令和 2 年度 沖縄支部研究発表会

2021 年 2 月 24 日（水）日本気象学会沖縄支部

予稿集

令和 2 年度 沖縄支部研究発表会
会期：令和 3 年 2 月 24 日（水）11 時 10 分～17 時 40 分
会場：リモート開催（琉球大学及び沖縄気象台）

プログラム
●開会挨拶

司会：山口 直輝（沖縄支部幹事）
吉田 隆（沖縄支部長）●日程及び運営説明（司会）●発表
座長：伊藤 耕介（沖縄支部理事）
口頭発表１～ 口頭発表 4
口頭発表 13 ～ 口頭発表 16
口頭発表 5

座長：久木 幸治（沖縄支部）～ 口頭発表 12＊1 題当たり 15 分（発表 11 分、質疑応答 4 分）
●閉会挨拶

志堅原 透（沖縄支部理事）

事務局

-1-

山口（沖縄支部幹事）

発表題目・発表者氏名（下線）
１. 「2018年台風第8号(マリア)の地形性降水強化の過程」 ………………………………

P4

細川 椿・山田 広幸（琉球大学大学院理工学研究科）・Ben Jong-Dao Jou (国立台湾大学)

２.「盛夏期に琉球列島で大雨をもたらす停滞性降水システムの発生要因についての解析」…P6
伊藤 典子・山田 広幸（琉球大学大学院理工学研究科）

３.「2020 年 5 月に北西太平洋上で発生した切離低気圧に対する対流活動の寄与」………

P8

又吉 政伍・伊藤 耕介（琉球大学理学部）

４.「2015-2020 年の 6 年間におけるアフガニスタンの降水特性と総観場の調査」 …… P11
Shoaib, Mohammad Tariq・山田 広幸（琉球大学大学院理工学研究科）

５.「台風通過時にみられる速報 MGDSST のバイアス」 ……………………………………

P14

伊藤 耕介（琉球大学/気象研究所）

６.「令和2年台風第9号による高潮予測3.5mの検証」 ………………………………………

P17

古積 健太郎・本山 龍也・藤本梨沙（沖縄気象台）

７.「インドネシア・リアウ州における遷移季節の潮汐ボアのADCP記録」……………………

P20

Ulung Jantama WISHA・久木 幸治（琉球大学理学部)

８.「遠距離海洋レーダーと気象庁が開発した MOVE システムとの表面海流の比較」………

P23

長嶺 由稀・久木 幸治（琉球大学理学部)

9. 「東シナ海の黒潮の経年変動と太平洋変動との関係」………………………………………

P26

知念 陸・久木 幸治（琉球大学理学部)

10. 「マカロフ海盆周辺海域における1990年から1999年にかけての9月海氷面積の推移と北極振動との関係」……………………………………… P29
河野 慧・久木 幸治（琉球大学理学部)

1１.「多良間島海域における海上風速の推定に関する調査」 …………………………………

P35

渡口 椋・今野 健（宮古島地方気象台）, 岩間 陽介（石垣島地方気象台）

12.「大気海洋相互作用の不完全な表現に起因する台風強度予報の誤差」 ………………… P39
竹本 祐太郎・伊藤 耕介（琉球大学理学部）

13.「高解像度大気海洋結合モデルによる 2017 年九州北部豪雨の予測精度評価」…………

P42

城間 貴大・伊藤 耕介（琉球大学理学部）

14. 「2017 年台風第 21 号のアウターレインバンドと非地衡風の関係」………………… P45
大城 展・山田 広幸（琉球大学理学部）-2-

15.「2018 年台風第 24 号に伴うミニスーパーセルで観測された高気圧性渦」……………… P47
関 和宏・山田 広幸（琉球大学理学部）

16.「いわゆる「先行台風型」の台風発生について」……………………………………………
山内 健司・伊藤 耕介（琉球大学理学部）

-3-

P50

2018 年台風第 8 号（マリア）の地形性降水強化の過程
細川 椿・山田広幸（琉球大学大学院理工学研究科）・Ben Jong-Dao Jou (National Taiwan University)
１． はじめに的状態を調査した。山岳の風上側の大気の状態を調2018 年台風第 8 号は 7 月 10 日 1400 UTC から査するため、気象庁メソスケールモデル(MSM)の初2100 UTC にかけて台湾北岸沖を西進し、台湾北部

期値データ(15, 18, 21 UTC)を使用し、温位プロファイ

領域に大雨をもたらした。高い降水量は主に台北のルを作成した。

北側に位置する陽明山に集中し、8 時間積算雨量は３． 結果と考察

最大で 328 ㎜に達した。台風接近時の地形性降水台風第 8 号は発生後北西に進み、台湾の北岸沖を強化について、過去の研究では従来型レーダーや東から西へと移動した(図 2)。雨量計ネットワークから

数値モデルを用いて解析が行われてきた。台風環境得られた解析期間内(8 時間)の積算降水量の分布下の強風が山岳に直面すると多くの場合フルード数

は、陽明山に集中した降雨量を示す (図 1)。全地点(Fr)が 1 を超え、山岳の斜面に沿って気流が山を乗での降水量の時間変化は、全体的に二つの主な降り越えることが可能となり、地形性上昇流による風上

水期間のピークを示していた。最下層(0.5°PPI)のレ

側での降水強化が報告されている(e.g. Yu and Cheng

ーダー反射強度分布から、前半のピークは台風に伴2008; Wu et al. 2002)。また、済州島のような小さな孤う小さな降水システムの通過によるもので、後半のピ立峰(標高~2-km)でも地形による降水強化が確認さークは台風のレインバンド(図 3)の通過によるものでれている(Lee et al. 2018)。しかし、これまでに地形にあることがわかった。一方で平均反射強度の東西方

よる降水強化の微物理過程について、観測的な証拠

向分布の時系列データは、高い反射強度が山岳上は得られてこなかった。台湾の五分山には S バンド偏のみで解析期間中ほぼ持続的に表れていることを示

波レーダーが設置されているので、降雨減衰の影響した(図 4)。よって、観測された山岳域での高い降水を受けることなく微物理過程の詳細な情報を得ること

量の要因について 1）レインバンド上陸時の降水強化が可能である。本研究では、偏波レーダーと地上の(PERIOD I)と 2）レインバンド通過時の降水強化

雨量計ネットワークのデータをもとに、台風第 8 号接(PERIOD II) に よる も の に 分 け、 解 析 を進 めた 。

近時の陽明山での降水強化について微物理過程やMSM の初期データから得られた風上側の大気の状

強化メカニズムを明らかにすることを目的としている。

態は Fr>1 の閾値をはるかに超え(表 1)、気流が山

２． 使用データと解析手法

岳上空を越えることが可能であったことを示唆した。こ

使用した観測機器とそれらの位置を図 1 に示す。解のことから、風上側での地形性上昇流の発生が示唆

析期間は 2018 年 7 月 10 日 1400 UTC から同日された。また、風上側の大気の熱力場は下層で潜在2100 UTC までである。台湾の中央気象局(CWB)

不安定であり、地形性上昇流が LFC に達し、浮力に所有の五分山(WFS)に設置された S バンドドップラ

よる上昇気流が発生する可能性がある状態であった。

ーレーダーWeather Surveillance Radar-1988 Doppler

偏波パラメータ𝑍(WSR-88D)から、反射強度𝑍に加えて偏波パラメ

km 以下で増大しているため、降水粒子が暖かい雨ータである反射因子差𝑍、偏波間位相差変化率の過程によって成長していることがわかった(図 5)。ま𝐾 、偏波間相関係数𝜌

を解析に使用した。レーダ

た、𝑍

と𝑍

と𝐾 は、山岳域で主に高度 3.5-による降水過程の評価結果(図 6)より、

ーから得られたデータはノイズ等の除去後、直交座衝突併合過程による降水粒子の成長が山岳で顕著

標系に挿入して解析を行った。雨量計ネットワークはに表れていることがわかった。

全部で 81 か所のデータを用いている。また、中央気

４． まとめ象局が提供する台北の高層観測データにより熱力学-4-台風第 8 号接近時の陽明山周辺の地形性降水強子同士の衝突が成長を促進し、高い降水量につなが化について、当時の大気の熱力場と観測された偏波ったと考えられる。

パラメータの特徴から、降水強化は暖かい雨の過程、

参考文献

特に衝突併合過程によるものであることがわかった。

Yu and Cheng, 2008, MWR, 136, 497-521.
Wu et al., 2002, Wea. Forecasting, 17, 1001-1015.
Lee et al., 2018, Atmos. Res., 201, 58-71.

その結果、山岳域では、周辺の平地に比べて降水粒

図 3. 7 月 10 日 1849 UTC の高度 2 ㎞の反射強度を

図 1. 解析領域と観測地点。WFS はレーダーサイト、■は台北の高層観測の地点、S15, 18, 21 は MSM により鉛直プ

図 2. 気象庁ベストトラックデータによる台風第 8 号のロファイルを作成した地点を示す。散布図は解析期間中の経路図。色は台風の強度を米国のカテゴリー(SSHWS)で積算雨量。地形はグレーのカラースケールで示す。

示す。

示す CAPPI。帯状に見えるのは上陸したレインバン
ド。偏波パラメータ解析に選択された領域 A ：鞍部、
K:基隆、T:淡水を正方形で示す。

図 5. 𝒁𝑯𝑯 , 𝑲𝑫𝒑 , and 𝒁𝑫𝑹 の鉛直プロファイル。図 3 で示す領域で得られたプロファイルの中央値を用いた。
PERIOD I：ピンク(鞍部)、黄緑(基隆)、水色(淡水)／PERIOD II：赤(鞍部)、緑(基隆) 、青(淡水)図 6. PERIOD II 中の ∆𝒁𝑯𝑯 − ∆𝒁𝑫𝑹 パラメータ
スペース。高度 1.5 ㎞から 3.5 ㎞の反射強度と
図 4. 平均反射強度の東西時間断面図。縦軸は時間、横軸は東西方向の距離を示し、下部に黒で地形断面を示している。X=28km に陽明山が存在する。

𝒁𝑫𝑹 の差をそれぞれ横軸と縦軸に示している。右上の象限は衝突併合過程を示す。プロットの形状
は高度 1.5 ㎞での反射強度によって分類される。
赤：鞍部、緑：基隆、青：淡水MSM Sounding

1500 UTC

1800 UTC

2100 UTC

Fr

3.67

3.87

3.20

28.1

28.7

20.5

6.86

6.62

5.73

U (m/s)−𝟑 −𝟏

Nm (× 𝟏𝟎𝒔)

表 1. MSM の鉛直プロファイルから計算されたフルード数(Fr), 風上側の気流の速度 (U),Brunt–Väisälä 振動数(Nm)。Brunt–Väisälä 振動数は飽和状態を考慮したものを利用した。

-5-

盛夏期に琉球列島で大雨をもたらす停滞性降水システムの発生要因についての解析伊藤 典子・山田 広幸 (琉球大学大学院理工学研究科)す。図 3(a)には、南西風が台湾の地形を迂回し、そ1. はじめに琉球列島では、梅雨期から盛夏期にかけて、南
西からの湿潤な流れに伴ってしばしば大雨が発生の風下にて収束する様子がみられる。またこの収束域は、図 3(c)の上昇流域に対応している。

する。2018 年 7 月上旬にこの湿潤な流れに伴って一方、前線に伴う 2019 年の降水事例では、図 1(b)発生した降水システムは、沖縄地方に大雨をもたのように、に南西-北東に走向をもつレインバンドを形成している。このレインバンドは図 3(b)にみられらし、その後本州における豪雨の発生にも影響を及ぼした。しかし、このとき梅雨前線は九州北部

るように、前線帯に向けて吹き込む南西風が、台湾のに停滞しており、前線から約 1000km 離れた位置で地形を迂回した風下の収束域でレインバンドは形成

停滞性の降水システムが発生することに関する理される。

図 4 に 10 日間の Lowpass フィルター処理を施

解は未だ不十分である。
そこで本研究では、降水システムの発生と風のした 850hPa の高度と風の分布を示す。
図 4(a)では、環境場の関係について着目し、前線に伴わない降南シナ海から琉球列島にかけて強い南西風下層ジ

水システム発生の事例（2018 年 7 月）と、前線にェットが、大雨のあった期間に対応するように持伴う降水システムの発生する事例（2019 年 6 月）

続的に卓越していた。降水システムの消滅後にあについて解析を行った。

たる 5 日後には(図 4b)、太平洋上に季節風(南西風)と貿易風(東風)の収束域であるモンスーントラフ

2. 使用データと解析方法
本研究では、気象庁レーダーGPV、気象庁長期客観解析データ（JRA-55）を使用した。気象庁レーダ
ーGPV は降水システムの動きや環境場との関連性を調べることに用いた。JRA-55 は全球について予報モデルおよびデータ同化システムにより、利用可能な観測データを取り入れた再解析データであり、降水システムの環境場の解析に用いた。また数日以上の時間スケールで変動する総観場の風の特徴を抽出するため、10 日間の Lowpass フィルター処理を行い、10 日未満の短期周期成分を除去し平滑化した図を作成し、環境場の解析に用いた。

が発達し始めると、南西風下層ジェットの琉球列島への卓越は解消された。図 5 には図 4 中の青枠の領域における 24 時間積算降水量の分布と、図 6に赤枠の領域(バシー海峡)における南西風成分を正値とする水平風の分布を示す。図 5 では大雨の発生した 3 日～5 日の間、高い降水量を示しており、それに対応するように図 6 では、10m/s 以上の
強い南西風が卓越していることが示されている(10 日のピークは台風第 8 号の通過によるものである)。
4. まとめと考察
本研究では、盛夏期の琉球列島において非前線

3. 解析結果
図 1 にレーダーGPV による降水強度分布と、図2 には図 1(a)の直線上で切り取った 72 時間の時間‐距離断面図を示す。
図 1(a)では２つの降水域(R1、R2 とする)がみられ、図 2(a)に示すように R1 は 3
日 12UTC から南へ移動し、R2 はほぼ停滞している。図 2(b)には、図２(a)と同様の直線上におけるJRA-55 による 850hPa での相対渦度の時間-距離断面図を示す。R2 の停滞する領域に正の相対渦度が分布されており、この位置に持続的に収束域が存在していたと考えられる。図３には、925hPa での相対渦度分布と、500hPa での鉛直 P 速度分布を示系での降水システムの発生に、南西風下層ジェットの卓越領域の変動が影響することが確認された。
停滞性の降水システムは、南シナ海からバシー海
峡を抜けるように琉球列島にかけて、10m/s 以上の
強い南西風下層ジェットが卓越する環境下において発生する際、台湾の地形の影響を受けその風下の東シナ海で気流が合流し、下層収束による上昇流の形成によって発達することがわかった。これに同様の特徴をもつ大雨事例は、
2002 年 7 月 17 日
や 2015 年 7 月 20 日にも発生していることが確認
された。

-6-

a

a

b

R1

b

R2

図 2. 図 1 の直線上における、2018 年 7 月 2 日 00UTC から 7 月 5 日 00UTC までの 72 時間の時間－
距離断面図。(a)GPV による降水強度分布、(b)JRA-55 による 850hPa 面での相対渦度分布。

a
図 1. 気象庁合成レーダーGPV による降水強度分布。（a）が 2018 年 7 月 3 日 12UTC、（b）が2019 年 6 月 10 日 00UTC における分布を示す。

a

b

b

c

d

図 3. JRA-55 による 925hPa 面での相対渦度分布(a と b)と、500hPa 面での鉛直 P 速度分布(c と d)。(a)、(c)が 2018 年 7 月 4 日 06UTC、(b)、(d)が 2019 年 6 月 10 日 00UTC である。
ベクトルは水平風成分を示している。

図 5.2018 年 6 月 25 日から 7 月 15 日までの、GPV データによる図 4 の青枠の領域内における 24 時間積算雨量を示す。線は平滑化のために追加した。

図 4. 10 日間の Lowpass フィルター処理を施した 850hPa での高度と風の分布図。(a)が 2018 年 7 月 4 日 00UTC、(b)が 2018 年 7 月 9
日 00UTC を示す。カラースケールが高度を表し、ベクトルが水平
風成分を示す。

図 6. 2018 年 6 月 25 日から 7 月 15 日までの、JRA-55 データによる、図 4 の
赤枠内での領域平均した水平風成分を示す。正の値が南西風で、負の値が北東
風を示す。

-7-

2020 年 5 月に北西太平洋上で発生した切離低気圧に対する対流活動の寄与
又吉政伍，伊藤耕介(琉球大学理学部)
1. はじめに気量を変える数値実験によりそのメカニズム

切離低気圧(cut-off low)は、高緯度の高いを調べた。

渦位を持つ気塊が偏西風の蛇行に伴って低緯

2. データと研究手法

度側へ流れ出し、切り離される現象である(小倉, 2000)。切離低気圧の中心では圏界面

本研究では、データ解析に JRA-55(気象庁(1.5-2.0PVU)が垂れ下がっており、対流圏上

55 年 長 期 再 解 析 デ ー タ ; Kobayashi et al.

層で明瞭な低気圧になっている。切離メカニ

2015)を使用した。さらに、中国大陸上の対流

ズムについて、対流雲を伴う大規模な対流活活動の影響が示されたことから、水蒸気量を動が切離低気圧の形成に重要な役割を担うこ減らす感度実験を行った。モデルは JMA-とが示されている(Sakamoto and Takahashi,

NHM(気象庁非静力学モデル)を使用し、水平2005)が、事例解析が十分であるとは言えな

格子点間隔 20km、水平格子点数 401×401、い。一般に切離低気圧は 6-9 月に日付変更線

初期時刻 2020 年 5 月 5 日 18UTC、予報期間付近で発生することが多いが、2020 年 5 月

120 時間で実験を行った。対流パラメタリゼには沖縄南東の太平洋上で切離低気圧が発生

ーションスキームは Kain-Fritsch スキームをした。そこで本研究では、データ解析と水蒸

用いた。

-8-

3. 結果用い、標準実験(以下 1.0qv)及び、初期値及びJRA-55 で解析したところ、切離低気圧は７境界値から中国大陸上の水蒸気を 80%減らし

日から 9 日にかけて 200hPa 面のトラフが沖た実験(以下 0.2qv)を行った。その結果、1.0qv

縄上で南へ伸長し、10 日にその先端が切り離では切離までの過程をよく再現できたが、され形成された(図 1)。鉛直構造を見ると（図0.2qv では期間内に切離は起こらなかった（図2）、200hPa 付近まで高渦位領域が垂れ下がっ4）。2 つの実験の風偏差と渦偏差を調べると、ている。また 500hPa 面より上層では低気圧

中国大陸上で対流活動がある場合、日本上空

性の風が吹いているが、下層では低気圧性ので差が約 15m/s の高気圧性循環が形成され、循環は見られなかった。先行研究でみられた

低緯度の低渦位を高緯度側に運び、高緯度のような切離が起こった領域の近傍に加えて、高渦位をより低緯度側に運んでいることが分切離の数日前に中国大陸上での大規模な対流かった（図 5, 図 6）
。一方、切離低気圧形成直活動が確認できた(図 3)。そこで数値モデルを前に存在していた沖縄付近の地上低気圧の近-9-図 7：2020 年 5 月 10 日に沖縄の東海上で発生した、切離低気圧の形成過程を表した模式図

傍で水蒸気量を減らす実験も行ったが、切離流活動の視点から考察したが、水蒸気を減ら

低気圧の形成に大きな影響はなかった。

したことによる他の影響や、他地域での対流活動の働きについて調べる必要がある。ま

4. 考察とまとめた、他の事例についても調査を行い、形成メ

対流圏上層で発散を伴う対流活動が中国大カニズムの差異を調べる必要がある。

陸で生じた場合、地衡風調節により高気圧性循環が形成されると考えられる。図 7 で示す

6. 参考文献

ように、この高気圧性循環が偏西風に乗って

Kobayashi, S., Y. Ota, Y. Harada, A. Ebita, M.

日本上空へ移動し、渦位場の蛇行を大きくす

Moriya, H. Onoda, K. Onogi, H.

る。結果的に砕波が起こり、高緯度起源の高Kamahori, C. Kobayashi, H. Endo, K.

渦位が低緯度に取り残されることで、切離低Miyaoka, and K. Takahashi, 2015: The

気圧が形成されたと考えられる。SakamotoJRA-55 Reanalysis: General Specifications

and Takahashi (2005)では、切離低気圧の近and Basic Characteristics. J. Met. Soc.

傍での対流活動の影響があるとしたが、本事

Jap., 93(1), 5-48

例では切離する場所から離れた場所でも比較

Sakamoto, K., and M. Takahashi, 2005: Cut

的大規模な対流活動の変化があれば、総観規

off and weakning processes of an upper

模スケールの波動に影響を与え、切離を促す

cold low. J. Meteor. Soc. Japan, 83, 817-

ことが示唆された。

834.
小倉

5. 今後の課題

義光, 2000：総観気象学入門, 東京大学

出版会, pp 92.

本研究で示した中国大陸上の対流活動の詳
細、それに対応する上層発散による地衡風調
節がどの程度働いたのか、定量的に調べる必要がある。今回は水蒸気の潜熱放出による対- 10 -

Characteristics of Precipitation and Associated Synoptic-Scale Conditions
over Afghanistan During Six Years (2015-2020)
Mohammad Tariq Shoaib, and Hiroyuki Yamada(Graduate School of Engineering and Science, University of the Ryukyus)
E-mail:mohammadtariq.shoaib@gmail.com

1. Introduction

study is to clarify the seasonal precipitation pattern and

Afghanistan is situated between latitude 29º N and 37ºN, and longitude 61º E and 72º E. This is a mountainous
country, and its weather and climate are therefore to a

its annual change, as well as to clarify the generalcharacteristics of precipitating cloud systems thatcauses rainfall in Afghanistan.

great extent influenced by the topography. The country
is divided into two parts by the Hindu Kush mountainwhich ranges from Himalayas and runs towards
southwest of Afghanistan, with highest peaks of about
6500-7000 m. The elevation of the northern plain is
between 250 and 400 m, whereas the deserts in the southof Hindu Kush slopes are from about 1200 m in the east
to 500-600 m in the west (Sivall 1977). Figure 1 shows
the topography of Afghanistan. The average annual
rainfall in Afghanistan is approximately 270 mm. Morethan 80 percent of precipitation falls as snow. More than
80% of the country’s water resources originate from theFig. 1. Topography of Afghanistan

Hindu Kush mountains, where the accumulated snow on
the high mountains melts in the summer which has avital role in agriculture (Frotan, 2020). A previous study(e.g., Houze et al.2011; Shokory et al. 2017) showedthat the spring and winter peaks of precipitation
corresponded with large-scale humidity that passes
through the Caspian Sea and the Black Sea, which isapproaching from north and northwest of Afghanistan.
In summer season, the climate is influenced by South
Asian summer monsoon. Summer monsoon is noticed
only in the eastern parts of Afghanistan with highrainfall events. In this study, the seasonally and monthly
precipitation over Afghanistan and daily heavy rainfall
events in each season over the Kabul region were
investigated during six years from 2015-2020 using the
GSMaP, GridSat and JRA-55. The main purpose of this2.

Data and method

The horizontal distributions of precipitation amount
were analyzed using the GSMaP (Global Satellite
Mapping of Precipitation) dataset which is hourly
precipitation products blended with satellite-borne
passivemicrowave

radiometersandinfraredradiometers, and the horizontal resolution is 0.1° lat/lon
grid. For examining synoptic-scale conditions of daily
heavy rainfall event, the Japanese 55-year Reanalysis(JRA-55) dataset is used. The relative vorticity andgeopotential height at 500 hPa and precipitable waterand vertically integrated vapor flux were calculatedusing JRA55.

3.

- 11 -

Results

Through the analyses, it was found that Afghanistan
has three seasons of heavy rainfall in spring, summer,
and winter. In spring season (Fig. 2). The high amountof rainfall was observed over the mountain slopes in thenorthern and eastern parts of Afghanistan, North ofPakistan, India, and west of Iran. In contrast in summer
season (Fig. 3), the precipitation was observed only inthe eastern parts of Afghanistan and the high amount ofprecipitation was observed all over India, northern
Pakistan, and China. In winter Season (Fig. 4), the highFig. 2. Distributions of precipitation in spring.

amount of precipitation observed in North, South, andEastern Parts of Afghanistan. To focus on heavy rainfall
events over Kabul region, the heaviest rainfall event
observed on 24 February 2015 is shown in Fig. 5. To
examine synoptic-scale conditions of this event, therelative vorticity at 500 hPa is shown in Fig. 6. Thisshows that the southeasterly flow to the east of acyclonic system brought rainfall over the Kabul region(a black dotted area). The precipitable water andvertically integrated vapor flux (Fig. 7) show that thisFig. 3. Distributions of precipitation in summer.

southwesterly flow transported moisture over thisregion. In the case of summer season, the heavy rainfall
event over the Kabul region was observed on 28 July
2015 (Fig. 8). The precipitation was observed in theeastern part of Afghanistan, including the Kabul region.
and the synoptic-scale conditions (Fig. 9). on this day
are characterized by a cyclonic circulation that centeredover Pakistan and brought the southeasterly flow toward
the Kabul region. (Fig. 10). This cyclonic circulation
involved high precipitable water and brought moist
southeasterly flow into the Kabul region. Through theanalyses of several heavy rainfall events, it was clarified
that the orientation of precipitation system in the winterFig. 4. Distributions of precipitation in winter.

4. Summary

season (Fig. 5) is from southwest to northwest which

Based on the analyses of the characteristics ofshows a similarity with spring events as well. In contrast,

precipitation in the six years, it was found that the highin the summer season, the orientation is from southeast

amount of precipitation was observed over the mountainto northwest (Fig. 8).

slopes in the northern and eastern parts of Afghanistan
in spring and winter seasons while the high amount of- 12 -

precipitation was observed only in eastern parts of theReferences

country in summer season. It also clarified that the

Frotan, M. S. (2020), Journal of JSCE, vol.

seasonal difference in the precipitation pattern resulted

Houze, R. A. Jr., and Co-authors (2011), BAMS, 92,from the location of a synoptic-scale cyclonic
disturbance that determined the direction of moisture291-298.
Shokory, J. A., and Co-authors (2017), Central Asiantransport toward Afghanistan. Heavy rainfall usually

Journal of Water Research. 3, 24-40.
Sivall, T. (1977), Geografiska Annaler, 59A, 67-87.

occurs on the windward mountain slopes.

Fig. 5. Heavy rainfall event overFig. 6. Relative vorticity at 500 hPa

Fig. 7. Precipitable water and vapor

Kabul region on 24 Feb. 2015

on 24 Feb. 2015. A dot shows

flux on 24 Feb. 2015.

Kabul region.

Fig. 8. Heavy rainfall event overFig. 9. Relative vorticity at 500 hPa

Fig. 10. Precipitable water andKabul region on 28 July 2015.

on 28 July 2015.

vertically integrated vapor flux
vectors on 28 July 2015.

- 13 -

台風通過時にみられる速報 MGDSST のバイアス
伊藤耕介(琉球大学／気象研究所)
1. はじめに対象とした．

気象庁の全球日別海面水温解析(MGDSST)の速報版（以下，R-MGD と呼ぶ; 栗原ら, 2006）は，

3. R-MGD のバイアス

日々の海況の監視，
気象庁全球大気モデル GSM のはじめに，東シナ海・黄海・日本海上を通過した

下端境界条件，および，北太平洋データ同化シス

2020 年台風第 8-10 号に伴う海面水温バイアスに

テム MOVE に同化される「観測値」として利用さついて調べたところ，第 10 号が東シナ海上を通過れており，その解析精度の向上は海洋に関わる諸する数日前の 9 月 3-5 日には，東シナ海から日本活動，および，大気・海洋の予測によって極めて重海西部にかけて，+1.5℃から+3.5℃のバイアスが要である．

存在していた．済州島の西南にある係留ブイの観

R-MGD は衛星による海面水温観測を基礎とし測値に注目すると，台風第 8 号の通過前後の 4 日て，現場観測で補正を掛けたものであるが，「27 日間で 5℃以上低下していたのに対して，R-MGD の以下」の短周期の変動をノイズとみなして除去し水温低下は非常に緩やかであり，最大で 4.8℃の正ている．また，現場観測による補正は「53 日以上」

バイアスが生じていた．また，台風第 10 号の通過の周期かつ「590km 以上」の空間スケールに対し後には，現場観測に基づく海面水温が気候値に近てのみ適用される(図 1; 栗原ら, 2006; JMA，

づこうとしていたのに対し，R-MGD では減少傾

personal communication)．そのため，R-MGD で向が持続していたため最大で-1.3℃の負バイアス

は台風通過などに伴う数時間～数日以内に起こるが生じていた．なお，現場海面水温と AMSR2 に短周期の変動の大部分が，ノイズとして除去して基づく海面水温推定値は整合的であり，このバイいると考えられる．本研究では，台風通過時に見アスが，観測値自身に由来するものではなく，短られる R-MGD のバイアスを現場観測との比較に

周期変動を取り除いたために生じていることが示

より，定量的に明らかにすることを目的とした．

唆された．
各観測値に存在するバイアスを，台風からの再2. 手法

接近距離と台風最接近からの日数で分類した．分

本研究では，現場観測として iQuam と呼ばれる類に当たっては，台風の通過 5 日前から通過 15 日

NOAA の海面水温の現場観測のデータベースを用

後までに，台風の経路の左右 1000 km 以内で得らい た (Xu and Ignatov, 2014) ． 基 本 的 に "highれたものを扱い，複数の台風が対象となる場合にquality"に分類された結果のみ用い，同日同一プラは再接近距離が最も近いものを対象とした．図 2

ットフォームからの観測は一つだけ用いるものとに示すように，全ての台風についてのコンポジッ

する．
海洋内部の水温としては MOVE/MRI.COM

ト解析の結果，台風の通過 1 日前から通過 4 日後

(0.5 度解像度)を用い，台風の緯度・経度・最大風にかけて経路の左右約 500 km の範囲に統計的に

速には気象庁ベストトラックを用いる．解析対象

有意なバイアスが存在し，台風中心とその少し右としては，2015 年 5 月から 2020 年 10 月までを側では数日間にわたって+0.5℃程度の正バイアス- 14 -

図 1. 現在の R-MGD の作成プロセス(栗原ら 2006; JMA, personal communication に基づく)が存在することがわかった．また，通過後 7-14 日
後にかけて，同様の領域に負バイアスが生じることも明らかとなった．

5. まとめ
現在の気象庁全球日別海面水温解析 MGDSSTの速報版(R-MGD)では「27 日以下」周期の変動を

R-MGD に存在する正バイアスは，水深 50 m のノイズとして取り除いているため，台風通過に伴水温が海面水温に比べて著しく低い場合や強い台

う海面水温の低下が反映されていない可能性があ

風が通過した場合に大きく，海域としては，北にる．

向かうほど正バイアスが大きくなる傾向にあった（黒潮流軸近傍を除く）．

そのことを検証するため，R-MGD の現場観測に対するバイアスを調査したところ，台風最接近

4．最適内挿法によるバイアスの補正
現在の R-MGD からは短周期変動が除去されているため，解析日の直近の情報を加えることで，海面水温解析が現実に近いものになると考えられる．そこで，その試みの一つとして，解析時刻から
72 時間以内に得られた現場観測を追加的に最適内挿法で同化するシステムを構築した．その結果，新たに得られた海面水温解析(以下，A-MGD と呼ぶ)は，台風通過前後のバイアスも小さく(図 3)，
周波数特性も現場観測のものに近いことが明らかとなった．

図 2. R-MGD の現場観測に対するバイアス- 15 -

参考文献
Xu, F., and A. Ignatov, 2014: In situ SST quality
monitor (iQuam). Journal of Atmospheric andOceanic Technology, 31, 164-180.
栗原幸雄, 桜井敏之, and 倉賀野連, 2006: 衛星マ
イクロ波放射計, 衛星赤外放射計及び現場観測データを用いた全球日別海面水温解析. 測候時報,
73, S1-18.

図 3. A-MGD の現場観測に対するバイアス(コンター間隔は図 2 と同じ)の前日から 4 日後にかけて正バイアスがあり，7 日
後から 14 日後にかけて負バイアスが存在することが明らかとなった．これらのバイアスは台風経路の左右数百キロにわたって統計的に有意であった．海面水温の正バイアスは，海洋内部の水温が海面水温に比べて著しく低い場合や強い台風が通過した場合に大きく，地理的には，緯度が高いほど大きくなる傾向にあった．
短周期変動成分に関する情報を加えるため，解析時刻の 72 時間前以内に入手可能な現場観測を用いた最適内挿法を適用したところ，海面水温解析の性能は高められることが明らかとなった．
謝辞
本研究は，琉球大学戦略的研究プロジェクト「大気海洋生態系結合モデルを核とした統合的台風研
究プロジェクト」(18SP01302)の支援を受けています．

- 16 -

令和 2 年台風第 9 号による高潮予測 3.5m の検証
古積健太郎、本山龍也、藤本梨沙（沖縄気象台地球環境・海洋課）

１．はじめに台風が強い勢力を保ったまま接近しやすい沖縄
地方では顕著な高潮がたびたび発生してきた。これらの高潮のうち複数の事例では波浪効果による潮位上昇の発生が示唆され、地球環境・海洋課では沖縄地方における波浪効果による潮位上昇の量的予測の実現を目的として、簡易水位計を用いた水位データの取得及びその解析を行ってきた（上原ほか，2019）。これまでの調査によって、本島中南部の港川漁港、東漁港、及び久米島の鳥島漁港において、波浪効果による潮位上昇量（以下、「wave setup 量」という。）を沿岸波浪モデルの有義波高から定量的に求める実験式（以下、「実験式」という。）が得られており、沿岸防災解説業務において高潮ガイダンスの量的補正に使用してきた（田口ほか、2016）。
令和 2 年台風第 9 号は、2020 年 8 月 31 日 21 時に沖縄本島の南西海上で大型で非常に強い台風となり、久米島の西海上を北上した（図 1）。この台風の接近に伴い、本島中南部で潮位 3.5m（標高）の予測となったため、気象情報で「過去最大級の高潮となるおそれ」があると発表した。
台風第 9 号通過後の被害報告や聞き取り調査から、高潮に関する被害報告は特段無く、3.5m 級の高潮は発生しなかったと推測されるため、高潮予測を検証した。

２．台風第 9 号による高潮予測
２－１．高潮ガイダンス
台風ボーガス中央コースの高潮ガイダンスによると、本島中南部で 3.5m 以上の予測区域は南城市と八重瀬町のみで、両区域ともに港川漁港における実験式で求めた潮位上昇量が考慮されている（図 2）。今事例では簡易水位計を設置して港川漁
港の水位を測定することが諸事情からできなかったため、実況に近いと考えられる値として MSM 解析値から求めた高潮モデル初期値ハインドキャス
トと直前の初期値の波浪モデルの波高予測値（FT4～9）から求めた wave setup 量を足した値（以下、ハインドキャスト＊と言う。）を予測との比較対象として用いる。

図2

実験式が適用されている港川漁港の位置

8/30 15UTC 初期値の FT=30（9/1 6 時 JST）で最大の潮位 356cm を予測しているがその後初期値変わりによってピークは低下した。ハインドキャスト＊ではピーク時でも 274cm となった。（図 3）

図 3

港川漁港における高潮ガイダンス潮位（標高,cm）予測値の各初期値時系列とハインドキャス ト
図1

令和 2 年台風第 9 号の台風経路図＊値（標高,cm）

今事例では、諸事情から事前に簡易水位計を設置することができず、港川漁港における水位の実- 17 -

際の変化を調査することはできなかった。そのため検証可能なデータでは、このハインドキャスト＊が最も実況に近いと考えられるがその妥当性について考察するため本島の各検潮所（那覇、沖縄、
中城湾港）データと高潮ガイダンスを比較すると、
中城湾港、沖縄で潮位偏差のピークは観測値とハ
インドキャストで概ね一致し、那覇では潮位偏差のピーク時に±10cm 程度の誤差はあるが概ね一致していた（中城湾港のみ図 4）。各検潮所地点では地形などから wave setup は潮位予測の上で有意には発生していないとみられている。

図 4

デルの有義波高について考察した。
２－２．沿岸波浪モデル
港川漁港における沿岸波浪モデルの有義波高の予測を図 6 に示す。波浪モデルから実験式で wave
setup 量を求める際、利用する波高はガイダンスの一つ前の初期値の波浪モデルの予測値(FT4～9)を用いる。これを各時刻で求めた時系列（以下、「仮解析値」という。）と比較している。
仮解析値は同じ時刻の波浪モデル初期値を使用した解析値と大きな差はない（最大で波高 0.7m、
wave setup 量で 20cm 程度の差）。30 日 03UTC 初
期値から 31 日 00UTC 初期値までの予測は、仮解
析値より過大でピーク同士で 1.3m 程度の差が発生している。

中城湾港検潮所の潮位偏差(cm)のモデル予測値、

ハインドキャスト値、観測値の時系列

これらから港川漁港においても wave setup 以
外の予想（吸い上げ効果と吹き寄せ効果による潮位上昇）は各検潮所地点の精度と同程度であったと考えられる。また、wave setup による潮位上昇を考慮していない高潮モデルの予測値とハイン
ドキャスト値の比較において、最大で 15 ㎝程度の初期値変わりしか起きておらず、潮位偏差の誤差に 与 える 影響 は 大き くなか っ たと 考 え ら れる
（図 5）。

図 5

図 6

港川漁港における各初期値の沿岸波浪モデルの

有義波高(m)

この差は wave setup 量で 50cm 程度の誤差に相当する（図 7）。図 3 で示した最大の予測とハインド
キャスト＊のピークの差が 80cm 程度の内かなりの割合を占めていたと考えられる。残りの差については推算潮位の満潮予測 6 時 21 分 JST に対し、
30 日 15UTC モデルの潮位偏差ピークの予想時刻が18UTC、ハインドキャストで 15UTC と早まったことによる要素が考えられる。

高潮モデルによる初期値ごとの港川漁港の潮位

偏差(cm)予測値とハインドキャスト値の時系列

以上から予想が過大になった要因として wave
setup 量が過大であった影響が大きいと考えられるため、次に wave setup 量を決める沿岸波浪モ

図 7

モデルによる各初期値の有義波高予測と仮解析値から算出した港川漁港の wave setup 量(cm)の予測- 18 -

沿岸波浪モデルの客観解析において 8 月 31 日
06UTC 時に衛星波高データ同化が行われた際モデ
ル波高は 2m 近く下方修正されている（図 8）。これは図 6 にある最大の予測と仮解析値のピークの差 1.3m 程度よりも大きく、先述の下方修正の後、衛星が台風上空を通らず上方に再修正された可能性がある。また、中城湾港における波浪観測（以下ナウファス）と港川漁港のモデル波高の解析値との比較をみると、ピークに当たる 9 月 1 日未明
頃に 2～3m 程度の差がみられる。以上から、港川
漁港では仮解析値も実況より高くなっていた可能性があり、ハインドキャスト＊も過大に計算されている可能性も考えられる。ただし中城湾港ナウ
ファスの観測地点（津堅島）は港川漁港と 20km
以上離れており、今回の事例ではほぼ台風の中心からの距離の差となっており、この影響の可能性も考えられる。

図8

図 9

中城湾港ナウファスと波浪モデルの有義波高(m)と波向(°)の時系列

３．まとめと課題
令和 2 年台風第 9 号の接近により、本島中南部
で 3.5m の高潮予測があった。検証の結果、沿岸
波 浪 モ デ ル の 予 測 値 が 過 大 だ っ た た め 、 wave
setup 量が過大となったと考えられる。予測は初期値変わりにより修正されたが、実況はハインド
キャスト＊よりもさらに潮位が低かった可能性がある。簡易水位計によるデータ取得ができていれ
ば平易に比較が可能であった。今後は、沿岸波浪モデルの予測が過大となる可能性を考慮し、台風
ボーガス（台風予測）の確認を行う必要がある。
また、港川漁港の実験式に使われた事例（沿岸波浪モデルの有義波高や波向き）の再確認も必要である。
参考文献
田口幸輝，橋口清，林原寛典，永井直樹（2016）：沖縄地方における簡易水位計を用いた
波浪効果による潮位上昇（wave setup）の調査．
測候時報,83,特別号，S11-S19．
上原共博，友利健，林和彦, 知花龍也,前泊康夫,
後藤大智,堀川英春,許田盛也,赤池 英明（2019）：【報文】簡易水位計を用いた波浪効果による潮位上昇の調査．沖縄技術ノート，83，6-17.

2020 年 8 月 31 日 06UTC の波高修正量の分布

なお、波向きについては、観測とモデル両方で実験式を採用する基準となっている南から東の 90
度内にほぼ入っている（図 9）。しかし波高のピー
ク前はモデルがナウファスに比べ 15 度程度南寄り、ピークの後は逆にナウファスが 30 度程度南寄りとなった。実験式の作成に用いた T1408 の事
例ではナウファスとモデルの差は 0 度から 15 度程度であった。この差が影響していたかどうかはさらなる検証が必要と考えられる。波高がピークの時間帯である 8/31 06UTC 頃から 9/1 066UTC 頃まで中城湾港（ナウファス）は欠測であったため、この時間帯の確認はできなかった。

- 19 -

ADCP Records of Tidal Bore During Transitional Seasons in Riau Province, Indonesia
Ulung J. WISHA1,2* and Yukiharu HISAKI1
1. Physical Oceanography Laboratory, Faculty of Science, University of the Ryukyus,
Nishihara, 903-0213 Japan
2. Research Institute for Coastal Resources and Vulnerability, Ministry of Marine Affairs andFisheries, Padang, 25245 Indonesia
1. Introduction
A tidal bore is a physical phenomenoncommonly emerged in the estuarine waters dueto the relatively high tidal range and large river
streams, a tidal wave surging upstream becauseof the difference in hydraulic pressure.
According to Docherty and Chanson (2010), a
tidal bore is an unsteady motion induced by the
rapid surface water level rise at the river mouth
during the early high tidal phase. With time, thefirst wave crest becomes steeper and steeper
until it forms a wall of water propagating
upstream. This phenomenon is induced by the
confluence of tidal wave propagation and riverflow, generating a pressure difference between
them, then a hydraulic jump off tidal bore isformed.
In Indonesia, a tidal bore, namely Bono,
exists in Kampar River, positioned in thePelalawan Regency, Riau Province (Chanson,2009). Bono is a destructive tidal bore proven by
many eroded areas along the Kampar River.
Bono will be larger during rainy seasons when
the river debit flow was getting stronger.
Furthermore, Bono waves' height depends on the
monsoon system, which relates to surface windenergy transfers. So far, there are limited reportsof physical oceanography states of the tidal bore
in Kampar River.
2. Data
The first instrument deployed was tidegauge (Valeport – tide master), installed in the
Mendol Island (estuary of Kampar) for 38 days
from April 23rd – May 30th, 2016. A NortekAquadopp ADCP (Acoustic Current Doppler
Profiler) was installed at two different locationsfor 24 hours on April 25th – 26th, 2016. The
second measurement of ADCP, conducted on

August 22nd, 2016, was applied at three sites.
Even though this second measurement of ADCP
was without direct analysis of tides, theprediction at Mendol Island was employed using
Erg Tide based on the collected tidal data in
April 2016 (Figure 1).
Table 1: The characteristics of the devices and thedeployment set-up
ADCP specification
Acoustic
0.6 MHzfrequency
Max profile 30-40 m
range
Cell size
1-4 m
Minimum
0.50 mblanking
Max cell128
Velocity range± 10 m/s

Accuracy

1% of measured
value ± 0.5 m/s
1 Hz

Max sampling
range

Deployment set-up
Profile300 sinterval
Numberof 8cell size
Cell size
1m
Blanking
0.5 m
distance
Measurement
100 %
load
Average
60 sintervalCompass upd. 300 s
rate
Salinity
35 pptFigure 1. Measurement stations in KamparRiver
We deployed all ADCPs at the edge of theriver, where the installment of ADCP using a
metal pole is possible. The ADCP specificationand set-up are shown in Table 1. These
deployments consider a better observation of- 20 -

Bono arrival, better accessibility, and safety ofthe personnel and devices, based on the locals'
information.
3. Results
Figure 2 shows the tidal range and period
analysis. Overall, the tidal range is not
significantly different during flood and ebb
tides; in contrast, the tidal displacement period
will be more extended during the neap phases.
The tidal range varies throughout the springphases, ranging from 5-6.5 meters with a tidal
displacement time of 4-6 hours. In contrast,
during neap tides, the tidal fluctuation ranged
from 4-6 meters with a displacement period of
4-8 hours. The tidal range will be higher during

the spring phases, but the ebb period will be
more extended during the neap stages.
At the first transitional monsoon, the bores'
record shows the level of water level was about
3.4 meters, and the current direction changes
significantly. Still, the current magnitudes
decreased at the same time of tidal bore
occurrence, about 0.2 m/s. In contrast, theevening Bono's water level was 4.1 meters,
while the current direction changed almost 250o,and the velocity reached 0.9 m/s. According toour result, the speed of tidal bore ranged between
0.2-0.9 m/s. In the upstream area (Teluk Meranti
station), the bores' train tends to fade away withthe surface elevation of 1 meter and speed
around 0.3 m/s.

Figure 2. Tidal range analysis in the estuary of Kampar River (Mendol Island)

Figure 3. Records of current magnitudes and sea level at the 1st transitional season

Figure 4. Records of current magnitudes and sea level at the 2nd transitional season- 21 -

At the second transitional monsoon,
surface elevation and current speed increased
dramatically when the tidal bore propagated.
The current velocity ranged from 0-0.9 m/s.
The peak elevation of bores reached 4 meters
during the daytime and 5 meters in the evening.
Then, the height of the tidal bore lowered in
Teluk Meranti station by around 2.5 meters.
The tidal bore surface elevation reached 1.75
meters during daytime propagation and 2.3
meters in the evening. The current speed was
also lowered by 0.2 m/s. Furthermore, atTanjung Mentangor station, where the bores
commenced disappearing, the current
magnitude ranges from 0-0.4 m/s in thedaytime and 0-0.07 in the evening.

Figure 5. The first ADCP Measurement at
Tanjung Tersendu-sendu and Teluk Meranti
stations

When the train of bores propagates in
the midday, the temperature profile at Tanjung
Tersendu-sendu station ranged from 31.2532.8oC. In contrast, in the evening, while thetidal bore was higher in elevation and speed,
the water temperature decreased by around 2oC.
At Teluk Meranti station, the temperaturefluctuations were relatively the same ranging
29.5-31oC during daytime propagation and29.25-30.5oC in the evening. There is a slightdifference in temperature profile in the evening
propagation whereby while tidal bore passing
Teluk Meranti, the temperature slightly
increased by 2oC along with the bores.
At the second measurement in Muda
Island, the temperature was more arbitrarily
erratic, especially during the daytime
propagation of tidal bore ranging from 30.831.6oC. However, in the evening, a uniform
pattern of temperature was observed, ranging
from 30-30.4oC. At Teluk Meranti station,
where the elevation lowered by 3.1 meters,
overall, the temperature pattern showed asimilarity with Muda Island. Still, we
identified an anomaly when a hydraulic jump
off tidal bore emerged in the evening. The
temperature increased by approximately 1oC,
then it was getting down again as the Bonopropagated upstream.
References
Docherty, N. J., Chanson, H. (2010).
Characterization of Unsteady Turbulence in
Breaking Tidal Bores Including the Effects of
Bed Roughness. Hydraulic Model Reports.
School of Civil Engineering, The University of
Queensland, Report CH76/10. 100 pp.
Chanson, H. (2009). Environmental, Ecologicaland Cultural Impacts of Tidal Bores, Benaks,
Bonos, and Burros. IWEH, International
Workshop on Environmental Hydraulics,
Theoretical, Experimental and Computational
solutions, Valencia, 29th, 30th October 2009.

Figure 6. The second ADCP measurement at
Muda Island and Teluk Meranti stations- 22 -

遠距離海洋レーダーと気象庁が開発した MOVE システムとの表面海流の比較
⾧嶺由稀 久木幸治（琉球大学理学部）
1．はじめに

３． 結果・考察

遠距離海洋レーダーは、情報通信研究機構が開発

全体的に、rmse の図では、黒潮の流域に近づくしたドップラーレーダーの一種である。海面に向につれて rmse の値が大きくなっているのが確認

かって放射された短波帯の電波の後方散乱波を周できた。相関係数の図では、0.2~0.6 の正の相関が波数解析することにより、海洋表面流速、波浪な広がっているのが確認できた。

どの海洋表面情報を得ることができる。陸上にいしかし、月によっては、局所的に rmse の値が高ながら広い海域を連続的に観測できる。MOVE シ

い値を示している部分があった。さらに、相関係

ステムは、気象庁が開発した海洋同化システムの数の値が負の相関を示している部分もあった。そことを指す。数値モデルと観測されたデータを客の例として 2001 年 11 月と 2002 年 11 月を挙げ観解析することにより、海洋の状態を再現するこる。

とができる。これらのデータ同士を比較すること

2001 年 11 月では、相関係数の東西方向、南北で、数値モデルの精度向上に役立てられるのでは方向の図の中で北緯 25.0°～26.0°、
東経 122.6°

ないかと考えた。

～123.4°の北東から南西にかけて負の相関が見

本研究では、遠距離海洋レーダーの表面海流デーられた（図 2）、
（図 3）
。この理由を探るため、遠タと海洋同化システムの MOVE システムの表面

距離海洋レーダーと MOVE システムそれぞれの海流データを格子点ごとに比較を行い、その結果

1 日ごとの海流を見ていった。その結果、19 日～

からそれぞれのデータの特性を調べていく。

30 日の間で負の相関が見られた部分を見ると、遠距離海洋レーダーでは東方向に向いている流れが

２．データと方法

MOVE システムでは北東方向に流れていた。この

遠距離海洋レーダーの表面海流データとMOVE システムの表面海流データを使用する。遠流れは時間によって変動が異なっており、その影響があったのではないかと考えられる。

距離海洋レーダーは状通信研究機構から提供して2002 年 11 月では、rmse の東西方向、南北方向いただいたものを使用した。MOVE データは、日の図の中で北緯 24.6°～26.0°、東経 123°～

本海洋データセンターからダウンロードして使用

124.6°の北東から南西にかけて rmse の値が周囲した。解析範囲は、遠距離海洋レーダーの観測範に比べて高い値が見られた（図 4）
、
（図 5）
。これ

囲とした（図 1）。期間は、2001 年 8 月から 2002

も理由を探るため、遠距離海洋レーダーと MOVE年 12 月までとする。遠距離海洋レーダーは、

システムそれぞれの 1 日ごとの海流を見ていった。

MOVE のデータが 24 時間間隔で表されているのその結果、6 日~11 日の rmse の値が周囲に比べてで 30 分ごとのデータを格子点ごとに日平均を計

高い値が見られた部分を見ると、遠距離海洋レー

算した。MOVE システムのデータは、遠距離海洋

ダーの図での黒潮と思われる部分の流れがレーダーと格子点間隔が異なるため、双線形補間

MOVE システムの図に比べて北西方向にずれてを行い、遠距離海洋レーダーと同じ格子点間隔をいるのが見られた。このことが影響していたこと持つデータを作成した。それぞれのデータを格子が考えられる。今後の課題として、本研究では

点ごとに月ごとの東西方向と南北方向の rmse と2001 年 8 月から 2002 年 12 月までの期間でしか相関係数の図を作り、比較を行った。

解析を行えなかった。年数を広げて解析を行い、今回のような rmse や相関係数の変化の周期が見- 23 -

られないかなどを調べていきたいと考える。

図 1 遠距離海洋レーダーの観測範囲

図 2 2001 年 11 月の相関係数（東西方向）

図 3 2001 年 11 月の相関係数（南北方向）

図 4 2002 年 11 月の rmse（東西方向）

図 5 2002 年 11 月の rmse（南北方向）- 24 -

参考文献

Usui, N., S. Ishizaki, Y. Fujii, H. Tsujino, T. Yasuda,
M. Kamachi (2006): Meteorological Research

佐藤健治ほか,（2002)「遠距離海洋レーダシステム

Institute multivariate ocean variational estimationの開発」『情報通信研究機構研究報告』 第 48 巻 2(MOVE) system: Some early results. Advances in号

Space Research, 37,806-822

p221-227

石崎史郎ほか,（2009）「MOVE/MRI.COM の概要と現業システムの構築」『測侯時報』第 76 巻 特謝辞

別号 p1-15

遠距離海洋レーダーデータを提供して頂いた情報
通信研究機構の関係者に感謝致します。

- 25 -

東シナ海の黒潮の経年変動と太平洋変動との関係
知念陸 久木幸治 （琉球大学理学部）
EOF 解析を行った。流速ベクトルの偏差を1.目的

流速ベクトルと気候値の差として求めた。

黒潮は季節変動だけではなく、経年変

解析期間は 2000 年１月 1 日から 2017 年

動も示している。近年の研究では、黒潮強度

12 月 16 日までとし、東シナ海の黒潮流軸の年々変動は地球規模で起こる気候変動とを覆う範囲で 5 日毎のデータを使用した。

の相関性が注目されている。そこで本研究

PDO（PDOmode1,PDOmode2)、SOI、MEIは東シナ海の黒潮の流速ベクトルで経験的を比較対象とし、OSCAR の EOF 解析で出直交関数（EOF）解析を行い、黒潮の特徴

された時間係数と比較対象について相関をを調べ、PDO（Pacific Decadal Oscillation:

見る。また、比較対象の指数とのずれにより太 平 洋 十 年 規 模 振 ）、 SOI （ Southern

影響が見られる可能性があるため、各比較

Oscillation Index: 南 方 振 動 指 数 ）、 MEI

対象指数を１～１２ヶ月ずらした相関も見（Multivariate ENSO Index:多変量エルニる。

ーニョ南方振動指数）との相関性を解明することを目的とした。

3.結果
EOF 解析の結果、
解析 mode1 と mode2の寄与率はそれぞれ 22.4%、12.9％となった。解析 mode1 では固有値ベクトルは黒潮に沿って現れた。解析 mode２では 128°E29°N～30°N で黒潮の流れとは逆の流れが見られる。これは先行研究（Lie et al 1998）より、この地域では大陸棚斜面流と呼ばれる流れが存在することが分かった。EOF 解析結果と各比較対象の 1 ヶ月ごとの指数を合 わ せ た と こ ろ 、 解 析 mode1 で は
PDOmode1 の相関係数が-0.37、MEI との相関係数はー0.35 と共に負の相関が見られた。
SOI は 0.27 と弱い正の相関が見られた。
解析 mode2 では対象全ての相関係数の絶対値が 0.15 以下となり、相関は小さかった。

2.使用データと研究方法
本研究では、NASA の OSCAR：third
degree resolution ocean surface currents のデータを用い、流速ベクトル偏差について

また、各対象の遅れを考慮し、ラグ相関（ずれの相関）を調べた結果、ラグ 3 ヶ月で解析 mode1 と PDOmode1 との間に-0.47 の最大の負の相関が見られた。解析 mode2 で- 26 -

のずれは相関係数が小さく、有意な値は見られたかった。

図３ 解析 mode2 固有ベクトル図

4.まとめと今後の課題
以上の結果から、解析 mode1 での最大相関係数が見られたのは海面水温の変動パターンを示す PDOmode1 であった。
また、
ラグ相関でも最大相関係数が見られたのはPDOmode1 であった。先行研究（真栄田2019）でもラグ相関で同じような結果が出- 27 -

ていたが、共に相関係数が強い値が出ていないため結論としては PDO が東シナ海の黒潮と密接的に関係するとは言いがたい。
黒潮の平年偏差と風の偏差の対応を調べることが今後の課題として挙げられる。

参考文献
・中村啓彦,(2017)：黒潮の流路・流量変動の研究―源流域から九州東岸まで―海の研究,26(4),113-147
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速ベクトルの空間変動
平成 29 年度琉球大学卒業論文
・真栄田幸平（2019）：東シナ海の黒潮流域
における表層における表層流域ベクトルの空間変動 平成 30 年度琉球大学卒業論文
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Kaneko(1998) ： On the branching of theKuroshio and the formation of slope
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マカロフ海盆周辺海域における 1990 年から 1999 年にかけての
9 月海氷面積の推移と北極振動との関係
河野慧,久木幸治（琉球大学理学部）
1．はじめにAOI(Arctic Oscillation Index；北極振動指数)との関係

近年，地球温暖化の影響が世界的に懸念されていについて解明することを目的とした．

る．現在までの年平均気温の偏差には 100 年スケールで上昇トレンドが見られており，特に北緯 66 度 33 分

2．使用データと研究方法

以北の北極圏では地球温暖化の影響は顕著である．北

欧州中期気象予報センター(European Centre for

極圏はそれ以外の地域と比べて 2 倍ほどの速さで気温

Medium-Range Weather Forecasts；ECMWF)の地球気が上昇しており，これは IPCC 第 4 次報告書でも確認

候監視ツール ERA5 から「1979 年から現在までの単一されている．北極圏の海氷は季節的に変化しており，レベルの月平均データ(ERA5 monthly averaged data on

夏季に極小，冬季に極大の面積となる(Fig.1)が，北極

single levels from 1979 to present)」の Sea-ice cover の圏の衛星観測が得られる 1979 年以降において海氷面積データをダウンロードして，独自の Fortran プログラの減少トレンドが確認できる．特に夏季の海氷面積のムで海氷面積を計算した．なおダウンロードのデータ

減少幅は，冬季の海氷面積の減少幅よりも大きい値を種別は月平均再解析(Monthly averaged reanalysis)を選示しており，2002 年から 2020 年までの 18 年間で約択し，期間は 1979 年から 2020 年まで，領域は全領域30％もの減少を見せている(Fig.2)．しかし，北極圏内を選択し，Format は GRIB を選択した．AOI(Arcticを領域別に見ると，マカロフ海盆周辺の海域(以下，Oscillation Index；北極振動指数)のデータは，気候予SM 領域)では 1990 年代に海氷面積が増大トレンドを測センター(Climate Prediction Center；CPC)から示していた(Fig.3)．過去の研究(島田,2010)では海氷運「1950 年 1 月以降の月平均 AO 指数(Monthly mean動の特徴に基づき，北極海を 4 つの領域に分類しAO index since January 1950)」を Tabular format で引(Fig.4)，増大した海氷を含む SM 領域について，北極用した．北極海の海氷の分布図には北極域データアー

振動の影響から海氷が増加したのではないかと推測さカイブ(Arctic Data archive System；ADS)の極域環境れている．ここで，北極振動とは海面気圧場，または監視モニター(VIsualization Service of Horizontal scale

帯状対称のジオポテンシャル高度，または帯状風場のObservations at Polar region；VISHOP)，および気象主要な経験的直交関数として定義される，北極域と北庁のデータを使用した．研究の流れとして，SM 領域に半球中緯度の気圧がシーソーのように変動する現象で

おいて 1990 年代夏季に増加した海氷と北極振動との関ある(Thompson and Wallace,2000)．北極振動は係性を明らかにするために，AOI が正偏差からニュー

AOI(Arctic Oscillation Index;北極振動指数)によって表トラルに推移したことで海氷が増えることを確かめる

され，AOI が正偏差である状態を AO プラスといい，ことを具体的な目標とする(Fig.5)．まず，研究地域

負偏差である状態を AO マイナスという．AO プラス(SM 領域)を「北極点から東経 135 度と東経 180 度とは北極域で低圧偏差，北半球中緯度で高圧偏差が生じにそれぞれ伸ばした経線と北緯 66 度 33 分 39 秒の緯線る状態であり，AO マイナスは北極域で高圧偏差，北半とで囲まれた扇形の範囲」と具体的に定義し(Fig.6)，

球中緯度で低圧偏差が生じる状態である．Thompson

ERA5 データと Fortran プログラムから 1990 年代の海and Wallace(2000)では，冬季に AO プラスであると，氷面積の推移を計算する．次に，SM 領域において夏季に海氷面積が減少すると説明されている．島田1990 年代夏季に増加した海氷と北極振動との関係性を(2010)では増大した海氷を含む SM 領域について，北明らかにするために，1990-1999 年の冬季 AOI と夏季

極振動の影響から海氷が増加したのではないかと推測

海氷面積増減量(前年夏からの比較)を全領域と SM 領されていたが，北極振動と海氷の増加の関係について

域のそれぞれについて比較して相関を見る方法①と，島田(2010)では考察をしていない．そこで本研究で1979-2019 年の冬季 AOI と SM 領域の海氷面積を比較

は，1990 年代の SM 領域における海氷面積の推移として相関を見る方法②で，AOI が正偏差からニュート
ラルに推移したことで海氷が増えることを検証する．

- 29 -

なお，冬季 AOI と夏季の海氷に関する数値を比較する

氷面積偏差と線形トレンドとの差と冬(12-2 月)の AOI

際に，冬季の北極振動が夏季の海氷に与える影響が時との相関を求める方法②b を行った．方法②a におい

間のずれと共に現れる可能性を考慮して，冬季の AOIて，1990-1999 年の冬季 AOI に対して 5-7 カ月後のと比較する数値は AOI の記録月から 5-7 カ月の範囲内

SM 領域の海氷面積偏差とを比較して作成した散布図の数値を使用する．

(Fig.10)からは，相関係数の絶対値が 0.4 以上であったことと，近似曲線の傾きが負であったことから，弱い

3．結果と考察

負の相関が見られた．これは先行研究の Thompson

方法①で作成された，北極圏全領域と SM 領域のそand Wallace(2000)で挙げられた「冬季に AO プラスでれぞれの 1990 年代 9 月の海氷面積増減と冬季(12~2

あると，夏季に海氷面積の減少が発生する」と一致す

月)AOI とを比較した散布図 (Fig.7)について，先行研る結果であった．方法②b において，1979-2020 年の冬

究の Thompson and Wallace(2000)では「冬季に AO プ

AOI に対して 5-7 カ月後の SM 領域の海氷面積偏差とラスであると，夏季に海氷面積の減少が発生する」と線形トレンド差を比較して作成した合計 9 つの散布図されていたが，実際に傾きが負の近似曲線が描けたのからは，時間的な対応として 5 カ月と 7 カ月の対応は

は「前後 3 年平均あり」の散布図のみであった．一方見られず，6 カ月の対応のみが見られた(Fig.11)．まの「前後 3 年平均なし」の散布図では「前後 3 年平均

た，6 カ月の対応について相関係数の絶対値が 0.4 以上あり」の散布図よりも近似曲線の傾きの絶対値が大きで弱い負の相関が見られたことから，先行研究のかったが，先行研究の Thompson and Wallace(2000)のThompson and Wallace(2000)で挙げられた「冬季に内容とは真逆の近似曲線が描けた．この結果についAO プラスであると，夏季に海氷面積の減少が発生すて，前後 3 年平均をしたデータとしていないデータでる」と一致した．方法②a,b の結果から，AOI が負偏差

真逆の結果になるという事は通常は考えづらいため，になると海氷が増加する傾向にあることが近似曲線か

何らかの不備があったか，全体として相関を見るためらわかるため，AOI 正偏差からニュートラルに推移にデータが足りなかったことが考察された．方法②でし，冬季 AOI が負偏差となることで海氷が増えること

は，1979-2019 年の約 480 カ月の冬季 AOI に対して，が示せた．

5-9 カ月後の SM 領域の海氷面積とで散布図をそれぞれ作成して，AOI が正偏差からニュートラルに推移した

4．今後の課題

ことで海氷が増えることを検証したが，この散布図か

方法②において冬季 AOI が負偏差であれば海氷面積

らは相関が見られなかった(Fig.8)．これは海氷面積のが前年に比べて増加する可能性があるという事が示せ

増減ではなく海氷面積そのもののデータを使用したこたため，本研究の具体的な目標である「AOI が正偏差とと，⾧期的に減少トレンドがあることを考慮せずにからニュートラルに推移したことで海氷が増えること

相関を調べようとしたからと考えられる．そのため，を確かめる」ことができた．そのため本研究の目的でこの後の操作では海氷面積の偏差を計算し，⾧期トレ

ある，「SM 領域において 1990 年代夏季に増加した海

ンドを除いた．まず，それぞれの月について 1979-

氷と北極振動との関係性を明らかにすること」が実現

2019 年の平均値を求めて気候値とし，それぞれの年月できた．しかしながら，本研究では AOI が正偏差からの海氷面積偏差を「その年月の海氷面積」から「そのニュートラルに推移したことで海氷が増える具体的な

月の海氷面積の気候値」を引くことで求め，求めた海メカニズムについては検証しておらず，なぜ相関が認

氷面積偏差と冬の AOI とを比較した．これにより，単められるのかについては今後も検証していく必要があ

純な海氷面積との比較を海氷面積の増減の比較に修正る．また，方法②a,b で示した相関について，本研究でし，前の操作と同様に，1979-2019 年の約 480 カ月のは相関係数と近似曲線のみで検証している．これに関冬季 AOI に対して，5-9 カ月後の SM 領域の海氷面積して，近似曲線が統計的に優位かどうかを検証する必偏差とで散布図をそれぞれ作成した(Fig.9)．しかし，要もあると考えられる．

この散布図からも相関が見られなかったので，ここからさらに⾧期的な減少トレンドを除いた．⾧期トレン
ドを除く方法として，時間的な範囲を 1990-1999 年に限定すること方法②a と，1979-2019 年の夏(7-9 月)の海氷面積偏差のトレンドに線形式を適合させ，その海- 30 -

参考文献
 D.W.J. Thompson，J.M. Wallace（2000），Annular 1979 年から現在までの単一レベルの ERA5 月平均デ

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州中期気象予報センター），

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 極域環境監視モニター，北極域データアーカイブ（ADS），国立極地研究所・JAXA，

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日本船舶海洋工学会誌 KANRIN（咸臨），23 巻 p.

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 舘山一孝・榎本浩之,・田中康弘（2013），北極海カナ
ダ海盆における海氷厚の変動，雪氷研究大会講演要旨
集，2013 巻 p. 1-17
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2020/12/22，閲覧 2021/01/19，
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/an_wld.ht
ml Vol.107 北極～可能性と課題のもたらす未来，わかる！国際情勢，外務省，2013/12/25 作成，2020/01/22 閲覧，https://www.mofa.go.jp/mofaj/press/pr/wakaru/topics/vol107/index.html- 31 -

Fig.1 2002 年からの 9 月海氷面積の推移（ADS より引用）(2002 年→2005 年→2008 年→2011 年→2014 年→2020 年)

Fig.2 2002 年からの 9 月海氷面積の推移（ADS より引用）(2002 年→2005 年→2008 年→2011 年→2014 年→2020 年)

Fig.3 領域別海氷面積の変化(9 月)

Fig.5 本研究の大まかな流れ- 32 -

Fig.4 北極海の領域分類

Fig.6 本研究で再定義する SM 領域

Fig.7

北極圏全領域と SM 領域のそれぞれの 1990 年代

9 月海氷面積増減と冬季(12~2 月)AOI との比較

Fig.8

1979-2019 年の冬季 AOI と 5-9 カ月後の海氷面積とを比較するために作成した散布図

Fig.9 1979-2019 年の冬季 AOI と 5-9 カ月後の海氷面積偏差の比較（ｒは相関係数を表している）- 33 -

Fig.10 1990-1999 年の冬季 AOI と 5-7 カ月後の海氷面積偏差の比較（ｒは相関係数を表している）

Fig.11- 34 -

多良間島海域における海上風速の推定に関する調査
渡口 椋、今野 健（宮古島地方気象台）
岩間 陽介（石垣島地方気象台）
１

はじめに
沖縄地方では、橋口他[1]の調査をもとに、アメダスや灯台の陸上風速から海上風速を推定する方法を確立し、海上風換算アプリとして現業利用している。令和元年度には岩間他[2]により、下地島
ア メ ダ ス の 陸 上 風 速 と ASCAT(Advanced
SCATterometer)から得られた宮古島海域の海上風速を比較し、風速補正係数の算出及び換算精度の評価を行った。本調査は、令和元年度と同様の調査を多良間島海域について行い、多良間島海域における海上風速を見積もることを目的として行った。
本調査は航空アメダスのデータも使用しており、航空気象業務にも資する。
２ 使用データ及び解析方法（１）使用データ
本調査では、2014 年 1 月 1 日から 2020 年 12月 31 日までのデータを使用した。第１図に本調査で使用した多良間島海域を示す。多良間島及び水納島の周辺 20 海里をカバーするため、多良間島と水納島の中間地点から半径 24 海里以内の領域を同海域とした。海上風速に同海域の ASCAT 最大風
速、陸上風速にアメダス 4 地点（仲筋：多良間空
港、下地島：下地島空港、伊原間、盛山：新石垣空港）、加えて海上保安庁の灯台 2 地点（平久保崎、
池間島）を利用した。アメダスについては ASCATの観測時刻を含む前 10 分間最大風速とし、灯台風
速については 30 分ごとの観測であるため、同時刻に最も近い観測値とした。下地島については期間
中に測風柱が移設したため、2018 年 12 月 6 日からのデータを用いており、伊原間については期間
中に測風柱の高さが変更されたため、2020 年 5 月
26 日以前は旧伊原間、以降を伊原間としている。
また、琉球大学の山田広幸准教授より多良間島の風速データをご提供いただいたため、そのデー
タについても解析を行った。提供いただいたデー
タは、旧多良間アメダスと同じ地点において超音波風速計で観測した 2016 年 8 月 15 日から 2020年 11 月 27 日の 0.5 秒ごとの風速データである。
これを 10 分平均したものを陸上風速として使用した。なお、このデータについては、品質管理等は行っていない。

第１図

多良間島海域の範囲と観測点（２）解析方法
解析の方法は岩間他[2]と同様の方法をとっている。最初に、海上と陸上の風速比を風速補正係
数として風向別に算出した。さらに、陸上風速か
ら推定した風速と海上風速との差が 2m/s 以内となる事例を適中とし、適中した事例の割合である
適中率や対応する信頼度（第 1 表）を風向別に算
出した。
第１表

風速補正係数と適中率に対応する信頼度
風速適中率

風速
補正
係数

1.5未満
1.5以上
2.0未満
2.0以上

0.3未満 or

0.3以上

0.5以上

0.7以上

10事例未満

0.5未満

0.7未満

0.8未満

X
X
X

C
C
C

B
B
B-

A
AA-

0.8以上

S
SS-

３

調査結果
多良間島海域における各地点の補正係数と適中率、信頼度は第２表のとおりとなった。以下はそれぞれの地点についての調査結果を記す。
（１）仲筋（多良間空港）について
仲筋では主に南風の補正係数が小さく信頼度が高い一方、東風は補正係数が大きく信頼度が低い結果となった。多良間空港の滑走路は北―南方向に走向しており、風速計は RWY36 側(南側)に位置している。風速計は多良間島の西側に位置しており、さらに観測点の東側が高台となっており（第２図）、陸上を吹く東風が大きく減衰する。滑走路の東西には防風林があって風が減衰するが、南側- 35 -

第２表 多良間島海域における各地点の風速補正

仲筋
2014/1/1~
2020/12/31
下地島
2018/12/6~
2020/12/31
平久保
2014/1/1~
2020/12/31
池間2014/1/1~
2020/12/31
盛山
2014/1/1~
2020/12/31
伊原間
2020/5/26~
2020/12/31
旧伊原間
2014/1/1~
2020/05/26
多良間
2016/8/15~
2020/11/27

ESE

係数と信頼度

N

NNE

NE

ENE

E

SSE

S

SSW

SW

WSW

WNW

NW

データ数

219

242

186

182

147

71

SE
86

112

231

78

27

10

10

11

16

16

補正係数

1.51

1.91

2.23

2.29

2.36

2.29

1.83

1.63

1.25

1.29

1.51

1.74

1.62

1.84

1.53

1.28

適中率

0.73

0.74

0.78

0.66

0.63

0.77

0.80

0.84

0.86

0.87

0.81

0.30

0.60

0.82

0.75

0.81

信頼度

A-

A-

A-

B-

B-

A-

S-

S-

S

S

S-

C

B-

S-

A-

S

データ数

103

98

104

91

74

38

42

39

89

42

16

3

13

3

9

14

補正係数

1.14

1.15

1.28

1.36

1.37

1.84

1.34

1.27

1.58

1.69

1.98

ー

2.02

ー

1.44

1.13

適中率

0.88

0.91

0.95

0.85

0.69

0.61

0.69

0.77

0.81

0.88

0.88

ー

信頼度

S

S

S

S

B

B-

B

A

S-

S-

S-

データ数

64

174

177

202

179

132

98

38

76

80

60

13

補正係数

0.99

1.00

0.86

0.83

0.83

1.04

1.21

2.46

1.45

1.18

1.06

適中率

0.83

0.81

0.81

0.86

0.82

0.77

0.60

0.53

0.68

0.63

信頼度

S

S

S

S

S

A

B

B-

B

B

データ数

75

174

185

160

148

118

85

88

89

109

71

補正係数

1.05

1.04

1.19

1.53

1.42

1.56

1.49

2.38

1.68

1.42

適中率

0.83

0.84

0.69

0.86

0.82

0.90

0.75

0.76

0.71

信頼度

S

S

B

S-

S

S-

A

A-

A-

データ数

186

221

223

203

172

65

75

57

補正係数

1.76

1.46

1.22

1.27

1.42

1.62

1.52

適中率

0.70

0.65

0.89

0.92

0.93

0.82

信頼度

A-

B

S

S

S

S-

ー

W

0.89

0.79

X

X

A

13

17

22

29

0.95

1.32

0.96

1.03

0.91

0.60

0.69

0.54

0.35

0.55

0.45

B

B

B

C

B

C

6

16

12

15

19

1.23

1.15

2.42

1.13

1.35

1.02

0.83

0.76

0.67

0.56

0.83

0.60

0.74

S

A

X

B-

S

B

A

154

125

42

24

23

19

21

29

1.63

1.30

1.30

1.25

2.06

1.97

2.32

2.60

1.70

0.80

0.68

0.60

0.70

0.60

0.25

0.30

0.53

0.48

0.66

S-

B-

B

B

B

X

C

B-

C

B-

X

0.69

NNW

B-

データ数

19

28

38

33

23

11

12

18

47

17

2

5

3

2

0

5

補正係数

1.95

2.25

1.98

1.69

1.51

1.27

1.53

1.50

1.45

1.63

ー

2.27

3.92

ー

ー

ー

適中率

0.74

0.79

0.84

0.91

0.78

0.73

0.92

0.94

0.81

0.82

ー

0.80

1.00

信頼度

A-

A-

S-

S-

A-

A

S-

S-

S

S-

X

X

X

ー
X

ー
X

ー
X

データ数

118

222

118

154

209

53

77

95

168

34

15

11

27

15

24

41

補正係数

2.03

2.49

2.16

1.80

1.54

1.88

1.76

1.73

1.67

1.51

2.09

1.66

3.56

1.67

1.45

1.74

適中率

0.70

0.66

0.64

0.90

0.87

0.87

0.74

0.89

0.77

0.56

0.40

0.36

0.56

0.40

0.79

0.71

信頼度

A-

B-

B-

S-

S-

S-

A-

S-

A-

B-

C

C

B-

C

A

A-

データ数

56

140

144

157

105

78

98

119

138

52

16

11

4

0

0

0

補正係数

1.99

2.05

1.84

1.68

1.54

1.47

1.51

1.72

1.70

1.61

1.80

1.54

1.53

ー

ー

ー

適中率

0.89

0.93

0.90

0.90

0.80

0.82

0.78

0.67

0.74

0.87

0.50

0.36

0.75

信頼度

S-

S-

S-

S-

S-

S

A-

B-

A-

S-

B-

C

X

は海に開けているので南風は減衰が小さく海風との対応が良い。

第２図 仲筋周辺の地形図（地理院地図）

ー
X

ー
X

ー
X

（２）下地島（下地島空港）について
多良間島海域における下地島の補正係数は前回の調査（岩間[1]）で宮古島海域を対象に算出した補正係数ほとんど同じ風向分布を示した。防風林の影響で西南西から北西の風の精度が悪いという結果となった。
（３）平久保崎灯台について
平久保崎灯台の補正係数は、南西から東南東にかけて、1 に近い値または 1 未満の値を示した。
平久保崎灯台は石垣島の最北端に位置し、昔の火番盛があった南～南東側の崖を除けば海に開けた場所にあたる。風速計は灯台の高い所に設置されているため、概ね海上風速と同等か、それより強い風速が観測される。中でも北東から東の風向で補正係数の値が極小となっており、崖を横切る風
向で周辺の海上風速より２割程度風速の強まる傾向が確認された。このことは、過去の調査（仲間- 36 -

他[3]、橋口他[1]など）で示された結果と概ね整合している。
また、過去調査（許田他 [4]）と比較したとこ
ろ、海風について概ね同じ風速補正係数となったが、陸風においては過去調査よりも風速補正係数が大きいという結果となった。許田他[4]の調査では海上風速に平均風速を利用している。陸風は摩擦等により風が弱まるため、陸風を含む領域で平均した風速は、陸風に引きずられて弱くなる。これにより、領域の最大風速より弱い値となったと考えられる。

境目である北北東は信頼度が低くなっている。

第３図 盛山周辺の地形図（地理院地図）（４）池間島灯台について
池間島灯台の補正係数は北から東南東で精度が良くなっているが、北東については信頼度が低くなっている。北北東と東北東の間で補正係数が大きく異なっており、北東付近で周囲の環境が大きく変化しているものと考えられる。周辺の地図を見てみると、海岸線が北東方向に延びており、北北東寄りの風は海上を通るためあまり減衰しないが、東北東寄りの風は陸上を通るため大きく減衰するものと考えられる。北東はこれらの境目にあるため信頼度が低くなっていると考えられる。実際に、灯台風速と海上風速の分布図を見ると灯台
風速が低い部分では補正係数が過小になっている。
（５）盛山（新石垣空港）について盛山の補正係数は北東から南東の信頼度が高い。
新石垣空港の滑走路は北東―南西方向に走向しており、風速計は RWY04(南西側)側に位置している。
風速計は石垣島の東側に位置しているため、海風に当たる東寄りの風が海上風と対応がいいものと考えられる。なお、東南東から南南東の補正係数が高くなっている。これは風速計の南東側に管制塔等の空港施設があり、その影響によって海風が減衰しているからと考えられる。
また、西南西から北北東の風速係数が著しく高くなっており、信頼度が低い。風速計のすぐ西から北にかけて高台があり(第３図)、キャノピー層となっており風が減衰していると考えられる。さらに、高台の後方である石垣島の北側には於茂登岳などの高い山や野底半島、平久保半島が、西南西にはバンナ岳が位置しており、山によって風が大きく減衰しているからと考えられる。南から南
西方向は滑走路があり平坦であるため、内陸風としては補正係数が低くなっていて減衰が小さくなっている。野底半島や平久保半島と海の境界がある北から北東では補正係数が大きく異なっており、（６）伊原間について
伊原間は 2020 年 5 月 26 日に測風柱を 6.5 メー
トルから 10 メートルに変更した。伊原間では北に学校が、西に雑木林があるため風の減衰が大きかったが移設によって主に東寄りの風の減衰が小さくなっているのが確認できる。また、事例数はまだ少ないものの、全体的に適中率が上がっている。
伊原間はアメダス地点の北西側が開けており、
過去の調査（本山他[5], 崎原他[6]）では風の通り道となっていることが言及されている。今後、事例数が増えていけば、多良間島海域の風をより精度良く推定できることが期待される。
（７）多良間(琉球大学)について
琉球大学では、2009 年まで気象庁が観測していた旧多良間アメダスと同じ地点で風速の観測を行っている。
旧多良間アメダス廃止に当たって仲筋との比較観測を行った過去調査（松長他[7]）では旧多良間
アメダスと仲筋の風速比較を行っている。東風以
外では大きく変化は無いが、東風では仲筋が大きく減衰する結果となっている。
そのため、多良間島海域の東風の風速推定を行うにあたり、琉球大学の多良間風速が活用できると考えられる。多良間は補正係数が 1.5 以上とやや高いものの、北から東南東で信頼度が高くなっている。東寄りの補正係数については仲筋よりも小さい。この結果は、松長他[7]と整合している。
多良間の風速データは部外のデータであるためすぐに現業利用することは難しいが、データ提供
元の山田准教授からは気象台との連携に前向きの返事を頂けたため、今後の現業利用が期待できる。

- 37 -

（８）全体について
下地島や平久保崎灯台の南風、盛山の西風、仲筋や池間島灯台の東風は、風速補正係数が大きく、海上を吹く風が陸上で減衰して観測点に到達していることが分かる。また、適中率に関しては滑走路と平行な方向や海風など開けた方向で高くなる傾向があり、風速補正係数が大きくなると適中率が小さくなる傾向がある。また、観測点の動径方
向に海岸線が伸びている場合には、信頼度が低くなり、その近辺の方位で補正係数が大きく変化することが分かった。この問題を解消するためには、
36 方位などもっと細かい方位で解析する必要があると考えられる。
そして、全体的に西寄りの風で信頼度が低いが、そもそも沖縄では西風が吹くことが少ないため十分なデータ数を確保できない（第４図）ことと、
沖縄で西風が卓越するのは、低気圧や前線の通過など風の場が一様でない場合が多いため、観測場
所や観測時刻によって風向風速が大きく異なることが原因であると考えられる。

い。また、伊原間における測風柱の高さの変更を行ってから間もないため、まだまだデータが少な
く解析結果の信頼性が低いが、今後の調査ではデータ数が増えることでさらに信頼性の高い調査結果が得られると期待される。
さらに、琉球大学から提供いただいたデータを用いれば、多良間島の東風を精度よく推定するのに役立つ可能性があるため、今後琉球大学と連携して、現業で役に立てるようにしていきたい。
６

謝辞
本調査では琉球大学の山田広幸准教授より多良間島の風速データを提供いただきました。本調査
ではアメダスの風速計及び周辺地形を示すために
国土地理院地図を使用しました。本調査で使用した灯台風の観測データは海上保安庁第十一管区海上保安本部より提供いただきました。ここに感謝申し上げます。

７

第 4 図 仲筋の風配図（2014 年-2020 年、10 分最大風速）

４

まとめ
本調査では、ほとんどの地点において４割以上の風向で適中率が 8 割以上という結果が出るなど、陸上風から海上風を精度よく推定できた。その中でも仲筋の風速で海上風換算が難しい多良間島海域の東風については、盛山や平久保崎灯台といった周辺のアメダス及び灯台の風速を活用すれば、精度良く推定できることがわかった。
なお、琉球大学の風速計は補正係数が高めではあるが信頼度が良いため、今後の現業利用が期待
される。

参考文献
[1] 橋口他：灯台等の風観測から海上風を推定する－ QuikSCAT データによる沖縄地方海域の補正量について － . 平成 21 年度福岡管内気象研究会(長崎県), 7[2] 岩間他：下地島空港の測風柱移設に伴う風の特性変化について. 平成 31 年・令和元年度沖縄管内調査成果報告, 48, 5[3] 仲間他：冬季季節風時における平久保埼及び西埼灯台の風の特性について. 平成 13 年度沖
縄管内気象研究会誌, 30, 8[4] 許田他：八重山地方の風の特性調査. 平成
30 年度沖縄管内調査成果報告, 47, 10[5] 本山他：伊原間地域気象観測所における風の特性について. 平成 15 年度沖縄管内気象研究
会誌, 32, 20[6] 崎原他：石垣島地方における風の地域特性について. 沖縄技術ノート第 28 号(昭和 61 年 9月), 30-36[7] 松長他：多良間空港（仲筋）と旧多良間地
域気象観測所の風の比較. 平成 22 年度沖縄管内
気象研究会誌, 39, 17

５

今後の課題
今後は、本調査結果を海上風換算アプリに適用して現業利用するとともに、現業者が利用しやす
いように風速換算表を用意するなどをしていきた- 38 -

大気海洋相互作用の不完全な表現に起因する台風強度予報の誤差
竹本祐太郎,伊藤耕介(琉球大学理学部)
1． はじめにを平均し、ベストトラックデータの緯度経度

台風はときに大きな被害をもたらすため、情報から計算する。海水温の情報は北太平洋

防災の観点から、その台風の強度予報精度を

データ同化システム MOVE/MRI.COM(Usui

高めるということは非常に重要である。しかet al., 2006)より台風が通過する 3 日前のもの

し、気象庁が発表している台風強度予報にはを使用し、台風が海洋を攪拌する前の水温分依然として誤差が生じている。気象庁では台布であるとみなす。これらの移動速度のデー

風強度を予報する際には TIFS という重線型

タと海水温のデータを RSMC Tokyo が発表

回帰式を用いたシステムを重視している（山する台風強度予報誤差と照らし合わせてい口ら、2019）が大気海洋相互作用の表現が不く。

完全だと考えられる。例えば、台風は風によ3． 結果り海洋を攪拌するため海水温を下げ、自身の表 1 は 2018 年台風第 28 号の強度予報誤差

強度を弱くする（この大気海洋相互作用のこを示したものであり、台風の移動速度が非常とを Ocean feedback という）
。Yablonsky andに遅く、海面水温がよく下がっており、気象

Ginis (2009)によると台風の移動速度が遅い

庁はこのとき台風強度を強く出しすぎていときにより顕著に Ocean feedback が起こるる。また、図 2 から強度予報を大きく外した（図 1）。しかし、TIFS には移動の「速さ」

時は急発達・急減衰を見逃していることが多や「遅さ」に対応した変数はなく、海洋貯熱いことが分かった。図 3 は台風の移動速度と量がある閾値を超えたかどうかを発達・減衰

24 時間予報における中心気圧誤差を示したもに対応させているにすぎない。つまり、台風のであり、台風の移動速度が極端に遅いときの移動速度や深いところまでの海水温の効果に台風強度を強く出しすぎている傾向にあるを適切に評価していないことが台風強度予報

ことが分かった。これは台風の移動速度が遅誤差の原因の一つとなっている可能性があい場合に起こる極端な海面水温の低下を現在る。そこで本研究では気象庁が発表しているのシステムが反映できていないことを示唆す

台風強度予報誤差と移動速度、海水温の関係る。また、図 4 に示すように急発達・急減衰を調査することにした。

を予報できなかった場合には、水深 200m ま

2． データと手法での平均の海水温が高いことが分かった。こ

台風の予報誤差は RSMC Tokyo の年報にこで、急発達を予報できなかった事例、急減

基づくデータベース（Ito, 2016）を用いる。

衰を予報できなかった事例、その他の事例のまた、台風の位置や強度は RSMC Tokyo の3 つでの予報初期時刻の平均の台風強度を見

ベストトラックデータを参照する。本研究でてみると強く予報しすぎた事例で台風強度がは台風の大気海洋相互作用による影響に焦点

強く、弱く予報しすぎた事例では台風強度がを当てるため、ベストトラックの緯度経度情

相対的に弱いということが分かった。これら報に基づき上陸したと思われる事例は除く。

の違いは海面水温では見ることができなかっ台風の移動速度は初期時刻から予報期間までた。

- 39 -

また、海洋貯熱量が 50 kJ/cm2 以上であっ100

中心気圧誤差(hPa)た場合に限定して初期時刻の中心気圧と 24
時間予報における中心気圧誤差は図 5 のようになり、初期時刻の中心気圧が低いときは台風強度を強く、中心気圧が高いときは台風強度を弱く予報する傾向にあることが分かった。逆に、海洋貯熱量が 50 kJ/cm2 以下であ

50
0
-50

-100

った場合に限定してみると図 6 のようになっ-80ており、初期時刻の中心気圧が高いときには-30にあることが分かった。

70

中心気圧の変化量(hPa)

あまりバイアスはみられなかったが、中心気圧が低いときは台風強度を強く予報する傾向

20

図 2

24 時間予報における実際の台風の中心気圧の変化量と中心気圧誤差

中心気圧誤差(hPa)

20
10
0
-10
-20
-30
0

5

10

15

20

移動速度(m/s)
図 3
図 1

移動速度ごとの台風通過時の海面水温

24 時間予報における移動速度と中心気圧誤差34(Yablonsky and Ginis, 2009)
移動速度が遅いときに強度予報を強く出した例

予報初期時刻

移動速度

(UTC)

(m/s)

中心気圧誤差 海面水温
(hPa)

水温(℃)

29
表 1

(℃)

24
19

09月26日06時

1.12

1.12

28.45

09月26日12時

0.96

0.96

28.42

09月26日18時

1.31

1.31

28.42

09月27日00時

1.75

1.75

28.16

09月27日06時

2.71

-10

28.16

09月27日12時

3.38

-10

28.02

09月27日18時

3.67

-10

27.85

09月28日00時

4.22

-15

26.97 図 4 24 時間予報における中心気圧誤差ごとの海水温と

14
0

50

100

150

200

水深(m)
中心気圧誤差＞30hPa 中心気圧平均値：970.2hPa-29hPa＜中心気圧誤差＜29hPa 中心気圧平均値：974.7hPa
中心気圧誤差＜-30hPa 中心気圧平均値：940.5hPa

予報初期時刻における中心気圧- 40 -

20

10

10

中心気圧誤差(hPa)

中心気圧誤差(hPa)

20

0
-10
-20

0
-10
-20

-30

-30
900

920

940

960

900

980 1000 1020

940

960

980

1000 1020

予報初期時刻の中心気圧(hPa)

予報初期時刻の中心気圧(hPa)
図 5

920

海洋貯熱量≦50 kJ/cm2 での予報初期時刻の

図 6

海洋貯熱量≧50 kJ/cm2 での予報初期時刻の中心気圧と 24 時間予報における中心気圧誤差

中心気圧と 24 時間予報における中心気圧誤差

4． 結語

5． 参考文献

台風の移動速度が極端に遅い場合には台風

Ito, K., 2016: Errors in tropical cyclone

強度を強く出しすぎていたため TIFS には台

intensity forecast by RSMC Tokyo and風の移動速度に関する説明変数が必要である

statistical correction using environmentalと考えられる。また、先行研究 Ito (2016)にparameters, SOLA, 12, 247-252.

もあったように、予報を強く出しすぎた事例

Usui, N., S. Ishizaki, Y. Fujii, H. Tsujino, T.

は急減衰を予報できず、予報を弱く出しすぎ

Yasuda and M. Kamachi, 2006:

た事例は急発達を予報できていなかった場合

Meteorological Research Instituteが多いということから、海水温に関しては、

multivariate ocean variational estimation

水深 200 m までの海水温が高いときに、その(MOVE) system: Some early results.

海水温が台風の発達に寄与するか減衰に寄与

Advances in Space Research, 37, 806-822.

するかを見分けられていないことが分かっ

Yablonsky, R. M., and I. Ginis, 2009:

た。これは TIFS が台風強度の変化量を決め

Limitation of one-dimensional oceanているものであり、現在のシステムでは海洋models for coupled hurricane–ocean model

貯熱量がおおよそ 50 kJ/cm 以上あると台風

forecasts. Mon. Wea. Rev., 137, 4410-4419.

は発達するという風になっていることが原因

山口宗彦、嶋田宇大、沢田雅洋、入口武史、

2と考えられる。しかし、海洋貯熱量が 50

大和田浩美, 2019：台風予報・解析技術高kJ/cm2 以下であった場合にもある程度台風強度化プロジェクトチームによる 5 日先台風度に依存したバイアスが存在したことから海強度予報ガイダンスの開発, 気象研究所技

洋と熱量とは別に、そもそも、予報初期時刻

術報告，82，4-19の台風強度に対する補正が十分ではないということも考えられる。

- 41 -

高解像度大気海洋結合モデルによる2017年九州北部豪雨の予測精度評価
城間貴大,伊藤耕介(琉球大学理学部)
1. はじめにでみられる雨量分布が予測できておらず、図4～図7

日本列島では梅雨シーズンを中心に各地で豪雨で示しているようにスコアも低かった。又、初期時刻が発生し、大規模な災害を引き起こしている。極端なが4日の場合、バンド上の降水帯は形成されたが、持豪雨イベントは、集中的に同じ場所で数時間にわたっ

続時間は短く、閾値5.0mm/hのスレットスコアは値て大雨をもたらす線状降水帯と関係している。近年、がかなり低かった。さらに初期時刻が5日の場合は、

短時間の大雨に関しても予測精度が少しずつ改善され

線状降水帯が一定程度継続することが予測できたた

つつあるが、集中的に一か所で数時間まとまって降る

め、他の実験に比べてスレットスコアは高かった。た

大雨の予測は難しい。そのため、災害を軽減するためだし、再現された位置がずれていたため、正確な予測の線状降水帯予測の改善にむけ、2000年代に入り多情報とはならなかった。今回、大気単体モデルと大気くの研究が進められている(Kato et al.2020; Tsuji et

海洋結合モデルの結果について比較すると、初期時刻

al. 2020)。本研究では、初期値を変えた数値実験と、が3日と5日の場合には、特に目立った差は見られな水蒸気源として重要とされる海面水温変動を大気海洋かった。一方で、初期時刻が4日の場合には、降水量

結合モデルにより再現することを試みた数値実験を通0.5mm/hを閾値としたときの降水予測精度で比較す

じ、予測可能性に関して調べることとした。

ると明らかに大気海洋結合モデルの方が大気単体と比2.解析方法較してスコアが高く、予測が実況により近づいてい本研究では気象庁大気単体モデルと海洋の効果た。

を含めた大気海洋結合モデルを利用して検証を行う。

4.まとめ

ここで、海洋モデルは0.1度の解像度のMRI.COMで2017年九州北部豪雨イベントは過去の豪雨イベン行う。また、大気モデルとしては水平解像度が２km

トと比較して範囲が狭く、1日以上離れた初期時刻ののJMA非静力学モデルを使用し、その際、雲物理量データを用いた場合には予測が困難であった。初期時に関しては6モーメントのバルク法による雲微物理過刻を直前にした場合には、停滞する線状降水帯が再現程を使用した。初期時刻は7月3日, 4日, 5日の00UTCされていた。大気海洋結合モデルを用いて水蒸気場のの3つを選択した。そして、降水量を気象庁の解析雨

表現の改善を試みたが、初期時刻を3日とする予測に量と比較した。降水の予測精度検証に当たっては、ス

おいてはあまり改善の兆しが見られなかった。初期時

レットスコアとバイアススコアを用いた。

刻が4日である場合、大気単体モデルと比較してわず

3.結果

かながら改善がみられた。今後は、他の事例でも数値

九州エリアと豪雨が発生した朝倉付近において実験を行うなどして情報を蓄積し、さらなる予測精度

降水予測精度を検証した。その結果、豪雨発生時7月の改善につなげていきたい。

5日15時でみると、初期時刻が3日の場合には、実況- 42 -

図1.計算領域と検証領域

7/5(15:00)解析雨量

図2. 検証領域(朝倉)の拡大図

7/5(15:00)解析雨量

7/5(15:00)解析雨量

7/3初期値

7/4初期値

7/5初期値

（非結合）

（非結合）

（非結合）

7/3初期値

7/4初期値

7/5初期値

(結合)

(結合)

(結合)

図3.各初期時刻における雨量変化(7/5(15:00))

台風接近時

豪雨発生時

図4. 閾値0.5/hの各初期値におけるスレットスコア(九州エリア)[縦軸がスコア、横軸が各初期時刻(t)]- 43 -

台風接近時図 5. 閾値 0.5/h の各初期値におけるバイアススコア(九州エリア)

図 6. 閾値 0.5/h の各初期値におけるスレットスコアとバイアススコア(朝倉エリア)[縦軸がスコア、横軸が豪雨発生時の時刻(t)]＊スコアは各時刻までの 1 時間雨量の結果で見る

図 7. 閾値 5.0/h の各初期値におけるスレットスコアとバイアススコア(朝倉エリア)

5. 参考文献
Kawano, T., and R. Kawamura, 2020: Genesis andEvent and the 2017 Northern Kyushu Rainfall Event inmaintenanceJapan. J. Meteor. Soc. Japan, 98, 859-876

processesofaQuasi-stationary

Convective Band that produced Record-Breaking
Precipitation in Northern Kyushu, Japan on 5 July 2017.

Kato,

T.,

J. Meteor. Soc. Japan, 98, 673-690.

Precipitation

2020:

Quasi-stationary

Systems,

Named

Band-Shaped“Senjo-Kousuitai”,

Causing Localized Heavy Rainfall in Japan. J. Meteor.
Tsuji, H., and C. Yokoyama, Y. N. Takayabu, 2020:

Soc. Japan, 98, 485-509

Contrasting Features of the July 2018 Heavy Rainfall- 44 -

𝑉⃗ = (−1⁄𝑓) (𝜕𝜑 ⁄𝜕𝑛)𝑉⃗ = 𝑉⃗ − 𝑉⃗

𝑉⃗

𝑉⃗

𝑉⃗

𝜑
𝑉⃗

i

>0
ii

𝑚 = 𝑢 − 𝑓𝑦𝑢

- 45 𝜃

<0y- 46 -

2018 年台風第 24 号に伴うミニスーパーセルで観測された高気圧性渦関 和宏, 山田 広幸 (琉球大学理学部)

1. はじめに地島で, それぞれ別のストームにより, いずれも日

米国中央平原の大陸性スーパーセルと比較す

本版改良藤田スケール JEF1 の竜巻被害が発生しると, 台風に伴うミニスーパーセルを対象とした観

た. 当時沖縄本島に台風第 24 号が接近中であり測研究はほとんど行われていない. 米国の大陸性（図 2）, 竜巻はこの台風の北東象限で発生した.

スーパーセルにおいて, フックエコーの先端の両

当日は竜巻を発生させたミニスーパーセルを含め側に高・低気圧性渦の渦対が観測される事例が報十数個のミニスーパーセルが次々と沖縄本島を横告されている. (Straka et al. 2007). この渦対につい断していた. 図 4 は屋我地島で竜巻被害が発生すて , Markowski et al. （ 2008 ） や , Markowski andる約 5 分前のレーダー画像である. 反射強度を見Richardson (2014)は, rear-flank downdraft (降水粒

ると, フックエコーの先端に, 通常のフックエコーと子の蒸発冷却や荷重の効果によってフックエコー

は逆の曲率をもったエコーが確認できる (図中○

周辺で生じる下降気流) 領域における温度傾度印) . ドップラー速度では, メソサイクロン内部に竜による水平密度勾配で生じた水平渦がメソサイクロ

巻を発生させたとみられる強い低気圧性渦 (渦度ン付近の上昇気流によって, 立ち上げられること

9×10-2) と, その南東に高気圧性渦 (渦度-3×で, 渦対が生じ(図 1(上)), そのうち低気圧性渦が10-2) が確認できる. メソサイクロンの南東に現れる

発達することが竜巻発生にとって重要であると述べ高気圧性渦は, この日発生した他のミニスーパーている. それに対して, 台風環境下で生じるミニス

セルにも共通して確認される特徴である. また, 当ーパーセルにおいては, 環境場が湿潤であるため,日発生したミニスーパーセルで観測される高気圧

降水粒子の蒸発冷却によるコールドプールの形成

性渦に共通する構造的特徴として, 高気圧性渦がが弱いという特徴があり, 両者の比較は竜巻の発観測される高度は, レーダーの最低仰角(高度

生機構を理解する上で有益である. 本研究では,

0.5-1km)から, 上端は高度約 3km 付近であり, 高2018 年台風第 24 号に伴い発生したミニスーパー

気圧性渦は高度の増加とともにメソサイクロン中心

セルで観測された高気圧性渦と, 竜巻を発生させに接近する傾きをもっていた. この観測事実は,た低気圧性渦の成因について考察する.

地表付近で形成された水平渦がメソサイクロンに

2. データと解析方法

伴う上昇気流によって上方に傾斜した可能性を示観測に用いたレーダーは, 情報通信研究機構が唆する. 先行研究によれば, フックエコーの両側

名護市に設置した C バンド沖縄偏波降雨レーダに現れる低・高気圧性渦の渦対は, コールドプー(COBRA)と, 琉球大屋上の X バンド MP レーダールにおける水平密度勾配によって生じる. しかし,である. また、地上観測データは, 琉球大屋上の当日 21 時 JST の名瀬の高層観測では, 高度 7km

5 秒毎の観測データと気象庁名護特別地域気象

以下のほぼ全層で相対湿度が 90%を超えており,

観測所の 1 分値を利用した. 図 2 のホドグラフは

コールドプールの発達には適さない. この日竜巻

JRA-55 を基に作成した.

を発生させたミニスーパーセルとは別の 2 つのミニ3. 解析結果

スーパーセルが, それぞれ琉球大付近と名護特2018 年 9 月 28 日 16 時 51 分 JST 頃に沖縄県

別地域気象観測所付近を通過し, 高気圧性渦周

名護市久志で, 同日 17 時 28 分頃に名護市屋我辺の地上気象観測データを得ることができた. 図 5- 47 -

Meteor., 2, 1–22.

は, 観測されたデータをもとに仮温位を計算し, 風
向風速のデータとともに, レーダー画像上に時空

Walko(1993), Geophys. Monogr., 79, 89-95

間変換して表示したものである. 仮温位(𝜃 )は, 空

謝辞

気塊の密度を表現する量であり,COBRA の観測データは, 情報通信研究機構の岩井宏徳博士から提供して頂きました. 名護特別

𝜃 = 𝜃(1 + 0.61𝑞𝑣)として計算した. ここで, 𝜃は温位, 𝑞𝑣は水蒸気混合

地域気象観測所の地上気象観測 1 分値は, 気象庁

比である. 仮温位(𝜃 )の値が小さいほど空気塊の密情報基盤部情報政策課から提供して頂きました.

度が大きいことを示す. 高気圧性渦付近と環境場と図表の仮温位差は琉球大の事例では 1.2~2.0K 程度, 名護の事例では 0.6~0.8K 程度であった. 米国の大陸性スーパーセルで, 今回観測された領域と環境場との仮温位差が 2~7K 前後であったとする報告があり(Markowski et al. 2002), 特に名護の事例で観測された仮温位差はこれよりも小さい.

4. まとめと考察
今回観測された高気圧性渦付近と環境場との仮温位差は 1K 前後であり, 高気圧性渦及び竜巻を発生させた低気圧性渦が, ここでの水平密度勾配により生じた水平渦の傾斜によって発生したか疑問である. また, Walko(1993)が提案した, 環境
場の水平渦線の下降気流による傾斜(図 1 下)は,
高気圧性渦が高度とともにメソサイクロン中心に近づく傾向があること. 高気圧性渦の上端は高度3km 付近であり環境場の鉛直シアが大きい層よりも高い高度まで達していること, 高気圧性渦と竜巻

図 1.渦対の形成メカニズム Markowski et al. (2008)（上）傾圧プロセス（下）Walko(1993)の順圧プロセスを発生させた低気圧性渦が環境渦線にほぼ直交することから, 今回のケースにおいてはこのプロセ
セスは当てはまらないと考えられる. 高・低気圧性渦の発生要因を解明するためには, 数値実験を行うなど, 更なる研究が必要である.
5. 参考文献
Markowski et al. (2002), Mon. Wea. Rev., 130, 1692–
1721.
Markowski et al. (2008), Mon. Wea. Rev., 136, 3513–
3535.
Markowski and Richardson (2014), J. Atmos. Sci., 71,

図 2. 当時の地上天気図
沖縄気象台・現地災害調査報告

243–275.
Straka et al. (2007), Electron. J. Severe Storms- 48 -

図 4(左下). 屋我地島で竜巻被害が発生する 5 分
前の COBRA レーダー画像 (仰角 7-5 度の PPI)
観測高度は高気圧性渦付近で約 1.2km

図 3. 当時のホドグラフ

図 5. 地上観測によって得られた高気圧性渦周辺の仮温位・風向風速をレーダー反射強度上に時空間変換した図
観測に用いたレーダーは（上）琉球大学屋上の X バンド MP レーダー（下）沖縄偏波降雨レーダ COBRA- 49 -

いわゆる「先行台風型」の台風発生について
山内健司，伊藤耕介（琉球大学理学部）

1. はじめに台風発生の環境場にはいくつかのパターンがあることが知られているが、北西太平洋では北西側に強い台風があるときにその南東側に高気圧、低気圧が並んだ波列を形成し、南東側の低気圧が台風となることがある。波列の形成にはロスビー波
射出によるエネルギー伝播（Li and Fu 2006）によるものと考えられているが、一般に北西側の先行表1

事例と 2 つ目の台風の発生についてする台風が後発の台風の発生に寄与すると考えられることから「先行台風型」の台風発生と呼ばれる。北西太平洋における台風発生数の約 1 割がこのような「先行台風型」によるものと分類されている（Yoshida and Ishikawa 2013）。しかし、Li andFu (2006）は再解析データを基に状況証拠から議論したに過ぎず、本当に先行する台風が後発の台風を形成したことを証明したわけではない。そこ
で、本研究では先行する台風を弱める数値実験を行い、いわゆる「先行台風」が後発の台風の発生に影響したかどうか、影響したとするとどのようなメカニズムで影響したのかという点について検証した。

６つの事例を対象として数値実験を行ったが、表１に示すように全ての事例で改変実験でも標準実験と同様に後発の台風が発生した。これは後発の台風が「先行台風」の影響で発生したのではな
く、他の要因によって形成されていたことを強く示唆するものである。ただし、2017 年 21,22 号の事例では後発の台風が弱くなり、進路が西にずれた。この事例について標準実験と改変実験の水平風の差を見ると、実験開始直後に先行する台風から南東向きに波列が形成され、改変実験の方で後発の台風がわずかながら弱いことが確認できる

2. 使用データと実験設定（図１）。また、実験開始 4 日目になると先行台風

台風発生環境場データベース（Fudeyasu andYoshida 2018）で 2013 年から 2017 年に PTC（先行台風型）と分類された台風発生事例９つのうち3 つの事例（1 つ目と 2 つ目の台風の発生時刻の差が 12 時間以内で先行台風による影響がほとんど無いと考えられる）を除いた 6 事例について数値実験を行った。数値実験の初期位置、初期時刻は気象庁ベストトラックデータ、環境場の初期値、境界値は気象庁全球解析数値予報モデル（GSM）に基づく解析値を使用する。数値実験は標準実験と初期時刻に先行台風を中心とする 30×30 格子の水平風を平滑化した改変実験を行う。予報時間
はどちらも 258 時間である。

3. 結果

は温帯低気圧となり、冷たい空気を北から引き込
み高気圧偏差を作った（図２)。これにより北東風が強化され（図１）、後発の台風の形成に好都合な場となったためと考えられる。

4. まとめと今後の課題「先行台風型」と分類されていたもののほとんどが先行台風からの影響を受けていないことが分かった。2017 年の 21,22 号の事例では後発の台風の強さや進路に影響があったがこれは、先行する台風が北上した時に台風の西側で北からの寒気移流があり、高気圧偏差が発生することで後発の台風の風を強める気圧配置になったからと考えられる。すなわち、従来言われてきたようなロスビー- 50 -

波の伝播に伴う台風発生は起きていない、もしく

参考文献

は事例が限られる可能性がある。わずかな差ではFudeyasu, H., and R. Yoshida, 2018: JMSJ, 97(2),あるが、2017 年 21,22 号の事例で先行台風の南東439-451.

側に波列の形成が確認できた。この波列の形成要

Li, T., and B. Fu, 2006: J. Atmos. Sci., 63, 1377-1389.

因、影響の大きさについて調べる必要がある。ま

Takayabu, Y. N., and T. Nitta, 1993: J. Meteor. Soc.

た、最初の方で述べたように波列を伴う台風発生は赤道域からの MRG-TD 擾乱（Takayabu andNitta 1993）による影響も考えられる。このことにJapan, 71, 221-245.
Yoshida, R., and H. Ishikawa, 2013: Mon. Wea. Rev.,
141, 451-467.

ついても今後調べる必要がある。

t=48h

図1

t=114h2017 年台風第 21 号・22 号に関する数値実験。標準実験と第 21 号を弱めた改変実

験の水平風の差。(左図)南東側に波列が形成されている(右図)北東風偏差が、第 22 号が形成される領域の北側に生じている。

t=72h

図2

t=96h

950hPa 面の標準実験と改変実験の差（コンター:高度、色:気温）- 51 -