平成 28 年度 沖縄支部研究発表会

2017 年 3 月 2 日（木）日本気象学会沖縄支部

予稿集

平成 28 年度 沖縄⽀部研究発表会

会期：平成 28 年 3 ⽉ 2 ⽇（⽔）13 時 05 分〜17 時 00 分
会場：国際海洋環境情報センター（GODAC）

プログラム
●開会挨拶

講義室

（名護市字豊原 224-3）

司会：當眞 ⾠彦（沖縄⽀部幹事）
⼤島 広美（沖縄⽀部⻑）●⽇程及び運営説明（司会）●講演

城岡 ⻯⼀（海洋研究開発機構）

●発表
⼝頭発表１

●閉会挨拶

座⻑：⾼橋 清和（沖縄⽀部理事）
〜

⼝頭発表８

＊⼝頭発表は、質疑応答あわせて 15 分

⼭⽥ 広幸（沖縄⽀部理事）

事務局

1

⽥村 弘⼈（沖縄⽀部幹事）

講演「⻄部熱帯太平洋パラオ周辺域における気象観測プロジェクトについて」

…………

P3

………………………

P5

城岡 ⻯⼀（海洋研究開発機構）

発表題⽬・発表者⽒名（下線）１.「台⾵の接近が少ないと海⽔温は⾼いのか？」
林 和彦 （沖縄気象台）
２.「Modelling sea surface current in the north coast of the Ishigaki and
Iriomote Islands」……………………… P 7
Ashari Wicaksono，久⽊ 幸治（琉球⼤学理学部）

３.「鉛直シアーに伴う 2016 年台⾵第 18 号の壁雲の構造と強度変化」

…………

P9

⽥盛 知翔也，⼭⽥ 広幸（琉球⼤学理学部），嶋⽥ 宇⼤（気象研究所）

４.「海洋データ同化システムを⽤いた漂流ブイの軌跡の再現と精度⽐較」

………

P10

植原 泰樹，久⽊ 幸治（琉球⼤学理学部）

５.「2016 年 9 ⽉に南⻄諸島において観測された伝播性レインバンドの構造と成層状態」
⼭⽥ 広幸，加藤 菜緒（琉球⼤学理学部）………………………

P12………………………

P14

坪⽊ 和久（名古屋⼤学宇宙地球環境研究所）

６.「熱帯擾乱が関与する沖縄本島での⼤⾬の事例解析」
江幡 康仁，⼭⽥ 広幸 (琉球⼤学理学部)

７.「ウィンドプロファイラにおける信号処理 －リアルタイムデータ処理とスペクトルパラ
メータ推定－」…………………… P16
⼭本 真之，川村 誠治（情報通信研究機構），⻄村 耕司（極地研究所）
岡本 創（九州⼤学応⽤⼒学研究所），藤吉 康志（北海道⼤学低温科学研究所）

８.「⼈⼯知能による台⾵強度解析システム ROBORAC の開発」 ………………………
柴⽥ ⼤河，伊藤 耕介（琉球⼤学理学部）

2

P17台風の接近が少ないと海水温は高いのか？
林 和彦（沖縄気象台）
はじめにを採用した。沿岸水温とは、毎日 10 時に気象台職員

2016 年夏季、沖縄地方の海水温は過去最高を記が港に出向き、バケツで採水、棒温度計で海水温を録（沖縄気象台, 2016）し、そのためサンゴの大規模測定したものである。1980 年代以降は、検潮井戸に白化がもたらされた（環境省, 2017）。海水温が高か取り付けた水温センサーの値を気象台で読み取る方

った原因として、新聞報道等では「沖縄付近を通る台式に変更された。なお、石垣島での沿岸水温観測は風が少なく、海水がかき混ぜられなかったこと」が上げ1913 年に開始され、2004 年まで 90 年以上のデータられている（例えば、2017 年 1 月 10 日付産経が揃っている（気象庁, 2001）。さらに、海水温に影響

WEST）。確かに、2016 年は春まで強いエルニーニョすると考えられる平均気温も指標のひとつとした。期現象が発生していて、台風第 1 号の発生が観測史上間は、これらすべてのデータが揃っている 1961 年から

2 番目に遅い 7 月 3 日であったほか、8 月まで高気圧

2004 年の 44 年間、時期は台風接近数が多い 6 月かに覆われることが多く、台風の接近が少なかった。また、ら 10 月の 5 か月間・15 旬とした。

台風が接近し強風が吹くと、海水がかき混ぜられ、下層の低水温の海水と混合することで、海面水温が低

表 1 今回の調査に使用したデータ下することは知られている（図 1）し、多くの観測でも台

地点 石垣島風の通過時に海水温が低下している（Price, 1981）。

期間 1961 年～2004 年、6 月～10 月

では、2016 年夏季がそうであったように、逆に台風が



旬平均風速

接近しないことが、高い海面水温を保つ要因なのか。



旬平均沿岸水温

定量的な調査はないようであることから、この命題を明



旬平均気温

らかにしようとした試みが、本調査である。
結果
風によるかきまぜ効果をみるために、平均風速と沿岸水温平年偏差の出現率を調べた（表 2）。両者は負の相関がみられ（相関係数－0.35）、「風がかなり強い
×水温がかなり低い」と「風がかなり弱い×水温がかな
り高い」の 2 か所で出現率が有意に高かった（有意水
準 10%）。つまり、風の強い/弱いと水温の低い/高いは有意な関係がある。しかし、その他は出現率が有意に

図 1 台風によるかき混ぜ効果

高いところも低いところもなく、「風が強い×水温が高い」と「風が弱い×水温が低い」の出現率は、それぞれ使用したデータ

7%および 8%あった。

本調査に使用したデータは、表 1 に示す石垣島での一方、単純に気温と水温の出現率を調べたのが、表観測データである。台風接近の指標として、図 1 に示

3 である。両者は強い正相関があり（相関係数 0.75）、した強風によるかき混ぜ効果を定量的に表す平均風

気温と水温の階級が同じところで有意に出現率が高速を採用した。また、海水温の指標として、沿岸水温

かった。また、階級の符号が異なるところでは、有意に5出現率が低かった。「気温が高い×水温が低い」と化への寄与は第一義的ではない。

「気温が低い×水温が高い」の出現率は、ともに 1%で、しかし、強風によるかきまぜ効果があるはずなのに水「気温がかなり高い×水温がかなり低い」と「気温がか温が高い事例では、暖水が分厚く存在したため、かきなり低い×水温がかなり高い」事例は、660 旬のうち 1

混ぜられても水温が低下しなかった可能性がある。こ件もなかった。

のような場合、台風へのエネルギーの供給は続き、台風を発達させる（Shay, 2010）。また、黒潮流域では、

表 2 風速と沿岸水温平年偏差の出現率（%）

海水温が高いことが、海上風を強化することが知られ

階 級 は 、 ＋ ＋ … 上 位 10% 、 ＋ … 上 位 10 ～ている（Nonaka and Xie, 2003）。今後、事例解析を

33%、－…下位 10～33%、－－…下位 10%、0行うことで、海洋から大気へのフィードバックも考慮しな…それ以外（並）を示す。枠内の色は、■…出現

がら、沖縄地方の海水温の監視を続けていきたい。

率が有意に高い、■…出現率が有意に低いことをそれぞれ示す（有意水準 10%）。

参考文献

沿岸水温平年偏差
－－

－

0

＋

＋＋

＋＋

3

4

3

1

0

＋

4

8

8

5

1

0

2

6

11

11

3

－

1

5

8

5

3

－－

0

2

3

2

3

平均風速

階級

環境省（2017）：西表石垣国立公園 石西礁湖のサン
ゴ白化現象の調査結果について、環境省ホームページ、2017 年 1 月 10 日．
気象庁（2001）：気象庁海洋観測資料（特別編）．
Nonaka, M., and S.-P. Xie (2003): Covariations ofsea surface temperature and wind over the
Kuroshio and its extention: Evidence forocean-to-atmosphere feedback. J. Clim., 16,

表 3 気温平年偏差と沿岸水温平年偏差の出現

1404-1413.

率（%）

沖縄気象台（2016）：夏（6 月～8 月）の沖縄地方の平階級や枠内の色は、表 2 と同様。

均気温が最も高い値を更新および沖縄周辺海域の沿岸水温平年偏差

海面水温が過去最高、沖縄気象台ホームページ、

気温平年偏差

階級

－－

－

0

＋

＋＋

＋＋

0

0

2

4

4

＋

0

1

6

10

5

0

1

9

17

7

1

－

4

10

8

1

0

cyclones, in Global Perspectives on Tropical

－－

5

4

1

0

0

Cyclones: From Science to Mitigation, vol. 4,2016 年 9 月 1 日．
Price, J. F. (1981): Upper ocean response to ahurricane. J. Phys. Oceanogr., 11, 153-175.
Shay, L. K. (2010): Air-sea interactions in tropicaledited by J. C. L. Chan and J. D. Kepert, pp.
考察93-131, World Scientific Co., Hackensack, N. J.

沿岸水温を目的変数とし、これが風速と気温を説明変数と仮定し、重相関を求めると重相関係数は 0.79であった。沿岸水温と気温の相関係数は 0.75 であったことから、沿岸水温の変化に対する寄与は、気温の変化が大半を占めていることがわかる。つまり、水温が高い（低い）のは、気温が高い（低い）ためである。風の弱い（強い）ことによるかきまぜ効果はあるが、水温変6Modelling Sea Surface Current in the North Coast of the Ishigaki And Iriomote
Islands(石垣・西表島北岸域の表層海流のモデリング)
Ashari Wicaksono1, Yukiharu Hisaki2
1

Double Degree Program at Master of Marine Science, Diponegoro University and Graduated
School of Engineering and Science, University of the Ryukyus
2

Universtiy of the Ryukyus, Aza-Senbaru 1, Nishihara-cho, Nakagami-gun, Okinawa, Japan

Predictability Experiment 2 (JCOPE2).
Topography is based on Digital Terrain
Model 5 (DTM 5), with resolution 1/12°(Miyazawa et al., 2009; Hisaki et al.,2016).

1. Introduction
Dynamics ocean circulation is very
complex, one of the common phenomenathat occur in the ocean is mesoscale eddies.
In this research, we focus on the northerncoast of Ishigaki and Iriomote (Yaeyama)
Islands (Miyazawa et al., 2009). The aim

4. Results and Discussion
Observation for wind obtain for 12 hours
in 1 days at 9 and 21 with Japan Standard
Time (JST). Wind stress is affecting thesurface currents.
Figure 1 is weekly sea surface height(SSH) maps by observation and model. In
September, SSH increased and decreased
towards on October. While, in the modelin August is 0.42 m, September is 0.18 mof this study was to compare theobservation data with models from
Princeton Ocean Model (POM) to find out
the sea surface current.
2. DataWind data have been taken from Japan
Meteorological Agency (JMA) (Hisaki etal., 2016). Sea Surface Height (SSH) is
produced from AVISO. Data Merged
Satellite and In-situ Data Global Daily Sea
Surface Temperature (MGDSST). Sea
surface data from HF radar taken from
August 22 to October 02 in 2005 and lost
data from August 31 to September 3, 2005
due Typhoon Talim (Hisaki et al., 2016).

and October is 0.36 m.
The daily sea surface temperature (SST)
maps from observations obtained fromvalues ranging between 26 to 28 °C during
the research period (Fig. 2).

3. Methodology
Princeton Ocean Model (POM) usedboundary condition Japan Coastal Ocean

Figure 1. SSH by observation (left) and by model (right).

7

SST indicates that the phenomenon ofeddy currents much detected in aroundlocation research in August, which thismonth are transitional seasons of summer
headed for a fall.

Acknowledgment
Excellent Scholarship from Ministry of
Education and Culture Indonesia for
DoubleDegreeProgram(DDP)
Diponegoro University and University of
the Ryukyus
Reference
Hisaki, Y., M. Kashima, S. Kojima. 2016.
Surface Current Patterns Observed by HF
Radar: Methodology and Analysis of
Currents to The North of the Yaeyama
Islands, East China Sea. Ocean Dynamics.
Springer. DOI.10.1007/s10236-016-09244.

Figure 2. SST by observation (left) and by model (right).

Sea surface current of the model can see
clearly by model. However, not to by HF
radar (Fig. 3)

model (right).

Mellor, G. L. 2004. Users Guide for A
Three Dimensional, Primitive Equation,
Numerical Ocean Model. Program in
Atmospheric and Oceanic Sciences.
Princeton University. Princeton. New
Jersey.

In the location research area was two
typical surface current, a clockwise eddy
and north-eastward pattern.
Corresponding to Takahashi et al (2009)

Miyazawa, Y., R Zhang, X Guo, H
Tamura, D Ambe, J-S Lee, A Okuno, H
Yoshinori, T Setou, K Komatsu. 2009.
Water mass variability in the western

which analysis of sea surface current with
HF radar, Kuroshio axis is generated by
two main processes, the first from indirectprocesses such as frequency modulationsof short-term in 11 to 14-day periodic flow
fluctuations by the Kuroshio mean flow
and the direct formation process ofbiweekly periodic flow fluctuations in the
Kuroshio mean flow northeast of Taiwan.

north pacific detected in a 15-year eddy
resolving ocean reanalysis. Journal of
Oceanography. Vol. 65. PP. 737-756.

Figure 3. Sea surface current by HF radar (left) and by

Takahashi, D., X. Guo, A. Morimoto, S.
Kojima. 2009. Biweekly Periodic
Variation of the Kuroshio Axis Northeastof Taiwan as Revealed by Ocean HighFrequency Radar. Continental Shelf
Research. Elsevier. PP. 1896-1907

8

鉛直シアーに伴う 2016 年台風第 18 号の壁雲の構造と強度変化
田盛 智翔也・山田 広幸（琉球大学理学部），嶋田 宇大（気象研究所台風研究部）
65.1°。SR で 29.7dBZ、53.6°である。このように、

1．はじめに台風の壁雲の降水分布には、顕著な非対称性が見らDL 領域では、壁雲の反射強度が強く、傾斜が急であり。

れることがある。非対称性をもたらす要因として、台風

逆に、SR 領域では、壁雲の反射強度が弱く、傾斜が緩の移動や台風周辺の鉛直シアーとの関係性が知られてやかである。

いる。雷活動の分布や降雨レーダー、衛星観測による対4.まとめと考察

流活動の解析により、鉛直シアーの大きさが 5m/s 以上

鉛直シアーに伴う台風第 18 号の壁雲の構造と強度の時に、ダウンシアーの左側(DSL)で対流活動が活発での変化を解析した結果、期間中に徐々に壁雲の反射強あることが指摘されている(Corbosiero and Molinari

度の波数 1 成分が卓越した。特に、DSL で壁雲の降水2002,Ueno 2007)。しかし、過去の研究では対流の強度強度が強く、傾斜が急であった。また、台風全体としてについては定量的に解析されていない。

は壁雲の降水強度の弱まり、傾斜が緩やかになる傾向

本研究で取り上げる 2016 年台風第 18 号は、10 月 3が見られたが、DSL の壁雲に注目すると壁雲の降水強日に糸数気象庁レーダーにより、壁雲の西側で降雨が度が強まっていた。このことは、鉛直シアーによる波数

強く、東側では降雨が弱い降水分布の非対称性が観測

1 の非対称成分が局所的には台風の強度を強化していされた(図 1)。本研究では、反射強度のデータを用いて、ることを示す。

鉛直シアーに伴う台風第 18 号の壁雲の構造と強度の変謝辞：本研究は科研費基盤(B):「南西諸島とフィリピンのドップラーレーダーを用いた台風構造と強度の関係解明」(16H04053)の助成を受けています。

化を明らかにする。

2．使用データと解析方法
気象庁糸数レーダーのドップラー観測範囲に台風第18 号の壁雲が全て収まる期間(9 時から 16 時)を解析期間とした。さらに、台風第 18 号の壁雲の構造と強度変化を解析するために、壁雲の反射強度を用いた非対称成分の調和解析と、壁雲の傾斜と反射強度の測定を 10分間隔で行った。また鉛直シアーは、気象庁全球解析データより、台風の中心から半径 200km 以上 500km 未
満の 200hPa と 850hPa の平均風のベクトル差(𝑉200 −

図 1：高度 2km における反射強度. 太線と黒丸はそれぞれ台風の経路と毎正時の中心位置を表す. ベクトルは1200UTC における鉛直シアー(11.2m/s)を示す.
左)10 月 03 日 0905UTC 右)10 月 03 日 1605UTC

𝑉850 )として 6 時間間隔で算出した。

3．解析結果台風は 9 時から 16 時にかけて、沖縄の南西から北上し 16 時頃に久米島の西を通過した。この期間、台風周
辺の鉛直シアーは 10m/s 以上と強かった。また、壁雲の反射強度の波数 1 成分は 9 時から 16 時にかけて徐々に卓越した(図省略)。図 1 でも、9 時に比べて 16 時の壁雲の反射強度がより強い波数 1 の非対称であること

図 2：a)壁雲で平均した傾斜と反射強度の時系列.
b)DSL の壁雲で平均した傾斜と反射強度の時系列.

が分かる。特に、DSL 領域で反射強度が強い。
図 2a に、壁雲領域内で平均した反射強度と壁雲の傾斜の時間変化を示す。解析期間、反射強度は小さくなる。
同様に、傾斜も緩やかになる。しかし、DSL 領域の壁雲で平均した時間変化は、傾斜は同様に緩やかになったが、反射強度は強まっていた(図 2b)。
図 3 に、10 時 45 分の鉛直シアーの左側(SL)と右側

図 3：10 月 3 日 1045UTC の反射強度の平均断面図.
数値は各方向の高度 2km の反射強度と傾斜の平均値
左)鉛直シアーの左側平均 右)鉛直シアーの右側平均(SR)で平均した反射強度の断面図を示す。解析期間の壁雲の反射強度と傾斜の平均値は、SL で 42.3dBZ、9

すことによって漂流ブイの軌跡を再現した。計算-海洋データ同化システムを用いた漂流ブイの軌跡の再現と精度比較
植原泰樹, 久木の時間間隔はΔt=450 秒である。再現された軌跡

幸治（琉球大学理学部）とブイの軌跡を比較し, 差があればその原因を考察する。考察ではそれぞれの漂流開始前後の時刻

1, はじめにでの流速データと海上風を使用する。

沖縄県にとって美しい海は重要な観光資源となっている。しかし海岸には多くのゴミが漂着し

4. 結果と考察ており素晴らしい景観を台無しにしている。そこ

2000 年に実施された漂流ブイでの観測は計 10で正確なゴミの漂流経路を知り, そこから効率の回あり, 今回の発表では 10 月 15 日に実施された

良いゴミの回収地点を見つけることができればブイ 07 について報告する。ブイ 07 は漂流開始か漂着する前に未然に回収することができる。そのら南に移動しているが, MOVE データでは北東,ために本研究では異なる海洋データ同化システ

JCOPE2 データでは北に移動している（図 1）。

ムを用いて, 漂流物の移動軌跡を再現しそれらのMOVE データの開始点付近の流れを見ると漂流比較を行った。

ブイを南に移動させる流れはなかった。しかし黒潮本流付近に蛇行している流れがある（図 2）。そ2. 使用したデータ

こでこの流れの影響を受けた可能性を探るため

ブイ：気象庁が実施している漂流型海洋気象ブイ

初期時刻は変更せず, 初期位置を西に 0.1 度ずつロボットでの観測データのうち 2000 年のブイのずらして計算を行った。すると, ずらしていくご

位置情報を使用した。

とに徐々に軌跡に南向きの動きがみられていき,

MOVE：気象庁が作成した海洋データ同化システ

0.6 度ずらしたところでブイの軌跡と形状が近く

ムで, 格子点間隔は 1/10 度, 時間間隔は 24 時間なった（図 3）。また蛇行した流れは北東に移動し間隔で時刻は 00UTC である。今回は 2000 年の開始点に近づいている。そのため初期位置は変更

日本近海の一層目（海面から水深 1m）での東西,せずに初期時刻を一日ずつずらして計算を行っ

南北の流速成分を使用した。

た。すると 10 月 21 日までずらしたところでブイ

JCOPE2 ： 独 立 行 政 法 人 海 洋 研 究 開 発 機 構のような南に移動する軌跡が描けた（図 4）。

JAMSTEC が作成した海洋データ同化システム

JCOPE2 データの開始点付近の流れを見ると南で, 格子点間隔は 1/12 度, 時間間隔は 24 時間間にブイを移動させる流れはなかった。また MOVE

隔で時刻は 00UTC である。今回は 2000 年の日で見られた蛇行した流れもなかった。このことか

本近海の一層目（海面から水深 2ｍ）での東西, 南らブイが蛇行した流れに影響を受けている場合,

北の流速成分を使用した。

MOVE のほうが JCOPE2 のデータよりも精度が良いと言える。しかしブイが南下している期間の3. 研究方法

海上風を QuikSCAT で見てみると, 風はおおよ

二つの同化データを用いて漂流軌跡を地図上

そ南西に向かって吹いているということが分かにプロットし, 漂流ブイの軌跡と比較する。とこった（図 5,6）。このことからブイは海上風の影響

ろがどちらのデータも 00UTC における格子点上によって南に流されたとも考えられる。このための流速ベクトルしか含まれていないため, 時間補

蛇行した流れに関係なくブイが風によって南に間及び空間補間を行う必要がある。漂流ブイの漂移動した可能性があり, 一概に MOVE データの流開始地点と時刻を初期値とする。その点の流速精度が良いと言えないことが分かった。

ベクトルを時間・空間補間する。この流速ベクトルからΔt 秒後の位置を推定する。これを繰り返

10

30N

32N

MOVE
30N

JCOPE2

ブイ

28N
124E

126E

128E

130E

28N

126E

図２：10 月 20 日の MOVE データの蛇行した流れとブイの軌跡

30N

30N

MOVE

ブイ

28N

28N

126E

11

126E

2016 年 9 月に南西諸島において観測された伝播性レインバンドの構造と成層状態*

山田 広幸, 加藤 菜緒（琉球大学理学部）, 坪木 和久（名古屋大学宇宙地球環境研究所）

1. はじめに局地的な気象予報に関わる約 1～1,000km スケ
ールのメソスケール気象は、数千 km スケールの総観規模の気象に比べ、未解明の現象が多く残されている（小倉 1997）。気象庁が公開する予報精度のなかでも、沖縄地方における降水の適中率は他の地方に比べて低い。この理由として、南西諸島には未解明で予測の難しい大気現象が存在していることが考えられる。2016 年 9 月 7 日に、南西諸島を南西から北東に向けて周囲の雨雲よりも速く伝播する円弧状のレインバンド（以下、RB1）が観測された（図 1）。この通過前後において、那覇では一時間あたり約 25mm の降水が観測された。
本研究はこの伝播性レインバンドの構造と成層状態を調べ、その伝播の要因について議論する。

2. 使用データ
本研究で使用したデータは、気象庁レーダー雨
量分布、アメダス地上観測、高層気象観測、気象庁メソ予報モデル（MSM）の初期値である。これらに加え、気象学研究室の地上気象観測（西原、多良間）と、名古屋大学 X-バンド偏波レーダーのデータも使用した。

3. 結果
図 2 は宮古島における地上気象要素の時系列である。RB1 の通過に伴い、一時的な風速の増加と気圧の上昇がみられる。同様の変化は石垣島と多良間島でも観測された。RB1 の平均伝播速度は約20.5m/s であった。伝播する方向に軸を取った鉛直断面（図 3）によると、対流域のエコーは高度4km 以下に存在し、伝播方向に対して前方でエコー頂高度が低く、後方が高くなっている特徴が見られる。図 4 は環境場の風速を RB1 の伝播する方
向に座標変換した風速の鉛直分布図である。伝播方向の風速成分（u’）は最大で約 19.0m/s であり、
高度 3km 以下の平均値は 15.4m/s だった。このことは、RB1 が周囲の風よりも 1～5m/s 程度速く移動したことを意味し、対流域が移動ではなく伝播していることを示唆する。図 5 は同じ高層観測データから得た温位エマグラムである。地上付近から約 925hPa までと、740～700hPa の間に等温位（中立）層があり、その間には安定層が存在していた。等温位層に対応する区間のブラント・バイ
サラ振動数は 0 に近く、リチャードソン数が 1/4
以下となっており、その間の安定層に対応する区間は波動が伝播できる状態にあった。

4. 考察
MSM を用いて風速の水平分布を調べたところ、
850hPa において風速が 15m/s を越える領域が 2～300km の東西幅を持ち南西から北東に分布しており、石垣島、多良間島、宮古島を含む範囲がこの領域に含まれた。RB1 の存在がこの南西風の領域に限られていたことから、下層に極大を持つ
南西風が RB1 の伝播に関与したと考えられた。
RB1 の発生要因について、内部重力波、重力流、
スコールラインという 3 つの仮説を立て検証した。
スコールラインの持つ明確な円弧状の先端部、急速な伝播といった特徴と類似していることと、下層に極大を持つ風のプロファイルは、過去に熱帯で観測された伝播速度 7m/s 以上の急行型スコー
ルライン(Barnes and Sieckman 1984)に類似する。
しかし、スコールラインを特徴づける後方の層状
降水域がほとんど存在しないという相違があった。
円弧状のレインバンドは 2015 年 7 月 20 日の沖縄での大雨事例の前日にも観測されたほか、円弧状の形状と伝播特性、環境風プロファイルは、インド洋の赤道上を東進する対流性レインバンド(Yamada et al. 2010)とも類似した。

5. まとめと今後の課題
円弧状のレインバンドについて、その構造や成層状態を調べ、伝播の要因と考えられる現象との類似点、相違点を議論した。仮説の更なる検証や、発生・伝播のメカニズムの解明のため、南西諸島においてさらなる事例の収集が必要である。

参考文献

Barnes and Sieckman, 1984, Mon. Wea. Rev,
112, 1782-1794.
小倉, 1997: メソ気象の基礎理論, 215pp.
Yamada, H., et al., 2010, J. Atmos. Sci., 67,
1456-1473.

12

図 2 . 宮古島の地上気象要素の時系列。RB1 の通過時間（0200UTC の前後）を破線で示す。

図 1 . 2016 年 9 月 7 日 0200UTC のレーダー雨量分
布。破線はレインバンド（RB1）の位置を示す

図 4 石垣島の 0000UTC における、伝播の方向(u’)および直交する方向(v’)の風速の鉛直プロフ
ァイル。破線は RB1 の伝播速度、 点線は高度約3km までの平均風速を示す。

図 3 名古屋大学偏波レーダーにより観測された、レインバンド（RB1）の走向に直行する方向の鉛直断面。矢印はレインバンドの対流域を示す。時刻は上から 0542, 0606, 0742UTC。

図 5 石垣島の 0000UTC における温位エマグラ
ム。
13熱帯擾乱が関与する沖縄本島での大雨の事例解析
江幡 康仁，山田 広幸 (琉球大学理学部)
1. はじめに夏季に発生する大雨の多くは、南からの暖湿な気流と関係していることが知られている(吉崎と加藤 2007)。米田他（2005）
は、台風周辺からの水蒸気供給と断続的な地形効果による岐阜県西部での大雨を解析している。しかし、暖湿な気流の発生
要因はまだ十分に理解されていない。本研究では熱帯擾乱が暖湿な気流の発生に与える役割に注目し、特に北緯 25 度付近
ま で の 影 響 が 指 摘 さ れ て い る TropicalDisturbance(TD)-type 擾 乱 に 着 目 す る 。
Straub and Kiladis (2003)は、複数の台風の発生に TD-type 擾乱が関係することを述べている。本研究は南西風の卓越時に沖縄本島で大雨が発生した 2015 年 7 月 20日の事例を解析する。本研究の目的は沖縄の大雨に対する熱帯擾乱の役割を理解することである。

の分布(図 4)によると沖縄本島の東側に高気圧，北側に低気圧の領域が存在し、その間で南西風が卓越している。バンドパス
フィルタをかけた分布(図 5)でもこの特徴が見られ、この低気圧と高気圧が 3-10 日の時間スケールをもつことが示唆された。
発散量の分布(図 6)では沖縄や奄美において収束域が見られ、この下層収束と上昇流によって降雨域が発達していたことがわかる。バンドパスフィルタをかけた相対渦度と風の分布(図 7a)によると、低気圧と高気圧の列は沖縄の南東約 2500km におよび、TD-type 擾乱が形成されていた。
このような渦の列は、この日より 2 週間
より前から発生しており、複数の台風を伴っていた(図 7b)。このことから TD-type
擾乱の発生によって沖縄周辺では収束を伴う暖湿な南西風が卓越し、大雨を降らせる要因となったと考えられる。

2. データと解析方法
気象庁地上観測データ、気象庁 55 年長
期再解析 (JRA-55) データ、ひまわり 7・
8 号の赤外画像、気象庁レーダー雨量解析
データを用いた。解析期間は 2015 年 6 月
15 日から 7 月 29 日の 45 日間である。
JRA-55 のデータに 3 日と 10 日のローパ
スフィルタおよび 3-10 日のバンドパスフ
ィルタをかけ、数日以上の時間スケールをもつ擾乱を抽出して解析に使用した。

4. まとめ
赤道域での複数の台風を伴う TD-type
擾乱が、沖縄での大雨に関与していたことがわかった。特に低気圧と高気圧の間の南西風が暖湿な空気を沖縄に流入させ、大雨の原因となったといえる。今後は TDtype 擾乱が沖縄周辺の大雨に与える影響について過去の事例をさらに解析する必要がある。
5．参考文献吉崎正憲，加藤輝之，2007: 豪雨・豪雪の気象学, 朝倉書店.
米田宗平，麻生正，高橋洋見，2003:, 気象学会大会講演予講集.
Straub, K. H., and G. N. Kiladis, 2003: J.
Atmos. Sci,, 131, 945-960.

3. 解析結果と考察
2015 年 7 月 20 日の那覇での地上観測によると、1120UTC から 1210UTC までの
1 時間に 63 ㎜の非常に激しい雨が観測された (図 1) 。1200UTC のレーダー雨量(図2)と赤外画像(図 3)によると背が高く強い降水を伴う降雨域が沖縄本島の周囲に存在したことがわかる。この時の気圧と風14図 1 2015 年 7 月 20 日の那覇の気象要素の時系列

図 2 2015 年 7 月 20 日 1200UTC

図 4

図 5

2015 年 7 月 20 日

におけるレーダー雨量分布2015 年 7 月 20 日

1200UTC の JRA-55 の沖縄周辺

1200UTC の 3-10 日のバンドパの風と 850hPa 高度(10m 間隔)

スの相対渦度と風の画像

図 3 2015 年 7 月 20 日 1200UTCの衛星赤外画像

図 62015 年 7 月 20 日

1200UTC の 3-10 日のバンドパ
スの発散量と風の画像

の分布

T09

図 7a 2015 年 7 月 20 日

1200UTC の 3-10 日のバンド
パス相対渦度と風の画像

T11

図 7b 2015 年 7 月 7 月 1200UTCの 3-10 日のバンドパスの相対渦度と風の画像15

ウィンドプロファイラにおける信号処理－ リアルタイムデータ処理とスペクトルパラメータ推定 －山本真之 1・川村誠治 1・西村耕司 2・岡本創 3・藤吉康志 4
1：情報通信研究機構 2：極地研究所 3: 九州大学応用力学研究所 4: 北海道大学低温科学研究所
1． ウィンドプロファイラ
乱流等が引き起こす気温・水蒸気の変動は、大気中における電波の散乱を発生させる。ウィンドプ
ロファイラ（Wind Profiler Radar；WPR）は、レーダー
波長の半分のスケールを持つ電波散乱（ブラッグ散乱）によるエコー（大気エコー）を受信する。さらに、受信エコーのドップラースペクトルから、大気エコーのスペクトルパラメータ（エコー強度・ドップラー速度・スペクトル幅）を推定する。大気エコーは背景風とともに移動する。そのため、ドップラー速度の推定
結果を用いることで、風速の高度プロファイルが得られる。
2． リアルタイムデータ処理とスペクトルパラメータ推定
WPR では、信号対雑音比を向上させるため、受信信号のフィルタリングを行う。WPR に広く用いられる位相変調パルス圧縮は、感度とレンジ分解能を両立するための、有効な手段である。パルス圧縮された受信信号は、デコードする必要がある。受信信号を時間方向に積分する（コヒーレント積分）ことで、ハードディスクに保存するデータ量を減らすことができる。これらのデジタルデータ処理は、観測デー
タをハードディスクに保存する前に実施される（リアルタイムデータ処理）。参考文献[1]の 4 章及び 5 章に、リアルタイムデータ処理を含む大気レーダーの概要が述べられている。
リアルタイムデータ処理を行った複素時系列信号から、受信信号のドップラースペクトルを得る。ドップ
ラースペクトルに存在する大気エコーに対してモーメント法などの手段を用いることで、スペクトルパラメータを推定する。ドップラースペクトルに関する信号処理は、参考文献[1]の 8 章に述べられている。
3． リアルタイムデータ処理とスペクトルパラメータ推定に関する技術開発
不要信号（クラッタ）により、スペクトルパラメータの推定精度が低下する。そのため、ドップラースペクト
ルに存在するクラッタを、極力低減する必要がある。
ア ダ プ テ ィ ブ ク ラ ッ タ 抑 圧 （ Adaptive Clutter
Suppression；ACS）は、サブアレイと適応信号処理を用いてレーダービームのサイドローブを制御する
ことにより、クラッタを動的に抑圧する観測手法である[参考文献 1 の pp. 301-305]。情報通信研究機構の有する16

高分解能 WPR（通称 LQ-13）に ACS 機能を付加するため、USRP（USRP は Universal Software Radio
Peripheral の略）とワークステーションで構成される
ACS 用多チャンネルデジタル受信機を開発した[2]。
クラッタにより推定精度が低下したスペクトルパラメータは使用されない（欠測として扱う）ことが広く行われてきた。そのため、クラッタによるスペクトルパラ
メータの推定精度の低下を極力防ぐことができる、
スペクトルパラメータ推定手法の開発にも取り組ん
でいる[３]。LQ-13 による測定データのほか、2015 年に北海道滝川市で実施した WPR・コヒーレントドッ
プラーライダー・グライダーによる大気境界層の同時観測における測定データも用いることで、開発したスペクトルパラメータ推定手法の性能を検証していく。WPR による計測データを衛星搭載雲レーダ
ーの検証に活用するための検討も、進めている。

謝辞
ACS に関する開発は、科研費基盤研究 B（課題番号 26281008）の助成を受けている。スペクトルパ
ラメータ推定手法の開発は、科研費挑戦的萌芽研
究（ 課題番号 16K12861） の助成を受けている。
2015 年の北海道滝川市における観測実施は、科研費基盤研究 B（課題番号 26287111）の助成を受けた。WPR による計測データを衛星搭載雲レーダ
ーの検証に活用するための検討は、九州大学応用力学研究所による共同利用研究の助成を受けている。

参考文献[1] W. K. Hocking, J. Rӧttger, R. D. Palmer, T. Sato,
amd P. B. Chilson, Atmospheric Radar, Cambridge
University Press, Cambridge, United Kingdom,
2016.
[2] 山本真之・川村誠治・西村耕司，ウィンドプロファイ
ラ用デジタル受信機の開発，日本気象学会 2016年度春期大会講演予稿集，p. 86，2016 年 5 月．
[3] 山本真之・川村誠治・岡本創・藤吉康志，高分解
能ウィンドプロファイラにおけるスペクトルパラメータ推定手法の開発，日本リモートセンシング学会第61 回（平成 28 年度秋季）学術講演会論文集，pｐ.
189-190，2016 年 11 月．

人工知能による台風強度解析システム ROBORAC の開発
柴田大河・伊藤耕介（琉球大学理学部）

１．はじめに台風の強度推定は防災上重要である。しかし直接観測が難しいため現業では衛星画像による推定が一般に用いられている。この手法はドボラック法といい Dvorak(1984)で体系化されたものであるが、その過程に人間の目による主観的な判断が含まれるため、予報官ごとに値が異なるという問題点がある。この問題は古くから議論されており、半自動化を目的とした ODT(Velden et al. 1998) や、気象庁の CLOUD などが考案されているが(Kenjiet et al. 2013)、人間が雲パターンを入力する必要があるなどいまだ完全に客観的な方法とはなっていない。そこ
で、本研究ではニューラルネットワーク（Neural Network; 以下 NN）を用いた完全自動的な台風の強度推定システム（ROBOticallyRapid Analysis of Cyclone; ROBORAC）の構築を試み、結果を考察した。

(𝑖)𝑌𝑜𝑢𝑡 (𝑖)𝑗 = 𝑓(∑𝑁+ 𝑏𝑗 )
𝑘=1 𝑤𝑗,𝑘 𝑥𝑘

本モデルは𝑌𝑜𝑢𝑡 (𝑖)𝑗 と気象庁ベストトラックを観測値として𝑌𝑜𝑏𝑠 (𝑖)𝑗 の差から損失関数𝐿を計算し、𝑤𝑗,𝑘 と𝑏𝑗 を最急降下法により最適化する。
本研究では最適化した重みを用いて学習していない画像の解析を行う。
今回は入力画像として気象衛星ひまわり 8 号の機動観測赤外画像(IR1)を用い、ベストトラックを観測とみなして対比することで 2015 年の台風画像で重みを学習し、2016 年の台風画
像で解析を行う。また、学習画像枚数、領域の大きさ、入力画像の粗さ（画素）の条件を変え実験を行った。

２．理論と実験設定
NN とは人間の脳構造を参考に考えられた計算モデルである。本研究では研究の第一段階として一層の NN を用いる。今回作成した NN ではクラス分類問題を解く。クラス分類とは分類基準をあらかじめ定義した上でデータに対し分類を行う作業である。本研究では研究の第一段階として最大風速は扱わず、台風の中心気圧を
衛星画像を用いて振り分けるモデルの開発を目標とする。本来、中心気圧は連続値であるが、本研究では中心気圧を 6 つのクラスに分類した（図 1）。
学習に用いる画像枚数を𝑀枚、一枚の画像にあるピクセルの数を𝑁点としたときに、出力

３．結果
学習についてはすべての実験で 80％以上の正答率を出したが、解析については約 25％程
度、誤差 1 クラスのずれを許容しても約 65％程度であった（図 3）。これはランダムな選択よりはましであるが、人間の眼による識別には及んでいない。また、それぞれのクラスに対し適𝑌𝑜𝑢𝑡 (𝑖)𝑗 ((𝑖): 𝑖枚目の画像、𝑗: 𝑗番目のクラス)は入力として赤外画像上の点の値𝑥𝑘 (𝑖) (𝑘; 𝑘番目の点)、重み𝑤𝑗,𝑘 、バイアス𝑏𝑗 、活性化関数と呼ばれる関数𝑓を用いて以下のように計算される（図 2）。

図 1．各クラスの代表および分類基準17図 2．ROBORAC 学習プロセス

合率と再現率を計算したところ、強い台風につ
いてはどちらも約 60％程度であったが、弱い
台風では 10％を切るものも存在した（図 4）。
一方条件を変えて実験をしたものについては領域が広いときに弱い台風で、領域が狭いときに強い台風でわずかながら再現率が上昇する傾向があったものの基本的には正答率や再現率、適合率は他の条件にも依存しなかった。
また、学習した重みについて描画してみた。
今回のモデルでは重み分布はそれぞれのクラスの特徴を捉えているとすると、クラス A の重みについて台風の目と周囲の深い対流雲が存在する台風がクラス A に分類されるような分布が形成された（図 5）が、それ以外には乱雑な分布となっていた。
４．考察と展望
強い台風は軸対称性が高く、弱くなるにつれ軸対称性が低くなっていく。よって回転させれ
ば同じ形状の台風が違う形状と認識されていたことが原因のひとつだと思われる。また、今回は一年分の台風画像しか用いていないため台風の形状の種類としてもほとんど学習できていな
いものと考えられる。この点を踏まえ、今後はフーリエ変換等回転など画像の変換に依存しない量を用いることや、複数の波長帯の赤外画像を用いることなどを目標とする。
またクラス分類では画像上の値を評価できないと思われるため、気圧を直接推定する仕組みも今後は試していきたい。今回作成したシステ
ムは精度こそ劣るものの解析が瞬時に終わる、
一度確立した判断基準が変更されない、といった点で人間による推定に勝る。今後こうした面を活かせるよう精度の高いシステムの開発に取り組んでいきたい。

図 3．2016 年台風解析 正答率と誤差 1 クラス正答率

正答率は出力と観測が一致した画像の割合、誤差 1 クラス正答率は出力と観測が一致したときに加え、出力と観測のずれが 1 クラスである
ものを加えた割合を指す

18

図 4．2016 年台風解析

再現率

再現率は例えばクラス A と出

力してほしいときに実際にクラス A を出力している割合を指す
図 5．クラス A 重み分布図

謝辞
本研究は、科研費基盤 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 」 (課題番号：
16H06311)の助成を受けて実施されたものです。
今回実験データとして NICT サイエンスクラ
ウドからひまわり 8 号の衛星赤外画像を、またベストトラックデータとして気象庁 RSMC 東
京からデータを使用させていただきました。

1998: Development of an Objective Scheme
to Estimate Tropical Cyclone Intensity from
Digital Geostationary Satellite Infrared
Imagery. Weather and Forecasting, 13, 172186
NICT サイエンスクラウド ひまわり衛星プ
ロジェクト
http://sc-web.nict.go.jp/himawari/
気象庁 アジア太平洋気象防災センター
http://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jmacenter/rsmc-hp-pub-eg/RSMC_HP.htm

参考文献
山口宗彦, 2016：航空機観測の熱帯気圧予測へのインパクト, 日本気象学会 2016 年秋季大会シンポジウム要旨集「航空機が気象学にもたらす科学イノベーション」
Dvorak, V., 1984: Tropical cyclone intensity
analysis using satellite data. NOAA Tech.
Report NESDIS 11. Available from
NOAA/NESDIS, 5200 Auth Rd., Washington
DC, 20233, 47pp.
Kishimoto, K., M. Sasaki, and M. Kunitsugu,
2013: Cloud Grid Information Objective Dvorak
Analysis (CLOUD) at the RSMC Tokyo - Typhoon
Center, Forecast Division, Forecast Department,
Japan Meteorological Agency
Rosenblatt, F., 1958:The Perceptron: A
Probabilistic Model for Information Storage
and Organization in the Brain”.

Psychological Review 65 (6): 386-408.
Velden, C. S., T. L. Olander, and R. M. Zehr,

19