光学式固体降水種別・降水強度計の降水量算定手法の改良に関する研究
水文・気象研究室
1.

20325083

小柳颯輝

はじめに降雪観測で現状用いられている主流な観測器には，降水量算定における風による補足損失や，降水種別判別に用いる光学式観測器は高価である等の課題がある．そこで，熊倉ら 1)が安価かつ補足損失の少ない降水種別判別・降水強度計として図 1 のような光学式固体降水
図1

種別判別・降水強度計（PDS）を提案した．

PDS

PDSは，近赤外線を用いて反射領域内を通る降水粒子の反射強度継続時間𝑡𝑑 と最大電圧を得る．
そこから，実際の降水粒子の直径・落下速度
̂ （（A.U.）に比例すると考えられる疑似平均直径𝐷
̂ （A.U.）に加え粒子の個と疑似平均落下速度𝑊
̂（を 推定し，次の式（1）を用いて推定降水数𝑁量𝑃̂𝑟 （を決定する．ここで，𝐾𝑝𝑟 （は経験的に求める適当な定数である．
̂∙𝑊
̂ ∙𝑁
̂𝑃̂𝑟 = 𝐾𝑝𝑟 ∙ 𝐷

図 2 降水粒子が受ける風ベクトル(1)や位置関系等の課題が残るため，PDS単独で風PDS の風向風速による𝑃̂𝑟 への影響の検証が遠向風速の影響を補正することが望ましい．本藤ら 2)によって行われた．防災科学技術研究所

研究では，PDSの観測パラメータから照射方向雪氷防災研究センターの露場内に風向風速計の風速成分を推定する手法を提案し，風向風とともに PDS を設置し，同露場に設置された速を設定した人工降雪実験装置を用いた室内

DFIR 内の GEONOR の観測値を補正したものを真の降水量とした．𝑃̂𝑟 を真の降水量で除したも実験を行い，その観測結果から同手法の検討を行う．また，降水種別の変化が𝑃̂𝑟 に与える影のを補足率 CR とし，9 つの風向パターンごとに風が𝑃̂𝑟 に与える影響を検証した．PDS 側面方向からの降雪粒子入射時には CR はおよそ 1，響が明らかにされていないことから，人工降雪実験装置で設定可能な 2 種類の降水種別を変化させた室内実験を行い，影響を検証した．

前面方向では CR>1，背面方向では CR<1 となり風向への依存性（背面のみ風速依存性も有） 2.
が確認された．この関係から，遠藤らは𝑃̂𝑟 への風向風速成分を推定する手法
遠藤らが示した風向ごとの補足率の関係か風向風速の影響を補正する式を前面・背面方ら，補足率に大きく寄与するのは図 2 のような向ごとに示した．この補正式を用いるために

PDS の照射方向の風速成分𝑈𝑃𝐷𝑆 （と落下速度𝑊𝑣

は風向風速計を PDS と同時に設置する必要があり，現場への実装を考えるとコストの上昇であり，𝑈𝑃𝐷𝑆 （と 直交する成分𝑈𝑦 （の 影響は小さいと考えられる．𝑈𝑃𝐷𝑆 （と𝑊𝑣 （から，図 3 のよう𝑈𝑃𝐷𝑆に降水粒子の入射天頂角𝜃（が 決定される．𝜃（の変化に入射経路の変化をモデルによって考え𝑊𝑣

ると図 4 のようになる．ここで，半値角は 9.0
deg，発光パターンは角度に対するガウス分布，粒子は x 軸方向の検知領域の中心を通ると仮定した．図 4 から，𝜃によって経路長の変化と，xによる照度が変化していることがわかる．同図 3 入射経路と入射天頂角の変化

モデルを用いて，𝜃（ごとの照度と時間の関係を考えると図 5 のようになる．ここで，粒子の直径，落下速度は一定と仮定した．図 5 から𝜃によって，𝑡𝑑 と最大照度をとる時間𝑡𝑚𝑎𝑥 が変化していることがわかる．𝑡𝑑 = 1（としたときの𝑡𝑚𝑎𝑥を Peakshift 量𝑃𝑠 とすると，𝜃 = 0で𝑃𝑠 = 0.5を中心に変化する𝜃（に関係するパラメータとなる．
̂ − 𝑊𝑣 （関 係から𝑊𝑣
𝑃𝑠 − 𝜃（関 係を明らかにし，𝑊を与えれば，PDS 単体で𝑈𝑃𝐷𝑆 （を 求めることが図 4 𝜃を変化させた経路モデル可能となる．
𝑃𝑠 − 𝜃（関係を明らかにするためには，𝑈𝑃𝐷𝑆 （と𝑊𝑣 （の 観測データが必要となるが，自然環境下でこれを安定させることは困難である．そのため，室内実験の観測データから𝑃𝑠 − 𝜃（関係を明らかにするべきだと考えられる．しかし，室内実験を実施したとしても，降水粒子の形状を完全に揃えることはできないため，形状の違いや乱流によって落下経路はばらつき，それに伴って観測データもばらつくことが予想される．このような観測データのみから𝑃𝑠 −0𝑡𝑚𝑎𝑥

𝑡𝑑 = 1𝜃（関係の関数系を判断することは難しい．そこ
で，事前に経路モデルから図 6 のような𝑃𝑠 − 𝜃

図 5 𝜽による照度と時間の変化関係のモデルを作成し，そこからモデル関数を決定する．これを室内実験の観測データにフィッティングさせることで，𝑃𝑠 （から𝜃（を推定する近似式を決定する．ここで，図 6 から𝑃𝑠 −𝜃（関係は𝜃 = 0（で𝑃𝑠 = 0.5（を点対称とし，指数関数のようにふるまっていることから，双曲線正弦関数のような性質をもつと考え，次の式（2）をモデル関数とした．
𝑃𝑠 = 𝑐 − 𝑎 sinh(𝑏𝜃)(2)

図 6 モデルから作成した𝑷𝒔 − 𝜽関係

3.

室内実験
本研究では，防災科学技術研究所雪氷防災研究センター新庄支所の人工降雪実験装置を用いて，降水種別が𝑃̂𝑟 をはじめとする観測パラメータに与える影響を検証する実験 1，𝑃𝑠 − 𝜃関系を明らかにするための実験 2 の 2 種類の室内実験を行った．
実験 1 では，降雪種別による影響を検証するため，図 7 に示すような雪片に近い降雪 A，霰

図 7 人工降雪実験装置から生成される降雪に近い降雪 B と降雪種別を変化させながら観測を行った．光学式ディスドロメーターである
LPM を用いて，実際の降水粒子の直径，落下速度を測定した．降水量𝑝𝑟 （を 測定するために，0.1g 単位で計測が可能な電子天秤を用いた．それぞれの観測器は充分な降雪が起こる降雪エリア内に設置した．実験 1 の様子を図 8 に示す．
実験 2 では，𝑃𝑠 − 𝜃関系を明らかにするため任意の風向風速下での観測実験を行う必要があ る ． 自 作し た回 転台を 用 いて 入射 方位 角𝜑 ddeg]を設定し，実験室に備え付けの横風発生装置を用いて横風の風速を設定することで，
図 9 のように風向風速を変化させた．PDS 近傍の風速𝑈ℎ （を 測定するため超音波風速計を用いた．横風発生装置から生まれる横風は距離に応じて減衰が起こるとともに扇状に分散するため，この影響をできるだけ軽減するよう可図 8 実験 1 の様子

能な限り PDS を横風発生装置に近づけて設置した．観測パターンは表 1 のように設定し，各パターンで 15 分間の計測を行った．ここで，各観測パターンの𝑈𝑃𝐷𝑆 （，𝜃（は次のように計算される．
𝑈𝑃𝐷𝑆 = −𝑈ℎ cos 𝜑(3)

𝑈𝑃𝐷𝑆)
𝑊𝑣(4)

𝜃 = tan−1 (実験 2 の 6m/s 時において横風の影響で降雪粒子が分裂する現象や，横風発生装置上部の積雪が巻き上げられて観測領域に入射する状況

図 9 入射方位角のパターン

表 1 実験 2 の観測パターンが確認されたため，6m/s 時のデータはフィッティングに適さないと考え，用いないこととした．実験 2 の様子を図 10 に示す．

4.

結果と考察

4.1. 室内実験 1
降雪 A・B における𝑃̂𝑟 [mm/min]と𝑝𝑟 [mm/min]の推移をそれぞれ図 11 と図 12 に示した．降雪
A では𝑃̂𝑟 は𝑝𝑟 の波形を概ね再現できていることが確認できる．𝑃̂𝑟 -𝑃𝑟 関係の 0 を通る回帰直線の傾きにおいても 1.05 を示したため，降雪 A では𝑝𝑟 （を 5%程の過少評価で推定できていたと考えられる．降雪 B においては常に𝑃̂𝑟 が𝑝𝑟 を過大評価しており．𝑃̂𝑟 -- 𝑃𝑟 （関 係における回帰直線の傾きも 0.48 となったため，降雪 B では𝑃𝑟 のおよ
そ 2 倍の𝑃̂𝑟 が推定されていると考えられる．
̂ と𝑊
̂ （に対応̂（𝒑𝒓 を推定するパラメータである𝐷 （する LPM の粒子直径と落下速度から 5 分毎に得た CMF（𝐷, 𝑊）3)の挙動を確認するため，降̂ − 𝐷関係と𝑊
̂ − 𝑊関係を
雪 A・B における，𝐷
図 13 と図 14（5 分平均値）に示した．図 12 の
̂ − 𝐷関係から降雪 A の点群と降雪 B の点群は𝐷

図 10 実験 2 の様子

ほぼ一直線上にあり，原点を通る回帰直線のとんど一致しており，降雪種別が変わり𝐷（が変̂ と𝐷は常に 6 倍程度の比例関化したとしても𝐷𝑃̂𝑟

傾きも降雪 A では 6.06，降雪 B では 6.24 とほ

ら降雪 A の点群と降雪 B で上下に分かれてい𝑝𝑟

̂ − 𝑊関係か係にあると考えられる．図 13 の𝑊ることが確認でき，回帰直線の傾きも降雪 A
で 0.0066，降雪 B では 0.0105 と乖離している．
̂ （と 𝑊（の 比例関係は降雪種別によっよって，𝑊𝑃̂𝑟

̂て変化すると考えられる．𝑃̂𝑟 の計算において𝑊

̂𝒓 と𝒑 の推移
図 11 降雪 A における𝑷𝒓と𝑊（の 比例関係が変化したことによって，一般的な雪片に近い降雪の多いフィールドから得た𝐾𝑝𝑟 が霰に近い降雪 B に適さなくなり，𝑃̂𝑟

𝑝𝑟と𝑊（は 常に一定の比例関係をもつと仮定し常̂に一定の𝐾𝑝𝑟 を与えている．降雪 B において𝑊

̂𝒓 と𝒑 の推移
図 12 降雪 B における𝑷𝒓

の誤評価に繋がったと考えられる．
種別に応じて適切な𝐾𝑝𝑟 （が変化する可能性に加̂ （の 算定手法に課題がある点が今回の実え，𝑊験結果によって示された．

4.2. 実験 2

𝐷𝐶𝑀𝐹 (mm)

自然環境下での計測を想定した場合，降水̂ (A.U)𝑊

実験 2 によって得られた観測データから得られる各観測パターンの𝜃（ごとの𝑃𝑠 （の平均値とその標準偏差を図 14 に示す．𝜃 = −30~30におい̂ (A.U.)𝐷てはほとんど𝑃𝑠 の平均値に変化が見られないが

̂ − 𝑫関係
図 13 𝑫

これはモデルと同様の結果である．加えて，𝑃𝑠いる様子が確認できる．このようにモデルと同 様 の関 係が 実験 結果 に も 見ら れた ため ，Peakshift 量𝑃𝑠 （から入射天頂角𝜃（を推定することは可能であると考えられる．実験 2 の観測デー
タをモデル式（2）に python3 環境の scipy モジ

𝑊𝐶𝑀𝐹 (m/sec)の平均値が𝜃（の上昇とともに系統的に低下してュールの curve_fit 関数（非線形最小二乗法）を用いてフィッティングさせ𝑃𝑠 （から𝜃（を推定する
近似式（5）を得た．
𝑃𝑠 = 0.479 − 0.002(𝑠𝑖𝑛ℎ(0.058𝜃))̂ (A.U.)𝑊(5)̂ − 𝑾関係
図 14 𝑾

近似式（5）の曲線を図 14 中に示す．𝜃 = 0（で𝑃𝑠 = 0.5（をとると考えられていたが，近似式では𝑃𝑠 = 0.479をとった．そこで，実験 1 における降雪 A，強度 3 の無風状態での𝑃𝑠 の平均値を計算したところ𝑃𝑠 = 0.476（となった．よって，
𝜃 = 0で𝑃𝑠 = 0.48付近をとるのは PDS の器械的特性であると考えられる．この特性が個体差によって変化するものなのかは，𝑃𝑠 （から𝜃（を推定する上で重要であるため，今後検証していく必要がある．
̂ （か ら近似式（5）を用いて推定した𝜃（と ，𝑊推定した落下速度𝑊（を 用いて𝑈𝑃𝐷𝑆 （を 推定する
̂ の評価手法
ことが可能であるが，実験 1 から𝑊に課題があることが示されており，実験 2 でも風速の上昇に伴って落下速度が上昇するとい

図 14

𝜽ごとの𝑷𝒔 の平均値とその標準偏差った現象が確認された．そこで，LPM から得られる落下速度の平均値𝑊 = 0.589[𝑚/𝑠]（を 用
いて𝑈𝑃𝐷𝑆 の推定を行った．その結果を図 15 に示す．低風速域（0.5，1.0 m/s）では，概ね各風速の推定ができているものの，2 m/s 時に乖離が目立つ結果となった．これは，2 m/s 時に降雪粒子が風の影響を強く受け，落下速度が変化してしまったことに起因すると考えられる．

5.

参考文献

1)

熊倉，他：光学反射を利用した個体降水測定機器の開発と出力の物理量化について，雪氷研究大会，20182)

遠藤優斗: 光学反射型個体降水観測機器の降水量に対する風向風速依存性に関する研究,長岡技術科学大学修士論文, 2020
3)

Ishizaka et al: A New Method for Identifying

theMainTypeofSolidHydrometeors

Contributing to Snowfall from Measured Size - Fall
Speed Relationship，JMSJ，vol. 91，pp. 747-762，
2013

図 15 近似式を用いた𝑼𝑷𝑫𝑺 の推定