平成 30 年度 沖縄支部研究発表会

2019 年 2 月 28 日（木）日本気象学会沖縄支部

予稿集

平成 30 年度 沖縄支部研究発表会
会期：平成 3１年 2 月 28 日（木）13 時 30 分～17 時 20 分
会場：琉球大学理系複合棟 202 号室

プログラム
●開会挨拶

司会：當眞 辰彦（沖縄支部幹事）
益子 直文（沖縄支部理事）●日程及び運営説明（司会）●発表
座長：山下 順也（沖縄支部理事）
口頭発表１ ～ 口頭発表 10
座長：林 和彦（沖縄気象台）
口頭発表１1 ～ 口頭発表 15＊1 題当たり 13 分（発表 10 分、質疑応答 3 分）

●閉会挨拶

伊藤 耕介（沖縄支部理事）

事務局

山口（沖縄支部幹事）

発表題目・発表者氏名（下線）１.「インド洋と大西洋の海面水温が北西太平洋の台風発生環境場に及ぼす影響」……………

P3

新垣 優治・伊藤 耕介（琉球大学理学部）

２.「気象庁非静力学モデルを用いた台風進路予報の大外し事例の研究」……………………

P6

比嘉 未雅・伊藤 耕介（琉球大学理学部）

３.「近年の気象庁と JTWC との台風強度解析比較」 …………………………………………

P9

林 和彦（沖縄気象台）

４.「航空機観測データを用いた台風強度推定手法の検証」 …………………………………

P11

知花 聖香・伊藤 耕介（琉球大学理学部）

５.「2018 年台風第 24 号におけるＯcean Feedback の影響」 …………………………

P13

久保 昌也・伊藤 耕介（琉球大学理学部）

６.「2018年台風第24号の内部コア領域における微細構造の解析」 ………………………

P16

山城 来奈・山田 広幸（琉球大学理学部）
・岩井 宏徳（沖縄電磁波技術センター）

７.「台風に先行して発生する大雨イベントの日本列島とその周辺における統計的特徴と環境場」……………………… P18
荒関 晋・山田 広幸（琉球大学理学部)

８. 「平成 30 年 7 月豪雨に先行する沖縄地方での大雨の解析」 ……………………………

P21

伊藤 典子・山田 広幸（琉球大学理学部)

9. 「2016 年 1 月 17 日に先島諸島で発生した線状降水帯の発生要因の解析」 ………… P23
田中 孝（那覇航空測候所・琉球大学）、山田 広幸（琉球大学)

10. 「梅雨前線と平成30年台風第6号の大雨顕著事例についてのJMA-NHM調査」……… P25
平仲 裕一・宮里 智裕・渡真利 明・松澤 一雅・阿波連 正（沖縄気象台)

1１.「2018 年に沖縄本島地方で発生した竜巻について」 ……………………………………

P28

石川 美乃（沖縄気象台）

12.「沖縄沿岸における波浪の長期変動傾向」 …………………………………………………

P32

ZHENG WANZHOU (鄭万周)・久木 幸治（琉球大学理学部）

13.「験潮データから見る高潮位トレンド」 ……………………………………………………

P34

古宇利 友哉・久木 幸治（琉球大学理学部）

14.「平成 30 年台風第 24 号により沖縄本島で発生した高潮・高波災害に関する調査」……

P37

友利 健（沖縄気象台）

15.「東シナ海の黒潮流域における表層ベクトルの空間変動」…………………………………
真栄田 幸平・久木 幸治（琉球大学理学部）

2

P40

インド洋と大西洋の海面水温が北西太平洋の台風発生環境場に及ぼす影響
新垣優治，伊藤耕介（琉球大学理学部）
1. はじめに
台風は年間で約 26.2 個発生しており、多い
年では 39 個(1967 年)、少ない年では 14 個

ΔT = 5 × exp(-

(

)

(

)

)

(1)

(2010 年)発生している。また、台風の年間発生数(1990 年から 2011 年)を全海域で分けると、北西太平洋は約 31％を占めることから、(ただし、 (

−

)

+ (

−

)

＜ 6 × 5.625°に限る)

発生数の年々変動の理解を深めることは重要である。先行研究ではインド洋が暖かい場合のケルビン応答が発生数に影響することを示している(Du

3. 結果

et al. 2010 )が、他の地域に相関係数を計算すると、インド洋と大西洋

も台風発生数は影響を受けているかもしれなの JAS 平均気温は、北西太平洋の台風発生数い。そこで本研究では、北西太平洋の台風発と負の相関を持つことが分かった(図 1)。す生数と相関の高い地点を調べ、台風に影響を

なわち、この 2 つの領域で海面水温が高いと及ぼすかどうか全球モデルを用いて確認する。

北西太平洋での台風発生数が少なく、低いと発生数が多い傾向があることがわかった。イ

2. 使用データと実験設定

ンド洋と大西洋の代表地点における、海面水

1958-2015 年を研究対象とし、台風発生数

温と台風発生数の関係を散布図で表した(図は気象庁ベストトラック、7-9 月(JAS)平均2)。過去の研究で、インド洋と北西太平洋の

気温は JRA55 データを用いた。

関係は知られているが、今回新たに大西洋で数値実験は惑星大気モデル(DCPAM5)を使用も高い相関があることがわかった。ただし、し、地表面の状態を 8 月の平均場に固定す

これは因果関係を示すものではないため、数る。水平格子間隔は緯度経度 5.625°、出力値実験を行うことにより、インド洋や大西洋

時間間隔は 1 日、積分期間は 10 年間(うるう
年を含まない 3650 日)である。鉛直方向には
σ＝P/Ps 座標であり、海面水温の状態と放射強度を常に台風発生が活発な 8 月の平均場に固定する設定とした。8 月の平均場は AMIP
Ⅱに準じている。大気初期条件として、静止
等温大気を用いたため、実験開始後の 1 年間
は解析には用いない。本研究で行う数値実
験の海面水温を暖める条件式は次のように定

図 1. 各年の北西太平洋の台風発生数と夏季義した。

平均気温(1000hPa)との相関係数

変化は見られない。これを偏差場で見ると、より明瞭になる。図 4 に昇温実験の東西風か
相関係数＝-0.533

ら標準実験の東西風を引いた東西風偏差を示す。北緯 20 度付近は西風偏差、赤道付近では東風偏差となっていた。これらの特徴は低気圧性の渦度を弱めることに対応しており台風発生にとっては悪条件である。このように、東風偏差が現れる原因としては対流が発生し相関係数＝-0.497ている場所への吹き込みが考えられる。いずれの Warm 実験でも偏差は赤道付近で強くなっており、南北成分より東西風成分が卓越していることから、ケルビン応答であることが示唆される。

図 2. 各年の北西太平洋の台風発生数と絶
対温度

(a)

の気温が台風発生に及ぼす影響を確認する。

インド洋と大西洋の海面水温が北西太平洋の台風発生環境場に影響を与えていることを確認するため、DCPAM5 を用いて負の相関が大(b)

きい各地点の海面水温を 5℃上げる昇温実験と、海面水温を変えない標準実験を比較した。
台風発生環境条件は、Gray(1968)に基づいて、対流圏下層に低気圧性循環の存在に注目する。
台風発生時における対流圏下層の風の場に(c)

は、太平洋高気圧から吹き出す偏東風とイン
ド洋から吹き込むモンスーン西風がぶつかる合流域や、風の向きが緯度方向で急変するシ
アーラインが表れる。標準実験では偏東風とモンスーン西風が再現されていた(図 3(a))。
一方、インド洋昇温実験時と大西洋昇温実験
時では西風がほとんど吹いておらず、合流域
やシアーラインの形成環境として不都合であった(図 3(b)(c))。
また偏東風の強さに大きな

図 3. 北西太平洋における(a) 標準実験,(b)インド洋昇温実験,(c)大西洋昇温実験のσ=0.86 における東西風成分(9 年平均値)。

いる。これがモンスーン西風を弱めた原因と考えられる。

参考文献(a)Yan Du, Lei Yang, and Shang-Ping Xie.
2010: Tropical Indian Ocean Inﬂuence on
Northwest Paciﬁc Tropical Cyclones in
Summer following Strong El Nin ˜o.

(b)

Kobayashi, S., Y. Ota, Y. Harada, A.
Ebita, M. Moriya, H. Onoda, K. Onogi, H.
Kamahori,C.

Kobayashi,

H.

Endo,

K.

Miyaoka, and K. Takahashi, 2015: The JRA55 Reanalysis: General specifications andbasic characteristics. J. Meteor. Soc.
図 4.

北西太平洋における(a) インド洋

Japan, 93, 5-48, doi:10.2151/jmsj.2015-

昇温実験, (b)大西洋昇温実験の σ＝001.

0.86 における東西風偏差(9 年平均値)。
吉田 龍二. 2014 : 北西太平洋の熱帯低気
4. まとめ

圧発生環境場に関する統計的研究

相関係数の計算と数値実験により、インド( Dissertation_全文 )洋と大西洋の海面水温が台風発生数に及ぼす影響を調べた。その結果、これらの海域の昇

植田 宏昭, 釜江陽一. 2018-11: 2015,

温実験では、下層に収束が見られ、その東側

2016 年における台風発生数の季節的な変調,のケルビン応答が西太平洋まで伝わったため、

日本気象学会「天気」/65(11)/pp.749-753

北西太平洋のモンスーン西風と偏東風を弱めて台風発生に不都合な環境場が形成された。
図 5 の赤道付近に注目すると、昇温実験で対気象庁ホームページ
https://www.jma.go.jp/jma/index.html

流を起こした地点の東側で東風偏差となって

(a)

(ｂ)

図 5. (a)インド洋昇温実験, (b)大西洋昇温実験の σ＝0.86 における
東西風偏差(9 年平均値)。

気象庁非静力学モデルを用いた台風進路予報の大外し事例の研究

比嘉未雅，伊藤耕介（琉球大学理学部）
1.はじめに境界値は GSM に基づく 0.5 度間隔のデータで

台風の進路は防災・減災にとって基本的な計算しており，対流パラメタリゼーションス

情報の一つであり，気象庁による台風進路のキームは Kain-Fritsch(KF)スキームを用いて予報精度も改善傾向にある(図 1)。現在の気いる。また，台風の中心は海面気圧が最も低

象庁による台風進路予報は，気象庁全球モデ

い地点とした。

ル(GSM)などの情報をもとに予報官が発表している。しかし，発表予報の誤差が大きい事
例が依然として存在する。一方， Yamada etal. (2016)によれば，メソ気象モデルを用いると，進路予報が改善する場合があるとしている(図 2)。そこで，本研究では台風進路予報の大外し事例にメソ気象モデルを用いて再予報をすると精度が改善するかどうかを調べ，改善した場合にその要因を明らかにすることを目的とする。

図 2:Observed and simulated tracks of
Typhoon Fengshen (Yamada et al., 2016)

3.実験結果
表 1 に示すのは，発表予報での 72 時間予報
誤差が最も大きかった 5 事例と，予報官が実
図 1：台風進路予報(中心位置の予報)の年平
均誤差

2.使用データと数値予報モデル

際に発表した発表予報，そして予報官が予報をする際に参照した GSM の予報誤差と今回の再予報実験で用いた NHM の予報誤差である。

本研究では台風進路のベストトラック(事誤差距離はベストトラックの中心位置と予報

後解析)と進路予報誤差が大きかった事例のによる中心位置との距離としている。全事例

データベースとして RSMC Tokyo の Annual

で発表予報誤差よりも NHM の誤差が小さいとReport(2012～2016 年)を用い，メソ気象モデ

いう結果が得られた。本研究では，NHM におけ

ルには気象庁非静力学モデル(NHM)を用いる

る進路予報が最も改善された 2016 年台風第 7(Saito, 2012) 。 計 算 領 域 の 格 子 点 数 は号(Chanthu)に焦点をあて，更なる解析を行っ

501×501×25 層，水平格子点間隔は 20km，積ていく。

分時間は 72 時間で積分間隔は 1 分，初期値・

表 1:各システムに基づく 72 時間進路予報誤差

高気圧の張り出しに大きな違いは見られなかった。
そこで，より詳細なスケールに注目したところ，北進速度に差が見られた時間帯について，NHM では台風の西側に別の渦があることが明らかとなった(図 3 左)。時間の経過を見ると，2 つの渦はお互いを回転させるように

4.Chanthu の解析
Chanthu の進路を比較すると，NHM の予報進路がベストトラックに近い進路を取っていた。
一方，GSM では Chanthu の関東上陸を予報しており，NHM では GSM よりも適切な北進速度が予報できていた。北進速度に差が生じた要因として指向流の南北成分が考えられるため，その計算を行った。
指向流の南北成分は，台風の中心を真ん中に置いた緯度経度 4 度の領域を取り，その鉛直方向の 700hPa から 300hPa 面の南北風の平均として求めた。値が正ならば南風を示している。NHM の南風が GSM よりも速く，北進速度の違いはこの南風に起因する可能性が高い。
このように指向流が異なる要因として，太平動いていたことから，台風の北進速度の上昇
は，台風とその近傍にあった局所的な渦による藤原効果によるものと示唆された。また，
NHM で予報開始から 42 時間後の 500hPa 面における気温場を見たところ，台風の西側に位置した渦に対応する地点では気温が周囲より低く，この渦が寒気の移流によってできた局
所的なものであることがわかった(図 3 右)。
同時刻のメソ解析値にもこのような冷たい空
気塊が見られた。
この局所的な渦がどのようにして発生・発達したのかを明らかにするために以下の渦度方程式を用いて解析を行った。
=−

洋高気圧の張り出しやより細かいスケールの現象の影響が考えられる。まず NHM と GSM の
海面気圧の総観場を比較してみたが，太平洋

ζは渦度(

+

−
−( + )+)，u,v は風の東西成分と南北成分(m/s)，f はコリオリパラーメータである。

図 3:予報開始から 42 時間後の 500hPa 高度における渦度(左)と気温場(右)。×は台風の中心

●：Best Track
▲：GSM
■：NHM
★：NHM_AS

図 4:予報開始から 42 時間後の 500hPa 面における収束項の値

図 5:Chanthu の進路

解析の結果，収束項が大きいことがわかった

路予報誤差が大幅に改善されるケースがあり，(図 4)。収束項は鉛直流の鉛直方向の変化に最も誤差が小さくなった Chanthu を解析した関わる項であり，対流に起因することが多い。

結果，NHM では局所的な渦が形成され，藤原効

局所的な渦が見られた地点では，上空に向か果による北進速度の上昇を予測できたため，って鉛直流が強くなっていたことから収束が正確な進路予測に成功していたことがわかっ起きていたことがわかり，この渦は寒気の流た。

入に伴って，元々あった渦が発達したものであることがわかった。一方，GSM ではこのような台風西側の強化が起こらなかった。以上の参考文献
Yamada，H., T. Nasuno， W. Yanase, and M. Satoh,

ことから，NHM で局所的な渦が発達し，GSM で

2016: Role of the Vertical Structure of aはそれがなかった要因は，対流活動をパラメ

Simulated Tropical Cyclone in Its Motion: A Caseータ化する対流パラメタリゼーションスキー

Study of Typhon Fengshen (2008). SOLA，12，203-

ムであることが示唆された。

208.

それを確かめるために NHM の対流パラメタ

Saito, K., 2012: JMA nonhydrostatic model andリゼーションスキームを GSM で用いられていits applications to operation and research.

る Arakawa-Schubert(AS)スキームに変えて同Atmospheric Model Applications, I. Yucel, Ed.,様の実験を行ったところ，進路予報は GSM とInTech, 85-110, doi:10.5772/35368.

同様に大きく外れ(図 5)，適切な北進速度が再現されなくなることがわかった。
5. まとめ
気象庁による台風の大外し事例に関して，
NHM を用いた再予報実験を行った。台風の進

小倉 義光，2016：一般気象学[第二版補訂版]，東京大学出版会
RSMC Tokyo-Typhoon Center Annual Reporthttps://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jmacenter/rsmc-hp-pub-eg/annualreport.html

近 年 の気 象 庁 と JTWC との台 風 強 度 解 析 比 較
林 和 彦 （沖 縄 気 象 台 )1.

はじめに
地球温暖化の進行に伴い、台風の発生数は減少するが、強い台風の割合は増加すると考えられている（Yoshida etal., 2017）が、気象庁の解析によると、台風の発生数や強い台風の割合に変化はみられていない（気象庁, 2018）。
Mei & Xie (2016) は、気象庁のベストトラックを補正して、
JTWC (Joint Typhoon Warning Center) のデータと合わ
せて台風の強度の増大を示している。
本調査では、Mei & Xie (2016) を参考に、近年の気象庁と JTWC とのベストトラックを比較し、気候変動に伴う台風強度の長期変化傾向を解析する基礎資料を作成することを目的としている。
2.

使用したデータおよび手法
本調査に使用したデータは、2001 年から 2017 年の気象庁および JTWC の台風ベストトラックである。これは両者の中心気圧と風速データが、揃っている期間である。なお、

表 1 気象庁および JTWC の CI 数から中心気圧および風速への変換表気象庁
JTWC
Koba et al., (1991)
Dvorak (1984)
CI 数
中心気圧 10 分風速 中心気圧 1 分風速
(hPa)
(kt)
(hPa)
(kt)
1.0
1005
22
25
1.5
1002
29
25
2.0
998
36
1000
30
2.5
993
43
997
35
3.0
987
50
991
45
3.5
981
57
984
55
4.0
973
64
976
65
4.5
965
71
966
77
5.0
956
78
954
90
5.5
947
85
941
102
6.0
937
93
927
115
6.5
926
100
914
127
7.0
914
107
898
140
7.5
901
115
879
155
8.0
888
122
858
170

気象庁のデータは、1976 年以前は中心気圧のみ、一方、
JTWCでは 2000 年以前は風速のみとなっている。風速も、気象庁では 10 分平均風速、JTWC では 1 分平均風速と相違がある。
気象庁および JTWC の台風強度解析には、ともにDvorak 法 (Dvorak, 1984) が用いられている。すなわち、衛星による台風の眼の形状（CI (Current Intensity) 数で示す）から、中心気圧と風速を推定している。気象庁および
JTWC では、CI 数から中心気圧および風速への変換表は異なっている（表 1）。CI 数が 5.0 以上の場合、中心気圧は
JTWC の方が気象庁より低く、風速も平均時間が異なることもあり JTWC の方が強い。しかし、CI 数が 3.5 以下の場
合には、気象庁の方が中心気圧が低く、風速も平均時間が長いにもかかわらず気象庁の方が強くなっている。
3.

結果
図 1 に気象庁および JTWC による台風発生数および沖縄への接近数の経年変化を示す。気象庁および JTWC ともに、風速が 34kt 以上の TS (Tropical Storm) となった数を、沖縄への接近とは各官署（那覇、名護、久米島、宮古島、石垣島、西表島、与那国島、南大東島の 8 つ）のいずれかから 300km 以内を台風が通過することと定義している。

図 1 気象庁および JTWC による台風発生数および沖縄への接近数の経年変化（単位：個）●：気象庁、▲：JTWC、点線：台風発生数、実線：沖縄接近数

2001 年から 2017 年に気象庁および JTWC の解析による台風発生数は、410 個および 407 個で、年平均すると 24.1
個および 23.9 個である。また、沖縄への接近台風は、全期
間では 131 個および 128 個で、年平均すると 7.7 個および7.5 個である。
図 1 から、2001 年から 2017 年の間に台風の発生数および沖縄への接近数の経年変化に傾向はみられない。ただ

図 2 気象庁および JTWC による最大風速別（単位：kt）の台風
解析頻度（単位：個）●：気象庁、▲：JTWC、点線：全台風、実線：沖縄接近台風

図 3 気象庁（1 分平均に変換）および JTWC による最大風速
別（単位：kt）の台風解析頻度（単位：個）●：気象庁、▲：JTWC、点線：全台風、実線：沖縄接近台風し、2000 年代は JTWC の台風発生数が多かったのに対し、2010 年代は気象庁の台風発生数が多くなっている。
図 2 に、気象庁および JTWC による最大風速別の台風
解析頻度分布を示す。解析される風速の平均時間が異なり、1 分平均を使う JTWC の方が風速の強い台風が多くなっているのは当然といえる。そこで、Mei & Xie (2016) に倣い、気象庁の 10 分平均風速を表 1 を使って 1 分平均風速に変換した。その結果を用いて、補正した最大風速別の
台風解析頻度を示したのが、図 3 である。全台風に対しても、沖縄に接近した台風においても、補正をした気象庁の解析でも、最大風速 115-145kt の頻度が不足している。最も大きな差異は、最大風速が 34kt 未満となり、台風と認められなくなるものが 75 個と補正前の約 2 割にのぼることである。一方、沖縄に接近する台風は、勢力の弱いものの割

図 4 気象庁（補正）および JTWC による台風発生数および沖縄への接近数の経年変化（単位：個）●：気象庁、▲：JTWC、点線：全台風、実線：沖縄接近台風

合がもともと大きくないことから、補正をしても台風から降格
する数は少ない。図 4 には、補正した台風数の経年変化を

JTWC との最大風速別の頻度の比較を行ったところ、約 2示す。台風の発生数は、補正前と比べると年 4-5 個程度減

割の勢力の弱いものが台風と認められなくなってしまった。

っているが、明瞭な変化傾向があるわけではない。沖縄へ強い勢力の台風が増えているとの報告はあるが（Mei & Xie,の接近台風は前述のように変化はみられない。

2016）、そもそも台風の強度の検証は、直接観測が乏しく難しい（坪木, 2018）。しかし、台風の強度の増大だけでなく

4.

考察

発生数についても考慮する必要があるだろう。

2001 年から 2017 年の間に台風の発生数および沖縄への接近数の経年変化に傾向はみられない。ただし、2000
年代は JTWC の台風発生数が多かったのに対し、2010 年

参考文献

代は気象庁の台風発生数が多くなっている。表 1 にみえる

Dvorak, 1984, NOAA Tech. Rep. 11.

ように、TS（風速 34kt 以上）となるために必要な CI 数は気気象庁, 2018, 気候変動監視レポート 2017, 87pp.

象庁の方が低く（気象庁 2.0、JTWC 2.5）、2010 年代の傾Koba et al., 1991, Geophys. Mag., 44(1), 15-25.

向は理解できるが、2000 年代に JWTC の方が台風発生がMei & Xie, 2016, Nature Geosci., 9, 753-757.

多い理由は不明である。

坪木, 2018, 天気, 65(6), 73-75.

気象庁の 10 分平均風速値を 1 分平均に変換して、Yoshida et al., 2017, GRL, 44(19), 9910-9917.

航空機観測データを用いた台風強度推定手法の検証
知花聖香，伊藤耕介(琉球大学理学部)
１． はじめに台風の中心気圧・最大風速の算出は防災

高橋の式( ) = 1015 −

(

∆

)

の面からみても重要である。気象庁では、高橋の式の実際の運用を想定し、縦軸に中心気圧を算出するにあたり、海上の台風

ln(1015-P)、横軸に台風中心からの距離 rに対して衛星画像を用いるドボラック法にをとったグラフを書く。台風の壁雲の内側

加えて、台風が陸上に近い場合には陸上のでは気圧が変化しないと仮定し、y 軸切片

いくつかの観測値を用いた「高橋の式」

ではなく、台風の眼の半径における値を、(高橋、1939)からも中心気圧を出してい最低気圧として推定する(図 1)。台風の眼る。しかし、通常、台風中心付近のデータの半径は輝度温度分布より目視で求めた。

は手に入らないため、高橋の式の妥当性をまた、新たな手法として AMV を用いた十分に検討することは難しい。今回は航空

最大風速の推定手法を提案する。この手法

機観測により 2017 年台風 21 号と、2018

では、AMV に基づいた絶対角運動量を計算

年台風 24 号の気圧や風速などのデータがする。300hPa よりも上空の AMV より接線得られたため、それらを用いて高橋の式の風 v を計算し、その地点の緯度・経度を代検証を行う(表 1)。また、近年に入り衛星入して、コリオリパラメータ f、中心からの画像の雲の移動ベクトルから推定した風速

距離 r を使い、絶対角運動量を求める。

AMV(大気追跡風)が利用可能となった。

M=

そこで、上空の風速場から台風の最大風速を求める新たな手法の提案を行う。
２． 実験手法

=

1
(
2

1
2

+
+

)

航空機観測データに高橋の式を適用し、max は最大風速半径の値であることを表

台風中心から離れた地点の観測データからす。一般に絶対角運動量は中心から離れるの推定について妥当性を検証する。まず、につれて大きくなる傾向にあるが、壁雲に航空機観測に基づく高度 300m 付近の気圧連なる外出流域では動径方向に一定になる

から、静水圧平衡により高度 0m おける気と考えられるため、絶対角運動量の分布か圧を求めた。気象庁発表の 3～6 時間ごと

らそのような領域を特定した(図 2)。

の中心位置を用いて中心からの距離 r を求め、高橋の式に線形内挿して求めた。

以上の推定結果は、台風の航空機観測データおよび気象庁ベストトラックデータと比較する。

表１．使用したデータ数

図１．高橋の式による中心気圧の推定
図２．AMV による最大風速推定
３． 結果
航空機観測データと、台風の中心から
100-400km のデータを使って高橋の式で推定した中心気圧を比較すると、1060hPa 程度大きな値が出た(表 2, 図 3)。
壁雲の内側でも気圧が下がるとした場合には、若干誤差が減ったが、それでもまだ値としては大きい。中心に近い 0-100km のデータを使用し、かつ台風の眼の内側でも気圧が変化するとした場合には、妥当な値

図４．2018 年 9 月 25 日の絶対角運動量が得られた。
４．まとめと今後の課題
本研究では、航空機観測データを用いて高橋の式の妥当性を検証した。その結果、台風の中心から離れた領域の地上気圧だけ
から台風強度推定を行う現在の運用方法では大きな不確実性があることを示す結果となった。特に今回は航空機観測によってそ
図３．2017 年 10 月 21 日の中心気圧算出

れが強く支持される結果となった。
また絶対角運動量が準保存量であること

AMV を用いて中心の最大風速を出したを利用し、台風の最大風速を求める手法を場合、ばらつきはあるものの、平均的にみ新たに提案した。本手法は、航空機観測のると航空機観測と同程度の大きさとなって入手できない場合でも使うことができるとおり、ベストトラックと比べると若干弱めいう利点を持つが、現時点では、主観的にとなることが多かった(表 3, 図 4)。その原データを選択している、眼のサイズに大き因として、台風の中心由来の外出流の高度く依存するなどの問題点があるため、今後よりも上空の雲の移動を見て算出した可能も改善が必要である。

性などが考えられる。

表２．航空機観測のデータ、気象庁ベストトラックの「高橋の式」との比較

・単位は hPa、()内は航空機観測データとの差
表３．最大風速の比較

・単位は m/s、航空機観測データはその日に得られた風速の最大値
参考文献
高橋浩一郎(1939)：台風域内に於ける気圧及風速の分

時報，42，59-67

布，気象集誌，第 17 巻，417-421.

Powell, M. D., P. J. Vickery, and T. A. Reinhold,(2003):

Kosuke Ito, Hiroyuki Yamada, Munehiko Yamaguchi,

Reduced drag coefficient for high wind speeds in tropical

Tetsuo Nakazawa, Norio Nagahama, Kensaku Shimizu,

cyclones, Nature, 422, 279－283.

Tadayasu Ohigashi, Taro Shinoda, Kazuhisa

気象庁 過去の台風資料

Tsuboki(2018): Analysis and forecast using dropsonde

http://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/typhoon/index.htm

data from the inner-core region of Tropical Cyclone Lan

気象庁予報部 台風解析の技術(2017) obtained during the first aircraft missions of T-

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/minkan/koushu/taifu

PARCII, SOLA, 14, 105-110.

_kaiseki_gijutsu.pdf

木場博之、萩原武士、小佐野慎悟、明石修平(1990)：台

デジタル台風

風の CI 数と中心気圧及び最大風速の関係，気象庁研究

http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/

２０１８年台風２４号における Ocean Feedback の影響
久保昌也，伊藤耕介（琉球大学理学部）
1. はじめに12UTC で、積分期間は 120 時間である。ま台風 24 号は 2018 年日本に接近した台風のた、対流パラメタリゼーションスキームと中でも強い勢力を持っており、沖縄でも大規して、Kain-Fritsch スキームを採用して模な停電などの被害が発生した。この台風はいる。

9 月 21 日に発生し、9 月 30 日に本州に上陸したが、沖縄に接近する前の 24 日から 26 日に3．結果

かけて台風の進行速度が非常に遅くなり、そ

図 1 は、結合モデルの 9 月 22 日、23 日、れとほぼ同じタイミングで台風強度の著しい

24 日、25 日のそれぞれ 12UTC の海面水温デ減衰が見られたほか、台風のサイズが大きくータと同時刻の海面気圧データを重ねたものなったことも確認された。台風の進行速度がである。これを見ると、台風の通過した右側

遅いときに、台風が減衰する原因として考え

後方で海面水温の減少が起きていることがわられるものの一つに Ocean Feedback 現象がかる。

挙げられる。Ocean Feedback とは台風が持つ

図 2 は大気モデル、結合モデルで再現され強風が海面を攪拌し、海面水温を低下させるた台風の中心気圧の時系列データである。二ために、台風強度が弱まるという現象のこと

つを比較すると大気モデルの方で中心気圧がである(Lin et al., 2008)。本研究では台風

低く、台風は強い。一方、最盛期を迎えるの

24 号の減衰した原因が Ocean Feedback によは結合モデルの方が早く、衰退期を迎えるのるものかどうかを数値シミュレーションによも結合モデルの方が早い。気象庁ベストトラって検証し、台風における Ocean Feedback のックデータとも比較すると結合モデルの発働きを調べるものである。

達・衰退の動きはベストトラックデータに整合的であり、台風 24 号の強度が Ocean

2. 数値実験設定

feedback を考慮することにより、より適切

本研究は大気と海洋を結合させた設定に再現されたことが分かる。最大風速のデー(結合モデル)と大気のみの設定（大気モデタに関しても、中心気圧と同じく大気モデル

ル）の 2 種類を用意し、シミュレーションの方が最大風速は強く、発達期・衰退期を迎を行う。大気の計算は気象庁のモデルであえるのは結合データの方が早い。こちらも、

る NHM(Saito, 2012)を用い、結合実験で結合モデルの発達・衰退の動きは観測データ

は NHM に鉛直一次元海洋混合層モデルを結に整合的であった。また、結合モデル、観測合したシステム(Ito et al., 2015)を用いデータともに中心気圧、最大風速の衰退期のた。2 種類のシミュレーションの結果を比後に中心気圧または最大風速が維持される時較し、両者の違いに注目する。計算領域は期がある。これは大気モデルのデータには見2000km×2000km、水平格子点間隔はられない。この期間、結合モデルでは、台風

2.5km、計算開始時刻は 2018 年 9 月 22 日

中心から少し離れた領域での海面水温低下が図1

結合モデルにおける海面気圧データおよび海面水温

著しく、中心付近で対流が立ちやすくなる効おいては、台風の航空機観測も得られてい果が働いていた可能性がある。

るため、今後は観測データとの比較・検討を

また、結合モデルでは、海面水温が著しく低下したタイミングで台風の目のサイズが大進めることで、さらにその妥当性を調べることもできるものと考えられる。

きくなっていたのに対し、大気モデルではこのような特徴がみられなかった(図は省略)。

参考文献

このような目の巨大化は衛星画像でも確認す

Ito, K., T. Kuroda, K. Saito, and A.

ることができる。本研究は、大気と海洋の相

Wada, 2015: Forecasting a large number of

互作用が台風の構造にも大きな影響を与える

tropical cyclone intensities around Japan

可能性を示唆するものである。

using a high-resolution atmosphere–ocean
coupled model. Wea. Forecasting, 30, 793–

4．まとめと今後の課題

808, doi:10.1175/WAF-D-14-00034.1.

本研究では、2018 年台風 24 号が非常にLin et al., 2008: Upper-ocean thermal

ゆっくり移動した 9 月 24 日から 26 日にかstructure and the western North Pacific

けての高解像度シミュレーションを行い、category

大気と海洋の相互作用を考慮することによfeatures and the category 5 typhoons’

り台風強度がより現実的に再現されるよう

intensification. Mon. Wea. Rev., 136,になること、そして、台風の構造にも影響を

3288–3306, doi:10.1175/2008MWR2277.1.

及ぼし得ることを明らかにした。本事例に

5

typhoons.

Part

I:

Ocean

図2

中心気圧 (左）大気モデル、(右)結合モデル

Saito, K., 2012: The JMA Nonhydrostatic
model and its applications to operation
andresearch.

Atmospheric

Model

Applications, I. Yucel, Ed., InTech, 85–
110, doi:10.5772/35368.

2018 年台風第 24 号の内部コア領域における微細構造の解析
山城 来奈 1 山田

（1 琉球大学理学部

広幸１

岩井宏徳 22 沖縄電磁波技術センター）

1. はじめにで相当温位が下がった時刻から那覇で相当温位が下

通常台風が上陸すると地形の摩擦収束により構がった時刻まで、台風の中心から久米島、那覇まで造が変質してしまうが、沖縄の島嶼は地形が台風に10 分毎に鉛直断面を作成し、レーダーエコーの構造及ぼす影響が小さく、台風が本来持つ構造を観測す

変化を調べると(図 3)、久米島上空の背の低い 2kmるのに適していると考えられる。台風の中心付近

程度の対流エコーが台風の中心に向かって薄く広が（内部コア）では壁雲における連続的な暴風だけでってゆく様子がみられ、台風の中心へ空気塊が流入なく、一時的な突風が発生することが知られているする時に突風が吹くことが分かった。各物理量の変が、そのメカニズムについて十分に理解されていな化(図 4)によると、絶対角運動量（M）が上昇する時い。2018 年台風第 24 号（TRAMI）は、9 月 25 日

刻に台風の中心に向かう動径風速（Vr の負の値）がから 28 日まで航空機による観測が行われた。翌日

増加し、同じ時刻に相当温位（θe）も減少してい29 日には沖縄本島と久米島の間を通過したため(図た。これは壁雲の外側にある空気が眼の中に流入す

1)、レーダーにより台風の内部コア領域を観測するこることを示唆する。

とができた。本研究は突風の発生メカニズムの解明

可視画像においても台風の眼の形は 3 つの節をを目的とし、地上気象とレーダーのデータを用いて持つ多角形構造がみられ（図 5）、レーダーで見えた

内部コアの微細構造を解析した。

節より約 20°～50°風下側に小さな渦のメソ渦が見

2. 使用データと解析方法られた。衛星画像で見えたメソ渦が台風の眼の周り

本研究では、ひまわり 8 号の赤外画像、可視画を一周する時間は 4.25 時間で、地上風から計算した像、気象庁台風ベストトラック、アメダス地上デー

角速度と（図 6）は、地表摩擦による減速を考慮する

タ、沖縄電磁波技術センターの地上気象データ（恩と概ね整合的といえる。角速度が眼の中で増加する納村）、沖縄偏波レーダー（COBRA）、フェーズドア

ことは、外側から大きい角速度をもった空気塊の流レイ気象レーダー（PAWR）を使用した。地上風の入を表わしている。可視画像で見えたメソ渦が一周

時系列データから、突風が起きた時刻を検出し、した 0730UTC における久米島との位置関係は、台COBRA と PAWR を使用してレーダーエコーの立体

風の中心から約 120°の場所であり、波数 3 の位置構造の解析を行うとともに、地上データより相当温関係を示す角度であったが、久米島はレーダー画像

位、絶対角運動量、角速度、接線風速、動径風速をで見える節の位置から約 50°風下側に位置してお

計算し、その変化を調べた。また、可視画像を用いり、相当温位の下がった時刻と一致することから節て台風の眼の中にみられる小規模な渦（メソ渦）にと節の間で突風が吹いていることを示唆する。

ついて回転速度（角速度）を計算し、突風との関係

4．まとめを解析した。
3. 結果

可視画像で見えた台風の眼の形は 3 つの節を持
つ多角形構造になっていた。メソ渦はレーダー画像

那覇の地上風の変化を見ると（図 2）、全体としで見えた節より約 20°風下側で存在しており、節とて台風の眼の中で風速が弱く、台風の壁雲内で風速

節の間の辺が通過する時に突風を伴うことが分かっが強いという台風の一般的な特徴がみられるが、壁た。衛星画像から見積もったメソ渦の角速度と地上雲の縁にあたる 1710JST に、相当温位の急激な低下

風から算出した角速度の値が整合的だったため角速と約 40m/s の突風が観測された。この相当温位の一度の増加はメソ渦が移動している様子を数値的に示

時的な低下は久米島から恩納村にかけて反時計回りしている。久米島の相当温位が下がった時刻のメソに発生していた。相当温位が下がった時刻に渦との位置関係からも、節と節の間を通過する際に

COBRA で観測された、高度 2.0km における降水分

突風が吹くことが分かった。以上のことから、今回

布によると（図 1）、壁雲は 3 つの節を持つ多角形構

沖縄を通過した台風第 24 号ではメソ渦の通過による造を持ち、3 地点とも節と節の間の辺が通過する時に突風とメソ渦の形成に関連する角運動量の供給があ突風が吹いており、辺の部分の弱いエコーが徐々にったと考えられる。

台風の中心へ入り込んでいく様子が見えた。久米島

久米島
で

17：10

図 2 那覇における地上風、気圧、相当温位の時系列データ
陰影は壁雲の通過期間を示す。

恩納村
で
久米島

那覇

台風の中心

図 1 相当温位の下がった時刻の COBRA で観測された高度 2.0km における降水分布と同じ時刻の PAWR で観測された高度 0.5km の降水分布

Vr

Vt

那覇
M

図 5 0220UTC における可視画像
図 3 台風の中心から久米島、那覇の方向に 10 分おきに切ったθe
反射強度の断面図
図 4 那覇における地上風の動径風速（Vr）、接線

衛星画像から算出した角速度

風速（Vt）、絶対角運動量（M）、相当温位（θe）
8.87 (rad/6H)の時系列データ

02：20

図 6 久米島における角速度の時系列データ

台風に先行する大雨イベントの日本列島とその周辺における統計的特徴と環境場
荒関晋 山田広幸 (琉球大学理学部)
1.

はじめに
北米大陸では台風に先行する大雨(Predecessorに関しては追加で地上風ベクトルを求め、斜面との関連を調べた。

Rain Event, 以下 PRE)による水災害の発生が知られている。これは熱帯低気圧の中心から

3.

結果

1000km 程度離れて発生する大雨イベントである。

解析領域に入った台風は 5 年間で 61 個あり、北米大陸で発生する PRE の多くは対流圏上層のそのうち PRE を伴ったものは 30 個あった。発生

ジェット気流が加速する領域の赤道側で発生す時期(図 1)は 6 月から 10 月に集中し、5 月と 11

ることが知られている (Galarneau and Bosart

月は見られなかった。可降水量は 55-65mm の範2010)。日本では PRE という言葉自体なじみがな

囲が多かった(図 2)。多くの PRE は高層の風が加いが、「台風が前線を刺激する」という言われ方が速するやや赤道側にあった。中には高層の風に関あり、PRE との類似性が指摘されている(北畠、連性のないものもあり、地形効果が考えられる。

2012)。しかしながら、PRE の統計的特徴は明ら925hPa における Q ベクトルは全事例で収束が見かにされていない。本研究では、日本周辺での過られた。PRE の半分は台風の勢力が弱まるときに去の PRE を抽出し、気象庁 55 年長期客観再解析

発生していた。24 時間積算降水量と湿潤空気の流データ(JRA-55)を用いて総観スケールの環境場

入、ジェット気流の加速、Q ベクトルの収束があの特徴を調べる。

るという点で最も典型的な PRE である 2014 年
台風第 11 号に伴う PRE(2014.08.08~09)(図 3, 5)2.

使用データと PRE の抽出方法と解析方法と、PRE が発生しなかった 2015 年台風第 12 号

本研究では、気象庁全国合成レーダーGPV、気の非 PRE(2015.09)(図 4, 6)について記述する。

象庁ベストトラック、気象庁 55 年長期客観再解

図 3 にみられる四国地方や中国地方の PRE は、

析データ(JRA-55)を使用した。
東経 120~150 度、

図 5a において 50mm 以上の可降水量を伴う水蒸北緯 20~45 度の領域に入った台風のうち、降水領

気の流入に伴う。図 5b は 200hPa における風ベ

域が台風中心から 500km 以上 1500km 以内でレクトルを表す。風速の極大域が日本海まで南下し、ーダーの観測範囲内にあり、24 時間積算降水量が

降水は風速が加速するやや南側で発生し、風速の100mm 以上あり、台風から降水領域に可降水量

極大の南縁に沿って拡大している。ジェット気流

が 50mm 以上を伴う流入があるものを PRE としの南下とともに降水領域も南下した。九州地方にて定義した。調査期間は 2014 年から 2018 年の 5

Q ベクトルの収束域があり、北東方向に拡大した。

月から 11 月である。また、台風が先に述べた領降水域は Q ベクトルの収束域に一致した(図 5c)。

域にある期間中の可降水量、200hPa における風2015 年台風第 12 号の非 PRE では、北日本にベクトル、925hPa における Q ベクトルを調査し降水域が見られるが、台風からの高い可降水量をた。Q ベクトルとは前線強化に着目したベクトル

伴った水蒸気の流入は見られない(図 6a)。台風とで、その収束は暖気移流に伴う上昇流があること

降水域の間は上空の高気圧の張り出しに対応すを意味する。さらに、地形効果が推定される PRE

る(図 6b)。北日本に高い可降水量領域があるが、台風に伴うものではなく、一般的な前線によるものである。Q ベクトルは北日本で収束している(図
6c)。

まとめ
日本周辺を通過する台風の約半分が PRE を伴図 2 降水域の可降水量とその個数っていたことが分かった。その多くは高層の風が加速する場所のやや南側で発生し、風の極大の南縁に沿うことが分かった。これは先行研究で明らPREかにされた特徴と一致する。PRE の降水領域は高層の風の分布に強く依存することがわかった。また、PRE の形成・発達には高い可降水量を伴う湿潤空気の流入と Q ベクトルの強い収束が必要である。下層の風が強い東風から南風にあるとき、九州地方南東部や近畿地方南東部で局所的な大雨になったのは、地形効果による影響だと考えら

2014 年れる。また、PRE には該当しないが、高い可降水

台風第 11 号

量と Q ベクトルの収束があれば台風とは独立して大雨になることも分かった。

図 3 24 時間積算降水量(2014 年 8 月 8 日)

参考文献
・小倉義光著『総観気象学入門』, 東京大学出版(PRE なし)会, 2000.08, pp129-134
・Thomas J. Galarneau Jr and Lance F. Bosart :Predecessor Rain Events ahead of Tropical
Cyclones(2010)
・日本気象学会『天気』, 北畠尚子,

2012 年 3 号,

pp171-172
2015 年
台風第 12 号

図 3 24 時間積算降水量(2015 年 7 月 25 日)

図 1 PRE の月別発生個数

(a)

(a)

(b)

(b)

(c)

(c)

図 5 2014 年台風 11 号に伴う PRE 発生時の(a)可降水量 と 水 蒸気 フ ラッ クス 、 (b)200hPa の 風 ベ ク ト ル 、(c)925hPa の Q ベクトルとその収束

図 6 図 5 と同じ。ただし、2015 年台風 12 号
接近時における分布。

平成 30 年 7 月豪雨に先行する沖縄地方での大雨の解析
伊藤典子 山田広幸（琉球大学理学部）
1.

はじめに

存在しており、この渦位は進行方向前方に上昇流、後2018 年 7 月上旬、西日本を中心に全国的に広い範方に下降流を誘発する（小倉義光, 総観気象学入門）

囲で集中豪雨が発生し、平成 30 年 7 月豪雨と命名さと考えられる。水平風の時間変化（図 3c）をみると、れた。その豪雨の直前に、沖縄地方では湿った空気の降水の強かった時間帯に南西風が地表から高度 5km

影響により 3 日から 5 日にかけて、多良間島および宮までの厚さを持ちながら卓越していることが確認で

古島において、記録的な大雨が観測された（仲筋：129

きる。

mm/h、城辺：111 mm/h）。これは気象庁が 1961 年に

図 5 は、図 2 の直線上における可降水量と水蒸気フ記録を開始して以来最も多い、1 時間降水量であった。

ラックスの時間‐距離断面を示す。R1、R2 の停滞が本研究は、この期間に大雨をもたらした降水システム

みられた 3 日から 5 日（枠で示す期間）において、の発達に関わる要因を明らかにすることを目的とし、55mm 以上の高い可降水量を伴う南西風の流入がみ

環境場の特徴について解析を行った。

られる。これは太平洋側の高圧部と大陸側の低圧部の境界により、流れが強まったためと考えられる。この2.

使用データと解析手法
本研究では、気象庁レーダーGPV、ひまわり 8 号の湿潤な南西風の領域が、南東から北西にゆるやかに（約 250km/日）進行していたことが特筆される。

赤外画像、気象庁長期客観解析データ（JRA-55）を使用した。JRA-55 は、全球について最新の予報モデル

4.

まとめと考察およびデータ同化システムにより、利用可能な観測デ

今回の事例での環境場の特徴として、①南西からのータを取り入れた再解析データであり、主に今回の事

暖湿な流入の持続、②下層での台湾地形による収束、

例における環境場の解析に用いた。また、気象庁レー

③上層のトラフの接近に伴う上昇流の誘発、④南西暖

ダーGPV の観測データやひまわり 8 号の赤外画像は、湿流の領域のゆるやかな北西進、が挙げられる。暖湿

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。
3.

解析結果
図１で示すように、今回の事例では二つの降水域がな気流と下層における収束により、先立って存在していた対流システムに、上層のトラフが接近し、さらに上昇流が強まったと考えられる。また降水域 R1 の南下する動きは、上層のトラフの接近に対応していた。

確認できた（R1、R2 とおく）
。この二つの降水域のうこれらの環境場の特徴は、大雨をもたらす対流システ

ち、R2 は 3 日間ほぼ停滞していたが、一方で R1 に関ムの発達に関わる要因のひとつであると考えられる。

しては 3 日 09UTC 頃から南下する動きが見られた。

南東からの北西への可降水量の移動は、2015 年 7 月

図 2 は 3 日 18UTC の下層（950hPa） と 上層や 2016 年 9 月にもみられ、どちらも沖縄地方で顕著（250hPa）での水平風成分と相対渦度の水平分布でな降水が確認されている（江幡 2016; 加藤 2016）。図ある。下層における南西風は、台湾の地形を迂回する

3 より、本州での豪雨時（7 月 6 日前後）に、南西風分布を形成し、その風下において、正の渦度を伴う上昇流域で対流システムが発生しており、台湾の地形による下層収束が、降水域の停滞に関係したと考えられの強まり（下層ジェット）が対応していることから、豪雨をもたらす要因のひとつであると考えられる。

る。上層（250hPa）図上の黒い実線は正の渦度をもつ

今後の課題として、豪雨に関係している下層ジェッ

トラフの位置を表し、点線はその後 6 時間毎のトラフトについて詳細な調査を行う必要がある。また、さらの移動を示しており、北西から南東へと進行したことなる解析を行った上で、数値シミュレーションによるがわかる。R1 の南下がこれに対応する。

検証を行う必要がある。

図 3 は、図 2 の直線の中心における領域で平均した値の時間変化を表す。上層のトラフが通過する 7 月 4日に、上昇流が強まったことが確認できる。また図 4は、図 2 の直線上における渦位の正の偏差を表す鉛直
断面図である。トラフの位置に正の偏差をもつ渦位が図 2 下層(950hPa：左図)と上層(250hPa：右図)における正の値の相対渦度と水平風成分の分布。

図 1 レーダー降雨強度(上図)と
衛星赤外輝度温度分布(下図)。

a

図 4 図 2 に示す直線上の渦位の鉛直断面図。

bc

図 5 図 2 に示す直線上の時間-距離断面。
図 3 領域で平均した時間変化。上から、渦度・鉛

可降水量と水蒸気フラックスを表す。

直 P 速度・水平風の南西-北東向きの成分(実線が南点線は台風 7 号の通過を示す。

西風)を表す。太破線は台風、二重線はトラフの通過を示す。

2016 年 1 月 17 日に先島諸島で発生した線状降水帯の発生要因の解析
田中 孝※（那覇航空測候所・琉球大学）
・山田 広幸（琉球大学）

1. はじめにの水平発散量、自由対流高度(LFC)および相当温位、線状降水帯は災害に結びつく大雨をもたらすこ

降水分布を図 4 にそれぞれ示す。メソ擾乱は台湾とが知られているが、その発生予測は未だ難しいを迂回する気流が作る地形性収束域で形成されて状況にある。その原因として、積乱雲を発生させおり、そこでは相当温位 342K の暖湿気が流入し、る外部強制力の表現が数値モデル内で不十分であ

LFC は 500m 以下で積乱雲が発生しやすい環境場

ることや、計算領域の大きさの問題などが考えらであった。メソ擾乱の形成に台湾地形が影響してれる。本研究では、2016 年 1 月 17 日に先島諸島いることがわかったが、降水が局所的であることで発生した線状降水帯の発生要因を、数値シミュ

から地形以外の影響も示唆される。図 5 に CTL 実

レーションを用いて明らかにすることを目的とし、 験における気圧偏差と降水強度のホフメラー図を示す(描画範囲は図 4 の黒枠参照)。東進する気圧の特に積乱雲を発生させる外部強制力が何であったのかに着目して解析を行った。本事例は、気象庁

山(赤色)がメソ擾乱の発生に影響しており、これはの現業数値モデル(以下、MSM)で十分に予想がで台湾上空を東へ伝播する内部重力波であることがきなかった事例である。

わかった。したがって、メソ擾乱の形成には地形2. 使用データと解析方法

性収束域と内部重力波の両方が関係していること

本研究では、降水の推移を確認するために気象がわかった。

庁全国合成レーダーGPV を利用した。また、名古CTL 実験の 1400JST における線状降水帯に対し屋大学で開発された雲解像度モデル CReSS(Cloudて、北東-南西方向(図 3 黒実線)に断面をとった風

Resolving Storm Simulator)を用いて数値シミュレ

速と気温の鉛直断面図を図 6 に示す。下層 500m

ーションを実施した。図 1 に示すとおり、シミュ

以下に温度傾度の強い領域(温度傾度帯)があり、そレーションの計算領域は MSM より十分広く設定の前後で風速差が大きいため下層収束による上昇した。水平解像度は 5km、初期値・境界値は 1 月

流が生じている。この温度傾度帯によって線状降

17 日 0300JST 初期値の気象庁全球数値モデルの解水帯は発生していた。また温度傾度の強化はメソ

析値から作成し、18 時間の積分を行った(CTL 実

擾乱が持つ冷気プールと環境場の高い気温との間

験)。

で生じていた。続いて西北西-東南東方向(図 3 赤実

3. 解析結果
図 2 には 1230JST におけるレーダー画像を示しており、寒冷前線の南側で東西に走向を持つ発達した線状降水帯が発生していることがわかる。また台湾東岸で先行して発生するメソ擾乱が前線へ線)に断面をとった水物質混合比と上昇流の鉛直
断面図を図 7 に示す。強度の差はあるが上昇流のコアが 3 つ見られることから、線状降水帯は複数の対流活動から構成されていることがわかる。
4. まとめと結論接近するタイミングで線状降水帯へ発展していた本研究では、台湾地形・内部重力波・積乱雲がことがわかった。
図 3 に CTL 実験における 1400JST

作る冷気プールが外部強制力として働き、線状降の降水分布を示す。図 2 に示した線状降水帯と類水帯の発生要因となっていることがわかった。こ似した東西に走向を持つ線状降水帯が再現されての結果は、先島諸島の周辺で発生する線状降水帯

いる。CTL 実験では位置ずれや時間ずれはあるもの予測には、台湾周辺の地形性下層収束と内部重のの、先行して発生するメソ擾乱とその後の線状

力波の伝播の両方を解像する数値シミュレーショ

降水帯への発展を定性的に再現できた。

ンが必要であることを意味する。

CTL 実験においてメソ擾乱が発生した 0930JST

MSM
線状降水帯

CReSS
図 1. CReSS による数値シミュレーションの計算領域。赤枠は MSM の計算領域を示す。

図 2. 1230JST におけるレーダー降水強度。茶色点線 図 3. CTL 実験における 1400JST の降水と気温の分布。
黒太実線は図 6、赤実線は図 7 の断面の走向を示す。
で前線の位置を示す。

地形性収束域500m 以下

メソ擾乱

図 4. CTL 実験における 0930JST の高度 74m の水平発散量(左図)、LFC(カラー)と相当温位(等値線、2 度毎)(中図)、降水分布(右図)。左図の黒枠は図 5 の表
示範囲を示す。LFC は高度 74m の空気塊を持ち上げて算出した。

内部重力波の東進

温度傾度帯

メソ擾乱の降水図 6. CTL 実験における 1400JST の風速(カラー)と気温(等値線、0.3 度毎)の鉛直断面図。断面の走向は図 3 黒実線で示す。

上昇流コア x3

図 5. CTL 実験における気圧偏差(カラー)と降水強度(等値線)のホフメ
ラー図。気圧偏差は東西平均からの偏差で、東西平均した範囲は図 4の黒枠で示す。
図 7. CTL 実験における水物質混合比(カラー)と鉛直流(等値線)の鉛直断面図。等値線は実線(点線)が上昇(下降)流を示し、間隔は 0.25m/s 毎。→

梅雨前線と平成 30 年台風第 6 号の大雨顕著事例についての JMA-NHM 調査
平仲裕一、宮里智裕、渡真利明、松澤一雅、阿波連正（沖縄気象台）

１．はじめに2018 年 6 月 16 日、梅雨前線と台風第 6 号の影響で、本島北部や粟国島では記録的な大雨となり、沖縄気象台では沖縄本島地方に大雨や洪水等の警報及び土砂災害警戒情報を発表した。さらに、伊江村では JEF3（風速約 70m/s）の竜巻が観測された。本調査では、大雨と竜巻が発生した
要因を明らかにするため、JMA-NHM による数値予報実験を行った。
２．気象概況
2018 年 6 月 16 日 03 時の地上天気図（第 1 図左）では、沖縄本島の北に梅雨前線が停滞し、先島諸島の北の海上にある台風第 6 号が、沖縄本
島地方を指向していた。同時刻のメソ解析によると、300hPa では沖縄本島地方はジェット気流入口の南側で、トラフの前面の上層発散場となっていた（図略）。500hPa では台風の低気圧性循環および暖気核は不明瞭で、トラフ後面の乾燥空気が東シナ海を南下していた（第 1 図右）。また、
台風の南西側からも中層の乾燥域が回りこみ、くさび状に流入していた。500m 高度では、360Kの高相当温位が流入し大気の状態は不安定となっており、水蒸気フラックス量は台風の東側で500g/m2ｓ以上と大きく、大雨のポテンシャルは高くなっていた（図略）。

で雨が強まり、解析雨量で約 50mm/h の非常に激しい雨が解析された（第 2 図）。
07 時頃にいったん降水強度は弱まり衛星赤外
画像の輝度温度は上昇したが、再び 08 時から 09時にかけて久米島付近で積乱雲域が急発達し、解析雨量では粟国島から本島北部にかけて、80～
100mm/h の猛烈な雨が解析された。
また、竜巻発生時刻とされる 09 時 30 分頃の
降水強度分布(第 2 図右)をみると、伊江島の直上にフックエコー及び南下するガストフロントが発生し、ガストフロントの通過に伴う気温低下が観測された。09 時 30 分のドップラー速度では、伊江島上空のメソサイクロンと、Rear-Flank Gust
Front および Forward-Flank Gust Front に対応
する高度 1km 付近のシアーライン(第 3 図左)が観測され、スーパーセルの特徴を示していた。な
お、ここでは水平スケールが数㎞で鉛直渦度が0.01/s 以上のメソサイクロンが存在する場合にスーパーセルの発生があるものと判断する。

第 2 図 左：2018 年 6 月 16 日 5 時 00 分沖縄レーダー降水強度
右：2018 年 6 月 16 日 9 時 35 分沖縄レーダー降水強度

第 1 図 左：2018 年 6 月 16 日 3 時 地上天気図
右：2018 年 6 月 16 日 3 時 メソ解析 500hPa 湿度と流線

一連の降水でピークは 2 回あった。1 回目のピークは明け方 04 時頃で、前線が沖縄本島の北に停滞する中、沖縄本島付近に弱い降水が広がり、那覇や名護で約 1℃の気温低下が観測された。その後、04 時 30 分から 06 時にかけて、台風周辺のレインバンドが沖縄本島に接近したタイミング

第 3 図 左：2018 年 6 月 16 日 09 時 30 分 沖縄レーダー
ドップラー速度 右：スーパーセルの概略平面図 （Lemon andDoswell, 1979）

３.気象庁現業ルーチンモデルの予測
気象庁現業 MSM および LFM は、明け方の大雨については実況に比べ、東進が遅れる傾向にあったものの、降水の強まりは予測していた（図略）。2 回目の大雨については、気象庁現業
MSM および LFM は強い下層収束と大雨は予測していたものの、メソサイクロンのスケール（数km～10km）の現象は現業モデルの解像度ではほとんど表現できないため、MSM ではメソサイ
クロン発生の予測は無く、LFM では初期時刻 15
日 18UTC のみメソサイクロン発生を予測したが、鉛直渦度は 0.01/s 未満でスーパーセルの発生は予測していなかった（図略）。
４.JMA-NHM 実験
5km-NHM では、明け方の大雨とスーパーセルに伴う大雨について、それぞれ再現性が良かった直近の初期値(15 日 15UTC、21UTC)を用いた。明け方の雨については FT3、スーパーセル
については FT1 を初期値として 1km-NHM のネ
スティングを行った。積雲対流パラメタリゼーシ
ョンは 5km-NHM では K-F スキームを用い、1km-NHM では雲物理過程のみとした。スーパ
ーセルについての 1km-NHM 実験では、沖縄本島の地形に沿って積乱雲が過発達し再現性が悪かったために、全ての格子を海として計算した。
５．1km-NHM の実験結果と考察（１）明け方の大雨（04 時～06 時）
レインバンドの東進は実況より遅れ、沖縄本島の西海上で降水が強まった。降水の位置ずれはあるものの、弱い降水の発生後にレインバンドの降水が強化され、実況は概ね再現された。第 4 図
右に示すとおり、沖縄本島の西海上の降水域は
04 時から 05 時にかけて台風の接近に伴う風速および水蒸気フラックス量の増大に伴い強化されていた。このとき、弱い降水に伴って冷気塊が形成され、南から流入した暖湿気が冷気塊に乗り上げることで発生した上昇流が、積乱雲発達のトリガーとなっていた（第 5 図左）。

また、前線の北側にはトラフ後面の乾燥空気が流入・下降し、その南側で上昇流が発生していた（第 5 図右）。この下降流の要因を調べるため、下降流中にトレーサーを置いて、時間を遡る方向
で後方流跡線解析を行ったところ（第 6 図）
、南からの降水粒子を伴う空気とトラフ後面の乾燥空気が合流して下降していることがわかった。このとき、500hPa の下降流域（図略）では気温低下が見られ、降水粒子の蒸発に伴う前線北側の冷却が、前線の水平温度傾度を増強し、対流の強化に寄与したと考えられる。
一方、台風南側を回り込む中層の乾燥域は、降水が強まった 05 時頃に降水域に達していないた
め、降水強化には寄与せず、逆に 06 時以降、乾燥域の先端で対流を抑制していた（図略）。
以上のことから、①台風の接近に伴う水蒸気フ
ラックス量の増大 ②先行降雨による冷気塊の形
成 ③トラフ後面の乾燥空気による前線の強化
が明け方の大雨の要因だと考えられる。

第 5 図 左：温位の断面図 05 時 00 分（FT2）
右：相対湿度の断面図 04 時 00 分（FT1）※領域は第 4 図（右）に示す

第6図

06 時 30 分～04 時 00 分の後方流跡線解析

平面図は 06 時 00 分（FT3）700hPa 相対湿度
第 4 図 降水強度 左：04 時 00 分（FT1）右：05 時 00 分（FT2）

（２）スーパーセルに伴う大雨と竜巻（09 時頃）
スーパーセルの発生した環境場は、CAPE が2000 以上、500m 高度の dLFC（自由対流高度までの距離）は 100m 未満で、大気の状態は非常に不安定で、500m 高度の水蒸気フラックス量は 600ｇ/m2s を超えていた。さらに、収束の南側では鉛直シアーが大きく、SReH は 500m2/s2を超え、スーパーセルが発生しやすい環境だった。また、久米島付近で発生した積乱雲は、先行降雨による冷気塊の南側で発生・発達していたことがわかった（第 7 図右）。

第 7 図 左：降水強度 07 時 30 分（FT0:30）
右：温位鉛直断面図

07 時 30 分（FT0:30）

メソサイクロンの中心付近で下層の鉛直渦度は0.01/s を超え、スーパーセルの発生する過程が再現された。このとき、台風の東側で発達した積乱雲域に対して、西からトラフ後面の乾燥空気が流入したタイミング（第 8 図右および第 9 図）で、地上付近の循環が明瞭になり、その後ガスト
フロントが発生した（第 8 図左）。
スーパーセルの発生は、実況に比べ 1 時間以上早かったが、これは移動方向が実況で北東進だったのに対して、1km-NHM は北上したため、西からの乾燥空気の流入が早まったからだと考えられる。

第 9 図 相対湿度断面図 07 時 50 分（FT0:50）※領域は第 8 図（右）に示す

実況では 09 時頃にスーパーセルが発生して約3 時間勢力を維持したのに対し、1km-NHM では 08 時頃発生し、寿命は約 1 時間と短かった。
1km-NHM ではスーパーセルの北上に伴い、
下層収束とメソサイクロンが分離しスーパーセルは衰弱した。これは、1km-NHM ではスーパー
セルの北上により、台風中心に近づき水蒸気供給が少なくなったのに対して、実況ではスーパーセルが北東進して台風の東側で水蒸気の供給が続いたため、勢力を維持したからだと考えられる。メ
ソサイクロンの北上の理由としては、沖縄本島の地形を削除したことで地形による上昇流がなくな
ることや下層の南風の強まりによって北に移動することが考えられる。
６．まとめ
JMA-NHM 実験により、大雨の要因は台風の接近に伴う水蒸気フラックス量の増大、先行降雨
による冷気塊やトラフ後面の乾燥空気が影響していたことがわかった。明け方の大雨からスーパー
セルの発生については、1km-NHM で概ね再現することができたが、スーパーセルの再現性は改善の余地がある。竜巻の発生機構を解明するためには、再現性を高め、より高解像度のネスティン
グを行うことや、実況把握のためドップラーレー
ダーによる詳細な構造解析を行う必要がある。
参考文献
Lemon, L. R., and C. A. Doswell III, 1979: SevereThunderstorm Evolution and Mesocyclone Structure as
Related to Tornadogenesis.Mon. Wea. Rev.,Vol 107,
No.9, 1184–1197.

第 8 図 左：降水強度 08 時 10 分（FT1:10）
右：400hPa の相対湿度 07 時 50 分（FT0:50）