2018年 度 春 季 大 会 講 演 予 稿 集

会 期 ： 2018年 5月 16日 (水 )～ 5月 19日 (土 )会場 ： つ くば国際会議場 （ つくば 市竹園 ）

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2018年 5月日  本  気  象 学 会

日本気象学会 2018 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
今大会の開催にあたり，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（2018 年 3 月 14 日現在；50 音順）．厚く御礼申し上げます．（*は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．）＜出展・リクルートブース開設・協賛＞
株式会社アイ・アール・システム*
株式会社朝倉書店
いであ株式会社+
英弘精機株式会社*+
オフィス気象キャスター株式会社+株式会社気象工学研究所+
気象情報通信株式会社+
クレイ・ジャパン・インク
サイバネットシステム株式会社*
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
株式会社日本エレクトニック・インスルメント
日本海洋事業株式会社+
日本気象株式会社+
一般財団法人日本気象協会*+
日本無線株式会社
株式会社ニューテック*
株式会社ハイク*
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*
明星電気株式会社*＜協力＞
一般社団法人つくば観光コンベンション協会
つくば市

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日本気象学会 2018 年度春季大会

日本気象学会 2018 年度春季大会
会期：2018 年 5 月 16 日（木）～5 月 19 日（土）会場：つくば国際会議場〒305-0032 茨城県つくば市竹園2-20-3 https://www.epochal.or.jp/index.html
大会実行委員会担当機関： 気象研究所
大会委員長： 隈 健一（気象研究所所長）
当日の会場への連絡先： 大会実行委員会事務局（つくば国際会議場小会議室301）
TEL 029-861-0601（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．
交通の案内：〇 TXつくば駅・つくばセンターまで
・つくばエクスプレス(TX)：「つくば」行きに乗車，終点「つくば駅」下車
・JR常磐線：「土浦駅」西口3番バスのりば，「ひたち野うしく駅」東口バスのりばより，「筑波大学中央」または「つくばセンター」行きバスに乗車，「つくばセンター」下車（ともに所要時間約25分）
・高速バス：
東京駅八重洲口の高速バス2番のりばより「筑波大学」または「つくばセンター」行きに乗車，「つくばセンター」下車（所要時間約65分）．
羽田空港第1，第2各ターミナル1階到着ロビー13番のりばより，「つくばセンター」行きに乗車，
終点「つくばセンター」下車（所要時間約80分）．
〇 TXつくば駅・つくばセンターからつくば国際会議場まで
ペデストリアンデッキ（歩行者専用道路）に昇り，直進（徒歩約10分）．
会場案内図（つくば国際会議場提供）―2―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会行事予定
Ａ会場：大会議室101（1F）
Ｂ会場：大会議室102（1F）
Ｃ会場：中会議室201（2F）
Ｄ会場：中会議室202（2F）
ポスター会場：多目的ホール（1F）（企業展示会場・リクルートブース併設）
A会場
09:30～
中高緯度大気5月 16日（水）
11:45（7, A101～A107）

5月 17日（木）

5月 18日（金）

5月 19日（土）

総会・記念講演・シンポジウム：大ホール（1F）
受付：エントランスホール（1F）
大会事務局 ：小会議室301（3F）
懇親会：大会議室101・102（1F）
B会場
降水システムⅠ（7, B101～B107）

C会場
大気放射
（7, C101～C107）

D会場
大気力学
（7, D101～D107）

熱帯大気Ⅰ
専門分科会
「多発する集中豪雨と （13, C151～C163）
線状降水帯－特に2017 年の豪雨事例を中心として－」（14, B151～B164）
降水システムⅡ
熱帯大気Ⅱ（7, B201～B207）（7, C201～C207）

大気境界層（11, D151～D161）

11:45～
12:45
13:45～
17:30

気候システムⅠ（11, A151～A161）

09:15～
11:30

気候システムⅡ（6, A201～A206）

11:30～
12:30
13:30～
15:30
15:40～
17:50
18:15～
20:15
09:15～
12:00

ポスター・セッション （29, P201～P229）

12:00～
13:00
14:00～
17:30
09:15～
11:30
11:30～
12:30

ポスター・セッション （29, P101～P129）

気象予報Ⅰ（7, D201〜D207）

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

降水システムⅢ（8, B301～B308）

熱帯大気Ⅲ（9, C301～C309）

気象予報Ⅱ（8, D301〜D308）

ポスター・セッション （28, P301～P328）
シンポジウム「防災・減災のための観測・短時間予測技術の未来」
気候システムⅣ（3, A401～A403）
環境気象（4, A404～A407）

降水システムⅣ（4, B401～B404）

観測手法Ⅰ（7, C401～C407）

気象予報Ⅲ（7, D401〜D407）

観測手法Ⅱ（9, C451～C459）

中層大気（12, D451～D462）

ポスター・セッション （15, P401～P415）
ジュニアセッション

13:30～
17:15

公開気象講演会
物質循環システム「台風の強度～台風災 （9, B451～B459）
害の軽減に向けた航空機観測～」
発表件数：294件（専門分科会14，口頭発表179，ポスター101）

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: kouenkikaku2018s@mri-jma.go.jp）まで.

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日本気象学会 2018 年度春季大会

講演の方法イルの準備など，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 17 分（講演 13 分･質疑 4 分）です.
・ 専門分科会の発表時間については世話人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 ケーブルおよび 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とることがあります．
携帯用メディアによるバックアップファ

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 205.5
cm×横 85.5 cm 程度となっています（ただし，足元からパネルが立ち上がる点に注意）.
・ ポスターの掲示には画鋲を使用してください．画鋲は会場に用意します．
・ ポスターの掲示可能時間は以下の通りです．会場の都合
上時間厳守でお願いします.
 第 1 日の発表者は 5 月 16 日 09:00～17:00
 第 2 日の発表者は 5 月 17 日 09:00～17:00
 第 3 日の発表者は 5 月 18 日 09:00～17:00
 第 4 日の発表者は 5 月 19 日 09:00～17:00
・ ポスター会場での機器の使用は，講演申し込み時に申し出ていたもの以外は原則として認められません．

保育施設の紹介について
http://kantetsu.co.jp/bus/timetable_tsukuba.html

大会期間中の会場近隣の保育施設として，次の施設を紹介します．
1.キッズハウスつくば〒305-0051 茨城県つくば市二の宮1丁目24-8
パルシャスつくば1F 101号
Tel: 0120-38-8373
http://www.kids-house.jp/
つくばセンターバスターミナル4番乗り場より関東鉄道バス「学園南循環（右回り，左回りどちらでもよい）」に乗車し（乗車時間5分），「二の宮一丁目」下車，バス進行方
向へ徒歩約1分です．途中バス停の「国際会議場（学会会場）」からは2つ目のバス停です．学会会場から徒歩の場合は約10分（800m）となります．バスの本数が少ないので，確認して利用されることをお勧めします．

2. AiAi kids（あいあいキッズ）〒305-0817 茨城県つくば市研究学園4-4-11
ハニュウ薬局研究学園店2階
Tel: 029-869-9705
http://aiai-kids.com/index.html
TX研究学園駅より徒歩10分
ただし，左記は情報提供のみであり，保育施設への申し込みは利用者個人で行って下さい．また，補助は保育支援
ガイドライン（http://jinzai.metsoc.jp/files/childcare_support_gu
ideline.pdf）に則りますので，補助申し込み以降の手続きは学会事務局にお問い合わせください．

大会実行委員会からのお知らせ
・大会実行委員会の窓口は事務局長・直江(hnaoe@mri-jma.go.jp)です．他の実行委員に個別に照会するのは極力，避けてください．
・前納受付者には大会参加票，ネームホルダー，大会ハンド
ブックの３点を事前に送付いたします．前納受付者は，懇親会追納などのご要望や，同封物の不備がない限り，大会当日，会場の受付にお立ち寄り頂く必要はありません．直接，講演会場にお越しください．なお，大会参加中は，受付がお済みであることを明示するため，領収証を切り離した大会参加票をネームホルダーに入れてご呈示ください．
・大会実行委員会が発行する大会参加費および懇親会費の各領収書は，税法上認められた実務上の証拠書類となる正式なものです．原則，これらを手書きの領収書に改めることは認めませんので，ご了承ください．

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日本気象学会 2018 年度春季大会

シンポジウム ｢防災・減災のための観測・短時間予測技術の未来｣
日時：2018 年 5 月 18 日（金）（大会第 3 日）14:00～17:30
会場：つくば国際会議場 大ホール（１F）
司会：斉藤 和雄（気象庁気象研究所）※シンポジウムの聴講は無料です．一般の方も参加できます．

趣旨
集中豪雨や台風などによる災害は毎年のように発生している．地球温暖化と共に，現象の頻度や強度，発生場所の変化（北上）なども懸念されており，これら自然現象によって生じる災害への対策は喫緊の課題である．一方，近年の観測技術，予測技術，ICT 技術の発展は目覚ましいものがあり，気象関連災害に対する防災・減災のための鍵となる技術として期待される．
国土交通省は平成 27 年 1 月に『新たなステージに対応した防災・減災のあり方』をとりまとめた．これを受けて，交通政
策審議会気象分科会は，同年 7 月に「『新たなステージ』に対応した防災気象情報と観測・予測技術のあり方 」を気象庁への提言としてとりまとめ，大きな気象災害をもたらす要因となっている「積乱雲」，「集中豪雨」，「台風」について，それぞれに関する観測・予測技術の現状と課題を確認し，最適な観測手段と技術向上に向けて取り組むべき方向性を示した．
本シンポジウムでは，線状降水帯などに代表される集中豪雨や台風に伴う大雨，それに伴う災害を主な対象とし，最も大きな被害をもたらす土砂災害の様相，10 年程度先を見通したときに必要となる観測・予測技術及び災害情報の提供に関する技術について，専門家による講演と参加者全員による総合討論を通して，現状とその将来の方向性について議論を深めたい．

プログラム
1.「豪雨に関する防災情報を支える観測・予測技術の現状」
小泉 耕（気象庁気象研究所）
2.「防災のための次世代の観測技術」
鈴木 修（気象庁気象研究所）
3.「次世代スーパーコンピュータとビッグデータが拓く未来の気象予測」
三好 建正（理化学研究所）
4.「水災害発生過程と予測の必要性」
小池 俊雄（土木研究所水災害・リスクマネジメント国際センター）
5.「災害情報の共有と利活用」
臼田 裕一郎（防災科学技術研究所 総合防災情報センター）
総合討論

総会(1) 2017年度事業報告(2) 2017年度決算報告(3) 2017年度監査報告(4) 公益法人日本気象学会細則の一部改正について(5) 公益法人日本気象学会定款の一部改正について(6) 第39期名誉会員の推薦について(7) 第40期役員の選任について
9. 報告(1) 2018年度事業計画(2) 2018年度収支予算(3) その他

日時：大会第2日（5月17日）13:30～15:30
場所：大ホール（1F）
議事次第
1. 開会
2. 議長選出
3. 理事長挨拶
4. 2018年度日本気象学会賞授与
5. 2018年度藤原賞授与
6. 2018年度岸保・立平賞授与
7. 2017年気象集誌論文賞及びSOLA論文賞授与報告
8. 議事

専門分科会の概要紹介
多発する集中豪雨と線状降水帯－特に 2017 年の豪雨事例を中心として－

日時：2017 年 5 月 16 日（水）（大会第 1 日）13:45～17:30
場所：B 会場
趣旨：2017 年 7 月 5 日〜6 日に福岡県朝倉市や大分県日田―5―

日本気象学会 2018 年度春季大会

市などの九州北部地方で集中豪雨による甚大な被害が発生し，気象庁は「平成 29 年 7 月九州北部豪雨」と命名した．九州北部豪雨発生の前後にも島根県・新潟県・秋田県など各地で豪雨が頻発した．これらの豪雨発生の主要因の一つとして所謂「線状降水帯」の存在が指摘されているが，その発生環境場と形成機構，降水量の予測可能性，災害評価に資する豪雨の定量的表現法など依然として未解明の課題が山積している．本分科会では，特に 2017 年梅雨末期の豪雨事例を中心に，観測研究から，データ解析，データ同化，数値シミュレーションに至る
様々な手法に基づいた，線状降水帯関連の気象学的研究

はもとより減災・防災関連の調査研究の話題提供も期待
したい．また，今後も頻発が予想される豪雨災害の対策に資するための研究の方向性を会員と共に議論する．次代を担う大学院生など若手の発表も大いに歓迎する．
世話人：竹見哲也（京都大学），津口裕茂（気象研究所），
清野直子（気象研究所），加藤亮平（防災科学技術研究所），清水慎吾（防災科学技術研究所），下瀬健一（防災科学技術研究所），川野哲也（九州大学），川村隆一（九州大学）

公開気象講演会のお知らせ
日時：2018年5月19日（土）（大会第4日）13:30～17:15
場所：つくば国際会議場 大会議場101（大会A会場）
テーマ：台風の強度～台風災害の軽減に向けた航空機
観測～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2018年度春季大会の開催に合わせて，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「台風の強度」について航空機を用いた取り組みをテーマとして取り上げます．台風は毎年のように大きな災害をもたらし，日本の風水害の大きな原因となっていま
す．さらに地球温暖化に伴い台風がますます強くなることが予想され，日本における台風のリスクは増
大しています．それにもかかわらず，台風の強度の推定値には誤差が大きく，また強度予測には十分な改善がみられません．これらの問題を解決し，将来，台風による災害のない安全な社会を作っていく

ためには，航空機を用いた台風の直接観測をおいてほかにはありません．今回の公開講演会では，台風の強度をどのように推定し，予報するのかについて
最先端の技術を詳しくかつ分かりやすく説明し，航空機を用いて台風を直接観測することで上記の問題を解決していこうとする最近の取り組みを紹介します．航空機で超大型台風の眼に入ったときの，「天空の城ラピュタ」を彷彿とさせる壮大な眼の中の風景もお楽しみください．
テーマ及び講演者
趣旨説明 坪木和久（名大）1. 台風の強度を測るには 中澤哲夫（気象研）
2. 台風の予報はいま？ 伊藤耕介（琉球大）
3. 台風の観測機器 清水健作（明星電気）
4. 台風の航空機観測 山田広幸（琉球大）
問い合わせ先：小田真祐子（教育と普及委員会）
TEL：029－852－9162
E-mail：msj-ed_2018@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：2018年5月19日（土）（大会第4日）11:30〜12:30
場所：つくば国際会議場 多目的ホール（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：大気や気象に対する若い人たちの興味や探究心が高まることで，より豊かな社会の招来に繋がることを期待
し，日本気象学会2018年度春季大会の開催に合わせて，
高校・中学生世代を対象に「ジュニアセッション」を開催します．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し，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．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．
発表・見学の資格：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．発表者がいない学校の生徒，教諭，引率者も見学できます．
発表形態・発表内容：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．
詳細は日本気象学会ホームページ（http://www.metsoc.jp/?
p=9528）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―6―

日本気象学会 2018 年度春季大会

E-mail：msj-ed_2018＠metsoc.jp（ジュニアセッション担当）
Tel：03-3216-4403 Fax：03-3216-4401 （学会事務局）

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

研究会のお知らせ
大会期間中とその前後に以下の研究会が予定されています．興味のある方はご自由にご参加下さい.

第 49 回メソ気象研究会

日時：2018 年 5 月 15 日（火）（大会前日） 13:15～15:45
場所：気象庁講堂（東京都千代田区大手町 1-3-4）
コンビーナー： 櫻井南海子，下瀬健一，加藤亮平（防災科研）
テーマ：「雷研究の現状と今後の展望」
内容：2017年8月19日に首都圏で発生した雷雨による花火大会の事故など，雷による事故は後を絶ちません．気象庁の雷監視システム（LIDEN）による雷観測データが，2017年
1月より公開されるようになりました．また，国交省の偏波レーダーデータ（XRAIN）も2015年10月よりDIASから
学術向けに公開され，雷研究に有用なデータの取得が飛躍的に容易になりました．データ利用が可能になった今，雷研究の現状と今後の課題を整理する必要があります．そこ
で，今回のメソ気象研究会では，雷研究を行っている方に講演を依頼し，話題提供をしていただくことにしました．
雷そのものを観測する技術開発をされてきた吉田智さん，
雷を発生させる雷雲を観測する偏波レーダーの解析を行っている纐纈丈晴さん，雷雲内の雷をモデルで再現する技
術開発をされている加藤雅也さん，そして現業（気象庁）の雷情報について加藤輝之さんにお話しして頂きます．この研究会で，現在，国内では雷についてどこまで分かっていて，何が問題なのか，海外の雷研究を参考にしつつ，将来どこへ目指すべきかを整理するきっかけになればと思っています．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：
13:15-13:25 開会挨拶・趣旨説明
13:25-13:50「気象庁での雷関係プロダクト－LIDEN・雷ナ
ウキャスト・発雷確率ガイダンスの概要について」
加藤輝之（気象庁）
13:50-14:15「Xバンド偏波レーダーを用いた夏季雷雲内部の降水粒子分布観測」 纐纈丈晴（情報通信研究機構）
14:15-14:40「雷3次元標定装置の発展とその応用」 吉田智（気象研）
14:40-15:05「雲解像モデルCReSSによる雷シミュレーショ
ン」 加藤雅也（名古屋大）
15:05-15:30「海外における雷研究の動向と防災科研における雷研究の取り組み」 櫻井南海子（防災科研）
15:30-15:45 総合討論
※発表タイトルは，予告なく変更する場合があります．
世話人：坪木和久（名大宇地研），加藤輝之（気象庁），小倉義光（東大大気海洋研）
連絡先：下瀬健一（防災科研）
E-mail：kshimose@bosai.go.jp
注意事項：受付にて名札をお受け取り下さい（トイレや自販機等を利用する際に必要となります）．講堂での飲食はご遠慮ください．

第 11 回気象庁数値モデル研究会

日時：2018 年 5 月 15 日（火）（大会前日） 16:00～18:30
場所：気象庁講堂（東京都千代田区大手町 1-3-4）
テーマ：「台風・集中豪雨の予測精度向上に向けた数値予報
技術開発の方向性」
内容：数値予報は，日々の天気予報や防災気象情報の発表に必要不可欠な基盤技術となっており，近年，集中豪雨や台風等による被害の相次ぐ発生や，IoT等の技術の進展による気象データの利用拡大等により，その予測精度向上への期待は益々高まっています．こうした状況のもと，気象庁
では，数値予報モデルの飛躍的な精度向上を目指す取り組
みを進めています．その一環として，大学等研究機関が持つ最新の研究成果や知見のより積極的な活用を図るため，
大学等研究機関の専門家による「数値予報モデル開発懇談会」（会長：新野 宏 東京大学大気海洋研究所海洋地球システム研究系 教授）を平成29年から開催しています．
今回の研究会では，気象庁側から現在検討を進めている今後 10 年程度を展望した数値予報モデル開発の考え方を紹介するとともに，研究コミュニティ側で実施している先端的な研究の現状を共有頂くことで，台風・集中豪雨
予測を中心に今後の現業数値予報モデル開発及びこれに関連する研究のあるべき方向性について意見交換を行いたいと考えております．多くの方々のご参加と活発なご議論をお願いいたします．
プログラム：
16:00-16:10 開会挨拶・趣旨説明
16:10-16:40「台風・集中豪雨予測に関する数値予報モデ
ルの課題と技術開発の方向性（仮題）」
16:40-17:10「台風の予測精度向上に資する先端的研究の現状（仮題）」
17:10-17:40「集中豪雨の予測精度向上に資する先端的研究の現状（仮題）」
17:40-18:30 総合討論
※発表タイトル及び講演者については調整中です．決
まり次第，以下の URL に掲載する予定です．
http://pfi.kishou.go.jp/
連絡先：長谷川昌樹（気象庁）
E-mail：m-hasegawa@met.kishou.go.jp
注意事項：受付にて名札をお受け取り下さい（トイレや自販機等を利用する際に必要となります）．講堂での飲食はご遠慮ください．

第 3 回気象学史研究会
主催：気象学史研究連絡会―7―

日本気象学会 2018 年度春季大会

日時：2018 年 5 月 16 日（水）（大会第 1 日）18:00～20:00
場所：中会議室 201（C 会場）
テーマ：「日本での初期の数値天気予報」
内容：数値天気予報は，第二次世界大戦直後のアメリカ合衆
国で研究開発が進展し，日本では1959年に気象庁の現業にとりいれられたことはよく知られています．しかし，日本
で数値予報に関するどのような研究開発が進められてきたかはよく知られているとはいえないようです．そこで本会合では，現業開始以前の台風に関する数値予報の研究についての論考をまとめられた科学史家の有賀暢迪氏，気象庁で現業初期から参画された新田尚氏，1970-80年代に現業に参画されその前後にわたって数値予報に関心をもってこられた二宮洸三氏に，それぞれ論じていただくことにしました．なお，新田氏の報告は書面での発表を紹介する
形で行います．
本会合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：「日本での初期の数値天気予報」（書面参加）
新田 尚（元 気象庁）
「日本における初期の数値予報の発展とその問題点」
二宮 洸三（元 気象庁）
「電子計算機以前 -- 日本における数値予報研究の始まり」 有賀 暢迪（国立科学博物館）
コンビーナー・司会：増田耕一（首都大学東京）
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．
https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/

極域・寒冷域研究連絡会
日時：2018 年 5 月 16 日（水）（大会第 1 日）18:00～20:00
場所：中会議室 202（D 会場）
テーマ：「北極域の雲微物理過程の追究に向けて」
趣旨: 北極域の上空では，水雲，氷雲，あるいはその両者の混在した雲（混相雲）が，年間を通して頻繁に発生し，北極域の気候や天候に大きな影響を及ぼします．しかしながら，現状の雲解像モデルの中では，北極域の雲微物理過程
を必ずしもうまく表現しきれておらず，その大きな理由の1つとして，雲微物理に関する観測事実（水雲／氷雲の判
別，雲粒の数濃度や粒径分布などの情報）が非常に不足していることが挙げられます．そこで，今回の研究会では，ユニークな雲粒子ゾンデや人工衛星などを用いた研究に取り組んでいる研究者を招き，雲微物理に関する観測技術とその応用例について紹介していただきます．さらに，それらの観測技術を北極域で活用する上での可能性や課題などについても議論したいと思います．また，極域気候モ
デルの現状や将来の展望についても，専門家を招いて解説していただきます．学会参加者からの話題提供も期待しておりますので，ご希望の方は下記連絡担当者またはお近くの当研究連絡会の世話人にお声掛けください．
プログラム：
1. 趣旨説明
2.「明星電気の雲粒子（CPS）ゾンデの紹介」 杉立卓治（明星電気）
3.「赤道域における特殊ゾンデ観測の紹介と北極域研究への応用」 稲飯洋一（東北大学）
4.「アクティブセンサ搭載衛星観測による北極域雲の物理特性研究」 岡本 創（九州大学）
5.「極域気候モデルNHM-SMAPの現状と将来展望」 庭野
匡思（気象研究所）
問い合わせ先：當房 豊（国立極地研究所）
E-mail: tobo.yutaka@nipr.ac.jp

雲・降水研究会
日時：2018 年 5 月 17 日（木）（大会第 2 日）12:30～13:30
場所：会議室 401
テーマ：「降水粒子観測」
趣旨：雲・降水粒子の粒径・形状・密度等の物理特性は，大気の水・熱循環に深く関与するとともに，リモートセンシ
ングによる地球環境監視のほか，防災的観点からも重要な要素です．その性状や動態を捉えるために，直接観測・遠隔観測を含め様々な手法で観測が行われています．
本研究会では雲・降水粒子の直接観測に焦点をあて，長年ビデオゾンデ観測をされてきた鈴木賢士氏（山口大）と，降雪粒子の地上観測をされてきた本吉弘岐氏（防災科研）
からお話しいただくとともに，観測で捉えられた粒子の物
理特性やその応用，今後の連携や研究ビジョンに関する視点も含め議論します．
プログラム：
1. 趣旨説明
2.「地上降雪粒子観測から得られる情報 －降雪と積雪の橋渡し－」 本吉弘岐（防災科研）
3. 「雲内降水粒子直接観測のこれまでとこれから」 鈴
木賢士（山口大）連絡先：橋本明弘（気象研究所）
E-mail：ahashimo@mri-jma.go.jp

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をコアタイムとして，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（2018年3月14日現在）．
*の企業は5月16日（水）と17日（木），それ以外の企業は18日（金）と19日（土）の開設を予定しています．

―8―

日本気象学会 2018 年度春季大会

いであ株式会社*
英弘精機株式会社*
オフィス気象キャスター株式会社
株式会社気象工学研究所*
気象情報通信株式会社

日本海洋事業株式会社*
日本気象株式会社*
一般財団法人日本気象協会*（五十音順）

2018 年度秋季大会の予告
2018 年度秋季大会は，2018 年 10 月 29 日（月）～11 月 1 日（木）に仙台国際センターで開催される予定です．大会告示は「天気」5 月号に掲載予定です．なお，秋季大会の講演申し込み締め切りは 2018 年 7 月頃となる予定です．

―9―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第1日〔 5月16日(水) 〕

09:30～11:45

一般口頭発表A 会場 中高緯度大気座長 ： 佐藤 友徳（北大院地球環境）
A101

岩崎 杉紀（防大地球）

可視では判別できないほど薄い雲が他の雲に与える影響A102

相澤 拓郎（東大大気海洋）

A103

小寺 邦彦（名大・宇地研）

MRI-ESM2 を用いた CMIP6 実験に見られる北極域の数十年規模変動2017 年末の北米寒波と成層圏惑星波の下方伝播

A104
A105

佐藤 友徳（北大院地球環境） ユーラシア大陸北部における夏季気温偏差の予測可能性に対する陸面の寄与
佐藤 令於奈（福岡大院理） 冬季中緯度における雲量の季節内変動特性

A106

平田 英隆（名大・宇地研）

A107

佐藤 尚毅（学芸大）

暖流からの潜熱/顕熱供給に対する日本列島に沿って北進する爆弾
低気圧の応答MJO の位相や振幅が関東地方の降水や降雪に与える影響― 10 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第1日〔 5月16日(水) 〕

09:30～11:45

一般口頭発表B 会場 降水システムⅠ
座長 ： 横田 祥（気象研）
B101

荒木 健太郎（気象研）

那須における短時間大雪の統計解析

B102

渡邉 俊一（JMBSC）

DSJRA-55 を用いた冬季日本海上の渦状擾乱の長期変動の解析

B103

篠田 裕太（九大・理）

長白山系による JPCZ 発生環境場の形成と日本海側の降水分布

B104

川島 正行（北大低温研）

日本海を通過する寒冷前線の多重構造とその形成メカニズム

B105

横田 祥（気象研）

B106

閔 庚夕（名大 ISEE）

局地的降水の発生に適した大気場のアンサンブル実験に基づく解析夏季の近畿地方に発生する線状降水システムの形成メカニズムB107

今村 淳志（筑波大学）

集中豪雨をもたらす線状降水帯の統計解析：その２ 鉛直シアベク
トルと線状降水帯の走向の関係― 11 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第1日〔 5月16日(水) 〕

09:30～11:45

一般口頭発表C 会場 大気放射
座長 ： 大河原 望（気象庁環境気象）
C101

大河原 望（気象庁環境気象） 水蒸気が多い状況における赤外放射計の特性

C102

桃井 裕広（東理大）C103

内山 明博（環境研）

C104

内山 明博（環境研）

C105

関口 美保（海洋大）C106

藤川 雅大（九大総理工）

天空輝度を用いた水蒸気波長のセルフキャリブレーション法の開発
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（２）スカイラジオメーター（POM02）の特性（Part 2）（衛星推定エア
ロゾルプロダクト検証に向けて）
ひまわり８号による衛星解析データを用いたエアロゾルによる雲への影響についての統計的解析
MFMSPL を用いた雲相識別手法の有効性の検証

C107高橋 芳幸（神戸大理）

惑星大気放射伝達モデルの構築: 金星大気の計算― 12 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第1日〔 5月16日(水) 〕

09:30～11:45

一般口頭発表D 会場 大気力学
座長 ： 石渡 正樹（北大院理）D101

大貫 陽平（九大応力研）

地球流体力学における研究ツールとしての Wigner 変換

D102

野田 彰（MRI）

Eliassen-Palm フラックスと群速度の関係における β 効果

D103

軸流周りのシアーで生成する擾乱の最適励起

D104

板野 稔久（防衛大・地球海洋）中島 健介（九大・理）D105

吉﨑 正憲（立正大地球環境） 球座標系における浅水波（ラプラス潮汐方程式）の厳密解（1）D106山野 未央（名大 ISEE）

D107

石渡 正樹（北大院理）津波起源 Lamb 波の振幅の理論的見積もり

パイロットレポート資料に基づく日本上空での乱気流の統計的特徴
大気大循環モデルを用いた地球気候の太陽定数依存性に関する数値的研究― 13 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第1日〔 5月16日(水) 〕

13:45～17:30

一般口頭発表A 会場 気候システムⅠ
座長 ： 吉森 正和（北大地球環境）
A151

吉森 正和（北大地球環境）

A152

長谷川 聡（土研 ICHARM） 2℃及び 1.5℃昇温した将来の気象学的渇水の変化

A153

戸田 賢希（東大大気海洋研） 20 世紀に観測された日本周辺海域の強い昇温トレンドA154

横山 千恵（東大大気海洋研） 日本周辺における初夏の降水特性の将来変化：CMIP5 モデル大規
模場による推定関根 祐大（東大大気海洋研） 十年規模気候内部変動に伴う全球平均気温の変動メカニズム

A155

中高緯度の温暖化が熱帯の降雨分布に与える影響 2

座長 ： 土井 威志（JAMSTEC）
A156

土井 威志（JAMSTEC）

100 アンサンブルメンバーによる季節予測実験

A157
A158

堀 正岳（北極環境変動総合研究センター）原田 やよい（気象研）

d4pdf を用いた冬季北半球の寒波発生頻度と東アジア冬季モンスーンの変動幅の長期傾向についての研究
北半球夏季季節内振動と大気大循環変動との関係

A159

黒田 友二（気象研）

太陽活動の北大西洋振動への影響

A160

小林 ちあき（気象研）

結合同化システムの短期再解析実験における降水量－SST 関係

A161

楠 昌司（気象研）

積算偏差降水量による雨期の判定― 14 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第1日〔 5月16日(水) 〕

13:45～17:30

専門分科会

B 会場 多発する集中豪雨と線状降水帯－特に2017年の豪雨事例を中心として－趣旨説明（５分） 竹見哲也

京大防災研 座長： 川村 隆一（九大院理）B151

津口 裕茂（気象研）

B152

川野 哲也（九大院理）B153

竹見 哲也（京大防災研）

B154

加藤 亮平（防災科研）「平成 29 年 7 月九州北部豪雨」の発生要因について−線状降水帯の形成・維持メカニズム−
平成 29 年 7 月九州北部豪雨をもたらした線状降水帯の数値シミュレーション
2017 年九州北部豪雨をもたらした降水系の停滞性・持続性
雲解像数値モデルを用いた平成 29 年 7 月九州北部豪雨を引き起こ
した線状降水帯に伴う降水量の予測可能性
座長： 清水 慎吾（防災科研）*B155

佐山 敬洋（京大防災研）*B156

P. C. Shakti（NIED）*B157

和田 幸一郎（秋田地方気象台）
藤田 匡（数値予報課）*B158

平成 29 年 7 月九州北部豪雨を対象とした中小河川の降雨流出氾濫
解析
Rainfall runoff simulation of small ungauged mountainous river basins
地域防災支援における気象台の取組み
現業数値予報システムによる豪雨予測の現状と課題

休憩（５分）
座長： 津口 裕茂（気象研）
B159

伊藤 純至（気象研）

線状降水帯の高解像度理想実験

B160

若月 泰孝（茨城大理）

梅雨前線帯の降水システムの理想化数値実験に関する研究

B161

飯塚 聡（防災科研）

海面水温が豪雨に及ぼす影響 平成 25 年 8 月秋田・岩手豪雨を例に*B162

永井 智広（気象研）

B163

吉田 智（気象研）

局地的豪雨の降水量予測精度向上のためのライダーを用いた水蒸
気鉛直分布の観測
水蒸気ラマンライダー観測による水蒸気量の同化

B164

小司 楨教（気象研）

大気診断のための高頻度データ同化実験
座長： 竹見 哲也（京大防災研）

総合討論

＊印は招待講演（１８分）、その他講演は１２分

― 15 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第1日〔 5月16日(水) 〕

13:45～17:30

一般口頭発表C 会場 熱帯大気Ⅰ
座長 ： 日置 智仁（名大宇地研）
C151

北本 朝展（NII）「デジタル台風」気象衛星画像データセットと機械学習

C152

坪木 和久（名大宇地研）

C153

山田 広幸（琉球大理）

T-PARCII プロジェクトにおける台風観測のためのドロップゾンデ
開発とそれを用いた台風の航空機観測
航空機観測で捉えた 2017 年台風第 21 号の二重暖気核構造

C154

辻野 智紀（名大宇地研）

C155

石原 正仁（気象研）

非静力学モデルで再現された台風 Lan (2017) における暖気核の時
間変化
遠隔サイクロンによるスリランカの水害発生時の総観場

C156小山 亮（気象研）

Noru(1705)の強化及び構造変化に影響を与えた環境場要因

C157

嶋田 宇大（気象研）

C158

ナヤク スリダラ（DPRI）

強い鉛直シアー下で起きた 2015 年台風第 6 号の再発達と眼の壁雲形成
Dynamic Downscaling of typhoons affecting Northern Japan

C159

藤原 圭太（九大院・理）日本の南海上で発達する秋台風に対する黒潮の遠隔作用

C160

筆保 弘徳（横浜国大）

台風発生に影響を及ぼす対流圏上層寒冷渦の統計解析

C161

日置 智仁（名大宇地研）

C162

伊藤 耕介（琉大）雲解像モデルを用いた台風の最大風速半径の決定要因についての研究
JNoVA を用いた 2017 年台風 21 号航空機観測の同化（序報）

C163

山口 宗彦（気象研）

T-PARCII ドロップゾンデと気象庁全球予測システムを用いた観測システム実験と台風強度を対象とした感度解析ガイダンスの開発― 16 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第1日〔 5月16日(水) 〕

13:45～17:30

一般口頭発表D 会場 大気境界層
座長 ： 北村 裕二（気象研）
D151

村橋 究理基（北大理）

火星高解像度 LES を用いた地表面ダストフラックスの見積もり

D152

佐藤 陽祐（名大工）

洋上の浅い積雲に対する LES の解像度依存性

D153

吉田 敏哉（京大院理）D154

北村 祐二（気象研）

建物高さのばらつきを考慮した都市キャノピーによる乱流特性への影響
MYNN モデルの逆勾配項再考

D155

吉﨑 正憲（立正大地球環境） 富士山周辺に見られる山岳波の数値実験－1966 年 3 月 5 日の BOAC 機墜落事故時の大気環境－

座長 ： 菅原 広史（防大）D156

高咲 良規（立正大）

D157

中村 祐輔（立正大・院）

D158
D159

高橋 一之（都都市整備局／
気象予報士会）菅原 広史（防大）1991 年台風 19 号（T9119）に伴う青森県西部に発生したおろし風の成因
GPS ゾンデにより観測された長野市裾花川谷口ジェットの立体構
造
高密度地上観測データで見られた短時間強雨発生前における気象場の変化―2015 年 7 月 24 日の世田谷区を中心とした強雨事例―
地上気温測定に及ぼす露場広さの影響

D160

山本 雄平（京大院理）

日本の大都市域における地表面温度の日変化特性

D161

清本 翔太（東工大）

高解像度全球人工排熱量の将来推定― 17 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第2日 〔 5月17日(木) 〕

09:15～11:30

一般口頭発表A 会場 気候システムⅡ
座長 ： 谷貝 勇（元気象大）
A201

藤原 ケイ（無所属）「竜巻」発生時期と彗星位置の関係

A202

内山 常雄（予報士会）

日本と世界の気温上昇の相違について

A203

水瀬 正雄（長岡市）

日本における理論太陽輻射量と気温日別平滑平年値の解析

A204

谷貝 勇（元気象大）A205

足立 幸穂（理研計算科学）

A206

釜堀 弘隆（気象研）

地球温暖化が影響する日本の冷夏と暑夏について（その 10）－アメ
ダスの豪雨と温暖化の関係－
関西地域の夏季降水を対象とした SCALE による将来変化予測（その 3）
東海地方の降水量観測データレスキュー― 18 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第2日〔 5月17日(木) 〕

09:15～11:30

一般口頭発表B 会場 降水システムⅡ
座長 ： 吉住 蓉子（九大院理）B201

久芳 奈遠美（東大大海研）

B202

齋藤 泉（名工大院工）B203

田尻 拓也（気象研）

B204

中井 専人（防災科研・雪氷） 降雪種ごとの Zh-R：雲粒の少ない粒子についての観測的検討

B205

橋本 明弘（気象研）

バルク法雲物理モデリングにおける降水粒子特性の精緻化

B206

吉住 蓉子（九大院理）B207

馬場 雄也（JAMSTEC）

南岸低気圧に伴う降水雲のビデオゾンデ直接観測データを用いた
WRF 雲物理スキームの評価
異なる雲内部パラメタリゼーションを用いた降水の日変化応答の解析

暖かい雨に対する雲物理スキーム比較実験－バルク法で使われる
shape parameter の効果－
雲乱流実験において形成される粒径分布に関する統計理論についてヨウ化銀粒子の雲核・氷晶核能― 19 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第2日〔 5月17日(木) 〕

09:15～11:30

一般口頭発表C 会場 熱帯大気Ⅱ
座長 ： 西 憲敬（福岡大理）
C201

米山 邦夫（JAMSTEC）

YMC-Sumatra 2017 集中観測概要

C202

横井 覚（JAMSTEC）

YMC2017-Sumatra 集中観測期間中に見られた降水日変化

C203

伍 培明（JAMSTEC）

C205

MJO に伴う対流活発な位相通過時にスマトラ島で観測された地
上の突風
茂木 耕作（JAMSTEC/DCOP） Pre-YMC と YMC 期間中の MJO 通過に伴うスマトラ西方沖縁辺
海の混合層変動荻野 慎也（JAMSTEC）
熱帯沿岸脱水機： 全球海陸水循環における沿岸降水の働き

C206

牛山 朋來（土研 ICHARM）

2017 年 5 月スリランカ豪雨の数値実験

C207

西 憲敬（福岡大理）

積乱雲を含む大規模雲域の変形過程

C204― 20 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第2日〔 5月17日(木) 〕

09:15～11:30

一般口頭発表D 会場 気象予報Ⅰ
座長 ： 本田 匠（理研計算科学）
D201

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 （4）NHM-LETKF

D202

露木 義（気大）PV inversion を用いたアンサンブルカルマンフィルタ（第 2 報）

D203

青梨 和正（気象研）

D204

山崎 哲（JAMSTEC）

D205

前島 康光（理研）

Neighboring Ensemble に基づく変分同化法への降水の混合対数正規分布の導入
観測インパクト評価診断（EFSO）ツールの「機動的」観測実験への利用
高密度地上観測データ同化実験における観測要素別のインパクト

D206

本田 匠（理研計算科学）

降水予報改善へ向けた雲域赤外輝度温度観測同化の重要性

D207

吉村 僚一（東北大工学部）

WRF-3DVAR データ同化および観測地点感度解析を用いた風力発
電所における高精度風況予測― 21 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第3日〔 5月18日(金) 〕

09:15～12:00

一般口頭発表A 会場 気候システムⅢ
座長 ： 小長谷 貴志（東大AORI）
A301

木野 佳音（東大 AORI）

軌道要素の違いによる高緯度域気候-植生フィードバック

A302

河合 佑太（神大・理）

海惑星気候の太陽定数増減実験: 海洋熱容量と海洋熱輸送の効果

A303

小長谷 貴志（東大 AORI）

氷期から間氷期にかけて生じた急激な気候変化の再現

A304

岩切 友希（AORI）

A305

納多 哲史（京大院理）A306

渡辺 泰士（東大）

A307

大島 長（気象研）

A308

青木 輝夫（岡山大）

A309

シェリフ多田野 サム（AORI）

完新世の気候を対象とした ENSO－季節サイクル間相互作用の研究
最終氷期最盛期実験における成層圏化学フィードバックによる寒冷化抑制
更新世初期の 4 万年の氷期間氷期サイクルの形成メカニズムと更新世後期の 10 万年サイクルとの違い
小惑星衝突により発生したすすによる気候変動 -恐竜などの大量絶滅の可能性グリーンランド氷床涵養域における気温上昇に伴う積雪粒径の増加と近赤外アルベド低下効果
大陸上の氷床拡大が海面冷却を通して大西洋子午面循環と気候に与える影響― 22 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第3日〔 5月18日(金) 〕

09:15～12:00

一般口頭発表B 会場 降水システムⅢ
座長 ： 猪上 華子（気象研）
B301
B302

鈴木 博人（JR 東日本防災研） ドップラーレーダーを用いた突風に対する列車運転規制方法の開発楠 研一（気象研）
鉄道のための突風探知研究 －これまでの流れと今後の展望－B303

猪上 華子（気象研）

B304

岩井 宏徳（NICT）

2017 年 11 月 24 日に庄内沖で発達した小スケールの渦を伴うメソ
渦の特徴
沖縄本島で観測されたマイソサイクロンの構造

B305

佐々 浩司（高知大理）

深層学習による漏斗雲の自動検知の試み

B306

岩下 久人（明星電気）

地上稠密気象観測による気温低下型突風予測手法検証

B307

栃本 英伍（東大大気海洋研） 2015 年 9 月 1 日に対馬海峡で突風を生じたメソ β スケール渦のアンサンブル実験益子 渉（気象研）
高解像度モデルを用いた Updraft Helicity の日本で発生する竜巻へ
の適用

B308

― 23 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第3日〔 5月18日(金) 〕

09:15～12:00

一般口頭発表C 会場 熱帯大気Ⅲ
座長 ： 末木 健太（理研計算科学）
C301

柳瀬 友朗（京大院理）C302

末木 健太（理研計算科学）

C303

杉 正人（気象研）

C304

中澤 哲夫（気象研）

雲解像モデルによる熱帯太平洋の深い積雲対流のシミュレーショ
ン－Gray zone の積雲対流スキームの開発に向けて－
最近 100 年の対流圏界面高度変化

C305

中野 満寿男（JAMSTEC）

北緯 25 度以北での台風発生についてC306

加瀬 紘煕（横浜国大院）

Deep Learning を用いた台風強度予測

C307

金田 幸恵（名大 ISEE）

C308

石山 尊浩（東大 AORI）

C309

宮本 佳明（マイアミ大）擬似温暖化実験による台風に伴う北海道東部の大雨の将来変化予測強 El Niño 年(1997/2015 年)の北太平洋の熱帯低気圧活動環境場の相違270 メンバーのアンサンブル計算で得られた急発達開始前の熱帯低気圧の構造変化熱帯海洋上の積雲対流の組織化に関する数値実験:対流活動の日変化の考察
深い湿潤対流の統計的性質の数値的収束性― 24 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第3日〔 5月18日(金) 〕

09:15～12:00

一般口頭発表D 会場 気象予報Ⅱ
座長 ： 吉田 聡（京大防災研白浜）
D301

本田 有機（気象庁数値予報） 現業数値予報での観測データ利用の高度化:2017 年成果報告

D302

瀬古 弘（気象研）

D303

岡本 幸三（気象研）

航空機からの SSR モード S ダウンリンクデータの同化実験(その３)
ひまわり 8 号の赤外輝度温度同化：晴天域同化との比較

D304

栗花 卓弥（筑波大）

二重偏波パラメータに関する統計調査

D305

門倉 真二（電中研）

D306

吉田 聡（京大防災研白浜）

風力発電出力予測の高度化 －モニタリングデータ活用による精度向上－
2017 年 3 月 27 日那須雪崩をもたらした低気圧の予測可能性

D307

和田 章義（気象研）

D308

棚原 慎也（琉球大）

2016 年台風第１号による南西諸島及び九州南部のシールド状降水域形成プロセス
CNN を用いた台風の強度予測における感度解析― 25 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第4日 〔 5月19日(土) 〕

09:15～11:30

一般口頭発表A 会場 気候システムⅣ
座長 ： 澤田 洋平（気象研）
A401

堀田 陽香（東大 AORI）

衛星シミュレータを用いた気候モデル MIROC の雲場の評価

A402

山本 孝祐（AORI）

A403

澤田 洋平（気象研）

気候シミュレーションにおける積雲対流パラメタリゼーションの役割
衛星観測マイクロ波放射輝度を同化した陸域水文・生態系の再解析

環境気象
座長 ： 仲吉 信人（東京理科大）
A404

藤部 文昭（首都大）熱中症による救急搬送率の地域性と変動―死亡率との比較―

A405

仲吉 信人（東京理科大）

都市移動観測へ向けたグローブ風速放射センサの性能調査

A406

チン ビンプイ（気象研）

A407

梶野 瑞王（気象研）

Distribution of aerosol mixing state revealed by transmission electronic
microscopic observations in Japan and its relevance to cloud droplet
nucleation properties
放射性セシウムの沈着と拡散への感度：気象モデルとエアロゾル特性― 26 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第4日〔 5月19日(土) 〕

09:15～11:30

一般口頭発表B 会場 降水システムⅣ
座長 ： 佐藤 晋介（NICT）
B401
B402
B403
B404

TC1703 に伴って突風被害をもたらした積乱雲のデュアル PAWR 解析諸田 雪江（NICT/名大 ISEE） 近畿地方で発生した孤立積乱雲のフェーズドアレイ気象レーダー観測佐藤 晋介（NICT）
フェーズドアレイ気象レーダーで観測された３次元降水データの時空間特性
岩崎 博之（群馬大教育学） 日本周辺における多重雷の雷撃時間間隔を決める要因について足立 透（気象研）― 27 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第4日〔 5月19日(土) 〕

09:15～11:30

一般口頭発表C 会場 観測手法Ⅰ
座長 ： 清水 慎吾（防災科研）
C401

足立 アホロ（気象研）

RASS 観測におけるパラメトリックスピーカーの利用

C402

六車 光貴（RISH）

パラメトリックスピーカーを用いた低騒音型 RASS 用音源の開発

C403

清水 慎吾（防災科研）

C404

鈴木 賢士（山口大院）

複数台レーダを用いた三次元風速場解析の手法間比較と統合化プ
ログラムの提案
Ka 帯レーダと MRR による二周波反射因子差の雲物理的特徴

C405

石元 裕史（気象研）

レーダー反射特性解析のための融解雪片モデルの開発

C406

佐藤 英一（気象研）

二重偏波レーダーを用いた曇天・雨天時の火山噴煙の観測について

C407

大平 貴裕（気象工学）

パーシベルによる桜島降灰のリアルタイム監視― 28 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第4日〔 5月19日(土) 〕

09:15～11:30

一般口頭発表D 会場 気象予報Ⅲ
座長 ： 堀田 大介（気象研）
D401

米原 仁（気象庁数値予報）

2017 年 5 月に実施した気象庁全球モデル(GSM)の改良についてD402

中川 雅之（気象研）

気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第二報）

D403
D404

計盛 正博（気象庁数値予報） マイクロ波輝度温度データを用いた気象庁全球数値予報モデルの評価—寒気吹き出し域の雲水表現について—榎本 剛（京大防災研）
RBF を用いた浅水波モデルの標準実験による検証

D405

堀田 大介（気象研）

D406

レ デュック（JAMSTEC）

D407

高谷 祐平（気象研）

ネスト可能でマルチグリッド法の利用に適した全球スペクトルモ
デル用の格子系の提案
Application of diagonal ensemble transform matrices into ensemble
forecast
インドモンスーンオンセット期の季節内降水予測と旱魃インデッ
クスの利用― 29 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第4日〔 5月19日(土) 〕

13:30～17:15

一般口頭発表B 会場 物質循環システム
座長 ： 柴田 泰邦（首都大）B451

鶴田 治雄（RESTEC）

B452

渡邊 明（福島大・理工）B453

佐藤 陽祐（名大工）B454

河合 慶（名大院環境）

B455

源 祐輝（名大院環境）

B456

柴田 泰邦（首都大）B457

梶野 瑞王（気象研）

B458

大島 長（気象研）

B459

竹見 哲也（京大防災研）

福島第一原子力発電所近傍の SPM 測定局における事故直後の放射性セシウム時系列データの解析
ナノ粒子の放射線強度の変動
統一気象場と放出源を用いた福島第一原子力発電所起源の 137Csを対象としたモデル間比較プロジェクト
ゴビ砂漠のライダーネットワークが捉えた寒冷前線システムによるダストの舞い上げとその空間構造
ひまわり 8 号 Dust RGB 画像を用いたゴビ砂漠ダストホットスポッ
トの解析
3 波長 DIAL による境界層中の CO2 濃度とエアロゾルおよび気温鉛直分布の同時観測
気象庁気象化学モデル NHM-Chem：化学・物理・光学特性および領域収支の整合的予測
気象研究所地球システムモデルによる北極域におけるブラックカ
ーボンの放射影響評価
桜島からの火山灰輸送の季節性・地域性に関する統計解析― 30 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第4日〔 5月19日(土) 〕

13:30～17:15

一般口頭発表C 会場 観測手法Ⅱ
座長 ： 古澤 文江（名大宇地研）
C451

鈴木 睦（宇宙研）

SMILES-2 バンド設定について

C452

清水 悠正（神戸大・海事）

WRF 計算用海面水温データセット MOSST と IHSST の比較

C453

永尾 隆（JAXA/EORC）

C454

古澤 文江（名大宇地研）

GCOM-C/SGLI の全球観測模擬データを用いた晴雲識別アルゴリ
ズムの試作
衛星観測データを用いた降水プロダクト間の比較 III

C455

山地 萌果（JAXA/EORC）

C456

宇塚 和夫（TOK）

衛星全球降水マップ GSMaP の日本域における検証 ～信頼度フラグの有効性～
メンテナンスフリーを実現した転倒ます型雨量計の開発

C457

山本 哲（気象研）

極細熱電対による気温観測における風速影響C458

渡邊 武志（CRIEPI）

地表面日射量時系列データの特徴を表す時系列特徴量の選択手法

C459

松井 倫弘（フランクリン・ジ
ャパン）

LIDEN データを用いた JLDN の対地雷検知効率の評価― 31 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第4日〔 5月19日(土) 〕

13:30～17:15

一般口頭発表D 会場 中層大気
座長 ： 野口 峻佑（気象研）
D451

坂崎 貴俊（ハワイ大 IPRC） 熱帯海洋域における地上気温の太陰潮汐シグナルの検出

D452

高麗 正史（東大院理）D453

南原 優一（東大院理）D454

角 ゆかり（東大院理）

大型大気レーダーとラジオゾンデに基づく南極自由大気中の乱流パラメータ推定PANSY レーダーで観測された極域対流圏・下部成層圏における重力波の間欠性
成層圏突然昇温時の成層圏の気温構造と重力波特性

D455

星 一平（新潟大）

北極海氷域変動に伴う Weak Polar Vortex event の特徴

D456

松下 優樹（東大院理）D457

向川 均（京大・院理）D458

野口 峻佑（気象研）

大気再解析データに基づく中層大気の年々変動と波強制の関係についての研究冬季成層圏極渦に内在する予測障壁～2009・2010 年の成層圏突然昇温の予測可能性比較～
成層圏突然昇温予測への衛星観測のインパクトD459

小新 大（東大院理）

全中性大気に対する最適なデータ同化システムの検討

D460

廣岡 俊彦（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(Ⅱ)

D461

劉 光宇（九大理院）

南極域におけるオゾン変動と力学場の関係Ⅲ

D462

直江 寛明（気象研）

衛星観測 Level2 オゾン全量の長期トレンド― 32 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第1日〔 5月16日(水) 〕11:45～12:45

ポスター・セッション

P101

関

P102

長谷

P103

P106

Atmospheric River と切離低気圧の相乗効果に伴う降水と前線に伴う降水の違い南雲 信宏（気象研）
凍雨および雨氷の JMA-NHM の再現性と環境場の特徴－2016 年 1 月 29 日の事例－
佐竹 晋輔（日本エヌ・ユー・ 気象モデルとオンライン結合した水文モデル(WRF-Hydro)のわが
エス）
国への適用
新堀 敏基（気象研）
高時間分解能 GPV を入力した移流拡散モデルによる火山灰予測

P107

瀬古

弘（気象研）

P109

ひまわり 8 号高頻度大気追跡風と LETKF を用いて再現した平成
29 年 7 月の九州北部豪雨
熊本 真理子（地磁気観測所） 地磁気観測所の大気電場と Severe Storm の関連について－2017 年 6 月 16 日・2014 年 4 月 4 日・2012 年 5 月 6 日の降雹事
例と 10 分間降水量の関係から－
折笠 成宏（気象研）
UAE 上空の雲へのフレアシーディング実験

P110

吉田

翔（筑波大院生命環境） 短時間降雨予測に対する Ka バンドレーダの適用性の検討

P111

野口

峻佑（気象研）P112

足立

アホロ（気象研）

P113

初塚

P114

山菅

二重偏波レーダーによる雨滴粒径分布の形状パラメータ推定の試み大輔（北大院地球環境） d4PDF における月降水量極値の再現性と将来変化の不確実性に関する検証大（首都大）
長時間変調パルスレーザを用いた風観測ライダの研究開発

P115

久慈

誠（奈良女子大）

船舶搭載型全天カメラ観測データ解析による雲量の推定

P116

竃本

倫平（山口大農）P117

関根

広貴（東理大）降雪粒子地上直接観測による GPM/DPR 降水タイプ分類アルゴリ
ズムの地上検証（その２）
南関東における大気エアロゾルの吸湿特性に関する研究

P118

仲吉

信人（東京理科大）

熱環境が人体生理量・心理量に与える影響把握と関係性調査

P119

守永

武史（MRI）

境界層乱流におけるスカラー濃度変動の対数則

P120

本橋

淳也（法政大）十勝平野下層寒気維持の事例解析

P121

柴田

清孝（KUT）

P122

柳瀬亘（気象研）P123

松本昭大（法政大）ウィンドプロファイラーによる境界層と対流圏中層の風の日変化とその季節依存台風の温帯低気圧化後の再発達に関する総観場のコンポジット解析
北半球におけるブロッキング現象の季節別長期変動

P124

伊藤

一輝（筑波大学）

数十年スケールのプラネタリーアルベド変動についての研究

P125

小川

陽平（防衛大）都市域における CO2 フラックスの長期観測

P126

増田

涼佑（東北大院理）

酸素吸収帯を利用した地上観測による雲物理量推定手法の開発

P127

北川

裕人（気象大）2 流近似を基本にした大気放射の 2 次元計算

P128

高橋

直也（東北大院理）

北太平洋における下層雲と海面水温前線の季節変化と共変動性

P129

塩竈

秀夫（環境研）

気候変動の検出と要因分析に関するモデル相互比較計画(DAMIP/CMIP6)

P104
P105

P108

辻

隆則（気象予報士会）
健太郎（京大防災研）

断熱圧縮による温室効果実験：二酸化炭素と乾燥空気～早く冷えるのはどっち？～
日本域における春季の降水特性

宏樹（東大大気海洋研）

成層圏におけるブレッドベクトル― 33 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第2日〔 5月17日(木) 〕11:30～12:30

ポスター・セッション

P201

平田

章子（岡山大）冬季の地上降水形態に与える気温と相対湿度の影響

P202

中山

尋斗（東京学芸大）2018 年 1 月 22 日の大雪に先行する気温の低下について

P203

P205

安齊 理沙（筑波大院生命環 冬季多降水をもたらす閉塞過程を伴う温帯低気圧
境）北畠 尚子（気象大学校）
台風 1721 号の進路左側における西日本の強風と強雨に関連したメ
ソ α スケール構造
池田 翔（東北大院・理）
農作物病害予測情報の支援に向けた週間葉面湿潤度予報

P206

住友

雅司（気象大）PV inversion を用いたアンサンブルデータ同化の研究

P207

金子

凌（水理研）

境界条件改良による平成 29 年 7 月九州北部豪雨の再現実験

P208

高橋

暢宏（ISEE）

タイムラプスカメラと XRAIN による対流性降雨の解析

P209

山下

克也（防災科研・雪氷） 長岡市での南岸低気圧通過時の降雪特性調査：2018 年 1 月の事例

P210

P204

篠田

太郎（名大宇地研）

P214

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と固体降水粒子判別への適用可能性
中島 大岳（古野電気）
小型 X バンド二重偏波ドップラ気象レーダーのドップラ風速精度評価
川村 誠治（NICT）
地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏展開の現状と今後の展望－長谷川 聖矢（首都大都市環 日本近海におけるマイクロ波散乱計 MetOp-B/ASCAT の精度検証
境）小西 啓之（大教大）GPM 搭載 DPR と地上降雪量の比較検証観測

P215

佐藤

丈徳（東理大）2016-2017 年の東京スカイツリー観測における新粒子生成

P216

小澤

史周（理科大）五日間の温熱生理連続測定によるバイオリズムの四季変化

P217

瀬戸

芳一（首都大都市環境） 地上気象観測値から求めた発散量の精度および鉛直流との関係

P218

北野

慈和（電中研）

P219

門前

由喜子（学芸大）

観測が疎な高標高山岳域において領域気象モデルにて形成される
高風速域の発生機構
海面水温が日本海を通過する爆弾低気圧に与える影響

P220

金崎

拓郎（横浜国大）

機械学習を用いた台風識別器の開発と精度検証

P221

プリクリル ポール（UNB）

P211
P212
P213

P222

太陽風-磁気圏-電離圏-大気圏結合の状況における温帯低気圧および熱帯低気圧の急発達
張 代洲（熊本県立大・環境共 Bacterial Aerosol Concentration in Rainwater of Cyclone, Meiyu andTyphoon: Observation at Kumamoto
生）

P223

村山

昌平（産総研）P224

瀬口

貴文（防衛大）P225

松枝

秀和（気象研）スバールバル諸島ニーオルスン基地における大気中二酸化炭素，メタン，一酸化炭素濃度の変動
積乱雲の雲頂から飛び上がる巻雲：Jumping Cirrus の観測と定量的解析による特徴
大気中ラドン観測によるデータ選別手法の改良

P226

村上

茂教（気象大）全球線形傾圧モデルの作成と気候場解析への応用

P227

釜江

陽一（筑波大生命環境） 東アジア atmospheric river に伴う豪雨の気候学的特徴

P228

田中

実（無所属）P229

伊藤

享洋（気象庁海洋気象） 北西太平洋域の波候と波高の長期変化傾向

世界の気温の日較差の大きい地域の分布とその原因の調査― 34 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第3日〔 5月18日(金) 〕12:00～13:00

ポスター・セッション

P301

中前

久美（KUT）

極端豪雨の統計的再現期間の不確実性；高知県の場合

P302

鈴木

健斗（東北大院理）2016 年 1 月 18 日の南岸低気圧による仙台平野の降雪事例解析

P303

澤田

壮弘（筑波大）P304

入江健太（学芸大）降水衛星観測で捉えた冬季温帯低気圧に伴う降水システムの 3 次
元構造2016 年台風 10 号と上層寒冷低気圧の間にできた降水帯の解析

P305

大竹

秀明（産総研）

気象庁数値予報モデルの日射量予測の再検証

P306

大塚

道子（気象研）ひまわり８号最適雲解析プロダクトの同化実験

P307

下瀬

健一（防災科研）

P308

山田芳則（気象研）P309

村崎

あつみ（名大宇地研）

3DVAR+IAU を用いた 2015 年 9 月 6 日に首都圏で発生した竜巻の風速場解析
粒子の成長・変換をより自然に表現する氷相バルク微物理モデルの試作（２）
Ka 帯レーダーで検出されなかった層積雲の粒径分布の特徴

P310

今井

隆翔（ISEE）

フェーズドアレイ気象レーダによる沖縄海上竜巻の解析

P311

西井

章（高知大院理）高知大学 MP レーダーによる雨量評価の改善

P312

髙野

眞一（理科大）広角カメラを用いたバルーン軌道速度測定手法の改良

P313

星野

俊介（高層台）GNSS 視線遅延量を用いた顕著現象の事例解析

P314

高野

雄紀（東大大気海洋研） 雲に着目した気象解説に適するひまわり RGB 合成画像の考案

P315

菊池

悠馬（東京理科大）

クールスポットの暑熱緩和効果に関する実験的検討

P316

河野

恭佑（千葉工大院）

千葉県谷津干潟周辺における熱環境評価

P317

柴田

清孝（KUT）

四国南西部の夏季最高気温出現時の気候特性

P318

近藤

文義（海保大）大気乱流による気圧変動の直接測定

P319

辻野

智紀（名大宇地研）

数値モデルで再現された第二室戸台風上陸時の衰退プロセス

P320

P322

侑未（北大院環境科学） d4PDF 将来 4℃上昇実験の各 SST パターンに対する台風通過頻度の将来変化に関する要因解析
栃本 英伍（東大大気海洋研） 北西太平洋で発達する温帯低気圧構造の統計的特徴－北西大西洋で発達する温帯低気圧との比較－
杉田 考史（NIES）
西シベリア上空 100 hPa の成層圏メタンの季節変動

P323

財前

P324

武

P325

村田

昭彦（気象研）P326

山田

洋平（JAMSTEC）

P327

近藤

慧史（東京理科大学）

P328

野坂

真也（気象研）P321

松下

祐二（気象研）靖（乾地研）

日本から UAE 上空の中部自由対流圏で観測されたエアロゾルの特徴Contributions of Climate and Human Factors to Aeolian Desertification in
Xilingol Grassland
日本の極端降水量の将来変化に対する力学及び熱力学過程の影響
NICAM を用いた熱帯低気圧の発生分布の再現性向上に向けた
感度実験
気象モデル WRF を用いた高知県四万十市江川崎における日本最高気温のメカニズム調査
オフライン SiB を用いた積雪の再現性とバイアス補正― 35 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大会第4日〔 5月19日(土) 〕11:30～12:30

ポスター・セッション

P401

松井

孝夫（群馬大教育）

小型落雷実験装置の開発と中学校理科での教育実践

P402

大泉

伝（JAMSTEC）

2014 年 8 月広島での豪雨の再現実験

P403

澤田

洋平（気象研）

P406

積乱雲スケールの予測可能性改善に向けた
ひまわり 8 号雲域輝度温度同化
木下 直樹（九大・理）
理想降水セルにおける Hallett-Mossop process の効果に関する数値
実験
南雲 信宏（気象研）
二重偏波レーダーで観測された竜巻・非竜巻事例のフックエコーの比較
中井 専人（防災科研・雪氷） 光学式ディスドロメーターの特性と全粒子ロギングについて

P407

末澤

卓（首都大院）

Convolution Neural Network を用いた短時間降水予測手法の開発

P408

岩本

尚大（京大生存研）

P409

中村

祐輔（立正大・院）

P410

松山

裕矢（九大理）コヒーレント・ドップラー・ライダーと高解像度都市モデルを用いた Convective Initiation の検討
ドップラーライダーの移動観測による大気境界層高度および鉛直
風の水平分布把握の試み
プラネタリー波の成層圏における反射について

P411

張 代洲（熊本県立大・環境共 On Trans-boundary Airborne Particulate Matters over East Asia:
Observations in 2014-2017生）
伊藤 昭彦（環境研）
北東ユーラシアにおける陸域メタン収支：湿原モデル計算と排出イ
ンベントリ解析小寺 沙也加（北大・環境科学 極域オゾンと中高緯度渦熱フラックスの線形関係に関する考察院）
渡邉 俊一（JMBSC）
地域気候モデルを用いた台風及び非台風降水の将来変化予測（その３）－ 台風降水の将来変化 －庭野 匡思（気象研）
積雪内部における鉛直高解像度不純物移動計算の試み

P404
P405

P412
P413
P414
P415

― 36 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

講演者索引
<A>

Hoshino Shunsuke ( 星野 俊介 )P313

Kikuchi Yuma ( 菊池 悠馬 )

P315

D405

Kino Kanon ( 木野 佳音 )

A301

A401

Kishita Naoki ( 木下 直樹 )P404

Kitabatake Naoko ( 北畠 尚子 )P204

Adachi Ahoro ( 足立 アホロ )C401

Hotta Daisuke ( 堀田 大介 )Adachi Ahoro ( 足立 アホロ )P112

Hotta Haruka ( 堀田 陽香 )Adachi Sachiho ( 足立 幸穂 )A205

Adachi Toru ( 足立 透 )

B401

<I>

Aizawa Takuro ( 相澤 拓郎 )A102

Iizuka Satoshi ( 飯塚 聡 )Anzai Rise ( 安齊 理沙 )P203

Aoki Teruo ( 青木 輝夫 )A308

Aonashi Kazumasa ( 青梨 和正 )Araki Kentaro ( 荒木 健太郎 )Kitagawa Hiroto ( 北川 裕人 )

P127

B161

Kitamoto Asanobu ( 北本 朝展 )C151

Ikeda Shou ( 池田 翔 )P205

Kitamura Yuji ( 北村 祐二 )D154

Imai Ryusho ( 今井 隆翔 )P310

Kitano Yoshikazu ( 北野 慈和 )

P218

D203

Imamura Atsushi ( 今村 淳志 )B107

Kiyomoto Shota ( 清本 翔太 )

D161

B101

Inoue Hanako ( 猪上 華子 )B303

Kobayashi Chiaki ( 小林 ちあき )A160

Irie Kenta ( 入江 健太 )P304

Kodera Kunihiko ( 小寺 邦彦 )

A103

<B>

Ishihara Masahito ( 石原 正仁 )C155

Kodera Sayaka ( 小寺 沙也加 )P413

Baba Yuya ( 馬場 雄也 )Ishimoto Hiroshi ( 石元 裕史 )C405

Kohma Masashi ( 高麗 正史 )D452

Ishiwatari Masaki ( 石渡 正樹 )D107

Kondo Fumiyoshi ( 近藤 文義 )

P318

<C>

Ishiyama Takahiro ( 石山 尊浩 )C308

Kondo Satoshi ( 近藤 慧史 )P327

Ching PingPui ( チン ビンプイ )Itano Toshihisa ( 板野 稔久 )D103

Konishi Hiroyuki ( 小西 啓之 )P214

Ito Akihiko ( 伊藤 昭彦 )P412

Koshin Dai ( 小新 大 )D459

Ito Junshi ( 伊藤 純至 )B159

Kuba Naomi ( 久芳 奈遠美 )B201

Ito Kazuki ( 伊藤 一輝 )P124

Kuji Makoto ( 久慈 誠 )P115

Ito Kosuke ( 伊藤 耕介 )C162

Kumamoto Mariko ( 熊本 真理子 )P108

Ito Takahiro ( 伊藤 享洋 )P229

Kurihana Takuya ( 栗花 卓弥 )

D304
A159

B207

A406

<D>
Doi Takeshi ( 土井 威志 )

A156

<E>
Enomoto Takeshi ( 榎本 剛 )

D404

<F>
Fudeyasu Hironori ( 筆保 弘徳 )Fujibe Fumiaki ( 藤部 文昭 )

C160
A404

Fujikawa Masahiro ( 藤川 雅大 )C106

Fujita Tadashi ( 藤田 匡 )B158

Fujiwara Kei ( 藤原 ケイ )A201

Fujiwara Keita ( 藤原 圭太 )C159

Furuzawa Fumie ( 古澤 文江 )

C454

<H>
Harada Yayoi ( 原田 やよい )A158

Hase Kentaro ( 長谷 健太郎 )P102

Hasegawa Akira ( 長谷川 聡 )A152

Hasegawa Seiya ( 長谷川 聖矢 )P213Hashimoto Akihiro ( 橋本 明弘 )B205

Hatsuzuka Daisuke ( 初塚 大輔 )P113

Hioki Tomohito ( 日置 智仁 )C161

Hirata Akiko ( 平田 章子 )P201

Hirata Hidetaka ( 平田 英隆 )A106

Hirooka Toshihiko ( 廣岡 俊彦 )D460

Honda Takumi ( 本田 匠 )D206

Honda Yuki ( 本田 有機 )D301

Hori Masatake ( 堀 正岳 )A157

Hoshi Kazuhira ( 星 一平 )D455

Iwai Hironori ( 岩井 宏徳 )B304

Kuroda Yuhji ( 黒田 友二 )Iwakiri Tomoki ( 岩切 友希 )A304

Kusunoki Kenichi ( 楠 研一 )B302

Iwamoto Naohiro ( 岩本 尚大 )P408

Kusunoki Shoji ( 楠 昌司 )A161

Iwasaki Hiroyuki ( 岩崎 博之 )B404

Iwasaki Suginori ( 岩崎 杉紀 )

A101

<L>

Iwashita Hisato ( 岩下 久人 )B306

Le Duc ( レ デュック )D406

Liu Guangyu ( 劉 光宇 )

D461

<K>
Kadokura Shinji ( 門倉 真二 )

D305

<M>

Kajino Mizuo ( 梶野 瑞王 )A407

Maejima Yasumitsu ( 前島 康光 )D205

Kajino Mizuo ( 梶野 瑞王 )B457

Mashiko Wataru ( 益子 渉 )B308

Kamae Youichi ( 釜江 陽一 )P227

Masuda Ryosuke ( 増田 涼佑 )P126

Kamahori Hirotaka ( 釜堀 弘隆 )A206

Matsueda Hidekazu ( 松枝 秀和 )P225

Kamamoto Rimpei ( 竃本 倫平 )P116Matsui Michihiro ( 松井 倫弘 )C459

Kanada Sachie ( 金田 幸恵 )C307

Matsui Takao ( 松井 孝夫 )P401

Kanasaki Takuro ( 金崎 拓郎 )P220

Matsumoto Akihiro ( 松本 昭大 )P123

Kaneko Ryo ( 金子 凌 )P207

Matsushita Yuki ( 松下 優樹 )

D456
P320

Kase Koki ( 加瀬 紘煕 )C306

Matsushita Yumi ( 松下 侑未 )Kato Ryohei ( 加藤 亮平 )B154

Matsuyama Yuuya ( 松山 裕矢 )P410

Kawai Kei ( 河合 慶 )B454

Min KyeongSeok ( 閔 庚夕 )B106

Kawai Yuta ( 河合 佑太 )A302

Minamihara Yuichi ( 南原 優一 )D453

Kawamura Seiji ( 川村 誠治 )P212

Minamoto Yuki ( 源 祐輝 )B455

Kawano Kyosuke ( 河野 恭佑 )P316

Miyamoto Yoshiaki ( 宮本 佳明 )C309

Kawano Tetsuya ( 川野 哲也 )B152

Mizuse Masao ( 水瀬 正雄 )A203

Kawashima Masayuki ( 川島 正行 )B104

Mommae Yukiko ( 門前 由喜子 )P219

Kazumori Masahiro ( 計盛 正博 )D403

Momoi Masahiro ( 桃井 裕広 )C102

― 37 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

Morinaga Takeshi ( 守永 武史 )P119

Onuki Yohei ( 大貫 陽平 )D101Shinoda Yuta ( 篠田 裕太 )Moroda Yukie ( 諸田 雪江 )B402

Oohira Takahiro ( 大平 貴裕 )C407

Shiogama Hideo ( 塩竈 秀夫 )P129

Moteki Qoosaku ( 茂木 耕作 )C204

Orikasa Narihiro ( 折笠 成宏 )P109

Shoji Yoshinori ( 小司 楨教 )B164

Motohashi Junya ( 本橋 淳也 )P120

Oshima Naga ( 大島 長 )A307Sueki Kenta ( 末木 健太 )C302

Muguruma Koki ( 六車 光貴 )C402

Oshima Naga ( 大島 長 )B458

Suezawa Taku ( 末澤 卓 )P407

Mukougawa Hitoshi ( 向川 均 )D457

Otsuka Michiko ( 大塚 道子 )P306

Sugawara Hirofumi ( 菅原 広史 )D159

Murahashi Kuriki ( 村橋 究理基 )C156

Sugi Masato ( 杉 正人 )

C303

P216

Sugita Takafumi ( 杉田 考史 )P322

Sumi Yukari ( 角 ゆかり )

D454

D151

Oyama Ryo ( 小山 亮 )Murakami Shigenori ( 村上 茂教 )P226

Ozawa Fumichika ( 小澤 史周 )Murasaki Atsumi ( 村崎 あつみ )P309

Murata Akihiko ( 村田 昭彦 )

P325

<P>

Murayama Shohei ( 村山 昌平 )P223

Prikryl Paul ( プリクリル ポール )

<N>

P221

<S>

B103

Sumitomo Masashi ( 住友 雅司 )P206

Suzuki Hiroto ( 鈴木 博人 )B301

Suzuki Kenji ( 鈴木 賢士 )C404Suzuki Kento ( 鈴木 健斗 )P302

Suzuki Makoto ( 鈴木 睦 )C451Nagai Tomohiro ( 永井 智広 )B162

Saito Izumi ( 齋藤 泉 )B202

Nagao Takashi ( 永尾 隆 )C453

Saito Kazuo ( 斉藤 和雄 )D201

Nagumo Nobuhiro ( 南雲 信宏 )P104

Sakazaki Takatoshi ( 坂崎 貴俊 )

D451

<T>

Nagumo Nobuhiro ( 南雲 信宏 )P405

Sassa Koji ( 佐々 浩司 )B305

Tajiri Takuya ( 田尻 拓也 )B203

Nakagawa Masayuki ( 中川 雅之 )D402

Satake Shinsuke ( 佐竹 晋輔 )P105

Takahashi Kazuyuki ( 高橋 一之 )D158Nakai Sento ( 中井 専人 )B204

Sato Eiichi ( 佐藤 英一 )C406

Takahashi Naoya ( 高橋 直也 )P128

Nakai Sento ( 中井 専人 )P406

Sato Naoki ( 佐藤 尚毅 )A107

Takahashi Nobuhiro ( 高橋 暢宏 )

P208
C107
P312

Nakajima Hirotaka ( 中島 大岳 )P211

Sato Takenori ( 佐藤 丈徳 )P215

Takahashi Yoshiyuki ( 高橋 芳幸 )Nakajima Kensuke ( 中島 健介 )D104

Sato Tomonori ( 佐藤 友徳 )A104Takano Masakazu ( 髙野 眞一 )Nakamae Kumi ( 中前 久美 )P301

Sato Yousuke ( 佐藤 陽祐 )B453

Takano Yuki ( 高野 雄紀 )P314Nakamura Yusuke ( 中村 祐輔 )D157

Sato Yousuke ( 佐藤 陽祐 )D152Takasaki Yoshinori ( 高咲 良規 )D156

Nakamura Yusuke ( 中村 祐輔 )P409

Satoh Reona ( 佐藤 令於奈 )A105

Takaya Yuhei ( 高谷 祐平 )D407

Nakano Masuo ( 中野 満寿男 )C305

Satoh Shinsuke ( 佐藤 晋介 )B403

Takemi Tetsuya ( 竹見 哲也 )B153

Nakayama Hiroto ( 中山 尋斗 )P202

Sawada Morihiro ( 澤田 壮弘 )P303

Takemi Tetsuya ( 竹見 哲也 )B459

Nakayoshi Makoto ( 仲吉 信人 )A405

Sawada Yohei ( 澤田 洋平 )A403

Tanahara Shinya ( 棚原 慎也 )D308

Nakayoshi Makoto ( 仲吉 信人 )P118

Sawada Yohei ( 澤田 洋平 )P403

Tanaka Minoru ( 田中 実 )P228

Nakazawa Tetsuo ( 中澤 哲夫 )C304

Sayama Takahiro ( 佐山 敬洋 )B155

Tochimoto Eigo ( 栃本 英伍 )B307

Naoe Hiroaki ( 直江 寛明 )D462

Seguchi Takafumi ( 瀬口 貴文 )P224

Tochimoto Eigo ( 栃本 英伍 )P321

Nayak Sridhara ( ナヤク スリダラ )C158Seki Takanori ( 関 隆則 )P101

Toda Masaki ( 戸田 賢希 )A153

Nishi Noriyuki ( 西 憲敬 )C207Sekiguchi Miho ( 関口 美保 )C105

Tsuboki Kazuhisa ( 坪木 和久 )C152

Nishii Akira ( 西井 章 )P311Sekine Hiroki ( 関根 広貴 )P117Tsuguti Hiroshige ( 津口 裕茂 )B151

Niwano Masashi ( 庭野 匡思 )P415Sekine Yudai ( 関根 祐大 )A155

Tsuji Hiroki ( 辻 宏樹 )P103

Noda Akira ( 野田 彰 )D102

Seko Hiromu ( 瀬古 弘 )D302

Tsujino Satoki ( 辻野 智紀 )C154Noda Satoshi ( 納多 哲史 )A305

Seko Hiromu ( 瀬古 弘 )P107Tsujino Satoki ( 辻野 智紀 )P319

Noguchi Shunsuke ( 野口 峻佑 )D458

Seto Yoshihito ( 瀬戸 芳一 )P217

Tsuruta Haruo ( 鶴田 治雄 )B451

Noguchi Shunsuke ( 野口 峻佑 )

P111

B156
A309

D202

P328

Shakti PC ( シャクティ ピーシー )SherriffTadano Sam ( シェリフ多田野
サム )Tsuyuki Tadashi ( 露木 義 )Nosaka Masaya ( 野坂 真也 )Shibata Kiyotaka ( 柴田 清孝 )P121

Shibata Kiyotaka ( 柴田 清孝 )P317

Shibata Yasukuni ( 柴田 泰邦 )B456

Shimada Udai ( 嶋田 宇大 )C157

Shimbori Toshiki ( 新堀 敏基 )P106

Shimizu Shingo ( 清水 慎吾 )

C403

<O>
Obase Takashi ( 小長谷 貴志 )A303

Ogawa Yohei ( 小川 陽平 )P125

Ogino Shinya ( 荻野 慎也 )C205

Ohkawara Nozomu ( 大河原 望 )C101

Ohtake Hideaki ( 大竹 秀明 )P305

Oizumi Tsutao ( 大泉 伝 )P402

Okamoto Kozo ( 岡本 幸三 )D303

Shimizu Yusei ( 清水 悠正 )C452

Shimose Kenichi ( 下瀬 健一 )P307

Shinoda Taro ( 篠田 太郎 )P210

― 38 ―<U>
Uchiyama Akihiro ( 内山 明博 )C103

Uchiyama Akihiro ( 内山 明博 )C104

Uchiyama Tsuneo ( 内山 常雄 )A202

Ushiyama Tomoki ( 牛山 朋來 )C206

Uzuka Kazuo ( 宇塚 和夫 )

C456

<W>
Wada Akiyoshi ( 和田 章義 )D307

日本気象学会 2018 年度春季大会

Wada Kouichirou ( 和田 幸一郎 )B157

Wakazuki Yasutaka ( 若月 泰孝 )B160

Watanabe Akira ( 渡邊 明 )B452

Watanabe Shunichi ( 渡邉 俊一 )B102

Watanabe Shunichi ( 渡邉 俊一 )P414

Watanabe Takeshi ( 渡邊 武志 )C458

Watanabe Yasuto ( 渡辺 泰士 )A306

Wu Jing ( 武 靖 )P324

Wu Peiming ( 伍 培明 )

C203

<Y>
Yagai Isamu ( 谷貝 勇 )A204

Yamada Hiroyuki ( 山田 広幸 )C153

Yamada Yoshinori ( 山田 芳則 )P308

Yamaguchi Munehiko ( 山口 宗彦 )C163

Yamaji Moeka ( 山地 萌果 )C455

Yamamoto Akira ( 山本 哲 )C457

Yamamoto Kosuke ( 山本 孝祐 )A402

Yamamoto Yuhei ( 山本 雄平 )D160

Yamano Mio ( 山野 未央 )D106

Yamashita Katsuya ( 山下 克也 )P209

Yamasuge Hiroshi ( 山菅 大 )P114

Yamazaki Akira ( 山崎 哲 )D204

Yanase Tomoro ( 柳瀬 友朗 )C301

Yanase Wataru ( 柳瀬 亘 )P122

Yohei Yamada ( 山田 洋平 )P326

Yokoi Satoru ( 横井 覚 )C202

Yokota Sho ( 横田 祥 )B105

Yokoyama Chie ( 横山 千恵 )A154

Yonehara Hitoshi ( 米原 仁 )D401

Yoneyama Kunio ( 米山 邦夫 )C201

Yoshida Akira ( 吉田 聡 )D306

Yoshida Satoru ( 吉田 智 )B163

Yoshida Sho ( 吉田 翔 )P110

Yoshida Toshiya ( 吉田 敏哉 )D153

Yoshimori Masakazu ( 吉森 正和 )A151

Yoshimura Ryoichi ( 吉村 僚一 )D207

Yoshizaki Masanori ( 吉﨑 正憲 )D105

Yoshizaki Masanori ( 吉﨑 正憲 )D155Yoshizumi Youko ( 吉住 蓉子 )

B206

<Z>
Zaizen Yuji ( 財前 祐二 )P323

Zhang Daizhou ( 張 代洲 )P222Zhang Daizhou ( 張 代洲 )P411

― 39 ―

日本気象学会 2018 年度春季大会

大 会 第 1 日
午  前

A101

可視では判別できないほど薄い雲が他の雲に与える影響
岩崎杉紀（防衛大）、岡本創（九大）、佐藤可織（九大）、片桐 秀一郎（九大）
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
３ 結果
水雲・氷雲・混合相雲、特に高緯度の放射を考え
例えば LSC の存在と SC の存在が独立事象であれ
るうえで、雲がこれらのどれに該当するか重要である。 ば、LSC の下に SC が存在する確率はそれらの存在確
近年、衛星搭載ライダ CALIOP によって（過冷却の） 率を掛け合わせたものになる。図 1 は LSC の下に
水雲・氷雲の判定の鉛直・全球分布が分かるように SC（2D）が存在する確率を、LSC の存在する確率となった。さらに、衛星搭載雲レーダCloudSat も一緒 SC（2D）の存在する確率で割ったものである。LSC とに用いれば、混合相雲の有無も調べることが出来る SC の場合、この比がどの月も 1 を下回っている。LSC
ようになった。
の下に SC が存在することは少ないことを意味してい私たちは、CALIOP でかろうじて存在を判別できる る。χ2 検定を行ってもこれらは有意に関係があった。
か否か程度で、CloudSat では有意に判別できる雲が LSC は SC を解消している可能性がある。ただし、これ存在することを発表してきた。このような特徴は粒径 らだけでは因果関係までは分からない（SC が LSC を解消しているかもしれない）。
が大きく個数密度が少ないと起きるので、以降
LSC の下に SC が存在する場合もある。その多くのLarge-Sparse Cloud（LSC）と呼ぶ。LSC は気象衛星ひまわりなどでは認識できない。本発表では、LSC 場合、LSC と SC が完全に分かれている。つまり、下層が他の雲に与える影響、例えば、LSC が過冷却層の水 に SC が存在し、その上には雲がない。さらにその上に雲の上に存在する場合、その水雲を氷雲に変化させ 雲があり、その雲の上側がLSC と判定されている場合である。
ている可能性などを示す。
このように、ひまわりなどでは認識できないくらい薄い雲の LSC であってもその下の雲の相を変えるこ２ データ
解析は衛星と CPS ゾンデの観測データを用いた 。 とにより放射などに影響を与える可能性がある。
CPS ゾンデとは、雲粒子センサ CPS を搭載したゾンデ
で、雲の個数密度といった鉛直分布を測れる測器である。紙面の都合、予稿では衛星のデータ解析を中心に述べる。
雲の相の高度分布は、九州大学応用力学研究所のA-Train 解析プロダクト（以下、九大データ）を利用した。相は CALIOP の強度と偏光から推定したものである。相の区分は、雲なし、温度 0 度以上の水滴、
過冷却の水滴（SC）、非整列していたり雪のように偏光を崩す氷粒子、整列している氷晶（2D）、色々
な氷、判別不能、に分かれている。
LSC は明確な定義がない。本研究では以下を満たす相が 500m 以上連続して続いているものを LSC とした。
oo・高度 20km から下層に向けて積算した消散係数が 図 1 60 N から 90 N において、LSC の下に 2D がある
割合と SC がある割合。詳細は本文参照。
0.1 以下（CALIOP の減衰がほとんどない場合）
・1064nm の後方散乱係数が 105 m/str（532nm は昼 謝辞
間はノイズが増えるため 1064nm をしきい値に使う・
本研究の一部は、九州大学応用力学研究所と名9km 以下の CALIOP の 1064nm のノイズレベル・薄い 古屋大学宇宙地球環境研究所の共同利用研究の助巻雲程度）
成を受けたものです。CPS のデータ解析に関し、神栄・CloudSat のレーダ反射因子が-15 dBZ 以上
テクノロジー株式会社の林真由美氏と相良一生氏に以降の結果は、上記しきい値で多少変わる。雲の下 ご助言を頂きました。
にある LSC や LSC の下端はこれでは求められない。
― 43 ―A102

MRI-ESM2 を用いた CMIP6 実験に見られる北極域の数十年規模変動*相澤拓郎 1,2 ・

石井正好 2 ・

1. 東京大学大気海洋研究所

1. はじめに北極域は、その他の地域と比較して温暖化が特に著しい地域である。近年の北極温暖化増幅に対応して、夏期の海氷は急速に減少している。気候が急変している北極域において、海氷を通した北極域プロセスを解明することは喫緊の課題となっており、またそれを精緻化することは気候変動予測研究に対してとても重要である。
観測データによっては、北極域では 20 世紀前
半に顕著な温暖化が見られ、20 世紀中頃は現在の北極温暖化と比べられるほど暖かかったことが指摘されている(e.g., Johannessen 2004)。
北極域の気温と海氷の変動には高い相関があるため、20 世紀中頃における北極域の海氷は少なかった可能性が指摘されている。しかし当時は衛星観測が無く、船舶やブイによる観測も限られているため、北極域全体をカバーする信頼性の高い海氷の観測データは現存しない。そのため観測データを用いて 20 世紀中頃の海氷変動を議論する
ことは容易ではないが、北極域プロセスを精緻化するに当たり議論する必要がある。

2. 北極域の自然変動

行本誠史 2 ・

羽角博康 1

2. 気象研究所

0.3-0.5 度、鉛直 61 層。強制力データは CMIP6のプロトコルに従っている。

4. 解析結果

図 1 の上図は、歴史実験における地上気温の偏差を帯状平均して時間緯度断面にしたものである。20 世紀初頭に北極域で温暖化が生じ、20 世
紀中頃はとても温暖であることが分かる。また、数十年規模の変動が見られ、20 世紀中頃から後半にかけての寒冷化も表現されている。図 1 の下図
は、歴史実験の 9 月における北半球の海氷面積の時系列を示している。海氷面積は、気温変動と同様に数十年規模変動が見られ、20 世紀中頃の北極域の高温に対応して少なくなっている。観測と比較してやや少ないバイアスがあり、大きな年々変動が見られるものの、少氷年は、2000 年代の海氷
面積が小さかった年に匹敵する。

5. 結論

北極域が比較的温暖だった 20 世紀中頃においては、2000 年代以降の少氷年と比較できる程度
まで海氷が減少していた可能性は否定できない。

北極域には 50～80 年周期の非常に長周期の自然変動があり(e.g, Polyakov andJohnson 2000)、それは 20 世紀初めの北極域温暖化に対して大きく影響したと指摘されている(Polyakov et al. 2003)。また Tokinaga et al. (2017) は、大西洋数十
年規模変動(AMV)と太平洋十年規模振動(PDO)の重ね合わせで 20 世紀初めの北極域温暖化をかなり説明できることを示した。

3. 研究手法

CMIP6 向けに開発された地球システ
ムモデル MRI-ESM2 を用いて十分にス
ピンアップを行い、1850 年 1 月を初期値として歴史実験(historical)と産業化前実験(pi-Control)を行った。大気モデルの解像 度 は 、 水 平 1.125 度 、 鉛 直 80 層
(TL159L80)。海洋モデルは MRI-COM4.4を用いており、解像度は東西 1 度、南北

図 1 ：帯状平均した年平均地上気温偏差(℃)の時間緯度断面(上図)と9 月の北極域海氷面積の時系列(下図)。上の図においてコンターは0.2℃間隔で、実線は正偏差、破線は負偏差。長周期変動を見るために年平均値を 10 年移動平均している。気候値は 1901～1930 年の平均値。下の図の細線は、観測値(COBE-SST2)。

― 44 ―

A103

2017 年末の北米寒波と成層圏惑星波の下方伝播*小寺 邦彦(名大・宇地研), 向川均(京大・院理）序2017 年 12 月末から 1 月にかけて北米に顕著な寒波が襲来するとともに、西ヨーロッパ域では非常に強い暴風が相次いで吹き荒れた。また 12 月
末には成層圏極渦の突然の強化を伴う非常に大規
模な惑星波の下方伝播が発生した。ここでは、このような異常気象を惹起した全球規模での循環変動について解析した結果を報告する。
結果
図1上段に2017年12月20～26日と27～1月2日の連続する７日間で平均した500hPa高度と、その気候値からの偏差を示す。まず、12月20日過ぎから、
ロッキー山脈の西と東で、気圧の峰と谷が発達する。次いで12月27日過ぎから、高圧部はユーラシ
ア大陸上へと変位し、低圧部は北大西洋上に張り出し、波数1の様相が顕著となる。北米大陸の寒波と西ヨーロッパでの暴風は、この発達した気圧の谷の北大西洋上への張出しに伴って発生している。
また、12月末の循環場の変化は、惑星波の下方伝播に伴って生ずる平均的な変化（図1下）と良く類似するが、北大西洋での低圧部の発達はより顕著
で、偏差場の南北スケールも大きい。
惑星波の鉛直・東西伝播と対流圏下層の循環場との関連を調べるために、図2に12月19～21日で平均した、（上）高度場の東西非一様成分の高度−
経度断面（北緯60～70度平均）、（中）地上気圧
偏差、（下）850hPa流線関数および925 hPa気温偏差を示す。また、図3にはその6日後の循環を示す。
まず、12月20日には、ユーラシア山塊とロッキー山脈の西側に高気圧が存在し（図2中）、山岳強制によって惑星波を励起しうる気圧配置となっている。実際、惑星波束がヨーロッパの高気圧性循環域から成層圏へと上方伝播する（図2上）。12月
26日には、惑星波の位相は鉛直に立った構造となり（図3上）、上方伝播が抑制される。また、地表面での気圧配置も大きく変化し、ユーラシア山塊の西側は低圧部となり、山岳に沿う南風偏差が卓越する（図3中、下）。一方、日本列島の北で低気圧が発達し、山塊の風下側で北風偏差が顕著となり、山塊を迂回する循環場が形成される。北米大陸でもロッキー山脈が高圧部で覆われ、東岸では低気圧が発達し、山脈を迂回する流れとなる。なお、山岳を迂回する流れの強化は、山岳強制の弱化と対応し、惑星波の上方伝播の抑制とも整合的である。但し、山岳強制と惑星波の伝播特性との因果関係についてはさらに解析する必要がある。

図 1.（上）2017 年 12 月での 7 日平均 500hPa 高度場と、その偏差。
（下）惑星波の下降伝播 14 例の合成図。

図 2. 2017 年 12 月 19～21 日で平均した、（上）東西非一様高度成分、（中）地上気圧偏差、（下）850hPa 流線関数および 925 hPa 気温偏差。

図 3.

― 45 ―

図 2 に同じ、但し、2017 年 12 月 25～27 日平均A104

ユーラシア大陸における夏季気温偏差場の予測可能性に対する陸面の寄与
佐藤 友徳*，中村 哲( 北海道大学 大学院地球環境科学研究院)
1

１. はじめに
中-高緯度ユーラシア大陸上において，夏季降
水量や気温偏差場の年々変動に東西の波状パターンが見られることが多くの先行研究で指摘されている（例えば， Iwao and Takahashi, 2006;
Iwasaki and Nii, 2006 など）．これらは，アジア
ジェットや北ユーラシア上の準定常ロスビー波に起因すると考えられている．近年，熱波に代表される異常高温の発生頻度のトレンドもこのよ
うな波状パターンを呈していることが明らかになった(Schubert et al., 2014; Erdenebat andSato, 2016）．このことは，近年同様の地域でロ
スビー波の伝搬が生じ易いことを示唆している．
Koster et al. (2016)は北米において陸面強制に対する応答がロスビー波伝搬の構造を持つことを指摘しており，ユーラシア大陸北部でも陸面の偏差が大気場を強制している可能性がある．しかし，Koster et al. (2016) でも述べられているように，大気-陸面間の相互作用は複雑であり，データ数に制約がある再解析データ等の過去データのみから陸面の寄与を同定することは容易ではない．そこで，本研究は AGCM による大規模
アンサンブル実験のデータを解析することで，ユーラシア大陸上の偏差場に対する陸面過程の寄与を調べた．

究で指摘されているようなユーラシア大陸上の波列パターンが気候モデルでも再現されていることが確認された．
次に，第 2，3 主成分に見られた波列の伝搬パターンと陸面状態の関係を調べる．第 2 主成分ス
コアで回帰した 5 月の土壌水分(図 2a)は，黒海・カスピ海の北で湿潤偏差であり，JJA の低温偏差と整合している．同様に第 3 主成分スコアで回帰した 5 月の土壌水分(図 2b)はカザフスタン周辺で乾燥偏差を示した．このように，各主成分の振幅が大きかった領域(図 1 参照)で，1 ヶ月以上先行する土壌水分に明瞭な偏差を確認することができた．したがって，先行する陸面の乾湿偏差に対応して，中-高緯度の大気波動伝搬が励起され，夏季の気温偏差が生じている可能性がある．関連する大規模大気場や積雪偏差等の役割も検討する予定である．
謝辞
本研究は，北極域研究推進プロジェクト（ArCS），
科学研究費補助金(15H05464)の支援で実施された．

２. データ
使用したデータは，気候変動リスク情報創生プ
ログラムによる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(d4PDF; Mizuta etal., 2017)である．60km-AGCM による 1951-2010
年の 60 年分の過去実験（100 メンバー）の月平均値を使用した．
３. 結果
図１に夏季(6-8 月)平均したユーラシア大陸周辺の地上気温（全サンプル数：60 年×100 メンバ
ー=6,000）に対する EOF の第 1-第 3 主成分を示す．
第 1 主成分は，黒海・カスピ海の北および中央シ
ベリア高原に中心を持つ全域同符号のパターン
であり，1990 年代以降に顕著な上昇傾向を示す．
この変動パターンはメンバー間で同調性が見られることから，SST 強制に対する陸上気温の応答と考えることができる．第 2，3 主成分はユーラ
シア大陸上を東西に走る波状パターンである．両者は 1/4 波長ずれているのみで波長や経路は類似している．また，スコア時系列は解析した 60 年
間でほぼランダムな変動をしていることから，大気の内部変動に対応する夏季気温偏差の変動パ
ターンと解釈することができる．図１から先行研

図 1:JJA 地上気温に対する EOF 第 1-3 主成分とスコアの時系列．スコアは全 100 メンバー(細線)とアン
サンブル平均(太線)で作図している．

図 2: EOF(a)第 2 および(b)第 3 主成分の時系列に回帰
した 5 月の表層土壌水分偏差(kg m-2)．

― 46 ―

A105

冬季中緯度における雲量の季節内変動特性*佐藤令於奈（福岡大院理）・西憲敬（福岡大理）・向川均（京大防災研）

1. はじめに
冬季北半球における高度場の季節内変動は、
PNAパターンやEUパターンに代表されるテレコ
ネクションパターン（Wallace and Guztler, 1981）
や、亜熱帯ジェット気流に捕捉されて半球規模の拡がりを持つ東西方向の波列パターン（Branstator and Teng, 2017）などで特徴づけられる。一方、北緯35度付近における雲量の季節内変動についての我々の解析（2017年度秋季大会,
C401）から、上層雲量の極大域は気圧の峰の西側に存在し、中層雲量の極大域は気圧の谷付近に存在することが明らかになった。また、この両者の位相関係は統計的に有意で、経度にほぼ依存せず存在する。一方、ユーラシア大陸東端では、東経90度付近で定在波の谷が深まるときに、東経90120度の経度域で同時に上層・中層雲量が極大となる特徴的な雲量の季節内変動が存在することも示された。
ここでは、解析領域を北緯25-40度と南北に拡張し、北緯35度付近で得られた上記の雲量変動と高度場変動との関係が、より広い緯度領域でも存在するか否かについて調査した。
2. 使用データ
International Satellite Cloud Climatology
Project（ISCCP）によるGridded Cloud Project
Revised Algorithm（Rossow and Schiffer, 1999）
お よ び European Centre for Medium-Range
Weather Forecasts に よ る 再 解 析 デ ー タ ERAInterim（Dee et al., 2011）を使用して、1984年
から2008年の期間について、周期が15-30日の季節内変動を解析した。

3. 解析結果
ここでは、同時相関解析によって得られた、北
緯25度から北緯40度までの緯度域での、500 hPa
等圧面高度（Φ500）とERA上層雲量（HCC）・
ERA中層雲量（MCC）との東西位相関係、および、
その緯度依存性について記述する。
3.1 東西位相構造の緯度依存性
まず、HCC極大域の西側にΦ500のトラフが、HCC極大域の東側にΦ500のリッジが存在するという位相関係は、ほぼ全ての経度で成立していた。
ただし、北緯35度より低（高）緯度側では、HCC
極大域とその西側（東側）のトラフ（リッジ）との位相関係が統計的により有意であった。
一方、MCCの極大域は、北緯35-40度ではΦ500のトラフ付近に位置するのに対して、北緯25-30度ではMCC極大域の西側にΦ500のトラフが存在する。それぞれの緯度帯におけるこの位相関係は、後述する極東域を除いた全ての経度域で存在する。
3.2 極東域における特徴的な位相構造
ユーラシア大陸東端では、雲量とΦ500との間に特徴的な東西位相構造が存在し、東経90度付近
でΦ500のトラフが深まるとき、東経90-120度付
近の領域のHCC(図a)とMCC(図b)は同時に極大となる。この位相関係は、HCCでは北緯30-40度の緯度域で、MCCでは北緯30-35度の緯度域に存在するが、北緯35度で最も顕著となる。同様の位相構造は、ユーラシア大陸東端ほど顕著ではないが、北米大陸東岸でも存在する。

（a）

（b）

図: 120E, 35N(×印)における Φ500 を基準とした, Φ500（等値線）および上層雲量(a)・中層雲量(b)との同時相関係数（（陰影）. 等値線間隔は 0.1 であり, 正値を実線, 負値を破線で示す. 上層雲量（・中層雲量との同時相関係数が 0.2 以上の領域を淡く, 0.342 以上の領域を濃く影を付けた. 濃い陰影領域の相関係数
は危険率 5%で有意.

― 47 ―

A106

暖流からの潜熱/顕熱供給に対する日本列島に沿って北進する爆弾低気圧の応答＊

平田英隆 1，川村隆一 2，野中正見 3，坪木和久１(1:名大・宇地研, 2:九大院・理, 3:JAMSTEC)

1．はじめに日本列島の南岸および東岸では、爆弾低気圧の基準（Sanders and Gyakum 1980）を満たす温帯低気圧の急発達がしばしば生じる（e.g., Yoshida andAsuma 2004）。その地域における低気圧の急発達において、黒潮/黒潮続流域からの水蒸気/顕熱供給が、
cold conveyor belt（CCB）と後屈前線近傍の潜熱加熱との間のポジティブフィードバック（CCB-LH フィ
ードバック過程）を通して、重要な働きをすることが近年の研究（Hirata et al. 2015; 2016; 2018）によって、明らかとなってきた。
Hirata et al.（2015; 2016; 2018）は、日本南岸
通過後、黒潮続流に沿って東進する事例に焦点を当てたが、日本列島に沿って北進する事例が発生することもある（e.g., Gyakum et al. 1992）。北進する
低気圧は東北地方や北海道の気象災害の発現と関連するため、その発達や移動に関わるプロセスを適切に理解することは重要である。しかしながら、暖流域からの水蒸気/顕熱供給がそのような低気圧へ及ぼす影響については、未だ解明されていない問題である。そこで、本研究は 2009 年 1 月上旬に急発達を伴って日本列島東岸を北進した爆弾低気圧（http://fujin.geo.kyushu-u.ac.jp/meteorol_bomb/view/detail.php?id=2009-01-09-09 参照）について雲解像数値シミュレーションを行い、上述の課題に取り組んだ。

2．数値シミュレーションの設定

低気圧のシミュレーションには、cloud resolving
storm simulator（Tsuboki 2008）を用いた。計算領
域は 115°E-160°E，18°N-53.2°N、水平解像度は緯度
0.05°×経度 0.05°、鉛直層数は 57 層、モデルトップの高度は 22,800 m に設定した。大気の初期値・境界値には CFSR（Saha et al. 2014）、海面水温には
JCOPE2（Miyazawa et al. 2009）を使用した。積分
期間は 2009 年 1 月 9 日 00UTC から 10 日 06UTC とした。コントロール実験（CNTL）に加えて、暖流の効果を評価するために、暖流域周辺からの潜熱/顕熱フラックスを除く感度実験（No latent/sensible heat
flux:NLSH）も実施した。

3．結果と考察

低気圧中心気圧の時間発展について気象庁メソ客観解析データ（MD）と CNTL を比較すると、両者が非常によく一致していることがわかる（図 1a）。他方で、
NLSH では、9 日 12 UTC 以降の中心気圧の急激な降下が 生 じ て い な い （ 図 1a ）。 低 気 圧 の 最 大 発 達 率（Yoshiike and Kawamura 2009）は、MD、CNTL、NLSH
において、3.4、3.3、2.0 (hPa/h) であった。CNTL は
低気圧の急発達を高い精度で再現しているが、NLSH
はそれをシミュレートできていない。
次に、低気圧経路に注目する（図 1b）。MD において見られる日本列島東岸に沿った低気圧の北進を、
CNTL は概ね再現している。興味深いことに、MD および CNTL の経路に対して、NLSH の経路は時間経過と共に次第に東方向へとずれる。その結果、NLSH の低気圧は、日本列島から遠ざかる方向へ移動する。
暖流からの水蒸気/顕熱供給が低気圧の発達と経路へ及ぼす影響について理解するために、低気圧中
心周辺の潜熱加熱率と地表付近の水平風について調査した。CNTL では、低気圧中心近傍の後屈前線西端
で活発に潜熱が解放されている（図 2a）。加えて、CCBに対応する低気圧中心北側の東風が強まっている（図 2a）。一方、NLSH では、後屈前線付近の加熱やCCB の発達が抑制されている（図 2b）。これらの結果
から、CNTL では、CCB-LH フィードバック過程が働くことで、後屈前線西端における潜熱加熱とそれに伴う地表気圧低下が促進されたと考えられる。故に、
NLSH と比べて CNTL では、低気圧中心が相対的に西方で現れ、経路が日本列島により接近したと思われる。
本研究によって、暖流からの潜熱/顕熱供給が、CCBLH フィードバック過程を介して、日本列島に沿って北進する低気圧の急発達のみならず移動にも大きく影響する可能性が示された。
重要文献 Hirata et al. (2018), Mon. Wea. Rev., 146,
417-433, DOI: 10.1175/MWR-D-17-0063.1
謝辞 本研究は JSPS 科研費 17J04041、16H01846 の助成を受けた。本研究の数値シミュレーションは JAMSTEC 地球シミュレータ（ES）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」の一環として実施した。



図 1.(a)MD，CNTL、NLSH における低気圧中心気圧（＋：MD、〇:CNTL、●:NLSH）および NLSH と CNTL との間の中心気圧の差（陰影）の時間変化。
（b）＋、〇、●が記された線は、それぞれ MD，CNTL、NLSH における低気圧経路である。

図 2.(a)CNTL と(b)NLSH における 9 日 18UTC の地上から 100
hPa まで鉛直積算した水蒸気の凝結に起因する潜熱加熱率（陰影，W/m2），海面更正気圧（等値線，hPa），風速 18 m/s
以上の 10 m 高度の水平風（ベクトル、m/s）の水平分布。

― 48 ―

A107

MJO ʂΛ৷ʘइ೺ɠԟୱઘ൘ʂ‫ۼ‬शʘ‫ۼ‬঒ɿิɜʟϳׄ∗‫ܯ‬ஆࢣՈ (ୱ֣Ӂ‫ؾ‬੒Ӂ/JAMSTEC), ࣞзຈλ (JAMSTEC)

1 ʃɬʕɿ

ଟ୞ɻɖʞ, ɧʂʜɚɾ‫ځ‬ʝʠɳՃԝɿ੒঒ߏຶʂ੒

‫ܯ‬ஆƉࣞз (2016) ɻߟɫɳ૳ʞ, MJO ɠʫ˺ːใ
ɻ਻ກӑ౎ɾΛ৷ɿɖʟɼɡɿʃ, ඕ࠸௑Ԧɿɞɘɺ,ౝɠ౎१ɫɺɘʟɧɼʃ, ං‫ࣘݍ‬ʖ࡚์ɾગ٪ɻɖʟ
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2 MJO ɼ‫ۼ‬शɼʂԟ‫ؙ‬ʃɬʕɿ, MJO ʂΛ৷ɼ, ୱ֣ɻʂ௟‫ۼ‬शຟ, ‫ۼ‬श೎୞ɼʂԟ‫ؙ‬ʦ૛ʍɳ. MJO ʂΛ৷ʃ, Wheeler andHendon (2004) ɿɫɳɠɷɺ஦଑ɫɳ. ‫ۼ‬शຟɼঀ঒
ऍɼɫɺʃՉ࣐૊ʂઘࣘԘਗˎƟˆʦๆɘɳ. ѽॾՃԝʃ 1979/80 ௰ɟʝ 2015/16 ௰ʂ 12∼2 ُɻɖʟ. ٌїʦय 1 ɿߟɭ. MJO ʃɞɞʔʁΛ৷ 1, 2, ..., 8, 1,

य 1: MJO ʂүΛ৷ɿɞɥʟୱ֣ɻʂച‫ה‬௟‫ۼ‬शຟ (঍ʠভ) ɼ௟‫ۼ‬शຟ 1 mm(ϳ), 30 mm(‫ )ܒ‬Ιࣘʂ‫ۼ‬शߏຶʂ౎१೎୞ (൹). ౎१೎୞ʃ 1 ௟ɖɳʞʂખɻߟɭ.

... ʂʜɚɿछ۱ɫ, ʆɼɸʂΛ৷ɿɼɽʒʟߗԝʃॅ
௟ଟ୞ɻɖʟ. ௟‫ۼ‬शຟʃ, Λ৷ɠ 3, 4(ʫ˺ːใɻ਻
ກӑஓɠӑ౎ɾΛ৷) ʂɼɡɿਪɣ, Λ৷ 7, 8(ਫചใɻ਻ກӑஓɠӑ౎ɾΛ৷) ʂɼɡɿࢢɾɣɾɷɺɘɺ,ຑࠋʂԝɿʃ 3 ఝଟ୞ʂܴɠɖʟɧɼɠഇɟʟ. ɱʠɿ౛ɘ‫ۼ‬श௟ॅʖܴɠɖʞ, Λ৷ 3∼5 ʂՃԝɿʃ, ஦ɿ௟‫ۼ‬शຟ 30 mm Ιࣘʂߏຶʂ౎१೎୞ɠਪɘ. ɧʠʝʂٌїʃ, ʫ˺ːใɻ਻ກӑ౎ɾΛ৷ɻʃ, ඕ࠸௑ԦɻଊՉ΄ӑஓɠӑ౎ɻɖʟɼɫɳ‫ܯ‬ஆƉࣞз (2016)ʂٌїɼय़‫܄‬ଯɻɖʟ. ௟‫ۼ‬शຟ 1 mm Ιࣘʂ‫ۼ‬शߏຶʂ౎१೎୞ʂ‫׎‬੒ɿ਻ɫɺ, 30 mm Ιࣘʂߏຶʂ‫׎‬य 2: MJO ʂүΛ৷ɿɞɥʟୱ֣ɻʂ݂੒ঀ঒ऍ 1 cm(ష੒ʂʏɚɠઢʠɺɘʟ. ɧʠʃ, ʫ˺ːใɻ਻ກӑஓɘϳ)ƅ10 cm(௼ɘϳ), 20 cm(‫ )ܒ‬Ιࣘʂঀ঒ߏຶʂ౎१೎୞.

ɠӑ౎ɿɾɷɺɘʟՃԝʂɚɵ, ‫ڤ‬ౝʂʏɚɠֲɘ‫ۼ‬

4 MJO ʂइ೺ɼ‫ۼ‬शɼʂԟ‫ؙ‬शɠਪɘɧɼʦߟɫɺɘʟ. ‫ٵ‬χʃ‫ܞ‬ʂɼɧʡ೑෗ɻ
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‫ۼ‬शɼʂԟ‫ؙ‬ʦ૛ʍɳ (यʃࢽ๿). इ೺ɠ 2.5σ ଟ୞

3 MJO ɼঀ঒ɼʂԟ‫ؙ‬ʜʞʖࢡɩɘɼɡɿʃ, MJO ʂΛ৷ɿ਻Ыɫɺ‫ۼ‬शߘɿ, MJO ʂΛ৷ɼ, ୱ֣ɻʂঀ঒ɼʂԟ‫ؙ‬ʦ૛ʍ
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ʟ. ɫɟɫ, इ೺ɠ 2.5σ ʦ૝ɜʟɼ, ‫ۼ‬शຟʘ‫ۼ‬श೎୞ɠփ‫ل‬ɿਊюɭʟ. ɧʂɳʕ, MJO Λ৷‫׸‬ԝɻʂΛટɼ‫ۼ‬श஦ड़ɼʂԟ‫ؙ‬ɠλ଑ɻɖʟɼɘɚঽଚʂʖɼ
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юɿɸɾɠʟя௾ड़ɠɖʟ.

― 49 ―

B101

那須における短時間大雪の統計解析‒
荒木健太郎（気象庁気象研究所）‒
1. はじめに線を伴う低気圧が関東平野に近い海上などを発2017 年 3 月 27 日に本州南岸を通過する低気圧に伴い那須で大雪 達しながら通過しており，日最大降雪深を観測しが起こり，表層雪崩が発生した．荒木(2018)による事例解析の結果， た時刻付近で閉塞過程に入っていた．いずれの事
本事例では低気圧接近に伴い，湿潤な北～東風の強まりとともに那 例でも那須はこの低気圧の北西象限にあたる．閉
須岳で形成された地形性上昇流が過冷却の水雲を下層で発生させて 塞過程の低気圧の北西象限では上空で生成セルいた．この下層雲と低気圧に伴う雲からの降雪が，Seeder-Feeder が発生し，特に降雪が強まることがある（Kocin．仮にこれらの事例でも那メカニズムを通して那須岳北～東斜面で降雪を強化し，局地的な短 and Uccellini, 2004）
時間大雪をもたらしていたことがわかった．これを踏まえ，本研究 須雪崩事例のように Seeder-Feeder メカニズム
では那須雪崩事例の特異性を把握し，那須大雪時の降雪・気象場の が働いているのであれば，下層の水蒸気供給によ特性を理解することを目的に，地上観測や再解析データ等を用いた る Feeder Cloud の生成に加え，閉塞過程の低気圧中心が那須の南東に 位置し，上空に十分 な統計解析を行った．
Seeder Cloud が存在することが那須での短時間
2. 極値統計解析
本研究では，アメダス那須高原の毎時の積雪深観測データのある の大雪に重要である可能性がある．
1989 年 11 月～2017 年 4 月を対象に統計解析を行う．まず，この期間のアメダス那須高原における日降雪深が 1cm 以上の事例（1,665例）を抽出して極値統計解析を行った．日降雪深は 1～24 時の毎時の降雪深の合計とし，閾値統計である Hazen plot を採用した．日降
雪深 1cm 以上の降雪日に対して再現期間を求め，これを那須での寒候年平均降雪日数（約 59 日）で割り，那須雪崩事例が何シーズンに
1 度の規模の大雪であるかを調べた（第 1 図）．
その結果，那須雪崩事例の再現期間は約 3 寒候年であり，3 シーズ
ンに 1 度程度は起こる大雪だった．一方，3 月の事例のみを対象とす
ると，那須雪崩事例の日降雪深は 3 月では最も大きく，再現期間は
約 19 年だった．春の大雪としては稀な事例だったといえる．

3. 気圧配置パターン毎の環境場

第 1 図 アメダス那須高原・日降雪深の再現期間曲
線．
（a）日降雪深 1cm 以上の全事例，（b）3 月のみ．

次に，アメダス那須高原での日降雪深が 10cm 以上の 226 事例に
第 1 表 1989 年 11 月～2017 年 4 月のアメダス那
ついて，降雪特性と気象場の統計解析を行った．事例毎に気圧配置 須高原で，日降雪深 10cm 以上の事例について分類
した気圧配置パターン．
パターンを地上天気図で分類すると，
冬型（WIN）が 142 事例（63％），
前線を伴う南岸低気圧（SCC）が 57 事例（25％），那須雪崩事例のように前線を伴わない低気圧が 11 事例（5％）だった（第 1 表）．
パターン毎にアメダス那須高原での地上観測の特性を調べると，各事例の日最大降雪深を観測した時刻では WIN では西北西～北西の風，SCC と SCCNF では北北西～北北東の風が卓越するという違いが見られた（図略）．しかし，日最大降雪深や日降雪深などにはパターン間の有意な差は見られなかった．
また，事例毎の日最大降雪深を観測した時刻に最も近い時刻の気象庁 55 年長期再解析（JRA-55，Kobayashi et al., 2015）データを用い，気象場の特徴を調査した．SCC と SCCNF の平均場では，上空の気圧の谷の位置や低気圧の強さにやや違いが見られたが，同じような環境場だった．那須周辺の 850hPa の気温と水蒸気フラック
ス量を比較したところ，WIN については－5℃以下のものがほとん
どで，SCC と SCCNF はそれより高温の事例が多かった（図略）．一方，水蒸気フラックス量は SCC では 3 事例が飛び抜けて大きな値だ
ったが，その他はどのパターンでも大差はなかった．

4. 那須における短時間大雪時の環境場

那須における短時間での大雪について考えるため，各事例での降雪深 1cm 以上の時間の総和を日降雪時間とし，日降雪深との関係を調べた（第 2 図）
．その結果，どのパターンでも基本的には日降雪時
間が長いほど日降雪深も大きかったが，SCC と SCCNF では日降雪時間が短くても日降雪深の大きい事例が見られた．この特徴は 2014
年 2 月 15 日が顕著であり，他には 2001 年 1 月 8 日，1992 年 2 月 1
日，2010 年 4 月 17 日，そして那須雪崩事例がこれにあたる．
これらの事例の地上天気図を比較したところ，5 事例中 4 事例で前― 50 ―

第 2 図 気圧配置パターン毎の日降雪深と日降雪
時間の関係．

謝 辞  本 研 究 は 文 科 省 科 研 費 「 17K18453 」「17K14394」により実施したものです．
参考文献
荒木健太郎, 2018: 低気圧に伴う那須大雪時の表
層雪崩発生に関わる降雪特性. 雪氷, 印刷中.

B102
DSJRA-55 を用いた冬季日本海上の渦状擾乱の長期変動の解析*渡邉俊一 1,2,3・新野宏 3（1: 気象業務支援センター 2: 気象研究所 3: 東大大気海洋研究所）
１．はじめに冬季の日本海上では様々なメソスケールの渦状擾乱が観測される。このような渦状擾乱に対して、数多くの事例研究によってその発生・発達メカニズムが調べられてきた（e.g. Nagata 1993, Fu et al. 2004,
Watanabe and Niino 2014）。一方、このような渦状擾
乱は空間スケールが小さいため、従来の再解析デー
タから抽出するのは難しく、その長期的な変動は明らかにされていない。近年、気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)を高解像度の領域モデルによりダウンスケ
ー リ ン グ し た JRA-55 領 域 ダ ウ ン ス ケ ー リ ン グ(DSJRA-55)データセットが整備された(Kayaba 2016)。
そこで本研究では、DS-JRA55 データセットから客
観的追跡手法を用いて渦状擾乱を抽出し、その長期変動を調べた。

海面気圧には北極とシベリアに有意な正の相関が見られ、日本付近など中緯度に負の相関が見られる。
このパターンは負の北極振動のパターンと類似しており、北極振動指数と渦状擾乱の発生数には有意な負の相関が見られた（図 2）。500hPa ジオポテンシャ
ル高度には北極からシベリア西部に正の相関が見られ、日本付近・北米・ヨーロッパに負の相関が見られる。これらの構造は日本付近に寒気が流入しやすい構造に対応しており、このような大規模場の構造と渦状擾乱の発生の関連が明らかになった。
謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP17K14390 の助成を受けたものである。また、DSJRA-55 のデータは気象庁
が作成したものを DIAS を経て入手した。

２．データと手法
DSJRA-55 は JRA-55 を気象庁現業メソ数値予報モ
デル(MSM)によりダウンスケーリングして作成されている。6 時間ごとの JRA-55 を初期値として 15km
解像度 MSM で 12 時間積分を行い、その 3 時間目以降のデータを初期値、側面境界条件として 5km 解像
度 MSM で 9 時間積分を行って、その 3~9 時間予報
値をプロダクトとしている。そのため、6 時間ごとに初期値の異なるダウンスケーリングとなっている。
渦状擾乱の抽出には、Watanabe et al. (2016)の渦状擾乱の追跡手法を用いた。渦状擾乱の抽出を行った
期間は、1958 年 11 月から 2012 年 3 月までの 54 年
間の冬季（11 月～3 月）である。
３．結果
図 1 に渦状擾乱の分布密度を示す。渦状擾乱は日本海北西部から山陰・北陸地方にかけての領域と北海道西方の領域に集中している。この結果は気象庁
メソ解析を用いて行った解析結果とも整合的である(Watanabe et al. 2016)。しかし、メソ解析の結果に比べると、日本海北西部で発生した渦状擾乱が山陰・北陸地方まで到達する割合が低い。この原因として、
DS-JRA55 では解像度 5km モデルの積分時間が最大で 12 時間であるため、渦状擾乱が十分に発達しきっていないことが考えられる。
図 2 に 1 冬季あたりの渦状擾乱の発生個数の年々変動を示す。平均の発生個数は 63.2 個で年々変動が大きい。長期的な変化をみると、1989 年以降渦状擾
乱の発生数が減少している。1959-1988 年の平均発生数は 67.8 個、1989-2012 年の平均発生数は 60.0 個
であり、有意水準 5%で減少している。この変化はWalsh et al. (1996)にあるような極域の海面気圧の変化と対応していると考えられる。
次に渦状擾乱の発生頻度と大規模場との関係を調べた。図 3 に渦状擾乱の発生数と冬季平均の海面気圧、500hPa ジオポテンシャル高度との相関を示す。

図 1 渦状擾乱の 1 冬季当たりの分布密度（個）

図 2 渦状擾乱の発生個数（黒）と冬季平均北極振動指数（灰）。細線が年々変動、太線は 5 年移動平均。

図 3 渦状擾乱の発生数との相関係数。有意水準 5%の領域のみシェード。コンターは有意水準 1% 。(a) 海面気圧、(b) 500hPa ジオポテンシャル高度― 51 ―

B103

長白山系による JPCZ 発生環境場の形成と日本海側の降水分布＊

篠田裕太 (九大・理), 川村隆一, 川野哲也 (九大院・理), 清水宏幸 (気象庁)

1. はじめに
日本海沿岸部に豪雪災害をもたらす気象現象として日本海寒帯気団収束帯 (JPCZ: Japan Sea polar
air mass convergence zone) (Asai,1988) が知られている。JPCZ の発生には朝鮮半島北方の長白山系による障壁効果が大きな役割を持つことが分かっている (Nagata, 1986; 1991)。さらに、過去の山
岳標高改変実験では、もし長白山系がなければ日本
海沿岸部の冬季降水量が現実よりも量的に多くなることが示された (Shimizu et al., 2017)。しかしながら、JPCZ の発生環境場は複雑であり、JPCZの発生や発達がどのように日本海側沿岸部の降水に影響を与えるのか必ずしも明らかではない。
そこで、本研究の目的は、① JPCZ の形成を促す
総観場の特徴から JPCZ をタイプ分けし、その形成機構の違いを明らかにすること、② タイプ別に
JPCZ が日本海沿岸部の降水にどのように影響するかを評価することである。
2. モデル設定および解析手法
2.1 モデル設定
 本研究では、領域気象モデル WRF ver.3.5.1 を用いた。計算領域の水平解像度は 10 km とし、初期値・境界値の作成には NCEP FNL および NOAAOISST を用いた。初期時刻を 11 月 23 日 00 時とし、 47 日間の時間積分を 2000 年から 2014 年まで、各年で計算を行った。また、長白山系の障壁効
果を除去するため、山岳標高改変実験を行い、指定した領域全ての標高を 0 m にして実験を行った(詳細は Shimizu et al., 2017 参照)。
2.2 使用した物理量および解析手法◆JPCZ の抽出方法
 JPCZ 領域で平均した 925hPa 水平風収束の 12
時間平均値を計算し、変動の標準偏差 (σ) が 2 倍
以上の 30 事例を典型的な JPCZ 発生事例として定義した。ここで 2 σ 以上の水平収束が次の 12
時間値も続く場合は一事例とみなし、最も収束の強い 12 時間平均値を代表値とした。
◆季節風と低気圧性循環の強弱の指標
 日本海における北西季節風強度の指標として、ソウル－札幌間の海面気圧差を計算し、気候値からの偏差を計算した。また、低気圧性循環の指標として、
日本海上の特定領域で平均した 925 hPa の相対渦度を計算し、その気候値からの偏差を計算した。
3. 結果と考察
3.1 JPCZ の分類とその特徴
北西季節風の指標から典型的な JPCZ 全 30 事
例を 2 種類に大別した。具体的には、強い季節風時の Type1 と弱い時の Type2 である。さらに、低気圧性循環の指標から Type1 を日本海での低気圧性循環が強い Type1B と相対的に弱い Type1A に分類した。
12 時間平均値のコンポジット解析から、Type1
は西高東低の気圧配置がみられ、海面更正気圧の気候値からの偏差をみると、 Type1A で日本東海上に、
Type1B で北海道西方にそれぞれ低圧部がみられた。
両タイプ共に、対流圏下層での低相当温位の空気の流入と海面からの熱・水蒸気供給によって対流不安
定が北陸地方沿岸海域で強化されていた。この傾向
は Type1B で最も顕著であった。また、12 時間積算
降水量の分布から Type1B が北陸地方に最も多量の降水をもたらしていた。

一方、Type2 では日本海低気圧に伴う低圧部が形成されていた。海面潜熱フラックスは Type1 よりも減少しており、 JPCZ システム内への水蒸気供
給には日本海上の低気圧の移動・発達に伴う西－南
西からの暖湿気流の寄与が示唆される。Type2 では
日本海沿岸部での降水量は少なかった。
3.2 JPCZ が日本海側沿岸部の降水量に与える影響
 図 1 は抽出した JPCZ の全 30 事例について、再現実験 (CTL) と山岳標高改変実験 (MOD) によって得られた降水量と鉛直積算水蒸気フラックスの分布図である。 MOD run － CTL run の結果から
長白山系を除去し JPCZ が極端に弱化すると、日本海側沿岸部の降水量は増加することが分かった。
また、この傾向は Type1B で最も顕著であった。
JPCZ システム内への水蒸気収束が消失した結果、日本海からの水蒸気が沿岸地域に多量に流入したことが原因と考えられる。また、長白山系の除去により日本海上での対流不安定の解消が抑制されるため、その状況下で湿潤空気が山岳斜面で強制上昇することによって沿岸部の降水がより強まったことも示唆される。
4. まとめと今後の課題
 長白山系を除去し JPCZ がほぼ消失すると、日本海側沿岸部の降水量は増加することが分かった。
また、その傾向には JPCZ の発生環境場の違いに応じたタイプ別の特徴がみられた。しかしながら、各タイプの事例数には偏りがあることから、今後は計算期間を延ばし、事例数を確保することに加えてJPCZ の有無による短時間降水量へのインパクトを調査する予定である。また、日本海上での水蒸気輸送のより詳細な検証のため水収支解析を行う必要がある。

図 1. 抽出された JPCZ  
全 30 事例の 12 時間積
算降水量と鉛直積算水蒸気フラックスのコンポジット図。陰影が 12 時間
積算降水量、ベクトルが鉛直積算水蒸気フラックスを示している。(a)再現
実験、(b)山岳標高改変実
験、(c) (a) と (b) の差。

参考文献

Asai, T., Tenki, 35, 151-161, 1988.
Nagata, M., Journal of the Meteorological Societyof Japan, 64, 841-855, 1986.
Nagata, M., Journal of the Meteorological Societyof Japan, 69, 419-428, 1991.
Shimizu, H., Kawamura, R., and Kawano, T.,
Advances in Meteorology, 2017, Article
ID 6216032, 2017.

― 52 ―

B104
日本海を通過する寒冷前線の多重構造とその形成メカニズム＊平沢雅弘（北海道大学環境科学院）川島正行（低温科学研究所）
１． はじめにたのは朝鮮半島を海にした実験である。この実験

寒冷前線の通過は地上での急激な風向の変化と、では、寒冷前線は日本海上を通過中、前線強化に

気温降下により特徴づけられる。このような特徴

より 1 本の強い寒冷前線となった（図１下）。まを複数持っている寒冷前線は多重寒冷前線と呼ばた、再現実験において寒冷前線が日本海上を通過れており、合体時に降水や水平シアの強化を伴うし始めた 27 日 0200LT の相当温位の水平移流をため、その構造や形成メカニズムを理解すること見ると、朝鮮半島の東側で寒気移流となっていたは重要である。冬季の日本海上では、多くの寒冷（図２上）。つまり、寒冷前線通過時の暖気側では、前線が通過するため、この海域でも多重寒冷前線

朝鮮半島上で冷やされた空気塊が、南西風によりが発生する可能性はある。しかし、これまでの研

日本海上へ運ばれている。その結果 1 本の強い寒究としては寒冷前線通過後の日本海寒帯気団収束

冷前線ではなく、複数の弱い前線が存在するよう帯（JPCZ）についてのものが多い。

になったと考えられる。よって今回の事例では、

本研究では、日本海上で観測された多重構造を持つ寒冷前線の事例について、非静力学領域気象朝鮮半島が多重寒冷前線発生に対する主要因であったと考えられる。

モデル WRF を用いて再現実験を行い、風上の地形に対する感度実験を行った。寒冷前線の多重構
造とその発生メカニズムについて風上地形による影響という観点から研究した。
２． 研究手法
対象とした寒冷前線は、平成 27 年 1 月 27 日に
日本海を南東方向に進行していたものである。レーダー・アメダス解析雨量の降水強度では、日本列島に接近する寒冷前線の多重構造に伴う 2 本の降水帯、地上観測点では風向、気温の 2 段階の変

図１：WRF による降水強度（mm/h）(左)と相当温位(K)の鉛化が観測された。この事例について、風上地形で直断面図（右）ある、チャンパイ山脈と朝鮮半島の地形を改変す

右：地上気圧（hPa）等値線、風（m/s）ベクトル

ることで実験を行った。

左：先行する寒冷前線の進行速度に相対的な風速（m/s）等値

数値実験には WRF-ARW Version3.7.1 を用い線（太線 0m/s、細:正、破線：負、3m/s 間隔）

た。D1、D2、D3（格子間隔がそれぞれ、18km、（上）再現実験 （下）朝鮮半島を海とした実験

6km、2km）の領域を使い、双方向ネスティングを用いて計算を行った。鉛直方向の層数は 51 層
で、モデル上端は 50hPa とした。雲微物理スキー
ムには Thompson(2008)、境界層スキームにはMellor-Yamada-Janjic(Janjic2002)を用いた。また、領域 D1、D2 については Kain-Fritsch(2004)の積雲パラメタリゼーションを用いた。
３． 結果
寒冷前線の多重構造に特に明瞭な変化が見られ

図２：相当温位の水平移流（10－3Ks-1）と風（m/s）ベクトル（上）再現実験（下）朝鮮半島を海にした実験― 53 ―

B105

局地的降水の発生に適した大気場のアンサンブル実験に基づく解析*1

横田祥, 1,2 瀬古弘, 1 南雲信宏, 3,1 山内洋, 1 工藤玲, 1 酒井哲, 1 小司禎教, 1 川畑拓矢, 4,1 幾田泰酵, 5 新野宏
1（ 気象研, 2 海洋研究開発機構, 3 気象庁観測部計画課, 4 気象庁予報部数値予報課, 5 東京大学大気海洋研）
1. はじめに
局地的降水の発生に適した大気場を客観的に明らかにするには，大気場の初期値がわずかに異なる多メン
バーのアンサンブル実験によって局地的降水を再現し，それを用いて降水と大気場の関係を統計的に解析することが有効と考えられる．[1]は，2016 年 8 月 4 日につくば市で発生した局地的降水事例を対象にこの解析を試みたが，すでに降水が発生している時刻での解析であったため，得られた関係が降水の原因なのか結果なのかが明らかでなかった．そこで本研究では，水蒸気
データの同化によって各アンサンブルメンバーの大気場の初期値の再現精度を高め，その実験結果を用いて，降水と「降水発生前の大気場」の関係を調査する．
2. 実験の概要
水平解像度15，5，
1kmの3重ネストしたNHM-LETKF[2]を用いて，[1]と同様の実験設定で観測を同化し，8
月 4 日 1430JST の解析値（水平解像度 1km）を 300 メンバー作成した．ただし，水平解像度 1km の LETKF
では，[1]で同化された観測の他，GNSS 観測網による可降水量と気象研究所の水蒸気ライダーによる水蒸気
混合比の観測も同化した．
そして，1430JST の解析値（とその平均）を初期値とする 301 メンバーのアンサンブ
ル実験を 1500JST まで行い，発生した降水と 1430JSTの大気場との相関を調査した．
3. 結果再現された 1450–1451JST の降水量の水平分布を図 1に示す．GNSS と水蒸気ライダーによる観測を同化しない実験と比べると，降水の発生が 10 分程度早くなり，
この時刻の降水強度の最大値はよりレーダー観測に近づいていた（図略）．この 1450–1451JST の降水量と初期時刻 1430JST（降水発生前）の発散，渦度，鉛直流，温位，水蒸気混合比との相関を図 2 に示す．この結果から，特に下層 1km 以下で水蒸気混合比が大きいこと，
上昇流が強いこと，収束が強いこと，渦度が大きいことが局地的降水の発生の原因として重要であり，より上空の物理量は相対的に重要でないことが示唆される．
4. まとめと今後の予定
アンサンブル実験に基づく解析により，局地的降水の発生にとって，下層 1km 以下の水蒸気や上昇流が特に重要であることが確認できた．今後は，この下層の大気場が降水を強めるプロセスを，アンサンブル実験の結果を用いて詳細に理解することを目指す．

図 1 1450–1451JST の降水量（シェード，mm hr–1）と地上
20m 水平風（矢印，m s–1）のアンサンブル平均の水平分布．

図 2 図 1 矩形領域で水平平均した 1430JST の発散（黒細線，s–1），渦度（灰細線，s–1），鉛直流（黒太線，m s–1）
，温位
（灰太線，K），水蒸気混合比（黒点線，g kg–1）の，1450–1451JSTの降水量（領域最大値，mm hr–1）に対する相関の鉛直分布．
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」（課題 ID: hp160229, hp170246），及び JSPS 科
研費 JP16K17804，JP17H00852 より支援を受けました．
参考文献[1] 横田ほか, 2017: 2017 年度気象学会秋季大会予稿集, P217.
[2] Kunii, 2014: Wea. Forecasting, 29, 1093–1105.

― 54 ―

B106

夏季の近畿地方に発生する線状降水システムの形成メカニズム*閔庚夕1)・坪木和久1)・吉田真由美1)2)・諸田雪江1)2)・金田幸恵1)
1:名古屋大学宇宙地球環境研究所､2:国立研究開発機構情報通信研究機構
1. はじめに線状降水システムは、楕円または線状の形態を取るメソ
スケール対流システムで、ほぼ同じ場所に数時間停滞し、大雨をもたらすことがある。夏季の近畿地方ではこのような線状降水システムがしばしば発生する。これまでの研究からその形成にはさまざまな要因が関係することが指摘されており、その形成メカニズムには未解明な点が多い。花房[1]は大阪平野周りの地形、下層の収束、寒気が線状降水システムの形成に重要であることを指摘した。淡路島が線状降水システムのトリガーになる[2]可能性もある。石原と寶[3]は紀伊水道から吹き込んだ温暖湿潤な空気が線状降水システムの形成に重要であるとした。
本研究は近畿地方に発生する線状降水システムの形成メ
カニズムを明らかにするため、2015 年 9 月 1 日 19JST から
22JST まで観測された線状降水システムの事例について、観測データ解析と数値予報モデル実験を行った。
2. 事例説明2015 年 9 月 1 日 15JST 頃に大きな降水システムが近畿地方を通過した後、19JST 頃から大阪湾に新しいセルが発生し、北東方向の近畿地方内陸に移動しながら発達した。これが繰り返されて南西から北東に伸びる線状降水システムが形成された。レーダの 5 mm/hr 以上の降水強度でみて、線状降水システムは約 95 km の長さを記録した。線状降水システムが停滞した AMeDAS 能勢(北 34.95 度, 東 135.46度)では 19JST から 21JST まで 59.5 mm の降水量が観測された。同日 21JST の地上天気図を見ると、近畿地方は北側の低気圧と南側の太平洋高気圧の間に位置していた。低気圧に伴う寒冷前線は、近畿地方から離れた九州北部に位置しており、近畿地方は低気圧の暖域にあった。近畿地方の潮岬の高層観測では、900 hPa 以下は湿潤な大気状況で、持ち上げ凝結高度と自由対流高度が低く(965.3 hPa and 926.6
hPa)、対流有効位置エネルギーも 2382 J/kg で、主要な風
向は南西風であった。
3. モデル実験設定
本研究で用いた数値予報モデルは名古屋大学で開発された雲解像モデル、CReSS[4]である。領域は神戸地方気象台(北34.7 度, 東 135.21 度)を中心として水平解像度 1km(1197ⅹ1197), 鉛直 60 層(上端 26 km)とした。初期場は気象庁
MANAL を用いて 2015 年 9 月 1 日 15JST から 2 日 03JST まで
12 時間のシミュレーション(CTL)実験を行った。また、初期値の感度実験のため、CTL 実験より 6 時間前の 1 日 09JST

から実験を行った(EXP_00)。さらに地形効果を調べるために、CTL 実験を基準として、淡路島と六甲山の地形を除く実験をそれぞれ行った(AWAJI_NONE, ROKKO_100M)。
4. 結果
CTL の実験結果を検証するため、気象庁レーダと比べた結果、この線状降水システムはよく再現されたので、CTL の実験結果を用いて形成メカニズムの解析を行った。線状降水システムの南西側には、地上風の西風と南風の収束が形成されていた(図 1(a))。西側の東西鉛直面(図 1(b))では、西側の西風が 19JST 頃に淡路島の西側に到達し、22JST まで続けて吹き込んだことが示された。この西風は浜田(北34.9 度,東 132.07 度)と高松(北 34.32 度,東 134.05 度)のウィンドプロファイラ観測にも見られた。この西風は遠くから吹き込んだと考えられる。一方、南側の南北鉛直面(北33.5-34.5)から、南側では連続的に南南西風が近畿地方まで吹き込んでいたことが分かる。
この風の相当温位の 21JSTの紀伊水道が含む南北直面を見ると、高度 1 km 以下に高い
相当温位(355 K 以上)が存在した(図 1(c))。これによって近畿地方には温暖湿潤な空気が運ばれたと考えられる。
初期値感度実験の EXP_00 実験では、線状降水システムが再現されなかった。この実験では淡路島の西側も南西風が支配的で、収束が形成されていなかった(図 1(d))。西風は到達せず、紀伊水道の相当温位も相対的に低かった(図1(e))。これらのことから本事例の線状降水システムの形成には、西風、南西風及び南西風の高い水蒸気が必要である
ことが示唆される。一方、地形についての AWAJI_NONE とROKKO_100M の実験では線状降水システムに対して大きな変化がなかったことから、地形は本質的でないことが分かる。
5. まとめ本研究の事例では、淡路島の西側に遠方から吹き込んだ
西風と温暖湿潤な南西風の収束によって新しいセルが発生し、形成されたセルは南西風に乗って北東に移動した結果、線状降水システムが形成されたと考えられる。この収束はほぼ同じ場所で数時間持続したために、線状降水システムは停滞し、その地域に大雨がもたらされた。
参考文献[1] 花房真二, 2007, 天気, 54, 974-975.
[2] Higashi, K., et al., 2010, J. Meteor. Soc. Japan, 88, 909-930.
[3] 石原正仁など, 2013, 京都大学防災研究所年報, 56B.
[4] Tsuboki, K., et al., 2002, High Performance Computing,Springer, 243-259.

図 1 2015 年 9 月 1 日 21 時の実験結果。CTL の(a)降水強度と地上風(b)東西鉛直の風(黒:西風, 小麦色:地形)(c)南北鉛
直の相当温位と EXP_00 の(d)東西鉛直の風(e)南北鉛直の相当温位。

― 55 ―

B107
集中豪雨をもたらす線状降水帯の統計解析：
その２ 鉛直シアベクトルと線状降水帯の走向の関係今村淳志 （筑波大学生命環境科学研究科）、加藤輝之（気象庁）、津口裕茂、梶野瑞王（気象研）

１．はじめに向と強い正の相関があることがわかる。また相関係数は時 日本ではしばしば集中豪雨が発生し、重大な災害が起こ

空間的に粗いゾンデデータを用いて停滞性の積乱雲群のることがある。しかし集中豪雨に関する統計的研究は少な

走向と鉛直シアベクトルの関係について調べた先行研究

く、特に集中豪雨時の降水分布の特徴が十分把握できてい（8QXPDDQG7DNHPL の ～ より高く、先行ない。そこで本研究（ 年秋季気象学会 %）では、研究よりも強い相関が得られた。回帰直線の切片は 津口・加藤（）の手法に基づいて抽出した、～～ 度であり、北向き（走向が  度）の走向を持つ線

年の ～ 月に日本域で発生した集中豪雨事例（ 事例）

状降水帯はその角度だけ、鉛直シアベクトルに対して時計の中で、線状降水帯事例（ 時間降水量 PP 以上の領域

回りにずれている。さらに回帰直線の傾きが  より小さいの縦横比が  以上の事例を定義）に該当した  事例をことから、走向が北を向く事例ほど、走向とシアベクトル

用いて、その走向についての気象擾乱別や地域別の出現分のずれは小さくなっている（図 ）。線形理論（$VDL布特徴を示した。今回は、数値モデルの結果を用いて、線）ならば鉛直シアベクトルと平行なロール状対流が生状降水帯の走向と鉛直シアベクトルの関係について報告

じるが、降水セルの移動の影響（.DWR）が加わるこする。

とで、線状降水帯の走向がシアベクトルに比べて反時計回

２．数値モデルと調査方法

りの方向を持つようになると考えられる。

 線状降水帯が形成・維持される大気状態をより正確に見発表では、加藤  が提案した線状降水帯が発生しやいだすため、で水平分解能 NP の気象庁非静力学モデル

すい  条件が満たされるかの調査結果についても示す。

（以降、1+0）を用いて時空間的に密な解析データを作成

象庁  年長期再解析データ -5$ のモデル面データ


表１ 線状降水帯の走向に対する 㻡㻜㻜㼙 高度と 㻤㻡㻜、㻤㻜㻜、
㻣㻜㻜、㻢㻜㻜、㻡㻜㻜㼔㻼㼍 間の鉛直シアベクトルとの相関係数、回帰直線の傾きと切片、回帰直線からのずれにおける標準偏差。

した。1+0 の初期値・境界値としては、 時間毎にある気

水平解像度約 NP を用いた。線状降水帯の再現結果が 

悪いと大気状態が適切に表現されていないと考えられる

相関係数 









ので、再現された線状降水帯の走向の誤差が  度以内か

傾き











つ位置の誤差が NP 以内の事例のうち、地形性降水の 

切片











事例を除いた  事例のみを調査対象とした。

標準偏差 









㻤㻡㻜㼔㻼㼍㻌 㻤㻜㻜㼔㻼㼍㻌 㻣㻜㻜㼔㻼㼍㻌 㻢㻜㻜㼔㻼㼍㻌 㻡㻜㻜㼔㻼㼍㻌

鉛直シアは線状降水帯の上流側で、かつ暖気移流場に当たる地点で調べた。また豪雨発生直前の大気状態を見るた
めに、線状降水帯が最もよく再現された時刻の  時間前の鉛直シアベクトルを調べた。鉛直シアベクトルとしては、
P 高度と上空の気圧面（、、、、K3D）との水平風ベクトル差からその方向を調べた。日本で大雨が発生するときに下層水蒸気場を代表する高度に関する知見（.DWR）から鉛直シアベクトルの下層として P
高度を採用した。
３．結果
 線状降水帯の走向とシアベクトルの相関係数、回帰直線の傾きと切片、回帰直線からのずれの標準偏差を表１に示す。相関係数や標準偏差をみると、線状降水帯の走向は
K3DP 間と K3DP 間の鉛直シアベクトルの方
図１ K3DP のシアベクトルと線状降水帯の走向の散布図。回帰直線を黒実線で示す。

― 56 ―

C101

水蒸気量が多い状況における赤外放射計の特性
大 河 原 望 (気 象 庁 環 境 気 象 )

表１ 可降水量(mm)の階級毎の赤外放射計と IRIS にはじめに

地表面や地球の大気・雲等から放出される長波放射（赤外放射）は，太陽からの短波放射（日射）と共による観測値の差（平均，最大，最小，標準偏差(W/m2)）
およびデータ数．

地球システムにおける放射エネルギー収支を決定する

可降水量(mm)

平均

最大

最小

標準偏差

データ数

重要な要素で，地球温暖化に代表される気候変動を考

WV<40

-5.71

-0.78

㻌 -8.84

1.68

341

40≦WV<45

-5.46

-1.63

-10.44

1.87

555

45≦WV<50

-4.99

-0.25

-10.26

2.52

676

50≦WV

-4.84

-0.91

-7.05

0.96

235

える際に，その正確な監視は極めて重要である．
気象庁を含む各国気象機関では，地表面における放射観測を実施している．近年，気候変動の監視等，高品質でトレーサビリティが確保された観測データの要請が高まっており，世界気象機関（WMO）では国際度
量衡局（BIPM）等との連携に基づいた，放射観測基準の見直しを進めている．この中で，赤外放射観測の新平均：

たな世界準器として，近年開発された赤外積分球放射-5.25計（IRIS: infrared integrating sphere radiometer）[1]の採用を計画しており，これにより度量衡分野とのトレーサ
ビリティが確保され，より正確な観測が実現される見図１ 今回の比較による赤外放射計と IRIS による観測通しである．
これまでの調査により、IRIS による観測値と従来の世界準器（WISG）や実際の観測に使用されている赤外

値の差（右）と，これまでの調査による従来の世界準器（WISG）と IRIS との差（左）．


放射計による観測値との間には，大気中の水蒸気総量に依存した差が存在することが分かっている[2]．しか



結果

し，これまでの調査は，ヨーロッパやアメリカ等，大

これまでの調査により，水蒸気量が 10mm から 25mm

気中の水蒸気量の少ない地域（～25mm）で実施されたの条件では，赤外放射計と IRIS との差は平均-5W/m2

もので，IRIS を世界準器とした新たな観測基準を採用程度であることが報告されている[2]（図１左）．今回のするためには，水蒸気量の多い状況での両測器間の差

比較観測結果では，水蒸気量が非常に多い（可降水量：についても把握する必要がある．今回，水蒸気量が多38.38～52.77mm）条件においても、両測器による観測

い状況において，屋外比較観測により調査を実施した．

値には同程度の差があることが確認された（図１右）
．





屋外比較観測の詳細

今後の課題

両測器間の差の原因としては，赤外放射計のシリコ

場所： オーストラリア・ダーウィン
期間： 2017 年 10 月 16 日～10 月 25 日（10 日間）

ンドームの波長特性による影響が大きいと考えられる．

比較測器：IRIS と赤外放射計 4 台（Eppley 社 PIR:1 台，より詳細な調査により原因を特定し，赤外放射の観測

Kipp&Zonen 社 CG4:1 台，CGR4:2 台）

基準見直しの際には，IRIS に基づく観測基準を正確に

可降水量データ：GPS 可降水量（同一地点レーウィン

赤外放射計に伝達する方法を決定する必要がある．

ゾンデ観測（12UTC の定時観測と 3 回の臨時
参考文献観測）から算出した値で補正して利用）
比較条件：日射および雲による影響を受けない，夜間快晴時の 1 分平均値について，IRIS と赤外放

[1] Gröbner J., 2012, Metrologia, 49, S105-S111.
[2] Gröbner J. and S. Wacker, 2015, WMO IOM Report- No.
120, 13pp.

射計 4 台の平均値とを比較― 57 ―

C102

天空輝度を用いた水蒸気波長のセルフキャリブレーション法の開発*桃 井 裕 広 (東 京 理 科 大 学 ), 工 藤 怜 (気 象 研 究 所 ), 青 木 一 真 (富 山 大 学 ),森 樹 大 , 三 浦 和 彦 ( 東 京 理 科 大 学 )， 小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 )




はじめに

手法の検証

2013 年から 2014 年の観測データを用いて水蒸気波

大気放射は気体による吸収とエアロゾル・雲による散乱・吸収が主な支配要因として挙げられ、時間・空長の F0 を計算したところ、快晴日が多い冬は計算でき

間依存性が強いため、多地点での長期観測を必要としたが、快晴日が少なく、エアロゾルの光学的暑さが大ている。

きい夏は計算できなかった。また、F0 の年平均値を用

SKYNET はスカイラジオメータの国際的な地上観測網で、東アジアを中心に約百箇所で放射観測を実施し

いて可降水量を計算し、GPS 可降水量と比較したとこ
ろ良い一致を示した（図 1）。

ている。スカイラジオメータはオゾンの吸収波長（315nm）とエアロゾルの波長（340, 380, 400, 500, 675, 870,



まとめ

1020 nm）、水蒸気の吸収波長（940 nm）、雲の波長（1225,

スカイラジオメータの水蒸気波長のセルフキャリブ

1627, 2200 nm）について直達光強度と天空輝度を測定

レーション法を開発し、2013 年から 2014 年に気象研究している。そのうち、エアロゾルの波長については天所で観測されたデータを用いて検証した。GPS 可降水

空輝度を用いたセルフキャリブレーション法（改良ラ

量と比較したところ良い一致を示した。この手法は従ングレー法[1]）が考案されているが、気体の吸収によ来の手法とは異なり、フィルターの応答関数を仮定せる光学的厚さを既知として扱っているため、気体吸収

ずに水蒸気の光学的厚さを推定しているため、フィルの水蒸気およびオゾンの波長には適用できない。

ターの経年劣化による応答関数の変化の影響を受けに

本研究では水蒸気波長について天空輝度に加えて、くいものであると期待される。

天頂輝度を用いることで測器定数（F0）を決定するセ
参考文献

ルフキャリブレーション法を開発した。

[1] Tanaka et al., 1986, Appl. Opt., 25, 1170-1176
[2] Nakajima et al., 1996, Appl. Opt., 35, 2672-2686

手法

SKYRAD.pack version 4.2[2]のスキームを用いてエア[3] 工藤ら, 2017, 2017 年度気象学会秋季大会講演予稿
集, 112, 499

ロゾルの波長（340, 380, 400, 500, 675, 870, 1020 nm）からエアロゾルの粒径分布を推定し、940 nm におけるエ[4] OpenCLASTR, http://157.82.240.167/~clastr/

アロゾルの位相関数、光学的厚さ、単一散乱アルベドを見積もったのち、940 nm の天頂輝度を再現するように水蒸気の光学的厚さの推定を行い、F0 を算出した。
その際、太陽天頂角が小さいと散乱の寄与が大きくなるため、太陽天頂角が大きいときを解析対象とし、エアロゾルの寄与が少ないデータを用いた。
本手法を 2013 年から 2014 年に気象研究所（36.06oN,
140.12oE）で観測されたデータに適用し、気象研究所より南東約 15 km に設置された GPS 可降水量（観測点0584）と比較した。エアロゾルの光学特性を算出する
際に、雲の影響がないエアロゾルのみを解析対象とするために工藤らの雲除去法[3]を用いた。また、スカイ
ラジオメータで得られた水蒸気の光学的厚さを可降水量に変換する際に PSTAR[4]のモジュールを用いた。

― 58 ―

図 1 GPS 可降水量と本研究で得られた
F0 を用いて算出した可降水量の比較

C103

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（２）内山明博(環境研),塩原匡貴(極地研),小林拓,菱田晃介(山梨大),
山崎明宏(気象研),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。
昨年度までにほぼ月の観測ができるようになったので、装置の一部改造、マウナ・ロア観測所での観測、その観測データを用いたLangley法による校正、反射率モデルROLOの評価を行った、
２．方法（装置の変更点など）
・可視域と近赤外域を分離した。近赤外域の測定が可視域に影響を及ぼすことが無くなった。
・太陽・月位置センサーを 4 分割センサーに替え、出力調整を行い、追尾調整を行うようにした。
・月反射率：ROLO の Irradiance モデルを使用した。反射率計算に必要な月の緯度・経度による
太陽位置、観測者位置、両者の間の角(位相角)は、NASA SPICE toolkit を用いて計算した。
・校正法：Langley 法によって行った。
３．マウナ・ロア観測所での検定観測2017 年 9 月 30 日～11 月 7 日の間、マウナ・ロア観測所で、太陽及び月直達光の測定を行った（10 月 6 日と 11 月 4 日が満月）。満月の前後 10日間は、晴れていれば月直達光測定ができた。
４．結果・太陽・月位置センサーによる追尾調整は、半月～満月～半月の期間に動作した。それ以外の期間は簡易計算値だけによる追尾を行ったが、ほぼ正常に追尾した。簡易計算は、簡略式(海上保安庁水路部)(長沢工「天体の位置計算」(地人書館))使用。
・図１に Langley Plot の例を示した。ROLO モ
デルでは、太陽スペクトルを仮定しているので、反射率の絶対値には誤差があるが、相対変化は正しいと仮定した。
・本装置は、同じ光学系で太陽と月の直達光を測定しているので、太陽直達測定から決めた検定定
数 V0_sun と月直達測定から決めた V0_mn の比が ROLO モデルの誤差となる。図２に波長 500nmの検定定数の比と位相角 g(－は満月前、＋は満月後）の関係を示した。曲線は比の g の 2 次の回帰式である。POM-02 の測定波長だけであるが、ROLO モデルの反射率は、低い傾向にある。

図１Langley plot の例(2017 年 11 月 5 日)

図２V0_mn/V0_sun と位相角の関係
５．今後の課題
AOD,PWVの推定値の妥当性を検証するため、他の手法と比較する実証観測を行う。

― 59 ―

C104

スカイラジオメーター（POM02）の特性（Part 2）（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、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について報告する。
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)
前回は、(1)～(4)について報告した。今回は、(８)について主に報告する。
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)～(4)（2017年度春季大会予稿集、D301参照）(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。

(6) 940nmの検定定数の推定方法：透過率を理論計算に基づく経験式で表し、Langley法で決定する方法を開発。つくばで適用して、良好な日あり。
(7)近赤外チャンネルの検定定数の推定法（1627,
2200nm）：可視域(940nmも含む)の検定定数が既知とし、そのチャンネルとの出力比にLangley法を適用して推定。つくばで適用して、良好な日あり。
(8)放射計の立体角(SVA)(計算プログラム他)：
・太陽を光源にすると、約2.5度まで直達光の影響があり、約0.5度までのCore部と0.5～2.5度のWing部からなる。Wing部のSVAへの寄与は約2%あり、無視できない。・太陽を光源にした場合、測定にはエアロゾル、空気分子による散乱も含まれる。シミュレーションによると通常のエアロゾルで光学的厚さ0.5 (550nm)以下であれば、SVAの計算への影響は、0.5%以下である。・SKYRAD packageの中にあるソフトウェアには、測定中のairmassの変化を考慮してない、測定値の最小値を引いている、
1.4～2.5度の外挿が不自然であるという問題がある。airmassの変化は、南中時の近くで測定すれば影響がないこと、後者の二つは、1～1.4度の値から外挿すれば自然である。これらの影響は相殺す
る部分もあり、現方法は、0.5～1.9%の過小評価になる。・MLOで測定から決めたSVAのバラツキは±1%で、このバラツキ以上の経年変化は見られない(図１参照)。

― 60 ―

図１ POM-02 の 1627nm チャンネルの SVA の経年変化。太陽 Disk Scan データは、マウナ・ロア観測所で取得。●は、本研究、■は、SKYRAD
package。

C105

ひまわり８号による衛星解析データを用いたエアロゾルによる雲への影響についての統計的解析*

関口 美保 1、永尾 隆 2、吉田 真由美 2	
 (1: 東京海洋大学、2: JAXA/EORC)

1. はじめに

ズム CAPCOM（Comprehensive Analysis Program for

衛星によるリモートセンシングはエアロゾル

Cloud Optical Measurement）によって導出されたもや雲の全球分布を得られる唯一の観測手法であのを使用した。本研究では、雲頂温度が 257K 以り、雲エアロゾル相互作用の研究の使用に適して上の水雲を対象に解析を行った。

いる。衛星観測で得られたエアロゾルと雲の微物

鉛直積算エアロゾル数密度は Yoshida et al.を用

理パラメータの統計的な関係を調べ、エアロゾル

いて得られたエアロゾルの光学的厚さと大粒と雲の相互作用を推定する研究が多くなされて子・小粒子比率および大粒子中の黄砂の比率を用いる。エアロゾル数密度と雲の有効粒径との間にいてエアロゾル数密度𝑁𝑁" を導出し、解析に使用しは負の相関[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]があた。

解析期間は 2017 年 1〜6 月、解析領域は北緯 60

り、アルベド効果が現れていると推測される。ま

度から南緯 60 度、東経 80 度から西経 160 度であた、鉛直積算雲水量との間に正の相関がみられ、り、解析データの空間分解能は 0.05 度格子、時間

寿命効果が現れているのではないかと推測され分解能は 10 分毎である。ここから日平均データ

る 。 さ ら に 、 雲 量 と の 間 に も 正 の 相 関 [e.g.,を作成し、本研究の解析に用いた。ひまわり 8 号

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]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、手法の有効性を確認した。海上での特性として、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。この先行研究は MODIS 解析データを用いて議論を行ったが、本研究では、ひまわり 8 号の解析データを用いて、エアロゾル数密度と雲微物理量の相関関係について議論する。

は静止衛星であることから、MODIS による解析との比較のため、使用するデータは観測時間を9-15 時（地方時）に限定して解析を行った。

3. ひまわり 8 号のデータを用いた解析結果
本研究でも、先行研究と同様に、エアロゾル数
密度と雲粒有効半径の相関については負の相関が見られ、エアロゾル数が 109 付近で傾きが負か
ら正へ相関の傾向が逆転する現象が見られた（図左）。エアロゾル数密度と雲の光学的厚さの相関についても、先行研究と同様に正の相関が見られ、エアロゾル数が 109 付近で傾きが正から負へ相関の傾向が逆転する現象が見られた（図右）。
陸上の解析では、時期によって異なる傾向が得られた。発表で紹介する予定である。

2. 使用データと解析手法
本研究では、静止気象衛星『ひまわり８号』に搭載されている可視赤外線放射計（AHI: Advanced
Himawari Imager）の観測データを用いて JAXA が解析・配布している解析データを取得して用いた。
雲物理量は、AHI 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

図: 100–180Eº、15–25˜º における 2017 年 1 月のエアロゾル
数密度と雲粒有効粒径（左）、光学的厚さ（右）の相関― 61 ―C106

MFMSPL を 用 い た 雲 相 識 別 手 法 の 有 効 性 の 検 証*藤 川 雅 大 (九 州 大 学 総 合 理 工 学 府 ), 岡 本 創 , 佐 藤 可 織 , 片 桐 秀 一 郎 (九 州 大 学 応 用
力 学 研 究 所 ), 西 澤 智 明 , 神 慶 孝 , 杉 本 伸 夫 (国 立 環 境 研 究 所 )1.

領域(図 2d)では[1]の結果に反する。そのため、②の領

はじめに一般的な偏光ライダでは、非球形性を表す偏光解消
度δによって雲の相状態を識別することが可能であ域における相状態を特定するためには①の領域の相状態から推察する等の工夫が必要である。

る。しかし、衛星搭載ライダのように多重散乱光の卓

今後は②の領域においても有効な相識別手法の改善

越した領域まで測定可能な場合、水雲の光学的に深いや、他の相識別手法(例えば[3]など)の有効性についても

領域では多重散乱の寄与によりδが増大してしまうた

考察する予定である。

め、δの大小のみで氷雲と水雲を識別することは困難になる。上記問題を克服するために、衛星ライダー解析用に開発された相識別手法[1]では、δと共に２高度間（高度 i 及び高度 i+1）でのライダ光の減衰
X’=log(βi/βi+1)（２高度間での光学的厚さに相当）を識別指標に用いることで、水雲と氷雲のより高度な

図 1 2015 年 3 月 7 日に MFMSPL が観測した雲の領域
区別の時間高度断面図。①高度 R0 未満の高度に存在す識別を可能とした。
そこで本研究では、衛星観測を地上において再現する雲域, ②高度 R0 以上の高度に存在する雲域。

ることを目的として開発した多視野角多重散乱偏光ラ
イダ（MFMSPL）[2]を用いて[1]の手法の有効性を検証する。ここでは MFMSPL で測定する全１０ch の内、２
つの off-beam チャンネルを用いる。Off-beam チャン
ネルは、鉛直上方に射出したレーザー光に対して、鉛直上方から 0.6 度傾けられた受光望遠鏡を用いて測定

a.

b.

c.

d.

される。望遠鏡視野内には、粒子等による一次散乱光は入らず、多重散乱光のみ入射する。この２チャンネ
ルでは各々、copol 成分と crosspol 成分が独立して測定される。よって、δも求められる。
2.

結果

まず、MFMSPL で観測された雲域に対して温度領域に応じてδ-X’の頻度分布を調べた。
さらに、ライダ光の減衰が弱まるまでの条件 X’≧0,dX’/dR≦0 を満たす高度 R0 に応じて①高度 R0 未満に存

図 2 2015 年 3 月の１ヶ月間 MFMSPL が観測した雲に在する雲域、②高度 R0 以上に存在する雲域、の二つのよるδと X'の２次元頻度分布。a. 全温度, b. T>5℃, c.

領域に分けた(図 1)。この時、②の領域が減衰の度合い

T>5℃かつ①領域, d. T>5℃かつ②領域。

が弱まった領域であり、通常のライダでは減衰が大き参考文献

く信号強度が感度以下になり観測されない領域に相当[1] Yoshida et al, 2010, J. Geophys. Res., 115, D00H32.

する。

[2] Okamoto et al., 2016, Optical Express, 24(26), 30053-

2015 年 3 月の１ヶ月間における MFMSPL が観測した雲のδと X’の頻度分布を図 2 に示す。温度 5℃以上

30067.
[3] Hu et. al., 2010, J. Geophys. Res., 115, D00H34.

(図 2b)の分布が[1]で示された結果と一致しない。さら謝辞：本研究は科学研究費補助金 基盤研究(S)：に、①の領域(図 2c)においては有効である一方で、②のJP17H06139 の助成を受けたものです。

― 62 ―

C107

惑星大気放射伝達モデルの構築: 金星大気の計算∗

高橋芳幸 (神戸大・理), 大西将徳 (京大), はしもとじょーじ (岡山大・自然),
倉本圭 (北大・理), 石渡正樹 (北大・理), 高橋康人 (北大・理), 林祥介 (神戸大・理)はじめに太陽系内の複数の惑星が大気を持っており, それぞれ地球とは異なる表層環境が維持されている. また, 現在までに多数の系外惑星が発見されており, それら系外惑星では太陽系の惑星とは異なる表層環境が実現しているかもしれない. それら様々な惑星の表層環境を考える上での最初の一歩は放射収支の考察である. しかしながら, 地球とは異なる大気組成, 圧力, 温度条件
下にある惑星大気の放射伝達の計算は容易ではない.
地球とは大きく異なる圧力, 温度条件下にある惑星
大気の放射場の計算において, 比較的身近な検証点が金星大気である. 金星の地面気圧は 92 気圧であり, 地
面付近の温度は約 735 K に達し, その大気は 96.5% が二酸化炭素で構成されている. このような条件下にある金星大気の観測例は多くはないが, それでもこれまでの探査によっていくつかのデータが得られている.
これまでに我々は, 系外惑星を含めて様々な惑星の表層環境と循環構造の多様性を明らかにすることを目指して, 様々な大気組成・質量を持つ惑星大気の大気循環計算に使用できる放射モデルの構築に取り組んできた. 本研究では, その一環として, 重要な検証点である金星大気の計算を目指す.

ラインバイラインモデル
放射モデルの構築では, まず, ラインバイラインの放射伝達モデルを構築し, 次に, そのラインバイライ

Borysow, 1997; Baranov et al., 2004; Lee et al., 2011;
Bezard et al., 2011). さらに, 金星大気中に存在する
SO2 による太陽放射吸収を考慮するために Hermans
et al. (2009), Freeman et al. (1984) による吸収断面積を用いる.

結果
このモデルを用いて, Venus International Reference
Atmosphere (VIRA, Seiﬀ et al., 1985) の大気温度と,Crisp (1986) および Pollack et al. (1993) に基づく大気組成, および Crisp (1986) に基づく雲分布を仮定して放射場の計算を行った. 計算から得られた放射フラックスやアルベドスペクトルをこれまでの探査の結果と比べたところ, 可視, 近赤外域においては, モデルの結果は観測結果の特徴を比較的良く表現しており, 赤外
域においては, 少ない観測結果の範囲に含まれている(例えば図 1). これらの結果は, 特に赤外域において,モデルで用いた衝突誘起吸収の効果が本質的に重要であることも確認された. 一方, 感度実験の結果, 計算結果は, 仮定した微量成分分布や雲分布に大きく依存していることがわかり, 惑星全球の放射収支を合わせつ
つ, 観測された放射フラックス分布を再現することの困難を確認することにもなった.
講演では, 本研究で構築したラインバイラインモデ
ルを基に構築した相関 k 分布放射モデルを用いた放射対流平衡温度についても議論したい.

ンモデルによって計算した吸収係数を用いて相関 k 分
布法に基づくモデルを構築する. ラインバイラインの放射伝達モデルにおける線吸収の計算では, 吸収線形
は Humlicek (1982) の方法により Voigt 線形を仮定して計算する, ただし, CO2 の吸収線の計算では, Perrinand Hartmann (1989) に従って sub-Lorentzian の効
果を考慮する. 吸収線の各種パラメータは, 金星の高温の大気を扱うため, HITRAN2012 (Rothman et al.,2013) に加えて HITEMP2010 (Rothman et al., 2010)の吸収線データも用いる. また, 地球大気とは異なり,
大気の主成分が CO2 であることを考慮し, H2 O の他成分との衝突による吸収線幅のパラメータは, 吸収線
データの値を 1.7 倍して用いた (Lee et al., 2016) H2 Oの連続吸収は, MT CKD モデル (Mlawer et al., 2012)
を用いて考慮する. CO2 の連続吸収は, 高圧, 高温の大気を扱うため, 近年の実験室データや探査データに基づいて, 赤外線領域に衝突誘起吸収を考慮する (e.g.,

図 1: モデルから得られた正味赤外放射フラックスの高度分布 (実線). ハッチを掛けた領域は, Pioneer

Venus Probes の観測値の範囲を表す (Revercomb etal., 1985).

― 63 ―

D101

地球流体力学における研究ツールとしての Wigner 変換
大貫 陽平 (九大 · 応力研)

1

はじめに

地球流体中に見られる微小振幅波の性質は, 線形化された基礎
方程式に指数関数解 ei(k·x−ωt) を代入して理解されることが多い.
このとき, 方程式に含まれる微分作用素は波数や周波数におきかえられ, 微分方程式を代数方程式に写して簡便に解を求めることができる. 方程式を解く過程で固有値として分散関係が得られ, 固有ベクトルとして各従属変数の振幅・位相比 (偏波関係) が導かれる. これはフーリエ変換による微分方程式の解法として知られ, 波数ごとに得られた結果を逆変換することで物理空間における任意の解を構成することができる. フーリエ変換はデータ分析手法としても有用であり, 空間内に存在する各波数成分を分離してそのエネルギー密度やフラックスの診断を可能にする.
このような考察は, 非一様な媒質, すなわち変数係数方程式で記述される系では一般に成立しない. 非一様媒質中の波動に対する解析手法として広く知られるのは WKBJ 近似であり, 係数の変動スケールに比べて小さなスケールの波列に対して近似的に分散関係や偏波関係を導く. しかしこの方法は, 数値解析に根ざした現代科学においては必ずしも有用ではない. WKBJ 近似では局所的に単一の波数で特徴付けられる波列を想定して解を構成するが,現実の大気や海洋中には無数の波数成分が存在し, さらにはロス
ビー波や慣性重力波といった異なる種別の波が共存している. 数
値データからそうした各種波動成分を分離・解析するための一般的な方法はこれまで存在しなかった. そこで本講演では, 従来のフーリエ変換と WKBJ 近似を組み合わせた新たな研究手法を導入する. この手法を用いることで, 非一様媒質中における各種波動
成分の「局所的」な分離が可能となり, さらにはエネルギーフラッ
クスといった重要な情報が抽出できるようになる.
一連の研究の基礎となるのが, 表題にある「Wigner 変換」である. 講演ではまず Wigner 変換の基本概念を導入したのち, その多彩な数学的性質と有用性, さらには理論解析・データ分析への具体的な利用方法を紹介する.

2

Wigner 変換

Wigner 変換とは, 一言でいえば作用素から関数への写像の一種である. 具体的には, 独立変数を x ∈ Rd とした適当なベクトル値
関数空間内で任意の線形作用素 L̂ が与えられたとき, (x, p) ∈ R2d
空間内で定義された行列関数 l を定める変換として,∫(y ) −ip·y/µ
y
dy
(1)
e
l(x, p) = L x + , x −22と定義される. ここで L は L̂ に対応した積分変換の核関数であり, µ は任意の定数パラメータである. Wigner 変換によって, 例
えば微分作用素 −iµ∇x は p に変換される. さらには (1) 式の逆変換によって, 任意の関数 l(x, p) に対応する作用素 L̂ を定義する
ことができる. こうして定義された作用素は一般に擬微分作用素と呼ばれ, 関数 l(x, p) は擬微分作用素 L̂ の表象行列と呼ばれる.
作用素のもつ解析学的性質は表象行列の代数的性質へと引き継がれる. 特に重要なのは作用素の積を表象行列に移し替えたもの
で, スター積と呼ばれる. スター積は µ のベキ展開として形式的にa⋆b=∑ (−1)|n| ( iµ )|m|+|n|

m,n

m!n!

2

∂xm ∂pn a∂xn ∂pm b(2)と書き出される. スター積に基づき表象行列の代数構造を調べる
ことで, 逆作用素などの計算を行列操作に関する一連のアルゴリ
ズムに落とし込むことができる.

物理方程式への応用

3

微小振幅波の方程式は一般にi∂ψ= L̂ψ, ψ ∈ Rn∂t(3)と書かれる. この式はいくらかの条件を満たすと, 作用素 L̂ に対応する表象行列 l を m ⋆ l ⋆ mI = ω といった形で “対角化” することができ, 新しい変数 ψ ′ = M̂ ψ を用いて独立な単独 (擬) 微分
方程式
∂ψj′
i
(4)
= Ω̂j ψj′ , j = 1, · · · , n∂tに分離することができる. 分離された各変数 ψ ′ (x) は個々の波動成分の複素振幅を表す. 対角作用素 Ω̂ の表象 ω(x, p) がそれぞれの成分に対する分散関係を与え, 行列 mI (x, p) の各列が固有ベク
トルとして偏波関係を表す. 一連の計算公式を浅水方程式に適用
すると, ω の摂動項においてロスビー波の分散関係を得られることが確かめられる. この手法の利点は, 場所ごとに変化する各波の分散関係・偏波関係を数学的に自然に表現できることにある.
さらに議論を進めると, 複素変数 ψ ′ に対応した密度作用素の時間発展式 (量子リウビル方程式) を Wigner 変換したのち, スター
積のベキ展開を低次で打ち切ることで, 物理-波数空間内における波束の運動を記述する放射伝達方程式が得られ, それを物理空間に射影すると ∂A/∂t + ∇x · F = 0 という保存形式の方程式が導かれる. この式は単色波列の極限で群速度則 F ∼ A∇p ω を満たす. すなわち, 一般的な波活動度フラックスの解析に適した形式となっている. 導出の過程で表象 ω が正となる成分のみを取り出す
操作を加えると, A, F ともに波束の包絡線に沿った構造 (位相独立性) をもつようになる.

4

モデルデータへの適用

上記の考察を浅水系のモデルデータに適用し, 慣性重力波と地形性ロスビー波の分離解析を行った. 本研究の手法により, 双方の波動成分に対応したエネルギー密度とそのフラックスを明瞭に描き出すことができる (図 1).

図 1: 浅水モデルデータから抽出した慣性重力波と地形性ロスビー

波のエネルギー密度 (シェード) とエネルギーフラックス (ベクトル). コンターは等深度線を表し, 中央部ほど水深が浅い.

― 64 ―

D102

Eliassen-Palm フラックスと群速度の関係における β 効果
野田

彰 (気象研究所)

１．はじめに変換オイラー法（TEM) の出現以来、Eliassen-Palm(EP) フラックスは、群速度の方向を示すものとしてデータ解析に広く用いられている。実際、準地衡流 (QG) 近似では、両者の方向は理論的に一致することが証明されている。最近 Noda (2010,2014) は TEM の本質は渦拡散テンソルにあるとの立場から TEM を定式化し、WKB近似の波に関して、３次元 EP フラックス E は一般的にE=

1 k p′ u ′,ρ ω̂が得られる。ここで Φ は重力ポテンシャル、ρ0 (z̃) ≡}√{(ps /g)e−z̃/H は 密 度 、N ≡(R/H)(p/ps )κ θ,z̃ はBrunt-Väisälä 振動数を示す。更に、WKB 近似の波動∫a′ = Re{â(y) exp i (−ωdt + kdx + ldy + m̃dz̃)},m̃ ≡ m − iz̃/(2H) を仮定すると、中高緯度 |βy/f | ≪ 1
では、 y 依存性の無視出来る v̂ により、他の変数が
û =

(1)

で与えられる、即ち、E と p′ u ′ は平行になることを示した。ここで、( ) は Euler 平均、( )′ は擾乱、ρ は密度,k は東西波数, ω̂ Doppler シフトした周波数, p は気圧, u
は流速ベクトルを示す。Rossby 波について、p′ u ′ は群速度の方向と一致しない (Longuet-Higgins1964) ので、(1) から、Rossby 波は、群速度に一致しないことになる。
この矛盾は、QG 近似の方程式系では、β 効果が適切に取り扱われていないことに起因する事を以下に示す。

θ̂ = −

+ FS

)
(
kβ
ω̂ 2 − f 2
2
2
= 0,
−
k
+
l
+
c2K
ω̂

∂
µ
ρ0 F = 0∂xµ(a, b, c) =v ′ θ′ θ̄,xu′ θ′ θ̄,y θ̄,z u′ Q′ −Q,z u′ θ′
+
c, −
+ c,
θ̄,z θ̄,zθ̄,z θ̄,zQ,y θ̄,z −Q,z θ̄,y絶対角運動量 M = a cos φ(u + a cos φΩ) 保存則の場
合、S = −(1/ρ)∂p/∂λ なので、FS = E と置くと (1) が求まる。既存の TEM では、(2) の関係を用いてE = M ′ u ′ + L · ∇M

1
G ≡F +
Im4ρ0を定義するが、物理的な本質は (1) にある。

ϵ̄ ≡ 12 u′ 2 + v ′ 2 + (N/θ,z̃ )2 θ′ 2 の保存則∂
ρ0 ϵ̄ + ∇ · ρ0 (ϵ̄ u + Φ′ u ′ ) = 0
∂t

ν

ν

(4)

(7)

{

[ (
)]}
∂ F̂ µ∂∂ F̂ µ
ρ0
(8)
−
∂xµ
∂kν
∂kν∗

i

0

を定義すると G = G vgi (i = 1, 2, 3) が成り立つ(Noda 1986, 2014)。(4) の場合
0

F = ϵ̄,.

i′

F = ϵ̄ ui + Φ′ ui .

(9)を、(8) に代入すると、偏差ベクトル

1
0
F vgi − F i =

4

[

Im

{

∂ 2 F̂ 2∂y∂ ω̂

}vgi + Im{∂ 2 F̂ 2∂y∂ki

2
ImF̂,y=}](10)が求まる。(5) から(3)

３． EP フラックスと群速度
前節の議論から、E ∥ p′ u ′ が一般的に成り立つが、
群 速 度 と の 関 係 を 具 体 的 に 見 る た め に 、β 平 面 上 のPrimitive 方程式系で平均流速 (ū, v̄, 0) のシアー及び温位の水平傾度が無視出来る場合を考える。その際、log p 座標系(z̃ = −H log p/p}s ) で、擾乱エネルギー{(6)を満たす振幅の２次の関数である 4 次元フラックスµ
0i(F ) = (F , F ) に対して

(2)

)

(5)

から、群速度 v g = (ug , vg , w̃g ) が求まる。
β 平面の場合、(1) は E = kΦ′ u ′ /ω̂ となる。一般に、と書ける。ここで、L ≡ u ′H u ′ /ω̂ 、FS ≡ u ′H S ′ /ω̂ 、添え字 H は Hilbert 変換を示す。(2) に、断熱、非摩擦を仮定すると、温位 θ と Ertel の絶対渦度 Q の源泉項が消えるので、∇θ̄ × ∇Q̄ ̸= 0 ならば L の３個の独立成分(Ai ) = (− 12 ϵijk Ljk ) ≡ (a, b, c) を（方程式６個、制約条件３個から）代数的に求める事が出来る：(

c2 (lω̂ + if k)θ,z̃ (f k − ilω̂)v̂, Φ̂ = K 2
v̂
2
∗
2
2
m̃ (ω̂ − cK k )ω̂ − c2K k 2と表現出来る。ここで c2K ≡ N 2 /|m̃|2 。また、分散関係

２．渦拡散テンソルWKB 近似の中立波擾乱を仮定すると、源泉項 S をもつ保存量 s に対して、渦輸送フラックス s′ u ′ は反対称渦
拡散テンソル L を用いて、

s′ u ′ = −L · ∇s̄

c2K kl + if ω̂ˆ = − ω̂(lω̂ + if k) v̂,v̂, w̃
ω̂ 2 − c2K k 2m̃∗ (ω̂ 2 − c2K k 2 )1c2 βkIm{v̂ ∗ Φ̂,y } = 2 K 2 2 v ′2 ,2ω̂ − cK k(11)

即ち、β 効果によって、一般に、EP フラックスは群速度に平行にならない。しかし、QG 近似の EP フラッ
クスでは、(3) から、東西風のシアーが無視出来る場
2= u′ v ′ 、一方、QG 近似の流速は、û = −ilΦ̂/f,2v̂ = ik Φ̂/f から ImF ≡ 0。即ち、QG 波の作用保存則
合F∂A+∇·E =0∂tは、常に E ∥ v g となる結果を与えてしまう。

― 65 ―

(12)

D103

軸流周りのシアーで生成する擾乱の最適励起＊

板野 稔久（防衛大・地球）

１．はじめに同心円構造の中心円部とその周辺部でお互いに逆方向を向いた一定の流速 W を持ち、その境界に置いてシアーを持つような基本流を考える。そのような流れは、円筒形の管中の流れのみならず、積乱雲中の上昇気流のモデルともみなせるものである。そこ
では円周部のシアーの存在により、さまざまな軸対称/非軸対称擾
乱が生成し、それが乱流の発生源となることが推測される。本研
究では、そのような軸対称/非軸対称擾乱の最適励起について特異値解析を実施することで調べたので報告する。
２．定式化
半径方向を r、接線方向をθ、軸方向を z とする円筒座標系（r,θ, z）において、半径 R の軸流およびその周辺部（いずれも流速
は|W|）と、その上に載った軸対称/非軸対称擾乱に伴う流速（u, v,w）は、「密度一定」と「渦なし」の条件の下、擾乱の速度ポテン
シャルφと軸流の微小な変位 l (<<R) を用いて、(u , v, w)(1)  1  1    



 0.
r 2 r r r 2  2 z 2
2

r / R  r , Rk  k , (W / R)t  t ,L / R  R, ( A1 , A2 ) /( RW )  ( A1 , A2 )のようにスケーリングして無次元化すると、

d 2L
dL
 2i
 (D   2 )L  0
dt
dt 2
  k 2 [ I m (k ) K m (k )  K m (k ) I m (k )],となる。D は微分方程式の判別式であることに注意されたい。(9)式は L =dL/dt として、行列 J とベクトル X を用いて記述できる:(2)    i | D|

 cosh( | D |t )  i sinh( | D |t ) / | D |M  e it 
sinh( | D |t ) / | D |
(12)が得られる。
但し、
A1, A2 は振幅、Im(r) , Km(r) は第1, 2種変形Bessel
関数、m, k は接線方向および軸流方向の波数をそれぞれ表す。
一方、半径 R の円筒形をした軸流の半径方向の摂動（変位）は、その周縁部のすぐ内側と外側における接線流速と等しい [i.e. (∂φ/∂r)r=R+l = dl/dt ] と考えられ、特に l<<R よりこの式の線形化が正当化されるので、波型の解:k 2 sinh( | D |t ) / | D |
cosh( | D |t )  i sinh( | D |t ) / | D | 
で与えられる。ノルムを[L2+(dL/dt)2]1/2 とした場合の特異値は、Mの随伴行列を M* として、M*M あるいは MM* の固有値の平方根として、前方特異ベクトル fF± 及び後方特異ベクトル fB± はそれ
ぞれ前者及び後者の固有ベクトルとして以下のように求まる:(4)  1  [を代入して整理すると、A1, A2 と L の間の関係式:

dL
 ikWLdt
dL
kK m (kR) A2 
 ikWLdt

k 2  1 sinh( | D |t ) 2 (k 2  1) sinh( | D |t )
] 
2
|D|
2
|D|

 k 2  1 sinh( | D |t )k 2  1 sinh( | D |t ) 2 

]
 1[
 2

2
|D|
|D|

fF 

sinh( | D |t )




i
cosh(
|
D
|
t
)


|
D
|



(5)

が得られる。ここで、プライム(’ ) は導関数であることを示す。
「渦なし」を仮定しているので、系の時間発展は Bernoulli の式:

 u 2  v 2  w 2 p  const .
2

t

(11)

３．特異値解析(10)式は、X の初期値 X0 を用い、初期値問題として X=MX0 の形で解を導出できる。基本場が不安定（D<0）のとき、解核行列
M は、

 A (t ) I m (kr) exp[i(m  kz)], r  R  l(3)  1
 A2 (t ) K m (kr) exp[i(m  kz)], r  R  lkI m (kR) A1 

(9)

D  4k 4 I m (k ) K m (k ) I m (k ) K m (k )が得られる。これを境界条件φ=0（at r=0, ∞）の下で解くと

l ( , z, t )  L(t ) exp[ i(m  kz)]

(8)

なお、解の安定性は、行列 J の固有値ωで決定される:と置くことができる。以下、各変数の添え字については半径 R より内側の軸流部のものを 1、それより外側の周辺部のものを 2 とする。この(1)式を連続の式に代入すると、Laplace の式:2が得られる。これを0i  L  dX
d  L  iJX ) (10)  (   idt  L   i ( 2  D) 2  L  dt

1
 1 1 1( r , r  ,  W  z ), r  R  l ( , z , t )




 ( 2 , 1 2 , W  2 ), r  R  l ( , z , t )z r r 

2

d 2L
dL
 2ik 2 RW [ I m (kR) K m (kR)  K m (kR) I m (kR)]dt
dt 2
 k 2W 2 L  0
(7 )

(6)

に従う。但し、ρは密度、p は圧力である。(6)式を線形化した後、
半径 r=R+l において圧力p が連続であるという条件で軸流の内外を関係付け、(5)式を用いて A1, A2 を消去すると 2 階常微分方程式:― 66 ―

 k 2  1 sinh( | D |t )k 2  1 sinh( | D |t ) 2 

 1[
]


2
2
|D|
|D|
f B  sinh( | D |t )




i
cosh(
|
D
|
t
)


|
D
|



D104

津波起源 Lamb 波の振幅の理論的見積もり∗

中島健介 (九大 · 理)

はじめに大規模な津波は大気 Lamb 波を励起することが知られており (Arai et al 2011; Mikumo et al 2008 など),
グローバルな微気圧計観測網から海面変位を推定することも行われている. 過去のその様なインバージョンにおいて, 津波の波源域での圧力偏差 p は津波に伴う海面鉛直速度 w を用いて p = ρcw(c は音速) と与えられている. この関係は, 通常の音波を想定しており, 内部
重力波, 重力の影響を強く受ける音波, そして Lamb 波の場合の適切さには疑問がある. 実際, Watada (2009)は等温大気について, 下面境界に鉛直速度を与えて圧力応答を波数・周波数空間において調べ, 音波, 内部重力波,Lamb 波の分散関係に対応して顕著な違いがあるこ

図 1: 海面の盛り上がりへの応答. 時定数 10 秒, 100 秒,

300 秒の場合の時刻 2000 秒の圧力偏差分布.

とを示した. 対応して実空間での応答の調査が望まれるが, 過去には現実的な断層運動を想定した計算が行われており (たとえば泉宮・長岡,1994) 理論的な理解には必ずしも繋がっていない. そこで本研究では理想的な状況を想定して津波による大気波動の励起を調べる.
考察する系と数値モデル

線形化した水平鉛直 2 次元の等温大気の方程式を, 下面に与える鉛直流により駆動し, 応答を調べる. 計算
領域は, 水平 2000km, 鉛直 100km であり, 上端 20km
はスポンジ層とする. 下端の鉛直流は 2 種類のものを想定する. 第一は, 時間空間的にガウス分布のパルスであり, 地震断層変位に対応する海面盛り上がりを想定する. 時定数は, 通常の地震から津波地震までを想定して 10 秒から 300 秒までのパラメタ実験を行なう. 第二は, 水平にガウス分布の海面変位を左右に動かすものであり, 津波の水平伝播を想定する. 伝播速度は, 典型的な水深における津波伝播速度を想定して 25m/s から300m/s の範囲でパラメタ実験を行う. 方程式の離散化には spmodel（竹広ほか 2013）を用いた.
結果: 海面の盛り上がりへの応答

波源域から遠方での圧力偏差は音速で水平に伝わる

Lamb 波によって支配されるが, その波形は, 海面盛り上がりの時定数にほとんどよらない (図 1). 振幅は, 海面の盛り上がりに対応して大気が static に鉛直することを想定して見積もることができる (詳細は当日). この結果は, はじめに挙げた表式とは全く異なり, また,
防災上極めて重要な性質である.

図 2: 伝播する津波（伝播速度 200m/s）への応答.
結果: 伝播する津波への応答

津波とともに伝わる強制波動（通常は内部重力波）に加えて, 音速で水平に伝わる Lamb 波が生じる (図 2).
この成分の振幅は概ね津波伝播速度の 2 乗に比例し, 典
型的なパラメタでは, 海面盛り上がりによる成分の半分程度の大きさとなる.

解析的考察について当日述べる.

参考文献

Arai et al (2011): Geophys. Res. Lett.
doi:10.1029/2011GL049146
Mikumo et al (2008): J. Geophys. Res.
doi:10.1029/2008JB005710
Watada(2009): J. Fluid. Mech.
doi:10.1017/S0022112009005953
泉宮・長岡 (1994): 海岸工学論文集, Vol.41, p.241.

― 67 ―

D105

球座標系における浅水波（ラプラス潮汐方程式）の厳密解（1）*吉﨑正憲，渡来 靖，鈴木パーカー明日香
1．はじめに大規模な大気運動は，地球の自転が効く中で安定成層した流体の運動として捉えられる．そうした運動はラプラス潮汐方程式（LTE）で記述され，LTE の分散関係は東西
波数 s（0 か正整数），振動数λ，パラメー
タε（=4Ω2/gH）で表される．ここでΩは自転の角速度，ｇは重力加速度の大きさ，Hは流体の深さを表す．LTE はε=0 のときは中緯度ロスビー波，ε→∞のときは赤道ベータ近似の赤道波となり，その汎用性は大きい．しかし，解は Longuet-Higgins（1968）
によって数値的手法によって解かれただけで，LTE の分散関係を陽に見ることはできない．そこでここでは，LTE の厳密な解析解を求めることを目指したい．
２．LTE の解き方
気圧を P(μ) exp (isφ-iλt）とすると，Pに関する LTE はと書ける．ここで，μ=cosθ（θは余緯度），
φは経度，ｔは時間である．
LTE は P でも南北流 V でもそれぞれ２階微分方程式が得られる．その中に共通の特異点もあるが，共通ではない特異点もある．
後者の特異点は実は正則であり見かけの特異点（SP） である．P の場合の SP は点±λである．一般に SP が含まれた微分方程式は複雑であり解の見通しがとれない．そこで本論では SP を消去してよく知られた微分方
程式にして LTE を解くようにする．以下解く手順の４つを述べる．
(1)P=(1-μ2)s/2λR と置き替え，R についてまとめる．P の式には SP が P’と P の係数に見られるのを P’だけに集める．
(2)SP である μ2－λ2 をフロベニウスの方
法 を 使 い 消 去 す る ． 点 a の 周 辺 の解 は(立正大学)と書ける．点 a が正則のとき示数σは 0となる．μ=λの場合，σ=0, 2 であり，二つの解は 1-A3 (μ-λ)3…，(μ-λ)2…
のように書ける．こうした作業の結果，で展開することになる．
(3)R=S+T と置き，（1, -1, ∞）の三つの確定特異点をもつ解 S と，
（1, -1）の二つの確定特異点と∞に一位の不確定特異点をもつ解 T の二つに分ける．それぞれとまとめることができる．これから，次式が得られる．

ここで Pξs はルジャンドル培関数，peαβは回転楕円体波動関数であり，それぞれとなる．ここで，，，である．
(4）s2 T/λ2=(1-μ2) S とおいて，分散関係を求める．
予稿集執筆の段階では 3 段階が終了したところである．上記の変形から，ε→∞では，赤道ベータ面の赤道波の導出ができる．詳しくは学会で述べる．

― 68 ―

D106

パイロットレポート資料に基づく日本上空での乱気流の統計的特徴*山野未央(1)・坪木和久(1)・諸田雪江(1)(2)(1) 名古屋大学宇宙地球環境研究所 (2) 国立研究開発法人情報通信研究機構
1.

はじめに
乱気流は航空機の安全かつ快適な運航を妨げるた
め、航空機の運航において大きな問題となる現象である。多くの航空機には気象レーダーが搭載されているが、飛行中の乱気流の遭遇は多く報告されている。これらの乱気流を予期し回避するためには、乱気流がどのような要因で発生しているのかを知る必要がある。その前段階として、日本上空で発生する
乱気流の統計的な特徴を知ることが重要である。そこで、本研究ではパイロットからの報告を基に、日本上空における乱気流の時空間的な分布の特徴を統計的に調査した。

また、20000 ft 以下を下層、それより上を上層とした時、下層では主要な空港の周辺に分布が集中し、上層では夏季（JJA）から冬季（DJF）にかけて分布が全体的に低緯度に遷移していることが確認された。
この結果から、下層では離着陸に際して乱気流に遭遇する一方、上層ではジェット気流に起因する乱気流が遭遇する乱気流の大半を占めていることが示唆される。
謝辞：本研究で使用した PIREP 資料は気象庁より提供していただきました。ここに記して感謝申し上
げます。

2.

パイロットレポートと手法
パイロットレポート（PIREP）とは、パイロットが飛行中に遭遇した気象インシデントを報告したものである。主として遭遇した日時、場所、高度、現象とその強さ、機体の型が含まれている。今回使用した PIREP は 2012～2016 年の 5 年間分で、日本の管制領域（図 1）を飛行中の航空機からの報告を気象庁から提供いただいたものである。
PIREP は現象や状況を略語によって表記したテ
キストデータなので、乱気流やその強度、高度等はそれらを表現する単語によって分類を行った。乱気流の表記のないものは遭遇無し（Null）とし、表記があるものは弱（Light）、並（Moderate）、強（Severe）という 3 段階の強度で分類した。ただし、2 強度の中間となっているものは弱い段階に振り分け、強度の記述がないものは欠損（Missing）とした。

図 1：日本上空の管制領域。薄いグレーで色付けされた範囲 が 管 制 領 域 で あ る 。（ 国 土 交 通 省 ホ ー ム ペ ー ジ[ http://www.mlit.go.jp/index.html ]より出典）
表 1：2012～2016 年の PIREP での各強度における遭遇回数とその割合。

3.

結果と考察
表 1 は各強度の回数とその割合をまとめたものである。遭遇した乱気流の 57%を Moderate が占める
一方、割合は小さいものの Severe が 5 年間で 800件以上報告されていたことが分かる。
図 2 は乱気流の発生回数と各月に占めるその割合を月別に示している。Light 以上を LOG、Moderate
以上を MOG として表記している。乱気流全体の遭遇回数は、6 月に最多、8 月に最少であった。この月々の変動は Kim and Chan (2011)のジェット気流
による乱気流の変動とよく一致している。一方高度
別の遭遇回数は、LOG と MOG ともに 30000‐
35000 ft（約 9.1‐10.7 km）の範囲で最多となった。

図 2：LOG と MOG における乱気流の遭遇回数と各月に占めるその割合の月別変動。

― 69 ―

D107

大気大循環モデルを用いた地球気候の太陽定数依存性に関する
数値的研究
松田幸樹 (神戸大院理), ∗ 石渡正樹 (北大院理), 高橋芳幸, 林祥介 (神戸大院理)
はじめに域のピークは大きくなった. しかし, ハドレー循環の強惑星気候の多様性を考える上で, 太陽定数は重要なパラメータの一つである. 南北 1 次元エネルギーバラ
ンスモデルや大気大循環モデルを用いた先行研究 (例えば, Ishiwatari et al., 2007) では, 惑星気候の太陽定数依存性が調べられ, 太陽定数に応じて全球凍結解,
部分凍結解, 氷なし解, 暴走温室解が得られること, ある太陽定数に対しては多重解が得られることが示された. 上記の先行研究では, 海陸分布や大気組成の影響を考慮していない. 本研究では, 惑星大気大循環モデル

DCPAM を用いて, 地球の海陸分布や大気組成を与えた実験を行い, 地球気候の太陽定数依存性を明らかにし, 様々な物理量の太陽定数依存性について考察した.

さは太陽定数の増加に対して単調増加しなかった. このことは, Ishiwatari et al. (2002) とは異なる特徴である.
実験から得られた太陽定数と氷線緯度の関係を調べたところ, 地球の海陸分布や大気組成を考慮した大気大循環モデルの実験においても Ishiwatari et al. (2002)と同様に, 全球凍結解, 部分凍結解, 氷なし解が存在することが確認された (図 1). しかし, 氷線緯度と太陽定数の関係は北半球と南半球で異なっていた. 例えば,
太陽定数 1500 Wm−2 においては, 北半球では氷なし
解となるが, 南半球では部分凍結解となる. これは南北の海陸分布の差が影響していると考えられる.
一方, 同一の太陽定数において, 異なる氷線を持つ複数の部分凍結解が確認された. 異なる氷線を持つ部分
凍結解発生の原因を調べるために, 南北一次元エネル

モデルと実験設定

ギーバランスモデルを用いて実験したところ, 南北一る惑星大気大循環モデル DCPAM (http://www.gfddennou.org/library/dcpam/) である. このモデルは,
プリミティブ方程式系に基づくスペクトルモデルであり, 乱流混合過程 (Mellor and Yamada (1982) level2.5), 氷相を含むように拡張された Relaxed ArakawaSchubert 積雲対流パラメタリゼーション (Moorthi andSuarez, 1992) と Le Treut and Li (1991) による非対流性凝結パラメタリゼーション, そして地球大気用の放射過程 (Chou et al., 2001 等) を含む. また, 陸面では, 熱伝導方程式を解くことで温度を求め, バケツモデ
ル (Manabe 1969) を用いて土壌水分を計算する. また, モデルには, 外部から海表面温度を与えることもできるが, 本研究では現在の地球とは異なる太陽定数を与えた計算を行うため, 深さ 60 m の板海 (slab ocean)として計算した.
このモデルを用いて, 1100 Wm−2 から 1500 Wm−2までの太陽定数を与え, また複数の初期条件を与えて18 個の実験を行った. 用いた解像度は T21L26 である.

次元エネルギーバランスモデルにおいても部分凍結解の初期値依存性が現れた. 複数の部分凍結解の存在は,離散モデルでは氷線が移動したとき, 隣接する格子点の温度が凝固点を下回る, もしくは上回らなければアルベドが変化しないことに起因していると考えられる.
本研究では, サブグリッドスケールの氷の面積を考慮したアルベドの表現を用いると南北一次元エネルギー
バランスモデルで部分凍結解を一意に求めることができることも示された.
90
80
70
60
latitude

本研究で用いたモデルは, 我々が構築を進めてい

50
40
30
20
10
0
1000

結果

1200

1400

1600

1800

2000

Solar Const [W.m-2]

異なる太陽定数での年平均場の構造を調べたところ,
太陽定数が大きくなると, 年平均東西平均地表面温度

図 1: 実験から得られた北半球における太陽定数と氷の南北差は小さくなり, 年平均東西平均降水量の赤道

線緯度の関係.

― 70 ―

P101
断熱圧縮による温室効果実験：
二酸化炭素と乾燥空気～早く冷えるのはどっち？～関隆則（日本気象予報士会）
１．はじめに
今までに多く行われている温室効果を説明する実験の多くは、赤外線ランプ等で二酸化炭素を加熱する実験であった。この加熱実験のみでは温室効果気体の役割がエネルギーを蓄えることだけと理解される可能性が強い。そこで、温室効果のプロセスを理解してもらうために、二酸化炭素は吸収した赤外線のエネルギーを再び赤外線で近くの二酸化炭素の分子に拡散したり、地面に向けて赤外線で返す働きを説明する実験を考えた。今回の実験は二酸化炭素を混合した空気がいかに早くエネルギーを放散して冷えるかを乾燥空気と比較して見せて、温室効果気体がいかに大きな働きするか示す。
２．実験の目的と方法 図  に実験装置の構成を示す。周囲温度より高温に加熱した空気の冷却レスポンスが温室効果気体の混合によってどう変わるかを確認する。空気の加熱
は断熱圧縮による内部エネルギーを高め、温度と気圧を高める。その後の気圧変化を微差圧計で測定、記録する。


図  実験装置の構成
３．実験装置 図２に実験装置を示す。図４は微差圧計である。


図  実験装置の外観図  微差圧計（)5$山本電機製作所）
 容器は  円均一のポリエチレン製、チューブは
自転車用口ゴムを使用している。
４．実験データ 乾燥空気と &2混合空気について、他方の気圧抜
き弁を開き、注射器で FF を注入して加圧する。
その後の気圧を  分ごとに測定しする。図  に気圧変化の一例を示す。最初の気圧上昇は約 3D であった。&2 混合空気では約  分でエネルギーが放散している。


図  実験結果
まとめと今後の課題
・この実験で、温室効果では赤外線の吸収と放射の両方が大切であることが説明できる。
・温室効果気体の赤外線放射機能は実験の冷却段階の気圧変化で説明できる。
・衣類などの保温機能は空気の断熱機能と大気の温室効果との違いの説明にも使える。
・課題：教材化するには断熱圧縮の実験を含め体系化する必要がある。
７．参考文献
小倉義光、：一般気象学（第  版）
松田佳久、：惑星気象学入門
 関隆則、日本気象学会  秋（京都）：3
 関隆則、日本気象学会  秋（札幌）：$


― 71 ―

P102

日本域における春季の降水特性*長 谷 健 太 郎 ,1.

竹 見 哲 也 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 )
6 時間毎の下方信頼限界を算出した。また，6 時間前のはじめに東アジアでは春季（3 月～5 月）において低気圧の発

低気圧を探索し，その中で最も距離が小さく 500 km

生頻度が他の季節と比べて最も多い（Chen et al. 1991）。

以内の低気圧を同一の低気圧とし，24 時間以上持続しさらに，春季において大雨をもたらす低気圧の特性がたものを低気圧として抽出した。

明らかとなっている（Hayasaki and Kawamura 2012）。
一方，
降水に関する統計解析は暖候期のものが多く
（例，

3.

結果

津口・加藤 2014），春季のみを取り上げた統計解析は2006 年～2016 年の年間降水量に対する春季の降水行われていない。そこで，本研究では統計解析によっ量の割合を図 1 に示す。日本海側よりも太平洋側で春て日本域における春季の降水特性の調査を行う。

季の降水量の割合が高く，全国の 10 % の地域で年降水量の 1/4 を上回った。

2.

解析期間の月毎の降水量に着目すると，日本海側で使用データと解析手法

降水データには気象庁 1 km メッシュ解析雨量 GPV

は 3 月が最も多く，その他の大半の地域では季節進行を，海面更正気圧データには 気象庁 55 年長期再解析に伴い降水量が増加していた。月毎の降水頻度に着目（JRA-55）を，標高データには地球地図全球版 標高

すると， 日本海側で 3 月に降水頻度が 10 % を超える

（Geospatial Information Authority of Japan）を使用した。

地域がみられ，季節進行に伴い減少していた。一方，

解析期間は 2006 年～2017 年の 3 月～5 月である。
解析

太平洋側を中心に全国の 49 % の地域で 4 月が最も降

雨量のデータは，アメダス雨量を解析雨量に利用して水頻度が高かった。月毎の降水時における降水強度別

いるのは毎正時にのみ行われている（新保 2001）ことの頻度を見ると，どの月も 5 mm/h 以上の強い降水強から，毎正時のデータを使用した。また，陸上におけ

度は太平洋側の地域や東海地方で高く，季節進行に伴る精度検証（草川 2013）はされているものの海上でのい 5 mm 以上の降水強度の頻度が全国的に増加した。

精度が不明瞭であるため，海上のデータは海岸線から春季の「低気圧」と「低気圧以外」で比較をすると，の距離が 10 km 以下の領域のみ使用した。さらに，1「低気圧」における降水頻度が「低気圧以外」の降水

mm/h 以上の場合を降水と判定した。

頻度よりも全国的に高くなっていた。しかし，積算降

津口・加藤（2014）を参考に，総観規模擾乱の分類

水量の全国平均は総降水量に対して「低気圧」29 % ，として，ある地点が低気圧中心から 500 km 以内であ

「低気圧以外」71 % であった。これは春季においてれば「低気圧」，その他を「低気圧以外」と定義した。

低気圧以外の前線等の影響による降水が多いことを示

この分類のために，「爆弾低気圧情報データベース」の唆している。

アルゴリズムを参考に，使用するデータの格子サイズ
や標高・熱的低気圧の影響等を考慮した修正を加え，低気圧の抽出・トラッキングを行った。
低気圧の抽出・トラッキングの手順は次のとおりである。20°N～55°N，120°E～155°E の範囲内の各グリッドについて，海面更正気圧が対象グリッドから
300 km 以内の領域で最小，かつ気候値の下方信頼限界を下回る場合，対象グリッドを低気圧の中心と定義した。ここで気候値の算出には，2006 年～2010 年のデータに対しては 1971 年～2000 年のデータを，2011 年～2017 年のデータに対しては 1981 年～2010 年のデー

図 1 2006 年～2016 年における年間降水量に対する春タを使用し，信頼係数を 90 % として，各グリッドの季の降水量の 11 年平均割合― 72 ―

P103

Atmospheric River と切離低気圧の相乗効果に伴う降水と前線に伴う降水の違い*辻 宏樹・高薮 縁 (東京大学大気海洋研究所)

1． はじめに2014 年 8 月に発生した広島県での大雨事例では 3 時間に 200 mm を超える記録的な豪雨となった。Hirota et al. (2016, MWR)は、AtmosphericRiver (AR)による中上層大気の湿潤化と、上層の切離低気圧(cutoff low, COL)による力学的上昇流の誘起と大気の不安定化がこの大雨事例の主な原因であったことを示した。ここで、AR は熱帯から中緯度への水蒸気輸送の大部分を担う細長
い川のような領域、COL は上層の西風ジェットから切離された低気圧性渦である。2017 年秋学会
(辻・高薮, A458)では、広島での大雨事例のような、AR と COL の相乗効果に伴う降水強化を統計的に調査し、AR、COL、降水が統計的に有意に強化される位置、の位置関係が、広島での大雨時と一致することを示した。
上記のように、AR と COL の相乗効果に伴う降水が一般的に生じることが明らかになった。しかし、AR は停滞前線や寒冷前線に伴って存在することが多く、AR と COL の相乗効果に伴う雨と前線のみで降る雨との区別が必要である。そこで本研究では、コンポジットの際の AR と COL の間の距離を変えた解析を行い、AR と COL の相乗効
果に伴う降水と前線に伴う降水が異なるものであることを明らかにする。
2． 使用データと解析手法
2017 年秋学会と同様に、AR と COL は JRA55の 6 時間データ(1.25∘ × 1.25∘ )の可降水量と渦位(PV)を用いて抽出した。降水データは GSMaPRNL Gauge V6(0.1∘ × 0.1∘ )を用いた。解析期間と解析領域も 2017 年秋学会と同様である。
AR と COL の抽出方法は 2017 年秋学会時と基本的に同じである。ただし、AR の抽出条件に、AR の軸の長さが 2000 km 以上、と、AR の軸の長さと幅の比が 2 以上、を追加した。

上記の基準で抽出した COL を AR との距離によって AR あり事例と AR なし事例に分類する。
AR あり事例は COL から指定の距離以内に 6 時
間以上 AR が存在するもの、AR なし事例は COLのライフサイクル中で一度も指定の距離以内にAR が存在しないものとして定義する。本研究では、AR あり事例となし事例を分ける COL と ARの距離として、4°, 5°, 6°,7°を用いた。
3. 解析結果
図 1 に 4 つの解析における AR あり事例の降水量と AR なし事例の降水量のコンポジットの差と、AR あり事例の可降水量偏差のコンポジット、ARあり事例の 350 K 面渦位のコンポジットを示す。
AR と COL の距離を変えても、2017 年秋学会で広島での大雨事例との対応を示した COL の北西側(相対緯度 3°から 5°付近)における降水が有意に強化される領域の位置は変わらない。一方、AR に対応する可降水量偏差の大きな領域(以降、AR 中心域)は、AR と COL の距離を遠くするにつれて北側へ移動し、それに伴って AR 中心域に付随する降水の差が有意な領域も AR 中心域の北側へ広がる。
このような違いは、COL の北西側と AR 中心域
で降水のメカニズムが異なっていることを示唆している。すなわち、前者は広島での大雨と同様
で COL と AR の相乗効果で強化された降水であるので、AR の位置が変化しても降水が強化される位置は変わらない。一方、後者は AR に伴う前線による降水であるので、AR が COL から遠のくと降水域も遠のく。学会では詳細な解析結果も示
す予定である。
謝辞
本研究は(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費(2-1503)、JSPS 科研費(15H02132)、JAXA
8th PMM RA の支援を受けて実施された。

― 73 ―

P104
凍雨および雨氷の JMA-NHM の再現性と環境場の特徴―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）・川島正行（北大・低温研）

1. はじめに年月日，関東を通過する南岸低気圧によって，つくば・水戸・熊谷で凍雨が，筑波山では過冷
却水滴が接触して凍結する氷雨が確認された．二重偏波レーダーの解析および各気象台の通報から，このとき関東地方の降雪域南側で局所的に凍雨が発生し，それ以外の南側上空は雨氷（過冷却水滴）が降っていた可能性が示唆された．また，凍雨域は数分で数キロ移動し，過冷却水滴の凍結機構が環境場の変化の影響を受けていることが示唆された（南雲ほか）．本事例は雨氷による複数の被害が報告され，長野県では過去番目の森林被害額だった．山田・川島  は，気象庁非静力学モデル -0$1+0を用い，本事例における雨氷やみぞれの予測可能性について調査しているが，さらに融解後の氷点下層の氷粒の再現性なで評価した研究はない．数値モデ
ルの降水の凍結過程の理解は，雹を含めた氷粒の形
成・成長過程の理解にもつながる重要な研究分野である．そこで本発表では，気象研究所二重偏波レーダー（0$&632/）で観測された降水粒子の分布と-0$1+0による降水粒子の再現性の違い及び，凍雨をもたらした環境場の特徴に関する調査結果を報告する

2. データ（ＪＭＡ-NHM）

水平解像度 ⊿ ：NP→NP→P
雲物理過程：氷相を含むバルクモデル（雲粒・雨滴・氷晶・雪片・あられの数濃度を計算）
境界層過程：0<11 ⊿ NP 'HDUGRUII（⊿ P）

対流パラメタリゼーション：なし（⊿ P）
初期値は 0$1$/ を使用し，解像度 NPは  日 87& から計算．
解析期間： 年  月  日  時１月  日  時

 -0$1+0 は融解層下の氷点下層を再現しており（図は省略），本温暖前線面下の氷点下層のあられと
過冷却水滴の再現はモデルによる凍雨・雨氷の予報の可能性を示している．しかし，氷あられの空間分
布は，二重偏波レーダーの特徴に比べて南北に厚い．
これは凍結が降水粒子の大きさと過冷却度のみで確率的に決まる現行の水滴の凍結条件の理解が不十分である可能性も示唆している．一方で，氷粒の量は空間に一様ではなく，局所的に生成量が多い場所も示された．南雲ほか（）は，凍結と力学場（鉛直流）の関係を示唆した．そこで本発表ではモデルにおける融解層近傍の鉛直流と凍結量の関係についても，今後調査を進める．


図  0$&632/ による  年  月  日の仰角 
度 33, の偏波間相関係数． D  時  分． ｂ 
時  分．低い偏波間相関係数（灰白色）は一様性が低く，水と氷の混在（融解か再凍結）を表す．本事
例はゾンデ観測から融解層の下に氷点下層があり，二重偏波レーダーの分布と各地方気象台の通報の一致から各レーダー域の粒子判別とその空間分布が推測された．

3. 結果
3.1. 凍雨の時間帯の二重偏波観測の特徴
つくば上空は  時過ぎまでは目視では雨で（図D），その北には 0$&632/ が示す低いρKY の値が再凍結の特徴を示し，水戸地方気象台の通報時刻と一致していた．一方，南側は円弧状に厚く低いρKY の層があり  時の館野（つくば）のゾンデのプラス温度の分布とよく一致していた．ゾンデはプラス気温の下に氷点下の層を示し， 時のつくば以南の上空は雨氷（過冷却水滴）が分布していたことを示唆している．その後， 年  月  日  時  分頃には，凍雨を示す低いρKY が南下し地上の凍雨観測と対応していた（図 E）．
3.2. 凍雨に相当する時間の JMA-NHM の特徴
 -0$1+0 には凍雨を他の氷粒子と区別するものはなく，また広義では凍雨と氷あられは同じものであることから，今回は霰の分布を調査した．他の降水種についても今後調査を検討する．
凍雨に相当する時間帯の関東北部は雪（図 D），
関東南部は雨（図 E）の特徴を示した．そしてその間には氷点下層で生じた過冷却水滴の凍結を示唆する霰が広範囲に分布していた．

図  -0$1+0 による  年  月  日  時  分のモデル面最下層における降水分布． D 降雪分布（シェード）及びあられ分布（コンター） E 降雨分布
（シェード）及びあられ分布（コンター）．あられは南北に約 NP に渡って一様に分布．
謝辞 本研究の一部は，低温科学研究所の一般共同研究「粒子の成長・変換をより自然に表現する氷相バル
ク微物理モデルの開発」（課題番号 ）により支援を受けました．


参考文献：
南雲ほか 2017: 2017 年度気象学会秋季大会予稿集, D462．
山田・川島 2017: 2017 年度気象学会春季大会予稿集, P311．
― 74 ―

P105

気 象 モ デ ル と オ ン ラ イ ン 結 合 し た 水 文 モ デ ル (WRF-Hydro)のわが国への適用
伊 藤 朝 美 (日 本 エ ヌ ・ ユ ー エ ス ),1.

*佐 竹 晋 輔 (日 本 エ ヌ ・ ユ ー ・ エ ス )
図 1 に WRF-Hydro モデル適用結果の一例を示す。図はじめに深刻な降水イベントが日本各地で観測される中、防は、ある地域における各時刻の 1 時間降水量

災等の観点から、各降水イベントに対する河川・湖沼(mm/hour)(左列)、浸水高(mm)(水面から地面までの深等の応答状況についての理解が急務となっている。

さ)(中列)、河川の流量(m3/s)(右列)の 6 時間平均値の水

降水イベントに対する河川・湖沼等の応答を詳細に

平面分布図を示している。

把握するためには、大気陸面相互作用、水文流出過程、図から、強い降水イベントの発生に伴い、降水域に河川流量の追跡を同時に扱う数値モデルの利用が必要

おいて浸水高が増加し、それらが河川に流れこむため、不可欠である。しかしながら、そのような数値モデル

河川における流量が一時的に非常に高くなっているこの開発は世界的にも非常に限られており、わが国の事とがわかる。重要な特徴は、降水が弱まった後の方が、例に適用したという報告はほとんど行われていない。

高流量が確認できることであり、また高流量を維持し国立大気研究センター（NCAR）では大気陸面相互ながら、上流から下流に向けて高流量地点が移動して作用、水文流出過程、河川流量の追跡を同時に扱う水いることである。大会当日は、観測との比較結果につ文モデルの開発を進めており、気象モデルとオンライいても報告する予定である。

結合した水文モデル(WRF-Hydro)を2013年にリリースしている。そこで、本研究では、本モデルのわが国の事例への適用を試みるとともに、ある降水イベントに対する河川の応答状況について、解析を行った。
2.

WRF-Hydro モデルの概要

本研究で利用した WRF-Hydro (Weather Research andForecasting Model Hydrological modeling system)モデルは、
国立大気研究センター（NCAR）によって開発された、
大気陸面相互作用、水文流出過程、河川流量の追跡を同時に扱う水文モデルである。WRF-Hydro は気象モデ
ルとのオンライン結合を可能にしており、気象・天気の短期的な変化にともなう河川・湖沼等の応答もシミ
ュレート可能なモデルとなっている。
本研究では、WRF-Hydro version3.0 を使用した。なお、
気象モデル WRF は version 3.7 を使用している。以下
では、水文モデルの水平分解能を 100ｍ、格子数を 2680
×2600、土壌層を 4 層(地上から約 2ｃｍ)、積分期間を24 時 間 と 設 定 し た 計 算 結 果 を 示 す 。 さ ら な る
WRF-Hydro モ デ ル に つ い て の 詳 細 は 、https://ral.ucar.edu/projects/wrf_hydro/overview を参照されたい。

図 1：WRF-Hydro モデル適用結果の一例
左列から、1 時間降水量(mm/hr)、浸水高(mm)、流量(m3/s)の 6

3.

結果：WRF-Hydro モデルの適用例

時間平均水平面分布図― 75 ―

P106

高時間分解能 GPV を入力した移流拡散モデルによる火山灰予測*

新堀敏基・石井憲介（気象研究所）・林 洋介・土山博昭（気象庁東京航空路火山灰情報センター）・
松林健吾・荒波恒平・原 旅人・藤田 匡（気象庁数値予報課）

１. はじめに火山噴火に伴い噴出した火山灰や火山礫による災害を防ぐために発表される航空路火山灰情報（VAA）
や降灰予報業務では，6～18時間先までの予測を付すために，ラグランジュ記述の移流拡散モデルを運用している．これらの情報は噴火発生後の速やかな発表が求められるが，噴煙柱や火山灰雲の状態に応じたラグランジュ粒子の初期値は事前に作成できない
ため，大気場は予め数値予報モデルで計算された格子点値（GPV）を入力値とする，オフラインの移流
拡散モデルを実行する．
気象庁移流拡散モデルは現在，予測領域に応じて全球移流拡散モデル（JMA-GATM）と領域移流拡散モデル（JMA-RATM）がある．GATMとRATMに入力
する大気場は，それぞれ全球モデル（GSM）とメソモデル（MSM）または局地モデル（LFM）から出力されたGPVである．GPVの格子間隔はRATMの場合，
元のMSMまたはLFMと同じであるが，出力時間間隔
はモデルの積分時間間隔より粗く，現在GSMが180
分，MSMとLFMが60分である．このため移流拡散モ
デルでは，数値予報モデルの空間分解能に応じて表現される大気場の時間変化が十分に活用できていない可能性がある．
2017年2月と2015年1月に更新されたMSMとLFMの数値予報モデルである非静力学モデル（asuca，
2017年度春季大会C103）では，領域限定や時間間隔を短縮したGPVが出力可能となっている．本発表では，最短10分ごとの高時間分解能GPVを移流拡散モ
デルに入力して，火山灰予測への効果を調査した結果を報告する．
２. 予測対象
火山灰予測の対象事例は，近年発生した噴火の内，降灰や降礫の観測値があり比較的影響の大きかった2013年桜島，2014年御嶽山，2015年口永良部島と阿蘇山，2016年桜島と阿蘇山の噴火から計8事例とした．
高時間分解能GPVは，水平格子間隔2 km，鉛直層数58（モデルトップ20.2 km）のLFM（asucaモデル面）
で，各噴火時刻の前3時間以内を初期時刻として10分ごとに出力した9時間予報値を用いた．
移流拡散モデルは，RATMは10分単位のGPV入力に対応していないため，気象研究所の次期中期研究
計画（平成31年度～）に向けて準備中の次期移流拡散モデル（プロトタイプ）を使用し，計算タイムス
テップは降灰予報（速報）と同じく60秒に設定した．

３. 比較検証
一例として，2016年10月8日01時46分（JST）に発生した阿蘇山噴火（2017年度春季大会P313）について，7日16 UTCを初期時刻とするGPVを60分ごとと10分ごとに入力した場合の火山周辺の予想最大粒径の比較を下図に示す．次期移流拡散モデル（プロトタイプ）は未完成のため，降灰量の定量的な比較検証はまだ行えないが，降灰あり／なしのカテゴリー
検証が明瞭に改善するような定性的な差異は，GPVの入力時間間隔を60分から10分に短くすることによっては確認できなかった．これは，この時空間スケールにおける大気場の不確定性よりも火山灰の初期値の不確定性の方が大きいこと，比較検証した事例
は線形に時間変化する大気場の中で発生した噴火事例であったことなどが理由として考えられる．
他の予測事例についても同様の傾向であった．発
表当日は，入力時間間隔を180分に長くした比較結果などと合わせて，数値予報モデルの空間分解能と移流拡散モデルに必要なGPVの時間分解能について考察する予定である．

図 阿蘇山噴火に伴う降灰予測（2016年10月8日01時
46分～08時00分）．
（左）GPVを10分入力した場合の予想最大粒径，（右）60分入力に対する差分．
（●：
降灰が観測された地点，○：観測されなかった地点）

４. まとめと今後の課題
本調査においては，オフラインの移流拡散モデルに入力する2 km格子のGPVの時間間隔を60分から10分へ高頻度化することによる，火山灰の分布予測の顕著な改善事例は確認できなかった．しかしながら，1時間内に急変あるいは降水を伴うような大気場で，噴火が発生し継続するような現象に対しては，高時間分解能GPVの有効性はあると考えられる．今後，火山灰のデータ同化（2017年度連合大会MIS02-P02）に基づく初期値の精度向上を進めた上で，定量的な観点から再検証することが課題である．

― 76 ―

P107

ひまわり 8 号高頻度大気追跡風と LETKF を用いて再現した
平成 29 年 7 月の九州北部豪雨
瀬古 弘（JAMSTEC/気象研究所）・國井 勝（気象研究所/気象庁）・下地和希（気象庁）
1．はじめに 平成 27 年 7 月に正式運用を始めたひま
わり 8 号は，0.5～2km という格段に増加した水平分解能で，フルディスクを 10 分毎，日本周辺を 2.5 分毎という高頻度で観測をしている．これらの高頻度な画像で捉えた雲などの移動から高密度な水平風分布
を高頻度に得ることができる．水平風は水蒸気の輸送量に影響を与えるため，同化して数値モデルの初期値を改善することができれば，集中豪雨の降水量の予測精度の向上が期待できる．また，本報告では同化システムに局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（LETKF）を用いたため、予報誤差内の複数の予測を得ることができた。メンバー間で降水帯や環境を比較することにより、豪雨の発生や組織化に寄与した要因も得ることができる．
今回は，平成 29 年 7 月に発生した九州北部豪雨に対するひまわり 8 号の大気追跡風のインパクトを紹介し，再現されたメンバー間の比較で得られた豪雨の環境と降水量等の関係を報告する．
2．同化実験の概要 本報告では、高頻度大気追跡
風 の イ ン パ ク ト を 見 る た め に 、 格 子 間 隔 15km のLETKF を用いた同化システムを使い，ひまわり 8 号の高頻度大気追跡風を同化した実験と従来の大気追跡
風を同化した実験を行った．降水量を評価するためには、線状降水帯を再現する必要があるので，格子間隔 15 ㎞の LETKF で得られた解析値を初期値として格子間隔 5km の予報モデルを実行し，そこから，さらに格子間隔 1km の初期値・境界値を作成して，格子間隔 1km の予報値を得た．
3. 同化実験の結果と大雨の要因 下図(c)は7月5日
21時の1時間降水量分布である．九州北部に東西にのびる降水帯があり，この降水帯により１時間に100㎜(a)を超える降水量が観測された(矢印で示す)．従来の観測データを同化した場合も，高頻度大気追跡風を同化した場合も，九州北部に強い降水域が再現された（図a,b）．しかし、降水量については，高頻度大気
追跡風を用いた場合に1時間に100㎜を超える領域が現れていて，高頻度大気追跡風を用いないときよりも降水予報が改善されていた．初期値時刻の水平風や水蒸気量を見ると，高頻度大気追跡風を同化した場
合，降水域に水蒸気を供給する東シナ海の下層の水平風が強化され，水蒸気量も増加していた．これらの変化により 1時間に100㎜を超える領域が再現できたと考えられる．
高頻度大気追跡風を同化した場合で、アンサンブ
ル予報のメンバー間で大きい降水量が再現できたものとできないものを比較した．この事例では水平風に大きな差はなく、豪雨になったものの方が下層の水蒸気量が5％ほど大きかった．この事例では，下層の水蒸気量の差が豪雨になるかどうかを決める要因の一つであったことがわかる．
4. まとめ 今回の結果は，ひまわり8号の高頻度・高密度な大気追跡風が，データ同化を通じて豪雨の予測を改善させる可能性を示すと共に，アンサンブル予報の複数の予測シナリオが豪雨の要因解明に貢献する可能性を示している．
謝辞：文部科学省フラッグシップ2020 プロジェク
ト「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の予測の高度化」（課題hp160229）の支援を受けています．高頻度
大気追跡風は気象庁気象衛星センターからいただきました．ここに記して感謝します．

(b)

(c)

(a),(b) 5 日 6 時を初期時刻とする 15 時間予報(21 時)の 1 時間積算予測雨量(mm)．(a) 従来の観測データのみを用いた実験，(b)は高頻度大気追跡風を用いた実験．矢印は 100mm 以上の領域を示す。(c) 平成 29 年 7 月 5 日 21 時の 1 時間積算観測雨量(mm)．破線の丸は豪雨が発生地域．
― 77 ―

P108

地磁気観測所の大気電場と Severe Storm の関連について－2017年6月16日・2014年4月4日・2012年5月6日の降雹事例と10分間降水量の関係から－
熊本 真理子（気象庁 地磁気観測所）
１．はじめに
地磁気観測所（茨城県石岡市柿岡）で

㻌㻌

は 1929 年以降，水滴集電器を用いた大㻌

気電場の観測を実施している．また，雷雲接近時には，特徴的な大気電場の変動

㻌㻌が見られる[1]．2017 年 6 月 16 日に地磁気観測所にて，降雹（最大直径 2cm）があった．また，2014

㻌㻌

年 4 月 4 日（直径 0.6cm）と 2012 年 5 月 6 日（構内宿舎付
近で最大直径 3cm）にも降雹があった．そこで，地表付近

㻌㻌

の大気電場と 10 分間降水量（アメダス：柿岡）の関係から，

㻌

降雹と雹を伴わない短時間強雨の場合の状況を調べるとと 㻌㻌もに，発生する前の変化傾向などの調査を行った．
㻌㻌

２．大気電場と  分間降水量と降雹の関係

㻌(a)2017 年 6 月 16 日雷電があり，16 時 7 分頃から 0.5cm 未 㻌
満の霰が降り始め，16 時 10～20 分頃まで土砂降りに混じっ 㻌て 1cm 前後（最大 2cm）の雹が降った．(b)2014 年 4 月 4 日 㻌は 17 時 33 分に 0.6cm の雹の写真の記録があり，降水の記 㻌録から 16 時 10～40 分の間に降雹があったと推測される．

0.6cm

㻌
㻌

(c)2012 年 5 月 6 日 12 時 53 分に最大 3cm の降雹があり，13
䢢
時 15 分には笠間市（観測所から NE13km）で 5cm の降雹が㻌あった．この時の大気電場と 10 分間降水量を示す（図 1）．
㻌(a)と(c)では，降雹は降雨の降り始めに発生し，大気電場は
㻌
0V/m 付近で変動している．①降雹の 30 分ほど前から，正または負の大気電場が次第に大きくなり，②降雹の約 10 分
前には正に大きく凸の変動が見られる．③降雨がほぼ弱まった後，負から正に大きな変動が見られる（(c)は顕著でないが，この後 15 時 20 分～16 時 20 分に降水がある）．このような W 型の変動は，日本海側の冬季の顕著な雷雲の到来時にみられる[2]．レーダーエコーの時間変化から，図 2 のように①はエコーの前面の雲域の広がりに伴う電荷分布に

㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌

最大 3cm

図１㻌 大気電場（㻝 分値）と前 㻝㻜 分間降水量㻌（㻳：霰，㻴：雹（数字は直径㼇㼏㼙㼉））㻌

㻌㻌
㻌
と考えられる．
㻌㻌㻌
３．まとめ
㻌
3 事例において，降雹（降水）の前にいずれも約 30 分以㻌
上先行して大気電場の変動が見られ，直前 10 分前に凸(正)㻌 図２㻌 レーダーエコー（㻞㻜㻝㻣 年 㻢 月 㻝㻢 日 㻝㻢 時）㻌
㻌
が見られた．後者はレーダーエコーの鉛直断面図から前面
参考文献
の上昇流域に見られる雹域の部分に対応すると考えられる．
今後，雹を伴わない Severe Storm も含め，これらの大気電場 [1] TOYA, T., et al., 2008, 地磁気観測所テクニカルレポート
別冊 第06巻, 11-22.
の変動とレーダーエコーから，雷雲の構造との関連を調査[2] 道本光一郎ほか, 1996, 電気学会論文誌B, 116巻 4号,する予定である．
431-437.

対応し，②は Hail Storm に見られる前面の強い上昇流域に広がる雹が形成される降水コアの部分の電荷分布に対応する― 78 ―

P109

UAE 上 空 の 雲 へ の フ レ ア シ ー デ ィ ン グ 実 験*折 笠 成 宏 ,田 尻 拓 也 ,財 前 祐 二 ,郭 子 仙 (気 象 研 究 所 ), 村 上 正 隆 (名 古 屋 大 学 )1.

たのが計 13，雲へのシーディングが計 8，シーディン

はじめに

UAE 降水強化科学プログラム「乾燥・半乾燥地域にグプリュームの直接サンプリングが計 4 であった．

おける降水強化に関する先端的研究」の一環として，
UAE アルアイン国際空港を拠点に 2017 年 9 月，フレ

3.

結果

ア法による吸湿性粒子(Hyg.)やヨウ化銀(AgI)の雲への2017 年 9 月 17 日にサンプリングされた BG エアロゾ

シーディング実験を実施した．航空機により直接観測

ルのほか，Hyg.フレアと AgI フレアのシーディングプ

された雲・エアロゾルの測定データから，シーディン

リュームの粒径分布を図１に示す．フレアによる粒径

グ直後のプリューム内のエアロゾル粒径分布，シーデ

分布は BG エアロゾル分を差し引く必要があるが，国ィングの影響を受けたと考えられる領域の雲とそれ以内で実施したフレアのプリューム内の粒径分布と同様

外の雲を比較することにより導出されたシーディングにサブミクロンサイズの粒子が卓越している点，粒子効果を解析したのでその結果を報告する．

総数濃度が 104 個/cm3 という点で類似していることを確認できた．室内実験や数値実験での基礎データとし

2.

実験データ

て利用できる．

フレアは，米国 ICE 社製の Hyg.(主成分 CaCl2)と AgI

シーディング位置と時刻からシーディング気塊の水のタイプを使用した．UAE NCM 所管の C90 シーディ

平移動を水平風から追跡し，シーディングの影響を受

ング機の両翼に搭載されたフレアラックにそれぞれ最けた可能性のある上昇流コア内の雲領域を推定した．

大 24 本取り付けて，Hyg.は各 2 本，AgI は各 1 本を単影響を受けていない上昇流コア内の雲領域も併せて推独もしくは同時で連続的に発煙し，雲底付近の高度で定し，両領域での雲粒粒径分布を比較した一例として，

シーディングを行った．観測用航空機は日本から輸送

2017 年 9 月 23 日に実施したフレア(Hyg.+AgI 同時)シー

した B200T 機（ダイヤモンドエアサービス㈱所有）をディングの結果を図２に示す．この結果からは，シー

使用し，気象要素と併せてエアロゾル・雲・降水の直ディング影響を受けた領域での大粒径側の分布広がり

接観測が可能な各種測定機器を搭載した．2017 年 9 月や雲底周辺での雲粒数濃度の顕著な減少は観測されな5 日から 24 日にかけて，アルアイン周辺に出現した対かった．他の観測事例でも解析を進めて，フレア法に

流雲内のほか，バックグラウンド(BG)エアロゾルも測よるシーディング効果を総合的に議論する必要がある．

定した．計 14 フライトのうち，シーディングを実施し

図２ Hyg.+AgI フレアシーディングによる雲底周辺以上の高図１ (a)BG エアロゾル，(b)Hyg.フレア，(c)AgI フレ度で観測された雲粒粒径分布．左：シーディング影響の可能性

アプリューム内の粒径分布(2017 年 9 月 17 日)．

あり，右：シーディング影響の可能性なしの上昇流コア内．

― 79 ―

P110

短 時 間 降 雨 予 測 に 対 す る Ka バ ン ド レ ー ダ の 適 用 性 の 検 討*吉 田 翔 (筑 波 大 院 生 命 環 境 ),

三 隅 良 平 ・ 前 坂 剛 (防 災 科 研 )15 分）であった．さらにその 15 分前の 14 時 00 分でははじめに

近年，全国の主要都市に国土交通省の XRAIN が配備-30dBZ 程度の VAZ が Ka バンドレーダで観測され，され，局所的な豪雨の観測精度は向上した．更に，

XRAIN の VAZ がピークとなる約 35 分前から Ka バン

XRAIN を基にした高解像度降水ナウキャストが気象

ドレーダで捉えられていたことがわかった．

庁から配信され，短時間降雨予測の精度も向上している．しかし，現在運用されている C バンドや X バンド（それぞれの波長は 8cm，3cm 程度）気象レーダの主な観測ターゲットは降水粒子であり，降水が形成される前の雲自体を観測することは困難である．
一方で，X バンドよりさらに波長の短い Ka バンドや
W バンド帯の波長（それぞれ 0.85cm， 0.4cm 程度）を持つ雲レーダを用いることで，降水粒子に成長する前の雲粒を捉えることができる[1][2]．この特性を活かす
ことで，豪雨をもたらす積乱雲をより早期に検知し，短時間降雨予測の更なる精度向上が期待される．
そこで，本研究では Ka バンドレーダと X バンドレ



まとめ

Ka バンドレーダとXバンドレーダで観測された積雲（積乱雲）を解析し，Ka バンドレーダの降雨予測に対する適用性を検討した. Ka バンドレーダの VAZ は
XRAIN の VAZ に対して先行して観測され，短時間降雨予測への適用性が確認された．今後，より多くの事
例を解析し，降雨予測に有用な指標の検討を行う．
謝辞：利用した国土交通省 XRAIN のデータセットは，文部科学省の委託事業により開発・運用されているデータ統合・解析システム(DIAS)の下で，収集・提供されたものである．

ーダで観測された積雲（積乱雲）を解析し，Ka バンド
表１ Ka バンドレーダの諸元

レーダの短時間降雨予測に対する適用性を検討した．

飯能

使用したデータ

波長／ビーム幅

防災科学技術研究所が所有する 5 台の Ka バンドレー

分解能

ダの内，飯能（北緯 35.867°東経 139.293°）及び西東

観測仰角

京（北緯 35.738°東経 139.542°）に設置されている 2
台の Ka バンドレーダを使用した．各レーダの諸元を表

西東京0.85 cm／0.31°

空間：150 m／時間：3 分
5.0°, 7.0°, 10.5°

6.8°, 10.3°, 14.4°

14.9°, 20.3°

19.5°, 26.21°

1 に示す．ビーム幅が 0.31°と狭く，かつ観測仰角同士が離れている為，密な 3 次元メッシュデータを作成するのは困難である．そこで，両レーダの反射強度をビーム幅に合わせて Cressman 内挿によって合成し，各メ
ッシュの鉛直方向の平均反射強度（以降，VAZ）を算出することで，仰角間のビームの隙間の影響を受けに
くいデータを作成した．XRAIN についても同様に VAZを算出し，Ka バンドレーダとの比較を行った．
結果

図 1 に 2016 年 8 月 4 日に埼玉県南部で発生した局地
的な豪雨事例における Ka バンドレーダと XRAIN のVAZ の比較図を示す．降水セル C1，C2，C3 は何れも
14 時 35 分頃にピークを迎え，45dBZ 以上の VAZ がXRAIN で観測された．これらの降水セルが XRAIN で最初に観測されたのは，ピーク時刻の 20 分前（14 時

図１ Ka バンドレーダ及び XRAIN で観測された VAZ の比較（それぞれコンターと色で示す）．コンターは-30dBZ から
10dBZ 間隔．図中の時刻は Ka バンドレーダの観測時刻，括弧内の時刻は XRAIN の観測時刻．

参考文献[1] Kobayashi, F., et al. 2011, SOLA, 7, 125−128.
[2] Sakurai, N., et al. 2012, SOLA, 8, 107-110.

― 80 ―

P111

成層圏におけるブレッドベクトル*野口 峻佑・黒田 友二 (気象研)・向川 均 (京大)
1. はじめに
アンサンブル予報では，構成するメンバー数に実際的な制約が存在するため, 初期摂動の質は予報成績に大きな影響を与える. また, 近年, 成層圏-対流圏結合変動を介した中長期予報の成績向上に期待が寄せられているにも関わらず, 成層圏における初期摂動にはほとんど関心が払われていない. そもそも, 対流圏と比べて大きな年々変動が存在し, 解像できない物理過程やモデ
ル上端に起因するバイアスの影響もあるため, 成層圏解
析値作成に伴う誤差と関係する不安定擾乱に対する理解も十分ではない. そこで本研究では, 成長モード育成(BGM) 法により作成した長期にわたる初期摂動データを解析し, 成層圏における初期擾乱の特徴について調べた. 本稿では, 主要な予報対象イベントである成層圏突
然昇温 (SSW) 前後の期間に焦点をあてた解析結果について報告する.

2. MRI-EPS による摂動育成
気象研究所アンサンブル予報システム (MRI-EPS) を用いて, 1978–1979 年から 2011–2012 年までの 34 冬季(DJF) について摂動育成を実施した. このシステムは,2017 年 3 月まで気象庁気候情報課で用いられていた
BGM 法による 1 か月アンサンブル予報システムを移植・拡張したものである. この MRI-EPS では, 12 時間の間隔で, 500 hPa における高度場に基づいて定義したノルムを用いて, 摂動振幅の規格化 (気候学的変動の14.5% までの縮小操作) を繰り返す. 摂動育成に用いたモデルの解像度は TL 159L60 (上端: 0.1 hPa) である. また, 従来の MRI-EPS では, 規格化時に気圧 p (hPa) の関
数 [p/100 (hPa)] を摂動に掛けて, 100 hPa 以高の摂動
振幅を過剰に減衰させていたが, 本研究ではこれをより√適切に緩和させるように改変 (関数 [tanh( p)] に変更)
し, 成層圏における摂動成長を許容させた. これにより得られる摂動の成層圏における初期振幅は, 流れ場の不安定性に依存して大きく変動する.

の SSW 時の摂動 (図 1b) を例示する. 合成図と同様,
SSW の直前に, 上部成層圏における摂動振幅は, 対流圏におけるそれよりも大きくなることが分かる. また, この時期の基本場は, 北米とユーラシア大陸を結ぶ方向に引き延ばされて歪んだ極渦として特徴付けられる東西
波数 2 のパターンとして認識できる (図 2). 一方, BV1
も中緯度で振幅が最大となる東西波数 2 の構造を持つが, その位相は基本場に対して 1/4 波長ずれている. これは, 順圧的に効率的に成長する不安定擾乱の構造と類似している. このため, SSW 直前の引き延ばされた極渦状態は順圧的に不安定であり, その結果出現した不安定
擾乱が BGM 法によって抽出されたと考えられる.

4. おわりに
上記の上部成層圏における順圧不安定以外にも, 様々な擾乱が抽出されている. 例えば, 図 1 より, いくつかの SSW については, その生起後に振幅が大きくなる擾乱が存在することが分かる. 成層圏力学モデルによる安定解析結果との比較や極渦形状と絡めた解釈等を積み重ねていくことで, これらの初期摂動と関係した擾乱に対する力学的理解を深めていくことができる.

3. 上部成層圏における不安定モード

図 1: 北緯 20 度以北の高度場でみた, BV1 摂動振幅の時間-気圧断面図. SSW 生起日 (太縦線) を基準に, その 15 日前から
10 日後まで表示. 等値線の間隔は 1 m. (a) 全 SSW についての合成. 色で標準偏差を示す. (b) 2009 年の SSW (生起日: 1
月 24 日).

育成した摂動の第 1 モード (BV1) に着目した解析を実施した. 対象期間中に生起した SSW 前後の摂動振幅の時間-高度断面を図 1 に示す. ここでは SSW を, 北緯60 度 10 hPa における帯状平均東西風の逆転により定義した. そして, 抽出した全 20 事例の SSW を, 東風出現日を基準に合成した (図 1a). その結果, SSW 生起の直前 3–4 日前に, 上部成層圏 (3 hPa 付近) において BV1の振幅が大きくなる傾向を確認することができた. このことは, SSW の直前に, 成層圏において成長率の大きい擾乱が存在していることを示唆している. ただし, 事
例間のばらつきも大きく, 全ての SSW の直前で, そのように成長率の大きな擾乱が出現するとは限らないことも分かる.
SSW 直前に出現する BV1 の典型例として, 2009 年

図 2: 2009 年 1 月 19 日 12 UTC における 3 hPa 高度場でみた
BV1 の空間構造 (色). 基本場を等値線 (間隔: 200 m) で示す.

― 81 ―

P112

二重偏波レーダーによる雨滴粒径分布の形状パラメータ推定の試み*1) 足立アホロ・2) 小林隆久・1) 山内洋・1) 南雲信宏（1: 気象研究所 , 2: 電力中央研究所）
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れている．Adachi et al. (2015) は粒径分布に修正ガン
マ函数を仮定し，函数を規定する３つのパラメータ
T=20, μ=8(N0, D0, μ) を二重偏波レーダーのデータから推定する手法を提案した．但し，彼らは形状パラメータ
T=0, μ=8（μ ) を視線方向に一定と仮定しており，特に同一視線方向に積雲と層雲が混在する場合などにはこの仮
T=20, μ=0
定が成り立たない可能性がある．一方，Thurai et al.
(2008) は地上観測で ρHV から μ を経験式を用いて推T=0, μ=0定する手法を提案した．しかし一般にレーダーで μを推定するためには ρ H V を高い精度で得る必要があり，長時間同一方向を観測するなどの必要があった
第１図 S-band (3.08GHz) における ρHV と ZDR のシミュ
（e.g., Illingworth et al. 1991）．
気象研究所の C-band 二重偏波レーダーは固体素 レーション結果．軸比：B r a n d e s (2005)，雨滴の軸子を送信器に利用しているため，短時間でも比較的 の角度は平均 0° ( 鉛直 )，標準偏差 10°とした．
精度の高い観測データが得られる（Yamauchi 2012）．
ただし C-band では他の周波数のレーダーに比べて
ρ H V に温度依存性があることが予想される．そこでS，C，X -band についてシミュレーションを行うとともに C-band では実際のデータとの比較を行った．
２．シミュレーション結果
第１図に S-band の計算結果を示す．温度依存性は
T=20, μ=8
あまりなく，とくに ZDR ≤ ２dB（D0=2mm 程度）ではほぼ無視できる．ただし μ の値 ( μ =0 〜 8) に対す
る ρHV の変動幅が小さいため，μ の推定には ρHV に
T=0, μ=8
極めて高い観測精度が要求される．
T=20, μ=0
第２図に X-band の計算結果を示す．ρ HV の変動幅
は S-band に比べてやや大きいが μ の推定には依然として ρ HV に高い観測精度が要求される．また Z DR ≥T=0, μ=00.5d B（D0=1m m 程度）では温度依存性が見られため，
気温も正確に求める必要がある．
第３図に C-band の計算結果と実際のデータを示
す．実データには Adachi et al. (2015) を用いて減衰補 第 2 図 X-band (9.38GHz) における ρHV と ZDR のシミュ正を行った．予想通り C-band の ρHV は温度依存性が レーション結果．
他の周波数に比べて大きいが，ρ H V の変動幅も大きい．これは温度が正確に得られれば他の周波数に比
べて μ が比較的推定しやすいことを意味する．一方，
実データはほぼシミュレーションの範囲内にあり，気象研の二重偏波レーダーでは 4RPM で観測したのにもかかわらず ρ H V が比較的精度よく得られていることを示唆している．但し実データでは低 S N R による
ρ H V への影響を避けるため Z >30d B Z，距離 <65k m の範囲内のデータに限定して解析を行った．

T=

20

T=

0,

=8

μ=

0

=8

,μ

=0

― 82 ―,μ

本研究は JSPS 科研費 15K01273 の助成を受けた．

0, μ

20

謝辞

T=
T=

３．まとめ
粒径分布のパラメータのうち形状パラメータ μ を
二重偏波レーダーで観測された ρ H V から推定する可能性を調べるためにシミュレーションと実データによる検証を行った．その結果 C-band では Z DR がある
程度大きければ ρ H V から μ を推定できる可能性があることを示唆する結果が得られた．ただし温度依存性があるため，μ を推定するためには正確な気温を別に与える必要があることも分かった．

第 3 図 C-band (5.37GHz) における ρHV と ZDR のシミュ
レーション結果， 及び観測値の解析結果（点）の例．
縦軸のスケールが第１図，第２図と異なることに注意．

P113
d4PDF における月降水量極値の再現性と将来変化の不確実性に関する検証*初塚 大輔、佐藤 友徳（北大院地球環境）
験と観測値から推定された 100 年確率降水量を比1. はじめに
月降水量の極値統計を評価するためには、長期較した。各月とも 1 地点を除いて、過去実験によのデータが必要であり、従来の気候予測データベ

る推定幅（50 メンバーの中の最小値と最大値）のースでは事例数が不十分であった。そこで本研究中に観測値が収まっており、アンサンブル平均値

では、多数のアンサンブル実験を実施した、地球では良い一致が見られた。従って、バイアス補正

温暖化対策に資する気候予測データベースを行うことで、d4PDF では 100 年確率降水量のよ（d4PDF）を用い、日本周辺における月降水量極

うな極端な月降水についても概ね現実的に再現値の将来変化を推定することを目的とする。

できていると考えられる。

前報では、グリッド毎に全てのアンサンブルメ

次に、将来変化の不確実性とその要因について

ンバーを一緒にしたデータを用いて、順位統計量検証した。不確実性の要因は、Endo et al. (2017)から直接算出した 100 年確率月降水量の将来変化を参考に、将来の海面水温パターンの違いによるを検証した。今回は、個々のアンサンブルメンバ

影響と内部変動の影響に分けて考えた。図 1 に示ーに対して確率分布を当てはめることで推定し

す 8 月の結果から、北海道では 100 年確率月降水た値を用いて、d4PDF における月降水量極値の量が 30%以上増加する地点が多く存在し、不確実再現性と将来変化の不確実性について検証した性を考慮しても将来増加する可能性が高いこと

結果を報告する。

が分かる。また、その不確実性の多くは内部変動に起因するものである。一方、九州西部について

2. データと解析方法も高い増加率を示すが、その不確実性の要因にはモデルの再現性を確認するため、観測データには気象官署 134 地点（1951 年～2010 年）の降水

将来の海面水温パターンの違いによる寄与が比較的大きい。

量データを使用した。
d4PDF の降水量データは、
領域気候モデル（20km、NHRCM）の過去実験 60
年×50 メンバーと 4℃上昇実験 60 年×90 メンバーを使用した。本研究では、20km 格子点データ
を気象官署の観測地点に対応する値に内挿し、さらに Piani et al. (2010) の手法を用いて各地点で
月降水量のバイアスを補正したものを使用する。
100 年確率月降水量は、観測および過去、4℃上
昇実験の各メンバーにおける 60 年のデータに対し、最適な確率分布を当てはめることにより推定した。候補として用いた確率分布は、正規分布、
対数正規分布、ピアソンⅢ型分布で、その中から確率分布の適合性の評価基準である SLSC を用いて最適な確率分布を決定した。

3. 結果
6 月～8 月の月降水量について、d4PDF 過去実

図 1: 8 月における 100 年確率月降水量の(a)アンサ
ンブル平均変化率、(b)変化率のメンバー間のばら
つき、(c)海面水温パターンの違いに起因するばら
つきと内部変動に起因するばらつきの比謝辞
本研究は、気候変動適応技術社会実装プログラム（SI-CAT）の支援を受けて実施された。
参考文献
Endo, H., et al., 2017: SOLA, 13, 7-12.
Piani, C., et al., 2010: J. Hydrology, 395, 199-215.

― 83 ―

P114

長時間変調パルスレーザを用いた風観測ライダの研究開発*山 菅 大 （ 首 都 大 ） ,吉 川 栄 一 (J AXA), 牛 尾 知 雄 （ 首 都 大 院 ） ,石 井 昌 憲 , 青 木 誠 （ NICT） ,橋 本 和 樹 （ J AXA）
1.

換は問題なくできたが,図 3 に示す相対速度領域におい序論
風観測ライダは,風速の空間分布を観測する装置でて繰り返しピークが見られた.

あり,航空気象用途など近年様々な用途に需要が拡大した.しかしレーザ出力の技術的限界のために観測感度が低いという課題がある.大電力の送信を実現するために
低電圧長時間パルスを送信し,受信信号にパルス圧縮処
理を施す手法が考えられる.しかし,ライダではレーザ光を送信するためにドップラー周波数シフトが大きく,
図 1 理想的な波形(左)と実験データの波形(右)従来の Matched Filter 手法[1]を用いることができない.
新たな信号処理手法（Multi-Reference Matched Filter,
MRMF 手法）が検討されており,解析的な評価が行われている[2].本研究は MRMF 手法を用いたライダの実証を目的としている.MRMF 手法には実用上はレンジサ
イドローブが大きく遠くの粒子からの反射信号を見ることができない,不連続な信号を使用するため正確にパ

図 2 理想波形(左)と実験データ(右)のスペクトル

ルス成型することができないという問題が発生することが想定されるため,本研究では変調手法の工夫によりレンジサイドローブの抑制を検討し,窓関数により不連
続点を排除した信号を検討すると同時に実験によりパルス成型精度の検証を行っている.
2.

レンジサイドローブ

MRMF 手法で用いている 8-psk 変調に加えて,周波数
図 3 理想波形(左)と実験データの相対速度領域にも変調を施すことによってレンジサイドローブの抑制を検討した. 周波数を線形的に変化させたとき遅れ4.

結論

時間の取得に問題があるので,周波数をランダムにステ本研究はMRMF手法を用いたライダの実証を目的とップさせた.その結果,2[km]の地点で 7[dB]程度のサイしており,課題であるレンジサイドローブとパルス成型

ドローブ低下が見られた.

精度について検討した.周波数に変調を加えることによ3.

りレンジサイドローブの抑制ができることを確認した.

パルス成型精度

位相偏移毎に窓関数をかけることにより不連続点を実験でのパルス成型の検証を行い想定された位相偏移排除した信号を検討し,窓関数をかけた信号でも距離相での立ち上がり時間の問題はあったものの,検出された

対速度領域への変換が可能であるが,窓関数の特徴であ信号でMRMF手法での信号処理で距離相対速度領域にる信号強度の 4[dB]程度の低下が起きることを確認し変換できた.しかし,速度領域に繰り返しピークが見らた.また,ライダのプロトタイプを作成し実際のパルスれた.今後作成したプロトタイプで自由空間にレーザを成型精度を検証した.本実験ではパルス成型精度の検証

放出し散乱波を観測する実験を行い実証を進めていく.
参考文献をするためレーザを自由空間に放出せずに直接折り返[1] Merrill I Skolnik: Radar Handbook Third Edition,

し信号を計測した.

Chapter 8, McGraw-Hill Education, 2008

理想的な波形と実験で得られた波形を図 1 にスペクト
ルを図 2 に示す.実験データでは位相偏移毎に窓関数を[2] Eiichi Yoshikawa, Tomoo Ushio: Wind ranging and

かけたような波形となっておりスペクトルにもその特velocimetry with low peak power and long-duration

徴がみられる.信号処理により距離相対速度領域への変modulated laser, Optics Express, Vol 25, No.8, 2017

― 84 ―

P115

船舶搭載型全天カメラ観測データ解析による雲量の推定*久慈 誠、萩原美沙子（奈良女子大）、堀 雅裕（JAXA/EORC）、武田真憲（東北大学大学院）、
平沢尚彦、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、海氷域を含む
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、2016 年 12 月 14 日から 2017 年 2 月 16 日迄の海氷域を含め、各データの雲量は概ね同様の変動を示していることが分かる。
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 0.87、目視データで 0.88 と、それぞれ強い正の相関を示した。

2. 観測データと解析方法

観測期間中、全天カメラ画像の明るさが、不自然に変本研究では、まず南極観測船「しらせ」に全天カメラ化する現象が見られたため、その補正を行った。今回のシステムを搭載し、天空の画像を取得した。観測時間間

解析結果より、全天カメラによる雲量の推定は他の観測

隔は 5 分、観測期間は 2016 年 11 月 11 日から 2017 年と整合的であると考えられる。

4 月 19 日、事例数は 43,063 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船上の構造物にマスクをかけトリミングを行った。データ解析には、SI-BI 指標を用いた空の状態の識別手法 [2]を使用した。まず、画像の各画素の RGB 値から天空の色を表す指標 Sky Index（SI）と、天空の明るさを示す

図1

指標 Brightness Index（BI）を求める。これを次式 1 に

軸は雲量（%）、横軸は年/月を示す。黄色い網掛けは示す識別曲線にあてはめ、青空と雲の識別を行う。

海氷域、赤は全天カメラ、青は雲底高度計、緑は目視

BI = e−k×SI ,をそれぞれ示す。

(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]

第 58 次南極観測における日平均雲量の変動。縦。また、雲として識別された画素の合計値を、天空全体の画素の合計値で除して雲量を求め、百分率（%）で表す。
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

4. まとめと今後の課題
本研究では、第 58 次南極観測における全天カメラ、雲底高度計、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、海氷域も含め、三者の雲量が整合的であることを確認できた。今後は、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。

謝辞

第 58 次南極地域観測隊の関係者の皆様に感謝致します。

である。観測時間間隔は 36 秒、観測期間は 2016 年 11

参考文献

月 11 日から 2017 年 3 月 22 日、事例数は 193,497 であ[1] IPCC-AR5, 2013: Climate Change 2013.

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。

(雲量) = (雲底観測回数)/(有効観測回数) × 100. (2)[3] Kuji et al., J. Meteor. Soc. Japan, 96, 2018,
doi:10.2151/jmsj.2018-025.

― 85 ―

P116

降雪粒子地上直接観測による
GPM/DPR 降水タイプ分類アルゴリズムの地上検証（その２）*竃本倫平 (山口大学)，鈴木賢士 (山口大学大学院)
中川勝広 (情報通信研究機構)，金子有紀 (宇宙航空研究開発機構)
 はじめにGPM/DPR が通過した事例では，G-PIMMS では IPU

 全球降水観測計画（GPM）主衛星は二周波降水レ

サイトで弱い雪，KU サイトで弱い霰を観測した．

ーダ（DPR）を搭載し，熱帯から中高緯度の弱い雨

霰の存在は，KU サイトでの降雪雲を対流性とみな雪までを観測することができる．GPM/DPR のプロ

すことができるが，GPM/DPR による降水タイプ分

ダクトのひとつである降水タイプ分類は，雲内の鉛類の結果は異なっていた．GPM/DPR の降水タイプ

直熱収支を考える上で重要な情報であるが地上か分類では，IPU 及び KU サイトとも層状性と分類さら雲頂まで固体降水が占め融解層の存在しない冬れており（図１），地上観測と GPM/DPR の降水タイ

季降雪雲における GPM/DPR 降水タイプ分類アルゴプ分類は一致しなかった．この事例では地上観測サ

リズムについては地上直接観測による検証が必要でイトが GPM/DPR の Ka 帯レーダの走査幅外に位置ある．我々は 2017 年冬季に日本海で発達する降雪雲しており，二周波ではなく Ku 帯レーダ単一のアルを観測するため，地上設置型降水粒子撮像・重量計

ゴリズムによる分類であった．そのため，弱い霰を測システム（G-PIMMS）を石川県立大学（IPU）及検出することができず層状性と分類していたものとび金沢大学（KU）に設置し降雪粒子の地上直接観考えられる．

測を実施した．G-PIMMS は得られた降水粒子の画像

 表１は同期観測を行うことができた 4 事例の結果から固体降水を雪や霰に分類することができそれを示している．今回の地上検証によって DPR によるらの重量を計測することで密度を見積もることがで

降水タイプ分類アルゴリズムの妥当性が確認された．

きる．観測期間中観測サイト上空を GPM/DPR が通現在は Ku 帯と Ka 帯でレーダ走査幅が異なるが，今過 し G-PIMMS で 降 水 が 観 測 さ れ た 事 例 に つ い

後予定されている Ka 帯レーダの走査幅の拡張によて G-PIMMS を 用 い た 地 上 直 接 観 測 を も と に ，って降水タイプ分類の精度は十分向上するものと期

GPM/DPR 降水タイプ分類アルゴリズム（V05）の妥

待される．

当性を検証した．
 同期観測結果
観測期間中，GPM/DPR の観測サイト上空通過のうち地上で降水のあった 4 事例について解析した。
2017 年 1 月 25 日日本時間午前 5 時 23 分の事例については鈴木ら（2017）により既報のとおり，地上で観測された主な降水粒子は IPU サイトで霰，KU サ
イトでは雪であり，２つのサイトで異なるタイプの降水粒子を観測した．このとき GPM/DPR による降図 1. 2017 年 2 月 2 日の GPM/DPR 降水タイプ分類アルゴリズ
ムによる降水タイプ分類．左は KuPR，右は DPR による．
＋は石川県立大学，×は金沢大学を，ピンクは対流性，
青は層状性を示す．

水タイプ分類は，IPU サイトで対流性，KU サイト
で層状性であった。地上降水のみから降雪雲を対流性，層状性と分類することは難しいが，霰の存在はその着氷成長プロセスを考えると雲内の上昇流の存在が推測され対流性という分類は妥当だともいえる．
 一方，2017 年 2 月 2 日日本時間午前 3 時 10 分に― 86 ―

表 1. 同期観測結果．Conv.は対流性，Stra.は層状性を示す．
GPM/DPR
飛来日時
2017/1/17
07:39JST2017/1/25
05:23JST2017/2/2
03:10JST2017/2/23
20:42JST

地上降水の特徴
IPU
KU
雨

みぞれ

霰

雪

弱い雪

弱い霰

弱い雨

弱い雨

GPM/DPRによる分類
IPU
KU
Stra.
Stra.
(KuPR)(KuPR)
Conv.
Stra.
(DPR)
(DPR)
Stra.
Stra.
(KuPR)(KuPR)
Stra.
Stra.
(DPR)
(DPR)

P117

南関東における大気エアロゾルの吸湿特性に関する研究*

関 根 広 貴 1 ，岩 本 洋 子 2 ，三 浦 和 彦 1 , 森 樹 大 1 , 岩 田 拓 己 1 , 桃 井 裕 広 1 ,西川雅高 1 , 永野勝裕 1 , 長田和雄 3 , 松見豊 3 , 齋藤伸治 4
1.東 京 理 科 大 学
2.広 島 大 学 3.名 古 屋 大 学 4.東 京 都 環 境 科 学 研 究 所

1.

はじめに

現在、PM2.5 質量濃度として環境基準が「1 年平均値
15μg m-3 以下かつ 1 日平均値 35μgｍ-3 以下」と定められており、PM2.5 質量濃度が高くなると予想される日には 1 時間値をもとに注意喚起が行われている。しかし 1

3. 結果と考察
2016 年 12 月から 2017 年 10 月までのκの値と成分の割合を求めグラフにした (図 2) （上図 実線：成分データから求めたκ （OC のκを春の平均値(1) 0.3 とした） 点線：
成分データから求めたκ (OC のκを夏の平均値(1) 0.1 とした) 太線：OPC から求めたκ) 。

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の確認が困難であるため
その信頼性が問題となっている。本研究では、PM2.5 の
時別値の信頼性を向上させるために光散乱式粒子計数
器 (OPC) などのリアルタイム観測手法を用いて研究を行い、PM2.5 質量に占める水分の割合を調べることで、
PM2.5 の吸湿特性を捉えることを目的とした。
2. 測定方法
本研究は東京都江東区にある東京都環境科学研究所6階、千葉県野田市にある東京理科大学野田キャンパス 1
号館 (4 階建て) 屋上の 2 か所で行った。都環研では 12
月 5 日から、野田では 11 月 1 日から測定を開始した。
図 1 のような配管で OPC (KC-01E：RION 製、0.3µm 以上の粒子を測定可能) と PM2.5 センサ (松見が開発した小型 PM2.5 センサと紀本製 PM712) を設置した。OPC によって得られる未乾燥状態、乾燥状態の粒径分布からそれぞれの状態の体積濃度 (未乾燥状態：dVambient 乾 燥 状態：
dVdry) を求め解析を行った。

図 1 測定システム
外気と内部の湿度は全期間を通してみても差が生じ、大きい時で 40%ほど外気の湿度が高かった。そのため、未乾燥ラインで計測される体積濃度は実大気の PM2.5 体
積濃度の値よりも小さく見積もられる可能性があり、以下の式(1) (kimoto smart calc.)を用いて湿度補正を行った。
・・式(1)
また、化学成分からも湿度の違いによる影響を調べるため
Snider の補正式(1)を用い、成分の割合から吸湿成長パラメータκを算出した。
・・式(2)

図 2 吸湿成長パラメータκと成分の通年データ
OPC から求めたκの値は冬に高く、夏に減少する季節変動がみられた。成分についても冬に硝酸アンモニウムが高く、硫酸アンモニウムが低くなる傾向がみられ、夏に近づくにつれそれらの割合が逆転していく季節変動がみられた。また、有機物の割合はこの期間では変動が小さかった。κを求めるにあたり硝酸アンモニウム、硫酸アンモ
ニウムのκの値をそれぞれ 0.41、0.51 として計算を行ったが、この値だと冬より夏の方がκの値が高くなると予想される。しかし、冬にκの値が高くなる変動は、OC のκの値が冬に高く、夏に低くなるためであると考えられる。
4. まとめ
κの値、成分の割合は共に冬と夏で異なる季節変動が確認できた。また、κの値の変動は有機物に大きく依存し、冬に高く、夏に小さくなることが示唆された。
謝辞
本研究は、 (独) 環境再生保全機構の環境研究総合推
進費 5-1604 (代表：名古屋大学 長田和雄) により実施された。
参考文献(1)Snider, G. et. al., Atmos. Chem. Phys., 16, 9629-9653,
2016― 87 ―

P118



熱環境が人体生理量・心理量に与える影響把握と関係性調査
仲吉信人（東京理科大学理工学部），板倉拓哉（首都高速道路株式会社）

1．序論
近年，熱中症や睡眠障害など熱環境変化による人体被害が増

両者の間には高い関係性が認められた．中央値と平均値の間に加しており，熱環境と人体の健康状態の関係を把握することのも大きなバラつきは見られなかった．温熱感と皮膚体温の関係

重要性が増している．これらの関係を調査する上で重要なもの

性については，既往研究でも調査が行われており，両者の間にはとして，熱環境に対する人の心理的感覚が挙げられる．周囲の熱環境が変化するとそれに伴い人体の体温は変動し，温熱感や快（2）温熱感と皮膚体温：比較結果を図 1(b)に示す．SET*と同様に高い相関があることが示されている 2)．今回の実験結果はそれら適感などといった心理量も変化する．温熱感や快適感は，生活空と矛盾しない結果となった．
（3）温熱感と深部体温：比較結果を図 1(c)に示す．同じ生理量間の熱的快適性の指標になることや，人が体温を調節するためである皮膚体温の結果とは異なり，両者の間に高い関係性は認の行動をとるきっかけとなる．人の体温もまた，熱環境下におけめられなかった．対流による一時的な涼しさや人が持つサーカる人体の健康状態を評価する指標の一つであるため至要である． ディアンリズムによって関係性が損なわれた考えられる．
深部体温は身体内部の臓器温度とみなされており，生命活動に
4．まとめ直結する重要な指標である．また，皮膚は大気と人体の境界であり，大気-人体間の熱交換を規定する．夏季の屋外環境は我々が普段生活する室内環境よりも極端に暑熱リスクが高い．そのため，熱環境と人体生理を調査するには，屋外における実験や調査が不可欠であると考えられる．本研究では，熱環境と生理・心理量の関係把握，それらに及ぼす個人差の影響を調査することを目的とする．
2．研究方法夏季や冬季での屋外熱環境下での実験や屋内実験，屋外と屋

夏季において，温熱感とSET*，皮膚体温は高い関係性を示した．
しかしながら，温熱感と深部体温の間には関係性が認められなかった．
参考文献 1) Hardy，J．D，DuboisE．F．：Thetechniqueofmeasuringradiationandconvection，Journal of Nutrition，Vol.15，pp461-475，1938.
2) 蔵澄美仁，松原斎樹，土川忠浩，近藤恵美，石井仁，深川健太，安藤由佳，大和義昭，飛田国人，堀越哲美：屋外空間における環境刺激が人体の温熱感覚に与える影響，日生気誌，48(4)，129-144，2011．

内を行き来することによる被験者の曝露熱環境を連続的に変化させた実験を行い，熱環境，生理量，心理量の関係を検討した．
観測場所は東京理科大学野田キャンパス 5 号館の屋上及び同館

表 1温熱感尺度表
温熱感
夏（冬）D 50.0
45.0
40.0
35.0
30.0
25.0
20.0
15.0

に行い，6 月から 10 月までを夏季，11 月から 1 月までを冬季とした．
被験者の延べ人数は 131名である．
客観気象の測定項目は，
屋外では直達日射量，短波・長波放射量，風向風速，気温，湿度とし，屋内では気温と湿度を測定した．心理量として温熱感と快E 39.0

した．表 1に温熱感の尺度表を示す．生理量の項目は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． 平均皮膚体温の算出には Hardyand Duboisの 7点法 1)を用い，深部体温は耳栓

皮膚体温[℃]

適感を被験者に 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情報を収集（1）温熱感と SET*：比較結果を図 1(a)に示す．夏季の結果，決深部体温[℃]

び中央値を算出し，散布図と箱髭図を作成した．

つきが見られることから個人差の影響が現れているといえる．

㻠
やや暑い
（暖かい）

㻡
暑い
（暖かい）

㻢
非常に暑い
（暖かい）

R² = 0.9423
0

1

2

3

4

5

6

5

6

R² = 0.9223

33.0
0

1

2

3

4

0

1

2

3

4

37.0
36.5
36.0

35.5
35.0

定係数が約0.94と温熱感とSET*の間には高い相関が認められた．
しかしながら，平均値と中央値の差や温熱感ごとの SET*にバラ

㻟
中立

35.0

F 37.5

3．結果と考察
温熱感には区間を定め，その区間内で SET*や生理量の平均値及

㻞
やや涼しい
（寒い）

37.0

31.0

型サーミスタで測定した耳道温度で代えた．
本報では夏季の温熱感と SET*，生理量の結果について示す．

㻝
涼しい
（寒い）

SET *[℃]の室内，隣接する芝生広場である．2015年から 2017年までに 15日間，全 26 回の被験者実験を行った．実験は 6月から 1 月まで

㻜
非常に涼しい（寒い）

R² = 0.2676
5

6

温熱感

図１夏季の温熱感・SET*・生理量の統合解析(a)温熱感‐SET*，(b)温熱感‐皮膚体温，(c)温熱感‐深部体温― 88 ―

P119

境界層乱流におけるスカラー濃度変動の対数則
守永 武史
1.

八木 俊政

毛 利 英 明 (気 象 研 究 所 )

森 一安

はじめに

5.

接地境界層において中立時に平均風速 U の鉛直分布が対数則に従うことは良く知られている。最近になって平均風向の風速変動 u の分散〈u2〉についても対数則

参考文献
H.Mouri, T.Morinaga, T.Yagi, and K.Mori, 2017, PhysicalReview E, 96, 063101
6.50の存在が野外観測や風洞実験から明らかになった。
接地境界層では水蒸気や微量気体など速度場に対し

5.50

U (ms-1)て受動的なスカラーについても、地表面近傍での濃度が一定の場合、平均濃度Θの鉛直分布については同様

6.00

5.00

4.50

4.00

の対数則が知られている。よって風速の場合との類推

3.50から、スカラー濃度変動θの分散〈θ2〉についても対

3.00
20

数則が成り立つことが期待される。
実際に濃度変動の分散について対数則が存在するの

大型風洞装置は長さ 18ｍ×幅 3ｍ×高さ 2ｍの測定部があり風上側 4m まで同じ断面をしている。
測定部と風上側 4m に、直径 3 ㎜の金属棒を幅 3m にわたり 10㎝間隔で貼って粗度とした。測定風速は 6m/s とし境界層が十分に発達した粗度列の先端から 18ｍの場所で測定を行った。
この大型風洞装置の床面パネルは加熱もしくは冷却することができる。この機能を用いて流入風より 3℃加

300

500

700

300

500

700

0.30
0.25
0.20

＋3度

0.15

中立
0.10

－3度
0.05

応力一定層

0.00
20

40

60

80 100z(mm)

図 1 速度場の鉛直プロファイル、上段は平均風速、下段は風速変動の分散を示す。
0.20

熱もしくは冷却し、熱を受動的スカラーとみなして冷線温度計で測定を行った。速度場についてはレーザー

Θ-Θ∞(K)

0.00

ドップラー流速計を用いて測定を行い、熱が速度場に影響を及ぼしていないことを確認した。
3.

80 1000.35〈u2〉(m2s-2)

風洞実験の概要

60z(mm)か確かめるため気象研究所の大型風洞装置を用いて乱流境界層の実験を行ったので、ここで報告する。
2.

40

-0.20

-0.40

-0.60

実験結果

-0.80

-1.00

図１は速度場についての結果である。流入風より 3℃

20

40

60

300

500

700

300

500

700

z(mm)

加熱もしくは冷却したデータと中立時のデータを片対
0.020

0.015

〈θ2〉(K2)数で示した。データは良く一致し、熱が速度場に影響していないことがわかる。また平均風速に加えて風速変動の分散についても対数則が見てとれる。
図２は温度場についての結果である。平均風速や風
速変動の分散さらに平均温度が対数則に従う範囲つまり応力一定層において、温度変動の分散にも対数則が80 100

0.010

＋3度
－3度

0.005

応力一定層

成り立つことがわかる。
0.000

4.

今後の課題

20

60

80 100z(mm)さらに床面パネルを加熱もしくは冷却して安定度を大きく変化させた際に風速変動や温度変動の分散がどのように振る舞うかを調べる予定である。

40

図 2 温度場の鉛直プロファイル、上段は平均温度、下段は温度変動の分散を示す。Θ∞は基準温度である。

― 89 ―

P120

十勝平野下層寒気維持の事例解析*本 橋 淳 也 （ 法 政 大 ・ 学 ）， 山 口 隆 子 （ 法 政 大 ）
1.

4.

はじめに

下層寒気の高さ

西側に山脈を持つ海岸平野で，温帯低気圧が南西か

釧路の 25 日 9 時の高層気象観測より，地上から高度ら接近してくる場合，その山脈東部平野の下層で降水230m に逆転層が確認できた．また帯広のウィンドプロ

粒子の昇華・蒸発・による非断熱過程（山本，1984・

ファイラの観測より，高度 500m までは北東の風が卓越

冨山，2001）と Cold-Air Damming（以下 CAD）と呼ばし，それより上空では東から南に風向が変化し，暖気れる気圧のリッジと北よりの風を伴う冷気が強化され移流が明瞭であった．このことより，下層寒気の高さ

る力学的過程（荒木，2015）で，下層寒気が強化, 維持

は 500m 以下であることが考えられる．

されることがある．これまで関東地方で多くの解析が行われてきたが，同じ地形環境である北海道十勝平野
でも降水粒子の融解，CAD による下層寒気の強化，維持によって大雪となった報告がある（寺尾ほか，2014）．
本報告は 2017 年 12 月 24 日から 25 日にかけて十勝平野内で下層寒気が長時間維持した事例について，気象官署・AMeDAS の地上データと釧路の高層気象観
測・帯広のウィンドプロファイラの高層データを用いて解析した．
2.

総観場

図１ 帯広，広尾，釧路，浦幌の地上気温と風，及び帯広の2017 年 12 月 23 日 21 時に黄海で発生した低気圧が日降水量の時間変化

本海を急速に発達しながら北東進し，25 日 9 時には北海道の北西沖を通過した．またそれとは別に，24 日 15時に東シナ海で発生した低気圧が日本の南岸を発達しながら北東進し 25 日 9 時には三陸沖を北東進した．北海道東部では主に日本海の低気圧の影響を受け，24 日
夜から降水が始まり，25 日午前中にかけて継続した．
この時，十勝平野では明瞭な気圧のリッジはなく，この総観場では CAD は発生していない．
3.

地上気温と風の推移

図１は帯広，広尾，釧路，浦幌（十勝南東部）の地
上気温と風向風速及び帯広の降水量の時間変化を示す．
全地点で帯広の降水が始まる前の 24 日夕方にかけて気温が低下したが，日付が変わると釧路で強い南東風により気温が上昇し，広尾，浦幌では 25 日 5 時に気温が上昇している．一方，帯広では若干昇温しているもの

図２ 12 月 25 日 9 時，北海道東部地上気温（数値）と風（矢羽）破線：等温線（1℃）細線：等高線（500m 間隔）

5.

の微風で低温を維持していた．

今後の展望

今回の事例は，滞留していた寒気がそのまま維持し

図２は 25 日 9 時の地上気温と風の分布であり，沿岸ていた事例であり，寺尾ほか(2014)の事例（低気圧が南部と東部を除く十勝平野で低温域ができている．また，岸を通過し，CAD が発生して平野西部を中心に冷気がその低温域では風の欠測が目立ち，着氷もしくは着雪形成される）とは異なっていた．今後，数多くの事例によるものと考えられる．

を抽出し，気候学的研究を進めていく予定である．

― 90 ―

P121

ウィンドプロファイラーによる境界層と対流圏中層の風の日変化とその季節依存

片野陽登＊柴田清孝 高知工科大学 ． はじめに
陸風 反流 ウィンドプロファイラーの観測によって対流圏中下層の短時間インターバル（ 分）の連続的な風の鉛直プロファイルデータが蓄積され、その気候値的な解析が可能となっている。本研究はそのデータを海風

使い、対流圏下層の海陸風循環を含め、中層までの風の気候値的な日変動（GLXUQDOYDULDWLRQ）の季節
海陸風

変動（依存）を解析することを目的にしている。本
報告では中四国と近辺の観測点のデータを使い、四国上空を解析したものである。



図１．高知の  月の偏差風の気候値縦軸は高度

． データと手法

K3D 横軸は時間 K 

高知・土佐清水 高知県 、高松 香川県 、美浜 和
歌山県 、鳥取 鳥取県 、浜田 島根県 の  箇所のデ

陸風 反流 ータを使用した。データ期間は高知、清水、高松、
浜田は  年  月 年  月の約  年、鳥取と美浜は  年  月 年  月の約  年である。
解析手法は次の通りである。まず  分間隔の観測値
海風

から  時間値を作り、トレンド除去を行い、月・日・
時間・高度ごとに全年数間の平均を求め、ゆっくり

海陸風

とした季節変動を取り出すため、同一時刻の日々データに  週間カットオフのローパスフィルターをかけた。最後に、このデータから各日の日平均風の値

を引いた値を月ごとに平均することで月ごとの日変

図 ．高知の  月の偏差風の気候値縦軸は高度 K3D 動を解析した。

横軸は時間 K 
陸風 反流 ． 解析結果
地表面付近での風はすべての観測地点で海陸風の影響を受けた厚みの薄い日変化が観測されていた。
また、正午あたりに現れる鉛直方向に厚みを持つ海
陸風循環は冬季以外の季節でよく観測されており、夏季には比較的明瞭に現れていた。海陸風循環の及
海陸風

ぶ高度は概ね K3D P 程度、時間は  時頃

海風

に最大となることが多かったが、海陸風と大気潮汐の影響がどの程度混ざり合っているか確認する必要

がある。また、海陸風の到達高度が NP 付近である

図 ．高知の  月の偏差風の気候値縦軸は高度 K3D 

ことから境界層の影響を受けていることが伺える。

横軸は時間 K 

― 91 ―

P122

台風の温帯低気圧化後の再発達に関する総観場のコンポジット解析∗

柳瀬 亘・嶋田 宇大 (気象庁気象研究所)

1. はじめに台風は中緯度で温帯低気圧化 (温低化) した後に、再び発達する場合がある。再発達がどのような総観場の下で起きるのかという問題は、Evans et al. (2017)のレビューで先行研究が紹介されている。その中で、
Klein et al. (2002) は再発達を起こす総観場として、(1)200hPa の発散が 3×10−5 s−1 以上、(2)500hPa の渦度
移流が 2×10−9 s−2 以上、(3)925hPa の暖気移流が 1×10−4 Ks−1
以上、という 3 つの指標 (以下、発達指標) を提案した。
Ritchie and Elsberry (2003, 2007) は様々な上層擾乱の影響を考慮した温低化の理想化実験を行い、発達指標が再発達の有無を予報するのに有用であることを示した。 図 1: 2017 年 10 月 30 日 00UTC の発達指標．200hPa 面
最近の温低化の事例に発達指標を適用した例を図 1 の発散 (薄いシェードは 3×10−5 s−1 以上，濃いシェードはに示す。2017 年の台風第 22 号は 10 月 29 日 12UTC に 6×10−5 s−1 以上)，500hPa 面の正渦度移流 (黒実線；2×10−9 s−2
988hPa で温低化し (ベストトラックはここで終わってい ごと)，925hPa 面の暖気移流 (黒破線；1×10−4 Ks−1 ごと)．
る)、その後に北側の低気圧と一体となり 30 日 06UTC 三角は低気圧中心の位置．
には 940hPa まで急速に発達した。この事例では発達中の温帯低気圧の付近で、3 つの指標が大きくなっている。
このように発達指標が温低化後の再発達を説明できる事例も多いが、一方で空振りや見逃しの事例も存在する。
そこで、本研究では過去 38 年間の温低化後の再発達に関し、発達指標やその他の総観場のコンポジット解析を
行った。

2. 方法
温低化の事例の抽出には 1980〜2017 年の 38 年分の気象庁ベストトラックを利用し、温低化後 0∼24 時間を
6 時間ごとに調べ、6hPa/6 時間以上の気圧の低下 (上昇) を示した事例を発達 (衰弱) 事例とし、変化が最大の時刻を解析対象とした。この定義では発達は 43 事例、衰退は 49 事例が検出され、それぞれに対して低気圧の中心に合わせたコンポジット解析を行った。総観場の解析には JRA-55 再解析データを利用した。

3. 結果
発達事例のコンポジット、および、それらの衰退事例のコンポジットからの差を図 2 に示す。200hPa 面の発散
は、発達事例では低気圧の北西〜東で大きく (図 2a)、衰
弱事例と比べて大きな発散を伴っている (図 2b)。500hPa
面の正渦度移流は、発達事例では低気圧の北〜南東で大きく (図 2c)、衰弱事例からの差は中心付近で特に大きい (図 2d)。925hPa 面の暖気移流は、発達事例では北東〜南東で大きいが (図 2e)、衰弱事例からの差は北東と南東で大きく東では小さい (図 2f)。これは衰弱事例の暖気移流が、東側の狭い領域で起きていることによる(図略)。このように Klein et al. (2002) の発達指標は、発達事例の方が衰退事例に比べて振幅や領域が有意に大きいことが、コンポジット解析からも確かめられた。
この他に、Q ベクトルや相当温位などの総観場についても有意な差が見られた。また、McTaggart-Cowan
et al. (2013) などでは、台風の発生に関しても上層トラ
フや傾圧場の影響を指摘しているため、著者よりデータベースを提供してもらい、総観場の解析を進めている。

図 2: 発達指標のコンポジット解析．(a)(b) 200hPa 面の発散 (コンターは 0.5×10−5 s−1 ごと)．(c)(d) 500hPa 面の渦度
移流 (コンターは 1×10−9 s−2 ごと)．(e)(f) 925hPa 面の温度
移流 (コンターは 0.5×10−4 Ks−1 ごと)．(a)(c)(e) 発達事例
(シェードは正値)．(b)(d)(f) 発達事例と衰弱事例の差 (シェードは正偏差，ドットは 5%水準で有意な偏差)．

― 92 ―

P123

北半球におけるブロッキング現象の季節別長期変動*松 本 昭 大 (法 政 大 ・ 学 ),


はじめに

山 口 隆 子 (法 政 大 ) ブロッキング現象の長期変動

近年, 北半球高緯度における温暖化は顕著であり,最小二乗法と Mann-Kendall 検定を用いて, ブロッ

低緯度と高緯度の間の気温勾配が弱まっている. これキング現象発生頻度の傾向変化と変化率, 及びその有は温度風の理論から, 偏西風が弱まって, 不安定化す

意性を評価した（第 1 表）. 北半球通年のブロッキング

ることを示唆する. したがって, 偏西風の蛇行が拡大

現象は年々変動が大きく, 全体を通した傾向変化はみし, 分流した状態が長期間持続するブロッキング現象

られなかった. 同様に, 通年では, 大西洋・欧州/ユーラに, 変化が生じることが予測される. こうした背景か

シア/太平洋/北アメリカのいずれの地域においても傾ら, 地球温暖化とブロッキング現象の関係を考察した

向変化がみられなかった. 北半球冬季のブロッキング

研究は, 数多くみられる. しかし, 地球温暖化とブロッ現象は減少傾向がみられた. 冬季は年々変動が, 他のキング現象の関係は,未解明の部分が数多く残されてい季節と比べて大きい. 太平洋の冬季では明瞭な減少傾る. また, これまでの研究は冬季を中心に行われてき向, 春季で増加がみられたが, その変化率は季節・地域

たため, その他の季節のブロッキング現象の長期変動別の各分類中, 最大である. 北半球夏季のブロッキンに関する知見は不十分である. そこで, 本研究では, 北

グ現象は, 変化率は小さいものも増加傾向がみられた.

半球におけるブロッキング現象の季節別長期変動を解

夏季には大西洋・欧州で増加傾向が, ユーラシアに増加析した.

がみられる. 北半球の春季と秋季には傾向変化がみられなかった. このように, 季節・地域によりそれぞれ異

研究の方法

なる傾向変化を示すことがわかった.

使用データは, NCEP/NCAR 再解析データ, 北半球年平均気温偏差, 北半球 500hPa 面天気図である. 対象地

8

域は北半球中緯度（35°N～65°N）, 対象期間は 1967～2016 年の 60 年間である. ブロッキング現象の抽出には,Tibaldi et.al（1990）の定義式を利用した. ブロッキング

月別
半旬別

現象の発生頻度分布を考慮して, 1～3 月を冬季, 4～6 月(

を春季, 7～9 月を夏季, 10～12 月を秋季とした. また,

)

発 6
生
頻
度 4
％

40°W～50°E を大西洋・欧州, 50°E～135°E をユーラシ
ア, 135°E～130°W を太平洋, 130°W～40°W を北アメリ

20カとした. また, 季節性に着目するため, 半旬単位の集

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 月

第 1 図 ブロッキング現象の月/半旬別発生頻度計も行った.


第 1 表 ブロッキング現象発生頻度のブロッキング現象の季節変化

100 年あたり変化率

ブロッキング現象の発生頻度は, ピークの時期が地（有意水準 10％から評価. *は 5％. **は 1％）

域により異なるものの, 北半球全体では, 2 月から 5 月に高く, 8 月～11 月中旬に低かった. 2 月と 5 月の 2 つ

傾向変化

冬

春

夏

秋

通年

ピークが現れる一方, 4 月初頭に一時的な落ち込みが大西洋・欧州

-

-3.97

+2.37

-

-

**

+2.56

-

-

/

-

-

みられた. この落ち込みは, 先行研究にはみられないが, その理由は, 先行研究では月別に集計されていたため, ピークと底が相殺されていたからである. しか

ユーラシア
太平洋

-

*

-7.20

**

+7.03

し, この 4 月初頭の落ち込みは月単位で続くので, 看過

北アメリカ

-

-

-0.47

-

-

することはできない（第 1 図）.

北半球

-2.56

-

+1.06

-

-

― 93 ―

P124

数十年スケールのプラネタリーアルベド変動についての研究
*伊藤一輝
1.

(筑波大学地球学類)、田中博(筑波大学計算科学研究センター)

示された結果とほぼ一致している。次に春季、夏季、はじめに

地上気温と放射は密接にかかわっており、下層雲

秋季について同様の解析を行った。夏季は冬季と同とハイエイタス(Zhou et al. 2016 [1])や大気透過度と様に 30-40 年周期の変動をしていることがわかった。

日射の長期観測(大村 2015 [2])に関する研究が行わ一方で春季、秋季は周期的な変動を示さなかった。

れた。Tanaka and Tamura (2016) [3]では、気象庁 55 年

さらに、どの季節の相関マップも北半球で一様に正

長期再解析データ(JRA-55)を用いて、大気上端でのの相関が見られた。地表面アルベドの時系列は冬季、冬季北半球平均プラネタリーアルベドが数十年スケ

夏季、秋季において減少傾向を示した。

ールで変動していることを示し、地上気温の長周期次に、北半球年平均プラネタリーアルベドが冬季変動とプラネタリーアルベドが関係していると結論

や夏季と同様に周期的な変動をしており、地表面ア付けた。しかし、このプラネタリーアルベド変動がルベドは減少傾向であることを示した(図 1)。このよ

地上の雪氷によるものなのか、大気中の雲によるもうにプラネタリーアルベドの変動と地表面アルベドのなのかを示すことはできなかった。そこで本研究の変動が異なることから、プラネタリーアルベドのでは、冬季以外の季節のプラネタリーアルベド変動

変動は大気中の雲によるものであると考えられる。

について解析を行う。また、プラネタリーアルベド

そこで JRA-55 の雲量について時系列を作成したの周期的な変動が何によって引き起こされているの結果、850 hPa 高度の雲量がプラネタリーアルベドとか考察する。

似た数十年周期の変動を示した。以上のことから大2.

気上端のプラネタリーアルベド変動が下層雲の変動

使用データと研究手法

本研究では、1958 年から 2012 年の JRA-55 を用いによって引き起こされているものであると考えられる。気象要素として、大気上端と地表面における下る。さらに、北半球平均気温の時系列との比較から

向きおよび上向き短波放射フラックスを利用する。

それらの変動が地上気温と関係していることが示唆

本研究でアルベドは、上向き短波放射フラックスとされた。

下向き短波放射フラックスの比と定義する。
1 日 8 回計算されている各放射フラックスから日平均を計算し、上記定義に従って日アルベドを求める。次に 55 年間の気候値およびアノマリを求める。
そのアノマリを使って冬季(DJF)、春季(MAM)、夏季(JJA)、秋季(SON)や年平均を計算し、北緯 0 度から
90 度の重み付けをした北半球平均値を時系列にす

図 1る。また、求めたアルベドの時系列とアルベドの相時系列。太線は大気上端、細線は地表面でのアルベド。

関係数を計算し、空間分布図を作成した。これを相参考文献

関マップとする。

[1] Zhou, C., M. D. Zelinka, and S. A. Klein, 2016, Nat.

3.

Geosci., 9, 871- 874.

結果と考察
はじめに、冬季北半球平均プラネタリーアルベドの時系列を作成した結果、30-40 年周期の変動が見られた。これは先行研究(Tanaka and Tamura 2016)で

年平均プラネタリーアルベドと地表面アルベドの[2] 大村纂, 2015, 伝熱, 54, 6-11.

[3] Tanaka, H. L., and M. Tamura, 2016, 10, 199-209.

― 94 ―

P125

都 市 域 に お け る CO 2 フ ラ ッ ク ス の 長 期 観 測*小 川 陽 平 (防 衛 大 学 校 理 工 学 研 究 科 ), 菅 原 広 史 (防 衛 大 学 校 ) ,石 戸 谷 重 之 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ), 寺 尾 有 希 夫 (国 立 環 境 研 究 所 )




はじめに

気候変動予測を行う上で，温室効果ガスの一つである二酸化炭素（CO2）の人為排出量の見積もりは大きな課題である．一般に用いられる原単位法では，時空間分布が十分には考慮されていないなどの不確実性が含まれており，それを低減するため，CO2 フラックスの直接観測は重要である．しかし，一般に都市の CO2 フ
ラックスの長期観測事例は比較的少ない．そこで我々は東京都内において，2012 年 10 月より CO2 フラックスの観測を行っている．
本研究では，約 5 年（2012.10~2017.11）の長期観測で得られた実測データから，CO2 フラックスの動態の考察を行った．


観測概要

東海大学代々木キャンパス(東京都渋谷区)内の鉄塔(地上約 52m)において，
渦相関法を用いた CO2 フラックスの観測を行なっている．観測サイト周辺は主に住宅地であり，周辺 500m の建蔽率は約 36%となっている．

Fig.1. CO2 フラックスの時別平均値．

また，本サイトの主風向（180～360°）における周辺
500m の植生の面積率は約 6%である[1]．


結果Fig.1.の日中の時間帯を見ると，季節を通じて休日よ
り平日の CO2 フラックスが大きく，一貫して人間活動の影響が大きいことがわかる．6～18 時の CO2 フラックスの合計は，平日の方が休日よりもそれぞれ春で 1.3，
夏は 1.4，秋は 0.97，冬は 1.6（単位：mg m-2s-1）大きく，その差は冬に最大となった．これは，平日と休日における暖房使用の違いや，気温低下による自動車の燃費悪化が原因であると考えられる． また，統計的検定（Z検定）より，午前 9 時における平日と休日の CO2 フラックスの差は季節を通じて有意であった．
Fig.2.は文献[2]によるサイト間の比較の図に本研究

Fig.2. 都市の観測事例における CO2 フラックスの土地

での値を追記したものである．本観測サイト周辺は他

被覆依存性．
（文献[2]の Figure 1. に加筆）の都市の観測事例と比較し，植生率が低く，交通量の多い道路を有することがわかる． 本観測サイトとロン

参考文献

ドンのサイトの植生率及び交通量は近い値にあるが，[1] Hirano, T et al., 2015, SOLA, 11, 100-103.

CO2 フラックスは約 2.2 倍の差がある．これは，Fig.2.

[2] Lietzke, B et al., 2015, Int. J. Climatol, 35(13),3921-3941.

で考慮されていない観測サイト周辺の人口密度や生活様式に依存する使用燃料の違いが原因であると考えら＊本研究は科研費 24241008 の支援を受けた．サイトの立ち上れる．

げ・保守に際して，中島孝（東海大）にご協力頂いた．

― 95 ―

P126

酸素吸収帯を利用した地上観測による雲物理量推定手法の開発*増 田 涼 佑 、 岩 渕 弘 信 （ 東 北 大 院 理 ）

している。そこでこの要因を考えるために図 2 を作成した。

はじめに

地上放射輝度観測による雲物理量推定、特に雲光学的厚さ

図 2 は本研究と衛星観測それぞれによって推定された COT の(COT)の推定において、放射輝度と COT の関係が全単射にな差が太陽天頂角(SZA)に依存するかどうかを検証する図で、縦らない’Ambiguity Problem’が以前から問題となっている。また、軸は差の標準偏差を示す。SZA が 20 度台から 60 度台にかけ

近年の衛星観測技術の発展に伴い、衛星観測データの信頼性ては標準偏差が増加していることが読み取れることから COTを地上観測により評価することが重要視されている。以上のの差は SZA に依存している可能性が示唆されるが、SZA が

背景を踏まえて、本研究では、地上放射輝度観測により、COT

10 台と 70 台の時はその傾向を示さないことから、依存性がと雲頂高度(CTH)を同時推定する手法を開発し、静止気象衛星

確実とは言いにくい。今後も継続して観測を行い、各 SZA に

ひまわり 8 号解析プロダクトとの比較を通して、手法の精度、対応したデータ点を増やすとともに、解析結果と雲場を比較

衛星観測データとの関係性を検証して行く。

して三次元効果の検証を行いたい。



謝辞：本研究では太陽放射コンソーシアムにより提供されて解析手法

本研究では、可視-近赤外用小型分光器 FLAME-S (Ocean
Optics 製)とミー散乱ライダーを使用する。分光器ではいる日射量データを解析したプロダクトを使用させていただ
きました。

200nm-900nm の波長帯における分光放射輝度を観測し、ライ
ダーでは 1064nm の波長における減衰後方散乱光を観測し、雲底高度を推定している。観測は東北大学理学研究科物理学
研究棟の屋上(140.84E, 38.25N, 標高 158m)にて実施している。
最適推定法(Rodgers, 2000)によりインバージョン計算を行い、雲物理量を推定している。インバージョン計算に使用する観測変数は酸素 B バンド帯(680nm-690nm)の Equivalent Width(EQW)、酸素 A バンド帯(756nm-775nm)の EQW、753nm 分光
放射輝度の 3 つである。インバージョン計算の短縮を目的に
Look Up Table(LUT)を太陽天頂角別、雲底高度別に多数作成し、インバージョンの際にフォワードモデルの代替として使用し

図 1. 本研究解析結果と衛星観測データの二次元ヒストグラムている。
LUT 作成時には放射伝達モデル RSTAR を使用した。



解析結果

本稿では COT の推定結果に関する考察のみを記載する。図1 は 2017 年 6 月 24 日から 2018 年 1 月 19 日の間に観測した
31 日間の COT 推定結果とひまわり 8 号解析プロダクト
AMATERASS(http://www.amaterass.org)の COT をまとめた 2 次
元ヒストグラム図である。本研究が行われた緯度・経度、本研究観測時刻に最も近い時刻(最大で 1.25 分の差)の解析プロダクトを使用している。観測点は 6183 個ある。本研究の解析
データの中央値は 10.1、衛星観測データ中央値は 9.18 となっており、中央値の比較では両者の差はおよそ 1 と小さい。し図 2. 本研究解析結果と衛星観測データの差の太陽天頂角依存性を示

かし相関係数は 0.316 と小さく、線形回帰線は本研究の COT

すヒストグラム. 太陽天頂角は一の位以下を切り捨ててまとめている.

が衛星観測の COT よりも大きく推定されていることを示唆(例) 20 は 20 以上 30 未満を含む.

― 96 ―

P127

2 流近似を基本にした大気放射の 2 次元計算∗

北川裕人（気象大学校），安藤慧（気象大学校）

1. はじめに−が層下端に作る正味フラックス
ラックス Fi−1/2


−
+
−
Fk+1/2− Fk+1/2= 1 − αk+1/2 βk Tk Fk−1/2

数値予報モデルや気候予測モデルでは，計算効率の観点から，太陽放射の計算に 2 流近似がよく使われる．まただした，雲の取り扱いの容易さや計算の簡単化のため，平行
平面大気の近似や Independent Column Approximation

αk−1/2 = Rk + Tk2 βk αk+1/2 ，
−1βk = 1 − Rk αk+1/2（ICA）もあわせて用いられる．しかし，これらの近似でを水平に輸送させることにより表現する（側面を下からは，様々な方向へ進む放射を適切に表現することが難し

上に横切る放射についても同様に考える）．

い．今回，計算コストの低い 2 流近似を基本にして，太図 2 に 2 次元的に計算された下向きの全正味フラックス

陽放射の場を 2 次元的に表現する計算を試みた．

（直達光＋散乱光）を示す．雲によって散乱された光が，2. 計算の方法と結果

拡散しながら大気中を伝達する様子が表現されている．

(a) 直達光

3. 課題

直達光は放射の進む方向が一定であるため，その計算

2 流近似を用いた計算では，側面の効果（2 次元効果）

は比較的容易であるが，それでも正確な計算はコストがを非等方的な放射場で正確に見積もることは困難である．

高い．そこで直達光の計算は Wissmeier et al.(2013) のこれをどのようにパラメータ化するかが散乱光の 2 次元

Tilted ICA（TICA）を採用した．これは直達光の光路に計算の精度を左右する．モンテカルロ計算など，より正沿った光学的な厚さを近似的に求める方法である．

確なシミュレーションとの比較や検証が必要になる．

図 1 に 2 次元的に計算された直達光フラックスを示す．
直達光が左上（天頂角 45 度）から領域中央にある雲に入射する場合の，下向きフラックスが描かれている．雲の下流，光線の方向へ影が伸びる様子が再現できている．

(b) 散乱光
散乱光の計算には 2 流近似を用いる．2 流近似による
一般的な計算では，まず鉛直方向に離散化されたの層

大気の反射率と透過率を求め，層間の多重反射を考慮

して上向きと下向きのフラックスを得る．いま大気の第k 層の反射率，透過率をそれぞれ Rk ，Tk とし，この層の上端（k − 1/2）と下端（k + 1/2）での上向き（+），下向+−，Fk±1/2
き（−）の散乱光フラックスをそれぞれ Fk±1/2と表すと，

図 1: 下向きの直達光フラックス（W m−2 ）++−Fk−1/2= Tk Fk+1/2+ Rk Fk−1/2
+ Sk+
−
−
+
Fk+1/2= Tk Fk−1/2+ Rk Fk+1/2+ Sk−が成り立つ．ここで Sk+ ，Sk− は，第 k 層で直達光から生じるそれぞれ上向き，下向きの散乱光フラックスである．

(c) 散乱光の 2 次元効果
2 流近似では，上記の連立方程式を解いて各高度の上向きと下向きの散乱光フラックスを得る．一方，放射の場を 2 次元的に表現するためには，計算格子の側面を通過する放射の効果（2 次元効果）を別途評価する必要がある．ここではこれを層間の多重反射の計算過程に組み入れることを試みた．すなわち，第 k 層にある格子の側面を上から下に横切る放射の効果を，層上端の下向きフ― 97 ―

図 2: 下向きの全正味フラックス（W m−2 ）P128

北太平洋における下層雲と海面水温前線の季節変化と共変動性
∗

高橋

直也，早坂

忠裕（東北大院理）化は日付変更線を境に東西で大きく異なる．西部では

1 はじめに
夏季北太平洋中高緯度に出現する下層雲は卓越した負

SSSTF が夏季（冬季）で弱く（強く）なるような季節変化傾向であるが，東部では逆の変化傾向をとる．PSSTFの放射強制力をもたらし，全球エネルギー収支を決定すの季節変化の振幅は西部で小さく，東部で大きい．さらるだけでなく，海洋混合層の熱収支を通して海洋内部へに東部では夏季に極方向へ移動することがわかった．

も重大な影響を与える．一方で，北緯 40 度付近に存在す

次に，2003 年から 2016 年まで 16 年間のデータを用いる急な海面水温緯度勾配で特徴付けられる海面水温前線て，PSSTF と PLCCB の相関係数を計算することで共変(SSTF) は，ストームトラックの維持など海洋から能動動性を調査した (表 1)．海面水温前線の季節変化が解析

的に大気へ影響を及ぼすことも観測・理論的研究から明領域の東西で異なるため，解析領域を日付変更線を境にらかとなった (Nakamura et al. 2008)．しかしながら，西部と東部に分割し，PSSTF と PLCCB の経年変動を求

雲の生成・消滅などの微物理過程や海面熱フラックスをめた．結果は東西で大きく異なり，東部の方がより相関を決定する放射過程を通した大気海洋相互作用の理解は係数が高いことがわかった．また季節別に解析を行なっ

未だ不十分である．特に，海洋の表層循環が作り出す海た結果，夏季 (JJA) で相関係数が最大 (r=0.62, p<0.01)

面水温前線と海面熱収支に多大な影響を及ぼしうる下層となり，海面水温前線位置と下層雲出現領域の間に統計

雲の出現領域との関係は自明ではなく，衛星観測データ

的に有意な正の相関が確認された．一方，西部では相関を用いた詳細な解析を施す必要がある．本研究では，(1)係数は低く，海面水温前線と下層雲境界南端の位置の共海面水温前線の強度および位置の季節変化と (2) それに

変動性は確認されなかった．以上の結果より，東西での伴う下層雲量および下層雲頻出領域の境界南端 (LCCB)

下層雲量と海面水温前線の関係が異なることが示唆されの共変動性を解明することを目的とした．

た．当日は下層雲形成に関わる温度・水蒸気移流などの気象場の変動についても議論を行う予定である．

2 解析手法雲プロダクトとして，A-train に所属する Aqua および Terra 衛星搭載の MODIS から得られた月平均データ(MYD08 M3, Collection 6 : Platnick et al. 2003) を用いた．海面水温プロダクトとして，OISST 月平均データ(AVHRR-only product : Reynolds et al. 2007) を用いた．水平解像度はそれぞれ 1.0 度，0.25 度であり，解析
期間は 2003 年から 2016 年である．解析領域は北緯 30

図 1 北太平洋（東経 160 度から東経 160 度）における海面水温前線の強度（SSSTF : 左）と位置（PSSTF :右）の季節変化．

度から北緯 50 度および東経 160 度から西経 160 度とした．本研究では下層雲を 680hPa 以下の雲頂高度を持つ雲と定義し，雲量を Random overlap 法で求める．海面

表 1 北太平洋西部（West）および東部（East）における 2003-2016 年各季節の PSSTF と PLCCB の相関係数．*印は統計的有意性を表す (*:95%, **:99%)．

水温前線の位置 (PSSTF ) および強度 (SSSTF ) の指標として海面水温緯度勾配の最小値を用いた．さらに下層雲境界南端も海面水温前線と同様に下層雲量緯度勾配の最大値を指標とし用いて強度 (SLCCB ) と位置 (PLCCB ) を定義することで，海面水温前線との共変動性を明らかに
する．

West
East

DJF
0.04
0.35∗

MAM
0.15
0.26

JJA
0.25
0.62∗∗

SON
0.27
0.51∗∗

4 参考文献3 結果と考察
まず，各月の気候値データを用いて，海面水温前線の位置の季節変化を明らかにした．図 1 に SSSTF と PSSTFの経度-季節断面図を示す．SSSTF と PSSTF の季節変

1. Nakamura et al. 2008, GRL, 35, L15709.
2. Platnick et al. 2003, IEEE, 41, 459-473.
3. Reynolds et al. 2007, JC, 20, 5473-5496.

― 98 ―

All
0.19∗
0.46∗∗

P129

気候変動の検出と要因分析に関するモデル相互比較計画(DAMIP/CMIP6)
塩竈秀夫
国立環境研究所

発表者を含む International Detection and
Attribution Group は、「気候変動の検出と要因分析に関するモデル相互比較計画」(Detection
andAttribution
Model
Intercomparison Project, DAMIP)を提唱し、CMIP6 のサブプロジェクトとして採択された。
本ポスターでは、DAMIP の目的、デザイン、期待される成果などを紹介し、モデル機関の参加と、データユーザの解析を呼びかける。より詳
しい説明は Gillett et al. (2016)を参照されたい。
DAMIP の主目的は、産業革命以降の観測された全球または領域スケールの気候変動の要因を分析し、人間活動による温室効果ガスや大気汚
染物資の排出、自然の火山、太陽、内部変動などの寄与を明らかにすることである。また、気候場の変化だけでなく、過去の気候変動影響の要因分析に貢献することも重要な目的の一つである。過去の気候変動を理解するだけでなく、
歴史実験の結果と将来予測との間の関係を明らかにすることで、将来予測の不確実性を低減することも目指している。
多くの「気候変動の検出と要因分析研究(Detection and attribution, D&A)」において
は、まずなにより産業革命前条件コントロール
実験と、人為起源および自然起源外部因子を考慮した歴史実験が必要になる。これらの実験は、
CMIP6 で は 、 Diagnostic, Evaluation and

図1

Characterization of Klima (DECK) お よ び
CMIP6 historical simulation に含まれ、CMIP6に参加するモデルのエントリーカードという扱いになっている。これらの実験に加えて、
我々は様々な「過去および将来の外部因子切り分け実験」を提案した（図 1）。Tier 1 のうち、
温室効果ガス歴史実験(hist-GHG)と自然因子
歴史実験(hist-nat)は、前 CMIP5 にも含まれ、IPCC 第 5 次報告書が「人間活動が 20 世紀半ば
以降に観測された温暖化の主な要因であった可能性が極めて高い」と結論づける根拠を提供した。DAMIP/CMIP6 は、CMIP5 実験からだけでは十分に調べられなかった様々な外部因子の影響を調べる実験を含み、次期 IPCC 報告書（IPCC AR6, 2020-2022 年に出版）において、
これまで以上に重要な役割を果たすことが期待されている。
Reference
Gillett, N. P., H. Shiogama, B. Funke, G. Hegerl, R.
Knutti, K. Matthes, B. D. Santer, D. Stone, and C.
Tebaldi. 2016. The Detection and Attribution Model
Intercomparison Project (DAMIP v1.0) contribution to
CMIP6. Geoscientific Model Development, 9,3685–3697, 10.5194/gmd-9-3685-2016.

DAMIP が提唱した実験の模式図。

― 99 ―

大 会 第 1 日
午  後A151

中高緯度の温暖化が熱帯の降雨分布に与える影響 2*吉 森 正 和 (北 大 地 球 環 境 , 北 大 国 際 連 携 研 究 教 育 局 , 北 大 北 極 域 研 究 セ ン タ ー ),阿 部 彩 子 (東 大 大 気 海 洋 研 , 海 洋 研 究 開 発 機 構 , 国 立 極 地 研 究 所 ),建 部 洋 晶 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 野 沢 徹 (岡 山 大 学 ), 岡 顕 （ 東 大 大 気 海 洋 研 ）
1.

はじめに

近年の北極域の温暖化は南極域に比べて大きいことが知られている．21 世紀末の予測でもこの南北非対称

4.

結果

海洋力学フィードバックを考慮した気候モデル実験

性は見られ，エネルギーの過不足を解消するために，

では，南北両半球において，40 度より高緯度側の温暖

大気の南北熱輸送変化を引き起こし，熱帯付近の降雨化によって，10 月から 1 月にかけて熱帯の降雨分布が分布に影響を与えることが指摘されている．2016 年度

北にシフトすることが見られた．一方，60 度より高緯の秋季大会では，海洋力学過程の含まれていない気候

度側の温暖化だけでは，熱帯の降雨分布にほとんど影モデルを用いて，そのメカニズムを議論した．その結響が見られなかった．解析の結果，前者に見られた北果は，概ね先行研究[1,2]を支持するものであった[3]．

へのシフトは，大気中の水蒸気量の変化ではなく，主しかし，最近の研究では，中高緯度からの熱帯降雨分に大気循環の変化の寄与として説明される．しかし，布への遠隔影響を決める際に，海洋力学フィードバッ

このシフトは，海洋力学フィードバックを考慮しない

クの果たす役割が大きいことが指摘されており，海洋

気候モデル実験に比べると，緯度にして半分程度と小熱輸送という点から議論されている[4,5]．本研究では，さい．したがって，海洋力学フィードバックが南北温力学的な視点を中心にそのメカニズムを調べる．

暖化の非対称性による熱帯降雨分布への影響を緩和する働きをしていることがわかった．

2.

目的

本研究では，大気子午面流線関数の変化をさまざま

地球温暖化における熱帯降雨分布変化の要因が多数な寄与に分離し，背後にあるメカニズムを調べた．そ考えられる中で，中高緯度の大きな温暖化が熱帯の降の結果，北半球の中高緯度の温暖化は，中緯度の渦に

雨分布にどの程度影響を与えるのかを，海洋力学フィ

よる運動量と熱の大気輸送を減少させ，低緯度のハドードバック過程を考慮した上で明らかにする．

レー循環の変化と釣り合うことが示された．さらに，
このハドレー循環の変化による風応力偏差が赤道湧昇

3.

数値モデルと実験設定

を弱め，赤道付近の海面水温を上昇させる．この海面

大気海洋結合大循環モデル MIROC4m を中心に用い水温偏差は，南北両側にそれぞれ大気の直接循環偏差る．まず，MIROC4m を用いて，20 世紀再現実験と将を生じ，南側では水蒸気を北に運ぶ方向に，北側では

来予測(RCP4.5)実験を行う．次に，産業革命前の気候状

水蒸気を南に運ぶ方向に働く．そのため，赤道の北側

態から，放射強制力を変えずに一定にしたまま，中高で熱帯降雨帯が北へシフトするのを緩和する．

緯度のみ海水温と塩分を 20 世紀再現実験と将来予測実以上の結果は，論文[6]に公表された．

験のものに緩和する．これによって，中高緯度の温暖化が熱帯の気候変動に及ぼす影響を取り出す．また，

参考文献

大気大循環−海洋混合層モデルを用いて同様の実験を[1] Yoshimori, M. and A.J. Broccoli (2008), J. Climate, 21,

行い，海洋力学フィードバック効果のある場合とない

4399-4423. [2] Yoshimori, M. and A.J. Broccoli (2009)

場合を比較する．これらの実験結果の解釈には，中高Geophys. Res. Lett., 48, L20703. [3] 吉森ほか (2016) 日

緯度の温暖化の影響が海洋内を経由して低緯度に伝わ本気象学会秋季大会予稿集. [4] Tomas, R. A., C. Deser,

らないように設定した実験や熱帯の海面水温を固定しand L. T. Sun (2016) J. Climate, 29, 6841-6859. [5] Green,

た大気モデル実験などを補足的に用いる．さらに，海B., and J. Marshall (2017) J. Climate, 30, 4395-4411. [6]洋大循環モデルを用いて風応力偏差に対する応答を検Yoshimori et al. (2017) J. Climate, (Early Online Release)

証する．

doi:10.1175/JCLI-D-17-0402.1, in press.

― 103 ―A152

2◦ C 及び 1.5◦ C 昇温した将来の気象学的渇水の変化∗

長谷川 聡・Maksym Gusyev

土木研究所 (PWRI) 水災害・リスクマネジメント国際センター (ICHARM)

1 はじめに

3

農業・社会経済活動を考慮しない気象条件による渇水 (気中央値が負にシフトし (図 1a)，極端な渇水が数ポイント

SPI (Standardized Precipitation Index) は，水文条件や象学的渇水) の指標の一つで，降水量のみで計算される．
気候変動実験などの同一地点の異なる気候状態 の比較

結果と考察
2◦ C 昇温実験では，南欧やアフリカ南部，南米北部で増加するとみられる (図 1d)．アフリカ北部や豪州，北米
南部等では GCM による不確実性が大きい．

を可能とした比較 SPI (comparative SPI; cSPI) を提案し，

1.5◦ C 昇温実験 (図 1b, e) では，南米北部で有意な乾創生プログラムや d4PDF などの気候予測データを用い

燥化がみられるが 2◦ C 昇温実験と比較して若干弱く，南て幾つかの河川流域 (Hasegawa et al, 2015; 日本気象学

欧やアフリカ南部では不明瞭になる．一方，豪州や赤道会 2015 秋 P197)，日本 (日本気象学会 2017 秋 D163)，ア

アジアでは GCM 間の乾燥化予測は一致する．

ジア (日本気象学会 2016 春 A303; Hasegawa et al, 2016;2◦ C 及び 1.5◦ C 将来実験の差 (図 1c, f) をみると，上Iwami et al, 2017) や全球 (ICWRER2016; 日本気象学会

記の乾燥化地域でも一様に乾燥化するとは言えない．大2016 秋 A205; JpGU-AGU2017) の気象学的渇水の動向

陸から海洋上に目を移すと，赤道周辺で湿潤化し，中緯を調べた．本研究ではパリ協定で提示された産業革命以度に向けて乾燥化が有意に進む．乾燥化が進む海域の島

降 2◦ C 及び 1.5◦ C 昇温した将来の降水量変化に伴う気嶼部では渇水の深刻化が懸念される．
既に産業革命から約 1◦ C 昇温した 2006-2015 年の過象学的渇水の変化を調べた．

去実験を基準とするため，総じて温暖化シグナルは非常

2 データと解析手法

HAPPI (Half a degree Additional warming, Prognosis

and Projected Impacts) データから，過去実験 (2006-2015)
及び 2◦ C・1.5◦ C 将来実験のアンサンブル数が各 100 本以
上の CAM4, NorESM1 Happi, CanAM4, ECHAM6.3LR,

MIROC5 の 5 つの GCM の月平均降水量を用いた．各GCM で過去実験アンサンブルを参照データ，2◦ C 及び
1.5◦ C の将来実験をそれぞれ対象データとしてピアソン
III 型分布を用いて比較 SPI を計算した．

に小さいと考えられる．過去実験が古くからある d4PDFと関連する 2◦ C 昇温実験でも同様の解析を行いたい．
本研究は，Environmental Research Letters 誌の特集

“BRACE1.5: Climate Change Impacts of 1.5◦ C and 2◦ C
Global Warming” に投稿中．
■謝辞

本研究は，文部科学省「統合的気候モデル高度化研究プログラム」の支援により実施された．HAPPI
データの作成・提供に感謝します．

図 1: 過去実験 (2006-2015) を基準とした 2◦ C 及び 1.5◦ C 昇温将来実験の 12 ヶ月規模の比較 SPI の中央値の変化(a–c) と極端な渇水 (cSPI≤ −2) の発生確率の変化 (d–f) の GCM 平均．左列は 2◦ C-過去実験，中列は 1.5◦ C-過去実

験，右列は 2◦ C-1.5◦ C 実験の差．上記の差を GCM 間で t 検定し 5% 水準で有意に 0 となる地域を斜線で示した．

― 104 ―

A153

20 世紀に観測された日本周辺海域の強い昇温トレンド戸田 賢希・渡部 雅浩（東大大気海洋研究所）

結果のみ図 2 に示す）。日本周辺の SST 昇温時

 はじめに
人為起源の温室効果ガス GHGs による地球に、ユーラシア大陸上の気温も有意に上昇して温暖化によって、全球の海面水温 SST は上昇いることが、観測とモデル双方で示された。季しているが、特に日本周辺の海域（図１太線枠

節毎の解析から、SST の変化は大陸からの季節内）では全球平均を上回る強い昇温が見られる

風が卓越する冬に最も大きいことが分かった。

（図 ）。SST 変化は、地域的な降水の変化の主

また、観測される日本周辺域の SST 時系列に要因であることが指摘されており Chadwick et

見られる十年規模の変動は、HIST で概ね再現

al. 2014 、日本周辺の強い SST 昇温によって、されていた。これらの結果は、日本周辺の SST 年の九州の集中豪雨のような極端現象のリ長期変化が大陸の温暖化による影響を受けておス ク が高 まっ てい るこ とが 指 摘さ れて い る

り、かつ放射強制に対する応答として説明でき(Manda et al. 2014 。従って、日本周辺の強いる可能性を示唆する。以上の結果を踏まえ、陸SST 昇温がどのように生じているのかを明らか

地の温暖化が日本周辺の SST に与える影響ににすることは、日本における温暖化リスク評価

ついて、HIST の実験設定を修正した対照実験

にとっても重要な課題である。本研究では、大気を行った結果を用いて議論する。

海洋結合モデル CGCM を用いたアンサンブル
数値実験で、日本周辺の SST 長期変化の要因を探る。
 数値実験と観測データセット
東 大 /JAMSTEC/ 環 境 研 で 共 同 開発 さ れ た
MIROC5.2 (T85L40, Watanabe et al. 2010)を用いる。CMIP5 の historical run に準拠した

図 ～ 年の観測された SST のトレンド

1931~2010 年の 10 メンバのアンサンブル実験（. 年）。太線内は本研究における日本周辺海域。

（HIST）を行った。比較すべき観測データとして、COBE SST および GISSTEMP の地表気温（SAT）を用いた。

 結果
観測データと Historical run の 1931~2010
年の結果について日本周辺域（図 1 枠線）の
SST 偏差に対する各地点の SAT 偏差の回帰係

図 ～ 年の日本周辺の 667 時系列に対する数を、観測データと HIST で比較した（観測の全球各地点の 6$7 偏差の回帰分布（667 偏差の σあたりの 6$7 偏差、単位は .）

― 105 ―

A154

日本周辺における初夏の降水特性の将来変化：
CMIP5 モデル大規模場による推定*横山千恵・高薮縁（東京大学 AORI）・荒川理（JAMSTEC）
・尾瀬智昭（気象研究所）
１． はじめに初夏（5-7 月）の日本付近では、豪雨からシトシトとした弱い雨まで、降水特性は多様である。雨の降り方は我々の生活に大きく影響するため、将来の気候変化に伴って降水特性がいかに変化するのかは
重大な問題である。しかし、現在の気候モデルでは、
大規模環境場の予測はある程度可能であるものの、詳細な降水特性の予測は難しい。
一方、Yokoyama et al. (2017; YTH17)は、熱帯降
雨観測（TRMM）衛星データを解析し、梅雨期において 3 タイプ（組織化・面積小・温帯低気圧）の Rain
Event（RE; ひとつながりの雨域）を同定した。さらに、対流圏下層の対流不安定度および日本付近の亜熱帯ジェットの強さの観点から、各タイプの雨と大規模環境場とを結びつけた。
この知見をもとに、本研究では、衛星観測データと気候モデル予測データとを組み合わせ、大規模場を指標として初夏の日本付近の詳細な降水特性変化を推定する。まず、全球降水観測（GPM）衛星が観測した降水特性を大規模環境場と定量的に関係付ける。
次に、その関係を用いて、第 5 次結合モデル相互比
較計画（CMIP5）気候モデルが予測する大規模環境場の変化から降水特性変化を推定する。

（図略）。いずれのタイプも上昇域において降水が多い点は共通しているが、面積小タイプの降水は比較的弱い下降域でも見られる。面積小タイプは高 SST
域で多い傾向があるのに対し、組織化タイプは比較的低い SST 域でも存在し、上昇流の影響をより強く受けている。温帯低気圧タイプはより低い SST 域で見られる。
次に、24 個の CMIP5 モデル大規模場データから再構築された降水の将来変化を調べた。面積小タイプ
は現在と同様の分布で全体が底上げされ、温帯低気圧タイプは日本付近で全般に減少するなど、変化の様子はタイプ毎に大きく異なる（図略）。図 1 に、アンサンブル平均した組織化タイプ降水の現在気候値と将来変化を示す。組織化タイプの降水は、日本付
近では全般に増加傾向である。特に、東北地方や関東地方、日本海側では、現在は組織化タイプの降水が比較的少ないが、将来は顕著な増加が予測されている。RE の最大降水強度を調べると、組織化タイプ
は他の 2 タイプに比べて非常に強い雨を含んでいる（図 2）。それゆえ、将来、組織化タイプが増加する
地域では、強雨が増加する可能性があり注意が必要である。

２． データと解析方法
まず、上述の 3 タイプの RE の降水について、大規模場を指標とした参照テーブルを作成する。指標には、YTH17 で得られた知見に基づき、大気大循環を表す 500 hPa の鉛直流（ω500）と、SST とを用いる。
SST は下層対流不安定度と関係している。使用したデータは、2014-2017 年 5-7 月の GPM Ku 帯降水レーダ（2AKu ver. 05A）観測データから作成した RE データ、気象庁 55 年長期再解析（JRA55）データの日
平均値および NOAA Daily Optimum Interpolation
Sea Surface Temperature (OI SST v2)データである。
YTH17 に倣って、各 RE を面積および層状雨量比により 3 タイプに分類する。そして、各タイプの RE が観測された地点のω500 および SST を調べ、この 2 変数を軸としたタイプ毎の平均降水量分布を作成する。
次に、この参照テーブルを用い、CMIP5 モデルの大規模場の daily データから、1980-2005 年（現在
気候; Historical 実験）および 2075-2100 年（将来
気候; RCP8.5 実験）の 5-7 月の各日における各タイ
プ RE の降水分布を再構築し、将来変化を調べる。なお、指標となる変数が現在気候および将来気候においてほぼ揃っている 24 個の CMIP5 モデルを使用する。

図 1. CMIP5 モデルのω500・SST から再構築された組織化タイプの降水量[mm/h*pix]のアンサンブル平均。等値
線：現在気候、色：将来変化。黒丸の地点は 22 モデル
で変化の符号が一致。
図 2. RE の最大地表付
近降水強度の頻度。
赤線(○)：組織化、黒線(●)：面積小、青線(□)：温帯低気圧タイプ。各タイプで正規化している。横軸は、降水強度(mm/h)の常用対数を 10 倍した値。

３． 結果と考察
参照テーブルは、タイプ毎に異なる特徴を示した

謝辞：本研究は、JSPS科研費15H02132、(独)環境再生保
全機構の環境研究総合推進費(2-1503)、JAXA PMM 8th RAの支援により実施された。

― 106 ―

A155

十年規模気候内部変動に伴う全球平均気温の変動メカニズム*関根祐大、渡部雅浩（東京大学大気海洋研究所）

1. はじめに1990 年代終わりから続いた地球温暖化の「停滞」現象（ハイエイタス）を契機として、全球平均気温(global mean

動の約 40％が AMO で説明され、バレンツ・カラ海氷変動による影響は、CTL と比較して大幅に弱まった。

temperature, GMT)変動に対する十年規模気候内部変動

CTL 実験では、大気上端（top of atmosphere, TOA）のの重要性に関心が高まっている。大循環モデル(general

正味放射フラックスは GMT とラグを伴う相関を示す。エcirculation model, GCM)の多くは、観測に似た十年規模気ネルギー収支的には、全球海洋蓄熱量時間変化（dH/dt）の候内部変動のパターンを再現するが、放射境界条件を産業

変動は正味放射フラックスの変動と等しく、実際に GCM

革命以前に固定した基準実験（CTL 実験）における GMTの結果もそれを支持する。海洋蓄熱量を亜表層（0～320m、変動特性には大きなばらつきが存在する。そこで本研究でHs）と深層（685m～海底、Hd）に分けると、dHs/dt は dH/dt

は、MIROC5.2 GCM の CTL 実験を用いて、十年規模気と同位相だが dHd/dt は逆位相で、GMT 正偏差に約 5 年遅候内部変動が GMT 変動へ及ぼす影響を、太平洋数十年振れて深層の蓄熱量が増加していた（図 2）。これは、十年規動(Interdecadal Pacific Oscillation, IPO)や北大西洋数十

模の気候内部変動は放射強制を通じて GMT を変えるだけ

年振動(Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO)といっでなく、海洋熱吸収の変動を介して内部の熱の再配分を行た主要な十年規模変動の各々について調べた。さらに、全うことで GMT に影響を与えていることが示唆される。こ球エネルギー収支式を用いた考察から、放射強制が一定でのプロセスを、先行研究で提案された 2 層エネルギー収支

あっても生じる GMT 変動の一般的な理解を目指した。

モデルを改訂し、GCM の結果（図 2）を定性的に再現した。2 層モデル内のパラメータに対する解の依存性を調べた結果、GMT 変動特性が GCM 間で異なる主な要因が気

２．モデルと実験設定
東京大学大気海洋研究所、国立環境研究所、海洋研究開発機構で IPCC AR5 に向けて共同開発された MIROC5 の候フィードバックパラメータと海洋表層深層間の熱効率であることが示された。

更新版（MIROC5.2）を用いて、2 種類の気候シミュレー
ションを行った。一つは、放射強制を 1850 年の条件で固定した CTL 実験、もう一つは CTL と同様だが、赤道東部
太平洋の海面水温（sea surface temperature, SST）をモ
デル気候値に緩和した POGA-PAC 実験で、どちらも 300
年間の時間積分を実施し、結果を解析した。エルニーニョ・
南方振動(ENSO)の変動を取り除くため、あらかじめ年平
均偏差に 10 年のローパス・フィルターをかけた。
図１．GMT1 標準偏差に対する SAT の同時回帰分布。

３．解析結果CTL 実験における GMT は、約 0.06K の振幅で不規則

ハッチは信頼区間 95％で有意な領域を表す。

に変動していた。GMT 変動に伴う地表気温（surface airtemperature, SAT）偏差分布（図 1）は、熱帯域では IPOの正偏差に似ている一方で、北極域（特にバレンツ・カラ海）で顕著な昇温を示す。緯度別に GMT 偏差への寄与を見ても、熱帯域と北半球中高緯度域で約 40%と卓越している。GMT 変動への寄与率は IPO が約 60％と最も高く、次いでバレンツ・カラ海氷変動が約 40％であったのに対して、AMO は約 25％と最も低かった。
GMT 変動を最も説明する IPO を除去した POGA-PAC
実験における GMT 変動の振幅は、CTL の約 2/3 に低下
し、IPO 偏差に伴う熱帯域による寄与が大幅に減少したこ

図２．GMT に対する dH/dt のラグ相関。薄い黒破線はとで、北半球中高緯度域の寄与が相対的に強まり、GMT 変

GMT の自己ラグ相関を表す。

― 107 ―

A156

100 アンサンブルメンバーによる季節予測実験○土井 威志 ・Swadhin Behera ・山形 俊男＊（ JAMSTEC/APL）
キーワード：季節予測, 予測アンサンブルの多数化, 極端現象の確率予測＊＊

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基盤としたダイナミカルな季節予測システ
ムを、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。
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(Masson et al. 2012; Sasaki
et al. 2013)をベースにして、新しい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. 2016)。
また、その初期値作成スキームに、3 次元の水
温/塩分の海洋観測データ (ARGO、係留ブイ、
船舶観測などを 3 次元変分法(3DVAR)で同化するプロセスを新たに加え、主に、熱帯インド
洋亜表層の初期値化とインド洋ダイポールモード現象の予測の精度向上に成功した(Doi etal. 2017)。
このように、ダイナミカルな季節予測シス
テムの精度を向上させるには、その基盤となる
大気-海洋-陸面-海氷結合モデル及び、その初期値作成プロセスの高度化が重要である。それらに加えて、新たなアプローチとして考えられるのが、予測アンサンブルメンバーの多数化である。例えば、多数の予測アンサンブルメンバーを平均することで、初期値の不確実性に起因す
るランダムな予測エラーを大幅に減らすことができるため、signal-to-noise 比が比較的小さ
い中緯度の予測には、アンサンブルメンバーを増やすことが有効だと期待される。また、アンサンブルの多数化によって確率密度をより精緻に捉えることができ、そのテイル部分にあたる極端ゆえに発生確率が稀なイベントの確率予測が向上することが期待される(例えば 10 年に 1 度の極端な現象の発生確率を 10 程度のアンサンブルでは表現するのは難しいであろう)
このように予測アンサンブルメンバーの多数化のメリットは示唆されているもの、主に計算コストの高さから、従来の SINTEX-F 季節予測システムや、世界の現業予報機関の季節予測システムは 10-20 程度のアンサンブルメンバ
ーで構成されていることがほとんどである。
そこで、本研究では約 100 アンサンブルメンバ
ーで 1983-2015 年の過去再予測実験を実施し、その効果を practical に調べた。著者らの知る限り、単体の気候モデルでこのような大規模ア
ンサンブルで季節の過去再予測実験を実施し＊たのは世界初である。

2. 予測アンサンブルメンバーの多数化基本となるのは、SINTEX-F2 季節予測シス
テムで、初期化に海洋 3DVAR を導入した 12
ア ン サ ン ブ ル メ ン バ ー で あ る (F2-3DVAR;(Doi et al. 2017))。この 12 アンサンブルメン
バーで準リアルタイムの季節予測実験をオペ
レーショナルに実行している。同化する海表面
水温の観測データが 2 種(水平解像度 0.25 度のdaily データと水平解像度 1 度の weekly データ)、同化の強さ 3 種(1-,2-,3-日緩和)、海洋モデルの鉛直混合スキームの補正(Sasaki et al.
2012)の有無で 2 種の計 12 種で構成されている。従って初期値アンサンブルと物理アンサン
ブル両方の側面を持っていると言える。
1983-2015 年の各 6/1 を予測開始日とした 12
メ ン バ ー を 基 本 と し 、 Lagged Average
Forecasting (LAF) 法 (Hoffman and Kalnay1983)で予測開始日を 2~9 日までずらし、108
アンサンブルメンバーを作成した。最大 8 ヶ月先まで予測実験を実施し、基本の 12 アンサン
ブルメンバーの予測と比較した。
3. 結果
7-8 月平均の地上 2m 気温偏差の全球分布を
6 月初旬から予測した場合の予測精度についても調べた。アンサンブル平均値の決定論的予測スキルや、発生頻度が 30％以下のイベントに対する確率論的予測スキルは、108 アンサンブ
ルにしても有意な差は見られなかった。しかし、発生頻度が 10％以下の極端な正イベントに対する確率論的予測スキルは中緯度域を中心に有意に向上した(図 1)。

図 1: 7-8 月平均の地上 2m 気温偏差を 6 月初旬から予測した場合の、10% tecilies の正イ
ベントの ROC スコアスキルについて 108 ア
ンサンブルの結果と 12 アンサンブルの結果の差。解析期間は 1983-2015 年。

― 108 ―

A157

d4pdf を用いた冬季北半球の寒波発生頻度と東アジア冬季モンスーンの変動幅の長期傾向についての研究* 堀 正岳 1
1: 海洋研究開発機構・北極環境変動総合研究センター

1. はじめに
近年、そして特に 2017 年においては北極起源の寒気の中緯度への侵入がたびたび発生している。アジア側においては、
こうした寒波はユーラシア大陸の北極海沿岸におけるシベリ
ア高気圧の強調や、バレンツ・カラ海の海氷の増減との関連などが指摘される一方で、そうした北極・中緯度の相互作用
は内部変動として偶然発生しているとする見方も存在し、データの短さもあって議論が定まっているとはいえない。
本研究では、このデータの有限性を気象庁 d4pdf（地球温

図２：日本を含む東アジア領域における地表面気温の領域平均値の全アン
サンブル、全期間中の頻度分布。HPB-4K のサンプルサイズは他の実験に対して少ないことに留意。

暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース）デー
タセットを用いることによって北半球全体、および東アジア
における寒波の発生頻度を算出し、温暖化時における頻度と比較するとともに、北極・中緯度相互作用のロバストネスを検証することを目的とした。

2. データおよび結果用いたデータは、d4pdf の月平均データセットのうち、地表面気温、海面更正気圧、風向・風速、海氷分布などであ図３：計算で与えられたバレンツ海海氷の変動に対する地表面気温の回帰係数の全メンバー間のアンサンブル平均。

る。d4pdf データセットは再現実験（HPB）と非温暖化実験（HPB-NAT）をそれぞれ 100 メンバー、および４K 温暖化

海面更正気圧に対する同様の解析はモデル内の ENSO に対し実験（HFB-4K）６種類それぞれ 15 メンバーを用いている。

て強い相関をもつ北太平洋上の気圧変動とともに、大西洋かDJF 平均し、計算期間内のモデルアンサンブル平均によると、

ら北極海に至る低気圧活動の変動を再現していた。

冬季の気温は現実的に再現されており、HPB と HPB-NAT と日本を含む東アジア領域における領域平均した気温の頻度のあいだには与えられた海氷と SST の分布に起因するユーラ

分布によれば、HPB は最頻値を 4.3˚C とした分布をしている

シア大陸沿岸と北極海、フラム海峡を中心とした気温の差がのに対して HPB-NAT は 3.6˚C を最頻値としたより低温の分みえる（図１）。

布をしている（図２）。
d4pdf は摂動を加えた SST と海氷分布に対する AGCM 実
験によるデータセットであるが、モデル内で海氷の年々変動に対する中緯度の寒冷化応答が存在するかを 100 メンバそれぞれに対して検証したところ、北極・中緯度の関連性がみえるメンバと、それが明瞭でないメンバに分かれた。全メンバ
におけるアンサンブルをとると、明瞭な海氷対気温の応答関係は見られないことがわかった（図３）。
本発表ではさらに各メンバーの分類に立ち入り、北極・中緯度相互作用が存在するケースとそうでないケースの比較を行い、さらに考察を行う。

図１：d4pdf 各実験における期間内の DJF 平年値のモデルアンサンブル
平均と、HPB・HPB-NAT 間の差。

― 109 ―

A158
北半球夏季季節内振動と大気大循環変動との関係
原田やよい*（気象研究所）

１．はじめに
北半球夏季季節内振動（BSISO）は，インド洋から西部太平洋にかけての広範囲にわたる対流
活動活発域が30～90日の周期で北進する現象である．本研究では，BSISO明瞭時に見られる対流
圏から成層圏にかけての大気大循環場の特徴について明らかにすることを目的として統計解析を行う．特に対流圏の偏西風や成層圏の極夜ジェットの変動，またこれに関連して対流圏のハドレ
ー循環，成層圏ブリュワードブソン循環の変動や擾乱活動の変動やそれにともなう運動量輸送などに着目する．またBSISOの振幅と成層圏準２年周期振動(QBO)との関係に着目した調査結果についても併せて報告する．
２．使用データおよび手法
BSISO の振幅や phase については，Kikuchi et al.
（2012）に基づいて作成・提供された BSISO 指数
を指標として用いる．同指数は NOAA 提供の OLR
daily CDR のみを使用しており，特定の再解析データセットに依存していない．彼らは BSISO の 8
つ の phase に 分 け て 定 義 し て お り ， phase2（phase6）において赤道域で対流活動が最も活発（対流活動が最も不活発）となり，phase3～5（phase7～1）において対流活動活発域（対流活動不活発域）の北進が明瞭となっている．
大気循環場のデータとして気象庁 55 年長期
再解析（JRA-55）を使用し，調査対象期間は 1979～2012 年とする．JRA-55 のモデル面解析 6 時間
値およびモデル面物理量平均 6 時間値に対して質量重み付き等温位面上帯状平均（Mass-weighted
Isentropic zonal Mean, MIM）法（Iwasaki, 1989;
Tanaka et al., 2004）を適用して帯状平均場を作成する．MIM 法の大きな特徴として，ラグランジュ循環（成層圏のブリュワードブソン循環や対流圏中高緯度の直接循環）を適切に表現できること，準地衡風近似を仮定する必要がないこと，対流圏下層でも角運動量収支の定量的取り扱いが可能であることなどが挙げられる．
更に MIM 法を用いて作成された帯状平均 6 時間値に対してランチョスフィルター（Duchon, 1979）を適用した．まず BSISO 指数の変動と同じ周期帯（20～90 日）のものとそれよりもゆっくりと変動する周期帯（90 日以上）を抽出した．このようにして得られた帯状平均場を BSISO の位相別に合成
図解析を行った．本稿では BSISO の規格化した振幅が顕著な（2.0σ以上，σは標準偏差）場合の結果について報告する．
３．結果
BSISOの振幅が顕著な事例について同周期帯の大気大循環場の変動に着目して合成図解析を行ったところ，対流活動活発域の北進後には両半球の熱帯域から30˚帯にかけて，西風強化偏差の極向きへの拡大が南北両半球に対称的に見られた（図1）．この状況を角運動量収支で確認したとこ
ろ，北半球側ではコリオリ強制による東西風加速，
南半球側では水平移流とEP flux発散による東西風加速が支配的であり，偏差構造をもたらす力学
的なプロセスは異なることが分かった．
次にBSISOが影響を受けると考えられるQBOや
ENSO，IOBWなどとの関係について調べた．その結果，QBOに関連するものとしては，20hPa東西風（QBO-U20）が強い東風を示す時にBSISOの振幅が大きくなる傾向が明瞭であることが明らかとな
り，ENSOニュートラル時にこの傾向が更に強まる
ことが分かった（図2）．

図1 BSISO phase5（振幅2σ以上）から7日後における東西風偏差（m s-1）の緯度-高度断面合成図．
図中の赤（青）線は，西（東）風偏差をそれぞれ表す．また東西風偏差図中の濃い桃色（水色）陰影は信頼度95％，薄い桃色（水色）陰影は信頼度90％で統計的に有意なことを示す．東西風には25～90日のバンドパスフィルターを施している．
[Normalized Frequency]

0.200
0.175
0.150
0.125
0.100
0.075
0.050
0.025
0.000

NE_WQBO
NE_EQBO-W
NE_EQBO-S

0.2 0.4 0.6 0.81

1.2 1.4 1.6 1.82

2.2 2.4 2.6 2.8[Normalized BSISO amplitude]

図2 QBO-U20の位相別にみたBSISOの振幅の規格化した出現頻度分布図．図中の水色棒グラフは
QBO-U20西風位相時の，黄色棒グラフはQBO-U20
弱東風位相時の，赤色棒はQBO-U20強東風位相時の出現頻度分布をそれぞれ表す．

― 110 ―

A159

太陽活動の北大西洋振動への影響について
黒田友二（気象研究所）

１、はじめに
太陽黒点数の約  年の周期の増減に伴う太陽活動の変動は、放射強度や陽子流入量の変化等を介して、地上に気候変化を作り出していると考えられている。但し、太陽活動に伴う気候変動は地
球温暖化のようなグローバルな変動ではなく、ある特定の地域の特定の時期の変動として顕著に表れると考えられており、そのような地域の代表と考えられているのが冬季の北大西洋域である。そこで、この問題をより詳しく調べるために、観測データやモデルデータ等の解析を行った。今回は
このうち詳細なデータが利用できる最近３８年分の解析結果について発表する。
２、データと解析方法
解析する基本データは再解析データ(5$,QWHULP の ～ 年の東西平均の月平均データである。しかし、特に上部成層圏ではデータ同化が太陽活動に伴う放射変動や粒子変動効果
を十分に取り込んでいないため、K3D より高高度の領域に関しては、衛星データを同期間にわたって補間してつないだものを使用した。衛星データ
は温度場と高度場が提供されているので、東西風は高度場を用いて  度以北に関してバランス風を仮定して計算した。太陽活動指数としては、年平均した太陽からの  センチのラジオ波強度である ) を用いた。冬季に興味があるので、年平
均は冬季前の  月から翌年の  月まで平均したものを用いた。冬季の季節内変動を見るために、
月から  月までを計算した。
３、結果

  太陽活動に伴う気候変化を調べるために、まず太陽活動に対する各月のラグ０年の回帰場を調べたところ、亜熱帯域の成層圏界面付近では温度信号が緯度と共に急速に低下していた。この温度の緯度変化に対応して、温度風から亜熱帯域に西風偏差が作られ、これがさらに季節進行と共に地表まで下方伝搬していることが分かった。これは.RGHUDDQG.XURGD  による解析結果と整合的である。この結果をより定量的にみるために.XURGDDQG.RGHUD .. に従って、東西風
偏差を極点温度偏差によって定義される極夜ジェット振動 3-2 空間上の点と見て解析した。図左は太陽活動に対するその回帰の結果であり、振幅と位相の形でプロットしている。図から、3-2 の振幅はラグ‐ 年頃を中心とした１、２月ごろに最大となり、また季節進行に従って反時計に回転する。
他方、北大西洋振動 1$2 指数 図右 については、
ラグ０年の  月付近で有意な最大の正の値を示す
傾向があることが分かる。.. によると 3-2 の位
相０のあたりに正の 1$2 が出現しやすいことが分かっているが、実際に正の 1$2 は 3-2 位相０のあたりに存在しておりこの結果は整合的である。またラグ年を通してみると、 年周期変動に対応して 1$2 は周期的変化をしている。以上から、太陽
活動の 1$2 への影響は上部成層圏で現れた信号が大気固有の変動である 3-2 を介して下降伝搬し、地表に 1$2 が誘導されて現れると考えられる。
参考論文：
Kodera and Kuroda (2002) JGR, 107, doi:10.1002/2002JD002224
Kuroda and Kodera (2004) JGR, 109, doi:10.1002/2003JD004123.












図、太陽活動に対する（左）極夜ジェット振動指数(PJO-score)の回帰の振幅（影）と位相（コンタ）、
および（右）北大西洋振動指数(NAO-score)の回帰の有意性（影）と振幅（コンタ）。PJO の振幅は
PC１、PC2 で張られる PJO 空間の原点からの距離、位相は PC1 軸から反時計回りに測った角度（度）である。濃(薄)い影は 0.3(0.15)以上の領域を示す。X 軸は、太陽活動のピーク年からのずれ年
で、正の年は太陽ピークに対して何年遅れたかを示す。他方、Y 軸は冬季中の月であり、11 月から4 月までを表示している。
― 111 ―

A160

結 合 同 化 シ ス テ ム の 短 期 再 解 析 実 験 に お け る 降 水 量 － SST 関 係*小 林 ち あ き (気 象 研 究 所 気 候 研 究 部 ), 藤 井 陽 介 (気 象 研 究 所 海 洋・地 球 化 学 研 究 部 )1.

観測では、降水量は SST と弱い負の同時相関がある。

はじめに

大気再解析データの降水量は、同化サイクルにおけ

また、数日前の SST と正相関を示しており、12 日前のる予報積算降水量であり直接の解析結果ではないが、SST と正の相関が最も大きくなる。一方、数日後の SST

同化システムの性能を総合的に示す要素である。特にとは負相関を示しており、8 日後の SST と負相関のピ

降水量と海面水温（SST）との関係は、再解析におけるークとなる。これらの特徴は 1 シーズンのみの統計関

大気海洋相互作用の再現性の指標としてこれまで用い係ではあるが、Saha et al, （2010）が示した過去 30 年られてきた(例えば、Saha et al., 2010)。

程度の長期間平均の特徴とほぼ一致している。

本研究では、気象研究所で開発中の大気海洋結合デ

結合同化実験（CDA）の降水量と SST の関係は、正ータ同化システム（藤井ら、2017）を用いた短期再解

相関や負相関のピークのタイミングや、同時の負相関析実験を用い、季節内変動スケールの降水量と SST のが弱いことなどの違いも見られるが、JRA-55 より観測

ラグ相関関係に着目し、JRA-55 や、非結合同化実験とを良く再現している。一方、非結合実験（UCPL）の降比較することで評価を行った。
2. データと方法

水量と SST の関係は、JRA-55 と同様なラグ相関関係を示しており、結合同化システムの方が降水量と SST の結合同化実験(CDA)は藤井ら（2017）が示した結合同関係を適切に再現している。

化システムで行った短期再解析実験である。比較のた

一方、同一の SST(COBESST)と 2 つの実験(CDA、め、結合同化システムの結合モデルでの積分時にモデ

UCPL)の降水量のラグ相関関係を見ると（図略）、結合

ル計算の SST の代わりに観測 SST(COBESST, Ishii et al,

同化実験（CDA）のラグ相関関係は、非結合実験(UCPL)

2005)を用いた非結合同化実験(UCPL)も行った。両者とのラグ相関関係とほぼ一致している。すなわち、図１

も 2013 年 11 月から 2015 年 10 月までの期間の再解析で見られたラグ相関関係の実験間の違いは、SST が異を行った。これらの実験の降水量と SST は 6 時間値かなるために生じた違いであると考えられる。このこと

ら日別値を作成して使用した。比較のため JRA-55 の降は、対象にした領域における結合同化システムの降水

水量も6時間値から日別値を作成して検証した。
なお、量の変動が、SST の変動よりも同化している大気観測JRA-55 はデータ同化の際に下部境界条件としてデータによって決定されていることを示唆している。

COBESST を用いている。また、検証のための観測の降

今後は、解析の領域による違い、季節による違いにつ水量と SST として、GPCPv1.2(Huffman et al, 2001)といても調査を行いたい。

COBESST の日別値を用いた。季節内変動の時間スケー
ルを評価対象とするので、先行研究の Saha et al.（2010）
に従い、降水量、SST とも 2.5 度格子へ空間内挿したのち、20-100 日のバンドパスフィルターをかけた日別値を作成し解析に用いた。
3. 結果と考察
図１は SST と降水量の場所ごとの時間ラグ相関関係
を熱帯太平洋西部（10S-10N,130-150E）で平均したものを示している。統計期間は 2014 年 11 月から 2015 年 4月（北半球冬季）の期間のラグ相関である。観測の相関は GPCP と COBE-SST の相関であり、JRA-55 はJRA-55 の降水量と COBE-SST の相関である。また、実験(CDA、UCPL)の相関はそれぞれの降水量とそれぞれの SST との相関である。

図１ 熱帯太平洋西部(10S-10N,130- 150E）における降水量-SST のラグ相関関係。統計期間は 2014 年
11 月から 2015 年 4 月。

― 112 ―

A161

積算偏差降水量による雨期の判定
楠1.

昌 司 (気 候 研 究 部 )
気象研究所

はじめに

格子点で雨期を定義する方法は、大きく分けて 2 つある。生の降水量の時系列を使う方法と積算降水量を用いる方法である。いずれも雨期を判定するための閾値が必要であるが、不確実性がある。降水量は時間変動が大きいため、時系列の平滑化が必要な場合もある。
手法によって様々な長所と短所がある[1]。積算した降水量偏差を用いると、雨期の入りと明けを一意的に決めることができる[2]。
2.

雨期の定義

次のような手順で、格子点における雨期の入りと明けを判定した。(1)夏のアジアモンスーン域を定義した。

図１ 観測値 GPCP 1ddv1.2 による雨期判定の例。東年降水量が 4mm/day 以上、かつ夏(6-8 月)の降水量が冬

京付近(139.5E, 35.5N)。実線は第 20 半旬(4 月 6-10

(12-2 月)よりも大きい場所とした。この基準では梅雨日)から第 50 半旬(9 月 3-7 日)までの半旬降水量が無い北海道は除外される。(2)半旬降水量を積算する(mm/day)。白丸付き実線は積算偏差降水量(mm)。横点

期間の平均値を求め、それからの偏差を積算した。積線は期間平均 6.1mm/day。積算偏差の最小が梅雨入り(6算偏差降水量が最小となる時期を入り、最大となる時

月 5-9 日)、最大が明け(7 月 15-19 日)。

期を明けとした。インドのような雨期がはっきりした地域では、積算する対象期間を通年としても、入明が容易に判定できる[2]。東アジアでは梅雨期以外の降水が多いので、通年を対象とすると判定に大きな誤差が生じる。(3)気象庁の入り明け分布と最も近くなるように、積算の開始時期と終了時期を求めた。
3.

図２ 梅雨入り時期（半旬番号）の分布。雨期が無い

判定の例

図１は東京付近の格子点で雨期を判定した例である。

か判定できない場合は白抜き。(a)観測値 GPCP 1ddv1.2。

入りが 6 月上旬頃、明けが 7 月中旬頃となり、気象庁

1997 － 2013 年 。 (b)20 ㎞ 格 子 全 球 大 気 モ デ ルの気候値に合う。図２a は入りの時期の分布である。日

MRI-AGCM3.2S。1983－2003 年。海面水温は観測値。

本の南海上から北に向かって、梅雨入りする場所が移謝辞：本研究の一部は、文部科学省統合的気候モデル

動している。

高度化研究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。
4.

モデルの検証図２は入りについてモデルを検証した例である。モデルは日本付近で概ね観測に合っているが、南西諸島

参考文献[1] Kusunoki, S., 2018, Atmospheric Science

Lettrers, Accepted.

や日本の南海上で入りが観測より遅い(図 2b)。

[2] Misra, V., et al., 2017, Climate Dynamics, DOI
10.1007/s00382-017-3924-2.

― 113 ―

B151

「平成 ᵐᵗ 年 ᵕ 月九州北部豪雨」の発生要因についてᴾ
ᵋᴾ 線状降水帯の形成・維持メカニズムᴾ ᵋᴾ

津口ᴾ 裕茂ᴾ （気象研究所予報研究部）ᴾはじめにる感度実験を行った．
脊振山地だけを除去した実験 第  図左下

平成  年  年  月の  日から  日にかけて，福岡県・大と九州北部の山地をすべて除去した実験 第  図右下 ともに，分県を中心に記録的な大雨が発生した．福岡県朝倉 アメダス

標準実験とほぼ同じ場所に線状降水帯が見られたが，降水量はでは，最大  時間積算降水量で PP，最大  時間積算降水

かなり少なくなっており，かわりに南側の降水量がより多くな量で PP を観測し，いずれも観測史上  位を大幅に更新しっていた．線状降水帯の時間変化を  時間積算降水量の分布でた．この大雨により，福岡県・大分県では土砂崩れや河川のは見たところ，線状降水帯が形成され始めた場所は標準実験とほん濫などの甚大な災害が発生し， 名を超える死者が出た．気ぼ同じであったが，その後はあまり停滞することなく，時間の象庁は，この大雨を「平成  年  月九州北部豪雨」と命名した．

経過とともに東へ移動していた．以上のことから，脊振山地や本研究では，「平成  年  月九州北部豪雨」の発生要因を明

九州北部の山地は，線状降水帯の形成にとって必要不可欠ではらかにするために，観測・客観解析データの解析と -0$1+0 をないが，線状降水帯の維持と停滞に影響していたと考えられる．


用いた再現・感度実験に取り組んでいる．本発表では，大雨をもたらした線状降水帯の形成・維持メカニズムについて，これまでの解析から明らかになった点について報告する．
大雨をもたらした線状降水帯の形成・維持メカニズム
大雨の発生期間中，九州北部付近は，大気下層に東シナ海から暖かく湿った空気が流入するとともに，上空 K3D に気温が℃以下の寒気 平年よりも約 ℃低い が流入することで，不安定な成層状態となっていた．このような不安定な成層状態が持続する中，九州北部付近の地表には，温度傾度帯が存在していた．この温度傾度帯は，暖湿気塊の流入と中国・四国地方付
近の降水の蒸発によって冷却された空気の流入により，強化されていた 温度傾度が強まっていた ．この温度傾度帯付近では，積乱雲が次々と発生し，それらが猛烈に発達しながら上空の西第  図：「平成  年  月九州北部豪雨」をもたらした線状降水帯の発生寄りの風に流されて東へ移動することで，線状降水帯が形成さ要因の概念図．

れていた このような形成過程をバックビルディングと呼ぶ ．
この線状降水帯が長時間にわたって維持され，見かけ上ほぼ同じ場所に停滞したことで，福岡県・大分県の狭い地域に降水が集中することとなった．以上のことをまとめて，第  図に示す．
ただし，大雨をもたらした線状降水帯が形成・維持された付近には，標高 P 程度の脊振山地があり，その東側には標高が高く，地形がかなり複雑な山地が存在している．これらのことから，線状降水帯の形成・維持に，脊振山地や九州北部の山地が影響していた可能性がある．


-0$1+0 による再現・感度実験
大雨をもたらした線状降水帯の形成・維持メカニズムの詳細を調べるために，-0$1+0 による再現・感度実験を行った．初期値・境界値に気象庁メソ解析を用いて水平格子間隔 NP の -0$
1+0 を実行し，その結果にネストすることで水平格子間隔 Pの -0$1+0 を実行した．

第  図：左上図は解析雨量による実況の降水分布，その他は水平格子間

実況 第  図左上 と比較して，標準実験 第  図右上 では，

隔 P の -0$1+0 による再現・感度実験の結果．すべて， 日  時～

線状降水帯の降水域が広がり，最大降水量は半分程度であった．

日  時の  時間積算降水量の分布．右上図は標準実験，左下図は脊振

ただ，線状降水帯の形成と維持は概ね再現できていたことから，山地だけを除去した実験，右下図は九州北部の山地をすべて除去した実

この結果を基に線状降水帯の形成・維持への地形の影響に関す

験．-0$1+0 による再現・感度実験の結果には，等値線で標高を示す．

― 114 ―

B152

平成 29 年 7 月九州北部豪雨をもたらした線状降水帯の数値シミュレーション
川野 哲也・川村 隆一（九大院・理）1 はじめに2017 年 (平成 29 年) 7 月 5 日に福岡県朝倉市およびその周辺の非常に狭い範囲に多量の降水が集中し，甚大な豪雨災害 (気象庁により「平成 29 年 7 月九州北部豪雨」と命名) が発生した。気象庁解析雨量によると，7 月 5 日の最大日降水量が 1000 mm を越える地域が存在し，豪雨最盛期と考えられる 12JST∼18JST の最大 6 時間降水量は 600 mm を越えている。本豪雨においても過去の多くの豪雨事例と同様に，複数の積乱雲が線状に組織化し，ほぼ同じ場所に長時間停滞する線状降水帯から多量の降
水がもたらされたが，過去の豪雨事例と比べて，最大日
降水量および最大 6 時間降水量ともに非常に多いことが本事例の特徴である。
本研究では，平成 29 年 7 月九州北部豪雨をもたらした
線状降水帯を数値シミュレーションによって再現し，多量の降水が狭い領域に集中した要因を明らかにすることを目的とする。

2 環境場
2017 年 7 月 5 日 09JST の地上天気図を見ると，日本の南海上に中心をもつ太平洋高気圧と朝鮮半島の付け根付近に中心をもつ高気圧 (停滞性のブロッキング高気圧)が存在し，朝鮮半島南端から島根県地方を通り東西に梅雨前線が伸びている。豪雨発生時には九州北部地方に強い収束帯が存在しているが，総観場からみると，この収束帯の強化・維持には東シナ海での太平洋高気圧の局所強化と梅雨前線の北に位置する停滞性のブロッキング高気圧の双方が寄与していたと考えられる。大気下層 950
hPa 水蒸気に着目すると，豪雨最盛期にあたる 7 日 5 日
15JST では，水蒸気混合比 18 g kg−1 以上の空気塊が東シナ海から長崎・熊本地方を通って豪雨域に流入している様子が確認でき，この状態は数時間持続した。

3 数値モデルおよび実験設定
使用したモデルは WRF ver.3.7.1 である。数値モデル
内で総観スケールからメソスケール現象までを表現する
ため，水平解像度 9 km (D1)，3 km (D2)，1 km (D3) の3 つのドメインを 2-way ネスティングした。NCEP FNL
から初期値・境界値を作成し，2017 年 7 月 4 日 15JST を初期時刻として 2017 年 7 月 6 日 03JST までの 36 時間積分を行った。物理過程のモデル化に対する豪雨再現性の感度を調べるために，物理過程の中でも特に重要と考えられる雲物理過程と境界層乱流過程に着目し，様々なス
キームの組み合わせによるシミュレーションを実行した。
ここでは，雲物理過程として Milbrandt-Yau 2-moment
スキーム，境界層乱流過程として Yonsei-University ス
キームを用いた実験 (MY2-YSU) 結果を示す。積乱雲を陽に解像できない D1 と D2 には Kain-Fritsch 積雲ス
キームを導入した。

環境場のところで述べたように，本事例の線状降水帯の発生・発達のメソスケールから総観スケール環境場として，南北の高気圧に挟まれた領域における下層風収束の強化・維持が非常に重要であると考えられる。九州地
方の地形効果が線状降水帯の発生・発達の主因でないこと確認するため，九州地方全体の地形を平坦にした実験(FlatK) を行った。

4 結果
MY2-YSU 実験における 2017 年 7 月 5 日 12JST～
18JST の 6 時間積算降水量分布を図 1 に示す。観測と比較して豪雨域が北東にずれているものの，非常に狭い領域に多量の降水が集中した様子がよく再現されている。
最大 6 時間降水量は 629 mm を記録しており，豪雨の再現性は定量的にも非常に高いと言える。図には示さない
が，13JST 前から 6 時間以上持続する線状降水帯の再現にも成功した。
九州全域を平坦地形とした FlatK 実験においても長時間持続する線状降水帯は再現された。このことは，九州地方の地形効果が線状降水帯の発生・発達の主因でないことを示唆している。MY2-YSU 実験と比較して，
FlatK 実験の豪雨域は南東側にシフトし，降水量は減少
するとともに，豪雨発生時刻が遅くなった。これは次のように解釈できる。九州山地の地形によって下層風場が変形され，熊本地方から豪雨域に流入する下層風の南風成分が増大する。この強化された下層南風は豪雨域を北にシフトさせる効果をもつ同時に，豪雨域の収束を強化
し，豪雨発生時刻を早めるとともに降水量を増加させる働きをする。
雲物理スキームを Milbrandt-Yau 2-moment スキームに固定し，さまざまな境界層スキームを用いた実験を比較すると，すべてのケースで線状降水帯は再現されたが，日降水量や 6 時間降水量だけでなく短時間 (10 分) 降水量にも差が見られた。これらの詳細な解析結果は当日発表する予定である。

図 1: MY2-YSU 実験における 2017 年 7 月 5 日 12JST～― 115 ―

18JST の 6 時間積算降水量 (mm)。

B153

2017 年九州北部豪雨をもたらした降水系の停滞性・持続性
竹見 哲也（京大防災研）
1．はじめに2017 年 7 月上旬に九州北部において豪雨が発生し，地すべりや洪水といった甚大な土砂災害・水害「平成 29 年 7 月九州北部豪雨」が生じた．福岡県朝倉市の観測点では，期間中の時間雨量および 24 時間雨量が最大でそれぞれ 129.5 mm および 545.5 mm に達した．この豪雨は，長時間持続した停滞性のメソ降水系（線状降水帯）によるものである．メソ降水系の停滞性や持続性のメカニズムは未解明な点もある上，数値モデルで豪雨を定量的に再現することも困難な課題である．
本研究では，平成 29 年 7 月九州北部豪雨をもたらした線状に発達した降水系の停滞性・持続性のメカ
ニズムを理解することを目的として，数値気象モデ
ルによる高解像度数値シミュレーションを実施し，豪雨の再現性における地形表現について調べた．
2．数値シミュレーションの設定
用いた気象モデルは WRF モデルである．4 段階のネスト計算領域を設定し，外側領域から水平格子幅
を 4.5 km，1.5 km，500 m（順に第 1，2，3 領域）と細密化し，最も内側の高分解能領域（第 4 領域）の
水平格子幅を 167 m とした．計算領域を高分解能にするにあわせて、モデルで用いる地形表現も精緻にする必要があり，国土地理院 50 m メッシュ標高デー
タを用いて 500 m および 167 m 格子幅の計算領域の地形を作成した（基準実験）．なお，4.5 km および
1.5 km 格子の領域の地形は解像度が 1 km 程度の
GTOPO30 から作成した．
微細な地形表現の違いによる降雨の定量的な再現への影響を調べるため，500 m および 167 m 格子の領域でも GTOPO30 を用いて地形を作成した感度実験も実施した．さらに，基準実験と感度実験の違い
が物理過程により異なるかどうかを調べるため，雲物理過程をシングルモーメント(SM)およびダブルモーメント(DM)のスキームに変えて実験した．
3．結果
雲物理スキームに DM を用いた場合について，7
月 5 日 3 時から 7 日 9 時までの積算雨量を図 1 に示す．基準実験では，朝倉市付近において 600 mm を超える雨量を再現することができた．一方，感度実験では，朝倉周辺での雨量は 400 mm 程度となり，量的には少なくなった．雲物理スキームが SM の場
合でも同様に，感度実験での雨量が基準実験のときよりも集中度合いが弱まった．
図 2 に，基準実験と感度実験のそれぞれの場合の降水強度の頻度分布を示す．DM および SM の結果をまとめている．おおよそ 90 mm/h の強度を超えると，DM，SM の違いに関係なく，感度実験よりも基準実験の場合に頻度が高いことが分かる．つまり，同じ解像度であっても，地形表現がより精緻な場合のほうが，強い降水の表現性が上がると言える．

このように地形表現の違いによって雨量の表現性の違いが生じたのは，豪雨をもたらす線状降水系の強度と停滞性が再現されたかどうかに起因する．基準実験では，線状降水系の発達および長時間停滞する様子が，雲物理スキームによらずに良く再現されていた．実際に豪雨が持続した 7 月 5 日午後の時間帯に基準実験では停滞性の降水系が再現された．しかし感度実験では，線状の降水系の形成は見られる
ものの長時間停滞する様子は再現されなかった．この結果として図 1 に見られるような積算雨量の大きな差となった．
線状降水系が停滞するかどうかは，地形の影響が大きいものと考えられる。このため，数値モデルで豪雨を再現する場合においても，地形の微細構造の表現の違いが雨量の定量表現に影響を及ぼすものと考えられる．本研究の結果から，地形の微細表現が重要であることが示唆される．
謝辞
本研究は，科学研究費特別研究促進費「平成 29 年
7 月九州北部豪雨災害に関する総合的研究」の支援を受けました．

図 1：167 m 格子計算による期間積算雨量．
（左）基準実験，（右）感度実験．雲物理スキームは DM の場合．

図 2：第 4 領域での基準実験(GSI50)・感度実験(GTOPO)
での DM（実線），SM（点線）別の降水強度の頻度分布．

― 116 ―

B154

雲 解 像 数 値 モ デ ル を 用 い た 平 成 29 年 7 月 九 州 北 部 豪 雨 を 引 き 起 こ し た
線状降水帯に伴う降水量の予測可能性*加 藤 亮 平 ， 下 瀬 健 一 ， 清 水 慎 吾 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )1. はじめに平成 29 年 7 月 5 日から 6 日にかけて九州北部で集中豪雨が発生し，土砂崩れや河川の氾濫に伴い甚大な被害が生じた．この集中豪雨は線状降水帯が発生し，長時間停滞したことで引き起こされた．このような線状降水帯に伴う集中豪雨に対して事前の注意喚起を行うためには，線状降水帯の発生及び停滞を十分な精度で予測する必要がある．本
研究では，平成 29 年 7 月九州北部豪雨事例に対し，雲解
像数値モデルによる降水量の予測可能性について，線状降
水帯の発生および停滞に着目し調査を行った．

った線状降水帯発生直前の 7 月 5 日 12 時を計算開始時刻とする予測結果を示す．

2. 降雨の特徴
本事例の降雨の特徴を調べる目的で，地上雨量計による
1~24時間の最大積算雨量を全国のアメダスの統計値（1976年〜2017 年 7 月）と比較した．福岡県朝倉市朝倉のアメダスでは 6 時間積算（353 mm）で歴代 35 位, 12 時間積算
（511.5 mm）で 25 位であり，他の積算時間に比べ順位が高かった. 朝倉のアメダスの約 10 km 東に位置する北小路
公民館
（福岡県）
では朝倉よりも多い雨量が観測され，1~24
時間のどの積算時間で見ても 25 位以内であった．具体的には，1 時間積算（124 mm）で 25 位，3 時間積算（331 mm）
で 4 位，6 時間積算（535 mm）では 2 位で過去最大にほぼ匹敵し，12 時間積算（792 mm）では 1 位でアメダスの過去最大を 100 mm 近く上回っていた．このように，本事例の雨の降り方は，1〜3 時間積算での降り方が激しかった
だけでなく，6 時間や 12 時間積算でみると観測史上最大クラスであったことが特徴的であり，激しい雨が 9 時間も局地的に持続したという点で特異な事例であった．

4. 結果と議論
図 1 に 7 月 5 日 12 時から 18 時までの 6 時間積算雨量を
気象庁解析雨量と CReSS の予測に対して示す．九州北部の広い範囲（図 1a, c）で見ると，福岡県朝倉市付近で線状降水帯が解析されており，それに似た線状降水帯が東への位置ずれはあるものの予測されている．したがって，線状降水帯の発生はある程度予測できたといえる．しかしながら，豪雨域周辺の降雨分布に着目すると（図 1b, d），予測の方が強雨域の東西方向への広がりが大きく，積算雨量の最大値も解析の 630 mm に対して予測は 216 mm であり半分以下であった．また，降水強度の時間変化から（図示せず），予測は解析に比べ線状降水帯が停滞する際の積乱雲の組織化と局地化の度合いが不十分であることがわかった．
ここで興味深いのは，豪雨域の周辺（図 1b, d で図示した領域）で平均した 6 時間積算雨量は解析（53.7 mm）よりも予測（62.7 mm）のほうが大きいことである．このことから，予測された雨量がより局地化すれば，解析された
積算雨量の最大値を予測することは可能であるといえる．
積算雨量の局地化は線状降水帯が停滞する際の積乱雲の組織化・局地化と密接に関係すると考えられる．したがって，積算雨量の最大値を高い精度で予測するには，線状降
水帯の停滞（積乱雲の組織化・局地化）メカニズムを理解し，数値モデルで適切に表現することが重要だと考えられる．

3. 数値モデルと実験設定
数値モデルによる予測には CReSS を用い，水平格子間
隔は 1 km とした．初期値及び境界値の作成には, 水平格
子間隔 2 km の気象庁局地モデル(LFM)の解析値及び 1 時
間毎の予測値を用いた．本発表では，予測精度が良好であ謝辞
本研究は科学研究費助成事業（特別研究促進費）「平成
29 年 7 月九州北部豪雨災害に関する総合的研究」の一環として行われた．福岡県が管理する雨量計データは川の防災情報及び福岡県河川防災情報から取得した．

Analysis

6-h accumulated precipitation (2017/07/05 12:00~18:00 JST)(a) JMA-ANAL (b) JMA-ANAL

図１ 2017 年 7 月 5 日 12 時から 18時までの 6 時間積算雨量．(a, b)は気象庁解析雨量，(c, d)は 7 月 5 日 12 時を計算開始時刻とする CReSS による予測である．max は最大値，mean は (b),(c) CReSS-CNTL (d) CReSS-CNTL
Forecast(d)で図示した領域に対する平均値を示す．☆は福岡県朝倉市朝倉のアメダ
ス観測点を示す．

― 117 ―

B155

平 成 29 年 7 月 九 州 北 部 豪 雨 を 対 象 と し た 中 小 河 川 の
降雨流出氾濫解析
*佐 山 敬 洋 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 ), 松 本 紘 治 (京 都 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 ),寶 馨 (京 都 大 学 総 合 生 存 学 館 )
1.

はじめに

（IMU）がバックパックに収容された機材であり、災平成 29 年 7 月九州北部豪雨災害では、筑後川右岸に害現場での情報収集や現地調査にも活用も期待されて流入する中小河川において、土砂流出による地形変化いる。現地で撮影した 3 次元画像から浸水痕跡水位やを伴う甚大な洪水被害が発生した。今回の被災地を含地形変化を推定した。

め、多くの中小河川流域は水文観測情報が存在しない
非観測流域である。本研究は今時の被災域における降雨流出と洪水氾濫の特性を把握するとともに、中小河川を対象にした洪水予測の課題を議論する。

3.

結果

堆積土砂による地形変化や浸水の状況をより詳細に調べるため、MMS で推定した災害後の数値標高情報

本研究では筑後川右岸に流入する中小河川を対象に、(DEM)から災害前の DEM を差し引いて地形変化量算

降 雨 流 出 と 洪 水 氾 濫 を 流 域 一 体 で 解 析 す る RRI定した。最も変化の大きい河川付近では 4 から 5 m 程(Rainfall-Runoff-Inundation)モデルと呼ぶ空間分布型の度の堆積が確認された。災害前の DEM を用いた解析結水文モデルを用いて降雨流出量や浸水深分布を推定す

果は周囲に浸水が広がらない結果となるのに対し、災る。また氾濫の状況を詳細に調べるため、ウェアラブ

害後の地形を用いて解析した結果は、国土地理院提供

ル移動体計測機器（モービルマッピングシステム:による浸水範囲（図中青線）とよく対応していた。

MMS）を用いて白木谷川流域を調査した。さらに MMS

中山間地域の豪雨によって谷底平野の地形が変化すによって推定された災害後の地形情報を用いて推定しるような極端な豪雨災害は、河川の氾濫、斜面崩壊、た浸水深分布と災害前の地形を用いて推定した結果を

土石流など種々の災害事象が複合する。本解析に用い比較し、水害に及ぼす地形変化の影響を明らかにする。

た CX 合成レーダ雨量や分布型水文モデルなど、高分解能かつ高精度の気象情報を活用することによって、

2.

方法

豪雨が検知された場合に迅速に洪水災害の状況を推定

本研究の対象領域は、上端を筑後川夜明ダム、下端を筑後川と佐田川の合流地点とし、この区間に右岸側

し、住民避難を含めた減災策に結びつけることが大切である。

から流入する 190.4 km2 の河川流域を対象にする。この領域には寺内ダム流域（51.0 km2）を含み、ダム流入量の観測値をもとに流出モデルを同定する。
今回の解析には河川情報センターが提供する CX 合成レーダ雨量を用いる。積算雨量の分布は、線状降水帯の影響によって東西方向に延びた分布となり、この推定結果によれば 24 時間雨量の最大値は 698.1 mm となる。洪水解析は、上述の RRI モデルを用いて、対象

[m]

[m]

[m]

領域全体を 50 m の空間分解能で計算し、特に着目する
白木谷川流域と赤谷川流域については10 m の空間分解能で計算した。
浸水や地形変化の状況を効率的に調査するため、本章ではライカ・ジオシステムズ社の協力を得て、MMSによる現地調査を実施した。この機材は高性能 GPS、5台の動画撮影カメラ、レーザスキャナ、慣性計測装置― 118 ―

図 白木谷川流域下流部の a) 地形変化量とb)災害後の地形情報を用いた浸水解析結果

B156

Rainfall runoff simulation of small ungauged mountainous river basins: acase study of heavy rain event on 5-6 July 2017 over the Kyushu region*Shakti P. C., Tsuyoshi Nakatani, Ryohei Misumi(National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience)
1. Introduction
During summer season, flooding caused by extreme
rainfall events is a common phenomenon, especially inthe mountainous country Japan, and these floods appear
to have become more intense and frequent in recent
decades. One such major extreme rainfall event struck the
Kanto region of Japan in September 2015 [1], and more
recently, an extreme rain event over the Kyushu region on
July 2017 yielded, causing severe flooding, damage toproperty, and loss of life [2].
On 5-6 July 2017, northern Kyushu region of Japan
experienced a period of record-breaking heavy rainfall
triggered landslides and widespread flooding that caused
a number of fatalities and serious damage to property.
Several rivers in Fukuoka and Oita prefectures were
flooded [Fig. 1], especially in the mountainous region
where there was no hydrological monitoring bygovernment agencies or local bodies. Although a massive
disaster occurred in the small mountainous river basins,the maximum water level and flow rate in these rivers
during the extreme rain event remain unknown. In thisstudy, by considering the core area of the maximum
rainfall zone, the occurrence of flooding, and the availablehydrological data, we analyze the impact of the event on
those small mountainous river basins.

2. Study area and data
The existence of mountain regions is common in theselected domain (Fig. 1). Based on XRAIN (an X-bandpolarimetric radar network) data, the maximum total
rainfall amount during the 48-hr between 0000 UTC 5
July and 0000 UTC 7 July 2017 was more than 500 mm
over the mountainous study region. Basin profiles used in
the model were generated from the 10-m DEM data. OnlyXRAIN radar rainfall data were used as input in thehydrological model for this extreme event. Other
meteorological data were not considered in the model
setup. Rainfall estimates obtained from XRAIN are
accurate and applicable to many situations [1, 3].
Therefore, we did not focus on the quality of the radar
rainfall data for this extreme event.

3. Results and Summary
We first ran the hydrological simulation for the gauged
basin and then compared these simulation results with theobserved data. Overall, these statistical assessment tools
indicate that the model performed reasonably well for thisevent. We then ran the hydrological simulation for the

Fig. 1 Aerial view of flooded ungauged mountain river
basins, caused by the extreme rainfall of 5–6 July 2017 [4].

ungauged basins. This study has shown that small river
basins can produce unexpectedly high flows or waterlevels in their networks. Therefore, we should aware of
the possible maximum flows in such small river basin.
Moreover, hourly data may sometimes miss the peakflows; consequently, using hydrological data with a higher
temporal resolution is important.
There are numerous mountain river basins in Japan
where the regular measurement of flow in the main
channel and tributaries is relatively difficult. Recently, thecountry has experienced an uneven distribution of
extreme rain events that have caused severe flooding in
affected areas. Hydrological simulation of ungauged
basins described here could be used as a guide for futurestudies of other small ungauged basins. Although this casestudy focused on only a single extreme event, importantly,
we have demonstrated the possibility of applying ahydrological model developed in a gauged basin to aneighboring ungauged basin to successfully estimate its
hydrological properties. Such simulations of ungauged
river basins, made in the absence of observed data, could
be used as a reference point for planners, engineers, andothers involved in the management of water resources
within a river basin.

4. References[1] P. C. S., et al., 2016, J. Disaster Res., 11, 1003-1016.
[2] P. C. S., et al., 2018, J. Disaster Res., [Submitted].
[3] P. C. S., 2017, J. of Japan Soc. of hydrol. and Water
Resour., 30, 6-17.
[4] The Geospatial Information Authority of Japan,
http://maps.gsi.go.jp [Accessed Jan. 2018].

― 119 ―

B157

地域防災支援における気象台の取組み
和 田 幸 一 郎 (秋 田 地 方 気 象 台 )

電話をする「ホットライン」の構築を進めており，秋はじめに

近年記録的な大雨による気象災害が全国各地で頻発しており，多くの尊い人命が失われている．気象庁で田地方気象台でも昨年の出水期前に全首長を訪問しホットラインを構築している．

は，市町村の避難勧告等の発令や住民自らの避難行動 年  月の記録的な豪雨の際は，発達した雷雲がの判断など，迅速かつ適切な行動に資するため，平成組織化し，河川の上流地点で極めて危険を示す「濃い 年出水期から災害のおそれを積極的に伝えるため紫色」が出現したことから，甚大な災害の危険が迫っ「警報級の可能性」の提供を始めた．また，災害の危ていると判断し，県内該当首長に対して  月  日  時

険度やその切迫度を認識しやすくなるようメッシュ情 分から順次ホットラインを実施した．

報を充実させ，大雨警報（浸水害）・洪水警報の「危険ホットラインでは， 市  町の首長に対して「洪水警報の危険度分布」では上流部で「重大な洪水災害が既度分布」の提供を開始している．
今回は，秋田県に記録的な大雨をもたらした  年に発生している可能性が高い」「濃い紫色」が出ている 月  日から  日にかけての大雨事例により気象台のことや  年に一度に相当する記録的な大雨の地域が広

防災対応を中心に報告する．

がっていることなどを台長から直接危機感を伝え，早めの避難勧告等の発令について検討をお願いした．



また，「被害情報は入っているか」と問いかけをしな

気象概要

 年  月  日から  日にかけて梅雨前線の活動

がら甚大な危機が迫っていることを首長へ伝えた．

が活発化し，秋田県南部を中心に降り始めからの雨量

今回実施したホットラインが，これまでのものと違が  ミリを超える記録的な大雨となり雄物川をはじう点として，危険度分布を気象庁ＨＰで確認できるこめとする県内の河川が多数氾濫し，住宅  棟以上とや隣接市町で避難指示が発令されていることも伝え，が浸水する甚大な災害が発生した．

従来型の「気象の概況」の解説に留まらず利用者目線に立って「防災気象情報」の解説や「避難情報」の解説に努めたことである．

．気象情報等の発表状況
気象台では前日にあたる  月  日  時予報より大雨の警報級の可能性「中」を発表し， 時  分には「大雨と雷及び突風に関する秋田県気象情報」を発表した．

今後の地域防災対策に向けた取組み
今回幸いにも「人的被害ゼロ」となったのは，正に合わせて県や市町村等の防災関係機関には別途メール

気象台が発表した防災気象情報を市町村が迅速に避難で注意を喚起した．また， 月  日  時予報では大雨勧告等の発令につなげ，地域住民がわが事感として適の警報級の可能性「高」とし， 時  分には秋田県北部

切な避難行動を執ったことが噛み合った結果であるとの市町村に大雨・洪水警報を発表した．また，その後認識している．

雨域が県央部から県南部へ広がったため発表対象市町

気象台では，昨年 8 月に取り纏められた「地域にお村を拡大し警戒を呼びかけた．また，土砂災害のおそける気象防災業務のあり方（報告書）」を基に市町村等れが高まった市町村には避難勧告等の発令の目安とし関係機関と一体となって地域の気象防災に一層貢献し，ている土砂災害警戒情報を県と共同で発表，更には国

防災気象情報を緊急時の防災対応判断に一層理解・活土交通省河川国道事務所及び秋田県と共同で洪水予報用いただけるよう平時からの取組を推進することとしを発表して厳重な警戒を呼びかけた．

ている．
一方で，予測精度の向上もこれまで以上に求められ，

． 危険度分布を活用した首長ホットラインの実施
気象庁では，市町村の避難勧告等の防災対応を効果的に支援するため，台長から市町村長（首長）へ直接

防災気象情報を支える基盤となる予測精度の向上には，
気象研究者と連携した技術開発が必須であり，今後地
域防災を支援していく上で大いに期待したい．

― 120 ―

B158

現業領域数値予報システムによる豪雨予測の現状と課題*藤 田 匡 、 原 旅 人 、 荒 波 恒 平 、 河 野 耕 平 、 小 野 耕 介 、 國 井 勝 、 松 林 健 吾 、 倉 橋 永 、

秋元銀河、安斎太朗、荒巻健智、欠畑賢之、西本秀祐、幾田泰酵、石田純一、永戸久喜(気 象 庁 予 報 部 数 値 予 報 課 )

1.

はじめに

ーや環境場との相互作用など対流の発生・持続に影響

気象庁では、防災情報、航空気象情報作成支援を目的する過程では格子スケールより小さい現象も寄与を持とし、日本とその周辺の領域を対象とする領域数値予つと考えられ、これらを適切に扱うことが重要である。

報モデルとして、水平格子間隔 5km のメソモデル

物理過程において、予報モデルの分解能に応じて格子（MSM）、水平格子間隔 2km の局地モデル（LFM）

スケールで解像されない現象・過程を選別し、そのモを運用している。本稿では MSM、LFM による平成 29

デリングを高度化することが求められる。また、地上年 7 月九州北部豪雨の予測状況と豪雨予測精度の向上の昇温には放射過程、陸面過程のほか、雲の分布や格に向けた開発計画について述べる。

子内での雲の非一様性の扱いなどが関連する。さらに

2.

対流の発生には発達する境界層の乱流からの強制に対

平成 29 年 7 月九州北部豪雨の予測状況
2017 年 7 月 5〜6 日の平成 29 年 7 月九州北部豪雨

する積雲対流過程の応答など、多くの物理過程が関わでは、対馬海峡付近に停滞した梅雨前線に向かう暖湿る。過程間の相互作用を考慮した高度化が重要である。

気の流入により線状降水帯が形成され、同じ場所に強リモートセンシングや衛星観測など高頻度化、高解像度化する観測データの数値予報での利用拡充が進め

い雨が持続して記録的な大雨となった。
MSM の予測では九州北部での降水の強まりやピー

られている（本田ほか 2018）。今回の事例で重要となクの時間帯を予想したものの、積算量は過小であった。 る暖湿気流入の状況など観測による詳細な情報を有効
解析雨量では強雨域は海上から離れた内陸で発生してに活用することは豪雨予測の高度化にあたって重要でいる。また、衛星画像では降水域風上（西側）の陸をある。その基盤としてデータ同化技術にも高度化が求東に進むにつれて対流雲が発生・強化する様子が見らめられる。現在 asuca に基づく接線形・随伴モデルをれる。強雨域では風上の陸の吹走距離が長く、日中の実装した 4 次元変分法システム asuca-Var による昇温による混合層の発達の寄与が考えられる。地上のMSM 初期値作成の開発を進めており（幾田 2014）、

昇温を強くする実験を試みたところ降水予測の強まり

さらに、MSM, LFM の初期値作成にハイブリッドデーが見られた。MSM では混合層の発達を予想したもの

タ同化（流れへの依存性）の導入を計画している。
また、不確実性の大きい局地的な顕著現象の予測をの強度が弱かったものとみられる。
より解像度の高い LFM では、降水が狭い範囲に線状にはじめ、MSM の予測の信頼度、確率情報の作成を目強まる様子が予想されていた。一方、強雨域は実況よ的として、MSM と同様水平格子間隔 5km のメソアン

りも風下（東南東）に予想されることが多く、同じ場

サンブル予報システム（MEPS）の開発を進めており

所での停滞は十分表現されず、積算降水量は狭い範囲（小野 2016）現在部内試験運用を実施している。今後、に集中するものの実況ほどではなかった。

現在の 11 メンバー1 日 1 回から 21 メンバー1 日 4 回

3.

の実行に拡充し 2019 年度に本運用を行う予定である。

課題と開発計画
MSM、LFM の予測精度は継続的な改良により年々向上してきている。最近の改良としては、新しい非静参考文献
原旅人 2017:メソ数値予報システムの改良の概要, H29

力学モデル asuca を 2015 年 1 月に LFM に、2017 年

年度数値予報研修テキスト, 気象庁, 42-47.

2 月には MSM に導入した（原 2017）。一方、局地的本田有機ほか, 2018: 現業数値予報での観測データ利な集中豪雨を十分なリードタイムで予測するには多く用の高度化：2017 年報告, 2018 年度日本気象学会春の課題が残されており、さらなる高度化が必要である。
今回の事例では、LFM において降水域が実況より風季大会予稿集.
幾田泰酵, 2014: asuca 変分法データ同化システム, 数下に予測された。また、MSM で地上の昇温を強めた

値予報課報告・別冊第 60 号, 気象庁, 91-97.

実験でも同様の傾向が見られた。これは対流の発生、

小野耕介, 2016:メソアンサンブル予報システムの開発終息に遅れがあることを示唆している。対流のトリガ

状況, 数値予報課報告・別冊第 62号, 気象庁, 100-113.

― 121 ―

B159

線状降水帯の高解像度理想実験*伊藤純至・津口裕茂（気象研究所）
1. はじめに環境場は下層が弱い南風となっているが、海陸コン

甚大な被害をもたらすような集中豪雨の際、地上降トラストにより、南北海岸からの海風の収束が陸地の水域が線状に分布する特徴をもつ場合が多い。このよ

北側海岸寄りで定在的に生じ、中・上層の強い西風に流うな顕著現象を生じるメカニズムの理解のため、数値されながら積乱雲が発生・発達し、降雨をもたらす（図気象モデルを利用した再現実験が行われている。津口

１）。この状況が特に計算後半は持続する。蒸発冷却を(2017、非静力学モデルワークショップ)は、平成 29 年

無くした場合であっても、同様に線状降水帯が形成さ

７月九州北部豪雨について、領域気象モデルのひとつれる。そのため、一般的にバックビルディング型豪雨にである気象庁非静力学モデル(Saito et al., 2006)をおいて収束の原因とされる先行降水によるコールドプ

利用し、ある程度現実的な線状降水帯を再現した上で、ールの寄与はあまりないと言える。

地形や降雨の蒸発冷却の効果を調べる感度実験を行っ

図 2 は水平解像度毎の積算雨量の計算領域におけるた。本研究では、極めて単純化した環境における理想実

平均値と最大値を示している。ラージ・エディ・シミュ

験により、線状降水帯をもたらす降水システムを再現

レーションとみなせるような水平解像度 100m のものとする。持続した降水が生じ得る条件や、数値モデルの解比較し、グレーゾーンといわれる水平解像度 500m〜1km

像度の影響について理解を深める。

において降水量が最も大きくなる。また水平解像度 2
km は降水域の広がりが大きくなっている（図略）。

2. 手法と計算設定

気象庁非静力学モデルを用いた理想実験を行う。東4. まとめ西 225km×南北 135km の計算領域において、水平解像度

本研究で行った理想実験は、必ずしも現実の豪雨の再を 2km、1km、500m、200m、150m、100m とした実験をそ現を行ったものではないが、線状降水帯をもたらし得

れぞれ行う。水平解像度に関わらず、時間ステップはたメカニズムを示唆する。仮に水平解像度 100m の再現

0.5 秒、鉛直解像度は対流圏内が概ね 100m 程度となる

結果を正解とみなすならば、水平解像度を 2 km は降水ように設定した。

域が広がり過ぎ、500m や 1 km では降雨量が過大とな

平成 29 年 7 月九州北部豪雨の降雨のピーク前後である。

る 7 月 5 日の 12、15 あるいは 18 JST の気象庁メソ解

謝辞 本研究は文部科学省フラグシップ 2020(ポスト析を九州北部において平均したものを、水平一様に初「京」)重点課題４の委託を受けたものである。

期値・境界値として与えながら、12 時間の時間積分を行った。九州北部の地形を大幅に簡略化し、南から順に
海、陸地、海（陸面は海面よりも５K 高く設定、幅は 45km）とした非一様、また陸地に最大高度 500ｍの起伏を設定したものを標準実験とする。さらに感度実験として、1)地形の起伏を無くした場合、2)海陸コントラストを無くした場合、3)蒸発冷却を無くした場合を行う。

図１ 再現された積乱雲を３次元表示（計算開始１２時
間後、南からの視点）

3. 結果と考察

３種類の初期値・境界値いずれを用いた標準実験についても、積算雨量の最大値が 500 mm を越えるような線状降水帯が再現された。海陸コントラストを無くした感度実験では降雨量が大幅に少なくなる。そのため、
特に海陸コントラストが降水帯の停滞にとって重要であった可能性を示唆する。

図２ 各水平解像度 dx の積算雨量(a 領域平均、b 領
域内最大値)の計算開始６時間後以降の時系列― 122 ―

B160

梅雨前線帯の降水システムの理想化数値実験に関する研究*若 月 泰 孝 (茨 城 大 学 理 学 部 )1.

に拡大する様子が確認された．この冷気プールは，降水はじめに

梅雨期の線状降水帯の研究は古くから実施されておシステムの後面に取り残されるように拡大し，メソβ

り，多くの事例が報告されている．メソβスケールの降

スケール降水システムを一定間隔で発達させていた．

水システムの形態についても分類分けなどが行われて

降水システムは，仮想的に作成した背の低いメソ低いる．一方で，メソαスケール降水システムの構造に関

気圧の影響で，大気下層に南風が吹くことで維持されする研究は未だ十分ではない．なぜなら，メソαスケー

る．この低気圧の強さは，低気圧の上部の高温偏差の大ル降水システムは，梅雨前線帯での総観規模の環境と，

きさ（パラメータ）を調整することで変化する．低気圧

積乱雲の組織化が影響することで，複雑な形態を呈すの強さを変化させることで，地衡風としての下層の南るためである．メソβ～αスケール降水システムがど風の強さを変える．この時の降水システムの形態につのような環境下でどのような特性になるかを知るため

いて調査した．南風が強い環境下では（図: TX=2.0K），には，多くの事例に対する統計解析，もしくは理想化しバックビルディング型で南西から北東の走向のメソβた環境下での数値シミュレーションで再現される降水

スケール降水システムが短周期で並ぶ構造を呈した．

システムの分析が必要とされる．後者においては，持続これらは，北側の冷気プールの広がりによって，最終的性のある降水システムを生成させることが難しい．

には一つの大きなメソβスケール降水システムとなり，Wakazuki and Watanabe (2015)は，梅雨前線環境を，地その後衰弱する．
南風が弱い環境下では（図: TX=1.0K），

衡風バランスを仮定して作成し，高解像の雲解像モデ

メソβスケール降水システムは比較的長周期で並び，ルで比較的長寿命の降水システムを生成した．本研究

その間で冷気プールが発達し，小刻みに南側へと張りでは，梅雨前線環境下で発生する降水システムの特性出した．

の違いを紹介する．発表では，研究の進捗状況にあわせて，孤立積乱雲やメソβスケール降水システムの理想環境下での数値シミュレーションについても触れるかもしれない．
2.

実験

使用モデルは雲解像領域大気モデル WRF である．初期値・境界値には，Wakazuki and Watanabe (2015)が設計した梅雨前線理想場を使用した．解像度は，感度実験では水平解像度 5km，高解像度実験では水平解像度 1kmとする．解析対象期間は，メソ α スケール降水システ
ムが維持される期間を考慮し，計算開始から 20 時間後までとした．

図：メソαスケール降水システムに伴う降水強度分布．
TX=1.0 は低気圧が弱いケースで，TX=2.0 は低気圧が強いケースに対応する．

結果
高解像度実験では，梅雨前線上のメソαスケール降

参考文献

水システム内部（東西の大規模な帯状降水システム）に，[1] Wakazuki, Y., T. Watanabe, 2015: Numerical experiments

東西で異なる特徴を持つメソβスケール降水システム

of meso-alpha-scale precipitation systems under Baiu front（主にバックビルディングタイプと思われる）が形成

like idealized environments. SOLA, 11, 150-155, doi:

されることが確認された（図）．西側では南風が強く，

10.2151/sola.2015-034.

冷気プールの発散風による北風との間で強い収束を引謝辞

き起こし，東側では冷気プールが南側へ張り出すよう

本研究は、気候変動適応技術社会実装プログラムと統合的気候モデル高度化研究プログラムのサポートを受けている。

― 123 ―

B161

海面水温が豪雨に及ぼす影響
平 成 25 年 8 月 秋 田 ・ 岩 手 豪 雨 を 例 に*飯 塚
1.

聡 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )大気下層が暖湿化し、内陸に流入する空気塊が変化す

はじめに

日本周辺の東シナ海や日本海は、世界的にも急速にるためと考えられる。ピークの位置の変化は、海面水

海面水温が上昇している海域である。海面水温の上昇

温の高いと、海側で強い対流が容易に発生しやすくな

は蒸発量を増大させ、大気を不安定化させることを通る一方、海面水温が低い場合は付随して生じる下層のじて、極端な降水に寄与することが考えられる。温暖冷たい空気塊を沖合から侵入する暖湿気塊が乗り越え化実験による降雨強度や頻度の系統的な変化の議論はて相対的に風下に雲が発達するためと考えられる。こ行われているが、個別事例に対して海面水温の影響をのような違いが山岳との位置関係と相まって、さらに調べたものは日本周辺では少ない。ここでは、平成 25

領域の最大雨量の違いをもたらしていると考えられる。

年 8 月の秋田・岩手豪雨事例を対象に海面水温が豪雨に及ぼす影響を数値実験により調べた結果を報告する。
2.

モデルの概要使用したモデルは WRF である。領域の取り方や初期
時刻、境界条件についていくつか試した結果、領域は東北地方を覆うような領域とし、水平解像度は 1km とした。大気の初期値や境界条件には気象庁の MSM を用いた。ただし、MSM に含まれていない土壌や上空などの値には NCEP-fnl の値を用いている。海面水温には、気象庁の MGDSST を使用した。次に、1987 年から 2016 年までの同時期の MGDSST を使用し、海面水温に対する豪

図１：日本海の海面水温と東北地方での平均降雨量（左）と雨の感度実験を実施した。夏期の日本海の海面水温は

最大雨量（右）の関係。

比較的一様な分布を取るため、一様に温度を変えた実験を実施したことと基本的には同じである。
3.

感度実験の結果

図１は、各年の海面水温に対する東北地方での降雨量の変化の様子を示したものである。海面水温の高（低）に従い、領域平均の降雨量が増（減）しており、海面水温 1 度の変化に対して約 7%の降雨量の増減が生じる関係となっている（図１左）。しかし、領域の最大雨量と海面水温との間には、そのような関係性は見られない（図１右）。
図 2 は、日本海の海面水温の値を 3 つに分類し、再図 2：8 月 8 日 22UTC（上段）と 9 日 02UTC（下段）における現されたそれぞれの降雨量をコンポジットしたもので

時間降水量。左から日本海の海面水温が低、中、高の場合。

ある。降水量の違いと共に、強い降雨域の位置は海面
水温が高（低）いと西（東）側の方にシフトする傾向

謝辞が見られる。量的な変化は、海面水温の違いに応じて

本研究は、
16H01844, 16H01846, SI-CAT の支援を受けました。

― 124 ―

B162

局地的豪雨の降水量予測精度向上のためのライダーを用いた水蒸気鉛直分布の観測*永井 智広、酒井 哲、吉田 智、小 司 禎 教 （気象研究所、衛星・観測）、
瀬 古 弘 （気象研究所、予報）、阿保 真（首都大学東京、システムデザイン）
１．はじめに近年、雨の降り方が局地化・集中化し、局地的な豪雨による災害の激甚化が進行している。このような豪雨は、降雨の発生している領域に、大気下層で高濃度の水蒸気が連続して供給されることが要因の一つである。このため、水蒸気を供給する風上側において、大気下層の水蒸気の鉛直分布を連続観測することが重要であるが、ラジオゾンデの観測は時間空間的に疎であり、GNSS による可降水量は水蒸気
量の鉛直積算値であるため下層の水蒸気量を十分に観測することができないなど、観測が十分な状況とは言えない。ライダーは、大気下層の水蒸気の鉛直分布を連続的に測定可能な手法であり、予測の改善に寄与できると期待されている。気象研究所では、水蒸気鉛直分布を測定するためのライダーを開発し、局地的な豪雨の降水量予測精度を向上させるための観測を開始して初期的な結果を得ているので報告する。
２．機動観測用ラマンライダーの開発と観測
気象研究所では、水蒸気ラマンライダーとして、
まず、固定式の大型ライダーを開発した。このライ
ダーは、高い高度まで観測が可能であるが、移動が困難なため、固定点での観測に限られる。局地的な豪雨を引き起こす水蒸気の流れを捉えるためには、豪雨が予想される地域の風上で観測を行う必要があり、これに対応するため、機動観測が可能なライダーを開発した。開発した装置の内外図を図１に示す。
装置の開発に際しては、小型化で犠牲となる性能を、個々の素子の高効率化や光学系の最適化、背景光雑音の低減化などで補い、豪雨を発生させる水蒸気が運ばれる大気下層、100m 付近から 1km までの高度
範囲を、昼夜を問わずに観測することを可能とした。
さらに、この装置は、普通乗用車程度の車で牽引して容易に移動することができ、首都圏で発生する局
地的な豪雨をターゲットとし、2017 年 6 月より、神奈川県茅ヶ崎市、神奈川県川崎市などで観測を行っている。機動観測用ライダーの観測例を図２に示す。
３．差分吸収法ライダー（DIAL）の開発
ここまでに報告したラマンライダーは、操作は容易で信頼性も高いが、太陽光の散乱が雑音となる日
中には観測高度が低下し、また、定期的な消耗品の交換や校正が比較的頻繁に必要になるなど、定常的な観測に使用するためには課題も残されている。これらの問題点が原理的に少ないシステムとして、差分吸収法ライダー（Differential Absorption Lidar :DIAL）の開発も並行して進めている。DIAL は、日中の観測可能高度の降下が少なく、複数波長でいわば自己校正を行っているため、校正の必要がないな
ど優れた手法である。しかしながら、利用する水蒸
気の吸収帯が非常に狭いため、レーザーの発振波長の制御に高度な同調技術が必要となるなど、技術的な課題を克服する必要がある。ここでは、送信光源に半導体レーザーを使用して開発を進めているが、半導体レーザーは光通信に使用されるために素子開発が急速に進められており、DIAL に使用可能な高性能な素子を選定することなど、目的とする送信部の開発にほぼ成功している。

４．まとめ
気象研究所で行ってきた水蒸気ライダーの開発と観測について紹介した。ここでは記載しないが、首都圏で観測した大気下層の水蒸気量の鉛直分布を数値モデルに同化した結果、降水予測にインパクトを与える事例があることも明らかにしている（吉田 他、
2018 [1]）。今後、首都圏での観測を継続して同化実験等を進め、数値モデルによる予測精度の改善につなげるとともに、集中豪雨の発生頻度の高い九州北部などでの観測の実施に向け、準備を行っている。

図１

機動観測用ライダーの外観（左）と内部（右）。

図２

機動観測用ライダーの観測例（川崎市浮島）

参考文献[1] 吉田他、2018、日本気象学会 2018 年春季大会講演予稿集（本予稿集）。

― 125 ―

B163

水蒸気ラマンライダー観測による水蒸気量の同化*吉田智，永井智広，酒井哲，横田祥，瀬古弘，小司禎教(気象研究所)

１．はじめに気象研究所では、降水量予測の高度化を目的として、
水蒸気ラマンライダーによる水蒸気観測データを用いた、データ同化手法の開発を進めている。ライダー観測により GNSS では得られない、水蒸気鉛直プロファイルを連続的に得られ、降水量予測の精度向上が期待できる。水
蒸気ライダーデータを用いた同化実験を行い、データ同化により降水分布が大きく変わることを示した（吉田、気象学会 2017 秋）。本発表では、同じ事例を用いてデータ同化で得られた水蒸気分布と風の場の関連を示す。

２．データ同化実験結果
栃木県南部で解析雨量 80mm/h を超えた事例(2016 年
8月１7日)ついて、㻌 気象研究所（つくば市）に設置された
ラマンライダーによる水蒸気観測データの同化実験を行った。図１に解析雨量が栃木県で最大となる時間（17 日
18UT）の 3 時間前の(17 日 15UT)の可降水量分布（解析値）および解析雨量を示す。同図より、水蒸気ライダーデータを同化しない場合(b)と比較し、水蒸気ライダーデー
タを同化した場合(a)は、全体的に可降水量は増加している。特に、15UT から 18UT の間に降水があった領域（栃木県南部）及び茨城県北部で可降水量が増加している。
図 2 に、同化実験で得られた気圧 975hPa および
900hPa における 14UT の風向風速を示す。なお、12UTから 15UT にかけて風向風速に大きな変化はなかった。
図2a より975hPa では、ライダー観測点（□）から降水があった領域（栃木県南部）への風の流入が確認できる。一方で、図 2b より 900hPa では水蒸気ライダー観測点付近
は南西の風が卓越しており、ライダー観測点から茨城県北部へ流れ込んでいる。図１，2 より水蒸気ライダーのデータ同化により、風下側で水蒸気量が上昇していることがわかる。上流側での水蒸気観測データを同化することにより、水蒸気分布の解析値が改善する可能性を示した。

図 1：2016 年 8 月 17 日 15UT におけるライダーデータを同化した得た可降水量分布および解析雨量。(a)ライダーと現業データを同化。(b)現業データを同化。(c)および時間積算
雨量 20mm/3h の等値線。□：水蒸気ライダー観測点。

３．まとめ
本稿では水蒸気ライダーのデータ同化から得られた水
蒸気分布を水平風の分布と比較することにより、ライダー
観測点風下側の水蒸気分布にインパクトがあることを示した。今後は、水蒸気ライダーの適切な観測誤差について検討を行い、データ同化の降水予測に対するインパクトを検証する。
謝辞㻌 本研究の一部は 㻶㻿㻼㻿 科研費（㻝㻣㻴㻜㻜㻤㻡㻞）の助成を受けた。㻌

図 2：2016 年 8 月 17 日 14UT における風速風向― 126 ―

B164

大気診断のための高頻度データ同化実験
小司禎教(気象研究所)
1.

はじめに

近年、気象観測の頻度は格段に向上し、数分間隔の更新が標準となり、気象衛星や気象レーダー
では 30 秒更新が実現している．さらに水蒸気ライダー等新たな測器を用いた長期観測実験も行われている．
高頻度観測データを用いて数値予測結果を修正できれば，より的確な大気診断や降水短時間予測の発達衰弱予測に貢献できるのではないかと考え，5 分間隔のデータ同化実験を行った．

2.

実験概要

2012 年 5 月 6 日 09LT の気象庁メソ解析(MA)を初期値に，関東地方約 200km 四方の領域を対象に1km 解像度で NHM を４時間先まで実行し，5 分間
隔で予測値を出力した．
次に各予測時刻の地上気象観測（気圧，湿度），
AMeDAS（気温）及び GNSS（PWV）を 3 次元変分法で同化した．
同化には米国大気研究センター（NCAR）等が開発する WRF(Weather Research and Forecasting)の変分法同化システム(WRFDA)を利用した．
変分法によるデータ同化では，背景誤差と観測
誤差の情報が必要である．今回の実験で，背景誤差(BE)は，GFS モデル(T170)から WRF の generic
BE 用に作成された CV3 を，length scale を 0.25に縮小して利用した．また観測誤差は WRFDA デフ
ォルトの半分の値（気圧 0.5hPa，気温 0.5℃，湿度 8%，PWV1mm）と，観測に重みをもたせて試行した．尚，今回の実験では地上風は同化していない．

3.

結果

図１．高層気象台における(1)Pslv，(2)Tsfc，(3)PWV，(4)QVsfc の時系列．

PWV は 10:30-11:30 にみられる過大評価とそれ以後の過小評価を修正している．Tsfc と QVsfc については時間帯により修正と改悪が混在している．
図 2 には 12LT における 500m 高度の QV 分布を示す．MA と比較し，NHM の予測は東京湾から北に向かう湿りを過小評価しており，変分法解析
により関東全般に水蒸気量が増加した．また，地上風を同化していないのに，風の場に大きな変化が生じている．

4.

今後

背景誤差や観測誤差を適切に考慮した実験を行う必要がある．

図１に，高層気象台における観測値(Obs.)と 本研究はJSPS科研費（17H00852，“水蒸気稠密観測システ
NHM の予測(FG)、変分法による解析結果(3V)のムの構築による首都圏シビアストームの機構解明”）の支
時系列を示す．NHM の予測では不十分な気圧の援を受けました。
低下が，変分法解析により実況に近づいている．

図 2．500m 高度の水蒸気（シェード），気温（コンター），水平風（ベクトル）．2012 年 5 月 6 日 12 時(LT)．(1)FG(NHM
による予測結果)，(2)3V（3 次元変分法により地上気圧，湿度，気温，PWV を同化した結果），(3)MA(気象庁メソ解析)．

― 127 ―

C151

「デジタル台風」気象衛星画像データセットと機械学習*北 本 朝 展 (国 立 情 報 学 研 究 所 ),Kitamoto A. (National Institute of Informati cs),1.

面積を一定に保ち，台風形状の直接比較を可能とする．

はじめに「デジタル台風」は台風に関する様々なデータを統こうして生成された共通データセットに基づく研究

合し，リアルタイムにデータベースを更新し，シームには主に 2 つの利点がある．第一に多大な手間がかか

レスに検索可能とする台風データベースである．2003

る前処理を行わずに機械学習の研究をすぐにスタート

年に本格公開して以来，気象研究者に加え仕事や趣味できる．第二に様々な手法の性能を共通の基準で相互で台風に関心を持つ人々が広く活用するウェブサイト

比較できる．この「デジタル台風」データセットは現に成長し，年間ページビューは 2000 万以上に達する．

在のところ公開準備中の段階であるが，コミュニティ「デジタル台風」プロジェクトの当初の目的は機械の標準的なデータセットとして利用できるよう，気象

学習用データセットの構築であり[1]，機械学習を基盤学研究者からも幅広く意見を募集したい．

とした新しい気象学「メテオインフォマティクス」を立ち上げることにあった．とはいえ，機械学習の性能が十分に高くなかったこともあり，気象学コミュニテ

3.

データセットを用いて何を研究するか？

このデータセットを活用した機械学習研究を進めるには，共通の問題を設定することも重要な課題である．

ィでこのテーマに関心が高まることはなかった．
その状況を変えたのが，深層学習を中心とした近年

最も典型的な問題は，観測データからの台風勢力推の機械学習の急速な発展であり，気象学コミュニティ

定，すなわちドボラック法に相当する解析アルゴリズ

でも機械学習への関心が高まりつつある[2]．そこで機ムの開発である．ただし機械学習の目標がドボラック

械学習に適した「デジタル台風」気象衛星画像データ法そのものの再現で良いのかは検討の余地がある．ドセットを一般公開する方向で準備を進めている．

ボラック法よりもリッチなパラメータの学習や，過去データの再解析に向けたドボラック法のバイアス評価

2.

なども，長期的には重要な問題になると考えている．

「デジタル台風」気象衛星画像データセット

データセットとして最初に公開するのは気象衛星

あるいは機械学習を，別の知識を得るためのツール「ひまわり」シリーズの赤外画像データセットである．

として使う立場もある．例えば学習の結果として得ら最も古い画像は 1978 年 12 月，1979 年～1981 年の一部れる特徴量を転移学習の考え方で別の目的に利用したに欠落はあるが，ほぼ 40 年に及ぶ長期データセットとり，機械学習の難易度からデータの性質を推測したり，なる．台風画像の正規化の概略は以下の通りである．

データから学習した特徴量と気象学の理論を対応付け

輝度温度：衛星データに付属する輝度温度変換テーブ

る，といった問題設定が考えられる．

ルを用いて，赤外画像のデジタルカウントを輝度温度最後に予測については，機械学習による統計的な予に変換する．これによりセンサの違いを越えた比較を測が物理シミュレーションを上回るのはどんな場合か，可能とするが，センサの性能変化を含む長期的なキャ

機械学習と物理シミュレーションはどう相補的に使え

リブレーションの適用は今後の課題として残る．

るか，といった問題にも取り組むことが必要である．

幾何変換：台風の中心が画像の中心と一致するように地図投影する．まず気象庁のベストトラックをスプラ

参考文献

イン曲線で補間し，任意時刻の台風中心位置を推定す[1] 北本 朝展, 2000, "「デジタル台風」 -- 人工知能的る．次に台風中心から東西南北方向に半径 1300km の範アプローチに基づく台風解析", 情報処理学会技術

囲を含む正方形の切り取り範囲を設定する．そして衛報告, Vol. CVIM123-8, 59-66.

星画像から台風画像への地図投影法としてランベルト[2] 加瀬 紘熙, 他, 2017, "Deep Learning を用いた台風強天頂等積図法を用いることで，円形形状の歪みを小さ度推定・発達予測", 日本気象学会 2017 年度秋季大くしつつ，地球上の位置に関係なく台風雲パターンの会.

― 128 ―

C152

T-PARCII プロジェクトにおける台風観測のためのドロップゾンデ開発とそれを用いた台風の航空機観測＊

坪木和久 1)・高橋暢宏 1)・篠田太郎 1)・大東忠保 2)・山田広幸 3)・伊藤耕介 3)・
山口宗彦 4)・中澤哲夫 4)・長浜則夫 5)・清水健作 5)

1)名古屋大学宇宙地球環境研究所・2) 京都大学防災研究所・3)琉球大学理学部・4)気象研究所・5)明星電気
1．はじめに台風は、日本を含む東アジアの国々における風水害の最大の要因である。しかしながら、その強度推定には特に強い台風で誤差が大きく、また、
強度予測の改善が進んでいないのが現状である。
気候変動に伴う台風の将来変化が懸念されるなか、これらの問題の改善が台風の防災上重要である。
そのためには航空機による直接観測が不可欠である。台風の航空機観測ではドロップゾンデが用いられるが、これまで国内のものは１チャンネルしかない受信機で、トラブルも多く、データ取得に問題があった。そこで T-PARCII (Tropical cyclonePacific Asian Research Campaign for Improvement ofIntensity estimations/forecasts) プロジェクトでは新規にドロップゾンデシステムを開発し、それを用いて 2017 年の台風 21 号 LAN の観測を行った。
2．ドロップゾンデ開発
本研究では新規にドロップゾンデ本体と受信機を開発した。受信機は 4 チャンネルで、それを 2システムに分けることで現場トラブルに強いものにした。ドロップゾンデ本体（図１）は軽量化し、多くのトラブルの原因となるパラシュートを使用
しないものにした。底部に温度・湿度センサー、
内部に気圧センサーがある。2017 年 7 月 27 日にダイヤモンド・エアー・サービス社のジェット機 GIIを用いた試験飛行を行い、図 2 に示す能登半島北方の領域で高度 43,000ft からのドロップゾンデの投下試験を行った。同時に輪島市からバルーンゾ
ンデを放球し、比較・検証を行い、同時に 4 個の放球でも正常にデータが取得できることを示した。

の観測を実施した。図 3 はそのときの台風の経路と航空機の飛行経路である。
20 日に鹿児島に移動し、21 日 06UTC
を中心として、
北緯 23 度付近にあった LANの眼の壁雲の周囲および眼内部でドロッ
プゾンデ観測図 2．ドロップゾンデのテストフラを実施した。22
イト。青線は航空機の飛行経路、赤
日には北緯 28
点は投下地点および輪島市の位置。
度に達した眼の内部およびその東側でドロップゾンデ観測を行った。21 日 12UTC には台湾気象局の観測も行われ、共同で 3 つの時間帯についてのデータを取得することができた。T-PARCII グループでは、2 日間で26 個のドロップゾンデを投下し、すべて正常に GIIから射出され、数個を除いてデータ取得のトラブ
ルはほとんどなかった。今回、台風の直接観測を行うことができ、台風の強度予測・進路予測の改善のための貴重なデータを取得することができた。
謝辞：本研究は科研費基盤研究(S)「豪雨と暴風をもたらす台風の力学的・熱力学的・雲物理学的構造の量的解析」（研究代表者坪木和久）によって実施されています。また、ドロップゾンデの一部は名古屋大学宇宙地球環境研究所の所長経費でサポートされました。

10/20

10/22
10/21
図 1．台風観測のために新たに開発したドロップゾンデの本体（明星電気株式会社製）。

3．2017 年台風 21 号の観測
本研究で開発したドロップゾンデシステムを用いて、2017 年 10 月 20～23 日に日本に接近・上陸
し大きな災害をもたらした、超大型で非常に強い
台風 LAN（JTWC のカテゴリーで supertyphoon）

10/21(915 hPa)

図 3. 台風 LAN(2017)の観測飛行経路。
台風経路
（黒線）
と航空機の飛行経路(桃色 20 日、
赤色 21 日、青色 22 日)。

― 129 ―

C153

航空機観測で捉えた 2017 年台風第 21 号の二重暖気核構造
山田 広幸 1, 坪木 和久 2, 篠田 太郎 2, 長浜 則夫 3, 清水 健作 3,
大東 忠保 4, 伊藤 耕介 1, 中澤 哲夫 5, 山口 宗彦 5
1 琉球大学理学部, 2 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 3 明星電気, 4 京都大学防災研究所, 5 気象研究所

1. はじめに台風の中心気圧を推定するため、衛星画像を用いるドボラック法に加えて、マイクロ波放射計や地上レーダーを用いた手法が開発されている。しかし、北西太平洋では 1987 年に米軍の航空機観測が終了して以降、中心付近の観測値がほとんど得られておらず、推定手法の検証が十分にできない状態にある。
T-PARCII(Tropical
Cyclone-Pacific
Asian
Research Campaign for Improvement of Intensity
Estimations/Forecasts)では、新たに開発した小型
ドロップゾンデと民用ジェット機(Gulfstream-II)
を使用し、非常に強い勢力の 2017 年台風第 21 号の目に進入して、ゾンデによる直接観測に成功した。
本発表では観測で捉えた目の構造について述べる。
2. 結果
10 月 21 日の 05~07UTC に実施した観測飛行の経路とゾンデの投下位置を図 1 に示す。飛行高度は13.8 km (43,000ft)で、目の中での 6 個を含む合計
21 個のゾンデを投入した。目の中心付近で観測された海面気圧の最小値は 925hPa であった。観測時の台風は直径約 90km の大きな目と、同心円状の壁雲を持つ、”annular TC” (Knaff et al. 2003, WAF)の特徴を示す。中心に最も近い、図１の”R”における鉛
直プロファイルを図 2 に示す。中心から約 400km
北にある南大東島の観測値を基準として温位偏差を計算すると、高度 12km 以上に+16K 以上、
高度 3km
に+16K の暖気核が見られた。下層の暖気核は著し
く高い飽和相当温位(~420K)を伴うのが特徴である。
台風構造の軸対称性を仮定し、中心とその西側で得られたゾンデデータを使用して距離―鉛直断面を作成した(図 3)。温位偏差によると、下層暖気核は中心から壁雲の縁に向かって高度が 3km から 4.5km に上昇する。動径風速の分布は、下層暖気核の外側(~30km)で 6m/s 以上の外向きの流れ(水平発散)を示している。このことから、下層暖気核は目の中の沈降による断熱昇温で生じたと考えられる。

図 1 . 10 月 21 日 0630UTC の赤外画像。
飛行経路を太線、ゾンデ投下地点を”A-U”、南大東島を”47945”で表す。

図 2 眼の中心付近（図 1 の”R”）で得た(a)温位・相当温
位・飽和相当温位のプロファイルと(b)温位偏差。偏差は南大東島の 06UTC における温位(θREF)からの差で表す。

3．考察
明瞭な下層暖気核を示す観測事例は、弱い台風についての報告はあるが(Komaromi and Doyle 2017,
MWR など)、強い台風について現時点で確認されていない。目の大きさとの関係や、中心気圧に対する役割についてさらに詳しい調査が必要である。
謝辞：壁雲の貫通を含む飛行経路の現場判断に最大限の柔軟性を提供して頂いたダイヤモンドエアサー
ビス社の皆様に感謝します。本研究は科研費補助金(16H06311 および 16H04053)の助成を受けました。
衛星画像は千葉大学 CEReS より取得しました。

図 3 (a)温位偏差と(b)動径風速の距離―高度断面。正の値を実線、負の値を破線で示す。太実線は相対湿度 70%の等値線の一部（壁雲の境界に相当）を表す。

― 130 ―

C154

非静力学モデルで再現された台風 Lan (2017) における暖気核の時間変化∗

辻野 智紀 1 ・坪木 和久 1 ・山田 広幸 2 ・大東 忠保 3 ・伊藤 耕介 2 ・長浜 則夫 4

(1: 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 2: 琉球大学理学部, 3: 京都大学防災研究所, 4: 明星電気株式会社)

1. 研究目的
台風中心における暖気核構造は温度風関係を通して, 中心気圧および最大風速と密接に関係している. したがって, 台風の暖気核構造の時間変化は台風の強度変化の過程を理解する上で重要である. しかし, 暖気核の構造や強度は観測することが困難であり, その理解は進んでいない. 2017 年に Tropical
cyclones-Pacific Asian Research Campaign for Improvement of Intensity estimations/forecasts (T-PARCII) と呼ばれる航空機を用いた台風の直接観測が行われた. その観測では最低中心気圧 915 hPa まで発達した非常に強い台風
Lan (2017) の眼の中に航空機を貫入させ, ドロップゾンデによって中心付近の力学・熱力学構造を直接観測することに成功した.
台風の暖気核構造の時間変化および, 台風の強度変化の理解を目指して, 本研究では台風 Lan の数値シミュレーションを行い, 再現された Lan の暖気核構造およびその時間変化を示す. シミュレーション結果の再現性は, T-PARCII で取得されたドロップゾンデデータを用いて検証される.

造が再現されており, 温度分布も観測をよく追随している.
図 3 は台風中心での温位偏差の時間高度断面図である. 急発達前の 10 月 18 日からは高度 8−12 km 付近に温位の正偏差が存在していた. その後, 20 日の急発達に伴い, 温位偏差の下端高度は 8 km から急速に降下を始め, 21 日には高度 3 km にまで到達した. これにより, 図 2 で見られる高度
3 km の安定層が形成された. 一方, 正偏差の上端高度は, 21
日には 14−16 km に到達した. 温位の正偏差全体として見ると, 急発達以前, 8−12 km に限定されていた暖気が 3−16km という対流圏のほぼ全体に及ぶように伸展した. このため, 台風中心では大規模な昇温が起こり, 結果として中心気圧が急速に低下したと考えられる.
謝辞
スペクトルナッジングにおいて行われるフーリエ変換には,
石岡圭一 氏 (京大) によって開発された ISPACK ライブラ
リ (https://www.gfd-dennou.org/library/ispack/) が用いられました.

2. 数値モデル・実験設定
本研究では CReSS (Tsuboki and Sakakibara 2002) を用いる. モデルは緯度経度座標で水平解像度は 0.02 度. 鉛直
方向は 55 層で下層ほど解像度が細かくなる (最下層は 200m) ようにストレッチングされる (モデル上端は zT =24.75
km). 積分期間は 2017 年 10 月 16 日から 22 日である. 初
期値・境界値として大気は気象庁全球客観解析を, 海面水温は
Microwave Optimally Interporated Sea Surface Temperature (OI SST; Remote Sensing Systems 配信) の SST デー
タを時間方向に線形内挿して与えられる. また, 領域モデルを用いた長時間積分のため, von Storch et al. (2000; MWR)に基づくスペクトルナッジング手法を課す. ナッジングは水平速度 2 成分に, e−folding 時間 1 h 相当のナッジング係数で与えられる. この際, 強制される水平スケールは台風の内部コアより 1 桁大きい約 1500 km 以上の擾乱のみに限られる. 積雲パラメタリゼーションは用いない.

図 1 台風 Lan の中心気圧の時間変化. クロスが JMA ベス
トトラック, 実線が CReSS.

3. 結果・考察
シミュレーションされた台風はシミュレーション全期間において気象庁ベストトラックの解析とよく一致していた (図1). ただし, 経路に関しては積分最後の 12 時間に移動速度が観測より遅くなったため, 10 月 22 日 0000 UTC での最終的な位置は観測より南に 300 km 程度のずれを生じた. しかし, 積分開始から急発達期間を含めた 10 月 21 日 0000 UTCまでの経路誤差はベストトラックを真値として 50 km 以内に収まっていた. 強度は 10 月 20 日における急発達も概ね再現しており, シミュレーションでの生涯最低中心気圧は約910 hPa とベストトラックの推定強度とよく一致した. 急発
達後のシミュレーション結果について, 衛星から見積もられる海上風速や壁雲などを比較すると, 強風半径や壁雲の半径も観測とよく一致した (図略). T-PARCII で行われた航空機による台風中心への貫入時に取得された, 中心付近のドロッ
プゾンデデータとシミュレーション結果を用いて, 温度分布を比較したのが図 2 である. 比較時刻は観測が 10 月 21 日
0640 UTC, シミュレーションは 0600 UTC である. 図はドロップゾンデでの温度分布を真値としてシミュレーションの
台風中心付近で温度分布の誤差が最も小さくなった水平格子
点で鉛直分布を比較している. 高度 3 km に強い静的安定構

図 2 台風中心付近でのドロップゾンデ (破線) とシミュレーション (実線) による温度分布.

図 3 台風中心における温位偏差 (K) の時間高度断面図.

― 131 ―

C155

遠隔サイクロンによるスリランカの水害発生時の総観場
㻭㼚㼡㼟㼔㼍㻌 㼃㼍㼞㼚㼍㼟㼛㼛 㼞㼕㼥㼍 㻌㻔㻿㼞㼕㻌㻸㼍㼚㼗㼍 気 象 局 㻕㻘㻌 㻖 石 原 正 仁 㻌 㻔気 象 研 究 所 客 員 㻕㻌


はじめに

インド洋北部の緯度6~10 度に位置するスリランカで

 月  日 =は，熱帯低気圧（サイクロン）がスリランカからはる
か遠方のベンガル湾上に位置するにもかかわらず，大
雨災害をもたらすことがある．ここでは 2003 年 5 月の南西モンスーンの開始時期に、遠隔のサイクロンが影響したと思われるスリランカにおける大雨災害についスリランカ て，大規模場・総観場に着目して大雨の発生原因を考察する．


大雨の状況

図 2 サイクロン 2003-01B の経路 (インド気象局)．



2003 年 5 月 17 日朝までの日雨量分布（図１）による

大規模場

と，降雨域はスリランカ南西域に集中し，そのなかでもこの時期スリランカ周辺では南西モンスーンが始ま

特に中部山岳地帯の南西斜面域では 700mm を超える大り，スリランカ周辺の地上付近では西南西流が卓越す

雨が発生した．この大雨に伴って発生した洪水と土砂災

る．JRA-55(図 3)によると，大雨発生時の 5 月 16-17 日

害により 5 月 17 日前後に死者行方不明者 255 名，家屋

地上では，スリランカ西方の西～西南西流と，スリラ

全壊 9,136 戸等の大きな被害が生じた．

ンカ南方の赤道からサイクロンに吹き込む強い南西流が合流していた．インド南西端のスリランカから約300km 離れた Thiruvananthapuram の高層観測では同時
刻に 3537J/kg という特に大きな CAPE が解析された．

図 1 2003 年 5 月 17 日 08:30 までの日雨量分布．



サイクロンの経路

大雨災害の一因になったと思われるサイクロン
% は  月  日にベンガル湾南部の地上付近の広図 3 2003 年 5 月 16-17 日の地上風分布(JMA 後藤敦史)．

域トラフ上に発生した（図 ）．その後発達しながら北)．
考察

北西にゆっくり移動し，大雨発生時の  日にはベンガ

 スリランカでは，地上付近の一般場であるモンスー

ル湾中部で停滞気味となり，その後中層のトラフによンの西南西流と，サイクロンに吹き込む南西流が合流って押されるように南東に移動し， 日にはミャンマ

し，特に大きな対流不安定を持つ気層が山岳風上側斜ーに上陸した．大雨発生時にはサイクロンの中心はス面において広域で上昇したことにより積乱雲群が発生

リランカから約 NP の遠隔地に位置していた．

し，大雨が生じたと推測される．これは遠隔に位置するサイクロンによるスリランカにおける大雨災害の典型例である．

― 132 ―

C156

Noru(1705)の強化及び構造変化に影響を与えた環境場要因
小山 亮（気象研究所台風研究部）
半径 600km 内）下流側で降水が強まる傾向もみられた（バーストのトリガーとなっていた可能性）。

１．はじめに2017 年 7 月 20 日 1200 UTC に南鳥島近海で台風となった Noru (1705) は、迷走後、日本に上陸した台風で、歴代 2 位の長寿命台風としても注目された。Noru は、期間中 2 回の発達期を経ていたが、1 回目の発達後に顕著に雲システムサイズが収縮し、その後拡大しながら急速強化（最大風速の強化率: 15.5 m s-1 day-1 以上）していた。本調
査では、主にひまわり 8 号他の衛星観測に基づいて、Noru の強化及び構造変化を解析するとともに、これらに影響した要因に関して考察を行った。

(ii) 台風上層のアウトフロー強化
1 回目の発達期（図 1a 中 A1）の直前と直後、及び 2 回目の発達期（図 1a 中 A2）に、台風の雲
頂のアウトフロー（AMV から算出）が顕著に強化していた。特に、1 回目の発達期の直前及び直後のアウトフロー強化が、上層の環境風の強まりに伴っていた（図略）ことに注目される（アウトフロージェットの存在を示唆）。
(iii) 1 回目の発達後の雲システムサイズ縮小
Noru は、1 回目の発達の後、雲システムサイズ
が顕著に収縮した（図 1b の期間 B: 7 月 24 日 1800
UTC～7 月 29 日 0600 UTC）。この雲システムサ
イズの変化は、30kt 半径の変化とあまり対応していなかった（図 1b）。この雲システムサイズ縮小
期間には、TCHP が比較的低い（< 50 kJ cm-2）
海域に侵入しており、台風周辺の海面水温（HIMSST）も、台風通過前後で最大 3K 以上低下していたことに注目される（図略）。また、7 月28 日～31 日にかけて、中下層の水蒸気量の多寡を示す TB(B10)が比較的高い、低湿度の領域にいたことにも注目される（図 2b）。台風周辺（半径300～800km 内）の TPW も、7 月 25 日～26 日に減少傾向がみられ（図 1b 白丸）、雲システムサイ
ズの縮小が、相対的に水蒸気が少ない大気環境場に侵入したことによって起こっていたことを示唆している。この水蒸気の多寡の変化と海洋環境場との関係については、今後解析データ等に基づき詳しく調べる必要がある。

２．データ
台風の雲頂の風の解析には、
ひまわり 8 号の 100～300hPa 面の大気追跡風（AMV）を使用した。
強い対流域の検出は SSMIS の PCT91 を、雲頂温度及び雲域検出（Sumida et al. 2018）には、ひまわり 8 号の赤外バンド（B13, 10.4μm）の輝度温度（TB）を用いた。大気中の水蒸気の多寡の診断には、水蒸気バンド(B10, 7.3μm)の TB、SSMISから推定した可降水量（TPW）（Sun and Weng2008）及び JAXA の GPM L2 積算水蒸気量を用いた。また、大気環境場は気象庁全球解析を、海洋環境場は、高解像度日別海面水温解析（HIMSST）
及び海洋貯熱量（TCHP）に基づいた。
３．これまでの結果(i) 対流バーストを伴った急速強化
対流バーストに伴う TB (B13)の低下は、急速強化（図 1a 中 A2）の直前で最も大きかった。また、
PCT91 の分布から、風の鉛直シア（200-850 hPa,30

期間 A1 及び A2: 2 回の発達期

TB (B13) (r<200km) in 12 h
MSW (Best-track data)

50
45

20

40

10

35

0

30

-10

25

-20

A2

A1

MSW (m/s)

Change of TB (B13) in theprevious 12h (K)

(a)

150E

20

140E

160E

150E

15

40N

7/20 00
7/20 12
7/21 00
7/21 12
7/22 00
7/22 12
7/23 00
7/23 12
7/24 00
7/24 12
7/25 00
7/25 12
7/26 00
7/26 12
7/27 00
7/27 12
7/28 00
7/28 12
7/29 00
7/29 12
7/30 00
7/30 12
7/31 00
7/31 128/01 00
8/01 128/02 00
8/02 128/03 00
8/03 128/04 00
8/04 128/05 00
8/05 128/06 00
8/06 128/07 00
8/07 128/08 00
8/08 12
8/09 00-30

謝辞：SSMIS、HIMSST、及びドボラック解析に基づ
く雲システムサイズデータは、気象庁本庁から提供頂きました。ひまわり 8 号 AMV は、気象衛星センター
で算出されたデータを使用しました。

Month/Day Hour (UTC)

期間 B: 雲システムサイズ縮小期間

TPW (radius: 0-300km)
TPW (radius: 300-800km)
Cloud System Size
R30

期間 B

420
400
380
360
340
320
300
280
260
240
220
200
180
160
140
120
100

R30, Cloud System Size (km)

66
64
62
60
58
56
54
52
50
48
46
44

7/20 00
7/20 12
7/21 00
7/21 12
7/22 00
7/22 12
7/23 00
7/23 12
7/24 00
7/24 12
7/25 00
7/25 12
7/26 00
7/26 12
7/27 00
7/27 12
7/28 00
7/28 12
7/29 00
7/29 12
7/30 00
7/30 12
7/31 00
7/31 128/01 00
8/01 128/02 00
8/02 128/03 00
8/03 128/04 00
8/04 128/05 00
8/05 128/06 00
8/06 128/07 00
8/07 128/08 00
8/08 12
8/09 00

TPW (mm)

(b)

30N

30N

20N

(a)

20N

(b)

Month/Day Hour (UTC)

図１: Noru (1705)に対する(a) TB (B13)の半径 200km 内平均の前 12h 変化及びベストトラック最大風速（MSW）、(b)
SSMIS から推定した TPW（●:半径 300km 以内、〇:半径 300～800km）、TB (B13)に基づき解析された雲システムサイズ、
ベストトラック 30kt 半径（R30）。

― 133 ―

図２: ひまわり 8 号の水蒸気バンドの TB (B10、7.3μm)。(a) 2017 年 7 月 24 日 1800 UTC（図 1b 中の期間 B の開始時）、(b) 2017 年 7 月 29 日 0600 UTC
（終了時）
。

C157

強 い 鉛 直 シ ア ー 下 で 起 き た 2015 年 台 風 第 6 号 の再発達と眼の壁雲形成*嶋 田 宇 大 （ 気 象 研 台 風 ）・ 堀 之 内 武 （ 北 大 地 球 環 境 ）
1.

はじめに

いう理論[3]と整合していた。台風渦の直立化は、対称

強い鉛直シアーは、台風の眼の壁雲を非対称構造にな眼の壁雲形成を可能にする。また、以上の解析結果

するとともに、一般的には発達に不都合な環境条件とから、台風渦の傾き、対流バーストの発生及び再発達して知られている。しかしながら、2015 年台風第 6 号

が、対流不安定な環境場において、鉛直シアーの強まは、
先島諸島近海で 200–850-hPa 間の鉛直シアーが 11 m

りをきっかけに起きたことが示唆された。

s–1 以上だったにもかかわらず再発達し、対称な眼の壁雲が形成された。そこで本研究では、なぜこの台風が強い鉛直シアー状況下で再発達し、対称な眼の壁雲が形成されたのかについて、観測データを用いて調べた。
使用データは、気象庁石垣島ドップラーレーダーデータで、GBVTD 法[1]を利用し、ドップラー速度デー
タから、台風の循環中心点及び接線風速をリトリーブ
した。本研究は、台風が再発達した 2015 年 5 月 11 日
12UTC から 17UTC の 5 時間に焦点を当てた。
2.

解析結果と考察高度 2km の軸対称接線風速は、わずか 5 時間の間に約 30 m s–1 から約 50 m s–1 に増大した。発達前半、高度

図1: 台風中心から半径25–50km及び高度1–2kmで平均した、
波数 1 の反射強度の時間・方位角分布（陰影）. 太線は高度 1kmの循環中心点に対する高度 5km の循環中心点のずれで定義し1km の軸対称平均インフローは、最大風速半径（RMW、 た台風渦の傾きの方位角を示す. 破線は 200–850-hPa 間の鉛～60 km）より十分内側の半径 40km 付近まで侵入し、直シアーの向き、点線は鉛直シアーと反対の向きを示す.

少なくとも高度 4km 以下はインフロー層だった。これに応じて、軸対称平均した反射強度が RMW 内側で大きく増大した。これらは、一般に発達台風に見られる特徴[2]と一致する。
軸対称接線風速の増大は、200–850-hPa 間の鉛直シアーが 11 m s–1 から 16 m s–1 に増大している環境場で、対流バーストの発生に続いて起こった。対流バーストに伴い、波数 1 の対流卓越域がダウンシアー左象限に現れた。その後、この対流域はアップシアー側に移動した（図 1 の正の dBZ）
。高度 1km の循環中心点に対す
る高度 5km の循環中心点のずれで定義した台風渦の傾きを調べた結果、台風渦の傾きの方位がダウンシアー
左象限からアップシアー右象限に低気圧性回転していた（図 1 の太線）
。この時、台風渦の傾きは徐々に小さくなり、16UTC 以降ほぼ直立になった（図 2）。この直立と同時に、波数 1 の反射強度分布の振幅が小さくなり（図 1）、対称な眼の壁雲が形成された。
以上の振る舞いは、鉛直シアーによって傾いた台風
渦がアップシアー側に歳差運動しながら直立しうると

図 2: 高度 1km の循環中心点に対する高度 5km の循環中心点のずれで定義した台風渦の傾きの大きさの時系列.

参考文献[1] Lee, W.-C., B. J.-D. Jou, P.-L. Chang, and S.-M. Deng,
1999, Mon. Wea. Rev., 127, 2419–2439.
[2] Rogers, R. F., P. Reasor, and S. Lorsolo, 2013, Mon. Wea.
Rev., 141, 2970–2991.
[3] Reasor, P. D., M. T. Montgomery, and L. D. Grasso, 2004,
J. Atmos. Sci., 61, 3–22.

― 134 ―

C158
Dynamic Downscaling of typhoons affecting Northern Japan
Sridhara NAYAK* and Tetsuya TAKEMIDisaster Prevention Research Institute, Kyoto University
Gokasho, Uji, Kyoto, Japan
Tropical cyclones are one of the mostpowerful and devastating natural disasters thatcause various social damages such as loss of
lives, economics, health and habitats (e.g.,
Takemi et al., 2016; Kure et al., 2016; Chen etal., 2018). Recently, four typhoons viz.
Chanthu (International number: 201607),
Mindulle (International number: 201609),
Lionrock (International number: 201610), andKompaso (International number: 201611)
made landfall on Japan’s norther part inAugust 2016 and devastated many lives andproperty. In our study, an attempt is made to
explore the typhoon tracks and intensities of
the above said typhoons and their associatedfeatures in the target region by performing
dynamical downscaling.
The Advanced Research dynamic solver ofWeather Research and Forecasting (WRF)model is configured with three nested
domains with a resolution of 9km for parent
domain (covers Japan and mostly the westernparts of the north Pacific Ocean), 3km for
inner domain (covers Japan), and 1km for
innermost domain (covers the northern part ofJapan). The initial and boundary conditions
are driven at 6 hours from two different
sources: 0.75-degree ERA-Interim and 1.25degree JRA55. Results of the typhoon
features are compared with Regional
Specialized Meteorological Center (RSMC)
best track datasets and Radar-AMeDAS
observations.
Results indicate that the downscaled
simulations reproduced a large improvement
in typhoon tracks, wind fields and centralpressures with respect to the original
reanalysis fields and are consistent with
RSMC best track datasets. For instance, wehave discussed the results of typhoons(Chanthu and Lionrock). We find that the
typhoon tracks are well captured by the modelwith JRA55 compared to that of ERA-Interim
especially after landfall. The wind speeds andcentral pressures are well represented in theboth simulations (with JRA55 and ERAInterim) for the typhoon Chanthu, while highcentral pressure and weaker wind speed isnoticed for the typhoon Lionrock. However,
the wind speed and central pressures afterland landing are well represented in both thesimulations. The results of wind speeds andcentral pressures for the typhoon Chanthu andLionrock are given in Figure 1.
Typhoon Chanthu

Typhoon Lionrock

Figure 1: Central pressure and wind speed ofTyphoon Chanthu (left panel) and Typhoon
Lionrock (right panel) in WRF simulation
The 24 hours accumulated rainfall amounts
after landfall of the typhoons Chanthu andLionrock are also well represented in both
simulations and closely follow RadarAMeDAS observations. We will also exploreand discuss similar features of other two
typhoons (Minulle and Kompaso).
Acknowledgment: This study is supported by
the TOUGOU Program, funded by the
Ministry of Education, Culture, Sports,
Science, and Technology, Government ofJapan.
References:
Takemi et al., (2016). HRL, 10(4), 119-125.
Kure et al., (2016). Coast. Eng. J, 58(01).
Chen et al., (2018). Nat. Hazards, 1-25.

― 135 ―

C159

日本の南海上で発達する秋台風に対する黒潮の遠隔作用∗

藤原圭太, 川村隆一, 川野哲也 (九大院・理)1. はじめに2017 年度気象学会秋季大会 ([1] 藤原ほか,
2017)では, 秋季北西太平洋を北上する台風 (2004年台風 23 号：Tokage)に対して黒潮域の潜熱フラックスを 100%除去する感度実験を実施した結果,
台風の急激な発達及び構造変化が抑制された. その原因の一つとして, 黒潮域からの水蒸気流入の弱化 (相対的に乾燥した空気の流入)に伴って, 台
風内部コア領域内の鉛直安定度が高まることで,壁雲での凝結加熱が抑制されたためであると考えられ, 秋台風の発達における黒潮の遠隔影響の存在を指摘した. 本発表では, 昨秋の発表の続報として, 潜熱フラックスの除去割合を変えた数値
実験ならびに黒潮の遠隔影響を異なる観点から検証を行った結果を報告する.

を推移しており (図 3), 台風の発達に対する黒潮域の遠隔影響の存在を強く示唆している.

5. まとめ
黒潮域の潜熱フラックスを段階的に除去する
数値実験では, 台風強度はフラックス除去の程度に応じて変化することが明らかとなった. その原因の一つとして, 黒潮域からの水蒸気流入の変動による台風内部環境の変化が, 台風の発達に影響したと考えられ, 昨秋の発表の結果を強く支持するものである. CNTL, LH00, LH50 run の詳細な比較結果を学会当日に示す予定である.

2. 実験設定
計算領域は北西太平洋域 (95°E − 170°E, 5°S −45°N)とし, 水平解像度は緯度0.05° ×経度0.05°である. 初期値・境界値は, 大気側には NCEP CFSR
ver1, 海面水温には OISST V2 を用いた. 積分期間
は 2004 年 10 月 14 日 0000UTC から 6 日間である.
この数値実験を標準実験 (Control：CNTL run)とす
る. 上述の設定のもとで, 黒潮域の潜熱フラック
スを 100%除去する感度実験 (LH00 run)に加えて,50%除去実験 (LH50 run)も併せて実施した.

図 1. CNTL run の台風内部コア領域で領域平均した潜熱加熱率 (上段：灰色), 鉛直積算水蒸気フラックスの収束 (上段：黒色), 中心気
圧 (下段)の時系列図.

3. 黒潮域からの水蒸気流入
図 1 では, CNTL run の台風内部コア領域 (半径300km 以内)における潜熱加熱は, 水蒸気フラックスの収束に大きく左右されていることが分かる. つまり, 内部コア直下で蒸発する水蒸気に加えて, 台風システム外から流入する水蒸気も内部コア領域での凝結加熱に影響することを示唆している. また中心気圧が急激に低下する直前に,
潜熱加熱および水蒸気フラックス収束の急増が見られる. この結果は, 第一報で示した黒潮域で多量の水蒸気供給を受けた空気塊が台風システ
ム内に流入し, 凝結加熱を誘起することで, 台風
強度に影響を与えるという後方流跡線解析の結果と整合的である.

図 2. 黒潮域起源の空気塊によって内部コア領域へ輸送される水蒸気
量 (棒グラフ：左軸)と正味の凝結量 (折線：右軸). 異なる初期時刻の
前方流跡線解析 (13 メンバー)のアンサンブル平均の結果を示す.

4. CNTL run と潜熱フラックス除去実験
LH00 run における台風の発達は, CNTL run と比較して抑制される傾向にあり, 特に発達期で強度差が顕著である. 黒潮域からの継続的な水蒸気流入の変化を調査した前方流跡線解析によると, 内部コア領域に輸送される黒潮域起源の水蒸気量
および正味の凝結量が, CNTL run と比較して
LH00 run では大きく減少していた (図 2). このことは相対的に乾燥した空気が台風システム内に侵入したことを表しており, 実際に LH00 run の台風内部では低 CAPE 領域の広がりや鉛直安定度の増加が確認されている (図略). また LH00 run の結果を検証するため, LH50 run を実施した. LH50
run の台風の強度は CNTL run と LH00 run との間

図 3. LH00 run (実線)と LH50 run (破線)における台風中心気圧の時
系列図. ただし CNTL run からの差 (LH00 minus CNTL, LH50 minus
CNTL)で表している.

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JT16H01846 の助成を受けた.
引用文献[1] 藤原ほか. 2017: 日本気象学会 2017 年度秋季大会予稿集, D460― 136 ―

C160

台風発生に影響を及ぼす対流圏上層寒冷渦の統計解析∗

筆保 弘徳 (横浜国大)・吉田 龍二 (理研計算科学）

1. はじめに
北西太平洋の台風発生環境場には、対流圏下層の大規模循環場だけでなく、上層寒冷渦（Upper Cold
Low; UCL）も関わっている（気象庁予報部 1990；坂本 2006）。UCL は 200hPa 付近を中心に寒気核を持った低気圧であり、その南〜南東側で発散場となること
で台風発生に好条件の環境場をもたらしている。しかし、UCL に影響を受けた台風の頻度やその時の台風の特徴に言及した研究は少ない。そこで本研究は、台風発生に影響を及ぼしている UCL を定量的に検出し、どの程度が台風発生に影響を及ぼしているかを統計的に調べる。また、対流圏下層の発生環境場パターンと組み合わせて、UCL の有無で変わる台風の特徴について明らかにする。

2. 手法
気象庁ベストトラックと JRA-55 の 200hPa 高度（緯度経度 3.75 度領域平均と 6 時間平均をほどこす）の風を用いて、台風発生に影響を及ぼしている UCL を以下の定義から検出する。
・台風発生位置（TCG）：気象庁ベストトラックの最初のレコードの位置。気象庁定義の台風発生よりも前の段階を含んでいるので台風発生位置ではない。
・検出時間：最初のレコードから 72 時間前。
・UCL の定義：① TCG から半径 1500 ㎞以内の北西象限で検出し、最も近い 200hPa 高度相対渦度 5.0 ｘ
10−6 s−1 以上の領域。台風発生に影響していることを考慮して② TCG の 200hPa 高度では発散場で、③風の南北成分は正（南風）とする。最後に④寒気核の存在などを主観的に確認する。
本研究での統計期間は 1979 年〜2016 年とし、台風の特徴の抽出には IBTrACS も用いる。対流圏下層の台風発生環境場は、台風発生環境場診断手法（Yoshida
and Ishikawa 2013）を用い、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）に分類する。

で多く、1-5 月は 1 事例も検出されなかった。夏季のUCL 台風発生率の経年変化を調べると、チベット高気圧の東への張り出しや北東に偏って位置する太平洋高気圧が顕著だった 2001・2004・2010・2016 年などで高い。
季節性の影響を除くために UCL 台風発生期（6-11月）に限定して、UCL の影響が検出されない台風（NoUCL 台風）と比較した。ベストトラックの最初のレコー
ドから台風発生時までの時間は、UCL 台風（63 時間）の方が No-UCL 台風（72 時間）より有意な差（T 検
定で 95 ％有意範囲）を持って早い。台風発生時、UCL
台風は No-UCL 台風よりも北上傾向にある。台風発生や最盛期では、UCL 台風が No-UCL 台風に比べて平均的に高緯度に位置する。台風発生時の強度変化や急速発達の発生率では差はなかった。
下層の台風発生環境場パターン別で比べると、UCL
台風発生率は CR でやや高く (13 ％)、PTC でやや小さい (7 ％)。これは CR の上層には TUTT が多いという
過去の報告と一致する（Ritchie and Holland 1999）。
下層発生環境場ごとで比較すると、CR と EW の UCL
台風は No-UCL 台風に比べて北東より、反対に PTC
では西よりに発生する傾向がある。PTC の UCL 台風
は最盛期の強度は弱い傾向がある。下層の台風発生環
境場 5 パターンのどれにも属しない台風が 37 年間で49 事例（5 ％）あるが、UCL 台風はそのうち 8 事例
(16 ％) であった。

4. まとめ
本研究の結果から、UCL の影響を受けて発生した台風の気候学的特徴が明らかになった。台風発生前に北西象限 1500km 圏内に寒冷渦があると、台風発生までの時間が早いことと北上しやすい傾向は、防災上重要な情報となる。

3. 結果
図１は、2016 年台風 17 号の検出時間（9 月 20 日 00時）の 200hPa 高度の水平風と相対渦度を示す。太平洋中部の中緯度トラフから分離して（9 月 15 日）、平年よりも北東で活発な太平洋高気圧の南側を西進した
UCL が日本の南海上まで到達し、その南東の発散域
で 3 日後に台風 17 号となる初期擾乱が発生している。
この例のように、ほぼ全ての UCL は中緯度トラフ近傍から数日かけて南下・西進していた。
本研究の定義では、UCL が影響している台風発生
事例（UCL 台風）は 967 事例中 91 事例（9 ％）である。①の条件に合わない事例は全事例の 69 ％、②は32 ％、③は 49 ％であった。検出した UCL と TCG の
平均距離は約 900km。月別 UCL 台風発生数は 7-9 月

図 1:2016 年台風 17 号の発生環境場。ベストト
ラックの最初のレコードから 72 時間前の 9 月 20 日
00 時の 200hPa 高度の風と、相対渦度（コンター）と5.0x10−6 s−1 正渦度域（影）。TCG を×、UCL 位置を●で示し、1 日ごとに 6 日前までさかのぼる。

― 137 ―

C161

(

∗

)

1.
4.
CReSS
4

(B C)

Z0m
RMW

A
Z0h

2 km
A
RMW
RMW

CReSS

100 km
RMW

5 km

(D)

D
200 km

E

RMW

2.
1
CReSS(Tsuboki and Sakakibara, 2002)
2015(6-11 )
(120◦ E-180◦ E 0◦ N-30◦ N)

1981

A

C

D

E

2

2

2

5

5

)

72

72

72

96

96

100

100

100

100

200

Z0m ( )

1

4

1

1

1

Z0h ( )

1

1

4

1

1

84

96

(

RMW (km)(Z0m Z0m )

B

(km)

JRA-5530◦ C

Rottuno and Emanuel (1987)
15 m s−1
(RMW)
RMW
( 1)
900 hPa

.

1000

3.
1
2 km

D E
B C

Pcen

980

900 hPa
A B C
5 km
A

Z0m

B

960

940

Z0h

A
B
C
D
E

C
920

Z0m

900

0

12

24

36

48

60

72

time

Z0h

200

2

RMW

160

36
RMW
(
A
(
D

RMW
RMW
RMW
B

140
120

D
E

RMW

36

A
B
C
D
E

180

RMW

)
)

100
80
60
40

A C
A C
Z0h

RMW
Z0m

20
0

RMW

0

12

24

36

48

time

― 138 ―

60

72

84

96

C162

― 139 ―

C163
T-PARCII ドロップゾンデと気象庁全球予測システムを用いた観測システム実験と台風強度を対象とした感度解析ガイダンスの開発
山口 宗彦 1、石橋 俊之 1、中澤 哲夫 1、伊藤 耕介 2、山田 広幸 2、大東 忠保 3、
篠田 太郎 4、高橋 暢宏 4、坪木 和久 4
(1:気象研, 2:流大理, 3:京大防災研, 4:名大宇宙研)
1. はじめに

4. 感度解析

熱帯低気圧の強度推定及び強度予測の改善を目指した太平洋アジア地域観測実験 Tropical
cyclones-Pacific Asian Research Campaign for
Improvement of Intensity estimations/forecasts(T-PARCII1)のもと、2017 年の台風第 21 号(LAN)に対して航空機観測を実施した。10 月 21 日 05～07UTCの間に 21 個のドロップゾンデ観測が得られ、そのう
ち 6 個は台風の眼の中の観測データである。新しく得られた観測データの台風進路･強度予報へのイン
パクトを調査するために、ドロップゾンデ観測と気象庁全球予測モデル(TL959L100、水平解像度約20km)、4 次元変分法(TL319L100、水平解像度約 60km)を用いて観測システム実験(Observing System
Experiment, OSE)を行った。

4 次元変分法で用いられているアジョイントモデ
ルを用いて、台風の強度変化を対象とした感度解析システム(Rabier et al. 1996, QJRMS)を開発した。
OSE を実施した初期時刻を対象とする感度解析結果によると、台風の 2 次循環、特に台風西側の 2 次循環が台風の強度変換に対して感度があることが分った（図 2）。例えば、台風中心から 100～500km, 高度 200hPa くらいのアウトフロー領域は感度が高かった。今回の観測では高感度領域にドロップゾンデ
観測が得られなかった。感度解析プロダクトに基づいた OSE、及び感度解析プロダクトの評価は来年度以降の課題である。

2. 観測システム実験概要
気象研究所数値解析予報実験システム(MRI-NAPEX,
H011 バージョン)を用いた。各ドロップゾンデ観測に対して、指定面における東西風、南北風、気温、相対湿度を同化した。ドロップゾンデ観測の観測誤
差は、ラジオゾンデと同じ値を使用した。この設定は気象庁現業の 4 次元変分法と同じである。現業の4 次元変分法と異なり、本実験では品質管理(Quality Control, QC)を行わず、D 値(観測－背景場)の大きさに関わらずドロップゾンデ観測を同化した。

図１．(左)進路予測の結果。▲、■、●のマークの付いた
実線がそれぞれ、ベストトラック、ドロップゾンデ同化なし、ドロップゾンデ同化ありの予測結果。（右上）中心気圧の予測結果。（右下）最大風速の予測結果。

3. 観測システム実験結果
2017 年 10 月 21 日 06UTC を初期時刻とする OSE の結果、ドロップゾンデ観測の台風進路･強度予報へのインパクトは小さかった（図 1）。そもそも同初期
時刻の予測は、ドロップゾンデ観測を同化しない実験でも進路･強度予報の精度が良く、改善の余地が少なかった。また、本実験で用いたアウター/インナーモデルの水平解像度はそれぞれ 20/60km で、今回の観測が台風の中心付近で実施されたことを考えると粗すぎるのかも知れない。
1

図 2.感度解析の結果。台風中心を通る東西鉛直断面図で、①下層インフローの強化、②中層湿潤化、③上層アウト
フローを強化する感度がでている。

謝辞

http://rain.hyarc.nagoya-u.ac.jp/~tsuboki/kibanS/index_kibanS_jpn.html

本研究は、科研費補助金 16H06311 の助成を受けた。

― 140 ―

D151

火星高解像度 LES を用いた地表面ダストフラックスの見積もり∗

村橋究理基 (北大 · 理), 須藤康平 (北大 · 理), 西澤誠也 (理研・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),荻原弘尭 (北大 · 理), 高橋芳幸 (神戸大 · 理/CPS), 林祥介 (神戸大 · 理/CPS)

1. はじめに解析を行う. このデータは, RIKEN/AICS で開発

火星大気の温度構造に大きな影響を与える大気された SCALE-LES ver.3 を使用して得られたもへのダストの巻き上げ量は地表面応力によって決のである. 計算には, 火星を想定したパラメータ値

まるため, 境界層内の流れ場の構造が重要な役割をが用いられている. 計算領域のサイズは 19.2 km

果たしていると考えられる. 多くの火星大気大循

× 19.2 km × 21 km である. 加熱・冷却率及び地
表温度については, Odaka et al. (2001) による一次元モデルで得られた結果を外部から与える. 水平境界条件として周期境界条件を用いる. 初期条件
は, Odaka et al. (2001) の鉛直温度分布に微少な温位擾乱を加えた静止大気とし, 0:00 (地方時) から計算されている. 解像度 5 m のデータは, 解像度
10 m 計算の結果を初期値とし, 14:00 から 15:00(地方時) まで 1 時間計算して得られたものである.
本研究の解析では 14:30 におけるデータを用いた.
Nishizawa et 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, 地表面応力を求めた. ダストフラック
スは Kahre et al. (2006) で用いられたスキーム及びパラメータを使用して計算した.

環モデル (MGCM) を用いた研究では, ダスト巻き上げ過程をパラメタライズすることで表現している. パラメタリゼーションスキームには MGCMで解像可能なスケールの流れ場の値を直接用いる
ものとサブグリッドスケールの流れ場について, ダ
ストデビルのような特定の構造を考慮したものが使われている (Kahre et al., 2006 など). しかしこれらのスキームを MGCM に導入して計算しても,グローバルダストストームの年々変動などの再現は必ずしも成功しておらず, 現状のパラメタリゼー
ションスキームの性能は不十分である可能性がある. 火星の場合, MGCM におけるサブグリッドス
ケールの流れ場の正確な描像を観測によって得る
ことは困難であるが, 高解像度の LES を用いれば描像が得られ, パラメタリゼーションの検討ができる可能性がある. 現在, MGCM には数 km 程度の空間解像度で計算できるものがある (Takahashi etal., 2011). そこで数 km 程度の計算領域における高解像度計算のデータを用いれば, その特徴を調べることで MGCM におけるパラメタリゼーション
スキームを検討できることが期待できる.
本研究ではパラメタリゼーションスキームの検討を目的に解像度の高い LES から出発し, 解像度を粗くした場合の結果を相互比較することを行っている. 使用しているデータは, 世界最高解像度の LES を用いて火星大気境界層における調査を行なった Nishizawa et al. (2016) で得られたデータである. 前回の発表 (村橋 他, 2017, 秋季大会) ま
では地表面付近の流れ場に注目して, その構造の調査を進めてきた. 今回は, MGCM で用いられているスキームを用いて, 地表面ダストフラックスを計

3. 結果
表 1 に計算によって得られた各解像度における
地表面ダストフラックスの平均値を示す. Kahre etal. (2006) に合わせ, ダスト巻き上げの地表面応力閾値を 0.01 Pa, ダスト巻き上げの効率因子パラメータを 0.02 に設定している. 解像度 50 m, 100m の計算結果では Kahre et al. (2006) で用いられた地表面応力閾値の最低値である 0.01 Pa を超える点がなく, 0 となっているため, 掲載していない.
5 m 解像度では, ダストフラックスが桁違いに大きな値になっていることがわかる. 今後はダストデビ
ルを想定したパラメタリゼーションスキームを用いた見積もりも行う予定である. その際, 数十 m ス
ケール解像度の計算結果は, MGCM におけるパラ
メタリゼーションスキームのグレイゾーンに当たる可能性があることに注意して解析を進めていく.

算し, 解析を進めているので, その結果を報告する.

2. 使用データ
本研究では, Nishizawa et al. (2016) で計算された解像度 5, 10, 25, 50, 100 m のデータを用いて― 141 ―

表1

ダストフラックス [10−13 kg/(m2 · s)] の水

平平均 (応力閾値 0.01 Pa の場合)

解像度
ダストフラックス

5m
391

10 m
2.89

25 m
3.64

D152

洋 上 の 浅 い 積 雲 に 対 す る LES の 解 像 度 依 存 性* 佐 藤 陽 祐 (名 大 工 ), 島 伸 一 郎 (兵 庫 県 立 大 ), 富 田 浩 文 (理 研 計 算 科 学 )1.

になっている一方，数値的に収束していない低解像度

はじめに
気候予測における雲に関する不確実性は未だに大きの実験では，ロール構造が不明瞭になっていた．乱流エ

い。気候予測に広く用いられてきた全球モデルでは，そネルギーの収支解析から，数値的に収束した解像度での解像度の粗さから雲ひとつひとつを解像することがは，雲の下でシア生成による乱流エネルギーの生成ができず，半経験的なパラメタリゼーションによって雲十分に解像されていないことが明らかになった．これが表現している．このパラメタリゼーションが不確実はシア生成が支配的な地表付近に十分な数の格子がな性を生み出す主要な要因の一つ D えあるるため，雲をいことが原因である．一方，数値的に収束した解像度で直接解像する雲解像モデルやラージ・エディー

は，シア生成が十分に解像されており，その結果ロール

・シミュレーション(LES)モデルを用いてパラメタリゼの構造が卓越し，雲量の数値的な収束につながったとーションを改良する取り組みが行われている．しかし，考えられる．

スペクト比[2]，計算ドメインのサイズ[3]，LES が利用する雲モデル[4]など）．本研究ではこれらのうち空間解像度が浅い積雲に及ぼす影響を評価し，LES によってCloud Cover

伴っている（e.g.，解像度[1]，水平格子と鉛直格子のア

0.6

0.5

0.5

0.4

0.4

0.3

計算される浅い積雲が，数値的に収束する解像度を調
べた．
2.

0.6

Cloud CoverLES モデル自体にも様々な不確実性を生み出す要因が

0.2

0.1

0.1

0

利用したモデルと実験設定

0.3

0.2

0

50

100

150

200

Time [min]Δx=6.25m

本研究で用いた数値モデルは Salable Computing for

250

300

350

Δx=12.5m0050

Δx=25m

100

150

200

Time [min]Δx=50m

250

300

350

Δx=100m

Advanced Library and Environment (SCALE [2],[5])である．

図１ 雲量の時間変化．右は超水滴法による結果，左雲微物理モデルの影響を評価するため，超水滴法[6]とはバルク法の結果を示す．太実線，点線，鎖線，一点鎖

２モーメントバルク法[7]（以下，バルク法と表記）の線，細実線はそれぞれ解像度 6.25m, 12.5m, 25m, 50m,

２種類の雲微物理モデルを用いた．実験設定は洋上の100m の結果を示す．左図は Sato et al. (2017)[9]浅い積雲を対象とした Barbados Oceanographic andの図を編集して作成

Meteorological Experiment (BOMEX)[8]と呼ばれるモデル間比較の実験設定と同様とした．空間解像度の依参考文献

存性を評価するため，解像度を BOMEX で使用された[1] Yamaguchi & Randall, 2012, J Atmos Sci. 69, 1118–1136.

100m/80m (x/z 方向)から 6.25m/5m まで変化させて実験[2] Nishizawa et al., Geosci Model Dev., 8, 3393–3419.

を行った．

[3] Stevens et al., 2002, J Atmos Sci., 59, 3285–3301.

3.

[4] VanZanten et al., 2011, J Adv Model Earth Syst., 3,

結果

図１に SCALE によって計算された水平平均の雲量

doi:10.1029/2011MS000056の時間変化を示す．超水滴法，バルク法ともに解像度が[5] Sato et al., 2015, Prog Earth Planet Sci., 2(23),doi:10.1186/s40645-015-0053-6

上がるにつれて雲量が増加しており，12.5m で数値的に収束している．この結果は，BOMEX で用いられている[6] Shima et al., 2009. Q J R Meteorol Soc., 135, 1307–1320.
[7] Seiki & Nakajima, 2014, J Atmos Sci., 71, 833–853.

解像度は不十分であることを示している．
計算された積雲の雲微物理特性と，乱流統計量など[8] Siebesma et al., 2003, J Atmos Sci., 60, 1201-1219の解析から，数値的な収束の理由を考察した．雲量が数[9] Sato et. al., 2017, Atmos Sci Lett., 18, 359–365.

値的に収束している解像度（12.5m/10m 解像度またはそれ以上の解像度）では、雲の下の乱流の構造がロール状― 142 ―

doi:10.1002/asl.764

D153
建物高さのばらつきを考慮した都市キャノピーによる乱流特性への影響*吉田敏哉（京大院理）・竹見哲也（京大防災研）
1. はじめに
人口構造物で被覆された都市地表面は気象環境を大きく変えるインパクトをもち、ヒートアイランドや大気汚染といった都市特有の環境問題を引き起こす。これらの諸問題解決には都市構造物上の乱流による運動量・スカラー輸送過程を明らかにすることが重要である。多くの先行研究では高さが一様なブ
ロック列上の乱流を解析対象としてきたが、現実の都市構造物は高さの非一様性が大きいため、一様高さのブロック列を使用した研究のみでは不十分と考えられる。実際、高さのばらつきを有するブロック
列を使用した近年の研究により、乱流統計量は建物
高さのばらつきの影響を大きく受けることが示されており(Nakayama et al. 2011)、高さのばらつきを考慮した都市パラメタリゼーションの構築も進んでいる(Kanda et al. 2013)。一方で、キャノピー近傍では空間非一様性が大きく、乱流の空間スケールや組織構
造の特徴は十分明らかになっていない。そこで本研
究では建物高さのばらつきを考慮したキャノピー近傍の流れ場の解析を行った。
2. 計算設定
本研究では中立成層大気を対象とし、高さのばらつきを有するブロック列を用いた Large-eddy
simulation(LES)を実行した。計算領域は主流方向 4km・スパン方向 2.4 km で、水平解像度は 2 m とした。計算領域内には図 1 で示されたようなブロック
が繰り返し並べられている。建物高さのばらつきの影響を調べるために、建物高さの標準偏差と平均高さ𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 の比𝑉𝑉ℎ が 0.0,0.5,1.0 となるようなブロック列を用いた。ブロックの密度を示す建ぺい率𝜆𝜆𝑝𝑝 は 0.25としている。本研究では流入境界に別計算領域で作成した乱流境界層流をタイムステップ毎に与えた。

図 2(b)は下向き運動量フラックスに対応する
ejection と sweep の差ΔSの鉛直プロファイルである。
ejection と sweep は乱流の組織的な構造に伴って発生するため、それらの差ΔSは乱流構造の特徴を示す指標となる。ΔSが正の場合は sweep が、負の場合はejection が卓越していることを表す。図から𝑉𝑉ℎ が大き
いほど sweep の値は大きく、sweep が卓越する高度が高くなることが分かる。また、混合長の極大値の高度は sweep が最大となる高度に対応していることが分かる。混合長は時間空間平均された統計量から算出されており非定常な乱流構造との関係は明確ではないが、キャノピー近傍での sweep を伴うような乱流構造のスケールが混合長と関連していることを示唆している。
4. まとめキャノピー近傍における建物高さのばらつきの影
響を評価するため、高さのばらつきを有するブロック列上の LES を行った。その結果、混合長は建物高
さのばらつきをもつキャノピー内で複雑に鉛直変化することを示した。また、高さのばらつきが大きいほど、キャノピー近傍で sweep の寄与が大きくなり、
sweep を伴う乱流構造のスケールと混合長が関連していることを示唆した。

(a)

3. 結果
図 2(a)に混合長𝑙𝑙𝑚𝑚 の鉛直プロファイルを示す。混合長は鉛直シアーと乱流運動量フラックスを用いて、′ 𝑤𝑤 ′ )1/2 /(𝑑𝑑𝑑𝑑/𝑑𝑑𝑑𝑑)として計算した。高度は̅̅̅̅̅̅
𝑙𝑙𝑚𝑚 = (−𝑢𝑢
𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 で規格化してある。𝑉𝑉ℎ = 0.0の値は𝐻𝐻𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 以下のキ
ャノピー内に極大値をもつようなプロファイルとなっており、この特徴は既往研究の結果(Castro 2017)と一致する。𝑉𝑉ℎ = 0.5, 1.0 のケースでは２つの高度でピークが現れており、これらのケースの地表面には大小２つのブロックが存在しているためと考えられる。気象モデル内で使用される多くの都市キャノ
ピーモデルでは、キャノピー内の混合長は一定もし
くは高度とともに単調増加する形で与えられている
ため、より精緻な都市キャノピーモデルの構築には、
図 2(a)に見えられるような混合長の複雑な鉛直変化を考慮する必要があることが示唆される。

― 143 ―

図 1: 計算領域に配置されたブロック列(左) 𝑉𝑉ℎ = 0. 0, (中) 𝑉𝑉ℎ = 0.5, (右) 𝑉𝑉ℎ = 1.0(b)

図 2：(a)混合長, (b) ΔSの鉛直プロファイル

参考文献: Nakayama et al. 2011: J, Appl. Meteor.
Climatol., 50(8), 1692-1712
Kanda et al. 2013: Bound-Layer Meteor.,
148(2), 357-377
Castro 2017: Bound-Layer Meteor.,164(3),337-351.

D154

MYNN モデルの逆勾配項再考∗

1. 序
日中に発達する大気境界層の混合層上部では，平均的な成層が安定な場合でも，しばしば上向きの熱フラック
スが観測されることが知られている．このような場合，
渦粘性型のモデルでは負の粘性係数を許容する必要があ
るのみならず，中立成層での熱フラックスを合理的に説明することができない．この状況を整合的に説明するための概念モデルとして，
θw = −K h Θz + Γ,のように，温位の鉛直勾配と独立な項を導入する手法が従来より提案されている (Deardorff 1966)．ここで Γ は逆勾配項と呼ばれており，中立成層または安定成層での上向き熱輸送を説明するものと理解されている．典型的な 2 次クロージャモデルでは，逆勾配項の導入は，温位
分散 θ 2 が平衡解からずれることで，中立時でも θ 2 が正の値をとりうることで正当化される．例えば MYNN モ
デル (Nakanishi and Niino 2009) では，
θw = 3αc A 2 l /q[−w 2 Θz + (1 −C 3 )g /Θ0 · θ 2 ],が仮定される (記号の定義は Nakanishi and Niino 2009に従う．以下同様) が，中立時に θ 2 ̸= 0 であれば上向きの熱フラックスが自然に表現される．Nakanishi andNiino (2009) の MYNN level 3 での解の構成法では，level
2.5 から算出される渦熱拡散係数 K H ,2.5 と温位分散の平北村 祐二 (気象研究所)

下層で温位分散の平衡解が大きいことを反映して，渦粘性項の温位フラックスが急激に増大しており，逆勾配項はそれと相殺するように作用している．したがって，下層では逆勾配項が中立時の熱輸送を説明するものではな
く，逆勾配項の物理的意味を解釈するうえでは注意が必要である．また，数値計算上の観点からは，渦粘性項とは異なり逆勾配項を陰解法で評価するのは困難なため，逆勾配項が下層で強い鉛直勾配を持つことは数値安定性を確保するうえでは良い性質ではない．
2
温位分散の平衡解は θ2.5
= αc B 2 l 2 S H ,2.5 Θ2z と表され，温位の鉛直勾配に比例することに着目すると，Nakanishiand Niino (2009) とは (数学的には等価であるが) 異なる
表記法を採用することが可能である．その一例として，
パラメター β を導入して，
2
θw = −K H Θz + E H l /q g /Θ0 (θ 2 − (1 − β)θ2.5),

K H = (1 − βαc B 2 E H G H )K H ,2.5 ,と修正することが考えられる．この表記法の利点として
は，中立時の制約条件が β の選択によらずに自動的に満たされることが挙げられる．講演では，主に数値安定性の観点から逆勾配項の表現について議論したい．
参考文献
Deardorff, J. Atmos. Sci., 23 (1966), 503–506.
Nakanishi and Niino, J. Meteor. Soc Japan, 87 (2009), 895–912.

2
衡解 θ2.5を用いて，
2
θw = −K H ,2.5 Θz + E H l /q g /Θ0 (θ 2 − θ2.5),と表され，数値モデルでは通常この表記に従って実装される．この解の構成法では，渦粘性項は温位分散の平衡解のみから表現され，平衡解からのずれは全て逆勾配項として解釈することに対応している．しかし，逆勾配項の表現は中立時を除けば任意性があることから，上式を選択した場合の特性を把握しておくことは重要である．
このような観点から，本研究では Nakanishi and Niino(2009) による逆勾配項の特性について検討した．

2. 結果

図 1 (左図) Level 3 モデルで予報された温位分散 θ 2 (実乱流モデルとして MYNN level 3 を用い，不安定境界層を対象とした鉛直 1 次元の数値実験を実施した．その結果の一例を図 1 に示す．上で述べたように，逆勾配
項は温位分散とその平衡解からのずれが重要な役割を果たす．両者を比較してみると (左図)，特に温位勾配の大きな下層で平衡解からのずれが大きく，予報される温位分散は平衡解よりもはるかに小さくなっていることが分かる．この傾向は風速が大きいほど顕著に現れる．右図に Nakanishi and Niino (2009) の表記法に従って算出される，鉛直方向の温位フラックスの鉛直分布を示した．

― 144 ―線) と level 2.5 モデルから診断された温位分散 (点線)の鉛直分布．地衡流速が U = 10 [ms−1 ] のときの結果．
(右図) Level 3 モデルで診断される温位の鉛直フラック

スの渦粘性項 (実線) と逆勾配項 (破線) の鉛直分布．点線は両者の和を示している．

D155

富士山周辺に見られる山岳波の数値実験－1966 年 3 月 5 日の BOAC 機墜落事故時の大気環境－*吉﨑正憲・髙咲良規・浅石望

1．はじめに富士山は標高 3776m の孤立峰であり，それに強風が吹くと山岳波が発生する．山岳波の表れとして吊るし雲や笠雲がよく知られている．
ここでは，富士山南東側で発生した 1966 年 3
月 5 日の BOAC 機の墜落事故の事例を取り上げる（図 1）．当日低気圧が通過して北西風が卓越していた．14 時頃に BOAC 機は羽田空港から西に向かい富士山付近で墜落した（図２）．ここではその時の大気状況について調べる．

(立正大学)

4．
「晴れた日には富士山には近づくな」という気象学的な理由
当時から航空関係者の間では，上記のことが言われていた．
「晴天」とは，総観場からいうと，下降流が卓越していることである．またBOAC 機の墜落事故の時間帯が 14 時頃であったことから，地面から活発な対流混合があって境界層が十分発達したことが想像される．
そこで，温位の時間変化をみると，主に下降流による移流と境界層（PBL）の混合の効果が考えられる．

その様子の模式図を示す（図 4）．

図１：BOAC 機事故の写真（左）．
図 2：BOAC 機の飛行コース（右）．
2．数値モデル用いたモデルは JMA-NHM であり，5km，2km，1km，500ｍのネスティングを行った．初期値と境界値として JRA-55 のデータを用いた．
3．結果
当日 14 時 10 分における富士山付近を通る鉛直断面（図 3）を見ると，温位分布は高さ 2－3km
で高さ方向に変化が大きく，逆転層が顕著であった．また風は大きくうねり，「はね水現象」が見られた．富士山の風下側 10km 付近の高さ 6km
までは大きな上昇流があった．特に高さ 4km 付
近で 10ms-1 に近い強い上昇流があった．

図 3 主風向の北西方向から南西方向へ沿った
温位（実線）と風（ベクトル）の鉛直断面図．

図４ 鉛直分布．
（左から）下降流，初期の温位，下降流による温位の移流，混合による温位，トータルの温位（赤線）
初期の温位分布は高さ方向に一定の傾きを持ち，逆転層はないとする．温位は保存量であるから，温位は下降流により下方に移動しよ
うとし，PBL の発達により内部では高さ方向に一様になろうとする．この二つの効果の重ね合わせにより，PBL の上部では温位が急変する層（＝逆転層）ができやすくなる．PBLの発達が強いほど，また下降流が強いほど，逆転層は強化されることになる．このような環境場は「はね水現象」が発生しやすくなる．
BOAC 機事故の大気場では，積乱雲内部の上昇流の強さに匹敵する強烈な上昇流が見られた．当時晴天乱流は予測されたかもしれないが，このような激しい現象が山岳規模であるとは想像されなかったに違いない．水平飛行をする BOAC 機にとって，あたかも下から強烈な“アッパーカット”がきたのである．まさに BOAC 機にとって“晴天霹靂”の出来事であったと考えられる．
参考文献：
柳田邦男，1991: マッハの恐怖． 新潮文庫．

― 145 ―

D156

1991 年台風 19 号（T9119）に伴う青森県西部に発生したおろし風の成因*高咲良規・田中洋祐・吉﨑正憲(立正大)

1．はじめに1991 年台風 19 号（T9119）が日本海上を通過した頃（9月 28 日），青森県西部の山岳の風下側では 30m s—1 以上の強風が吹き，リンゴの落果・倒木などの甚大な被害をもたらした(通称，リンゴ台風とも呼ばれる)．側線 A-A’に沿った温位と風の鉛直分布を見ると，高さ 2.5km 付近に温位の急激に変化する層（逆転層）があり，山脈の風下側では強風が吹いていた(図 2)．
ここでは，こうした強風がどうして吹いたのかについて考察した．なお，当発表は 2017 年春季大会(C308)の続報である．本研究で用いた数値モデルの概要等は前回と同様なので省略する．

図１

青森県西部の地形分布．
側線 A-A’は鉛直断面図の水平方向を示す．

2．逆転層の高度の時間変動

強風が吹いた時間の T9119 号に見られた逆転層の高度は，風上側の日本海上では時間とともに低下していた．この様子を風の水平分布を見ると，台風が青森県西部に接近していた時には，台風の勢力が弱まり温低化する段階であった．図 3 は風上側の海上における鉛直流の領域平均である．06JST では高度 2000m 付近に下降流が発生していた．
07JST には 06JST に見られていた下降流の高度が低下していた．そのため，時間が経過するごとに，海上側の下降流が強化されていることがわかった．このことから，台風の南東側では弱い寒冷前線があり，そこでは下降流が持続したことによって，逆転層の高度の低下に寄与したのではないかと考えられる．

図 2 1991 年 9 月 28 日 07JST の側線 A-A’における風速(カラー)と風(ベクトル)の鉛直断面図．等値線は温位を示す．

3．東北地方の山岳を無くした実験

東北地方の山岳の標高を 0m にした感度実験を行い，おろし風が発生するのかについて調査を行った．
図 4 は A-A’
における風速と温位の鉛直断面図を示す．時刻は図 2 と同様である．両者を比較すると強風が確認された時の津軽平野（図中の▲）では白神山地~岩木山の山岳がある場合，
風速 35ms－1 以上の強風が風下の斜面域に吹いていた．山
岳がない場合では約 20ms－1 となり，
風速は弱まっていた．
しかしながら，逆転層は同様に発生していたことから，おろし風は山脈によって形成されていたと考えられる．そのため，山岳がない場合には，おろし風が発生しなかったと示唆された．

図 3 1991 年 9 月 28 日(a)05JST，(b)06JST ，(c)07JST の図
1 の点線の領域平均した鉛直流成分．

4．結果

以上の事柄をまとめると，T9119 号による青森県西部の強風の成因は(1)海上からの強風が山脈に向かって吹く場であった．(2)風下斜面域にはおろし風が形成し，(3)おろし風が発生した時の山岳の風上側には，逆転層が形成された．(4)海上で発生した逆転層は寒冷前線による下降流によって強化されていた．(5)総観規模で見ると下降流は台風の温低化に伴うものであった．このような，条件が重なるのは非常にまれな事例である．このことから，T9119
号による青森県西部の強風は，特異な事例であったことになる．よって，甚大な災害となったのであると示唆される．

図 4 地形を無くした場合の感度実験で，1991 年 9 月 28 日
07JST における風速(カラー)と風(ベクトル)の鉛直断面
図．等値線は温位を示す．

― 146 ―

D157

GPS ゾンデにより観測された長野市裾花川谷口ジェットの立体構造＊

中村祐輔（立正大・院）・渡来 靖・鈴木パーカー明日香・中川清隆・吉﨑正憲（立正大）
榊原保志（信州大）・浜田 崇（長野県環境保全研）

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第1図2017 年 10 月 8 日 21 時の DL1 により観測された標高約410m における水平風ベクトル．◎が信州大学，●が長野商業高校，○が長野地方気象台，□が JR 長野駅，点線が裾花川，破線範囲が DL1 の観測範囲外を示す

第2図

GPS ゾンデにより観測された 2017 年 10 月 8 日 9 時～9
日 9 時における水平風速の時間-高度断面図．ベクトルは水平風の風向を示す

(a)

第3図

― 147 ―(b)

10 月 8 日 21 時における風向・風速(a)および相当温位(b)の鉛直プロファイル

D158

高密度地上観測データで見られた短時間強雨発生前における気象場の変化―２０１５年７月２４日の世田谷区を中心とした強雨事例―＊

高橋一之(東京都都市整備局/気象予報士会),三上岳彦(帝京大), 高橋日出男(首都大),永田玲奈(帝京大),大和広明(長野県環境保全研),赤坂郁美(専修大),常松展充(都環科研)１．はじめに筆者らの研究グループでは、東京首都圏におけるヒートアイランド現象や短時間強雨などについて調査する目的で、気温・湿度・気圧の高密度地上観測(広域 METROS)を行っている。2015 年 7 月
24 日の 14:00～15:00 に、東京南部の世田谷区を中心に発生した、1 時間雨量 50mm を超える短時間
強雨についての事例解析から、発生前の観測デー
タで見られた気象場の変化について発表する。

H

F
S

２．使用データ①気温・湿度 広域 METROS のデータ(143 地点)②気圧
広域 METROS のデータ( 49 地点)③風向・風速 関東地方のアメダスと大気汚染
常時監視一般測定局のデータ

３．結果
東北地方南部に梅雨前線が停滞し、本州付近は大気が不安定であった。日本海側と太平洋側で気圧が高く、広域海風が卓越する状況ではなく、降水前の南風の範囲は東京都までであった。強雨発
生前の気象場の変化は次のようにまとめられる。
①東京周辺の気圧傾度は小さく、12:00 にはアメダスの世田谷(図中 S)から北側が高温であることを反映して、埼玉県境付近にかけて周囲よりも0.2hPa 程度低圧になっている(第 1 図)。23 区の西部から多摩地域にかけて顕著な収束域になっており、相模湾方面からの湿潤な空気の流入もあって(図は省略)、対流雲が発達しやすい状況であった。
②世田谷に先行して 13:30～14:00 には八王子で28.5mm の降水があった。中間の府中では、14:00
までに 4.5mm を観測した後に降水はなく、八王子
付近の降水域がそのまま移動したとは考えにくい。
③世田谷で降水が始まる 14:00 には、神奈川県境付近で東京湾からの南南東風、相模湾方面からの
南西風、八王子(H)と府中(F)方向からの西よりの発散風が集まり、強い収束域を形成した(第 2 図)。
④八王子・府中方向からの西よりの風は、八王子付近の降水域からの冷気外出流であると考えられ(第 3 図)、三方向からの収束に加え冷気の流入により、前記①の暖湿空気が持ち上げられ、前記③の収束域での上昇流を強化したと推測される。
本事例では、二方向の海風と冷気外出流の収束が、強雨発生の一つの要因であると考えられる。
本研究には、科学研究費・基盤 A:25242028(代表:三上岳彦)及び基盤 A:17H00838(代表:高橋日出男)の一部を使用した。

第 1 図 12:00 の気圧分布図(破線部が負偏差域)

H

F

S

第 2 図 14:00 の発散量分布図(破線部が収束域)

H

F

S

第 3 図 14:00 の気温分布図(破線部が負偏差域)― 148 ―

D159

地上気温測定に及ぼす露場広さの影響＊

菅原広史（防大）、近藤純正（東北大学名誉教授）

１．はじめに
気候変動の把握には、地上気温の正確な測定が欠かせない。地上気温は広域の大気現象・土地被覆のみならず、
観測点ごく近傍の土地被覆の影響も受ける。そこで観測点
周囲の環境を記録したメタデータを整備する努力がなされている（Mahmood et al., 2006, IJC）。メタデータには例えば観測点近辺の建物等の配置や、池等の水体からの距離などが記録される。日本について、気象庁では近藤の提案に基づいて気温観測点から方位 5 度間隔で周辺の建物・樹木の仰角の測定を 5 年ごとに行うことになっている。
しかしながら、メタデータに記録された項目が、どのような物理過程を経て、どの程度気温に影響しているのかは必ずしも定かではない。メタデータを活用するには、周辺環境と測定される気温との関係を明らかにする必要がある。メタ
データに記載する項目の慎重な選定も重要であろう。
近年は都市化によって、観測露場周辺に建物等の障害物ができたり、露場自体の面積が小さくなる例がある。そこで本研究では障害物による露場での弱風化に注目する。弱風化は地表面と大気との熱交換を弱め、地上気温を変化させる。このプロセスを観測と理論計算により明らかにする。
２．観測
隣り合う広さの異なる草地において地上気温の差を測定した。測定地点間の距離は 500 m 以内になるように計測地点を選定し、計３８通りの組み合わせで計測を行った。測定
高度は 1.2 m とした。センサは白金抵抗温度計（1000 ∧）で、
データロガー（T&D TR-55i）により２０秒ごとに記録を行った。
センサは、近藤が開発した放射影響ほぼゼロの高精度の強制通風筒（プリード PKFT-100 の原型）内に設置した。屋
外環境による比較検定の結果、器差は３時間の平均値で0.03℃であった。２～４時間を１ランとし、計１８６ランの計測を行った。
測定地点周辺の障害物の状況は草地の広さλ（測定地点から障害物までの距離／障害物の高さ）で表現する。原則として方位角 5 度ごとに測定し、主風向を中心とする方位40 度範囲の平均（比の平均）値を用いた。
３．理論計算露場広さによる地上気温の変化を理論計算により求めた。
地表面の熱収支モデル（近藤、1992、農業気象）を用いて日
射量や風速から地表面温度を算出し、得られた地表面温度から気温のプロファイル関数を用いて地上気温を求めた。
露場周辺の障害物は露場内の放射と風速（乱流輸送）の２つの要素を変化させる。そこでこの２つの要素を露場広さの関数としてモデル内に取り込んだ。風速は地上風速の経験式を用いた。地表面入力放射については、障害物による
日陰と障害物からの長波放射を考慮して求めた。

４．結果
図１、２に観測および理論計算の結果を示す。横軸は露場広さの対数差（狭－広）である。実測は日中については正
午前後の、夜間は夜半過ぎのそれぞれ２～５時間の平均値
で、計測の一部は和田ら（2016、天気）によるものである。計算は基準となる広い露場をλ= 10 としている。観測期間の日射量を考慮し、３月と５月の気象条件での計算結果を示している。なお、地表面の熱輸送効率は 0.003U+0.009（U は高度 10 m の風速）、地表面湿潤度βは 0.38、地面の比熱と熱伝導率の積 cρλは 106 J2s-1K-2m-4 とした。
計算、実測ともに露場が狭くなるほど日中は気温が高く、夜間は低い。地上風速の減少によって顕熱フラックスの絶対値が小さくなり、地表面温度が日中は高温に、夜間は低温になったためである。露場広さによる気温差は１.0℃に及ぶ場合があり、気候変動を議論する上で無視できない大きさである。なお、ヒートアイランドに関する既往研究では観測地点の天空率が小さくなるほど（露場が狭くなるほど）、
夜間の気温が高くなることが知られている（Oke, 1981, JC）。
図２の結果はこれと矛盾するように見えるが、ヒートアイラ
ンド研究での知見は図２よりも狭い露場での観測値によるものである。dlog10(λ) = -0.7 は天空率 0.86 に相当する。
謝辞：観測に際して、気象庁ならびに様々な機関と方々から多大なるご協力をいただきました。

図 1 露場広さと気温差の関係。昼。マークは各地点での観測値。

図 2 図１に同じ。ただし夜で障害物からの長波放射が無い場合。

― 149 ―

D160
日本の大都市域における地表面温度の日変化特性
山本 雄平（京大院理）

はじめに

近年、地球温暖化による気温上昇に加え、都市ス
ケールで暑熱環境が悪化する「ヒートアイランド現象」が深刻さを増してきている。日本の都市では熱中症による救急搬送者数が毎年約 5 万人にもおよび、
大気汚染物質の滞留や媒介生物の越冬などの影響も社会問題となっている。
ヒートアイランド現象に関する研究は、地上観測網が細密な気温データによる解析的なアプローチが主流であり、様々な都市でその時空間特性が調べられている。しかしながら、人が実際に感じる暑さは
気温よりもむしろ日射や地表面からの輻射熱に大きく影響を受ける。そのため、暑熱環境の評価には地表面温度の時空間特性の理解も必須となる。
地表面温度は公的機関などで地上観測が行われておらず、極軌道衛星の地表面温度プロダクトが一般的に用いられているが、観測頻度が最も高いもので
1 日 2 回であり、時間分解能に乏しい。そのため、
地表面温度の空間分布特性に関する知見と比べて、時間変化特性に関する知見は乏しいのが現状である。
そこで本研究では、時間分解能の高い静止軌道衛星データから地表面温度を推定し、日本の都市域における地表面温度の時空間特性を調べた。

データ・解析方法

地表面温度は、静止軌道衛星ひまわり 8 号の熱赤外観測値から推定した（Yamamoto et al., 2018）。ただし、雲域は地表面からの熱赤外放射が遮られてしまうため、適用範囲は晴天域に限られる。地表面温度
データの空間解像度は 0.02°格子であり、観測頻度
は地表面温度の日変化を把握するのに十分と考えられる 1 時間間隔とした。

多地点で観測された気温の時系列データから主要な時間変化パターンを抽出し、そのパターンの特徴を把握するための手法として、先行研究では主成分分析が多く用いられてきた。本研究もこれに倣い、
主成分分析を行うことで地表面温度の時空間変化特性を調べた。対象地域は大阪平野と関東平野の都市部とし、対象日は夏の晴天日（大阪：2016 年 8 月
12 日、関東：2015 年 8 月 5 日）とした。前処理として、水面被覆率が高い画素と雲が混入していると考えられる画素を解析対象から除外した。また、本
解析では地表面温度をそのまま入力値とせず、各地
点の日平均値からの偏差に変換したものを用いた。
このデータを、各地点について 24 変量の観測値とみなし、それぞれ主成分分析の入力値とした。

結果

表１に、両都市における第５主成分までの固有値と寄与率、累積寄与率を、図１に第３主成分までの固有ベクトルを示す。表１より、第３主成分までは大阪と関東でほぼ同じ大きさの固有値が得られ、またそれらの固有ベクトルも似通った時間変化をとる（図１）。つまり、異なる都市であっても晴天日の地
表面温度は共通して 3 つの主要な変動特性をもつことが分かる。また、各主成分が示す時間変化特性を調べた結果、第１主成分は日中の地表面温度特性、第２主成分は位相速度、第３主成分は日中のピーク
後と夜間の時間変化特性を説明したものであることが分かった。
参考文献
Y. Yamamoto, H. Ishikawa, Y. Oku, and Z. Hu, 2018: An
algorithm for land surface temperature retrieval using three thermal
infrared bands of Himawari-8. J. Meteor. Soc. Japan, 96B.

表 1．主成分分析により得られた固有値と寄与率。
主成分
第 1 主成分
第 2 主成分
第 3 主成分
第 4 主成分
第 5 主成分

固有値
18.28
1.70
0.93
0.49
0.32

大阪
寄与率
80.04 %
7.45 %
4.09 %
2.15 %
1.39 %

累積寄与率80.04 %
87.49 %
91.58 %
93.72 %
95.11 %

固有値
18.96
1.71
0.97
0.64
0.48

関東
寄与率
76.61 %
6.92 %
3.94 %
2.58 %
1.95 %

累積寄与率76.61 %
83.53 %
87.46 %
90.04 %
91.99 %

図 1．主成分分析により得られた第１から第 3 主成分の固有ベクトル。左図は大阪、右図は関東。

― 150 ―

D161

高解像度全球人工排熱量の将来推定*清 本 翔 太 (東 京 工 業 大 学 ), Alvin C.G. Va r qu ez(東 京 工 業 大 学 ),神 田 学 (東 京 工 業 大 学 )
1.

はじめに

配分し、これを高解像度全球人工排熱量とした[3]．

都市気象の現況シミュレーションおよび将来予測においては、高解像度の建物地表面データや人工排熱デ現段階では、都市域の拡大・縮小は考慮されておらず、その改善に向けて現在検討中である．

ータが必須であるが、一部の先進国を除き、詳細な建物データ、産業活動、交通量などを入手することは困3.

結果難であり、都市気象予測を開発途上国などグローバル

図１に SSP3（人口増加が続き、経済成長も低く技術スケールに展開する上で大きなネックとなっている．

進展も遅い）のシナリオで 2050 年の人工排熱を推定し本グループは、先進国によって蓄積された都市気象のた結果を示した．米国や中国、日本に加え、一部途上技術体系を地球スケールに拡張する枠組みとしてグロ国の都市域でも大きな人工排熱量を示している．本研ーバル都市気象学[1]を提案している．その先駆けとし究では、SSP1（持続可能な発展社会）のシナリオにおて、高時空間解像度（1 時間・1km）の全球人工排熱デける人工排熱量や、現在の人工排熱との比較も示す．

ータを構築し、そのデータベースを無料で公開している．本研究では、その推定技術をさらに拡張し、将来の全球人工排熱データを構築したのでその第一報を報告する．

謝辞
本研究は、環境省の環境研究総合推進費（S-14）による支援を受けたものである．
参考文献

2.

[1] VARQUEZ, Alvin Christopher Galang., 2016, 水文・水推定方法

資源学会誌, 29.5, 313-325.

将来気象予測や気候変動の研究に広く用いられている共通社会経済パス（SSP）に基づく統合評価モデルで算出された世界５地域の年平均一次エネルギー消費量[2] SSP database (Shared Socioeconomic Pathways),https://tntcat.iiasa.ac.at/SspDb/dsd?Action=htmlpage&pa
ge=about#intro, (2018/2 閲覧)[2]を入力データとした．これを各国の将来人口や GDPを用いて、各国のデータとする．さらには高解像度人
口密度と常夜灯のデータを用いて各グリッド(1km)に[3] Dong, Y., et al., 2017, Atmospheric Environment, 150,
276-294.

図１．2050 年の年平均人工排熱量（SSP3 シナリオ）― 151 ―

大 会 第 2 日A201「竜巻」発生時期と彗星位置の関係*藤 原 ケ イ
1.

はじめに

図２の左側に 災害を発生させた大きな「竜巻」の筆者は 太陽の黒点推移と太陽系天体位置が強く関

最近の６事例を並べた．

係していることを見出し、天文学会等で報告している．

この発生時期の彗星配置を調べたところ、“黒点の研この関係を考察した結果 黒点を発生させ、変動させ究”で登場した彗星が ここにも現れた．

ている主体は 無数に存在する彗星であることが強く示唆された．

「竜巻」による災害例と 地球と内合位置にあ（図２）

そこで 彗星と太陽に挟まれた位置に存在する地球る公転面上の彗星にも何らかの影響を及ぼしているはずであると考え、
彗星位置（黄経、黄緯、距離 及び木星、地球との関係）と「竜巻」発生時期とを並べたところ非常に興味ある結果が得られたので報告する．
2.

内容［黒点推移と太陽系天体位置の関係］ （図１）
概ね 木星と 133P（エルストピサロ彗星）の関係で整理でき、これらが 外合のとき 黒点は極大期を迎え、内合のとき 黒点は極小期となる．
図１は この状況を示したもので、長期に亘ってこれらの関係が継続している。 僅かにズレも存在する
が その他の彗星（176P、238P）等を考慮することで［考察（「竜巻」と彗星の関係について）］「竜巻」を発生させているのは 公転面上の彗星であることが強く示唆される．

説明できる．
（図 1） 黒点相対数推移と木星と 133P の内合／外合 関係

3.

まとめ

黒点は 木星と彗星の相対位置が強く関係しているが、「竜巻」は 彗星が黄緯 0 度付近で地球と内合位置のとき発生する．
（木星とは関係しない．
）
周期彗星（約 300 個）の内 特に強い影響を及ぼしているのが 133P（エルストピサロ彗星）、176P（LINER彗星）及び 238P（Read 彗星）であるが そのほかの周期彗星及び 長期彗星の一部も関係する．
ここで判ったような関係は「彗星と竜巻」だけに留
まらず、極めて広範囲に存在するようである．
［考察（黒点について）］

4.

周期彗星位置（3AU 付近）から太陽に向う未確認の(1)「竜巻」による災害例 気象庁 HP(2018.1.18)

参考文献等

流れが存在していると考えると この現象を説明でき(2) 黒 点 相 対 数

る．

Observatory of Belgium,Brussels”“Source :WDC-SILSO,Royal(3) 小 惑 星 軌 道 デ ー タ［「竜巻」の発生時期］ （図２）NASA Jet propulsion

Laboratory より ダウンロード（2017．5．15）― 155 ―

A202

日本と世界の気温上昇の相違について
内山 常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに地球が温暖化傾向にある中，日本の気温と世界の気温の上昇は同じなの？違うの？といった質問を気象予報士は受けることがある．そこで，気象庁ホームページにあるデータを用いて何が分かるか調べた．気象庁の世界と日本の平均気温と降水量の長期変化傾向のデータ１）の中の世界と日本の月平均気温のデータを用いて，その 12 か月移動平均を作成した．これは年平均気温の変動を月単位で示すデータとなる，それを比較し，気温上昇傾向の違いについて考察した．

図３ 日本と世界の気温編変動の年単位相関係数
全区間の相関係数が 0.76 でかなり高いが，短い期間ではその値２．世界と日本の気温上昇率と相関係数の変動は大きい．30 年程度以上の長い期間の相関係数の計算結果

気象庁によれば，年平均気温の上昇トレンドは世界では 100 年

例を表 1 に示す．

あたり 0.73℃，日本では 1.19℃である．図 1 に 1900 年以降の月単位気温偏差の推移とその近似直線を重ねたグラフを示す．日本

期間

1900-2017

1900-1949

1950-1999

2000-2017

相関係数

0.76

0.26

0.52

0.49

期間

1900-1929

1930-1059

1960-1989

1990-2017

相関係数

0.29

-0.14

0.17

0.58

の気温上昇率が明らかに大きい．

表 1 30 年程度の期間の日本と世界の気温変動の相関係数

３．エルニーニョ／ラニーニャ時の日本と世界の気温相関
エルニーニョあるいはラニーニャ期間２）の相関係数について調べてみた．2002 年夏から 2002/03 冬のエルニーニョ時の相関係数は0.97，91 年春から 92 年夏のエルニーニョでは 0.93 と正の相関が高かった．一方，2009 年夏から 2010 年春のエルニーニョ時の相
図 1 1900 年以降の世界と日本の年平均気温偏差の月単位推移
両者の相関を見やすくするために振幅をそろえたグラフを図２に示す．

関係数は－0.95 と負の相関だった．ラニーニャ時も 73 年夏から
74 年春では相関係数 0.97，84 年夏から 85 年秋では―0.87 と負の相関だった．

４．日本と世界で異なる点
月平均気温偏差が大きい順に並べた時，世界では上位 30 位には1998 年 2 月を例外に 2014 年以降の月が並ぶ．一方日本では上位 30 位に含まれる 2014 年以降の月はわずか５である．世界の気温が直近でいかに急速に上昇しているかがわかる．

５．参考文献
１）気象庁 地球温暖化 世界と日本の平均気温・降水量

http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/db/database_temp.html

図２ 図 1 の日本と世界の振幅をそろえたグラフ
グラフから分かるように，世界と日本の推移の相関が高い時期と低い時期がある．
年単位で計算した相関係数の推移のグラフを図３に示す．相関係数が大きく振動していることがわかる．

２）気象庁 エルニーニョ現象及びラニーニャ現象の発生
期間（季節単位）
wwww.data.jma.go.jp/gmd/cpd/data/elnino/learning/faq/elnino_table.html― 156 ―

A203

日本における理論太陽輻射量と気温日別平滑平年値の解析
水瀬 正雄 (長岡市役所)
１ はじめに
気温の一年間の変動には大気圏に入射する太陽エネルギーが影響を及ぼすと推測される。
本稿では気象庁の日本の気象官署  地点における  年から  年の観測値を基に  統計
期間の気温日別平滑平年値を算出し、観測地点の位置 緯度 から計算によって求められる大気圏外の理論太陽輻射量との関係を考察した。

２ データの算出方法
 理論太陽輻射量理論太陽輻射量Ｑは以下の式によって求める。
 Ｑ＝Ｓπ GPG ２ VLQφ・VLQδ・ＨFRVφ・FRVδ・VLQＨ）× 0-㎡   φ：緯度，δ：赤緯 月日 ，GPG地球・太陽間の平均距離 GP と観測時の距離 G の比 Ｈ＝&RV－１ －WDQδWDQφ 
Ｓ：太陽定数 :㎡
 気温日別平滑平年値
気温日別平滑平年値は、気象観測統計指針 気象庁，平成  年  月  日改正 に基づき日別平
均気温の  年間平均値について  日間の移動平均を  回繰り返し平滑化した値を小数第２位まで算出した。

３ 解析方法
気温日別平滑平年値を理論太陽輻射量に対して  日ずつ遅らせて、最大の相関係数 U となる「遅れ時間」7/ を求めた。
また、理論太陽輻射量と気温日別平滑平年値の周期変動について三角関数近似を行い、近似式の係数：年平均値，振幅，初期位相を求めた。

４ 解析結果
 回帰式と「遅れ時間」
理論太陽輻射量と遅れ時間を考慮した気温日
別平滑平年値は高い直線相関を示す。
回帰式は以下のとおり
7ｉ＋7/＝D4L＋ｂ ここで 
7ｉ＋7/：L7/ 日の気温日別平滑平年値 ℃ 
4ｉ：ｉ日の大気表面の単位面積に垂直に入射する太陽輻射量 0-㎡ 
7/：最大の相関係数となる「遅れ時間」 日 
ａ：傾き，ｂ：切片

最大の相関係数 U は全ての観測地点・統計期間において  以上となり、散布図からも高い
直線相関が認められる。
「遅れ時間」 7/ は ～ 日で ± 日にが集中している。
各観測地点における統計期間毎の「遅れ時間」の差異は、最小で  日、最大で  日である。








図-1 TL を考慮した散布図 図-2 TL の度数分布名古屋  7/  三角関数近似
 理論太陽輻射量と気温日別平滑平年値の三角関数近似式は以下のとおり
4L＝40－$4・6LQ L＋34  
7L＝70－$7・6LQ L＋37 
ここで
40：年平均太陽輻射量 0-㎡ $4：太陽輻射量の振幅 0D[0LQ  0-㎡ 
34：太陽輻射量の初期位相
70：年平均気温 平年値  ℃ $7：気温平年値の振幅 0D[0LQ  ℃ 
37：気温平年値の初期位相









図 三角関数近似：理論太陽輻射量と気温平年値

  名古屋  ｜34－37｜＝－＝
三角関数近似による初期位相の差 絶対値 ：
｜34－37｜と「遅れ時間」7/ は、％以上の観測地点・統計期間で  日以内の誤差となり、概ね一致している。

― 157 ―

A204
地球温暖化が影響する日本の冷夏と暑夏について（その 10）―アメダスの豪雨と温暖化の関係―

谷貝 勇
１

はじめに

2017 年夏期は、表題と関連する北日本太平洋側の低温と西日本の暑夏による、顕著な「北冷西暑」が起こり、豪雨災害と谷貝（2015）が春季学会で指摘したように東北地方でのみ「梅雨明けの遅れ」が起こった。これらは、たまたま起こった現象ではなく、西日本と宮古の気温差で定義した北冷西
暑指数と東北北部の梅雨明けは、1951 年―2017 年
は 0.47 、1981 年―2017 年は 0.52 の高い相関があり、これらは 99％の統計的信頼性がある。気象庁
は、東北地方の梅雨明けを 9 月に訂正したが、これもたまたまではなく、以下に述べる原因で、地球温暖化が偏西風の蛇行を通して、梅雨末期、梅
雨明け、盛夏の季節進行を乱すために、今後も、
梅雨明け発表の困難さが続くと考えられる。

２

＊

豪雨の解析

気象庁はホームページで、アメダスが観測した 1
時間降水量 80mm 以上の短時間強雨の年間発生回数について、1976 年以降公表している。観測地点は
約 1000 箇所あるので、データ数としては 1 年間に24x365x1000=8,760,000 個あり、この内、強雨は年間 31 個以下という非常に少ない数で発生している。
第 1 図（左）は 1980 年からの強雨と 10 年間ごとの積算を示している。これを見ると、アメダスの

強雨のトップ３は 20 世紀に起こっていて、温暖化
で対流圏上部が昇温し成層が安定化する傾向と対応している。また、25 パーセンタイル以下の年は8 年あり、そのうち 7 年は 20 世紀にある。右図の偏西風の分流も同様の傾向があり、これから、温暖化により偏西風の分流が増えて、日本列島に流れ込む上層寒気の回数が増大し、このことで、日本列島にある程度以上の豪雨を毎年もたらすようになってきたことで、10 年間ごとに積算した豪雨
発生回数が増えている。谷貝（2016）と同じ手法で解析した JRA25 による 8 月の強い対流も同様の傾向がある。注目すべきは、回数という無次元量
で温暖化の影響が現れているため、日本列島の温暖化は移流、すなわち力学的に起こっており、地
表気温の上昇による豪雨への影響はオーダーが小さいと考えられる。日本列島全体で見た時に、日降水量や月平均降水量で、単調に変化する傾向は検出されていない。これらは、梅雨明けの遅れが東北地方でのみ起こることと consistent である。
過去に発表された「東北地方より南における梅雨
明けの遅れ」の間違っていたことが、最新の気候モデルによる検証結果、栗原、他（2015）、楠（2016、
2017）の学会での口頭発表で明らかになったが、論文の訂正は進んでいない Kitoh (2017)。

第 1 図(左) アメダス地点で 1 時間降水量が 80mm 以上となった年間の発生回数（1,000 地点あたりの発生回数に換算、白線）、とその 10 年間積算した降水回数（左軸、灰色）。2010―2016 年は、この期間の平均値を 10 倍している。JRA25 による偏西風の分流 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の発生回数（0.5mm/day 以上、黒線）。期間は 8 月(1980-2009)。
(右) JRA25 による 8 月 500hPa 温度場による、東経 157.5°上の 45°N における負偏差と65-75°N の正偏差から判別した偏西風の分流回数と 10 年間ごとの積算（左軸、灰色）。
――――――――――――――――――――――*元気象庁気象大学校

Email: iyagai@gmail.com― 158 ―

A205

関西地域の夏季降水を対象とした SCALE による将来変化予測- その３：将来領域気候予測における不確定性の要因評価手法の提案 *足立幸穂・西澤誠也・安藤和人・山浦 剛・吉田龍二・梶川義幸・八代 尚・富田浩文 （ 理研計算科学 ）１．はじめに兵庫県神戸市 COE プロジェクトでは、神戸市を含むつを基準とする３つの実験セットから構成される。実関西地域を対象に、将来気候変化に伴う降水変化の適験セットは、Adachi et al.(2017)と同じく、基準とな

通り、現在気候 DDS 実験と、将来気候実験のうちの１

応策に資する目的で、力学的ダウンスケール手法を用るf0と比較対象のfx(x=1,2,3)の直接ダウンスケール、

いて同地域の空間詳細な降水変化予測を行っている。

f0 から平均場のみ変更した擬似気候実験（PCCDS）、擾

Adachi et al.(2017)では、新しい領域気候アセスメン

乱のみ変更した擬似擾乱実験（PPCDS）である。

トの概念（Nishizawa et al.,2018）に基づき、将来の気候変化を、大規模場の平均状態の変化、擾乱の変化、

３．結果
現在気候を基準とした４つの将来実験の結果につい及び、それらの相互作用の３つの寄与に定量的に切りて、平均降水量、年最大日降水量、無降水日日数の将分ける手法の提案を行った(図１(a))。本発表では、こ来変化の予測について比較を行った。その結果、無降の手法を、将来の領域気候変化予測に内在する全球気

水日日数は、全ての実験で有意に増加するとの予測で候モデル(GCM)由来の不確定性の性質の評価に適用すあったが、他の２つの指標は、将来の変化傾向は４つる。領域気候ダウンスケールの結果は、境界条件としの実験で同じであるものの、その結果が有意な差であて与える GCM の影響を大きく受け、結果がばらつく。

るかどうかは使用する境界条件によって異なることがそのばらつきの性質を知ることは、将来の地域気候予示された。つまり、これは、使用する境界条件によっ測の信頼性に対する理解につながる。

て、予測結果が異なることを示している。

２．実験設定とモデル設定
使用するモデルは、SCALE-RM である(Nishizawa et al.

４つの将来 DDS 実験のばらつきが、大規模変化の何に2015; Sato et al. 2015) 。初期値境界値には、由来しているかを調査した。その結果、３つ全ての降MRI-AGCM3.2S（約 20km 水平解像度）で計算された現在

水指標で、第一に擾乱成分の将来予測のばらつき、第気候実験（1979-2003 年）と異なる将来 SST パターンを二に平均場成分の将来変化のばらつきに起因している

次に、f0 を基準とした３つの実験セットを用いて、用いて予測された４つの将来気候実験（2075-2099 年）

ことが示された。この結果は、対象領域や使用する GCMを用いる（Mizuta et al.2014）。ここで４つの将来実に依存すると考えられる。

験を f0,f1,f2,f3 と表すことにする。対象期間は、そ参考文献

れぞれ 6〜9 月で、DS 計算は、各年 5 月 31 日から 9 月
30 日までを、１日のスピンナップ期間を含む 5 日間積分のタイムスライスで行った。実験は、図１(b)に示す

Adachi et al., 2017, Nature Commun., doi:10.1038/s41467-017-02360-z
Nishizawa et al., 2018, Progress in Earth and Planetary Science, 5:2,
doi:10.1186/s40645-017-0159-0

謝辞

MRI-AGCM データは気象研究所よりご提供頂きました．
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、
及び、JSPS 科研費 JP17K12975 の支援を受けました．本研究の計算には、
理化学研究所のスーパーコンピュー
タ「京」を利用しました.

図 1: (a)Adachi et al.(2017)で提案された手法、(b)本研究のための実験セット― 159 ―

A206

東海地方の降水量観測データレスキュー* 釜 堀 弘 隆 (気 象 研 究 所 ), 藤 部 文 昭 (首 都 大 学 東 京 ), 松 本 淳 （ 首 都 大 学 東 京 ）1. はじめに	 アメダスの前身である区内観測所による降水量観測のデータレスキューを実施している。アメダスは国内に 1300 以上の観測地点を持つ稠密な観測網であるが、まだ 40 年程度の歴史しかない。一方、区内観測所は1890 年代から設置が開始されており、両者の観測デー
タを接続させることができれば、最長で 120 年以上の稠密な長期観測データベースを構築することができる。
ただし、区内観測データは紙ベースで保存されており、データベースとして活用するためにはデジタル化が必要である。これまでに、昭和期のデジタル化が実施されているが、これに加えて明治・大正期の区内観測デジタル化を実施することにより長期データベースの構築を目指している。ここでは、データベース構築の初期結果として、観測開始以来の区内観測とアメダス観測を接続させて得られた東海地方の結果を紹介する。
2. 区内観測とアメダス観測の接続	
 区内観測はアメダスの前身ではあるが、両者は必ずしも同一の場所に設置されているとは限らない。観測地点が異なる場合、両者が気候的に接続可能か地点毎に検討が必要である。気象観測統計指針[1]によれば、
地域気象観測所による降水量観測に関して、以下のよ
うな時には統計が接続できない。
１．観測場所が、水平距離で概ね 5km 以上、または海面上の高さで概ね 50m 以上変わった場合。
２．観測場所の変更により、周辺の観測環境が著しく変化し、統計値の均質性に影響があると判断される場合。
第 2 の条件については比較観測や現地調査が必要であり、その実施は容易ではない。ここでは第 1 の条件のみを適用して、接続可否を判断した。また、区内観測所とアメダスとの対応関係については、東京管区気象台がとりまとめた AMeDAS 観測所利用総覧[2], [3]を用いた。

3. 過去 120 年間における大雨頻度と確率降水量	 	
  図１に尾鷲における日降水量 100mm 以上の年間日
数の 1891 年以降の変動を示す。尾鷲測候所は 1938 年
10 月に開設されており、測候所として約 80 年間の観測値が利用可能である。1939 年以降の統計を用いると100mm 以上の日数は減少している。しかし、1891 年以降の観測が利用できる区内観測と接続し、127 年間の統計をとると日降水量 100mm 以上の日数は逆に増加していることが分かる。このことから、降水量には数十年規模の変動があり、気候変動に伴う長期変動を明らかにするには数十年規模変動のタイムスケールよりさらに長い 100 年以上の統計をとる必要があることが分かる。図 2 に、区内観測とアメダス観測を接続させた
統計期間が 90 年以上の地点に Gumbel 分布を適用して求めた 200 年に一度の日降水量（確率降水量）を示す。
愛知県内では 200-400mm 程度の値が得られているが、三重県ではこれより大きく、特に尾鷲では 799mm の値が得られている。これは愛知県の各地点の約 2 倍に相当する。これらのことから、確率降水量は地域特性が非常に大きいことが分かる。これまでに気象庁が作成した異常気象リスクマップにおいて、気象台や測候所の観測を用いて全国 51 地点の確率降水量が求められているが、これらは都道府県に 1 地点程度の情報であり、防災基礎情報としては十分な密度ではない。区内観測とアメダス観測とを接続させた高密度の長期統計が必要と考えられる。
謝辞：明治・大正期の区内観測降水量収集・デジタル化は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)によってサポートされてい
る。	
 
参考文献
[1] 気象庁, 2016, 気象観測統計指針[2] 東京管区気象台, 1982, AMeDAS 観測所利用総覧[3] 東京管区気象台, 1985, AMeDAS 観測所利用総覧その２

図１ 尾鷲における日降水量 100mm 以上の日数の時系列。 図２ 東海地方の各地点における 200 年に一度の日降水量分布(mm)
太実線は線形トレンドを表す。

― 160 ―

B201

暖かい雨に対する雲物理スキーム比較実験－バルク法で使われる shape parameter の効果－*

久芳奈遠美 1・清木達也 2・鈴木健太郎 1・Woosub Roh1・佐藤正樹 1,2（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衛星シミュレータを用いて比較し、バルク法で使われる雨滴粒
径分布の shape parameterr を適切な値にすることで降水量や衛星観測から得られる
Contoured frequency by optical depth diagram(CFODD)の雲頂付近の傾きを観測に近づけることが可能であることを、前回までに示した。
その shape parameter が CFODD、降水量、雨滴
粒径分布に与える影響について詳細に調べた。
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(NICAM に搭載されている NDW6)を用いる。ビン法は Kuba and Fujiyoshi (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、1000cm-3になる 2 ケースをバルク法とビン法のそれぞれ か ら 選 ん だ (Bulk100, Bulk1000 お よ び
Bin100, Bin1000 とする)。バルク法のr を-2/3(Marshall-Palmar 分 布 ) 、 -1/3(NDW6 のdefault)、および 1 のとした場合の領域内平均
積算降水量の時間変化を示したのが下図である。雲粒数密度が少ない場合(a)も多い場合(b)もr を 1 とした場合がビン法の値に近い。
r を大きくするということは雨滴の粒径分布の幅を小さく仮定することになり雨滴の質量
重み付平均落下速度を小さく見積もることになる。落下速度を過大評価していたことが雲内で雨滴が落下しながら成長する時間を過少評価することになり降水量が過少評価されていたと言える。

図 領域内平均の積算降水量(a)Bin100, Bulk100 (r = -2/3, -1/3, 1) (b) Bin1000, Bulk1000 (r = -2/3,-1/3, 1)

― 161 ―

B202

雲乱流実験において形成される粒径分布に関する統計理論について
齋藤泉 · 後藤俊幸 · 渡邊威 (名工大院工)1. はじめに

DNS(直接数値シミュレーション) によって雲乱流中の雲粒子の成長を第一原理的に計算することで, 雲粒の凝縮および衝突成長に対する乱流揺らぎの効果を明らかにし, 雲パラ
メタリゼーションの精緻化を目指す研究がこれまで行われてきた ([1] ほか). 当研究グループにおいても, これまで雲乱流のための DNS モデル「雲マイクロ物理シミュレータ」を開発し, 凝縮・衝突による雲粒から雨粒への成長の再現等に成功している [3, 4].
2017 年度秋季大会では, Chandrakar ら [2](以下 C16) による雲生成チャンバーを用いた室内実験を想定し, そこで明らかにされた統計則を DNS により再現する試みについて発表した. ここでは C16 の統計則自体の再検討・修正と, 簡易モデルによる検証結果について述べる.

2. Chandrakar (2016) の統計理論と修正
半径 R の雲粒が過飽和度のゆらぎ S の中で成長しており,
ゆらぎ S はランジュバンモデルで記述されるとする.
2

dR
dt

dS(t)

=
=

2Ks S(t)
−

S
dt +
τs

(1)

(

2σS2 0 dt
τt

)1/2

η(t)

(2)

ただし Ks は定数, σS0 は雲粒が無い場合の S の標準偏差,
η(t) は分散 1 の白色ノイズ, 簡単化のため平均過飽和度 S = 0としている. τs = (τt−1 + τc−1 )−1 はシステム時間スケールと呼ばれ, τt は乱流混合の時間スケール, τc は相変化の時間ス
ケールである. 上二式は, R2 を座標, 2Ks S を速度としたランジュバン方程式と同じ形になる. C16 はこの対応から, R2の分散が時間に比例し, 以下のように評価できると論じた.
2
σR
2 = 2D1 τres ,

D1 =

(

4Ks2 σs20 τs
τt

)

τs

(3)

τres は滞留時間 (粒子が系内に留まる特徴的時間) である.
上記理論の第一の問題点は, ラグランジュ的な時間スケー
ルをオイラー的なものと区別していない点である. 以下のよ
うに, 拡散係数の括弧の外側の τ には粒子が経験する過飽和
度揺らぎの時間スケールを入れるべきである.
D2 =(4Ks2 σs20 τs
τt

)

τcor

表 1 左列から, 各実験の平衡状態における粒径分布から求めた R2 の標準偏差 σR2 , 先行研究 (C16) の理論予測 [式 (3)],
本研究 [式 (6), ただし平均過飽和度の影響を補正したもの].

2

σR 2

C16

本研究

Run1
Run2
Run3

27
23
18

123
107
89

34
30
24

Run4

14

69

19

2
C16 の式 (3) と比べて, σR2 の式の右辺に 2 の因子が無いのが特徴である. これはエアロゾル効果 (壁の影響) による.

3. 数値実験による検証
理論予測を検証するために, 本研究ではまず単純なラン
ジュバンモデルに基づいたシミュレーションを行った. 解が√(6) の形になるならば, PDF を P(R) = σR2 P̂(R̂) (R̂ =√R/ σR2 ) で規格化すると一つの曲線 2R̂ exp(−R̂) に集まることが期待される. 図 1 は, 実際その期待に近い結果が得られたことを示している. 表 1 はシミュレーション結果から得られた σR2 を, 先行研究 (C16) 及び本研究の理論予測と比較したものである. 本研究の予測は C16 と比べて良いことが分かる. 今後は DNS による検証も行う必要がある.
謝辞
本研究は JSPS 科研費 15H02218 の助成を受けたものです.
参考文献[1] Vaillancourt P A, Yau M K and Grabowski W W
2001 J. Atmos. Sci. 58 1945–1964[2] Chandrakar K K and coauhtors 2016 Proc. Natl.
Acad. Sci. USA 113 14243–14248[3] Gotoh T, Suehiro T and Saito I 2016 New J. Phys.
18 043042[4] Saito I and Gotoh T 2018 New J. Phys. 20 023001
2(4)

ただし τcor は過飽和度のラグランジュ的自己相関時間である. 第二の問題点は, エアロゾルの効果を考慮していない点である. これは, 第一近似的にはエアロゾルの半径をゼロ以上にする効果であり, 今考えているランジュバンモデルでは,R2 = 0 に壁が存在する反射壁ブラウン運動に近似することに対応する. 以上より, サイズ分布 n(R2 , t) の時間発展は, 以
下のような拡散方程式で与えられる.
2[µm2 ]

model
Run1
Run2
Run3
Run4

^
^2)
P(R

1.5
1
0.5

2

∂ n(R , t)∂n(R , t)1−n(R2 , t) + J0 δ(R2 )= D2∂t∂(R2 )2
τres(5)

ただし領域内に注入率 J0 で粒子を注入し, 滞留時間スケー
ル τres で取り除くとしている. 注入時の R2 は簡単のためゼロとしている. R2 = 0 に壁がある場合, 平衡状態における半径 R の PDF は以下のように求められる.

P(R) = 2λ−1 R exp(λ−1 R2 ),2
λ2 (= σR2 ) = D2 τres

0

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

2
^
R

図 1 各実験の平衡状態における粒子半径の PDF を規格化したもの. 実線は理論による 2R̂ exp(−R̂2 ).

(6)― 162 ―

B203

ヨウ化銀粒子の雲核・氷晶核能㻌
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）













-1

IN conc. (g AgI)

k=0.001

k=0.01k=0.1

図 ᵏ ᵟᶅᵧ フレアーᴾ

k=1

Critical supersaturation [%]































雲粒

1

0
k=

１．はじめに
8$( 研究プロジェクト「乾燥・半乾燥地域における降水強化に関する先端的研究」の一環として、室内実験に取り組んでいる。大気中へ意図的に散布する粒子の雲核・氷晶核としての働きを検証するため、地上ヨウ化銀（$J,）発煙装置や $J, フ
レアー（図 ）、+\EULG フレアー $J,＋吸湿性粒子 の評価実験を進めている。
$J, 粒子は、氷核生成温度の高い物質（～℃）
であり、大気エアロゾルに比べて、格段に高い氷晶核能を有するため、世界中で人工降雪に使用されてきた。雲への作用としては、内部凍結を通じて、過冷却雲の氷化に寄与すると考えられ、雲核と凍結核の性質を合わせ持つ混合核である。粒子発生方法については、簡便さと経済性が求められるが、一方で純粋な $J, よりも雲核能の高い $J,との混合粒子を散布することができれば、より効
果的な氷晶生成へと繋がる可能性がある。
発生させた $J, 粒子（吸湿性粒子を含むが、以下省略）の雲核特性と氷晶核特性を計測から同定し、総体としての氷晶核能を評価・把握することを目的に実験を行った。
２．$J, 粒子の物理化学特性
地上発煙装置では、$J, をアセトンに溶かし燃
焼気化して粒子化する。$J, アセトン溶液には、溶解性を向上させるとともに、生成粒子の吸湿度を高めるためにヨウ化カリウム、ヨウ化ナトリウ
ム、過塩素酸ナトリウムなどの物質が選択的に付加される。従って、生成する粒子は $J, と .,1D&Oとの混合物である。一方、フレアー（火工）法では、発炎筒に酸化剤・還元剤に $J, を混ぜ合わせたものを詰め、着火し燃焼気化させ粒子生成する。
実際に粒子化したものを捕集し、電子顕微鏡分析したところ、$J, と .&O との混合物であった。
粒径分布計測から発生した粒子のモード径は、
発 煙 装 置 粒 子 で は QP 、 フ レ ア ー 粒 子QP であった。図  には、$J, 粒子の吸湿度を示す。発煙装置粒子では 、フレアー粒
子では、過飽和度 以下において  を超えており、吸湿性物質の影響を強く受けていることが示された。水溶性の硫酸アンモニウム（）と比較しても遜色ない値であり、実大気中において雲核として有効に働くことが期待される。
３．$J, フレアー粒子の氷晶核特性
氷晶核計データから $J,J あたりの発生氷晶数を解析した（図 ）。フレアー粒子は、℃以下の水飽和環境下で  個を超える氷晶を発生させる。発煙装置粒子では℃以下、過飽和度 ％で  個を超えたが、水未飽和において顕著な氷晶発生は認められないことから、雲核能の相違が影響していることが示唆された。

GB_generator
AgI flare

0.1
0.01

0.1

1

Dry diameter (mm)
1015
1014

図２ᴾ ᵟᶅᵧ 粒子の吸湿度ᴾᴾ

AgI flare

1013
1012
1011

-25 C
O

1010

-20 C
O

-15 C
O

109
108
-5

0

5

10

15

Water supersaturation (%)
図３ᴾ フレアー粒子からの氷晶発生の過飽和度依存性ᴾᴾ

４．今後の予定
発生方法や化学組成の違いにより、$J, 粒子の吸湿度が異なることが、氷晶核能へどう影響するのか、雲生成チェンバーによる内部凍結実験を行い評価する予定である。粒子サイズや散布量を考慮した最適な $J, 粒子シーディングに関す議論を深めるために、解析を進め、発生粒子の物理化学
特性と氷晶核能との関係解明のため事例蓄積を図りたい。

― 163 ―

B204

降雪種ごとのZh-R：雲粒の少ない粒子についての観測的検討
*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．はじめにレーダー観測に基づく固体降水の定量的降水推定(quantitative precipitation estimation: QPE)のためには、極めて多様な固体降水粒子の種類ごとに、水平偏波のレーダー反射強度因子(equivalent radarreflectivity factor, Zh in mm3m-6)と降水強度(R in
mm hour-1)との関係式(Zh=BRβ)が必要となる。
筆者らは、Zh、R、光学式ディスドロメーター(OD)の 同 時 観 測 か ら Bを 解 析 し て い る (β はRasmussen et al.(2003)を参考に1.67に固定)。2017年度春季大会では霰と雲粒付き粒子について報告
した(中井ほか, 2017)。今回は雲粒が少ない、あるいは付いていない粒子について報告する。
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mp2レーダー(Xバンド)による仰角1.7度データを用いた。降水強度はSR-2A(Tamura 1993)、降雪粒子種別(降雪種)はParsivel(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。SPOSとレーダーの観測時間分解能はそれぞれ1分と2分であるが、今回の解析事例では降水の時間変動が大きかったため、解析時間分解能は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で除いた 後 、 サ イ ト 風 上 側 約 10km2の 解 析 域 全 体 のZh1/1.67(近似的にRに線形とみなした)の平均値を求めたのち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。解析期間は2015/2016冬季である。
事例抽出は手作業で行った。第１図は2015/2016冬 季 の 10分 毎の CMF落 下 速度 (Vcmf)であり、値が1.0 m s-1 近くまで継続的に下がる期間が見られる。この中から数濃度が500 m-3 以上、RMI(=Vcmf/Dcmf0.5)が0.5以下の時刻をマークし、マークが継続して現れた期間を抽出した。事例１、２の平均粒径はそれぞれ5.8 mm と6.5 mm である。
雲粒の付かない固体降水粒子は粒径が大きくても落下速度が小さいので、これらの期間は雲粒が付かないか、あっても少なかったと考えられる。

第１図 SPOS1十日町サイトにおける2015/2016冬季の10分毎CMF落下速度(Vcmf , m s-1)。図上部の◇は本文の方法によりマークされた時刻を示す。縦長の四角は抽出された事例(左から１，２)を表す。

３．結果
観測値は10分毎でも変動が大きかったため、２事例のそれぞれについて、事例期間全体の降水強度とZh1/1.67の平均値を求め、その間の関係としてBを求めた。事例１と２ではほとんど同じ値が得られ、その平均値は344.7であった。これを中井ほか(2017)の結果に追記したものが第２図である。今後さらに事例数を増やして解析を進める。

第２図 SPOS1十日町サイトにおける降雪種別のZh-R関係。Less rimedが今回求めた値、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)、 R03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。

― 164 ―

B205

バルク法雲物理モデリングにおける降水粒子特性の精緻化*

橋本明弘 1，本吉弘岐 2，三隅良平 2，折笠成宏 11

気象研究所，2 防災科学技術研究所

１．はじめに
大気の水・熱循環や，リモートセンシングによる地球環境監視等において重要な因子となる雲・降水
粒子の密度や形状といった粒子特性を，バルク法
雲物理モデリングの中で，従来よりもはるかに精緻な形で表現できる手法の開発に取り組んでいる．
本稿では，モデルが再現した山岳性降雪雲の微物理学的特徴の妥当性を吟味する．
２．数値モデル・数値実験
橋本ほか(2017)は，既存のバルク法雲物理モデ
ルに，氷粒子の温度域別昇華成長量と雲粒捕捉成長量を予報変数として加え，粒子特性を診断できるようにした．本稿では，昇華成長量のクラス分
けに樹枝状結晶成長の温度・湿度条件を新たに加えた．このモデルを用いて，2 次元大気・ベル状
山岳地形における冬季季節風下での山岳性降雪
雲の再現実験を行った．温度・湿度の初期条件として，新潟県沖 1997 年 1 月 15 日 18 時(UTC，Ex.I)と 14 日 06 時(UTC, Ex.II)の２通りのメソ解析値を用
い，水平風については一様に 10 ms-1 とした．
３．実験結果図 1 は，Ex.Iの計算開始後 36 から 60 時間後（24時間）の積算降水量を雨・霰および雪粒子の成長
過程別に色分けした水平分布である．海上から山
岳風上斜面にかけて霰や雲粒の寄与が大きく，一
般的に受け入れられている描像と整合的であった．
図 2 は，Ex.IとIIから得られた風上側山腹地点（図1 矢印）における降雪量と雲粒寄与率との関係である．Harimaya and Nakai (1999, Fig.10)によると，降雪量が増加すると雲粒寄与率の下限が増加することが， 1997 年 1 月に新潟県三国川ダムで降雪10 事例に対して行われた降雪粒子観測から示されている．モデルは，この観測結果を定性的によく再現していたが，雲粒寄与率の上限（観測では100%）を過小評価していた．今後，観測された 10
事例の実大気実験を行うとともに，モデルの素過程に改良の余地がないか検討する予定である．
謝辞
本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 16K05557,
16K01340 の助成を受けたものです．
参考文献
橋本，三隅，折笠，2017: 第 19 回非静力学モデ
ルに関するワークショップ，2017/11/29，富山.
http://www3.u-toyama.ac.jp/climate/NHM_meet
ing/04_Hashimoto.pdf
Harimaya and Nakai, 1999: J. Meteor. Soc. Japan,
77, 101-115.
https://doi.org/10.2151/jmsj1965.77.1_101

図 2. 降雪強度と雲粒寄与率との関係．計算開始後 36〜60 時間後までの毎 10 分間データ．

図 1. 計算開始後 36〜60 時間後の積算降水量に対する雨，霰および雪の各素過程の寄与．Accr は雲粒
捕捉成長，Dep-n は温度別昇華成長の寄与（Dep-0: 0〜-4℃, Dep-4: -4〜-10℃，Dep-13: -13〜-14℃, 氷
過飽和度>7%，Dep-10: Ddep-13 を除く-10〜-20℃，Dep-20: -20〜-36℃, Dep-36: -36℃以下）を表す．
― 165 ―

B206

南岸低気圧に伴う降水雲のビデオゾンデ直接観測データを用いた
WRF 雲物理スキームの評価*吉住蓉子・川野哲也・川村隆一（九大院理），鈴木賢士（山口大農），
野村光春（電力中央研究所），齊藤靖博（宇宙航空研究開発機構）
はじめにを行った．ビデオゾンデの上昇速度から見積もった上昇流

数値モデルによる降水予測の精度向上や将来の雷予報の鉛直分布より，ビデオゾンデによって観測された降水雲モデルの開発において，雲物理スキームは最も重要な因子

は発達期と推測されるため，発達期における降水雲の微物の 1 つである．雲物理スキームの検証において，雲内の直理的構造について議論する．

接観測データは不可欠であるが，直接観測データを用いた検証は十分に行われていない．本研究で用いるビデオゾン
デは対流雲の雲微物理直接観測が可能であり，雲内の降水
粒子の鉛直分布を得ることができるため，微物理的構造の解析および雲物理スキームの検証に有用である．したがって，本研究の目的はビデオゾンデによる雲微物理直接観測
データを用いて，WRF モデルの異なる 6 つの雲物理スキームを比較検証することである．

結果
数値シミュレーション結果をレーダー・AMeDAS 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，降水強度が大きくなる傾向を示した．図 1 は発達期における降水雲内の各降水粒子（雲水，雨水，雲氷，雪，霰，雹）の平均質量濃度鉛直分布を示している．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すると，
WDM6 は上層の雪・霰形成に比べて，下層の雨水形成がビデオゾンデ観測

活発な傾向にあり，ビデオゾンデ観測で示された下層の 本研究では，2013 年 1 月 22 日にビデオゾンデ観測サイ

Warm Rain プロセスがよりよく表現されていると考えら

トである種子島の北側を通過した南岸低気圧に伴う降水

れる．雨水への変換率より，その要因の 1 つは雲水から雨

雲の降水プロセスを解析した（2014 年秋季大会，2017 年

水への autoconversion（Praut）であると考えられる．WDM6

春季大会）．
この事例においては，
0℃高度より下層で 3 mm

では雲凝結核の数濃度初期値が他のスキームや観測値以上の比較的大きな粒子を含む多数の雨滴が観測された．

（Adhikari et al., 2005）よりも小さく設定されているため，

一方，0℃高度より上方では氷晶や雪，霰が少数観測され雲水数濃度が低く予測されたことにより，Praut が促進さた．下層の雨滴の質量濃度は上層の氷粒子の質量濃度よりれたと考えられる．また， WDM6 で用いられている Praut

も約 3 オーダー程度高い値を示した．これらの特徴はは，小さい雲水数濃度領域で他のスキームの Praut より大Warm Rain プロセスによる降水形成が効率よく働いていきくなることも要因の 1 つであると考えられる．

ることを示している．
数値シミュレーション実験設定および解析手法
ビデオゾンデで観測された降水雲に対して，WRF (ver.
3.7.1) を用いた数値シミュレーションを行った．2 つの 1
モーメントスキーム Lin と WSM6，および 4 つの 2 モー
メントスキーム WDM6，
Thompson (THO)，Morrison (MOR)，
Milbrandt-Yau (MY2) の計 6 つの異なる雲物理スキームを用いた実験を行った．
積分時間は2013年1月21日1500JST－22 日 0300JST の 12 時間である．
シミュレートされた降水雲に対して，Steiner の手法（Steiner et al., 1995）を用いて，レーダー反射強度により降水雲を対流域と層状域に分け，さらに鉛直風速の鉛直分
布により対流域を発達期，成熟期，衰退期に区別して解析― 166 ―

図 1. WRF によってシミュレートされた発達期の降水雲における各降水粒子の平均質量濃度鉛直分布．平均時間は 2013 年 1 月 22 日 0030－0130JST である．(a)LIN, (b) WSM6, (c) WDM6, (d) THO, (e) MOR, (f) MY2.

B207

異なる雲内部パラメタリゼーションを用いた
降水の日変化応答の解析
馬場 雄也（海洋研究開発機構）
１．はじめにいくつかの積雲対流スキームは降水の日変化応答をうまく再現できないことが知られている。降水の日変化応答は積雲対流スキームの数時間単位の対流の再現性に関係しており、数時間単位の対流の挙動は自由対流高度よりも日変化応答が激しい境界層内部の大気の状態に依存していると考えられる。多くの積雲対流スキームでは対流の強さを決めるために対流クロージャを採用しているが、この対流クロージャは自由対流高度中の大気からの強制力と対流安定化が釣り合う平衡状態を仮定するため、境界層内部の強制力が対流の挙動に考慮されない。Betchold ら(2014) は境界層内部の強制力を考慮し、自由対流高度の強制力と対流安定化が完全には釣り合わない非平衡状態を仮定する
ことで、積雲対流スキームによって再現される降水の日変化応答を改善することに成功している[1]。しかし、一方でエントレインメントのパラメ
タリゼーションを修正することで日変化応答が改善する例も報告されており[2]、降水の日変化応答改善が対流クロージャのみによってもたらされるかには疑問が残る。本研究ではエントレインメン
トを含めた雲内部パラメタリゼーションを変えることで、降水の日変化応答がどのように変化し、改善し得るのかを明らかにすることを目的とした。
２．実験設定および結果

積雲対流スキームの日変化応答を検証するために、日変化応答が激しい地域としてインドネシア
多島海領域を選択し、領域モデルで降水の再現を試みた。大気境界データは NCEP/NCAR 再解析データ (6 hourly)、SST データは OISST を使用し、SST の日変化を大気モデル単体で模擬するために
SST skin スキーム[3]を導入した。降水の日変化応答の検証には参照データとして TRMM データを用いた。比較した雲内部パラメタリゼーションはBaba (2017) [4](以下 NEW)と Betchold ら (2008)[5](以下 IFS)の２つのスキームである。ここで、NEW ではエントレインメント率の決定に雲内部状態を考慮するが、IFS では考慮しないという差異がある。図１に最大降水量の local solar time(LST)で示した降水の位相と、降水の振幅を比較した図を示す。若干の差異があるものの、両スキー
ムとも TRMM で示されるように位相が再現されている。このことから位相については雲内部パラ
メタリゼーションの影響は小さく、位相への影響
は他物理過程に依存することが示唆される。一方、降水の振幅では IFS は TRMM に比べて大きな振幅を示していることが分かる。エントレインメン
ト量を解析したところ、IFS は低高度から高高度

にかけて低い値を連続的に示したため、より多くの深い対流を再現したと考えられる。NEW では
大きなエントレインメント量は低高度に集中し、浅い対流がより多く再現され、浅い対流と同時に低い非対流性の雲による加熱が卓越していた。従って、降水の振幅の違いは深い対流と浅い対流の比率の違いに起因していたと考えられる。

図１：最大降水量の local solar time (LST)（左）と降水の振幅平均値（右）の JJA（6-8 月）における
比較。
３．まとめ

異なる２つの雲内部パラメタリゼーションを用
いて、降水の日変化応答がどのように変化するかを調べた。得られた知見は以下のとおりである。
(1) 雲内部パラメタリゼーションに対して降水の位相の依存性は小さく、本研究で用いた物理過程
で位相はよく再現された、(2) 一方で、降水の振幅の依存性は大きい、(3) 降水の振幅はエントレ
インメントの表現の違いによって生じる、深い対
流と浅い対流の比率の違いに大きく左右されると考えられる。
参考文献[1] Betchold et al., J. Atmos. Sci., 71 (2014),
pp.734-753.
[2] Stratton and Stirling, Q. J. R. Meteorol. Soc., 138(2012), pp.1121-1134.
[3] Zeng, Geophys, Res. Lett., 32 (2005), L14605.
[4] Baba, Clim. Dyn., (2017) in revision.
[5] Betchold et al., Q. J. R. Meteorol. Soc., 134 (2008),
pp.1337-1351.

― 167 ―C201
YMC-Sumatra 2017 集中観測概要＊

米山邦夫・森修一・横井覚・鈴木順子・勝俣昌己・植木巌・那須野智江（JAMSTEC），
Urip Haryoko（BMKG, Indonesia）， Fadli Syamsudin (BPPT, Indonesia）

1．はじめに
海 大 陸 研 究強 化 年 （ YMC ： Years of the Maritime
Continent）は、インドネシア多島海を中心とする海大陸域における気象・気候システムを理解し、予測技術の向上を図る
ことを目指す国際プロジェクトである。2017 年 7 月から 2 年間（最終的には2020年1月までの2年半に延長される予定）
をキャンペーン期間として、この間、現地現業機関による観測データの無償提供に加え、研究テーマを絞った集中観測（IOP）を複数回実施する計画で、20 ヶ国・地域から 80 を越える研究機関・大学の参加が見込まれている。そして、その最初の IOP として実施されたのが、インドネシア・スマトラ島西岸において、2017 年 11 月 16 日から 2018 年 1 月 15 日までの 2 ヶ月間、降雨の日変化やマッデン・ジュリアン振動（MJO）の理解を目指した“YMC-Sumatra 2017”である。日本、
インドネシア、米国から 13 機関の参加があった。
２．観測及び数値モデル研究の概要
人工衛星データ解析などを基に、MJO に伴う降水が最も活発と予想される「南緯 3－5 度、12 月」を観測の前提として、
スマトラ島西岸のベンクル（102.3E, 3.9S）を地上観測の拠点とした。さらに、沿岸で発達しその後沖合へと伝播する日周期の降水システムを捉えるため、沖合約 100km の海上に海洋地球研究船「みらい」を配置し、12 月 5 日から 1 月 1 日まで定点観測を実施した（図 1）。この間、3 時間毎にラジオゾンデを放球し（一部１時間毎）、CTD や乱流計測器を用いた
海洋表層観測を実施した。さらに、C バンド偏波ドップラーレ
ーダーやライダー、シーロメータ、海上気象、海洋表層モニ
タリングなどは連続でデータを取得した。JAMSTEC 以外にも、東京大学、富山大学、京都大学、国立環境研究所などが参加し、水の安定同位体計測や、スカイラジオメータ、スカイ
カメラなどを連続運用した。さらに、「みらい」の定点観測開
始前には、東経100度、南緯5度の位置に係留系を設置し、さらに船の周囲には波を使ってエネルギーを得て自律走行可能なウェーブグライダーを用いて、表層フラックスや海洋
表層の流れなどを計測した。一方、ベンクル地上サイトでは、現業機関によるレーダー観測の他、3 時間毎のラジオゾン
デ放球、可搬型 X バンドマルチパラメータレーダーの連続運用、オゾンや高精度水蒸気量の計測センサーを取り付けた特殊ラジオゾンデ観測を行った。
期間中、NICAM による数値予報実験（7km 格子、14 日予測を毎日、14km 格子、30 日予測を毎週）を行い、さらにWRF を利用した準リアルタイムのダウンスケーリング実験も行った。これらは全参加者間で共有した。

３．大気及び海洋の大規模場概況
IOPはラニーニャ現象が発生している中で実施された（図略）。MJO の対流活動の中心域は、11 月下旬に観測サイトに到達し、「みらい」が定点に到達した頃には海大陸域を通過し、西部太平洋へと進んだ（図 2）。その後、「みらい」が定点を離れる頃、再びインド洋で対流活動が活発化し、集中
観測期間が終了する段階で、ベンクル付近に到達している。
つまり、今回の集中観測ではMJOの対流活動域の通過から抑制期にかけての期間に相当した。
４．終わりに当該キャンペーンの 2 年前に、Pre-YMC と称して、ほぼ同様の観測を実施している。その時は、エルニーニョ現象が発生している段階に相当し、大規模場が今回と大きく異なる。今回の観測では、日変化降水の沖合伝播が不明瞭で伝播速度が遅いなど、Pre-YMC での結果と異なる点が多く、今後の解析ではこうした違いが着目点の１つとなる。現在、取得したデータの補正作業が行われ、1 年以内には公開となる。参加研究者による今後の解析研究の進展を期待すると同時に、新たなユーザーの登場も期待したい。
参考：YMC ホームページ（http://www.jamstec.go.jp/ymc/）

図 1． YMC-Sumatra 2017 観測網。
W Pacific

WH

E-MC

AF

W-MC

WIO

EIO

図2．Wheeler and Hendon (2004) による MJO 指標。観測期間の区切りの日付とそれに相当する位置（菱形）を示す。

― 168 ―C202

YMC2017-Sumatra 集中観測期間中に見られた降水日変化*横井 覚、勝俣 昌己、耿 驃 （海洋研究開発機構）

１．背景2017 年 11 月から 2018 年 1 月にかけて、海洋研究開発機構はインドネシア技術評価応用庁、同気象気候地
球物理庁と共同で、YMC2017-Sumatra 集中観測を実施し、インドネシア・スマトラ島西岸のベンクル気象台と、岸から 90km の定点に配した海洋地球研究船「みらい」とで高頻度高層気象観測や気象レーダ観測等を行った。
この地域では、日中午後に沿岸陸域で降水域が広がり、夕方から夜間にかけて沖合へ伝播するという特徴的な日変化が見られることが知られている。本発表では、
YMC2017-Sumatra 期間中に「みらい」から観測された
降水日変化の特徴について報告する。
２．結果と考察
図 2 に、「みらい」定点観測期間（12 月 5 日～31 日）
における、高度 2km でのレーダ降水量の平均日変化を示す。陸域（図の右端）では夕方頃から降水が見られ始め、21 時頃から翌朝にかけて約 2m/s の速度で沖合へと伝播している様子が認められる。伝播シグナルは岸から 25km 付近で最も大きく、「みらい」近傍に到達する前には弱化している。一方で、「みらい」より沖合でも日中午前に降水最大となる日変化が見られるが、この変化が沖合伝播する降水域に付随したものなのか、もしくは外洋的な日変化を反映したものなのか、現時点では不明である。
本集中観測のパイロットスタディとして、2015 年 11 月
～12 月に同様な集中観測を実施した（pre-YMC2015）。
その時に見られた沖合伝播する降水域は、今回よりも早い 18 時頃に海岸線を横切り、伝播速度も 3m/s 以上と 速 か っ た （ Yokoi et al., 2017, MWR ） 。 前 回 （ preYMC2015）と今回では自由対流圏下層の背景風の向きが異なっていた（前回は沖向き、今回は陸向き）ことがこの違いの原因なのかもしれない。また、マッデン・ジュ
リアン振動（MJO）の位相が異なっていたことも関係している可能性がある。前回は MJO の対流活発位相の到達前だったのに対し、今回は対流抑制位相であった。
Kamimera et al. (2012, SOLA) によると、対流抑制位相にはこの地域での降水沖合伝播速度は小さくなる傾向にあるとのことであり、今回の観測結果は整合的である。
また、図 2 で見られるような特徴が特にはっきりと観測された 12 月 18 日について詳しく調べた結果、個々の降水セルは下層風向とほぼ一致する東南東方向（すなわち、やや陸向き）に動くが、新しい降水セルが既存セルの沖側に順次発生することによって沖合伝播が生じている様子が見て取れた。
３．今後の展望
沖合伝播が顕著な日とそうでない日があるのは何故か、伝播速度が何によって決まるのか、岸からどのくらいの距離にまで影響を及ぼすのか、などの問題について、前回と今回の観測結果の比較や、ベンクル気象台
での観測結果との比較を通して解明していく予定である。

図 1 YMC2017-Sumatra 集中観測の配置図。「みらい」気象レ
ーダ観測範囲を黒実線の円で示す。陰影は標高。太い点線
は、大まかな海岸線を表す。

図 2 「みらい」定点観測期間中のレーダ降水量の平均日変化。等値線間隔は 0.3 mm/hr で、0.6 mm/hr（1.2 mm/hr）以上の場所に薄い（濃い）陰影を施している。横軸は海岸線（図 1点線）からの距離、縦軸は地方時（16 時から 24 時間分）。「みらい」及び海岸線の位置を縦点線で示す。

― 169 ―C203

MJO に伴う対流活発な位相通過時にスマトラ島で観測された地上の突風
伍 培明 1・Dodi Ardiansyah2・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）

１．はじめに 赤道に近い低緯度地域で赤道季節
上強風が発生していた。以上のことから、MJO に
内振動（MJO）に伴う対流活発な位相が通過する
伴う対流活発な位相時が対流圏下層に持続的な時に、持続的な強い西風（西風バースト）をもた強い北西風をもたらし、しばしばインド洋から発らしやすいことが知られている。しかし、観測デ達した積乱雲が東進し、積乱雲の下で形成されたータが乏しいため、MJO に伴う対流活発な位相が冷たい空気の塊が、積乱雲の進む前方のより温か
通過時、地上の風はどのように変化するかについい空気のスマトラ島西岸に流れ出すことによってはまだよく分からない。そこで、本研究では現て西北西よりの突風が発生したと考えられる。
地観測により、MJO 対流活発位相時における地上 20
100
Hourly maxium wind speed (1 min mean, m s ), rain(mm hr )風の時間変化を調べ、MJO の地上強風の発生に対8015する影響を解明することを目的とする。
２．観測 2017 年 11 月 16 日から 2018 年 1 月 1560日にかけて YMC（Years of the Maritime Continent 10
40＝海大陸研究強化年）『YMC-Sumatra 2017』と名520付けた集中観測が実施され、スマトラ島西岸のべンクル（Bengkulu, 3°51'30"S 102°20'11"E）00で、地上気象観測、C バンド・ドップラーレーダ 16-Nov
21-Nov
26-Nov
1-Dec
6-Dec
11-Dec16-Decーによる降雨観測、61 日間連続して 3 時間毎の
図 1．2017 年 11～12 月スマトラ西岸のべンクル
GPS レーウィンゾンデによる高層気象観測を行い、 で観測された 1 時間ごとの最大風速（1 分平均）、
気温、湿度、風向・風速の高度時間変化などのデ
1 時間降水量の変化。
ータを取得した。
16
30
３．結果 MJO に伴う対流活発な位相は、2017 年
C
28WNW
11 月下旬から 12 月中旬にかけてインドネシア付
12
Air temperature
近～太平洋西部を東進していた。2017 年 11～1226
NNW8
月べンクルで観測された 1 時間ごとの最大風速（124Wind speed分平均）、1 時間降水量の時間変化を図 1 に示す。
4
(1 min mean)
22
MJO の対流活発な位相が海洋大陸に位置していた
NNE
020
11 月 27 日～12 月 4 日の間、降雨に伴った最大風
0:00
3:00
6:00
9:00
12:00 15:00 18:00 21:00
0:00
速 10 m/s 以上の強風を 5 回観測した。高層気象
2017 November 27 (LST)
観測の結果から、この期間中地面近くから高度お図 2．2017 年 11 月 27 日べンクルで観測された風
よそ 8 キロの対流圏中下層では北西風、特に 1～4
速（1 分平均）、気温（1 分間隔）の変化。
キロではおよそ 20 m/s 以上と風速が強い（図略）。
一例として、2017 年 11 月 27 日べンクルで観測
1010
21
g/kg
Specific humidity (g kg )された風速（1 分平均）、気温（1 分間隔）の変化
1008
を図 2 に示す。08:08LST から西北西よりの突風が18発生し、10 m/s 以上の強風が 10 分間以上継続し、1006
15
同時に急激に気温が 25 分間に 2.5℃低下した。ま1004
た、気温の低下と共に、湿度（比湿）も低下した
Pressure (hPa)1002
12（図 3）。しかしながら、突風の発生に伴い、気圧の顕著な変化は見られない。
1000
0:00
3:00
6:00
9:00
12:00 15:00 18:00 21:00
0:00
レーダー画像からは、スマトラ島西の海上で広2017 November 27 (LST)
範囲に積乱雲が発達し、東南東に進んでおり（図図 3． 2017 年 11 月 27 日べンクルで観測された略）、積乱雲がべンクルを通過することに伴い地湿度（比湿）、気圧（1 分間隔）の変化。
-1-1Wind Speed (m s-1)o

Air Pressure (hPa)-1― 170 ―

C204

Pre-YMC と YMC 期 間 中 の MJO 通 過 に 伴 う
スマトラ西方沖縁辺海の混合層変動* 茂 木 耕 作 、 勝 俣 昌 己 、 米 山 邦 夫 、 安 藤 健 太 朗 、 長 谷 川 拓 哉 (JA M S T E C )海洋地球研究船「みらい」による観測航海(Pre-YMCって、MR15-04 航海に比べると 20-100 m の層が比較的[Years of the Maritime Continent]: MR15-04 と YMC:

よく混合しており、混合層深度は地表面加熱の日変化

MR17-08)によって観測された MJO の通過前後におけによって激しく変動していた(図 1 右)。正味加熱に対しるスマトラ西方沖の縁辺海における混合層変動を調べて、MR15-04 では強い成層のある表層で水温が高まった。MR15-04 航海では、MJO 通過前における表層 20mて、大気下層を加熱し、不安定度(期間平均の CAPE: 838

までの塩分成層が非常に強く、混合層深度は 10m 以下

J/kg、LCL: 940 hPa)を高めやすかった。これに対し、で極めて浅かった。その浅い混合層深度は、0.1 psu/m

MR17-08 では深い混合層内に熱が吸収されて、海面水を超える表層の極めて強い塩分成層のため MJO に伴う温が上がりにくく、不安定度がより小さくなっていた

強風によってさえも深まりにくかった(図 1 左)。それに(期間平均の CAPE: 510 J/kg、LCL: 926 hPa)。

対して、MR17-08 航海では、より強い MJO の強風によ

図１ MR1504(2015 年 11 月 23 日〜12 月 17 日、4S:102E)と MR1708(2017 年 12 月 5 日〜2018 年 1 月 1 日、4.2S:101.5E)
航海における定点観測点における水温の時系列。破線と点線は、10m を参照深度として算出された混合層および等温層の深度を示す。
4-10m の層における 0.01℃/m 以上の水温成層の強さをパネルの上部に下向きの棒グラフで示す。
Pre-YMC で観測された MJO 到来日 2015 年 12 月 12 日が太い縦実線で示す。3 時間毎の水温プロファイルは、潮汐変動を取り除くために 24 時間の移動平均をかけた。

― 171 ―

C205

― 172 ―

C206
2017 年 5 月スリランカ豪雨の数値実験*牛山朋來、モハメッド・ラスミー・アブドゥル・ワヒド、小池俊雄(土木研究所 ICHARM)
1．はじめに2017 年 5 月 24 日～26 日にスリランカ南西部で断続的に降り続いた豪雨は、日最大雨量が 550mm
を超える記録的な豪雨となった。この影響で、南西部 Kalu 川流域を中心として甚大な洪水および土砂災害が発生し、300 名を超える死者・行方不明者、18000 戸を超える家屋被害が出た。このよ
うな災害を事前に予測し、被害軽減に役立てることを目的として豪雨の数値実験を行い、豪雨の発
生要因および予測可能性を調べた。
2．背景
豪雨が発生した期間は、下層東風が西風に変わる南アジアモンスーンのオンセットに一致し、さらに MJO がこの地域を通過して、対流活発期となっていた。図 1 のインド洋周辺の風の場を見ると、明瞭な松野-Gill タイプ応答が起きており、北
緯 5°付近では西風バーストが吹いていた。この後ベンガル湾の渦はサイクロンに発達したが、この渦が tropical depression に成長したのは 27 日
06UTC であり、スリランカ豪雨の直接の原因にはなりえない。豪雨発生の外的要因としては、今のところ西風バーストが主要因と考えられる。
3．数値実験設定
豪雨の再現を目的として図 2 のような領域を対象に WRF モデル ver.3.7.1 を設定した。解像度は外側 20km、内側 4km とし、外側のみ対流パラメ
タリゼーション(Newer Tiedtke 等)を用いた。境界条件は ECMWF 予報値等を用いた。
4．結果
図 3 に、豪雨のピークである 25 日 00UTC～26
日 12UTC の 積 算 降 水 量 分 布 を 示 す 。 (a) のGSMaP-NRT による観測値と(b)の数値実験の結果
はともにスリランカ南西部に集中する豪雨を表している。数値実験による降水分布は、雨域の広がりが狭く、位置もやや東にずれているが、スリランカ南西部の豪雨分布を再現した。
しかしながら、時系列では図 4 のように、観測に現れた 25 日後半から 26 日初期にかけての降雨
ピークを再現することができず、全体としてフラットな降雨強度となった。
島の地形をカットした実験を行ってみると、雨は降らなくなったこと。このことから、豪雨の生成要因としては、西風バーストがセイロン島の山
岳にぶつかって対流を発達させたことが第一要
因として考えられる。
5．まとめ
WRF モデルを用いてスリランカで発生した豪雨の再現を試みた結果、積算降水量分布は比較的良く再現できたものの、降水強度の時間変動の再現は困難であった。今後、さらに改善方法について調べて行く予定である。

図 1. ERA-interim の 5 月 26 日 00UTC における 850hPa 面のジオポテンシャル（影）と水平風速場（ベクトル）。

図 2. 実験領域。左が外側領域、右側が内側領域、影は標
高(m)を表す。

図 3. 2017 年 5 月 25 日 00～26 日 12UTC の積算降水量。
(a) GSMaP NRT による観測値、(b)数値実験による値。

図 4. スリランカ南西部の雨量の時系列。太線が GSMaP、丸印＋細線が数値実験による降水量。

― 173 ―

C207

積乱雲を含む大規模雲域の変形過程
⻄ 憲敬 1・濱田 篤 2・山田洋平 3・佐藤令於奈４・佐藤正樹２（1:福岡大理 2:東京大・大気海洋 3:JAMSTEC 4:福岡大院理）*

中東部熱帯太平洋では、北半球側に熱帯収束帯(ITCZ)がみられる。この収束帯の中に、ときおり東⻄
数千 km におよぶ帯状の雲域が形成され、それが⼀気に変形して南北 2-3 本の主に巻雲から構成される雲帯に変形する様⼦が観察される(Hamada et al., 2013,
JMSJ)。昨年春学会では、MTSAT 観測領域での帯状雲域の形成および分割の発⽣場所の分布について等価
⿊体温度データ(Tb)を⽤いて報告した。150E 以東の
ITCZ 領域で雲帯の形成数が多く、⾯⽩いことに帯状雲からの分割発⽣の割合は 180E 以東でとくに多いことがわかった。さらに東側での分布に興味をもたれることから、今回は解析領域を広げて全経度を調べることにした。この現象の解析は多⾯的に⾏っており、全球雲解像モデルNICAM 出⼒にみられる変形現象解析、
雲頂⾼度データ CTOP を⽤いた雲頂変化の詳細解析、
⽇本付近でみられた類似の変形現象の解析についても紹介する。
全経度での変形・分割現象の検出には、TRMM プ
ロジェクトによる NASA/CPC 4km 全球 IR データを⽤いた。雲頂⾼度データベースとしては、CTOP1を⽤いる。この解析では、⽐較的光学的に厚い巻雲を主な対象としているので、雲レーダ CPR(CloudSat 衛星)との⽐較によって作成されたルックアップテーブル(LUT)を⽤いている。
ライダーCALIOP（CALIPSO 衛星）を⽤いて作られた LUT との⽐較により、CPR 使
⽤の LUT では、積乱雲や乱層雲についてはかなり実
雲頂に近い⾼度を、光学的に厚めの巻雲については雲頂から光学的厚さ約 0.2-0.3 の⾼度を⽰すことがわかっている(Nishi et al., 2017, SOLA)。
2017 年における雲帯の分布を図 1 に⽰す。⼤規模
雲帯の形態は様々で客観的な検出は難しいが、ここでは昨年春学会で紹介した⽅法、すなわち経度 15°、緯度 2°の雲帯領域(Tb が 255K 以下である場所の割合が75％以上)が、その帯の中⼼から南北に 3°離れた同じ
⼤きさの上層雲⽋落領域(255K 以下の割合が 20%以下)を伴うところの抽出、を⾏った。(1 つの事例が隣接した複数の BOX でカウントされている。) ⽇本の静⽌衛星の観測範囲よりも東となる155W 以東にも相当数の雲帯が形成されている。また、⼤⻄洋の⾚道よりやや北にも多く形成がみられる。
⼤⻄洋域の ITCZ は、
とくに北半球の冬に曲線状の形態をしているときがあり、この⽅法では検出漏れがある。インド洋では雲活動域が緯度⽅向に広がっているので全般としては帯状雲域が少ないが、東部の 5S 付近に主に北半球の冬にみられる頻度の⾼い領域があることが興味深い。
雲帯の「分割」を客観的・系統的にカウントする⽅法は現在開発中であるので、ここでは⽬視による通年の観察をおこなった。太平洋においては、北⽶に近い
経度帯では、帯状分割よりも、むしろいくつかの渦に分かれていく変形を⽰す「ITCZ ブレイクダウン」あるいはそれに準じた形態が⽬⽴つ傾向があるようだ。
また、
⼤⻄洋では単純に帯状に分かれるというよりは、
複雑な変形を⽰す事が多い。⼤陸⻄岸に近いこれらの海上では⼤陸付近での⽇変化などによる擾乱が⻄進してきており、この影響で現象が複雑になっているように⾒える。
NICAM 出⼒を⽤いて現象の発⽣機構を調べる試みも継続している。主に熱帯における約 1 年の 7km 格⼦での実験の解析を⾏っている。昨年⾏った 14km 格⼦の実験結果の解析に⽐べ、ITCZ の表現は⾃然である。雲帯は太平洋域で時折形成されるが、変形発⽣中に次々と新たな積乱雲が発⽣することが多く、解析に適したシンプルな分割形状はなかなか得られていない。
様々な実験の結果の解析を続けていく予定である。

図 1: 2017 年における東⻄に伸びた大規模雲域の存在場所(定義は本文中)．薄い色は 1 回、濃い色は 2 回以上の検出
1 http://database.rish.kyoto-u.ac.jp/arch/ctop/― 174 ―

D201

アンサンブルデータ同化のための摂動手法 （4）NHM-LETKF＊

斉藤 和雄 1,2、横田 祥 1、Le Duc2,1、川畑拓矢 1、國井 勝 3,1、松信 匠 4、栗花 卓弥 4
（1気象研究所、2海洋研究開発機構、3 気象庁数値予報課、4筑波大学）

1. はじめに
アンサンブルデータ同化ではデータ同化に必要な予報誤差
をアンサンブル予報摂動から見積もるが、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、初期値摂動手法として、アンサンブル変換(Bishop, 2000)が広く用いられている。これまでの講演(2016 年秋、2017 年春、秋)
では、アンサンブル変換の問題点を確認するため、SPEEDYLETKF による OSSE 解析について、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示し、摂動ベクトルの空間構造の不整合を確認するとともに対角成分と非対角成分による摂動のパ
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。また SPEEDY-LETKF の予報場について、アンサンブルスプレッ
ドや RMSE の大きさなどについて報告した。今回は、より現実的な同化システムとして数値予報モデル（気象庁非静力学モデル）で実データを同化する NHM-LETKF で同様な調査を行い、上昇流の場の鉛直構造や予報場への影響について調べた結果について報告する。
2. 実験の仕様
実験には水平解像度 15km と 2km の NHM-LETKF を用いた。
主な諸元は以下のようなものである。
1) 15km NHM-LETKF• 日本とその周辺 3600kmx2880km（旧 MSM 領域）• 水平格子間隔 15 km 鉛直 50 層
• アンサンブルメンバー数 20• 気象庁の現業メソ同化システムに準じたデータを同化• 2016 年 8 月 1 日からのデータ同化サイクル 6 時間による4 日間のスピンアップ• RTPS (Relaxation to prior spread)によるインフレーション• 水平局所化スケール 200 km（100km と 400km も比較）.
• 鉛直局所化スケール 0.1 (ln p)• 全球アンサンブル予報に基づく境界摂動• 積雲対流は KF スキームでパラメタライズ
2) 2km NHM-LETKF• 関東周辺 240kmx240km• 水平格子間隔 2 km 鉛直 50 層
• 2016 年 8 月 2 日 12UTC の 15km LETKF アンサンブルのダ
ウンスケールからのデータ同化サイクル 3 時間（ターゲット解析は 18UTC）• 15km LETKF 予報に基づく境界摂動• 積雲パラメタリゼーションなし• 他の諸元は 15km-LETKF と同様。
3. 結果
1) 15km NHM-LETKF
LETKF 解析場は当日の気象庁 500hPa 客観解析の場の特徴を良く表現した。Duc et al. (2018) に応じて

T = C(I + Γ) (-1/2) CT = λI + P,のように変換行列を固有値平均値に単位行列を掛けたものと残差に分解した場合の水平局所化スケール 400km の場
合の P による水平風の摂動（第 24 層、27 層）について示す。鉛直方向の不整合が目立つが、積雲対流をパラメタラ
イズしているため、上昇流は小さな値にとどまっている。

2) 2km NHM-LETKF
2km NHM-LETKF は 8 月 2 日に東京付近で観測された局所
強雨を良く表現した。このとき(18UTC)のメンバー1 の解析
場の上昇流（第 19 層と 24 層）を示す。

左の対角(λI)成分では対流圏を貫く深い対流による上昇流セ
ルが上下の層で整合して表現されているが、右の P 成分では、様相がかなり異なっている。講演では、鉛直風や発散成分の鉛直構造や、解析場から予報を開始した直後に何が起きるかなどについても報告する。
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」の助成を受けている。

― 175 ―

D202

PV inversion を用いたアンサンブルカルマンフィルタ（第２報）
露木 義（気象大学校/気象研究所）
１．はじめに
昨年の春季大会では、大気のマルチスケール
データ同化の方法として、アンサンブルカルマ
ンフィルタ（EnKF）に PV inversion を用いる方法を提案した。この方法では、予測値をバランス場と非バランス場に分解し、両者の間の誤差相関を無視することによってサンプリン
グエラーを軽減させる。浅水モデルに仮想的な観測データを同化した数値実験から、本方法が有望そうであることを示した。
今回は、方法の定式化をやり直すとともに、メンバー数や観測データの種類を変えたデー
タ同化実験を行って、前回の結論を確かめる。
２．方法
適当なバランス条件を用いて PV inversion
すると、状態変数 𝒙𝒙 をバランス場 𝒙𝒙𝑏𝑏 と非バランス場 𝒙𝒙𝑢𝑢 に分解でき、渦位 𝑃𝑃(𝒙𝒙) は 𝑃𝑃(𝒙𝒙𝑏𝑏 )と等しくなる。𝒙𝒙𝑢𝑢 の時間スケールでは 𝑃𝑃(𝒙𝒙𝑏𝑏 )がほぼ一定と見なせるとして、渦位保存則をこの時間スケールで粗視化（ ̅ で表す）すると、𝜕𝜕𝜕𝜕(𝒙𝒙𝑏𝑏 )̅̅̅𝑢𝑢̅) ∙ 𝛁𝛁𝑃𝑃(𝒙𝒙𝑏𝑏 ) ≈ 0+ (𝒗𝒗𝑏𝑏 + 𝒗𝒗
𝜕𝜕𝜕𝜕が得られる。バランス場の速度 𝒗𝒗𝑏𝑏 と非バラン
ス場の速度 𝒗𝒗𝑢𝑢 が同程度の大きさでも、|𝒗𝒗𝑏𝑏 | ≫|𝒗𝒗
̅̅̅𝑢𝑢̅| となるので、𝒙𝒙𝑏𝑏 の時間発展は 𝒙𝒙𝑢𝑢 の影響をあまり受けないといえる。積雲対流による非断熱加熱率を考慮する場合には、PV inversionの際に粗視化した加熱率を含めればよい。
このことからバランス場と非バランス場の間の誤差相関は十分弱いといえるので、カルマ
ンゲイン 𝑲𝑲 をそれぞれのカルマンゲインの和で近似できる。Charney-Bolin バランスを用いる場合には、𝒗𝒗𝑏𝑏 はバランス場の水平平均気圧〈𝑝𝑝𝑏𝑏 〉 に依存しないので、𝒙𝒙𝑏𝑏 と 𝒙𝒙𝑢𝑢 を調整して〈𝑝𝑝𝑏𝑏 〉 を一定値に固定する。このようにしても、両者の間の誤差相関を無視できることがいえる。これによって、𝑲𝑲 の分解に伴って生じる新たなサンプリングエラーを抑える。
３．実験の設定
周期的境界条件を課した正方領域内の f 平面
浅水方程式系（自由度：5043）を用い、時間積
分は前回と異なり、リープフロッグとオイラー
バックワードを併用した。真値の初期値は、バ

ランスしていない局所的な高度場とバランスしたジェット流が共存した状態であり、ロスビ
ー数とフルード数はともに 0.5 とした。
摂動観測法による EnKF を採用し、10 通りの乱数系列を用いた。観測データは速度の場合と高度の場合の２通り、メンバー数は 25, 50,
100, 1000 の４通りとし、同化期間は前回より延長して 0 ≤ 𝑡𝑡 ≤ 200 とした。PV inversionには Charney-Bolin バランスを用いた。
４．実験の結果
図 1 に、観測データが速度の場合の解析値のRMSE の一部を示す。この方法では、最適な共分散膨張係数が従来方法より小さくなった。これら一連の実験から、メンバー数が小さいほど本方法が有効であることが確かめられた。

図 1．RMSE の時間平均値（20 < 𝑡𝑡 ≤ 120）。横軸は共分散膨張係数で、メンバー数は 25（上）と 100（下）。凡

例の PV（CN）は PV inversion あり（なし）で、それに続く数字は共分散局所化スケール（単位：格子点数）。

― 176 ―

D203

Neighboring Ensemble に基づく変分同化法への降水の混合対数正規分布の導入
青梨和正・岡本幸三・山口宗彦(気象研究所)、野牧知之（リモートセンシング技術センタ－）
表３: 降水有りの閾値(mm/h)に対する、地上降水
2
強度の混合対数正規分布への領域平均 χ

1. はじめに
我々は、今まで、JMANHM用のNeighboring Ensemble (NE)に基づく変分同化法(EnVAR: Aonashi et al 2016)を用いたMWI TBのデータ同化システムを開発してきた。従来のEnVARでは、降水強度を正規分布すると仮定していたが、実際の降水強度は、正規分布からずれていることが多い。
本報告では、Aonashi(2016)の NE 法を用いて、JMANHMの降水予報誤差確率分布（PDF）を調べ、各種 PDF モデルへの適合性を調べた。 その結果、混合対数正規分布に良く適合することを見つけた。これに基づき、予報誤差 PDF
を、降水なしと対数正規分布をする降水ありのレジームの混合で表現する。これを、EnVAR に導入した。

閾

2. NE 法を使った降水物理量の予報誤差 PDF の調査
T1518 事例(15/9/7/00UTC FT=14h)の 50 メンバーアンサ
ンブル予報を使い、粗格子ボックス内の NE を Ensemble
メンバーとして使った。まず、各物理量の NE 予報誤差2
PDF の正規分布への適合性を Lien et.al(2016)の χ でチェックした：=r j ) は regime=j となる事前確
但し、w= Pr(率である。
観測Ｙが与えられたときの物理量の解析値の PDF：

χ2

χ2

Ps

降水

0.134

0.135

0.155

0.140

0.131

0.795

次に、同じアンサンブル予報を使って、地上降水の各
種 PDF モデルに対する適合度を調べた。その結果、混合
対数正規分布（閾値 0.1 mm/h）への適合度が最も高いことがわかった（表 2 参照）。表 1 と比べると、他の物理量の正規分布に対する適合度と同程度である。

χ

0.795

分布

分布

正規分布

0.424

0.766

0.232

0.252

0.232

0.231

0.230

f,j

j =1

J
v
v
v
Pr( X a : X a , P a | Y ) = ∑ wa, j Pr( X a , j : X a , j , P a , j )

(3)

j =0

v
a, j
但し、 w=
Pr(=r j | Y ) は、regime=j となる事
後確率である。
アンサンブル平均の解析値は、各 regime の解析値か
ら以下のように求めることが出来る：
J

X a = ∑ wa , j X a , j

(4)

j =0

Y の各 regime の条件
regime 事後確率は、観測値v
付 き 確 率 Pr(Y | r = j ) (Model conditioned
likelihood function: MCLF)と事前確率から以下のように計算できる:vv=
wa , j Pr(=
Y | r j=) Pr(r j ) / Pr(Y )

2

2

0.278

J
v
v
Pr( X f ) = ∑ w f , j Pr( X f , j : X f , j , P f , j ) (2)表２：地上降水の PDF モデルに対する領域平均 χ
モ デ 正規分布 混合正規 対数正規 混合対数
ル

1

EnVARの降水のPDFとして、降水のあり・なしの2つのレジームの混合を導入する：2
表 1：地上の物理量の正規分布に対する領域平均 χ

PT

0.3

を導入する

(1)
但し i はデータの順位、F は、PDF モデルでこの順位のデータの持つ規格化された偏差である。その結果、降水の正規分布に対する適合度は、他の物理量に比べて悪いことがわかる（表１参照）
。

RTW

0.1

3.降水の有り・なしを表す、2 つの PDF のレジーム

1 N
N i =1

V

0.03

値

χ2 =
X + σ F (i)∑ ( X i − X ie )2 / σ 2 , X ie =

U

0.01

混合対数正規分布で、降水あり・なしの閾値を変えて適合度をチェックしたところ、閾値が大きいほど適合度が良くなるが、閾値が 0.1 mm/h 以上では変動が小さくなった。適合度と、降水なしとなるメンバー数をなるべく少なくする観点から、0.1 mm/h が閾値として最適と考える。

(5)４．２レジームの予報誤差のコンポジットでの近似観測値として MWI TB を使うと、（特に海上で）降水に対して敏感かつ、稠密なデータなので、各地点について降水の有無を判定できる（降水フラッグ：0 or
f ,0
f ,1
。各レジームの事前確率 ( w , w ) を上記降水1）
フラッグで近似し、各レジームの事前確率重み付きJJのコンポジットで、：v
v 平均と予報誤差共分散を表わす

Pr( X f ) = Pr( X f : ∑ w f , j X f , j , ∑ w f , j P f , j )=j 1 =j 1(6)
このときには、各地点の降水の対数は正規分布または０となるので、正規分布に従う。
EnVAR で上記のコンポジットした平均と予報誤差共分散を使うことで、１つのコストファンクショ
ンについて最適値を見つけることで、解析値を求めることが出来る。

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.

― 177 ―

D204

観測インパクト評価診断（EFSO）ツールの「機動的」観測実験への利用∗

山崎哲 1 ・三好建正 2,1 ・榎本剛 3,1 ・小守信正 1 ・猪上淳 4,1（1: JAMSTEC 2: 理研 AICS 3: 京大防災研 4: 極地研）

1 はじめに
我々は，大気大循環モデル AFES と局所アンサンブル変換 Kalman フィルタから構成されるデータ同化システム ALEDAS の開発とそれを用いた実験的全球再解析 ALERA2 の作成を行っている．我々は，
ALEDAS にアンサンブル予報ベースの FSO 手法（個々の観測が予報にどのくらいインパクトを与えるかを診断する手法，以下 EFSO）を実装した（山崎ら 2017，2017 年度秋季大会）．

EFSO の利点は，実際に data denial 実験を行わずに（解析予報サイクルを回さずに）各々の観測のイン
パクトを診断的に見積ることができる点である．今回は，実装した EFSO で見積もられた観測インパク
トから，ある特定の時刻に特定の場所の観測を増加する，といった機動的な追加観測に資する知見が得られるのかについての調査を行った．ここでは観測
データ種としてラジオゾンデ観測について調べた．

2 実験設定山崎ら（2017）と同様に，2015 年 12 月から 2016
年 2 月まで ALEDAS を使って data denial 実験を行

図 1: 実験期間（2015 年 12 月～2016 年 2 月）で平均されたラジオゾンデの 1 プロファイルあたりの EFSO
値 [J kg−1 ]．“P”（“T”）は DDpol (DDtro ) で除かれるラジオゾンデを示す．

たかを表 1 に示す．表から，DDpol ，DDtro ，DDJpn

い，その期間での EFSO 値と真値との比較を行った．

data denial 実験に対して，ALERA2 を CTL とする． 表 1: DD 実験と CTL の解析差（真値）と EFSO 値及び予報差との相関．解析差・予報差はアンサンブル平
均値についてで，その差について湿潤全エネルギーが計算された．

EFSO 値は，6 時間を評価時間とし，全球湿潤全エ
ネルギーをノルムとした．

相関

DDJpn

DDpol

DDtro

熱帯（図 1 中 “T”印），北極域（“P”印）での各 3 つ

対 EFSO 値

0.19

0.70

0.53

のラジオゾンデを取り除く観測システム実験を行っ

対 2 日予報差た（それぞれ DDJpn ，DDtro ，DDpol とする）．機動対 3 日予報差

0.35
0.18

0.73
0.69

0.80
0.61

対 7 日予報差

0.13

0.46

0.35

data denial 実験には，中緯度（福岡・舘野・釧路），

的観測に有効な観測点を探すため，実験では各日付の 00UTC のみについて 1 回だけ data denial を行い，解析予報サイクルを繰り返さない．
さらに，CTL 実験と DD 実験について，各 00UTCの順に観測のインパクトが予報後半まで維持されやすい傾向が見られる．インパクトが維持されやすい(91 日分) からの予報実験を 7 日間行い，観測のイン 観測領域は，全球観測網の中でも少数の観測の影響
パクトが何日後の予報まで維持されるかを評価した． が予報値に長く残りやすい場所になっているので，機動的に追加観測を行う場合に有利と考察される．DD

3 結果
CTL と DD 実験で得られた初期（解析）値の差と，それぞれからの予報値の差を全球平均湿潤全エ
ネルギーとして（91 日分の時間）相関を計算し，datadenial された観測のインパクトがどのくらい維持され実験間でのインパクト維持の差にはいくつかの要因が推測されるが（発表では詳細を述べる），一つはEFSO 値と真値との相関の大きさが指標となっていた（表 1）．

― 178 ―

D205

高密度地上観測データ同化実験における観測要素別のインパクト*

前島 康光 1, Guo-Yuan Lien 1, 三好 建正 1, 2

(1. 理研・計算科学研究機構,
1. はじめに2. メリーランド大学)

よび縁辺の水蒸気移流を改善することがこれまでの解析

甚大な洪水災害をもたらした平成 27 年 9 月関東・東北

で分かっており(2017 年度秋季大会 C209)、その効果によ

豪雨の事例を対象として、株式会社 NTT DoCoMo が提供

るもの推察される。次に地上相対湿度データ同化の有無にする環境センサーネットワークの地上観測データ(気圧・着目すると、相対湿度を同化した ALL・RHs で豪雨域周

気温・相対湿度)を同化した実験を行い、稠密な地上観測

辺の LWP が増加しており、豪雨をもたらす雲の生成におデータ同化が豪雨予測に与えるインパクトについて、2017

いて地上付近の水蒸気量が寄与していることを示唆して

年度春季大会(C158)、および秋季大会(C209)で報告した。

いる。同様の傾向は ALL と Ps の比較によってもわかる。

地上観測データを同化することによって、線状降水帯の形

この事例においては、地上気温データの同化のインパクト成に寄与した台風 18 号(T1518; Etau)の進路、台風縁辺のは他の観測要素に比べて小さいが、Ts における豪雨域周水蒸気移流、さらに豪雨発生域周辺の大気場が改善され、辺の LWP は CTRL に比べ約 30%増加しており、雨雲の成

降水予測精度向上に有効であることが確認された。

長へのインパクトが無視できないことがわかる。

本発表では地上観測データの各要素が豪雨予報にどの(a) CTRL

ようなインパクトを持つかに着目し、各観測要素のみをそ(b) ALL

れぞれ同化した感度実験を行った結果について報告をす[kg m-2]る。

2. データ同化実験の概要
データ同化システムとして、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) と領域(c) Ps(d) Ts

気象モデル SCALE (Nishizawa et al. 2015, Geosci. Model
Dev.; Sato et al. 2015, SOLA) を 組 み 合 わ せ た SCALELETKF (Lien et al. 2017, SOLA) を用いた。
初期時刻は 2015 年 9 月 7 日 09JST とし、初期値・境界値は、理研・計算科学研究機構で行っている SCALELETKF を用いた準リアルタイムシミュレーション(水平解(e) RHs

像度 18km)の結果を内挿して用いた。水平解像度は 4km、鉛直 50 層、アンサンブルメンバー数は 50、同化サイクル
は 1 時間とした。実験の種類と同化した観測データの一覧
を表 1 に示す。
表 1: 感度実験の種類と同化した観測データ
実験名

同化した観測データ

CTRL

PREPBUFR (1 時間毎に分割。以下同様)

ALL

PREPBUFR ＋地上気圧・気温・相対湿度

Ps

PREPBUFR ＋地上気圧

Ts

PREPBUFR ＋地上気温

RHs

PREPBUFR ＋地上相対湿度

図 1: 2015 年 9 月 9 日 06JST における Liquid water path
[kg m-2]。(a) CTRL、(b)ALL、(c)Ps、(d)Ts、(e)RHs の結果をそれぞれ示す。白丸は豪雨被害が大きかった鬼怒川流域周辺の地域を示す。

謝辞
本研究はポスト「京」重点課題 4「観測ビッグデータ

3．結果
2015 年 9 月 9 日 06JST における Liquid water path
(LWP)の解析値を図 1 に示す。図中の白丸は豪雨被害が大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

きかった鬼怒川流域周辺の地域を示す。まず領域全体の革新の創出によるゲリラ降雨予測の実証」(研究代表者：

LWP の分布に着目すると、地上気圧を同化していない三好建正)および「ゲリラ豪雨予測を可能にする次世代ビ

CTRL・Ts・RHs と、同化した ALL・Ps で LWP のパター

ッグデータ同化アプリケーションの EBD コデザイン」

ンが二分される。地上気圧データの同化は、台風の進路お(研究代表者：松岡聡)の一環として行われた。

― 179 ―

D206

降水予報改善へ向けた雲域赤外輝度温度観測同化の重要性* 本 田 匠 (理 研 計 算 科 学 ),三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 ),気象庁レーダー(図右)とほぼ同じ場所に位置している

1.   はじめに
近年、気象庁や米国 NOAA によって、ひまわり 8/9

が、晴天域のみを同化した場合(図左)には降水帯の位置

号[1]や GOES-16[2]を含む第 3 世代の静止気象衛星の運がかなり西にずれていた。降水帯位置のずれは従来型用が開始されている。これらの衛星は、前世代に比べ観測のみを同化した場合とほぼ同様であった[4]。このて高時空間解像度な観測を多波長帯について行うこと

ことは、雲域を含めた全天候観測の同化が降水帯のよが可能であり、これまでの約 50 倍に相当する”観測ビ

り正確な予報に寄与していたことを示唆している。

ッグデータ”を提供する。特に、雲や水蒸気に感度が高4.   まとめい波長帯の赤外輝度温度を直接同化することが出来れ	
  ひまわり 8 号の輝度温度観測のうち、晴天域に加えば、数値天気予報の精度の改善が期待される。

て雲域の観測を同化することの重要性を明らかにする

実際、Honda et al. [3,4]はひまわり 8 号の赤外輝度温ため、晴天域のみを同化した実験を行い、全天候で同度観測を高頻度(10 分間隔)に直接同化することで、台化した場合と比較した。その結果、雲域の観測の同化

風 Soudelor (2015)の強度予報や平成 27 年関東・東北豪が非常に重要であることが分かった。発表では結果の雨事例の降水予報の精度が著しく改善され得ることを詳細な比較も含めて報告する。

示した。彼らは 10 分間隔の高頻度同化が不可欠であることを明らかにした一方で、これまでも広く用いられてきた晴天域に加えて雲域の観測を用いることの重要性については議論していなかった。
そこで本研究では、先行研究と同様の同化・予報実
験をひまわり 8 号から得られる晴天域の観測のみを用いて行い、雲域を含めた全天候の観測を用いることの重要性を議論する。
図	  前 1 時間降水量の(a),(b)12 時間予報と(c)気象庁

2.   実験設定
実験には、先行研究[3,4]と同様に SCALE-LETKF シ

レーダー合成雨量の水平パターン。(a)と(b)の予報は、

ステム[5]を用い、解像度(6 km mesh)等のモデル設定も(a)晴天域のみと(b)全天候についてひまわり 8 号輝度温

全て先行研究と同じものとした。ひまわり 8 号の晴天

度を 10 分間隔で 108 サイクル同化した解析値のアンサ

域観測の診断には、Okamoto (2014)によって提案されたンブル平均を初期値とした。

パラメータ(CA)を用いた[6]。CA は値が小さければ第一推定値と観測ともに雲の影響をあまり受けていないこ

参考文献とを示しており、ここでは Honda et al. (2018a)と同様に[1] Bessho, K., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94,
151-183.

CA≦1 の場合を晴天域の観測とみなし、10 分間隔で同化した。このほか、先行研究[4]と同様に従来型観測も[2] Schmit, T. J.., et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98,
681-698.

10 分ごとに同化した。

[3] Honda, T., et al., 2018a, Mon. Wea. Rev., 146, 213-229.

3.   結果
	  図は、平成 27 年関東・東北豪雨事例について、晴天[4] Honda, T., et al., 2018b, J. Geophys. Res. Atmos., 122.

域の観測のみと全天候で同化した場合それぞれの 108[5] Lien, G.-Y., et al. 2017, SOLA, 13.

サイクル後の解析値のアンサンブル平均から 12 時間予[6] Okamoto, K., et al. 2014, Q. J. Roy. Meteor. Soc., 140,

報した際の、降水パターンを示している。全天候同化

1603–1614.

した初期値から開始した場合(図中)には強い降水帯が― 180 ―

D207

WRF-3DVAR データ同化および観測地点感度解析を用いた
風力発電所における高精度風況予測*吉村僚一, 三坂孝志, 大林茂 (東北大), 中村昌道 (日立製作所)
1. はじめにの風速 U,V に対して Snapshot POD を 30 分毎に 6 時

近年の再生エネルギー事業の拡大に伴い，風力発電

間分適用した POD モードを第 4 モードまで用いた．

による発電量の正確な予測に対する需要が高まっていGo = YYT(1)

る．予測精度の低い風力発電が電力系統に占める割合

Y = [dy1 (t1 ), ...dy1 (tm ), ..., dyr (t1 ), ...dyr (tm )](2)y(tj , λ, x0 +ρwi ) − y(tj , λ, x0 −ρwi )2ρ

(3)が増加すると，系統全体が不安定となる．そのため電力
会社は風力発電事業者に対し数時間単位での正確な発dyi (tj ) =電量の申告を要求しているが，現状の予測手法ではこy : 観測, λ : 観測の位置情報, wi : i 番目の変動モードの要求精度を達成できていない．特に 1 時間から数時
間先までの短時間の発電量を予測するための風速予測
は，統計的な持続モデル [1] による手法を使用しても精度の向上が困難であることが知られている．そのため，物理的な気象モデルによる予報に対してデータ同化による精度向上が期待される．そこで本研究では、短時間かつ高精度な風況予報を実現するための手法としてのデータ同化による予測精度向上について，

1. 観測地点感度解析に基づく観測地点選定を含む同化計算の高精度化
2. 1 の結果を用いた機械学習などの統計手法による

3. 解析結果
図 1 は，観測点が 1 点のみであると仮定した上で格子点 1 つ 1 つに対して式 (1)-(3) を適用することで Goの固有値を計算し，その最大の値をプロットしたものである．固有値は主に日本列島東側で大きくなっている. 本計算期間では計算領域内で典型的な冬型の気圧配置となっており，支配的となった大陸からの風が日本
列島の地形によりかき乱された結果，その後流で変動が大きくなったことが原因である．

短時間予報を目的として，手法の基礎検討となる双子実験での精度向上について評価する．

2. 解析手法
本研究では双子実験に用いる観測点の選定法として
感度解析手法を用いる．感度解析手法では，制御理論における“ 可観測性 ”の考え方を使い，可観測性の大小を比較することで観測点のシステムへの影響を評価することが可能である [2]．可観測性とは，観測値からシステムの内部状態を推定できる尺度を表し，可観測性が大きいほど観測点がシステムに与える影響がより大きい．式 (1)-(3) で定義される行列 Go は可観測性グラ
ム行列を近似的に表現したものであるが，この行列の固有値を評価することで可観測性の定量的な評価が可能である [2]．例えばある観測点を選んだ時の Go の固有値が別の観測点を選んだ時よりも大きい場合，前者は後者よりも可観測である．したがって Go の固有値を最大化することで最も精度向上に寄与する観測値を求めることが可能であるが，そのためには式 (3) におい

図 1: 最大固有値分布
今後は算出した固有値分布を参考に可観測性を最大化する観測点を明らかにすると共に，導出された観測点の影響がなぜ大きいのかを議論することで，風速予測に有効な観測点に関する知見を得る．
参考文献[1] 榎本重朗 ”気象モデルによる風力発電出力の予測”
風力エネルギー 30(4), 49-56, 2006て適切な変動モードを選択する必要がある．この変動
モードの選択には Snapshot POD による直交モードを使用することが最大固有値の探索に有効である．式 (3)に関して，ρ は正数，変動モードには，地上から 7 層目

[2] W. Kang, L. Xu, (2012) ”Optimal placement ofmobile sensors for data assimilations”, Tellus A,
vol. 64:1, pp.17133― 181 ―

P201

冬季の地上降水形態に与える気温と相対湿度の影響
平田章子・青木輝夫 (岡山大学大学院自然科学研究科)

1.

背景
気温が 0℃以上であっても，気温や相対湿度などの条件によって雪やみぞれが降ることが知られているが[1]，多地点，長期間における検証は未だ不十分である。地上で観測される冬季の降水形態が雨
か雪かによって交通機関等に与える影響が大きく，
また，今日では数値モデルや観測システムの中でも正確な雨雪判別が必要なため，それらを高度化する必要がある。

3 つの降水形態が混在する遷移領域である。雪の領域には地域特性がほとんどなく，雨の領域は日本海側が最も高温・高湿度側に，太平洋側その他が最も低温・低湿度側に分布していた。

100
90

2.

目的
本研究では，冬季の降水形態（雨，みぞれ，雪）と，地上気温及び相対湿度との関係について日本全国，複数の地点の解析データを用いて地域特性を調べることを目的とする。また，地上気温と相対湿度から，数値予報や観測システムに利用できる精度をもつ雨雪判別式を導出する。
3.

方法・データ冬季（11 月～4 月）に，定時観測で目視観測を実施している気象官署において，3 通りの降水形態（雨，みぞれ，雪）が観測された時の，（1）各降水形態の発生率と気温の関係，（2）各降水形態と気温及び相対湿度との関係を調べた。解析期間は 1991
年～2016 年までの 26 年間，33 地点の観測データを用いた。地域別の解析は「日本海側」，「内陸部」，「太平洋側その他」の 3 地域に分けて行った。
4.

結果と考察

4.1 各降水形態の発生率と気温との関係
各降水形態の発生回数を，気温 0.0℃～6.0℃まで
0.2℃毎に数え，雪及び雨の発生率がそれぞれ 50 %になる気温を𝑇𝑇𝑆𝑆50 ，𝑇𝑇𝑅𝑅50 とした。その結果，𝑇𝑇𝑆𝑆50 と𝑇𝑇𝑅𝑅50
共に日本海側の方が他の地域より大きくなった。すなわち，日本海側が他の地域より高い気温で雪やみぞれが降りやすいことが分かった。
4.2 各降水形態と気温及び相対湿度との関係
地上気温 0.2℃毎に，各降水形態と相対湿度の関係を調べ，雪とみぞれ及び雨とみぞれが観測された
湿度を並び替えて，99 パーセンタイル値をそれぞれ「雨の臨界湿度」，「雪の臨界湿度」と定義した。
これら臨界湿度の判別式（直線回帰直線）を地域別に導出した（図 1）。雪の回帰直線よりも低温・低湿度側は雪の領域，雨の回帰直線よりも高温・高湿
度側は雨の領域，2 つの回帰直線で囲まれた領域は

雨の判別式

RH = -5.7T + 109.8
RH = -7.6T + 114.9
RH = -9.4T + 120.580

相対湿度(%)*

70

60 雪の判別式

RH = -6.2T + 83.7

50 RH = -5.6T + 82.0
RH = -6.1T + 83.1

40
30
20
0.0

日本海側
内陸部
太平洋側その他

1.0

2.0

3.0 4.0 5.0 6.0
気温(℃)
図 1 雪と雨の回帰直線。縦軸が気温，横軸が相対湿度，下 3 線が雪の回帰直線，上 3 線が雨の回帰
直線，点線が日本海側，破線が内陸部，実線が太平洋側その他地域を表す。ここで，回帰直線が雨と雪の判別式である。
Matsuo and Sasyo (1981)[1]は，降水形態と気温及び相対湿度の関係についての理論計算から，雪片が様々な相対湿度を持つ大気中を落下する場合，雪片のみの領域は気温と相対湿度のみに依存し，雨粒のみの領域は雪片の直径が大きいほど高い気温の方向に移行することを示した。本研究の 4.1 の結果から，日本海側が他地域より高い気温で雪やみぞれが降りやすいことが分かった。このことは日本海側では高温でも融けにくい大きな雪片が降ることを示唆する。4.2 の結果から，雪の領域には地域特性がほとんどなく，雨の領域は日本海側で最も高温・高湿度側に分布した。この結果は Matsuo and Sasyo(1981) [1]の結果と整合的で，雪片の大きさに依存した地域特性が現れたと考えられる。この結果からも，日本海側は他地域と比べて大きな雪片の雪やみぞれが降りやすいことが示唆される。
参考文献[1] Matsuo, T. and Y. Sasyo, 1981, J. Meteor. Soc.

― 182 ―

Japan，59，10-25.

P2022018 年 1 月 22 日 の 大 雪 に 先 行 す る 気 温 の 低 下 に つ い て*中 山 尋 斗 , 入 江 健 太 , 門 前 由 喜 子 (学 芸 大 ),1.

佐 藤 尚 毅 (学 芸 大 /J AMSTEC )開始が MSM で計算されていたよりも早まったことがはじめに2018 年 1 月 22 日は本州の南岸を低気圧が東進し, 関挙げられる.この気温急低下について, 水平移流よりも東地方は広い範囲で大雪となった. 気象庁や各報道機

降水粒子の蒸発による冷却が効いていることが考えら

関による東京都心の降雪予想は 5～10cm が多かった.

れた. MSM は, 気温急低下のタイミングはずれている

しかし, 東京（大手町）では 23cm の積雪深を記録し,ものの, 南岸低気圧に先行する局地的前線の降水は再予想以上の大雪となった. 本研究では原因について検現できていた. 本事例から, 南岸低気圧による関東地

討する.

方の降雪を考える上で, 滞留寒気の移流だけではなく,モデルでは再現が難しい蒸発熱による冷却効果を加味2.

することが, 予測精度の向上につながると考えられ

観測値とモデル計算値の比較

図 1 は東京で観測された地上気温と, 気象庁メソ数
値予報モデル(MSM)で予想された, 同地点の地上気温の時間変化である. MSM では, 地上気温の急低下が始る.
[℃]まるのは, 22 日 13 時頃となっていた. しかし, 実際には約 5 時間前である 22 日 8 時から地上気温は急低下した. 降水に関しては, 降り始めの時刻や, ピーク時刻はMSM の計算通りであった。積算降水量は, 観測値よりも MSM は若干少なく見積もっていたが, 降水開始直前（22 日 9 時）を初期値とした予想では概ね正しく計算できていた（図は省略）.
3.

気温急低下の原因
観測値では, 地上気温の急低下に伴って, 相対湿度が上昇していた。この期間, 気象庁レーダーでは, 東京

21 日

都や埼玉県南部に, 南岸低気圧に先行した降水帯を観

図１ 2018 年 1 月 21 日 21 時～22 日 24 時にかけて測していた（図 2）. MSM によると, この降水帯は, 北

22 日の地上気温の観測値と MSM の予想値.

日本の高気圧を回る北東からの冷たい風と, 南東からの暖かく湿った空気が合流することでできた, 局地的な前線の影響であった. また, AMeDAS によると, 関東
地方では北～北東寄りの風が卓越していたが, 22 日 11時の地上気温の観測値では, 東京都や埼玉県南部よりも北～北東側では, 相対的に高い気温が観測されていた（図は省略）。以上より, 東京都や埼玉県南部の気温の急低下の原因は, 水平移流による効果よりも, 降水
粒子の蒸発による冷却の効果が効いていることが考え
られる。
4.

まとめ
東京都心で事前に予想されていたよりも, 実際の降雪量が多くなった原因の一つとして, 気温の急低下の― 183 ―

図 2 気象庁レーダーで観測された, 2018 年 1 月 22
日 11 時のエコー強度.

[時]

P203

冬季多降水をもたらす閉塞過程を伴う温帯低気圧
安 齊 理 沙 （ 筑 波 大 院 生 命 環 境 ）、 上 野 健 一 （ 筑 波 大 生 命 環 境 系 ）(1982)が指摘する上空寒冷前線の発生が寄与している

はじめに

温帯低気圧通過に伴う冬季降水は、沿岸での降雪のと考えられた。その他、低気圧の接近に先行して発生有無のみならず山岳域での積雪量増加や Rain on snow

する沿岸前線や、低緯度から寒冷前線に沿って北上すの発生に寄与する。本研究では、本州内陸から太平洋

る顕著な水蒸気帯を伴う事例も紹介する。

沿岸で広域に多量の降水をもたらした“多降水”事例を抽出し、温帯低気圧そのものの構造や環境場の特徴

表 1 多降水イベント全 59 事例中、温帯低気圧に分類を明らかにした。

された全 43 事例における低気圧の中心の通過ルートと閉塞過程の有無。



手法・結果

太平洋

 2006-2016 年の冬季（12-3 月）に本州の内陸から太平洋側にかけ均一に分布するアメダス 35 地点における 2
日積算降水量から 545 降水事例を選定した。これらを

1〜10位
11〜20位
21〜30位

さらに得点化して上位 59 事例（11%）を多降水イベン

31〜40位トとし、事例解析を行った。各多降水イベントにおけ

41〜50位る総観場を地上気圧配置別に分類した結果、多降水イ
ベント中 43 事例が温帯低気圧通過時に発生していた。

本州内陸

日本海

閉塞あり 閉塞なし 閉塞あり 閉塞なし 閉塞あり 閉塞なし

51〜59位

合計

4
2
2
2
0
1

11

2
2
3
1
3
3

14

0
0
0
0
0
0

0

1
2
1
0
0
0

4

1
0
2
1
0
0

4

0
0
1
0
1
1

3

その他

0
2
0
3
2
0

7



さらに温帯低気圧が本州付近の通過時における低気圧の中心位置をそれぞれ太平洋、本州内陸、日本海の 3つに分類したところ、43 事例中 25 事例が低気圧の中心が太平洋を通過する南岸低気圧であり、上位のイベン
トほど閉塞過程を伴っていた（表 1）。これは安藤・上野(2015)が指摘した本州内陸に多降水をもたらす南岸
低気圧が閉塞過程を伴うことが多いという研究結果と整合した。
 11 事例の閉塞過程を伴う南岸低気圧で、低気圧中心の北側で相対的に同じ地域に停滞する降水域が気象庁
レーダーにより確認された。この特徴が顕著であった
2008 年3 月 19 日の事例に関して閉塞過程の低気圧にお
図１ 2008 年 3 月 20 日 09 時における北緯 36 度に沿っける Warm conveyor belt（WCB）, Cold conveyor belt

た比湿(g/kg)の経度高度断面図。点線は比湿による地上（CCB）, Dry intrusion（DI）といった 3 つの気流系のに届かない上空の前線を示す。

構造と多降水域の発生との関係を、気象庁 55 年長期再解析データ、気象庁 MSM 客観解析データ、水蒸気画

参考文献

像、高層気象観測データにより分析した。閉塞前の[1] 安藤直貴, 上野健一, 2015: 温帯低気圧による本州

WCB は CCB の上を乗り上げて上昇するものの、地上

中部内陸域での多降水・多降雪の発現傾向. 雪氷, 77,
397-410.

低気圧の中心の北東側までにしか到達できずDIの流入も弱かった。
閉塞後は上昇した WCB と低気圧後面から[2] Browning, K. A., and G. A. Monk., 1982: A simple model

吹き下ろしてきたDIが温帯低気圧の中心の北西側に入for the synoptic analysis of cold fronts. Quarterly Journal

り込み、それに伴い生じた上空の比湿前線（図１）にof the Royal Meteorological Society, 108.456, 435-452.

よって降水域は発生していた。この構造には、Browning,― 184 ―

P204
台風  号の進路左側における西日本の強風と強雨に関連したメソαスケール構造＊北畠尚子（気象大学校／気象研）・清野直子・津口裕茂（気象研）

2017 年10月22 日夜に、
西日本で強風が観測された。
そこには「おろし風」の吹きやすい地点が多く含まれていたが、舞鶴など日本海側の地点もあった。これら
は日本列島の南岸を北東進しのちに静岡県に上陸した
台風第 21 号の進路左側であった。これについて、気象庁メソ解析（水平格子間隔 5km）を用いて解析を行った。
図 1 に 22 日 1200UTC の 850hPa の風速と相当温位、渦位等を示す。北東進する台風の西から北で相当温位の水平傾度が大きく（以後、前線帯と称する）、西～
北西側は低相当温位域となっている。この前線帯に沿うように、台風中心から紀伊半島、及び近畿地方北部
から北陸地方にかけて渦位が大きくなっている。渦位の大きい領域は風が弱く、その西側は台風の左側だが北寄りの風が強くなっている。この左側の強風は前線
帯の寒気側で 700hPa より下のごく下層に限定されている（図省略）。この寒気内の下層の強風（以後、下層ジェットと称する）は能登半島～若狭湾～兵庫県に軸を持ち、最大風速は 40m/s を越えている。おろし風が生じていたのはその下流側である。
図2・3 に、320Kと345Kの等相当温位面解析を示す。
等相当温位面は鉛直方向に複数解析されることがあるが、ここでは最も上の面を示している。図 2 の 320K
は前線帯の寒気側、図 3 の 345K は暖気側の相当温位である。ベクトルは移動する台風に相対的な流れである。320K 面では下層ジェットは北陸沖から近畿地方北部までは 800～750hPa の等圧線に沿った北東から南西への流れで、鉛直運動があまりないことを表している。
中国地方や四国地方で急激に下降して乾燥しているのは、おろし風に対応している。
図 3 の 345K 面は紀伊半島の南で 900hPa、若狭湾沖～兵庫県で 600hPa と、大きな気圧傾度を持ち、そこを東寄りの流れが上昇している。このように大きな斜向上昇があることは、紀伊半島南部での地形性上昇による雨だけでなく、内陸部での降水も比較的多くなった要因となる。
これらの気流を温帯低気圧の特徴と比較すると、345K 面で見られる斜向上昇は温暖コンベヤーベルト（WCB）、320K 面で見られる下層ジェットは寒冷コンベヤーベルトジェット（CCB ジェット）との類似が見られる。温帯低気圧の CCB ジェットは WCB に伴う潜熱加熱による下層渦位増大に関連することが指摘されており（Schemm and Wernli 2014）、それを考慮すると、本事例でも、345K 面で見られる WCB の特徴を持
つ流れに伴う降水で生じた近畿地方の下層渦位増大で能登半島沖からの下層ジェットが強まり、その下流の西日本でおろし風をもたらしたことが考えられる。

図 1 2017 年 10 月 22 日 1200UTC の 850hPa 風速（シェード、m/s）、ジオポテンシャル高度（太破線、100m ごと）、相当
温位（細実線、10K ごと）、渦位 3PVU（太実線）。

図 2 同じ時刻の 320K 等相当温位面の気圧（実線、100hPaごと）、移動する台風に相対的な風（ベクトル、m/s）、相対湿度 80%以上（シェード）。

図 3 図 2 と同じ、ただし 345K 等相当温位面。
【謝辞】 本事例の解析には気象大学校大学部平成 29 年度 4
年生 15 名から有益な示唆をいただきました。

― 185 ―

P205

農作物病害予測情報の支援に向けた週間葉面湿潤度予報
池 田  翔 、 山 崎  剛 （ 東 北 大 学 大 学 院  理 学 研 究 科 ） 菅野 洋光（農研機構農業環境変動研究センター）
大久保 さゆり（農研機構東北農業研究センター）



イプ）
。降水タイプは ～の捕捉率・的中率となっ

はじめに

イネいもち病は葉面が長時間湿潤状態となることでた。一方、夜露タイプは 05,-0$6L% よりも平板モデ

感染に好適条件となる。ヤマセ・梅雨前線による降水

ルのほうが捕捉率は約 ％高かった。

の持続はいもち病感染に好適で>@、夜間の葉面結露（夜露）でも感染の可能性がある>@。薬剤の過剰使用

まとめと今後の予定

防止など効率的な防除を行うためにも、実用的な週間

夜露タイプにおいて、平板モデルで葉面湿潤度スコスケールの農業気象情報は必要である。また、気象庁

アが高いのは、結露に重要な湿度（気温と比湿）の予は気象ビジネス推進コンソーシアム等において産業分

報再現性が良かったためで（図略）、気象予報データの野への気象データの応用利用に取り組んでいる>@。

精度は農業利用に向けた情報の精度に直結すると考えられる。今後は、親モデル（-0$*60）の予報誤差を排除するため境界値に解析値を用い、-0$1+0 のダウンス

予報データとモデル

気象庁全球数値予報モデル（-0$*60）の予報データ

ケーリングバイアスを明らかにしたい。

を初期値・境界値として、東北地方を領域対象に気象

庁非静力学モデル（-0$1+0）を用いて  日先まで  段

表１ ダウンスケーリングした気象データをもとに植階の力学的ダウンスケーリング（→NP→NP）を行っ

生水熱収支モデル /0 で計算した葉面湿潤度の週間スた。さらに対象水田ポイントへは逆距離加重法を用いコア（単位は％、古川、鹿島台：水田地点、灰色：夜て最近隣接  格子データを空間内挿し気象データを抽露タイプ、上段：05,-0$6L%、下段：平板モデル）

出した。それらの気象データ（気温、湿度、降水、風D

的中

速、下向き短波放射、下向き長波放射）を植生水熱収支モデル /0>@に入力し、葉面湿潤度の予報を行った。


実況データ

宮城県内の水田（古川農業試験場、鹿島台）において、植生水熱収支モデル /0 の入力値としての数値予報データの検証に必要な気象データと、葉面濡れセンサーによりイネの葉面湿潤状態とを観測した。


予報データの検証方法

ダウンスケーリング気象予報データには 0(・506(、

（湿潤）

E

F

見逃し 空振り

G

的中

（乾燥）

的中率

（a+d）

05,-0$6L%
古川_20150715 初期値













古川_20150801 初期値













古川_20150821 初期値













鹿島台_20150715 初期値

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鹿島台_20150801 初期値

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鹿島台_20150821 初期値

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平板モデル
古川_20150715 初期値

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古川_20150821 初期値

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鹿島台_20150821 初期値

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参考文献

葉面湿潤度予報データには分割表を用いた>@。

>@大久保ほか天気>@佐賀農業技術防除センター



捕捉率

DDE

KWWSZZZSUHIVDJDOJMSNLMLB

事例解析結果BBLPRWLSGI 閲覧 

葉面濡れの  タイプ（降水・夜露タイプ）として以下の  事例を選択し、-0$1+0 の陸面過程の実験設定を>@ 気 象 庁 気 象 ビ ジ ネ ス 推 進 コ ン ソ ー シ ア ム 

変えて葉面湿潤度の分割表を作成した（表 ）。 年KWWSZZZGDWDMPDJRMSGHYHORSHUFRQVRUWLXP 月 日、 月 日初期値
（低気圧による降水タイプ）、

LQGH[KWPO 閲覧  月  日初期値（太平洋高気圧、海陸風卓越時の夜露タ>@<DPD]DNLHWDO -+\GURPHWHRU>@気象庁数値予報研修テキスト― 186 ―

P206

PV inversion を用いたアンサンブルデータ同化の研究
住友雅司∗ ,

露木 義

(気象大学校)

従来手法 (m = 10, 100) でデータ同化実験を行い、アン

1 研究目的・概要

サンブルメンバーから高度偏差のバランス場 hb と非バラ

マルチスケールデータ同化を従来型アンサンブルカルマ

ンス場 hu の間の誤差相関を求めた。その結果を図 1 に示

ンフィルタ (EnKF) で行なうと、サンプリングエラーによす。図 1 より、メンバー数が多い場合は期待通り、hb とhu の間の誤差相関が弱いことが分かった。また、相関係数の空間分布が m = 10 と m = 100 の場合で大きく異なり解析値の精度が悪化する。サンプリングエラーは EnKFの問題点で、これにより異なるスケールの現象間に偽の誤差相関が生じる。一方、Hoskins et al.(1985) によると、 ることが分かった。よって、バランス場と非バランス場の渦位偏差とバランス条件からバランス場を求めることがで 間の誤差相関を無視してデータ同化を行った方が、両者のきる (PV inversion)。そして、バランス場と非バランス場(元の場とバランス場の残差) は、物理的なメカニズムや現象の時間スケールが異なるため、両者の間の誤差相関は弱いと考えられる。
そこで、PV inversion を用いて予報値をバランス場と非バランス場に分離し、両者の間の誤差相関を無視してデータ同化する手法を考える。そして、この手法と従来手法を間の誤差相関を無視しない従来手法より高精度に解析できると期待される。
m = 1031

2

0あるかを調べる。なお、本研究はマルチスケールデータ同-3

化の基礎的研究として、予報モデルには簡単な大気の運動

0.5

1
0

-1
-2

1

2

0.5

1

比較して、サンプリングエラーの軽減にどのような効果がm = 100

3

0

0

-1
-0.5

-3

-2

-1

0

1

2

3

-1

-0.5

-2
-3

-3

(a) m = 10を表す浅水方程式を用いた。

-2

-1

0

1

2

3

-1

(b) m = 100

図 1: hb (0, 0) と hu (x, y) の間の相関係数 (等値線は 0.25

2 研究方法間隔)2.1 予報モデル
予報モデルは、代表的スケールと風速で無次元化した浅水方程式を用いた。スペクトル法で時間積分し、予報領域
は周期的境界条件を課した 1 辺が 2π の正方領域とした。

2.2 事例
真値の初期値は、y = 0 付近に南北に蛇行したジェット気流があり、高度偏差が 0 である場とした。初期場は順圧不安定であるため、時間とともにジェット気流は蛇行し、高度偏差が生じた。また、初期場は地衡風平衡が成り立っていないため、慣性重力波が発生した。

3.2 両手法の RMSE の比較
表 1 に、各実験条件で最適な膨張係数と局所化距離を与えたときの RMSE を示す。表 1 より、全ての実験で従来手法より PV inversion を用いた手法の方が、RMSE が小さいことが分かった。これは、バランス場と非バランス場の間の誤差相関を無視することで、サンプリングエラーが軽減されたためだと考えられる。また、ほとんどの場合で、メンバー数が少ない方が RMSE の減少率は大きく、PV

inversion を用いた手法が特に有用であることが分かった。

2.3 データ同化
データ同化手法には逐次アンサンブル平方根フィルタを用いた。観測値は風速 v = (u, v)・高度偏差 h・全変数(u, v, h) の 3 通り、メンバー数 m は主に m = 10, 20 の 2
通りで実験した。また、10 通りの乱数系列を用いて、それぞれの解析値の RMSE を平均した。PV inversion で用いるバランス条件は、δ = ∂δ/∂t = 0 (δ = ∇ · v) とした。

表 1: 最適なパラメータを与えたときの RMSE の比較
観測値

メンバー数

10
u, v
20

3 結果

10

3.1 バランス場と非バランス場の間の誤差相関
PV inversion により求めたバランス場と t = 0 のバラン

h
20

ス場を初期値として予報した場は、初期の頃はよく似てい10ることが分かった。この結果から、バランス場は非バラン
ス場の影響をあまり受けないことが分かり、バランス場と

u, v, h20

非バランス場の間の誤差相関は弱いと考えられる。

― 187 ―

PV inversion
あり
なし
あり
なし
あり
なし
あり
なし
あり
なし
あり
なし

RMSE
0.06790.08500.06140.06410.07030.07250.06270.06540.05740.06070.0527
0.0535減少率

20.1 %
4.3 %
3.1 %
4.2 %
5.5 %
1.6 %

P207

境 界 条 件 改 良 に よ る 平 成 29 年 7 月 九 州 北 部 豪 雨 の 再 現 実 験*金 子 凌 （ 東 京 理 科 大 学 理 工 学 研 究 科 土 木 工 学 専 攻 ） ,仲吉信人 （東京理科大学理工学部土木工学科）

1.

研究の背景・目的「平成 29 年 7 月九州北部豪雨」
は線上降水帯の発生によって多くの犠牲者を出した．豪雨を数値気象モデルで再現する為に，データ同化などによる計算の改善が積極的に行われている[1]．しかし，データ同化は，空間的に均質で精度の良い境界値は得られるが，モデルの中の様々な誤差要因が，補正された境界条件に丸め込まれるため，各々の物理モデルの評
価や精度向上が難しくなる．更に時間雨量などの短時間・小スケールでの再現性向上はいまだ難問である．そこで本研究
では，
平成29年7月九州北部豪雨を対象に再現計算を行った．
そして地形・土地利用，海表面温度（SST）に荒いデータと
高解像度データとを与えたときの計算への影響を比較する．

2.

計算設定と計算ケース

米国海洋大気局等が開発した数値気象モデル WRF を用いた．2way ネスティングにより，台湾から北方四島までを含む

図１ 12 時間積算降水量とその最大値（7 月 6 日午前 9 時～午後 9 時）☆は朝倉アメダスの地点を示す．

第一領域（空間解像度 30Km），沖縄県から京都府北部までを含む第二領域（空間解像度 6Km）
，熊本県南部から北九州市が見られた（図略）．CTL と比べて降水量は非常に多く，降までを含む第三領域（空間解像度 1.2Km）を計算した．地形・

水範囲も大きかった．また，SST は気圧場に影響し前線位置

土地利用データに USGS，SST に NCEP の Final Analysis（両が変化した．そのため更に降水範囲に影響をもたらしていた者とも空間解像度 1 度）を用いたケースを CTL とする．これ（図略）．Topo は CTL よりも降水量が非常に少なく，強い降に対して，地形・土地利用データに国土地理院発行の GIS（空水帯が出来てもすぐに東へ流れてしまうため線上降水帯には

間解像度はそれぞれ 50m，100m）を与えたケースを Topo，

至らなかった．しかし，Topo+SST では実況に近い結果が得

SST に MODIS Level 3 のデータを用いたケースを SST，そのられていることから，SST による大量の水蒸気の輸送を，地両者を用いた Topo+SST という 3 ケースを作成した．他の境形が適度に遮り，流入した水蒸気などを正しい地点に輸送し界条件には NCEP の Final Analysis を使用している．

ているのではないかと考えられる．また，全てのケースで降
水が一日ほど実況より遅れた．計算では高層への寒気の流入

3.

結果と考察

が遅れたためだと考えられる．

図 1 にそれぞれのケースの 7 月 6 日の午前 9 時から午後 9以上より，地形や土地利用，SST に高解像度データを与え時までの 12 時間の積算雨量を示した．この時，被害が甚大だ

ることは，水蒸気量を見積もり，且つその低層への流入を再った朝倉アメダス（図中星印部）の積算雨量は 7 月 5 日の同現する上で重要である．また高層の境界値にも精度の向上と時間帯で約 299mm である．CTL では最大の積算雨量が高く

高解像度化が必要であると考えられる．

見積もられる傾向にあり約 355mm であった．最も実況に近いケースは Topo+SST でありその最大は約 301mm であった．

参考文献

CTL と比較して降水帯が西へずれており，3 ケース中唯一，[1] 北 真 人 , 河 原 能 久 , 椿 涼 太 , and 牛 山 朋 來 .

朝倉にも強い積算雨量が見られた．次いで良い結果をもたら“WRF-LETKF による 2013 年 8 月の島根県西部豪雨の数値解したのは SST である．東シナ海の高温の SST を解像すること

析.” 土木学会論文集 A2（応用力学）Vol. 70, No. 2 (2014):

で，そこから大量の水蒸気を九州北部へ輸送する動き

I_277-I_287.

― 188 ―

P208

> 1 I L G ; 4 J L  XRAIN  ( +  È § Đ đ  þ ½
* Ė Â ·  (| w       Ò Ô  à ç « )

1.   はじめに

,#ù )¼!ĒÈ, ú),È§ĐÆüÊàçWOR?/ÖÎ& ¼ )ù!È,. 7R;&pÚ¨ø²yD@GLROR?/ÖæXĒiaf/6M0¯+   +ąF2R<D0O1ÅĂOR?kÑüÊÌTèĐÆ #+ÝnĒ ČÇp(*Ė¶ďlþô 3 ÃgÀĈv¥ xôÏù} È, ú),XRAIN BR>/Ö ,(*OR?üÊÈ:;AIÀþ½ ĐÆ38R üÊ, UĔĈÜûüĒ¶ìmÚÄĄ&xôttùªl/® 4JLüÊ,»àç2017 üÊ,ÈĒ>

38R$¼ªl/®

1ILG;ØfOR?(+üÊ/ÄĄ+ (*ĐÆ:;AIÓþ/É%+ /ÜÚ+

5.   ケース 3（2017 年 8 月 22 日）
7R;Ċê17 ¶ ) 18 ¶;

RER=N üÊ,,&*|2.   観測および解析手法>1ILG;4JL BRINNO â÷YÑÛû

TèæXĒ5;CFPQC_¢ÏĒÖ/Ö|wàç«j{ĕ IĘ|wsårüÊ,XRAIN BK0ND@GLRþ½&Vò×^Đ |ęTÿñ 4JL

38Rhé5;CFPQC µßÑ,

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3 ÃgüÊ )&Ð­} Ùċ+Á)z.>1ILG;4JL )UĒ&ú),S³>1ILG;4JLüÊÈ,°'æXĒ¶ďq/áĀOR?þæĒ ù )¼!È,+Á ú),+&½ĐÆE>RQ3 ÃgÀĈBK0ND@GLæĒzď )æXĒÙċÁ ú),æĒRþ½/öþ½W7R;2017  7 ¹/ÆläpCOR9R+8Q;>QC

10 ´7 ¹ 26 ´8 ¹ 22 ´+Æl cï,+&Ð­¬nĐÆ/&)æXĒÙċ&āµ +3.   ケース 1（2017 年 7 月 10 日）>1ILG;4JL )14 ¶ 40 lēú),æ

6.   まとめXĒUĖÅ§ă ú), OR

 >1ILG;4JL XRAIN /î$z.+ ?38RÑ,+" 16 ¶ēĐÆ

(*æXĒÙċGP=;Óþ É#+ /_æXĒ 4JLOR?u³üÊ,º¤,+#Ý©ÚĒÙċOR?üÊ

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7R;&ú),,)&bíP209

長岡市での南岸低気圧通過時の降雪特性調査：２０１８年１月の事例*山下

克也・山口 悟・本吉

弘岐・中井

1.

はじめに
近年、２０１４年関東甲信地方大雪や２０１７年那須
雪崩事故など低気圧性降雪に起因する表層雪崩による大きな被害が報告されている。降雪情報を反映した表層雪崩予測を行うためには気象予測モデルと積雪変質モデルの両者を用いる必要がある。しかし、両モデルをシームレスにつなぐ降雪の種類(形状、雲粒付着割合など)を表現する物理量は未だ定まっておらず、低気圧性降雪に起因する表層雪崩の予測手法は確立していない。防災科学技術研究所雪氷防災研究センターでは、両モデルをつなぐ物理量として比表面積やかさ密度に着目している。そこで、気象モデルでそれらの物理量を算出する計算式を作成するために、気象要素、降雪粒子の粒径分布や落下速度と共に降雪の比表面積やかさ密度の測定を行っている。2018 年 1 月 22 日から 23 日にかけて関東
地方に大雪をもたらした南岸低気圧通過時に新潟県長岡市でも降雪があった。この降雪時に降雪特性の測定を行ったので、本稿ではその結果を示す。

専人（防災科研・雪氷）

度の強弱とおおよそ対応していた。かさ密度は、19時半まで約 110kg m-3 であり、それ以降は 50～65kg
m-3 であった。CMF 粒径も 19 時半頃に大きくなって
おり、かさ密度の変化は降雪粒子の粒径変化と関連しているものと考えられる。
今後は、比表面積やかさ密度と遠隔測定から得られる雲底高度、鉛直積算雲水量、降雪強度及びドップラー速度の鉛直プロファイルとの関係性を調べ、比表面積やかさ密度を推定する際に必要な要素を抽出する予定である。
参考文献
Hachikubo et al.(2014)：BGR, 32, 47-53.
Ishizaka et al. (2013)：JMSJ, 91, 747-762.
Ishizaka et al. (2016)：TC, 10, 2831-2845.

2.

測定および観測
測定は、新潟県長岡市の雪氷防災研究センター(37.43oN, 138.88oE, 97m ASL) にある降雪粒子観測施設(FSO)の天井の一部を開閉可能な低温室(-5℃)
で行った。そこに自然降雪を堆積させ、BET 法を用いた比表面積測定(約 1 時間間隔：詳細は Hachikubo
et al., 2014 を参照)、円柱型サンプラーを用いたかさ
密度測定(約２時間間隔：詳細は Ishizaka et al., 2016を参照)、及び降雪深測定(約２時間間隔)を行った。
また、降雪粒子の顕微鏡写真撮影(約 1 時間間隔)も行った。露場では気象要素、及び降雪粒子の粒径と落下速度を 1 分間隔で連続測定をしている。さらに
雪氷防災研究センター屋上ではレーダーや多波長マイクロ波放射計を用いた気象要素や降雪雲の鉛直構造の遠隔測定も行っている。
3.

結果
南岸低気圧に起因する降雪は 1 月 22 日の 14 時
頃から降り始め翌 23 日の 2 時頃まで降り続いた(図1a)。降雪時の気温は氷点下であった(図 1a)。１０分間の質量フラックス中心(CMF：詳細は Ishizaka et al.,2013 を参照)で表した粒径は、18 時頃と 24 時頃を境に粒径が変化していた(図１b)。CMF 落下速度は、23
日 2 時頃まで１.0 から 1.7m s-1 の値であり(図１b)、雲粒付着の影響をあまり受けていない降雪であったことを示唆する結果であった。この結果は降雪粒子の顕微鏡写真(図略)とも整合的であった。かさ密度測定
開始時から降雪終了時まで低温室内(-5℃)に堆積させた降雪深は、15.5cm であった。比表面積は、降り始めに低く(263cm2 g-1)、その後は 600～800cm2 g-1 の間で変動していた。比表面積の変動傾向は降水強― 190 ―

図 1 比表面積測定などの手動測定を行った時間帯の(a)降水強度及び気温、(b)質量フラック
ス中心(CMF)粒径及び CMF 落下速度、(c)降雪深、(d)比表面積及びかさ密度(d)の時系列。
CMF は 10 分間のデータから算出。

P210
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と固体降水粒子判別への適用可能性
篠田太郎*1・大東忠保 2・鈴木賢士 3・民田晴也 1・久島萌人 1・
久保 守 4・皆巳幸也 5・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 京都大学防災研究所, 3 山口大学大学院創成科学研究科,
4 金沢大学電子情報学系, 5 石川県立大学生物資源環境学部)
1．はじめに走査型 Ka 帯偏波レーダで観測される偏波パラメータ（ZH・ZDR・KDP・ρHV）と固体降水粒子（氷晶・雪片・霰）の特徴との関係を明らかにするために、
2016-2017 年冬季に石川県において降雪雲の連続観測を行った[1]。本報告では、両者の関係を示すとともに、Ka 帯レーダで取得される偏波パラメータを用いた粒子判別の可能性について議論する。
2．観測概要と解析手法
Ka 帯レーダは石川県立大学に設置した。解析には、
10 分毎の仰角 1.8 度の PPI 観測のデータを使用した。
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自然科学 2 号館屋上（地上観測点）に PARSIVEL と G-PIMMS を設置し、固体降雪
粒子の粒径・粒子数・落下速度・形状などを観測した。仰角 1.8 度の PPI 観測の結果から、エコーパタ
ーンの水平移動と落下速度を加味して、地上観測点に降雪粒子が落下する可能性のある範囲として扇型の「対象領域」を設定し、その領域における偏波パ
ラメータの値の頻度分布を求めた。一方、上記の対
象 領 域か らの 落 下時 間を 考 慮し た時 刻 にお ける
PARSIVEL の観測結果に CMF 解析[2]を適用し、主たる固体降水粒子を特定した。CMF が 2 mm 以下、
2 m/s 以下に位置する場合には「氷晶卓越期間」、
CMF の粒径・落下速度のいずれかがより大きな値をとり、雲粒付き雪片と霰の中央線よりも落下速度が小さい場合には「雪片卓越存在期間」、落下速度が大きな場合を「霰卓越期間」と分類した。
3．結果と考察2017 年 1 月 24 日 04 時（日本時）から 1 月 25 日
12 時までの間に、霰卓越期間が 30 事例、雪片卓越
期間が 33 事例、氷晶卓越期間が 15 事例あった。図1 は、各卓越期間毎に対象領域内の偏波パラメータの頻度分布を集計したものである。ZH の頻度分布では、霰卓越期間もしくは雪片卓越期間と氷晶卓越期間のピークや最大値が異なることから、これらの間の区別ができそうである。一方、ZDR や KDP については、霰卓越期間と雪片卓越期間では分布関数の裾の広がり方に若干の違いがあるものの、存在頻度の広がりはほぼ同程度となっている。Ka 帯レーダでは、粒径の小さな板状粒子などに感度があるために、
霰卓越期間においても多数の氷晶粒子の効果が正の
KDP や ZDR の値として顕在化したことと、相対的に大粒径の霰粒子や雪片の効果がミー散乱により小さくなることで、KDP や ZDR の値の分布の相違が小さくなったと考えられる。
この観測結果から、ZDR と KDP では、霰卓越期間、
雪片卓越期間、氷晶卓越期間で大きな差異が無いた
めに、Ka 帯レーダの偏波パラメータを用いた統一的な粒子判別法の確立は困難であると判断できる。
謝辞

本研究は科学研究費補助金基盤研究 B (16H04049)の援助を受けて実施している。

図 1 霰卓越期間（黒実線）、雪片卓越期間（赤破線）、
氷晶卓越期間（青点線）における ZH（上図）、
ZDR（中図）、KDP（下図）の頻度分布。
参考文献[1] 篠田ほか, 2017, 気象学会春季大会予稿集, B207.
[2] Ishizaka, M., et al. 2013, JMSJ, 91, 747-762.

― 191 ―P211

小型 X バンド二重偏波ドップラ気象レーダーのドップラ風速精度評価
中 島 大 岳 高 島 祐 弥  高 木 敏 明  古 野 電 気  佐 々 浩 司  高 知 大 学 

1.

4.

はじめに

謝辞

高知県沿岸部は X バンド MP レーダーネットワーク

本研究開発は総務省 SCOPE（受付番号 165009001)のの観測対象外でありながら、台風や竜巻等のシビアな委託を受けたものである。またウィンドプロファイラ

気象現象が多発する地域として知られている。そのた

データは京都大学生存圏研究所のデータベースより提め、防災上の観点から降雨、風速場を高い時間、空間供を受けた。ここに謝意を表する。

分解能で観測する技術が強く望まれている。
表 1本レーダーの観測設定

高知県南国市にて運用中の古野電気製小型 X バンド
二重偏波ドップラ気象レーダー（以下、本レーダー）

項目

観測条件

の降雨精度評価を昨年度より進めてきたが、本稿では期間2017/04/01 – 2017/07/15 、5 事例

ドップラ風速の精度評価を目的として、高知地方気象設置場所

高知県南国市台のウィンドプロファイラ（以下、WPR）との比較検

シーケンス

PPI、5 仰角 / 1 分証を行ったので、その結果について報告する。

2.

3.0 / 4.0 / 8.0 / 12.0 / 16.0 deg

精度評価方法比較高度

 精度検証に使用した本レーダーと WPR との位置関WPR 地点直上（691 – 3504 m）


係を図 1 に示す。また本レーダーの観測設定を表 1 に示す。本検証では単一レーダーによる検証を行うため、リファレンスである WPR 地点直上におけるポイント
で比較を行う。そこで比較量として、本レーダーにより観測した各仰角のドップラ風速および WPR により観測した風速に関して、同一高度面のレーダー視線方向の水平速度成分（スカラ量）に変換した値を使用した。ここでレーダーデータは WPR 直上 1 メッシュを中心とした 250 m 格子に含まれるドップラ風速のメディ※背景地図データ：国土地理院 電子国土 Web システムより 

アン値を使用した。評価は変換後の風速（スカラ量）

図 1.本レーダーと WPR との位置関係

に対して、本レーダーと WPR との散布図（10 分平均

出することにより行った。評価事例として、2017 年 4
月 1 日から 7 月 15 日までの降水イベントのうち、WPRと同地点にある地上雨量計の日雨量が 50 mm 以上を観測した上位 5 日分を選定した。

3.

結果

 図 2 に変換後の風速（スカラ量）に関する本レーダ

ーと WPR との散布図（全仰角分）を示す。5 事例ともに本レーダーで測定可能なドップラ風速である±32m/s を超えるような強風事例がなかったこともあり、回RADAR 風速（スカラ量） [m/s]値）を作成し、回帰係数、相関係数および RMSE を算帰係数、相関係数、RMSE はそれぞれ 0.97、0.99、1.60
 台風や竜巻等のシビアな気象条件下における折り返
よう信号処理を改良することが今後の課題である。

20
10
0
N=1387y=0.97xCor.=0.99
RMSE=1.60 m/s

-10
-20
-30

-30

-20

-10

0

10

20

30

WPR 風速（スカラ量） [m/s]m/s と非常に精度良く観測できていることが分かった。
し補正ミスを低減し、精度の高い風速場を観測できる

30

図 2.同一高度面のレーダー視線方向の水平速度成分（スカラ量）に関する本レーダーと WPR との散布図（10 分平均値、全仰角分）

― 192 ―

P212

地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏展開の現状と今後の展望－*

川村 誠治、花土 弘、纐纈 丈晴（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量推定手法の研究開発に取り組んでいる。電波の伝搬遅延をピコ秒レベルで精密に測定することで水蒸気量の情報を得ることが可能になる。これまでに水蒸気量推定のための観測配置として同期
法と反射法の 2 つを提案し、このうち反射法により水蒸気
遅延の相対変動が妥当に観測できていることを示している[1]。現在この手法を用いた観測の展開を、戦略的イノ
ベーション創造プログラム（SIP）と科研費の支援を受けて首都圏で進めているところである。本発表では、観測展開の現状と今後の展望について報告する。

2. 手法（反射法）概要
地デジ放送波の伝搬遅延は位相を用いて計測されるが、ピコ秒レベルの測定をする上では、放送局や受信点の局部発振器の位相雑音が大きな誤差要因となる。反射法では、電波塔と受信点を含む直線上で、受信点から電波塔と反対方向にある反射体を用い、受信点において直達波と反射波を同時に受信する。直達波、反射波ともに放送局と受信点の局部発振器の位相雑音が乗っているが、これらの位相雑音は全く同じものなので、両者の差を取るだけで位相雑音を相殺でき、受信点と反射体の間の往復分の伝搬遅延が測定される。

3. 首都圏展開の現状
図 1 に 2018 年 1 月現在の観測展開の現状を示す。丸印
が観測（候補）地点である。SIP によって開発されたマル
チパラメータ・フェーズドアレイレーダー（MP-PAWR）が2017 年 12 月に埼玉大学に設置された。このレーダーによる降雨観測エリア内に水蒸気観測を目的として本観測の展開を進めている。2018 年 1 月現在 3 地点で観測を開始しており、7 地点で試験観測が終わっている。基本的に全ての地点で東京スカイツリーからの電波を受信するが、反射法を用いているため観測ターゲットとなるエリアは観測地点からスカイツリーに対して後方となる（図中の太実線）。埼玉大学の近くにはテレビ埼玉の電波塔があり、田無タワーや地点 G ではこれらの電波を利用して東京スカ
イツリーとは別の基線を観測ターゲットとして取ること

図 2: 首都圏展開のために屋外用キャビネットに組み込まれた観測装置。
も可能となっている。
図 2 に首都圏展開用の観測装置の写真を示す。装置の主要構成要素はソフトウェア無線デバイス（USRP-N210）と組込 PC であり、これら全てを 400×500×250 mm の屋外用キャビネットに組込んで、100 V の AC 電源 1 本で運用できるようにしてある。別途用意する市販の地デジ用アンテナからの信号を取り込んで観測を実施する。
得られる観測データのうち、気象観測に直接利用するのは地デジ放送波の位相変動だけであり、そのデータ容量
は携帯回線による収集が充分可能な程度である。また、得られたデータの解析、利用についても他機関との共同研究の中で検討を進めている。

4. 今後の展望
今後試験観測の終わっている地点で順次本観測を開始していく予定である。
反射法は観測精度の点では同期法よりも有利だが、反射体の位置で観測エリアが決まってしまうこと、その反射体の位置特定が必要なことなど、多点展開には不利な面がある。今後観測地点をさらに増やす場合には反射法では限界があるため、もう一つの観測手法である同期法の研究開発も進めたい。また、多地点観測を進めるためには、観測装置の小型化・省電力化も重要である。現在は PC とソフ
トウェア無線デバイスという組合せで観測しているが、これらを一つにまとめた小型装置の開発も検討中である。

謝辞：本観測実験は、SIP（戦略的イノベーション創造プ
ログラム）「レジリエントな防災・減災機能の強化」（２）
豪雨・竜巻予測技術の研究開発「マルチパラメータフェー
ズドアレイレーダ等の開発・活用による豪雨・竜巻予測情報の高度化と利活用に関する研究」、及び科研費「水蒸気稠密観測システムの構築による首都圏シビアストームの機構解明」によって実施されています。

参考文献

図 1: 首都圏展開の現状（2018 年 1 月現在）。

[1] Kawamura, S. et al., Water vapor estimation using
digital terrestrial broadcasting waves, Radio Sci.,
vol.52, pp. 367-377, DOI:10.1002/2016RS006191,
2017.

― 193 ―

P213

― 194 ―

P214
GPM 搭載 DPR と地上降雪量
地上降雪量の降雪量の比較検証
比較検証観測検証観測
小西啓之、杉浦裕紀
小西啓之、杉浦裕紀、多田遥、杉浦裕紀、多田遥 (大阪教育大学)
大阪教育大学)、平沢尚彦（国立極地研究所）
衛星による降雪検出の可否の原因を調べるため、地上観
1．はじめに
測から得られた降雪粒子の粒径分布から各事例について
GPM 主衛星に搭載された Ka 帯 13.6GHz と Ku 帯 35.5GHz
レーダー反射強度を推定した。そのため各事例について粒の二周波降水レーダ DPR (Dual-frequency Precipitation
径の６乗の和を求め、それを対数で示し、その値が大きい
Radar)の L2 降水量プロダクト(Ver.5)と地上の降雪量と順に表１に示した。DPR で降雪有りと判別された事例は４の比較検証観測を日本一寒い町として知られる北海道陸事例はしかなかったが、そのうちの３事例が表の上位に入別(43.48N、143.76E)(図 1)で行っている。陸別は、気温
り、DPR による反射強度の大小と地上降雪粒子が対応しても低いことから豪雪はあまり降らず、降雪強度の弱い降雪いることが確認できた。今後、事例数を増やし、確認作業が比較的多く現れる場所であり、強風を伴う降雪も少ないを行っていきたい。
ので、寒冷域で見られる弱い降雪に対する検証を行うのに謝辞：本研究はJSPS 科研費 15K05287 および JAXA PMM
適していると考えられる。
謝辞の共同研究の助成を受けています。
本研究では、昨年秋の気象学会で発表した内容に、
2016/2017 年冬季のデータを加え、粒径分布からレーダー
反射強度因子を求めた値と DPR のレーダー強度との比較
を行った。
2．データ
陸別で地上観測を行った 2014 年 3 月から 2017 年 4 月の期間に、降雪があった時を検証対象期間として、気温が0℃以下の期間でかつ降水があった期間を、気温は気象ス
テーション（Vaisala WXT520）、降水の有無は 2 種の光学式雨量計(Thies CLIMA LPM と PARSIVEL)を用いて調べた。
光学式雨量計の降水量の値は 1 分値ではなく 10 分間降水量を用いたが、GPM 衛星の水平分解能は 5km と水平の広がりを持っているのでそれに対応するため一瞬の値(1 分値)ではなく 10 分間の平均値とした。
DPR の衛星データは、陸別の地上観測点から半径 10km
圏内にデータの中心が入っているもののみを使用した。
3. 結果
GPR 衛星は 2～3 日周期で陸別付近の上空を通過するが、このときに地上の光学式雨量計で 0.2mm 以上の降雪があったと見られるのは 3 冬間に 20 数例しかなく、かつ DPR
図 1.GPM 搭載 DPR によって求められた降雪強度と地上光学
で降雪がありと判断されたのは 4 例しかなかった。
式雨量計(LPM)で求めた降雪量の比較。横軸の GPM 降雪強度
衛星による降雪検出の可否の原因を調べるため、地上は、各事例について平均値と最大値をそれぞれ示し横棒で結観測で得られた各降雪時の粒径分布を調べたところ、んでいる。
DPR で降雪量を測定できた事例は、粒径分布の傾きが小さく相対的に大きい粒子が多いのに対して、DPR で降雪量
表１．大きい順に示した DPR 通過時の降雪粒子の粒径分布を検出できなかった事例は粒径分布の傾きが大きく、相対から求めたレーダー反射強度(log(Z)：粒径の６乗和の対数)。
的に小さい粒子が多いことがわかった。
丸印は DPR で検出された事例。
地上の光学式雨量計 LPM と GPM 衛星の DPR から得られた
LPM
PARSIVEL
降雪量の比較を図 1 に示す。図の横軸に示した GPM 衛星に検出 年
月日 log（Z) 検出
年
月日 log（Z)よる降雪強度は、陸別を中心とした東西南北各 10km の範
○
2015
227
6.22 ○
2015
227
6.25
囲の降雪強度の平均値と最大値を各事例について示し、そ
2015
307
6.08
2015
307
5.99
の間をそれぞれ横棒で結んだ。降雪時の事例が少ないので、○2016 1222
5.75 ○
2015 1225
5.77
地上気温がプラス 1℃程度のみぞれ時の事例も合わせて○2015 1225
5.50 ○
2016 1222
5.63
示したが、GPM による降雪量と地上降雪量の両者を比較す
2015
304
5.31
2015
304
5.36
ると、例数が少ないものの降雪の事例よりみぞれの事例の
2016
1223
5.08
2016
1214
5.03
方が相関が良いように見える。みぞれの事例の最大値は、
2015
213
4.95
2015
203
4.98
ほぼ傾き１の直線に近いのに対して、降雪の事例は、GPM
2016
1214
4.92
2015
213
4.90
衛星による値が地上観測の観測値より大きく、かつばらつ
2015
301
4.91
2016
1223
4.78
いている様に見える。粒子の形状や粒径分布の差がこのよ
2015
203
4.86
2016
120
4.77
うなばらつきになっているかを今後検証したい。

― 195 ―

P215

2016-2017 年 の 東 京 ス カ イ ツ リ ー 観 測 に お け る 新 粒 子 生 成*佐 藤 丈 徳 , 桃 井 裕 広 , 前 田 麻 人 , 三 浦 和 彦 , 森 樹 大 (東 京 理 科 大 学 ), 三 隅 良 平 , 宇
治 靖 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 ), 當 房 豊 (国 立 極 地 研 究 所 ), 岩 本 洋 子 (広 島 大 学 )1.

オキシダント (Ox) の濃度の日変化を示した (図 2) 。

はじめに

新粒子生成 (NPF ; New Particle Formation) はガスが冬季には NPF のある日とない日とでは濃度差は確認で化学的に作用し、凝結してエアロゾルになることを指きないが、その他の季節において NPF のある日の濃度

し、生成したエアロゾルは直接効果に影響を及ぼす。

はない日より大きかった。

更に NPF で生成した粒子の一部が大気中のガスを凝結

表 1 月別イベント発生頻度[%]し、成長することで雲核として作用し、雲の放射特性に影響を及ぼす。しかし生成･成長のメカニズムは光化学反応が関与してことは知られているが、複雑でよく理解されていない。NPF の多くの観測は山岳や森林域で行われていて、都市域での観測が少ない。都市域の局所的な影響を避け、都市域に代表される NPF の観測を行うため、また長期的な定点観測を行うため東京ス
カイツリー (TST ; 35.71N, 139.81E) の地上 458 m にて観測を行った。
2.

測定の解析手法
図 1 月別 dN/dD の中央値

観測期間は①2016/6/9～6/30 ②2016/10/26～10/30 ③
2016/12/15～2017/6/27 ④2017/9/27～ (測定中)である。
外気を湿度 35%以下の状態にし、走査型移動度粒径計
測器 (SMPS, TSI 社 3034, 測定可能粒径 10-487 nm) で粒径別数濃度の測定を行った。大気成分は TST から約
9.3 km 南西の東京タワーの地上 225 m で測定したものを参考にした。García. et al [1] を参考に NPF の分類を

図 2 季節別 Ox 濃度の平均値行った。Banana Clear 型 (BC 型) は明瞭な 4 時間以上の成長があるもの、Banana Short 型 (BS 型) は明瞭な 1～4 時間の成長があるもの、Apple 型 (A 型) は成長が25nm 以下でとどまるものと定義した。
3.

4.

まとめ

東京スカイツリー458 m における長期観測より 219
日中 NPF イベントが 99 回あり、全て日中に発生していた。季節によって卓越している大気成分が異なり、結果と考察

観測期間 219 日中 NPF イベントは 99 回あった。全
イベント中 BC 型が 36.4 %, BS 型が 22.2 % A 型が25.3 %, BU 型が 16.2 % であり、全て日中に発生していた。月別の発生頻度をみると冬季 (2016/12～2017/2) にA 型が 20%以上を占めた (表 1)。月毎の dN/dD に着目
すると冬季に値が小さく、季節によって NPF 時の数濃度が異なることが示唆された (図 1) 。以上より季節で支配的な大気成分が異なると考えた。冬季とその他の季節及び NPF の有無によってデータを分類し、光化学代表的な化学反応及びイベントの型が異なる可能性が示された。
謝辞
本研究の一部は「東京理科大学特定研究助成金共同研
究助成金 (代表三浦和彦) 」の助成により行われた。
参考文献[1] M. I. García et al., Atmos. Chem. Phys., 14, 3865–3881,― 196 ―

2014

36.5
36.5
36.5
36.5

P216

36
36
36
36

35.5
35.5
35.5
35.5
35
35
35
35

五日間の温熱生理連続測定によるバイオリズムの四季変化
34.5
34.5

34
34

34
34
0:00:00
0:00:00

0:00:00
0:00:00
12:00:00
12:00:00
0:00:00
0:00:00
1. はじめに熱中症ヒートショックといった熱ストレスと深部体温の 2 つの要因が関連するため，従来のような熱環境の評価のみならず，深部体温の日・季節変動といったバイオリズムの観点から熱ストレスを調査することが重要と言える．本研究では，可搬型の熱環境計測機器，
非侵襲型の生理因子測定機器を用いて，人の日常生活
下の暴露熱環境，それに伴う温熱生理応答・通年でのバイオリズム変化を測定・評価し，人の温熱生理やバ
イオリズムに季節性が見られるかを調査する．

仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ),12:00:00
12:00:00

0:00:00
0:00:00

12:00:00
12:00:00

12:00:00
12:00:00

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12:00:00
12:00:00

springspring40

4. 結果と考察
まずバイオリズムを形成する各季節の深部体温の時
系列データを図 1 に示す．室内作業が多いので，平均SET*は夏よりも秋や冬の方が高い．一方，深部体温の大小関係は SET*の大小関係と無関係であるように見える．また，春と秋は夜間深部体温が部分的に他季より突出していた．また，平均深部体温は夏が 36.13[℃]，
突出部分が多かった春が 36.19[℃]となっていたことから，夜間・早朝で深部体温が高くなると，季節の平均
深部体温上昇につながると考えられる．次に冬の波形だが，夜間に深部体温が急激に下がり，他季より大きく揺れている．また夏のデータは一貫してピークが17:40 頃に発現しており，熱中症リスクが増大する南中
時刻に重なることはなかった．次に，コサイナー法を用いて深部体温を以下の式(1)にフィッティングさせた
時の各パラメータを評価し，先の考察を深める（表 1）．

12:00:00
12:00:00
12:00:00

summersummersummersummer グラフ タイトル autumn
autumnwinter

40

30

20

20

10

0

0

-20

-20
00:00

12:00

00:00

12:00

00:00
SET_spring

12:00

00:00

12:00

SET_summerタイトル
SET_autumn
グラフ

00:00

12:00

00:00

0:00:00

12

12:00:00

0:00:00

SET_winter

37.5

37

37

36.5

36

36

35.5

35

35

34.5

34

34
0:00:00

0

12:00:00

12

0:00:00

0

12:00:00

12

0:00:00

12:00:00

0:00:00

0 12 0Time[hour]springsummerautumn

12:00:00

12

winter00

図 1 各 季 節 で の SET*と 深 部 体 温 の 時 系 列 変 化
表 1 コサイナー法を用いた季節ごとの各パラメータ評価

M[ ℃]

A [ ℃]

p [ ho ur ]T[ ho ur ]Sp r i n g

3 6 .1 9

0 .2 52 5 .3 5-9 .9 9S u m mer

3 6 .1 3

0 .3 6

2 3 .9 6-6 .1 4

Au t u mn

3 6 .0 3

0 .3 5

2 4 .6 9-7 .7 4

Wint er

3 5 .6 8

0 .5 82 4 .1 5-7 .1 4周期[s]，T は位相[s]を示す．まず，振幅 A についてだが，冬が最大であり，冬季の屋内外の気温差を十分に反映している．次に周期 p と位相 T についてだが，春の値が他季の値に比べて p・T の絶対値共に最大となっている．春季は他季に比べて睡眠時間が長かった為，
概日リズムからずれてしまった可能性がある．また，位相から深部体温のピーク時刻を逆算すると春は15:20，16:40 と変化しており，実データのピークからずれてしまっていた．よって深部体温の波形は単純な正弦波からずれており，位相の同定には向かない事が分
かる．以上からバイオリズムは変化するが，その要因が季節性と考えられるのは気温の影響があった振幅 Aのみであり，位相や周期は睡眠等の行動パターンによって変化する熱ストレスに左右されるといえる．また，
夏・冬季の深部体温のピーク出現時刻は大きく変化せず，熱中症リスクを増大させる要因にはならなかった．
参考文献[1] 仲吉信人，2016，水文・水質源学会誌 vol.24 No.4

(1)
この時，M は平均深部体温[℃]，A は振幅[℃]，p は0:00:00

pp.238-250― 197 ―

0:00:00

autumn-10

2. 計測項目
計測項目にはそれぞれ気象因子と生理因子に分けて複数のパラメータを設定した。気象因子は仲吉らによって開発されたウェアラブルな熱環境・人体生理計測システム[1]を基に開発された可搬型気象測定機器を用いた． 次に生理因子についてだが，本研究では皮膚温度 3 点（胸部・前腕部・大腿部）を重み付き平均したものと深部体温を採用している．深部体温については
被験者への負担を考え，直腸温ではなく耳道温とした．
3. 観測期間
本研究では季節ごとのバイオリズム・温熱生理変化を確認する為に，春・夏・秋・冬に 5 日間の連続計測を行った．観測期間はそれぞれ 2017/5/22~26，8/27~31，
11/1~5，2018/1/16~20 である．

0:00:00
0:00:00
0:00:00
0:00:00

springspring50

SET* [℃]*小 澤 史 周 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ),深部体温[℃]

34.5
34.5

win

P217

地上気象観測値から求めた発散量の精度および鉛直流との関係*瀬戸芳一（首都大・都市環境），高橋日出男（首都大）1.

はじめに
地上風の水平収束・発散量（以下，発散量）は，3.

結果1％水準で有意な収束・発散域となる発散量（標大気下層での上昇・下降流に対応する指標として，準偏差の 2.36 倍に相当）の 2008 年以前と 2009 年

局地風系の鉛直構造の把握や，対流雲発達の予測以降における平均値の分布を第 1 図に示す．最小などの目的でしばしば用いられる．アメダスなど

単位が 0.1 m/s となった 2009 年以降のほうが，平の地上気象観測値から発散量を求める場合，地上

野内陸部でやや値が小さい傾向にあるが，風速の風を格子点に内挿し，隣り合う格子点間の風速差大きな沿岸部では差がほとんどなかった．このこから求める方法（中央差分法）が簡便であるが，とから，風速の最小単位に起因する誤差よりも風

水平風の観測誤差が風速差の大きさに匹敵するた向の最小単位による影響が大きいと考えられた．

め，誤差が大きいことが指摘される[1]．そこで，また，熊谷付近の格子点における発散量とウィ周辺の東西，南北風成分を重回帰により平面に近ンドプロファイラによる地上付近の鉛直速度との似し誤差を平滑化する方法（平面近似法）が実用関係を調べた．下層 1000m 以下における毎時の鉛的であるとされるが，これにより求めた発散量に直速度の平均値が得られた 6566 事例を対象に，発どの程度の誤差が含まれるかはあまり検討されて散量別の鉛直速度を調べた（第 2 図）．その結果，いない．そこで本研究では，観測誤差の範囲で各発散量が収束を示す場合には上昇流，発散の場合

地点の観測値をランダムに変化させて発散量を繰

には下降流となる傾向が観測値からも確認された．

り返し求めることで，観測誤差に起因する発散量

今後，常監局データを追加した場合や 36 方位のの誤差を評価し，地上付近の鉛直流と発散量との風向を用いた場合，発散量を求める範囲を変化さ関係について検討することを目的とする．
2. 資料と方法
気象庁によるアメダス観測資料に加えて，各都せた場合の誤差についても検討するとともに，鉛直流との関係をより詳細に調べる予定である．

県による大気汚染常時監視測定局（常監局）の稠
密なデータが利用できる関東地方を対象とした．
解析期間は 2003 年から 2014 年（12 年間）の 7，8月とし，本稿ではアメダスの毎時値のみを用いた．
地上風は，観測点周辺の土地利用から推定した地
表面粗度により対数則を用いて高度 10 m 風速に統一し，8 km 間隔に設けた格子点に対し，半径16 km 以内にある観測点の風を距離の逆数で重みづけ平均して内挿した．発散量は，各格子点周囲の 25 格子（東西 5×南北 5 格子）の値に平面近似法を適用して算出した．
各観測点の観測値に対し，乱数を用いて誤差を第 1 図 1％水準で有意な収束・発散域となる
発散量の分布 （左図：2003～2008 年，右図：
2009～2014 年・15 時・各 372 日の平均値）．
(上昇) 0.15

0.10
鉛直速度(m/s)

ランダムに与え，同時刻の発散量分布を 100 通り
求めたうえで，発散量のばらつき（標準偏差）を検討した．与える誤差の大きさは，アメダス観測の 最小単位の変遷に合わ せ て， 風 速は±0.5 m/s（2009 年以降 0.05 m/s）＋風速の 10％，風向は±

0.05
0.00

90%値
75%値
中央値
25%値
10%値

-0.05
-0.10

(下降) -0.15
発散量(×10-5 s-1) -9未満(収束) -9 ～ -3(収束) -3 ～ 3
事例数： 1462043
3706

3以上(発散)671

1 方位（22.5 度）とした．誤差の検討は，風速が第 2 図 熊谷付近の格子点における発散量とウィンドプロファイラ観測による鉛直速度との関係．

日最大となる 15 時を対象に行った．

文献 [1] 田中ほか, 1997, 気象研究ノート , 189, 97-125.

― 198 ―

P218

観測が疎な高標高山岳域において
領域気象モデルにて形成される高風速域の発生機構*北 野 慈 和 (電 力 中 央 研 究 所 ), 服 部 康 男 (電 力 中 央 研 究 所 ) ,橋 本 篤 (電 力 中 央 研 究 所 ) , 野 村 光 春 (電 力 中 央 研 究 所 ) ,早 田 直 広 (電 力 中 央 研 究 所 ) , 石 川 智 巳 ( 電 力 中 央 研 究 所 )1.

約 1500m に吹く低気圧本体の風が 18ms-1 程度，Brunt-

はじめに山岳域に多く立地する鉄塔の主要な外力は風荷重でVaisala 振動数は 0.01s-1 程度であれば，Froude 数は 1.2あり，局地風等のある程度決まった風向・風速を有する程度となる．現実大気においても空気塊の山越えにつ強風の風向別風荷重算定は重要である．特に，高標高のいては生じうるものと考えられる．また，東風強風が斜地域では長期にわたる風向風速観測が疎であり，実測

面方向に届く範囲等については，伊那盆地での北風の値に基づく風速極値の推定は困難である．代替手法と形成範囲との兼ね合いで決定するものと推察される．

して，領域気象モデルの計算結果からの推定が考えられる．同計算結果では，標高 3000m 前後の山頂風下側

参考文献（例えば図 1 中の×印地点，剱岳，白山等）に強風地[1] 橋本ら, 2013, 電力中央研究所報告書, N13004.

点が抽出されるが，この強風に関する既往研究・報告等[2] http://www.jmbsc.or.jp/jp/offline/cd0380.html

は少ない．本研究では，同地域における強風の発生機構[3] 斉藤，1994，天気，41, 11, pp. 3-22.

解明を目的とする．

[4] 木村，1991，天気，38, 9, pp. 15-22.

2.

データと手法領域気象モデル WRF を中核とした気象予測・解析シ
ス テ ム NuWFAS （ Numerical Weather Forecasting andAnalysis System）による，1957 年 9 月以降の日本全域
ダウンスケーリング結果である高解像度（解像度 5km）
長期気象気候データベース（CRIEPI-RCM-Era2）[1]を用いて，風速再現期待値等の推定とそれに基づく強風地
点の抽出を行った．また，気象庁メソ客観解析(MANAL)[2]を用いて，事例解析を行った．
3.

図 1 南アルプス周辺の標高（陰影，濃い色ほど高い）と気象庁気象官署地点（●印），領域気象モデルにおける強風発生地点（×印）
．

結果・考察

例として，CRIEPI-RCM-Era2 により抽出された強風地点の一つである南アルプス周辺(図 1)の結果を示す．
図2 にMANAL において東風強風が観察された際（2012
年 5 月 2 日 11 時）の風速・温位の鉛直分布を示す．南アルプス山頂の風下側では，よどみ層とみられる低風
速域や斜面を吹き下す強風が視認される．また，山頂風下側に位置する伊那盆地では北風が確認される（図略）．
強風の発生機構としておろし風[3]と類似のものが推測され，伊那盆地の北風は文献[4]にて説明される上空風とは異なる方向に吹く谷部の風の発生機構によると考えられる．対象地点の現実の標高は 3000m 程度であり，

図 2 南アルプス山頂西部で強風が観測された際の東西方向鉛直断面における風速ベクトルと温位分布．

― 199 ―

P219

海⾯⽔温が⽇本海を通過する爆弾低気圧に与える影響*⾨前由喜⼦、佐藤尚毅（東京学芸⼤学）
１．はじめに先⾏研究では、⿊潮/⿊潮続流域を通過する爆弾

圧の事例では、⽇本海上の SST はある値よりも⾼く

低気圧はこれら海流の影響を受けていることが⽰なると、⾮線形的に低気圧の発達に影響を与えていされている。しかし⽇本海を通過する爆弾低気圧がることが⽰唆された。

海流の影響を受けているかどうかは解明されていない。⽇本海を通過する爆弾低気圧は、その構造が下層の潜熱解放が⾏われにくい構造をとっており、SST の影響を受けにくいと⾔われており[1]、⽇本海を通過する爆弾低気圧は、⿊潮/⿊潮続流域を通過する爆弾低気圧ほどには、海流の影響を受けないと考えられてきた。本研究では⽇本海の SST について
感度実験を⾏うことで、⽇本海の爆弾低気圧への影
響の解析を⾏った。
２．実験概要数値モデルには WRF を⽤いた。⽔平格⼦間隔はそれぞれ、領域 1 で 60km、領域 2 で 20km である。
解析には領域 2 の結果を⽤いた。初期値と境界条件には NCEP による客観解析データである FNL を使⽤した。感度実験は WRF の初期値、境界値である
FNL の SST データを、OISST データ(AVHRR)に差し替えることによって⾏った。実験は 2016 年 2⽉ 13 ⽇発⽣の爆弾低気圧の事例に、その⽇の SSTと、SST の正偏差のみを付加したのもの(観測値より約＋3〜4℃)と、2014 年 11 ⽉ 1 ⽇の SST(観測値より約＋6〜8℃)、それぞれを与えたものを⽐較して⾏った。
3．結果と考察

図 1 モデルで再現された 2016 年 2 ⽉ 14 ⽇ 12 時 UTC

海⾯気圧と⾵速を⾒ると、⽇本海の SST が+3〜の地表⾯⾵速(⽮印、⾊)[m/s]と海⾯気圧(等値線)[hPa]。

4℃の時(正偏差のみを付加した時)は、観測値とほ等値線間隔は 4hPa である。ただし与えた SST はそれぞ

とんど差が出なかった。しかしその倍の＋6〜8℃のれ、(a)は観測値、(b)は 2014 年 11 ⽉ 1 ⽇の SST である。

値(2014 年 11 ⽉ 1 ⽇の SST)を与えると観測値と⼤きな差があることがわかる(図 1 参照)。気圧は 4hPa

参考⽂献

以上低下し、⾵速は 4m/s 以上⼤きくなっている。

[1]遊⾺芳雄, 2003 : オホーツク海周辺で急激に発達する

このことから、本事例のような寒気が強い爆弾低気― 200 ―

低気圧と⽔蒸気輸送. 天気, 50, 508-515.

P220
機械学習を用いた台風識別器の開発と精度検証
金崎拓郎 ・加瀬紘熙 ・筆保弘徳 、・松岡大祐 ・吉田龍二 横浜国立大学、横浜国立大学大学院、海洋開発研究機構、理化学研究所 はじめに４まとめ

近年、機械学習技術は向上し、台風の強度推定や予報に適用する研究も出てきた 加瀬他 ；柴田他 ；棚原他  。さらに、ひまわり  号の運用により、従来に比べ、より高解像度での衛星画像データが収集されるようになった。その大規模な画像データに機械学習を適切に利用できれば、台風の位置検出や台風強度になる前の擾乱の検出を、客観的かつ迅速に行うことができる。そこで本研
究は、機械学習を用いた台風識別器を開発し、衛星画像データから、台風や台風強度前の擾乱の位置検出を行った。
そしてその精度検証から、どのような時に正しく台風が検出できる 正検出 か、検出できない 誤検出 かを明らかにした。


本研究では、機械学習を用いた台風識別器の開発を行った。精度検証の結果、PLQ1HLJKERUV の値を調整することで誤検出の数が増えたが、約  検出率を上げることができた。また、正検出の位置が %7 よりやや北東の傾向であった。今後は、データの質的向上を行い、より迅速に対応できる台風識別器の開発に取り組んでいきたい。

実験設定
本研究は 2SHQ&9 のカスケード型 $GD%RRVW 識別器を作
成し検出を行った。使用データは、台風事例数が多い①&3&,5 による  年から  年  年は  月まで までの赤外画像と、②ひまわり  号  年  月から で得られた赤外画像の  段階で行う。台風位置データは、気象庁ベストトラック %7 を用いる。①について、線形内挿で得た  時間ごとの台風位置を用いて、約  万枚のうち 
万枚の台風画像 SRVLWLYH 画像 と、 万枚の非台風画像
QHJDWLYH 画像 を学習データとした。台風を識別する特徴量には /%3 特徴量 輝度分布 を用いた。検出・検証には
 年間の  時間毎の衛星画像から台風の検出を行うが、PLQ1HLJKERUV 最低近傍矩形数 の値を調整している。精度検証には、検出した台風位置と %7 の位置の比較を行い、%7 位置から NP 圏内にある時を正検出、それ以外を誤検出と定義し、誤検出は空振りと見逃しに分類した。


結果
図  は、 左 本研究で開発した識別器によって得られた
 年の検出位置分布と、 右  年  号 7 を検出している様子である。実際の台風同様、日本の南～東海
上や南シナ海で検出されている。赤道付近の空振りも目立つ。7 も沖縄の南海上で発生した時点から北上する様子は検出できたが、衰弱開始に伴い検出できなくなった。
この事例では、中心よりやや東で検出しているのも課題である。図  は、検出した  年の台風の位置と %7 位置の比較である。全体として %7 に比べ北東よりに検出する傾向にある。検出した台風の誤差平均は約 NP となった。
～ までの月ごとの総検出数を図  に示した。空振り数も含めて 〜 月で検出量は多くなり 年平均約 個 、台風発生数の季節性はとらえられている。月別
検出数からの正検出数の割合は  月で多く、約 ％である 空振り率が約  。逆に  月で低く、約 ％である。
一方、見逃し率は  月で多く、約 ％である 図略 。
表１は、PLQ1HLJKERUV を 、 に設定したときの 年の検出数である。PLQ1HLJKERUV の時は、検出率が約であるのに対し、値を  に設定すると、検出率が約に上がった。一方で、それに伴い空振り数が  個から  個と約  倍になっている。
表  PLQ1HLJKERUV の値と  年の検出数㼙㼕㼚㻺㼑㼕㼓㼔㼎㼛㼞㼟 正検出数 空振り数 見逃し数
㻮㼀
㻤㻜
㻝㻞㻠
㻢㻠㻠
㻣㻢㻤
㻤㻥㻞
㻟㻜
㻡㻝㻝
㻟㻟㻣㻟
㻟㻤㻝
㻤㻥㻞

図  識別器による  年の検出位置分布（左）と 7 の検出の様子（右）


㻌
NP 









NP 㻌








図
 検出した  年の台風の位置と %7 位置の比較

横軸が経度 NP 、縦軸が緯度 NP 







図   年～ 年までの検出の総数

― 201 ―

P221

太 陽 風 -磁 気 圏 -電 離 圏 -大 気 圏 結 合 の 状 況 に お け る 温 帯 低 気 圧 お よ び
熱帯低気圧の急発達*P r i kr yl P. ( U n i v e r s i t y o f N e w B r u n s w i c k) , 築 地 原 匠 ( 九 州 大 学 ) , B r u n t z R . ( J o h n s H o p ki n s U n i v e r s i t y) ,R u š i n V. ( As t r o n o mi c a l I n s t i t u t e , S l o v a k A c a d e m y o f S c i e n c e s )



はじめに

「Wilcox effect」太陽風磁場のセクター構造と冬季の中緯度上部対流圏渦度（低気圧の尺度）との関係はWilcox らによって発見された [1]．この結果は北半球と南半球で確認されており[2]、太陽風が対流圏の気象に影響を与える可能性があることを示唆している[3,4]．


データ解析の方法と結果

太陽風と磁気圏 - 電離圏 - 大気圏（MIA）系結合過程の状況で、大気再解析データから得られた
爆弾低気圧とベストトラックデータから得られた急発達する熱帯低気圧について調査する．
「superposed epoch (SPE)解析」より、コロナホールまたはコロナ質量放出(CME)からの高速太陽風の到達後に爆弾低気圧と熱帯低気圧が急発達する傾向が示される．さらに事例解析は、低気圧の強化と太陽風との相関関係を示す．太陽風の大振幅
磁気流体波は、高緯度の下部熱圏におけるジュー
ル加熱およびローレンツ力を変調する．この相互作用は、上方と下方に伝播する中規模の大気重力波を発生させ[5]、中緯度および熱帯対流圏に到達するために下部大気まで影響を及ぼすことができる．振幅は減少するが上部対流圏での反射時に増幅されるこれらの重力波は、対流圏に存在する湿潤な不安定性を誘発して対流バーストを開始させる可能性がある．潜熱放出は低気圧を強化する．
この結果は、大気中の上下結合が太陽風から下部大気への強制をもたらし、それによって対流圏の気象に影響を及ぼすことを示している．

図１（左）爆弾低気圧と急発達した熱帯低気圧の経路、（右）太陽風プラズマパラメータ、爆弾低気圧または
熱帯低気圧の中心気圧（SLP）と 24 時間の気圧低下率（dP/dt）または熱帯低気圧の急発達（RI）の「SPE 解
析」．共回転相互作用領域（CIR）とセクター境界通過（SBC）または惑星間コロナ質量放出（ICME）の数が表示されている．
暴風 （台風や竜巻除外） 大雪

大雨 （台風を除く）

参考文献[1] Wilcox J.M., et al., 1973, Science 180, 185–186.
[2] Prikryl P., et al., 2009, Ann. Geophys. 27, 1-30.
[3] Prikryl P., et al., 2016, J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 149,
219-231.

図 2 全国災害時気象概況 (2009-2016 年)．太陽風プラ[4] Prikryl P., et al., 2017, J. Atmos. Sol.-Terr. Phys., in press.

ズマパラメータの「SPE 解析」．

[5] Mayr H.G., et al., 1990, Space Sci. Rev. 54, 297–375.

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/kishougaikyo/index.html― 202 ―

P222
Bacterial Aerosol Concentration in Rainwater of Cyclone, Meiyu
and Typhoon: Observation at Kumamoto
Wei Hu (胡 偉), ○Daizhou Zhang(張 代洲)（熊本県立大学・環境共生学部）
1. Introduction
Airborne bacteria are significant biogenic
aerosols initiating cloud formation andprecipitation via acting as CCN and IN.
Studying bacteria in rainwaters is aconvenient access to understand thefunction of bacterial aerosols in cloud andrain formation and vice versa. In East Asia,
rains can be classified into different types
based on the processes of cloud formation on
the synoptic weather e.g., cold fronts, Meiyu
fronts, typhoons, and etc. Since air parcels
inducing the rains have distinctive histories,
the concentration and origins of bacteria in
those rain types are believed to be different.
In this study, bacterial concentrationand viability in the rainwater collected at
Kumamoto from different types of rain were
measured. The purposes are to quantify theabundance and viability of bacterial
aerosols in rainwaters of different synoptic
weather conditions, to explore the influenceof cloud forming manners on the bacteria,
and to gain an insight into the sources ofbacterial aerosols in rainwaters.
2. Method
In total, sixty-eight rainwater samples
were collected on the campus of Prefectural
University of Kumamoto between October
2014 and September 2015. After thecollection of a rainwater sample, bacterial
cells in its 5 subsamples were immediately
fixed with glutaraldehyde and stained with
LIVE/DEAD BacLight Bacterial Viability
Kits. The fixed and stained subsamples
were filtered with 0.2-m-pore black
polycarbonate filters, and then the bacterial
cells on the filters were counted using an
epifluorescence microscope. Concentrationsof viable and non-viable bacteria were
estimated from the counts of fluorescentgreen and red/orange/yellow cells whichwere spherical and close to or smaller than
1 μm in diameter, with the calibration using
negative controls.
3. Results
On average, the cell concentration ofbacteria in the rainwater was 2.3±1.5104
cells ml−1, and bacterial viability, the ratioof viable cells to total cells, was 80±10%(Fig.1). In the rainwater of cyclones, thebacterialconcentration
washigher(3.5±1.6104 cells ml−1) and the viability was
lower (75±8%) than in the rainwater of othertypes. In the rainwater of Meiyu fronts andtyphoons, bacterial concentrations were1.5±0.5104 and 1.2±0.3104 cells ml−1, andbacterial viabilities were 84±7 and 85±7%,respectively. In the rainwater of non-Meiyu
stationary fronts, bacterial concentration
was 2.4±1.6104 cells ml−1, and the viability
was 78±14%. The bacterial concentrations
did not correlate with the ratios of airborne
particles to precipitation amount, althoughabundant bacteria were associated withions nss-SO42-, nss-Ca2+, and NO3-.
Investigations with univariate and factorial
analysis combining bacteria and ion species
revealed that the bacteria in rainwater werelikely enclosed into clouds at the stage ofcloud formation besides below-cloud
removal. Increase of bacteria in cloud water
via metabolic activities was not confirmed.

Fig. 1 Average and standard deviation of bacterial
abundance and viability in rainwater dependent on thecloud formation manners. CF, cold front; SF-MP,
Meiyu; SF-NMP, non-Meiyu; T, typhoon.
Details in Hu et al. doi:10.1016/j.atmosenv.2017.08.013

謝辞：この研究は，科学研究補助金基盤研究(B)16H02942)の支援で実施した。

― 203 ―

P223
スバールバル諸島ニーオルスン基地における大気中二酸化炭素、
メタン、一酸化炭素濃度の変動*

村山昌平 1)、森本真司 2)、後藤大輔 3)、青木周司 2)、中澤高清 2) 、石島健太郎 4)、前田高尚 1)、
石戸谷重之 1)、菅原敏 5) 、藤田遼 2)1)産総研、2)東北大、3)極地研、4)海洋研究開発機構、5)宮教大

1. はじめに北極域を含む北半球高緯度域には、温室効果気
体の全球規模の循環に影響を与える放出・吸収源が多数存在している。この緯度帯では、温暖化現象が顕著に現れ、それに伴って物質循環が大きく変化する可能性が指摘されている。同緯度帯の放出・吸収
源は時空間分布が不均一であるため、大気中の濃度は大気輸送の影響を受けて大きく変動し、その変動要因を詳細に明らかにするには、高時間分解能の観測が必要となる。また、その放出・吸収源を特定するためには、複数成分のデータを組み合わせた解析が有効であると考えられる。これらを踏まえて、ス
バールバル諸島ニーオルスン基地において、2013
年 9 月より二酸化炭素(CO2)、メタン(CH4)、一酸化炭素(CO)濃度の連続観測を実施してきている。本発
表では、これまでに得られた結果を報告する。
2. 観測方法
観測は、国立極地研究所ニーオルスン観測基地（78o56’N、11o52’E）において実施した。基地周辺
は、晩秋～初春は雪氷に覆われるが、他の季節は苔
や丈の低い草が地表に現れる。観測基地はニーオル
スン中心部より離れているため、局所的な人為起源の影響を受けにくい。
大気試料を施設の屋上からポンプにより引き込
み、除塵・除湿後、レーザ分光法を用いた分析計に導入して、各成分の濃度測定を行った。観測には、
CO2 、CH4 、CO 濃度が同時に測定できる分析計（Picarro 社製）を用いたが、分析計が不調になり修理を行ったため、2015 年 7 月～2017 年 9 月の期
間は、CO2、CH4 濃度のみが測定できる分析計（LGR社製）で代用した。分析計の校正は、2 日に 1 度（途中より 3 日に 1 度）
、対象成分を混合した異なる濃度の標準ガスを導入して行い、6 時間に 1 度（途中より 12 時間に 1 度）圧縮空気を導入し、分析計のドリフト補正を行った。校正用標準ガスの導入と同じ頻度で、大気濃度に近い標準ガス（ターゲットガス）を導入することにより、見積もられた測定精度(1σ：括弧内は LGR 社製分析計に対する値）
は、CO2、
CH4、CO について、それぞれ 0.01 (0.04) ppm 、0.3
(0.1) ppb、1.3 ppb であった。
3. 結果と考察
図 1 に局所的な人為起源の影響を強く受けていると推定されたデータを除去した、各成分の 1 時間
平均濃度の変動を示す。図より分析計の交換の前後において、濃度は連続的に変動しており、分析計に依存した分析値の系統的な差は生じていないものと考えられる。各成分とも、冬～春に高濃度、夏に低濃度の明瞭な季節変動し、平均な季節変動の振幅

は、CO2：18 ppm、CH4：45 ppb、CO：74 ppb であった。秋～冬にかけて、数日～半月程度の短い周期を持った変動が見られ、多くの場合、各成分で概ね同期して起こっているが、後方流跡線解析の結果か
ら、異なる発生・吸収源の影響を受けた気塊の長距
離輸送の影響を反映していることが分かった。CO2及び CH4 濃度については、
経年増加も見られるが、季節変動成分を除去して得られる経年変動成分の観測期間中の平均的な増加率は、まだ短期間のデー
タであるが、それそれ 2.8 ppm yr-1、9.8 ppb yr-1 であり、2～3 年周期の変動も見られた。当日の発表では、北半球高緯度の他の観測サイトとの比較結果も示し、当観測で得られた変動の緯度帯の代表性や変動要因に関する考察結果も紹介する予定である。
謝辞 観測で使用した標準ガスの準備では、国環研の勝又
氏、遠嶋氏、町田氏、観測機器の準備では、気象研の松枝氏、坪井氏に大変お世話になった。本研究はGRENE北極気候変動研究事業、ArCS北極域研究推進プロジェクト等により実施された。

図1. ニーオルスン基地における大気中CO2、CH4、COの1時間平均値の変動。局所的な人為起源の影響を受けていると推定されたデータは除去している。使用した分析計の違いによりマーカーを変えている。

― 204 ―

P224

積乱雲の雲頂から飛び上がる巻雲：Jumping Cirrus の観測と定量的解析による特徴*瀬口貴文 (防衛大), 岩崎杉紀 (防衛大), 鴨川仁 (学芸大),
岡本創 (九大応力研), 石元裕史 (気象研), 牛山朋來 (土木研)た。この場合、Critical Layer において重力波が破砕して１ はじめに
Jumping Cirrus (JC)とは、Fujita (1983) [1]の飛行機観測いる可能性が高い。このことから JC の発生には風の鉛により撮影・命名された「積乱雲の anvil から 1-2km ジ

直シアーが重要であると考えられる。しかしながら、ャンプする雲」のことである。

ラジオゾンデ・衛星データ共に時空間的に離れている

Wang et al. (2011) [2]は、数値実験で非断熱過程(重力波ため、正確な大気状態を知ることは難しい。また、大の砕波)により JC が発生することを示した。しかし JC

気による光の屈折(大気差)を考慮すると、本結果よりの定量的な観測がないため、その発生条件や規模、頻100m 程度高度が高くなる可能性がある。

度といった基本的な性質は分かっていない。Setvák et al.
(2008) [3]は、JC の雲粒の昇華によりオーバーシュート

Jumping Cirrus
Anvilの上の成層圏が加湿される可能性を衛星データによって示し、この現象の解明が成層圏の水蒸気量の推定に寄与することが期待される。
本研究は、カメラ撮影により JC を観測し、その形態・特徴を定量的に理解し、成層圏の加湿の有無を明らかにすることを目的とする。

図 1 栃木県鹿沼付近で発生した積乱雲と JC。2016 年 8

２ 観 測

月 4 日 18 時 18 分撮影。この事例では JC 到達高度 16.8

2016・2017 年の 7・8 月の間、富士山頂と防衛大学校

km で図 2 に示す CPT を越えている。

の屋上(横須賀市)に複数台カメラを設置して、15 秒間隔で定点撮影を続けた。2016 年は合計で 19 件の JC が撮影出来た。図 1 はその一例である。両観測点から同一の JC を捉えることはできなかった。2017 年の観測デー

DT 17.37km

タは現在確認中である。
３ 解 析
まず、写真上の星の位置情報から、各ピクセルの方

CPT 16.77km

位角と仰角(図 1 のグリッド線)を導出し、JC の方位角

Critical Layerと仰角を求めた。次に、ひまわり 8 号による近い時刻の赤外輝度温度分布から、該当方向に存在する発達した積乱雲を特定して直線距離を求め、JC の高度を見積った。最後に、茨城県館野市のラジオゾンデのデータを用いて、JC 発生時付近の大気状態を確認した(図 2)。

図 2 館野における気温(左)と風速(右)の鉛直分布。2016４ 考 察

年 8 月 4 日 21 時。実線・破線は DT と CPT の高度をそ2016 年の19 件のJC の空間スケールを解析した結果、れぞれ示す。

平均すると到達高度が 14.6km、ジャンプの高さにして５ 謝 辞

anvil から 1.2km となった。到達高度が 17km を超える事例もあった。

本研究の一部に、九州大学応用力学研究所の共同利
用研究の助成を頂いた。

館野のゾンデの気温の鉛直分布と比較すると、3 件が対流圏界面(DT: Dynamic Tropopause または CPT: Cold

６ 参考文献[1] Fujita, 1983, Journal of the Meteorological Society ofPoint Tropopause のいずれか)に達していた。それらの事例では CAPE が他の事例に比べて大きく、対流が活発

Japan, Vol.60, No.1, 355-368.
[2] Wang et al., 2011, Terr. Atmos. Ocean. Sci., Vol.22, No.5,
447-462.

であったと考えられる。
一方で、対流が弱く圏界面より低くても、風速が急[3] Setvák et al., 2008, Atmospheric Research, 89, 170-180.

減している高度で JC が発生している事例が 15 件あっ― 205 ―

P225

大気中ラドン観測によるデータ選別手法の改良*松 枝 秀 和 (気 象 研 ), 中 村 貴 (気 象 庁 ),坪 井 一 寛 ( 気 象 研 ), 丹 羽 洋 介 ( 気 象 研 ), 澤 庸 介 ( 気 象 研 ), 眞 木 貴 史 ( 気 象 研 ),村 山 昌 平 (産 総 研 ), 石 戸 谷 重 之 (産 総 研 ), 齊 藤 和 幸 (気 象 庁 )
1.

はじめに

冬季から初春の期間には、数日の短い周期でラドン

ラドン-222（以下ラドン）は半減期 3.824 日の放射性濃度が上昇する変動が特徴的に観測される．これらの希ガスで、主に土壌から大気へ放出される．海洋の寄多くは、アジア大陸上でラドン濃度が高くなった空気

与はほとんど無視できることから、大陸起源の空気塊

塊が、寒冷前線に捕捉されて南鳥島へ長距離輸送されの輸送過程を調べるための化学トレーサーとして有用て起こる現象である．この短周期の濃度上昇はモデルである．産業技術総合研究所と気象研究所は大気中ラにおいてもほぼ再現されていることが認められた．一ドンを高精度で測定できる装置を共同開発し[1]、北西

方、夏季の期間にも 2～3 例のラドンの濃度上昇イベン
トが捉えられており、陸上植生の強い CO2 吸収を受け太平洋上の離島にラドンの観測を展開している．
これまでラドンの観測データを用いて、アジア大陸

た空気塊が南鳥島に急速に輸送された事象と良く対応の発生源影響を強く受けた観測値を選別する解析手法していた。これらの結果から、モデルによるラドン・を検討し、二酸化炭素（CO2）やメタン（CH4）等の温データ選別法が観測空白期間に適応できる可能が強く

室効果ガスのデータ・スクリーニングに利用してきた．

示唆された．但し、詳細に比較すると、濃度上昇ピー

本研究ではこの手法の改良の一環として、観測データ

クを見逃しているケースやピークが過小評価になってがない期間に輸送モデルで計算されるラドン濃度で代いる場合も見られた．今後、これらのモデルと観測の用した選別を適応した場合、この手法がどの程度有効不一致によるデータ選別への影響を見積り、手法の精かを評価することを目的とした．

度を定量的に評価していく予定である．

2.

観測とモデル

高精度測定装置を用いた大気中ラドンの観測は、気象庁の南鳥島、与那国島及び、綾里の 3 つの GAW 観
測所において実施している．また、父島にも同じ測定装置を設置して観測を続けている．これらの観測所では温室効果ガス濃度も同時に連続測定されている．
モデルによるラドン濃度は気象庁/気象研究所で使用している二酸化炭素輸送モデル（GSAM-TM）で計算した．モデルにおける大陸上のラドンの放出量としては
一般的に用いられているほぼ一様なフラックス値（1atom cm-2 sec-1）を与えた．

図１ 観測とモデルのラドン濃度の比較（2014 年の南
鳥島）
．

3.

比較結果

モデルによる選別の精度は観測されるラドン濃度の再現性に大きく依存するため、まず観測値と比較した．
図１は 2014 年の南鳥島におけるラドン濃度変動について、観測とモデルの時別値をプロットした結果を示す．
全体の濃度レベルは両者ともほぼ一致していた．また、冬にラドン濃度が高くなり、夏季に 0.1 Bq m-3 以下の低謝辞
本研究は環境省地球環境保全試験研究費により実施されたものである。
参考文献[1] Wada, A., et al., 2010, J. Meteor. Soc. Japan, 80,

濃度となる季節変動のパターンも類似していた．

― 206 ―

123-134.

P226

全球線形傾圧モデルの作成と気候場解析への応用
田母神翔*・村上茂教（気象大学校）
1. はじめに季節予報や異常気象の診断において重要な大気循環の長周期変動は、しばしばテレコネクショ
ンパターンとして知られる特徴的な空間パターンを伴って現れる。テレコネクションパターンの同定は、循環場の変動成分を主成分分析（EOF
解析）し、その主要な変動のモードを取り出すことで行われることが多いが、線型傾圧モデル等を用いたより力学的に踏み込んだ解析が行なわれることもある。例えば、Kimoto et al.(2001)では、
線型傾圧モデルを用いて、気候平均場を基本場とするある線形演算子の特異値分解の第一モードとして北極振動とよく似たパターンを得ており、Tanaka and Seki(2013)では、Hough 調和関数と鉛直構造関数を基底とする 3 次元スペクトル法による線型傾圧モデルを用いて、東西非一様で順圧な基本場の下での力学演算子の固有値分解により、最も不安定な定在波モードとして北極振動を取り出している。また Kosaka et al.(2009)では、Kimoto et al.(2001)と同様の線型傾圧モデルを用いて、夏の気候場の周りに線形化した力学演算子の第 2 特異モードとしてシルクロードパターンを取り出すことを行なっている。こうした先行研究に触発され、我々も全球線型傾圧モデルの開発を目指しているが、ここではその初期結果として、線形モデルの時間発展解を用いて、日本付近の夏の気候場の解析を行なった結果について報告する。

度の範囲において上層ほど西に傾く特徴が見られた。基本場との間のエネルギー変換率を計算してみたところ、傾圧変換は順圧変換の５倍の程度であった。更に、傾圧エネルギー変換のメカニズ
ムを持たない線形順圧モデルで実験を行なった
ところ、シルクロードパターンが維持されないという結果になった（図 1）。
次に、日本付近が猛暑となった 2004 年 7 月とそれと対照的な 2003 年 7 月の比較を行ったところ、原田ら(2006)とは異なり、シルクロードパターンの伝播よりも、中国の華南における対流活動がつくる局所的な直接循環の影響が大きいという結果になった。ただしこの結果については、さらなる検討が必要である。

2. 線形モデルの作成
最初に鉛直方向をσ座標系とする非線形の全球プリミティブモデルを作成し、そのモデルのプ
ラグラムコードを線形化する方法で全球線型傾圧モデルを作成した。また、作成されたコードが正しいかどうかを確認するために、別途、線形化した方程式からも数値モデルを作成し、両者の計算結果が一致することを確認した。これらのモデ
ルは、鉛直方向には差分法で、水平方向には球面調和関数を用いたスペクトル法で空間的に離散化し、時間積分スキームとしては leapfrog 法を用いている。更に、比較実験用として球面上の浅水モデルと、その線形化モデルも作成した。
3. 計算結果
全球線形傾圧モデルを用いてシルクロードパ
ターンの再現と解析を行った。シルクロードパターンは、夏のアジアジェットに生じる変動モード
として卓越することや、構造の維持に傾圧エネル
ギー変換が重要であることが特徴として挙げられる(Kosaka et al. 2009)。JRA-55 再解析の 7、8月の気候値を基本場に用いたシルクロードパターンの再現実験では、アジアジェットに沿って擾
乱の波列が形成され、また、擾乱が東経 20〜100

図 1 (a)：全球線形順圧モデルにおける 1〜3 日を平均した渦度[𝟏𝟏𝟎𝟎ି𝟓𝟓 ⁄𝐬𝐬]、Takaya and Nakamura(2001)に基づく波活動度フラックス[𝐦𝐦𝟐𝟐 ⁄𝐬𝐬 𝟐𝟐 ]、及び基本場の東西風（一点鎖線は 20,28𝐦𝐦⁄𝐬𝐬の等値線）、 (b)：(a)と同じ（ただし 14〜28 日の平均値）、(c)：(a)と同じ（ただし、全球線形傾圧モデルによる𝝈𝝈 = 𝟎𝟎. 𝟐𝟐𝟐𝟐𝟓𝟓における値）、(d)：(c)と同じ（ただし、14〜28 日の平均値）。渦度の等値線
間隔は、(a) 0.5、(b) 1.0、(c) 0.01、(d) 0.05. ただし、ゼロの等値線は省略、点線は負）― 207 ―

P227

東 ア ジ ア atmospheric river に 伴 う 豪 雨 の 気 候 学 的 特 徴*釜 江 陽 一 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ), Wei Mei (ノ ー ス カ ロ ラ イ ナ 大 学 ),Shang-Ping Xie (UCSD ス ク リ プ ス 海 洋 研 究 所 )1.

寒冷前線前面の南風は対流圏下層にピークを持ち、下はじめに中緯度の渦擾乱によって熱帯から高緯度側へ輸送さ層の水蒸気の流れは日本列島上の地形に衝突して地形れる水蒸気は、ときに東進する温帯低気圧に伴う寒冷性の降水をもたらす。図 1 は日降水量が 100mm を超え前線前面で組織化し、極めて大きな水蒸気輸送を伴う

る豪雨の発生頻度に占める AR 日の割合を示す。春季

ことがある。この細長い水蒸気フラックスの帯をに 100mm を超える豪雨が多く発生する地域では、ARatmospheric river（AR）と呼ぶ。近年、東アジア、特に日の相対的割合が非常に高く（60-90%）、豪雨の予測に朝鮮半島から日本列島上空を通過する AR の振る舞い

とって AR の発生・通過の予測が極めて重要であるこが注目され始めた[1]ものの、その東アジアの水循環にとを示している。

果たす役割は評価されていない。本研究では、全球再日本列島を通過する夏季 AR の頻度は、エルニーニ

解析データおよび高解像度陸上降水量データを使用し、ョが発達した冬季の半年後に増える[1]。エルニーニョ

東アジア降水における AR の気候学的な役割を評価す

発達後の春から夏にかけて発生するフィリピン東方海る。

上の高気圧偏差は、その北西側の南西風偏差を強め、AR が発達しやすい背景場を生み出す。このとき、AR

2.

豪雨の頻度も西日本を中心に増加している。この結果

手法

全球再解析データ JRA-55 の鉛直積算水蒸気フラッは、台風によるものを除いた場合、暖候期の豪雨に伴クスの 6 時間値を用いて、1958 年から 2007 年までのう自然災害リスクの年々変動は、部分的には予測可能

AR の検出[1]を行う。
鉛直積算水蒸気フラックスの絶対であることを示唆している。

値（IVT）の気候値からの偏差のクラスタが、ある条件を満たすとき、そのクラスタを AR と判別する。判別の条件にはクラスタの形状（長さ>1,400km など）を用いる。台風のような同心円状の IVT 偏差クラスタは除外される。次に、検出した AR 通過時の降水量を抽出す る 。 降 水 量 デ ー タ は 日 解 像 度 、 0.05 ° 格 子 のAPHRO_JP[2]である。6 時間値の AR が 24 時間中 2 回
以上カウントされた日を AR 日と定義する。AR 日の降
水量の積算値や極端降水の統計を、全ての日を対象にした統計と比較する。
3.

結果と議論

東アジアにおける暖候期の降水量は、平均して 1-8mm day-1 程度であるのに対し、AR 通過日の降水量は中部地方、西日本から朝鮮半島を中心に多い（8-44mm
day-1）。これは暖候期平均値が無降水日と弱い雨の日を

図１ 1958-2007 年の春季豪雨発生数に占める AR 日の含んでいるのに対し、AR 通過日はより強い雨の日の頻割合。等値線は AR の発生頻度（8, 18%）を示す。

度が多いことによる。AR 降水量は地域的な地形の分布とよく対応し、九州山地、四国山地、紀伊半島、日本

参考文献

アルプス、伊豆半島の山地で多い。AR 通過時の水蒸気[1] Kamae, Y., et al., 2017, J. Climate, 30, 5605-5619.

フラックスは、多くの場合で南西方向から流れ込む。

[2] Kamiguchi, K., et al. 2010, Hydro. Res. Lett., 4, 60-64.

― 208 ―

P228

世界の気温の日較差の大きい地域の分布とその
原因の調査
田中

実（無所属、土浦市西根西１－６－２１）

１・はじめに気温の日較差は内陸、砂漠、高原、盆地などで大きいと言われている。海上では逆に非常に小さい。
そこで観測値がある世界の陸上の日較差の大きい地域の分布とその原因の調査を行つた。
２．資料
ウイキペディアのホ－ムペ－ジから世界の地
点デ－タ（元は NOAA 等の気象機関）それ以外に気象庁と NOAA のホ－ムペ－ジのデ－タを利用した。
３．世界の日較差の分布
図１に 2 月の分布を示す。北半球の 20N、南半
球の 30S 付近亜熱帯高気圧、バイカル湖の東とチ
ベツト高原のシベリア高気圧、北アメリカのロツ
キ－山脈の東で 15 度以上である。図 2 に 8 月の分布を示す。亜熱帯高気圧は北上し、北半球で35N、南半球で 20S 付近である。黒で示した 25 度
以上の地域は 2・8 月共盆地や高原である。南北の季節変化は大きくすべての月が 15 度以上の地
域は南アメリカのアタカマ砂漠、サハラ砂漠の東部、メキシコとアメリカの国境付近などである。
4.日本の日較差の分布
日本でも 1・2 月に北海道の南東部で 15 度以上の地点があり 2 月にはアメダス 8 地点で観測されている。2 月に最大になるのは昼の長さが 12
時間に近ずき太陽光も強くなるためである。本州
以南では 15 度以上の地点は無いが中国山地や長野・岐阜県の盆地では 4 月にかなりの地点で 14
度以上になる。
５．日較差の分布とその季節変化の原因
まず大スケ－ルの原因として太陽光の季節変化、モンス－ン等に伴う雲や水蒸気の季節変化、海陸の分布が上げられる。赤道付近は雲や雨が多く内陸でも日較差は小さい。亜熱帯高気圧の季節変化で砂漠の周辺の雨季はあるが乾季がある地
域でも雲や雨が少ない季節に砂漠以上に日較差が大きくなる（例 ギネアの Labe は乾季に世界最大の 29 度になるが年降水量は 1514mm で日本と同じ）。緯度が高くなると夏・冬は昼・夜の長さの影響で日較差は小さくなるのでバイカル湖の東では 3 月、中央アジアでは 9 月に大きくなる。
中小スケ－ルでは盆地などの地形、標高、都市のヒ－トアイランドなどの影響がある。標高が低くても盆地では日較差は大きいので地形の方が標高より影響が大きい。25 度以上の地点はすべて盆地か高原で乾季に地形などの影響がよくでる。
日々の変動では大気の安定度などの影響もあり、アメリカや日本等の例も大会で発表する。

図１ 2 月の日較差の分布。15 度以上を灰色、25度以上（アフリカに 2 か所）を黒で示す。

図２ 8 月の日較差の分布。25 度以上は北アメリ
カに 2 か所、南アメリカに 1 か所。

図３― 209 ―

北海道の 2 月の日較差の分布。アメダス 8
地点で 15 度以上。黒い四角は陸別で 17.4
度。

P229

北西太平洋域の波候と波高の長期変化傾向
伊藤 享洋 · 金子 秀毅 · 市成 隆 · 片山 恭男 · 服部 宏之 · 三浦 大輔 · 比良 咲絵
気象庁 地球環境 · 海洋部 海洋気象情報室

1 はじめに5 まとめ

波浪の季節変動特性 (波候) や長期変動について、これまで日本沿岸に特化した調査 (関ほか 2011) や広範囲の粗いスケールでの調査(Sasaki 2014) が行われており、北太平洋中緯度では波高が 10 年あたり 10 cm 以上減少している等の報告があるが、北西太平洋域について詳細なデータを用いた調査はない。気象庁
海洋気象情報室では、長年、マンマシンシステ
ムによる波高の等値線 (波浪確定図) 作成用のGPV を蓄積してきた。これを用いて北西太平
洋域における波浪の季節変動特性 (波候) や、
波高の長期変化傾向の把握を試みた。

北西太平洋域では海域ごとに異なる波高の
季節変化特性が見られることや、Sasaki(2014)と同様に一部海域では 20 年間で波高の減少傾向が見られることがわかった。今後もデータを蓄積し、長期変化の把握や各種気候関連指数との関係などを調査したい。

2 利用したデータと調査手法
月平均波高 GPV データの各格子について、毎年の各月の平均波高をさらに平均して各月の平均波高 (20 年分) や、季節ごとの平均波
高・年平均波高の年々変動を算出した。データの領域と期間は以下の通り。
• 北西太平洋域 (約 50 km 間隔 300×230 格子)※但し海氷域は除く• 1997～2016 年 (00,12UTC)

図 1 北西太平洋域の波高の季節変化(各グラフは横軸:月、縦軸:平均波高 [cm])

3 北西太平洋域の波候
各月の平均波高の変動に着目すると、北西太平洋域内でも海域ごとに異なる特徴が見られた。図 1 に代表的な地点の波高の季節変化を示す。例えば、アリューシャン列島南方海域(亜寒帯) では、1 月は約 5 m であるのに対し 7
月は 2 m 未満と季節変化が大きく、一方四国
沖・沖縄東方海域は波高の年較差が 1 m 以下と季節変化が小さい等の特徴が見られる。

4 北西太平洋域の波高の長期変化傾向
波高の年々変動 (図 2) を見ると、亜寒帯海域や南シナ海で波高の減少傾向が見られるが、日本列島周辺海域では長期的な変化傾向は明瞭ではない (99% 有意)。

図 2 北西太平洋域の波高の年々変動(各グラフは横軸:年、縦軸:年平均波高 [cm])参考文献• 全国港湾海洋波浪観測長期データに基づく日本沿岸の季節別波浪特性の経年変化 (関ほか 2011)• Changes in the North Pacific wave climate since
the mid-1990s(Sasaki, W. 2014)― 210 ―

大 会 第 3 日A301

軌道要素の違いによる高緯度域気候-植生フィードバック
木野佳音*1, 阿部彩子*12, 大石龍太*1 , 齋藤冬樹*2, 吉森正和*3（1. 東京大学大気海洋研究所, 2. 海洋研究開発機構, 3. 北海道大学）
年以上のスピンアップ後、50 年平均気候値を1. はじめに解析に使用した。Lu and Cai (2009)の手法に
地球の軌道要素（地軸の傾き・歳差・離心基づき、地表面での気候フィードバック解析率）の変化に対する気候システムの応答は、を行なった。解析には、北緯 50 度以北陸と長期スケールの気候が放射強制力に対して応
北緯 60 度以北海(北極海)を用いた。
答する典型的な例であり、このことを定量的
3. 結果に調べる研究は、現在と異なった気候条件下でのモデルの再現性の検証としても重要であ
軌道要素の違いにより北半球夏の日射量る。放射強制力の代表的な例として、大気 CO2が増加すると北半球高緯度陸上では夏、海上濃度が増加した場合について、気候フィード
では秋冬に最も大きな温暖化がみられ(図バックがよく調べられている。しかし、軌道a,b)、2xCO2 では海陸双方で冬に最も大きな要素の変化がどのような気候フィードバック
温暖化がみられた(図 c)。植生フィードバックをもたらすのか、季節の気候フィードバック
は海陸双方での温暖化を強化し、特に OH で解析手法を用いて統一的に調べた例はない。
その度合いが大きいことがわかった。気候フ
そこで本研究では、地軸の傾きと歳差・離心ィードバック解析により、PS より OH の方
率がそれぞれ異なる時に季節の気候フィード
が、アルベド・フィードバックや海洋によるバックがどのように異なるのか、特に北半球
熱吸収・放出による温暖化増幅が大きいこと
高緯度について調べた。その際、遅いフィーがわかった。
ドバックのなかでも最近重要性がわかってき
今後は、各実験で植生フィードバックによた植生フィードバックに着目した。
る温暖化増幅の度合いが異なった要因を調べ
2. 研究手法る。また、北米、ヨーロッパ、ユーラシア東部といった
大気海洋植生結合モデル（MIROC-LPJ;
実験設定
地軸の
CO
地域による
O’ishi and Abe-Ouchi, 2011）を用いて、理
歳差(°)
離心率
傾き(°)
(ppm)
応答の違い
想的に離心率 0 の実験を行い、基準実験とし基準実験 23.439
0230
24.4800230をみていく。 OHた。次に北半球夏の日射量が増加する例とし
PS
23.439270
0.01671
230
現在気候 23.439 102.932 0.01671 285.431て、過去にあり得る範囲内で地軸の傾きを大570
2xCO 23.439 102.932 0.01671
きくする実験(OH)と、同様に離心率が大きく夏至が軌道の近日点にある実験(PS)の二つを
day−var_PI570_Sgre_NH行なった。どちらの実(c)2xCO2J FMAM J J A SOND
験でも大気 CO2 濃度
15150
海では北緯60度以北、陸では北緯50度以北の平均をそれぞれ示した。
黒線:
日射量偏差または放射強制力
を 230 ppm 一定とし
12120
濃灰色線: 植生フィードバックありの時の気温偏差た。また、現在気候か
薄灰色線: 植生フィードバックなしの時の気温偏差
990
a,bは基準実験、cは現在気候からの偏差でそれぞれ示した。
ら大気 CO2 濃度を 2 倍day−var_OHE0230_Sgre_NH
day−var_OMELPS230_Sgre_NH
(a)OH
(b)PS
6
60
にする実験(2xCO2)を
J FMAM J J A SONDJ FMAM J J A SOND
6
60
6
60
3
30
行なった。さらに、植生モデルを結合せず、
3
30
3
30
0
0
植生フィードバックを
15
150
0
0
0
0
考慮しない実験を
12
120
−3
−30
−3
−30
OH,PS,2xCO2 そ れ ぞ
6
60
9
90
6
60
れについて行なった。
3
30
6
60
3
30
いずれの実験も、100
2J FMAM J J A SOND

2018 Feb 05 15:05:27−30:/Users/kanonkino/google_drive/ccsrM1/lab/miroc/MIROCLPJ/GMT/DAY−VAR/day−var_comp_mod3.gmt

0−3

J FMAM J J A SOND

2018 Feb 05 15:05:22― 213 ―

Ins_NH_60_90

放射強制力 [Wm-2]

Ins_NH_50−90

0

3

−30

0

:/Users/kanonkino/google_drive/ccsrM1/lab/miroc/MIROCLPJ/GMT/DAY−VAR/day−var_comp_mod3.gmt

放射強制力 [Wm-2]

−3

0

日射量偏差
[Wm-2] 日射量偏差 [Wm-2]
Ins_NH_50−90
Temp_NH_50−90 Ins_NH_60_90 Temp_NH_60_90
陸・気温偏差[℃]
海・気温偏差 [℃]

0

日射量偏差
[Wm-2] 日射量偏差[Wm-2]
Ins_NH_50−90
Ins_NH_60_90
Temp_NH_50−90
Temp_NH_60_90
海・気温偏差[℃]
陸・気温偏差[℃]Temp_NH_50−90

陸・気温偏差[℃]Temp_NH_60_90

海・気温偏差 [℃]230

J FMAM J J A SOND

2018 Jan 14 14:15:16

0:/Users/kanonkino/google_drive/ccsrM1/lab/miroc/MIROCLPJ/GMT/DAY−VAR/day−var_comp_mod3.gmt

A302�����y���������� �����v�����y��� ���� ��� ���������� �8�� �� ��� ����������� �� ��� ������� �� ��� �����
�8�� �� ��� ��������� �� ��� ������� �� ��� ����� �8�� �� �� ����������� �
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z����

����u�������w��y������p���� ��z���kp��y�������p�� ��
��� 8R���C�C��� G�� CL�� �(��� � ��� 8��7�� uz�� ��������������e�u���p������ y��y����������pe�� oiuz�
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����y������������ ��������
�pw�����y�����kp�� ����p�� ������m���y��y������p����8��7�� y��vk��� �������������
�p�����y���������������� ��y��vk�z�� 8��7��� ����y�vu����������kp���������p���C �� �p�� ��y�����d�m�p���R�C���,����RLCD���GC� �����pe�� ,�� �� RLCD� ��GC� ��y��������C y� z������e�������� �����e�����������m�ivz����p�� oy�������v�� ��m�������y��y����������u��ive�d�p�����uz�� iy������y�������p�����y��������y�����m��� �����v����y������z�� ��e����y�����������
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z������u���� ��y����uz�� ������������e������������d���� ��y������������z�� �G��� C�����A�LL�C�R������ � �C�����G������ y������
���� �����z�� ) �������u���� ����z����u��m��� ������y�����z���������e��� ���u ����� o�������z� � u������� p�k�� ����y������y��z�� �����y�����������u��kpv�y������y������
����� iy�e��y��v�����w��� ��y��z�� R�C���,�� �� RLCD����C���� ��GC� y��������� ��������� y��z� ����������
A��( u���� �����y���z�� �(���,� ����*���A��(� �pz �(��)(���2�*���A��( ���m��� �����y���z�� ,* ���� ,� ��� �����y���z�� ,* �u���� ���z���� (���� ��y��kp����u��e�� ���� � � � � � � � k p � � � � � �� � � � � z ��R�C���RLCD���GC�� ��u� )�� ���� � ���C������GC�
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�����

��y��uz�����y������e��w��u��pe�� ��z 7GL��C�����C�G������* � uy��v������u���� ������y����v���y�������m��yu��ive�d�p�� ������y�����kp�����D z�� �����y������e������w��� i��uz��u��p���y�����u����y��e���w���p�� �����y�������
m�v�� ���y�����y����z�� �����������y��������kw�ive������� kdk�� ���z���z��y����y��������������� ����� ���)��� A��(�y��z�� ��y�������z�� � ) ��w���
RLCD���GC� u���������C������GC�� u������ �p�� ���C���� ��GC�� y��z�� �����y��y�����e� ��A� ��m��� iy��w���y������������y�e������z�� �����uz�� ��y����y��e�����w�����������w�����k��w�ive������� oy��z�� ���y������������y��������y��y���oy�������m�iv�������d�m���u���� �― 214 ―

A303

氷期から間氷期にかけて生じた急激な気候変化の再現*小 長 谷 貴 志 (東 大 AOR I), 阿 部 彩 子 ( 東 大 AORI, 海 洋 研 究 開 発 機 構 ),Takashi Obas e ( AORI ) and Aya ko Ab e -Ou chi ( AORI, JAMST EC )1.

アイスコアによる気候復元をよく再現した（図 1d−e）。

はじめに最終氷期（およそ 2 万年前）から現在の間氷期にかけて、およそ 1 万年かけて温暖化が生じたが、途中に4.

議論

海洋深層循環変動に伴う急激な気候変化が生じたこと

大西洋子午面循環の強度は、北大西洋域の塩分に影が知られている。その一つがおよそ 1 万 5 千年前に生響する淡水流入量だけでなく、軌道要素や温室効果ガじたもので、グリーンランドの気温が数十年で 10℃以スなどの背景気候に依存することが示されている(Oka

上上昇し、南極の温暖化が停止し寒冷化が始まったこ

et al. 2012; Kawamura et al. 2017; Zhang et al. 2017)。本実とがアイスコアから復元されている(Ivanovic et al.

験の結果は、氷期から間氷期にかけて生じた急激な気2016)。この急激な気候変化は、氷期に弱かった海洋深候変化は、北半球の氷床融解に伴う淡水の海洋への流層循環（大西洋子午面循環）が急激に強まることで説入量が大きく変化しなくても、氷期から間氷期にかけ明されることが気候モデル実験から示されているがての軌道要素による日射変化・温室効果ガスの増加に(Liu et al. 2009)。しかし、北大西洋域の塩分に影響する

よる大西洋子午面循環の強化に伴う急激な気候変化を

氷床融解による淡水流入量を、海水準復元と整合しな通して生じうることを示すものである。

いほど変動させているという問題があった。
2.

手法
大気海洋結合モデル MIROC4m を用い、最終氷期（およそ 2 万年前）の気候場を初期値として、大気海洋モデルの境界条件を氷期から間氷期の条件へと遷移的に変化させた。地球の軌道要素と温室効果ガスの復元値を使用した。北半球氷床の融解による気候影響を考慮するため、北大西洋の高緯度域（北緯 50−70）に淡水を流入させた。淡水の海洋への流入量には不確実性が大きいため、復元された北半球氷床体積の変化量と矛盾しない範囲で多数のシナリオを用意した。
3.

結果
実験の結果、氷期の弱い大西洋子午面循環が急激に強くなるが、その時期は北大西洋への淡水流入量に依

図 1 大気海洋結合モデルの実験設定(a−c)と、モデルで計算存することが分かった。また、海水準と北半球氷床体されたグリーンランド・南極気温を復元値と比較(d−e)。灰色

積の復元と矛盾しない氷床融解水のもとでも、気候復

実線がモデル、黒実線がアイスコアによる復元値を示す。

元から示される時期に急激な大西洋子午面循環の強化が生じることが分かった。この急激な大西洋子午面循
環の強化は、北大西洋域の海氷の後退によって深層水形成が強まることに伴って生じた (Kawamura et al.
2017; Sherriff-Tadano et al. 2017)。大西洋子午面循環の変動により海洋熱輸送が変化するので、気候モデルで再現されたグリーンランドと南極域の地表気温の変化は、

参考文献
Ivanovic et al. Geos. Mod. Dev., 9, 2563-2587 (2016)
Liu et al. Science, 325, 5938 (2009)
Kawamura et al. Science Advances, 3, 2 (2017)
Sherriff-Tadano et al. Clim. Dyn. 1-23 (2017)
Oka et al. Geophys. Res. Lett. 39, L09709 (2012)
Zhang et al. Nat. Geoscience, 10, 518 (2017)― 215 ―

A304

完 新 世 の 気 候 を 対 象 と し た ENSO― 季 節 サ イ ク ル 間 相 互 作 用 の 研 究*岩 切 友 希 ,1.

渡 部 雅 浩 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),実験では熱帯平均の SST が現在気候と比較して約 0.3K

研究背景

エルニーニョ・南方振動 (El Nino-Southern Oscillation:

低いこと (図 2a) ，赤道東西風の季節サイクルが ENSO

ENSO) は，現在気候において最も卓越する大気海洋結の発達に適さない背景場となること (図 2b) が，とも合系の変動である．気候モデルの長期積分などから，に ENSO の振幅弱化に寄与していると考えられる．CZ

ENSO の振る舞いは気候システム内部の非線形に起因モデルを用いて，両実験の気候平均場を基本場としてして多様性および複雑性を示すことが知られており，与えることで，実験間の ENSO の振幅差を再現するこ

これらを生み出すメカニズムの一つに，ENSO と季節とができた．CZ モデルに与える気候平均場の各要素をサイクルの相互作用が挙げられる．先行研究から，差し替えて診断した結果，
EH8K 実験での振幅弱化には

ENSO と季節サイクルの振幅には反比例の関係がある

SST の平均場の変化が大きく寄与していることが示さことが示唆されているが，その理解は直観的なものにれた．

留まっている．現在の気候のもとでは，熱帯の季節サイ
クルは比較的安定しているが，古気候の時間スケール
では，ミランコビッチフォーシングに伴って季節サイ
クルの振幅は変化してきた．また，プロキシデータから，完新世の ENSO は現在に比べて弱かったことが知られている．そこで，本研究では完新世の ENSO を例にとり，ENSO－季節サイクル間相互作用を理解するための数値実験と解析を行った．
2.

図 1．CTRL 実験に対する EH8K 実験での SST 年々

数値実験と解析手法

大気海洋結合モデル MIROC5.2 を用いて，2 種類の変動の振幅（標準偏差）の変化割合(単位％)．

数値実験を実施した．産業革命以前の放射強制力を与えた CTRL 実験および，日射サイクルを 8000 年前に設定した EH8K 実験で，各々300 年の長期積分を行った．
また，再現された気候平均場や季節サイクルに対する
ENSO の応答を調べるため，簡易大気海洋結合系である Cane-Zebiak (CZ) モデルを用いて診断を行った．
3.

結果

再解析データとの比較から，
CTRL 実験でシミュレー
トされた ENSO は，ピークの時期が 2 か月ほど早いことを除いて高い再現性があることが確認された．また，
EH8K 実験では ENSO の振幅が約 20％弱化しており，
これは先行研究と整合的である．海面水温 (SST) の
年々変動は太平洋西部でより減少した(図 1)．これは日図 2．CTRL 実験に対する EH8K 実験での赤道太平

射サイクルの変化に伴い、太平洋西部の赤道東西風季

洋域の (a) SST (単位 K) および (b) 海上東西風 (単節サイクルが強化され、これに対する応答として太平位 m/s) の季節サイクルの変化．灰色の線で囲んだ

洋西部の SST が低下したことが一因と考えられる．こ季節（9～11 月）は，モデルにおける ENSO のピーの他、ENSO の振幅を変化させ得る要因として，EH8K

クの時期に相当する．

― 216 ―

A305

最終氷期最盛期実験における成層圏化学フィードバックによる寒冷化抑制∗

納多 哲史 1 , 小寺邦彦 2 , 足立恭将 3,4 , 出牛真 3,4 , 鬼頭昭雄 4,5 , 水田亮 4 , 村上茂教 6 , 吉田康平 4 , 余田成男 1
1

1

京大院理, 2 名大宇宙地球環境研, 3 気象庁, 4 気象研, 5 気象業務支援センター, 6 気象大学校

はじめに

成層圏オゾンの変化は, 対流圏の気候にも影響する. 例えば南極オゾンホールの生成・回復に伴う海氷減少・増加の寄与が指摘されている (Thompson etal., 2011; Ferreira et al., 2015). しかし古気候研究においては成層圏オゾンの影響は重視されておらず,
CMIP6/PMIP4 の一部の古気候実験では本来日射分布や CO2 濃度に依存するはずのオゾン分布に西暦 1850
年の推定値を与える規定になっている. この扱いによ
り結果にバイアスが生じる可能性がある.
そこで我々はオゾン分布を陽に計算できる地球シ
ステムモデルを用いて古気候実験を行い, 成層圏オゾ
ンが古気候にもたらす影響を調べている. 完新世中期(6000 年前) 実験の結果は JGP に発表済である (Nodaet al., 2017). オゾンを予報した場合では南極域の秋から春に成層圏オゾンが増加して温度が上昇し, 春の西風ジェットの減速, およびその地表への伝播を通じて海氷が減少した. 最終的に年平均帯状平均地表気温で最大 +1.7 度の差を生じた. 今回は上記の完新世中期
実験に並ぶ代表的な古気候実験のひとつである最終氷期最盛期 (21000 年前) 実験の結果を示す. この時代はCO2 濃度が 180 ppm 程度と現代の約半分であり, 全
球的に寒冷であったことが知られている (Annan andHargreaves, 2013).

2

手法

オゾンを陽に計算する実験には気象研究所地球シス
テムモデル MRI-ESM を用いた. CMIP5 におけるLGM (21000 年前) および piControl (西暦 1850 年,
以降 PI) に対応する実験を行った. LGM の境界条件
は CMIP5/PMIP3 にならい, CO2 濃度 185 ppm, 軌
道要素の変化などを適用した. 積分期間は 100 年である. 境界条件の違いがもたらす影響のうち, 化学過程の寄与を以下のように評価した.

(LGMactive − PIactive ) − (LGMfix − PIfix )(4) 対流圏の水蒸気量が増加し, 温室効果の正のフィードバックがかかる. これは CO2 4 倍実験において, オ
ゾンを予報すると温暖化が抑制された結果 (Nowack
et al., 2015) に対し, 強制と応答がそれぞれ逆符号になったものと考えられる. オゾン (図 2a, 2b), 温度 (図2c, 2d) とも, 我々と Nowack et al. で応答パターンが似ている (符号は逆) ことは, これを支持する.
以上より, 古気候のモデル計算では当時の CO2 濃度に整合的なオゾン分布を用いるべきことが示唆される.

図 1:

年 平 均 帯 状 平 均 し た 地 表 気 温 の LGM とPI の 差 (K). 黒 線 は オ ゾ ン を 予 報 し た 実 験 同 士 の 差(LGMactive − PIactive ), 緑線は 1850 年のオゾンを与えた
実験同士の差 (LGMfix − PIfix ), 赤線は両者の差すなわち化学過程の寄与.

(1)

添字の active はオゾンを予報した結果, fix はオゾンに西暦 1850 年の推定値 (季節変動あり) を与えた結果を意味する. fix の結果には CMIP5 の MRI-CGCM3の結果を用いた.

3

結果と考察

図 1 に地表気温の年平均帯状平均分布の LGM とPI の差を示す. 化学過程の寄与 (赤線) は熱帯で +0.5
度程度, 高緯度では最大 +1.6 度の温暖化 (寒冷化の抑制) をもたらした. これを生じたメカニズムは次のよ
うに考えられる: (1) CO2 濃度が低いことによる寒冷化によりブリュワー・ドブソン循環が弱くなる; (2) 熱帯下部成層圏の上昇流が弱いため, その場のオゾンが薄まらず濃くなる (図 2a); (3) オゾンによる温室効果が強まり, 下部成層圏と対流圏が温暖化する (図 2c);

図 2: 各物理量の年平均帯状平均値. (a) オゾンを予報した実験における, PI のオゾンに対する LGM のオゾンの偏差の百分率表示 ((LGMactive − PIactive )/PIactive ) (%). 等
値線間隔は 5 %. 100 hPa 付近の曲線は対流圏界面. (c) 同,
温度差. 等値線間隔は 0.5 K. (a), (c) の網掛けの領域は統計的に有意ではない領域を示す. (b), (d) はそれぞれ (a),(c) と同じ物理量の Nowack et al. (2015) における CO2 4倍実験の結果.

― 217 ―

A306

更新世初期の 4 万年の氷期間氷期サイクルの形成メカニズ
ム と 更 新 世 後 期 の 10 万 年 サ イ ク ル と の 違 い*渡 辺 泰 士 (東 京 大 学 ),

阿 部 彩 子 (東 京 大 学 ),  齋 藤 冬 樹 ( 海 洋 研 究 開 発 機 構 )，木 野 佳 音 (東 京 大 学 )


はじめに

第四紀の気候は，間氷期と氷期の間での準周期的な結果と考察

その結果，CO2 一定の実験においても古気候プロキ

変動で特徴付けられ氷期間氷期サイクルと呼ばれていシと似た強い 4 万年周期が卓越し，2 万年周期成分はかる．特に最近 80 万年間は，緩慢な成長と急激な縮小となり小さくなった．
このCO2 一定の状態からさらにCO2いう非対称かつ振幅の大きな 10 万年周期の変動が卓越変動を与えても，結果として得られる氷床量変動の傾していた一方，更新世初期(258-78.1 万年前)の時代の氷向は大きく変わらず，今回実験した時代では日射量の期間氷期サイクルは後期と比べて非対称性や振幅が小変動が氷期間氷期サイクルの主要なドライバーだと分

さく，また卓越周期が４万年だったことが知られていかった．さらにこの 4 万年周期の卓越には，10 万年周

る．
この 4 万年から 10 万年への卓越周期の変遷は MPT期の説明の鍵であった氷床と日射による閾値[1]が重要(Middle Pleistocene Transition)と呼ばれているが，そのメだとわかった．つまり地軸傾斜の 4 万年周期でペース

カニズムはまだはっきりとはわかっていない．そこでされているだけではなく，歳差の 2 万年周期の変動に

本研究では，すでに 10 万年周期を再現することに成功

より，地表面気温が日射の 2 万年周期の極大 2 回に 1

している３次元氷床-気候モデルを，4 万年周期の卓越回のみ，氷床が融解するのに必要な閾値[1]を上回るた

していた時代に応用し，４万年周期を再現することで，めに氷床が融解できることに起因することが分かった．

その形成メカニズム，そして軌道要素・CO2 の変動の役

これは，2 回目の日射の極大においては 2 万年周期の歳割について明らかにする．

差の寄与と 4 万年周期の地軸の寄与が強め合うセンス

に働くこと，そして氷床の拡大により氷床が縮小する手法

用いたモデルは 3 次元氷床-気候モデル(IcIES-MIROC)

閾値が低下することが関係している．この閾値を超え[1]である．実験設定については約 160 万年前から 120

退氷が発生するタイミングは歳差の 2 万年周期の歳差万年前まで(MIS-53 から 36)とし，現実の軌道要素の変の寄与に強く依存する一方，歳差の 2 万年周期のピー化の復元[2]を与えた．CO2 変動についてはアイスコア

クに対する地軸の 4 万年周期のピークの相対的な位置に基づく高解像度の直接的な復元がまだ存在しないたが氷期の長さや間氷期の長さといった氷期間氷期サイめ，間接的な復元[3,4]を与えた実験と， CO2 が 230ppm

クルの変動パターンを決めることも分かった． 特に 4一定のものを与えた実験を行った．

万年周期時代は 10 万年周期時代と比べ離心率の振幅が大きく，かつ離心率が小さい時代が短い，つまり離心率に振幅が規定される歳差運動の 2 万年周期の寄与が小さいときでも地軸の 4 万年周期の寄与が退氷を助けることができること
が，連続的な 4 万年サイクルの形成に寄与したと考えることができる．
[1] Abe-Ouchi, A., et al., 2013, Nature 500, 190–193.[2] Berger,
A., & Loutre, M. F., 1991, Quat. Sci. Rev. 10, 297-317.[3] van deWal, R. S. W., et al., 2011, Clim. Past 7, 1459-1469. [4] Lisiecki,
L. E., 2010b, Geophys. Res. Lett. 37, L21708.

図 1. 230ppm で固定した条件での 4 万年サイクル 3 サイクル分(左)および 10 万年サイクル(右)における典型的なヒステリシスループ― 218 ―

A307

小惑星衝突により発生したすすによる気候変動-恐 竜 な ど の 大 量 絶 滅 の 可 能 性 *大 島 長 1 , 海 保 邦 夫 2 , 足 立 光 司 1 , 足 立 恭 将 1 , 水 上 拓 也 2 , 藤 林 恵 3 , 齊 藤 諒 介 2（1 気象研究所, 2 東北大・理, 3 東北大・工）1.

緯度に依存することが分かった。陸上では、中・高緯

はじめに

約 6600 万年前（白亜紀／古第三紀（K/Pg）境界）に

度は寒冷化し、ほとんどの生物種が絶滅した一方、低恐竜やアンモナイトなどの大量絶滅が起きたことは広緯度は恐竜が棲める気温低下にとどまることが示唆さく知られている。この白亜紀生物の大量絶滅と小惑星れた。しかし低緯度では降水量が砂漠並みに減少し、の地球への衝突の同時性により、小惑星衝突が生物の

陸上植物が枯れることで、食物連鎖的に恐竜が絶滅し大量絶滅を引き起こしたと考えられているが、その絶たことが示唆された。すすによる急激な気候変動は、滅のメカニズムは未だ解明されていない。

2-3 年以内に恐竜などの陸上生物の絶滅を引き起こし、

現在提唱されている学説では、メキシコのユカタン

その後、数年間にわたってアンモナイトなどの海洋生半島で起きたチチュルブ衝突により、硫酸エアロゾル物の絶滅を引き起こした可能性があると考えられる。

が成層圏中で生成され、その結果、酸性雨を引き起こすとともに、太陽光を遮断し地球の地表全体を暗黒に3.

大量絶滅の確率 [2]することで、光合成が停止し、ほぼ凍結状態になった

小惑星衝突により発生するすすの量は、衝突場所のとされている。しかしながら、近年の衝突実験による堆積岩中の有機物量に依存するため、寒冷化や絶滅のと、硫酸エアロゾルは生成されにくく、長期間にわた

規模は、小惑星が衝突する場所に依存する。このため、って大気中に滞留できない可能性が指摘されている。

チチュルブ衝突のようなすすによる大量絶滅が起きる

またダストによる日傘効果も考えられるが、その滞留確率は、１割程度であったと推定された。このような時間は数カ月程度と短いため、この仮説だけでは大量堆積岩中の有機物が多い場所は海の縁辺域の狭い領域

絶滅を説明できないと指摘されている。

に限られるため、小惑星が地球に衝突しても、大量絶滅が起きる確率は低かったと考えられる。

2.

すすによる気候変動と大量絶滅 [1]
本研究では、小惑星衝突により成層圏に噴出された

謝辞

すす（ブラックカーボン）が、地球規模の気候変動を本研究は、日本学術振興会・科学研究費助成事業

引き起こし、恐竜などの絶滅を引き起こしたという新（ JP22403016, JP25247084, JP26701004, JP26241003,

しい仮説を提唱した。ハイチとスペインの白亜紀／古JP16H01772）および（独）環境再生保全機構・環境研

第三紀境界から採取した堆積岩中の有機物を分析した究総合推進費（2-1403, 2-1703, S-12）の助成を受けて行ところ、すすを形成する有機物が非常に多いことが明われました。

らかとなった。これらのすすは、衝突により、地下に存在していた有機物が燃焼し、大気中に放出されたと参考文献考えられる。また、これらの分析結果に基づき、成層[1] Kaiho, K., Oshima, N., Adachi, K., Adachi, Y., Mizukami,T., Fujibayashi, M., and Saito, R., 2016, Global climate

圏中に放出されたすすの量を推定した。
気象研究所の気候モデルに、衝突により放出された

change driven by soot at the K-Pg boundary as the cause

すす粒子を与えることで、すすが地球の気候に及ぼすof the mass extinction, Scientific Reports 6, 28427,
doi:10.1038/srep28427.

影響を評価した。さらに、得られた変化量から白亜紀末の大気や海洋の気候変動を推定した。全球的に拡が[2] Kaiho, K. and Oshima, N., 2017, Site of asteroid impact

ったすす粒子は、数年間成層圏中に浮遊することで、

changed the history of life on Earth: the low probability of

太陽放射を効率的に吸収し、地上に到達する太陽光をmass減少させ、地上気温を低下させたが、これらの変化は

doi:10.1038/s41598-017-14199-x.

― 219 ―

extinction,

Scientific

Reports

7,14855,

A308
グリーンランド氷床涵養域における気温上昇に伴う積雪粒径の増加と近赤外アルベド低下効果
青木輝夫（岡山大, 気象研）, 庭野匡思・谷川朋範・石元裕史（気象研）, 堀雅裕・島田利元（JAXA/EORC）
1. は じ め にグリーンランドでは 1990 年代後半より顕著な氷
床質量の損失が観測され（Shepherd et al., 2012）、
2012 年 7 月には涵養域を含むほぼ全域で記録的な表面融解が観測された（Nghiem et al., 2013）。一般に夏季の極域雪氷面上では正味放射と顕熱による加熱が、長波放射と潜熱による冷却を上回ったとき、融解が発生する。このとき、正味短波放射が雪面の加熱に大きく寄与している。正味短波放射を増加させる主な原因は、アルベドの低下である。グリーン
ランド氷床涵養域のような積雪不純物濃度の低い地域では、積雪のアルベドは主に積雪粒径に強く依存している。そこで、本研究ではグリーンランドに設置された自動気象観測装置（AWS）観測データと衛星データを用いて、気温と近赤外アルベドの関係、
積雪表面温度と積雪粒径の関係について調べた。
2. AWS デ ー タ と 衛 星 デ ー タ 処 理
AWSの設置場所は北西グリーンランド氷床上のSIGMA-Aサイト（78°N, 67°W, 1,490 m a.s.l.）で、表面状態は通年積雪の涵養域に位置する。解析には2012-2017年の4-9月（2012年のみ7月から）の3 m高度の地上気温と近赤外域アルベドの1時間間隔観測値を用いた。衛星データ解析は青木ほか（2016）のアルゴリズムにより、Terra・Aqua/MODISデータから、SIGMA-Aにおける表面積雪粒径と積雪表面温度
抽出値を用いた。

3. 結 果 と 考 察
SIGMA-A サイトの AWS データから求めた気温と近赤外域アルベドの関係を図 1a に示す。気温 0 ℃
前後付近で気温の上昇に伴い近赤外域アルベドが急激に低下し、その関係は気温-2 ℃以上で顕著である。近赤外域アルベドは積雪粒径に強く依存するため、気温-2 ℃以上で積雪粒径の増加（融解積雪変質）が顕著に起こったことが示唆される。実際に、このとき表面融解が起こっていた。一方、図 1b は衛星データから抽出した積雪表面粒径と表面温度の関係で、表面温度が-2 ℃以上で積雪粒径が急激に増加している。これらのことから、-2 ℃を超える気温の上昇が積雪粒径成長を早め、その結果、近赤外アルベドの低下によって積雪面の加熱・融解が加速される正のフィードバックが働いていると言える。
2000 年以降の MODIS データから抽出した 7 月のグリーンランド氷床上積雪域の積雪粒径は、近年増加傾向にあり、2012 年や 2015 年には積雪粒径の急激な増加が観測された。しかし、2013 年や 2017 年など積雪粒径が小さい年もあり、単調増加ではない。
そこで、7 月の NAO 及び AO インデックスと積雪粒径の関係を調べた（図 2）。その結果、積雪粒径は
AO よりも NAO インデックスと有意な相関（p<0.01）が見られた。一方、図 2 に示す通り 2012 年 7 月の積雪粒径は著しく大きな値であった。すなわち、この年は特殊な条件によって引き起こされた可能性がある。

図 1 2012-2017 年夏季の SIGMA-A における (a) 気
温と近赤外域アルベドの関係、(b) MODIS データから抽出した積雪表面粒径と表面温度の関係。

図 2 2000-2017 年における 7 月の (a) 月平値 NAOindex と MODIS データから抽出した月平均積雪表面
粒径の関係、 (b) (a)と同じ、ただし、月平値 AO-indexと積雪粒径の関係。
4. 参 考 文 献
青木ほか, 2016: 気象学会 2017 年春季大会, B407.
Shepherd et al., 2012: Science 38, 1183-1189.
Nghiem
et
al.,
2013:
GRL,
39,
doi:10.1029/2012GL053611.

― 220 ―

A309

大陸上の氷床拡大が海面冷却を通して大西洋子午面循環と気候に与える影響
シェリフ多田野サム，阿部彩子
東京大学大気海洋研究所

1. 研 究 背 景 と 目 的
数百年から数千年の時間スケールでの気候変動を考える上で、海洋の深層循環、特に大西洋子午面循環（AMOC）の変動は重要である。実際に、今から数万年前の氷期には、AMOC の変動と関連した気候変動が頻発したことが明らかになっている。
この時代においては、北米や北欧に厚さ 3km 程度の巨大な氷床が進出しており(図 1)、北大西洋の大気循環や気温に多大な影響を与えていることがわかっている。また大気海洋結合モデル(AOGCM)を用いた研究から、氷床の拡大が AMOC に多大な影響を与えることも示されてきている。しかし、氷床が AMOC に与える影響は AOGCM によって定性的に異なっており、その理由は分かっていない。これは、そもそも氷床の拡大が AMOC に影響を与えるプロセスがわかっていないためである。これまでの研究から氷床の拡大に伴う北大西洋での地表風の強化が AMOC を強化することが明らかとなっている(Sherriff-Tadano	
 et	
 al.2017)。
しかし、氷床の拡大に伴う北大西洋海面冷却の強化が AMOC に与える影響はわかっていない。本研究では AOGCM を用いてそれについて調べた。	
 	
 2. 研 究 手 法
大気海洋結合モデル MIROC4m を用い、2 つの氷床
分布下で実験を行った(3000 年積分)。氷床分布は
Abe-Ouchi	
 et	
 al.	
 (2013)で計算された、氷期序盤と中盤の物を使用している	
 (図 1、実験名はそれぞれ EarlyIce と MidIce)。氷床の拡大に伴う北大西洋海面冷却の強化が AMOC に与える影響を評価するため、MIROC4m を用い、部分非結合実験を行った	
 (Gregory	
 et	
 al.	
 2005)。この実験では、
大気大循環モデルから、海洋大循環モデルに渡される風や雨などの物理量を別の実験のものに差し替えている。そのため、風や雨、海面冷却の変化が AMOC に与える影響を評価できる。1 つの実験を行った(MidCooling)。この実験は、MidIce 実験をもとに行っており、風と大気水循環(E-P-Roff)
を EarlyIce 実験の物に差し替えている。このため、海面の風と大気水循環は EarlyIce と同じであるが、海面冷却のみ MidIce と同じとなる。従って、EarlyIce と MidCooling を比較すると、氷床の拡大に伴う海面冷却の強化が AMOC に与える影響を評価できる(図 2)。	
 
	 3. 結 果AOGCM を 3000 年積分した結果、MidIce 実験とEarlyIce 実験ともに準定常な状態に落ち着いた。
この時、AMOC の北向き流量の最大値は 15.8	
 Sv	
 (=106	 m3	 s-1)と 15.4	
 Sv であり、MidIce 実験の方がわずかに強く、これには地表風の違いが重要であった。氷床の冷却効果が AMOC に与える影響を評価するために EarlyIce と MidCooling を比較したところ、MidCooling では AMOC が大幅に弱化していた(図 2)。このことは、氷床による海面冷却の強化が AMOC を弱化することを初めて示した結果である。海面冷却が AMOC を弱化するプロセスを調べたところ、２つのプロセスが重要であることが分かった。１つ目は、北大西洋高緯度で海氷を増やすプロセスである。増加した海氷は AMOCの沈み込み域に運ばれ、大気海洋熱交換の抑制や海氷融解による淡水の放出を通して、海面の海水の密度を低下させた。これにより、沈み込みが弱くなったことで、AMOC が弱化した。２つ目は、南半球を通したプロセスである。氷床による海面冷却の強化は海洋による北向き熱輸送を強化した。
この北向き熱輸送の強化は南半球の寒冷化をもたらした。これは、強い海面冷却が北向き海洋熱輸送にバランスされるためである。南半球の寒冷化は、南極付近での海面の密度を上昇させること
で、南起源の海洋深層循環を強化した。これにより、北起源の深層循環である AMOC が弱化した。	
 
	
  	
 
4. ま と め
氷床の拡大に伴う海面冷却の強化は、AMOC を弱化させることがわかった。先行研究の結果では、氷床の拡大に伴う地表風の強化が AMOC を強化させることが明らかとなっているため、本研究の結果と合わせると、氷床は風と海面冷却という２つの相反する効果を通して AMOC に影響を与えることがわかった。使用する AOGCM によって、氷床による風や海面冷却の変化の大きさがそれぞれ異なるため、氷床の拡大が AMOC に与える影響が定性的に異なっていたことが明らかとなった。	
 !"#$%&'()*

図 1. AOGCM 実験で使用した地形高度[m]。
(a) MidIce、(b) EarlyIce。

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水深!"#

0.123'*$456

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緯度!$#

緯度!$#

図 2. AOGCM 実験で計算された AMOC [子午面
流 線 関 数 , Sv=106 m3 s-1] 。 (a)EarlyIce 、 (b)MidCooling。(b)の実験は部分非結合実験であり、(a)と(b)の違いは、氷床の拡大に伴う海面冷却の強化によってもたらされている。

― 221 ―

B301

ドップラーレーダーを用いた突風に対する列車運転規制方法の開発
*鈴 木 博 人 (JR 東 日 本 )， 楠 研 一 (気 象 研 )， 藤 原 忠 誠 (JR 東 日 本 )， 猪 上 華 子 (気 象 研 )
㻝㻘㻝㻜㻜
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㻝㻜㻜
㻜

㻲㻜スケールの突風：捕捉
× ：捕捉できない

渦の直径㻔㼙㻕 はじめに
本研究では，冬季の日本海側の突風に対して，ドップラ
ーレーダーを用いた列車運転規制方法を開発した．この方法は，X バンドドップラーレーダーで突風に伴う上空の渦を探知し，渦を追跡する．そして，渦が線路を横断すると予測される場合に，その区間の列車の運行を停止する．
 運転規制方法
庄内平野に展開した気象観測網[1]などから得られた
突風の関する知見に基づいて，ドップラーレーダーを用いた突風に対する列車運転規制方法を開発した．この方法は，次の手順で実施する．(1) ドップラーレーダ
ーで下層を観測する．(2) 近づく風と遠ざかる風のペアを検索して，ランキン渦モデルを用いて渦を検出する．
この検出にはメソサイクロン検出アルゴリズム[2]を改良して用いた．(3) 上空の渦の探知履歴から渦の移動速
度と方向を同定する．また，渦の移動速度と回転速度との和から渦の最大風速を算出する．これを地上の突風（渦）の最大風速とする．(4)上空の渦の最大風速がF1 スケールの風速以上の場合に，その渦が通過すると予測される線路区間に運転中止を発令する．この方法
では，(1)から(4)まで全自動的で行われる．
 評価
ドップターレーダーの突風の探知性能を調べた．評価に用いたドップラーレーダーは，羽越本線余目駅に設置した距離分解能 75m，方位角分解能 0.7 度，ビー
ム幅 2.0 度，観測範囲 30km の X バンドドップラーレーダーである．
突風の捕捉性能は，このレーダーから 30km 以内で発生した F0 スケールの突風 3 事例と，庄内平野に展開
した風速計で 3 分以内に 15m/s 以上変化し，30m/s を超える風が観測された 6 事例を対象に調べた．その結果，9 事例のうち 6 事例を捕捉できた．図 1 には，突風の捕捉の可否と，レーダーの方位角分解能およびレーダーからの距離と渦の直径の関係を示した．ここで，渦の直径とはレーダーに近付く風と遠ざかる風の極大値の間隔である．この図では突風を捕捉できた領域とできない領域に分かれ，渦の直径が方位角分解能の 3倍程度以上であれば，このレーダーで渦を捕捉できることが分かる．また，近年日本で発生した顕著な竜巻 3
事例（2012/5/6 の茨城県常総市(F3)，2013/9/2 の埼玉
県さいたま市(F2)，2015/9/6 の千葉県千葉市(F1)）に対して，本手法の渦探知アルゴリズムを用いて渦の探知実験を行った．その結果，いずれの竜巻に伴う上空の渦も探知でき，強い竜巻に伴う上空の渦を捉えられ風速計による突風：捕捉
× ：捕捉できない㻜㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻝㻜㻜㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻞㻜㻜㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻟㻜㻜
方位角分解能㻔㼙㻕㻜㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻝㻜㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻞㻜㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻟㻜
レーダーからの距離㻔㼗㼙㻕

図 1 突風の捕捉の可否と，レーダーの方位角分解能およびレーダーからの距離と渦の直径の関係．
ると考えられる．
次に，ドップラーレーダーで渦として探知されたものが，実際に渦であった割合（適中率）を調べた．2010
年から 2013 年冬季(10 月～3 月)に F1 スケール以上の風速が検出された渦 39 事例について，レーダー画像か
ら渦の有無を目視で調べた．その結果，31 事例は実際に渦があることが確認でき，適中率は 80%であった．
このように，解析できた事例数は少ないものの，ドップラーレーダーでその方位角分解能の 3 倍程度以上の上空の渦や，強い竜巻に伴う上空の渦を捉えられることが分かった．また，適中率も高く，渦でないもの
を渦として捉えてしまうことも少ないことが分かった．
これから，この方法を冬季の日本海側の突風に対する
列車運転規制方法として採用することにした．
 導入と今後
この方法は，冬季の日本海側の突風に対する列車運転規制方法として，2017 年 12 月 19 日から羽越本線と陸羽西線の庄内平野の区間で使用開始された．これにあたり，庄内平野の葭葉山(標高 50m)に高さ 30m の鉄塔を設置した上で，XRAIN と同等の X バンドドップラーレーダーを新設した．このレーダーは，ビーム幅が1.2 度と余目駅のレーダーに比べて分解能が向上したとともに，周辺に遮蔽物のない環境に設置した．そのため，突風の探知性
能は余目駅のレーダーに比べて向上していると考えられる．今後は，ドップラーレーダーによる上空の渦の探知性能を評価するとともに，探知性能の向上に努めることで鉄道の安全性をさらに向上して行きたいと考えている．
参考文献
[1] 楠研一ほか, 2008, 気象学会講演予講集, 94, B165.
[2] Suzuki, O. et al., 2007, 33rd Conf. on Radar Meteorology.

― 222 ―

B302

鉄道のための突風探知研究-これまでの流れと今後の展望＊楠 研一 1 ・足立 透 1 ・猪上 華子 1・新井 健一郎 2 ・石津 尚喜 2・小野村 史穂 2 ・藤原 忠誠 3・鈴木 博人 31） 気象研究所 2) アルファ電子／気象研究所 3)東日本旅客鉄道

1. はじめに気象研究所と東日本旅客鉄道株式会社（ＪＲ東日本）は、共同で、小型ドップラーレーダーによる突風探知アルゴリズムを開発した。本発表では、2007 年の突風探知研究の着手から 2017 年の実用化に至る流れを概観のうえ、今後の展望を述べる。
2. 背景
突風は、破壊的な力を伴い、鉄道に対しても災害や輸送障害をもたらすことがあるため、その対策は重要な課題である。特に 2005 年と 2006 年の突風災害を背景に、突風の早期探知を緊急かつ重要な課題ととらえ 2007 年-2009 年度にかけて、冬季日本
海側の突風を念頭に、気象研究所・鉄道総合技術研究所・ＪＲ東日本・京都大学の４者で突風探知に関する基礎研究を実施した(例：楠ほか, 2008）(*)。本研
究の特色は、広範囲の風を面的に短時間で連続的に計測することが可能なドップラーレーダーを用いて、リアルタイムかつ直接的な突風探知を目指した
アルゴリズムの基礎研究ということにある。その後、この基礎研究を埋没させることなく、実用化に向けた研究を行う意図で、2009 年から気象研究所とＪＲ東日本の２者で共同研究を進めてきた。
(*)運輸分野における基礎的研究推進制度（独立行政法
人鉄道建設・運輸施設整備支援機構; 平成 19 年-21 年）

3. 研究成果
小規模・短寿命である突風を観測できる機会は限られているため詳細な研究例は少ない。特に冬季日本海側で発生する突風を発生させるじょう乱は、例えば強い竜巻の親雲スーパーセルに比べ、背が低く水平スケールも小さいため、とりわけ未解明な部分が多い。そのため突風探知アルゴリズムを開発する際に、まず突風を様々な角度からとらえる高密度観測網（ドップラーレーダー・地上気象観測装置等で構成）を構築し、日本海沿岸で冬季に発生する突風の観測を 2007 年から山形県庄内平野にて行った。
高密度観測網による観測の結果、突風は、日本海上で発生して季節風とともに東進し上陸する直径１㎞程度の上空の渦によってもたらされることがでわかった。たとえば 2007 年 10 月-2015 年 3 月の 7 冬季でそのような渦が 380 事例、観測網とその周辺で確認されている。さらに水平シア不安定によって発生した海上付近の渦がストレッチングにより上空に引き伸ばされて渦が発達するという、非スーパーセル型
竜巻に類似した特徴が示されている。冬季日本海という世界的に独特な領域におけるこれらの渦の詳細な振る舞いの理解は学術的に重要な知見と思われる（例： Shimose et al., 2011;石津ほか,2015; Inoueet al., 2016; Kusunoki et al., 2017; Onomura et al.,2017)。
得られた知見に基づいて、冬季の庄内平野を対象として、ドップラーレーダーを用いた以下のような
突風探知アルゴリズムを開発した。
①突風をもたらす可能性のある渦パターンを探知②探知された渦を追跡し渦の強さと移動速度を算出③渦がもたらす最大風速と予測進路を推定
このアルゴリズムは、冬季の山形県庄内地域を対象としたＪＲ東日本の運転規制に 2017 年 12 月 19日から活用されている。
4. 今後の展望
今後は、これまで共同研究で得られた成果を更に発展させるため、気象研究所では下記の展望に基づいて研究を進める予定である。
(1) 竜巻に関する学術的知見の向上
アルゴリズムに実装されている渦検出機能を、全国の様々なドップラーレーダーに適用する。それにより、これまで突風被害調査にほぼ限られてきた様々な地域や季節に発生する竜巻について、レー
ダーで見られる上空の様相を含め、学術的知見を効率的に得ることができる。
(2) 突風探知アルゴリズムの汎用化・発展
上記の学問的知見等に基づいて、冬季日本海側の突風だけではなく、様々な地域や季節に適用可能な汎用性の高い突風探知への機能拡大を目指す。また、高速３次元観測が可能なフェーズドアレ
イレーダーによる高度なアルゴリズムに発展させる。
これらの汎用化や発展により、鉄道のみならず、突風の影響を受けやすい様々な分野での実用化にもつながるものと期待される。
(3) 気象庁の監視予測技術の高度化
本開発を通じて得られた、竜巻に関する学術的知
見やレーダーデータ処理に関わるノウハウを活用することにより、気象庁の竜巻等突風に関する監視予測技術の高度化への寄与が期待される。
謝辞
当研究は、運輸分野における基礎的研究推進制度（独立行政法人鉄道建設・運輸施設整備支援機構;
平成 19 年-21 年）の助成を受けた。

― 223 ―

B303

2017 年 11 月 24 日 に 庄 内 沖 で 発 達 し た 小 ス ケ ー ル の 渦 を 伴 う メ ソ 渦 の 特 徴*猪 上 華 子 １ ,楠 研 一 1 ,石 津 尚 喜 2 ,新 井 健 一 郎 2 ,藤 原 忠 誠 3 ,小 野 村 史 穂 2 ,足 立 透 1（ 1： 気 象 研 究 所 、 2： ア ル フ ァ 電 子 /気 象 研 究 所 、 3： 東 日 本 旅 客 鉄 道 ）1.

ターンが明瞭になっていった(図１c)。

はじめに鉄道用の突風探知システム開発に向けたプロジェク

本事例では、メソ渦が東進するにつれてその構造がトの一環として、我々は 2007 年 10 月より山形県庄内

変化するとともに、メソ渦内で小渦が発達するといっ平野で JR 東日本と気象研究所の 2 台のドップラーレー

た階層構造が特徴的であった。冬季寒気吹き出し時にダーおよび地上観測等による突風の高密度観測をしてメソ渦に伴って小渦が発達する事例は過去にも例があいる。これまでの観測で、突風の大部分が直径数 km 以

り[1]、竜巻被害をもたらしたものもある[2]他、直径 1下の渦によってもたらされていること、これらの渦が㎞程度の渦の 2 重構造についても、報告例がある[3]。

多様な降水システム内で形成されることが分かってきさらに温帯低気圧に伴って発達し突風被害をもたらした(石津他, 2015 秋)が、これらの渦の構造や詳細な発達たメソ渦の中心付近で複数の竜巻状渦が発生・消滅し過程は十分理解されていない。本発表では、2017 年 11ていたことが数値シミュレーションで報告されている

月 24 日に庄内沖でメソγスケールの渦状じょう乱とそ[4]。本事例では突風被害は発生していないが、水平シの内部に形成された複数の小スケールの渦の特徴を調

アの大きい領域で小渦が発達していた点は[3]以外の事

べた初期解析結果を報告する。

例と共通していた。

2.

4.

使用データ

まとめと今後解析に用いたのは、気象研究所の可搬型ドップラー

XPOD と JR 東日本レーダーによる観測で、庄内沖でレーダー（以下、XPOD）および JR 東日本のドップラ発達したメソγスケールの渦とその内部に形成されたーレーダー(以下、JR 東日本レーダー,藤原他,2016 秋)

小スケールの渦を詳細に捉えることができた。今後はのデータである。XPOD は約 1 分毎の 5 仰角 PPI＋RHI

デュアルドップラー解析の結果も含め、渦の構造や発観測を、
JR 東日本レーダーは約 30 秒毎に下層 2 仰角の達過程をより詳細に解析する予定である。

PPI 観測を行っている。
3.

観測されたメソ渦と小渦の特徴

2017 年 11 月 24 日 17 時頃から 18 時頃にかけて、弱い冬型の気圧配置下において、庄内地方の沖合約 60 ㎞の日本海上でメソγスケールの渦（以下、メソ渦）が発達し、ほぼ東進した。図 1 は、JR 東日本レーダーの仰角１度の PPI 断面と、ドップラー速度場から求めた
渦の位置を示したものである。メソ渦に伴う反射強度のパターンは当初コンマ状の形状をしており、対応するドップラー速度場においても、メソγスケールの循環が卓越していた(図１a)。メソ渦が東進するにつれて、中心付近の反射強度が強まり、ドップラー速度場にお図1:JR東日本レーダーによる2017 年11 月24日(a) 17:32:23JST,

いて、直径１㎞以下の小スケールの渦(以下、小渦)が顕(b)17:49:09JST, (c)18:07:05JST の仰角 1 度の PPI 画像(上：反射在化するとともに、中心から北東にのびるスパイラル

強度, 下：ドップラー速度)。太丸印は小渦の位置。

状のバンドが明瞭になっていき、このバンド上の水平

参考文献

シアの大きい領域でも小渦が顕在化していった(図１b)。

[1]佐藤英一 他, 2011, 日本気象学会 2011 年度秋季大会, C158.

その後、スパイラルバンドが発達するとともに、バン[2] Inoue, H. Y., et al., 2011, Mon. Wea. Rev., 139, 351-369.

ド上に並んで発達した小渦は、メソ渦の循環に伴って[3]楠研一 他, 2016, 日本気象学会 2016 年度秋季大会, A101.

メソ渦の中心付近に巻き込まれるように移動し、これ[4]Tochimoto, E. et al., 2017, 17th Conference on Mesoscale

らの小渦の発達に伴って反射強度においてキンクのパ― 224 ―

Processes, 43.

B304

沖縄本島で観測されたマイソサイクロンの構造*岩 井 宏 徳 (情 報 通 信 研 究 機 構 ), 山 田 広 幸 (琉 球 大 学 ), 大 東 忠 保 (京 都 大 学 ),篠 田 太 郎 (名 古 屋 大 学 ), 坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学 )
1.

はじめに

2017 年 2 月 23 日に情報通信研究機構（NICT）沖縄
電磁波技術センターに設置されているフェーズドアレ
イ気象レーダ（PAWR）の 10 秒観測モードで観測されたマイソサイクロンについて報告する．
2.

気象概況および観測方法

2017 年 2 月 22 日から 23 日にかけて寒冷前線が沖縄本島を通過し，23 日 1 時 8 分には沖縄本島中南部に竜巻注意情報が発表された．この際，PAWR の 10 秒観測
モードでのドップラー速度測定精度検証のため，NICT
沖縄電磁波技術センターにおいてラジオゾンデ放球を

図１ 2 月 23 日 1 時 27 分のエマグラムとホドグラフ．

実施していた．また，琉球大学千原キャンパスに設置されている X バンド偏波レーダ（名古屋大学 KIN レーダ）の 6 分間隔のボリュームスキャンによる通常観測も実施されていた．
3.

観測結果

図１に 23 日 1 時 27 分のエマグラムおよびホドグラ
フを示す．高度 3 km および 6 km 付近に逆転層が存在
し，
高度 0-6 km の鉛直シアは 17 m s-1 とやや大きいが，
高度0-3 kmのstorm-relative helicityは53 m2 s-2 と小さい．

図２ PAWR で観測された渦の回転速度と直径（グレ1 時 2 分ごろ，PAWR から南南東に約 20 km の地点の高ースケール）の時間高度断面．

度 1.5 km 付近に直径 2.5 km から 3 km 程度の時計回りの渦が検出され始めた．渦構造は東北東に約 11 m s-1 で移動し，1 時 7 分ごろには高度 3.7 km にまで発達した（図２）．図３に 23 日 1 時 6 分における PAWR と KIN
レーダのデュアルドップラー解析結果を示す．渦中心には 10-2 s-1 程度の収束域が存在し（図示していない），
上昇流の存在が示唆される．
4.

まとめ

沖縄本島の太平洋側で発生したマイソサイクロンについて PAWR，KIN レーダおよびラジオゾンデの観測結果について報告した．今後，より詳細に渦の 3 次元

図３ 2 月 23 日 1 時 6 分の PAWR の仰角 3.6 度でのド構造および時間変化について調査する．また，KIN レ

ップラー速度（グレースケール）と反射強度（コンターダの偏波パラメータを用いた解析も行う．

ー；dBZ），および高度 1.5 km での渦の動きに相対的な水平風の分布（矢印）．

― 225 ―

B305

深層学習による漏斗雲の自動検知の試み
本田理恵，＊佐々浩司, 檜垣啓汰，藤井祐貴，中山慎也（高知大理）
1. は じ め に学習させて、対象画像も分割して高解像度にしたと竜巻の発生は極めて局所的であり、レーダー監視

ころ、学習に使用していないサイトの実画像におい網から漏れることも多い。これを補うものとしてスても、遠方にみえる微小な漏斗雲から 60%程度の精ポッターも活用されているが、常時観測は難しい。

度、再現率で検出する事が可能になった。

本学では、MP ドップラーレーダー３サイトにそれ

図１は海上竜巻が高知県安芸市に上陸した発生しぞれ４台ずつの気象監視カメラを設置して常時観測た時のレーダー画像(2)を示す。竜巻は目視などで十を続けている、そこで本研究では監視カメラによる分確認されていたにも関わらず、レーダーには周辺

竜巻漏斗雲の自動検出を試みた。この方法は日中にのクラッターを除いて明確な積乱雲は認められなか

限定はされるもののレーダー監視網を補完する監視った。しかし、図２に示すように監視カメラによりシステムとして期待できる。

明瞭な漏斗雲が自動検出されており、有用性が確認

2. 漏 斗 雲 の 検 出 方 法 と 検 定された。

漏斗雲の自動抽出については、畳み込みニューラ

引用文献

Yolo (you only look once)(1)等のパッケージを利用(1) Redmon, J., et al., Proc. of the IEEE Conf. on
Computer Vision and Pattern Recognition,(2016) pp. 779-788.
(2) 佐々浩司，西井章，日本気象学会関西支部第１回例会講演要旨集 142 号, (2017) pp. 9-12.

した。学習と検証には、インターネット上で収集し謝辞

ルネットワーク(Convolutional Neural Network)を用いた深層学習により検出を試みた。オブジェクト領域の推定とその識別を同時に行うことができる

た画像と国内観測者から提供された画像を用い、１つ１つ竜巻や漏斗雲の含まれる領域(矩形領域の座

本研究は科研費 15H02994 および 17K00158 補助により進められた。

標と幅、高さ)を視覚的に確認して抽出することによって、学習用、テスト用の事例集合とした。
評価の指標は再現率（抽出されるべき事例のうち、実際に抽出されたものの割合）、精度(抽出されたものが正しい事例である割合)、F 尺度(2x 再現率 x 精度)/(再現率+精度))とし、5 回交差検定を行った。
解析には GPGPU を搭載した PC を用い、予備実
験の各５回の各学習に３時間、計 15 時間を要した

図 1 安芸レーダーの反射強度とドップラー
速度が、１枚の画像抽出に要する時間は 20 秒程度であり、一旦学習すればほぼリアルタイムでの抽出が可能であった。さらに実事例として 2017 年 9 月 11 日に取得された動画像の解析を行った。

3. 解 析 結 果
検証の結果、予備実験では 70-90%の高い性能が示されるものの、実際の画像系列に適用すると性能が大幅(精度 10%以下になる場合も存在)に低下する現象がみられた。また、遠方の小型の漏斗雲を検出することは困難であった。これに対して実画像の別
サイトの小さい漏斗雲をサイズ、位置のバリエーシ

図２

ョンを増やすデータ拡張を行ってサンプリング、再― 226 ―

安芸レーダーサイトの気象監視カメラにより検出された漏斗雲

B306
地上稠密気象観測による気温低下型突風予測手法検証
岩下久人／森田敏明／柴田耕志（明星電気），小林文明（防大地球）
１．はじめに群馬県・埼玉県平野部で発生するダウンバースト事象には，

 POTEKA 小型気象計により構成された群馬県・埼玉県平野

以下の進行特性がある．

部の地上稠密気象観測網（約 150 地点，約 2 ㎞間隔）は，2015

・観測網の外周のどこかで気温急降下が生じる．

年6月15日のF1ダウンバーストを初めとする複数の事例観測

・気温降下領域が観測網内を進行する．

に成功し，ダウンバースト発生時における気象特性の詳細を明・その進行過程の途中で突風被害が発生する．

らかにした(2)．特に，2015 年 6 月 15 日事例の気象特性を解析

４．気温急降下観測点の分布特性

し，ダウンバースト発生直前の観測データを利用することにより開発した気温低下型突風予測手法は，他の複数事例(2013 年

気温低下率－2（℃／min）以下の気温急降下は，事象進行領域の直下のみで観測された．

8 月 11 日 F1，2016 年 7 月 14 日 JEF1)等に対しても，的確な予測結果を得ることができた(3)．本稿では，これまで手順のみの公表としていた気温低下型突風予測手法に関して，ダウンバ
ースト発生時の気象特性的な観点から見た裏付けと，他の複数事例に対する予測検証結果の詳細について言及する．
２．ダウンバースト発生時の被害地域における気象変化特性
ダウンバーストの最大被害発生地域の近傍観測点では，以下のような気象変化特性が観測される．
・突風被害の発生直前に，約 3～4hPa の気圧急上昇が生じる．
・気圧急上昇の約 5 分前に，気温低下率－2（℃／min）以下の
図 4 2015 年 6 月 15 日 気温急降下観測点分布

気温急降下が生じる．
・複雑に上下変動する気圧に対し，気温は単調に急降下する．

５．気温低下型突風予測手法とその予測検証結果
ダウンバーストの発生時には，以下の気象特性が見られる．
・気温急降下は気圧急上昇よりも早く生じ，その変化は単調．
・気温降下事象は観測網外部から進行して来る.
・気温急降下は事象進行直下のみで生じる．
以上から，気温急降下の第一観測点を起点に，その後に観測される気温急降下点を追跡することで，突風被害の発生前に突風予測（被害の発生地域／発生時刻）が可能であると考えた．気温低下型突風手法は，発生直前の観測データを利用し，この考えを機械的に実行できるものである．複数事例に対する予測検証結果の詳細については，口頭発表時に紹介する予定である．

図 2 2015 年 6 月 15 日 ダウンバーストの気象変化特性
３．ダウンバースト事象の進行特性

図 5 気温低下型突風予測手法の手順
参考文献

図 3 2015 年 6 月 15 日 ダウンバースト事象進行特性(1)Norose,K., et al., 2016: J. Atmos. Electr., 35, 31-41.
(2) 岩下ほか，2017：日本気象学会秋季大会講演予稿集(112)，A209.
(3) 岩下ほか，2017：日本気象学会秋季大会講演予稿集(112)，P325.

― 227 ―

B307

2015 年 9 月 1 日に対馬海峡で突風を生じた
メソ β スケール渦のアンサンブル実験*栃本英伍 1・横田祥 2・新野宏 1・柳瀬亘 2（1：東京大学大気海洋研究所、2：気象庁気象研究所）
 はじめに 2015 年 9 月 1 日 0300 JST〜0400 JST 頃にかけて、対馬の海上において強い突風が生じ、これにより漁船 6 隻が転覆、5 名が死亡、1 名が行方不明となる甚大な被害がもたらされた。この突風は水平スケール 1000 km 程度の温帯低気圧の北東象限において形成された直径数十 km 程度のメソ β スケールの渦(MBV)によって生じた。栃本ほか(2017春季大会 B301)は、水平格子間隔 50m の数値シミュレーシ
ョンを、気象庁非静力学モデル(JMANHM)を用いて行い、MBV 内部に竜巻状渦が発生・発達する様子を再現した。
このように、MBV が海上で発生・発達すると、竜巻状渦が発生し海上交通の脅威となることが示唆される。したがって、MBV がどのような大気の場で発達しやすいかを理解することは、海上での防災を考える上で重要である。そこで本研究は、MBV の発達に重要な要素を明らかにするために、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（LETKF）
を用いたアンサンブル実験を行った。
 実験設定
用いた数値モデルは JMANHM である。親 LETKF（水平格子間隔 15 km, 格子数 81×81×50）は 8 月 28 日 00 UTC
を初期時刻とした 3 時間サイクルで、子 LETKF（水平格子間隔 5 km, 格子数 201×201×50）は 2015 年 8 月 31 日
06 UTC を初期時刻とした 1 時間サイクルで解析を行った。
親 LETKF は現業メソ解析で同化されている観測データの
うち風、気温、相対湿度、地上気圧、可降水量、レーダー
ドップラー速度を、子 LETKF は福岡レーダードップラー
速度、地上観測（風、気温、相対湿度）を同化している。
8 月 31 日 15 UTC から子 LETKF の解析値を初期値、親LETKF の予報値を境界値として水平格子間隔 5 km のアンサンブル予報実験（101 メンバー）を行った。
 結果
a. 予報された渦の特徴
 各メンバーの MBV の時間発展を調べるために、各時刻において水平 20 km で平滑化された渦度が、高度 20 m で最大の地点を渦中心と定義し、その時間発展を調べた。実験において発達する MBV とあまり発達しない MBV のメ
ンバーがあり、予報された渦の多くは 2000 UTC-2050 UTC
頃最も強くなっていた。これは実際に観測された MBV よ
りも約 2 時間遅れていた。また、予報された各メンバーにおける MBV のほとんどは対馬の西側で発達しており、対馬の東で発達が見られた観測結果とは位置が 50-100 km 程
度異なっていた。
b. 発達した MBV と発達しなかった MBV の特徴
続いて、発達した MBV と発達しなかった MBV を比較するために、20 km 平均渦度最大値の上位 10 メンバー
（STRONG10）と下位 10 メンバー(WEAK10)を比較した。
MBV 周辺の渦度最大値の時間発展を調べたとこ ろ、
STRONG10 の発達期には、WEAK10 より下層で鉛直渦度が強まる様子が見られ、渦度方程式の引き伸ばし項が大きくなっていた。一方、上昇流の最大値の時間発展を調べた
ところ、両者に系統的な違いは見られなかった。このことから、STRONG10 は引き伸ばされる下層の鉛直渦度がWEAK10 よりも大きかったことで引き伸ばし項が大きくなったことが示唆される。そこで、より大きなスケールの循環の違いを調べるために、水平 80 km 四方で平滑化した風の場の地表面付近の分布を調べた。STRONG10 では
1800-2000 UTC 頃において対馬西側でより北風成分が強く、南側でより西風成分が強くなっており、低気圧性の循環がより大きくなっていた。また、アンサンブル感度解析(Ancell and Hakim 2007)を用いて、2030 UTC における MBVの 20 km 平均最大渦度に対する風場の予報感度を調べた
ところ、対馬西側の渦が発達する領域付近で、特に南北風に負の感度が見られた。このことから、MBV が強くなる
メンバーでは、北風成分が強い領域の東側で低気圧性循環がより大きくなるため、MBV 強化のための引き伸ばし項が大きくなっていたことを示唆している。
c. MBV 周辺の場の特徴
 続いて、予報された MBV の構造および周辺の場の時間
発展を調べるために、MBV 中心を合わせたコンポジット
解析を行った。全 101 メンバーのコンポジットに加えて、強い渦と弱い渦の特徴を比較するために、STRONG10 とWEAK10 それぞれのコンポジットも作成した。2030 UTC
における全メンバーのコンポジットの渦度および水平風
ベクトル場を調べたところ、中心付近に渦を巻く構造が見られ、その北東側では南東風と北東風の収束が、南東側では南西風と南東風が収束している様子が見られた。雨水混
合比の分布も、中心付近で渦巻くような特徴を持っていた。
STRONG10 と WEAK10 のコンポジットの時間発展を比較すると、STRONG10 において渦の南東側と北東側の収束がより強く（図 1）、より大きな鉛直渦度および暖湿気がMBV の中心付近に多く流入している様子が見られた。このことから、STRONG10 の方が水平シアに伴う鉛直渦度が MBV 中心付近により多く流入し、鉛直流による引き伸ばし効果が大きくなることで強く発達したことが示唆される。

図 1 （左）STRONG10 と（右）WEAK10 のコンポジット。
20m 高度の雨水混合比（陰影; g/kg）と水平風ベクトル(m s-1)

― 228 ―

B308

高解像度モデルを用いた Updraft Helicity の日本で発生する竜巻への適用
益子 渉 （気象研）から前方、後方に延びるシアラインに対応した線状の対
１．はじめに流システムを再現できているが、後方のものは弱いこと
これまで数値予報の結果を用いた竜巻のポテンシャルが分かる。しかし、UH を計算すると後方のシアライン
予測は、竜巻をもたらす擾乱が発達しやすい環境場を想上に突出して高い値を出しており、上昇流を伴った強い定して作られた指数（例えば、CAPE、SReH、EHI）を鉛直渦が存在することを示している。今回の UH の計算元に行われていた。一方、最近の数値モデルは現業におは高度 0.5～2km で計算しており、この程度の低い高度でいても高解像度化が進み、気象庁 LFM は水平解像度が計算する方が渦性の擾乱を検出するのに有効であること
2km になっている。水平解像度が 4km 程度の雲解像モデが分かった。また、水平解像度 2km の実験では、小低気
ルになると、竜巻をもたらす擾乱をある程度陽に解像で圧の前方に延びるシアライン上でも UH の高い領域を計きるようになっていると考えられ、米国では高解像度モ算しており、今回の事例では水平解像度 1km 程度が必要
デルの結果を用いて、high-shear, high-CAPE の環境場で発であるこが分かった（図略）。
生するスーパーセルを抽出する方法として Updraft
Helicity（UH）が提案されている（Kain et al. 2008, WAF）。
鉛直渦度と上昇流の積を高度 2～5km で積分したものが2010．12．9．17 JST(a)(b)
一般的であるが、これを用いると、中層メソサイクロン
または下層メソサイクロンの構造がある程度モデル内で再現できていれば、それを抽出できると考えられている。
実際、米国 Storm Prediction Center（SPC）などでは高解像度（～3km）のアンサンプル予報結果を元に UH の利用が開始されている。将来的には Warn on Forecast（Stensrud
et al. 2009, BAMS）のベースとなる技術になる見込みで、現在も精力的に開発が進められている（Gallo et al. 2017,
図１．
（a）レーダーから推定された降水強度と（b)ドップラー
WAF）。しかし、日本において発生する竜巻の多くは、レーダーで検出された上空の渦の前 1 時間の履歴．
台風に伴うミニスーパーセル竜巻やhigh-shear, low-CAPE
2010．12．9．17 JST(a)(b)（HSLC）の環境場において発生する非スーパーセル竜巻
であり、米国で使用されている UH がどの程度有効な竜巻発生の指標となるのか不明である。今回、ミニスーパ
ーセル竜巻の事例として 2013 年台風第 18 号に伴って埼
玉県を中心に発生した竜巻を、HSLC の環境場で発生した顕著な竜巻の事例として 2010 年 12 月 9 日に寒気団内
小低気圧に伴って発生した竜巻を取り上げ、高解像度モデルの結果を用いて UH の有効性について調査を行った。
２．実験設定使用したモデルは気象庁 NHM で、気象庁メソ解析値
を初期値・境界値にして、水平解像度 2km、1km、500mの実験を行った。
３．結果
ここでは 2010 年 12 月 9 日に新潟県で発生した竜巻の事例についてのみ示す。寒気団内小低気圧が佐渡付近にあり、そこから進行方向前方と後方にシアラインが延びており、それに対応した活発な線状の対流システムがみられる（図 1a）
。後方のものは時間とともに弓状の構造が顕著となり、上空に複数の渦を伴っていたことが分かる（図 1b）。その内の一つが上越市付近に達し、F0-F1 の竜巻をもたらしている。この時、強い鉛直シアが存在していたが、CAPE は 500J/kg 以下で HSLC の環境場であったといえる。水平解像度 1km の結果をみると、小低気圧[ g/kg ][ m2/s2 ]

図 2．水平解像度 1km のモデルによって再現された（a）高度、海面気圧（コンター）、
2km の降水物質の分布（シェイド）
地上風（矢印）と（b)高 UH 領域の前 1 時間の奇跡．

2013 年台風第 18 号に伴って発生したミニスーパーセル竜巻においても水平解像度1km 程度が必要であることが示される結果となっており、日本で発生する竜巻に対しては平解像度 1km 程度であれば UH がある程度有効な指標となることが明らかになった。SPC では UH だけでなく環境場の指数と組み合わせることで竜巻予測の精度が向上することが示されており、今後は HSLC における環境場の新たな突風指数との組み合わせも検討したい。
また、アンサンブルデータを用いることで確率情報の算出も今後検討する必要がある。
謝辞：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．

― 229 ―

C301

熱帯海洋上の積雲対流の組織化に関する数値実験:対 流 活 動 の 日 変 化 の 考 察*柳 瀬 友 朗 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ), 竹 見 哲 也 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 )
1.

はじめに

再現された．また，放射と潜熱による非断熱加熱が，大熱帯海洋上の積雲対流活動は様々な時空間スケール

気の安定度の鉛直分布を日変化させていることがわかで変動することが知られている．例えば日スケールのった．H800L200 においても H400L200 と同様の降水の変化としては，観測・数値実験によって夜間から明け方

日変化が現れたものの，対流や環境場の鉛直分布にはにかけての降水が最大となることが示されている[1]．

大きな違いが見られた．図 1 は H400L200，H800L200

また，数日スケール以上の積雲対流の組織化について，の 15-20 日目における水平平均した非降水凝結水の時

放射対流平衡状態における理想実験による研究が行わ

間高度断面図である．

れている[2],[3]．一方で，深い対流の高解像度 LES によ4.

考察・まとめる研究では，鉛直だけでなく水平解像度によっても雲大規模強制のない準放射対流平衡の場における雲解の鉛直構造に大きな差が生まれることが指摘されてお像モデルでの数値実験により，熱帯海洋上の積雲対流り[4]，この依存性が積雲対流の組織化に影響することの降水の日変化の特徴が再現された．その過程では，短も示唆されている[2]．そこで本研究では，積雲対流の波放射・長波放射だけでなく対流自身の潜熱解放によ

組織化メカニズムの解明を主眼に置き，大規模な強制る非断熱加熱に伴い，環境場の静的安定度が高度方向のない準放射対流平衡の場において，雲解像 LES によに異なる位相で日変化し，対流雲が受ける浮力を通じる数値実験を行った．その中でも今回は，メソスケールて対流活動の時間変化を連続的に調節していることがの積雲対流の組織化を理解するために、その素過程で示唆された．

ある日スケールの変動に注目して解析を行った．
2.

本実験の20 日間の積分では積雲対流が組織化することはなかった．しかし，H800L200 は H400L200 と違い

数値モデル・実験設定

数値モデルは WRF-ARW Ver.3.8.1 を用いた．コリオ

可降水量の領域平均が時間とともに減少し続けるシス

リ力は含めず，SST は 301.5K に固定した．初期条件はテムであるため，より広い計算領域で長時間積分すれ

Jordan(1958)の温位・混合比プロファイルを用い，一般

ば，メソ対流系への組織化に大きく差が出る可能性が風はゼロとした．計算領域は，鉛直サイズ 25km，水平高いと考えられる．積雲対流に関わる様々な空間スケ

サイズ(200km) (L200)，側面は周期境界条件とした．鉛ールの素過程がどのようにシステムに影響を及ぼすか

直層数は 124 層，格子間隔は，鉛直方向には下端からについて，今後更に研究し，より深く理解することは，

高度 4km 付近で 50~100m，高度 15km 付近で 500m，上GCM などで用いる積雲パラメタリゼーションの改善

端で 2km となるようにストレッチさせ，水平方向にはのためにも重要である．

2400m(H400)と 800m(H800)の 2 通りで実験を行った．
SGS 混合は Smagorinsky3D，雲微物理は WSM6，接地
層は Revised MM5 Monin-Obukhov，また短波・長波放
射は RRTMG を用いた(短波放射は日変化を含む)．初期
時刻にモデル下端に 0.1K のランダムな温位擾乱を与えた後に，20 日間積分した．
3.

結果

主に H400L200 の結果を示す．6 時間領域平均の地表
降水は AM1(0-6LST)，AM2(6-12LST)，PM2(18-24LST)，
PM1(12-18LST)の順に多く，非降水凝結水(雲水+雲氷)
は熱帯の積雲対流の特徴である Trimodal な鉛直分布が

図１.水平平均した非凝結水の 15 日目から 20 日目における時間高度断面．左:H400L200,右:H800L200.
参考文献[1]Sui et al.(1998), [2]Muller and Held(2012),[3]Wing and Emanuel(2014), [4]Khairoutdinov et al.(2009)― 230 ―

C302

深い湿潤対流の統計的性質の数値的収束性*末 木 健 太 ,山 浦 剛 ,八 代 尚 ,西 澤 誠 也 ,吉 田 龍 二 ,梶 川 義 幸 ,富 田 浩 文(理 化 学 研 究 所 計 算 科 学 研 究 機 構 )1.

と定義し，湿潤対流の個数や湿潤対流間距離を調べた．

はじめに

全球非静力学大気モデルを用いた湿潤対流の解像度
依存性の研究では，深い湿潤対流コアの個数やコア間距離の頻度分布などの統計的性質は水平解像度 2km を境に収束の兆しを見せるが，水平解像度 1km 以下でも

4.

結果とまとめ𝑤𝑤̅cloud ≥ 0.5m s−1 の閾値により抽出した「湿潤対流」

は，解像度 400m で，有効半径 1–2km の湿潤対流個数

完全な収束には至らないことが示されている[1]．今後

が各時刻 300 個程度に収束し，対流間距離の頻度分布

更なる高解像度化を行うと，水平格子間隔 (O(100–も 4–5km を最頻値に持つヒストグラムに収束した (図1000m)) が大気境界層乱流のグレーゾーンと重なる．
自然における湿潤対流の統計的性質を明らかにするためには，レイノルズ平均モデル (RANS) とラージ・エ
ディ・シミュレーション (LES) それぞれの枠組みにお1)．𝑤𝑤̅cloud の閾値を 0.2m s−1 から 1m s−1 程度まで変化させても，4–5km を最頻値に持つヒストグラムに収束した．一方，有効半径 2–3km の湿潤対流の場合，解像度 800m で，6–8km を最頻値に持つヒストグラムに収ける実験結果を比較し，両者の数理的収束点の違いを束し，サイズの大きな湿潤対流ほど，より粗い解像度で，議論する必要がある．本研究では，領域モデルを用いたより離れた対流間距離に収束することが分かった．

熱帯の積乱雲集団の高解像度シミュレーションを行い，深い湿潤対流の統計的性質の数値的な収束性を調べた．
2.

RANS を用いた結果では上記の結果を得たが，発表ではさらに，LES の結果と比較した議論も行う．

実験設定

RANS の枠組みでのダウンスケール実験の概要を述べる．インド洋で顕著に発達する 2011 年 11 月 24 日前
後のマッデン・ジュリアン振動を全球モデル NICAM（ 水 平 解 像 度 3.5km ） で 再 現 さ せ ， SCALE-RM
ver.5.2.1[2][3]を用いて，緯度 83.5°E，経度 0.5°S を中心とする約 500km 四方を対象に領域ダウンスケール実験を実施した．
一方向ネスティングにより 3.2km，1.6km，
800m，400m，200m の水平解像度で計算を行った．鉛直方向には層数は 93 層とし，モデル最下層の高度が36m，モデルトップが 36km となるストレッチ格子を適用した．雲微物理過程には 1 モーメントバルクスキー
ム[4]を利用し，惑星境界層スキームには MYNN lev.
2.5[5]，放射スキームには mstrnX[6]を用いた．
3.

図１ 水平解像度 1.6km，800m，400m，200m における有効半径 1–2km の湿潤対流の対流間距離の頻度分布．
参考文献[1] Miyamoto, Y., et al., 2013, Geophys. Res. Lett., 40, 4922–4926.
[2] Nishizawa, S., et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8, 3393–3419.

解析手法[1]では，ISCCP シミュレータにより定義した背の高[3] Sato, Y., et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.

い雲領域において，雲層で鉛直平均した上昇流速[4] Tomita, H., 2008, J. Meteor. Soc. Japan, 86A, 121–142.

(𝑤𝑤̅cloud ) の極大点を上昇流の「コア」と定義し，その統[6] Sekiguchi, M. and T. Nakajima., 2008, J. Quant. Spectrosc. Radiat.

計的性質を議論している．しかし，この方法では，湿潤
対流に付随する微細構造まで拾ってしまうため，抽出[5] Nakanishi. M. and H. Niino, 2004, Bound-Lay. Meteor., 112,1–31.
Transf., 109, 2779–2793.

した上昇流「コア」の個数，コア間距離ともに解像度
200m でも収束には至らない．そこで，対象とする湿潤

謝辞：本研究は，HPCI 課題「原理的な物理過程に基づく対流

対流を的確にとらえるため[1]の定義に加え，𝑤𝑤̅cloud が，雲の統計的性質についての数値収束性研究」(hp170113) によ

ある一定の閾値を超える連続領域を一塊の「湿潤対流」

り実施した．本研究成果は「京」により得られたものである．

― 231 ―

C303

雲解像モデルによる熱帯太平洋の深い積雲対流のシミュレーション－ Gray zone の 積 雲 対 流 ス キ ー ム の 開 発 に 向 け て －* 杉 正 人 ・ 村 田 昭 彦 (気 象 研 究 所 )いえる。Gray zone （解像度 2km ～20km）の積雲対流

はじめに2010 年秋季大会で、解像度 200m の JMA/MRI-NHM

スキームでは、モデルの格子に含まれる個々の積雲対による熱帯太平洋の深い積雲対流雲のシミュレーショ

流の雲量（アップドラフトの面積割合）とライフサインの解析結果について報告した[1]。今回は、gray zone

クルを考慮する必要がある。

の積雲対流スキームの開発に向けて行った、解像度
1km の NHM によるシミュレーション結果の詳細な解析について報告する。
P1+0によるシミュレーション

解像度 200m の NHM のシミュレーションでは、積雲
対流のアップドラフトは多数のバブルから構成されている。60 ㎞ 程度の広い領域では、いろいろな高度にあるバブルを一か所に集めて、仮想プリュームを考える
ことができる。仮想プリュームでは従来考えられていたより大きなエントレインメントがある。また、上昇流は浮力ゼロの高度（12 ㎞ 以下）よりずっと高い高度（16 ㎞程度）までに到達している。
NP1+0によるシミュレーション

解像度 1km の NHM のシミュレーションのスナップショットでは、ライフステージの異なる多数の積雲対流が見られる。この場合も、60 ㎞ 程度の広い領域では、いろいろなライフステージにある積雲対流を一か所に集めて、仮想プリュームを考えることができる。個々の積雲対流の上昇流域は、水蒸気の凝結による雲生成
域と一致する（図１）。そこでは、凝結による非常に大きな加熱と上昇流による断熱冷却がほぼバランスし、正味の加熱は小さい（大気は安定化しない）。熱帯大気
における積雲対流の役割は、大気を加熱して安定化させることではなく、加熱に対応した上昇流を生じさせ
図１ 1km-NHM の一格子点における雲 (kg/kg)・

ることである。


鉛直流 (m/s)・加熱率 (K/hr) の鉛直時間断面図。

*UD\]RQHの積雲対流スキーム

縦軸は高度（0 ～18km）、横軸は時間（0 ～60min）。

以上の考察から、モデルにおける積雲対流スキームの役割は、正しい格子平均の上昇流を生じさせるよう

参考文献

な正しい Q1（見かけの熱源）を計算することであると[1] 杉・村田 2010，気象学会秋季大会予稿集 C309

― 232 ―

C304

最近 100年の対流圏界面高度変化
中澤哲夫（気象研・台風）
1. はじめに2017年秋季大会で、熱帯域での深い対流活動の長期トレンドについて報告した。その結果、熱帯の広い範囲で、最も背の高い対流の雲頂高度が下がっていることがわかった。しかし、圏界面が高くなっていることと整合していないのではないかとの疑問が出された。そこで、まず、同じデータを用いて、圏界面の変化を調べてみた。
2.

1981-2010
1901-1930

用いたデータと解析手法

本研究で用いた再解析データは、前回同様、
ERA20C（1900~2010）である。気温データから、圏界面をWMOの定義（気温減率が１キロあたり２度またはそれ以下に下り、その面から２キロ高い範囲内のすべての面で２度を超えない層の最下面）に則って計算した。

南極

赤道

図１ 帯状平均圏界面高度の長期変化

北極3. 温暖化による圏界面高度の変化要因

温暖化によって、圏界面高度は高くなると言われており、その要因として、以下の３つが挙げられている。
（１）成層圏気温が変わらず、気温減率も変わらな
い時、対流圏気温が上がると、圏界面が高くなる（２）気温減率が変わらない時、成層圏気温が下がると、圏界面が高くなる（３）成層圏気温が変わらない時、対流圏の水蒸気が増えると、気温減率が減り、圏界面が高くな
る

1900

1950

2000

図２ 熱帯域帯状平均圏界面高度の長期トレンド

4. 結果
図１に、帯状平均圏界面高度の最近30年平均（黒丸）と20世紀初頭30年平均（白丸）を示す。
熱帯域では、20世紀初頭には16キロほどの高度だったものが、最近30年には、16.2キロほどと若干高くなっていることがわかる。高くなる傾向はほとんどの緯度で見られる。
図２に、熱帯域の帯状平均圏界面高度の過去110年の変化を示す。1950年頃までは、16キロ前後だ
ったが、その後、徐々に高くなり始め、2000年代
は、16.3キロ前後で推移していることがわかる。
次に、最近30年と、20世紀初頭30年の熱帯域での平均気温変化の鉛直分布を調べてみた（図３）。
100hPaを境に、それより上で冷却、下で昇温しており、対流圏では下層より上層でより昇温（安定化）していることがわかった。

図３ 熱帯域帯状平均気温変化の鉛直分布

5. 結論
再解析データを用いて、熱帯圏界面高度の長期トレンドとその要因を調べた。その結果、圏界面
高度は高くなっていること、その原因は、対流圏の昇温、成層圏の冷却、対流圏の気温減率の減少

すべての結果であることがわかった。前回の結果
は、熱帯域は安定化が進んでいるため、台風の発生数が減少していることが示唆されたが、圏界面高度が高くなっていることは必ずしも対流活動の活発化の結果ではないことが示唆される。

― 233 ―

C305

北緯 25 度以北での台風発生について
中野満寿男 1＊

1:海洋研究開発機構
１．はじめに
気象庁の定義によれば、台風は北西太平洋または南シナ海の熱帯の海上で発生する最大風
速 PV 以上の熱帯低気圧である。では熱帯とはどこを指すのであろうか？米国気象学会の
JORVVDU\ で ” 7URSLFV ” を 検 索 す る と（ KWWSJORVVDU\DPHWVRFRUJZLNL7URSLF
V）、第一に熱帯の気候で特徴づけられる場所、第二に南北回帰線の赤道側と出る。第一の定義は解釈が難しいので、第二の定義に従うとすると、台風は北緯  度以北では発生しないことになるが、実際にはそれ以北でも台風は発生している。
本研究では、北緯  度以北で起こる台風発生について、以下の  点を明らかにする。第一に北緯  度以北での月別台風発生数はどうなっているのか、第二に北西太平洋モンスーン指
数 :DQJHWDO、以下 :130, と発生数の関係はどうなっているのか、第三に北半球夏季
季節内変動（%6,62）と発生数の関係はどうなっているのか、第四に北緯  度以北での台風発生環境場は他の台風発生環境と異なっているのか。これらを理解することで、北緯  度
以北における台風発生の理解を深める。本予稿
では、最初の  つの問いについて記す。

２．データと解析手法
本研究では  年の以下のデータセッ
トを用いた。
・気象庁  年長期再解析データ（-5$）.RED\DVKLHWDO ・12$$ 2/5 データ・560&7RN\R ベストトラックデータ
・&2%(667 （,VKLL）
%6,62 の定義は NLNXFKLHWDO  を用
いる。

３．結果
 北西太平洋における台風の発生数は  月に最大となり、 月に最小となっている（図１実線）。
一方で、
北緯  度以北だけに限定してみると、
 月だけ発生しており、他の月は発生がない。

（図１破線）。最も発生が多いのは  月であり、平均  個の発生がある。以後、 月の台風発
生 に の み 着 目 し た 解 析 を 行 う 。


図１ 北西太平洋全体（破線）と北緯 25 度以北（実。線）における月別台風発生数。

 月の北緯  度以北での発生数  個以上だった月について発生数と 1:30, の気候値からのずれを整理すると表１のようになる。半数以上の台風が :130, 負偏差の年に発生している。逆に正偏差の時の発生は ％である。
したがって :13
不偏差の年には北緯  度以北での台風発生が多いということができる。

表１:130, の大小による台風発生数（ただし 個以上発生した年のみカウントした。）
:130,

個数

σ以上正偏差 個 （％）

中立

 個 （％）

σ以上負偏差 個（％）


講演では、%6,62 との関係や発生環境場について解析した結果も示す。


謝辞：本研究は -636 科研費若手（%）.
「日本近海における台風発生ポテンシャルの予測手法の開発」の支援を受けた。

― 234 ―

C306
Deep Learning を用いた台風強度予測*加瀬紘熙 1・筆保弘徳 1・北本朝展 2・吉田龍二 3・Danlan Chen4・山崎聖太 5
1:横浜国立大学院,2:国立情報学研究所,3:理化学研究所,4:McGill University,5:京都大学防災研究所
1. はじめに

４. 今後

近年、DeepLearning は大きな進歩を遂げている。特に画像認識において顕著な成果が上がっており、台風の強度推定などにも適用する研究が出てきた（柴田他 2017、棚原他 2017）。本研究も、2017 年度気象学会秋季大会で、DeepLearning を用いた台風の強度推定モデルを統計的に検討した。しかし、推定精度の明確化には、使用したデータセットの質的向上が必要となった。そこで本発表では、使用するデータセットの質的向上を行い、さらに台風の強度予測についてより客観的に検討した結果を報告する。

本研究の DeepLearning を用いた実験結果から、12 時
間先までなら予測結果に大きな差がないことが分かった。
さらに、台風の特徴による予測難易度は、6h 予測と 18h 予
測で共通していることが分かった。今後は、データセットと実験の数を増やし、多様な台風にいかに DeepLearningが貢献できるかを検討していきたい。

2. 実験設定

系列データを対象とした DeepLearning を行うためにLong Short-Term Memory Network を用いた。使用デー
タは、「デジタル台風」で収集した台風画像（赤外画像）と台風強度（気象庁ベストトラックの中心気圧）の時系列群とし、台風画像の時系列に欠損がない 276 個の台風を対象とした。前回の報告と比べて改良した点であるが、気象庁ベストトラックの中心気圧データを 1 時間ごとに線形内挿を行っている。
本研究では、強度予測の難易度を調べるため、連続した
timestep1~12 の台風画像に対し timestep12 の台風強度を紐付けたデータセットを作成した。そして、どの程度先の時間まで予測することができるのかを調べるため、0～
48 時間先の中心気圧を予測するモデル（0~48h 予測モデ
ル）を作成し、強度予測実験を行った。さらに、SaffirSimpson スケールの強度分類法、急速発達経験（無：NR、
有：RI）（Fudeyasu et al. 2018）により分類を行い、台風の特徴によって生じる難易度について調べた。

図 1 0～48 時間後の台風強度予測モデルによる予測値とベ
ストトラックの誤差のバラつき

」

3. 結果

35

68

35

68

RI

NR

カテゴリー1

45

NR

15

RI

19 15

TS

7

カテゴリー2

カテゴリー2

カテゴリー1

45

カテゴリー3

15

TS

19 15

45

カテゴリー4

7
カテゴリー4

図 2 12 時間後の強度予測の結果で、精度が(左)高い事例（2014 年第 8 号）と(右)低い事例（2016 年第 14 号）

カテゴリー3

強度予測実験の結果で、0~48h 予測モデルの予測値とベストトラックの誤差のバラつきを図 1 に示す。
0~12h 予測モデルでは大きな差は見られなかったが、18h 予測を超えると予測誤差のバラつきが次第に大きくなっていく様子が見られた。12h 予測モデルによる予測精度の高い事例(2014 年 8 号)と低い事例(2016 年 14 号)を図 2 に示す。
両事例において気圧急低下が見られたが、気圧急低下発生
時刻に差が見られた。高い事例では気圧急低下発生時刻・
中心気圧の変化がベストトラックと同様だった。低い事例
では気圧急低下発生時刻に大きな遅れが生じ、ベストトラックと比べ気圧低下が弱く予測された。
6h 予測モデルと予測誤差の大きくなり始める 18h 予測
モデルの予測結果の精度・バラつきを Saffir-Simpson ス
ケールの強度分類法、急速発達経験による分類により図 3に示した。Saffir-Simpson スケールの強度分類法では、両方のモデルにおいて、TS、カテゴリー1、2、3、4 の順に誤差のバラつきが小さく、カテゴリーの小さい台風ほど予測し易い。また、NR・RI を比較すると、両方のモデルにおいて、NR の方が誤差のバラつきが小さく RI よりも推定し易い。また、6h 予測モデルよりも 18h 予測モデルの方が全体的に予測精度が低くなっていた。

図 3 ベストトラックと予測値の誤差のバラつき具合（6 時間予測と 18 時間予測の比較）(左) Saffir-Simpson スケールの強度分類、(右)急速発達の有無― 235 ―

C307

擬似温暖化実験による台風に伴う北海道東部の大雨の将来変化予測** 金 田 幸 恵 1 ) , 2 ) ・ 坪 木 和 久 1 ) ・ 相 木 秀 則 1 ) , 3 ) ・ 辻 野 智 紀 1 ) ・ 高 藪 出 2 )1)1.

名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 、 2)気 象 研 究 所 、 3) 海 洋 研 究 開 発 機 構化時には約 2000J/kg に増加し、また雲頂高度の指標とはじめに近年、地球温暖化による台風や豪雨といった気象現
象の極端化が懸念されている。2016 年 8 月には北海道なる浮力がなくなる高度 (LNB) も約 10km から 15km近くに上昇していた（図３）。

に複数の台風が立て続けに上陸し、北海道東部に記録

温暖化時、気温の上昇幅は高度を増すにつれて大き的な大雨をもたらした。これら顕著現象が、21 世紀末

く平均的な成層状態は安定化する。擬似温暖化実験ににはどのように変わるか調査するため、擬似温暖化実

おいてもこの差分が加えられているため、大気成層状

験による将来変化予測を試みた。

態は再現実験より安定化する。しかしながら、8 月 23

2.

日までの期間前半、両実験で北海道付近の中上層にはモデルと設定実験には、名古屋大学と海洋研究開発機構で開発さ断続的に寒気の流入がみられた（図示せず）。このとき、れた高解像度領域大気海洋結合モデル CReSS-NHOES

地上付近の気温・水蒸気量ともにそれぞれ 4 度及びを用いた。水平解像度は 0.04 度、計算領域は東経 132

3.5g/kg 前後上昇している温暖化実験で、より背の高く―155 度、北緯 25―49 度である。

強い対流が発達し、強い雨をもたらしたと考えられる。

まず気象庁 55 年長期再解析の p 面解析データを初期値・境界値に与えて再現実験を実施した。次に、気象
庁 全 球 大 気 20km モ デ ル に よ る 現 在 気 候 実 験（1979-2003 年）及び将来予測実験（rcp8.5; 2075-2099年）の８月の月平均気候値より、海面水温、気温、水
蒸気、高度の温暖化差分を作成し擬似温暖化実験を行った[1]。台風が日本周辺に存在する 2016 年 8 月 14 日
～8 月 31 日にかけて毎日 00UTC 開始の実験を計 18 本実施し、計算開始 6 時間目より 24 時間分のデータを繋ぎ合わせて解析に用いた。解析領域は襟裳岬と宗谷岬を結ぶ直線より東側陸上とする。
3.

図１ 北海道東部の降水特性。a)領域平均降水量（mm, 灰：AMeDAS、
黒破線：再現実験、赤実線:擬似温暖化実験）、b) 雨量強度 (mm)、c) 全解析領域に対する降水域の占める割合（%）
。

結果と考察
図１に、2016 年 8 月 16 日～8 月 31 日の北海道東部の降水特性を示す。8 月 23 日までの期間前半には北海道付近に停滞前線が存在し、台風第 7 号、第 11 号、第9 号が南海上から上陸した。8 月 26 日には寒冷前線の通過、31 日には台風第 10 号の東北地方横断に伴う雨がそれぞれみられる。再現実験はこれらの降水の時系列

図２ 解析領域の鉛直気流の高度別 99 パーセンタイル値。

をよく捉えている（図１a）。いずれの降水イベントにおいても、温暖化時、降水強度が増加する（図１b）、
一方、降水面積は減少する傾向にあった（図１c）。
解析領域の鉛直気流の高度別99 パーセンタイル値によると、特に 8 月 23 日までの前半、温暖化実験で強い上昇気流が現れている（図２）。期間中、道東南東地点
における対流の発達しやすさの指標である対流有効エネルギー (CAPE) は、再現実験の約 1000J/kg から温暖

図３ 北海道東部南東地点（北緯 42.5 度、
東経 144 度）の a) CAPE (J/kg)と b) LNB (m)。黒破線：再現実験、赤実線:擬似温暖化実験。
参考文献: [1] Kanada et al. 2017, SOLA, 13, 246-251.
謝辞: 本研究は, 文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラ
ムの支援及び住友財団の助成を受けた。

― 236 ―

C308

強 El Niño 年(1997/2015 年)の北太平洋の熱帯低気圧活動環境場の相違*⽯⼭尊浩・佐藤正樹（東京⼤学⼤気海洋研究所）

1. はじめにEl Niño 現象は、環境場への影響を通じて、熱帯低気圧(TC)活動に影響を与える。例えば、Wuet al. (2012)は北⻄太平洋の TC 発⽣に⼤きく関
わるモンスーントラフ(MT)と ENSO との関連を調べている。その結果、El Niño 時はより東⽅へ
MT が伸び、逆に La Niña 時には MT の伸びが短くなることを⽰した。El Niño に伴う東太平洋の
海 ⾯ ⽔ 温 (SST) の 昇 温 以 外 に も イ ン ド 洋 やPacific Meridional Mode(PMM; Chiang andVimont 2004)による北東太平洋中緯度域の SSTの昇温も TC 活動の環境場に影響を与える。Zhan
et al. (2011)は、インド洋の SST の昇温によって
北⻄太平洋の TC 発⽣数が減少することを⽰し、その原因は MT の弱化であるとした。
本研究では、強い El Niño が発⽣した 1997 年と 2015 年の北太平洋における TC 活動の環境場の差異の原因を明らかにする。両年とも、北⻄太平洋において 945hPa 以上に発達した TC は、それぞれ 9 個ずつ発⽣した。しかし、Murakami etal.(2017)は、1997 年より 2015 年の⽅が鉛直シア
ーが弱く TC 活動に好都合な場であったことを⽰し、PMM との関連を⽰唆した。⽯⼭・佐藤(2017)
は、両年の北太平洋の TC 活動の差異の原因は、MT や鉛直シアーの環境場の差異にあることを⽰した。しかし、この環境場の差異がなぜ⽣じたかは明らかでない。そこで本研究は、強い El Niño
現象が発⽣していた 2015 年と 1997 年の北太平
洋における TC 活動の環境場の差異の原因を明らかにするために、インド洋と PMM 領域の SST 変
化に着⽬した感度実験を⾏った。
2. モデルと実験設定
NICAM を⽤いて境界条件を 7 ⽉に固定したPerpetual 実験を⾏う。⽔平解像度は 56km で、鉛直層数は 38 層とした。積分期間は 46 ヶ⽉間
で、解析には前半 16 ヶ⽉間を除いた 30 ヶ⽉間を⽤いた。⼤気の初期値は JRA-55 の 2015 年 7 ⽉
1 ⽇ 00UTC を⽤いる。SST のデータは NOAAOI Sea Surface Temperature V2 の⽉平均データを⽤いた。感度実験は 2015 年 7 ⽉の SST の内、PMM 領域(北緯 10〜45 度、⻄経 110〜180 度)とインド洋(南緯 5〜30 度、東経 30〜140 度&南緯
5 度〜北緯 30 度、東経 30〜100 度)をそれぞれ気候値に置き換えた PMMclm 実験と INDclm 実験、
PMM+El Niño 領域(南緯 5 度〜北緯 5 度、⻄経80 度〜東経 160 度&北緯 10〜45 度、⻄経 100〜
180 度)だけ 2015 年 7 ⽉ SST を置き、それ以外の領域は気候値（1982〜2011 年の 7 ⽉ SST 平均）にした PMM+El Niño real 実験と El Niño 領域(南緯 5 度〜北緯 5 度、⻄経 80 度〜東経 160 度)
だけ 2015 年 7 ⽉ SST を置き、それ以外の領域は気候値にした El Niño real 実験を⾏った。また
PMMclm 実験と INDclm 実験の⽐較対象として、2015 年 7 ⽉ SST を⽤いた 2015 年実験も⾏った。
3. 結果
2015 年実験と PMMclm 実験・INDclm 実験をそれぞれ⽐較した結果、PMM 領域とインド洋のSST が暖かい⽅が北⻄太平洋は⾼気圧偏差を⽰し(図 1a,b)、モンスーントラフが弱化することを⽰した(図 2a,b)。また、北東太平洋では PMM 領域が暖かいと低気圧偏差になり(図 1a)、鉛直シア
ー(200hPa ‒ 850hPa)が弱くなること(図 3)を⽰した。強 El Niño 時の PMM が北⻄太平洋の環境場に与える影響を調べるために、PMM+El Niño
real 実験と El Niño real 実験を⽐較した。その結果、前述した結果と同様に、PMM 領域が暖かいと北⻄太平洋は⾼気圧偏差を⽰し、MT が弱化す
ることがわかった。
4. まとめ
本研究は、強い El Niño 現象が発⽣した 2015
年と 1997 年の北太平洋における TC 活動の環境
場の差異を明らかにするために、NICAM を⽤いてインド洋と PMM 領域に着⽬した感度実験を⾏った。その結果、インド洋が昇温すると北⻄太
平洋は⾼気圧偏差を⽰し、MT は弱化することがわかった。PMM 領域が昇温すると北⻄太平洋は⾼気圧偏差と MT の弱化、北東太平洋は低気圧偏差と鉛直シアーの弱化を⽰すことがわかった。

(a)

(b)

図 1：海⾯気圧の差。(a)は 2015 年実験と PMMclm
実験の差、(b)は 2015 年実験と INDclm 実験の差
を表す。
(a)
(b)

図 2：850hPa ⾼度場の東⻄⾵の差。(a)は 2015 年
実験と PMMclm 実験の差、(b)は 2015 年実験とINDclm 実験の差を表す。

図 3：2015 年実験と PMMclm 実験の鉛直シアーの差。
<主な参考⽂献>
Chiang and Vimont 2004, J. Climate
doi:10.1175/JCLI4953.1.
⽯⼭・佐藤 2017, 2017 年度秋季気象学会 D455
Murakami
et
al.
2017,
J.
Climatedoi:10.1175/JCLI-D-16-0424.1.
Wu
et
al.
2012,
Mon.
Wea.
Rev
doi:10.1175/MWR-D-11-00078.1.
Zhan et al. 2011, J. Climate doi:10.1175/JCLI-D10-05014.1.

― 237 ―

C309
270 メンバーのアンサンブル計算で得られた急発達開始前の熱帯低気圧の構造変化
宮本 佳明 1,2 , David S. Nolan1
1: University of Miami, 2: 理研

結果
図１は、アンサンブル計算の結果得られた TC 強度（高度 2 km における角度方向平均した接線風速の最大値）の時間変化図である。計算期間内で RI する／しないメンバーが多数計算された。lifetime 最大強度の頻度分布を見ると、非常に強くなるグループと弱いままのグループに分けらており、これは観測結果（Lin et al. 2016）と整合的である。
RI メンバーのみの統計として、各変数の RI 開始
前後の時間変化を図２に示す。強度は RI 開始と共に急激に増加しており、RI 期間が上手く抽出されていることを示す。最大風速半径（RMW）は RI の約 10
時間前から減少、RI 後 10 時間程度で一定に達する。
高度 8 km と海面の中心の差として定義した tilt 度合∆x∗c は約 24 時間前から減少している。軸対称度 γ も約 12 時間前から増加し、下層相当温位 θe∗ は絶えず増加傾向にある。最大収束半径も増加傾向で、RI 開始
時には RMW に接近していることが分かる。これらは定性的に、シアーが弱い時の結果（MT13, MT15）と整合的である。

number of eventsmv (m s−1)

60
40
20
0
0

50

RI の生じやすさを表す無次元パラメータ
上の結果から、RI の生じやすさを表す無次元パラメータを構築した。MT15 で提案した Ro 数に加え

100

50

(b)

RI
nonRI

40
30
20
10

150

0
0

20
40
60
Lifetime max v

80m

図 1: (a) アンサンブル実験の最大風速の時系列図。(b)最大強度の頻度分布図。黒が RI、灰色が RI しなかった
ケース。
(a)

200
150

20
0
−80 −60 −40 −20 0
t−t
(h)

c

0
−80 −60 −40 −20 0
t−t
(h)

20 40

RI0

(d)

370

0
−80 −60 −40 −20 0t − tRI0 (h)

20 40

(f)

(e)
1
rmc/rm (−)

0.8

350

e

0.6

340
20 40

50

RI0

360

0.5

(c)

0
−80 −60 −40 −20 0
t−t
(h)

20 40

RI0

PV

(−)

100

m

m

40

1

(b)

150
100
100
50
50

r (km)v (m s−1)60∆ x (km)80−80 −60 −40 −20 0t − tRI0 (h)

20 40

0.4
−80 −60 −40 −20 0t − tRI0 (h)20 40

図 2: アンサンブル実験における RI 開始前後の (a) 最大
風速、(b) 最大風速半径、(c) tilt 度合、(d) 軸対称度、(e)下層相当温位、(f) 最大収束半径の時間変化。

て、渦の直立しやすさを表すパラメータを提案した。

Υ

3

4

t (h)

γ

270 メンバーのアンサンブルシミュレーション
非静力学モデル WRF（Skamarock et al. 2008）モ
デル V3.7.1 を用いて、初期に与える渦の強度・最大
風速半径、背景風の鉛直シアー、背景の一様風速の４つのパラメータを現実的な範囲で変化させた 270 メ
ンバーのアンサンブルシミュレーションを行った。３
重 nest の計算領域を用意し、格子幅は 18, 6, 2 km
で、格子点数は 480 × 190, 192 × 192, and 180 ×
180 として、144 時間の積分を行った。実験設定の詳
細は Miyamoto and Nolan (2018) を参照されたい。
2

(a)

80

θ (K)

背景
強い強度を持つ熱帯低気圧（Tropical Cyclone:TC）の多くが、その生涯に一度は急激に発達する過程（Rapid Intensiﬁcation: RI）を経験する（e.g., Kaplan and DeMaria 2003）。RI は、TC の強度予報の精度向上に重要であるため、近年特に盛んに研究されている。一度 RI が始まれば強い強度まで発達するため、RI が開始するメカニズムの理解が重要になる。
これまでに多くの研究が、観測データや数値計算結果を用いて調べてきたが、事例が限られていたりして普遍的なメカニズムは分かっていない。例えば
Miyamoto and Takemi (2013, 2015; MT13, MT15)は RI の開始機構を提案したが、鉛直シアーが弱い時のみを扱った。また、他のモデル研究も個々の TC にのみ注目してきた。一方で観測研究では多くの TC を扱うものの時空間的に連続なデータを得ることが難しい。そこで本研究では、様々な環境下で TC の計算を行って RI 前の構造変化を明らかにする。

1≡γ ∆θe∗ ζ∆x∗c ∆Vb∗(1)

ここで、ζ は高度 2 km での鉛直相対渦度、∆θe∗ は無次元化した RMW と半径 250 km での相当温位の差、∆Vb は高度 2 と 8 km の鉛直シアーを表す。Υ を用いると、次の 24 時間で RI が生じることを、より正確に予測することができることが示された（図略）。
まとめ
様々な環境下で発達する TC の RI 開始前の構造変化を調べるため、270 メンバーのアンサンブルシミュ
レーションを行った。その結果は、定性的にシアー無しの既往研究と整合的であった。また、RI 開始前に渦の鉛直構造が直立しており、渦の直立は alignment
では無く対流性の運動に伴って生じることが分かった。以上の結果から、RI の生じやすさを表す、既往研究で提案したロスビー数に渦の直立の効果を表す
無次元数をかけ合わせたパラメータを提案した。

5

参考文献
Miyamoto, Y., and D. S. Nolan, 2018: Structural Changes
Preceding Rapid Intensication in Tropical Cyclones as shownin a Large Ensemble of Idealized Simulations, J. Atmos. Sci.,in press.

― 238 ―D301

現 業 数 値 予 報 で の 観 測 デ ー タ 利 用 の 高 度 化 : 2017 年 成 果 報 告*本 田 有 機 、 石 川 宜 広 、 計 盛 正 博 、 大 和 田 浩 美 、 太 田 行 哉 、 平 原 洋 一 、 下 地 和 希 、
幾田泰酵、亀川訓男、村上康隆、守谷昌己、岡部いづみ、安井拓也(気 象 庁 予 報 部 数 値 予 報 課 )
1.

はじめに

気象庁の現業数値予報システムでは、予報モデルの4.

メソ・局地解析での地上 GNSS 観測データの利用方法の改良（2017 年 7 月 6 日）

初期値を作成するために地上気象観測からひまわり 8

メソ・局地解析では、国土地理院から入手している号などの気象衛星まで様々な観測データを利用してい地上 GNSS データから算出した可降水量を利用している。本講演では、2017 年に実施した現業数値予報におるが、大気遅延量として利用出来るように改良した。

ける観測データの利用に関する改良について報告する。

今後、海外（韓国）のデータや海上の船舶のデータの詳細は、気象庁（2017）を参照頂きたい。

利用を検討する。

2.

5.

局地解析での晴天衛星輝度温度及び衛星土壌水分量プロダクトの利用開始（2017 年 1 月 26 日）

全球解析での GNSS 掩蔽観測データの利用方法の改良（2017 年 7 月 25 日）

局地解析に新たに変分法バイアス補正を実装し、既熱帯の成層圏のグロスエラーチェックの閾値を見直にメソ解析に同化されている、ハイパースペクトル赤し、従来よりも多くの掩蔽観測データを利用するよう

外サウンダを除く晴天域の衛星輝度温度データ1の利用改良した。また、観測データの品質を考慮して対流圏を開始した。また、GCOM-W 搭載 AMSR2 及び Metopの観測データの利用を一部中止する改良2等を実施した。

搭載 ASCAT から推定された土壌水分量プロダクトを、
累積分布関数（CDF）マッチング手法と変分法バイア

6.

ス補正を適用して利用を開始した。
3.

全球解析での新規衛星データの利用開始（2017 年
3 月 29 日）

全球解析での米国現業静止気象衛星プロダクトの利用停止（2018 年 1 月 8 日）

米国の次世代現業静止気象衛星GOES-16 が、GOES-Eとして 2017 年 12 月 18 日に運用を開始した。GOES-13
は 2018 年 1 月 8 日をもって運用を停止した。GOES-16

米国の極軌道気象衛星 Suomi-NPP 搭載のマイクロ波の観測データからは大気追跡風（AMV）や晴天輝度温サウンダ（ATMS）は、対流圏の気温及び水蒸気に感度度（CSR）の正式プロダクトが配信されていないため、の高いチャンネルを、同衛星搭載ハイパースペクトル

GOES-E の当該プロダクトの利用を一時的に停止した。

赤外サウンダ（CrIS）は対流圏上部から成層圏の気温に感度の高いチャンネルの利用を開始した。また、米国の極軌道気象衛星 DMSP 搭載のマイクロ波放射計（SSMIS）については、新たに対流圏中・上層の水蒸気に感度の高いチャンネル（183GHz 帯）の利用を開始した。

7.

2018 年の開発計画

メ ソ 解 析を 新し い 4 次 元 変 分 法解 析シ ス テ ム

asuca-Var に更新するのと同時に、輝度温度同化に変分
法バイアス補正を導入することを予定している。また、
全球解析では、輝度温度のチャンネル間誤差相関を考慮するよう改良するとともに、各種観測データの誤差
分散を見直すことを予定している（石橋 2017）。

1

ひまわり 8 号搭載の可視赤外放射計（AHI）、国立研究開発
法人宇宙航空研究開発機構(JAXA)が打ち上げた水循環変動観測衛星「しずく」 (GCOM-W)搭載の高性能マイクロ波放射計(AMSR2)、JAXA と米国航空宇宙局（NASA）が共同で打ち上げた全球降水観測計画（GPM）主衛星に搭載されるマイク
ロ波放射計（GMI）、欧州の現業極軌道衛星 Metop や米国の現業極軌道衛星 NOAA に搭載されるマイクロ波気温サウンダ（AMSU-A）及びマイクロ波水蒸気サウンダ（MHS）、米国の地球観測衛星 Aqua 搭載の AMSU-A 並びに米空軍の軍事気
象衛星 DMSP 搭載のマイクロ波放射計（SSMIS）。

参考文献
気象庁, 2017: 平成 29 年度数値予報研修テキスト. 気象庁, 155 頁.
石橋俊之, 2017: 観測誤差共分散構造の診断とその利用(3). 2017 年度日本気象学会春季大会講演予稿集
2

欧州の極軌道現業気象衛星Metop-A 及びMetep-B の掩蔽観測
データは高度 8km 以下を、その他の衛星の掩蔽観測データは
高度 2km 以下のデータの利用を中止する。

― 239 ―

D302

航空機からの SSR モード S ダウンリンクデータの同化実験(その３)*瀬古 弘・小泉 耕（気象研究所）、瀬之口 敦・吉原 貴之・古賀 禎（電子航法研究所）
1． はじめに 新型の航空管制用レーダ(SSR モー いこととした。モードSデータは1時間毎に同化し、正ド S)を用いると、航空機に個別質問を送ることにより、 時～10分のデータを正時の値として利用した。デ
個々の航空機の機体の位置・高度や、機上の情報 ータ同化実験には、関東平野を発達した積乱雲がを得ることができる(ダウンリンク)。多くの機体のダウ 通過した2015年8月14日の事例を採用した。この事
ンリンク可能な情報に、真経路角、対地速度、真対 例では積乱雲やシアラインが羽田空港や成田空港
気速度、機首磁方位やマッハ数等があり、これらか を通過し、航空機の運航が気象の影響を受けた事ら水平風や気温を求めることができる。ダウンリンク 例と考えられる。
データは 10 秒毎に得られることから、データ数は非3.同化実験の結果 モードSデータを同化した場合
常に多くなり、離着陸時の航空機からの多数のデとしない場合の初期値から2時間後の20時の下層
ータは、高頻度・高密度な鉛直プロファイルデータの水平風と降水分布を下に示す。モードSデータをになる。さらに、SSR モード S のダウンリンク機能は同化したものの方が、観測に比べやや南側にずれ
全国に展開が予定されていることから、集中豪雨やているものの、発達した積乱雲を良く再現している
局地的大雨の実況監視やデータ同化の有効なデことがわかる。また、19時頃の羽田空港での東風かータになる期待できる。今回は、関東地方を発達しら北風への風向の変化を伴うシアラインの通過や、た積乱雲が通過した事例について、電子航法研究発達した積乱雲の分布、東風と北東風のシアライン
所の実験用 SSR モード S システムで得られた‘モの位置も、より実況に近くになっていた（図省略）。
ード S データ’を同化した結果について報告する。
初期値では、モードSデータの同化により、鹿島灘
2. 同化実験の概要 本報告のデータ同化実験に からの東風がやや弱くなり、羽田空港付近のシアラは気象庁の現業メソ解析に準拠した実験システム インの位置が実況に近くなっていた。このことが予を気象研究所に移植して実施した。この実験シス 測の改善の1つの要因と考えられる。
テムの数値モデルはJMANHMで、第一推定値を4. 今後の方針 局所アンサンブル変換カルマンフ
作成する予報モデルの格子間隔は5kmだが、四次ィルタを用い、より高頻度（例えば10 分毎）に同化
元変分法の最小値探索は格子間隔15kmで行われを行ってデータの効果を確認すると共に、データ間る。同化データには気象庁の現業データに加え、電子航法研究所（東京都調布市）で観測したモー 引きの最適な方法についても検討を行う。
ドSデータを用いた。モードSデータの水平範囲は、参考文献 重冨他，“SSR モードS 監視データを用い
おおよそ東北～中部地方までで、特に成田空港やた気象予報データの評価解析”，第51 回飛行機シン
羽田空港の周辺に集中していた。モードSデータの ポジウム講演集，JSASS-2013-5158，2013年11月。
高度は、気圧をＩＣＡＯの標準大気（地上気温や気圧が一定）を用いて高度に変換して通報するため、 謝辞 本研究の一部は、電子航法研究所と気象研究所
ここでは気圧に戻して使用した。モードSデータの の共同研究「SSR モードS 気象データによる数値予
品質を気象庁メソ解析と比較して確認した結果から、 報の精度向上と航空機の安全運航に関わる気象予測
情報の高度利用に関わる研究」と「ビッグデータ同
誤差の大きい航空機の上昇速度の大きいデータ、化」の技術革新の創出によるゲリラ豪雨予測の実証
旋回中のデータは利用せず、バイアスがある気温 （代表者：三好建正（理研AICS））の成果です。
は補正して、分散が大きい高度3㎞以下は利用しな

2015.8.14 09UTC 初期値 FT=2 (valid: 2015.8.14 20JST)
MODE-S なし

MODE-S あり

モード S データの同化結果― 240 ―

観測

20 時

D303

ひまわり 8 号の赤外輝度温度同化：晴天域同化との比較
岡本幸三 1,2、澤田洋平 1,2、國井勝 1,3
1:気象研究所、2:理化学研究所 計算科学研究機構、3:気象庁

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、中でも赤外域の輝度温度は、最も影響の大きなデータの一つである。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有効である。そのため、主要な数値予報センターでは、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 月から現業システムで同化している。
一方、晴天域だけのデータ利用は観測領域が限られ、また雲などの観測情報が利用できないなどの問題がある。さらに予報精度に影響を与える大気擾乱域では、雲が存在することが多いため、雲域も含む全天候域の輝度温度同化は、効果的に予報精度を改善することが期待される。本研究では、
ひまわり 8 号に対して、全天候域の輝度温度（ASR）を同化し、CSR 同化と比較しながら、ASR 同化の効果を調査する。

1.

るものと定義する。具体的には、輝度温度値が高い、非一様性が小さい、窓バンド間の輝度温度差が小さい、Ca が小さいなどの条件を全て満たすものとする。そして、雲をゼロした RTTOV を用いて同化する。
同化結果
図１は ASR と CSR の品質管理後のデータ分布の例である。CSR はごく限られた領域しか同化できないのに比べ、ASR はモデルと観測が大きく乖離した厚い上層雲域などを除いて、広域で有効であることが分かる。これにより気温や風、水蒸気、雲の場が広域で修正され、例えば非同化バンドの輝度温度や CloudSat から推定された氷雲や、ASR 同化時の第一推定値が CSR 同化時より近づくことが確認できた。これは短時間予報の精度が改善していることを表している。ただし上述した
CSR の選択は過剰にデータを排除している可能性があるため、気象庁の現業システムで用いられている CSR データ及び品質管理処理を導入し、比較検証している。大会においては、これらの結果について紹介する。
3.

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」ASR 及び CSR 同化処理
で重点的に取り組むべき社会的・科学的課題」に
本研究は、数値予報モデルとして気象庁非静力
おける重点課題④「観測ビッグデータを活用した学モデル（JMA-NHM）、同化手法として局所アン
気象と地球環境予測の高度化」研究の成果の一部
サンブル変換カルマンフィルタ（LETKF）、観測
演算子の放射伝達モデルとして RTTOV を用いた。 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
ASR 観測データは、AHI の複数のピクセルを（研究代表者：三好建正（理研 AICS））の支援を
同化システムの分解能に合わせて平均する。この受けた。
時、ASR 内の全ピクセルの輝度温度値から計算した標準偏差から、ASR の非一様性を推定できる。非一様性が大きなデータ
は、モデルによる再現が困難なため、同化対象としない。さらに観測・計算
輝度温度の差から雲の影響を推定す
るパラメータ（Ca）を考案した。Ca を用いて、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（Okamoto 2017, QJRMS）。
図１：2015 年 9 月 1 日 03UTC の解析において利用された（QC でパ
一方 CSR データは、ASR データのスした）CSR データ（左図）及び CSR データ（右図）。水平誤差相関
うちほぼ晴天ピクセルから構成され距離を考慮し、ASR は 75km、CSR は 45km 間隔で間引いている。
2.

― 241 ―

D304

二重偏波パラメータに関する統計調査*栗花 卓弥1, 川畑 拓矢2, 山内 洋3, 南雲 信宏2, 足立 アホロ2
1: 筑波大学, 2: 気象研究所, 3: 気象庁
1．はじめにつくば市の気象研究所屋上に設置されている C バン
ド二重偏波レーダー (MRI Advanced C-band Solid-state
Polarimetric Radar: MACS-POL) は、レーダー送信機に固体素子 (トランジスタ) を採用しているため、送信波の位相と振幅が安定しており高い時間分解能で高精度なレーダー観測が可能となっている (Yamauchi et al.
2012)。川畑 ほか (2017) では、この MACS-POL が観測した KDP から雨水量を算出する方法 (KD) を NHM4DVar へ実装し同化することで、第一推定値では雨水が存在しない場においても、解析値では降水が再現されていることを確かめた。Kawabata et al. (2017) では、散乱係数を考慮したフィッティングによる観測演算子(FIT; Zhang et al. 2001) と KD をドイツでの降雨事例において比較し、C バンドレーダにおけるそれぞれの精度を検証した。今回は、2014年6月24日午後、東京都調布市・三鷹市・世田谷区に激しい降雹をもたらした事例
に対し、それぞれの観測演算子の精度評価を試みた。
2. 降雹事例2014年6月24日午後、東京都調布市一帯は激しい降雹を伴う大雨に見舞われた。この降雹による排水路の閉塞に伴い、床上・床下浸水の被害が報告された。山内と足立 (2017) では、MACS-POL が観測した本事例のデータから、内部構造の解析、および二重偏波レーダーが可能な予測のリードタイムについて考察が行われた。反射強度の時間変化より、降雹をもたらした雷雨
は 140分継続した長寿命のマルチセルであり、移動速度が (2.4 m/s) と遅いために、局地的な被害が発生したことが明らかになった。また、降雹の約10分前までの位置をレーダー観測により捉えることができた。これにより、予測に10分程度のリードタイムが存在することが示唆された。本調査はデータ同化によるリードタイ
ム延長にチャレンジする基礎となるものである。

それぞれ波長、液水誘電係数、intercept parameter、
slope parameter である。これらはモデル予報値を元に算出される。なお Γ はガンマ関数を表す。
4. 予報実験
本実験では、降雹が発生した時刻へ向けて、前日
23日3時、23日15時、24日3時を初期時刻として NHM
による15時間予報をそれぞれ行い、動径ベクトル(RV) 、水平反射強度 (ZH)、反射因子差 (ZDR)、偏波間位相差変化率 (KDP) と雨水量 (Qr) についてモデル値を元に算出した。なお初期値、境界値はメソ解析値を用いた。その後、23日15時から24日15時までの24
時間分の予報値を繋げたデータセットを作成し、スーパーオブザベーション (空間内挿) を施したレーダ
ー観測値と比較することで品質確認を行った。RV の予報結果のヒストグラム (図1上) では、5 m/s 以下の
向かい風が観測全体の4割程度を占めている。これは、観測値のヒストグラム (図1下) の分布と類似しており、空間内挿演算子による変換の精度が本事例のRV において確かめられた。しかし、観測では10 m/s
を越える風も全体の1 割ほど存在するが、モデルの予報値ではほとんど再現されていない。
今後、FIT や KD を用いて、RV 以外の要素についても本事例における精度比較を行う予定である。

3. 観測演算子
KD と FIT は共通の空間内挿演算子によって観測空間に投影され、FIT の変数変換演算子は以下である。

𝑍𝑍𝐻𝐻,𝑉𝑉 =4𝜆𝜆4(𝛼𝛼 2 𝑁𝑁 Λ−(2𝛽𝛽ℎ,𝑣𝑣)+1 Γ(2𝛽𝛽ℎ,𝑣𝑣 ) + 1)
𝜋𝜋 4 |𝐾𝐾𝑊𝑊 | ℎ,𝑣𝑣 0

𝐾𝐾𝐷𝐷𝐷𝐷 =180𝜆𝜆
𝑁𝑁0 𝛼𝛼𝑘𝑘 Λ−(𝛽𝛽𝑘𝑘+1) Γ(𝛽𝛽𝑘𝑘 + 1)𝜋𝜋

ここで、H, V および h, v は水平・鉛直偏波である。また、α, β はフィッティング係数、λ、KW 、 N0、Λ は、

図 1. 23日15時から24時間内の動径風の分布。
上 : モデル予報値。下 : 観測値。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP17H02962の助成を受けた。

― 242 ―

D305
風力発電出力予測の高度化―モニタリングデータ活用による精度向上―
門倉真二、野原大輔、大庭雅道、橋本篤、中尾圭佑、服部康男、渡邊武志、平口博丸 電力中央研究所

入による経験的手法の改良があげられる（図１）
１．序
我が国の政策を背景に太陽光発電や風力 ベースシステム
発電の導入が進んでいるが、これら変動性電源の は、気象庁の全球数値予報値
占める割合が増えると、電力系統の安定性への影を気象予報モデル、数値流体モデル、響が懸念される。そのため、気象予測や数理的なおよび風車後流モデルを用いて風車レベルまで手法を用いて、 や風力の発電出力を予測し、ダウンスケーリングし、さらに物理モデルで予測
その変動に対応した電力の需給運用計画を立てされた風速に統計モデルを用いて予測精度を高ることで系統の安定化をはかる研究が行われる
め、風車毎の発電出力予測値を得る。また、風車ようになった。そのため、電力中央研究所では、における測定値に基づき、稼働状況を推定する機
欧州に比べて複雑な地形にある日本のウィンド能を備える。
ファームの発電出力を的確に予測するためのシ モニタリングデータによる改良
ステム  を開発した。風力発電出
風車毎の測定値やウィンドファーム総発電出
力測定データを用いた評価により、本システムが力など、モニタリングデータの蓄積を待ち、統計
平均的には所定の精度を得ることを示す一方、稀モデルまで含めた予測の模擬を行った。統計モデに起こる大きな誤差が課題として残った（ルは、物理モデル出力から風車における風速を推～ 年度  事業前  事業）。定・補正を行う部分と、風速・発電出力を関連づ
２．風力発電予測システムの改良
ける「経験的パワーカーブ」よりなる。図  に、～ 年度に、発電出力予測、蓄電を含東北エリア予測の （上段）と （下段）
む制御、需給運用による計画的な風力発電の利用の精度改善の例を示す。モニタリングデータ利用を目指す新たな  事業が立ち上げられ、電有り（実線）では無し（破線）に比べ、いずれの中研、東大、早稲田大などは共同で、系統エリア
誤差も 程度低減しており、その利用の精度向（東北や北海道など一般電力会社の供給範囲）の上における重要性が示された。
風力発電出力における急変化ランプに着目した
予 測手 法の開 発を 実施し てい る。電 中研 は、
謝辞：本研究成果の一部は、国立研究開発法人新 をベースシステムとして、そのエネルギー・産業技術総合開発機構（）
改良により、予測精度の改善や予測信頼性情報の委託業務「電力系統出力変動対応技術研究開発
付加を目指している図。大きな改良項目として事業」において実施された。
は、領域アンサンブルの導入による信頼性情報
あ抽出、自己組織化マップ（）などの導図  ベースシステム（開発中を含む）
― 243 ―図  データ利用有（実線）無（破線）の、エリア予測の精度比較。

D306

2017 年 3 月 27 日 那 須 雪 崩 を も た ら し た 低 気 圧 の 予 測 可 能 性*吉 田 聡 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 白 浜 海 象 観 測 所 )1.

南東沖で LDR24≧1hPa/h となり，爆弾低気圧に相当す

はじめに2017 年 3 月 27 日に那須高原で 8 名が犠牲となった雪る発達をした．アンサンブル予報では 23 日 12UTC 初

崩は，日本南岸を通過した「爆弾低気圧」がもたらし期値まで急発達を予報したメンバーはなく，直前の 25

た急激な積雪の増加が要因の一つと報告されている．

日 12UTC 初期値の予報でも 60%程度であった．この結本研究では，アンサンブル数値予報データを用いて，果，急激な積雪の増加要因となる那須高原東方からの日本付近で発達する低気圧の予測可能性の統計解析と，水蒸気流入は 23 日 12UTC 以降から予報するメンバー

那須雪崩事例で低気圧の予測可能性が降雪をもたらしが増加した．予報結果の変化が大きかった 21 日 12UTCた水蒸気輸送の予測精度に及ぼす影響を調査した．

初期値と 21 日 00UTC 初期値の予報結果を比較したところ，低気圧に先行するリッジの発達が弱いと，その2.

下流での低気圧発達が抑制されることが示唆された．

データと手法

使用したデータは京都大学生存圏研究所にアーカイ

謝辞．本研究は文科省科研費 17K18453 の支援を受けた．

ブされている気象庁週間アンサンブル予報GPV データ

参考文献

である．時空間解像度は日本付近が水平解像度 1.25°[1] Kuwano-Yoshida, A., 2014, SOLA, 10, 199-203.

で 6 時間毎，全球データが 2.5°で 12 時間毎，アンサ
ンブルメンバー数は 2014 年 2 月 26 日からは 27，それ以前は 51 である．統計解析には 2006/07 年から 2015/16
年の 11 月から 4 月の 12UTC 初期値を 1～8 日予報まで用いた．低気圧の発達指標として，地表気圧の 24 時間
局所変化率を緯度 60 度で規格化した LDR24[1]を利用
し，LDR24≧1hPa/h を超えるものを爆弾低気圧とした．
予報精度評価のため，気象庁長期再解析データ JRA-55
を比較データとして用いた．
予報精度の評価には，JRA-55 で LDR24≧1 を超えたグリッドで LDR24≧1 となったメンバー数の割合を的
中率，JRA-55 で LDR24<1 のグリッドで LDR24≧1 となったメンバー数の割合を空振り率，JRA-55 で LDR24

図 1．24 時間予報の LDR24≧1 の平均的中率（％）≧1 のグリッドでのアンサンブル平均 LDR24 と JRA-55の差をバイアスとして用いた．
3.

爆弾低気圧の統計的予測可能性

LDR24≧1 の 24 時間予報での平均的中率分布を図 1に示す．的中率は北緯 40 度以北で高く，日本南岸では低かった．また，4 日予報より長い予報時間では，ほとんどの領域で的中率が 60%を下回った．的中率の低下
は，予報時間が長くなるにつれて発達率を過少評価する傾向が要因であった（図 2）．
4.

那須雪崩の事例

本事例の低気圧は 2017 年 3 月 26 日 18UTC に関東の― 244 ―

図 2．LDR24 の予報時間毎のバイアス（hPa/h）D307

2016 年台風第１号による南西諸島及び九州南部のシールド状降水域
形成プロセス
和田 章義,

津口 裕茂（気象研）, 山田 広幸（琉球大）

1. 概要と目的2016 年台風第 1 号（ニパルタック）はカロリン諸
島の北緯 8.9 度、東経 144.9 度で台風となり、北西進し、最低中心気圧 900hPa に達する猛烈な台風となった。台風が台湾に接近する中、南西諸島及び東
シナ海は広域にわたって降水域に覆われていた。このシールド状降水域は東シナ海にて低圧部を形成し（図１）、後に前線を伴う低気圧へと発達した。
GsMAP(Global satellite mapping of precipitation:http://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/index_j.htm)
によりこのシールド状降水域の形成起源をさかのぼると、台風ニパルタックの北側に形成された外側レ
インバンドの外側への伝搬が示唆された。そこで、
このシールド状降水域に関わるメカニズムを解明するため、領域非静力学大気波浪海洋結合（CPL）モ
デルによる数値シミュレーションを実施した。

状降水域が形成・再現されている様子が見られる。
図３は図２にある A-B 断面における降水の時間変化を示す。低緯度から高緯度へ降水域が伝播している様子が見られる。これは台風ニパルタックの北側に形成された外側レインバンドの外側への伝搬に相当する。シミュレーション結果はまた、東シナ海でラインバンド伝搬がトラップされることによる降水の強化（図２）及び低気圧形成後の降水帯の東への移動が現実的に再現された。本シミュレーション結果は従来知られている Predecessor Rain Event（PRE）とは異なる台風の遠隔作用と考えられる。

BA

図 2 数値シミュレーションにより得られた１時間豪水量の分布（2016 年７月８日 00UTC）。実線は図３の時系列図を作成した海域を示す。

図１

B

地上天気図（2016 年７月８日 00UTC）

2. 方法
数値シミュレーションは、2016 年７月４日 1200UTC
初期値から 120 時間実施した。大気初期値・側面境
界値は気象庁大気客観解析（水平解像度 20km 相当）、
海洋初期値は気象庁海洋客観解析（水平解像度 0.5°）
からそれぞれ作成した。モデルの水平解像度は 3km、鉛直層数は 55（上端の高度は約 27km）である。計算
設定の詳細は Wada et al. (2017)を参照のこと。ただし積雲対流パラメタリゼーションは今回使用して
いない。

3. 結果
CPL モデルの結果は台風中心気圧を高めに予測していたものの（図省略）、台風に伴うレインバンドを再現した。図１に対応する時刻での数値シミュレー
ション結果（図２）から、東シナ海においてシールド

A
図 3 図２A-B 断面における１時間降水量の時系列図。
謝辞
本研究の一部は文部科学省科学研究費補助金基盤研究
B[JP16H04053]及び基盤研究 C[JP15K05292]の支援を受けた.

参考文献
Wada, A., H. Tsuguti, and H. Yamada (2017) CAS/JSC WGNE Res.
Activities in Atm. And. Oceanic Modelling.47, 5-24

― 245 ―

D308

CNN を 用 い た 台 風 の 強 度 予 測 に お け る 感 度 解 析*棚 原 慎 也 1 , 伊 藤 耕 介 1 , 2 , 山 田 広 幸 1 , 柴 田 大 河 1 , 宮 田 龍 太 1（1 琉球大学大学院 理工学研究科，２気象研究所）
1

はじめに
現在気象庁は台風の強度予報について，全球モデルの結果に補正をかけて行っているが，急発達する台風が増加したことが原因で，中心気圧，および最大風速の予報が困難になってきていると指摘されている（Ito,2016）．そのため，台風強度予測にとって重要な領域を特定する手法を開発することは非常に重要である。
本研究では，画像認識の分野で高い識別精度を示す
convolutional neural network（CNN）に，Gradient-weighted

図 1: CNN の予測が正解した画像．
（左）24 時間後に“強Class Activation Mapping (Grad-CAM) を適用することでい”から“猛烈な” 強度に発達した台風，（右）“強い”の台風の予測に重要な領域を可視化することを試みた．

ままだった台風．点線で囲った部分は CNN の予測に最

これは，従来の数値モデルに基づいた感度解析とは本も寄与したと Grad-CAM が表示した領域である．

質的に異なるデータ駆動型のアプローチである．
図 2: CNN の予測が誤った画像．この例では，24
2

時間後に“猛烈な” 強度

データと手法

2.1 データ 本研究では，千葉大学環境リモートセンシに発達したが，CNN がング研究センターで公開されている，2011～2014 年に“表現しない”と予測した発生した台風の衛星画像および気象庁ベストトラック

台風．

データを用いた．台風の画像はベストトラックから得た緯度・経度を座標の中心とし，一辺約 3,600km となるように切り出した．これらを用いて台風の強度につ3

いて気象庁が最大風速を基に定義した“表現しない”，

図 1 に CNN の予測が正解した画像を 2 例示す． 24

結果と考察“強い”，“非常に強い”，“猛烈な”の 4 段階に分類した．

時間後に強度が増大した台風では Grad-CAM で重要な

2.2 手法 CNN は，画像の局所的な特徴抽出を行う畳領域と示された箇所がレインバンドであった．一方，み込み層と，局所毎に特徴をまとめるプーリング層を強度が変化しなかった画像では台風の中心付近で感度取り入れることで，台風の形状的特徴を捉えることがが高く，予測に寄与した箇所が違うことがわかる．

できる手法である．今回は LeNet（LeCun et al., 1998）

図 2 に CNN の予測が誤った画像を示す．図 1（左）の改良版を使用した．検証にあたっては，24 時間後予と比べ，図 2 では重要な領域が広いことがわかる．こ測を 2011～2013 年に発生した台風の衛星画像で CNN

れは，図 2 のレインバンドが見切れており，予測に必のトレーニングし，2014 年に発生した台風でテストし要な情報が欠落してしまった可能性が考えられる．
このことは，衛星画像を見る場合に台風中心付近のた．
また CNN の予測に重要な領域を可視化する手法と形状そのものよりもレインバンドなどの台風周辺の雲して，Grad-CAM（Selvaraju et al., 2017）を使用した．

の形状に注目すべきであるということを示唆している．

ここではトレーニング後の CNN が 2014 年の衛星画像
で台風の強度クラスの 24 時間後予測を行う際に適用し，強度クラス間で予測に寄与する領域が異なるかを検証
した．

4

今後の課題
今回の検証では，CNN のテスト正答率は 60.96%だったためデータ数を増やして予測精度の向上を図りたい．

― 246 ―

P301

極端豪雨の統計的再現期間の不確実性；高知県の場合
中前久美、柴田清孝（高知工科大学環境理工学群）
１．はじめに ここ数年、 度の豪雨現象が年間総降水量に占める割合が大きくなってきており、毎年のように短時間に集中して局地的に発生している。降水現象の原因
は、降水帯や前線、台風と様々であるが、このような極端現象の予測は難しいのが現状である。本研究では、予測モデルだけではなく、統計的手法を用いた極端現象の再現期間の算出について検証していく。


２．データ
 本研究では、気象庁の地域気象観測システム$0H'$6 の観測データ・セットから、高知県内の降水データを日雨量に積算して用いる。また、気候モデル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 G3') の約

図１：アメダス地上観測による年最大日雨NP メ ッ シ ュ 日 本 周 辺 域 デ ー タ 全 メ ン バ ー 数

量の確率密度分布と推定関数。 上 高知市、

 番号不連続 、 と、第  次結合モ（下）本川

デル相互比較計画（&0,3）から現在気候データ・セット（&6,520N、*)'/&0、0,52&、
05,&*&0、+DG*((6）を、日本周辺地域で統計
ダウンスケーリング（約 NP メッシュ、
）したものを用いている。
（6,&$7 気候シナ
リオワーキンググループの作成による）





３．/PRPHQWV 法と再現期間

図２：累積分布関数から計算される再現期。

 /PRPHQWV 法は、極端現象の累積分布を下記のよ

横軸；年最大日雨量、縦軸；再現期間

うな一般化極値分布関数 ) [ に一致させるための係数推定法である。

点間で平均した値を導入したところ、この関数の形


藤部（２０１４）で、これらの係数に地域性があることが述べられているが、ここでは推定される分布関数の形状と再現期間 7＝ ) [ との関係に注目する。図１は高知市と本川のアメダスによる年最大日雨量の分布関数であるが、極値が同程度である一方で、確率密度分布のピークの値の大きさが異なる。
関数 ) [ から再現期間を算出する際に、推定された状の違いが図２のように再現期間の勾配の違いに明瞭に表れることがわかった。これに対して、 地点の係数をそれぞれに導入すると、再現期間は  地点の間のばらつきが大きくなり、分布関数の形状を一部しか反映していないように見えることもわかった。
参考文献
藤部文昭，：日本における降水量の極値パラメータの広域分
布特性．天気，，

係数のうち、κとβを高知県内の自身を含めた８地― 247 ―

P302

2016 年 1 月 18 日 の 南 岸 低 気 圧 に よ る 仙 台 平 野 の 降 雪 事 例 解 析*鈴 木 健 斗 , 岩 崎 俊 樹 , 山 崎 剛 (東 北 大 院 理 )


はじめに

実況では仙台平野のごく下層に発生した滞留寒気が宮城県の太平洋に面した仙台平野では南岸低気圧に

海からの温かい東風を防いだ結果、地上気温が低いま

よって大雪がもたらされることがある。宮城県に南岸

ま推移し午前 10 時頃まで降雪が続いた。一方、モデル

低気圧がもたらす降雪に関しては岡本(1989)が事例解

では滞留寒気が実況よりも早く消失して気温が上昇し、析を行い、降水粒子の蒸発、融解が気温低下の原因と仙台平野において雪が雨に早く変わる結果となった。

なり仙台平野に雪をもたらしたことを明らかにしてい滞留寒気の厚さはモデルの解析で地上から 300m 程度る。数値モデルを用いた南岸低気圧の降雪事例解析はであり、ごく下層に溜まった寒気が実況とモデルの地

関東平野では多くの先行研究がある一方、仙台平野を

上気温差をもたらしていた。

対象とした研究はなくその降雪メカニズムには未解明

4－2 午後の降雪の解析結果
実況では 13 時頃から気温が仙台平野内陸部で 0.5℃な点が多い。
本研究では数値モデルを用いて、2016 年 1 月 18 日に前後に下がり、少し遅れて無風域を形成した。
（図省略）

仙台平野に大雪をもたらした南岸低気圧について、実無風域から発散するような風により15 時には仙台平野

況の検証と共にモデルで降雪が再現可能か調べた。

のほぼ全域で気温が 0.5℃前後まで降下した。モデルでは16 時頃までは北東風が続き山沿いを除き気温が下が事例解析をした南岸低気圧の概要

1 月 17 日に東シナ海で発生した低気圧は急速に発達らず、雨を主体とするみぞれの結果となった。以上をしながら本州南岸を通過し、18 日夜には三陸沖に達しまとめると、実況では宮城県内陸部に滞留寒気を起因た。仙台管区気象台では 18 日未明から降雪が始まり午とする局地的な高気圧が形成され、仙台平野全体の気

前 10 時までに 14 ㎝の降雪を観測し、10 時頃に雪が雨温が降下したと考えられる。モデルでこの局地高気圧に変わった。しかし、13 時ごろに再び雪転しさらに 3が形成されなかった理由は、非断熱過程による冷却、㎝の降雪を 17 時までに観測した。仙台平野では未明～

境界層乱流過程など様々な原因が考えられる。

朝にかけてと、昼過ぎから夕方までの二回にわたって

降雪のピークがある特殊な事例であった。

 本事例では南岸低気圧の通過の際に仙台平野の下層

に局地的な滞留寒気が形成されることが分かったが、計算設定

本研究では非静力学モデル JMA-NHM (saito, et.al2006)を用いた。初期値・境界値にはメソ客観解析を用まとめ今回使用したモデルの設定では滞留寒気を適切に再現することは出来なかった。

い 17 日 15 時～18 日 21 時を対象に仙台を含む 800km
四方の領域で水平解像度 2km の実験を行い、その結果を初期値境界値として 250km 四方の領域で水平解像度
1km の計算を行った。この実験では雲氷・雪・霰を
2-moment バルク法で扱う雲物理過程を用い、対流パラ
メタリゼーションは使用していない。乱流過程は
MYNN level3 を用いた。モデルの結果について、気象庁毎時大気解析の風データ、宮城県内のアメダスデー
タ（以下、実況とする）と比較を行った。

図１ 仙台におけるモデルと実況の気温と風の比較



黒線（実線）：モデルの気温と風（上段）

解析結果

図１に仙台管区気象台での観測値と、同地点のモデ
ルにおける気温、風の時系列を示した。総観場と降水量においては、実況を概ね再現した。(図省略)
4－1 午前の降雪の解析

青線（破線）：アメダスの気温と風（下段） 

参考文献[1] 岡本利次, 1989 : 天気, 36(10), 631-642[2] 冨山芳幸, 2001 : 天気, 48(11), 811-822― 248 ―

P303

降水観測衛星で捉えた
冬季温帯低気圧に伴う降水システムの 3 次元構造
*澤 田 壮 弘 (筑 波 大 学 生 命 環 境 ), 上 野 健 一 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 )る位置で発生した上空寒冷前線によって形成し、スプ

1．はじめに冬季の温帯低気圧は、しばしば本州太平洋側から山リットフロント(北畠・三井、1998)が生じた。また、間部にかけ大雪をもたらし社会にも大きな影響が生じ

下層の暖気が中部山岳に遮断され山岳やその後面で寒る。地上降水形態は上空の降水システムや上空の降水

気が滞留して(図略)、地上降水形態の境界が生じた(図形態に依存するが、気象庁の現業レーダのみで広域構2b)。領域 B では、中層に流入した乾燥空気により降水造を同時に把握・予報することは困難である(原、2013)。

が蒸発したことで、エコー空白域やエコーを上空のみ

2014 年 3 月、GPM(全球降水観測）計画のもと、3 次元

観測した領域が分布した。領域 C では、下層で Cold

的に降水を観測できる DPR(2 周波降水レーダ)を搭載しConveyer Belt(CCB)が北側ほど発達したことで、大気た GPM 主衛星が打ち上げられた。本研究では DPR デーの安定度が大きくなり、エコー頂高度が北側ほど低下

タを用いて、低気圧に伴う降水システムや降水形態の 3した。このように、低気圧の気流系が降水のメソ構造

次元構造を分析した。

や降水形態の構造に影響していた。

2．解析データと事例の抽出
GPM 主衛星は、
上空約 400km を速度約 7km/s で移動し、DPR は衛星直下にて、水平分解能 5km、鉛直分解能 125m
で、125km の範囲を KuPR、KaPR の 2 周波で観測する。
DPR データのうち以下のプロダクトを利用した。
① レーダ反射因子の 3 次元分布 (zFactorCorrected)② レーダエコー頂高度の分布 (heightStormTop)③ 固相・液相といった降水相の 3 次元分布 (Phase)
図 1 18 日 9 時の水蒸気画像と低気圧の位置(a)、AMeDAS や MSM(メソ数値モデル)のデータ、水蒸気画

レーダ反射因子の鉛直断面図(b)像などを用いて低気圧の構造を把握した。
対象期間を 2014 年 3 月～2017 年 3 月として、温帯低気圧が原因で関東地方・山梨県の AMeDAS のうち１地点
でも降雪を観測し、DPR が低気圧を観測した事例を抽出した結果、1) 2016 年 1 月 18 日、2) 2017 年 2 月 9 日、
3) 2017 年 3 月 27 日が解析候補日となった。本研究ではそのうち、事例 1)について解析した。
3．結果
DPR が通過した 18 日 9 時における水蒸気画像と低気

図 2 領域 A のエコー頂高度分布(a)と降水相分布(b)圧の位置(図 1a)では、南岸低気圧(L1)と日本海低気圧(L2)の間に南北に走る乾燥域が見られ、L2 に向かうド

参考文献

ライスロットと確認された。KuPR のレーダ反射因子の原旅人, 白山洋平, 檜垣将和, 氏家将志, 2013：2013

断面(図 1b)から A、B、C の、3 つの特徴的な降水域に

年 1 月 14 日の関東大雪, 平成 25 年度数値予報研修

区分した。
領域 A では、南から暖気を伴う Warm Conveyer

テキスト, 気象庁予報部, 71-89

Belt(WCB)の上を乾燥空気(DI)が流入し対流不安定に

北畠尚子, 三井清, 1998：スプリットフロントを伴っなり(図略)、エコー頂高度が 6km 以上の線状の対流セた温帯低気圧の総観解析, 日本気象学会機関誌「天ルが発生した(図 2a)。これは、地上寒冷前線とは異な気」, 45(6), 33-43― 249 ―

P304

2016 年台風 10 号と上層寒冷低気圧の間に形成された降水帯の解析*

入江健太（東京学芸大学），佐藤尚毅（東京学芸大学／JAMSTEC）

１．はじめに2016 年 8 月 29 日，日本海上の上層寒冷低気圧（Upper Cold Low ; UCL）と台風 10 号との間に降水帯が形成された。2 つの渦の相互作用に関する研究は Brand（1970）など力学的なものが多く，大気の現象を扱う事例解析としては，北畠（2002）な
どが降水帯を扱っている。本研究でも UCL と台風
10 号との間にできた降水帯を対象にし，降水帯の特徴から UCL と台風の相互作用についてメソスケ
ールモデル（Meso-Scale Model ; MSM）のデータ
セット (水平格子間隔：5km) を用いて解析を行う。

図1

8 月 29 日 06 時 UTC における 850hPa 面の相当温位［K］（等値線）と水平風［m/s］（矢印）の分布。等値線
間隔は 3 K である。

２．熱力学場の解析
29 日 06 時 UTC における 850hPa 面の相当温位の分布と水平風の分布を見ると，低気圧に伴う西風と台風に伴う東風による水平風収束が見られ，相当
温位の水平勾配が東経 135 度付近で大きくなって前線を形成している (図 1)。また相当温位も 345K
以上という大きな値を取っており，これは台風から吹き出す暖湿な東風によるものである。また北緯 35度における経度-高度鉛直断面を取り，相当温位と鉛直 p 速度の分布を見ると，東経 135 度付近で湿潤中立成層が形成されており，600hPa 付近におい図 2 8 月 29 日 06 時 UTC における鉛直 p 速度［Pa/s］（陰影）と相当温位［K］（等値線）の北緯 35 度での東西鉛て鉛直 p 速度の極大が見られた (図 2)。下層での直断面。等値線間隔は 4 K である。

水平風収束により上昇流が生じ，中立成層を維持していると考えられる。このような特徴から，梅雨前
線に類似した構造をもつ前線であることが分かった。
３．前線形成関数による評価
図 3 には前線 |𝜵𝜵𝒉𝒉 𝜃𝜃| (相当温位の勾配)と前線形

成関数の発散項と変形項の和を示す。図 1 に見られた前線の位置と，|𝜵𝜵𝒉𝒉 𝜃𝜃|の大きい領域はほぼ一致している。また発散項と変形項の合計は解析された前線との対応が良く，正の値を取っていることから前線強化には水平風収束が大きく寄与していると考えられる。これにより，前線の形成，維持には低気圧

図 3 8 月 29 日 06 時 UTC における 850hPa 面の|𝜵𝜵𝒉𝒉 𝜃𝜃|による西風と台風による暖湿な東風の影響がある
ことが示唆された。

［K/km］（陰影）と前線形成関数の発散項と変形項の和［ 10−7 K/km/s ］（ 等 値 線 ）。 等 値 線 間 隔 は 100［10−7 K/km/s］である。0 の値は省略している。実線が正，破線が負を表す。

― 250 ―

P305

気象庁数値予報モデルの日射量予測の再検証＊

大竹秀明, 宇野史睦（産業技術総合研究所/気象庁気象研究所）, 大関崇（産業技術総合研究所）,
山田芳則（気象庁気象研究所）

1.

はじめに
現在, 太陽光発電システムが大量導入されつつあり,
日本国内でも約 30GW を超える設備が導入量され, さらに増加する見込みである[1]。自然エネルギーは天候によって変動するため, 火力発電機などの調整・運転計画の立案に 1 日先～数時間先の太陽光発電の出力予測を活用することが検討されている。そこでは数値予報モ
デルの利用が有効とされる。気象庁では全球モデル（GSM）, メソモデル(MSM), 局地モデル（LFM）という数値予報モデルを運用しており, 2017 年 12 月 5 日からは GPV でも日射量予測値の公開を始めた。
気象庁の数値予報モデルは毎年様々な物理過程などの開発, 改良が施されているため, 予測データの誤差
情報も変化していると考えられる。本研究では, 近年のGSM, MSM, LFM の日射量予測値について予測精度の再検証を行った結果を報告する。本予稿集では LFM の結果のみ示す。

謝辞：本研究は JST CREST「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」（グラント番号（JPMJCR15K1））において実施された。熊谷地方気象台, 釧路地方気象台には全天日射量（熊谷においては雲のカメラ観測を含む）の臨時観測にご協力頂いた（期間：2013 年 9 月から 2018 年 3 月）
。ここに感謝の意を表す。
参考文献[1] 固 定 価 格 買 取 制 度
情報公開用ウェブサイト
http://www.fit.go.jp/statistics/public_sp.html[2] 気象庁, 「次世代非静力学モデル asuca」, 数値予報課報告・
別冊第 60 号, 151 頁.

2.

数値予報モデルと日射データ
LFM（水平分解能 2km）は 2015 年 1 月 29 日に従来の気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）から次世代非静力学モデルasuca に更新された。
MSM（水平分解能5km）も同様に 2017 年 2 月 28 日に asuca へ変更され, 運用がなされている。検証に用いた全天日射量データは全国の気象官署のデータ（47 地点）に加え, 釧路, 熊谷地方
気象台で実施した全天日射量の臨時観測のデータを用いた。
解析期間は 2014 年から 2017 年の 4 年間である。

3.

検証結果
図 1 は全国の気象官署（47 地点＋臨時 2 地点（熊谷, 釧路））における LFM の日射量予測誤差（RMSE）の月別時系列を示し, 2017 年（asuca 版 LFM）と 2014
年（JMA-NHM 版 LMF）の比較である。初期値は 21,
22, 23UTC の予測結果のみ示し, 評価時間は 9－15 時とした。両者を比べると asuca 版 LFM の日射量予測
誤差が大きく改善している様子は見られず, 夏季のRMSE の最大値は 170～180W/m2 程度ある。
一方で, 気象庁資料によると asuca 版 LFM では海上の下層雲などの予測精度改善も報告されている[2]。そこで, 実測の晴天指数(kt)によって天候別に場合分けし,比較的雲がある場合に注目して, 日射量予測誤差を再計算した。図 2 は夏場に下層雲の出現が多いと考えられる釧路地方気象台における RMSE の月別時系列である。ある程度雲がある場合（0.2≦kt<0.4）を抽出し予測誤差を調べると, 2014 年（JMA-NHM 版）の場合よりも2017 年（asuca 版）の場合の方が, 特に春季から夏季では RMSE が低下し, 日射量予測が改善している。ある程度雲がある場合で asuca による雲・日射量予測の改善の可能性が示唆される。
当日の講演では LFM に加えて GMS, MSM の予測
誤差についても議論する予定である。

図１．全国の気象官署（47 地点＋臨時 2 地点（熊谷, 釧路））における LFM 日射量予測誤差（RMSE）の月別時系列。
（a）2017 年と（b）2014 年の比較。

図２．釧路地方気象台における LFM 日射量予測誤差（RMSE）の月別時系列で晴天指数 kt が 0.2≦kt<0.4 の範囲の場合。
（a）2017 年と（b）2014 年の比較。

― 251 ―

P306

ひまわり８号最適雲解析プロダクトの同化実験
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），小泉 耕（気象研）
．はじめにひまわり 8 号最適雲解析（Optimal Cloud
Analysis：OCA）は、観測される放射量から
高速放射伝達モデル計算を用いたインバージ
ョン解析（最尤推定法）により雲頂高度、雲の光学的厚さや雲粒有効半径などの雲物理量や雲相を推定する。ひまわり 8 号の性能向上
によって多バンド化、高解像度・高頻度化した観測データを用いることにより、OCA プロ
ダクトは A-train の各種プロダクトとも比較的よく一致し（Hayashi 2016）、さらに高頻度・高密度で得られるようになった。
本研究では、OCA プロダクトをデータ同化に利用し、局地的大雨などのメソスケール現象の予測精度を向上させることを目的としている。雲解析データを初期値の改善に用いる
手法はこれまでにも報告されている（例えば、
Wu et al 1995）が、ひまわり 8 号で得られた観測データは高頻度で高品質であり、このデータを用いればより有効に降水予測が改善できると考えられる。今回は、OCA プロダクトから疑似湿度データを作成し、気象庁非静力学モデルに基づく 4 次元変分法同化システム
を用いてそれらを同化した実験の初期的な結果について報告する。

．2&$ データを用いた同化実験
9 日 00~09 UTC の間に OCA 擬似湿度デー
タを同化する 3 時間同化サイクルを 3 回行
い、得られた 09 UTC の解析値を初期値として、15 時間の延長予報を行った。OCA の同化あり（TEST）、同化なし（CNTL）で、両者の解析値と予報値を比較した。
3 サイクル後の 09UTC の 700hPa の水蒸
気混合比の解析値の差(TEST―CNTL)をみると（図 1a）、OCA による湿度を同化したこと
により、TEST では南の海上を中心に水蒸気が増加している。図 1b，c に CNTL、TESTの 6 時間後の 3 時間積算降水量予報の分布、
図 1d に同時刻の解析雨量を示す。OCA を同化すると、同化しないものに比べて南関東での強雨域をより良く表している。しかし、3 時
間降水量の各時刻、各閾値でのスレットスコ
アでは、全体として CNTL より目立った改善傾向がみられなかった（図略）。初期実験の結果から、OCA の同化が降水予報へ与えるイン
パクトは示唆されたが、疑似湿度の与え方やデータの QC、観測誤差の設定などについて、
今後さらなる検討が必要である。
(a)

(b)

．データ選択と同化手法
平成 27 年 9 月関東・東北豪雨の期間を含
む 2015 年 9 月 7～9 日で、10 分ごとの全球観測から、1 ピクセル解像度（約 2 ㎞）で OCA
プロダクトを作成し、可視チャンネルが利用できる日中のデータのみを評価と同化実験に用いた。具体的には、予報モデルや空港に設置してある地上シーロメータ観測と比較して(d)(c)
評価を行い、あまり発達していない中・下層の雲が利用可能という結果が得られたことか
ら、光学的厚さが 50 以下の水相と判定されたデータのみを同化した。今回は、同化インパ
クトの可能性をみるための最初の試みとして、
OCA プロダクトの雲頂高度と光学的厚さ、雲水量を用いて雲底高度を推定し、雲底と雲頂の間を湿度 95%に置き換えて、湿度データと図  D  日 87& の K3D 水蒸気混合比の差（7(67―
して同化した。
&17/）， 日 87& の  時間降水量予報 E &17/， F 7(67，同時刻の G 解析雨量による  時間降水量．

― 252 ―

P307

3DVAR+IAU を用いた 2015 年 9 月 6 日に首都圏で発生した竜巻の風速場解析*

下瀬健一・清水慎吾・加藤亮平・岩波越国立研究開発法人 防災科学技術研究所

１．はじめに
防災科学技術研究所では積乱雲とそれに付随する現象を「早く」
・「速く」捉えるために，計算コストが低く
リアルタイム解析に適した 3 次元変分法（3DVAR）を用いたサイクル解析の研究を行っている。3DVAR は，
解析インクリメントが背景場の気象モデルとバランスしていないため，インクリメント付加時のショックが大きく，高頻度サイクル解析では精度が低下することが懸念される。下瀬ら（2015 年秋季大会）は， 3DVAR
解 析 の シ ョ ッ ク を 低 減 さ せ る た め Incremental
Analysis Update（IAU, Bloom et al., 1996, MWR）を付加し（以後，3DVAR+IAU），降雹事例において高頻度客観解析による地上風の精度検証を行い，解析のシ
ョック軽減と精度向上を示した。本研究では，竜巻事
例に関して，水平格子間隔 500 m の高解像度・10 分間
隔の高頻度で地表付近の風速の解析を行い，その精度を検証した。詳細な議論は Shimose et al. (2017, JDR)を参照されたい。

２．観測データと解析手法解析に用いた観測データは，国交省が運用している
5 台の X バンド MP（X-MP）レーダーと X-NET の 3
台の X-MP レーダーの反射強度と動径風と，防災科学技術研究所が首都圏に設置しているドップラーライダ
ーの動径風である。背景場は気象庁 MSM を初期値として気象モデル CReSS によって計算された（水平格子
間隔 500m）。X-MP レーダーとドップラーライダーから得られた動径風の観測値は 3DVAR+IAU よって，XMP レーダーによって得られた反射強度はニュートン
緩和法によるナッジングによって，それぞれ 10 分毎に同化され，解析値によって背景場を更新するサイクル
解析を行った。
解析した事例は 2015 年 9 月 6 日 2000 から 2200LST
にかけて首都圏で竜巻による突風被害をもたらした事例である。被害をもたらした突風は停滞前線上で発生したメソサイクロンを伴う非常に発達した対流セルによってもたらされていた。本研究では，これらの対流システムが首都圏を通過した 2015 年 9 月 6 日 1800 から 2400LST にかけて，以下の 3 つの実験を行った；
3DVAR のみを用いた実験（3DVAR），3DVAR に IAUを付加した実験（3DVAR+IAU），データ同化を行わなかった実験（CNTL）。

ンが解析されており，その位置も概ね一致していた。
解析値の精度を定量的に検証するため，解析領域内の気象庁アメダス 87 地点の地上水平風速の観測を用いて，それぞれの観測点に最も近い解析格子点の高度10 m での水平風速の平均バイアス誤差（MBE）と根
平均二乗誤差（RMSE）を評価した。3DVAR+IAU の解析期間全体の MBE と RMSE はそれぞれ 2.1 m s-1と 2.7 m s-1 であり，行った実験の中で最も精度が良くなった（CNTL：MBE=2.8 m s-1, RMSE=3.2 m s-1，
3DVAR：MBE=2.9 m s-1, RMSE=3.6 m s-1）。解析期間
を前半 3 時間と後半 3 時間に分けて解析すると，CNTLと 3DVAR+IAU の RMSE は解析前半でそれぞれ 2.6
m s-1 と 2.3 m s-1，解析後半でそれぞれ 3.6 m s-1 と 2.9
m s-1 であった。3DVAR+IAU は CNTL と比べて解析
後半で大きな精度の悪化が見られなかった（3DVAR に対しても同様の結果）。そのため 3DVAR+IAU は最も精度のよい解析値で，解析後半でも精度を保てることが明らかになった。
謝辞：本研究の一部は，総合科学技術・イノベーション会議の SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「レジリエン
トな防災・減災機能の強化」（管理法人：JST）によって実施された。利用した国交省 X-MP データは国交省より提供されたものである。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」：データ統合・解析システム（DIAS）の枠組みのもとで収集・提供されたものである。

３．結果と議論2015 年 9 月 6 日 1800LST から 2400LST における
高度約 1 km での鉛直渦度の最大値の解析値を調査することによって，解析されたメソサイクロンとレーダ
ー観測により得られたメソサイクロンの比較を行った（図 1）。CNTL では，メソサイクロンが解析されているが，観測の値より大きく，位置も西にずれていた。
3DVAR では，メソサイクロンは解析されているものの，観測とは似ておらず非常にノイジーな分布となっていた。3DVAR+IAU では，観測と良く似たメソサイクロ

図 1：2015 年 9 月 6 日 1800LST から 2400LST における高度 1.05 km
での鉛直渦度の最大値の観測値と解析値。(a)：観測，(b)：CNTL，(c)：3DVAR， (d)：3DVAR+IAU。(a)における x 印は突風被害が発生した地点を示す（Shimose et al. 2017, JDR を改変）

― 253 ―

P308

粒 子 の 成 長 ・ 変 換 を よ り 自 然 に 表 現 す る 氷 相 バ ル ク 微 物 理 モ デ ル の 試 作（ ２ ）*山 田 芳 則 (気 象 庁 気 象 研 究 所 ),川 島 正 行 (北 海 道 大 学 低 温 科 学 研 究 所 )

1.

はじめに
気象庁非静力学モデル (JMA-NHM) のバルク微物理モデルでは、氷相を雲氷、雪、あられの 3 つのカテ
ゴリーに分類する．近年、雲氷と雪に分類することなしに、より自然に粒子の成長を表現するモデルが提示されている [1]．気象学会 2017 年度秋季大会では氷相を「雪結晶」と「あられ」の 2 つに分類したモデルを試作し、予備的な実験結果について報告した．雪結晶のカテゴリーには、ライミングした雪結晶や雪片も含まれている．試作したモデルについてさらなる改良や高速化を行い、JMA-NHM に組み込み済みの他の微物理モデルとの相互比較を行った結果について報告する．
実験に用いた微物理モデルの概要
相互比較に用いたバルク微物理モデルは下記の 4 つである．a) もともとのモデル、b) Yamada (2016)のモデ
ル、c) b と同じであるが、雲氷と雪のライミング量を予報変数として、これをあられへの変換過程で用いる
モデル、d) 氷相を雪結晶とあられの 2 つに分類するモデルで、c) と同じくライミング量を予報変数としている．モデル b - d では、氷晶や雪からあられへの変換は粒子の密度変化に基づいており、単位時間あたりのあられ粒子の生成数でパラメータ化され、あられ生成の調節が容易である．d 以外では氷相カテゴリーは雲氷と雪、あられである．

図 1 気象庁レー ダ ー に よ る
前 1 時間積算降
水量（7 日午前
7 時 ）．

2.

降雪雲についての数値実験
2014 年 12 月 7 日に低温研で大きなあられが観測された事例と対象にして、水平解像度 0.5 km （鉛直層の数は 60）で 400 km x 400 km の領域について実験を行った（予報時間は 6 時間）．氷相は two-moment とし、氷相粒子の粒径分布（逆指数分布）と特性は JMA-NHMと同じとした．境界層モデルは、グレーゾーン対応モ
デル (Ito et al. 2015) を採用した．初期時刻は 12 月 6 日
18 UTC, 初期値と境界値には 3 時間ごとのメソ解析を用いた．図 1 は、気象庁レーダー観測による降水量分布である．やや強いバンド状の降雪域が石狩湾から石狩平野にかけて存在している．図 2 は、モデル a - d による前 1 時間積算降水用の空間分布である．いずれのモデルでも図 1 のバンドに対応するような降雪域が再現され、しかも降水量の大きさやその空間分布にはモ
デル間で顕著な違いは見られない．地上降水量に占める雪やあられの寄与についても、あられの降る領域がa では若干狭いこと以外は、特に大きな差は見られなかった．他の予報時間（3〜6 時間）においても、図 2について述べた特徴と同様の傾向が見られた．今後は、他の事例についても比較実験を行い、計算効率や性能

a)

b)

c)

d)

3.

図 2 4 つの微物理モデルによる予報時間 4 時間目での前 1 時間積算降水量 (Valid time: 7 日午前 7 時)．
の観点から試作したモデルの評価を行う予定である．
謝辞：本研究は、平成 29 年度北海道大学低温科学研究
所共同研究「粒子の成長・変換をより自然に表現する
氷相バルク微物理モデルの開発 」による．
参考文献[1] Morrison, H. and W. Grabowski, 2008: A novel approachfor representing ice microphysics in models: Description
and tests using a kinematic framework. J. Atmos. Sci.,
65, 1528-1548.

― 254 ―

P309

Ka 帯 レ ー ダ ー で 検 出 さ れ な か っ た 層 積 雲 の 粒 径 分 布 の 特 徴*村 﨑 あ つ み 1・ 篠 田 太 郎 1・ 大 東 忠 保 2・ 鈴 木 賢 士 3・ 山 口 弘 誠 2・
山 田 広 幸 4・ 川 村 誠 治 5・ 坪 木 和 久 1・ 中 北 英 一 2（ 1 名 古 屋 大 宇 地 研 ・ 2 京 都 大 防 災 研 ・ 3 山 口 大 農 ・ 4 琉 球 大 理 ・ 5NICT）

26˚45'

放球地点
Ka 帯レーダー

m
400
200

26˚30'

127˚45'128˚00'0

図１ Ka バンドレーダー（赤）と放球地点（青）の位置。
円は Ka バンドレーダーの短パルス領域（9 km）を表す。放球地点（6 km）は短パルス領域内に位置する。

図２ 事例２における放球時の Ka バンドレーダーによる
RHI 観測の反射強度。4〜5 km 付近の強いエコーはグランドクラッタである。×印で示した放球地点にエコーは確認でき
ない。
750

HYVIS
CPS

700

3

650

★

600
550
500
450
400
350

0

10 20 30 40 50 60

Diameter [µm]

20
15
10
5
0

30.55
29.16
27.77
26.38
24.99
23.61
22.22
20.83
19.44
18.05
16.66
15.27
13.89
12.50
11.11
9.72
8.33
6.94
5.55

3. 結果と考察
Ka 帯レーダーの短パルス領域では、長パルス領域に比べて距離分解能が高い一方、電波受信感度が低い。
観測では、放球地点に層積雲は検出されなかった（図２）。HYVIS と CPS によって観測された層積雲（雲底370 m、厚さ 300 m）の粒径範囲は一致しており、層積
雲下部 3 分の 2 の雲粒の体積平均粒径（Dm）と最大粒径（Dmax）はそれぞれ 17.5 µm、30.6 µm、数濃度は 100
cm-3 であった（図３左）。一方、高度 600 m 以上では、高度が高くなるにつれて Dm・Dmax は小さく、粒径分布
幅は狭くなり、数濃度は減少した。
HYVIS から得られた粒径分布（図３右）より等価反射強度を計算したところ、約-20 dBZ と推定された。これは大気や水蒸気、雲による電波の減衰を考慮した放謝辞：本研究は、科研費 15H05765 基盤研究(S)及び科
研費 16H06311 基盤研究(S)の助成を受けたものです。

Number Concentration [/cm ]2. 観測方法と解析手法
2017 年 6 月 10 日沖縄県において、雲粒子ゾンデ
Hydrometeor Videosonde（HYVIS） と Cloud Particle
Sensor（CPS）を用いた直接粒子観測と Ka 帯レーダーとの同期観測を行った。Ka 帯レーダーは琉球大学瀬底研究施設に設置され、ゾンデ方向に向けて 1 分毎にRange Height Indicator（RHI）観測を行った。17 時 53分（事例１）と 19 時 16 分（事例２）、Ka 帯レーダーから 6 km 離れた短パルス領域に位置する八重岳（標高453 m）山頂付近において、気球に取り付けた雲粒子ゾンデ（事例１：CPS のみ、事例２：CPS・HYVIS 連結）を放球した（図１）。層積雲は空一面に広がっており、雲底が八重岳山頂にかかっていた。
直接粒子観測による雲粒の粒径と数濃度を求めるにあたり、各測器で補正を行った。粒子をフィルムで捕捉し顕微カメラで撮影する HYVIS では、粒子自身の重みで広がって捕捉されることを考慮し粒径を補正した[2]。また、近赤外光による粒子の散乱光を受光して粒子を検出する CPS は、粒子の重なりや多重散乱による数え落としと、散乱光以外の受光を防ぐために取り付けた筒による流速の減少を考慮し数濃度を補正した[3]。

球地点におけるノイズレベル（-16.6 dBZ）を下回る値である。したがって、推定値はエコーが確認できない
ことと一致する。以上の結果から、Ka 帯レーダーは短パルス領域で、最大粒径 30 µm 以下の雲粒の雲のエコーを検出できないと考えられる。

Height [m]1. はじめにKa 帯レーダーは短い波長の電波を用いて小さな雲粒を観測することが可能である。先行研究[1]では、Ka 帯
レーダーは X 帯レーダーより早く積乱雲のファースト
エコーを検知でき、局地的大雨の早期探知に有用であることが示唆されている。しかし、積乱雲発達前に見られる目視で確認可能な積雲や層積雲を Ka 帯レーダ
ーは検出できない場合がある。本研究では、雲粒子ゾンデによる直接粒子観測との比較により、Ka 帯レーダ
ーで検出されなかった層積雲内部の雲粒の粒径分布について調べた結果を報告する。

Diameter [µm]図３ 事例２における HYVIS（青）と CPS（赤）によって観測された雲粒の粒径の高度プロファイル（左）と高度 598 m（左図★）において HYVIS によって観測された雲粒の粒径分
布（右）
。
参考文献
[1] Sakurai, et al., 2012, SOLA, 8, 107-110.
[2] 牛田, 2016, 修士論文, 名古屋大学大学院環境学研究科.
[3] Fujiwara, et al., 2016, Atmos. Meas. Tech., 9, 5911-5931.

― 255 ―

P310

フェーズドアレイ気象レーダによる沖縄海上竜巻の解析*今 井 隆 翔 ・ 高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )析から、下層では北風成分が出現した領域と対応してはじめに

竜巻とは積乱雲などに伴って発生する激しい気象現

いた（それ以外は東風成分を持っていた）。エコー強度象であり、そのメカニズムの解明には立体的かつ時空のピークを迎えた後に南に伸びたエコーの先端付近に間的に詳細な観測が望まれている。本研究では、高速 3

メソ渦が形成された。PAWR の連続観測から、メソ渦次元観測が可能なフェーズドアレイ気象レーダ

は 2 つないし 3 つ観測され、メソ渦の深さは 3 つ目の（PAWR）および名古屋大学の KIN レーダを用いて、メソ渦発生時（1542 JST）に最大となった。竜巻の目撃2017 年 5 月 15 日に沖縄で発生した海上竜巻に伴う親雲情報の時刻は 1545 JST であり、エコーは 1600 JST 頃にの発達過程を解析した。

消滅した。





観測および解析手法

まとめ

PAWR は NICT 沖縄電磁波技術センターに設置され、PAWR の連続的な観測により、海上竜巻をもたらし

30 秒ごとに 100 仰角の 3 次元データ取得した。また、た親雲の発達のプロセスと親雲でのメソ渦の形成と立琉球大学に設置されている名古屋大学の KIN レーダは体的な構造を明らかにすることができた。さらなる解6 分で 14 仰角を観測した。解析に先立ち、KIN レーダ

析として 2 台のドップラーレーダによる下層風場の解を用いて、特にパルス圧縮に伴うレンジサイドローブ

析などにより、竜巻発生の環境を明らかにしたい。

やデジタルビームフォーミングによる仰角方向の Z の校正について、PAWR の観測性能を評価した。
本研究では、降水の強度を示すレーダ反射強度（Ze）とレーダを中心とする動径速度であるドップラー速度（V）の 2 つをパラメータとして解析した。
結果

竜巻発生時は沖縄地方に梅雨前線がかかり、南北方向に湿度勾配があった。石垣島の高層気象観測より、
地表で東風、高さ 1.5 km 付近で南風、3 km 付近で西風と、高度が大きくなるにつれ風向は時計回りに変化しており、強くはないが渦を形成しやすい環境であった。
ドップラー速度場（V）からは、1535-1546 JST にかけて V の渦のパターンが見られ、それにほぼ対応する
1530-1542 JST においてフック状の Ze のエコーが見られた（図１）。尚、このエコーは PAWR から西南西の方向に約 20 ㎞の距離、KIN レーダから北北西に約 20 ㎞の距離に位置していた。KIN レーダの 6 分ごとの観測から、図１の降水システムは 1506 JST ころに発生し、18 分から 24 分後にかけて、西端に線状の強エコー域が

図１ KIN レーダで観測された 1542 JST・仰角 2.2形成され南へ伸び、フックエコーを形成するとともに、度の Ze（上）とドップラー速度 V（下）。Ze の矢印は全体のエコー強度も最大になった。これらのエコーのフック状のエコーの位置を指す。V の矢印は親雲の渦

南への伸長は、簡易的な 2 台のドップラーレーダの解に対応する速度の方向を示す。

― 256 ―

P311

高知大学 MP レーダーによる雨量評価の改善＊西井章，佐々浩司（高知大学理学部）
Z-R 関係を見直す必要がある。以上の課題を解決

1. はじめに高知大学では高知県内に小型 X バンド MP レー

した後に再び雨量評価を行い，改善された雨量評

ダーによるレーダーネットワークを構築し価の結果を報告する予定である。

XRAIN を補完する気象情報の提供を進めている。

謝辞
本研究は総務省 SCOPE(165009001)の委託を受そのためには，レーダーネットワークによる最適な雨量評価の手法を定めることが必要である。前(1)回の検証 ではレーダー雨量の過小評価が明らかになり KDP-R 関係の修正を行ったが，いまだ過小評価の傾向にあった。そこで今回は現状の雨量評
価の問題点の解消を試みた。

けて進められました。

引用文献(1) 西井章, 佐々浩司, 2017 :日本気象学会関西支部例会要旨集, 143, pp.6-9.
(2) Maki, M., S. -G. Park and V.N. Bringi, J. Meteor.
Soc. Japan, 83, 2005,871-893.

2. 解析方法
現状の雨量評価には，偏波間位相差変化率
KDP(deg./km)と水平反射因子 ZH(dBZ)を用いており，
以下の関係式から降雨強度 R(mm/h)を算出している(2)。ただし式中の ZH の単位は(mm6m-3)である。
R=α×19.6KDP0.825(ZH≧30 dBZ かつ KDP≧0.3)

R=0.039×ZH(上記以外)

0.619

KDP-R 関係式中の α は補正係数であり，KDP-R 関係の過小評価を改善するために XRAIN で用いられている α=1.3 を採用している。現状の雨量評価によって得られた 1 時間降水量 Rr について，地上雨
量計の降水量 Rg と比較した結果の一例を図 1 に示す。朝倉レーダーはやや過大評価，物部レーダーは過小評価となっている。この原因として以下の課題が考えられる。
3. 現状の課題
・クラッターの除去
いずれのレーダーも MTI 処理をしているにも関わらずクラッターが多数残っている。朝倉レーダ
ーの過大評価にはこれが影響しており，マッピン
グによる除去を検討している。
・Z-R 関係の過小評価
KDP-R 関係の過小評価がほぼ改善されているが，Z-R 関係における過小評価が見られることから，

図 1 朝倉レーダーから 0-10km 地点に分布する地上
雨量計との比較結果(上)と物部レーダーの 10-20km地点に分布する地上雨量計との比較結果(下)図中の直線は回帰直線，図右上の a，r はそれぞれ回帰直線の傾きと相関係数を示す。

― 257 ―

P312

広角カメラを用いたバルーン軌道速度測定手法の改良*髙 野 眞 一(東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ), 仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ),小 栗 大 輔 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ),1. 序論

(2) 多摩川河川敷観測

近年都市部で多発しているゲリラ豪雨を始めとした

配置したカメラのうち中央の 4 台から得られた風速

異常気象のメカニズムの把握には，接地境界層での熱の水平成分平均値の高度分布を図２に示す．地表面かや水蒸気の輸送に関わる乱流特性や，風速場の分布をら高さ 2m における水平方向の風速は超音波風速計を1）知ることが重要である．田中ら（2016） は浮力をもた用いて計測を行った．高度の上昇に連れて風速が増加

せた風船の軌跡から風速を同定する手法を開発した．
本研究では，広角カメラを用いることで少ないカメラしているため，上空に行くに従って地表面摩擦の影響で効率的な風速同定を可能とする改良を目的とする．

風速の標準偏差は，約 0.7~1.5m/s であり，超音波風速

広角カメラに付随する画像歪みの補正，補正画像によ計のそれと同等であること，また位置同定精度を勘案る位置同定の精度確認，屋外での風速測定実験を実施

しても，有意な精度で風速を同定できていると言える．

の減少が示されていると考えられる．また各高度でのしたので報告する．
2. 研究手法(1) 画像の歪み補正と位置同定精度
画像処理ライブラリopenCVを用い魚眼用の歪み補正
アルゴリズムを広角カメラ（GoPro hero5 black）で撮影した画像に適用した．歪み係数などのパラメータはZhang（2000）2）の手法を採用した． 写真測量の原理に基づき，座標が既知の複数の木製ブロックを撮影し，歪み補正の前後で位置同定の精度比較を行った．また
図１ 位置同定精度比較

使用する基準座標の数と同定精度の関係を検討した．
(2) 風速測定実験
2017 年 12 月 21 日に多摩川河川敷にて広角カメラを用いて風速測定観測を行った．タイムラプス撮影で得られた，膨大な数の画像からの風船の画像座標の抽出
は，テンプレートマッチングで自動化した．観測では測風気球（直径約 50 cm）と，市販の小型風船（直径約 27cm）を使用して，風による挙動の変化と追跡領域の違いを評価した．
3. 結果と考察

図２ 水平風速分布(1) 歪み補正と位置同定
複数の木製ブロックを写した画像に対して歪み補正を行なった．無作為に選んだ画像内の 8 点に位置同定を行い，実際の座標との誤差を比較した．結果を図１に示す．補正前後で，誤差及び標準偏差の減少が確認できた．そのため歪み補正により広角カメラでも精度よく位置同定を行えることが確認できた．

参考文献[1] 田中俊洋，仲吉信人：コンピュータビジョンとパ
イバル観測の融合による新たな風速測定法の開発，水工論文集，2016.
[2] Zhengyou Zhang：A Flexible New Technique for Camera
Calibration ，IEEE TRANSACTIONS ON PATTERNANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE ，2000．

― 258 ―

P313

GNSS 視 線 遅 延 量 を 用 い た 顕 著 現 象 の 事 例 解 析*星 野 俊 介 (高 層 気 象 台 )・ 小 司 禎 教 (気 象 研 ・ 衛 星 )森 川 博 瑛 (気 象 庁 観 測 部 )
1.

はじめに

をその地点の可降水量として分布を調べた．ここで従来の GNSS 遅延量データを用いた可降水量解析で

ZWD は ZTD から地上気圧から求めた静水圧遅延量

は，観測点が受信する GNSS 衛星の全天遅延量の一様(ZHD)を差し引いた湿潤遅延量，Πは地上気温から推定

性成分(ZTD)に注目して解析が行われてきた．一方，近した大気平均気温から求められる係数である．

年では衛星ごとの視線遅延量に着目し，その非一様性
をWVI index (以下WVI)としてインデックス化する[1]，

3.

結果と課題

視線がスケールハイトを横切る地点を擬似観測点とし

図 1 に館野における一様性成分から求めた PWV(細て扱い水平分解能の細かい可降水量分布を推定する[2]，線)，WVI(太線)，直近の AMeDAS10 分雨量(灰棒)，周などの新たなメソ現象の解析手法が提案されている．

辺 5x5km のレーダー強度の重み付き平均値(鎖線)の時

本研究では，2017 年 6 月 16 日に関東地方で発生した落間変化を示す．激しい降水が 1655JST に始まっている

雷や降雹を伴う事例について，これらの手法を用いてが，WVI は 1620JST ごろ顕著な増加を示しており，降茨城県南部を中心とした事例解析を行った．この事例

水の前兆を捕捉できたのではないかと考えられる．今では，関東地方の広い範囲で雷や降雹を伴う活発なエ

回解析に用いた地点中 1mm/h 以上の強度のエコーの通コーが発生しており，館野でも 1655-1730JST にかけて過が確認された 12 地点中 6 地点でエコー通過の 40 分

激しい降水が観測されていた．

程度前に WVI の顕著な増加が認められ，
WVI が顕著現

2.

増加とエコー通過のタイミングに時間差がほぼなかっ象の予報に寄与する可能性が示された．一方で WVI の手法

遅延量解析には RTKLIB 2.4.2p12 を用いた．モデル関た地点が 3 地点あったほか，WVI の増加があってもエ数は GMF，GNSS 衛星の暦は GFZ を用い，GNSS 衛星

コーの通過が確認できなかった地点があるなど，引きとしては GPS に加え GLONASS のデータも利用した．

続き事例の積み重ねによる検証が今後の課題である．

GNSS 観測点は高層気象台，および茨城県南部とその発表の際は擬似観測点を用いた高分解能可降水量分布

周辺の GEONET 観測点を対象とした．地上値は 300km

もあわせて事例解析の結果を示す予定である．

以内にある気象庁の観測点の 1 分値データから距離による重み付けを行い内挿したデータを用いた．
RTKLIB では ZTD に加え，水平傾度成分(Zgrd)と衛星ごとの残差成分(Zres)が解析できる．ただし，解析された Zres にはアンテナの位相特性や衛星の時計の誤差の影響が含まれるため，(1)観測点ごとに前日までの過去
4 週間分の残差を平均して求めた位相特性を用いて当日分の残差を修正，(2)(1)で求めた残差を衛星ごとに平均して時計ごとの誤差を算出し，(1)の残差を修正，という手法で最終的な Zres を求める．WVI は以下の式で

図 1 館野における PWV(細線), WVI(太線), AMeDAS10 分雨量算出される．

(灰棒), 平均エコー強度(鎖線)の時間変化

WV� � ��Z��� � � Π

擬似観測点を用いた可降水量分布の推定ではスケール

参考文献

ハイトを 2000m とし，衛星の方位角・仰角から擬似観[1] Shoji, Y. 2013, J. Meteor. Soc. Japan, 91, 43-62.

測点の緯経度を求め，[2] Shoji, Y. et al. 2015, SOLA, 11, 31-35.

PWV��� � ���� � ���� � ������ � � Π― 259 ―

P314

雲 に 着 目 し た 気 象 解 説 に 適 す る ひ ま わ り RGB 合 成 画 像 の 考 案*高 野 雄 紀 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),
1.

はじめに

渡 邊 正 太 郎 (株 式 会 社 ウ ェ ザ ー マ ッ プ )数関数により明るさを調整するため，エアロゾルが明

ひまわりの衛星画像は，気象に関する知識を多く持

瞭に視認できる一方で，雲の厚さの違いが分かりづらたない人にとっても理解しやすいため，テレビやインい．そこで G 画像では TR 画像と異なる特別なトーン

ターネットニュースの気象解説では多く利用されていカーブを適用することで，エアロゾルの明るさを抑える．2015 年 7 月 7 日にひまわり 8 号が運用開始されると同時に，雲を表現するレンジを広くとった．

ると，搭載された計 16 バンドの可視赤外放射計を用いて様々な RGB カラー合成画像を作成できるようになった．近年提案された True Color 再現画像[1](以下 TR

3.

提案画像の特性G 画像は，地表面・雲・エアロゾルの観点から，雲

画像)は，レイリー散乱の効果を補正し，仮想的な緑バを解説する上で下記の特徴を持つ．G 画像では主にバンドを用いることで，人間の目で見た色合いを「再現」

ンド 4 を用いたことで陸面がほぼ一様な緑色になる一する．TR 画像は従来のひまわり True Color 画像と比方，海面はほとんど黒になる．背景となる地表面の色

べてエアロゾルや地表面を明瞭に視認できることから，が一様なため，場所による雲の有無が把握しやすい．

黄砂や紅葉，火山の噴煙等の解説に用いられている．

また使用したトーンカーブにより，TR 画像と比較して，

しかし前提知識を持たない視聴者に対して雲に関す

エアロゾルは抑えられ(図 1)，雲の厚さの違いが識別しる説明をする場合に，TR 画像には不便な点がある：(1)やすい．本発表では RGB 画像の実例を交えて説明する．

エアロゾルを雲や霧と混同するおそれがある，(2)不均質な陸面の色(e.g.紅葉)が雲よりも視聴者の注意を引く
おそれがある，(3)画像の明るさを強調しすぎることで，雲の厚さが識別しにくくなる．そこで本研究では，TR
画像の上記の点を克服し，雲を重点的に表現することを目的とした，新たな RGB 合成画像の作成方法として，
Green Color RGB 画像(以下 G 画像)を提案する．
2.

提案画像の作成方法

RGB 合成画像は，使用するバンド，各バンドの反射率の上限値と下限値，色調の補正方法（トーンカーブ）
により決定される．
True Color 画像ではバンド 1 (0.47μm)，バンド 2(0.51μm)，バンド 3 (0.64μm)をそれぞれ R,G,B に割り当てるのに対し，
G 画像ではバンド 3，
バンド 4 (0.86μm)，バンド 1 を R,G,B に割り当てる．エアロゾルに

図１ 波長 550nm におけるエアロゾル光学的厚さよるミー散乱の影響を減らすため，波長の短いバンド 1に 対 す る Green Color RGB 画 像 と True Colorを用いていない．また陸面が比較的一様な色にするた

Reproduction 画像の RGB 値．2017 年 3 月 19 日 15

め，G(緑)に土壌と植生に強く反応するバンド 4 を割り時の日本付近の海上に対して計算した．

当てた．G 画像ではくっきりとした画像を得るため，
TR 画像と同様にレイリー散乱補正した反射率を用い

参考文献

る．

[1] Miller, S., et al., 2016, Bull. Amer. Meteor. Soc., 97,

G 画像では反射率 0～1 を RGB の輝度の 0～255 に対応させる．TR 画像は人間の見た目に合わせるため対― 260 ―

1803-1816.

P315

クールスポットの暑熱緩和効果に関する実験的検討＊

菊池悠馬（東京理科大学大学院理工学研究科），仲吉信人（東京理科大学理工学部）
待機を実施すると熱中症リスクの低減につながると考え
られる．

背景・目的

都市気温の低下といったヒートアイランドの抑制には，大規模緑地の創出や土地利用の変更，人工排熱の抑制など大規模な施策が必要であり，自治体レベルでの実施は難し
い．一方で近年，冷房の効いた公共施設や商業施設で涼しさを共有する”クールシェア”という新しい取組みが環境省より提案され，熊谷市などいくつかの自治体で実施されている．これらは省エネルギーかつ低コストで実現できるため，予算の限られた地方自治体でも十分実施可能である．
屋外歩行者にとっては，クールスポットを経由し移動する
ことで体温上昇を抑制でき熱中症リスクを低減させることが可能である．しかし，クールスポットの配置間隔や設定温度がもたらす体温低下効果については検討されていない．
本研究では，夏季におけるクールスポットへのアクセス
間隔や設定温度が体温抑制とどのような関係があるか検
討する．

2.

参考文献
[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，29 巻，4 号，p.238-250
表 1 申告指標
温熱感
快適感
温熱感
快適感

屋外屋内

6

屋外屋内

屋外屋内

3
0
23℃

60

日陰

6

3

SET *[℃]0

深部体温[℃]

23℃

45

日陰

被験者1

被験者2

25

15
37

36.5
36

35.5

SET *[℃]― 261 ―28℃

図 2 温熱感申告

35

14:50

深部体温[℃](2)生理量への影響検討
待機間隔を 10 分，5 分に設定し，23℃の部屋に待機した際に SET*と深部体温の時系列を図 3(a)，(b)に示す．網掛け部は待機時間を表す．10 分間隔では深部体温は上昇傾向にあり被験者 1，
2 はそれぞれ 0.3°C，0.2°C 上昇した．
一方で，図 3(b)の 5 分間隔では体温上昇が抑制されるか，低下した．以上より，23°C の設定環境下で 5 分間隔での28℃

図 1 快適感申告と平均 SET*

結果と考察

(1)心理量への影響検討
図 1，図 2 に実験時の被験者の快適感，温熱感申告，および SET*の各設定環境ごとの平均値をそれぞれ示し，波線部が屋外歩行時，点線部が設定環境下を表す．被験者は全ての設定環境において，快適感と温熱感共にクールスポットに待機した際は涼しい或いは快適と申告している．また，快適感については，日陰環境下における申告値が一番快適と申告されている．日陰環境下での実験が実施された
日の SET*は 40℃を超え，一番高い日であったため，SET*の変化はわずかであるが，日陰環境下では涼しいと感じと考えられる．温熱感について 28°C と日陰環境下での申告には大きな差が認められなかった．

0

30

実験概要

2016 年，2017 年の 7 月~9 月にかけ 6 日間，各日 2 回(11:00– 11:40) (15:00 – 15:40)，東京理科大学野田キャンパスにて
被験者実験を行った．被験者は健康な 20 代男性 4~6 名とし，屋外のコースの周回と，空調機器を用いクールシェア
スポットと見立てた室内や屋外の日陰での待機を繰り返す実験を行った．本実験ではクールスポットへの設定環境と待機回数を可変条件とした．気象値の実験項目は気温，
風速，湿度，放射とし，評価指標として，新標準有効温度(SET*)を用いた．生理量は深部体温(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．さらに温熱感と快適感を心理量とし，申告の尺度は表-1 に示す．

3.

0
1
2
3
非常に涼しい 涼しい やや涼しい 中立
非常に不快
不快
やや不快 中立45
6
やや暑い
暑い 非常に暑い
やや快適
快適 非常に快適

SET *[℃]

1.

37

45

15:00

15:10

被験者1

被験者2

(a) 10 分間隔での待機

15:20

35
25
15

36.5
36
35.5

11:06
図3

11:16

11:26

11:36

(b) 5 分間隔での待機
SET*と深部体温の時系列データ

11:46

P316

千葉県谷津干潟周辺における熱環境評価*

河野恭佑・高田峻也・小田僚子(千葉工業大学)・稲垣厚至（東京工業大学）

1．はじめに都市部において，ヒートアイランド現象による熱中症リスクは増大している．都市街区内に存在する水域がもたらす熱緩和効果はこれに対して抑制作用があると考えられる．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）
は熱中症対策の一つとして一般的に広く用いられている 1)．そこで本研究では，都市街区内に存在する
谷津干潟周辺において気象観測を実施し，WBGT を用いて水域および周辺街区の暑熱環境評価を行った．

Google図-12．観測概要2017 年 8 月 23 日 12:20~14:50 に，千葉県習志野市

St.1,2,3 を「干潟周辺」，St.4,5,6 を「住宅街」，St.7,8を「干潟内」と称することとする．定点観測は気温・

40.0
温度（℃）

の谷津干潟にて屋外暑熱環境の定点および移動観測（12:35~13:00）を実施した（図-1）．本研究では

45.0

表面温度・風向風速を測定した．台車を用いた移動

20.0

観測で図-1 に示すルートを矢印の方向に約 1.5m s-1

図-2

ったが，日射強度は時折直達光がみられるものの，平均して約 300W m-2 と曇りがちであった．風向は概ね北西風であり，約 2.0m s-1 の弱風であった．全定点観測の時間内平均 WBGT は“厳重警戒”2)にあたる
約 29℃であり，移動観測ルート内もほぼ同等であった．
「住宅街」は気温と黒球温度が高く，「干潟周辺」
は湿球温度が高い傾向にあったが，WBGT では 0.1℃と有意な差は見られなかった（図-2）．各地点を細かく見ると，気温は風下にある St.1 において水域からの冷却効果により，他地点より低い傾向がみられた．
黒球温度と湿球温度について各地点の風上環境に着目すると，水域や植生が多く存在すると湿度が上昇
し，高層建造物などの遮蔽性の高い構造物が存在する場合（風速の低下），黒球温度が上昇する傾向にあった．
しかしながら，
上述したように各領域の WBGTを比較すると相違がみられなかったことから，熱ス
トレスの観点では，悪化しやすい環境場の特徴を一概に決定できないことが示唆された．
一方，移動観測結果においては植生が多く存在する地点では湿度の上昇がみられたが，ルート内の変化は少なく，それに伴い WBGT との明確な相関が得

住宅街

30.0
25.0

3．水域と街区の比較
日中の気温は約 34℃と猛暑日に近い熱環境であ

干潟周辺

35.0

黒球温度・大気圧・相対湿度を測定し，移動観測は
それらに加え，天空写真・前方写真・位置情報・地の速度で走行した．

観測場所及び観測ルート

WBGT

湿球温度

黒球温度

気温

「干潟周辺」と「住宅街」における気象場の時空間平均値られなかった．WBGT は水域から遠い（干潟淵から200m 以上）街区領域において高い傾向にあり，特に黒球温度や気温に依存していることがわかった．強い放射環境にある駐車場では気温の上昇はみられたが，黒球温度はそれよりも雲による直達光の遮蔽効
果の方が寄与していた．以上から，熱ストレスの観点では街区の特性は明確に表れなかった．
4．まとめ
都市街区内の水域である谷津干潟で暑熱環境の気象観測を実施した結果，気象場は風上領域やその場の環境に強く依存する傾向にあったが，熱ストレスの変動特性は一概に結論づけることは困難であった．
本稿は初期結果のため，今後はサンプル数を増やし，統計的な解析が必要となる．
謝辞
本研究は科学研究費補助金基盤研究 A（課題番号：
17H01292，代表：神田学）の支援を受けた．
参考文献
1) 熱中症予防情報サイト,
http://www.wbgt.env.go.jp/, (2018/1 閲覧)
2) 日本生気象学会, 2013.

― 262 ―

P317

四国南西部の夏季最高気温出現時の気候特性 ᴾᴾ
柴田 清孝、佐井 彩乃（高知工科大学）
１．はじめに
2013 年 8 月 12 日に日本最高気温の 41℃ を記録した高知県四万十市の江川崎（アメダス）について夏季の高温出現時の特性を日変化（diurnal variation）の気候的な観点から解析した。それ故、対象は瞬間値的な気温の変動ではなく、時別値で表現できる日変動の時間スケー
ルとしての四国南西部における局地循環風まで含めた特性である。ᴾ
２．地理的条件
江川崎は四万十川の上流部に位置し、ここで（下流から上流に向かって）北西側の支流の広見川と東の向きの本流に分かれる。四国南西部
は海の影響が小さいとみなされる内陸のアメダ
ス地点は少なく、江川崎、広見川沿いの近永（愛媛県）、四万十川上流の窪川、下流の中村がある（図１）。愛媛県西予市の肱川沿いの宇和も近い内陸部であるが、近永との間にある東西に伸びる法華津山系のためその局地循環は四万十川水系地域の循環とは異なると思われる。
３．日最高気温の頻度
上記の４地点中、最高気温（時別値）は江川崎と中村が１・２位、そのあと窪川と近永であるが、両地点ともそれほど暑くはなく、窪川は
最高気温 38.0℃が１度、その他の頻度は 38－
37.5－37℃の区分けで４と６、近永が最高気温
37.5℃で他に 37℃以上はない。江川崎と中村の頻度分布の比較では（図２）、江川崎は高温頻度が高い分だけ中村よりテールが伸びている。
出現時間は中村は 14 時が鋭いピークだが、江川崎は 12~15 時のかなり幅広い分布である。

四国南西部のアメダス

近永
窪川
江川崎

中村

図１．江川崎を中心とする四国南西部の地形 （標高 500m の等高線） とアメダス地点（○印）。

４．日変動のコンポジット
 日最高気温の上位日を時間合成することでそれぞれの地点の平均的な日変動循環を評価する。
図３に中村の日最高気温（時別値）37.5℃以上 8
例のセルフコンポジットを示す。ただし、トレンドは考慮していないので、近年のケースが多くなっている。風は個々の風のベクトル平均なのでスカラー平均よりかなり弱くなっている。
この図から、中村では極端に高温になる日は一
日中内陸から北西よりの弱い風が吹き日照時間
は昼間ほとんど毎時 1 時間かそれに近く、高温は強い日射加熱を受けた内陸の暑い空気塊によるものあることを示している。講演では江川崎の高温日をキーにした他地点のクロスコンポジ
ットを含めた局所循環の特性を述べる。

頻 度

江川崎
中村

図３．中村の時別値で日最高気温 37.5℃以上の８ケースについての風と温度の日変動のセルフコンポジット。矢羽

日最高気温（℃）

根は 0.5 (m/s)で 1 本である。風はベクトル平均。

図２．江川崎と中村のアメダス時別値の日最高気温（37℃以上）の頻度分布（1976(8)～2017）。

― 263 ―

P318

大気乱流による気圧変動の直接測定*近 藤 文 義 ， 大 西 歩 樹 ， 常 川 康 太 ， 前 田 論 平 （ 海 上 保 安 大 学 校 ），山本晴加，塚本修（岡山大学大学院）
1.

はじめに

一端を超音波風速計のプローブを利用して鉛直下向き

大気境界層内において、風速や気温と同様に、気圧に曝すことで動圧の影響を把握するために用いた。

も乱流変動していると考えられる。気圧変動の測定は

また気圧ポートは Quad-Disc 型（VAISALA 社，

従来から乱流運動エネルギー収支を研究する上で必要

SPH10）と Gill 型（R.M.YOUNG 社，61002）の２種類とされてきた[1]。また近年、大気中で増加する二酸化用意した。これら気圧ポートにより取り除かれる動圧

炭素の最大の吸収源とされる海洋と大気との交換量をノイズの差異を考慮し、気圧センサーと気圧ポートの直接評価する渦相関法において、気圧変動を測定する

組み合わせを変えるなどして観測を行った。

必要性が指摘されている[2]。

観測対象とした地表面は、日射により面が熱せられ

しかし野外における気圧（静圧）変動の測定は困難

ることで直上の空気との温度差が大きくなり、熱対流とされてきた。その理由は、気圧計が風を受けること

渦が顕著に現れることが期待されるアスファルト面上により生じる動圧の影響を除去することが難しいからで行った（図１）。

である。しかし、動圧の影響を取り除き気圧の平均値を検出するために用いられてきた気圧ポートを応用し、

3.

観測結果

変動値を測定する試みが報告されている[3]。また気圧図２に示すように、気圧ポートを付けない微差圧計の変動要因について先行研究では、大気乱流スケール

により出力される圧力変動は、水平風速が大きくなるの熱的な対流渦（対流プリューム）に伴って気圧変動と小さくなる、逆相関の関係がみられた。この結果はが生じ、上昇流の場では気圧は相対的に低く、下降流微差圧計が動圧の影響を強く受けていることを示しての場では気圧が相対的に高くなるとされる[4]。しかしいる。一方、気圧ポートを付けて測定された圧力変動

これはモデルによる推測であり、観測に基づいて実証

は水平風速と有意な逆相関はみられず、動圧ノイズがされたものではない。そこで本研究では、気温や風と気圧ポートによって抑えられていることが確認できた。

ともに気圧の乱流変動の直接測定を行い、気圧の変動

また２種類の気圧ポートにより除去される動圧ノイズ

要因について考察することを目的とする。

の差異はないようにみえる。

2.

参考文献

観測方法

本研究の気圧変動の測定には、微差圧計を２種類[1] Elliott, J. A., 1980, Bound.-Layer Meteorol, 2, 476-495.

（VAISALA 社，PDT101 と Honeywell 社, 40PC001B2A）[2] Zhang, J., et al., 2011, Agric. For. Meteorol, 151, 70-77.

用いた。これらは野外に暴露することが出来ないため、[3] Nishiyama, R. T., et al., 1991, Rev. Sci. Instrum, 62,2193-2204.

収納箱に収めた本体の感部にチューブの一端を接続し、もう一端を野外に設置した気圧ポートと接続させた。

[4] Wilczak, J. M., et al., 1984, J. Atmos. Sci, 41, 3551-3567.

また１台の微差圧計は気圧ポートを用いずチューブの図１ 観測風景

図２ 気圧変動の観測例― 264 ―

P319

数値モデルで再現された第二室戸台風上陸時の衰退プロセス
辻野 智紀・坪木 和久 (名古屋大学 宇宙地球環境研究所)

強い台風の上陸に伴う衰退プロセスは, 地上での強風の持続時間や強風の影響範囲と強く関連する. しかし, 日本のような中緯度域での強い台風の上陸はまれである. そのため,日本に上陸した非常に強い台風の衰退プロセスはほとんど研究がない. 一方, 地球温暖化に伴い, 台風の最大強度の到達緯度が北上する可能性が示唆されている (Kossin et al. 2014;
Nature, Tsuboki et al. 2015; GRL). したがって, 強い台風の日本への上陸時における衰退プロセスの研究は台風に伴う気象災害の予測にとって重要である.
第二室戸台風 (Typhoon Nancy) は生涯最大風速 95 m
s−1 , 最低中心気圧 888 hPa を記録し, カテゴリー 5 の状態
が 5.5 日継続した非常に強い台風であった (Cerveny et al.
2007; BAMS). この台風は 9 月 16 日, 930 hPa という強い勢力を維持したまま, 高知県室戸岬付近に上陸した. その後強度の衰退が見られたが, 日本通過後も 960 hPa 以下という強い強度で, 四国, 近畿および北陸地方という広範囲に最大
風速 30 m s−1 を超える強風をもたらした (気象庁 1967).
本研究では, 日本上陸時における第二室戸台風の衰退プロ
セスを数値シミュレーションと有効位置エネルギー (APE)
収支解析を通して明らかにする.

2. 数値モデル・実験設定
本研究では CReSS (Tsuboki and Sakakibara 2002;
Springer) を用いる. 海陸面温度は Segami et al. (1983;
JMSJ) の鉛直 1 次元熱伝導モデル (30 層) によって予報される. 積雲パラメタリゼーションは用いない. モデルは緯度
経度座標で水平解像度は 0.05 度, 鉛直方向は 55 層で下層ほど解像度が細かくなる (最下層は 200 m) ようにストレッ
チングされる (モデル上端は zT =24.75 km). 積分期間は1961 年 9 月 8 日 0600 UTC から 16 日 1200 UTC である.
初期値 (海面水温含む) ・境界値として JRA55 (Kobayashi
et al. 2015; JMSJ) を用いる. また, 領域モデルを用いた
長時間積分のため, 本研究では CReSS に von Storch et al.
(2000; MWR) に基づくスペクトルナッジング手法を水平風成分に課す. このナッジングは台風の内部コアより 1 桁大き
い約 1500 km のスケール以上に限定される.
再現された台風中心気圧の衰退プロセスを調べるために,
APE の軸対称成分 (MPE) に対して収支解析を行う. 収支
式は∂MPE= ADV + ADIAB + CONV + DIABQ.
∂tていた. これは, 上陸時およびそれ以降でのシミュレーショ
ンにおける台風構造が観測とほぼ同じであったことを示唆している. したがって, この結果を元に上陸時の衰退プロセスが調べられる.
図 3 は上陸後 (16 日 00 UTC から 12 UTC) にかけて台風中心から 20 km 以内での MPE 収支の鉛直分布である.
MPE のピークは高度 10 - 11 km に存在し, ここが暖気核の中心である. MPE の正味傾向は暖気核のすぐ下層で大きな負, 上部で相対的に小さいが正を示している. 従って, 上陸とともに地表面気圧は上昇する傾向にある. 収支の内訳によると, 全層にわたって DIABQ が MPE の傾向に正の寄与, ADIAB が同程度で負の寄与を与える. 加えて, MPE
ピーク高度の下では CONV と ADV が ADIAB と同程度で負に寄与している. これらは, 台風上陸に伴い壁雲が収縮し, 壁雲の上昇流が暖気核直下に位置, さらに非軸対称構造が顕著になったことによる (図略). そのため, 壁雲の上昇流により DIABQ, ADIAB, ADV が, 壁雲の非軸対称化により CONV がそれぞれ大きく MPE の収支に寄与を及ぼした.
この結果は, いくつかの先行研究 (例えば, Wu et al. 2009;
MWR) で知られるような, 上陸後の壁雲の収縮とその上昇流に伴う断熱冷却 (ADIAB) による中心気圧の衰退プロセスとは異なる. 中でも, ADIAB を相殺する大きな DIABQ は発達した台風渦による海面からの水蒸気供給によって維持される (図略). これは, 強い台風は上陸後の衰退が並みの台風に比べてゆるやかになる (強風の持続時間が長くなる) 可能性を示唆している.
謝辞
スペクトルナッジングにおいて行われるフーリエ変換には,
石岡圭一 氏 (京大) によって開発された ISPACK ライブラ
リ (https://www.gfd-dennou.org/library/ispack/) が用いられました.
1000

CP (hPa)1. 研究目的

＋
＋＋
＋＋

950

900
7

8

＋＋＋
＋＋
＋
＋＋
＋＋＋＋
＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋

9

10

11

1000

× × × × ×× × × × ×

× × ×

980

APE は温位の水平平均からの偏差の 2 乗に比例する形で定義される. 右辺は MPE の移流 (ADV), 断熱加熱による
MPE の生成 (ADIAB), MPE から APE の非軸対称成分への変換 (CONV), 非断熱加熱による MPE の生成 (DIABQ)を表す. 台風の中心気圧は中心上層の温度の正偏差 (暖気核)で特徴付けられる. したがって, MPE の収支を調べること
で, 暖気核強度の時間変化, ひいては中心気圧の時間変化の要因を明らかにできる.

12

13

14

15

SEPTEMBER
1961

16

17

18

図 1 台風 Nancy の中心気圧の時間変化. クロスが JMA ベ
ストトラック, 破線が JRA55, 実線が CReSS.

SLP

∗

×

×

×

×
×

OBS : 930.4 hPa
SIM : 923.8 hPa

14

×

×

960
940

×

15

16

17

SEPTEMBER

図 2 台風接近時の室戸岬測候所における気圧(hPa) の時間
1961
変化. クロスが観測, 実線がシミュレーション.
(a) MPE(b) Tendency△ CONV□ DIABQ
× ADIAB⃝ ADVActual (Dashed)
Total (Bold)

3. 結果・考察
再現された第二室戸台風はシミュレーション全期間において気象庁ベストトラックの解析とよく一致していた (経路誤差: 53 km, 強度: 図 1). 次に上陸時の渦構造を比較する. 中
心に最も近かった室戸岬測候所での海面更正気圧は, 観測とシミュレーションで定量的にほぼ同じ時間変化を示した (図2). 特に観測点での最低気圧の差は約 6.5 hPa とよく一致し(J kg−1 )(×10 J kg−1 h−1 )図 3 台風上陸期間における中心から半径 20 km 以内でのMPE (左) と MPE 収支 (右) の鉛直分布.

― 265 ―

P320
d4PDF 将来 4℃上昇実験の各 SST パターンに対する
台風通過頻度の将来変化に関する要因解析
松下侑未(北大院環境科学), 初塚大輔, 佐藤友徳(北大院地球環境),
吉田康平, 石井正好, 水田亮(気象研)1.

はじめに
台風通過頻度の変動は台風の発生数、発生分
布、および発生後の経路のそれぞれが変化することに起因している。前報では、d4PDF の将来
4℃上昇実験における台風通過頻度の要因分析を行い、日本周辺では経路変化の寄与が大きく、発生地変化の寄与は相対的に小さいことが示された。本発表では、将来の海面水温変化パター
ンの違いによって、これらの台風通過頻度の将
来変化の要因に違いが見られるか解析を行った。

変化を示す。発生地変化(g’)がプラスに寄与する
MI や MP は、台風発生確率の将来変化が北で増加、南で減少を示す。一方で、発生地変化(g’)
がマイナスに寄与する HA や MR は、東で増加、西で減少を示した。このことから、発生地変化(g’)の寄与は SST パターンによって大きく異なることが分かった。それに対し、経路変化(p’)の寄与は SST によらず負を示すものが卓越し
た。
参考文献

2. 方法
 気候変動リスク情報創生プログラムによる地
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(d4PDF; Mizuta et al., 2017)のうち、60kmAGCM による過去実験と 4℃上昇実
験データを用いた。北西太平洋における熱帯低気圧の情報として、Yoshida et al. (2017)が検出したトラッキングデータを使用した。解析期間
は過去実験(1951-2011 年)と将来 4℃上昇実験(2051-2111 年)である。対象エリアとして日本周辺を 4 つのエリアに分割し、それぞれを通過
す る 台 風 の 通 過 頻 度 に つ い て 、 Yokoi and
Takayabu (2013)の手法にならって、総発生数
変化、発生地変化、経路変化の影響にそれぞれ分解し比較した。
3. 結果
 表 1 に、沖縄・奄美エリアを通過する台風の将来変化とその要因を示す。全てのモデルで台
風通過頻度(F’)が減少を示し、その要因として総発生数変化(C’)のマイナス寄与が大きいことが分かる。また、経路変化(p’)は多くのモデルでマイナス寄与を示した。一方、発生地変化(g’)
は MI と MP でプラスに寄与、HA と MR でマ
イナスに寄与し、SST パターンの違いによるばらつきが顕著に見られた。図 1 に各 5°×5°格子における台風発生確率の空間分布および将来
4℃上昇実験の各 SST パターンによるその将来

Mizuta, R., et al., 2017: Bull. Amer. Meteor. Soc.
Yokoi, S., and Y. N. Takayabu, 2013: J. Clim., 26.
Yoshida, K., et al., 2017: Geophys. Res. Lett., 44.

謝辞
本研究は気候変動適応技術社会実装プログラム、統合的気候モデル高度化研究プログラム、科研費 +
の支援を受けて実施された。
表 1 沖縄･奄美エリアを通過する台風の将来変化に対す
る SST パターンごとの要因解析の結果
モデル名
&&
*)
+$
0,
03
05
$//PRGHO

それぞれの項の寄与 (個/年/メンバ)
F‘
通過頻度
C’
g’
p’
非線形項
変化 総発生数変化 発生地変化
経路変化




































(a) MI(b) MP(c) HA(d) MR





図 1 5°×5°格子における過去実験の台風発生確率の空間分布(陰影：間隔 0.5[%])および将来変化(等値線：間隔(a)0.4、(b)-(d)0.2[%])。(a)MI、(b)MP、(c)HA、(d)MR― 266 ―

P321

北西太平洋で発達する温帯低気圧構造の統計的特徴―北西大西洋で発達する温帯低気圧との比較―*栃本英伍 1
（1：東京大学大気海洋研究所）
1.

はじめに

温帯低気圧は中緯度の傾圧帯で発達する水平スケール数
千 km, 時間スケール数日〜1 週間程度の総観規模擾乱である。温帯低気圧のライフサイクルにおける低気圧・前線
構造の時間発展の概念モデルは、20 世紀前半にノルウェ
ー学派によって提唱され(Bjerknes and Solberg 1922)、低気圧に伴う寒冷前線が最盛期に温暖前線に追いつき、閉塞前線を形成するというものであった。一方、1980-90 年代に急発達する温帯低気圧に関する大型プロジェクトや集中観測が行われ、Shapiro and Keyser (1990)によって異なる低気圧モデル（以後、シャピロモデルと呼ぶ）が提案された。
このモデルによると、低気圧の最盛期において閉塞前線は形成されず、低気圧の後面に延伸しながら巻き込む後屈温
暖前線が形成され、それとは分離して寒冷前線が発達し、全体として T ボーン模様を描くというものである。しかし、このモデルは主に大西洋や北東太平洋で発達する低気圧を対象とした研究によって提唱されたものである。北西太平洋においてもシャピロモデルに似た構造を持つ低気圧が解析されている（Takano 2002; 津村・山崎 2005）が、
北西大西洋と比べて寒冷前線が弱いなどの異なる特徴も指摘されており、太平洋で発達する低気圧特有の構造を持つ可能性が示唆される。一方で、個々の事例解析の結果か
らは、それが事例に特有のものなのか、北西太平洋の低気圧に現れやすい特徴なのかを理解することは難しい。また、
北西太平洋と北西大西洋は、黒潮とメキシコ湾流という暖流の存在という共通点があるが、下層の傾圧場、上層のジェットなどの環境場の特徴の違いが低気圧構造に影響する可能性がある。そこで本研究は、北西太平洋で発達する
低気圧特有の構造を理解するために、北西大西洋で発達する低気圧の構造との違いを明らかにし、さらに両者の違いと環境場との関係性を理解することを目的とし、JRA-55
を用いた解析を行った。
2. 解析期間と解析方法
解析期間は 1978 年 12 月〜2016 年 2 月の冬期（DJF）である。使用したデータは JRA-55 で、水平格子間隔は 1.25
度、時間間隔は 6 時間である。温帯低気圧の客観的抽出には Hodges (1994, 1995, 1999)の手法を用いた。ある程度発
達する低気圧同士を比較するために発達率が 0.5 Bergeron(Sanders and Gyakum 1980)以上の低気圧を対象とした。また、北西太平洋で発達する低気圧を Pacific Ocean Cyclone(POC; 1096 個), 大西洋で発達する低気圧を Atlantic Ocean
Cyclone (AOC; 843 個)とした。
また、低気圧の平均的構造を比較するために、POC, AOC
それぞれのカテゴリーにおいて、各低気圧の中心を重ね合わせたコンポジット解析を行った。ここで、Key-Time (KT)を発達率が最大の時刻とし、その前後 48 時間(KT-48〜
KT+48)の時間発展を調べた。
3. 結果
a. 低気圧経路の特徴
まず POC と AOC の低気圧経路の特徴を述べる。POC は大陸で発生して太平洋上で発達する低気圧と、海洋上で発生して太平洋上で発達する低気圧の、大きく分けて２種類が見られたが、これらは Yoshida and Asuma (2004)によって分類された爆弾低気圧 PO-L と PO-O の特徴に対応する。
一方、AOC は大陸で発生し、大西洋上で発達するものと北米大陸の東岸で発生して大西洋上で発達するものの２つに大別される。
b. 低気圧構造の比較
コンポジット解析を行った結果、多数の低気圧を平均することで構造が平滑化されてしまうものの、AOC と POC
でいくつかの異なる特徴が見られた。特に最大発達率を迎えた後に前線帯の構造に違いが見られ、POC の温暖前線
帯は最大発達後、南東に延伸するような構造を持つのに対して、AOC は東〜北東方向に延伸するような構造を持つ(図１)。一方、寒冷前線帯の水平相当温位勾配は AOC と比較して POC の方が弱い傾向があり、寒冷前線が弱いと指摘した Takano (2002)や津村・山崎（2005）らと整合的であった。また、両者の低気圧において、低気圧後面の北西側で相当温位勾配が強化されるような、後屈温暖前線的構造が見られた。
c. 環境場の特徴
POC と AOC の低気圧構造の違いと環境場の違いの関連性を考察するために、低気圧周辺の 20 日平均の環境場の特徴を調べた。下層の温度場のコンポジット場を調べたと
ころ、AOC の環境場において低気圧の進行方向の等相当
温位線の走向が北東を向いていた。また、環境場の風場の分布を調べたところ、北東側で下層の風が合流している様子が見られた。これらのことから、AOC の方がより北東領域で前線帯を発達しやすい環境場であることが示唆される。一方上層の風場の分布を見ると、POC の環境場においてより強い上層ジェットが吹いており、低気圧はジェットの強風帯の北側、すなわちより強い低気圧性シア帯を通過していた。このことは、ジェットが前線をより南東方向に発達させる傾向を示唆しており(Wernli et al. 1998)、POCと AOC の前線構造の違いに寄与していることを示唆している。実際、前線形成関数の分布を調べたところ、風場の変形に伴う前線発達が POC の南東側で AOC よりも強くなっていた。これらの影響については、詳細な検討が必要であるが、大西洋と太平洋の環境場の違いが低気圧構造の違いに寄与することを示唆する結果であると考えられる。

図 1 KT＋12 時間における（左図）POC と(右図)AOC のコンポジット図。
900-hPa 渦度（陰影; 10-4 s-1）と 900-hPa 相当温位の分布（実線; K）― 267 ―

P322

西 シ ベ リ ア 上 空 100 hPa の 成 層 圏 メ タ ン の 季 節 変 動*杉 田 考 史 (国 立 環 境 研 究 所 ), 齋 藤 尚 子 (千 葉 大 学 ), 林 田 佐 智 子 (奈 良 女 子 大 学 )1.

測の気候値[5]（1991 年から 2002 年の範囲）と、
ACE-FTS

はじめに

GOSAT/TANSO-FTS の熱赤外（TIR）バンドからのメ

観測の気候値[6]（2004 年から 2013 年の範囲）も図示

タン高度分布の導出結果を定量的に評価する目的で、する。ACE-FTS は HALOE よりも高い値となっており、

西シベリアの 2 地点で行われている航空機観測[1]の領Surgut においては MLS の平均的な値よりも多少高めで域に焦点をあて、直接測定によるデータが不足していある。今後は独 IMK の MIPAS の最新データ版

る下部成層圏での衛星観測からのメタン測定結果を調（V5R_CH4_224）[7]を解析し、西シベリア上空での成べる。最近の研究では、メタンのカラム平均混合比

層圏メタンの一般的な振る舞いを、より定量的に特徴（XCH4）を化学輸送モデルにより計算した結果は、モ付ける。GOSAT データ検証や GOSAT メタンのリトリ

デル間の成層圏フィールドの違いにより、30 ppb 以上

ーバル初期値としても利用したい。

の XCH4 の違いが生じると報告されている[2]。また、

1800

異なる衛星センサ間によっても高度 10-15km でメタン
混合比に100-150 ppbの違いがあることが示されている

1600[2]。航空機観測からの XCH4 の検証の際に観測より上
CH4 (ppb)のメタンプロファイルをいかに精度良く "拡張" するかについて興味深い解析結果[3]も示されている。このような背景のもと、最近入手可能となった２つの成層

1400

1200

圏メタンデータセット（MLS と ACE-FTS）を解析する。

c.f.,

2.

1000
2010/01/01

西シベリア 2 地点でのメタン季節変動（100 hPa

MLS (derived from N2O)

100hPaSurgut (w/in 300 km)

HALEO climato. (60-65°N)
ACE-FTS climato. (60-65°N)

2010/07/01

2011/01/01

2011/07/01

2012/01/01

2012/07/01

Date (yyyy/mm/dd)

レベル）
Novosibirsk（55°N, 83°E）と Surgut（61°N, 73°E）の

図１ Surgut（61°N, 73°E）の気圧 100 hPa（高度 16 km 付近）におけ

観測緯度範囲におけるリム観測の衛星データを解析し、る 2010 年から 2012 年までの MLS からの devived メタンの時間変化

これら北半球中・高緯度での季節変動およびデータの（Surgut から距離差 300 km のスキャンのみを抽出）。参考値としてバラツキについて調べた。観測頻度は少ないが精度の

HALOE および ACE-FTS による気候値（月平均、緯度範囲 5 度,

高い ACE-FTS が第一候補となるが、北緯 50 度から 65

60-65°N）も示す。

度に掛けては特定の月に観測があるだけで直接比較は難しい。そこで成層圏メタンと N2O の一般的に確立された相関関係を用いて、MLS による N2O の測定からメタンを導出した結果（"derived CH4" とよぶ）[4]を解析した。このデータセットは 100 hPa レベルより上で適切であるため、そのレベルのみを解析した。Surgut での結果を図１に示す（解析期間は 2010 年から 2012 年の 3
年間）
。Novosibirsk（図示なし）、Surgut ともに春に低く、秋に高い同様な季節変動を繰り返してる。これはオゾン全量などの季節変動と同様に中層大気の子午面循環で定性的には解釈される。また、Surgut の方が 1200 ppb

参考文献[1] Sasakawa, M., et al., 2017, JGR, 122, 11261–11273.
[2] Ostler, A., et al., 2016, Atmos. Meas. Tech., 9, 4843–4859.
[3] Verma, S., et al., 2017, Atmos. Chem. Phys., 17, 6663–6678.
[4] Minschwaner, K. and Manney, G. L., 2014, J. Atmos. Chem., 71,
253–267.
[5] Grooß, J.-U. and Russell III, J. M., 2005, Atmos. Chem. Phys., 5,2797–2807.
[6] Koo, J.-H., et al., 2017, JQSRT, 186, 52–62.
[7] Plieninger, J., et al., 2016, Atmos. Meas. Tech., 9, 765–779.

以下の低濃度スパイクがより目立つ。特に 2011 年 4 月に見られる Surgut の低濃度メタンは、この年の北極極渦との関係から解釈できる[4]。参考までに HALOE 観― 268 ―

P323

日本から UAE 上空の中部自由対流圏で観測されたエアロゾルの特徴
財前祐二、折笠成宏、田尻拓也、郭子仙（気象研究所）
村上正隆（名古屋大学）
1.

はじめに

トプローブ)を搭載した。エアロゾルサンプルは、２段式イン2017 年 8-10 月に UAE において、UAE 降水科学プログラム

パクター（MRI）を用いて、カーボンコートしたコロジオン膜「乾燥・半乾燥地域における降水強化に関する先端的研究」

上に採取し、透過型電子顕微鏡（JEOL-1400）及び EDS 分析装の一環として、名古屋から現地までのフェリーフライト（往置（Oxford MAX80)を用いて組成分析を行った。

復）において、雲・エアロゾル航空機観測を実施した。この観測は、熱帯域から温帯域、また、西アジア、南アジア、東

３. 結果

南アジア、東アジアにまたがる広い領域をカバーするもので

図２に、帰路で測定された、高度５ｋｍ以上でのエアロゾある。この発表では、エアロゾルサイズ分布と、透過型電子

ル濃度の経度分布を示す。CCN（過飽和度 0.5%）及び SMPS

顕微鏡による組成分析を中心にtentativeな結果を報告する。

総粒子数濃度（10-400nm）は、東経 90 度以西でやや高く、それより東で少ない傾向が見られた。OPC で測定された総粒子数濃度(>300nm)はインド上空に当たる東経 80-100 度付近

２．方法
往路の観測は、2017 年 8 月 22 日から 26 日、帰路の観測はと、東南アジアから東アジアに当たる東経 120 度以東で増加

同年 9 月 26 日から 10 月 1 日の期間に実施した。飛行ルートがみられた。電顕による組成分析は、これからであるが、東を図１に示す。レベルフライトの高度は、約 6km である。航南アジアでの高濃度領域では、図３左のように、煤を多く含

空機、King Air 200T(ダイヤモンドエアサービス)に、各種のんだ液滴状の粒子、バックグラウンド（濃度が安定して低い）

エアロゾル測定器（TSI SMPS, RION OPC, 電顕インパクタ, DMT

領域では、図３右のように、中和されていない硫酸を示唆す

CCNC-200, MRI CFDC-INC）、雲粒子センサー(PMS PCASP, FSSP,

るサテライト構造を持つ粒子が支配的であった。東アジアの

CAPS, PIP, SPEC CPI, PMS KLWC-5, Nevzorov TWC/LWC, Gerber

高濃度域では、球形の硫酸塩粒子と有機物粒子が支配的であPVM-100A)及び気象要素測定器(TAT, 露点計,Lyman-α, ガスった。

― 269 ―

P324

Contributions of Climate and Human Factors to Aeolian Desertificationin Xilingol Grassland*Wu J ., Kurosaki Y. (Arid land research center, Tottori University )1.

increase in 2001-2002. Since then, it shows a generally

Introduction
Aeolian desertification is characterized by wind erosion,

decreasing trend, although relative high values appear inwhich is related to dust emission. It has been identified as a2005-2006. It indicates that the land surface condition has

possible cause of the increase in dust emission in Northernbecome vulnerable to wind erosion during the period of 2001-

China in the 2000s [1]. Chinese government formulated a

2013, so that the current study focuses on this period.

series of environmental policies to control the development

To clarify the relative contributions of climate and humanof desertification since 2000. Evaluation of desertification

factors to aeolian desertification, annual NDO was simply andhas been studied, however, the quantitative evaluation of themultiple regressed with precipitation (May-September, Pre),effects of human activities on aeolian desertification still

monthly maximum temperature (T) and the number ofremains uncertainties. The current study is proposed tolivestock (LS) in the previous year. Results are shown in thequantify the relative contributions of climate and human

Table 1. Compared those correlations and significant test (P-factors to aeolian desertification in Xilingol Grassland.

value), the variation of annual NDO is affected by bothclimate and human factors (R=0.87, P=0.008), and the most2.

contributive factor is the number of livestock (P=0.018).

Data and Method

Benefiting from a 42% reduction of livestock, the value of
NDO decreases by about 10% from 2001 to 2013, indicating
an improvement of land surface condition. This result
suggests that the control of grazing activities is an effective
way for desertification restoration in Xilingol Grassland.
Fig. 1 Administrative map and vegetation map of Xilingol League,
Inner Mongolia.

The study region (Abaga-qi) is located in the typical steppe
region of Xilingol Grassland (Fig. 1). Meteorological data
were extracted from SYNOP reports, containing present

Fig. 2 Temporal variation of NDO during the period of 1973-2013 atweather, wind speed, precipitation and temperature. Data

Abaga-Qi, Inner Mongolia.

regarding to human activities were from the Yearbook of

Table 1. Regression models of aeolian desertification index

Xilingol League.

NDO

Pre

T

LS

Pre+T

To evaluate aeolian desertification, we proposed an index

Correlation

-0.64

-0.61

0.55

0.64

0.87

of erodibility, which is expressed as land surface condition and

Significance0.025*

0.034*

0.066

0.025*

0.008**

is defined as the dust occurrence normalized by the occurrence

Significant at *5% and **10%of strong wind. Regression analysis was conducted for

confidence level

Pre

0.226

T

0.322

quantitative evaluation of aeolian desertification at Abaga-qi.

SignificanceLS

3.

Pre+T+LS

0.139
0.172
0.018**

Results and Discussion
The temporal variations of normalized dust occurrence(NDO) and the number of livestock during the period of 19742013 is shown in Fig. 2. The values of NDO show an abrupt

Reference[1] Chen, Y., and Tang, H., 2005, Land Degradation &― 270 ―Development, 16(4), 367-376.

P325

日本の極端降水量の将来変化に対する力学及び熱力学過程の影響
村田昭彦, 佐々木秀孝, 川瀬宏明, 野坂真也 （気象研究所）

２．データと解析方法使用したデータは前述の Murata et al. (2017)と同
じ で、 格子 間隔 2km の非 静力 学地 域気 候モ デル（NHRCM02）による、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実験（RCP8.5 シナリオ）及び現在気候実験で得られたものである。
極端な短時間降水量を得るために、以下の手順でデータ加工を行った。まず、各メンバーにおいて、短時
間降水量（ここでは 1 時間降水量）をある領域で平均化した。ここでは、図 1 のように二つの 100km 四方領域を設定した。得られた値（各メンバー20 年間分）
を大きい値から小さい値の順にソートし、上位データを抽出（ここでは 100 個）した。
次に、抽出された極端降水のメカニズムを解析する
ため、降水開始時刻における各種物理量を取り出し、水蒸気フラックス収束などを計算した。なお、鉛直積
算した水蒸気フラックス収束の温暖化による変化量から、力学過程及び熱力学過程の寄与を見積もる手法については、Seager et al. (2010) , Endo and Kitoh(2014)を参考にした。

３．結果
上位 100 個の極端降水を二つのグループに分割した
場合の、力学過程、熱力学過程による水蒸気フラック
ス収束の変化量を示す。
上位 50 個の極端降水時には、どちらの領域においても熱力学過程、力学過程の値が同程度となっている。一方、少し極端の度合いが下がる 51 から 100 番目までの降水時には、二つの領域とも熱力学過程の値の方が大きくなっている。つまり、

この場合は温暖化に伴う水蒸気量の増加の寄与が大きい。
以上のことから、極端な降水になるほど、温暖化に伴う収束などの力学過程の変化による降水量増加の重要性が高まる可能性があると考えられる。ただ、場
所によって状況が異なることも考えられるので、更に領域を増やして解析を進めていく予定である。
謝辞：本研究は文部科学省「統合的気候モデル高度化研究プログラム（テーマ C）のもとで実施された。

領域B
4

B

水蒸気フラックス収束変化 [mm h-1]

将来気候予測における降水量の増加に対して、地球温暖化による飽和水蒸気量の増加で説明されることが多い。しかし、短時間降水の場合は収束などの力学過程の重要性も高まると考えられる。実際、雲解像地
域気候モデルによる日本付近を対象としたアンサン
ブル将来気候予測データによると、21 世紀末の夏季の
北海道の北西部で極端な 1 時間降水の増加率が高くなる 可 能 性 が 示 さ れ て い る （ Murata et al. 2017,
SOLA）。この降水増加に対しては、温暖化に伴う比湿の効果よりも、山岳の影響を受けた下層収束の強化の効果の方が大きかった。ただ、降水増加のメカニズムを解析したのは、北海道の北西部のみであったため、他の地域の状況は不明である。
そこで今回は、日本の他の地域も対象にして極端な降水量の増加メカニズムを解析した。この際、水蒸気
フラックス収束の温暖化による変化量を力学過程と熱力学過程に分けて、両過程の寄与を調べた。ただし、なるべく山岳による収束の影響を受けないようにするため、海上に解析領域を設定した。

th

dy

3

2

1

0

1_50

51_100領域A
4A

水蒸気フラックス収束変化 [mm h-1]

１．はじめに

th

dy

3

2

1

0

1_50

51_100

図 1 （左側） 設定した二つの解析領域（図中の A, B）。縦横の線はモデル格子の配置を表す（太線、細線はそれぞれ100, 50 格子毎）。

図 2 （右側） 各解析領域における、領域平均鉛直積算水
蒸気フラックス収束の温暖化による変化量の熱力学成分（th）と力学成分（dy）。単位として、降水量に換算したものを用いた。”1_50”及び”51_100”はそれぞれ上位 50 個のデータの平均、51 から 100 番目までのデータの平均を表す。

― 271 ―

P326
NICAM を用いた熱帯低気圧の発生分布の再現性向上に向けた感度実験*

山田 洋平 1・小玉 知央 1・佐藤 正樹 2,1

1:海洋研究開発機構、2:東京大学大気海洋研究所
はじめに：近年の計算機性能の向上や気候モデルの精緻化に伴い、気候モデルによる全球の熱帯低
気 圧の 分布の 再現 性は向 上し ている （例 えばWalsh et al. 2016, WIREs Clim. Change）。しかし地
域的な分布を観測と比較すると、気候モデルに固有の、あるいはいくつかの気候モデルに共通したバイアスが存在する。例えば北東太平洋の熱帯低気圧に関しては、モデルの水平格子間隔が細かくなると発生数が増加し、日付変更線を越えて北西
太平洋に移動する熱帯低気圧の増加が確認できる（Roberts et al. 2015, J. Clim）。同様のバイアス
は他のモデルでも確認できる（Kodama et al. 2015,
JMSJ（以下 K15 を略す）
; Wehner et al. 2015, J. CLI）。
気候モデルの熱帯低気圧の分布の再現性のさらなる向上およびバイアスが生じる要因を明らか にす ること を目 指し、 全球 非静力 学モ デル
NICAM（Satoh et al. 2014, PEPS）を用いて感度実験を行った。本発表では地形性重力波抵抗ス
キーム（McFarlane 1987, JAS）使用の有無による北東太平洋の熱帯低気圧の振る舞いを報告する。
手法：本研究で用いる NICAM の水平格子間隔は14km であり、地形性重力波抵抗スキーム以外のモデル設定は K15 に準じる。地形性重力波抵抗ス
キームを「使用した実験」と「使用しなかった実
験」をそれぞれ GWD 実験、CTL 実験と称す。対象事例は北半球で熱帯低気圧の活動が活発だった 2015 年（Collins et al. 2016, GRL）とし、６月から 10 月の 5 ヶ月の 10 メンバーのアンサンブル実験を実施した。実験で発生した熱帯低気圧は暖気

核等の熱帯低気圧の構造を考慮した閾値を用いたトラッキング手法（K15; Nakano et al. 2015;
Yamada et al. 2017）で抽出し、発生位置は閾値が熱帯低気圧の条件を満足した最初の位置で決定した。５×５度の領域内で発生した数でその領域の発生頻度を定義した。
結果：図１に GWD 実験と CTL 実験でアンサンブ
ル平均した熱帯低気圧の発生頻度の差の水平分布を示す。GWD 実験では北西太平洋の西部で減少、東部で増加した。ベストトラック（Knapp et al.
2010, BAMS）の気候値では、北東太平洋の熱帯低気圧はアメリカ大陸の西岸に沿って大陸に近い海域で発生している（例えば K15）。GWD 実験の結果は発生位置が観測の気候値に近づいた。
熱帯低気圧の発生を抑止する東西風の鉛直シ
ア（Chan 2007, Tellus A）の大きさを GWD と CTL実験で比較すると、GWD 実験で発生が増加した
領域では鉛直シアは減少している（図２）。発生に好都合な環境場と発生の増加が整合的だった。
一方、発生が減少した領域は、鉛直シアの減少（北側）と増加（南側）の境目に位置しており、鉛直
シアだけでなく他の要因の寄与が示唆される。今後は地形性重力波抵抗が熱帯低気圧の発生に寄与環境場との関係を考慮し、議論する予定である。
謝辞：本研究の一部は環境省推進費の支援を受けた。アンサンブル実験は 2016 年度地球シミュレ
ータ特別推進課題のもと地球シミュレータを用いて実施した。

図１.熱帯低気圧発生頻度の差の水平分布（GWD－CTL）。

― 272 ―

図２.東西風の鉛直シアの絶対値の差の水平分布（GWD－
CTL）。鉛直シアは 300hPa と 850hPa の東西風の差で定義
した。

P327

気 象 モ デ ル WRF を 用 い た 高 知 県 四 万 十 市 江 川 崎 に お け る
日本最高気温のメカニズム調査*近 藤 慧 史 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ),1.

仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ),はじめに

近年，人間活動や地球温暖化に起因すると考えられる異常気象が頻発しており，特に暑熱環境に関しては高温化傾向が顕著となっている[1]．日本においては2013 年 8 月 12 日に高知県四万十市江川崎で日本最高気温である 41.0℃が観測されている．江川崎は猛暑地としては無名であったが，2013 年は 40℃を越える気温が4 日連続で記録されるといった極端気象が発生した．この猛暑に関して，統計解析による地理的特性の分析や

図 1 補正前の潜熱，顕熱，気温

現地観測など様々な研究がなされてきたが，最高気温
出現当時についての研究は不十分である．本研究は気象シミュレーションにより 41.0℃の日本最高気温の再現を試み，高温要因を検討することを目的とする．
2.

研究方法

気象モデル WRF を用いて猛暑出現の要因を考察するため，日本最高気温出現時の潜熱，顕熱および気温を調査する．初期状態での計算に加え，WRF の地表面

図 2 各要素の補正前との差分モデルをオフライン計算し，得られた土壌水分量を初期値として用いて再計算する．

（3）考察
地表面の熱環境を修正したが江川崎における気温は

3.

結果と考察

上昇しなかったため，他の要因が猛暑により大きく影（1）初期状態における計算結果響したと考えられる．850hPa 気圧面における気温の高図 1 に，初期状態での計算結果を示す．気温が 32℃程

層天気図と計算結果の比較をしたところ，計算ではこ度と観測値に達さず，加熱効果のない潜熱が過大評価の高層気温を 2℃過小評価しており，これが地表面の気され，多くの地点で顕熱の 2 倍以上と多量に排出され温に影響した可能性も考えられる．

ていた．ここで，初期値における土壌水分量は0.319m3/m3 であったが，地表面モデルのオフライン計
算による土壌水分量は 0.259m3/m3 であったため，過大

4.

まとめ

気象シミュレーションにより江川崎における日本最
高気温の再現を試みた．潜熱，顕熱を修正しても気温評価であったと言える．

が上昇しなかったため，この猛暑には地表面の熱状態よりも大きな要因があった可能性がある．

（2）土壌水分補正後の計算結果
補正後の計算結果による潜熱，顕熱の各フラックス，
気温の初期状態の計算結果との差分を図 2 に示した．

参考文献

潜熱が減少した地域では顕熱が上昇し，気温も 1℃程度

[1] 異常気象レポート 2014, 2014，気象庁.

上昇が見られたため，地表の熱状態は改善されたと言えるが，点線で囲んだ江川崎付近では気温の上昇が大きくは見られなかった．

― 273 ―

P328

オ フ ラ イ ン SiB を 用 い た 積 雪 の 再 現 性 と バ イ ア ス 補 正*野 坂 真 也 (気 象 研 究 所 ), 川 瀬 宏 明 (気 象 研 究 所 ), 大 泉 三 津 夫 (気 象 研 究 所 ),佐 々 木 秀 孝 ( 気 象 研 究 所 ), 村 田 昭 彦 ( 気 象 研 究 所 ),

表 1 2 月のバイアスと RMSE(cm)

はじめに

地域気候モデル(NHRCM)は精度よく気候計算を行

バイアス

RMSE

うことができるが、解像度を高くすると多くの計算資

NHRCM05

1347

源 を 必 要 と す る 。 今 研 究 で は 陸 面 モ デ ル (SiB) を

NHRCM02

1.6

42

NHRCM から離して計算を行い計算資源を節約して積オフライン SiB

27

56

雪を再現する手法を検討した．また，与える強制力に強制力補正 SiB

-1437

バイアス補正を施すことでより高い再現性が得られるか調査した．


使用データと手法

JRA-55 か ら ダ ウン スケー ル し た 20km 解 像 度
NHRCM をさらに解像度 5km，2km とダウンスケール
した NHRCM05，NHRCM02 を利用した．計算期間は2001 年から 2016 年の 10 月から 3 月まで計算を行った．
オフライン SiB を走らせるための強制力データは
NHRCM05 を NHRCM02 の格子に合わせて内挿して作成した．
強制力補正は、期間中の平均月降水量がメッシュ気候値に合うように補正を施した。補正係数決定には2001 年から 2011 年のデータを使用し、結果の確認は2012 年から 2016 年のデータを用いた。
結果の比較にはアメダスの日最深積雪深を用いた．


結果

補正を施さないオフライン SiB では再現性が悪くなった(表 1)。NHRCM05 の持つ正の降水バイアスが標高の上昇により積雪バイアスの増加につながったと考えられる。強制力に補正を施した SiB は再現性が向上し
NHRCM02 よりも RMSE が小さくなった(表 1)。特に新潟県など日本海側沿岸部で NHRCM05 の負バイアスを小さくした結果、再現性が向上した(図 1)。一方で、群馬県や福島県の地域では負バイアスが現れた。降水量をメッシュ気候値に合わせ少なくした結果積雪が少なくなった。これは降雪の観測は強風時に捕捉率が悪くなることがあり、メッシュ気候値が実際の降雪よりも少なく見積もられている可能性がある。このことが積図 1 2 月の日最深積雪深のバイアス(cm)

雪の過小予測の原因の一つになったと考えられる。

(上から NHRCM05, NHRCM02, オフライン SiB, 強制力補正 SiB,)― 274 ―

大 会 第 4 日
午  前A401

衛星シミュレータを用いた
気 候 モ デ ル MIROC の 雲 場 の 評 価*堀 田 陽 香 ,1.

鈴 木 健 太 郎 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),はじめに

気候変化を精度よく予測するためには、気候モデル

3.

結果において放射収支を定量的に再現することが必要であ

雲相（水雲か氷雲）の気温依存性は、CMIP5 モデルる。しかしながら、MIROC を含む CMIP5 の多くのモ間で大きくばらついていることが報告されている[5]。

デルは、南大洋や大陸西海岸での雲の日傘効果が弱す

MIROC5 の気温—雲相関係を観測との比較によって評ぎる、亜熱帯海上での日傘効果が強すぎるという共通価したところ、モデルのオリジナル出力は氷雲の割合の雲放射バイアスを抱えている。これらを軽減するたを過大評価する傾向にあるが、COSP を介した解析結果

めには、原因となっている雲特性のバイアスを適切には観測と概ね整合的であった(図１)。このことは、モデ

把握し、その放射影響を定量化することが重要である。

ルと衛星観測と整合的な比較には衛星シミュレータのこのようなモデル評価にとって、衛星観測データ、特利用が不可欠であることを意味している。この結果はに近年発達した能動型センサーから得られる雲の鉛直

また、MIROC5 の高緯度帯での過剰な短波入射の要因

分布は有用な観測情報を与える。また、こうした衛星観が、気温—雲相関係よりもむしろ雲量の不足に求められ測量をモデルから導出する衛星シミュレータも開発利ることを示唆している。

用が進められ、気候モデルと衛星観測を整合的に比較できるようになってきた。本研究では、これらの新しい講演では、これらの雲場のバイアスとその放射バイアスとの関連について報告する予定である。

ツールを活用して MIROC の雲・放射場のバイアスを定量的に診断することを目的とする。すなわち、気候モ

1

デリングコミュニティで利用が進む衛星シミュレータ

0.9

COSP (CFMIP Observational Simulator Package; [1])を用い

0.8て、MIROC が再現する現在気候における雲特性及び放0.7

射場を衛星観測との整合的な比較によって評価する。

0.6

MIROC model level
MIROC COSPCALIPSO

0.5

2.

0.4

使用したモデルと衛星観測データ

0.3

全球気候モデル MIROC5 [2]を水平解像度 T85、鉛直0.2

40 層の大気大循環モデル AGCM として用いながら、

0.1

衛星シミュレータ COSP をオンラインで稼働させて積0230分した。その結果を、放射影響にとって重要な雲の特性（雲量および雲の相）に着目して、衛星観測との比較に

235

240

245

250

255

260

265

270

275

図１ 気温(横軸)の関数として表した氷雲の割合(縦軸)。

よって解析した。MIROC5 は、雲相比率を気温の関数として診断するのではなく、雲水量と雲氷量を予報す

参考文献:

る微物理スキームを採用している。本研究では、このよ[1] Bodas-Salcedo, A., et al. 2011, Bull. Ame. Meteorol. Soc.

うな雲相のモデル表現を観測的に検証するために、[2] Watanabe, M., et al. 2010, J. Climat.

CALIPSO GOCCP v2.X [3]から得られる雲相と雲量の衛[3] Chepfer, H., et al. 2010, J. Geophys. Res. Atmos.

星観測データと比較した。これはライダー光の後方散[4] Loeb, N. G., et al. 2009, J.Climat.

乱強度減衰率によって雲を検出し、偏光解消度によっ[5] Mccoy, D. T., et al., 2015, J. Geophys. Res. Atmos.

て雲相を判定するプロダクトである。また、放射フラックスの観測データとして CERES-EBAF[4]を用いた。

― 277 ―

A402

気候シミュレーションにおける積雲対流パラメタリゼーションの役割*

山本孝祐、戸田賢希、渡部雅浩 （東大大気海洋研究所）

1. はじめには、熱帯域を中心に地域的に目立つ違いが見ら

全球大気海洋結合モデル（CGCM）では、陽にれた（図 1）。CONVOFF では、インド洋東部、表現できない小規模現象の効果をパラメタ化し太平洋西部など SST が高い地域で降水が増加ており、このパラメタリゼーションの詳細が異し、インド亜大陸上では減少した。

なることが、CGCM 間の違いをもたらしている。

全球平均の降水量は、大気のエネルギー収支

特に、深い積雲対流のパラメタリゼーションは、で制約されている。CTL と CONVOFF で大気の赤道波や熱帯気候場の現実的なシミュレーショ

熱収支を調べると、長波放射、短波放射、顕熱にンにとって本質的であると考えられている。

大きな変化はなく、したがって潜熱＝降水量も最近、気候フィードバックのばらつきを調べ変化できなかったことが分かった。すなわち、全るために、CMIP5 に参加した 10 の大気大循環モ

球の水循環は積雲パラメタリゼーションには依デル（AGCM）で積雲パラメタリゼーションを用存しないと言える。

いずに AMIP 実験が行われた。この実験で気候

地域規模の降水分布の違いがどのように生じ平均状態を比較した結果、平均降水分布や赤道るかを理解するために、凝結加熱を比較した。

ケルビン波などは積雲パラメタリゼーションを

CONVOFF では 、本来積雲パラメタリゼーショ

用いなくても大きく変わらないことが示されたンが表現する深い加熱を大規模凝結が担ってお(Maher et al. 2018)。そこで、気候シミュレーショり、大まかな緯度―高度分布に違いはなかった。

ンにおいて積雲パラメタリゼーションはどうい

しかし、CTL で見られた熱帯域境界層での蒸発ったスケールあるいは現象に必須なのかを改め

冷却（積雲のダウンバーストに伴うと考えられて調べるため、単一モデルで数値実験を行った。

る）が CONVOFF では見られず、大気下層の加熱分布が異なることが、大気循環の変化を介し2. 数値実験て地域の降水に影響することが分かった。

東 大 /JAMSTEC/ 環 境 研 で 共 同 開 発 さ れ た
MIROC5.2 (T85L40, Watanabe et al. 2010)
CGCM およびその大気部分（AGCM）を用いた。
AGCM では、AMIP に準拠して観測される海面
水温（SST）
・海氷被覆および放射強制を与えた
1979～2008 年の 30 年間、CGCM では産業革命前条件で 40 年間の積分を実行した。どちらも、標準実験（CTL）と積雲パラメタリゼーションを除外した実験（CONVOFF）を行い、降水量を中心に両者を比較した。
3. 結果
CONVOFF における全球平均降水量を CTLと比べると、変化は AGCM で＋5%程度、CGCM で-0.2%程度とわずかであった。一方、

図1

AMIP 実験における年平均降水量気候値分布で

CTL、下：CONVOFF）。単位は mm/day。

― 278 ―

AGCM における年平均降水量分布（上：A403
衛星観測マイクロ波放射輝度を同化した陸域水文・生態系の再解析*澤田洋平(気象研)

1. 背景と目的

析を構築する試みについて発表する。

世界各国の現業センター等で提供される再解
析データには、陸面の土壌水分・積雪深・フラッ
クス等の情報が含まれている。特に大気再解析の降水量等を地上観測でバイアス補正して作った
気象外力により陸面モデルをオフラインで走らせることで得られる陸面再解析データ(例えば、
GLDAS [Rodell et al. 2004 BAMS]、MERRALand [Reichle et al. 2011 JC] 、 ERAInterim/Land [Balsamo et al. 2015 HESS])は水資源量の定量化や大気－陸面相互作用の研究等で幅広く利用されている。
既存の陸面再解析データには改善の余地が大きく二点あると考える。第一に、既存の陸面再解
析の多くは観測データが同化されていない。観測が同化されている場合でも、積雪深データなどが簡易な二次元最適内挿法などで同化されているにとどまる。近年盛んな土壌水分など陸域の水資源量観測が可能なマイクロ波衛星観測等は十分に利用されていない。
第二に、陸域において重要な状態量として植生動態が挙げられるが、既存の陸面再解析データにおいては生態系モデリングが行われておらず、植
生分布の気候値が外生的にモデルに与えられている。このため植生の年々変動などは表現されていない。
上記の問題を解決するために、衛星観測マイク
ロ波放射輝度を同化し、土壌水分と植生動態を同時に陽に解く事ができる陸面データ同化システ
ム Coupled Land and Vegetation Data
Assimilation System (CLVDAS; 例 え ば 、Sawada et al. 2015 JGR-A) が 開 発 さ れ た 。
CLVDAS を全球規模に適用し、新しい陸面再解

2. 手法

 CLVDAS は陸面モデルとして EcoHydro-SiBを持つ。このモデルは陸域の水文量とバイオマス量を同時に計算することができる。観測演算子としてマイクロ波放射輝度を計算する放射伝達モデルを持つ。この放射伝達モデルは地面の射出率の土壌水分依存性と、キャノピー内の放射伝達の植物水分量依存性を考慮している。同化手法として粒子フィルタを採用している。マイクロ波輝度
温度は陸面の土壌水分と植物水分量の両方に感度があり、その両方をモデルで計算しているために、データ同化により水文量とバイオマス量の推定精度を同時に改善することができる。
 CLVDAS を全球で積雪の無い地域に限り、2003 年から 2011 年の期間にわたって走らせた。
同化に使用したデータは AMSR-E の輝度温度観
測で、気象外力としては GLDAS で提供されているものを用いた。

3. 結果と考察

 図 1 にデータ同化によって Leaf Area Index(LAI)のシミュレーション精度がどのくらい改善したかを示す。同化した観測とは独立な観測として MODIS で観測された LAI を評価に用いた。
データ同化によって植生の成長・枯死のサイクルのシミュレーション精度が向上していることが分かる。本発表では、植生動態のほかに、土壌水分等の精度を確認し、新しい陸面再解析の品質を評価する。また干ばつ解析への応用事例を示す。
謝辞：本研究は科研費「超高解像度陸面データ同化システムの開発」(研究代表者：澤田洋平)の支援を受けた。

図１：同化ありと同化なしの場合にシミュレーションされた LAI の MODIS 観測に対する相関係数の差。

― 279 ―

A404

熱中症による救急搬送率の地域性と変動―死亡率との比較―*藤部文昭・松本1.

淳 (首都大・都市環境), 鈴木秀人 (東京都監察医務院)

はじめに

表 1 年齢層別の搬送数・搬送率と死亡数・死亡率.

熱中症被害の尺度には, 死亡数と搬送率の 2 つがあ

搬送数 (人／年)
搬送率 (×10-5)
死亡数 (人／年)
死亡率 (×10-5)

るが, 両者の統計的特性を比べたものは見当たらない。
本研究では, 搬送率の地域性や時間変動特性を, 死亡率の特徴 (Fujibe et al., 2018; Geogr. Rev. Jpn., in revision;
以下 F18) と比較しながら調べた．
2.

少年

成人

高齢者

336
4.7
1
0.01

5145
41.5
2
0.02

15268
21.0
157
0.22

19664
58.8
641
1.92

高温年は搬送者中の高齢者の比率や, 死亡・重症例の比

資料

別・日別の救急搬送人数 (2008～2017 年) と, 厚生労働省の人口動態統計による死亡人数の個票データ (2008～2016 年) を使った。年齢区分は前者に合わせて満 0～6 歳 (小児), 7～17 歳 (少年), 18～64 歳 (成人), および 65 歳以上 (高齢者) とした．どちらも, 人口当たりの値すなわち搬送率・死亡率の形で扱った。

率が高い傾向がある。すなわち, 高齢者や死亡・重症例の搬送率は年々変動が大きいことがうかがえる。
◆季節変動：搬送率の季節変化のピークは気温のピー
クよりも早く (図 2), 同じ旬平均気温に対しては, 夏の前半のほうが後半よりも搬送率が数十%～2 倍程度高い (図 3)。また, 気温のピーク時期には地域差があり,これに応じて搬送率のピーク時期にも地域差がある。
◆日々変動：搬送率は死亡率に比べて日単位の集中度が弱く, 上位 10%の日の合計値が全体に占める比率は,結果◆年齢構成：死亡者の大半は高齢者であるが，搬送数の中には若年者も少なからず含まれる (表 1)．少年の死亡率は高齢者の 1/100 であるが, 搬送率は大差ない。
◆地域性：搬送率の分布は南高北低であり (図 1), 都道
府県別に求めた 7, 8 月の平均気温 (Tave) と正相関がある。高齢者も同様であり, 高齢者の死亡率が Tave と負相関を持つこと (年間最高気温とは正相関; F18) とは特徴が異なる。また, 搬送率は東京都・大阪府など大都市域で低い傾向があり, 都道府県の人口や人口密度と負相関がある。これは死亡率には見られない特徴である。

図 1 都道府県別の熱中症搬送率(全年齢)．

小児

40413
31.8
801
0.63

◆年々変動：搬送率は高温年 (高 Tave 年) に高い。また,

総務省消防庁のホームページに掲載された都道府県

3.

全年齢

死亡率が 50%であるのに対し, 搬送率は 38%である。
一方, 日々の値について搬送率と死亡率のラグ相関(それぞれの平方根を使用) を取ると, 搬送率は当日よ
りもむしろ翌日の死亡率との相関が高い (図 4)。しかし, 搬送数のうち死亡・重症例に限れば，死亡率とのラグは小さい．ラグの理由としては, 発症から死亡, ある
いはその認知までの時間差が考えられる．
謝辞：本研究は首都大学東京と東京都監察医務院の共同研究「気候モデルによる熱中症と低温死発現リスクの将来予測」,
および科研費「熱中症による死亡をもたらす気象条件とその発現要因の解明」(課題番号 17K00523) の成果の一部である。
人口動態統計の個票データは厚生労働省から提供を受けた。

図 2 全国の搬送率 (全年齢) と旬平均気温の季節変化．

― 280 ―

図 3 図2 における旬ごとの平均気温と搬送率の関係．

図4 日々の搬送率 (全搬送数と死亡・重症例) と死亡率のラグ相関．
正のラグは死亡率の遅れを表す．

A405

都市移動観測へ向けたグローブ風速放射センサの性能調査*仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ), 中 島 健 (東 京 電 力 ホ ー ル デ ィ ン グ ス 株 式 会 社 )


はじめに

測定手法として最も適していることがわかった．

2020 年東京オリンピック・パラリンピックは一年でも特に100

害が懸念されている．環境省では主要競技会場周辺で暑熱環

80

MRT[degree]

暑い時期されるため，日本の夏に不慣れな外国人への健康被境測定事業を行っているが，都市の複雑な気象には代表性がないため，都市気象の把握には人の動線に沿った測定が不可欠である．しかし，現在直面している大きな問題は移動観測

MRT_gray
MRT_true60
4020に適した MRT 測定手法がないことである．

0
0:00

既存の MRT 評価手法として，最も高精度な手法とされる 6

6:00
12:00
18:00
Japan Standart Time

方向放射測定法(MRT_true)[1]のほか上下方向の放射測定に直達日射計を組み合わせた手法(MRT_dir)[2]，1 球のグローブ温MRT_GAR0:00

図１ オープンスペース定点観測結果．

度計を用いた手法(MRT_gray)[3]，グローブ風速放射センサを80



MRT [degree]

用いた手法(MRT_GAR)[2]の計 4 手法がある．
観測概要

MRT 測定手法の包括的な精度検証としてオープンスペー
ス定点観測，都市定点観測，都市移動観測行った．MRT_dir はMRT_gray

5
6
point ID

7200

取り扱わない．
検証結果

MRT_GAR40

太陽が隠れる都市などでは測定できないため今回の比較では



MRT_true

60

1

2

3

4

8

9

図２ 都市定点観測結果．

オープンスペース定点観測では MRT_gray は日変化の傾向

100

大きな変動が継続した．平均二乗誤差平方根は 5.1 ℃であっ80

MRT[degree]はよく捉えられているものの，日中に 20 ℃を越えるようなた．MRT_GAR は日中に変動があったが 1 球のグローブ温度計を用いた手法より変動が大幅に抑えられており，日変化の傾向もよく捉えられていた．平均二乗誤差平方根は 2.0 ℃であった．
都市定点観測では測定時間，場所を変更し，太陽高度，太陽方位が全く異なる様々な放射環境で観測を行った．地点ごとの平均を取ったときの誤差の最大値はそれぞれ MRT_gray

MRT_gray
MRT_true

MRT_GAR

60
40

20
0
11:20

11:40
12:00
Japan Standart Time
図３ 都市移動観測結果．

12:20

で 2.2 ℃，MRT_GAR で 1.4 ℃であったため，MRT_GAR のほうが高い精度で計測できていることがわかる．

参考文献

都市移動観測ではめまぐるしく放射環境が異なる移動観測[1] S Thorsson, F Lindberg, I Eliasson B Holmer, 2007 Differentを想定した観測を行ったが MRT_gray，MRT_GAR ともに放methods for estimating the mean radiant temperature in an outdoor
urban setting，InterScience，vol. 27，issue 14，p.1983-1993

射環境の急変を十分に追えていた．他の実験条件と同様に[2] 渡邊慎一，堀越哲美，2012，測定に基づいた屋外における

MRT_GAR のほうが MRT_gray より変動は小さかった．

平均放射温度の算出方法，生気象学会雑誌，vol. 49，No. 2，


p. 49-59

おわりに

以上のことから，携帯性，測定精度，消費電力の少なさを[3] M Nakayoshi, M Kanda, R de Dear, 2015, Globe Anemo-

全て満たしている MRT_GAR が移動観測に適用させる MRT

radiometer, Boundary-Layer Meteorol, Vol. 155, pp. 209-227― 281 ―

A406

Distribution of aerosol mixing state revealed by transmission electronic
microscopic observations in Japan and its relevance to cloud droplet
nucleation properties*Joseph Ching (Meteorological Research Institute, MRI), Kouji Adachi (MRI), Yuji Zaizen (MRI),
Yasuhito Igarashi (MRI), Mizuo Kajino (MRI)
Aerosol particles are ubiquitous in the atmosphere,

properties of the aerosol populations differently. In

regardless from natural and anthropogenic

addition, based on TEM analysis, the aerosol

sources. Their climatic importance is embodied

populations mixing state were characterized using

through many ways. One of the ways is throughthe recently proposed aerosol mixing state metricacting as cloud condensation nuclei (CCN),

and the impact on cloud condensation nuclei

promoting changes in cloud microphysical(CCN) properties was quantified. This

properties and subsequently interfering the Earthdemonstrated that the CCN concentrations

energy budget. The role as CCN depends on

calculated in most of the atmospheric models

aerosols physicochemical properties, such as size,

assuming internally-mixed aerosol populations are

chemical composition and mixing state. Since

erroneous to various extent. This study contributes

those physicochemical properties evolve on theto our understanding of the CCN properties ofcourse of the interactions between meteorology

aerosols in the context of complex meteorology

and atmospheric chemical processes, it isand chemistry interactions.

important to understand how the role of aerosols
as CCN evolves accordingly in various
environments. In this study, sampling campaigns

Acknowledgementof atmospheric aerosol particles were conducted inthree locations in Japan, Tsukuba, Tokyo and Mt.

This research was financially supported by the

Kiso-komagatake (Senjyo), and more than 30,000

Environmental Research and Technology Development

individual particles were analyzed with theFund (5-1605) of the Environmental Restoration andadvanced technique of transmission electronic

Conservation Agency (ERCA), Japan.

microscopy (TEM). (Electron microscopy particle
database of Meteorological Research Institute canbe accessed at http://metemadb.kir.jp/) Based on
TEM analysis, individual particles size andelemental composition were revealed in great
details and hygroscopicity was derived. The TEM
analysis of aerosol populations sampled at thethree locations showed distinct CCN properties,
indicating that the interactions between
meteorology, atmospheric chemistry and local
emissions shaped the physicochemical and CCN― 282 ―

A407
放射性セシウムの沈着と拡散への感度：気象モデルとエアロゾル特性○梶野瑞王（気象研、筑波大連携大学院）、関山剛（気象研）、五十嵐康人（気象研）
足立光司（気象研）、財前祐二（気象研）、澤田壮弘（筑波大）、佐藤志彦（日本原子力機構）、
森口祐一（東大工）はじめに
これまで福島第一原発事故由来の放射性セシウムに関する大気シミュレーションは数多く為されて来た。その結果、湿性沈着が重要なプロセスであること、シミュレーション結果にはばらつきがあること、が明らかになってきた。しかし、どの程度重要なのか、なぜばらつきがあるのか、についてはまだ明らかになっていない。
図 1 (a) 計算領域と(b) 解析対象領域

手法
本研究では、複数の気象モデルと単一の輸送モデルの組合せを用いて、気象シミュレーションの不確
定 性 を 評 価 し た 。 用 い た モ デ ル は NHM 、
NHM-LETKF、WRF（雲物理と乱流スキームを変えたもの）と、これらの気象アンサンブルである。
結果
図 1 に計算領域(a) と解析領域(b) を示す。解析は

図 2 領域毎の沈着プロセス寄与率。左上から右下ま(b)に示す通り、地形、汚染プリューム、沈着プロセ

で、全領域と 9 つの解析領域を示す。上段の図は、ス毎に 9 つに分類し、(1)浜通り、(2)中通り、(3)会津、

破線は航空機観測、丸印は気象モデルの違う各モデ(4)宮城南部、(5)岩手宮城県境、(6)栃木、(7)群馬、(8)ル結果を示す。下段の棒グラフは、下から乾性沈着、いわき茨城、(9)茨城千葉、とした。図 2 に示すよう

霧沈着、rainout（雲内除去）、washout（雲底下除去）に、rainout（雲内除去）が最も重要なプロセスであを示す。

ることが示された。次いで、Katata et al., ACP (2015)と本研究でしか扱われていない霧沈着が重要なプロ

一方、セシウムボール（A-type; Adachi et al., Sci.

セスであった。霧沈着は群馬県及び栃木県においてRep., 2014 および S-type; Satou et al., Anthropocene,は最重要過程であった。全ての計算は、観測された

2016）（それぞれ、2 号機の SRV opening、1 号機のセシウム沈着量（2.6 PBq）を過小評価した。過小評

水素爆発に伴うものと考えられている）のエアロゾ

価はおよそ 1.5 PBq 程度で、領域別には浜通りで 1

ル特性を考慮して計算した結果、セシウム沈着量のPBq、中通りで 0.4 PBq であった。これは沈着過程の計算結果は著しく改善される可能性が示唆された。

過小評価であることが、気象モデルアンサンブルに

すなわち、セシウムボールを考慮したときの最大のより初めて明らかになった：すなわち、降水量と大沈着量増加分は、1 PBq 程度であった（図略）。

気濃度については、あるモデルは過大評価し、あるモデルは過小評価した（すなわち、降水過程と発生

参考文献

量、移流拡散プロセスの妥当性が示された）一方、

Kajino et al., to be submitted.

沈着量は全てのモデルで過小評価したからである。

― 283 ―

B401

TC1703 に伴 って突 風 被 害 をもたらした積 乱 雲 のデュアル PAWR 解 析*足 立 透 (気 象 研 究 所 )1.

度 1~2km の下層 MC（図 1 右）が渦度を強化する様子

はじめに2017 年 7 月 4 日 22 時頃、埼玉県草加市において日本が捉えられた（図 2）。突風被害地点は下層 MC の南側

版改良藤田（JEF）スケール 0 の突風被害が発生し、台に位置し、渦の回転運動と東北東への移動速度の重ね

風環境下における竜巻発生の可能性が示唆された。竜合わせにより、局所的に風が強まった可能性が伺える。

巻等突風は台風に伴ってしばしば発生することが知られているが、その全容と物理過程は未解明である。本

5.

まとめ

研究では、世界で初めて実現した、2 台のフェーズドア

台風環境下の竜巻等突風について、世界で初めてデレイ気象レーダー（PAWR）による当該現象の同時観測

ュアル PAWR 観測が成立し、30 秒毎の降水領域と気流

データを解析し、そのメカニズム解明を目指す。

構造の立体的変化が捉えられた。発表では、突風被害の発生に至る積乱雲の構造変化について述べ、その物

2.

現象の概要

理メカニズムを考察する。

着目する突風は、平成 29 年台風第 3 号（TC1703）が本州南岸を東北東に進む中、台風中心から北北東約

謝辞 本研究は JSPS 科研費（15H03728, 17K13007）の200km に位置するレインバンドにおいて発生した。気助成を受けたものです。解析には日本無線株式会社が象庁東京レーダーによって、当該バンド内に東北東に運用する PAWR データを使用しています。

進む積乱雲が観測され、その南端に明瞭なメソサイクロン（MC）が捉えられた。気象庁の現地調査によれば、
地上被害は幅約 280m、長さ約 1.1 km に及び、その痕跡等から竜巻の可能性が示唆された。
3.

デュアル PAWR 解析

気象研究所（つくば市）及び日本無線株式会社（千葉市）は、2015 年より次世代型気象レーダーである

図１ （左）25dBZ 等値面におけるエコーの立体構造

PAWR を運用している。PAWR は鉛直方向の電子スキと（右）コア落下地点付近の気流場（流線）

ャンと水平方向のアンテナ回転の組み合わせにより、
半径 60~80 km 以内に位置する積乱雲の立体構造を 30
秒毎という高頻度で観測する。当日は 21 時 39 分以降に両レーダーの同時観測が成立した。そこで本研究では、反射強度の立体構造とともに、2 台のレーダーで観測されたドップラー速度データを統合解析し、水平・鉛直風ベクトルの 3 次元構造を 30 秒毎に算出した。
4.

結果

図 1（左）は、気象研究所 PAWR で観測された当該
積乱雲の立体構造である。竜巻を伴う積乱雲にしばしば見られるヴォールト（湾曲した天井を有する反射強度の弱い領域）が確認できる。21 時 46 分から 51 分にかけて、ヴォールトの後面では下降気流を伴いながら

図２ 高度 1km におけるストームに相対的な水平風ベ

降水コアが落下し、その東側（前面側）に隣接する高クトルと（左）エコー強度・（右）渦度の時間変化― 284 ―

B402

近畿地方で発生した孤立積乱雲のフェーズドアレイ気象レーダー観測*諸 田 雪 江 1 2 , 坪 木 和 久 2 , 佐 藤 晋 介 1 , 中 川 勝 弘 1 , 牛 尾 知 雄 3 , 清 水 慎 吾 ４( 1 : 情 報 通 信 研 究 機 構 , 2 :名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 , 3 :首 都 大 学 東 京 , 4 : 防 災 科 学 技 術 研 究 所 )1.

ていることを示唆する。

はじめに

近年、短時間で局地的に発生する大雨による災害が

4.

まとめ

増加している。これらの災害を引き起こす急速に発達

近畿地方に設置された 2 台の PAWR を用いた 30 秒毎する積乱雲について、レーダーを用いた研究はこれまの観測により、急速に発達した積乱雲の微細構造につでにも行われてきたが、その観測は数分間隔である。

いて調べた。その結果、下層で連続して発生する複数

本研究では、時空間解像度の高いフェーズドアレイ気

個の上昇流の存在と、それによって積乱雲が維持・形

象レーダー(PAWR)を用いることで、より詳細な積乱雲

成されていることを示した。

の時間変化を明らかにすることを目的とする。
2.

観測概要と解析手法

a)

b)

c)

d)

近畿地方の PAWR は、大阪大学（大阪府吹田市）とNICT 未来 ICT 研究所（兵庫県神戸市）に設置されており、60km 先まで 100m 間隔で約 100 仰角のデータを、
方位角約 1.2°ごとに 30 秒間隔で得ることができる。
これらのレーダーを用いて、2015 年 8 月 7 日に 2 台のレーダー間で急発達した積乱雲について解析を行った。解析には反射強度とドップラー速度を Cressman 内
挿にて水平・鉛直格子解像度 250m の直交座標系に変換して使用した。デュアルドップラー解析は最下層の上
昇流を 0 m/s とした上向き積分法を用いて、水平風と鉛直風を算出した。
3.

図１ PAWR で観測された高度 2km の反射強度．a) 1630JST

孤立積乱雲の特徴

対象の積乱雲は兵庫県川西市付近で 1610JST 頃よりb) 1640JST c) 1650JST d) 1700JST．

レーダーで観測された。その後、急速に発達して1650JST 頃に最盛期となり（図１）、1800JST 頃には50dBZ を超える強い反射強度領域は見られなくなった。
高度 2km に着目すると、強い反射強度の領域周辺で上昇流が継続して解析された。上昇流を時系列で追跡すると、東から西へ環境の風に流され、約 3m/s 程度で移動している様子が見られた（図２）。東から西へと移動する上昇流は、1600～1800JST の 2 時間で少なくとも
3 つ解析され、繰り返し積乱雲内で発生・移動・消滅していた。また、東から西へと移動する上昇流の中でも、数分毎に発生と消滅が繰り返されていた。高度 2km において比較的規模の大きな上昇流が解析された周辺では、高度 7km 付近に 50dBZ 以上の強い反射強度が見られた。これらのことは、下層で次々と発生する上昇流によって水蒸気が上空へと運ばれ、より規模の大きな上昇流によって個体粒子が生成され積乱雲が形成され

図２ N34.94°高度 2km における上昇流の経度時間断面．
表示時刻は 1600JST からの経過時刻．

― 285 ―

B403

フェーズドアレイ気象レーダーで観測された３次元降水データの時空間特性*

佐藤晋介、磯田総子、佐野哲也、諸田雪江、岩井宏徳、川村誠治、花土弘、
中川勝広（NICT）、牛尾知雄（首都大）、三好建正（理研 AICS）

３．まとめ
夏季の午後に連日発生する降雨について、吹田 PAWR の３次元降水データを用いてその時空間特性を調べた。マルチ
セル型の降水システムがどのように発達して降水の時空間的な集中をもたらすかは簡単に答えられる問題ではないが、30 秒毎の詳細な３次元降水観測はその解決につながる貴重なデータであることは確かであり、メカニズムの解明のみならず豪雨災害の早期検知に有効な解析パラメータを探して検証することが重要と考えられる。
本研究は JST CREST の支援を受けたものである。
RAIN [mm/h]

54(a) 06AUG2017

VIL [kg m‐2]

Rmax*0.01

8
6

2

4

1

2

(b)
1.6

16
VIL30

17
VIL50

Cent‐z30

Cent‐z50

18JST
12
10
8
6
4
2

Top50

1.2
0.8
0.4
0.0
15
5
4

16

17

(c) 08AUG2017

R2km

Rmax*0.01

Area

18JST
10
8

3

6

2

4

1

2

013
1.0

14
VIL30

15
VIL50

Cent‐z30

Cent‐z50

16JST
6
5
4
3
2
1

Top50

HEIGHT [km]

(d)
0.8

AREA [%]RAIN [mm/h]

10

Area

3

015
2.0

VIL [kg m‐2 ]

R2km

HEIGHT [km]２．解析データ・３次元降水データの時間変化
本研究では 2017 年 8 月 4 日から 8 日に観測された
午後の降雨を対象とする。NICT で Web 公開している降雨サマリーによると、8 月 7 日から 8 日朝方までの層状性降雨を除いて毎日午後の数時間にわたって対流性降雨が発生し、局地的には 200 mm/h (60 dBZ）を超える降雨が観測された。本解析では品質管理を行った反射強度を Cressman スキームで 250 m メッシュの３次元格子に変換したデータを用いて、レーダー観測範囲全域における３次元降水データの時空間特性について調べる。図１a、c は 2017 年 8 月 6 日と 8 日の高度 2 kmにおける平均降雨量、最大降雨量、降雨面積であり、降雨面積の最大値は両日とも同等であるが、6 日の方が平均降雨量が大きく降雨面積は小さい（降雨の空間
的な集中度が高い）。8 日の事例は初期に最大降雨量が大きいが平均降雨量にはあまり寄与していない。この時の３次元降水分布の時間変化を、30dBZ および
50dBZ 以上の鉛直積算雨水量（VIL）と 30dBZ 以上の降
水セルの重心高度（点線）、そして 50dBZ 以上の重心
高度とエコー頂高度（実線）で示す。図１b（6 日）の縦軸は図１d（8 日）の２倍であり、エコー高度も VIL も 6 日の事例が 8 日の約２倍となっている。図２に両日のエコー分布を示すが、6 日の事例は大阪平野東部で発生した
小さな積乱雲が、周囲でほぼ同時に発生した積乱雲と一緒になって北上しながら発達したものである。一方、
8 日の事例は、衰退する層状性降雨の西側（神戸北方の山地）でバックビルディング的に発生した対流性エコーが組織化して南下した例で、後半にあまり発達しないのは海上（大阪湾）に出たためかもしれない。

AREA [%]

１．はじめにフェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）は、詳細な３次元降水データを 30 秒毎に観測することで局地的大雨の早期検知や予測を行うことを目標として開発された。
PAWR は半径 60 km 以内、高度 16 km 以内の観測範囲において、距離分解能 100 m、方位角分解能 1.2°、仰角分解能 1.0°で降水強度、ドップラー速度などのデー
タを 30 秒間で取得できる。吹田および神戸 PAWR の観測範囲では、７、８月に午後の降雨が数日間連続して発生し、時には急発達して豪雨をもたらすことがある。
天気予報で「近畿地方では午後は大気が不安定になり
所々で夕立となるでしょう」と発表された時は、いつどこで積乱雲が発生して大雨になるかを予測するのは難しい。豪雨から身を守るには、現業レーダーによる降雨分布の現況とナウキャストは非常に有用な情報であるが、ここでは PAWR の 30 秒毎の３次元降水データで何ができるのかを考えたい。PAWR で観測された孤立積乱雲による降水分布を３次元可視化してアニメーション
で見ると、高度 5 km 前後にファーストエコーが出現し、その下部は約 10 分後に地上に達する一方でエコー上部は高度 10 km 以上まで発達し、その後 30 分以上に渡って降雨をもたらす。このような対流性エコーの寿命は 40～60 分程度であるが、新しい対流セルがごく近傍で交代するように発生する例や、別の対流性エコーと合体し組織化されることで全体として長時間豪雨をもたらす事例がしばしば観測される。そこで本研究では、30秒毎の３次元降水データを用いることで、降水がどのように発達して時空間的に集中するのかを調べることで、災害をもたらすような豪雨予測につなげたい。

0.6
0.4
0.2

0.0
13
14
15
16JST
図１ 2017 年 8 月 6 日,15:00～18:00 の（a）高度 2km における平均降雨量と最大降雨量×0.01（棒グラフ）および降雨面積の割合（折れ線）、（b）30dBZ および 50dBZ 以上の鉛直積算雨水量（棒グラフ）および 30dBZ 以上の降水セルの重心高度（点線）、
50dBZ 以上の重心高度とエコー頂高度（実線）の時間変化。
(c)(d)は(a)(b)と同じ、但し 8 月 8 日,13:00～16:00。
16:20:10JST
06AUG2017

Ze

14:45:12JST
08AUG2017Ze

図２ （a）8 月 6 日,16:20JST、（b）8 月 8 日,14:45JST の高度 2km
における反射強度の水平分布。

― 286 ―

B404

日本周辺における多重雷の雷撃時間間隔を決める要因について
岩崎博之(群馬大学教育学部)＊

1．はじめに多重雷は複数の雷撃(stroke)から構成され，第 1雷撃により形成された放電路に沿って後続雷撃が繰り返えし発生する雷放電である．雷撃と雷撃との時間間隔の代表値（幾何平均値）は 30-60 ms の範囲にあるとされているが，その代表値の変動幅を決める要因についての詳しい研究は見当たらない．ここでは，多重雷の雷撃時間間隔が気温変動に対応して季節・領域変動していることを示し，その原因について考察する．
2. データ
解析には Washington 大 学から提供された全球落
雷観測網（WWLLN:World Wide Lightning Location
Network) データを用いた．落雷地点の位置推定精度は 5km である．
また，落雷地点における-10 ℃高度を推定するた
めに，気象庁再解析データ(JRA55)を用いた．
解析期間は 2009 年 4 月～ 2016 年 12 月，解析領域は東経 110-180 度/北緯 20–55 度の範囲とし，季節変化の特徴を調べるために，北海道(N 領域)，
東日本(E 領域)と九州(S 領域)に注目した．
3．多重雷の検出
多重雷に伴う後続雷撃は，基本的には，第 1 雷
撃と同じ放電路を通るため，WWLLN に より評定される落雷地点は同じになる筈である．しかし，
WWLLN 落雷の位置推定精度が 5km なので，実際には，異なる地点に評定される．そのため，位置推定精度を考慮に入れて，2 つの落雷地点の距離
が 5km 以内の場合には，落雷地点は同じと見なす．
また，多重雷の電撃時間間隔の文献値を参考に，
10-200ms の間隔を持つ雷撃を解析対象とした．
つまり，次の 2 つの基準を満たす連続した雷撃を多重雷と見なすことになる．
基準 1．落雷地点の距離が 5km 以内
基準 2．時間間隔が 10-200 ms
4．結果
解析期間に検出された 4929 万 2226 個 の落雷（stroke）のうち，469 万 0529 個（9.5%）が多重雷(flash)と見なされた．平均多重度は 1.12 回で最大多重度は 18 回であった．
電撃時間間隔の地域依存性と季節依存性を調べるために，北海道(N 領域)，東日本(E 領域)と九州(S 領域)を対象に，冬/春/夏における，第 1 雷撃と第 2 雷撃の時間間隔の頻度分布を図 1 に示す．
冬は落雷数が少ないため，ばらつきが大きいが，季節と領域によらず，雷撃の時間間隔の頻度分布
は正規対数分布で近似できる．± 4ms の移動平均を施した後に，最頻値を雷撃時間間隔とする．得
られた雷撃時間間隔を表 1 にまとめる．3 領域とも，気温の高い季節に雷撃時間間隔が長くなる．

また，同じ季節ならば平均気温の高い南の領域で雷撃時間間隔が長くなる規則性が認められる．
この規則性を積乱雲内の負電荷分布に注目して考える．霰と氷晶との衝突が関与した 着氷電荷分離機構によって，負電荷は –10 ℃レベルに蓄積することが知られている．一方，対流圏では高度に対して気温が直線的に低下するため，気温が高い
季節や領域では，積乱雲内で負電荷が蓄積する-10℃高度が高くなる．そのため，図 1 と表 1 に見られる規則性は，–10 ℃高度と雷撃時間間隔の変動に置き換えることができる．
次に，JRA55 か ら推定された個々の落雷地点の–10 ℃高度の月平均値と雷撃時間間隔の月平均値を比較する．図 2 に示すように，–10 ℃高度と雷撃時間間隔は 0.9 を越える高い相関係数を示し，負電荷が蓄積する –10 ℃高度が高くなるにつれて
雷撃時間間隔が長くなる規則性が再確認できる．
これは積乱雲内で負電荷が蓄積する高度が，直接，雷撃時間間隔に影響することを示唆している．
発表では，–10 ℃高度と雷撃時間間隔に高い相関が生じる機構について考察を加える．

図 1：N 領域（北海道），E 領域（東日本）と S 領域（九州）における第 1 雷撃と第 2 雷撃の時間間隔の規格化された頻度分布．
表 1：各領域における季節別の雷撃時間間隔
冬期
春期
夏期

九州
25 ms
45 ms
60 ms

東日本
22 ms
35 ms
55 ms

北海道
20 ms
30 ms
45 ms

図 2：落雷地点の –10 ℃高度の月平均値と雷撃時間間隔（第 1 雷撃と第 2 雷撃）の月平均値の関係．

― 287 ―C401

RASS 観測におけるパラメトリックスピーカーの利用*1) 足立アホロ・2) 橋口浩之・（1: 気象研究所 , 2: 京都大学生存圏研究所）
110

1. はじめに気象庁の WINDAS をはじめウィンドプロファイラー（以下 W P R ) は世界各国で運用され、その観測データ
は現象の解析だけでなく、数値モデル等でも利用されている。W P R は本来風ベクトルの鉛直プロファイ
ルを観測する装置であるが、これに音響スピーカーを併設し音波を上空に発射すると、音波の伝搬速を観測することができる。音速 Cs[ m s -1] は仮温度
Tv[K] の函数
(1)

100

RASS Speaker
Acoustic
Parametric (5°)
Parametric (12°)

90
80
70

Cs = 20.047 Tv― 288 ―

SNR [dB]

高度 [m AGL]

Sound
60 Level [dB@25m ]で表されるので、音速の高度変化から仮温度の鉛
直プロファイルを推定することができる (Marshall1971)。 こ の よ う な 観 測 手 法 を R A S S ( R a d i o50
Acoustic Sounding System) と呼び、米国など一部
-100
-50
0
50
100
ではすでに現業で利用されている。
Zenith Angle [deg.]
RASS は高い時間高度分解能で仮温度の鉛直分布が得られる有力な手段であるが、スピーカーから周囲 第１図 RASS 用音響スピーカーとパラメトリックスピーに大きな音が漏れるため、観測場所が限定されると カーの放射特性 ( カッコ内はビーム幅、f=3kHz)．音響いう問題がある。そこでパラメトリックスピーカー スピーカーは距離 1m における測定値を 25m 値に換算．
NL-42．
を RASS 音源とした場合のその特性と利用可能性を調 暗騒音 48-50dB. 測定機器：騒音計
Sheet1
査した。
100
２．パラメトリックスピーカー(4.8°, 0°)(5.5°, 10°)
パラメトリックスピーカーは多数の超音波素子で90(5.9°, 20°)
(5.9°, 30°)構成され、素子から 40kHz の搬送用超音波に 3kHz 程
度の RASS 観測用可聴音を振幅変調した音波を発射す
80る。超音波の波長に比べてスピーカーの直径が大きいため音波ビーム幅の狭くすることができる。しか70
し W P R の電波ビーム幅 (6° ) に比して音波ビームが極端に狭いと RASS のエコーが受信できないため、音波ビームは標準状態で 5°とした（第 1 図）。従来の60
音響スピーカ（103dB）に比べ最大出力はやや小さい(100dB)。しかしビーム幅が極めて狭く、水平方向へ
Sound
50 Level [dB@25m ]の騒音はない（背景の暗騒音と同程度）と見なせる
ので RASS 用スピーカーとしては理想的である。
40
その一方ビーム幅が狭いため、上空の風が強いと
-60
-40
-20
0
20
40
60
電波ビームの観測範囲から音波面が流され、観測高
Zenith Angle [deg.]
度が低下する可能性がある。そこで、超音波素子の位相を制御することにより、ビーム幅（第 1 図）や 第 2 図 R A S S 用パラメトリックスピーカーの放射特性
方位・仰角（第 2 図）を可変とした。但し、位相を の天頂角依存性（測定されたビーム幅 , 天頂角）．但し変えることにより出力が低下するというトレードオ 出力は最大より約 7dB 抑えている．
フも生じる。また、音波は周波数が高いほど減衰量45が増大する (Harris, 1966) ため、パラメトリックス"rass_fft_20170804_0849_dB2.txt"
matrix"rass_fft_20170804_0848_dB2.txt"
matrix
1200
1200
40
ピーカーの出力は 25m の距離では音響スピーカーと同程度でも、より上空では低下している可能性があ351000る。そこで RASS による比較観測実験を行った。 1000
30
３．結果
25
パラメトリックスピーカーと音響スピーカーを１800
800分ごとに切り替えて R A S S 観測を行った。第 3 図に20
その例を示す。音響スピーカーによる観測が 1.3k
600m
600
15
以上まで到達しているのに対し、パラメトリックス
10
ピーカーでは 1k m 程度となっている。これは音響ス
400
400
ピーカーが W P R のアンテナの周囲に 4 台設置してあ5るのに対してパラメトリックスピーカーは 1 台しか200
0なく出力が小さいこと、超音波の方が可聴音に比べ 200 10 20 300 4010 20 30 40
減衰が大きいこと、ビーム幅が狭く風の影響を受け
Tv [C° ]や す い こ と な ど、 い く つ か の 原 因 が 考 え ら れ る。
しかし今回の実験で、周囲への騒音がないパラメト 第 3 図 パラメトリックスピーカー（左）と音響スピー
リックスピーカーを利用しても、RASS 観測は原理的 カー（右）を用いた RASS 観測の例．パラメトリックスには可能、という結果が得られた。
ピーカーのビーム幅は 5°．この時の地上 Tv=34.6° C．

30
25
20
15
10
5
0

C402

パラメトリックスピーカーを用いた低騒音型 RASS 用音源の開発
六車光貴・橋口浩之 京都大学生存圏研究所 
1. はじめに
大気レーダー(ウィンドプロファイラー)と音波を併用して気温の高度プロファイルを測定する RASS（Radio Acoustic Sounding System）技術は，ラジオ
ゾンデ観測に比べ，高時間分解能で気温の高度分布を測定可能である．これを数値予報モデルに
データ同化できれば，予報精度向上にも資すると考えられる．RASS ではブラッグ条件を満たす必要があるため，使用する音波の周波数は，例えば気象庁の 1.3GHz 帯 WINDAS の場合， 3kHz 程度となる．このように RASS では可聴音域の大出力の音を使用するため，騒音問題があり，観測場所が制限される. この問題を解決するため, 本研究では，鋭い指向性を持つ超指向性スピーカー(パラメトリックスピーカー)を用いた全天候で使用可能な
低騒音型 RASS 用音源の開発を目指している．な
お、試験観測には，WINDAS と同じ周波数帯の信楽 MU 観測所設置のルネベルグレンズ下部対流圏レーダー(LQ7)を用いる予定である．
2. パラメトリックスピーカーの原理
振幅変調させた超音波を大出力で空気中に発射すると，空気の非線形性により 2 次波が発生し，復調され可聴音を得ることができる．これを空気の自己復調作用という．超音波の音軸上に自己復調作用により 2 次波が生成されるが，この 2 次波は可聴音を発する点音源として働き，その音源自体も音速で進むことになる．よって可聴音を発する仮想的なアレイが超音波の音軸上に構築される．これは位相のずれたバーチャル音源の直線状アレ
イとみなすことができ(パラメトリックアレイ)，パラメト
リックアレイの干渉の結果，可聴音の鋭いビームが生成される[1]．このようなアレイはアンテナ工学の分野ではエンドファイアアレイと呼ばれる．
3. 実験内容と結果
本実験では，スイッチサイエンス社製のパラメトリ
ックスピーカーキット(超音波送波器 49 素子，
84×142mm)[2]を使用した．搬送超音波周波数は40kHz である．入力変調信号は周波数 3kHz，電圧 1Vpp の正弦波とした．
予備実験として上記スピーカーキットを 2 セット(超音波送波器 98 素子)用いて(図 1)，騒音計にてスピーカーより 5m 離れた場所で音圧レベルの指向特性を測定した結果を図 2 に示す．なお，スピーカーの長辺を縦としたものを縦配置，横としたものを横配置と呼ぶ．縦配置，横配置の-6dB 幅はそれぞれ 21°，15°であった．なお，測定時の暗騒音(環境ノイズ)は 45dB 程度であり，90°方向では
暗騒音レベルであった．

図 1. 実験で用いた 98 素子から成るパラメトリッ
クスピーカー

図 2. パラメトリックスピーカーの指向特性

超音波送波器自体には防水性がないので，
RASS 用音源として使用するためには防水対策が必要である．次に防水性を確保するため反射型のスピーカーシステムについて検討した．反射板なしと比べて横方向への音漏れや正面音圧レベルの低下が見られたため，反射板の形状や材質について改良を進めている．
4. まとめ
約 100 素子を用いたパラメトリックスピーカーで鋭い指向性が確認できた． RASS 用には 5000～
10000 素子を用いることを検討している．反射型にすると音漏れや正面音圧レベルの低下が見られた
が，反射板の材質や形状を工夫することで改善できる見込みである．
参考文献[1] W.-S. Gan，J. Yang，and T. Kamakura, A review
of parametric acoustic array in air, Applied Acoustics,
73, 1211-1219, 2012.
[2] 超指向性 超音波スピーカーキット,
https://www.switch-science.com/catalog/1842/― 289 ―

C403
複数台レーダを用いた三次元風速場解析の手法間比較と統合化プログラムの提案
清水慎吾（防災科学技術研究所）


 結果 はじめに 年以降様々な複数台レーダ風速解析手法が提案

 年  月  日に関東地方に突風被害をもたらしたス

されてきた開発の主なモチベーションは広範囲を検ーパーセルを再現した数値計算結果 -67 を真値と出可能とする低仰角観測  度以下 を中心とした VFDQ

した積乱雲から南西南東北西のそれぞれ約 NP

VWUDWHJ\ における正確な鉛直流の推定にあるこうした離れた場所に疑似レーダを仮想設置しモデルの三次元低仰角観測において鉛直流の決定における連続の式の風速場から  度－ 度の間で  仰角の 33, データを寄与は大きい連続の式は  次微分方程式で つの積分作成したこの 33, から &$33, データを作成し入力値と定数を与え積分することで解が求まる未知数を風の三して使用した計算領域を NP×50km×NP とし格子成分とすると 台のレーダによる動径風と下面もしくは解像度は水平 NP で鉛直 P とした

上面境界条件を与えた連続の式の積分により

表  に降水域の風速を入力データとした場合の水平風とGHWHUPLQLVWLF に解が求まるこの際誤差の積み上げ

鉛直風のそれぞれ平均二乗誤差平方根バイアス誤差

が問題となるこの誤差の低減のため  レーダの数をおよび相関係数を示す水平風の精度はレーダ  台を用い増やす  上面と下面の両方の境界条件を与える  連

た *DRHWDO 法が最も高く鉛直風は  台を用い続の式を弱拘束条件で与える等 RYHUGHWHUPLQLVWLF な解た 3URWDWDQG=DZDGVNL 法が最も高精度であった

法 変分法 により誤差の低減が図られてきた

図示していないが非降水域も含めた場合には 83': が鉛本研究 では連続の式の 取り扱い方 の違いに 注目し 

直流の精度が高くなり疑似観測にノイズを加えた場合

 GHWHUPLQLVWLFRYHUGHWHUPLQLVWLF  上下 境界条には H[SOLFLW に連続の式の積分を含めた手法では鉛直

件の有無  連続の式に対する拘束の強さの観点で分類

流推定精度は一律に誤差が大きくなったし表  に示す  つの手法 下方鉛直積算 ':B,17 上方

表 精度評価結果506(9 と 506(: は南北風と鉛直風のそれぞれ

下方積算結果合成法 83': 変分法LPSOLFLW 鉛直積分

平均二乗誤差平方根を表す%$,6:&255: は鉛直流のバイアス誤*$2 変分法H[SOLFLW 鉛直積分 352

差と相関係数を示す太字は高精度を意味する

に対して手法

間の精度比較を行う数値計算の風速データから真値

実験名 506(9

506(:

%,$6:

&255:

および疑似観測値を作成したこの疑似観測値を入力値':B,17  PV  PV  PV 



とし出力値の精度評価を行った  非降水域と降水域の83':

 PV 

 PV  PV 

全域の風速を入力した場合と  降水域のみの風速（混合*$2 PV 

 PV  PV 比 JNJ 以上）を入力した場合のそれぞれで評価を行う*$2

 PV 

 PV  PV ことで観測状況や背景場の利用可能性に応じた適切な352

 PV 

 PV  PV 

手法選択を提案することを本研究の目的とする

352

 PV 

 PV  PV 





 統合化プログラムの提案

表１：手法のリスト灰色が GHWHUPLQLVWLF 法を示すその他は今回示した精度評価に加えて  エコートップが十分に

RYHUGHWHUPLQLVWLF 法を示す51 はレーダ数

観測できない場合  ;5$,1 の高頻度低仰角観測に適用

実験名

論文

51

連続の式 境界条件

した場合  フェーズドアレーレーダのような高仰角観':B,17

5D\

強い拘束 下面測に適用した場合の精度評価も進める予定である同時

83':

6DNXUDL 

強い拘束 両面に様々な手法を統合したプログラムの構築も進めている*$2

*DR

RU 弱い拘束 両面

様々な観測ストラテジーに最適な手法をユーザが選択で352

3URWDW

RU 強い拘束 両面

きる統合プログラムの公開をめざしている― 290 ―

C404

Ka 帯 レ ー ダ と MRR に よ る 二 周 波 反 射 因 子 差 の 雲 物 理 的 特 徴*鈴 木 賢 士 (山 口 大 学 大 学 院 創 成 科 学 研 究 科 ), 八 木 優 貴 乃 ( 山 口 大 学 農 学 部 ),中 川 勝 広 (情 報 通 信 研 究 機 構 ), 大 東 忠 保 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 ),篠 田 太 郎 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )

G-PIMMS が地上で観測した降水粒子を比較した．2017

はじめに

Ku帯
（13.6GHz）
降水レーダKuPRとKa帯（35.5GHz）

年 1 月に石川県立大学サイトで降水のあった 272 事例

降水レーダ KaPR の 2 つのレーダで構成される二周波について比較したところ，DFRm と降水粒子の粒子数

降水レーダ（Dual-frequency Precipitation Radar: DPR）をや粒径には明瞭な関係は見られなかったが，降水粒子

搭載した全球降水観測計画（GPM）主衛星が 2014 年にの存在比をもとに降水タイプを雨，みぞれ，霰，雪に打ち上げられた．KaPR は弱い降水や雪の検出に有効で分類したところ，粒径の小さい霰（弱い霰）の場合にあり，二周波反射因子差（Dual-Frequency Ratio: DFRm）

DFRm が小さくなる傾向がみられた．

は雨雪の判別や融解層の検知に有効であるとされている．しかしながら，DFRm の降水の雲物理的特徴についてはまだよくわからないところが多い．我々はこれまで GPM/DPR アルゴリズムの地上検証を目的に，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）
を用いた冬季地上観測を実施してきた．2016-2017 年冬
季に金沢で実施した集中観測では G-PIMMS，Micro
Rain Radar（MRR: K 帯（24GHz））とともに Ka 帯レーダとの同時観測を行い，Ka 帯と K 帯による DFRm とG-PIMMS により得られた地上降水の雲微物理的特徴について調べた．
 年冬季観測

2016 年 12 月より，石川県立大学（北緯 36.51 度，東経 136.60 度，標高 40m）および金沢大学（北緯 36.54

図１．降水タイプごとの Ka 帯レーダと MRR による反射強度の関係．

度，東経 136.71 度，標高 150m）に G-PIMMS を設置し冬季観測を実施した．観測期間中，名古屋大の Ka 帯レーダが石川県立大に設置され連続運用された．我々はKa 帯レーダ観測に同期して，G-PIMMS，MRR 等による地上降水粒子直接観測を行った．これにより，観測
サイト上空を通過する降雪雲を異なる二周波（Ka 帯とK 帯）によって同時観測するとともに，地上における降水粒子の大きさ，数，形状，密度といった雲物理情報の連続計測を実施した．
結果

図２．降水タイプごとの DFRm．

Ka 帯レーダの最下層データ（785m）と MRR の高度
750m から得られる二周波反射因子差 DFRm と，10 分

謝辞：観測に協力いただいた石川県立大学・皆巳幸也

ごとの Ka 帯レーダの 90ºPPI スキャン直後 3 分間に博士，金沢大学・久保守博士に感謝します．

― 291 ―

C405
レーダー反射特性解析のための融解雪片モデルの開発*石元裕史 1, 足立アホロ 1, 安達 聖 2
1:気象研究所, 2:防災科学技術研究所
した液相を含む粒子全体の挙動を MPS (moving

1. はじめに
レーダー観測から雪による降水量を精度よく推定

particle semi-implicit) 法[2]で計算する。シミュレー

するため、現実的な雪片のモデル化とそのレーダー

ション開始後、融解が始まった時点と、融解の進行反射特性計算・計算結果のデータベース化の取り組によって氷表面に液相が分布している状況での雪片みを開始した。特に日本域の降雪はドライな雪ではモデルの例を図 1 に示す。ここで用いた MPS 法プ

なく部分的に融解した湿った状態で落下しているこ

ログラムでは氷の融解にともなう液相の運動に加え、とが多いと考えられる。融解による固相と液相の混落下中での大気によるガス抵抗やそれによる粒子の合状態や融解に伴う全体形状の変化はレーダー反射

分裂・回転運動も計算しているが、計算時間の短縮

特性に敏感に作用する。これまでドライな雪片によや運動の発散を避けるため数多くの簡略化と近似処るレーダー反射特性のシミュレーションにおいては、理を用いている。特にこのシミュレーションでは氷

平均空隙密度を与えた球や回転楕円体近似、また特を剛体と仮定し融解中の固相の変形や弾性破壊を無徴的な結晶形状を組み合わせたモデルや数値的に作視しており、この効果がどう結果に影響するのかは成したフラクタル形状などが考えられてきた。しか今後の検討課題である。

し雪片の融解を考える場合、粒子の表面上で固相が液相に変化する場所や溶けた液相の挙動、融解の進行にともなう分裂など元の雪片形状に強く依存する要素が多く、簡単な形状・混合モデルでの固体降水の見積は大きな推定誤差を生む可能性がある。このため現実に近い雪片形状のモデル化と、融解による形状変化や混合状態の物理的な推定が重要になる。
本研究では主にレーダー散乱特性計算の前段階であ

図 1：MPS 法を用いた雪片の融解シミュレーション。新雪のる融解雪片のモデル化について報告する。

マイクロ CT データから抽出した雪片（左図：サイズ約 2mm）とシミュレーションの結果、全体の約 13%が融解したときの2.積雪粒子の X 線マイクロ CT データの利用
融解中の雪片の 3 次元形状については観測にもと融解雪片（右図：濃い部分が溶けた部分）。

づいた幾つかの報告があるが、雪片内部の微細構造

4. 2 重偏波レーダー散乱特性データベース構築計画

を落下中の雪片に対して計測することは基本的に難雪片の粒径分布を考慮するため、10 程度の異なるしいのが現状である。本研究では融解前の雪片の形

サイズの雪片形状モデルをマイクロ CT データから状モデルとして防災科技研が所有する X 線マイクロ
CT (computed microtomography)（CT35, Scanco
Medical）で計測した積雪サンプルを用いることとした。積雪粒子のモデリング研究で開発した解析手法[1]を用いて 3 次元マイクロ CT データから個別の抽出し、MPS 法を使って融解させ全体に対する液相の割合などに従ってシミュレーション結果を出力する。その形状・混合状態データを使ってレーダー波
長での 2 重偏波特性を含むマイクロ波散乱特性を
DDA 法または FDTD 法を用いて計算し、データベ

積雪粒子情報を抽出する。ここではテスト計算としース化する計画である。異なる波長でのマイクロ波て自然雪の新雪サンプルを用いたが、より新鮮な降散乱特性は地上レーダーだけではなく衛星レーダー

雪粒子や防災科技研の人工雪サンプルを使えば、さや衛星マイクロ波放射計など複数の観測データを用らに樹枝状構造の明瞭な雪片サンプルの抽出も可能

いた複合的な解析にも利用できると考えられる。

と考えられる。
参考文献

3. MPS 法を用いた雪片の融解シミュレーション
マイクロ CT データから抽出した粒子を大気中で[1] Ishimoto et al.2018,JQSRT,doi:10.1016/j.jqsrt.2018.01.021.
[2] Koshizuka, 2005, Maruzen.

融解しながら落下する雪片の初期状態と考え、融解
謝辞: 本研究は JSPS 科研費 15K01273, 15H01733, JAXA GCOM 研究公募の助成を受けたものです。

― 292 ―

C406

二重偏波レーダーを用いた曇天・雨天時の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、火山噴煙の観測を行っている。気象レーダーによる火山噴煙の観測は、目視で見えない曇天・雨天時における噴火監視という点で期待が高まっているが、従来型の気象レーダー（反射強度）による観測
では粒子判別（火山灰と降水粒子の区別）が出来ないという問題がある。
二重偏波レーダーをはじめとする MP(マルチパラメータ)レーダーは、そのような問題を解決するためのアプローチとして、有効であると考えられている。
本発表では、MRI-XMP による曇天・雨天時の火山
噴火観測事例を紹介する。また、事例解析によって明らかになった課題についても議論する。

図 1 と図 2 は 2016 年 5 月 8 日 2 時 1 分（JST）に発生した爆発的噴火（昭和火口）の MRI-XMP による観測事例である。本事例の噴煙の高さは火口上
3300m 以上であることは分かっているが、雲が多く、高度の特定は出来ていない。
噴火後、2 時 6 分頃に昭和火口方向（方位角 149°）の RHI で噴煙エコーが観測された（図 1）が、その後、噴煙は上昇とともに東に流れ、RHI 断面で確認出来なくなった。図 2 は噴煙エコーが融解層付近に到達した時間帯の PPI(仰角 15°；火口上約 2.5km)である。ドップラー速度のみ、噴煙領域を認識することが出来ている。

2. MRI-XMP について
表１ MRI-XMP の主要諸元
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：1μsec
長パルス：32μsec
3. 観測例

図 2 2016 年 5 月 8 日 2 時 7 分（JST）における MRIXMP（仰角 15°）PPI 観測結果（左上：反射強度、右上：
ドップラー速度、左下：反射因子差、右下：偏波間相関係数）。黒丸は噴煙エコーの位置。

図 1 2016 年 5 月 8 日 2 時 6 分（JST）における MRIXMP（方位角 149°）RHI 観測結果（上から反射強度、
ドップラー速度、反射因子差、偏波間相関係数）。黒丸は噴煙エコーの位置。

4. 結論と課題
曇天・雨天時の噴煙のレーダー観測事例を紹介した。上空に融解層が存在する場合、噴煙が融解層に到達した後には反射強度、速度幅、二重偏波パラメータによる識別はできなくなった。ドップラー速度については、融解層に入った後の数分は周辺領域と識別することが出来たが、その後は識別不能になった。鉛直シアが無い場合は、噴煙も常に周辺の風と同じ速度で移流する可能性があり、ドップラー速度
でも検知は難しいと思われる。
本事例では、曇天・雨天時の火山噴煙のレーダー観測において、融解層と火山灰との識別は難しい。
また、風の鉛直シアのため、単一の RHI 観測で鉛直断面を取得することが難しいことも問題である。
謝辞
レーダーの解析には Draft（田中・鈴木（2000））を用いている。本研究は JSPS 科研費 JP16H03145 の助成を受けたものです― 293 ―

C407

パーシベルによる桜島降灰のリアルタイム監視＊

大平貴裕（（株）気象工学研究所），真木雅之（鹿児島大学），Dong-In Lee（Pukyong National University）
して，LTE 通信で，遠隔にある保存サーバーへ送 はじめに
鹿児島大学では文部科学省「次世代火山研究推信する．今回は，気象工学研究所にデータサーバ

進事業」の「課題 D：火山災害対策技術の開発」

ーを置いて WEB ページを作成し，鹿児島大学かにおいて，気象レーダによる降灰量の定量的推定

らダウンロードする形態とした．

と予測手法に関する研究を行っている．

表 /7( 通信を用いたデータ収集システムの構成

気象レーダによる降灰量の推定には降灰粒子の粒径分布データが必要であるため，パーシベルと呼ばれる光学式粒径分布測定装置を鹿児島県
垂水市内 3 箇所に設置し（図 1），LTE 通信を用
いて観測データを収集するシステムを構築した．

機 器
内 容
パーシベル
降水粒子および降灰粒子の観測
データコンバータ RS485 から USB へ変換
ラズベリーパイ パーシベルへのコマンド送信
パーシベルからのデータ受信・保存（OS：Linux）（SD カード付）
ルースターへのデータ送信
ラズベリーパイからのデータ受信
ルースター（外部アンテナ付） 対向 IP へのデータ送信

図  システムを構成する機器の外観
図  パーシベル設置箇所

 運用結果
2017年10月17日より2018年2月16日までの約4 /7( 通信を用いた観測データ収集システム
外部アンテナにより電波強度を確保できるル

か月間，3箇所とも1分毎の観測データを，ほぼ完ースター（サン電子製）と，ラズベリーパイ（以全に連続で取得できた．本システムの利点として，下，ラズパイと略）を用いて構築した（図2，表1）．

①遠隔でリアルタイムのデータ取得，②観測状況

ラズパイからパーシベルへ，1分毎に測定するの監視，③データ共有，④低価格が挙げられる．

コマンド（CS/I/60）および，全測定値を出力する

観測期間中，1度だけ停電によりラズパイの一部

コマンド（CS/PA）を送出した後は，パーシベルが破損して欠測が生じたが，その後UPSを導入すから1分毎に全測定データが送信される．そのデる対策を行った．現地では停電が比較的多く，最ータを1つのテキストファイル（4985バイト）と初にUPSを導入すべきであった．
 謝辞
パーシベル設置に協力いただいた，垂水市立松ヶ崎小学校，垂水市立協和小学校，垂水市中馬吉昭氏に感謝いたします．なお，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

図 /7( 通信を用いたデータ収集システムの構成

ト」の支援で実施しました．

― 294 ―

D401

2017 年 5 月に実施した気象庁全球モデル(GSM)の改良について
米原 仁*、関口 亮平、金浜 貴史、齊藤 慧、木南 哲平、下河邉 明、堀田 大介、長澤 亮二、
佐藤 均、氏家 将志、門脇 隆志、籔 将吉、山田 和孝、中川 雅之、徳広 貴之(気象庁)

気象庁全球モデル(GSM)は、地球全体の数日か面の高温・多湿バイアスを緩和した。

ら一週間程度先までを予測対象とし、府県天気予(4)海氷初期値において、解析値から海氷密接度

報・台風情報・週間天気予報など気象庁の多くのを増加させる人為的な補正を廃止することで、冬予報業務を支える数値予報システムの基盤とな半球極域での下層大気の低温誤差が海氷域を中るモデルである。気象庁では 2017 年 5 月に、GSM

心に緩和した。

について積雲、雲、放射、陸面、海面などの物理(5)その他にも、Untch and Simmons (1999)に過程を中心とした改良を実施した。その結果、よる成層圏メタン酸化スキームを導入した。この

様々な検証指標で予測精度が改善している（米原スキームの導入により、成層圏の水蒸気の予測精2017）。本講演では、今回改良が施されて新しい度が大幅に改善した。また、力学過程では気圧傾バージョン1となった GSM1705 について、改良

度力の離散化方法を見直し、上層における渦度の内容と検証結果の概要を報告する。

スペクトラルブロッキングを解消した。加えて、主な改良点の概略について以下に記す。

4 次元変分法で用いる背景誤差を、より新しい(1)積雲過程および雲過程では、降水の再蒸発過GSM を用いて再作成することで適正化した。

程の数値計算を陰解法化し、また融解過程の定式

今後の中期的な計画としては、GSM の水平分化に緩和型方程式を採用した。これらの変更によ

解能を 13km 程度に高める予定である。また、高り、降雪の予測結果や、シャープな前線構造の表

次格子の導入や時間積分順序の改良などの力学

現などが改善した。また、台風の不自然な発達が過程の改良、地表面由来の摩擦を総合的に見直す
重力波・境界層過程の改良、地表面過程のタイル抑制される例が見られた。
(2)放射過程では、積雲上昇流域での雲の診断ス

化、積雲・雲過程の再構築など、GSM の予測精

キームの導入や、水雲粒の有効半径の診断方法の度向上へ向けた、全体的な見直しに取り組む予定

改良、また、エーロゾルの放射効果について、化である。

学種・粒子サイズ気候値を考慮する変更を行った。
これらの改良により、全球的な放射収支バイアス

参考文献の改善や、吸光性のエーロゾルが多い領域・季節

Untch, A. and A. J. Simmons, 1999: Increased

で対流圏の下層気温や高度場などの予測精度のstratospheric

改善が見られた。

forecasting system. ECMWF Newsletter, No. 82,(3)陸面過程では、土壌水分初期値として用いる

resolution

in

the

ECMWF

2-8.

気候値見直しや、葉面積指数、植生被覆率、土壌

米原仁, 2017:全球数値予報システムの改良の概特性などのパラメータを見直すことにより、地表

要 平成 29 年度数値予報研修テキスト,気象庁予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報部, 1-7.

「GSM」の後ろに付けて表す。

― 295 ―

D402
気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第二報）*中川雅之、川合秀明（気象研究所）

１．はじめに亜熱帯の大陸西岸沖に形成される層積雲は放射収支に与える影響が大きいことから、気象庁全球モデル（GSM）においても層積雲の表現とその改善は重要な課題となっている。本研究では、気候モデルにおける改良の知見（Kawai 2012; 川合ほか 2017）に基づき、短 期 か ら 一 週 間 程 度 を 予 測 対 象 と す る GSM に
Kawai et al.（2017）の ECTEI による層積雲スキームを導入し、予測への影響を調査している。中川（2017）
では、単発実験の 24 時間予測値と、4 メンバー低解像
度一年積分実験の結果から、放射フラックスのバイアスが減少する、下層雲の不自然に不連続な構造が解消するといった、先行研究と整合する改善が見られたことを報告した。今回の発表では、MRI-NAPEX（気象研究所に移植した気象庁全球数値予報システムの実験シ
ステム）を用いたデータ同化・予報サイクル実験の結果について報告する。
２．実験の設定
本研究で使用した MRI-NAPEX は概ね 2014 年 9月の現業全球数値予報システムに対応するもので、水平 解 像 度 は TL319 と し て い る （ 現 業 の シ ス テ ム は
TL959）。実験期間は 2014 年 8 月、2015 年 1 月の夏 冬 一 か 月 ず つ と し た 。 以 下 で は 、 Kawai et al.
（2017）の層積雲スキームを導入した GSM を用いた実験を TEST、従来の層積雲スキームを使用する GSMを用いた実験を CNTL と呼ぶ。
３．結果
図 1 に、2014 年 8 月平均の 12UTC を対象とする
850hPa 気温解析値の TEST と CNTL の差（TEST－CNTL）（左）、対応する下層雲量の TEST と CNTLの差（右）を示す。下層雲量の差が大きい領域では、TEST と CNTL の少なくともどちらか一方で層積雲ス
キームが発動しており、層積雲スキームの挙動の差が下層雲量の差に寄与している。850hPa 気温は、下層雲量が増加した領域のうち陸から離れた領域で主に高くなっている。事例ごとの気温の鉛直分布から、境界層
上端が 850hPa 付近となる領域と対応しており、層積
雲スキームの変更に伴って境界層上端付近の構造が変化したためであることがわかった。これらの結果は中川（2017）における単発実験の結果と一致している。
発表では、同化に使用されたデータによる解析値・第一推定値の検証結果や、実験期間内の 12UTC を初期時刻として行った 11 日予報の検証結果をあわせて報告する。
４．今後の展望
これまでの結果から、層積雲スキームが発動している領域では、今回の改良により下層雲の表現が改善することが見込まれる。一方で層積雲スキームが発動しない領域では、浅い対流や雲頂エントレインメントを表現し過剰な下層雲を解消するために鉛直拡散係数のスムー
ジングを行っているが、最近は EDMF 型の境界層スキームなど新しい手法の開発が進んでいる（米原・北村
2016）。引き続き新しい層積雲スキームの特性を調査するとともに、境界層スキーム・浅い対流スキームについても検討を行う。
参考文献
Kawai, H., 2012: Results of ASTEX and Composite modelintercomparison cases using two versions of JMA-GSM
SCM. CAS/JSC WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell.
Kawai, H., T. Koshiro, and M. J. Webb, 2017: Interpretation of
Factors Controlling Low Cloud Cover and Low Cloud
Feedback Using a Unified Predictive Index. J. Climate, 30,
9119–9131.
川合秀明，行本誠史，神代剛，大島長，田中泰宙，2017：気象研究所気候モデルにおける雲表現の改善．日本気象学会 2017 年度
春季大会予稿集，A205．
中川雅之，2017：気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（序報）．日本気象学会 2017 年度秋季大会予稿集，C309．
米原仁，北村祐二，2016：気象庁全球モデルにおける EDMF 型境
界層スキームの開発．日本気象学会 2016 年度春季大会予稿集，
D460．

図 1. 2014 年 8 月で平均した、12UTC を対象とする 850hPa 気温解析値の TEST と CNTL の差（TEST－CNTL）（左）と、対応する下層雲量の TEST と CNTL の差（右）。

― 296 ―

D403

マイクロ波 輝 度 温 度 データを用 いた気 象 庁 全 球 数 値 予 報 モデルの評 価—寒 気 吹 き出 し域 の雲 水 表 現 について—計 盛 正 博 (気 象 庁 予 報 部 数 値 予 報 課 )1.

departure の分布である。同図 (b)は、同日 18 UTC の気

はじめに

数値予報の初期値作成では衛星観測の輝度温度デー

象庁全球解析の 500 hPa の気温である。FG departure は、タが用いられている。中でもマイクロ波輝度温度デー

マイクロ波輝度温度データ全天同化システム[2]で用い

タは、曇天域においても大気の気温や水蒸気の情報がられる観測誤差で規格化した。図中のオーストラリア

得られ、雲・降水を捉えることができるため、数値予の南に示されたように高緯度側からの寒気噴き出し域

報精度の維持・向上に必要不可欠の観測データである。

と FG departure の正バイアス域の対応があった。

近年、雲・降水域を含む全天でマイクロ波輝度温度データを数値予報の初期値解析のために利用する研究・

4.

まとめ

開発が世界の数値予報センターで行われている[1]。気衛星観測のマイクロ波輝度温度と気象庁の全球数値

象庁の全球数値予報システムにおいてもマイクロ波輝

予報モデルの大気プロファイルから計算された輝度温

度温度データを雲・降水域を含め全天同化するための度を雲・降水域を含む全天で比較した。寒気吹き出し研究・開発を行っている[2]。数値予報モデルが持つバ域において下層雲が発生している領域において、計算イアスを把握することは、観測データの同化において輝度温度が過少であることがわかった。同様の計算輝

適切な品質管理や観測誤差設定を行うために必要であ

度温度に見られるバイアスは、欧州中期予報センター

る。本研究は、衛星観測マイクロ波輝度温度データとの全球モデルでも確認されている。原因の一つとして、

気象庁全球数値予報モデルの大気プロファイルから計

現実の下層雲の雲頂付近に存在する雲水（過冷却水）

算された計算輝度温度を比較し、数値予報モデルのバが、数値予報モデルでは表現されていないことがある。

イアスを明らかにする。特に寒気吹き出し域における今後は、他の衛星観測との比較を行い、バイアスが出

雲水表現について着目した。高緯度から寒気が比較的現する気象条件の詳細を調査する。

暖かい海上へ噴き出す際、海面から水蒸気が蒸発し上(a)

空で凝結することで雲が形成されるが、このような気(b)

象条件下での観測輝度温度と計算輝度温度を比較する。
2.

マイクロ波放射計データと放射伝達計算

マイクロ波放射計による観測輝度温度データとして、
GCOM-W/AMSR2、GPM/GMI、DMSP/SSMIS のデータを用いた。放射伝達計算は、気象庁の現業全球数値予

図１(a) 2016 年 7 月 11 日 09 UTC～21 UTC の報システムで輝度温度データ同化に用いられている高GCOM-W/AMSR2 の 19 GHz 垂直偏波の観測輝度温度

速放射伝達モデル RTTOV-10（雲・降水の影響を考慮すと計算輝度温度の差 (FG departure)の分布．(b) 同日

る RTTOV-SCATT）を用いた。観測データは、モデル

18UTC の気象庁の全球解析 500 hPa の気温分布．

の水平解像度と合わせるためモデル格子で平均した。
参考文献
3.

[1] Geer, A. J., et al., All-sky satellite data assimilation at

比較結果

operational weather forecasting centres. Q. J. R. Meteorol.

2016 年 7 月を対象に比較を行った結果、南半球高緯

Soc.. Accepted.

度 か ら の 寒 気 吹 き 出 し 域 に 対 応 し て AMSR2 のFirst-Guess (FG) departure（観測輝度温度と計算輝度温度[2] 計盛正博, 門脇隆志, 気象庁全球解析における全天の差）に正バイアスが見られることを確認した。図 1 (a)マイクロ波放射輝度温度同化の開発. 日本気象学会

は、2016 年 7 月 11 日の AMSR2 19 GHz 垂直偏波の FG

2017 年秋季大会講演予稿集.

― 297 ―

D404

RBF を用いた浅水波モデルの標準実験による検証∗

榎本剛 (京大防災研)

1 はじめにRBF（radial basis function, 距離基底函数）を用いた浅水波モデル [1] では，節点を球面上の任意の場所に配置することができるが，単一の形状の RBF に対して
は，一様に節点を与えた方が精度が高いことが知られている。今回は球面積分の重みや浅水波標準実験 [2] により，球面螺旋 [3, 4, 5]（SH）を先行研究が用いた最小エネルギー節点 [6]（ME）や NICAM に用いられている正二十面体格子 [7]（NI）と比較する。

2 節点の一様性
節点の一様性は，球面上の積分をする際の各節点の重みを調べることで分かる。重みは，RBF の内挿行列の逆 A−1 の各行の和に比例する。一様な重みからどれだ
けずれているか計算し，3 種類の節点 SH, ME, NI を比較した（図 1）
。ME は複数の領域で非一様性が高くなっており，NI は辺や面では一様性が高く頂点で大きい。これに対し，SH は螺旋の曲率が大きくなる極付近でやや大きいがほとんど 1% 以内に収まっている。

3 浅水波標準実験
浅水波標準実験行い，3 種類の節点を比較した。時間積分法には，4 次のルンゲクッタ法を採用した。RBF には多重二乗を用いた。定常状態の実験（Case 2, 3）では SH は ME と遜色ない精度を示し，誤差が ME を下回ることも多かった。孤立峰を超える流れ（Case 5），

Rossby-Haurwitz 波（Case 6），500 hPa 解析値（Case7）では ME と SH との差は不明瞭であった。NI は精度は劣るものの，渦度や発散の保存性で有利であることが
分かった。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP15K13417 及び文部科学省
ポスト「京」萌芽的課題 3「太陽系外惑星 (第二の地球)の誕生と太陽系内惑星環境変動の解明」の助成を受けた。

参考文献[1] Flyer, N. and G. B. Wright, 2009: Proc. Roy. Soc. A,
465,1942–1976.

図1

ME, SH, NI の一様な重みからのずれ %（n = 2562）[2] Williamson et al. 1992: J. Comput. Phys., 102, 211–
224.
[3] Bauer, 2000: J. Guild. Control. Dyn., 23, 130–137.
[4] 榎本剛, 2013: 日本気象学会 2013 年度秋季大会講演予稿
集, A312.
[5] 榎本剛, 2017: 日本気象学会 2017 年度秋季大会講演予稿集, C167.
[6] Wright, G. B., 2016: github.com/gradywright/
spherepts.git.
[7] Tomita, H. et al. 2001: J. Comput, Phys., 174, 579–
613

― 298 ―

D405

ネスト可能でマルチグリッド法の利用に適した
全球スペクトルモデル用の格子系の提案*堀 田 大 介 (気 象 研 究 所 ・ 気 象 庁 数 値 予 報 課 ),1.

氏 家 将 志 (気 象 庁 数 値 予 報 課 )し Williamson (1992; J. Comp. Phys.)のテストケース 5 及

はじめに全球大気スペクトルモデルでは球面調和変換でガウ

び Galewsky et al. (2004; Tellus A) の順圧不安定波実験

スの求積法を使い、緯度方向に不規則なガウス緯度をを，提案する Clenshaw-Curtis の求積法を用いた格子と用いるのが一般的である．しかし，ガウス緯度はネス

一般的なガウス格子の双方を用いて実行し，格子系のトせず高解像度の格子が低解像度の格子を含まないた違いによる積分結果の差を調べた．実験には 3 次格子

め，セミインプリシット時間積分から帰結するヘルムを用い，Tc479(Δx〜20 km) までの複数の解像度を試しホルツ方程式を解く際にマルチグリッド法を使用する

た．また，GSM の力学コアを用い，3 次切断・全波数ことが難しい．本研究では，非静力学方程式系をセミ

159 の解像度(Δx〜60 km)にて 3 次元の静水圧プリミテ

インプリシット法で積分する際に解く必要が生じる非ィブ方程式系の傾圧不安定波実験(Jablonowski et al.

定数係数ヘルムホルツ方程式を繰り返し計算で解く際

2006; QJRMS)により同様の比較を行った．

にマルチグリッド法を使用可能とすることを最終的な5.

結果目的として，ネスト可能でかつ球面調和変換が可能な浅水モデル実験の結果，異なる求積法の使用による球面上の格子系を提案し，これを球面浅水モデルと気積分結果の差は非常に小さく無視できる程度であるこ

象庁全球スペクトルモデル（GSM）の力学コアへ適用とを確認した（両テストケースとも渦度の 6 日積分のした結果を報告する．

．3 次元プリミテ
差が規格化した L2 ノルムで 10–5 以下）

2.

ィブ系の実験でも同様の結果を得た（850hPa 気温の 9格子系と求積法の定式化

緯度方向の求積法として，一般的な Gauss-Legendreの求積法の代わりに Clenshaw-Curtis の求積法の一種．
日積分の差が規格化した L2 ノルムで〜10–3）
6.

将来への展望：スペクトル法・格子法併用モデル(Fejér の第 2 ルール)を用いる．この求積法では求積点"$( 𝑗𝑗 = 1, ⋯ , 𝐽𝐽) となり，
緯度方向の格子の余緯度が 𝜃𝜃" = %&'り，非定数係数ヘルムホルツ方程式を繰り返し法で解は極を含まず，等間隔となる．この格子系はネスト可

く際に複雑な内挿処理なしで擬スペクトル・マルチグ能である．即ち，J 点の格子を j=2 から１つ飛ばしで選リッド法が実装可能となる．擬スペクトル法では格子んだ格子が(J–1)/2 点の格子を構成する．なお，厳密な空間での水平微分の評価にのみスペクトル変換を用い求積のためには切断全波数 N に対して J ≥2N+1 以上のる．よって，図 1 に示すような構造格子を導入し，水南北格子点が必要になり，Gauss の場合の 3 次切断相当

平微分を有限差分・有限要素・有限体積法等により格以上の高次の波数切断が必要となる．

子空間で局所的に評価することで全対全通信に依存す

3.

正規直交性と非線形項のエイリアシング誤差

るスペクトルモデルからノード間通信の少ない格子モ

提案する求積法と格子系を GSM のコードに実装し，デルへの移行，ないし両手法のハイブリッド化がスム

J ≥2N+1 の条件が満たされる限り Legendre 陪関数の正

本稿で提案した格子系と求積法を使用することによーズに行えるものと期待する．

規直交性が数値的に丸め誤差の範囲で成り立つことを様々な解像度で確認した．この求積法では 2 次以上の非線形項に求積誤差に起因するエイリアシングが生じるが，エイリアシングの相対誤差は小さい(最大でも〜
10–3)ことを数値的に確認した．
4.

モデルと理想化実験の設定

GSM のコードを用いて構築したセミインプリシッ
ト・セミラグランジュ(SISL)法の球面浅水モデルを使用

図１：(a) 8 面体格子 (b)24 面体格子．

― 299 ―

D406
Appliccation of diaggonal ensemb
ble transformm matrices into ensemble fo
forecast
Le DucD (JAMSTEC
C/MRI), Kazuo Saito (MRI/JAM
MSTEC), and Daisuke
D
Hotta ((MRI)Introduction

Appplication

Compared with the breeding meethod, the ensemble transform Kaalman

The diagonally dominnant property is a consequence off the fact that anfilter (ETKF) hhas two advantagges: (1) the anallysis perturbationns are

ETM
M mostly resemb
bles a multiple of I when it is � � , and thesubspace is alm
most the same asa the number of ensemble mem
mbers,

correesponding diagon
nal matrix is �̅�. This implies thatt we can replace

which is two times larger thaan the one in thetbreeding meethod.

� � byb its approximatted one given byy �̅�. This is equivalent to a newmeth
hod to specify the rescaling factoors in the breedinng method. That

F produced enseemble
However, it is surprising to seee that the ETKF

mean
ns after each cycle, we rescale forrecast perturbatioons by the factor

forecasts worse than the breedingg method both wiith global modelss (Wei

�̅. It is hoped that the combination beetween the breed
ding method andconsistent withh the analysis, anda(2) the dim
mension of the error

et al., 2008) annd with meso-sccale models (Saito et al., 2011). ThisKF can help to imp
prove performancce of ensemble fo
orecast.
ETK

generating initiaal conditions for ensemble forecaast. The independdence

The new ensemble generation methhod using �̅� ass its ETM wasof each perturbaation in the breedding method help
ps to maintain phyysicalcomppared with the traaditional methodd when � � is choosen as the ETM

for one-monthoreal obbservation experim
ments. Here the localizedlversionstructures of perturbations assoociated with largge-scale systemss likeof ET
TKF, i.e. LETKF
F, was used in botth experiments. For
F completenessc
and cohherent manner thrroughtropical cyclonees or fronts in a consistent

the traditionaltbreedinng method was aalso run. The breeeding cycle wasmulti breeding ccycles.

set too three hours andd the analysis by JJMA was used att each cycle. The

It is easy to see that to keep pertturbations indepeendent of each otther, anummber of ensemble members was 500. Ensemble foreecasts were onlyo be used in the E
ETKF.
diagonal ensembble transform maatrix (ETM) has to

perfo
ormed for analysiis ensemble validd at 12 UTC.

suggests the immportant role ofo independence of perturbationns in

It can be shownn that this ETM, if
i exists, must hav
ve the form ��, w
where

Fig
g. 1: WRMSEs off

negative for succh ETM. In this study,s
we will sh
how that the best thingmeeridional wind (b),,12-hour forecasts off� is a scalar aand I is the idenntity matrix. Hoowever, the answ
wer is

zon
nal

wind

(a),,

tem
mperature (c), andd

we can do is to use the matrix cllosest to the set ofo all mean-preseerving

rellative humidity (d))
againstETMs in the Froobenius norm. Thhis matrix is also a multiple of I annd has

radiosondee

observations.

a close relationnship to the possitive symmetricc ETM � � , whiich ismanifested in thhe so-called diagoonally predominan
nt property of � � .

Figu
ure 1 and 2 show weighted root mmean square errorrs (WRMSE) andd

Diagonally doominant propeerty

Kullback-Leibler divergence (KLD) rrespectively for 12-hour ensemblee

This property saays that in � � thee diagonal terms are at least an ordder offoreccasts of differen
nt variables. Bothth these scores take observationn

magnitude largeer than the off-ddiagonal terms. This property caan beerrorrs into account in
n verification. Thhe KLD score is replaced for theeexplained by shhowing that � can be decompo
osed into a summ of atradiitional rank histogram method since the lattter can lead too

diagonal matrix D and a perturbaation matrix P

misleeading results with multiple� � � � � � �̅ � � �outperformed LET-Fu
ull and was slighttly better than Breeeding.

�

�

(1)

forecasts. Cleearly, LET-Diagg

where �̅ is the mean of the eigeenvalues of � � . All
A off-diagonal ttermsof P are also thee corresponding off-diagonaloterm
ms of � � . Whereaas the

typical magnitudde of an elementt in P is �� /√�, thet typical magnnitudeof an element aalong the diagonaal of D is �̅. Here �� is the stanndard

deviation of thee eigenvalues of � � , and k is the number of enseemble

members. That means the diagonal terms of � � are in generall one

order larger thaan the non-diagonnal terms for an ensemble size oof theFig. 2:
2 As Fig. 1. except the verification scoore is KLD.

order of 100.

― 300 ―

D407

インドモンスーンオンセット期の季節内降水予測と旱魃インデックスの利用
⾼⾕祐平(気象研)・⼭⼝宗彦(気象研)

インドモンスーン期の降⽔はインドの社会経済に多⼤な影響をもたらすため，この季節内予測は特に農業等の経済活動に重要な意義がある．
現在，WWRP/WCRPの合同国際プロジェクトである季節内から季節予測プロジェクト(S2S)が実施されており，季節内予測を⾏う主要な気象機関の現業予測データが研究に利⽤できるようになった．本
研究ではS2Sで公開されたECMWFの予測データとGSMaP降⽔解析データを⽤いて，インドオンセット
期の降⽔予測を評価する．さらに，旱魃の監視・予測に有効なKeetch-Byram旱魃指数(KBDI; Keetch andByram 1966)をインドモンスーンの季節内予測に適⽤した結果も紹介する．

２．⽅法
本研究ではECMWFの再予報データ(計19年：1999−2010年，各初期値10メンバー)をS2Sデータポータ
ルから取得して解析した．解析データとしては，
JAXAより提供されているGSMaP降⽔データ，ERA-

相関係数

１．はじめに

第2図 予測3週⽬(7⽇平均，リードタイム14⽇)降⽔
量の相関スコアのヒンドゥスターン平野域(第1図)
平均の時系列.
Interimの6時間最⼤気温を⽤いた．
まず，週平均・アンサンブル平均した降⽔量予測値
及び解析値を⽤い，アノマリー相関係数を計算し，予測精度の季節依存性を調べた．さらに， KBDIを⽇積
算降⽔量及び⽇最⾼気温の予測値及び解析値を⽤いて計算し，評価した．

３．結果
第１図に２週間毎のリードタイム２週間の降⽔予測精度(相関係数)を⽰す．インド北部のヒンドゥス
ターン平野(インドモンスーンのコア領域; 第１図四⾓領域)に着⽬すると，5 ⽉後半から 6 ⽉前半にアノ
マリー相関が⾼くなるという顕著な季節依存性を⽰
すことがわかる(第 2 図)．この時期は当該地域のモンスーンオンセット期の前後に対応しており，インドモンスーンのコア領域では，モンスーンオンセッ
ト期に降⽔精度が⾼くなることを⽰す．

４．考察とまとめ

第1図 南アジア域における予測3週⽬(リードタイム
14⽇, 7⽇平均)降⽔量の相関スコア.
評 価 期 間 は そ れ ぞ れ (a)5/9-5/21, (b)5/30-5/12,(c)6/20-7/3．四⾓枠はヒンドゥスターン平野域を⽰す.

ECMWF の予測データを⽤いた本調査の結果は，気象庁の季節予報システムにおいて 6 ⽉頃に同地域で予測精度が⾼くなるという著者らの調査と整合的であり，インドモンスーンの季節内降⽔予測において⽐較的精度が⾼くなるという季節依存性を⽰すものである．インドモンスーンのオンセット前には，
インドにおいて⾮常に気温の⾼い⽇が続き，熱中症の発⽣や農業への影響など社会経済に多⼤な影響がある．発表では KBDI の結果も⽐較し，旱魃インデックス予測の有⽤性について議論したい．

― 301 ―

P401

小型落雷実験装置の開発と中学校理科での教育実践*松 井 孝 夫 (群 馬 大 学 大 学 院 教 育 学 研 究 科 ) ， 岩 崎 博 之 (群 馬 大 学 教 育 学 部 )1.

であることから，マチ針やアルミテープなどの電極間はじめに

学校管理下で落雷事故が起き続けていることから，の距離を 6mm 以下に設定する．

文部科学省は「落雷事故の防止について」を通知し，落雷事故防止のための適切な措置を求めている．しか3.

教育実践の結果

し，中学生向けの適切な教材がないこともあり，避雷

教育実践は，公立中等教育学校第 2 学年の 4 クラス

に関する「防災教育」はほとんど行われていない．

32 グループ（1 グループ 4 名程度）を対象とし，2017

一方，雷雨時に木の下で雨宿りをすると「側撃雷」

年 10 月に実施した．授業時間は 55 分である．

の危険性があることを保護者や教師から聞いている子雷が高いものに落ちやすいことを確認するための実供は多い．しかし，「木による保護範囲」を理解してい験を図１(図左)に示す針の配置で行った．10 回の放電ないため 「(保護範囲を超えて)木からできるだけ遠くを行うと，全てのグループが 70%以上の確率で，高いに避難する」と誤解している場合も少なくない．そこ

針に落雷することを確認できた．

で，中学校理科の授業において，避雷に関する防災教

次に，電柱などの高い構造物の周辺に存在する落雷育に活用できる教材を開発し，「保護範囲」に注目したしにくい保護範囲を確認するための実験を図１(図右)

教育実践を行った．

に示す針の配置で行った．稲妻と避雷針との距離を7mm から 1mm 間隔で近づけると，理論上は，5mm 程

2.

度の保護範囲が作られる．生徒が確認できた保護範囲

小型落雷実験装置の概要

この装置は，ライター等に使用される圧電素子を用の広さを表１にまとめる．保護範囲の広さには，グルいて発生させた高電圧により火花放電を起こし，それープによりばらつきがあるが，全てのグループが保護を雷に伴う稲妻と見立て，雷放電の基本的な性質を確

範囲を確認でき，全体の 74%のグループでは保護範囲

認できるものである．材料費は約 500 円である．

は理論値とほぼ等しい 4mm 以上であった．この実験により，「木からできるだけ遠くに避難する」という生徒

アルミテープ（雷雲）の誤解を正すための準備が整うことになる．

アルミテープ（雷雲）↑3mm
針（稲妻）→ ↓↑6mm

表１ 避雷針の保護範囲確認実験実施結果
保護範囲(mm)
7
6
5
4
3
2
グループ数
0
1 10 35 13
3
割合（％）
0
2 16 56 21
5※針（稲妻）を1mmずつ針（稲妻）→ ↓ 右に移動させる← 7mm～1mm →↑←針（避雷針・木）
6mm

針（避雷針・木）→ ↑針（避雷針）→ ↑

3mm
↓

↓

アルミテープ（地面）

3mm
↓

1
0
0

アルミテープ（地面）

4.

まとめ

図１ 小型落雷実験装置(写真)，及び，落雷実験におけ開発した装置は，以下の４つの特長がある．

る針の配置図(左：高所への落雷を確認する実験／右：①高いところに落雷しやすいことが確認できる．

避雷針の保護範囲を確認する実験）②避雷針などがつくる保護範囲が確認できる．
③机上で，安全に使用できる．

図１のように、プラスチックケースに貼り付けた２④身の回りの物を使い，材料費は約 500 円と安い．

枚のアルミテープと圧電素子とをリード線で接続し，生徒は実験を通して，雷放電の基本的な性質や，避上側のアルミテープにおいたマチ針（稲妻）の先端か雷針により保護される範囲などを理解することができ

ら，もう一方のマチ針（木または避雷針）の先端やアた．実験を行うことは，実感を伴った理解につながり，

ルミテープ（地面）に向かって火花放電を発生させる．

避雷に対する興味・関心を高め，適切な避雷行動を考この圧電素子で得られる火花放電の放電距離は 6mmえるための基盤となると考える．

― 302 ―

P402

2014 年 8 月 広 島 で の 豪 雨 の 再 現 実 験*大 泉 伝 ( 海 洋 研 究 開 発 機 構 / 気 象 研 究 所 ), 斉 藤 和 雄 (気 象 研 究 / 海 洋 研 究 開 発 機 構 ),Le Duc (海 洋 研 究 開 発 機 構 /気 象 研 究 所 ), 伊 藤 純 至 (気 象 研 究 )1.

では解像度の違いによる影響が大きかった。

はじめに

広島市周辺では2014年8月19日の夜から20日未明に解像度の違いによる対流活動の違いを調べるために、降った大雨により土砂災害が発生した。この様な豪雨

先行研究[3]を参考にして、独自に対流活動の核”Cloudは増加傾向にある事が報告[1]されており、防災・減災

Core”を定義し、広島市周辺での上昇流の発生頻度との為には精度の高い予報が必要である。精度が高い予強度を調べた。解像度 2 ㎞の実験では、平均 2-3(m/s)

報をするためには、数値予報モデルの解像度を上げるの上昇流が全体の 34%で最も多かったが、解像度 500m

ことが重要であり、2013年10月の伊豆大島の豪雨事例の実験では平均 1-3(m/s)の上昇流が多く見られ、全体[2]ではその有効性が明らかになっている。本研究ではの 29％をしめた。最も強かった上昇流は、解像度 2 ㎞

モデルの解像度の違いが、豪雨をもたらした線状降水の実験では 9.1(m/s)であったが、解像度 500m では
23.4(m/s)であった。本発表では、境界層スキームの違帯や対流にあたえる影響を調べた。

いによる影響など、より詳しい解析結果を報告する。
2.

実験設定

上述の広島の豪雨を対象に、8 月 19 日 21 時から翌
06 時の 9 時間で再現実験を行う。モデルはスーパーコ
ンピュータ「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。境界層ス
キームには Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino level3（MYNN）と, Deardroff（DD）を用いる。計算対象領域
は東北南部から九州南端を覆う1600×1000km の領域とする。初期値・境界値には気象庁メソ解析を使用する。
表 1 モデルの設定
Experimental nameGrid spacing(m)Time step(s)

Number ofhorizontal grid
pointsVerticallevel

Turbulence
closure model

CM2kmMY
CM500mDD
CM250mDD

2,000
500
250

10
2
1

800×5503197×2197
6393×4393

60
85
168

MYNN3
DD
DD

3.

結果
図 1 は、解析雨量と各解像度のピーク時（20 日 01

図１ 2014 年 8 月 20 日 1-4 時 JST の 3 時間雨量.

から 04 時）の 3 時間雨量を示す。解析雨量では南西から北東に伸びる降水帯が現れ、降水帯の中心付近に位参考文献置した広島市周辺では 246mm の雨が解析された。解像[1] Japan Meteorological Agency, 2016: Climate Change
Monitoring Report 2016.

度 2 ㎞の実験では降水帯の位置が解析雨量よりも北東にずれてあらわれた。しかし解像度 500m と 250m の実[2] Oizumi, T., et al., 2018: J. Meteor. Soc. Japan, 96.

験では強い降水域が解析雨量の様に広島市周辺に再現[3] Miyamoto, Y., et al., 2013, Res. Lett., 40された。伊豆大島の事例では、境界層スキームの違い
が降水帯の位置に大きな影響を与えていたが、本事例― 303 ―

P403
積乱雲スケールの予測可能性改善に向けたひまわり 8 号雲域輝度温度同化*澤田洋平(気象研/理研 AICS),

岡本幸三(気象研/理研 AICS), 国井勝(気象庁), 三好建正(理研 AICS)

1. 背景と目的
個々の積乱雲を解像するような時空間スケー
ルにおける数値予報精度の向上は、局地的大雨等の顕著現象の予測精度向上につながるため重要である。積乱雲スケールの予測可能性を高めるた
め、地上設置レーダ観測のメソモデルへの同化が盛んに研究されてきた（例えば, Miyoshi et al.
2016 BAMS）。
レーダ観測に比べ、衛星観測データの同化が積乱雲スケールの予測精度向上にどのくらい寄与できるかは十分に研究されていない。近年では、2015 年 7 月に運用開始されたひまわり 8 号を初めとして、静止気象衛星の赤外輝度温度観測の時
空間分解能は劇的に向上しており、新世代静止気
象衛星がもたらす「観測ビッグデータ」の利用に
より積乱雲スケールの予測精度向上が期待される。既存のひまわり 8 号観測データのメソモデルへの同化に関する研究成果は台風事例に集中しており（例えば、Kunii et al., 2016 JMSJ; Honda
et al. 2018 MWR）
、環境場の強制力の弱い局地
的大雨事例において積乱雲スケールの予測可能性の改善ができるかどうかは未解明である。
本発表では孤立した積乱雲がもたらした局地
的大雨事例に対してひまわり 8 号赤外輝度温度の同化が有効であるかどうかを議論する。特にデータ同化による解析場が個々の積乱雲を正しく捉えることができるかに注目する。

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 NHM-LETKF(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(Okamoto 2017
QJRMS)を使用した。
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。
 輝度温度データを除く、現業用の品質管理済み
観測データのみを同化した実験(NoHim8)とこれに加えひまわり 8 号の 10 分毎のフルディスクデータを同化した実験(Him8)を行った。ひまわり 8号の赤外輝度温度はそれぞれ上層・下層の水蒸気に感度のあるバンド 8・バンド 10 を同化した。
 同化手法として、Running-In-Place (RIP)を用いている。RIP はアンサンブルスムーザーを用いて 1 つの同化窓に対して繰り返し同化計算を行い、予測を観測値に近づけていく手法である。
RIP の詳細については Yang et al. 2012 MWR お
よび澤田他 2017 秋季大会を参照のこと。
 対象事例は、2015 年 7 月 30 日の近畿地方における局地的大雨である。計算期間は 2015 年 7
月 30 日の 02UTC から 10UTC までとした。

3. 結果と考察

 図 1 に孤立した積乱雲を含む断面で切ったときのモデル推定の水物質の全量と、レーダ反射強度の比較を示す。NoHim8 に比べて、Him8 実験
では積乱雲の発生を表現できていることが分かる。ただし、その発生時刻はレーダによる観測に比べておよそ 1 時間程度遅れている。観測では積乱雲の急発達を高頻度に捉えることができていても、データ同化のスピンアップに時間がかかってしまっていることが分かる。RIP の適用によって若干スピンアップは早まるが(澤田他, 2017 秋
季大会)、予報のリードタイムを確保するために十分ではない。本発表ではスピンアップをさらに早めるためにとりえる方策について議論したい。
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：経度 135.5-135.75 度における南北断面。(a)NoHim8 実験における水物質の全量と風速場。黒点はひまわり最適
雲解析による雲頂高度を示している。(b)は(a)と同じだが Him8 実験によるもの。(c)レーダ CAPPI による反射強度。(c)のみ時刻が異なることに注意。

― 304 ―

P404

理想降水セルにおける Hallett-Mossop process の効果に関する数値実験*木下直樹 (九大・理), 川野哲也, 川村隆一 (九大院・理)1

はじめに活発な積乱雲内では氷晶核よりも 2–3 桁も大きな
氷晶数が観測されることがある。これは通常の氷晶
核形成では説明できない。そのため、既存の氷粒子
から新たな氷晶を生成する過程（二次氷晶生成; SIP）
がいくつか提案されている。これまで最も有力視されてきた SIP は、雪や霰などの氷粒子に水滴が衝突合体する際、特定の温度 (−8 ∼ −3℃) で氷晶芽が放出される過程：Hallett-Mossop process（以降 H-M
process, [1]）であり、多くの雲解像数値モデルに導入されている。しかし、近年の雪雲の直接観測により、H-M process が有効に働く温度領域以外でも多くの氷晶が確認され、H-M process 以外の SIP、特に氷粒子の衝突で氷晶芽が生成される過程：ice-ice
collisions [2] が注目されている。
本研究では、将来の ice-ice collisions スキームの開発に向けた第 1 ステップとして、H-M process が雲内の微物理構造と地上降水に及ぼす影響を理解するために、雲解像モデルを用いた理想降水セルにおける
H-M process の効果を調査した。

2

研究手法

数値モデル CM1 [3], [4] (release 19.3) を用いて、夏季積乱雲を模した理想的な降水セルに関する数値実験を行った。初期時刻の環境場には Weisman andKlemp (1982, [5]) の analytic sounding を用いた。
初期時刻の風速は 0 とし、地表相対湿度は 90% とした。また、対流を発生させるため、高度 1.4 km で最
大 1 K の温位上昇を与えた。雲微物理スキームにはMorrison double-moment スキーム [6], [7] を用いた。
H-M process を考慮する場合としない場合の実験を比較し、H-M process の効果を調べた。また、水蒸気
混合比の上限値を qv0 =12.5, 13.0, 13.5, 14.0 g/kg にした 4 つのケースを調査した。

3が氷晶と衝突して凍結して霰になる過程がより活発、雨滴が雪や霰に併合される過程がより不活発である
ことが分かった。また、領域 2 では霰の融解過程が活発になっていた。
以上の結果より、地上降水に対する H-M processの効果を図 1 のように考察することができる。まず、
領域 1 において H-M process が発生することによって、氷晶の数濃度 Ni が増加する。すると、雨滴と氷晶の衝突が活発になり、より多くの雨滴が霰に変換される。その結果、雨滴の混合比は減少して、成熟期における降水量も減少する。一方、雨滴から変換された
霰は、雨滴より落下速度が小さく、雨滴より上層に分布する。これらの霰は雨滴よりもゆっくり落下して、領域 2 で融解し、減衰期での降水量の増加に寄与すると考えられる。

結果

シミュレートされた単一降水セルの最大鉛直風速
は qv0 と共に増大し、H-M process の on/oﬀ による差はほとんどなかった。4 つ全ての実験において、
H-M on run の方が降水セルの成熟期において積算降
水量が少ない一方で、減衰期では増減を繰り返しつつも全体的に降水量が増加した。
この結果の理由を調べるため、各実験の結果を解析した。ここでは 14.0 g/kg run の解析結果のみを示す
が、ほぼ同様の結果が他の run でも得られた。まず、雨滴の混合比 qr の水平平均値を時刻 t と高度 z の平面上にプロットすると、[t : 34 ∼ 45 分, z : 4 ∼ 6 km]の領域（領域 1）と [t : 60 ∼ 105 分, z : 0 ∼ 4 km] の領域（領域 2）において、H-M process によって qrがそれぞれ減少および増加していることが分かった。
次に、雨滴の混合比 qr に影響を与える 15 個の雲微物理過程に対して、qr の生成消滅項の on/oﬀ の差を取った。その結果、領域 1 において H-M on run の方が、雨滴が雲粒を併合する過程がより不活発、雨滴

図 1 夏季積乱雲における H-M process の効果の模式図。Ni : 氷晶の数濃度、qr : 雨滴の混合比、qg : 霰の混合比

4

今後の課題

今回は夏季積乱雲について調べたが、冬季雪雲の場
合についても調査する必要がある。その上で、ice-ice
collisions 過程のスキームを数値モデルに導入し、この過程が雲微物理構造や地表降水量に与える影響を
調査する。

参考文献
[1] Hallett, J., and S. C. Mossop, 1974: Nature,
249, 26-28.
[2] Takahashi, T., et al, 1995: Journal of the Atmospheric Sciences, 52, 4523-4527.
[3] Bryan, G. H., 2002: Ph.D. thesis, The Pennsylvania State University, 181 pp.
[4] Bryan, G. H., and J. M. Fritsch, 2002: Monthly
Weather Review, 130, 2917-2928.
[5] Weisman, M. L. and J. B. Klemp, 1982:
Monthly Weather Review, 110, 504-520.
[6] Morrison, H., et al., 2005: Journal of the Atmospheric Sciences, 62, 1665-1677.
[7] Morrison, H., et al., 2009: Monthly Weather
Review, 137, 991-1007.

― 305 ―

P405
二重偏波レーダーで観測された竜巻・非竜巻事例のフックエコーの比較＊1

南雲信宏・1益子渉（気象研究所）
・2,1山内洋（気象庁）・1足立アホロ（気象研究所）（1気象研, 2気象庁観測部計画課）

1. はじめに年月日につくば市を襲った竜巻はスーパー
セルから延びるフックエコー下に発生した（例えば，山内ほか）．一方，年月日につくば市に発生したスーパーセルOLNHな積乱雲においてもフックエコーがみられ，中層にはメソサイクロンや渦状のレーダー反射因子の特徴がみられたが 足立ら ，竜巻発生には至らなかった．フックエコーは中層の渦やそれを形成する鉛直流等によって形成されるが，必ずしも竜巻の前兆現象とはならない．
近年，数値計算によって竜巻の形成メカニズムが解明されつつあるが 例えば0DVKLNR ，一方で竜巻検知に向けた二重偏波レーダーを用いた研究もおこなわれている．例えば，竜巻がタッチダウンす
ると，飛散物が巻き上がり，フックエコー内の均一性が低下することが明らかになっている（山内ほか． ，5\]KNRY）
本発表では，竜巻の前兆現象及び検知の特徴を明らかにすることを目的に，気象研究所の固体素子二重偏波レーダー 以下0$&632/と略す で数NP～数
NPの近傍で高い空間分解能で捉えた竜巻を伴うフックエコーと竜巻を伴わなかったフックエコーの特徴を比較した結果を報告する
とよく似た偏波特性を持っていた（図は省略）．
 そこで本研究は今後，竜巻発生前後のフックエコーの偏波情報の定量的な変化に着目し，竜巻を伴わなかった事例との類似性・非類似性を調査することを目的とした解析を行う．


2. データ
使用データ：0$&632/ 気象研究所屋上に設置 
波長：& バンド（波長 FP）
解像度：接線方向 Pビーム幅１度
観測は  方向の 5+, 観測を行い，その後，仰角が 度～ 度の 33, 観測を行った．１ボリュームスキャンに約 ～ 分のスケジュールである．

図   年  月  日のつくば竜巻事例の竜巻発生及び８分後の仰角  度 33, のフックエコー分布．
高度は P． D  時  分の反射因子， E 同時刻の偏波間相関係数， F  時  分の反射因子，
G 同時刻の偏波間相関係数．座標は 0$&632/ からの距離を表している．（ただし，本事例の描画においては比較の観点から東西南北を 度回転させている．
）



3. 結果
3.1. 竜巻事例(つくば竜巻 2012 年 5 月 6 日）
図  は竜巻の地上到達時（図 DE）とその約  分後（図 FG）のフックエコーの分布である．フック
エコーはこの  分以上前に出現し，時計回りと反時
計回りのエコーの内，反時計回りのエコーが顕在化した．竜巻発生の  分後には反射強度の強い領域が中心に分布し 図 F ，反対に偏波間相関係数の中心の値が  以下に低下した 図 G ．飛散物が巻き上げられてしばらくしてから偏波間相関係数の低下がみられることから，この特徴は竜巻の検知に用いられる一方，前兆現象とはなり得ない．

3.2. 竜巻を伴なわない事例(2015 年 8 月 12 日)
 本事例は時計回りと反時計回りのフックエコーが存在していたが 図 F ，この時刻以降は時計回りの分布（高気圧性回転の領域）が顕在化する竜巻事例と逆の特徴がみられた．この事例も下層ほど偏波間相関係数が低下する特徴がみられ，仰角  度でもフックの中心付近は反射因子が G%= 以上にもかかわらず， 程度まで低下する特徴がみられた（図E）．これは雨滴の数が少ない一方，個々の雨滴は大粒であるからと推察される．また渦近傍の偏波情報の鉛直断面図は定性的には先行研究の竜巻発生事例

図   年  月  日  時  分の仰角  度
33, のフックエコー分布．高度は P． D 
時  分の反射因子， E 同時刻の偏波間相関係数．

謝辞
 本研究の一部は，科研費課題「二重偏波レーダーと数値シミュレーションを用いたスーパーセル竜巻の前兆現象の解明」（課題番号 .）により支援を受けました．


参考文献：

足立ほか 2016: 2016 年度気象学会秋季大会予稿集, B155．
Mashiko W. 2016: Mon. Wea. Rev., 144, 1069-1092.
南雲ほか 2016: 2016 年度気象学会春季大会予稿集 , B160．
Ryzhkov. A. 2005: J. Appl. Meteor., 44, 557-570.
山内ほか 2014: 2014 年度気象学会春季大会予稿集 , B451．

― 306 ―

P406

光学式ディスドロメーターの特性と全粒子ロギングについて*1中井専人・1山下克也・1本吉弘岐・2熊倉俊郎・3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．はじめに近年多く使われるようになってきたレーザー１
ビーム方式の光学式ディスドロメーター(OD)は、
通常、粒径－落下速度の２次元ヒストグラムを出力し、それを用いた降水粒子の解析が研究として行われている。しかし、測定粒径の精度やセンサー
個体差、校正方法、測定レンジより大きい粒子やビーム端にかかった粒子の扱いなど、測器の特性に関する情報が乏しい。これは特に、観測で複数測器を用いる場合、あるいは測器更新で機種が変わる場合に解析に影響する。そこで、各測器がどのような特性を持つか把握する必要があると考え、調査を行っている。
2．調査方法
今 回 は Thies Clima社 製 Laser Precipitation
Monitor(LPM)を用いた調査を行った。LPMには測定した全粒子について約50バイト１行のデータを自動送信する設定(Particle Event Telegram, 以後PEと略す。)がある。なお、この設定において粒子数が非常に多い時に取りこぼしのないことは保証されていない。今回、通信速度はLPMで設定可能な最大値(115200bps)に設定した。また、PEは観測用純
正 ソ フ ト ウ ェ ア で は な く 、 PCの タ ー ミ ナ ル か ら
RS485/422通信制御してデータ受信、保存する必要
が あ る 。 そ の た め 、 Python3(Anaconda)＋
pyserial2.7を使用し、全受信データ行に日時を付加して記録するスクリプトを作成した。
3．結果
3.1. 球体落下による試験
実験室において直径3mmの鉄球(SUJ-2, 等級20)、
直径15mm、20mm、25mmの木球(ミズキ, ノギス
を用いたサンプル測定で±0.5mmの誤差, かつ一部
薄く切り落としあり)をビームのほぼ中央に落下させた。落下中の位置がレーザービームと垂直方向にずれたり不要な力が加わらないよう、レーザービー
ムと平行方向に溝を切った校正器を用いた。ただし、25mm木球は校正器が構造上使えなかったため台を用いて落下させた。
3mm鉄球30個を4秒以内に連続落下させたところ、
LPMは 個 数 を 正 し く 計 測 し 、 測 定 値 の 平 均 は3.2mm、標準偏差は0.046mmであった。測定された平均値が実粒径より大きい点については、測定値が中央からビーム縁にかけて小さくなる(Frasson
et al., 2011)ためその重み、及び、鉄球は雨滴と異なり透過光がない点について、調査が必要と考えている。
木球のサイ ズは、全て約8.67mmに丸められていた。これよりかけ離れて小さく出た値は、測定上の理由による誤差と考えられる。この丸
めは降雨観測では問題に な らな い が 、 冬 季 日
第１図 実粒径と測定した粒径本のように粒径1cmを越 との比較。○中の数字はそのえ る 雪 片 が 日 常 的 に 降 位置に重なっている個数を表す。
る環 境では 、粒径 分布について何らかの補正を考える必要がある。
3.2. 全粒子ロギングによる観測
現在、PEに よる 降雪
観測を防風ネット内におい て 試 験 的 に 実 施 し て 第２図 PEによる約13時間の降い る 。 観 測開 始 後 最 初 雪観測について、できるだけ下位レベルかつ物理的にわかに得られたデータを第２ りやすい値として、球を仮定し図に 示す 。 縦 軸は 粒 子 た粒径と粒子のビーム通過時
間との散布図がレーザービームを通過している時間の長さである。約8.67mmにおける値の丸めが明確であること、測定された全領域で滑らかに分布し、量子化
誤差のようなものは見られないことから、素直で扱いやすいデータであることが期待できる。粒径が小
さく継続時間が短い部分はビーム端を通過した粒子と考えられ、対応する速度値を作図すると落下速度の異常に大きい粒子として表れる。
4．まとめ
レーザー１ビーム方式ODについて、全粒子ロギ
ングによる調査を実施し、降雪粒子の特性と測器計
測特性の把握に有用と期待できるデータを得た。
今後、データの蓄積と解析を進めて行く予定である。
謝辞： 本研究は防災科学技術研究所『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-RA8 PI２０３『融解を含む
降雪の粒径落下速度分布と鉛直プロファイルの観測的研究』)によります。
文献： Frasson et al., 2011, Atoms. Res., 101, 237-255.

― 307 ―

P407

Convolutin Neural Network を 用 い た 短 時 間 降 水 予 測 手 法 の 開 発*末 澤 卓 (首 都 大 院 ), 妻 鹿 友 昭 , 菊 池 博 史 ( 首 都 大 ), 吉 田 翔 (気 象 工 学 研 究 所 ),水 谷 文 彦 ， 吉 見 和 紘 （ 東 芝 イ ン フ ラ ）， 牛 尾 知 雄 (首 都 大 院 )1.

序論

急速に発達する降水セルに対する予測手法の開発が求められている．本研究では人間がレーダの時系列観測データを見て降水セルの移流速度や発達の様子を認識できることに注目し，動物の視覚神経をヒントに考案された Convolution Neural Network (CNN) [1][2]を用いた

図 1：評価に用いた未学習データ

短時間降水予測手法(CNN-Nowcast)を提案する．本手法
は降水モデルを仮定せずとも，降水セルの発達・衰退を予測できる．本研究ではフェーズドアレイ気象レー
ダ (PAWR) 観測データを用いて，CNN-Nowcast 法の検討・開発を行った．
2.

図 2：図 1 の事例について(a)予測すべき真値，

CNN-Nowcast 法の概説

大阪大学吹田キャンパスに設置された PAWR 観測デ(b)CNN-Nowcast の予測結果，(c)従来手法の予測結果

ータに CNN-Nowcast 法を適用した．5 分前から現時点
まで1 分ごとの PAWR 観測データを CNN に入力する．

一方，(2)に示す 20[mm/hr]程度の雨域について過小予測

ただしこの観測データは Z-R 関係を用いて降水強度にしている．他の事例でも 20[mm/hr]を超える雨域に対し変換した後，中央値フィルタ処理を行って平滑化したて過小予測の傾向が見られた．CNN の訓練に用いたデものである．畳み込み層で降水セルのエッジなどの特ータの内，20[mm/hr]以上のピクセルが占める割合が徴量を抽出し，全結合層で特徴量の非線形写像を行い0.2%と非常に少なかったために，このような強雨域に最終的な予測結果を出力する．Max Filter を用いてダウ対する学習が進まなかったと考えられる．

ンサンプリングした 5 分後の観測データを教師データとして与え，予測結果との平均二乗誤差が最小化する

4.

ように CNN の各パラメータを更新（学習）させる．十

本研究では CNN を用いた短時間降水予測手法
を PAWR に適用し評価を行った．CNN-Nowcast
は降水セルの発達や侵入を従来手法よりもよく予測できた．しかし訓練データ数が少ないという問題のため，強雨域の雨量を過小予測する問題が生じた．今後訓練データ数を増やすとともに，PAWR
3 次元観測データや従来手法の予測結果を CNNに入力することで，強雨域に対しても予測できるようにする．

分な量の訓練データを用いて学習することで，未学習の入力データに対しても予測できると考えられる．学習済み CNN は予測範囲の 5 分後雨量を空間分解能
2.5[km]で出力する．
3.

結果と考察

学習済み CNN に学習に用いなかったデータ（図 1）を入力し，得られた予測結果を図 2(b)に示す．この事例

結論

では赤丸で示すように，降水強度 15[mm/hr]程度の降水
セルが西から移流してきている．セルトラッキング法

参考文献

を用いた従来手法ではこの降水セルの観測できていな[1] 福島邦彦, 2017, 電子通信学会論文誌 A, J62-A,
658-665.

い領域について予測できない(3)が，CNN-Nowcast はこの雨域の形や降水強度を予測できている(1)．

[2] LeCun Y., 1989, Neural Computation, 1, 541-551.

― 308 ―

P408

コヒーレント・ドップラー・ライダーと高解像度都市モデルを用いた Convective Initiation の検討∗

岩本尚大1 , 古本淳一1 , 東邦昭2,1 , 稲垣厚至3 , 神田学3 , 常松展充4(1. 京都大学生存圏研究所, 2. メトロウェザー株式会社, 3. 東京工業大学, 4. 東京都環境科学研究所)

1

はじめに

局所的に発生・発達する積乱雲は局地的豪雨をもたらす事例があり、公共交通機関の遅延などによって人間活動へ影響を与える。局地的豪雨の発生メカニズムにおいては、Convective Initiation (以下、CI と表す)
が積乱雲の発生と位置を決定するとされている。従来、CI の最も重要な要素に湿度が挙げられる一方で、近年の研究では、下層での風の収束が CI の重要な要因であるとされている。
本稿では、都市域における CI に注目する。大気境
界層における水平風収束を観測するため、コヒーレン
トドップラーライダー (以下、CDL と表す) を都市に設置した。CDL の観測データを都市の街区を表現した
Large Eddy Simulation (以下、LES と表す) モデルに導入することにより、対流活動と CI について検討することを目的とし、局地的豪雨の予測を改善することを目指す。

2

図 1: 地上 200m の視線風速 (正速度が中心に向かう風)

CDL の概要と観測結果観測に使用した CDL は距離分解能が 100m、角度分
解能は 1◦ 、観測範囲は約 4km で地上 200m のビルの屋上に設置し、仰角 0◦ として視線風速を観測した。観測
結果を VAD 法を用いて水平風速を求めた上で、LESモデルに初期値として導入する。
本研究では、CDL で観測を行っていた 2015 年において発生した局地的豪雨の事例について解析を行った。
図 1 に CDL の視線風速成分を示す。図 1 のうち、白抜きされた領域である障害物が原因で視線風速を観測できなかった領域を除いた上で VAD 法による解析を行ったところ、図 2 に示す水平一様成分を引いた変動成分が検出された。地上 200m において観測された小規模の収束や発散による風速場の乱れは CI に関連する可能性があると考えられる。

3

図 2: 図 1 から水平一様成分を引いた変動風速成分
139˚45'54"

139˚46'12"

139˚46'30"

139˚46'48"

35˚41'42"

35˚41'42"

35˚41'24"

35˚41'24"

35˚41'06"

35˚41'06"

35˚40'48"

35˚40'48"

都市モデルの概要と今後の予定

本研究では, 都市部における大気境界層の風速場について詳細に表現するため、渦を陽に表現できる LES モデルである palm Ver.4.0 を使用し、航空レーザ測量による地表面データを用いて図 3 に示す水平分解能 2m の高解像度都市モデルを作成した。計算領域は 2km×2km
で CDL が設置されていた東京都中央区日本橋が含まれるように設定した。
作成した都市モデルに CDL の観測結果を取り込んでシミュレーションを行うことにより都市域の大気構造を明らかにし、下層の風速場と CI の関連性についての仮説を検証する。

― 309 ―

139˚45'54"

139˚46'12"

139˚46'30"

139˚46'48"

図 3: 東京都中央区日本橋付近の街区

200
190
180
170
160
150
140
130
120
110
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

P409

ドップラーライダーの移動観測による
大気境界層高度および鉛直風の水平分布把握の試み＊

中村祐輔（立正大・院）・渡来 靖・中川清隆（立正大）

1.はじめに
大気境界層高度（以降 PBLH）は，地表付近の大気汚染濃度や大気熱容量に大きく寄与するため，その変動過程の調査は非常に重要である．特に，都市内における PBLH は空間的に非常に不均質であることが報告されており（Pal et al, 2012），都市ヒートアイランド
やそれに伴う循環を調査するためには都市内における
PBLH の水平分布を把握することが重要である．
そこで本研究は，関東平野内陸部に位置する埼玉県
熊谷市において，PBLH および鉛直風の水平分布の把握を目的としたドップラーライダー（以降 DL）の移動観測を試みた．本稿では，2018 年 1 月 18～19 日の観測によって得られた結果について報告する．
2.研究概要DL（LR－S1D2GA：三菱電機社製）を軽トラックの荷台に設置し移動観測を実施した．第 1 図は，DL
移動観測ルートを示す．熊谷市街地を南北方向へ縦断するルートをルート①（第 1 図細線），熊谷市街地を東西に横断するルートをルート②（第 1 図太線）とした．
なお，両ルートともに立正大学（北緯 36.108°，東経139.364°）を始点・終点とした．移動観測は，1 月 18
日 10 時～19 日 6 時の期間に計 11 回観測した．第 1 表に各観測における詳細と DL の設定を示す．DL はPoint スキャンに設定し，天頂方向に向けて視線方向風
速および信号対雑音比（以降，SNR）を測定した．データのサンプリング間隔は約 0.5 秒である．その他に

第1図

第1表

DL の移動観測ルート．灰色は都市域，●は立正大学，○は折り返し地点，△は JR 熊谷駅，★は熊谷地方気象台，細線はルート①，太線はルート②を示す

移動観測では，気温（RTR-502：T&D 社製），位置情報（eTrex-Vista-C：GARMIN 社製），傾斜角（DWL3000XY：Digi-Pas 社製）を，それぞれ 1 秒間隔で測定した．
3.結果および考察
第 2 図は，15 時 24 分～16 時 32 分のルート①における DL の移動観測により得られた，SNR および鉛直風の緯度-高度断面図である．立正大学から北へ走行した際と，折り返し地点から南へ走行した際に観測された値を平均した．◆は PBLH，×は気温を示す．PBLH
は SNR に対する「勾配法」（Hayden et al.,1997）により算出した．気温はルートの中央部（熊谷市街地）である北緯 36.15°～36.17°の領域で最も高く，北部郊
外で最も低い．その差は 1.5～2.0℃程度である．PBLH
は概ね気温と類似した特徴を有しており，中央部で高く北部郊外で低い．その差は 500～600m 程度である．
気温と PBLH の相関係数は 0.30 であり，気温の高い領域では PBLH も高いことが示唆される．一方，鉛直
風はルート中央部において概ね上昇流傾向，北部郊外
において下降流傾向を示す．ただし，鉛直風の分布はSNR と比較して緯度毎のばらつきが大きく，北向きおよび南向きに走行した際の分布の特徴にも若干の差異が認められた．そのため，今後は走行時と停車時のデータ比較や，立正大学に設置されている DL との比較
観測等を行ない，データの信頼性や補正方法についても検討を行なう．
(a)(b)

各観測における詳細および DL の設定
観測N o . 開始時刻

観測時間 コース 分解能 観測範囲

1

1 /1 8 1 0 :1 3

1 .1 72

1 /1 8 1 1 :2 5

0 .9 3

3

1 /1 8 1 5 :2 4

1 .0 84

1 /1 8 1 6 :3 0

1 .7 75

1 /1 8 1 8 :2 4

0 .9 3

6

1 /1 8 2 1 :1 6

0 .7 5

7

1 /1 8 2 2 :1 1

1 .1 7

8

1 /1 8 2 3 :5 3

0 .8 39

1 /1 9 0 :5 8

1 .6 810

1 /1 9 3 :0 4

0 .8 311

1 /1 9 6 :1 6

0 .9 0

①
①
①
②
①
①
②
①
②
①
①

75

7 5 ～1 5 0 075

7 5 ～1 5 0 075

7 5 ～1 5 0 075

7 5 ～1 5 0 075

7 5 ～1 5 0 030

6 0 ～6 3 030

6 0 ～6 3 1

15

6 0 ～3 4 515

6 0 ～3 4 515

6 0 ～3 4 515

6 0 ～3 4 5

第2図― 310 ―

1 月 18 日 15 時 24 分～16 時 34 分のルート①における SNR(a)および鉛直風(b)の緯度-高度断面図．
◆は PBLH，×は気温を示す

P410

プラネタリー波の成層圏における反射について*松 山 裕 矢 (九 大 理 ),

廣 岡 俊 彦 ( 九 大 院 理 ),分、U(2-10)の四つに注目したが，それらの表すことははじめに

冬季成層圏の西風中を，通常は鉛直上向きに伝播す関連性があると考えられる．すなわち，波が上方伝播

るプラネタリー波が，中部から上部成層圏において，して西風を弱め，その結果実現した東西風分布が，反下向きに伝播することがある．これは，上向きに伝播射が起きやすい分布となりうる，ということである．

した波が，ある高度で反射しているものと考えられる．

反射生起のより厳密な指標として，屈折率が挙げられ

Kodera 他(2008)は，2007 年 3 月に起きた反射を，る．今後は，東西波数毎の Fz や，屈折率を計算し，反Harada and Hirooka(2017)は，2014 年 2 月に起きた射が起きたときのより詳細な状況を考察する必要があ

反射を解析しており，上部成層圏の東西風の構造が，る．
事例 20140125 は，他の事例とは異なり，今回挙げた反射と関係していることが議論されている．
本研究では，気象庁長期再解析データ JRA-55 を用

背景場のどの条件とも関係がなかった．この反射は他

いて，2006 年から 2016 年において，反射事例を抽出の事例と異なる力学過程で反射が起きている可能性がし，反射が起きる条件を考察した．また，プラネタリあり，この反射の要因も，今後の課題の一つである．

ー波の鉛直伝播を観察するためにプラネタリー波活動度の指標である EP(Eliassen-Palm)フラックス鉛直成

図１ 2014 年 2 月

分 Fz を用いた．

の反射事例(Fz：陰影，
正は網目，負は斜線，



単位は kgs-2)との東結果，考察

(1) 反射の抽出

西風速度(等値線，
単位：ms-1)の高度時間

明瞭な事例を抽出するために，以下の条件を設定した．一つ目は，30hPa において Fz が-2×104kgs-2 以上

断面図．等値線間隔の値で下降が起きていることである．二つ目は，そのは，10 ms-1 で，斜線

下降が 100hPa 面まで達していることである．これらが負(東風)を表している．

の条件の下，表 1 のように，8 つの反射事例が抽出された．事例の名称は，生起時の日付とし，各事例につ図 2 2008 年

いて，以下の背景場の条件を満たすか調べた．

の反射事例(2) 反射時の背景場の状況(Fz：実線，単背景場の状況として，東風出現，西風加速度の正か

位 は kgs-2) とら負への変化，同鉛直微分が負であること，Perlwitz andU(2-10)( 点 線 )Harnik(2003)による 2hPa 面と 10hPa 面の東西風の差(以の時間変化．

下 U(2-10))が負であることを設定した．Fz と東西風速

緯度

下降名称









度の関係の一例を図 1 に，Fz と U(2-10)の関係の一例を
図 2 に示した．表 1 から明らかなように，設定した背景場の条件と反射事例は関係があるものが多かった．
特に，鉛直微分や U(2-10)に注目すると，上部成層圏において，高度が上がるにつれて西風が弱まるような鉛直構造の場合に，反射を起こしやすいと考えられる．

東風
△
○
×
×
○
○
×
○

加速度
○
○
○
×
○
○
×
○

鉛直微分

○
○
○
○
○
○
×
×

8
○
○
○
×
○
○
×
○

表 1 抽出された反射事例と背景場との関係．○は関 結論と今後の課題係があることを示し，×は関係がないことを示してい

東西風について，東風出現，加速度の符号，鉛直微る．

― 311 ―

P411

On Trans-boundary Airborne Particulate Matters over East Asia:
Observations in 2014-2017○張代洲・長沼歩（熊本県立大学環境共生学部） 小島知子（熊本大学理学部）
柴田隆（名古屋大学大学院環境）早坂忠裕・プラディープ カトリ（東北大学理学部）
呉楓・曹軍驥（中国科学院地球環境研究所） 李衛軍・劉塁（山東大学環境学院）
高会旺・石金輝 周楊（中国海洋大学）馬慶霞・張仁健（中国科学院大気物理研究研）

1. Introduction
Air pollutants from the Asian continent
can travel in the westerly winds todownwind areas, such as Korean peninsula,
Japanese islands, and even to the North
America. The variation of the aerosol
particles
duringtheirlong-distancetransport is a key variable to study theeffects of the particulate matters on theplace where they arrive in.
In this study, we conducted observations
at the western coast area of Amakusa,
Kumamoto (AERU: Amakusa Environment
Research Unit of PUK), Japan, and at
Qingdao, a coast city of China to the Yellow
Sea, from where air parcels leaving the
Asian continent frequently hit Amakusa
area in spring.
2. Method
AERU is located at the Ohe(32o19’31.40”N, 129o59’08.67”E, 28m asl,
400m from the sea) at the western coast of
Amakusa, Kumamoto. A number of
instruments were set up and theobservation items are listed in Table 1.
Table 1 Instruments and obs. items at AERU
Items

Instruments

Real-time
PM10, PM2.5

SHARP5030, TEOM1400

Number conc.

Rion-22B, Rion-01D

Scattering

Nephelometer, Ceilometer

Absorption

Anthelometer (AE33)

SO2, NOx, O3

TE43, TE42, TE49

UV, Global, IR

Nihon PrideT, P, RH, Wind

ViasalaFilter baseAerosols (24H)

Ions, metals

EM samples

Size, morph., elements

Bacteria

Cell conc., 16S rRNA

The observations were held in thesprings of 2014-2017. At the sample time,observations were also held at Qingdao andBeijing by Chinese research groups. The
major items they observed included themonitoring of PM10 and PM2.5, thescattering of aerosol particles, the collectionof EM samples and filter samples, inaddition to meteorological conditions.
3. Results
A number of new results were obtained
and the major published ones are as
followings.
(1) Air pollution and aerosol interactions
produce more bioavailable iron for ocean
ecosystems (Li et al. Sci Adv. 3, e1601749, 2017).
(2) Regional transport dominated theinitial increase and the heterogeneous
productionofsecondaryaerosols
dominated the later stages of severe haze
formation in Beijing. (Ma et al. Sci Total
Environ. 10.1016/j.scitotenv.2017.04.193, 2017)(3) There was a close dependence of aerosol
backscattering on humidity when
RH>70%, which also depends on particle
composition. (Fukushima et al. AAQR
10.4209/aaqr.2015.10.0584, 2016)(4) Particles from the combustion of crop
residue, wood and solid waste werecategorized. (Liu et al. Sci Rep. 7: 5047, 2017)(5) Ammonium sulfate dominated fineparticles in dust episode and the passageof dust favored for new particle
formation in Beijing. (Hu et al. Sci Total
Environ 10.1016/j.scitotenv.2016.04.175, 2016)(6) There was a close dependence of thevariation of bacterial aerosols on
synoptic and local scale weather.(Murata
et al. J Geophys Res 10.1002/2016JD025028, 2016)
謝辞：これらの研究は，科学研究補助金基盤研究(B)16H02942)と学術振興会二国間共同研究の支援で実施した。

― 312 ―

P412

北東ユーラシアにおける陸域メタン収支：湿原モデル計算と排出インベントリ解析*伊 藤 昭 彦 (国 立 環 境 研 究 所 ， 海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

周極域まで環境傾度に応じた自然起源の吸収・放出源

北東ユーラシア（中央〜東シベリアおよび東アジア）が分布していることがモデル計算で再現された．西シは，周極域の広大なツンドラ・水田からの自然起源，

ベリア低地ほど大規模ではないが，コリマ川下流域やさらに化石燃料採掘・家畜・廃棄物などの人為起源を東アジア北東部の低地でも強いメタン放出源となる地含む大きなメタンの放出源になっていると考えられる．

域が現れていた（図１）．インベントリ解析では，東ア

メタンは二酸化炭素に次ぐ寄与をもつ主要な温室効果

ジアの大都市域を中心に工業起源が，農業地域で水田ガスの一つであるが，発生源が多様でグローバルな収および家畜起源の排出が多く分布していることが示さ

支には不確実性が大きく，気候変動の現象解明，予測，れた．放出総量は増加していたが，そのほとんどは人対策実施上の大きな問題となっている．本研究では，

為起源によるもので，過去の気候変動にもかかわらず

北東ユーラシアのメタン収支を評価することを目的と

自然起源の排出量に有意な傾向は見られなかった．

して，人為起源排出についてはインベントリ解析，自然起源の放出について湿原モデルによる推定を行った．
2.

手法【湿原モデル】代表的な自然起源メタン発生源である
湿原と水田について（その他の発生源：地質学的生成，火災，動物など），生物地球化学的過程に基づく発生量推定を行った．陸域生態系モデル（VISIT）にはメタンの生成・消費スキームが導入されており，格子点ベースで正味収支を推定することができる[1]．湿原では温度・地下水位・植生からの基質供給を考慮した推定が行われ，ここでは 2 種類の推定式を導入して比較を行った．そのうち詳細さが高い推定式では，湿原の種類を考慮することが可能である．草原などの好気的土壌では微生物によるメタン酸化が卓越するため吸収源と

図１ 陸域生態系＋湿原モデルにより推定された2000 年代平均の年間メタン放出量分布.

なるが，ここでは4 種類の推定式による比較を行った．
モデル計算は，大気組成・気象条件・土地利用を考慮

4.

しつつ1901~2016年の期間について空間分解能0.5度で考察推定に用いられたモデルの検証は少数サイトに限ら行った．

れており，広域的な観測との比較を進める必要がある．

【インベントリ解析】代表的な人為起源温室効果ガス

西シベリア低地での大気観測[2]とは定性的に矛盾しな

インベントリである EDGAR v4.3.2 を用いて，北東ユー

い長期傾向が再現されている．生物起源収支は，気候

ラシア地域における人為起源排出量（1970〜2012 年）

変動に敏感に応答すると予想されるため，将来の温暖を集計した．

化条件下での変化を推定することが今後と課題となる．

3.

参考文献

結果

北東ユーラシアには，降水量が少なく土壌が乾燥し[1] Ito, A., Inatomi, M., 2012, Biogeosciences, 9, 759–773.

がちでメタン酸化が卓越するアジア内陸部・東シベリ[2] Sasakawa, M., et al., 2017, JGR-Atm, 122, doi:10.1002

アから，湿潤でメタン生成が卓越するアジア沿岸部・― 313 ―

/2017JD02683.

P413

極域オゾンと中高緯度渦熱フラックスの線形関係に関する考察*小寺 沙也加 1 ，長谷部 文雄 2
1

北大・環境科学院, 2 北大・地球環境科学研究院

1. はじめにて，Weber et al. (2011) で示された線形関係が再現でき

下部成層圏のオゾンは長い光化学的寿命をもつため，成る (図 1) ことにより確認した．続いて，線形関係を導く

層圏オゾンの変動には成層圏における輸送過程が重要であために用いた様々な近似の妥当性を検討した．その結果，る．対流圏大気が熱帯域で圏界面を通過し成層圏で両半球

オイラー系においては鉛直流が渦熱フラックスにより過大に広がるという Brewer-Dobson 循環には南北半球間の相評価された場合に定量的な差が大きくなるが，冬季におけ違および年による大きな変動があり，それに対応して春季る間欠的な渦熱フラックスの増大がオゾン全量の増大と対極域オゾン破壊 (いわゆるオゾンホール) にも南北間およ

応することが確認できた．ただし，式 (1) の右辺による極び年による顕著な違いが存在する．そのため南北両半球は向きオゾン輸送の見つもりは過大評価になり，線形性を利別々に扱われることが多いが，Weber et al. (2011) は，秋

用して化学的オゾン消失量を評価できるほどの精度はな

から春にかけての極域オゾン全量の蓄積が中緯度下部成層

い．こうした限界はあるものの，春季オゾン極大の緯度が圏の渦熱フラックスに比例し，その年々変動が南北半球に南北半球で大きく異なり，極渦内における化学的オゾン消よらず同一直線上に分布することを示した．顕著なオゾン

失が渦熱フラックスと直接関係するわけではないにもかか破壊が進行した年も含め，良い線形関係が得られているの

わらず，南北対称な ϕm を用いても線形関係が成立するこは大変興味深いが，その物理的根拠は必ずしも明らかではとは興味深い．この事実は，渦熱フラックスがオゾン破壊ない．そこで，本研究では両者の間に成立する線形関係のの気象学的背景場に線形的に寄与していることを示唆して根拠についての理解を目的に考察を行う．

いる．

2. 線形関係の理論的基礎

1979-2016 60NS, 100hPa
2

る．オイラー系と TEM 系のそれぞれにおいて，オゾン χの連続方程式から，極域オゾン全量 [X] の支配方程式を導き，[X] と渦熱フラックス T ′ v ′ の線形関係の根拠となる近似式を導出した．2 つの系で得られた式は同一である．

[X]spring − [X]fall{}∫ spring
2πaR cos ϕm
′
′
ρ0 χ̄
=
T v dt
N 2H
fall

(1)

Polar Ozone Accumulation [1011kg]

平均子午面循環 (残差循環) は EP フラックスの収束により駆動され，物質輸送は残差循環によりよく近似され

1.5
1
0.5
0
-0.5
r=0.9348
y=0.3130x+(-1.5604)

-1
-1.5
-2

0

z=zp ,ϕ=ϕm

2

4
6
8
Ozone transport into Polar Region [1011kg]

10

ラックス (EP フラックスの鉛直成分) によって，緯度 ϕm

春と秋の極域 (60 -90 ) の月平均オゾン全量の差(式 (1) 左辺) と緯度 60 ，高度 100 hPa における秋から
春の極向き渦熱フラックスの積分値 (式 (1) 右辺) の散布
図．ERA-Interim のデータを用いている．南半球は三より高緯度側のオゾン全量の変化が記述できることを示し

角，北半球は丸の記号で描かれている．北半球の秋，南渦熱フラックスは EP フラックスの鉛直成分に比例するので，この近似式は，ある緯度 ϕm ，高度 zp における渦熱フており，成層圏で収束した EP フラックスが極向きの南北
風 v̄ ∗ を駆動し，それがオゾンを高緯度側に運ぶために高緯度側のオゾンが増えると解釈することができる．

12

図1

半球の春は 9 月，北半球の春，南半球の秋は 3 月としている．期間は 1979–2016 年．

参考文献

3. 線形関係の検討

Weber et al. (2011), The Brewer-Dobson circulation

導出した近似式 (1) の有効性は，ERA-Interim (1979-2016) の 6 時間ごとの再解析データを使用した計算によっ

and total ozone from seasonal to decadal time scales.,Atmos. Chem. Phys., 11 (21), 11221-11235.

― 314 ―

P414
地域気候モデルを用いた台風及び非台風降水の将来変化予測（その３）― 台風降水の将来変化 ―*渡邉俊一 12・村田昭彦 21・佐々木秀孝 21・川瀬宏明 21・野坂真也 21（1:１．はじめに台風に伴う降水（台風降水）は日本域に大雨をもたらし災害の原因となるとともに、水資源の供給も担っている。そのため、台風降水の将来変化は気候
変動のリスクを評価するうえで重要な要因である。
台風の発生数や強度の将来変化についてはこれまでにも調べられており、全球モデルを用いた結果では、
日本付近では台風の総数は減少するものの、猛烈な台風の個数は増加するなどの結果が得られている（Yoshida et al. 2017）。一方、日本域の台風降水を考えるうえでは地形の影響も重要であり、地形を十分に表現できる高解像度地域気候モデルを用いる必要がある。本研究では、地域気候モデルを用いて日本域の台風降水の将来変化について解析を行った。
２．データと手法
地域気候シミュレーションとして、格子間隔 5kmの非静力学地域気候モデル(NHRCM05)の現在気候再現実験(1980 年 9 月～2000 年 8 月)と 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）の結果を用いた。NHRCM05 では境界条件として水平解像度
約 20km の気象庁全球気候モデル（AGCM20）の結果を用いており、将来気候予測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）
本研究では、台風の直接的な降水量を調べるため、台風の中心から 500km 以内にあった期間（台風期間）の降水を台風降水と定義する。NHRCM05 からの台風の抽出には村田ほか（2017 年度秋季大会 P348）の手法を用いた。また、現在気候と将来気候の比較は
NHRCM05 のアメダス地点近傍格子点で行った（図1）。ただし、NHRCM05 の境界付近の南西諸島南部
は対象外としている。統計的検定法としてはブート
ストラップ法を用いている。
３．結果
図 2 に地域別の台風降水量の将来変化を示す。全
国平均では有意な減少を示すメンバーが 2 メンバー存在した。領域ごとに見ても、EJ 地域と WP 地域では有意な減少を示すメンバーが 2 メンバー存在した。
台風降水量は台風期間と平均台風降水強度（台風期
間 1 時間当たりの降水量）の積であり、それぞれの影響が考えられる。台風期間の将来変化をみると、すべての領域で過半数のメンバーに有意な減少が見られた（図略）。これは、NHRCM05 の境界値としている AGCM20 において、日本への台風の接近数が減少していることに対応する（Murakami et al. 2012）。
一方、平均台風降水強度（図 3）を見ると、全国平均では有意な増加を示すメンバーが 2 メンバー存在した。地域ごとにみても、EP 地域では 3 メンバーに有気象業務支援センター 2: 気象研究所）

意な増加が見られ、NP 地域、WP 地域、SI 地域では
2 メンバーで有意な増加が見られた。これらの原因については今後解析を行う予定である。講演では台風に伴う極端降水の変化についても示す予定である。
謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP16K00526 の助成を受けものである。本研究の一部は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。

図 1 比較に用いたアメダス地点近傍格子点。日本全国を北日本日本海側（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 地域に分割して解析を行った。

図 2 各地域における領域平均した台風降水量の将来変化（変化率）。変化率 [%] は、100×(将来／現在-1）で定義。
点の色はメンバーを表し、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。ALL は日本全国を表す。

図 3 図 2 に同じ、ただし平均台風降水強度。

― 315 ―

P415

積雪内部における鉛直高解像度不純物移動計算の試み*庭 野 匡 思 (気 象 研 ), 青 木 輝 夫 (岡 山 大 /気 象 研 ) , 梶 野 瑞 王 (気 象 研 /筑 波 大 ),伊 藤 一 輝 (筑 波 大 ), 橋 本 明 弘 (気 象 研 ) , 兒 玉 裕 二 (極 地 研 ) ,的 場 澄 人 (北 大 低 温 研 ) , 谷 川 朋 範 (気 象 研 ) , 山 口 悟 (防 災 科 研 )
1.

はじめに

ル計算結果は，濃度の季節変化の様子を大まかには捉

積雪表面に沈着した光吸収性不純物（ダストやブラ

えているものの，いずれの要素についても過小評価しックカーボン；以下，dust 及び BC と記す）は，主に可ている傾向が見て取れる．発表では，これらの誤差の要

視域における雪面アルベドを低下させ，積雪内部短波

因，及び，将来的なモデル高度化のための研究方針につ放射加熱を助長する．Dust や BC の積雪表面沈着後のいて議論する．

挙動は，雪面熱収支を変化させて積雪物理状態の時間変化に大きな影響を与えるが，その実態は依然として明らかではない．このことは，既存の気候モデルによる
将来気候変動予測の不確定性の一因となっている．本
研究では，積雪物理過程を詳細に計算する積雪変質モ
デル SMAP[4, 5]を用いて，2011-2012 冬期の札幌の積雪内部における dust と BC の高解像度鉛直移動計算を試みる．計算結果を現場観測[3]と比較し，現状のモデリ
ングの到達点と課題を探る．
図 1 SMAP によって計算された 2011-2012 冬期の札幌にお2.

ける積雪内部 BC 重量濃度時間変化．

使用データと数値モデル計算

2011-2012 冬期に北海道大学低温科学研究所（低温研）
露場において取得された地上気象データ，及び，気象庁
領域化学輸送モデルNHM-Chem[1, 2]によって推定された同期間の低温研露場における dust・BC の地表面沈着量を使用する．それらのデータによって鉛直 1 次元積
雪変質モデル SMAP（鉛直解像度は層厚にして約 1 cm）を駆動する．SMAP で行う積雪内部不純物移動計算は，
基本的に水分移動計算に随伴させる．先行研究によると，不純物の scavenging ratio（k）がモデル計算結果に大きな影響を与えると指摘されているが，本研究ではdust と BC の k はそれぞれ 0 及び 0.2 とした．計算された積雪表面 2 cm の不純物重量濃度を検証する．
3.

図 2 2011-2012 冬期の札幌における積雪表面 2cm の (a) dust，及び (b) BC 重量濃度の観測 (Obs) とモデル計算結果

結果と考察

図 1 に，SMAP によって計算された 2011-2012 冬期の札幌における積雪内部 BC 重量濃度時間変化を示す．
BC が，積雪内部の層構造に対応して存在している様子が計算されている．また，融雪期には，観測[3]でも確認されているごく表面付近での濃縮が表現されている．
図 2 に，SMAP による積雪表面 2cm の dust 及び BC の各重量濃度計算結果の観測との比較結果を示す．モデ(SMAP) の比較．

参考文献
[1] Kajino et al., 2012a, doi:10.5194/gmd-5-1363-2012.
[2] Kajino et al., 2012b, doi:10.5194/acp-12-11833-2012.
[3] Kuchiki et al., 2015, doi:10.1002/2014JD022144.
[4] Niwano et al., 2012, doi:10.1029/2011JF002239.
[5] Niwano et al., 2014, doi:10.5331/bgr.32.65.

― 316 ―

大 会 第 4 日
午  後B451

福島第一原子力発電所近傍の SPM 測定局における事故直後の放射性セシウム時系列データの解析*鶴田治雄(RESTEC)、大浦泰嗣・海老原充(首都大)、森口祐一(東大院工)、大原利眞(環境研)、中島映至(JAXA/EORC)
１．目的：大気環境常時監視網の SPM（浮遊粒子

たが、両地点のその他のプルームでは 1.02-1.04 で 2状物質）測定局での使用済みテープろ紙に採取され号機 and/or3 号機と推定された。

た SPM 中の放射性セシウムを、2012 年から測定中

謝辞：双葉と楢葉の使用済みテープろ紙を提供してである。その 40 地点のデータの解析から、東電福くださった福島県に感謝致します。

島第一原子力発電所(FD1NPP)から放出された高濃度の放射性プルームが９つ、福島県と関東地方に輸送され(Tsuruta et al., 2014)、また、合計 99 地点のデータ集(Oura et al., 2015)を公開し、その解析で東北地方南部への輸送も明らかにした(Tsuruta et al.,2017)。さらに、FD1NPP 近傍 20km 圏内の SPM2地点の試料の提供を受けて放射性 Cs を測定し、これまでよくわからなかった FD1NPP 近傍での放射性物質の動態を紹介する(Tsuruta et al., 2018)。
２．調査方法：(1)浜通りの SPM2 地点の双葉局と図1

楢葉局は、FD1NPP の北西方向 3.2km と南方約

(右)浜通りの第 1 原発と第 2 原発およびその周辺の17km に位置している(図 1)。(2)測定を開始する前

福島県の環境放射線モニタリングポスト(○)と双葉と楢葉の SPM 地点(●)に、大震災などの影響を受けていたか詳細に検討し、

1.E+05

Ge 半導体検出器でこれまでと同様に 134Cs と 137Cs

1.E+04を測定しその 1 時間毎の濃度を求めた。(3)また、福

1.E+03

P1v

P1'

P3
P4P4'

P2

P5 P6

P8

p1

P9 P9'

Futaba (Cs‐137)
Futaba (DL)
Naraha (Cs‐137)
Naraha (DL)Cs‐137 (Bq m‐3)

大気が正常に採取されていたと判断した。(3)その後

島県のモニタリングポスト(図 1)の空間線量率(RD)(左)福島県東部の地図(浜通りと阿武隈高地)、

1.E+02と風向風速、FD1NPP とその約 10km 南方の第 2

1.E+01
1.E+00３．結果と考察：(1)2 地点の 137Cs 濃度の時系列か

1.E‐01

ら、高濃度の 137Cs を含むプルームが、南東～南風

1.E‐02では双葉に、北寄りの風では楢葉に輸送され、あら

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

0:00
6:00
12:00
18:00
0:00
6:00
12:00
18:00
0:00
6:00
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0:00
6:00
12:00
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0:00
6:00
12:00
18:00
0:00

原発(FD2NPP)の RD と風向風速も、解析に用いた。

Time of hour (March 12‐23, 2011)

たに複数存在したことが明らかになった(図 2,3)。(2)

図 2 双葉(実線)と楢葉(点線)における 1 時間毎の 137Cs

双葉では 3 月 12 日の午前中に、FD1NPP から濃度の時系列(2011 年 3 月 12-23 日)。DL は検出限界以下

直接漏えいによるプルーム(p1)が測定された。まは 1 号機の水素爆発以前で、ベントによる放出と推定された。(3)楢葉では 3 月 15,16,21 日の早朝 に プ ル ー ム (P2,P4,P9)が 観 測 さ れ 、 そ の 後 関
東地方に輸送されたと推定された。しかし、16
日と 21 日の午前中にもプルーム(P4’,P9’)が観測されたが、これらは関東には到達しなかった。
(4)高濃度時の 134Cs/137Cs は、双葉の 3 月 12-13 日のプルームでは 0.92-0.94 で、1 号機からの放出だっ

WD

315
270W
225
180S
135
90 E
45
12

0

13

14

15

16

FD2NPP

17

18

19

20

21

22

23

0:00
6:00
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6:00
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18:00
0:00

測定期間中の最高濃度を観測した。この時間帯のデータ。p1～P9’はプルームの番号。
360N

Wind direction (degree)

た、3 月 12 日 15 時にプルーム(P1v)も測定され、Time of hour (March 12‐23, 2011)

図3― 319 ―

第2原発排気筒での風向の時系列(3月12-23日)

B452

ナノ粒子の放射線強度の変動＊

渡邊 明，高貝慶隆（福島大・理工），二宮和彦， 篠原 厚（大阪大・理）

１．はじめに
東京電力福島第一原子力発電事故後 7 年が経過し，放射性物質の大気中挙動も変化をしている。渡邊（2016）は，インパクターフィルターを用いた粒径ごとの放射性強度を 2011 年 12 月から計測し，7 段階の粒径のうち，
夏季に 10.2μm から 4.2μm の粒径の放射線強度が強いものの，全体として最小粒子（0.39μm以下）が最も放射線強度が強く，季節変動を支配していることを示した。さらに 2014 年 10 月より放射性物
質の移行実態を解明することを目的として，より微小粒子であるナノ粒子（粒径 0.1μm 以下）を区別して採取し，その強度の変動特性を解析したので報告する。
２．採取・分析方法
2014 年 9 月より外気を 1100L/min.で捕集し，それをインパクターで PM2.5 粒子を分級して採取すると同時に，サイクロンにより 0.1μm 以下の粒子を採取した。
PM2.5 は石英ろ紙に付着させて採取するが，サイクロンによる分級は遠心分離法で補足し，ガラス瓶で捕集する仕組みになっている。この瓶の中に捕集した粒子をそのまま Ge 半導体検出器で放射線強度を測定した。
なお，
インパクターによる捕集は3 週間(21 日)単位で，サイクロンは月ごと単位で捕集した。
３．ナノ粒子の放射線強度
第 1 図に 2014 年 10 月から 2017 年 8 月までのインパクターを用いて採取した 0.39μm 以下の粒子の放射性Cs 濃度と2017 年12 月までのサイクロンで捕集した
0.1μm 以下の粒子の放射性 Cs 濃度の変動を示す。渡邊ほか(2017)は，インパクターを用いた粒径毎の Cs

が強いことが分かる。インパクターを用いた石英ろ紙に 0.39μm 以下の粒子がすべて捕集されていれば，原理的にインパクターの放射性 Cs 濃度が大きくなるはずであるが，サイクロン採取の方が濃度が大きくなっているということは，インパクターでは完全にナノ粒子以下の放射性 Cs が捕集されていないことを示しているものと考えられる。
第 2 図はインパクターで捕集した濃度（Ci）から月平均濃度（Am）をAm=(( C１＊d1)+(C2*d2)+(C3*d3))/(d1+d2+d3)
で計算し，（ナノ粒子放射線強度/0.39μm 以下の粒子の放射線強度）比を月ごとに計算したものである。こ

第２図 粒径0.39μm 以下の粒子の放射性Cs 濃度に対するナノ粒子の放射性 Cs 濃度の比の変動

こで di は Ci 濃度の日数を示す。明確な比の季節変動は認められないものの，
測定期間の平均比は1.11 で11％もサイクロン捕集の方が多くなっている。
また，これらの相関を第 3 図に示す。相関係数は 0.48

第３図 粒径 0.39μm 以下の粒子の放射性 Cs 強度とナノ粒子の放射性 Cs 強度の相関
第 1 図 粒径 0.39μm 以下の粒子と 0.1μm 粒子の放射性Cs 濃度の変動の放射線強度では，インパクターで分級できる最小粒子（0.39μm 以下）が最も強く，冬季から春季にかけて相対的に強くなる季節変動を支配していることを指摘している。しかし，サイクロンで捕集した放射性 Csの放射線強度と比較すると，変動傾向は非常に類似しているものの，相対的には 0.1μm 以下のナノ粒子の方と 99％の確率で有意な値を示している。
４．まとめ
ナノ粒子の放射線強度を比較すると，これまでインパクターを用いて計測してきた粒径 0.39μm 以下の粒子よりも，ナノ粒子の方が放射線強度が相対的に強く，大気中の放射性物質はナノ粒子に大きく支配されていることが明らかになった。なお，この研究の一部は住友財団環境研究助成を受けたものである。

― 320 ―

B453

統一気象場と放出源を用いた福島第一原子力発電所起源の137

Cs を 対 象 と し た モ デ ル 間 比 較 プ ロ ジ ェ ク ト* 佐 藤 陽 祐 (名 大 工 ), 滝 川 雅 之 (JA M S T E C ), 関 山 剛 (気 象 研 ), 梶 野 瑞 王 (気 象 研 ), 寺 田
宏 明 (JA E A ), 永 井 晴 康 (JA E A ), 近 藤 裕 昭 (A IS T ), 打 田 純 也 (東 大 A O R I), 五 藤 大 輔 (環境 研 ), D e n is Q u é lo (IR S N ), A n n e M ath ieu (IR S N ), N ik o la o s E v a n g e lio u(N IL U ), Ig n a c io
P isso (N IL U ), A n d re a s S to h l(N IL U ), F a n g S h e n g(精 華 大 ), 森 野 悠 (環 境 研 ), P o n tu s v o n
S c h o e n b e rg(F O I), H å k a n G ra h n(F O I), N ik la s B rä n n strö m (F O I), 平 尾 茂 一 (福 島 大 ), 鶴
田 治 雄 (R E S T E C ), 中 島 映 至 (JA X A /E O R C ) , 山 澤 弘 実 (名 大 工 )1.

ルの拡散の強さ（乱流拡散，数値拡散など）であると考はじめに2011 年 3 月に起こった東京電力福島第一原子力発電所の事故によって大気中に放出された放射性物質を対えられた．発表では沈着量の分布についても詳しく議論を行う．

象として，世界の複数機関の数値モデルが参加してモ

1

デル間比較が行われた（1st Model Intercomparison Project(1st-MIP) [1], [2]）．この 1st-MIP ではモデルの結果に非RANK*1/4
Threat0.8

常に大きなばらつきが生じたが, 各モデルで用いた気
0.6
Score

象場，排出インベントリなどが異なりモデル間のばらつきの要因を突き止めるのは困難であった．

0.4

そこで本研究では参加する全てのモデルで気象場，排出インベントリを統一した実験によるモデル間比較

0.2

2.

Mean

U-Tokyo

THU

THU-W

NILU

Nagoya-U

MRI

NIES

IRSN

JAEA

FOI

JAMSTECど）によって生じる不確実性の同定を目指した．

Fukushima-U

0

が持つ要素（e.g., 物理コンポーネントや拡散の強さなAISTを行い，モデル間のばらつきのうち，個々のモデル本体

参加モデルと実験設定

本モデル間比較は国内外の 12 の機関から 13 のモデ

図１

137

Cs の大気濃度と沈着量の再現性に関する各

ルが参加して行われた．実験に用いる気象場は 3km 解モデルのスコア．白抜きは WMO の指標による沈着量

像度の NHM-LETKF[3]によって計算された 10 分間隔に関するスコア[7]，網掛けは大気濃度のスレットスコの出力を，排出インベントリは Katata et al.(2015)[4]を全アを表す．

てのモデルが用い，水平解像度は全てのモデルで 3km相当とした．実験は 2011 年 3 月 11 日 00UTC から 3 月
31 日 00UTC 間で行い，航空機観測による

137

参考文献
[1]

Science Council of Japan., 2014.

集された 137Cs の大気濃度[5]との比較を行った．

[2]

Kitayama et al., 2018, submitted to J Geophy Res

3.

[3]

Sekiyama et al. 2015, J Meteorol Soc Japan Ser II., 93,を示す．モデルごとにスコアはばらついているが，モデ[4]

Katata et al., 2015, Atmos Chem Phys., 15, 1029–1070.

ルのアンサンブル平均は 10Bqm-3 以上の大気濃度を観[5]

Oura et al., 2015, J Nucl Radiochem Sci., 15,

また，SPM の観測から算出された 9 つのイベント[6]を[6]

Tsuruta et al., 2014, Sci Rep., 4, doi:10.1038/srep06717

対象とした解析から，モデル間のばらつきの主要な要[7]

Leadbetter et al, 2015. J Environ Radioact., 139,

Cs の沈着http://www.scj.go.jp/en/report/index.html

量と Suspended Particle Matter (SPM)測定器によって捕結果

49–64.

図１に大気濃度と沈着量に関する各モデルのスコア

doi:10.14494/jnrs.15.2_1

測したイベントの 43%を捉えることに成功していた．

因はモデルの沈着速度（乾性沈着・湿性沈着）と，モデ― 321 ―

doi:10.1016/j.jenvrad.2014.03.018

B454

ゴビ砂漠のライダーネットワークが捉えた寒冷前線システムによるダストの舞い上げとその空間構造
河合 慶 1, 甲斐 憲次 1, 神 慶孝 2, 杉本 伸夫 2, Dashdondog Batdorj3（1：名古屋大学, 2：国立環境研究所, 3：モンゴル気象環境監視庁）＊

ゴビ砂漠はアジアダスト（黄砂）のストが常に供給されるため、寒冷前線システムによ主要な発生源の一つであり、ダストイベントは寒冷って地上から自由対流圏まで連続したダスト層が形前線活動に起因している（Takemi and Seino, 2005,

成されることが明らかになった（図 3 a）。本研究はJGR）。本研究では、ゴビ砂漠のライダーネットワー

科研費（No. 16H02703）の助成を得た。

１．はじめにクを用いて、2013 年 5 月 22～23 日に発生したダス
トイベントを解析し、寒冷前線システムによるダス
トの舞い上げとその空間構造を明らかにした。
２．方法

ゴビ砂漠中央部のダランザドガドには簡易型ライダーのシーロメーター（Jin et al., 2015,
JQSRT; Kawai et al., 2015, SOLA, 2018, JMSJ）
が、ゴビ砂漠東部のサインシャンドとザミンウドには国立環境研究所の AD-Net ライダー（Sugimoto etal., 2008, SPIE）が設置されている（図 1）。本研究

図 1. モンゴルのライダー観測地点

では、これらのライダーを組み合わせて、ダスト発
生源におけるライダーネットワークとして初めて利用した。気象解析には、ラジオゾンデ観測、NCEPFNL データ、HYSPLIT 流跡線解析などを用いた。
３．結果と考察

温帯低気圧に伴う寒冷前線がゴビ

砂漠を南東方向に横断し、ダストを発生させた。この寒冷前線はダランザドガド、サインシャンド、ザ
ミンウドの順に通過した。ゴビ砂漠中央部のダランザドガドでは、ダスト層が寒冷前線面に沿って高度
1.6 km まで分布していた（図 2 a）。ゴビ砂漠東部のサインシャンドとザミンウドでは、このダスト層は
高度 4.0 km 付近まで拡大し、雲と混合した（図 2 b,

図 2. 本事例における観測モデルc）。以上から、ダスト層は寒冷前線システムとともにゴビ砂漠を通過する間に自由対流圏まで発達したことが明らかになった。この発達メカニズムは、(1)寒冷前線周辺の強風による砂漠地表面から大気境界層へのダストの継続的な供給と、(2) 寒冷前線シス
テムにおける暖気の上昇流による大気境界層から自由対流圏へのダストの継続的な輸送、から成ると考図 3. 地表面状態によるダスト層発達の違いえられる。また、砂漠を通過する間は地表面からダ（a：砂漠内、b：砂漠から草原へ）― 322 ―

B455

ひまわり 8 号 Dust RGB 画像を用いたゴビ砂漠ダストホットスポットの解析*源 祐輝 1・中村 晃太朗 1・王 敏叡 1・河合 慶 1・小原 一真 1・甲斐 憲次 1
(1 名大院環境)

1.はじめにゴビ砂漠は、モンゴル南部から中以南のダスト臨界風速の小さい地域で発生し国北部に広がり、アジアダスト(黄砂)の主要なている様子が分かった。さらに解析を進めると、発生源となっている。先行研究では、SYNOP 報

ダストストームの発生は、山岳の谷にあたる場を用いたダストストーム発生頻度解析から、大所やその出口、複数の谷が合流する出口で見ら

まかなアジアダストの発生地域を特定していれた。また、客観解析データを用いた気象解析る。しかし SYNOP 報は時空間分解能が荒く、ダから、谷やその出口、複数谷の合流部分では、ストストームの詳細な発生場所や時間を正確

ダストストーム時の風速や 1 日を通しての平均に捉えられていない可能性がある。そこで本研

風速が周囲の地域と比べて大きくなっていた。

究では、日本の最新気象衛星「ひまわり 8 号」

一方で、標高が高い山岳域では、Dust RGB かの Dust RGB 画像を利用して、モンゴルの乾燥らダストストームの発生が確認できなかった。

地域におけるダストホットスポット(ダストス

本研究から、先行研究と比べてより詳細なダトームが頻繁に発生する場所)を解析した。

ストストームの発生場所やダストストームの2.観測・使用データ

動態を解明することができた。

2015 年-2017 年の春季(3-5 月)にモンゴルで発生したダストストームを謝辞

捉えるために、我々は気象衛星「ひまわり 8 号」

まわり 8 号のデータは、千葉大学環境リモートセンシング

を用いてダストストームの解析を行った。解析研究センターより提供して頂いた。

対象地域は、東経 100-110°、北緯 40-50°であ文献る。本研究では、ひまわり 8 号に搭載されていAsia in May 2017: Dust Emission and Transport from Multiple

本研究は科研費（No.16H02703）の助成を得た。ひMinamoto et al., 2018: Large-Scale Dust Event in East

る可視赤外放射計(AHI)からバンド 11(8.6μm)、 Source Regions, SOLA, Vol. 14, in press.
13(10.4μm)、15(12.4μm)を用いて RGB 合成を行い、Dust RGB 画像を作成した。Dust RGB 画
像は、ダストと雲との赤外域における吸収散乱特性の違いを利用し、ダストを視覚的に捉えることができる。近年、この Dust RGB 画像を用いてダストストームの発生・輸送解析が行われている(e.g. Minamoto et al., 2018)。Dust RGB
画像の時間分解能は 10 分、水平分解能は 0.02°
×0.02°である。また、気象場の解析には客観
解 析 デ ー タ (NCEP GDAS/FNL Degree Global
Tropospheric and Forecast Grids)を用いた。
時間分解能は 3 時間、水平分解能は 0.25°×
0.25°である。
3.結果・考察

図 1(a)-(d)は、2015 年と 2016年に発生したダストストーム時における Dust
RGB の画像を示す。
ダストストームは、
北緯 45°

図 1. ダストストーム発生時の Dust RGB 画像― 323 ―

B456

3 波 長 DIAL に よ る 境 界 層 中 の CO 2 濃 度 と エ ア ロ ゾ ル
および気温鉛直分布の同時観測*柴 田 泰 邦 ， 長 澤 親 生 , 阿 保 真 （ 首 都 大 学 東 京 シ ス テ ム デ ザ イ ン 研 究 科 ） ,Shibata Y. (Tokyo Metropolitan University),1.

動態の観測が期待できる。

はじめに

下部対流圏における鉛直 CO2 濃度分布を連続観測する た め 、 波 長 1.6 m の 差 分 吸 収 ラ イ ダ ー （ DIAL:
Differential absorption lidar）を開発した[1]。CO2 濃度の吸収スペクトルによる温度依存性の影響を抑えるため、我々は温度測定用の波長を追加した 3 波長 1.6 μm DIAL シス
テムを開発し、CO2 混合比と温度プロファイルを同時に測定することに成功した[2]。今回は CO2 混合比と温度プロフ
ァイルの連続観測結果を報告するとともに、非吸収波長か
図 1 CO2 混合比ら得られるエアロゾル分布との関係性についても報告する。
2. CO2 混合比と気温分布の連続観測結果
3 波長 DIAL は首都大学東京 日野キャンパス（東京都日野市）の 4 階建てビルの最上階に設置してある。2017 年
12 月 4 日に CO2 混合比と温度プロファイルの連続観測を行った。図 1 に CO2 混合比、図 2 に気温、図 3 に温位、
図 4 に非吸収波長から得られた散乱比（大気分子＋エア
ロゾルの後方散乱係数と大気分子の後方散乱係数の比）をそれぞれ示す。温位の導出は、DIAL による気温観測結
果と、測高公式から得られる気圧分布を用いた。図 1 から
高度 1.4 km 付近を境に、それより低い高度の CO2 混合比
は 420 ppm 前後の値であり、時間経過とともにその境界高度は不明瞭となった。また、図 3 および図 4 から高度 1.4
km 付近が境界層上端と推測できる。温位は時間的な変化はあまり見られなかったが、エロゾルは CO2 混合比と同様に、時間経過とともにその境界高度は不明瞭となった。以上のことから、観測時間中の CO2 の濃い層（420 ppm 前後）は、境界層内のエアロゾルの変動と概ね一致する動きを示したことが、CO2 混合比と気温分布の同時連続観測を行うことで明らかとなった。
3. まとめ3 波長 DIAL によって大気境界層中の CO2 混合比、エアロゾルと気温鉛直分布の同時観測を行った。温位および散乱比から推定した境界層上端高度は概ね一致し、この境界層内において CO2 およびエアロゾル分布には差異が存在していたことが明らかとなった。今後観測を重ねることにより、季節的な特徴や CO2 濃度およびエアロゾルの図 2 気温図 3 温位

図 4 散乱比
参考文献[1] Y. Shibata, et al., 2017, Appl. Opt.,56, 1194-1201.
[2] 長澤他, 2017, 気象学会 2017 年度秋季大会, B312.

― 324 ―

B457
気象庁気象化学モデル NHM-Chem：化学・物理・光学特性および領域収支の整合的予測○梶野瑞王（気象研、筑波大連携大学院）、出牛真（気象庁、気象研）、関山剛（気象研）、
眞木貴史（気象研）、大島長（気象研）、田中泰宙（気象研）、橋本明弘（気象研）、
Joseph Ching（気象研）、弓本桂也（九大応力研、気象研）、池上雅明（気象庁）、鎌田茜（気象庁）、
猪股弥生（金沢大、気象研）、島伸一郎（兵庫県大）、高見昭憲（国環研）、清水厚（国環研）、
畠山史郎（埼玉県環境科学国際センター）、入江仁士（千葉大）、足立光司（気象研）、
財前祐二（気象研）、五十嵐康人（気象研）、植田洋匡（京大防災研）、
三上正男（気象業務支援センター）
領域気象化学モデル NHM-Chem1 を開発し、大気は考慮されずに半揮発性無機物質である硫酸、硝酸、質、生態系汚染、およびエアロゾル・雲・放射相互アンモニアについては、瞬時平衡を仮定している（た作用を通した領域気候変化について重要な特性であだし、国内において微小モードと粗大モードの両方

る、エアロゾルの化学、物理、光学特性の整合的評に存在する硝酸エアロゾルについては、NaNO3 は海価を実施した。また、領域収支（発生、輸送、変容、塩粒子と内部混合、それ以外は微小粒子と内部混合沈着）の整合性評価も行った。これらの整合性評価

すると、仮定する）。その他、乾性沈着、雲凝結核化、が為されなければ、モデルと観測の違いに関する原

氷晶核化、液滴への溶解、雲内除去過程（rainout）、因の同定は困難である。エアロゾル表現の多様性も雲底下除去過程（washout）などが考慮されている。

NHM-Chem の特徴の一つである。現在、3 つのオプ

図 2 にモデル領域を示す。東アジア領域を 200×

ションがある：5 カテゴリ非平衡法（エイトケンモ

140、Δx = 30 km の解像度で計算した。鉛直は地形準ード、煤との外部混合微小モード、煤との内部混合

拠座標により海抜 18 km までを 40 層に分割している。

微小モード、海塩、ダスト）、3 カテゴリ非平衡法（エ

積分期間は 2006 年の 1 年間である。気象場は JRA-55

イトケン、微小モード、粗大モード）、バルク平衡法

を初期・境界条件とし、スペクトルナッジングを用（微小モード、海塩、ダスト）。これらはそれぞれ、

い て 積分 した 。 化学 輸送 モ デル は、 全 球モ デル

領域気候予測、大気質予測、現業予測（黄砂・スモ

MRI-CCM2 及び MASINGAR-mk2（引用略）の 3 時

ッグ等）を目的として開発されている。図 1 に、間値を側面および上部境界条件とし、また人為起源、

NHM-Chem のそれぞれのカテゴリにおいて考慮さバイオマス燃焼、自然起源の排出量についてはそれれるプロセスをフローチャートで示した。

ぞれ、REASv2, GFED3, MEGAN2 を用いた（引用略）。

図 1.（左）5-カテゴリ、（中央）3-カテゴリ、（右）バルク法
図 2. モデル領域（記号は評価に用いた観測地点）
5-カテゴリ法、3-カテゴリ法ではエアロゾル微物理過程（新粒子生成、凝縮・蒸発、ブラウン凝集過

参考文献程）を考慮しているのに対し、バルク法ではそれら[1] Kajino M. et al., 2018, JMSJ, in review.

― 325 ―

B458

気象研究所地球システムモデルによる北極域におけるブラックカーボンの放射影響評価*大 島 長 1 , 庭 野 匡 思 1 , 青 木 輝 夫 2 , 保 坂 征 宏 1 , 田 中 泰 宙 1 , 神 代 剛 1 , 吉 村 裕 正 1 ,行 本 誠 史 1, 東 久 美 子 3, 近 藤 豊 3, 小 池 真 4（1 気象研究所, 2 岡山大学, 3 国立極地研究所, 4 東大・院理）1.

110 km（TL159）、鉛直解像度は 80 層（上端 0.01 hPa）

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、大として、現実的な気象場と海面水温を与える再現計算

気を加熱する。また雪氷上に沈着すると、雪氷面のアを行った（海洋モデルは使用しない）。また積雪物理モ

ルベドを低下させ、その融解を促進させる効果も指摘

デル（Aoki et al., 2011）を用いて、地表面に沈着した光されている。このためブラックカーボンが気候システ

吸収性エアロゾル（ブラックカーボンとダスト）が、ムに果たす役割は非常に重要であると認識されている。

積雪アルベドおよび放射に及ぼす影響を評価した。

しかしながら、従来の気候モデルによる北極域におけモデル計算結果と地上・航空機・衛星・積雪観測とるブラックカーボンの空間分布や放射効果の推定には、の比較を行った。北極域の地上においては、従来のモ

未だ大きな不確定性が含まれている。

デル計算では、観測された大気中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

2.

気象研究所地球システムモデル MRI-ESM2

ったのに対し、MRI-ESM2 では、ブラックカーボン濃気象研究所では、気象研究所地球システムモデル

度の季節変化の再現性が向上した。また従来は、上部・

MRI-ESM1（Yukimoto et al., 2012）に数多くの改良を実

中部対流圏中でブラックカーボン濃度を大幅に過大評施することで、第６期結合モデル比較計画 CMIP6 に向価したのに対し、MRI-ESM2 では、高度分布の再現性

けた新しいバージョンのモデル MRI-ESM2 を開発した。

が向上した。MRI-ESM2 の積雪中ブラックカーボン濃この中で、本研究では、従来の気候モデルが含む問題

度と積雪粒径の広域的分布は、観測から得られた分布点を克服するために、ブラックカーボンに関する表現と整合的であったが、定量的には約 2 倍の過大評価でについては、大きく３つの改良を実施した。第一に、あった（積雪中の光吸収性エアロゾルによる放射強制

ブラックカーボンが疎水性から親水性へと変換される力を過大評価する傾向になる）。

変質過程（aging）については、物理化学法則に基づき北極圏での大気上端におけるブラックカーボンの直変換速度を表現するパラメタリゼーション（Oshima and接放射強制力は、本研究では、約 0.2 W m-2（年平均）

Koike, 2013）を導入した（従来は一定値の変換速度）。

と推定された。また積雪中ブラックカーボンとダスト

第二に、エアロゾルの湿性沈着過程については、積雲による地表面の暗色化により、北極圏における短波ア

対流パラメタリゼーション（Yoshimura et al., 2015）にルベドは約 0.01（春季）~0.03（夏季）低下し、短波放おいて、エアロゾルが降水除去を経ながら鉛直輸送さ

射強制力は約 0.8 W m-2（春季）~0.9 W m-2（夏季）増大

れるように、鉛直輸送と除去過程を整合的に扱う表現

すると推定された。

にした（従来は鉛直輸送と除去を独立に扱う）。第三に、
エアロゾルの放射過程については、親水性ブラックカ

参考文献

ーボンと硫酸塩エアロゾルとの内部混合を仮定するこAoki, T., et al., 2011, J. Geophys. Res., 116, D11114,
doi:10.1029/2010JD015507.

とで、被覆による光吸収の増大効果（レンズ効果）（Oshima et al., 2009）を扱うようにした（従来はレンズ

Oshima, N., et al., 2009, J. Geophys. Res., 114, D18202,
doi:10.1029/2008JD011681.

効果なし）
。

Oshima, N. and Koike, M., 2013, Geosci. Model Dev., 6,3.

263-282.

北極域でのブラックカーボン分布と放射影響評価

MRI-ESM2 を用いて、2008-2015 年の期間について、モデル計算を実施した。本研究では、水平解像度は約

Yoshimura, H., et al., 2015, Mon. Wea. Rev., 143, 597-621.
Yukimoto, S., et al., 2012, J. Meteor. Soc. Japan, 90A, 23-64.

― 326 ―

B459

桜島からの火山灰輸送の季節性・地域性に関する統計解析
Alexandros P. Poulidis，*竹見 哲也，井口 正人（京大防災研），清水 厚（国環研）
1．はじめに火山噴火による火山灰の排出は，地域規模から時には地球規模の大気環境に影響を及ぼす．地域規模
では，火山灰の排出により，特に交通・社会基盤・
経済活動・健康への影響が懸念される．したがって，
地域規模での火山灰の排出パターンを把握すること
は災害や健康のハザード情報として重要である．
火山灰の大気輸送は，当該火山および周辺の地形や気象の影響を強く受ける．Poulidis et al. (2017)は，2013 年 8 月 18 日の桜島噴火イベントの数値実験を行うことにより，桜島火山からの火山灰の拡散・沈着パターンが，桜島および周辺地形により励起された山岳波や循環の影響を強く受けることを示した．
事例解析ではあったものの，火山灰の排出パターン
が風向や大気安定度に依存し，火口からの距離のみによって決まるものでもないことを明らかにした．
そこで本研究では，2009 年から 2015 年の 6 年間に及ぶ観測データから，桜島火山からの火山灰輸送の空間パターンやその季節依存性を統計的に明らかにする．本研究では桜島火山を研究の対象とする．
桜島火山は，極めて高頻度で噴火するため，本統計解析に適した研究対象である．

この急減の様子は特に桜島南側の地点で顕著であった．一方 SPM は，距離依存性は明瞭ではない．
距離依存性をさらに調べたところ，火山灰輸送は，
図 1 に示すような季節による風向の違いとそれによる地形効果の現れ方の違いの影響を強く受けることがわかった．
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．

2．観測データ
火山噴火の情報は気象庁による．火山灰輸送を調べるため，鹿児島県降灰量計によるデータ（62 地点分），環境省大気汚染物質広域監視システム（鹿児島県内 17 地点）による SPM および SO2 データを用いた．降灰量計データは多くの地点で月別値であるため，本研究ではすべて月別値として取り扱った．環境省データは 1 日平均値を算出して利用した．
気象条件を把握するため，鹿児島での高層観測，
アメダス地上観測によるデータを用いた．
3．解析結果桜島火山の活動は，解析対象の 2009 年から 2015
年の 6 年間は大変活発であった（期間 A）．一方，2015
年後半から 2017 年にかけて活動は穏やかになった（期間 Q）．
図 1 に，季節毎の降灰量（中央値）の空間分布を示す．あわせて季節毎の卓越風向も示している．冬と春は，下層の卓越風の北西風の影響により，桜島から南東側に降灰量の多い地域が広がっている．特に遠ざかるほど分布パターンはより南東側に偏っている．また，上空の卓越風（西風）により，分布が全体として東に偏っている様子も見て取れる．夏は下層の卓越風向が南西になるため，降灰量の多い地
域がやや北に偏って分布している．秋には下層・中層の卓越風の影響により分布は南東から東に偏っている．
図 2 に SO2 および SPM の平均濃度および四分位値のレンジの火口からの距離依存性を示す．SO2 は火口から遠ざかるほど濃度が急減することが分かる．

図 1：季節別の降灰量の中央値の空間分布．降灰量の単位
は月単位の g/m2．風配図は，高度 0-1.5 km 平均(左下)と
高度 1.5-4 km 平均(右下)についてのもの．

図 2：(a) SO2(黒)，SPM(白)の平均濃度の火口からの距離依存性．(b)(c)それぞれの四分位値幅．下向き三角は A
期，上向き三角は Q 期の値を示す．Q 期の数値は噴火の影
響の少ない背景場と捉えることができる．

― 327 ―

C451

SMILES-2 バ ン ド 設 定 に つ い て* 鈴 木 睦 (IS A S ), 眞 子 直 弘 (IS A S ), P h ilip p e B a ro n (N IC T ), 落 合 啓 (N IC T ),1.

O3 同位体)及び 771-777 GHz (O2, O3, NO, HNO3, HOCl,

はじめに

SMILES-2 は JAXA 宇宙研小型科学衛星公募に提案

HO2, 13CO, O3 同位体)の計測を行う. 高い周波数のたされた（提案代表者 塩谷雅人）, サブミリ波・テラヘ

めアンテナ IFOV が狭くなりより高い鉛直分解能が期

ルツ帯のリムサウンダーである. ISS/JEM/SMILES の待出来る.

625, 650 GHz 帯の拡張に加えて,より多くの微量気体やHEB は 1 台のミキサーを Local 周波数を軌道毎

気温風速計測のためにサブミリ波帯とテラヘルツ帯バ(100min)に切り替える等して, 成層圏~中間圏 OH 観測

ンドを追加している. ここでは, どのような目標でバ

モ ー ド 1834.05 -1835.05 GHz (OH, O3, HO2) 及 び

ンド設定を進めたかについて報告する.

1837.05-1838.05 GHz (OH, O3, HO2, NO2, HOCl, O3 同位2.

(O3), 2059.8-2060.8 GHz (O, O3, O3 同位体) の計測を行体), 及び下部熱圏 O 原子モード 2956.8-2057.8 GHz
SMILE-2 概要とバンド構成

SMILES-2 は ISAS 小型科学衛星としてイプシロンロ

う. 中間圏 OH 及び下部熱圏の気温/密度/風速/O 原子密

ケット打ち上げの専用衛星(66•, 550km, 550kg)に搭載さ度でこれまでの観測では不可能な高精度データの取得れる. 補助センサーとして電離圏 in situ 観測及び GPSが期待される.

掩蔽を含んでいる. 現提案では, SIS ミキサー4 台, テラ

現在のバンド構成は観測対象に若干の冗長性がある

ヘルツ HEB(Hot Electron Bolometer)ミキサー1 台のため周波数帯の詳細化(バンド数縮小)や実際にダウン

DSB(Double Side Band)構成であり, 以下の帯域を観測リンクする帯域(619.1-627.1 GHz はその一部のみダウする. 4K 冷却系の完全冗長化により 5 年 x2=10 年間のンリンクされる)の検討を現在進めている.

観測が可能な提案になっている.
SIS-1 は 485-489GHz + 525-529 GHz,を DSB で重ね合

3.

わせて観測する. 485-489GHz 帯(O2 気温, H2O, O3, HO2,
OO18O, O18OO, OO17O, O17OO), 525-529GHz 帯(O3, N2O,期待される成果

SMILES-2 からは以下の成果が期待出来る.
a)

広い高度範囲(10-150km)の全球的な気温/水平風速

NO2, H2CO, HO2, OO18O, O18OO, OO17O, O17OO).

の 日 変 化 (monthly). 特 に 中 間 圏 ~ 下 部 熱 圏 で のOdin/SMR でも試みられた 487GHz O2 での気温/大気密

reference データセットの構築が可能になり現業気象

度測定と, 525-529GHz 帯での N2O, NO2, H2CO 測定を目モデルや気候変動予測の不確実性を小さくできる.
b)

指す.
SIS-2 は 556-558 GHz 及び 575-577 GHz の DSB 測定

成層圏~中間圏 O3 化学の精緻化. O3, OH/HO2, N 化
合物(N2O, NO, NO2, HNO3), Cl 化合物(HCl, ClO,であり, 556-558 GHz (H2O, O3, HNO3, OO18O), 575-577

HClO) の日変化.

GHz (O3, CO, ClO, H2CO, OO18O) を測定する. 成層圏~

デルでの O3 層将来予測などで必要とされている

中間圏〜高度 100km の CO 及び H2O の測定と温度/風速

化学反応部の reference data を提供できる.
c)の導出が主な目的となる.
SIS-3 は, 619.1-627.1 GHz (O3, H2O, HCl, HO2, BrO,
NO2, HNO3, HOCl, CH3Cl, CH3CN, O3 同位体) 及び化学輸送モデルや化学気候モ

成層圏~中間圏~下部熱圏の統合観測による全大気的な気象学への寄与が大きく期待出来る.

d)

SMILES-2 は軌道上での高分解能スペクトル測定

649.05-657.05 GHz (O3, ClO, N2O, HO2, BrO, NO, NO2,と補助的な GPS 掩蔽気温測定の組み合わせで, 非

HNO3, H2CO, HOCl, O3 同位体)を計測する. SMILES 観

常に多数の遷移の周波数/γair/nair を決定しサブミリ測の継続(HCl 等)と BrO 等のより良い周波数による高波分光学に大きく貢献できる.

感度化, N2O や NO 等の SMILES で計測できなかった成分の追加を目指す.

参考文献

SIS-4 は, 750-756 GHz (H2O, O3, N2O, HO2, BrO, NO2,

[1] Ochiai S., et al., 2017, SOLA, 13A, 13−18.

― 328 ―

C452

WRF 計 算 用 海 面 水 温 デ ー タ セ ッ ト MOSST と IHSST の 比 較*清 水 悠 正 1 ， 大 澤 輝 夫 1 ， 見 﨑 豪 之 1 ， 内 山 将 吾 1 ， 香 西 克 俊 1 ， 嶋 田 進 21
神戸大学大学院 海事科学研究科
2
国立研究開発法人 産業技術総合研究所 福島再生可能エネルギー研究所
1.

MOSST の 3 地点年平均 Bias は 1.09℃であるのに対し，はじめに洋上風力発電のための風況調査手法としてメソ気象

IHSST は 0.13℃であったことから，IHSST の方が精度

モデル WRF を用いた数値シミュレーションがあるが，が良いことが示された．IHSST の方が優れている理由

その精度向上のカギを握るのが入力値として用いられとしては，センサーの高精度化や JAXA による処理のる海面水温である．産業技術総合研究所および神戸大

高度化（Kurihara et al., 2015），時間解像度の向上により学が開発した海面水温データセット MOSST （Shimada

サンプル数が増えたことなどが考えられる．

et al., 2015）は，地球観測衛星 Terra/Aqua に搭載されている分光放射計 MODIS によって観測されたデータを用いており，作成過程において時間方向の移動平均により雲域欠損値を補完している点が特徴である．このMOSST は，風況を左右し得る年間 Bias の面から，既存の SST データセットの中では最も精度が良いことが示されている（Ohsawa et al., 2014）．ただし，その精度には季節変動があることや， MODIS が老朽化しているなどの問題があり，依然改良の余地がある．そこで
本研究では，洋上風況推定に適した次世代の高精度海面水温データセットの開発に向け，静止気象衛星ひまわり 8 号に搭載されている可視赤外放射計 AHI によって観測されたデータを用いた新しい SST データセット
IHSST（Interpolated Himawari-8 SST）を作成した．そして，現場観測値を用いて MOSST と IHSST の精度検証
図 1. (a)千葉港口第一号灯標，(b)伊勢湾中山水道

を行った．
2.

および(c)大阪湾波浪観測塔における手法

海面水温データセットの月別・年平均 Bias

表 1 は，MOSST および IHSST の諸元である．IHSSTは，JAXA が作成し配信している SST の 1 時間データ

4.

おわりに

を用いており，日平均後，11 日間の移動平均を行うこ

本検証により，MOSST よりも IHSST の方が精度がとで雲域欠損値を補完している．精度検証の地点は(a)良いことが示された．今大会発表時には，検証地点を

千葉港口第一号灯標，(b)伊勢湾中山水道，(c)大阪湾波増やした結果を報告する予定である．また，IHSST に浪観測塔の 3 か所である（本要旨作成時点）．期間はも季節変動があることや，平均・補正手法に検討の余2017 年の 1 年間であり，日平均値を用いた．

地があることから，今後，さらに検証を進める必要が表 1. データセット諸元ある．
謝辞
本検証に使用した衛星データは，宇宙航空研究開発
機構（JAXA）の分野横断型プロダクト提供サービス

3.

（P-Tree）より，現場観測値データは，国土交通省より結果および今後について

図 1 は，3 地点の月平均 Bias である．検証の結果，提供を受けました。

― 329 ―

C453

GCOM-C/SGLI の 全 球 観 測 模 擬 デ ー タ を 用 い た
晴雲識別アルゴリズムの試作*永 尾 隆 (JAXA/EORC),

村 上 浩 (JAXA/EORC ), 中 島 孝 (東 海 大 TRIC)

はじめに



結果

気候変動観測衛星「しきさい」（GCOM-C）が 2017

本稿では SGLI 観測チャンネルのうち VN 1, 3, 5, 8, 11

年 12 月 23 日に成功裏に打ち上げられた。GCOM-C が(380, 443, 530, 673, 868 nm)、SW 1, 3, 4 (1.05, 1.6, 2.2 m)

搭載する多波長光学放射計(SGLI)は、近紫外から熱赤を使った結果を示す。図 2a は陸の晴画素、図 2b は陸外に 19 の観測チャンネル、1000 km 以上の観測幅、250の雲画素から主成分分析で得た主成分ベクトル(主成分m の空間分解能、前方・後方視での偏光観測、などのの標準偏差で重み付けした)である。図 2a の第一、第二、機能を有する。JAXA/EORC では SGLI の解析アルゴリ

第三主成分ベクトルは雪氷、土壌、植生の反射率を、ズムの打上げ前の評価に、SGLI の全球観測模擬データ

図 2b の第一主成分ベクトルは雲の散乱特性を反映してを利用してきた(図 1)。本研究では逆にこの SGLI 模擬いると解釈できそうである。図中に累積寄与率(CP)もデータを用いて晴雲識別アルゴリズムを試作した。手示す。第四主成分で CP = 99.4 % に達する。本解析では
CP ≧ 99.5 % となる主成分まで使って P(𝒙𝒙|𝐶𝐶𝑘𝑘 ) 、法は既存のものだが、SGLI を対象にした点は新しい。

P(𝐶𝐶𝑘𝑘 ) を多次元ヒストグラムで近似した。
D &OHDUSL[HOVRYHUODQG

E &ORXGSL[HOVRYHUODQG

図 1. SGLI SW 1(1.05 m)の全球観測模擬データ.


データと手法

SGLI の全球観測模擬データは次のように作成され

図 2. SGLI 輝度の主成分ベクトル。a)陸-晴、b)陸-雲.

た。まずグローバルイメージャ(GLI)の観測データから事後確率を計算して識別した結果、陸画素は識別=晴陸・大気・海洋・雪氷の物理量(エアロゾル・雲の光学

れ、雲の場合の的中率がそれぞれ 99% を越えた。SW

的厚さ、地表面反射率など)を推定した。これらからのみを使った場合は的中率が 92%、82% に低下した。

SGLI の観測幾何や波長応答を使って各チャンネルの海画素は VN+SW と SW のみを使った場合で差は小さ

観測輝度を放射伝計算した。なお輝度データには晴雲

く的中率は共に約 95% であった。既知であるが、陸でや陸海などフラグが付いている。晴雲の識別はベイズ

は近紫外から短波赤外の波長特性全体を使うことが有定理に基づく生成モデルアプローチを使った[1]：

効で、海では海面の暗さと雲の明るさの対比から少なP(𝐶𝐶𝑘𝑘 |𝒙𝒙) =いチャンネルでも識別できる。以上は模擬データでの𝑃𝑃(𝒙𝒙|𝐶𝐶𝑘𝑘 )𝑃𝑃(𝐶𝐶𝑘𝑘 ),𝑃𝑃(𝒙𝒙)

結果であり的中率自体は重要でない。むしろ実データ

ここで入力 𝒙𝒙 に輝度データ、 クラス 𝐶𝐶𝑘𝑘 に晴・雲の適用時に的中率が大きく変化するなら、それを招く模ラベルが入る。生成モデルアプローチではまず条件付

擬データと実データの差異こそが興味深い。生成モデ

き確率密度 P(𝒙𝒙|𝐶𝐶𝑘𝑘 ) 、事前確率 P(𝐶𝐶𝑘𝑘 ) をモデル化する。
識別ではそれらから計算した事後確率 P(𝐶𝐶𝑘𝑘 |𝒙𝒙) が最ルを使う面白みはその差異を P(𝒙𝒙|𝐶𝐶𝑘𝑘 ) を通して吟味すること、P(𝐶𝐶𝑘𝑘 ) を更にモデル化することにある。生た。メモリ使用量を抑えるために主成分分析(PCA)を使

参考文献って SGLI 輝度データの次元削減を行った。

[1] C. M. Bishop, 元田浩ほか監訳. パターン認識と機械も大きいクラス 𝐶𝐶𝑘𝑘 を割り当てる。P(𝒙𝒙|𝐶𝐶𝑘𝑘 ) 、P(𝐶𝐶𝑘𝑘 ) は
SGLI の模擬データから多次元ヒストグラムで近似し成モデルの洗練させることはリモセンへの理解の深化に繋がるだろう。発表当日までさらに解析を進めたい。

学習 上. 丸善出版, 2007.

― 330 ―

C454

ϿॠԘਗ␃⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠ ‫ۼ‬श␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ಅҼ III∗ ‫ڄ‬ᒝ (࠾‫ )ٴ‬ഓۛわ ਊϷ‫۝‬ತ (෕‫ڄ‬л੒Ӂ ϔ઱ઘ֊ԋְ٥֋ࡿ)2ٌїई⎘ ⎐ ૰ю⎘ ⎠ ␃⍬ ⏻ ⏓ ю⎉ ⎧ る 2015 ௰⎯௰ച‫⎬ה‬⎘ ⎠ ‫ۼ‬शຟ⎯೎୞ഇ೘⏓ ಅҼ⎘ ⎠ ٌї⏓ य 1 ⎬ ߟ⎚れPERSIANN ⎍ 0.3 mm/hr Ιч⎯ҍࣘ⎯‫ۼ‬श⎬ ਻⎘ ⎧਩⎯␓␩ ⏼⏫ ␄ ⏉ ⏋ ଊ⎅れ2015 ௰⎯ਾࣨ௰ച‫ۼה‬शຟ⏓ ಅҼ⎘ ⎠ ٌї (यࢽ๿)る௯ਾҍࣘ⎯Ϙ⎍ਪ⎅ࡿ⎨る GSMaP-MVK ⎍λ౵੒⎎⎌⎤ ⎠れ ⎿ ⎠る ⎼⎩ ⏔⎪ ⎯ҍࣘ⎯έ୞ਾ⎨ PERSIANN⎍λ౵ࢡ⎖ ⎌⎤ ⎠ れ ๹ࣘ⎰る ௯ਾ⎬ ⎋ ⎅⎧ GPCC ⎩CPC ⎯ԝ⎬ ࠴⎿ ⏋ る අέ 10 ୞೒‫ ⏋ ⏉ ⏊⏍ ⎞⎰פ‬੒⎎⎐ る 22 ୞೒‫ ⎐ ⎖ࢡ ⏋ ⏉ ⏊⏍⎞⎰פ‬る 30 ୞Ιඅ⎰⎼⎽ু⎧ ⎍⏉ ⎐ λઠ⎚⏌ ‫ ⏌⎃⎍ڽؚ‬れ⎖ ⏊ ⎬る GSMaP ⎯⏞␧⏰␦ ⏶␜⎍҉া⎖ ⏍⏌ ঽ⎩ ‫⎨ڤ‬ಅҼ⎘ ⎠ٌї (य 2 ⎰ 2015 ௰ 8 ُ 1 ௟⎯ MWR ⎯‫ۼ‬शຟഇ೘⎯ಅҼ)る ⎌⎫ ⏋ ⎯҉া⎍ҷ௨⎨⎎ ⎠ れ ຶ⎉ ⎱る
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2015 land 50S−50N ∆=0.5deg

0.1

rain rate [mm/hr]

chirps

0.1
0.01
10−3
10−4

gsmap−mwr
gsmap−mvk
gsmap−gauge
imerg HQ
imerg uncal
imerg caltrmm3B42v7 HQ
trmm3B42v7 IR
trmm3B42v7
cmorph mw
cmorphcmap no−numeric
cmap
gpcp
persiannpersiann−CDR

10−5

histogram frequency at each landsurface type [−]0.1

chirps

0.01
10−3
10−4
10−5

histogram frequency at each landsurface type [−]⎰⎙ ⏂⎬௯ ਾ ‫ ۼ‬Ϙ Ԙ ਗ Ͽ ॠ (TRMM) ⎩ ু ֊ ‫ ۼ‬श Ԙ ਗ ‫ ظ‬ѳ(GPM) ⎯ࠞϿॠ⎍ਲ⎢ ࣘ⎓⏊ ⏍る ␚ ⏠ ⏫ ␩ ఉԘਗਂ
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GPCPe ,gh
numeric, , HOAPS , PERSIANN ⎯ 8 ‫ ڃ‬16 ࠦ⎨⎃⏌ れΙ‫ۼ‬る GSMaP, IMERG, GPCP daily, GPCC monitor⎯ 4 ‫ ڃ‬8 ࠦ⎯␌⍬⏴␣ ␯ ⎍ۖई⎖ ⏍⎠⎯⎨る ई⎘ ⎅␌⍬⏴␣ ␯ ⎯ٌї⏓ ߟ⎚れ ಅҼ٥֋⎰ई⎘ ⎅␌⍬⏴␣ ␯ ⎍ࡥ⏌ ୞⎬۱⎇ ಩์⎍⎃⏌ れ ‫ܞ‬Ѿる ␚ ⏠ ⏫ ␩ ఉ⎩ অҙ⎯Ԙਗ⎌⏊ ‫ۼ‬शຟ⏓ ஖ࡥ⎘ ⎧ ⎅⏌ MEGHA-TROPIQUESi ⎩অҙ⎩ Ϙຟ‫⎠ ⎤ޡ ⏓ظ‬๹ࣘ⎯⏀⎯ CHIRPSj る ⎖ ⏊ ⎬ૠՃബஓ⏓ ٥֋⎚⏌ ⎠⏂⎯ PERSIANN CDR ⏃ ಅҼ␓␩⏼⏫ ␄ ⎬ю⎉ ⎠れ ⎿ ⎠る Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ CPCk ⏅ GPCCl⏓ ৕⏀‫⏂ ⎠ ⏌ ⎃⎍ ␄ ⏫⏼ ␩␓⎡⏔ܛ‬る ⎞ ⏍⏊ ⎯ಅҼ⏃۱⎫ ⎤ ⎠れ ‫ޡ‬ๆ⎘ ⎠␃⍬⏻ ⏓ ಺ハ ⎬ ߟ⎚れTRMM, GSMaP, IMERG ⎰る ␚ ⏠ ⏫ ␩ ఉ⎯⏀⎌⏊ ⎯␓␩ ⏼⏫ ␄ る ⎞ ⏍⎬ অҙ⎫ ⎪ ⎯Ͽॠ⎬ ⏉ ⏌ Ϋஓ⏓ ۪຋⎘ ⎠ ␓␩ ⏼⏫ ␄ る Ϙຟ‫ظ‬ി।⏓ ⎘ ⎠ ␓␩ ⏼⏫ ␄ ⎍⎃ ⏌⎯⎨⎞ ⏍⎟⏍ಅҼ⎘ ⎠れTab. 1: ‫ޡ‬ๆ␃⍬⏻

10−6

1

1

cpc

gsmap−mwr
gsmap−mvk
gsmap−gauge
imerg HQ
imerg uncal
imerg caltrmm3B42v7 HQ
trmm3B42v7 IR
trmm3B42v7
cmorph mw
cmorphcmap no−numeric
cmap
gpcp
persiannpersiann−CDR
0.1

rain rate [mm/hr]

1

Fig. 1: histograms of yearly-averaged rain
rate over the ocean (left) and land (right)
with 0.5◦ resolution during 2015. HOAPS is
not included because it’s until Dec. 2008.

␓␩ ⏼⏫ ␄‫׸‬ԝѽਉ୞ [ ヂ ]ߗԝѽਉ୞␌⍬⏴␣ ␯
GSMaPa0.1
1 ߗԝ
V04-V7.0001+
0.1
30 ഇ
V04A+
IMERGb
TRMM3B42c
0.25
3 ߗԝ
V7
2015 ௰ച‫ۼ⎯ה‬शຟ⎯೎୞ഇ೘⏅ਾࣨച
0.25
3 ߗԝ
RT ⎯ V1.0
CMORPHde
GPCP
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ُ:V2.3/௟:V2.3+ ‫ ␄ ⏫ ⏼ ␩ ␓⎯ה‬ԝ⎯ಅҼ⏓ ۱⎫ ⎤ ⎠ れ ‫ܞ‬
2.5
ُ
V1604
CMAPf
‫ڤ‬る ⎖ ⏊ ⎬ โゖ ⎫ ߄୅⎨३ܵ⎚⏌ れ
0.5
6 ߗԝ
V3.2
HOAPSgࠌߤ: ϔ઱‫׸ۯ‬٥֋Ҕ౎Նۚ (JAXA) ࠬ੢٥
0.25
3 ߗԝ (CDR ௟)
m6s4
PERSIANNh֋キ Inter-comparison of global rainfall data
megha-tropiquesi
1.0
௟
V1.00
products for the imporovement of satellite
0.05
௟
V2.0
CHIRPSj
rainfall algorithmギ ⎯ࢊढ़⏓ ࠬ⎒⎧۱⎤ ⎠れ ๭
0.5
Daily
V1.0/V1.0RT(2006∼)
CPCk
ๆ⎘ ⎠ ␃⍬⏻ ⎰ NASA,NOAA,JAXA ୾ү౎l+0.5/1.0(2014∼)
ُfull-V7/monitor-V5
GPCC
ࣿ‫ ⏋ ⏉ ⎬ٴ‬ଚ֤⎖ ⏍⎠⏃ ⎯⎨⎃⏌ れ+ ⎰␌⍬⏴␣ ␯ ⎍ࣘ⎍⎤ ⎠⏃ ⎯れa Global Satellite Mapping of Precipitaztion b Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM c TRMM-TMI ⎌⏊ ֆ⏂⎠‫ۼ‬शຟ⎬অҙ⎌⏊ ֆ⏂⎠‫ۼ‬शຟ⏓ ৕⏀‫␃⎡⏔ܛ‬⍬⏻ d ҍใ੒Չ૊ (NOAA) Չ‫ڴ‬าਗ⏷ ␯ ⏻ ⍬ (CPC) ⎯ MORPHing technique ⎨ൗࠄ‫⎯ظ‬Ϙη⏓ Ϋஓ⎖ ⎜⎠␃⍬⏻ ⎩ CPC Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠␃⍬⏻ e ু֊‫ۼ‬शՉ‫ظڴ‬ѳ (Global Precipitation Climatology Project) ⎯Ͽॠ␃⍬⏻ ⎩ GPCC Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠␃⍬⏻ f CPC Merged Analysis of Precipitation, ॅખ␞␃␧าൎ⏓ ৕⏀‫␃⎡⏔ܛ‬⍬⏻ g Hamburg Ocean Atmosphere
Parameters and Fluxes from Satellite Data, ҍࣘ⎯⏀ h ␇␡ ⍬ ␥ ␧␉ ⏿ ␄␫ ⍬⏫ ⎬Է⎅⎠ஂ‫ ␦ ␄ ␦ظ‬⍬␌␧⏓ ۱⎫⎤ ⎧ ஖ࡥ⎘ ⎠␃⍬⏻ i TAPEER-BRAIN
Megha-Tropiques level 4 productれ TAPEER ⎰ Tropical Amount of PrecipFig. 2: comparison of GSMaP v6 anditation with an Estimate of ERrorsる BRAIN ⎰ Bayesian Rain Algorithm
including Neural Networks(Viltard et al, 2006)れ j ഡ܎⎯ Climate Hazards
v7 MWR rain map at Aug. 1st, 2015.
Group Infrared Precipitation with Stations(CHIRPS), ๹ࣘ⎯⏀ k CPC ⎍ଚl֤⎚⏌ Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ␅ ⏠ ␀ Չ࣐૊ (DWD) ௅⎯ Global Precipitation Climatology Centre ⎯Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻3― 331 ―

⎋⏐⏋ ⎬

C455
衛星全球降水マップ GSMaP の日本域における検証 ～信頼度フラグの有効性～＊

山地萌果・田島知子・久保田拓志・沖理子(JAXA/EORC)

1. はじめにJAXA と NASA の共同ミッションである全球降水

日本域の気象庁解析雨量を用いて、海上・陸上・（Global Precipitation Measurement Mission；

海岸域にわけて信頼度フラグごとの GSMaP の精度GPM）計画では、2014 年 2 月に打ち上げられた GPM

検証を実施し、信頼度フラグを評価する。

主衛星に、二周波降水レーダと GPM マイクロ波放2. 初期解析

射計とが搭載されており、世界の雨を高精度で観測している。さらに、この GPM 計画下において、対象領域は、Kubota et al 2009 を参考に日本域の解析雨量で使用している各レーダからの距

日本では、複数衛星を用いたマルチプロダクトと離が 200km 以内の領域について、陸上と海上とし て 衛 星 全 球 降 水 マ ッ プ （ Global Satellite

海岸域に分けて解析を行った。期間は 2014 年 9Mapping of Precipitation; GSMaP）を開発して月から 2017 年 8 月までとし、公開前の過去分はおり（Aonashi et al. 2009 ほか）、1 時間ごと 0.1

同じアルゴリズムで処理を行った。

度格子の世界の雨分布データとして公開している。

例として、図 1 に日本域海上における毎時の適中率の月平均時系列を示す。信頼度が高いほGSMaP は降水レーダで得られた統計情報をデー
タベースとして用い、マイクロ波放射計をベース

ど（色が薄いほど）、的中率も高くなっていることがわかる。

に赤外放射計のデータも複合的に利用して作成した複数衛星プロダクトであるため、使用している衛星センサの種類やマイクロ波放射計の観測範囲、地表面タイプによって精度が異なることが知られている（Kubota et al. 2009 ほか）。GSMaP
ユーザは年々増加しており、登録者数は 2018 年 1
月末時点で 113 ヵ国、3593 人に上り、利用分野も、幅が広がってきている。実利用も含めた様々な分

図 1. 日本域海上における 2014 年 9 月から 2017 年 8 月までの毎時適中率[%]の各月平均の時系列.黒が信頼度 1 であり、色が薄いほど信頼度が高くなっている

野のユーザに対して、精度の情報をアルゴリズム

本発表では陸上や海岸域についても結果を示の原理から啓蒙的に 1 つの指標として示すため、

し、雨のありなしの評価に加えて、RMSE や相関2017 年 4 月より準リアルタイム版の GSMaP プロ

係数などの雨の量に関する評価も実施する。

ダクトに信頼度フラグを導入した。

参考文献

気象や気候のみならず、水文分野・農業分野など

信頼度フラグは、1（精度低）から 10（精度高）の 10 段階で精度を示すもので、GSMaP の雨量デー
タと同じ 1 時間毎の 0.1 度格子で提供している。
フラグは、陸上（海岸含む）よりも海上の方が精度がよいこと、低温域の精度が悪いこと、マイク
ロ波放射計の直近の観測からの経過時間が長いほど精度が落ちること、の 3 点から算出している。
本発表では、新たに導入した本フラグについて、

Aonashi, K., J. Awaka, M. Hirose, T. Kozu, T. Kubota, G.
Liu, S. Shige, S. Kida, S. Seto, N. Takahashi, and
Y. N. Takayabu. 2009: GSMaP passive microwave
precipitation retrieval algorithm: Algorithm
description and validation, J. Appl. Meteor., 87A,
119-136.
Kubota T., T. Ushio, S. Shige, S. Kida, M. Kachi, and K.
Okamoto. 2009: Verification of High-Resolution
Satellite-Based Rainfall Estimates around Japan
Using a Gauge-Calibrated Ground-Radar Dataset. J.
Appl. Meteor., 87A, 203-222.

― 332 ―

C456
メンテナンスフリーを実現した転倒ます型雨量計の開発宇塚 和夫 72.   角田 敦 72. 
１．諸  言

３．試  験

現在市販されている転倒ます型雨量計  の多くは、三角錐型の

 時間当たりの雨量 ～ ㎜に相当する水量を、電磁定量ポ

カップに筒が通ったろ水器 図  を採用している。カップの中の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水が一定量になると、水の上澄みを流す構造である。これは、上

倒雨量は  ㎜である。また、ろ水器に入る可能性がある砂や小から流れてきた水を一度カップで受けることにより、水の運動

枝を用意し、水と共に一緒に入れて堆積の有無を確認した。

エネルギーが弱まり、転倒ますに安定して流すことが可能にな

４．試験結果る。しかし、ろ水器にゴミが入ると排出されずそのまま堆積し続図  に測定結果を示す。この図より、既存のろ水器と新型のろけるため、筒が詰まり、水が流れなくなってしまう問題がある。

水器を比較すると、
雨量 PP～PP における誤差率の傾向は、

そのため、雨量を正しく計測するには、定期的なメンテナンスが両者とも変わらないことがわかった。
また、新型ろ水器は、砂や小枝 約 PP の大きさであれば、ろ必要となる。
そこで今回は、メンテナンスをすることなく、安定して水を転水器に堆積しないことがわかった 図  。倒ますに注ぐことができるろ水器を新たに開発した。本報では、

５．結  言

ゴミが流入したときの影響および、既存品との精度の差を評価

ろ水器にゴミが入ると、計測に影響が生じてしまう問題を解決した。

するため、新たにろ水器を開発した。今回の結果から、ろ水器の定期的なメンテナンスを行うことなく、高精度の雨量計測が実２．新型ろ水器の形状
図  に新型ろ水器を示す。新型ろ水器は、「ゴミが堆積しない

現できることを確認した。

こと」と「水を安定させて転倒ますに入れる」という２つの機能

参考文献

の両立を目標に設計した。前者は、ゴミが堆積しないように筒を 株 フィールドプロ製品カタログ 「転倒ます型雨量計2:

なくし、出口を大きくした。後者は、水の流速を落とすために、

%3」

２段階式にした。さらに、出口部の角度を  度にして、水流の安定化を図った。


雨水


 カップ



上澄み 筒
図 3 既存ろ水器と新型ろ水器の性能比較
図 既存ろ水器の断面図










  新型ろ水器(投入直後)  新型ろ水器(数秒後)

図 4 砂と小枝 約 PP をろ水器に入れたときの様子

外観図         分解図図 新型ろ水器

― 333 ―

C457

極細熱電対による気温観測における風速影響山本 哲（気象研究所環境・応用気象研究部）
１

はじめに

a

地上気温観測において日射／放射影響を軽減するために使用される通風筒の特性を評価するための基準値として、日射／放射影響が原理的に小さい方法

T13による地上気温観測方法を確立することが望まれている（Lacombe, M. et al., 2011）。これには各種の候補となる手法を相互比較することが必要である。

U1.5

ISO(2007）の提案している極細センサーを 2017 秋季b

大会 C311（以下「前報」）に引き続き検討する。
２

極細センサーの導入
森脇ほか（2003）の手法を用い、３つの直径 13, 25,

200μm の E 型熱電対素線を点溶接した熱電対を作成し、茨城県つくば市の気象測器検定試験センター試c験露場において地上高 1.5m に設置し、10ms 毎にデータを取得した。気象測器検定試験センターから超音波風速計（ソニック SAT530）の高度 1.5m での観K測データを得た。
３

結果例

T25-T13

１日を通じて晴天だった 2017 年 2 月 21 日のデー

T200-T13

タを第１図に示す。３種の太さの熱電対は、夜間はd

観測値の差は平均的には 0.1℃程度以下と小さい。日中は 25μm 径と 13μm 径では最大 0.3℃程度、200μm 径温度と 13μm 径では最大 0.7℃程度それぞれ
前者のほうが高い。温度差は日射量の多い正午頃最大とならず、むしろ早朝に最大値が出ている。これは早朝に風速が極小になり 1m/s 未満となっている
ことと関係している。測定誤差と日射量・風速・センサー径との関係を理論的に求めた Kurzeja(2010)によると、ここで用いた３種の径のセンサー間の測定
誤差の比はそれぞれ約 2 倍、約 5 倍と読み取れ、また風速が 0.25m/s から 1m/s に増えると、誤差は数分の１に減少し、今回の結果と概ね一致する。この例
では日射による測定誤差は 13, 25, 200μm 径でそれぞれ最大 0.2℃、0.5℃、1℃程度と見積もられ、前報での見積もりとほぼ一致した。現業地上気象観測用
通風筒との比較も行った。風速が 2m/s 程度以上ある
ような条件下では 13μm 径の観測誤差は 0.1℃未満となっている可能性がある。

第１図 2017 年 2 月 21 日の高度 1.5m での熱電対および超音波風速計の観測値。(a)気温（℃、１分平均。以下同じ）(b) 風速（m/s）
、(c) 25μm 径温度− 13μm 径温度（℃）、(d) 200μm 径温度− 13μm 径温度（℃）
。
謝辞 極細熱電対による観測は、東京工業大学環境・社会理工学院稲垣厚至助教から懇切丁寧な指導により実現できた。気象庁観測部観測課気象測器検定試験センターからは超音波風速計のデータ提供のほか、観測実施に多大な協力を得た。ここに記して深く感謝する。
参考文献
Kurzeja, Boundary-Layer Meteorol 2010, 134, 181–193.; ISO,
2007: ISO 17714 Meteorology - Air temperature
measurements; Lacombe, M. et al., 2011: WMO IOM Rep.106.
森脇亮ほか,水工学論文集. 2003, 47, 1–6. ;中村泰人ほか,日本建築学会計画系論文報告集. 1986, 364. 48–56.

― 334 ―

C458

地表面日射量時系列データの特徴を表す時系列特徴量の選択手法＊

渡邊 武志、野原 大輔（電力中央研究所）
毎に標準偏差で規格化をする。４９地上観測点のう１．はじめに太陽光発電システムが大量に導入されるにつれ、
太陽光発電システムの出力変動が電力システムの安ち１地点をテストデータとして、教師データは残りのデータにより構築する。

定性へ与える影響が重大になりつつある。地表面日射量の変動性の理解のために地表面日射量時系列デ

３．３

精度の検証

k-nearest neighbors method から得られる時系列

ータを用いた研究が多く行われている。
時系列特徴量を用いることで、時系列の特徴を定パターンの類似度を評価するためにパワースペクト

量的に取り扱うことができる。時系列特徴量によるルを用いた類似度Ｓを用いる（Deecke and Janik,

定量化は次元圧縮の一種であり、ある１つの時系列

2006）。

特徴量は、対応する特定の時系列特徴を表す。複数S=の時系列特徴量を用いることで、時系列データの特徴を詳細に表すことができる。また、解析の目的に𝑁𝑁

100
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚(𝑀𝑀(𝑛𝑛), 𝑁𝑁(𝑛𝑛))∑𝑁𝑁
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚(𝑀𝑀(𝑛𝑛), 𝑁𝑁(𝑛𝑛))𝑛𝑛=1

ここで、M および N はテスト時系列及び最近傍時応じて使用する特徴量を選択する必要がある。
本研究では、日射量時系列データを対象とし、日系列のパワースペクトル、n は離散化された n 番目

射量時系列の特徴を表すためにどのような時系列特の周波数に対応する。類似度は０から１００の間の徴量が必要かを解析する手順について議論する。

値をとり、類似している場合はより値が大きくなる。
この類似度は位相の差は検討対象とはしない。

２．データ
気象庁により観測されている地表面日射量のデー

４．結果と考察タを使用する。時間間隔は１分である。日本国内４

図１は、ある１つのテスト時系列に関する結果で９観測地点でデータを使用し、使用データ期間は、ある。選ばれた４つの時系列は、テスト時系列の階２０１０年から２０１５年の６年間で、各日８時か段状に減少する特徴をよく表している。パワースペ

ら１６時までを用いる。解析には、地表面日射量をクトルから得られる類似度はそれぞれ 45.36、41.76、

大気上端下向き短波放射量で割ったもの、

44.32、44.83 である。また、教師データ内の最も大Clearness Index（CI）を用いる。この規格化により、きいパワースペクトル類似度は、68.52 である。２１日周期および季節秋季成分と緯度による日射量のつの類似度測定手法は完全には一致しないことがわ

強度の違いを除外する。

かる。本手順を用いて日射時系列の特徴を表すために必要な時系列特徴量について検討する。

３．手

法

３．１

時系列特徴量

平均、標準偏差、sample entropy、尖度、歪度、
線形回帰係数、lag+1 自己相関係数の７つを用いる。
それぞれの特徴量は１２１分時間窓内の部分時系列から計算する。時間窓の開始時刻を１０分ずつ移動させ、解析期間中の全時点を対象に時系列特徴量を
計算する。
３．２

図１

最上段はテスト対象時系列、２段目以降は上位から４つの最近傍点に対応する時系列。黒線が対象と

k-nearest neighbors method

教師データから、類似度に基づいて最も類似する

する１２１分の部分時系列である。

k 個の点（最近傍点）を選び出す分類手法である。

参考文献

類似度尺度として７次元の時系列特徴量ベクトルのDeecke, V. B. and V. M. Janik, 2006, J Acoust. Soc. Am. 199,

ユークリッド距離を用いた。時系列特徴量は特徴量

645-653.

― 335 ―

C459

LIDEN デ ー タ を 用 い た JLDN の 対 地 雷 検 知 効 率 の 評 価*松 井 倫 弘 (フ ラ ン ク リ ン ・ ジ ャ パ ン ),
1.

はじめに

LLS（Lightning Location System）は，世界の多くの地

表 1
比率

域や国で，雷を監視するために広く使われている．落都市

比 率 (%)

都市

雷からの地上における人命や社会インフラの保護には，

旭川

55.1

釧路

42.0

雲放電よりも LLS の対地雷を検知する能力が重要であ

札幌

62.8

青森

67.6

る．LLS が自然界で発生する全ての雷放電を検知する

秋田

63.5

盛岡

62.7

ことは難しい．そのため，電気に関する国際規格を決

仙台

62.1

新潟

73.6

定 す る 機 関 で あ る IEC(International Electrotechnical

東京

57.2

宇都宮

54.8

Commission)は，LLS の性能評価の手法の一つとして他

静岡

61.1

長野

70.4

の LLS と性能比較を推奨している[1]．そこで，JLDN

金沢

75.7

名古屋

73.6

の対地雷検知効率を気象庁が運用する LIDEN と比較す

大阪

59.6

高松

50.1

ることにした．JLDN （Japanese Lightning Detection

高知

47.4

鳥取

55.9

松江

51.5

広島

28.3

福岡

25.8

熊本

29.5

長崎

26.2

宮崎

34.4

鹿児島

30.3

那覇

53.9

Network）は，日本全国の雷放電を観測するために 1998
年より構築が開始され 2000 年に薩南諸島以北の観測を開始し，2003 年に沖縄方面にセンサを設置して完成した．風力発電用風車に落ちた雷の JLDN の位置標定精度は約 120～310m であり，雷放電の推定電流波高値の絶対値が 8kA 以上の雷撃ついて検知することが確認されている[2]．
2.

LI DEN と J LDN の 対 地 雷 検 知 数 の
比 率 (%)

平均45.4
J L D N = 1 0 0 と し た 時 の L ID E N が 検 知 し た 対 地 雷の数の比率と標定されたものでも，国際規格[1]に合致しない Flash
データは，実際には 1 つの Flash しか発雷していないも比較対象とする観測データ

通常，LIDEN データは Flash（落雷）形式で，JLDN
データは Stroke（雷撃）形式で提供されている．両者の比較のために JLDN データを文献(1)の国際規格に従って Flash 形式に変換した．その際に，LIDEN のデータの中に，同一時間に落雷間の距離が 10km 以内に 2 つのFlash が，日本全国で多数観測されていたことが確認された．これらの Flash は，文献(1)に示す国際規格に合致していない．そのため，雷波形観測装置[3]を用いて該当する Flash の複数の波形を確認したところ，LIDENによって 2 つの Flash と標定されたものについては，いずれも 1 つの Flash の波形しか確認できなかった．その雷波形例を図 1 に示す．
そのため，LIDEN で 2 つの Flash

のとみなして，2 つの Flash のうち 1 つを排除して比較を行った．
両者の対地雷検知効率の比較は，表 1 に示す都市のから半径100km 以内で，2017/07/28～2017/09/30 の間に，両者がそれぞれ対地雷と判定した対地雷の数を比べた．
3.

結言

表 1 に示すとおり JLDN は，LIDEN が検知した対地
雷放電の約 2.2 倍の対地雷を検知することが分かった．
また，LIDEN の検知効率は，中部・北陸地方を除くと
JLDN に比べて著しく悪く，地域間で検知効率のムラがあるため，落雷数の統計資料や気象証明書への利用には不向きである．
そのため，LIDEN 利用者に対しては，その趣旨の注意喚起を行うことが適切と思われる．
参考文献[1] IEC, 2015, IEC62858 Ed.1
[2] M. Matsui et. Al., 2017, APL2017, PID29, Thailand[3] 松井，道下，2015，電気学会 B 部門大会, 344

図.1 雷波形の例(2017/08/19 16:37

西東京市)

LIDEN が 2 つの Flash として標定した雷波形の例．実際は，1 つのFlash しか発生していない．

― 336 ―

D451

熱帯海洋域における地上気温の太陰潮汐シグナルの検出○坂崎貴俊 Kevin Hamilton1


ハワイ大 IPRCJSPS 海外特別研究員

 はじめに
大気中の日周期変動と言えば、太陽放射の日周期によって熱的に生ずる変動（太陽潮汐）が卓越す
るが、月の重力によって力学的に生ずる変動（太陰潮汐12.4 hr 周期）も存在する。ただし（大気中では）後者は前者に比べて一桁小さいため、太陰潮汐の先行研究の多くは振幅が比較的大きい超高層大
気 や 地 上 気 圧 の シ グ ナ ル に 限 ら れ て き た (e.g.,
Haurwitz and Cowley, 1969)。特に本研究で着目する
地上気温の太陰潮汐(~0.01 K)は、遥かに大きな熱潮
汐(~1-10 K)に紛れてしまい、検出は容易でない。実際過去の観測例は、Chapman (1932a; @ジャカルタ)による一世紀も前の報告しかない。
気温太陰潮汐は振幅こそ小さいが、大気海面結合過程を表すユニークな診断量になることがChapman (1932b)によって提案された。すなわち、地上で観測された気温の太陰潮汐は以下の熱力学の式に支配される：

(1)T気温、p気圧、t時間、R気体定数、Cp定圧比
熱係数、Q非断熱加熱。空間スケールが非常に大きいために水平移流項が無視でき、かつ、地表観測であるために鉛直移流項もゼロとなる。また外部からの熱強制が無いため、非断熱加熱はニュート。従っン冷却による減衰として表す（係数：β (s-1)）て、気温と気圧の太陰潮汐から β を推定できる。
本研究では、海洋上の気象ブイデータを用いて地上気温の太陰潮汐シグナルを検出し、さらに気温気圧シグナルの関係から大気海洋結合による波の減衰過程を明らかにすることを目的とする。

 観測データ・解析手法
1990 年代から観測を行う熱帯太平洋および大西洋(160°E-360°E, 8°S-8°N)の海洋ブイネットワー
ク (Tropical Atmosphere Ocean/Triangle Trans-Ocean
Buoy Network (TAO/TRITON), Prediction andResearch Moored Array in the Atlantic (PIRATA))のデータを用いた。気温、気圧データの時間分解能はそ
れぞれ、10 分、60 分である。太陰潮汐の抽出には

Chapman-Miller Method を用いた(e.g., Chapman and
Lindzen, 1970)。ただし、ノイズレベルを低減するた
め、月齢によるコンポジットの段階で Median 値に近いデータのみ（全体の 50%）を使用した。以下では、解析に用いたデータ数が多く(>4000 days)かつエラーバーが小さい(<0.0016 K)地点の結果を示す。
 結果と議論
図 1 に、各ブイで得られた太陰潮汐シグナルの振幅と位相（最大をとるローカル太陰時刻(LLT)；（注）12:00 は月が南中する時刻）を示す。平均の振幅は 0.005-0.001 K、位相は 11:00 LLT 前後であり、広範囲でコヒーレントなシグナルを示す。海洋上において、地上気温の有意な太陰潮汐シグナルを検出したのは世界初である。
さらに気圧潮汐の結果と併せることで、検出した気温変動が断熱変化成分（式(1)の右辺第一項；図1 の淡灰色）で良く説明できることが分かった。その一方、断熱成分に比べてやや振幅が小さく、位相が進んでいるという差も見て取れる。実際にこの結果から減衰パラメターを見積もったところ、β ~6×10-5 exp(iπ/4) (s-1) (時定数: ~0.25 day 程度)であった。さらに、太陰潮汐を模した波を再現する数値実験を行うことにより、実際にこのパラメターが大気海洋の熱交換係数に依存することも分かった。

図 太陰潮汐(M2)シグナルの振幅（中心からの距離）と位相（真上からの角度）を示すハーモニックダイアル。濃灰色の●は気温の結果（黒線の矢印は地点平均）、淡灰色の●は気圧（断熱過程を仮定して気温変動に変換）を示す。淡灰色の○は Schindelegger and Dobslaw (2016)による気圧の太陰潮
汐グリッドデータの結果（黒点線の矢印は地点平均）。― 337 ―

D452
大型大気レーダーとラジオゾンデに基づく南極自由大気中の乱流パラメータ推定*高麗正史、佐藤薫 (東大院理)、西村耕司、冨川喜弘 (極地研)、佐藤亨 (京大院情報)1. はじめに乱流エネルギー散逸率 (𝜀𝜀𝜀𝜀 ) は大気中の乱流を記述する上で基本となる物理量の１つである。最近、海洋CTD 観測による密度プロファイルからエネルギー消散率を推定する手法 (Thorpe 法) を、ラジオゾンデ観測に適用することで、乱流パラメータを推定する研究が行われている (Clayson and Kantha, 2008)。しかしながら、Thorpe 法はエネルギー散逸率を過大評価する傾向があることが、最近の海洋観測や直接数値計
算の結果から指摘されている。一方で、自由大気中の乱流パラメータの推定には、1980 年代から VHF レー
ダーが用いられてきた (例えば、Sato and Woodman,1982)。これまで VHF レーダー観測に基づく Thorpe法の検証は、これまでに 10 数回のラジオゾンデ観測について行われたのみである。本発表では、1 年間の南極昭和基地大型大気レーダー (PANSY レーダー)に基づく乱流エネルギー消散率の推定とラジオゾン
デによる推定の結果を示し、それらを比較する。

3.3 ラジオゾンデによる推定
Thorpe 法 に よ る 推 定 は 、 温 位 の 鉛 直 分 布 か ら
Thorpe 長 (𝐿𝐿𝐿𝐿T ) を求め、Ozmidov 長 (𝐿𝐿𝐿𝐿O = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝐿𝐿𝐿𝐿T ) との経験式を用いることで、𝜀𝜀𝜀𝜀T = 𝑐𝑐𝑐𝑐 2 𝐿𝐿𝐿𝐿2𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑁𝑁𝑁𝑁 3 (𝑁𝑁𝑁𝑁 : 浮力振動数) を求める。𝑐𝑐𝑐𝑐 2 は比例定数で不確定性が高く、0.1 ~ 10 の値をとるとされる。図 2 の破線で、よく使われている 𝑐𝑐𝑐𝑐 = 1 としたときの 𝜀𝜀𝜀𝜀T 高度分布の中央値を示す。全高度でレーダーによる推定より大きい値を示すが、比例定数 𝑐𝑐𝑐𝑐 の不確定性の中に収まる。
𝑐𝑐𝑐𝑐 = 1 とすれば、その差は成層圏で小さく、対流圏で大きい。Scotti (2015) は、Thorpe 法はシアー不安定起源の乱流で良い推定値を与え、対流不安定起源の乱流で 𝜀𝜀𝜀𝜀 を過大評価する傾向があることを指摘している。今回の結果は、対流圏と成層圏で乱流の主要な起源に違いがあることを示唆する。

2. データPANSY レーダーの対流圏・成層圏観測データを用いた。データ間隔は約 4 分、高度分解能は 150 m である。スペクトル幅から乱流による速度分散を推定する際、ビームブロードニング成分の除去のためにアンテナの配置及び風向を考慮する手法を適用した(Nishimura et al., in prep.)。ラジオゾンデ観測に基づく
𝜀𝜀𝜀𝜀 の推定には、Wilson et al. (2011, 2013) の手法を用いた。レーダーは 2016 年 1 ~ 12 月、ラジオゾンデは2011 ~ 2016 年を、それぞれ解析対象とした。

3. 結果

3.1 2016 年 10 月 10 日 00UT の事例
図 1 (a) に 2016/10/10 00:00UT でのレーダーとラジオゾンデによって推定された 𝜀𝜀𝜀𝜀 の鉛直分布を示す。
2 つの推定は高度 8 ~ 9km を除き概ね一致している。
また、風速の鉛直シアーが大きい高度領域 (2 ~ 4 km,
図 1 (b)) で、𝜀𝜀𝜀𝜀 が大きな値を持つことが確認できる。
3.2 レーダーによる推定
図 2 (a)の実線で、レーダーの 1 年間の観測により推定された 𝜀𝜀𝜀𝜀 の中央値の鉛直分布を示す。𝜀𝜀𝜀𝜀 は高度
1.5 ~ 20 km で 1×10-4 ~ 3×10-4 m2s-3 の値域を持つ。この値は他地点のレーダーに基づく推定値とほぼ一致する。高度変化に注目すると、6.5 km 付近に極小値を持ち、圏界面のやや上の高度に極大を持つ。この極大は、夏季から秋季に顕著に見られる (図 2 (b))。また、成層圏冬季～春季に 𝜀𝜀𝜀𝜀 が増大する一方で、対流圏の季節変化は小さい。

図 1：2016 年 10 月 10 日 00UT の事例 (a) 折れ
線はレーダーによる、棒グラフはラジオゾンデ
による 𝜀𝜀𝜀𝜀 の推定。(b) 水平風速の鉛直勾配。

図 2：(a) 𝜀𝜀𝜀𝜀 の鉛直分布。実線がレーダーによる推定。破線がラジオゾンデによる推定。(b) 各
季節のレーダーで推定された 𝜀𝜀𝜀𝜀 の鉛直分布。

4. まとめPANSY レーダー及びラジオゾンデに基づき、南極
対流圏・下部成層圏における乱流エネルギー消散率を世界で初めて推定した。両者の比較から乱流生成
起源の違いについての示唆を得ることができた。

― 338 ―

D453

PANSY レーダーで観測された極域対流圏・下部成層圏における重力波の間欠性*

南原優一, 佐藤薫(東大院理), 堤雅基(極地研)１．はじめに

３．結果

重力波は主に対流圏で励起され、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、中層大気の物質循環に大きく寄与している。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。多くの気候モデルでは、重力波を陽に解像することはできないので、パラメタリゼーションの手法を用いて重力波による強制を表現している。
重力波は時空間方向に不均一な分布をしており、極めて間欠性の高い現象であることが過去の観測によって示されている。断続的に出現する大振幅の重力波と連続的に放射される微弱な振幅の重力波とでは、時間平均として同じ運動量フラックスの総量であっても、散逸・砕波により強制を与える高度が異なる。この高度の違いは、中層大気の物質循環の構造に大きく影響する。
昭和基地 (69.0°, 99.6°) に設置された南極初の M,T (Mesosphere-,tratosphere-Troposphere レーダーである PAN,Y レーダーによって、高分解能・高精度な 9 次元風の観測データが中・低緯度を含めても類を見ないほど長期連続に得られている。本研究の目的は、PAN,Y レーダー観測デー
タに基づいて、南極対流圏・下部成層圏の重力波の運動量フラックスの間欠性を定量的に解明することである。

2016 年 10 月から 2017 年 9 月までの 1 年間のPAN,Y レーダー観測データを用いて、各高度領域における絶対運動量フラックスの PDF と Gini
係数を調べた (図 1 。 PDF は ,uper pressure
balloon による観測的先行研究 (e.g., Jewtoukoff
et al., 2013 で報告されていたように、対数正規分布に近い形状をしている。 Gini 係数は対流圏では 𝐼𝐼𝑔𝑔 = 0.5–0.6 、下部成層圏では 𝐼𝐼𝑔𝑔 = 0.4–0.5であり、高度と共に Gini 係数は減少していた。また、重力波を陽に解像する高解像度モデルシミュ
レーションでは、南極沿岸部の最下部成層圏における間欠性は 𝐼𝐼𝑔𝑔 = 0.5–0.6 と見積もられており(Alexander et al. 2016 、本研究と整合的である。
さらに、Gini 係数の季節依存性を調べたところ、
6-7 月に Gini 係数の低い領域が成層圏から上部対流圏まで広がることも分かった。
地表風の強さと間欠性の相関、背景風の強さと間欠性の関係の解析についても結果を報告する。

２．データと解析手法
PAN,Y 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。
この高分解能な長期連続のデータによって、（背景風によるドップラー効果が無視できる場合）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′ 𝑤𝑤 ′ , ̅̅̅̅̅̅
̅̅̅̅̅̅
る。運動量フラックス (𝑢𝑢𝑣𝑣 ′ 𝑤𝑤 ′ は Vincent andReid (1989 の方法により各視線速度の分散を組
み合わせて精度よく推定した。
間欠性の定量化には、 確率密度関数 (PDF とGini 係数 (𝐼𝐼𝑔𝑔 を採用した。Gini 係数 (Gini 1912
は社会の所得の不平等を測る指標として考案され、近年では重力波の間欠性の議論にも応用されている。0 から 1 の間の値をとり、1 に近い値ほ
ど間欠性が高い。

― 339 ―

図 1.(a) z=1.5-5.0 km,(a)z=5.0-8.5 km,(a) z=8.512.0 km,(a) z=12.0-15.5km,(a) z=15.5-19.0 km の
絶対運動量フラックスの確率密度関数。右上に高度領域と Gini 係数と使用したデー
タ数を示す。

D454

成層圏突然昇温時の成層圏の気温構造と重力波特性*角 ゆ か り (東 大 院 理 ),佐 藤 薫 (東 大 院 理 )は約 40-2 hPa (22-42 km) の高度領域で SSW のピーク

1. はじめに
成層圏突然昇温（SSW）とは、冬季極域で成層圏の気に先行して増加する。これは、約 20 km の鉛直スケー

温が数日で数十度も上昇する現象である。SSW の発生

ルを持つ前線的な構造が突然昇温時に成層圏で強まるメカニズムは平均場とプラネタリー波の相互作用の観ことを示唆している。前線強化を定量化するため、対流点から議論されることが多い一方、重力波の役割は十圏の前線解析で用いられる前線形成関数 F =分に理解されていない。しかし近年では、突然昇温時の中間圏での構造変化に関し重力波の重要性が認識されはじめ、その観測的な知見が必要とされている。中間圏
重力波の特性を明らかにするためには、その起源が存𝐷𝐷|∇𝜃𝜃|⁄𝐷𝐷𝐷𝐷 を計算した。その結果、高緯度から極域では高温域の西側で F > 0 となっており、前線的な構造が強化されていることが分かった。

成層圏の重力波を抽出する際、重力波に伴う気温擾

在する成層圏の重力波についても理解する必要がある。

乱と、上で述べた大規模な前線構造に伴う気温擾乱を

そこで、本研究では 2016 及び 2017 年 1~2 月に北極域切り分ける必要があると考えられる。本研究では、以下で発生した SSW に着目し、極域成層圏における重力波の手順を個々の軌道データについて行い、重力波に伴の特性について、再解析データと衛星観測データを用

う気温擾乱を抽出した。まず、オリジナルの気温プロフ
ァイルに最小二乗法を用いて 4 次の多項式フィッテン

いて調べた。

グを行い、背景場を求めた。次に、オリジナルの気温から背景場を引いて偏差場を求め、カットオフ波長 6 km

2. 解析データ
SSW 時の成層圏の総観規模構造を調べるために、のハイパスフィルタを偏差場に適用して気温擾乱（重MERRA2 再解析データを使用した。データは 3 時間間力波）を取り出した。先行研究ではカットオフ波長を隔、鉛直 42 層、水平方向には 1.25 度間隔でグリッド化

10-15 km 程度に取ることが多かったが、それでは前線したものを用いた。成層圏の重力波の解析には、的な気温構造が漏れ込む可能性がある。SSW 時に高度

FORMOSAT-3/COSMIC 衛星の気温データ (atmPrf) を

約 25-35 km の範囲で重力波のポテンシャルエネルギ使用した。このデータは GPS 電波掩蔽観測による推定

ーが大きくなることが分かった。当日の発表では、今回値で高い鉛直分解能を持つ。
本研究では、高度 10~40 km

得られた重力波の特性について述べ、前線的な気温構の範囲で 100 m の等間隔で内挿した軌道データを用い造との関係についても議論する予定である。

た。解析期間は 2016 及び 2017 年の 1~2 月である。

3. 結果
MERRA2 のデータ解析から SSW のピーク(2016 年 2
月 9 日) に先行して、気温の鉛直構造は高度と共に西に傾き、東西波数 1 型の構造が卓越していたことが分かった。このとき、10 hPa 面の気温の水平断面図には、高温域と低温域に挟まれた領域に気温の水平勾配の大きい前線的な気温構造が存在していた。このような前線的な構造を特徴づける変数として、各気圧面上での30N-90N（解析領域と呼ぶ）における温位 𝜃𝜃 の変動の幅|𝜃𝜃𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 − 𝜃𝜃𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 | ⁄𝜃𝜃̅ と、水平勾配の大きさの最大値|∇𝜃𝜃|max /𝜃𝜃̅ を定義した。ここで 𝜃𝜃𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝜃𝜃𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝜃𝜃̅ はそ

図 1: (上) 温位の変動の幅と (下) 水平勾配の大きさ

れぞれ解析領域の最大値、最小値、領域平均値である。

の時間気圧断面図。期間は 2016 年 1-2 月。黒線は SSW

図 1 に示すように、𝜃𝜃 の変動の幅と水平勾配の大きさのピークに対応する― 340 ―

D455

北 極 海 氷 域 変 動 に 伴 う Weak Polar Vortex event の 特 徴*星 一 平 1 、 浮 田 甚 郎 1 、 本 田 明 治 1 、
中 村 哲 2 、 山 崎 孝 治 2 、 三 好 勉 信 3 、 Ralf Jaiser 4
1（ 新 潟 大 学 、 2 北 海 道 大 学 、 3 九 州 大 学 、 4 AWI, Germany）
1.

1~2℃ほど気温が低化していた。この結果は、少氷年にはじめに
近年における北極域海氷域面積の著しい減少は、冬発生した WPV イベントは、対流圏の気候に強く影響

季において、半球規模の大気循環場に影響を及ぼしてを及ぼす事を示唆している。また、この強い成層圏・対いることが明らかになってきた。その影響は対流圏内流圏結合に対しても、バレンツ・カラ海からの定常ロス

のみならず、惑星波の上方伝播を強める事で、成層圏でビー波の寄与がみられた。Day –10 ~ –1 の期間におい極渦の弱化を引き起こす[1]。本研究では、成層圏突然て、定常ロスビー波により強化された東西波数 2 成分

昇温 (Sudden Stratospheric Warming; SSW)など、極の惑星波が、対流圏内で収束した事で東風強制を引き

渦弱化の極端事例に対して北極海氷域減少が与える影起こしていた（図略）。
以上をまとめると、少氷年 WPV では、バレンツ・カ響を調べた。

ラ海を波源とする定常ロスビー波とそれによる東西波2.

数 2 の惑星波の増幅が成層圏への波の上方伝播、WPV

使用データ・解析手法
大気再解析データ Japanese 55-year Reanalysis[2]発生時の強い鉛直結合の両方に寄与していた。これは、を用い、1979/80 年冬以降の 36 冬季を解析期間とした。

極渦変動の極端事例である WPV イベント時において本研究では、十分なサンプル数を得るために、SSW にも、海氷減少の影響がある事を示唆した初めての結果

加えて極渦弱化が弱いイベントも解析に含めた。これである。

らをWeak Polar Vortex (WPV) イベントと呼ぶ。
WPV
イベントのサンプリングは、12~2 月における日毎の北半球環状モード指数（10hPa, 20°N 以北の高度場の第1 主成分で定義）が–1 標準偏差以下（極域で高気圧性偏差）となった場合とした。得られた 33 イベントをさ

参考文献[1] Hoshi et al., 2017, GRL, 44, 446–454.

[2] Kobayashi et al., 2015, JMSJ, 93, 5–48.

らに発生年の海氷の多寡により分類した。11・12 月平
均し、バレンツ・カラ海(15°-90°E, 70°-85°N) で領域平均した海氷密接度の時系列の、±0.5 標準偏差値を閾値とした。少氷年に発生した 9 イベント、多氷年の 17 イ
ベントを、発生日(Day 0) を基準に合成解析を行った。
3.

結果
図 1 は、それぞれのコンポジットにおける気候値からの偏差を示す。WPV イベントを引き起こす惑星波の上方伝播の特徴に着目すると、少氷年 WPV では Day0
直前に東西波数 2 成分が強まっていた。対流圏上層においてはバレンツ・カラ海域を波源とする定常ロスビー波が卓越しており、それが基本場の波数 2 構造を強めていた事が要因であると考えられる（図略）。
イベント発生後においても、各コンポジットで特徴が異なっていた。少氷年 WPV において、対流圏では継続して東風偏差がみられ、それに伴い、中緯度陸域では

図 1 少氷年（左）と多氷年（右）における WPV イベントのコンポジット図。全て気候値からの偏差を示す。
（上段）60°N
における東西平均東西風、（中段）40°-80°N で領域平均した
100hPa 面での Eliassen-Palm フラックス鉛直成分、（下段）
50°-70°N の陸域で領域平均した 2m 気温をそれぞれ示す。上段の陰影、中・下段の丸は 90%で有意な偏差を示す。

― 341 ―

D456

大気再解析データに基づく中層大気の年々変動と波強制の関係についての研究
松 下 優 樹 （ 東 大 院 理 ）、 門 大 貴 （ 東 大 先 端 研 ）、 佐 藤 薫 、 高 麗 正 史 （ 東 大 院 理 ）
1.

はじめに

最近の高解像ＧＣＭ、全大気モデル、衛星データを用いた研究により、中層大気では運動量収支におけるロスビー波と重力波の協働の様子や成層圏界面ジャンプ、
突然昇温に伴う南北両半球結合など、興味深い力学現̅について正（負）の相関は負（正）の偏差に対応し、T

温度偏差に対応している。
̅̅̅̅∗ による力学的な温度偏差のパターンはv̅∗ の補償流w
加熱・冷却と解釈できる。しかし、ダウンワードコント
ロールの原理によれば、負となるロスビー波強制のみ

象が明らかにされつつある（Sato & Nomoto ,2015; Yasui

では上部中間圏の赤道向きの循環を説明できない。こ他 条件付き受理；Gumbel & Karlssen,2011）。本研究での循環の駆動源としては重力波強制が考えられる。
̅との相関は反対半球にもみられる事も重要である。
T

は最近公開されたトップ 0.01hPa（高度約 80 ㎞）の再解析データ MERRA-2 を用い、従来の再解析データでこれは、波強制の影響が赤道を超えて反対半球にも波は調べるのが困難であった中間圏全層を含む中層大気及している事を示している。

同様の構造は冬季北半球でも見られたが、冬季南半の年々変動や波強制との関係について解析を行う。

球ほど明瞭ではなかった。これは、波動振幅が大きい北
2.

解析方法

半球では波強制に対する場の応答の非線形性が強いた

解析期間は 1980～2016 年の 37 年間（Δt = 3時間）。

めと考えられる。

緯度高度断面上の東西平均場について議論する。ロス

ビー波成分を東西平均( ̅で示す)からのずれ( ′で示す)
′2 、
̅̅̅̅
̅、ロスビー波活動としてϕと定義し、東西風u̅、気温T

波強制∇ ⋅ F、残差平均流v̅∗ を計算し、これらの各月平均を求めた。年々変動の強さとして各点での気候値からの標準偏差を調べた。̅̅̅̅
ϕ′2 のピークは両半球で冬期の緯度 50～70°、高度 1～3hPa（Ａ領域と呼ぶ）にあるこ′2 の年々変動̅̅̅̅とがわかった。そこで、Ａ領域平均したϕと相関が高い∇ ⋅ Fの変動領域 30～50°、0.3～1hPa（Ｂ̅、v̅∗ との相領域と呼ぶ）の時系列をキーに取り、u̅、T

図１：1 月（左）、7 月（右）の東西風の気候値（太線）および年々変動（細線・カラー）。ジェットの中心を✖で示す。

関を調べた。
3.

結果

3.1 年々変動
図１に 1、7 月の東西風の年々変動（細線・カラー）
および気候値（太線）を示す。中高緯度の中層大気では、
冬の北半球成層圏を除き、ジェットの中心（図に✖で示す）を挟むような形にピークが二つ並んでおり、逆相関

図２：波強制（長方形領域内での平均値）と残差平均流v̅ *を持つ。これは、ジェットの中心の南北移動に対応する（左）、温度（右）との相関係数。有意水準 95％で有意な領変動であると考えられる。

域に着色しており、赤枠はＢ領域を示す。

3.2 波強制̅ との相関係数
Ｂ領域における∇ ⋅ Fと各点でのv̅∗ 、Tを図２に示す。
相関には 7～9 月平均の時系列を用いた。
v̅∗ と∇ ⋅ Fの相関は下部中間圏で正、上部中間圏で負̅との相関についてはＢ領域を中心に正である。また、T
負の相関がチェッカーパターンのように並んでいる。
ロスビー波による波強制は負の値を取るため、v̅∗ に

4.

まとめ
MERRA-2 を用いて中層大気の年々変動や波強制との対応を調べた。冬季上部成層圏でロスビー波活動の年々変動が大きいこと、これに関連する波強制の年々変動の影響は赤道を超えて反対半球にも及ぶことが明らかとなった。

ついての正（負）の相関は極（赤道）向きの残差平均流― 342 ―

D457

冬季成層圏極渦に内在する予測障壁～ 2009・ 2010 年 の 成 層 圏 突 然 昇 温 の 予 測 可 能 性 比 較 ～*向川均（京大・院理）・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
これまでの気象庁現業 1 か月アンサンブル予報結果やアンサンブル予報実験結果を用いた解析から、成層圏突然昇温（SSW)の予測可能期間は 5 日から 19
日と、イベントに依存して大きく変動することが明らかになった[1]。この予測可能期間の長短に、対流圏から上方伝播する惑星規模波の予測可能性が大きく寄与することは間違いない。一方、Mukougawa et al.
（2017）[2]は、成層圏で惑星規模波の下方伝播が生じる直前に東西非一様な上部成層圏循環が極度に力学的に不安定な状態となることを見出した。このため、
SSW の予測可能性にも、成層圏循環の力学的安定性が重要な役割を果たしている可能性が考えられる。
そこで、本研究では、まずアンサンブル予報実験
により、2009 年 1 月に生じた極渦分裂型 SSW と、
2010 年 1 月に生じた極渦変位型 SSW の予測可能性を比較する。次に、非発散順圧渦度方程式を用いて、成層圏循環の安定性解析を実施し、SSW の予測可能性と成層圏循環の力学的安定性との関係について吟味する。
2. アンサンブル予報実験
Noguchi et al.（2016）[3]と同様に、水平解像度 TL159,
鉛直総数 60 層（モデル上端は 0.1hPa）の気象研究所
AGCM を用いて、メンバー数 25 のアンサンブル予報実験を毎日実施した。その結果、2009 年 SSW の予測可能期間は一週間程度と短く、しかも、SSW に伴い成層圏極域で東風が出現する直前の 1 月 20 日
から 23 日の期間で、アンサンブルメンバー間のスプレッドが急に大きくなることが示された。一方、2010
年 SSW の予報期間は 2 週間程度と比較的長く、東風が出現する 1 月 23 日頃のスプレッドも比較的小さい。このため、2009 年の SSW に比べ 2010 年の
SSW は、比較的予測しやすいことが明らかになった。
3. 非発散順圧渦度方程式を用いた安定性解析
Mukougawa et al. (2017)[2]と同様に、各気圧面でのアンサンブル平均予測場を基本場として非発散順圧
渦度方程式に基づく力学安定性解析を実施した。その結果、2009 年の場合（図 1）、1 月 20 日付近の 5hPaから 2hPa の上部成層圏領域で、1.0/day 以上という極めて大きな成長率を持つ不安定モードが出現することが明らかになった。一方、2010 年の SSW の場
合には、SSW 極大期の直前に、このように大きな成長率を持つ不安定モードは出現しない。このことは、
上部成層圏循環の力学不安定性が SSW の予測可能性に大きな役割を果たしていることを示唆している。
参考文献[1] Ichimaru, T., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94, 7-24.
[2] Mukougawa, H. et al., 2017, J. Atmos. Sci., 74, 3533-3550.
[3] Noguchi, S., et al., 2016, J. G. R. Atmos., 121, 3388–3404.

図 1 2009 年 1 月において、各気圧面での流線関数アンサンブル平均 4 日予報を基本場とした場合の安定性解析結果。最大成長率を持つモードの成長率（1/day）を示す。縦軸は気圧、横軸は予報日。成長率が 0.6/day（1.0/day）以上の領域を淡く（濃く）色塗り
した。赤色の縦線は 1 月 23 日、青色の水平線は 5hPaを示す。

図 2 図 1 と同じ。但し、2010 年 1 月。

― 343 ―

D458

成層圏突然昇温予測への衛星観測のインパクト*野口 峻佑・黒田 友二 (気象研)・向川 均 (京大)・水田 亮・小林 ちあき (気象研)1. はじめに衛星観測が大気循環変動の把握に多大な恩恵をもたらしていることは間違いない. 例えば, 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) との比較では, 高層観測の疎な南半球において, 観測史上唯一の成層圏突然昇温 (SSW) の再現に JRA-55C は失敗していることが報告されている (Noguchi and Kobayashi 2017). それに対し, 北半球における SSW の再現性は, 上部成層圏を除き, JRA-55C でもそれ程損なわれないため, 一見すると衛星観測の影響は大きくない印象を持つ. しかしながら, SSW の生起・発達が, 対流圏からの波強制のみならず, 成層圏循環場構造の詳細にも大きく依存することが指摘されている (e.g. Noguchi et al. 2016; de la Cámara
et al. 2017) ことを踏まえると, その予測において衛星
観測の影響が顕在化することが予期できる.
そこで本研究では, 衛星観測本格化以降に生起した
SSW を対象に, JRA-55 および JRA-55C を初期値に用いたアンサンブル予報実験を実施し, それらを比較することで, SSW の予測に対する衛星観測の影響を調査した. ここでは特に, 上部成層圏以高の初期場の差異が下層循環の中長期予測に及ぼす影響に着目した解析結果について報告する.

一方, この SSW の 10 日前に開始した予報においては,その差は拡大して下部成層圏にまで至り, その後１ヵ月以上持続している様子をみることができる (図 b). JRA55 を初期値とする予報は, SSW の生起およびその後の偏差の下方伝播を良く再現できたのに対し, JRA-55C を初期値とする予報は, SSW 生起の再現に失敗していた.
このように下層にまで及ぶ, 明瞭な差異の出現は, 極渦崩壊直前の上空に感度のある短期間のうちに開始した
予報においてのみ期待できる, 限定的なものであると考えられるが, 他のいくつかの事例 (e.g. 2009 年の SSW)
においても同様の差異を確認できる.

4. おわりに
上部成層圏以高における再解析間の差の現れ方は, 事
例により大きく異なる. また, 予報における下層への影
響も, 上空の差の現れ方と一貫しない場合がある. 発表
では, 事例間の差の原因や, その予報への影響の大きさに関して, 予報成績の評価結果も含めて, 議論を行う予定である.

2. 実験設定
Noguchi et al. (2016) と同様に, 解像度 TL 159L60 の気象研究所大気大循環モデル (MRI-AGCM) による, 積
分期間 2 か月のアンサンブル予報実験を実施した. 成長
モード育成法により作成した摂動を, コントロールとして用意した JRA-55 および JRA-55C に付加することで,
SSW 生起日 (Day 0) を基準に [Day -15, -10, -5, 0, +5]について, 各々25 メンバーの初期値を用意した. 対象とした SSW は, 1979 年から 2012 年までの冬季 (DJF) に生起した 20 事例である.

3. 結果
本稿では, 予報結果に顕著な差がみられた, 1984–1985
年冬季に生起した SSW 時における, 衛星観測の有無による差異について記す. 再解析間の差は, 通常, モデル
バイアスが大きく, かつそれが従来型観測によって補填し切れない領域において顕在化する. そのため, ゾン
デの届かない上部成層圏以高の領域において, JRA-55Cの極夜ジェットは, JRA-55 と比べ, 過剰に強くなる傾向を持つ. この例の SSW 前の期間においてもその傾向が確認できるが, 流れ場の変動に依存して, この差異は時に大きく乱れる. 特にこの例では, SSW 生起時に, 再解析間の差が上空より急激に大きくなっている様子をみることができる (図 a). ただし, これは JRA-55C における SSW 生起日に数日の遅れを生じさせるが, SSW の生起/非生起という差にまでは至らず, その影響はせいぜい 10 hPa までに留まっている.

図: 1984–1985 年冬季における帯状平均東西風 (北緯 50–70 度
で平均) の時間-高度断面図. SSW の生起日 (1 月 1 日) を縦点線で示し, 東風領域を斜線で表す. (a) JRA-55 モデル面データ(等値線) と, その JRA-55C からの偏差 (色). (b) SSW 生起日の10 日前 (12 月 22 日) の JRA-55 を初期値とした MRI-AGCM
によるアンサンブル平均予測値 (等値線) と, その JRA-55C を初期値としたものからの偏差 (色).

― 344 ―

D459

全中性⼤気に対する最適なデータ同化システムの検討
⼩新⼤、佐藤薫（東⼤院理）、宮崎和幸（海洋研究開発機構）

では経験的な設定（標準設定とよぶ）が⽤いられはじめにる。しかし中間圏や下部熱圏でも同じ設定が適切
中層⼤気においては主に対流圏起源のロスビだとは限らないため、調整を⾏い同化システムのー波・重⼒波による運動量・熱輸送によりラグラ最適化を図った。標準設定から各パラメータをひンジュ流が駆動され、放射平衡の場とは⼤きく異とつ変更した同化ランを⾏い、結果を⽐較した。
なる気温や東⻄⾵の構造が維持されている。成層 データ同化モジュールのパラメータ（4 種）
圏ではロスビー波、中間圏では重⼒波の役割が⼤予報誤差共分散の計算に使われるアンサンブ
きいといわれている。近年、中間圏の⼦午⾯循環を介した南北半球間結合の存在が⽰唆されていルメンバー数は 30 から 90 に増やすと精度が向上
るが、重⼒波変調に対する観測的検証はほとんどし、90 と 120 とではほぼ同様の結果であった。局
⾏われていない。
所化⻑は 600km から 1000km へと延ばし、各グ
全球の運動量収⽀を調べるにはデータ同化に
リッドにより多くの観測を取り⼊れるのが有効でよるグローバル解析値の作成が有効である。しかあった。同化ウインドウ⻑は 6 時間から 12 時間
し中層⼤気では対流圏に⽐べ観測の密度が低く、へと延⻑すると、解析値の質は逆に悪化した。6 時
数値モデルの予測可能性も⾼いレベルにはない
間と 3 時間とではほぼ同じであった。予報誤差のため、特に中間圏を含むデータ同化は開発段階に過⼩評価を軽減するインフレーション係数は 7%ある。本研究は、地上から下部熱圏までをカバー
から 15%へ増やすと質が向上した。また、⾼度ごするデータ同化システムの構築を⽬的とする。
とに係数を設定する⼿法の有効性も確認された。
対象期間は 2017 年 1〜2 ⽉。この期間には⼤型
 MLS 観測データを取扱う際のパラメータ（4 種）
⼤気レーダー網に よる国際 共同観測
観測領域が限られるがバイアスが⼩さいことInterhemispheric Coupling Study by Observationが知られている SABER のデータをもとに、MLS
and Modeling (ICSOM; http://pansy.eps.s.uのバイアスを時間、緯度、⾼度の関数として求め、
tokyo.ac.jp/icsom/)が⾏われ、2 ⽉ 1 ⽇には北極補正した後データ同化に⽤いた。観測データの分
成層圏突然昇温が発⽣している。
布を空間平均しモデル分解能に合わせるスーパー
2. データ同化⼿法
オブザベーションの有効性も確かめた。また、スピ
予報モデルには Japanese Atmospheric GCM
ンアップ時の観測誤差を始めに⼤きく、徐々に減
for Upper Atmospheric Research （ JAGUAR;
らしモデル場が現実⼤気の場に早く収束するよう
Watanabe and Miyahara, 2009）を⽤いた。本研究⼯夫した。MLS 観測値の品質管理を⾏うグロース
ではまず⽐較的⼤規模場のデータ同化を⾏うた
エラーチェック係数を緩め、予報値に対する観測
め、⽔平解像度を約 300km（T42）とした。モデ
値の信⽤度を⾼めた。
ルの拡散係数、重⼒波パラメタリゼーションに関以上の、⼀連の調整結果として、中間圏・下部
してはフリーランの東⻄⾵を夏半球中間圏のレ
熱圏では観測をより多く取り込む設定が有効だとーダー観測と⽐較して現実に近くなるように調わかった。全パラメータを最適設定にしてデータ整した（2017 年秋季⼤会予稿参照）。
同化を⾏うと、図 1 に⽰すように MLS 観測値及び⽤いた観測データは 2 種類である。1 つめは
MERRA-2 再解析値と整合的な解析値が得られた。
NCEP 提供の地上〜⾼度約 30km までの観測デー
この解析値を⽤いて、ICSOM 期間中の突然昇温前
タセット PREPBUFR である。もう 1 つは Aura 衛
後の場の変化も⽰す予定である。
星搭載の Microwave Limb Sounder (MLS)の気温
リトリーバルで、⾼度約 10〜100km をカバーする。
データ同化には 4 次元局所化変換アンサンブ
ル カ ル マ ン フ ィ ル タ （ 4-D Local Ensemble
Transform Kalman Filter; 4D-LETKF; Miyoshi
and Yamane, 2007）を⽤いた。この⼿法は⼤きな
⾏列計算を回避することにより計算効率が⾼く、局所化の導⼊により並列化が容易である。4 次元変分法と異なり、モデルコードに依存せず汎⽤性が⾼いという特⻑もある。
3. 同化パラメータの調整
図 1. 70∘ N、0.1hPa の東⻄平均気温の時系列。⿊線は標
データ同化を⾏う際の設定パラメータは多数
準設定、⿊太線は最適設定、灰⾊線は検討した設定。破あり、対流圏及び成層圏を対象としたデータ同化
線は MLS 観測値、点線は MERRA-2 再解析値。
1.

― 345 ―

D460

2016年の QBO 異常に伴う力学場と大気微量成分の変動(Ⅱ)
加藤諒一*・廣岡俊彦（九大院・理）、江口菜穂（九大・応力研）
流となる 2 次循環が形成されており、O3 混合比は１．はじめに
成 層 圏 準 2 年 周 期 振 動 （ Quasi-Biennial

QBO が卓越する高度域において、高度とともに大Oscillation：QBO）は、赤道域下部成層圏においきくなるため、鉛直流による輸送の結果、下降流て東西風が約28カ月周期で変動する現象である。

偏差の領域で O3 正偏差、上昇流偏差の領域で O3

QBO に伴って 2次 的な 子午面循 環が形 成され負偏差が見られる。それぞれの対応をまとめると、（Plumb and Bell, 1982）、O3などの大気微量成分

西風シアー域：𝑤𝑤𝑤𝑤
� ∗下降流偏差：O3正偏差東風シアー域：𝑤𝑤𝑤𝑤
� ∗上昇流偏差：O3負偏差が輸送されることが知られている。
一方、2016年に QBO が異常な時間発展をしたとなる。

ことが報告された（Newman et al., 2016; Osprey

一方、2016年の QBO 異常に伴い、40hPa（高et al., 2016）。本研究では、前回（2017年春季大会）

度約24km）付近で西風シアー域が形成されている。

に引き続き、QBO 異常に伴う2次循環場、大気微

この異常に対応して形成された𝑤𝑤𝑤𝑤
� ∗負偏差、O3正偏量成分場に関する解析結果を報告する。

差が時間とともに下降しており、𝑤𝑤𝑤𝑤
� ∗、O3の変動はQBO 異常の結果であることが確認できる。さらに、

２．使用データと解析手法
本研究では、大気微量成分場として衛星観測デ

同時期の O3混合比の変動は赤道上で比較するとータである Aura EOS/MLS Version 4.2 Level 2

太平洋付近で遅れており（図省略）、2次循環の強の O3・HCl・N2O・H2O の体積混合比データを使度あるいは形成時期の経度依存性が示唆される。

用した。また、力学場として、再解析 JRA-55とMERRA-2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が、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から気候値データを作成後、日々の偏差を求めた。
３．結果
以下では、南緯 5°から北緯 5°で平均した、① 𝑤𝑤𝑤𝑤� ∗ （大気微量成分輸送をもたらす残差平均
鉛直流成分）の偏差② 帯状平均 O3 混合比の偏差③ 帯状平均東西風の時間変化を比較する（図 1）。
QBO によって形成される東西風（等値線）の鉛
直シアー域に対応して𝑤𝑤𝑤𝑤
� ∗（図 1 上）、O3 混合比（図1 下）ともに準 2 年周期で変動していることがわかる。赤道域の西（東）風シアー域で下降（上昇）� ∗（上：
図 1 南緯 5°から北緯 5°で平均した 𝑤𝑤𝑤𝑤

[ms −1]×10−4）と O3 体積混合比（下：[ppmv]）の気候値からの偏差の時間高度断面（カラー陰影）。等値線は東西風を示している。西風が正値、等値線間
隔は 10[ms −1]。

― 346 ―

D461

南極域におけるオゾン変動と力学場の関係Ⅲ
劉光宇・廣岡俊彦（九大院・理）・江口菜穂（九大・応力研）
はじめに
前回の発表（2017 年度秋季大会 A402）
においては、近年で最小規模となった 2012
年南極域オゾンホールについて、オゾン場の変動をもたらした要因を明らかにするため、残差平均子午面流と大規模波活動度を詳細に解析した。一方昨年には、2012 年のオゾンホールより小規模で、21 世紀中最小規模となったオゾンホールが観測された。

図１ 2017 年南緯 60～80 度におけるオゾン体積

本研究は、2012 年と 2017 年の事例を比較

混合比について、気候値的季節進行からの偏差しながら、これら小規模な南極オゾンホーの高度時間断面図。破線は負偏差、実線は正偏差

ルをもたらすメカニズムについて検討した。

を示す。等値線間隔は SSPY。

使用データと解析手法

図１は、2017 年の南緯 60 度から 80 度

本研究で用いるオゾンデータは、アメリカ航空宇宙局（1$6$）作成の、$XUD 衛星搭載の 0/6 に基づく 〜K3D（高度 ～NP）の高度範囲のオゾン体積
混合比データである。解析期間は  年
から  年の  年間である。力学場データは、気象庁  年長期再解析 -5$
データを使用した。
 0/6 データについては、衛星軌道上で与えられている値を経度緯度方向に5.0° ×

5.0°の格子点値へ変換した。力学場の解析

は 変 形 オ イ ラ ー 平 均 7(0 方 程 式 系$QGUHZV 他  を用いて行った。

間断面図である。この図より、8 月から 11月の期間の 100～1hPa の高度領域で、広く正のオゾン混合比偏差が見られ、2012年と比べ、正の偏差がより強くなっていた（2012 年の図は省略）。これがこの年の弱いオゾンホールに対応している。オゾン混合比そのものは、この期間 10～5hPaあたりで極大を取り、また冬季の高緯度に当たるためオゾンがほぼ保存的に輸送されると考えると、オゾン混合比極大域より下方の正オゾン偏差は下降流の強まりにより、逆にその上の正オゾン偏差は

結果
まず、オゾン場、力学場それぞれについて、解析期間にわたる平均的な季節進行（気候値的季節進行）を求め、それからの偏差を各年について計算した。

で平均した、オゾン混合比偏差の高度時

上昇流の強まりによって形成されたと考
えられ、この年の力学場の特徴的な変動が推測される。
 発表では、これら二つの年の小規模オ
ゾンホールをもたらした要因の一つと考えられる、プラネタリー波活動度について詳細に議論する。

― 347 ―

D462

衛星観測 Level 2 オゾン全量の長期トレンド
直江寛明 1・松本隆則 2・眞木貴史 1・出牛真 1,2 (1 気象研、2 気象庁環境気象)
1. はじめに存)のときに抽出する。地上観測地点 (whitelist 71 観

1980 年代に顕著であった世界的なオゾン層破壊測所) 毎にオゾン観測値の差 (SAT – 地上観測) をは 1990 年代半ばには収束し、現在オゾン全量はほ求め、各衛星センサーについて日平均値時系列デー

ぼ横ばいか増加傾向が見られるようになった。しかタを作成する。

し、
ODS 回復が今世紀半ばと予想されているにもか3．結果

かわらず、オゾン層回復がそれよりも早いのは、地

図 1 に TOMS-Nimbus7 と地上観測の比較 差 を示

球温暖化に伴う影響があるといわれており、今後のす (オゾン全量 L2SAT– 地上観測 の時系列)。評価

オゾン層回復は地域差を生じながら複雑に展開すに使った地上観測は 45 地点、平均バイアスは +2.9ると予測されている。したがって、今後のオゾン層

DU, 標準偏差は 2.7 DU, 衛星に経年ドリフトは –の長期変化の予測精度を上げるためにも、精度評価

2.0 DU de–1 であり、1% 程度の精度がある。図 2 にされた均質な観測データセットの作成が重要とな

60S–60N で平均したオゾン全量の時系列を示す。

る。本研究では、継続的なオゾン衛星観測がはじま

1980 年台からオゾン全量の減少がみられるが、1990

った 1978 年から最新(2016 年)までの期間、利用で年台後半から横ばいか増加傾向がみられる。各セン

きる全ての Level 2 オゾン全量データについて、地サーの差も大きい。

上観測から衛星測器毎のバイアスや経年ドリフトを評価したので報告する。
2．方法
入手可能な Level 2 衛星データセットを全て取得 す る (20 種 類 , 1978-2016: TOMS-Nimbus7,
TOMS-Earth

Probe,SCIAMACHY-ESA,

GOME-ESA,TOSOMI,TOGOMI,OMI-TOMS,OMI-DOAS, GOME-2A, GOME-2B, OMPS-NASA,
OMPS-NOAA,SBUV-Nimbus7,

SBUV2-NOAA9(-N9), -N11, -N14, -N16, -N17, -N18, -N19) 。データを一元的に管理・処理するために統一形式でデータア
ーカイブする。要素は、観測時刻、観測地点（緯度・図 1. TOMS-N7 と地上観測との差 (縦軸 DU).

経度, 四隅情報, ピクセル面積）、オゾン全量と誤差、
太陽天頂角、衛星天頂角、太陽方位角および観測地
表面状態（陸地, 海面, 反射の有無, 雪氷の有無等、
エラーフラッグ）である。ドブソン及びブリューワ
ーオゾン分光光度計から得られた地上観測オゾン
全量は、WOUDC から取得して同じ統一形式で保存する。
衛星が地上観測上空近傍を通過したときの daily
overpass データを作成する。基準は、衛星観測時刻
が正午 4 時間以内、観測地点距離差 (衛星 – 地上観測)が 50–200km 以内 (典型的な衛星解像度に依図 2. 衛星観測オゾン全量の 60S-60N で平均した時
系列. 灰色は SBUV 系.

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2018年度春季大会講演予稿集 編集（五十音順）［講演企画委員会］
 委員長 仲江川敏之
副委員長 高薮  出  竹見 哲也  藤部 文昭 
委員 石戸谷重之 〇石元 裕史 〇伊藤 純至 〇上清 直隆〇宇野 史睦  日下 博幸  楠  研一 〇工藤  玲
國井  勝 〇澤田 洋平  清水  厚  下河邉 明
出牛  真  那須野智江  西森 基貴 〇橋本 明弘
原田  昌  廣岡 俊彦  廣川 康隆  堀之内 武〇益子  渉  松山  洋  三好 建正  茂木 耕作〇横田  祥           （〇印：委員会事務局）［大会実行委員会］
大会委員長 隈  健一
実行委員長 堤  之智
 事務局長 直江 寛明
 実行委員 石田 春磨  入口 武史  太田 芳文  新藤 永樹
      高藪  出  津島 俊介  坪井 一寛  南雲 信宏
      堀田 大介  水野 吉規  村崎 万代

2018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
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