〔創立125周年記念解説〕：：（気象ビジネス；ソフト防災；AM eDAS；気象情報；リアルタイム雨量情報)

気象ビジネスⅡ 応用気象と気象災害

登内道彦・牛山素行

１．はじめに（応用気象)

サービスといった特定分野向けの天気予報・予報コン

本項の標題は， 気象ビジネスⅡ」である．気象庁

サルティングビジネスとして，昭和40年代以降に新たによる天気予報・注意報警報を気象ビジネスに含めるな展開をみせ，その後，野外イベントのための気象情かは別に議論すべきだが，ここでは， 気 象 ビ ジ ネ

報，小売業での気象情報利用（ウエザーマーチャンダス」＝ 民間気象サービス」と考え，主 に，民 間 気 象イジング) ，自治体防災体制確保のための気象情報

サービスの観点から，気象ビジネスについて考えてみなど，様々な分野へと広がっていった．

たい．

一方，高度成長期の水資源開発・エネルギー（発電所)・港湾施設などの大規模開発に伴って，環境アセ２．気象ビジネスの種類と変遷

スメント，ダム・道路・港湾等の設計計画のための気

気象ビジネスを，気象業務許認可業者によるサービ

象調査の需要が高まり，多くの気象コンサルティング

スとしたとき，そのはじめは，昭和20年代後半のいわ会社が設立され，気象情報の工学的な活用・利用のビ

ゆる「天気解説」がひとつの原点であろう ．

ジネスが盛んになった．これらのビジネスは，環境ア「天気解説」は，もっとも古典的な気象ビジネスでセスメントと一体となり，空港などの大規模施設・焼あり， 電話での177天気予報サービス」や「テレビ・却場などの調査へとつながるが，気象単独から地盤・ラジオの天気予報解説」(詳しくは「気象 ビ ジ ネ ス

騒音・悪臭・生物など，より広範な環境調査へとそのⅠ：気象とメディア」）などがこれにあたる．これら

範囲が拡大しており，気象コンサルティングから総合の天気予報サービスは，その形態・提供メディアを変コンサルティングへと業態が変化している．近年は，えながら，現在へと続いており，それらから派生し太陽エネルギー・風力発電・売電事業など，新エネルた， i モードなどの携帯電話情報サービ ス」・「天ギーや規制緩和に伴う事業のための基礎研究・評価な

気予報 web サイト」など，その情報量（情報の発信

ど，シミュレーション技術の高度化を伴いながら，新数・情報内容・発表されるメディアの多様化）は急速しい分野へも対象が拡がりつつある．に増大し，情報量あたりの単価は大きく低下する傾向にある．

気象情報提供サービスについては，1990年代後半からの情報インフラの普及，1993年の「気象業務法の改

また，天気予報解説は，鉄道の運行管理，道路管正」(いわゆる「予報自由化」)，2000年前後のイン理，電力の需要予測，大気汚染，港湾における船舶のターネットインフラ・テクノロジーの急速な発展に積み下ろしのための情報，遠洋航路へのルーティング伴って，一気にオンライン化した．これらの気象情報

Weather business Ⅱ Applied Meteorology andWeather Disaster.
M ichihiko TONOUCHI, 財団法人気象業務支援センター．
M otoyuki USHIYAMA, 岩手県立大学総合政策学部．
Ⓒ 2007 日本気象学会
2007年 2月

オンラインサービスは，TV・新聞などへの天気情報提供システム，および，運輸業・小売業や自治体への気象情報提供（ハード・ソフト・コンサルティングを一体としたサービス）であり，単なる気象情報サービスではなく，情報提供装置（ハード・ソフト）を含む情報産業的な要素をもち，「天気予報解説」を包含し成長した．
15124

気象ビジネスⅡ 応用気象と気象災害

３．気象ビジネスの性質ずか0.06％であり，気象に影響を受ける10,000円の生気象ビジネスが大きく発展したのは，1990年代前半

産物において気象に支払われる費用は６円ということに か け て で あ り，1986年（昭 和61年）に128億 円 でになる．

あった民間気象ビジネス（予報業務認可事業者による大和総研の「気象ビジネス」に関する調査レポー

気象事業関連の売り上げ）は，1996年（平成８年）にト は，① 非常に曖昧な需要家ニーズと，② 供給側は，321億へと拡大した ．の不完全なサービス内容により，需給のミスマッチが1980代以降の環境アセスメント（将来の環境への悪生じていると指摘している． 気象リスクは回避でき影響を未然に防ぐ）や，自治体の防災体制，鉄道・道るもの」との理解が企業間で進む中で，③ 顧客ニー路の管理のための情報などは，「気象情報を活用してズの明確な把握と，④ 費用対効果の客観化により，損害を防ぐ」，どちらかと言うと Passive な気象情報

気象ビジネスが現在の踊り場を脱却できる可能性を指の利用がその基本である．

摘しているが，気象ビジネスの「失われた10年」の出一方，民間気象ビジネスが得意とする Positive な

口はまだ見えていない．

気象情報の活用（気象情報の活用を通じた付加価値の同レポートで指摘する，天候リスクヘッジの取り組増大）は，1990年代の小売業における活用（ウエザー

みは，エンロンの破綻で大幅に後退したが，天候デリマーチャンダイジング )，i モードに代表される個人バティブ商品関連は，気象界よりも銀行・証券・保険生活の利便性のための利用などに始まり，徐々にそのなどの金融機関で着実に進んでおり，日本を含むアジシェアが拡大されていった．

ア地区は，天候リスクの移転先として，その重要性がしかし，気象情報の活用方法の主流は，現在でも高まっている．また，アンサンブル予報をベースとしPassiveな損害防止を目的とするものが主流であり，経た天候リスクマネジメント， コスト・ロス」モデル

済全体の停滞も重なり，Positive な情報利用による，をベースとした確率予報の利用など，新しい気象情報利用者ニーズの掘り起しは，十分には進んでいない．の活用を模索する動きも進められている．

また近年では， Tax Payer に対して気象情報を還元する」という，官の情報公開の流れの効果と相まって，民間気象ビジネスの拡大よりも，気象ビジネスの「官への回帰」といった傾向も一部で現れている．

５．気象ビジネスにおける産官学の連携（米国の例)
米国においても，官民のすみわけは大きな問題であり，日本と同様に，官の情報公開サービスが民業圧迫で４．気象の社会的影響と気象ビジネスあるとの指摘する声も多い．また，
近年，大学がその研気象庁の公表資料によると，昭和28年の気象業務法究成果を公開・提供する事例も増えており，学と民の制定時に導入された気象業務認可制度に伴う予報業務間のビジネスの調整といった問題も生じてきている．

認可事業者は，平成17年12月末現在59事業者，平成６

米国では，National Research Council が2001年か年度から始まった気象予 報 士 の 登 録 者 数 は5,629人

ら，産官学の協力関係について検討を開始し，各セク（平 成18年 ３ 月 末 現 在)，年 間 総 売 り 上 げ は277億 円

ターの 役 割 分 担・協 力 の 方 向 性 を 冊 子「 Fair（平成16年）である ．一方，気象庁の平成18年度予Weather」 としてとりまとめて公開し，また，AMS算は約800億円であり，地震・海洋に関連する部門のなどの場で継続的に議論を続けている．

定員数等を勘案すると，気象にかかる予算は約700億

一方，官学間の取り組みとしては，次世代のメソス円と見込まれ，両者を合わせると，おおざっぱにみてケールモデル WRF を，オクラホマ大を中心とする幅約1,000億円が，現在の気象ビジネスの規模と考えら広い連携のもとに開発してきており，その成果は順次れる．

公表されている．また，次世代の気象衛星について米国における最近の報告では，米国の GDP の1/3も，そのセンサーの設計段階から様々な情報が提供さが気象の影響を受ける（試算には直接的な気象の影響れており，開発計画や中期プランも含めてオープンにのみでなく交通渋滞や悪天による休業なども含まれ公開・検討・共有する中で，研究のロスを少なくしよる）としており，日本の GDP を540兆円とし比率がうとの取り組みがなされている．

米国と同様としたとき，約180兆円が気象の影響を受

気 象 知 識 利 用 の 面 で は，COM ET（Cooperativeけると見積もられる．気象ビジネスの規模は，このわ

Program for Operational M eteorology, Education

16〝天気" 54．2．

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125

前からなされており，民間の気象会社によるゴールデンウイークの天気予報など，新聞紙面を賑わす事例も散見される．
日本の気象サービスの特徴は，その細かな気象情報と携帯電話を中心とした特異な提供媒体にある． 予報自由化」に伴って始まった１〜３時間ごとの時系列
予報（ポイント予報とも呼ばれる）は，TV のみでな
く新聞やインターネット上（携帯端末も含む）でもすっかり定着している．これらのきめ細かな情報は，アメリカ・イギリス・ドイツほか各国の気象情報サイ
第１図

産官学の連携（86 . AM S Partnershippolicyより)．

トとしでも，多く見られるようになっており，まだ，海外ではなじみの薄い，全国をカバーするようなナウ
キャスト（細かな時間・空間間隔・高い更新頻度)・土壌水分情報などは，他国の気象サービスに先行して

and Training：1989年から UCAR および NWS を中いる．

心に進められた）と呼ばれるプロジェクトの成果として，気象学の基本的な分野や，気象情報の利活用のた

７．応用気象まとめめの教育リソースが無料で公開されており，興味を気象情報は，ファンダメンタル情報だが，不可欠で持った利用者が独自に，かなりの知識と利用方法を身はないというのが，現在の位置づけで，気象情報の価につける環境も整いつつある．

値が利用者に十分説明しきれないため，ビジネスの伸このようにリソースが積極的に公開されることで，びはとまっているが，従来の固定メディアから複数メ利用者がよりダイレクトに気象情報を利用することがディアへの流れ，産官学の各分野での，気象の工学的可能となり，新しい気象ビジネスの次なる発展のキーな利用，あるいは，アンサンブル予報・予報の確率的ワードとなるのではないかとも考えられる．

利用などは，現在の停滞を打破する可能性が秘められている．

６．データにみる日本の気象情報の特徴
気象データ（気象プロダクト）は，米国と日本では，基本的に必要となる経費や機材が揃えば，それほど大きくない経費で利用でき，配信された情報の二次利用についての制限もない．一方，日本の気象会社が・企業内エンジニア，あるいは，気象会社による，企業ニーズに直結した気象情報の利用
・日本の特性（狭い国土・高齢化・細かな要望）に併せた，地域コミュニティへの情報提供
・気象情報利用のための教材の整備，官学の共同研

ヨーロッパの数値予報データや衛星データなどを第三究・成果のリリースによる情報利用技術の底上げ者への提供を行う場合は，非常に高価な対価が求めらなどを通して，今後，あらたな気象ビジネスが模索される．

れていくと思われる．

ただ，ヨーロッパの気象機関のデータは研究目的(登内道彦)

や，公的気象機関が利用する場合は，それほど高価では な く，ま た，EUM ETSAT が，基 礎 的 な 気 象 資

８．はじめに（気象情報と防災)料・数値予報データ・衛星の高頻度観測データなどを「気象情報」は，広い意味で使われ，人によって微商用通信衛星を通じて配信する EUM ETCast と呼ば妙に異なるイメージが持たれているように思われる．

れるデータ配信サービスをすすめ，そのサービスエリ

気象庁ホームページ内には， 気象情報」というペーアを順次拡大しつつあるなど，今後，ヨーロッパも含ジがあるが，ここには， 警報や注意報に先立って注んで，エリア・国を超えた気象ビジネスの動きが，更意を呼びかけたり，警報や注意報の内容を補完するたにすすんでいくと思われる．

めに発表します．また，少雨や長雨などに関する情報

すでに，大学などでは，海外の数値予報データを用も，気象情報として発表しています．
」との説明文がいてルーティン的にモデルを走らせる取り組みも数年ある．これは，予警報などとは別に，気象業務法第112007年 2月17126

気象ビジネスⅡ 応用気象と気象災害条にもとづいて発表されている情報であり，これが最品され，完工式が行われたとしても，それだけでは，も狭義の「気象情報」ということになろう．

おそらくその夕方に豪雨に見舞われた場合，何の役に「気象情報」とは，気温，降水量，衛星画像などのも立たない．ハード防災とソフト防災は，設計・施工「観測値」であるというイメージを持つかも知れない．

→システム完成というところまでは共通だが，ハードこの理解も間違いとは言えないが，あくまでも「観測防災はその後すぐに被害軽減の機能が発揮できるのに値」は， 気象情報」の一部だろう．情報について厳

対して，ソフト防災の場合はその後に「利用者による密に考える場合，人間による意味づけの程度により，理解・利用」という，ハード防災にはなかったプロセ

data → information → knowledge と 呼 び 分 け ら れスが，１段階多く存在しているのである．

る ．この考え方に従えば，「観測値」は， 気象データ」と呼ぶべきものであり， 気象情報」は， 気象

10．ソフト防災技術としての気象情報データ」に付加価値をつけたものになる．たとえば，防災の立場から考えると， 気象情報」は，ソフト天気予報，気象警報，気象統計（平年値，極値)，天防災を構成する技術あるいは要素であると考えられ気図などが，気象庁の定義よりやや広義の「気象情る．ここで， 気象データ」と「気象情報」は異なる報」となるだろう．ここでは「気象情報」を，この意ことに注意が必要である．個々の「気象データ」を読味で用いたい．

むには，専門知識が必要となり，その利用者はかなり限定されてしまう．しかし，それが解析，翻訳されて９．ハード防災とソフト防災「気象情報」になっていれば，(翻訳の程度にもよる

防災対策には「ハード防災」と「ソフト防災」があが）利用者の幅は広がる．まずは利用者の幅が広がらる．ハード防災は，英語で structural measures と言なければ，被害軽減のための機能も発揮されない．

われるように， なんらかの構造物による被害軽減手法」ととらえることができる．たとえば，ダム，堤11．AM eDAS に関わる最近の話題

防，耐震補強などが挙げられる．いっぽうソフト防災「気象情報」を作るためにはまずは「気象データ」

は，non‑structural measures で あ り， 構 造 物 に よが必要に な る． 気 象 データ」の 元 と な る 我 が 国 でらない被害軽減手法」といえる．たとえば，土地利用

もっと も よ く 知 ら れ て い る 観 測 網 は，AM eDAS

規制，耐震基準，保険，観測システム，情報システ（Automated Meteorological Data Acquisition Sys-

ム，ハザードマップ，防災教育，訓練など，さまざまtem, 地域気象観測システム）だろう．全国約1300かな例が挙げられる．日本においては，戦後復興期から所（時期により変動があり2006年４月現在では1373か阪神・淡路大震災頃までの間，防災対策は，おおむね所）の観測所で観測が行われている．気温，降水量，ハード防災を中心に考えられてきたといってよい．し風，日照時間の四要素を観測する地域気象観測所（同かし，ハード防災には，多くの費用が必要なこと，689か所)，降水量のみを観測する地域雨量観測所（同計画を超える規模の現象」には耐えられないことな341か所）および無線ロボット雨量計（同99か所)，気どの課題があり，限界があることが認識されてきた．

象官署および測候所が無人化された特別地域気象観測

それにともなって期待が高まってきたのがソフト防災

所 へ の 併 設（242か 所）が あ る．こ の ほ か，有 線 ロである．しかし，ハード防災とソフト防災の間には決ボット積雪深計（同287か所）があり，その多くは気定的な違いがあり，ソフト防災を活用する上では，こ象官署，特別地域気象観測所，地域気象観測所，地域の違いを理解することがまず必要である．

雨量観測所に併設されている．降水量観測値が得られハード防災は，設置したり，性能を向上させたりす

る観測所は17km 四方に１か所，気温などの四要素観れば即効果を発揮することができた．たとえば，治水測所のみとした場合は21km 四方に１か所の密度といダムは，工事が完了すれば，かりに完工式を行った夕

われるが，これは観測所数を国土面積で割って得た値

方に豪雨に見舞われたとしても，計画どおりの洪水調であり，正確に均等配置されているわけではない．

節を行える．いっぽう，ソフト防災の諸技術は，設AM eDAS は，明治以来，委託観測などの人手によっ置・性能向上だけでは，減災につながらない．たとえて行われてきた気象官署以外の観測網を自動化したもば， 雨量観測所の観測値をインターネットで住民にので，1974年から全国的な整備がはじまり，1978年にリアルタイムに公開する『防災情報システム』」が納完 了 し た ．現 在，電 子 データ と し て1976年 以 降 の18〝天気" 54．2．

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127

データが入手できるが，1976〜1978年は，地域によっり，積雪観測値が得られる観測所数は2002年以前の３て観測所の整備状況が異なるので，全国的な議論を行割程度に激減した．

う場合は，1979年以降のデータを利用することが望ましい．1979年以降としても，2005年ですでに27年分の12．気象情報・気象データ公開の進展

データが蓄積され，空間的にある程度均等で，観測要AM eDAS の他，いくつかの機関が従来から気象観素，手法もおおむね均質なデータが，比較的容易に入測網を展開してきた．国土交通省は，雨量が中心だが手できるという意味で，その価値は非常に高い．

全国的な観測網を展開しており，都道府県も雨量をはAMeDAS をめぐっては，近年，以下のような変化じめとした気象観測網を整備してきた．1990年代以が生じている．(1）2005年から航空地方気象台，航空降，これらの観測所の増設や，既設観測所のテレメー測候所，空港出張所が観測網に組み込まれた．(2）

タ化が進み，リアルタイムにデータを収集できる観測2004年頃から無線ロボット雨量計の廃止または移設が所が飛躍的に増加した．長野県を例とすると，同県所急速に進行した．(3）2002寒候期年（2001年秋〜2002

管の雨量観測所は，1991年に97か所だったものが，年春）を最後として，委託観測によって行われていた1999年には156か所と，約1.5倍になった積雪深観測が全廃された．

期について，テレメータ観測所数を調べると，1991年．同じ時(1）の結果，数十か所の観測所数増加につながっの45か所（全観測所の46％）から，1999年には138かた．1978年のシステム整備完了以降，移設は多数あっ所（88％）と大きく増加している．都道府県所管の観たが，増設はほとんどなかっただけに，久しぶりに明測所では気温や風などを観測しているケースも少なくるい話題となった．(2）は総観測所数の減少につながなく，他に，市町村が農業情報としての気象観測網をるとともに，山岳部の観測所の消滅という，観測デー整備しているケースもよく見られるようになった ．

タの質的変化につながる可能性が懸念される．このほ

1990年代後半以降は，リアルタイム情報（雨量・水か，各種事情による観測所の移設は年々発生してお位など）を，気象庁系の観測所ばかりでなく，国土交り，筆者の集計によると，2005年末現在で有効なデー通省や都道府県が所管する観測所についても公開する

タの得られた AM eDAS 観測所数は1331か所で，1979動きが急速に進んだ．気象庁系の情報は，古くから報年からの観測値が得られる観測所は1044か所，平均標

道関係でも利用されていたが，インターネットでは高は237m だった．2002年末現在の同じ集計結果では1997年９月に，日本気象協会の運営する tenki.jp（おそ れ ぞ れ1312か 所，1119か 所，272m だった の で，よびその前身）などで参照できるようになったのがは(1）の影響で観測所数は若干増加したものの，1979年じまりである（第１表)．また，1999年２月の NTT以降の観測値が得られる観測所の割合は85％から78％

DoCoM o の i モードサービス開始以後は，携帯電話に減少し，平均標高も35m 低くなった．

上の気象情報ページの多くでも参照できるようになっ(3）の積雪の委託観測は，有線ロボット積雪深計がた．国土交通省（旧建設省）系の観測情報は，1990年併設されていない地域気象観測所や地域雨量観測所の代後半までほとんど一般国民の目に触れることはな

一部で，寒候期の毎日９時に，人手によって積雪深をかったが，1998年７月に「水質水文データベース」と観測していたものであった．アメダス年報2002年 収して一部観測所の観測値公開が始まり，2001年６月に録のデータによると，最末期の時点では646か所で観測が行われていた．この時
点で有線ロボット積雪深計は285か所あったので，931か所で積雪観測値が得られて い た こ と に な る（こ れに，人手で積雪観測を行っている一部の気象官署が加わ る)．し た がって，委 託観測が廃止されたことによ
2007年 2月

第１表
年月

全国規模のリアルタイム雨量情報公開の経緯．
事項

1997年９月

AM eDAS 観測情報のインターネット本格公開．日本気象協会「防災気象情報サービス」，現在の tenki.jp．
1998年７月 建設省（当時）雨量・水位等の一部インターネット公開開始．初代「水質水文データベース」．現 URL http://www1.river.go.jp/．
2001年６月 国土交通省河川局所管雨量・水位観測所のほぼすべてがネット公開．
「川の防災情報」http://www.river.go.jp，携帯版も公開．
2002年８月 気象庁自身が過去の統計情報も含む観測情報の公開開始．気象庁ホームページ http://www.data.kishou.go.jp/．
2003年６月 国土交通省河川局・道路局・気象庁の観測データを一元化してのネット公開開始．「防災情報提供センター」http://www.bosaijoho.go.jp/．
19

128

気象ビジネスⅡ 応用気象と気象災害

は「川の防災情報」としてリニューアルされ，ほぼ全変が行われており， 土砂災害警戒情報」という情報観測所（2004年現在で雨量1938か所，水位1525か所）へ ，順次切り替えられる予定である．のリアルタイム雨量・水位・レーダー等の観測情報がこのほかにも，防災を目的とした気象情報の改変公開されるようになった．また，同時に携帯電話版もは，近年多く行われている．たとえば，警報・注意報用意され，この時初めて全国規模で河川のリアルタイ

発表の地域単位（細分区）の細分化や基準の見直し，ム水位情報を携帯電話で参照することができるように台風・熱低の呼称変更などが例として挙げられる．防なった．2003年６月には，従来別々に公開されていた災を意識した気象情報の開発，改善は望ましいことで気象庁系観測情報と，国土交通省河川局系観測情報，はある．しかし，ソフト防災技術の特性を考えると，従来公開されていなかった国土交通省道路局系観測情情報自体が優れていても，それを利用者に理解・利用報などを一元的に参照できる， 防災情報提供センしてもらわなければ，防災という目的を達することはター」のサービスが開始された．このほか，各県でもできない． 理解・利用してもらう」ということは，所管する雨量等の観測情報を公開するシステムを整備わかりやすくする」(＝情報を質的に改善する）と同しつつある．

義ではない． 理解・利用してもらうための具体的な提案をする」，という従来とは少し違った取り組みが13．防災を意識した新たな情報の整備重要性を増していくのではないかと思われる．

防災を目的とした「気象情報」で最も伝統的なもの(牛山素行)

は警報・注意報だろう．近年これに加え，特に豪雨災害を意識した新たな情報の発表や，既存情報の改善な

参 考

文献どが積極的に行われている．その嚆矢となったのは

1) (財）日本気象協会，2000：50年の事業の歩み．

「記録的短時間大雨情報」と言っていい．この情報は，

2) 気象庁，2006：気象ガイドブック，154‑157．

それぞれの地域において，数年に１回程度発生する激

3) 朝倉

しい短時間の大雨が AMeDAS 観測所または解析雨量

4) 大和総研，経営情報リサーチ2001年秋号（Vol33)，正ほか，1992：経済活動と気象．

で観測されたことを発表する情報である．警報の発表

42pp．

が続き，「警報慣れ」が災害に影響したとも言われた，

5) National Research Council, 2003：Fair Weather：

昭和57年７月豪雨（長崎豪雨）を教訓として1983年10Effective Partnership in Weather and Climate Ser-

月から出されるようになった情報であり ，大雨警報を補足，補強し，その地域にとってまれな豪雨が発生していることを明示的に伝えようとするものである．
「土壌雨量指数」も防災目的で近年登場した情報である．土壌雨量指数は，タンクモデルを用いて，単純な積算ではなく，いわば時間的に前に降った雨の影響は小さく，直近に降った雨の影響は大きくなるように計算した積算雨量のようなものである ．実際の運用としては，レーダー・アメダス解析雨量を元に計算された各格子の土壌雨量指数が，その格子の過去の最大記録（1991年以降）を更新した場合，大雨警報の「重要変更」として発表される．テレビ等では， ××地vices.
6) 神沼靖子，内木哲也，1999：基礎情報システム論，共立出版，154pp．
7) 池 田 学 ほ か，2000：水 文・水 資 源 学 会 誌，13，313‑319．
8) 気象庁，2003：アメダス年報 2002年（CD‑ROM )，気象業務支援センター．
9) 長野県，1991：平成３年度

長野県水防計画書．

10) 長野県，1999：平成11年度

長野県水防計画書．

11) 牛山素行，久保田哲也，2000：砂防学会誌，53(2)，62‑65．
12) 日本気象協会，1984：気象年鑑

1984年版，大蔵省印刷局．

域では過去数年間でもっとも土砂災害の発生の危険性

13) 岡田憲治ほか，2001：天気，48，349‑356．

が高まっている」といった趣旨で報じられる．なお，

14) 気 象 庁，2004：http://www.jma.go.jp/jma/press/

このような発表形式となったのは2004年４月からであるが ，土壌雨量指数をもとにした気象情報は現在改200403/03a/yohoukaizen.pdf.
15) 立原秀一，2006：天気，53，43‑45．

〝天気" 54．2．