水文・水資源学会誌 第 35 巻 第 4 号（2022）

水 文・ 水 資 源 学 会 誌
J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.
Vol. 35, No.4, Jul. 2022
pp. 255 - 266
原著論文

XRAIN データを活用した前線性降雨における線状降水帯の予測精度向上
横江 祐輝 1）
†

北

真人 2）

内田 龍彦 3）

河原 能久 4）1）兵庫県土木部砂防課（〒 650-8567 兵庫県神戸市中央区下山手通 5 丁目 10-1）（現 （株）東京建設コンサルタント関西本社（〒 530-0042 大阪府大阪市北区天満橋 1-8-63 トーケン大阪ビル））

2）（一財）河川情報センター 河川情報研究所（現（〒 102-8474 東京都千代田区麹町 1-3）
岐阜工業高等専門学校環境都市工学科（〒 501-0495 岐阜県本巣市上真桑 2236-2））

3）広島大学大学院先進理工系科学研究科社会基盤環境工学プログラム（〒 739-8527

広島県東広島市鏡山 1-4-1）

4）広島大学防災・減災研究センター（〒 739-8511†

広島県東広島市鏡山 1-3-2）

連絡先著者（Corresponding Author）E-mail : yyokoe0202@gmail.com

2018 年 6 月 28 日から 7 月 8 日にかけて西日本を中心に記録的な豪雨が発生した．梅雨前線による広域で長期的な豪雨に加えて局所的に線状降水帯が形成され，多くの河川において長期にわたる高い水位や洪水氾濫が発生した．災害軽減のためには大雨を早期に予測することが重要となっているものの，とりわけ，線状降水帯の発生位置や発生時刻を精度良く予測することは難しいと言われている．本研究では，WRF を用いた数値予測において，広島県と岡山県の X バンド MP レーダを 3 時間同化することにより，3 時間以上前から線状降水帯の発展を予測することに成功した．また，再現計算結果より，大気下層の収束と上空の鉛直シアが継続していたことが線状降水帯の停滞の要因であることを示した．
キーワード：線状降水帯，WRF モデル，データ同化，XRAIN

Ⅰ．序論ができず，人命を守るためには，避難，鉄道・道路

近年，集中豪雨の増加による浸水被害や土砂災害などの適切な運休・規制，ダムの最適運用など，情が多発している．その中で最近では「線状降水帯」

報に基づくソフト・ハードの一体的な対策が求めらと呼ばれる線状の降水域が大雨に大きく寄与していれている．このためには，高密度な気象観測データ

ることが確認されている．特に平成 30 年 7 月豪雨でを用いることで数時間先の降雨をより正確に予測すは西日本を中心に複数の線状降水帯が発生し，甚大ることが基本情報として極めて重要である．

な被害が引き起こされた．これらの豪雨災害に対す今回対象とする平成 30 年 7 月豪雨は Shimpo et al.

る防災対策にはハード対策とソフト対策の 2 つがあ（2019）が示しているように熱帯起源の 2 つの非常にり，これらによる災害のリスク軽減は国民の安全・

湿った気流が西日本に流れ込み，梅雨前線に沿った

安心のためには不可欠となっている．ハード対策に大規模な上昇流により記録的な大雨がもたらされたは洪水に対して堤防やダム，土砂災害に対して砂防ものである．本豪雨に対する研究として，小坂田・や擁壁の整備が含まれる．しかし，ハード対策には

中北（ 2019）は現在及び将来気候に関する大規模ア

多くの費用と長い年月が必要であり，たとえ費用をンサンブル実験データ d4PDF により，今回の豪雨の投じて整備しても計画を超える現象には耐えること

発生頻度や規模に対する地球温暖化による影響を評

原著論文

255

J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 35, No.4, 2022

価しており，発生頻度は将来増加しないものの，強対してダウンスケーリングを用いることで線状降水

度が増すことを示している．また，本豪雨における帯の再現を試みており，線状の降水帯は現れたもの

数値予測に関する研究として Matsunobu and Matsuedaの降水帯の位置や停滞現象については不十分な点が（ 2019）は ECMWF，JMA，NCEP によるアンサンブ

多い．その原因として，中北（ 2010）は降雨予測に

ル予測の評価を行っているが，7 月 6 日から 7 日の豪は大気モデルに入力する初期情報の精度が重要であ

雨時はほかの時刻と比較して，予測可能性が低かっ

り，きめ細かな観測情報の取り込みの必要性を指摘たことを示している．Kotsuki et al.（ 2019）は全球している．初期情報の精度向上方法の一つとして変非静力学大気モデルに局所アンサンブル変換カルマ

分法によるデータ同化が挙げられ，この中にも三次ンフィルタを適用した NICAM-LETKF による数値実元変分法と四次元変分法の 2 種類の方法がある．三験を行っており，ラジオゾンデのデータ同化の有用

次元変分法は正規分布を仮定した観測値と第一推定性を示している．しかしながら，これらの数値解析

値の積の項である評価関数を最小とする値を求める

は総観スケールの現象を対象としているために格子ことで，尤もらしい解析値を求める手法である．し

解像度が粗く，個々の積乱雲や線状降水帯といったかしながら，三次元変分法では解析時刻のみで評価

メソスケールの現象については不明な部分が多いの関数を算出するため，誤差の時間発展を考慮できずが現状である．

大気の時間変化による影響を評価することができな

線状降水帯は数時間に局地的な大雨をもたらすもい．一方で，四次元変分法は同化ウィンドウを設定のの，その発生位置や時刻を正確に予測することはし，その時間内で数値モデルにより前方積分するこ非常に困難である．気象庁では数時間先の降雨現象とで観測値が存在する時刻の観測値との誤差を算出を予測するために局地モデル（LFM）を用いて計算

し，アジョイントモデルにより後方積分を行うことを行っている．LFM は水平解像度が 2 km であり，によって，その誤差を同化ウィンドウの初期の時刻

水平規模が 10 km 程度の積乱雲などの小さいスケーの誤差として評価し修正することを繰り返すことでルの現象を表現することを目的にしている（本田ら，

解析値を求める手 法となっている（淡路ら，2009）．

2018）．本豪雨に対して，7 月 6 日 19 時における LFM

四次元変分法では観測時刻や大気の時間変化も考慮の 15 時からの予報値と XRAIN による解析値の比較した手法であることから，三次元変分法と比較して，を図−1 に示す．19 時において XRAIN による観測値

豪雨予測精度が高いことが知られている（例えば，では線状降水帯の発生を捉えているものの，LFM のMazzarella et al., 2017）．しかしながら，四次元変分

予報値は線状降水帯の発生位置や形状を精度良く予法は計算コストが大きいため，高頻度な予測と速報測することができておらず，予測精度向上が喫緊の性の高いデータ配信に対しては不向きであることよ

課題であると考える．線状降水帯の予測に対する研り，現況の気象庁 LFM では三次元変分法が用いられ究として，北ら（ 2016）は平成 26 年 8 月広島豪雨にているのが現状である（気象庁予報部，2020）．変

15:00 からの予報値

XRAIN による観測値mm

図−1 2018 年 7 月 6 日 19 時の 1 時間雨量の LFM 予測値と観測値の比較．
（左：LFM の 15 時からの予測値，右：XRAIN による観測値）
Fig. 1 Comparison of 1-hr rainfall at 19:00 on July 6, 2018 between LFM forecast and observation by XRAIN. (Left, forecast
value of LFM from 15:00 on July 6, 2018; Right, observation value of XRAIN).

256

原著論文

水文・水資源学会誌 第 35 巻 第 4 号（2022）

分法以外にはカルマンフィルターによる手法がある

物理環境場の変化を分析する．加えて，予測開始時（淡路ら，2009）．アンサンブルカルマンフィルター

刻を変化させることで，線状降水帯の予測リードタ

では複数のアンサンブルメンバーを発生させること

イムを検証する．また，豪雨期間中常に同化するこで正規分布とは限らない確率分布を近似的に表現でとで高精度な再現結果を取得し，得られた結果の物きる手法である．しかしながら，異なる誤差量を与理場を解析することで，線状降水帯のメカニズムをえた多数のメンバーから誤差共分散行列を確率的に解明する．

求めるため，計算負荷が膨大になるため，迅速に計算・配信するのには不向きである．そこで本研究では相対的に小さな計算負荷で解析値を算出できる三Ⅱ．対象豪雨次元変分法を活用したサイクル同化に着目する．こ

本研究で対象とした平成 30 年 7 月豪雨は 2018 年 6の手法は，モデルによる前方積分と三次元変分法に

月 28 日から 7 月 8 日にかけて発生した前線性の降雨よるデータ同化を交互に行うことで観測値の時刻のである．図−2 に広島地点（AMeDAS）のハイエト違いを考慮することが可能となっており，バックビグラフを示す．これより，7 月 5 日の朝から降雨がルディング型の線状降水帯の予測に対して有効であ降り始め，それが長期的に継続していたことが分かることが知られている（例えば，Lagasio et al., 2019）．

る．また，7 月 6 日の夕方と 7 日の明け方に 2 度の降一方，国土交通省は X バンド MP レーダネットワー

雨のピークが発生しており，非常に激しい降雨が発ク（XRAIN）の整備を進めており，5 分間で 12 仰角生していた．横江ら（ 2019）は，降雨のピーク時にを運用することで降雨の三次元情報を観測している．

は線状降水帯が形成されており，特に降雨が激しい

横江ら（ 2019）は平成 30 年 7 月豪雨において広島県

7 月 6 日の夕方には，その線状降水帯は積乱雲の進で発生した線状降水帯について，XRAIN を用いて降行方向と逆側で新しい積乱雲が発生・発達するバッ

水システムの三次元構造の特徴を詳細に捉えること

クビルディング型であったことを報告している．本が可能であることを示しており，XRAIN データが研究では河川水位の急激な上昇をもたらした一つ目

データ同化に有用であると考える．XRAIN データのの降雨のピークに着目する．

数 値 予 報 へ の 活 用 に 関 す る 研 究 と し て， 中 野 ら（2014）は兵庫県上空で発生した線状降水帯において
XRAIN データを同化することにより予測精度が向上

Ⅲ．計算手法

する可能性を示しているものの，その取扱い方法に

本研究では NCAR（National Center for Atmospheric

ついては不明な部分が多いのが現状である．山口ら

Research）が中心となって開発している領域気象モ（2017）は 2012 年 7 月に京都で発生した線状降水帯にデル WRF（Weather Research and Forecasting）を使用

対して XRAIN 同化による予測可能性を検証し，初期した．WRF では基礎方程式には静力学平衡の近似がの積乱雲群を同化することにより 1 時間先まで予測施されていないため，格子幅を狭く設定することが精度が向上した．また，北（ 2018）は 2014 年 8 月にできる．基礎方程式系は，3 方向の運動方程式，温広島で発生した線状降水帯発生要因であるバックビ

位保存式，質量保存式，ジオポテンシャルの時間変ルディング現象について，数十分先まで予測できることを示した．このように XRAIN データの数値予測への有用性がいくつか報告されているものの適用事
例は少なく，平成 30 年 7 月豪雨のように，広域の降雨の中に線状降水帯が埋め込まれているような現象についての有用性について明らかにされていない．
そこで本研究では平成 30 年 7 月豪雨に発生した線状降水帯に対し，XRAIN で得られた情報の同化することによる予測精度を評価するとともに，物理場の影響を調べる．具体的には，データ同化しない単純なネスティング実験と比較することで，データ同化
による予測精度向上を定量的に評価するとともに，

図−2

広 島 AMeDAS に お け る 7 月 5 日 0 時 か ら 7 日 24時までの 3 日間のハイエトグラフと累積雨量
Fig. 2 Hyetograph and accumulated rainfall at Hiroshima
AMeDAS station from 0:00 July 5 to 24:00 July 7.

原著論文

257

J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 35, No.4, 2022

化の式，相別比湿保存式，気体の状態方程式からな

がら，真値や観測誤差の共分散を求めることは不可る（William et al., 2019）．本研究では，Version 4.0 を能であるため，対角成分は計算格子内の複数の観測使用した．

値の分散を観測誤差の分散として，対角成分以外は

同化手法は計算負荷の低減を目的として三次元変分法を採用した．これは最尤推定法に基づいたデー

観測値同士に相関がないと仮定し 0 と簡略化することで観測誤差共分散行列を算出した．

タ同化手法となっており，次式に示す評価関数の最小値を求めることで尤もらしい解析値 x を得ることができる．
J (x) =

Ⅳ．計算条件図−3 に計算領域を示す．本研究では計算負荷の1
T( x-x b ) B-1 (x-x b )
2

（1）

1
+ (H ( x ) -y o ) T R-1( H (x) -y o )2

軽減とダウンスケーリングを目的として，2 重ネストによる計算領域を設定した．計算条件を表−1 に示す．外領域 d01 では格子解像度を 5 km とし，これはここに，x：解析値，x b：第一推定値，B：背景誤差

初期条件及び境界条件に使用している気象庁 MSM

共分散行列，H：観測演算子，y o：観測値，R：観測

解析値の解像度を考慮したものである．ただし，気誤差共分散行列である．

圧面のデータは配信データの関係上，水平解像度約

背景誤差共分散行列は次の式で表現される．
〈ε b ( ε b ) T 〉
B=

10 km に間引かれたデータを利用している．また，（2）

内領域 d02 では格子解像度を 1 km とした．両領域間のデータのやり取りは two-way nesting を採用しておここに，ε b：真値と第一推定値の誤差であり，期待り，内領域 d02 の境界条件は外領域 d01 によって与え値を〈 〉で表現している．しかしながら真値を求められ，d02 の平均値を d01 の対応する値に上書きする

る こ と は 不 可 能 で あ る た め， 本 研 究 で は NMC 法

ことによって 2 方向のやり取りを行っている．初期（Parrish et al. 1992）を用いて背景誤差共分散行列を条件及び境界条件に用いたデータセットは前述した推定する．これは初期値の時刻が異なる 2 つの予報の差を取ることで背景誤差共分散行列の推定を行う手法である．本研究では，6 月 21 日から 7 月 20 日まd01

での一ヶ月間について，1 日 2 回 12 時間予報値と 6 時

d02

間予報値の差の結果を用いて推定した．ここで一ヶ月としたのは，2018 年 7 月 5 日から 7 日の降雨の代表となる背景誤差共分散行列を得るためであり，同様に線状降水帯を対象とした事例である北（ 2018）が行った手法を参考に設定した．また，1 日 2 回としたのは昼と夜の差が現れないようにするためである．
観測誤差共分散行列は次の式で表現される．
〈 ε o (ε o ) T 〉
R=（3）

ここで，ε o：真値と観測値の誤差を表す．しかしな

図−3 WRF における計算領域
Fig. 3 Model domains of WRF.

表−1 計算条件
Table 1 Calculated conditions of WRF.
外領域（d01）内領域（d02）
480 × 360 × 60
480 × 360 × 60
1 km
5 km
2秒
10 秒
WSM6(WRF Single-Moment 6-class scheme)
YSU(Yonsei University scheme)
Noah Land Surface ModelMSM（気象庁メソ数値予報モデル GPV）
初期値及び境界値 Real-time, global, sea surface temperature analysis
NCEP FNL Operational Global analysis data

格子数
格子解像度
時間間隔
雲微物理スキーム
境界層乱流
地表面モデル

258

原著論文

データ
MSM
（地上物理量）MSM（気圧面物理量）
RTG-SST
FNL

使用物理量
海面更正気圧，地上気圧，
風速（東西．南北），気温，相対湿度
高度，風速（東西，南北），気温．
海水面温度
土壌水分量，土壌温度

水文・水資源学会誌 第 35 巻 第 4 号（2022）

MSM 解 析 値 の 他 に， 海 水 面 温 度 の デ ー タとし てい 値 を 示 し て い た． 図 −5 は 雲 微 物 理 モ デ ル に

RTG-SST（Real Time Global Sea Surface Temperature）

WSM6 を用いた場合による境界層スキームの比較でを使用し，土壌温度や土壌水分量のデータとしてある．これより，境界層スキームの比較でも，雲微NCEP FNL データを使用した．

物理スキームと同様にモデルごとに総雨量は異なる

大気境界層スキームと雲微物理スキームは局地豪

ものの，その中でも YSU が他のスキームと比較して雨の再現において特に重要となっている．本研究で総雨量が観測値に近い値を示していた．このことよは，これらのスキームで感度実験を行い，適切な物り，本研究では雲微物理スキームには WSM6 を，境理モデルを選択した．本研究では，雲微物理スキー

界層スキームには YSU を使用する．

ムに関しては WSM6（Hong et al., 2014），Thompson

本 研 究 で は デ ー タ 同 化 に X バ ン ド MP レ ー ダ に（Thompson et al., 2008），Lin（Chen et al., 2002）の比

よって観測されたレーダ反射因子とドップラー速度較を行い，境界層スキームとしては YSU（Hong etのデータを使用した．レーダ反射因子では以下の評

al., 2006），MYJ（Janjic，1994），ACM2PBL（Pleim，

価関数を用いて雨水混合比の修正を行う．

2007）の比較を行った．図−4 に 2018 年 7 月 6 日 18時以降における太田川流域内の広島地点と沼田川流
域内の本郷地点について AMeDAS の観測値と WRF

Jqr =

1
2

∑ (q -q ) σ
ob 2
r

r

（4）

qr

の計算値の比較を示す．なお，境界層スキームには

ここで，q r：モデルから得られる雨水混合比（kg/YSU を用いた．雲微物理モデルの比較より，広島地，σ qr：kg），qobr ：観測値における雨水混合比（kg/kg）

点 で は 7 月 6 日 19 時 か ら の 降 雨 に 対 し て， ど の ス

観測値における雨水混合比の分散である．

キームでも強い降雨を再現していたが，本郷地点でJuanzhen and Andrew（ 1997）より，レーダ反射因は 7 月 6 日 20 時の激しい降雨に対して再現精度は悪子と雨水混合比との関係を示す観測演算子は以下のく，雲微物理モデルの違いで再現性の向上は見られように表現される．

なかった．また，どちらの地点も総雨量は解析値が観測値を上回る結果であるものの，WSM6 が最も近

広島

（5）

Z =43.1+17.5 log10 ρqr

本郷

図−4 雲物理モデルの違いによる累積雨量の比較．（左：広島地点，右：本郷地点）
Fig. 4 Accumulated rainfall by microphysics. (Left, Hiroshima Station; Right, Hongou Station)

広島

本郷

図−5 境界層モデルの違いによる累積雨量の比較．（左：広島地点，右：本郷地点）
Fig. 5 Accumulated rainfall by planetary boundary layer. (Left, Hiroshima Station; Right, Hongou Station)

原著論文

259

J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 35, No.4, 2022

ここで，Z：レーダ反射因子，ρ ：空気の密度（kg/m3），q r：雨水混合比（kg/kg）である．また，雪と霰の混合比について，背景場の気温に応じて GaoⅤ．デ ータ同化による初期値改善効果の検証
1．X バンド MP レーダを活用した計算結果の評価
本節では X バンド MP レーダの観測値が同化結果

and Stensrud（ 2012）で提案された観測演算子を用いに与える影響についての検討を行う．本研究ではて同化を行った．
ドップラー速度では以下の評価関数を用いて動径

Jvr =

1
2

∑

データ同化と予測を繰り返す「解析サイクル」を採用した．具体的には第一推定値に対して 3 次元変分

風の修正を行う．
2(Vr -Vrob ) σvr（6）法でレーダデータの同化を行うことで解析値を算出し，その解析値を初期値とし 10 分間の予測を行う．
その後，得られた予測値を第一推定値として再度三こ こ で，V r： モ デ ル か ら 得 ら れ る 動 径 風（m/s），次元変分法を行う，といったサイクルを同化期間内

V r ：観測から得られる動径風（m/s），σ vr：観測値

で 10 分毎に繰り返して計算を行った．同化期間はob

における動径風の分散である．
本研究では，X バンド MP レーダの観測値の空間

2018 年 7 月 6 日 12 時〜 15 時とし，10 分間隔で X バン
ド MP レーダの観測値のデータ同化を行い，予測計

解像度は WRF の計算格子に対して高くなっている

算の初期値を作成した．ここで，同化期間が 3 時間

ため，計算格子内に含まれているデータを用いて観である理由として，WRF の初期条件に使用している

測値の代表値と観測値の分散を算出する．具体的に

気象庁 MSM 解析値のデータが 3 時間間隔であり，時は，計算格子内のデータに対して格子点の中心を基間内挿して作成する初期条件では予測精度が著しく準とした距離の重み付け平均をすることにより格子低下すること，X バンド MP レーダの観測値をより内の代表値を算出し観測値として，格子内のデータ

広範囲に反映させることを考慮したためである．一の値のばらつきから分散を算出し観測誤差共分散行

方で同化なしのケースでは 15 時での MSM 解析値を列の対角成分としてデータ同化に用いた．しかしな

初期値として計算を行った．ここで，同化なしで 15

がら，本研究では観測値の分散を観測誤差の分散と時を初期値とした理由として，データ同化は初期情する大きな仮定を置いており，Desroziers et al.（2005）

報の精度向上を目的としており，本研究では 15 時にの innovation statistics などを用いて観測誤差を求める

おける初期値をより高精度にすることを狙っていることなども今後の重要な課題である．

ためである．2-way nesting を採用していることから，

図−6 にデータ同化に使用した X バンド MP レー

同化する計算領域は d02 のみとする．

ダの位置関係を示す．X バンド MP レーダは広島県

図−7 に同化ありと同化なしにおける RMSE の時の牛尾山と野貝原，岡山県の熊山と常山の 4 つを使間変化を示す．RMSE（Root Mean Squared Error）は用した．複数のレーダの観測範囲に含まれている場

以下の式を用いて算出した．

合は，Xieo et al.（ 2007）らが行った方法と同様に，それぞれの観測値から評価関数を算出し，それらが

RMSE=

RMSE (mm)最小となる値を求めることで修正を行った．

図−6 X バンド MP レーダの位置関係
Fig. 6 Positional relation of X-band MP radars.

260

原著論文

1
n

n

∑(F -O )
i

i

2

（7）

i=1

線状降水帯形成図−7 同化ありと同化なしの 1 時間雨量における RMSEの時間変化
Fig. 7 Time variation of root mean squared error (RMSE) of
1 hr rainfall of assimilation and non-assimilation.

水文・水資源学会誌 第 35 巻 第 4 号（2022）

ここに，Fi：WRF による降水量の計算値（mm/h），

湿った空気が広島湾周辺に流れ込むことができず，

O i：観測値（mm/h）＝XRAIN により観測された降水

線状降水帯が維持できなかった．それに対して，同量を表している．また，RMSE は内領域 d02 におけ化ありでは 19 時において暖かく湿った空気が南西方る全ての格子点を対象にし，計算格子点に最も近い向から流れ込む様子と，それが 20 時になっても継続

XRAIN データとの比較を行った．これより，同化あ

している様子が確認できる．結果としてデータ同化

りでは全体的に RMSE の減少が見られ，データ同化

により広島湾上空では 10 K 程度の差が現れており，

により予測精度の向上が見られた．また，線状降水

降水が発生しやすい気象場が形成されていた．

帯が形成されていた 20 時以降から RMSE に差がみられた．

次に，大気下層（ 900 hPa）における大気の収束発散分布と風速分布を図−10 に示す．ここでは密度

次に，線状降水帯が形成されていた時刻における
1 時間雨量の平面分布の比較を図−8 に示す．これより，同化なしでは 19 時において広島県南西部に線状に降雨域が形成される様子が確認でき，これはXRAIN による観測値での特徴と一致する．しかしながら，20 時において 2 つの積乱雲群が分離する様子が現れ，線状降水帯の停滞を予測することができていない．一方，同化ありでは 19 時に見られた線状降
水帯は 20 時でも維持・停滞している様子が確認でき，線状降水帯を精度よく再現できている様子が確認できる．
続いて，データ同化が物理場に及ぼす影響を考察する．図−9 に d02 領域の大気下層（ 850hPa）における相当温位と風速分布を示す．これより，同化な
しでは 19 時において南西方向から 346 K 以上である
暖かく湿った空気が広島湾周辺に流れ込む様子が確認できる．しかしながら，20 時において北西方向から冷たく乾燥した空気が侵入することで，暖かく（K）（a）同化なし（b）同化あり

図−9相当温位と風速分布の時間変化．（上：7 月 6 日
19 時，下：20 時）
Fig. 9 Time variation of equivalent potential temperature andwind. (Upper, 19:00 on July 7; Lower, 20:00 on July 7).

線状に降水帯が形成

降水帯が停滞（a）XRAIN（b）同化なし（mm）（c）同化あり

図−8 1 時間雨量の時間変化．
（上：7 月 6 日 19 時，下：20 時）
Fig. 8 Time variation of 1 hr rainfall. (Upper, 19:00 on July 7; Lower, 20:00 on July 7)

原著論文

261

J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 35, No.4, 2022

その中でも物理場に大きく関係する風速場について，広域に観測値を反映できたことが本事例において線状降水帯の予測精度向上に大きな影響を及ぼしたと考えており，より詳細に検討する必要がある．

2．予測開始時刻の違いによる予測精度の検証
本節ではデータ同化を用いた予測における予測開
始時刻の違いによる予測精度の評価を行う．前節の同化条件に加えて，同化サイクルを前 3 時間ずらして比較を行う．また，データ同化における気象場の修
正の限界値の目安を示すために，12 時からの同化サ（1/s）（a）同化なし（b）同化あり

図−10

収束発散分布の時間変化．（上：7 月 6 日 19 時，
下：20 時）Fig. 10 Time variation of distributions of convergence anddivergence. (Upper, 19:00 on July 7; Lower, 20:00 on
July 7).

イクルを 21 時まで継続して計算を行ったものを表す．
図−11に RMSE の時間変化を示す．これより，同化あり（9 〜 12 時）は同化なしと比較して全体的に高い RMSE の値を示しており，予測精度が悪いことが確認できる．特に線状降水帯が発生していた 19 時に
おいて誤差が大きくなっていた．この時刻の降雨強度の平面分布を図−12 に示す．これより，XRAIN にを加えた質量保存式ではなく，上昇流を引き起こす

よる観測では広島県南西部に線状降水帯が形成され原因であり，降雨に強く関係することが知られていていたものの，同化あり（9 〜 12 時）では線状降水帯

る水平フラックス収束（二宮，2014）に着目する．

の形成位置が再現できていなかったことで RMSE の

収束発散分布は以下の式で計算した．

10
9
8

（8）

ここに，u：東西方向の風速成分（m/s），v：南北方
向の風速成分（m/s）を表す．式から分かるように，
div が正の値は風速場の発散を表し，負の値は収束をRMSE (mm)∂u ∂v
div = +
∂x ∂y

7
6
5
4
3

線状降水帯形成2102018/7/6 16:00

同化なし

2018/7/6 17:00

2018/7/6 18:00

同化あり（12時-15時）

2018/7/6 19:00

2018/7/6 20:00

同化あり（09時-12時）

2018/7/6 21:00

期間中常に同化

図−11 RMSE の時間変化
Fig. 11 Time variation of RMSE.

表している．図−10 より，同化なしでは 19 時において -0.001（ 1/s）以下の収束域が広島湾周辺に発生
し，上昇流が発生している様子が確認できるものの，20 時では広島湾上空で収束域が発生していない．一方 で 同 化 あ り で は 20 時 に お い て も 広 島 湾 周 辺 に-0.001（ 1/s）以下の収束域が発生している様子が確
認でき，データ同化により対流が発生しやすい気象場が形成されていた．
過去に広島で線状降水帯が発生した平成 26 年 8 月
豪雨では，北（ 2018）による研究でも数時間後の線状降水帯を予測できていなかったものの，本事例では線状降水帯を予測できた要因として，本事例は広域の中に線状降水帯が埋め込まれている豪雨であったことが考えられる．X バンド MP レーダはその性質から，データを取得できるのは雨雲がある場所に限られるが，本事例のような広域に雨が降っている
事例では，広域でレーダデータを同化が可能である．

262

原著論文

（mm）
図−12

19 時における 1 時間降水量の平面分布 .（同化あり 09-12）
Fig. 12 Horizontal distribution of 1 hr rainfall at 19:00 on
July 6. (Assimilation 09-12)水文・水資源学会誌 第 35 巻 第 4 号（2022）

値が増加していた．このことから，本豪雨において，

ものの，それが継続していなかった．このことから，

今回設定した三次元変分法でのデータ同化手法を用

本豪雨時は鉛直シアが長時間にわたって継続しておいて線状降水帯が予測できるのは 4，5 時間前程度がり，線状降水帯が形成されやすい気象場が形成され限界であることが分かる．

ていたと考えられる．
図−14 に線状降水帯が形成されていた 18 時 40 分

Ⅵ．線状降水帯の形成メカニズム
再現計算により得られた結果を用いて線状降水帯から 19 時 40 分における水蒸気フラックスの分布を示す．ここで，水蒸気フラックスは下記により算出
した．

のメカニズムの検討を行う．本章では可能な限り正確な再現計算である，7 月 6 日 12 時から 21 時まで常

18:40

19:20

19:00

19:40

に同化した計算結果を使用する．
図−13 に 7 月 6 日 19 時における 10 分間降水量と上空の鉛直シアの結果を示す．黒のベクトルは 900
hPa 面の，白のベクトルは 700 hPa 面における風速ベ
クトルを表す．これより，同化をした再現計算結果
では豊後水道から広島湾にかけて時計回りの鉛直シ
アがみられ，暖気移流の場であることが確認できる．
また，線状降水帯の先端付近では鉛直方向に大きな鉛直シアがみられ，これは 2014 年の広島豪雨のバッ
クビルディング型での線状降水帯の鉛直シアの特徴（北ら，2016）と一致する．また，同様の鉛直シアを数時間確認した．一方で，線状降水帯の停滞が確認できなかった同化なしの結果では，18 時 40 分において広島湾上空で時計回りの鉛直シアがみられる（kg/(m･s)）

図−14

水蒸気フラックスの時間変化．矢印は水蒸気
フラックスのベクトルを表す
Fig. 14 Time variation of water vapor flux. Arrows mean thevector of water vapor flux.

18:40

19:20

18:40

19:20

19:00

19:40

19:00

19:40

（a）同化あり（b）同化なし（mm/10min）

図−13

7 月 6 日 18 時 40 分から 19 時 40 分までの 10 分間降水量と上空の鉛直シア．（黒の矢印は 900 hPa 面，白の矢印
は 700 hPa 面の風速分布を表す）
Fig. 13 10min-precipitation and vertical shear from 18:40 to 19:40 on July 6th.(Black arrows mean wind vectors at 900 hPa,
white arrows mean wind vectors at 700 hPa)

原著論文

263

J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 35, No.4, 2022→

qf lux =1 1000 →q vdp
g 700 v∫

（9）

広島県と岡山県の 4 台を 3 時間の同化サイクルにより計算することで，特に 7 月 6 日 20 時における線状（m ・s）），q v：
ここに，q flux：水蒸気フラックス（g/

降水帯の停滞が予測でき，XRAIN の有用性を示し

水蒸気混合比（kg/kg），g：重力加速度（m/s2），v→：

た．しかしながら，データ同化において線状降水帯

風速ベクトル（m/s）である．

は 4 時間程度前から予測が可能であるものの，7 時→

2

これより，18 時 40 分から 19 時 40 分において，高い水蒸気フラックスが豊後水道を通り広島県に供給

間前以降では線状降水帯の形成位置が予測できなかった．

され続ける状況であったことが分かる．また，水蒸また，再現計算結果では，線状降水帯が形成・停気フラックスの変化の大きい場所が時間とともに東滞していた時刻では，バックビルディングが発生し側に推移していく様子を確認することができる．こやすい鉛直シアが継続していたこと，多量の水蒸気れにより，線状降水帯の位置が時間の経過とともにが南西方向から流れ込んだこと，下層大気の収束が東側に移動したと考える．図−15 に大気下層であ維持されていたことが相まって長時間線状降水帯がる 900 hPa 面における収束発散分布を示す．19 時に維持されていた．

おいて広島湾上空で強い収束域が発生していた．こ本研究では検討した豪雨が 1 事例に限定されていれは 18 時 40 分ごろに発生しており，それが 19 時 20

るため，今後，広域の降雨の中に線状降水帯が埋め分ごろまで継続していた．大気下層の強い収束は線込まれているような他の豪雨に対して検討し，手法状降水帯の停滞に大きく寄与することから，広島湾の汎用性を明らかにすることが必要である．その後，上空の大気の収束により線状降水帯が同じ場所に停

本研究のデータ同化手法を狭い雨域の線状降水帯に滞した．その後，広島湾上空の大気の収束が弱くな適用することで，現象の違いによる線状降水帯の予り，この時刻から線状降水帯は停滞せずに西側に推測可能性を評価する予定である．また，レーダのど移した．

のデータが予測精度向上に有用なのか検証するために，同化条件を変化させることでの予測精度の違いを検討する．

Ⅶ．結論
本 研 究 で は， 平 成 30 年 7 月 豪 雨 を 対 象 に し て，

謝辞

XRAIN を用いたデータ同化手法を検討した．さらに利用した XRAIN データセットは文部科学省の委再現計算を基に線状降水帯のメカニズムの解明を託事業により開発・運用されているデータ統合解析行った．以下に本研究で得られた知見を述べる．

システム（DIAS）により収集・提供されたものであ

本豪雨において XRAIN を用いたデータ同化では，る．MSM データは京都大学生存圏データベースから提供頂いた．ここに記して感謝の意を表す．

引用文献

（1/s）

図−15

収束発散分布の時間変化．矢印は風速ベクト
ルを表す
Fig. 15 Ti m e va r i a t i o n o f c o nv e rg e n c e - d iv e rg e n c e
distributions. Arrows mean wind vector.

264

原著論文

淡路敏之・蒲地政文・池田元美・石川洋一 2009．データ同化―
観測・実験とモデルを融合するイノベーション．京都大学学術出版社；284．
Chen SH, WY Sun. 2002. A one-dimensional time dependent
cloud model. Journal of the Meteorological Society of Japan
89: 99-118. DOI: 10.2151/jmsj.80.99.
Desroziers G, Berre L, Chapnik B, and Poli P. 2005. Diagnosisof observation, background and analysis-error statistics ino b s e r va t i o n s p a c e. Q u a r t e rl y J o u rn a l o f t h e R oya lMeteorological Soc iety 131: 3385-3396. DOI:10.1256/
qj.05.108.
Gao J, DJ Stensrud. 2012. Assimilation of Reflectivity Data ina Concvective -scale, Cycled 3DVER Framework with
Hydrometeor Classification. Journal of the Atmospheric
Sciences 69: 1054-1065. DOI: 10.1175/JAS-D-11-0162.1.
本田有機・坂本雅巳・藤田 匡・室井ちあし 2018．第4章数値予報
モデル．平成30年度数値予報研修テキスト52:90-105．

水文・水資源学会誌 第 35 巻 第 4 号（2022）

Hong SY, J Dudhia, SH Chen. 2014. The WRF Single-Moment
6-Class Microphysics Scheme (WSM6). Journal of the
Korean Meteorological Society, 42: 129-151.
Hong YS, Y Noh, J Dudhia. 2006. A new Vertical Diffusion
Pa c k a g e w i t h a n E x p l i c i t Tr eat m e n t of En t r a i n m e n t
Processes. Monthly Weather Review 134: 2318-2341. DOI:
10.1175/MWR3199.1.
Janjic ZI. 1994. The step-Mountain Eta coordinate Model:
Furture developments of the convection, viscous sublayer,
and turbulence closure schemes. Monthly Weather Review
122: 927-945. DOI: 10.1175/1520-0493(1994)122<0927:TSM
ECM>2.0.CO;2.
Juanzhen S, CN Andrew. 1997. Dynamical and Microphysical
Retrieval from Doppler Radar Observations Using a CloudModel and Its Adjoint. Part I: Model Development and
Simulated Data Experiments. Journal of the Atmosphericsciences 54: 1642-1661. DOI: 10.1175/1520-0469(1997)054<1642:DAMRFD>2.0.CO;2.
北 真人 2018．XRAINデータを活用した集中豪雨の精度向上．広島大学大学院工学研究科博士論文；101．
北 真人・河原能久・椿 涼太・Cho Thanda Nyunt 2016．WRFによる2014年8月広島豪雨の数値解析．土木学会論文集B1（水工学）72(4)：211-216．DOI：10.2208/jscejhe.72.I_211．
気象庁予報部 2020．メソスケール気象予測の現状と展望．数値
予報課報告66：165．
Kotsuki S, Terasaki K, Kanemaru K, Satoh M, Kubota T,
Miyoshi T. 2019. Predictability of Record-Breaking Rainfall inJapan in July 2018: Ensemble Forecast Experiments with
the Near-Real-Time Global Atmospheric Data Assimilation
System NEXRA. SOLA 15A: 1-7. DOI: 10.2151/sola.15A-001.
Lagasio M, Silvestro F, Campo L, Parodi A. 2019. Predictabilityof a High-Resolution Hydrometeorological Forecasting
Framework Coupling WRF Cycling 3DVAR and Continuum.
Journal of Hydrometeorology 20: 1307-1337. DOI: 10.1175/
JHM-D-18-0219.1.
Matsunobu T, Matsueda M. 2019. Assessing the Predictabilityof Heavy Rainfall Events in Japan in Early July 2018 on
Medium-Range Timescales. SOLA 15A: 19-24. DOI: 10.2151/
sola.15A-004.
Mazzarella V, Maiello I, Capozzi V, Budillon G, Ferretti R.
2017. C o m pa r i s o n b et we en 3D -Va r a n d 4D -Va r dat a
assimilation methods for the simulation of a heavy rainfall
case in central Italy. Advances in Science and Research 14:
271-278. DOI: 10.5194/asr-14-271-2017.
中北英一 2010．集中豪雨のモニタリングと予測．ながれ 29：
203-210．
中野俊夫・鈴木 靖・増田有俊 2014．大阪都市部における強雨予測手法の開発．土木学会論文集B1（水工学）70(4): 499-504．
DOI：10.2208/jscejhe.70.I_499．
二宮洸三 2014．地球の降雨．天気 61，29-34．
小坂田ゆかり・中北英一 2019．平成30年7月豪雨の特徴および地球温暖化による影響評価．土木学会論文集B1（水工学）75(1)：231-238．DOI：10.2208/jscejhe.75.1_231．
Parrish FD, D C John. 1992. The National MeteorologicalCenter's Spectral Statistical-Interepolation Analysis System.
Monthly Weather Review 120(8): 1747-1763. DOI: 10.1175/
1520-0493(1992)120<1747:TNMCSS>2.0.CO;2.
Pleim JE. 2007. A Combined Local and Nonlocal Closure
Model for the Atmospheric Boundary Layer. Part I: Model
Description and Testing. Journal of Applied Meteorology andClimatology 44: 1383-1395. DOI: 10.1175/JAM2539.1.
Shimpo A, Takemura K, Wakamatsu S, Togawa H, Mochizuki
Y, Takekawa M, Tanaka S, Yamashita K, Maeda S, Kurora
R, Murai H, Kitabatake N, Tsuguti H, Mukougawa H, Iwasaki
T, Kawamura R, K imoto M, Takayabu I, Takayabu Y,
Tanimoto Y, Hirooka T, Masumoto Y, Watanabe M, Tsuboki
K, Nakamura H. 2019. Primary Factors behind the Heavy
Rain Event of July 2018 and the Subsequent Heat Wave inJapan. SOLA 15A: 13-18. DOI:10.2151/sola.15A-003.
Thompson G, PR Field, RM Rasmussen, DW Hall. 2008.
Expricit Forecasts of Winter Precipitation Using an Improved
Bulk Microphysics Scheme. Part Ⅱ: Implementation of a
New Snow Parameterization. Monthly Weather Review 136:
5095-5115. DOI: 10.1175/2008MWR2387.1.
Xiao Q, J Sun. 2007. Multiple radar data assimilation andshort-range quantitative precipitation forecasting of a squallline observed during IHOP 2002. Monthly Weather Review
135: 3381-3404. DOI: 10.1175/MWR3471.1.
山口弘誠・古田康平・中北英一 2017．XRAINを用いたアンサンブ
ル同化による線状降水帯の維持と発生の予測．土木学会論文集
B1（水工学）73(4)：211-216．DOI：10.2208/jscejhe.73.I_211.
横江祐輝・北 真人・内田龍彦・河原能久 2019．XRAINからみた平
成30年7月豪雨時における広島県内の降水システムの特徴．土木学会論文集B1（水工学）75(1)：270-278. DOI: 10.2208/jscejhe.
75.1_270.
William CS, Joseph BK, Jimy D, David OG, Zgiquan L, Wei W,
Jordan B, Michael GD, Dale MB, Xiang-Yu H. 2019. A
Description of the Advanced Research WRF Model Version
4. NCAR Technical Note: 145. DOI: 10.5065/1dfh-6p977.

（受付：2021 年 11 月 11 日，受理：2022 年 3 月 30 日）
この論文への討議・コメントを，2023 年 1 月末日まで受け付けます．

原著論文

265

J. Japan Soc. Hydrol. and Water Resour.Vol. 35, No.4, 2022

Predictability Improvement of Band-shaped Precipitation Systems
in the Frontal Rainfall Using XRAIN Data
Yuki YOKOE 1)†

Masato KITA 2)

Tatsuhiko UCHIDA 3)

Yoshihisa KAWAHARA 4)

1) Hyogo Prefectural Government Erosion Control Division(5-10-1 shimoyamate St., Kobe City, Hyogo 650-8567, Japan)(Present: TOKEN C.E.E. Consultants Co.,Ltd (1-8-63 Tenmabashi, Kita-ku, Osaka City, Osaka 530-0042, Japan))
2) Foundation of River & Basin Integrated Communications(1-3 Kojimachi, Chiyoda-ku, Tokyo 102-8474, Japan)(Present: Department of Civil Engineering, National Institute of Technology, Gifu College(2236-2 Kamimakuwa, Motosu City, Gifu 501-0461, Japan))3) Civil and Environmental Engineering Program, Graduate School of Advanced Scienceand Engineering, Hiroshima University(1-4-1 Kagamiyama, Higashi-Hiroshima City, Hiroshima 739-8527, Japan)
4) Resilience Research Center, Hiroshima University(1-3-2 Kagamiyama, Higashi-Hiroshima City, Hiroshima 739-8511, Japan)†

Corresponding Author E-mail : yyokoe0202@gmail.com

During June 28 to July 8, 2018, heavy rainfall occurred mainly in the western part of Japan. In addition towidespread long-term heavy rain caused by the Baiu front, band-shaped precipitation systems locally developed,
causing flooding and sediment disasters. Predicting the band-shaped precipitation systems for disaster mitigation isnecessary, but the prediction of their location and time of occurrence accurately has been recognized as a persistent
challenge.
For this study, we conducted numerical predictions using Weather Research and Forecasting (WRF) model.
We have shown that WRF with a 1 km grid system and assimilation of the X-band Multi-Parameter (MP) radars in
Hiroshima and Okayama prefectures for 3 hr can capture band-shaped precipitation systems more than 3 hr inadvance. Furthermore, we have demonstrated that wind convergence in the lower atmosphere and the continuationof vertical shear in the wind velocity caused stagnation of the line-shaped precipitation systems.
Key words : band-shaped precipitation system, data assimilation, WRF model, XRAIN

266

原著論文