の蓄積域となっている。一方バイカル湖上でのそれは 300hPa 以下である (Shoji et al. 2014)。
このオホーツク海上の大規模な寒気塊が西進し、その強さを維持したまま東アジアの低緯度域まで南下したことが大寒波をもたらした原因であったと考え
られる。
引用文献
Iwasaki et al., J. Atmos. Sci., 71, 2230-2243 (2014)
Kobayashi et al., J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48 (2015)
Oikawa and Kamiguchi, TCC News, 44, 6-13 (2016)
Shoji et al., Journal of Climate, 27, 9337-9348 (2014)

3

2

1

4

5
1

17 日(a)19 日(b)

21 日(c)23 日(d)21 日(e)23 日(f)

図 2016 年 1 月 17 日から 23 日の寒気質量・寒気質量フラックス
時刻は 21:00JST。影が寒気質量、矢印が寒気質量フラックス(a-d)、
等値線は 500hPa ジオポテンシャル高度[m](e)、海面更正気圧[hPa](f)。

― 222 ―

P231

化 学 -気 候 モデルの上 部 成 層 圏 ・中 間 圏 の鉛 直 解 像 度 増 加が及 ぼす影 響 ：熱 帯 成 層 圏 半 年 振 動柴田清孝（高知工科大学）
１．はじめに
上部成層圏・中間圏の鉛直分解能を増加させてその大気大循環に及ぼす影響を調べたところ、有意 な変 化の １つ とし て、 熱帯 成層 圏半 年振 動
（SAO）
、特に西風位相、に顕著な影響が現われた。
本稿はその報告である。
２．モデル・シミュレーション
コントロールランは気象研究所の化学-気候モデルの旧版で行った（水平分解能は T42、鉛
直分解能は 68 層（L68））。このモデルは QBOの再現を主なターゲットの１つにしたものであり、100-10hPa の鉛直分解能は約 500m と細かいがその上は 18 層で構成され急激に厚くなっている。これに対し、今回 10hPa より上層にさらに 13 層加え 31 層にした L81 をつくった。これ
ら L68 と L81 の層厚比較（図１）に示すように、L81 では 10hPa から緩やかに層厚が増加しており、上部成層圏から下部中間圏では 2km 以下を保持している。
シミュレーションは CCMVal の火山噴火など含まない 2100 年までの将来予測用の REF-B2
シナリオを使い、1970 年からの約 20 年の積分結果を示す。
３．結果
10hPa より下の熱帯成層圏では両モデルとも観測値に近い周期を有する QBO が再現されており、QBO そのものは両モデル間で良く似ている。一方、QBO 域の上層の SAO は大きな違いが見られる。熱帯（10N～10S）平均の上部成層圏から中間圏での各月平均の帯状東西風の分布を図２に示す。東西風の位相は 1hPa で東風が冬と夏、西風が春と秋であることは L68（図２の上図）で再現されているが、西風のピークは上部中間圏モデルの 0.1hPa 付近であり、観測の成層圏界面付近であるピーク高度よりはるかに高くなっている。ところが、L81（図２の下図）で観測のピーク高度よりいくぶん高いものの、かなり改善されている。また、東風の値も小さくなっており、東風バイアスが小さくなっている。

図１．層厚の鉛直プロファイル（30-0.01hPa）。実線は
L81、破線は L68。10hPa 以下は両モデルで同じ。

図２．熱帯平均の東西風の月-高度断面。実線は西風、東風は破線、等値線間隔は 10 (m/s)。(上)L68、（下）L81 。

― 223 ―

P232
東北地方北部における風速の急変動現象の気象学的要因
＊永野良紀，加藤央之（日本大学・文理学部）

1．はじめに再生可能エネルギーである風力発電は現在，北海道や東北地方で盛んに行われている．しかし，風力発電
は風速が急激に変動することにより電力の安定供給に影響を及ぼすことが知られている．そこで，風速が急激に変動するタイミングを予測することが非常に重要であるが，予測精度は気象学的な要因に大きく依存する．そこで，風速の急変動の予測を向上させるためには急変動の原因を明らかにする必要があり，これまで
北海道では地点によってその要因が異なることが示されている（永野，加藤；2015）．本報告では，風力発電所が多く存在する東北地方北部について風速の急変
動要因を明らかにし，特に風速の急減少の結果について述べる．
2．解析方法 まず，東北地方北部にある風力発電所と距離の近い
気象官署 5 地点（青森，深浦，むつ，八戸，秋田）の風速データより，各地点における変動値の 2σを超えて風速が減少したときをランプダウンと定義した。続いて，東北地方を中心とした領域（20－52.5°N/115－165°E）において海面補正気圧場（以下，SLP）の主成分分析を行い，ランプダウン発生日の SLP 場が
主成分空間内のどの領域に位置しているか地点別に特徴を明らかにした．そして，その結果をもとに気象学的にランプダウンが発生する要因を分析した．
3．結果
 東北地方を中心とした領域における SLP 場の主成
分分析の結果，第 1 主成分（寄与率：42%）の因子負荷量分布は東側が正の値，西側は負の値をもち東西方向の変動を表している．また，第 2 主成分（寄与率：20%）の因子負荷量分布は，北海道の東側に正の値の中心を持ち，オホーツク海を中心とした変動パターン
を表す．
日本海側に位置する深浦と秋田では，第 1 主成分ス
コア（以下，Z1）と第 2 主成分スコア（以下，Z2）で張った 2 次元空間において，Z1，Z2 ともに負となる
第 3 象限で高い頻度で出現している．第 3 象限の空間パターンでは，ユーラシア大陸上に高気圧，太平洋北部に低気圧がみられ，西高東低の冬型気圧配置となっている（図 1＝左）
．一方で，青森，八戸の 2 地点では
第 4 象限で出現頻度が高くなっている．このパターン
は，太平洋上が高圧部，高緯度側が低圧部となっている（図 1＝右）．このように，地点によってランプダウンが発生しやすい SLP 場は異なっている．地上天気
図からも日本海側の 2 地点では，西高東低の冬型気圧配置が緩むことにより生じ，また青森と八戸では低気圧が遠ざかるケースや移動性高気圧に覆われている時にランプダウンが発生しやすいことが確認できた．
移動性高気圧に覆われた時にランプダウンが発生しやすい八戸では明瞭な日変化がみられ，夕方から夜間にかけてランプダウンが発生しやすい．八戸のラン
プダウン発生日に対して，SLP 場の主成分分析によって得られた第移 1～第 6 主成分スコアに対する 6 次元
空間内でクラスター分析を行ったところ，移動性高気
圧型や低気圧の移動型など 9 グループに分類できた．
このうち，動性高気圧の張り出しを示す 2 つのグルー
プでは夜間にランプダウンが発生する割合がほかのグループと比べ高かった．


図 1：SLP・Z1-Z2 平面の代表点における SLP パターン．左は Z1，Z2 ともに－1σのとき，右は Z1 が 1σ，Z2 が－1σのときのパターン。陰影部は平年より気圧が低いことを示す．

謝辞：この成果は，国立研究開発法人新エネルギー・
産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務の結果得られたものです．

― 224 ―

P233

近年の北海道地方の暴風雪の頻発と爆弾低気圧活動* 築地原匠 ・ 川村隆一・川野哲也（九大院・理）

1.

はじめに

北海道は近年道東地方を中心に暴風雪が頻発傾向にある。例えば釧路では 12 月の日最大風速(日最大瞬間風速)について、観測史上 10 位以内のうち 9 回(8 回)が 2000 年以降に記録されている。他の地点でも日最大風速 20 m/s 以上の日数を見ると、
およそ 2000 年を境に近年の増加傾向が確認される。この強風頻度の増加傾向は大気再解析データ
でも確認され、爆弾低気圧起源の被害の増加が示唆される。本研究では、北海道周辺の爆弾低気圧
活動の長期変化傾向との関連性を確認し、その要因を調査する。

2.

年 13 個)であり、約 2 倍に増加している。
近年では北進して北海道地方に接近する南岸低気圧が増加しており、特に強い低気圧の顕著な増加が示された。その要因について、東アジア・北太平洋域の背景場の長期変動(十年規模変動や温暖化)や黒潮・親潮混合水域などの海水温上昇の影響の可能性を当日の発表で紹介する。
謝辞
本研究は JSPS 科研費 16H01846 の助成を受けた。

データと解析方法

爆弾低気圧の解析には、長期再解析データ JRA55( 水 平 解 像 度 :1.25°) と ERA-Interim( 水 平 解 像
度:1.125°)を使用する。本予稿では主に JRA-55の結果について示す。低気圧の抽出には、 Iwao etal. (2012)で用いられている低気圧トラッキング
手法を一部改良して使用する。爆弾低気圧の定義
は Sanders and Gyakum (1980)に従い、発達率 ＝SLP( t−12) sin60 °− SLP(t+12)−24
sinΦ(t)(Bergeron)が 1 Bergeron を超えた事例とする。ここで Φ は低
気圧中心緯度を表す。北西太平洋域(100E°-180°,20°-60°N)で発生・最大発達した冬季 12-2 月の爆
弾低 気圧 を対 象と し、 過去 (1980/81-1997/98
年)と近年(1998/99-2015/16 年)の各 18 冬季を
比較した。

3.

図 1 爆弾低気圧経路の頻度分布の気候場(等値線)と近年から過去を引いた差(陰影) [数/冬季/10,000 km2]。

結果

図 1 は爆弾低気圧経路の頻度分布を示す。近年
では四角枠で囲んだ北海道北方域(137.5°-155°E,
42.5°-50°N)を通過する爆弾低気圧の増加が示される。これに関連して、低気圧活動の指標の一つである局所発達率(LDR, Kuwano-Yoshida 2014)でも、近年の明瞭な強化傾向が確認される。
北海道北方域を通過する爆弾低気圧は 1980 年
以降の 36 冬季において 312 個抽出され、そのう
ち南岸低気圧は 92 個、その他(主に日本海低気圧)
は 220 個であった。その他は過去 112 個、近年
108 個でほとんど変化していないが、南岸低気圧は過去 36 個、近年 56 個で 20 個増加している(図2a,b)。ERA-Interim でも過去 34 個、近年 56 個で同様の増加傾向が示され、南岸低気圧の発生地
域は東シナ海や日本東方で増加している。
特に 2 Bergeron 以上の強い南岸低気圧は、過去
7 個、近年 14 個 (ERA-Interim では過去 6 個、近図 2 北海道北方域を通過する南岸低気圧の経路。 (a)過去、(b)近年。◯は最大発達率を記録した位置を示す。

― 225 ―

P234

線形傾圧モデルを用いた 6$0 の地形依存性の解明
遠藤 あずさ （筑波大学地球科学専攻）、田中 博（筑波大学 &&6）

データはNCEP/NCAR再解析データより1971～１ はじめに
SAM (Southern Hemisphere annular mode)は南

2000年のJJA平均した東西風、南北風、ジオポテ

半球環状モードのことで、南半球の気圧が高緯度とンシャル偏差を使用する。地形の振幅についてはモ

中緯度で逆相関を保ちながら変動する現象である。

デルのプラネタリー波成分を0.0～1.0倍にして実験

Thompson and Wallace (2000)での定義は、南半球を行いSAMの表れる振幅を検討する。

850 hPa 海 面 更 正 気 圧 場 の EOF (Empirical

Orthogonal Function analysis) 解析の第一主成分

３． 6$0 の理論解と地形依存性
南半球の順圧高度は北半球と比べてほとんどゾー
ナルであるが、順圧不安定解析を行うと特異固有解が 求 め ら れ た 。特 異 固 有モ ー ド と し て 得ら れた
SAM の順圧高度偏差が図 1 左である。極域に低圧部、中緯度に高圧部が存在し波数 3 成分が見られる
点は、SAM の定義である南半球 850 hPa 高度の月
偏差 EOF 第一主成分とも一致する。このため SAMを固有解として説明できたといえる。
地形依存性については、地形の振幅を小さくしなである。
地形の振幅が環状モードに与える影響について、
地形の振幅を 0.0～1.0 倍に変化させながら大気大循環モデルを実行した西澤・余田(2004)の実験では、
地形の振幅を 0.4 倍、0.45 倍にすると波数 1 成分が卓越し環状変動は消えて、それ以外の場合には環状モードが卓越した。NAM (Northern Hemisphereannular mode)の理論解を求める研究は Tanaka

and Matsueda (2005)や Tanaka and Seki (2013)で行われており、EOF 解析と比較しても再現性が高い
ことが明らかになっている。先行研究では地形の振幅を変化させた時の SAM の様子について統計的に解析しており固有解を求めた研究はない。本研究では SAM が固有解として説明できるか検証し、地形の振幅を変化させながら SAM を理論的に解くことによって地形依存性について考察する。
２． モデルとデータ
本 実 験 で 使 用 す る モ デ ル は Tanaka and Seki(2013)で示された 3 次元ノーマルモード関数を基
底 と し た 線 形 傾 圧 モ デ ル (Linear Baroclinic

Model: LBM)である。この方法では基礎方程式系のスペクトルモデルを線形化することによって、環状モードを固有値問題の形で解くことができる。ただし、今回は順圧成分のみで方程式を閉じ、固有解をがら順圧不安定解析を行ったところ振幅 0.0 倍に至るまで特異固有解は連続しており、すべて環状モードを示すことが分かった。西澤・余田で波数 1 成分が卓越すると述べられた振幅 0.4～0.45 倍においても、理論解では環状モードであった（図 1 中）。本研

究では先行研究で現れた波数 1 成分は周期 18.5 日の西進波として検出されることが分かった（図 1 右）。


４． まとめ SAM の理論解を求めた研究はこれまでになかった。本研究では 3 次元ノーマルモード関数を基底とした線形傾圧モデルを用い固有値問題を解くことでSAM が理論解で表されることを明らかにした。基本
場の擾乱成分の振幅を小さくした場合には、特異固
有解は擾乱成分の振幅が 0.0 倍から 1.0 倍に至るまで連続して存在していた。


求めた。

図 1 特異固有モードとして得られた SAM の順圧高度偏差．左が基本場の振幅 1.0 倍, 中が
振幅 0.45 倍. 右は振幅 0.45 倍の時の移動解の一つ. 実線は正偏差, 破線は負偏差を表す.

― 226 ―

大

会

第

3

日

A301

北米寒気流の年々変動と対応する総観場*菅野 湧貴（東北大院・理）、John. E. Walsh(アラスカ大学)、岩崎 俊樹（東北大院・理）1 はじめに
特定温位 θT 面以下の寒気質量フラックスは東
アジアと北米の 2 か所に気候学的な寒気流を形成する。東アジア寒気流の年々変動と季節内変動についての理解は進んでいるが（Shoji et al., 2014;

Abdillah et al., 2017）、北米寒気流についての研究は十分にされていない。そこで本研究は、北米寒気流の年々変動とそれに関係する総観場を明らかにする。

EOF 第 2 モ ー ド は 90◦ W に ピ ー ク を 持 ち 、105◦ W 以西では弱い負偏差となる。このモード
は全分散の 26% を説明し、第 3 モードとは明瞭に区別される。第 2 モードの PC が 1.0 を超える 9
年 (-1.0 を下回る 10 年) の寒気質量フラックスの偏差合成図を図 1b(1c) に示す。第 2 モードの PC が1.0 を超える時には寒気流はグリーンランド側にシフトしており、寒気の南下は弱い。一方、第 2 モードの PC が-1.0 を下回る時には寒気はロッキー山
脈の東縁を南下する。寒気流の経路の変化が北米

2 解析手法

冬季の気候に大きく影響する。

先行研究と同様に、特定温位 280 K 面以下の大気を寒気と定義する (Iwasaki et al., 2014)。各地点の寒気質量フラックスは次式で定義される。
∫ p

大会では総観場の合成図解析を示し、また東アジ
アの寒気流との比較についても議論する。

s

MF ≡

vdp

(1)

p(θT )

ここで ps は地上気圧、v は水平風ベクトルである。
北米寒気流の年々変動を寒気質量フラックスのEOF 解析によって調べる。北米の寒気流はロッキー山脈（130◦ W）とグリーンランド（50◦ W）の間を通って南下し、この領域で平均した寒気質量フラックスの南向き成分は 60◦ N で最大となる。そのため 60◦ N、50◦ W から 130◦ W における寒気質量
フラックスの南北成分を EOF 解析することで、北米寒気流の主要な変動モードを取り出す。
解 析 に は JRA-55 大 気 再 解 析 デ ー タ を1959−2016 年の期間使用した。寒気質量フラックスが最大となる真冬（1 月）を解析の対象とした。

3 北米寒気流の年々変動
北米寒気流の EOF 第 1 モードは 80◦ W を中心とした東西のダイポールである。このモードは全分散の 44% を説明する。図 1a に EOF 第 1 モード

図 1

寒気質量フラックス偏差合成図。

(a)PC1>1.0、(b)PC2>1.0、(c)PC2<-1.0。等値
線は地形を表し、間隔は 500 m である。

の主成分（PC）が 1.0 を超える 8 年の寒気質量フラックスの偏差合成図を示す。90◦ W 以南で寒気の南下が平年よりも強く、40◦ N から 60◦ N において東向き偏差が見られる。これらの特徴は、気候学的な北米寒気流の強化を意味する。

引用文献
Abdillah et al., 2017, JCLI, in press.
Iwasaki et al., 2014, JAS, 67, 293-312.
Shoji et al., 2014, JCLI, 27, 9337-9348.

― 229 ―

A302

インド亜大陸で日中に発生する MCS とモンスーンの季節内変動
・横山土実（筑波大学生命環境科学研究科），
上野健一（筑波大学生命環境系）
金子峻也（日本気象協会），杉本志織（JAMSTEC シームレス環境予測研究分野）
1．はじめに
インド亜大陸上の降水変動は大気の非断熱加熱やインドモンスーンの強弱を決める重要な指標となる。
古くから西ガーツ山脈に沿った地形性降水の寄与が指摘されがちだが、日中の陸面加熱に応じた
メソ対流の発現過程に関する研究は少ない。
昨年春の大会では、中東部でモンスーンブレーク期に発生するメソ対流系（MCS）の事例を紹介し、南部乾燥域で発達する熱的低気圧の遠隔影響を論じた（上野ほか、2016）。今回の発表では、亜大陸内（70-88E,
10-25N）での MCS 発現特性を見直し、下層の水蒸気輸送、衛星降水量、および衛星土壌水分量に見られる季節内変動との関係を明らかにした。
解析期間は2008 年～2010 年の 6-9 月で、MCS の発生は NCEP/CPC
4 km Global merged IR データを用いて客観抽出している。

季節内変動を主成分分析により検出した。第一成分のパターンは南アジアスケールでのモンスーン季
節内変動に伴う降水量偏差（Goswami,2004)と一致し、第 3 成分に今回注目する中北東域の MCS 発現域
が作用中心となるパターンが検出された。第 3 成分が卓越する週に第一成分は負に転移し、qV-u,qV-v
フラックスともに増加期間であった（図 1）。これは、対象領域で降水が生じる期間は広域モンスーンのブレーク期間に相当し、その時にはアラビア海北部からの水蒸気輸送とベンガル湾西部を北上する
水蒸気輸送が同時に卓越する傾向を示している。
一方、日単位で推定された AMSR-E 土壌水分の暖候期における平均分布は、15N 以南で乾燥し、中部から北東に向けて増加する傾向を示した。西ガーツ
山脈に沿った顕著な増加傾向はみられない。
南部および北東の任意の領域で平均した土壌水分の季節内変動を 3 年間比較したところ、南部は季節を通じて乾燥状態であった。一方、北東部はモンスーン後
2. MCS の発現域と下層主蒸気の合流
数週間
MCS 発生頻度には、現地時間で日中（13-19 時） 半にかけて土壌水分が増加する傾向と共に、
この変動傾および夜間（23-3 時）にピークを持つ日変化がみ スケールで大きな季節内変動を示した。
られる。日中に発現する MCS は A)北東部で東西に 向は年により異なり、インド亜大陸が干ばつであっ
延びるチョータナプール高原と B)東岸に面した東 た 2009 年も、7 月中旬および 8 月下旬に増加期間
ガーツ山脈周辺に集中した。B)域の MCS はモンスー が見られた。すなわち、北東域の土壌水分増減は必ン期を通じて発現し、比較的夜半も発生する傾向が ずしもアジアモンスーンの強弱に依存しない可能あるのに対し、A)の MCS は年により発現が集中する 性がある。
以上を踏まえ、領域気候モデルによる MCS の再現
期間があり、午後の比較的早い時間帯から出現する傾向が見られた。2009 年はインドが干ばつで MCS 実験を行ったところ、計算設定の変更により MCSの再現に改善が見られた。
土壌水分の初期値依存性数も減少した。
前回の解析で、同領域で MCS が発生する日には、 に関する検討を行う予定である。
対流圏下層 850hPa でアラビア海から亜大陸北部を経由して東進する水蒸気輸送と、西ベンガル湾上を亜大陸に沿って北上する 900hPa 以下での水蒸気輸送の合流が検出された。今回は、任意の領域で平均した東西・南北ｑV フラックス（qV-u,qV-v）を指標として、両輸送量の季節内変動を分析した。qV-u
は 4 日、16-17 日、25 日の周期をもち、後者 2 つは従来から指摘されてきた南アジアモンスーンに内在する季節内変動周期と一致する。4 日周期は西進するモンスーン低気圧の影響が考えられる。
さらに、図 1 2008 年 6-9 月のｑV-u(実践)、qV-v（破線）（●）および第 3 主成分（－）
qV-v が数日遅れて qV-u と同調する期間（①）と、 および降水量第一主成分
両者が大きく相反する期間（②）
が混在した
（図１）
。
参考：上野ほか、2016：インド亜大陸・中東部でのMCS 発生に対する季節内変動に応じた陸面過程、気3. 衛星降水量・土壌水分量の変動
GSMaP-MVK データを使い、陸上にける日降水量の 象学会春季予稿集、C105、p61.
― 230 ―

A303

アジア大陸気温のモデル再現性バイアスおよび関連する将来変化の要因
尾瀬智昭（気象研究所）

１．はじめに
環境省環境総合研究推進費「地球温暖化に伴う気候変動と日本・東アジア域の降水現象の変化に関する研究」（2-1503）において、CMIP5 モデルの夏季ア
ジア大陸地表気温の現在気候再現性バイアスおよび
これに関連する将来変化傾向の要因を調査した。
２.解析内容解 析 し た モ デ ル 実 験 は 、 CMIP5 の 現 在 気 候

図 1 24 個の CMIP5 モデル現在気候実験における地（1975-1999 年）実験と RCP8.5 シナリオの 21 世紀

上気温再現値のモデル間 EOF の第１モード。影は自末（2075-2099 年）実験であり、6-8 月 25 年平均値

己相関係数を、等値線は線形自己回帰値（K）を表す。

を解析した。
地上気温を 2.5 度×2.5 度上に内挿し、さらに同一の標高値に換算して解析を行った。各モデルの将来変化値は、マルチモデル平均の全球平均
地上気温の将来変化値で規格化している。
３.結果
図１は、24 個の CMIP5 モデルによるアジア大陸（東経 30-150 度、北緯 25-75 度の陸上）の現在気候地上
気温の EOF 第１モードであり、中央アジアを中心に

図２ 地表面下向き短波入射量と図１の地上気温第高温の分布を示す。多数の CMIP5 モデルや CMIP5 平

１モードとの相関(影)および回帰値（等値線：W/m2）。

均はこのモードが正符号のバイアスを示す。その要因を統計的に調べたところ、図２で示すように、地
表面下向きの短波入射量（および上向き顕熱量）と比較的高い相関分布が見られた。これは、アジアモ
ンスーンの下降域で雲が少ないモデルが、系統的に高温バイアス傾向を示すことを暗示する。
図１の EOF 第一モードを正のバイアスに持つモデルは、CMIP5 モデル平均に比べて、図３のような将来気温変化分布を強調して昇温予測する傾向がある。

図３ 地表面気温（K）の将来変化であることを除い

これは、将来、乾燥化が強まる地域で高温化がよりて、図２と同じ。

強い予測になっている。
このような系統的な気温変化傾向の要因は、ヨーロッパ域では地表面の下向き短波入射量の増加によるものであることがわかる(図４)。夏季アジアの下降域での雲の過少バイアスと同じ要因で、より高温の将来変化予測になる。しかし、図４の短波入射減少域である北アフリカでも、将来気温は高温強調傾
地表面下向き短波入射量（W/m2）の将来変化向である。要因としては、地表面への長波入射量変図４化や循環の変化に伴う暖気移流が関係している。

であることを除いて、図２と同じ。

― 231 ―

A304

高解像度全球大気モデルによるアンサンブル実験を用いた予測可能性の調査*千葉丈太郎 1  木本昌秀 1  今田由紀子 2  前田修平 2（1 東京大学大気海洋研究所 2 気象研究所）（PNA）パターンに起因するものである。また、

１．はじめに
中・高緯度地域は、内部変動はもちろんのこ

後者について、東経 130‐170 度、北緯 50‐70と、熱帯や極域起源の外部変動の影響も複雑に度を領域平均した Z500 偏差の年々変動に全球組み合わさるため、長期予報が難しいとされての Z500 偏差場を回帰させると、北緯 45 度付近

いるが、エルニーニョなどによって励起されるを境とした西太平洋（WP）パターンのようなテレコネクションパターンは周辺地域に特徴

南北双極子構造が、観測とモデル両方にみられ的な気圧配置として現れるため、天候を予測すた。これは WP パターンの境界条件への応答成

るうえで重要である。本研究では、冬季の主に分の予測可能性を示唆している。

日本域の天候に注目し、高解像度な全球大気モ
デルによる 100 メンバーのアンサンブル実験から得られたデータを用いて、テレコネクション
パターンの形成にみられる内的・外的要因、さらには予測可能性について調査する。
２．使用したデータ
解析に用いたデータは、気候変動リスク情報
創生プログラムで作成された「地球温暖化対策に 資 す る ア ンサ ン ブ ル気 候 予 測デ ー タ ベー

図 1．観測とモデルの相関係数分布。0.5 以上の地域を太線で示した。

ス：d4PDF」である。このデータのうち、水平図 2 は上で述べた領域平均の Z500 偏差と格子間隔 60km、鉛直層数 64 層の全球大気モ

Nino3.4 海域の SST 偏差の時系列である。Z500

デルに 1951～2011 年の観測の海面水温（SST）

偏差の観測とモデルは高い相関（0.57）がある。

と海氷を外部条件として与え、100 メンバーの一方で、Z500 偏差と SST 偏差には強い負の相

アンサンブル実験を行った結果を本稿では使関（－0.69）があり、WP パターンがエルニー用する。世界でも類を見ない多数のアンサンブ

ニョと密接に関わっていることと整合的であルを活用することで、観測ではサンプルが少なる。しかしながら、WP パターンの形成には内い中・高緯度の現象も議論できる可能性がある。 部要因的な影響も含まれているので、それらをまた、d4PDF（以後：モデル）と比較する観測含め、中・高緯度地域の予測可能性について調データとして、大気は JRA55、海面水温は査した結果を報告する。

COBE-SST2 を用いた。
３．初期解析結果
図 1 は 1958～2010 年の冬季（DJF）平均の500hPa 高度（Z500）偏差についての、観測とモデル（100 メンバーのアンサンブル平均）の相関係数の分布である。北半球中・高緯度をみると、北アメリカと東シベリアに相関の高い（0.5 以上）地域がある。前者は太平洋・北米

図 2．領域平均 Z500 偏差の時系列（m）。実線はモデル、破線は観測。色塗りはモデルの NDJF 平均の Nino3.4 のSST 偏差（K）を 20 倍したもの。

― 232 ―

A305

大西洋を発端とした近年のグローバルモンスーン強化傾向
1*釜江陽一 1, 2, Xichen Li 3, 2, Shang-Ping Xie 2, 植田宏昭 1
筑波大学生命環境系 2UCSD スクリプス海洋研究所 3IAP, Chinese Academy of Sciences

はじめに
モンスーンは熱帯から亜熱帯にかけて広く世界的に発達し（北米、南米、北アフリカ、南アフリカ、
南アジア、東アジア、オーストラリア）、それらを総称してグローバルモンスーンと呼ぶことがある(Zhou et al. 2016)。過去のグローバルモンスーンは軌
道要素を始めとした外部強制因子に対する応答として長期的に変動し、温暖化時の応答には、大気中水
蒸気量の増加と熱帯大気循環の弱化が重要な役割を果たすことが指摘されている。人為的なエアロゾル
強制力により、20世紀半ばからグローバルモンスー
ンは長期的な弱化傾向を示している。一方で、衛星観測が開始された1979年以降のグローバルモンスー
ンは強化傾向にある。歴史的な自然・人為放射強制力で駆動したCMIP5マルチモデル実験はこのトレンドを再現しない。一方でこの期間は太平洋、大西洋を始めとした数十年規模の海洋変動が顕著な期間に相当する。熱帯太平洋では負のPDO傾向に伴う東部の降温、西部の昇温が顕著であり、近年の地球温暖化停滞傾向に寄与していた。インド洋は継続的な昇温傾向にあり、大西洋ではAMOが正位相に転換し、北半球側で広く昇温している。
本研究では、南アジアモンスーンの強度の指標として用いられる大陸・海洋間の対流圏温度勾配(MTG) を、海洋水温同化実験で再現されたグローバ
ルモンスーンに適用し、過去34年間のトレンドに対する特定の海洋の数十年変動を発端とした海洋間をまたぐ相互作用の寄与度を評価した。

ケルビン応答を介したWESフィードバックにより、
熱帯インド洋の昇温、熱帯西部（東部）太平洋の昇温（降温）傾向を含む全球的なSSTトレンドが再現される (Li et al. 2016)。一方でインド洋、太平洋の水
温をrestoreした実験は、他の海域の水温トレンドを再現しない。
陸上のモンスーン域を降水量の年較差から定義し、陸上モンスーン降水量トレンドを観測データと比較すると、過去34年間のグローバルモンスーン降水量の増加傾向は、Atl実験のみが再現する。領域ごとに評価すると、Atl実験では北米、南米、北アフリ
カモンスーン降水の顕著な増加傾向をよく再現し、結果的にグローバルモンスーン降水の増加をよく再現する (Kamae et al. 2017)。
熱帯大西洋の昇温トレンドは、ケルビン応答とWESフィードバックを介した熱帯インド洋の昇温と、それに付随するロスビー応答として亜熱帯北米・北大西洋・北アフリカ上に高気圧偏差（図）を生み出す（南半球も同様）。この高気圧はモンスーン循環の強まりに相当する熱帯下層（上層）の西風（東風）を伴う。この亜熱帯高気圧と対応する循環場・陸上降水のトレンドは、観測されたトレンドとよく一致し、大西洋の水温上昇を発端とする海洋間相互作用の重要性を示している。一方でインド洋、
太平洋の水温トレンドは、グローバルモンスーンの強化を駆動しない。なお、オーストラリアモンスーンのように、近年のトレンドが海水温restoreだけでは再現できない場合もあり、エアロゾルを始めとした他の要因も重要である。

方法
NCAR CESM1を用いて海洋水温restore実験を実施した。コントロールランとしてモデル気候値の海
洋混合層水温をrestoreして15年間積分した。感度実験として、1979-2012年の34年間の混合層水温トレン
ドをrestore水温に上乗せして積分後、後半10年平均値をコントロールランと比較することで、restoreした水温トレンドの寄与を評価した。水温は特定の海洋（大西洋、インド洋、太平洋）のみrestoreし、それぞれAtl、IO、Pac実験と呼ぶ。初期値を変えた12
アンサンブル実験の平均により、①大西洋の昇温②インド洋の昇温③太平洋の東西水温コントラスト、それぞれの寄与を評価した。SSTを固定するAMIP型の実験と異なり、海洋間の相互作用（例えばエルニーニョはインド洋の昇温をもたらす）を介した遠隔影響を加味することができる。
結果
過去34年間の北大西洋の昇温トレンド（AMO位
相の負から正への転換）をrestoreすると、主に熱帯
大西洋の昇温を発端とする西向きロスビー、東向き

図. 対流圏気温に対する大西洋の水温トレンドの効果。200hPaと 500hPa 間の層厚 (m; 陰影) と 850hPa と 200hPa 間の風シ
ア (m s-1; ベクトル) の大西洋水温 restore 実験からコントロール実験の差をとったもの。北半球は 5-9 月、南半球は 11-3月の平均。点線は気候値の層厚が極大となる緯度を示す。
参考文献
Kamae,
Y.,
et
al.
2017.
Clim.
Dyn.,
10.1007/s00382-017-3522-3.
Li, X., et al. 2016. Nat. Clim. Change, 6, 275–279.
Zhou, T., et al., 2016: Geosci. Model Dev., 9, 3589–3604.

― 233 ―

doi:

A306

格子点で解析した梅雨期の将来変化
楠 昌司（気象研究所）
１． 序
20 ㎞、60 ㎞格子の全球大気モデル MRI-AGCM3.2 による積雲対流・海面水温アンサンブル温暖化実験では、
日本の梅雨入りが遅れる(Kusunoki 2016, Clim. Dyn.)。
本研究では、モデルの格子点ごとに雨期を定義し、その将来変化を解析した。
２． 雨期の定義
格子点ごとに雨期を定義する方法は Wang and Ho(2002)を参考にしたが、全く同じ手法で計算すると日本の関東・東北地方で梅雨が定義できない。そこで、独自の方法を開発した。
（１）夏のアジアモンスーン
夏（6～8 月）の降水量が 4.0 mm/day 以上で、夏の降水量が冬（12～2 月）の降水量より多い格子点を夏のアジアモンスーン Asia Summer Monsoon (ASM)の定義域とした。
（２）梅雨の入り明け
ASM の定義域内の各格子点における半旬平均降水量を用いたが、時間変動が激しいので平滑化した。時間方向にフーリエ分解し、平均値とフーリエ級数の第１項から第 N 項で再合成した。平滑化した時系列の極大
値が第 25 半旬(5 月 1-5 日)から第 54 半旬(9 月 23-27日)の期間にある格子点を選んだ。降水量の閾値を初めて越える半旬を梅雨入り、その後閾値を初めて下回る
半旬を梅雨明けとした。気象庁による梅雨入り明けの定義（1981-2010 年の 30 年気候値）を、日本付近の格子に与えた。フーリエ級数の第 N 項および閾値を変えながら、GPCP 1ddv1.2 による入り明けの定義と気象庁
による定義との二乗誤差を計算した。入りと明けの両方の誤差の和が最少となる N=12, 閾値 6.5mm/day を採用した。なお、ASM の定義域内であっても入りや明けが定義できない場合があり、その時は欠測とした。
３． 結果
図 1 は東京付近の格子点における梅雨の入り明けを定義した例である。
関東地方では梅雨入りが 6 月初旬、明けが 7 月下旬なので、概ね梅雨の入り明けが適切に定義できている。生の値だと梅雨期間が不自然に短くなる。図 2 は 20 ㎞、60 ㎞モデルのすべての実験を用いた梅雨の入りの変化を示している。実験設定の詳細はKusunoki (2016)を参照。梅雨入りが西日本の一部で遅れるが（正）、その他の地域では早まる（負）。温暖化予測では信頼度情報を付加する必要がある。ここでは複数の実験を解析することにより 2 種類の信頼度情報（縦、横線）を得ることができた。
謝辞：本研究は、文科省の気候変動リスク情報創生プログ
ラム・テーマＣにより実施された。

図 1 GPCP 1ddv1.2 の半旬降水量の時系列。1997-2013
年の気候値。場所は東京付近(139.5E, 35.5N)。点線は生の値。実線は平滑化したもの。水平線は梅雨期を判定する
閾値 6.5mm/day。

図 2 梅雨入りの将来変化。
等値線間隔は１半旬。
影は正。
縦線は入りと明けが定義できた実験数が全体の 90%以上を示す。横線は変化の符号一致率が 90%以上を示す。

― 234 ―

A307
日本の梅雨後半期（７月）における温暖化時の降水量変化の地域的特徴
（地域気候モデル・アンサンブル実験による）
*栗原和夫、野坂真也、川瀬宏明、佐々木秀孝、村田昭彦（気象研究所 環境・応用）１ はじめに 梅雨期の降水量の温暖化時における変化は災
害や水資源を検討する際に重要である。これまでの研究では日本列島スケールの変化を示してきたが、日本は地形が複雑で、梅雨期の降水にも地形が大きな影響を与える。今回は、梅雨後半期の7 月を対象として、降水量の将来変化が、地形によりどのような地域的特徴を持つかを示す。
２ 地域気候アンサンブル実験 使用した地域気候モデルは格子間隔 20km の日
本 周辺 を領域 とす る非静 力学 地域気 候モ デル(NHRCM)で、境界条件として格子間隔 60km の
全球モデルを用いた。現在気候実験は 1950 年 9月から 2010 年 8 月、将来気候実験は 2050 年 9月から 2110 年 8 月のそれぞれ 60 年間で、アンサンブル実験を行った(d4PDF)。現在実験では全 50
メンバー、将来実験は 6 種類の海面水温を与え、それぞれの海面水温について 15 メンバー全 90 メ
ンバーのアンサンブル計算を行っている。
３ 地域的な降水の再現
図 1 は現在気候における 7 月の月降水量のアン
サンブル実験の全メンバー平均の再現結果である。降水量に著しい地域差があり、特に太平洋側
で値が大きく、400mm 以上も見られる。一方日
本海側や瀬戸内海では全般に少ない。降水量の大きい領域と少ない領域は、山岳をはさんで隣接している。このような地域的な傾向は観測された降
水の気候値と一致する。図 2 に降水量の多い地点と少ない地点を 3 点ずつ選んで気候値を示す。多い地点と少ない地点の分布は図１とほぼ対応し、多い地点と小さな地点ではその値に 2～3 倍程度の違いがある。このことは、モデルが降水気候値の、山岳による地域的な特性をある程度再現できていることを示している。
４  月の月降水量の将来変化の地域的特徴
図 3 は将来と現在の月降水量の差を示す。海面水温は 6 種のうちの１つの結果である。山岳の西側で降水量の増加が大きく、東側で小さい。特に九州西部での増加は顕著である。九州西部などの山岳の効果によると考えられる降水量の増加は、地形効果のない日本周辺の海上の変化に比べると大きい。九州西部の降水の増加をχ2 乗検定で調べると 1%の有意水準で有意である。このことは、日本付近の７月の月降水量では、日本列島上では、大きな場の変化そのものよりも、これと地形効果との相互作用の方が値が大きく、確実性も高いことを示唆している。

謝辞：本研究は国立研究開発法人海洋研究開発機構が実施する「地球シミュレータ特別推進課題」の一つとして実施
し、文部科学省の気候変動リスク情報創生プログラムなら
びに地球情報統融合プログラムの協力を得た。

図１ 現在気候実験による７月の月降水量 
図２ AMeDAS による７月降水量の気候値

 
図３ 将来の７月降水量の変化（濃い陰影で大きい）：1 海面水温の 15 メンバー平均― 235 ―

A308

雲解像アンサンブル地域気候シミュレーションによる日本の極端な降水量の将来予測
村田昭彦 1, 佐々木秀孝 1, 川瀬宏明 1, 野坂真也 1, 青栁曉典 2, 大泉三津夫 3
2: 気象庁,

１．はじめに
気候変動リスク情報創生プログラム（創生プログラム）おいて、雲解像地域気候モデルによる日本付近を対象とした気候実験が実施された。これに関連して、
前回（2016 年度秋季大会 P182）現在気候実験の結果
における降水量の再現性について調べ、雲解像モデルを使用すると極端な降水量の再現性が向上することが統計的に示された。
今回は、創生プログラムで実施された 21 世紀末を対象とするアンサンブルシミュレーションの結果を利用し、不確実性を考慮した上で日本付近の極端な降水量の将来変化を解析する。

２．数値実験の設定
格 子 間 隔 2km の 非 静 力 学 地 域 気 候 モ デ ル（NHRCM02）を用いて、21 世紀末（2076～2096 年）を想定した 4 メンバーのアンサンブル将来気候予測実験（RCP8.5 シナリオ）が実施された。メンバー間で境界条件に違いがあるが、親モデル（格子間隔 5kmの非静力学地域気候モデル; NHRCM05）は同じである。同様に NHRCM05 による実験も 4 つのメンバーで構成されており、メンバー間で境界条件が異なるが、親モデル（水平解像度約 20km の気象庁全球気候モデ
ル; AGCM20）は同じである。AGCM20 による実験は
海面水温分布が異なる 4 つのメンバーで構成されている（Mizuta et al. 2014 SOLA）。

3: 気象大学校

た（図は省略）。例えば、NJ 地域では年間に渡って、EJ 地域では冬季に増加率が大きくなる傾向にある。
これらの原因については今後調べていく予定である。
謝辞：本研究は文部科学省「気候変動リスク情報創生プログラム（テーマ C）」のもと、地球シミュレータ
を用いて実施された。
40

降水量の変化率 [%]1: 気象研究所,

20
0
-20
-40
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12月
図 1 全国平均した月間 R99 の将来変化（変化率）。変化率 [%] は、
100×(将来／現在-1）で定義。塗りつぶされた点は統計的に有意な変化（有意水準 5%）を示すメンバーである。

３．月別の極端降水量の将来変化

４．地域別の極端降水量の将来変化
一方、地域別の極端降水量については、統計的に有意な増加率を示す地域が見られる。日本全国を 7 つの地域（図 2）に分けた上で、図 1 と同様な指標の将来変化率を計算したものが図 3 である。但し、パーセン
タイルを計算する期間を年間としている（以下、年間R99 と表記）。
図 3 によると、北日本（NJ 地域及び NP 地域）とEJ 地域では、年間 R99 が統計的に有意な増加率を示すメンバーが過半数を占めている。これらの地域において図 1 と同様に月間 R99 を計算すると、それぞれの地域で特徴的な将来変化を示していることが分かっ

図 2 日本全国を地域に分割する方法。分けられた地域は、北日本
日本海側（NJ）、北日本太平洋側（NP）、東日本日本海側（EJ）、東日
本太平洋側（EP）、西日本日本海側（WJ）、西日本太平洋側（WP）、
南西諸島地域（SI）の 7 つである。なお、NHRCM02 の全体の計算領域は、ここで示した範囲よりもかなり広く設定している。

20

降水量の変化率 [%]極端降水量の指標は多々あるが、ここでは各アメダ
ス地点近傍格子点における 1 時間降水量の月間の 99
パーセンタイルを、積分期間（20 年間）に渡って平均したものを指標（以下、月間 R99 と表記）とする。なお、パーセンタイルを決めるときの元データには無降
水データが含まれている。
全国平均した月間 R99 の将来変化率を図 1 に示す。
統計的に有意な変化を示しているのは 8,9,12 月のそれぞれ 1 メンバーのみであり、どの月も全国的に見ると月間 R99 に大きな変化がないと言える。なお、統計的検定法としてブートストラップ法を用いている。

10
0
-10
-20
NJ

NP

EJ

EP

WJ

WP

SI

AL

地域
図 3 各地域（図 2 参照）における領域平均した年間 R99 の将来変化（変化率）。変化率 [%] は、100×(将来／現在-1）で定義。塗りつぶされた点は統計的に有意な変化（有意水準 5%）を示すメンバーである。AL は日本全国を表す。

― 236 ―

A309

日本における台風降水量の分布*釜堀弘隆 1，荒川理 2，

1 気象研究所
１．はじめに	 	  台風は日本各地に大雨をもたらすと同時に、水資源の供給の役割を果たしている。従って、どの地域に台風による雨がどの程度降るのか、そのポテンシ
ャルを評価しておくことは防災上も水資源管理上も重要である。ここでは、台風による降水量を観測データから評価した。
２．用いたデータと方法論	 	
  降水量データとしては、APHRODITE プロジェ
ク ト の 日 本 域 版 で あ る APHRO_JP を 用 い た 。
APHRO_JP は水平解像度 0.05 度の日降水量格子点
データであり、日本全国を稠密にカバーしている。
台風データとしては、気象庁のベストトラックを用いる。APHRO_JP の各格子点に台風が接近した場
合の降水量をコンポジットし（全降水量）、当月の平均降水量との差を台風による降水量を台風降水量と定義する。ここでは 1981-2010 年の 30 年平均の台
風降水量を議論する。また、地形と台風降水量の関係を調べるため、GTOPO30 を使用する。
３ ．結果	 
図 1 に台風中心からの APHRO_JP の各格子点の距
離と台風降水量との関係を示す。全降水量は中心から 10 度以上の遠方でも有限の値を示すが、月降水量との差である台風降水量は中心から 8 度付近でゼロとなる。従って、ここでは中心から 8 度以内の台
風降水量をコンポジットする。図２に台風年降水量の分布を示す。400mm/yr 以上の台風降水量を示すのは、九州東部・四国南部・紀伊半島の３地域である。これらの地域は、すべて南東あるいは南向きの斜面を持つ地域である。また、静岡付近にも250mm/yr をこえる地域が広がっているが、これもまた南向き斜面である。一方、南西諸島の年平均降水量は 200-300mm/yr 程度であり、これら３地域より少ない。このことは、台風降水量は地形の影響を強く受けていることを示している。台風年降水量の多い地域は太平洋側に集中しており、日本海側では少ない。これもまた、太平洋側が南東〜南向き、日本海側が北東〜西向きの地形となっていることと関係していると考えられる。日本海側では、ほとんどの地域で台風年降水量は 50mm/yr 以下となっている。図３に台風日降水量の年最大値を示す。九州東部・四国南部・紀伊半島の３地域では 200mm/dayに達する台風日降水量を示している。これに対して、
南西諸島では 150mm/day 程度であり、３地域に較べて小さい値となっている。一方、100mm/day 以
上の地域は太平洋側では東北南部まで拡がっており、台風の接近確率は低いものの、いったん接近すれば100mm/day 以上の大雨をもたらす可能性がある地
域が太平洋側には多く存在することを示している。

2 筑波大学図１ 台風中心からの距離と台風降水量との関係― 237 ―

図２ 台風年降水量の分布（単位：mm/yr）

図３ 年最大台風日降水量の分布（単位：mm/day）B301

2015 年 9 月 1 日対馬海峡で突風を生じたメソ β スケール渦の発生・発達機構*栃本英伍 1・横田祥 2・新野宏 1・柳瀬亘 1（1：東京大学大気海洋研究所、2：気象庁気象研究所）
1.

はじめに

2015 年 9 月 1 日 0300〜0400 JST 頃にかけて、対馬海峡で強い突風が生じ、漁船の転覆 6 隻、死者 5 名、行方不明
1 名の甚大な被害が起きた。この突風は水平スケール 1000km 程度のメソ α スケール低気圧の北東象限で形成された
直径数十 km 程度のメソ β スケールの渦の中で生じた直径数 100m の渦に伴うものであったと考えられる(栃本ほか, 2016 年秋季大会)。本研究では、数値シミュレーショ
ンにより、このメソ β 渦の形成・発達機構を調べた。
2. 使用データと数値モデル
使用した数値モデルは気象庁非静力学モデル(JMANHM)で、初期値・境界値には 3 時間毎の気象庁のメソ解析値（水平格子間隔は 5km）を用いた。水平解像度は 2km
で格子点数は 750x750 である。 鉛直層数は 50 層で地表面付近は 40m 間隔、モデル上端付近は 900m 間隔のストレッチ格子を用いている。雲物理過程には氷相を含むバルクモ
デルを用いており、積雲パラメタリゼーションは用いていない。乱流クロージャーモデルには MYNN の Level-3 を用いている。積分開始時刻は 8 月 31 日 0900 UTC である。
3. 結果
a. 渦度の時間発展
渦の時間発展を調べるために、各時刻において水平10km で平滑化された渦度が、高度 0.5km で最大の地点を渦中心と定義した。このように定義した渦の中心まわり60km で領域平均した渦度は、まず高度 1.0 -1.5km 付近で強化され、その後高度 0.5 km 付近で強化される様子が見られた（図 1 左）。一方、渦度の最大値は、1700-1730 UTC
頃に高度 1.0km よりも上空で強化された後、地表面近くで急速に増加し、1920UTC 頃には 1x10-2s-1 程度まで発達した（図 1 右）。
b. 渦度収支解析
渦度の時間発展に対する物理的な要因を明らかにするために、渦の中心まわり 60km 領域における渦度収支解析を行った。渦度方程式の各項の和は、実際の渦度の時間変化とよく対応していた(図省略)。そこで、渦度の時間変化に対する各項の寄与を調べた。tilting（立ち上げ）項は高度 1km 付近で大きな正の寄与を持ち、1800UTC 頃まで持続していたが、その後小さくなった（図 2 左）。stretching（引き伸ばし）項も 1700UTC 頃までは高度 1km 付近で正の寄与が最も大きかったが、その後、さらに下層で徐々に寄与が大きくなり、1810 頃からは地表面近くで急速に大きくなった（図 2 右）。一方、鉛直移流と水平移流は、高度 2km よりも下層ではほとんど負の寄与であった。また、
ソレノイド項は他の項と比較して寄与が非常に小さかった。これらのことから、メソ β 渦の形成〜発達初期においては、環境場の鉛直シアに起因する水平渦度の立ち上げおよび引き伸ばしにより高度 1km 付近で渦が強化され、発達期においては、さらに下層の地表面近くにおいて、南から流入して来た鉛直渦度が引き伸ばされることにより渦が急速に強化されたことがわかった。

c. 水蒸気の起源
本事例の渦の発達には、活発な対流が重要な役割を果たしていたと考えられる。そこで、強い対流の源となる水蒸
気の起源を調べるために、後方流跡線解析を行った。渦の発達期である 1840 UTC において、高度 6km の上昇域に25 個の空気塊を設置し、その気塊の起源を調べた。その結果、350 K 程度の高相当温位を持つ多くの気塊が、九州と本州の間の関門海峡の間を通って流入していることがわかった。この暖湿気塊の流入が、対流の活発化に寄与していたと考えられる。
4. 考察
今回の解析結果から、メソβ渦の発生・発達機構を考察する。まず、メソα低気圧の北東象限において、関門海峡を通って南東から流入して来た高相当温位の気塊が北東よりの風との間で収束し、活発な対流が生じる。この対流に伴い、メソα低気圧に伴う鉛直シアに起因する渦度が立ち上げられる効果、および収束により鉛直渦度が引き伸ばされる効果によって高度 1-1.5km で渦が強化された。この
渦の発達によって、さらに下層の収束および鉛直流が強化され、地面近くで南から流入して来た鉛直渦度が引き伸ばされて急速に強化したと考えられる。
謝辞 本研究は、文部科学省推進課題「フラグシップ
2020 (ポスト「京」)重点課題４「観測ビッグデータを活用
した気象と地球環境の予測の高度化」の委託を受けたものである。

― 238 ―

図 1. 渦の中心周り 60 km で平均した渦度（左図;x10-4）と渦度の最大値（右図; x10 -3）の高度—時間断面。

図 2. 渦度方程式の立ち上げ項（左図; x10-7）と引き伸ばし項（右図; x10-7）の時間—高度断面。

B302
スーパーセルに伴う竜巻の発達・維持における地表面摩擦の効果に関する数値的研究
森 祐貴 (東京大学大気海洋研究所)
1. はじめに スーパーセルに伴う竜巻の回転の源については、環境風の 鉛 直 シ ア (Mashiko et al. 2009) 、 地 表 面 の 摩 擦(Schenkman et al. 2014)、水平温度差(Mashiko 2016)などに起因する水平渦度が提案されているが、様々な場合があり(Yokota et al. 2017 準備中)、その理解は現在も十分ではない。中でも、地表面摩擦の効果については、最近、Roberts et al. (2016)は米国の古典的スーパーセルに伴って生ずる竜巻について、地表面摩擦が水平一様な基本場だ
けに働く場合とすべてに働く場合の数値実験を行い、後者のみで竜巻が発生することを示したものの、その理解が遅れている。本研究の目的は、水平一様な基本場で発達する
スーパーセルに伴って生じる竜巻の発達・維持過程における地表面摩擦の効果を明らかにすることである。
2. 実験設定
 本研究では準圧縮非静力学モデル ARPS (Xue et al.
2003)を用いて、ストームの振舞をみるための低解像度実験(水平格子間隔 500m)と、竜巻渦を解像し、渦周辺の場
や渦構造の違いをみる高解像度実験（同 70m）を行った。
基本場は、愛知県豊橋市で F3 スケールの竜巻が生じた
1999 年 9 月 24 日 00UTC の潮岬での高層気象観測データを元に、1 次元の計算で「摩擦の存在の下でもほぼ定常な」鉛直分布を求め水平一様に与えた。実験は摩擦なし実験(ND10)と摩擦あり実験(D10)に加えて、ND10 で竜巻発生の直前から摩擦を加えた実験(AD10)の３つを行った。
表 1 . 実験名と設定
実験名

低解像度

高解像度

摩擦の有無

摩擦係数 &

1'

○

○

×

 ※）

'

○

○

○

中$'×○△ 途からず、定常に近い状態になっていた。
4. 高解像度での理想化実験
 高解像度実験では ND10 と D10 共に竜巻が発生したた
め、それぞれの竜巻発生時間付近での環境場の違いを比較した。その結果、RFG での張り出しや吹き出しの強さと向き、気圧偏差や上昇流、降水の分布などに大きな違いが確認された。竜巻に対する摩擦の効果を直接比較するため、AD10 と ND10 の計算結果の差分をとると RFG への吹き出しに対応する領域で減速が起きており、地表面摩擦の影
響は竜巻近くの RFG 付近に集中していることが分かった。
 続いて、渦近傍での温位や鉛直流の時間変化をみると、
AD10 では渦の近くの RFG が摩擦によって地表面では進行が遅れており、不安定な鉛直構造となっていた（ND10では逆に地表面近くの冷気が先行）。この構造はその後強い下降流を伴って崩れ、地表面で強い発散と下降流が生じていた。これに伴い、渦の中心付近では東〜北側で特に収束が強まり、強い上昇流が生じていた（図 2）。
 また、各実験のそれぞれの竜巻を構成する流体粒子の後方流跡線の経路を調べたところ、AD10 と D10 では暖気側から流れて RFG に沿って流れ込むものが多かった一方、
ND10 ではほぼ全てがコールドプール側から流れ込んできていた。この他に、渦の最下層での吹き込みの構造をみるため、竜巻渦の中心を原点とした動径風や鉛直流の周方向分布を調べたところ、AD10 と D10 とでは暖気側からの吹き込みが強まる傾向が見られており、流跡線の経路が示す傾向と整合的な結果が得られた。

※基本場の調整の時のみ、本実験では㻌㻜

3. 低解像度での理想化実験
 ND10 と D10 の時間-高度断面（図１）からストーム発達の様子を比較すると、(1) 計算開始から 3600 秒ごろまでは両者の差はほとんどみられない、 (2) ND10 では地表近くの強い渦(地表渦)が複数回発生したのに対し、D10 では地表渦が発生しない、(3)上昇流・気圧偏差の発達は共に D10 の方が定常的性が高い、などの特徴がみられた。
 各実験の水平断面をみると、3600 秒以降ではコールド
プール内の冷気の吹き出しに摩擦が効いて Rear Flank
Gust front(RFG)の構造が徐々に変化し、その影響が下層から中層へと伝わっていた。D10 では地表面付近およびメ
ソサイクロン付近の構造に顕著な時間変化が起きておら図 2. AD10 の竜巻が発生する直前における地表面付近（5m）の水平断面図。それぞれ温位 (K、左図)または上昇流（m/s、右図）と、水平風(ベクトル)を表している。
渦の東側付近で RFG が崩れたことにより強い下降流・発散が生じており、これに伴って渦中心付近で収束が強まり、強い上昇流が生じていることが分かる。

5. まとめと結論
 摩擦の効果はストームスケールでは、RFG への冷気の吹き出しに働くことで RFG の構造を変え、その後メソサ
イクロン付近の構造にも変化をもたらした。また、
Adlerman and Drogemeier(2001)が示唆したように、摩擦があるとストームの発達は定常的になり、地表渦は発生しにくい傾向にあった。竜巻スケールでは、ストームの構造が同じであれば、摩擦があった方が RFG の鉛直構造の変化に伴い、下層での収束が強化されることが分かった。
また、流跡線の経路や竜巻渦への吹き込みの分布の特徴を調べたところ、環境場が大きく異なる AD10 と D10 に共通して暖気側からの吹き込みの強化を示唆する結果が得られた。以上のことから、摩擦の効果は竜巻発生に適した環境場の形成には必ずしも好ましくは働かないが、一度発
図１. ND10(左)と D10(右)の時間-高度断面図。上から最大 生環境が整ったときには渦の発達を強化する方向に働く
上昇流(m/s)、最大鉛直渦度(s-1)、最小気圧偏差(hPa)を表す。 可能性があることが示唆された。

― 239 ―

B303

 年  月  日に高知で発生した竜巻親雲の構造＊湯浅惣一郎(高知大院理, 現:日本気象), 佐々浩司(高知大理)
１．はじめに2016 年 10 月 5 日 14:20 JST 頃、高知市から南国市にかけて竜巻による突風被害が発生した (1)。これは対馬海峡付近を東進する温低化しつつある台風 18号の暖域内に形成されたミニスーパーセルによるものであった。メソサイクロン (MC) は、13:35 JST頃に発生し被害域上空を通過する様子がレーダーにより捕捉されている。
ここでは、竜巻親雲とその内部の MC の変化に着目して、レーダー解析および、地上観測データ解析を行った結果を報告する。
２．解析データ
レーダー解析は、気象庁室戸ドップラーレーダーと、高知大学物部 MP ドップラーレーダーのデータを使用した。地上観測のデータは、AMeDAS と高知大学設置の POTEKA および AWS の 1 分値のデータを用いた。観測点の場所については図 1 に示す。
３．解析結果
図 1 に室戸レーダーによる仰角 0.4 deg.のレー
ダー反射強度と地上観測点の風向風速を示す。14:01
JST(図 1a)に直径約 3 km, 渦度 2.4×10-2 1/s の MC は
A 地点の西に位置していた。その 15 分後の 14:15 JSTには B 地点の高知市アメダスのすぐ南東側に位置していた。このときの MC は直径約 2.5 km, 渦度 2.7
×10-2 1/s と 15 分前に比べ渦径が小さく、渦度が大きな値を示していた。地上風向については 14:01 JSTに全域で南よりの風であったが、14:15 JST に MC 北
西側は MC の回転に対応して北東の風に変化していた。MC の接近に対応して、図 2 に示すように気圧が地点 A で 2.1 hPa、地点 B で 2.8 hPa 低下した。これらの低下量と気圧低下の幅は観測地点 B の MC からの距離に依存していると思われる。地点 B では
MC の低気圧性気流場により、最低気圧観測後に北東から西風へと風向が変化していた。
図 3 に図 1 中の実線 ab および cd 上の室戸レー

図 1 仰角 0.4deg.の室戸レーダーのレーダー反射強度 (a) 14:01 JST, (b) 14:15 JST 図中実線○はMC の位置。A:ヴィラサントリーニ, B:高知市
アメダス, C:長浜小学校

ダーの反射強度とドップラー速度の鉛直断面図を示す。MC が位置する下層のドップラー速度分布には、気流が収束している様子がうかがえる。一方、レー
ダー反射強度が 40 dBZ 以上の強エコーは、14:01 JST(図 3a) に東にやや傾いた構造で高度 7 km まで確認できるが、14:15 JST (図 3b)では 3 km と低くなっていた。その後も強エコーの高さは 3～4 km と発達する様子が見られず、親雲は竜巻形成時にすでに減衰期であったことがわかった。

謝辞
本研究は、科研費 (15H02994) 及び総務省受託研
究 SCOPE (受付番号 165009001) の補助により進められました。AMeDAS１分値データは高知地方気象台より提供を受けました。ここに謝意を表します。
参考文献
1) 湯浅, 佐々 2016 : 2016 年 10 月 5 日に発生した
高知竜巻親雲のレーダー解析. 日本気象学会関西支部例会, 講演要旨集 140, 17-20.

図 2 地上観測データの時系列分布。(a), (b) 各々は図 1 地点 A, B に対応する。上より気圧(P),
風速 (WS), 風向(WD)図 3 室戸レーダー反射強度とドップラー速度の   鉛断面図。(a) 図 1a の実線 ab 上, (b) 図 1b
   の実線 cd 上

― 240 ―

B304

庄内平野で観測された竜巻渦の地上と上空の比較
小野村史穂１、楠研一 、猪上華子 、石津尚喜 、新井健一郎 、藤原忠誠 （：アルファ電子気象研究所、：気象研究所、：東日本旅客鉄道）
．はじめに

風速を用いて時空間変換し、各格子点に挿入した。気圧偏差は突風の前  分から１分前の平均からのずれとして計算した。また、上空のドップラー速度と比較するため、各格子点の風速のレーダー方向成分を求めた。渦の特徴を定量的に比較するため、ここでは軸対象な渦の構造を仮定して、渦を特定している。

．観測システムと解析手法

倍大きくなっていた（表１）。  気象研究所と -5 東日本は、鉄道用突風探知システ
ム開発に向けたプロジェクトの一環として、 年
 月より山形県庄内平野で突風の高密度観測を行っている。本観測から、地上で発生する突風の多くが、上空に渦を伴うことが分かり（楠ほか  秋 '）、３．結果
レーダーを用いた渦の探知・追跡のアルゴリズムを渦の中心は地上観測システムを  に通過し、開発している。
その  秒後に東に約 NP、高度 ０NP の上空で、
 しかし、突風被害と結びつく地表面付近の気流のレーダーにより渦が観測された 図  。地上では、低構造は未だほとんど解明されておらず、上空の渦と気圧部に向かって、風が反時計回りに吹き込む渦が地表面付近の気流構造との関係性を明らかにするこ観測され（図 D）、レーダーの反射強度には、渦の存とは、突風探知システムを実用化していく上で、重要在を示す明瞭なドーナッツ状のエコーが見られたな課題である。そのためには、既存研究のように突風（図 D）。地上の渦は半径 P の大きさであり、上事例をわずか１，２点の観測データに基づいて解析
空の約半分であった（表１）。一方、最大接線速度は、するのではなく、高解像度で地上付近の構造を捉え、地上がわずかに下回っていた。ドップラー速度場を上空との比較及び統計的な解析していく必要がある。
比較すると（図 E と E）、地上では極大値の位置が、 本稿では、その研究の初期段階として、 年 極小値よりレーダーに近く、収束を示している。それ月  日に観測された渦を、地上と上空で解析し、比に比べ、上空では極大・極小値がレーダーからほぼ等較した結果を報告する。
距離に並んでいる。地上の収束の値は、上空より 
当プロジェクトでは、 年より、山形県庄内平
野の海岸線沿い NP に渡り、風速計  台（P
間隔、PDJO）と気圧計  台（P 間隔）を直線的に配置し、 秒間隔で、通過する渦の稠密観測している。また、この地上観測システムから、南東約NP に位置する庄内空港に、気象研ドップラーレーダーを設置し、上空の渦の観測を行っている。
地上観測システムで捉えた渦の水平分布を調べるため、各風速計・気圧計のデータを、全風速計の平均４．まとめと今後の取り組み 地上で観測された渦は、レーダーで捉えられた上空の渦に比べ、半分の大きさで、収束が強くなっていた。しかし、最大接線速度は小さくなっており、地表
面摩擦の影響が推測される。
 今後は、 年より継続的に観測してきたデータ
ベースを用い、本結果のような地上と上空の関係性を統計的に導き出していく。

― 241 ―

B305
 地上稠密気象観測によるダウンバースト発生時の気圧変化と突風予測可能性
岩下久人*1・佐藤香枝*1・矢田拓也*1・呉宏堯*1・小林文明*2 *1：明星電気株式会社 *2：防衛大学校
１．はじめにトによる冷気プールの領域を表していると考えられる．

 小型気象計（POTEKA）を用いた地上稠密気象観測により，

なお，地点①②の気圧急上昇は，その気温急低下より遅れた

竜巻やダウンバーストを捉えてその微細構造を議論することがが，気圧上昇値の大きさ識別（閾値を 10 分以内で 2hPa）によできる 1)．また，稠密観測気温データの低下率を利用することる突風予測は，気温低下率利用と同等の結果を得られた．

で，ダウンバースト／ガストフロントの突風予測が可能である
ことを示した 2)3)．本稿では，ダウンバースト時の気圧変化と気圧データを利用した場合の突風予測の可能性について言及する．
２．突風予測システムの概要
ダウンバーストによる地上気温の急低下は, 気圧上昇開始
よりも 2~3 分程度早く生じることが多い 1)．突風予測は，冷気プールを観測して一様に降下する気温の低下率を設定して，各観測点の1分間の気温低下率の大きさを識別（閾値－2 ℃/min）
することで，発生可能性が高い領域（突風発生予測領域）と低い領域（安全領域）を区別することができた．
2015 年 6 月 15 日に群馬県伊勢崎市で発生したダウンバース
トでは，16 時 05 分~16 時 15 分に突風による被害が発生した

図 2 観測点①～③における気圧及び気温の変化

が，この突風予測では実被害発生地域に対して，その被害発生の約 30 分前には突風発生可能性を示すことができ，－2 ℃*/min という閾値の妥当性が示された（図 1）
．

*

③

②
.

①

地点①

J2C

.

 ㎞



図 3 16 時 03 分の気圧場
図 1 2015 年 6 月 15 日 16 時 03 分の突風予測図．扇型（影）が観測域内の突風発生予測領域を，長方形が被害域を示す．

４．考察と今後の課題

３．各観測点における気圧の詳細変化

気圧急上昇とその後に 10 分以上の高圧状態が持続することがダウンバーストによる実被害発生地域やその近傍地域では，観測域内の 3 地点（図 1 の地点①～③）における気圧変化を認められた．また，高圧部は実被害地域近傍の局地的な領域の

図 2 に示す．地点①は，実被害が発生し，気温低下率が最大－み発生していた．気温急低下の観測領域（気温低下率－2 ℃

3.9 ℃/min が観測され，気温による突風発生予測領域．地点②/min 以下）と高圧部はほぼ一致しており，地上稠密観測によるは，実被害地域に近いが，気温低下率が閾値を下回り（－1.7 ℃

突風予測は気圧観測情報を併用することで，精度の向上が期待/min），突風発生予測領域と安全領域の境界線上，地点③は，できる．今後は、本事例に加えて，気温低下率を用いた予測が

気温低下率が－1.8 ℃/min で安全領域であった．

可能であった他のダウンバースト突風事例の検証を行う予定で

地点①では約 4 hPa の気圧上昇が観測され，気圧の高いピーある．

ク状態が約 10 分間続いた．この傾向は地点②でも観測された

参考文献

が，地点③では明瞭な気圧変化は認められなかった．16 時 03(1)Norose,K., et al., 2016: J. Atmos. Electr., 35, 31-41.

分の気圧場（メソ天気図）を描くと，被害域を中心に水平スケ
ールが 10km 程度の高圧部が解析された．これはダウンバース(2) 岩下ほか，2016：日本気象学会春季大会講演予稿集(109)，B152.
(3) 岩下ほか，2016：日本気象学会秋季大会講演予稿集(110)，A106.

― 242 ―

B306

二重偏波レーダーとドップラーライダーを組合わせた非降水ガストフロント探知－アルゴリズムの概念－
楠 研一1（1：気象研究所）

1. はじめに
ガストフロントは、積乱雲の下で形成された冷たい空気塊が温かい空気の側に流れ出すことによって発生する小規模な前線である。この現象は離着陸する
航空機の安全運航に支障をあたえる低層ウインドシ
アーをもたらすことから、主要空港周辺で探知の対象とされ、その情報はパイロットへリアルタイムに伝えられる等に利用されている。
ガストフロントのうち、降水を伴うものは空港気象ドップラーレーダーが、伴わない（非降水）ものは空港気
象ドップラーライダーがそれぞれ探知している（赤枝2000; 山本 2009）。降水・非降水どちらの場合も基本原理は同じで、この現象に伴って形成される気流の線状収束域（シアーライン）に着目し、ドップラー速度から算出したシアーの強さが基準値を超えるものを探知する。
今回は非降水ガストフロントに着目する。大気中に充満するエーロゾルからの反射を用いる空港気象ド
ップラーライダーは、非降水時のドップラー速度を高精度で得ることができる一方、測定の制約上、探知範
囲は最大でも10km程度、探知頻度は約2分で、空港
気象ドップラーレーダーに比べ範囲は1/6以下、頻度は1/2である。非降水ガストフロントの、より広い高頻度な探知が実現できれば、低層ウインドシアーに対する情報のリードタイムや精度が向上すると考えられる。
本発表では、上記の実現を念頭に、2016年に始まった空港気象ドップラーレーダーの二重偏波化を背景とした、二重偏波レーダーとドップラーライダーを組合わせた将来型の非降水ガストフロント探知アルゴリ
ズムの概念を提案する。

（領域）の探知と、伝播速度の算出を主眼とする。また
上記の先行研究から、非降水エコーの出現には、昆虫に起因する独特の日変化や季節変化があり、周辺の地上風速と境界層の気温の鉛直分布に影響を受けることがわかっている。ガストフロント探知のトレーサーである非降水エコーの出現予測をアルゴリズムに搭載し、品質管理に用いる。
ドップラーライダー：探知範囲が狭い反面、ドップラー
速度パターンが高精度で得られる。二重偏波レーダ
ーから得られたガストフロントの領域のうち、ドップラー
ライダーの観測範囲内のシアーの強さを算出する。
アルゴリズム後半(b)アルゴリズム前半の二重偏波レーダー・ドップラーラ
イダーから得られた情報を組合せ、ガストフロントの位
置、伝播速度、予測されるシアーの強さを算出する。
当日は、このアルゴリズムの概念について説明するとともに、実データを用いた研究計画について紹介する予定である。

Polarimetricradar

Doppler
lidar

insects
aerosols

2. 二重偏波レーダーによる探知技術の現状
Vd(a)
アメリカでは、2013年夏までに行われたSバン Z, Vd, ZDR (high), σhv (low)
ド現業ドップラーレーダー網（WSR-88D）の二重Detection of GF
Ambient T and W
偏波化を契機に、偏波パラメータを利用した新(ACARS / MODEL)
たなガストフロント探知アルゴリズムが提案され、複数の観測事例を用いた試験が行われていClear-air echo
prediction
る（Hwang and Yu 2013; Liggett and Yu 2015;
Hwang et al. 2016)。ガストフロントに伴うエ Detection of GF area
コーの反射体は昆虫と雨滴の混合体と考えられている。この反射体の持つ、雨滴と異なる偏波
Estimation of wind shear
特性に着目しているという特徴がある。降水に比べて反射強度が弱い非降水エコーをこれら偏波パラメータで際立たせることを意図している。
Data merging process
3. 提案するアルゴリズムの概念
図1に、アルゴリズムの概念を示す。
アルゴリズム前半(a)二重偏波レーダー：過去の研究から、空港気象ドップ
ラーレーダーの非降水の反射体は昆虫と考えらえてい る （ Kusunoki and Matsumura 1998 ; Kusunoki
2002; Kusunoki et al. 2008）。そのため用いる偏波パ
ラメータは米国（§2）と同じものに着目する。非降水
エコーはエコー自体がまばらな上に、ガストフロントの上昇域周辺に集中し、ドップラー速度場が部分的に欠落することが多い。そのため、ガストフロントの位置― 243 ―

GF representation
Location and
expected wind shear
intensity of GF
Propagation speed
and direction
図1 アルゴリズムの概念（GF: Gust front）

(b)

B307

地上気象データを用いた突風の統計解析
益子 渉 （気象研）
１．はじめに突風の発生頻度や発生分布は未だ十分に明らかにされていない。気象庁では 1961 年以降の竜巻やダウンバースト等の突風事例について「竜巻等の突風データベース」として公表しているが、これは突風の確認数であって、人間活動や気象庁の調査体制の強化などによる影響を受けたものである。
一方、地上観測データを用いた突風の全国的な調査はこれまで行われていない。発生頻度が極めて低く、時空間的なスケールが小さいと思われている突風現象に対して、意味のある結果を得るのは難しいと考えられているのが一因であると思われる。しかし、限られた領域と期間ではあるが、地上観測データをもとに統計解析を行い、冬季日本海沿岸では突風が高頻度で発生していることを示す結果がある（小林他
2008，2012、楠他 2008）。本研究では全国の気象官署の地上データを用いて、突風の統計的な調査を行い、突風の発生頻度や発生分布を明らかにすることを目的とする。これは気象学的に重要であるだけでなく、気象庁突風データベースを補完するものとして突風予測の検証データとして利用できることや、鉄道や航空機などの運輸分野における防災対策などにも役立てられることが期待される。
２．使用データ
全国の気象庁の気象官署（特別地域観測所を含む）151 地
点の 2002 年から 2016 年までの 1 分値データを用いた。1 分
値データには前 1 分間最大瞬間風速や前 10 分平均風速などが記録されている。尚、最大瞬間風速の定義が 2007 年 12月に 0.25 秒平均から 3 秒平均値に変更になったが、本解析では 2007 年以前のデータに 0.9 倍することで 3 秒平均値に統一している。

の突風発生の場合があるため突風発生日数でみると、0.82
日/年となる。R0 以上の強いものに限定すると、0.93 回/年、0.51 日/年となる。これらの値は、竜巻のある 1 地点でみた遭遇率が数万年に 1 度程度と言われているのに対して極めて大きいといえる。
発生した突風のうち、台風に伴うもの（中
心から 800km 以内）が 1634 事例で全体の 51.7%とほぼ半数となっていた。そして、月別発生数でみると、9 月をピークに 8-10 月が多くなっているが、これは台風に伴うものがほ
とんどであることが分かる（図 2）。対照的に、台風以外の突風の発生数は 12 月が最も多く、冬季と早春に多く夏季に少ないといった特徴がある。発生分布でみると、突風は全国的に発生しているが、特に沿岸部や島嶼部で多いことが分かる（図 3）。また、台風に伴う突風は、台風進行方向右前方で多く発生しており（図 4）、熱帯低気圧に伴う竜巻の発生分布と共通する特徴がみられることが分かった。
勝浦 2010年10月9日

秋田 2014年10月17日

瞬間風速

風向
気圧

気圧

風向

瞬間風速

図１．突風（左：勝浦）とステップ型強風（右：秋田）の抽出例。但し、描画には 10 秒値データを使用している。
表 1．JEF スケールに対応させた突風の発生数
R0
R1
R2
R3
R4
R5
25≦W 3s<39 39≦W 3s<53 53≦W 3s<67 67≦W 3s<81 81≦W 3s<95 95≦W 3s

Rating(m/s)

Rm
W 3s < 25

ALL
With TY

1062
336

1988
1188

109
106

0
0

0
0

0
0

Total
3163
1634

800
700
Without Typhoon

Frequency

600

３．突風の定義
突風について気象学的に定義されたものはなく、これまでの先行研究ではそれぞれが独自の基準を用いている。本研究では以下のようなかなり厳しめの条件を課して行った。1）
瞬間風速（3 秒平均風速）が前 10 分平均風速より 15m/s 以
上増加、かつ突風率（瞬間風速/前 10 分平均風速）が 2 以上。
2）瞬間風速が、前 3 分平均最大瞬間風速よりも 10m/s 以上増加。3）後 10 分平均風速が瞬間風速より 10m/s 以上減少。
これらの条件を満たすものを突風と定義し、1）と 2）は満たすが 3）を満たさないものを”ステップ型強風”として抽出した（図 1）
。抽出された突風の最大瞬間風速の値に対して、日本版改良藤田スケールの風速に対応させてランク付け（R0～R5）を行い、JEF0 未満のものは Rm とした（表 1）。
４．結果
抽出された突風は 3163 事例で（表 1）、ステップ型強風は
176 事例であった。以後突風についてのみ結果を示す。突風の発生数は 1 地点当り平均 1.40 回/年となるが、1 日に複数

44With Typhoon

500
400
300
200
100
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

図 2．突風の月別発生数

図 3．1 年当りの突風発生
頻度の分布

15.7%

49.9%

11.0%

23.4%

図 4．台風中心に対する突風の発生
位置．上向きが台風の進行方向．

謝辞： 気象官署１分値データは気象庁情報管理室から提供していただいた．
本研究の一部は科学研究費助成事業・基盤研究 C（15K05295）の助成による．

― 244 ―

B308
冬季雷雲の発達過程と雷ガンマ線の関係性について
高橋周作 (学芸大), Gregory Bowers, David Smith (UC Santa Cruz),鴨川仁 (学芸大)1．はじめに雷活動及び雷雲に伴う高エネルギー放射線(ガンマ線エネルギー領域の制動Ｘ線)が発生していることが近年わかってきた(1)。落雷時に発生する数ミリ秒オーダーのショートバーストは、雷放電路の強電場での制動放射が原因と言われている(2)。一方、雷放電を伴わない雷雲の通過時においても高エネルギー放射線が観測されている。冬季雷雲(3) (4)、夏季雷雲(5)いずれもが地上ないしは山岳で高エネルギー放射線が観測されている。高エネルギー放射
線の継続時間は 10 秒程~数分で雷雲の通過とは同期しているが、雷放電とは同期していないためショートバース
トと異なるロングバーストという。本研究は雷雲の発達過程とロングバーストの関係性に注目して解析を行った。

2．観測方法2015 年 11 月から 2016 年 2 月に石川県内灘町にて放射線と大気電場の同時観測を行った。日本海側は世界的にも珍しく冬季の雷が発生する地域である。大気圧下で発生した高エネルギー放射線は伝搬時に急激に減衰するが、冬季雷雲は夏季雷雲と比較して雲底が低いため雷雲起源の高エネルギー放射線の観測が地上で行いやすいと考えられる。町内 4 か所に大気電場測定器（フィールドミル）を、1 か所に放射線測定器(NaI およびプラスチックシン
チレーター; Gamma-ray Observations During Overhead
Thunderstorms；GODOT)(6)をそれぞれ設置している。すべての電場測定器の強度地表面地として校正されている。
また解析には DIAS が提供する X-band MP レーダと気象庁提供の高層気象のデータを用いた。

図 3. 2015 年 12 月 3 日 15:00-15:20 UT の 2 地点の大気電場(上段)、放射線カウント数(下段)。紫は全エネルギー、緑は 3 MeV 以上の高エネルギー成分を抽出している。

3．観測結果

本観測では 5 例のロングバーストと 2 例のショートバ
ーストを検知することが出来た。(表１)今回は雷雲の発達
過程と雷雲由来の放射線に注目するため、5 例のロングバ
ーストを中心に解析した。解析結果については講演時に提示する。図 1．図 2 はロングバースト発生時の電場変動と放射線のカウント数変化、と X-band MP レーダの Ze
強度の分布を示している。
表 1 観測結果一覧
No.

Date

Time [UT]Burst type1

2015/11/26

20:20

Long Burst2

2015/12/03

15:08

Long Burst3

2015/12/03

16:19

Long Burst4

2015/12/03

17:06:03

Short Burst (TGFs)

5

2015/12/03

20:20:29

Short Burst (TGF)

6

2016/01/08

06:38

Long Burst

7

2016/01/08

08:59

Long Burst

図 2. 2015 年 12 月 3 日 15:10 における X-band MP レーダの Ze 強度の分布図。

参考文献(1) J. R. Dwyer et al., High-Energy Atmospheric Physics: Terrestrial
Gamma-Ray Flashes and Related Phenomena, Space Sci. Rev., 173,
133-196, 2012.
(2) Leonid P. Babich et al., Analysis of the experiment on registration of
X-rays from the stepped leader of a cloud-to-ground lightning discharge,
J. Geophys. Res., 118, 2573–2582, 2013.
(3) T. Torii et al., Observation of gamma-ray dose increase associatedwith winter thunderstorm and lightning activity, J. Geophys. Res.107,
4324-4332, 2002.
(4) T. Torii et al., Migrating source of energetic radiation generated bythunderstorm activity, Geophys. Res. Lett., 38, L24801, 2011.
(5) T. Torii et al., Gradual increase of energetic radiation associated withthunderstorm activity at the top of Mt. Fuji, Geophys. Res. Lett., 36,
L13804, 2009.
(6) http://godot.jp/about/― 245 ―

C301

Relationship between Meteorological Variables/Dust and the Number ofMeningitis Cases in Burkina Faso
Tetsuo Nakazawa* (Scientific Advisor at NIMS/KMA), Mio Matsueda (Univ. of Tsukuba/Univ. of Oxford)

1. Introduction
Meningococcal meningitis (referred tohereafter as meningitis) is an infectious diseaseof the meninges, the thin layers that cover thebrain and spinal cord. The highest rates of thedisease have been observed along an extended
zonally oriented belt, the “Meningitis Belt”
that stretches from Senegal to Ethiopia andexperiences frequent epidemics every 7–14
years (WHO, 1998). Meningitis is caused not
only bacteria but also viruses and some othermicro-organisms. Neisseria meningitidis is theprimary cause of large epidemics.
Several studies have shown a correlation
between outbreaks and climatic/weather factors
in the Meningitis Belt (Collier, 1992; Sultan etal., 2005; Thomson et al., 2006; Yaka et al.,2008; Dukic et al., 2012; Broman, 2013;
Abdussalam et al., 2014; Pérez Garcia-Pando
et al., 2014a, 2014b).
In this paper, the seasonal cycles in both themeningitis cases and the meteorologicalvariables and the dust information in Burkina
Faso are investigated, and then a differential
equation that adequately models the meningitis
cases from the beginning of 2006 to May 2014is proposed, using the multivariate log-linear
regression analysis.
2. Methodology and Climatology
Using four meteorological variables(northeasterly surface wind (WS), relative
humidity (RH), rainfall (Rain) and temperature(T2m)) and one of four dust products (dustsurface mass concentration or aerosol opticaldepth, D1-D4) over Burkina Faso, adifferential equation for meningitis incidence(N) is applied to the multivariate log-linear
regression analysis to get each contribution
from the variables (WS, RH, Rain, T2m and oneof four dust products) to N. The climatological
data show that dust and temperature aresynchronized with meningitis incidence, but
the meningitis incidence reaches a peak several
months after the northeasterly wind becomesmaximum and the relative humidity becomesminimum during the no-rain period. That is,
the meningitis incidence increases when thenortheasterly wind prevails under dry and norain conditions, and decreases when thesouthwesterly wind prevails under wet and rain
conditions and it has a peak under dusty andhot conditions.
3. Result
After performing all possible combinationsof the regression analysis (but choosing only
one dust data set for each combination) using
models with one to five parameters, the time
derivative of the weekly meningitis incidence
from 2006 to 2014 is estimated and comparedwith that observed. The more parameters thatare included, the higher are the correlation
coefficients between the estimated andobserved tendency. However, the northeasterly
wind has a major contribution to the rate ofchange of the number of cases. The highest
correlation coefficient was for the models withall four meteorological variables plus the dust
surface mass concentration data. Even in oneor two-parameter models, a maximum
correlation coefficient of 0.666 is obtained for
the WS model, and the WS+RH model gives amaximum of 0.754, which indicates some
forecast skill using surface wind and relative
humidity data.
4. Conclusion
Although the modelled derivative
underestimated the outbreaks in 2006 and2007, it correctly simulated the timing of thezero crossing of the weekly rate of change of
N. Thus this approach may be useful to identify
the timing of the peak season of the meningitis
in Burkina Faso.
Acknowledgement
This research is supported by a project'NIMS-2016-3100 (Research and Development
for KMA Weather, Climate, and Earth system
Services)'.

― 246 ―

C302

日本の熱中症死亡率の地域的・季節的特性*藤部文昭・松本 淳 (首都大・都市環境), 鈴木秀人 (東京都監察医務院)【はじめに】 熱中症による死亡率の地域的・数は弱い正値である (図 2 の○, r＝0.30)。緯度

季節的な特性は, 手近な資料が乏しいこともあの代わりに夏季気温 (7, 8 月の 16 年平均値) をってよく把握されていない。本研究ではこれを,使っても同様の結果になる。これは, 北日本で人口動態統計の個票データを使って調べた。

は南日本に比べ, 高齢者を中心としてより低い【資料と解析方法】 厚生労働省の人口動態統計で収録された「自然の過度の高温への曝露」
による死亡の個票データを利用した。対象期間
は 1999～2014 年 (16 年間), 対象総数は 9280 人である。死亡率の計算に当たっては, 2010 年の全国の年齢構成に基づく規準化を行った。

気温のもとで被害が起きることを意味する。なお, 緯度と夏季気温の相関係数は0.88 で, 北海道と沖縄を入れても除いても同じである。
(2) 季節変化 死亡率は多くの地域で 8 月に最高となるが, 九州南部～沖縄では 7 月に最高となる (図 3)。死亡率のピーク時期の地域差は,
気温のピーク時期の地域差とよく対応する (図【結果】 各地域に共通して, 熱中症による死亡

4, r＝0.72)。ただし, 気温が同じなら死亡率は 7

率は①高齢者ほど高く, 男性＞女性であり, ②

月のほうが 8 月よりも高く, その比は約 1.5 倍

盛夏に集中し, 年々変動においては夏季気温とと見積もられる。

正相関する。また, ③経年上昇傾向がある。

謝辞：本研究は, 首都大学東京の新大都市リーディン

これらに加え, 以下の地域特性が認められる。 グプロジェクト基金による「極端気象災害軽減にむけ(1) 空間分布 都道府県ごとの熱中症死亡率はた都市気候学研究プロジェクト」(平成 27～28 年度),
北海道では低く, 東北～中部の日本海側と, 近
畿以西の太平洋側の府県で高い傾向がある (図1)。死亡率と緯度の関係を見ると, 60 歳未満の死亡率は緯度と負相関があるが (図 2 の×), 80
歳以上の死亡率は北海道と沖縄を除けば正相関がある (図 2 の●)。北海道と沖縄を除く 45
都府県についての相関係数は, それぞれ0.36,
0.51 である。全年齢の死亡率と緯度との相関係

図 1 都道府県別の年間死亡率．

および東京都監
察医務院と首都大学東京の共同
研究「気候モデル
による熱中症発
現リスクの将来予測」の成果である．

図 2 各都道府県の夏季
気温 (7, 8 月の 16 年平
均値) と熱中症死亡率の関係.

― 247 ―

図 3 各地域の月別の熱中症死亡率.

図 4 各都道府県の 7, 8
月の気温差 (16 年平
均値) と熱中症死亡率比の関係.

C303

フラクタル日除けによるクールアイランド実験酒井敏(京大人環)･菅原広史(防衛大)･三坂育正･成田健一(日工大)本條毅(千葉大)･清田誠良(広島工大)･仲吉信人(東京理科大)１．はじめにフラクタル日除けの熱特性は樹木の葉群に近い。これに対して、都市を構成するコンクリート
やアスファルト等は熱慣性が大きく、夜のヒート
アイランドの原因となる。しかし、コンクリートに直射日光を当てなければ、昼間は逆に熱を吸収する冷源として機能するはずである。
そこで、熱慣性の大きなコンクリート構造物の上に、フラクタル日除けを設置して直射日光を遮り、局所的なクールアイランドを創り出す実験を行った。
図 1 都市模型 COSMO に設置したフラクタル日除け

２．実験

実 験は日 本工業大 学の都 市スケ ールモデ ルCOSMO を使って行った。これは 100m×50m のコンクリート路盤の上に、1.5m 角の都市のビルに見立てたサイコロ状のコンクリートブロック
を 3m ピッチで 512 個並べたものである（図 1）。
ブロックと床面を含めたコンクリートの表面積
は地表面積の 2 倍あるため、水平面積あたりの熱
慣性は平板コンクリートに比べて 2 倍となる。この上に約 20m×20m の大きさのフラクタル日除けを図 1 のように設置し、南東部半分をフラクタ
ル区、北西部をコンクリート区とし、その中心部に測定器を設置した。さらに、比較のためにコン
クリート区の南西の草地にも測定器を設置して草地区とした。
フラクタル日除けは南中時に遮光率最大になる層に加えて、午前中の東日と、午後の西日を遮る層をそれぞれ加えて 3 層構造となっており、全体の遮光率は約 90%である。

図 2 フラクタル日除けの熱画像
2016 年 5 月 29 日 14 時

３．結果

晴天日の日中の表面温度の熱画像を図 2 に示す。
フラクタル日除けの表面温度は、コンクリート表面に比べて 20℃近く低い。
気温の日変化の典型例として、それぞれの測定
区における 2016 年 7 月の 1 か月間の気温の時別
平均を図 3 に示す。コンクリート区は一日中、最も気温が高く、草地区は夜間に最も低い。フラク
タル区は、日較差が最も小さく、日中に草地よりも気温が低くなっている。特にコンクリート区に対しては 2℃程度低く、明らかに日中のクールア
イランドが形成されていることがわかる。
日中、フラクタル日除けの下ではコンクリートにほとんど日が当たらないため、コンクリートの図 3 フラクタル日除区と、コンクリート区、草地区の気温の日変化。7 月の時別平均。

温度が気温よりも低く、コンクリートによって空気が冷却され、安定成層状態となっている。これは、当初の予想通りコンクリートが冷源として働いていることを示す。

― 248 ―

C304

暖候期に観測される高梁盆地の高温化*大橋 唯太（岡山理科大学 生物地球学部）
・小川 晃生（岡山理科大学大学院 総合情報）

１．はじめに岡山県高梁市にある高梁アメダスは、岡山県内でも暖候期に高い気温が頻繁に観測される。事実、過去 7 年間のうち 5 年でアメダス全国の上位 5%以内に入る猛暑日日数を記録していた。特に 2013 年は、全国 929 地点のなかで 5 番目に猛暑日日数が多かった。
そこで本研究では、高梁アメダスと周辺地域の高温化メカニズムを調べてみた。

近くの水温差）、陸上にとっては「冷たい」海風が流入することを意味している。
したがって、5・6 月初夏に記録する高梁アメダスの高温は、みかけ上の出現傾向が強いと考えられる。
しかし、標高が同程度で地理的に近い福渡アメダス
よりも高梁のほうが高温を観測しやすく、同じ盆地でも地形の違いによって大気の加熱量が異なるのかもしれない。

２．方法（１）統計的な特徴を検出するために、高梁アメダスで観測された 2010～2015 年の気象要素 10 分値を解析した。
（２）瀬戸内海沿岸域から高梁アメダスまで約30km の水平移流をとらえるため、2016 年の暖候期に移動型気象観測を実施した。

（a）５・６⽉ ⾼温⽇

32.5℃
⾼梁

福渡

岡⼭

３．結果と考察高梁アメダスの日最高気温が全国で最も高くなった日を調べると、日本への太平洋高気圧が発達する
前の 5・6 月の季節に集中していた。
これらの日を含めた 5・6 月の高温日 16 事例をコ
ンポジットしたアメダス気温と風の分布を図１a に示す。この図からは、高梁アメダスの局所的な高温化がよくわかる。特に瀬戸内海沿岸部のアメダス気温は高梁アメダスに比べて 4.0～5.7℃も低く、同様に中国山地部でも 3.1～6.3℃低くなっていた。
一方、太平洋高気圧影響下の 8 月高温日 15 事例をコンポジットした結果を図１b に示す。いずれの日も高梁アメダスは猛暑日を記録していた。5・6 月初
夏の季節に比べて瀬戸内海沿岸部と高梁の気温差は、かなり小さくなっていた（1.5～2.6℃差）。 中国山
地部では初夏と変わらず、高梁アメダスよりも顕著に低い気温（4.9～5.7℃差）が形成されている。
以上の事例は、いずれも一般風が弱い気象条件（U850hPa 中央値が 6m/s）であった。中国山地部のアメダスは、標高が 400～500m と高い影響で、季節によらず日中の気温が上昇しにくい地理的条件だとわかる。一方の瀬戸内海沿岸部は、図１の風ベクトル
からもわかるように南からの海風の影響を強く受けているが、気温上昇の抑制は 5・6 月初夏の季節のほうで確認できる。これは、この時期の海水温が 8 月に比べてまだ低く（2m 水深の記録ではあるが、10℃

2m/s（b）８⽉ ⾼温⽇

福渡
37.3℃
⾼梁
岡⼭
2m/s

図１ 高梁が高温を記録した（a）5・6 月と（b）8 月事
例のコンポジット。シンボルが日最高気温、矢印が日最高気温時刻までの日中の風ベクトルを示す。破線で囲まれた範囲で気温が高くなりやすい。

― 249 ―

C305

露場地面付近の気温鉛直分布観測山本哲 志藤文武 清野直子 新藤永樹 川端康弘（気象研究所）
稲垣厚至（東京工業大学）

高根雄也（産業技術総合研究所） 青柳曉典（気象庁／気象研究所）

温度計設置環境が気温観測値に及ぼす影響を評価するため、東京・大手町露場内 2 地点で微気候観測（気温、風向風速）を実施した結果、温度計周囲の植栽・構造物が観測値に影響していることが示唆された（志藤ほか, 2016）。こうした露場内における気温の非一様性と地上風の面的分布・時間変動特性との関連を解析するため、サーモカメラを用いた熱画

Tc150-To150

像風速測定法（TIV）による観測を実施し、風向風
速の面的分布データを取得した。観測は 2016 年夏季
日中２回行った。これにあわせ、露場内における気温の時空間変動をより詳細に把握するため、極細熱電対（山本, 2016）により地面付近の気温鉛直分布と第 1 図 13μm 径の熱電対で測定した地上高 1.5m 気温差。2016 年 8 月 26 日 10 時 54 分から 15 時 34 分までの 1 秒毎の気温差データを 10 分毎に箱ひげ図で示す。

地表面温度を観測した。微気候観測を実施している
露場内 2 地点の近傍に長さ 2m のポールを仮設し、高さ 2, 1.5, 0.5, 0.1, 0.05m に太さ 13μm、葉面と地面にそれぞれ太さ 200μm の熱電対を設置して 1 秒毎のデータを取得した。
これまでの４年に渡る現業用通風筒による気温観測で、開けた場所の気温 To と植栽・構造物で囲まれTc5-To5

た場所の気温 Tc は、暖候期の日中に 1.5m 高さで平均的に To<Tc となり、月平均で最大 0.5℃程度の差になることがわかっている（志藤ほか, 2016）。今回の熱電対による観測でも時間的変動はあるが、第 2 図 地上高 0.05m 気温差。他は第１図と同じ。14時半前後の気温差の増大は To 観測地点が先に露場西方にあるビルの日陰に入ったことによる。

To<Tc となる傾向が認められた（第１図）。同様の差

To

は高さ 0.05m でも認められた（第 2 図）
。地表面温度は逆に開けた場所の方が高い場合もあった。気温鉛
直分布は日中の直達日射が届く時間では高さが低いほど気温の高い不安定な成層になっていた。気温差

Tc

は高さが低いほど小さくなる傾向がある（第 3 図）。
本観測にあわせて高さ 0.5m での日射・長波放射の観測も行っており、風速計や TIV による観測値とも合わせ、今後、熱収支・熱輸送の見積もりなどを行
い、気温の非一様性の形成要因を考察していく。
謝辞 大手町露場での観測実施については気象庁観測部観測課および東京管区気象台の多大な協力を得た。
ここに記して深く感謝する。本研究の一部は気象研究所・東京工業大学・産業技術総合研究所の共同研究「サーモカメラを用いた熱画像風速測定法（TIV）による大手町露場内の面的風向風速分布観測」により実施されている。

第 3 図 2016 年 8 月 26 日 10 時 30 分から 13 時 30 分までの各高さ（cm）の気温出現頻度。1 秒毎気温データの分布を箱ひげ図で示す。
参考文献
志藤文武ほか 2016. 風工学シンポジウム論文集 24,
91–96
山本哲, 日本気象学会 2016 年度秋季大会, C311

― 250 ―

C306

都市キャノピースキームを用いた冬型事例の数値シミュレーション*川端 康弘 、清野 直子（気象研究所）

3. 結果
ヒートアイランドは晴れた夜間に顕著に現れる (日下, 2004)。解析期間、関東の平野部では北西風場となり概ね晴れていた。図 1 に夜間の地上
気温と風向風速の予測図を示す。都心部では周辺部より気温が高くなっている。気温の再現性を見るため、都市グリッドである練馬の地上気温の観測と予測時系列を図 2 に示す。SPUC 実験は観測値に近い値となっている。しかし、SLAB 実験は観測と比べて夜間に低く、最低気温を SPUC 実験と比較すると 2℃程度低い。実験によって差が出た原因を調べるため、地表面フラックスを比較する。図 3 に練馬の顕熱フラックス予測時系列を示す。夜間では SPUC 実験の方が SLAB 実験よりも顕熱フラックスが大きい。今後、感度実験や実験事例を増やし、詳細に解析する予定である。

86temperature [℃]

2．実験設定対象領域は関東甲信越地方とし、初期値・境界値として気象庁メソ解析を用いた。初期時刻は2017 年 1 月 14 日 12 時 (JST) であり、格子間隔
は 2km とした。都市の効果を調べるため、陸面過程として、都市キャノピースキームを適用した実験 (SPUC 実験) と、適用しない平板スキーム実
験 (SLAB 実験) を行った。SPUC 実験においては、都市グリッド (土地利用で「建物用地」「幹線
交通用地」「その他の用地」の占める割合が 80%以上) に都市スキームを適用した。人口排熱は付加していない。

図 1: SPUC 実験の地上気温・風向風速予測(2017 年 1 月 15 日 6 時 JST、星印: アメダス練馬)
Obs
SPUC
SLAB

4
2
0
-2
-4
-6

12

15

18

21

1/14

0

3

6

9

12

1/15

図 2: アメダス練馬における気温時系列(細線: 観測値、太線: SPUC 実験、破線: SLAB 実験)
400
SPUC
SLAB

300
H [W/m2]

1. はじめに気象研究所ではヒートアイランド等の都市気象に関する基礎的研究を行っており、現象の実態解明に向けては都市域の地表面過程を表現する
た め の 数 値モ デ ル が 必要 と な る 。Aoyagi and
Seino (2011) は 単 層 都 市 キ ャ ノ ピ ー ス キ ー ム(Square Prism Urban Canopy scheme : SPUC)を開発し、更なる高度化に向けた調査を行っている。モデルの再現性を把握するためには、気温や風速だけでなく、都市境界層過程に踏み込んだ理解が必要である。本研究では SPUC が導入されている気象庁非静力学モデル JMA-NHM (Saito etal., 2006) を用いて、ヒートアイランドが顕著となる冬季 (藤部, 2012) における都市モデルの振る舞いを調査する。事例解析としては強い冬型の気圧配置で冷え込みの厳しかった 2017 年 1 月 14日から 15 日を対象とした。

200
100
0
-100

12

1/14

15

18

21

0

3

6

9

12

1/15

図 3: アメダス練馬における顕熱フラックス予測時系列(実線: SPUC 実験、破線: SLAB 実験)
参考文献:
・Aoyagi T., and N. Seino (2011), JAMC, 50, 14761496.
・日下博幸 (2004), 局地気象学, 196-204.
・藤部文昭 (2012), 気象研究ノート, 224, 1-24.
・Saito, K. et al. (2006), MWR, 134, 1266-1298.

― 251 ―

C307

空撮地表面熱画像に基づく広域地表面近傍風速分布計測
稲垣厚至 ・土方基由・神田学・山下幸彦 （東京工業大学）

１．はじめに
地表面熱画像に含まれる風の揺らぎを空間的に追跡することで地表面近傍風速を推定する手法があるが（Thermal Image Velocimetry,
Inagaki et al. 2013），本研究はこれを空撮熱画像に適用することで，より広範囲（約 1 ㎞四方）の地表面近傍風速分布を測定することを試みた．上記の通り，これにより広範な領域をカバーできる他，建物で分断された都市街区内の流れを同時かつ面的に観測できるなどの応用が期待される．
今回，新宿御苑及び多摩川河川敷上空においてヘリコプターからの地表面熱画像計測を実施し，地上観測との比較を行った．
２．手法
風による地表面温度の揺らぎの大きさは地表面の熱物性の違いに起因した空間的な偏差に比べて小さいことが多く（約 0.5 度程度），
生熱画像のみから風を追跡することは難しい．
そこで定点での時系列情報にハイパスフィル
タを掛けることで背景として含まれる温度の空間分布を均す操作が不可欠である．さらに
今回その前処理として，定点時系列情報を得るためには空撮による画像の物理的な揺らぎを補正する必要がある．これについて本研究では機械的な特徴点抽出アルゴリズムを使い，その中の任意の 4 点の座標から画像補正の変換行列を算出し，その行列群からさらに最小二乗法に基づく最適な変換行列を算出することを行い画像の補正を行った．これによりピ
クセル単位での画像の補正が可能となった．
３．結果
図１はヘリコプターから撮影された熱画像である．撮影開始 0 秒の画像に合せるように
後の時刻の画像の位置補正を施した．これらの画像を用いてハイパスフィルターを施し，
風の揺らぎに対応した地表面温度を追跡した．
図２はその結果であり，地表面に平行な水平ベクトルの分布が得られた．風速分布は時間・空間的に一様ではなく，複雑に変化している様子が見られる．この期間に測定された
大手町アメダスの 10 分平均風向と比較したところ，両者概ね一致していた．

図 1 新宿御苑の熱画像
左上：観測開始直後の熱画像
左下：観測開始 20 秒後の熱画像（画像補正後）
右下：観測開始 100 秒後の熱画像（画像補正後）

右上：新宿御苑の写真

図２ 新宿御苑における水平速度ベクトル分布
左上：観測開始直後の水平速度ベクトル
右上：観測開始 42 秒後の水平速度ベクトル
左下：；観測開始 109 秒後の水平速度ベクトル
謝辞
本研究は，JSPS 科研費基盤研究(A)（課題番号25249066），
基盤研究(C)（課題番号 26420492）の助成を受けた― 252 ―

C308

気象庁非静力学モデルを用いた台風 9119 号(リンゴ台風)の青森県に発生したおろし風*高咲良規・田中洋祐・吉﨑正憲(立正大)
1．はじめに

台風は気象災害の中で多くの被害を与える．1991 年 8
月から 9 月は台風の接近や上陸が多く，その中で，1991
年 9 月 25 日から 28 日にかけて起きた台風 9119 号は長崎県に上陸し，日本列島に甚大な被害を与えた．台風 9119
号では非常に強い勢力で上陸したことで全国的に大きな被害となり，青森県内では，収穫前のリンゴの落果の被害を受けた．また，死亡者が出たのは昭和 52 年 8 月 5 の集
中豪雨以来のことであった．このことから，通称この台風
はリンゴ台風とも呼ばれている．
そこで本研究では，台風 9119 号の接近と通過に伴う青森県の強風の要因について調べた．

2．計算の設定
本研究では，気象庁非静力学モデルを用いて解析を行った．計算領域は Domain1 に 10km とし，Domain2 に 2kmとし，Domain3 に 500m とした 3 段階の計算を行った．
初期値・境界値については 1991 年 9 月 26 日 12UTC のJRA-55 のデータを用いた．

図１

モデル計算結果における台風 9119 号の進路と地形分布．
〇は 3 時間ごとの台風中心位置を示す．

3．結果・考察

図 1 はモデル計算結果における台風 9119 号の進路と地形分布を示す．台風が青森県に最接近する前の 2721UTCの青森県付近ではほとんど無風であった．2800UTC にな
ると風速は急に強まり，平均風速は 15m s-1 で南西または南風となり最大瞬間風速は 20m s-1 の値であった．2803
UTC は 00UTC の風速よりもさらに強くなり，20m s-1
以上の西から西南西の風が持続した．そのため，台風最接近(2803UTC)から通過する間の強風について，詳細な解析を行った．
図 2 は 1991 年 9 月 28 日 00UTC の風速の水平面図および水平風を示す．台風接近時の 2800UTC では北緯 40.
65 度付近に風速 50m s-1 以上の強風域があり，北緯 41 度
付近では 35m s-1 程度の弱風域の領域が見られ，北にゆく
ほど風速は弱まっていた．また，この時の風向は南~南南
西の風が卓越していた．そのため，南側にある白神山地の地形が強風に寄与していた可能性があった．
図 3 は 1991 年 9 月 28 日 00UTC の測線 A-A’における鉛直断面図を示す．等温位線に着目すると，風下斜面側の高度 2km 付近で下側に大きく変位していて，間隔は密になっていた．また，白神山地斜面付近では 45m s-1 以上の風速が見られるが，平地では 20m s-1 程度まで弱くなった．青森県内で山岳に強風域と平野に弱風域が発生した原因として，山越え気流によるおろし風が発生していたと考えられる．また，白神山地からの下降流が吹くことで気温が高かった．
さらに，台風が接近した 28 日 00UTC に，山脈では風
下側の風向と同じ方向に風速が強くなっていた場所では，
図 2 の水平図で見られるように風速の強弱が波状になっていた．しかし，どのように形成されたのかについて詳細は不明である．
今後は，WRF モデルを用いて同様の再現計算を行うとともに，山岳付近にできた波状の風の構造の解析を行う．

図 2 Domain3 の解像 500m における 1991 年 9 月 28 日

00UTC の風速(カラー)の水平面図および水平風の分布．
点線の地域は白神山地を示す．

図 3 1991 年 9 月 28 日 00UTC の測線 A-A’(図 3 参照)における気温(カラー)と風(ベクトル)の鉛直断面図．等値線は温位を示す．

― 253 ―

C309

2016 年 6 月 28 日に函館沖津軽海峡で発生した低層波状雲の事例解析
村松貴有（新千歳航空測候所）
ܰ ൌ ͶǤͳ ൈ ͳͲିଶ [s-1]であった。スコラー数（݈ ଶ ）は海面付

１．はじめに2016 年 6 月 28 日 13～19 時頃、北海道函館市沖の津軽近で最も大きく、海面から高度約 200m にかけて急に小さ

海峡上に明瞭な波状雲が現れた（第 1 図）。函館空港からくなっていた（第 3 図）。よって高度 200m 以下の低層で見ると、雲頂が函館山（334m）より低いことを確認でき

内部重力波（風下波）が発達しやすい環境場であった。

た。これほど低層の波状雲が明瞭に観測できるのは珍しい。

４．波状雲の構造

また、波状雲の発生原因によっては函館空港を離発着する

第 4 図は波状雲東端の雲を撮影した動画から作成した航空機の運航安全性に影響した可能性もある。この波状雲

スナップ写真である。楕円で囲った雲の模様が時間とともの発生・発達のメカニズムについて調べた結果を発表する。

に上昇していることから、雲は北から見て右回りに回転し２．使用データ・解析手法ていたことが分かる。周期は約 4 分と推定した。

著者が函館空港から撮影した写真・動画、衛星可視画像、

写真や衛星可視画像から推定できた波状雲の構造に関

航空機自動観測データ、気象庁 LFM 予報資料等を用いてする情報（波長や雲底高度等）を第 5 図にまとめた。

当時の大気状態とその中で発生し得る大気現象を調べた。

５．発生プロセスの検討結果

３．気象状況

本事例の波状雲発生プロセスを以下のように推定した。
1. 津軽海峡東の太平洋の海面付近に冷気が溜まる。津

北日本は高気圧圏内で、渡島半島東の太平洋上には海面で冷やされた冷気があり、津軽海峡に東から流入していた。

軽海峡最狭部の西と東で冷気層の厚さに差が生じ、流入する冷気の上端は 975hPa 以下であった（第 2 図）。

静水圧の関係から西向き気圧傾度力が生じて最狭部

また、大間崎の西で等温位線が降下していることから、津の西で東風が強化（地峡風）。

軽海峡最狭部（汐首岬-大間崎）を通過した冷気は下降し

2. 冷気が函館沖で収束し、上昇流が発生。

ながら函館沖に達し、その後再び上昇したことが分かる。

3. 上記の上昇流を波源として安定層内に風下波が発生。

函館空港付近の航空機自動観測データによると、海面付空気が適度に湿っていたため明瞭な波状雲として可近の安定層におけるブラントバイサラ振動数（ܰ）は、視化された。

800

296
297
296

5
29

Height [m]

950

295

294

293
29

293

2

292
291

291

1000

290

289

290

291

291
292
293
294

295

295
294

第 1 図 当日 16:00JST の衛星可視画
像（ひまわり 8 号のバンド 3）。同心円
は 内 側 よ り 函 館 空 港 か ら 10km 、20km、50km。

max=297.18 min=288.27

295
294

295

296

294

975

LA, 2016.06.28.07UTC

1000

PT

296

描画地点

600

l2
k2

400

41.69N, 140.62E

LFM Initial:2016.06.28.07UTC
Valid:28.0700UTC (t= 0h 0m)

θ (402,467-429,467)

925
(hPa)

200
0

−1

0

1

2

l2 [m−2]

3

4( 10−4 )第 3 図 当日 16JST の津軽海峡におけるスコラー数の高度分布。破線で水第 2 図 当日 16JST の津軽海峡における 平波長 2000m を仮定した時の水平波
温位断面図。描画位置は下の平面図に実線 数の 2 乗（݇ ଶ ）も示す。当日 07UTCで示す。
LFM28日07UTCのFT0で作成。 の局地解析のモデル面データで作成。
(41.64N,140.05E)

290(41.64N,141.4E)

292

294

296 K

4.0m/s

Z

2000m

西

東

200m
雲

雲

周期4分

100m

海面

X

第 4 図 2016 年 6 月 28 日 15:08JST に函館空港から波状 第 5 図 本事例における波状雲の構造。波状雲は内部重雲を撮影した動画から抜き出した写真。右下の秒数は一番左 力波（風下波）と推定した。また、雲頂は約 200m、雲底は約 100m、周期は約 4 分と推定した。
の写真からの経過時間。ほぼ西向き（260°）に撮影。

― 254 ―

D301

スカイラジオメーター（POM02）の特性（衛星推定エアロゾルプロダクト検証に向けて）
内山明博，松永恒雄(環境研),山崎明宏(気象研)１．はじめにGOSAT-2は、温室効果ガスを宇宙から測定することを主目的にした衛星であるが、その推定精度向上と大気汚染監視のためにエアロゾル特性を推定する計画である。
衛星から推定されるエアロゾル特性を検証するために衛星推定量より精度が良いサンフォトメー
ターやスカイラジオメーターによる地上観測デー
タが利用される。検証の観点からは、種々の大気条件、表面条件での観測値が必要であり、また、
データの質が均質で、精度が分かっている必要がある。NASAによって行われているAERONETのデータ
は、この要件を満たしたデータの一つである。
地上からのエアロゾル特性の測定には、スカイラジオメーター（プリード製POM-01,POM-02）もよく利用されている測器で、これを用いた観測をまとめ観測網とする試みが千葉大CEReSを中心になされ、SKYNETと呼ばれている。
データ利用の立場からは、SKYNETは、運用の詳
細、データの精度が分からず使いにくいデータである。千葉大が管理している観測点のデータは信頼度が高いと思われるが、他の多くの観測点は不明である。気象研のようにSKYNETとは別の検定法を採用し、特性を考慮して処理している信頼度が高いデータもある。さらに、AERONETにはある可降
水量や1.6μmの光学的厚さが推定されていないな
ど不備な点がある。
ここでは、プリード製スカイラジオメーターの特性、現Skyrad package付属ソフトウェアで行われている定数決定の精度と問題点、新たな940nm
チャンネルの校正法について述べる。ここで示すことを考慮することで、精度の改善、可降水量の推定、1.6μmの光学的厚さの推定が可能になる。
２．調査項目
ここでは以下の項目について調べた。
(1)POM-02のセンサー出力の温度依存(2)MLOでの観測値を用いたLangley法の精度(3)直達比較で転写した場合の精度(4)Improved Langley法と通常Langley法の比較(5)校正された積分球を用いた校正の精度(6)940nmの検定定数の推定方法(7)近赤外チャンネルの検定定数の推定法（1627,2200nm）(8)放射計の立体角(SVA)(計算プログラム他)
今回は、(1)～(5)について報告する。
３．結果
全ての結果を詳細に述べることはできないので、結果の主なものを箇条書きする。
(1)POM-02のセンサー出力の温度依存
・POM-01,-02の温度制御は、十分に行われているわけではなく、環境温度とともに機器内の温度は変化する。特に、温調設定温度を超えると注意が必要。
・温度特性は機器ごとに違う可能性大。
・380nm以下、2200nmは温度依存が大きい。
・他の波長は、つくばの環境条件では0.5%程度
以下の影響である。
(2) MLOでの観測値を用いたLangley法の精度・可視センサー域では、バラツキ0.5%以下、近赤外域では、1%以下で検定定数が決まる。
・940nmは、ガス吸収の考慮が必要。
(3)直達比較で転写した場合の精度
・波長により違うが、0.1～0.5%で転写可能(4)Improved Langley法と通常Langley法の比較
温度特性が測定されていない場合、Improved
Langley(IML)法に頼らざるをえない。
・IML法で決めた検定値は季節変化している（夏に小、冬に大）（図１参照）。
・転写した値を内挿し、温度特性を考慮したもの
を正しいとすれば、誤差は約±2%である。
・IML法で決めた検定値は、長期の変化傾向は表している。
(5)校正された積分球を用いた校正の精度・誤差は、1～数%である。積分球の校正精度、太陽放射スペクトルの精度を考慮すれば、妥当な誤差であるが、光学的厚さを出すには大きい。

図１Improved Langley 法(□)と通常 Langley 法(○)の比較例．2013/12～2015/12 の気象研の観測用 POM-02 を使用。通常 Langley 法の値は、
2013/12, 2014/12, 2015/12 に準器より転写して内挿し、温度補正なしへ変換。両者とも月平均値．

― 255 ―

D302

改造スカイラジオメーターによる月を光源としたエアロゾル光学的厚さの推定
内山明博(環境研),塩原匡貴(極地研),小林拓,菱田晃介(山梨大),
江井和則,河井和弘,渡部義明(プリード),松永恒雄(環境研)１．はじめにエアロゾルは、気候変動、大気汚染（大気質)に関係するため、その分布、時間変動、特性を明らかにすることは重要で、地上観測網による太陽を光源した観測、衛星から太陽光の反射光を利用した観測が行われている。能動型の測器では昼夜を問わず観測できるが、太陽光を使う観測では、日中に限られ、夜間のエアロゾルの観測データはない。本研究では、月を光源にして夜間にエアロ
ゾルの光学特性を測定する装置の開発を目指す。
その際、日本の研究者がよく利用しているプリード製POM-1,POM-02を改良する。
スカイラジオメーターの観測では大気圏外の入射エネルギーに相対的な出力が必要である。
月からの太陽光の反射強度は、太陽、月、観測者の位置関係で変わり、月を光源に使う場合には考慮しなければならない。2000年代になってN
ASAにより、人工衛星搭載の可視・近赤外セン
サーの校正を目的に月の反射光強度のデータが整備され、ROLO（Robotic Lunar Observatory）と言う経験的なモデルが構築された(Kieffer andStone, 2005）。また、日本の月探査衛星「かぐや(SELENE)」(2007年9月～2009年6月)に搭載された放射計スペクトルプロファイラー(SP)による観測で波長域500～2600nm(分解能6～8nm)の
詳細な反射率データが得られた（Yokota et al.
2011) 。これらにより、月を光源に使う測器の校正の問題が大きく進展している。
本研究では月を観測できるように装置の改良、月の自動追尾、月を光源としたときの校正法の確立等の要素技術を開発し、スカイラジオメーターの利用者であれば、誰でも利用できるようにする。
２．方法
・増幅器の調整：POM-02 を手動で月の方向に向け、POM-02 で測定可能であることを確認した。
その結果に基づき、増幅器の抵抗の調整を行った。
ただし、近赤外域の測定が可視域に影響を及ぼす可能性があったので、近赤外域の測定は中断した。
・月の計算追尾：装置に組み込み計算負荷を小さくするため、長沢工「天体の位置計算」(地人書館)に記載の月の位置の簡略式(海上保安庁水路部による)を使用した。
・追尾調整：測器の設置具合等が原因で簡易計算の精度以上にずれが生じ、正確に追尾できなくな
るため、月位置センサーを山梨大で開発した。これは、太陽位置センサーとしての機能も持つ。
・月反射率：ROLO の Irradiance モデルを用いて計算した。ROLO モデルでは、月の緯度・経度による太陽位置、観測者位置、両者の間の角(位相角 ) の デ ー タ が 必 要 で あ る が 、 NASA SPICE

toolkit を用いて計算した。
・校正法：Langley 法によって行った。
３．結果
図１にLangley Plotの図を示した。一晩に10%程度の反射率の変化があるが、それを考慮することで、airmassの変化に対して出力が線形に変化する。airmassが、5～6の間で直線からずれるが、夜明けが近づき背景の空が明るくなったためである。

図１ Langley plotの例(2016年12月15日午前)

図２ 光学的厚さ(500nm)、可降水量の推定例（2017年1月10日～13日、山梨大）
図２に光学的厚さ(AOT500nm)、可降水量(PWV)の推
定例を示した。推定したものは、連続に変化しているのが分かる。
４．今後の課題
AOT、PWVの推定値が妥当であることを検証する
ため、他の手法と比較する実証観測を行う。近赤外域を測定できるようにする。改造前POMの評価を行う。質の良い検証用データを取り、ROLOモデルとSPデータの差を検討する。

― 256 ―

D303

主成分分析による日射スペクトル変動特性の評価
宇都宮健志、佐々木潤、板垣昭彦（日本気象協会）



１．はじめに
近年、太陽光発電施設の普及に伴い、様々な種類の太陽電池が開発されている。太陽電池は種類ごとに異なる分光感度特性を有しており、出力性能の評価にあたっては、波長別の日射強度 日射
スペクトル が重要となる。しかし、日射スペクトルは、地域、季節、時刻、大気の状態等、様々な要因で変化するため、正確な性
能評価を行うには、スペクトルの変動特性を把握する必要がある

。また、変動特性が分かれば、観測を行っていない地点の日射ス

図 日射スペクトル観測地点

ペクトルを推定することも可能となる 。
我々は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機
構（1('2）からの委託研究の中で、全国  地点（図 ）において、 年から日射スペクトルなどの常時観測を行い、観測データをデータベースとして整備した 。観測は、分光放射計 英弘精機社
製 0606 を用いて、QP～QP の波長帯に対して 
分間隔で行った。このようなデータベースは、国内では前例がな
く、長期間に渡る観測データの蓄積により、様々な気象条件と日射スペクトルの対応関係を統計的に分析することが初めて可能となった。本発表では、全国  地点における  年の観測データに
主成分分析を適用することで、天候と日射スペクトルの対応関係を明らかにする。


２．解析手法
日射スペクトルデータの波長間隔は QP であるが、全ての波長が独立に変動するわけではない。スペクトルの変動を概観するた

めには、変動を特徴づける波長の選別が有効である。QP～

図 規格化スペクトル主成分スコアの散布図（ 年  月）

QP の波長域において、水蒸気やその他のガスによる吸収帯の幅は狭く、スペクトルの全体的な変動への影響は小さい。そこで、吸収が弱く、散乱の影響が強い  個の波長を特徴量として選択した。さらに、 波長における規格化スペクトル（日射スペクトル
を波長積分値で割ったもの）に、主成分分析を適用することで、主要な変動成分を抽出した。




３．解析結果と今後の方針
主成分分析の結果、第  成分までの累積寄与率が地点や季節によらず ％程度となった。 年  月について、第  主成分から
第  主成分までの  次元散布図を図  に示した。
図  から、スペクトルの変動には  つの特徴的なモードがある
ことがわかる。モード  は、晴天時で直達日射が雲により遮られていない場合のものである（図  上）。エアマスの増加により短波長側の強度が相対的に減少する傾向にあり、大気によるレイリ
ー散乱の効果を表していると考えられる。モード  は晴天時また

の開発」平成  年度成果報告書板垣昭彦宇都宮健志佐々木潤地上観測データを用いた日射スペクト
ル推定モデルの作成平成  年度日本太陽エネルギー学会日本風力

太陽周辺の雲量によって、可視域と近赤外域の強度比が変動する。
また、モード  では、QP 付近に地表面アルベドの影響が現れ、図 モード  上図 とモード  下図 の代表的な規格化スペクトル

参考文献1('2太陽光発電システム次世代高性能技術の開発「発電量評価技術等

は部分的な曇天で直達日射が雲により遮られている場合、モード
 は広域的な曇天に対応する（図  下）。どちらも、雲の厚さやエネルギー学会合同研究発表会講演論文集
宇都宮健志板垣昭彦日射スペクトルデータベースの公開について平スペクトルの地域差を生み出す要因となっている。

成  年度日本太陽エネルギー学会日本風力エネルギー学会合同研究

このように、雲の分布などにより、スペクトルの概形が特徴づ
けられることが分かった。本発表では、ひまわり  号の輝度画像発表会講演論文集
などを用いて、モードごとの変動傾向を定量的に示す予定である。 謝辞：本研究は，1('2 からの委託研究の中で実施したものです。関係各位

に感謝いたします。

― 257 ―

D304

エアロゾルによる雲の調整効果の地域特性について*

関口 美保 1、中島 孝 2、永尾 隆 3	 (1: 東京海洋大学、2: 東海大学、3: JAXA/EORC)

衛星によるリモートセンシングはエアロゾルや雲の全球分布を得られる唯一の観測手法であり、雲エアロゾル相互作用の研究の使用に適している。衛星観測で得られたエアロゾルと雲の微物
理パラメータの統計的な関係を調べ、エアロゾルと雲の相互作用を推定する研究が多くなされている。エアロゾル数密度と雲の有効粒径との間には負の相関[e.g., Nakajima et al., 2001]が、雲粒数密度との間には正の相関[e.g., Quass et al., 2006]があり、アルベド効果が現れていると推測される。また、鉛直積算雲水量との間に正の相関がみられ、寿命効果が現れているのではないかと推測される 。 さ ら に 、 雲 量 と の 間 に も 正 の 相 関 [e.g.,
Sekiguchi et al., 2003]があることが示されている。
先行研究[関口ら、気象学会 2014, 2016 年春季大会、Sekiguchi et al., 2016]では、衛星データを用いた相関に付随する問題点を克服する手法を考案
し、エアロゾル数密度と雲微物理量の相関関係を調べることで手法の有効性を確認した。先行研究
は主に海上の傾向について議論を行ったが、本研究では、同様の手法を用いて、エアロゾルの特性がある程度推定できる地域、すなわち『森林火災』、『黄砂』、『PM2.5』、『火山噴火』が頻発する地域のエアロゾルの雲への影響を調べた。

2. 使用データと解析手法
本研究では、長期間安定した観測が続けられているアメリカ航空宇宙局(National Aeronautics andSpace Administration, NASA)の地球観測衛星 Terraに 搭 載 さ れ て い る セ ン サ MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)によって観測されたデータを用いる。解析期間は 2001 年 1 月
から 2013 年 6 月までとした。
雲物理量は、MODIS により観測された放射輝度データを元に Nakajima and Nakajima (1995) お
よび Nakajima et al. (2010) が開発した雲解析アルゴ リ ズ ム CAPCOM （ Comprehensive Analysis
Program for Cloud Optical Measurement）によって導出されたものを使用した。本研究では、雲頂温
度が 257K 以上の水雲を対象に解析を行った。
鉛直積算エアロゾル数密度は MODIS エアロゾ
ルプロダクト MOD04 level 2[Levy et al., 2009,2010] のエアロゾル光学的厚さ、大粒子と小粒子の比率、エアロゾルの種類などを用いて導出した。

3. 調整効果の地域特性
先行研究の海上の特性として、エアロゾル数密度が 109 より少ない範囲で、エアロゾルと雲の有効粒径は負の強い相関が、光学的厚さとは正の強い相関が見られ、どちらもエアロゾルによる雲の調整効果が現れていると考えられる。エアロゾル
数密度が 109 より多い範囲では、少ない範囲と逆の相関が現れるケースがみられた。また、鉛直積
算雲水量が 60g/m2 付近を境に傾向が変わることが明らかとなったため、鉛直積算雲水量が 20 –60g/m2 の範囲の雲を『薄い雲』、60 – 200 g/m2 の範
囲の雲を『濃い雲』として分類し、研究を行った。
どの地域においても、エアロゾル数密度が 107— 109 の範囲ではエアロゾル数密度が大きくなると、雲粒有効半径が小さくなり、光学的厚さが大きくなる傾向がみられ、雲の調整効果が現れた。
また、これらの傾向は地域や季節によって違いが現れた。大気状態の違いにもよるが、エアロゾルの特性によっても違いが現れたのではないかと考えられる。また、噴火直後や PM2.5、黄砂の飛散量が多い時期には、通常の時期よりもエアロゾ
ルの雲への影響が強く出るなど、変化が現れた（下図）。
発表では AHI の解析データを用いた結果も示す予定である。
1.4
1.2
1.0
log10τc

1. はじめに

0.8
0.6
0.4
0.2
7.0

8.0
log10Na9.0

中国都市域におけるエアロゾル数密度と雲の光学的厚さの相関。ポイントのみは飛散量が多い時期（2013 年 3〜5月）と誤差棒とポイントは平年 4 月を示す。	
 ― 258 ―

D305
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  ― 259 ―

D306

モンテカルロ３次元放射伝達モデルによる多波長同時計算手法*岩渕弘信・岡村凜太郎（東北大院理）1. 研究背景と目的
大気や地表面のリモートセンシングにおいては，多波長またはハイパースペクトル観測によって雲やエアロゾル，水蒸気や微量気体の量，または地表面の状態を推定することが多 い 。 特 に ， ENVISAT 衛 星 に 搭 載 さ れ た
SCIAMACHY (Gottwald et al., 2006) や GOSAT
衛 星 に 搭 載 さ れ た TANSO-FTS (Kuze et al.,2009)，OCO-2 衛星 (Crisp et al., 2004) など，波長分 解能の高い分光観測データは，大気中のH2O, CO2, O3, CH4 などの気体濃度の推定に用いられている。このような推定では，多数の
波 長 の 放 射 輝 度をフォワードモデルによって再現し，観測値と比較することで推定値を決めているが，放射伝達計算の計算負荷が大き
いこともある。このため，フォワードモデル
による計算は高速であることが求められる。
一般に大気の散乱特性は波長に対して緩やかに変化する傾向がある一方，特に気体による吸収は狭い波長帯の中でも激しく変化する。
よって，第一次近似としては，狭い波長帯の中では散乱特性は一定とみなし，吸収係数だ
けが変化すると考えてもよい。また，同様の考え方は気体吸収を相関 k 分布法によって扱う場合にも使われている。よって，吸収係数の異なる多数の波長について同時に計算できると便利なこともあると考えられる。
モンテカルロ法に基づく放射伝達モデルは ，
３次元大気中での放射伝達計算が可能であるため，近年応用範囲が広がりつつある。この種のモデルで狭帯域におけるハイパースペク
トル計算や相関 k 分布法による計算を高効率にできると便利である。そこで本研究では，
モンテカルロ法に基づく大気放射伝達モデルのための多波長同時計算手法を開発した(Iwabuchi and Okamura, 2017)。この手法を３次
元大気放射伝達モデル MCARaTS (Monte Carlo
Atmospheric Radiative Transfer Simulator;
Iwabuchi, 2006) に組みこみ，その性能を評価した。

2. 最大消散係数法の拡張
モンテカルロ放射伝達モデルでは，モデル
光子の軌跡をシミュレートして放射量を推定する。この際，最大消散係数法 (Marchuk et al.,1980) を用いると，３次元的に不均質な大気を消散係数が一定の均質な大気とみなして計算することができるため，不均質大気中の伝達計算が大幅に簡単になる。従来は空間に対して最大消散係数を考えていたが，これを波長についても拡張し，空間と波長についての最大消散係数を考え，多波長同時計算アルゴリ
ズムを作った。波長毎の重み関数を変数としてモデル光子に持たせ，大気中の吸収による重み関数の変化を計算することで，散乱特性を共通とする複数波長についての推定値を１回の計算で効率的に得るようにした。また，
放射輝度の計算においても最大消散係数法を用いることで高速化した。
3. 検証と性能テスト
多波長同時手法の精度を検証したところ，
放射輝度，放射フラックスいずれの計算においても相対誤差の最大値はモンテカルロ計算
ノイズと同じオーダーであり, 0.01%未満であることが確認された。
また，３次元不均質な雲の事例について計算効率を評価した。同時に計算する波長の数を増やすほど計算効率が高くなり，1000 波長を同時に計算した場合には 1 波長のみで計算した場合に比べて約 70 倍の効率が得られた。
同時に計算した場合，モンテカルロ法による計算ノイズが波長間で強い相関をもつようになるため，スペクトル形状や波長間の比は高精度に計算される。そのような計算を必要とする推定手法において利用価値があると考えられる。
References
Iwabuchi, H. and R. Okamura (2017). Multispectral Monte― 260 ―

Carlo radiative transfer simulation by the maximal crosssection method. Journal of Quantitative Spectroscopy andRadiative Transfer (in press).

D307

CALIPSO 衛星観測から巻雲の光学・微物理特性と氷粒子形状を推定する手法の開発と検証*齊 藤 雅 典, 岩 渕 弘 信（東北大院理），Ping Yang，Guanglin Tang（テキサス A&M 大学），
Michael D. King（コロラド大学），関口美保（東京海洋大学）

る水平配向板状粒子の混合率（HOP fraction）も
１. はじめに算出できる。これらの氷粒子の散乱特性のライ
巻雲は全球のおよそ 20％を覆っており，地球
ブラリを最新版の光散乱計算手法を用いて作成の放射収支に対して影響をもたらす。雲の温度した。逆問題解法には最適推定法を用いた。
が低く光学的に薄いため太陽放射を透過し，ま誤差共分散行列は地表面射出率，大気プロフ
た地表からの熱放射を吸収するため，地球を暖ァイル，フォワードモデル，観測ノイズ及び雲
めうる雲である。しかしながらその放射効果はの不均質性の誤差を推定し，解析システムに組
巻雲の光学・微物理特性（光学的厚さ，氷粒子
み込んだ。CALIOP level-2 雲層プロダクトによサイズ）や氷粒子形状などによって大きく変化って診断された単層の氷雲，雲頂高度 6 km 以上，する。それゆえ，これらの特性を衛星観測によ且つ半透明な雲について，本アルゴリズムを用って全球スケールで調べることは重要である。
いた巻雲の解析を行った。
これまでに様々な巻雲の微物理特性の観測手法が開発されてきたが，観測波長や手法に特有な誤差要因が推定パラメータに影響を及ぼすため， ３ . 検 証 結 果
2007 年 4 月 1 日から 7 日までの全球データをそれぞれの観測手法から得られた微物理特性はあまり整合的ではなかった（Holz et al., 2016）。 用 い て 本 研 究 か ら 推 定 さ れ た 巻 雲 の 微 物 理 特
性 ・ 粒 子 形 状 を CALIOP ， IIR ， Moderate
加えて，巻雲の氷粒子形状を推定する手法はきResolution Imaging Spectroradiometer（MODIS）
わめて限られている。
及び raDAR/liDAR （DARDAR）雲プロダクトと本研究では，様々な誤差要因を考慮して，巻比較した。その結果，光学的厚さは CALIOP や雲の光学的厚さ，有効半径，六角板状粒子混合
MODIS と整合的であり（相関係数 0.75−0.85）
率，氷粒子粗度と地表面温度を推定するアルゴ
DARDAR との比較では，光学的に薄い部分でバリズムを開発した。
イアスが見られた。この原因として，DARDAR
２. データ・原理
で求められた消散・後方散乱比（ライダー比）
が本研究と比べて２倍程度大きいことが挙げら
CALIPSO 衛星に搭載された Imaging Infraredれる。一方，有効半径の比較では，IIR，MODIS，Radiometer (IIR) level-2 軌道プロダクトの熱赤外DARDAR 共に低い相関が見られた（相関係数
3 波長の輝度温度と，Cloud Aerosol Lidar with
0.2–0.3 ） 。 氷 粒 子 形 状 を 比 較 す る た め に
Orthogonal Polarization (CALIOP) level-2 1-km 雲
CALIOP 雲粒子タイプ判定結果（Hu et al., 2009）
層プロダクトの積算減衰後方散乱と偏光解消度と本研究の推定結果から得られる HOP fractionを用いた。熱赤外輝度温度は，光学的厚さと有比較した。CALIOP で”Oriented crystals”と判定さ効半径に対して感度を持ち，CALIOP から得られた場合の HOP fraction は”Ice” と判定された場れるシグナルはそれらに加えて氷粒子形状に感合と比べて中央値で約 4 倍大きい値を示した。
度を持つ。フォワードモデルは二流法近似を用いた放射伝達モデル（IIR）とモンテカルロ放射４. 参考文献
伝達モデル（CALIOP）を用いた。大気プロフHolz et al., (2016), Atmos. Chem. Phys., 16, 5075–
ァイルや地表面特性は MERRA 再解析データや
5090.
MODIS level-3 陸域・海域プロダクトを用いた。
Hu et al. (2009), J. Atmos. Ocean. Technol., 26,
氷粒子モデルは，六角平板粒子と六角柱集合粒
2293–2309.
子の混合と仮定した。最大直径 100mm 以上の六角平板粒子を水平配向，それ以外の粒子をラン
ダム配向状態とし，六柱集合粒子は表面の粗度を変数とした。これによって，氷粒子に含まれ― 261 ―D308

CALIOP–IIR 複合観測から得られた巻雲の氷粒子形状及びライダー比の地
域・温度依存性*齊 藤 雅 典, 岩 渕 弘 信（東北大院理），Ping Yang（ テキサス A&M 大学）

１. はじめに巻雲の放射効果は微物理特性や氷粒子形状に依存しており，これによって地球に対して温室効果にも冷却効果にも働く。それゆえ，これらの特性の全球分布を捉えることで巻雲の放射効果の不確実性定減に寄与するといえる。
光学的に薄い巻雲の有効な観測手法として
衛星や地上におけるライダー観測が挙げられる。レーザーを射出し氷粒子の後方散乱を取得することで，巻雲の鉛直構造を推定できる。また，ライダー観測から推定される巻雲の光学的厚さは，他の受動型観測と比べて雲の不均質性による影響が小さいことが特徴である。
ライダー観測を用いた巻雲の光学的厚さの 推 定 方 法 は ”Constrained method”と”Unconstrained method”の 2 種類がある。
前者は，雲境界上部・下部のレイリー散乱
強度の比から算出し，後者は雲内の後方散乱強度の鉛直分布からライダー比（消散・後方散乱比）を仮定してライダー方程式を用いて算出する。”Constrained method”は精
度よく巻雲の光学的厚さが導出できるが，観測ノイズが算出過程に大きく影響を及ぼすことから，ほとんどの場合，光学的厚さ
0.3 以上で夜間のデータに限られる。一方
で，”Unconstrained method”はどの場合でも解析が可能であり現在幅広く用いられているが，仮定したライダー比（25 sr）による不確実性が問題である。
氷粒子は形によって固有の散乱特性を持っている。温度や氷の過飽和度によって，巻雲の氷粒子形状は異なる傾向がいくつかの実験や航空機観測によって明らかになっている。特に，水平配向板状粒子（HOP）
は強い後方散乱特性を持つため，巻雲に含まれる HOP の多寡でライダー比も変動する事が予想される。
そこで本研究では，CALIOP–IIR 複合利用による巻雲の微物理特性や粒子形状を推定するアルゴリズムを用いて，巻雲の氷粒子
形状やライダー比の地域・温度依存性を調べた。
２. 解析結果
2007 年 4 月（1 ヶ月間）の全球データを用いて巻雲の光学的厚さ，有効半径，六角板状粒子混合比，氷粒子表面粗度を解析し，水平配向板状粒子混合比とライダー比を算出した。解析では，光学的厚さ 3 以下，雲頂温度−40˚C 以下，且つ幾何学的厚さが 3km 以下のデータを用いた。HOP はこれまでの観測で−20˚C 付近に比較的多く，−40˚C
以下では非常に少ないことが先行研究から示唆されていた（Yoshida et al., 2010; Zhou etal., 2012）。本研究の解析からも巻雲に含まれる HOPs の割合が非常に小さいという先
行研究を支持する結果が得られ，また HOP
fraction が−40˚C から−80˚C にかけて減少する事を示した。また、巻雲のライダー比の
温度依存性について調べた結果，−40˚C より温かい場合に負の相関が示された。当日
は氷粒子の粗度についても言及する予定である。
３. 参考文献
Yoshida et al., (2010), J. Geophys. Res., 115,
doi:10.1029/2009JD012334.
Zhou et al. (2012), J. Appl. Meteor. Climatol.,
51, 1426–1439.

― 262 ―

D309
グリーンランド氷床の MODIS 衛星抽出積雪粒径- Terra と Aqua の違い 青木輝夫（岡山大, 気象研）, 島田利元（JAXA/EORC）, 谷川朋範・庭野匡思・石元裕史（気象研）, 堀雅裕（JAXA/EORC）, Knut Stamnes, Wei Li, and Nan Chen (スティーブンス工科大)
はじめに
グリーンランド氷床表面の積雪粒径は近年の顕著な氷床表面融解やアルベド低下との関連が指摘されている（Tedesco et al., 2013）。このため衛星リモートセンシングによって積雪粒径の年々変動を精度良く監視する必要がある。しかし、MODIS セ
ンサー感度の経年劣化が明らかとなり（Polashenski
et al., 2015）、その補正を施したデータの影響が調べられている（青木ほか, 2016）。一方、Terra と Aqua
ではセンサー感度劣化の程度が異なるため、本研究では両衛星データから独立で抽出したグリーンランド氷床表面粒径の長期変動を調べた。
リトリーバル・アルゴリズム
表面粒径の抽出には、太陽-雪面-衛星間の幾何学
条件を関数として変化する波長1.24 µm（MODISのバンド5）の双方向反射率関数をルックアップテー
ブル化したアルゴリズムを用いた（Stamnes et al.,2007）。雲検知はGCOM-C/SGLI用に開発された波長1.6と2.2 µm（MODISのバンド6と7）の反射率を用いたdynamic threshold法（Chen et al., 2014）を用いた。
ただし、Aquaはバンド6が使用できないため、代わりにバンド5と7を用いた雲検知アルゴリズムを用
いた。
結果と考察
グリーンランド氷床上全域における、Terra 及び
Aqua MODIS データから抽出した月平均表層積雪粒径の経年変化を図 1 に示す。Terra と Aqua による抽出結果に大きな違いは見られないが、絶対値は Aquaの方がやや大きい。両者共に 7 月に増加傾向が最も顕著で、2012 年に積雪粒径 300 µm 前後の最大値を記録した。4-5 月と 9 月は積雪粒径 100 µm 前後の値が観測されている。一次回帰式（破線）を求め、その 傾 き を 経 年 変 化 の ト レ ン ド と 定 義 し 、 Terra（2000-2016 年）と Aqua（2003-2016 年）を比較す
ると、5-6 月にやや大きな違いが生じた。そこで、
Aqua の観測期間（2003-2016 年）に合わせてトレンドを示したのが図 2 である。Terra、Aqua 共に、7 月に顕著な増加トレンドが見られ、5 月と 9 月は減少
トレンドとなった。両者の違いは小さく、年々変動を見るためには、両データはほぼ同等に利用可能と言えそうだが、トレンドそのものを議論するためには観測期間がまだ十分とは言えない。
参考文献
青木ほか, 2016: 気象学会 2016 年春季大会, B407.
Chen et al., 2014: JGR, 119, doi:10.1002/2014JD022017.
Polashenski et al., 2015: GRL, 42, doi:10.1002/
2015GL065912.

Stamnes et al., 2007: RSE, 111, 274-290.

図 1 グリーンランド氷床上における、（a）Terra、（b）Aqua MODIS データから抽出した月平均表層積
雪粒径の経年変化。破線は一次回帰式。

図 2 （a）Terra、（b）Aqua MODIS データから抽出した月平均表層積雪粒径の経年トレンド（一次回
帰式の傾き）。

― 263 ―

P301

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10−3
10−4

histogram frequency at each landsurface type [−]201508 50S−50N sea ∆=0.5deg,monthly

GSMaP−MW:thick black
GSMaP−IR: +GSMaP−Ga: x

TRMM3B42v7: o
cmorph mw:light graycmorph:dashed light grayPERSIANN:dashed−line

10−5

⎰⎙ ⏂⎬

1997 ௰⎬ ௯ਾ‫ۼ‬ϘԘਗϿॠ (TRMM) ⎩ 2014 ௰⎬ ু֊‫ۼ‬शԘਗ‫ظ‬ѳ (GPM) ⎯ࠞϿॠ⎍ਲ⎢ ࣘ⎓⏊ ⏍る ␚⏠ ⏫ ␩ ఉԘਗਂટ (TMI/GMI) ⎬ ю⎉ る ‫ۼ‬Ϙ␨ ⍬ ⏼(PR/DPR) ⎍୰‫⏍ ⎖ݗ‬る ু֊⎯‫ۼ‬शຟഇ೘⎯Ԙਗ३୞⎍ѳՃଯ⎬‫⎠ ⎘ࣘڽ‬れ ⎔ ⎔ ⎨る ҉⏂⎧ る ‫ޡ ⎐ۊݚټ‬ๆ⎖⏍⎧ ⎅⏌ Ͽॠ⎬ ⏉ ⏌ ‫ۼ‬श␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ಅҼ⏓ ஔλࠡ൚⎬ ⎧ ۱⎇ Τզ⎰੒⎎ ⎅れ ಅҼٌї⎰ү␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎯Ҕ౎ࠋ⎬ ਻⎘ ⎧ ⎰⏞ ␧⏰ ␦ ⏶␜ ⎯҉া⎬ Ժิ⎘ る ๭ๆࠋ⎬⎰ү␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎯๭୅る ෻੕୅⎯అͽ⎬Ժิ⎚⏌ ⏃⎯⎨⎃ ⏌ れ ‫ݭ‬௰࠾⎯Չ࣐ӁѼ⎨౎಺⎘ ⎠ ‫ ⎬ݘ‬ಅҼ⎘ ⎠Ͽॠ␓ ␩ ⏼ ⏫ ␄ ⎰る GSMaPa -MVK/GAUGE/MWR,
IMERGb -uncal/cal/HQ,
TRMM3B42c , CMORPHd /CMORPH-MW, GPCPe ,CMAPf /CMAP-no-numeric ⎯ 6 ‫ ڃ‬12 ࠦ⎨⎃⏌ れ Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ CPCi ⏅ GPCCj ⏓ ৕⏀‫⎍ ␄ ⏫⏼ ␩␓⎡⏔ܛ‬⎃ ⏌ ⎠ ⏂る ⎞ ⏍⏊ ⎯ಅҼ⏃ ۱⎫ ⎤ ⎠ れ ‫ܞ‬Ѿる ␇␡ ⍬␥␧␉ ⏿ ␄ ␫ ⍬⏫ ⎬ Է⎅⎠ ஂ‫ ␦ ␄ ␦ظ‬⍬␌␧⏓ ۱⎫ ⎤ ⎧Ϙຟ⏓ ஖ࡥ⎘ ⎧ ⎅⏌ PERSIANNg ⎩ HOAPSh ⏃ ಅҼ␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎬ ю⎉ ⎠れಅҼ⎚⏌ ‫ݘ‬る ҍる ๹る ЕԦ⎬ഇ⎒る ߗ‫׸‬ԝഇѽ௾⏓ ‫⏐܄‬⎜⎠れ ⎿ ⎠る GSMaP ⎩ IMERG ⎬⎥⎅⎧ ⎰る ␚ ⏠ ⏫ ␩ఉ⎯⏀⎌⏊ ⎯␓␩ ⏼⏫ ␄ る ⎞ ⏍⎬ অҙ⎫ ⎪ ⎯Ͽॠ⎬ ⏉⏌ Ϋஓ⏓ ۪຋⎘ ⎠ ␓␩ ⏼⏫ ␄ る Ϙຟ‫ظ‬ി।⏓ ⎘ ⎠ ␓␩⏼⏫ ␄ ⎫ ⎪ ⏓ ⎞ ⏍⎟⏍ಅҼ⎘ ⎠れ 2015 ௰ 8 ُ⎯ُച‫ה‬‫ۼ‬शຟ⎯೎୞ഇ೘⏓ ಅҼ⎘ ⎠ ٌїる IMERG ⎯අౝ֊ҍࣘ⎯ 0.4 mm/hr ⏓ Ј⎉ ⏌ ‫ۼ‬श⎯Ѭࢡ಻ьる GSMaPGAUGE ⎰ֲ⎅Ϙຟ⎍ࢢ⎫ ⎐ る ␕␄ ␆␜ ⎫ ⎪ ി।‫⎯ٴ‬Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ CPC ⎬ ศ๝⎚⏌ Ѭࢡ಻ь⎍⎃ ⏌ ⎔ ⎩ ⎫⎪ ⎍෗⏊ ⎌⎬ ⎫ ⎤ ⎠ れ ‫ܞ‬Ѿる ਩⎯Ճԝ⎯ಅҼٌї⎬ ю⎉ る Սঐബш⏅௰ゖ ബஓ⎫ ⎪ ⎯ಅҼٌї⏓ ൎ‫ ⏌⎚܍‬れ⎖ ⏊ ⎬ る 1 ُ⎬ GSMaP ⎯⏞ ␧⏰ ␦ ⏶␜ ⎍҉া⎖ ⏍⎠⎯⎨૛⎺⏌ ಩์⎍⎃ ⏌ れ ⎿ ⎠ る GPCP ⏃ V2.3 ⎬ ࣘ⎍
⏋ る IMERG ⏃ ҉া⎖ ⏍⎠ ␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎍‫ڷ‬Ҕ⎖ ⏍⏌ ⎩Ճਿ⎖ ⏍⎧ ⎋⏋ る ҉া⎖ ⏍⎧ ⎅⏌ ࡿる ⎖ ⏍⎧ ⎅⎫ ⎅ࡿ
Tab. 1: ‫ޡ‬ๆ␃⍬⏻⏓ ෗⎌⎬ ⎚⏌ れ

10−5

HOAPS:dark−gray star

0.1

1

rain rate [mm/hr]

Fig. 1: histogram of monthly-averaged rain rateover the ocean with 0.5◦ resolution during Aug.
2015 (left) and 2008 (right). IMERG is only fromMarch 2014 and HOAPS is only until Dec. 2008.

␌⍬⏴␣ ␯
V03-V6.4133(201504∼)
V03D␓ ␩ ⏼ ⏫ ␄ ԝ⎯ಅҼ⏓ ‫ۼ‬शຟ⎯೎୞ഇ೘V7⏅ Zonal mean ⎬ ਻⎘ ⎧ ۱⎫ ⎤ ⎠ れ ‫ڤܞ‬るRT ⎯ V1.0
ُ:V2.3/௟:V1.2⎖ ⏊ ⎬ โゖ ⎫ ߄୅⎨३ܵ⎚⏌ ‫ظ‬ѳ⎨⎃⏌ れV1604
ࠌߤ: ϔ઱‫׸ۯ‬٥֋Ҕ౎Նۚ (JAXA) ࠬ੢٥֋V3.2
キ Inter-comparison of global rainfall data prodm6s4
ucts for the imporovement of satellite rainfall
V1.0/V1.0RT(2006∼)
algorithmギ ⎯ࢊढ़⏓ ࠬ⎒ ⎧ ۱⎤ ⎠ れ ๭ๆ⎘ ⎠ ␃⍬
full-V7/monitor-V4(2014∼) ⏻ ⎰ NASA,NOAA,JAXA ୾ү౎ࣿ‫ ⏋ ⏉ ⎬ٴ‬ଚ֤⎖ ⏍⎠⏃ ⎯⎨⎃⏌ れa Global Satellite Mapping of Precipitation b Integrated Multi-satellitE

4

⎋⏐⏋ ⎬

1000

201508 50S−50N land ∆=0.5deg,3hrlytion Climatology Project) ⎯Ͽॠ␃⍬⏻ ⎩ GPCC Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠␃⍬⏻ f CPC Merged
Analysis of Precipitation, ॅખ␞␃␧าൎ⏓ ৕⏀‫␃⎡⏔ܛ‬⍬⏻ g Precipitation Estimation from
Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks h Hamburg Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite Data, ҍࣘ⎯⏀ i CPC ⎍ଚ֤⎚⏌ Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻j ␅ ⏠ ␀ Չ࣐૊ (DWD) ௅⎯ Global Precipitation Climatology Centre ⎯Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻― 264 ―

histogram101⏓ Ϋஓ⎖ ⎜⎠␃⍬⏻ ⎩ CPC Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠␃⍬⏻ e ু֊‫ۼ‬शՉ‫ظڴ‬ѳ (Global Precipita-

0.1⏻ d ҍใ੒Չ૊ (NOAA) Չ‫ڴ‬าਗ⏷ ␯ ⏻ ⍬ (CPC) ⎯ MORPHing technique ⎨ൗࠄ‫⎯ظ‬Ϙη

100

Retrievals for GPM c TRMM-TMI ⎌⏊ ֆ⏂⎠‫ۼ‬शຟ⎬অҙ⎌⏊ ֆ⏂⎠‫ۼ‬शຟ⏓ ৕⏀‫␃⎡⏔ܛ‬⍬

0.01

1

GSMaP−MW:thick black
GSMaP−IR: +GSMaP−Ga: x
IMERG−MW:thick−gray
IMERG−IR:black
IMERG−Ga:dotted−line
TRMM3B42v7: o
cmorph mw:light graycmorph:dashed light grayPERSIANN:dashed−line

0.11
rain rate [mm/hr]

10

Fig. 2: Same as Fig. 1 but
over land with 3 hourly resolution and Aug. 2015 only.

P302

ひまわり 8 号のデータを用いた積雪域識別の高精度化
余郷友祐 (気象大学校)，深堀正志 (気象大学校)，谷川朋範 (気象研究所)，

保坂征宏 (気象研究所)，井岡佑介 (気象衛星センター)，青木輝夫 (岡山大学)

1 はじめに(a)

積雪の有無は，気候システムや数値予報に於いて(b)

熱的境界条件や放射収支に影響を及ぼす重要な要素であるため，面的なモニタリングが必要とされている。しかし，現在気象衛星センターで運用されている積雪域プロダクト (以下，現行プロダクト) は，観測バンド数の増加，空間・時間分解能の向上といったひまわり 8 号の利点を十分には活かしきれておらず，また積雪域を過小評価する傾向にあることが判

図 1 2016 年 2 月 8 日 02:30UTC の (a) 現行プロ明した。本研究では，現行プロダクトの改善を目的

ダクトに準ずる積雪域判定結果，(b) 新アルゴリズ

として，その問題点を解消し，且つひまわり 8 号のムによる積雪域判定結果。

特長を活用した積雪域判定アルゴリズムを新たに作成した。

2 現行の積雪域プロダクト
図 1(a) に，現行プロダクトに準ずる積雪域判定
結果を示す。現行プロダクトでは，積雪域判定を行
うための条件式の多くが過剰にシビアな条件を課しているために，積雪域を過小評価している。その中でも特に，植生内積雪域を捉えるための手立てが用

図2

意されておらず，積雪域として判定できていない。
複数時間の判定を結合する処理では，1 時間毎の毎の正答率。左から現行プロダクト単一時間，同単一時間の積雪域判定結果を用いており，ひまわり

1 日間結合，同 5 日間結合，新アルゴリズム単一
時間，同 1 日間結合，同 5 日間結合。

8 号の高時間分解能 (2.5 分または 10 分毎) を活かせていない。更に，現行プロダクト内で用いられている手法を用いると，一度発生した誤判定が数日間

現行プロダクトに準ずる積雪域判定と新ア

ルゴリズムによる積雪域判定の AMeDAS 積雪深を抑えた積雪域判定を実現した。更に，2.5 分毎のに亘って継続して影響を与えることがある。

観測を用いた単一時間の積雪域判定を適切な手法で3 新判定アルゴリズム

大を両立した。これらの処理を，現行プロダクトと結合することで，判定精度向上と判定可能範囲の拡

図 1(b) に，新たに実装した積雪域判定アルゴリ

同じく約 2 km 格子の高空間分解能で行った。

ズムによる積雪域判定結果を示す。本研究では，雲図 2 に，現行プロダクトに準ずる積雪域判定結域の反射・放射特性を考慮して，無積雪域と雲域の果と新たに実装した積雪域判定アルゴリズムの積雪

区別を新たに実装し，最初に行うように構築した。

域判定の正答率を示す。新たに実装したアルゴリズ

また，植生内積雪を適切に判定するために，正規化

ムは，積雪域 (積雪深 10 cm 以上)・無積雪域 (積雪植生指数 (NDVI) を考慮した積雪域判定アルゴリズ

深 0 cm) ともに正答率 90 % 以上を達成し，現行プムを実装した。その結果，現行プロダクトで発生しロダクトと比較して積雪域判定精度の向上を実現ている植生内積雪をはじめとした積雪域の過小評価した。

― 265 ―

P303

CloudSat-CALIPSO 併用データを用いた
ユーラシア大陸広域の雲層内氷相割合の変化について
山内晃 、河本和明 1、岡本創 2

長崎大水産・環境科学総合研究所、 九州大学応用力学研究所 ．はじめに
雲は地球のエネルギー収支や水循環に大きな影響を与えており、気候変動を理解・予測する上での不確実性を含む 重 要 な 要 素 の 一 つ と し て 認 識 さ れ て い る HJ
6WHSKHQV'XIUHVQHDQG%RQ\ 。その上、雲が気候変動に与える影響は雲の微物理・巨視物理特性に強く依存している。
しかしながら、氷雲の形成過程や成長過程についてはま
だ詳しくわかっていない。なぜなら氷粒子の形成・成長過程には複数のバリエーションが存在しており、形成過程には均質形成と不均質形成 接触凍結、内部凍結、凝結凍結、昇華凍結 が存在するためである。気温が℃以下で氷粒
子は均質形成によって形成され、一方38℃以上で氷粒子は不均 質形成によっ て形成される Hoose and Möhler
 ことがわかっている。また、清浄大気の条件下に比べ、雲頂温度が～20℃の汚染大気の条件下ではより多くの氷を含む雲が観測されている 6HLIHUWHWDO 。
本研究では、40℃以上の雲層内の氷粒子の形成過程に着目し、 年  月から  月の  つの領域 東・西ユーラ
シア大陸 について比較を行った。その結果、領域間の差は夏季には小さく、冬季に大きくなることを明らかにした。
使用データ 雲粒子相判別 .8W\SH は <RVKLGDHWDO  が開発した &$/,362 衛星に搭載されている能動型センサー&$/,23 から得られる、後方散乱係数と偏光解消度を使用
した相判別手法が用いられている。また、氷相は雲粒子判
別が水平状氷粒子 'SODWH 、三次元ランダム配向氷粒子
'LFH 、' と ' の混合層 PL[WXUH RI 'SODWH DQG'LFH の場合を定義し、水相は 0℃以上の水粒子 ZDUPZDWHU 、過冷却水粒子 VXSHUFRROHGZDWHU の場合を定義し た 。 雲 量 は +DJLKDUD HW DO  が 開 発 し た&ORXG6DW&$/,362 併用雲マスク .8PDVN を使用した。雲内部の鉛直気温データは &ORXG6DW の (&0:)$8; プロダク
ト 3DUWDLQ  を使用し、地上 P 気温、短波・長波放
射量は -5$ 再解析データ（.RED\DVKL HW DO +DUDGDHWDO）を使用した。

結果と考察 前大会では～℃温度域におけるユーラシア大陸の東西間で氷相割合の違いがあり、ユーラシア東部では氷相割合が増加しており、一方で水相割合は減少していることを示した。また温度毎の氷相割合は～℃域、高度毎
では下層 NP 以下において東西間の差が大きいことを示した。このことはユーラシア西部に比べて、ユーラシア東部の下層で氷粒子の形成が促進していることを示している。

図  は &ORXG6DW&$/,362 雲マスクより得られた平均雲量をユーラシア東部 1°(° とユーラシア
西部 1°(° で比較している。冬季ではユーラ
シア東部に比べて西部の雲量が大きくなっており、夏季では逆に東部の雲量が大きくなっている。図  は～5℃
温度域でのユーラシア東西間の氷相発生割合の差 東部
西部 を示している。氷相発生割合の差は西部で雲量が大きくなる冬季で広がり、夏季ではその差はほとんどなくなってしまう。
このように氷相割合が増加した原因としては、冬季のユーラシア東部が西部に比べて雲量が少ないことによって放射冷却が進み、氷晶形成高度が地面に近くなったことにより、地表面からの氷晶核が氷粒子形成過程に与える影響を受ける可能性があることが示唆される。
大会当日は、&ORXG6DW の %&/'&/$66/LGDU プロダク
トから得られるユーラシア東西間の雲形の違いや、UVWDUと )XOLRX コードを用いて、東西間の氷相発生割合の違い
が短波・長波放射フラックスに与える影響についても議論を行いたい。












図 &ORXG6DW&$/,632 併用雲マスクより得られた、ユー
ラシア東西部の平均雲量











図 ～5℃温度域に発生する氷相割合のユーラシア
東西間の差 東部西部― 266 ―

P304
短時間降雨予測精度向上のための近距離レーダーネットワークを用いた三次元風速場解析に関する研究*大川弘佑（神戸大学），大石哲（神戸大学）
１．背景・目的 台風などの大雨による土砂災害や洪水などの自然災害を防ぐためにも気象予測は必要不可欠であり、現在でも気象観測技術の開発や気象予測に関する研究が多く行われている．本研究では気象予測精度向上のための 3 台の近距離レーダーネットワークを用いた三次元変分法による三次元風速場推定を目的とする．
２．データ 本解析では、2016年7月13日の降雨事例を解析に用いた．このとき、南西から北東に移動する帯状の降雨を観測した．
 福井市に設置してある、森田中学校、足羽第一中
学校、グリーンハイツ5号公園の3台のレーダーによる同時観測から得られるドップラー速度を線形内挿
し、CAPPIデータとして用いた．格子サイズは水平
格子間隔100m、鉛直格子間隔500mで算出した．

 3台でJ0のみを検討した結果、鉛直流二次元分布
では観測値Vrmの符号が大きく作用していることが考えられる．(図Ⅱ)
５．結論
 本研究では、3台のレーダー間が10km程度である
近距離レーダーネットワークを用いて三次元変分法
を用いて三次元風速場推定を検討した．観測誤差による鉛直流では、動径風Vrmの符号によって鉛直流の符号も変わると考える．したがって鉛直流はレーダー間のみ算出可能である．連続式誤差では、突出した値が小さくなり、観測値がない場所でも風速場の計算が可能になる．

３．方法
三次元変分法を用いた風の三成分の推定方法は最小にすべき評価関数を𝐽𝐽と表記し、𝐽𝐽を最小にする全領域の(𝑢𝑢, 𝑣𝑣, 𝑤𝑤)の組み合わせを求める事が目的である．式（）が示すように𝐽𝐽は式（）から式（）でそれぞれ表される。 つ評価関数の総和として示される．
𝐽𝐽 = 𝐽𝐽0 + 𝐽𝐽𝑑𝑑 +𝐽𝐽𝑠𝑠 + 𝐽𝐽𝑏𝑏 (5.1)

𝐽𝐽0 = ∑𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜆𝜆0 (𝑉𝑉𝑟𝑟𝑟𝑟 − (𝑢𝑢𝑢𝑢 + 𝑣𝑣𝑣𝑣 + (𝑤𝑤 + 𝑤𝑤𝑡𝑡 )𝑧𝑧)/𝑟𝑟)2  (5.2)
1
2

1

𝐽𝐽𝑠𝑠 = [∑𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜆𝜆𝑠𝑠
2
1

1

(𝛻𝛻2

𝐽𝐽𝑑𝑑 = ∑𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜆𝜆𝑑𝑑 𝐷𝐷2 (5.3)
2𝑢𝑢) + ∑𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜆𝜆𝑠𝑠 (𝛻𝛻 2 𝑣𝑣)2 + ∑𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜆𝜆𝑠𝑠 (𝛻𝛻 2 𝑤𝑤)2 ] (5.4)
2

𝐽𝐽𝑏𝑏 = [∑𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜆𝜆𝑢𝑢𝑢𝑢 (𝑢𝑢 − 𝑢𝑢𝑏𝑏 )2 + ∑𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜆𝜆𝑠𝑠 (𝑣𝑣 − 𝑣𝑣𝑏𝑏 )2 + ∑𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑘𝑘 𝜆𝜆𝑠𝑠 (𝑤𝑤 − 𝑤𝑤𝑏𝑏 )2]
2

𝐷𝐷 =

̅𝑢𝑢
𝜕𝜕𝜌𝜌
𝜕𝜕𝜕𝜕

+

̅𝑣𝑣
𝜕𝜕𝜌𝜌
𝜕𝜕𝜕𝜕

+

̅𝑤𝑤
𝜕𝜕𝜌𝜌
𝜕𝜕𝜕𝜕

(5.5)

図Ⅰ 2 台のレーダーによる J0,Jd を用いた水平風速
場


(5.6)

 ここで 4 つの評価関数は観測誤差（Jo）、連続の式の誤差（Jd）、平滑化フィルター（Js）、および
背景風と解析される風の差（Jb）である．式（5.2）の Vrm を動径風、r は観測点との距離を示す． mはレーダーの台数を、wt は降水粒子の落下速度を示す。式（5.3）の D は式（5.6）で表される非弾性系の発散量を示す．式（5.6）のρは大気密度を示す．
式（5.1）と式（5.2）のλo、λd は代表的な観測の誤差分散および連続の式の誤差分散のそれぞれの逆
数である．
４．結果
 2台でJ0、Jdを検討した結果、観測値のない場所にも連続式誤差によって突出した値などをなだらかにすることで風速を算出することができた．(図Ⅰ)

図Ⅱ 3 台のレーダーによる J0 を用いた鉛直流二次
元分布― 267 ―

P305

二重偏波 DRAW による降水強度推定・種別判別技術の開発*梅原章仁・坂梨貴紀・小池哲司・梶原佑介・山内洋・塚本尚樹（気象庁観測部）

1. はじめに
気象庁は、2016 年、関西・羽田及び成田の空港気象ドップラーレーダー（DRAW）を、固体素子を用いた二重偏波レーダー(二重偏波 DRAW)へと更新整備した。これに合わせ二重偏波情報を用いた高精度の降水強度推定と降水種別判別の現業化に向けた開発を行っている。

た偏波データの組を、先行研究を利用して各種降水
種別と紐付けることにより教師データを作成した。
教師データからカーネル密度推定によって確率分布を求めた。図 2 は上記確率分布を元にベイズ分類で降水種別を判別した結果である。一般的なファジィ
判別より安定した判別結果が得られている。判別結果の信頼性の確認や向上のためにディスドロメータなどの地上観測値との比較調査が今後必要である。

2. 降水強度推定
二重偏波を用いた降水強度推定として、様々な手ܴሺ ௗ௣ ሻܴሺ ௗ௣ ǡ ܼௗ௥ ሻ
法（例えば Bringi and Chandrasekar 2001）が提案されているが、得意とする降水強度の範囲が違うなどそれぞれ特徴がある。複数の手法を組合せることで安定して高精度を得ることが期待できる。
R2
0 .5 8R2
0 .5 4slope
0 .8 7slope
0 .9 3二重偏波 DRAW は、二重偏波情報を利用したシンプ
RMSE
2 .6 5RMSE
2 .9 4ルなܴሺ‫ܭ‬ௗ௣ ǡ ܼ௛௛ ሻによる降水強度推定機能を実装している。この機能の精度を検証したところ、強雨の推定精度が向上するものの、事例によっては従前のZ-R 関係からあまり改善しないものもあった（図略）。
ܴሺܼ௛௛ ሻܴሺௗ௥ ǡ ܼ௛௛ ሻ
そこで算出手法の改善による‫ܭ‬ௗ௣ の品質向上や、
ܼௗ௥ の利用によって雨滴の粒径分布の変化に対応した推定手法及び高度な減衰補正手法の導入による複合的な推定手法の確立に取り組んでいる。図 1 に地R2
0 .8 2
R2
0.82
slope
0 .6 5slope
0.44
上雨量一時間値と二重偏波情報を利用した降水強度
RMSE
1 .0 5RMSE
1.18
推定の統計を示す。これにより手法毎の基本的な性能とともに、ܴሺܼௗ௥ ǡ ܼ௛௛ ሻの低い RMSE やܴሺ‫ܭ‬ௗ௣ ǡ ܼௗ௥ ሻの 1 に近い傾き等、精度向上に繋がる特徴が確認で 図 1 2016/7/1-2016/10/31 の地上雨量(１時間値)と偏波情報を利用した各種降水強度推定手法の散布図きた。
今回雨量の多い夏期の観測を中心に調査したが、今後、長期間・広範囲のデータを用いた精度検証に
より各手法の得意とする条件を見極めて、事例によらず安定して高精度な推定手法の実現に取り組む。

3. 降水種別判別
ロバストな降水種別判別を行うために、ベイズ分類を用いた手法を開発している。必要となる教師データ（降水種別と各二重偏波データの関係）の作成には、データのばらつきの影響を抑えるため、混合
ガウス分布によるクラスター分析を用いた。
クラスター分析に用いるデータはܼ௛௛ , ܼௗ௥ , ߩ௛௩ ,及び各種テクスチャ（ሺܼௗ௥ ሻ,ሺߩ௛௩ ሻ, ሺ߰ௗ௣ ሻ）ならびにοܼ଴ (MSM 数値予報値の 0℃面からの偏差)である。混合ガウス分布によるクラスター分析により代表抽出し、k-means 法でさらに小クラスターに分け

図 2 ベイズ分類による羽田 DRAW の降水種別判別例(2016/7/1416:55JST 仰角 2.8°)
参考文献
Bringi and Chandrasekar, Polarimetric Doppler weather radar:principles and applications, CAMBRIDGE UNIVERSITYPRESS, 2001.

― 268 ―

P306
可搬型 MRT 計測に向けた Globe anemo-radiometer のパラメータ同定手法の検討
中島健＊（東京理科大学理工学研究科），仲吉信人（東京理科大学理工学部）

2.

研究方法
センサパラメータにはアルベド，射出率，加熱量があるが，射出率に関しては Nakayoshi et al(2011)によって高精度同定がなされており，本研究で高精度同定を行うのはアルベドと加熱量である．
東京理科大学野田キャンパス 5 号館（北緯 35 度 55 分
7.6 秒，東経 139 度 54 分 31.7 秒）にて観測を行った．
アルベドの高精度同定は長短波放射計を十分に大きい塗装されたアルミシートの上に設置し，得られた上向き，下向きの短波放射の比から求めることができる．
加熱量の高精度同定は球の風速に対して消費される熱量の関係（Nu-Re 関係）を求めることで行う．
最後に新たに得られたセンサパラメータを用いて MRTの再計算を行う．真値として Thorsson(2007)によって示された放射計を 3 つ用いて上下，東西，南北の 6 方向の長短波放射から得られる MRT 測定手法を用いる．
また，今回用いた全ての手法で人体のアルベドと射出率はそれぞれ 0.3，0.97 と設定し，球に入る放射を想定している．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 26889057 の助成を受けたものである．ここに謝意を表す．
参考文献
1. Nakayoshi, M., Kanda, M. & de Dear, R. Boundary-Layer Meteorol (2015)
155: 209. doi:10.1007/s10546-014-0003-7
2. 仲吉 信人，石 蕊，神田 学：3 球の小型グローブ温度計を用いた放射・風速センサの開発，水工学論文集，Vol. 55，pp. 349-354，2011
3. S Thorsson, F Lindberg, I Eliasson B Holmer: Different methods for
estimating the mean radiant temperature in an outdoor urban setting, InterScience,
volume 27, issue 14, p.1983-1993, 2007

1
0.8

albedo

はじめに
平均放射温度(MRT)は暑さのリスクを定量的に把握するものであり，熱環境を考える上では非常に重要な意味を持つ．特に，都市の複雑な熱環境を考える上では MRTをマクロスケールで把握することが肝要である．
現在に至るまでいくつかの MRT 評価手法が提案されてきた．その中で Nakayoshi et al(2015)により開発された
Globe anemo-radiometer は非常に軽量でコンパクトな
MRT 計測システムとなっており可搬型 MRT 計測に向けて高いポテンシャルを示している．しかし，全てのセン
サパラメータを高精度同定できていないという問題点があり，毎回キャリブレーションを行わなければならなか
った．

0.6
0.4

white

0.2

black

0

3.

30

60
50
40
30
20
10
0

60

90

図 1 アルベド

black globe
改善前
改善後

100

1000
Reynolds number

改善前
真値

60

4. まとめ センサパラメータの高精度同定により，Globe anemoradiometer を用いた MRT 計測の精度を向上することがで
きた．

改善後

40
20
0
-20
0:00

6:00

12:00
T ime

18:00

図 3 MRT

表 1 センサパラメータ

albedo

white
black

加熱量

― 269 ―

10000

図 2 Nu-Re 関係

80

MRT [℃]

結果と考察
アルベドの高精度同定結果を図 1 に示す．アルベドには角度依存性があるため，図 1 のような曲線を描くが，45 度付近からは値がほぼ一様になっている．そのため高角度領域に関してはその傾向が 90 度まで続くと仮定し補間している．一方，10 度までの低角度の値に関しては放射計の限界により測定不可能であったために，無視をして角度ごとの平均をとった．低角度領域の補間方法に関しては今後さらなる吟味をしていく必要がある．
球の Nu-Re 関係を図 2 に示す．回帰式がずれていたのを修正している
以上の結果をもとに計算した 2017 年 1 月 26 日の MRT
観測結果を図 3 に示す．日中に顕著であった過大評価は大幅に改善されている．
高精度同定前後のセンサパラメータを表 1 に示す．

0Solar elevation[°]Nusselt number

1.

同定前 同定後
0.88
0.76
0.32

0.078

462.4

449.0

0:00

P307
水雲の偏光解消度と有効ライダー比を用いたシーロメーター／ライダー信号の校正手法*

神慶孝、杉本伸夫、清水厚、西澤智明（環境研）

1. はじめに
近年、欧米を中心としてシーロメーターによるエアロゾル観測への期待が高まっている。シーロ
メーターはライダーと同じ測定原理であるが、ライダーと比べて安価で簡易的な装置であることから、エアロゾルの鉛直プロファイルを空間的に密に観測できるネットワークになり得る。しかし、シーロメーターの信号校正にはまだ課題がある。
光学的に厚い水雲信号の積分値から有効ライダー
比(ライダー比に多重散乱因子をかけたもの)が得られることを利用した校正手法が過去に提案されている[1]。この手法は有用であるが、雲の多重散乱因子は高度や密度に依存するため、有効ライダ
ー比を使った校正は単純ではない。本研究では、環境研のライダーデータを解析し、雲の偏光解消度を利用した有効ライダー比のパラメーター化について検討した。
2. 解析方法
解析では 1064nm の減衰後方散乱係数と532nm の偏光解消度を用いた(時間分解能は 30秒)。光学的に厚い水雲を選定するため、以下の手順で雲データを抽出した。まず、1064nm の減衰
後方散乱係数から雲底高度を検出した。雲底高度が 300m 以下の場合は、雨もしくは霧の可能性があるため、ここでは除いた。また、5000m 以上の雲は氷雲を含む可能性があるため除いた。残った雲について、1064nm の減衰後方散乱係数を層積分して有効ライダー比を導出した。また、各偏光成分も積分し、層積分偏光解消度を計算した。

ライダー比を決定するのに有効的な手法であることを示した。偏光解消度を測定できるシーロメー
ター(http://www.alice-net.eu)の信号校正について、本研究の手法が応用可能であると考えられる。
[謝辞]本研究は JST・JICA 地球規模課題対応国際
科学技術協力プログラムの助成を受けたものである。
[参考文献][1] O’connor et al., 2004, JAOT, 21, 777-786[2] Hu Yongxiang, 2007, GRL, 34, L11812
August 2016

⌘Sc = 20図１度。

雲の偏光解消度と有効ライダー比の発生頻August 2016

3. 結果
図１に偏光解消度と有効ライダー比の発生頻度を示す。また、Hu (2007)[2]による近似曲線をプ
ロットしている。この近似曲線は衛星ライダー(CALIPSO)に対して経験的に決められたものであるが、特に偏光解消度が高いほど良い一致を示す。有効ライダー比が 20 以上の大きいものは、
完全に減衰していない雲である。高高度であるほど有効ライダー比は小さくなっているが(図 2)、これは高高度で多重散乱がより効いているためであり、妥当な結果と言える。
4. 結論
本研究では、ライダーの偏光解消度が雲の有効(1 δ)2(1 + δ)2⌘Sc = 20(1 δ)2(1 + δ)2

図２ 雲の偏光解消度と有効ライダー比の散布図。
濃淡は雲底高度を示す。

― 270 ―

P308
黒い百葉箱と白い百葉箱の温度差〜百葉箱が白でなければならない理由〜*加瀬紘熙 1・筆保弘徳 1,2・小林大介 1,2・清原康友 3(1：横浜国立大学、2：横浜国立大学院、3：気象予報士)

1. はじめに百葉箱の内側の温度が 12 時頃に最大値を示した。

百葉箱は、小学校理科の学習において児童が定点気象観

白色と黒色百葉箱の内側の温度の差は 10 時で 1.9℃で測の重要さを知るために、長年使用されてきた教具でもああったが、11 時頃から急激に温度差が大きくなり、12 時る。正しく気温を測るために比較的熱伝導率の低い木材をに最大値 3.1℃に達した（図 2）。その後、温度差が縮まり使用して作られ、放射熱を吸収しにくい白色に塗装が施さ

最高気温の 14 時頃で 2.5 度前後の温度差を示しており、れている。しかし、児童が疑問に思う白色以外での影響の

15 時頃から温度差は急激に小さくなった。白色と黒色の大きさについては、実際に測定しなければわからない（酒内側の温度差が気温の最大時や下降時（午後）よりも上昇

井 2013）。そこで本研究では、黒色と白色の同規格の百葉

時（午前）に大きくなることは、IOP に限らず晴天日に見箱を全く同じ素材で製作し、2 台を並べて設置して同じ観られた特徴（IOP では朝方は曇っていたため温度差が最測条件で長期観測を行い、白色でない百葉箱が観測結果に大値を示したのは 12 時であったが、朝から晴れている日

どのように影響を及ぼすのかを調べた。

では 9~10 時頃に最大値を示す傾向がある）である。観測2. 実験手法

期間中の晴天日の日射と白色と黒色百葉箱の温度差を時

気象庁が発行している気象観測の手引きや従来の百葉間ごとに区分して関係を調べると（図略）、全ての時刻に箱を参考に、百葉箱内の温度計の感部が地上から 1.5 m において日射と温度差には正の相関関係が認められたが、9なるように 2 台の百葉箱を設計した。外壁の塗装には、木時や 10 時の近似線の傾きは他の時刻と比べて 2～4 倍に材用水性アクリル塗料を使用した。百葉箱内側の温度計はなっていた。この理由は、太陽高度の高い正午よりも太陽T&D 社製 おんどとり TR-52s を使用し、1 分間隔で連続高度が低い時間の方が百葉箱側面に日射がよく当たり、日的に観測を行った。横浜国立大学教育 8 号館裏の広い芝の射の影響を強く受けたことが考えられる。午後も同様の太上に 2 台並べて設置し(図 1)、2016 年 7 月 12 日から現在

陽高度になるが、地面から暖められる影響が強くなり、百まで観測している。また、第 2 研究棟屋上の AWS で観測

葉箱側面の影響が相対的に小さくなったと考察した。

した結果も解析に用いた。この連続観測に加えて、8 月 11日の 5 時～19 時にかけて集中観測（IOP）も行った。IOP
では、黒球温度計を百葉箱の横に設置し、さらに赤外線サーモグラフィ(testo 社製 testo-885)を使用して 1 分間隔の観測を行うことで、百葉箱の表面温度を測定した。

3. 結果と考察(左)黒色百葉箱

図 2 は、IOP で観測した 1 時間移動平均のそれぞれの温度である。IOP の天気は朝から曇っていたが、11 時過(右)白色百葉箱
図 1 設計及び製作した百葉箱

ぎから夕方まで晴天であった。日射が強くなるのに従い温度は上昇し、気温（白色百葉箱の内側）は 14 時ごろに黒球
黒表面

30.4℃で最大値を示した。それぞれの最大値は、黒球温度(44.1℃、12:30)、黒色百葉箱の表面温度(39.3℃、12:30)、

白表面

白色百葉箱の表面温度(34.6℃、14:30)、黒色百葉箱の内側

黒内(33.1℃、12:15)、白色百葉箱の内側という順番だった。表白内

面温度とその内側の温度の差は、白色よりも黒色の方が大きい値を示した。また、観測期間中の多くの晴天日で黒色

図2― 271 ―IOP で観測した 1 時間移動平均の温度(15 分間隔)

P309

降水粒子地上直接観測による融解層内の鉛直構造の考察㻌       㻖
横矢成美・鈴木賢士（山口大院）㻌 中川勝広（情報通信研究機構）㻌 金子有紀（宇宙航空研究開発機構）㻌 㻌

降水雲内にみられる融解層はレーダ観測ではブライトバンドとして現れることはよく知られており、融解層
内では降水粒子の相変化とともに密度鉛直分布は大きく変化している。リモートセンシングによる降水量推定の精度向上には降水のフェーズ（相）の知見とともに、降水粒子の粒径分布、密度の鉛直分布を知ることが必要不可欠である。これまで我々はビデオゾンデを用いた降水雲内の直接観測を行ってきたが、降水粒子の密度を直接観測することは難しく、融解層内の密度の鉛直構造を明らかにするには至っていない。そこ
で我々は、地上設置型降水粒子撮像重量計測システ
ム （ Ground-based Particle Image and Mass
Measurement System：G-PIMMS）を開発し、地上におけるみぞれの連続観測を実施した（図 1）。
みぞれとは、雨、雪および融解粒子が混在して降る気
象現象のことである。言い換えれば、みぞれは雲内の融解層が地表面に現れた状態である。そこで本研究
では、みぞれを地上直接観測することで、雲内の融解
層内の鉛直微物理構造を考察することを目的としている。㻌

2. 観測㻌

冬季の集中観測は 2014 年度の山形蔵王での実施に続き、2015 年度には西日本の日本海沿岸に位置する鳥取大山で実施した。蔵王に比べ比較的温暖であるため、みぞれの観測事例を増やすのも狙いの一つである。G-PIMMS を伯耆町総合スポーツ
公園（標高 250m）、大山まきばみるくの里（標高650m）の標高の異なる２か所に設置し、降水粒子の連続直接観測を行うと同時に、マイクロレインレーダ（MRR）を伯耆町立岸本小学校（標高 40m）に設置し、直上のレーダ反射強度の連続観測から融解層の検出を行った。G-PIMMS からは降水粒子の画像や降水粒子の重量、温湿度の情報を得られ、そこから粒径や相ごとの存在比、降水の密度を算出した。

3. 結果㻌

本研究では、2016 年 1 月 12 日、2016 年 1 月 23
日、2016 年 2 月 2 日の 3 事例を解析し、降水の密度と湿球温度との関係に着目して、融解層内の鉛直微物理構造を考察するとともに、この 3 事例と先行研究で得られた山形蔵王の 2014 年 11 月 26 日と 2015
年 3 月 4 日のデータとの比較を行った。その結果、湿球温度の上昇に伴い密度が増加する傾向がみられた（図 㻞）。図の 㼅 軸は雲内の高度とみなすことができると仮定すると、これは高い湿球温度㻔＝融解層の下方㻕
ほど融解粒子の割合が増え、密度が 㻝 に近づく雲内の構造を示しており、湿球温度と密度に関係性がある
ことが降水粒子の直接観測から確認することができた。
しかし、事例ごとに密度の変化率や変動範囲は異なっていた。つまり、融解層内の相変化の鉛直傾度や融解層の厚さが異なっていたことを意味している。観
測された事例は典型的な冬型の降雪だけでなく、層状性の降雪も含まれ、異なる降水システムを観測していたことに加え、㻹㻾㻾 から得られたブライトバンドの構造も異なっていたことから、融解層内の密度鉛直分布の定量的評価には、湿球温度ではなく、融解層の厚さや強さといった融解層の構造を表す指標が必要であるのではないかと考えている。㻌

図 1．地上設置型降水粒子撮像重量計測システム（G-PIMMS）の概念図と写真．

−0.5

Wet−bulb Temperature (°C)

1. はじめに㻌0

0.5

1
Z20141126
Z20150304

1.5

D20160112
D20160123
D20160202

2
0

0.2

0.4

0.6

3

0.8

1

Density (g/cm )図 2. 各事例で観測された 10 分間平均の密度（g/cm3）と湿球温度（℃）の関係．Z は蔵王，D は大山，数字は年月日を示す．

― 272 ―

P310

積乱雲の雲頂から飛び上がる雲の撮影
岩崎杉紀（防衛大）、瀬口貴文（防衛大）、鴨川仁（学芸大）久保田尚之（東大）、岡本創（九大）、石元裕史（気象研）、牛山朋來（土木研）
1. はじめに成層圏の水蒸気量は地球の温暖化計算の精密化には不可欠であることは知られている。しかし、成層圏の水蒸気量がどのように供給されているか、
定 量 的 に は 分 か っ て い な い 。 Setvák et al.
(2008, AR)は、活発な積乱雲の上の成層圏が湿っていることを観測から示した。この現象は Fujita(1983, JMSJ)が飛行機観測で撮影した「積乱雲のかなとこ雲から 1-2km ジャンプする雲（jumping
cirrus と命名）」の雲粒が昇華して加湿したのでは な い か 、 と 推 測 し た 。 Wang (2004, GRL) で
jumping cirrus が実在できることを数値実験で確 図 1. 2016 年 7 月 31 日の 12 時 30 分頃に富士山認 し た と は い え 、 定 量 的 な 観 測 が な い た め 、 から見て都心方向に現れた jumping cirrus。
jumping cirrus はどのような条件でどの程度ジャ 中でひときわ強い上昇流があるところは、そこかンプするのかといった基本的なことさえ分かって ら 盛 り 上 が る （ 図 1 の オ ー バ ー シ ュ ー ト ） 。
いない雲である。
jumping cirrus は、オーバーシュートが下がった
本研究では、富士山特別地域気象観測所（旧富 直後にその横から上方に雲が飛び出す（図 1 の点
士山測候所）にカメラを設置し、jumping cirrus 丸）。盛り上がってから飛び出すまでの時間は 5の形態からその特徴を理解することを目的とする。 10 分である。この一連の動作をして飛び出した雲
ただし、jumping cirrus は、対流圏界面でなくて を jumping cirrus 候 補 と し た 。 図 1 の 場 合 、も逆転層があれば発生する。本研究では成層圏へ jumping cirrus を誘発したオーバーシュートはすの 物 質 輸 送 に 興 味 が あ る の で 、 そ の よ う な でに消えている。図にあるオーバーシュートはそjumping cirrus は研究対象としない。
れとは別のものである。この時、都心から東京湾
では、レーダ観測で 1 時間に 50mm 前後の雨が観
2. 観測方法
測された。
2016 年 7 月 11 日 か ら 8 月 11 日 の 1 か 月 間 、 この観測期間で jumping cirrus 候補が撮影さ
1,000 万画素のカメラ 3 台並べてパノラマ撮影を れたのは、すべて 7 月 29 日以降である。東海か旧富士山測候所で行った。カメラ一台の水平視野 ら関東にかけての梅雨明けは 7 月 28-29 日なので、角は 25 度なので、およそ 70 度の視野のあるパノ 梅雨明け以降に観測されていた。梅雨の間は、対ラマ写真となる。カメラの設定を、日中は 15 秒 流がないか山頂に雲がかかるため何も見えないかごとに 1 枚撮影、夜間は 1 分に 1 枚撮影とした。 のどちらかであった。
夜間の撮影は雲観測用ではなく、星撮影用である。 北向きカメラ（北関東から南福島）が 5 個と最星を撮影することで、1 ピクセルごとに方位角と も多く撮影できた。一方、防大に設置したカメラ
仰角を導出することが出来る。その方向にある積 は、この 1 か月間は jumping cirrus 候補は一つ
乱 雲 と カ メ ラ の 距 離 か ら 、 積 乱 雲 や jumping も撮影できなかった。これは下層雲に視界が遮ら
cirrus の大きさやを見積もることが出来る。
れることが多かったためである。
同様のカメラは防衛大学校の屋上（横須賀市、
少なくとも 2016 年夏では、通常の地表面（横須
標高 100m 程度）にも設置した。
賀）より富士山山頂のほうが jumping cirrus を観測しやすかったことが分かる。
3. 結果
2016 年 は 、 山 頂 の カ メ ラ に 7 個 の jumping
cirrus 候補が撮影出来た（それらが対流圏界面まで達したか否かの判定はまだ出来ていないので、あくまで候補である）。例として、図 1 に 2016
年 7 月 31 日 12 時 30 分 頃 に 発 生 し た jumping
cirrus 候補を載せる。ここで jumping cirrus 候
補の定義は次のようにした。積乱雲の雲頂は平らになっている（図 1 黒点線）。ただし、積乱雲の4. おわりに
大会当日では、観測された jumping cirrus の特徴を定量的に報告する。
謝辞
本研究の一部は、九州大学応用力学研究所の共同利用研究の助成を受けた。

― 273 ―

P311

気象庁非静力学モデルによる雨氷やみぞれの予測可能性
山田芳則（気象研）、川島正行（北大低温研）
1. はじめに
雨氷は、過冷却の雨や霧が物体に衝突して氷になる着氷現象であり、着氷災害をもたらす場合がある。たとえば、2016 年 1 月 29 日には長野県で雨氷による倒木のために集落が一時的に孤立状態となるような被害が発生している。松下と権頭(2000) の統計解析によれば、長野県での年間の雨氷発生日数は 3 日〜16 日となっている。雨氷が数値モデルで予測可能かどうかを気象庁非静力学モデル (JMA-NHM) を用いて調べた。予測可能性の有無については、過冷却の雨が表現されるかどうかを調べればよい。
雨氷とは別に、JMA-NHM によるみぞれの表現可能性を調べる実験、及び雪やあられの融解を湿球温度で判断するようにした実験も行った。湿球温度で融解を判別すると、積もるみぞれと積もらない場合を予測できる可能性があるためである。みぞれについては会場で紹介する。
2.数値実験と結果
JMA-NHM を水平解像度 1km, 鉛直層数 60 として 1．の長野県での事例について実行した。モ
デル領域は、長野県松本市を中心とする 1000 km
x 1000 km の広さである。初期時刻は 2016 年 1
月 28 日 15 UTC、初期値と境界値はメソ解析を用
いて 9 時間予報を行った。雨は 1-momnet, 氷粒
子は 2-moment のモデルを用いた。図 1 は、予報
時間 7 時間目（Valid: 29 日午前 7 時）の地上気
温の水平分布である（図の中心は松本市）。領域の南部を除くと、ほとんどの領域で氷点下となっている。図 2 と 3 は、それぞれ予報時間 7 時間目での雨と雪による前 1 時間積算降水量である。図 2の実線で囲んだ領域では、地上気温はおおむね 5～0℃であり、降水は雨であって、雪はほとんど降っていない。つまり、過冷却の雨が予測されている。この事例について 5-km 解像度の JMA-NHM
による実験でも過冷却の雨は表現されていた。以
上の結果は、JMA-NHM によって雨氷の予測ができる可能性を示唆している。
謝辞：本研究は、平成 28 年度北海道大学低温科学研究所
共同研究「落下中の降雪粒子の融解過程を表現可能なバル
ク微物理モデルの開発」による。
参考文献
松下と権頭, 2000: 雨氷発生日数の地域分布に関する統計解析. 雪氷, 62, 355-365.

― 274 ―

図1
地上気
温（℃）。
最も淡
い灰色
の領域
は、-5～
0℃の領
域を示
す。図の
中心は
松本市。

過冷却の雨

図2
図 1 と同じ。ただし雨による前 1 時
間降水量
みぞれ （影をつ
け た 領
域）
。

図3
図 2 と同
じ。ただ
し 雪 に
よる前 1
時 間 降
水量。

P312

全球モデル用アンサンブルに基づく変分法同化法のための相関構造の調査
気象研究所 台風研究部第一研究室 小田真祐子
１．はじめにアンサンブルに基づく変分法同化法の開発において、局所化は重要な項目の一つである。また、最適な局所化のためには適切に制御変数を選択する必要があることは既に知られている（Kepert 2009など）。そこで気象庁現業４DVAR で用いられている制御変数の相関構造を調べた。

図１：降水 1mm/h 以上の東経 136.125 度、北緯 14.321 度の（左）２．実験

�� 、（右）�� の鉛直自己相関。左下が下層（1000hPa）、右、上が

気象庁全球週間アンサンブル予報モデル（水平解
像度 1.25 度、p 面変換データ 10 層(1000hPa～
100hPa)、26 メンバー、初期値：2014073000UTCの予報時間 24 時間の予報値と 2014073012UTCの予報時間 12 時間の予報値）と、全球η面ガウス
解析値を用いて、摂動を 52 メンバー作り、MRINAPEX（気象庁現業数値予報システムの実験システム）を用いてアンサンブル予報をした。その予上層(10hPa)を表す。

も他の層との相関が小さいことがわかった（図 1）。
○ 降水 1mm/h 以上の地点も平均した図も共にRH と他の変数との相関が 100hPa より上層で大きいことがわかった。また、降水 1mm/h 以上の地
点では�� と RH 間では下層に負の鉛直相関構造が見られることがわかった（図 2）。

報値をつかって誤差相関構造を調査した。
気象庁現業４DVAR では制御変数として、相対
渦度� 、非バランス発散�� 、非バランス気温と地上気圧��� �� �� 、対数比湿lnq を用いている(JMA2013)。

��� � �� � ����

��
��
�
� ��
� � ���� � ����
��� �
���

ここで P、Q、R は回帰係数を表す。��� は�から
�

線形のバランス方程式� � � � � �����を用いて求める。この実験ではlnqのかわりに相対湿度 RH
を用いて相関構造を調査した。

図 2：降水 1mm/h 以上の東経 136.125 度、北緯 14.321 度の ��と RH の鉛直相関の図。下線が RH、縦線が�� の高度を表す。

４．最後にアンサンブルを用いた変分法同化法の開発のために気象庁４DVAR の制御変数の相関構造を調査し３．結果
降水 1mm/h 以上の地点について鉛直相関構造を調べた。これと全球（640×320 地点）の鉛直相関を帯状平均した図と比較した。
○仮温度�� と非バランス気温�� について、降水1mm/h 以上の地点も平均した図も共に�� に比べ、
�� のほうが他の変数との相関が小さく、自己相関

た。予報値の TQUV より、����� �� RH のほうが等方的で同質な変数であることがわかった。また、一方で特に RH について降水地点と晴天地点とでの相関構造の違いがあることがわかった。相関構造についてさらに解析を進め、これらの結果をもとにどのような局所化がいいかを考えていく。

― 275 ―

P313

2016 年阿蘇山爆発的噴火に伴う降灰予報の検証*

林

新堀敏基・石井憲介・佐藤英一・福井敬一・森 健彦（気象研究所）
・菅井 明（福岡管区気象台）・林 勇太（気象衛星センター）
・洋介（気象庁東京航空路火山灰情報センター）・藤原善明・松田康平（気象庁火山課）

１. はじめに阿蘇山の中岳第一火口（標高：1506 m）では，2016
年10月8日01時46分に爆発的噴火が発生し，02時10～20分に海抜11 kmに達する噴煙が気象衛星ひまわり８号で観測された．この噴火に伴う降下火山礫（降礫，粒径2～64 mm）は火口の東北東約20 km（大分県竹田市）まで確認，降下火山灰（降灰，粒径≦2 mm）
は02時30分に大分，05時00分に松山，08時00分に高松の各地方気象台で発見され，少なくとも熊本，大分，愛媛，香川，岡山の５県で確認されている．
この噴火に対して気象庁は，当日の03時15分に降灰予報（詳細）を発表した．本発表では，この予報について検証する．なお当日は，予報時間を延長して，本予稿を精査した結果を発表する予定である．

２. 新しい降灰予報の概要
気象庁の降灰予報は，2012年度春季大会（P226）の発表後，有識者と関係機関から成る検討会および桜島での試験提供を経て，2015年3月に更新された．
この新しい降灰予報（Hasegawa et al., 2015）では，
定時・速報・詳細の３種類が発表されること，定時・速報では降礫の予想範囲が示されること，速報・詳
細では多量・やや多量・少量の３階級の降灰量が予想されることが主な特徴である．また火山灰・火山
礫の移流拡散モデルは，非静力学モデル（asuca）である気象庁局地モデル（LFM，水平格子間隔2 km，
鉛直層数58）のモデル面予報値も入力可能な領域移流拡散モデル（JMA-RATM）に拡張され，降灰予報（詳細）は現在トレーサー数250,000で計算している．
阿蘇山の降灰予報（詳細）では，初期値（供給源）
として噴煙の高さ11000 m，噴火の継続時間10分を仮定し，総噴出量はモートンの式より1.7×109 kgと推定した．大気場は初期時刻7日16 UTCのLFMの9時間
予報値を利用し，噴火開始から08時（23 UTC）までの予想降灰量（積算）を計算して発表した．

３. 阿蘇山の降灰予報の検証
気象庁機動調査班（JMA-MOT）の現地調査および聞取り調査による降灰分布と降灰予報（詳細）との比較結果を図に示す．火口の北東～東北東方向にある降灰の分布主軸に対して予報はやや北に偏っており，遠地の予想降灰量は過多の傾向であった．
予想主軸が北偏した原因として，仮定した供給源の噴煙高度が低かった可能性がある．噴火直後の01時50分～02時10分に福岡，広島，種子島，室戸岬，

図 阿蘇山噴火に伴う降灰予報（詳細）の予想降灰量（2016年10月8日01時46分～08時00分）と降灰分布（●：降灰が観測された地点，○：観測されなかった地点）．

松江の一般気象レーダーで観測された噴煙エコーの確率的推定からは海抜約12 km，衛星画像で推測されたSO2 分布と輸送計算の比較からは13～14 km付近の雲頂高度が推定された．そこで噴煙高度を海抜11kmから14 kmまで変えた供給源からRATMによる08時までの再計算を行い，降灰の観測あり／なしに対するカテゴリー検証した予備的結果では，噴煙高度13 km付近がもっとも高いスコアとなった．
また予想降灰量が遠地で多くなった原因として，仮定した総噴出量が過多であったこととRATMでは
現在，火山灰の凝集が入ってないことが挙げられる．
噴煙高度13 km，爆発地震波形から推定された継続時
間160～220秒程度として再推定した総噴出量5.4～
7.4×108 kgは，熊本大学・他の現地調査に基づく値とほぼ同程度であり，降灰予報で当初仮定した値は2～3倍多かった．さらに今事例は，気象レーダーでは火口から200 km以上離れた土佐湾付近まで噴火後3時間近く噴煙エコーが検知されたこと，衛星の赤外差分画像では火山灰雲が不明瞭であったことなどか
らも水物質が主体の“湿った”噴煙・火山灰雲であったことが示唆される．火口湖（湯だまり）での火
山噴火に伴う凝集火山灰（火山豆石）のモデル導入
は，火山灰データ同化とともに今後の課題である．
参考文献
Hasegawa, Y., A. Sugai, Yo. Hayashi, Yu. Hayashi, S. Saito and
T. Shimbori, 2015: Improvements of volcanic ash fall
forecasts issued by the Japan Meteorological Agency. J. Appl.
Volcanol., 4: 2.

― 276 ―

P314
日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）の理想化実験:Part II 渦状擾乱の形成過程
*渡邉

俊一・新野

宏（東大・大気海洋研）・Thomas Spengler (University of Bergen)

１．はじめに冬季の日本海上ではユーラシア大陸からの寒気が吹き出す際に、日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）と呼ばれる収束帯が形成される（浅井 1988）。JPCZ の中ではしばしばメソスケールの渦状擾乱が形成される。
渦状擾乱の形成には JPCZ の大きな水平シアに伴う準圧不安定や、積雲対流の効果、上層擾乱の影響などが指摘されている。本研究ではこのような渦状擾
乱の形成過程を理想化実験により調べた。なお、実験設定の詳細等は Part I に示した。また、ここでは水平解像度 5km の実験結果のみ示す。
２．結果
図 1 に 560m 高度の渦度の時系列を示す。寒気の吹き出しに伴い、大きな水平シアを伴う収束線が形成されていく。その収束線が S 字に湾曲した部分の周囲で、水平スケールが 20km 程度の小スケールの渦が形成される（図 1a）。これらの渦は、アップシ
ア側に傾いており、順圧不安定によって生成されたと考えられる。その後これらの渦は対流の上昇流によるストレッチングによって強化され、複数の渦が併合することで、水平スケール約 200km の渦状擾乱となる（図 1b）。この渦状擾乱は発達を続けながら、軸対称な構造へと変化していく（図 1c, d）。一方、
計算開始 60 時間後には x=1500km 付近で、収束線がわずかに S 字に湾曲し、その周囲に小スケールの渦が形成されている（図 1c）。最初の渦と同様に、これらの渦が併合していくことで水平スケール 200km程度の渦状擾乱が新たに形成される（図 1d）。
３．考察
本実験で形成されるシア層は、大きな水平収束を伴い、それによって圧縮を受けている。このようなシア層では渦の傾きが抑制されるため、順圧不安定による渦の発達は抑制される（Bishop and Thorpe1994）。図 2 にそれぞれの渦状擾乱について、小スケールの渦が形成され始めた時刻のシア層を圧縮する
変形場（∂u⁄∂x - ∂v⁄∂y）を示す。収束線が S 字に湾曲し、小スケールの渦が形成されている部分では、シア層の圧縮が弱まっている。このため、この領域
では順圧不安定によって小スケールの渦が形成されやすくなったと考えられる。
次に収束線の湾曲の原因を考察する。山岳を取り除いた感度実験（Part I の Straight）では、収束線は形成されるが、収束線の湾曲は見られなかったことから、収束線の湾曲は山岳の力学的効果によると考え ら れ る。 本 実 験に 用 いた 山 岳 の無 次 元 の高 さ
NH⁄U （N: 浮力振動数、H: 山岳の高さ、U: 風速）はおよそ 3.4 であることから、山岳による渦列形成の条件（Schär and Durran1997）を満たしており、実際に山岳の後面で渦列の形成が確認できた。この渦列に伴う南北風により、収束線が南北に変位することで収束線の湾曲が起こり、変形場も変動していた。

４．まとめ
本実験では収束線上に周期的に渦状擾乱が発生した。その発達過程はまず、収束線が山岳の影響で形成された渦列によって変形され、局所的に圧縮が小さい領域ができる。この領域では順圧不安定による小スケールの渦が形成され、それらが対流によって強化されながら併合することで、渦状擾乱が発達していた。

図 1 560m 高度の渦度（シェード）と海面気圧（コンター）。

図 2 560m 高度の変形場（シェード）と渦度 0.2×10−3 s−1のコンター（灰色）。

― 277 ―

P315

冬季日本海における日本海寒帯気団収束帯の変動に関する研究*紀平 旭範 1 , 安永 数明 2
1 : 富山大学大学院 理工学教育部 2 : 富山大学 理工学研究部

1.

研究概要

冬季日本海上では、大陸からの北西の寒気流が朝鮮半島北部にそびえる山脈により強制的に二分され、山脈風下で再び合流することにより、収束帯が形成される。これを日本海寒帯気団収束帯(Japan Sea Polar air mass Convergence Zone ;JPCZ)と総称する。JPCZ は定在的なものではな
く、南北方向に伸びて山陰地方に達する場合や、
東西方向に伸びて北陸地方に達する場合がある。
このような JPCZ の変動に関して、基本的には季節風の風向・風速といった大きなスケールの現象が重要と考えられている。しかし、その内部で発生するメソスケール以下の擾乱も JPCZ の変動に影響を及ぼすことが知られている。この JPCZ の細かな変動により、局所的に大雪をもたらすことがあるため、その変動メカニズムを解明することは防災上重要である。しかし、変動の指標となり得るものは存在していない。そのため、本研究では、EOF 解析を用いて卓越パターンを抽出し、その組み合わせが JPCZ の細かな変動を表す良い指標となるかを調べた。

2.

解析手法・解析結果

本研究では、気象庁メソ客観解析データを用いた。空間解像度は 0.1°× 0.125°で、時間解像度
は 3 時間である。解析範囲は、日本海中部・日本
海西部海域
で、

解析期間は 2006〜2015 年の冬期(12 月〜2 月)とした。解析結果を下図に示す。
950hPa の水平風発散の気候値について、12 月
は日本海西部海域の北東域(A 領域)、1 月は A 領
域よりやや南西側である日本海西部海域の南西域(B 領域)で水平収束していた。950hPa の水平風
発散ついて EOF 解析を行ったところ、第 1 モード(寄与率 10.5%)は朝鮮半島の東に負領域がある
他は、正領域というパターンを示した(図略)。第 2
モード(寄与率 7.8%)は、北側が正であり、南側が負であるパターンが抽出され、第 3 モード(寄与率7.2%)は北側と南側が正であり、その間が負であるパターンが抽出された。
第 2 モードと第 3 モードを、そのままの符号で合わせると 12 月の気候値と似た分布となり、第2
モードと第 3 モードの符号の逆パターンを合わせると 1 月の気候値と似た分布となることが分かる。
実際に第 2 モードの 12 月〜2 月の係数を計算したところ、平均値は 12 月と 1 月が正、2 月は負であった。第 3 モードの 12 月〜2 月の係数を計算したところ、平均値は 12 月が正、1 月と 2 月は負であった。
今後は、抽出された第 2 モードと第 3 モードの組み合わせが、JPCZ の細かな時間スケールの変動を表す良い指標となるか検討していく。

AB

図：950hPa の高度における水平風発散の気候値(左上図：12 月、右上図：1 月)と、EOF 解析による発散・収束の卓越パターン(左下図：第 2 モード、右下図：第 3 モード)。なお第 2 モード・第 3 モードの寄与率は、それぞれ 7.8%,7.2%である。

― 278 ―

P316

数分～数十分スケールの地上気温変動の気候学的特性*藤部文昭 (首都大・都市環境)【はじめに】 地上気温には, しばしば数分から数十分スケールの変動が現れる。
図 1 は, 昼間に現れた短周期の変動と, 夜間の比較的長周期の変動の例である。このような変動の気候学的な特性を, アメ
ダスの 1 分値データを使って調べた。
【資料と解析方法】 全国のアメダス 917
地点における 2011 年 3 月～2015 年 2 月の図 1 気温変動の例．(左) つくば, 2014 年 8 月 2 日,
風向は南．(右) 大樹 (十勝支庁), 2015 年 1 月 29
日, 風向は北西．時刻は日本時間．

1 分値を使った。地点ごとに以下の処理をした。(1) 長周期成分 (＝60 分で 1/e になるガウス関数型の重みつき移動平均; 図

1 の破線) からの偏差を取る．(2) 1 日を 2 時間ごとに区切り, FFT でパワースペクトルを求める．(3) 周期 64 分
以下のパワーの積分値 (以後 V64) を求める．(4) V64 を時
間帯・季節・あるいは地域ごとに統計する。
【結果】 図 2 は, 夏 (6～8 月) と冬 (12～2 月) の時間
帯別の V64 (地点ごとの季節別・時間帯別の平均値) を箱
ひげ図で示す。夏は夜間よりも昼間に V64 が大きい。冬は, 平均的には昼夜ほぼ等しいが, 夜間は地点間のばらつきが大きく, 一部の地点で大きな気温変動が現れる。
図は省くが, スペクトルを比較すると, 夏季昼間に比べ

図 2 時間帯別の V64 の箱ひげ図(全 917 地点の値のパーセンタイ
ル値を表示したもの)．

て冬季夜間は長周期の成分が相対的に大きい。
図 3 は, 夏の昼間 (10～16 時) と冬の夜間 (22～04 時)
について, 地域ごとの V64 の箱ひげ図を示す。夏季昼間の
V64 は地域差が小さいのに対し, 冬季夜間の V64 は北日本で大きい。個別に見ると, 冬季夜間の変動が大きい地点の大半は北海道, 特にその中～東部に位置し, それらは扇状地や鞍部など「夜間の冷気がたまりにくい」と思われる場所にある (図 1 の大樹は扇状地)。また, 気象条件
別に調べると, 夏季昼間の V64 は日照時・高温時に大きく,
風速にはあまり依存しないのに対し, 冬季夜間の V64 は
低温・弱風時に大きく, 高温・強風・降水時には小さい。

図 3 地域別の V64 の箱ひげ図．
表示方法は図 2 と同じ．

以上の特徴から判断すると, 夏季昼間の気温変動は晴れた日に普遍的に現れるものであり, その成因として混現れることが推測される。

合層内の対流が考えられる。一方, 冬季夜間の変動は著

謝辞：研究費の一部として科学研究費助成
事業(基盤研究(S), 課題番号 26220202,
代表者: 松本 淳) を使用した。

しい冷却によってできる強い, しかし地形的条件のため脆弱な接地逆転層に何らかの変動が生ずることによって― 279 ―

P317

エネルギー需要予測モデルのための入力気象データに関する検討＊

渡邊 武志（東海大ＴＲＩＣ）、 松岡 綾子（大阪大学）

１．はじめに
近年、再生可能エネルギーの導入が急速に進んでおり、将来はその傾向はますます増大していくと考えられている。再生可能エネルギーは、風力、太陽光などの気象現象に依存をしているために、出力の変動性が大きいという特徴がある。
電力システムを安定して運用するためには、電力の供給量と需要量を均衡させる必要がある。このために、エネルギー需要量の予測は電力システ
ムの安定運用には不可欠な技術である。将来に再生可能エネルギーが大量に導入された場合には、供給量にも大きい変動性が生じることが予想される。このため、再生可能エネルギーの供給量の推計とともに、より精度が高く、高解像度のエネ
ルギー需要量の推計が必要になると考えられる。
このような目的のためにエネルギー需要量の推計のための数値モデルの開発が進められている。エネルギー需要は、様々な要因により影響を受けるが、その一つに気象による影響があげられる。本研究は、エネルギー需要モデルの開発のために、どのような気象データを準備し、どのように使用するかを検討することが目的である。本発表では、エネルギー需要モデルの入力データとして、観測を基にしたデータと気象モデルを基にしたものを用いた場合の結果について議論をする。
２．エネルギー需要モデル
本研究では、特に気象条件の影響を受けやすい
家庭部門のエネルギー需要に着目し、都市単位でエネルギー需要を推計するモデルを検討対象とする。本モデルでは、対象都市に存在する世帯を家族構成、住宅の条件の異なる約 900 類型に分類し、各類型の代表世帯におけるエネルギー消費シ
ミュレーションの結果を積み上げることで都市
単位のエネルギー需要を推計する。各代表世帯では、居住者の行動に基づき個々の機器の稼働を決定し、エネルギー消費を算出する。暖冷房エネル
ギー消費は、気象条件や住宅の断熱性能等の情報に基づき熱負荷計算を実施して算出する。
入力データのうち気象に関する変数は、地上付
近の気温、風速、湿度、下向き短波および長波放射量である。入力データの時間間隔は 5 分である。

３．需要モデルへの入力気象データ
2 つのデータセットを用いた。データ期間は2013 年の 1 年間である。
（１）観測をもとにしたデータセット
神戸地方気象台での地上観測値から地上気温、風速、湿度を用いた。日射量は、衛星観測を基にした推定日射量を使用した。雲量は気象庁
GPV/MSM の初期値を使用し、経験式から長波放射量を推定した。
（２）気象モデルをもとにしたデータセット
領域気象モデル WRF を使用し、入力気象デー
タを作成する。3 段階の 2 方向ネスティングを行い、それぞれの空間解像度は、15km、5km、約1.5km である。最小領域は、兵庫県全域を含んだ領域とした。初期値、境界値としては、JRA55 お
よび NCEP/CFSR を用いた。
４．結果と考察
2 つの気象データそれぞれを使用した場合のエネルギー需要モデルの出力値を比較すると、気象
モデルのデータを使用した場合の方が小さくなる期間があり、差は最大で約 107MW である（図１）。この期間中は、気象モデルでの気温が観測値より低くなっており、この違いが需要量の推定に影響をしている原因の１つであると考えられる。
エネルギー需要モデルの開発では、社会実装を目標として要求される性能、精度が決定される。
これらの要求に答えるためにも、入力気象データのあり方を検討することが必要である。

図１２０１３年８月５日から１１日の間のそれぞれの気象データを用いた場合の需要モデルの出力値謝辞った。

― 280 ―

本研究の一部は JST/CREST/EMS の支援を受けて行

P318
㻌

関東平野内陸部における大気境界層高度のドップラーライダー観測㻌＊

中村祐輔（立正大院）・渡来㻌 靖・中川清隆（立正大）㻌

1.はじめに
地表面から高度約 1〜2km までの大気最下層は大気境界層（以降 PBL）と呼ばれ，地表面からの摩擦や熱的な影響を直接的に受けるため，上層の自由大気とは大きく異なる性質を有する．一般に PBL 内で発生した汚染物質は PBL 内に捕捉され続けるため，大気境界層高度（以降ℎ ）は汚染物質が拡散する容積を決定し，大気汚
染濃度に大きく影響する．そのため，ℎ の時間変化を把握することは大気汚染物質の輸送予測などに非常に重要である．しかしながら，ℎの時系列やその季節変化にまで踏み込んだ研究例は未だに少なく，特に日本国内を対象とした例は非常に限られる.
そこで本研究では，関東平野内陸部に位置する立正大
学熊谷キャンパスにおいて，3 次元コヒーレントドップ
ラーライダー（三菱電機製 LR－S1D2GA，以降 DL）
を用いた PBL 観測を 2016 年 8 月および 11 月に各 3 日間実施し，ℎの算出を試みた．さらに，その結果を熊谷
地方気象台に設置されているウィンドプロファイラー（以降 WP）のデータと比較することで，ℎ算出における両データの有効性についても検討した．
2.研究概要2016 年 8 月 4～6 日および 11 月 16～18 日の期間において，ℎの算出を目的とした DL 観測を実施した．本
研究では，DL の観測範囲を地上高 3000m，
高度分解能，
時間分解能をそれぞれ 150m，1 分と設定した．また，観測を実施した各 3 日間は，概ね晴天日であった．
 本 研 究 で は ， DL 観 測 で 得 ら れ た 信 号 対 雑 音 比（Signal-to-noise ratio，以降 SNR）に対して「勾配法」（Hayden et al.,1997）によりℎ を算出した（以降ℎDL ）．
一方，WP の SNR は混合層上端で最大となることが知られているため（Angevine et al., 1994），その特性を利用してℎの算出を行なった（以降ℎWP ）．
3.結果および考察 本稿では，2016 年 8 月の観測結果について示す．第 1
図には，8 月 4〜6 日におけるℎDL およびℎWP の時系列を示す．ただし，WP は DL と比較して夜間のデータ検出率が非常に低くℎの算出が困難であったため，日中の結果のみを示している．また，DL による SNR の観測結果では 16 時以降における SNR の鉛直勾配に 2 つの負の極大値が示されたため，日出から徐々に発達した高度をℎDL1 ，16 時頃から下層に出現した高度をℎDL2 と区別して示している．
 日中におけるℎは，日出時刻から徐々に高度が増加し
16 時頃に最高高度（1800~2000m）に達している．この特徴は，ℎDL1 およびℎWP に共通して示されており，両者に大きな位相差は認められない．さらに，8 月の 3 日間における両者の平均高度はℎDL1 よりもℎWP の方が高い
が，その差は平均 31.5m（最大差 383m）に留まっている．以上の結果より，両装置によって日中の PBL 発達過程を捉えることが可能であることが示唆された．

 一方，16 時以降のℎDL は，下層（500m 程度）と上層（1500m 程度）の 2 層に SNR 鉛直勾配の負の極大値が認められた．この点に関する移流の効果を検討するため，
DL によって得られる水平風の時間-高度断面図（第 2 図）を作成した．負の SNR 鉛直勾配のダブルピークが見られる 18 時前後には，大気下層部に風速が大きく風向が南寄りでほぼ一定の領域が見られる．
この強い南風は 16～22 時頃のおよそ 200～600m までの層のみで示され，それより上層の風は風向が東寄りで風速も非常に小さい．また，8 月 5 日における関東地方のアメダスによる
水平風分布より，日出以降海風が時間経過とともに内陸へ吹走し，15~18 時頃に熊谷周辺へ到達していることが確認された（図省略）．
これらの結果より，関東平野内陸部の熊谷における 8
月 5 日の PBL 発達過程においては，地表面からの熱的混合によって形成された混合層の下層部に，16 時以降は海風が侵入することによって新たな境界層が形成されたため，500m 前後および 1500m 前後の 2 高度に SNR
鉛直勾配の負の極大値が示されたものと推測される．
 今後は，ゾンデ観測や数値モデルとの比較を実施し，ℎDL の定量的な精度検証を行なう予定である．

ℎDL1

  ℎDL2 ℎWP

第 1 図 2016 年 8 月 4～6 日における DL および WP を用いて算出された 𝒉𝒉の時系列．図中の点線は日出時
刻，破線は日入り時刻を示す

ℎDL1

 ℎDL2

第 2 図 2016 年 8 月 5 日における DL の SNR，𝒉𝒉 の時系
列および水平風の時間高度断面図

― 281 ―

P319
都市オアシスの暑熱緩和効果に関する実験的検討
菊池悠馬＊（東京理科大学理工学研究科），仲吉信人（東京理科大学理工学研究科），
射影響は大きいといえる．
．
4.まとめ
都市オアシスについての観測を 2 つ実施したが，都市オ
アシスの効果を確認できる結果となるが，包括的な議論となるためには実験データを増やす必要がある．
Reference
1. 仲吉信人(2016) ラグランジュアン人間気象学，水文・水資源学会誌

大手の森

噴水

高反射舗装

図 1 都市オアシスの現地観測ルート（Google mapより）

SET* [℃]

45
40

Walk

23℃

Walk

23℃

23℃

Walk

Walk

23℃
Walk

SET

35
35

25
25
11:12:00
38
38

11:22:00
被験者1

11:32:00
被験者2

11:42:00

37
37

Tcore

Tcore[℃]

30

36
36
35
35

図 2 体温上昇に及ぼす都市オアシスへのアクセス頻
度・冷涼度の検討の時系列データ

S[W/m2 ] SET* [℃]

高反射舗装
50

35
40

30

20
500
20

14:33

500

14:40

14:47

14:54

15:01
S d

times

15:09

15:16

15:23

15:30

400

250
300

200

0

100

0

37

14:33

― 282 ―

大手の森

噴水
SET d

50

Tcore[℃] T [℃]skin

1. 序論 これまでの暑熱対策事業は，ヒートアイランドの緩和や都市全体の平均気温の低減を目的とされているが，熱中症リスク低減の観点からは，都市平均気温の低下は必ずしも必要でない．人は自身の活動を能動的に制御することが可能であり，歩行者が必要に応じて経由できるクールスポッ
トを適所に配置することで，歩行者の体温上昇が抑制され熱中症リスクを下げることが可能と考えられる．クールス
ポットの適材配置は，都市全体をクールダウンさせるよりもイニシャルランニングコストが下げられる可能性が高く，十分な資金の無い自治体でも適応が可能となり得る．
 本研究では，都市の中のクールスポットを都市オアシスと定義し，熱中症リスクの緩和効果について検討する．
2. 観測概要(1)体温上昇に及ぼす都市オアシスへのアクセス頻度・冷涼度の検討
2016 年 8 月 31 日，9 月 2 日，9 月 9 日にそれぞれ，(11:00– 11:40)，(15:00 – 15:40)に東京理科大学野田キャンパス（北緯：35.9181°，東経：139.9072°）にて夏季観測を行った．
被験者は健康な 20 代男性 4 名である．屋外のコースの周回と，空調機器を用い都市オアシスと見立てた室内での待機を繰り返す観測を行った．空調機器の設定温度と都市オ
アシスへの待機回数を可変条件とした．気象値の観測項目
は気温，風速，湿度，放射とし，評価指標として，新標準
有効温度(SET*)を用いる．生理量では深部体温(Tcore)と皮膚温度(Tskin)を測定した．これらは熱環境・人体生理計測システム 1)を用い連続的に測定した．
(2)都市オアシスの現地観測
2016 年 8 月 26 日（14:30 – 15:30）に東京駅周辺で，実在する都市オアシスが人体への熱負荷低減，体温上昇抑制に及ぼす影響評価を行った．観測ではクールスポットとして，高反射舗装，噴水，大手の森を設定し，これらを通過するように，図 1 に示す観測ルートを設定した．測定項目
は 2.(1)と同様である．
3. 結果と考察(1)体温上昇に及ぼす都市オアシスへのアクセス頻度・冷涼度の検討
8 月 31 日の(11:00 – 11:40)の結果に着目する．図 2 に観測時の気象値と被験者 1，2 の生理量を示す．1 分という短時間の滞在にも関わらず，23℃の部屋を経由することで被験者 1，2 共に深部体温の上昇は抑えられている． 図は省略するが皮膚温度にはより顕著な低減効果が確認されている．滞在時間，室内温度を変えたケースについては，効果が確認されたもの，確認されなかったものがあり，包括的な議論のためには実験データを増やす必要がある．
(2)都市オアシスの現地観測 2016 年 8 月 26 日(14:30 – 15:30)に各都市オアシスを通過する移動観測を行った．観測ルートは図 1 に示し，観測時の気象値と生理量の時系列データを図 3 に示す．皮膚温度と深部体温に着目すると，高反射舗装では上昇傾向を示している．高反射舗装部は路面温度の低下，気温の低減効果を狙ったものであるが，路面部からの照り返しが強いために SET*の低減には繋がらないと言える．一方，噴水部ではやや低下し，木々により日射遮蔽効果が高い大手の森では最も大きく低下した．大手の森通過後の皮膚温度の低下
は，ビル群による日陰を歩行時のものであり，生理量へ放37

15:01 skinsakai_T

14:47

15:16

15:30

36

35

34
34

14:33

38
37.5
38

14:47

sakai_T
15:01 core
times

被験者1

被験者2

15:16

15:30

37.8

37.6

37.4

37

37.2

37

14:30

14:33

14:47

14:50

15:01

times

15:10

15:16

15:30

15:30

図 3 都市オアシスの現地観測の時系列データ

11:52:00

P320
四国における降雪分布の地域特性に関する解析  *福田崇文・村田文絵（高知大院理）はじめに
西日本最高峰の石鎚山や剣山を擁する四国では山間部を中心に大雪に見舞われることもある。日下部(1968)によると、平野部においても降雪は見られ、交通障害や農作物への被害など社会生活に影響をもたらしている。しかし、世界的な豪雪地域として知られる北海道や本州日本海側地域に比べ、四国の雪に関連する研究はかなり少ない。  
本報告では、沿岸部から山間部にかけてより詳細な四国の降雪の地域特性を調べた結果を報告する。

使用データと解析方法

四国 4 県の気象台に所蔵されている気象月報に各地の毎日午前 9 時の積雪量が記録されている。その積雪量が前日より増加した日において、前日との差を求め日降雪量とみなし本研究の解析に用いた。
1951 年から積雪観測が終了する 2002 年までの 52
年間のデータが得られた 55 地点(愛媛県 18 地点、香川県 6 地点、徳島県 10 地点、高知県 21 地点)について解析を行った。
気圧配置別の分類は、気象庁地上天気図から、降雪時に最も近い時間帯の気圧配置を判断し、降雪の要因を冬型、南岸低気圧、日本海低気圧、南岸前線、その他と分類した。なお、冬型は、おおむね 24 時
間以内に次の降雪がみられた時、低気圧や前線の降雪は、同一の低気圧または前線による時は同一 1 回のイベントとした。
次に、四国の降雪域をクラスター分析を用いて地域区分することを試みた。草薙(2016)を参考に、ユークリッド距離を指標として各 1 個のサンプルを含むクラスターから既形成クラスターのペアを探して集団化する作業を繰り返し、順次新たなクラスターを作ってゆく手法である階層的クラスタリングを用いた。クラスター分析に用いたデータ量は、55 地点の日毎の降雪の有無であり、「無」を 0、「有」を 1とした。
本研究においては Ward 法を用いた。55 地点の降雪の有無の時系列の類似度を数値化して樹形図を描き、各クラスターの降雪の特徴について調査する。

解析結果
降雪回数・降雪量が四国で最も多い地域は、愛媛県の久万や高知県の梼原を中心とする四国山地中西部山間部や徳島県の京上を中心とする四国山地中東部山間部となる。平均年降雪回数(平均年降雪量)は
久万 9.8 回(70.0cm)、京上 7.9 回(74.3cm)、梼原 6.7
回(65.6cm)が続く。次いで、四国山地中部にあたる
愛媛県の富郷 5.5 回(32.6cm)や高知県の本川 5.7 回(31.1cm)や船戸 5.6 回(37.3cm)、徳島県の池田 5.1
回(28.1cm)、四国山地西部の平野部にある愛媛県の宇和 3.7 回(25.1cm)や大洲 3.1 回(19.4cm)が続く。
一方で、最も降雪回数・降雪量の少ない地域は、徳島県の宍喰や日和佐、高知県の田野、安芸、室戸などの四国南東沿岸部となった。52 年間の総降雪回

数(総降雪量)でも宍喰と田野は 0 回(0cm)、安芸は 1回(1cm)、
佐喜浜は 2 回(4 ㎝) 日和佐は 6 回(11cm)、
室戸は 8 回(19cm)のみの観測となっており、この地域では社会生活に影響が出るほどの降雪はまれであるとみてよい。次いで、瀬戸内中西部沿岸部の今治
15 回(55cm)や大三島 23 回(91cm)、太平洋側中部沿岸の後免 14 回(26cm)、高知 25 回(67cm)が続く。
図 1 に、クラスター分析を行い 9 群に分けた場合の結果を示す。瀬戸内沿岸東部型は降雪は少ないが、冬型に加え南岸低気圧の影響が大きい。瀬戸内沿岸
西部型は瀬戸内東部型と降雪要因は似ているが、東部型より降雪がやや少ない。太平洋沿岸型は 9 地域の中で最も降雪が少なく、冬型による降雪が支配的である。徳島内陸型は降雪は多く、冬型が降雪全体の 70％、南岸低気圧が 30％程度を占める。高知西部内陸型は降雪は多く、冬型による降雪が支配的である。愛媛南予沿岸型は徳島・高知西部内陸型に比べると降雪がやや少なく、冬型による降雪が支配的である。愛媛南予内陸型は降雪が中央高地型に次いで多く、冬型が支配的である。中央高地山間部は北部型、南部型ともに降雪が四国で最も多い地域であり、南部型に比べ、北部型の方がより降雪が多い傾向にある。どちらも冬型による降雪が全体の 80％、
南岸低気圧が 20％を占める。
このような地域特性は降雪時の風向や地形などの要因が関連していると考えられるため、これらの詳細な解析を行う予定である。

図 1 クラスター解析による降雪特性の 9 群分類
区分ごとに名称を付け、その特徴を示す。上から平均年降雪回
数、平均年降雪量、降雪回数・量のうち冬型が占める割合、降雪回数・量のうち南岸低気圧が占める割合。55 地点名は気象庁
アメダス地点参照。

参考文献
1) 日下部 正雄，1968，四国の雪，雪氷学会誌 30
巻 1 号，7-18
2) 草薙 浩，2016，平年日降水量時系列のクラスタ
ー分析による日本の 9 気候地域区分の提案，日本気象学会 2016― 283 ―

P321
JRA-55 で見られるジェット気流の長期傾向*渡来 靖（立正大・地球環境科学）
1. はじめに
渡 来 ・ 山 田 (2015) や 渡 来 (2015) で は ， JRA-55（Kobayashi et al. 2015）を用いて北半球ジェット気流の長期傾向を調べ，最近約 50 年間における北半球ジェットは有意ではないが若干強化傾向であることなどを示した．
しかし，JRA-55 に同化された人工衛星データ数は時間的偏りが大きいため，それが長期傾向に大きく影響している可能性がある．そこで，人工衛星データを同化していない JRA-55C プロダクト（Kobayashi et al. 2014）を用いて再計算し，ジェット気流の長期傾向について改めて調査した．また，南半球ジェットについても同様に調べ，既存研究との比較を行った．
2. 解析方法
本研究では JRA-55 および JRA-55C の 6-hourly，水平
1.25˚格子の気圧面データを用いた．解析期間は 1958 –2012 年の 55 年間，使用した気象要素は水平風 𝑢𝑢, 𝑣𝑣 である．ジェット気流の風速および中心気圧の指標として，Archer and Caldeira (2008)の手法にならい次の WS および
P を求めた．

WS =
P=

/0

/1

が −0.302 hPa/decade となった．南北両半球でジェット中
心高度の上昇傾向が見られる．
参考文献
Archer and Caldeira, 2008: GRL, 35, L08803.
Kobayashi et al., 2014: SOLA, 10, 78-82.
Kobayashi et al., 2015: JMSJ, 93, doi:10.2151/jmsj.2015-001.
Pena-Ortiz et al., 2013: JGR, 118, doi:10.1002/jgrd.50305.
渡来, 2015: 日本気象学会講演予稿集, 108, P180.

渡来・山田, 2015: 日本気象学会講演予稿集, 107, P329.

/01
𝑢𝑢 * + 𝑣𝑣 * 𝑑𝑑𝑑𝑑
𝑝𝑝* − 𝑝𝑝, /1

𝑝𝑝 𝑢𝑢 * + 𝑣𝑣 * 𝑑𝑑𝑑𝑑

/0/1

𝑢𝑢 * + 𝑣𝑣 * 𝑑𝑑𝑑𝑑

ここで，𝑝𝑝 は気圧であり，𝑝𝑝, = 100 hPa ，𝑝𝑝* = 400 hPa とした．北半球ジェット（以降 NH）の領域を 15˚N～70˚N，
南半球亜熱帯ジェット（SHT）を 15˚S～40˚S，南半球極ジェット（SHP）を 40˚S～70˚S として，それぞれの領域
平均の WS や P について長期傾向を調べた．
3. 結果
図 1 は，帯状平均 WS に関する年平均値の時系列である．NH については，JRA-55 が JRA-55C に比べてやや過大な傾向にあり，1972–2012 年の平均バイアス（JRA-55 –JRA-55C）は +0.049 m/s，RMSE は 0.073 m/s であった．
JRA-55C に よ る 55 年 間 の NH の ト レ ン ド は +0.013
m/s/decade でありわずかに強化傾向を示すが有意ではない（危険率 5%）．SHT では，1970 年代に JRA-55 は JRA-55Cに比べて過小傾向，それ以降は過大傾向であり，平均バ
イアスは −0.007 m/s，RMSE は 0.165 m/s であった．トレ
ンドは −0.019 m/s/decade であり有意ではない．一方，SHP
では JRA-55 が JRA-55C に比べて過大であり，平均バイア
スは +0.561 m/s，RMSE は 0.602 m/s を示し NH や SHT に比べ両者の差が 4～8 倍大きい．55 年データによる SHPのトレンドは +0.393 m/s/decade であり，バイアスを差し引いても有意な強い上昇傾向を示した．この結果は，1979–2001 年のトレンドについて ERA-40 や NCEP/NCAR
再 解 析 で 調 べ た Archer and Caldeira (2008) や ，
NCEP/NCAR 再解析や 20 世紀再解析を用いて 1958–2008
年期間で調べた Pena-Ortiz et al. (2013) の結果と類似している．図 2 は帯状平均 P に関する年平均の時系列を示す
が，NH，SHT，SHP の全てで有意な負トレンドを示し，
NH が −0.166 hPa/decade，SHT が −0.194 hPa/decade，SHP

図 1 JRA-55（点線）および JRA-55C（実線）における年
平均帯状平均 WS の時系列．破線は JRA-55C における線形回帰直線を示す

図 2 JRA-55（点線）および JRA-55C（実線）における年
平均帯状平均 P の時系列．破線は JRA-55C における線形
回帰直線を示す― 284 ―

P322

西日本周辺域で報告された乱気流の発生環境場
西原佑亮，川野哲也，川村隆一

．はじめに 航空機の乱気流への遭遇は，機体破損や燃料損失などの経済的な影響だけでなく，人的被害も引き起こすため，その正確な発生予測は安全な航空機運航に大変重要である。
Kim and Chun (2010) が韓国上空で発生した乱気流の半数近くがジェット気流に関連したものであることを示したように，ジェット気流が存在する日本を含めた東アジア地域は乱気流の発生しやすい地域の１つである。しかしながら，乱気流の発生要因はジェット気流以外にも対流活動によるものや山岳波によるものなど事例によっても大きく異なる。
そこで本研究では，西日本周辺域を運航中の航空機が実際に乱気流に遭遇した情報をもとに，その発生環境場を調査した。

使用データ・解析手法
乱気流の情報は，運航中の航空機パイロットからの報告（Pilot Report ; PIREP）から収集した。PIREP には乱気流に遭遇した位置，高度，
航空機の種類，乱気流の程度 (弱い方から順に
smooth, light, moderate, severe の４段階) が含まれている。対象期間は 2015 年 10 月から
2016 年 6 月である。乱気流の発生環境場を示
す指数の計算には気象庁メソ客観解析データ(MANAL)を用いた。解析に用いた指数は風の鉛直シア（VWS），Ellrod and Kanpp（1992）によって提案された Turbulence Index（TI），宮腰（2003）によって提案された Turbulence Source（あるいは Stability） Index（TSI）である。

九大・理

事例はジェット気流直下で発生しており，強い
鉛 直 シ ア 領 域 で 発 生 し た Kelvin-Helmholtz（KH）波による乱気流と考えられる。
 TSI が大きくなっていたケースは 4 事例あった。これらは主に上層のトラフやリッジの近傍で発生しており，鉛直温度移流差による成層の不安定化が乱気流発生の原因であると考えられる。その他 2 事例は TI が大きな場所で発生していた。
 11 月 4 日の事例は，どの指数でも乱気流発生の小さなポテンシャルしか示していないが，乱気流発生地点の周辺に存在する対流雲が乱気流発生に影響したと考えられる。どの指数の発生ポテンシャルも小さく，周辺に対流雲も存在
しない 2 月 19 日の事例について，WRF シミュ
レーションによる再現実験を行い，その発生環境場を調査した。当日の発表ではこのシミュレ
ーション結果についても報告する。

謝辞

 本研究で使用した PIREP データは福岡航空
交通管制部より提供していただきました。
moderate以上の乱気流
数severeの乱気流数
15

450

0

10月 11月 12月 1月

2月

3月

0

10月 11月 12月 1月

2月

3月

図 1. moderate 以上の月別の件数(左)，severe 事例の乱気流の月別の件数(右)。

結果
 季節別に見ると，moderate 以上の乱気流は10 月で少ないが，その他の月では大きな差はな
い。severe 乱気流に着目すると，1 月と 2 月で発生数が特に多く，その数は moderate 以上の乱気流の 3%を超えていた。
ここから severe 乱気流の発生環境場に焦点をしぼる。報告された乱気流の程度は航空機の大きさと関連していることを考慮して，大型の航空機が遭遇した 10 日分の severe な乱気流を調査対象とした。全事例のうち 4 事例は VWSが大きな位置で発生していた。1 月 30 日の事
例は TSI ，3 月 24 日の事例は TI が乱気流発
生の大きなポテンシャルを示した。これらの 4― 285 ―

図 2. 2016 年 3 月 24 日 6UTC の乱気流発生地点における風速（陰影）と温位（コンター）の緯度高度断面図。

P323

熱帯太平洋における大気中の ,2 ラジカルの時空間変動
～0$;'2$6 法による船上観測～
加藤咲（福岡大学）、高島久洋（海洋研究開発機構福岡大学）、

金谷有剛・竹谷文一・宮川拓真・駒崎雄一（海洋研究開発機構）



 はじめに 一酸化ヨウ素ラジカル ,2  は、海洋大気の酸化反応に重要な役割を果たし、オゾン 2  破壊反応と 密 接 に 関 連 す る 成 分 と 考 え ら れ る >&KDPHLGHV
DQG'DYLV6RORPRQHWDO6DL]/RSH]HW
DO@。しかし、海洋大気における地上からの観測は少なく、衛星観測では低い検出感度で不確定性が大きいため、その分布や起源、反応過程等はよく知られていない>6DL]/RSH]HWDO; Schönhardt
HWDO@。 そこで本研究は、海洋清浄大気中の ,2 の時空間変動を明らかにすることを目的とし、、 年に海洋地球研究船「みらい」にて 、0$;'2$6
0XOWL $[LV 'LIIHUHQWLDO 2SWLFDO $EVRUSWLRQ
6SHFWURVFRS\  法と呼ばれるリモートセンシング観測手法により得られた熱帯太平洋での ,2 の変動について報告するとともにその要因について考察する。















図  黒点線： 年 05 OHJ 航海、灰色点線： 年
05 航海の航路。



 観測手法・データ

本研究では、熱帯・亜熱帯太平洋を縦断した航海05 OHJ  年  月  日～ 年  月
 日 と 05  年  月  日～ 年  月
 日 について解析を行った 航路を図  に示す 。

0$;'2$6 法とは、複数の低い仰角での太陽散
乱光スペクトルと天頂方向の参照スペクトルを連続的に分光観測し、低高度の大気微量成分やエアロゾ
ル光学特性を導出するリモートセンシング観測手法である。本研究では船上で得られた太陽散乱光スペ
ク ト ル デ ー タ か ら ,2 '6&' GLIIHUHQWLDO VODQWFROXPQGHQVLWLHV >PROHFXOHFP@ を導出した。  2 と一酸化炭素 &2  の濃度は、「みらい」で直接観測した  時間値を用いた。また後方流跡線解析には、(&0:)LQWHULP 再解析データの風、温度、ジ
オポテンシャルのデータ °×°  を用いた。

図  年における ,2'6&' ● とオゾン濃度 ○ の時系列 日平均値 バーは標準偏差 。
 結果と考察

,2 '6&' の航海全体の平均は、 年 05  ではfPROHFXOHFP、 年 05 ではfPROHFXOHFP であった 図  。また、
同時に観測した海洋上の 2 濃度と ,2 には 年、 年どちらの年も逆相関の傾向が確認された。
このことから、熱帯・亜熱帯太平洋において ,2 と大気中のオゾンの減少が密接に関連していることが示唆された。また、 年航海中の &2 濃度は低く
 SSEY 程度 、後方流跡線解析により観測した熱帯・亜熱帯太平洋の大気は海起源であり 図  、清浄
海洋大気中での ,2 の重要性が示唆された。



図  年  月  日～ 月  日の  日前からの後方流跡線解析。●印は基点 船の航路 で  時間毎に示す。

― 286 ―

P324

台風の上下一体性維持のメカニズム－ Vortex Resiliency －西本秀祐 (気象大学校)

1 はじめに

4 結果

台風は強い鉛直シア中でも、大きく傾くこと[1] lR が台風の水平スケール l より大きい

なく上下の一体性を維持し続ける。本研究で(lR ≫ l の) 場合、解は成長解となり台風は上は、このメカニズムを解析解により確認する。

下一体性を保てない。

2 数値実験による先行研究
台風が傾くと、上層と下層の渦位は互いを反時計回りに移流する。台風は downshear-leftの状態 (図 1) を振動中心に歳差運動を行い、上下一体性を保つ (Reasor (2004) など)。

3 支配方程式
風速が U (z) = −U0 cos( πz )
H

による移流のみで移動する (spiral wind-up)。

の東西風 (環の下で線形化した準地衡風近似の渦位擾乱 q′[3] lR ∼ l の場合、台風全体が一体となって歳差運動を行う (quasi-mode)。Critical Ra-

dius Damping が 生 じ る 場 合 に は 、台 風 は
downshear-left の状態へ収束する。

の方程式より解を求める。

)

lR → ∞ での解 (U0 = 5m・s−1 )[2] lR ≪ l の場合、各半径での擾乱が基本渦境風) と、方位角速度が V (r) の基本渦 (台風)(

図3[4] 台風の中心付近で lR ≪ l、外側で lR ≫ l
V (r) ∂dq̄∂
1 ∂ψ dq̄+q′ −= −U (z) cos θの場合、外側は成長解にはならない。歳差運動∂tr ∂θr ∂θ dr
dr
}
{
2
2
2
により、台風全体は上下一体性を保つ。
1 ∂
f ∂
1 ∂ ∂
r
+ 2 2 + 2 2 ψ′q′ =r ∂r ∂r r ∂θN ∂z′

ただし、(r, θ, z) は基本渦の中心を原点とする

円筒座標、ψ ′ は擾乱流線関数、H は圏界面高度、f はコリオリ因子、N は基本浮力振動数である。基本渦位 q̄(r) が区間一様な N+1 領域
離散モデルを考えた (図 2)。渦ロスビー波間の鉛直相互作用の大きさを決める lR = Nf πH (変形半径) の値を変え、解を比較した。

図4

lR → 0(r ≤ rv ), lR → ∞(r > rv ) での解 (U0 = 5m・s−1 ,rv = 50km)

5 結論
lR が小さい程、台風の傾きも小さくなる。
上下一体性維持には鉛直相互作用の存在が重要である。また中心付近の鉛直相互作用の強い領域は、外側の上下一体性維持にも貢献する。台風が全体として一体性を維持できるのにはこの効果が影響していると考えられる。

6 今後の課題
図1

downshear-left

図2

基本渦位 (N= 3)

今回求めた解析解が、現実の台風を表す解としてどの程度まで妥当か確認する必要がある。

― 287 ―

P325

日本東岸沖暖水渦が冬季大気場に及ぼす影響○ 杉本周作（東北大学学際研）・青野憲史（東北大院理）・福井真（東北大院理）ことは明白であり、約 200 W m−2 も多いことがわかる。そ1. はじめに
冬の間に黒潮親潮混合水域（以下、混合水域）では、海して、この熱放出に伴い渦上の 1.5m 気温は 2℃近くも上昇

から大気に向けて膨大な量の熱が放出されている。この熱していた。さらに、暖水渦の影響を 3 次元的に評価した結放出量は、混合水域の南縁を流れる黒潮続流から切離した果、暖水渦に伴う気温上昇は、海面付近にとどまらず、大直径 300km ほどの暖水渦により決定されることが明らか

気境界層内、さらには対流圏中層付近にまで及ぶことがわになりつつある（Sugimoto & Hanawa 2011 など）。そして、かった。また、海上風に着目すると、暖水渦上で強い風が大気再解析データを用いた最近の研究により、この暖水渦分布を反映した混合水域海面水温が大気境界層に有意な影響を及ぼすことが指摘された（Masunaga et al. 2016）。しかしながら、上空大気場に果たす暖水渦の役割に迫るためには、再解析データなどの観測にもとづいたデータセットでは観測頻度および空間解像度の観点で十分ではない。そこ
で、本研究では、気象庁開発の領域大気モデル（JMA-NHM：Saito et al. 2007）を用いることで、冬季大気分布していた。そこで、渦上の風の鉛直プロファイルを調べた結果、風は境界層を通して強いことがわかった。この結果は、海上風分布の決定に寄与する鉛直混合メカニズム（Wallace et al. 1989）の重要性を示唆する。また、暖水渦
上の海上風強化は、渦東端での水平風収束をもたらし、その結果、鉛直風を生じることがわかった。そして、暖水渦分布に伴う一連の大気応答により、混合水域上で雲量および降水量が増加することを見いだした。発表時には、温帯
低気圧の経路や発達率への暖水渦の影響についても言及す

場に及ぼす混合水域暖水渦の影響の評価を試みた。

る予定である。
2. 実験設定
JMA-NHM モデルは、北緯 15 度から 70 度、東経 110 度から西経 40 度までを対象領域とし、水平解像度は 27km、鉛直層は 51 層（海面から 2km 以内に 20 層）で設定した。
海面水温（SST）には 2003 年の daily OISST（Reynolds et al.
2007）を使用した。これは、この期間に混合水域に暖水渦が分布しないためである。標準実験では OISST をそのまま与え、渦感度実験では混合水域に直径 300km の暖水渦（暖水偏差）を加えた SST を境界条件として与えた（図 1）。

図 1. 渦感度実験で与えた暖水偏差 [°C]。

大気の初期条件および側面境界には JRA55（Kobayashi et al.
2015）の 6 時間値を与えた。混合水域での乱流熱フラック
スによる熱放出は 12 月に最も多い。そこで本実験では、12 月を対象とする。標準実験・感度実験ともに、2000 年から 2009 年までの各年で、11 月 16 日からモデルを駆動し、2 週間のスピンアップ後の 1 ヶ月間のデータを利用する。
本発表では 10 年平均をした結果を主に紹介する。

図 2. 12 月における海面からの乱流熱フラックス分布で、陰3. 結果
図 2 は海面からの乱流熱フラックスの標準実験と渦感

影は渦感度実験から標準実験を指しい引いた結果を表す。
太い実線は、標準実験結果を示す。

度実験の差を表す。暖水渦上で多くの熱が放出されている― 288 ―

P326

ひまわり 8 号観測によるエアロゾル解析
日暮明子 (国立環境研究所)
橋本真喜子・竹中栄晶 (JAXA/EORC)
3. 事例解析

1. はじめに
気象静止衛星「ひまわり 8 号」(2015 年 7

解析には、0.47, 0.51, 0.64, 0.85, 1.6µm

月 7 日に正式運用開始)には、観測バンドの 5 波長を用い、エアロゾルの光学的厚さ

数・水平解像度・観測頻度など観測機能を(fine, coarse) , soot fraction, 1 次散乱アル大幅に向上した可視赤外放射計(Advanced

ベド(SSA), 地表面アルベドを推定する。

Himawari Imager: AHI)が搭載されている。

予備解析の一例として、2016 年 5 月 18

衛星搭載センサの多波長・高分解能化は、

日 06UTC の結果を示す。この日は森林火

MODIS など極軌道衛星で先行し、雲・エ

災起源エアロゾルが大陸から北海道・東北

アロゾルのより詳細な光学特性の解析が進地方に飛来した日であるが、小粒子が卓越んでいるが、静止衛星に搭載されることで、している様子が捉えられた。

観測頻度が 2.5 分毎あるいは 10 分毎と飛躍的に伸び、更に細かい現象把握に活用することが可能となった。これらの特性を有効に活用しうるエアロゾル解析手法の開発に取り組んでいる。
2. 解析方法
エアロゾル解析手法としては、多波長マル チ ピ ク セ ル (MWMP) 法 (Hashimoto,2014) を基にしている。この手法では従来のようなルックアップテーブルを使用しな
いため、推定パラメータ数や推定範囲等へ

2016 年 5 月 18 日の解析結果
エアロゾルの光学的厚さ(total, fine) (左上、右上), REAPによる光学的厚さ(total) (左下), soot fraction(右下)の制約が少なく、拡張性も高い。また、この手法では都市域などの地表タイプが複雑

参考文献に混合した領域でもエアロゾル特性の導出ができる特徴がある。しかし、これを広域で行うためには、膨大な放射計算の高速化が不可欠となる。そこで、ニューラルネッ
トワークを用いた高速計算ルーチン

Hashimoto : Development of remote sensing algorithm foratmosphericaerosol

properties

bymulti-pixel method. Ph.D. Thesis,

2014― 289 ―

and

Takenaka H., et al.: Estimation of Solar radiation using a Neural
Network based on Radiative Transfer,, J.Geophy.Res.116,
D08215,, doi:10.1029/2009JD013337.

(Takenaka et al., 2009)を取り込んだ。

multi-wavelength

P327

天空放射輝度偏光測定から推定されるエーロゾルの光学特性*小野里早苗、深堀正志 （気象大学校）
1. はじめに
大気中のエーロゾルは放射の散乱・吸収や雲の凝結核としての働きにより大気放射収支に大きく寄与しており、エーロゾルの全球的分布や光学特性の把握は気候変動予測にとって重要な課題である。
広域のエーロゾル観測には衛星からのリモートセンシングが有効である。32/'(5 等のセンサにより偏光情報を利用したエーロゾル光学特性の推定手法の開発が進展している。しかし地上での偏光観測は主に衛星データの検証用のため、地域や期間が限られていた（例えば、Masuda et al.,2000）。このため本研究では、長期間に渡り地上での偏光観測を行い、エーロゾル光学特性の推定に向けて偏光情報の有効性を検証し、解析手法を確立することを目的とする。


参考文献

Masuda et al., 2000, Appl. Math. Comput., 116, 103-114.

2. 観測・解析
本研究では携帯型分光放射計と偏光板からなる偏光観測装置を構築し、天空放射輝度及びその偏光観測を 2015 年 3 月から行った。図 1 に示す主平面上と等太陽高度面上で偏光板を0°から180°まで 45°おきに手動で回転させ、散乱光の輝度の最大値𝐼𝐼max と最小値𝐼𝐼min を求めた。これより次式を用いて直線偏光度𝐿𝐿𝐿𝐿（degree of Linear Polarization）を導出し
た。
𝐼𝐼

−𝐼𝐼

𝐿𝐿𝐿𝐿 = 𝐼𝐼max +𝐼𝐼min    
max

min

(1)

本解析はエーロゾル観測用の波長に気体吸収のある波長を加えた 15 波長（368, 412, 444, 500, 565, 600,
656, 675, 688, 732, 751, 762, 778, 823, 862 nm）について行った。なお𝐿𝐿𝐿𝐿は出力の相対値であることから、偏光観測には測器の厳密な校正を必要としないという利点がある。
さらにエーロゾル光学的厚さ観測のため、サンフォトメータによる波長別直達日射の観測も行った。
直達日射観測からは 4 波長（368, 500, 675, 778 nm）のエーロゾル光学的厚さ（AOD;𝜏𝜏𝑀𝑀 ）を求め、オング
ストローム指数（𝛼𝛼）とオングストローム混濁係数（𝛽𝛽）を計算した。波長（𝜆𝜆 （μm 単位））、𝜏𝜏𝑀𝑀 、𝛼𝛼及び𝛽𝛽の関係は𝜏𝜏𝑀𝑀 (𝜆𝜆) = 𝛽𝛽𝜆𝜆−𝛼𝛼 で表される。

図 1 主平面（左上）と等太陽高度面（左下）及
びそれらの観測方向（右）。
主平面では太陽からの離角60°から 120°まで15°間隔、等太陽高度面では方位角30°から180°まで
30°間隔で観測した。太陽高度角45°のときの等散乱角面を黒実線で示す（右図）。

図 2 500 nm における散乱角90°でのエーロゾル
光学的厚さ（AOD）と直線偏光度（𝐿𝐿𝐿𝐿）の関係。
△は主平面、×は等太陽高度面。

3. 結果・考察

図 2 に、晴天時に観測された波長 500 nm における散乱角90°での𝐿𝐿𝐿𝐿と AOD の関係を示す。これにより、𝐿𝐿𝐿𝐿と AOD には負の相関があり両者の関係は二次式で表現できることが分かった。また、主平面及び等太陽高度面の観測から得られた𝐿𝐿𝐿𝐿に差異は見出されなかった。この結果は、散乱角90°となる任意の方向の𝐿𝐿𝐿𝐿の観測のみから AOD の推定が可能であることを示すものである。
図 3 に、𝛼𝛼の値で分類された、異なる 2 波長（444,675 nm）における𝐿𝐿𝐿𝐿の分布を示す。広い𝐿𝐿𝐿𝐿の範囲
で、𝛼𝛼 = 1.3を境に𝛼𝛼の大小によって𝐿𝐿𝐿𝐿の分布が明瞭に分かれている。AOD についても同様の傾向が見られた。Masuda et al.(2000)で示されたように、理論
計算と組み合わせて複数波長の𝐿𝐿𝐿𝐿から AOD と 𝛼𝛼の同時推定が可能となる。

図 3 散乱角90°における 444 nm と 675 nm の
𝐿𝐿𝐿𝐿の関係。×は𝛼𝛼 < 1.3、〇は𝛼𝛼 ≥ 1.3。

― 290 ―

P328

東京スカイツリーで観測された新粒子生成※佐藤丈徳 1，片岡良太１，三浦和彦１, 岩本洋子２, 宇治靖 3, 三隅良平３, 植竹淳４, 當房豊４
1.東京理科大学，2.広島大学, 3.防災科研, 4.極地研

1. はじめにエアロゾルの生成過程の一つに新粒子生成（NPF）がある
が、これがどのような過程で起こっているかは詳しく理解されてはいない。また、都市観測の例が少ない。
2. 方法
2016/6/9/〜2016/6/30（期間 1）と 2016/10/26〜2016/10/29（期間 2）、2016/12/19〜2017/1/10（現在測定中、期間 3）の期間に
東京スカイツリー（TST）458m 地点にて SMPS（TSI 社のモデ
ル 3034）を用いて粒径 10〜487[nm]の範囲で分級測定を行った。気象要素を測定する機材は TST に設置していないた
め、東京理科大学 1 号館屋上（TST から西南西に 6.3km）で測定している気象データ及び西浅草のマンション（TST から西北西に約 2.0km）に設置されたライブカメラの画像データを用いてイベント時の気象状況を判断し、1 時間以上モード径の成長を伴う粒子増加を新粒子生成（以下 NPF）と定義した。
NPF の挙動を研究するにあたり 25nm 以下の粒子濃度や濃度上昇時間によってイベントの分類をした。本研究では分類の一つであるのバナナシェイプをもつ banana clear(BS)型について着目し、考察した。また、成長率はイベント期間中のモード径（MD）の中から成長が見えるものを選び、選ばれた
MD を線形近似し、傾きを最小二乗法で導出した。また、NPFが起こりやすい大気状態かを知るために新粒子生成に必要とされる前駆気体が既存粒子に凝縮され、どれくらい早く取り除かれるかを示す指標 CS を求めた 1), 2)。

粒子が成長しきらなかった。その原因の一つとして、CS が高かったことが考えられる。ここで、CS が低い 13〜14 日午前・17・24・29 日に着目してみた。13 日は一日中降雨、17 日は未明にわずかな降雨があったため CS が低く、24・29 日に CS が小さい理由は不明である。また、24 日曇りで日射が安定して供給されないにも関わらずイベントが生じたのは CS が小さいためでないかと考えた。また、成長率に関して今回測定した
スカイツリーにおける成長率は 3.9～19.8nm/h であり、富士山麓太郎坊における成長率は 2.2～15.6nm/h とほぼ同じ値が測定された 3)。

図 2 成長率と最大日射量の相関

4. まとめ
観測期間 27 日中 NPF イベントは 10 日あり、その内banana clear 型は 7 日存在した。イベントが起こる条件として、日射が安定して供給されることと CS が小さいことがわか
図1
BC 型イベントの例（6/26）
った。成長率に着目してみると、日射が安定して供給されて色調は数濃度、黒いプロットは MD を示す
いる時の方が成長率は大きい傾向にあった。
3. 結果・考察
謝辞
全観測期間 27 日中にイベントがあったのは 10 日
本研究の一部は東京理科大学共同研究助成金（代表 三（37.0％）あり、その内 BC 型は 7 日、banana short(BS) 浦和彦）の助成により行われた。
型は 2 日、apple(A)型は 1 日であった。表１に各パラメー 参考文献
タをまとめた。表 1 から日射が安定して供給されていた日に 1) Kulmala et al., On the formation growth and composition of
nucleation mode particles, TELLUS, 53B, 479-490,2011
成長率が大きい傾向にあることがわかる。次に、最大日射量と成長率の関係（図 2）を調べたところ、日射が安定して供給さ 2) 片岡良太 富士山頂におけるエアロゾルの粒径分布と小れていた日に成長率が大きい傾向にあった。6 月 10・11 日のイオン濃度の測定 、卒業論文、2014
BS 型がその例である。短い時間の内に急な成長が見られた。 3) 堀井憲一 富士山太郎坊における新粒子生成と成長にまた 6 月 12 日の A 型は十分な日射があったにも関わらず、ついて 卒業論文、2015
JST― 291 ―

P329

2017 年 1 月上旬に発生した爆弾低気圧のメソスケール構造＊

平田英隆 ，川村隆一 ，坪木和久 ，吉岡真由美 ，，加藤雅也 ，篠田太郎  野中正見 九大院・理 名大・宇地研1,&7-$067(& 
1．はじめに

 急発達する温帯低気圧（爆弾低気圧）の中心近傍
ではしばしばメソスケール構造を持つ強い降水域
や潜熱加熱域が現れる（HJ1HLPDQHWDO
+LUDWDHWDO）．このような降水・加熱域は，低気圧システム内部で発達するメソ対流システム
によってもたらされていると考えられる．対流シス
テムはシビアストーム等の激しい大気現象の発生と関連する．また，潜熱加熱は低気圧発達を促進す
る働きがある（HJ .XZDQR<RVKLGD DQG $VXPD
）．そのため，低気圧中心近傍のメソスケール
構造の適切な理解は，低気圧と関連して発生するシビアストーム等の現象や低気圧発達過程の解明および予測精度向上へ貢献することが期待される．
本研究は  年  月上旬に急発達した南岸低気
圧 に 注 目 し ， 領 域 雲 解 像 モ デ ル &5H66 （ HJ
7VXERNL）を用いて爆弾低気圧のメソスケール
構造について調査した．数値モデルの水平解像度がメソスケール構造の再現性に与える影響について評価するために，水平解像度を °および °に設定した実験（)LQHJULG),1(，&RDUVHJULG
&2$5 ランと呼ぶ）を実施した．加えて，黒潮黒潮
続流からの水蒸気・顕熱供給がメソスケール構造へ与える影響について明らかにするために，暖流域周辺からの潜熱・顕熱フラックスを除去する実験（1R
VHQVLEOHODWHQW KHDW IOX[HV 16/+ ランと呼ぶ）
を水平解像度 °の設定の下で行った．

．使用モデルの設定

 計算領域は ),1(，
16/+ ランにおいて °(°(，°1°1，&2$5 ランにおいて °(°(，°1
°1 とした．すべての実験で鉛直層数は  層，
モデルトップは  P である．大気の初期値・境界値には気象庁 *60 データ，海面水温データには
海洋研究開発機構提供の -&23(（0L\D]DZDHWDO）を使用した．計算初期時刻は  年  月 
日 87&，計算期間は  日間とした．

．),1( ランと &2$5 ランの比較

低気圧が関東地方の南岸を通過する際に，気象庁の気象レーダーが後屈前線周辺のメソスケールの特徴を持つ降水域を捉えていた 図 D ．),1( ランは，後屈前線付近で局所的に降水が強まる様子を再現している 図 E ．一方，&2$5 ランにおいては，
そのような降水域のメソ構造は不明瞭で，平滑化されたような線状分布になっている 図 F ．
低気圧の経路，強度にも ),1( と &2$5 ランとの間で違いがある．
),1( ランの低気圧中心の位置は気象庁 060 データのものと 比較的一 致している 図DE ．それらと比べると，&2$5 ランの低気圧中心は南西偏している 図 F ．さらに，&2$5 ランに対して ),1( ランでは低気圧中心気圧がより深まっている．このような  つの実験の低気圧の特徴の違い
は，両実験間の低気圧中心近傍のメソスケール構造の再現性の差異に起因していることが示唆される．
．),1( ランと 16/+ ランの比較

),1( ランと 16/+ ランを比較すると，16/+ ランでは後屈前線付近の降水が弱くかつ中心気圧の低下が抑制されている 図 EG ．暖流からの潜熱・顕熱供給が後屈前線近傍の潜熱加熱の強化を介して低気圧発達に寄与したと考えられる（+LUDWD HW DO）．
千葉県の内陸から銚子沖に注目すると，),1( ラン
においてセル状の降水域が再現されていることが確認できる 図 DE ．一方，16/+ ランではそのよ
うな降水域はまったく見られない 図 G ．
暖流域からの水蒸気・顕熱供給が南岸低気圧に伴って関東地方で生じる局地的な降水や強風イベントの発生において重要な働きをしている可能性が高い．
謝辞
本研究は -636 科研費 -，+ の助成を受けた．また，本研究の数値シミュレーションは海洋研究開発機構地球シミュレータ課題「海洋の渦・前線とそれらが生み出す大気海洋現象の解明」の一環として，地球シミュレータを利用して実施された．
図 （D） 年
 月  日 87&
における気象庁
NP メッシュ全
国合成レーダーエ コ ー 強 度
（PPKU）と気象庁 060 データの6/3（K3D）の水
平分布．
（E）),1(
ラン，（F）&2$5
ラ ン ， G 16/+
ランにおける降
水強度（PPKU）と 6/3（K3D）の水平分布．

― 292 ―

P330
南米オゾン予測に向けたナッジング気象場の検討
秋吉英治 1、＊中村東奈 1,2、杉田考史 1、水野亮 3（1 国立環境研究所、2 富士通 FIP、3 名古屋大学宇宙地球環境研究所）

1. 背景と目的2009 年 11 月にアルゼンチンのリオ・ガジェゴス(51.6S, 69.3W)において、約 3 週間にわたってオゾン全量が低い状態が続き、それに伴って紫外線の増加も確認された(de Laat et al., 2010; Wolfram et al.,2012)。 国立環境研究所ではこのような紫外線リスクの高いイベントを事前に予測し、リスク情報として公開するため、化学輸送モデルの開発を行っている。
過去の南米のオゾン全量の再現として MIROC3.2
CTM に ERA Interim の東西風、南北風、気温をナッジングした計算を行い、OMI の観測のオゾン全量とよく一致することを示した。
南米オゾン予測に向けて、予報値のナッジングを検討しているが、ERA Interim データに対応する予報値は公開されておらず、数日～数週間の予測を行うた
めには他の気象機関から提供されている予報値を用いる必要がある。本報告ではその前段階として予報値が公開されている NCEP Reanalysis1 (予報値はNCEP GFS)と MERRA2(予報値は GEOS-5 FP)の各
再解析データをナッジングした化学輸送モデル結果を示す。ERA Interim を用いた結果との比較を行い、再現されたオゾン全量の違いとその原因について考察を行う。

2. UVT ナッジングの MIROC3.2 CTM の結果
ERA Interim、NCEP、MERRA のそれぞれの再解析
データの東西風、南北風、気温（UVT）をナッジング
した MIROC3.2 CTM の計算結果を比較した。
NCEP の UVT ナッジングは 2009 年 7 月～10 月の南半球中高緯度でオゾン全量が高く、この時期のリ
オ・ガジェゴス上のオゾン全量は観測に比べかなり高かった。MERRA の UVT ナッジングは南半球中高緯度のオゾン全量が低く、リオ・ガジェゴス上のオゾン全量は期間を通じて低かった。
循環場を確認したところ、NCEP および MERRA のUVT ナッジングの下部成層圏の循環場が、ERA
Interim の UVT ナッジングとかなり異なっていた。
3.

UV ナッジングの MIROC3.2 CTM の結果

ERA Interim、NCEP、MERRA のそれぞれの再解析
データの東西風、南北風のみ（UV）をナッジングした
MIROC3.2 CTM の計算結果を比較した（図１）。
UV ナッジングでは NCEP、MERRA のオゾン全量、
循環場ともに ERA Interim の UV ナッジングの結果と近い分布を示した。さらに、ERA Interim の UV ナッジ
ングのオゾン全量は ERA Interim の UVT ナッジングのオゾン全量の分布に近く、これらは OMI の観測とも近いことを確認した。

4.

まとめ

3 つの再解析データについて東西風、南北風、気温をナッジングした場合と東西風、南北風のみをナッジングした場合の計 6 パターンの結果を比較した。
NCEP および MERRA の UV ナッジングの結果が観測データのオゾン全量と比較的よく一致することから、
南 米 の オ ゾ ン 全 量 の 数 日 予 測 は 、 NCEP ま た は
MERRA の UV ナッジングで実施可能である。

[DU]

図 1 2009 年の OMI 観測データのオゾン全量（左上）とMIROC3.2 CTM による UV ナッジングのオゾン全量の帯状平均‐緯度時間断面。ERA Interim（右上）、NCEP
Reanalysis1（左下）、MERRA2（右下）。単位[DU]。
謝辞：計算には国立環境研究所のスパコンを使用した。
This research was supported by JST/JICA, SATREPS.

― 293 ―

P331
日本における気温の日別平滑平年値の変化について
水瀬 正雄 (長岡市役所)
１

概要
近年、地球温暖化による気候変動が社会問題となっている。
温暖化の代表的な指標は気温である。
本稿は過去 125 年間の気象庁の観測データを基に気温の日別平滑平年値を算出し、その変化について考察したものである。
対象とした観測地点は、1891 年から 2015 年までの気温データの揃っている 網走，札幌，山形，東京，岐阜，和歌山，福岡，高知の８地点である。
２ データの算出方法(1)気温日別平滑平年値の定義
気温日別平滑平年値は、
気象観測統計指針(気象庁，平成 27 年 3 月 1 日改正)に基づき、日別
平均気温の西暦 1 位が 1 の年より 30 年間の平均値について 9 日間の移動平均を 3 回繰り返し平滑化した値である。
(2)気温日別平滑平年値の拡張
気温の日別平滑平年値は定義に基づき 10 年毎に見直しが行われる。
本稿では 5 年毎の変化を考察するために、西暦 1 位が 6 の年からの 30 年間の平均値により算出した値を追加した。
あわせて比較対象とするため、1891 年から2015 年の 125 年間の累年平年値を求めた。
３ 解析方法(1)平年値の年平均
日別平滑平年値を単純平均して求めた年平均値について、累年平年値との差の変化を調べる。
(2)日別値
日別平滑平年値について、日毎の標準偏差を算出し、変化の傾向について調べる。

表－１ 年平均気温の累年値との差(単位:K)
統計期間

網走

山形

東京

福岡

①1891-1920

-0.43

-0.45

-1.17

-0.93

②1896-1925

-0.50

-0.43

-1.20

-0.92

③1901-1930

-0.38

-0.42

-1.12

-0.93

④1906-1935

-0.39

-0.46

-1.02

-0.92

⑤1911-1940

-0.20

-0.38

-0.82

-0.83

⑥1916-1945

-0.17

-0.41

-0.78

-0.79

⑦1921-1950

-0.15

-0.40

-0.65

-0.68

⑧1926-1955

-0.17

-0.37

-0.51

-0.53

⑨1931-1960

-0.14

-0.27

-0.35

-0.36

⑩1936-1965

-0.06

-0.14

-0.19

-0.21

⑪1941-1970

-0.10

-0.09

-0.03

-0.06

⑫1946-1975

-0.01

0.04

0.14

0.10

⑬1951-1980

-0.08

0.06

0.32

0.22

⑭1956-1985

-0.05

0.03

0.43

0.32

⑮1961-1990

0.02

0.10

0.57

0.44

⑯1966-1995

0.11

0.18

0.73

0.57

⑰1971-2000

0.21

0.35

0.91

0.76

⑱1976-2005

0.32

0.47

1.10

0.95

⑲1981-2010

0.52

0.62

1.24

1.15

⑳1986-2015

0.73

0.81

1.42

1.30

⑳－①

1.16

1.26

2.59

2.23

(2) 日別平滑平年値の変化について
日別平滑平年値は、各観測地点において上昇しており、変動の傾向が異なる。
網走と東京における日別平滑平年値の標準偏差の年変化を図－１に示す。
東京の「標準偏差の標準偏差」は 0.2253 で、夏に比べて冬の変動が大きい傾向が見られる。
網走の「標準偏差の標準偏差」は 0.1218 で、季節による傾向は認められず変動も少ない。

― 294 ―

1.4
1.2

標 準 偏 差４ 解析結果(1) 年平均値の変化について
日別平滑年値から求めた年平均気温は、各観測地点において上昇している。
網走，山形，東京，福岡の４地点における解析結果を表－１に示す。
変動の傾向は観測地点によって異なり、統計
期間 1986 年-2015 年(⑳)と 1891-1920 年(①)の差は最大で東京の 2.59K,最小で網走の 1.16K で
ある。

1.6

1

0.8
0.6
0.4
0.2
0

1/1

12/31
網走

東京

図－１ 日別平滑平年値の標準偏差の年変化

P332

領域モデルを用いた地上気圧潮汐の支配プロセスの研究○坂崎貴俊 1, 2, Kevin Hamilton1
1

ハワイ大, 2JSPS 海外特別研究員

1. はじめに
デルを用いて潜熱の役割を示したのは初である。
大気潮汐は太陽放射加熱の日周期によって励起される全球規模の大気日変化である。特に熱帯においては、地上気圧が明瞭な半日周期変動を示す
ことが良く知られる。一日周期に比して半日周期が卓越することは長年の謎であったが、1960 年代後半にいわゆる『古典潮汐論』が確立し、鉛直伝播特性の違いからこの違いが説明されるようになった(Chapman and Lindzen, 1970)。以後この理論を用いて、個別の大気加熱成分（e.c.,放射加熱、潜熱
図１：積分期間における地上気圧半日潮汐の（a）振過熱）や物理過程（e.g., ニュートン冷却）の影響
幅と(b)位相の時系列。黒線は標準実験、灰色線は積が見積もられてきた。
分 15 日目（細線）に潜熱加熱を OFF にした実験。
しかし、より現実的な力学・物理過程を考慮す
るには、三次元大気モデルを用いることが不可欠
3.2 側面境界の影響である。従来から GCM を用いた潮汐研究もなされモデルの水平領域を以下のように様々に変化さてきたが(Hunt and Manabe, 1968; Covey et al., 2012; せて実験を行った（期間:1999/12/01-2000/02/29）:
Sakazaki et al., 2015)、その多くは再現された潮汐の (i) [0°-360°E, 75°S-75°N]（標準実験）, (ii) [0°-360°E,解析が目的であり、個別の支配プロセスを調べた 60°S-60°N], (iii) [0°-360°E, 45°S-45°N], (iv) [0°-360°E,
ものは少ない。
30°S-30°N], (v) [75°E-165°E, 20°S-20°N]。図 2 は海本研究では最新の領域大気モデルを用いて、以 洋大陸上で平均した地上気圧（太陽同期成分）の日
下の個々のプロセスが地上気圧潮汐に与える影響 変化を示す。(i)では現実的な変動を再現するが、領を明らかにする：(1) 大気の放射加熱、(2) 潜熱加 域の緯度巾が狭まるにつれ、半日周期成分の振幅
熱、(3) 地上摩擦。また、モデル特有の問題として が小さくなることが分かった。緯度巾が狭いと、潮(4) 領域モデルの側面境界の影響、も併せて調べる。 汐波の南北伝播が再現できないことが原因として
本稿では紙面の都合から、(2) (4)の結果のみ示す。 考えられる。なお、熱帯降水の半日周期成分は半日
2. 数値モデル実験
潮汐の影響を受けている(Sakazaki et al., 2017, GRL；
ハワイ大 IPRC で開発された領域気候モデル 坂崎ほか、本大会)。事実、緯度巾の縮小に伴い、(Wang et al., 2003)を使用する。鉛直座標はσレベル 再現された降水の半日周期成分も弱化した。以上である。モデルの水平領域は(0°-360°E, 75°S-75°N)、 の結果は、詳細な日変化の再現にはグローバルな鉛直領域は 1000 hPa-0.2 hPa。水平解像度は 1°、鉛 モデルが不可欠であることを示唆する。
直レベルは 41 層とした。初期値および側面境界値には ERA-Interim 再解析データ(6 hourly, 1000 hPa0.1 hPa の 41 レベル)を用いた。
3. 実験設定と結果
3.1 潜熱加熱の役割
標準実験に加え、積分の途中で潜熱加熱を OFFにする感度実験を行った。図 1 は、地上気圧の半日潮汐（太陽同期成分）の振幅と位相の日々変化を示す。潜熱加熱を OFF にすると、以後の期間で
図２：地上気圧（90°-150°E,10°S-10°N 平均）の(a)日潮汐の振幅は 0.1 hPa 弱まり、位相は 15-20 min 早
周期成分の時系列と(b)半日(実線)・一日（破線）周まることが分かる。これは古典潮汐論による見積
期成分。濃い（淡い）線は広い（狭い）緯度巾の領もり(Lindzen, 1978)と整合的だが、現実的な大気モ域での結果を示す。

― 295 ―

P333

北半球における極夜ジェット振動の海面水温偏差に対する応答*野口 峻佑・水田 亮・黒田 友二 (気象研)・向川 均 (京大防災研)
1. はじめに

季節スケールでの, 北半球対流圏中高緯度における予報スキルの源として, 成層圏を介した熱帯域の海面水
温 (SST) 変動の影響過程が, 近年活発に研究されている(e.g. Ineson and Scaife 2009; Domeisen et al. 2015). その際, 季節予報において着目する物理量は月平均や季節平均であることから, 多くの研究において, 成層圏の応答はカレンダー月に固定した観点から評価される.
しかし, 季節依存性の強い南半球と比べて, 季節内
での内部変動の励起が重要となる北半球の成層圏循環(Kuroda and Kodera 2001) では, 内部変動に即した観点からの方が, 外部強制の影響評価をより正確に行うことができる. また, 熱帯域以外の SST 変動の成層圏への影
響過程も, 近年関心を集めるようになってきている (e.g.
Hurwitz et al. 2012; Woo et al. 2015; Kren et al. 2016).
そこで本研究では, 冬季成層圏の卓越変動である極夜
ジェット振動 (PJO) の観点から, 各種 SST 偏差に対する応答の評価を試みた.

2. 手法とデータ

本研究では, Kuroda and Kodera (2004) にならい, 北
極域 (北緯 70 度以北での領域平均) 温度の気候値からの偏差に対して, EOF 解析を行い, 得られた上位 2 主成
分 (PC1, PC2) で張られる位相空間 (以降, PJO 位相空間と呼ぶ) を導入する. EOF1 および EOF2 は上部および下部成層圏にピークを持つ構造のため, 温度偏差の下方伝播は, この PJO 位相空間上での状態点の反時計周りの運動として表現される. おおまかには, PC2 が正および負に大の領域が，それぞれ成層圏突然昇温 (SSW: i.e.
極渦弱化) および極渦強化 (VI) の最盛期に相当する. 本
研究では, SST 偏差に対する成層圏の応答を, PJO 位相空間上での確率密度関数 (PDF) の変化として記述する.
用いたデータは, 「地球温暖化施策決定に資する気候再現・予測実験データベース (d4PDF)」の過去実験デー
タである. 本稿では, 100 メンバーの SST 規定型シミュ
レーション結果の, 1981-1982 年から 2010-2011 年までの 30 冬半期 (NDJFMA) 分を解析に用いた.

意味する. このように, 熱帯域の SST 偏差に対して, 成
層圏循環は, 若干非対称な応答をすることがわかる.
ついで, 太平洋中緯度域の SST 偏差に対する応答として, 太平洋十年規模振動 (PDO) の正のパターンおよび負のパターンが卓越した冬季とで, PDF がどのように変化するかをみた (図 c, d). ここでは, PDO index (北太平洋域の SST 変動の PC1) に基づき, 正 / 負それぞれ
12 / 7 冬半期を抽出した. その結果, 先ほどの El Niño 時
ほどの強い応答はみられないが, PDO の正 / 負で, それぞれ PDF が PC2 が正 / 負の方向へと, 対称的にシフトしている様子をみることができる. つまり, PDO の場合には, (そのアリューシャン低気圧との対応を反映し, )その符号と極渦の強弱との線形な対応関係が期待できる.

4. おわりにEl Niño / La Niña の場合には, その季節性を反映して,
真冬から晩冬にかけて成層圏の応答とその対流圏への下方影響がみられるのに対して, PDO の場合には初冬からその応答がみられる. 本稿は, 内部変動の観点から,両者に対する応答の大きさ・特徴を対比的に提示した.
なお, PJO 位相空間上で PDF が外部強制に応じてどのように変化するかを整理することは, 成層圏-対流圏
結合の観点から, 季節予報における先見情報を提供することに繋がる. これまでに, 気象庁 1 か月予報を用いた
週から月スケールでの予報成績評価 (野口・向川, 2015年度春季大会 C104) が行われているが, それと本研究とを組み合わせることで, 初期値問題から外部強制問題
へのシームレスな予測特性の推察が可能となる.

3. 結果

まず, 太平洋熱帯域の SST 偏差に対する応答として,El Niño 冬季および La Niña 冬季における PDF が, 中立な冬季と比べ, どのように変化するかをみた (図 a, b).
ここで, El Niño / La Niña の PDF は NINO3.4 index に基づき抽出した 10 / 11 冬半期 (cf. Butler et al. 2014) からなる. その結果, El Niño 冬季には, PDF が PC2 正の方向へ明瞭にシフトする様子をみることができる. こ
れは, SSW の頻度増加および VI の頻度低下という, El
Niño 時のよく知られた応答傾向を意味する. それに対し, La Niña 冬季には, PDF の, 主に PC2 が負の領域のサブセットにおいて PC2 負の方向へのシフトが見られるが, PC1 が正の領域のサブセットではその変化が明瞭でない. これは, La Niña 時には, VI の頻度は増加する
が, SSW の頻度低下が顕著になるわけではないことを

図: PJO 位相空間における (a) El Niño 冬季および (b) La Niña
冬季における PDF の中立な冬季からの偏差. 同じく, (c) PDOが正の冬季および (d) 負の冬季における, 中立な冬季からの偏差. 格子サイズは全て 0.2×0.2.

― 296 ―

大

会 第 4
午
前

日

A401

帝国日本における気象観測ネットワークの構築㻌 －樺太庁－㻌
山本㻌 晴彦（山口大院創成科学研究科）㻌
㻌
１．はじめに㻌
演者は、わが国において戦前・戦中期に展開された満洲島の外地気象台  、さらには陸軍  、水路部・海軍  の気象業務について、残された膨大な資料から明らかにしてきた。
ここでは、樺太に展開された気象観測について紹介する。

気象観測に必要な測器は中央気象台を通じて内地から運ばれ、観測に必要な要員は中央気象台の技師や技手、さらには気象台で実施した気象練習会や測候技術官養成所(のち気象技術官養成所、現気象大学校)の卒業生(本科(修学 3年)・専修科(修学 1 年))が樺太に渡り気象業務に従事した。

２．外地における臨時観測所の開設㻌
日清戦争において勝利を収めた日本は、 年の下関条約により台湾を日本の領土とした。翌年には『台湾総督府
測候所官制』が公布され、台北、恒春、澎湖島、台中、台南に測候所が順次開設された。さらに、日露戦争の際には、 年の勅令第  号により中央気象台が朝鮮、関東州に臨時観測所を開設して技手を派遣し、清国の領事館には観測員を派遣して気象観測網を外地に展開していった。翌年の  年には、樺太に第十臨時観測所が開設され、野田為太郎技手をはじめとする  人の技手を大泊 九春古丹 に派
遣し、日本の気象観測網が北方地域へ展開することとなる。

４．樺太地方気象台㻔豊原㻕への改称と内地編入㻌
1937 年、陸海軍が主体となり開設された企画院気象協議会において、内外地の気象機関の整備拡充が決定され、樺太においても測候所の増設と既存施設の拡充、さらには高層気象観測の整備が図られることとなり、測候所も恵須取、内路、気屯、久春内、浅瀬に新設された。1941 年には豊原に樺太庁気象台が開設され、樺太における気象業務の中枢は大泊から豊原に移ることとなる。さらに、1943 年には樺太が内地に編入されたため、樺太庁気象台も中央気象台の配下に入り、樺太地方気象台と改称されて内地の地方気象台と同格の位置付けとなった。終戦間際の 1945 年 8 月 11日には、樺太と北海道の気象官署が北部気象管区に編成され、豊原の樺太地方気象台は札幌管区気象台豊原支台となり、測候所が併置されて樺太地方気象台は廃止された。

３．樺太庁観測所における気象業務の展開㻌 年の軍政廃止により樺太庁が設置され、樺太の大泊に開設された第十臨時観測所は中央気象台から樺太庁へ移管され、樺太庁コルサコフ測候所へと改称された。翌 
年の地名の改正により樺太庁大泊測候所、さらには樺太庁
測候所、 年には樺太庁観測所へと改称されている。大泊の観測所は樺太における気象業務の中核となり、 年に敷香、真岡、落合、 年に本斗、翌  年には安別に支所（後に測候所、観測所に改称）が設置された。また、支庁や町村役場、灯台、郵便局などには気象観測業務を委託した簡易気象観測所も設けられ、樺太領内に気象観測網
が拡充していった。


５．樺太の気象資料㻌
1905 年 9 月、第十臨時観測所が開設された後に発行された気象資料は、第十臨時観測所を設置した文部省の中央気象台に遂次送られており、現在も気象庁図書館で保管されている。また、広島地方気象台から 1960 年に広島大学に譲渡された「気象文庫」も、数多くの樺太関係の気象資料が所蔵されている。さらに、北海道大学附属図書館(北方資料室等)、北海道立図書館(北方資料デジタル・ライブラリー等)、北海道立文書館等でも保管が確認されている。
1906 年 3 月に発行された明治三十八年『九春古丹気象表』には、10 月 10 日(午前 2 時)から観測値が掲載されていることから、この月日に正式に気象観測が実施されたものと推察される。1 日 6 回の定時観測が気圧、気温、水蒸気張力、湿度、風の方向及風速度、上層雲の方向及風速度、雲量及雲形、雨雪量の要素で実施され、風の方向観測頻度、雲の方向観測頻度、半旬期平均、天気日数、気温階級、地震回数も記されている。この年報以外に、気象月報・旬報、気象累年報、上層気流観測報告などの気象記録、観測所案内
や観象便覧などの要覧、『樺太気象彙報』、『樺太産業気象調査報告』、『樺太測候時報』、『異常気象報告・特別
気象報告』、『地震速報』などの機関誌も発行されている。
６．亜港 ｱﾚｸｻﾝﾄﾞﾛﾌｽｸ･ｻﾊﾘﾝｽｷｰ 観測所1918 年から 1922 年に及んだシベリア出兵の際、北樺太を保障占領して薩哈嗹軍政部により実施された軍政下で、
亜港観測所(所長佐藤順一)が開設され、占領前に気象観測を実施していた旧ロシアのジョンキール岬灯台、ツイモフ農事試験場への委託観測も実施された。本成果は『北樺太及び北辺気象の一斑』として中央気象台より発行されている。
７．終戦時の樺太地方気象台
樺太の気象機関も、1945 年 8 月 15 日の終戦により終焉することとなる。ソ連軍の侵攻により、気象台の職員や家族も命を落とすものもおり、シベリアへの抑留や技術者として留用されて復員が大きく遅れた職員も見受けられる。

図 1 樺太庁の観測所・支所、簡易気象観測所、
海軍気象観測所および灯台の位置

参考文献
1．山本晴彦：帝国日本における気象観測ネットワーク 満洲・関東州、農林統計出版、330p.、2014.
2．－：－ Ⅱ 陸軍気象部、－、531p.、2015.
3．－：－ Ⅲ 水路部・海軍気象部、－、589p.、2017.

― 299 ―

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長期データからみる梅雨と盛夏期における東西日本の	 降水の特徴に関する気候学（長崎と東京を例にする比較解析）
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松本健吾（岡山大学大学院自然科学研究科），加藤内藏進（岡山大学大学院教育学研究科）
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大谷和男（岡山大学大学院自然科学研究科	
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 ２．日降水量データに基づく梅雨最盛期と盛夏期の降水量や降水特性の長期解析（長崎と東京都の比較
を例に）	
 
	
  本研究ではまず，西日本（特に九州）の例として
長崎，東日本の例として東京における長期間の日降
水量データを中心に，比較解析した。1901 年〜2010
年における梅雨最盛期（6 月 15 日〜7 月 15 日），盛
夏期（8 月 1 日〜31 日）について，総降水量やそれに対する大雨日の降水の寄与などの解析を行った。	
 	
  従来知られているように，梅雨最盛期には長崎の方が東京よりも大雨日の寄与が大きく総降水量も大きかったが，110 年間でみた年々の総降水量の変動も，長崎では大雨日の寄与の変動を大きく反映していた。しかし，東京では，基本的には大雨日で積算した降水量と総降水量の増減の対応も一応みられたが，大雨日の寄与は殆ど無いのに，総降水量は 110
年間の平均値を上回るような年もしばしば出現する等，降水特性の変動も大きいようであった。また，
総降水量に対する大雨日の降水量の寄与率も，長崎では 11 年移動平均ではあまり年々の違いはなかったが，東京では数 10 年周期で比較的大きな変動がみられる等，降水特性の平均ばかりでなく年々の変動

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第 2 図	
  1901 年〜2010 年における梅雨最盛期の各パターン毎で平均した大雨日の日降水量に対する 1 時間雨量の階級別寄与（mm/日）。凡例参照（mm/h）。	
 	 	  第 1 図をみると，長崎では（ア）大雨日降水量の寄与率が小さい（25％以下）が総降水量はそこそこ大きい（7	
 mm/日以上）年は少なかったが，東京では少なくなかった。つまり東京では，大雨日の寄与が小さい年でも，総降水量はそれなりに大きくなる年も少なくないことになる。また，東京でも（イ）大雨日の寄与率が大きく（50％以上）総降水量も大きい（10	
 mm/日以上）の年はある程度みられるが，長崎の方が，このような年の頻度はかなり高かった。
これらの特徴を持つ年の総降水量に対する 1 時間降水量の寄与をみると，（ア）の年では 10	
 mm/h 以上の寄与が両地点とも小さく，（イ）の年ではその強雨の寄与が両地点でも大きかった（第 2 図）。つまり，関東と九州双方でそういった降水特性を持つ年は少なからず現れるが，そのような年の出現頻度が日本列島の東西で大きく違うことになる。110 年間という長期間をみたことにより，こういった気候学的特徴と異なるパターンの年がある程度の年数現れていた
ことや，少なからず降水特性の傾向がみられたことは興味深い。発表では，1950 年以前の特徴的な状況における 1 時間降水量や天気図等による事例の吟味も行う予定であるが，1 時間降水量だけでは 10	
 mm/h
未満の降水がどのような降水システムで東京と長崎の降水特性を特徴づけているかは判断できず，検討課題である。	
 ― 300 ―

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第 1 図	
  1901〜2010 年の各年における梅雨最盛期の地点$'!$(%!$!"
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別日平均総降水量（縦軸）と大雨日降水量の寄与率（横軸）&!"の散布図。（左）東京，（右）長崎。総降水量は，mm/日の%#"単位に換算して示した。	
 
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にも東西の違いがみられた（図は略）。	
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１．はじめに	 	
  梅雨最盛期の東日本では，50 mm/日を超えるような「大雨日」の出現頻度は西日本ほど高くないが，
梅雨降水の将来予測などの際には，東日本のように
大雨の少ない地域についても知見を整理する必要がある。そこで，東京を例とする東日本の大雨日について，解析を行ってきた（2016 年秋の全国大会，他で報告）。東日本側でも，西日本側に比べると大雨日の頻度は少ないものの，東日本の大雨日には，10	
 mm/h を下回るような「普通の雨」による総降水量への寄与が大きいタイプが半数程度を占めていた。	
 	
  本報では，梅雨期から盛夏期を中心とする降水について，降水特性の多様性や，西日本と東日本との違いの詳細についても注目して，1950 年以前も含めた長期解析（日本の気象官署の日降水量や天気図などに基づき）にも着手した。長期的な気候変化・気候変動だけでなく，種々の現象を把握して気候学的平均像を長期的なパラメータレンジで把握することも狙う。その際に，限られた過去の地上データや天気図等から，どの程度，日々の現象の傾向を記述す
る気候学に迫れるかの検討も行う。	
 	
  なお，気象庁が日原簿をスキャンした PDF ファイ
ルも一部気象官署に関しては古い時期のものも気象
業務支援センターを通して入手出来たので，そこに記載されたデータについても活用法を検討したい。	
 

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A403

北陸地方における冬の雷日数の増加傾向について
吉村香・犬飼俊・菊入雅史（新潟地方気象台）
変化傾向はなく，海面水温偏差には 50 年あたり

１.はじめに
北陸地方における冬季の雷日数に長期的な増約+0.8℃の有意な上昇傾向がみられることから，

加傾向があることは以前から知られているが，冬の雷日数の増加傾向には，日本海の海面水温

その要因についてはまだ明らかではない．今調の上昇傾向が関わっている可能性がある．

査ではまず全国の気象官署における雷日数の長第１表

期変化傾向を算出し，雷日数の増加傾向の地理化傾向（年・季節毎，顕著な傾向のある官署）

的分布について考察した．そして，北陸地方の

春
夏
秋
冬
気象官署 資料数 年
0.08‑‑
0.05 0.01
稚内
780.10 0.02 0.02
0.03 0.03
青森
85
東北
‑
秋田
85
0.25 0.05
0.06 0.13‑
新潟
850.28 0.02
0.06 0.18
富山
77
0.
30
0.
05
0.
05
0.
06 0.15北陸‑
金沢
850.43 0.05
0.09 0.28‑
福井
85
0.34 0.03
0.07 0.22
‑
‑
‑
水戸
85
0.02 ‑0.06
‑
‑
‑
‑
関東
前橋
85
‑0.06
‑
‑
熊谷
85
0.03 ‑0.05
0.00
‑
近畿
奈良
62
0.18 0.05
0.05 0.02‑
鳥取73
0.26 0.06
0.04 0.16
中国
松江
75
0.23 0.04 0.04
0.04 0.11‑
広島
85
0.09 0.02 0.05
0.02
‑
四国
徳島
85
0.11 0.02 0.05
0.04
下関
85
0.13 0.03 0.05
0.02 0.03
福岡85
0.17 0.03 0.06
0.04 0.04
‑
佐賀
85
0.
11
0.
06
0.
03 0.01
九州北部
‑
大分
85
0.17 0.02 0.12
0.03
長崎
85
0.16 0.03 0.07
0.04 0.02
熊本
85
0.17 0.03 0.09
0.04 0.02
‑
‑
85
0.12
0.07
0.03
九州南部 宮崎鹿児島850.20 0.04 0.09
0.05 0.02
‑
‑
‑
沖縄
宮古島
77
0.06
0.03
・表中数値は年または季節毎の傾きで，「−」は長期変化傾向が有意（5％）ではないことを示す．
は顕著な傾き．

冬の発雷に寄与するとされる上空の寒気や日本
海の海面水温との関係を調べ，要因を考察した．
2.全国気象官署の雷日数の長期変化傾向
58 の気象官署について，1931〜2015 年（冬は1932〜2016 寒候年）
までの観測データを用いて，年及び春（3〜5 月），夏（6〜8 月），秋（9〜11月），冬（12〜2 月）の季節毎に雷日数の長期変化傾向を算出したところ，年としては全体の 6割程度の気象官署で有意な増加傾向があった（第 1 表）．しかし，全般に各季節で均一に増加傾向がみられるわけではなく，また夏の長期変化傾向については増加傾向がみられる官署もあ

全国気象官署における雷日数の長期変北海道れば，北関東の官署のように減少傾向がみられるなど地域差があり，顕著な増加傾向は九州な
ど西日本の官署に偏る．冬の雷日数の増加傾向
は北陸地方だけでなく秋田や山陰地方でも顕著なため，日本海が影響している可能性がある．
３．上空寒気や日本海の海面水温との関係
北陸地方の冬季雷は，大陸からの乾いた冷たい空気が相対的に暖かい日本海上で多量の熱や水蒸気の補給を受けて変質し，大気の状態が不安定となって発生することが知られている．上空寒気として輪島の 500hPa 冬平均気温（21 時）
を用い，日本海の海面水温としては冬の寒気の影響を受ける前の日本海中部の秋（10〜12 月）の海面水温平年偏差データを用いて，北陸地方の雷日数（北陸官署での冬のべ日数）との関係を調べたところ，海面水温偏差の高低により同

第1図程度の上空寒気でも雷日数に増減傾向がみられ図）及び雷日数と輪島 500hPa 冬平均気温と日本た（第 1 図）．輪島の 500hPa 冬平均気温に長期

海中部の秋の海面水温偏差との関係（下図）― 301 ―

北陸地方の雷日数の長期変化傾向（上A404

中部山岳域で観測された2015/16年冬季の顕著な少雪の再現実験と要因分析*

川瀬宏明（気象研究所），飯田肇（立山カルデラ砂防博物館），青木一真（富山大学）

佐々木秀孝，村田昭彦，野坂真也，前田修平（気象研究所），山崎哲（海洋研究開発機構）

１．はじめにの，過去15年の年々変動内におさまっていた．しかし，３月以降急速に積雪が減少し，過去15年よりも大幅に
冬季，日本の中部山岳域では多量の雪が降り，10m
少なくなった．この傾向は６月まで続き，消雪時期はを超える積雪となるところもある．山岳域に積もった
15年平均よりも１ヶ月近く早くなった．
雪は，春から初夏にかけて融けて河川に流れ込み，下2015年から2016年にかけてはエルニーニョ現象が流域の農業用水等として役立っている．北アルプスに最盛期を迎えた．
エルニーニョ現象が発生すると日本位置する立山室堂平(標高2,450m)では，立山カルデラ
は暖冬になりやすいことが分かっているが，2015/16
砂防博物館等の研究グループが３月半ばに，富山大学
年も日本の冬季 (12月～２月) 平均気温が統計開始
を中心とした立山積雪研究会が４月半ばに積雪断面
以降４番目に高い値となり，日本海側の積雪も少なか調査を実施している(青木・渡辺, 2009)．これらの調った．気温の高い状態はその後も続き，春(３月～５
査によると，室堂平では毎年６mから多い時には９mの月)の日本の平均気温は観測史上２位の値となった．
雪が積もることが分かっている．しかし，2016年の４
また春は北日本や東日本で降水量が少なく，東日本の月半ばの調査では積雪が４mしかなく，近年稀に見る
日本海側の降水量は平年の60%～80%であった．中部山
少雪であった．北陸地方の平野部でも少雪ではあった
岳の標高の高い地域では，多少気温が高くとも３月以が，室堂平ほど極端な少雪ではなかった．
降の降水はほとんどが降雪であり，積雪を増やす方向
北アルプスなどの標高の高い山岳域では，冬季を通に働く．ただ，2016年春は降水をもたらすイベントがした積雪観測が難しく，積雪の季節変化やその年々変動がいまだによくわかっていない．そこで本研究では， かなり少なかったため，降雪による涵養がなく，圧密地域気候モデルを用いて中部山岳域の積雪を再現し， や融解，昇華によって積雪深が減少したと考えれる．
降水量が少なかった要因としては，エルニーニョ現
過去15冬季の積雪の季節変化と2015/16冬季を比較す
象による熱帯からの応答で冬季モンスーンが弱まっることで，山岳で極端な少雪となった要因を調査する．
また，背景となる大気場の挙動についても考察する． たことと，３月は極東地域で傾圧性が弱まり，擾乱が発生・発達しにくい場となり，日本の周辺をほとんど
２．モデルの設定と観測の概要
低気圧が通らなかったことが考えれる．
地域気候モデルとして，気象庁気象研究所で開発さ謝辞れた地域気候モデル(NHRCM)（Sasaki et al. 2008）
本研究は科研費補助金（若手 B 26750111）の助成を受を 用 い る ． NHRCM に は 積 雪 を 計 算 す る 陸 面 モ デ ル
けて実施しました．
（MJ-SiB）が実装されている．研究対象は2000/01年
冬季から2015/16年冬季とする．初期値境界値には気象庁55年長期再解析（JRA-55）を用いた．JRA-55から20km，５km，２km格子間隔で３段ネスティングを行い，第３ドメイン(２km格子間隔)の結果を解析に用いた．
積分は各年９月１日(２km格子では9月15日)から行い，10月から翌年７月15日までを解析対象とした．
一方，2013/14年冬季から富山県道路公社の協力を得て，冬季封鎖される立山黒部アルペンルート沿いの３地点でタイムラプスカメラを用いた積雪の連続観測を実施している．本研究ではこのデータも用いる．

３．結果と考察

図１.モデルで再現された立山室堂平の積雪深の変化．

2014/15年冬季において，２km格子間隔のNHRCMで再
灰細線が各年，灰太線が15年平均，黒実線が2015/16，
現された積雪深とカメラで観測された積雪深を比較
黒破線が2014/15年冬季の積雪深を示す．＋と○は立山
すると，NHRCMは積雪の季節変化をよく再現している
積雪研究会による2015年と2016年の観測値．
ことが分かった．一方，5kmの格子間隔では標高1,500m～2,000mあたりで過大評価していた．
引用文献
NHRCMで再現された室堂平の積雪深を見ると(図１)， 青木一真, 渡辺幸，2009, エアロゾル研究, 24，40-44．
2015/16年の積雪は２月末までは例年より少ないもの
Sasaki et al., 2008, SOLA, 4, 25-28.

― 302 ―

A405
地球温暖化が影響する日本の冷夏と暑夏について（その９）―日本列島で増大する強い積雲対流活動について―

谷貝 勇
１

はじめに

2016 年夏期は、集中豪雨や台風の異常な経路のような、偏西風の蛇行に起因する災害をもたらす
異常気象が多発した。問題は、このような、近年増加してきた現象が地球温暖化の影響を受けているかどうかだが、日本列島は自然変動の大きな地域であるため、観測データや気候モデルの予測データを単純に平均して比較しただけでは、温暖化の影響を検出することができない。このため、考えている温暖化のメカニズムと無関係なデータを除く、filtering あるいは sampling が必要になる。
手がかりは、温暖化と関連して顕在化してきた「北冷西暑」と言う現象である（谷貝,2011）。また、
地表気温の上昇は、Clausius-Clapeyron の式を通して温暖化と関連することが知られているが(Trenberth et al., 2005)、実際に、夏期日本列
島で定量的に検出できるレベルかどうかは、重要な課題である。

２

解析と結果について

気象庁の daily の気象官署の地表気温データから北冷西暑指数を計算し、8 月の上位 3 日を取り出し、この時に JRA25（1980－2009 年）のデータか
ら、何が起こったかを調べた。500hPa の気温を見ると、上位日数の取り方で値は変化するが、東経157.5°の経度線上で 45°N に大きな負偏差が現れ、その北 65-75°N に正偏差が現れた。このパターンは、偏西風が分流する時に起こる特徴なので、逆に、６時間毎の JRA25 データによるこのパターンを用いて、偏西風の分流を判定した。南下した
上層寒気の影響を調べるために、その前面で、日本列島と同じ緯度帯（北緯 32.5°から 45°）、似た幅の（東経 157.5°から 162.5°）長方形領域を調べた。この領域のメリットは、日本列島の「北冷西暑」をもたらした上層寒気の南下した日時を――――――――――――*元気象庁気象大学校
Email: iyagai@gmail.com

第1図＊
特定できることであり、同じ寒気は数日前に日本
列島で成層不安定による現象をもたらしていると考えられる。第１図（a）は、長方形領域で 6 時間間隔の積雲対流による降水を平均した結果、0.5mm/day（12mm/hour） 以上の強い対流性降水とそれより弱い降水の 8 月に起こった回数をプロットしたものである。強い対流の 10 年間ごとの積算を陰影で表している。JRA25 の高度場や温度場を調べると、高緯度地域（東シベリア）で顕著な温暖化が進行し、それにより、偏西風の分流回数が増
え、南下する上層寒気が増加している。ただし、寒気は温暖化で昇温していくために、成層不安定が一方的に進むことはなく、降水量が単純に増加することも見られない。しかし、強い対流の起こる回数は、図のように、年々変動はあるが、10 年間ごとに積算すると増大が見える。第 1 図（b）は、同じ解析を日本列島で、ただし分流の 3 日前に、集計したものである。長方形領域に上層寒気が到達した 2－4 日前に、日本列島では寒気が来ていたが、3 日前が最も対応が良かった。これによると、(a),(b)図は、年々変動を含めて、良く対応していて、強い対流の回数の相関係数は 0.88 に達した。
温暖化により、日本列島では、弱い対流について
は系統的な変化見られないが、強い対流の起こる 6時間間隔での回数が増加した。太平洋上の長方形
領域と日本列島と比較することで、海陸、地形の影響を調べることが可能になる。日本列島全体では、降水量が単調に増大することは起こらないが、8 月の東北地方では、強い対流の起こる回数が増大するだけではなく、積雲対流による降水量、結果として降水量全体が、年々変動は大きいが、10 年間ごとに積算すると、増加した。このことは、気象庁の梅雨明けデータを解析して東北地方でのみ
梅雨明けが遅れていた結果（谷貝,2015）と、対応している。

偏西風の分流時太平洋長方形領域（左）と分流 3 日前の日本列島における 6 時間

ごとに数えた積雲対流による強い対流（0.5mm/day 以上、黒線）と弱い対流（白線）、および、
強い対流を 10 年間積算した（灰色）
降水回数。
JRA25 による期間は 8 月(1980-2009)。

― 303 ―

A406

高層気温推移にみる気候変動内山常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに地球温暖化や気候変動が世界的な問題となる中で，それはでっ
ち上げ（hoax）であるとの主張もある．世界の年平均気温が 3 年連続記録更新し，日本の年平均気温も昨年は過去最高となった．それでも，測定条件や測定手法が変化してきたことや都市化など測定環境の変化の影響が大きいことから真実を伝えていないとの批判がある．一方，高層の気温は地上の環境の影響は少なく，気候変動を説明する分かりやすい手段になりえる．そこで，気象庁がホームページで公開している高層の気温データの推移を調べた．

２．気象庁の高層気象観測の変遷

対流圏の気温は地上気温と正の相関があり，線が重なっている成層圏の気温とは負の相関があることが読み取れる．
相関係数からその関係は確認できるが，季節によって相関の程度は変化していた．
対流圏の気温は，都市化やヒートアイランドの影響が考えられない高層の方が地上より高温化が進行しているとの見解がある．一方，成層圏の気温は低下しているとされる．
成層圏の気温の低下は各観測点，季節で認められたが，対流圏の高層ほど気温上昇が大きいという傾向は，観測点や季節によって一定していなかった．

気象庁の高層気象観測の変遷については詳しい解説がある１）２）． ５．地上から高層の年平均気温の推移
気温の測定は，バイメタル式，サーミスタ温度計，静電容量ワイヤ
温度計と変遷した．日射補正の方法の改良や吊紐の長さの 7ｍ，15ｍ，30ｍへの変更もあった．

月平均気温を１月から 12 月にわたって平均し，年平均気温を求め，その推移を調べた．輪島の 9 時の結果を図 2 に示す．

これらの変遷の影響を考慮するのは本論の範囲外で，公表デー
タもすでに各種の補正が施された後のデータと考えられ．1988 年
以降のデータをそのまま集計した．

３．地上から高層までの気温変動
地上の年平均気温は日平均気温を平均して得ている．日本の年平均気温は代表 15 地点の年平均気温を用いて計算されている．一方，高層気象観測は日本時間 9 時と 21 時の 2 回であり，1988 年
以降のそれぞれの時間について観測データと指定面気圧での観測
データ，月平均値，日平年値，月平年値，年平年値が気象庁のホームページに公開されている．
1 日 2 回の測定結果をまとめるだけではあるが，地上気温だけでなく高層にわたって気温変動が生じていることを説明する資料となろう．最初に月平均値の推移を調べ，その値から年平均値を求め，その推移を調べた．

４．地上と高層の月平均気温の推移

図２ 輪島 9 時 年平均気温の推移

高層の気温のデータは国内で 20 観測点のデータがある
が，そのうち稚内の 9 時の地上から 20hPa までの 2 月の気
温の 1998 年から 2016 年の気温の推移を図１に示す．

地上から対流圏高層まで同様な気温上昇が認められ，成層圏では気温低下が認められる．特に昨年の対流圏の高温と成層圏の低温が目立つ．国内の観測点では温暖化で想定される気温変動が継続していることが確認された．
５．参考文献１）阿部豊雄，2015：気象庁における高層気象観測の変遷と観測値の特性 第 1 部 高層気象観測の変遷．天気，62,161-185.
２）阿部豊雄，2016：気象庁における高層気象観測の変遷と観測値の特性 第 2 部 観測値の特性．天気，63,267-295.

図１ 稚内 9 時 2 月の平均気温の推移― 304 ―A407
SORAKIDS 構想の実現に向けて〜幼児教育・防災情報統合システムへの展開〜*奥村政佳・筆保弘徳（横浜国⽴⼤学⼤学院）・宇野沢達也・根来武志（(株)ウェザーニューズ）１

本研究の背景３

筆者らは 2015 年春より、幼児の自然観察の教材として、園庭を持たない保育所でも窓から容易に観察できる気象分野を取り上げ、子どもが気象現
象をどのように認識し、成長・変化するのか、天気予報をどのように解釈し、利活用できるのかを調査してきた。そして、保育所保育指針に示されている教育に関わるねらい及び内容「ウ.環境」の目指
す「身近な環境に親しみ、自然と触れ合う中で様々な事象に興味や関心を持つ。」「身近な環境に自分から関わり、発見を楽しんだり考えたりし、生活に取り入れようとする。
」という目標に沿う活動を行うことができた。
この調査で得られた知見をもとに、幼児向けの教材として、時系列気象予報アプリケーション「SORAKIDSα」(図 1)を開発し、実証実験も行った。
その結果、子どもが表示される気象情報に興味や関心を持ち、さらにそれを利活用する姿が観察され、科学教材としてのアプリケーションの有効性が認められた。

図１ 「SORAKIDSα」の表示画面( http://weathernews.jp/s/child )２ 問題の介在 〜危険に曝される子どもたち〜
待機児童問題などにより、大都市圏を中心に保育所が急増している。また、早朝・深夜における少人数の職員での保育や慢性的な保育士不足も加わり、女性や子どもが多い保育所は災害弱者となっている。園庭を持たない保育所が増え、園を離れた
屋外活動の機会も多く、気象や地象災害に対して非常に脆弱な態勢である。加えて、ファクシミリなどの方法で発出・伝達される気象警報や防災情報
は、現場への不達や遅延を招いており、また多岐にわたる情報を即座に取捨選択することは難しい。
これらの保育所や保育士に対する迅速かつ正確な防災情報の伝達は喫緊の課題となっている。

SORAKIDS 構想

前項までの問題を解決するため、「SORAKIDS シス
テム」の開発を計画中である(図 2)。様々な機関か

図２「SORAKIDS」構想の概要
ら発出される防災情報をサーバに集約し、防災情報表示機能を強化した「SORAKIDSβ」を通じて一括して配信を行う。非常時には、保育所に設置するタ
ブレット端末に加え、スマートフォンなどを利用することで、園外でも迅速に防災情報を受信し、拠点である保育所との連携ができるようにする。さらに拠点に設置した IoT センサーにより気象・地象データを収集し、フィードバックを行う。(防災モデル)。これにより、①災害弱者である保育所への情報伝達の即時性向上②重要な防災情報の見落としの防止③データの適切な集約、伝達による保育業務の効率化④園外活動中の保育士や児童の安全の確保、を図る。通常時には、幼児向けの時系列
予報表示や防災に関する映像を見ることのできる
気象教材として運用するとともに、その利用の状
況などのデータを収集する(教育モデル)。これにより、⑤児童の気象・防災リテラシーの向上⑥アプ
リケーションの GUI やコンテンツの改良、を図る。
なお、フィードバックで得られたデータに関しては適切なルールを策定した上で、ビッグデータ
として防災や減災に活用する。
４ 今後の展開
横浜国立大学に加えて、(株)ウェザーニューズ、逗子市、東京大学発達保育実践政策学センター、社会福祉法人あおい会の賛同を得てコンソーシアムを形成した。今後は SORAKIDS システムの実証実験として、関東地方約 20 ヶ所の保育所に「SORAKIDSβ」の展開を図る予定である。(事業申請中)― 305 ―

A408

コリオリ力を「体感」できる実験∗中島健介 (九大 · 理)

はじめに: コリオリ力は納得しにくい?

差運動などを例として, いわゆる「ジャイロスコープのコリオリ力は気象学において極めて重要であり, これ原理」として説明される. しかしこのトルクは, 回転系

を, 数式上にとどまらず実体験として認識することは,から見ると, 車輪の各部の回転系に対する相対運動 (の極めて望ましいと考えられる. しかし, 教科書などに書

うち椅子の回転軸に直交する成分) に関わるコリオリ力

かれている多くの実験, たとえば, 回転台上のボールの(車軸の上側と下側で逆向きになることに注意せよ) が運動からコリオリ力を見いだすことは, 運動と力の関係

もたらすものとしても説明できる（下図参照）.

（ニュートンの第二法則）が前提となっており, 直感的に初学者が納得することは容易でない. この困難に, コ

系は鉛直軸まわりに⾓速度 Ω で回転している。
⾞輪の微⼩部分（質量 𝑑𝑑𝑑𝑑)にはたらく
コリオリ⼒ 𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝑓𝑓𝑢𝑢* 𝑑𝑑𝑑𝑑 = 2Ω𝑢𝑢* (𝑑𝑑𝑑𝑑)

リオリ力がみかけの力（慣性力）の一種であることが加わり, 多くの混乱が生じているように思われる.

⾞輪は線密度 σ, 質量 2𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋,
慣性モーメント 𝐼𝐼 = 2𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋𝜋 𝑟𝑟 5 = 2𝜋𝜋𝑟𝑟 9 𝜎𝜎r

本発表では, 教室や一般家庭でコリオリ力を体感する

φ

ことができるいくつかの実験設定があることに注意を

コリオリ⼒のトルク M はhω

喚起し, その理解の増進の一助としたい.

𝑀𝑀

目標: 身近な実験で「体で感じる」「力」は本来, 物体の運動の観察以前に, 自分の体で感じとることができるはずのものである. 実際, コリオ
リ力と同様に慣性力でありながら, 加速度運動に伴う慣性力や遠心力は, 加減速あるいは曲線運動する乗り物の中で自分に働く力（あるいは体を支えるのに必要な力）として, 子供にも直感的に認識される. そこでコリオリ力についてもこれらの慣性力と同様に「体感」することを目指す. さらに, 学校等の教室や一般家庭でも安価で容易かつ安全に行えることを条件にする.

𝑀𝑀 = ∫ ℎ𝑑𝑑𝑑𝑑 = ∫ ℎ𝑓𝑓𝑢𝑢* 𝑑𝑑𝑑𝑑
56

= ∫7 𝑟𝑟 sin 𝜙𝜙 2Ω𝑟𝑟𝑟𝑟 sin 𝜙𝜙 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟= 2Ω𝜔𝜔𝜔𝜔𝜔𝜔𝑟𝑟 9 = Ω𝜔𝜔𝜔𝜔 = Ω𝐿𝐿と計算できる。
これは、いわゆる「ジャイロスコープの原理」に現れるもの 𝑇𝑇 = Ω × 𝐿𝐿 と等しい。

問題点は, 結果が必ずしも直接的でないので, 多少の説明を要すること, および, 装置の入手性や安全確保の点で, 一般家庭での実験がやや難しいことである. しかし教室では十分に可能であり, また針金を巻く等, 車輪の慣性モーメントを増す工夫をすれば, 実験者は少しの回転 (椅子無しに, 自分で向きを変えるなど) でも大きなトルクが得られ, 回転酔いすることなく明確に体感できるのは利点である. 定量的測定も可能である.

実験その 1: 回転椅子上で物を振り回す

回転系に対して静止した実験者が, 手に持った物体を直線運動させる. このとき, 物体に働くコリオリ力を手で感じることができる. たとえば実験者が回転する椅
子に座り, 手に軽く持った杖を頭上で振ってみると, 運動に伴って杖の速度に横向きに作用するコリオリ力を「手応え」として感じることができる. 問題点は, 回転
酔いのために長時間は実験ができないことである.

おわりに: 大きな回転台の必要性

実は, 最も直感的かつ有効な設定は, 大きな回転台（たとえば気象研究所の回転実験装置）の上で「直線的」に歩くことであり, これを回転台の「外」から観察すると, コリオリ力の起源 (例えば Feynman ほか,1961; 山岸,2013) を正確に理解することもできる. しかし, そのような回転台は, 各地の科学館等で散発的に作られつつも有効に活用されずに廃止されがちである. 危険性の実験その 2: ジャイロスコープの実験の再解釈「ジャイロスコープの実験」を回転しながら行い, 得られるトルクをコリオリ力に基づいて解釈する. たとえば, 車軸を延長した自転車の車輪を用意する. これを回転させて, 回転椅子に座らせた実験者に持たせる. その車軸を固定する努力を命じておき (特に, 傾けないよ
うに注意する), 椅子を回転させると, 車軸を傾けるトル
クを感じることができる.
このトルクは通常, 慣性系上において, 地球ごまの歳ために学校や児童公園などの回転遊具がほぼ全廃され,子供が回転を体感する機会が激減していることを考えると, 科学館や大学などで大型回転台を設置することは, フーコーの振り子と同程度に意義深いと考える.
参考文献

山岸 (2013): コリオリ力の「ユリイカ」一つの試み, 天気, 60, 85-88.

Feynman, Leighton, and, Sands (1961) : The Feynman Lectures on Physics, Vol.1, Section 19.4.

― 306 ―

A409
光音響効果を用いた温室効果実験装置（その２）
関隆則（日本気象予報士会）
１．はじめに
温室効果を理解すためには、太陽からの可視光が地面を加熱、地面からの赤外線放射、大気中の温室効果気体の赤外線吸収と赤外線放射のエネルギーの流れを実感できる実験が有効である。 年秋季大会 % で可視光から赤外線への変換と温室効果気体の赤外線吸収に関する実験を報告したが、気圧変化波形の再現性を改善することが課題であった。
実験装置は赤外線吸収・放射を光音響効果による
微小な気圧変化として確認するものである。



図  容器、シャッタ、黒色テープ、白熱電球

２．従来の実験装置の問題点
可視光をシャッタで断続し黒色テープに照射して赤外線を放射し、二酸化炭素を含む空気を加熱するが、黒色テープが光源からの赤外線を透過するため、「加熱された黒色テープからの赤外線」の条件を満たしていない。
３．改良版実験装置



図  差動増幅器とコンデンサマイク

電圧(V) 白熱電球の可視光で黒色テープ（両面カーボン紙）
を加熱し赤外線を放射させ、シャッタにより断続して温室効果気体を入れた容器に照射する。回転シャッタはほぼ °遮光、°照射、又は °遮光、
°照射する。シャッタの回転周期は約 ～ 秒。容
器内の気圧変化をコンデンサマイクで検出する。感度は 3D9 である。実験項目は  乾燥空気について測定。  二酸化炭素を定量（体積）を注入して測定。

1.5
-0.5

0

-2.5

5

10

時間(s)



電圧(V)

図  乾燥空気の気圧変化    図  実験装置の構成

1.5
-0.5
-2.5

４．実験装置の詳細
図  に各部の配置を示す。図  に気圧変化を測定するコンデンサマイクと信号処理部を示す。
５．実験結果 図  は乾燥空気に対する気圧変化である。図  は二酸化炭素  を注入した時の気圧変化を示す。二酸化炭素が赤外線を吸収し空気をあたためる事が確認できた。容器の壁を通して測定した黒色テープの放射温度はシャッタ RQRII で ℃℃、シャッタ窓と容器断面の比率は約  であった。図  の
気圧変化幅は 3D、温度変化に換算すると約 ×. であった。図  の波形の上部に傾斜はコンデ
ンサマイクの低域遮断特性によるもので、エネルギ
ーの蓄積を確認することはできなかった。

0

5

10

時間(s)


 図  二酸化炭素 注入による気圧変化

６．まとめと今後の課題
太陽光を吸収する地表に黒色テープを対応させ、温室効果気体の加熱を説明する実験ができた。今後、教材化と温室効果気体が吸収したエネルギーの蓄積についての実験を検討したい。
７．参考文献木村龍治、：高速道路と温室効果、天気、、
山本哲、：温室効果気体はどのようにして大気を暖めているのか－高速道路と温室効果」を読んで－、天気、、

― 307 ―

B401
日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）の理想化実験:Part I JPCZ の形成と構造
*渡邉

俊一・新野

宏（東大・大気海洋研）・Thomas Spengler (University of Bergen)

１．はじめに冬季の日本海上ではユーラシア大陸からの寒気が吹き出す際に、日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）と呼ばれる収束帯が形成される（浅井 1988）。JPCZ の形
成メカニズムとして、朝鮮半島の北方の山岳による寒気のブロック、朝鮮半島と日本海の海陸熱コント
ラスト、日本海の南北温度勾配などの効果が指摘されてきた（Nagata et al. 1986, Nagata 1991）。この結果
は、JPCZ 形成に海面からの熱・水蒸気フラックスが重要であることを示唆しているが、海面フラックス
そのものの効果はあまり調べられていない。また、
JPCZ の北側と南側にはそれぞれ風向に直交する筋状雲（T モード）と季節風に平行な筋状雲（L モード）が見られ、いずれも鉛直シアに平行なロール状
対流と考えられている。
（Eito et al. 2010）。しかし、
南北非対称な鉛直シアの形成要因は明らかにされていない。そこで本研究では、理想化実験を行うこと
で、JPCZ の構造と形成メカニズムを調べた。
２．実験設定理想化実験に用いた数値モデルは気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）である。計算領域は東西 3000km、
南北 2000km で水平解像度は 2.5km と 5km の 2 種類の実験を行った。東西の境界は開放条件、南北の境
界は摩擦のない断熱壁とした。乱流クロージャーモ
デルには MYNN モデル（Level3）を用い、水平解像
度 5km の実験では積雲パラメタリゼーションとして KF スキームを用いた。
JPCZ 再現のため、日本海の北西の海岸線を V 字型に単純化し、西側の陸地に標高 2000m のベル型の山を置いた（図 1 左）。海面水温は一様に 10°C、コ
リオリパラメータは北緯 40 度の値を用いた。このよ
うな環境に、
図 1 右に示すような成層をもつ、10m s−1の鉛直一様な西風を与えた。以上のような実験設定
で 120 時間の積分を行った。また、感度実験として
山岳を取り除いた実験（NoMt）、海岸線を図 1 中のII のように直線にした実験（Straight）、山岳を取り除き、海岸線を直線にした実験（NoMt_Straight）海面からの Flux を取り除いた実験（NoFlux）を行った。
３．結果
図 2 に水平解像度 2.5km の実験における計算開始
72 時間後の鉛直積算凝結水物質量を示す。山岳の風下側に明瞭な帯状雲が形成された。その北側では南西－北東方向の走向を持つ筋状雲が見られ、南側には東西方向の走向を持つ筋状雲がみられる。これらの特徴は現実の JPCZ ともよく類似している。水平解像度 5km の実験では、解像度が不十分なため筋状雲は再現できなかったが、JPCZ そのものや、南北非対称な鉛直シアの構造は見られたため、以降では5km 解像度実験の結果を示す。下層の温位分布（図3）をみると、海上の中央部に暖域が形成されており、その暖域が低圧部に対応している。この低圧部と基本場の南北気圧勾配の重ね合わせにより、北側では南北方向、南側では東西方向の等圧線がみられ、その間に生ずるトラフが収束線に対応している。また、
温度風平衡により、北側では南北風の、南側では東西風のシアが強まっている。
感度実験のうち NoMt、Straight では収束線が形成されたが、NoMt_Straight、NoFlux では形成されなかった。このことから、JPCZ の形成には、地形と海面
フラックスの両方が必要であることが分かる。後方
流跡線解析を行ったところ、山岳や海岸線の形状に
よって吹走距離の差が生じ、それにより領域の中央に流入する粒子と外側の粒子の間で海面フラックスによる加熱の差が生じ、領域中央に暖域が形成されることで収束線が形成されることが分かった。

図 1 理想化実験に用いた地形（左）と温位の鉛直分布（右）図 2 計算開始 72 時間後の鉛直積算凝結水物質量（kg m−2）。

図 3 計算開始 72 時間後の海面気圧（黒線）560m 高度の温位（シェード）、水平風（黒ベクトル）、3060m 高度水平風（グレーベクトル）。

― 308 ―

B402․•‣ 年 ‣‣ 月 ․… 日関東降雪の発生環境場‒
荒木健太郎（気象庁気象研究所）‒
1. はじめにに着目すると，降水開始時には関東北部中心2016 年 11 月 24 日，関東で降雪現象が発生した．本事例は に雪の昇華，南部中心に雪の融解や一時的に2016 年寒候期の初雪を各地で観測し，東京の 11 月としての は雨の蒸発により低温化していた(図略)．つ
初雪は 54 年ぶり，11 月の積雪は統計開始以来初めてだった． くばでは，前日から降水開始時にかけて移流
関東甲信で広く積雪したため，交通等への大きな影響があっ による低温化が明瞭で，降水開始直前には上た．本研究では関東で降雪に至った要因の把握を目的に，各 空から雪の昇華，それ以降は雪の昇華と融解
種観測・解析資料や数値実験結果から，大気循環場，総観・ による低温化が支配的だった(第 2 図)．
メソスケール環境場，関東の下層低温化メカニズムを調べた． 本事例では CAD や沿岸前線等のメソ環境場は伴わなかったが，総観スケールの下層寒
2. データと解析手法
気流入と南岸低気圧に伴う降水時の降水粒
関東降雪の発生環境場として，大気循環場は気象庁 55 年長
子の相変化に伴う非断熱冷却が関東で降雪
期再解析(JRA-55)，総観・メソ環境場は気象庁メソ客観解析，に適した環境場を形成したと考えられる．
地上・高層気象観測結果，レーダー観測結果等を用いて解析した．また，気象庁非静力学モデル(NHM)による数値実験を行い，下層低温化メカニズムを調査した．水平解像度は 1.5km，計算領域は関東甲信地方を覆う 1,425km 四方とした．初期値に気象庁メソ客観解析，境界値に気象庁全球モデルの予報値
を用い，11 月 23 日 3 時(JST)から 45 時間積分した．NHM の結果から温位時間変化率を定圧の仮定のもと気温時間変化率に変換し，物理過程毎に調査した．気温時間変化率は，移流(水平・鉛直)，境界層過程による乱流に伴う熱輸送，雲物理過程
による水物質の相変化(凝結・蒸発・昇華・融解)，放射過程(短波・長波)によるものの総和として扱える．これをもとに各過程の下層低温化への寄与の時空間変化を解析した．

3. 大気循環場，総観・メソスケール環境場の特徴
 北半球の大気循環場として，10 月からユーラシア大陸の地上で低温な状況が続いており，大陸上で発達したブロッキン
グに伴ってシベリア高気圧が発達していた(図略)．11 月にかけて北日本に度々寒気が流入しており，本事例でも 23 日から上空の偏西風蛇行に伴ってオホーツク海で低気圧が発達し，北日本から関東付近まで下層寒気が流入した．このような状況で本州南岸には南北に温度勾配を持つ傾圧帯が形成され，24 日に南岸低気圧が発生した(第 1 図)．24 日に関東に降雪をもたらした雲はこの南岸低気圧に伴うものであった．
 関東では 23 日夕方から地上の低温化が見られ，24 日未明～明け方の降水開始と同時にさらに低温化し，これに伴い相対湿度も増大した．24 日 9 時館野高層気象観測では 850hPaで気温－4.4℃と，地上降雪の十分起こりうる状況だった．本
事例では降雪期間中は関東の地上で北寄りの風が卓越しており，冬季南岸低気圧接近時に関東甲信地方で発生する
Cold-Air Damming(CAD)のような特徴を持つ海面気圧分布の見られる時間もあった．しかし，その継続時間は短く，ウィンドプロファイラ観測から北寄りの風の層の高度は約 2km
までと，典型的な CAD に伴う冷気層(1～1.5km)よりも厚かった．また，本事例では関東南海上も含めて沿岸前線は確認されなかった．

4. 降雪に至った下層低温化の要因

第 1 図 2016 年 11 月 24 日 9 時の気象庁メソ客観解
析による環境場．陰影は 850 hPa の気温(℃)，等値線は海面気圧(4hPa 毎)を表す．ベクトルは 850
hPa の水平風を示す．

NHM による数値実験では，実況より降水開始のタイミング
はやや早いものの，観測に近い降水分布，地上環境場が再現された(図略)．気温時間変化率の解析から，23 日夕方の関東
2 図 つくばにおける気温時間変化率(陰影; ℃h-1)の下層低温化は北からの移流による冷却が支配的で，総観ス 第と気温(等値線;
2℃毎，0℃と 10℃を太線)の高度時
ケールの下層寒気流入に伴うものであった．地上の気温変化
間断面図．矢羽は各高度における水平風を表す．

― 309 ―

B403

波動の分散関係は共振 (1) ?!
*吉﨑正憲・鈴木パーカー明日香 (立正大学)
1．はじめに固有振動数（ω0)をもつ振り子を強制振動数ωf で強制するとき，ω0≠ωf の解は sin，cos のモードで記述されるが，ω0＝ωf の解は上記の解のほかに時間とともに振幅が増加する強制解がある．物理学では，
これを共振という．
大気波動として，内部重力波，ロスビー波，赤道波などさまざまな波動がある．ここでは，コリオリ
パラメータｆ＝0 で安定成層の流体中に発現する内部重力波について，共振であることを示す．そのために，数値モデルによる実験を試みる．

の励起の様子を数値モデルで調べる（図２）．強制の関数形は原点の周りに sin kx･sin mz･sinωftで与える（図 3）．計算結果を図 4 に示す．図から，第 1 象限では，励起された内部重力波の波面が右上から左下へ動くのがわかる．ここで，ωf2＝N2/2
としてα＝45°となるようにしたが，実際励起された波面は約 45 度であり，予想通り，共振が起こったことがわかる．

2．ｆが0のときの成層流体中の運動－内部重力波
ｆが 0 のときの安定成層した流体について，水平方
向ｘ，高さ方向ｚとした二次元の場合を考える．そこでは内部重力波が自由解として表れる．大気安定度 N を定数として，（x，z，t）の物理空間における内部重力波に関する微分方程式から，exp { i(kx+mz-ωt) }（水平波数ｋ，鉛直波数ｍ，振動数ω）で記述すると，が得られる．この関係式は分散関係と呼ばれる．これから，波数ベクトル K＝（ｋ，ｍ）と群速度 cg＝（cg x，cg z）は直交することが導かれる．また群速度と流体粒子の運動は平行であることから，流体粒子の運動は波数ベクトルとは直交し波面と平行となることも分かる．
内部重力波の室内実験（Mowbray･Rarity 1967）から，励起される波面は強制域から発するような形で表れ，時間とともに矢印方向に動く（図１）．例えば，
第 1 象限では波面は上から下へ右向きに動き，ほかの象限は第 1 象限の鏡像関係にある．
ここでは，浮力を局所的に強制して，内部重力波

図 1．波面の時間変動．
矢印方向に波面が動く．

図 4．浮力（線，色）と（ｕ，ｗ）は流れのベク
トル．(a)T=11.6，(b)T=13.3，(c)T=15.1，(d)T=17．
3．議論・結論
内部重力波の分散関係は，物理学でいう共振に相当する．こうした予想は，大気波動すべてに応用できるはずである．今後ほかの事例についても応
用したい．

図 2．計算領域．強制域とダンピング領域を含む．

― 310 ―

図 3．浮力で与えた強制域

B404― 311 ―

B405

夏季九州におけ る 力学的ダウン スケーリング の 強降水継続時間 のバイアスとそれに関係 する総観場
玉 置 雄 大 ・ 稲 津 將 （ 北 大 院 理 ）・ Dzung Nguyen-Le・ 山 田 朋 人 （ 北 大 院 工 ）
評 価 を も た ら す 降 水 イ ベ ン ト は ”激 し い 雨（ 気1. は じ め に
降水特性は強度，継続時間，頻度で特徴付

象 庁 ）”の 継 続 時 間 の 大 き な 過 大 評 価 が 主 な 原

けられ，水循環への影響評価をする上でこれ因 で あ っ た (図 2)．こ の 結 果 は 従 来 の バ イ ア ス

らの特性を正確に推定することは重要である．

補正だと降水特性（層状性・対流性降水）がshifting and scaling（ Leander and Buishand

意図せず変化しうる可能性を示唆する．

2007）や quantile mapping（ Piani et al. 2009）(a) コ ン ポ ジ ッ ト 平 均 (梅 雨 型 )(b) 継 続 時 間 の 差に代表される従来のバイアス補正手法は降水
強度の平均や分布の補正を可能にする．しかし降水継続時間のバイアスに注目した研究はなく，継続時間バイアスの気象場依存性も不明である．そこで本研究では夏季九州の陸上において領域モデルの降水継続時間のバイア
スを気象場毎に推定した．

(c) コ ン ポ ジ ッ ト 平 均 (台 風 型 ) (d) 継 続 時 間 の 差

2006-2015 年 の 夏 季 (Jul-Aug) に お い て 解析 雨 量 （ RA ） を 使 用 し 九 州 陸 上 で 日 降 水 量30mm 以 上 か つ 同 イ ベ ン ト が 九 州 の 20%以 上領域で発生した日を抽出し，それらの日に対応 す る 日 本 の 南 西 地 域 に お け る JRA55 の 海
面 気 圧 （ SLP）， 850hPa 水 平 風 (UV850)， 相
当 温 位 (θe850 )を 入 力 値 と し て 自 己 組 織 化 マ ップ （ SOM） と K- means を 行 い 気 象 場 に 分 類
し た ．降 水 継 続 時 間 は 0.4mm 以 上 の 降 水 が 連

図 1㻦㻔a, c㻕㻌SOM で 分 類 さ れ た SLP（ hPa㻧コ ン タ ー ）㻘㻌
UV850（ 㼙㻌㼟 㻙 㻝 㻧矢 印 ） 㻘㻌 θe850 （ K㻧陰 影 ） の コ ン ポ
ジ ッ ト 平 均 ． 㻔b, d㻕㻌NHM と 解 析 雨 量 の 降 水 継 続
時 間 の 平 均 差 㻔NHM㻙解 析 雨 量 㻕㻚単 位 は hour㻚㻌

続 し た 時 間 と 定 義 し ,力 学 的 ダ ウ ン ス ケ ー リ
ン グ （ DDS） に は JRA-55 の 境 界 条 件 の 下 ，
気象研非静力学モデルを使用した．

2. 結 果 と 考 察
図 1 より降水継続時間のバイアスは，梅雨
前 線 型 の 場 合 ，九 州 西 部 で 過 大 評 価 し て い た ．
台風型の場合，九州南東部で大きく過大評価していた．どちらの気象場においても日降水量が多い地域で降水継続時間が過大評価して

図 2㻦台 風 型 㻔図 1c㻕に お け る 激 し い 雨 㻔時 間 降 水 30mm
以 上 50mm 未 満 㻕の DDS（ 黒 ） と RA㻔灰 色 㻕の 降
水 継 続 時 間 㻔hour㻕の ヒ ス ト グ ラ ム 㻚㻌おり，日雨量が小さい地域ではバイアスはほ

謝辞：本研究は文部科学省気候変動適応技術と ん ど な か っ た (図 略 )． 降 水 継 続 時 間 の 過 大

社会実装プログラムの支援を受けています．

― 312 ―

B406

平成 28 年台風第 16 号にともなう宮崎県北部での大雨について
加藤輝之（気象研予報）
１．大雨の概要
2016 年 9 月 19 日夜遅くから翌日未明に台風第 16 号の接近にともない宮崎県北部で大雨となり、日向では
24 時間降水量が 578mm に達した。降雨分布の特徴を
20 日 03 時までの 12 時間積算降水量（図１）で見ると、20 日 03 時の時点でも宮崎県北部は台風中心から200km 以上離れており、総降水量は台風中心付近（点線の楕円の領域）よりも多くなっている。本研究では、
このように台風中心から少し離れた場所で大雨になった要因について調査した。
２．大雨をもたらした降水システム
日向で特に大雨となったのは 19 日 21 時過ぎからで、3 時間積算降水量は 212.5mm に達した（図 2b）。この期間、日向灘では、積乱雲群が繰り返し発生して北西に進み、宮崎県北部に大雨をもたらしていた。日向では図 2a に示した A1～A4 など 5 つの積乱雲群の通過によって大雨となった。
各積乱雲群の構造を調べると、移動方向（北西）とほぼ直行する北東方向に、3 個程度の対流セル（積乱雲）で構成され、下流の層状性降水域も含めると 50km程度の長さになっていた。もっとも発達した積乱雲の水平スケールは 20km 以上で、雲頂高度は最大 15km 程度であった。
積乱雲が発生した日向灘の高度 2km 以下の大気下層には、北側の東よりの相対的に冷たい風と 20m/s 以上の南南東～南東からの暖気流入により 100km 程度の前線面が存在し、その領域で積乱雲が発生していた。また上空では 25m/s を超える南南西風場になっていた。
発生した積乱雲は前線面上を移動しながら、発達するにしたがって西風成分を持つ風の影響を受けたために、積乱雲群は北東方向の走向を持つことになった。
３．台風のアウターバンドの影響上述した複数の積乱雲群の通過で日向での雨が強まった期間に、台風のアウターバンド（雲バンド）が通過していた。発生したひまわり 8 号の中層水蒸気画像（図 3a）で見ると、19 日 18 時頃に台風の中心付近で発生した雲バンドが東北東進して、図 2a で示した積乱雲群が発生したタイミングで、宮崎県北部に達していた。この移動速度（～70km/h）は台風の移動速度（～
30km/h）よりもかなり速く、N2～10/s（N:Brunt-Vaisala振動数）および波長～12km としたときの内部重力波の位相速度に対応する。
雲バンドが台風中心付近の対流活動で発生した内部
重力波の可能性を確認してみる。鹿児島、油津、宮崎
では雲バンドが通過時に、0.2～0.5hPa の気圧低下が観測されている。気圧低下時に鹿児島では降水は観測されておらず、油津（図 3b）や宮崎では降水が観測されているが、非常に顕著な気圧低下をもたらすような強いものではなかったので、気圧低下は内部重力波にともなうものと考えられる。
以上から、内部重力波にともなう上昇流が少なからず宮崎県北部での大雨をもたらした積乱雲の発生・発達に寄与していたものと考えられる。

― 313 ―

図 1 9 月 20 日 03 時までの 12 時間積算降水量分布（解析雨量）と台風第 16 号の中心位置の経路.

図 2 (a) 19 日 21 時 30 分の高解像度降水ナウキャス
ト（解析）による降水強度分布、 (b) 日向での 10
分間降水量と積算降水量の時系列. 白抜き矢印は(a)で示した積乱雲群の存在期間、その中の塗りつ
ぶしは日向に降水をもたらした期間を示す．

図 3 (a) ひまわり 8 号の中層水蒸気画像の時系列．楕
円は大雨に関与したと考えられるアウターバンド．
(b) 油津の気圧と降水量の時系列．楕円はアウター
バンドが通過した期間．

B407

レーダ反射強度の鉛直構造から見た熱帯と中緯度における層状性降水過程の違い
小林和貴・*重 尚一・山本宗尚（京都大院・理）

1

はじめに

GPM 主衛星の運用開始によって、衛星搭載降水レーダの観測範囲は TRMM/PR の熱帯・亜熱帯域（N35°S35°）から中・高緯度（約 N65°-S65°）にまで広がった．熱帯のメソ対流系(MCS)層状域の上層における氷粒子の起源は対流域にある．対流域で生成・成長した氷粒子が水平風によって層状域に移流する (Houze
1989)．一方，温暖前線降雨帯の層状域では融解層より上層に浅い対流セル(generating cell)が存在し，そこで氷粒子が生成されることを示す観測結果がある(Houze et al. 1981)．従って，同じ層状性と分類される降水であっても熱帯・亜熱帯域の MCS による降雨と中・高緯度の温帯低気圧・前線に伴う降雨では降水過程が異なり，それによって降水の鉛直プロファイルに違いが生じると考えられる．本研究では，GPM 主衛星に搭載された Ku 帯降水レーダ(KuPR)の一周波
アルゴリズムにより層状性と判定された降雨を対象とした．2016 春季大会の発表(小林他, 2016)では融解層より下層を調べたが，今回は上層に着目し，有効レーダ反射因子 Ze の鉛直プロファイルの降水システム・地域（熱帯域と中緯度）による特性を調べた．

2

事例解析

図 1a,b はそれぞれ，熱帯 MCS と温暖前線降雨帯から得られた Ze の鉛直プロファイルである．縦軸は高さ，横軸は dBZe を表す．ブライトバンドより上層に注目すると，MCS と比べて温暖前線降雨帯では，降雨頂付近まで強い反射強度が到達している．BB 上端を基準にした 15dBZ 到達高度付近まで，21dBZ が到達している．この特徴的な鉛直構造は，温暖前線事例に広く見られ，融解層より上層の浅い対流セル(generating cell)に対応すると考えられる．
(a) 熱帯の MCS

315dBZ-21dBZ 到達高度の熱帯と中緯度の違い(a) 熱帯海洋層状性(b) 春季温帯海洋層状性(c) 熱帯海洋
対流性

データ数（log10）

図 2：15dBZ 到達高度と 21dBZ 到達高度の散布図．(a),(b)はBB 上端を基準にした高度，(c)は地表面を基準にした高度．

熱帯海洋の層状性降雨と比較して，春季の温帯海洋の層状性降雨は，対角線付近にデータが分布していることがわかる（図 2a,b）．このような分布は対流性降
雨から得られる分布（図 2c）と類似している．対流域
では，対流に伴う強い上昇流によって多量の凝結物が降雨頂付近まで持ち上げられることで，このような分布を示すと考えられる．春季温帯海洋の層状性降雨は，対流性と類似した分布を示すことから，春季の温帯海
洋上には融解層より上層に対流的な構造をもつ層状性降雨が広く分布していることが示唆される．温帯海
洋では，層状性降雨に対する深い対流性降雨の割合が極めて低いことから，この地域における層状性降雨の氷粒子の起源は，融解層より上層に存在する対流セルにあると推測される（図 3）．
中高緯度の層状性降雨は融解層より下層では地表に向かって雨水量が増加する鉛直構造をもつことも分かった(小林他, 2016)．中高緯度には，融解層より上層で氷粒子を生成し，下層で雨水量が増加する“能動的な”層状性降雨が広がっていると考えられる（図 3）．

(b) 温暖前線降雨帯
LH[K s-1]dBZe

図 3：春季温帯海洋に広がる層状性降雨の模式図．
図 1：層状性降雨の KuPR/Ze 鉛直プロファイル．(a)
赤道上の MCS．(b) 日本の南海上の温暖前線．

参考文献
Houze (1989), QJRMS, 115, 425-461.
Houze et al. (1981), JAS, 38, 639-649.

― 314 ―

B408
*166 による水蒸気の非一様性の度合いの推定と短時間強雨の関係について
小司禎教(気象研究所)
㻝㻚

はじめに㻌

㻌 大気中の水蒸気は，平均的には水平一様で高度とともに指数関数的に減少する．対流活動の活発な積乱雲周辺では，強い上昇流・下降流の影響により，水蒸気は時・空間的に激しく変動する．
無指向性のアンテナを用いる GNSS は，受信機の上空に円錐状に広がる空間に存在する衛星からの電波を観測するため，個々の衛星から解析された水蒸気量の違いは，観測点上空の逆円錐空間
内の水蒸気の空間変動を反映していると考えられる．Shoji (2013)は同時刻に得られた各視線水蒸
気 量 の 標 準 偏 差 を ， WVI （ Water Vapor
Inhomogeneity: 水蒸気非一様性）指数と名づけ，
積乱雲活動との関連を考察し，Shoji et al (2014)はGNSS 受信機周囲数キロメートルの範囲の水蒸

図１．㻝㻜 分間 㻝㻜㼙㼙 以上の降水を観測する前後各 㻞
時間の地上気象要素及び 㻼㼃㼂，㼃㼂㻵 の変化．㻞㻜㻝㻢 年
㻣㻙㻝㻜 月の地上気象観測点と 㻝㼗㼙 以内に位置する㻳㻺㻿㻿 観測点における 㻟㻟 事例の平均．㻝㻜 分後の 㻝㻜
分間降水量が 㻝㻜㼙㼙 以上となった時間を横軸の 㻜（ゼロ）とした．左縦軸は 㻼㼃㼂，右縦軸は気圧（㻙㻥㻥㻜 した値），気温，比湿，㼃㼂㻵（㻝㻜 倍した値）のスケール．㻌

気分布を詳細に解析する手法を提案した．
今回，30 秒間隔で WVI を解析し，2016 年 7 月
について，10 分間降水量との対応を調査した．

２．距離１㼗㼙 以内の気象観測データとの比較㻌
国土地理院の GEONET 観測点が 1km 以内の近距離にある気象庁の地上気象観測点 22 地点を選
び，2016 年 7-10 月の間，直前 2 時間の総降水量が 10mm 未満で 10 分間降水量 10mm 以上を観測した時刻の前後各 2 時間の地上気象要素と GNSSPWV，WVI の時系列を調べた．地上気象は 1 分
値，GNSS は 30 秒間隔で解析を行った．33 事例の平均(図 1)から，
強雨発生 30 分程度前から WVI
指数の増加が顕著であることがわかる．

図 㻞．㻞㻜㻝㻢 年 㻣 月 㻝㻠 日 㻝㻤 時 㻡㻡 分の 㼃㼂㻵 の分布．△は各 㻳㻱㻻㻺㻱㼀 点、陰影は 㻳㻱㻻㻺㻱㼀 点の 㼃㼂㻵 を内挿による 㼃㼂㻵㻞㼙㼙 以上の領域。太線は，レーダー降水強度㻡㻜㼙㼙㻛㼔 の等値線．㻌

図 2 には 2016 年 7 月 14 日 18 時 55 分のレー
ダー降水強度と WVI の分布を示す．この日，寒気の影響で関東各地で雷雨となり，降雹や突風も観測された．横浜(47670)では 19 時 10 分と 20 分に，15.5mm と 22.0mm の 10 分間強雨を観測している．GEONET 横浜（3032）は横浜地方気象台から 300m 程南東に位置している．強雨域進行方向（南東）前面の WVI が 3mm 以上の大きな値を示している．
 図 3 は，GEONET 点と 1km 以内に位置する
AMeDAS の 152 組の 10 分間降水量と WVI の頻度を示す．直前 2 時間の降水量 0mm の場合に限定している．WVI が 4mm を超えると，1%以上の頻度で，その後の 10 分間降水量が 5mm を越えている．全サンプルから計算した頻度は 0.004%であり，WVI が積乱雲に伴う水蒸気の非一様性の度合いを表現していることが示唆される．

図 㻟．㼃㼂㻵 の値と，その後 㻝㻜 分間の降水量の関係．㻞㻜㻝㻢年 㻣 月．㻳㻺㻿㻿 点と 㻭㻹㼑㻰㻭㻿 点の距離が 㻝㼗㼙 未満．直前の 㻞 時間降水量が 㻜㼙㼙 の場合．灰線は 㻝㻜 分間降水量 㻡㼙㼙 を越える頻度（㻑）．㻌
Shoji, Y. et al, 2014: Estimation of Local-scale Precipitable Water
Vapor Distribution Around Each GNSS Station Using Slant Path
Delay. SOLA, 10, 29-33.
Shoji, Y., 2013: Retrieval of Water Vapor Inhomogeneity Using theJapanese Nationwide GPS Array and its Potential for Prediction ofConvective Precipitation. J. Meteor. Soc. Japan, 91, 43-62.

― 315 ―

B409

*30'35 潜熱加熱スペクトル推定のための中緯度参照テーブルの作成：
気象庁 /)0 データの解析
横山千恵・高薮縁・濱田篤（東京大学 $25,）・重尚一・山本宗尚（京都大学）・
・幾田泰酵（気象庁数値予報課）
山地萌果（-$;$(25&）

１．はじめに
３．結果と考察
積雲対流に伴う非断熱加熱は、熱帯域では、地 まず、対流性降水については、6KLJHHWDO
表面で得た太陽放射加熱を大気に再分配する役 と同様、降水頂高度を参照値としたテーブ割を持つ。一方、中緯度でも、積雲対流の潜熱加ルを作成した（図略）。NP に降水頂を持つ降熱は、温帯低気圧の急発達に重要な役割を果たす
水が最も強く、潜熱加熱の振幅も大きいのに対し、（例えば、5RHEEHUDQG6FKXPDQQ）。そのたより高い降水（!NP、全体の約 ）は比較
め、観測データに基づく全球規模の潜熱加熱プロ的弱い。これは、降水頂高度と共に降水強度が強
ファイル推定は、大気現象の理解に不可欠である。 まる *30.X 帯レーダ観測と異なっており、今後本研究では、全球降水観測（*30）衛星搭載の の検討課題である。
周波降水レーダ（'35）を用いた非断熱加熱プロ
 一方、層状性降水については、雲底高度（=&%）
ファイルの推定を目的とする。
と  度高度（=&）との位置関係により潜熱加熱
熱帯・亜熱帯域の降水に対しては、6KLJHHWDO
プロファイルが異なることに着目した。基本的に が、熱帯降雨観測（7500）
は、雲底の上（下）で凝結（蒸発）に伴う加熱（冷衛星搭載の降雨レーダによる潜熱加熱プロファ
却）が起こる。これに融解・昇華に伴う冷却を加イルのスペクトル推定（6/+）アルゴリズムを開味すると、=&=&% の場合は、雲底の下で強い冷発した。6/+ アルゴリズムでは、*RGGDUG&ORXG
却が生じる。=&≧=&% の場合は、凝結加熱と融解(QVHPEOH0RGHO を用いた 72*$&2$5( 域の降水シに伴う冷却とにより、=& 以下でも雲内ではわず
ステムの数値シミュレーションデータから作成
かな加熱もしくは冷却となる。
した、降水タイプ別の参照テーブルを用いる。対さらに解析・検討した結果、上述の層状性降水
流性降水および浅い層状性降水には降水頂高度の潜熱加熱プロファイルの違いは、基本的にはを参照し、深い層状性降水には融解層高度での降=& 以下の降水が下方減少（'RZQZDUGGHFUHDVH
水強度を参照して非断熱加熱を推定する。
'' か、下方増加（'RZQZDUGLQFUHDVH',）かに
しかしながら、中緯度域については、降水シス
よって判別できることが分かった。図  に、降水
テムの特性が熱帯域とは大きく異なるため、このが最大となる高度（層状性降水では =&% とほぼ対アルゴリズムをそのまま適用できない。本研究で応）での降水強度を参照値とした層状性降水の潜は、気象庁の局地モデル（/)0）データを利用し、熱加熱プロファイルを示す。''、', とも、雲底で中緯度海上の非断熱加熱プロファイル推定用のの降水強度と共に、雲底の上で加熱が強まってい参照テーブル作成のための解析を行う。
る。一方、雲底の下での冷却は '' で顕著に大きく、'' と ', の違いを良く表している。
２．データと解析方法
今後は、低気圧以外の事例の解析も行い、参照 年の =、=、= にテーブルを改良していく予定である。
おける気象庁 /)0 による日本付近の温帯低気圧事

例データを解析した。予報時間は  時間である。

まず、雲凝結物の混合比、落下速度、大気の密度から  次元降水フラックスを計算した。
このとき、衛星観測と整合するよう鉛直流は考慮しない。次に、以下の  手順で、降水を対流性層状性その他に分類した。即ち、①地表降水強度による分類（&KXUFKLOODQG+RX]H）の後、②雲水混合比と鉛直流により再分類（7DRHWDO）した。さらに、衛星全球降水マップ（*60D3）アル
ゴリズムで用いられている月別の降水レジーム
分類マップを用い、中緯度域と熱帯域とを分離した。
その後、中緯度海上の各降水タイプに対する降水・潜熱加熱プロファイル特性の解析を行った。
データは、'35 の鉛直解像度と同じ P 間隔に
図 （D）''、（E）', タイプの層状性降水の参照テーブ
内挿した。
降水頂高度の閾値は PPK である。 ル。色は潜熱加熱率（.K）。横軸最大降水高度（=30$;）での降水強度、縦軸：=30$; からの相対高度。

謝辞：本研究は、-$;$300WK-5$の支援により実施された。
― 316 ―

C401

放射性物質の大気拡散に関する福島の教訓と課題＊

渡邊 明（福島大・理工）

１．はじめに
東日本大震災に伴う東京電力福島第一原子力発電事故が発生し 6 年が経過した。新規制基準の適応により，地震や津波対策が一定進められたり，原子力災害対策指針の見直しにより避難計画などが変更されたりしているものの，必ずしも福島の教訓が生かされたものにはなっていない。ここでは，避難計画など大気拡散モデルの利用に関わる福島の教訓について報告する。
２．避難経路や場所の決定
避難指示は国から出されるものの，具体的な避難行
動計画は自治体に委ねられている。今回の福島原発事
故では，発生源の情報が公表されないまま，国から 3
月 11 日 21 時 23 分に半径 3 ㎞圏内，12 日 5 時 44 分に10km 圏内，19 時 4 分に 20km 圏内に避難指示が出されたが，12 日早朝から原発で働いている人からの危険情報が出され，自主避難が始まっている。特に，浪江町
では20km 圏外避難に対して，
同町内の北西方向28.5kmにある津島支所に 8 千人が避難した。この結果高線量率域に滞在することになり，原発から放射性物質が多量に放出された 15 日から二本松市への避難が始まったものの 23 日まで滞在し，他の自治体避難者の 10 倍以上の被ばくを受けた。避難場や避難ルートの選択には放射能汚染分布や発生源情報が重要である。現在の避難計画では「事故発生時に放出量を正確に知ることが不可能なため，避難体制は単純で機械的に行い，事故が発生したら5㎞のPAZは直ちに避難，
5-30㎞のUPZ
は屋内退避と決めて数値予測などは必要ない」としているが，発生源情報は現場の線量率変動でも推計でき，
その発生源情報を用いて大気モデルを使用することで，高濃度プリュームの通過時の行動や，食物，飲料水に対する警戒が可能になり，被ばく低減に活用できる。
３．屋内退避問題
福島原発事故では，
国から3月15 日9 時40 分に20km
から 30km 圏内に屋内退避指示が出されたが，4 月 22
日に緊急時計画的避難区域（飯館村など）と緊急時避難準備区域に変更されるまで 38 日間屋内退避指示が継続した。この指示の下でどのように生活するのか，
その生活支援体制も含めて明確にはなっていない。本
来放射性物質が地表に沈着してしまえば，屋内退避は遮蔽効果のみで，屋内退避の主体は吸引被ばくを防ぐことである。それには放射性プリュームの通過を避けることが課題になる。今回の事故ではいわき市平で 3
月 15 日４時に 23.72μSv/h を記録しているが，9 時には 2.59μSv/h まで減少した。一方，福島市では同日

19 時 30 分に 24.08 μSv/h まで上昇し，そのまま高線量率が持続した。平のケースは高濃度放射性プリュー
ムの通過で，乾性沈着したためプリューム通過後線量率は減少したが，福島市では降水開始と一緒に高線量率が出現し，高濃度プリュームの通過というより，拡降水によって鉛直積算されて，散された放射性物質が，地表に沈着して高線量率が出現したと考えられる。平の例は発生源情報とモデルによって吸引被ばくを大きく低減できることを示すものである。
４．汚染実態の把握
福島原発事故で広域放射能汚染の実態を最も早く示したのは，3 月 23 日に発表されたアメリカエネルギ
ー省（US DOE&NNSI）の航空機観測結果である。その後福島大学では 2ｋｍ格子での観測を実施して分布状況を示したが，情報公開が自治体や住民に不安を及ぼすとの観点から，自治体の了解の下で公表する手続きを行ったため，一般公開は 6 月 17 日まで延期された。しかし，浪江町津島に避難していた人を避難させる大きな力になった。基本的には福島原発事故を受けて航空機計測が確立されているので，空間分布を知る方法としては航空機サーベーが大きな力になると考えられるが，常時モニタリングポストが 20km に 1 地点程度では
福島原発事故の高線量域（幅 4km,長さ 40km）を認識す
ることは出来ない。大気モデルの活用とその結果に基づく実測値による検証を組み合わせることによって，精度の良い汚染分布が作成できる。大気拡散モデルは
福島原発事故でもその有用性が示され，その後進化もしてきたが，使用体制の確立に問題が残る。
５．除染と再飛散問題
除染は放射性物質を物理的に取り除くことで確実に線量率が低下するが，低下率は必ずしも一様ではない。汚染の状況，除染の技術等によって大きく異なっている。今回の事故では最も高線量率を示す側溝等が後回しになり，
ようやく 2016 年度から開始されている。
その一方で，高線量率域では除染しても低下しない実態がある。
その多くは除染しない森林域を含む地域で，その降下を明確にするには明確な汚染分布にあわせて，移行過程の理解が不可欠である。高線量率域での線量率低下はどの地点も約 30 年で 0.04μSv/h に戻るが，降下量は元の 10mBq/m2・month に戻るには 1200 ヶ月を要する観測結果がでている。Cherinobuiri の時は 4 ヶ月
で元の戻り，それに比べて長期間低下しないのは高線量率域からの汚染の再飛散と原発事故現場から現在も続く放射性物質の放出であると考えられる。

― 317 ―

C402
福島原発事故直後における大気環境常時測定局のテープろ紙中の放射性核種分析データから明らかになったこと*鶴田治雄(RESTEC)、大浦泰嗣・海老原充(首都大)、大原利眞(環境研)、森口祐一(東大院工)、司馬
草間優子・荒井俊昭(東大大気海洋研)、松本伸弘・山田裕子・中島映至(JAXA/EORC)
１．目的：日本の各自治体が管理・運営する大気環
境常時監視網の SPM（浮遊粒子状物質）測定局で使用されている、テープろ紙に採取された SPM 中の放射性セシウムを、2012 年から Ge 検出器で測定している。そのデータを用いて、東北地方南部と関東地方南部の 99 地点(図 1)で、2011 年 3 月 12-23 日の 1 時間毎の Cs-137 濃度の空間分布を作成した。
そ の 解 析 結 果 (Tsuruta et al., 2014) と デ ー タ 集(Oura et al., 2015)の論文は、UNSCEAR（原子放
射線の影響に関する国連科学委員会）の 2015 年と2016 年の白書で、「今後の大気中への放出・拡散・沈着の分野で必要な研究に大きな貢献をする出版物」と評価された。また、これらのデータは、放出率や大気輸送モデルのシミュレーション結果との比較検証データとして利用され始めた(Yumimoto etal., 2016; Nakajima et al., 2017)。今回は、これまでのデータ解析で何が明らかになったかをまとめた。
２．プルーム/汚染気塊：(1)Cs-137 濃度のピークが、どの地点でいつ、どのくらいの時間継続したかが明らかになった。(2)それにより、Cs-137 の高濃度のプルーム(P)が少なくとも 9 回観測された(表 1)。(3)
これらのピーク時間帯と、国・自治体のモニタリン
グポストで測定された空間線量率のピークの時間帯と比較して、よく一致していたことがわかった。
３．時空間分布と輸送経路：(1)Cs-137 濃度の時空間分布図に気象庁 GPV データの 1000hPa の風向
風速を重ねることにより、汚染気塊の輸送経路が明らかになった。(2)新たなプルーム(3 月 16
日午前中に関東東部沿岸域を通過した P4 と 3
月 20 日午後に関東中部に到達した P7)の存在が、初めて明らかになった。(3)これまでよくわからなかった原発から北方への輸送状況が、複数のプルーム(P1,P3,P5,P6,P8)の存在から明らかになった。
４．土壌沈着量との対応：(1)関東地方の茨城県南部と千葉県東葛地域の相対的に沈着量の多い地域(図 1の D1)は、降水が観測された 2011 年 3 月 21 日の大気積算 Cs-137 の高濃度地域と良く対応した。これ
はプルーム(P9)が到達したときにその地域を含む広範な地域で降水があったためである。(2)福島県での両者の対応はあまりみられなかった。(3)宮城県北部と岩手県南部の沈着量の多い地域(D2)付近の 3 月
20 日の SPM 濃度は非常に低かった。これは、汚染気塊(P8)が南側から上空を輸送され、その後の降水によりその地域に沈着したためと推測される。

薫・

５．気象場との関係：大気の鉛直構造、特に逆転層の存在と、局地気象、特に浜通り沿岸域での海風とが、地上濃度へ大きな影響を与えていた。
６．炉内/放出事象：3 月 12-13 日の P1 と 3 月 15日の P2 と P3 は、各 1,2 号機由来である。一方 3 月
16 日の P4 は、2 号機と 3 号機の複合と推測されているが、まだよくわかっていない。
７．今後の課題：(1)モデルのシミュレーション結果との比較検討を引き続き行う。(2)他で測定された放射性核種データなどを含めて総合的に解析して、炉内事象と大気中への放出過程をさらに考察する。(3)
被ばく線量評価のために、テープろ紙中の I-129 を測定して I-131 を推定する。(4)、さらに多くの SPM
地点で Cs-137 の分析を継続中で、事故直後の農作物被害との関係も解析する。
謝辞：事故後の SPM 計使用済みテープろ紙を提供
してくださったすべての自治体に、深く感謝します。
この研究の一部は、環境省と原子力規制庁の委託事業 で 実施 した 。 また 現在 、 文科 省科 学 研究 費のISET-R、環境省総合推進費課題「5-1501」で実施中。

図 1(左)MEXT による Cs-137 土壌沈着量分布。(右)SPM 計
テープろ紙を分析した 99 地点(東北南部と関東南部)。
表 1 福島第一原子力発電所の事故直後に放射性プルー
ム(P)が輸送された日と地域(2011 年 3 月 12-21 日)
No.

日(2011 年 3 月)

地域
福島県
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 浜通り北部 中通り 首都圏
P1 ● →
●
P2
●
●
P3
● →
○
●
P4
●
●
P5
●
●
P6
●
●
P7
○
○
P8
● →
●
○
P9
●
●

注：矢印はプルームが翌朝まで存在したことを示す― 318 ―

C403

大気モデル相互比較に基づく福島原発事故起源の 137Cs の動態解析*森野悠 1, 北山響 1, 滝川雅之 2, 中島映至 3, 速水洋 4, 永井晴康 5, 寺田宏明 5, 斉藤和雄 6,
新堀敏基 6, 梶野瑞王 6, 関山剛 6, Damien Didier7, Anne Mathieu7, 大原利眞 1, 鶴田治雄 8,9,
海老原充 10, 大浦泰嗣 10,柴田徳思 11 (1 国立環境研究所, 2 海洋研究開発機構, 3 宇宙航空研究開発機構,
電力中央研究所, 5 日本原子力研究開発機構, 6 気象庁気象研究所, 7Institut de Radioprotection et de Sûreté
Nucléaire, 8 リモート・センシング技術センター, 9 東京大学, 10 首都大学東京, 11 日本アイソトープ協会)

4

はじめに
福島第一原発事故以降、放射性物質による環境への影響を見積もるために、様々な機関によって大気シミュレーションが実施されて、放射性物質の動態把握・放出量推計・影響評価などに貢献してきた。一方、被ばく量推計などのセンシティブな問題に大気モデル結果を活用するうえでは、その不確実性を把握する必要がある。一般にモデルの再現性や不確実性を把握するうえでは複数モデルによる相互比較実験が有用であり、これまで
気候モデルや大気汚染モデルなど様々な分野において実施されてきた。
本研究では、Tsuruta ら(2014)によって得られた
広域における１時間ごとの 137Cs 大気濃度の観測
データを基にモデル相互比較を実施した。本相互比較実験によってモデルの点源放出プルームに対する再現性や不確実性を明らかとするとともに、アンサンブル平均の有用性や今後のモデル改
良に資する知見を得ることを目的とする。
研究手法
日本学術会議(2014)で実施した領域大気モデル
相互比較実験に提出された計算結果を基に、７機関のモデル計算結果を比較した。比較対象として
Tsuruta ら(2014)が取得した 137 Cs 大気濃度データ、および航空機モニタリングにより得られた積算
沈着量データを用いた。
結果と考察
福島第一原発事故起源の 137Cs プルームとして、

Tsuruta ら(2014)及び Nakajima ら(2017)らは大気濃度の時空間分布を基に９つの事例を特定した。本
研究では、これらのプルームごとにモデル再現性を評価した(図)。これらは、2011 年 3 月 12 日－
13 日(プルーム 1, 以下 P1), 3 月 15 日－16 日(P2,P3, P4)、3 月 18 日－19 日(P5, P6)、3 月 20 日－
21 日(P7, P8, P9)に東北地方南部或いは関東地方に到達していた。
モデルによる実測再現性は P2 で最も高く、FA5(モデルが実測値を factor 5 以内で再現した割合)が 10－60%ほどで、続いて P1、P3、P8 では
FA2 が 0－25%ほどだった。内陸部の広範囲を覆う P2、P3、P8 に対しては、いずれのモデルも比較的再現性が良かったのに対して、沿岸部で局所的に通過する P4、P5、P6 では全体的にモデルの再現性は悪かった。また、７モデルのアンサンブ
ル平均は概ねいずれのプルームにおいても平均以上の実測再現性を示しており、点源放出プルー
ムのシミュレーションにおいてもアンサンブル
平均の有用性が示された。
なお、当日は大気濃度と沈着量の再現性の整合性についても示す予定である。
謝辞：本研究の一部は環境省の環境研究総合推進費（5-1501）により実施された。
参考文献
Nakajima et al., PEPS, 4:2, 2017.
日本学術会議, 報告, 2014.
Tsuruta et al., Scientific Reports, 4:6717, 2014.

図．放射性プルーム (137Cs 観測値が 10 Bq m-3 以上)の通過時における、137Cs 平均濃度の実測値とモデル
計算値(左図)、及び各モデルが実測値を factor 2, 5, 10 で再現した割合(それぞれ FA2, FA5, FA10。右図)。

― 319 ―

C404
数値モデルによる移流拡散予測の相互比較実験*岩崎俊樹（東北大）、中島映至（JAXA）、渡邊明（福島大）、鈴木靖（日本気象協会）、近藤裕昭（産総研・
日本気象協会）、森野悠（国環研）、寺田宏明、永井晴康（JAEA）、滝川雅之（JAMSTEC）、関山剛（気象研）
１．はじめに
原子力災害等の緊急時における数値モデルの活用策を検討するために、移流拡散予測の相互比較実験を行った。比較の対象は放射性物質の地上付近の濃度および気柱全体の鉛直積算値とした。災害時、前者は吸引に伴う内部被ばくを、後者は湿性沈着に伴う内部・外部被ばくを、それぞれ軽減するための情報として活用が期待される。
検証期間は福島第１原子力発電所事故後に、最も深刻な地表汚染が発生したとされる、3月15日00時
JSTからの39時間と3月20日06時JSTからの39時間を選んだ。検証には下層でプルームが通過したとみられるいわき市、および降水による湿性沈着が発生した福島市と柏市で得られた空間線量率の地上モニタ
リングデータを利用した。
２．モデルと検証方法
予測比較実験に参加した数値モデルは次の３つであ る ：（ 1 ） 国 立 環 境 研 究 所 NIES の 計 算 に よ る
WRF-CMAQ［Morino et al. 2011］、（2）日本原子力
研究開発機構JAEAの計算によるWSPEEDI-II［Terada
et al. 2012 ］、（ 3）気象研究所 MRIの計算による
NHM-Chem［Sekiyama et al. 2015］。実験ではこれ
らのモデルに以下の条件を与えた。
（a）単位時間当たり放出量は一定値とする。これは緊急時に正確な放出率を知るのが難しいことを考慮した設定である。また、放出量を一定とすることは最悪シナリオに相当する。
（b）湿性沈着は起こらないと仮定する。これは汚染物質の鉛直積算量がその時点での最大可能湿性沈着
量となることを意味する。また、湿性沈着プロセスのモデル誤差の影響を避け、最悪シナリオを想定するためである。
（c）初期値を与えた後の気象場は予測データ（気象庁メソGPVもしくは独自予測結果）を用いる。
３．結果と考察
濃度、鉛直積算値とも予測にはばらつきがあり、正確な放出情報が得られたとしても絶対値の利用は避けるべきである。しかし、時空間分布の予測情報
は誤差を考慮すれば整合的であり、被ばく軽減に活用できる（第１図）。また、マルチモデルの情報は予測の不確実性を知るうえで有益である。詳細は当日発表する。
謝辞
本研究はMEXT科研費24110003の助成を得て実施した。

参考文献
Morino et al., GRL, 38, L00G11, 2011.
Sekiyama et al., JMSJ, 93, 49–64, 2015.
Terada et al., JER, 112, 141–154, 2012

第１図 ３つのモデルで予測計算した放射性物質の（a）相対濃度（10-13 Bq/m3）経度−高度断面図、（b）大気上端から地表面までの鉛直積算量相対値（10-11 Bq/m2）。断面図上の△は福島市の位置を表す。3月15日19時は福島市近辺
で湿性沈着により空間線量率が上昇した時間帯だが、プルームは地上にはほとんど存在せず上空1000m辺りに中心部が位置している。なお、JAEAは東経142°付近で計算を打ち切っているためコンターが一部欠けている。

― 320 ―

C405

福島第一原子力発電所事故の放出量推定と被ばく評価における大気拡散シミュレーションの活用*寺田 宏明 1、永井晴康 1（１日本原子力研究開発機構）
1. 緒言
2011 年 3 月 11 日に発生した福島第一原子力発
電所事故に際し、当研究グループでは様々な事故対応活動を実施してきた。特に、事故後早期から、緊
急時環境線量情報予測システム SPEEDI (System for
Prediction of Environmental Emergency Dose
Information) 及びその世界版 WSPEEDI (Worldwide
version of SPEEDI) による大気拡散シミュレーションと環境モニタリングを組み合わせることで、大気中への放射性物質の放出量の推移を推定してきた。この成果は国内外による被ばく評価で利用されてきた。
本発表では、これら一連の活動、最近の新たな取組
み、及び今後の展開について述べる。

3. 被ばく評価
旧原子力安全委員会は、事故初期段階の放出量推定値（後の Chino et al. 2011）を用いて、SPEEDI に
よる公衆の甲状腺被ばく線量を試算し、評価結果を2011 年 3 月 23 日に公表した。その後改訂された放出量推定値（Terada et al. 2012）は、世界保健機関
WHO により被ばく評価に利用され、国連科学委員会（UNSCEAR）による被ばく評価においても、当時最も環境モニタリングを説明可能な放出量として採用された（UNSCEAR, 2013）。国内では、大気拡散シミュレーション結果の被ばく評価への活用も進められている。事故初期の放射性ヨウ素の吸引による内部被
ばく線量は、実測に基づく評価が困難である。また、外部被ばく線量の正確な評価には、地表沈着量だけでなくプルーム通過時の大気中濃度も必要だが、実測値は十分でない。これに対応すべく、
平成 24 年度から環境省により進められている「原子力災害影響調査等事業（放射線の健康影響に係る研究調査事業）において、WSPEEDI の大気拡散シミュレーションにより再構築した放射性核種の大気中濃度及び地表沈着量の時間空間分布が、住民の行動パターンと組み合わせた被ばく評価に活用されている（環境省, 2017）。

2. 放出量推定
事故当初、電源喪失等により排気筒モニタは動作せず、炉内事故進展解析により放出量を計算予測するための旧原子力安全・保安院の緊急時対策支援システム ERSS もプラント情報が入手できず機能していなかったため、大気中への放出量は全く不明であった。そこで旧原子力安全委員会と協力し、SPEEDI及び WSPEEDI による単位放出率（1Bq/h）を仮定した大気拡散計算結果を、放出核種の大気中濃度や空間線量率等の環境モニタリング値と比較することで、
3 月 12 日から 4 月 5 日までの放出量の推移を逆推定した（Chino et al. 2011）。その後、モニタリング値の増加や計算モデル改良に伴い、放出量推定値（図 1）の改訂を重ねてきた（Terada et al. 2012; Katata et al.
2015）。また、最近の新たな取組みとして、環境データに基づく解析と炉内事故進展解析との融合解析が進められようとしている。この一環として、炉内の 134Cs/137Cs インベントリ比が 1～3 号機で異なることを利用し、地表沈着した Cs 同位体比
図 1. Katata et al. (2015) による大気放出量推定値の測定値と、放出期間を限定した大気拡散シミュ
レーションによる測定地点への沈着時期の解析[参考文献]
Chino M. et al., J. Nucl. Sci. Technol. 48. 1129-1134 (2011)から、各汚染地域の形成にいつどの炉からの放出
Terada H. et al., J. Env. Radioact. 112, 141-154 (2012)が寄与したかを推定した（Chino et al. 2016）。これ
UNSCEAR, UNSCEAR 2013 Report (2013)
により、3 月 12 日午後は 1 号機、3 月 12 日深夜
Katata G. et al., Atmos. Chem. Phys., 15 1029-1070 (2015)～15 日朝は 2 号機、3 月 15 日夜は 2 号機と 3 号
Chino M. et al., Sci. Rep. 6, 31376 (2016)
機が主に寄与し、3 月 20 日中に主な放出が 3 号機
環境省, 原子力災害影響調査等事業報告書（2017）から 2 号機に変化したことが推定された。

― 321 ―

C406
AMeDASおよびNTTドコモ地上風観測値のデータ同化が移流拡散シミュレーションの再現性に与える影響*関山剛・梶野瑞王・國井勝（気象研究所）
１．背景
大気組成を再現･予測するための移流拡散シミュ
レーションには通常、気象場の格子点データ（GPV）
が入力値として必要であり、一般には天気予報などの数値計算の際に作成されたものが使われている。
その作成過程においてデータ同化される気象観測値
は適宜取捨選択されており、使われないデータも多い。例えば、気象庁の全球数値予報システム（全球GPV を作成）やメソ数値予報システム（日本域のGPV を作成）では陸上の地上風観測値が全くデータ同化されていない［気象庁 2015］。
しかし AMeDAS や NTT ドコモ環境センサーネッ
トワークにおいては数多くの地点で地上風観測が続けられている。また、地上風データは境界層における移流拡散シミュレーションに大きな影響を与える
情報を含んでいる可能性が十分にある。時間・空間
代表性の小ささゆえに数値天気予報で地上風の情報が使われることは少ないが、境界層内の移流拡散シ
ミュレーションにおいても地上風の情報が不用かど
うかはこれまで詳細に検証されたことはない。
２．データと解析手法
そこで我々は 2011 年 3 月の福島原子力発電所事
故によって放出された放射性セシウムをトレーサーとして用いることにより移流拡散シミュレーションの精度を検証した。地上風データ同化の影響を見る
ため、JMA-NHM と LETKF によるデータ同化シス
テム［Kunii 2014; Sekiyama et al. 2015］を使って独自に 4 種類の GPV を作成し、移流拡散実験を実施した。気象庁の数値予報システムで実際に使われた気象観測値のみをデータ同化した実験①、それに AMeDAS 地上風データ（関東甲信越および東北南部地域に約 200 地点）を加えた実験②、AMeDAS
ではなく NTT ドコモ地上風データ（上記地域で 47地点を選抜）を加えた実験③、AMeDAS と NTT ドコモ両方の地上風データを加えた実験④である。
JMA-NHM の水平解像度は 3km、LETKF のアン
サンブルメンバー数は 20 とし、モデルドメインの外部境界条件は気象庁全球予報値から得た。また、
放射性セシウムの濃度観測値には Oura et al.［2015］の地表 SPM フィルタテープ（関東および東北南部
で明瞭にプルームの到達時刻が確認できる 40 地点を選抜）のデータを利用した。移流拡散計算精度の比較はプルームの到達時刻（すなわちセシウム濃度の急激な上昇が観測される時刻）の予測誤差を指標とした。可能な限りプルームが陸上を長距離輸送されたケースを選び、かつ降水による湿性沈着の影響を避けるため、初期値を 3 月 14 日 21 時 JST とする 48 時間予報の気象場を用いた移流拡散計算を検証対象とした。

３．結果と考察4 つの実験結果を第 1 表に示す。関東および東北
南部の 40 地点における放射性セシウムプルーム到
達時刻の誤差は実験①で平均 82.0 分であった。この時、予報初期時刻からプルーム到達時刻までの平均経過時間は約 13 時間であった。この標準実験に対して AMeDAS 地上風データを追加した実験②では到達時刻誤差が 9.2 分（11%）縮小した。この誤差減少の有意水準は 0.008 であった。
一方、NTT ドコモの地上風データのみを追加した
実験③では到達時刻誤差が標準実験①に対して 7.8
分（9.5%）増加した（有意水準 0.049）。また、
AMeDAS と NTT ドコモ両方の地上風データを追加すると（実験④）、標準実験①に比べれば 6.5 分（7.9%）改善するものの、AMeDAS 地上風データのみを追加した実験②の精度には 2.7 分及ばない結果となった。
今回の実験では AMeDAS 地上風データについて
は事前スクリーニングを行わなかった一方で、NTT
ドコモ地上風データについてはロケーション評価によって 5 階級に分けられた測定環境品質のうち上位
2 階級のものだけを選抜してデータ同化に利用した。
それにも関わらず実験③で誤差が増大した原因はNTT ドコモの環境センサーが携帯電話基地局敷地内に設置されており、風測定に関して AMeDAS の環境に比べ劣ることが考えられる。
以上により、測定環境の品質に大きく依存する可能性はあるが、境界層内の移流拡散シミュレーショ
ンの精度向上に AMeDAS 地上風データ同化は肯定的な影響を及ぼすことが示された。同様の議論は放射性セシウムに限らず水蒸気やエアロゾルに関しても可能であろう。
謝辞
本研究は JSPS 科研費 24340115 および MEXT 科研費
24110003 の助成を受けて実施された。

参考文献
気象庁, 数値予報課報告･別冊, 61, 2015.
Kunii, Wea. Forecasting, 29, 1093‒1105, 2014.
Oura et al., JNRS, 15, 1‒12, 2015.
Sekiyama et al., JMSJ, 93, 49‒64, 2015.
第 1 表 プルームの到達時刻の誤差平均（40 地点）
実験①
誤差平均
(min)
有意水準

― 322 ―

実験②

実験③

実験④

標準

アメダス
追加

NTT ドコ
モ追加

両方追加

82.0

72.8

89.8

75.5

0.008

0.049

0.047

C407
福島第一原子力発電所事故による放射性セシウムの沈着過程の推定－航空機モニタリングと大気拡散シミュレーションの比較－*眞田幸尚 (原子力機構), 中西千佳 (VIC), 卜部嘉 (NESI),
兼保直樹 (産総研), 堅田元喜 (茨城大学)

２． 使用データ
本研究では、2012 年 9 月～11 月に測定された
東日本の空間線量率の観測結果を用いた (250 m
解像度、Sanada et al. 2014)。沈着過程を明らかにするために、この結果を原子力機構が開発した WSPEEDI-II を用いた大気拡散シミュレーショ
ン（Katata et al. 2015）による 3 km 解像度の乾性・湿性・霧水沈着量の計算結果と比較しながら解析した。また、降雨の有無の判別には、レー
ダーアメダスによる降水強度分布の観測結果を用いた。
３． 研究対象地域
研究対象として、空間線量率が比較的高く、広く知られている沈着過程 (湿性・乾性・霧水)の影響を調べることができる 5 つの地域 (岩手県南部・栃木県西部・福島県中通り・茨城県北部・福島 第 一 原 子 力 発 電 所 北西 部 ; 各 地 域 約 800～
1,500 km2)を選定した。それぞれの地域で、航空機モニタリングの空間線量率および WSPEEDI-IIの放射性セシウムの地表沈着量の計算結果を高度厚さ 50 m の層ごとに平均した。

４． 結果・考察
図 1 に、航空機モニタリングから得られた岩手
南部と栃木西部における空間線量率の標高分布の結果を示す。両地域の汚染は、湿性沈着により形成されたことが大気拡散シミュレーションで示されている。岩手南部 (図 1a) の空間線量率は鉛直方向にほぼ一様であり、沈着が起こった 2011年 3 月 20 日のレーダーアメダスによる降雨強度
も平面分布として一様であったことから、福島第一原子力発電所から放出された放射性セシウムが比較的均一な濃度で拡散し湿性沈着したと考えられた。一方、栃木西部（図 1b）では、標高800 m 付近に空間線量率の極大値が観測された。
この沈着が起こった 2011 年 3 月 15 日には降水が観測されておらず、降雨沈着の可能性は低い。このように、降雨が見られないときにある標高で空間線量率の観測値が最大になるケースは、他の地域でも観測されていた。シミュレーションでは、特定高度で霧水沈着が見られたことから、多くのシミュレーション研究が示唆している湿性 (降雨) 沈着だけでなく、雲や霧粒が陸上植生などに直接沈着する過程が重要であると考えられた。
Frequency ratio

2.5
2
Altitude [km]１． はじめに
福島第一原子力発電所事故により大量の放射性セシウムが東日本の陸面に沈着した。大気エア
ロゾルに含まれた放射性セシウムの沈着量分布の形成過程を解明することは、原子力事故時の放射性物質による公衆への被ばく評価に役立つとともに、大気中でのエアロゾルの拡散・沈着過程に関する基礎的な知見を深めることに繋がる。しかしながら、日本の大部分を占める山岳地帯での空間線量率の地上観測データは少なく、地形と沈着量分布の関係については断片的な知見しか得られていない。本研究では、著者らが事故直後から継続的に行ってきた有人ヘリを用いた東日本
における航空機モニタリングのデータ(Sanada etal. 2014) に着目する。観測が難しい山岳地域の高線量地帯を研究対象地域とし、標高と空間線量率との関係を、著者らの大気拡散シミュレーショ
ンの結果と比較しながら、地形と沈着過程の関係を考察する。

1.5

0

0.2

0.4 0

(a) Southern Iwate

Frequency ratio
0.2
0.4(b) Western Tochigi

Frequency ratio of
measured data withina research area
● Dose rate

1
0.5
0
0
0.25 00.25
0.5
Dose rate [μSv h-1]
Dose rate [μSv h-1]

図 1 航空機モニタリングによる(a)岩手南部と(b)栃木
西部の平均空間線量率（黒丸・エラーバーは標準偏差）の高度分布。棒グラフは各対象地域におけるメッシュの海抜高度の割合。
参考文献
Katata et al. 2015: Atmos. Chem. Phys., 15, 1029-70
Sanada et al. 2014: Prog. Nucl. Sci. Tech., 4, 76-80.

― 323 ―

C408

航空機モニタリングデータを用いたセシウム 137 放出の時間変動の検討
新添 多聞（原子力規制庁長官官房技術基盤グループ）

以外の減衰の影響は小さいことが望ましい。また、第 5

1 背景と目的次モニタリング以降は同発電所から 80 km 圏外に対象範東京電力福島第一原子力発電所事故後の周辺の空間線

囲が拡大されたことから、第 5 次モニタリング（2012 年

量率は同発電所から北西方向と中通りで高いという特徴

6 月実施）の測定結果を採用し、WRF-Chem のグリッが航空機モニタリング等により明瞭に示されているが、ドセル内で平均した値を用いた。比較に用いたグリッド

この分布は当時の気象条件と放射性セシウム放出の時

セルは、2,936 個である。

間変動とが反映されている。本研究では航空機モニタリ

グリーン関数法は、観測データを利用してモデルパラ

ングデータ [1] による空間線量率の測定値と、オンライ

メータを最適化する統計的手法である。通常、グリーンン型大気輸送モデル WRF-Chem を用いたセシウム 137

関数法による放出量の最適化は、あらかじめ他の方法にの拡散シミュレーションによるモデル値との組合せにグ

より見積もっておいた第一推定値に対する補正として行

リーン関数法を適用して、セシウム 137 放出の時間変動

うことが多い。本研究では、航空機モニタリングデータの検討を行った。

に内在するセシウム放出量に関する情報を抽出するという観点から、放出量のアプリオリな事前推定は行わず、

2 解析方法

まず放出量を時間に対して一様の十分小さい値に設定

WRF-Chem（Ver3.8）におけるセシウム 137 は、同してグリーン関数法を適用する。得られた最適値を次の一モデルによりタイムステップごとに計算される気象場

第一推定値として更に同じ操作を行うという反復計算をにより拡散し、粒径 1 µm の粒子として沈着すると仮定

500 回繰り返して最終的な最適値を得た。

する。気象場計算の初期値及び境界条件として気象庁のMSM 解析値を用いた。計算領域は、東西南北 810 km

3 結果と考察四方の領域 1（水平解像度 9 km）及び東西 243 km、南最適化した放出量を用いた場合の空間線量率のモデ

北 270 km の領域 2（同 3 km）を Two-way ネストによ

ル値は航空機モニタリングの測定値に対して相関係数り結合した。対象期間は、2011 年 3 月 11 日午後 4 時

0.96、比較したグリッドセルのうち誤差がファクター 2（JST）から 4 月 1 日午前 9 時である。セシウム 137 の及び 4 の範囲に入るものがそれぞれ 71、87 % となり、単位放出を１時間の間隔で分割してモデルに与えた結果非常に良い一致が得られた。セシウム 137 の主な放出期を保存しておき、それぞれにスケールファクターを与え間は 3 月の 14–16 日、20–22 日、24–25 日、29–31 日とて合成することにより放出の時間変動を表現する。逆推なった。ただし、497 個のスケールファクターのうち、定により最適化すべきは、計算期間に割り当てた 497 個最適化されたのは 250 個であった。残りの 247 個につのスケールファクターである。セシウム 134 の放射能量

いては、それぞれのスケールファクターに割り当てた期

は、3 月 11 日時点でセシウム 137 と等しかったと仮定

間の放出量に関する情報が航空機モニタリングデータにする。計算した積算沈着量から換算係数を用いて空間線は含まれていないことを意味する。したがって、これら量率に変換した。

の期間については他の測定データを用いて最適化する必航空機モニタリングはこれまで 10 次にわたって実施されてきたが、同一地点の空間線量率の比較によりセシウムの壊変より速いペースで減衰していることが知られている [1]。本研究では同一の基準日に変換した空間線量率を比較するため、利用する観測データにおける壊変

要がある。

参考文献
[1] 航空機モニタリングによる空間線量率の測定結果;
radioactivity.nsr.go.jp/ja/list/362/list-1.html.

― 324 ―

C409
観測データとモデルの不一致から推定されるさらなる発生量の補正の可能性ついて*近藤裕昭(産総研・日本気象協会)、山澤弘実（名古屋大）、中島映至(JAXA)、鶴田治雄(RESTEC)、
眞木貴史(気象研)がされており、6:10 ころに爆発音があったがその詳細はわかっていない。
もう一つの不一致は、15 日 18 時頃福島県中通りの実測濃度が計算値よりもかなり低いことである。
この部分は15 日10 時から11 時頃の放出と考えられるが、この時間帯の発生量がもう少し少なかった可能性についても検討中である。3 つめは、16 日 9 時
頃に茨城県鹿島付近で高い濃度が測定されているのに対し、計算ではこの高濃度が出ない。これについては 16 日未明に F1NPP の南南西 14km のところにある楢葉町松館のモニタリングポストにおいて空間線量率のピークが記録されていることから16 日2 時
～4 時の間に大量放出があった可能性がある。このほかの不一致についても発生源の修正により計算結果が実測に合う方向にむかうかどうか検討を行う予
定である。
参考文献
Katata et al. 2015: Atmos Chem Phys 15:1029–1070.
Nakajima et al. 2017: Progress in Earth and Planetary
Science ,4 :2
Tsuruta et al. 2014 Sci Rep 4:6717
少量放出の可能性

大量放出の可能性
1E15

Emission rate of 137Cs (Bqh-1)

１．はじめに2011 年3 月11 日以降の東京電力福島第一原子力発電所からの放射性物質の移流・拡散・沈着については数値モデルによる多くの解析がなされてきた。また最近
ではSPM観測装置に使用されているフィルターテープの分析から大気中で 137Cs がどのように輸送されたか詳細にわかってきた(Tsuruta et al. 2014 など)。最近
Nakajima らは NICAM 等のモデルを用いて数値計算結果と SPM フィルターテープの 137Cs 濃度分布について比較した結果を出している(Nakajima et al, 2017)。その中でいくつかモデルの結果とフィルターテープによる実測の結果が一致していないところを指摘している。筆者（近藤）が使用しているAIST-MM の結果もおおむね
NICAM の結果と一致しているが、たとえば不一致が指摘されている3/15-16日にかけての風の計算結果について仙台、福島、白河、小名浜、館野の地上風速観測値と計算結果を比較して風速のhit rate や風向のRMSE を調べても特にこの期間のスコアが中通りや東関東で他
期間・他地点に比較して悪いわけではない。このため
AIST-MM を用いて 2011 年 3 月 15 日から 16 日にかけての不一致について、発生源情報を修正することにより改善できるかどうか試みている。
２．3 月 15～16 日の不一致と発生量の仮定
計算と実測の不一致はSPMフィルターテープの解析
期間の 3/12～3/24 の間にいくつかあるが、ここでは 3
月 15 日から 16 日にかけて Nakajima らが指摘している
3 つの不一致について考えて見る。一つ目の 15 日 13 時
以降の福島県中通りでの不一致は、福島県中通り南部（白河等）に 137Cs が到達する時刻が 137Cs 濃度や空間線量率の実測結果からみると 13 時頃と早いのに対し、計算では 16 時以降と遅くなるところである。図 1 に 14
日から16日にかけてのKatata et al.による 137Csの発生量推定を示す。AIST-MM の計算にもこの結果を用いている。AIST-MM での計算から 15 日午後に中通りに到達するプリュームは 15 日早朝に F1NPP を発出したものと考えられる。この間の放出について Katata et al.(2015)
では放出源高度を 20m に設定してあり、15 日午前には上空に逆転層が存在したこともあって計算のプリュー
ムはなかなか阿武隈山地を越えられない。SPM フィル
ターテープの記録によれば福島県棚倉で 137Cs 濃度は11-12 時にピークを記録しており、茨城県大子の空間線
量率も 9:00-10:30 にかけて線量率が高くなっていることから、プリュームは 12 時頃には阿武隈山地を越えたと推定される（各地点の位置は図 2 参照）。これらのことから 15 日 3 時から 7 時にかけて大量放出があり、それがかなりの高度まで達したと仮定した計算を実行中である。なお、事象としてはこの間 2 号機ではベント

Katata

1E14

1E13

1E12

1E11
14

15

16
DATE

図1 Katata et al(2015)による3/14-16 の 137Cs発生量の時間
変化

F1NPP

白河

松館
棚倉
大子

図 2 福島県東部(左)と F1NPP 周辺の各地点(右)の位置。
謝辞：本研究は本研究はJSPS 科学研究費補助金「放射性降下物大気輸送モデリングと移行過程の理解」(24110002)により実施した。

― 325 ―

D401

ひまわり 8 号「トゥルーカラー再現画像」*村田英彦、齋藤幸太郎、隅田康彦（気象庁 気象衛星センター）
1. はじめにひまわり 8 号および 9 号には 3 種類の可視バンド（バンド 1：0.47μm、バンド 2：0.51μm、バンド
3：0.64μm）が搭載されており、それぞれが青、緑、赤色付近の波長に対応している。これらを光の三原色としてカラー合成することで、人間が見た実際の色に近い色の画像を作成することができる。このような画像はトゥルーカラー画像と呼ばれ、例えば地球観測衛星 Aqua や Terra に搭載された MODIS から作成されたものがよく知られている。
トゥルーカラー画像を作成する場合、衛星の観測
値をそのまま RGB 信号値として使用すると、衛星センサーの持つ各原色（応答関数の観測波長域に応じた色）と、出力装置（液晶カラーディスプレイ等）の持つ各原色が必ずしも一致しないため、色に若干の差異が生じてしまう。ここでは、実際に近い色を再現するための色補正の手法を開発したので紹介する。
2. 色再現の方法
色の再現に際しては、国際照明委員会（CIE）が定めた XYZ 表色系（色を定量的に表す基準）を用い、
一旦ひまわり 8 号の RGB 各バンドの観測値を XYZ
三刺激値に変換する。次に XYZ 三刺激値を、一般的な出力装置が準拠している、国際電気標準会議(IEC)が定めた国際標準規格 sRGB の RGB 信号値に変換することで色を再現する。これらの変換には、RGB
各原色の色度座標と白色点の色度座標から算出した
3×3 の行列を用いる。

3. 色再現の評価
色再現の評価のため、米国地質調査所（USGS）
が公開している、地上の様々な物質に対する分光反射率ライブラリを用いて、センサーの応答関数に応じた観測相当値と XYZ 表色系の色度座標をそれぞれ算出した。観測相当値に前述の変換行列を適用して算出される色度座標と、分光反射率から直接算出した色度座標とを比較することで、色の再現性を評価することができる（図）。
検討の結果、緑色の観測値として用いたバンド 2の代わりに、0.55μm 付近に中心波長をもつ仮想的なバンドを使用すると色の再現性がよいことが分かり、バンド 2 および 3 に加え、バンド 4（中心波長0.86μm）の観測値から、回帰式によりこの仮想的なバンドの観測値を作成して使用することとした。
これらの色再現ならびに評価の手法は、他の衛星に搭載された、バンド構成や応答関数の異なるセンサーに対しても適用可能である。
4. 「トゥルーカラー再現画像」
上記の色再現手法のほか、CIRA（米国コロラド州立大学大気科学共同研究所）からレイリー散乱補正ならびに強調処理（Miller et al., 2016）のプログ
ラムの提供を受け、合わせて適用して作成した画像を「トゥルーカラー再現画像」と命名した（英語では「True Color Reproduction Image」）。当画像は2016 年 5 月、気象衛星センターウェブページにて公開を開始したほか、2017 年 1 月のひまわり 9 号の初画像公開にも使用した。

[緑]

[緑]

A

C
[青]

図

[白]

[黄]

(中心部拡大)
A

B
[赤]

C
[青]

[紫]

[白]

[黄]

(中心部拡大)

B
[赤]

[紫]

XYZ 表色系の xy 色度座標による色再現の評価。馬蹄形の内部が人間の可視領域で、[緑]等は色度座標に対応する大まかな色の目安。×印が正しい色、矢印の先が再現される色。矢印が短いほど色再現がよいことを示す。図中の記号 ABC
付近は、A:植生、B:土壌、C:海洋にそれぞれ相当する。内部の三角形は衛星（破線）および sRGB（実線）の色域を示す。
（左）ひまわり 8 号の観測値をそのまま RGB 信号値として用いた場合。全体的に系統的な色のずれが生じている。
（右）回帰式で作成した仮想的な緑バンドを使用し、色変換行列を適用した場合。矢印が短くなり色再現が向上した。

― 326 ―

D402

静止気象衛星ひまわり８号による RGB 合成画像
志水菊広、村田英彦（気象庁 気象衛星センター）
１． はじめにひまわり 8 号搭載のイメージャ（AHI）は、特性の異なる 16 の観測バンドを持っており、従来捉えられなかった様々な現象を解析できるようになった。
新たな解析手法のひとつである RGB 合成画像は、一枚の画像の中に複数バンドの画像情報を含み、雲域の詳細や現象を色調で表示する。欧州気象衛星開発機構（EUMETSAT）では、12 バンドのイメージ
ャ（SEVIRI）を搭載する静止気象衛星・第二世代
メテオサット（MSG）を運用しており、MSG 利用者の間では SEVIRI による観測画像を用いた RGB
合成画像を 2000 年代から雲解析等に活用している。
RGB 合成画像で用いる画種選択の標準的な設定
は、世界気象機関（WMO）の専門家グループ等か
ら提唱されている。この設定は、夜間雲解析用や気団判別用など目的に応じた EUMETSAT の作成設定（レシピ）が基本となっている。気象庁気象衛星センターでも、ひまわり 8 号の画像活用の手法の一つとして RGB 合成画像の効果的な利用を進めている。ここでは、ひまわり 8 号画像に EUMETSAT レ
シピをベースにした RGB 合成手法を適用した結果を報告する。
２．合成方法とひまわり画像への適用
RGB 合成画像は、着目する現象に応じて選択した特性の異なる 3 つの画像に赤 (Red)、緑 (Green)、
青 (Blue) の光の三原色を割り当てて合成表示する。
合成前の各画像の輝度（可視・近赤外画像は反射強度、赤外画像は輝度温度）の大小によって様々な色調が表示される（通常、0～255 の 8 ビット階調）。
利用者は色見本の色調と対応させて画像に現れた雲域や現象を解釈する。着目する現象を強調するため、画像を合成する前に階調範囲（グレースケールでの輝度温度や反射強度の範囲）やガンマ値を調整する必要がある。
ひまわり 8 号画像に適用する際は、合成する各色の画像の選択や画像の調整方法（レシピ）として
EUMETSAT レシピを用いた。ただし AHI とSEVIRI はセンサ特性が異なるため、そのままの設定では表示される色調が SEVIRI によるものと大きく異なることがある。このため両イメージャのシ
ミュレーション観測データの比較によって得られた一次回帰式（図 1）から、特性の近いバンドを選定
し画像の階調範囲を調整（図 2）することで、ひまわり 8 号画像でより適切に再現することができた。
３．新しい RGB 合成画像の考案
AHI には SEVIRI にはない特性を持った観測バンドが搭載されており、それらのバンドを用いた新たなレシピを試験的に作成した。また、ひまわり 8 号
以前からある可視赤外バンド画像だけを利用するユーザー向けのレシピも考案した。これらの設定を用いた雲域や現象等の解析への有効性を事例収集と同時進行で調査中である。
４．今後の展望シミュレーション観測データによる一次回帰式で得られた調整設定により、MSG 利用者に用いられている RGB 合成画像がひまわり 8 号画像でもよく再現されたが、高次の回帰式などを用いると更に再現性が高まると期待される。また緯度や季節などの地域特性の違いによって色調が大きく異なる事例も見られたため、引き続き事例調査を進めるとともに、
今後は地域特性を考慮した調整値や新たな合成設定の有効性を調査しつつ、既存の合成画像の利用促進に努めたいと考えている。

図 1. シミュレーション観測データの比較から得られた散布図と一次回帰式（横軸の SEVIRI 12.0μm バンドと 10.8μm バンドの輝度温度の差分値と縦軸の AHI 10.4μm と 11.2μm バンドとの輝度温度の差分値の例）。点線は図 2 の R（赤色の画像）の調整に対応。

図 2. シミュレーション観測データの比較による夜間雲解析用
RGB（Night Microphysics RGB）合成画像のレシピ調整結果。
上図各段左から三色に対応する衛星画像（観測中心波長）、輝度
温度の最小・最大値、ガンマ値を示す。上段が元となる
EUMETSAT レシピ、下段は調整した設定。

― 327 ―

D403

静止衛星高頻度観測を用いた積雲鉛直流の推定*濱田 篤・高薮 縁（東京大 AORI）
序
積雲鉛直流は雲・降水システムを理解する上で基本的且つ重要なパラメタである．積雲対流がパ
ラメタライズされた数値モデルの多くでは，積雲
鉛直流は積雲群と大規模場との相互作用を決定するのに重要な役割を担っている．このような特段の重要性にも拘わらず，観測に基づく積雲鉛直流の理解は充分でない．その主因は積雲鉛直流の直接観測が非常に難しいことにある．これまでの直接的観測の殆どは時空間的にごく限られたものであり，一般的な特徴を示すには至っていない．
衛星観測は雲・降水の全球的な特性を記述するのに最も有効な手段であるが，現在のところ鉛直流を直接観測できない．同一対象を継続的に監視する目的には静止衛星が最も有効であるが，これまでの観測頻度では積乱雲の発達過程を追うことは不可能であった．しかし近年の静止衛星群による数分–15 分間隔の高頻度観測により，積雲スケールの時空間変化を記述することが可能になってきた．
本講演では，静止衛星高頻度観測の有用性を定量的に実証することを目的とした一連の研究のうち，広域の直接観測が困難な積雲鉛直流の推定を試みた結果を報告する（一部出版済み；Hamada and
Takayabu 2016, GRL）．
使用データ・手法
ひまわり 6 号（MTSAT-1R）が 2011–2014 年 6–9
月の日中に極東域を対象として行ったキャンペー
ン観測データを用いた．水平解像度 ∼5 km，5 分毎の赤外第 1 チャネル（∼10.8μm）
輝度温度
（TB）
デー
タを用いる．TB 値は Joice et al.（2001, JAM）の
簡易的な手法により衛星天頂角補正済である．気象庁メソ解析（0.1◦ ×0.125◦ ，3 時間毎）も用いた．
各時刻の TB 分布から極小点を見つけ，翌観測で極小位置が同一または 4 近傍で隣接していれば，同一の雲として発達をトラッキングする．トラッ
キングされた TB 時系列のうち 275–280 K の範囲
を通過し，かつ TB 低下が 3 観測以上続く時間帯
を “発達期” と定義する．発達期の各時刻において，雲頂高度を気温が TB に等しい高度として，
また雲頂発達速度（� 雲頂付近の鉛直流速）を w �
ΔTB /Δt/γm（γm：湿潤断熱減率）として推定する．
結果推定された鉛直流の高度分布を図 1 に示す．上位 10%の値は高度 5 km で ∼3.5 m/s，10 km で∼5.5 m/s となっており，先行研究の直接的観測結
果と整合的である．各高度の鉛直流は対数正規分
布によく従っており，この点でも先行研究結果と整合的である（図略）．本研究では発達中の積雲の雲頂付近のみに着目しているが，先行研究による
積雲内部の観測結果と良く合うことは興味深い．
発達期全体を追える静止衛星の特長を活かし，発達過程を終端雲頂高度別に示したのが図 2 である．最も興味深い点は，4 km より下層で鉛直流と終端雲頂高度との間に正相関が見られないことである．終端雲頂高度はむしろ 5–7km（0 – −15◦ C）の鉛直流と良い相関があるように見える．これらの結果は，Zipser (2003, Met. Monogr.) などが指摘するような mixed または ice のプロセスの重要性を示唆しており大変興味深い．但し，特に下層では主に水蒸気分布に関わるバイアス誤差がある
可能性もあり，詳細に検討する必要がある．当日の講演では，ひまわり 8 号による観測を用いた結果も紹介する予定である．
謝辞
ラピッドスキャンデータは「気象研究コンソーシアム」
を通じて提供された．本研究は環境省推進費（2-1503）
および JSPS 科研費（15H02132,16H06720）の支援により実施された．

図 1 ：推定された積雲鉛直流の高度分布（日本域南海上 24–32◦N）．2 次元ヒストグラムとして示しており，陰影は頻度の対数値．実線は各高度における鉛直流の 50, 90, 99 パーセンタイル値を示す．

図 2 ：積雲の発達過程を，鉛直流–雲頂高度空間での平均的なパスとして終端雲頂高度別に示した図．
太線・細線はそれぞれ平均値とその t 検定に基づく
95%信頼区間を示す．

― 328 ―

D404

気象衛星ひまわり 8 号から算出される台風領域の高頻度大気追跡風の検証と
気象庁現業全球数値予報システムを使ったデータ同化実験山下浩史（気象庁予報部数値予報課）

１． はじめにから上層まで風速の鉛直シアが小さいのに対して,⑤以外運用が開始された。全球・メソ・局地の現業数値予報（NWP）

れることが分かった（図 1）。
この鉛直構造の差が RS-AMVシステムにおいてもひまわり8号の10分間隔の衛星画像の精度を左右している可能性がある。

2015年7月7日から観測機能が向上したひまわり8号のから算出される大気追跡風（AMV:以下現業AMV）の利用を2016年3月17日から開始した（山下2016）。また,ひまわり8号の運用開始とともに2.5分間隔の高頻度観測が日本領域と台風領域で開始された。この高頻度観測から,試みとしてAMV（RS-AMV）が算出された。この内、日本領域のRS-AMVについては，大塚ほか（2016）がゾンデ観測により検証し,精度の良い風が算出されることを示した。台風領域では,大和田ほか（2016）はNWPシステムの台風ボーガスの代替として台風領域のRS-AMVの利用を試みた。台風領域のRS-AMVには,現業AMVと比べて上層発散の風ベクトルが含まれているため,このRS-AMVを利用することにより台風中心付近の解析予測精度の向上が期待される。しかし,台風は海上に存在することが多い。
台風の中心付近では通常,航空機は飛行できないため,観測は少なく、現業AMVでは雲の追跡が難しく算出されにくい。そのため,台風中心付近では3次元の風観測データは通常存在しないことが多い。それを少しでも解消するため,
台風領域のRS-AMVの品質調査をすることは重要である。
本報告では,ひまわり8号の台風領域のRS-AMVの品質調査と全球NWPシステムを用いたインパクト実験の結果について報告する。

の事例では 500hPa の中層付近に大きな鉛直シアが見ら

３． 台風領域の R S‑A M V のデータ同化実験

RS-AMV の品質調査から⑤の RS-AMV の品質が良かったことから,試みとして 2016 年台風第 1 号の事例を対象に
データ同化実験を行った。2016 年 12 月当時の全球 NWP
システムを用いた。期間は 2016 年 7 月 1 日〜7 月 9 日で解析（7 月 20 日まで実行）およびそれを初期値とする予報 を 対 象 と し た 。 RS-AMV を 使 用 し な い 実 験 をCNTL,RS-AMV に よ り 多 く の デ ー タ を 利 用 す る た め
100km 間隔の AMV の平均化処理（Super-observation:
SPOB）手法（山下 2016）を導入し,そのデータを使用した実験を TEST とした。
その結果,平均台風進路予測誤差は CNTL と変わらず,
同強度予測誤差は CNTL と比べて大きく,台風中心示度は弱くなった。一方で台風進路に沿って 500hPa をはじめ予
測誤差が減少する効果も見られた。この台風事例では台風の強度を弱くすることによって NWP システムにとって良いパフォーマンスが得られる可能性があることを示唆している。
今後も全球 NWP システムへの RS-AMV の利用に向けて,引き続き品質調査を行うと共に必要に応じてデータ同化実験を行う予定である。

２． 台風領域の R S‑A M V の品質

台湾領域の台風監視のためのドロップゾンデによる特別風観測（DOTSTAR）と DOTSTAR の対象領域内のゾ
ンデ観測（これらの観測を以下 DS 風観測とする）及び参考で全球 NWP システムの予報値を使って検証を行った。
検証方法は,DS 風観測は,全球 NWP システムの品質管理を通過したものを利用し,DS 風観測地点から 100km 以
内かつ観測時刻は 60 分以内かつ高度差は 25hPa 以内のRS-AMV を同一観測と見なして DS 風観測と比較した。
また,予報値は観測時刻 30 分以内の RS-AMV を対象とし,予報値を RS-AMV に水平・鉛直方向に線形内挿する形で謝辞. 本研究は DOTSTAR プロジェクトのデータを使用した。
参考文献.

山下浩史,2016：ひまわり 8 号大気追跡風データの利用開始.平成 28
年度数値予報研修テキスト,気象庁予報部,43-46.
大塚道子,國井勝,瀬古弘,下地和希,2016:

ひまわり 8 号高頻度大気追跡風のデータ同化実験. 日本気象学会春季大会予稿
集,P230,225pp.
大和田浩美,下地和希,野中健一,小山亮,沢田雅洋,2016:

ひまわり 8 号の領域 3 観測による台風周辺の大気追跡風データの利用.日本気象学会春季大会予稿集,P308,272pp.

比較した。対象とした解析事例は 5 つの台風の 6 事例（①2015 年 8 月 6 日 00UTC,②同年 8 月 6 日 12UTC,③同年
8 月 20 日 12UTC,④同年 9 月 27 日 12UTC,⑤2016 年 7
月 6 日 12UTC,⑥同年 9 月 26 日 00UTC）である。
その結果、⑤を除くすべての事例で RS-AMV が DS 風
観測に対して負バイアスを持つこと、予報値に対しても負バイアスを持つ場合があることが分かった。一方,⑤では DS 風観測および予報値に対してバイアス,平方根平均
二乗ベクトル誤差が小さく精度の良い RS-AMV が存在す

図1

2015 年 8 月 6 日（左）,2016 年 7 月 6 日（右）各々の 12UTC

解析時の DS 風観測（○点）と赤外 RS-AMV（×点）との鉛直
子午面断面による風速比較。

ることも分かった。鉛直子午面断面図をとると,⑤は下層― 329 ―

D405

気象庁の現業数値予報システムでのひまわり８号晴天放射輝度温度の利用㻌㻌
計盛 正博 (気象庁 予報部 数値予報課)
１． はじめに気象庁の全球解析とメソ解析では、静止気象衛星
MTSAT-1R（ひまわり6号）やMTSAT-2（ひまわり7号）の赤外水蒸気チャンネルの晴天放射輝度温度(CSR: Clear
Sky Radiance)を同化することで、対流圏中上層の水蒸気の観測情報を数値予報の初期値作成に利用してきた。
MTSAT-2では赤外放射の水蒸気吸収を利用した観測バ
ン ド は 6.8 µmの み で あ ったが 、 MTSAT-2の 後 継 機 のHimawari-8（ひまわり8号）では3つのバンド(6.2, 6.9, 7.3µm)での観測(それぞれバンド8, 9, 10)が可能である。また、観測される画像データの水平解像度は、1ピクセルあたり2 kmとなりMTSAT-2の4 kmより高解像度化されている。
ひまわり8号のCSRデータは、観測された画像データから毎時作成されるプロダクトで、16×16ピクセル（水平解
像度32 km相当）の中に含まれる晴天ピクセルの輝度温度を平均したものである。MTSAT-2から衛星が切り替わる
ことに伴い、ひまわり8号CSRデータを利用した場合の数
値予報の予測精度への影響を調査した（Kazumori 2016）。
本講演では、全球解析、メソ解析の解析システムにおける
ひまわり8号CSRデータ利用のための設定とデータ同化
実験の結果を示し、ひまわり8号CSRデータ同化による解析、予報への影響について述べる。

２． 全球解析での利用

全球解析では、MTSAT-2 の IR3（水蒸気）チャンネルに相当するひまわり 8 号のバンド 8 に加え、ひまわり 8号で新たに利用できるようになった水蒸気吸収帯のバン
ド 9, 10 も利用する。バンド 8 は、対流圏上層の水蒸気に感度があるが、バンド 9, 10 は、バンド 8 よりも下層の水蒸気に感度があり、対流圏中層の水蒸気の観測情報が得られる。ただし、バンド 9, 10 は冬期の大陸上や雪氷域などで大気が乾燥し、水蒸気量が極端に少ない場合には、地表面からの放射の寄与が無視できなくなる。また、陸域では輝度温度同化のための放射計算に与える地表面温度や地
表面射出率の第一推定値が十分な精度を持っていることが確認されていないことから、バンド 9, 10 の利用は（海氷域を除く）海上のみとした。また MTSAT-2 の CSR データは、2 時間毎のデータを同化していたが、ひまわり 8号 CSR データでは毎時のデータを利用することにした。
全球解析での同化実験（期間は 2015 年 5 月 26 日～9
月 30 日）において TEST は、ひまわり 8 号 CSR データを同化した場合であり、CNTL は 2015 年当時の数値予報
ルーチンと同様に MTSAT-2 CSR データを同化した場合である。日本付近のラジオゾンデデータを用いて気温、比湿、東西風の予測値を検証した結果、TEST では RMSEが減少していることが確認できた。TEST と CNTL の両方で利用中の既存の極軌道衛星搭載のマイクロ波水蒸気
サウンダ MHS の観測輝度温度と第一推定値から計算された計算輝度温度の差の標準偏差をみると、TEST の方が
CNTL よりも、ひまわり 8 号の観測域で小さくなっていた。MHS の観測輝度温度は対流圏中上層の水蒸気に感度があることから、この計算輝度温度の誤差の減少は第一推
定値の対流圏中上層の水蒸気場の改善を意味する。

３． メソ解析での利用

メソ解析では、ひまわり 8 号 CSR データは、MTSAT-2の IR3（水蒸気）チャンネルに相当するバンド 8 を利用する。MTSAT-2 CSR データからひまわり 8 号 CSR データへの利用プロダクトの切り替えを優先し、ひまわり 8 号で新たに利用できるようになったバンド 9, 10 のメソ解析での利用については今後の開発課題となっている。
MTSAT-2 CSR データの利用と同様に全球解析用に作成された CSR（16×16 ピクセル）データを利用する。プロダクト自体の水平解像度は MTSAT-2 の 64 km 相当から、ひまわり 8 号の 32 km 相当に高解像度化され、MTSAT-2 と同じ 1 バンドであるが、従前とは CSR プロ
ダクト作成時の晴天判別が異なることや、CSR プロダク
ト自体の水平解像度の高分解能化により従前と同じデー
タ間引き間隔(45 km)であっても利用データ数が増加する。
海上で利用できるデータが増加するとともに中国大陸上で利用可能なデータ数も増加する。
メソ解析での同化実験（期間は 2015 年 8 月 2 日から 9
月 11 日）において TEST は、ひまわり 8 号 CSR データを同化した場合、CNTL は、MTSAT-2 CSR データを同化した場合である。比較のため CSR データを利用しない実験(BASE)も行った。TEST と CNTL の両方で利用中の既存のマイクロ波水蒸気サウンダ MHS の観測輝度温度と計算輝度温度の差の標準偏差をみると、全球解析での同化実験結果と同様に海上及び中国大陸上で TEST の方が
CNTL より小さくなっており、第一推定値の対流圏中上層の水蒸気場が改善していることが確認できた。顕著な改善が確認できた平成 27 年 9 月関東・東北豪雨の事例では、
2015 年 9 月 9 日 15UTC を対象としたメソモデル(MSM)の前 3 時間積算降水量予測（3 時間予測値）の比較において、TEST では 50 mm/3h 以上が予測された領域が実況の
降水分布に近く、BASE では、降水の集中が弱いことがわかった。CNTL でも BASE と比べ降水予測の改善が見られることから、MTSAT-2 CSR データの同化も降水を集中させる効果があったことがわかる。
降水予測に差が見られた原因を確認するため、初期場での水蒸気量（可降水量）の分布を比較した。その結果、関東に南から流入する可降水量が、TEST ではより狭い範囲に集中する表現になっており、陸上にも可降水量が大きい
領域が解析されていた。CNTL, BASE でも同様に南の海
上からの水蒸気の流入が解析されているが、関東の陸上では TEST と比べて値は小さかった。TEST, CNTL それぞれの BASE からの差分から、南の海上からの水蒸気の流れと、それを挟む東西の乾燥域とのコントラストが TEST
でより顕著であることがわかった。これにより TEST では CNTL や BASE に比べより集中した降水予測となったと推測される。実験期間中、個々の解析時刻で CNTL よ
りも TEST でより多くの CSR データが同化されたことに加え、データ同化サイクルを通して解析値と第一推定値の対流圏中上層の水蒸気分布が現実に近くなったことにより、降水予測の改善が得られたと考えられる。

４． まとめ

気象庁の数値予報システムを用いたひまわり 8 号 CSR
データの同化実験の結果、観測領域内の対流圏中上層の解
析値、予測値の気温、水蒸気、風の場の改善、及び降水予測の改善が得られたので、2016 年 3 月 17 日より MTSAT-2
CSR データに替えて、ひまわり 8 号 CSR データの気象庁の現業数値予報システムでの利用を開始した。

参考文献
Kazumori, M. (2016), Assimilation of Himawari-8 clear sky
radiance data in JMA’s NWP systems. CAS/JSC WGNE

Research Activities in Atmospheric
Modelling/WMO, 46, 01.15-01.16.

― 330 ―

andOceanic

D406
ひまわり８号雲域観測の全球データ同化
上清
上澤

直隆、岡本

大作、吉田

幸三（気象研究所）、良、井岡

佑介（気象衛星センター）

１．はじめにでも用いている RTTOV を利用する。利用するチャンネル

赤外放射を観測するイメージャやサウンダは多くの静止（水蒸気に感度のあるバンド 8,9,10）等、現在の CSR の気象衛星や極軌道衛星に搭載され、雲域や擾乱の監視、気利用条件と同じとした。

温や水蒸気の鉛直分布の推定などに用いられてきた。数値

５．これまでの経過予報においても、衛星風や輝度温度のデータ同化を通じて晴天域に加えて雲量が 0.9 以上の、ほぼ完全な曇天とみ

予測精度向上に貢献している。しかし、現状では、赤外域なせる観測データを同化した。実験は 2016 年 6 月 20 日の輝度温度は晴天域のデータの利用が主流であり、雲の影から 7 月 31 日を対象に行った。図１はある時刻における響を受けた赤外観測データは、雲の散乱や吸収などを考慮同化された観測データ（CH9）の分布の比較である。また、した高速放射伝達計算、雲を扱う解析変数の導入、非線形

図２は同時刻の、雲域も同化した場合（ASR）と晴天域だ性や非正規分布性といった困難な問題のため世界の数値

けの同化した場合（CSR）の気温解析値の差である。完全予報センターでの現業利用は限定的である。本稿では、単な曇天とみなせる観測データの数はそれほど多くはない

純雲（”simple cloud”）の仮定に基づいたひまわり８号のが、解析結果には相応のインパクトが見られた。実験期間

雲域観測データの全球モデルへの同化利用について報告の予報スコアを晴天域だけ同化（現業予報と同設定）と比する。これは雲域観測の利用としてはごく初歩的なレベル

較したところ、短中期予報（2 日ならびに 5 日予報）の改ではあるが、赤外観測データの利用がほぼ晴天域に限られ善を示唆する結果となった。

ている現状では、大幅な観測データ利用拡大が期待できる。

２．単純雲による雲域観測データの利用
単純雲では視野内の雲は光学的に厚く高度 Po にある単層の雲で代表し、以下のように放射輝度を処理する。
R = (1-Ne) Rc + Ne Ro
R:視野の放射輝度、Rc:晴天域の放射輝度、Ro:完全雲域の放射輝度、Ne：有効雲量である。

３．ひまわり８号の雲域観測データの利用

図１ データ同化に使われたひまわり８号観測データ

雲の影響を受けた赤外観測データの同化には、気象衛星（CH9）の分布（2016 年 6 月 10 日 21 時）。 ■晴域デーセンターで開発中の全天放射輝度プロダクト（ASR、Allタ、■完全雲域データ。左が CSR で右が ASR。

Sky Radiance）を使用している。これはひまわり８号の観測データから毎時作成するプロダクトで、16×16 ピクセ
ル（水平解像度 32km に相当）を単位として、この中に含まれる雲ピクセルも含めた全ピクセルの放射輝度を平均したもので、晴天率や輝度温度の標準偏差、雲高度などの統計情報等が付加されている。

４．同化予報実験の概要
ASR 同化予報実験の仕様は、すでに現業で全球解析に利図２ 気温解析値の変化（ASR と CSR との差、日時は図用されている CSR（晴天輝度放射）プロダクトに準じて

１ と 同 じ ）。 雲 域 同 化 で ■0.05K 以 上 降 下 し た 領 域 、いる。データ同化用の高速放射伝達モデルは気象庁の現業■0.05K 以上上昇した領域。左が 500hPa で右が 1000hPa。

― 331 ―

D407

ひまわり 8 号の赤外輝度温度同化
岡本幸三 1,2、澤田洋平 2、國井勝 1,2
1:気象研究所、2:理研 計算科学研究機構

静止衛星イメージャの輝度温度同化の背景
数値予報データ同化では、様々な衛星データが用いられているが、中でも赤外域及びマイクロ波
域の輝度温度は、多くの衛星に搭載されているセンサによる観測が同化されており、最も影響の大
きなデータである。例えば、ひまわり 8 号搭載の改良型ひまわりイメージャ（AHI）を始めとする、
静止衛星搭載イメージャは、水蒸気バンドの輝度
温度が主に晴天域で同化されている。この晴天域
輝度温度（CSR）は、対流圏中上層の水蒸気場の解析や、水蒸気場の移流情報による風の解析にも有効である。そのため、主要な数値予報センター
では、日欧米の静止衛星イメージャの水蒸気バン
ドの CSR を現業システムで同化しており、気象庁においてもひまわり 8 号の CSR を 2016 年 3月から現業利用している。さらに、静止衛星イメージャの同化利用の高度化に向けて、水蒸気バン
ド以外のバンドの同化や、高頻度情報の更なる活用、雲域も含む全天候輝度温度（ASR）の同化などに向けた研究開発が行われている。本研究では、
この ASR を同化し台風や降水の予測を改善することを目標とする。
1.

し、平成 28 年関東東北豪雨事例に対して同化実験を行っている。現状では、ASR の観測情報を反映して第一推定値の水蒸気・雲の場を適切に修正し、同化していないバンドも含めて第一推定値の輝度温度が観測値に近づくことを確認している。
これは同化システムが、適切に動作していることを示唆している。一方、ゾンデや航空機による風観測との整合性がやや悪化すること（図参照）、線状降水帯の予測が実況よりも持続性が悪いという問題も明らかになった。そのため、これらの原因の調査や同化処理の改良を行っている。
謝辞：本研究は、文部科学省フラッグシップ 2020
プロジェクト（ポスト「京」の開発）「ポスト「京」で重点的に取り組むべき社会的・科学的課題」における重点課題④「観測ビッグデータを活用した
気象と地球環境予測の高度化」研究の成果の一部である。また JST CREST「ビッグデータ同化」の技術革新の創出によるゲリラ降雨予測の実証（研究代表者：三好建正（理研 AICS））の支援を受けている。

2.

ひまわり 8 号の ASR 同化開発
雲域の輝度温度を適切に同化するためには、雲をある程度正確に表現する数値予報モデル、雲による散乱効果を含む放射伝達計算を行う観測演
算子、非ガウス性・非線形性が強い雲に関わる観測を処理できる同化システム、観測（誤差）特性の把握が必要となる。あらゆる雲域においてこれらを全て満足することは現状では難しいため、同化対象とする観測条件を選定する品質管理処理（QC）やバイアス等の修正処理も重要となる。
本研究ではひまわり 8 号の ASR を同化するため、気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）と高速放射伝達モデル RTTOV、局所アンサンブル変換
カルマンフィルタ（LETKF）を用いる。まず JMANHM と RTTOV が観測値をどの程度再現できるかを調査した結果、低温域の輝度温度の再現性が悪いことが明らかになったため、これらを排除す
る QC を開発した。さらに、雲の影響に応じて動的に閾値を設定する QC や、誤差設定値を拡大す
る観測誤差モデルを開発した。
これらの処理を導入した同化システムを構築― 332 ―

東西風速のゾンデ（左図）及び航空機（右図）に対する第一推定値の RMSE（m/s）
。太線がひまわり 8号のバンド 9 の ASR を同化した実験、細線は ASRを同化しない実験を表す。データ同化は、水平分解
能 15km、50 メンバー、3 時間同化窓の設定で、2015 年 9 月 1 日～10 日において実施し、RMSE は
9 月 4 日～10 日のデータから計算。

D408
ひまわり 8 号輝度温度データの同化による局地的大雨の再現性向上の試み*澤田洋平(理研 AICS),

岡本幸三(気象研/理研 AICS), 国井勝(気象研/理研 AICS), 三好建正(理研 AICS)

1. 背景と目的2015 年 7 月に運用開始された次世代静止気象
衛星ひまわり 8 号は、従来よりも高時空間分解能
かつ多バンドの可視・赤外輝度温度観測を可能にした。ひまわり 8 号がもたらす「観測ビックデー
タ」をメソモデルに同化することにより、顕著現
象の予報精度改善が期待されている。
 これまでに理想化実験や実際のひまわり 8 号
輝度温度データを用いた同化実験によって、台風の強さおよび台風がもたらす降水の予報精度向上が確認されている (Zhang et al. 2016 GRL;
本田ほか 2016 春季大会; 本田ほか 2016 秋季大会)。本研究では台風よりも時空間スケールの小さい局地的大雨事例（いわゆるゲリラ豪雨事例）の予測に対しても、ひまわり 8 号の高時空間分解
能の輝度温度同化が有効であるかどうかを検証
する。

2. 手法
 気象庁非静力学モデルを使った局所アンサン
ブ ル 変 換 カ ル マ ン フ ィ ル タ NHMLETKF(Miyoshi and Aranami 2006 SOLA;
Kunii 2014 WAF)にひまわり 8 号の放射輝度計
算のために RTTOV を組み込んだシステム(岡本ほか, 2016 春季大会)を使用した。モデルの水平
解像度は 2km, 鉛直 50 層でメンバー数は 78 とした。計算領域は大阪を中心とした 550km×670km の領域である。
 現業用の品質管理済み観測データのみを同化した実験(noHim)とひまわり 8 号の輝度温度デー
タを同化した実験(Him)を行った。Him 実験では
ひまわり 8 号の水蒸気に感度のあるバンド 8 の放射輝度フルディスクデータを 10 分毎に同化した。この他にも、放射輝度データを 30 分毎にだけ同化した実験や、バンド 8 に加えてバンド 10も同化した実験も追加で行い、観測頻度とバンド数の影響を調べた。
 計算期間は 2015 年 7 月 30 日の 02UTC から
09UTC までである。この期間に関西において局地的大雨が発生しており、大阪府吹田に設置されたフェーズドアレイレーダーでも孤立積乱雲が観測されている。

3. 結果

図 1 では 07UTC においてひまわり 8 号で実際に観測されたバンド 8 の放射輝度と、noHim 実
験, Him 実験が計算した放射輝度を比較している。
ひまわり 8 号が捉えた積乱雲のシグナルを同化によって再現できていることがわかる。
ただし観測ではこの積乱雲群は 04UTC 頃から急発達を始めるのに対して、モデルでは 05UTC05:30UTC ごろから強い対流が立ち始め、1 時間
ほど時間遅れが生じてしまうこともわかった。同化する観測の頻度を 30 分おきにするとこの遅れ
時間は更に長くなってしまう。一方で、バンド 8
よりも下層の水蒸気に感度のあるバンド 10 を追加で同化すると遅れ時間がやや短くなることもわかった。これはひまわり 7 号から 8 号への性
能向上（高頻度・多バンド）が孤立積乱雲の予測に決定的な役割を果たす可能性を示唆している。
本発表ではレーダーや降水量など、ひまわり 8号とは独立な観測データによる検証結果も合わ
せて紹介する予定である。
謝辞：本研究は JST CREST 「ビッグデータ同化」の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証(研究代表者：三好建正)の支援を受けた。

図１：2015 年 7 月 30 日 7UTC におけるひまわり 8 号バンド 8 領域の放射輝度。(左)観測、(中)Him 実験による推定、(右)noHim 実験による推定― 333 ―

D409

ひまわり 8 号輝度温度観測のデータ同化研究：
平成 27 年 9 月関東・東北豪雨事例(第 2 報)*本田匠 1・Guo-Yuan Lien1・小槻峻司 1・前島康光 1・岡本幸三 2,1・三好建正 1(1. 理研計算科学、2. 気象研)
1. はじめに6 km メ ッ シ ュ の 内 側 領 域 に つ い て は 、	  ときに甚大な被害をもたらす豪雨を予測す
PREPBUFR のみを同化した実験(NoHim8)、
るためには、水蒸気輸送を精緻に捉えた初期
加えて 10 分間隔のひまわり 8 号観測を同化し値をデータ同化によって得ることが重要となた実験(Him8)を行い比較した。ひまわり 8 号
る。この際、静止気象衛星による赤外放射観の赤外１０バンドのうち、水蒸気に感度の高測は、水蒸気や雲に感度が高い波長帯を含む
いバンド９を同化した。
ため、非常に有益な情報を提供し得る。特に、2015 年に本運用が開始されたひまわり 8 号は、 3.結果	  図 1 は、解析値の下層水蒸気場および水蒸
これまでの静止気象衛星に比べて多くの波長
気フラックスを示している。ひまわり 8 号観
帯を高頻度・高解像度で観測可能であり測の同化によって、9/8 18UTC 時点で日本の(Bessho et al. 2016、JMSJ)、豪雨やそれに
南海上に位置していた台風に伴う水蒸気輸送
伴う河川の氾濫などの予測改善に貢献するこが Him8 で強化されていた(図 1a–c)。その後、とが期待される。
9/9 00UTC には関東地方の南海上に相対湿度	  実際、本田ほか(2016 秋季大会 B154)は鬼95%以上の非常に湿潤な気塊と北向きの水蒸
怒川の堤防決壊をもたらした平成 27 年 9 月関気が Him8 でみられた(図 1d,e)。強化された
東・東北豪雨事例について、ひまわり 8 号に
北向きの水蒸気フラックス(図 1f)によってこよる 10 分間隔の輝度温度観測を直接同化す
れらの気塊が流入し、Him8 実験でより強いることでアンサンブル平均からの降水予測が線状降水帯が予報されていたと考えられる。
改善されることを示した。本発表では、本田
今後、さらなる詳細な解析や、予測降水量を
ほか(2016 秋季大会 B154)が示した降水予測
用いた河川流出モデルの予測検証などを行う。
の改善の要因について、解析した結果を報告する。
謝辞	
  本研究は公益財団法人計算科学振興財団	
  研究教
育拠点（COE）形成推進事業の助成及び JST CREST の援助を受けた。本研究は、文部科学省フラグシップ 2020(ポ
スト「京」)重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境予測の高度化」の委託を受けたものである

2.実験設定・手法
	  実験には、SCALE ライブラ
リの領域数値天気予報モデル(SCALE-RM; Nishizawa etal., 2015, Geo. Mod. Dev.;
Sato et al., 2015, PEPS)と局
所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF; Hunt et al.
2007, Physica D)からなる、
SCALE-LETKF (Lien et al.
2017, SOLA)を使用した。本田ほか(2016 秋季大会 B154)と同様に、ネスティングを使用した。外側領域は Lien et al.
(2017)の準リアルタイムシス
テムと同じ 18 km メッシュと 図 1.(a),(d)NoHim8, (b),(e)Him8 実験における、解析値(アンサンブル平均)の 950 hPa 面相対湿度(陰影, %)と鉛直積算水蒸気フラックス(ベし、従来型観測 PREPBUFRクトル, kg m–2s–1)。(e),(f)水蒸気フラックス差(Him8–NoHim8)。それのみを 6 時間間隔で同化した。
ぞれ、(a)–(c) 9/8 18UTC と(e)–(f)9/9 00UTC。

― 334 ―

P401

全国のAMeDAS雨量と解析雨量の比率の空間分布に関する研究*石崎春花, 松山 洋(首都大学東京 都市環境学部)

1. はじめに2010年とした。
次に、前述の基準を満たした観測地点について、
年平均AMeDAS雨量、年平均解析雨量を求め、解析雨量をAMeDAS雨量で除した両者の比率の分布図を作成した（Fig. 1）。さらに、日本全国に設置されている20のレーダーについて、担当している観測区域を、主として山地を考慮して決定した。

解析雨量（RA）とは、AMeDAS雨量計と気象レーダーの観測値を用いて算出された面的降水量であり、1988年から気象庁が毎時のデータを提供している（新保 2001a, b, 天気）。システム稼働当初の空間分解能は5kmであったが、2001年4月からは2.5km、2006年1月からは1kmとなっている。
解析雨量はAMeDAS雨量よりもやや大きい値を示すことが知られている（山本，1991, 研究時
報; Urita at al., 2011, HRL）
。山本（1991）は1990
年9月の解析雨量とAMeDAS雨量の関係（空間分布）について5kmメッシュのデータを用いて調べた。Urita et al. (2011) は両者を別々に全国平均
して1991～2009年の年々変動について調べた。
しかしながら、長期間のデータを用い、日本全国を 対 象 と し て 、 1km メ ッ シ ュ の 解 析 雨 量 とAMeDAS雨量の比率の空間分布を調べた研究はない。そこで、本研究ではそれを明らかにし、その要因について考察した。

3. 結果と考察
比率の分布図では、ほとんどの地点で比率は1.0より大きくなっており（Figs. 1，2）、先行研究で述べられた解析雨量の過大性が示された。また、決定されたレーダー観測域ごとにt検定とMannKendall検定を行ない、レーダーからAMeDAS観測地点までの距離と比率、およびAMeDAS観測地
点の標高と比率との関係について調べた。その結果、レーダーからの距離と比率に関しては、隣接するレーダーの影響を受けにくく負の相関を示した札幌レーダー観測域、都内における解析雨量の過小評価と関東山地における解析雨量の過大評価により正の相関を示した東京レーダー観測域、隣接するレーダーの数が最も多いことから負の相関を示したと考えられる名古屋レーダー観測域の3つについて、統計的に有意な関係が見られた。標高と比率に関しては、季節降水量の違いによると考えられる秋田レーダー観測域、東京レーダー観測域の2つが、それぞれ統計的に有意と判断された。

2. 研究手法

気 象 庁 よ り 入 手 し た 、 2006 年 1 月 以 降 のAMeDAS観測地点約1,300ヶ所における時間雨量、および１km格子の時間解析雨量を、それぞれ月毎に整理した。毎月の雨量のうち時間雨量の欠測数が10%未満である観測地点のデータのみを抽出したところ、2011年3月に発生した東日本大震
災の影響が見られたため、研究期間を2006～

～

Fig.2
日本全国の比率(RA/AMeDAS)の
度数分布図

Fig.1
日本全国の比率(RA/AMeDAS)の分布図― 335 ―

P402

JRA-55とGPSによる可降水量の比較
及川滉介，*松山 洋 (首都大学東京 都市環境学部)，宮岡健吾 (気象庁 地球環境・海洋部 気候情報課)

1. はじめに 平成21年度に開始された気象庁55年長期再解
析(JRA-55; Kobayashi et al., 2015, JMSJ)の可
降水量プロダクトについて、原田ほか(2014,天気)では他の再解析値と比較して最も値が小さく、その原因が、利用している数値予報モデルの対流圏
中層の乾燥バイアスであると述べられている。
 そこで本研究では、複数年にわたってJRA-55の可降水量と、その格子点に対応するGPS観測点の可降水量との比較を行った。

さく、いずれもa>0.94となっていた。これら4つの月の可降水量の値はGPS,JRA-55ともに、10～30mmにあるため、バイアスや回帰分析による影響が現れづらいのではないかと考えられる。
謝辞
GPS可降水量の解析に際しては，気象庁観測部
観測課観測システム運用室の吉井博之様(当時)のお世話になりました。また、利用したJRA-55の可降水量データは気象庁55年長期再解析プロジ
ェクトによって提供されたものです。

2. 研究手法

JRA-55全球可降水量については、日本の陸上にかかる格子点(26地点)のデータ（1日4回：00, 06,
12, 18UTC)を利用した。GPS可降水量データは
JRA-55格子点に最も近接する地点のデータについて、西村ほか(2003,天気)にならって対応する時
刻から前30分の値を平均してその時刻の値とした。なお、GPS可降水量データは国土地理院の電子基準点等観測データを用い、カリフォルニア工科大学によるソフトウェアGIPSY-OASISⅡを使用して算出された、気象庁のGPS可降水量データを使用した。
対象期間は2010年7月～2012年12月で、各月・各地点で回帰分析を行ない(y=ax+b)、傾きaについて検討した。

3. 結果と考察

回帰分析の結果、諸塚(宮崎県、32.50N,131.25E
付近)を除いた25地点について、対象期間内では常にaは1より小さくなった。全地点・各月の平均はa=0.91となり、JRA-55の方がGPSに比べて可降水量を過小評価していた(図1)。
月別に評価した場合、1月と8月においては他の月よりも傾きaが小さい地点が多くみられた。その理由として、1月については可降水量の値が10mm未満の地点が多く、小さい値の間で比を取ったため、aの値が小さくなったと考えられる。8月についてはGPS可降水量の値が大きくなるほ
ど、JRA-55の可降水量との差が大きくなった。
これには、JRA-55における対流圏中層の乾燥バ
イアスが影響している可能性がある (図2)。実際、
JRA-55とGPSの可降水量の差について、図2をみても可降水量の値が大きい時ほど回帰直線がy=xの直線から離れており、可降水量の値が大きくなるほど差の開きが拡大していることがわかる。
一方、4, 5, 10, 12月は2つの可降水量の差が小

図 1 26 地点における傾き a(JRA-55/GPS)の季
節変化(2010/7-2012/12）。黒い太線は全 26 地点の平均値

図 2 立川(38.75N,140.00E 付近)における 2011年 8 月の可降水量の比較― 336 ―

P403

GPS可降水量に着目した「平成24年7月九州北部豪雨」の事例解析*金田康世，渡邊貴典，松山 洋 (首都大 都市環境)，宮岡健吾 (気象庁 地球環境・海洋部 気候情報課)

1. はじめに 2012年7月12～14日に発生した「平成24年7月
九州北部豪雨」により，熊本県阿蘇地域では12日
3時に時間降水量100mm/hを超える「千年に一度の歴史的豪雨」がもたらされた．
本研究では，GPS可降水量に着目して，「平成24年7月九州北部豪雨」により阿蘇地域に未曾有の局地豪雨がもたらされた要因を調査し，その豪雨発生機構の解明を図った．加えて，GPS可降水量を用いた豪雨予測の有用性についても考察した．

2. 研究手法

ためだと考えられる．
以上のことから，GPS 可降水量は豪雨予測の先行指標として有用であるが，相対可降水量も調べる必要があることが明らかになった．

謝辞
GPS可降水量の解析に際しては，気象庁観測部
観測課観測システム運用室の吉井博之様(当時)のお世話になりました．また，メソ数値予報モデル
GPV(MSM)は，京都大学生存圏研究所で蓄積されているものを使用しました．

対象期間は2012年7月9日0時～15日0時(日本時間)，対象領域は32.5-33.5N,130.5-131.5Eとした．
まず，豪雨発生時の上空での水蒸気の動態を調べるために，メソ数値予報モデルGPV(MSM)を用いて，水蒸気量と水蒸気収束量の時間—鉛直断面図を作成した(Fig.1)．次に，新村ほか(2000)を参考にして，飽和可降水量（大気全層の相対湿度を100%としたときの可降水量）に占める可降水量の割合である
相対可降水量を同じくGPV(MSM)から計算し，降水量およびGPS可降水量との比較を行なった(Fig.2)．
なお，GPS可降水量データは国土地理院の電子基準点等観測データを用い，カリフォルニア工科大学によるソフトウェアGIPSY-OASISⅡを使用して算出された，気象庁のGPS可降水量のデータを使用した．

参考文献
日下博幸・羽入拓朗・縄田恵子 2010. GPS可降水量に着目した局地豪雨の事例解析．地理学評論
83: 479-492.
新村典子・佐々木太一・木村富士男 2000. 首都圏
におけるGPS可降水量と降水の統計的関係. 天気 47: 635-642.

3. 結果と考察)LJ対象領域内において，(上) GPV(MSM)で計算した水蒸気量 (mm)，(下) 水蒸気収束量の時間―鉛直断面図 (mm/3hr)

Fig.1 より，11 日 0 時から 700hPa 付近に湿潤な領域が存在し続け，12 日 0 時頃から 700hPa 付近にまで及ぶ強い収束が生じたため，強い降水が発生したと考えられる．その後，下層での収束に伴い，上層で発散が起こった．その発散域の広がりに伴い，低相当温位の領域および乾燥大気が下層へ流入し，
降水イベントが終わったと考えられる．
日下ほか(2010)では，GPS 可降水量は降水量のピークの約 1 時間前にピークを持つことが述べられている．しかし，本事例では，7 月 10 日 12 時頃に GPS
可降水量が増加し，熱帯の平均値(約 50mm)を超えたにも関わらず，その 1~2 時間後に大雨は生じなかった (Fig.2)．この原因を調べるために，飽和可降水量を計算し，上述した相対可降水量を調べたところ，
それが 100%に近づくと大雨になることが分かった(Fig. 2)．つまり，7 月 10 日 12 時頃に GPS 可降水量が増加しても降水が生じなかった原因は，相対可
降水量が 100%に達するまでに比較的余裕があった)LJ対象領域内における相対可降水量(点線，%)と GPS 可降水量(実線，mm)および降水量(太線，mm/3hr)の時間変化― 337 ―

P404

CPS 雲粒子ゾンデによって観測された mixed-phase cloud の特徴
岩崎杉紀（防衛大）、藤原正智（北大）、柴田隆（名大）、坪木和久（名大）小野貴司（北大）、杉立卓治（明星電気）
1. はじめにmixed-phase cloud（混合相雲）は、過冷却の水と氷の粒子が共存している雲のことである。過冷却の水雲の層から連続的に降雪がある場合が多い。特に極域ではこの状態が数日にわたることがある。降雪の維持機構として、過冷却の水雲の層の付近の乱流が挙げられている。
衛星データを見ると、過冷却の水雲の上に雲がある時に mixed-phase cloud がある場合が散見される（上に雲がない時は過冷却の水雲のみ）。本
研究では、過冷却の水雲の上にある雲が降雪にどのように関わっているか調べるため、CPS 雲粒子
ゾ ン デ （ 以 下 CPS 、 Fujiwara et al., 2016,
AMT）と地上ライダを用いた観測を行った。
2. 観測方法
名古屋大学の陸別観測所（北海道足寄郡陸別町、
北緯 43.456 度、東経 143.766 度、標高 360m）において CPS を放球した。
CPS は、1 秒間に計測された粒子の個数、そのう
ちの最初の 6 個の散乱強度（粒径に対応）と偏光情報（形状が球形か非球形の判別）を電波で地上に送るゾンデである。
放球は 2016 年 12 月 26 日 20 時ころ行った。地
表の気温は-2 度で小雪が降っていた。放球時の同研究所のライダでは、高度 2km 以上の信号は減衰
して見ることが出来なかった。しかし、17 時から
19 時 に か け て 、 高 度 2-3km に 上 半 分 が 水 の 雲（mixed-phase cloud）があった。
3. 結果
図 1 に CPS によって計測された粒子の個数密度と粒径分布を示す。ただし、これらの値は補正が必要かもしれないので暫定値である。例えば、個数密度 107 個/m3 以上のデータは、CPS が粒子の数え落としをしている可能性がある。紙面の都合で掲載していないが、気温は地表から高度 10km ま 図 1: CPS の結果。（上）200m ごとの個数密度ので 単 調 に 減 少 し て い る 。 偏 光 情 報 か ら 、 高 度 鉛直分布。黒塗りは欠測である。（下）すべて足
2.5km 付近は球形粒子（過冷却の水雲）である。
すと 1 になるよう規格化した粒径分布。ただし、粒径分布（図 1 下）から、2.5km 付近の過冷却 見やすいよう y 方向に 0.1 ずつずらしている。まの水雲の中には 10μm 以下の粒子が主だったが、た、10μm 以下は 10μm、60μm 以上は 60μm とし60μm を超える粒子（おそらく氷）が存在してい ている。
た可能性がある。
謝辞
4. おわりに本研究の一部は名古屋大学宇宙地球環境研究所
大会当日は、補正された粒径分布を示し、過冷 の共同利用研究の助成を受けたものです。神栄テ却の水雲の上下でどのような粒径の変化を見せた クノロジー株式会社の林真由美氏と相良一生氏にのか考察する。
は CPS のデータ解析に関してご助言を頂きました。
― 338 ―

大

会 第 4
午
後

日

B451

山岳が熱帯対流圏界面近傍の気温変動に与える影響に関する研究※

久保川陽呂鎮 、佐藤正樹 、鈴木順子 、藤原正智 東京大学大気海洋研究所、海洋開発研究機構、北海道大学大学院環境科学院




導入

熱 帯 対 流 圏 界 面 領 域 （ 7URSLFDO 7URSRSDXVH/D\HU77/）は非常に低温であることから、圏界面近傍の水蒸気の脱水に大きく影響する。
0DGGHQ-XOLDQ2VFLOODWLRQ 0-2 と結合した赤道ケルビン波に伴い、圏界面付近の気温が大きく変動することはよく知られている。本研究では、
0-2 がインドネシア海洋大陸に近づいた時期に、小スケールから惑星スケールの波が共存する可能性のある山岳近傍において、77/ 内の気温変動の高さは 77/ 内の気温変動の大きさに影響する。
 モデル内で使用している WHUUDLQIROORZLQJ
鉛直座標は、77/ 内で非現実的な大きな気温変動をもたらす。
ケルビン波が山岳上を通過した際に、地形性重力波が励起され、ケルビン波と重なりあうことで、
77/ 内に大きな気温変動をもたらしているがわかった。インドネシア海洋大陸の山岳近傍は、77/内で大きな気温変動が生じやすい場所であるとを詳細に調べた。


により、以下の  つのことがわかった。  山岳

考えられる。

データ

本 研 究 で は 、 &RRSHUDWLYH ,QGLDQ 2FHDQH[SHULPHQW RQ LQWUDVHDVRQDO YDULDELOLW\ LQ
WKH <HDU 

&,1'< 観 測 デ ー タ 、&RQVWHOODWLRQ

2EVHUYLQJ

0HWHRURORJ\,RQRVSKHUH

6\VWHP
DQG



IRU

&OLPDWH

&260,& 衛星データ、再解析データ、そして 1,&$0



によるシミュレーション結果を用いた。
結果

0-2 と結合した対流活動がインドネシアの観測
所を通過した時に、山岳付近の気温変動は平地や海洋上での観測に比べ大きくなっていた。その気温振幅の差は . に達していた 図  参照 。
山岳付近の大きな気温変動は他のデータセット
でも確認された。77/ 内の気温変動を調べるため、
1RQK\GURVWDWLF,FRVDKHGUDO$WPRVSKHULF0RGHO
1,&$0 による数値実験も行った。その結果、ケルビン波に伴う気温変動は山岳近傍で大きくなっていた。ストレッチ版 1,&$0 を用いた感度実験


図 高度 NP における気温変動。(a)Singapore, (b) Padang, (c) Medan, (d) Makassar, (e)Palu, (f) Male, and (g) R/V Roger Revelle. (h) (a)-(f)の気温の標準偏差。図 1a-1g の縦の点線は 191.5
K と 202 K に対応する。

― 341 ―

B452

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― 342 ―

B453

2016 年 4 月に PANSY レーダーで観測された対流圏から下部成層圏を貫く強い波状擾乱に関する事例解析*

南原優一(東大院理), 佐藤薫(東大院理), 堤雅基(極地研), 佐藤亨(京大情報), 澁谷亮輔(東大院理)１．はじめに
主に対流圏で発生する重力波は、中層大気に伝播し、減衰・砕波を通して平均場に運動量を与えることにより、大循環の駆動に大きく寄与している。しかし、重力波の時空間スケールは小さく、その観測は一般に困難で、特に過酷な環境の極域における重力波の観測的研究は不足している。
しかし、近年、科学的関心の高まりから、南極域
重力波の観測的研究の必要性が唱えられている。
昭和基地 (69.0°S, 39.6°E) に設置された南極初の MST (Mesosphere-Stratosphere-Troposphere) レ
ーダーである PANSY レーダーは、2015 年 10 月からフルシステム連続観測を開始した。
PANSY の省エネルギー設計から実現した 1 年にも亘る MST
レーダーによる連続観測は、中・低緯度を含めても類を見ない異例の観測である。本研究の目的は、2016 年 4 月 19～22 日に観測された、PANSY フル
システム連続観測期間中 (2015 年 10 月～2016 年
9 月) で最も強い波状擾乱について、その力学的特性を解明することである。

２．データと解析手法
PANSY レーダー観測では、高度 1.5 km から約
22 km における鉛直ビームと天頂角 10°の東西南
北方向の 4 ビームによる視線速度が得られる。時間・鉛直分解能は 200 秒、150 m と極めて高い。
この高分解能な 1 年連続のデータによって、慣性
周波数 𝑓𝑓 [~ 2𝜋𝜋⁄(13 時間)] から Brunt-Vӓisӓlӓ 周波数 [~ 2𝜋𝜋⁄(5 分)] までの広い周波数をとり得る重力波のほぼ全ての力学特性の解析が可能である。

𝑢𝑢, 𝑣𝑣, 𝑤𝑤 には、この期間の前半に位相速度上向き、後半に下向きの波状擾乱が卓越していた。そこで
まず、2 次元フーリエ級数展開法を用いて位相速度上向き成分と下向き成分に分離した (図1a,1b,1c)。そして、前半及び後半の波状擾乱についてホドグラフ解析を行ったところ、ともに鉛直
群速度上向きで、対地水平位相速度は 0 m/s に近く、波数ベクトルの向きは地表付近の強い南東風と逆向きであることがわかった。これらの特徴は、
強い波状擾乱がいずれも山岳波であったことを示唆する。また、2 つの波状擾乱の鉛直波長、水
平波長、固有周波数、水平波数ベクトルの向きの特徴は類似していることもわかった。従って、鉛直位相速度の向きが逆向きであったのは、同じ起源の重力波が背景風のドップラー効果を受けた
結果と説明できる。
NICAM で再現された波状擾乱の水平構造を調べたところ、位相が風上に向かって傾く山岳波の特徴が確認できた。さらに、重力波エネルギーを調べると、南極大陸周辺の急峻な斜面において、上空にジェットが存在しその強風が地上に及んでいる領域に局在していることがわかった (図1d, 1e) 。これは観測された波状擾乱が、南極大陸
周辺の急峻な地形を起源とする山岳波であることを強く裏付ける結果である。

また、観測された波状擾乱の位相構造、水平分
布を調べるため、重力波パラメタリゼーションを含まない高解像度全球モデル NICAM を用いた再現実験を行った。使用した NICAM の水平格子は g-level 8 (Δx ~ 17 km)、鉛直格子間隔は 75 m
である。Shibuya et al. (2016) の南極域で間隔が等間隔になるよう工夫されたグリッドを採用しており、重力波の力学特性の水平グリッド間隔依存性は軽減されている。

３．結果
まず、ERA-Interim 再解析データを用いて、背景場の大規模構造を調べたところ、発達したリッジに伴うジェットの強い蛇行が見られ、リッジ前面の強い南風が昭和基地上空に位置していたことがわかった。 PANSY レーダーで観測された

図1. 2016年4月19日00UTC ~ 22日00UTCの (a) 南北風 (𝑣𝑣), (b) 南
北風擾乱 (𝑣𝑣 ′ ) の位相速度下向き成分, (c) 位相速度上向き成分の時間高度断面図 (PANSYレーダー観測)。 ▼ は対流圏界面高度(ラジオゾンデ観測)。4月20日00UTC の (d) 𝑧𝑧 = 9 km における
√𝑢𝑢2 + 𝑣𝑣 2 (ERA-Interim) と (e) 𝑧𝑧 = 14 km における w ′ のポー
ラーステレオマップ (NICAM)。★ は昭和基地の位置。

― 343 ―

B454

PANSYレーダー観測に基づく夏季中間圏極域における風の周波数スペクトルと鉛直プロファイルの研究
佐藤 薫、高麗正史（東大院理）、堤 雅基（極地研）、佐藤 亨（京大院情報）

１．はじめに最近の研究により、主に大気重力波によって駆動される中間圏大循環による南北気候結合が指摘されている。しかし、高分解能の連続観測は困難なため、その遠隔結合の仕組みの解明のカギとなる
中間圏重力波に関する基礎的な観測情報が不足している。大型大気レーダーは中間圏重力波の運動量輸送を唯一観測可能である。しかし、中間圏観測
は大気が電離する日中に限られるため、毎日夜が訪れる中低緯度の重力波観測は短周期成分に限られている。これに対し、極域の夏には、白夜となる
こと、極中間圏雲が出現することで、夏季中間圏エコー（PMSE）と呼ばれる特殊なエコーが受信される。本研究では、昭和基地に設置した南極初の大型
大気レーダー、PANSYレーダーによるPMSE連続観測を行った。
２．データ
使用したのは2013/14年、2014/15年、2015/16年の3シーズンに亘る（ほぼ）ノンストップ連続観測データ。高度分解能は600m、時間間隔は約200秒。
高度領域は約81～93km。観測ビーム方向は、鉛直
および天頂角を10度にとった東西南北の5方向。
３．結果
東西風u、鉛直風wのパワースペクトルを図1に示す。8分から20日の広い周期帯をカバーしていることに注意。u（w）のパワースペクトルは慣性周期13時間以下で周波数の－2乗（－1）に比例し、1日、半日にピークを持つ。uには約2日にピークがあるがwにはない。これはノーマルモードロスビー重力波の特徴と調和的である。図2は運動量フラックススペ
クトル。東西成分は正、南北成分は負が卓越し、重力波としては比較的長周期の1時間～1日成分が大きなフラックスを伴うことがわかる。図3は2014/15
年のシーズン平均の水平風と運動量フラックスの鉛直プロファイルである。運動量フラックス収束か
ら推定される東西風加速は120m/s/dで大気大循環モ
デル研究による予想とほぼ等しい。またこれとバランスするコリオリ力から見積もられたvは約10m/sであり観測値とほぼ等しいことも確認できる。
４．今後の予定
北極成層圏突然昇温に対する南極を含む全球的な大気応答を調べるためPANSYレーダーを含む世界の7つの大型大気レーダーと関連装置による同時観測（ICSOM）が進行中である。今後、観測を積み重ねることと、データ同化や高解像モデルも組合せることで、重力波の変調にも踏み込んだ南北両半球
結合のメカニズムを調べる計画である。

図 1：夏季中間圏における u と w のパワースペクトル下から、2013/2014, 2014/2015, 2015/2016 の結果

図 2：夏季中間圏における運動量フラックススペクトル

図 3：平均風（黒実線）と運動量フラックス（グレー実線）の鉛直プロファイル― 344 ―

B455
成層圏界面ジャンプを伴う成層圏突然昇温に起因する季節間半球間結合＊1.

中島駿 1・佐藤薫 1（1 東大院理）

はじめに

3.

結果

冬季極域の成層圏界面は、重力波により駆動さ

解析期間中には、北半球において 3 度の ES をれる中間圏子午面循環によって形成・維持されて伴う SSW が確認された。この 3 度の ES の約半年いる。成層圏突然昇温（SSW）直後に、成層圏界

後の 6 月において、南半球の亜熱帯に見られる成面が一度消滅し、その後に通常よりも高高度から

層圏界面温度極大が、他の年より強化されている

再形成されることがある。この現象は近年の観測という特徴が共通して見られることが分かった。

技術の発達により発見され、成層圏界面ジャンプ

1 月から 8 月までの半月ごとの東西平均温度ア（ES）と呼ばれている。

ノマリーをまとめた 12 年分の時系列に対し EOF

一方、SSW に伴い、東西平均温度場において南解析を行ったところ、先の特徴は空間構造第一モ

北両半球に渡る特徴的なアノマリーパターンがードとして現れていることが分かった（図）。この現れることも最近の研究で明らかになってきた。

結果は ES に伴い季節間 IHC が存在する可能性を

例えば北極成層圏気温と、南極極中間圏雲量との示唆している。

間に逆相関が見られることが観測的に示されてまた、ES には極夜ジェットの、南半球亜熱帯成いる。この半球間結合（IHC）は、中層大気の子

層圏界面温度極大には東風位相の赤道半年周期

午面循環の変調によってもたらされるものと考

振動の強化と時間進行にそれぞれ関連する、東西

えられている。

平均東西風のアノマリーパターンが見られるこ以上 2 つの現象は、中間圏に向かう重力波伝播とも分かった。
本研究では、ES を伴った季節間 IHC のメカニの変調によるものと考えられている。これまでそのメカニズムに関してモデルを用いた定量的議ズムについても議論する。

論がなされているものの、その多くは重力波パラ
メタリゼーションに基づく議論にとどまっている。また、半球間結合の視点からの重力波の観測的研究も開始されたばかりであり、未知の部分が多い。
本研究は、ES に伴う IHC に着目した、衛星データ解析による発見的研究である。
2.

データと解析手法
解析には Aura 衛星に搭載された MLS の 2005

年 1 月から 2016 年 6 月の 12 年間における、温度、ジオポテンシャルハイトのデータを用いた。
ジオポテンシャルハイトからは、傾度風の仮定を

図：2005 年から 2015 年における 1 月から 8 月

用いて風の推定を行った。また、東西平均流に対までの半月ごとの東西平均温度アノマリーの空する波の影響を調べるために、変形オイラー平均間構造第 1 モードの緯度高度断面。

系を用いた解析を行った。

― 345 ―

B456
中間圏を含むデータ同化のパラメータ依存性*小新大、佐藤薫（東大院理）、宮崎和幸（海洋研究開発機構）
1. はじめに

均東西平均東西風速とそのスプレッドを図に示す。

模現象が存在している。また、中間圏の力学には対ことがわかる。メンバー数 90 の結果の方がスプレ中層大気にはオゾンホール、突然昇温などの大規流圏や成層圏とは異なり、非地衡成分の重力波が重要だといわれている。現在、中間圏は人工衛星やレーダーなどで観測されているが、全球的な解析を行うには観測頻度や観測密度が十分でなく、中間圏以上のデータ同化は一般的ではない。本研究ではハイトップモデルに衛星の観測値を同化し、下部熱圏までの解析値を作成することを目的とする。そのため、まず得られる解析値の同化パラメー

両者の違いは 1hPa（約 50km）以上で特に大きい
ッドは小さい。これは中間圏では変動が大きく、メンバー数 30 ではアンサンブル分散を計算するのに十分なメンバー数ではなかったからと思われる。
一方、同化ウインドウを 6 時間から 24 時間に増やすと、赤道域の高度約 100km に非現実的な北向きの強い風が現れる結果となった。この理由についても考察する。
4. 今後の予定

タ依存性を明らかにすることにした。

メンバー数、ウインドウ⾧の最適値とその裏付け

予報モデルには全球モデル JAGAUR (Watanabeの最適値を用いたデータ同化を高解像度モデルに

2. データ同化の概要

and Miyahara, 2009) を用いた。モデルトップは約150km、水平解像度 T42、鉛直解像度約 1km。鉛

直一次元モデルで用いられる拡散係数を参考に、に関する考察を深めるとともに、各種パラメータ
適用し、中間圏を含めた全球再解析を行うのが目標である。

高度約 50km 以上で指数関数的に増加する水平拡散を与えた。パラメタリゼーションで表現される
非地形性重力波についてはチューニング係数を増減させ、成層圏のロスビー波振幅が妥当となる係数に固定した。観測値にはラジオゾンデや地上観測等のデータセット PREPBUFR と Aura MLS(Microwave Limb Sounder) の気温リトリーバル（高度約 20~100km）を用いた。この衛星は 1 日に地球を約 14 周する。Aura MLS の気温は観測バ

イアスがあることが知られている。そこでバイアスの少ない SABER（Sounding of the Atmosphere

データ同化により求めた東西平均東西風
左：メンバー数 30、右：メンバー数 90

using Broadband Emission Radiometry）の気温と比較して、日付、高度、緯度に依存する補正値を求

め、観測バイアスを低減させた。同化には LETKF（局所アンサンブル変換カルマンフィルター、
Hunt et al., 2007）を用いた。6 時間毎の同化を基本とし、アンサンブルメンバー数と同化ウインド

ウ⾧などのパラメータを調整し比較した。同化は両半球結合国際共同観測（ICSOM）期間を含む
2016 年 1 月 15 日~2 月 23 日の 40 日間を対象として行った。この間に北半球成層圏突然昇温（小昇温）が 3 回発生している。

東西平均東西風のスプレッド

3. 結果

メンバー数を 30 及び 90 としたときの 40 日間平― 346 ―

左：メンバー数 30、右：メンバー数 90B457

中間圏および下部熱圏における潮汐波に伴うシア不安定の発生*

安井 良輔 (東大院理)、佐藤 薫 (東大院理)、三好勉信 (九大院理)1. はじめに
中間圏および下部熱圏(MLT 領域)では、重力波・潮汐波・ロスビー波の大気波動が卓越している。重力波は主に対流圏に起源をもち、中層大気に伝播し、大気の密度が指数関数的に小さくなるため、重力波の振幅が増大する。また、
重力波は、MLT 領域では散逸や砕波の過程を通して、運動量を背景場に与えている。この重力波による波強制によって、背景場には夏半球中間圏界面付近に弱風層が形成されるだけではなく、東西風の大きな鉛直シアが作られる。
2016 年度気象学会秋季大会では、東西平均東西
風の強い鉛直シアが存在する夏半球 MLT 領域
において、シア不安定が形成され、そこから重力波が発生していることを大気圏-電離圏結合
モ デ ル で あ る Ground-to-topside model ofAtmosphere and Ionosphere for Aeronomy (GAIA)を用いて示した。さらに、夏半球低緯度 MLT 領域においては、東西平均場での東西風の鉛直シ
アは中緯度での値と比べて小さいにも関わらず、シア不安定の必要条件である Richardson 数(𝑅𝑅𝑅𝑅)が 1/4 を下回る頻度が大きいことが分かった。そこで、本発表では、夏半球低緯度 MLT 領域におけるシア不安定の発生要因についての解析を行なった。


低緯度 MLT 領域(5°S, 93 km)に極大が存在する。
しかし、この領域での東西平均東西風の鉛直シ
アは中緯度に比べると大きくない。そこで、本研究では、低緯度 MLT 領域で大きな振幅を持
つ潮汐波に着目して解析を行なった。
潮汐波の振幅は、高度 50~100 km の低緯度では、𝑠𝑠 = 1 (DW1) の振幅が大きく、高度 100 km
以上の中高緯度では、𝑠𝑠 = 2 (SW2) の振幅が大きいことがわかった。次に、𝑅𝑅𝑅𝑅 < 1/4 の頻度の日変化の大きさを計算したところ、夏半球中緯度 MLT 領域では小さいが、低緯度 MLT 領域と冬半球高緯度 MLT 領域では大きいことが分かった(図 1(右))。また、それぞれのローカルタイ
ム依存性を見ると、低緯度 MLT 領域では約 24時間周期の、冬半球高緯度 MLT 領域では約 12時間周期の変動をすることがわかった。そこで、
低緯度 MLT 領域の日変化について、DW1 の位相と比較すると(図 2)、𝑅𝑅𝑅𝑅 < 1/4 の頻度の最大値の下降速度と、DW1 の鉛直位相速度が非常に良い一致を示すことが分かった。これらの結果は、低緯度 MLT 領域では DW1 によって、冬半球中
高緯度 MLT 領域では SW2 によって、シア不安
定な場が形成されることを示唆している。

2. データと解析手法
 本研究では、GAIA による現実大気再現実験
データのうち、中性大気パートのデータ(以下、GAIA データ)を用いた。解析高度は地表面から
下部熱圏、期間は 2004 年 8 月 8 日～2015 年 6月 19 日の約 11 年。
モデルの解像度は T42L150。
ここで、各波動成分は、以下のように定義した。
潮汐波成分は、太陽同期潮汐波の東西波数𝑠𝑠 =1, 2, 3成分とした。これを元のデータから取り除いた成分のうち、周期 24 時間以下の擾乱を重力波成分とした。


図 1：(左)1 月の𝑅𝑅𝑅𝑅 < 1/4 の頻度と(右) 1 月の𝑅𝑅𝑅𝑅< 1/4 の頻度の日変化に関する分散の緯度
高度断面図。

3. 結果
図１(左)は、1 月の𝑅𝑅𝑅𝑅 < 1/4 の頻度の緯度高度断面図である。𝑅𝑅𝑅𝑅 < 1/4 の頻度は、夏半球中緯度 MLT 領域で最大をとる。この領域において、
図 2：𝑅𝑅𝑅𝑅 < 1/4 の頻度(実線)、鉛直シアの大きさ
強いパラメタライズされた重力波強制が東西(破線)、DW1 の東西風(1 点鎖線)と南北風
平均風に大きな鉛直シアを形成することによ(2 点鎖線)が最大値の高度。横軸はローカって生じている可能性がある。また図 1(左)には、ルタイム。
― 347 ―

B458

渦位 flux および非断熱加熱率とバランスする 3 次元残差流の考察
木下武也 (JAMSTEC)・佐藤薫 (東大院理)1. はじめに
波と平均場の相互作用を記述する変形オイラー平均 (TEM) 系は、中層大気の力学的な子午面循環を理解する上で、非常に有用な診断ツールである。また 1980 年代から TEM 系を 3 次元に拡張する研究が行われ、理論上は純粋な 3 次元 TEM系の導出に成功していると考えられている。しかし解析を行う上で、特に物質輸送 (残差流) においてはいくつか問題がある。例えば 2 次元残差流と異なり、3 次元残差流の水平成分にはバランス
流 (地衡風) 、鉛直成分には温位面のゆがみに伴う流れが含まれること、さらに準停滞性惑星波が卓越する冬半球成層圏では、惑星波そのものによる流れが無視できないこと等である。以上の流れは実質的な輸送を起こさない流れと考えらえている。そのため、定常を仮定しても 3 次元 TEM 系
での残差流と波強制・非断熱加熱率の関係は TEM
系において成立する以下の式のように単純ではなくなる。

−𝑓𝑓𝑓𝑓0 [𝑣𝑣𝑣𝑣]∗ = 𝜌𝜌𝜌𝜌0−1 ∇ ⋅ 𝐹𝐹𝐹𝐹,𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧 [𝑤𝑤𝑤𝑤]∗ = [𝑄𝑄𝑄𝑄](1)

ここで、𝑣𝑣𝑣𝑣, 𝑤𝑤𝑤𝑤は南北・鉛直風、𝑓𝑓𝑓𝑓0 はコリオリパラ
メータ、𝜌𝜌𝜌𝜌0は基準密度、𝜃𝜃𝜃𝜃は温位、𝐹𝐹𝐹𝐹は波活動度フ
ラックス、𝑄𝑄𝑄𝑄は非断熱加熱率、[ ]は東西平均、[𝑣𝑣𝑣𝑣]∗ , [𝑤𝑤𝑤𝑤]∗は残差南北・鉛直流を表す。そこで本研
究は、準地衡流 (QG) 系において、式 (1) を満た
す、すなわち非保存項のみとバランスする残差流の式導出を新たに行う。

2. 非断熱加熱率とバランスする残差流
まず、QG 系の熱力学方程式を、熱 flux を含む形で表す。

𝜃𝜃𝜃𝜃𝑡𝑡𝑡𝑡 + (𝑢𝑢𝑢𝑢𝜃𝜃𝜃𝜃)𝑥𝑥𝑥𝑥 + (𝑣𝑣𝑣𝑣𝜃𝜃𝜃𝜃)𝑦𝑦𝑦𝑦 + 𝜃𝜃𝜃𝜃0𝑧𝑧𝑧𝑧 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝑄𝑄𝑄𝑄

(2)

ここで、𝑢𝑢𝑢𝑢は東西風を表し、これ以降添え字に𝑎𝑎𝑎𝑎を含む変数は非地衡風、それ以外を地衡風とする。
𝜃𝜃𝜃𝜃0は高度方向のみ依存する基準温位である。これ
より、定常を仮定した際、𝑄𝑄𝑄𝑄/𝜃𝜃𝜃𝜃0𝑧𝑧𝑧𝑧 とバランスする
残差鉛直流は以下となる。

𝑤𝑤𝑤𝑤 ∗ ≡ 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎 + �𝑢𝑢𝑢𝑢𝜃𝜃𝜃𝜃
𝑣𝑣𝑣𝑣𝜃𝜃𝜃𝜃
� +� �
𝜃𝜃𝜃𝜃0𝑧𝑧𝑧𝑧 𝑥𝑥𝑥𝑥𝜃𝜃𝜃𝜃0𝑧𝑧𝑧𝑧 𝑦𝑦𝑦𝑦

(3)

3. 渦位 flux とバランスする残差流
次に、東西・南北方向の運動方程式中の摩擦を含む非保存項をひとまず無視し、非断熱加熱率のみを考慮した場合の東西・南北方向の運動方程式
および準地衡流渦位の式を運動量 flux および渦位 flux を含む形で表すと以下となる。

𝑢𝑢𝑢𝑢𝑡𝑡𝑡𝑡 + (𝑢𝑢𝑢𝑢2 )𝑥𝑥𝑥𝑥 + (𝑢𝑢𝑢𝑢𝑣𝑣𝑣𝑣)𝑦𝑦𝑦𝑦 − 𝑓𝑓𝑓𝑓0 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑎𝑎𝑎𝑎 − 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝑣𝑣𝑣𝑣 = 0 (4)𝑣𝑣𝑣𝑣𝑡𝑡𝑡𝑡 + (𝑢𝑢𝑢𝑢𝑣𝑣𝑣𝑣)𝑥𝑥𝑥𝑥 + (𝑣𝑣𝑣𝑣 2 )𝑦𝑦𝑦𝑦 + 𝑓𝑓𝑓𝑓0 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝑢𝑢𝑢𝑢 = 0 (5)𝜌𝜌𝜌𝜌0 𝑄𝑄𝑄𝑄
𝑞𝑞𝑞𝑞𝑡𝑡𝑡𝑡 + (𝑢𝑢𝑢𝑢𝑞𝑞𝑞𝑞)𝑥𝑥𝑥𝑥 + (𝑣𝑣𝑣𝑣𝑞𝑞𝑞𝑞)𝑦𝑦𝑦𝑦 = 𝜌𝜌𝜌𝜌0−1 𝑓𝑓𝑓𝑓0 ��𝜃𝜃𝜃𝜃0𝑧𝑧𝑧𝑧 𝑧𝑧𝑧𝑧

(6)

[𝑣𝑣𝑣𝑣 ′ 𝑞𝑞𝑞𝑞 ′ ] = 𝜌𝜌𝜌𝜌0−1 ∇ ⋅ 𝐹𝐹𝐹𝐹

(7)

𝑢𝑢𝑢𝑢𝑡𝑡𝑡𝑡 − 𝑓𝑓𝑓𝑓0 𝑣𝑣𝑣𝑣 ∗ = 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑞𝑞𝑞𝑞 = 𝜌𝜌𝜌𝜌0−1 ∇ ⋅ 𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑃𝑃𝑃𝑃1)(8)

ここで、𝑞𝑞𝑞𝑞 ≡ 𝑓𝑓𝑓𝑓0 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 − 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑦𝑦𝑦𝑦 + 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑥𝑥𝑥𝑥 + 𝑓𝑓𝑓𝑓0 𝜌𝜌𝜌𝜌0−1 (𝜌𝜌𝜌𝜌0 𝜃𝜃𝜃𝜃/𝜃𝜃𝜃𝜃0𝑧𝑧𝑧𝑧 )𝑧𝑧𝑧𝑧
は準地衡流渦位、𝛽𝛽𝛽𝛽はベータパラメータである。
QGTEM 系では渦位 flux と波活動度 flux の間で以下の関係が成り立つ。
′

ここで は東西平均からのずれを表す。続いて、
式 (1), (7) を参考に渦位 flux を東西・南北方向の運動方程式に代入し、式変形を行うことで渦位
flux とバランスする残差水平流を計算する。

𝑣𝑣𝑣𝑣𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝑓𝑓𝑓𝑓0 𝑢𝑢𝑢𝑢∗ = −𝑢𝑢𝑢𝑢𝑞𝑞𝑞𝑞 = 𝜌𝜌𝜌𝜌0−1 ∇ ⋅ 𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑃𝑃𝑃𝑃2) (9)𝑆𝑆𝑆𝑆𝜌𝜌𝜌𝜌0 𝑢𝑢𝑢𝑢𝜃𝜃𝜃𝜃𝑢𝑢𝑢𝑢∗ ≡ −𝑢𝑢𝑢𝑢 + 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑎𝑎𝑎𝑎 + � � − 𝜌𝜌𝜌𝜌0−1 �� (10)
𝜃𝜃𝜃𝜃0𝑧𝑧𝑧𝑧 𝑧𝑧𝑧𝑧
𝑓𝑓𝑓𝑓0 𝑦𝑦𝑦𝑦
𝑆𝑆𝑆𝑆𝜌𝜌𝜌𝜌0 𝑣𝑣𝑣𝑣𝜃𝜃𝜃𝜃
𝑣𝑣𝑣𝑣 ∗ ≡ −𝑣𝑣𝑣𝑣 + 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑎𝑎𝑎𝑎 − � � − 𝜌𝜌𝜌𝜌0−1 �� (11)
𝜃𝜃𝜃𝜃0𝑧𝑧𝑧𝑧 𝑧𝑧𝑧𝑧
𝑓𝑓𝑓𝑓0 𝑥𝑥𝑥𝑥
1
Φ𝑧𝑧𝑧𝑧2𝑆𝑆𝑆𝑆 ≡ �𝑢𝑢𝑢𝑢2 + 𝑣𝑣𝑣𝑣 2 − 2 �
2
𝑁𝑁𝑁𝑁

(12)

ここで、
𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑃𝑃𝑃𝑃1) , 𝐹𝐹𝐹𝐹(𝑃𝑃𝑃𝑃2) は 3 次元波活動度 flux であり、
非定常擾乱のみで表すと Plumb (1986) の波活動
度 flux に一致する。これら新たに得られた 3 次元
残差流は、質量保存を満たし、東西平均を行うと2 次元残差流に一致する。

4．まとめと今後の課題
本研究では QG 系において定常を仮定した
時に渦位 flux および非断熱加熱率とバランスする 3 次元残差流を新たに導出した。この残差流は導出の際、時間平均等の式変形を行っていないため準停滞性惑星波だけでなくすべて
ロスビー波の非保存性に起因する流れと波そのものよる流れを記述することができると考えられる。今後はこの残差流を用いて渦位 flux および非断熱加熱率の分布、それらとバランスする流れの 3 次元構造を調べる予定である。

― 348 ―

B459
JRA-55 の北半球冬季成層圏における惑星規模波動の表現性能の検証
原田やよい*（気象研究所）

１．はじめにこ れ ま で 気 象 庁 55 年 長 期 再 解 析 (JRA-55 ，Kobayashi et al. 2015)の成層圏における表現性
能に関する報告がいくつか示されてきた．例えば
JRA-25に見られていた下部成層圏気温の低温バ
イアスが軽減されたほか,熱帯域を中心とした
ATOVS導入期に見られた不自然なギャップがほぼ解消されたことなどが挙げられる(Kobayashi etal. 2015; Harada et al. 2016)．しかしながら成層圏における惑星規模波動の表現性能については未だ詳細な評価は成されていない．加えて過去に示された数値シミュレーション研究では，エルニーニョ(EL)時に成層圏突然昇温(SSW)が起きやすい傾向がある(Calvo et al. 2010; Taguchi
and Hartman 2006)と示された一方,過去のEL時とラニーニャ(LA)時でSSWの発生頻度がほとんど変
わ り な い こ と が 指 摘 さ れ て い る (Butler andPolvani 2011; Barrioperdo and Calvo 2014)．
またBarrioperdo and Calvo(2014)はEL時には東西波数1(WN1)，LA時には東西波数2(WN2)の増幅が卓越することも示している．更にLehtonen and
Karpechko 2015は第5次結合モデル相互比較プロ
ジェクト(CMIP5)に参加している気候モデルの多くが極渦分裂型SSWの発生頻度が非常に少ないことを指摘している．極渦分裂型SSWは必ずしもWN2の増幅によるわけではないが，統計的にはその割合は多い．以上より，全球数値モデルはWN2の増
幅がWN1のそれと比較して寡少である可能性が示
唆される．そこで本研究では，JRA-55の北半球成層圏における惑星規模波動の表現性能について，
特にWN2およびWN1の増幅に着目して衛星観測データセットとの比較・検証を行った．
２．検証に使用したデータおよび手法
NASA の地球観測衛星 Aura に搭載された MLS（マイクロ波リムサウンダ)により観測された気温のレベル 2 日別データセット(Aura-MLS level2,
Waters et al. 2006)を検証用データとして使用した. Aura-MLS level2 は鉛直 55 層で 1000～
1.0-5hPa までカバーしている(ただしデータの品質の問題から 261～1.0-3hPa の範囲の利用が推奨されている）．2004 年 8 月以降の期間で利用可能であり，検証期間は観測データが安定して取得可能となった後の 2015/2016 年北半球冬季(12～2月)以降とした.なお，比較のため，他の長期再解析データセット(MERRA，ERA-Interim など)も使用
した.
手法としては Aura-MLS level2，再解析データセットの 2.5 度間隔の Box mean 値をそれぞれ作
成し,Aura-MLS level2 のデータが存在する場合にのみ，再解析データセットの格子点値を使用した．
WN1，WN2 の増幅事例を抽出するために JRA-55の 10hPa 南北風日別値から WN1，WN2 成分を抽出し，その分散値を WN1，WN2 の振幅の指標とした．

この指標をもとに振幅が大きく，かつ WN1，WN2の卓越度が大きいものを上位からそれぞれ抽出
し WN1，WN2 の増幅事例とした．
３．結果
図(a)にWN2の増幅事例についての気温[K]の帯状平均からのずれの絶対値の帯状平均値の鉛直分布を示す．WN2の振幅は下部成層圏では概ね
Aura-MLSと同等のように見えるが，20hPa付近より上層では寡少傾向見られるようになり，成層圏圏界面付近より上層ではそれが顕著となっている．図(b)でAura-MLSとの差を詳しく見てみると，
特定の気圧面でAura-MLSと良く一致するものの，その他のレベルではJRA-55，ERA-Inerim，MERRAのいずれの再解析データセットにも共通して寡少傾向が見られることが分かった．
大会当日は，上記の結果に加えてWN1の増幅との違いについて示す予定である．
(a)

(b)

図（a）WN2増幅事例における気温[K]の帯状平均からのずれの絶対値の帯状平均値の鉛直分布．
（b）（a）と同様ただしAura－MLSとの差．

― 349 ―

B460

再解析における衛星観測の重要性の再認識— 従来型観測限定同化版再解析における 2002 年 9 月の南半球成層圏突然昇温の再現性—*野口 峻佑 ・小林 ちあき (気象研)1. はじめに

大気循環変動を把握・予測するにあたり, 現在の数値
天気予報システムは, 衛星による大域的観測から多大な正の影響を受けている. しかしながら, 衛星観測の長期にわたる均質な情報入手は困難 (少なくとも過去については不可能) であることを踏まえると, それらが消失もしくは変化した場合の影響が大きいことも認識すべきである. 特に, 高層観測の疎な南半球での成層圏以高の領域における解析精度は, 衛星観測がない場合には大きく劣化することが予期できる. このことは, 顕著現象の検出可能性という観点からも, 大きな問題となる.
本研究では, 同化データを従来型観測に限定した再解析 (JRA-55C) と衛星データも取り込んだ通常の再解析(JRA-55) との比較により, この検出可能性の問題の具体例を提示する. 本稿では, TOVS 搭載衛星の運用開始以降で最大の差がみられた, 2002 年 9 月の南半球成層
圏突然昇温 (SSW) 時の再現失敗に関して, その詳細を
報告する.

2. 結果

限られた観測にもかかわらず, JRA-55C は SSW 生起
時の昇温傾向とその後の回復傾向をよく再現していた.
しかしながら, JRA-55C における昇温イベントは大昇温の基準 (e.g. 10 hPa での東西風の逆転) を満たさず,
この SSW の顕著な特徴であった成層圏周極渦の分裂も再現できていなかった. その意味で, 従来型観測のみでは, 現在の同化システムを用いても, IGY 以降の観測史
上唯一 (Roscoe et al. 2005) の南半球 SSW を検出できていない, と言える.
さらに, それ以前の JRA-55 と 55C の循環場を吟味した結果, 両者の決定的な差は, 分裂直前に, 観測の特に疎な西半球の上空において, 上部成層圏から対流圏まで順圧的に現れることがわかった. この時の極渦は対流圏から上方伝播してきた波数 1 の惑星規模波によりドレーク海峡側へ押し出されていたが, 上部成層圏 (5 hPa)をピークに, 順圧不安定を想起させる形で, 両者の差が急激に拡大していた (図 a). 特に, 変曲した極渦の南太平洋上に張り出した部分は対流圏と強く結合しており,
極渦の分裂再現に失敗した JRA-55C では, この時期の対流圏における低気圧性偏差の発達も再現できていな
かった (図 b). ちなみに, この領域は, 南半球におけるス
トームトラック域にあたり, 総観規模擾乱が活発であるのに加えて, 高層観測が存在しないため, JRA-55 と 55Cとの差が気候学的にも大きくなりやすい (図 c). これより, この SSW の再現失敗は, 観測による拘束が特に弱い場所で, 対流圏から成層圏まで連なる順圧的な変動が卓越した結果, 然るべくして起こったと捉えることができる. なお, この領域での低気圧性偏差の発達が極渦の分裂と強く結び付いていることは, JRA-55 を初期値とした予報データの解析からも確認できる.
また, 上記の順圧的な差の出現後, JRA-55 では, 2 つに分裂した成層圏の極渦 (低気圧性偏差) がそれぞれ西傾して傾圧的な場となり波束の上方伝播が見られたが,JRA-55C では, それが再現されず, 結果として, 顕著な
波活動度の上方伝播の差 (気候学的標準偏差の 5 倍以上) が中部成層圏で生じていた. このことは, この SSW
時の波活動度の上方伝播の, 特に後半部は, 極渦の崩壊を引き起こす原因というよりは, 順圧的な変動に端を発する崩壊の症候をみている可能性を示唆する.

3. おわりに衛星観測開始以前の期間の再解析データや海面水温規定型の再現シミュレーション結果等を用いて, 現実の
大気循環変動について解釈を行う際には, 数値モデルのバイアスおよびそれらが観測によって受けている補填の程度を踏まえた, 十分な吟味が必要である. 発表では,
この点について, さらに JRA の解析インクリメントにみられた特徴と絡めた議論を行う予定である.

図: (a) 5 hPa および (b) 300 hPa における JRA-55 高度場 (等値線: 200 m 間隔) とその JRA-55C からの偏差 (色). 2002 年 9 月 22日から 24 日までの 3 日平均場を表示. (c) 300 hPa 高度場の JRA-55 と 55C との差の, 9 月における気候学的標準偏差 (色). 1981年から 2010 年までの日平均値より計算. 左記の 3 日間にゾンデ観測値が報告された観測サイトを十字点で示す.

― 350 ―

B461

2007年3月に生じた成層圏惑星規模波下方伝播イベントの力学と予測可能性＊

向川均（京大・防災研）・野口峻佑・黒田友二・水田亮（気象研）・小寺邦彦（名大・宇地研）

１．はじめに近年，北半球冬季において成層圏が対流圏循環に及ぼす力学プロセスの一つとして，成層圏惑星
規模波の対流圏への下方伝播が注目されている．
しかしながら，下方伝播が生ずるメカニズムやその予測可能性は明らかではない．そこで，Kodera etal.（2008）が示した 2007 年 3 月における成層圏
惑星規模波の下方伝播イベントの予測可能性と力学を明らかにするため，気象研究所大気大循環モ
デルを用いたアンサンブル予報実験結果の解析と，球面上の非発散順圧渦度方程式に基づく極渦の力
学安定性解析を行った．
２．アンサンブル予報実験結果の解析
まず，以下の仕様を持つ気象研究所大気大循環モデル（MRI-AGCM）を用いて，毎日 12UTC を初期時刻とするアンサンブル予報実験を実施した．モデルの水平解像度は TL159，モデル上端は 0.1 hPa
で鉛直層数は 60 層である．メンバー数は 25 個で，摂動は BGM 法により作成した．また，摂動を含まないコントロールランの初期値は ERA-Interim
再解析データで与えた．このアンサンブル予報実
験結果の解析から，2007 年 3 月に生じた成層圏惑
星規模波の下方伝播イベントの予測可能期間は 7日程度であることが示された．
次に，全アンサンブルメンバを用いた回帰分析
から，惑星規模波の下方伝播は，上部成層圏の極域で鉛直方向に順圧的な構造を持ち，時間的に増幅する惑星規模擾乱を含む回帰場と統計的に有意(a) Regressionに関連することが明らかになった．また，この回帰場は，アンサンブル平均予測場においてほぼ順
圧的な構造を持つ惑星規模波と，東西方向にほぼ
1/4 波長ずれた水平構造を持つ（図 a）．このため，回帰場の極性に依存して，回帰場とアンサンブル
平均予測場とを重畳した合成場における惑星規模波の位相は，鉛直方向に西傾あるいは東傾するため，惑星規模波は上方あるいは下方に伝播する．
さらに，成層圏上層の回帰場は，成層圏上層における高度場スプレッドの第 1 主成分と大変よく似た水平構造（図 b）を持つことも確かめられた．
しかも，スプレッドの成長率は，惑星規模波の下方伝播が生じる直前に，極大となる．従って，回帰場に相当する擾乱は，上部成層圏循環に内在する順圧不安定によって生じたことが示唆される．
３．非発散順圧渦度方程式に基づく安定性解析
次に，上部成層圏循環の力学的安定性を実際に吟味するために，球面上の非発散順圧渦度方程式
において，基本場をアンサンブル平均予測における東西非一様な上部成層圏流線関数場で与えて，線形安定性解析を実施した．
その結果得られた最大成長率を持つ不安定モード（図 c）は，回帰場とよく似た水平構造を持ち，しかも，定在的で成長率も大きい（e-folding timeは 1.3 日）．従って，2007 年 3 月に生じた惑星規
模波の下方伝播は，対流圏から上方伝播する大振
幅の惑星規模波によって変形された成層圏上層の極渦の力学的不安定性に起因すると考えられる．

(b) Spread EOF#1

67.6%(c) 1st Mode

(0.62, 0)

図 （a）惑星規模波の下方伝播と関連する 2007 年 3 月 3 日の 5hPa 高度場偏差（カラー，100m 毎に色調を変える）．
統計的有意性が 95%以上の正（負）偏差領域を暖色（寒色系）で色塗り．等値線はアンサンブル平均予測値（m）．
（b）
2007 年 3 月 3 日の 5hPa 高度場アンサンブルスプレッドの第 1 主成分．右上の値はその寄与率．
（c） 2007 年 3 月 2 日の 5hPa 流線関数のアンサンブル平均予測値を基本場とした場合に得られた最大発達モード．右上の数字は成長率(1/day)と振動数．いずれも 2007 年 2 月 23 日を初期日とするアンサンブル予報を用いた．

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B462

 年の 4%2 異常に伴う力学場と大気微量成分の変動
加藤諒一（九大院・理）、廣岡俊彦（九大院・理）、江口菜穂（九大・応力研）
１．はじめに

風の気候値からの偏差の時間高度断面図であ 成層圏準 2 年周期振動（Quasi-Biennial

る。東西風と同様に準 2 年の周期で変動してOscillation：QBO）は  年代後半に発見さいる。QBO が卓越する高度域においてO3 混合

れた、赤道域成層圏において東西風が約  年

比は上方がより大きいため、正の偏差が見ら

周期で変動する現象で、赤道域対流圏から伝れるところで  次循環による下降流偏差、負播する東進・西進性の波動による、「波と平均の偏差が見られるところでは上昇流偏差が形流の相互作用」を通して駆動される。また、成されていると考えられ、それぞれ西風シア

QBO に伴って 2 次的な子午面循環が形成され、 ー域、東風シアー域に対応している。また、
O3 や HCl、N2 Oなど、化学的に安定な大気微量成分が変動することが知られている。

QBO は周期的に発生する現象のため数ヶ月

2016 年初頭、40hPa 付近（高度約 NP）で正の偏差が現れ、それが時間とともに下降しており、報告された QBO 異常と対応している。

先の挙動を予想しやすいとされているが、2016

年初頭 QBO が異常な時間発展をしたことが報告された（Newman et al. 2016; Osprey etal., 2016）。そこで本研究では、大気微量成分の変動からこの QBO の異常に伴う  次循環を確認し、さらにその  次循環を定量的に解析することを目的とした。
２．使用データと解析手法
 本研究では、大気微量成分として Aura
EOS/MLS Version 4.2 Level 2 のO3 ・HCl の
体積混合比データ、OMI のオゾン全量のデータを使用した。また、力学場について、JRA-55の気温・東西風・南北風・鉛直風のデータを使用した。
解析期間は全て 2005 年 1 月～2016
年 12 月である。
MLS のデータは衛星軌道に沿って与えられている。3 日間の観測データから緯度経度
5°×5°の格子点データを作成し、中央の日付の値として解析に用いた。
 解析期間中の各データ（O3 混合比、HCl 混
合比、オゾン全量、東西風）から気候値デー
タを作成後、日々の偏差を求めた。

図 ：赤道域におけるO3 体積混合比（陰影、[ppmv]）と東西風（等値線、[ms −1 ]）の気候
値からの偏差の時間高度断面図。等値線間隔
は 10ms −1である。

４．まとめと今後の課題
QBO の 2 次循環に対応したO3 偏差が見られ、2016 年の QBO 異常に対してもそれに伴うO3の偏差が見られた。また、HCl についても同様の偏差が見られたが、オゾンほど明瞭ではなかった（図は省略）。これは HCl 混合比の鉛直勾配がO3 に比べると小さく、2 次循環による偏差が相対的に小さいためであると考えられる。今後は、その他の安定な大気微量成分についても同様の解析を行い、残差平均子午面

３．結果
 図  は赤道域におけるO3 体積混合比と東西循環構造との比較を通し、QBO 異常に対応する 2 次循環の特徴を明らかにする。

― 352 ―

B463

CCMI シナリオにおけるオゾン QBO の将来変化*

直江寛明 1・出牛真 2,1・吉田康平 1・柴田清孝 3,1(1 気象研、2 気象庁、3 高知工科大)1. はじめに 温室効果気体 GHG の増加は、成層圏の寒冷化及び成層圏子午面循環の強化を引き起こ

大気海洋結合モデル計算) である。解像度は、大気モデルが TL159L80、CCM は T42L80 である。オゾす。将来の熱帯成層圏では、オゾン層破壊物質 ODSが減少することによりオゾン層回復が予想される

ン、化学反応や輸送によるオゾン変化率、風、気温などの月平均データについて wavelet 変換を行い、一方、気温低下はオゾンの消失反応速度が遅くなる
ことによりオゾン増加、子午面循環の強化は対流圏からozone-poor 空気の増加により下部成層圏でのオ得られた周期帯から 20-40 か月の周期幅で wavelet
power 平均したものを QBO と定義し、QBO の位相構造、オゾン QBO 振幅の長期変化を解析した。

ゾン減少、など複雑な展開が予測されている。
熱帯成層圏のオゾン変動は、赤道準二年周期変動(QBO)が支配的である。
オゾンQBO の鉛直構造は、3．結果 図 a は、10S-10N で帯状平均したオゾン気
候値の鉛直プロファイルを示す。平均した期間はCL1: 1960-1985, CL2: 1990-2020, CL3:2040-2070 の約

上中部成層圏 (30-40km)と下部成層圏 (20-27km)に二つの極大、28km 付近に極小がありそこでオゾン

30 年間で、それぞれシビアなオゾン層破壊が起きる
前、オゾン層破壊が起きている間、オゾン層回復しQBO 位相が大きく変化することが特徴的である。
将来の力学 QBO は子午面循環の強化に伴い下部成層圏で QBO が弱化することが予想されているが、ている期間に相当する。
上部成層圏で CL2 の期間オゾンが減少している。図 b は、オゾン QBO の振幅
を気候平均したプロファイルを示す。10 hPa で CL3

将来のオゾン QBO が化学的・力学的にどのように変化するかといった報告はない。本発表では、
Chemistry Climate Model Initiative (CCMI) 実験結果

オゾン QBO の増加、40 hPa で減少、70 hPa では増加している。
図cは、オゾンの時間変化 (d[Ox]/dt) をから、オゾン QBO の将来変化を詳細に調べたので報告する。
2．方法 気象研で開発された地球システムモデル(MRI-ESM) で、CCMI の推奨実験 (C1, C1SD, C2)を行った。C2 は 1960-2100 の将来予測実験 (SST はPressure [hPa]

CL1
CL2
CL3

(c) |Ptrans|/(|Ptrans| + |Pchem|)(b) Ozone QBO amplitude
Pressure [hPa]

Pressure[hPa](a) Ozone profile

化学変化によるオゾン変化率 (Pchem)と輸送によるオゾン変化率 (Ptrans) の二つに分け、Pchem
QBO と Ptrans QBO の振幅を気候平均し、両者の相対割合を示す。10 hPa では将来的に|Pchem|の相対割合が増加し、70 hPa では|Ptrans|の割合が増加している。
|Ptrans||Pchem|Ratio [%]
O3 [ppmv]
O3 QBO [ppmv]
図 (a) 10S-10N で帯状・気候平均したオゾン鉛直プロファイル。CL1 (1960-1985), CL2(1990-2020), CL3 (2040-2070)。(b) 気候平均したオゾン QBO の振幅。(c) 化学反応によるオゾン変化率(Pchem) と輸送によるオゾン変化率(Ptrans) QBO の振幅を気候平均し、両者の相対割合。
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C451
2015 年と 2016 年の台風について*

福田純也、別所康太郎、室井ちあし（気象庁予報課アジア太平洋気象防災センター）

1．はじめに
本講演では、当専門分科会で 2015 年と 2016 年の台風に関する研究について議論を始めるに当たり、両年の台風の発生状況、日本への接近・上陸状況、日本への影響等を概観するとともに、気象庁における最近の台風解析・予報精度の向上に向けた取組について紹介する。
2．2015 年の台風について2015 年の台風の発生数は平年（25.6 個）並の27 個だった。発生の平均位置は北緯 13.4 度・東経 149.7 度で、平年（北緯 16.3 度、東経 136.7度）より南東となり、台風の統計を開始した 1951
年以降、最も東となった。また、台風の平均寿命
は 7.4 日と最長だった（平年値 5.3 日）。これらはエルニーニョ現象の影響と考えられる。
日本への台風の接近数は平年（11.4 個）より多い 14 個だった。このうち、台風第 15 号により石垣島で観測史上 1 位となる最大瞬間風速 71.0m/sを、台風第 21 号により与那国島で観測史上 1 位となる最大瞬間風速 81.1m/s を記録するなど各地に暴風をもたらした。
日本への台風の上陸数は平年（2.7 個）を上回
る 4 個（第 11 号、第 12 号、第 15 号、第 18 号）
だった。このうち、台風第 18 号から変わった温帯低気圧と台風第 17 号の影響で、9 月に関東地方と東北地方で記録的な大雨（平成 27 年 9 月関東・
東北豪雨）となった。
3．2016 年の台風について2016 年の台風の発生数は平年並の 26 個だった。
台風第 1 号の発生は 7 月 3 日と、統計開始以降、
1998 年の 7 月 9 日に次いで 2 番目に遅かった。これは、エルニーニョ現象が最盛期を迎えた翌年に見られる特徴として、北西太平洋熱帯域の大気の循環が台風の発生しにくい状況であったためと考えられる。しかし、7 月以降は平年よりも多くの台風が発生し、年間の発生数としては平年並となった。発生の平均位置は東経 136.5 度、北緯 18.0
度で、平年より北となった。特に 8 月に日本の南東海上の低気圧性渦の影響で平年より北東の位置で多くの台風が発生した影響と考えられる。
日本への台風の接近数は平年並の 11 個だった。
しかし、北日本、東日本への接近数は平年よりも多く、特に北海道地方への接近数は 5 個と統計開始以降、最多となった。また、第 18 号は 905hPaまで発達し、沖縄地方に特別警報を発表した。
日本への台風の上陸数は統計開始以降、2004 年の 10 個に次いで、2 位タイとなる 6 個だった。このうち、台風第 7 号、第 9 号、第 10 号、第 11 号
が 8 月中旬から下旬にかけて、北海道地方、東北地方、関東地方に相次いで上陸し、大きな被害をもたらした。そのうち、第 10 号は、複雑な経路をたどって東北地方太平洋側に初めて上陸したが、その経路については精度よく予報できていた。
4．気象庁における最近の台風解析・予報精度の向上に向けた取組について
近年、台風進路予報の精度は、数値予報の精度向上や予報官の知見の蓄積とともに向上してきており、これを受けて 2016 年の台風第 1 号から予報円半径の縮小を実施した。引き続き、進路予報の改善に取り組むとともに、強度予報の精度向上のための技術開発と発生予測の導入に向けた技術開発も進めていく。

2015 年（上）と 2016 年（下）の台風経路図。経路の両端の●と■は台風の発生位置と消滅位置、数字は台風番号を示す（点線は熱帯低気圧または温帯低気圧の期間）。

― 354 ―

C452
2015 年 3 月のサイクロン Pam の発生について：
海面水温偏差による MJO と大規模循環場の変調
中野満寿男 1・久保田尚之 2,1・宮川知己 2・那須野智江 1・佐藤正樹 2＊

1:海洋研究開発機構、2:東大大気海洋研

１．はじめに2015 年 3 月 9 日 06UTC に中部南太平洋で発生したサイクロン Pam は中心気圧 896hPa まで発達し、バヌアツに甚大な被害をもたらした。このときの SST 偏差はエルニーニョもどきパタンを示しており、3 月 3 日にオンセットした MJOの対流活発位相が海洋大陸から西太平洋に移動していた。
本研究ではこのときの SST 偏差が低周波大規模循環場や MJO にどのような影響を与えたのか、
またそれらが Pam の発生にどのように影響したのかを数値実験によって調べる。
２．モデルと実験設定
数値実験には全球非静力学モデル NICAM を用いた。モデルの水平解像度は 14km、鉛直層数は38（モデルトップ 36.7 km）である。雲微物理
過程は NSW6 を用い、対流パラメタリゼーショ
ンは用いない。スラブ海洋モデルを結合しており SST を予測するが、時定数 7 日で参照 SST にナッジングする。大気初期値は京都大学生存圏研究所データベースより取得した 0.5 度格子の気象庁現業全球解析を用いた。SST の影響を調べるため、3 種類の SST 初期値と参照 SST のセットを用いた。1 つめは、観測された SST 分布
を初期値として与え、初期の SST 偏差を日々のSST 気候値に上乗せしたものを参照 SST とした実験である(OBSSST)。2 つめは SST 初期値、参照 SST ともに日々の気候値を与えた実験である(CLMSST)。3 つめは CLMSST とほぼ同様だが、熱帯中部太平洋(155°E—155°W，10°S—10°N)のみ SST 偏差を残した実験(CPSSTA)である。初期
時刻は 2015 年 2 月 21 日から同年 3 月 8 日まで
1 日ずつずらし（計 16 本）30 日間積分した。
３．結果
JRA-55 と NOAA OLR から解析された、3/1 における周期 96 日以上の 850hPa 東西風（OLR）
成分は熱帯中部太平洋で正（負）であった。
2/21-25 初期値の実験のアンサンブル平均における 2/26-3/3 の OBSSST 実験と CLMSST 実験との差は、同様のパタンを示しており、これらの結果は、熱帯中部太平洋における 850hPa 東西
風と対流の強化が SST 偏差によって駆動されたことを示している。
RMM ダイアグラムを用いて MJO の振幅と位相を解析した。OBSSST における MJO の振幅は
CLMSST における振幅よりも大きい傾向が見られた。特に 2/26-3/2 初期値のアンサンブル平
均では OBSSST よりも CLMSST の方が位相が遅れていた。
2/25-3/2 初期値の OBSSST 実験は実際の Pamの発生経度とほぼ同じ経度で Pam の発生を予測したが、CLMSST 実験では実際の発生経度よりも約 10 度西で発生を予測した(図１)。実験間の発生位置の違いは、850hPa の渦度分布や水蒸気
収束分布の違いと整合的であり、SST 偏差による低周波大規模循環場や MJO の変調によって
Pam の前駆擾乱の発生位置もしくは前駆擾乱の発達タイミングに差が生じ、結果として発生位置に差が生じていたことがわかった。
CPSSTA 実験の結果は OBSSST 実験と同様であり、熱帯中部太平洋における SST 偏差が大きく寄与していることが明らかとなった。

図１：2/25-3/2 初期値の(a)OBSSST, (b)CLMSST
実験における Pam の発生位置。数字は初期日の1 の 位を 示す 。 O はベス ト トラ ック デー タ
（IBTrACS）による Pam の発生位置。破線は Oから半径 10 度の円である。
参考文献： Nakano et al. 2017, Mon. Wea. Rev,(in revision)
謝辞：本研究は文科省 FLAGSHIP2020 重点課題
４、気候変動リスク情報創生プログラムのもと
地球シミュレータを用いて行った。

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C453
エルニーニョ終息年（1998・2016）台風シーズンのアンサンブル再現実験*

山田 洋平 1・小玉 知央 1・佐藤 正樹 2,1・中野 満寿男 1・那須野 智江 1・杉正人 3
1:海洋研究開発機構、2:東京大学大気海洋研究所、3:気象研究所

概要：
発達したエルニーニョが終息する年は春先から初夏にかけて台風 1 号の発生が平年に比べて遅くなることが知られている。実際に NINO3 index が大きな
正偏差をとった 1982/83 年と 1997/98 年のエルニー
ニョが終息した 1983 年と 1998 年は台風 1 号の発生日が平年の通日 94 日目（4 月上旬）よりも 80 日以上遅かった（図 1）。2016 年は 2014 年夏から 2016
年春まで続いたエルニーニョが終息する年にあたり，
台風 1 号（Nepartak）の発生が 7 月 3 日（通日 185日目）であった。台風 1 号の発生時期が遅い年はエルニーニョが終息する年であるという共通性はあるが，台風発生時期が遅れるメカニズムは明らかになっていない。一方で年間発生数は 1998 年が 16 個であるのに対して 2016 年は 26 個であった。エルニー
ニョ終息年の台風活動は観測事例数が少ないため，特徴的な海面水温がもたらす必然的な結果か，大気の内部変動の範囲内で偶然起きたものかは判別でき

図 1. 1979～2016 年の北西太平洋の台風１号の発生日の平均値からの遅れ（日；左縦軸）と NINO3 index の五か月移動平均値（右縦軸）。 台風 1 号の発生日は気象庁ベストト
ラックから作成。発生日の平均値は 1979～2015 年の累積発生数の平均値が 1 個に到達した 94 日（４月上旬）とした。
丸印は各年の発生日の平均値からの遅れを示す。発生日が平均値よりも 80 日以上遅い年を●で強調した。NINO3
index は気象庁のデータより作成。灰色の領域は五か月平均
値の絶対値が 0.5 以上の期間を示す。

ない。
本研究では高解像度全球非静力学大気モデル
NICAM（Satoh et al. 2014）を用いて台風発生が極端に遅れた特異年（1998 年と 2016 年）のアンサンブ
ル再現実験（メンバー数 50）を行う。

手法：
実験設定は山田他（2016 年度秋季大会 p390）と同じであり，アンサンブルメンバーは初期値を 6 時間ず
ら す こ と に よ っ て 50 メ ン バ ー 作 成 し た （ 5/19
18:00UTC〜6/1 0:00UTC）。6 月 1 日以降を解析した。

結果：
図 2 は一年あたりの台風の累積発生数を示す。実験
結果と観測を比較すると，2016 年は 6 月の台風発生数が過大だったが，1998 年はよく再現した。8 月末
では NICAM は 2016 年と 1998 年の累積発生数をよく再現した。今後，台風の発生に注目して実験結果

図 2. 北西太平洋の台風累積発生数。灰色線は観測，黒線はアンサンブル実験の結果を示す。観測は気象庁ベストトラックから作成した。実線は 1979～2016 年の気候値（Clim），
1 点鎖線は 2016 年，2 点鎖線は 1998 年を示す。観測の Climとアンサンブル実験の縦線は標準編差を示す。縦軸は累積発生数，横軸は通日を示す。

を詳細に解析し，発表ではその結果を報告する。
謝辞：本研究の一部は文部科学省フラグシップ 2020(ポスト京)重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」および気候変動リスク情報創生プログラムの支援を受けた。実験は海洋研究開発機構の地球シミュレータ特別推進課題で実施した。実験の実施には池田美紀子氏からご助力をいただいた。

― 356 ―

C454

フェーズドアレイレーダーで観測された台風第  号に伴う境界層の気流構造足立透、楠研一、吉田智、伊藤純至（気象研究所）

とその時間変化を観測することは難しく、現象のはじめに発生・発達メカニズムは未解明である。本研究で台風の接近や通過に伴って、地表面ではしばしは、3$5 によって現象の立体的な振る舞いを初めば局所的な突風・強風被害が発生する。しかしながら、その物理メカニズムの全容は未解明であり、 て捉える事に成功した。今後、データの詳細解析を通して、現象の理解深化と新しい防災気象情報
境界層における気流の立体的な振る舞いを高時の創出につながると期待される。
空間分解能で観測することが必要である。近年に開発されたフェーズドアレイレーダー（以降、3$5）
は、 秒ごとに立体空間を隙間無く観測するため、 謝辞㻌 本研究は 㻶㻿㻼㻿 科研費の助成を受けたものです。
境界層の現象の理解に極めて有益と考えられる。
観測
 年  月  日にマリアナ諸島で発生し、発達しながら太平洋を北上した台風第  号は、月  日  時  分頃に千葉県館山市付近に上陸して関東を通過した。このため、気象研究所（茨城県つくば市）の 3$5 を用いた台風の観測に成功
し、境界層から高度約 NP の対流圏界面に至る領域を立体的に捉えた。本稿では、境界層を含む
低層領域に発生したメソスケールの渦と筋状の気流構造に着目する。
レインバンド内のメソスケールの渦
図  は、台風の中心が伊豆半島の東沖に位置する  時  分に、そこから約  NP 離れた関東に伸びるレインバンド内で観測された、直径 ～NP のメソスケールの渦を表す。3$5 のドップラ
ー速度データでは明瞭な低気圧性の渦パターンが確認され、高度 ～NP に渡ってひと続きに存在する様子が分かる。また、地上付近では風が収束する一方で、高度  NP では弱く発散す
ることが確認でき、渦の中に上昇流の存在が示唆される。気象庁東京レーダーは同じ渦を高度約 NP で面的に自動探知したが、3$5 はこれを立体的に捉えることに成功した。


図 ． 時  分にレインバンド内で観測されたメソ渦。左は仰角 ～ 度の各 33, 断面におけるドップラー速度データで、丸は低気圧性渦を表す。右は観測データから示唆される渦の立体構造。


境界層ストリーク
一方で、台風がつくば市に接近した時間帯には、ストリークと呼ばれる筋状の強風構造が捉えられた。図  は、 時  分に仰角  度で観測された、3$5 から ～NP 以内の近距離におけるドップラー速度データを表す。南東風系のなかに、約P の幅を持つ多くの筋状構造が見られる。3$5の多仰角データを解析したところ、この構造は地表面から高度約 P まで存在することが明らかになった。台風環境下の境界層ストリークの存在
は過去の観測研究で明らかにされているが、その鉛直構造は未解明である。本研究は、現象の立体像を初めて捉えることに成功したものである。
まとめ
台風のレインバンドにおけるメソ渦はしばしば竜巻発生の原因となるほか、境界層ストリーク
は地上に周期的な被害をもたらすことが知られている。しかしながら、これらの現象の立体構造
図 ． 時  分に仰角  度で観測された境界層ストリーク。
幅約 P の筋状構造が見られる。

― 357 ―

C455

T1610（Lionrock）にみられた短時間スケールの強度変化
*

1

2

1

小山 亮 、下地和希 、和田章義 （1: 気象研究所、2: 気象衛星センター）

１．はじめに2016 年台風第 10 号（T1610、Lionrock）は、大陸のモンスーンと太平洋高気圧との間に形成されたモンスーン・ジャイアの南東で熱帯低気圧（TD）として発生した。その後発達しながら反時
計回りに移動した後、南大東島の南で停滞し、その後北上して、岩手県に上陸した（最盛期の最大
風速 46m/s、中心気圧 940hPa）。この特徴的な経路をとった T1610 の構造及び強度変化を、衛星赤外・マイクロ波観測、静止気象衛星ひまわり 8 号の大気追跡風（AMV）を用いて解析した。
２．解析に用いたデータ・手法
台風の内部コア内の積乱雲の雲頂温度解析には、
ひまわり 8 号の赤外（B13: 10.4 µm）輝度温度の半径 200 km 内平均を用いた。上層暖気核と対流性降水の構造の解析には、極軌道衛星 NOAA・MetOp のマイクロ波探査計 AMSU-A の気温観測
チャンネル（55GHz 帯）、及びマイクロ波放射計
SSMIS の 91GHz 帯チャンネルの輝度温度をそれぞれ用いた。また、雲頂高度付近の風の場の解析には、ひまわり 8 号ターゲット観測（2.5 分間隔、
1000×1000km 領域）の赤外（B13）及び水蒸気
画像（B10: 7.3 µm）から算出した、10 分毎の上層 AMV（高度 100～300hPa、格子間隔 約 0.02度）を用いた。この上層 AMV から、台風中心から半径 50～350km 内の方位角平均接線風・動径風（50km 半径毎）を算出し、台風の雲頂高度付
近の一次循環（接線風）、アウトフロー（動径風）を解析した。台風の中心位置及び強度は気象庁ベストトラックを使用した。

の時系列では不明瞭な、一日以下の時間スケールの変化が解析された（図 1）。接線風が 10m/s 以上の領域の半径（図 2a）は、発達ととともに拡大し、最盛期では約 400km に達した。拡大時には、台風の中心付近で、対流の強化を示唆するアウトフローの増大も解析された（図 2b）。
上層接線風の強化が起こっていた時刻について、
特に変化の振幅の大きなものは、夜間（12UTC～
00UTC）にみられる傾向があり（図 1）、台風の対流活動の日変化との関連が示唆された。また、この一日以下の時間スケールの接線風強化は、
AMSU-A で観測された 250hPa 面付近の上層暖気
核の発達（環境場に対する気温偏差の増大、図略）のタイミングとおよそ一致していた。上層 AMVを用いて算出した台風中心付近の慣性安定度の増大（図略）からも、この雲頂高度付近の接線風の強化は、台風の中心気圧低下とともに、構造の軸対称化を伴っていたと考えられる。
T1610 に、一日以下の時間スケールの強度変化を示唆する構造変化が明瞭に解析された要因の一つとして、T1610 が発生、発達したモンスーン・
ジャイア内では、風の鉛直シア（200hPa－850hPa）が弱く（図略）、台風の軸対称構造が崩れにくかったことが考えられる。この詳しいメカニズムについては、高分解能非静力学モデルを用いた数値シ
ミュレーションとの比較等による調査によって明らかにしていきたいと考えている。
(a)

(b)

20

2016年台風第10号（Lionrock）

50
45

15

40
35

10

5

0

地上最大風速（m/s）

上層AMV最大接線風（m/s）

３．結果
AMV から求めた台風上層の接線風の時間変化には、ひまわり 8 号の赤外画像の雲のパターンに基づくドボラック法によって推定された最大風速

30

上層AMV最大接線風
ベストトラック地上最大風速
ドボラック地上最大風速

25
20
15

00 12 00 12 00 12 00 12 00 12 00 12 00 12 00 12 00 12
(UTC)
8/22
8/23
8/24
8/25
8/26
8/27
8/28
8/29

図１: T1610 の上層 AMV 最大接線風（プロット）、
ドボラック地上最大風速（破線）、ベストトラッ
ク地上最大風速（実線）の時系列。

図２: T1610 の中心から半径 500km 内の上層 AMV の(a)接線風及び(b)動径風の半径-時間断面図。
縦軸の日付ラベルの位置は 00UTC。

― 358 ―

C456
2016 年台風第 18 号の眼の壁雲交換に伴う構造変化プロセス*

嶋田宇大・小山亮（気象研究所台風研究部）

１．はじめに台風の眼の壁雲交換サイクルに代表される、台風の強度や構造の急変化プロセスを解明することは、台風の実況監視や強度予報の精度向上のために重要である。急変化に関する研究はこれまで多くされていきたが、時空間解像度の高い観測データを用いた研究はほとんどない。2016 年台風
第 18 号は、久米島接近前後で、眼の壁雲交換サ
イクルを経験し、地上付近の風速が急速に弱まるとともに、構造にも大きな変化がみられた。本研
究は、レーダーや衛星等の高解像度観測データを用いて、台風第 18 号の久米島接近前後（2016 年
10 月 3 日 03UTC から 21UTC にかけて）における、眼の壁雲交換に伴う構造変化プロセスを明らかにすることを目的とする。台風の風速場の解析
手法は、GBVTD 法（Lee et al. 1999）に基づく。
２．解析結果接線風のホフメラー図（図 1 左）によると、台風第 18 号は、10 月 3 日 07UTC にかけて、久米島の南で、高度 2km の方位角平均接線風が 70m
s–1 以上に達した。その後、接線風は急速に弱まり、久米島最接近時には、高度 2km の接線風が 55–60
m s–1 程度となった。この接線風の急衰弱は、眼の壁雲交換サイクルに伴って起きていた。高度2km の方位角平均反射強度（図 1 右）及び反射強度分布（図 2 左）によると、第一壁雲（半径約 20km）の外側にはスパイラルレインバンドが形成され、その半径は、3 日 03UTC の約 65km から徐々に収縮し、反射強度も強まった。3 日 09UTC 以降、第一壁雲は急速に衰弱した一方、スパイラルレイ
ンバンドは次第に第二壁雲としてまとまった。3
日 21UTC の反射強度分布では、平面図からは第一壁雲の一部がまだ識別できたが（図 2 右）、方
位角平均では第一壁雲がほぼ消滅した（図 1 右）。
しかし、この時点では、第二壁雲に伴う方位角平均接線風速の極大はまだ存在しなかった（図 1 左）。
この台風は、レインバンドの高度 5km 付近に
風速の極大が存在したことが特徴的だった。3 日
12UTC 以降、高度 2km のホフメラー図では、接線風の強い領域が外側に拡大し始めた（図 1 左の矢印）。一方、高度 5km 付近では、それより前の
3 日 10UTC 頃から接線風領域の外側拡大が見られた（図略）。その結果、接線風の半径－高度分
布（図 3）にみられる通り、中心から半径 45km
以遠の高度 5km 付近に風速の極大が現れた。
接線風速の増減収支は、摩擦・混合の寄与が小さいとすると、水平移流（動径渦度移流）と鉛直移流によるものに大別でき、さらにそれぞれを方位角平均成分とエディ成分（平均からのずれによる寄与）に分けられる。方位角平均した動径風は、
高度 5km 付近ではアウトフローだった（図略）。
このことから、高度 5km 付近の接線風の増大は、方位角平均成分の寄与ではなく、エディ成分の寄与であることが示唆される。この付近には非対称なスパイラルレインバンドが存在することを考えると、エディ成分の寄与は十分に考えられうる。
今後は、エディ成分による中層の接線風増大があったかどうかの解析を進める。また、ひまわりの衛星風を利用した上層風速場の解析を行い、下層と上層の風速場の対応関係について調査する。

図 1: (左) GBVTD 法によりリトリーブした高度 2kmの接線風のホフメラー図. (右) 高度 2km の反射強度のホフメラー図. 黒線は最大風速半径.

図 2: 降水強度分布.

図 3: 図 1 のボックスで囲んだ期間で時間平均した反射強度(陰影)と接線風(コンター)の半径－高度分布.

― 359 ―

C457
 年  月の循環場の極端な偏差
前田修平（気象研気候）、竹村和人・久保勇太郎（気象庁気候情報）＊

はじめに  年  月の台風の動向に関連した大気循環場の特徴とその形成要因を、長期再解析データ（-5$）、12$$ 提供の外向き長波放射量データ（2/5）
、線形傾圧モデル（/%0:DWDQDEHDQG.LPRWR）と気象庁の現業で用いられている  か月アンサンブル予報システム（ か月 (36（9）平井ほか）を用いた数値実験で調べた。
 年  月の循環場・積雲対流活動の特徴
 概要
海面気圧では、 年  月は、平年に比べ日本の南海上で高気圧が弱く低気圧が解析される一方、北海道の東海上で高気圧が強い。 年以後で比べると、日本の南海上で平均（1、(）した海面気圧はもっとも低く、北海道の東海上で平均（1、(）した海面
気圧は最も高い。一方、対流圏上層ではユーラシア大陸上
から日付変更線付近にかけて偏西風が大きく南北に蛇行した。温位 . 面で見ると、北海道の東海上で平均（1、(）した渦位は過去と比べて最も低く（リッジが強い）、その東南東の日付変更線付近（1、
(）で平均した渦位は最も高い（トラフが強い）。
また、フィリピン東方海上から日付変更線にかけて積雲対流活動が活発で、活発域が平年に比べて東に延びている。
日本の南東海上で平均（1、(）した 2/5 は過去もっとも小さい（積雲対流活動が最も活発）。この活発な積雲対流域で発生した複数の台風が、平年から大きく偏った循環場の影響で、平年には見られないコースを通って北進し、北日本に上陸した。以下、この顕著な循環偏差の形成要因を、相互の関係を中心に調べる。
 日本の南海上の低気圧と積雲対流活動の関係
 日本の南海上の低気圧と南東海上の対流活動は関係が深い。両者の位置関係に注目すると、2/5 偏差のやや北西側に低気圧が位置しており、積雲対流活動に伴う凝結加熱の応答のロスビー波が低気圧と関係していることを示唆している。このことは、 年  月の熱帯の非断熱加熱
偏差を /%0 に与えた数値実験で確認できる（図略）。 北海道の東方海上の高気圧、上層のリッジと日本の南海上の低気圧の関係
7DND\DDQG1DNDPXUD  の波活動度フラックス（:$)）
から、日本の南海上の低気圧と北海道の東海上の高気圧は、南西から北東の方向に向けての対流圏下層を中心としたロスビー波列であることがわかる。また対流圏上層における北海道の東海上のリッジや南東海上のトラフは、西シベ
リアのブロッキング高気圧と関連するアジアジェット気流沿いのロスビー波列の一環であることがわかる（図略）。
これらのことは、北海道東方海上の高気圧と上層のリッジには、起源の違う二つのロスビー波列が関係していることを示している。:$) の鉛直成分をみると北海道の東海上では上向きである。基本場が鉛直に西風シアーを持つ場合、鉛直上向き伝播するロスビー波は基本場からの傾圧エネ
ルギー変換で増幅する。平年値を基本場として  年８月の傾圧エネルギー変換（.RVDNDHWDO）の分布を見ると、確かに北海道の東方海上で基本場から擾乱にエネルギーが変換されている。起源が違う下層中心のロスビ

ー波と上層中心のロスビー波が鉛直上向きに伝播する位
相で相互に干渉し、基本場からエネルギーを受けつつ増幅した、といえる。
 日付変更線付近のトラフと日本の南東海上の積雲対流活動の関係
図１の陰影は、地衡風による渦度移流の鉛直差（K3DK3D）である。日付変更線付近から南西に延びるトラフ前面の亜熱帯域（図中の楕円で囲った領域）では正の渦度移流鉛直差が見られる。K3D の 4 ベクトルは収束しており、準地衡風（4*）的な上昇流場となっている。この領域（1、(）で平均した 4 ベクトル
は、平年では発散となるが、 年は収束で、 年以後では最も強い（図略）。中層の温度移流には大きな特徴
はなく、上層の渦度移流が記録的に強い 4* 的な上昇流をもたらした、といえる。日別の 4 ベクトル収束 図２ を見ると、７月末～ 月  日頃と  月  日～ 日過ぎに収束が続き、対応して 2/5 の値も小さかった（積雲対流活動が活発）。これらのことは、増幅した日付変更線付近のトラ
フが、4* 的な上昇流をもたらし、亜熱帯海域での積雲対流活動を活発化させた可能性を示している。また、  を考慮すると、このトラフは日本の南海上の低気圧の形成にも寄与した可能性がある。 か月 (36 を用いた、日付変更
線付近のトラフを解析値に緩和する数値実験の結果は、これらの可能性を支持した。

．おわりに 年  月の日本付近の循環場は、地上付近、対流圏
上層、積雲対流活動ともに顕著な偏差を示し、相互に関連していた。これらの顕著な偏差は大気の内部変動的な性質が強いと推察されるが、海面水温など大気の境界条件の影響はないのだろうか。 年  月は、強いエルニーニョ現象の終息後の時期にあたっている。エルニーニョ現象の長引く影響のひとつとして、フィリピン東方海上における
積 雲 対 流 活 動 の 活 発 化 を 指 摘 す る 研 究 （ .XPDU DQG+RHUOLQJ など）もあり、季節予報の予測可能性の観点からも、 年  月の循環場異常との関連が興味深い。
なお、本調査は、気象庁異常気象分析検討会のメールでの議論をおおいに参考にした。
図 地衡風による渦度移流の鉛直差（K3DK3D）。
 年  月。陰影が渦度移流の鉛直差（単位：VGD\）
で矢印が K3D の地衡風。等値線は. 温位面の渦位（単位398）。
図 領域平均（1(）した K3D の 4 ベクトル発― 360 ―散（棒）、 年  月  日～ 月  日）。折れ線は対応する領域で平均した 2/5。

C458
2016 年 8 月に北海道各地で発生した豪雨災害と気候変動の影響を考慮した治水計画の検討
山田朋人（北大工）
1．豪雨被害の概況
2016 年 8 月 17 日(水)-23 日(火)の 1 週間に 3 個の台風(7, 11, 9 号)が北海道に上陸，さらに 8 月 29 日(月)-31 日(水)にかけて台風 10 号のアウターバンドによる地形性降雨が発生 1)し，北海道東部を中心に大雨となった．台風の統計を開始した 1951 年以降，
1 年で台風が 3 個上陸した年はなく，また台風 10 号
は太平洋側から東北地方へ上陸するという異例な進路をとった 2)．同年 8 月の北海道の降水量は，道内
アメダス 225 地点中 89 地点で月降水量の極値を更新
し，年間降水量に相当する降水を記録した地点もあった．この豪雨災害により北海道内 5 水系 6 河川（石狩川水系空知川，十勝川水系十勝川・札内川，常呂川，網走川，釧路川）の観測所にて既往最高の水位を記録し，国管理の河川で 4 件，北海道管理で 5 件の堤防決壊が発生した．農業被害面積は 38927ha，
被害総額は 543 億円に至り全国で野菜価格が高騰した 3), 4)．国道 24 路線，北海道道 96 路線にて土砂災
害が発生し，日高山脈日勝峠を通る国道 274 号線は
平成 29 年秋ごろを目標に，本稿執筆時である現在でも復旧が進行中である 5)．全被害総額は 2803 億︎円 6)に達し，また同年 9 月に激甚災害に指定された．
2．気候変動の影響を考慮した治水計画の検討
2016 年 10 月には「平成 28 年 8 月北海道大雨激甚
災害を踏まえた水防災対策検討委員会」 3)が発足され，国土交通省北海道開発局，北海道庁合同で，全国に先駆けて気候変動の影響を加味した治水対策立案の検討が議論されている．これは，上述の豪雨災害を含めた過去の記録に加え，気候変動を前提とした治水対策を講じるべきという指針の下，新しい治水の概念を定めるものである．
参考文献
1) Nguyen-Le, D., Yamada, T., J.: Simulation of tropical
cyclone 201610 (Lionrock) and its remote effect on heavy
rainfall in Hokkaido, Journal of Japan Society of Civil
Engineers, Ser. B1, 73, 2017 (Accepted).
2) 北野慈和，山本太郎，小林彩佳，山田朋人: 2016 年 8月豪雨事例を含む過去 56 年間に北海道周辺を通過・上陸した台風の統計的解析, 水工学論文集, 61, 2017
(受理).
3) 国土交通省北海道開発局: 平成 28 年 8 月北海道大雨
激甚災害を踏まえた水防災対策検討委員会, 配布資料, http://www.hkd.mlit.go.jp/zigyoka/z_kasen/mizubousa
iiin/index.html (2017 年 2 月 6 日現在).
4) 土木学会北海道支部: 2016 年 8 月北海道豪雨災害調査
団 緊 急 報 告 会 に つ い て , 資 料 , http://committees.jsce.or.jp/report/node/136 (2017 年 2 月 6 日現在)
5) 国土交通省北海道開発局, http://www.mr.hkd.mlit.go.jp/
houdou/h28/161129.pdf (2017 年 2 月 6 日現在)
6) 北 海 道 庁 : 第 2 回 災 害 検 証 委 員 会 配 布 資 料 ,http://www.pref.hokkaido.lg.jp/sm/ktk/dai2kaikenshouiink
ai.htm (2017 年 2 月 6 日現在)．

写真 1: 十勝川水系パンケ新得川 JR 橋の落橋地点(9 月 6日に著者らが撮影)．画面左→右に新得川が流れる．北海
道内の JR の被災状況としては，運休本数特急 1477 本，普通 4297 本に上り，釧路線は 27 日半，日高線（苫小牧—鵡
川間）は 16 日間の運休，札幌—釧路・帯広間は 2016 年 12月に 4 ヶ月ぶりの再開となるなど各地で交通網が途絶した．

写真 2:空知川太平橋から見た破堤箇所及び流域の左岸側(9 月 1 日に著者らが撮影)．上流の別の決壊箇所より氾濫した水（画面左奥）が，撮影地点の堤防を決壊させ河川（画面手前）に再度流入．画面奥にはトウモロコシ，にんじん
6）等の農地が存在．表層土が流出し，礫層・粘土層が露出． 図 1: 2016 年夏期豪雨の北海道の被害状況（北海道庁作成 ）．

― 361 ―

C459

台風発生スコアを用いた 2016 年台風発生環境場の検出∗

筆保 弘徳 (横浜国大)・吉田 龍二 (理研計算科学）

1. はじめにYoshida and Ishikawa（2013；YI）は、北西太平洋における台風発生環境場を検出する「台風発生環境場診断手法」を開発し、独自の指標（スコア）を設けて、熱帯低気圧発生ごとの流れパターンを定量的に見積もった。本研究では、その診断手法を他のインプットデー
タに適応できるように改良して、2016 年の台風の発生
環境場について調べた。

2. 手法
YI の台風発生環境場の診断手法は、JTWC ベストト
ラックデータと JRA-25 の 850hPa 高度風と海面更正気
圧データをインプットデータとし、シアライン（SL）、
東西風合流域（CR）、モンスーンジャイア（GY）、偏東風波動トラフ（EW）、先行台風（PTC）のスコアをそれぞれ算出し、気候値で規格化した最終スコア値（0〜1 の値）で比べて最大のスコアをその台風発生に影響した主な流れパターンと決定する（詳細は YI）。
本研究では、その診断手法を改良して、気象庁ベスト
トラックデータと JRA-55 をインプットデータに用いる。そして、1979〜2016 年までのすべての台風を対象に、各スコアを算出した。

図 2 は CR スコア（規格化される前）の 1979-2015
年と 2016 年のヒストグラムを示す。2016 年の台風は、CR が例年（平均 1.295）に比べて大きいものが多く、算出回数も多い。一方、GY と PTC の強さや算出回
数は例年並みであった（図略）。

4. まとめ
本研究の診断手法で台風発生環境場を調べると、2016
年のモンスーンジャイアが発生した期間の台風でも、GY だけでなく CR や PTC の影響を受けていると示された。このモンスーンジャイアの台風発生への影響の捉え方の違いはその GY の定義の違いにあるが、今後の統一したモンスーンジャイアの見解に合わせて GYの改良を進める。また、YI と比べて SL と EW でス
コア値に差が出ており、現手法にはその改良も必要である。
表 1: T1603 から T1612 までのスコア絶対値。N は
0 以下。

3. 結果
改良した診断手法で得られた結果を YI の結果と比較すると、SL と GY を主な流れパターンとする台風
数が約 10 ％減少し、PTC や GY が増加するという差が出た。同じ台風で各スコアを比較して相関を調べると、CR・GY・PTC は相関係数が 0.9 以上で高いが、SL で約 0.4 と低く、EW も約 0.8 とやや低い。SL のス
コア値はトラックデータと再解析データの両方、EW
はトラックデータの違いがその差に影響していた。
以上のように SL と EW のスコア値にはその任意定数の改良が必要であり、現状の手法では台風ごとに主な流れパターンを決定することは難しい。しかし、ス
コア値が 0 以下（影響はない；表 1 で N）かどうかを確認することや、各スコアごとの気候値と比較することで、どういったパターンが台風発生に影響がある/な
いか、または過去と比べて強い/弱いかは調べられる。
例えば 2016 年夏季の台風は（表 1）、本手法によればGY の影響を受けたのは T1609 と T1611 であり、GYの気候値（平均 0.495）からみてもその影響が大きい
台風は T1609 であった。GY の台風は、他のパターンの台風よりも発生時の水平サイズが大きく台風発達率が小さいという特徴を持つが（筆保・吉田 2016）、この T1609 もその特徴を持っていた。モンスーンジャイ
アが発生した期間の台風でも、GY よりも CR のスコアが算出される傾向がある。さらにその期間で台風が集中的に発生したことから、PTC の影響も出ている。
例えば T1611 は、GY だけでなく、CR や PTC の影
響もあることがわかる（図 1）。

図 1: T1611 の台風発生時 3 日前（8/15/1200）の850hPa 高度風を示す。影は西風、星は台風発生位置、左上は規格化したスコア値を示す。

図 2: 規格化前の CR スコアのヒストグラム。19792015 年を白棒、2016 年を黒棒と数値で示す。

― 362 ―

C460
2016 年 8 月の台風環境場と 1950 年 8 月の事例との比較*久保田尚之 （東大大気海洋研）
１． はじめに台風の活動度や経路は、大気や海洋の環境場の影
響を大きく受ける(Kubota 2012)。2015 年はエルニー
ニョ発達期と MJO（マッデンジュリアン振動）活動が活発な年であった。世界の主な海盆で、MJO 通過
時に多くの台風が発生した(久保田 2016)。2016 年は、8 月に日本の南で巨大な低気圧性循環のモンスーン
ジャイヤ(MG)(Lander 1994)が形成され、台風の活動度や経路に影響を与えた。本研究では、2016 年 8 月

図 1：日本に上陸した年台風数（棒グラフ）と 8 月に上陸した台風数の台風と大気環境場に着目し、過去に日本の南海上（白線）。

で MG が形成された 1950 年と比較し、考察した。
２. データと解析手法
日本に上陸した台風の定義は、熊澤他(2016)の手法を 2016 年まで延長した。ただし、2016 年台風 6号は上陸、台風 11，12 号は上陸なしと、気象庁とは異なる。1950 年 8 月の台風経路データは、台風経路
図(1951)、気象要覧第 612 号(1950)、異常気象報告(昭和 25 年第 9-11 号)を用いて、上陸台風以外は台風周
辺の地上気圧データが 1000hPa 以下の場合を台風とし、10 個が発生した。JTWC の前身機関はこの期間判定した台風は Ida と Jane の 2 個である。2016 年は気象庁ベストトラックデータを用いた。再解析デー
図 2：2016 年 8 月平均の海面気圧偏差(1979-2009 年平均からの偏差)

タは JRA55(2016 年)と 20CR(1950 年)を用いた。

（コンターと負のみ陰影）と 850hPa 水平風偏差(ベクトル)。8 月に発生

３．結果
2016 年は日本の台風上陸数 5 個(気象庁 6 個)のうした台風を実線で示す。

ち、8 月に 4 個と集中した(図 1)。1900 年からの 8
月の上陸数は、2016 年が 1950 年に次ぐ 2 番目の多さとなった。2016 年 8 月の大気環境場は、日本の南に低気圧循環の MG が形成された(図 2)。MG が形成されると中心の東側で台風が発生しやすくなる傾向があり(Molinari and Vollaro 2016)、2016 年 8 月は MGの東側で 4 個上陸し、台風 10 号の上陸後 MG は解消した。一方、1950 年もまた、日本の南に MG が形成され(図 3)、その周辺で台風が多く発生し、8 月に6 個上陸し、8/20 に上陸後 MG が解消した。MG は
北緯 20 度付近で形成されることが多いが、2016 年と 1950 年は、北緯 30 度付近に形成され、日本近海
で台風が多く発生したため、上陸数が多くなったと推測される。ただ、北緯 30 度付近の MG 事例は少なく、2 事例でも違いが大きいことがわかる。

図 3：図 2 同様だが、1950 年 8 月について示す。
謝辞：本研究は、JSPS科研費(15KK0030, 16H03116, 16H04053,
26220202)の支援により実施された。

― 363 ―

C461

2016 年 8 月のモンスーンジャイアに対する小笠原高気圧の影響
神野拓哉*(東大理学系研究科)，宮川 知己，佐藤 正樹(東大大気海洋研)概要2016 年 8 月の北西太平洋では、モンスーンジ
ャイアと呼ばれる低気圧性循環が持続し、台風の多発等、東アジアの気象に影響したと指摘されている。本研究では NICAM による同時期のアンサンブル再現実験を行い、モンスーンジャイ
アの予測可能性と生成要因について調べる。
モンスーンジャイアは夏季の北西太平洋で 1-2
週間ほどにわたり停滞する大規模な低気圧で、東西方向の直径約 2500km の閉じた等圧線で示される低気圧性循環であること、渦の南側で南西の風が強まると同時に対流が活発になることなどが特徴として挙げられるが、一般的に認められた客観的な定義は存在しない。中緯度ジェットの蛇行や熱帯低気圧との相互作用などが指摘されてきたが、直接的な関連を説明する研究例はまだ少ない。
本研究では、2000-2016 年の循環場と先行研究を参考に以下の 3 条件が 7 日以上連続して満たされる場合をモンスーンジャイアと定義した。
1. 図 1 領域 A の平均地表面気圧が 1008hPa以下
2. 図 1 領域 B の平均 850hPa 東西風が 3m/s以上
3. 図 1 領域 B の平均 OLR が 240W/m2以下
その結果 2016 年のケースでは 8 月 10 日から 8 月
18 日をモンスーンジャイアの存在した期間とする。

各日 00UTC の気象庁 GPV データを初期値として26 メンバー、積分時間 7 日間で行った。
結果として、図 2a のようにモンスーンジャイ
アの発生に先立つ 7 月下旬から 8 月上旬を初期値として始めたシミュレーションでは下層低気圧の発達・停滞をうまく再現できたものは少ない。一方でモンスーンジャイアが十分に発達している状態の 8 月中旬を初期値とした場合、8 月
19 日頃のモンスーンジャイアの衰退と、その後の海面付近に現れる高気圧を精度よく予測できていた。図 2b の 200hPa の高度場を見ると、モンスーンジャイアの衰退と同時期に小笠原高気圧が発達しており、さらに小笠原高気圧の発達は予測精度が比較的良いことがわかった。

考察
小笠原高気圧は日本近海上空の高層で顕著に見られ順圧的な構造を持つ高気圧である。2016
年 8 月のケースではモンスーンジャイアと同時期に存在していた小笠原高気圧の西進に伴い、その下端が海面付近でモンスーンジャイアと重なることで衰退をもたらしたと考えられる。
今回の実験では、小笠原高気圧発達を精度よく予測できているためにモンスーンジャイア衰
退の予測精度が良くなっていると考えられる。

図 1 発達したモンスーンジャイアの地表面気圧、OLR、850hPa 風速場(2016 年 8 月 18 日 00UTC の再解析データ
より)

図 2 各アンサンブルメンバーのモンスージャイア指標のアンサンブル実験

変化。横軸は日付、縦軸は積分時間(日)で各メンバーは右

本研究では NICAM を用いて数値実験を行った。14km メッシュの全球一様格子を用い、2016
年のモンスーンジャイアの発生から消滅までを網羅するように 7 月 28 日から 8 月 23 日までの

― 364 ―

上へ進む。最上・最下列は再解析データ。a 図 1 領域 Aの平均地表面気圧(Pa),b 図１領域 C の平均 200hPa 高度
(m)

C462

2016 年 8 月に出現した「モンスーン渦」の特徴
山田 広幸（琉球大学理学部）

１．はじめに2016 年の夏は日本の南海上で複数の台風が次々と発生し、北日本の太平洋沿岸に相次いで接近・上陸し、大雨による被害を広範囲にもたらした。特に台風 10 号は北緯 29 度の高緯度で発生したあと南下し、大型化して三陸地方に上陸する、極めて特異な経路を取った。これ以外の台風も南海上から直接北上する、平年とは異なる特徴がみられた。このような特異な経路については原因の究明が必要である。
10 日間のローパスフィルターをかけた 8 月 20 日の 850hPa 高度場（図 1）で特筆されるのは、太平洋高気圧が平年より北東に位置し、北緯 20 度付近には閉じた等圧線を持つ水平規模が約 2500km の低気圧性循環が存在することである。Lander (1994,
WAF)はこの低圧部のことを”monsoon gyre”（以下、
モンスーン渦）とよび、Chen et al. (2004, WAF) は
モンスーン渦の構造や台風の発生に対する影響を統計的に調べている。本講演では 2016 年 8 月に発生したモンスーン渦の構造と台風の経路との関連について記述し、過去の研究との比較を行う。解析にはJRA55 と気象庁ベストトラックを使用した。

や複数の台風の発生を伴うこと、暖気核構造の点で過去の研究と整合する特徴を有したことがわかったが、発生メカニズムや予報の可能性については未調査である。過去の研究では、インド洋の対流活動からチベット高気圧を介した、中緯度ジェットの定常的な蛇行の役割(Molinari and Vollaro 2012, MWR)、
赤道ロスビー波の役割(Molinari et al. 2007, JAS)などが指摘されている。このほか、”monsoon gyre”
に対する日本での用語の統一も今後の課題である。
謝辞：本研究は科研費補助金(16H04053 および
16H06311)の助成を受け実施しました。

2．モンスーン渦の構造と台風の経路
図 1 の 10 日平均した風ベクトルによると、モンスーン渦の中心は風が弱く、中心の南側と北東側で風速が強い。特に北東側は太平洋高気圧との境界にあたり、気圧傾度が大きく強い南東風が北日本に吹き込む分布となっている。台風第 7、9～11 号はこの南東風域を通って日本に向かっている。図にはな
いが、先行する台風第 5、6 号でも同様の特徴がみられた。モンスーン渦の東から北東側で小型の台風が次々と発生することは、上述の先行研究でも指摘されており、モンスーン渦の共通した特徴といえる。
低気圧性の循環は地上～500hPa でみられ、対流圏中～上層では中心付近に約 2K の高温偏差がみられた（図略）。この暖気核構造は、Wu et al. (2013, JAS)のコンポジット解析でも示されている。
モンスーン渦の時間発展をみるため、850hPa 高度の時間－緯度断面を図 2 に示す。モンスーン渦に対応する低圧部は、8 月上旬から下旬の約 1 ヶ月にわたり北緯 20 度付近に現れている。この低圧場は 7
月中旬までこの緯度帯に卓越した太平洋高気圧と入れ替わるように出現したのも特徴的である。前述した 6 つの台風が、この低圧場と同じ緯度帯で発生し北上していることがわかる。特に、台風第 10 号の南下から北上への変化は、モンスーン渦の中心の北進とともに起きていることは特筆される。

3．まとめと今後の課題
2016 年の夏に出現したモンスーン渦は、水平規模

図１ 10 日間のローパスフィルターをかけた 8 月
20 日の 850hPa 高度と風ベクトル。太線は±5 日間に存在した台風の経路を表し、黒丸は
8 月 20 日の位置を示す。破線は台風 10 号の
8 月 25 日以降の経路を表す。

図 2 高度(850hPa)の時間-緯度断面。130-150°Eの範囲で東西平均した。1480m 以下の低圧場
を薄い陰影で、1520m 以上の高圧場を濃い陰影で示す。太線は台風の経路を表す。

― 365 ―

D451
国土交通省 XRAIN における KDP を用いた降雨強度推定について∗

前坂剛・木枝香織・岩波越（防災科研）

1. はじめにい．そこで，レーダー観測高度と地上との高度差による降2008 年に頻発した局地的大雨による水災害 (東京都雑司ヶ 雨強度の違いについて検討する．図 1 は防災科研が海老名谷，神戸市都賀川など) を受けて，国土交通省は全国の主 市と木更津市に設置した X バンド MP レーダーの RHI 観
要都市を中心に X バンド MP レーダーネットワークの整備 測から求めた KDP の平均鉛直プロファイルと高度別の検を開始した．2010 年 7 月より降雨強度画像の配信が開始さ 出頻度 (確率密度) 分布を示しいてる．どちらのレーダーにれ，現在までに 39 台のレーダーが導入されている．さらに， おいても平均鉛直プロファイルは高度 2 km 付近に極小値を2016 年からは，国土交通省 C バンド MP レーダーとの合 持ち，その高度から地上に近づくにつれて KDP は大きく
成降雨強度画像の試験配信も開始され，XRAIN(eXtended なっている．つまり，高度約 2 km までの上空の降雨強度は
地上に比べて小さい可能性が示唆される．XRAIN では降雨
RAdar Information Network) と呼ばれている．
防災科研は国土技術政策総合研究所からの委託を受けて， 強度の推定に仰角 1〜2 度程度の PPI 観測結果を用いてい水平解像度約 250 m の降雨強度データを 1 分毎に作成する るため，多くの場所ではその観測高度は高度 1 km〜2 km
データ処理システムを開発・実装し，そのデータが雨量計 程度である．この KDP の平均鉛直プロファイルは XRAIN
によるオンライン補正を行った C バンドレーダー雨量情報 における KDP –R 関係式の過小評価に矛盾しない．
と同等以上の精度を持つことが確認されている．本発表では XRAIN で用いられている単位距離あたりの偏波間位相 3. KDP の推定方法
前節で偏波間位相差 ΦDP から計算される KDP の過小評
差 (KDP ) を用いた降雨強度推定の現状について考察する．
価について言及した．図 2a は現在 XRAIN に実装されてい2. KDP –R 関係式
る手法で求めた KDP の分布を示している．通常，降水がXRAIN では以下の KDP –R 関係式により降雨強度推定 雨の場合，KDP は正の値をとると期待されるが，図 2a にが行われている．
は負の KDP が算出されている．この問題を解決する手法b
R = aKDP,(1) である MKDP 法 (2012 年度秋季大会 P314）により求めた
KDP を図 2 に示す．図 2b の KDP は図 2b よりも解像度
a = 19.6 + 2.71 × 10−2 elが高く，KDP のピーク値をよく表現している．このことか+1.68 × 10−3 el2 + 1.11 × 10−4 el3 ,ら MKDP 法は降雨強度推定精度の改善に寄与するものと
b = 0.815.
ここで，R は降雨強度 (mm hour−1 ), K
は単位距離あ 考えられる．
DPたりの偏波間位相差 (◦ km−1 )，el は観測仰角 (◦ ) であり，a 4. まとめ
および b は Park et al.(2005) による散乱計算の結果により
XRAIN で用いられている KDP を用いた降雨強度推定
求められた係数およびべき数である．この関係式による降雨強度推定結果は，これまでの様々な弱雨を除く降雨事例 法の現状について考察した． RHI 観測から求めた KDP ので雨量計観測との比較検証が行われ，10 % 〜20 % 程度の 平均鉛直プロファイルは，XRAIN による観測高度での降過小評価を示すことが知られている．そのため，実際の運 雨強度が地上降雨強度よりも小さいことを示しており，式2 の α は高度差による降雨強度の違いを補正する役割を果用に当たっては式 (1) に，たしている可能性がある．また，MKDP 法のような新しいb
R = α × aKDP
(2) K
DP 算出手法もその高精度化に貢献すると考えられる．
のように，補正係数 α (1.1〜1.2) を付加して運用している． 謝辞 利用した XRAIN データは，国土交通省より提供されたものである．
この利用したデータセットは，国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」：
この過小評価の原因としては，(i) 偏波間位相差 ΦDP から計算される KDP の過小評価，(ii) 散乱計算の際に用いた データ統合・解析システム (DIAS) の枠組みの下で収集・提供されたものである．
雨滴の軸比 (水平直径と垂直直径の比) の不適合などが考えられたが，どちらも降雨強度の過小評価を説明できていな

図 1: 防災科研 X バンド MP レーダーの RHI 観測による2016 年 5 月から 10 月の間の KDP 平均鉛直プロファイル(実線) および高度別検出頻度 (確率密度) 分布 (影)．a) 海
老名レーダー (方位角 60.4 ◦ ), b) 木更津レーダー (方位角61.3 ◦ )．

図 2: 2016 年 9 月 13 日 0900 JST の XRAIN 新横浜レー
ダーの PPI 観測 (仰角 1.7◦ ) より解析された KDP の水平分布．a) 現在の XRAIN システムによる解析， b) MKDP法による解析．

― 366 ―D452
XRAIN を用いた冬期降水量推定精度向上に向けた取り組み
板戸昌子 1，増田有俊 1，谷口和哉 2，境和宏 2，上田博 3，纐纈丈晴 3，
中井専人 4，石坂雅昭 4，本吉弘岐 4，山下克也 4
（1:日本気象協会，2:北陸地方整備局，3:名古屋大学，4:防災科研雪氷）

４．粒子別雨量算定定数の同定
降雪時における降水量推定精度の向上に向けて，Z-R 関係
式（式 1）における降水粒子別の B，β を同定した．
式 1

Z  B  R

ここで，Z強度であり，上空 1000m のレーダ反射因子 Z と，3.2 で算出した係数を用いて捕捉損失を補正した地上降水量 R を用いた．
降雨時の B，β の同定では 60 分雨量を用いることが多い
が，降雪時の場合，あられが 60 分間降り続けることはほとんどない．また，転倒ます型雨量計と比べて田村式降水強度計の時間的・量的な分解能は高いため，10 分値を用いて B，β を同定した．
また，固体降水粒子は落下速度が遅く，地上に到達するま
での間に風によって水平方向に大きく流される．このため，降水粒子の移流を考慮して，地上観測点と対応する上空
1000m の粒子種類とそのメッシュにおける Z を抽出した．
さらに，降水粒子によって落下速度が異なり，水平移動する
距離が異なるため，複数種類の降水粒子が混在したり水平分
布に抜けが生じたりすることも考慮する必要がある．精度の高い B，β を同定するためには，単一粒子と判定された Z だけを用いることが望ましい．一方で，サンプル数が確保できないという課題がある．
雨量算定定数の同定：みぞれ
以上の「10 分値（2 時刻分）の Z を用いる」と「移○：北陸技術事務所○：信濃川河川事務所
流を考慮したことによる粒●：層別平均値子の混在」という点を考慮
して降水粒子別に最適な B，β を同定した（図 2）．たと
粒子別B, β%βえば，みぞれの場合は実際
雨 
あられ 
の地上雨量に対して Z が過みぞれ  大に観測される傾向が表現
雪 
氷晶
 
されている．
地上降水強度 [mm/h]
今後も観測を継続し，B，図 粒子別B,β(みぞれの例
β 同定の精度を高めたい．
５．参考文献1) T. Kouketsu, H. Uyeda, T. Ohigashi, M. Oue, H.
Takeuchi, T. Shinoda, K. Tsuboki, M. Kubo, and K.
Muramoto, 2015: A Hydrometeor Classification
Method for X-band Polarimetric Radar: Construction
and Validation Focusing on Solid Hydrometeors
under Moist Environments. J. Atmos. Oceanic
Technol. (JTECH), 32(11), 2052-2074.
2) 横山宏太郎, 大野宏之, 小南靖弘, 井上聡, 川方俊和,
2003:冬期における降水量系の捕捉特性. 雪氷, 65(3),303-316.

図 田村式降水強度計の捕捉率― 367 ―

[mm6/m3]はレーダ反射因子，R [mm/h]は降水

レーダ反射因子[mm6 /m3 ]１．はじめに国土交通省 XRAIN（C バンド MP レーダ雨量計と X バン
ド MP レーダ雨量計のネットワーク）は集中豪雨や局所的な大雨を詳細かつ精度良く観測可能であり，北陸地域では X バ
ンド MP レーダ雨量計 4 基、C バンド MP レーダ雨量計 1基が配備され観測が行われている．降雨の場合は高い精度で観測可能であることが確認されているが，降雪の場合は様々な課題が残っている．新潟地域では雪片やあられ，みぞれといった多様な降水粒子が観測されるが，現状のシステムでは様々な固体降水粒子に対して 1 つの雨量算定定数（B，β）を適用している．降雪の場合も粒子種類別に降水量を算定する
等，降雪観測の高度化が必要である．このため北陸地方整備局では，平成 25 年度から X バンド MP レーダ雨量計による降雪観測精度の向上に向けた取り組みを実施しており、さらに平成 28 年度には長野地域での地上降雪観測と C バンド
MP レーダ雨量計を用いた粒子判別に着手している．
２．偏波パラメータを用いた粒子判別
新潟地域（京ヶ瀬局および中ノ口局の X バンド MP レーダ
雨量計観測地域内）において，高度 1000m の CAPPI データを作成し，名古屋大学のメンバーシップ関数（Kouketsu etal., 2015）を適用して降水粒子を判別した．適用した手法はファジー理論を用いており，レーダの偏波パラメータのうち
ZH，ZDR，KDP，ρHV と気温のメンバーシップ関数が存在し，
霧雨，雨，湿雪，乾雪，氷晶，乾霰，湿霰，雨+雹の 8 種類の粒子に判別する手法である．
３．地上降雪観測 地上降雪観測2015 年 11 月から 2016 年 2 月に，北陸技術事務所と信濃川河川事務所において，田村式降水強度計を設置し降水量観測を実施した．また，捕捉損失の補正に必要な気温および相
対湿度，風向風速の観測を併せて実施した．
 田村式降水強度計の捕捉率補正係数の算出
雪片等の固体降水は風による捕捉損失が非常に大きいた
め，B，β の同定に用いる地上降水量は補正が必要である．
捕捉損失の補正式（横山ら，2003）の係数 m の値は降水量
計の種類によって異なるが，降雨時に一般的に使用されている雨量計以外の補正係数は現段階ではほとんど存在していない．そこで防災科学技術研究所雪氷防災研究センターで実施された田村式降
水強度計と二重防風柵内の重量式雨
量計の降水量デー
タと風速データを用いることで，田村式降水強度計の補正係数を算出した（図 1）．

D453

雨の中で観測された偏波間位相差における波長の長いノイズの自動検出＊耿 驃 ・ 勝俣 昌己（海洋研究開発機構・地球環境観測センター）
1．はじめに偏波間位相差（PhiDP）とそれを基づいて計算される
偏波間位相差変化率（KDP）は降雨減衰補正と降水量の高精度な見積もりにとても役に立つ。しかし、偏波レーダーで観測された PhiDP には多くのノイズが含まれている。これまで、非降水エコーや後方散乱による位相差など、波長の短い（gate-by-gate）ノイズを自動除去する
方法は多く開発された。一方、二次エコーや空間勾配が大きいエコーなどによるノイズは長い波長（十～数十㎞）を持つ、上記の方法だけでは除去されにくい。本研究はこれら波長の長いノイズの自動検出アルゴリズムを開発した。
２．アルゴリズムの概要
まず、標準偏差法と繰り返しフィルタリング法により、波長の短い非降水エコーと後方散乱による位相差の影響を除去する。そして、統計解析により雨における ZH（レーダー反射因子）と KDP との経験的関係式を作成し、その経験式から著しく逸脱するデータはノイズとして認
定される。
３．検証
2015 年にインドネシア・スマトラ島沖の沿岸部（東経101.9 度、南緯 4.067 度）で「みらい」偏波ドップラーレー
ダーにより観測された多様な降水データを用いてアルゴリズムの有効性を検証した。ここでは、二つの例をあげる。
図 1a には低仰角 PPI で観測された ZH と KDP との散布図を示す。非降水エコーと後方散乱による位相差の影響を除去したにもかかわらず、異常な KDP は弱い ZH
から強い ZH にかけて現れている。そして、本研究のアルゴリズムで検出されたノイズを除去することにより、
KDP は ZH の強弱に応じてよりリーズナブルな変動が見られた（図 2b）。
アルゴリズムの有効性を各ビームにおいて検証した。
図 2 にはある動径方向における PhiDP と KDP のプロフ
ィールを示す。PhiDP はレンジ 20～120 km の間に約 20ｋｍの波長で変動し、それによって、異常な負の KDP だ
けでなく異常な正の KDP ももたらした。破線で示されているように、本研究で開発されたアルゴリズムによりこれ
ら波長の長いノイズがよく検出された。
４．まとめ
偏波間位相差における波長の長いノイズの自動検出
アルゴリズムを開発した。「みらい」偏波レーダーデータを用いてアルゴリズムを検証し、その有効性を確認した。
今後、アルゴリズムを改良すると共に、それによる高精度な降水量の見積もりへの寄与を検証する。

図 1 低仰角 PPI で観測された ZH と KDP との散布図。（a）では非降水エコーと後方散乱による位相差の影響を除去した。
（b）では更に本研究のアルゴリズムにより検出されたノイズを除去した。

図 2 非降水エコーと後方散乱による位相差の影響を除去し、ある動径方向における（a）PhiDP と（b）KDP のプロフィール。破
線は本研究のアルゴリズムで検出されたノイズを示す。

― 368 ―

D454
0L[HGSKDVH観測における偏波レーダーのポテンシャル：$WWHQXDWLRQ小林隆久、杉本聡一郎、野村光春、平口博丸 電力中央研究所 、足立アホロ 気研衛星 《序》 降水粒子のタイプや粒径分布など降水微
物理特性の把握は、レーダーによる降水強度観測
の高精度化のみならず降水過程の研究においても重要である。偏波レーダー観測から得られる種 々のパラメータは、微物理特性の情報を反映して いる。この特性を利用して)X]]\ORJLF等を用い た降水粒子タイプ判別や融解層を伴う降水過程のメカニズム解析が多く成されている。しかし、 
第１図 混在状態の概念図。
雪の観測では、複雑形状、密度、含水率などの要 
素がレーダー受信特性に影響するためその解析も容易ではない。また実際の降雪でも上記の要素 は一定ではなく、融解層や過冷却水滴のように雨 
Zehhと雪等が混在する場合も多く、レーダー観測結果 
Mixed
も複雑となる。これまでに=GU、.GSρKY等のパ Zevv

ラメータの大きさと降水粒子タイプの関係がま
Zehh
とめられているが、大きさの幅は大きく、また種 
Rain
々の降水が混在する場合には偏波パラメータのZevv
様相も変わってくる。ここでは、PL[HGSKDVHの 度合による減衰の違いに注目してシミュレーシ
Range (km)ョンにより偏波レーダー特性について考察する。
《計算結果》ここでは雨、乾雪が混在するケースを第２図雨、PL[HGSKDVHにおける=HKKと=HYYの考える。物理的なモデルではなく、雨と乾雪が等し
UDQJH変化。
い/:&（,:&）で混在するという、偏波パラメータへ の影響を調べるための単純なモデルである 第図 。 
第２図に同/:&の雨とPL[HGSKDVHでの=HKKと=HYY
のUDGDUUDQJHによる変化を示す。&バンドレーダ 
Mixedー、高度角は０度の場合である。場は均質だが減衰 によりUDQJHと共に=Hが減少している。雨は扁平で Rain
減衰が大きいため、=HKKと=HYYの差が縮小している。 
第３図は=GUの変化で、雨とPL[HGSKDVHで傾きが大 
きく変わることが分かる。この傾向は降水強度等でRange (km)も変わるが、この変化傾向の違いと従来の判別手法
第３図雨、PL[HGSKDVHにおける=GUのUDQJH変化。
を組み合わせることで判別精度の向上が期待できる。このようなUDQJH方向の変化傾向は、乾雪や雨
の判別にも有用で、ＧＰＭ搭載の周波レーダーの=Hから判別手法をこれまでに開発してきた。発表では他の偏波パラメータでの変化傾向等も述べる予定である。なお減衰は透過マトリクスで計算した。

今回の計算ではVRIWREODWHモデル7PDWUL[
を用いている。このモデルは必ずしも形状の影響を
十分には表せない。第４図は、$50により構築された複雑形状の雪の散乱マトリクスデータベースによる位相関数で形状による差が大きい。今後このよ
第４図雪結晶、DJJUHJDWHの位相関数
うなデータによる計算を予定している。
zdrrangeramix05

60

50

55

45

50

40

45

35

40

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

30

zdrrangeramix05

4.6
4.4
4.2

4

3.8
3.6
3.4
3.2

3



― 369 ―

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

D455
偏波レーダパラメータを用いた雨滴粒径分布の推定
若月泰孝 1*,  因幡直希 2， 山口弘誠 3，中北英一 3
1.茨城大学理学部 2.株式会社気象工学研究所 3.京都大学防災研究所




1 



Z DP  10 log Z hh  Z vv Zhhと Zvv は，それぞれ水平偏波および鉛直偏波のレーダ反射因子(mm6 m-3)である．Zhh＜Zvv の時，ZDPは導出する事が出来ない．
対象事例の中で，ZDP導出不可となっていた事例を降水強度毎に調査した．その結果を図 2に示す．全事例のうち，およそ 7％程度の事例で ZDP導出不可となっており，特に降水強度が小さい事
例の出現頻度が高かった．特に弱雨時に ZDPが導出できない理由
として，雨滴があまり扁平していないケースが考えられる．また，強雨時でも降雨減衰が強く起きるような場合，
Zhh＜Zvvとなる可能性がある．このような場合，代わりに山口法を用いるなど，代替的な手法を考案する必要がある．また，最頻値の推定精度は両手法とも低く，更なる改善が見込まれる．
参考文献
山口弘誠,金原知穂,中北英一,2012:Xバンド偏波レーダーを用いた雨滴粒径分布とその時空間構造及び降水量の推定手法の開発.土木学会論文集 B1(水工学),68,I367-I372.
因幡直希,若月泰孝,2015:気象レーダパラメータを用いた雨滴粒径分布推定手法の開発.
日本気象学会 2015年度春季大会予稿集,(a) WI法(b)山口法300 相関係数0.88
250 RMSE: 21.33

300 相関係数0.65
250 RMSE:84.43

R[mm/h]（レーダ）




 D
   
D exp   , Dm    4 (1)
 
 
  1

N (D)は粒径分布[m-3 mm-1]，Dは粒径[mm]，は最頻粒径[mm]，
は中心値に関するパラメータ[mm]，NTは数密度[m-3]，Dmは中心値[mm]である．，Dm（もしくは），NTを DSDパラメータと呼び，DSDはこれら 3つのパラメータにより決定される．実際のレーダ観測データ（大阪府枚方市に設置されている国土交通
省の Xバンドマルチパラメータレーダ）を用いて，DSDパラメータの推定を行った．また，DSDの真値として，京都大学防災研究所屋上に設置されている 2DVD観測値を用いた．
対象日は，近畿で大雨となった 2012年 8月 13 日～8月 14日および2014年 8月8日～8月 10日とした．ただし，強雨事例を対象とした精度評価を行うため，対象日の中からレーダ観測値が Z
h＞35 dBZかつ KDP＞0.5 deg /kmの時刻のみを抽出した．
レーダ観測値から各手法を用いて DSD パラメータを推定し，その推定精度の比較を行った．また，推定された DSD パラメー
タから降水強度Rを導出し，WI法，山口法，Z-R関係の3手法の推定精度の比較も行った．
N ( D)  NT

４．課題
 WI法で使用した ZDPは以下の式で表される．

R[mm/h](レーダ)

２．評価概要
一般的に DSD はガンマ分布で近似される．本研究では，以下の様な式に変形して利用した．

大きな差はみられなかった．

200

200

150

150

100

100
50
0

300
R[mm/h](レーダ)

１．はじめに 気象レーダ観測で降水強度をより高い精度で推定するためには，雨滴粒径分布（Raindrop Size Distribution; DSD）を精度よく推定することが必要である．山口ほか（2012）は，強雨時を対象として，マルチパラメータレーダにおけるレーダ反射因子（Z h）と伝搬位相差変化率（KDP）の観測から，DSD を推定するアルゴ
リズムを開発した（以下，山口法）．しかし，降雨減衰が強く起きるような場合，Z h の過小評価により，推定精度が大きく低下してしまう．そこで，因幡と若月（2015）は，山口法の考え方を基礎にして，Z h の代わりに反射因子差（Z DP）と KDP からDSDを推定する手法の開発を行った（以下，WI法）．ZDPはより減衰に強いと考えられる．WI 法は，山口法よりも概ね高い精度
で DSD を推定する事が出来ていた．しかし，この結果はあくま
で疑似観測実験により得られた結果であり，実際のレーダ観測への適用は行われてはいなかった．そこで，本研究では，WI 法
を実際のレーダ観測に適用し，その精度の検証を行った．

250

050 100 150 200 250 300
R[mm/h](2DVD)0050 100 150 200 250 300
R[mm/h](2DVD)(c)Z-R 関係

相関係数0.59
RMSE:45.43

200
150
100
50
0

図 1. 降水強度の推定結果の検証
0 50 100 150 200 250 300
R[mm/h](2DVD)（―：y=x）

10
頻度

３．結果
図 1(a)～(c)に R の推定結果を示す．WI 法の相関係数と RMSE
はそれぞれ 0.88 と 21.33 (mm/h)，山口法の相関係数と RMSE はそれぞれ 0.65 と RMSE は 84.43 (mm/h)，Z-R 関係の相関係数とRMSE はそれぞれ 0.59 と 45.43 (mm/h)であった．WI 法と Z-R 関
係を比較すると，Z-R 関係では見られた過小評価傾向が，WI 法
では大きく改善されていることが分かる．
WI 法と山口法を比較すると，降水強度が大きくなるにつれて，山口法ではやや過大評価傾向が大きくなっている．その一方で，WI 法は，ばらつきがあるものの，概ね 2DVD 観測値と良い一致を示している．この結果の示す傾向は，因幡と若月（2015）の疑似観測実験の結果と概ね一致している．山口法では，Dm や NTの推定精度の低下により，降水強度の推定精度も低下していた．
なお，最頻値に関しては，両手法とも推定精度は低く，あまり50― 370 ―

8
6
4
2

0

0 30 60 90 120 150 180
R[mm/h]

図 2. ZDPは導出不可事例の出現頻度

D456

X バンド偏波レーダー用降水粒子判別法の夏季雷雲への適用*纐纈丈晴 1・上田博 2・大東忠保 1・坪木和久 1
1：名古屋大学宇宙地球環境研究所 2：名古屋大学

1. はじめに

著者はこれまで X バンド偏波レーダー用降水粒子
判別法の開発を行ってきた（Kouketsu et al., 2015,
JTECH）。今回はこの降水粒子判別法を夏季の雷雲に適用し、その有効性を確かめることを目的とする。

2. 解析方法 過去に名古屋大学の X バンド偏波レーダーにより観測された雷雲のうち、降水コアの部分でほぼ負極雷のみが見られた事例（事例 A：2010 年 7 月 26 日
20 時 30 分頃発生）と、降水コアの部分でも正極雷が見られた事例（事例 B：2010 年 8 月 25 日 15 時
30 分頃発生）を対象として降水粒子判別法を水平0.5km×鉛直 0.5km の CAPPI データに対して適用
し、雷雲中の固体降水粒子（乾雪、氷晶、乾霰、湿霰）の粒子分布を調べた。今回は特に個々の降水コアに着目し、降水粒子分布の時間変化と落雷極性との関係を調べた。

えて高い高度まで湿霰が判別され、Saunders andPeck (1998)で示された rime accretion rate が大きな条件（雲水量が多く霰が大粒径で、氷晶との衝突速度が大きな条件）下で霰が正に帯電していた可能性が考えられる（図 2b）。今回の結果から、降水粒子判別法は雷雲内部の粒子分布を知り、落雷極性を議論するのに有効であることが示された。

3. 結果

事例 A、B ではそれぞれ 4 個、6 個の降水コアが検出され、それらすべての降水コアで負極雷が観測された。また、事例 A の中の 1 つと事例 B のすべての降水コアでは正極雷も観測され、これら正極雷が観測された降水コア（PRC）では観測されなかったもの（NRC）に比べて 30dBZ、40dBZ のエコー頂、
乾霰および湿霰の最大到達高度がいずれも高くなっていた。NRC と PRC のうち、それぞれエコー頂と霰の最大到達高度が最も高かったものを代表例（降水コア A1：NRC と B2：PRC）として、そのエコー頂と霰の最大到達高度の時間変化を図 1a、1b に示す。いずれもエコー頂、霰の最大到達高度が最も高くなった時間帯に負極雷が集中し、B2 では正極雷も起きていた。降水コアのエコー頂が高くなるような場合には降水コア内部で上昇気流が強く雲水量が多くなると考えられ、このような条件下では着氷電
荷分離機構（Takahashi 1978, JAS; Saunders andPeck 1998, JGR）に基づくと霰が一部に正に帯電し、コア部に正極雷をもたらした可能性が考えられる。

図 1：（a）2010 年 7 月 26 日の降水コア A1 と（b）
8 月 25 日の降水コア B2 の 30dBZ、40dBZ のエコー頂と乾霰、湿霰の最大到達高度の時間変化。

図 2：（a）負極雷のみをもたらした降水コア（NRC）と（b）正極雷ももたらした降水コア（PRC）の概念図。

4. まとめ 今回の観測では降水コア A1 では-10℃高度よりも上空まで乾霰が判別され、-10℃高度以上で霰が負に帯電するという Takahashi (1978)と整合的であった（図 2a）。一方、降水コア B2 では-10℃高度を超

謝辞
落雷位置標定システム（LLS）のデータを提供して頂いた中部電力（株）のおよび（株）中電シーティーアイの榊原篤氏に感謝致します。

― 371 ―

D457
.D・;・& 帯二重偏波レーダーの偏波パラメータと +<9,6 による直接観測の比較
長屋智大 ・篠田太郎 ・大東忠保 ・川村誠治 ・山田広幸 ・山口弘誠 ・鈴木賢士 ・坪木和久 ・中北英一 （ 名古屋大宇地研・1,&7・ 琉球大理 ・京都大防災研・ 山口大農）


１．はじめに 降水観測を主目的としたセンチ波 6・&・; 帯 レーダーに対して、.D 帯レーダーはより短い波長の電波を用いることで、小さな雲粒や氷晶粒子を観測可能である。現在、偏波機能を持つ走査型 .D 帯レーダーは世界でも数少なく、新たな知見となり得る
観測結果が期待されている。
 今回、 年梅雨期の沖縄で実施された複数の波長帯のレーダーと降水粒子直接観測による集中観測のデータを用いて、.D 帯の偏波パラメータを&・; 帯の偏波パラメータと比較することで見られた特徴について報告する。
２．データと解析手法  年梅雨期の沖縄で、３台の異なる波長のレーダーと +<9,6 の同期観測を実施した。３台のレーダーは、1,&7 の &2%5$ & 帯 観測範囲 NP 、名古屋大学 ; 帯レーダー 琉球大学千原キャンパスNP および名古屋大学 .D 帯レーダー 琉
球大学瀬底研究施設NP であり、これらのレー
ダーの観測範囲内に位置する 1,&7 沖縄電磁波技術センターから +<9,6 を放球した 図  。+<9,6の飛揚中、&・.D 帯レーダーは +<9,6 方向に  秒
毎の連続 5+, 観測を、; 帯レーダーは  分毎に 
仰角の 33, 観測を行い、+<9,6 の位置において３波長の偏波パラメータ =+='5.'3 ρKY が得られた。なお、&・; 帯レーダーでは .'3 による降水減
衰補正を行っているが、.D 帯レーダーでは大気減衰補正のみを行っている。
  年  月  日は、梅雨前線に伴う降水システ
ムが沖縄本島西方より接近し、午前  時頃に前縁の層状性降水域が放球地点上空に達した。また昼過ぎからは後面に対流域、前面に層状性降水域が広く見られるシステムが接近し、放球地点では次第に降水が強くなった。これらの層状性降水域を対象に放球した  事例 事例 $ 時  分放球 事例 % 時
 分放球 事例 & 時  分放球 について解析した。
３．結果・考察 図２は +<9,6 の位置における各レーダーの =+と .'3 の鉛直プロファイルを示したものである。
 =+ 上段 については、事例 $ ではプロファイルがほぼ一致するのに対して、事例 & では最大約 
G%= もの差が見られる。これは .D 帯レーダーとゾンデ間において、事例 $ では強い降水域はあまり見られず、事例 & では  G%= 程の降水域が広がっていた。よってこの差はビームの伝播経路での降水減衰によるものであると考えられる。
 .'3 下段 については、液相域と固相域で特徴の違いが見られる。高度 NP 以下の液相粒子の存在が想定される領域では、 波長ともほぼ  の値を示す。一方、高度 NP 以上の固相粒子の存在が想定される領域において、事例 $ & では & 帯と .D 帯

で最大約  GHJNP の大きな差が見られるが、事例 % ではその差が小さい。事例 % & の高度 
NP における & 帯の ='5 はそれぞれ G%、
G% と同程度の正の値をとる 図略 。このことか
ら、事例 % & での .'3 の特徴の違いは、反射強度に寄与する大粒径の粒子ではなく、縦横比の大きい
小粒径の氷晶粒子数密度に起因するものと考えられる。このように波長間の差は .'3 の波長依存性に加え、& 帯では感度のない小粒径の粒子の数密度による寄与も含まれていると考えられ、+<9,6 観測の結果と比較し、検討を行っている。
謝辞：本研究は、科研費 + 基盤研究 6 及び科研費 + 基盤研究 $ の助成を受けたものです。

図  各レーダーの観測範囲・放球位置と +<9,6 の軌跡 濃淡のスケールは +<9,6 の高度で単位は NP & 帯レーダーの観測範囲は図の全領域を含む 

図  波長の =+ 上段 .'3 下段 の鉛直プロファイル& 帯 赤× ; 帯 緑▲ .D 帯 青〇  左から事例 $%&; 帯のみ 33,
データを用いるためプロット数が少ない 事例 $ のプロファイ
ル上端は +<9,6 が落下し始めたためであり、雲の上端ではない

― 372 ―

D458
火山噴煙の三次元レーダデータ解析ツール（ANT3D）の概要
＊

真木雅之 ・小堀壮彦









鹿児島大学 三菱スペース・ソフトウェア
１．はじめに断面により表示されている。

噴煙柱や火山灰雲の観測は気象衛星、監視カメラ、
目視観測などの受動的な方法によりおこなわれている。これらの手法は晴天時には有効であるが、降水時や雲が火口上空にかかっている時、あるいは夜間には効果的ではない。このため、降灰分布を予測す
る移流・拡散モデルの重要な初期値である噴煙柱高度を決定できない場合がある。これらの問題点を解決する有力な手段の一つとして気象レーダがある。
気象レーダはマイクロ波を用いて、火砕物の量や動きを検出できる。二重偏波機能を持った気象レーダ
は、計測した偏波パラメータから粒子の形状、粒径分布、均質度などの情報を抽出できる可能性がある。
鹿児島大学では気象レーダデータから噴煙柱や火山
灰雲の三次元的な構造を調べるための解析ツールを開発した。以下、その概要と解析結果例を紹介する。
２．ANT3D の概要
火山噴煙の三次元解析ツール（Analysis Tools ofThree-Dimensional Radar Data of Volvanic Ash
Clouds: ANT3D）は火山噴火に伴い形成される噴煙柱と火山灰雲のレーダ観測データを解析するためののツール群である。ANT3D の開発は、防災科学技術研究所において作成された積乱雲用の様々なアルゴ
リズムを火山噴煙用に改良することで 2013 年に鹿児島大学で始められた。開発言語は FORTRAN ベー
スから MATLAB ベースに変更された。
図１に ANT3D の構成図を示す。機能面から、データ入力、噴火自動検出、三次元データ作成、三次
元解析、火山防災に分類される。ANT3D は様々な気象レーダのデータを扱えるように、データフォーマ
ットは NeTCDF を標準にしている。品質管理（データ 4&）では、通常の補正アルゴリズに加えて、噴煙
柱によるレンジサイドロブの除去フィルタが採用されている。噴火自動検出はプロトタイプが完成している。三次元データの作成部分は ANT3D の核心部分である。特に移動ベクトルの推定精度が三次元
CAPPI データの品質やその後の三次元解析の精度に影響する。本研究では極座標でパターンマッチン
グと重心追跡法の二通りの方法を用いて移動ベクトルを求めている。三次元 CAPPI データを扱う解析ツールには基本的な統計解析や噴煙柱・火山灰雲のパ
ラメータ推定、降灰・降水の三次元分布推定がある。
これらの結果は三次元可視化ツールにより効果的に表示することができる。火山防災ではレーダシミュ
レータ、降灰ナウキャスト、ハザードマップがあり
これらは今後、開発予定である。
 図 2 に ANT3D の解析結果の例を示す。噴煙柱の内部構造がボリュームレンダリング､鉛直断面、水平３．まとめ
本報告では ANT3D の概要を述べた。個々の手法の開発に当たっては様々な研究者の協力を得た。その内容や結果については別の機会に紹介する。
本研究を実施するにあたって、鹿児島大学運営費
交付金、科学研究費補助金（基礎研究 B「課題番号16H03145」）、及び「次世代火山研究・人材育成総合
プロジェクト」の予算を使用した。

図 1 三次元レーダデータ解析ツール（ANT3D）の構成

(a)

(b)

(c)

(d)

図 2 2013 年 8 月 18 日の桜島爆発的噴火の噴煙柱の反射強度の三次元表示例。(a)サーフェスレンダリング、(b)ボリュームレンダリング、(c)鉛直断面、(d)水平断面。

― 373 ―

D459
ANALYSIS OF VOLCANIC ASH CLOUDS UNDER MOIST ENVIRONMENT USING ANT3D＊

1

Y.R. KIM1, M. MAKI2, M. IGUCHI3, D.I. LEE1

Pukyong National UniversityKorea, 2 Kagoshima University, Japan, 3 DPRI, Kyoto University, Japan

1. はじめに
気象レーダが火山噴煙を捉えることは1970年代からわかっていた。最近では研究用レーダを用いた観測研究により定量的な評価が可能になって き た 。
本研究では2013年の桜島噴火事例を対象に国土交通省の垂水Xバンドマルチパラメータレーダの観測
データを解析した。解析にあたっては、鹿児島大学
で 開 発 さ れ た 三次元 レ ー ダ デ ー タ 解析 ツ ー ル
ANT3D（真木・小堀、2017、本予稿集）を用いた。
2. データと解析方法
解析に用いたレーダデータは2013年8月29日の桜島昭和火口の噴火に伴う火山灰雲の観測データである。昭和火口から約10.7km離れた鹿児島県垂水市に設置されている国土交通省 XバンドMPレーダ（XMPレーダと呼ぶ）により火山灰雲の三次元的な偏波レーダパラメータが5分間隔で取得された。
図１にANT3Dの核心部分である3次元CAPPIデータの作成アルゴリズムとそれに必要な移動ベクトルの推定アルゴリズムを示す。移動ベクトルは各仰角の異なる時刻のPPI画像からパターンマッチング法により推定した。移動ベクトルは直交座標ではなく極座標で求めている。

Fig. 1 Flowchart of the algorithm in ANT3D forgenerating the higher spatio-temporal resolution radardata.
3. 初期解析結果
解析はXMPレーダの観測データの三次元可視化をおこない、その時間変化を繰り返し観察することから始め、その後、現象を詳細に解析するために鉛
直断面や水平断面図を作成した。その結果、以下のような所見を得た。本噴火事例の噴煙高度は鹿児島
地方気象台の観測記録では雲のために不明とされていたが、レーダ解析によれば噴煙エコー高度は海抜
約Pと推定された。当日は湿った大気環境にあり対流性の降水エコーが観測された。一部の降水エ
コーが桜島上空を通過し火山灰雲とマージする様子が観測された。図に降水エコーと噴煙エコーが共存する様子を表す鉛直断面図を示す。桜島（▲印）の左側に、海抜高度が約Pに達する噴煙柱が検出されている。噴煙柱は強風のために風下側へ傾いている。桜島の右にあるエコーは対流性の降水エコーである。
Wind direction
Volcanic
eruption

Precipitation

Fig. 2 Vertical cross section of reflectivity at 0033UTC
on 29 Aug. 2013. The black triangle indicates
Sakurajima
図３に同じ時刻の比偏波間位相差KDPの鉛直断面を示す。噴火直後の噴煙柱のKDP（図なし）はほと
んどゼロに近い値であったが、噴煙柱が成長し凝結
高度以上に達すると有意なKDPが確認される。これは、大気が湿った環境下にあったため火山灰粒子に水蒸気が凝結し水膜ができたためと考えられる。

Fig. 3 Same as Figure 2 except for specific differential
phase.
4. まとめ
火 山 灰 雲 と 降 水 が 混 在す る 噴 火 事 例 につ い て
ANT3Dを用いた解析をおこなった。初期解析結果
は、噴火による噴煙柱の形成をよく捉えていた。また、降水と湿った大気環境下において噴煙柱や火山
灰雲の微物理過程が変化することが確認された。今
後、偏波レーダによる粒子判別アルゴリズムの確立を目指して、噴煙粒子の偏波レーダパラメータの特性を調べていく。
謝辞
本研究をおこなうにあたって、文部科学省の科学研 究 費 基 盤 研 究 (B)16H03145 、 Grant KMIPA
2015-1050、京大防災研などの支援を受けた。また、
MPXレーダデータは東大DIASシステムより提供を受けた。

― 374 ―

D460
X バンド偏波レーダによる粒子判別結果を用いた降水セルのライフステージ判別*増田有俊（日本気象協会），中北英一（京都大学防災研究所）

1.

研究背景・目的

近年、突発的な局地的豪雨による都市域の水災害が問題となっている。国土交通省 水管理・国土保全局
では、主に都市域を対象にした局地的豪雨の現況監視強化のために X バンド MP レーダを配備した。さらに2016 年 7 月からは、X バンド MP レーダと C バンド
MP レーダを合成した新たな XRAIN の公開を開始した。
降雨観測に基づいた警戒情報を利用する場合、観測から警戒情報の作成及び伝達に要する時間を考慮する必要があり、観測情報だけで避難までのリードタイ
ムを常に確保することは困難である。このため、たとえ 10 分先であっても、高精度な予測情報を送出することができれば、人命を救うという観点において非常に有用である。Nakakita et al. (2016) では、地上に先行して上空で発生するファーストエコー内の渦を捉えることで豪雨の早期探知が可能であることを示した。
本研究では、①XRAIN による 3 次元の偏波パラメータ（ZH，ZDR，ρHV，KDP など）を活用しつくすこと、②運動学的手法による降雨予測精度の向上を目指すことを目的として、「降水セルの追跡」と「粒子判別結果」
を組み合わせた「孤立した降水セルのライフステージ
判別手法」の開発を行った（増田・中北, 2014）。

2.

⾼度別の⽀配的な粒⼦

セル内の粒⼦存在⽐強雨

孤立した降水セルのライフステージ判別

XRAIN による現業観測値を用いて降水セル（5 mm/h
以上の連続した領域）の抽出・追跡アルゴリズムを適用した。また、ファジー理論による粒子判別アルゴリ
ズムにより、降水セルを構成する降水粒子の種類や存在比を推定した。
追跡した降水セルのライフステージと各粒子の存在比や降雨強度の鉛直分布の関係を調査した結果、両者に一定の関係性が存在することがわかった（図 1）。
そこで、降水セルのライフステージとセル内に存在する降水粒子の存在比および鉛直降雨強度比（地上付近の降雨強度と上空の降雨強度の比）の関連性を表現するメンバーシップ関数を作成し、ファジー理論により降水セルのライフステージを判別するアルゴリズム

雨

⼤粒⼦
あられ
乾雪

セル平均降⾬強度

Rvmax
Rlow

使用データ

国土交通省近畿地方整備局では、複数のレーダでカバーされている重点監視地域（大阪市，堺市，神戸市，京都市）において、高頻度の 3 次元観測を行えるよう、
管内のレーダが相互に連携した観測シーケンスを設定している。
本研究では、前 5 分間のレーダ観測値を用いて、水平解像度 250m、鉛直解像度 500m、最大高度 10km の
3 次元データを 1 分間隔で作成した。3 次元データの作成には、内挿点とレーダ観測点の距離の重みと、観測時間差による重みを考慮したクレスマン内挿手法を採用した。

3.

を開発した。
本アルゴリズムを 2012 年 8 月 18 日の局地的豪雨事
例に適用した結果、最新時刻の偏波レーダ観測値だけで、孤立した降水セルのライフステージが判別可能であることが分かった。

図1

降水セルを構成する各粒子の存在状況

A
B
C

成⻑期
成熟前期
成熟後期

2012/08/18 13:57
図2

衰退期

降水セルのライフステージ判別結果

謝辞：利用した国土交通省 XRAIN のデータセットは、国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」: データ
統合・解析システム(DIAS)の枠組みの下で収集・提供されたものです。
参考文献
Nakakita, Eiichi, Hiroto Sato, Ryuta Nishiwaki, Hiroyuki
Yam６abe, and Kosei Yamaguchi, Early Detection of
Baby-Rain-Cell Aloft in a Severe Storm and Risk
Projection for Urban Flash Flood, Advances in
Meteorology, 15pp., Article ID 5962356, Dec., 2016.
増田有俊・中北英一: X バンド偏波レーダを用いた降水セルのライフステージ判別手法の開発, 土木学会
論文集，B1(水工学), 第 58 巻, pp.493-498, 2014.

― 375 ―

D461
東海地方で観測された対流性降水域内部の霰領域と強い上昇気流域の分布
大瀧莞司 1・2・篠田太郎*1 ・勝野継太 1・2・纐纈丈晴 1・坪木和久 1(1 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 2 名古屋大学大学院環境学研究科)
1．はじめに
一般的に、霰が多量に存在する領域は強い上昇気
流域と共存すると考えられている。大瀧ほか（2016年秋季大会 A163）では、東海地方に設置されている 3 台の国土交通省 X バンドマルチパラメータレー
ダで取得されたデータを用いて、デュアルドップラ
ー解析から推定した 3 次元気流場と粒子判別法を用いて推定した霰領域の 3 次元分布を調べ、霰領域が0℃高度から高度 10 km まで厚く広がっている事例（2013 年 9 月 4 日：霰の多い事例）と霰領域が 0℃
高度周辺にのみ存在している事例（2014 年 9 月 25
日：霰の少ない事例）を対象として、霰領域の分布と上昇気流の速度の関係を調べた。その結果、0℃
高度より下層の全層で鉛直速度の上位パーセンタイ
ル値（降水セルの中心付近の上昇気流の速度を反映していると考えられる）は、霰の少ない事例に比べて霰の多い事例で、大きな値を示していることを確認した。本発表では、上記の霰の多い事例を対象として、個々の降水セル内部の霰領域（反射強度の大きな領域）と上昇気流の速度の大きな領域の空間分
布を調べ、両者が一致してるかを調べた。
2．使用データと解析手法
本研究で使用したデータと解析手法は大瀧ほか（2016）と同じものを用いる。
3．結果
対流性降水域の 0℃高度における鉛直速度が大きい鉛直格子列の上位 20 列を調べたところ、全ての格子列で 0℃高度における上昇気流は 18 m/s よりも大きな値を示す一方、霰領域が高度 8 km 以下にしか見られない格子列が大半（18/20）を占めていた（図1 左）。一方、0℃高度における反射強度が大きい格子列の上位 20 列を調べたところ、霰領域が高度 8km まで到達しているものが大半（19/20）を占めている一方、同高度における上昇気流は 6 m/s より小さな値を示した（図 1 右）。降水セルの概念モデルを考慮すると、上昇気流の上位格子列は発達後期の降水セルの中心付近に、反射強度の上位格子列は成熟期の降水セルの中心付近に対応すると考えられる。
続いて、0℃高度における鉛直速度と反射強度が大きな値をもつ格子列の降水システム内の位置を確認する。図 2 は、霰が多い事例の鉛直速度と反射強度の上位 90th パーセンタイル以上の鉛直格子列の水平分布を示す。両者は、異なる位置にまとまって存在していることから、対流性降水域内部に発達段階の異なる降水セルが存在していることが示唆される。
これは、霰の少ない事例でも同様であった（図略）。

4．まとめと今後の課題
大瀧ほかでは、「対流性降水域では、0℃高度より下層の全層で鉛直速度の上位パーセンタイル値は、霰の多い事例で大きな値を示す」ことを確認した。
しかしながら、鉛直格子列（降水セル）単位ではこの仮説は成立せず、大きな速度をもつ上昇気流域と反射強度の大きな領域（霰領域）は異なる格子に位置することが示された。これは、霰領域の形成に先立って、強い上昇気流が観測されることを示唆する。
今後、事例数を重ねることで、霰の形成の必要条件となる上昇気流の速度の閾値を見出すことができれば、フェーズドアレイレーダで取得されるデュアルドップラー解析領域を用いて、雹害や落雷の早期警
戒情報の提供に資する情報提供を行える可能性があると考えられる。

図 1： 0℃高度における鉛直速度が大きい鉛直格子列（左）と反射強度が大きい鉛直格子列（右）の鉛直速度（黒実線）、反射強度（灰色実線）、粒子判別結果（濃淡）の鉛直プロファイル。鉛直速度、反射強度とも高度 5km における上位から 5 番目の格子列の値を示す。粒子判別結果は霰（黒）、雨（濃灰色）、氷晶もしくは雪（淡灰色）を示す。

― 376 ―

図 2：2013 年 9 月 4 日 14時 20 分の、0℃高度における鉛直速度が大きい上位の鉛直格
子列と反射強度が大
きい鉛直格子列の水平分布。鉛直速度（反射強度）が上位 90th
パーセンタイル以上の領域を黒（灰色）で示す。0℃高度における反射強度が 20
dBZ と 40 dBZ 以上の領域をコンタで囲
んでいる。

D462
凍雨の二重偏波情報と力学構造の特徴－2016 年 1 月 29 日の事例－＊

南雲信宏・足立アホロ・山田芳則（気象研究所）・山内洋（気象庁）

ᵏᵌᴾ はじめにᴾ年月日，関東（つくば・水戸・熊谷）で凍雨が報告され，筑波山では過冷却水滴が原因となる氷雨も確認された．南雲ほか  は，この日の関東を通過した南岸低気圧による降水を気象研究所の&バンド固体素子二重偏波レーダー（以下
0$&632/と略す）で観測し，温暖前線面下の凍雨と雨氷の空間分布と，地上の降水粒子の微物理的特徴を示した．この観測では，温暖前線面近傍でも融解・凍結を示唆する偏波情報の位置や高度が数分単位で大きく変化し，それに応じて地上降水の種類も変化する現象を捉え，これが風などの力
学場の影響である可能性が示唆された．氷点下の水滴の凍結メカニズムは一般に温度で確率的に表現されているが，現実大気では未だ未解明な点も多い．本発表では，0$&632/で判別した融解・凍結現象と，ドップラー速度の解析から得られた大気構造の関係について調査した結果を報告するᵐᵌᴾ データᴾ
二方向の 5+, と仰角  度（ 仰角）の
33, 観測を行い，=，9（ドップラー速度），ρKY（偏波間相関係数）等を取得した．今回はドップ ラ ー 速 度 か ら 9$' 9HUWLFDO $]LPXWK'LVSOD\ 解析を行い，降水粒子の落下速度を仮定して上空の風の場を調査した．偏波情報は概ね風の向きに沿った方位角  度の範囲の平均値を準高度分布 以下 493 と略す として使用
し，風との対応を調べた．地上の降水種判別には，'9LGHRGLVWURPHWHU を用いた．上層の気温は舘野（つくば）のゾンデデータを用いた．
ここで 493 は真上の情報ではないが，9$' 解析
等と概ね整合する部分について議論する．
ᵑᵌᴾ 結果と考察ᴾᵑᵌᵏᵌᴾᵴᵟᵢ 解析に使用するレーダーの仰角ᴾ
仰角範囲毎の結果の違いの検証から，風向は仰角  度以上のデータだとゾンデと概ね整合し（図 D），収束発散は  度以上の仰角範囲で値が安定することが明らかになった（図 E）．
そこで今回は仰角  度以上のデータから鉛直の風向風速，収束発散の値を求めた．
ᵑᵌᵐᵌᴾ 偏波間相関係数ρᶆᶔ と大気の力学的特徴 月  日  時から  日  時までの偏波間
相関係数ρKY の 493 時間断面図と  時の館野の温度鉛直分布からは， 時過ぎまでは  度以上の高度で ρKY が低くなり，雪片が融解中であることを示唆している（図 ）．この時，地上では雨（●）を観測していた．その後，ρKY が示
す融解開始高度が数分で数 P 降下する現象がみられ，地上では凍雨（△）が観測された．
その時刻の筑波山山頂付近 NP の気温は概ね
～ 度であったことから，ここでの凍雨の多くは未融解の雪片の凍結と考えられる．
9$' 解析によるつくば上空の風向風速と収束発散の特徴をみると，位置ずれの誤差はあるものの雨だった時刻は  度高度付近（高度 NP）が収
束場，凍雨の時刻は発散場となっていて，融解や凍結の現象が力学場の急な変化とよく対応していることが分かった（図 ）．今後は収束・発散と鉛直流の関係からさらに考察を深める予定である．


図   年  月  日  時の仰角範囲毎の 9$' 解析の結果 D 風向， E 収束発散． D の灰実線は同時刻の館野のゾンデの結果である． E では使用最低仰角を上げるほど範囲に依存した値の変化が小さくなった．

図   年  月  日  時から  日  時の平均偏波
間相関係数の準高度分布（493）と館野の高層気温（仰角  度，方位角範囲  度）．地上の降水は雨を●，
凍雨を△で表す．黒縦線はゾンデの時刻を示す．

図   年  月  日  時から  日  時の 9$' 解析
による風向風速と収束発散の時間高度分布と館野の高層気温．暗色は収束を，明色は発散を表す．白点線で囲まれた領域は図  のρKY が低い領域を表す．


参考文献：南雲信宏, 足立アホロ, 山内洋 2016: 二重偏波レーダーで観測された再凍結層の特徴―2016 年 1
月 29 日の事例―,平成 28 年秋季気象学会, 名古屋― 377 ―

D463
偏波レーダーを主としたマルチセンサーによる積乱雲の生成と発達を捉えるフィールド観測
中北英一（京大防災研）
・山口弘誠（京大防災研）
・佐藤悠人（京大防災研）
・新保友啓（京大防災研）
・
坪木和久（名大 ISEE）
・篠田太郎（名大 ISEE）
・大東忠保（名大 ISEE）
・大石哲（神大都市安全）・
小川まり子（神大地域連携）
・橋口浩之（京大 RISH）
・川村誠治（NICT）
・中川勝広（NICT）
・岩井宏徳（NICT）
・
山本真之（NICT）
・鈴木賢士（山口大農）
・相馬一義（山梨大医工総合）・鈴木善晴（法政大デザイン工）・
牛尾知雄（阪大院工）・足立アホロ（気象研）
・若月泰孝（茨城大）
1． はじめに

3． 神戸観測

豪雨災害が頻発しており、温暖化・都市化の影響との関係も議論されている。比較的規模の大きな豪
雨はメソ数値気象モデルでおおよその予測が可能となってきたが、それより規模の小さな集中豪雨は未だ再現すら難しい。加えてゲリラ豪雨災害においては、ほんの 5 分、10 分でも早い避難情報が極めて重要である。このような状況下、雲物理過程のさらなる解明、降雨予測精度・降雨量推定精度の向上、ゲリラ豪雨等の早期探知・予知、急激な出水・浸水の予測、ならびに新たな避難情報発信手法の確立が古くて新しい課題である。
本研究グループでは、2007 年以降、偏波レーダーとビデオゾンデの同期観測によって、積乱雲の発達機構に関する研究を進めてきた。さらに 2011 年以降には、積乱雲の生成機構にも注力する必要性を強く感じ、マルチセンサーを用いた積乱雲の生成・発達機構を解明するための大規模観測実験を沖縄と神戸で展開している。

温帯の都市域で発生する集中豪雨やゲリラ豪雨を観測対象として、沖縄観測よりもさらに生成段階を詳細に観測できるマルチセンサー観測網を配備してきた。境界層レーダーとライダーで気流や都市からの熱的上昇気流を捉え、渦管の生成・成長メカニズ
ムを明らかにしようとしている。さらに、雲粒子・降水粒子の形成過程を偏波レーダーで捉える。平成29 年度に図 2 の測器が初めて全て集結した観測が予定されている。

2． 沖縄観測図 2 積乱雲の発達段階とマルチセンサーの対象

C 帯偏波レーダーCOBRA を用いて研究がスタートしたこの観測も今では、X 帯偏波、Ka 帯偏波、X
帯フェーズドアレイの各種周波数のレーダー観測網
によって、雲粒子から降水粒子まで幅広い粒径を対象としている。加えて、ゾンデの種類に関しても同様であり、降水粒子を対象とするビデオゾンデから、雲粒子を対象とする HYVIS や CPS ゾンデまでを、
連結放球・時間連続放球・移動観測を実現できるようになった。

境界層レーダ上昇流直接観測

豪雨のタマゴ

MP降水レーダ
降水粒子の種類・粒径

豪雨の
種
気流

雲粒形成

雨粒形成 地上降雨

豪雨

ドップラーライダ

雲レーダ

フェーズドアレイレーダ

水平気流の分布・渦管

雲粒

雨粒・気流・渦管（高頻度）

豪雨タマゴの生成（上昇流～渦形成）
豪雨タマゴの発達（渦～降水粒子形成）

4． 渦管形成メカニズムの解明と積乱雲発達予測
国交省 XRAIN を用いた解析により、発達する積乱雲はその初期段階に強い鉛直渦度を持つ、ということを明らかにし実用化手法として国交省で試験運用されている（Nakakita et al., 2017）。現在、Ka 帯偏波レーダーを用いた同様の解析に取り組んでいる。
ZDR

Vorticity
Height（m）

ZDR Column

Updraft(Dual Doppler analysis)

6000

沖縄観測

氷晶形成
Videosonde＋HYVIS (#1)

Freezing level
5100m

渦

凍結＝First Ice

0℃
雨滴形成

4000
降水(C,X)
偏波レーダー

3000
雲(Ka)
偏波レーダー

2000

上昇流

図 3 XRAIN 解析による渦管と上昇流の位置関係
ファースト降水エコー
ビデオゾンデ観測

レーダー・ゾンデともに幅広いレンジの観測

図 1 沖縄観測における現在の体制と今後の狙い

参考文献：
Nakakita, E., H. Sato, R. Nishiwaki, H. Yamabe, K. Yamaguchi,
2017: Early detection of baby-rain-cell aloft in a severe storm
and risk projection for urban flash flood, Advances in
Meteorology, Vol. 2017, Article ID 5962356, 15 pp.

― 378 ―

D464
偏波レーダーを用いたアンサンブルデータ同化による降水予測精度向上に関する研究山口弘誠（京大防災研）・中北英一（京大防災研）・
古田康平（国際石油開発帝石）・堀池洋祐（京大院工）1． はじめに2012 年 7 月京都・亀岡豪雨、同年 8 月宇治豪雨、2014 年 8 月広島豪雨のような線状メソ対流系による降雨現象は同じ場所に数時間以上にわたり強雨をもたらし、河川災害や土砂災害を引き起こす。このような豪雨災害を防ぐためには
正確な降水量予測が重要であり、高い時空間解像の気象レーダー情報のデータ同化は短時間降
水予測に有効であると考えられいくつもの研究が行われてきた。近年では気象レーダーの二重偏波化により降水粒子種類判別が可能となっており、我々は氷粒子情報の同化が更なる精度向上の鍵となると考え研究を進めてきた。
2． 偏波レーダーを用いた氷粒子混合比の推定同化に用いる観測値として氷粒子の混合比を想定し、偏波レーダーを用いた氷粒子混合比推定手法を開発した。混在を考慮した降水粒子判
別手法（中北ら，2009）を用いて、全氷粒子混合比のうち霰粒子混合比の占める割合を経験的に導いた関係式から算出し、粒径分布の仮定を設けることで霰混合比の推定する手法となっている（山口，2013）。2012 年の京都亀岡での豪雨事例に適用した結果が図 1 である。

図2

その理由は、実際には六甲山上空で次々と発生したバックビルディング型の積乱雲群をいずれの同化実験においても再現できなかったためである。ここでレーダー情報の同化は大気環境場にも改善効果があると期待して、線状降水帯発生の 6 時間前に九州や中四国での降水システムを同化し、気温場の再現性を高めることを狙った同化実験を行った。結果、図 3b に示す大気中
下層の低温化が六甲山上空の自由対流高度の低下を引き起こし、図 3a に示す対流セル発生を予測することに成功した。
(a)

図1

1 時間先予測降水強度の比較

mm/h

(b)

国交省 XRAIN から推定した混在を考慮した降水粒子判別、および、霰混合比の鉛直分布

K

3． 線状降水帯の発達を予測する同化実験
総観規模の強制力が弱い前述のような線状降
水帯の豪雨事例において、その発生期（1 時間）
における XRAIN 観測値を同化することで、数時間先まで続いた発達期の予測改善効果を調べた。1 時間先予測結果を図 2 に示すように、
XRAIN 観測値を同化することで大幅な改善効
果が見られた。氷粒子を同化することでより改善効果があったことを確認した（山口ら，2017）。
4． 線状降水帯の発生を予測する同化実験
上述の発達を予測する実験において、予測時間が 1 時間を超えてくると精度が良くなかった。

図3(a)六甲山上空における対流セルの予測、(b)中下層低温化の再現

参考文献
中北ら, 2009: 偏波レーダーとビデオゾンデの同期観測および降水粒子タイプ判別, 土木学会
水工学論文集, 第 53 巻, pp.361-366.
山口ら, 2013: 偏波レーダーから推定した定性的
降水粒子情報の雲アンサンブル同化, 京都大学防災研究所年報, 第 56 号 B, pp.369-378.
山口ら, 2017: XRAIN を用いたアンサンブル同化による線状降水帯の維持と発生の予測, 土木学会論文集 B1（水工学）, 第 73 巻.(印刷中)― 379 ―

D465

降水が予測されていない位置へのレーダー反射強度の同化方法の提案*1

横田祥, 1,2 瀬古弘, 1 國井勝, 3,1 山内洋, 1 佐藤英一（1 気象研究所, 2 海洋研究開発機構, 3 気象庁観測部）

1. はじめに

サンブル予報と LETKF 解析を 10 分サイクルで 3 回繰りアンサンブルカルマンフィルターで観測値を同化する

返し、そこから 90 分の延長予報を行った。初期値・境界

際、アンサンブル予報によって計算される観測値との相関

値には、水平格子間隔 15 km と 5 km のネストした LETKFに応じて、モデル内の変数が修正される。しかし、観測点による計算結果を用いた。

において、全てのメンバーで降水が予測されていない(降実験の結果、反射強度の摂動を与えた実験では、降水が水が全てゼロで摂動が無い)場合、降水観測とモデル内の予測されていない位置への反射強度の同化により、中層の変数の相関が計算できないため、高性能な偏波レーダーに水蒸気が増加するような解析インクリメントが見られた。

よって降水が精度よく観測されていても、その観測値を同

これに伴い、延長予報の降水予測は、摂動を与えない実験化してモデル内の変数を修正することはできない。本講演と比べて改善した（図）。

では、このような場合に、大気場に応じた adaptive な摂動を与え、降水が予測されていない位置でも偏波レーダーで観測された反射強度の同化によって適切に大気場を修正

4. まとめレーダー反射強度を同化する際、大気場に応じた摂動を与えることにより、大気場がより適切に修正され、降水予できる手法を提案する。

測が改善することが分かった。この手法は、雨の降り始め
2. 手法のレーダーデータを同化する際に特に有効と考えられる。

反射強度ܼு ሺሻを偏波間位相差߶஽௉ ሺሻでܼୡ୭୰୰ ൌ ܼு ൅ ߙ߶஽௉

(a)

(b)

(c)

(d)

(C バンドではߙ ൌ ͲǤͲ͹͵、X バンドではߙ ൌ ͲǤʹ͵͵, Jameson

1992)のように減衰補正し、ܼୡ୭୰୰ ሺሻを観測値として同化する。この際、半数以上のメンバーで雨か雪か霰が予測されている観測点では、
雨・雪・霰混合比の予測値から Dowell
et al. (2011)の手法でメンバー毎に等価反射強度ܼ௘ ሺሻを計算し、それに対してܼୡ୭୰୰ を同化するが、それ以外の観測
点では、全メンバーでܼ௘ ൌ Ͳሺሻとしてからメンバー݅にߜܼ௘௜ ൌ߲ܼ௘ ௜ ߲ܼ௘ ௜ ߲ܼ௘߲ܼ௘ ௜ ߲ܼ௘ ௜ߜ‫ ݑ‬൅ߜ‫ ݒ‬൅ߜ‫ ݓ‬௜ ൅
ߜܶ ൅
ߜ‫ݍ‬
߲‫ݑ‬
߲‫ݒ‬
߲‫ݓ‬
߲ܶ
߲‫ݍ‬௩ ௩で計算される摂動を加え、そのܼ௘ に対してܼୡ୭୰୰ を同化する。ここで、ߜ‫ݑ‬௜ 、ߜ‫ ݒ‬௜ 、ߜ‫ ݓ‬௜ 、ߜܶ ௜ 、ߜ‫ݍ‬௩௜ はそれぞれ、観測点におけるメンバー݅の東西風、南北風、鉛直風、気温、
水蒸気混合比の予測値のアンサンブル平均からの差であり、߲ܼ௘ Ȁ߲‫ܠ‬は、解析時刻において鉛直層毎に全格子点・全メンバーで計算した、物理量‫ܠ‬に関するܼ௘ の回帰直線の傾きである。ここで計算されるߜܼ௘௜ は、解析時刻の大気場に応じた相関を持つため、ܼୡ୭୰୰ の同化によって大気場を適切に修正することが可能となる。
3. データ同化実験の手順と結果

この手法の有効性を確かめるために、2012 年 5 月 6 日のつくば竜巻の事例と 2013 年 9 月 2 日の越谷竜巻の事例について、50 メンバー・水平格子間隔 1 km の局所アンサンブル変換カルマンフィルター(LETKF)を用いて偏波レーダー(2012 年 5 月は気象研究所 C バンドレーダー、2013
年 9 月は 5 サイトの XRAIN)を同化した。それぞれ 2012
年 5 月 6 日 1100JST と 2013 年 9 月 2 日 1300JST からアン

図: (a)–(c) 2012 年 5 月 6 日 1230JST の高度 1 km のレーダー反射強度の予報値から推定した降水強度(mm hr–1, a: ܼୡ୭୰୰ を同化しない実験, b: 摂動を与えずにܼୡ୭୰୰ を同化した実験, c: 摂動を与えてܼୡ୭୰୰ を同化した実験)。(d) 同時刻のレーダー合成図。

謝辞：本研究の一部は、社会システム改革と研究開発の一体的推進「気候変動に伴う極端気象に強い都市創り」、文部科学省フラグシップ 2020(ポスト「京」)重点課題４「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」(課題 ID: hp160229)、及び JSPS 科研費 JP16K17804 より支援を受けました。本実験で同化した XRAIN は国土交通省より、水平格子間隔 5 km の LETKFで同化した地上観測の一部は株式会社 NTT ドコモよりご提供いただきました。
引用文献：
Jameson, A. R., 1992, J. Appl. Meteor., 31, 1106–1118.
Dowell, D. C., L. J. Wicker, and C. Snyder, 2011, Mon. Wea. Rev., 139,
272–294.

― 380 ―

D466

空港気象ドップラーレーダーの二重偏波化*梶原 佑介１，山内 洋１，塚本 尚樹１，梅原 章仁１，藤田 英治１，奥村 栄宏 2
（1： 気象庁観測部，2： 成田航空地方気象台）
1. はじめに気象庁は，全国 9 空港に空港気象ドップラーレーダー（DRAW）を設置し，空港周辺の低層ウィンドシアー（LLWS：マイクロバースト及びシアーライン）や降水強度の分布の情報を航空関係機関へ即時提供している．
2016 年 3 月に関西及び東京国際空港の DRAW を，同年 12 月には成田国際空港の DRAW を，それぞれ二重偏波レーダーに更新して運用を開始した．二重偏波
DRAW 及びこれを用いた技術開発の概要を紹介する．
2. 二重偏波 DRAW の諸元
表 1 に諸元を示す．水平/垂直偏波用にそれぞれ送信機及び受信機を有し，両偏波を同時発射/同時受信する．空中線は，更新前の DRAW と同じ直径 7m のパラボラ型である（図１）．
二重偏波以外の大きな変化は，固体素子送信機の採用である．送信波を狭帯域化できるとともにピーク送信電力を従来の 1/40 に抑えられるため，他の無線局に干渉を与えにくくなった．レーダー近傍は短パルスで観測し，遠方は感度が必要となるため，周波数変調をかけた長パルスで観測する．パルス圧縮の機能により，従来と同等以上の感度と距離分解能を実現している．
3. 二重偏波情報の利用
二重偏波レーダーの利点は，①エコー判別に基づく
高度な品質管理，②高精度の降水強度推定，③粒子
判別の３つにある．①はすでに二重偏波 DRAW に実装
され，ドップラー速度データの品質改善を通じて，LLWS
検出の精度向上に貢献している．二重偏波情報を用いると，地形クラッタ，船舶等の動くクラッタや鳥・虫等の非降水エコーを，気象エコーと明瞭に区別し除去することができる．これによりドップラー速度 0m/s 付近の気象エ
コーを地形クラッタと誤って欠落させずに済むだけでな
く，LLWS の誤検出の要因となる非降水エコーの混入を大幅に低減できた．

②について，図２に，2016 年 7 月 14 日につくばに大雨をもたらした事例を対象に，従来手法（Z-R 関係のみ）と新手法（Kdp-R 関係及び Z-R 関係を組合せ）を比較した予備的な検証結果を示す．つくば市の１地点における降水強度の時系列(a)では，従来手法に比べ新手法の方が地上雨量計の値と整合している．10 分間降
水量で複数のアメダス雨量計と比較した散布図(b)では，新手法が，正規化平均誤差，相関係数，回帰係数，
RMSE，総雨量比で従来手法より良い結果となり，強雨事例に対し推定精度を改善できることが示されている．
現在，新手法の精度評価の検証事例を増やすとともに，ZDR の利用等による降水強度の推定精度の更なる向上，並びに③の判別アルゴリズムの開発を進めている．
表１ 二重偏波 DRAW の諸元
周波数帯
空中線
ビーム幅
送信（増幅）器
ピーク送信電力

二重偏波 DRAW
更新前の DRAW
C バンド
左に同じ
パラボラ，直径 7m
左に同じ
0.7°
左に同じ
固体素子（GaN HEMT） クライストロン
水平/垂直偏波とも
各 5kW

1sec（近傍 12km 内）
64sec（12km 以遠）
ﾊﾟﾙｽ繰返周波数 1040/832Hz 他
探知範囲
120 km反射因子(Zhh, Zvv)
ドップラー速度
速度幅
主な観測項目
反射因子差(ZDR)
偏波間相関係数(hv)
偏波間位相差(dp)
パルス幅

水平偏波 200kW

1sec1120/840Hz
左に同じ反射因子(Zhh)
ドップラー速度速度幅

図２ （a）2016 年 7 月 14 日つくば市気象測器検定試験センター露場における地上雨量計降水強度（点線）とその直上の二重偏波 DRAW 降水強度（従来手法（破線），新手法（実線））の時系列,(b)二重偏波
DRAW（東京国際空港）とその探知範囲内におけるアメダス雨量計との 10 分間降水量を用いた散布図．

図 1 空中線（直径 7m）

新手法を〇，従来手法を×で示す．比較期間は 2016 年 7 月 14 日 1500JST－2000JST．

― 381 ―

D467
ÙĢĤ7MTc?[aũS`=\WƈSIPƉ _@]9aJ!ŸĖbēĖĆŁ#Å"U^FO\XcDR8cBK5_7Ċş_cE#Ŵģ" 

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ċŞ' , 2012: R8cBK5_7Ċş_cE#Ŵģ, ïúĊş°q 2012 Àĭ¯©q, B116.

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2017年4月30日 発行
編 集 兼 発行者

公益社団法人 日本気象学会
東京都千代田区大手町1-3-4 気象庁内

印刷所

株式会社 インプレッソ
東京都文京区関口1-34-9アネックス早稲田1F
定価 3,500円 （ 消 費税 込 み ）高信頼のHDDを搭載したストレージサーバ

CloudyⅢ Server

CloudyⅢ Serverは、インテル® Xeon® E5をデュアル搭載可能なストレージ内蔵のサーバです。
サーバとストレージ機能が一体になっているので、FCやSASで接続するストレージを必要としません。
4U/35台入り、2U/12台入り、1U/4台入りの3モデルをご用意しています。
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4Uサイズ● 3TB×35
2Uサイズ● 3TB×12
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ニューテックオリジナルのミラーリングユニットを標準搭載●

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JBOX-pro

デスクトップサイズのコンパクトな筐体でありながら、
RAID6構成で最大1.5GB/sのRead/Writeを行うことができ、業務用途での使用に適しています。
Throughput result● USB 3.0 RAIDの倍以上(当社比 実測値)

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ホスト側にPCI Express Gen3×8の空きスロットが必要です。
サ
ポートOSにつきましては、
お問い合わせください。
1600

スループット [MB/sec]

1400
1200

連続Write
連続Read1000

ランダムRW

800

ランダムWrite
ランダムRead

600
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200
0

1K

2K

4K

8K

16K

32K

64K 128K 256K 512K 1M

2M

4M

IOサイズ
［kByte］

ここに示す性能データにつきましては弊社内での実験において得られたもので、あらゆる使用環境での動作を保障するものではありません。

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6TB×12●仕様、デザインは、予告なく変更することがあります。 ●一般に、各商品名は各社の登録商標または商標です。

■その他、各種ストレージを取り揃えております。カタログのご請求や製品についてのお問い合せは、弊社第二営業部一課（学術研究機関担当）まで
導入からサポートまでストレージのことならニューテックへ〒105－0013 東京都港区浜松町2－7－19 KDX浜松町ビル
第二営業部一課 担当：久保田 Tel：03－5777－0852 Fax：03－5777－0853 E-mail：academic@newtech.co.jp

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