2020年度 春 季 大 会 講 演 予 稿 集

会期： 2020年 5月 19日 (火 )～ 5月 23日 (土 )会場： カ ルッ ツ かわ さ き（ 神奈 川 県川 崎 市 川崎 区富 士 見 1-1-4）

117

2020年 5月

日

本

気

象

学

会


 年度春季大会新型コロナウイルスへの対応 
公益社団法人日本気象学会理事会
 年の春季大会は、新型コロナウイルス感染症の感染拡大により参加者の安全の確保が難しいと判断し、現地での会場開催は行わず、予稿集の発行により大会開催とすることにいたしました。現地での大会開催を心待ちにしていた会員の皆様には大変申し訳ございませんが、ご理解お願いいたします。なお、今回発表予定の講演内容は次回以降発表していただいて差し支えございません。


日本気象学会 2020 年度春季大会

Cloudy-SRV
数年前に調達したFibre Channel、SASの外部ストレー
ジが保守切れになり、新しい外部ストレージの調達を検討されていませんか？科研費にも厳しい制約が課せられる現在、従来のサーバ、ストレージ調達と少し視点を変えることで、効果的な機材更新が可能になります。

LINEUP
品名

型名

Cloudy-SRV 12TB×35 Silver
Cloudy-SRV 12TB×35 Gold
Cloudy-SRV 12TB×12 Silver
Cloudy-SRV 12TB×12 Gold

NCS12T35-4U-S
NCS12T35-4U-G
NCS12T12-2U-S
NCS12T12-2U-G

Cloudy-SRVはNASとして企画されましたが、Intel Ⓡ

Scalable Xeon Ⓡをデュアル搭載可能、外部FC接続よりも高速なストレージ内蔵のサーバをベースにしています。
ファイルサーバ用途にはXeon Silver、演算用途にはXeon
Goldをご選択ください。

ニューテックオリジナルのミラーリングユニットを標準搭載
NRCP-KT623（PCI-Eカード・タイプ）

製品仕様 ※CPUは選択可能（通常1CPU）
Xeon Silver 4210
（10core/20T/2.2GHz）
最大2CPU
Xeon Gold 6226
（12core/24T/2.8GHz）
最大2CPU● DDR4-2666 32GB
（Max 1.5TB）● SAS12Gbps Backplane/Expander● Data用：3.5”×35slot：MAX 3Peta Byte（4U）● Data用：3.5”×12slot：MAX 840TByte（2U）● OS用：3.5”1slot（2.5”×3 Triple Mirror）
（4U）
● OS用
：2.5”×2 Mirror（2U）● OSディスクは256GB-SSDを利用● RAIDレベル（0/1/5/6/10/50/60）● 1280W×2（4U）、920W×2（2U）● 10Gbase-T（RJ45）標準装備● Linux（Redhat、Cent、Ubuntuインストール可能）●●

NRC-KT623（組込みカード・タイプ）

フル オ ー ダ ーストレ ー ジ サ ー バ の 導 入 事 例

京都大学
医学研究科

国立極地研究所
昭和基地

CPU演算/GPU演算
演算＋共有ストレージ
HDDスクリーニング
納入実績例
名古屋大学
宇宙地球環境研究所

創薬シミュレーションサーバ
気象データ集積サーバ● 衛星データ蓄積サーバ●

理化学研究所
計算科学研究機構●● 仕様、デザインは、予告なく変更することがあります。

● 一般に、各商品名は各社の登録商標または商標です。

■その他、各種ストレージを取り揃えております。
カタログのご請求や製品についてのお問い合せは、弊社第一営業部一課（学術研究機関担当）
まで
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第一営業部一課 担当：久保田・松田・三島

Tel：03－5777－0852

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E-mail：academic@newtech.co.jp

日本気象学会 2020 年度春季大会

出展・リクルートブース開設・協賛企業・団体等一覧
今大会の開催にあたり，以下の企業・団体からご出展・リクルートブースご開設・ご協賛を頂きました（2020年3月5日現在；50 音順）．厚く御礼申し上げます．

アカデミスト株式会社*
ANEOS株式会社*+
アプライド株式会社*
英弘精機株式会社*+
株式会社気象工学研究所+
サイバネットシステム株式会社*
三報社印刷株式会社株式会社ジャムハウス
スカパーJSAT株式会社*
株式会社東京久栄+
東武タワースカイツリー株式会社*
日本海洋事業株式会社+
一般財団法人 日本気象協会+
日本気象株式会社*+
株式会社ニューテック*
株式会社日立パワーソリューションズ*
ビジュアルテクノロジー株式会社*
古野電気株式会社*
株式会社プリード*（五十音順）*は会場内に併設されるブースにて展示を行う予定の企業・団体です．

+は会場内に併設されるリクルートブースを設ける予定の企業・団体です．

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日本気象学会 2020 年度春季大会

2020 年の春季大会は、新型コロナウイルス感染症の感染拡大により参加者の安全の確保が難しいと判断し、現地での会場開催は行わず、予稿集の発行により大会開催とすることにいたしました。現地での大会開催を心待ちにしていた会員の皆様には大変申し訳ご
ざいませんが、ご理解お願いいたします。なお、今回発表予定の講演内容は次回以降発表
していただいて差し支えございません。

日本気象学会 2020 年度春季大会
会期：2020 年 5 月 19 日（火）～5 月 23 日（土）会場：カルッツかわさき〒210-0011 神奈川県川崎市川崎区富士見 1-1-4
TEL: 044-222-5211
http://culttz.city.kawasaki.jp/
大会実行委員会担当機関：国立研究開発法人 海洋研究開発機構，防衛大学校，横浜国立大学
大会委員長：米山 邦夫（海洋研究開発機構）
当日の会場への連絡先：大会実行委員会事務局（カルッツかわさき ホール受付)
TEL: 未定 ※確定後大会ページ（https://www.metsoc.jp/meetings/2020s）にて公開予定
交通の案内：
電車：JR 川崎駅・京急川崎駅より徒歩 15 分
バス：川崎駅東口バスターミナルより乗車 5 分 「教育文化会館前」
・川崎市営バス(系統番号：川 04・川 05・川 07・川 10・川 13・川 15)
・臨港バス(系統番号：川 02・川 03)―2―

日本気象学会 2020 年度春季大会

現地での会場開催はありませんのでご注意ください

大会行事予定A 会場： ホール（1F 席）
B 会場： 中会議室 1・2・3（1F）： 大会議室 1・2（1F）
C 会場： 大会議室 3・4（1F）
D 会場
ポスター会場 ： アクトスタジオ（1F）・ホールフロント（1F）（企業展示・リクルートブース併設）

5月19日
（火）

5月20日
（水）

5月21日
（木）

5月22日
（金）

総会・授賞式・記念講演・公開気象講演会：ホール（1F 席）
大会受付・事務局 ：ホール受付（2F）

B会場
気候システムⅠ(10, B151~B160

13:00～
15:30
15:30~
17:30

ポスターセッション（第1部: 15:30-16:30）（17, P101-P134のうち奇数番号）（第2部: 16:30-17:30）（17, P101-P134のうち偶数番号）

09:30～
11:30

気候システムⅡ（8, A201~A208）

11:30～
12:30

ポスターセッション (19, P201-P219)

13:30～
15:20
15:30～
17:15
09:30～
11:30

総会

11:30～
14:30

ポスター・セッション（第1部: 11:30-12:30）(17, P301-P334のうち奇数番号)（第2部: 13:30-14:30）(17, P301-P334のうち偶数番号）

14:30～
18:00

専門分科会1「高性能スーパ ー降水システムⅡ(8, B201~B208)

C会場
熱帯大気Ⅰ
(10, C151~C160)（ ）内は講演数と講演番号
D会場
中層大気(10, D151~D160)

A会場
降水システムⅠ（9, A151~A159）

大気力学(8, C201~C208)

学会賞，藤原賞，岸保・立平賞受賞者記念講演
熱帯大気Ⅱ(8, A301~A308)

降水システムⅢ（8, B301~B308）

気候システムⅢ(14, B351~B364)

気象予報Ⅱ
専門分科会3「 “IoT”の発展は気象 (8, D301~D308)

学にイノベーションをもたらすのか？」(9, C301~C309)

観測手法Ⅰ
専門分科会 2
「気象分野における途 (8, D351~D358)

D会場～16:30コンピュータを用いた最新の大気科学の進展と展望」(12, A351~A362)

09:30～
12:30

降水システムⅣ(12, A401~A412)

環境気象・物質循環(6, B401~B406)(6, B407~B412)

大気境界層・大気放射(9, C401~C409)(3, C410~C412)

14:00～
17:00

公開気象講演会「命を守る身近な気象情報」

中高緯度大気(5, B451-B455)

降水システムⅤ(7, C451~C457)

B会場～15:30
C会場～15:40気象予報Ⅰ(8, D201~D208)

上国支援・協力の現状と今後の展望」(15, C351~C365)
観測手法Ⅱ(12, D401~D412)

大会 1 日目と 3 日目のポスター発表は 2 部制といたします．奇数番号のポスターは前半 1 時間（1 日目:15:30-16:30，3 日
目:11:30-12:30），偶数番号のポスターは後半 1 時間（1 日目:16:30-17:30，3 日目:13:30-14:30）に発表を行ってください．
発表件数：300 件（専門分科会 36，一般口頭発表 177，ポスター87）
当大会予稿集に掲載された著作物については，以下の規程「日本気象学会の刊行物に掲載された著作物の利用について（https://www.metsoc.jp/teikan/MSJ_kitei_copyrightpolicy.pdf）」に準じます．
本プログラムの記載内容に関する問い合わせは,〒305-0052 茨城県つくば市長峰1-1 気象研究所内 講演企画委員会（E-mail: kouenkikaku2020s@mri-jma.go.jp）まで．

―3―

日本気象学会 2020 年度春季大会

講演の方法
座長の判断で発表順の繰り下げなどの対応をとる
ことがあります．携帯用メディアによるバックア
ップファイルの準備など，トラブルへの備えは講演者自身で行って頂くようにお願いします．
ポスター発表・ 講演者はポスターに表題と著者名を明記して下さい・ ポスター発表の一人当たり使用可能面積は，高さ 150
cm×幅 180 cm 程度となっています・ ポスターの掲示には画鋲のみが使用できます（マグネットは不可）．画鋲は会場に用意されています．
・ ポスターの掲示可能時間は以下の通りです．会場の都
合上時間厳守でお願いします✓ 第 1 日の発表者は 5 月 19 日 12:30～17:30
✓ 第 2 日の発表者は 5 月 20 日 09:00～12:30
✓ 第 3 日の発表者は 5 月 21 日 09:00～14:30
・ ポスター会場での機器の使用は，講演申し込み時に申し出ていたもの以外は原則として認められません．

一般口頭発表・専門分科会
・ 一般口頭発表の講演 1 件あたりの持ち時間は 14 分
（講演 11 分･質疑 3 分）です
・ 専門分科会の発表時間については世話人からの指示に従ってください．
・ 講演には PC プロジェクターを使用できます．
・ 講演にあたり，予め以下の点をご了承ください✓ パソコンは各自で準備して下さい．会場にはプロ
ジェクター，VGA ケーブルおよび HDMI-VGA 変
換アダプタを準備します．VGA（ミニ D-sub15 ピン），あるいは HDMI（フルサイズ）コネクタを装備した PC が使用できます．
✓ セッション開始前の休憩時間などを利用して，必ず接続の確認を行っておいて下さい．また接続が不安な場合は，セッション開始前に会場係に申し出て下さい．
✓ 突然の故障や接続の際のトラブルが発生した場合，保育施設の紹介について
https://www.metsoc.jp/jinzai/files/childcare_support_guideline.pdf
上記は情報提供のみであり，保育施設への申込は直接利用者個人で行ってください．補助の申請は事前に気象学会事務局・下記担当者へ 5 月 12 日（火）までにご連絡下さい．
他の施設を利用される場合にも同様の方法で補助を行います．保育施設の利用を検討されている方は，お気軽に担当者にお問い合わせください．
連絡先 気象学会事務局
E-mail: chief@metsoc.jp
TEL: 03-3216-4403

大会実行委員会では，大会期間中の保育施設の紹介と，施設利用費用の一部補助を行います．紹介する保育施設
は下記の通りです．
保育施設 「キラキラルーム川崎園」
住所 〒210-0023 神奈川県川崎市川崎区小川町12-11
TEL: 044-211-4221 FAX: 044-223-7143
http://www.kirakiraroom.ed.jp/※生後 3 ヶ月～6 歳児
また，学会からの保育補助は下記の保育支援ガイド
ラインに則ります．

大会実行委員会からのお知らせ（現地開催の中止について）
春季大会を心待ちにされていた皆様には大変申し訳ありません．私たちひとりひとりの行動改革によって新型
コロナウイルス感染症を早期に終息させることができ，いずれかの大会会場にて皆様とお会いできる日が訪れることを  年度春季大会実行委員会一同心より待ち望んでおります．
（大会参加票・領収証等の事前送付について）
講演申込者（投稿料をお支払い頂いた方）には，大会実行委員会事務局より大会参加票と投稿料の領収証を送付します．
これら郵便物の発送は  月  日頃を予定しています．



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日本気象学会 2020 年度春季大会

総会
8. 議事
(1) 2019年度事業報告(2) 2019年度決算報告(3) 2019年度監査報告(4) 第41期役員の選任について
9. 報告(1) 2020年度事業計画(2) 2020年度収支予算(3) その他
10. 議事録署名人の指名
11. 議長解任
12. 閉会

日時：大会第2日（5月20日）13:30～15:20
場所：カルッツかわさき
A会場 ホール（1F席）
議事次第
1. 開会
2. 議長選出
3. 理事長挨拶
4. 2020年度日本気象学会賞授与
5. 2020年度藤原賞授与
6. 2020年度岸保・立平賞授与
7. 2019年気象集誌論文賞及びSOLA論文賞授与報告

専門分科会の概要紹介“IoT”の発展は気象学にイノベーションをもたらすのか？
日時：2020 年 5 月 21 日（木）（大会第 3 日）9:30～11:30
場所：C 会場
趣旨：今日では “IoT”（Internet of Things）という言
葉が頻繁に使われるようになった．ここ数年の通信・センシング技術の発展は著しく，スマートフォンやそれにつながるウェアラブルディバイスの利用
により，ビックデータかつ高品質な気象情報の蓄積が進んでいる．さらには，日常生活における時空間
で詳細な気象データも取得可能となってきている．
このように，生活空間における様々な環境情報がリ
アルタイムで取得できることは，気象学分野においてもイノベーションをもたらす可能性を秘めている．この研究ステージを一つ上に進めるためには，“IoT”に関する新技術を気象学分野に取り込み，有効に活用しなければならない．そこで本専門分科会において，気象学のなかでの広義の意味で“IoT”に関連する取り組みについて講演を募り，気象観測から最新のモデリング手法までの理解を深め，現状と今後の展望について語る場にしたい．
世話人：重田祥範（公立鳥取環境大学 環境学部），吉田聡（京都大学 防災研究所 白浜海象観測所），野津雅人（東京都立大学 都市環境学部），渡来靖（立正大学 地球環境科学部），大橋唯太（岡山理科大学
生物地球学部）

高性能スーパーコンピュータを用いた最新の大気科学の進展と展望
日時：2020 年 5 月 21 日（木）（大会第 3 日）14:30～18:00
場所：A 会場
趣旨： 気象学を含む多くの分野で，「京」コンピュータ等の高性能スーパーコンピュータを用いてシミュ
レーション研究が行われている．高性能スーパーコ

ンピュータの登場は，より高解像度の再現・予測実験，
より多メンバーのアンサンブル予測，観測ビッグデータを用いたデータ同化などを通じて，大気科学を大きく進展させてきた．「京」の後継機であるスーパ
ーコンピュータ「富岳」も再来年度から稼働が予定されており，これに向けた研究もスタートしている．本
専門分科会「高性能スーパーコンピュータを用いた
最新の大気科学の進展と展望」では，気象・気候・環境科学等の最先端のシミュレーション研究をテーマとし，高性能スーパーコンピュータを用いたこれまでの成果や次に取り組みたい研究，将来のモデル開発計画（夢を含む），などを幅広く議論することを通じて気象・気候シミュレーション研究の将来像を学会員と共有したい．
世話人：高橋桂子(海洋研究開発機構)，佐藤正樹(東京大学），滝川雅之(海洋研究開発機構)，瀬古弘（気象研究所），小玉知央(海洋研究開発機構)，川畑拓矢（気象研究所），宮川知己(東京大学)，中野満寿男(海洋研究開発機構)，八代尚(環境研究所）

気象分野における途上国支援・協力の現状と今後の展望
日時：2020 年 5 月 21 日（木）（大会第 3 日）14:30～18:00
場所：C 会場
趣旨： 国際協力機構(JICA)はアジアを中心として気象分野の技術協力プロジェクトや無償資金協力によって途上国支援を進めており，対象を大洋州やアフリカに広げている．気象庁は途上国気象局を対象とす
る JICA 集団研修を 1973 年から，また世界気象機関(WMO)の枠組みで気候情報，熱帯低気圧，気象観測・予報の研修やワークショップを開催している．大学
や研究機関は科学技術振興機構（JST），日本学術振興会(JSPS)，地球規模課題対応国際科学技術プログラ
ム(SATREPS)などによる研究協力プログラム，留学―5―

日本気象学会 2020 年度春季大会

生の受入れ等を通じて途上国の研究・教育の発展に貢献している．
本専門分科会では招待講演も含め，これまで各分野が個別に実施してきた途上国への支援・協力を振り返り，現状の問題点や課題を整理し，より効果的な支援・協力のあり方，機関の間の情報交換や人的交流による連携強化の道を模索する．
世話人：赤津邦夫（国際協力機構)，石原正仁(気象解析システム)，菅野能明(気象庁)，余田成男(京都大学)

公開気象講演会のお知らせ※公開気象講演会への参加は事前申込みが必要です．詳しくは公開気象講演会参加登録のページ（http://www.metsoc.jp/?p=5906）をご覧下さい．参加は無料です．
日時：2020年5月22日（金）（大会第4日）
14:00～17:00
場所：カルッツかわさき ホール
テーマ：命を守る身近な気象情報
主催：公益社団法人日本気象学会 教育と普及委員会
後援：一般社団法人日本気象予報士会
趣旨：日本気象学会 2020 年度春季大会の開催に合わ
せて，一般市民の方々に気象に関する最新の研究成果や関心の深い事柄について解説することを目的として公開気象講演会を開催します．
今回のテーマは「命を守る身近な気象情報」です．
2019 年は令和元年房総半島台風，令和元年東日本台
風と相次いで台風が上陸し，記録的な大雨による河川の氾濫や暴風等による甚大な被害をもたらしました．また，近年では，夏季に熱中症が発生しやすい
気象状況になる事が多くなっています．特に今年は，夏季に東京でオリンピックやパラリンピックが開催される予定になっており，選手だけでなく，観客の熱中症対策も重要な課題です．
今回の講演会では，このような様々な気象災害から命を守るために、身近な気象情報を有効活用する目的から，各分野の専門家からお話しいただくことにしました．奮ってご参加くださいますようお願いいたします．
プログラム：
14:00-14:10 開会挨拶・趣旨説明
14:10-14:40 「風水害から身を守るために」高橋 賢
一（気象庁）
14:40-15:10 「健康と気象」小越 久美（日本気象協会）
休憩
15:20-15:50 「洪水と土砂災害」（仮題）大石 哲（神戸大学）
15:50-16:20 「熱中症予防と川崎市の気候変動適応策」（川崎市）
16:20-16:50 「防災気象情報の伝え方」南 利幸（NHK気象キャスター）16:50-17:00 閉会挨拶
※講演タイトル及び講師は変更となる場合があります．
問い合わせ先：公益社団法人日本気象学会 教育と普及委員会
TEL：03-3216-4403
Email：msj-ed_2020@metsoc.jp

ジュニアセッションのお知らせ
新型コロナウイルス感染症の発生状況を踏まえ，第 6 回日本気象学会ジュニアセッション(2020 年)の開催場所と方法などについては検討中です．最新情報は下記ジュニアセッションのホームページをご確認ください．
https://www.metsoc.jp/about/educational_activities/junior_session/junior_session_2020/intro※下記の趣旨のため，多くの学会会員の皆様にご参加いただき，質疑やコメントをくださいますよう，
宜しくお願いいたします．
※ジュニアセッション発表者・見学者の参加は無料です．
日時：2020年5月23日（土）（大会第5日）11:00〜12:00―6―

日本気象学会 2020 年度春季大会

場所：気象庁講堂（東京都千代田区大手町 1-3-4）
主催：公益社団法人日本気象学会 教育と普及委員
会・講演企画委員会
趣旨：大気や気象に対する若い人たちの興味や探究心が高まることで，より豊かな社会の招来に繋がることを期待し，日本気象学会 2020 年度春季大会の開催に合わせて，高校・中学生世代を対象に「ジュニアセッション」を開催します．生徒たちが自ら行った
気象や大気に関する調査・研究の成果を，専門家の前で発表体験し，意見交換することによって調査・研究を深めてもらうことを主な目的としています．
多くの学会会員の皆様にご参加いただき，質疑やコメントをくださいますよう，宜しくお願いいたします．
発表者：高等学校，高等専門学校生(1～3学年），中学校の生徒（新卒者含む）個人またはグループ．
発表形態：ポスターセッション形式．具体的な方法については検討中です．ジュニアセッションのホームペー
ジをご確認ください．
発表内容：気象・気候や大気についての生徒による調査・研究成果．詳細は日本気象学会ホームページ（ https://www.metsoc.jp/about/educational_activities/junior_s
ession/junior_session_2020/intro）をご覧下さい．
問い合わせ先：公益社団法人日本気象学会
教育と普及委員会 ジュニアセッション担当
E-mail：msj-ed_2020＠metsoc.jp（ジュニアセッション担当）
Tel：03-3216-4403 Fax：03-3216-4401（学会事務局）

研究会のお知らせ
大会期間中に研究会が予定されています．興味のある方はご自由にご参加下さい.

地球観測衛星研究連絡会
日時：2020 年 5 月 19 日（火）（大会第 1 日）17:45～19:45
場所：C 会場 大会議室 1・2（1F）
テーマ：次期ひまわり衛星搭載イメージャーについて
内容：ひまわり衛星は日本を含むアジア・オセアニ
ア・太平洋領域における地球観測を担当し，同地域の天気予報や環境観測等に役立てられている．2014
年に打ち上げられた現在のひまわり 8 号・9 号の設計寿命は 2 機あわせて 15 年であるから，2028 年に次期ひまわり衛星を打ち上げる必要がある．衛星とセンサーの製作に 5 年間を要することを勘案すると2023 年には製造を開始する必要があり，2022 年にはその仕様を確定する必要がある．ひまわり衛星はその役割が徐々に増大していることから，主力センサーであるイメージャーのバンド仕様について，特に気象学会に関わりの深い大気観測の観点から議論を行う機会を設けたい．そこで本連絡会では，次期ひまわり衛星搭載イメージャーのバンド仕様について深く議論する会とする．
話題提供者（予定）：
気象庁観測部 別所康太郎「後継衛星計画の現在の検討状況」
千葉大学 CEReS 樋口篤志
「ひまわりがとらえた特徴的な事例と地球環境研究への応用」
気象庁気象衛星センター 石田春磨
「ひまわりの波長構成と雲識別アルゴリズム」
宇宙航空研究開発機構 橋本真喜子「ひまわりとエアロゾル衛星観測〜どのような観測が必要か？〜」
情報通信研究機構 村田健史

「先進的情報通信技術からのひまわり衛星データへのアプローチ」
世話人：中島孝（東海大），樋口篤志（千葉大），別所康太郎（気象庁）
連絡先：中島孝
東京都港区高輪2-3-23 東海大学情報技術センター
TEL: 03-3446-5500
E-mail: nkjm@yoyogi.ycc.u-tokai.ac.jp

雲・降水研究会
日時：2020 年 5 月 19 日（火）（大会第 1 日）18:00～20:00
場所：D 会場 大会議室 3・4（1F）
テーマ：雷活動と雲・降水
内容：雷活動は，雲内部の雲・降水粒子の振る舞いに関連して生じることから，雲微物理学的見地から多くの研究がなされてきました．近年，雷放電観測・
気球観測・偏波レーダー観測等の他, 雲内部の電荷分布を予測する数値モデルを用いた研究も進められ，新しい展開を見せています．
本研究会では，雷放電観測・偏波レーダー観測に基づく解析，数値モデルを用いた解析に取り組んでおられる研究者をお招きして話題提供していただきます．
連絡先：橋本明弘(気象研究所)
E-mail: ahashimo@mri-jma.go.jp

第 7 回気象学史研究連絡会

日時：2020 年 5 月 21 日（木）（大会第 3 日）18:20～20:20
場所：C 会場 大会議室 1・2（1F）
テーマ：「天気予報の自由化」25 年－気象行政史の視点から
内容：「気象予報士」が誕生し，民間事業者に「一般向―7―

日本気象学会 2020 年度春季大会

け予報」が許可されてから四半世紀が経過した．この間，予報業務許可事業者数は大きく拡大し，気象予報士は 1 万人を越え活動の舞台をさらに広げることが期待されている．この発展の契機となったとみえる，
いわゆる「天気予報の自由化」の動きを，150 年にわたる日本の近代国家事業としての気象行政史の視点から振り返り，今後の気象業務のさらなる発展の方向を考えるよすがとしたい．
明治初年の創生からの近代日本気象行政と社会との関係の変遷を解明する先駆的研究をまとめられ，『日本気象行政史の研究：天気予報における官僚制と社会』（2019）を上梓された若林悠氏，「自由化」当時，
気象庁の気象行政の最前線で予報許可に関する業務にあたられた横手嘉二氏，お二方にそれぞれの立場からご講演をいただき，社会の中における気象行政の役割を再考し，議論を深めたい．
本会合は気象学史研究に関心を持つ，より多くの方の間の情報・意見交換をうながすため，学会員以外の方にも広く参加を呼びかけて開催する．
プログラム「天気予報の自由化」の史的展開－行政学の観点から－
若林 悠（東京大学）「天気予報の自由化」について
横手嘉二（元気象庁）
お問い合せ先山本 哲（気象庁観測部）
TEL 03-3212-8341（代表）
メールでのお問い合わせは気象学史研究連絡会ウェ
ブサイトの問い合わせフォームをご利用ください．
https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/

極域寒冷域研究連絡会
日時：2020 年 5 月 21 日（木）（大会第 3 日）18:15～20:15
場所：B 会場 中会議室 1・2・3（1F）
テーマ：南極・北極のリンケージを考える
内容：南極と北極は遠く離れており，それぞれの地域で発現する大気循環変動の直接的な関りについての議論はこれまで多くない．極域は温暖化が増幅する地域であるが，それに関わるアイス‐アルベドフィ
ードバックや潜熱放出と一体となった気温減率フィードバックはそれぞれの極で独立に働く．また，地上気温の昇温の速さにおいて北極が南極より速い，
いわゆる両極の温暖化の非対称性は，両極・両半球の海陸分布の非対称性に起因する独立した現象として理解できる．例えば，海洋循環による極域からの熱の抜き取りが南極の方が大きいことや，海氷が広がる北極に対して南極には平均 2500m に達する南極氷床があることによる効果がそれである．
最近，環状モードの変動に関して両極間に相関が高い季節が見いだされている．相関係数の季節変化
は両極の直接的な結び付きの強さの変化を表しているのだろうか？また，突然昇温の解析に基づいて両半球の関りが議論されている．両極に同時に影響を与えている起源があるのだろうか？そこで今回は両極を同時にコントロールする機能について議論してみたい．基調講演として，三重大学の立花氏，及び東京大学の安井氏に話題提供いただく．
当日までの間にさらに講演依頼を広げつつ，講演希望者を募ります．興味のある方は以下に問い合わせてく
ださい．講演者の更新については当連絡会のホームページ（http://polaris.nipr.ac.jp/~pras/coolnet/cl_index）にてアナウンスします．
問い合わせ先：平沢尚彦（極地研究所，
hira.n@nipr.ac.jp）
講演内容：
１． 基調講演：Interhemispheric synchronization
between the AO and the AAO 立花義裕（三重大学）
２． 基調講演：南北両半球間結合における中層大気でのロスビー波および重力波発生の役割 安井良輔（東京大学）※．当日までに 1,2 件の追加を予定

第 53 回メソ気象研究会・気象災害委員会合同研究会
日時：2020 年 5 月 23 日（土）（大会第 5 日） 13:30～
17:15
場所：気象庁講堂（東京都千代田区大手町1-3-4）
テーマ：「甚大な災害をもらした 2019 年台風第 15 号と第 19 号の実態に迫る」
コンビーナー： 加藤輝之（気象大），益子 渉（気象研），
柳瀬 亘（気象研）
内容：2019年9月9日に千葉市付近に上陸した台風第15号
は，ベストトラックデータとして上陸時の台風の強さの記録が始まった1991年以降において最も強い勢力で関東に上陸した台風となり，関東地方を中心に多くの地点で観測史上1位の最大風速・最大瞬間風速を記録しました．これにより，房総半島を中心に7万戸以上の住家被害や大規模停電が発生しました．また，台風第19号は10月12日に大型で強い勢力で伊豆半島に上陸し ，静岡県や新潟県，関東甲信地方，東北地方を中心に広い範囲で記録的な大雨となり，総雨量は神奈川県箱根町で1000ミリに達しました．この東日本の広範囲における記録的な大雨により，河川の氾濫が相次いだほか，
土砂災害や浸水害が発生し，死者・行方不明者は100名を超えました．
気象庁は，顕著な災害をもたらしたこれらの台風について，後世に経験や教訓を伝承することなどを目的に，台風第15 号については「令和元年房総半島台風」，
台風第 19 号については「令和元年東日本台風」と名称を定めました．台風に名称を付けるのは1977年9月の「沖永良部台風」以来となります．
今回は，メソ気象研究会と気象災害委員会の合同研究会として，台風第15号に伴う暴風と台風第19号に伴う大雨を取り上げ，台風自体の構造，暴風や大雨の発生要因，洪水予測について最新の知見を講演していただくことにしました．
プログラム：
13:30-13:40 開会挨拶・趣旨説明―8―日本気象学会 2020 年度春季大会

13:40-14:05「台風第15号の発生・発達環境場について」
筆保弘徳（横浜国立大）14:05-14:30「台風第15号の強度・構造変化について｣
宮本佳明（慶應義塾大）14:30-14:55「台風第15号に伴う暴風・突風の特徴」
益子 渉（気象研）
休憩
15:10-15:35「台風第19号による豪雨発生の環境条件：
湿度条件の重要性」竹見哲也（京大）
15:35-16:00「Xバンド偏波レーダを用いた台風第19号に伴う大雨の解析」三隅良平（防災科研）
16:00-16:25「台風第19号による大雨の環境場と地形の影響」荒木健太郎（気象研）

16:25-16:50「台風第19号の非対称な降水分布：中緯度プロセスの影響」柳瀬 亘（気象研）
16:50-17:15「リアルタイム陸面・河川モニタリングシ
ステムを用いた洪水予測」日比野研志（東大）
世話人：加藤輝之（気象大），坪木和久（名大宇地研），小倉義光（東大大気海洋研）
問い合わせ先：加藤輝之（気象大）E-mail：teruyuki_kato@met.kishou.go.jp
注意事項：講堂でのご飲食はご遠慮ください．トイレ
は 1F をご利用ください（名札を提示されるとゲートを通してもらえます）．

リクルートブースの設置について
日本気象学会では，気象学会に所属する大学院生や有期雇用の若手研究者のキャリア形成をサポートするため，企業の就職担当者と就職を希望する参加者が直接情報交換する場として，大会会場内にリクルートブースを設置する予定です．参加企業名およびブース開設期間など詳細については大会プログラムとともにお知らせする予定です．
なお，ブース訪問希望者の予約等の手続きは不要です．

2020 年度秋季大会の予告
2020 年度秋季大会は，2020 年 10 月 28 日（水）～10 月 30 日（金）に京都テルサで開催される予定です．大会告示は「天気」5 月号に掲載予定です．なお，秋季大会の講演申し込み締め切りは 2020 年 7 月頃となる予定です．

―9―

日本気象学会 2020 年度春季大会

口頭発表プログラム
大会第1日 【5月19日（火）13：00～15：30】
A会場

B会場

C会場

降水システムⅠ
気候システムⅠ
座 栃本 英伍（東大大気 小畑 淳（気象研）
長 海洋研）

D会場

熱帯大気Ⅰ
川島 正行（北大低温 冨川研）

中澤 哲夫（気象研） 山中 大学（地球研）
151 諸富 和臣（日本無線）
熱帯の深い対流活動の 海大陸沿岸日周期のパ
令和元年台風19号（Hagibis）に伴い市原 長期トレンド（第2報） ラメタリゼーションへ
向けて
市で発生した竜巻のフェーズドアレイ気象
レーダ観測
152 足立透（気象研）

フェーズドアレイ気象レーダーで観測された2019年10月12日市原竜巻の発生メカニズムについて153 今井 隆翔（名大ISEE）フェーズドアレイ気象
レーダデータの解析に基づく海上竜巻を発生させた対流雲内部の渦構造の時間変化154 楠

研一（気象研）冨川

中層大気
喜弘（極地研）喜弘（極地研）LODEWAVE（LOngDuration balloon
Experiment of gravity
WAVE over Antarctica）

山田 洋平（JAMSTEC）
HighResMIPマルチモデ
ルアンサンブルの出力を用いた台風発生数の将来変化への台風の種の寄与の解析

伍

小坂田 ゆかり（京大）偏波レーダ情報を用いた線状対流系の擬似温暖化手法に関する提案

高須賀 大輔（東大大気海洋研）
季節内－経年変動の相互関係から見たMJO発
生領域の変調河谷 芳雄（JAMSTEC）
赤道半年周期振動の再解析間比較と衛星デー
タによる検証

神山
報）

高麗
理）

土井 威志
（JAMSTEC/VAiG/APL）
AIを用いた竜巻等突風 2019年に発生した極端の自動予測・情報提供 に強いインド洋ダイ
システムの開発 -開発 ポールモード現象－その予測可能性とエルの現状ニーニョモドキ現象との関係－

培明（JAMSTEC） 吉田 理人（総研大・複合・極域）
なぜ東進するMJOに伴 最新の気象再解析デー
う対流はスマトラ島上 タERA5における昭和基で弱まるのか？
地上空での大気重力波
再現性 － PANSYレー
ダーとの比較

翼（お茶大情正史（東大院

インド洋西端に位置す 熱帯域のLapse-Rate
るWalker循環の先鋭な Tropopause高度の季節
サイクル
下降流

155 佐々 浩司（高知大理工）
スーパーセル竜巻形成における下降冷気の影
響

林 未知也（ハワイ児玉 真一（AORI）
大）
気候モデルによる海洋 秋季の台風による遠隔亜表層の非線型力学加 降水に伴う水蒸気輸送
熱の再現性: ENSO非対称性と熱帯温暖化予測における役割佐藤

156 佐々 浩司（高知大理工）
台風外縁の波状雲に伴う竜巻

吉森 正和（東大大気 川島 正行（北大低温海洋研）
研）
FATメカニズムに由来す 熱帯低気圧のアウトフ
る気候感度の不確実性 ローに伴う低安定度層と放射フィードバック の成因についての新しい定式化について松山 裕矢（九大院理）
大規模アンサンブル
データを用いた成層圏のプラネタリー波伝播の解析― 10 ―

薫（東大院理）新たな3次元残差流理論に基づく成層圏循環のクライマトロジー

日本気象学会2020年度春季大会

157 栃本 英伍（東大大気海洋研）
竜巻の強さと温帯低気圧の関係

シェリフ多田野 サム（AORI）
気候モデル MIROC4mの南大洋海面水温バイ
アスに対する雲の影響

158 益子黒田友二（気大）

藤原

ケイ（なし）

渉（気象研）

鳥山 菜海子（お茶大情報）
台風の眼のサイズに関する衛星画像の解析

野口 峻佑（JAMSTEC）
2019年南極成層圏突然
昇温の熱帯対流圏への影響－成層圏規定アン
サンブル予測実験による評価－

金田 幸恵（名大
小新 大（東大院理）ISEE）
2019年日本に暴風・竜 太陽活動の北大西洋振 多重壁雲台風のベスト 中層大気の長期データ
同化プロダクトの作成
巻等突風をもたらした 動への影響：モデルの トラック相互比較解析
台風の特徴
小畑 淳（気象研）
岩下 久人（明星電気 直江 寛明（気象研）
159 佐藤 晋介（NICT）
株式会社）
さいたまMP-PAWRで観 将来温暖化時の旱魃、 2018年台風21号と2019 マルチセンサの衛星観測された2019年台風15 飢饉を地球システムモ 年台風15号の地上稠密 測によるオゾン全量の気象観測網による気圧 バイアス補正号の強風域の3次元構造 デルで探ると風向・風速の観測結果160

稲吉 秀夫（府中ソフ
トウェア本社）
海面昇温現象と2周期彗 台風発生抑止の可能性
星（133Ｐ、176Ｐ）の の検討（1）内合劉光宇（九大院理）

南極域におけるオゾン
全量変動と力学場の関係Ⅱ

大会第2日 【5月20日（水）9：30～11：30】
A会場

B会場

C会場

気候システムⅡ
降水システムⅡ
座 小倉 知夫（国環研） 纐纈 丈晴 （名大ISEE）長
廣田 渚郎（環境研） 川島 正行（北大低温201研）
CMIP5/6における過剰 沿海州風下における筋な対流が関わる気候感 状降雪雲の蛇行について度の過小評価

202

203

小倉

D会場

大気力学
隆寛（福大・岩山理）
増田 善信（元・気研）
2014年8月と2018年7月の線状降水帯の比較

知夫（国環研）

気象予報Ⅰ
澤田 謙（気象研）
清水

気象庁全球解析へのハ
イブリッド同化・マイ
クロ波輝度温度全天同化・アウターループの導入纐纈 丈晴（名大山崎 一哉（東大院理）ISEE）
気候予測シミュレー
MP-PAWRで観測された トランスバースライン
ションにおいて下層雲 関東における冬季の雷 の観測的および理論的研究が減少する仕組み
雲

岡本

川合

上清

秀明（気象研）櫻井 南海子（防災科 岡島 悟（東大先端研）
研）
全球の海洋層積雲が消 2019年1月31日に首都圏 北太平洋に特徴的な移失した際の気候場への で発生した上向き落雷 動性擾乱活動の季節進行（真冬の振幅低下）
影響についてに関するエネルギー収
支解析― 11 ―

宏幸（気象庁）幸三（気象研）ひまわり8号の全天候輝度温度の全球同化（その1）モデルの再現性とデー
タ同化の初期結果
直隆（気象研）ひまわり8号の雲域デー
タの全球データ同化－雲の影響を考慮した品質管理と観測誤差の設定－

日本気象学会2020年度春季大会

千葉
204 庁）

岩崎 博之（群馬大教 杣木 優介（東大理） 石橋 俊之（気象研）
育）
層積雲スキーム改良に 全規模で見た「一発落 ERA5を用いた台風に伴 雷光観測の全球同化
よるSST-SWフィード 雷」の特徴
う循環場及び擾乱場の （序）解析
バックの改善小坂 優（東大先端鈴木 賢士（山口大院 岩山 隆寛（福大・澤田 謙（気象研）
205 研）
創成）理）
シルクロードパターン GPM主衛星搭載の二周 ベータ平面上2層準地衡 変分法同化システムにの地球温暖化に伴う変 波降水レーダDPRプロダ 流系におけるダニロフ おける過飽和制約の導入調とその要因クト検証と雷を伴う降 不等式
雨の事例解析
206

丈太郎（気象前田

修平（気象研）ユーラシア（EU）パ
ターンの三次元構造小林
207 研）山内研）

晃（東大大海板野 稔久（防衛大・ 南出 将志（NASA
地球海洋）
JPL）
超音波風速計を用いた
全天赤外輝度温度のCloudSatとひまわり8号
データ同化による台風
を用いた雲物理特性の 二重らせん渦の測定
強度予測 ～2017 ハリ
時間変化について～そケーンシーズンを通じの2～たパフォーマンス評価～

ちあき（気象村上 正隆（宇宙地球環境研究所）
2019年南半球成層圏突 高濃度氷晶雲の実態把然昇温後の負の南極振 握と検出法・予測法開発に関する基礎的研究
動の持続－研究計画概要－

相澤 拓郎（東大大気 金井
208 海洋）加藤 顕（京都大学
院）
白亜紀と現在における CNNを用いた台風の強大気中CO2に対する水 度予測とその解析
循環の応答の違いに関する研究
樋口太郎（AORI）

大造（電中研）高木 征弘（京産大理）
20世紀前半における北 原子炉事故時の過飽和 金星の紫外アルベドと極域の気温変化と海氷 雰囲気におけるエアロ スーパーローテーショ
ンの長期変動変動における外部要因 ゾル粒径評価堀正岳（極地研）YOPP集中観測期間中における圏界面付近のラジオゾンデ気温の不一致に関する研究大会第3日 【5月21日（木）9：30～11：30】
A会場

熱帯大気Ⅱ

座 久保田
長 理）
301 筆保
大）

B会場

C会場

D会場

降水システムⅢ

専門分科会3「"IoT"の発展は気象学にイノベーションをもたらすのか？」

気象予報Ⅱ

尚之（北大院 上野
弘徳（横浜国趣旨説明
重田 祥範（鳥環大）健一（筑波大） 野津 雅人（都立大） 榎本
研）

馬場 雄也
（JAMSTEC）
スペクトル型積雲対流
2019年台風15号の発生・発達環境場の定量 スキームで再現された
海大陸域降水の日変化
化応答

岩下 久人（明星電気
株式会社）
地上稠密気象観測ビッ
グデータの気象予測へのリアルタイム応用技術― 12 ―

剛（京大防災牛山 朋來（土研
ICHARM）
利根川流域を対象とした気象庁1か月アンサン
ブル予報のダウンス
ケーリング

日本気象学会2020年度春季大会

302 和田章義（気象研）303 柳瀬亘（気象研）

宮本 佳明（慶大環境 角田 敦（TOK）
情報）
2019年台風シーズンに 二次元Rayleigh 対流に 高精度転倒ます型雨量
おける大気海洋環境場 対する雲凝結核(CCN) 計の研究の特徴
数濃度の影響
東海林 孝幸（豊橋技科大）令和元年台風第19号の 冬季多降水をもたらす 気象要素を考慮した園
降水の非対称化メカニ 温帯低気圧の構造解析 芸施設における植物生
育シミュレーションモ
ズム
デルの設計

304 大滝 寿一（横浜国大）台風経路－高潮アンサ
ンブルシミュレーショ
ンによる高潮ノモグラ
ムの開発
305 山口上野

健一（筑波大）金子 航（東大大気海 大橋 唯太（岡山理洋研）
大・生物地球）Atmospheric Riverの降水 ドローンを利用した霧特性に及ぼす効果と経 の観測
年変化に関する研究

宗彦（気象研）辻 宏樹（東大大気海 野津 雅人（都立大）洋研）
1980年以降東京に接近 GPM SLH（スペクトル 夏季晴天日における接する台風が増加してい 潜熱加熱推定法）V06X 地境界層での気温時間
る
プロダクトにおける改 変化の UAV による観
測
良点

座
長
306 久保田 尚之（北大院理）
日本に上陸した台風の長期変動(1878年-2019
年)
307 杉

米原 仁（気象庁数値）
気象庁全球モデルの地形性抵抗過程の改良

鍋谷 尭司（気象庁数値予報）
気象庁全球モデルの陸面過程における部分積
雪の改良中川雅之（気象研）

気象庁全球モデルへの浅い積雲対流スキームの導入吉田 聡（京大防災研
白浜）
杉山 耕一朗（松江高 井上
専 情報）

高橋 暢宏（名大剛（筑波大）ISEE）
GPM/DPRのマルチパラ 高専におけるIoT演習と LSTMと空間分布のエン
メータレーダによる検 校内環境モニタリング コーディングを用いた
証システム
降水量の空間最大値の
短時間予測高野 雄紀（東大大気海洋研）
温暖化による台風の種 マルチセンシング観測 急激な気象変化が若年 MSMGPVを用いた雲をの将来変化による積雲から積乱雲 女性の自律神経バラン 考慮する日の出予想のスに与える影響への成長過程試み
小司 禎教（気象研） 佐藤 克文（東大大海 吉田 健二（CTC）
308 坂崎 貴俊（京大院理）研）
ERA5地上気圧データで 首都圏短時間強雨の環 バイオロギングで実現 複数現業気象機関の数するInternet of Animals 値予報を用いた風力発同定された高周波自由 境場 －東風の特徴－
電出力予測の検討
振動モード309

正人（気象研）榎本 剛（京大防災研）
2019年台風第19号の予
測可能性

前坂

剛（防災科研）重田

祥範（鳥環大）吉田 聡（京大防災研
白浜）
ウミガメによるバイオ
ロギングを用いた台風・爆弾低気圧下の海水温観測― 13 ―

日本気象学会2020年度春季大会

大会第3日 【5月21日（木）14：30～18：00，D会場～16：30】
A会場

B会場

専門分科会1「高性能スーパーコン
気候システムⅢ
ピュータを用いた最新の大気科学の進展と展望」
趣旨説明高橋 桂子（JAMSTEC）
本田
匠（理研計算科 野坂 真也（気象研）
座
長 学）
351 本田 有機（気象庁） 尾瀬 智昭（気象研）

C会場

D会場

専門分科会2「気象分野における途
上国支援・協力の現状と今後の展望」

観測手法Ⅰ

趣旨説明
赤津 邦夫（JICA）
石原 正仁（気象解析システム）
小野 済（JICA地球環境部）
2030年に向けた現業数 日本域の季節平均気圧 JICAの気象分野における途上国支援の現状と値予報システムの開発 配置の将来変化
課題
の進捗
瀬古
弘（気象研）
菅野 能明（気象庁）
352
釜堀 弘隆（AORI）

清水 健作（明星電気）菅原 広史（防大地球）
ドローンによる低層雲
の観測

箕輪 昌裕
（FURUNO）
現業同化システムに準 様々な時間スケールの 気象庁の国際協力業務 小型マイクロ波放射計
および雲カメラによる拠したメソ数値予報実 アメダス極端降水量の洋上気象観測験システムを用いた船 季節・長期変動－ENSOへの応答－
舶GNSSの同化実験

353 藤田匡（気象研）座 川畑
長
354 大泉拓矢（気象研）野坂真也（気象研）山本 幹人（気象庁気象衛星課）
ドップラー速度の観測 全球平均気温が1.5℃、 静止気象衛星ひまわり
誤差相関を考慮した変 2℃、4℃上昇した場合 による国際貢献
分法データ同化の検討 の日本周辺の気候変化

清水 健作（明星電気）雲/降水粒子撮像装置ビデオゾンデの 1680MHz
帯実験局から400MHz帯
気象援助局への移行技術の研究開発初塚 大輔（北大院地球環境）
平成30年7月豪雨を対象 降水タイプ別にみた極端降水と地上気温の関とした高解像度実験係

登内 道彦（気象業務 堀 康郎（技術室）
支援センター）
途上国における気象分 衛星放送電波を用いた野支援への貢献
降雨強度、雨量の測定(3)

伝（JMBSC）

355 栃本 英伍（東大大気 谷貝 勇（元気象大）海洋研）
準線状の降水システム 地球温暖化が影響するに伴う竜巻の発生過程 日本の冷夏と暑夏につ－1992年12月8日に茨城 いて（その12）
県千代田町で発生した －北海道の蝦夷梅雨と
梅雨空－
竜巻－

岩田 総司（日本気象協会）
途上国気象局職員の日本国内研修における大学及び研究機関協力先の現状

356 川畑石原 正仁（気象解析 山田 芳則（気象研）
システム）
JICA長期専門家から見 複雑地形上でのDualた国際協力
PAWR による降水シス
テム内の3次元風解析

拓矢（気象研）中村 祐貴（三重大院
生物資源）
近年における関東降雪
Weather forecastから
Impact-based forecastへ の極端化と大気循環の－富岳プロジェクト： 変化
メソ大アンサンブル予
測－休憩

足立 アホロ（気象研）
二重偏波レーダーによる雨滴粒径分布の形状
パラメータの推定（その2）休憩― 14 ―

日本気象学会2020年度春季大会

座 栃本 英伍（東大大気長 海洋研）
357 前島 康光（理研計算 宮坂
科学）

貴文（JMBSC） ベヘラ スワディヒン（VAiG Application
Laboratory）
雷観測データBOLTの同 関東における極端降水 Climate prediction based化に向けた観測演算子 と付随する循環場の将 societal applications
来変化
の設計調査

座
長
358 本田 匠（理研計算科学）
雷観測のデータ同化へ向けた基礎的な調査

若月
学）
若月

泰孝（茨城大359 佐藤 正樹（東大AORI）
全球非静力学モデル
NICAMによる気象・気
候予測研究

佐藤

尚毅（学芸大）座 八代 尚（国環研）
長
360 寺崎 康児（理研計算科学）
観測ビッグデータ同化に向けたマイクロ波サ
ウンダデータの水平観
測誤差相関を考慮した
データ同化

尚（国環研）

晴也（名大宇地

3周波レーダ降雪観測－レーダ反射因子の周
波数特性－

余田 成男（京大・院・理）泰孝（茨城大） 沖 大幹（東大未来佐藤 英一（気象研）
ビ）
関東域の夏季の大気循 タイにおける水文・気 気象レーダーを用いた火山噴煙解析結果の検環と降水における都市 象共同研究の30年
証について
効果の評価
山中

大学（地球研）冬季の中部日本におけ インドネシア海大陸のるマルチモデル気候予 観測気象学: JEPP,
測の二極分布SATREPSと今後

遠藤

洋和（気象研）石川 裕彦（京大防災研）
高解像度MRI-AGCMに 極端気象を対象としたよる東アジアの夏季降 大学院レベルの人材育
水量の将来変化と不確 成
実性

小林 峻（筑波大学地
361 宮川 知己（東大
球学類）
AORI）
「京」から「富岳」へ: ハノイの記録的高温にNICAM/NICOCOを用い 寄与した異なる時空間
た延長予測の取り組み スケール現象

362 八代民田研）

余田 成男（京大・院・理）
アジア・オセアニアから世界への発信： 文部
科学省・科学技術振興機構・日本学術振興会の諸国際交流プログラムの推進

林 泰一（京大東南研）
スーパーコンピュータ 西日本の大雨時におけ インド亜大陸北東部の「富岳」開発における る大気大循環場の特徴 大気現象と気象災害
気象・気候分野のアプ ～平成30年7月豪雨とのリケーションコデザイ 比較～（第2報）
ン
原田

やよい（MRI）

363

塩崎 公大（京大院
理）
終わりの挨拶と富岳プ 冬季極東域における寒暖に対応するEl Niñoのロジェクトの期待
予測可能性

364

竹村 和人（気象庁気候情報）
夏季日本付近におけるロスビー波の砕波頻度と関連する大気大循環

斉藤 和雄（大気海洋研）
東南アジア気象災害軽減国際共同研究とJICA
ベトナム技術支援プロ
ジェクト
楠昌司（気象研）気象研究所高解像度全球大気モデルによる国際研究協力― 15 ―

日本気象学会2020年度春季大会

365

佐々木 秀孝（気象研）
NHRCMを用いたアジ
ア・太平洋地域における気候変動予測実験に関する共同研究について
総合討論

大会第4日 【5月22日（金）9：30～12：30】
A会場
降水システムⅣ
座 荒木 健太郎（気象長 研）401 藤部 文昭（首都大・
都市環境）

B会場

C会場

D会場

大気境界層/大気放射西 暁史（筑波大・
CCS）
中村 祐輔（立正大・院）
中小規模都市における台風19号とカスリーン ひまわり8号を用いた二台風による降水量分布 時期カラー合成画像に 夜間都市境界層の形成の比較－区内観測資料 よる台風19号の浸水範 と卓越風の関係
の利用－
囲可視化
山本 晴彦（山口大） 川端 康弘（気象研）
402 渡邊 明（気候変動研）
台風201919号による阿 帝国日本における気象 東京と熊谷における視観測ネットワークの構 程の経年変化
武隈流域の降水特性
築－中央気象台2－403 梅原章仁（気象研）環境気象/物質循環
田中 健路（広工大環境）
芳野 玲（桜美林大学）

板橋

秀一（電中研）大橋 唯太（岡山理大・生物地球）別府で発生する滑昇霧
2019年台風第19号の降 岩手県綾里における水過程に関する二重偏 1976-2011年の降水成分 の数値シミュレーショ
ン
波レーダーを用いた解 の経年変化
析404 竹見 哲也（京大防災研）
2019年台風19号による豪雨発生時の環境条
件：湿潤絶対不安定層の役割

佐藤 亮吾（筑波大院
生命環境）
地域性・季節性・年齢を考慮した熱中症救急
搬送者数予測モデルの開発

405 荒木 健太郎（気象研）
令和元年台風第19号による大雨の環境場と地形の影響

田中 健路（広工大環 守永 武史（気象研）
境）2019年3月21日に長崎市 境界層乱流における不で浸水被害を発生させ 安定成層時の風速・温
度変動
た気象津波

内山 常雄（予報士
406 Nayak Sridhara会）（DPRI）
Understanding the
台風1915による停電時
temporal organization of の千葉県の気温低下のtyphoon induced extreme 検証
precipitation over northern
Japan

重田

観測手法Ⅱ
境澤 大亮 （JAXA）
上里

達実（理研AIP）

Deep Image Priorによる
ラマンライダーデータのノイズ除去
柴田 泰邦（東京都立大）ライダーによる大気境
界層の気温鉛直分布の連続観測内野修（国環研）

ライダーネットワーク
で観測された最近の成層圏エアロゾルのイベントについて祥範（鳥環大） 菊池麻紀（JAXA）

照度と湿数変化から推 衛星搭載ライダCALIOP
定される放射霧の消滅 による平板氷晶の全球過程－岡山県津山盆地 長期解析
を例として－

河合 佑太（RIKEN RCCS）
ラージエディシミュ
レーションにおける力学コアの高精度化の必要性に関する考察― 16 ―

西澤智明（NIES）

衛星搭載ライダー・雲レーダーによる雲・エ
アロゾル・対流観測ミッション
境澤大亮（宇航研）衛星搭載植生ライダー
による林冠高計測とバイオマス推定日本気象学会2020年度春季大会

座 山口 弘誠（京大防災長 研）407 斉藤 和雄（大気海洋研）
台風に伴う非地衡風による北向き水蒸気フ
ラックス
408 北畠伊藤 彰記（JAMSTEC）
堤 之智（NIES）

西 暁史（筑波大・
CCS）
富士山頂で観測された6 d4PDF領域モデル実験
年間の対流圏オゾンの における局所的な極端
平均的な季節変化
高温の再現性尚子（気象大）鵜野 伊津志（九大応力研）
2019年10月25日の東日 越境汚染の硫酸塩から本の大雨に対する総観 硝酸塩へのパラダイ
ム・シフト
場の影響
伊藤 彰記
409 荒木 健太郎（気象研）（JAMSTEC）
2019年10月25日関東大 観測データに基づいた
雨のメソスケール環境 鉱物ダストによる放射効果の全球モデル研究
場

小野寺

座
長
410 吉田谷川

朋範（気象研）谷川

朋範（気象研）智（気象研）

川名 華織（JAMSTEC）
春季中部太平洋域にお観測システムシミュ
レーション実験を用い ける生物起源蛍光性粒た水蒸気観測の影響評 子の
時空間分布および蛍光価
パターン

411 山口 弘誠（京大防災研）
水蒸気のアンサンブル
予測情報の更新履歴解
析による線状降水帯の
予測

鶴田 治雄
（RESTEC）
福島第一原子力発電所
事故直後の大気中放射性ヨウ素(131I)の動態(その2)：原発近傍のSPM測定局における放射性プルーム中の131Iの推定

平（筑波大）

岡本 創（九大応力研）
衛星搭載ドップラーラ
イダとイメージングFTSによる全球風速複合観
測システム
石井

昌憲（情通研）清川だし吹走時の気温 衛星搭載ドップラー風
変化とその形成メカニ ライダーによる風観測ズム
中村 真悟（筑波大院）
新潟市における極端な猛暑を引き起こす台風の経路分析と将来予測

阿保真（都立大）

衛星搭載ライダーによるグローバルな水蒸気
分布観測の提案内山明博（環境研）ニーオルスンにおける GOSAT-2/CAI-2エアロ
全天分光日射計を用い ゾルプロダクトの検証
た積雪粒径・積雪不純 （計画）物濃度の推定関口

美保（海洋大） 大和田

気候変動観測衛星『しきさい』の観測データを用いた多波長多ピクセル法による大気エア
ロゾルの解析

浩美（JMA）

静止衛星搭載ハイパースペクトル赤外サウン
ダの観測システムシ
ミュレーション実験佐藤 陽祐（北大理関口 美保（海洋大） 小司 禎教（気象研）
412 二宮 洸三（無所属（個人））院）
日本近傍の梅雨前線低 福島第一原子力発電所 金星大気対応広帯域放 潮汐モデルを用いた船
気圧・雲－降水システ 起源の137Csを対象とし 射伝達モデルMstrn舶GNSS可降水量誤差補
ムの変動（1982年7月の た第3次モデル間比較プ Venusの開発
正の試み
観測事例）
ロジェクト

― 17 ―

日本気象学会2020年度春季大会

大会第4日 【5月22日（金）14：00～17：00，B会場～15：30，C会場～15：40】
A会場
座
長
451

452

453

454

455

456

457

公
「開
命気
を象
守講
る演
身会
近
な
気
象
情
報
」

B会場

C会場

中高緯度大気平田 英隆（立正大・地球環境科学）平田 英隆（立正大・地球環境科学）寒候期における日本周辺の強風と温帯低気圧との関係
佐藤 拓人（筑波大）

降水システムⅤ
田尻 拓也（気象研）
田尻

D会場

拓也（気象研）つくばで計測された大気エアロゾル粒子の氷晶核能郭 威鎮（気象研）

気圧配置分類における Droplet Size Distribution
類似度計算法の相互比 Activated and Grown from較
Hygroscopic Particles in
CCNC
宮本 真希（北大）
齋藤 泉（名工大院工）
気象要素による前線抽 雲粒粒径分布の雲乱流
出方法とその評価
統計理論と雲乱流チャンバー実験との直接比較
野口 萌（福岡大学大学院理学研究科）
梅雨期における東シナ
海上での下層強風帯の特徴

久芳

原口 諒平（福大院理）
夏季東南極大陸縁辺で無人航空機によって観測された超微小粒子の増加とモデルによる支配要因の検討

末木 健太（理研計算科学）
Ensemble Kalman Filter
を用いた雲微物理ス
キームのパラメータ推定奈遠美（AORI）

雨水形成効率と衛星観測データの関係－衛星観測からバルク
法雲物理スキームのshape parameterを調節する方法－

鷹野 敏明（千葉大院工）
ミリ波雲レーダ
FALCON-I による融解
層での雨滴形成と落下の詳細解析
秋山 静佳（京大院
理）
衛星搭載二周波降水
レーダを用いた固体降水層における降水微物
理特性の解析

― 18 ―

日本気象学会2020年度春季大会

ポスター発表プログラム
大会第1日 【5月19日（火）第1部(奇数) 15：30～16：30，第2部(偶数) 16：30～17：30】
P101 稲津將（北大院理）泊原子力発電所からの放射性物質放出に対する相対的リスク評価

P102 岩井宏徳（NICT）

衛星搭載ドップラー風ライダーの測定精度検証

P103 及川栄治（九大応力研）

多波長HSRL/ラマンライダーで観測されるエアロゾルの光学特性

P104 筒井純一（電中研）カーボンバジェットの方法論

P105 竹村和人（気象庁気候情報） 季節進行に伴う極東トラフの強化と秋雨前線帯の形成

P106 大和田真由（お茶大情報）

回転同軸円筒内の熱塩対流

P107 仲江川敏之（気象研）MRI-AGCM,NHRCMを用いたパナマでの気候変化予測協力

P108 高野哲夫（気象予報士会）

GSM地上とニューラルネットワークを用いた山形県内の降雪量解
析の試み

P109 折笠成宏（気象研）UAE上空におけるエアロゾル・雲の直接観測（その2）P110 飯塚聡（防災科研）2019年台風19号に対する海面水温偏差の感度実験

P111

西原 大貴（岡山理大球学部）

生物地 ドローンで観測された三次盆地で発生する放射霧の気象要素の鉛直プロファイル

P112 岩田和樹（名大ISEE）

2018年8月27日に関東地方周辺に発生した雷雲の観測

P113 芹沢悠一郎（慶應義塾大学）

労働生産性の外的環境依存性～都市が発展しやすい気候帯は存在するのか～

P114 北川裕人（気象大）太陽放射の計算における雲の分布の影響について

P115 山本晃立（東大AORI）

対流圏上層における砕波形状の緯度分布

P116 小野耕介（気象研）全球アンサンブル予報による台風進路予測の解析

P117 神谷美里（奈良女子大）地上観測データ解析による奈良におけるエアロゾルと気象要素の関係

P118 山崎明宏（気象研）分光型日射計による精密放射観測装置の開発（2）P119 中辻

菜穂（奈良女子大）

船舶観測と衛星観測プロダクトによる雲量の研究

P120 倉持将也（筑波大学）

日本付近の冬季気候場と総観規模擾乱の関係

P121

加藤
源）

茜（三重大学院生物資大気テレコネクションとGDP成長率の共変動

P122 土田耕（九大院・理）MIROC6 歴史実験による摂動フィードバックパラメータと環境場との関係

P123 柳澤彩紀（弘前大）全球熱帯域におけるDry intrusionと大規模循環場の統計的関係

P124 米原仁（気象庁数値）

台風防災の目標達成に向けて必要な技術開発（気象庁全球数値予報システム）

P125 小野耕介（気象研）メソアンサンブル降水予報における最適メンバーの特性

P126 西尾智裕（気象大）2013年9月2日越谷・野田竜巻をもたらしたスーパーセルの再現実
験P127 鈴木雄斗（九大院理）

朝鮮半島南東部で発生・発達したポーラーロウの解析

P128 神谷明住香（名大ISEE）

P129 高根雄也（産総研）P130 稲津將（北大院理）気圧・降水変換器の開発

P131 石山涼太（筑波大学）

全球雲解像モデルNICAMを用いた2016年8月に発生した北極低気圧の解析

P132 本田淳一（九大・理）2019年の南半球での成層圏突然昇温とオゾンホール

豪雨域の上流における水蒸気量の鉛直分布の変化に対する降水分
布の感度－平成30年7月豪雨の場合
現地観測から推定された人工排熱と電力消費量に対するoff-line都
市気候・建物エネルギーモデルの再現性― 19 ―

日本気象学会2020年度春季大会

P133 財前
P134

中島
惑）

祐二（気象研）健介（九大院・理・地

つくばで観測された新粒子性イベントの特徴とCCNとの関係
放射により駆動される雲対流の基礎的数値実験

大会第2日 【5月20日（水）11：30～12：30】
P201 藤野梨紗子（慶應大学）

辻堂における降水量とPM2.5の関係

P202 猪上華子（気象研）

庄内平野に突風をもたらす渦のIQデータを用いた超解像の試み

P203 関隆則（予報士会）

P204 松山洋（都立大）

P205 万田敦昌（三重大生物資源） 近年の日本近海の海面水温上昇が平成30年7月豪雨に及ぼす影響

P206 田中実（無所属）

世界の日照率の分布と近年の一部の国の変動

P207 前田修平（気象研）シルクロードパターンの十年規模変動

P208 近藤圭一（気象研）Dynamic Emissivityを用いた陸域衛星輝度温度同化の高度化

P209 橋本明弘（気象研）2018年冬季大雪事例の降雪粒子特性に関する数値実験

P210 梅原章仁（気象研）2019年10月12日に市原市に被害をもたらした竜巻の二重偏波特性

P211 原啓喜（九大院

気象）

気層の放射による地表面の加熱を考える温室効果実験装置（その2）小笠原諸島における降水量の季節変化に及ぼす台風の影響－エルニーニョ時・ラニーニャ時・通常時に注目して－台風の発雷域の大気環境場

P212 松嶋俊樹（R-CCS）

VRによる気象・気候シミュレーション空間の可視化

P213 小林勇輝（筑波大院地球）地上・衛星データによる中部山岳域の雲海観測P214 村上茂教（気象大）球面調和関数と鉛直構造関数を用いた3次元スペクトルモデルの構
築と気候研究への応用

P215 平沢尚彦（極地研）南極氷床上における春季の接地気温逆転層の緯度断面

P216 森谷拓冬（京大院理）

ひまわり8号を用いた台風の雲の日変化の解析

P217 柴田泰邦（都立大）ライダーによる下部対流圏のCO2混合比鉛直分布観測

P218 田中健路（広工大環境）

防災情報と避難行動への意識と防災教育の浸透度との関係～広島地域を対象としたアンケート調査に基づく分析～

P219 古澤文江（名大宇地研）

衛星観測データを用いた降水プロダクト間の長期比較

大会第3日 【5月21日（木）第1部 (奇数) 11：30～12：30，第2部(偶数) 13：30～14：30】
P301 伊藤創司（慶應大学）

P302 磯田総子（NITC）

P303 豊嶋紘一（千葉大CEReS）

P304 菅原邦泰（北大院理）

気候変動による北海道のバレイショ生産への影響の評価

P305 宮本歩（東大先端研）

南インド洋冬季亜熱帯高気圧の維持力学

P306 稲澤睦美（岡山大学理学部） 岡山市中心部で大雪となる場合の気象場の特徴についてP307 瀬古弘（気象研）

冬季日本空域において航空機に影響を与える乱気流の環境場
フェーズドアレイ気象レーダーのクラッタ除去を目的としたセマ
ンティックセグメンテーションの利用検討
ひまわり8号機械学習による高時間分解能降水推定プロダクトの検証

特異値分解解析による「全外し」を軽減するアンサンブル初期摂動作成法と最適な観測網システムの開発（その2）― 20 ―

日本気象学会2020年度春季大会

伊藤 享洋（気象庁海洋気象情
気象庁波浪モデルの成分情報と高潮予測プロダクトの提供開始
報室）
小原 涼太（東北大理学研究平成30年7月豪雨における前線の降水に対する雨粒の蒸発の寄与に
P309
科）
ついて
フェーズドアレイ気象レーダで観測された2019年10月12日市原竜P310 嶋村 重治（日本無線）
巻の鉛直構造P308

P311 宮原大輝（高知大理）

2005-2019年の四国における線状降水帯の抽出とその特性

P312 山口智子（防大）

気象衛星ひまわり8号によるAbove-Anvil Cirrus Plumeの形態の特徴

P313 中島虹（産総研）

G20大阪サミットによるヒートアイランド緩和効果

P314 西本秀祐（気象庁）

Moisture Vortex Instabilityによる台風内の擾乱の成長

P315 松原崚介（九大院理）

大気微量成分場におけるノーマルモード・ロスビー波について

P316 寺田

真未子（東大院理）

スマトラ島西岸で発生した降水日周期の数値実験杉山報）

耕一朗（松江高専 情

凝結性成分による対流抑制条件を念頭においた木星型惑星の雲対流の数値計算P318 廣瀬沙羅（奈良女子大）船舶搭載型全天カメラによる海洋上の雲量の推定

将光（日本自動車研究

ドローンを用いた気温逆転層形成時の大気汚染物質の鉛直分布観
測P320 横井幹大（筑波大学）

梅雨明けにおける対流ジャンプとシルクロード強制の関係性

P321 小川公子（お茶大情報）

海流の西岸強化のシミュレーション

P317

P319

早崎
所）

P322 大垣内

るみ（JAMSTEC）

MIROC-ES2L地球システムモデルを用いた氷期再現実験とデータ
アーカイブとの比較検討

P323 福井真（東北大院理）

日本域長期領域再解析システムの夏季の降水の再現性

P324 豊岡大地（筑波大学大学院）

集中豪雨予測における風上領域観測のデータ同化インパクトの検証

P325 中井専人（防災科研・雪氷） 大雪時における地上レーダーZhとGPM DPR Zeの比較

P326 渡邉俊一（気象研）高解像度地域気候モデルによる集中豪雨再現性

P327 藤本美紅（慶大）

日本におけるダウンバーストの統計解析

P328 川口航平（名大ISEE）

マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ(MP-PAWR)による積乱雲観測－2018年8月2日の孤立積乱雲の事例－

P329 松本紋子（ANAHD）

日本空域飛行航空機に影響を与える乱気流の統計解析

P330 林昌宏（気象研）P331 ぷりくりる

ぽーる（UNB）

P332 藤原圭太（九大院・理）P333 横山晶美（理科大）

P334

中島
惑）

健介（九大院・理・地

GCOM-C/SGLIの熱赤外観測データを用いた火山灰解析
宇宙天気の観点からの極端な気象: 豪雨および急激冠水
メキシコ湾流の高海面水温が温低化するSandy(2012)の構造変化と関連する極端降水に与える影響
東京スカイツリーで長期地上観測した雲凝結核特性に関する研究(2018-2020年)
木星型惑星の大気における湿潤対流の禁止条件：NH3とH2Sの化学反応によるNH4SH生成の場合― 21 ―

日本気象学会2020年度春季大会

講演者索引
<A>

Hirata Hidetaka（平田 英隆）

B451

Kawabata Takuya（川畑 拓矢）

A356

Abo Makoto（阿保 真）

D409

Hirose Sara（廣瀬 沙羅）

P318

Kawabata Yasuhiro（川端 康弘）

C402

Adachi Ahoro（足立 アホロ）

D355

Hirota Nagio（廣田 渚郎）

A201

Kawaguchi Kouhei（川口 航平）

P328

Adachi Toru（足立 透）

A152

Honda Junichi（本田 淳一）

P132

Kawai Hideaki（川合 秀明）

A203

Aizawa Takuro（相澤 拓郎）

A208

Honda Takumi（本田 匠）

A358

Kawai Yuta（河合 佑太）

C406
B410
B201

Akatsu Kunio（赤津 邦夫）

C351

Honda Yuki（本田 有機）

A351

Kawana Kaori（川名 華織）

Akiyama Shizuka（秋山 静佳）

C457

Hori Masatake（堀 正岳）

D208

Kawashima Masayuki（川島 正行）

Araki Kentaro（荒木 健太郎）

A405

Hori Yasuro（堀 康郎）

D354

Kawashima Masayuki（川島 正行）

C156

Araki Kentaro（荒木 健太郎）

A409

Kawatani Yoshio（河谷 芳雄）

D153

<B>

<I>

Kikuchi Maki（菊池 麻紀）

D404

Iizuka Satoshi（飯塚 聡）

A408

P110

Kitabatake Naoko（北畠 尚子）

Baba Yuya（馬場 雄也）

B301

Imai Ryusho（今井 隆翔）

A153

Kitagawa Hiroto（北川 裕人）

P114

Behera Swadhin（ベヘラ スワディヒ
ン）

C357

Inatsu Masaru（稲津 將）

P101

Kobayashi Chiaki（小林 ちあき）

A207

Inatsu Masaru（稲津 將）

P130

Kobayashi Shun（小林 峻）

B361

Inayoshi Hideo（稲吉 秀夫）

C160

Kobayashi Yuki（小林 勇輝）

P213

Inazawa Mutsumi（稲澤 睦美）

P306

Kodama Shinichi（児玉 真一）

C155

Inoue Hanako（猪上 華子）

P202

Kohma Masashi（高麗 正史）

D154

Inoue Tsuyoshi（井上 剛）

D306

Kohyama Tsubasa（神山 翼）

C154

Ishibashi Toshiyuki（石橋 俊之）

D204

Kondo Keiichi（近藤 圭一）

P208

Ishihara Masahito（石原 正仁）

C356

Kosaka Yu（小坂 優）

A205

Ishii Shoken（石井 昌憲）

D408

Koshin Dai（小新 大）

D158

Ishikawa Hirohiko（石川 裕彦）

C360

Kouketsu Takeharu（纐纈 丈晴）

B202

Ishiyama Ryota（石山 涼太）

P131

Kuba Naomi（久芳 奈遠美）

C454

Isoda Fusako（磯田 総子）

P302

Kubota Hisayuki（久保田 尚之）

A306

Itahashi Syuichi（板橋 秀一）

B403

Kuo Weichen（郭 威鎮）

C452

Itano Toshihisa（板野 稔久）

C206

Kuramochi Masaya（倉持 将也）

P120

Ito Akinori（伊藤 彰記）

B409

Kuroda Yuhji（黒田 友二）

B158

Ito Soshi（伊藤 創司）

P301

Kusunoki Kenichi（楠 研一）

A154

Ito Takahiro（伊藤 享洋）

P308

Kusunoki Shoji（楠 昌司）

C364

Iwai Hironori（岩井 宏徳）

P102

Iwasaki Hiroyuki（岩崎 博之）

B204

<L>

Iwashita Hisato（岩下 久人）

C159

Liu Guangyu（劉 光宇）

Iwashita Hisato（岩下 久人）

C301

Iwata Kazuki（岩田 和樹）

P112

<M>

Iwata Soshi（岩田 総司）

C355

Maeda Shuhei（前田 修平）

Iwayama Takahiro（岩山 隆寛）

C205

Maeda Shuhei（前田 修平）

P207

Maejima Yasumitsu（前島 康光）

A357

<C>
Chiba Jotaro（千葉 丈太郎）

A204

<D>
Doi Takeshi（土井 威志）

B154

<E>
Endo Hirokazu（遠藤 洋和）

B360

Enomoto Takeshi（榎本 剛）

D302

<F>
Fudeyasu Hironori（筆保 弘徳）

A301

Fujibe Fumiaki（藤部 文昭）

A401

Fujimoto Miku（藤本 美紅）

P327

Fujino Risako（藤野 梨紗子）

P201

Fujita Tadashi（藤田 匡）

A353

Fujiwara Kei（藤原 ケイ）

B160

Fujiwara Keita（藤原 圭太）

P332

Fukui Shin（福井 真）

P323

Furuzawa Fumie（古澤 文江）

P219

<H>
Hara Hironobu（原 啓喜）

P211

Harada Yayoi（原田 やよい）

B362

Haraguchi Ryohei（原口 諒平）

B455Hashimoto Akihiro（橋本 明弘）

P209

Hatsuzuka Daisuke（初塚 大輔）

B354

Hayasaki Masamitsu（早崎 将光）

P319

Hayashi Masahiro（林 昌宏）

P330

Hayashi Michiya（林 未知也）

B155

Hayashi Taiici（林 泰一）

C362

Higuchi Taro（樋口 太郎）

C207

Hirasawa Naohiko（平沢 尚彦）

P215

<K>

D160

A206

Maesaka Takeshi（前坂 剛）

B307

Kamahori Hirotaka（釜堀 弘隆）

B352

Manda Atsuyoshi（万田 敦昌）

P205

Kamiya Asuka（神谷 明住香）

P128

Mashiko Wataru（益子 渉）

A158

Kamiya Misato（神谷 美里）

P117

Masuda Yoshinobu（増田 善信）

C201

Kanada Sachie（金田 幸恵）

C158

Matsubara Ryosuke（松原 崚介）

P315

Kanai Taizo（金井 大造）

B208

Matsumoto Ayako（松本 紋子）

P329

Kaneko Wataru（金子 航）

B304

Matsushima Toshiki（松嶋 俊樹）

P212

Kanno Yoshiaki（菅野 能明）

C352

Matsuyama Hiroshi（松山 洋）

P204

Kato Akane（加藤 茜）

P121Matsuyama Yuya（松山 裕矢）

D156

Kato Ken（加藤 顕）

D207

Minamide Masashi（南出 将志）

D206― 22 ―

日本気象学会 2020 年度春季大会

Minda Haruya（民田 晴也）

D357

Okamoto Hajime（岡本 創）

D407

Shigeta Yoshinori（重田 祥範）

C404

Minowa Masahiro（箕輪 昌裕）

D352

Okamoto Kozo（岡本 幸三）

D202

Shimamura Shigeharu（嶋村 重治）

P310

Miyahara Daiki（宮原 大輝）

P311

Oki Taikan（沖 大幹）

C358

Shimizu Hiroyuki（清水 宏幸）

D201

Miyakawa Tomoki（宮川 知己）

A361

Ono Kosuke（小野 耕介）

P116

Shimizu Kesaku（清水 健作）

D353

Miyamoto Ayumu（宮本 歩）

P305

Ono Kosuke（小野 耕介）

P125

Shiozaki Masahiro（塩崎 公大）

B363

Miyamoto Maki（宮本 真希）

B453

Onodera Taira（小野寺 平）

C408

Shoji Yoshinori（小司 禎教）

B308

Miyamoto Yosiaki（宮本 佳明）

B302

Oohashi Yukitaka（大橋 唯太）

C304

Shoji Yoshinori（小司 禎教）

D412

Miyasaka Takafumi（宮坂 貴文）

B357

Oohashi Yukitaka（大橋 唯太）

C403

Somaki Yusuke（杣木 優介）

C204Morinaga Takeshi（守永 武史）

C405

Orikasa Narihiro（折笠 成宏）

P109

Sueki Kenta（末木 健太）

C455

Moriya Takuto（森谷 拓冬）

P216

Osakada Yukari（小坂田 ゆかり）

B153

Sugawara Hirofumi（菅原 広史）

D351

Morotomi Kazuomi（諸富 和臣）

A151

Ose Tomoaki（尾瀬 智昭）

B351

Sugawara Kuniyasu（菅原 邦泰）

P304

Murakami Masataka（村上 正隆）

B207

Otaki Toshikazu（大滝 寿一）

A304

Sugi Masato（杉 正人）

A307

Murakami Shigenori（村上 茂教）

P214

Owada Hiromi（大和田 浩美）

D411

Sugiyama Koichiro（杉山 耕一朗）

C306

Owada Mayu（大和田 真由）

P106

Sugiyama Koichiro（杉山 耕一朗）

P317

Suzuki Kenji（鈴木 賢士）

B205

Suzuki Yuto（鈴木 雄斗）

P127

<N>
Nabetani Takashi（鍋谷 尭司）

D304

Nakaegawa Tosiyuki（仲江川 敏之） P107

<P>
Prikryl Paul（ぷりくりる ぽーる）

P331

<T>

Nakagawa Masayuki（中川 雅之）

D305

Nakai Sento（中井 専人）

P325

<S>

Nakajima Kensuke（中島 健介）

P134

Saito Izumi（齋藤 泉）

Nakajima Kensuke（中島 健介）

P334

Saito Kazuo（斉藤 和雄）

Nakajima Ko（中島 虹）

P313

Nakamura Shingo（中村 真悟）

C409

Nakamura Yusuke（中村 祐輔）

Tajiri Takuya（田尻 拓也）

C451

C453

Takagi Masahiro（高木 征弘）

C208

A407

Takahashi Nobuhiro（高橋 暢宏）

B306

Saito Kazuo（斉藤 和雄）

C363

Takane Yuya（高根 雄也）

P129

Sakaizawa Daisuke（境澤 大亮）

D406

Takano Tetsuo（高野 哲夫）

P108

C401

Sakazaki Takatoshi（坂崎 貴俊）

A308

Takano Toshiaki（鷹野 敏明）

C456

Nakamura Yuuki（中村 祐貴）

B356

Sakurai Namiko（櫻井 南海子）

B203

Takano Yuki（高野 雄紀）

D307

Nakatsuji Naho（中辻 菜穂）

P119

Sasaki Hidetaka（佐々木 秀孝）

C365

Takasuka Daisuke（高須賀 大輔）

C153

Nakazawa Tetsuo（中澤 哲夫）

B151

Sassa Koji（佐々 浩司）

A155

Takemi Tetsuya（竹見 哲也）

A404

Naoe Hiroaki（直江 寛明）

D159

Sassa Koji（佐々 浩司）

A156

Takemura Kazuto（竹村 和人）

B364

Nayak Sridhara（Nayak Sridhara）

A406

Sato Eiichi（佐藤 英一）

D358

Takemura Kazuto（竹村 和人）

P105

Ninomiya Kozo（二宮 洸三）

A412

Sato Kaoru（佐藤 薫）

D155

Tanaka Kenji（田中 健路）

B405

Nishi Akifumi（西 暁史）

C407

Sato Katsufumi（佐藤 克文）

C308

Tanaka Kenji（田中 健路）

P218

Nishihara Hiroki（西原 大貴）

P111

Sato Naoki（佐藤 尚毅）

B359

Tanaka Minoru（田中 実）

P206

Nishimoto Shusuke（西本 秀祐）

P314

Sato Ryogo（佐藤 亮吾）

B404

Tanikawa Tomonori（谷川 朋範）

C410

Nishio Tomohiro（西尾 智裕）

P126

Sato Takuto（佐藤 拓人）

B452

Terada Mamiko（寺田 真未子）

P316

Nishizawa Tomoaki（西澤 智明）

D405

Sato Yousuke（佐藤 陽祐）

B412

Terasaki Koji（寺崎 康児）

A360

Nodzu Masato（野津 雅人）

C305

Satoh Masaki（佐藤 正樹）

A359

Tochimoto Eigo（栃本 英伍）

A157

Noguchi Megumi（野口 萌）

B454

Satoh Shinsuke（佐藤 晋介）

A159

Tochimoto Eigo（栃本 英伍）

A355

Noguchi Shunsuke（野口 峻佑）

D157

Sawada Ken（澤田 謙）

D205

Tokairin Takayuki（東海林 孝幸）

C303

Nosaka Masaya（野坂 真也）

B353Seki Takanori（関 隆則）

P203

Tomikawa Yoshihiro（冨川 喜弘）

D151

Sekiguchi Miho（関口 美保）

C411

Tonouchi Michihiko（登内 道彦）

C354

<O>

Sekiguchi Miho（関口 美保）

C412Toriyama Namiko（鳥山 菜海子）

C157

Obata Atsushi（小畑 淳）

B159

Seko Hiromu（瀬古 弘）

A352

Toyooka Daichi（豊岡 大地）

P324

Ogawa Kimiko（小川 公子）

P321

Seko Hiromu（瀬古 弘）

P307

Toyoshima Koichi（豊嶋 紘一）

P303

Ogura Tomoo（小倉 知夫）

A202

Serizawa Yuichiro（芹沢 悠一郎）

P113

Tsuchida Kou（土田 耕）

P122

Ohara Ryota（小原 涼太）

P309

Sherrifftadano Sam（シェリフ多田野

Tsuji Hiroki（辻 宏樹）

B305

Ohgaito Rumi（大垣内 るみ）

P322

サム）

Tsuruta Haruo（鶴田 治雄）

B411

D402

B157

P103

Shibata Yasukuni（柴田 泰邦）

Tsutsu Yukitomo（堤 之智）

B407

Oizumi Tsutao（大泉 伝）

A354

Shibata Yasukuni（柴田 泰邦）

P217

Tsutsui Junichi（筒井 純一）

P104

Okajima Satoru（岡島 悟）

C203

Shigeta Yoshinori（重田 祥範）

C307

Tunoda Atusi（角田 敦）

C302

Oikawa Eiji（及川 栄治）― 23 ―

日本気象学会 2020 年度春季大会

<U>

<Z>

Uchino Osamu（内野 修）

D403

Uchiyama Akihiro（内山 明博）

D410

Uchiyama Tsuneo（内山 常雄）

B406

Uekiyo Naotaka（上清 直隆）

D203

Ueno Kenichi（上野 健一）

B303

Uezato Tatsumi（上里 達実）

D401

Umehara Akihito（梅原 章仁）

A403

Umehara Akihito（梅原 章仁）

P210

Uno Itsushi（鵜野 伊津志）

B408

Ushiyama Tomoki（牛山 朋來）

D301

Zaizen Yuji（財前 祐二）

P133

<W>
Wada Akiyoshi（和田 章義）

A302

Wakazuki Yasutaka（若月 泰孝）

B358

Watanabe Akira（渡邊 明）

A402

Watanabe Shunichi（渡邉 俊一）

P326

Wu Peiming（伍 培明）

C152

<Y>
Yagai Isamu（谷貝 勇）

B355

Yamada Yohei（山田 洋平）

B152

Yamada Yoshinori（山田 芳則）

D356

Yamaguchi Kosei（山口 弘誠）

A411

Yamaguchi Munehiko（山口 宗彦）

A305

Yamaguchi Tomoko（山口 智子）

P312

Yamamoto Haruhiko（山本 晴彦）

B402

Yamamoto Koryu（山本 晃立）

P115

Yamamoto Mikito（山本 幹人）

C353

Yamanaka Manabu（山中 大学）

C151

Yamanaka Manabu（山中 大学）

C359

Yamauchi Akira（山内 晃）

B206

Yamazaki Akihiro（山崎 明宏）

P118

Yamazaki Kazuya（山崎 一哉）

C202

Yanagisawa Saki（柳澤 彩紀）

P123

Yanase Wataru（柳瀬 亘）

A303

Yashiro Hisashi（八代 尚）

A362

Yoden Shigeo（余田 成男）

C361

Yokoi Mikihiro（横井 幹大）

P320

Yokoyama Masami（横山 晶美）

P333

Yonehara Hitoshi（米原 仁）

D303

Yonehara Hitoshi（米原 仁）

P124

Yoshida Akira（吉田 聡）

C309

Yoshida Kenji（吉田 健二）

D308

Yoshida Lihito（吉田 理人）

D152

Yoshida Satoru（吉田 智）

A410

Yoshimori Masakazu（吉森 正和）

B156

Yoshino Rei（芳野 玲）

B401― 24 ―

日本気象学会 2020 年度春季大会

大会 第 1 日A151

令和元年台風 19 号（Hagibis）に伴い市原市で発生した竜巻のフェーズドアレイ気象レーダ観測*

諸富和臣，嶋村重治（日本無線千葉大 &(5H6），小林文明（防大地球），岩下久人（明星電気）
原岡秀樹（フランクリン・ジャパン），鷹野敏明（千葉大院工），樋口篤志，高村民雄（千葉大 &(5H6）

１．はじめに反射強度が強まったと考えられる．この極大域は2019 年 10 月 12 日 8 時すぎ，台風 19 号の接近に伴い千葉県市原市内で竜巻（JEF2）が発生した．

高度 400 m まで観測された．
P

竜巻がタッチダウンした場所の近傍には，日本無線が開発し，運用しているフェーズドアレイ気象
レーダ（PAWR）があり（柏柳ほか：2015 年秋季%:(5大会，諸富ほか：2016 年，2017 年秋季大会，嶋

メソサイ
クロン

村ほか：2019 年春季大会），この竜巻をレーダ近P

傍 5 km 圏内で捉えることができた．
本発表では，30 秒間隔で 80 km 圏内をボリュー
ムスキャンしている PAWR で観測された竜巻とその親雲の三次元構造を報告する．
２．竜巻とその親雲P

10 月 12 日 8 時 8 分頃，台風 19 号の北東象限約500 km の地点のアウターバンド内の積乱雲に伴い竜巻が発生した．地上被害領域は，少なくとも長さ 2 km，幅 100 m 以上あり，南東～北西の走向を持っていた．これは，アウターバンド内セルの移動方向と一致していた．

P

竜巻発生 8 分前の 8 時 0 分，PAWR で観測した
高度 100 m から 1500 m の反射強度とドップラー
速度場を図 1 に示す．高度 100 m 反射強度では，
親雲エコーの南端にフックエコーがあり，高度1500 m では，BWER が確認できた．ドップラー速度場では高度 1500 m においてメソサイクロン（直径 3 km）が解析された．親雲は明瞭なフックエコー（メソサイクロン），BWER の特徴を有しており，スーパーセル型の竜巻であった．一方で，親雲のエコー頂高度は，約 9 km と低く，いわゆる古典的なスーパーセルとは異なっていた．

フックエコー

図 1 2019 年 10 月 12 日 8 時 0 分の各高度における反射
強度（左），ドップラー速度（右）．PAWR から半径 15 kmの範囲．＊背景地図は，国土地理院長の承認を得て，同院発行の基盤地
図情報を使用した．
（承認番号 平 27 情使，第 609 号）





図 2 に竜巻が発生した 8 時 8 分から 30 秒毎の
高度 100 m における反射強度を示す．フックエコーの先端部に形成された直径 500 m の渦（マイソサイクロン）の移動速度は、20m/s で、南東から北西に向かって被害領域を通過した．また，マイソサイクロンの中心部では，反射強度の極大域（48 dBZ 以上）が見られ，竜巻渦による飛散物で図 2

10 月 12 日 8 時 8 分（左）から 8 時 9 分（右）まで 30 秒毎の高度 100 m の反射強度．白破線枠は竜巻の被害領域．

― 26 ―

A152

フェーズドアレイ気象レーダーで観測された2019 年 10 月 12 日市原竜巻の発生メカニズムについて*足立 透、益子 渉 (気象研究所)
1.

ちに、次第に上方へと進展しながら 8 時 6 分ごろに高はじめに2019 年 10 月 12 日 8 時 8 分ごろ、台風第 19 号が接近度 1.3km 付近に達し、上方が北西側にやや傾いたアー

する中で千葉県市原市において竜巻によるものと推定

チ状の立体構造を有する様子が捉えられた（図中央）。

される突風被害が発生した。本研究では、被害域から（２）メソサイクロンとの結合と渦の強化

わずか 5km 圏内に位置したフェーズドアレイ気象レー

このアーチ状渦のうち、北側の反時計回りの渦成分

ダー（PAWR）による観測データを解析し、竜巻発生には、8 時 3 分ごろにメソサイクロンのやや東側に位置していたが、その後に徐々に接近しながら 8 時 5 分ごろ

関わる物理メカニズムについて考察する。
2.

にメソサイクロンの下部に位置した（図中央）
。この接

現象の概要

台風に伴う強い鉛直シアが存在する中、7 時から 9近に伴って当該渦成分は、高度 1km 付近の上端部分か時ごろにかけて、南端にメソサイクロンを伴ういくつ

ら回転速度の強まりを示したのちに、同様の強まりがもの積乱雲群が房総半島を通過した。このうち突風被低高度へと下方伝搬し、被害域を通過する様子が明ら害をもたらした積乱雲は明瞭なミニチュアスーパーセ

かになった（図右上）。一方、南側の時計回りの渦成分

ルの特徴を有し、フックエコーの付近で発達した鉛直に明瞭な回転速度の強まりは見られなかった（図右下）。

渦が捉えられた。本研究では、この渦の生成過程に着

4.

まとめ

これらの結果から、本事例における突風被害の発生目する。
渦の発生メカニズムには、降水コアの落下に伴う下降流とその周辺におけ（１）アーチ状渦の発達

る水平渦リングの形成、ガストフロント上の立ち上げ

3.

突風被害が発生する約 8 分前の 8 時ごろから、メソ効果によるアーチ状渦の形成、またメソサイクロンとサイクロンの後面で降水コアの落下が生じ、地面付近の上下結合による反時計回りの渦の強化が寄与したもではガストフロントが形成された。さらに 8 時 3 分ごのと考察される。

ろから、ガストフロントの東側において反時計回りお謝辞 本研究は JSPS 科研費（17K13007）の助成を受け

よび時計回りの回転を有する渦のペアが生じた（図左）。

たものです。解析には日本無線株式会社が運用する

この渦ペアはまず 0.6km 以下の低高度で観測されたの

PAWR データを使用しています。

図１（左）8 時 5 分ごろに観測されたフックエコー付近における反時計回り（CCW）および時計回り（CW）の渦のペア。
（中央）渦ペアのアーチ状構造と上空のメソサイクロンの位置関係。
（右）渦ペアの半径（円の大きさ）
・
回転速度（カラー）の時空間変化。

― 27 ―

A153

フェーズドアレイ気象レーダデータの解析に基づく
海上竜巻を発生させた対流雲内部の渦構造の時間変化
今 井 隆 翔 ， *高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )1.

はじめに
対流雲内部の水平スケールが数 km の渦(マイソサイクロン)の発達メカニズムに注目し，渦の強さと構造の詳細な時間変化を理解するための研究が進められている．しかし，そのレーダ観測には十分な時間・空間分解能が必要である．フェーズドアレイ気象レーダ(PAWR)
はアレイアンテナを採用し，仰角方向のスキャンを電子的に行っているため，方位角方向に回転するだけで隙間なく立体的な観測が可能で，マイソサイクロンの発達を捉えるのに有効である．本研究では，マイソサイ
クロンの発達メカニズムを対流エコーの時間変化および竜巻の目撃情報と関連付けて明らかにすることを目的に，2017 年 5 月 15 日の沖縄県での事例を解析した．
2.

データと解析手法
利用した PAWR は沖縄県恩納村の NICT に設置されており，観測範囲は半径 60 km である．ドップラー速度パターンから渦を検出し，その鉛直渦度を算出した．
また，鉛直方向に連続な渦を 1 つの渦管として，渦位も算出した．対象としたのは，当日 15 時 45 分頃(JST)に読谷村沖で少なくとも 2 つの海上竜巻が目撃された事例である．読谷村で撮影された動画，嘉手納飛行場および普天間飛行場の航空気象観測報を利用して，竜巻発生の時間と位置を同定し，レーダ解析と対応させた．

5.

MC2 の時間変化
MC2 は強エコー域の中心から南東 0.8 km，高度 1.3
km 付近に，上昇流によって下層の渦が運ばれることで現れたと考えられる．15 時 36 分以降，この MC2 近くの強エコー域の消滅に伴い，新たな強エコー域が MC2から北北東に約 2.0 km 離れた位置に現れた(図 1)．この強エコー域が下降して消滅する時間とほぼ同じ頃に，
MC2 の下部が引き伸ばされ，直径が縮小，鉛直渦度が増大した(図 2)．この下部の引き伸ばしは海上竜巻の形成・強化に関与したと推察される．15 時 43 分以降は渦位がそれ以前までの値からほぼ倍増しており，渦の移流が示唆される．
謝辞 本研究の PAWR データは NICT より提供していただきました．

3.

レーダエコーとマイソサイクロンの概要
解析対象の対流雲のレーダエコーは 15 時 00 分～06
分に初めて観測され，15 時 30 分～36 分にレーダ反射
強度 55 dBZ 以上に達し，対流雲全体として最盛期を迎え，16 時頃に消滅した．対流雲内部の強エコー域は発達・消滅を繰り返しながら，東へ移っていった．最盛期
頃に 2 つのマイソサイクロンが検出された．15 時 25 分
30 秒～36 分 30 秒に検出された渦を MC1，15 時 28 分
30 秒～47 分 00 秒に検出された渦を MC2 と呼ぶ．それぞれの水平座標はほぼ変化がなかった．
MC1 の時間変化
先行する雲の消滅に伴う発散流と環境場の風により作られた下層シアによる渦が，対象とする対流雲の上昇流によって上空に運ばれた結果，MC1 は対象エコーの南西端，高度 2.1 km 付近に現れた．その後，強エコ
ー域が下層で広がり，MC1 の下部が押し下げられていた．その際，渦管は引き伸ばされ，直径が縮小，鉛直渦度が増大した．MC1 は最終的に，周辺の降水粒子の落下により消滅したと考えられる．

図 1 レーダ反射強度(等値面：20, 30, 40, 45 dBZ)と
MC2 の位置(青色の立方体：濃淡は鉛直渦度．渦の直径は考慮せず)の立体図．視点は南から高度約 1 km．MC2
はエコーに対して紙面手前(南)側にある．

4.

図 2 MC2 の高度・直径・鉛直渦度の時間変化．

― 28 ―

A154
ＡＩを用いた竜巻等突風の自動予測・情報提供システムの開発-開発の現状＊楠 研一 1 ・足立 透 1 ・石津 尚喜 2・猪上 華子 1・新井 健一郎 2 ・川又 幸 2 ・藤原 忠誠 3・鈴木 博人 31） 気象研究所 2) アルファ電子／気象研究所 3)東日本旅客鉄道
1. はじめに竜巻等突風による災害を減らすための気象予測情報が必要とされている。われわれは、これまでの研究開発で得られた成果を踏まえ、竜巻等突風に対するより広範囲な防災・減災を目指し、人工知能（ＡＩ）等の利用を含めた研究課題を重点的に推進している。本発表では研究開発の現状を紹介する。
2. 研究の目的と A I 利用の背景
積乱雲内で局所的に発生して急激に発達しながら移動する竜巻をドップラーレーダーのパターンから
AI で探知し、追跡から進路予測までリアルタイムに行うシステムを目指す。突風の影響を受けやすい
様々な分野での実用化につながると期待される。
竜巻巻探知のためには、地上付近のドップラー速度場から、気流の局所的な回転パターンを精度よく検出することが最重要である。ただし定式化された数学モデルに当てはめ一定のしきい値を設け処理する方法には、限界がある。そのため AI 技術の中で特に画像認識分野での実用化が急速に進んでいる
深層学習を用いた開発を進めている。

3. 研究開発の概要
基礎研究から実用化に資する一気通貫の 3 テーマで構成されている。
(1) 竜巻に関するレーダーデータの収集と解析
AI を用いた自動検出技術を開発する基本情報となる、竜巻に関するレーダーデータを収集、詳細な構造と発生・発達プロセスを把握し、竜巻の特徴量を明らかにする。
(2) AI を用いた竜巻の自動検出技術の開発
深層学習モデルの中で「畳み込みニューラルネッ
トワーク（Convolutional Neural Network, CNN）」を用いてドップラー速度パターンの背景（積乱雲）か
ら突発的・局所的に発生する竜巻に関する特徴量を検出する手法を開発する。
(3) 自動予測・情報提供システムの開発
実用化へつなげるためには、AI の検出結果から、気象情報に翻訳する必要がある。そのため AI で検出された竜巻を追跡し、進路予測等を行うシステムを開発する。

― 29 ―

A155
スーパーセル竜巻形成における下降冷気の影響*佐 々 浩 司 ， 名 黒 千 尋 (高 知 大 学 理 工 学 部 )Koji Sassa, Chihiro Naguro (Kochi Univ.)
1.

3.

はじめに
スーパーセル竜巻形成過程において特に RFD からの実験結果
メソサイクロンが低い場合は竜巻状渦が安定的に形

下降冷気は重要な役割を果たす。著者らはスーパーセ

成(図 1a)されるが、模擬装置が高い方が冷気流は乱れ

ル竜巻の形成に適するメソサイクロンの特性を再現実るものの安定な竜巻状渦が形成された。逆に例気流が験により明らかにしてきたが、下降気流の影響は未解

安定な時、その端の水平シアーにより竜巻状渦とは反明であった。本研究では竜巻形成に下降冷気がどのよ

対の高気圧性渦が形成されること(図 1b)もあった。メ

うに影響するかを明らかにするため再現実験を行った。

ソサイクロンが高い場合は、より下降冷気の特性が影響を及ぼし、模擬装置が低く距離が遠い安定した冷気2.

実験流の場合には両端の水平シアーに伴う一対の逆回転の実験は回転上昇流を作るメソサイクロン模擬装置と渦が形成された(図 1c)。模擬装置が２台離れて設置さ下降気流模擬装置により構成される。ここでは、メソサ

れ、冷気が広範囲に侵入する場合は、低気圧性の竜巻状

イクロン底面の高度 z と案内羽根迎角 a，下降冷気の高渦の回転を打ち消すような冷気貫入も見られ、現実のさ h とメソサイクロンからの距離 r,および下降気流模スーパーセル下層における様々な状況を再現できた。

擬装置の個数と間隔を変えた計48 通りのパラメータ実
験により竜巻形成に適する気流を調べた。冷気を再現するドライアイスミストをレーザーシートを照射して可視化し、高速度カメラで撮影した。

本研究は文部科学省科研費18H01682 の支援を受けて進められた。

(a) 安定竜巻状渦(z=20mm,a=30°,r=100mm)(c)逆回転対渦(z=50mm,a=30°,r=350mm)
図１

謝辞(b)逆回転の渦形成(z=20mm,a=30°,r=350mm)(d)冷気外出流貫入(z=50mm,a=30°,r=350mm)

スーパーセル竜巻の様子― 30 ―

A156
台風外縁の波状雲に伴う竜巻*} ' Ó  ę Ç à ¾ ô (Ę ç  ¡ Ü ¨ ¡ Ċ Č ), ú w ð (Ę ç  ¡ ď Ü )Koji Sassa, Fumie Murata, Akira Nishii (Kochi Univ.)1.

はじめに­·  ®ė

B/ADEò5*K+@úė.ÿHLO%ÐÛē
.t§BA):<ÈĈ5<*9  Ä  Á Ã3P%ĘçªċÒ= Rë48Nq¥BÈė>CDEäx5<*9&@,%Ę° !" =CDE=úė=):9&Bï©ù£.áÞ59&ėBTW\niVlcla=ï©.áÞ6N2>C*.%2Bu~=C%4LA

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2.

解析

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3.

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A157

竜巻の強さと温帯低気圧の関係*栃 本 英 伍 1 ・ 新 野 宏 １（ 1： 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）


はじめに

竜巻は水平スケールが極めて小さな現象ではあるが、その発生は温帯低気圧などの総観場と密接に関係している。特に温帯低気圧の暖域で竜巻が発生することが多いことが知られている（Newton 1967）。Tochimoto and Niino (2016)は、竜巻大発生を生ずる低気圧と生じない低気圧の構造の違いを明らかにした。一方、竜巻の強さと温帯低気圧の構造や強度の関係
は十分に理解されていない。
そこで本研究は、米国で発生する竜巻の強さと温帯低気圧の関係を明らかにするために、JRA-55 を用いてコンポジット
解析を行った。
2.

解析期間と解析方法
解析期間は 1959 年〜2017 年の春季(MAM)、秋季（SON）、
冬期（DJF）である。使用したデータは JRA-55(Kobayashi et al.
2015)で、水平格子間隔は 1.25 度、時間間隔は 6 時間である。
温帯低気圧の客観的抽出には Hodges (1994, 1995, 1999)の手法
を 用 い た 。 竜 巻 は 、 Storm Prediction Center(https://www.spc.noaa.gov/wcm/index.html #data)のデータを用いた。
また、低気圧の構造を調べるために Key Time (KT)を竜巻が発生した時刻に最も近い時刻とし、その前 48 時間(KT-48)〜
KT の時間発展を調べた。竜巻の強度と温帯低気圧の関係を調べるために、強い竜巻を F３または EF3 と定義し、強い竜巻を起こす低気圧（STEC）と、F0 スケール位上の全ての低気圧（TEC)を起こす低気圧に分類した。そして、TEC と STECの平均的な低気圧構造を比較するために、低気圧の中心を重ね合わせて平均をとるコンポジット解析を行った。
 結果
 コンポジット解析を行った結果、STEC と TEC で違いが見られた。ここでは、MAM の結果について述べる。まず、下層の南風分布を比較すると、低気圧中心の南東領域で、STEC
においてより南風が強くなっていた（図 1a-c）。また、ジオポ
テンシャル高度の差を見ると、低気圧の中心付近で気圧が低くなっており、STEC の方が強い傾向があることを示唆している。また、STEC におけるより低い気圧分布は南方 1500 km程度まで広がっており、その東側では、STEC の方が高圧部となっていることから、東西の気圧傾度が大きくなることでSTEC の方が強い南風となっていることがわかる（図１a-c）。
 上層でも STEC と TEC で違いが見られる（図 1d-f）。上層の渦位および気圧分布を比較したところ、STEC でより上層の高渦位が低気圧中心付近まで接近しており、ジオポテンシ
ャル高度も低くなっている。
 続いて、竜巻発生の環境パラメータとして用いられる、
Storm relative environmental helicity (SREH)と CAPE のコンポジットを比較した（図２）。その結果、STEC 中心の南東側でSREH が TEC よりも大きくなっていた（図 2a-c）。この SREHの差は、STEC と TEC の南風の強さの違いに起因している。
また、CAPE のコンポジット場を比較しても、STEC 中心の南
東側で TEC よりも CAPE が大きくなっていた（図 2d-f）。
CAPEの差には、下層の水蒸気量の差が大きく影響していると考えられる（図 2f）
。また、SREH よりも CAPE の差の方が顕著であった。
 今後は、これらの違いが低気圧の強さの違いによるものなのか、低気圧の構造の違いによるものなのかを調べる予定で
ある。

(a)

>F3

(b)

>F0

(c)

F3-F0

V at 900 hPa

(d)

(e)

(f)

PV at 250 hPa &geopotential height

図 1 (a) STEC と (b) TEC における南北風（色；m s-1）とジオ
ポテンシャル高度（実線；m s-1）のコンポジット図。 (d) と(e)は同様に、250hP 面の渦位（色；PVU）とジオポテンシャル高度（実線；m）。(c)は南北風（色；m s-1）とジオポテンシャル
高度（実線；m s-1）の STEC と TEC の差、(f)は 250hP 面の渦位（色；PVU）とジオポテンシャル高度（実線；m）の STECと T E C の差を示す。座標(0,0)は低気圧中心。

(a)

>F3

(b)

>F0

(c)

F3-F0

SREH

(d)

(e)

(f)

CAPE&SPFH

図 2 図１と同様、ただし、上段は SREH（色；m2 s-2）
、下段はCAPE (J kg-1)と比湿（色；kg kg-1）。

― 32 ―

A158
2019 年日本に暴風・竜巻等突風をもたらした台風の特徴*益子 渉 （気象研究所）
１．はじめに
 2019 年日本へ接近した台風は 15 個で、そのうち 5 個が上陸し、いずれも平年よりも多くなった。その中で、
T1915 号はこれまでに関東地方に上陸した台風の中では最強クラスで千葉市付近に上陸し、房総半島を中心に甚大な風害をもたらした。また、T1917 号に伴って延岡市
で JEF2 の竜巻が、T1919 号に伴って市原市で JEF2 の竜巻が発生した。今回、これらの暴風・竜巻等突風をもたらした台風の特徴について調査した。
２．T1915 号の特徴
 T1915 号は、約 7m/s のゆっくりとした速さで東京湾を通過し、台風のトラック近傍の左右両側で顕著な強風が観測されていた（図 1a）。一般に沿岸部で風速が大きくなっているが、千葉や木更津などでは東南東から南東の風となっており、陸側からの風にも関わらず強風となっていたことが分かる。台風中心が三浦半島通過時のレーダ
ーによる降水分布をみると、台風は軸対称に近い構造をしており、台風の眼や眼の壁雲に伴う活発な対流域がみられる（図 1b）
。台風のトラック近傍で最大風速が観測された地点の多くは、この眼の壁雲に通過伴い最大風速が観測されていた。実際、観測された最大風速の位置を台風中心に対してプロットすると、強い最大風速は中心近傍の全方位に分布しており（図 2a）、T1915 号は発達した成熟期の台風構造を維持していたことが分かる。一方、
T1919 号では、強い最大風速は進行方向右側のみに存在
し（図 2b）、レーダーをみても中心の西から南側で対流が弱まり、台風構造は崩れていたことが分かった（図略）。
1994 年以降東京湾付近を通過した台風について調査した
ところ、台風中心から半径 25km 以内においてアメダス
で最大風速 25m/s 以上が観測されたものは T1919 号、
T1915 号、T0422 号、T0115 号の４つしかなく、この内、T1915 号のような軸対称に近い構造を維持したものは
T0115 号のみであった。T0422 号は台風構造が崩れかけていたが、下層の冷気と地形の影響で台風中心左側でも顕著な暴風を伴っていた。
(a)

(a)

(b)
7.0m/s12.8m/s

図 ．1°，(°の領域内のアメダスによって観測された最大風速について、台風の中心・移動方
向に相対的な位置を表示．図の上方が台風の移動方向
で、図中の数字は移動速度を示す．色は最大風速の強さを示す．
（D）7 号，（E）7 号．３．T1917 号に伴う延岡竜巻・T1919 号に伴う市原竜巻
 米国においてハリケーンに伴う竜巻は、ハリケーンの
進行方向右側や北東象限で発生しやすいことが確かめられている（e.g, Schultz and Cecil（2009, MWR））
。日本において台風に伴って発生した竜巻等突風に関しても、同様な傾向を示し、T1917 号に伴って発生した延岡竜巻とT1919 号に伴って発生した市原竜巻についても台風の進
行方向右側において発生していた（図 3）。どちらの竜巻
も台風のアウターレインバンドを構成する団塊状の降水
セルのもとで発生していた。アウターレインバンドの外側では、下層を中心に高度とともに時計回りに変化する
大きな鉛直シアが存在していたが、不安定度はそれ程大
きな値とはなっておらず、ミニスーパーセルの発生しや
すい環境場であった。

市原
延岡

(b)

32.4m/s

35.9m/s[ m/s ]

30.2m/s
39.0m/s
43.4m/s図 ．
（D）7 号の影響を受けた期間内のアメダスによる最大
風速・風向の分布．黒太線は 7 号のトラック．
（E） 年
 月  日 -67 の気象庁レーダーによる 7 号に伴う降水強度の分布．矢羽はアメダスによる風を示す．

図 ． 年から  年  月までに日本で台風に伴い発生した突風の位置を台風中心に対して相対的に表示．図の上方が台風の移動方向を示す．黒が竜巻，青は不明，橙はダウンバーストまたはガストフロントに伴う突風を示す．大きな赤点は，7 号に伴う延岡竜巻と 7 号に伴う市原竜巻の発生位置を示す．
謝辞：本研究の一部は科学研究費助成事業・特別研究促進費（19k24677）の助成による．

― 33 ―

A159
さいたま MP-PAWR で観測された 2019 年台風 15 号の強風域の３次元構造*

佐藤晋介、磯田総子、岩井宏徳、花土弘、中川勝広（NICT）、大塚成徳、三好建正（理研）、
前坂剛、清水慎吾（防災科研）

２．ドップラー速度と地上風速の関係
ドップラーレーダーで観測される風速はレーダーの視線方向の速度成分であり、それと直交する動径方向の速度成分は１台のレーダーでは観測できない。主風向が視線方向に近い場合は、局所的な風速変動をある程度は捉えることができると考えられるが、視線方向と直交する場合は方位角方向に数 10 度程度の広い範囲のデータを使って平均的な風速を推定することしかできない。また、気象レーダーが計測するドップラー速度は観測ボリューム内の平均値であるため、観測時間は0.1 秒以下であっても空間的な平均値しか観測することはできない。MP-PAWR の距離分解能は 75 m であり観測レンジが近ければ比較的局所的な風速を測定できるが、観測レンジに比例して平均空間は大きくなる（75x100x100m@5km, 75x500x500m@25km レンジ）。従って、たとえ地表すれすれのドップラー速度が観測できたとしても、地上風速計による一地点の最大瞬間風速（3 秒平均値）と直接比較することは困難であると考えられる。ただし観測ボリューム内のバラツキを(a)示すドップラー速度幅は、突風率の推定には役立つ可能性はある。

４．まとめ・今後の課題
甚大な被害をもたらした 2019 年台風 15 号の強風域の３次元構造を、さいたま MP-PAWR の観測データで調べた。１台のドップラーレーダーの観測データでも、主風向が視線方向と一致する場合には地上観測の最
大瞬間風速と同程度のドップラー速度が得られることもあることが分かった。ただし、速度の鉛直プロファイルには地表面摩擦による速度減少が見られないことから、ある程度上空の風速を測定していると考えられる。ドップラー速度の鉛直プロファイルや 30 秒ごとの風速時間変化がどのような現象に対応しているのかは今後の課題であり、反射強度および速度幅の３次元構造と合わせて解析することで、地表付近の強風や突風との関係を解明していきたい。
本研究は SIP 第 2 期 「線状降水帯の早期発生及び発達予測
情報の高度化と利活用に関する研究」 の支援を受けた。

HT=2 km(b) Y=-29 km

-28

■

Chiba

■ Haneda

Vr

HEIGHT (km)３．台風に伴う強風域の３次元構造
千葉市で最大瞬間風速 57.5 ms-1 が記録された 04:30JST のさいたま MP-PAWR のドッ
プラー速度分布を図１(a)に示す。水平断面においてプラスマイナスの速度が極大となる目玉の中間付近(浦安市付近)に台風渦の中心があると考えられる。この時刻には千葉市
は台風渦中心から 20 km ほど離れており、ちょうどドップラー速度が小さな領域に当たるため、視線方向に直交する南東風が吹いていたこと程度しか分からない。ただし、台風が軸対称的であると仮定して速度が極大となる目玉間の距離が約 40 km であることを考えると、千葉市はこの時
刻に最大風速半径に近い場所に位置していたとも考えられる。千葉市上空を通る東西鉛直断面を見ると（図１(b), (c)）、全体的にドップラー速度は上層よりも下層の方が大きくこれは台風に特有の特徴である。千葉市上空（X=45 km）では-10～-20 ms-1 程度のドップラー速度であるが、2 ms-1 以上の速度幅の細い領域が上空に延びている。下層で速度の大きな領域（-10 < X < 20 km）
では高度 2 km 付近に鉛直シアーのような構造が見られ、その強風域が西方向に高く延びているように見える。速度幅は高度 2 km 以下の強風域で 2.5 ms-1 以上であるが、それより上空では 1 ms-1 程度となっている。
この時刻の羽田アメダスの平均風速は北西の風 28.0
ms-1 で、最大瞬間風速が 37.6 ms-1 であった。図 1(a)から分かるように羽田の主風向は MP-PAWR の視線方向と ほ ぼ 一 致 し て い る 。 羽 田 地 点 （ RNG=36.5km 、AZ=159.6deg）におけるドップラー速度を 30 秒毎に調べると高度 0.25 km において 32～37 ms-1 であり、地上風
速の最大瞬間風速に近い値が観測されていた。また、羽田地点におけるドップラー速度の鉛直プロファイルを見ると高度 2 km 前後で極小(30 ms-1 程度)となっており、
それより上空では再び速度が増加していた。

HEIGHT (km)１．はじめに2019 年 9 月 9 日の早朝に関東地方を横断した台風
15 号（Faxai）は、各地で記録的な暴風雨と甚大な被害をもたらした。千葉市では観測史上１位となる最大瞬間
風速 57.5 ms-1 が記録され、千葉県内では鉄塔の倒壊などで大規模な停電被害が発生した。埼玉大学に設置
して 2018 年から観測を開始したマルチパラメータ・フェ
ーズドアレイ気象レーダー（MP-PAWR）は、千葉県の大部分は観測範囲外であるが、埼玉県南部、東京都全域、神奈川県北部、千葉県北西部などの関東平野、そして東京湾上は比較的見通しが良く地表付近までのドップラー速度が観測されている。一般的に、台風による暴風雨災害に対しては積算降雨量と地表付近の突風観測が重要であるが、X バンド気象レーダーでは降雨減衰の問題が大きく、MP-PAWR のような二重偏波レー
ダーでも減衰補正可能な雨量には限界がある。また、
地表付近のドップラー風速観測も障害物による遮蔽などで困難なことが多いという課題がある。本研究では、
MP-PAWR で 30 秒毎に得られる 100 仰角の詳細な３次元観測データを用いることで、風速場の３次元構造から地上で被害をもたらすような地表付近の強風や突風を推定することを試みる。

-20

-12

(c) Y=-29 km

0.5

1.0

Vr

-4

4

12

20

28 ms-1

W

1.5

2.0

2.5 ms-1

図１ 2019 年 9 月 9 日, 04:30JST、さいたま MP-PAWR で観測された(a)高度 2 km の水平断面におけるドップラー速度(Vr)、(b)Y=-29 kmの東西鉛直断面内の Vr、および(c)同じの鉛直断面内の速度幅(W)．

― 34 ―

B151― 35 ―

B152

HighResMIP マ ル チ モ デ ル ア ン サ ン ブ ル の 出 力 を 用 い た
台風発生数の将来変化への台風の種の寄与の解析*山 田 洋 平 (JAMSTEC )，小 玉 知 央 (JAMSTEC)，佐 藤 正 樹 (大 気 海 洋 研 究 所 )，杉 正 人 ( 気象 研 究 所 )， Roberts M J(UK MetOffice)， 水 田 亮 (気 象 研 究 所 ) ， 野 田 暁 (JAMSTEC) ，那 須 野 智 江 (JAMSTEC)， 中 野 満 寿 男 (JAMSTEC)， Vidale PL(Reading 大 )1.

を観測(HadISST2)で与え，2015 年から 2050 年までをはじめに台風（ここではハリケーン等も含めた熱帯低気圧を

CMIP5(RCP8.5 シナリオ)のマルチモデルアンサンブル

指す）は猛烈な雨や風を伴い甚大な被害をもたらす極平均で与えた全球大気実験である．本研究では現在気端な気象現象の一つである．台風の発生数が地球温暖候を 1990 年から 2014 年，将来気候を 2025 年から 2049

化の影響を受けてどのように変化するか関心の高い研

年までの 25 年間で定義した．台風の発生位置と台風の究題目であり，多くの先行研究が存在する．しかし，種の存在位置は南緯 40 度から北緯 40 度までとした．

台風の発生数の将来変化は使用したモデルや解析手法

3.

によって異なり，将来予測の結果の確度は低い

結果とまとめ発生数の変化はモデル毎，解像度毎に異なっており，有意な変化（減少）を示したのは CNRM-CM6(55km)，（Knutson et al., 2019ab, BAMS）．
Vecchi et al., (2019, Clim. Dyn.)は台風の発生数の将来

MRI-AGCM3(20km)，NICAM(56km, 28km, 14km)だった．

変化がモデルの水平解像度によって異なることを示し，種の存在数と生存率の変化率もモデル毎，解像度毎にその解像度依存性を調べるために，「台風の種」および，

異なっていた（図）．発生数の有意な変化を示すモデル

種から台風に発達する「台風の生存率」の将来変化を

では台風の種の変化も有意だった．また発生数と種の調べた．その結果，発生数の将来変化の解像度依存性

存在数の年々変動は中程度から強い相関（0.65–0.91）

は種の将来変化の振幅の大きさの影響受けることを示を示した．一方で発生数と生存率は弱いから強い相関した．これらの関係は他のモデルでも普遍であるかは（0.33–0.84）を示した．モデルや解像度で相違はある

興味深い点である．本研究では台風の発生数，台風のものの，台風の種と生存率の変化は発生数の変化に関

種 お よ び 生 存 率 の 将 来 変 化 の 関 係 を係することを確認できた．一方，発生数の変化に対しCMIP6/HighResMIP(Haarsma et al., 2016, GMD)のマルチて，種と生存率の変化は相殺し合うモデル，相乗し合モデルの出力を用いて調べた．

うモデルが存在することが分かった．この相違を理解

2.

することは今後の課題とする．

手法

CNRM-CM6(156km, 55km), EC-Earth3P(78km, 39km),

4.

謝辞

HadGEM3-GC3.1(208km, 93km, 39km), MPI-ESM1.2

本研究の一部は文部科学省フラグシップ 2020(ポス(100km, 52km) ， MRI-AGCM3(60km, 20km), NICAM

ト京)重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象と(56km, 28km, 14km)の 6 モデルと各モデルの複数の解像

地球環境の予測の高度化」，統合的気候モデル高度化研

度の出力を用いた．括弧内の数字は赤道付近での水平究プログラムと環境再生保全機構の環境研究推進費

格子間隔を示す．シミュレートされた台風の抽出には(2RF-1701)の支援を受けた。

トラッキングアルゴリズム TempestExtremes(Ullrich andZarzycki, 2017, G.M.D.; Zarzycki and Ullrich, 2017, G.R.L.)を用いた．トラッキングで用いた閾値はすべてのモデ
ル，解像度において同じ設定とした．台風の種は
TempestExtremes で抽出した．半径 5.5 度以下の閉じた
地表面気圧の等値線を持ち，暖気核を伴う低圧部を台風の種と定義した．台風の生存率(SR)は「台風の種の存在数」に対する「台風の発生数」の比率で定義した．
HighResMIP では 1950 年から 2014 年までの海面水温

図１ 台風の種と生存率の変化率の散布図．

― 36 ―

B153

偏波レーダ情報を用いた
線状対流系の擬似温暖化手法に関する提案*小 坂 田 ゆ か り (京 都 大 学 工 学 研 究 科 ),1.

中 北 英 一 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 )系の発生は見られない一方で，同化 PGW では線状の降

背景と目的

線状対流系豪雨は防災観点から極めて重要な現象で水域を発生させられていることがわかる．定量的にはある一方で，そのメカニズムは未だに解明されていな観測の値を下回っているものの，偏波レーダ情報の導い部分も多い．そのため発生の予測はおろか，定量的入により線状対流系を上手く発生させることができた．

な再現さえ困難な事例も少なくない．一方，近年では2017 年九州北部豪雨など地球温暖化の影響が疑われる

4.

まとめと今後の展望ような豪雨災害も発生し始めている．加えて，地球温

本稿では，偏波レーダ情報の有用性を示すことがで暖化により局所的な梅雨期豪雨の積算雨量は増大する

きた．しかし本稿の結果はまだ初期段階であり，今後という結果[1]が報告されている．こうした状況で，将十分な精査が必要である．また，最終的にはより普遍

来どの程度の豪雨が発生し得るのかという定量的な最的な手法として新たな擬似温暖化手法を提案すること

大シナリオ予測はまさに喫緊の課題である．

が目的である．春季大会講演会では本稿の続きとして，

しかし，線状対流系はその現象の複雑さから，擬似正気の取り組みも発表する予定である．

温暖化を含めた温暖化影響評価の手法にはまだ多くの課題が残されている．平成 29 年九州北部豪雨の擬似温暖化実験を行った既往研究では，線状対流系のメカニズムを考慮した上で新たな擬似温暖化手法を開発する必要があることも示唆されている[2]．
そこで我々は，擬似温暖化に偏波レーダの観測情報を導入することで，線状対流系向けの擬似温暖化手法
開発を目指す．そして，最悪シナリオ（降雨強度や積算雨量）を定量的に推定することを目指す．本稿では
まず偏波レーダ情報導入の効果を検証するため，次章で述べる手法で解析を行った．
2.

手法

本稿では，以下の実験を行った．
1.

MSM の解析値に温暖化差分を加えた疑似温暖化
実験（以下，通常 PGW）

2.

レーダ情報を同化した再現実験に温暖化差分を加図１ 00:30 から 01:30 までの積算雨量．上が XRAIN

えた疑似温暖化実験（以下，同化 PGW）
温暖化差分は MRI-AGCM3.2S 予測の，7 月の 25 年

による観測，左が通常 PGW，右が同化 PGW．

平均海面水温，気温，水蒸気混合比の将来変化分を加えることで，それぞれの擬似温暖化実験を行った．

参考文献[1] 小坂田ゆかり・中北英一，2018，土木学会論文集

3.

B1（水工学），74(5)，I_19-I_24．

結果

今回は 2012 年京都亀岡豪雨について，通常 PGW と同化 PGW を行った．同化 PGW には山口ら[3]の結果を用いて，それぞれ初期時刻 00:30 から 1 時間計算を行った．図１に示す結果のように，通常 PGW では線状対流[2] 竹見哲也，2018，京都大学防災研究所 2017 年九州北部豪雨災害調査報告書，20-21．
[3] 山口弘誠・堀池洋祐・中北英一，2018，京都大学防災研究所年報，61B，533-554．

― 37 ―

B154

2019 年に発生した極端に強いインド洋ダイポールモード現象-その予測可能性とエルニーニョモドキ現象との関係○土井 威志 ・Swadhin Behera ・山形 俊男＊＊＊（ JAMSTEC/VAiG/APL,NUIST/ICAR,）
キーワード：季節予測, インド洋ダイポールモード現象, エルニーニョモドキ現象＊＊

1.はじめにインド洋ダイポールモード現象の予測は、
インド洋周辺国のみならず、欧州や日本を含む
東アジアの季節予測の成功にとって、極めて重要である。インド洋ダイポールモード現象は、
熱帯インド洋で見られる気候変動現象で、数年に１度程度の頻度で、北半球の夏から秋にかけて発生する。ダイポールモード現象には正と負の現象があり、特に正の現象が発生すると、熱帯インド洋の東部で海面水温が平年より下がり、西部で高くなるために、通常は東インド洋で活発な対流活動は西方に移動し、東アフリカのケニヤ周辺やその沖合で雨が多く、逆にインドネシアやオーストラリア周辺では雨が少なくなる。また、大気循環の変動を通して、インド洋周辺国だけでなく、欧州や東アジアに遠隔影響(テレコネクション)し、天候異常を引き起こすとされている。例えば、西日本の猛暑のスターターにもなり得る。
インド洋ダイポールモード現象の予測スキ
ルは、既に多くの研究で、調査されてきた。しかし、最先端の予測システムを持ってしても、太平洋のエルニーニョ現象ほどは、インド洋ダイポールモード現象の予測精度が高くないのが実情である。その中でも、特に、太平洋のエ
ルニーニョ現象と同時に発生するインド洋ダイポールモード現象は、比較的予測しやすいことが知られている。また、それらインド洋外からの強制だけでなく、インド洋東部で発生する
東風偏差や、インド洋の海洋亜表層の水温構造も、インド洋ダイポールモード現象の発生に重要であると指摘されている。また、多くのイベントが、北半球の冬を跨いで予測することが難しいことから、インド洋ダイポールモード現象の予測には” 冬バリアー” があることも知られている。
2. SINTEX-F 予測システム
JAMSTEC アプリケーションラボ（前身は地球フロンテイア研究システム気候変動予測領域）が、欧州のの研究者と連携して開発してきた SINTEX-F と呼ばれる予測シミュレーシ
ョンでは、スーパーコンピュータ” 地球シミュ
レータ” を駆使し、インド洋ダイポールモード
現象の予測研究を盛り立てる先駆的な成果をあげた[Luo et al., 2005, 2007, 2008]。その後も改良を重ね[Doi et al., 2016, 2017, 2018]、
このような学術的な成果を基盤に、インド洋ダイポールモード現象の予測情報を毎月、準リア＊

ル タ イ ム に 提 供 し て い る 。
(www.jamstec.go.jp/virtualearth/expert/jp/graph_SINTEX.html#dmi)
3. 2019 年のインド洋ダイポールモード現象の予測
2019 年の 5 月頃から、正のインド洋ダイポ
ールモード現象が発生し、夏から秋にかけて、
過去最大級の 1994 や 1997 年の正イベントと同程度まで発達した。大変興味深いことに、
SINTEX-F 予測シミュレーションでは、上述した” 予測の冬バリアー” を超えて、前年の 11月時点で、その予測に成功していた(図１)。その長いリード時間を持つ予測可能性の潜在的ソースを、予測アンサンブル間の相関解析から探索したところ、熱帯太平洋のエルニーニョモ
ドキ現象の影響を見出した。このように長いリード時間を持つ予測の成功は、正のインド洋ダイポールモード現象に伴う社会-経済的な損害リスクを軽減することに役立つことが期待される。

図 1: インド洋ダイポールモード現象の指数
DMI(西インド洋熱帯域の海面水温偏差の東西差を示す数値で単位は°C)。0.5 度を越えれば正イベントが発生していると考えて良い。
黒が観測。2018 年 11/1 時点で予測したのが色線。従来の SINTEX-F(赤色の線:アンサン
ブル平均値、橙色の線: 各予測アンサンブルメンバー)、モデルを改良した SINTEX-F2(緑色の線:アンサンブル平均値、黄緑色の線: 各
予測アンサンブルメンバー)や、海洋初期値
作 成 プ ロ セ ス を 高 度 化 し た
SINTEX-F2-3DVAR(青色の線:アンサンブル
平均値、水色の線: 各予測アンサンブルメンバー)の結果。紫色の線は全ての予測アンサ
ンブルの平均値。

― 38 ―

B155

気候モデルによる海洋亜表層の非線型力学加熱の再現性:
ENSO 非 対 称 性 と 熱 帯 温 暖 化 予 測 に お け る 役 割*林 未 知 也 (ハ ワ イ 大 ), Fei-Fei Jin (ハ ワ イ 大 ), Malte F. Stuecker (ハ ワ イ 大 )1.

CMIP 気候モデルを図 1a 横軸で表される NDH 再現

はじめにエルニーニョ南方振動(El Niño-Southern Oscillation,

性によりグループに分ける．再現性の低いグループ(L)ENSO)は熱帯太平洋における大気海洋結合系の卓越しでは ENSO 振幅の将来変化に関わらず熱帯昇温パター

た年々変動であり，その時空間的な非対称性が特徴的

ンは「エルニーニョ的」だが，再現性がより高いグルーである．しかし多くの気候モデルは，ENSO の振幅を観プほど(H と HH)，ENSO が将来強まれば昇温パターン

測されるほど強く再現するにも関わらず，その非対称

はより「エルニーニョ的」となる関係が見出された(図性をほとんど表現できていないのが現状であり，その1b)．ENSO が強まるにつれて温度躍層付近を長期的に要因はまだ明らかでない．2018 年度秋季大会[1]では，暖める NDH の整流効果が強まるためである(図示せず)．

海洋客観解析データを用いた太平洋赤道域における亜

したがって，ENSO の将来変化の理解に加え，気候モデ

表層の非線形力学加熱(Nonlinear Dynamical Heating,ルが ENSO の力学過程を適切に表現することは温暖化

NDH)について解析することで，その ENSO 非対称性へ

予測の不確実性を低減させる上で重要だと考えられる．

の役割を明らかにした[2]．本発表では，CMIP5 と

1.2

a

CMIP5 (25)
CMIP6 (18)

CMIP6 に提出された気候モデル実験における亜表層
NDH の再現性を評価することで，ENSO 非対称性とのENSO skewness0.8

関係を示す．また，NDH 再現性が熱帯太平洋昇温パターンの将来予測に果たす役割について議論する．
2.

データと手法

解析には CMIP5 および CMIP6 の historical 実験と将CMIP (43)correlation=0.78
slope=5.9

0.4
0Group-HH (7)-0.4

来シナリオ実験(RCP8.5 および SSP5-8.5)と，複数の海Group-H (14)Group-L (29)0.1

洋・大気の客観解析データを用いる．NDH は海水温度b

偏差の非線型移流項の赤道平均値(1˚S/N)と定義され，
El Niño-likeness of tropical warming

その東部太平洋亜表層(100–180˚W, 50–150 m 深度)平均を亜表層 NDH の指標とする．ENSO の振幅および非対称性は Niño-3 領域で平均した海面水温(SST)偏差の標準偏差(σ)および歪度で定義する．ENSO 振幅の将来変化はシナリオ実験 (2051–2100 年)と historical 実験の差とする．ただし各々の実験から偏差の線型傾向は除かの SST 線型傾向と historical 実験の ENSO 指標に回帰し

0.3

0.4

0.6
0.4
0.2
0

-0.4

た SST 偏差の熱帯太平洋における空間相関値とする．

0.2

σNDHsub/σENSO (K/month/K)

0.8

Group-H (13/14): cor=0.57
Group-HH (7/7) : cor=0.89
Group-L (25/29): cor=0.00-0.2

れる．熱帯昇温のエルニーニョ類似度は，シナリオ実験

Reanalysis (4)

-0.4

-0.2
0
0.2
0.4
Change in σENSO (K)

0.6

0.8

図 1 (a) ENSO 非対称性と亜表層 NDH の ENSO に相対3.

的な強さとの関係．線は historical 実験での相関関係，

結果と考察

多くの気候モデルは依然として ENSO 非対称性を観

バーは気候モデル(黒)と客観解析(紫)の平均および 1 標

測されるレベルに再現しないないが，モデル間のばら

準偏差幅．(b) 熱帯昇温のエルニーニョ類似度と ENSO

つきの約 60%は亜表層 NDH の ENSO に相対的な振幅

振幅の将来変化の関係．線はグループごとの相関関係．

により説明された(図 1a)．また，気候モデルによる亜表層 NDH の過小評価は SST に対する東西風応力の応答

謝辞 JSPS 海外特別研究員 201860671 の助成を受けた．

が強まるにつれて改善されることを確認した(図示せ

参考文献ず)．これは，気候モデルで過小評価されている ENSO

[1]林・Jin 2018.日本気象学会 2018 年度秋, B351, 仙台.

フィードバック[3]を改善することが NDH および[2] Hayashi & Jin 2017. Geophys. Res. Lett., 44, 12427-12435.

ENSO 非対称性の向上につながることを示唆する．

[3] Bayr et al. 2018. Clim. Dyn. 50, 3171-3194.

― 39 ―

B156

FAT メ カ ニ ズ ム に 由 来 す る 気 候 感 度 の 不 確 実 性 と放射フィードバックの新しい定式化について
吉 森 正 和 (東 大 大 気 海 洋 研 )1.

場合の FAT 由来の雲を作成し，雲フィードバックを評

はじめに

Hartmann and Larson (2002)によって提唱された FAT

価する．

（Fixed Anvil Temperature）仮説によると，地球温暖化のように対流圏の温度が上昇するとき，熱帯の積雲ア

4.

結果

ンビルは，平均的な応答として，温暖化前と同じ温度

AMIP+4K 実験における熱帯平均の鉛直雲プロファを維持するようにその高度を上昇させる[1]．この仮説

イルは，AMIP 実験の雲を FAT メカニズムに基づいてはシンプルな理論に基づくものの，不確実性の大きな上昇させることによってよく再現された．また FAT 由

雲の放射フィードバックの中で，多くの気候モデルに来の長波の雲フィードバックは，従来から簡易的に診おいて長波の雲フィードバックが正という一貫性の高断されている結果と同様に，正のフィードバックであい結果を説明するものとして注目されてきた[2]．一方

った．一方で，雲頂からの射出温度が不変という制約

で，FAT メカニズムには上層雲の高度が上昇するほか

は，この FAT による雲高度フィードバック（OLR の減に，アンビル温度が変わらないために射出温度が不変

少）が温度フィードバックにおける雲からの射出量のという制約も含まれ，全気候フィードバックに対する増加（OLR の増加）によって相殺されることを意味す

役割は必ずしも明瞭に議論されてこなかった．本研究ることに気づいた．このことは，FAT が成立する条件

ではこれら 2 つの側面を整理し統一的に議論する．

の下では，モデル間の長波の雲高度フィードバックのばらつきが温度フィードバックのばらつきによって打2.

目的

ち消されるために，実質的にモデル間の気候感度のば

FAT メカニズムに基づいて高度が上昇した場合の雲らつきに寄与しないことを意味する．実際，温度フィによる長波フィードバックを定量的に評価する．そのードバックと FAT 由来の雲フィードバックの間には負上で，この雲高度フィードバックが温度フィードバッ

の相関が見られた．こうしたフィードバック間の連動

クの一部によって相殺されることを議論する．さらに，性を考慮して，相殺するフィードバック・パラメータ

こうしたフィードバック間の連動性を考慮して，新しを一括りにする新しいフィードバックの 定式化

いフィードバック・パラメータを提案する．

（T-FRAT）を提案する．T-FRAT の下では，定義上，FAT による長波の雲高度フィードバックはゼロとなり

3.

（FAT に成層の効果を考慮した PHAT では負），残りの数値モデル実験と解析方法

まず，2 つの大気大循環モデル MIROC5.2-A とHadGEM2-A を用いて，海面水温と海氷，外部強制を与雲フィードバックが気候感度のモデル間のばらつきに寄与する．

えた 20 世紀末再現（AMIP, 1979-2008）実験を行う．次以上の結果は，イギリスの F. Hugo Lambert, Mark J.

に，海面水温を一様に 4 K 上昇させて同様の実験

Webb, Timothy Andrews 博士らとの共同研究によって得（AMIP+4K）を行う．それぞれのモデルにおける実験られたものであり，論文[3]に公表された．

間の放射フィードバックは，それぞれのモデルの放射伝達コードを用いて，PRP（Partial Radiative Perturbation）

参考文献

法によって解析する．次に，AMIP 実験の雲場から FAT[1] Hartmann D.L. and K. Larson (2002), Geophys. Res.

メカニズムに基づいて高度を上昇させた場合の雲場

Lett., https://doi.org/10.1029/2002GL015835.

（FAT 由来の雲）を仮想的に作成し，長波の雲フィー[2] Zelinka M.D. and D.L. Hartmann (2010), J. Geophys.
Res., https:// doi.org/10.1029/2010JD013817.

ドバックを定量的に評価する．さらに，温度フィード
バックと FAT 由来の雲フィードバックの関係性を調べ[3] Yoshimori et al., (2020), J. Climate,

るために，気温減率応答を半分，4 分の 1，ゼロにした― 40 ―

https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0108.1.

B157
気候モデル MIROC4m の南大洋海面水温バイアスに対する雲の影響
シェリフ多田野サム 1, 阿部彩子 1, 吉森正和 1, 堀田陽香 1, 菊池麻紀 2, 小玉貴則 1, 岡顕 1, 鈴木健太郎 1
1

東京大学大気海洋研究所, 2JAXA

1. 研究背景と目的が氷として診断される。しかし、 衛星データを用

南極・南大洋は巨大な淡水、熱、炭素のリザーバいた研究から、より低温の領域（摂氏-30 度）でーであり、長期的な気候、氷床変動を考える上でも雲水が過冷却水として存在できることが明らか

極めて重要な領域である。しかしながら、世界中になってきた。そこで、衛星データを元に、よりの多くのモデルでは、南大洋の海面水温が観測よ低温な環境でも雲水が液相として存在できるようりも暖かい「高水温バイアス」を持つ。この高水にモデルのパラメタを変更した。また、放射収支

温バイアスは、シミュレートされる大気の気候場を閉じるため、Ogura et al. (2008)に基づき、降水に影響を与えるだけにはとどまらず、海洋内部のと降雪の効率を上げた。

モデルバイアスにも密接に関連している。そのた

3. 結果と議論

め、南大洋での高水温バイアスの要因を理解し、過冷却水の表現改善によって、まず南大洋での短解消することは大変重要であると言える。

波入射の過大評価が改善された。これには過冷却

南大洋水温バイアスの要因の一つとして、南大水の増加に伴う雲アルベドの増加と、雲氷から雲

洋域で海面に入射する短波が観測よりも過大評価

水への変化に伴う雲被覆の増加が重要であった。

されていることが報告されている(Hyder et al.

この短波入射の過大評価の改善に伴い、南大洋の2018)。また衛星やモデルを用いた研究から、この高水温バイアスが改善された。定量的には、既存短波入射の過大評価は気候モデルでの過冷却水のモデルではバイアスが 0.55℃であったのに対し、過小評価に伴う雲による短波反射効果の過小評価

改善モデルでは、0.02℃まで減少した。従って、に起因していることが示されている(Kay et al.

南大洋の高水温バイアスの要因として、雲相と雲2016)。そこで本研究では、衛星データをもとに、のバイアスが重要であることがわかった。次に改気候モデルでの雲の過冷却水を改善することで南良モデルを用いて最終氷期最盛期実験を行った結

大洋の海面水温バイアスの改善を行うことを目指果、これまでのシミュレーション結果よりも古環す。この研究を通して、南大洋の高水温バイアス

境復元から示唆されているものと整合的な海洋深の要因の理解を深めることが目標である。また、層循環がシミュレートされた。また、気候感度のバイアスの改善が将来気候や古気候実験に与える変化を調べたところ、既存の 3.9℃から 4.7℃に増影響を評価する。

加した。これらの結果は、南大洋の高水温バイア

2. 研究手法

スが過去と将来の気候計算に多大な影響を与える

本研究では気候モデル MIROC4m を用いて実験を行ことを示す。今後の課題としては、CMIP5, 6 のモう。このモデルは CMIP3 で用いられた MIROC3.2

デルを用い、同様の調査を行うことが重要である。

のバグを修正したものである。地球シミュレータ
を用いると 1 日で約 100 年積分可能であり、時定数の大きい南大洋を議論する際に必要な長期気候
積分（〜2000 年）が可能なモデルである。MIROC4m
では、雲相は局所的な気温に線形に比例するように診断される(LeTreut and Li 1991)。現状のモデ
ルでは、気温が摂氏 15 度を下回るとすべての雲水
図 1. MIROC4m での水温バイアス― 41 ―

B158

太陽活動の北大西洋振動への影響：モデルの解析
黒田友二（気大）、小寺邦彦、吉田康平、行本誠司（気象研）、Gray（Oxford 大）１、 はじめにこれまで太陽黒点周期約 11 年変動の北大西洋振動(NAO)への影響に関して、最近４０年の観測データ、最近２００年弱の歴史的データを使って議論してきた。今回は、気象研究所で実施された太陽活動を含む歴史的境界条件で行われたランを解析し、モデル中で太陽黒点周期変動の変動が観測データと同様の変動を示すかを解析したのでその結果を報告したい。
２、データと解析方法用いたモデルは気象研究所の地球システムモ
デルである。このモデルは、大気、海洋、化学、
エアロソルの各種要素モデルを結合させたもので、
赤道 QBO についても現実的な周期で再現できる。
これを十分なスピンアップランを行ったのち 1850
年～2014 年まで歴史的境界条件の下で積分を実行した結果について解析を行った。境界条件には、
温室効果ガスの濃度、火山エーロソル、地球軌道
要素そして太陽からのスペクトルごと強度が含まれている。これらの歴史的データは基本的にはCMIP6 で推奨されたものに準じている。
解析手法は境界条件として与えた全放射強度(TSI)に対するラグ回帰解析である。但し、TSI 自体に長い周期の成分が含まれていたので太陽黒点
周期変動に相当する周波帯のみを取り出して基準とした。また、モデルデータには温室効果ガス増大を起源とすると思われる大きなトレンド成分が含まれていたので全気象要素について事前にこれ
ら低周波成分を取り除いた。

３、結果
まずは、最近 40 年の観測データと同様に、東西平均風について調べたところ、観測と似て 11 月に低緯度上部成層圏にできた西風偏差が季節進行とともに中高緯度対流圏に下りてくるのが見出された。但し観測と比べて下方伝播し対流圏下層に正極の NAO 信号として到達するのが数か月早くまた弱いものの、観測では 2 月頃だったのが本モデルでは 12－1 月頃となった。このようにモデル中
では観測とはタイミングがずれてはいるものの、
極夜ジェット振動(PJO)の働きで熱帯低緯度上部
成層圏から太陽活動信号が地表面へと下方伝播しているという点では似た形で信号が現れていた。
但し、これは全部の年を一括して回帰解析した結果であり経年的な変化は分からない。そこで、観測の歴史的データを解析した時と同様に、４１年のラグ回帰解析を行うことにより、経年的に太陽活動の現れ方がどのように変化しているかを調べた（図）。その結果、全体的にラグ０年を中心として 12－1 月に正極の NAO が出やすいものの、数十年スケールではそれが変動して NAO のピークが出る年が±３年程度の幅でゆっくりとドリフトしていることが分かった。このようなことは観測歴史的データの解析でも見出されたことであり、海洋過程による関与を示唆している。
以上、モデルシミュレーションでもモデルバ
イアスはあるものの、大雑把に観測データで見出されたようなメカニズムで太陽活動の影響が NAOとして現れることが示唆された。

図、10 年スケールの太陽全放射強度を基準とした１２－１月平均の NAO 指数の４１年移動ラグ
回帰の結果。横軸は西暦の年であり、移動回帰解析の中心の年を表している。縦軸はラグ年であり、正は太陽活動が信号に対して先行する場合を意味する。暖色は正、寒色は負の領域であり、コンター間隔は０．２である。また、影は統計的に有意な領域を示し、濃い（薄い）影が９５（９０）％有意な領域を表す。

― 42 ―

B159

将来温暖化時の旱魃、飢饉を地球システムモデルで探る*小 畑 淳 ・ 辻 野 博 之 （ 気 象 研 ）

降水量の平年値は産業革命の前後でほとんど変わら

はじめに

生態系や社会に損害を与える旱魃・凶作の激しさやないため（図１中、年平均約 1300mm/yr）、将来の温暖頻度を地球システムモデルにより探る。2019 春大会

化に於いて、旱魃の強度は激しくなり、頻度も増える(B308)では産業革命前を調べたが、今回は人為二酸化炭と解釈される（図２中）。一方、純一次生産は、大気二素排出による将来の温暖化について調べる。

酸化炭素増加による光合成促進効果（施肥効果）が良
く 効 い て 、 21 世 紀 の 年 平 均 値 は 産 業 革 命 前(450gC/m2/yr)の 1.2～1.8 倍(540～810gC/m2/yr)に増える

実験と解析結果

気象研地球システムモデル[1][2]産業革命後人為二酸（図１下）。経年変動幅も約 2 倍に増える（図２下、前化炭素排出実験の中の２１世紀将来実験（2015-2100 年

述 12→23gC/m2/yr）が、平年値の増加に比べてはるか

は ssp585：排出量最多シナリオ）を産業革命前実験のに小さい。従って、純一次生産を農作物と見做し、本定常状態（2019 春 B308）と比較する。ここでは特にエモデルのみで解釈すると、モンスーンアジア陸域平均ル ニ ー ニ ョ と モ ン ス ー ン ア ジ ア 陸 域 (65°-150°E,

では、将来は常に豊作で（図１下）飢饉が無くなる様

10°S-55°N)について調べる（図１）。10 年以上の長期変に思われる。但し、時空間分布を詳細に見ると、産業動を除いた経年変動（図２）を見ると、Niño-3.4 海域海革命前に比べ 21 世紀後半まで少雨・生産少となる地域

面水温の変動幅（標準偏差、
以下同）
は 0.66℃から 0.93℃（10°-20°N タイ付近）もあり、国別の評価等にあたっ

へ約 1.5 倍に増える。
+1℃以上のエルニーニョの回数もては注意が必要である。

約 1.5 倍に増える。これに影響されて、モンスーンアジ
ア陸域の降水量の変動幅は 45mm/yr から 70mm/yr へ約

偏㻌 差㻌℃㻌 㻌 㻌 㻺㼕ñ㼛㻙㻟㻚㻠 海域㻌 海面水温

1.5 倍 に 増 え 、 同 陸 域 の 純 一 次 生 産 の 変 動 幅 は12gC/m2/yr から 23gC/m2/yr へ約 2 倍に増える。
℃㻌 㻌 㻌 㻌 㻺㼕ñ㼛㻙㻟㻚㻠 海域㻌 海面水温㻌

㻞㻜㻌 㻌 㻠㻜㻌 㻌 㻢㻜㻌 㻌 㻤㻜㻌 㻝㻜㻜㻌㻝㻞㻜㻌㻝㻠㻜㻌㼙㼙㻛㼥㼞㻌 モンスーンアジア陸域㻌 降水量㻞㻜㻌 㻌 㻠㻜㻌 㻌 㻢㻜㻌 㻌 㻤㻜㻌 㻝㻜㻜㻌㻝㻞㻜㻌㻝㻠㻜㻌㼙㼙㻛㼥㼞㻌 モンスーンアジア陸域㻌 降水量
㻞㻜㻌 㻌 㻠㻜㻌 㻌 㻢㻜㻌 㻌 㻤㻜㻌 㻝㻜㻜㻌㻝㻞㻜㻌㻝㻠㻜㻌㼓㻯㻛㼙㻞㻛㼥㼞㻌 モンスーンアジア陸域㻌 純一次生産
㻞㻜㻌 㻌 㻠㻜㻌 㻌 㻢㻜㻌 㻌 㻤㻜㻌 㻝㻜㻜㻌㻝㻞㻜㻌㻝㻠㻜㻌

モンスーンアジア陸域㻌 純一次生産
㼓㻯㻛㼙㻞㻛㼥㼞㻌㻞㻜㻌 㻌 㻠㻜㻌 㻌 㻢㻜㻌 㻌 㻤㻜㻌 㻝㻜㻜㻌㻝㻞㻜㻌㻝㻠㻜㻌㻞㻜㻌 㻌 㻠㻜㻌 㻌 㻢㻜㻌 㻌 㻤㻜㻌 㻝㻜㻜㻌㻝㻞㻜㻌㻝㻠㻜㻌年㻌 →㻌
図１（左）産業革命前実験と（右）将来温暖化実験に於ける（上）Niño-3.4 海域海面水温、モンスーン
アジア陸域 (65°-150°E, 10°S-55°N) の（中）降水量と（下）純一次生産

年㻌 →図２ 図１から10 年移動平均を引いたもの（経年変動）（左）産業革命前実験と（右）将来温暖化実験
参考文献[1] Obata, A., and Y. Adachi, 2019, J. Geophys. Res.:
Biogeosciences, 124, 1865-1886. 10.1029/2018JG004696[2] Yukimoto, S., et al., 2019, J. Meteor. Soc. Japan, 97,
931-965. 10.2151/jmsj.2019-051― 43 ―

B160

海 面 昇 温 現 象 と ２ 周 期 彗 星 （ 133Ｐ 、 176Ｐ ） の 内 合*藤 原 ケ イ
1.

で周期彗星（133Ｐ、176Ｐ）と地球の内合がある”
（図

はじめに

大規模気象振動であるＥＮＳＯ（エルニーニョ・南方振動）は 気圧差、風向き、海水温などに特徴的な3）ことに着目し、“彗星が海面を加熱している”可能性を検討したのが今回の内容である．

傾向が現われる．
今回 海面温度の変化と周期彗星と地球の内合との図 3 エルニーニョ発生起点と周期彗星の内合等関係で新たな知見が得られたので報告する． （図 1）
図 1 エルニーニョ監視海域の海面温度変化と彗星内合

3．
「太陽系の中の地球気象モデル」
状況を理解するためには 新たな気象モデルが必須

2． 検討の経緯
筆者は太陽黒点の研究から 太陽に向う水流「向太である．
（メカニズム充実改定版）

陽循環水流」（未確認、仮説）が存在するとの結論に達(1) 太陽風として太陽から物質放出（原子状態）

した．
（2018 春天文学会等）（図 2）(2) 太陽系外縁部で原子類の分子化（重元素は惑星等にトラップされ、軽元素が外縁部で結合し H2、
O2、N2、CO2、H2O などになる．主体は H2O）

図 2 黒点相対数と木星/133Ｐの黄経差の重なり等(3) 分子類の太陽への逆流が「向太陽循環水流」で、公転軌道面上の薄い円盤形状．
(4) 周期彗星は H2O の集積と放散の二面性をもつ．
(5) 太陽系中心付近に整流ゾーンと乱流ゾーンの分布が形成（3AU 内側）(6) 乱流要素が 太陽の黒点、地球の低気圧など風の素となるだけでなく、“空中電気エネルギー”を地上へ輸送している．
4．検討状況
海面昇温は彗星が及ぼす作用と考えられる．
この仮説から 「向太陽循環水流」が地球にも影響しているハズと考えて、過去の気象データから “災（別の表現では）彗星が地球を加熱している！ となるだろう．

害となった大きな竜巻”
、
“PDO”
、
“ENSO”などが関与している可能性を見出して報告している．
（2019 春気象

参考資料

学会等）

[1] 気象庁ＨＰ 各種データ・資料（監視指数など）

これらの中“エルニーニョ発生の起点には 高頻度― 44 ―（2020.1 確認）

C151

海大陸沿岸日周期のパラメタリゼーションへ向けて*山 中 大 学 （総合地球環境学研究所; 神戸大学名誉教授; 海洋研究開発機構外来研究員）
1.

日周期波動伝播は，図 1 (c)(c’)に示すように季節内変

はじめに
インドネシア海大陸の大気運動と降水で最も顕著な変動は，沿岸周辺の日周期である[1]. その効果は(i)下層
対流調節, (ii)上部対流圏放射, (iii)上方伝播重力波が考えられるが，(i)(ii)の特に熱・水収支的意義は既に述べた[2]. ここでは線形論と観測事実に基き(iii)を論じる．
2.

毎日 16 分≒1 周期/90 日）極大時刻を遅らせる．
4.

Kalimantan-Sumatera 海越え伝播と小島嶼
日周期波動は，図 1 (d)のように一晩かけ大島嶼間を伝播する（両方向あるとは限らない）．位相速度は 500
km/日≒20 km/h≒6m/s 程度で，一般に外洋上では陸上

海陸風循環と慣性内部重力波
海陸風循環は，下端境界で鉛直流＝0 を満たすような，

3 次元伝播慣性重力波の重畳である（|水平位相速度－
背景風| > |Coriolis 因子/水平波数|のとき）．循環の上昇流域は(i)による対流性降水雲を伴い，海陸間を移動する．
島嶼両側で励起される両方向の重力波は，地形起源
内部重力波（山岳波）が下部成層圏で崩壊[3]してもさらに上方に伝わって中層大気大循環（準 2 年周期，年周期，半年周期変動を含む）を維持し得る．
3.

動の重畳を受け，このケースでは 1 ケ月で 8 時間（≒や沿海より速い．小島嶼は水平伝播方向の決まった波を作らないが，大島嶼間伝播の励振には寄与する[5]．
5.

おわりに
重力波による平均流加速[3]の改良や，レーダーの非降水エコー観測，高分解能気象衛星観測，高精度客観解析なども用いた波動要素調査についても言及する．
参考文献[1] Yamanaka, 2016: Atmos. Res., 178-179, 231.

Jakarta 沿岸の海陸間伝播と季節内変動重畳
図 1(b)(b’)に示すように，雲（上昇）域は夕刻に山岳[2] Yamanaka et al., 2018: Prog. Earth Planet. Sci., 5, 21.

部を発し未明に海上に達するものと、未明に海上を発[3] Tanaka & Yamanaka, 1985: J. Meteor. Soc. Japan, 63, 1047.

し夕刻に山岳部に達するものとがあり，水平位相速度[4] Mori et al., 2018: Prog. Earth Planet. Sci., 5, 47.

の大きさは 100 km/半日≒10 km/h ≒3 m/s 程度である．

[5] As-syakur et al., 2019: SOLA, 15, 216.

図１ (a) Jawa 島 Jakarta 周辺降雨レーダーエコー[4]の(b)(c) Pramuka 島と(b’)(c’) Bogor における 1 ケ月間の(b)(b’) 平
均地方時（縦軸）
・緯度（横軸）変化および(c)(c’) 地方時（縦軸）・日（横軸）変化]．(d) Sumatera-Kalimantan 島間の 17 年平均 TRMM 合成雨量[5]の(e)地方時（縦軸）・経度（横軸）変化.

― 45 ―

C152
な ぜ 東 進 す る MJO に 伴 う 対 流 は ス マ ト ラ 島 上 で 弱 ま る の か ？
*伍 培 明 (JAMSTEC/DCOP) , 趙 寧 (JAMSTEC/DCOP),
服 部 美 紀 (JAMSTEC/GOORC)

1.

3.

はじめに

結果

2016 年度春季大会(C404)では、2015 年 12 月の Pre-

数値実験における MJO の対流活発な期間（12 月

YMC（海大陸研究強化年）観測において、MJO の対流

13~16 日）において地上風向、風速と降水の分布を図 1

活発期にインド洋から東進するMJO に伴う対流がスマに示す。観測と比較して降水域、風向、風速の日変化

トラ島上で抑制されていることを報告した。MJO の対の様子がよく再現されていた。通常島上で午後に頻繁

流活発期間に島の西岸で観測された日降雨量は、対流に発生する強い対流は、上空の強い西風と曇天のため活発な位相が通過する前の期間に比べ増加していなか弱くなっていた。MJO に伴う組織化された対流システった。そこで、本研究では観測データの解析を行うとムが西の海上より東方へ移動し、午後から夜半にかけ

共に、領域気象モデルを用いて、MJO の対流活発な位ては海上と島上共に降水が発生していたが、夜半過ぎ

相時に海陸・地形分布による局地循環がスマトラ島をには島上の対流が衰弱し、深夜から午前にかけて海上通過する対流システムに与えている影響を調べた。

とは対照に島上の対流が抑制されていた。

2.

地上気象観測から、日中は陸上の気温が海上の気温モデル設定

数値実験には WRF-ARW Version4.1.2 を用いた。格子より高く、深夜から午前にかけて陸より海上の気温が間隔がそれぞれ、9km、3km の領域 D1、D2 を使い、双高い。雲が広がり日射の少ない MJO に伴う対流活発な方向ネスティングを用いて計算を行った。大気場の初期間においても、同様の大きな海陸気温コントラスト

期・境界値として ECMWF の再解析データ ERA5 を用が日中および早朝に観測された[1]。深夜から早朝にかいた。
計算期間は、
初期時刻を 11 月 29 日 00UTC とし、けて陸から海へ向かって吹く北東の風が観測され、モ12 月 17 日 00 時までの 18 日間の時間積分を行った。雲デルで再現された。風が海岸から沖へ向かう結果、島微物理スキームには Goddard/Graupel 雲微物理スキーム

上では風の発散域となるため、対流が抑制されたと考を、境界層スキームには Mellor-Yamada-Janjic を用いた。

えられる。
以上のことから、
インド洋から東進する MJO

また、領域 D1 については Grell-Freitas ensemble schemeに伴う対流は、深夜から午前にかけて海陸の気温差にを、長波放射スキームには RRTMG を、短波放射スキよって生じた局地循環に抑制され、スマトラ島上で弱ームには Goddard SW スキームを用いた。

まることが示された。

図１ WRF モデルで再現された MJO の対流活発な期間

参考文献： [1] Wu P., S. Mori and F. Syamsudin, 2018,（12 月 13~16 日の平均）の地上風向、
風速と降水分布。

Progress in Earth and Planetary Science, (2018) 5:4.

― 46 ―

C153

季 節 内 −経 年 変 動 の 相 互 関 係 か ら 見 た MJO 発 生 領 域 の 変 調*高 須 賀 大 輔 , 佐 藤 正 樹 （ 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）1.

MJO 発生前でも主に季節内循環による水平移流の寄与

はじめに

マッデン・ジュリアン振動 (MJO) はインド洋で頻繁が支配的であったことから、前述した季節内の熱帯東に発生しており、先行研究の殆どはその事実を前提と西循環場の変化が湿潤化しやすい領域を変えたことが、して、主に季節内スケールに着目した様々な発生機構

発生領域の変調の直接要因であると考えられる。

を提唱してきた。一方、MJO は海大陸域や西太平洋で以上の各状況を実現しやすい背景場があるとの仮説も発生することがあり[1]、その理由は既存の発生機構

下で、発生前の周期 100 日以上の循環偏差を調べた。IO

では説明できない。
MJO 顕在化に好都合な場は MJO よ

発生では気候値的である一方、MC 発生では 120−150E

りも長周期の変動によって変化すること[2][3]を鑑みる

で対流不活発傾向にあり、その領域で IO 発生よりも対と、発生領域の変調には経年的な大気海洋変動が関わ流が組織化しづらい状況にあった。これは図 1b での季る可能性が考えられ、実際に西太平洋での MJO 発生と節内循環の東方シフトと整合する。WP 発生では、140

エルニーニョ・南方振動との関連が指摘されている[4]。

−170E で対流活発、その東西で不活発傾向にあり、発しかし、そもそも上述の点に着目した研究は非常に少生領域付近での擾乱活発化に適していた。この時の経なく、発生領域の決定に至る具体的過程は不明である。

年的な SST 偏差は、MC 発生で EP El Niño 型、WP 発

そこで本研究では、MJO の発生に適した環境や過程

生で CP El Niño 型と IO 南東 (南西) 部の降温 (昇温)の包括的解釈に有用な知見を与えることを目的とし、傾向を示し、上述の背景循環場との対応が示唆された。

MJO 発生領域の変調要因について、主に季節内プロセ

そこで、季節を北半球冬季に固定し、SST 分布とし

スとその背景場の相互関係に着目して明らかにする。

て冬季気候値を与えた実験 (CTL) と、MC, WP 発生に2.

対応するSST 偏差を模したものを CTL に加えた感度実

使用データおよびアプローチ
まず観測に基づくデータ (CMAP, OLR, ERA-Interim,

OISST2) を用い、1982−2012 年の北半球冬季にインド

験 (EP, CP_IO) を行い、再現される MJO の発生に関する性質を比較した。EP (CP_IO) 実験での MJO 発生経洋 (IO), 海大陸域 (MC), 西太平洋 (WP) で発生した度の確率分布 (図 2a) は、CTL に比べて MC (WP) でピ

MJO を抽出した上で、その発生前の状況を、発生日をークを有すると共に、その領域で発生確率が最も増大基点としたラグコンポジット解析等により把握した。

しており (図 2b)、観測の傾向が裏付けられている。ま続いて、統計解析で得られた知見を検証するため、全

た、
季節内でのMJO の発生過程も観測と整合していた。

球大気モデル NICAM を用いた季節・SST 固定実験を
その結果を解析した。
複数行い (各 15 年,Δx = 28 km)、3.

統計解析および数値実験の結果
図 2 (a) MJO 発生経度の確率分布 (20 度幅のビン), (b) EP,
CP_IO 実験における各海盆での MJO 発生確率の CTL との差

4. まとめ発生領域によらず、MJO 発生には主に偏差としての
季節内循環が湿潤化を促すことが必要だが、SST の経
図 1 850 hPa 東西風 (陰影) と OLR (等値線) 偏差の時間経度

年変動によって強制される背景循環場に応じて季節内

断面 (a) IO [47 事例], (b) MC [20 事例], (c) WP [13 事例]

循環の卓越範囲が制約され、湿潤化しやすい場所が変MC 発生では IO 発生と比べて Day -30 から見られる化することが、発生領域変調に繋がることが分かった。

対流活発域と西風域が東方へシフトしており、付随し＜参考文献＞て発生直前の対流抑制域と東風偏差も東にずれている[1] Matthews, A. J., 2008, QJRMS, 134, 439−453.

(図 1a, b)。一方、WP 発生は西進擾乱 (赤道ロスビー波)[2] Hendon, H. H. et al., 1999, JCLI., 12, 2538-2550.

が貫入した時点と対応していた (図 1c)。各発生領域で[3] Suematsu, T. et al., 2018, JCLI, 31, 7549−7564.

の湿潤静的エネルギーの収支解析により、どの領域の[4] Bellenger H. et al., 2012, GRL, 39, L08701.

― 47 ―

C154

インド洋西端に位置する Walker 循環の先鋭な下降流∗

神山 翼 1 ・末松環 2 ・三浦裕亮 3(1: お茶大情報, 2: 東大大気海洋研, 3: 東大院理)が冷却されているという仮説を立て，全球雲解像モデ

1 はじめにル NICAM による数値実験を試みた．エチオピア山

Walker 循環は，熱帯の支配的な東西大規模循環であ脈域（3◦ N-18◦ N, 34◦ E-43◦ E）の標高を 1 m としたる．たとえばエルニーニョ南方振動現象の文脈では，

NO ETHIOPIA 実験では，標高を現実のままとした

Walker 循環のうち太平洋上の循環が注目されるが，イ

CONTROL 実験と比べて，インド洋上の下降流域に

ンド洋上の下降流域も，熱帯収束帯上の降水域が東西

おける外向き長波放射が強まった．一方，鉛直流に関方向に途切れるなど特異的な性質を有する．

しては仮説を裏付けるほどの変化はなかった．

定常的に下降流が実現されるには，断熱圧縮を相殺する何らかの冷却源が必要である．熱帯の大部分で4 結論・今後の課題

は，大規模下降流は放射冷却の存在によって実現され東太平洋とは対照的に，インド洋西端に位置する

る．しかし，インド洋の下降流域は強く先鋭であり，

Walker 循環の下降流の存在理由として，放射冷却は

放射冷却のみでは定量的にこの下降流の強さを説明で支配的ではない（先行研究である Naiman et al. 2017

きないため，インド洋上空の大気を「引きずり下ろす」

とも整合する）．特に，CMIP5 モデルにおける「アフ他の原因が存在すると推論せざるを得ない．

リカの角」の再現性が低い理由は，山岳波の再現性の

本研究の目的は，インド洋西端に「先鋭な下降流」が存在せねばならない理由を明らかにすることである．

2 季節性・「アフリカの角」の降雨との関係

低さによって説明される可能性がある．
今後は，様々な地域の標高を低くする実験を行うことによって，インド洋西端に「先鋭な下降流」が解として選択される必要十分条件を精査する予定である．

図 1 に，Walker 循環の月気候値を示した．インド
洋の下降流は，4 月と 5 月にほぼ消滅する．その後，6

参考文献

月から 9 月にかけて最盛期を迎え，10 月から 12 月にTierney et al. (2015), Sci. Adv., 1(9), e1500 682.

かけて再び弱化する．

Naiman et al. (2017), J. Climate, 30(11), 4149-

この季節性は，いわゆる「アフリカの角」と呼ばれ4163.

る地域（0 -12 N, 40 E-55 E）の降水の季節性に対応
◦

◦

◦

◦

する．「アフリカの角」は，熱帯にあるにもかかわらず，年間を通して雨が非常に少ない地域であるが，4月と 5 月に “Long rains”，10 月から 12 月に “Shortrains”と言われる二度の雨季が存在する．Tierney etal. (2015) によると，第 5 次結合モデル相互比較プロ
ジェクト（CMIP5）に参加するほとんどの全球気候モ
デルは，“Long rains”と “Short rains”を再現しない．

3 熱収支解析と数値実験
熱収支の解析を行った結果，大気の上層と下層では下降流を実現している冷却源が異なる．まず下層では，水平移流によって相対的に冷たい空気が流れ込む
ことによって冷却されている．それに対し，上層の冷図1

却は水平移流では説明することができない．
そこで，山岳波にともなう混合によって上空の大気― 48 ―Walker 循環の季節性． 赤道上における鉛直

風の気候値．縦軸が気圧面，横軸が経度．正の値（色の濃い部分）が下降流．ERA-Interim を使用．

C155

秋季の台風による遠隔降水に伴う水蒸気輸送*児 玉 真 一 , 佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1.

の位置にある日に，日本付近に PRE が発生することがはじめに

秋雨の時期の日本では，日本から遠く離れた場所に確認されたので，その日を day0 の基準日として定めて，位置している台風により，前線への水蒸気供給が増加

1 日前(day-1)と 2 日前(day-2)について PRE 事例とし，多大な降水がもたらされることがある．この影響

N-PRE 事例それぞれのコンポジット解析を行い，発生は Wang et al. (2009) [1]によると，台風による間接効果

前の環境場を比較した．
Day-2 と Day0 について 850 hPaと呼ばれ，台風自身のアイウォールやスパイラルレイ

での環境場の変化を図 2 に示す．

ンバンド内外の降水と区別して考えられるとしている．

亜熱帯高気圧の張り出し変化を比較すると，PRE 事

北米大陸上における熱帯低気圧の間接効果による遠隔例では day-2 から day0 にかけて弱化傾向，N-PRE 事例

降水は Predecessor Rain Event (PRE)と呼ばれ，日本よりでは逆に強化傾向が見られた．500 hPa 面でも同様の結も研究が進んでいるものの，PRE 発生有無で環境場の果が得られている．PRE 事例では台風が運んできた水比較は行われておらず，日本の遠隔降水メカニズムを蒸気が前面の亜熱帯高気圧にブロックされ北側や西側理解するためにはまず台風接近時の遠隔降水発生有無に抜ける経路が無くなっており，台風の東側に特に水で環境場の比較を行う必要がある．図 1 に 2004 年台風

蒸気が多い東西非対称なパターンが見られる．その後，

18 号 Songda による日本の遠隔降水事例を示す．

亜熱帯高気圧の張り出しが弱くなり，日本へと向かう
北向きの水蒸気輸送が生じ，PRE の発生につながると考えられる．
PRE 事例

図 1 台風経路と 3 日間積算降水量[mm]2.

使用したデータ

台風発生数と中心気圧，経路情報を得るために
N-PRE 事例

RSMC Tokyo-Typhoon Center のベストトラックデータを使用した．降水量は緯度経度 0.1 度格子の衛星全球降
水マップ(GSMaP)を使用し，その他物理量は ECMWF
による緯度経度 0.25 度格子の ERA5 を使用した．
3.

研究手法と結果

解析期間は 2004 年から 2018 年の 15 年間の 9 月で，950 hPa 以下まで発達した強い台風を対象にした．得られた台風の経路を確認したところ，その多くは大きく 2つの経路に分類された．その内，日本への水蒸気輸送がより大きいことが示唆された，転向しながら日本へ
図 2 Day-2 と Day0 環境場の変化

接近する台風を対象に解析を行なった．
転向する台風全12 事例を遠隔降水発生有無で分類す(矢印は 850 hPa 水平風[m s-1]，等値線は 850 hPa

るために日本の遠隔降水定義を決めて分類した結果，5ジオポテンシャル高度[m]，陰影は可降水量[mm])事例が日本版の PRE，7 事例が Not PRE (N-PRE)と判断

参考文献された．PRE 事例について台風中心を緯線で合わせた[1] Wang, Y., Wang, Y., & Fudeyasu, H. (2009), Monthly

コンポジット解析をした結果，台風中心が北緯 22.5 度― 49 ―

Weather Review, 137(11), 3699-3716.

C156
熱帯低気圧のアウトフローに伴う低安定度層の成因について*川島正行 (北海道大学 低温科学研究所)
1. はじめに

Emanuel and Rotunno （2011, J. Atmos. Sci.）は、熱帯低気圧（TC）のアウトフローの成層は、リチャードソ
ン数(Ri)を臨界値付近に保つ乱流の効果により、環境場とは無関係に決まると仮定し、これをもとに定常な TC の強度を決める理論を提案した. 近年の航空機観測により、ア
ウトフローに伴い Ri および静的安定度の小さな層 (以下、N を浮力振動数として低 N 2 層とする)が普遍的に存在することが報告されている（Molinari et al. 2014, J. Atmos.
Sci.）. これにより、上記の仮定の妥当性が示されているが、その形成要因に関しては、差分温位移流や雲層の差分
放射加熱など複数が提唱されており、議論の余地がある.
川島 (2019 年度春季大会 B455)では 2017 年 18 号台風（TALIM）に見られた放射状の巻雲バンドの数値実験を行い、 アウトフローの上面および下面は中立～不安定成層で、鉛直シアに平行な水平ロール状対流に似た擾乱が雲の有無にかかわらず広範囲で存在することを報告した.
本研究ではこの数値実験結果の解析と二次元モデルによる熱源応答実験により、TC アウトフローに伴う低 N 2 層の成因について調べた.

置き、中層で最大（50 K h-1）としている. 対流圏（深さ16 km）、成層圏の N 2 はそれぞれ 10－4 s－2、 6.25×10－4
s－2 とした. 角運動量の鉛直輸送により上層では超傾度風状態となり、強いアウトフローが生じる. 図 1 と同様、アウトフローの上下から高温位、低温位の輸送が起こり、アウトフロー軸では N 2 が増加し、上面・下面では減少する.
図 2c は𝑓𝑓𝑓𝑓 = 0 とした場合の N 2 で、アウトフローの強度、広がりは小さくなる. しかし、アウトフローに対するN 2 の分布は定性的には図 2b と同様で、回転の効果がな
くとも低 N 2 層が形成することが分かる. 図 2d は slab
symmetric のモデル設定での結果で、 加熱の外では
𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢/𝑢𝑢𝑢𝑢𝜕𝜕𝜕𝜕 ≈ 0となるため、非線形効果は軸対称モデルと比較して弱くなり、N 2 の分布は線形熱源応答（最大加熱高度より上側で N 2 低下、下側で N 2 増加）に近いものになる.

3. まとめ以上より、TC アウトフローの上面・下面の低静的安定度層の形成において、アウトフローの軸対称性および非線形性の効果によって動径方向の質量フラックスの発散が起こることが本質的であると考えられる.

2. 結果と考察
図 1 に WRF-ARW Ver. 3.9.1 で再現した TALIM の上層
アウトフローの鉛直構造（時間・方位角平均）を示す. 等
温位線の分布から、200～300 km 付近でアウトフローの上部、下部で、アウトフロー軸に向かう高温位、低温位の移流があり（図 1a）、上面・下面に低 N 2 層が形成していることが分かる(図 1b). 温位・安定度収支解析から、温位移流により低 N 2 層が作られていることが確認できたが、このような差分温位移流が起こる理由について考察した.
この温位移流は、TC アウトフローの軸対称性・非線形性に起因していると考えられる. 動径風速( 𝑢𝑢𝑢𝑢 )の絶対値は、鉛直運動が小さくなる、ある半径 R (図 1 では 280 km)の外では、連続の式の制約により外向きに減少するが、これにより、非線形効果が必然的に大きくなる. アウトフロ
ー域では、動径風自身による動径風の移流 (−𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢/𝑢𝑢𝑢𝑢𝜕𝜕𝜕𝜕)は r < R で負、r > R で正になる。この効果により、r = R
付近では、単位方位角当たりの外向き質量フラックス( 𝜌𝜌𝜌𝜌𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕) の発散（= 外向き増加）が起こる. これを補うため、
鉛直質量フラックス収束が起こり、上から高温位の空気、下からは低温位の空気がアウトフローに輸送され、その後水平方向に移流されることにより、アウトフロー上面、下面の成層の不安定化が起こると考えられる.
軸対称性・非線形性の効果を確認するため、眼の壁雲を想定した定常な加熱に対する二次元熱源応答実験を様々な設定で行った. なお、接線風速の初期値は 0 としている.
図 2a, b に、軸対称モデルで 𝑓𝑓𝑓𝑓 = 5 × 10−5 𝑠𝑠𝑠𝑠 −1 とした実験の結果（積分 2 日後）を示す. 加熱は r = 50 km に

図 1. WRF で再現した台風 TALIM (2018)の(a)動径風速（陰影）と温位、(b) N 2（10-4 s-2,陰影）と動径風（等値線）の分布（北側
象限 90°の範囲および 2 時間の方位角・時間平均したもの）.

図2. 熱源応答実験の結果. 軸対称モデル、𝑓𝑓𝑓𝑓 = 5 × 10−5 𝑠𝑠𝑠𝑠 −1 の場
合の (a) 動径風速（陰影）と温位、(b) N 2（10-4 s-2, 陰影）と動−径風、(c) 軸対称モデル、𝑓𝑓𝑓𝑓 = 0 の場合のN 2、(d) slab symmetric
モデル、𝑓𝑓𝑓𝑓 = 5 × 10−5 𝑠𝑠𝑠𝑠 −1 の場合のN 2. 灰色線は加熱の輪郭.

― 50 ―

C157

台風の眼のサイズに関する衛星画像の解析
鳥山菜海子 1 ・神山 翼 1 ・三浦裕亮 2(1: お茶大情報 2: 東大院理)1. はじめに

3. 解析結果

我が国の防災を考える上で, 台風の予報は大きな課作成したデータセットをもとに, 台風の眼の大きさ

題の一つである. 現在, 台風の「進路予報」は高信頼と緯度の関係 (図 2 左), 台風の眼の大きさの年平均

度な情報が得られる一方, 「強度予報」は台風の微細時系列 (図 2 右) を作成した.

構造に敏感なため発展途上である. 特に, 台風の微細

台風の眼の大きさと緯度の関係に関しては多少のば構造として中心的役割を果たす「台風の眼」を決定す

らつきがあるものの, どの緯度についても台風の眼のる物理メカニズムについては, 予測向上のために理解大きさが 40km 程度である. 一方緯度が上がるにつすべきだけでなく, 純粋科学としても本質的問題であれ, わずかながら眼が大きくなる傾向もあり, これはる. そこで本研究では, 高解像度衛星画像を情報科学

Bell (1974) と整合する.

的手法で自動解析し, 高精度な「台風の眼の直径」のデータを大量収集するアルゴリズムを開発した.

また, 時系列でみた台風の眼の大きさに関しては,近年になるほど平均的に眼が大きくなる傾向がある.

先行研究の Bell (1974) では, 台風の眼の地理分布

今後はこの解析結果から台風の眼の大きさを決定すや, 緯度依存性の考察がなされているが, 衛星観測以る要因を精査するとともに, 上記の「台風の開眼トレ

前のデータに基づく研究ゆえ, データの質の信頼度がンド」について統計的検証, およびシミュレーション

限定的である. そこで, 現代的データを用いて, Bellによる物理メカニズムの検証を進める予定である.

(1974) を「再訪」することが本研究の目的である.
参考文献

2. データセットの作成
デ ー タ セ ッ ト は 以 下 の 手 法 で 作 成 し た.

Bell, G. J. (1974). WMO Tech. Conf. on Typhoon
国立

Modiﬁcation, 408, 14-18.

情 報 学 研 究 所（ 北 本 朝 展 准 教 授 ）の Web サ イ ト「 デ ジ タ ル 台 風（http://agora.ex.nii.ac.jp/

digital-typhoon/)」にアクセスする. サイトの
ソースファイルを読み込み, 各時刻における当該台風の緯度・経度・中心気圧・風速の情報をパースし、最低気圧が実現された日時の台風画像をダウンロードする (図 1). 当該台風画像において閾値を定め, 画像

図1

最低気圧が実現された日時の台風画像の例.

左: 台風の眼が検出されない場合の画像. 右: 台風

を二値化する. 画像の中心に積乱雲が存在しない画の眼が検出される場合の画像. (Web サイト「デジ素が 2 個以上存在した場合「眼を検出した」と判定

タル台風」では画像の中心に台風の眼を合わせた台し, 積乱雲が存在しない画素を再帰的に探していく.

風画像が提供されている.)

積乱雲が存在しない画素を全て調べ終えたら, それまでに調査した積乱雲が存在しない画素の合計画素数
を「眼の画素数」とする. 上で得られた眼の画素数
を面積に変換し, 台風の眼の有効直径を計算する. 台
風の眼の有効直径を, 日時・緯度・経度・中心気圧・風速とともに保存する. この手法により 1979 年から

図22019 年の間で計 336 個の台風の眼についてのデータ

係. 右: 台風の眼の大きさの年平均時系列. 1979 年が得られた.

解析結果 左: 台風の眼の大きさと緯度の関から 2019 年までのデータを緯度, 年毎にソートし平均することで求めたもの.

― 51 ―

C158

多重壁雲台風のベストトラック相互比較*金 田 幸 恵 (名 古 屋 大 学 )、 嶋 田 宇 大 （ 気 象 研 究 所 ）、 H.-C. Kuo（ 国 立 台 湾 大 学 ）、
辻野智紀（北海道大学）, 坪木和久（名古屋大学）
1.

4.

はじめに

まとめ

多重壁雲台風とは、一つの眼を中心に複数の同心円

多重壁雲台風を対象に JMA と JTWC のベストトラッ状の壁雲を持つ台風を指す（図１）。先行研究[1]によるクを比較した。JMA と比較して JTWC は、多重壁雲台と、1997 年～2006 年、台風 225 例中、55 例に多重壁雲

風の強度を常に強く出す傾向がみられた。最大風速を構造がみられたのみならず、特に強い台風（カテゴリ逆変換した CI 数においても、同様の傾向がおおむねみー４以上）においては 57%以上が多重壁雲構造を経たられる。ただし、CEM については、多重壁雲構造確立と報告されている。強い台風の強度推定は、防災の観以降で両者の差異がほとんどみられなくなる。

点からも、きわめて重要である。そこで、多重壁雲台

本研究では逆変換した CI 数を用いたため、ドボラッ

風を対象に、複数の機関のベストトラックを比較した。

ク法に基づき解析された CI 数は不明である。また、台図１右に、台風ボラベン(2012)の例を示す。

風強度の真値も不明であることから、本来の CI 数を調2.

査するとともに直接観測等が必要となる。

データ

RSMC-Tokyo (JMA) と Joint Typhoon Warning Center（JTWC）のベストトラックから最大風速（Vmax）を比較する。JMA は 10 分間平均風速、JTWC は１分間平均風速を用いているため、JTWC の Vmax に 0.88[2]をかけた修正版 JTWC を用いる。また、JMA と JTWC では、CI 数から Vmax への変換で異なるテーブルを用いていることから、[3]の表１を用いて Vmax から逆変換

図１ 沖縄レーダが捉えた台風ボラベン（2012）の三した CI 数も比較する。多重壁雲台風リストは、[4]を重壁雲構造（左）と JMA 及び JTWC の最大風速の時系

2014 年まで延長して用いる。多重壁雲構造を 20 時間以

列（右）。

上保った事例を CEM（19 例）、それ以外の多重壁雲台
風を ERC（39 例）とする。解析期間は 1997 年～2014
年である。
3.

結果

多重壁雲構造が確立した時刻を T=0 としてコンポジットした Vmax の時間変化を CEM 及び ERC についてそれぞれ示す（図２上段）。図より、CEM は、ERC と比較して、より強いピーク値を多重壁雲構造を確立した時刻より６～１２時間遅れで示し、さらに、このより強い強度を長時間持続する傾向にある。
修正版 JTWC
及び JMA ともに、上述の特性は共通するものの、修正

図２ CEM（左）及び ERC（右）の Vmax の時系列（上版 JTWC は JMA より強い傾向が、CEM 及び ERC とも段）。●：JMA、〇：修正版 JTWC。同、逆変換したに、ほぼ全期間でみられた。

CI 数（下段）。
参考文献：[1] Kuo et al. (2009), MWR[2] Kamahori et al. (2006), SOLA
[3] Shimada et al. (2020), SOLA
[4] Yang et al. (2013), MWR
謝辞: 本研究は, 文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラム及び JP19H00705 の支援を受けた。

同様のコンポジット解析を逆変換した CI 数で行った（図２下段）。ERC において、逆変換した CI 数は、JMA
より JTWC で常に大きい。一方、CEM においては、多重壁雲構造確立以前には、CI 数が JMA より JTWC で大きい傾向がみられるが、多重壁雲構造確立後には両者の平均値はほぼ同等になる傾向が明らかになった。

― 52 ―

C159
2018 年台風 21 号と 2019 年台風 15 号の地上稠密気象観測網による気圧と風向・風速の観測結果
岩下久人（明星電気），小林文明（防大地球），諸富和臣／嶋村重治（日本無線），
原岡秀樹（フランクリン・ジャパン），鷹野敏明／高村民雄／樋口篤志（千葉大）
２．2018 年台風 21 号の特徴的な観測結果（気圧）１．はじめに
 2018 年 9 月 4 日，台風 21 号 JEBI は，12 時前に 950hPa

図2は台風21号の中心の進行経路近傍の淡路島に位置する2で徳島県南部に上陸し，その後大阪湾周辺を通り，14 時前に地点の観測点の気圧データである．この 2 地点では台風中心が955hPa で神戸市付近に再上陸した．2019 年 9 月 9 日，台風通過したと思われる時間帯の直前に，一時的に 2～3hPa ほどの

15 号 FAXAI は，3 時前に 960hPa で三浦半島を通過し，その極端な気圧低下が観測されていた．台風 21 号進行前面の北東

後東京湾周辺を通り，5 時前に 960hPa で千葉市付近に上陸し象限には局所的なメソ渦が存在したことが報告*(1)されている．

た．台風 21 号の通過時，大阪湾周辺では約 40 台の小型気象計

この気圧低下データは，
そのメソ渦を観測したものと考えられ，

POTEKA による地上稠密気象観測が行われていた．また，台地上稠密観測であるが故に捉えることができた結果と言える．

風 15 号の通過時，東京湾周辺では約 60 台の小型気象計
POTEKA による地上稠密気象観測が行われていた．本稿では，それぞれの台風事例について，一般的な気圧と風向・風速の観測結果を報告すると共に，地上稠密観測であるが故に捉えることができた特徴的な観測結果も併せて報告する．
（本予稿では，それぞれの台風の特徴的な観測結果のみ報告する．
）
なお，POTEKA の風向・風速計に関しては，その機能性能上，設置面から1.5m の高さで観測されており，10m
図 2．台風 21 号通過時の特徴的な気圧変化の高さでの観測を標準とするアメダスの風速値に対して，POTEKA はおお

３．2019 年台風 15 号の特徴的な観測結果（風速）

よそ 1/3～1/2 程度の値に抑えられる傾向を持つ．            図 1-1 POTEKA 気象計

図 3 は台風 15 号の中心が上陸したとされる千葉市のある観測点の風速データである．4:30 頃までは平均で 10m/s 前後，最大瞬間で 25m/s 前後であった風速が，
5:00 を前に極端に低下し，平均で 1.4m/s，最大瞬間で 1.7m/s にまで落ち込んでいる．台風が上陸した千葉市には 5 地点の観測点が存在したが，当該観測点の風速低下が最も大きく，台風中心がまさに最近傍を通過したことを示すと考えられ，地上稠密観測であるが故に捉えることができた結果と言える．

図 1-2．大阪湾周辺 POTEKA 設置状況

図 3．台風 15 号通過時の特徴的な風速変化
参考文献(1)丸山ほか，2019：平成 30 年台風 21 号による強風・高潮災害の総合研究，平成

図 1-3．東京湾周辺 POTEKA 設置状況

30 年度科学研究費・特別促進費研究成果報告書― 53 ―

C160

台風発生抑止の可能性の検討（１）稲吉秀夫
株 府中ソフトウェア

きれば、*3, を小さくすることができる。

はじめに

台風は海水温 ℃以上の、東風と西風がぶつかり、&,6. が起きている付近の水蒸気発生量は、海面の気

コリオリの力が働く海上で発生し、海から供給される

温 ℃、湿度 気圧 K3D、風速 PVP

水蒸気をエネルギー源として発達する。シアーラインのスパンとすると JPAK PPK となと呼ばれる海上付近で台風が発生すると日本に上陸する 㼇㻟㼉 。 この水蒸気は上空で凝結する時 [ 

る割合が高くなる。もし、何らかの方法でこの供給水
蒸気量を半減することができれば台風の発生確率を下

NFDOPAK の熱を出し続け、周りの空気を温めて上昇気流を補強する。この水蒸気発生量が 5+! の要因

げることができるはずである。ここでは、発生頻度をであれば、これを 5+ に下げると *3, は小さくなる。

予測する指標 *3,（*HQHVLV3RWHQWLDO,QGH[）>@に基

水蒸気発生量を下げるには、その発生面積（海面）をづきその可能性を考察した。

小さくするという方法がある。






*3,に基づく考察

水蒸気発生量の低減案

上記した海域で低気圧の渦ができると、上昇気流と海面の水蒸気発生面積を小さくするには、渦ができなり、積乱雲ができる。海から供給される水蒸気が上始めた海面を覆う方法が考えられる。それには、例え

空で冷やされると水滴となり、凝結熱が放出され、周ばポリエチレンのシートで渦の根元の海面を覆う方法

りの大気が加熱されて上昇気流がますます強くなる。

がある。複数の渦が合体して大きな渦になる場合、合このようなポジティブフィードバックによって、熱帯体する前の数個の比較的小さな渦の海面をそれぞれ覆低気圧が発達する。これを第  種条件付き不安定

う。NPNP 四方のポリエチレンシートを複数枚  千ト

FRQGLWLRQDOLQVWDELOLW\RIWKHVHFRQGNLQG&,6.

ンか  万トン級のバラ積み船数隻で運んで広げ、渦がという。*3, はこの &,6.に至る過程を定量的に評価す収まるまで数日間放置する。収まれば、次の渦に移動ることができる。

し、 月から  月まで台風バスターズとして付近の海域*3,で活動する。それ以外の時期は、シアーラインの近く＝_Aη_A[ 5+ A[ 9SRW A

にある沖ノ鳥島に倉庫の様なもの（船で良い）を作り[ 9VKHDU A  

機材を保管する。


ここで、ηはK3D高度における絶対渦度（V），5+は
K3D高度における相対湿度（％），9VKHDUはK3DとK3D高度間の水平風の鉛直シアー（PV）。

4.

謝辞に代えてとりとめのないアイデアで、学会発表には値しない

9SRW 7V&N 7R&' &$3( &$3(E 

ことは承知の上で、あえて出させて頂きます。海面を7V海面水温、7Rは上層の吹き出し温度、&Nと&'は熱・覆い水蒸気量を減らすことで熱帯低気圧発生が原理的

水蒸気、運動量に対する計面交換係数、&$3( と&$3(Eに抑えられれば、これを実現することは不可能ではな

はそれぞれ最大風速半径及び環境場の対流有効位置エ

いと思います。諸氏のご喝正を頂き検証したく。

ネルギー &RQYHFWLYH$YDLODEOH3RWHQWLDO(QHUJ\ であり、最大ポテンシャル強度（0D[LPXP3RWHQWLDO,QWHQVLW\03, PV と呼ばれ，海面水温と気温・水>@村上裕之 年  月“天気”3a3

蒸気の鉛直構造から算出される理論的な最大強度であ>@北畠尚子 HWDO“気象研究所技術報告”第 る>@。

号 3

この中で 5+ に注目する。
*3, は 5+ の  乗に比例する。


参考文献

>@“水の蒸発量を算出するアプリ”

5+!であれば、急速に大きくなる。また、9SRW の &N

KWWSNLFKLNDZDEORJHQMR\MSHWF+3MVYDSRU

も 5+ に依存する。5+を何らかの方法で 未満にで

YDSKWPO 閲覧

― 54 ―

D151

LODEWAVE（ LOng-Duration balloon Experiment of gravity WAVE over Antarctica）*冨 川 喜 弘 （ 国 立 極 地 研 究 所 ・ 総 合 研 究 大 学 院 大 学 ） , 佐 藤 薫 （ 東 京 大 学 ） ,斎藤芳隆（宇宙航空開発研究機構宇宙科学研究所）, 村田功（東北大学）,
平沢尚彦（国立極地研究所・総合研究大学院大学）, 高麗正史（東京大学）,
中篠恭一（東海大学）, 秋田大輔（東京工業大学）, 松尾卓摩（明治大学）,藤原正智（北海道大学）, 吉田理人（総合研究大学院大学）
1.

観測による高度方向の情報と組み合わせて 3 次元に拡

はじめに

スーパープレッシャー（SP）気球は一定の密度面を張することができる。

1 か月以上の長期にわたって浮遊するため、大気のラグ
ランジュ的（i.e., 同一空気塊を追跡する）観測を可能

4.

観測計画

とする。そのため、背景風から見た重力波の”intrinsic”

南極昭和基地での SP 気球観測は南極地域観測第Ⅸな性質（e.g., 周波数、位相速度等）を観測することが期中期計画後半（第 61～63 次：令和 1～3 年度）の一できる。約 30 秒間隔での気温・風速データ取得と組み

般研究観測課題として採択され、第 63 次夏隊での実施

合わせることで、SP 気球観測は大気重力波の全周期帯を予定している。2022 年 1 月に 3 機の SP 気球を昭和（約 5 分～十数時間）の運動量フラックスや運動・ポ

基地から放球し、それぞれ高度 19km 付近を 2 か月程度

テンシャルエネルギーの水平分布を得ることができる

浮遊させる。

唯一の観測[1]である。本発表では、令和 3 年度に予定
し て い る 南 極 昭 和 基 地 で の SP 気 球 観 測 計 画（LODEWAVE：LOng-Duration balloon Experiment ofgravity WAVE over Antarctica）について紹介する。
2.

運動量フラックスの推定

本 SP 気球観測での観測物理量は気温、気圧、水平風
速、気球の位置座標であり、基本的に高層気象観測で取得される物理量と（相対湿度が無いことを除き）同一である。一方で、本観測が高層気象観測と大きく異なる点は、気球が等密度面上を背景風に流されて浮遊するため、大気重力波のラグランジュ的観測が可能であり、その情報を用いて大気重力波による運動量フラックスを推定できる点である[2]。
3.

南極昭和基地大型大気レーダー（PANSY）との連携

本発表の著者らを含むグループ（代表：佐藤薫氏）
図１ 本 SP 気球観測の荷姿によって南極昭和基地に南極域で初めて設置された大型大気レーダー（PANSY）[3]は、対流圏から下部成層
圏の風速 3 成分を高時間・高鉛直分解能で観測するこ参考文献とができ、重力波の運動量フラックスを直接推定する[1] Hertzog, A., et al., 2012, J. Atmos. Sci., 69, 3433-3448.

ことができる。SP 気球による面的観測と大型大気レー[2] Vincent, R. A., and A. Hertzog, 2014, Atmos. Meas. Tech.,

ダー観測による拠点観測を組み合わせた大気重力波研
究は世界初の試みとなる。これにより、SP 気球観測で得られる（ほぼ）一定高度での面的情報を、レーダー

7, 1043–1055.
[3] Sato, K., et al., 2014, J. Atmos. Sol. Terr. Phys., 118,
2–15.

― 55 ―

D152

最 新 の 気 象 再 解 析 デ ー タ (5$に お け る 昭 和 基 地 上 空 で の 
大 気 重 力 波 再 現 性 –3$16<レ ー ダ ー と の 比 較 
吉 田 理 人 総 研 大 極 域  冨 川 喜 弘  江 尻 省 極 地 研 、 総 研 大 
高 麗 正 史  佐 藤 薫 東 大 院 理 

数スペクトルをエネルギーコンテント表示で示した。

はじめに

重力波は山岳やジェット気流を波源とする波で、中東西風の周波数スペクトル D  F では共に下部成間圏まで伝播し中間圏ジェット気流を減速させるだけ

層圏の慣性周波数付近にピークがある。さらに、慣性周でなく、下部成層圏の水平風や子午面循環にも影響を

波数より低周波数側でほぼ一致している。しかし、慣性与える。この大循環への寄与は重要だが、重力波の空間周波数より高周波数側に行くほど(5$が3$16<レーダ

スケールが気候モデルのグリッド間隔と比べて小さいーに対して過小評価されている。一方、鉛直風の周波数ため、全ては再現できない。気候モデルで再現するためスペクトル E  G では全ての周波数帯にわたってには、パラメタリゼーションによってその効果を取り(5$が3$16<レーダーに対して過小評価されている。
水平運動量の鉛直輸送の比較についても報告する。

入れる必要がある。しかし、パラメタリゼーションでは水平伝播を考慮できないこと、南極域での観測が不足

(a)

(b)

(c)

(d)

していることから最新の気候モデルでも重力波の全ては再現できていない。
 高解像度化が進む気象再解析データと観測との比較も増えている。重力波による運動量フラックスの水平分布は現実と近いものが再現されるが、大きさは現実の数分の一になることが報告されている>@。
 本研究では、最新の気象再解析データ(5$と南極で唯一ほぼ全ての周波数帯の重力波スペクトルを観測できる大型大気レーダー3$16<を用いて、昭和基地上空における重力波の再現性を調べた。


データと解析手法(5$は欧州中期予報センター（(&0:)）が提供する高分解能再解析データで、高度は地表からK3Dまでの層、水平分解能は度、時間分解能は時間となっている。
3$16<レーダーは鉛直風を含む三次元風速が精度良く観測できる。高度NPから約NPまでをPおきに

Angular frequency [s-1]観測でき、時間分解能も約秒と高分解能である。そ図１ 風速の周波数スペクトル。エネルギーコンテンのため、ほぼ全ての周波数帯の重力波のデータが得らト表示。73は対流圏界面、πIは慣性周期≃時間。

れる >@ 。本研究では3$16<レーダーのフルシステム

D (5$東西風 E (5$鉛直風

観測が行われた年月～の期間で、(5$と3$16<レF 3$16<東西風 G 3$16<鉛直風

ーダーの風速の周波数スペクトルを比較した。



周波数スペクトルの推定には%ODFNPDQ7XNH\ 法を用いた。

>@-ZHWRXNRIIHWDO -$WPRV6FL




参考文献
–

結果>@ 0LQDPLKDUD HW DO  - *HRSK\V 5HV

図に(5$と3$16<レーダーの東西風、鉛直風の周波$WPRV

― 56 ―

D153
赤道半年周期振動の再解析間比較と衛星データによる検証
河谷芳雄 1, 廣岡俊彦 2, Kevin Hamilton3, Anne K. Smith4, 藤原正智 5（1 海洋研究開発機構, 2 九大院理, 3IPRC, Univ. Hawaii, 4NCAR, 5 北大院地球環境）
1. はじめに成 層 圏 再 解 析 国 際 比 較 プ ロ ジ ェ ク ト (S-RIP:
Fujiwara et al. 2017)では、様々な成層圏・中間圏現象に対する再解析データ間の類似・相違点を見出し、観測データによる検証及び現象の理解を進めている。Kawatani et al. (2016, ACP) では 9 種類の再解析データを用いて赤道準 2 年振動（QBO）の比較を行い、赤道域成層圏東西風の表現に対して、
地点ゾンデ観測による東西風データの束縛が強いことを示した。今回はゾンデ観測が無い高度に存在する、赤道半年周期振動（SAO）を対象とした結果を報告する。
2. 使用データ
本研究では、比較的新しい 6 種類の再解析デー
タ で あ る ERA-I 、 ERA5 、 JRA-55 、 MERRA 、
MERRA-2、NCEP-CFSR を使用した。衛星観測の影響を評価する為、同データを同化していない
JRA-55C も用いた。等圧面データは MERRA とMERRA-2 は高度 0.1hPa まで、他は高度 1hPa まで提供されている。ERA-I、JRA55、JRA-55C の 1hPa未満に関しては、モデル面データを等圧面データに変換し、0.1hPa までのデータを作成した。
再解析データ間の類似・相違点を定量的に診断する為、温度と東西風の再解析間の標準偏差を各月で計算した。標準偏差の解析は、6 種類の再解
析間では高度 1hPa まで、MERRA と MERRA-2 では高度 0.1hPa までを対象とした。
本研究で用いた衛星観測データは SABER と
MLS である。SABER は 2002 年 1 月から、MLS
は 2004 年 8 月からデータが揃っている。東西風は衛星で観測された高度場データから、傾度風近似を用いて見積もった(Smith et al. 2017)データを
使用した。
3. 結果
図 1 に 1980-2010 年平均した再解析間の東西風
及び温度の標準偏差の緯度－高度断面図を示す。
(a,b)が 6 種類の再解析間、(c,d)が MERRA とMERRA-2 間の標準偏差である。東西風の標準偏差は赤道域で極大をとり、高度と伴に南北へ広がる V 字型を示す。一方で温度の標準偏差は高緯度で大きく、赤道域では最小になる。MERRA 間の
標準偏差も同様な分布をしている。コリオリ力の小さな赤道近傍では衛星温度データの東西風に対する束縛は弱いことを示している。
赤道上の東西風標準偏差の経度―高度断面図をみると、ゾンデ観測密度の高いシンガポール付
近で最小を示す。最小値はゾンデ観測の上限である高度 10hPa を超えて、高度 3hPa 付近にまで及んでいた（図略）。地点観測が観測可能な高度を超えて影響を及ぼすことが明らかになった。
図 2 に東西風 SAO 振幅の緯度―高度断面図を示す。SABER と MLS のともに SAO 振幅の極大が南半球側に現れ、Hopkins(1975)のロケットゾン
デ観測と整合的である。一方、再解析で表現される SAO 振幅の極大は、再解析間で大きく異なる。
極大値の緯度は ERA-I は 3°S、ERA5 は 4.5°S、
JRA-55 は 12°S、JRA-55C は 3°S、MERRA は 4°S、
MERRA-2 は 9.5°S、NCEP-CFSR は 13.5°S である。
また振幅の極大値は ERA-I、ERA5、MERRA で衛星データより大きいが、NCEP-CFSR では小さい。
JRA-55 と JRA-55C との比較から、SAO 再現に衛星が決定的な役割を果たすと言える。

図 1．再解析データ間の相違（標準偏差）。(a,c) 東
西風、(b,d) 温度の緯度―高度断面図。(a,b) 6 種類
及び(c,d) MERRA と MERRA2 間で計算。

図 2．東西風半年周期振動にともなう振幅の緯度―高度断面図。

― 57 ―

D154
熱帯域の Lapse-Rate Tropopause 高度の季節サイクル*高麗正史、佐藤薫 (東大院理)1. はじめに

熱帯対流圏界面層 (Tropical Tropopause Layer; TTL)
は、対流圏から成層圏への物質輸送の入口であり、TTL の気温は成層圏内の水蒸気量を理解する上で重要である (Fueglistaler, et al., 2009)。TTL の東西平均気温は、北半球の冬に低く、北半球の夏に高くなることが知られている。この 1 年周期の変動は、BrewerDobson 循環 (BDC) の Deep branch の変動、つまり中高緯度の波活動度を反映していると考えられてきた(Yulaeva et al., 1994)。しかしながら、近年の研究において、赤道波や BDC の Shallow branch の重要性も指摘されている (Grise and Thompson, 2013; Ortland andAlexander, 2014; Jucker and Gerber, 2017)。本研究では、
気 温 減 率 で 定 義 さ れ る 圏 界 面 (Lapse-Rate
Tropopause; LRT) に着目し、熱帯の LRT 高度の季節
サイクル (図 1) の要因を、LRT 高度診断方程式(Kohma and Sato, 2019) に基づいて考察した。

2. LRT 高度の傾向方程式・データ

東西平均 LRT 高度 𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP において、温位は連続、温位勾配は不連続であると仮定したとき、∂𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 = −[𝜃𝜃𝜃𝜃̅𝑡𝑡𝑡𝑡 ]ST /[𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧̅ ]ST

3. 結果

図 2a に観測された ∂𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕、及び、式 (1) で推定される LRT 高度の変化率を示す。それら 2 つがよく一致することが分かる。これは、LRT を温位勾配の不連続点とする単純化が適当であり、式 (1) に基づ
く各過程の寄与の推定が妥当であることを意味する。
また、成層圏過程は、観測された ∂𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 とよく一致する。これは、𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP の季節変化が主に成層圏過程で駆動されることを示唆する。
図 2b に 𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP の変化率の各成層圏過程の寄与を示す。ここでは、季節変化に着目するために、年平均からの偏差を示す。力学的加熱 (残差循環＋波の非定常性) の季節変化は、5 ~ 8 月に 𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP を下降させる傾向、
10 ~ 4 月に上昇させる傾向を持つ。力学的加熱は、𝑤𝑤𝑤𝑤
�∗の寄与が大きい。一方で非断熱加熱は、力学的加熱と逆符号の寄与を持つがその位相は約 1 ヶ月遅れる。
ここで、2 月の 𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP の下降傾向は、波の非定常性の季節変化に起因する。また、𝑣𝑣𝑣𝑣̅ ∗ の季節変化は小さく、𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP の季節変化にはほとんど寄与しない (図略)。

S� ∗ 𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧̅ + 𝐺𝐺𝐺𝐺̅ + 𝑄𝑄𝑄𝑄�Diabatic �T /[𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧̅ ]ST ⋯ (1)= �𝑣𝑣𝑣𝑣̅ ∗ 𝜃𝜃𝜃𝜃𝑦𝑦𝑦𝑦̅ + 𝑤𝑤𝑤𝑤が得られる。ここで、斜体の添字は変数での偏微分を表し、また、[𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)]ST ≡ 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧̅𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 + 0) − 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧̅𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 − 0) で、LRT の上下間の差を表す。最右辺の分子の各項は、左から残差平均南北流 (𝑣𝑣𝑣𝑣̅ ∗ )、残差平均鉛直流 (𝑤𝑤𝑤𝑤� ∗ )、
波の非定常性、非断熱過程による加熱率を表す。熱帯で の 平 均 圏 界 面 は 𝑝𝑝𝑝𝑝 = 100hPa な の で 、 [𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)]ST ≈𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑝𝑝𝑝𝑝 = 70hPa) − 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑝𝑝𝑝𝑝 = 125hPa) と近似した。解析には 2000 ~ 2018 年の ERA-5 を用いた。カレンダー日ごとに平均し、60 日以上の周期を持つ成分を気候値として定義した。以下では、20°S ~ 20°N で緯度円重み付け平均した 𝑧𝑧𝑧𝑧̅𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 の気候値の結果を示す。

図 2: 20°S ~ 20°N の気候値。(a) ∂𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 (実線)、
式 (1) による推定 (破線)、成層圏過程による変化
率 (点線)。(b) 𝑧𝑧𝑧𝑧̅TP の変化率に対する各成層圏過程の寄与。力学的加熱 (実線)、非断熱加熱 (点線)、𝑤𝑤𝑤𝑤� ∗ 𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧 (破線)、波の非定常性 (一点鎖線)。

4. まとめ図 1: 東西平均した LRT 高度 (km) の気候値の緯度時間断面。等値線間隔は 250 m。

LRT 高度の傾向方程式に基づき、熱帯域東西平均
LRT 高度の１年周期変動の要因を調べた。LRT 高度の季節変化は、BDC の上昇流ブランチの季節変化と、それに対して約 1 ヶ月遅れる非断熱加熱の季節変化の重ね合わせで概ね説明される。一方で、波の非定常性も無視できない寄与を持つことが明らかとなった。

― 58 ―

D155
新たな 3 次元残差流理論に基づく成層圏循環のクライマトロジー
松 下 優 樹 、 * 佐 藤 薫 、 高 麗 正 史 （ 東 大 院 理 ）、 木 下 武 也 （ J AM STE C ）1. はじめにBrewer-Dobson 循環（BDC）の東西平均子午面断面におけるクライマトロジーは、変形オイラー平均方
程式（TEM）系の残差平均流を用いて詳細に調べられてきた。一方、BDC は東西非一様な水平構造を持つことも断片的な観測やトラジェクトリ解析によって指摘されている。しかし、その 3 次元的なクライ
マトロジーは未解明である。これは、3 次元的なラグランジュ平均流を表現する理論が未完成なためである。本研究では、BDC の 3 次元構造を解明するた
めに、準地衡方程式系において 3 次元残差流を導出した。導出した式を再解析データ ERA-Interim に適用し、12～2 月（DJF）および 6～8 月（JJA）の 3 次
元残差流のクライマトロジーを解析した。
2. 3 次元残差流の導出
本研究では、準地衡方程式系における運動方程式、
熱力学方程式、渦位フラックスの式の時間平均に基づいて残差流 (𝑢𝑢𝑢𝑢���a ∗∗∗ , 𝑣𝑣𝑣𝑣�a ∗∗∗ , 𝑤𝑤𝑤𝑤
���a�∗∗∗ ) の式を導出した。この 3 次元残差流は連続の式を満たす。また、東西平均すると準地衡 TEM 系の残差流の時間平均に一致する。これは、準停滞性擾乱と移動性擾乱に伴うス
トークスドリフトをいずれも含むことを意味する。
本研究の残差流を、主な先行研究の 3 次元残差流の式と比較すると以下のようになる。Plumb（1986）
は、準地衡系において移動性擾乱に伴う残差流を導出した。しかし、この残差流は停滞性擾乱によるス
トークスドリフトを含まないため、本研究の式と異なり、東西平均は TEM 系の残差流の式と一致しない。また、Kinoshita et al.（2019）は準地衡系に基づき、東西平均が TEM 残差流の時間平均と一致する式を導出した。彼らは、時間平均かつ東西平均した場を背景場とみなし、これを除く工夫をしている。
しかし、この背景場の仮定は、冬期極渦中心が極点からはずれる場合は必ずしも適さない。これに対し、本研究の残差流は特定の背景場を仮定しないため、東西方向と南北方向の式の形が対称である。
3. 解析データ
解析には全球大気再解析データ ERA-Interim を使用した。解析期間は 1980 年 12 月から 2017 年 11 月の 37 年間である。ほぼ定常が仮定できる夏期および冬期に着目した。すなわち、各年の 12～2 月（DJF）
および 6～8 月（JJA）について 3 次元残差流を求め、これを 37 年分平均したものをそれぞれ DJF と JJAのクライマトロジーとして、特徴を調べた。

4. BDC の 3 次元構造
本研究では、TEM 系の残差流で表される高緯度向きの流れの経度構造を調べるため、ジオポテンシャ
� の等値線に直交する成分𝒖𝒖𝒖𝒖
���a ∗∗∗
ルΦ
を主に解析した。
⊥∗∗∗∗∗∗
以下、���
𝒖𝒖𝒖𝒖a ⊥ と𝑤𝑤𝑤𝑤
���a� の水平構造のクライマトロジーを示す。
冬半球中上部成層圏は、東西平均子午面断面において、低緯度で上昇し高緯度に向かい極域で下降す
る BDC の Deep branch（DB）が存在する領域である。
���a ∗∗∗
図 1a に DJF の北半球 10 hPa における𝒖𝒖𝒖𝒖と𝑤𝑤𝑤𝑤����a ∗∗∗ を⊥示す。高緯度向きの流れは、60°N～90°N の東シベリ
アで最も強く、この領域で下降流も大きいことがわかる。一方、60°N～90°N の北米大陸周辺には、TEM
残差流とは逆、すなわち低緯度向きの強い流れが見られる。60°N のユーラシア大陸西部では TEM 残差流とは逆の上昇流が見られる。
JJA の南半球 10 hPa（図 1b）の DB では、高緯度向きの流れは、中高緯度の 90°E～180°および中低緯度の経度 0°付近で特に強く、中高緯度の極大域では下降流も最大である。一方で、TEM 残差流とは逆の低緯度向きの流れが中緯度西半球の幅広い経度帯で見られ、中緯度 90°W～0°では上昇流も見られる。
以上のように、冬期の DB の構造には、南北両半球
ともに大きな経度依存性が存在する事が明らかになった。

図 1．(a)DJF の北半球、(b)JJA の南半球の 10 hPa に���a ∗∗∗
おける𝒖𝒖𝒖𝒖（矢印）と𝑤𝑤𝑤𝑤
����a ∗∗∗（色）の水平断面図。等⊥� で、等値線間隔は 2950 m2 s −2 。極点に 5値線はΦ
−1m s の矢印を示す。

5. まとめ
東西平均が TEM 系と一致し、不可逆な輸送を表
現する 3 次元残差流を導出した。この 3 次元残差流を再解析データに適用して BDC の 3 次元構造のク
ライマトロジーを調べ、BDC は強い経度依存性を持つことを示した。発表では下部成層圏・上部対流圏に存在する BDC の Shallow branch の結果も示す予定である。

― 59 ―

D156
大規模アンサンブルデータを用いた成層圏のプラネタリー波伝播の解析
松山裕矢 九大院理 、廣岡俊彦 九大院理 
孴孱

はじめに季

季 次に、成層圏に進入するプラネタリー波が、温暖化によっ松山・廣岡(2018 年秋季大会)は、JRA-55 再解析デーてどのように変化するかを調べる。メンバーごとに 100hPa 面タ(Kobayashi et al., 2015)を用いて E-P フラックス(Andrewsの冬季平均 EPFz を計算し、それを各実験で平均すると、

et al., 1987)を計算し、冬季北半球 30hPa 面における下方

過去実験よりも 4℃上昇実験の方が大きかった。(図は省伝播事例の統計解析を行い、波数 1 が卓越した事例が多略)。この結果より、成層圏へ進入する波にともなう EPFz のいことを明らかにした。また、松山・廣岡(2019 年秋季大会)

総量は、温暖化によって増加することがわかった。季は、Wave Activity Flux(Plumb, 1985)を計算し、30hPa 面

最後に、下方伝播発生時の極夜ジェット構造を比較す

で下方伝播が現れやすい経度領域と、その時の背景場のる。図 2 は、CC の全波数事例の合成図解析の結果から、

卓越波数や高気圧の位置との関係を示した。季HPB の全波数事例の合成図解析の結果を引いた、帯状一方、地球温暖化により成層圏が寒冷化すると、極夜

平均東西風の緯度高度断面図を示す。この図より、CC のジェット強度や構造の変化と共に、波の伝播が変化するこ方が成層圏内の西風がより強いことがわかる。これと同様とが推測される。本研究では、大規模アンサンブルデータの結果が、他の波数事例や実験間においてもみられた。季d4PDF(Mizuta et al., 2017)を用い、成層圏中のプラネタリ

孷孱ー波の下方伝播が、温暖化に際しどのように変化するのか

季 EPFz を用いて、過去実験と 4℃上昇実験の下方伝播を調べた。今回は帯状平均 2 次元場において議論を行う。季

事例数を比較すると、波数 2 事例の事例数の顕著な増加孵孱がみられ、下方伝播時の西風構造を比較すると、4℃上

使用データ、解析手法季

考察、まとめ季

季 気象研究所全球大気モデル MRI-AGCM3.2 によって昇実験の方が、西風が強くなる傾向がみられた。一方、温計算された大規模アンサンブルデータ d4PDF の中の、過去

暖化により、上向き EPFz の総量は増加した。季実験(100 メンバー; HPB)の 1951 年~2011 年と、6 種の 4℃上昇実験(各 15 メンバー)中 3 種(CC、GF、HA)の 2051
~2111 年を、日平均して用いた(データの詳細は Mizuta etal., 2017 参照)。水平格子は 2.5°×2.5°、高度領域は1000hPa~0.5hPa である。解析期間は、11 月~３月とした。季図 2 の結果は、地球温暖化によって成層圏は寒冷化し、
西風ジェットがより強くなる傾向と一致する。全波数事例
や波数１事例は温暖化による変化はみられず、一方で上方伝播の EPFz はむしろ増加した。これらのことから、波数 2成分の上方伝播ができない程度に西風が強まり、波数 2

季 波の伝播の指標として E-P フラックスを使用し、30hPa 面

事例の下方伝播事例数のみが増加したものと考えられる。

にて 60N-80N で緯度平均した E-P フラックスの z 成分

図 1 メンバーごとに抽(EPFz)が、-4.0×10 kgs を下回った時、強い下方伝播が4-2発生したとみなして事例を抽出した。この抽出は、全波数、波数１、２成分の各 EPFz について行った。抽出した事例
集団は、全波数事例、波数 1 事例、波数 2 事例と呼ぶ。季
孶孱

季

季

結果季

出した事例数の各実験での平均値。エラーバーは±標準偏差を示す。季季

季 アンサンブルメンバーごとに抽出した 60 冬季の事例数を、各実験で平均したものを図 1 に示す。JRA-55 で同様の抽出を行うと、波数 2 事例の抽出事例数は波数 1 事例の約半分であったが、図 1 の HPB の抽出事例数を見ると、波数2 事例の事例数が他の事例に比べて多い。また、過去実
験と 4℃上昇実験を比較すると、全波数事例と波数 1 事
例の抽出事例数に大きな差は見られないが、波数 2 事例の事例数は温暖化による増加傾向が明瞭にみられる。季― 60 ―

図2

CC の全波数

事例の合成図解析の結果から、HPB の全波数事例の合成
図解析の結果を 引
いた、帯状平均東西風(ms-1)の緯度高度断面図。季D157
2019 年 南 極 成 層 圏 突 然 昇 温 の 熱 帯 対 流 圏 へ の 影 響― 成層圏規定アンサンブル予測実験による評価 ―*野 口 峻 佑 1 , 2 , 黒 田 友 二 3 , 小 寺 邦 彦 2 , 渡 邉 真 吾 1(1: 海 洋 研 究 開 発 機 構 , 2: 気 象 研 究 所 , 3: 気 象 大 学 校 )

1. はじめに
成層圏突然昇温 (SSW) にともなう Brewer-Dobson
循環の強化により, 熱帯域の積雲対流活動が活発化す
ることが, 近年の研究により示されてきた (e.g. Kodera
2006; Eguchi and Kodera 2007; 2010; Kuroda 2008; Kodera
et al. 2011; 2015). もしこの応答が頑健ならば, SSW 後の高緯度域における環状モード偏差の下方伝播と同様に, 熱帯域 (およびその影響を受ける中緯度域) の対流圏においても, 成層圏循環をよく再現できた場合の中長期予測の精度向上に期待を抱くことができる.
本研究では, 2019 年 8 月下旬から 9 月中旬にかけて
南極域上空で生じた SSW を題材として, アンサンブ
ル予測実験を行い, その熱帯域対流圏への影響を調べた. その際に, 再解析データへのナッジングにより成層圏循環変動を規定した擬似予測実験を追加し, SSWの再現に失敗した予測データとの比較を行うことで,応答の頑健性の評価を試みた.

そして, 両予測の比較の結果, この SSW の影響の有無により, 熱帯域の対流活動に有意な差異が現れていることが明らかとなった. この時期の Hadley 循環の上昇流域は北緯10-20度に存在するが, この緯度帯で上部対流圏の上昇流が有意に強化されている (図 1c).
外向き長波放射 (OLR) 等の水平分布でみても, フィ
リピン諸島-インドシナ半島やメキシコ沖, アフリカ大陸北部で対流活動が活発化している様子を確認できる(図 2). ただし, これらの応答のシグナル/ノイズ比は,
下部成層圏までの応答と比べて格段に小さく, 積雲対流スキーム等の設定にも依存する. 発表では, これらの点について議論を展開したい.

2. 実験設定
まず, 8 月 1 日から 9 月 15 日までの毎日を初期日にとり, 積分期間 2 か月のアンサンブル予測実験を実施した. 予測には解像度 TL159L60 の気象研究所大気大循環モデルを用いた. 初期値としては JRA-55 へ摂動を付加することで各日 51 メンバーを用意し, 境界条件
としては SST 初期偏差持続の設定を採用した.
ついで, SSW ピークを再現できなかった 8 月上旬の初期日より, JRA-55 へのナッジングによって成層圏状態を拘束したアンサンブル予測実験を実施した. 拘束にあたっては, 拘束開始高度での人為的な挙動を抑えるために, 下部成層圏から上部成層圏まで徐々に (i.e.
40 hPa から 1 hPa までの範囲で重みが 0 から 1 へと遷移するように) 拘束を強め, 1 hPa での緩和時間を 0.1
日に設定した. 拘束以外の設定は上記と同様である.

3. 結果
本稿では, 8 月 10 日から開始した通常の予測 (Free予測) と成層圏規定擬似予測 (Nudged 予測) の比較結果について記す.
まず, 図 1 (a) および (b) に示した温度時系列より,成層圏のナッジングが機能していることがわかる. この初期日からの Free 予測では, ほとんどのメンバー
で極域の昇温を再現できておらず, 熱帯域下部成層圏の降温も捉えられていない (ほぼ気候値的). それに対し, Nudged 予測では, 拘束領域以下の下部成層圏でも概ね循環変動を規定できている.

図 1: 図 1: (a) 南極域 (70-90°S) 10 hPa および (b) 赤道域 (20°S20°N) 50 hPa における温度の時系列. Free (Nudged) の各メンバー
予測を青 (赤) 線で, そのアンサンブル平均を太線で示す. またJRA-55 を黒太線で示す. (c) 200 hPa における帯状平均鉛直 p 速度のアンサンブル平均予測値の差 (Nudged - Free) の時間緯度断面.
平滑化 (5 日移動平均) 処理済. 統計的に (Welch の t-検定により90% 以上) 有意と判定された箇所を陰影で示す.

図 2: 図 1 (c) と同様. ただし, 9 月後半の OLR 差の経度緯度断面.

― 61 ―

D158

中層大気の長期データ同化プロダクトの作成*小 新 大 、 佐 藤 薫 、 高 麗 正 史 (東 大 院 理 ) 、 渡 辺 真 吾 (JAMSTEC) 、 宮 崎 和 幸 （ NASA JPL）
1.

図2 に突然昇温時に該当する2009 年1 月24 日12UTC

はじめに

中間圏の力学には対流圏や成層圏とは異なり、非地の鉛直構造を示す。高度約 30～80km では 2 つに分かれ

衡成分である重力波の役割が重要であり、ロスビー波

た極渦が見られ、ほぼ順圧的な構造を持つ。高度約 80との協働についても指摘されている。また、中間圏の～100km では極渦は西に傾いている。さらに上方では、循環を介した南北半球間結合の存在が示唆されている下の高度とは位相が連続していない惑星波の構造がみが、重力波変調に対する定量的な検証はほとんど行わられる。

れていない。現在、中間圏は人工衛星や各種レーダーなどで観測されているが、全球的な解析を行うには頻

4.

今後の展望

度や密度が十分でない。各気象機関等により提供され長期解析値を用い、中間圏及び下部熱圏を含む全中ている再解析データは中部成層圏までを対象としてい層大気における南北半球間結合などグローバルな場のる。上部成層圏及び中間圏のデータ同化についてはい

解析及び対流圏への影響についての解析を行う。また、

くつかの研究機関で行われているが、開発段階にあり解析値を高解像度モデルの初期値として用い、重力波

長くても数か月の期間に注目した実験がほとんどであを含む現実的な場の計算も計画している。

る（[1]など）。本研究では、Koshin et al. (2019)[2] で開参考文献

発した中層大気を対象とするデータ同化システムをさ[1] Eckermann et al. (Mon. Wea. Rev., 2018)

らに改良し、中間圏も観測している Aura MLS データ[2] Koshin et al. (Geosci. Model Dev. Discuss. 2019, inが入手可能な 2004 年 8 月 13 日から現在まで、約 15 年

revision)間の解析値の作成に取り組むことにした。
2.

データ同化手法
現在開発しているデータ同化システム[2]をもとに、Incremental Analysis Update (IAU) を適用し非現実的な擾乱を抑えた改良版（2019 年度秋季大会で発表）を用いた。同化する観測値として、TIMED SABER (z=25～

Z [km]
110km) 及び DMSP SSMIS (z=25～80km) を新たに加え 110た。モデルの水平解像度は約 300km (T42)、鉛直解像度
は約 1km、アンサンブルメンバー数は 50 とした。
同化サイクルの繰り返しにより解析値を改善するた
め、解析期間はなるべく連続していることが望ましい。

90-

しかし、同化には多くの計算時間が必要なので期間を 3日～2013 年 12 月 31 日 (Stream2) 、2013 年 11 月 15 日

高度断面。
色：T（70～80oN）
等値線：U（60～70oN）←図 2. 2009/1/24 12UTC のつに分割して行うことにした。すなわち、2004 年 8 月
13 日～2008 年 12 月 31 日 (Stream1) 、2008 年 11 月 15

↑図 1. 北半球極域の時間70-

高度約 30～110km のジオポ
テンシャル高度。
等値線間隔は 500m。東西平以降 (Stream3) の 3 期間である。

均からのずれが+500m 以
3.

結果

計算が終了している Stream2 の期間について、図 150-北極点と 30oN、60oN の緯線～70 度）を示す。2009 年 1 月中旬から成層圏界面が下Elevated stratopause が現れ、約 2 か月かけて下降してい

れぞれ赤と青で示す。経度は手前が 0 度、奥が 180 度。

に東西平均気温（北緯 70～80 度）及び東西風（北緯 60
降し、西風が逆転している。その後、高度約 85km には上、-500m 以下の領域をそ30-る様子も見てとれる。

― 62 ―を緑で示す。

D159

マルチセンサの衛星観測によるオゾン全量のバイアス補正*直 江 寛 明 1 , 松 本 隆 則 2 , 上 野 圭 介 3 , 眞 木 貴 史 1 , 出 牛 真 1 , 竹 内 綾 子 2 , 41
気象研究所, 2 気象庁環境気象管理官付, 3 高層気象台, 4 国土交通省環境政策課
1.

はじめに

に統一形式でデータアーカイブする。衛星が地上観測

継続的なオゾン衛星観測がはじまった1978 年から

上空近傍を通過したとき、衛星観測時刻の正午 4 時間

今日まで、膨大な衛星観測データが蓄積され、オゾンの以内、観測地点地上距離差 50-200km 以内のデータを抽

長期再解析も実施されている。オゾン全量の衛星観測

出して、daily overpass データを作成する。ここでは 2 種の利点は、１日程度で全球観測を行い、気象学的な変動

類のバイアス補正法を用いる。 時間方向に線形単回帰を検出するのに 十分な空間解像度があることである。

を行う補正法と、時間、太陽天頂角、オゾンの有効温度

衛星観測の欠点は、測器の経年劣化、測器校正のドリフを説明変数とした線形重回帰による補正法である。

ト、リトリーバル・アルゴリズムの変遷、測器間データの不連続性が挙げられる。地上からのオゾン全量観測

3.

結果の利点は、定期的に測器間で比較較正を行っており、継図 1 に、重回帰式を用いてバイアス補正しマルチセ

続的な観測も多い。地上観測の欠点は、観測地点が全球ンサを結合して作成したオゾン全量と、バイアス補正

的にまばらで北半球中高緯度に偏っていることである。

なしの結合オゾン全量の差の例を示す。低緯度で正のオゾン全量の衛星観測データを地上観測から補正し偏差、南極海で負の偏差がみられる。これはオゾンの有た結合データセットはこれまで数多く作成されてきた。

効温度が低緯度で低く、高緯度側で高く、その補正が行目的はオゾンの長期トレンド解析で、そのほとんどはわれた結果とみることができる。

月平均値を元に補正を行っている。一方、長期再解析で使用するオゾンデータは、衛星センサーの器差、経年劣化を補正しないデータを使用しており、気象場とオゾンの同時データ同化には課題が多い。両者間のオゾンデータセットは使用目的が異なっており、互いに利用されることは普通ない。発表者の知る限り唯一の例外
は、van del A et al. [1, 2] によるオゾン全量の結合データセットで、複数の衛星測器観測データを Level 2 デー
タを用いて補正を行いオゾンの長期再解析を行った。
本研究は彼らの手法を応用し、時間的に高分解能な結合データセットを作成する [3]。そのために利用可能
図１ 重回帰でバイアス補正したオゾン全量 (DU)

な 20 種類の Level 2 衛星観測オゾン全量データを 40
年間 (1978-2017) 分取得し、地上からのオゾン観測とと補正なしの差の例、2008 年 10 月の月平均値。

比較して、2 種類の方法でバイアス補正を行う [3] 。
参考文献
2.

[1] van der A, R.J., et al., 2010, Atmos. Chem. Phys, 10, 11277-

方法

入手可能な Level 2 衛星データセット (20 種類:
TOMS/N7, TOMS/EP, GOME, TOGOMI, SCIAMACHY,TOSOMI, OMI-TOMS, OMI-DOAS, GOME-2A, GOME2B, OMPS-NASA, OMPS-NOAA, SBUV/N7, /N9, /N11,

11294.
[2] van der A, R.J., et al., 2015, Atmos. Meas. Tech., 8, 30213035.
[3] Naoe, H., et al., 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98, (accepted).

/N14, /N16, /N17, /N18, /N19)を 1978-2017 年間、全て取本研究は環境省推進費 (S-12) および科研費得する。ドブソン及びブリューワーオゾン分光光度計

謝辞の地上観測オゾン全量データは WOUDC から取得する。

(JP18K03748) により実施された。

これらのデータセットを一元的に管理・処理するため― 63 ―

D160

南極域におけるオゾン全量変動と⼒学場の関係Ⅱ

はじめに

劉光宇・廣岡俊彦（九⼤院・理）・江⼝菜穂（九⼤・応⼒研）

前回の発表（2019 年度秋季⼤会 C159）に規模となった 2012 年と 2017 年の事例に対し、オゾン体積混合⽐データからオゾン全量に換算したデータを⽤い、変形オイラー平均

DU/dayおいては、2000 年以降でオゾンホールが最⼩(TEM)⽅程式系(Andrews 他 1987)に基づく
オゾン輸送の時間変動について検討した。その結果、2012 年と 2017 年冬季⾼緯度オゾン
全量の時間変動は、冬季の⼤規模波動の時間変化とよく対応することがわかった。そこで
今回は、換算したオゾン全量データを⽤い、
解析期間の気候値と⽐較しながら、残差平均
⼦午⾯循環による輸送と、⼤規模波動の渦輸送の定量的解析を⾏った。

図１．2012 年 8 月から 10 月における、南緯 60～80 度の平均オゾン全量の時間変動（太実線）。
解析期間の気候値は点線、標準偏差をエラーバーで示す。

た。図１は、2012 年 8 ⽉から 10 ⽉までの期間について、南緯 60 度から 80 度までで平均したオゾン全量の時間変動を⽰す。太実線は使⽤データと解析⼿法
本研究で⽤いるオゾンデータは、アメリカ
航空宇宙局（NASA）作成の、Aura 衛星搭載の MLS に基づくオゾン体積混合⽐データで、衛星軌道上で与えられている値を経度緯度⽅向に5.0° × 5.0°の格⼦点値へ変換した。鉛直⽅向に⾼度 9.4km から 75.2km の 38 層で与えられているオゾン体積混合⽐データを鉛直積分し、積分⾼度範囲のオゾン全量に換算した（以下オゾン全量）。⼒学場データは、気象庁
55 年⻑期再解析(JRA-55)データの⽇平均値を使⽤した。オゾン場及び⼒学場データの解析期間は 2005 年から 2017 年の 13 年間である。
⼒学場の解析は変形オイラー平均(TEM)
⽅程式系を⽤いて⾏った。

オゾン全量、点線は解析期間の気候値、その標準偏差はエラーバーで⽰す。この図より2012 年冬季⾼緯度にオゾン全量は間⽋的に変動し、特に 10 ⽉ 10 ⽇ごろにオゾン全量の時間変動が例年よりも強く増加したことがわかる。⼀⽅、成層圏中の⼤規模波動の活動度を⽰す 100hPa における EP フラックス鉛直
成分の時間変動（図は省略）と⽐較したとこ
ろ、⼤規模波活動度は間⽋的に変動し、⾼緯度のオゾン全量の時間変動とよく対応していた。同様に 2017 年についても調べたところ、この年は 9 ⽉ 11 ⽇ごろにオゾン全量の時間変動が例年より強く増加したことが確認できた（図は省略）。
発表では、オゾンホールが⼩規模だったこの⼆つの年について、オゾン全量変動に及ぼ結果
まず、南半球⾼緯度において、8 ⽉から 10
⽉まで、オゾン全量の時間変動について調べ

す、残差平均⼦午⾯循環による輸送と、⼤規模波動による渦輸送の収⽀ついて詳細な議論を⾏う。

― 64 ―

P101
泊原子力発電所 からの放射性物 質放出に対する 相対的リスク評 価
稲 津 將 ・ 鈴 木 隼 斗 （ 北 大 院 理 ）・ 梶 野 瑞 王 （ 気 象 研 ）1. は じ め にタに条件を課しても可能である。

 大気拡散沈着モデルによる放射性物質拡散
シミュレーションを用いた福島第一原子力発

3. 結 果電所事故の決定論的な事後評価研究は多くな

 図は春夏秋冬別のリスク分布である。上空されている。本研究ではそれを応用して、北に 西 風 が 卓 越 す る た め 半 径 30km 圏 東 部 へ の海道泊原子力発電所に対する確率論的なリス

リ ス ク が 相 対 的 に 高 い 。 冬 季 は 半 径 30km 圏

ク評価を実施した。本研究は同発電所から半の 東 部 で 相 対 的 に 極 め て 高 い リ ス ク （ 0.1-

径 30km 圏 内 の み を 対 象 と す る 。

1PBq） で あ る に 対 し 、 西 部 は 無 沈 着 率 が 6070%と な っ た 。総 放 出 量 の 約 半 分 は 半 径 30km

2. 実 験 と 分 析 方 法

圏 に 沈 着 し た 。 夏 季 は 半 径 30km 圏 の 東 部 ・ 本 研 究 で は Kajino et al. (2016)の 移 流 ・ 拡

北 西 部 で 相 対 的 に 高 リ ス ク（ 1-10PBq）で あ る

散・沈着・崩壊の各過程を含むラグランジュ

が 、総 放 出 量 の 80%が 半 径 30km 圏 外 に 出 た 。

モ デ ル を 用 い た 。実 験 は 2010 年 ～ 2016 年 ま

両季節とも積丹半島・南後志の山を避けるた

で の 7 年 間 の 毎 日 、 初 日 24 時 間 の 一 定 単 位

めに真北・真南への沈着量は少ない。

放出を行い、4 日間の計算を実施した。物質 特定の風向ごとにリスク評価を分類したの位置・放射性物質量を代表する粒子を毎分（ 図 略 ）。 西 風 は 全 事 例 の 30% で あ り 半 径

2 個 放 出 し た 。Cs-137:I-131:Cs-134=1:10:1 に30km 圏 東 部 で 相 対 的 に 極 め て 高 い リ ス ク

固定した。粒子を駆動する気象データは気象（ 0.1-1PBq）で あ る 。南 西 風 は 全 事 例 の 20%

庁メソ解析データである。

で あ り 半 径 30km 圏 北 東 部 で 相 対 的 に 高 い リ

 リスク評価は、各実験で実効線量の最大値

ス ク （ 1-10PBq） で あ る 。 北 西 風 は 全 事 例 のが 1µSv/h と な る Cs-137 総 放 出 量 [PBq]を 求

14%で あ り 半 径 30km 圏 南 東 部 で 相 対 的 に 極

め 、 そ の 中 央 値 (図 の 50%値 )に よ っ た 。 実 効

め て 高 い リ ス ク（ 0.1-1PBq）で あ る 。本 研 究

線 量 は OIL 判 断 基 準 で あ る 地 表 に 沈 着 し た 放

では積雪による遮蔽効果や放出高による沈着

射性物質からの外部被曝のみとする。無沈着

量 依 存 性 も 確 か め た 。な お 、本 研 究 は Inatsu

日 が 50%以 上 の 場 所 は 欠 損 値 と す る 。こ の 分

et al. (2019, JMSJ)に 受 理 済 で あ る 。

析方法は、季節・風向・降雨状態など、デー

図 ． 春 夏 秋 冬 別 、 実 効 線 量 1µSv/h と な る 総 放 出 量 の 中 央 値 (Cs-137 放 出 量 PBq)。 灰 色 は 無 沈 着 率 が 50%以上の場合である。

― 65 ―

P102

衛星搭載ドップラー風ライダーの測定精度検証*岩 井 宏 徳 , 青 木 誠 , 大 城 満 , 石 井 昌 憲 ( 情 報 通 信 研 究 機 構 )1.

存性を調査した．Rayleigh では Mie 成分の影響が大きはじめに2019 年度秋季大会において，地上リモートセンサとい（scattering ratio が大きい）下層で systematic/random

ラジオゾンデを用いた欧州宇宙機関（ESA）の衛星搭

error が大きくなる傾向が見られた．Rayleigh / Mie とも

載ドップラー風ライダー（Aeolus）の風データの精度検に水平距離差が大きくなると空間代表性の問題で証の初期解析結果について報告した．本報告では世界

random error が大きくなる傾向が見られた．

各地の高層気象観測データを用いた精度検証結果について報告する．

4.

まとめ

高層気象観測データを用い，Aeolus の風データの精2.

度検証を行った．Rayleigh / Mie ともに systematic error

比較検証方法Aeolus は Rayleigh 散乱と Mie 散乱によるドップラーの観測要求を満たしているが，random error は観測要求

シフトを分離して，それぞれの視線方向風速（LOS）に対して顕著に大きい，という結果が得られた．エラを計測する波長355 nm の直接検波方式のドップラーラ

ーの要因として scattering ratio や水平距離差の影響が考イダーを搭載している．解析には ESA 提供の L2B プロ

えられるが，観測緯度、高度など他のパラメータの影

ダクトに含まれている Horizontal LOS (HLOS；概ね東響についても更なる調査が必要である．

西風)や scattering ratio などを用いた．高層気象観測デー

発表では，Aeolus 打上後から引き続き NICT で行っ

タはワイオミング大学の Web ページで公開されているている地上設置型ドップラーライダーとラジオゾンデ

ものを利用した．00 / 12 UTC 放球の前後 1 時間（23～を用いた精度検証，および，気象庁 WINDAS を用いた

01 UTC / 11～13 UTC）の Aeolus 軌道から 100 km 以内

解析結果についても報告する．

のデータを選択して比較に用いた．Aeolus と高層気象観測の HLOS の差（エラー）からバイアス（bias）と中
央絶対偏差（scaled median absolute deviation (MAD)）を計算し，それぞれ systematic error と random error の指標として用いた．
3.

結果

本報告では 2020 年 8 月から 12 月の期間の観測デー
タに関する解析結果を示す．第１図に各高度（PBL: < 2km, Troposphere: 2 – 16 km, Stratosphere: > 16 km）でのAeolus の Rayleigh / Mie と高層気象観測データの HLOSの比較結果を示す．systematic error の観測要求精度は0.7 m/s であり，Rayleigh / Mie ともに観測要求を満たしている．Aeolus はレーザ A が不調だったため（レーザA の期間の systematic error は 2～3 m/s）
，2020 年 6 月に冗長系のレーザ B に切り替え，その後の較正作業により systematic error が大幅に改善された．一方，random

図１ Aeolus の(a-b) Rayleigh と(c-d) Mie の HLOS と

error の観測要求精度は PBL が 1.0 m/s, Troposphere が 2.5

高層気象観測データの HLOS の比較．

m/s, Stratosphere が 16 m/s であり，Rayleigh / Mie ともに

謝辞：本研究の一部は科学研究費補助金（課題番号：
17H06139，19K04849，および 19H01973）の支援を受

全高度領域で観測要求に対して顕著に大きい．
エラーの要因調査のため，各種パラメータ（風速，scattering ratio，水平距離差など）に対するエラーの依け実施された．ここに謝意を表す．WINDAS データは
気象庁より提供された．

― 66 ―

P103

多 波 長 HSRL/ラ マ ン ラ イ ダ ー で 観 測 さ れ る
エアロゾルの光学特性*及 川 栄 治 、 岡 本 創 、 佐 藤 可 織 ( 九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 ),西 澤 智 明 (国 立 環 境 研 究 所 ), 工 藤 玲 (気 象 研 究 所 )1.

ラマンライダーの結果 4)と比較などを行い，エアロゾル

はじめに

波長 355nm の高スペクトル分解ライダーATLID を搭

種ごとの光学特性や EarthCARE 衛星観測に対応した

載した EarthCARE 衛星が 2021 年に打ち上げ予定であ355nm の波長のみで雲とエアロゾルを識別するためのる 1)．高スペクトル分解ライダー（HSRL）では，2006

パラメータの調査を行う予定である．

年に打ち上げられた CALIPSO 衛星搭載ミーライダーとは異なり，粒子の後方散乱係数，偏光解消度，ライダー比を直接的に導出可能である．これらの情報が雲・エアロゾルマスクで利用され，さらに，雲やエア
ロゾルの種類の判別するためのパラメータとなる．
近年，HSRL の地上・航空機観測は拡充されつつあり，衛星アルゴリズムの開発や検証に役立てられるよ
うになってきた．そこで，本研究では，NASA の航空
機搭載 HSRL の観測データを用いて，波長 355nm の粒子の光学特性のデータ解析を行った．
2. 方法
NASA の航空機キャンペーン ORACLES では，レーダーやライダー，微量気体を測定するための観測機器を搭載した航空機によって，森林⽕災で発⽣するエア
ロゾルと雲の観測が実施されている 2)．航空機に搭載されたライダーHSRL-23)では，波⻑532nm と 355nm の２つの波⻑で HSRL 機能が達成されている．偏光解消度
はこれら２つの波⻑に加え,1064nm でも測定可能であ

図 1. 2016 年 8 月 19 日にアメリカ上空で観測された粒る．本研究では，2016 年 8 ⽉19 ⽇にアメリカ合衆国
南部にて氷雲とエアロゾルが観測された事例のデータ解析を行った．

（532nm/355nm）（b），雲とエアロゾルの識別結果（c）
．

3.

参考文献

結果

図 1 は，2016 年 8 月 19 日にアメリカ合衆国南部でHSRL-2 によって観測された粒子後方散乱係数と波長比、雲とエアロゾルの識別結果を示している．17:40
UTC から 18:40 UTC において，高度 7km 以下で観測された粒子は後方散乱係数が小さいことからエアロゾルと推定される．一方，18:40 UTC から 20:15 UTC にかけて高度 9km から 15km にかけて観測された粒子は地表付近の粒子より後方散乱係数が大きいことから氷雲と推定できる．

子後方散乱係数（a），粒子後方散乱係数の波長比[1] Illingworth, A. J., et al, 2015, Bull. Amer. Meteor. Soc., 96,
1311-1332.
[2] Zuidema, P., et al., 2016, B. Am. Meteorol. Soc., 97,
1131-1135.
[3] Burton, S. P., et al., 2015, Atmos. Chem. Phys., 15,13453-13473.
[4] Nishizawa, T., et al., 2017, J. Quant. Spectrosc. Radiat.
Transf., 188, 79-93.

今後，雲とエアロゾルを識別した航空機搭載 HSRLの観測データの粒子の光学特性のデータを地上観測の― 67 ―

P104

カーボンバジェットの方法論*筒 井 純 一 (電 力 中 央 研 究 所 )Tsutsui J . (Central Research Institute of Electric Power Industry)1.

水準の場合で±400 GtCO2 とされ，その下限はカーボン

はじめに

地球システムのモデリング研究などから，全球平均

バジェットの値を打ち消すほどである．この幅を狭めの気温上昇と人為 CO2 の累積排出量が近似的に比例す

るには，TCRE を左右する過渡気候応答やエアロゾルることが知られるようになった．この関係にしたがうの有効放射強制力に関する理解向上が必要となる．

と，地球温暖化を 2°C 未満に抑えるといった目標が累

非 CO2 排出についてはシナリオの不確実幅も示され

積 CO2 排出量と対応づけられる．表題のカーボンバジ

るが（±250 GtCO2），他の要因とは性質が異なるため，

ェットは，このような地球温暖化の緩和策の文脈で使解釈を容易にする仕組みが必要であろう．

われる累積 CO2 排出量を指す．カーボンバジェットの現在までの温度上昇の推定幅も少なからず評価に影

数値は気候政策で注目を集めるが，その科学基盤は発響する（±250 GtCO2）．中央値は 0.97°C であるが，この展途上にある．ここでは，2018 年の IPCC 特別報告書

値にはさらに全球平均気温の定義の問題もある．
0.97°C「1.5°C の地球温暖化」（SR15）に示されたカーボンバ

は気温ベースの推定値であり，SR15 の地球温暖化の定ジェットを精査して，評価方法の課題を議論する．

義（陸上気温と海面水温の観測から欠測域を除いて重みづけ平均）では 0.87°C となる．0.1°C の差は 50・66%

2.

確率で 190・150 GtCO2 に相当し、SR15 には 0.87°C のSR15 で評価されたカーボンバジェット

カーボンバジェットはシンプルな比例式を前提とす
るが，目標達成の確率が付随し，非 CO2 要因の扱いに場合の評価も併記される．政策面での混乱を避けるためにも定義の統一が望まれる．

任意性があるなど，理解が難しい面もある．確率は比例定数（累積 CO2 排出量に対する過渡気候応答：TCRE）の大きさに関係し，非 CO2 要因はその全体の放射強制力がカーボンバジェットとトレードオフ関係になる．
SR15 では，TCRE については，2013 年の IPCC 第 5
次報告で評価された>66%幅から正規分布を仮定した
分位点を設定し，非 CO2 強制力については，その時点で収集された多数のシナリオからピーク昇温に占める
非 CO2 寄与分を表す回帰式を設定している．カーボン
バジェットは，現在の昇温水準（2010 年，0.97°C）から目標温度までの CO2 寄与分に対して，50%・66%確率の TCRE（1000 GtCO2 当たり 0.45°C・0.55°C）で評価
し，2011–2017 年の排出量（290 GtCO2）を差し引いた

図１ SR15 のカーボンバジェット評価（文献[1] 図１

2018 年以降の残余値を示している（図１）．比例式は，

を引用）．図中数値の単位は GtCO2．比例式に基づく直原点を本来の工業化前ではなく現在に置くことで現在

線は 2010 年からの昇温が 0.3–1.2℃の範囲を示し，便宜のずれを回避した上で，非 CO2 の回帰式を上乗せする

上その下端と 2010 年の間を細線で結んでいる．

形をとっている．この非 CO2 調整は TCRE が約 1.2 倍
謝辞：文科省「統合的気候モデル高度化研究プログラになることに相当する．

ム」の支援のもとに実施した．
3.

方法論の課題カーボンバジェットには，SR15 で説明されるように，様々な不確実性がある．最大の不確実要因となる
CO2・非 CO2 排出に対する気候応答の不確実幅は，1.5°C

参考文献[1] 筒井純一, 2020, 月刊ビジネスアイエネコ 地球環
境とエネルギー, 53, 2, 68–71.

― 68 ―

P105

季節進行に伴う極東トラフの強化と秋雨前線帯の形成*竹 村 和 人 (気 象 庁 気 候 情 報 課 ， 京 大 院 理 )1.

流圏上層における渦度移流，中層における温度移流とはじめに

秋前半を中心に日本付近に停滞し，長雨をもたらす

Q ベクトル収束発散との偏相関解析より，上層の強い

秋雨前線は，台風の接近等に伴う影響と重なることに

正渦度移流が，秋雨前線帯の形成により大きく寄与すより，しばしば大雨をもたらす原因となる．日本付近ることが，定量的に示された（図表省略）．

の季節進行に伴って発現する前線の形成メカニズムに

これらの結果より，秋雨前線帯の気候学的形成には，関して，梅雨前線に関する研究はこれまで盛んに行わ

対流圏中層における暖気移流と比べて，上層におけるれてきた一方[3]，秋雨前線に関する，特に季節進行に正渦度移流による寄与がより大きく，季節進行ととも関連した形成メカニズムは明らかではない．本発表でに深まる極東トラフとの強い関連性を示している．

は，9 月平均の気候値に基づき，秋雨前線帯の気候学的形成メカニズムに関する解析結果について報告する．
2.

データと解析手法

大気循環場のデータには，水平解像度 1.25o，鉛直 37層（1000～1hPa）からなる気象庁 55 年長期再解析デー
タ（JRA-55[1]）の，8～10 月期間における各月平均を用いた．気候値は 1981～2010 年の 30 年平均値，擾乱
成分は帯状平均からの差で定義した．9 月における季節
進行は，10 月と 8 月における気候値の差に基づく 1 か
月あたりの変化量で定義した．偏相関解析における統計期間は，1958～2018 年の各年 9 月である．

9 月気候値（等
図 1 40–70oN 平均した高度擾乱成分の，値線; 単位: m）及び季節進行（陰影; 単位: m mon-1）の経度-鉛直断面図．矢印は波の活動度フラックス[2]3.

結果（単位: 図右下を参照）を示す．

9 月気候値における，40–70 N 平均した高度擾乱成分
oの経度-鉛直断面図をみると（図 1），対流圏上層では，
極東トラフが季節進行とともに深まり，本州における西谷傾向の強化を見て取れる．一方，地表面付近では，
季節進行に伴う放射冷却の強化に対応して，ユーラシ
ア大陸において高気圧が強化・卓越している．この強い傾圧的構造と関連して，大陸東部から極東にかけて，
波束の鉛直伝播が明瞭であり，極東トラフの強化に寄
図 2 9 月気候値における，(a)850–200hPa で鉛直積算与している．
次に，対流圏内で鉛直積算した Q ベクトル及びそのした Q ベクトル（矢印; 単位: s-1）及びその収束発散

収束発散をみると（図 2a），秋雨前線帯に対応した帯状（陰影; 単位: 10-16 m-1 s-1），(b)200hPa 渦度移流（陰影;の上昇流域（図省略）に沿う Q ベクトルの収束が明瞭

単位: 10-11 s-2）
，水平風（矢印; 単位: m s-1）及び絶対であり，前線帯における力学的上昇流の存在を示して渦度（等値線; 単位: 10-5 s-1）．

いる．さらに，Q ベクトルの収束域では，対流圏中層
における暖気移流のほか（図省略），極東トラフの下流

参考文献

側における強い正渦度移流も明瞭にみられ（図 2b），力[1] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.

学的上昇流に寄与している．

[2] Plumb, 1985, J. Atmos. Sci., 42, 217–229.

さらに，本州～その東海上の領域を対象とした，対[3] Sampe and Xie, 2010, J. Climate, 23, 113–134.

― 69 ―

P106
回転同軸円筒内の熱塩対流
大和田 真由 1 ・河村哲也 1 ・神山翼・1 (1：お茶大情報)
はじめに

1

回転水槽実験とは, 水を入れたバームクーヘン型の容器の側壁に温度差をつけながら回転させることによって, 流体に発生する運動を観察し, 地球規模の流れの構造を理解することを目的とした実験のことである. 発生する運動は, 地球の自転と極・赤道の温度差によって引き起こされる対流を表すと考えられる.
本研究では, 南極周りの海流を念頭に置き、今までの回転水槽実験で行われていた温度差という要素以外に, 塩分濃度の差を取り入れることによって, 熱と塩の対流にどのような変化が生じるのかを調べるために数値シミュレーションを行った.

2モデル化・格子生成

2.1

計算領域と境界条件

高さが１で、中心からの距離が２の内円、中心からの距離が３の外円からなる同心円筒の水槽を考え、その水槽の回転による温度と塩の対流の様子を調べる.
赤道付近では水分の蒸発が起きやすく赤道付近の塩分濃度が高い場合 (case1) と, 極は水分だけが凍るた
め凍らなかった塩によって極付近の塩分濃度が高い場
合 (case2) に分けて比較を行う. 初期状態では内側の温度を 0.0 とし，外側の温度を 1.0 とする．これはそれぞれ極と赤道に対応させたものになる. 円筒を中央で水平方向に切断した面の対流を比較していく.

2.2

格子

格子数は周、半径、高さ方向に 30 × 120 × 30 とした．各方向の比率が x: y: z = 1: 1: 1 である直交等間隔格子を用いる．

3

計算方法

以下の式を円柱座標系で表現し、フラクショナル・ステップ法を用いて解く．∆t = 0.005，計算ステップは 100, 000 回とした．
連続の式∇·v =0Navier-Stokes 方程式∂v
1+ (v · ∇) v = −∇P +∆v + (αT − βS) k
∂t
Re
温度方程式

∂T
+ (v · ∇) T =∂t
塩分の濃度方程式∂S+ (v · ∇) S =∂t(

1
Re · P r

)

∆T

(

1
Re · Sc)∆S

Sc: シュミット数，Pr : プラントル数 ,α, β: 浮力に関係する無次元パラメータ

4

結果と考察

図の見方について。4 つの大きな図は左上がα＝β、右上がα＞β、左下がα＜β、右下がβ＝０となっている。その中の 20 ケースの図は縦軸がαの値で上から 0.22,0.44,0.66,0.88 である。横軸はレイノルズ数で、左から 500,1000,1500,3000,5000 である。

4.1

温度

時間ステップ数 30,000 における熱の対流結果は以下の Fig4.1 になった。時間ステップ数 30,000 を表示しているのは、この時間ステップで最も差があったからである. レイノルズ数を大きくすると軸対称性が崩れた.Case1 では、温度の効果を塩分の効果より高めた方(α＞β) が、温度の対流が強くなっている.Case2 では、塩分の効果がない (β＝ 0) と、対流が弱かったことから、塩分の効果が働いていた.Case1 と Case2 の違いは、温度と塩分の効果が打ち消し合っているか (Case1)、高め合っているか (Case2) によるものと考えられる.

4.2

塩分濃度

Case1（時間ステップ数 100,000）と Case2（時間ス
テップ数 10,000）における塩分分布をそれぞれ Fig4.2の左 と右 に示す. 表示している時間ステップ数は、最も差が出たため選んだ.Case1 では対流に時間がかかり、Case2 では対流に時間がかからないことがわかった.Case1 の流れのパターンを見ると、αを大きくすると対流が起こりやすかった.Case2 の流れのパターンを見ると、レイノルズ数 1500 の時に、対流が起きづらいが、それを越すと顕著な対流が生じた.Case1 と Case2に共通して、レイノルズ数を大きくすると軸対称性が
崩れた.
4.3

まとめ

今回, 南半球での海洋大循環に着目し塩分効果を含めた熱塩対流のシミュレーションを行い支配パラメー
タの影響を検証した. レイノルズ数を大きくすると軸対称性が崩れた. また, 熱による浮力と塩分による浮力が相殺するケースでは, 対流が見えにくいことが分かった.
今後は，現実の現象との対応を調査する予定である.

Fig.4.1:T の様子（左：Case1、右：Case2）

t: 時刻，P : 圧力，v: 流速，T : 温度差，S: 密度差，
k: 鉛直方向単位ベクトル，Re: レイノルズ数，― 70 ―

Fig.4.2: S の様子（左：Case1、右：Case2）

P107

MRI-AGCM,NHRCM を 用 い た パ ナ マ で の 気 候 変 化 予 測 協 力*仲 江 川 敏 之 ・ 佐 々 木 秀 孝 ・ 楠 昌 司 (気 象 研 究 所 ・ 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー )R. Pinzon, J. Fabrega, J .S. Galan (パ ナ マ 工 科 大 学 )

1.

はじめに

ことができた[2,3]。図 1 にはその一例として、Pinzon

気象庁・気象研究所では、JICA の気象、気候に関す

et al. (2017)が A1B シナリオ下で中米 7 首都の今世紀るプログラムに対して、長期間に亘り協力を行ってき末の気候が、現在のどの都市の気候と類似しているかた。JICA 地球温暖化研究支援プロジェクトでは、気象を同定した結果を示している[3]。このほか、日本側研研究所が文科省プロジェクトの下で開発してきた究者もパナマ国に関する研究を推進している[4]。

20km 全球大気モデル MRI-AGCM による温暖化予測全球ダウンスケーリング実験結果を解析することで、従来の温暖化予測研究では空間解像度ではできなかった
国別の温暖化予測が可能となり、好評を得てきた[1]。
これらは集団研修で、短期のものから長期のものまでさまざまな形で実施されてきた。こうした活動の中、ラテンアメリカ人への研修が多くなっていた折、個別案件(専門家）「パナマ運河流域における水循環への気候変動の影響」で、高解像度温暖化予測をする機会を得た。以下ではパナマにおける温暖化予測活動について述べる。
図１ A1B シナリオ下で中米 7 首都の今世紀末の気候
2.

の気候アナログ。矢印の始点がターゲットの首都、

パナマ国とカウンターパート

終点が気候アナログ地点 (Pinzon et al. (2017)

パナマ国は、北海道ほどの面積で、北緯９度ほどのの Fig.2 より転載)。[3]ところに位置し、中米と南米の境界にある。19 世紀はコロンビアの一部であったが、パナマ運河建設とともにパナマとして独立した。パナマ運河は、太平洋と大パナマ国内は多様な降水分布を示し、気候変化の影響

西洋を南北に結ぶ運河で、閘門内で注排水することで、評価には、MRI-AGCM の 20km 空間解像度では十分ではな

高低差のある水面を船が航行できる。パナマ運河はパ

く、力学的領域ダウンスケーリングを用いた研究を、ナマ国 GDP の大きな部分を占めているので、運河庁は両国の様々な支援の下に現在実施している[5]。今後も、将来の降水、水資源変化に大きな関心を寄せている。

JICA を始めとした様々な支援の下に、幅広い研究分野

研究のカウンターパートは、パナマ工科大学水理水で協力しながら研究を推進したい。

工学センターである。パナマには気象学科を構える高等教育機関はなく、関連科目が開講されている程度で

謝辞： 本研究は JICA、文部科学省「統合的気候モデある。気象水文観測は、パナマ運河流域は、運河庁、

ル高度化 研究プログラム（テーマ C）」、国土交通省「開それ以外の地域では、国営送電公社(ETESA）が担って発途上国研究機関交流事業」、パナマ国科学技術革新局

いて、その水文気象部が、WMO の加盟機関である。

（SENACYT）から様々な形での支援を得た。

3.

参考文献

研究成果

JICA のプロジェクトの性格上、カウンターパート研[1] 楠昌司, 2020. 2020 年度春季大会予稿集, 117.

究者、学生に論文を執筆してもらうことが、能力開発[2] Fabrega et al., 2013. Hydrol. Res. Lett. 10.3178/hrl.7.23という点で、重要である。当初は気候温暖化予測につ[3] Pinzon et al., 2017. Hydrol. Res. Lett. 10.3178/hrl.11.106.

いての講義から始め、解析手法、論文執筆などについ[4] Nakaegawa et al., 2019, PLOS ONE, 10.1371/journal.pone.0224662て指導し、議論を重ね、論文として、成果をまとめる[5] 佐々木ほか, 2020. 2020 年度春季大会予稿集, 117.

― 71 ―

P108
GSM 地上とニューラルネットワークを用いた山形県内の降雪量解析の試み
高野 哲夫 （ （一社） 日本気象予報士会 ）1.諸言
冬になると，東北・北陸地方の日本海側の地域は豪雪に見舞われる．このため，地域の住民や行政・産業界の雪の情報に対する関心は非常に高い．他方，人工知能技術の発展が目覚ましく，その気象分野への応用についても期待と関心が高まっている．
筆者はこれまで，ニューラルネットワークを用いて山形
県および新潟県の冬季降水域の解析を試みてきた（高野2016，2018）．本研究では，気象庁数値予報モデル（GSM）の格子点値を入力変数，山形県内の降雪量を出力変数とするニューロ・モデルの試作および予測実験を実施した．

2.ニューロ・モデルの構造と学習

第 1 図に使用する GSM 格子点を示す．山形県域に対応するのは東西方向 4×南北方向 7 の計 28 格子点である．
各格子点において地上気温および降水量の予報値から降雪量を推定・積算した値（推定降雪量）を入力変数とした．
なお，降雪量は次式で定義される雪水比 r(T)を用いて計算した．ここで，T は各格子点の地上気温（℃）である．

第１図 使用した GSM の格子点
図中の×印（28 格子点）が山形県域に対応

𝑟𝑟(𝑇𝑇) = 1⁄{1 + 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒(𝑇𝑇)}

第 2 図にニューロ・モデルの構造を示す．ニューロ・モ
デルは３層構造であり，ユニット数は，入力層 28，中間層 28，出力層 14 である．GSM の 28 格子点における推定降雪量を入力変数とし，山形県内 14 地点における 12
時間降雪量の観測値（18 時～06 時）を出力変数とした．
機械学習は誤差逆伝播法に基づき，93 件の訓練パターン
を 10 万回反復するものとした．この訓練パターンは 2016～2018 年の各 1～2 月の予報値・観測値を基に生成した．
また，ニューロ・モデルの内部では，パラメータの値は全て 0 から 1 の任意の実数として処理される．このため，
入力変数 xin は内部入力値 sin に変換し，内部出力値 sout は
出力変数 xout に逆変換する仕様とし，この変換・逆変換には次式を適用した．
𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖 =1 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖
1
(
)+
4
2
𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖

第２図 ニューロ・モデルの構造
入力変数：推定降雪量，出力変数：12 時間降雪量

𝑥𝑥𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 = (𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 − 2𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ) + 4𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ∙ 𝑠𝑠𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜

ここで，x は降雪量，m は降雪量の平均値，σ は降雪量の標準偏差，添字の in は入力側，out は出力側を表す．

3.ニューロ・モデルの計算結果
上記の機械学習を行ったニューロ・モデルを用いて，2019 年 1～2 月（59 日間）について予測実験を試みた．
一例として 2019 年 1 月 18 日 18 時～19 日 06 時の予測と実況の比較を第 3 図に示す．両者共に県の北東部と南西部に降雪量の極大域が現れており，分布傾向は概ね一致している．しかし，降雪量が過大または過小に予想される地点も多く，引き続き改善の余地がある．

4. 参考文献
高野哲夫，2016：ニューラルネットワークを用いた山形
県内の冬季降水域・気温分布の解析．日本気象学会 2016年度春季大会講演予稿集 P406．
高野哲夫，2018: ニューラルネットワークを用いた新潟県内の冬季降水域の解析. 日本気象学会 2018 年度秋季大会講演予稿集, D461.

― 72 ―

第３図 予測と実況の一例（12 時間降雪量）
左：予測，右：実況，破線：極大域

P109
UAE 上 空 に お け る エ ア ロ ゾ ル ・ 雲 の 直 接 観 測 （ そ の ２ ）*折 笠 成 宏 1 , 村 上 正 隆 2 , 1 , 田 尻 拓 也 1 ,財 前 祐 二 1 , 篠 田 太 郎 2(1 気 象 研 究 所 , 2 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )
1.

3.

はじめに

結果

UAE 降水強化科学プログラム「乾燥・半乾燥地域にお2017 年 9 月 16 日の事例について、氷粒子の数濃度と平ける降水強化に関する先端的研究」の一環として，UAE ア

均粒径の関係を、高度別に示したのが図１である。上昇流

ルアイン国際空港を拠点に 2017 年 9 月、航空機観測を計

コアとの相対的位置関係も示した。
上昇流コアでは数濃度

14 フライト実施した。UAE 北東部の山岳域に主に発生すが他の領域と比べて数濃度が低く、平均粒径は大きい傾向

る日周対流雲は夏季に多く出現し、自然の雲・エアロゾルがあり、対照的に周辺域は数濃度は高く平均粒径は小さいにおける微物理構造について、主にエアロゾル・雲粒の鉛傾向があることが分かった。
これはどの高度でも類似した

直分布、雲底周辺の上昇速度などを報告した（折笠ほか、特徴である、2017 年 9 月 20 日の事例でもほぼ同様であっ2019 秋季大会）。今回は引き続き、氷晶の鉛直分布、CCNた。
雲事例だけでなく、良好な CCN 計データが得られた 10

過飽和度スペクトルの特徴を報告する。
2.

事例において、雲底直下での過飽和度スペクトルを図２に

観測データ

観測用航空機は日本から輸送した B200T 機（ダイヤモ示す。日毎のスペクトル変化が大きく、9 月 16-18 日は同

ンドエアサービス㈱所有）を使用し，気象要素と併せてエ

じ過飽和度でのCCN数濃度が高く、一方で9 月12,14,20,23

アロゾル・雲・降水の直接観測が可能な各種測定機器を搭

日は低い傾向が分かる。近似曲線のスペクトルを基に、過載した。対流雲は数事例観測したが、そのうち比較的発達

飽和度や上昇速度との関係を今後調べる。図３は、SMPSしたと思われる、2017 年 9 月 16 日と 20 日の事例についと CCN 計データから求めた吸湿度（Kappa）の鉛直分布て上昇流コアとの相対的位置から雲粒子の分布を調べる。

である。低い過飽和度ではバラツキが比較的小さく、吸湿CCN 計(DMT 社 CCN-200)は、0.1,0.3,0.5,0.7%の 4 段階で度が 0.01 から 0.1 のオーダーであるが、高い過飽和度ではCCN 数濃度を測定したが、過飽和度スペクトルは雲底直バラツキがさらに大きいことが分かる。
但しシーディング

下で得られた平均数濃度から求める。同時に、雲底周辺で影響の除去は行ったが、まだ雲内の影響は十分除去できての雲粒数濃度と上昇速度の最大値も集計し、Twomey

いない可能性があり、データ品質の点検を引き続き行う。

(1959)による理論的近似解との比較も併せて調べる。上昇流コアの定義は、村上ほか（2015, 気象研究ノート）を参考に、測定された雲水量・雲粒数濃度・上昇速度を基準にした。

図２ 雲底直下で求めたフライト毎の過飽和度スペクトル.

図１ 高度 500m 間隔毎の氷粒子数濃度と氷粒子平均体積直径の関係．
カラーは上昇流コアとの相対的位置関係を表す(2017 年 9 月 16 日の事例)．

図３ フライト毎に算定された吸湿度の鉛直分布.

― 73 ―

P1102019 年 台 風 19 号 に 対 す る 海 面 水 温 偏 差 の 感 度 実 験*飯 塚

聡 (防 災 科 研 )、川 村 隆 一（ 九 大 院・理 ）、中 村 尚（ 東 大 先 端 研 ）、美 山 透（ JAMSTEC）

1.

はじめに
2019 年台風 19 号（Hagibis）は、伊豆半島に上陸後、関東・東北地方を縦断したため、東日本の各地で記録的な大雨となり、甚大な被害をもたらした。この台風の特徴として、発達期に 24 時間で 77hPa もの急激な気圧低下を示し、中心気圧 915hPa の猛烈な勢力にまで発達した点の他に、伊豆半島への上陸直前でも中心気圧955hPa の大型で強い勢力を維持していた点などが挙げられており、その一因として平年よりも高い海面水温の存在が指摘されている[1]。

関東地方の広い範囲で降水量が 10~20%程度減少しているのが見られる（図 2a）。このような結果は、台風強度の発達・維持に対する海面水温の重要性を指定しているこれまでの研究[2]などから推測される結果と言える。一方、P15 では降水域の位置ずれに伴う三陸沿岸での降水量の減少が顕著であり、その差は P00 実験と同程度の変化量である（図 2b）。このことから、三陸沿岸
での降雨に対しては、1.5 度以上の水温偏差、即ち、日本南岸の黒潮や三陸沖の黒潮続流域での水温偏差が影響を及ぼしていると考えられる。

図 2：(a)P00 実験および(b)P15 実験の 11–13 日の 48 時
間積算雨量とコントロール実験の値との差。
単位は mm。
図１：2019 年 10 月 10 日における海面水温偏差と台風
19 号の経路。単位は℃。
北西太平洋の広い範囲で 0.5 度以上、小笠原諸島の西では 1 度以上、さらに日本南岸の黒潮や三陸沖では 2度以上も平年よりも高い水温となっていた（図 1）。本
研究では、台風 19 号に対する上述の海面水温偏差の影
響について数値実験により調べた結果を報告する。
2. モデルおよび実験の概要
モデルは WRF を使用し、水平解像度 6km と 2km のネスティングとした。大気の初期値と境界値には ERA5を、海面水温は気象庁の MGDSST を使用した。海面水温は時間変化させず、10 月 10 日 0 時から 13 日 12 時まで数値積分を行った。コントロール実験においてレー
ダ解析値の雨量分布を概ね再現していることを確認後、
図 1 の正の水温偏差を除去した実験（P00）、33 °N 以北の 1.5 度以上の水温偏差を除去した実験（P15）などを行い、コントロール実験との比較から海面水温偏差の影響を調べた。
3. 感度実験の結果
図 2 は、P00 実験と P15 実験における 11–13 日の 48
時間積算雨量の増減量を示したものである。
P00 実験では台風がコントロールよりも発達せず、東北南部から先行研究[3]では、台風の左側の風で黒潮周辺を通過する空気塊が海面水温の違いにより変質を受け、その空気塊が台風中心に運ばれた結果、気圧差が生じることを指摘している。しかし、コントロール実験と P15
実験において台風経路と中心気圧にはほぼ差は認められない一方、台風の循環場には系統的な差が見られた。
三陸周辺で降水のあった時刻での水蒸気フラックスの比較から上記の循環場の差により、三陸沿岸に太平洋から運ばれる水蒸気フラックスが減り、P15 実験における積算降水量の差が生じていると考えられる。両実験間でのこのような循環場の差は、積分開始から 24 時間
後にはすでに顕在化しており、その後もほぼ持続していた。この非対称構造の形成は、台風の移動速度や構造自体の変化による可能性があるが、その詳細なプロセスは現在解析中である。
参考文献[1] 気象庁, 令和元年台風第 19 号とそれに伴う大雨などの特徴・要因について（速報）, 2019.
[2] Emanuel, K., Mon. Wea. Rev., 128, 1139–1152, 2000.
[3] Fujiwara et al., J. Geophys. Res., doi:
10.1029/2019JD031356, 2019.
謝辞
本研究は、19K24678, 19H05697 の支援を受けました。

― 74 ―

P111

ドローンで観測された三次盆地で発生する放射霧の
気象要素の鉛直プロファイル西原大貴・大橋唯太 岡山理科大学生物地球学部 重田祥範 公立鳥取環境大学環境学部 

盆底からの高度（ｍ）

盆底からの高度（ｍ）

盆底からの高度（ｍ）

盆底からの高度（ｍ）

 はじめにすると、12 日午前 6 時（図１a）の霧層の厚さは推 広島県北部に位置する三次盆地は、東西約 40km、定 150m であったのに対して、13 日午前 6 時（図１
南北約 25km の規模を有し、西日本では最大規模のb）の霧層の厚さは推定 250m であった。霧層の厚さ
放射霧が発生する。過去の研究では、盆地全域にわに 100m 程度の差がみられたのは、放射冷却の始またる霧の動態解明を目的とした地上気象観測が行わる時間が関与したと考えられる。11 日、霧発生前のれてきた（草本2008）。しかし、霧内部を対象とし
午後 5 時（図１a）には、高度とともに乾燥断熱減率
た上空の気象観測は過去に例が少なく、霧内部の気に従って気温は低下していた。午後 9 時になると盆象学的特徴は不明な点も多い。そこで本研究では、底からの高度 50～100m で気温の逆転層がみられ、放射冷却が始まっていたとわかる。一方の 12 日の夕
さまざまな学術分野で活用されはじめたドローンを方（図１b）は、霧発生前の午後 5 時の段階で既に盆使って、霧の鉛直気象観測を行った。

底からの高度 100～150m で気温の逆転層がみられ、
 観測概要
前日よりも放射冷却の始まりが早いとわかる。また、
 ドローン観測は 2019 年 10 月 20～23 日と 11 月 9
霧層内部の気温変化は両日とも湿潤断熱減率に従っ～13 日（うち 11 日は雨天で中止）に実施し、観測て低下し、霧の頂部より上では気温の逆転がみられ
時刻は午後 5 時・午後 9 時・午前 6 時である。ただた。
し、10 月は午前 6 時のみの観測となった。このうち
図２に比湿の鉛直分布と霧層の厚さを示す。霧発
午前 6 時が霧の発生している時間帯に相当する。観
生前の午後 5 時と霧発生後の午前 6 時の比湿の差を測は、江の川の河川敷と高谷山の斜面 2 か所の計 3
みると、11～12 日（図２a）は約 0.2g/kg であった。
地 点で 順 次 行 っ て い っ た 。 使用 し た ド ロー ン は
一方の 12～13 日（図２b）は、盆底からの高度 50～
SwellPro 社製の SPLASH DRONE 3＋で、小型の気象
100m で比湿の差が約 0.7g/kg あり、前日と比較して機器を搭載させ、地表から 50m・100m・150m の 3 高も大きいとわかる。これは、11～12 日に比べて 12～
度で 1 分間のホバリング測定を行った。ただし、日13 日のほうが凝結した水蒸気量が多かった可能性
没後の午後 9 時の観測には、Holy Stone 社製のがあり、両日で霧層の厚さに差がみられた要因の一
HS120D（重量 200g 未満）を使用した。観測項目はつとして考えられる。
気温・相対湿度・露点温度・気圧（E） 年  月 ～ 日（D） 年  月 ～ 日
の 4 項目で、測定機器は SHTDL400
400
3（SysCom 社製）と TR-73U（T&D
湿潤断熱減率
乾燥断熱減率
湿潤断熱減率
乾燥断熱減率350
350
社製）を使用した。なお、午後 9
午前時
午後時
午後時
300
300
時の観測では気圧の測定を実施
WRS
午前時
P
250
していない。
250
WRS

200
200
P
 解析方法
午後時
午後時
150
150
霧層
霧層
1 分間の測定データ（サンプリ
厚さP
厚さP
100
100
ング間隔 1 秒、データ数 60）の
P
50
50
うち、後半 30 秒間のデータから
ERWWRP
ERWWRPP
00
気温と比湿の平均値を算出し、
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
鉛直プロファイルを作成した
気温（℃）
気温（℃）
（図１図２）。気温の後半 30 秒
図１ドローンで観測した気温の鉛直分布。
（D） 年  月 ～ 日と（E） 年  月間のデータのばらつきは、平均～ 日の結果。赤塗りのプロットが霧層の内部での値を表す。プロットを結ぶ点線
は、観測を行った  地点目と  地点目の間、 地点目と  地点目の間を示す。
値±0.1℃以下であった。2019 年
11 月 11 日午後 5 時～12 日午前 6時と 12 日午後 5 時～13 日午前 6（D） 年  月 ～ 日（E） 年  月 ～ 日
400
400
時について、気温および比湿の350
350
鉛直分布を比較した。また、ドロ午前時
300ーンに搭載されたカメラで撮影
300
午前時
P
した映像から霧の頂部（top）と底
250
250
WRS
WRS
部（bottom）の高さを判定し、放
200
P
200
午後時
午後時
射霧の厚さを推定した。
150
150
霧層

厚さP
100
100 霧層 結果と考察
厚さPP
50
50
図１に、ドローンで観測した
ERWWRP
ERWWRPP
00
気温の鉛直分布と霧層の厚さを5.8 6.0 6.2 6.4 6.6 6.8 7.0 7.2 7.4 7.6 7.8
5.8 6.0 6.2 6.4 6.6 6.8 7.0 7.2 7.4 7.6 7.8示す。12 日と 13 日の午前 6 時に
比湿（g/kg）
比湿（g/kg）
発生していた霧層の厚さを比較
図２ドローンで観測した比湿の鉛直分布。他は図１と同様。

― 75 ―

P112
2018 年 8 月 27 日に関東地方周辺に発生した雷雲の観測*

岩田和樹，纐纈丈晴, 高橋暢宏(名古屋大学宇宙地球環境研究所)

1.

ρHV ， w( 鉛 直 流 ) の 評 価 を 行 い ， LIDEN(Lightning

はじめに2018 年 8 月 27 日の昼から夜遅くにかけて，関東地

Detection Network system)による雲放電，LLS による方で大気の状態が非常に不安定となった．気象庁解落雷の極性，電流値等との比較を行う．

析雨量から世田谷区付近では約 110 ミリ，練馬区では 74.0 ミリなどの激しい雨がもたらされたことがわ
かった．また，東京管区気象台が行った聞き取り調
査によると 19 時半から 20 時ごろにかけて練馬区東大泉，杉並区上井草では降雹が確認され，SNS では
激しい雷も報告されていた．本研究では埼玉大学に設置されたマルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダー(MP-PAWR)を用いて，降水システムの解析を行った．MP-PAWR は 30 秒でボリュームスキャン
でき，対流雲の発達を捉えるのに有効である．また，落雷のデータには関して(株)中電シーティーアイのLLS(Lightning Location System)を用いた．
2.

観測結果・考察
MP-PAWR では，レーダー反射因子(ZH)に加えて，レーダー反射因子差(ZDR)，偏波間相関係数(ρHV)，
伝搬位相差変化率(KDP)等のパラメータを観測でき

図 1. 19 時 46 分の ZH, ZDR, KDP, ρHV の緯度 35.747
度における鉛直-東西断面

る．ZH と ZDR は KDP の値を用いて減衰補正[1]を行った．
図 1 に降雹が報告された地点付近における ZH,
ZDR, KDP, ρHV の鉛直-東西断面を示す．図中のコン
ターは 30dBZ 以上の ZH を 10dBZ 間隔で示している。高度 4km 以下において ZH の値が高い領域がKDP の値の高い領域と一致しているが，ρHV は 0.9未満の領域が混在し，ZDR においては負の領域も確認できる．これは降雨のみでは説明できないことを示唆している．図 2 では，落雷数の時間変化を示している．高度 7km(-10℃に相当)における ZH の空間
分布の時間変化と LLS の落雷数を比較したところ，落雷位置では，40dBZ 以上の ZH の領域が存在しているが，落雷数が減少した 21 時以降では，40dBZ を超える ZH はほとんど確認されなくなった．
3.

図 2. LLS による緯度 35.5-36.0 度，経度 139.5-140.0 度の範囲における落雷数の時間変化
参考文献[1] Park et al., J. Atmos. Oceanic Technol., 22, 1621-1632.
謝辞:：MP-PAWR は総合科科学技術・イノベーショ
ン会議の SIP(戦略的イノベーション創造プログラ

今後の計画

 XRAIN とのデュアルドップラー解析を行い，風速ム)「レジリエントな防災・減災機能の強化」におい場を推定し，降水粒子の生成メカニズムと対応づけて開発された．LLS のデータは(株)中電シーティー

る．対流雲が発達していた領域内での ZH, ZDR, KDP,

アイから提供いただいた．

― 76 ―

P113

労働生産性の外的環境依存性〜都市が発展しやすい気候帯は存在するのか〜
芹 沢 悠 一 郎 、 宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 )1.

背景

日本は、長い労働時間で高い GDP を実現しており、今後の労働人口の減少を踏まえても、労働生
産性を大きく改善する必要がある。その一つの方法として、労働環境を見直すという策が考えられる。人間には快適に過ごせる温度・湿度があり、例えば以前クールビズ用に設定されていた 28 ℃のように非科学的に決められた基準は、労働生産性を著しく低下させると考えられ、科学的に最適な値を定める必要がある。室内環境学概論では、室内環境をコントロールした実験を行い、室温22 ℃が最適と結論づけている（室内環境学会
2010）。
そこで考えられるのが、まだ労働環境を制御できなかった時代に、都市がその場所に発展した理由の一つに、気候学的要因があるのでは？と言う点である。もちろん政治・経済など様々な要因があげられるが、酷暑の土地や極寒の土地では発展しづらいことも考えられる。つまり、労働に最適な気候条件を満たす土地で、都市が発展してきたと考えられる。本研究では、世界で発展した都市における気象変数の気候値の統計を調べる。
2.

図１ 人口 75 万人の都市の分布

方法

第一に、世界中の人口 75 万人以上の都市を抽出した。その結果、世界の７地域、北中央アメリカ・
南アメリカ・ヨーロッパ・アジア・オセアニア・
中東・アフリカでそれぞれ、24・12・31・44・11・
13・26 つの都市が抽出された。
次に、（気象庁データ）から、各都市の緯度・経度に最も近い点における年平均気温、降水量、湿度、日射量、晴天日といった気候データを取得し、
解析した。
3.

緯 40 度以南にも都市は見られない。
次に各都市における気温・降水量の気候値の関係を調べた（図２）。平年気温が 10−20 ℃範囲と平年降水量が 500-1500 mm/y の範囲に都市分布が集中している。基本的に気温が高いほど降水量が多い。気温が高いが降水量が低い都市も存在する
が、基本的に両者には正の相関が存在する。降水量が 1200 mm/y を超える都市は、平均気温が約12℃以上であることがわかる。さらに降水量が2000 mm/y を超える都市は、気温が約 22℃以上である。最も都市の数が多かった降水量 500-700mm/y は、全ての気温帯に存在しており、それもあって数が多かったと考えることができる。

図２ 世界全体の都市における平年気温（横軸）と平年降水量（縦軸）の散布図

結果

図１に抽出した都市の分布を示す。北緯 30-40度に最も多く存在していることが分かった。この極大から南北に行くにつれて都市数は減少し、北緯 70 度を超えると都市は確認できない。また、南

参考文献[1] 室内環境学会,2010:室内環境学概論[2] 堤,早稲田大学、2013:低湿度環境が在室者の快適性、知的生産性に与える影響に関する研究― 77 ―

P114
ኴ㝧ᨺᑕࡢィ⟬࡟࠾ࡅࡿ㞼ࡢศᕸࡢᙳ㡪࡟ࡘ࠸࡚໭ᕝ⿱ே㸦Ẽ㇟኱Ꮫᰯ㸧

4. ၥ㢟Ⅼ1. ࡣࡌࡵ࡟
ᩘ್ணሗࣔࢹ࡛ࣝࡣ㸪ィ⟬ຠ⋡ࡢほⅬ࠿ࡽ㸪኱Ẽ୰ࡢ

1 ḟඖ࡜ 2 ḟඖࡢィ⟬ࡢẚ㍑ࡢጇᙜᛶࢆホ౯ࡍࡿࡓࡵ

ኴ㝧ᨺᑕࡢィ⟬࡟ 2 ὶ㏆ఝࡀࡼࡃ౑ࢃࢀࡿ㸬ࡲࡓ㸪ᖹ⾜࡟㸪ཝᐦィ⟬㸦ࣔࣥࢸ࢝ࣝࣟィ⟬㸧࡜ࡢẚ㍑ࡶ࠶ࢃࡏ࡚

ᖹ㠃኱Ẽࡢ㏆ఝࡸ⊂❧Ẽᰕ㏆ఝ (ICA) ࡶ࠶ࢃࡏ࡚⏝࠸ࡽ⾜ࡗࡓ㸬ࡇࢀ࡟ࡼࡿ࡜㸪2 ḟඖィ⟬ࡣ㞼࡟ࡼࡿᩓ஘࡜྾

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P115

対流圏上層における砕波形状の緯度分布*山 本 晃 立 ,1.

伊 賀 啓 太 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )はじめにの影響を除き，個々の砕波の大きさに対応した判定方

blocking 高気圧は対流圏界面付近における孤立渦と法となっている．

して検出される現象であるが，一旦形成されると長期的な天候不順をもたらすことがあるため，これまで多3.

結果くの研究がなされてきた．一方，上空の寒気を伴って驟

全体で，JJA では 48,703 事例，DJF では 43,427 事例

雨をもたらすこともある cut-off 低気圧と呼ばれる低気が抽出された．JJA では北緯 30〜35 度に HE や HW の圧がある．これも，渦の符号は反対であるが，やはり対ピークが現れた一方，LW や LE のピークは北緯 35〜40

流圏界面付近における孤立渦として見ることができる．

度にある(図 2)．DJF でも同様の分布が確認できた(図省

いずれも発生段階を Rossby 波の砕波と捉える見方が略)．

あるが，多くの場合それぞれを別の現象として研究されてきた．そんな中，低気圧と高気圧の両方の渦をまとめて解析する研究も行われるようになってきた (e.g.
[1])が，冬季に限った解析が行われている．そこで，冬季に加えて夏季に関する解析も行い，季節的な統計の変化を調べた．
2.

使用データ・手法

1958 年度から 2014 年度の 57 年間の JRA-55 再解析
データ(水平 1.25 度格子，6 時間ごと)を使用し，北緯 15〜90 度を対象領域とした．季節については夏季(6〜8月; JJA)と冬季(12〜2 月; DJF)の 2 つを設定し，夏季は

図 1．2014 年 12 月 1 日 00UTC における(左)PV 分布と(右)二値化し孤立渦を除去したもの．右図では，陰影が 2PVU より小さい領域，マーカーが CBL を示す．

350K，冬季は 320K の等温位面における，経度 360 度
で閉じる 2PVU の等渦位(PV)線に着目した．具体的には，まず PV 値を 2PVU の閾値に従って二値化し，その上で孤立渦を示す領域を除去した(図 1)．除去後の等値線について前後 7 日間の移動平均を適用し，分散が最大となる緯度を各緯度で求め，これを砕波の中心緯度(central breaking latitude; CBL)と定義した．CBL 以北の低 PV 域，CBL 以南の高 PV 域の面積の差と，CBL における東西方向の PV 勾配に基づいて砕波事例を抽出し，砕波の方向の観点から 4 種類の形状(HE，HW，LE，
LW)に分類した．HE(W)は高緯度側かつ東(西)向きに砕波したもの，LE(W)は低緯度側かつ東(西)向きに砕波し

図 2．JJA の全事例に対して形状，CBL に従い分類したものである．また，砕波が発生している経度帯で平均た結果．

した CBL を，その事例の CBL として再定義した．
なお，CBL を定義し，等 PV(温位)面での等温位(PV)線に着目して形状を分類する試みは先行研究にも存在する(e.g. [2])．しかし，[2]を含めその多くは，CBL 近傍の孤立渦を含めて積分をしており，また個々の砕波の大きさを考慮していない．一方で上記の手法は，孤立渦

参考文献[1] Gabriel, A. and D. Peters, 2008, J. Meteor. Soc. Japan, 86,
613-631.
[2] Pelly, J. L. and B. J. Hoskins, 2003, J. Atmos. Sci., 60, 743755.

― 79 ―

P116

全球アンサンブル予報による台風進路予測の解析
小野耕介（気象研究所）
1. はじめに
台風災害への備えのためには十分なリードタイムを持った精度の高い台風進路予測が重要であり、気象庁
では 3 日先までの台風進路予測の精度改善を数値予報の重点課題として挙げている[1]。近年日本に災害をもたらした 2018 年台風第 21 号（T1821）及び 2019 年台
風第 19 号は、ともに類似した環境場であったが T1821の進路予測精度は低く、T1919 は高かった（後述、図 1）。
このように、環境場の類似にも関わらず異なる進路予測可能性を持つ台風の比較は、学術的興味に加え進路予測精度に関する知見が得られると考えられる。
そこでこれら 2 台風の進路予測について、気象庁全球アンサンブル予報システム（GEPS）[2]の予測値を利用して、環境場が及ぼす要因を解析した。
2. データ等
本研究では、GEPS 予測値の気圧面出力（格子間隔1.25°）を用いて、摂動を与えないコントロールラン（CTL）を含む 27 メンバーの予測結果を解析した。なお、T1821 の解析には 2018.8.31 00Z 初期値、T1919 については 2019.10.8 00Z 初期値の予測結果を利用した。
いずれも台風が日本の南岸（北緯 30°以北）に達する
4 日前に対応した初期値である。
3. 事例の概観
図 1 に T1821 及び T1919 の海面更正気圧（Psea）に対する CTL による 4 日後（FT=96）の予測結果とその誤差（参照値は CTL 初期値）を、図 2 に 500hPa ジオ
ポテンシャル高度（Z500）の FT=96 のアンサンブル平
均予測とスプレッドを示す。これらの図より、台風の東に太平洋高気圧、大陸からはトラフが接近している点で両台風の環境場は類似している。また図 1 より、T1919 では CTL が台風の北上を予測できている一方、
T1821 では CTL は台風の北上が遅いことがわかる。
T1821 については、南北にスプレッドが大きく、予測の信頼性が低いこともわかる。
4. 環境場の不確実性
次に T1821 の予測の信頼性が低い要因を調べる。初めに GEPS の台風進路と環境場の特徴を明らかにするため、FT=96 の Psea に対してクラスター（CLS）解析[3]を行った。その結果、実況に近い北進 CLS（13 メン
バー）、CTL を含む北西進 CLS（同 8）、西進 CLS（同6）に分類された。図 3 に西進および北進 CLS に属すメンバーによる FT=24 の地上風と降水量、
FT=48 の Z500・風の予測を示す。FT=24 では台風の南東側に弱い低気圧性循環が、北進 CLS のみで見られることが特徴的で

図 1 FT=96 における CTL の Psea 予測値（黒線）と参照値（緑線）、及び CTL 予測誤差（色）を示す。左図がT1821、右図が T1919。

図 2 GEPS による FT=96 の Z500 のアンサンブル平均
予測及びスプレッド。左図が T1821、右図が T1919。

図 3 T1821 における西進 CLS（左列）と北進 CLS（右列）に属すメンバーの FT=24 の地上風と 6 時間降水量（上段）、及び FT=48 の Z500 と風（下段）の予測。中央の循環が台風を表す。

ある。この循環に伴う対流活動が FT=48 の台風東側の太平洋高気圧の構造に影響を与えていることが摂動の解析からわかっている（詳細は発表時）。このため、西進 CLS と北進 CLS では太平洋高気圧からの流れが異なり、台風進路予測にも差異が生じたと考えられる。
一方、T1919 ではこのような太平洋高気圧の予測に
メンバー間のばらつきが見られず、台風進路予測が安定していたものと考えられる。
参考文献[1] 気象庁, 2018, 2030 年に向けた数値予報技術重点計画, 52pp.
[2] JMA, 2019, Outline of the operational numerical weather
prediction, 188 pp.
[3] Ferranti. L. and Corti. S., 2011, ECMWF newsletter, 127, 6-11.

― 80 ―

P117
地上観測データ解析による奈良におけるエアロゾルと気象要素の関係*神谷美里、中辻菜穂、久慈 誠（奈良女子大学）

1. はじめに集中し交通量が多いことが推測される。よって、この方

近年、アジア地域では経済活動の発展に伴う大気汚染が深刻化し、健康被害や視程悪化による交通への影響が懸念されている。大気汚染を引き起こす要因の一つにエ向からの風には車の排気ガスを多く含んでいる可能性が示唆された。
同様の方法で粒径区間毎に調べたところ（図省略）、アロゾルが挙げられる。そのため、エアロゾルの動態を小粒子（0.3～2.0 µm）については概ね同様の結果が得把握することは大気環境を把握する上で重要である。

られた。また大粒子（2.0 µm 以上）についても同じよう

当研究室ではポータブルタイプの測定器を用いたエな特徴は見られたが、風向が南東と北西のときに粒子数

アロゾルの観測を継続的に行っている。ここで例えば、濃度が高くなるなど、小粒子とは異なる特徴があった。

New Zealand の Aukland においては、気温や相対湿度、

300000風速などの要素と比較することで、ヘイズが発生しやす
い気象条件が調べられている (Salmond et al. 2015)。

250000の比較を行うことで、エアロゾルの微物理特性と気象要素との関係について報告する。

2. 観測データと解析方法

Number (Particles L-1)

そこで本発表では、エアロゾル観測データと気象要素と200000150000100000解析には、Optical Particle Counter（OPC）、微小粒

50000

子状物質 Particulate Matter（PM2.5）、並びに気象要
素の各観測データを使用する。

0【OPC】空気 1 L あたりのエアロゾルの粒子数濃度を粒径毎に測定する。2013 年 9 月から奈良女子大学で観測を行っており、観測時刻は 14:00 JST である。
【PM2.5（微小粒子状物質）】大気中に浮遊する粒径 2.5µm 以下の粒子の質量濃度（µg m−3 ）である。観測は本学から約 7 km 離れた西部大気汚染測定局において、2012 年 4 月から 1 時間毎に 1 日 24 回行われており、1
時間値が公表されている。
【気象要素】奈良市の風向、視程を気象庁ホームページよりダウンロードした。本学から約 800 m 離れた奈良地方

N N N E E E S S S S S W W W N N(115) N E N (22) S E S (52) S W S (99) N W N
E (59) E
E (10) E
W (82) W
W (98) W
(64)
(23)
(18)
(26)
(61)
(114)
(71)
(177)

図 1 2013 年 09 月 01 日から 2019 年 08 月 31 日における風向毎の全粒子数濃度の箱ひげ図。縦軸は粒子数
濃度（Particles L−1 ）、横軸は風向（括弧内の数字は風向毎の観測回数を表す）を示す。箱ひげ内の点はそれぞれの風向での粒子数濃度の平均値を、また赤い実線
は全データの粒子数濃度の平均値 (74232.1 Particles
L−1 ) を示す。また、OPC は非降水日のデータのみ使用しており、データ数は 1091 である。

4. まとめと今後の課題

気象台で観測が行われている。尚、観測データは OPC

本研究では、エアロゾル観測データを解析することでの観測時刻と合わせて 14:00 JST のものを使用した。

奈良における大気環境について調べた。また、気象要素との比較を行った。その結果、特に風向毎に粒子数濃度

3. 結果と考察
解析結果のうち、ここでは特に、OPC と風向の比較について示す。図 1 に風向毎の粒子数濃度の箱ひげ図を示す。ここで、粒子数濃度は OPC より得られた直径 0.3µm 以上の粒子、すなわち全粒子数濃度である。この図の違いがあることが分かった。
発表当日は PM2.5 の観測データや他の気象要素との関係について詳細に議論する予定である。

謝辞

より、南寄りあるいは西寄りの風が吹くときに粒子数濃PM2.5 データは奈良市役所より、気象観測データは気度が高い傾向が見られ、風向が東北東および南南東～西

象庁より提供を受けました。厚く御礼申し上げます。ま北西のときに全データの平均よりも粒子数濃度が高いこ

た、観測にご協力頂いた関係者の皆様に感謝します。

とが分かった。南南東～西北西という連続した範囲において粒子数濃度が高いことから本学で観測されるエアロ
ゾルは、南南東～西北西から本学まで風で輸送されてきた粒子である可能性が考えられる。また、本学の東側に比べて南および西側には国道や県道などの主要な道路が参考文献
Salmond, J.A., K. N. Dirks, S. Fiddes, A. Pezza, N.
Talbot, J. Scarfe, J. Renwick, J. Petersen, A climatological analysis of the incidence of brown haze in
Auckland, New Zealand, International Journal of Climatology, DOI: 10.1002/joc.4509, 2015.

― 81 ―

P118

分光型日射計による精密放射観測装置の開発（２）山 崎 明 宏 1， 工 藤 玲 1， 内 山 明 博 2， 居 島 修 3
気象研究所，2 国立環境研究所，3 高層気象台

＊

1



のハロゲンランプを使い、電源供給は Kipp&Zonen のはじめに

気象研究所では、波長別に精度の良い分光日射観測

UV Stability Kit で使われている電源を用いることで作を実施するために分光型全天日射計（波長域 350～

製した。外部ランプ点検装置による点検は、分光型全2550nm）による観測装置の開発を進めており、気象研

天日射計が太陽追尾装置に搭載された状態で行うため、究所（つくば）と南鳥島気象観測所において精密分光

ランプへの風による影響を避けるため、暴風カバーを

日射観測装置による観測を行っている。ここでは、南取り付けて点検を行った（Fig.2）。ランプへの供給電源

鳥島で観測を行うために開発した防塩装置付属精密分

は 12VDC であり、マルチメーターにより制御した。こ光日射観測装置と外部ランプ点検装置による分光型全れにより、ランプへの供給電源は 0.01%以内の変動に

天日射計測定値の変動監視について報告する。

抑えられている。分光型全天日射計 EKO MS-711 において、2018 年 6 月の点検結果を基準として 2019 年 3



月と 10 月に点検を実施した結果を Fig. 3 に示す。Fig. 3

防塩装置付属精密分光日射観測装置

南鳥島気象観測所は、海岸から 50m 程度の位置にあでは、約 16 ヶ月の経過で 690nm と 1010nm 付近においり、海からの風により海塩粒子が観測機器に付着してて 15%程度の変化を示している。今後、南鳥島で観測しまうため、放射観測に大きな影響を与える。観測値

したデータは、外部ランプ点検装置による点検結果をへの影響を少なくするためには、一定間隔で分光型全反映することで、データ解析を進める予定である。

天日射計のガラスドームを清掃し、付着した海塩粒子などによる汚れを除去する必要がある。このため、海塩粒子のガラスドームへの付着を防ぐための防塩機能を付属した直達日射遮蔽装置付き太陽追尾装置の開発を行った。防塩機能は、一定時間ごとにイオン交換水
をガラスドームに吹きかけ、その後ブロワ―によりガラスドームに付着した水を取り除き清掃を行う方法を

Fig.1 防塩装置付属精密分光日射観測装置と分光型採用した。防塩装置付属精密分光日射観測装置と分光

全天日射計のガラスドームを清掃している様子

型全天日射計のガラスドームを清掃している様子をFig. 1 に示す。


外部ランプ点検装置による分光型全天日射計点検

精度の良い分光日射測定を継続して行えるようにするためには校正法を開発する必要があり、Langley 法とFig.2 外部ランプフードと暴風カバー

光源（ランプまたは積分球）を用いた方法を併用し安㻝㻚㻡

定で継続性のある方法の確立を目指している。

㻝㻚㻟り、人員と荷物輸送に制限がある。設置機材を気象研

㻝㻚㻝究所に戻し基準器との比較校正を行う場合、欠測期間

㻾㼍㼠㼕㼛

南鳥島への渡島は主に自衛隊機を利用することにな㻜㻟㻙㻞㻜㻝㻥
㻝㻜㻙㻞㻜㻝㻥

㻜㻚㻥

が長くなるなど運用面で問題がある。このため、外部㻜㻚㻣ランプ点検装置を用いることで、ランプを光源とした

㻜㻚㻡
㻞㻜㻜

分光型全天日射計測定値の監視を試みた。

㻠㻜㻜

㻢㻜㻜

㻤㻜㻜

㻝㻜㻜㻜

㼃㼍㼢㼑㼘㼑㼚㼓㼠㼔㻌㻔㼚㼙㻕

外部ランプ点検装置は、出力 50W、波長 250～2500nm― 82 ―

Fig.3 EKO MS-711 の点検結果

㻝㻞㻜㻜

P119
船舶観測と衛星観測プロダクトによる雲量の研究*中辻 菜穂、廣瀬 沙羅、久慈 誠 (奈良女子大)、堀 雅裕 (JAXA/EORC)
1. 背景と目的測された雲光学的厚さの分布を示す。黒い点は 2018 年

雲は冷却効果と加熱効果の相反する性質をもち、地球

4 月 7～11 日のしらせの航路である。全体として暖色系の放射収支に影響を及ぼす。しかし、放射強制力の推定の氷雲が広く分布していることが分かる。また、関東地

幅が大きく、地球の気候変動予測の大きな誤差要因と方の沖合で、寒色系の水雲光学的厚さの高い領域が見ら

なっている

れた。

[1]

。

また、雲は時空間変動が大きく、形状や分布も多種多様であるため、特に観測サイトの少ない海上では、観測データが充分に蓄積されているとは言えない。衛星観測は有効な手段の一つであるが、地上観測による検証が必要となる。そのため、船舶による定期的な雲の観測は、重要な役割を果たす [2] 。
そこで本研究では、船舶搭載型全天カメラ、雲底高度計、目視による観測データ、並びに GCOM-C 衛星搭載

SGLI センサで観測された雲プロダクトの比較結果について報告する。

2. 観測データと解析方法

図1

2018 年 4 月 11 日の波長 500 nm における雲光

本研究では、南極観測船しらせに搭載した全天カメラ

学的厚さのマップ。灰色の部分は陸地を表している。

と雲底高度計の観測、目視による観測、並びに衛星観測

黒い点は 2018 年 4 月 7～11 日のしらせの航路である。

による雲プロダクトを使用した。

暖色系は氷雲の光学的厚さ、寒色系は水雲の光学的厚【南極観測船しらせ】第 59 次南極観測では、2017 年 11さを示す。

月に南極へ向けて日本を出発し、昭和基地に接岸後、オーストラリア東海岸を通り、2018 年 4 月に帰国した。

4. まとめと今後の課題【全天カメラ】デジタルカメラと円周魚眼レンズを用いて本研究では、船舶観測による衛星プロダクトの検証を

天空全体を撮影する。観測時間間隔は 5 分である。デー

進めている。今回はまず船舶観測と同期した GCOM-

タの解析には、SI-BI 指標を用いた空の状態の識別手法

C/SGLI の雲光学的厚さの分布について調べた。今後は[3]ひまわり 8 号も含めて雲量の比較を行う予定である。まを使用した。

【雲底高度計】レーザー光を射出し、雲底で反射された信た、南大洋の海域についても比較検証を進める予定で号を受信するまでの時間によって雲底高度を決定する測ある。

器を用いる。観測時間間隔は 36 秒である。
【目視データ】しらせの気象情報から時刻と目視観測による全雲量の項目を使用する。観測時間間隔は１時間で謝辞 研究全般にわたり、国立極地研究所の塩原匡貴氏にご協力を頂きました。

参考文献

ある。
【衛星観測プロダクト】GCOM-C/SGLI の観測データか
ら JAXA が作成した雲プロダクトを使用した [4] 。分解
能は 1 km である。雲プロダクトには波長 500 nm における水雲と氷雲の光学的厚さがある。尚、今回使用したバージョンは 1.0 である。

3. 結果
図 1 に、2018 年 4 月 11 日の GCOM-C/SGLI で観[1] IPCC-AR5, 2013: Climate Change 2013.
[2] Kuji et al., J. Meteor. Soc. Japan, 96, 2018,
doi:10.2151/jmsj.2018-025.
[3] 山下と吉村, 写真測量とリモートセンシング, 47(2),50-59, 2008.
[4] G-Portal 地 球 観 測 衛 星 デ ー タ 提 供 シ ス テ
https://gportal.jaxa.jp/gpr/index/index
ム,(2020/01/30 閲覧).

― 83 ―

P120

日本付近の冬季気候場と総観規模擾乱の関係
倉 持 将 也 (筑 波 大 学 院 生 命 環 境 科 学 研 究 科 )

1.

はじめに

くことで日本海低気圧の活動度が増していると考えら

冬季の極東および西部北太平洋上は，大気下層ではれる（図１）．

シベリア高気圧とアリューシャン低気圧間の北西モン

また，低気圧頻度の相関係数分布から日本海北部のスーン気流，上層では西風ジェットによって気候学的

低気圧頻度とアリューシャン列島付近の低気圧頻度にに特徴付けられる．この地域は地表付近の南北方向のは強い正の相関があることが確認された（図２）．

気温勾配が非常に大きく，高い傾圧性が維持されるため，全球的にみても明瞭な温帯低気圧を含む移動性擾
乱活動の活発域（Storm Track）が形成されている[1]．
冬季の日本付近を通過する温帯低気圧は日本海を通過する日本海低気圧，日本の太平洋岸を通過する南岸低気圧が知られている．EOF 解析の結果[2]は日本海低気
圧と南岸低気圧の通過分布が相互にシーソーのような負相関を持つことが変動の第1 モードであると示した．
ENSO と南岸低気圧の関係についても調べられ[3]，エル・ニーニョ年で南岸低気圧が増加し，日本列島太平
図１ 相対渦度（陰影），相当温位（等値線），風（ベ

洋側で降水量が増加することが示された．

クトル）の偏差（活発年－不活発年）の 132

しかし，日本海低気圧の経年変動やその要因につい～140°E 平均鉛直断面を示す．

ては明らかにされていない．また，気候場形成する気候学的なアリューシャン低気圧との関係について言及
した研究は少ない．
2.

解析手法

JRA-55 の再解析データから低気圧トラッキング[4]を行い，DJF の日本海低気圧の発生数を定量的にカウントし，活動度の活発年と不活発年を抽出する．
EASE グリッドに内挿された SLP の 6 時間値を使用
し，SLP が周囲の 8 グリッドより 0.5hPa 以上小さいものを低気圧の中心と定義する．次のタイムステップで

図２ DJF 低気圧通過頻度の破線枠内平均と各グリある 6 時間後の値と比較し，低気圧の中心から±4 グリ

ッドの頻度との相関係数の分布を示す．

ッドの中に条件を満たすものが存在する場合は継続と
参考文献

みなし，存在しない場合は消滅したとみなす[5]．

[1] Nakamura, H. and T. Sampe, 2002, Geophys. Res. Lett.,
3.

29, 1761.

結果

日本海低気圧の活発年ではシベリア大陸上の冷却が顕著であり，その寒気は日本海にまでしか到達しない．
寒気移流が日本海まで達することで大気下層の温度傾度が増し，低気圧活動が活発化することが分かった．
また，大気上層の偏西風ジェットが強化しており，その北側で上層の渦が強化されている．日本海域において上層と下層とで渦が強まり，これらが相互に結びつ[2] Inatsu, M. and K. Terakura, 2012, Clim. Dyn., 38,
2307-2317.
[3] Ueda, H., Y. Amagai, M. Hayasaki, 2017, Asia – Pacific J.
Atmos. Sci., 53, 287-293.
[4] Serreze, M. C., Carse, F., Barry, R. G. and Rogers, J. C.,
1997, J. Climate, 10, 453-464.
[5] Hayasaki, M. and R. Kawamura, 2012, SOLA, 8, 45-48.

― 84 ―

P121

大気テレコネクションと GDP 成長率の共変動*加藤 茜, 立花 義裕, 小松 謙介, 安藤 雄太（三重大学大学院 生物資源学研究科）


続いて，EOF 解析の結果に着目する．EOF のインデはじめに

気象や気候は，経済活動に影響を与える．例えばアメックスをジオポテンシャル高度の 500 hPa 面に回帰しリカでは夏日・冬日の日数または降水量が増加すると，たところ，熱帯を中心に正相関となる大気循環パター

国内総生産（GDP）は有意な変動をするという研究があンとなった（図 3）．GDP 成長率の空間パターンや，そる[1]．このように，1 つの国において気象と経済の関係の他のモードを大気場に回帰した図は発表当日に紹介を調べた研究は多数あるが，その関係を全球的に見たする．

研究はない．しかし，IPCC は気候変動の影響により世界全体で経済成長が減速すると報告している．そのため，過去から現在における全球的な気候と経済の関係を理解することは，今後の気候と世界経済の関連を考える上でも重要と言える．そこで，本研究では広範囲に影響をもたらす大気テレコネクションと各国のGDP 成
長率との関係に着目した．各国の GDP 成長率と様々な
図 1 北極振動指数と各国の GDP 成長率の相関

テレコネクション指数との相関関係を調べることで，経済活動と関連の深いテレコネクションパターンを明らかにすることを目的とする．


データ・解析方法

テレコネクション指数は，年平均した南方振動指数（SOI），北極振動（AO）指数[2]を使用した．経済活動の指数は，世界銀行が集計した各国の 1 人当たり GDPのデータを使用した．
使用期間は全て 1960 年から 2017
図 2 南方振動指数と各国の GDP 成長率の相関年である．長周期の変動に着目するため，すべてのデー
タを 9 年で移動平均した．そして，毎年の GDP 成長率
を国ごとに求め，各テレコネクション指数との相関係数を求めた．温暖化の影響を除くために各テレコネク
ション指数は線形の温暖化トレンド除去した．続いて，
全球的なGDP 成長率の主要な変動モードを調べるため，GDP 成長率を EOF 解析し，第 1 モードから第 3 モードの時系列方向のインデックスを大気場に回帰した．


結果・考察

テレコネクション指数のうちGDP 成長率と特に相関が高かったものは AO 指数，SOI であり，多くの国は



AO 指数と負相関（図 1），SOI と正相関となった（図図 3 ジオポテンシャル高度（500 hPa 面）と2）．AO 指数が正の冬（北半球）は，日本を含むユーラ

第 1 モードのインデックスの回帰

シア大陸上の先進国群が暖冬となることから，それら先進諸国が寒冬傾向の年は，南半球をも含む世界の多くの国におけるGDP 成長率が下がる傾向にあることを参考文献

示している．SOI が正の冬は，ラニーニャ現象が起きや[1] Jeffrey K. Lazo et al., (2011), Bulletin of the American
Meteorological Society, 292, 709-720

すく低緯度域を中心に低温傾向にあり，世界の多くの国におけるGDP 成長率が上がる傾向にあることを示し[2] Ogi, M. et al., (2005), Geophysical Research Letters, 32,
L04706.

ている．

― 85 ―

P122
MIROC6 歴史実験における摂動フィードバックパラメータと環境場の関係
土田耕, 望月崇, 川村隆一, 川野哲也（九大院・理）＊1. はじめに

3. 結果・考察

気候感度とは、人間活動の気候に与える影響のような一定の外力に対して、気候システムがどのように応答するかを表す概念である。一般には、二酸化炭素濃度が二いずれのメンバーにおいても PFP はおおよそ 1.0-2.5[W/m1 /K]の範囲で中長期的な変動を示し、Andrews etal. (2018) が複数の大気モデルで示したフィードバック

倍になり、大気が平衡状態に達した時に、気温がどの程パラメータの揺らぎの幅とほぼ同じであった。

か, 2012）。しかし、ある外力に対して気候には様々なフ

30 年間の平均的な気候状態）に依存すると考えられる。

の値はモデルや条件設定次第で大きく異なる。さらに、き放射フラックス偏差の 30 年移動平均値と PFP 値との度上昇するかを表す平衡気候感度が用いられる（吉森ほィードバックが働き、それらの不確実性から、気候感度
気候の応答は環境場にも依存すると考えられ、平衡応答に達するまでの気候感度は一定ではなく経年変化すると年代による PFP の変動は、環境場（計算に使用した

しかし、全球平均地表面気温偏差や全球平均正味の下向間に明瞭な相関関係は確認できなかった。

一方、全メンバーのデータを用いて、年代による PFP

考えられる。

の変動に対する、地表面気温偏差と正味の下向き放射フて、気候フィードバックの変動と SST 変動パターンへのれ描いたところ、特定の領域に有意なシグナルを得た。

ついては、下層雲のフィードバックの重要性も強調されは弱い負の相関、海洋大陸近辺と赤道東太平洋付近ではGregory and Andrews（2016）は、歴史実験を用い依存性について指摘した。また、近年の温暖化の緩和にてきている（Mauritsen, 2016）。

本研究では、気候システムの内部変動による全球平均

気温の偏差に対して、どの程度の正味の下向き放射の偏差が生じるかでフィードバックパラメータを定義し、その変動と要因について調査した。

ラックス偏差との 30 年移動平均値の相関マップをそれぞPFP と平均地表面気温については、太平洋西部において弱い正の相関を確認できた（図 1 参照）。また、PFP と正味の下向き放射フラックスについては、南アメリカ大陸西部から赤道上に弱い負の相関、その南北で正の相関が確認された。

以上のように、歴史実験のアンサンブルデータから、気候システムの内部変動に関係した PFP の中長期変動を捉え、とりわけ、深く関係する地表面気温偏差の分布を

2. 使用データ・定義

同定した。特に、低緯度域の地表面気温偏差の分布と正本研究では、MIROC6 (Tatebe et al., 2019) のCMIP6 歴史実験（historical simulation メンバー1 から10）における、1850 年から 2014 年の地表面気温、大気上端における下向き短波放射、上向き短波放射、上向
き長波放射のデータを使用した。また、各メンバーにお味の下向き放射フラックス偏差の分布の変化は、PFP の変動に影響を与えていると考えられる。これらが雲や大気循環を含めて、どのようなメカニズムに起因するかは
今後調査予定である。

けるアンサンブル平均からの偏差を気候システムの内部変動による偏差と定義した。

地表面気温の偏差に対する大気の応答を示す指標として、摂動フィードバックパラメータ（Perturbation

Feedback Parameter 以後、PFP）を次のように定義した。

𝛼𝛼" = −

∆𝑁𝑁"'
∆𝑇𝑇"'

ここで、𝛼𝛼" はアンサンブルメンバー 𝑖𝑖 における PFP で、∆𝑇𝑇"' と∆𝑁𝑁"' はそれぞれ同アンサンブルメンバーにおける全球平均地表面気温[K]と正味の下向き放射フラックス[W/m1 ]の偏差をあらわす。なお、PFP の年代による変化を抽出するために、メンバーごとに 30 年間の年平均値データから最小二乗法を用いて PFP を計算した。

図 1 : 全メンバーのデータにおける PFP と地表面気温偏差の30 年移動平均値の相関マップ。

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P123
全 球 熱 帯 域 に お け る Dry intrusion と 大 規 模 循 環 場 の 統 計 的 関 係*柳 澤 彩 紀 ， 谷 田 貝 亜 紀 代 (弘 前 大 )1. はじめに非常に乾燥した空気塊が湿潤赤道域へ侵入する現象を Dry intrusion (以下, イベント) という. イベン
トはその場の積雲対流活動に大きく影響し, 熱帯－亜熱帯地域の相互作用を理解する上で重要である.
イベントは現場観測や衛星可降水量データから捉えられ (e.g., Numaguti et al., 1995), 熱帯における支配的な季節内振動であるマッデン・ジュリアン振動(MJO) との相互関係が指摘されている (Kerns andChen, 2014). しかしこれまでイベントを検出し解析した例は少なくイベントについて未だ不明な点が多い. 先行研究ではイベントの手動検出が行われたが(谷田貝・住, 1998; 柳澤・谷田貝, 2018), 数値モデルへの応用等を考慮し, より一貫した条件下で検出を行う必要がある. そこで本研究ではイベントの自動検出を全球赤道域について行い, イベント発生と大規模循環場との関係について解析した. ここでは
MJO との関係を中心に報告する.

2. データと検出方法
イベントの自動検出は ERA-Interim 再解析 (Dee etal., 2011) の可降水量データを用いて, 1979－2018 年の 40 年間を対象に全球赤道域について行った. 以下に検出手法を簡潔に述べる. 手法及び閾値は柳澤・谷田貝 (2019) のものを一部改良して用いた. まず 6
時間毎の可降水量データから日平均を求め, 40 年平年値から 1 か月移動平均を算出して日気候値を求める. そこから日々の偏差を求め, 偏差と日平均値,
グリッド数に閾値を設けて乾燥空気塊を抽出し, 空
気塊が南緯 10 °から北緯 10 °の領域に到達するもの
をイベント候補として検出する. 最後にそれら候補に対して持続判定を行い, 2 日以上連続するものをイベントとして数える. この結果と MJO の対応を解析する際に Real-time Multivariate MJO Index (Wheeler
and Hendon, 2004) を用いた.

3. 結果
対象期間 (14,610 日) で計 26,489 件のイベントが検出され, イベントは主にインド洋・海大陸周辺・中部太平洋で発生し北半球で多かった. 大陸分布の違いや熱帯収束帯の存在によりイベントの水平分布は一様ではなく, 季節変化を伴う. イベント発生要因
として赤道上の西風バーストや貿易風, 強い高気圧
性循環, 熱帯低気圧等が考えられる. 検出されたイ
ベントの 3 割 (7,868 件) が持続イベントであり, 主にインド洋で検出された. イベント発生初日に出現した空気塊はその場の対流活動を抑制し, 長く持続するものほどこの変化は大きく, 対流が抑制される
領域は広域に広がる. また, イベントは大規模循環場の影響を受ける. 海大陸・熱帯太平洋ではエルニーニョ・南方振動で起こる大気の振動に伴いイベン
トの水平分布が変化し, ラニーニャ発生時は中部太平洋を中心にイベント発生頻度が通常時より高い.
熱帯インド洋では MJO の位相や振幅の大きさによってイベントの水平分布や対流活動の抑制度合いが変化する (図). MJO の東進に伴ってその西側でイベントが増加し, MJO の西側の対流を抑制する. より活発な MJO 発生時にはイベントは MJO の対流活動をより強く・広域に亘って抑制しており, イベント
が MJO の東進や回復位相への移行に影響を及ぼすことが考えられる.

図 1979－2018 年の 11－3 月に MJO が発生した際検出された Dry intrusion の出現率の分布.

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P124

台 風 防 災 の 目 標 達 成 に 向 け て 必 要 な 技 術 開 発（ 気 象 庁 全 球 数 値 予 報 シ ス テ ム ）*米 原 仁 1 ， 本 田 有 機 1 ， 計 盛 正 博 1 ， 門 脇 隆 志 1 ， 沢 田 雅 洋 1 ， 下 河 邉 明 1 ，
徳 広 貴 之 2， 山 田 崇 2， 檜 垣 将 和 3， 中 川 雅 之 4， 堀 田 大 介 4， 和 田 章 義 4
1 気象庁数値予報課, 2 気象庁気候情報課, 3 気象庁海洋気象情報室, 4 気象研究所
1.

データ同化システムの性能向上のために，同化手法

はじめに

気象庁では，数値予報による台風進路予測の精度改の高度化だけでなく，インナーモデルとアウターモデ

善に向けて，気象庁全球数値予報システム(GSM)に必ルの予測の整合性を高めていくことが重要である．ま

要な技術開発項目について検討を行ったので報告する．

た，ハイブリッド同化で背景誤差をより良く表現する

今後議論を深めてブラッシュアップし，GSM の開発計

ために，アンサンブルメンバーの更新方法改良やメン画に反映させていきたいと考えている．

バー数の増加等に取り組む必要がある．

気象庁は，2018 年 10 月に防災分野を始め社会におけ【観測データ利用】

る情報サービス基盤である数値予報の技術開発を推進

観測データを更に利用することも重要である．特に，していくため「2030 年に向けた数値予報技術開発重点

台風周辺での衛星機動観測による大気追跡風の利用や，計画」を策定した 1．この重点計画では，台風や前線に

次世代のマイクロ波気温・水蒸気サウンダや赤外イメ伴う大雨などの予測精度を向上し，大規模な災害に対ージャ・サウンダの観測データの全ての気象状況におする数日前からの防災行動の確実な実行を可能にする

ける利用を，最新技術を活用しつつ着実に進めていく

ことを掲げている．その実現には台風位置の予測精度必要がある．併せて，擬似的な観測データである台風が重要であるため，2030 年までに台風の 3 日先の進路

ボーガスの利用方法の見直しなど，台風に着目した初予測誤差を現在の 1 日先の誤差（約 100km）程度にま期値化問題にも取り組んで行くべきである．

で改善するという数値目標を設定している．

【地球システムモデリング】

GSM の 3 日先の台風進路予測誤差は，2018 年の平均予報モデル・データ同化における海面水温・波浪ので約 240km である 2．2019 年 12 月には，マイクロ波放効果や陸面過程等の取り扱いの高度化を，利用可能な射計の観測データの雲・降水域での利用やハイブリッ

計算機資源や運用コストを考慮しつつ検討する必要が

ド同化の現業運用を開始し，台風進路予測精度を改善ある．

したところであるが，引き続き目標の達成には開発を【検証・分析手法】
GSM の進路予測に対する十分な分析が求められる．そ強力に推進していく必要がある．

のためには，現実の台風についての理解が進むことに2.

加え，GSM の予測誤差の要因分析を進めていく必要があ

必要な技術開発

GSM の現状や関連する先行研究，海外気象機関の動向をレビューし，必要な技術開発について検討した．数る．そのための，検証・分析手法の高度化やリファレンスの作成が求められる．

値目標の達成には，予報モデルとデータ同化システム
からなる数値予報システム全体にわたり，総合力を向3.

今後の数値モデル開発に向けて

今後の開発では，飛躍的な精度向上を可能にする挑

上することが必要不可欠である．

戦的な研究開発を推進していくため、大学等研究機関【予報モデル】
予報モデルについては，モデルの高解像度化および，との連携を深めさせていただきたいと考えている．

積雲対流過程を中心にした物理過程の改良を進めることが重要である．特に，積雲・雲・境界層過程に優先

参考文献

的に取り組み，対流圏中上層の大気乾燥度と積雲対流[1] 気象庁, 2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画,の背の高さの対応が不十分である点や，境界層と自由https://www.jma.go.jp/jma/press/1810/04b/nwp_strategic_plan_tow

大気間の水蒸気と熱の輸送が不足している点などを改

ards_2030_181004.html

善していく必要がある．

[2] JMA, Annual Report on the Activities of the RSMC

【データ同化】

Tokyo - Typhoon Center2018.

― 88 ―

P125

メソアンサンブル降水予報における最適メンバーの特性
小野耕介（気象研究所）
1. はじめに
気象庁ではメソモデル（MSM）の予測に対する確率･信頼度情報等の提供を目的にメソアンサンブル予報シ
ステム（MEPS）を運用している[1][2]。これらの目的に加えて、MEPS の利用方法として MSM とは異なる予測シナリオの提供可能性の検討も行われている[3]。その結果、3 時間降水量のスレットスコア（TS）に着目したコントロールラン（CTL）と摂動を与えたメンバー（摂動メンバー）の比較から、CTL の TS を上回る摂動メン
バー（改善メンバー）が各予報時間一定数存在するものの、同一メンバーが CTL を上回る継続時間は、概して短いことが示されている。一方で、事例によっては特定メンバーが半日以上 CTL の TS を継続して上回ることも示されている。
本研究では、MSM と異なるシナリオの利用可能性及びアンサンブル摂動生成法の改良に資することを目的に、CTL の精度を上回る継続時間が最も長いメンバー（最適メンバー）の特性を調査した。
2. 利用データと比較検証方法
CTL と摂動メンバーの比較検証には、2018 年 6 月 5日から 10 月 31 日の毎日 00UTC の計 149 初期値について、CTL を含む 21 メンバーの MEPS 予測値を利用した。降水スコアの算出には参照値として解析雨量を用い、20km 格子平均の 3 時間降水量を対象とした。
比較検証は以下の手順で行った。(1)各初期値の全ての予報時間ごとに CTL 及び摂動メンバーそれぞれのTS を計算する。(2)各初期値の全ての予報時間ごとに、CTL と摂動メンバーの TS を比較する。CTL を上回ったメンバーを改善メンバーとし、改善メンバーの TS を抽出し、CTL を上回る継続時間等を求める。また、改善メンバーの中で最も継続時間が長いメンバーを最適メンバーとする。(3)改善メンバーの数、改善メンバー
内の TS 平均値などの期間統計を行う。
3. 改善及び最適メンバーの特性
ここでは、九州地方を対象とした 10mm/3h 以上の降水量に対する比較検証結果を示す。改善メンバーの一
般的な特性については、11 メンバーを対象として行った過去の調査結果[3]と変わらなかった。例えば、図 1 に
予報時間毎の改善メンバーの数と引き続く時間も同一
メンバーが改善する数を示す。改善メンバー数は各予
報時間 6 程度であるが、その後の予報時間も CTL の TSを上回っているメンバーは少ないことがわかる。
図 2 に最適メンバーの改善継続時間を示す。継続時
間が特に長い最適メンバーは梅雨･秋雨期の 6･9 月に多く存在する。次に最適メンバーが現れた事例特性を調図 1 10mm/3h 降水量に対する TS を基準とした改善メンバー数と、引き続く予報時間でも同一メンバーが CTLを改善する数。

図 2 初期値ごとの最適メンバーの継続時間。12 時間以上の事例については主成分分析の結果により色分けしている（本文参照）。

べるため、継続時間が 12 時間以上の 49 事例に対して、改善開始時刻における海面更正気圧 Psea の CTL 予測値を対象に主成分分析を行った（対象領域は九州を中心とした 20°x20°、図 2 は主成分により色分けしている）。第 1 主成分（PC1）は九州を前線上の低気圧あるいは台風が通過する事例、PC2 は前線が九州周辺に停滞する事例、PC3,4 は台風が九州の西あるいは東を北上する事例であった（累積寄与率は PC1-4 で 85%）。
最適メンバーの特性として、CTL による台風の位置誤差を補正することで付随する降水予測が継続して改善する傾向が見られた。また、梅雨前線事例ではメソ特異ベクトルによる摂動が効果的に効くため[2]、比較的長時間 CTL を改善する傾向が見られた。発表では最適
メンバーの摂動特性についても報告する。
参考文献[1] 河野ほか, 2019, 数値予報研修テキスト, 52, 1-15.
[2] Ono K., et al., 2020, submitted to Quart. J. Roy. Meteor. Sci.,.
[3] 小野, 2016, 数値予報課報告･別冊, 62, 100-113.

― 89 ―

P126

2013 年 9 月 2 日 越 谷 ・ 野 田 竜 巻 を も た ら し た
スーパーセルの再現実験*西 尾 智 裕 、 原 昌 弘 ( 気 象 大 学 校 )


はじめに

メソ解析を初期値・境界値とした場合と比べて大きい。

2013 年 9 月 2 日 14 時頃、埼玉県越谷市や千葉県野田市を中心に竜巻による突風被害が発生した。しかし、また、気象庁局地解析を初期値・境界値とした
50m-NHM は竜巻形成直前にスーパーセル内の水物質

この竜巻をもたらしたスーパーセルに対応する降水域
は気象庁現業メソモデルでは予報されなかった。本研の落下とそれに伴う強い RFD(Rear-Flank Downdraft)によって生じる冷気外出流のサージの北端の強い傾圧性

究では、この事例におけるスーパーセルおよび竜巻を数値モデルを用いて再現し、その形成メカニズムを調を表現した。
図 1 は下層メソサイクロンの中心から 3km以内で求めた水物質混合比の最大値の時間-高度断面をべることを目的とする。
竜巻発生の約 2 時間前から関東地方に局地前線が存示し、図 2 は竜巻形成 2 分前(1359JST)の温位と鉛直速度を示す。
図 1 の破線領域で水物質の落下が確認でき、在し、本竜巻の親雲となったスーパーセルはこの局地落下に対応する時刻にあたる図 2 では RFD の流出サー

前線上で発達した。レーダー観測により、スーパーセ

ジと冷気外出流のサージ北端の傾圧性が確認された。

ル内のメソサイクロンの存在、フック状の水物質分布

冷気外出流のサージ北端の傾圧性は、Mashiko(2016)におよび水物質の落下が示されている。

おいて 2012 年つくば竜巻の渦度ソースと示されており、
本竜巻においても形成原因となったと考えられる。



研究方法

JMA-NHM を使用し、水平格子間隔 1km、250m、50mのモデル(1km-NHM、250m-NHM、50m-NHM)を三重にネストして数値計算を行った。初期値・境界値には気象庁メソ解析および気象庁局地解析を用いた。
本研究で用いたモデルの現業メソモデルからの主な変更点は 3 つある。雲物理過程として現業メソモデルの予報量に加えて、雪、あられの数濃度を予報すること。対流パラメタリゼーションを用いずに雲物理過程
により個々の積乱雲を解像すること。乱流クロージャーモデルとして Deardorff スキームを用いることである。

図 1 50m-NHM による水物質混合比の最大値(下層メ
ソサイクロン中心から 3 km 以内)の時間-高度断面。縦また、気象庁局地解析は関東の局地前線の収束を精度良く表現していたため、事例の再現性向上のために軸はモデル面。矢印は竜巻形成の時刻(1401JST)を示す。

初期値・境界値として使用した。
 数値実験結果と考察
気象庁メソ解析および気象庁局地解析を初期値・境界値とした 50m-NHM はともにスーパーセルの構造、
フック状の水物質分布、下層メソサイクロン、直線的に移動する低圧部を再現した。
気象庁局地解析を初期値・境界値とした 50m-NHM

図 2 50m-NHM による竜巻形成 2 分前の 150m 高度にはさらに中層メソサイクロンを再現し、竜巻の形成時刻が観測とほぼ一致した。竜巻が維持された時刻におおける温位(左図)と鉛直速度(右図)。破線は左図でガス
トフロント、右図で RFD の流出サージを示す。

いて、最低海面較正気圧 1004.5 hPa、最大鉛直渦度 0.47/s、最大水平風速 37.0 m/s が得られた。竜巻形成時に鉛

参考文献 Wataru Mashiko, 2016: A Numerical Study of the 6 May 2012

直渦度増加が確認され、圧力低下と最大風速は気象庁

Tsukuba City Supercell Tornado. Part II:Mechanism of Tornadogenesis― 90 ―

P127

朝鮮半島南東部で発生・発達したポーラーロウの解析*鈴 木 雄 斗 ， 川 村 隆 一 ， 川 野 哲 也 ， 望 月 崇 (九 大 院 ・ 理 )た．一方で Case 1 の PL 最盛期では，朝鮮半島南部に南下

はじめに

ポーラーロウ（以下 PL と記す）は，冬季の寒気団内に

（図1b）
．
また，
してきた負のZUL の影響が最も大きかった

おいて海洋上で発生するメソスケールの小低気圧であり，Case 2 の発達初期においては，朝鮮半島南部を通過する負

日本海や高緯度の海域で多く見られる．PL は暴風や大雪の ZUL（図 1c）と大陸に位置する正の ZSFPT（図 1d）が日といった激しい現象をもたらし，
深刻な被害を与えること

本海の東風偏差場の主な要因となっており，最盛期にも上もある．
PL の発達要因としてはCISK や傾圧不安定など，層の影響が継続した．
この事例間の違いは上層の寒気の流様々な要因が挙げられている．

入経路が異なること，
総観規模低気圧の発達度合いが異な

個々の PL の事例調査は主に高緯度域の PL であり，朝ることで引き起こされたと考えられる．なお Case 1 の結

鮮半島南東部の PL はほとんど調査されていない．しかし果は Watanabe et al.（2018）[3]で指摘されたものとは異なその領域の PL も気象災害をもたらすため，詳しい解析をっていたが，Case 2 の結果はその指摘と整合的であった．

行う必要がある．そこで本研究の目的は，朝鮮半島南東部

以上から，2 つの PL の発生環境場は類似していたものの，

における PL の特徴や，発生・発達の要因を明らかにする

その環境場を形成する要因はそれぞれ異なっていたことことである．

が明らかになった．



使用データ

 対象とした PL は 2011 年 2 月 11 日と 14 日にいずれも

(a)

(b)

(c)

(d)

中国地方に上陸したものであり，前者を Case 1，後者をCase 2 とした．使用したデータは気象庁長期再解析（JRA-55），気象庁メソ数値予報モデル（MSM）初期値，
気象庁全国合成レーダー（1km 格子，10 分間隔）である．


結果

総観場の特徴として，Case 1 では北から Case 2 では西回りで寒気が流入しており，
両者とも日本の南岸を総観規
模の低気圧が通過していた．日本海では北東風が卓越し，朝鮮半島付近で黄海から吹き込む北西風と収束場を形成しており，その南端部で PL が発生した．メソスケール場の解析では，
北東風と北西風が収束している領域で強い上昇流が発生していた．先行研究では PL に対する収束場の重要性が述べられており（Shimizu et al. 2017 [1]）
，本研究
の事例で，
強い収束の要因の一つである日本海の下層東風

図 1 : PPVI から得られた 850 hPa 面の高度偏差．(a) は場の原因を調査する必要がある．

Case 1 発達初期の 11 日 0 時における ZML，(b) は Case 1

環境場を詳細に調べるために Piecewise PV inversion

最盛期の 12 日 0 時における ZUL，(c)，(d) は Case 2 発（PPVI）（Davis and Emanuel 1991 [2]）解析を行った．

達初期の 14 日 0 時における，それぞれ ZUL と ZSFPT を示

Watanabe et al.（2018）[3] を参考に，渦位偏差を上層

す．

（100~500 hPa）
，中層（600~1000 hPa）
，地表（1000 hPa）

参考文献の鉛直領域に区分し，これらの渦位偏差がもたらす高度場[1] Shimizu et al. 2017, Advances in Meteorology, 2017,の偏差をそれぞれ ZUL，ZML，ZSFPT とした．

6216032.

PPVI から得られた結果によると，Case 1 において PLの発達初期段階では，
日本海の東風偏差場に対して日本の[2] Davis and Emanuel 1991, Mon. Wea. Rev., 119, 1929–1953.
[3] Watanabe et al. 2017, Mon. Wea. Rev., 146, 985–1004.

南岸を移動する負の ZML（図 1a），ZSFPT の影響が大きかっ― 91 ―

P128
豪雨域の上流における水蒸気量の鉛直分布の変化に対する
降 水 分 布 の 感 度 ― 平 成 30 年 7 月 豪 雨 の 場 合*神 谷 明 住 香 ・ 篠 田 太 郎 ・ 金 田 幸 恵 ・ 加 藤 雅 也 ・ 坪 木 和 久(名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )
1.

少した．

はじめに
2018 年 7 月，西日本で長時間の記録的な豪雨となっ

CNTL の豪雨は地形性降水の寄与である今回の事例

た．このとき大気は下層から中層まで深く湿っていたでは下層における豊富な水蒸気量が多量の降水量に寄[1]． 本研究では，数値シミュレーションを用いて平成与しており，中層の水蒸気量の降水量への寄与は主た

30 年 7 月豪雨の事例再現，及び豪雨域の上流の相対湿る要因ではないと考えられる．

度を高度ごとに変化させる感度実験を行い，降水量と降水の水平分布の変化を調べた．
2.

研究手法
事例の再現実験(CNTL)，及び感度実験は雲解像モデ

ル CReSS を使用した．水平解像度は 2 km，鉛直層数は65 である．計算領域を図 1 に示す．計算期間は 2018
年 7 月 4 日 09 UTC から 2018 年 7 月 7 日 15 UTC とした．大気の初期値・境界値は気象庁 MSM GPV を用いた．解析領域は 5 日の 24 時間積算降水量が多い四国を中心とした西日本 (図 1 の赤枠)とした．後方流跡線解
析を用いて解析領域の気塊の起源となる領域(図 1 の水色部分)を推定し，その領域の初期値・境界値の相対湿図 1 計算領域 カラーバーは標高 (m)を表す．

度を，鉛直全層(T-10)，高度 2-5 km (M-10)，高度 0-2 km(白：計算領域，赤枠：解析領域，水色：感度(L-10)でそれぞれ 10％減らして感度実験を行った．

実験領域)

3.

結果・考察
CNTL は，国土交通省 1 km メッシュ解析雨量の降水

分布，及び平均 1 時間降水量と比較した結果(図略)，4
日 15 UTC から 5 日 15 UTC の 24 時間において十分な事例の再現性が得られたと考え，感度実験と CNTL の比較は上記の期間で行った．
24 時間積算降水量の水平分布を比較すると，CNTLと M-10 は降水量の分布が似ており，四国の南東部や紀伊半島などの山岳地帯で降水量が多くなっていた(図 2

図 2 24 時間積算降水量水平分布 (~5 日 15 UTC)左)．このとき，四国南側の下層で南西風が卓越しておカラーバーは 24 時間降水量 (mm)，矢印は高度

り，湿潤な気塊が山岳地帯に向かって流れ込んでいた．

10m での風 (m/s)の 24 時間平均を表す．

一方，T-10，L-10 では CNTL と比べて四国南東部の山(左：CNTL，右：L-10)

岳地帯の降水量が大きく減少していた(図 2 右)．
解析領域内での 24 時間積算降水量の 99 パーセンタ
イル値を算出したところ，CNTL の値が 282 mm であったのに対して M-10 では 279 mm と CNTL と近い値をと

参考文献[1] 小槻 他, 2019,「平成 30 年 7 月豪雨に関する緊急対応研究会」の報告った．一方，T-10 では 216 mm，L-10 では 221 mm と減― 92 ―

P129

現地観測から推定された人工排熱と電力消費量に対する
off-line 都 市 気 候 ・ 建 物 エ ネ ル ギ ー モ デ ル の 再 現 性*髙 根 雄 也 (産 総 研 ), 中 島 虹 (産 総 研 ), 亀 卦 川 幸 浩 ( 明 星 大 ), 菅 原 広 史 ( 防 衛 大 ),石 戸 谷 重 之 (産 総 研 ), 寺 尾 有 希 夫 (環 境 研 ), 山 口 和 貴 (東 京 電 力 HD),兼 保 直 樹 (産 総 研 ), 原 政 之 (埼 玉 県 環 境 科 学 国 際 セ ン タ ー )

2 月（暖房期）および 2018 年 7-8 月（冷房期）とする。

はじめに

都市気候・建物エネルギーモデル（以降，都市モデル）
は，都市の気候と空調使用に伴う人工排熱量（以降、QF,



結果

、電力消費量を計算する物理モデルであり，領域気AC）2017 年 1-2 月の計算結果の一部（晴天日平均）を第候モデルとカップリングにより，領域気候と都市の相１図に示す。都市モデル（便宜上 CM-BEM と表記）は互作用が計算できる（Takane et al. 2019; 2020）．このモ

上向き短・長波放射量をよく再現できている（上図）。

デルは, 世界中の研究者に使用されているが，都市モデ

地表付近（フラックス測定高度：52m）における熱収支

ル自体の QF, AC および電力消費量の再現精度はほとん（下図）を見ると、都市モデルは正味放射量や潜熱フラど検証されていない．この問題の背景には，①QF, AC をックスの変化を概ね再現できている。都市モデルは顕観測から推定することの技術的困難さと、②高い時空

熱フラックスのピーク値を概ね計算できているののピ

間解像度での電力消費量データの入手困難さがある．

ーク値が観測に比べて数時間遅れるという特徴がある。

2019 年度より，環境省推進費「建物エネルギーモデ

QF, AC および電力消費量の再現精度については、当日

ルとモニタリングによる炭素排出量・人工排熱量の高紹介する予定である。

精度な推定手法の開発」が開始し、これにより上記都市モデルに係る上記①と②の問題点が克服されつつある．

800

そこで本研究では，これまでにない上記のオリジナル

方法

本研究で検証対象とする人工排熱は、空調使用に伴Energy (W m-2)

データを用いて都市モデルを検証する．
S↑ (CM-BEM)
S↑ (OBS)

600

うもの（QF, AC）である。この QF, AC の推定は、東京代々

400
200
0
-200

木サイトにおける連続的な乱流熱・CO2 フラックス、大0

6

気 CO2・O2 濃度の高精度観測をベースに行う。具体的には、１）CO2 フラックスおよび CO2・O2 交換比（酸量を QF, gas、QF, traffic とする）
。２）別途、乱流熱フラック
スと正味放射観測値から、フラックスサイトにおけるコントロールボリュームにおける熱収支式を用いて、Energy (W m-2)量を見積もり、それぞれを熱換算する（それぞれの排熱

起源を限定しない全人工排熱量（QF）を見積もる。３）

400
200

18

24

12
Time (h)

18

24

0
-200

最後に、QF, AC を QF – (QF, gas + QF, traffic) により見積もる。

12Time (h)Rn (CM-BEM)
H (CM-BEM)
lE (CM-BEM)
G (CM-BEM)
Rn (OBS)H (OBS)LE (OBS)Rn-(H+LE) (OBS)

600

化率：OR）からガスとガソリン燃料起源別の CO2 排出

L↑ (CM-BEM)
L↑ (OBS)0

6

都市モデルに入力する建物形態値は代々木サイトに

図１ 2017 年 1-2 月の晴天日における上向き短・長波放射

おける乱流フラックスのソースエリアにおける建物フ（上）、および地表付近における熱収支の再現精度（下図）．

ットプリントデータから算出する。その他建物熱物性や空調関係のパラメータは先行研究に従う。都市モデルの計算期間は、観測データが充実している 2017 年 1-

謝辞：本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（1-1909）により実施された。

― 93 ―

P130
気圧・降水変換 器 の開発
稲 津 將 （ 北 大 院 理 ）・ 末 松 環 （ 東 大 大 気 海 洋 研 ）・ 玉 置 雄 大 （ 気 象 庁 ）・ 中 野 直 人 （ 京 大
国 際 高 等 教 育 院 ）・ 篠 原 瑞 生 ・ 水 島 佳 緒 （ 東 京 海 上 日 動 リ ス ク コ ン サ ル テ ィ ン グ ）1. は じ め に

3. 結 果Kravtsov et al. (2016)で は 低 次 元 系 の 多 段

気 圧・ 降 水 変 換 器 に よ っ て 得 ら れ た 100 年回 帰 モ デ ル（ 海 面 気 圧 エ ミ ュ レ ー タ ）を 開 発の降水データは、その年平均値において日本し た 。こ れ は 海 面 気 圧 統 計 を 再 現 で き 、短 時

列 島 で は 10%以 内 で あ り 、そ の 確 率 分 布 は お間で大量アンサンブルデータを作り出す手

おむね 8 年の統計に一致した。ただし、類似法 で あ る 。本 研 究 の 目 的 は 、リ ス ク 分 析 の 諸と大規模場との高相関パターンの性質上、 降

分野で求められる降水の大量アンサンブル

水の時定数が現実より長くなった。

データを作成するため、気圧データを降水

気圧・降水変換器における気圧および降水データに変換する統計的ダウンスケーリンの推定値は、季節を問わずおおむね現実的なグ法を開発することである。

空間分布・時間発展を示した。とくに類似の精度は冬季の南岸低気圧の通過や夏季の梅雨前線の活発化などのときに、8 年間の学習デ

2. 手 法日 本 付 近 の JRA55 再 解 析 海 面 気 圧 と MSM

ータ外のデータにより検証した。さらに、札

解析値降水の 8 年分のデータをもとに、月ご

幌、東京、福岡、那覇における年最大降水にとに特異値分解解析によって両変数偏差間のついて、学習データと変換器によって得たデ高相関モードを同定する。一方、海面気圧エータとの間で差異が小さいことを見出した。

ミ ュ レ ー タ で 得 た 100 年 分 の 出 力 に 対 し 、 8以上より、海面気圧エミュレータと気圧・降年分の海面気圧データと偏差類似日を抜き出

水変換器の組み合わせで、降水の大量アンサして、その日の気圧および降水を第一推定値

ンブルデータを作成できることが示された。

とする。海面気圧エミュレータの気圧と気圧

な お 、本 研 究 は Inatsu et al. (2019, JAMC)の第一推定値の差に対し、特異値分解から降に受理済である。本研究は、東京海上日動リ

水差を統計的に求める。両者の和を降水の推スクコンサルティングとの共同研究および 環定値とした。この方法を気圧・降水変換器と境 再 生 保 全 機 構 環 境 研 究 総 合 推 進 費 2-1905

称する。

により実施した。

図：気 圧・降 水 変 換 器 を 利 用 し た 降
水の大量アンサンブルデータの作
成 方 法 。こ こ で は 8 年 分 の 降 水 デ ー
タ か ら 100 年 分 の そ れ を 作 る 方 法とする。

― 94 ―

P131
全 球 雲 解 像 モ デ ル NICAM を 用 い た 2016 年 8 月 に 発 生 し た 北 極 低 気 圧 の 解 析*石 山 涼 太 1 , 田 中 博 2（ 1: 筑 波 大 学 大 学 院 , 2: 筑 波 大 CCS）

1.

また, AC の発達のメカニズムについて詳しく解析しはじめに北極域の低気圧活動と北極海上の海氷分布の関係にた. その結果, 解析対象の AC の発達は, 寒冷前線と温関する研究は, これまでの先行研究で多く報告されて暖前線を持ち傾圧構造を示す, 急速に発達した温帯低おり, 北極域の低気圧活動を理解することは, 北極圏

気圧とのマージングによってもたらされたことがわかの気候システムの理解に非常に重要である. 北極低気った. 温帯低気圧は, 上層には暖気を持ち, また下層に

圧 (Arctic Cyclone: AC) は, 北極域を長期にわたり停滞は北極低気圧よりも大きな正の相対渦度を持っていた.

することが特徴の低気圧で, 熱帯低気圧や温帯低気圧

そのため, 温帯低気圧とのマージングによる, 上層のとは異なる構造や発達メカニズムを持つことがわかっ

暖気核の強化と下層での渦の供給の 2 つの要因によっている[1]. しかし, AC に関する研究は, 多くが統計的て, AC の急発達が引き起こされたことが示された. こな研究であり, モデルシミュレーションによる研究例

れらの結果は概ね先行研究[3]と一致していたが, 温帯は少ない.

低気圧と AC のマージング後, AC 下層の寒気核は一時

本研究では, 極端に発達した事例である 2016 年 8 月に発生した AC を解析対象とし, 全球雲解像モデル的に崩れたが, 再形成される過程が確認された (図 1)
ことなど, 新たな知見が得られた.

NICAM [2]を走らせ, その予報精度を検証する. そして,予報された AC の構造や発達のメカニズムについて調べ, これまでの AC に関する研究と比較し, 考察を加えることを目的とする.
2.

解析手法

解析対象は．2016 年 8 月に発生した AC である.
NICAM のシミュレーション設定は, 水平格子間隔は
約 14 km (g-level: 9) , 鉛直層の数は 40 とした. 筑波大
CCS のスーパーコンピューター COMA を用いて, 2016
年 8 月 13 日 00Z を初期時刻とし, 4.5 日間のシミュレー
ションを行った. なお, 初期値には, NCEP FNL の再解
析データを用いた.
3.

結果とまとめはじめに, NICAM による AC の予報精度を検証した.
結果として, AC の中心位置のトラックや気圧の変動などにおいて, NCEP FNL と概ね一致しており, NICAMにより再現された AC は, 高い精度で予報できていたこ
図１: AC 中心付近の緯度平均からの差の温度場の鉛とがわかった.
続いて, NICAM により予報された AC の 3 次元的構

直断面図. 温帯低気圧とのマージングの, (上) 直後,造を調べた. 解析対象の AC は, 上層に暖気核, 下層に(下) 1 日後.

寒気核を持ち, 順圧的な渦度の構造をしていることが参考文献確認された. また, AC 内は上層・下層共に比湿は小さく,[1] Tanaka et al., 2012, Polar. Sci., 6, 55-69.

最盛期における AC 内の 12 時間積算降水量も数 mm 程

[2] Satoh et al., 2008, J. Comput. Phys., 227, 3486-3514.

度と少ないことがわかった.

[3] Aizawa et al., 2014, Meteorol. Atmos. Phys., 126, 105-117.

― 95 ―

P132

 年の南半球での成層圏突然昇温とオゾンホール
本田淳一（九大・理）、廣岡俊彦（九大院・理）
．はじめに
成層圏突然昇温は、成層圏に伝播したプラネタリ
ー波の大きな非定常性によって発生し、南半球冬季においては、プラネタリー波活動度が北半球と比べて弱いため、発生しにくいといわれている。しかしながら、成層圏突然昇温が発生した場合、オゾン破壊の原因となる極成層圏雲の形成が難しくなるため、オゾン破壊が停滞し、オゾンホールの規模が小さくなる可能性がある。
本研究では、 年  月に南半球で発生した成層
圏突然昇温の特徴とその力学場を解析し、オゾンホールの特徴とそれを引き起こした原因を考察した。
．使用データと解析手法
本研究では、1$6$ が運用している地球観測衛星$XUD 搭載の 2]RQH0RQLWRULQJ,QVWUXPHQW（20,）
によるオゾン全量データと、気象庁の長期再解析データ -5$ を用いた。解析期間は  年～ 年の  年間とした。
まず、成層圏突然昇温発生時の K3D 面での、気温と東西風のそれぞれの帯状平均を計算した。また、フーリエ級数展開した東西波数 、 のプラネタリー
波成分の振幅、等圧面高度場の帯状平均からの偏差を求めた。
次に、オゾン破壊が起こる下部成層圏 K3D 面での気温、オゾン全量 '8 以下で定義したオゾンホール面積の推移を求めた。
．結果 年の K3D 面の南緯  度以南での帯状平均
気温と南緯  度から  度での帯状平均東西風、および南緯  度から  度での高度場の全波数振幅の特徴（図省略）を記すと、気温は  月中旬から上がり初め、 月下旬から  月上旬にかけて約 . 上昇
し、 月中旬に最高となった。西風は  月中旬にやや弱まり、 月上旬からは一気に約 PV 弱まり、 月
中旬に最小となった。しかし、東風への逆転は見られなかった。フーリエ級数展開で波数 、 に分解すると、波数  は  月と  月に非常に大きくなり、波数
 は波数  に比べると小さいものの、 月前半に大きくなった。さらに図  より、 月中旬には波数 、
がともに存在し、 月には波数  が非常に活発化していたことがわかる。
オゾン破壊が起こる下部成層圏 K3D 面の南緯 
度以南での帯状平均気温（図省略）は、 月下旬から上昇し、 月中旬には極成層圏雲発生の目安とされる
. より高くなった。オゾンホールは、 月下旬から例年より小さく推移し、 月・ 月・ 月を通して、解析期間の  年以降では最小の、南極大陸面積に及ばないほど非常に小さくなった（図 ）。．考察と今後の課題   年の成層圏突然昇温は、西風が弱まるが、東風にまでは変化しない小規模昇温であった。 月・
月を通して、プラネタリー波活動が活発化したため、極渦が変位・弱化した。それによって、中低緯度大気の極域への流入が活発化し、成層圏突然昇温が発生した。その結果、下部成層圏気温が上昇し、極成層圏雲が形成されにくい環境となった。これが主因となって、オゾンホールが例年よりも非常に小さくなったと考えられる。
今後は、 年の南半球で発生した成層圏突然昇温を引き起こしたプラネタリー波活動活発化の発生要因を特定することを目指す。
さらに、 年など、
過去の南半球の成層圏突然昇温時の力学場、オゾン場との比較を行い、 年のオゾンホール形成に関する理解を深めたい。

図  南半球 K3D 面での等圧面高度場の帯状
平均からの偏差図 単位は P 。 左  月  日、
右  月  日。青色部分が低気圧偏差、赤色部分
が高気圧偏差を表している。


図２  年  月～ 月のオゾンホール面積の推移図 単位は NP 。実線は  年、一点鎖線は  年～ 年の平均、点線は南極
大陸面積を示している。

― 96 ―P133

つ く ば で 観 測 さ れ た 新 粒 子 生 成 イ ベ ン ト の 特 徴 と CCN と の関係*財 前 祐 二 、 折 笠 成 宏 、 田 尻 拓 也 、 郭 威 鎮 (気 象 研 究 所 )村上正隆（名古屋大学）
1.

4.

はじめに

CCN と吸湿特性の変化

新粒子生成（NPF）は、CCN の主要な供給源であり、雲NPF 発生日の CCN（過飽和度 0.1%-1%）の個数は、夕の生成、降水、気候変動に影響すると考えられる。しかし、方から翌朝にかけて増加傾向であった。これは NPF 起源

関東地方において、NPF はどのくらいの頻度で起こるのの 2 次粒子の成長が寄与していると考えられる。

か、どのような気象条件で起こるのか、発生した粒子はど

CCN 数と SMPS によるサイズ分布から、臨界粒径を算のくらいの速度で成長するのか、生成された二次粒子の出し、対応する吸湿インデックスκを求めた。NPF 発生日、吸湿性はどの程度であり、成長とともにどう変化するのか

非発生日とも、κの値は、0.02-0.2 の範囲にあり、サイズ

等々不明点が多い。ここではつくばでのエアロゾル及び(critical diameter)が 130-200nm の粒子のκは、0.1-0.2 とＣＣＮの連続観測データ（2017 年 1 月から 2019 年 5 月）

比較的大きく、70-90nmの粒子のκは、0.02-0.1 と比較的を用いて解析した結果を報告する。

小さい傾向がみられた。

2.

NPF の発生頻度の季節変化と発生条件

NPF 発生日の割合は 5 月に最も高く、11 月に最も低い。
この変化は、第一に日射の強さに依存していると考えられるが、他に、冬、夏の季節風、野焼きの頻度、晴天率なども影響していると考えらえる。風速と日射量は促進要因であり、総粒子表面積と SO2 濃度は抑制要因であった。冬は季節風が強く晴天、夏は、高気圧、あるいは南海上の台風の影響で、南風のパターンが、NPF に適すと考えられる。

図２、NPF 発生日におけるサイズ別のκの変化.
横軸は時刻、24 以上は翌日の時刻を示す。
NPF 発生日における70-75nmの粒子のκの値は、NPF
図１．NPF 発生頻度の季節変化

発生日の早朝には非発生日での値とほぼ同じで 0.04 程

3.

度であったが、その後、κは増加し、14 時には 0.07-0.08

NPF 発生日のエアロゾルの変化

NPF 発生日においては、20nm 以下のモードが、9-13に達した。それ以降は、κは徐々に低下し、深夜には朝時に出現する。出現時刻は夏季に早く、冬季に遅い傾向（発生前）のレベルまで減少した。この間のκの減少は、がある。代表的な例では、モード粒径は 12-14 時に最小とSOM の condensation による変化と推定される。

なり、その後成長し、翌朝には 50-70nm に達する。15h と

5.

まとめ

24h の モード粒径から 計算し た、平 均 成長 速度は、

新粒子生成起源の微粒子は、生成後 0.5-1 日で

1-3nm/h で、6 月に最大で、12 月に最小であった。基本的

50-70nm までに成長し、CCN として機能するようになに日射量の季節変化とよく対応している。

る。代表的κは 0.1 以下であり、集積モードの粒子と比NPF 発生日において、エアロゾル総個数濃度は、14 時に最大になり、その後は減少した。この減少速度は、
coagulation により、かなり説明がつく。翌朝の濃度は、発べ低いが、CCN の個数としては支配的である。
一方、集積モードの粒子は、移流や燃焼など別の起源からの粒子が支配的である可能性がある。

生前と比べ、20%程度増加する傾向がみられた。

― 97 ―

P134

放射により駆動される雲対流の基礎的数値実験∗

中島健介 (九大 · 理)

はじめにである. (9) は放射加熱の影響をうけた内部重力波, (10)金星雲層の昼面午後側を紫外線で撮像した画像には,は新たに現れた停滞性不安定解である. ϵ > 0 のとき前

しばしば対流的と称される” もくもくした” 構造が現れ者は減衰するが後者は成長し, その成長率は擾乱の構造

る（参考文献を）. しかし, 推定される高度領域の成層によらない.

は安定であり, また, 観測される構造の水平スケールは,対流層と想定し得る領域の厚さよりずっと大きい. こ
れらの特徴から, この構造は通常の対流ではなく, 金星の雲（または「未知の紫外線吸収物質」）が太陽光を吸収して大気を加熱することによって生じている可能性が示唆されてきた (参考文献) が, 考察は十分に進んでいない. 同様の現象は主星近傍を周回する系外惑星においても生じている可能性がある. そこで, ここでは凝結物と放射強制が相互作用する系における対流運動について線形論および基本的な数値実験により考察する.
線形安定性

数値実験
この系の有限振幅における振る舞いを把握するために, いくつかの数値実験を行なった. 下に示す例においては, 凝結は流体層の中層で集中して生じ, また, 凝結
物のもとになる物質が初期に下層に集中していることを想定し, 負の凝結は生じないと仮定している.
雲は初期にランダムの生じたのちに上方に成長するが, 水平構造を比較的保ちつつも, 典型的水平スケール
はどちらかというと大きくなっている. この特徴は, 成
長率のスケール依存性が弱いという点で線形安定性によって理解できる. その他, 詳細は当日に述べる.

成層した Bousinesq 流体の 2 次元運動を考える.

今後にむけて∂t u=−∂x P,

(1)

∂t w

=

−∂z P + gθ,

(2)

0

=

∂x u + ∂z w,(3)∂t θ + wdθ̄/dz

=

Q,

(4)

今後, より広範なパラメタ実験を行う予定である. その結果と, 金星における「対流」の様相の比較により,
いわゆる「未知の吸収物質」の分布や性質について, 何らかの制約を課すことも可能になるかもしれない.

加熱 Q は, 雲 (混合比 q) の凝結潜熱, および, この雲による放射吸収加熱の二つの成分から成るとし, 雲は鉛直流にともなって生成するとすると,

Q=

L∂t q + ϵq,

(5)

∂t q

=

αw.

(6)

t=0.5

(1)–(6) を w について整理すると,∂ttt ∇2 w−N 2 ∂xxt w + gϵα∂xx w=(7)

ただし, N 2 ≡ g(dθ̄/dz − Lα) は凝結潜熱の影響を加味

t=1.5

2

した浮力振動数, また ∇ ≡ ∂xx + ∂zz である.

空間的に平面波構造で指数的に成長する擾乱 w ∝exp[σt + i(kx + mz)] を仮定すると, 分散関係として(k 2 + m2 )σ 3 + N 2 k 2 σ − gϵαk 2 = 0(8)が得られ, 解は放射加熱係数 ϵ が小さいとき近似的にσσ≃ −gαϵ/2N 2 ± iN k/(k 2 + m2 )1/2 ,

(9)

≃

(10)

gαϵ/N

2

― 98 ―

t=2.5

大会 第 2 日A201
CMIP5/6 における過剰な対流が関わる気候感度の過小評価*廣田渚郎 1、小倉知夫 1、塩竈秀夫 1、渡部雅浩 2、釜江陽一 3、鈴木健太郎 2(1.環境研、2.東大大気海洋研、3.筑波大学生命環境系)ある。それぞれ有意な負相関であり、対流が活発な

はじめに
平衡気候感度(ECS; CO2 倍増に対する全球地表気モデルほど低感度の傾向である。メトリックは観測

温の平衡応答)には、1.5–4.5℃の大きな不確実性があ可能な量であるので、マルチモデルの回帰直線とそる(IPCC AR5)。不確実性の最大の要因は、熱帯海上

こ か ら の 誤 差 (1 σ ) を 利 用 す る と 、 ECS の 幅 はの大気大循環の下降流域に広がる低層雲の振る舞い

3.6-5.7℃に制約することができる(所謂 Emergent

が気候モデルごとに異なることだと考えられている

constraint)。CMIP6 に限ると、メトリックと ECS の(Zelinka et al. 2013 など)。一方、気候モデルによるパ相関は有意ではない。これは CMIP6 モデルの ECS

ラメータ摂動実験などによると、ECS の値は、特にのばらつきが、熱帯雲フィードバックのみで支配され対流スキームのパラメータに強く依存することが知ておらず、中高緯度プロセスなども重要な役割を果られている(Shiogama et al. 2012 など)。本研究では、たしているからだと考えられる。

Coupled Model Intercomparison Project Phase 5(CMIP5) と CMIP6 のデータ解析から、モデルにおける低層雲と対流の関係メカニズムを調べる。

(謝辞) 本研究は、文部科学省の統合的気候モ
デル高度化研究プログラムの支援を受け、国立環境研究所および JAMSTEC のスーパーコ
ンピュータを利用しています。

データ
CMIP5/CMIP6 のそれぞれ 27 個の気候モデルによhistorical(1981-2000) 、 piControl(150

る

年 ) 、

abrupt4xCO2(150 年)実験データを解析する。対流特性を調べる為、月平均データに加えて、日平均デー
タも利用する。比較のため、TRMM3B42、GPCP2、CMAP の降水、CloudSat の雲量、HadISST の SST な
どの観測データを用いる。
結果
CMIP モデルの雲量を観測データと比較すると、多くの気候モデルは熱帯(30°S–30°N)下降流域の下層雲量を過小評価しているバイアスがある。下層雲量は、大規模下降流による断熱加熱によって形成される逆転層の強さによってコントロールされているる(Wood & Bretherton, 2006)。鉛直流と逆転層を調べると、ECS が小さい低感度モデルでは、下降流域であっても、深い対流が過剰に活発で、逆転層の発達が妨げられていることが分かった。この様なモデル

では、温暖化時に低層雲が減ることで太陽光がより地表を温める正のフィードバック(短波雲フィードバック)が効きにくくなり、ECS が小さくなる傾向がある。
図は、対流が抑制されているべき熱帯海域(観測降

図: 観測の気候平均降水が 1mm/day 以下の熱帯海域の平均降水量と、(a)短波雲フィードバック及び(b)ECS の散布図。

水量<1mm/day)で平均した降水量で定義したメトリ
ックと、短波雲フィードバック及び ECS の散布図で― 100 ―

A202
気候予測シミュレーションにおいて下層雲が減少する仕組み*小倉知夫(国立環境研), M. J. Webb(英国気象局)

1. はじめに複数の全球気候モデルで将来予測シミュレーショ
ンを実施する際、ほとんどのモデルに共通して見られる特徴が、正の下層雲フィードバックである。すなわち、地表面気温の上昇に伴い下層雲の雲量が減
少し、より多くの短波放射が地表で吸収され、温暖化が促進される。しかし、気候モデルが何故このような特徴を示すのかは十分に理解されていない。この問題について様々な研究が実施されており、とりわけ Qu et al. (2014)は亜熱帯の下層雲フィードバッ
クが２つの効果で説明できることを示した。すなわ
ち(1)静力学的安定度の強まりが下層雲を増やそうとする効果と(2)海面水温の上昇が下層雲を減らそうとする効果である。この研究によると、下層雲の減少は(1)より(2)の効果が大きいことで説明される。
しかし、(1)の効果が働く仕組みについては理解が進んでいるものの、(2)の仕組みについては依然として議論が続いている。これまでに提唱された仮説は、
海面水温の上昇により海面からの蒸発が増加し、そのことが大気中の鉛直混合を通して下層雲を減少させる、というものである。しかし、海面水温の上昇
は海面からの蒸発だけでなく長波放射も増加させる
はずであり、そのことが下層雲にどう影響するかは十分に検討されていない。この点を明らかにするた
め数値実験を実施した。

2．数値実験設定
本研究では大気大循環モデルを用いた数値シミュ
レーションを実施し、その結果に基づいて下層雲フィードバックの仕組みを考察した。使用したモデル
は MIROC ver.5 と ver.6 の大気部分であり、その空
間解像度は ver.5 で水平～2.8 度、鉛直 40 層、ver.6
で水平～1.4 度、鉛直 81 層である。シミュレーショ
ンは 4 種類の設定で実施した。第一に、境界条件として観測データに基づく海面水温と海氷の分布を与える"AMIP"設定、第二に、"AMIP"設定と同様であるが、海面からの長波放射を計算する時に限り海面
水 温 を 観 測 デ ー タ よ り 4K 上 昇 さ せ る "AMIP+
LW_forcing"設定、第三に、"AMIP"設定と同様であるが、海面からの乱流輸送を計算する時に限り海面
水 温 を 観 測 デ ー タ よ り 4K 上 昇 さ せ る "AMIP+
Turb_forcing"設定、第四に、"AMIP"設定と同様であるが、海面水温を観測データより 4K 上昇させる"AMIP+4K"設定である。上記 4 設定のそれぞれについて y1979-2008 の積分を実施し、出力データの 30
年 平 均 値 を 解 析 し た 。 こ こ で "AMIP+4K minus
AMIP"は気候フィードバック(a)に相当する。また、"AMIP+LW_forcing minus AMIP"は気候フィードバ
ックのう ち長波加熱に由来する成 分(b) 、そして"AMIP+Turb_forcing minus AMIP"は気候フィードバ
ックのうち乱流輸送に由来する成分(c)に相当する。
(a) minus (b) minus (c) を残差(d)と定義すれば、(a)=(b)+(c)+(d)が成り立つ。本研究では(a)が(b), (c),(d)いずれの項で説明できるかを議論する。前節で述
べた仮説が正しいならば、(a)に見られる正の下層雲
フィードバックは海面からの蒸発を含む(c)の項で説明できるはずである。

3．結果
まず、海面水温の 4K の上昇によって生じる下層
雲フィードバックに注目し、(a)-(d)の各成分の値を確認した。その結果、(a)に見られる正値、すなわち下層雲の減少は主に放射成分(b)に由来することが分かった。乱流成分(c)は予想に反して下層雲を増加させる方向に働いており、このことは仮説と非整合的であった。一方、残差成分(d)は(a)(b)(c)と比べて値が小さく、このため近似的に(a)～(b)+(c)が成り立っていた。次に、放射成分(b)で下層雲の減少がどのような仕組みで生ずるか検討するため、雲量を制御する熱力学的な変数の鉛直分布を低緯度海洋上で確認した（図１）。その結果、海面からの長波加熱が境界層内の気温を上昇させて相対湿度の低下および雲量の減少を招いている様子が見られた。以上により示唆されることは、海面水温の上昇が下層雲を減少させる仕組みとして海面からの蒸発が寄与する可能性はあるものの、それに加えて、海面からの長波加熱も重要な役割を果たすことである。

図１ 海面水温の4K上昇によって生ずる変化のうち長波加熱に由来する成分。低緯度(30S-30N)海洋上の年・領域
平均値の鉛直分布をMIROC ver.5の結果から示す。

参考文献

Qu et al. (2014) On the spread of changes in marine low
cloud cover in climate model simulations of the 21st
century, Clim Dyn, doi 10.1007/s00382-013-1945-z.
本研究の実施にあたり、国立環境研究所のスーパーコンピュータシステムを利用しました。

― 101 ―

A203
全球の海洋層積雲が消失した際の気候場への影響
*川合秀明、神代剛、行本誠史 （気象研究所）

１．背景

なかったことによるものかどうかを確かめたい、というのがCMIP6 の参加モデルである気候モデル MRI-ESM2（Yukimoto et al. 2019）は、海洋層積雲の表現が優れたもの

主な意図である。
次に、海洋層積雲の亜熱帯高気圧への影響を調べた。

となっており、再現が比較的困難とされてきた亜熱帯の大陸

Miyasaka & Nakamura（2005, J. Clim.）では、亜熱帯大陸

西岸の層積雲や、南大洋の下層雲の表現も現実的なものとな

西岸の下層雲の雲頂冷却が亜熱帯高気圧の強化に寄与していっている（Kawai et al. 2019）。モデルの中の海洋層積雲は、る可能性を提唱していたが、その可能性を気候再現性のよい

主に層積雲スキームによって表現されており、このスキーム

モデルを用いて確認するため、というのが主な意図である。

を off にすることで、海洋層積雲が消失した地球を疑似的に再三点目として、全球大気海洋結合モデルでよくみられる熱現することができる（図１）。その実験結果と通常の実験結果

帯降水のダブル ITCZ が、層積雲スキームを off にすることでを比較することで、海洋層積雲が果たしている役割を理解す

どう変わるかを調べた。これは、近年議論になっている、エることが可能である。ここでは、ごく基本的な気候場への影

ネルギー輸送の観点から、南大洋の雲の過少バイアスがダブ

響を紹介する。

ル ITCZ を悪化させるのではないかという話題に関連し、MRI-ESM2 で南大洋の雲が減少した場合にどうなるかをチ

２．実験
層積雲スキームには、CMIP5 の参加モデルである
MRI-CGCM3 で使用されていた古い層積雲スキーム（Kawai

ェックするのが目的である。
これらの結果は講演で紹介する。

& Inoue 2006）と、MRI-ESM2 で使用されている新しい層

謝辞

積雲スキーム（Kawai et al. 2017, 2019）の２つがある。こ

本研究の一部は、文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラ

れらの２つの層積雲スキーム、及び、層積雲スキーム off 実験

ム、及び日本学術振興会・科学研究費助成事業（JP18H03363、の 3 つの実験を、SST を与える amip タイプの大気モデル実JP19K03977、JP19H05699）の支援により実施された。

験、及び、大気海洋結合モデルを用いた historical タイプの参考文献

実験の 2 組の設定で行った。

Kawai, H., and T. Inoue, 2006: A Simple Parameterization Scheme
for Subtropical Marine Stratocumulus. SOLA, 2, 17-20.

３．着目した気候場への影響
まず、大気海洋結合モデル実験で、亜熱帯大陸西岸の層

Kawai, H., et al., 2017: Interpretation of Factors Controlling Low
Cloud Cover and Low Cloud Feedback Using a Unified

積雲が消失するとSSTにどのような影響を及ぼすかを調べた。
以前、気象庁の現業エルニーニョ予報モデルとして使用されていた空海には、亜熱帯大陸西岸に局所的に 4K 以上の高温

Predictive Index. J. Climate, 30, 9119-9131.
Kawai, H., et al., 2019: Significant Improvement of Cloud
Representation in Global Climate Model MRI-ESM2.

Geosci. Model Dev. , 12, 2875-2897.

バイアスが生じていたが、それが海洋層積雲が再現されていYukimoto, S., et al., 2019: J. Meteor. Soc. Japan, 97, 931-965.

図１：（上段）下層雲量の 7 月の気候値。左から、層積雲スキーム off、及び新しい層積雲スキーム on のモデル結果（amip
実験）、ISCCP による観測値（上中層雲に隠されていない領域の下層雲量）。
（下段）対応する下層雲量バイアス。

― 102 ―

A204

層 積 雲 ス キ ー ム 改 良 に よ る SST-SW フ ィ ー ド バ ッ ク の 改 善*千 葉 丈 太 郎 (気 象 庁 気 候 情 報 課 ), 川 合 秀 明 (気 象 庁 気 象 研 究 所 )1.

を除く 30 年間の積分結果を解析した。

はじめに

気象庁気候情報課では、大気・海洋結合モデルを用いその結果、亜熱帯の海洋性層積雲領域にみられる正た季節アンサンブル予測システム JMA/MRI-CPS2の SST－SW（大気下端下向き短波放射）フィードバッ

（Takaya et al. 2018）
を運用しており、
2020 年 1 月現在、

クは、層積雲スキームの変更によって、観測にかなり近その後継にあたる JMA/MRI-CPS3（以下 CPS3）を気象

づくことがわかった。また、NINO.3 海域では、スキー研究所と共同で開発している。CPS3 では、最新の気象

ム変更前は不自然な正のフィードバックがみられたが、庁全球モデル GSM（米原 2019）の大気物理過程をベー

それがほぼ解消した。これらの改善は、放射収支やエルスとして、境界層内に発生する層積雲を表現するため

ニーニョ・南方振動（ENSO）などを通して、季節予報に導入されている層積雲スキーム（Kawai and Inoueの精度向上に資すると期待される。

2006）の変更が計画されている。本稿では、スキームの概要と海面水温（SST）と下層雲のフィードバックに着目した検証結果について報告する。
2.

層積雲スキームの概要

層積雲の生成・消滅メカニズムは非常に複雑である
が、境界層上端付近の逆転層の存在の重要性が過去の研究で示されており、その強さを表す指標の 1 つとして EIS（Estimated Inversion Strength; Wood and Bretherton2006）が挙げられる。Kawai et al. (2017) は EIS に改良を加え、大気中の水蒸気を加味した ECTEI（EstimatedCloud Top Entrainment Index）を提案した。
ECTEI = EIS − 𝛽𝛽𝛽𝛽⁄𝐶𝐶+ -𝑞𝑞/012 − 𝑞𝑞344 5
β = (1 − 𝑘𝑘)𝐶𝐶;<=+

𝐿𝐿は凝結の潜熱、𝐶𝐶+ は定圧比熱、𝑞𝑞は比湿を表し、𝑘𝑘及び𝐶𝐶;<=+ は定数である。本スキームでは、ECTEI がある

閾値を超えたとき、大気境界層上端の鉛直拡散を弱めることで、境界層内の大気が飽和し雲が生成される。
ECTEI は EIS に比べて、観測される下層雲との対応が良いことが示されており、例えば、層積雲のパラメタリ
ゼーションに EIS を用いた場合、南大洋の下層雲量が過少となるが、ECTEI を用いるとほぼ適切に表現される（Kawai et al. 2019）。
3.

図 海面水温（SST）と大気下端下向き短波放射（SW）の相関係数。
（上段）層積雲スキーム変更前（中段）層積雲スキーム変更後（下段）COBE-SST と CERES の結果。シェードは相関係数、実線（点線）のコンターは正

実験結果

SST と下層雲のフィードバックを確認するため、大気－海洋結合モデルによるフリーラン実験を、層積雲
スキーム変更前後それぞれについて行った。大気モデ
ルの解像度は TL319L100（∆x~55km, 上端~0.01hPa）、
海洋モデル（MRI.COM ver4; Tsujino et al. 2017）の解像度は 0.25°×0.25°の 60 層とし、スピンアップの 1 年（負）相関を表す。ドットは 99%の有意水準で有意な領域。ボックスは NINO.3 海域。
参考文献
Kawai, H., Koshiro, T., and Webb, M. J.: Interpretation of factors
controlling low cloud cover and low cloud feedback using aunified predictive index, J. Clim., 30, 9119-9131, 2017.

― 103 ―

A205

シルクロードパターンの地球温暖化に伴う変調とその要因
内田 裕太,

1.

*小 坂 優 (東 京 大 学 先 端 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー )はじめにシルクロードパターンは東アジアに夏季異常気象を

4.

ヨーロッパのブロッキング
シルクロードパターンはしばしば上流域のブロッキ

もたらす主要な遠隔影響パターンの⼀つで，ユーラシ

ングに駆動されるように⾒える．実際に HIST 実験にお[1,2]．2018 年の記録的に早い梅⾬明けとその後の豪⾬，でのブロッキング頻度変調を伴う．+4K 実験では，ブ

ア⼤陸上のアジアジェットの蛇⾏で特徴付けられる
引き続く熱波を引き起こしたことは記憶に新しい．このような熱波に対し，地球温暖化がその影響を底上げすること⽰されたが[3]，シルクロードパターンに伴う循環偏差そのものが地球温暖化の伴ってどのような変調を受けるかは明らかになっていない．本研究は，⼤気⼤循環モデルによる⼤規模アンサンブル実験データセットである d4PDF を⽤いてこれを解析した．
2.

データと解析手法
解析には｢地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース (d4PDF)｣のうち，過去の気候推移を再現する｢HIST 実験｣と 4℃温暖化した気候をシミュレートする｢＋4K 実験｣を⽤いた．シルクロードパター

ンは 25º~50ºN，30º~130ºE における夏季 (6~8 ⽉) 平均

いて，シルクロードパターンは北⼤⻄洋・ヨーロッパ
ロッキング頻度の気候平均・気候標準偏差がともにヨーロッパで減少する．これは北⼤⻄洋極前線ジェットの北偏及び東への伸⻑に伴う変化である．加えてアジアジェットが南偏し，ブロッキングからアジアジェッ
トへのエネルギー⼊射がしにくくなる．これらの効果
により，ヨーロッパのブロッキングによるシルクロー

ド EOF1 パターン駆動が弱化することが，同パターンの振幅低下に寄与すると考えられる．なお，上流の擾

乱をブロッキングに限定しなくても，北⼤⻄洋極前線

ジェット上の波束からアジアジェットへの｢導波管乗り換え｣は⼀般に起こりにくくなると考えられるが，上流域での波動そのものの強化がこれを相殺するため，

シルクロードパターンの弱化への寄与は明らかでない．

200hPa 南北⾵速の経年変動に対する経験直交関数(EOF) 第 1，第 2 モード (それぞれ EOF1，EOF2)として抽出した．また，ブロッキングの検出には 500hPa ⾼度の南北勾配逆転を⽤いた．
3.

シルクロードパターンの変調
HIST 実験の EOF1 は，アジアジェットに沿う波列状の循環偏差と東向きの波活動度フラックスを⽰し，シルクロードパターンを捉えている (図 1a)．+4K 実験では⽔平構造にはほとんど変化が⾒られないが (図 1b)，
振幅は有意に減少する (EOF1 で 10%以上)．また鉛直⽅向には，HIST 実験に⽐べて＋4K 実験で循環偏差極
⼤が上⽅にシフトしており，地球温暖化に伴う対流圏界⾯やアジアジェット軸の上昇と整合する．これらの結果は EOF2 についても定性的に同様である．

シルクロードパターンの維持にはエネルギー変換を

図１. シルクロードEOF1 パターンに伴う200hPa 渦度

偏差 (陰影) と波活動度フラックス (⽮印)．(a) HIST 実

験，(b) +4K 実験．⻑⽅形は EOF 解析領域。等値線は通じた背景場からの効率的なエネルギー獲得が寄与す

気候平均東⻄⾵速 = 20 m s を表す．

パターンの伴う傾圧エネルギー変換効率が低下してお

参考文献[1] Enomoto, T., 2004, J. Meteor. Soc. Japan, 82, 1019-1034.

る[2]．HIST 実験に⽐べて+4K 実験では，シルクロード
り，これは主に 400hPa より下層における弱化によって引き起こされていた．温暖化に伴うジェット軸の上昇と成層度の強化により，上空の渦位偏差が中･下層に作り出す循環偏差が弱まったことが⼀因と考えられる．

–1[2] Kosaka, Y. et al., 2009, J. Meteor. Soc. Japan, 87,
561-580.
[3] Imada, Y., et al., 2019, SOLA, 15, 8-12.

― 104 ―

A206

ユ ー ラ シ ア （ EU） パ タ ー ン の 三 次 元 構 造*前 田 修 平 （ 気 象 研 ）， 竹 村 和 人 ( 京 大 院 理 ， 気 象 庁 気 候 情 報 ) ， 小 林 ち あ き ( 気 象 研 )1.

の波活動度フラックス(WAF)を示す．平年(図略)では，はじめにユーラシア大陸に見られるロスビー波列状のテレコ

1000hPa ではユーラシア大陸上で高気圧，北太平洋で低ネクションパターンであり，日本の冬の天候に大きな気圧となる擾乱がみられ，それは対流圏上層にかけて影響を与えるユーラシア(EU)パターンについて，波―やや西に傾いている．この擾乱(惑星波)に対応する

平均流相互作用を含む力学的メカニズムを明らかにすWAF は鉛直上向き東向き成分を持つ．EU+では，平年るため，その三次元構造を解析した．

や EU-に比べ，この惑星波の振幅が大きく，WAF の伝

解析には気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55）の播も強い．また，EU+では，東アジアから北太平洋に

1 月の月平均値を用いた．期間は，1958～2019 年の 62

かけて対流圏中上層での WAF の収束も強い（図略）．

年間である．偏差は，気候値（1981～2010 年平均値）

EU パターンは惑星波の振幅やそれに伴う WAF の対からの差で定義した．EU 指数は，Wallace and Gutzler

流圏内での収束と関係することから，帯状平均した子(1981)の定義に基づき，3 つの作用中心における 500hPa

午面循環とも関係する可能性がある．図 2 は，MIM 法

高度の規格化偏差を用いて求めた．この指数に基づきによる E-P フラックスと質量流線関数の，EU 指数への回帰分析と合成図解析を行った．合成図解析には，EU回帰を示す．中緯度の対流圏内で上向きの E-P フラッ

指数が大きな 10 年平均（EU+と呼ぶ）と小さな 10 年

クスが大きく，下層で発散，中上層で収束偏差となっ平均（EU-と呼ぶ）を用いた．

ており，対応して対流圏中緯度の直接循環が強い．これは主に月平均で定義される定常波成分による（図略）．

2.

中緯度の直接循環が強いことは，高緯度から中緯度へ

解析結果

500hPa 高度を EU 指数に回帰する（図略）と，3 つの寒気流出が強いことに対応する．北半球における寒の作用中心に対応するユーラシア大陸上の波列パター

気流出の指標である 850hPa，
40N の質量流線関数と EU

ンのみならず，北半球域全体に有意な偏差が見られる．

指数との間には，有意な正相関(+0.48)があり，EU パタ

一方，海面気圧は，シベリア高気圧とアリューシャン

ーンは北半球の寒気流出の 25％程度を説明する．

低気圧がどちらも強く，冬季アジアモンスーンに伴う惑星波の振幅が強い傾向を示している．500hPa 高度と3．おわりに海面気圧との関係を見ると，ユーラシア大陸西部ではEU パターンは，冬季東アジアモンスーンに関連する

順圧的な構造をしているが，大陸東部から北太平洋に

惑星波の振幅，その波活動度の対流圏内における収束

かけては西に傾いた傾圧的な構造をしている．

発散，帯状平均場における中緯度直接循環及び寒気流

EU パターンが惑星波の振幅と関係することが示唆

出と関係する北半球規模の変動である．

されたので，以後，帯状平均からのずれで定義される
擾乱の特徴に着目する．
図 1 は，
高度擾乱と Plumb(1985)

図 2 左）E-P フラックスとその収束，右）質量流線関数の EU 指数への回帰．陰影は EU 指数と E-P フラックス収束（左），質量流線関数（右）との相関係数で，90％以上で統計的に有意な領域．黒線は気候値．

図 1 高度擾乱と Plumb(1985)の WAF． 左）EU+ 右）EU+ と EU-の差．上から 300hPa，
500hPa，1000hPa．等値線が高度擾乱，上と中段の陰影が WAF の鉛直成分，矢印が水平成分．右図の陰影は，EU+と EU-の差が 95％以上で統計的に有意な領域．

― 105 ―

A207

2019 年 南 半 球 成 層 圏 突 然 昇 温 後 の 負 の 南 極 振 動 の 持 続*小 林 ち あ き , 前 田 修 平 (気 象 研 究 所 )1.

クスの南北分布も低緯度側にずれ、偏差では南緯 40 度

はじめに2019 年 9 月初めに、17 年ぶりに南半球成層圏で突然を中心に上向き、50 度の対流圏上層で極向き、60 度付

昇温(SSW)が発生し、その後、対流圏では負位相の南極

近で下向きとなっている。この偏差の多くは傾圧不安振動(AAO)が 10 月半ばから 12 月末まで卓越・持続し定擾乱によるものと思われ、ジェットの南偏の持続にた。本研究では、気象庁 55 年長期再解析データ

寄与している。これらの波の変化により E-P フラック

（JRA-55）を用いて、対流圏内における負の AAO の持ス収束は、南緯 40～70 度にかけての対流圏内で強く、続と SSW との関係を、波‐平均流相互作用の観点からその影響で対流圏の中緯度の直接循環が強くなってい調べた。解析には、等温位面上の質量重み付き平均る。これにより、高緯度の寒気がより低緯度に流出し、(MIM)法を用いた。これにより、地上付近の E-P フラッ

負の AAO の持続に寄与していると考えられる。

クス発散や中緯度への寒気流出をもたらす対流圏内の子午面循環の偏差も評価できる。平年値は 1981-2010の 30 年平均値で、それからのずれを偏差とした。

3.

今後の課題
2019 年の南半球 SSW 後におきた対流圏の負の AAO

について調べた。下部成層圏で強い偏差の持続がみら
2.

解析結果

れ、対流圏内において波-平均流相互作用による影響が

SSW に伴う、成層圏から対流圏にかけての極渦の強みられた。これらの過程は、季節予報の時間スケール

弱の時間変化を見るために、図 1 に南緯 60～90 度で平の予測可能性のソースとなりうるので、今後はこの均した帯状平均高度場の規格化偏差の時間高度断面図

SSW の季節予報への影響を調べたい。

を示す。9 月初めの SSW 以後、極渦の弱い状態が成層
圏上部で持続し、偏差の中心は 10 月半ば以降に成層圏下部に下降する。同時に対流圏で 1σ を超える正偏差となり、その状態が強弱を繰り返しつつ 12 月いっぱい続いている。300hPa 高度偏差の時間緯度断面図を見ると（図略）、図 1 で示した 10 月半ばからの極渦の弱化と対応して、ほぼ南緯 60 度以南の高緯度で高度が高く、
南緯 35～60 度の中緯度で高度が低く、負の AAO が持続していることを示している。

図１ 帯状平均高度場の規格化偏差の時間高度断面図
南緯 60～90 度の平均。2019/9/1～12/31

負の AAO が持続した期間（10/16-12/31）の平均場について、波‐平均流相互作用の観点で調べる（図 2）。2019
年の東西風は気候値に見られる成層圏の極夜ジェットがない。対応して、平年では存在する極夜ジェットに沿う導波管がなく、屈折率で見ると（図略）、対流圏か
らのプラネタリー波が鉛直伝播できない（あるいはしにくい）領域が対流圏のジェット気流の軸の上の 100～200hPa あたり、軸の極寄りの南緯 40～70 度あたりに拡がっている。この状況は平年では成層圏の最終昇温
後の 12 月の状態に似ている。対応して、高緯度側での対流圏から成層圏への E-P フラックスの鉛直伝播が弱 図 2 10/16-12/31 で平均した南半球の緯度高度断面図間隔)、E-P フラックス(矢印、く、対流圏上部でより収束している。一方、対流圏で 上）帯状平均東西風(等値線,5m/s
2kg/s )と発散(陰影:暖色は発散、m/s/day)、下）質量流線関数（±

ジェット気流が低緯度側にずれ、対応して E-P フラッ 0.2,±0.5,±1,±2,±5 [1010kg/s]に等値線、陰影:寒色は反時計周
り循環）。左から 2019 年、平年値(1981-2010)、平年偏差。

― 106 ―

A208
20 世紀前半における北極域の気温変化と海氷変動における外部要因*相澤拓郎 1,2 ・

石井正好 2 ・大島長 2

1. 東京大学大気海洋研究所

1. はじめに北極域では、20 世紀前半に、最近数十年の北極域温暖化に匹敵するくらいの顕著な温暖化(ETCW) が あ っ た こ と が 知 ら れ て い る (e.g.,
Johannessen 2004)。この温暖化の要因として、
外部強制力の変化や、内部変動が考えられている。
温室効果ガス濃度の上昇と自然起因の強制力の変化 (太陽活動の上昇と火山活動の弱化) は、20世紀前半の温暖化の一部を説明する(e.g., Meehl
et al. 2003)。北極域には 50～80 年周期の非常に
長 周 期 の 内 部 変 動 が あ り (e.g, Polyakov andJohnson 2000)、それは 20 世紀前半の北極域温暖化に対して大き く影響した と指摘されて いる(Polyakov et al. 2003)。
衛星観測は、最近数十年の北極温暖化増幅に対応して、夏季の海氷は急速に減少していることを明らかにした。一方で 20 世紀前半における北極温暖化では、観測記録の不足から海氷変動がどの程度であったのかは十分に分かっていないが、温暖化に応答して減少したことが指摘されている(Walsh et al. 2017)。

2. 目的と研究手法

20 世紀前半の北極域の気温変化の要因を探る
ため、気候モデルを用いた歴史的強制力を与えた
実験(historical) とそれぞれを個別に与えた実験(hist-GHG, hist-aer, hist-nat，hist-sol)の解析を行う。また、海氷変動がどの程度気温変化に対応するかを調べる。
モデルは、CMIP6 に参加した地球システムモ
デル MRI-ESM2 を用いる。大気モデルの解像度
は、水平 1.125 度、鉛直 80 層 (TL159L80)。海洋モデルは MRI-COM4.4 を用いており、解像度は
東西 1 度、南北 0.5 度 (赤道付近は 0.3 度)、鉛直61 層である。期間は全て 1850-2014 年の 165 年
であり、historical は 5 メンバー、それ以外は 3メンバーである。詳細は、CMIP6 のサテライト
MIP の 一 つ で あ る DAMIP （ Detection and
Attribution Model Intercomparison Project）のプロトコルに従う。

3. 結果

歴史実験は 20 世紀前半の北極域温暖化、その・

行本誠史 2 ・

羽角博康 1

2. 気象研究所

後 1970 年頃までの全球寒冷化、その後現在に至る急速な温暖化をよく再現した(図省略)。図１は各実験の３メンバー平均の 10 年移動平均した気温偏差の緯度時間断面を示す。また、二酸化炭素
濃度、太陽放射照度、北極域平均した人為起源エアロゾル・火山性エアロゾルの光学的深さの時系
列も併せて示してある。内部変動より大きいシグ
ナルを陰影で示している。人為起源の温室効果ガ
スの強制力と自然起源の強制力は、1880 年から
1940 年にかけて北極域を温暖化させる。エアロ
ゾルによる強制力は、温室効果ガスの上昇と自然起源強制による温暖化を相殺するように作用する。hist-nat は、1920 年以降火山活動が低下に応答して暖まっていることがわかる。この温暖化に対応するように、9 月の海氷面積は 1911 年から
1940 年にかけて減少傾向を示す(図省略)。
このように、ETCW とそれに関連した海氷減少に対して自然起源の強制力が影響を及ぼしていることが分かった。また、温室効果ガスの強制力
は、ETCW を強めるように作用し、人為起源エア
ロゾルの強制力は、ETCW を弱めるように作用する。自然起源の強制力は、20 世紀前半の温暖化の一部を説明する。

図 1 ：それぞれの実験における帯状平均した 10 年移動平
均した年平均地上気温偏差(℃)の緯度時間断面と、CO2 の濃度の時系列、太陽放射照度の時系列、60 度以北で平均した人為起源エアロゾル・火山性硫酸エアロゾルの光学的深さの時系列。基準値は 1850～1879 年の平均値で、３メンバーのアンサンブル平均を示している。 コンターは0.1℃間隔で、実線は正偏差、破線は負偏差。内部変動よりも大きいシグナルを陰影で示している。

― 107 ―

B201

沿海州風下における筋状降雪雲の蛇行について
織 田 将 太 (北 大 環 境 科 学 院 ),1.

*川 島 正 行 , 渡 辺 力 , 下 山 宏 (北 大 低 温 研 )できるため、筋雲が曲げられ蛇行が生じる. おろし風

はじめに

寒気吹き出し時には，沿海州のシホテアリニ山脈のはその後長時間持続し、筋雲は直線的になったが、風特定の山岳の風下に太い筋状降雪雲が発生し，北海道

上の風速がさらに減少し、おろし風が終わるタイミン

西岸に局所的な大雪を降らせることが知られている.村グでも図３と逆の水平シア・蛇行が生じた.

松 (1978, 天気) は、この雲の蛇行により降雪に 8 時間

この事例と同様、寒気吹き出しの初期段階と，吹き程度の周期性が見られた事例を報告した. 寒気吹き出

出しの終盤に筋雲の蛇行が起きることが他の事例でもし時の衛星画像を確認すると、この雲の蛇行が起こる

確認できた. 以上より、山脈に直交する風速の変化に

時は沿海州沖の広い範囲で、周辺の筋雲も同じように伴い、山越え気流のレジームが変わり、おろし風が発蛇行していることから、山脈全体の効果によって筋雲生・終了する際に蛇行が生じると考えられる.

の蛇行が生じることが示唆される. 本研究では、顕著な筋雲の蛇行が見られた事例を領域大気モデルで再現し、蛇行が起きるメカニズムについて調べた.
2.

対象事例と数値実験の設定

2018 年 11 月 22 日 14 時 (日本時間) 頃に、沿海州のシホテアリニ山脈を前線が通過し、その後日本海への寒気吹き出しが起きた. 22 日 15 時頃に筋雲が形成し始め、23 日 0 時から 12 時にかけて山脈風下で筋雲の蛇行が起きた (図 1) . WRF-ARW Ver. 3.7.1 を用いてこの吹き出し事例を再現した. 実験は、水平格子間隔 18 km、

図 1.赤外輝度温度. 2018 年 11 月 23 日 06 時.

6 km の領域を設定し, 双方向ネスティングで計算を行った. 初期値・境界値には NCEP-FNL を用いた.
3.

結果

解析から、シホテアリニ山脈の風下斜面で、広範囲におろし風が発生することで、筋雲の蛇行が生じたことが明らかになった. 前線通過直後は、山脈風上、内陸側の平地での山脈に直交する風速が大きく、その場所でのフルード数（Fr）は 2 に近かった. このため、寒気が厚さを保ったまま山脈を乗り越える
super-critical flow の状態であった. その後、山脈風上の風速が減少し、Fr が 1 程度になると、山脈全体の図 2. 図 1 と同時刻のモデル結果. 高度 1.0 km における温位と風ベクトル. 破線で水平シアの強い場所を示す.

風下でおろし風が発生し、その状態が持続した.
図 2 は、図 1 と同じ 23 日 06 時の高度 1 km における温位と風ベクトルである. おろし風の発生に伴い、上空から下降した高温位の帯が沿岸に見られ、海上は破線の南側で北東風、沿海州川で北北東風になっている.
図 3 は山脈に直交する北西-南東の鉛直断面で、おろし
風とハイドロリックジャンプの構造が見られる. 下層の沖向きの風が強化することで、コリオリ力の効果に
より断面に直交する南西向き成分の風が生じる（図 3b）.
おろし風に由来する気塊の先端付近では水平風シアが図 3.山脈に直交する方向の断面における(a)風速ベクトルとの温位、（b）断面に直交する風速成分(陰影)と温位（等値線）.
山脈に沿った幅 360 km の空間平均をとったもの.

― 108 ―

B202

MP-PAWR で 観 測 さ れ た 関 東 に お け る 冬 季 の 雷 雲*纐 纈 丈 晴 ， 高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )1.

退すると判別されなくなった．

はじめに

冬季の日本海沿岸では発達した積乱雲により落雷や降雹がもたらされるケースが多いが，太平洋側では稀である．そんな中，2020 年 1 月 15 日に，埼玉県および東京都で発雷および降雹があった[1]（以下，雷雲 A と表記）．このような冬季の積乱雲は夏季に比べて雲頂が低く，短時間で変化することが考えられるため，その構造を知ることは重要だと考えられる．本研究では埼玉大学に設置された二重偏波フェイズドアレイ気象レーダー（MP-PAWR）で観測された雷雲 A について，降図１ 雷雲 A による雲・対地放電の時間変化．

水粒子分布の時間変化を調べる．
2.

データ・手法

本研究では埼玉大学設置の MP-PAWR で得られた 30
秒毎の偏波パラメータの情報を用いて降水粒子判別[2]を行い，降水粒子の分布について，気象庁の雷監視シ
ステム（LIDEN）で観測された雲放電・対地放電の位
置・頻度との対応を調べた．
3.

対象事例

今回解析対象とする雷雲 A は 14:46 頃 MP-APWR の観測範囲の北西端（埼玉県西部）に入り始め，発達しながら南東進して 16 時から 20 分程度の間に雲放電・対地放電をもたらし（図 1）埼玉県から東京都内に進んだ．雷雲 A により，都内の立川市付近では雹もしくは
霰が降ったことが[1]および SNS において多数報告されている．その後，雷雲 A は衰退しながら南東進して 17時頃神奈川県北部に移動し，17:30 頃には東京湾に到達
図 2 16:45 の高度 1km における降水粒子判別結果．

してその後消滅した．
4.

解析結果

謝辞

立川市付近で雹または霰の報告があった時間帯の高本研究では MP-PAWR のデータを情報通信研究機構

度1km の降水粒子判別の結果を図2 に示す．
この日，0℃

（NICT）よりご提供頂きました。また気象庁の LIDEN

高度は約 1.2km（館野における高層気象観測より）で地のデータを使用させて頂きました。

上付近の気温は 8℃から 9℃程度あったため，大部分が雨または霧雨として判別されているが，霰・雹の報告

参考文献があった立川市付近は湿霰が判別されており，レーダ

[1]

ウ

ェ

ザ

ー

ニ

ュ

ー

ー反射強度の値は 40dBZ を超えていた．また，これよ

https://weathernews.jp/s/topics/202001/150225/,

りも前の雷が観測された時間帯にも高度 1km では湿霰

2020/01/31 閲覧．

が判別されていたが，雷雲 A が神奈川県に到達して衰ス,[2] Kouketsu, T., et al., 2015, J. Atmos. Oceanic Technol, 32,
2052-2074.

― 109 ―

B203

2019 年 1 月 31 日 に 首 都 圏 で 発 生 し た 上 向 き 落 雷 に つ い て*櫻 井 南 海 子 1 ・ Paul R. Krehbiel 2 ・ William Rison 2 ・ Ronald Thomas 2 ・Daniel Rodeheffer 2 ・ 清 水 慎 吾 1 ・ 前 坂 剛 1 ・ 岩 波 越 1 ・ 宇 治 靖 1 ・ 木 枝 香 織 1(1: 防 災 科 学 技 術 研 究 所 ・ 2: ニ ュ ー メ キ シ コ 鉱 物 工 科 大 ),1.

ら北東へ向かって高くなっていた（図略）。高度 2 km

はじめに

冬季雷は、上向き雷が発生すること、正極性落雷のと高度6 km に存在する負電荷領域と正電荷領域で観測

割合が夏季雷と比べて高いことなど夏季雷と異なる特された雷放電点は、強い反射強度領域を挟む様に分布徴を持つ。首都圏で発生する雷放電の殆どは夏季雷でしていた。また、36 dBZ 以上の強い反射強度領域は、あり、冬季に雷放電が発生することは稀である。2019

エコー頂付近における生成セルの発達に伴って強化さ

年 1 月 31 日に、首都圏で落雷が 2 フラッシュ Tokyo

れていた（図略）。

LMA で観測された。本研究では、首都圏で発生した上向き落雷および雷雲の特徴について報告する。

4.

まとめ

2.

ュ発生し、Tokyo LMA、MP フェーズドアレイ気象レー

2019 年 1 月 31 日に都内で上向き落雷が 2 フラッシ
データ解析に使用したデータは、Tokyo LMA で観測された雷放射源の位置標定点と埼玉大学に設置されている

ダを用いて解析した。発表では、22 時 01 分 10 秒に発生した雷放電についても報告する予定である。

MP フェーズドアレイ気象レーダである。Tokyo LMA
は 12 サイトから成り、VHF 帯の電磁波を観測する。雷

謝辞 本研究のレーダ解析には、MP フェーズドアレイ

放射源の位置標定には到達時間差法を用いている。

気象レーダ（NICT）を使用させて頂きました。

3.

1秒

結果

(a)

図 1 に、2019 年 1 月 31 日 21 時 44 分 41 秒に発生した上向き落雷の雷放射源の水平分布および鉛直分布を示す。色は、寒色系から暖色系の順に時間の経過を示

[UTC]

(b)

している。Tokyo LMA で観測された最初の雷放電点の(c)

位置は東京スカイツリー付近であり、この雷放電は東京スカイツリーからリーダの進展が開始したと考えられる（但し、LMA は地上付近の高度方向の位置標定誤(d)

差が大きい点に留意する必要がある）。はじめに、正リ(e)ーダが上方に進展し、高度 2 km 付近まで上昇すると、水平方向に進展した。数百ミリ秒後、高度 2 km から高度 6 km へ負リーダが上方に進展し、高度 6 km 付近では水平方向へ進展した。高度 2 km から高度 6 km へリーダが進展する同様の現象が 1 つのフラッシュの中で

東京スカイツリー

計 4 回観測された。高度 2 km と高度 6 km 付近で雷放射源が観測された領域は、それぞれ負電荷領域と正電

東京湾

荷領域に対応していたと考えられる。また、負電荷領域と正電荷領域の分布高度が北東方向へいくにつれて高くなる傾向が見られた（図 1a, b, e）。
MP フェーズドアレイ気象レーダで観測された 21 時
44 分 30 秒における反射強度をみると、雷放電が発生した付近では、36 dBZ 以上の強い反射強度領域が南西か

図１ 2019 年 1 月 31 日 21 時 44 分 41 秒に首都圏で発生した上向き落雷の雷放射源の分布図。図中の◇と△は、それぞれフランクリン・ジャパンの雷ネットワークで観測された雲放電と対地放電の位置を示す。

― 110 ―

B204
全規模で見た「一発雷」の特徴
岩崎博之(群馬大学教育学部)＊

1．はじめに冬季の北陸地方では，雷放電が 1回しか起こらない積乱雲が多く発生し，「一発雷」と呼ばれ，大きなエネルギーを伴う落雷が多いとも言われている．日本全域での一発雷の調査も行われ，一発雷は冬季の北陸に限らず，夏期の日本周辺でも発生するが，発生日数は少ないことが知られている(林と丸井,2016: J. Atmo.Elect.13-22) ．
しかし，他の領域での実態は知られていないので，
本研究では，落雷エネルギーに注目し，全球を対象とした「一発雷」の特徴を報告する．
2. データ 解析には Washington 大 学から提供された全球落雷観測網（WWLLN:World Wide Lightning
Location Network) データを用いた．落雷地点の位
置推定精度は 5km であり，検出率は 15–30%である．2009 年 4 月～ 2017 年 12 月に全球で検出された約 17 億個の stroke(雷撃)を解析対象とした．
3．一発雷の定義
個々の stroke について，落雷地点から半径 10km の範囲に，その落雷時刻から± 5 分の期間に検出された stroke の個数を求め，落雷密度(strokes/unit/10min) とした．ここでは，落雷密度が 1 の stroke を「一発雷」と定義した．
WWLLN の 観測データから算出された落雷エネ
ルギーの値を利用しているが，Iwasaki (2015:Int.J.
Climatol,4337–4347) を参考に 品質管理を行っている．冬期に多い正極性落雷の電流波形は，負極性落雷のものと大きく特徴が異なるが(例えば，三宅ら,1990:電 学論 B,944-951) ，その影響は WWLLN
アルゴリズムでは考慮されていない．
4．全球規模の一発雷の特徴
第 1 図は，落雷密度の頻度分布である.落雷密度が増加すると頻度は減少する.図中の Cat.1 が一発
雷 に 対 応 し ， 全 stroke の 15%を 占 め て い る ．
WWLLN の 検出率は 15–30%と 低いので，この値は過大評価されている可能性がある．
落雷密度毎(Cat.1-5) に，落雷エネルギーの頻度分布を第 2 図に示す．頻度分布は全体が 1 になるように規格化されている．落雷密度が低くなるにつれて，落雷エネルギーの最頻値が増加する．また，落雷密度と平均/最大落雷エネルギーにも同様の関係が見られる．ここで，上位 10%と下位 10%の落雷エネルギーを持つ一発雷を，「強い一発雷」と「弱い一発雷」と呼ぶことにする．
1 度格子毎に求めた，全 stroke 数に占める一発雷の割合を第 3a 図に示す．検出された一発雷の頻度分と全 stroke 数の頻度分布とはおおよそ相似関係にあり（図略），全 stroke 数の頻度が低い領域で，一発雷の占める割合が高くなっている（第 3a 図）．
一方，一発雷の落雷エネルギーの違いに注目すると，強い一発雷が全 stroke に占める割合の高い

領域は中～高緯度（北/南緯 30-60 度）に帯状に分布する（第 3b 図）．北陸地方を含めた海洋上の領域は冬期に強い一発雷が観測され，シベリアでは夏期に強い一発雷が観測されている．これらの領域は Iwasaki(2015)が示した大きなエネルギーを伴う落雷が卓越する領域に対応する．興味深いのは，
熱帯の海洋上でも,強い一発雷が観測されやすい領域が存在する点である．
また，第 3c 図に示すように，東太平洋域に弱い
一発雷の占める割合が高い領域が認められる．ここは，弱いエネルギーを伴う落雷が卓越する領域に対応する(Iwasaki,2015) ．

第 1 図(左):落雷密度の頻度分布．Cat.1 の落雷を「一発雷」と定義している．
第 2 図(右)：Cat.1-5 の落雷密度毎で計算した落雷エネ
ルギーの頻度分布.

第 3 図 a) 一発雷(Cat.1)が全 stroke に占める割合の分
布．上位 10%以上(b)と下位 10%以下(c)の落雷エネルギ
ーを持つ一発雷が占める割合の分布．log10(-1.5)=3.2%.

― 111 ―

B205

GPM 主 衛 星 搭 載 の 二 周 波 降 水 レ ー ダ DPR プ ロ ダ ク ト 検 証 と雷を伴う降雨の事例解析*鈴 木 賢 士 ， 竃 本 倫 平 (山 口 大 院 創 成 ), 川 野 哲 也 (九 大 院 理 )中 川 勝 広 ， 花 土 弘 ( 情 報 通 信 研 究 機 構 ), 金 子 有 紀 (宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 )
1.

2.

はじめに

全球降水観測計画（GPM）主衛星に搭載されている

結果

2.1 DPR プロダクトの検証

二周波降水レーダ（DPR）は，Ka 帯および Ku 帯の降

降雪雲内の–10°C 高度における X-MP レーダによる

水レーダで構成されており，雲物理学的な特徴を示す

粒子判別結果を比較したところ，flagHeavyIcePrecip がプロダクトを提供している．flagHeavyIcePrecip は–10°C検出されたフットプリントは，未検出であったフット

高度より上空の強い固体降水を検出し，降水タイプ分

プリントと比較して，霰が卓越していたことが明らか

類 typePrecip のアルゴリズムにも組み込まれている．降になった．また，flagHeavyIcePrecip が組み込まれた

水タイプ分類にはブライトバンドの検出が重要である

typePrecip アルゴリズムで対流性と分類されたフットが，冬季降雪雲にはブライトバンドは存在しない．そこ

プリントでは，対流雲内の上昇流の存在を示唆する霰

で本研究では，雲物理学的な視点から霰の存在に注目の存在比が大きいことが確認された（図１）．

し，2018 年 2 月 4 日の金沢における降雪事例に関して，

2.2 flagHeavyIcePrecip と雷活動

地上降水粒子直接観測をもとに地上設置の X-MP レー2016 年 6 月 20 日は梅雨前線に伴う強雨と活発な雷ダによる三次元の粒子判別手法を用いて GPM/DPR プがあり，
GPM/DPR は 21:50 に九州西部上空を通過した．

ロダクトの定量的な検証を行った．

flagHeavyIcePrecip は強雨域に沿って帯状に検出され雷また，雷活動は雲内の固体降水粒子が密接に関係し分布とよく一致していた（図２）．また，2019 年 9 月 4ていることがよく知られていることから，上空の固体

日の大気不安定による九州地方山岳部で発達した雷雨

降水粒子形成に関連するプロダクト flagHeavyIcePrecipの事例でも同様の傾向がみられた．この事例ではと雷活動について，2016 年 6 月 20 日および 2019 年 9flagHeavyIcePrecip が未検出でも正極性の雲放電が集中

月 4 日に九州上空を GPM/DPR が通過し，地上で雷がしている領域がみられたが，この正極性雷は–10℃層よ観測された事例を解析し，衛星プロダクトと雷分布のり上層の正電荷の集中によるものであったと推測され関連性を調べた．

た．

― 112 ―

B206

CloudSat と ひ ま わ り 8 号 を 用 い た
雲 物 理 特 性 の 時 間 変 化 に つ い て〜 そ の ２ 〜*山 内 晃 ,鈴 木 健 太 郎 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1. はじめにiGA+I»0%/ *k¥}@ «¬¯¶¥¢~i¢*k}i,CHD-¡}#h@]
¢F\¥HZ¢}i a:_iD-4gL¥[¢bY¢~qopt '(3 }CloudSat ¤¡ s X
J°¼­ i·¨³ª¨©¸`P¥O ¢¥~7T
}Z86g¥)e}j=@\W2?
^¥VS9¢~n
2. 使用データ・対象期間
7NQ CloudSat dM 240m >iµ¬©¹¼®%E 2B-GEOPEOF (Mace et al., 2007,
Marchand et al., 2008)}@\dM´º³¦¨¸n
ECMWF-AUX (Partain 2007)  CloudSat ´º®©±n(http://www.cloudsat.cira.colostate.edu) ¥  £  £J~}j=@\W2¤¡ 8  10>}RgZ ( 5km ³¸°§¬©iD-°¼­n(e.g., Nakajima and Nakajima 1995, Kawamoto et al.,2001)n !"URNQfK<:n ½JAXA¾n  c;1´º®©±.ª¼²¬n ½P-Tree¾n ¡.¥}Meteosat-10  10 >}RgZ ( r{| ³¸°§¬©iD-°¼­ vzwvyxuy ¡.¥
~n$\6g 2017 ' 3 5 2018 ' 12 5Z8¥V}$\mj=@\W2³¸°§¬©
m~iµ¬©  20 ¥i}ilB(o(Ai¥Z8$\~dMi& 最大レーダ反射率 (MaxZe) によって
以下のように降水カテゴリーを 3 つに分類した。
非 降 水 : MaxZe<-15dBZ 、 ド リ ズ ル :-15<MaxZe<0dBZ、降雨 : 0dBZ<MaxZe (Frisch etal., 1995, L’Ecuyer et al., 2009, Suzuki et al., 2011)。また、
静止気象衛星のフルディスクデータは 10 分または 15 分毎であるため、CloudSat 通過時点の静止気象衛星のデータは、CloudSat 通過時刻から前後5 分または 7.5 分以内のデータを取得した。
静止気
象衛星のデータはCloudSat 通過時点との雲特性分布の比較を行うことで、ラグランジュ的にトラッキングを行っている。n3. 結果と考察
降水カテゴリー毎の光学的厚さ(COD)と有効粒径(CER)の二次元頻度分布(joint-PDF)を描き、CloudSat 通過時と通過前後 30 分または 45 分のjoint-PDF の差を取ることで、雲特性の時間的変化を調べた。特に、降雨の際に雲特性の変化は大き
く、CloudSat 通過時に降雨に分類していたものは、通過前と比べると COD,CER ともに増加しており、通過後と比べると COD,CER ともに減少していた。
Suzuki et al., (2010) では雲のライフサイクルは大きく分けて凝結過程、併合過程、蒸発過程の 3 つの段階に分かれることが示されており、本研究の結果は衛星からも雲のライフサイクルの遷移を捉えられたことを示している。
Contoured Frequency by Optical Depth Diagram(CFODD, Nakajima et al. 2010; Suzuki et al. 2010b)
解析では、CER の時間変化によって、雲の鉛直構造を成長中、成長が途中で止まった場合、減衰中の 3 つのパターンに分類を行った。CFODD の解析からは、成長中に比べて、成長が止まった場合と減衰中の方が、雲内部の降水強度が高くなることを示した。これは一度 CER が大きくなることを経験している場合の方が重力落下にともなう粒子
補足過程が促進し、雲内部の降水強度が高くなるのではないかと考えている。また、CFODD を 3つの場合に分けたことで、雲の鉛直構造のライフサイクルについても示すことができると考えている。

― 113 ―

B207
高濃度氷晶雲の実態把握と検出法・予測法開発に関する基礎的研究－ 研究計画概要 －*村上正隆（名大宇宙地球環境研究所・気象研究所）、
篠田太郎、高橋暢宏、坪木和久、増永浩彦（名大宇宙地球環境研究所）、
堀江宏昭（情報通信研究機構）、山田広幸（琉球大学、）
折笠成宏＋、田尻拓也＋、財前祐二＋、川合英明＋（気象研究所）
、
＋
＋
＋
＋
＋
松木篤 、牧輝弥 （金沢大）、竹村俊彦 （九大）
、Walter Strapp 、Lyle Lilie (FAA)、Thomas Ratvasky＋ (NASA)（＋は連携研究者）② 一般旅客機に搭載可能な氷水量測定機器の性能評
1. はじめに価を通じて、高濃度氷晶域の検知精度およびエン
近年、積乱雲周辺を飛行中の旅客ジェット機が高濃度
ジン出力停止条件を明らかにする。この成果に基の氷晶をエンジンや航法計器に吸い込みエンジン出力低づき、高濃度氷晶雲内進入に伴うエンジン出力停
下・停止による異常降下や航法計器異常で自動航法装置
止アラートシステム開発の可能性検討を行う。
の誤作動を引き起こす事例が多数発生し、エンジン着氷
高濃度氷晶雲のナウキャスト・予測技術の開発
だけでも百数十件報告されている（図１）。約 6 割が日本を含む東アジアで発生していることに加え、2016 年には① 雲解像モデルや全球モデルを用いて高濃度氷晶雲
日本国籍の旅客機が初めて計器着氷の重大インシデントの数値予測技術の開発を行い、離陸前の段階（運に見舞われたことや国際民間航空機構（ICAO）が各国気航計画時）において、航空路の検討・設定判断に
象機関に氷晶着氷に関する情報提供を求めている。交通
必要な気象情報となり得る予測プロダクトを検討
運輸技術開発推進制度研究課題「ジェットエンジン出力する。
停止および航法計器異常を引き起こす高濃度氷晶雲の実②
将来的な地上支援システムの高度化を目指し、態把握と検出法・予測法開発に関する基礎的研究」（2019
静止気象衛星データを用いて高濃度氷晶雲のナウ
年度～2021 年度）では、積乱雲周辺の高濃度氷晶雲の実
キャスト技術の開発を行い、飛行中の航空機に対態と生成メカニズム、雲核・氷晶核として働くエアロゾ
して、高濃度氷晶域への進入を回避するための速ルの多寡が氷晶濃度に及ぼす影響解明、それに基づく検報プロダクトを試作する。
出法・予測法に関する基礎的研究を実施し、航空運輸の安全に資することを目指している。
本稿では、本研究プロジェクトの研究計画の概要を紹介
するとともに、広く気象学会員の方々の意見をいただき、研究実施の参考とさせて頂くことを目的としている。
2. 研究計画概要
エンジン出力停止等の起因となる環境条件の把握と危険度の評価① 航空機を実施し、高濃度氷晶雲内の氷水量の空間分布や氷晶の代表的形状と粒径を解析することにより、エンジン停止等の起因となる環境条件を定量的に把握する。
② 観測データに基づき雲解像数値モデルの精度検証・改良を行い、現象の再現性を高めることにより、数値モデルを用いた対流雲のライフサイクルに伴う高濃度氷晶域内の氷水量および氷晶平均粒径の時空間分布に関す統計的解析を行い、既往のエンジン着氷実験の成果を取込んでエンジン出力停止等の危険度を評価する。
高濃度氷晶雲の検出法の開発① 現行の航空機搭載気象レーダ（X バンド）の探知性能と雲微物理量の直接観測データから算出される高濃度氷晶域のレーダ反射因子との隔たりを定
量的に分析することにより、高濃度氷晶雲を検出可能な改良型あるいは次世代レーダの要件を提言する。

― 114 ―

図１ エンジン着氷が報告された地点

図２ プロジェクト概念図

B208

原子炉事故時の過飽和雰囲気におけるエアロゾル粒径評価*金 井 大 造 (電 力 中 央 研 究 所 ),西 村 聡 (電 力 中 央 研 究 所 ),Kanai T. (CRIEPI), Nishimura S. (CRIEPI),
1.

はじめに

4.

実験条件・結果

原子炉過酷事故時の環境への核分裂生成物（Fission

本研究では，凝結によるエアロゾル粒径成長に影響

Product: FP）放出量の評価精度向上のためには，FP 移する凝結核濃度，過飽和度，滞在時間を変化させ，エ行挙動に関する知見の拡充が重要である．
FP はガス状，アロゾル粒径成長に関する実験データを取得した．実粒子状（エアロゾル）など種々の形態を取り，FP 移行

験により，エアロゾル（初期粒径 0.25 µm）は凝結によ

挙動はその形態に依存する．これまで，エアロゾル状

り粒径 10 µm まで成長することを確認した．また，凝FP は環境放出量が大きいものの，その挙動予測の精度

結による粒径成長モデル開発に必要となる凝結核濃度，が十分でないことがわかった．エアロゾル挙動への影

過飽和度（入口／出口の絶対湿度差），滞在時間の粒径響が大きい粒径の予測精度が低いためである．現状，

成長に与える影響についても知見を取得した（図２）．

FP 放出量評価では，エアロゾル挙動の予測精度が低い
ため，保守的な評価をせざるを得ない．より現実的なFP 放出量評価のためには，エアロゾル挙動（特に粒径）の評価精度向上が望まれる．

5.

今後の展開

得られた実験データと，エアロゾル粒径成長理論から，エアロゾル粒径成長モデルを開発し，開発モデル
を過酷事故解析のための計算コードに導入する．この

2.

目的高度化された過酷事故解析コードにより，原子炉過酷

原子炉過酷事故では，原子炉から発生した大量の水事故時における FP 放出量評価の精度向上を進める．

蒸気により，原子炉，格納容器および原子炉建屋内は高圧高温高湿度環境となり，圧力は大気圧~10 気圧，気温は 100 oC~飽和温度，相対湿度は 100 %となることが想定される．さらに，放熱等による気温の低下により湿度場としては過飽和状態となることも想定される．
過飽和雰囲気では，凝結核（初期エアロゾル）への水
蒸気の凝結により，エアロゾル粒径は，数～数 10 µmまで成長する．この粒径領域はエアロゾル挙動への影
響が大きい領域である．本研究では，凝結によるエア
ロゾル粒径成長計測のための実験手法構築と粒径成長

図１ 顕微カメラシステムによるエアロゾル計測例

モデルの高度化に資する実験データ取得を目的とする．

3.

実験システム

原子炉過酷事故時の原子炉，格納容器および原子炉
建屋において想定される高湿度場におけるエアロゾル
粒径取得のための計測手法を構築した．
相対湿度 100 %を超えるような過飽和状態では，水蒸気はエアロゾル
を凝結核として凝結し，その結果エアロゾル粒径が成長する．本研究では，凝結核濃度，過飽和度，滞在時間により凝結現象を制御し，顕微カメラシステムによりエアロゾル形状を計測する手法を構築した（図１）．

図２ 過飽和条件（絶対湿度差 325~350 g/m3）での粒径成長実験結果― 115 ―

C201

2014 年 8 月 と 2018 年 7 月 の 線 状 降 水 帯 の 比 較
増田 善信（元・気象研究所予報研究部）
Yoshinobu Masuda(Former Forecast Division, Meteorological Research Institute)
１、は、平年値より強い風が、特に下層では平年の 2 倍、二つの線状降水帯の違い

2014 年8 月 19～20 日に広島市北部に豪雨をもたらし20m/s を超える風が吹いていた。すなわち、太平洋高気た時の線状降水帯図も、2018 年㋆4～8 日の西日本豪雨

圧の縁辺を回る非常に強い下層ジェットが吹いていた。

の時の線状降水帯もブロッキングの時に発生していた。

豪雨の時によく現れる下層ジェットである。

しかし、全く違った雨の降り方をしていた。ここでは、

一方、2018 年㋆の西日本豪雨の時は平年値の半分、約 5m/s の風しか吹いていなかった。この時はブロッキ

その違いがどこから来ていたかを明らかにする。
図１は 2014 年 8 月 20 日 2－3 時の解析雨量による１
時間降水量分布図と周辺のアメダス地点の降水量時系

ングが卓越していて、太平洋高気圧の周辺の気圧傾度
は弱く、風は全層を通じて非常に弱かった。

列グラフを示したものであるが、単一の線状降水帯によって、同市安佐北区三入では最大 1 時間降水量 101.0

３、なぜ 2018 年 7 月豪雨は間欠的に降ったのか。

㎜を記録し、土石流による大きな被害がでたが、時間

図 3 は岐阜県郡上市「ひるがの」の降水時系列図であ

雨量 20 ㎜以上の豪雨の継続時間は僅か 3 時間であった。

るが、4 日未明から 8 日午前 6 時ごろまでに、1 時間雨量

図１ ２０１４年８月２０日２～３時の解析雨量図と降水時系列図

20 ㎜を超える豪雨が５回も降り、この期間の総降水量は1214.5 ㎜にも達した。これは、①ブロッキングによって、多量な水蒸気を含んだ不安定な空気を収斂させるような気流系が継続して存在し、その気流の収斂で次々と線状降水帯ができた，②線状降水帯を形成している積乱雲は成一方、図 2 は 2018 年㋆の西日本豪雨時のレーダーア
メダス図（7 月 6 日 18 時）と、7 月 4 日から 8 日まで 5

図３ ２０１８年㋆４～８日の「ひるがの」の降水時系列

層圏近く
まで達す

日間のアメダス地点の降水時系列図を示したものであるが、上る。この期間降雨が続き、しかも間欠的に降っていた。

空の風が

図２ 2018 年㋆6 日 18 時のレーダーアメダス図と降水時系列図

弱い ので、その周辺
で断熱下降し、乾燥した空気が地面付近で広がり、線状
降水帯を形成している不安定な空気の流入を一時的に遮断する、③その結果、線状降水帯が一時的に形成されなくなり、雨が止むか弱くなる、④しかし、ブロッキング
によって、湿潤で不安定な空気の流れが継続しているので、再び、線状降水帯ができ、豪雨が降り、結果的に間欠的な雨の降り方になると考えられる。

２、二つの線状降水帯の違いは上層風の強さの違い

ここでは図は示さないが、1000～100hPa 面までの各層の上層風の平年値との比を求めてみると、300hPa 以

ブロッキングによって、不安定な気流が継続的に流入した結果、雨の降り方は間歇的であるが、豪雨が継続し、大災害が生じたものと考えられる。

下で大きな差があった。すなわち、2014 年 8 月の例で― 116 ―

C202
トランスバースラインの観測的および理論的研究∗

山崎 一哉・三浦 裕亮 (東京大学大学院 理学系研究科)

1. はじめにジェット気流や台風等のアウトフローに伴う上層雲には、地形性重力波で説明できない波長数 km 〜数十km の波状構造が現れることがあり、トランスバースラ
インあるいは巻雲バンドと呼ばれている。トランスバー
スラインの成因として、ケルビン・ヘルムホルツ不安定(大野・三浦 1982) やレイリー・テイラー (RT) 不安定(Trier 2010; Kim et al. 2014; 玉井 2018) が提案されてきたが、トランスバースラインの基本場と構造を観測的に調べた研究や、不安定化要因の定量的評価、トランス
バースラインの現実的な基本場において潜熱の影響を考慮して安定性解析を行った研究は少ない。
2019 年秋季大会では、ラジオゾンデ観測を用いた事例
解析、雲解像モデル SCALE-RM を用いたトランスバー
スラインの再現実験、ゾンデ観測やモデル実験の結果をもとに設定した基本場での線形安定性解析を行った。その結果、観測・モデル実験ともに、湿潤過程での静的不安定層と、雲バンドにほぼ平行な鉛直シアという RT 不安定に整合的な特徴が見られた。この結果をもとに基本場を設定して線形安定性解析を行ったところ、トランス
バースラインと整合的なロール状対流が発達モードとして得られた。
本大会では、トランスバースラインの成因に関する理
解をより深めるために、より多くのラジオゾンデ観測事
例を用いた統計的解析、SCALE-RM での数値実験における不安定化要因の定量的評価、線形安定性解析における各種パラメータに対する感度実験を行った。

3. 結果
ゾンデ観測 27 事例全てにおいて、雲バンド内部には湿潤過程における静的不安定層 (厚さ: 中央値 730m) が見られた。不安定層内部において、平均風と雲バンドとがなす角は大きくばらついていたのに対し、鉛直シアベクトルは雲バンドとほぼ平行で、ばらつきが小さかった (図 1)。これらの結果は RT 不安定と整合的であり、2019 年秋季大会での事例解析の結果と一致する。
モデル実験での熱収支解析では、放射過程による雲底加熱と雲頂冷却が見られ、その大きさは 0.5K/時程度であった (図 2) 。その一方で、雲―放射相互作用を取り除いた感度実験では放射過程はほぼ一様な冷却源となり、トランスバースラインが消失した。これらの結果は、雲―放射相互作用が雲内の成層不安定化に寄与していることを示唆する。
線形安定性解析の結果、鉛直シアと平行で水平波長 1〜 2 km のロール状対流が最大発達モードとして得られ、短波長のトランスバースラインと整合的な構造であった。擾乱の発達率の絶対値は静的不安定層の厚さや浮力振動数、渦粘性係数に依存し、標準設定の 0 倍〜
2 倍程度まで変動したが、水平波長 1〜2km で鉛直シアと平行な擾乱が最大発達であるという点は変化しなかった。また、結果がコリオリパラメータ f にほとんど依存しなかったことから、f がトランスバースラインに直接与える影響は小さいことが示唆される。

2. データと数値実験の手法
気象庁の GPS ゾンデ現業観測値を用いて、トランス
バースライン内部の風と温度の構造を調べた。使用したデータの鉛直分解能は 7m 程度である。静止衛星の赤外画像とゾンデ観測が対応した 27 事例を抽出した。
また、不安定化の要因を調べるために、SCALE-RM
を用いて台風アウトフローにおけるトランスバースラ
インの理想実験を行った。モデルと実験設定の詳細は2019 年秋季大会で報告したものと同一である。トラン
スバースライン内部の成層構造の成因を熱収支の観点か
ら定量的に評価するために、湿潤静的エネルギー s と定圧比熱 Cp を用いて TM SE ≡ s/Cp で定義した物理量の収支解析を行った。
さらに、上記の観測・数値実験で得られた温度・風速
場と雲バンドとの関係を明らかにするために、ゾンデ観
測と数値実験の結果を参考にして基本場を設定し、ブシ
ネスク方程式の線形安定性解析を行って水平波型擾乱の発達率を求めた。後述する各種パラメータに対する感度実験を行い、トランスバースラインの性質に影響する物
理量を調べた。

図1

ラジオゾンデ観測における静的不安定層での平均風・鉛直シアと、衛星画像上の雲バンドとがなす角のヒストグラム。

図2

数値実験におけるトランスバースライン内部の、(a) 雲氷の質量濃度、(b) TM SE の収支、の鉛直分布。
(b) において RD は放射過程、MP は微物理過程、VA
は鉛直移流、TB は乱流過程の寄与を表す。

― 117 ―

C203

北太平洋に特徴的な移動性擾乱活動の季節進行（真冬の振幅低下）に関するエネルギー収支解析
岡島 悟 ・中村 尚 ・
東大 先端研

ワイツマン科学研究所

はじめに下が顕著である一方，下層の南北風分散では真冬の低下は傾圧不安定理論では，南北温度勾配＝上空のジェット気

明瞭でなかった．

流の速度に傾圧擾乱の成長率が比例する．これと整合し，エネルギー収支解析を行った結果，移動性擾乱に伴う全北大西洋では真冬に移動性擾乱活動が最大になるが，北太エネルギーは初冬に最大となり，真冬には少し抑制されて平洋ではジェットの風速が最大となる真冬に活動度が極いた．各エネルギー変換・生成項の効率を評価したところ，は発見した．傾圧不安定理

小を示す事を

傾圧的変換の効率が他のプロセスに比べて大きく（図，論と矛盾するこの現象は「真冬の振幅低下」と呼ばれ，様々長破線）．初冬に最大となり，真冬にはやや抑制されていな側面から調査が行われてきたものの，そのメカニズムにる事が分かった．この傾圧変換項に他のプロセスを合算すは未解明な点が多い．本研究では，主にエネルギー収支解ることで，全エネルギー変換の効率の真冬の低下がより顕析の観点から，そのメカニズムについて調査を行う．

著になっている事も明らかとなった（図 ，太線）．順圧変
換は寒候期を通して平均場にエネルギーを変換する符号

データと手法格子・であり，移動性擾乱が背景のジェット気流を加速している

月を解析対象と事を意味する．実際に，移動性擾乱に伴う西風加速を評価

季節を解析した．移動性擾乱活した所，ジェット周辺で強い加速が見られた（図省略）．

大気再解析データとしてを用いた．

時間毎で，寒候期を中心とする
し，

の

月

日

これまで，エネルギー変換・生成項を評価した先行研究

フィルタを用い，低周波成分からのずれは存在するものの，移動性擾乱の振幅に依存しない正味の動を抽出するための時間フィルタはカットオフ周期の低周波変換効率においても真冬の低下・抑制が見られる事を，本を高周波成分とした．
真冬の振幅低下のメカニズムを調査するためのエネル

研究は初めて明らかにした．この結果は，真冬の振幅低下

ギー収支解析では．移動性擾乱に伴う運動エネルギー・有がエネルギー論の観点から解釈可能である事を示唆する

効位置エネルギーに対し，順圧的変換・傾圧的変換・非断ものである．

熱加熱に伴う生成・エネルギー水平フラックス項を評価した．北太平洋におけるエネルギー収支を考えるため，各エ
ネルギー変換・生成項は北太平洋領域
で水平積分した後に地表面から面まで鉛直積分した．各変換・生成項は移動性擾乱の振幅の影響を受けるため，それらを移動性擾乱に伴う全エネルギーで割った「変換・生成効率」を評価した．

結果
まず，先行研究で見られたような北太平洋における移動性擾乱活動度の真冬の振幅低下が，より長い期間のデー
タによって再現された（図省略）．移動性擾乱に伴う上層の南北風分散及び下層の極向き熱輸送では，真冬の振幅低

図 北太平洋領域で三次元的に積分した，各エネルギー変換・生成効率を，移動性擾乱に伴う全エネルギーで割って求めた変の季節変化．全エネルギー変換は順圧変換・換・生成効率傾圧変換・非断熱加熱に伴う生成・水平フラックスの各項の和を表す．

― 118 ―C204
ERA5を用いた台風に伴う循環場及び擾乱場の解析
杣木優介（東大理）、佐藤薫、高麗正史（東大院理）１．はじめに台風は重力波発生の重要なエネルギー源であり、台風に伴う強い対流や、地形を乗り越える強い地表
風に伴い強い重力波を発生させる(Sato,1993)。最新の
全球大気再解析データ ERA5 はこれまでの再解析データに比べ非常に高解像度のため、波長の長い重力波は解像される。ただし、重力波による運動量フラックスの大きさは 5 分の 1 程度と過小評価されることも 指 摘 さ れ て い る (Jewtoukoff,Hertzog andPlougonven,2015)。また、ERA5 を用いることで、領域モデルの研究では難しい台風の空間構造の広がりについての解析も可能である。本研究では、最新の再解析データ ERA5 を用い、台風の空間構造の広がり及び台風起源の重力波の力学特性を解析する。

２．使用データ
ERA5再解析データを使用した。データ間隔は水平方向に0.25度、鉛直方向に37レベル、1時間毎である。
台風トラックデータとしてRSMC Best Track Dataを使用した。解析対象は、2000~2018年に北半球の東経100~180度で発生した最低中心気圧が930hPa以下となった台風88個である。中心気圧が950hPa以下の期間を主に解析した。台風の空間構造については、中心軸に対して対称と仮定し、台風中心からの距離でコンポジットを行った。また、台風の中心から緯度経度±15度の領域において平均場からの偏差を計算、その後1000kmのハイパスフィルターをかけて重力波の𝑢𝑢" , 𝑣𝑣 " , 𝑤𝑤′成分を取り出した。

¯ ±#­bK\¡}W£H6°¯
#¢zlK&£W^#¢zl
K&A£ ¯±«¯À½ÂÅÊPq¯¢ERA5 £W¢zlK&A¢¨}
WpM©h­°¯KzlK&N¯#¡£}W1&¡ G¯Y£%SzlK&A¡=¯#n£¥³}W£o­° iL¡£2
 Nº´­·Æ¾µ¶ÇÈÃÇÁµÇ¼ÆÉ¸zlK&A£}W& G¡©p|¯

４．まとめ
最新の大気再解析データ ERA5 を用いて台風の空間構造の広がり及び台風起源の重力波について解析を行った。台風に伴う 150hPa v¡3.¯<[I£#B­ 2000km /mv¡3.¯
U-C*s£d 1500km ¡§ ³¯§#¡ }W£B­1¡& G¯A£#¢<:#¢c+¢3C#¡ VkUuw ¡pO²z©¯4¯

３．結果, 1 ¡Bt­¢r(𝑟𝑟) ¤U-J¡¯
@E(𝑣𝑣( )FeK&(𝑣𝑣) )¢V8²_150hPa v ¡ <  [ I  o ­ ° ¯  Q 2 £ 𝑟𝑟 = 300km 𝑣𝑣( ~10m/s9®£#B­ 2000km /mv£< U-C¢*so­°¯Q2£𝑟𝑟 =100km𝑣𝑣) ~35m/s9®£#B­ 1500km a:¡§ ³¯°­£<#f: 20 :a:° ¡?² ¦¯²D(#­{°Xe¢>Eª<¡?²¯"jC²_)¯, 2 ¡zlK&nn¯# 20 ¡5¯
𝜌𝜌5 𝑢𝑢′𝑤𝑤′𝜌𝜌5𝑣𝑣′𝑤𝑤′¢¹ÉÄ»½¿²_𝜌𝜌5 𝑢𝑢′𝑤𝑤′𝜌𝜌5𝑣𝑣′𝑤𝑤′£}Wgx:¢°°NnE¡T¢Ã·¿Ç£W8l¯#¡ }W£#
B­1¡ G¯±¯Z¡#¢N ±#¢zlK&A£<}Wo­°¯°£iL¢~]º´;·Æ¾µ¶
ÇÈÃÇ'!£h¡­ ¢¬¡p|, 1Ë#Ry²t5`
FeK&x()

4@K&x()

, Ë­zlK&nn¢#80¢𝜌𝜌5 𝑢𝑢′𝑤𝑤′𝜌𝜌5 𝑣𝑣′𝑤𝑤′7NnJ$J― 119 ―

C205

ベータ平面上 2 層準地衡流系におけるダニロフ不等式

はじめに

地球大気の対流圏中部から成層圏下部の範囲で, 季節,
半球を問わず普遍的に観測される Nastrom-Gage(NG)スペクトル (Nastrom & Gage, 1985) の形成機構は, 2次元乱流や地衡流乱流の観点からこれまで精力的に研究されてきた. Tung & Orlando (2003) は 2 層準地衡
流系の数値実験において NG スペクトルを再現し, さらにこの系における NG スペクトルの形成機構を提唱した. 特に k −5/3 領域スペクトルの形成機構が特徴的である. エネルギーフラックス ΠE (k) とエンストロフィー
フラックス ΠZ (k) との間に,

k 2 ΠE (k) − ΠZ (k) > 0,

数値実験結果β/(2Ukd2)=0β/(2Ukd2)=0.1
β/(2Ukd2)=0.2
β/(2Ukd2)=0.4

1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
-2

-2

10

10

-1

k/kε

10

0

10242, TH7

6

10

4

10

k

102

-4

-3

k

0

10

10-2
10-4
10-6

β/(2Ukd2)=0β/(2Ukd2)=0.1
β/(2Ukd2)=0.2
β/(2Ukd2)=0.4

10-2

10-1

k/kε

100

図 1: 無次元化されたエクマン摩擦係数が大きい場合の規格化されたエネルギースペクトル（上段）とフラックス差（下段）. 変形半径よりも小さな波数域を破線で示している.

3

傾圧不安定によって自励的に流れが駆動するような標準的な設定の 2 層準地衡流渦位方程式において, 高レ
イノルズ数の乱流状態では, 無次元化された β パラメ
ターとエクマン摩擦係数の 2 つが系のダイナミクスを制御するパラメターである. エクマン摩擦係数が弱い場合には, β パラメターを変化させてもスペクトル形状やダニロフ不等式に影響はない. いっぽう, エクマン摩擦係数が強い場合には, β パラメターを変化させると,Rhiens スケールよりも低波数側のスペクトル形状が変
わり, その波数領域でダニロフ不等式は破れる（図 1 参

10242, TH7

2(1)の関係が満たされる波数領域において, エネルギー慣性
領域スペクトル k −5/3 が形成される, というものである. このメカニズムを TO メカニズムと以降参照する.
(1) は, 2 次元 Navier-Stokes 方程式に従う乱流において厳密に成立するダニロフ不等式, k 2 ΠE (k)−ΠZ (k) < 0,の破れを意味しており, 地衡流乱流の 2 次元乱流と異なる性質の一つとして興味深い.
TO03 の研究はこれまで非常に多くの論文に引用されてきたが, 彼らの結果は再現も検証も行われてこなかった. このような背景のもと, Iwayama et al. (2019)は, f 平面上 2 層準地衡流渦位方程式に従う乱流の詳細な数値実験を行い, ダニロフ不等式は破れず, NG ス
ペクトルは再現されないことを示した. 現実大気中のNG スペクトルの k −5/3 領域には地球の自転や曲率の効果は無視できるであろう, という先験的な見積もりから, Iwayama et al.(2019) は f 面上の系を研究した. しかしながら, β 平面上で存在する Rossby 波が波数空間内の非局所相互作用によって, NG スペクトルの k −5/3
領域にも影響を与える可能性を完全には否定できない.
TO03 は β 平面上の研究であり, 彼らの研究の完全な検証のために, 本研究では β 平面上 2 層準地衡流系における TO メカニズムやダニロフ不等式の正否を詳細な数値実験により調べる.

2照）. しかしながら, TO03 のように高波数側でのダニロフ不等式の破れではなく, k −5/3 スペクトルは形成されない.

[k2ΠE(k)-ΠZ(k)]/ην

1

岩山隆寛 (福岡大・理), 渡邊威 (名工大・院・工)εν-2/3kε5/3E(k)∗まとめ

2 層準地衡流系の乱流状態において, Nastrom-Gage
スペクトルが形成されるか, さらにその形成機構である
ダニロフ不等式が破れるかを, 数値実験的に検証した.
系に含まれるパラメターを広範囲に変化させても, NG
スペクトルは再現されなかった. β 項の存在によってダ
ニロフ不等式は低波数側で破れる場合があるが, それはRhiens スケールよりも大きなスケールであり, Tung &Olrando (2003) が示したような高波数側（変形半径よりも小さなスケール）での破れではない. 本研究は TO
メカニズムは働かないことを極めて強く示唆している.

― 120 ―

C206
超音波風速計を用いた二重らせん渦の測定*板野 稔久・奥山 拳斗(防衛大・地球)
1. はじめに竜巻が非軸対称（但し、点対称）な構造をとりうることは、Fujita(1967)の先駆的な研究により明らかにされ、その後 Ward(1972)等が室内実験でその再現に成功したこともあって、今日では既成の事実として広く受け入れられている。室内実験で発生させた多重渦の風速分布については、
Church 他(1977,1779)が 1 次元の「熱線風速計」を用いて 鉛 直 断 面 内 の 「 平 均 場 」 を 計 測 し て い る が 、 更にMonji(1985)は 2 次元のプローブを採用して「乱流輸送量」
や「スペクトル分布」を導出した。しかし、多重渦のような風向変動の激しい現象を「熱線風速計」のような”2 次
元流であることを前提とした測器”で制約を受けることなく計測するのは非常に困難である。そこで本研究では、室内用小型 3 次元の「超音波風速計」（ソニック製 WA-790）を用いて多重渦の高周波風速測定を試みた。
2. 多重渦ベンチマークとなる Monji(1985)は京都大学で特殊回転風洞（縦横比: a=1.24）を開発し、主に流入角θ=80°（Swirl 比: S=tanθ/(2a)=2.3）の場合に発生する”2 次渦 3個を伴う”「多重渦」に焦点を当てて計測を実施したが、今回は、それに準拠した防衛大の特殊回転風洞（縦横比:a=0.857）（図 1）において、θ=45°（S=0.58）、ファンの回転数=10Hz で発生する「二重らせん渦」を測定対象とした（図 2）
。Monji(1985)の事例と違い、根元で 2 次渦が完全には分裂していないのが特徴である。

3. 結果
パワースペクトルとコスペクトルの解析例を図 4 にそれぞれ示す。この測定点では 2 次渦の公転に伴い 1.5Hz
以下の低周波に振幅が集中し、外向き＆上向きに運動量が輸送されている様子がみられる。

図 2 二重らせん渦

図 3 超音波風速計プローブ

3. 測定＆解析手順
計測に用いた超音波風速計 WA-790（ソニック製）では、オプションを行使してプローブ（図 3）の基線長を 5cm
から 3cm へと短縮し、風洞内に支柱とアームを用いて固定して使用した。計測は 1 地点につき 10Hz で 4 分間おこない、平均値から求めた主流方向を主軸とする座標変換を実施した（V を主流方向、U を準半径方向、W を準鉛直方向の流速と設定）。その後、データを 30 秒ごとに 8 分割して、その各々で計算した各種スペクトルを平均したものをその地点における「スペクトル分布」とした。

ファン
吸入口

65cm
30cm

←支柱

35cm

↑超音波風速計
65cm
95cm

図 1 特殊回転風洞＜防衛大＞の断面図

案内羽

図 4 パワースペクトル（上）とコスペクトル（下）主流方向（i.e. V の方向）の方位角は接線方向から外向きに 1.0°，仰角は 26.5°（r=9cm，z=25cm）
謝辞： 科研費補助金(16K05564)による援助を受けた。

― 121 ―

C207

白 亜 紀 と 現 在 に お け る 大 気 中 CO 2 に 対 す る
水循環の応答の違いに関する研究*樋 口 太 郎 ， 阿 部 彩 子 ， Wing-L e C ha n (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )


はじめに

拠から示唆されている白亜紀内の水循環変化と整合的 白亜紀は火成活動の活発化に伴う温室効果ガスの増な結果であった．一方で現在実験では温暖化に伴い降加によって顕生代を通して最も温暖な時代の一つであ

水量が増加しており，白亜紀実験と対称的な結果となったことが知られている．その中頃である“白亜紀中った．水収支解析の結果から，アジア低緯度域におけ期”は特に大気中の CO2 濃度が高く温暖な時代であり，る現在実験と白亜紀実験の水循環の応答の違いは，夏地質学的な証拠から温暖化に伴う顕著な陸域水循環変

季の大気循環の応答の違いに起因していることが分か化が起こっていたことも分かっている (Hasegawa et al.

った．現在実験では温暖化に伴う成層の強化により夏2012)．特にアジアの低緯度域においては，堆積物中に季の大陸内部の上昇流が弱まろうとしても，チベット

砂漠堆積物や蒸発岩が多産することから，白亜紀中期

高原上空の潜熱加熱の強化が上昇流を強める方向に働の温暖化に伴い乾燥化が進行したことが指摘されていいているため，上昇流が弱まりにくくなっていた．一る．一方で気候モデルを用いた現在の温暖化研究では，方で白亜紀実験では夏季の大陸内部の弱い上昇流が，温暖化に伴いアジア低緯度域の降水量が増加し，湿潤

温暖化に伴う成層の強化によりさらに弱まることで，化することが示唆されており，アジア低緯度域の温暖

降水量が減少していることが分かった．チベット高原化による水循環変化が現在と白亜紀では大きく異なっなし実験ではアジア低緯度域の降水量は温暖化に伴いていることが考えられる．

減少し，白亜紀実験と類似した水循環の変化を得るこ

 本研究は，大気海洋大循環モデルを用いて白亜紀ととができた．さらにこの実験では現在実験よりも温暖

現在の大陸配置，山岳地形を境界条件とした CO2 の感化に伴い大陸内部の上昇流が減少し，降水量の減少に度実験を行い，白亜紀と現在における大気中 CO2 に対寄与していた．これらの結果から，本研究では白亜紀

する水循環の応答の違いについて調べたものである．

と現在における温暖化に対するアジアの低緯度域の水循環変化の違いは，チベット高原の有無に起因してい

モデルと実験設定

たと結論付ける． 

 本研究では、大気海洋大循環モデル 0,52&P を用いて，白亜紀の大陸配置，山岳地形を境界条件とした白亜紀実験，比較のための現在の大陸配置，山岳地形を用いた現在実験を行った．現在実験と白亜紀実験の大気中 &2 に対する水循環の応答について調べるため，それぞれの実験で大気中 &2 濃度を SSP と設定した &2 の感度実験を行った．また解析の結果、現在と白亜紀の水循環の応答の違いを説明するためにチ
ベット高原の有無が重要であることが分かったので、
現在実験の地形からチベット高原を取り除いたチベッ
ト高原なし実験を行った．

図 1 温暖化に伴う降水量の変化

(571ppm 実験と 285ppm 実験の差 )

左図:現在実験, 右図:白亜紀実験結果

 図 1 に現在実験と白亜紀実験から得られた温暖化に前期や後期と比較して白亜紀中期に湿潤化した場所(青丸)，乾燥化した場所 (赤丸)を示す.

伴う降水量の変化を示す．白亜紀実験のアジア低緯度域では，温暖化に伴い降水量が減少し，地質学的な証

参考文献[1] Hasegawa, H., et al., 2012, Clim. Past, 8, 1323–1337.

― 122 ―

C208

金星の紫外アルベドとスーパーローテーションの長期変動∗ 高木征弘，佐川英夫，安藤紘基 (京産大)，松田佳久 (東京学芸大)1. はじめに与えた (Haus et al., 2015)。赤外線による放射輸送過程

最近，金星探査機「あかつき」などの観測により，金星のアルベドが最近 10 年で数十%も変動し，それに伴って，金星上層大気の太陽光吸収による加熱率が上部雲層 (60–72 km) の領域で大きく変化していることが発見された (Lee et al., 2019)。放射計算によって推定された
加熱率の変動は，高度 66 km・緯度 15◦ ・正午において 27–50 K/day の範囲である。アルベド変化の原因は，雲層上部に存在し，紫外光から可視光にわたって広範
囲に太陽光を吸収する，未知の物質の変動であると考えられる。このような太陽光吸収量の変動は地球では考えられない大きさであり，大幅な気候変動を，特にはニュートン冷却で簡単化した。初期場は赤道上の高度 70 km で 100 m/s の剛体回転する東西風およびそれとバランスする温度場とした。
積分開始から 5 年 (以下，年は地球年とする) のあい
だは加熱強度を変化させない。この間に大気運動は準定常状態に達する (Takagi et al., 2018)。積分開始後 5 年から 15 年では，Lee et al. (2015) に基づき，高度 60–
72 km の領域で加熱強度を時間変化させた。太陽加熱の倍率 f (t, z) は，5 ≤ t ≤ 15 を積分開始からの時間 (年)，60 ≤ z ≤ 72 を高度 (km) として，
f (t, z) = 1 + 0.71 sin

太陽光吸収の多い雲層においてもたらすものと予想される。実際，Lee et al. (2019) は雲頂 (約 70 km) の大気
スーパーローテーションの風速が，このアルベドの変化に同期するように 30–40% も変動していることを指摘している。Venus Express やあかつきの観測 (Khatuntsev

et al., 2013; Kouyama et al., 2013; Hueso et al., 2015) によると，雲頂での東西風速はアルベドが大きい (太陽光
加熱が弱い) とき 80–90 m/s まで遅くなり，アルベドが小さい (太陽光加熱が強い) とき 110 m/s 程度まで速くなる。このような 10 年スケールの気候変動は，地球の気候変動との対比においても非常に興味深い。
太陽光吸収量の長期変動に伴う金星大気の気候変動の解明には，精密な放射モデルと硫酸雲および未知の紫外光吸収物質を含む大気化学モデルを備えた GCM が必要であるが，その第一歩として，本研究では太陽光
加熱の変化に対して大気大循環がどのように応答するとした。高度 60 km 以下と 72 km 以上では加熱強度は時間変化しない。

3. 初期結果と今後
図 1 に各高度 (50, 60, 70, 80 km) における平均東西風の時間変化を示す。加熱強度が強くなる 5 年から 10 年にかけて，高度 70 km と 80 km の風速が顕著に増大している。風速変化は高度 70 km で 120–140 m/s，80 km で90–120 m/s 程度であり，絶対値は GCM の方が大きい
が，変化量は観測値と同程度である。一方，高度 60 kmと 50 km では，数ヶ月規模の変動はみられるものの，加熱強度の変化と関連した長期変動はほとんどみられな
い。今後，熱潮汐波や子午面循環，短周期擾乱などの変化を調べ，太陽加熱強度の変化がもたらす大気大循
環の変動とそのメカニズムを明らかにしたい。

か，簡単な金星 GCM を用いて調べることにした。

160

al., 2014a, b; Ando et al., 2016) は地球の大気大循環モデルとして開発された AFES (AGCM for the Earth

Simulator) (Ohfuchi et al., 2004; Enomoto et al., 2008) の物理過程を金星用に変更したものである。空間解像度
は T63L120，鉛直領域は 0–120 km とし，ほぼ等間隔に120 層に分割した。鉛直渦粘性は 0.015 m2 s−1 (定数) とZonal-mean zonal wind (m/s)

2. モデル
本研究で用いる金星 GCM AFES-Venus (Sugimoto et

した。水平渦粘性はラプラシアンの 2 次の超粘性で表で表現し，高度 100 km 以上は非東西一様成分にのみ作用するスポンジ層とした。太陽加熱は最新の観測と放射計算に基づく現実的な分布を 0–90 km の高度範囲で

140
120
100
80
60
40

現し，最大波数成分の緩和時間を 0.05 地球日とした。
地面摩擦は最下層のレーリー摩擦 (緩和時間 10 地球日)π(z − 60)π(t − 5)
sin
10
12

0

1

2

3

4

5
6
7
8
9
Time (Earth year)

10

11

12

13

14

図 1: 各高度の赤道での平均東西風の時間変化 (30 地球
日の移動平均)。破線は 80 km，実線は 70 km，点線は60 km，一点鎖線は 50 km における風速を示す。

― 123 ―

D201

気象庁全球解析へのハイブリッド同化・マイクロ波輝度温度
全天同化・アウターループの導入*清水宏幸, 計盛正博, 門脇隆志, 太田洋一郎, 横田祥 (気象庁予報部数値予報課)
1. はじめに2019 年 12 月 11 日に気象庁全球解析に新たな 3 つの手法を導入した．1 つ目は 4 次元変分法で用いられてきた気候学的背景誤差にアンサンブル予報で見積もられた予測誤差を組み込んだハイブリッド同化の導入である．ハイブリッド同化によって，気象条件に応じた予測の不確実性を考慮して観測データが同化できるようになる．2 つ目は雲・降水域を含めたマイクロ波輝度温度データの同化(全天同化)である．これまでは晴天域のみのマイクロ波輝度温度データを同化していたが，雲・降水域の輝度温度デー
タを 4 次元変分法で同化することで，雲・降水域の水蒸気の解析精度のみならず，気温や風の解析精度の向上も期待される．3 つ目は 4 次元変分法での評
価関数の最小値探索の途中でアウターモデルによって背景場を更新するアウターループの導入である．
非線形性が強い雲・降水域のデータをより効果的に利用できるようになる．
これら 3 つの新たな手法の導入による解析・予測
場の変化を現業数値予報システムへの導入前に実施した実験の結果から報告する．

観測分布を見ると，TEST では台風中心近傍の雲域でマイクロ波輝度温度データが同化され，可降水量がより多く解析されていた．マイクロ波輝度温度全天同化によって台風中心近傍の水蒸気場の解析精度が向上したことで，より現実に近い台風の進路・強度予測が可能になった事例である．

4. まとめ気象庁全球解析にハイブリッド同化，マイクロ波
輝度温度全天同化，アウターループを導入し，影響評価の実験を実施した．これらの変更により雲・降水域のマイクロ波輝度温度データをはじめ観測デー
タが有効に利用され，悪天下の水蒸気，気温や風の解析場の精度が向上した．その結果，500hPa 面高度場や台風進路の予測精度の改善が得られた．今後
は，アンサンブルメンバー数の増加や全天同化を行う衛星観測データを増加するための開発を行う．

2. 実験設定

気象庁の現業数値予報システム(2019 年 6 月時点)
相当の実験を CNTL とし，CNTL にハイブリッド同化，マイクロ波輝度温度全天同化およびアウターループを導入した実験を TEST とした．全天同化を導入したセンサーはマイクロ波イメージャ(AMSR2,
GMI, SSMIS, MWRI, WindSat)およびマイクロ波水蒸
気サウンダ(GMI, MHS)である．実験期間は 2018 年
冬季(2017 年 11 月 10 日～2018 年 3 月 11 日)と夏季(2018 年 6 月 2 日～10 月 11 日)とした．

第 1 図 夏期間における 500hPa 面高度の対解析
RMSE の TEST と CNTL の差．横軸は予測時間[hour]．縦軸は RMSE の差．赤線は北半球，青線は南半球の RMSE の差を示す．エラーバーは95%の信頼区間を表す．

3. 結果

第 1 図に夏期間における予測時間毎の 500hPa 高度の RMSE の TEST と CNTL の差(TEST－CNTL)を示す．TEST で北半球，南半球ともに 500hPa 高度の予測誤差が減少した．この特徴は冬実験でも同様に見られたほか，風や水蒸気の予測に関しても予測誤差が減少した(図略)．第 2 図に台風の進路予測誤差を示す．90 時間予測にかけて CNTL よりも TESTの台風中心位置予測誤差が小さくなった．
台風第 21 号の 2018 年 8 月 29 日 12UTC 初期値の進路予測，強度予測は共に改善することを確認した．2018 年 8 月 29 日 12UTC における台風中心近傍の可降水量の解析値とマイクロ波輝度温度データの第 2 図 実験期間中に存在した台風における台風中
心位置予測誤差の比較．検証には気象庁のベス
トトラックを用いた．赤線が TEST，青線がCNTL．黒点はサンプル数．

― 124 ―

D202
ひまわり 8 号の全天候輝度温度の全球同化（その１）モデルの再現性とデータ同化の初期結果
岡本幸三 1、端野典平 2、林昌宏 1、中川雅之 1
1:気象研究所、2:高知工科大学

2. ひまわり 8 号 ASR の同化本研究ではまず全球予報モデルが ASR をどの程度再現できるかを、複数の放射伝達モデル（RTTOV と Joint-Simulator）を用いて調査した。モデルの上層雲が過小であるなどの理由で低温域（窓バンドで 230K 以下）が再現できていないなどの特性が分かったため、このような結果に基づき、品質管理処理（QC）を開発した。
図１は QC にパスした CSR と ASR の分布を表す。色は、観測輝度温度値(O)と、数値予報モデ
ルによる短期予報（第一推定値）から放射計算
した輝度温度（B）の差である。ASR は CSR よりも広域・一様に存在していることが分かる。

さらに ASR の O-B の分散は雲に応じて大きく変化するため（図２の赤線）、雲の効果が大きくなるにつれて観測誤差を増加させる観測誤差モデルを構築した（図２の黒線）。
これらの処理を実装して ASR を同化するサ
イクル実験を実行した。CSR を同化する現業的な同化実験結果と比較したところ、短期予報では、ASR は対流圏中上層の乾燥バイアスを減少させた。また 2 日より先の予報では、対流圏上層の風速や下層気温を若干改善した。現在は、
QC の改良やバイアス補正の検討を行っている。
謝辞：本研究は、JSPS 科研費 19H01973 及び
JAXA「第２回地球観測研究公募共同研究」の支援を受けたものです。

図 1：2018 年 7 月 20 日 00UTC 解析処理において、QC にパスしたひまわり 8 号バンド 9（6.9μm）の CSR（左）と ASR（右）の O-B[K]。

SD,mean of O-B [K]1. ひまわり 8 号の全天候赤外輝度温度同化
衛星が観測する赤外輝度温度は、数値予報データ同化において最も影響の大きな観測デー
タの一つである。実際、ひまわり 8 号が観測す
る輝度温度は気象庁や世界の数値予報センターで広く利用され、数値予報精度改善に大きく寄与している。しかし、現在の赤外輝度温度データの同化は、晴天輝度温度（CSR: clear-sky
radiance）に限られている。すなわち、予報精度に影響を与える大気擾乱域では雲が存在することが多いが、このようなデータはほとんど利用されていないことを意味する。そのため雲域も含む全天候域の輝度温度（ASR: all-sky
radiance）を同化することにより、予報精度をさらに改善することが期待される。
著者らはこれまで、気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）と局所アンサンブル変換カルマ
ンフィルタ（LETKF）に基づく領域メソスケー
ルの同化システム（NHM-LETKF）を用いて、ASR を有効に同化するための研究を行ってきた（Okamoto et al. 2019, QJRMS）。現在は、ここで開発したデータ処理方法を、気象庁全球データ同化システムに適用し、現業的な ASR 同化に向けた開発を行っている。現業全球同化シ
ステムでは、予報モデルや同化手法が NHMLETKF とは大きく異なるため、特性調査を行い、それに基づいた処理手法の改良・修正を行う必要がある。本発表では、これらの調査や同化実験の初期結果について報告する。

cloud effect (CA) [K]

図 2：雲効果パラメータ（CA、Okamoto et al.
2014, QJRMS）に対する、O-B 標準偏差（赤線）と O-B 平均値（青線）。灰色棒線は、各 CA ビン
でのデータ数（対数）。黒実線は、観測誤差モデルを表す。

― 125 ―

D203
ひまわり８号の雲域データの全球データ同化－雲の影響を考慮した品質管理と観測誤差の設定－

上清直隆（気象研）、岡本 幸三（気象研）

１．はじめに観測誤差を設定する。

衛星観測による赤外輝度温度データは、データ
同化を通じて数値予報解析に大いに貢献してい３．同化実験

るデータのひとつであるが、雲域の放射計算等困新たに導入した品質管理を適用した雲域観測

難な課題があることから、気象庁でのひまわり 8

データを、雲頂高度と有効雲量だけで雲の効果を

号の水蒸気バンドの観測データの現業利用も晴表現した簡易雲スキームを用いて同化実験を行天域に限定されている。しかし数値予報解析に重った。図２は同化前後 D 値のヒストグラムである。

要な情報を含む雲域のデータを同化することで同化処理により偏差は小さくなって誤差は減少

解析精度の大幅な改善が期待でき、雲域データ同しているが正規分布に対してかなり幅の小さな化の研究が進められている。本研究では、雲域観やや不自然な分布になっている。雲効果 QC を導測データの効果を確認するため、気象衛星センタ

入したことで、大きな D 値のデータがごく少数なーで開発・試験的に配信されているひまわり 8 号

がら QC を通過したことが原因と考えられる。

の ASR（全天候輝度）プロダクトを使った雲域データ同化に取り組んでいる。本稿では、新たに雲の影響を考慮した因子による観測データの品質

４．これから
同化処理前後の D 値の雲量に応じた分布（図略）などからも、雲域の大きな正 D 値のデータは、数管理と観測誤差の設定について報告する。

量はごく少数ながらも同化処理に好ましくない
２．雲の影響を考慮した品質管理と観測誤差影響を与える可能性があることが考えられる。こD 値（観測とモデル値）の差に関する QC はあれらへの対策を施したのち改めて同化実験を行る閾値との大小関係でデータを選別することがい、当日はその結果について報告する予定である。

多いが、雲域データの利用拡大のため「雲の効果」
を表すパラメータ（CA）(Okamoto et al. 2014,
QJRMS)を導入する。
1
CA = �|𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 − 𝑇𝑇𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 | + �𝑇𝑇𝑓𝑓𝑓𝑓 − 𝑇𝑇𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ��
2

ここで、Tobs,Tges,Tclr は観測値、第一推定値、雲散乱効果を除いた第一推定値、の輝度温度である。
この CA を使って �𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 − 𝑇𝑇𝑓𝑓𝑔𝑔𝑜𝑜 � < 𝐶𝐶𝐶𝐶 × 𝛼𝛼

によ

図１（左）
．Band9（水蒸気吸収帯の 6.9μm）の D 値（縦）りデータを選別する（雲効果 QC、αは 1.5）
。観と CA（横）の関係。標準偏差（赤）、平均（青）、サンプ

測データの標準偏差に基づく QC（一様性 QC）、ル数（黒・灰）。細線と太線、黒と白はデータ同化前後。

極端な値の観測データを取り除く QC（低観測 QC）

図２（右）．観測と第一推定値・解析値の差のヒストグラに加えて雲効果 QC を適用する。また、モデル、ム。灰・黒は観測－第一推定値、橙・赤は観測－解析値。

観測に対する雲の影響が大きい場所では、雲の効

灰と黒、橙と赤は CA 観測誤差による規格化の無有。緑は果に応じて観測誤差の標準偏差（σ）を拡大する。

正規分布

図１は CA と D 値のσの関係である。ある程度のCA までは D 値σとほぼ線形関係にあり、これに基づいて作成した回帰式（図中の黒線）を用いて― 126 ―

D204

雷光観測の全球同化（序）⽯橋俊之（気象研究所 気象観測研究部）
1.

研究背景と⽬的

雷光の観測演算⼦、リトリーブ演算⼦

3.

全球数値天気予報の精度向上のためには、データ同化によ雷光観測と数値予報モデルの予報場を対応づけるには、リる初期値作成の精度向上が不可⽋であり、そのためにはより

トリーブ演算⼦や観測演算⼦が必要である。

多くの観測をより⾼度に同化する必要がある。雷光観測はそ(a) リトリーブ演算⼦のための新しい観測情報として研究が進められている。雷光

リトリーブ演算⼦は観測量からモデル予報量を推定する

観測は積乱雲深層の情報をもつ貴重な観測である。衛星から演算⼦である。つまり雷光観測から⽐湿や加熱率などを推定の雷光観測は 1990 年代から継続的に実施されており、地上する。雷光観測からリトリーブされる量としては、対流によ観測網と相補的な観測が維持されている。第 3 世代の静⽌る加熱率（Alexander et al. 1999; Chang et al. 2001; Pessi

気象衛星には雷光センサが搭載され、⾼い時空間分解能と広and Businger 2009; Mansell et al. 2007）、湿度や温度場

い観測領域を有する。⼀⽅、雷光観測のデータ同化によって(Papadopoulos et al. 2005; Fierro and Reisner 2011, Fierro

全球数値天気予報の解析場や予報場の精度を改善するため

et al. 2012)、降⽔フラックス（Hakim et al. 2008）等がある。

には、観測演算⼦の⾮線形性へ対応、モデルの凝結物質の表

これらは、既存のデータ同化やナッジングによって、予報に現精度の改善、誤差情報の精緻化等、現在の全球数値予報シ

取り込まれる（Fierro et al. 2011 等）。

ステムの殆どの主要研究課題への取り組みが必要となる難しい問題である。特に全球 NWP のデータ同化では、積乱雲(b) 観測演算⼦

群の時空間帯域だけでなく、モデルが解像可能な全ての時空観測演算⼦としては、電荷分離機構に基づいて電場計算ま間帯域で整合的な（物理的な）場を⽣成する必要がある。

で⾏う詳細なものから、環境場（気温、⽐湿、降⽔フラック

本研究では、雷光観測同化の先⾏研究をレビューしながら、ス等）の関数として表現する簡便なものまで多様な研究があ

雷光観測や観測演算⼦について整理したのち、雷光の前⽅計る。雷光密度を凝結物質（雲、雪、霰）の鉛直積算量と CAPE

算等の初期結果を検討し、雷光観測同化による全球 NWP のの関数で表現する簡便な演算⼦（Lopez, 2016）を⽤いて計精度改善の可能性を考察する。本研究は観測情報拡充の⼀環算した結果を図に⽰す。

として⾏っており、関連研究についても適宜触れる。
雷光同化に向けた初期結果と今後

4.
2.

雷光の観測データ

発表では、雷光密度の感度場や同化の初期結果の他、雷光雷光の観測は、地上観測と衛星観測に⼤別される。地上観観測の全球データ同化の今後の課題についても述べたい。

測は、主に VLF, LF 帯で雷光放電の電磁波を観測する。電離圏によって、数千 km の範囲での観測も可能である。VHF
帯の観測ではより詳細な 3 次元情報が得られる。主に対地放電（CG）を観測している。複数の観測網が存在する。衛
星観測は、低軌道衛星による雷光の近⾚外（777nm）観測と し て 、 OTD セ ン サ （ 1975-2000 ）、 LIS セ ン サ（TRMM:1997-2015, ISS:観測中）がある。衛星観測では、
全放電（CG、IC）を観測している。静⽌軌道衛星による同様 の 観 測 が 近 年 開 始 さ れ た 。 GLM/GOES-R(16,17),
LI/MTG（計画）。
雷光観測のデータ同化の先⾏研究（後述）では、これらの観測について、特に区別されずに利⽤されている。CG と ICの性質の違いや 3 次元観測の利⽤、静⽌衛星観測の⾼い時間分解能等の観測特性の考慮や利⽤は今後の課題である。

図 Lopez (2016)の観測演算子で計算した雷光密度の 6 時間予報
場（flashes/km2/day）。気象庁全球 NWP システムの実験システム（MRI-NAPEX）上で計算。

― 127 ―

D205

変分法同化システムにおける過飽和制約の導入
澤田謙（気象研究所）

1

はじめに

ない領域では逆に高くなっている（赤色の）領域も認められる（図 1）．また，Test は Ctrl に対して高温傾向で，特に中上層でその傾向が強く，大気は安定化す
る方向であった（図略）．

変分法同化システムにおいては，制御変数の設計や誤差共分散の簡略化のために，意図せず物理量として適切な範囲を超えた値を解析値として算出する場合がある．実際，相対湿度は上下限を持つ物理量であるが解析値には過飽和状態が含まれることがあり，このことが水蒸気量に関するインバランスを引き起こし，ス
ピンダウンやスピンアップなどの問題に関連していると考えられる．
そこで，本研究では気象庁数値予報課開発の現業メ
図 1: 最適値探索結果における比湿の差 (Test-Ctrl)：
ソ数値予報に基づく実験システムのデータ同化部分に右）700hPa 相当面，左）850hPa 相当面．白（黄）色
過飽和制約を導入し，水蒸気インバランスの解消を図
線内は Ctrl（Test）で過飽和状態が算出された領域．
りスピンダウン問題の改善に繋げることを目標とする．
それぞれの最適値探索結果を，高解像度モデルで時間発展させると，Test では，初期に Ctrl より比湿が局
2 過飽和抑制手法
所的に大きい領域（赤矢印）がトリガーとなって，場本研究では，高品質な初期値を与えるデータ同化手 の南西風に流されながらも徐々に収束が強化され，下法として十分実績のある非静力学メソ４次元変分法 層からの水蒸気供給も受けて次第にまとまりながら，（JNoVA）の最適値探索部分において，各格子点 i の 解析時刻（FT=3）では九州北海上に明瞭な下層上昇
比湿 qvi が 0 から飽和比湿 qvsi の範囲内にあることを 流域を持つ相対的高比湿領域（白矢印）が形成された制約条件として課し，制約条件からの外れ具合に依存 （図 2）．その結果，図 3 にみられるように，九州北海するペナルティ関数
上の降水表現が改善した．
∑
αJqv (x0 ) = λ(gi (x0 ))igi (x0 ) = max{0, −qvi (x0 ), qvi (x0 ) − qvsi (x0 )}を評価関数に加えることで直接的に比湿が適切な範囲 図 2: 850hPa 面の比湿と水平風の時間発展の差 (Testにある解析値を求める方法をとった．ここで，x0 は最 Ctrl)：左から FT=0（同化窓初期）, 1, 2, 3（解析時刻）．
適値探索における偽相対湿度を含む制御変数（格子間隔 15km）で，最適値探索により得られた値を高解像度モデル（格子間隔 5km）で同化窓の期間分（3 時間）
時間発展させて解析値が得られる．また，λ > 0, α ≥ 1はペナルティパラメータで，今回は α = 1，λ = 1000とした．この手法では比湿のみに制約を課しているが，最適値探索過程を通して他の変数にも制約の影響が及 図 3: 解析時刻における前３時間降水量：左）解析雨び，バランスがとれた解析値が作成されることが期待 量，中央）Ctrl，右）Test．
できる．
MSMOBS 2018/06/28 09:00Z FT=

3:00

MSMANL 2018/06/28 09:00Z FT=

RM03H

3:00

MSMANL 2018/06/28 09:00Z FT=

RR03H

3:00

RR03H

+
27

+
69

+
27

+
5

RM6003 CNT=0.4 1 5 10 20 50 100

0.4

3

4

実験結果

1

5

MAX=

10

VALID= 06/28 21:00I

66.05

20

50

100

RAIN

0.4

CNT=0.4 1 5 10 20 50 100

1

5

MAX=

10

VALID= 06/28 21:00I

86.32

20

50

100

RAIN

0.4

CNT=0.4 1 5 10 20 50 100

1

5

+
5

MAX=

10

VALID= 06/28 21:00I

78.17

20

50

100

まとめ

過飽和抑制の効果を比較実験で調査した．水蒸気量が適切な範囲内にありながらもメリハリを持つバラン
ここでは，従来の JNoVA による実験を Ctrl，過飽
和制約を導入した JNoVA による実験を Test と呼ぶ． スした最適値探索結果がえられ，短時間予測におけるJ 項の値は，Ctrl では最適値探索の過程で徐々に増 降水表現の改善がみられた．
qv

大していくが，Test では初期に増大するもののすぐに減少に転じ，評価関数の他の項・要素に比べ十分小さ
い値に落ち着いた．また，Jqv 項の付加が最適値探索の収束性に与える影響も十分小さかった．
最適値探索結果を比較すると，Test では Ctrl で過飽和が算出された領域（白線内）で Ctrl にくらべて比湿は小さめの（青色の）傾向がみられるが，過飽和で5

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP19K23468, ポスト「京」プ
ロジェクト重点課題４ hp190156，および，JST AIPJPMJCR19U2 の助成を受けています．また，数値予報課開発の現業メソ数値予報システムに基づく実験シ
ステムを用いました．

― 128 ―

D206

全天赤外輝度温度のデータ同化による台風強度予測〜 2017 ハ リ ケ ー ン シ ー ズ ン を 通 じ た パ フ ォ ー マ ン ス 評 価 〜*南 出 将 志 (Je t Propulsion La bora tory, Ca lifornia Institute of Tec hnology) ,Derek J. Posselt (Je t Propulsion La bora tory, Ca lifornia Institute of Te c hnology )





背景

手法

台風の強度発展は，総観規模から滞留規模まで多様

本研究ではアンサンブルカルマンフィルターを用いなスケールの現象が関連し合い，トラックの予測に比た全天赤外輝度温度，及び現業機関で従来同化されて較して，その予測が困難であることが知られている．台

いる観測データセットの同化実験を行った．予測モデ

風強度予測向上のためには，台風内部領域における観ルとして 3-km メッシュに設定した対流をシミュレー

測の同化が効果的であることが知られているが，台風

ト可能な Weather Research and Forecast Model (WRF)を，を含む熱帯低気圧のほとんどは陸上に根差した観測網

観 測 モ デ ル と し て 非 線 形 の Community Radiativeの及ばない熱帯域の海上で生じ，発達するため，利用でTransfer Model (CRTM)を用いた．モデルやデータ同化手

きる観測は非常に限られている．近年打ち上げられた法に関する設定は Zhang et al. (2019)に従うが，特に赤外次世代静止軌道観測衛星であるひまわり８号や GOES-

輝度温度の非線形性に対処するため，Minamide and

16 は，時間的，空間的に高い解像度から，従来には得Zhang (2017, 2019)により提案された観測・背景誤差モ

られなかった多くの観測情報をもたらし，気象予測を

デルを用いている．

向上させることが期待されている．
静止軌道衛星による全天赤外輝度温度同化の台風強

結果，結論

度予測への適用について，ケーススタディを通じて，予2017 年の大西洋ハリケーンシーズンにおける，40 件

測精度を大きく向上させる潜在的可能性が指摘されて以上のケースを通じた，台風強度予測誤差の時間発展

きた（Zhang et al., 2016, 2019; Minamide and Zhang, 2017,について下図に示す．米国国立ハリケーンセンターに

2018, 2019; Honda et al., 2018a,b）．本研究では，個別のケ

よるオフィシャルガイダンス（OFCL）と比較し，本実

ーススタディを超えて，2017 年に大西洋にて発生し，

験（APSU）の予測誤差が 20%程度減少した．特にカオ

GOES-16 にてその急速発展を観測された全てのハリケス性が高いと指摘される急速発展時の台風の強度予測

ーンについて，全天赤外輝度温度同化を実施し，台風強について，場所・時間・気象条件を問わず適用可能な，度予測の向上可能性について検証する．

静止軌道衛星による全天赤外輝度温度観測のデータ同化の有効性が示された．本発表では，より体系的なパフォーマンス評価結果について紹介する．

Storm nameMaximum intensity

PeriodFranklin

38 m s-1 (category 1)

7-10, August, 2017

Gert

49 m s-1 (category 2)

12-17, August, 2017

Harvey58 m s-1 (category 4)

17, August – 1, September, 2017

Jose

69 m s-1 (category 4)

5-22, September, 2017

Katia

47 m s-1 (category 2)

5-9, September, 2017

Lee

51 m s-1 (category 3)

15-30, September, 2017

Maria

78 m s-1 (category 5)

16-20, September, 2017Nate

40 m s-1 (category 1)

4-9, October, 2017

Ophelia

51 m s-1 (category 3)

9-16, October, 2017

Table 1. 検証を行なったハリケーンのリスト― 129 ―

Figure 1. 台風強度予測誤差の時間発展

D207

CNN を 用 い た 台 風 の 強 度 予 測 と そ の 解 析

加 藤 顕 (京 都 大 学 大 学 院 情 報 学 研 究 科 ),上 田 修 功 (理 研 AIP， N TT コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 科 学 基 礎 研 究 所 ),田 中 利 幸 (京 都 大 学 大 学 院 情 報 学 研 究 科 )
1.

はじめに

とが高い相関を示しており，台風の衛星画像が台風の台風などに対する災害対策は気象庁の発表に沿って強度に関する情報をもつことが示唆される．

行われているが，近年の台風の巨大化，急成長化によ

また，入力画像のどの部分にモデルが注目しているって，台風予測の重要度は増加してきている．台風のかを可視化した結果の例を図 2 に示す．これにより，予測モデルに関する研究では，進路予測に関する精度

このモデルでは台風の外側の情報についてより大きい向上が目覚ましい[1]一方で，台風の強度予測に関して

重み付けを行っていることがわかる．ただしこの手法

は大きな精度向上が見られておらず，大きな課題としでは全てのデータに対して，図のような学習がなされて残っている．現在の気象庁の主な台風予測モデルでている訳ではない．今後，より詳細な解析が必要だとある SHIPS は，論文 [2]で報告されているように，台思われる．

風の構造情報を予測に用いることで精度が向上することが示唆されている．本研究では，畳み込みニューラ
ルネットワーク(CNN)を用いた衛星画像にもとづく台
風予測モデルを構築し，台風の衛星画像から強度予測が可能かどうか，そして構築したモデルが衛星画像のどのような部分に注目しているかについての可視化を行った．
2.

図１ VGG16 を用いたモデルの予測結果

データ及び手法

本研究では，台風の衛星画像を入力したとき，その(左:評価データ 右:訓練データ)

台風の強度，具体的には同一時刻の中心気圧の値を推測し出力するモデルを学習により構築することを目標とする．1995~2017 年に発生した各台風の１時間ごとの衛星画像を入力データとして用いた．この衛星画像は，台風を中心とした緯度経度 10 度の範囲であり，解像度
は 0.05 度である．学習の際には訓練データと評価デー
タを年度によって分割し，訓練データの画像データが平均 0 分散 1 となるように正規化を行った．また，評価データに関しても，訓練データと同じ前処理を行った．

図 2 Grad-cam を用いたモデルの注目度合いの可視化
結果の例

CNN のひとつである VGG16[3]をベースとした回帰

4.

参考文献

モデルを学習により作成した．そして，学習後のモデ[1]気象庁 HP,https://www.jma.go.jp/jma/kishou/ルを使って，評価データの各衛星画像の強度に関してbooks/, (2020/1 閲覧)

推測を行った．また，この台風の画像情報に関して[2] Shimada, U., et al,. (2018), Wea. Forecasting, 33,

Grad-cam[4]と呼ばれる手法を用いて，モデルによる台

1587–1603

風強度の推測が画像のどの部分に基づいて行われてい[3] Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). arXiv

るかを調査した．

preprint arXiv:1409.1556.

3.

[4] Selvaraju, R. R., Cogswell, M., Das, A., Vedantam,

結果と考察

図 1 に，構成されたモデルによる台風強度の推測結果を示す．評価データに対して実際の強度と推測結果― 130 ―

R., Parikh, D., & Batra, D. (2017). ICCV (pp.
618-626).

D208

YOPP 集 中 観 測 期 間 中 に お け る 圏 界 面 付 近 のラジオゾンデ気温の不一致に関する研究*堀 正 岳 (国 立 極 地 研 究 所 ),
1.

はじめに

猪 上 淳 (国 立 極 地 研 究 所 )の下で強い高温バイアスのイベントが複数回発生して北極域に代表される観測が疎らな地域においては精いた．春季から夏季の圏界面付近のバイアスは図 2 に度の高い高層気象観測が数値予報の初期値データとし

みる ERA5 のアンサンブルスプレッドの誤差の大きさて極めて重要である．一方，これらの高層気象観測自と対応しており，Fedorova における観測バイアスが同身にも誤差が含まれ，衛星観測の信頼性が低くなる冬化されたデータに誤差を与えている結果を得た．発表

季を中心として初期値の誤差や予測可能性の季節性をでは，これらのイベントが発生する特徴的な気象場と、生み出している可能性も指摘されている [1] [2]．

バイアスの原因について考察を行う．
（本研究は文部科

そこで本研究では観測が少ない北極域に存在し，距離の近い２つの観測点（現業観測と特別観測）を比較

学省・北極域研究推進プロジェクト ArCS: Arctic
Challenge for Sustainability の支援で実施された）

し，現業観測点のもっている不確定性ならびに同化されたデータとの整合性を検討した．
2.

観測地点およびデータ

本研究ではロシアのセヴェルナヤ・ゼムリャ諸島に存在するボリシェヴィク島の観測点である Ice Base
Cape Baranova（79˚18'N, 101˚48'E, 以下 Baranova）と，
その南南東 185km に位置するタイミル半島の先端，チェルスキン岬の観測点 GMO IM. E. K. Fedorova（77˚43'N,
104˚17', 以下 Fedorova）の高層気象観測データを用いた．
また，同化したデータの代表として欧州中期予報セン
ター (ECMWF) が提供している客観解析データ ERA5

図１：Ice Base Cape Baranova（上）と GMO IM. E. K.

の気圧面データを用いた．

Fedorova（下）における気温の観測値と ERA5 の差．

本研究の対象は Year of Polar Prediction（YOPP）の集中観測期間を含む 2018 年とした．２つの観測地点のうち，Fedorova（ロシア製のラジオゾンデ）は通常 1 日 2
回 の 観 測 が 行 わ れ ， 全 球 通 信 シ ス テ ム （ Global
Telecommunication System, GTS）に通報が行われている．
これに対して Baranova（バイサラ社製のラジオゾンデ）は通常 1 日 1 回の観測が行われており，2018 年 2-3 月

図２：GMO IM. E. K. Fedorova の地点における ERA5

および 7-9 月の YOPP 集中観測期間中において 1 日 2の気温のアンサンブルスプレッド（10 メンバ）．

回に増強された．なお，Baranova の観測は GTS への通報を行っていないという違いが存在する [3]．

参考文献
[1] Day, JJ, et al., 2019, Q J R Meteorol Soc., 145,

3.

3846– 3862. https://doi.org/10.1002/qj.3673

結果

図 1 は Baranova と Fedorova の両地点において最も近い ERA5 のグリッド点との気温の差を示している．

[2] Lawrence, H, et al., 2019, Q J R Meteorol Soc., 145,
3432– 3454. https://doi.org/10.1002/qj.3628

Baranova が ERA5 と概ね一致しているのに対して，[3] Hori, M. E. and J. Inoue, 2019, Polar Data Journal,

Fedorova では一年を通して下部成層圏において気温の“Upper Atmospheric Soundings in Ice Base Cape

負のバイアスが存在し，春季から夏季において圏界面

Baranova during the YOPP Special Observing Period”(under review).

― 131 ―

P201

辻 堂 に お け る 降 水 量 と PM2.5 の 関 係
藤 野 梨 紗 子 , 宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 )

性を解析し、降水量が多くなるにつれ PM2.5 の濃度値

背景

エアロゾルは雲粒や氷粒の核となり、多寡に応じてが減少することが分かった。この結果を考慮すると、雲粒の数や大きさを変化させることで雲の反射率や寿エアロゾルが雲との相互作用を介して、地上降水量へ

命などの雲特性に影響を与える。一方、雲はエアロゾ影響を与えていることが示唆される。

ルの生成や、湿潤対流での降水を通じて起こる除去（湿性除去）に影響を与える。エアロゾルがこの相互作用
を介し、雲システムごとに異なる影響を与えることで、
地上降水量への影響も異なるという指摘はあるものの、個々の降水イベントにおける除去メカニズムの詳細は分かっていない(Textor et al, 2006)。そこで本研究は、藤沢市辻堂における降水量と PM2.5 濃度を解析し、両者の関係性を明らかにする。


データ解析方法

本研究では、環境省大気汚染物質広域監視システム「そらまめ君」の神奈川県藤沢市、明治市民センター

図１ １ヶ月間の降水量と PM2.5 濃度散布図の PM2.5 濃度 1 時間値(速報値)2019 年 10 月分(環境省,
2016c)を用いた。また、降水量データについては、気象庁 AMeDAS(Automated Meteorological Data Acquisition
System)の藤沢市辻堂における1 時間値を用いて解析を
行った。


結果

図 1 に、神奈川県藤沢市辻堂で 2019 年 10 月 1 日 0時から 2019 年 10 月 31 日 24 時までに観測された降水量 1 時間値と PM2.5 濃度 1 時間速報値を散布図で示す。
降水量が 0 mm より多くなると、0 mm の場合と比較して、PM2.5 濃度値が小さい値に、より多く分布している。降水量が 0 mm の場合 PM2.5 濃度値は、どの値にも分布をしている。
図 2 に、神奈川県藤沢市辻堂で 2019 年 10 月 18 日 19

図 2 降水前1 時間から降水後 1 時間までの降水量と時から 2019 年 10 月 19 日 8 時までに観測された降水量

PM2.5 濃度の時間変化図。降水量を青線で、PM2.5 濃

1 時間値と PM2.5 濃度 1 時間速報値の時間経過を示す。

度値を赤線で示す

降水が観測された 1 時間前から 0 mm に到達した1 時間
後までの時間経過である。降水量が多くなるにつれ、

参考文献

PM2.5 濃度値が減少している。降水量が減少していく

Textor, C. et al. 2006: Analysis and quantification of thediversities of aero- sol life cycles within AeroCom.
Atmos. Chem. Phys., 6, 1777-1813.

過程において PM2.5 濃度値の増加は、みられない。


まとめ

2019 年 10 月の辻堂における降水量と PM2.5 の関係― 132 ―

P202
庄 内 平 野 に 突 風 を も た ら す 渦 の IQ デ ー タ を 用 い た 超 解 像 の 試 み*猪 上 華 子 １ ,新 井 健 一 郎 2 ,楠 研 一 1 , 足 立 透 1 ,石 津 尚 喜 2 ,藤 原 忠 誠 3 ,鈴 木 博 人 3（ 1： 気 象 研 究 所 、 2 ： ア ル フ ァ 電 子 /気 象 研 究 所 、 3： 東 日 本 旅 客 鉄 道 ）
1.

はじめに

場を示したものである。両者ともに解像度があがるほ

鉄道用の突風探知システム開発の一環として、我々

ど、より詳細な構造が捉えられていることが分かる。

は 2007 年 10 月より山形県庄内平野で突風の高密度観

特に反射強度場では、解像度が上がるほど渦の中心付測を実施している。これまでの研究で、突風の大部分

近で反射強度が弱くなる眼の構造がより明瞭にみられが直径数 km 以下の渦によってもたらされることが分る。渦の最大接線風速は、超解像の方が低解像度よりかっており、レーダーで観測した渦に基づく突風探知やや大きい程度であった(図略)。

システムが 2017 年から運用されている。レーダーはそ4.

まとめと今後の性質上、遠方ほど方位方向の分解能が悪くなり、ス

XPOD で取得した竜巻スケールの渦の IQ データを用

ケールの小さな渦を捉えることが困難になる。このたいて、渦の超解像を試みた。ドップラー速度場、反射

め米国では、NEXRAD に対してより解像度の高いデー

強度場ともに超解像により詳細な構造を得ることがでタを生成する”超解像”処理[1]が2008 年から導入されてきた。今後は他の渦事例についても超解像を行う予定

いる。突風をもたらす渦の構造をより遠方でより詳細である。また、今回は single PRF の観測に対して超解に捉えられるよう、気象研究所の可搬型レーダー

像処理を行ったが、dual PRF の場合の処理についても(XPOD)で取得した IQ データを用いて渦の超解像を試検討する予定である。

みたので、その初期結果を紹介する。
2.

使用データおよび解析手法

解析に用いたのは、気象研究所の可搬型ドップラー
レーダー（XPOD）の IQ データである。XPOD の諸元を表 1 に示す。
表 1: XPOD の諸元
図 1: XPOD による方位方向の(1)低解像度、(2)通常解像度、(3)
超解像処理の概念図。

図１に方位方向の(1)低解像度、(2)通常解像度と(3)超解像処理の概念図を示す。(2)通常の観測においては、
0.7°毎に 44 パルスを用いて FFT によりドップラース
ペクトルを算出することで、ドップラー速度を算出している。(1)低解像度の場合は 1.4°毎に 88 パルスを処理することで半分の方位角分解能に、(3)超解像の場合
は 0.7 度ごとに 44 パルスを、両隣のセクタと 22 パルス
重複して処理することで 2 倍の方位角分解能となる。
今回は FFT の際に使用する窓関数は全てハン窓を使用した。また渦の中心付近でスペクトルが極大・極小に

図 2: IQ データから求めた渦周辺のドップラー速度場(上)およ対応する 2 つのピークを持つ場合は、強度が大きい方

び反射強度場(下)。左から、(1)低解像度、(2)通常解像度、(3)のスペクトルのみからドップラー速度を算出した。

超解像。丸印は渦の位置。

3.

参考文献

結果

図 2 は、庄内で観測された竜巻スケールの渦につい[1] Torres, S., and C. Curtis, 2007, 23rd Conf. on Interactiveて、方位方向に(1)低解像度、(2)通常解像度、(3)超解像Information

処理を行った場合の反射強度場およびドップラー速度

Oceanography, and Hydrology, AMS.

― 133 ―

andProcessing

Systems

for

Meteorology,P203
気層の放射による地表面の加熱を考える温室効果実験装置（その２）
関隆則（日本気象予報士会）
１．はじめに温室効果を一般の人に説明するのに、温室効果気体の赤外線吸収、放射の性質を確認する実験と、太陽からの可視光が地面を加熱、地面からの赤外線放射、
大気中の温室効果気体の赤外線吸収、そして赤外線放射による地面の加熱に至るエネルギーの流れに関する実験が役に立つと考える。前回、2017 年秋季大会 A406 にてエネルギーの流れに関する実験を報告したが、今回は実験時間の短縮について報告する。
２．今回の実験のテーマ
図 1 は温室効果のエネルギーの流れについて大気を１つの薄い層で代表して説明する図である。I E は
太陽からの入射エネルギーである。
（A）は温室効果気
体のない場合、（B）は温室効果気体を含む大気を薄い層で代表させて、エネルギーの出入りを示している。
（A）では I E が地面を温度 T g1 に加熱し赤外線を放射する。
（B）では温室効果気体を含む大気からの下向
きの赤外線によって地面が加熱され、地面の温度は T
g2 に加熱される。実験では地面としてカーボン紙を用い、白熱電球の可視光でエネルギーを注入し、温室
効果気体を含む大気の層はカーボン紙を代用し、 T
g1-T g2 の温度差で、温室効果の存在を体験する。

(A) Tg 1

4

Tg 1

IE

(B)
 Tg 2

4

Ta

4

Ta

図３装置の機能図

4

50

Tg 2

温室効果

40

図 1 大気を 1 つの薄い層で代表した説明図
３．実験装置の要点と構成
図 2 に実験装置の外観を示す。図 3 はカーボン紙を装着した状態での機能図を示す。
・太陽からの可視光の加熱を白熱電球で行う。
・赤外線をほぼ完全に吸収・放射するカーボン紙で地面と温室効果気体を含む大気の層の代用にする。
・地面、大気の層、上空の冷熱源を板状にして、垂直に立て、対流による相互の熱の結合を避ける。
４．実験結果図 4 に地面に対応したカーボン紙の温度変化で実験の流れを示す。①カーボン紙を抜いた状態で保冷材の温度を測定。②地面対応するカーボン紙を挿入し、温度測定（室温測定）。③太陽に対応する白熱電球を点灯し温度測定（大気のない時の地面温度に対応）。④大気に対応するカーボン紙を挿入し、温度測定（温室効果ありの地面温度に対応）。③→④の温度
変化を「温室効果」と説明できる。温度変化は 30 秒でほぼ安定し、実験時間が短縮できた。

温度（℃）

IE

図２装置の外観

30
20
10
0
-10

0

200

400

600

時間（ｓ）
図４カーボン紙（地面）の温度変化

６．まとめと今後の課題
・地面をカーボン紙で疑似することで、実験時間を10 分以下に短縮できた。
・気象教室のプログラムやワークシートなどの開発
７．参考文献小倉義光、1984：一般気象学（第 2 版）
近藤純正、1987:身近な気象の科学、熱エネルギーの流れ
関隆則、日本気象学会 2017 年度秋季大会：A406 気層の放射による地表面の加熱を考える温室効果実験装置― 134 ―

P204

小笠原諸島における降水量の季節変化に及ぼす台風の影響－エルニーニョ時・ラニーニャ時・通常時に注目して－
フ ロ ー レ ス 慈 英 1, 松 山 洋 1（1 東京都立大学 都市環境科学研究科）
1.

「台風」による雨の間に統計的に有意な差はなかった。

はじめに小笠原諸島では年平均気温の上昇や年降水量の減少

図2は9月のエルニーニョ時・ラニーニャ時におけるに伴い、20 世紀後半以降から乾燥化傾向にあり、これ

小笠原諸島に接近した「台風」の経路図である。エルニが 2001 年以降も進行している[1]。過去には貯水率の低ーニョ時における「台風」の発生位置はラニーニャ時に下に伴う渇水も発生している。特に夏季における降水比べて南東部に位置していた。エルニーニョ時には台は熱帯低気圧や台風の頻度・経路に左右され、水資源の風期間が増加し、勢力が強まることが先行研究により確保の面で重要である。また、熱帯低気圧や台風はエル

明らかになっている[3]。9月のエルニーニョ時には勢力

ニーニョ・ラニーニャ現象の影響を受ける[2]。

を維持した状態で小笠原諸島に接近する事で「台風」にそこで本研究では、小笠原諸島における台風による雨や総降水量に対する寄与の季節変動を明らかにし、
エルニーニョ時・ラニーニャ時・通常時の比較を行った。
2.

研究手法

降水量は、父島気象観測所の観測値を用いた。台風経路の図化には気象庁ベストトラックデータを用いた。
本研究では熱帯低気圧や温帯低気圧である期間も台風とした。気象庁の定義する台風と区別するため、これ以降本研究で定義した台風は、「台風」と表記する。小笠よる雨が増加すると考えられる。
(mm)
350
300
250
200
150
100
50
0
-50

原諸島に接近した「台風」を父島気象観測所から300km
圏内を通過する「台風」として定義した（QGISで抽出）。
「台風」
による雨を
「台風」
の中心が同観測所から500km
圏内に位置している期間中の積算雨量とした。エルニ: 通常時: エルニーニョ時: ラニーニャ時: エルニーニョ時: ラニーニャ時: 通常時
図 1 父島におけるエルニーニョ時・ラニーニャ時・通常時の降水量
総降水量「台風」による雨(a)ーニョ・ラニーニャ現象の定義は気象庁の定義に準拠
し、エルニーニョ・ラニーニャ現象期間中での各月をそ父島

れぞれの現象が発生した月とし、月ごとの解析を行った。対象期間は1970〜2013年である。
3.

結果と考察

対象期間中の父島における月別総降水量は 9 月が最(b)

も多く、総降水量の約 50%を占めていた（図省略）。図1 は父島における月別総降水量をエルニーニョ時・ラニーニャ時・通常時で分類した図である。エルニーニョ時に着目すると、9 月の総降水量はラニーニャ時・通常時と比較して、約 50mm 以上増加していた。9 月における「台風」による雨は約 98mm となり、ラニーニャ時・
通常時よりも約 40mm 以上増加していた。
「台風」による雨の総降水量に対する割合は約 60%であった。実際に小笠原諸島における夏季における降水は「台風」による依存度が高いことが分かった。しかしながら、エルニーニョ時とラニーニャ時・通常時における総降水量、

図 2 小笠原諸島に接近した「台風」経路

参考文献(a) エルニーニョ時 (b) ラニーニャ時[1] 吉田・飯島 2009. 陸水学雑誌, 70, 13-20.
[2] Chan, J. 2000. J. Climate, 13, 2960-2972.
[3] Camargo et al. 2005. J. Climate, 18, 2996-3006.

― 135 ―

P205

近 年 の 日 本 近 海 の 海 面 水 温 上 昇 が 平 成 30 年 7 月 豪 雨 に及ぼす影響*万 田 敦 昌 (三 重 大 生 物 資 源 ), 飯 塚 聡 ( 防 災 科 研 ), 中 村 尚 ( 東 大 先 端 研 ),宮 坂 貴 文 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー , 気 象 研 , 東 大 先 端 研 )





はじめに

結果

日本や欧州における豪雨事例において, 降水域に比

7 月 5 日から 7 日までの陸上での 3 日雨量を北緯較的近い中緯度海域の水温上昇の重要性が指摘されて

31.0-37.4, 東経 128.8-138.3 度の領域で平均した AO80

いる[1][2]. これらの豪雨事例では, 海面からの蒸発にの雨量の CNTL からの変化率は 6.2%となり, この値はよって遠方から流入する暖湿気塊の対流不安定性が維[4]での見積もり(7%)と整合的である (図 1). 感度実験

持されていたことが, 豪雨発生に極めて重要な働きをの結果 (A80 と O80)について見ると, A80 の 3 日雨量のしていた. 平成 30 年 7 月豪雨においても対流不安定の値がCNTL とあまり差がないのに対し, O80 は差が大き

重要性を指摘する研究がある一方[3], 対流圏中層の総くなっている. それに加え, O80 の値は A80 と比較して観規模擾乱に伴う力学的強制の重要性を強調する研究

AO80 に非常に近い値となっており, 日本近海の水温もある[4]. 最近, 平成 30 年 7 月豪雨に対する過去約 30

変化の重要性が示唆される.

年間の温暖化の影響を検討した結果が報告されているが, 水温と気温の寄与が分離されていないため, 水温上昇の寄与については不明である[4]. そこで, 過去 30
年間の水温上昇による降水と対流不安定度への影響を
領域気象モデルによる数値実験によって調査した.


手法

Weather Research and Forecasting Model v. 3.7.1 を実験に使用した. まず, 前線が停滞し西日本を中心に記録

図１ 7 月5～7 日の 3 日雨量の陸上における領域平均値．

的な降水量が観測された平成 30 年 7 月 5 日から 7 日までの 3 日間の西日本の降水を再現する実験 (以降,

次に降水域の南西側の可降水量について調べたとこ

CNTL)を行った. 次に, 海面水温の影響を調べる以下

ろ, A80 と AO80 では気温低下に伴い可降水量が減少の感度実験を行った. 海面水温データ 5 種 (MGDSST,しているが, 降水量の変化を説明するには不十分であERSST, HadISST, OISSTv2, COBE)の 1982 年から 2018

った. また, 雨量の変化が大きかった O80 における可年までの 7 月の月平均の線形トレンドを計算し, これ

降水量の変化は A80 に比べ小さかった (図省略). 対流

らの線形トレンドのアンサンブル平均を CNTL で用い不安定度の指標として 1000 hPa の相当温位と 600 hPaた海面水温から差し引いたデータを作成した. また,の飽和相当温位の差をとり, 各実験の値を比較した[4].

気温についても同様に大気再解析 5 種 (NCEP1, NCEP2,

O80 は他の実験と比較して値が大きく減少しており,

JRA55, ERA-Interim, ERA5) の北緯 22-42 度, 東経

このことからも上述の海面水温変化の重要性が支持さ

120-140 度での領域平均気温に関して, 各気圧レベルのれる.

気温の線形トレンドを計算した. これらの線形トレン
ドを CNTL における値から差し引くことで, 疑似的な参考文献

1980 年代の水温・気温分布を作成し, この分布の元で[1] Manda, A. et al., 2014, Sci. Rep., 4, 5741.

CNTL と同様の実験を行った. 相対湿度は CNTL と感[2] Meredith, E. et al., 2015, Nature Geosci., 8, 615–619.

度実験で同一の値を使用した. 以降, 水温・気温の双方[3] Yokoyama, C. et al. et al., 2020, J. Meteor. Soc. Japan, in

を下げた実験, 水温のみを下げた実験, 気温のみを下げた実験をそれぞれ, AO80, O80, A80 と称する.

press.
[4] Kawase, H. et al., 2020, BAMS Special Rep., in press.

― 136 ―

P206

世界の日照率の分布と近年の一部の国の変動
田中実（無所属、土浦市西根西１－６－２１）

１・はじめに世界の日照率の分布の調べた。さらにその原因と近年の一部の国の変動も調べた。
２．資料
ウイキペディアのホ－ムペ－ジから世界の地
点デ－タ（元は NOAA 等の気象機関）それ以外に気象庁と NOAA のホ－ムペ－ジのデ－タを利用 し た 。 可 照 時 間 は US Naval observatoryと気象観測技術（1969）等から各緯度について計算し、日照率を計算した。
３．世界の日照率の分布
図１に１２月と８月の分布を示す。１２月は温帯低気圧の雲が南下する月であつた。８月は日本の夏の状態に合わせた。カナダを除く６０ N 以北
はまだ計算が出来ていない緯度である。 50 パ－
セント前後の地域はデジタル版の図が未完成であるためで発表までに完成する。
夏と冬の季節変化は大規模スケ－ルのモンス－ンや亜熱帯高気圧の南北季節変化により日照率が季節変化している。
地域レベルでは山岳と定常風の影響が大きい。
冬の日本、ベトナム、マダガスカル等、夏の黒海、カスピ海の南部等である。温帯低気圧が多いニュ－ジランドでは前線等の雲があるため降水量以外の影響は小さい。降水量と比較すると熱帯では日照率 50-60％でも対流性の雨が月に 100-200 ｍ
ｍも降る所が多い。冬の温帯低気圧では 50 ｍｍ
以下でも日照率が少ない地点が 40N より高い緯度で観測されている。中国の一部やペル－沿岸等
は日照率が少ないのに降水量が少ない地点がある。
4・日照率の季節変化の分布
図 2 に青が各半球の冬に日照率少ない。冬のモ
ンス－ンのベトナムを除き温帯低気圧による雲である。黄色が夏に熱帯モンス－ンにより日照率が少ない地域である。
５・近年の変動
CLIMAT では一部の国で日照のデ－タがありMonthly Climatic data for the World にデ－タがある。２００２年７月はインドでエルニーニョにのよる大干ばつがありこれに伴い日照も記録的に多かつた。東アジアでは２０１８年７月終わりから８月はじめにかけてシルクロードパタ－ンによる暑夏があり日本以外に朝鮮半島や中国の一部で日照が多かつた。これら以外の変動も当日発
表する。

図１

上から 12 月、８月の日照率の分布。

図 2 青が各半球の冬に日照率が少ない。黄色が夏に少ない地域。

― 137 ―

P207

シルクロードパターンの十年規模変動* 前 田 修 平 （ 気 象 研 ）， 田 中 実 （ 無 所 属 ）

1.

はじめに

気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55）を用いて、7 月を対象にシルクロードパターン(Enomoto et al.,2003)の長期変化傾向を調べた。
期間は 1958～2019 年の62 年間である。
2.

解析結果

図 1 はアジアジェット気流が流れる北緯 40 度における 7 月の 200hPa 南北風の経年変化を示す。気候値ではチベット高気圧の西端の 30～40E と、80E、120E あた
りに南風の領域が見られる（図略）が、30～40E を除
き年によって南風領域が解析されない年もある。80Eに着目すると、1980～90 年代に南風が解析されないこ

図 1 7 月の南北風(m/s)。北緯 40 度、東経 0～180 度、1958～2019 年とが多い。
全期間から計算した南北風の標準偏差は 80E
付近が最も大きく 6m/s 程度である。
変動の空間パターンを統計的に抽出するため、0－180Ｅ、20-60N の領域で 200hPa 南北風の主成分分析(EOF)を行った（図 2）。第 1 主成分(EOF1、寄与率 21％)は、アジアジェット沿いのロスビー波列型で、Kosaka etal.(2009)が示した年々変動のシルクロードパターンと対応し、前述した 80E 付近で振幅が最も大きい。
EOF1 スコアの時系列を見ると、明瞭なトレンドはな
く年々変動が大きいが、1960～70 年代前半に正、70 年
代後半～90 年年代に負、その後に正、といった、太平洋十年規模変動（IPO）と同期したような長周期の変動がみられる。そこで、Henley et al.(2015)を参考に IPO 位
相（期間 I(負)：1958～1977、期間 II(正)：1978～1998、
期間 III(負):1999～2014 年）毎の合成図解析を行った。
期間 III と期間 II の南北風の差を見ると、EOF1 と良く似ており、80E 付近では 8m/s と年々変動の標準偏差(6m/s)よりも大きな値となっている(図は略すが、期間 Iと II の差も同様なパターンを示す)。この結果は、シル
クロードパターンには IPO と連動するある程度振幅の大きな十年規模変動があることを示している。また、
期間 III で平均した南北風は、期間 II に比べてアジアジ
ェット沿いの波列が明瞭で、波長が短く、気候値に見られるトラフリッジを強めるセンスである。
アジアジェットの導波管構造の違いなど、IPO 位相によるシルクロードパターンの違いをもたらしている
力学が興味深い。

図 2 上から、この領域の 7 月 200hPa 南北風の EOF1、EOF1 スコア(1958～2019 年)、IPO の期間 III（1999～2014 年）と期間 II(1977～1998 年）の南北風の差(m/s)、期間 III の南北風(m/s)、期間 II の
南北風(m/s)。

＊解析には気象庁気候情報課の iTacs を用いた。

― 138 ―

P208
Dynamic Emissivity を用いた陸域衛星輝度温度同化の高度化*近藤圭一 1、岡本幸三 1、入口武史 1*、藤井秀幸 2、青梨和正 1
1 気象研究所 (1* 2019 年 3 月まで気象研究所)、2 宇宙航空研究開発機構

1. はじめにれぞれ１ヶ月のデータ同化サイクルを実行した。

予報精度向上に大きく貢献している。その中でも報を行っている。DE なし実験を CNTL、DE あ

近年の数値天気予報において、衛星観測同化はマイクロ波サウンダはマイクロ波域の大気の吸収特性を利用して、気温・水蒸気等の鉛直プロフ

そして 12 UTC の解析場を初期値として 11 日予り実験を TEST とする。

ァイル情報を提供し、数値予報に役立てられてい4. 結果

ルの出力値である第一推定値から輝度温度相当

CNTL 及び TEST 実験の輝度温度 O-B の根二乗る。衛星輝度温度を同化するためには、数値モデ

図 1 は、AMSU-A のチャンネル 6 において、量を計算する必要があり、その際に地表面射出率

平均の差分を表したものである。中央アジアからでは、地表面射出率として CNRM Atlas の気候値ることから、TEST 実験が観測に近づいているこを利用する。現状の気象庁のデータ同化システム
データが使われている。しかし、実際の地表面射出率は陸面の状況に大きく左右されるため、気候値データを使った場合、輝度温度相当量に誤差が生じやすい。ECMWF では、この問題に対応する

北アフリカにかけて差分がマイナスになっていとがわかる。しかしながら、ゾンデ観測及び航空機観測と比較すると、TEST 実験における DE の優位性は確認されなかった（図略）。

ため、Dynamic Emissivity (DE) と呼ばれる地表

5. まとめ2005）が導入されている。

化され、初期値に反映されることを期待したが、化の高度化のため、気象庁全球データ同化システ

化サイクル実験では、陸上で雲域等の判定は行っを導入して、データ同化サイクルを行い、DE がいる。今後、今回の同化実験で蓄積したデータを

面射出率を動的に推定する手法（Karbou et al.

本研究では、数値天気予報における衛星観測同

ムを気象研究所に移植した MRI-NAPEX に DE
予報に与えるインパクトを調査した。

DE の導入により、衛星輝度温度が精度良く同

現状では優位な改善は見られなかった。現在の同ておらず、全て晴天域と仮定して DE を算出してもとに、品質管理の改良を進める予定である。今大会発表時には、最新の結果を発表する。

2. 手法

地表面射出率𝜖𝜖𝜖𝜖は以下の式により推定される。
𝜖𝜖𝜖𝜖 =↓↑
𝛤𝛤𝛤𝛤 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎↓
�𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
�𝛤𝛤𝛤𝛤↓
ここで、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 は放射輝度温度の観測値、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
は大↑気下端の下向き放射輝度温度、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
は大気上端の上向き放射輝度温度、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 は地表面温度、𝛤𝛤𝛤𝛤は大気の透過率である。

DE を実装する際には、AMSU-A 及び ATMS を対象とし、両サウンダの地表面付近に感度のあるチャンネル 3（50.3 GHz）で推定した地表面射出率を、それぞれ AMSU-A のチャンネル 5，6，7、ATMS のチャンネル 6，7，8 で利用する。

本研究では、2018 年 8 月及び 2019 年 1 月のそ図 1 CNTL 及び TEST 実験の O-B の RMSE の差分（TEST-CNTL）。対象は AMSU-A のチャ
ンネル 6 で、2018 年 8 月の平均を示す。

― 139 ―

P209

2018 年 冬 季 大 雪 事 例 の 降 雪 粒 子 特 性 に 関 す る 数 値 実 験* 橋 本 明 弘 (気 象 研 究 所 ),石 坂 雅 昭 , 山 下 克 也 , 本 吉 弘 岐 , 中 井 専 人 , 山 口 悟 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )
1.

はじめに

2018 年冬季，東北・北陸・山陰地方では大雪による災害が多発した．著者らはこの時の降雪・積雪粒子特性や降水機構に関する研究を進めている．本稿では，2月 4 日から 8 日にかけて北陸地方を中心に大雪をもたらした事例に関して，数値実験をもとに降雪粒子特性を調べた結果を報告する．
2.

数値実験
橋本ほか(2019)[1]と同様の方法で、気象庁非静力学モデル(JMA-NHM)を用いて, 水平解像度 1 km で日本海全域を覆う計算領域を設け数値実験（1km-NHM）を行

図 1

なった．

水強度．

3.

2 0 1 8 年 2 月 5 日 1 2 : 0 0（ 日 本 時 ）の 降

結果

図 1 は，数値実験によって得られた 2018 年 2 月 5 日
12 時（日本時）の降水強度分布である．日本海西部から北陸沖にかけて，日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）にあたる降水域があり，気象庁解析雨量・ひまわり 8 号
輝度温度の分布と概ね一致していた．図 2 は，日本海沿岸 100 km 以内の領域（図 1 の網かけ）を南西−北東方向に 1.4 km 間隔で区切り，それぞれの区間毎に，数値実験で得られた物理量の平均値を求め，計算領域南西端から北東に向かう距離の関数として表したものである．JPCZ にあたる領域では，雲頂温度（図 2a, 黒点,上が低温）が低く，降雪粒子数濃度（図 2a, 棒グラフ）
は大きかった．降水強度（図 2b, 棒グラフ）は，その

図 2

やや西寄りで大きかった．降水に対する霰寄与率（図の 網 か け ） の (a) 降 雪 粒 子 数 濃 度 （ 棒 グ ラ

日 本 海 沿 岸 100 km 以 内 の 領 域 （ 図 12b, 黒点）は JPCZ 内側で小さく，外側で大きかった．

フ ），鉛 直 積 分 液 水 量（ 青 点 ），雲 頂 温 度（ 黒

4.

点 ）， ( b ) 降 水 強 度 （ 棒 グ ラ フ , 灰 色 ： 雪 ,考察[2]石坂ほか(2019) によって報告された長岡での観測

赤：霰 ），降 水 強 度 に 対 す る 霰 寄 与 率（ 黒 点 ）．

結果によると，JPCZ が上空に差し掛かった時間帯に，降雪粒子数濃度と降水強度は大きく，霰寄与率は小さ
かった．一方，JPCZ 外側の筋状降雪雲からの降雪では，謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 16K05557, 19K04978 の数濃度は小さく，霰寄与率は大きい傾向があった．JPCZ

助成を受けたものです．

は総観−中規模気象場の変化に応じて蛇行し，その上陸

参考文献

地点は刻々移動する．これを考慮すると，観測で捉え[1] 橋本ほか, 2019, 雪氷研究大会（2019・山形）, P1-21,

られた降雪粒子特性の時間変化は，図 2 のような降雪
粒子特性の空間分布を伴う JPCZ の蛇行によって系統的に現れたと理解できる．

https://doi.org/10.14851/jcsir.2019.0_183 .
[2] 石坂ほか, 2019, 日本気象学会 2019 年度中部支部研究会, 講演 11.

― 140 ―

P210
2019 年 10 月 12 日 に 市 原 市 に 被 害 を も た ら し た 竜 巻 の 二 重 偏 波 特 性*梅 原 章 仁 (気 象 研 究 所 ),1.

山 内 洋 (気 象 庁 観 測 部 )んど最低仰角にのみ分布していた．条件 B で抽出した領はじめに二重偏波レーダーで竜巻を観測すると，Tornadic域（図 2 中の緑点）は，時間経過とともに鉛直方向に広がDebris Signature（以下 TDS）と呼ばれる竜巻飛散物にり，最高で約 2.5km まで達した．条件 A により抽出した特徴的なシグネチャが得られることが知られている

TDS，条件 B により抽出した領域はいずれも，竜巻被害[1][2]．
TDS は竜巻発生の結果として現れるため予測には地点の竜巻進行方向左側に偏在しており，時間経過とと向かないが，到達高度によって F スケールを推定する試もに，幅を広げていた．これらは，地表面から巻き上げらみ[2]もあり，被害の実態を把握する上で重要である．

れた飛散物が高度方向及び水平方向に拡散された様子

しかし，竜巻の発生頻度が少なく，現業用二重偏波を表していると考えられる．

レーダーがようやく普及されつつある我が国においては，TDS の報告例はごくわずかである[3]．
2019 年 10 月 12 日午前 8 時 8 分頃，台風第 19 号に伴う降水システム内で竜巻が発生し，千葉県市原市に甚大な被害をもたらした．気象庁の現地調査の結果，竜巻の風速は約 55m/s で JEF2 スケールと推定された．
この竜巻（以下，市原竜巻）について，羽田空港，
成田空港に設置した C バンド二重偏波空港気象ドップ
ラーレーダー（以下，二重偏波 DRAW）により，明瞭な TDS を捉えることができたので報告する．

図 1：2019 年 10 月 12 日 0809JST 頃の成田 DRAW 仰角 0.7

2.

度 PPI 観測による，(a)反射強度（Zhh），(b)偏波間相関係数

データと解析手法
解析には羽田空港の二重偏波DRAW 及び成田空港の二重偏波 DRAW のデータを用いた．二重偏波 DRAW

（ρhv）をそれぞれ示す．風ベクトルは，羽田・成田のDual解析により求めた．図中白破線は被害地点を示す．

は，方位分解能：0.7 度，距離分解能：150m，探知範囲：120km，15 仰角 PPI 観測（0.7，17.0，12.5，0.7，9.2，
6.9，5.1，0.7，3.8，2.8，2.1，0.7，1.5，1.1，0.7 度）／
5 分の空間観測能を持つ．被害地点と二重偏波 DRAW
はそれぞれ，羽田：約 39.3km，成田：約 33.8km の距離にあった（予稿では羽田二重偏波DRAW は割愛する）．
TDS の空間分布を把握するため，既往研究[1]による抽出条件 A（Zhh> 45 dBZ & ρhv < 0.8 & Zdr < 0.5 dB）

図 2： (a)2019 年 10 月 12 日 0805JST～0815JST の成田と閾値を緩和した抽出条件 B（Zhh> 40 dBZ & ρhv < 0.9

DRAW 全仰角 PPI 観測から抽出した TDS の空間分布，(b)は(a)& Zdr < 1.5 dB）により，TDS を抽出した．

を方位 170 度仰角 15 度から臨む図．図中黒破線は被害地点

3.

（標高未考慮）を示す．抽出条件詳細は 2 項参照．

結果と考察
成田二重偏波 DRAW では，竜巻発生時刻に，明瞭なフックエコー（図 1(a)），40m/s 以上の視線風速を持つ渦パ

参考文献

ターン （図略）に加え，ρhv が極端に低く（図 1(b)），か[1] Ryzhkov et al., 2005, J. Appl. Meteor., 44, 557–570.

つ Zdr が小さい領域が観測されていた（図略）．このこ[2] Bodine et al., 2013， Wea. Forecasting, 28, 139-158.

とは，散乱体の一様性が低く，粒子が回転しているとされ[3] Yamauchi et al., 2013, Proceeding of 36th Conf. on

る竜巻飛散物を捉えたことを表しており，実際既往研究のRadar Meteorology, Amer. Meteor. Soc.

TDS の判別条件を満たした（図 2 中の赤点）．

謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP19K23466 の助成を受け

条件 A により抽出した TDS は，発生直後を除き、ほとたものです．

― 141 ―

P211

台風の発雷域の大気環境場*原 啓 喜 ・ 川 野 哲 也 ・ 川 村 隆 一 ・ 望 月 崇 (九 大 院 ・ 理 )、 増 田 有 俊 (日 本 気 象 協 会 )


はじめに

台風は活発な積乱雲群で構成されているため、激しい雷活動を伴うケースがある。Molinari et al.(1994)[1] は、
ハリケーン・アンドリューを対象に対地放電の時空間+ 300 km」と定義した。台風の経路や強風域 風速

15 m s −1 以上 は、気象庁のベストトラックデータを使用した。
 結果

分布を明らかにした。また、中野ほか(2011)[2] は、太平洋と大西洋の一般風や海面温度の違いから、台風とハリケーンの雷活動に違いがあると考えて、台風に伴雷の発生には氷晶と霰の存在が重要であると考えられるので、0℃以下の雲層の厚さ(以降、氷結層と呼ぶ)

う雷活動の特徴を統計的に解析した。また、熱帯低気圧と雷活動の関係性について調べた。MSM の初期値デーに伴う雷活動の強度と熱帯低気圧の強度の関連性につタを用いて、パーセル法によって、大気の潜在的な雲層の厚さを算出した。活発な雷活動を伴う台風では、厚い[3]いて示した先行研究(DeMarie et al. 2012 )もある。
これらの先行研究では、雷の発生数や発生位置に焦点を当てているため、発雷時の大気状態については言氷結層を伴っていた。しかし、このように厚い氷結層を伴った深い対流雲が存在する場所でも、雷が観測され及されていない。そこで本研究では、台風勢力範囲内で雷が発生するときの大気状態を明らかにして、台風にる場所と観測されない場所が存在した。そこで、氷結層の厚さ以外にも雷活動に影響を与える要因があると考伴う雷活動の特徴をより詳細に探っていく。

え、JRA55 の比湿と水平風から計算した下層(900-850hPa 層で積算)の水蒸気収束にも注目した。
図 1 は、氷結層の厚さ[m]と水蒸気発散[kg m−2 s −1 ]

使用データと手法

雷データには、気象庁の雷監視システム /,'(1 を用いた。利用した /,'(1 のデータ期間は、 年  月～
 月と  年  月～ 月である。この期間中に発生して日本に接近した台風  年間で合計  個 を解析対象とした。大気状態のデータは、-5$ 1.25° × 1.25°、
時間間隔 と 060 初期値データ 0.1° × 0.125°、 時間間

隔 を用いた。/,'(1 の雷データは秒単位で存在するが、各正時の前後  分の計  時間の時間ウィンドウを設定

でみた、大気状態の発生頻度を示す 2 次元ヒストグラ
ムである。図 1a と図 1b の比較から、台風に伴う雷活動は、下層の水蒸気収束が強く、氷結層が厚い場所に集中しているということが分かる。また、図 1b のような大気状態の特徴は、図 1c では見られない。図 1a と図1c から、台風勢力範囲の広範囲で発雷の可能性があると考えられるが、実際は下層に強い水蒸気収束が存在し、その時間ウィンドウ内の発雷をその正時の雷デー

し、厚い氷結層を伴った深い対流雲が発達している場
所に偏って発雷が生じていると考えられる。

タとした。
台風に伴う雷活動を定義するために、台風の勢力範

参考文献

囲を定義する必要がある。台風の勢力範囲として定義されている領域は先行研究によって異なるが、本研究[2]中野ほか(2011) 天気, 58 巻 2 号 117-130

では中野ほか(2011)[2] に倣って、勢力範囲を「強風域[1] Molinari et al.(1994), JGR, 99, D8, 16665-16676[3] DeMaria et al. (2012) MWR, 140 1828‒1842

図 1:(a)台風における大気状態、(b)台風で雷が発生した場所の大気状態、(c)解析期間中に解析範囲内のすべての雷が発生した場所の大気状態。縦軸が水蒸気発散[kg m−2 s −1 ]、横軸が氷結層の厚さ[m]、点は中央値を示す。

― 142 ―

P212

VR に よ る 気 象 ・ 気 候 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 空 間 の 可 視 化*松 嶋 俊 樹 ( R-CCS)， 末 木 健 太 ( R-CCS)

1.

ミュレーションの実行時に，雲水混合比を 2 秒間隔ではじめに

近年，ドローン，AI，IoT，5G 技術など，情報通信技

出力した．これは，相変化の典型的な時間スケール術(ICT)の発展が著しい．ICT 技術の発展を受けて，日(phase relaxation time scale) であり，雲の生成・消滅・

本は，サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合さ成長を追跡するのに十分な時間スケールである．作成

せたシステムにより，経済的課題と社会的課題の解決

した動画は，同じ再生速度のタイムラプス動画 (例えを両立する，人間中心の社会のコンセプト「Society 5.0」ば[1]) と比較することも可能である．

を提案した．関連して，近年技術躍進が著しいものの一

次の例は熱帯域における雲対流の数値実験[4,5]であ

つに，仮想空間と物理空間を融合する VR 技術がある．

る．
これは 50m 解像度で広い計算領域 (250km 四方) を

計算科学分野では，これまでも CAVE のような没入カバーしたもので，時間を進めない代わりに視点位置型 VR 装置が用いられてきたが，高価かつ場所を取る

を空間移動（飛行機の速度と同程度）させながら，組織ことから，誰でも容易に使えるものではなかった．しか化した湿潤対流の多種多様な雲 (雲水・雲氷・雪の混合

し，近年の CPU 性能の向上により，ヘッドマウントデ比) と降水 (雨・霰) のパターンを示した．VR 可視化ィスプレイの低価格化が進み，誰でも VR 体験が行えの特徴はその情報量の多さにあり，俯瞰的に見れない

るようになった．

代わりに，高並列計算で行った高ダイナミックレンジ

そこで，昨年 11 月に機会を得て，一般人を対象としの計算を，ダイナミックレンジの広い可視化 (視点の近た，「京」コンピューターを用いたシミュレーション空傍は細かいパターン，
遠方は大まかなパターン) で表現

間を体験できる VR 動画を作成し，体験会を行った．本することができている．

発表では，そこで公開された VR 動画の設計をおよび作成方法を科学・技術的観点を中心として報告する．

参考文献

2.

[1] rikenchannel “【VR360 4K】微速度撮影された雲の様

方法

3DoF (degree of freedom) の VR 動画を作るためにま子を観察してみよう：現実編【2019 年度 R-CCS 一般公ず必要になるのは，360 度全方位画像である．それらの開】” YouTube < https://youtu.be/PATIursSAaA

作成は ParaView などの科学可視化ソフトでもサポート[2] rikenchannel ”【VR360 4K】微速度撮影された雲の様されているが，詳細なコントロールのためには，自分で子を観察してみよう：「京」コンピューターを使ったシ作成する必要がある．本報告では，ある点から視野角 90

ミュレーション編１【2019 年度 R-CCS 一般公開】”

度の範囲で東西・南北・上下方向に撮影した画像から

YouTube < https://youtu.be/7-XXqI1Jtcw

cube map を作成し，それを球面座標系に変換するとい[3] rikenchannel ”【VR180 3D 4K】微速度撮影された雲う手法を用いた．また中心位置をずらして 2 回描画すの様子を観察してみよう：「京」コンピューターを使っることにより，立体視動画に対応することもできる．そたシミュレーション編２【2019 年度 R-CCS 一般公開】”

れぞれの方向に対する描画や領域分割に対しての並列

YouTube <https://youtu.be/dxoIdczz-gc

化を行うこともできる．

[4] rikenchannel ”【VR360 4K】巨大な雲の壁に飛行機で3.

突入しよう：「京」コンピューターを使ったシミュレー

結果
はじめに，超水滴法を用いた雄大積雲の高解像度

ション編３【2019 年度 R-CCS 一般公開】” YouTube(12.5m) ラージ・エディ・シミュレーション[2,3]を取< https://youtu.be/rNSRBCqoOwMり上げる．対象とするのは，SCMS (Small Cumulus[5] Sueki, K., et al., 2019, Geophys. Res. Lett., 46, 14817–

Microphysical Study) のフィールドキャンペーン中の14825

7/22 に観測された孤立的な雄大積雲である．超水滴法
はラグランジュ的雲微物理法であり，多数の粒子をまとめた超水滴に対して，移流・重力沈降，エアロゾル
からの活性化，凝結，確率的衝突併合を解く．このシ― 143 ―

P213

地上・衛星データによる中部山岳域の雲海観測*小 林 勇 輝 (筑 波 大 学 大 学 院 生 命 環 境 科 学 研 究 科 ), 上 野 健 一 ( 筑 波 大 学 生 命 環 境 系 )Kobayashi Y., Ueno K. (Uni versity of Tsukuba )

バンド13 の輝度温度の差分(S2)およびバンド13 の輝度

はじめに

近年，山岳域の雲海をビジネスにした観光事業が盛温度(IR)を利用して，夜間の下層雲を検出する実験式をんに行われ，暖候期のスキー場活用の一環としても注構築した．構築にあたっては，2018 年に富士見高原で目されている．
“雲海がどこで見られるか”を売りにし大規模雲海が観測された 24 日分と 2018 年 5-11 月の 10

たウェブサービスも見受けられるが，雲海は雲･霧の形

日毎の RGB 合成画像において，色調から目視判読した成過程で説明される内容がほとんどである．本研究で4 種類の雲形に地表面を加え，リファレンスとした．

は雲海を“高標高地点から見下ろして雲･霧が早朝に平 高層雲が無い晴天日において，富士見高原での雲海

坦に観測される気象景観（図 a）”と位置づけ，この景発生日に対して衛星から検出した同エリアの夜間の下観の発現特性を地上･衛星観測データから分析した．

層雲発生日は 95%重複した．2015 年 7 月から 2019 年 8月の 11-4 月を除く暖候期の衛星データに同実験式を適

用したところ，下層雲は中部山岳域の谷･盆地や一部の長野県・富士見高原における気象観測

富士見パノラマリゾートの協力により，2017-2019 年

高原地域で高頻度で出現し（図 b），3-4 時に面積が極大

暖候期にゲレンデを利用した気象観測を実施した．観となる傾向を示した．広域で下層雲が検出された 15 事

測は，おもに標高 1730m，1480m 地点でのインターバ

例で，輪島のゾンデデータに沈降性の逆転層が明瞭にルカメラによる夜間から早朝にかけた撮影と，標高差検出され，再解析データでは地上で弱風を伴う高気圧

700m のゲレンデを利用した複数標高での地上気象観が解析された．沈降性逆転層は他のゾンデ観測地点で測で構成した．3 年間で取得した 299 日分の画像データも検出され，その高度は富士見高原の 2 高度で撮影さのうち 29%で雲海が撮影された．雲海はおおむね，谷れた画像の解析から求めた雲頂高度ともおおむね一致

全体に広がる大規模雲海（A）と，谷の西側（B）またした．以上から，沈降性逆転の発生は中部山岳域で広は東側（C）に偏る小規模雲海に分類され，それぞれ全域に発生する雲海の重要な要因と考えた．

日数に対して 21，6，2%を占めた．時刻別画像から，
A のタイプは日の出直前（5-6 時）に頻度が増加する傾向がみられ，一般に早朝にもっとも目に留まる雲海のタイプであることが示された．
3 タイプ間での地上気象の違いを分析した結果，いずれも谷内には逆転層が発達しているが，A タイプは弱風で相対湿度が高い環境で発生し，B タイプは画像から雲頂高度が低く，高層雲の発生にともない夜間の放射冷却が少ない事が観測された．富士見高原の地形は

図 2017 年 10 月 26 日の大規模雲海（a）と衛星から谷底が西に偏り東側は八ヶ岳山麓で標高が高い事から，検出された 3－6 時における下層雲の発生頻度分布（b）

B タイプはAタイプが弱化した現象であると判断した．
一方，C タイプは画像から比較的雲頂高度が高く，南

謝辞：衛星データは千葉大学環境リモートセンシング

風が卓越した．このことから，B タイプは八ヶ岳西側

研究センターより取得しました．富士見パノラマリゾ

斜面上での滑昇性の下層雲が寄与していると判断した．

ートには観測への全面協力を頂きました．



参考文献

静止衛星画像を用いた雲海の検出

気象衛星ひまわり 8 号の多バンドデータを利用し，中部山岳域で発生する雲海を検出した．色調から夜間[1] 志水菊広, 齋藤幸太郎, 山本幹人, 2018: RGB 合成画
像. 気象研究ノート, 238, 59-72.

の雲形解析を行う手法[1,2]を参考に，水滴･氷晶の放射[2] 木下仁, 成田正巳, 吉松雅行, 2016: ひまわり 8 号

特性が検出できるバンド 13(中心波長 10.4µm)とバンドの画像を利用した霧の監視. 気象庁予報技術研修テ

15(12.4µm)の輝度温度の差分(S1)，バンド 07(3.9µm)とキスト, 22, 94-133.

― 144 ―

P214

球面調和関数と鉛直構造関数を用いた
3 次元スペクトルモデルの構築と気候研究への応用
鈴木智大・村上茂教（気象大学校）
１．はじめに

鉛直方向にσ=2(p/ps)-1 を座標とする全球３次元スペク

スペクトル法では、場を適切な境界条件を満たす有限個

トルモデルを、変換法を用いて構築した。更に得られたモの十分滑らかな直交関数により展開し、その展開係数に対

デルに、任意の基本場を対象とする線型化を施した。

する有限個の常微分方程式を求めることで、解きたい偏微3. 計算結果とまとめ分方程式を離散化する。過去のスペクトルモデルに関するモデルが正しく構築できているか確かめるために最初研究としては、鉛直基底に Laguerre 多項式を用いたに Polvani et al. (2004)で提唱されている傾圧不安定波のFrancis(1972)、Legendre 多項式を用いた Machenhauer

数値実験を行った。非線型モデルでは傾圧不安定波の非線

and Daley(1972)、Chebyshev 多項式を用いた黒木・村上型な時間発展が再現され(図 1)、更にこの実験の基本場か(2015)や 3 次元ノーマルモード関数を用いた Tanaka

ら求めた線型力学演算子を固有値分解することで傾圧不(1995)によるもの等がある。このように、スペクトルモデ

安定波のモード解を得た。また、気候学への応用として、

ルの研究はかつて盛んであったが、並列計算や超並列計算

7 月の気候値を基本場として線型力学演算子を求め、そのによる高速化が主流となった近年の潮流にそぐわなくな

固有値分解を行い、南半球の傾圧不安定波に加えて、中央ってきたため、今日では新たなスペクトルモデルの開発がアジアに大きな振幅を持ち振動数 0 でエネルギーを東に話題に登ることは少ない。しかしながら、スペクトル法で伝えるシルクロードパターンに似たモードを得ることがは微分の計算が原理的には誤差を持たず数値粘性が生じできた(図 2)。

ない等の利点がある他、基底関数の選択によっては線型力

このように、構築したモデルは、テレコネクションパタ

学演算子の固有値分解の計算コストが削減できる可能性

ーンの同定等の気候学的な応用にも使える十分に実用的があり、研究目的での利用を考えるなら、その価値は高い。

なものであると言える。

こうした状況に鑑みて、本研究では水平方向には球面調和関数を基底関数とし、鉛直方向には鉛直ノーマルモード
あるいは鉛直構造関数と呼ばれる関数を基底とした全球
3 次元スペクトルモデルとその線型化モデルを構築し、気候学的な応用計算を行ってみた。

2. モデルの構成
鉛直構造関数は静止大気を基本場として線形化したプ

図 1 構築した非線型モデルを 12 日間時間積分して得られた傾圧不安定波の渦度分布(10-5s-1)(960 hPa)。

リミティブ方程式を変数分離した際に得られる鉛直構造
方程式の固有解である。鉛直構造方程式はいわゆるStrum-Liouville 型微分方程式の一種で、上下端における適切な境界条件の下でその解は完備な直交関数系を構成するので、鉛直方向の基底関数として用いることができる。
本研究では Kasahara and Puri(1981)に倣い、鉛直構造関数を Legendre 多項式の展開係数に対する固有値問題を解くことで求め、それと球面調和関数から基底関数を構成し、

図 2 7 月の気候値を基本場として求めた線型力学演算子の固有値分解で得たシルクロードパターンに似た固有モードの渦度分布(10-6s-1)(約 200 hPa)。矢印は Takaya and Nakamura の
波活動度フラックス(m2s-2)。

― 145 ―

P215

南極氷床上における春季の接地気温逆転層の緯度断面
平沢尚彦(極地研)、山田恭平(長野県環境保全研)、佐賀勝己（タイプエス社）
１．はじめに2018 年 10 月及び 2019 年に 10 月に南極氷床上においえてゾンデ観測を実施した。南極氷床上のゾンデ
データは少なく、天気予報の初期値データとしての価値も高いことから、衛星回線を経由して GTS にデータを配信した。
極夜が明けて春に入った時期であるが、氷床上の地
上気温はまだ-60～-40℃である。このような厳しい環
境でのゾンデ観測は歴史的にも多くなく、様々現象の研究に利用できる。この発表では接地気温逆転層に着目して議論する。
２．観測地域
図 1 はゾンデ観測を実施した観測隊の移動経路を
南極氷床の俯瞰図上に示す。2018 年 9 月 30 日～10
月 10 日にかけて Relay Point（中継拠点、標高 3350 m）
から S16 地点（標高 600 m）へ、2019 年 10 月 25 日
～11 月 2 日にかけて MD78 地点（標高 2477 m）から
S16 地点への移動中のキャンプ地において観測が実施された。Relay Point は海岸から約 650 ㎞、MD78
は約 330 km の距離がある。

図 1 ゾンデ観測を実施した観測隊の移動経路。
３．接地気温逆転層の緯度断面
図 2 に 2018 年に観測された気温の鉛直プロファイ
ルを特徴的な地域に分類して示す。最も標高の高い地域では逆転強度が 20～15℃と最も顕著である。その下の標高の地域は最もカタバ風が顕著である。そこでは最下層の 100 m では等温に近く、それより上
で気温の鉛直傾度が大きい。この構造はカタバ風の鉛直分布が関係していると考えている（図 3、詳細は講演時）。逆転強度はやや弱く、10℃程度である。逆転層の厚みが最も厚く、300 m を超えるケースがある。
最も標高の低い地域では逆転強度は 10℃に満たない。
逆転層の厚みは最も薄く、100 m 程度となっている。
講演では逆転層の厚さの緯度分布についての議論、及び 2018 年と 2019 年の観測時期の違いによる逆転層の特徴の違いについての議論も行う。

図 2 2018 年に観測された気温の鉛直プロファイ
ル。上段：最も標高の高い地域、中段：カタバ風の顕著な地域、下段：最も標高の低い地域。

図 3 2018 年に観測された風速の鉛直プロファイ
ル。図 2 の上段、中段、下段の平均値で示す。

― 146 ―

P216

ひまわり 8 号を用いた台風の雲の日変化の解析∗

1

森谷拓冬, 坂崎貴俊（京大院理）

はじめに人工衛星の赤外画像から得られる輝度温度は, 熱帯低気圧（TC）の解析に度々用いられてきた. Kossin(2002)
は, 大西洋及び太平洋東部上の十分発達した TC の中心に関して軸平均した輝度温度 (TBB ) の Hovmöller 図に於いて低温のシグナルの外側への伝播を見出し, スペク
トル解析により日周期の存在を指摘した. また Dunion
et al.(2014) は, TBB とマイクロ波を組み合わせた解析により, 環状のシグナルが深い層を伴って伝播していると主張した. 更に彼らはシグナルの時間的・空間的予測
可能性に言及した. もし, シグナルが予測可能ならば予報の改善へとつながり, さらには, 日周期の解明によってTC の理解に結び付けられる. 他に西部太平洋でも同様の TC の日変化の存在が指摘されているが, 詳細は明らかではない [3]. 本研究では, 西部太平洋の個別の事例について, この日周期的な伝播シグナルを詳細に調べ, また新たに split window を用いた解析により, シグナルの深さについても明らかにする.

2

データ・解析手法

がって 2 次元の軸平均場ではなく TBB の 3 次元的解析が必要とされる. また, 日変化は対流等の TC の内部構造に関係している可能性があり, メカニズムの解明には
TBB の空間 2 次元の情報のみではなく, 空間 3 次元の情報を活用した解析が求められる. 加えて, ここでは１事例のみを紹介したが TC によって差異があることも分
かってきており, 発表ではこれらの点についても結果を紹介する予定である.

参考文献[1] Dunion, J. P., C. D. Thorncroft, and C. S. Velden,
2014, Mon. Wea. Rev., 142:10, 3900-3919.
[2] James P. Kossin, 2002, Mon. Wea. Rev. 130:9,
2260-2270.
[3] 福田ほか, 2019, 日本気象学会 2019 年度秋季大会
講演予稿集, 116, B459.
[4] Inoue, T., 1987, J. Geophys. Res., 92, 3991-4000.
[5] Inoue, T., 1989, J. Meteor. Soc. Japan, 67, 621637.
♦ 謝辞

本研究では, ひまわり 8 号の機動観測から得られた,
10.5, 11.2, 12.4µm(B13, B14, B15) の TBB を使用した.
10.5µm を雲頂高度の指標として, 11.2, 12.4µm の差を雲の光学的厚さの指標としてそれぞれ用いた [4][5]. ま
た TC の中心を決定するために RSMC ベストトラックを使用した. 対象とした TC は, 陸から離れていて勢力が台風以上に分類されたものとした. ここでは 3 日以上その状態を保持したものから１例を紹介する. 2017 年台
風 21 号（1721）で, 超大型の非常に強い台風である.
解析は, ベストトラックから TC の中心位置を決定して, TBB の軸平均場を対象に行った. さらに, 中心から利用したひまわり観測データは, 文部科学省の委託事業により開発・運営されているデータ統合・開発システ
ム (DIAS) のもとで, 収集・提供されたものである.

の半径毎にスペクトル解析を行い日周期が卓越するか確認した. また各地方時に対して合成図解析を行った.

3

結果

スペクトル解析では, TC の中心付近では日周期が卓越しなかったが, 約 200km より外側では卓越した.
実際, B13 の合成図解析では早朝から夕方にかけて半
径約 200km の位置から外側へ伝播していく低温のシグ
ナルが確認できる (図 1). これは Dunion et al.(2014)
でのシグナルと位相も含めて整合する結果で, また split
window を用いた解析でも値の小さい領域（< 2.0K 程度）が B13 での低温シグナルとほぼ同位相で伝播していることがわかる. これは光学的に厚いことを示し, 従って比較的深い層を伴うシグナルの存在が示唆される.

4

まとめと今後

本事例に於いて確認された日周期のシグナルは先行研究を支持するものであった. また今回新たに split
window 解析を行うことで, シグナルが深い層にわたることが示唆された.
本研究では先行研究と同様に軸平均場に対して解析を行ったものの, TC の非対称性に由来する軸平均によるシグナルの掩蔽や歪曲が存在する可能性がある. した

図1

台風 1721 に於ける B13 と B14-B15 の軸平均
TBB の LST に対する合成図（地方時-余緯度）. カラー
が B13, コンターが B14-B15. 同じものを 2 日分描いてある. 横軸は半径方向を表しているが, 大円変換による台風中心を極に見立てた緯度経度座標を用いている
ためその余緯度となっている. 目安として 1 度あたり
およそ 100km である. 直線は速さ 9.3m · s−1 を表す.

― 147 ―

P217

ラ イ ダ ー に よ る 下 部 対 流 圏 の CO 2 混 合 比 鉛 直 分 布 観 測*柴 田 泰 邦 ， 長 澤 親 生 ， 阿 保 真 （ 東 京 都 立 大 学 シ ス テ ム デ ザ イ ン 研 究 科 ）1. はじめに
波長 1.6 µm の 差分吸収ラ イ ダ ー （ DIAL: Differential
absorption lidar）を用い、高度 2.5km までの CO2 濃度の鉛直

図に東京都立大学日野キャンパス（東京都日野市）で観測した 2020 年 1 月 14 日の CO2 混合比プロファイルを示す。高度
2.0～2.5 km で低高度モードと高高度モードが重なり、両者は分布連続観測を継続的に行ってきた[1-3]。これまでの観測結果から、夜間は地上から高度 1.5～2.0 km 付近まで 400 数十
ppm、晴天時の昼間は植物の光合成による CO2 の吸収で境界層内は 400 ppm 前後へと減少する日変化が観測されている。一方、高度 2 km 以上の自由大気になるとこのような顕著な日変化はあまり見られなくなる。そこで、自由大気におけるCO2 混合比の変動主因して考えられる大陸都市部起源や火山起源の CO2 流入の様子を観測する目的で高高度観測モードを追加し、高度 5 km までの下部対流圏の CO2 混合比分布
観測が可能になった。富士山（標高 3776 m）やハワイ・マウナ
ロア観測所（標高 3397 m）では CO2 混合比の長期連続観測を行っており、今回追加する高高度モードはこの高度領域をカバーすることになる。本講演では、今回追加する高高度モードの観測結果と富士山やハワイとの関連性も報告する。

良い一致を示しており、両モードをつないで境界層から高度5 km 付近までの CO2 混合比鉛直分布観測が可能になった。
図から、高度 3.3 km 以上の CO2 変動が小さい高度領域と、それ以下の CO2 変動が大きい高度領域が明確に区別できている。また、高度 1 km から 2 km の CO2 混合比は 425ppm 前後
で、高度 1 km 付近に CO2 が減少し、それ以下の高度で CO2が急増する様子が観測された。講演では、同時に得られている気温鉛直分布などのデータを用い、CO2 変動の解析結果について報告する。

2.

DIAL 観測結果
受信部は従来と同様に口径 25cm 望遠鏡を用い、90 % :
10 %のビームスプリッターを新たに挿入し、90 %側の信号を高高度用の光電子増倍管（PMT）に、10 %側の信号を低高度用の PMT にそれぞれ入射させる。高高度観測は信号が弱いのでフォトンカウントモードで、低高度観測は従来と同様に 16
bit AD コンバータを用いたアナログモードで観測を行った。

3. まとめ都市や植生による CO2 吸収・排出の影響が少ないとされる
高度 2 km 以上の CO2 変動、および、CO2 流入イベントを観測する目的で、高度 5 km までの CO2 混合比鉛直分布観測が可
能な高高度モードを従来の DIAL に追加した。これにより、
CO2 変動の小さい高度領域と、それ以下の人為起源による
CO2 増加領域が明確に区別できた。今後、観測例を増やし、CO2 濃度の季節変化や、イベントの有無について調査する。
参考文献[1] Y. Shibata, et al., 2017, Appl. Opt.,56, 1194-1201.
[2] Y. Shibata, et. al., 2018, Sensors, 18, 4064.
[3] 柴田他, 2018, 気象学会 2018 年度春季大会, B456.

図 DIAL による CO2 混合比観測結果（東京都立大学 日野キャンパス）― 148 ―

P218

防災情報と避難行動への意識と防災教育の浸透度との関係～広島地域を対象としたアンケート調査に基づく分析～*田 中 健 路 ， 湊 雄 太 郎 (広 工 大 環 境 ),1.

ベル 4 が 52%，レベル 5 が 37% (その他 1%)と回答しはじめに

風水害や土砂災害などのハザードマップが公表された．各種災害に対する最も安全に思う行動について質たり，NTT 防災タウンページなど防災に関する多様な問を行ったが，このうち，土砂災害の場合には，図 1

啓発資料が作成されたりするようになり，一般住民がのような内訳となり，警戒レベル 4 以下で避難判断を

防災に関する情報について平常時から知識を身に着け行う層よりも警戒レベル 5 で避難判断を行う層の方がる機会が増えてきている．2019 年 5 月より気象警報な

普段の生活場所で待避する傾向が現れている．

どの防災情報を 5 段階の警戒レベルに分けて発表する

避難判断を行う警戒レベル，ハザードマップの認知，ようになり，警戒レベル 4 で全員避難を行うように行学校教育で学習した課程数，教育による防災意識への政側は啓発を行っている．しかしながら，2019 年 6 月

効果，避難勧告・避難指示の理解度に関する回答をそ

7 日に広島県内で初の警戒レベル 4 が発表されたが，実

れぞれ得点化し，これらを説明変数として主成分分析

際に避難行動をとった住民は 6％以下にとどまるなどを行った．警戒レベル 5 で判断する層は警戒レベル 4

課題が多い．本研究では，防災情報と避難行動への意

以下と比べて他の情報に対する理解も低い傾向を示す．

識と防災教育の浸透度との関係に着眼し，一般住民を学校で受けた教育内容の浸透度は一般的な防災情報へ対象としたアンケートを実施し，分析を行った．

の関心・理解に対し，警戒レベル 4,5 の回答者に対しては弱い相関を持つが，主に中高年層が支配的な警戒レ2.

ベル 3 以下の回答者に対してはそれ以外の要因が作用

アンケート内容

アンケートの質問は，5 項目（ハザードマップ，啓発

していると見られる．

冊子，避難意識と行動，防災教育，回答者属性）の全28 問からなる．ハザードマップに関しては各種ハザー
ドマップの認知度や使用保管状況，改善意見に関する質問を計 5 問，啓発冊子に関しては NTT 防災タウンページを対象とした質問を計 4 問，避難意識と行動に関しては，普段利用している情報源，警戒レベルへの認識等に関する質問を計 10 問，防災教育に関しては，小中学校理科で学習する単元（キーワード）に対する理

図 1 避難を判断する警戒レベルと安全と思う避難行動

解，教育に対する改善意見等を計 5 問設定した．

との関係

3.

調査方法

アンケートは，広島工業大学のオープンキャンパスの一般来場者，大学生，広島市中心部，広島市安佐北区，広島県府中町の一般住民を対象として，2019 年 7月から 12 月にかけて配布・回収を行った．回答方法は
QR コードから回答用フォームに入力する方式と，専用の回答用紙に記入の上直接または郵送による提出する方式を併用した．有効回答数は 399 である．
4.

回答結果の分析

アンケート調査の結果の中より，避難判断となる警
戒レベルに関する質問に対して，レベル 3 以下 10%, レ

図２ 主成分分析結果― 149 ―

P219

ϿॠԘਗ␃⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠ ‫ۼ‬श␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ૠՃಅҼ∗ ‫ڄ‬ᒝ (࠾‫ )ٴ‬ഓۛわ ਊϷ‫۝‬ತ (෕‫ڄ‬л੒Ӂ ϔ઱ઘ֊ԋְ٥֋ࡿ)2

ࠌߤ: ϔ઱‫׸ۯ‬٥֋Ҕ౎Նۚ (JAXA) ࠬ੢٥֋キ Inter-comparison of global rainfall data
products for the imporovement of satellite
rainfall algorithmギ ⎯ࢊढ़୾⏓ ࠬ⎒ ⎧ ۱⎤ ⎠れ๭ๆ⎘ ⎠ ␃⍬⏻ ⎰ NASA,NOAA,JAXA ୾ү౎ࣿ‫ ⏋ ⏉ ⎬ٴ‬ଚ֤⎖ ⏍⎠⏃ ⎯⎨⎃⏌ れ

SEA 1deg 60S−60N

LAND 1deg 60S−60N

4― 150 ―

32
1cpc
gpcc(mm:black,dd:gray)

2000

2005

2010
YYYY

2015

2000

2005

2010
YYYY

2015

0.1
0.05

averaged monthly rain rate [mm/hr]

Fig. 1: timeseries of monthly rain rate over theocean (left) and land (right) at 60S–60N and from1998 to 2017. GPCP and GPCC are made fromboth of monthly data and daily data, and Meghatropiques is only 30S–30N. CMAP and GPCPmonthly data are 2.5◦ grid, and the others are 1◦
grid by binning.

0

a Global Satellite Mapping of Precipitaztion b Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM d ҍใ੒Չ૊ (NOAA) Չ‫ڴ‬าਗ⏷ ␯ ⏻ ⍬ (CPC) ⎯ MORPHing technique ⎨ൗࠄ‫⎯ظ‬Ϙη⏓ Ϋஓ⎖ ⎜⎠␃⍬⏻ ⎩ CPC Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠ ␃⍬⏻ e ু֊‫ۼ‬शՉ‫ظڴ‬ѳ (Global Precipitation Climatology Project)⎯Ͽॠ␃⍬⏻ ⎩ GPCC Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻ ⏓ ๆ⎅⎠ ␃⍬⏻ f CPC Merged Analysis
of Precipitation, ॅખ␞␃␧าൎ⏓ ৕⏀‫␃⎡⏔ܛ‬⍬⏻ g Hamburg Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite Data, ҍࣘ⎯⏀ h ␇␡⍬␥ ␧␉⏿␄ ␫ ⍬⏫ ⎬ Է⎅⎠ ஂ‫ ␦ ␄ ␦ظ‬⍬␌␧⏓ ۱⎫ ⎤ ⎧ ஖ࡥ⎘ ⎠ near real-time ␃⍬⏻る
The Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks(PERSIANN) ⎩ ⎞ ⎯ Climate Data Record(CDR)れi TAPEER-BRAIN Megha-Tropiques level 4 productれ TAPEER ⎰ TropicalAmount of Precipitation with an Estimate of ERrorsる BRAIN ⎰ Bayesian
Rain Algorithm including Neural Networks(Viltard et al, 2006)れ j ഡ܎⎯
Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations(CHIRPS), ๹ࣘ⎯⏀ k CPC ⎍ଚ֤⎚⏌ Ϙຟ‫ ␃ظ‬⍬ ⏻ l ␅ ⏠ ␀ Չ࣐૊ (DWD) ௅⎯ Global
Precipitation Climatology Centre ⎯Ϙຟ‫␃ظ‬⍬⏻gsmap−mwr
gsmap−mvk
gsmap−gauge
imerg HQ
imerg uncal
imerg calmeghatropiques−0,6,12,18
hoaps
gpcp(mm:solid,dd:dotted)
cmorph mw
cmorphcmap no−numeric
cmap
persiannpersiann−CDR
chirps0␌⍬⏴␣ ␯
V04-V6
V06B+
RT ⎯ V1.0
ُ:V2.3∗ /௟:V1.3,V2.3
V1910
V4.0+ (–201512)
m6s4/CDR:v1r1
V1.00
V2.0
V1.0/V1.0RT(2006∼)
full-v2018+0␓␩ ⏼⏫ ␄‫׸‬ԝѽਉ୞ [ ヂ ]ߗԝѽਉ୞GSMaPa
0.1
1 ߗԝ
0.1
30 ഇ
IMERGb0.25
3 ߗԝ
CMORPHd
ُ:2.5/௟:1.0
ُ/௟
GPCPe
2.5
ُ
CMAPf
0.5
6 ߗԝ
HOAPSg0.25
3 ߗԝ/CDR:௟PERSIANNh
Megha-Tropiquesi
1.0௟
CHIRPSj
0.05
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0.5
௟
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ُ:0.25/௟:1.0
ُ/௟
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+ ␌⍬⏴␣ ␯ ⎍ࣘ⎍⎤ ⎠れ ∗ 201704 ⎌⏊ ௑අպれ⎋⏐⏋ ⎬1998–2017 ௰⎯‫ۼ‬शຟ⎯ബш⎬ ⎥⎅⎧ ␓␩ ⏼⏫ ␄ ԝ⎯ಅҼ⏓ ۱⎫⎤ ⎠れ ‫ڤܞ‬る ⎖ ⏊ ⎬โゖ ⎫ ߄୅⎨३ܵ⎚⏌ れ

3Tab. 1: ‫ޡ‬ๆ␃⍬⏻32

௯ ਾ ‫ ۼ‬Ϙ Ԙ ਗ Ͽ ॠ (TRMM) ⎩ ু ֊ ‫ ۼ‬श Ԙ ਗ ‫ ظ‬ѳ(GPM) ⎯ ࠞϿॠ⎍ ਲ⎢ ࣘ⎓ ⏊ ⏍ る ␚ ⏠ ⏫ ␩ ఉԘਗ
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1

⎰⎙ ⏂⎬

monthly rain rate [mm/day]

1

2000

2005

2010

2015

Fig. 2: same as
Fig. 1 but only
over land and alldata-averaged
rain rate at 30S–
30N (blue △) and
60S–60N (red ◦).

大会 第 3 日午前A301
2019 年台風 15 号の発生・発達環境場の定量化
筆保 弘徳 1・嶋田 宇大 2・及川 義教 3・永戸 久喜 3・吉田 龍二 4, 5
1: 横浜国立大学, 2: 気象研究所, 3: 気象庁, 4: CIRES UCB, 5: NOAA ESRL

１．目的
2019 年台風 15 号（T1915）は、観測史上最強クラスの勢力で関東地方に上陸し、千葉県を中心に甚大な被害をもたらした。なぜ T1915 は勢力が衰えることなく上陸したのか？ その要因の一つとなる環境場についての定性的な考察はあるが、定量的に示していない。
台風の発生・発達における環境場の寄与を定量的に示すことは、過去や将来の台風と比較するためにも必要となる。そこで本研究は、台風発生環境場診断手法
Typhoon Genesis Scores（TGS：Yoshida and Ishikawa
2013）と統計力学的強度予報 Statistical Hurricane
Intensity Prediction Scheme（SHIPS： DeMaria andKaplan 1994）を用いて、T1915 の発生・発達環境場
を定量的に示して理解することを目的とする。

る他の変数とほぼ釣り合っている。発生期後半から発達期にかけて、SST（-2.8）と OHC（-2.7）とともに鉛直シアの小ささも発達に寄与（-2.2）する。成熟期では、SST（+0.7）と OHC（+0.8）が衰弱の寄与に変わるが、鉛直シアは発達に大きく寄与（-2.7）する。
４．考察とまとめ
本研究では、JMA-TGS と TIFS を用いて、T1915の発生・発達環境場の寄与を定量的に示した。日本近海では、SST と TCHP は衰弱寄与に変わるが、それに匹敵する鉛直シアの小ささが発達に寄与していたことで、日本に上陸するまで勢力を衰えなかった。鉛直シ
アが弱かった理由は、上層ジェットが北上していたことが影響したと考察する。今後は入力データを再解析
データに変更した場合の精度向上を行う。

２．手法
本研究は気象庁版TGS（JMA-TGS）と気象庁版
SHIPS（TIFS：Shimada et al. 2018）の結果を用いる。
JMA-TGSは、早期ドボラック法（EDA）とGSMの結果を用いて、5パターン（シアライン（SL）
、東西風合
流域
（CR）
、
モンスーンジャイア
（GY）
、
偏東風波動
（EW）
、
先行台風（PTC））と寒冷渦（UL）のスコア値を算出して台風発生環境場を定量的に診断する。TIFSは、重線形回帰式を用いて、予測初期時刻から予測時刻での台風
強度変化量を算出するモデルである。TIFSの予報値を用いることで、強度変化量に対する説明変数（26項目）の寄与値を示すことができる。
３．結果
EDA によると、T1915 は 8 月 29 日 12UTC に北太平洋日付変更線付近で熱帯低気圧 EDA024 として検出している（図 1 の赤星）
。図 1 左下は、JMA-TGS によるスコア値を示す。EW スコア（0.04）のみが算出されて他はゼロであり、T1915 は典型的な偏東風波動の環境場で発生していた。
T1915 は偏東風によって 155E 付近まで約 7 日間かけて西進して、9 月 5 日 6UTC で台風となる。そして、T1915 は発達しながら北上を始める。図 2 はベストト
ラックと TIFS の 6 時間予報の中心気圧と、その主要な説明変数の発達寄与値である。発生期では SST（時間平均した 6 時間後の気圧変化量は-2.9hPa/ 6hr）やOHC（-2.3）が発達に寄与しているが、衰弱に寄与す

図 1：8 月 29 日 12UTC における EDA024 の位置（赤星）。3 日
前の 850hPa 面の水平風と流線関数（コンター）と渦度（影）。
左下は JMA-TGS スコア値。

図 2：TIFS の 6 時間予報による T1915 強度変化による主要説明
変数の中心気圧への寄与値時間変化。実線はベストトラック（黒）と TIFS（赤）による中心気圧。

― 152 ―

A302

2019 年 台 風 シ ー ズ ン に お け る 大 気 海 洋 環 境 場 の 特 徴*和 田 章 義 (気 象 研 究 所 台 風 ・ 災 害 気 象 研 究 部 )1.

potential: TCHP）を海洋データセットから作成した. こ

はじめに2019 年の台風シーズンは, 9 月に台風第 15 号が千葉の日別TCHPデータを10 日間隔で読み込むことにより,県千葉市に上陸, 10 月に台風第 19 号が伊豆半島に上陸

東経 100 度から西経 80 度, 赤道から北緯 60 度の領域にする等,強風や大雨などにより広域にわたって災害が発

おいて EOF 解析を実施した. 月毎でなく旬毎であるこ生した. 2019 年の台風活動に影響を及ぼした大気海洋とに注意されたい.

環境場の特徴を理解するために, 気象庁 55 年長期再解

EOF 解析の結果, 寄与率は第 1 モード 43.7%, 第 2 モ

析(JRA-55)月平均データ（水平解像度 1.25 度）及び北ード 21.0%, 第 3 モード 12.3%となった. TCHP の第 1西太平洋海洋長期再解析データセット北太平洋版及びモードはエルニーニョ・南方振動(ENSO)に対応する相気象庁現業解析海洋データ（ともに水平解像度 0.5°）

関分布, 第 2 モードは解析領域全域でほぼ同じ相関係を用いて, 8-11 月の月平均場の特徴及び経験的直交関数の符号をもつ相関分布, 第 3 モードは赤道中央太平

数解析(EOF 解析)による主要変動モードの特徴につい洋にシグナルをもつ相関分布をもつ. この結果は, 解て調査した.

析期間は異なるものの, Wada and Chan(2008)と整合す

2.

る. 特に第 2 モードについては北太平洋のほぼ全域で大気場の特徴300hPa 及び 500hPa 高度場及び 300hPa 東西風について,月平均及び 1979-2019 年の期間平均からの差を見ると, 8-10 月にかけて, 主に中緯度で高度場が期間平均より高かった. また 300hPa 東西風の極大域（偏西風ジェット）の位置は期間平均（北緯 35-40 度）と比較して, より高緯度（北緯 40-45 度）であった. 東経 100 度から 180

TCHP が増加傾向であることを示す. 2019 年 8-11 月の期間, TCHP の極大域が熱帯中央太平洋に明瞭に表れていた. EOF 解析結果から, これは第 3 モードが卓越した
結果ではなく, 第 2 モードの影響が大きいことが示唆
される.
4.

議論

度, 赤道から北緯 60 度域内で EOF 解析を実施した結果,

EOF 解析で得られた主要変動成分の中にはトレンド

第 1～3 モードで変動成分全体の約 67%(300hPa 高度),を含むものがある. それが地球温暖化によるトレンド

訳 64%(500hPa 高度)及び約 55%(300hPa 東西風)を説明なのか, 自然変動にみられるものなのかについては今することができる. 高度場の第 1 モードの相関分布は後の研究課題である. TCHP の変動成分の第１モード

解析領域全域にわたって同符号であり, 1979-2019 年のは自然変動モードである一方,300hPa 及び 500hPa 高度

期間, 多少の変動を伴うものの, 高度は年とともに上場及び 850hPa 気温場といった大気環境場の第１モード

昇していることを示唆する. 500hPa 高度場に関しては,

は解析領域にてほぼ同じ符号をもつ.この大気と海洋2019 年は第 3 モードの寄与が大きい. 太平洋高気圧のの違いと地球温暖化との関係についても、注意する必西偏はこのモードの相関分布から説明できる可能性が要がある. 本解析結果は2019 年にみられた偏西風ジェある.

ットの北偏,太平洋高気圧の西偏,暖かい海洋表層場

JRA-55 の可降水量について月平均及び 1979-2019 年（気象庁, 2019）を端的に説明することができるたの期間平均からの差を調べたところ, 8-10 月にかけて,

め,2019 年台風シーズンの大気海洋環境場の成因及び日本太平洋側沿岸,特に黒潮域にて可降水量が多かった.

地球温暖化との関連について,本結果をより詳細に解

可降水量の EOF 解析結果から, 第1～3 モードで変動成

析することにより,明らかにしていきたい.

分全体の約 54%を説明することができる. 2019 年については第 2 モードの寄与が大きく, その相関分布から,
南シナ海,沖縄から日本の太平洋側沿岸に沿った海域で可降水量が多かったことが示唆される.
3.

参考文献[1] Wada A. and J. C. L. Chan., 2008, Geophysical Research
Letters, 35, L17603[2] 気象庁, 2019,「令和元年台風第 19 号とそれに伴う
大 雨 な ど の 特 徴 ・ 要 因 に つ い て （ 速 報 ）」海洋場の特徴1982-2019 年の期間, 海洋貯熱量（Tropical cyclone heat

https://www.jma.go.jp/jma/press/1910/24a/20191024_me
chanism.html― 153 ―

A303

令 和 元 年 台 風 第 19 号 の 降 水 の 非 対 称 化 メ カ ニ ズ ム*柳 瀬 亘 ・ 荒 木 健 太 郎 ・ 和 田 章 義 ・ 嶋 田 宇 大 ・ 林 昌 宏 (気 象 研 究 所 )

1.

はじめに

スケールの前線と融合し（図略），温帯低気圧化の過程

東日本・東北地方を中心に大雨をもたらした令和元年台風第 19 号は，日本付近で台風の北側に偏った降水が促進された．日本の地形を除いた感度実験では，このプロセスをより明瞭にとらえることができた．

分布を伴っていた．台風が完全に温帯低気圧化する前(a)から非対称構造を持つことは先行研究でも知られているが，そのプロセスは台風周囲の総観場にも依存する．
本研究では台風第 19 号の非対称化プロセスについて，
非静力学モデルを用いて解析を行った．
2.

手法

台風第 19 号の非対称化プロセスを再現するため，水平格子間隔 5km の気象庁非静力学モデルを用いて 2019年 10 月 10 日 12UTC から 72 時間のシミュレーションを行った．降水過程は雲水・雲氷・雨・雪・霰を予報(b)

する雲微物理スキームとKain-Fritsch の積雲スキームで表現し，初期値・境界値には GSM 解析値を与えた．
3.

シミュレーション結果

ここでは日本の南海上で台風の非対称化が明瞭となった 10 月 11 日 1200UTC のシミュレーション結果を示す（図 1）．降水は台風の北側に偏り，特に北西～北側
でバンド状に集中している（図 1a）．これらの特徴は衛星のマイクロ波による観測でも確認されている．
台風の非対称化メカニズムの一つとして，台風北側(c)の西風ジェットによる慣性安定度の減少が先行研究で指摘されている（Rappin et al. 2011, Dai et al. 2019）．そこで，気圧場の水平勾配と曲率を求めて傾度風バランスを解析した（図 1b）．台風と西風ジェットの間の領域
は高気圧性の曲率が大きいため傾度風の解が存在せず，慣性不安定な場である可能性が示唆される．この領域
付近では台風から西風ジェットへの北向きの非バランス風（実際の風と傾度風との差）が強化されている．
また，バンド状に集中した降水分布を理解するため，
高度約 1km での相当温位場を解析した（図 1c）．北緯

図１ 2019 年 10 月 11 日 1200UTC のシミュレーション

35 度以北には総観スケールの前線に伴う相当温位勾配

結果．(a) 前 1 時間降水量(シェード; mm h-1)． (b) 傾度

が西南西～東北東に伸びているが，これとは別に台風

風解析による高度約 10 km のバランス風の風速(シェーの北西～北側で相当温位勾配が強まっており，バンド

ド; m s-1)，非バランス風のベクトル，解が存在しない領状の降水と対応している．前線形成関数の解析では（図域(灰色シェード)．(c) 高度約 1 km の相当温位(シェー略），この領域で水平風の変形場が相当温位勾配の強化ド; K)，相当温位勾配(コンター; 1 K (10 km)-1 ごと)，水と対応していた．台風が北上すると，この前線は総観平風(矢印)．細いコンターは海面更正気圧(20 hPa ごと)．

― 154 ―

A304

台 風 経 路 -高 潮 ア ン サ ン ブ ル シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ る
高潮ノモグラムの開発*大 滝 寿 一 1 ・ 筆 保 弘 徳 1 ・ 高 野 洋 雄 2 ・ 辻 和 希 1 ・ 山 内 隆 介 1 ・ 竹 見 哲 也 3 ・
森 信 人 3・ 坪 木 和 久 4・ 加 藤 雅 也 4・ 清 原 康 友 5(1:横 浜 国 立 大 学 、 2:気 象 研 究 所 、 3:京 都 大 学 、 4:名 古 屋 大 学 、 5:気 象 予 報 士 会 )1.

図 3 は T1821 のコースと名古屋港の高潮偏差を示す

はじめに2018 年台風 21 号（T1821）により、大阪港は高潮に「T1821 モデル高潮ノモグラム＠名古屋港」である。

よる大きな被害を受けた。高潮は発生頻度こそ稀だが、名古屋港では、吹き寄せ効果により、台風直撃コース

ひとたび発生すれば沿岸地域に甚大な被害をもたらす。

よりも西へ 40 ㎞ずれたコースで高潮偏差 2.8m と最も

辻他（2019 春季大会）は、台風経路‐高潮アンサンブ

大きくなることを示す。他の事例でも同様の結果が得

ルシミュレーションにより、各海岸地点の高潮偏差とられていて、名古屋港は台風直撃よりも西 20-100 ㎞を

台風経路の関係を示す「高潮ノモグラム」を提案した。

通過する時に高潮リスクが高いことが分かった。

しかし、高潮ノモグラムの表現や一般性に課題が残った。そこで本研究は、台風事例を増やし、新しい高潮
ノモグラムの開発を目的とした。
2.

実験設定

山崎他（2017）は、台風を含む大気場を地形に対して東西にずらす台風経路アンサンブルシミュレーショ
ン手法を提案した。この手法により、現実の台風をモデルとしながら、異なる地点に上陸した場合の仮想の大気場が得られる。大気モデルは WRF-ARW V3.6.1、
高潮モデルは気象庁の高潮モデル(JMA Storm Surge
Model)を用いる。水平解像度は、大気モデル 5 km、高図 1 : T1821 モデル高潮ハザードマップ。T1821 がコースを変えて襲来した時の各沿岸地点の最大高潮偏差。

潮モデルで約 1.7 km である。扱った台風事例は強い台風や特異なコースをとった 6 事例
（T5822、T5915、
T9512、
T1812、T1813、T1821）であり、約 20 ㎞間隔で東西にずらして計 513 本の高潮シミュレーションを行なった。
3.

結果

図 1 は、T1821 がコースを変えて襲来した時の各海岸地点の最大高潮偏差を示した「T1821 モデル高潮ハ
ザードマップ」である。名古屋港や大阪港、有明海、

図 2 : 6 事例ごとの高潮ハザードマップ。下関から渥美半島までの最大高潮偏差。

下関、仙台湾、三河湾、広島湾で最大高潮偏差が 2.5 m
以上となり、高潮リスクが高い地点である。一方、四国南岸や駿河湾、日本海沿岸のほとんどが低い。
図 2 は、台風 6 事例の結果の最大高潮偏差を下関から渥美半島までの海岸に沿って連続的に示したグラフである。事例により高潮偏差に差はあるが、リスクが高い地点はほぼ同じである。T1821 の結果と相関をとると、北西進した T1812 は相関係数 0.6 とやや低めであるが、他の 4 事例で約 0.9 を得た。

図 3 : T1821 モデル高潮ノモグラム＠名古屋港。コースごとの名古屋
港での高潮偏差（棒）、吹き寄せ効果（灰）、吸い上げ効果（白）、最低気圧（●）を記す。他の事例モデルでのピーク（×）を示す。

― 155 ―

A305
1980 年以降東京に接近する台風が増加している
山口 宗彦(気象研応用気象研究部)、前田 修平(気象研全球大気海洋研究部)
1. はじめに台風は地球上で発生する最も激しい自然現象の一つで、
大雨、強風、高潮など、さまざまな災害を引き起こす。
2019 年台風第 19 号による広域の水害 、台風第 15 号による千葉県を中心とする強風、2018 年台風第 21 号による大阪湾の高潮などは記憶に新しい。これらの日本の大都市を襲った最近の台風から、「日本に影響を与える台風の数が最近増加しているか？」、また、「以前よりも強い状態
で日本に接近するようになっているか？」、疑問が生じる。
気象庁は、日本や日本の各地方に接近する台風の数の統計調査を行っている。しかし、各地域における台風の
防災・減災という観点からは、地点毎に（オイラー的視点

図 1. 東京に接近した熱帯低気圧の数の経年変化。増加傾で）調査することも重要である。また、接近時の台風の強向は統計的に有意である。

さや、台風の発達に関係する環境場（海面水温や風の鉛直
シアなど）等に変化があるか調査することも重要である。
本研究では、東京に接近する台風が増加しているか、
また環境場や台風の移動速度に変化があるか調査した。
2. 使用データ
使用データは、気象庁のベストトラックと気象庁再解析
データである。検証期間は 1980 年から 2019 年の 40 年間である。1980 年以降とした理由は、1980 年以降は静止気
象衛星ひまわりが運用されており、ベストトラックの均質性がより高いためである(例えば、Moon et al. 2019,
Nature)。ベストトラックでは、00,06,12,18UTC における 6 時間ごとの解析値を使用した（TD や L を含む）。

図 2. 熱帯低気圧東京接近時の中心気圧の累積頻度分布。
P1 期間が黒、P2 期間が赤またはピンク。赤は P1 期間と P2期間の差が有意であることを示す。

3. 結果
図 1 は、東京に接近した熱帯低気圧の数の経年変化である。本研究の「接近」の定義は、熱帯低気圧の中心と東京

表 1. 7～10 月の間に台風が 980hPa 以下の中心気圧で東京に接近しているときの環境場と台風の移動速度。

の距離が 300km 以内、かつ熱帯低気圧の中心の緯度が東京

1980-1999 年

2000-2019 年の緯度より南にあるときである。図 1 から、過去 40 年、海面水温（°C）

25.9

27.2

接近数が増加していることがわかる。検証サンプルを台風

鉛直シア(knot)

25.8

17.4

強度に限定しても、距離の閾値を 300km から 200km にして500hPa 相対湿度(%)

40.8

48.9

も、緯度の制限を無くしても増加傾向は見られる。図 2 は、移動速度(km 毎時)

48.1

30.6

熱帯低気圧が東京に接近しているときの強度(中心気圧)の累積頻度分布である。前半の 20 年(1980-1999)を P1 期
間、後半の 20 年(2000-2019)を P2 期間として、それぞれの期間で調査して、結果を比較した。図 2 から、台風が強い状態で東京に接近する頻度が増えていることがわかる。
例えば、中心気圧が 980hPa より低い状態で接近する頻度
は P1 期間に比べて P2 期間は 2.5 倍となっている。表 1
は、7～10 月の間に台風が 980hPa 以下の中心気圧で東京に接近しているときの環境場と台風の移動速度を P1,P2
それぞれの期間で調査した結果である。表 1 から、P2 期
間は P1 期間と比べて、「海面水温が高い」、「鉛直シアが小さい」、「大気中層の相対湿度が高い」と、台風の発達に都合の良い条件となっていることがわかる。また、台風の移動速度が遅くなっており（36%減）、これは台風による影響時間が長くなっていることを示している。図 1、2 に示したような変化は、静岡、名古屋、和歌山、高知など、東京以外の都市でも確認できた(図略)。
4. 今後の課題
ここに示した変化と地球温暖化との関係を調査することが今後の課題である。また、P1 期間はエルニーニョ的な、P2 期間はラニーニャ的な 10 年規模変動があった期間であった。10 年規模振動と地球温暖化の影響を分離する
ために、d4PDF 等のシミュレーション結果等を用いて今後解析を進める。

― 156 ―

A306
日本に上陸した台風の長期変動(1878 年-2019 年)*久保田尚之 （北大院理）同様の傾向が見られるが、それ以前は周期が異なっ

１． はじめに
近年 2018 年台風 21 号や 2019 年台風 19 号といっている。

た強い台風が日本に相次ぎ上陸している。日本に上日本の気象台は 1872 年に函館ではじまり、1907 年

陸する台風の傾向を明らかにするには、台風経路やには 100 地点を超えた。時期により地点数に差があ

強度の情報が欠かせない。西部北太平洋域では 1945

るため、地点数と観測頻度による台風検出の品質検

年以降、4 つの気象機関によって台風の位置や強度証を行った。観測地点や頻度が少ない 1882 年の条件に関する情報が提供されている。一方、過去の気象を全期間に適応し検証した。1970 年代以降の台風強データを復元する「データレスキュー」の取り組み

化傾向は 1882 年の条件でも同様に有意であり、地点で、19 世紀まで遡り台風経路情報や気象データを収数や観測頻度に依らないことが裏付けられた。

集し、日本に上陸した台風を復元してきた(Kubota
2012; 熊澤ら 2016)。過去の台風に関する情報に基づいた 100 年スケールの台風の長期変動の解明に向けた研究を報告する。
２. 台風データ
台風の最大風速と中心気圧には関係があり(Atkinson and Holiday 1977)、台風の中心気圧を用いて台風を再定義し(Kubota and Chan 2009)。気圧デー
タは陸上に観測点が多く入手が容易なため、日本に上陸した台風に着目し、解析を進めた。現在の台風の定義である最大風速 35kt は中心気圧 1000hPa に対応しており、陸上で 1000hPa 以下を観測した場合を台風上陸と定義し、全期間統一した定義を適応して台風データを復元した(熊澤他 2016)。台風強度は陸上での最低海面気圧を用いて、最大風速を求め、
Annual Power Dissipation Index(APDI:最大風速 3 乗を年積算)を利用した。
３．結果
日本に上陸した 1878-2019 年の年間台風数を示す(図上)。2013 年以降毎年 4 個以上上陸しているが、1970 年代から 2000 年代は上陸数が少なく、1880 年
代から 1960 年代は上陸数が多い傾向が見られた。図(中)に上陸した地点の東西分布の時系列を示す。
1970 年代以降は平均的に上陸地点が東へシフトする傾向が見られ、99%有意である。一方で、1920 年
代も東へシフトしており、台風の上陸地点は 100 年

図：日本に上陸した年間台風数(上)、上陸地点の経度(×)(中)、年間程度の周期で東西変動が見られる。台風強度につい

台風強度(APDI)(下)。期間平均は細線、11 年移動平均は太線で示ても 1970 年代以降は有意な増加傾向が見られ、強度す。1977-2019 年のトレンドは破線で示す。

は 44 年間で 37％増加していた(図下)。一方で、1930
年代から 1960 年代も台風強度は強い傾向が見られ

謝辞：本研究は、JSPS 科研費(18H05307, 18H01278, 19H00562)の支る。台風強度の変動は、1970 年代以降は上陸地点と援により実施した。

― 157 ―

A307

温暖化による台風の種の将来変化
杉 正 人 1 *， 山 田 洋 平 2 ， 吉 田 康 平 1 ， 水 田 亮 1 ， 中 野 満 寿 男 2 ， 小 玉 知 央 2 ， 佐 藤 正 樹 311.

気象研究所，2 海洋研究開発機構，3 東京大学大気海洋研究所
でも，温暖化により台風の種は減少しているが，はじめに最近の全球モデルによる予測実験では，ほとんどの

MRI-AGCM では 23%の大幅な減少をしているのに対モデルで温暖化により将来の全球の台風（熱帯低気圧）

し，NICAM では 5%の小幅な減少にとどまっている．

の数が減少することが予測されている (Knutson et al.
2019)．しかし，例外的に，台風の数が増加すると予測

MRI-AGCMしているモデルもある (Emanuel, 2013, Bhatia et al.
2019)．Emanuel (2013)では，台風の種となる弱い渦の数は一定と仮定している．一方，Bhatia et al. ( 2018) では，
台風の種も増加すると予測されている (Vecchi et al.
2019)．本研究では，台風の数が減少すると予測してい

NICAM

る高解像度の全球大気モデルで，温暖化により台風の種の数がどのように変化するかを調べた．
2.

モデル・実験・解析方法

調査に用いたデータは，解像度 20km の全球大気モデ

最大風速 ms-1

ル MRI-AGCM と，解像度 14km の全球非静力学モデル

図 850hPa の渦の強度の出現頻度分布．上：MRI-AGCM，下：NICAM による予 測実験結果である． MRI-AGCM

NICAM. 黒線：現在気候．赤線：将来気候．青線：将来変化(NICAM) の現在気候実験は，1979-2003 (-2008) 年のSST，温室効果気体濃度を境界条件としている．将来気（右軸）．横軸は，渦の中心から 200km 以内の最大地上風速．
縦軸は出現頻度（単位は年間出現日数）．

候実験は，2075-2099 (-2104) 年の境界条件で実施されている．なお，将来実験の境界条件は，MRI-AGCM は
RCP8.5 シナリオ（全球平均 4℃上昇），NICAM は A1B
シナリオ（全球平均 2.6℃上昇）に基づいている．

4.

おわりに

二つの高解像度モデルのどちらでも，温暖化により台風の種の数が減少することが示されたが，定量的に

現在気候実験の 6 時間ごとの出力データから作成しは大きな違いがみられた．両モデルでは，現在気候実た，850hPa の渦度のスナップショットのアニメーショ

験の台風の種の数にも大きな違いがみられる．これらンを見ると，熱帯の海洋上では西進する多数の弱い渦のモデルによる違いの理由を明らかにすることが今後があり，そのうちのごく一部が積雲対流と結合して台の重要課題である．

風にまで発達し行く様子が見られる．現在気候実験と
将来気候実験で，暖気核構造を持つ背の高い渦（500hPa

謝辞の渦度と 850hPa の渦度の比が 0.5~1.0 の渦）の数をカ

本研究の一部は，文部科学省統合的気候モデル高度化

ウントする方法で渦の強度（渦度または最大地上風速）プログラム（領域テーマC）及び文部科学省フラグシッの出現頻度の解析を行った．

プ2020（ポスト京）重点課題４の支援を受けた．

3.

参考文献

結果

図 1 は，MRI-AGCM と NICAM の現在気候実験，将来気候実験の 850hPa の渦の強度の出現頻度分布である．
最大風速が 10-17.5 ms-1 の渦を「台風の種」，
17.5 ms-1
以上の渦を
「台風」
と考える．MRI-AGCM でも NICAM

Bhatia et al. 2018, JCLI, DOI: 10.1175/JCLI-D-17-0898.1
Knutson et al., 2019, BAMS, DOI:10.1175/BAMS-D-18-0194.1
Emanuel 2013, PNAS, DOI: 10.1073/pnas.1301293110
Vecchi et al., 2019, CLDY, DOI: 10.1007/s00382-019-04913-y― 158 ―

A308
ERA5 地 上 気 圧 デ ー タ で 同 定 さ れ た 高 周 波 自 由 振 動 モ ー ド*坂 崎 貴 俊 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ),Hamilton K. ( IPRC/University of Hawai ’i),

ラム波構造とそれぞれ極めてよく一致することもわか

はじめに

地球大気は様々な時空間スケールで変動しているが、った（一部の低周波モードを除く）。

全球規模かつ比較的短周期の変動を引き起こす現象と これらの結果から、現実大気でも、従来知られていして大気自由振動がある。自由振動は、古典潮汐論（静たよりも遥かに多くの自由振動モードが共存している

止大気・鉛直一次元の基本温度場のもとに線形化した

ことが明らかになった。スペクトルピークの特性（ピプリミティブ方程式系）における同次解として理解さーク値・幅など）はグローバル大気の情報（強制項のれ、一旦生成されれば散逸がない限り永久に持続する

大きさ・減衰率など）を内包すると考えられ、大気モ（現実には散逸と強制のバランスで、できたり消えたデルの新たな診断量にもなりうると考えられる。

りしている）。地球大気の基本温度構造では、等価深度(h) 10 km に相当するモードが唯一存在することが予測されている(e.g., Kasahara, 1976)。
実際の観測においても、気圧場や上空の風の場に h =10 km に相当する自由振動モードが現れることが示されてきた。しかしながら、これらの多くは低周波ロス
ビーモード（4 日波や 5 日波等）に関するもので(Hirota
and Hirooka, 1984; Madden, 2019)、高周波のモードについては 33-hr ケルビン波などごく僅かしか同定されていない (e.g., Matsuno, 1980; Hamilton and Garcia, 1986)。
今回我々は ERA5 大気再解析の地上気圧データを解析することで、これまで知られてきたよりも遥かに多くの高周波自由振動モードを発見・同定した。本発表
ではその結果について報告する。


データ・解析手法

最新の大気再解析である ERA5 の地上気圧データを主に用いた（期間：1979-2016 （37 年間）；時間分解能:1 hour；水平解像度：1°）。
熱帯域（20°S-20°N）の各年のデータ（365×24 点）について、緯度平均の赤道対称成分と反対称成分に分離した上で、時空間スペクトル解析を施した。さらに
37 年分の結果を平均することでノイズを低減した。


図１ （上）地上気圧の熱帯赤道反対称成分(20°S-20°N)の東西波数-時間周波数スペクトル（単位：

結果と議論

 図１（上）は熱帯赤道反対称成分について、東西波

Pa2 wavenumber-1 s-1）。
（下）等価深度 10 km の自由振動

数-時間周波数スペクトルを示す（注：フィルター等はの理論分散曲線を重ねたもの（紫：重力波モード；橙：

施していない）。まず、横軸に平行な線状のピークは、

ロスビー重力波モード；青：ロスビーモード）。

大気熱潮汐の高調成分に伴うものである。これに加え参考文献

て、幅広い周波数帯に“多数の”離散的なピークが存在することが明瞭に見て取れる。
 図１（下）は上の結果に、大気自由振動の理論分散曲線（h = 10 km）を重ねたものである。ピークの位置
は理論（固有振動数）と驚くほどよく一致している。
 さらに、各々のモードの緯度、高度構造を調べたと
ころ、理論的に予想されるハフ関数（固有関数）構造、[1] Hamilton, K., and R. R. Garcia, 1986, J. Geophys. Res., 91,
11,867-11,875.
[2] Hirota, I., and T. Hirooka, 1984, J. Atmos. Sci., 41, 1253-1267.
[3] Madden, R.A., 2019, Bull. Am. Meteorol. Soc., 100, 503-511.
[4] Matsuno, T., 1980, J. Meteoro. Soc. Jpn., 58, 281-285.
[5] Kasahara A., 1976, Mon. Wea. Rev., 104, 669-690.

― 159 ―

B301

スペクトル型積雲対流スキームで再現された
海大陸域降水の日変化応答*馬 場 雄 也 （ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）

クロージャを用いた場合(RUN-FL)には、降水の日変化

はじめに雲を解像せずに表現しようとする積雲対流スキーム

を定量的により良く表現していることが分かる。対流にはいくつかの弱点があり、その一つに降水の日変化

構造を調べたところ、エントレインメント率を鉛直方

応答がうまく再現できない問題があることが知られて向に固定すると、希釈効果が抑制されるため、より強いいる。この問題を解決する方法として、①エントレイン

対流が短い時間で現れるために、位相・振幅のズレが大メントモデルの改良[1]、②対流クロージャの改良[2]、きくなっており、降水の平均分布も悪化する結果とな③雲微物理の改良[3]など、異なる内部モデルの変更にることが分かった。また、対流が起きる直前の大規模・よる改良方法が報告されている。しかし、それぞれが日境界層フォーシングは、対流クロージャの違いによっ

変化応答の改善に対してどれほどのインパクトを持って変化が左右されており、結果として適切な対流クロているのかは個別に調べられておらず、報告された研ージャの組み合わせを用いなければ（非平衡クロージ

究以外で使用されたモデル以外では確認されていない

ャと浅いクロージャ）、対流の強さが過剰または過小評ので、どの方法が適切で普遍性があるかは明らかでは価されることが分かった。

ない。前報（気象学会秋 2018）では環境場依存性のあるエントレインメントモデルが及ぼす影響について検証した。本研究では①と②の影響を個別に検証し、スペ
クトル型積雲対流スキーム[4]の日変化応答再現に及ぼす影響を明らかにすることを目的とした。


実験設定および結果

 使用したモデルは Baba (2019)[4]を領域モデルへと構築し直したものである。前報同様に降水の日変化が激

図１：陸上（実線）
・海上（点線）の降水の日変化コン

しい領域として海大陸域を計算領域に設定した。水平ポジット

解像度 120km 程度、鉛直層は 30 層(モデルトップ：約30km)としている。エントレインメントモデルの違いによる影響をより極端な例で調べるため、実験の一部に

 積雲対流スキーム内部モデルを変更し、海大陸域でArakawa-Schubert (AS)タイプ（エントレインメント率がの日変化応答再現性に及ぼす影響を調べた。エントレ

まとめ

鉛直方向固定）のモデルを用いた。また、対流クロージ

インメントモデルの改良は位相・振幅だけでなく、平均ャの影響を調べるため、非平衡クロージャ[2]や浅い対分布の再現にも影響を及ぼす。エントレインメントモ

流クロージャのオン・オフを行った。モデル出力は日変デルの改良だけでは日変化の再現は十分ではなく、適化応答をコンポジット解析するため、３時間おきに記

切な対流クロージャを用いることで、積雲対流スキー

録して、1998 年 1 月から１年間の積分を行った。降水

ムでも降水の日変化応答を再現することは可能である。

の日変化応答比較には TRMM を参照値として用いた。
図1 に陸上・海上の降水の日変化コンポジットを示す。

参考文献

海上では内部モデルの違いによる変化は小さいものの、[1] Straton & Stirling, Q. J. R. Meteor. Soc., 138 (2012), 1121-

陸上では大きく、AS タイプのモデル(RUN-ASC)を使う

1134.

と位相と振幅のズレが大きい。対流クロージャを変え[2] Bechtold et al., J. Atmos. Sci., 71 (2014), 734-753.

た場合には、振幅に違いが見られ平衡クロージャを使[3] Gianotti & Eltahir, J. Clim., 27 (2014), 1488-1503.

った場合(RUN-DP)には過小評価、浅いクロージャを取[4] Baba, Clim. Dyn., 52 (2019), 309-334.

り除いた場合(RUN-SH)には過剰評価となった。非平衡― 160 ―

B302

ೋ࣍‫ ݩ‬Rayleigh ରྲྀʹର͢ΔӢ‫֩݁ڽ‬ʢCCNʣ਺ೱ౓ͷӨ‫ڹ‬‫ٶ‬ຊ Ղ໌ 1,2,3 , ੢ᖒ ੣໵ 2 , ෋ా ߒจ 2
1: ‫ܚ‬Ԡେ‫ڥ؀‬৘ใ, 2: ཧ‫ࢉܭݚ‬Պֶηϯλʔ, 3:‫ؾ‬৅‫ݚ‬എ‫ܠ‬େ‫ݱؾ‬৅ͷେ͖ͳಛ৭ͷҰ͕ͭɺྲྀΕͷதͰਫ͕
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͢Δ఺Ͱ͋Δɻͦͷయ‫͋Ͱྫܕ‬Δେ‫ؾ‬ͷ࣪५ରྲྀ͸ɺුྗʹΑͬͯ‫ۦ‬ಈ͢Δ͜ͱ͔Β΋ Ralyeigh ରྲྀతͰ͋Δͱ‫ͤͳݟ‬Δɻ͜Ε·Ͱʹ࣪५ Rayleigh ରྲྀΛର৅ʹɺՃ‫ݮ‬೤ͷԖ௚෼෍ΛԾఆͯ͠ղੳղΛಘͨ‫ݚ‬‫ڀ‬΍ʢྫɿKrishnamurti 1975ʣɺۙ೥Ͱ͸ਫ෺࣭ͷӨ‫ڹ‬Λۙࣅͨ͠ුྗ߲Λಋೖͨ͠‫͞ͳ͕ࢉܭ‬Ε͍ͯΔ
ʢྫɿPauluis and Held 2008ʣɻ͔͠͠ɺΑΓ‫࣮ݱ‬తͳӢաఔΛߟྀͨ͠‫ڀݚ‬͸·ͩແ͘ɺ‫֩݁ڽ‬ʢCCNʣ
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ؒඍ෼Λ Adams–Bashforth εΩʔϜͰ཭ࢄԽͨ͠ɻ
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3

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KE (kg m-1 s -2 )

∂u ∂w
+
= 0,
∂x
∂z
1 ∂p′
∂uqr Vw
du=−−+ Km ∇2 u,
dt
ρ0 ∂x
∂z
dw
1 ∂p′
∂wqr Vw=−+ αgT ′ −+ Km ∇2 w,
dt
ρ0 ∂z
∂z


dT ′
Lv
g
∂T qr Vw
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Qq ,
−
dt
cp
∂z
cp v
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= Kφ ∇2 φ1 + Qφ1 ,dt
dφ2∂φ2 Vw= Kφ ∇2 φ2 + Qφ2 −
,
dt
∂z

0.2

0.1

0

0

0.5

1

1.5

2

2.5

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Λա͗ΔͱҰఆͱͳΔʢਤ 2ʣɻ࣮‫ݧ‬ऴྃ࣌ʹ͸ӡಈΤωϧΪʔ͸΄΅ಉ͡Ͱ CCN ਺΁ͷ‫౓ײ‬͸ऑ͍͕ɺ࠷ॳͷ‫ۃ‬େͰ͸ɺCCN ਺͕͓Αͦ 100 cc−1 ΑΓ΋খ͍࣌͞ɺCCN ਺ͱ‫ʹڞ‬ӡಈΤωϧΪʔ͕૿Ճ͢Δɻͭ·Γ CCN ਺ͷӨ‫ڹ‬͸ɺࣗ༝ରྲྀతͰ͋Δ࠷ॳʹ‫ܗ‬੒͢ΔରྲྀͰ‫ݟ‬ΒΕΔҰํɺ‫ڥ‬ք৚݅Ͱܾ·ΔΑ͏ͳ૊৫తରྲྀʹͳΔͱӨ‫͕ڹ‬ऑ͍͜ͱ͕෼͔ͬͨɻ
ࢀߟจ‫ݙ‬
Miyamoto, Y., J. Ito, S. Nishizawa, and H. Tomita, 2015:
Theoretical Comp. Fluid Dyn., 29 (3), 155-169.
Miyamoto, Y., S. Nishizawa, and H. Tomita, 2020: J. Meteor.
Soc. Jpn., in press.

― 161 ―

B303

冬季多降水をもたらす温帯低気圧の構造解析*上 野 健 一 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ), 澤 田 壮 弘 (筑 波 大 学 生 命 環 境 科 学 研 究 科 )Ueno K., Sawada M. ( University of Tsukuba ),1.

系の強化に果たす気流系の役割を分析した。

はじめに
本州内陸に多降水をもたらす温帯低気圧は閉塞過程

 領域 A では、下層の CCB 上に WCB が侵入するセルの段階であることが多い[1]。コンベアーモデルで規定

で層状性降水エコーの強化が見られた（図左）。水蒸気される低気圧を構成する気流系は、内部のメソ降水系

量の収束が顕著で、暖域を南から侵入する WCB のみなに大きな影響を与える．全球降水観測（GPM）ミッシ

らず、東から侵入し CCB を乗り上げる WCB も検出さ

ョンの主衛星に搭載された二周波降水レーダー（DPR）

れた。領域 B では背の高い対流セルが卓越し、WCB 上

により, 弧状列島上でそれらの機能を立体的に明らかへの DI の侵入に伴い、高い CAPE（対流有効位置エネにできる可能性がある[2]。本研究では、沖縄を除く全ルギー）が解析された。線状降水帯も出現し、地上で国で広範囲に多量の降水をもたらした冬季の温帯低気

時間降水量の急増を促している。一方、領域 C は降水圧を抽出し、DPR により検出された特異的な降水系にエコーそのものの強化は顕著ではなかったが、対流圏対して、周辺の気流系を前方・後方流跡線解析により下層から中層にかけて凝結を伴う潜熱加熱が広域で発WCB,CCB,DI に分類し、これらがどのような作用で低生し、最下層では蒸発・融解に伴う負の加熱層が DPR

気圧内部に多降水を生じたかを明らかにした。

プロダクトにより解析された（図右）。[4]は閉塞過程でCCB 上での WCB の潜熱加熱が下層渦位を増加させ、

2.

低気圧循環を強める可能性を理想化実験により示して

多降水イベントの選出と気流系の規定
解析対象期間は GPM 主衛星が観測を開始した 2014

年 3 月から 2019 年 4 月の寒候期（11-4 月）とした。全

いるが、今回、この様相が衛星データと気流系分析により確認されたと考えられる。

国 137 地点の気象官署における時間降水量を、風速と気温の実験式に基づく雨量計の捕捉率で補正し、各地点の 2 日積算降水量を算出した。
降水量順に並び替え、上位 10%に得点をつけ、さらに全地点で加算し上位 50
事例を多降水イベントとした。これらのイベントは相対的に広範囲で多量の降水がもたらされた事例となる。
温帯低気圧によるイベントがほとんど（46 事例）で、図 2015 年 12 月 11 日のエコー強度断面（左）、および明らかに閉塞過程が地上天気図で解析されたものは約2019 年 3 月 11 日の潜熱加熱（右）、点は気流系分類

半数を占めた。これらの事例の降水域を、GPM-DPR が参考文献

観測していた 33 事例に関して、詳細な解析を行った。

[1] 安藤直貴, 上野健一, 2015: 温帯低気圧による本州
中部内陸域での多降水・多降雪の発現傾向. 雪氷, 77,3.

397-410.

多降水の発現と気流系の関係
低気圧に伴う 6 つの気流系を、[3]を参照に、初期時[2] Sawada et al., 2019: Continuous heavy precipitation with

刻の気塊位置、上昇・下降量、渦位などを参考に、ERA5

a winter occluding cyclone captured by GPM satellite in

再解析データ上で流跡線解析により規定した。上位のcentral Japan. Tsukuba Geoenvitonmental Sciences, 15,

多降水イベントで多量の降水が生じたいくつかの地点

1-15.

の時間降水量変動は、上空に卓越する気流系の組み合[3] Wernli, H., and H. C. Davies, 1997: A Lagrangian-based

わせに強く依存した。そこで、CCB と WCB が卓越す

analysis of extratropical cyclones. I: The method and some

る低気圧中心に対して前面の領域 A、WCB と DI が顕

applications, Q. J. R. Meteorol. Soc., 123, 467-489.

著に卓越する低気圧中心付近の領域 B、DI が卓越して[4] Schemm, S., and H. Wernli, 2014: The linkage between

降水量が減少する領域 C を設定し、これらを DPR の軌

the warm and the cold conveyor belts in an idealized

道が通過した事例毎に、DPR 断面にみられたメソ降水

extratropical cyclone. J. Atmos. Sci., 71, 1443-1459.

― 162 ―

B304

Atmospheric River の 降 水 特 性 に 及 ぼ す 効 果 と経年変化に関する研究
金 子 航 , *高 薮 縁 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1.

はじめにAtmospheric River (大気の川、AR)は高緯度方向
へ水蒸気が輸送される細長い帯状領域である。ARはアメリカ西海岸に豪雨をもたらす要因として北東太平洋を中心に以前から研究が進められているほか、近年では日本周辺を含む北西太平洋においても豪雨のとの関連が注目されている(2018 年 7月豪雨や 2014 年の広島の豪雨など[1][2])。
本研究では、①衛星観測による降水データを用
いて AR の内外の降水特性の違いを明らかにする
こと、②AR の経年変化を調査し、それに伴う降水特性の変化について考察することを主な目的とする。

これは全球の可降水量の増加トレンドとよく対応
する(図 2)。特に亜熱帯から中緯度の海域を中心に、可降水量の増加に対応して AR カバー率も増加することが示された(図略)。
AR の過去 30 年間のトレンドと降水の特徴から、亜熱帯域では組織化した強い雨が増加した可能性が示された。また、将来の温暖化に伴いさらに可降水量が増加すると, (日本周辺を含む)亜熱帯域で AR に伴う組織化した強い雨がさらに増加することが推測
される。

2.

データと解析手法
JRA55 の 1989 年-2018 年の可降水量(PW)の日毎の気候値に対して 6 時間毎の可降水量の偏差を算出し、偏差データに条件[3]を課すことで AR を抽出した。
一方、2015-2018 年の 4 年間の全球降水観測計
画主衛星の二周波降水レーダー(GPM/DPR)のデータを用い、地表付近の降水強度が 0.5mm/hr 以上のピクセルの連結領域を「雨域」と定義した。抽出された雨域は 23,546,606 個、そのうち上記の ARの内部にあるものは 1,337,443 個であり、AR の内部と外部の雨域特性を比較した。

図 1. 亜熱帯域(南北緯度 15-40度)の AR 内外の(a):雨域面積
別、(b):層状性降水比別降水寄
与率分布、(c):最大降水強度別
個数分布。いずれも通年値。

3.

結果と考察
亜熱帯域(南北緯度 15-40 度)では AR 内では AR
外と比べると面積が大きく層状性降水比のやや高い(60-90%)雨域による降水が多く、最大降水強度の大きい(強い雨をもたらす)雨域が多い(図 1)。層状性降水比が80%以下(特に 60-70%)で面積が大きい雨域は熱帯性の組織化した強い降水をもたらすものが多く[4]、亜熱帯域の AR 内では特に夏季を中心に(図略)組織化した強い降水が多くなることが示された。
各地点に AR が存在する頻度(カバー率)は、全球的に過去 30 年間で有意な増加トレンドがあり、

図 2. 過去 30 年間の AR カバー率(%)および可降水量(mm)の全球平均。破線は回帰直線。

参考文献[1] Yokoyama, C., et al., 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98.
[2] Hirota, N., et al., 2016, Mon. Wea. Rev., 144,
1145–1160.
[3] 金子ほか, 2019, 日本気象学会 2019 年度秋季大会(A451), 438.
[4] Yokoyama, C., et al., 2017, J. Climate, 30, 8127–8147.

― 163 ―B305
GPM SLH（スペクトル潜熱加熱推定法）V06X プロダクトにおける改良点*辻宏樹・高薮縁・横山千恵(東京大学大気海洋研究所)・濱田篤(富山大学)
幾田泰酵(気象庁数値予報課)・重尚一(京都大学)・山地萌果・久保田拓志(JAXA/EORC)

1． はじめに
積雲対流に伴う潜熱加熱は、大気のエネルギー
収支や渦位生成を通した低気圧の発達など、大気の様々な現象に影響する重要な要素である。潜熱
加熱を衛星降水レーダによる観測から推定した
プ ロ ダ ク ト と し て 、 TRMM PR を 用 い た
SLH(Shige et al. 2004 他)や、GPM Ku 帯レーダを用いた SLH(Yokoyama et al, in prep. 他)がリリースされている。しかしながら、SLH の現在の最新版である V06A プロダクトには、いくつか問題点が指摘されている。本発表ではその問題点に対応した新しいプロダクト(V06X)について示す。
2． SLH V06A プロダクトにおける問題点
図 1 に東西平均した鉛直積算潜熱加熱と東西平均した地表降水の緯度分布を示す。鉛直積算した
潜熱加熱と地表降水は一致するはずだが、V06A
では大きなずれが生じている(図 1)。このずれは一つ前のプロダクトである V05A よりも大きくなっている(図略)。これは、V06A の降水推定アルゴ
リズムで一部の対流性降水を層状性降水に置き換えたことによる。
また、図 2 には台風(15 年 13 号)の中心を通る断面での加熱の鉛直分布を示している。台風の眼付近(scan=2480 付近)の浅い対流性降水に対する加熱が高いところにあったり、浅い降水のある層で冷却となっていたり不自然である。加えて、下向 き に 降 水 が 増 加 す る 場 合 (typeSLH=5,
scan=2460 付近や 2495 付近など)において、プロファイルが不自然にそろっている。
3． 確認された不具合の修正
まず、不自然な加熱プロファイルの修正を試みた。V06A では、レーダが浅い対流性と判定した

降水 pixel に対して、浅い層状性降水に対する参照テーブル(LUT)で加熱推定を行っていた。これを 降水 推定ア ルゴ リズム に合 わせて 対流 性のLUT で加熱推定するように戻した。
下向きに降水が増加する場合の加熱推定には、
従来は専用の LUT を導入していた。しかし、下向きに降水が増加するのは降水粒子の併合が原因であることが多いと考えると、下層に大きな冷却があることは非現実的である、という考察に基づき、深い層状性の LUT を、融解層高度より下層の冷却を 0 として導入した。
中緯度域については、一部の水物質は観測領域の外で凝結し、大規模場の流れによって移流され、観測領域内で降水となることが考えられる。新しいプロダクトでは、移流された水物質分に相当す
る加熱を、LUT を構成するための数値実験データから推定し、現状の加熱推定値に上乗せした。
これらの修正によって、東西平均した加熱と降水の不一致は改善した(図 3)。また、問題となっていたプロファイルについても改善した(図 4)。

4． 今後の課題
SLH アルゴリズムでは、メソスケールシステムの中の対流から層状への水物質の移流を想定しているが、この移流の割合が適正であるかの調査
は今後の課題である。また、SLH は台風内部の対流を想定して作られていないので、現在、台風シ
ミュレーションに基づく台風内部の加熱推定手法を開発中である。

謝辞
本研究は、JAXA 降水ミッション、水と気候の大規模データ解析研究拠点の支援を受けて実施された。

― 164 ―

B306

GPM/DPR の マ ル チ パ ラ メ ー タ レ ー ダ に よ る 検 証*高 橋 暢 宏 ・ 纐 纈 丈 晴 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )1.

4.

TRMM と GPM 時代の地上検証

データ

熱帯降雨観測衛星（TRMM）の時代の地上検証では、

DPR のデータはレベル２プロダクトのうち、Z の３

主に地表面降水強度とその算出の元なるレーダ反射因

次元構造、地表面付近の降水強度、−10℃以下での大粒子（Z）を地上観測（雨量計やレーダアメダス合成図等）の降水粒子の存在を示す FlagHeavyIcePrecip（HIP）や、と比較や、Z や R の散布図や地上降水量を正としたア

二周波の Ze の比（DFR）と観測された Z（減衰を含む）

ルゴリズムに起因するリトリーバル誤差とサンプリンの比（DFRm）を用いて液相の上端を推定した。

グに起因する誤差に分けた評価等が行われた。逆に、

XRAIN データは関東・新横浜・船橋・八斗島の４局

十分校正された TRMM 降雨レーダ（PR）は、地上レのデータを合成した。用いたパラメータは Z, ZDR, KDP,ーダ間の相互校正にも活用された。一方で、衛星搭載

ρHV とドップラー速度である。Z, ZDR は減衰補正を

レーダの瞬時データを評価するには地上レーダの時間

施したのちに解析を行った。また、これらを用いて降分解能や限られた立体観測が課題であった。

水粒子判別を行った。ドップラー速度データは２局のGPM 主衛星搭載の二周波降水レーダ（DPR）は、Ku

組み合わせによるデュアルドップラー解析を行い、合帯と Ka 帯のレーダを用いることにより、精度の良い降成した。落雷の位置情報として LLS のデータを用いた。

水強度の見積もりのみならず、雨滴粒径分布の推定や雹・霰などの検出アルゴリズムの開発が行われている。

5.

解析結果

このことから、雲物理量を立体的に評価できる検証シ

GPM が観測した降水システムのライフサイクルを見ると、16 時ころに発生し、17: 30 から GPM が通過した

ステムが必要となっている。

18:20 ころまで最盛期であり、その後衰弱していった。
2.

LLS による対地雷の数は 17:50 ころに最大となり大宮

地上レーダの進展
雲物理量や立体構造の検証には、2017 年末に開発された、マルチパラメータのフェーズドアレイ気象レー

駅付近で雨混じりの降雹が観測された。18:20 ころもまだ雷活動が活発であった。

ダ（MP-PAWR）が有効であるほか、従来型レーダであDPR パラメータでは、高い Z、高エコー頂の領域にってもマルチパラメータレーダを複数台合成すること

HIP の出現領域と発雷域が良く合っていた。また、HIPにより検証が可能である。特に、国交省の XRAIN はたの出現域は、DFR、DFRm から求めた液相が上昇して関東地区では 2013 年に５局体制になっており、それらいる場所とも一致した。

を合成することにより降水システムの立体構造を、５HIP 域（および発雷域）の偏波パラメータやデュア

分ごとではあるが、比較することが可能であるほか、

ルドップラー解析からは、下層で低ρHV、高 KDP、高偏波パラメータを用いた降水粒子タイプの判別も可能

ZDR が共存する様子が両方の時間に見られており、雹であり、雲物理量の評価に適用できる。

と降水が共存していたことが示唆され、HIP 等とのパラメータと良い一致を示した。一方で、17:50 には高高

3.

度（6 km 高度）で強い上昇気流で特徴付けられたが、本研究の目的

本研究では 2018 年 8 月 27 日に関東域を GPM が通過

18:20 には、より広範な強エコー域で特徴付けられた。

したケースにおいて複数台の XRAIN データを用いて評価した。このケースでは、埼玉から東京にかけて 16

謝辞：XRAIN データは国交省より提供されたものであ時ころから 20 時頃まで雷雲が観測されていた。なお、り、利用したデータセットは国家基幹技術「海洋地球MP-PAWR は停電のため GPM 通過時には観測できてお

観測探査システム」データ統合・解析システム（DIAS）

らず、GPM 通過前後の観測と XRAIN を比較した。

の枠組みのもとで収集・提供されたものである。LLSのデータは中電シーティーアイからご提供いただいた。

― 165 ―

B307
マルチセンシング観測による積雲から積乱雲への成長過程*前 坂 剛 ・ 大 東 忠 保 ・ 岩 波 越 ・ 鈴 木 真 一 ・ 出 世 ゆ か り ・ 櫻 井 南 海 子 ・ 木 枝 香 織
清 水 慎 吾 ・ 宇 治 靖 ( 防 災 科 研 ) , 高 橋 暢 宏 (名 大 ISEE)，
花 土 弘 ・ 中 川 勝 広 （ NI CT ）， 牛 尾 知 雄 （ 大 阪 大 ）1. はじめに
近年，気象レーダーネットワーク，特に国土交通省のXRAIN に代表されるような偏波レーダーのネットワークが整備され，短時間で局所的にもたらされる大雨の降雨強度を高精度に監視できるようになった．一方，
通常の気象レーダーでは，雲内に雨粒が形成されてから初めて観測が可能になるため，通常の気象レーダーを用いた大雨の予測は，その発生初期においてリード
タイムを長くとることができないという問題がある．
この問題に対して，防災科研では雨粒が形成される前の雲粒を観測できる Ka バンドの雲レーダーを開発し，積乱雲発生の早期検知に用いる研究を行っている．
本発表では，2018 年 8 月 3 日に，東京都付近で発生した積雲が積乱雲へと発達する過程を，
防災科研の3 台の雲レーダーに加え，X バンドのマルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダー（MP-PAWR，NICT），マ
イクロ波放射計（防災科研），ひまわり 8 号（気象庁）のデータを用いて解析した．
2. 解析手法
本予稿では主に雲レーダーによる解析結果を示す．
当時，防災科研の 3 台の雲レーダー（Ka2・Ka4・Ka5）
は，図 1 に示す領域でセクターPPI 観測を 1 分周期で行っていた．それぞれのレーダーは毎分 4 仰角の観測を行うことにより，高度 7 km までのレーダー反射因子の三次元分布を取得していた．このレーダー反射因子データのから，ある地点における高度 2 km から 5 km の間の最大値（Maximum Reflectivity Aloft, MRA）の水平分布を作成し，雲の水平構造を解析した．その際，MRA
が−20 dBZ 以上の領域を雲域と定義し，その雲域における雲の特徴量（最大エコー頂高度，最大反射因子，エコー面積等）の時間変化を調べた．
3. 解析結果
2018 年 8 月 3 日 13 JST から 16 JST までの 3 時間における雲域内の雲の特徴量の時間変化を調べた．この
期間中，15 JST より前の時間帯では比較的小さな積雲が解析領域内を北西から南東の方向に次々と通過していた．それらのエコー面積は徐々に大きくなっていき，
15 JST 頃から降水を伴う積乱雲へと発達した（図示せず）．その際，最大エコー頂（−20 dBZ で定義）高度は積乱雲発生の直前まで目立った変化は見られなかった（図示せず）．
図 2 は全解析時間における雲域のエコー面積と雲域内の最大 MRA の散布図を示している．この図から，エコー面積と最大 MRA にはおよそ線形的な関係があり，その関係が積雲と積乱雲では異なることが示唆される．
積乱雲へと成長する積雲を検出するには，その関係の遷移域にある雲に注目すべきであると考えられる．

図 1 左）雲レーダー（Ka2・Ka4・Ka5; 赤丸・赤線は観測範囲），MP-PAWR（青四角，青破線はレーダーからの距離），MWR（緑三角）の設置場所．右）MWR 設置場
所における雲レーダーの観測高度．

図 2 解析期間中に雲レーダーで観測された雲のエコー
面積（横軸）と雲域内の最大 MRA（縦軸）の散布図．
謝辞：本研究の一部は，総合科学技術・イノベーション
会議の SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）「レ
ジリエントな防災・減災機能の強化」（管理法人：JST）
によって実施されました．

― 166 ―

B308

首都圏短時間強雨の環境場- 東風の特徴 -*小 司 禎 教 ， 酒 井 哲 ， 永 井 智 広 ， 吉 田 智 (気 象 研 究 所 ),1.

特徴を比較した．

はじめに

2014～2018 年の 8 月について，水平格子間隔 1km，

3.

結果

10 分間隔の客観解析を行い，夏季首都圏の平均的な大図 2 に,NE 方向で平均した動径成分と SE 方向で平均気状態の日変化，及び強雨時の環境場を解析してきたした動径成分の散布図を示す．大まかには NE 方向か[1][2][3]．

らの風が流入する（負）の場合，SE 方向の風は遠ざか

調査対象期間内では東京 23 区周辺で 70mm/h を超える（正）傾向にあり，その逆も言える．時間 70mm をる雨量が解析された日が6 日あった（2016/8/2, 2016/8/22,

超える強雨の前は，NE 方向，SE 方向の風が両方とも

2017/8/15, 2017/8/19, 2017/8/30, 2018/8/27）．台風が千葉流入する傾向にあり，都心周辺で収束が形成されやす県に上陸した 2016/8/22 の事例を除いて，70mm/h を超いことが示唆される．

える雨量が解析される 3 時間前からの高度 200m の風，

図 3 には NE 方向で平均した気温と混合比の散布図

気温，混合比を解析した結果，上記の強雨は東京都心を示す．NE 方向から流入する風（図 3 灰点）は，遠ざから北東方向と南東方向からの風が両方とも都心に吹かる風（図 3 緑点）に比べ低温傾向にある．時間 70mm

き込む場となっていたこと，北東から吹き込む風は下を超える強雨の前数時間は，下層の水蒸気が多い傾向

層で水蒸気量が多かったことがわかった．

にある．

2.

解析方法

今後は気象研究所にある水蒸気ライダーの観測とも[1]により，気象庁メソ解析(MA)を初期値に 1km 解像度比較し，首都圏周囲の風系と短時間強雨の関連を統計の NHM を実行し，WRF ver.4.0 により気象庁の地上及的に調査する．

び地域気象観測，WINDAS，及び GNSS 可降水量を 10
分毎に 3 次元変分法で同化し，解析値を作成する．

参考文献

国立劇場付近（北緯 35.681561，東経 139.743206）を中[1] 小司，気象学会 2018 年度春季大会予稿，B164.

心とする半径 20km 内の解析雨量格子（図１）の最大値[2] 小司他，気象学会 2018 年度秋季大会予稿，P320.

が 70mm を超えた日を選定．

[3] 小司他，気象学会 2019 年度秋季大会予稿，A351.

国立劇場付近から約 25km の距離にある解析値格子を，中心からの四方向(NE,SE,SW,NW)に分類し（図１），各謝辞

方向における高度 200m の動径風成分，気温，及び混合

本研究の一部は科研費 17H00852 の助成を受けた．

比の平均を 10 分毎に算出．強雨時とそうでない場合の

図１ 赤丸：解析雨量最大値を抽出した解析雨量格子．青，緑，橙，桃色の点はそれぞれ NE，SE,SW，NW 方向の平均動径風成分を計算した客観解析データの格子．

図 2 横軸：NE 方向平均の高度 200m
風の動径成分（負が近づく）．縦軸：横軸に同じ，ただし SE 方向．
赤丸は解析雨量が 70mm/h を超える
3 時間前からのプロット．

― 167 ―

図 3 NE 方向平均の気流の気温（横軸）と
混合比
（縦軸）
．
緑：outflow，
灰色：inflow，
赤：解析雨量が 70mm/h を超える 3 時間前からのプロット．

C301

地上稠密気象観測ビッグデータの気象予測へのリアルタイム応用技術*岩 下 久 人 ， 森 田 敏 明 ， 柴 田 耕 志 (明 星 電 気 株 式 会 社 )

図上データを並べ、それをその時刻の気象観測データ

はじめに 気温、湿度、気圧、風などの主要気象要素を観測可

マップ 1 枚とし、約 7 年間に渡り 1 分毎に蓄積した約能な POTEKA 小型気象計は、2013 年より実観測が開始

40 万枚もの観測データマップを巨大ビッグデータとしされ、2020 年 1 月現在で全国約 800 地点に地上稠密なて構築する．降水短時間予測は、現在から 1 時間先ま気象観測点を展開する．POTEKA 観測装置は、外部商での降水有無を予測対象とする．その手法は、気象予用電源が不要なソーラーパネルによる蓄電と電源通信

測分野では一般的なパターンマッチング手法である．

BOX 内蔵の 3G モジュール

これは、まず現況観測データマップと最も近いものを、により、その観測データは過去の約 40 万枚の蓄積データから自動的に選択し、そ1 分毎に配信され、全国のの最も近い過去観測データのその後 1 時間の推移を予

気象計の全観測データが、測結果として算出する手法で、ビッグデータを活用し自動でリアルタイムに専用たリアルタイムな降水予測を可能としている．

クラウドサーバーに蓄積される．サーバーに蓄積されたデータは、POTEKA NETと呼ばれる独自 WEB サイ
トで閲覧可能で、地図上データ、分布図、グラフ、表など様々な形式で気象観測データを利用できる．   図１ POTEKA 観測装置

図３ パターンマッチングイメージ


突風短時間予測への応用

POTEKA NET は、その稠密さ故にダウンバーストなどのようなメソスケール気象現象であっても、気温や気圧の急変領域を追跡することで、それを引き起こす積乱雲の進行方向／速度をリアルタイムに捉えることが可能である．突風短時間予測は、気温急低下を観測したある地点を始点とし、その後段階的に観測される気温低下地点をリアルタイムで自動追跡することで、その進行先エリアに突風発生可能性を事前通知できる．

図２ POTEKA 約 800 台の全国展開状況


降水短時間予測への応用
POTEKA NET は、観測開始以来約 7 年間、主要気

象要素や感雨(降水有無)などの地上稠密気象観測デー
タを 1 分毎に蓄積してきた．観測データには、穏やかな晴天が全地点に広がるもの、台風通過時のような全地点に乱れが生じるもの、局地的大雨を捉えて一部地

図４ 突風短時間予測システムイメージ

点のみが激しい気象状況下に陥るものなど様々であ

参考文献

る．POTEKA NET は、ある時刻での各気象要素の地[1]岩下ほか, 2017, 計測自動制御学会誌, 56, 325-330― 168 ―

C302
高精度転倒ます型雨量計の研究角田 敦 72. 
１．諸  言

転倒ます型雨量計は、漏斗で雨滴を受けた後転倒ますに雨が

定量入ると転倒し、転倒回数で雨量を測定する仕組みである。そのため、漏斗に雨滴が残存してしまうと、雨の振り始めと雨を検

知する時刻に誤差を生じてしまう問題がある。また、残存した雨

滴が蒸発してしまい、雨量を過小評価してしまう問題もある。一方で、気象測器の検定において、この問題を検査する工程がない



ため、漏斗に残存してしまう雨滴は考慮されていないという背景がある。



そこで今回は雨滴が残存しないようにするため、漏斗の表面



性状の改質を行った。そして、どのくらい効果が向上したのか、



従来品との比較により有効性を評価した。



②

③
雨滴

④

①

図  水滴残存の様子

２．方  法 表面性状の改質
一般的に雨滴を残存させない方法として、漏斗表面と雨滴の３．結  果

接触角を高く（撥水性を高く）するか、低く（親水性を高く）し

図  に結果を示す。従来品Ａと従来品Ｂに比べ開発品は、て流す方法があるが、ここでは雨量計の使用環境を考慮して親回目（ 周）までの噴射において、水滴の残存量が約 ～％減

水性を高くする方法で検証することにした。その理由として、撥少していることが解った。

水性を高くするには漏斗の表面に凹凸を設けて空気の層をつく

４．結  言

り、雨滴を浮かせる構造にする必要があり、砂埃や塵などの小さ漏斗に残存する雨滴により過小評価してしまう問題を解決すい異物が浮遊する環境では、性能を発揮するのは難しいことがるため、漏斗の表面性状を改質し、性能を評価した。その結果、予想されるためである。

従来品の雨量計より高い精度で測定できることを確認した。
参考文献

 試験方法
従来品Ａ、従来品Ｂ、表面性状改質品（開発品）を用意し、図 宇塚和夫角田敦“メンテナンスフリーを実現した転倒ます型雨量計の開発”雪氷研究学会大会（・札幌）

 のような形で、スプレーを用いて漏斗に水を噴射し、水滴 雨
滴 の残存量を確認する。ここで、 回目は図  に示す①のエリ 角田敦宇塚和夫“微小雨量の検知を可能にした雨量計の開発”日本気象学会春季大会講演予稿集

アで噴射、 回目は②のエリアで噴射、 回目は③のエリアで噴射、 回目は④のエリアで噴射し、順次時計回りに噴射して行く。


















































図 漏斗に噴射する様子
図３ 評価結果







― 169 ―

C303
気象要素を考慮した園芸施設における植物生育シミュレーションモデルの設計○

吉渡匠汰，東海林孝幸, 高山弘太郎(豊橋技術科学大学）

バイオインフォマティクス, 植物工場, TOMGRO

１．はじめに
農業生産において作物シミュレーションが収量を予測し、管理方法を最適化するために用いられる。
しかし、シミュレーションを行うためには多量の気象・作物・土壌・管理方法といったデータを必要とする。TOMGRO (Jones et al. 1991; Jones et al. 1999) はトマトのシミュレーションモデルの一つであるが、この計算モデルは気象や作物に関するデータを含め、数十個のパラメータを扱う。加えて、これらのパラメータと収量の関係性が複雑であり、温室の要素と収量の関係が不明瞭である。
本研究では、
1. ソースコード (H.van Keulen & E. Dayan 1993) の可読性・拡張性の向上、2. 機械学習のアプローチ
を用いた各環境地の最適化を行う。
２．方法
本研究では TOMGRO の理論式とソースコード(H.van Keulen & E. Dayan 1993)をベースとして、モデルの構築を行っている。元々のシミュレーションソフトウェアは FORTRAN 77 で書かれているが、今回は今後の拡張性を考慮し C++および Python で開発を行う。
TOMGRO は多量なパラメータを用いてトマトの成長シミュレーションを行うモデルである。このパラメータは気象データや温室データなどで構成され、これらを用いて収量を計算する。複雑な計算モデルからパラメータと収量の関係を特定するのは困難であるため、今回、収量を最大化する各パラメータの最適値を求めるために最急勾配法 (Gradient method)を導入する。これは、ある関数が極小・極大になる値を求める手法である。この手法を用いることによって、その環境値が収量を最大化させるためにはどのような値をとればよいかを計算することが可能である。
最急勾配法の式を以下に示す。
𝑎𝑎���� = 𝑎𝑎�� ∓

𝑓𝑓
(1)
𝜕𝜕𝜕𝜕�

式(1)は関数 f の引数𝑎𝑎� に対する極値(演算が-ならば極小値、+ならば極大値)を求めることを目的とした式である。今回は f が作物の収量、𝑎𝑎� が温室の気温や二酸化炭素濃度などの環境値になる。f が環境
値𝑎𝑎� の関数である時、式(1)を繰り返し行うことで、f の𝑎𝑎� における極値を求めることができる。この方法で求めた極値が最大値である場合、その環境値は収量を最大にする値ということになる。式(1)によるパラメータの最適化を全環境値について行うことで、温室全体の最適化を行うことができる。な
お、収量の式は複雑になるため、偏微分はパラメータ𝑎𝑎� の量を少し変化させた𝑎𝑎� + Δ𝑎𝑎� での f の値と比較することで近似的に求める。処理の流れを図 1 に示す。
３．結果と考察

発表では、パラメータ最適化を行った場合のシミュレーション結果と H.van Keulen & E. Dayan 1993

― 170 ―

C304

ドローンを利用した霧の観測*大 橋 唯 太 ・ 西 原 貴 大 (岡 山 理 科 大 学 生 物 地 球 学 部 )重 田 祥 範 (鳥 取 環 境 大 学 環 境 学 部 )真や現地の事前確認によって、民家から可能な限り離はじめに
ドローンを利用した気象観測が、かなり増えている。

れた場所でドローンの昇降をおこなったが、独特なプ

日本気象学会春季・秋季大会でも、ドローンによる気ロペラ音は普段静かな地域で注意が必要となる。

象観測が報告されており、それだけ大きな可能性を秘 三次盆地の放射霧は夜の 11 時頃から 1 時頃までに形めた観測手段だといえる。大気の鉛直観測では、ヘリ成されることが多く、盆底から 200～300m の高さまでウムガスを充填したバルーンを飛揚する手法が安価で厚くなる。本観測では事前に航空局の許可を得ていなあったが、今後はドローンを利用して様々な気象現象かったため、対地高度 150m 以上と夜間の飛行は実施でを観測する研究が増えてくると予想される。

きない。代わりに夜間は重量 200g 未満のトイドローン

本発表ではそのドローンを使って遠隔に、霧層内の気象場を観測した事例を紹介するとともに、ドローン

HS120D（Holy Stone）を使って、対地高度 100m 以下で測定を制限した。
この地域の霧は早朝から日中の正午頃まで発達する観測で直面する問題や長所・短所などを述べる。

ため、日の出以降の早朝をメインにドローンを飛行さ観測概要
2019 年 10～11 月に、広島県三次市内で集中観測を実せた。また、山の斜面を利用して、対地高度を 150m 以施した。三次盆地は、寒候期に放射霧が頻発する地域下に維持しながら斜面上の複数地点でドローンを昇降で有名である。
ドローンの機体重量が 200g 以上の場合、させて、盆底から 350m の高さまで気象要素を測定する

無人航空機に係る航空法が適用される。そのため、空工夫をおこなっている。

港周辺の空域外かつ人口集中地区（DID）に定められていない場所、対地高度 150m 以下、家屋や人などから30m 以上離れた場所、日の出から日没までの時間で視認できるといった条件を満たす飛行をおこなった。
本観測で用いたドローンは Splash Drone 3+（Swell 盆底から P 高度Pro）で、霧のなかを飛行させるため防水性の高い機体を選んだ。ドローン底面には超小型温湿度計と気圧計を取り付け、気温・相対湿度・気圧を 1 秒間隔で測定した。また、4K カメラも搭載し、霧のなかの様子を撮影した。三次の放射霧は、長いときには正午近くの時

 盆底から P 高度間まで発生しているため、日の出後の時間帯でも霧の観測が可能となる。地表から 50m、100m、150m の 3
高度でドローンを 1 分静止させて気象要素を測定した。
ドローン観測の問題点
ドローンで観測された霧層内の気象条件に関する結 盆底から P 高度

果は、本大会のポスター発表（西原ほか）で紹介する。
ドローンの開発は急速に進み、数年前に比べて格段に操縦が簡単となり、風やトラブルによる墜落も起こりにくくなっている。軽量化や安定性に優れ、今後も気象観測で強力なツールとなっていくだろう。
観測はおもに早朝におこなっており、ドローン飛行

 盆底から P 高度

中の騒音がやや気になった。google earth などの航空写

図 ドローンのカメラで撮影された霧の様子．

― 171 ―

C305
夏季晴天日における接地境界層での気温時間変化の UAV による観測*野津雅人 1 , 松本 淳 1,2 , 瀬戸芳一 1 , 渡邊貴典 1 , 中島 虹 3 , 井上知栄 1 ,濱田純一 1 , 伊東佳紀 1 , 柳澤

哲1

(1: 首都大学東京 (東京都立大学), 2: 海洋研究開発機構, 3: 産業技術総合研究所)

1. イントロダクション 近年, 盛夏期における熱中症被害が社会的に注目を浴びている. 被害の軽減には接地境界層の日周期変動・街区サイズスケー
ルの高分解能モデルの改善が必要である. そのためには, モデルによるシミュレーションを検証する
ための観測データが必要である. ラジオゾンデの頻回放球や係留気球による 1 時間以下の分解能での境界層変化の観測はこれまでも行われてきた (例として、大原ほか 1990). しかし, 前者は, ゾンデ
や気球のランニングコストが高く, 観測中の複数ゾ
ンデの管理が煩雑である. 後者は設置に多大な人的リソースを要する. また, これまでは, 接地境界
層の街区スケール分解能での観測は困難であった.
近年, UAV を用いた高分解能観測の可能性が開かれつつある. 本発表では, 上記のような夏季晴天日の接地境界層における日周期変動の把握を目的として, パイロットバルーン風観測と同時に, 産業用
ドローンクラスの UAV である MATRICE M210

RTK を用いて, 高度 150 m 以下の接地境界層内の
気温・湿度を時間分解能 30 分で観測した事例を紹介する.

2. データと手法 2019 年秋季大会で報告した観測に用いた測器・UAV に加えアスマン測器等の地上観測測器を用いた. 30 分ごとの観測飛行は以下の通りである: 1) 高度 150 m まで急上昇. 2) 高度

150–30 m の間で 20 m ごとに 1 分間滞留させながら徐々に高度を下げる. 観測は国土交通省東京航空局の許可に基づき, 首都大学東京南大沢キャンパ
ス (35.62◦ N, 139.39◦ E) で行った. 観測場は周囲を高さ 15 m 程度の小さな樹林に囲まれた水平 50 m

図 1: 気温, 風速および雲量の時系列. 実線と星印は, それぞれアスマン測器観測による地上気温と UAV 観測による気温. 後者は地上に近いほど寒色系の色で塗り分けた. 図下部の彩色した帯で風速を表し, 風向を 16 方位で付した. 背景の灰色は目視雲量の多い時間帯を示し,
薄い部分は 2 以上, 濃い部分は 5 以上を示す.
等圧線はやや混んでいたものの, 上空の南風は大枠
で海風侵入とその後の強まりに対応していると考えられる. 一方で, 地上での気温観測では気温ピー
クは単峰とならず, 11 時半から 13 時まで続くプラ
トー状ピークとなった. 13 時以降は雲量が増加しており, 地上気温の低下に対応している. 雲量の小さかった 11 時半から 13 時にかけて, 上空で気温低下したのに対して, 地上気温が高温に保たれた.

4. まとめ プラトー状の地上気温ピーク開始時に風が強まり上空気温が下がり始めたこと, および雲量の時間経過を合わせて考慮すると, 海風侵入と考えられる接地境界層内の冷却だけでなく, 雲量増加
も地上気温低下に関与したことが仮説として挙げられる. 観測環境から日だまり効果 (近藤 2004, 和

程度のサイズの草地である. 観測は 2019 年 8 月 6

田ほか 2016) も考慮して今後の解析を進めていく.

日の午前 7 時半から午後 4 時まで行った.

謝辞 本研究は, 首都大学東京傾斜的研究費による研究課題「2020 年東京オリンピック · パラリンピッ
クに向けた都市気候研究」の支援のもとで行われた. UAV を用いた上空の気温 · 相対湿度の観測システム確立において, 京都大学 · 吉田聡准教授の協力を受けた.

3. 結果 上空では 11 時半に気温のピークが見られた (図 1). この時刻以降は上空・地上ともに 13 時にかけて風速が徐々に強まり地上では 15 時まで東より 2 m/s 以上の風が続いた. 上空では 13 時半以
降 5 m/s 以上の南よりの風が観測された. この日は九州付近に台風があり東海上の高気圧との間の― 172 ―

C306

高 専 に お け る IoT 演 習 と 校 内 環 境 モ ニ タ リ ン グ シ ス テ ム*杉 山 耕 一 朗 ( 松 江 高 専 ・ 情 報 ) ， 川 見 昌 春 ， 福 島 志 斗 ( 松 江 高 専 ・ 実 践 教 育 支 援 セ ン タ ー )1.

面の例を図 1 に示すが，各種統計量・環境指数を時系

はじめに学校において，温度などの環境情報を把握し，それ列グラフとして表示することができる．図には示さなを適切な状態に保つことは，学生の授業に対する集中

いが，校内地図上にデータを色と数字で表示させるこ

力を高めるために重要である．しかしながら，毎日定とで，1 枚の画面で学校全体の環境情報を把握すること

期的に各教室の温度計の値を読み取って記録することも可能となっている．

は非常に手間と時間のかかる作業である．このような本システムは 2018 年度から学校の教室の空調管理に

環境情報を定期的かつ長期的に取得する上で IoT用いられている．事務職員がシステムからのアラート(Internet of Things) 技術は非常に有用である．ワイヤレ

を元に空調の強弱を調整している．以前は夏季に日当ス接続された IoT デバイスを活用することで，今までたりの良い教室で熱中症の症状を訴える学生が出てい測定が難しかった様々な場所での環境要素を，簡便かたが，現在ではそのようなことが予防されている．

つ一元的に測定・蓄積・分析することが可能となる．

本システム構築の手順やその背景知識は演習テキス

さらに，IoT 技術を活用した環境情報の取得・解析・シ

トとして整備され，高専 4 年生の IoT 演習で使われてステムを演習化することは，IoT 技術習得のハードルをいる．これにより身近な環境情報を題材とした実践的下げるという意味で，情報系学生だけでなく気象分野

な IoT 教育が可能となっている．また，2019 年度に岡の学生にも有用である．そこで本研究では，IoT 技術

山大学理学部で簡略化した IoT 演習を集中講義としてを活用した校内環境モニタリングシステムを構築し，実施したところ，本演習は気象分野の学生に対してもリアルタイムに教室の環境情報の計測・蓄積・分析・有益であることが確認できた．

判断を行うことを目的とする．加えて，環境モニタリ

現在は更なる拡張として，高専 5 年生の IoT 演習を

ング自体を学生の IoT 演習として整理し，必要となる構築中である．Raspberry Pi ではなく省電力のマイコン

演習テキストの作成や演習機材の開発も目的とする．

を用いることで，屋外観測を念頭においた IoT 技術の実践的な教育研究を行うことを目指している．

2.

システム構築の方法

本システムは，校内の全教室と一部の廊下に設置された約 50 台の IoT デバイスと，IoT デバイスから送られてきたデータを蓄積・分析するための Linux サーバから成る．IoT デバイスとしてシングルボードコンピュ
ータ Raspberry Pi を用い，それに温度センサーなどの各種センサーを接続する．センサー接続のための基板は高専で内製した．Raspberry Pi では 10 秒ごとに測定した値の 60 秒平均値を学内の Linux サーバに送信する．
Linux サーバでは IoT デバイスから送られてきたデー
タをデータベースに格納する．さらにこのサーバ上で，平均値・最小値・最大値・標準偏差などの統計量，不快指数・暑さ指数といった環境指標の計算，それらの図１ 各教室や廊下に設置している IoT デバイス

値が校内の空調基準を満たしているかの分析判断を行(左)と環境モニタリングのデータ表示画面の例 (右)．

う．得られた結果は Web 上で公開する．
謝辞

3.

本システムで利用するセンサーの選定およびラディ

結果：環境情報の表示と IoT 教育への活用

本システムにより，準リアルタイムに教室環境を把握することが可能となった．教室環境のデータ表示画

エーションシールドの製作には京都大学総合人間学部の酒井敏教授の協力を得た．

― 173 ―

C307
急激な気象変化が若年女性の自律神経バランスに与える影響*

重田 祥範 1・山口 和貴 2・村山 和義 3

1.公立鳥取環境大学，2.東京電力ホールディング，3.東京パワーテクノロジー
士山五合目に到着した．また，温熱環境を把握するため，温湿度センサー（TR-73U：T&D 社）を中央部の座面のほか車内数か所に設置した．
㻞㻚㻠㻌 ストレス指標㻌
自律神経である交感神経と副交感神経の成分を指標化したものが HF と LF である．HF とは高周波（HiFrequency）の略で，主に副交感神経系活動を反映するとされており，LF とは低周波（Low Frequency）の略
で，交感神経と副交感神経の両活動を反映している．
本研究で用いるストレス指標は下記の（1）式によって算出される．
㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 Ｓ ＝㻌 LF ／ HF㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 (1)

6WUHVVLQGH[$WPRVSKHULFSUHVVXUH















― 174 ―









7LPH







第 㻝 図㻌 急激な気圧変化とストレス指標の関係㻌

$WPRVSKHULFSUHVVXH（K3D）

ここで，Ｓはストレス指標，LF は交感神経，HF は副交感神経をそれぞれ示す．一般に，人はストレスを受ける
ことで心拍数が大きくなり，心拍間隔 RRI が小さな値で安定すると言われている．これは，ストレスを受けることによって体を整えている自律神経の働きに影響を受けるためである．通常は交感神経と副交感神経が互いに拮抗して体内機能が支配されている．
㻌㻟㻚㻌 結果㻌第 1 図に 2018 年に実施した気圧変化とストレス指標の関係を示す（有効測定者は 5 名）．なお，ここではストレス指標を偏差で表している．そのため，0.0 より高い場
合はストレスを感じやすい状態を意味している．女性は車内よりも散策中にストレス指標が高い．高瀬（2005）では，LF／HF は交感神経の活動指標としており，LF／
HF の数値が大きいほどストレス強度が大きいと報告している．一方，武田（2015）では，計測機器，分析手法，
条件設定などで値が変化しやすく，RRI のデータによっては制約が生じる場合もあり，個人差が大きく，基準値は存在しないと述べている．このように，ストレス指標の値にはいくつかの知見が存在しているため，今後もデータの蓄積が必要である．

6WUHVVLQGH[

㻌㻝㻚㻌 はじめに㻌
自然の風土・気候・気象条件は人々の生活，健康状
態に影響を与える．この季節変動や気象条件よって発生する病気は，季節病や気象病と呼ばれている．季節病は主に寒暖差や気圧変動の大きい時期に発症しやすく，自律神経の乱れが原因である．一方，気象病は
急激な気象変化によって症状が出現するとされる．症状は，古傷がうずくといった天気痛のほか，喘息，めまい，頭痛，さらにはうつ病など様々な異変が現れる．気象と病気の因果関係については古くから説かれており，
古代ギリシャのヒポクラテスがその祖とされている．近年
では，佐藤（2015）が，天気が荒天するときに慢性の痛みが増強する天気痛の実態解明を試みている．また，建築，生気象分野を中心に，室内気候と居住者の健康に着目した研究も多くおこなわれ始めている．
一方，近年の通信・センシング技術の進歩は著しく，
ウェアラブルデバイスを使えば気象データだけでなく，日常生活における人の活動量，体温，心拍数などの情報（いわゆるバイタルサイン）が手軽に取得可能となってきている．
㻌 そこで本研究では，若年女性に小型心拍センサーを装着し，地上（標高約 30m）から富士山五合目（標高約2000ｍ）までを移動する際のバイタルサインデータを取得する．そのうえで，急激な気象変化に着目し，環境負荷が若年女性の自律神経バランスにどのように作用するのかを定量的に明らかにすることを試みる．
㻌㻞㻚㻌 研究概要㻌㻞㻚㻝㻌 小型心拍センサー㻌 㻌
本研究におけるバイタルサインの取得には，重さ 14ｇの超小型心拍センサーmyBeat（WHS-2：ユニオンツール社製）を使用する．測定項目は心拍数（HR），心拍間隔（RRI），自律神経活性度（LF，HF），体表面温度，
3 軸加速度である．データ取得間隔は RRI と連動しており，各測定者によって異なっている．センサーは，Bluetooth を介してスマートフォンにデータを送信する機能を備えている．そのため，測定者は日常生活に支障をきたすことなく，データを計測することが可能である．
㻞㻚㻞㻌 対象者㻌 㻌
対象者は，心身ともに健康な 19～22 歳の女性 30 名である，測定者の職業はすべて大学生であり，身長は158.8± 4.9 ㎝，体重は 51.9 ± 4.6 ㎏である．
㻞㻚㻟㻌 測定概要㻌
バイタルサインの測定は，2018 年 8 月，2019 年 8～9 月にかけて計 3 回実施した．測定者がマイクロバス（2KG-XZB70-ZRMQY：トヨタ車）に乗車し，午前 9 時
頃に富士山の麓である富士宮市を出発，約 60 分で富C308

バ イ オ ロ ギ ン グ で 実 現 す る Internet of Animals*佐 藤 克 文 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ), 吉 田 聡 (京 大 防 災 研 白 浜 )

1.

はじめに

タは アル ゴフ ロート な どの既存のシ ステ ムで 得られ

気 象 ・ 海洋 の物 理現 象 を理 解し たり 気 象予 報 をた値と 良く一致し ていた[2]。あるいは 、三陸沿岸の行う目的で 、大型計算機内の物理モ デルを使った無人島で 繁殖し てい るオ オ ミ ズナギド リ の親鳥は 、

数値実験がなされ、現況把握や予報の精度は8 月か ら 11 月にか けての育雛期に、三陸沖か ら年々向上している。しかし、精度向上の制限要因

北海道東岸海域で採餌している。親鳥に付けたと し て、現場 観測 データ の不足が あ げら れ る。古く

GP S に よ っ て 得 ら れ た 速 度 ベ ク ト ル か ら 、 表層 流

か ら観測船や 観測ブ イ を用 いた測 定は なさ れていや海上 風を抽 出す る解 析手法 が考案 さ れ ており、

るが 、 広い海洋を網羅するの には 莫大な コストが船舶や人工衛星などの既存のシステムで 得ら れてか か る。 人工 衛星 を用 い た観 測技 術が 発 達し 、 広いる実測値と 良く一致し ていた[3] [4]。

範囲の 海面水温データが 得られるようにな ってきたが、電磁波は塩水を透過しないため、海面より

3.

データ同化

下の水温は 観測で きない。海面下の 温度を得るた

ウミガメや海鳥は広範囲を移動するが、動物由来のめに、海面と 深 度 2000m を自動的に 往復し 、10

データだけで全海域を網羅できるわけではない。しか日毎に人工衛星経由で情報を送ってくる自動昇し、パイロットスタディによって、海鳥由来の海表面

降型漂流フロー ト （ア ルゴ フロート）に よる観測も進流やウミガメから送られて来る水温鉛直プロファイル

めら れて い るが、 漂流 フ ロー ト は 海 流によ って 流さを大型計算機内の物理モデル(JCOPE2)にデータ同化すれてしまうため、日本近海に留まり続けて観測す

ることにより、現場の実測値により良く合うように計ること はで きな い。その 他、 海上風や表層流に つ

算結果の精度が向上し、動物由来のデータがない海域

いても人工衛 星を用 いた観測は 進め られて いるが 、にまでデータ同化の影響が波及することが判明してい時空間分解能は 十分細か いとは いえ ない。

る[2] [5]。また、熱帯の縁辺海であるアラフラ海の水温
鉛直構造をヒメウミガメを用いて観測し、その水温デ

2.

バイオロギングータを季節予測システム(SINTEX-F)に取り込んだとこ

あらゆるモノに搭載したセンサーからインターネッ

ろ 3 ヶ月後の海面水温予測値が改善されるという結果

ト経由でビッグデータを収集して利活用しようとするも得られている[6]。動物に小型計測器を搭載し本来の試み(IoT)が進められている。しかし、センサーの分布

生息環境下における行動や生理、動物を取り巻く環境は人口の多い先進国や都市部に偏在している。センサを取得するバイオロギングは熱帯から極域に及ぶ世界

ーの固定が基本的に不可能な海洋は、陸上に比べて情中の海で進められている。主に生態学研究を目的に得報空白地帯ともいえる状況に据え置かれている。しかられているこれらのデータをインターネットにアップし、この海洋の環境情報を得るために、海洋を自律能ロードし(Internet of Animals: IoA)、気象研究者や気象予動的に泳ぎ回るウミガメや海鳥を用いることができる。

報を行う人たちの二次利用を促すことで、従来のシス

アルゴ フロート な どの漂流ブ イ は 海流によって流さテムと相補的な海洋環境監視網が構築できる。

れ て し ま う が、 海 洋高 次捕 食者で あ るウ ミ ガ メや 海
鳥は、生産性の高い海域に留まり続けることが期

参考文献

待で きる。人 工衛星発信 器を用い た追跡結果によ[1] Narazaki, T., et al., 2015, Mar. Biol., 162, 1251-1263.

ると 、 ア カウ ミ ガ メは 三陸の 沿岸か ら沖 合い 数百キ[2] Miyazawa, Y., et a., 2019, Ocean Dynamics, 69, 267-282.

ロメート ルの広範囲を、深度数十メート ルか ら 400[3] Yoda, K., et al., 2014, Prog. Oceanogr., 122, 54-64.

ｍ の 潜 水 を 繰 り 返 し つ つ 回 遊 し て い た[1]。 追跡 可

[4] Yonehara, Y., et al., 2016, PNAS, 113, 9039-9044.

能な 1 年間、ほ ぼ毎日水温鉛直プ ロファ イ ルデー[5] Miyazawa, Y., et al., 2015, Scientific Reports, 5, 17672.

タをリ アル タイ ムで 得るこ と がで き、さ らにそ のデー[6] Doi, T., et al., 2019, Frontiers in Mar. Sci., 6, 719.

― 175 ―

C309

ウ ミ ガ メ に よ る バ イ オ ロ ギ ン グ を 用 い た 台 風・爆 弾 低 気 圧 下の海水温観測*吉 田 聡 (京 大 防 災 研 白 浜 ), 佐 藤 克 文 , 楢 崎 友 子 , 福 岡 拓 也 ( 東 大 AORI)
1.

ウミガメが台風・爆弾低気圧の発達、通過する領域をはじめに

台風や爆弾低気圧は海洋上で発達し、強風によって集中的に回遊していることがわかった

海洋に混合や波浪を引き起こす。一方、海洋表層水温

図 2 は 2009 年台風 18 号の通過前後の水温プロファの変化は台風・爆弾低気圧の発達にも影響を及ぼす。

イルである。台風通過前 3 日平均では海洋混合層内のしかし、荒天下の海水温は衛星観測や船舶での観測が

水温は 20℃程度であったが、台風通過後は 18℃以下に難しく、アルゴフロートの 10 日間隔の観測でも、数時急激に低下しているのが観測された。

間から数日の時間スケールは捉えられない。
近年、生態学の分野では、動物にセンサーを装着し、

参考文献

行動や経験した環境場を計測する「バイオロギング」[1] Kuwano-Yoshida, A., 2014: Using the Local Deepeningという手法で得られた大気海洋境界層データが蓄積さ

Rate to Indicate Extratropical Cyclone Activity. SOLA, 10,れている。本研究では、北太平洋を回遊するウミガメ

199–203.

によるバイオロギングで観測された海水温プロファイ
ルを用いて、台風・爆弾低気圧下の海洋構造の変化を
解析した。
2.

データと解析手法

台風・爆弾低気圧の抽出には気象庁 55 年大気再解析
データ JRA-55 の 6 時間毎の地表気圧を用いて、24 時
間の局所発達率（LDR24）[1]が 1hPa/h 以上の地点を台風・爆弾低気圧下とした。
ウミガメのバイオロギングは東北地方太平洋岸の定置網に混獲されたウミガメにアルゴス送信機付きの水温深度センサー（Satellite Relay Data Logger, SRDL）を

図 1. ウミガメ観測点（●）と LDR24>1hPa/h の頻度

甲羅上に装着して放流した。放流時期は 2009 年から（陰影）. 大きな●は LDR24>1hPa/h の観測点.

2018 年の夏季で、延べ 73 頭分のデータを利用した。放流後、位置情報と水温プロファイルが 1 日 1 回程度、
SRDL が脱落するまでの数か月から 1 年の間、アルゴ
スシステムでリアルタイムに取得される。期間中のウミガメの潜水深度は最大で 200m であった。解析領域は125°E から 180°E、25°N から 50°N の北西太平洋域とした。水温データは Akima 法を用いて 1m 間隔に鉛直内挿した。
3.

結果
図 1 は 2009 年 8 月から 2019 年 10 月のウミガメ観測位置である。
全 11,318 回の水温プロファイルのうち 196
プロファイルが台風・爆弾低気圧下を観測していた。
放流場所が岩手県であるため、東日本沿岸で集中している一方で、黒潮続流域やその南方にも分布しており、

図 2. 2009 年 10 月 8 日 00UTC の前 3 日間（黒）、後 3
日間（赤）平均の水温プロファイル（℃） .縦軸は深度（m）.

― 176 ―

D301
利根川流域を対象とした気象庁１か月アンサンブル予報のダウンスケーリング*牛山朋來 1、小池俊雄 1(1 土木研究所 ICHARM)

2019062500
2019062612
2019070300
2019070912
2019071600
2019071712
2019072400
2019073012
2019080600
2019080712
2019081400
2019082012
2019082700
2019082812
2019090400
2019091012
2019091700
2019091812
2019092500
2019100112
2019100800
2019100912
2019101600
2019102212
2019102900
2019103012
2019110600
2019111212
2019111900
2019112012
2019112700
2019120312
2019121000
2019121112
2019121800

1．はじめに利根川は首都圏の水がめとして知られており、流域内の降水量は、首都圏の水資源管理にとって重要である。特に 2020 年は東京オリンピックが行われ、確実な水資源管理が求められる。水資源
予測には、降水の長期予報が入力として必要となる。そこで、今回は気象庁の 1 か月アンサンブル
予報の利用可能性について調べるため、精度検証を行った。また、予報精度向上を目的として、WRF モデルを用いたダウンスケーリングを行っ 図 1. WRF モデル領域。中央の赤い実線は利根川流域界た。
を表す。色は標高(m)を表す。
RMSE DS/GCM
2．実験設定700
気象庁 1 か月予報は、毎週火曜と水曜の 00, 600
12UTC を初期値として 13 アンサンブルメンバー 500
400（ただし週の最初だけは 11 メンバー）による 34 300
日予報が提供されている。まず、気象研究コンソ 200
100
0
ーシアムから提供されている 2.5°×2.5°の 6 時
間毎降水量データをもとに精度検証を行った。また、提供されている 3 次元データを用いて WRF
GCM
Downscaling
DS 5week
GCM 5week
モデルによるダウンスケーリング実験を行った。
領域は図 1 の通りで、水平解像度は 15km、鉛直 図 2. GCM（黄）とダウンスケーリング（青）による降水
33 層とした。それぞれ利根川流域の予報降水量の 量予測精度（RMSE）。横軸は予報初期値で、2019 年 6 月
アンサンブル平均と解析雨量との RMSE を求め、 25 日～12 月 18 日である。縦軸は RMSE(mm)。
精度を検証した。
3．結果
予報降水量の RMSE は、予報リードタイムが長くなるに従って増大する傾向にあった。予報 5 週
GCM
Downscaling
目（リードタイムが 28～34 日）の RMSE と予報
初期値との関係を図 2 に示す。図の左半分の 8 月
28 日以前の初期値では、ダウンスケーリング（青 図 3. 7 月 24 日～8 月 26 日の解析雨量（左）、ダウンスケ
線）の方が精度が高く、右半分のでは黄線の GCM ーリング予報降水量（中）、GCM 予報降水量（右）。
（ダウンスケーリング前）の方が精度が高かった。
なお、図の中央の 10 月前半初期値の RMSE が大
きいのは、台風 19 号に伴う豪雨の予測精度が悪
く、RMSE の値が大きくなったためである。
図 2 の前半を代表する 7 月 24 日初期値の予報を図 3 に、後半を代表する 11 月 12 日初期値の予報を図 4 に示す。それぞれ、左から 34 日間の解 図 4. 11 月 12 日～12 月 15 日の解析雨量（左）、ダウンス
析雨量、ダウンスケーリング予測降水量、GCM ケーリング予報降水量（中）、GCM 予報降水量（右）。
予測降水量である。図 3 の 7 月～8 月の予測結果
は、ダウンスケーリングによって降水の水平分布
量と、ダウンスケーリングした予測降水量についが現実に近くなり、精度向上に結びついたものとて、予報誤差を調べた。ダウンスケーリングによ考えられる。一方、図 4 の 11～12 月の予測結果って降水分布が改善し、夏季の予報精度は向上しは、こちらもダウンスケーリングによって降水のた。しかし、秋季から冬季についてはダウンスケ
水平分布に改善が見られるものの、絶対量が大幅
ーリング結果の過小評価傾向が顕著となり、結果に過小であった。それに対して、GCM の予測は、として予報誤差が増えた。今後は、モデルの改良
解像度が悪いため予測降水量が広範囲に広がり、等を通して予報結果の改善を探っていく予定で結果として対象流域の降水量が大きくなったたある。
め、ダウンスケーリング結果よりも RMSE が小さくなったものと考えられる。
（謝辞）本研究では、気象研究コンソーシアムを4．まとめ通して提供された気象庁予報データを利用した。
謝意を示す。
気象庁 1 か月アンサンブル予報による予測降水― 177 ―

D302

2019 年台風第 19 号の予測可能性∗

榎本剛 （京大防災研/海洋機構）
・中下早織（京大理）400

1 はじめに2019 年台風第 19 号は，10 月 11 日から 12 日にかけて，台風第 19 号に伴い中部地方東部からから関東地方，
東北南部の広い範囲で大雨をもたらした。東北地方に停滞前線があり，太平洋高気圧が例年よりも西に張り出し

05

06

07

08

09

10

11

12

ECMWF
UKMO
NCEP
JMA

300

400

300

200

200

100

100

ていた。台風は太平洋高気圧の縁に沿って進んだ。台風の経路上で海面水温は例年よりも 1 ℃程度高く，発生域の南鳥島近海では 30 ℃を超えていた。そのため，台風は急速に発達し，6 日 00 UTC（日本標準時 21 時）からの 24 時間で中心気圧は 52 hPa も低下した。最発達時には，中心気圧が 915 hPa に達し，これを 3 日間以上に渡って維持している。静岡県伊豆半島に上陸した 12 日

10 UTC（日本標準時 19 時）時点での中心気圧は 955
hPa，最大風速は毎秒 40 メートル（時速 144 キロ）と推定されている。[1]
本研究では，大雨がいつから予測できていたのか台風
進路との関係に着目して調査した。

図1

05

06

07

08

09

10

11

12

0

2019 年 10 月 12 日 12 UTC における台風中心

位置の誤差

4 まとめと議論
広範囲に大量の降水があったことは，西日本を中心に災害をもたらした平成 30 年 7 月豪雨（西日本豪雨）と共通している。西日本豪雨の直前に台風が接近したが，台風に伴う降水ではなく，台風通過後に強化された梅雨前線に伴って大雨が発生した。台風は通過の際，北から寒気を南から暖気を引き込み，梅雨前線強化につながっ

2 初期時刻依存性

たと考えられる [2]。2019 年台風第 19 号では，太平洋側

12 日の日積算降水量分布を気象庁合成レーダーと比較すると，1～5 日前の予報では東日本に 200 ミリ以上の領域が広がっている様子がよく予測できている。強度が過大であるが，台風の関東上陸も予測されている。7 日

12 UTC からの 5 日予報の中心位置の誤差は，200 キロ程度と 5 日予報の平均値を大きく下回る。6 日 12 UTCからの予報では関西付近に，6～7 日前からの予報では南西諸島東方に台風の中心が予想されている。なお，8 日
前より予報期間の長い予報では，台風の発生自体が予測できていない。

で山岳における上昇流や停滞前線に伴う降水も考えられるが，第一義的には暖かい海を旅して大量の水蒸気を運んできた台風自体の接近・上陸により大雨が生じたと考えられる。台風第 19 号に伴う大雨は 5 日程度のリード
タイムがあり，西日本豪雨同様予測可能性が高かった。

謝辞
TIGGE データベース並びに京都大学生存圏研究所に
アーカイブされている気象庁全国合成レーダー及び数
値予報 GPV を用いた。科研費 19H05698 の助成を受けた。

3 センター間の比較

参考文献

12 日 12 UTC を検証時刻として，TIGGE データベー
スから，主要 4 センターの中心位置の誤差を比較した（図 1）。11 日以降直前の予報では UKMO や ECMWFの誤差が小さいが，7～8 日の予報は気象庁の予報誤差が突出して小さい。

0[1] 気象庁, 2019: 台風第 19 号による大雨、暴風等, 災害をもたらした気象事例, http://www.data.jma.go.jp/
obd/stats/data/bosai/report/2019/20191012/jyun sokuji
20191010-1013.pdf, 2020 年 2 月 4 日閲覧[2] Enomoto, T, 2019: SOLA, 15A, 66–71, doi:10.2151/
sola.15A-012.

― 178 ―

D303

気象庁全球モデルの地形性抵抗過程の改良
松 川 知 紘 1 , 金 浜 貴 史 2 , 長 澤 亮 二 3 , 山 田 和 孝 1 , *米 原 仁 1
1 気象庁数値予報課, 2 気象庁気候情報課, 3 気象研究所
1.

高度の 3 日予測の平均誤差を新旧のスキームで比較しはじめに気象庁は，全球モデル(GSM)の地形性抵抗過程の改たものを示す．検証対象とした期間は 2017 年 12 月～

良を進めている．地形性抵抗過程とは，地形を起源と2018 年 2 月で，現業数値予報システムと同じ解析・予する重力波や乱流，ブロック流等が大気中において運報のサイクルを用いた試験の結果である．図に示した動量を鉛直方向に輸送して抵抗として寄与する効果をように，高度場の平均誤差が大きく減少しており，特取り扱う過程である．それらの現象や地形には，空間に日本付近のトラフの予測精度が大きく改善した．まスケールが GSM の水平解像度より小さいものが含また，平均二乗誤差も大きく減少しており，地上気圧等れるため，サブグリッドパラメタリゼーションを用いの対流圏中下層の要素についても同様に改善がみられて取り扱う必要がある．

た（図略）．この予測精度改善は，新スキームにより対

北半球の中高緯度において，地形性抵抗過程は予測

流圏下層の抵抗が改善され，大陸の地上高気圧や大陸精度に非常に大きな影響を持つことが経験的に知られとその下流の擾乱の予測が良くなった結果である．

ている．GSM を含む水平格子間隔 O(10km)の全球モデルにとっても，その改良は重要な課題となっている[1]．
2.

新しいスキームの概要

これまで，GSM のサブグリッド地形による抵抗の効
果は，主に Iwasaki et al. (1989)の重力波抵抗スキーム(IW)[2]が担ってきた．新しいスキームでは，Lott andMiller (1997)の手法(LM)[3]及び，Beljaars et al. (2004)に
よ る Turbulence Orographic Form Drag を 扱 う 手 法(TOFD)[4]を用いている．LM では，サブグリッド地形
を楕円型山で代表させ，地形を乗り越える流れから発生する重力波による抵抗と，回り込む流れによる抵抗を表現するため，IW と比べて地形の非等方性とブロック流の効果を表現できることになる．TOFD では，サブグリッド地形により乱された大気による抵抗を近似的な関数を用いて風速と高度場から求めており，これまで十分に考慮されていなかった効果が表現されるよ図１ GSM の 500hPa 高度[m]の 3 日予測(T+72h)の平

うになる．
新旧のスキームについて，対流圏中下層で働く抵抗についての地表面応力を比較すると，新しいスキーム

均誤差．コンターは解析値，シェードが平均誤差．図(A)が旧スキーム，図(B)が新スキームによる結果．

では概ねサブグリッド地形の標準偏差が大きい領域で増加し，その他の領域では減少する．つまり，よりメ

参考文献

リハリの利いたシャープな空間分布となる．また，日[1] Sandu, I. et al., 2019, npj Climate and Atmospheric

本の上流域にあたるユーラシア大陸東部では下層抵抗

Science, 2(1), 10.
[2] Iwasaki, T., S. Yamada, and K. Tada, 1989, JMSJ, 67,が弱まる．

11-27.
3.

[3] Lott, F. and M. J. Miller, 1997, QJRMS, 123, 101-127.

予測精度の改善

図１に，
ユーラシア中高緯度における GSM の 500hPa[4] Beljaars, A. et al., 2004, QJRMS, 130, 1327-1347.

― 179 ―

D304

気象庁全球モデルの陸面過程における部分積雪の改良*鍋 谷 尭 司 1 , 徳 広 貴 之 2 , 松 川 知 紘 1 , 米 原 仁 1
1 気象庁数値予報課, 2 気象庁気候情報課
1.

温バイアスが大きく改善することが確認できた（図２）．

はじめに気象庁は，全球モデル(GSM)の陸面過程の改良を進

また，気温の対ラジオゾンデ平均誤差の比較からも対めている．GSM の陸面過程は，大気モデルに対して良流圏下層の低温バイアスの改善が確認できた（図略）．

い下部境界条件を与えることを主目的として植生・積雪・土壌などをモデル化している．特に，積雪はアルベ

4.

まとめ

ド・熱容量・熱伝導率等の変化を通じて地上気温予測に

本改良では，積雪被覆率診断式等の変更をインパク

大きな影響を与えるため，その精緻化を検討している．

ト評価し，現行 GSM の課題である低温バイアスが改善

現行 GSM では，高緯度域の冬季の地上低温バイアス

することを確認した．今後は，積雪氷量の解析・予測のが課題となっており，その改善のために積雪被覆率診

精度向上などに取り組むことを考えている．

断式等の改良を行っている．本発表では，積雪被覆率により表現されている部分積雪の改良とそのインパクト評価の実験結果を中心に報告する．
2.

部分積雪の変更点

GSM では各格子を積雪・無積雪タイルに分けており，
積雪が地面を覆う割合（積雪被覆率）を積雪氷量から診断している．そのため，積雪の有無が遷移する冬季の高図１ 積雪氷量（横軸）に対する積雪被覆率（縦軸）．変更
前（青）と変更後（赤）．

緯度域ではその診断式の違いが地上気温に大きな影響を与えうる．現行 GSM では，積雪被覆率の過大評価が低温バイアスの一因であることがわかっている．
本改良では，積雪被覆率 𝑓𝑓𝑠𝑠𝑠𝑠 の診断式を Sellers et al.

(1986) を元に調整したものから Roesch et al. (2001) で衛星観測値との比較を元に提案されたものに変更した．
変更前：
変更後：

𝑓𝑓𝑠𝑠𝑠𝑠 =𝑓𝑓𝑠𝑠𝑠𝑠 =𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠20(≤ 1)

𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠 + 0.01𝜌𝜌𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤，𝜌𝜌𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 =ここで，𝑀𝑀𝑠𝑠𝑠𝑠 は積雪氷量 [kg m−2 ]（予報変数）

1000 kg m−3 は水密度である．この変更により，積雪被覆率は概ね減少する（図１）．

また，現行 GSM では完全積雪 (𝑓𝑓𝑠𝑠𝑠𝑠 =1) でのみ多層化するところを，本改良では部分積雪 (𝑓𝑓𝑠𝑠𝑠𝑠 <1) でも多層化できるように変更し，診断式に対応した層構造を持てるようにした．

図２ 日本付近の 2m 気温の 120 時間予測値 (T+120) の対地上観測値の平均誤差．
期間は 2018 年 1 月．
変更前
（CNTL：上）と変更後（TEST：下）．

3.

予測精度の改善

本改良のインパクト評価をするために実験を実施し参考文献

た．2m 気温の 120 時間予測値を地上観測値で検証した[1] Sellers, P. J. et al., 1986, J. Atmos. Sci., 43, 505-531.

ところ，平均誤差が高緯度の積雪域を中心に減少し，低[2] Roesch, A. et al., 2001, Climate Dyn., 17, 933–946.

― 180 ―

D305
気象庁全球モデルへの浅い積雲対流スキームの導入*中川雅之，川合秀明（気象研究所）

１．はじめに亜熱帯の大陸西岸沖に形成される層積雲をはじめとする下層雲は，放射収支に与える影響が大きいことから，
気象庁全球数値予報モデル（GSM）においてもその表現の改善が重要な課題となっている．本研究では，気候モデルにおける改良の知見[1][2]から，短期から一週間程度を予測対象とする GSM に[3]の ECTEI による層積雲スキームや[4]に基づく浅い積雲対流スキームを導入し，予測への影響を調査している．これまでに上記の改良により，亜熱帯大陸西岸沖を中心とした下層
雲や放射収支の改善や，冬季の日本付近で冬型の気圧配置となっていたときの境界層の構造の改善が見られることを報告してきた．一方で中～高緯度の主に海上では，浅い積雲対流スキームの導入により下層雲が過剰に減少し放射収支を悪化させていた[5]．今回の発表
では，境界層の構造を改善しつつ放射収支を改善するために行った改良と，その全球的な予測への影響について報告する．
２．実験の設定
本研究で使用しているモデルは概ね 2017 年 5 月に現業化された GSM[6]の低解像度版に，新しい層積雲
スキーム[3]や浅い積雲対流スキーム[4]を導入したものである．[5]で報告したモデルから以下の変更を行った．
・浅い積雲対流スキームに[7]に基づくエントレインメ
ント率・デトレインメント率を導入
・層積雲スキームが発動している格子では，積雲対流スキームを抑止する[8]水平解像度 TL159（約 110km），4 メンバーによる2001 年一年間の予測実験[9]を行い，その平均から予測の変化の方向を調査した．以下では，上記の改良を加えた GSM を用いた実験を TEST2，[5]で報告した
GSM を用いた実験を TEST1，従来の GSM[6]低解像度版を用いた実験を CNTL と呼ぶ．
３．結果
図 1 に大気上端上向き短波放射の対 CERES 平均

誤 差を 示 す． 新し い 層 積 雲 スキ ームの 導 入 に よ り ，
CNTL（右）の亜熱帯大陸西岸沖で主に夏季に見られる短波放射の過剰な反射や，東太平洋の赤道付近での過剰な反射が改善している．一方で浅い積雲対流ス
キームの導入[5]に伴い TEST1（中）では南大洋や太平洋・大西洋北部で反射が不足する傾向が拡大したものの，層積雲スキームが発動している格子で積雲対流スキームを抑止する変更[8]や浅い積雲対流スキームの改良により TEST2（左）では改善している．
上記の実験とともに，水平解像度 TL479（約 40km）の単発予測実験を行い，浅い積雲対流スキーム導入に伴って境界層の構造が改善していることを確認した（図略） ．今後は気象庁の現業システムと同じ 高解像度
（TL959，約 20km）での解析予報サイクル実験を行い，予測精度への影響を評価する計画である．
参考文献[1] Kawai, H., 2012: Results of ASTEX and Composite modelintercomparison cases using two versions of JMA-GSM
SCM. CAS/JSC WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell.
[2] 川合秀明，行本誠史，神代剛，大島長，田中泰宙，2017：気象研究所気候モデルにおける雲表現の改善．日本気象学会 2017 年
度春季大会予稿集，A205．
[3] Kawai, H., T. Koshiro, and M. J. Webb, 2017:
Interpretation of Factors Controlling Low Cloud Cover and
Low Cloud Feedback Using a Unified Predictive Index. J.
Climate, 30, 9119–9131.
[4] 小森拓也，2009：浅い対流スキームの開発．数値予報課報告・別冊第 55 号，気象庁予報部，77-82．
[5] 中川雅之，川合秀明，2019：気象庁全球モデルにおける下層雲の表現の改善（第四報）．日本気象学会 2019 年度春季大会予稿
集，C408．
[6] JMA, 2019: Outline of the operational numerical weather
prediction of the Japan Meteorological Agency, Japan
Meteorological Agency.
[7] Siebesma, A. P., et al., 2003: A Large Eddy Simulation
Intercomparison Study of Shallow Cumulus Convection. J.
Atmos. Sci., 60, 1201–1219.
[8] Kawai, H., et al., 2019: Significant improvement of cloud
representation in the global climate model MRI-ESM2.
Geosci. Model Dev., 12, 2875–2897.
[9] 松川知紘，2019：1 年積分共通評価ツール．数値予報課報告・
別冊第 65 号，気象庁予報部，127-135．

図 1. 大気上端上向き短波放射の対 CERES 平均誤差 [W m-2]．左：TEST2，中：TEST1，右：CNTL．

― 181 ―

D306

LSTM と 空 間 分 布 の エ ン コ ー デ ィ ン グ を 用 い た
降水量の空間最大値の短時間予測*井 上 剛 (筑 波 大 学 / 三 菱 総 合 研 究 所 ) ,1.

三 隅 良 平 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )用して 128 次元に縮小し，加えて 100x100 格子の最大

背景

降水量の短時間予測において，特定の雨域が強化さ

降水量を連結し，129 次元の潜在変数を用いて Seq2Seq

れるか減衰されるかを予測することは，警戒情報の観モデルを構築した．エンコーダのネットワーク構造と点から実務的なニーズが大きいが，学術的には難易度

しては VGG16 を用いた．学習パラメータとしては，損の高い問題と考えられている．

失関数を MSE ロス，最適化手法を Adam，学習率を0.01(エポック毎の減衰率 0.9)とした．また，バッチ学

深層学習を用いた降水量の予測に関しては，Shi et

習のバッチサイズを 6，エポック数を 30 とした．

al.[1]による手法をはじめ，降水量の時空間分布を予測する問題として検討が行われているが，これらの手法

予測精度の比較対象として，直近の数値将来も継続の課題として，空間分布の予測値が平滑化されるといするとした単純な予測（Persistence），降水量の空間分う点が挙げられており（例えば[2]を参照），ピーク降水布を用いず，時系列データのみを入力した LSTM によ

量に対しては予測精度が悪化する．このような課題にる時系列予測の 2 種類を用いた．

対応するため，本検討では特定のエリアでの降水量最200x200

大値に着目して，LSTM を用いた時系列予測によりそれを予測する問題として定式化し，精度検証を行った．
2.

X1

X2

XT

Conv
Encoder

Conv
Encoder

Conv
Encoder

LSTM
A

LSTM
A

128+1

使用データ

Maximum

LSTM Encoder

LSTM
A

気象庁レーダーによる降水強度分布観測値を使用し

Copy
HT,CT

た．同データの水平解像度は約 1km，時間解像度は 5

LSTM Predictor

LSTM
B

分である．分析のために関東平野周辺の 200km 四方（200x200 格子）を抽出した．2015 年 1 月～2016 年 12

Dense

月までの 2 年間を学習用データ，2017 年 1 月～同年 12

Max Precipitation

1

YT+1

LSTM
B

LSTM
B

Dense

Dense

YT+2

Y2T

図 2 本検討で用いたネットワーク構造

月までの 1 年間を検証用データとして用いた．
連続する 2 時間のペアに対して，前半 1 時間の降水4.

結果

量分布を説明変数とし，後半 1 時間については，中央

検証用期間における予測時間毎の RMSE の比較を図部の 100x100 格子の最大降水量を被説明変数として用

3 に示す．予測時間が長い条件（左図）および高い降水いた（図１参照）．また，本データは降水量がゼロのサ

強度（右図）において，本手法の精度が比較的高くな

ンプルが非常に多いため，大きな降水量を重点的にサっている．

ンプリングして用いた．

150

予測誤差(RMSE)

予測誤差（RMSE）

30

20
Persistence

本問題は時系列予測問題であるため，LSTM を用い

降水強度カテゴリ(mm/h)

≦200

≦180

≦160

≦140

60

≦120

50

≦80

20
30
40
予測時間(分)

≦100

10

≦60

0

手法

0

≦40

LSTM+Encoding(本手法)
0

50

LSTM

10

図 1 予測対象とする最大降水量の考え方

LSTM+Encoding(本手法)0

中心領域(100x100)の
最大降水量を予測対象とする

LSTM

100

≦20

Rmax

3.

Persistence40

関東エリアの降水強度分布(200x200)

図 3 予測誤差の比較（左：予測時間に対する傾向，

た Seq2Seq モデル[3]を基本構造として，1 時間前から

右：60 分後の降水強度カテゴリ別の傾向）

現在まで，及び現在から 1 時間後までの 5 分ごとの時

参考文献

間発展（12+12 ステップ）をモデル化した（図 2）．入[1] Shi, X., et al., 2017, NIPS 30th, Vol.1, 5617-5627.

力される降水量の空間分布に対して，エンコーダを適[2] Denton et al., 2018, ICML 2018, Vol.3, 1906-1919.
[3] Sutskever et al., 2014, NIPS 27th, Vol.2, 3104-3112.

― 182 ―D307

MSMGPV を 用 い た 雲 を 考 慮 す る 日 の 出 予 想 の 試 み*高 野 雄 紀 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),
1.

はじめに

渡 邊 正 太 郎 (株 式 会 社 ウ ェ ザ ー マ ッ プ )
4.

今後の課題

2020 年 1 月 1 日放送の TBS 新春特番「令和も見せま

サブグリッドスケールの雲による影響を取り込む必す！森田さんのニッポンの初日の出」では、全国各地要がある。このためには、雲光学的厚さだけでなく雲の初日の出の中継を行なった。番組内の企画で日の出種を考慮した、日の出の判定手法を考える必要がある。

時刻を予想したが、これには単なる天文計算だけでは

3 時間おきの MSM データを用いる場合、同じ地点 6

不十分であり、雲により太陽が隠れる影響を考慮する

時と 9 時では雲の予想が大きく違うことがあり、日の必要がある。

出時刻が 7 時台の場合は定量的な予想が難しい。そこ

本発表では、気象庁のメソモデル(MSM)の格子点値(GPV)を用いて、雲の影響を考慮した日の出時刻の予想

で 1 時間おきのデータが得られる LFMGPV を用いることが考えられる。
また、現段階ではオンエアの映像を見て比較しておを試みた結果を報告する。

り、本手法の定量的な評価はできていない。今後は定2.

点カメラによる観測を行い、雲も含めた日の出時刻の方法

データを蓄積する必要がある。

太陽の位置は、文献[1]に基づき計算した。
雲の分布の予想は以下の手順で行なった。筆者らが開発した気象庁GPV から予想衛星画像を作成する手法[2]を用いることで、雲消散係数の 3 次元分布が得られる。MSMGPV の 6 時と 9 時の予想についてこの手法を適用し、雲消散係数を求めた。これを視線方向に積分することで、仰角・方位角ごとの光学的厚さを求めた。
経験的に決定した光学的厚さの閾値(=100)を用い、雲の有無を判別し、地表あるいは雲から太陽の上部が出る
時刻を予想した。なお、光路計算では、鉛直方向の密度差による屈折の効果を考慮している。

図１ MSM を用いた日の出予想の例。色は雲の光学
3.

的厚さ、赤い円は太陽の位置、赤線は地平線を表す。

結果・考察計算された雲光学的厚さの例を図 1 に示す。この事
例の場合は、地平線の上に雲があるため、その分だけ

参考文献

日の出の時刻が遅くなる。実際の映像でも（図略）、雲[1] 長沢工, 1999, 日の出・日の入りの計算：天体の出没時刻の求め方, 地人書館, 160pp.

の上から太陽が出る様子が確認できた。
一方他の事例では、光学的厚さの値が小さく地平線[2] 高野雄紀・渡邊正太郎, 2019, 気象庁 GPV を用いたから日の出が見えると予想したが、比較的小さな積雲

雲解説用予想衛星画像の作成, 日本気象学会2019 年に隠れて日の出が遅くなるケースがあった。これはモ

度春季大会, D102.

デル及び手法[2]がサブグリッドスケールの雲を十分捉えられないためと考えられる。
2020 年の番組内では本手法による日の出時刻の予想を元に、日の出時間のカウントダウンを行なった。この手法では 1 分以上の誤差があったため、残念ながら視聴者から予想が外れた印象が強い結果となってしまった。

― 183 ―

D308
複数現業気象機関の数値予報を用いた風力発電出力予測の検討*吉 田 健 二 (伊 藤 忠 テ ク ノ ソ リ ュ ー シ ョ ン ズ 株 式 会 社 ),関 沼 和 浩 ， 阿 部 祐 希 (東 北 電 力 ネ ッ ト ワ ー ク 株 式 会 社 )

度であるといえる．ECMWF（▲）の RMSE が最も小はじめに

東北電力ネットワーク（株）の供給エリアである東

さく，現在運用中の JMA からの RMSE の改善率は翌日

北地域は風況に恵まれ，風力発電の高い導入ポテンシ予測から 3 日先予測では 10%を超えていた．また，図ャルを有していることから，風力発電の更なる導入が2 に 2016 年 8 月 29 日 6 時発表の例を示す．GSM が低見込まれている．風力発電は、気象条件とともに出力気圧の位置を外している場合に GFS と HRES は低気圧が変動し、電力系統運用の計画性を阻害する要因になの位置をある程度正確に予測できたことで，GSM と比るため、出力を高精度に事前把握する出力予測技術の較して過大な予測誤差の低減することができた事例で高度化が必要とされている。筆者らは 1997 年から共同ある．このように，複数の現業気象機関の数値予報をで風力発電出力予測技術の研究開発に取り組んでおり，用いることで平均的な予測誤差の向上と予測大外し低2010 年 4 月から東北地域のエリア合計出力を予測する

減の可能性があることが示された．

システムの本運用を開始し，安定稼働と良好な予測精度が得られることを確認している[1]．一方で、定格設備容量の 20%程度の予測誤差が生じる予測の大外れは依然として主要な課題となっている．本研究では，予測の大外れ低減可能性に関する予備的な検討として，複数の現業気象機関の数値予報を用いた風力発電出力予測を実施した．


風力発電出力予測モデルの概要

 現在の運用システムにおける予測手法は，JMA の全球モデル（GSM）の予報値とそれを元に作成したエリ
ア合計発電出力予測値を説明変数，実際の発電出力データを目的変数とする機械学習モデルにより，発電出

図１ 各予測の予測先日毎の RMSE．

力の予測を実施している[1]．


使用したデータ 本研究で用いた現業気象機関の数値予報は，JMA のGSM，NCEP の GFS，ECMWF の高解像度 10 日予報（HRES）の 3 種類である．


予測対象と予測仕様

本研究では，2016 年 4 月～2018 年 3 月の東北地域のエリア合計風力発電出力を予測対象とした．2018 年 3月時点では 46 発電所で，設備容量は約 891 MW である．
予測仕様としては，各数値予報の 21 時（12UTC）初期値を用いて，1 日 1 回更新で 6 時発表を想定し，7 日
図 2 2016 年 8 月 29 日 6 時発表の予測と実績．

先までの予測を実施した．
結果

各数値予報を用いた出力予測について，予測日毎に参考文献算出した RMSE を図 1 に示す．ここで，発電出力は設[1] 青木他，2013：風力発電出力予測システムの開発と備容量比で示す．JMA（●）と NCEP（■）は 6 日先

運用状況．電気学会論文誌 B（電力・エネルギー部

を除いて NCEP（■）の RMSE が小さいが，ほぼ同程

門誌），133，366–372．

― 184 ―

P301

冬季⽇本空域において航空機に影響を与える乱気流の環境場
伊藤創司、宮本佳明 (慶應義塾⼤学)

1. はじめにの差は約 1.40 m/s だった。

航空機の安全な航行を妨げる要因の１つに乱気流

以上のことから、南北風では特に強い風が吹いてが挙げられる。様々な機関が乱気流の予測を試みてない場所でも、鉛直シアーが強いと乱気流が発生す

いるが、航空機が利用できるような発生位置・時間

るということがわかった。また、東西風とその鉛直を精度よく予測できるシステムは作られていない。

シアーはどちらも北側が強く、南側が弱いというこ

さらに発生メカニズムについても、Kelvin-ともわかった。つまり平均的には、ジェット気流のHelmholtz 不安定や山岳波、対流に伴うものなどが南側にある、北向きの風かつ南北風の鉛直シアーが指摘されているが、明確にはなっていない。そこで強い地点で、乱気流が発生しやすいことが分かっ

本研究では、過去に乱気流が報告された地点の周囲た。一方で東西風の鉛直シアーは、乱気流発生地点の気象場を解析し、乱気流の発生点周りの風速とウ

では特に大きくはなかった。

インドシアから乱気流の発生した時の風の動きを明らかにする。

4. まとめ本解析の結果、日本空域で冬季に乱気流が発生し2. 解析手法

た時の風の平均的特徴を掴むことができた。しか本研究では、パイロットによる乱気流の発生報告し、同じような条件でも乱気流が発生しないことも（PIREP）とメソ客観解析データ（MANAL）の 2018

あり、乱気流の発生メカニズムの解明には至ってい

年 1 月、2 月、12 月分を用いて解析を行った。このない。

期間で 1441 回の乱気流が報告されていた。そこ

今後、乱気流が発生した地点とそうでない地点ので、MANAL から乱気流発生地点を中心として 64×64

統計解析を行い、乱気流特有の風の強さを調べていの格子を作り、その格子点上に風速と鉛直シアーをく。また、風だけでなく密度にも注目し、同様の解対応させたデータを作成した。

析を行う。

3. 結果・考察
図１に、3 ヶ月の全サンプルで平均した南北風
v、東西風 u、南北風の鉛直シアーΔv と東西風の鉛
直シアーΔu を示す。南北風に関しては、南東側で強く風が吹いており、北西側では弱い。東西風に関しては、北側で強く風が吹いており、南側が弱い。
最も特徴的であった点が、乱気流発生地点の周辺
で、南北風の鉛直シアーが大きくなっており、特に東側で強くなっていた。また、東側の鉛直シアーと西側の鉛直シアーで差が生じているのがわかる。東西風の鉛直シアーに関しては、乱気流発生地点の北図１ 解析期間で平均した乱気流発⽣地点（0,0）

側で強くなっており、南側では弱くなっているのがを中⼼とした⾵と鉛直シアー。縦軸と横軸はそれぞわかる。また、南北風の鉛直シアーの最大値と最小

れ緯度・経度を⽰す。(a) 南北⾵, (b) 東⻄⾵, (c)値の差は約 0.88 m/s だったが東西風の鉛直シアー

南北⾵の鉛直シアー, (d) 東⻄⾵の鉛直シアー― 185 ―

P302
フェーズドアレイ気象レーダーのクラッタ除去を目的とした
セマンティックセグメンテーションの利用検討＊

磯田総子、佐藤晋介、（NICT）三好建正（理研）

Azimuth300px

2019 年 08 月 19 日-14 時 15 分 15 秒, EL=3.9
0

Range

70

dBz

(a)

600px

(b)

2019 年 07 月 16 日-16 時 00 分 26 秒, EL=1.0
Azimuth

300px

Range

(c)

600px

(d)

図 1：学習データの例：(a)(c)：レーダーエコー、(b)(d)：アノテーションデータとした QC フラグ。QC フラグ
は赤が降水エコー、黒がクラッタ、白がデータなし。

３． 学習とセグメンテーション結果
学習は 1920 枚の画像で行い、検証データはその中からランダムに選んだ 175 枚を利用した。
学習回数は 15 回で、最終的な損失率、精度はそ
れぞれ 0.1、および 0.9 程度であった。学習に利用したデータとは異なる 2016 年の２事例について、学習させた SegNet を用いてセグメンテーシ
ョンを行った結果を図２に示す。
20160906－163007
elevation=2.0

60

60km

１． はじめにフェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）の観測データは三次元降水ナウキャスト[1]やスマホ
アプリ「３D 雨雲ウォッチ」[2]などリアルタイム
降水予測に利用されている。精度の良い予測を行うためには観測データの品質管理(QC)が重要であり、例えば、地表面クラッタ等の非降水エコー
はできる限り除去する必要がある。現状のリアル
タイム QC には、反射強度のテクスチャ情報やドップラー速度の閾値を用いているが、共通のパラメータで様々な事例のクラッタ判別を精度良く行うのは困難であった。そこで、深層学習で画像から物体検出する技術の一つであるセマンティ
ックセグメンテーションを利用ことでより精度の良い QC の可能性を検討する。本研究では、従来の QC 手法による降水エコー、クラッタ区分を
アノテーションデータとして、エコー画像から深層学習でどの程度降水エコーとクラッタの分離が可能であるか、試験を行った。
２． セマンティックセグメンテーション
セマンティックセグメンテーションは、画像を画素レベルで分類するための深層学習の一種で、本研究では、一般的な SegNet[3]というネットワークを利用した。セマンティックセグメンテーシ
ョンの特徴は、エンコード時に畳み込みニューラ
ルネットワークで画像の特徴を検出すると同時に画像の位置情報を保持し、デコード時にその位置情報を引き継ぐことができる点である。
学習に用いる画像データは、吹田 PAWR によって観測された 2019 年 7 月から 10 月の対流性
降水の 10 事例で、それぞれおよそ 2 時間の観測イベントから 5 分おきのデータを用いた。仰角は0～8.2°の 10 仰角を用いた。データは反射強度のカラーコンター画像を用い、アノテーションデ
ータは、とりあえず従来の共通パラメータを使って求めた QC フラグを利用し、0＝データなし、
1＝降水エコー、2＝クラッタの 3 値の PNG 画像を作成した。座標系は縦軸が方位角、横軸がレンジの極座標とした（300x600 ピクセル）。図 1 に学習に使用したデータの例を挙げる。

40

20160806－163028
elevation=6.2
(a)

(d)

20
Ze

円は観測エリア
(b)

(e)

(c)

(f)

図 2：セグメンテーションの結果：上段(a)(d)：入力レ
ーダーエコー、中段(b)(e)：SegNet による分類結果（緑が降水エコー、黒が非降水エコー）、下段(c)(f)：QC フラグ（赤が降水エコー、黒が非降水エコー）(a)~(c)は低仰角の例、(d)～(f)は高仰角の例。

４． まとめ従来のデータ QC 手法で求められた降水／非降水エコー区分を教師データとして、SegNet を用いて降水エコー、非降水エコーに区分するセマ
ンティックセグメンテーションを行った。その結果、学習に使用しなかった観測データに対しても正解データ（QC フラグ）に非常に近いセグメン
テーション結果を得ることができた。この結果は、セマンティックセグメンテーションがデータ
QC に有効である可能性が高いことを示唆する。
今後は、より多くの降水事例に対して、それぞれパラメータ・チューニングを行った QC フラグを
教師データとして学習を行い、最終的には AI を用いたより汎用的で高精度な QC をリアルタイ
ムで行うことを目標としている。
謝辞：本研究は JST の AIP 加速課題「ビッグデータと AI によるリアルタイム気象予測の展開」の支援を受けたものである。
参考文献[1] S. Otsuka, et al., Wea. Forecasting, 2016.
doi:10.1175/WAF-D-15-0063.1.
[2] 小池佳奈，ほか、気象学会 2015 年度秋季大会予稿集，B355，2015.
[3]SegNet - An Image - Segmentation Neural
Network,https://www.cyberailab.com/home/seg
net-an-image-segmentation-neural-network.

― 186 ―

P303
ひまわり 8 号機械学習による高時間分解能降水推定プロダクトの検証*豊嶋紘一 1・広瀬民志 2・樋口篤志 1 （1 千葉大/CEReS, 2 JAXA/EORC）
１． はじめに
GSMaP は全球の降水を 1 時間ごとの時間解像度で提供する有用な降雨プロダクトである．GSMaP は，衛星搭
載マイクロ波放射計（MWR）観測網の隙間を補間するため，
静止衛星の IR 観測によって降雨推定を行っているが，MWR による観測部分と比べると精度が低下する．これは雲頂温度(高度)情報のみを用いて降雨強度を補正すると，降雨を伴わない巻雲を雨域と誤認（Adler et al. 1993）また，暖かい雨の検出・推定が困難（Arkin and Ardanuy 1989）などの要因がある．2014 年 10 月に第 3 世代静止気象衛星
ひまわり 8 号が打ち上げられ，アジア・モンスーン域で赤外マルチバンド観測が利用可能となった．そこでひまわり

図 1．HRA と GSMaPMVK の降雨分布比較 (mm/h)

8 号と GPM KuPR データを訓練データとして用いて，Random Forest 機械学習による降雨強度を推定し，単一のIR バンド観測では推定が困難な暖かいタイプの雲からもたらされる豪雨の推定精度向上を目的とした降雨プロダ
クト（Himawari Rainfall Analysis, HRA）を作成し，その検証を行った．

２． データ2019 年の 1 年分の HRA 降雨プロダクトについて，
GSMaP MVK v7, と IMERG v06 と比較を行った．
PeriodJanuary 2019～December 2019

Area

85ﾟE to 205ﾟE, 60ﾟS to 60ﾟN

Dimension

x:2400, y:2400

Resolution

0.05 deg/gridData type4 byte float

Temporal resolution

1 Hour

図２

HRA，GSMaP，IMERG 降雨強度比較

表１．HRAプロダクトの諸元

３． 結果
HRA と GSMaP を比較すると，熱帯域では似通った降水分布を示す一方で，中高緯度では HRA は弱い降水が少ない傾向にある（図 1）．他プロダクトと降雨強度割合を比較すると，HRA は比較的弱い雨は少ない一方で，１から10mm/h 程度の降水割合が大きい（図 2）．海洋大陸周辺の降水に着目すると，全体に HRA の降水が少なく，特に島の沿岸部の降水は HRA のほうが過小に捉えている．また
降水の日周変化も捉えられている（図 3）．また南北 30 度
付近でアルゴリズムの違いによるギャップが見られるが今後改良予定である．今回用いた HRA プロダクトは初期バージョンのため，ひまわり 8 号の赤外バンド全てが揃わない場合は欠測扱いとしているため，サンプルが少ない傾向にあるなど改善点を含んでおり，今後改良を行ってゆく予定である．

図３ 海洋大陸の降水分布比較（左： HRA，右：GSMaP）(単位: mm/h)― 187 ―

P304

気候変動による北海道のバレイショ生産への影響の評価 *菅 原 邦 泰 1 ， 稲 津 將 1 ， 廣 田 知 良 2,1 ， 下 田 星 児 2 ， 村 上 貴 一 2
1

1.

北海道大学

2

農研機構北海道農業研究センター
2500 度 日 の 範 囲 に あ る と 考 え た 。 図 は d4PDF

はじめに

気候変動の影響は農業分野においても昨今、顕の 各 実 験 に 対 し 有 効 積 算 気 温 が 2500 度 日 に 達

在 化 し つ つ あ る [1]。こ れ ま で 気 象 庁 モ デ ル に 基

し た 確 率 を 示 す 。 こ こ で 確 率 100%は 数 千 年 にづく気候変動に伴う作物生産の影響評価はあ一度の低温に対しても生育に影響しないことっ た [2]。し か し な が ら 、農 業 分 野 に お い て 、多を 意 味 す る 。 過 去 実 験 で 確 率 100%の 地 域 は バ

数のアンサンブル気象データを用いて近未来

レ イ シ ョ の 産 地 と ほ ぼ 整 合 的 で あ っ た [6]。 2Kのリスクを低確率のものを含めて精緻に評価

実 験 お よ び 4K 実 験 で は 全 道 ほ ぼ 全 域 で 確 率した例はこれまでになされていない。そこで、100%と な り 、 道 北 、 根 釧 台 地 、 お よ び 山 岳 地

本 研 究 で は 、既 に 河 川 分 野 で 応 用 実 績 の あ る [3]帯で、低温に対するリスクが著しく減少し多数アンサンブル気象データを用いて、バレイ

た 。 ま た 、 有 効 積 算 気 温 が 2500 度 日 に 達 す る

ショ生産に対する気候変動影響を評価する。

ま で に 要 し た 日 数 は 、 現 在 の 産 地 に お い て 10
日 ～ 30 日 、 過 去 実 験 か ら 短 縮 し た 。 こ れ に よ

2.

って、植物一次生産量が低下し、バレイショ

手法
本 研 究 で は d4PDF[4,5]の 20km 水 平 解 像 度

収量が減少することが懸念される。この負のの日本域に対する力学的ダウンスケーリング

影響に対して、遅霜リスクの低下を踏まえた

計 算 結 果 を 使 用 し た 。 50 メ ン バ の 20 世 紀 の 再植え付け日の前倒し、あるいは高温環境に対

現 (過 去 実 験 )、 54 メ ン バ の 全 球 平 均 昇 温 2K 実

応した品種への転換といった適応策が考えら験 、お よ び 90 メ ン バ の 同 4K 実 験 に お け る 北 海れる。

道 域 の 地 上 2m 気 温 か ら 、 5 月 1 日 始 ま り の10℃ 超 に お け る 有 効 積 算 温 度 (基 準 は 氷 点 )を 計

引 用 文 献  [1]IPCC 第 五 次 評 価 報 告 書 , 2014

算 し た 。 な お 、 1 メ ン バ は 60 年 で あ る 。

[2]北 海 道 立 総 合 研 究 機 構 農 業 試 験 場 資 料 第 39号 , 2011 [3]山 田 朋 人 ら 2018: 河 川 技 術 論 文 集 ,3.

第 24 巻 [4] Mizuta et al. 2017: BAMS, 98,

結果と考察

北 海 道 立 総 合 研 究 機 構 資 料 [2]お よ び ア メ ダ ス

1383-1398 [5]Fujita et al. 2019: GRL, 46, 435 -観測を参考にして、北海道におけるバレイシ

442 [6]北 海 道 農 政 事 務 所 統 計 公 表 資 料 , 2019

ョ の 生 育 期 間 を 有 効 積 算 気 温 2000 度 日 か ら
図 . (a)過 去 実 験 、(b)2K
実 験 、(c)4K 実 験 において、5 月 1 日
始 ま り の 10℃ 超 における有効積算気温 (基 準 は 氷 点 )が2500 度 日 に 達 した確率。色影は右のカラーバーの通り。

― 188 ―

P305

― 189 ―

P306

岡山市中心部で大雪となる場合の気象場の特徴について

稲澤睦美 岡山大学理学部地球科学科 ，川瀬宏明 気象庁気象研究所 ，
野沢徹 岡山大学大学院自然科学研究科 
低圧型の日の割合が優位ではあるが，日数にする
． はじめにと南岸低圧型  日，西高東低圧型  日と明瞭な本州の太平洋側など普段あまり雪が降らない地差は見られなかった。そこで気圧配置型を診断す
域では，ひとたび大雪が発生すると大きな被害がる時間を変えて同様の分類を行い，その割合がど出ることがある。このような地域では積雪の観測のように変化するのか調べた。その結果，>@で対データも少ないため，大雪の実態は必ずしも十分象としていた時間帯よりも前 f 時間前 で南に把握されていない。>@は数値シミュレーション
岸低圧型の気圧配置が卓越していた 図  。岡山を用いて日本各地における大雪時の気象場の特徴
市内中心部で南岸低圧型の時に大雪が降るというを解析し，岡山市中心部を含む山陽地域で大雪がことは数値シミュレーション結果と整合的である
発生する時には南岸低圧型の気圧配置である場合
が，降雪時の岡山と南岸低気圧の位置関係が，数が多いことを明らかにした。しかし，数値モデル
値シミュレーションでは観測と異なっている可能により導かれたこの結果が実際の観測事実とどの性が高い。
程度整合的であるのか確認されていない。本研究では，地上気象観測および長期再解析データを用
いて，積雪が稀な岡山市中心部で大雪となった日の気象場の特徴を調べた。

． 解析データおよび解析手法
降雪日の解析には岡山地方気象台における地上
気 象 観 測 デ ー タ を 用 い た 。  年 か ら 年までの冬期期間中  に降雪が観測された日を抽出した。なお，岡山地方気象
台では，降雪量の日合計を求める日界が  年を境に  時から  時に変更されている。
降雪の観測された日の気象場の解析には，気象庁  年長期再解析データ -5$ を用いた。データの水平解像度は緯度  度×経度  度，
時間分解能は  時間である。降雪日の気圧配置型
図１岡山市中心部で大雪となった日の気圧配置型
は地表面解析値の海面更正気圧を用いた。岡山地の割合の時間変化。赤：南岸低圧型，青：西高東方気象台を含む格子点を中心とした緯度  度の低型，灰：その他。
地点間の南北気圧差 G3QV および経度  度の地

点間の東西気圧差 G3ZH を求め，.DZDVH HW DO．まとめ
 >@の手法を踏襲して，南岸低圧型：G3QV 実際の観測データを解析した結果>@による数!K3D または K3D≥G3QV!K3D かつ G3QV≥
値シミュレーションの結果と同様に，岡山市中心G3ZH ， 西 高 東 低 型 ： K3D ≥ G3QV!K3D か つ
部で大雪が発生する日には南岸低圧型の気圧配置
G3QVG3ZH ま た は G3QV ≤ K3D か つである場合が多いことが確認された。一方で，降
G3ZH!K3D，その他：G3QV≤K3D かつ G3ZH≤
雪のタイミング，あるいは降雪時の岡山と南岸低K3D と分類した。
気圧の位置関係が異なっており，観測と数値シミュレーションでは，山陽地域における降雪のメカ
． 結果
ニズムが異なっている可能性が示唆される。
 岡山市中心部で  年から  年

までの冬期期間中に降雪が確認されたのは 
５．参考文献日あり，そのうち  ㎝以上の降雪があったのは >@.DZDVH+HWDO -0HWHRU6RFRI-DSDQ日である。岡山市中心部で降雪が確認された全て
の日  日 を対象に気圧配置型を分類した結果，
西高東低型の気圧配置が優位（）であった。
降雪が  ㎝以上の日  日 を対象とすると，南岸― 190 ―

P307

特異値分解解析による「全外し」を軽減するアンサンブル
初 期 摂 動 作 成 法 と 最 適 な 観 測 網 シ ス テ ム の 開 発 （ そ の 2）
*瀬 古 弘 (気 象 研 究 所 )， 横 田 祥 ( 気 象 庁 数 値 予 報 課 )， 吉 田 智 (気 象 研 究 所 )1．はじめに
もに，九州北部では水蒸気量が増えて強い降水域の近令和元年 6 月に気象庁のメソアンサンブルの現業予傍で収束が強まっていた(図の下段中央の黒丸)．このこ．．．．
報が開始し，豪雨等の顕著現象の確率予報やより早いとはアンサンブルメンバー以外で大雨を表現している予測を通じて，防災への貢献が期待されている．アン分布を用いると、それに対応した異質相関マップが得
サンブル予報には，顕著現象がどのメンバーでも予測られること、つまり「全外し」を軽減できる初期摂動
できない「全外し」という問題があり，「全外し」を軽を得られる可能性があることを示している．
減する手法の開発が望まれている．本研究では、LETKF
前回の報告では，初期値に加える摂動について異質によるアンサンブル予報結果を用いて特異値分解解析
相関マップに掛ける係数を試行錯誤で決定した．たとを行い，得られた異質相関マップを用いて「全外し」えば，陸上で異質相関マップの値の大きい福岡県や佐を軽減する初期摂動を作成する．これまでに特異値分
賀県で水蒸気量を観測し，アンサンブル平均からの差解解析で得られた異質相関マップの第一モードを初期に応じて水平スケールの大きいモード(ここでは第一モ値に加えると期待した降水分布に近づくこと，50 メンード)の異質相関マップの係数を決定して朝鮮半島と九バーでも第一モードが議論できることを報告した(2019
州間の大気場を変えることができれば，観測に近い降
年秋季大会)．今回は「全外し」の軽減のために特異値
水分布が得られると期待できる．このことは効率よく分解解析にアンサンブルメンバー以外の予報値を含め降水を改善できる観測点の選択(最適な観測網の構築)
る手法の結果を報告し，異質相関マップを用いた最適に繋がる．発表ではこの実験結果についても報告する.
観測網システムの開発の可能性についても言及する.
謝辞：本研究は，ポスト「京」プロジェクト重点課題 4
2．
「全外し」を軽減する摂動を作成する手法「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測
ここでは，格子間隔 5 ㎞，50 メンバーの LETKF での高度化」(課題 ID:hp190156)、第二期 SIP「線状降水再現した平成 29 年の九州北部豪雨の事例を特異値分解帯の早期発生および発達予測情報の高度化と利活用に解析に適用した．具体的には 6 月 27 日 3 時から 15 ㎞
関する研究」の支援を受けたものです．
格子の LETKF を用いて気象庁メソ解析の同化データ
を 3 時間の同化ウィンドウで同化し、さらに 27 日 9 時
から 5 ㎞格子の LETKF を用いて局地解析の同化データ
を 1 時間のウィンドウで同化した．29 日 12 時の解析値から5 ㎞格子の51メンバーの延長予報（メンバー51 はアンサンブル平均からの予報）
を LETKF と同じ領域で行った．
延長予報で得られた 30 日 00 時のアンサンブ
ル平均の降水分布をみると，朝鮮半島南端から実況にない強い降水域が東にのび，実況で線状の降水域が発生した九州に強い降水がない「全外し」に近い状態であった．この延長予報の特異値分解解析の第一モードは，降水域の東部分が強い時には，東側の下層の水蒸気量が大きく，
反時計回りの強い気流があり，西側では水蒸気量が少なく南風が弱い分布であった．LETKF の図 (上段左)延長予報で得られた 30 日 0 時の雨水のアンサンブ
ル平均。(上段中央)同時刻の延長予報の雨水の異質相関マップ
29 日 23 時における解析値からの 1 時間予報
（メの第一モード。(上段右)同時刻の
1 時間前の LETKF 解析値か
ンバー51）では九州北部に観測に近い強い降水らの予報で得られたメンバー51 の雨水分布。(下段左) 30 日 0分布が再現されていた．この予報値を「全外し」時の予報値の大気場の異質相関マップ(モデル最下層の水蒸の延長予報のメンバー51 と入れ替えると，異質気場と水平風)の第一モード。(下段右) 51 メンバー目を 1 時間
前の LETKF 解析値からの予報値に置き換えた大気場の異質相関マップの第一モードの大まかな分布は変わ相関マップ第一モード。(下段中央) 51 メンバー目を置き換えらないものの，朝鮮半島南端へ供給される水蒸たものと置き換えていないものの大気場の異質相関マップの気量は少なくなって吹き込む南風も弱まるとと第一モードの差。黒い実線は強い降水域の位置を示す。

― 191 ―

P308

気象庁波浪モデルの成分情報と高潮予測プロダクトの提供開始
伊藤 享洋 吉田 久美 櫻木 智明 比良 咲絵 長谷川 寛 檜垣 将和 (気象庁 海洋気象情報室)

気象庁は、波浪や高潮に伴う被害を防ぐため、
波浪モデル · 高潮モデルを運用し予測プロダク
トを提供している。本発表では、波浪 · 高潮予
測プロダクトの近年の改善とその技術的詳細について報告する。
波浪成分情報気象庁波浪モデルの予報変数は海面がもつエネルギーの方向 · 周波数別スペクトル強度であり、それを有義波高に換算したものを提供してきた。それに加えて、エネルギースペクトル分布と外力として与えた風 (大気モデルの予測値) から、風浪成分やうねりの第 1、第 2 成分を算出し、これら成分情報 GPV の提供を令和
2 年 2 月に開始した。風浪やうねりが複数存在する場合は、海面の変化が複雑になり船舶の航行などにおいて危険が高まるが、これまで提供してきた有義波の情報だけではどのような成分の波が来ているか分からなかった。今回追加した風浪 · うねり成分格子点値により、それが把握できるようになる。

図1

台風周辺の有義波高分布 (色 · 等値線)

高潮予測プロダクト
気象庁では、高潮予測に係る技術や社会の情勢を踏まえて、令和元年に予報業務許可の審査基準を改正し、高潮の予報業務の許可について審査を行うこととした。それに合わせて、気象庁の高潮予測プロダクト（「高潮モデル格子点値」、「高潮ガイダンス格子点値」及び「潮位に関する全般解説資料」）を、（一財）気象業務支援センターを通じて提供を開始した*1 。
具体的には、国際気象通報式 FM92GRIB2形式で高潮モデル格子点値*2 と高潮ガイダン
ス格子点値*3 を提供し、また PDF 形式で潮位に関する全般解説資料*4 も提供を開始した。

方位角: 波向
半径: 周期 (各円 5s 毎)
図2等値線: スペクトル強度

図 1 中の星点のスペクトル分布と各波浪成分*1 https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/jyouhou/pdf/521.pdf*2 気象庁高潮モデルの計算結果に基づく、日本沿岸域

における潮位の予測値。
*3 高潮モデルで直接計算していない要因（海況要因、

図 3

浅海潮、波浪効果）について補正量を算出し、高潮モデル格子点値の予測値を補正したもの。
*4 ∗2 及び ∗3 の解釈のポイント等を解説した資料。

(2018 年 9 月 3 日 21JST 初期値による 4 日
15JST の潮位分布 [cm])― 192 ―

高潮予測プロダクトを用いた描画例P309
平 成 30 年 7 月 豪 雨 に お け る 前 線 の 降 水 に 対 す る 雨 粒 の 蒸 発 の 寄 与 に つ い て*小 原 涼 太 , 岩 崎 俊 樹 , 山 崎 剛 (東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 )1.

による寒気の減少によって等温位面が北に変位するこ

はじめに

平成 30 年 7 月豪雨の後半の 7 月 5 日から 7 日にかけとで暖気の持ち上げられる位置が北に変位し, 蒸発なて, 活発な梅雨前線が西日本に停滞し記録的な大雨とし実験の降水帯が北に変位したと考えられる. 雲物理なった. 本研究では, 数値モデルを用いた感度実験を過程による温位の変化率の鉛直断面を確認したところ,行い, 降水からの蒸発による冷却が暖気の上昇する等

蒸発あり実験で見られた下層の冷却域が蒸発なし実験

温位面を相対的に南下させ, 活発な降水帯を最大ででは消失しており, 降水の蒸発冷却が下層の冷気の維

100km 程度南に変位させることを示した.

持に寄与したことを示唆している. 一方, 高知県付近

2.

の強雨域は地形ありの実験で降水からの蒸発の有無に

使用データと実験設定用いたデータは, 気象庁の全国合成レーダーGPV(水よらず再現されているが, 地形なしの実験ではほとん

平解像 1km)と気象庁メソ解析(水平解像度 5km, 数値

ど消失しており温位面に沿った上昇ではなく地形に沿実験の初期・境界値に使用)である. 降水の蒸発の感度った強制上昇の寄与が大きかったと考えられる.

実験には, 気象庁非静力学モデル(JMA-NHM)を用い,図１に示す領域(着色領域)で水平解像度を 3km として
次の 4 つの数値シミュレーションを行った:① CNTL: コントロール実験② NOEVAP：降水の蒸発をゼロ③ FLAT: 図 1 四角内の地形を平坦(0m)④ NOEVAP_FLAT: FLAT と同じ地形,降水の蒸発をゼロ
梅雨前線が西日本に停滞する前日の 2018 年 7 月 4 日
00JST を初期時刻とし, 2018 年 7 月 8 日 00JST までの
96 時間計算を行った. 積雲対流パラメタリゼーション
は用いず, 雲物理過程に氷相を含む 2-moment バルクス
キームを用いた. 地形の作成には GTOPO30 を用いた.
図１. 計算領域(着色).
四 角 : FLAT,

図 2. 7 月 5 日 21JST から 7 月 6 日 09JST までの 12 時間

NOEVAP_FLAT

積算降水量.

で地形を平坦化
した領域.

５．まとめ
非静力学数値モデル JMA-NHM を用いた感度実験によって, 降水の蒸発による非断熱冷却が暖気の上昇する等温位面を南にシフトさせることで降水帯の位置が3.

最大で 100km 程度南に変位することが示された. 蒸発

降水粒子からの蒸発の効果

図 2 に 4 つの数値実験において計算された 7 月 5 日

なし実験で北に変位した降水が消失していないのは,21JST から 7 月 6 日 09JST までの 12 時間積算降水量を

元々オホーツク海高気圧から日本海に流出してきた寒示す. CNTL は観測された降水量(レーダー合成雨量)の気の前面で暖気が上昇することができたためと考えら分布を再現できていることを確認した. CNTL で見られれる. したがって, 降水の蒸発は降水帯の形成ではなる中国地方の降水帯は, NOEVAP では日本海側へとシ

くその位置の決定に寄与したと考えられる.

フトしており, 同様の傾向が FLAT と NOEVAP_FLAT

６．謝辞

でも見られた. この降水帯は 300 K 付近の等温位面が鉛直に傾斜する領域に対応しており, 蒸発冷却の消失

数値モデルの計算には東北大学サイバーサイエンスセンターの大規模科学計算システムを利用した.

― 193 ―

P310

フェーズドアレイ気象レーダで観測された2019 年 10 月 12 日市原竜巻の鉛直構造*

嶋村重治，諸富和臣（日本無線千葉大 &(5H6），小林文明（防大地球），岩下久人（明星電気）
原岡秀樹（フランクリン・ジャパン），鷹野敏明（千葉大院工），樋口篤志，高村民雄（千葉大 &(5H6）

１．はじめに2019 年 10 月 12 日 8 時 8 分頃，台風 19 号の北
東象限約 500 km に存在したアウターバンド内セルに伴い千葉県市原市で JEF2 スケールの竜巻が発生し，顕著な地上被害がもたらされた。本研究では，千葉市に設置されたフェーズドアレイ気象
レーダ（PAWR）が捉えた竜巻渦の鉛直構造を報告する。
２．鉛直渦の解析

図 1 ドップラー速度より算出した鉛直渦度のこの竜巻は，
メソサイクロン（直径 3 km 程度），
マイソサイクロン（直径 500 m 程度），竜巻渦と時間-高度分布いう明瞭な階層構造を有していたことがエコー形状より推測される（諸富ほか，2020 年春季大会）。
図 1 に，PAWR のドップラー速度より検出したマ
イソサイクロン (直径 400 m 以上 1.5 km 以下，と定義)の高度毎の鉛直渦度の時間変化を示す。8 時
2 分頃より高度 400 ~ 800 m で 0.1 s-1 を超える鉛直渦度が検出され始め，8 時 6 分頃には地表面付近
から高度 500 m まで伸びる鉛直渦が確認された。
図 2 に，8 時 8 分の竜巻進行方向に沿った鉛直
断面図を示しており，ドップラー速度は正値が紙面奥側方向，負値は紙面手前側方向への速度成分を表す。降水セル全体は概ね図中の左方向に進行しており，レーダ反射強度においては進行方向へのオーバーハング (白矢印)が見られる。ドップラ
ー速度場において，高度 250 m, 600 m, 1.6 km にそれぞれ，直径 200 m, 500 m, 3.05 km の鉛直渦（最大接線風速）が確認され，それぞれ竜巻渦，マイ
ソサイクロン，メソサイクロンの鉛直渦を捉えたものと考えられる（表 1）。それぞれの渦の中心は一致しており（水平位置 4 km 付近），シングルセル構造を有していた。時間的に先行した上空のメ
ソサイクロン内，高度 500 m 付近でマイソサイクロンが形成され，さらにマイソサイクロン内の高度 250 m 付近で竜巻渦が強化され，地上の竜巻がほぼ同時に発生したと言える。

図 2 竜巻発生時 (8 時 8 分)の鉛直断面 (a) レーダ反射強度 (dBZ), (b) ドップラー速度 (m/s)
表 1 竜巻発生時に検出された各渦のパラメータ― 194 ―

P311

 年の四国における線状降水帯の抽出とその特性
宮原大輝・村田文絵 高知大学 はじめに 災害を引き起こす集中豪雨は日本で頻繁を取ったところ次の結果が得られた。

に発生し、中でも豪雨時によくみられる線①活発な線状降水帯は明け方～昼頃に多い。

状降水帯は近年関心が高い。四国について②総観規模擾乱・走向はそれぞれ台風・熱帯も太平洋側は豪雨の発生数が多い地域であ低気圧の遠隔、南西―北東が最多。

る。集中豪雨について過去には多くの事例③線状降水帯の出現頻度分布は走向に強く

解析や全国的な統計解析が行われてきた

依存し、全体では高知県中部から東部の山

津口・加藤  等 が、四国の集中豪雨

地と平野部に広がっている。 図 について全国的な傾向と比較した研究は少④線状降水帯の発生時、下層 特に K3D

ない。本研究では四国の線状降水帯に着目

で南風が強い。

また、各線状降水帯の特性を解析し統計して特性を解析することと、全国的な統計

以上について津口・加藤  と比較すと比較することで四国の降水特性を明らかると月別分布と降水の活発な時刻分布はほにすることを目的とする。

ぼ一致した。一方、総観規模擾乱は本研究で使用データと解析手法

は台風・熱帯低気圧の遠隔が最多だったが、 本研究では全国合成レーダーと気象庁メ

津口・加藤  は停滞前線が最多と解析

ソ数値予報モデルを用いた。次に以下の手しており、四国は全国的にみると遠隔の台法で線状降水帯を抽出した。線状降水帯は風・熱帯低気圧による線状降水帯の多い地

四国領域を  に分割した格子内で PPK

域だと言える。今後は集中豪雨について線

以上の強雨が解析された格子点が  点以状降水帯に限らず解析・考察を行い、四国の上存在する状態が  時間以上継続するもの

集中豪雨の特性を明らかにすることが課題のうち強い降水域が線形で、四国の陸地にである。

かかるものと定義した。その後、その特性として、降水の活発な時刻分布・持続時間・最大積算降水量・走向・総観規模擾乱・発生頻度分布・風向・風速について解析した。

結果
 上記の手法で抽出・解析を行い、次の結果が得られた。
・抽出した線状降水帯は  事例であり、年別では  年に  事例を超え、月別では  月の  事例をピークに ～ 月が全体の約 を占めた。


図線状降水帯の発生頻度分布― 195 ―

P312

気象衛星ひまわり 8 号による Above-Anvil Cirrus Plume の形態の特徴*山口智子 (防衛大), 瀬口貴文 (防衛大)，岩崎杉紀 (防衛大)１ はじめに

頂の形態を確認すると，でこぼことした質感を持つ anvil

Above-Anvil Cirrus Plume (AACP) は，発達した積乱雲のかとは異なり，断続的に発生する OT によって，北東方向になとこ雲 (anvil) 上部に，Overshooting Top (OT) 付近から薄い煙のように広がる AACP を確認することができた

煙のように広範囲に広がる薄い雲として存在することが， (点線で囲んだ領域)．この AACP は，紀伊半島の潮岬から先行研究の航空機や衛星による観測で確認されている

南に約 400km の太平洋上に発生した．レーダーによる同(Bedka et al, 2018)．一般に，AACP は下部成層圏の周囲温地域の最大雨量は 50 mm h-1 を超えていた．先行研究では度に調整され，anvil に比べて輝度温度が高くなる．また，

米国中西部と南東部で AACP と severe weather が関連する

太陽の角度によって下方の anvil に影を落とすことにより， ことを示したが，日本領域においてもそれらが関連してい衛星画像で識別できる．
また，
Bedka et al. (2018)によると，る可能性がある．

AACP はsevere weather の約30 分前に発生する傾向がある

今後は，
2015-19 年の観測データから衛星画像を作成し、ことから，荒天警報に活用できる．さらに，AACP によっ

同様に AACP が発生している事例がないかを確認する．

て下部成層圏へ雲粒子や水蒸気が侵入することから，該当事例があれば，衛星画像から動画を作成し，その発達

AACP が及ぼす温暖化などの気候変動への影響も示唆さ過程を確認する．当日は，その形態特徴の解析結果を発表れている．しかしながら，AACP の存在が確認されているする予定である．

にも関わらず，その雲微物理量や発生機構は未解明である．

本研究は，
気象衛星ひまわり 8 号の多波長観測データを

(a)

(b)

用いて作成した衛星画像から AACP を目視で識別し，日
本領域で発生した AACP の発達時間やスケールといった

Tbb [K]

形態特徴の解析により，その発生機構の解明を試みる．
２ 解析手法 気象衛星ひまわり 8 号の多波長観測データのうち，
可視
帯 (Band 3: 0.64 μm)，水蒸気吸収帯 (Band 8: 6.2 μm) および赤外帯 (Band 13: 10.4 μm) を使用した．Band 8 は，上層

図 1 (a) 2015 年 9 月 24 日 OT 周辺の可視 BTD 合成画像．

の水蒸気の放射エネルギーを観測する．
一方，
Band 13 は，

BTD が正の領域に色付けをしている (青色：BTD 大)．

光学的に厚い雲が存在する場合，雲頂の放射エネルギーを(b) 同時刻のひまわり 8 号赤外画像 (Tbb：輝度温度)．

観測する．
それらの放射エネルギーを黒体温度に換算した
輝度温度の差分(Brightness Temperature Difference, BTD,
Band 8 の輝度温度から Band 13 の輝度温度を引いた値，
TWV－TIR とする)が正となるとき，雲頂は気温減率が反転する圏界面付近に到達したことを示す．
本研究では，
発達した積乱雲が発生している領域を特定するため，日本領域で BTD が正の最大値をとった地点から半径約 200km の領域を解析対象とした．AACP を識別するため，同領域の可視画像，赤外画像および可視 BTD
合成画像を作成し，雲の表層の形態，OT と周囲の輝度温度および雲頂と BTD の関連について確認した．
３ 日本付近で発生した AACP の事例
 図 1a は，2015 年 9 月 24 日 05:28:09 (UTC) の可視 BTD
合成画像，図 1b は，同時刻の赤外画像である．図 1a は，BTDの値が約2.7KのOT (矢印) の周辺にBTDが正となっ

図 2 2015 年 9 月 24 日 OT 付近のひまわり 8 号可視画像．

ている領域が広がっている．図 1b より，OT 周辺は輝度

参考文献

温度が低くなることがわかった．図 2 より，その地点の雲

Bedka et al, 2018. Wea. Forecasting, 33, 1159-1181.

― 196 ―

P313

G20 大 阪 サ ミ ッ ト に よ る ヒ ー ト ア イ ラ ン ド 緩 和 効 果*中 島 虹 , 高 根 雄 也 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ), 亀 卦 川 幸 浩 (明 星 大 学 ),古 田 泰 子 ， 高 松 大 樹 (株 式 会 社 ド コ モ ・ イ ン サ イ ト マ ー ケ テ ィ ン グ )1.

に対して気温の負のバイアス (-0.38°C) がみられる．しはじめに都市における人工排熱はヒートアイランド現象の要因の一つとされている．いくつかの観測的研究では平かし，二乗平均平方根誤差 (RMSE) は 1.1°C であり，
気温の日変化を概ね再現している．

日と休日の気温差 (Fujibe 2010) や春節とそれ以外の発表では，G20 における人工排熱量低下を定量化し期間の気温差 (Dou and Miao 2017) などから数日間のた結果，および人工排熱量低下に伴うヒートアイラン

人工排熱量の変動が気温に与える影響が示唆されていド緩和効果について報告する．

る．
第14 回金融・世界経済に関する首脳会合 (以下G20)が 2019 年 6 月 28，29 日に大阪市内で開催された．この期間中は大規模な交通規制が行われ，休業する企業もみられた．そのため，平常時と比較して人工排熱量が少ない期間であったと考えられる．本研究では G20に伴う交通規制などによる人工排熱量低下の定量化と，それに伴うヒートアイランド緩和効果を評価する．
2.

手法

以下では 2019 年 6 月 21 日 (金)，22 日 (土) を平常
時，6 月 28 日 (金)，29 日 (土) を G20 期間として解析を行う．G20 期間における大阪市内の人間活動の実態

図 1 平常時および G20 期間における (a) 大阪市
内オフィスビル域における人口密度および (b)大阪市内の 1 時間当たりの交通量の時間変化．

を把握するため，NTT ドコモのモバイル空間統計による 1 時間ごとの 500m メッシュ人口データ，日本道路交通情報センターによる 5 分ごとの断面交通量情報を利用した．それらによると，G20 期間の日中における大阪市内オフィスビル街の人口および大阪市内の交通量はそれぞれ 5%および 30%程度平常時の同時刻と比較して低下した（図 1）．
G20 に伴う人工排熱量変動の気温への影響を検証するために，Kikegawa et al. (2014) により開発された
WRF-CM-BEM を用いた．計算領域は大阪市を含む西図 2 解析期間における大阪地方気象台 (Osaka) およ

日本を覆う範囲とし，水平解像度 5km から 1km のネス

び数値モデル (WRF-CM-BEM) の地上気温日変化.

ティングを施した．入力データとして NCEP/NCAR 再解析値，海面温度に RTG SST HR を用いた．初期時刻
を 2019 年 6 月 10 日 9 時とし，6 月 30 日 9 時までの 20
日間計算を行った．計算期間のうち，助走期間として謝辞
本研究は環境研究総合推進費 (課題番号: 1-1909) の助成を受けて行われた．

初期時刻からの 5 日間，さらに，強い降水のあった 6
月 27 日を除いた期間を解析期間とした．

参考文献[1] Fujibe, F., 2010, Theor. Appl. Climatol., 102, 393-401.

3.

[2] Dou, J., Miao, S., 2017, Int. J. Climatol., 37, 4199-4210.

結果

図 2 に解析期間における大阪地方気象台および数値[3] Kikegawa, Y., Tanaka, Y., Ohashi, Y., Ihara, T., andモデルの地上気温日変化を示す．数値モデルは観測値

Shigeta, Y., 2014, Theor. Appl. Climatol. 117, 175-193.

― 197 ―

P314

Moisture Vortex Instability による台風内の擾乱の成長∗

西本 秀祐 1 , 伊藤 享洋 1 , 金久 博忠 2

1:気象庁 2:無所属

3 離散モデルでの解析解

1 はじめにモンスーン低気圧 (ML) の成長を説明する

基本渦度 ζ̄ と基本水蒸気 q̄ が動径方向に区メカニズムの一つに Moisture Vortex Insta-

間一様であり r = r0 で不連続に減少する場合

bility (MVI) がある [1]。基本渦度勾配と基本を考える。

水蒸気勾配が同じ向き（北向き）の場合に、MLは MVI によって成長する可能性がある。
台風内でも基本渦度勾配と基本水蒸気勾配が同じ向き（動径方向内向き）の場合がある。
ここでは台風内の非軸対称擾乱の MVI による成長の可能性について考える。

ζ̄ =

{

ζ0

(r ≦ r0 )0(r > r0 ), q̄ ={

q0(r ≦ r0 )q0 − ∆q(r > r0 )この場合には解析解が求まり、指数関数的に成長する固有モードと減衰する固有モードの和となる。

2 支配方程式
基本渦（台風）下端の中心を原点とする円筒座標系 (r, λ, z, t) を用いる。

0

0

λ

λ

基本方位角風を V = V (r) で表される順圧・軸対称な流れとし、基本水蒸気 q̄ を dq̄/dr > 0,dq̄/dz < 0 を満たす r, z の関数とする。速度擾
乱を鉛直方向に変数分離し、水平速度擾乱の流線関数と渦度を ψ̂ = ψ̂(r, λ, t) と ζ̂ = ζ̂(r, λ, t)(a) 初期値 (初期渦度擾 (b) 左図の初期値から出乱のみ)。
発する成長擾乱。
図 1: 解の例。横軸は方位角 λ、縦軸は擾乱の大きさである。赤線と青線はそれぞれ渦度、降水とする。水蒸気凝結 −q̇ を水蒸気擾乱 q ′ に量の擾乱を表す。約 1/4 波長のずれが MVI

よって

P = − ⟨q̇⟩ =の特徴である。

⟨q ′ ⟩
τ

4 今後の課題のようにパラメタライズする。ただし τ は時定数であり ⟨· · ·⟩ は鉛直積算であり、P は降水量の擾乱である。[1] に倣った変形の後に支配
方程式は

(

(

V ∂
∂
+
∂t
r ∂λ
V ∂
∂
+
∂t
r ∂λ

)
)

にこのような成長擾乱が存在するかどうかを調べる。また近似をゆるめた場合の支配方程式、及びその成長解の可能性について調べる。

参考文献

βd ∂ ψ̂ζ̂ −= αd Pr ∂λP−式変形で用いた近似の妥当性や、現実の台風

βq ∂ ψ̂= αq M̄ Pr ∂λとなる。ただし βd , βq , αd , αq , M̄ は、基本量[1] Adames, A. F. and Ming, Y., 2018, Interaction between water vapor and potential vorticity in synoptic-scale monsoonal
disturbances:moisture vortex instability. J.
Atmos. Sci., 75(6), 2083-2105.

によって決まる r の正値関数である。

― 198 ―

P315

 大気微量成分場におけるノーマルモード・ロスビー波について松原崚介（九大院理）・廣岡俊彦（九大院理）1.

第 1 図は、年平均した 10 日波の、30hPa、10hPa、はじめに 移動性ロスビー波（ノーマルモード・ロスビー

5hPa におけるジオポテンシャル高度の振幅の緯波）は大気の自由振動のロスビー波であり、東西度変化図である。この図より、低緯度よりも高緯

波数 1、西進周期約 5 日、10 日、16 日のモード
について、観測、理論両面から多くの研究が行われている（例えば Andrews et al., 1987 参照）。
これらのモードに伴う変動がオゾンなどの大気微量成分にも見られることが知られているが（例
えば Randel, 1993, JAS）、その長期的変動を含
め、大気微量成分における変動を扱った研究は少ない。本研究では、最近の衛星観測データを用い、各周期帯の移動性ロスビー波の大気微量成分構
図 2 温度場に関する図 1 と同様の図。

造の特徴とその長期変動、力学場との関係を明らかにすることを目的に解析を行っている。今回は成層圏における東西波数 1、西進周期約 10 日の度において振幅が大きく、特に南半球よりも北半

移動性ロスビー波（10 日波）に焦点を当てた。

球において振幅が大きいことがわかる。また、北2.

半球高緯度に注目すると、波の振幅は高度ともにデータと解析方法
用いる大気微量成分データは、アメリカ航空宇

増大している様子がわかる。

宙局（NASA）作成の、Aura 衛星搭載の MLS に

次に、第 1 図と同様の温度場の振幅の緯度変化基づくオゾン、水蒸気等の体積混合比データであを第 2 図に示す。これより、低緯度よりも高緯度

り、力学場データは、気象庁 55 年長期再解析において振幅が大きく、わずかであるが南半球よ(JRA-55)データの日平均値である。MLS データ

りも北半球において振幅が大きいことがわかる。

は、衛星軌道上に与えられているので、5°×5°

また、高度場と違い、高度変化はあまり見られなの経度緯度格子点へと変換した。

かった。

今回は 2019 年一年分の MLS データ、JRA-55

発表では、年々変動も含め、オゾン場に関する

データを用い、緯度円に沿ってフーリエ変換し、力学場と同様の解析結果を示し、力学場との関係

東西波数 1 成分の cos、sin の係数を求めた。次について検討を行う。さらに水蒸気場についてもに、Hayashi(1971, JMSJ)に従い、これらの係数

同様の解析を進める予定である。

について時間方向に再びフーリエ変換を行い、数値フィルターを併用することで、西進する特定の周期帯の移動性ロスビー波成分を抽出した。ここ
ではまず、10 日波のオゾン場と力学場の全球的特徴について調べた。
3.

図2
2005 年 4~9 月

結果と今後の課題

50~80°N 平均

図 1: 10 日波のジオポテンシャル高度場における生データと帯状平均の差の 7 日間の移動平均

振幅の緯度構造図。2019 年の平均値を、30hPa（青）、10hPa（橙）、5hPa（灰）毎に表したもの。

― 199 ―

P316

スマトラ島西岸で発生した降水日周期の数値実験* 寺 田 真 未 子 ・ 三 浦 裕 亮 (東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 )1.

一方で、初期時刻（2015 日 11 月 23 日 00UTC）を変

はじめに

インドネシア海洋大陸周辺では，降水現象に顕著な更し、積雲スキームを用いない設定の別の実験では，陸日周期が存在することが知られている．スマトラ島西上での降水は見られるものの，降水の連続的な移動の岸地域に着目すると，降水の中心は昼間から午後にか様子が再現されなくなった．

けては陸上に位置しており，その後，夜間にかけて沖合に向けて移動する．このような降水域の移動メカニズ
ムはいくつか提案されているものの，それらの妥当性

4.

今後の課題

積雲スキームを用いない場合に降水域の連続的な移動が見られなかった原因について，積雲スキームと雲は明らかになっていない．
近年，スマトラ島周辺では JAMSTEC が中心となっ微物理を中心に調査して報告する予定である．日周期て２つの集中観測 (2015 年 11 月から 12 月の Pre-YMC，のメカニズムについては背景風の向きや地形の特性に2017 年 12 月から 2018 年 1 月の YMC; YMC 全体は継ついて感度実験を行って結果を報告したい．

続中) が実施され，
上記のような典型的な日周期が観測された．一方で，Pre-YMC では降水域の沖合への移動の特徴がおよそ２週間にわたり継続的に観測されたのに対し，YMC では日周期が見られる日と見られない日が混在していた．
本研究では降水域の移動のメカニズムを，数値シミュレーションにより調査する．領域雲解像モデル
SCALE-RM を用いて観測と同期間を計算し，モデルに

図１：2015 年 11 月 28 日 00UTC から 12 月 5 日 00UTC の計算された降水のホフメラー図 (mm/h，左図)．縦軸は下向きに現地時間をとよる日周期と背景場の再現性を確かめた．

り，
横軸は右図の赤い直線を経度方向に射影した．
ま た，
×印が BMKG

2.

観測所，○印が観測船 Mirai の位置を表す．

数値実験と観測データ

領域雲解像モデル SCALE-RM を用いて Pre-YMC が行われた期間中で日周期が明瞭に見られた 2015 年 11月 28 日 00UTC から 12 月 5 日 00UTC を対象に計算を実施した．本予稿では水平格子間隔 7km，鉛直 36 層，
時間間隔を 15 秒とし，積雲スキームを用いた予備実験の結果を示す．初期条件・境界条件には NCEP Final
Analysis を用いた．また，Pre-YMC 期間に観測船 Mirai
で観測したラジオゾンデデータを JAMSTEC の HP か

図２：Pre-YMC ゾンデ観測(左)とシミュレーション(右)の東西風(m/s)．左図における 12 月 3 日の上空の白い線は，データの欠損によら取得して解析し，計算結果と比較した．

る．

3.

結果

計算された降水の経度時間断面図を図１に示した．
降水域が陸域(東経 102.5 度付近)で発生した後，東西に向けて移動する様子がほぼ毎日見られる．特に西側への移動が顕著であり，観測された降水域の移動の特徴
が一定程度再現出来たと言える．また，東西風と比湿について観測と比較したところ，特徴が良く捉えられていた（図 2，3）．

図３：Pre-YMC ゾンデ観測(左)とシミュレーション(右)の比湿 (g/kg)．

― 200 ―

P317

凝結性成分による対流抑制条件を念頭においた
木星型惑星の雲対流の数値計算*杉 山 耕 一 朗 ( 松 江 高 専 ・ 情 報 ) ， 中 島 健 介 ( 九 大 ・ 理 ) ，
倉 本 圭 (北 大 ・ 宇 宙 理 学 )， 林 祥 介 (神 戸 大 ・ 理 ， CPS)1.

発生するという特徴が得られた．H2O 凝結高度付近にはじめに木星型惑星の大気中では H2O，NH3 の凝結や NH4SH

は強い上昇流は見られず，その高度には水平方向に広の化学反応が生じると考えられている．木星型惑星大がる雲が存在するだけであった．この 30 倍という値は気の主成分 (H2，He) は凝結性成分 (H2O，NH3，H2S) のGuillot (1995) の H2O に対する対流抑制の閾値よりも大分子量より小さいため, 熱平衡を仮定した議論では，凝きい．得られた特徴は H2O の凝結のみ考慮した中島ら

結性成分が多い場合には飽和気塊に働く浮力は負にな(1998) の結果と整合的であった．また, H2O の存在度をり，雲対流の発生が抑制される可能性が指摘されてい極端に少なくし (太陽組成の 0.0001 倍)，NH3 と H2S のる(Guillot, 1995)．さらに化学反応についても中島ら存在度を NH4SH 生成反応に伴う対流抑制の閾値より(2019 年日本惑星科学会秋季講演会) が, NH3 と H2S のも大きくしたケースにおいても，前述の H2O の存在度

存在度が太陽組成の約 30 倍より大きい場合に，対流がを対流抑制の閾値よりも大きくしたケースと類似の特抑制される可能性を指摘している．雲解像モデルを用徴が得られた．対流圏界面まで達する強い NH4SH の積

いた数値実験によってこの問題に取り組んだ唯一の例

雲が発達を始める高度は NH4SH 生成高度よりも上では中島ら (1998) であるが，彼らは凝結性成分としてあった (図 1)．NH4SH の生成高度においては化学反応

H2O しか考慮しておらず，しかも計算時間が不足して熱に伴う温位上昇が生じるが，分子量効果のために浮いた．そこで本研究では凝結性成分が多い条件下で発力が得られず，その高度には強い鉛直流が見られない.

生する雲対流の基本的特徴を調べることを目的として，

以上のように, 凝結・化学反応と分子量効果の組み合わ

凝結性成分の存在度をパラメタとして広く変化させたせで生じる対流抑制は, 非平衡的な雲対流の構造にも

雲対流の数値計算を実行することにする．

多大の影響を及ぼすことが検証された．

2.

計算設定

数値モデルとして, Sugiyama et al. (2009) で開発した木星型惑星の全凝結性成分を考慮した雲解像モデルを用いる．計算時間の節約のために放射の代替として与える熱強制の値は木星大気の典型的な値の約 100 倍とした．この値は Nakajima et al. (2000) や Sugiyama et al.
(2009) で用いられた値である． 系には木星を模した温度圧力条件を与え，計算領域は水平方向に 1024 km，鉛直方向に 300 km とする．解像度は水平方向と鉛直方向
共に 2 km とする．下部境界での温度圧力は熱平衡計算(Sugiyama et al., 2006) に基づいて決定した．下部境界での H2O，NH3，H2S の存在度を太陽組成の 0.0001 倍から 100 倍までそれぞれ段階的に変化させる．
3.

図１ NH3 と H2S の存在度を太陽組成の 100 倍とし，計算結果

H2O，NH3，H2S のそれぞれの存在度を太陽組成の

H2O の存在度を太陽組成の 0.0001 倍とした時に得られ30 倍にしたケースでは（その様相は当日に図示する），

た温位の水平平均からのずれと鉛直速度の水平鉛直分

H2O 凝結高度より上空の相対的に H2O 存在度の小さい

布．図中の点線で囲まれた領域の拡大図を同時に示す．

気塊が上昇することで，対流圏界面まで達する積雲が拡大図中の破線は NH4SH の生成高度を意味する．

― 201 ―

P318
船舶搭載型全天カメラによる海洋上の雲量の推定
久慈 誠、*廣瀬沙羅、中辻菜穂（奈良女子大）、堀 雅裕（JAXA/EORC)

1. 背景と目的率（%）に変換して使用した。

雲は冷却効果と加熱効果の相反する性質をもち、地球の放射収支に影響を及ぼす。しかし、放射強制力の推定幅が大きく、地球の気候変動予測の大きな誤差要因となっている [1] 。また、雲は時空間変動が大きく、形状や分布も多種多様であるため、特に観測サイトの少ない海上では、観測データが充分に蓄積されているとは言えない。そのため、船舶による定期的な雲の観測は、地球全体の雲の動態を把握する上で重要な役割を果たす。
そこで本研究では、船舶搭載型全天カメラと雲底高度計、目視による観測データの解析を行い、海氷域を含む
海上における雲の分布について報告する。

3. 結果
図 1 に観測期間における全天カメラ、雲底高度計、そして目視による日平均雲量の時系列を示す。図の灰色の網掛けは排他的経済水域の期間の為、この期間は表示をしていない。この図から、黄色い網掛けが示す 2018 年

12 月 14 日から 2019 年 2 月 23 日迄の海氷域を含め各
データの雲量は概ね同様の変動を示していることが分かった。
また、各データの日平均雲量の相関をとった結果、全天カメラから推定された雲量との相関係数は雲底高度計
で 0.82、目視データで 0.94 と、それぞれ強い正の相関2. 観測データと解析方法を示した。

本研究では、まず南極観測船「しらせ」に全天カメラ
システムを搭載し、天空の画像を取得した。観測時間間

今回の解析結果より、全天カメラによる雲量の推定は他の観測と整合的であると考えられる。

隔は 5 分、観測期間は 2018 年 11 月 10 日から 2019 年

4 月 11 日、事例数は 43,248 である。
前処理として、画像天頂角 70 度以上の外側の領域と船上の構造物にマスクをかけトリミングを行った。データ解析には、SI-BI 指標を用いた空の状態の識別手法 [2]を使用した。まず、画像の各画素の RGB 値から天空の色を表す指標 Sky Index（SI）と、天空の明るさを示す
指標 Brightness Index（BI）を求める。これを次式 1 に示す識別曲線にあてはめ、青空と雲の識別を行う。
−k×SI

BI = e

図1

第 60 次南極地域観測における日平均雲量の変動。縦軸は雲量（%）、横軸は年/月を示す。赤は全天カメラ、青は雲底高度計、緑は目視をそれぞれ示して(1)いる。また黄色の網掛けは海氷域、灰色の網掛けは排他的経済水域の期間である。

ここで、k は識別曲線の指数係数である。地表面アルベドの違いによりこの係数の設定が異なるため、開水域で4. まとめと今後の課題

は k = 5.0、海氷域では太陽高度に依存した値を用いる

本研究では、第 60 次南極地域観測における全天カメ。また、雲として識別された画素の合計値を、天空全ラ、雲底高度計、並びに目視の観測データの解析を行い、体の画素の合計値で除して雲量を求め、百分率（%）で雲量について調べた。その結果、海氷域も含め、三者の表す。

雲量が整合的であることを確認できた。今後は、人工衛[3]

それに加え、雲底高度計による観測データを使用した。これはレーザー光を射出し、雲底で反射された信号を受信するまでの時間によって雲底高度を決定する測器である。観測時間間隔は 36 秒、観測期間は 2018 年 11
月 10 日から 2019 年 4 月 11 日、事例数は 365,010 である。雲底高度計による雲量（%）は次の式 2 により、雲底高度の観測頻度として評価した。

(雲量) = (雲底観測回数)/(有効観測回数) × 100(2)

さらに、目視観測により、0～8 で表された雲量を百分

星観測データおよび気象モデルとの比較検証を行う。

謝辞 第 60 次南極地域観測隊の関係者の皆様に感謝致
します。

参考文献
[1] IPCC-AR5, 2013: Climate Change 2013.
[2] 山下恵・吉村充則, 写真測量とリモートセンシング,
47(2), 50-59, 2008.
[3] Kuji et al., J. Meteor. Soc. Japan, 96, 2018,
doi:10.2151/jmsj.2018-025.

― 202 ―

P319

ドローンを用いた気温逆転層形成時の大気汚染物質の鉛直分布観測*早 崎 将 光 ， 伊 藤 晃 佳 (日 本 自 動 車 研 究 所 )1.

気温鉛直分布をみると，23 時（F08）頃までは鉛直方

はじめに

寒候期では，接地逆転層の形成により，地上付近で向の温度差は小さいが，01 時（F09）では地上〜高度

大気汚染物質の高濃度を観測しやすい．様々な規制に30m で気温差約 3 度の逆転層がみられ，04 時および 05

より大気汚染物質排出量は低減してきたが，大気環境時（F10, F11）でも同程度の気温逆転層が継続した．日

基準達成を目指し，さらなる排出抑制が求められてい昇（06:22 JST）後の 07 時（F13）では, 地上付近の気る．ただし，大気汚染の面的な濃度実態調査が豊富に

温逆転層は解消されたが，上空 90~120m で気温逆転がある一方で，鉛直分布についての知見が十分とは言え生じていた．続く 08 時（F14）でも同高度に気温逆転ない．

層があり，それより下層で PM2.5 および BC 濃度が高か

本研究では，ドローンを用いて気温逆転層形成時にった（図 2）．05 時と比較して，08 時（F14）の地上付

おける大気汚染物質の計測を行い，気象条件による大近の PM2.5・BC 濃度は約 3 倍（それぞれ約 13 µg m-3 お

気汚染物質動態を明らかにすることを目的とする．

よび約 1500 ng m-3 程度）となった．08 時頃は，観測地

2.

点脇の道路で短時間ながら交通渋滞が発生していたこ

観測概要

観測は 2019 年 11 月 20 日 15 時から 21 日 09 時にかとから，朝方のエアロゾル濃度上昇は，気温逆転層形

けて，自動車研敷地内（つくば市）にて深夜帯を除き 1

成時の安定成層条件下で，自動車等を起源とする大気

時間間隔で 15 回のドローン観測飛行（F01~F15 と表記）

汚染物質が蓄積された事に起因する可能性がある．

をおこなった．鉛直分布の観測は，産業用ドローン（DJI
Matrice 600 Pro，最大搭載重量 6 kg）に気象関連センサ（気温湿度気圧計：InterMet iMet-XQ2，超音波風向風
速計：FT Technologies FT205，1 秒間隔）
，PM2.5 濃度計（神栄テクノロジー PMS1），黒色炭素（BC）濃度計（AethLabs microAeth MA200；光透過式 5 波長，1 分間隔）を搭載して実施した．地上から高度 150m まで 30m
間隔でホバリング飛行し，各高度で大気汚染物質濃度
図１ 観測期間の天気図（2019 年 11 月 20−21 日）．

を 2 サンプル計測した．
3.

気象概況

観測期間の天気図を図 1 に示す．観測前は西高東低の強い冬型の気圧配置であり，20 日午前までは北寄りの強風（09 時の館野： 10 分平均 4.9 ms-1）だった．高気圧の張り出しに伴い冬型の気圧配置が緩み，観測開
始時にはドローン飛行が可能な程度にまで風が弱まっ．夜遅く〜未明にた（15 時の館野：10 分平均 3.0 ms-1）
は低い雲も視認できなくなり，晴天かつ弱風（17 時〜
翌朝で 2 ms-1 未満）であった．
4.

観測結果

観測開始時（F01）は地上気温約 14℃，PM2.5 濃度は 1µg m-3 程度で，エアロゾル濃度は低く非常に清浄であった．夕方から夜遅くにかけ PM2.5・BC 濃度は増加したが，地上で 5~8 µg m 程度と，低濃度で推移した．
-3

図 2 11 月 21 日 08 時（F14）の気象要素･大気汚染．
物質濃度（PM2.5，BC）の測定値（横軸：時刻）― 203 ―

P320
梅雨明けにおける対流ジャンプとシルクロード強制の関係性
横 井 幹 大 (筑 波 大 学 院 生 命 環 境 科 学 研 究 科 )

ことが読み取れる．この高気圧性循環の発生に伴いユはじめに

日本の梅⾬明けには対流ジャンプ(convection jump ;[1])とシルクロード強制[2]の寄与が指摘されている．

ーラシア大陸上を東向きの WAF も読み取れるのでシ対流ジャンプとは⻄太平洋上(150°E 付近)において対流活発域が 7⽉中下旬に 10°N から 25°N にかけて急激に北上する現象を指し，⽇本付近の⾼気圧性循環を強化させる一方，シルクロードパターンとはアジアジェ
ットを導波管として東⽅に伝播する定在ロスビー波によって特徴づけられる．双⽅の現象も⽇本付近に順圧
的な⾼気圧性循環を引き起こすことが明らかになって本の梅雨明け時は図 2 のようなテレコネクションパタ

ルクロード強制による高気圧だとわかる．しかし西日ーンは見られず，その他の要因が考えられる．


今後の予定

 西日本を中心に梅雨明けの要因を考察する．さらに梅雨明け以前の大気場を確認することで季節予報の向上の一助となる．

いるが，梅⾬明けにおける対流ジャンプとシルクロー
ド強制の寄与や梅雨明け発生要因の地域差を統計的に示した既往研究はない.本研究では 2 つのテレコネクシ
ョンを比較したうえで，その違いを考察する.


使用データと研究手法

1974 年から 2007 年の 34 年間においてまずAPHROJP
V1207 [3]の降水量データを用いて前 10 日間と後 10 日
間の平均降水量を比較し 7 月 1 日から 8 月 15 日の期間
で減少率が最大となった日を梅雨明け日として設定す

図１ 関東地方の梅雨明け日の OLR の合成解析図   等値線は OLR を示し，斜線は t 検定により95％以上有意な領域を示す

る． 次に梅雨明 け日の熱帯 域の 外向 き長波放 射(Outgoing Longwave Radiation ; OLR)の合成解析を行い，梅雨明け日の対流ジャンプの様子を観察した．さらにJRA55 の流線関数と水平風の日平均データからユーラ
シア大陸上の波の活動度フラックス(wave activity flux ;[4])を描画することでシルクロード強制の様子を観察した．この実験を九州から東北北部まで 8 分割した領
域ごとに行い，結果の差異から梅雨明け過程の地域性による違いを考察した．


図 2 関東地方の梅雨明け日の 200hPa 高度における流線関数と WAF の合成解析図

結果とまとめ

等値線は流線関数偏差を示し，ベクトルは

図１は関東地方の梅雨明け日の熱帯域の OLR の合成

WAF を示す．斜線は t 検定により 95％以上有解析図である．等値線は OLR の気候値からの偏差を示し，負の値ほど対流が活発であり，正の値ほど不活発であることを表している．対流ジャンプが 15°N，145°E 付
近で対流ジャンプが発生していることが読み取れる．
しかし九州などの西日本の梅雨明け時には対流ジャンプが発生していないことがわかり，対流ジャンプは東

意な領域
参考文献
[1] Ueda, H., T. Yasunari, and R. Kawamura, 1995, J. Meteor.
Soc. Japan,73, 795-809.
[2] Enomoto, T., B. J. Hoskins, and Y Matsuda, 2003, Quart.
J. Roy. Meteor. Soc., 129, 157-178.

日本の梅雨明けにのみ寄与する可能性が示唆された．

[3] Kamiguchi, K., O. Arakawa and A. Kitoh (2011), Global 図 2 は関東地方の梅雨明け日の 200hPa 高度におけるEnvironmental Research, V15N2, 91-100.
[4] Takaya, K., and H. Nakamura, 2001, J. Atmos. Sci., 58,
608– 627.

流線関数の気候値からの偏差（等値線）と WAF（ベクトル）である．日本上空に高気圧性循環が発達している― 204 ―

P321
海流の西岸強化のシミュレーション
小川公子 1 ，河村哲也 1 ，神山翼 1 (1:お茶大情報)
はじめに

1

地球の海面上には無数の海流が発生しているが，その中でも特に流れが強く世界二大海流といわれているのが，日本近海に流れる黒潮とアメリカの東を流れる
メキシコ湾流である．これらは海洋における西岸で発生する強い海流であるため西岸境界流とも呼ばれており，地球の回転によるコリオリ力によって発生していると考えられている．
本研究では，簡単な平面モデルを用いてコリオリ力を考慮しながら海流の西岸強化を再現し，北半球のモ
デルと南半球のモデルを比較することでコリオリ力や大陸の形が西岸強化にもたらす影響を数値シミュレー
ションによって検証する．

4

結果と考察

4.1

平面上の回転速度の変化

回転速度を変化させた結果は以下のようになった．
Fig.1 は上段は北半球, 下段は南半球の平面モデルを回転速度を変化させ比較している．矢印は海流の流速を示し，陰影は南北方向の速度成分の大きさ（赤：暖流、
青：寒流）を表す．回転速度によって西岸強化の強さが変化していることがわかる．また，絶対値の等しいΩで比べると北半球モデルの方が流れが強く，逆回転にすると「東岸境界流」が現れている．

計算領域

2

平面で海洋を表現する．北半球モデルの領域は上辺
を北緯 60，下辺を赤道の台形の領域を考え，南半球°モデルの領域は上辺を赤道，下辺を南緯 60 の° 台形の領域を考えた．平面モデルの格子数は 70 × 40 とした．
左右の辺は実際の地球の大陸分布を想定しており，北半球モデルでは時計回りの流れが西岸で狭まる形とし，反対に南半球モデルでは反時計回りの流れが西岸で広がる形とした．

3

計算方法

3.1

基礎方程式

Fig.1
4.2

非圧縮性 Navier-Stokes 方程式を使用する．
連続の式∇・V = 0Navier-Stokes 方程式

回転速度の変化

平面モデルの変化形

海面の領域形状の異なる 3 つの北半球の平面モデル
を回転速度 Ω＝２で比較した．西岸強化が発生する部分が鋭角であり，左辺に強い西岸強化が起きている
Fig.2 と比較して，西岸強化が発生する部分が順に広がっていく Fig.3 と Fig.4 では徐々に左辺の西岸強化が弱くなっている．

∂V
1+ (V ・∇)V = −∇P + ・∆V − 2 Ω× V∂t
Ret: 時刻，V : 流速，P : 圧力，
Re: レイノルズ数， Ω: 回転ベクトル
3.2

Fig.2 鋭角解法

上記の方程式をフラクショナル・ステップ法を用いて解く．時間間隔 ∆t = 0.0005，レイノルズ数 Re = 40，
計算ステップは 6, 000 回とした．

3.3

境界条件と初期条件

北半球モデルの場合，北緯 60 °を想定した上辺に偏西風による東向きの流れ，赤道を想定した下辺には貿
易風による西向きの流れを境界条件として同じ速度で加えた．南半球モデルの場合，上辺を赤道下辺を南緯60 °とし，それぞれ北半球とは反対向きの流れを境界条件とした．

5

Fig.3 直角Fig.4 鈍角

まとめと今後の課題

海流の西岸強化を回転速度を変化させてシミュレー
ションした結果，北半球では回転速度が正に大きいほど，また南半球では回転速度の値が負に大きいほど西岸強化が強く出た．次に海洋モデルの形を変化させると，曲がる角度が鈍角であるほど西岸強化が小さく，鋭角であるほど西岸強化が強く出た．この結果より，西岸境界流の強さには大陸の形も影響していると考えられる．今後は風の応力を領域全体で与え，２次元モ
デルを３次元化することでより現実に近いモデルでの西岸強化のシミュレーションを作成する予定である．

― 205 ―

P322

MIROC-ES2L 地 球 シ ス テ ム モ デ ル を 用 い た
氷期再現実験とデータアーカイブとの比較検討*大 垣 内 る み (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 羽 島 知 洋 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 山 本 彬 友(海 洋 研 究 開 発 機 構 ) , 阿 部 学（ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）, 建 部 洋 晶（ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）,阿 部 彩 子（ 東 大 AORI, 極 地 研 , 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）, 河 宮 未 知 生 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )*Ohgaito R. (JAMSTEC), Hajima T. (JAMSTEC), Yamamoto A. (JAMSTEC), Abe M.
(JAMSTEC), Tatebe H ., (JAMSTEC), Abe -Ouchi A. (U. Tokyo, NIPR, JAMSTEC),
Kawamiya M. (JAMSTEC)
1.

があったことが知られているが,本実験では[8]による

はじめに

将来予測精度向上のため, 気候モデルの高度化が積

浸食マップ導入により, 全球のダスト沈着量分布がよみ重ねられてきたが, モデル毎の予測のばらつきは依く表された. 一方で PI では南米からのダスト発生量が然として大きい[1]. この為, 現在と大きく異なる過去

過大で, それに伴い大西洋南部へのダスト沈着も過大の気候再現を試みる事によるモデルの振る舞いの検証となっている. 大西洋南部の生物生産はダストによるもさかんに行われてきた[2]. 本発表では, 地球システ

鉄の供給の影響を受けやすい海域であり, LGM, PI の生ムモデル MIROC-ES2L[3]による最近の過去で最も現在物生産量の変化はプロキシが示す変化と異なった.

と異なる状態である最終氷期最大期シミュレーションと古環境データを比較検討し, 考察する.

4.

考察と展望

2.

はとらえているが, 高緯度での寒冷化を過小評価する

LGM 実験を行った. その結果, 全球を概観して特徴モデルと実験設定

MIROC-ES2L は, MIROC5.2 大気海洋結合大循環モデ傾向があった. LGM 実験の AMOC が強い状態である

ルをベースに植生モデル VISIT-e, 海洋生物地球化学モ

ため, 北大西洋の海氷張り出しの南下が小さい事がグ

デル OECO2 が組み込まれ, 炭素, 窒素循環が取り扱え

リーンランドの気温低下の過小評価に影響しているとる結合モデル比較プロジェクト CMIP6 向けのモデルで考えられる. また, PI の南大洋の海氷に過少バイアスがある.

ある事が, LGM においても海氷の充分な拡大を再現でCMIP6 に提出した実験のうち, 最終氷期最大期(21,

きていない事に影響し, 南極上の気温低下を弱めてい

000 年前, LGM)の定常状態を再現する実験について,る可能性がある.

産業革命前の西暦 1850 年実験(PI)との偏差の解析を行

また, 海洋の一次生産量が大西洋南部でプロキシとった. LGM は主には, 地球温暖化ガスレベルの低下,

逆の変化を示している. PI での南米からの過大なダス大陸氷床の拡大, それに伴う海水準の低下による陸のトフラックスのバイアスの為であると考えられる.

拡大に特徴づけられる. LGM, PI はそれぞれ CMIP6 提これらを検証する感度実験を進めてモデルの改善に

出の lgm, piControl 実験である.

繋げる.

3.

参考文献

結果

LGM の気温変化は熱帯で約-2.0℃で, 古気候データ[1] Stocker, T. F., et al., IPCC AR5, 2013.

セット[4]と比較して整合的である. 高緯度では東南極[2] Braconnot, P. et al., 2007, Clim. Past, 3, 261-277.

で約 6.1℃とやや過小評価[5]で、グリーンランドでは氷[3] Hajima, T., et al., GMDD, 2019.

床コアの示す寒冷化（-21～-25℃）[6]を大きく下回って[4] Bartlein, P. J., et al., 2011, Clim. Dynam., 37, 775–802.

約-11℃である. プロキシデータの示す海洋深層循環は[5] Uemura, R., et al., 2012, Clim. Past., 8, 1109-1125.

現在よりも停滞を示している[7]のに対し,モデル結果[6] Johnsen, S. J., et al., 1998, Tellus, Series B, 47, 624-629.

では LGM の大西洋子午面循環(AMOC)のピーク値は[7] McManus, J. R., 2004, Nature, 428, 834-837.

21.0 Sv で, PI は 15.3 Sv であった.

[8] Albani, S., et al., 2016, Geophys. Res. Lett., 43, 3944–3954.

また, LGM にはダストが現在よりも数倍もの沈着量― 206 ―

P323

日本域長期領域再解析システムの夏季の降水の再現性*福 井 真 , 曽 我 大 輝 , 山 崎 剛 , 岩 崎 俊 樹 ( 東 北 大 院 理 ) , 斉 藤 和 雄 (東 大 大 気 海 洋 研 、
気 象 研 究 所 、 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ), 瀬 古 弘 (気 象 研 究 所 、 海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

解析は中部山岳で午後の降水を過剰に再現する問題も我々は、同化データを地上気圧やゾンデ観測といった観測に絞ることで一貫性を担保しながら過去 60 年程度遡ることのできる日本域を対象とした水平格子間隔
5 km の領域大気再解析システムの構築を進めてきた[1]。

持っていた。図 2 は中部地方における日平均気温のAMeDAS による観測に対するバイアスを示したものである。概ね高温バイアスであり、バイアスが 1.5K を超える地点も 8 地点あった。下層の高温バイアスが不安

高解像度長期領域再解析は、災害を引き起こしたメソ
スケール極端現象の解析や気候変動に伴う地域スケー
ルの応答の把握、防災や水資源管理等のための基盤デ

定性降水を過剰に再現させたことが考えられる。地上
気温の解析インクリメントの時間平均値は中部地方では－0.12K から 0.02K であり、大きさはバイアスに対しータセットとなることが期待される。また、領域再解析システムの特性を把握することで、基礎となる気象・気候予測のためのシステム改善に繋がることも期待される。現在、過去 60 年を遡る長期再解析の実施にて小さく、むしろ気温を下げる方向に寄与していた。
問題は、データ同化のプロセスよりもモデルにある可能性が考えられ、今後、予報モデルの放射や陸面といった物理過程の特性を把握し、改善する必要である。

向けて計算を開始した。そこで、領域再解析の特性把握を目的に、既に計算が完了している 2014 年から 2018
年の夏季の降水の再現性に着目した検証を行った。
2. 領域再解析システム概要
領域再解析システムは、JRA-55 に対して一方向二重ネ ス ト に よ り 水 平 格 子 間 隔 25km 及 び 5km の
NHM-LETKF を適用し解析を行うものである。ここで、一般の LETKF と異なり、第一推定値は解析中心からのコントロールランを用いた[1]。同化データには地上気
圧観測とラジオゾンデ高層観測、気象庁ベストトラッ
クデータの台風中心位置を用いた。さらに、水平格子

図１

3 時間降水量の強度ごとの出現頻度 [%]。

間隔 25km のアウターモデルでのみ適用した。計算は 1
ストリームを 1 年とし、水平格子間隔 25km のシステム
を 6 月 20 日 12UTC、水平格子間隔 5km のシステムを 6
月 29 日 12UTC からスタートさせた。検証対象期間は2014 年から 2018 年の 7, 8, 9 月とした。
3. 検証結果
図１に、AMeDAS による地上観測および JRA-55、格子間隔 25km の領域再解析、格子間隔 5km の領域再解
析によって再現された 3 時間降水量の強度ごとの出現頻度を示す。格子間隔約 55km 相当の解像度の JRA-55
は、弱雨頻度は過多に強雨頻度は過少に再現される傾向があり、50mm3h-1 程度までしか表現できていなかった。再解析システムが格子間隔 25km、5km と高解像度化されることで、弱雨頻度が過多で強雨頻度は過少の傾向が解消されていった。格子間隔 5km のシステムでは、120mm3h-1 以上の強雨に対しても観測と同程度の頻度を再現できていた。ただし、格子間隔 5km の領域再図2

格子間隔 5km の領域再解析の日平均気温の AMeDAS 観
測に対するバイアス [K]。

謝辞
本研究は、文部科学省フラグシップ 2020(ポスト京)重点課題
4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」及び JSPS 科研費「16H04054」の助成を受けた。海洋研
究開発機構の地球シミュレータ及び東北大学サイバーサイエ
ンスセンター大規模科学計算システムを利用した。

参考文献[1] Fukui, S., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96, 565–585.

― 207 ―

P324

集中豪雨予測における風上領域観測のデータ同化インパクトの検証*

豊 岡 大 地 1, 川 畑 拓 矢 2, 田 中 博 3( 1:筑 波 大 学 大 学 院 , 2:気 象 研 究 所 気 象 観 測 研 究 部 , 3:筑 波 大 学 CCS)
1.

(a)

(b)

(c)

(d)

はじめに

海に囲まれた日本では, 梅雨期の豪雨において大気
下層の水蒸気がメソ対流系の形成に重要な役割を担っており, 海洋上の水蒸気輸送の重要さが指摘されている. また, 陸上のみのデータ同化は海上からの風速が大きい場合, 改善された大気場が対象域に長時間とどまることができないために効果は限定的であることから, 海洋上の観測データは重要視されている[1].
本研究では, 西日本付近に南方の東シナ海と太平洋からの湿潤な気流, 北方からの気流が合流し続けたことが挙げている 2018 年 7 月に西日本を中心に記録的な大雨を記録した「平成 30 年 7 月豪雨」を研究対象とする. 集中豪雨における風上領域に当たる海上の既存観測を利用して観測データシステム実験 (Observation System Experiments: OSEs)を行うことで, 風上領域観測が豪雨予測の精度にどれほどの影響を与えるかどうかを調べた.

図:(a)豪雨帯の空気塊に対して高度 500 ｍからの 24 時間後方流跡

2.

線解析図.(b)2018 年 6 月 18 日における観測分布. 赤い枠は風上領域

実験設定

本研究は NHM-LETKF システムを用いた. 解析対象と判定し, 観測を排除した部分. (c, d)OSE 実験の 6 時間予測した大時刻は北方と南方のどちらの気流も確認された 2018

気場. c は観測を全て同化. d は b の赤い枠の観測を排除した場合.

年 7 月 6 日 18 時から 7 日 12 時である. 実験設定では,た解析値を初期値とした 6 日 12 UTC からの 6 時間予

既存の観測を全て同化した場合と風上領域観測を排除する場合の 2 通りについて実験を行った. なお風上領
域は NHM 出力値を豪雨帯の空気塊に対して後方流跡
線解析を行うことで推定した[3]. 実験領域は空間解像
度 5 km で西日本をカバーできるように 241×193 グリッドで行い, 初期値と境界値は現業気象庁全球予報を用いて作成する. データ同化サイクルは 6 時間間隔で,2018 年 7 月 4 日 06 UTC から 7 日 18 UTC までの 13 サ
イクル行った.

3.

測を示している. 観測を全て同化した場合では, 先行研究[2]で指摘されていた能登半島付近の低気圧を再現できているが, 観測を排除した場合では再現性が弱く,それに伴い降水帯も北にシフトしている. 一方で, どちらの結果も九州地方の降水帯の位置や強度には違いが見られなかった.

4.

まとめと今後の展望

本研究では, 集中豪雨予測に風上領域観測の重要性に焦点を当てて OSE を行った. その結果, 風上領域の結果

図 a に 7 月 7 日 00UTC から高度 500 m からの 24 時
間後方流跡線解析図を示す. 九州北部や中国地方の一部で北からの気流, その他の地域では南からの気流が確認できた. 風上領域を北緯 35-40°, 東経 130-135°の北気流ブロックと北緯 25-35°, 東経 130-137.5°の南気流ブロックに分け, これらの領域にある既存観測を除外した観測分布を図 b に示す. 図 c, d は観測を全て同化した場合と風上領域観測を排除した場合から作成し観測が一部領域の豪雨予測の精度に関与していることが示唆された. 今後はアンサンブルデータ同化システ
ムの利点を活用して, 相関や感度解析等を調査していく予定である.
参考文献[1] Kato and Aranami, 2005, SOLA, 1, 1-4.
[2] Kotsuki et al., 2019, SOLA, 15A, 1-7.
[3] 豊岡ほか, 2019, 日本気象学会 2019 年度秋季大会
予稿集, P441.

― 208 ―

P325
大雪時における地上レーダーZhとGPM DPR Zeの比較
*1

1

1

2

1

3

中井専人・ 山下克也・ 本吉弘岐・ 熊倉俊郎・ 石坂雅昭・ 勝島隆史
(1:防災科研雪氷, 2:長岡技大, 3:森林総研十日町)

１．はじめに
冬季に長期間かつ多様な降雪が毎年もたらされる 新 潟 県 域 を テ ス ト フ ィ ー ル ド と し 、 GPM(Global Precipitation Measurement) DPR (Dualfrequency Precipitation Radar)降水強度プロダクトと地上観測との比較を2019年から行っている。特に、季節風時の筋雲、JPCZ、ポーラーロウ、南岸低気圧など降雪系(固体降水をもたらす降水系)
によって、メソスケールの降水強度分布や卓越降
雪粒子に関係するZ-R関係の差異がGPM降水強度にどのように影響するかという点が、研究の要点である。この発表では、2018年の大雪期間のDPR
観測事例を対象として、防災科学技術研究所雪氷
防災研究センター(SIRC; 新潟県長岡市)設置のMP2レーダーとの比較結果を述べる。
２．研究方法DPRプロダクトは観測幅の広さを考慮してDPR
L2 DD2 Type NSを使用した。事例は2016年、2018年の北陸の大雪の期間においてGPMの観測が新潟県域にかかる13軌道を選び、さらにMP2レーダー観測域とDPR swathが重なり降水が広く分布する2事例に絞り込んだ。比較方法は反射強度因子の水平分布とCFAD (Contoured Frequency
by Altitude Diagram; Yuter and Houze, 1995, Mon.
Wea. Rev., 123, 1941–1963)である。今回はDPRでは高度の代わりにbinの値を使用し、MP2では降水を良くとらえている単一PPIのZhを使用した。
３．結果
ひとつめの事例は、DPRによる新潟県付近の観測が2018年1月27日0837JSTであった。Lモードの降雪が継続している事例で、降雪系特性はあまり変化せず継続していた時間帯である(第１図)。このとき、DPRとMP2の降雪分布は分解能や観測範
囲の差異を除けばよく似た分布を示しており(第２図)、降雪系特性の比較に良い事例といえる。
双 方 の CFADを 作 成 し て 比 較 し た と こ ろ、
0815JSTのMP2と0837JSTのDPRが鉛直方向の変化、パターン、数値ともに整合性のある結果と示した(第 ３ 図 )。 DPR観 測 時 刻 に 最 も 近 い 0835JSTのMP2のCFADは、鉛直変化のパターンは似ていた
ものの強度値はDPRより小さかった。これは高めの単一仰角を使用したためMP2のCFADが比較的レーダーに近い範囲に限られ、そこにLモードの降水セルが十分含まれなかったことによると考えられる。
ふたつめの事例では、CFAD作成に用いたMP2
データの範囲と主たる降水の分布がずれており、適切なCFADを得ることができなかった(図略)。

４．おわりに
今後は、多仰角、複数走査のデータを用いた
CFAD解析の改良、光学式ディスドロメーター観測との比較による卓越降雪粒子と降雪系の解析、
Z-R関係の降雪系による差異の解析、DPRフット
プリント内降水不均一によるDPR観測値への影響調査などを行っていく予定である。
謝辞 本研究は防災科学技術研究所プロジェクト研究『変容する雪氷災害軽減のための危険度把握と面的予測技術の融合に関する研究』、及び宇宙航空研究開発機構降水観測ミッシ
ョンPI#ER2GPN104 PMM, 第8回研究公募課題)によります。

第１図 気象庁
全国 合成レーダ ー に よ る 2018
年 1月 27日 0840
JSTの降水強度分
布(mm hour-1)。

第２図 (左)MP2レーダーの2018年1月27日0837JSTの仰角1.7度のPPIによるZh分布。(右)DPRの2018年1月27日0837JSTの地上付近のZe。nearest neighborで内挿した分布である。

第３図 (左)MP2レーダーの2018年1月27日0815JSTの仰 角 14度PPIによ るZhの CFAD。(右)DPRの2018年 1月
27日0837JSTのZeのCFAD。ただし鉛直軸は高度(m)の代わりにbinを用いて作図した近似的なもの。鉛直ス
ケールは左右で大まかに合わせてある。

― 209 ―

P326

高解像度地域気候モデルによる集中豪雨再現性*渡 邉 俊 一 , 廣 川 康 隆 , 川 瀬 宏 明 , 佐 々 木 秀 孝 , 村 田 昭 彦 , 野 坂 真 也 （ 気 象 研 究 所 ）

十分に対流を表現できていないため、小スケールの強はじめに

平成 29 年 7 月九州北部豪雨や平成 30 年 7 月豪雨な

雨が多くなっていると考えられる。一方、NHRCM05

ど、集中豪雨による災害は日本各地で発生している。

では対流パラメタリゼーションを用いているため、こ

将来の温暖化に伴う集中豪雨の発生頻度や降水強度ののような特徴は見られなかった。

変化は、日本における気候変動リスクの評価や適応政集約された強雨域の特徴を見ると、頻度については策を考えるうえで重要な要因である。集中豪雨は比較

NHRCM02、NHRCM05 ともに観測の 2 倍以内となって的短い時間スケールかつ局所的な現象であり、その再いる。一方、移動や形状については、NHRCM は観測

現には高解像度モデルによるダウンスケーリングが必に比べ、移動速度が大きく、縦横比が大きい。また、要である。本研究では、集中豪雨の将来変化の解析に

これらの特徴は NHRCM05 に比べ NHRCM02 のほうが向けた準備として、高解像度地域気候モデル内におけ観測に近かった（図略）。
廣川ほか（2019 秋季大会）の線状降水帯の定義を満る集中豪雨の再現性の評価を行った。


たす強雨域も NHRCM 内に存在している。観測の線状

データ・集中豪雨の検出手法

本研究では非静力学地域気候モデル（NHRCM）によ

降水帯は九州および四国、近畿の太平洋側に集中してる現在気候再現実験の解析を行った。20km 解像度の全いるが、NHRCM ではこれらの地域に加えて東海、関球モデルの結果を境界値とする水平格子間隔 5km の東の太平洋側にも見られる（図 1）。今後は、モデルと

NHRCM による計算結果（NHRCM05; Murata et al.

観測の差の原因について調査を行う予定である。

2015）と、NHRCM05 を境界値とする水平格子間隔 2km
NHRCM による計算結果（NHRCM02; Murata et al.
2017）
を用いた。
いずれも計算期間は 1980 年 9 月～2000
年 8 月である。また、観測データとして、2009~2017
年の解析雨量を用いた。解析期間は暖候期（4 月～11月）
、解析領域は日本の陸上を対象とした。なお、データの水平格子間隔を統一するため、NHRCM02 につい表１ 1 暖候期当たりの強雨域検出数
強雨域
強雨域(500km2 以上)
解析雨量
702
384

集約した
強雨域
134

NHRCM02

2651

647

195

NHRCM05

1055

496

123

ては、津口・加藤（2014）の手法を用いて、水平格子
間隔 5km に変換した。
集中豪雨の検出には、廣川ほか（2019 秋季大会）の手法を用いた。この手法では 3 時間降水量積算値（R3）から 80mm/3h、最大値 100mm/3h を基準として強雨域を検出する。また、強雨域の時間連続性から同一事例の集約を行い、集約された強雨域の形状や移動から、
線状性・停滞性強雨域の定義を行っている。


結果

まず、1 時間ごとに検出された強雨域の特徴について示す（表 1）。すべての大きさの強雨域についてみると、
NHRCM02 は解析雨量に比べ頻度が過大である。一方、500km2 以上の強雨域に限ると NHRCM02 も NHRCM05
もやや過大評価があるものの、おおむね観測の 2 倍以
内になっている。NHRCM02 の過大評価の多くは500km2 以下の強雨である。NHRCM02 では対流パラメ
タリゼーションを使っていないが、格子間隔 2km では

図１ 検出した線状降水帯事例の分布（回/10 年）(a) 解析雨量 (b) NHRCM02 (c) NHRCM05― 210 ―

P327

日本におけるダウンバーストの統計解析*藤 本 美 紅 , 宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 ),の地域での発生要因として、日本海低気圧、寒気の移流

1. はじめに
ダウンバーストは、積乱雲内の降水粒子によって冷やされ重くなって生じ、地面に到達すると放射状に吹によるものが多い。そして、中部地方では寒気の移流、雷雨（熱雷）、停滞前線が発生数の多い要因として挙げられる。また、中部地方は 14 時から徐々に増加し、き出す下降気流である。ダウンバーストは航空機の離15-16 時にピークを迎えてから夜にかけては減少傾向

は明らかになっておらず、さらに、被害が無いと調査ても地域によって発生要因や時間帯は異なるというこ

着陸時に注意される現象だが、未だ詳しいメカニズムになる。つまり、一概にダウンバーストと認識されていされないことから発生に関しての把握も難しい。村松とである。

発生した全 63 事例の統計的特徴を述べているが、本

4. まとめと川村（2012）は 1981 年から 2009 年までに日本で研究では 1990 年から 2019 年に発生した事例をより
地域・時刻・要因別に解析する。

ダウンバースト事例を要因別また地域別に解析することで、正午から 18 時にかけて発生する傾向がある

こと、北関東で雷雨が要因となるダウンバーストが多2. 使用データ

く観測されていることがわかった。発表では、さらに
気象庁 HP「竜巻等の突風データベース（気象庁

2020）」の 1990 年から 2019 年のダウンバースト事

細かく地域ごと時刻ごとの解析結果を紹介する。
30

例を抽出した。

25

件
数

3. ダウンバーストの発生状況

5

ストが報告された。まず時刻別に見てみると、正午から

0

15 時にかけて増加傾向にあり、その後は徐々に減少していることから、正午に発生数が多い要因と 18 時に増15101990 年から 2019 年 10 月まで 145 件のダウンバーていく（図 1）
。しかし 18 時の発生数はさらに増加し

20

1

3

5

7

9

11 13 15 17 19 21 23

図１．1990 年から 2019 年ダウンバーストの時刻別
発生件数

加する要因は異なることが示唆される。夜から午前中

ダウンバーストの発生地域分布

にかけて（21 時から 10 時まで）は発生数が少ない。

次に要因別に見てみると、最も多いのは雷雨、次に多いのは寒気の移流だった。これらの結果から、要因や発生時刻は地形や地域特有の気候によって変わるため地域別で調べる必要があると考えられる。

都道府県ごとの発生件数を見てみると、特に発生件

数が多い地域があることが分かる。日本で最も発生する地域は北関東であり、全体の約 46%が関東地方で発Powered By Bing

生している（図 2）。関東地方での発生要因としては雷雨（熱雷）が多く挙げられ、18 時に雷雨が原因のダウ© GeoNames, Microsoft, Wikipedia

図 2. 都道府県ごとのダウンバーストの発生件数。濃ンバースト事例が多く観測されている。また関東地方

い黄色ほど多い。

ないことも特徴である。

引用文献
村松貴有,川村隆一, 2012:日本におけるダウンバー
スト発生の環境場と予測可能性, 天気, 69-87

では、23 時から翌 11 時まで観測された事例が 1 件も関東地方に次いで発生数の多いのが東北地方で、こ― 211 ―

P328
マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ(MP-PAWR)による積乱雲観測－2018 年 8 月 2 日の孤立積乱雲の事例－*川口航平(名古屋大学大学院環境学研究科)，纐纈丈晴，高橋暢宏(名古屋大学宇宙地球環境研究所)
1.

コア出現から 8 分後(15:23:00)に地表面降水強度(R)はじめに 近年，ゲリラ豪雨などの局所的な気象災害の増加

が 10 mm/h 以上となり，その 1 分後にコアは消滅しが社会問題となっているが，このような豪雨は積乱た．Shusse et al. (2015)は，コアと R の関係性につい雲からもたらされている．積乱雲の内部構造や発達・て調査し，コアが最初に出現してから 10~12 分後に衰退過程の観測に気象レーダは重要な役割を果たし

R が 10 mm/h 以上となることを示した[2]が，このケてきている．パラボラアンテナ型の気象レーダでは，ースも同様であった．また，水平偏波のレーダ反射

積乱雲の立体構造を観測するのに 5～10 分の時間が因子(Zh)，反射因子差(ZDR)，比偏波間位相差(KDP)，必要であるが，ゲリラ豪雨をもたらす積乱雲は数分

偏波間相関係数(𝜌𝜌hv)，温度(T)の 5 つのパラメータをで急発達するため，より時間分解能の高い観測が求用いた粒子判別[3]の結果，コア領域は Wet Graupel とめられる．2017 年 11 月に埼玉大学に設置されたマ判定され(図 1 の 15:16:30, 15:18:30)，コアの下降に伴ルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ(MP-って Rain に変化していった(図 1 の 15:20:30)．

PAWR)は 30 秒で雨雲の三次元観測が可能であるた4.

め，ゲリラ豪雨などの突発的な豪雨をもたらす積乱 今後は，風速の鉛直成分を計算することで雲内部

雲の高時間分解能での観測が可能である．そのため，の時間変化をより詳細に明らかにし，考察していく．

従来のレーダでは捉えることのできなかった積乱雲

参考文献

今後

の内部構造の時間変化がより詳細に明らかになるこ

表 解析した孤立積乱雲の概要  年  月  日 とが期待される．

持続時間

25分(15:06:30-15:31:30)

本研究は積乱雲の構造的特徴及び対流システムのFast Echo高度

3-5㎞

素過程の理解を目的とし，1 つのケーススタディとコア出現までの時間

8.5分(15:15:00)

して 2018 年 8 月 2 日 15 時頃，東京都港区付近で観コア出現高度5㎞

測された孤立積乱雲の内部構造の時間変化を解析しコア持続時間9分(15:15:00-15:24:00)

コア：レーダ反射因子が G%= 以上の領域 

た．当日は風が弱く，東京東部で単一セルのエコーが数個発生していた．また，館野の 9 時のラジオゾンデから 0 ℃高度は 5.1 ㎞であった．

8QFODVVLILHG

2.

*UDXSHO :HW

5DLQDQG+DLO

使用データおよび手法

 MP-PAWR は観測距離 80 ㎞，仰角数 77，1 分間で*UDXSHO 'U\,FH&U\VWDO

方位角方向に 1 周する観測モード(mode1)，観測距離6QRZ$JJUHJDWH 'U\

60 ㎞，仰角数 114，30 秒で方位角方向に 1 周する観

6QRZ$JJUHJDWH :HWPHOWLQJ

測モード(mode2)がある[1]．本研究では，mode2 のデ'UL]]OH

5DLQ

ータを使用した．また，水平風速場は国土交通省
XRAIN の 4 台の X-MP レーダ(八斗島，関東，船橋，新横浜)のデータを使用し，4 台のレーダから 2 台を選ぶすべての組み合わせ(6 通り)でデュアルドップ
ラー解析を行い，合成することで算出した．発散場
は水平風速から計算した．
3.

結果

 表 1 に解析した孤立積乱雲の概要を示す．本研究ではレーダ反射因子が 30 dBZ 以上の領域を降水コ
アと定義した．コア出現と同時に地上降水(XRAIN)

図 1．2018 年 8 月 2 日に観測された孤立積乱雲の 2 分ごとの南北鉛直断面．色は粒子の種類，等値線はレーダ反射因子の
値を表す．

[1]
[2]
[3]

前坂ほか，日本気象学会 2018 年秋季大会，P451.
Shusse et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, Vol. 93, No.2, 215-228
Kouketsu et al., 2015, Journal of Atmospheric and Oceanic
Technology, Vol. 32, 2052-2074
謝辞：MP-PAWR は，CSTI の SIP「レジリエントな防災・減災機能の強化」によって開発された．国交省 X-MP データは国交省より提供されたものである．利用したデータセットは，国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」：データ統合・解析システム
DIAS の枠組みのもとで収集・提供されたものである．

が観測され，
ファーストエコーから 8.5 分であった．

― 212 ―

P329

日本空域飛行航空機に影響を与える乱気流の統計解析*松 本 紋 子 (ANA ホ ー ル デ ィ ン グ ス 株 式 会 社 )， 宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 )
1.

背景

3.

結果

航空機を安全に運航するためは, 乱気流の発生を事2006 年 1 月から 2018 年 12 月の期間における抽出可

前に予測し, 乗員乗客の怪我を未然に防ぐための適切能な乱気流報告全件数は 151,136 件であり, 飛行便数のな対応が求められる. そのためには出来るだけ正確な多い関東や空港周辺に報告件数が集中していることが乱気流の発生場所と時刻を事前に掌握する必要がある

見受けられる. ただ, 北海道, 東北よりも九州の報告件が, 発生する乱気流を観測する手段は十分に整備され数が多く見受けられた．

た環境に無く, また予測精度も十分では無い. このた

乱気流報告総数の月別推移に関しては, 8 月の報告件

め乱気流の観測と予測についての研究開発への期待は数が最も少なく, 秋〜春先にかけて報告件数が増加し大きいと考え, 乱気流予測に AI 解析を用いた実証プロていることが見受けられた．
（図 2）

ジェクトとして内閣府 宇宙開発戦略推進事務局の乱気流報告総数の高度別における月別割合に関して「2019 年度 課題解決に向けた先進的な衛星リモートは, 30000ft 未満は冬および春に報告件数が多く, 夏にセンシングデータ利用モデル実証プロジェクト」に応少ないが, 30000ft 以上は季節によって主たる出現高度

募し採択された. 本研究では, 当該プロジェクトの報が変わることが読み取れる．
（図 3）

告第一弾として航空機からの気象観測報告（PIREP：
Pilot report）に含まれる乱気流遭遇情報の統計解析を行った結果を示す.
また, 飛行便数に対する報告件数の割合で比較する
べく, 国土交通省 CARATS Open Data を活用し, 飛行便
数における統計解析を行った．
2.

使用データについて

本研究では, 乱気流の AI 解析を最終目標としている

図 2: 月別推移（2006 年〜2018 年）

ため, AI 解析に十分な乱気流報告件数が必要であることから, 2006 年 1 月から 2018 年 12 月までの 13 年間に報告された PIREP を用いて統計解析を行った. 報告された乱気流強度は SMOOTH, LIGHT, MODERATE,SEVERE, EXTREME といった言語表現で報告される.
ただし, これらの乱気流強度は機体の特性やパイロッ
トの主観に依存する（Sharman et al., 2014）．
図1 に今回検証に使用した乱気流報告全地点を示す．
図 3: 高度別の月別割合推移（2006 年〜2018 年）

4.

まとめ

乱気流の発生に関して, 季節毎, 高度毎による影響を確認することが出来た．
謝辞
本研究は，「2019 年度 課題解決に向けた先進的な衛星リモートセンシングデータ利用モデル実証プロジェ
クト」の支援を受けて行われた.
参考文献
図 1: 乱気流報告全地点[1] R. D. Sharman, et al., 2014: Description and Derived Climatologies ofAutomated In Situ Eddy-Dissipation-Rate Reports of Atmospheric Turbulence― 213 ―

P330
GCOM-C/SGLI の熱赤外観測データを用いた火山灰解析*林昌宏、石元裕史（気象庁気象研究所）

本解析では、火山灰の高度情報はほぼ対流圏界面に存在

1. はじめに
気候変動観測衛星 GCOM-C（しきさい）は 2017 年 12すると仮定して解析を行った。これは、光学的厚さ・有効

月 23 日に打ち上げられた極軌道衛星であり、多波長光学

半径・頂高度という求めたい 3 つの物理量に対して TIR1

放射計 SGLI を搭載している。SGLI は近紫外から熱赤外および TIR2 という 2 つのバンドしか利用していないため波長にかけて 19 の観測バンドを持ち、エアロゾル・雲・である。情報量が不足している問題を解決するため、今後地表面状態など多様な観測を行うことができ、特に熱赤外はひまわり 8 号との視差情報を利用した高度の推定など、

バンドは火山灰の観測に有用である。SGLI はこのような静止衛星と極軌道衛星の特性を利用した複合的な解析手法

多波長観測の機能に加え、熱赤外バンドの観測でも衛星直を開発することを予定している。

下点での分解能が 250m～1km というように、非常に空間解像度が高いという特徴をもつ。一方、静止気象衛星ひまわり 8 号の放射計 AHI の熱赤外バンドの分解能は衛星直下点で 2km であるが、高頻度な観測が可能である。AHIの高頻度な観測と SGLI の高分解能な情報を組み合わせることで、火山灰の詳細かつ高精度な解析が可能となることが期待される。
今学会では、GCOM-C/SGLI の熱赤外観測データを用いた火山灰解析アルゴリズムの開発成果について報告する。
図 1. (a)SGLI の TIR1 と TIR2 の応答関数(b)TIR1-TIR2 差分の理論計算値。衛星天頂角 30 度、熱帯標準大気

2.GCOM-C/SGLI による火山灰解析手法
図 1(a)で示した応答関数のように、SGLI は熱赤外バンの気圧高度 200hPa に火山灰が存在すると仮定して計算を行った

ドとして TIR1（中心波長 10.8μm）と TIR2（中心波長12.0μm）という 2 つのバンドを持つ。図 1(b)に示すように、TIR1-TIR2 の輝度温度差分値は火山灰の厚さや粒の大きさによって異なる値をとるため、この性質を利用してこ
れらの物理量を推定できる。その推定手法として、今回、
ひまわり 8 号/AHI の熱赤外バンドから Optimal
Estimation により火山灰の光学的厚さ・有効半径・頂高度の推定を行う林・石元 （2019）の火山灰解析手法をGCOM-C/SGLI の熱赤外観測データに適用した。この手法
は、火山灰の組成情報に関連する複素屈折率モデルを変数として与えられることが特徴であり、極軌道衛星に搭載された IASI や AIRS などの赤外ハイパースペクトラルサウ
ンダで予め求めた火山ごとの複素屈折率モデル（Ishimoto
et al. 2016）を用いることで推定精度向上を図っている。
３．シナブン山の噴火おける解析例と今後2018 年 2 月 19 日に噴火したインドネシア・シナブン火山の事例で GCOM-C/SGLI の熱赤外バンドを用いて火山灰を解析した例を図 2 に示す。図 2 の(a)は TIR1 の輝度温度分布、(b)は TIR1-TIR2 輝度温度差分画像であり、差分

図 2. (a)TIR1 の輝度温度分布 (b)TIR1-TIR2 輝度温度差分(c)SGLI による火山灰光学的厚さ (d)AHI による火山灰光学的厚さが負になっている場所が比較的薄い火山灰域に対応する。
図 2(c)は本アルゴリズムを用いて火山灰を解析し、光学的参考文献：

厚さを算出した例である。火山灰の複素屈折率モデルとし

林昌宏・石元裕史，2019：ひまわり 8 号と赤外サウンダによる火山灰解析アては、安山岩モデルを仮定した。図 2(d)のひまわり 8 号かIshimoto H. et al., 2016: Estimation of the refractive index of volcanic ash

ら推定した光学的厚さと比べると、解像度の高さから火山
灰の非常に詳細な構造が捉えられている可能性がある。

ルゴリズムの開発，気象学会春季大会
from satellite infrared sounder data, Remote Sensing of Environment,
174,165-180＊本研究は JAXA 地球観測研究公募課題 ER2GCN206 の助成を受けたものです。

― 214 ―

P331

宇宙天気の観点からの極端な気象: 豪雨および急激冠水*P rik ryl P. (Un iversity of New Brun swick), Rušin V. (Astrono mica l In stitu te, S lo vak
Academy of Sciences) , Šťastný P. (S lo vak H yd ro meteoro log ical Institute), Turňa M. (S lo vak
H ydro meteo rologica l Institu te), Martina Zeleňáková (Tec hn ical University o f Košice)
1.

はじめに

豪雨および急激冠水は、社会および経済に大きな影響を与える傾向がある．気候変動により、大気の不安定性が高まり、急激冠水が発生する可能性が高くなる．
極端降水量の予測は、運用上の予測において困難な課題を提示し続けている．豪雨および急激冠水の発生は、
太陽風-磁気圏-電離圏-大気圏（MIA）結合過程と関連する可能性がある．最近の研究により[1]、太陽コロナ
ホールまたはコロナ質量放出からの高速太陽風の到達

図 1（上）(○)日本で発生した主な大雨災害と日降水量

後に異常気象が発達する傾向が示されている．MIA 結合(∆)ヨーロッパ および (□)アメリカで発生した豪雨

過程は、高緯度の下部熱圏源から上下に伝播する内部又は急激冠水．
（下）太陽風プラズマパラメータ．

大気重力波を生成する[2]．高緯度の下部熱圏に起源す

https://omniweb.gsfc.nasa.gov/

る重力波が、対流圏に存在する湿潤な不安定性を誘発
して、温帯低気圧および熱帯低気圧に対流バーストを引き起こす可能性がある[3,4]．
2.

データ解析の方法と結果

気象庁は、全国の気象概要に、主な気象災害の概況や台風などについてデータを年ごとにとりまとめている．
さらに、解析は、「Hydrate」プロジェクトデータベース[5]からのフランスの急激冠水と「FloodList」レポート

図 2（上）中央子午線のグリーン太陽コロナ強度と（下）から取られたヨーロッパおよびアメリカの急激冠水ま太陽風パラメーターの SPE 解析．
「SPE 解析」は、日本

たは豪雨のデータを使用した．太陽風プラズマパラメ

全国災害時気象概況(2013-2018 年)からの（台風およびータの「superposed epoch (SPE)解析」は、日本、ヨーロ

停滞梅雨前線を除く）大雨と「FloodList」レポートかッパ、およびアメリカで発生した大雨または急激冠水ら取られたヨーロッパおよびアメリカの急激冠水又はイベントの時刻を基準とした．
「SPE 解析」は、太陽風

極端降水のデータ(2013-2018 年)を使用．極端な降雨のパラメーターの時系列に適用され、異常気象がコロナ

開始時刻/日付に合わせた「SPE 解析」である．

ホールからの高速太陽風の到達後に発達する傾向があ

http://floodlist.com/

ることを示している．統計結果をサポートするために、

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/kishougaikyo/

いくつかのケーススタディを議論している．結果を理解するための物理的メカニズムが提案されている．

参考文献[1] Prikryl P., et al., 2018, J. Atmos. Sol.-Terr. Phys., 171, 94–110.

3.

[2] Mayr H.G., et al., 1990, Space Sci. Rev., 54, 297–375.

まとめ

豪雨および急激冠水は、高速太陽風の到達後発生する[3] Prikryl P., et al., 2009, Ann. Geophys., 27, 31–57.

傾向がある．上部対流圏での過剰反射により増幅され[4] Prikryl P., et al., 2019, J. Atmos. Sol.-Terr. Phys., 183, 36-60.

た下部熱圏で発生した大気重力波は、対流圏に存在す[5] Gaume E., et al., 2009, J. Hydrol. 367(1–2), 70–78.

る湿潤不安定性を誘発して対流バーストを開始させる可能性がある．

― 215 ―

P332
メキシコ湾 流 の高 海 面 水 温 が温 低 化 する Sandy(2012)の構 造 変 化 と
関 連 する極 端 降 水 に与 える影 響*藤 原 圭 太 , 川 村 隆 一 , 川 野 哲 也 (九 ⼤ 院 ・理 )1. はじめに2012 年 10 月下旬に北米東海岸では, 温帯低気圧化（温低化）する Sandy に伴う大雨により, 深刻な浸水被害が生じた. 先行研究（e.g., 1Galarneau et al. 2013）では,その極端降水に対して上層トラフの影響が重点的に議論されていた. 2 藤原ほか（2019）では, 高解像度数値実験を実施したところ, 温低化する Sandy の西縁域に明瞭な前線構造（western front：WF）がみられた. また, メ
キシコ湾流から蒸発する多量の水蒸気が WF へ輸送されることで, 極端降水を増幅させることが示唆された.
藤原ほか（2019）の報告が正しいなら, 極端降水はメ
キシコ湾流の海面水温（SST）の影響を受けることが予想される. 2012 年 10 月下旬のメキシコ湾流の SST は観測史上最高値（高 SST）を示しており, 極端降水の増幅に少なからず影響した可能性がある. そこで, 本研究では温低化する Sandy に伴う極端降水の増幅に対する
メキシコ湾流の高 SST の影響の調査を目的とする.

の違いに起因すると考えられる.
以上の結果から, 温低化する Sandy に伴う極端降水の増幅には, 先行研究で指摘されていた上層トラフの影響の他に, メキシコ湾流の影響も無視できないことが示された. 具体的には, メキシコ湾流の平年より高い SST に起因する『①活発な顕熱供給による温低化時の Sandy の前線強化の促進』と『②活発な海面蒸発による前線帯（Sandy の WF）への多量の水蒸気供給』の2 つの要因が極端降水の増幅に寄与したと考えられる.

図１.（a）CTL run と（b）CLM run の SST 分布.（c）両実験の SST 差.

2. 実験設定
数値実験には領域雲解像モデル（Cloud Resolving
Storm Simulator）を使用した. 計算領域は北西大西洋域,
水平解像度は 0.04° である. 積分期間は 2012 年 10 月 24
日 00UTC-30 日 12UTC とした. 大気の初期値・境界値には気象庁 GSM, SST には NOAA OISST V2 を与えた.
この設定の下で, 現実の SST 分布を与える標準実験（CTL run）と図 1 の黒枠内を 10 月 24 日における日平
均気候値（1981-2018 年の 38 年間の気候平均値）に置
き換えた気候実験（CLM run）を実施した. なお, CTL run
では Sandy の基本的な特徴は再現されている（図略）.
3. 結果
両実験のハリケーン Sandy の強度差は小さいが,CLM run における WF の降水活動は抑制された（図 2）.
実際, CLM run の WF の日積算降水量は, CTL run に対して, 27 日では約 8 %, 28 日では約 11 %, 29 日では約17 %, それぞれ減少した. 特に 200 mm/day を超える強い降水の減少が顕著であり, メキシコ湾流の高 SST は
極端降水の増幅に一定の寄与があったと考えられる.
さらに, 両実験の違いは WF の構造にもみられた.
CLM run の WF の潜熱加熱は減少しているが（図 3a,3d）, 温位勾配も CTL run に較べて弱まっている（図 3b,3e）. WF の断面図に注目すると, CLM run では WF 東側の地表面付近の温位が低下している（図 3c, 3f）. これ
らの結果は, メキシコ湾流の高 SST による活発な顕熱供給が, WF 周辺の温位勾配を増大させることで, WF の前線強化を促進したことを示している. また, 大気境
界層内の水蒸気量も CLM run では減少しており（図 3c,3f）, これは両実験間のメキシコ湾流における海面蒸発図２. Sandy 中心から10° × 10°の範囲内で日積算した降水量の水平分布図. 上段
は CTL run, 下段は CLM run の結果. 赤枠は western front（WF）の領域を表す.

図３.（a, d）鉛直積算潜熱加熱率（陰影）と SLP（等値線）. 紫丸は, 鉛直積算潜
熱加熱率が最大となる grid を表す.（b, e）高度 500 m の温位の水平勾配（陰影）と水平風（ベクトル）.（c, f）温位（等値線）と混合比（陰影）の経度-高度断面
図. 断面図は,（a, d）の紫線に沿って作成. 上段は CTL run, 下段は CLM run.
参考文献 1. Galarneau et al. (2013), Mon. Weather Rev., 141, 4296–4321
2. 藤原ほか (2019), 日本気象学会 2019 年度秋季大会予稿集, B407

― 216 ―

P333

東京スカイツリーで長期地上観測した雲凝結核特性に関 す る 研 究 (2018-2020 年 )*横 山 晶 美 1 、 森 樹 大 1 、 三 浦 和 彦 1 、 岩 本 洋 子 2 、 速 水 洋 3 、 三 隅 良 平 4 、 宇 治 靖 41
東京理科大学 2 広島大学 3 電力中央研究所 4 防災科学技術研究所
1.

はじめに

い程度の小さい粒子が増加した影響と考えられる。

エアロゾルは雲形成時に雲凝結核 (CCN) として働

④κ : 春〜秋と冬で日変化に違いが見られた。春〜秋

き雲の光学特性や寿命を変化させ、雲による冷却効果

は 7 時頃から下がり始め昼過ぎから夕方にかけて最もに影響を及ぼす。エアロゾル粒子が CCN になりうるか低くなった。ローカルな影響を受け、人間活動によりどうかは周囲の過飽和度、粒子の乾燥粒径、及び吸湿ブラックカーボンのような非吸湿性粒子が増えたため性 (化学組成) によって決まる。

と考えられる。一方、冬は 11 時頃に最も高くなった。

これまでの研究ではリモートな場所[1], [2] や都市部[3]境界層が発達せず、11 時頃は自由対流圏を通り大陸かなどで観測が行われてきた。しかし、都市部の観測例ら輸送されてきた気塊の影響を受け、その後境界層高は特に限られている。また、東京における CCN 特性の度が高くなりローカルな非吸湿性粒子の影響が現れた

常時観測は、都市部における雲・降水過程の理解にも可能性がある。κと境界層高度の日変化を比較したと有効である。

ころ秋と比べて冬は境界層高度が発達するのが遅く、

東京スカイツリー (458 m) は、都市部の大気を長期にわたり連続的に観測でき、エアロゾルが CCN になり

κの下がり始める時間帯が境界層高度の上がり始める
時間帯と一致した。

うる高度で直接観測できるメリットがある。
そこで本研究の目的は東京スカイツリーで CCN の
長期地上観測を行い、都市における CCN 特性を理解することである。
2.

観測方法

東京スカイツリー(35.71ºN, 139.81ºE) 地上 458 m で2018 年 10 月 11 日から 2020 年 2 月 3 日現在に至るま
で CCN の観測を行った。本研究では Diffusion Dryer を用いて相対湿度 30%以下まで乾燥させた外気を走査型
移動度分級器と雲凝結核計に通し、凝結核 (CN) 数濃
度 Ncn とその粒径分布、及び 4 つの過飽和度下 (0.1%、
0.2%、0.5%、0.8%) での CCN 数濃度 Nccn を測定した。
これらのデータから活性比 (Nccn/Ncn ,AR)、吸湿性パラ
メータ (κ) を求めた。κは粒子の吸湿性を表し、化学組成の指標となる。また境界層高度はシーロメーターから推定した。
3. 結果・考察

図 1. 秋の日変化 Ncn (左上)、Nccn (右上)、AR(左下)、κ(右下)SS0.2%の時の Nccn、Ncn、AR、κについて日変化を調
べたところ季節によって違いが見られた。

図 2. 冬の日変化 Ncn (左上)、Nccn (右上)、AR(左下)、κ(右下)①Ncn : 明け方から上がり始め、15 時頃にピークをとる

4.

ような明瞭な日変化が年間を通して観測された。ロー

[1] Juranyi et al., Atmospheric Chemistry and Physics.,
10, 7891-7906 (2010)[2] 渡辺彩水、東京理科大学大学院修士論文(2014)[3] Rose et al., Atmospheric Chemistry and Physics.,
10, 3365-3383 (2010)

カルな人為起源の粒子が増えるためと考えられる。
②Nccn : 全体のエアロゾル数濃度の増加に伴い雲に活性化する粒子も増えたため日中増加した。
③AR : 明け方から下がり始め、13〜15 時頃に最も低くなった。日射による NPF の影響により CCN にならな

― 217 ―

参考文献

P334
木星型惑星の大気における湿潤対流の禁止条件:
NH3 と H2 S の化学反応による NH4 SH 生成の場合∗

中島健介 (九大 · 理), 福之上 嘉刀 (九大 · 理), 杉山 耕一朗 (松江高専 · 情報工学)

はじめに
ガス惑星大気の雲層では, H2 O, NH3 , CH4 などの凝結だけでなく, NH4 SH など化学反応による粒子生成も生じていると推定される. このうち凝結に関して Guillot(1995) は, 凝結成分の分子量が非凝結成分（H2 , He）の分子量より大きいため, 正の凝結潜熱放出にも関わらず, 鉛直対流が抑制されることを示した. 本発表では, NH4 SH の化学生成に関して, 類似の考察を加える.
上昇するプルームの浮力
化学反応 NH3 + H2 S → NH4 SH による NH4 SH の生成を考える. 以下, NH3 , H2 S の諸量を, 添字「1」「2」で表す. また, 両者以外の成分 (H2 , He などの混合物) を添字「0」で表し, 簡単のため, 反応, 凝結しないものとする.

液相, 固相は速やかに落下して系から除去されるとする. このとき, 普遍気体定数を R, 温度を T , 各成分の分圧と単位 mol 質量を pi , µi , 圧力を p ≡ p0 + p1 + p2 , さらに µ̂i ≡ µi /µ0 とすると, 考察する混合気体の密度は,µ 1 p1µ 2 p2µ0 (p + (µ̂1 − 1)p1 + (µ̂2 − 1)p2 )µ 0 p0++=≡ ρc (p, p1 , p2 , T ).
RT
RT
RT
RT

(1)

上昇プルームと, 同じ高度（等圧力）にある周囲の密度差は, 温度, 成分の分圧の偏差を ∆T, ∆pi とすると,∆ρ ≡ ρc (p, p1 + ∆p1 , p2 + ∆p2 , T + ∆T ) − ρec ≃ −

∆T e
µ0
ρ +
{(µ̂1 − 1)∆p1 + (µ̂2 − 1)∆p2 }T c RT(2)

ただし, ρec ≡ ρc (p, p1 , p2 , T ) は周囲の密度である.
分圧偏差と温度偏差の関係
プルームの内外ともに「雲って」おり, NH3 , H2 S が NH4 SH に対して平衡と仮定すると, 反応の圧力平衡定数を K(T ) とし, van’t Hoﬀ の式を用いると (H は反応エンタルピー)(p1 + ∆p1 ) · (p2 + ∆p2 ) = K(T + ∆T ) ≃ K(T ) + HK∆T /RT 2 = p1 p2 (1 + H∆T /RT 2 ).

(3)

また, プルームの外には生成した NH4 SH が落下除去された気体がリサイクルされていると考え, NH3 と H2 S プ
ルーム内外分圧差は等しいと仮定すると, (3) からこれらが以下のように求まる.

∆p1 = ∆p2 = p1 p2 /(p1 + p2 ) · H/RT 2 · ∆T.

(4)

プルームの上昇可能性: 密度偏差と温度偏差の関係(1) と (4) を (2) に代入して整理すると, プルームの密度偏差が,][
H −1−1 −1 µ0 p0(f + f2 )∆T∆ρ = −(1 + µ̂1 f1 + µ̂2 f2 ) + {(µ̂1 − 1) + (µ̂2 − 1)}
RT 1
RT 2

(5)

と求まる. ただし, fi ≡ pi /p0 は NH3 と H2 S の存在度 (H2 と He の総計に相対的な) である. (5) 右辺の大括弧の因子が正である場合, 暖かいプルームは重いことになり, 対流は禁止される.

元素存在度における対流禁止条件, および, 凝結の場合との比較上の条件は, 硫黄の窒素に対する存在比 f2 /f1 ≡ γ と置くと, 窒素の存在度に関する条件として下に書き直せる.

[
]−1
H γ
− µ̂1 − γ µ̂2fN > {(µ̂1 − 1) + (µ̂2 − 2)}
RT 1 + γ(6)

この表式は, Guillot(1995) の凝結雲についての対流禁止条件を変形した表式と類似する (具体的には当日).

(6) は, 太陽標準組成を基準にして 30 倍程度の重元素存在度に対応し, 少なくとも天王星・海王星においては, ア
ンモニアやメタンの凝結と同程度の制約となる.

― 218 ―

大会 第 3 日
午
後A351
2030 年 に 向 け た 現 業 数 値 予 報 シ ス テ ム の 開 発 の 進 捗*本 田 有 機 ， 米 原 仁 ， 氏 家 将 志 ， 計 盛 正 博 ， 室 井 ち あ し
気象庁数値予報課
1.

はじめに発達のメカニズムの理解を深めて行く必要がある.

2018 年 10 月, 気象庁は防災分野を始め社会における情報サービス基盤である数値予報の技術開発を強力か

3.

第 10 世代スパコンでの開発

つ着実に推進していくために, 「2030 年に向けた数値

2018 年6 月に第 10 世代気象庁スーパコンピューター

予報技術開発重点計画」（以下, 「重点計画」）を策定し（以下, 「新スパコン」）を導入し, 様々な開発に取りた[1]．ビジョンとして「国民一人一人の安全・安心を組んでいる. これまでに, 2018 年 6 月に全球モデル,

守り, 活力ある社会を実現する数値予報イノベーショ

2019 年 3 月にメソ・局地モデルの予報時間をそれぞれン」を掲げ, これを実現するために 4 つの重点目標を定延長している. また, 2019 年 6 月にはメソアンサンブル

めている. 本発表では, 豪雨防災や台風防災に関する予報システムの運用を開始し, メソモデルの信頼度情重点目標と関わりの深い短期予報のタイムスケールに報や確率情報の提供出来るようになった. 2019 年 12 月

着目する.

には, 全球解析でマイクロ波放射輝度温度データの全
天候での利用を開始すると同時に, 全球解析を全球ア

2.

2030 年に向けた現業数値予報システム

ンサンブル予報システムと組み合わせたハイブリッド

重点計画から, 2030 年に向けた重点目標を達成する

同化へ高度化した. さらに, 2020 年 3 月には全球モデル

ために必要とされる数値予報システムの開発についての物理過程の改良([2], [3])やメソ解析の高度化および記す.

メソモデルの物理過程改良を実施する.

豪雨防災の重点目標では, 線状降水帯を半日程度前

数値予報課では, 新スパコンでの開発計画[4]に則りから時間と場所を絞って予測することを目指す. この開発を進めており, 本講演ではそれら取り組みについためには, 個々の積乱雲を解像出来るよう, 局地モデても概要を紹介する.

ルの水平格子間隔を 1km 以下にする. また, 集中豪雨の予測が持つ不確実性を捕捉するためには, 局地アン
サンブル予報システムが必要となる.

4.

今後の技術開発の検討

重点計画には, 重点目標の達成に向けて開発の方向

台風防災の重点目標では, 台風や前線による災害発性は示されているに留まる. この方向性に沿って, 取生の 3 日前から, 大雨や強風, 河川流域の雨量, 高潮なり組むべき技術開発を検討している[5]. 本講演ではこどの見通しを把握することを目指す. メソモデルを用の検討の概要を紹介する.

いて台風構造を精緻に表現し, 雨や風, 気圧の分布を精度良く予測するために, メソモデルの環境場を与え

参考文献

る全球モデルの水平格子間隔を10km 以下にする. 全球[1] 気象庁, 2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画.

アンサンブル予報システムの水平格子間隔は, これま52pp.https://www.jma.go.jp/jma/press/1810/04b/nwp_strategic_pla

で同様, 倍程度とする. 一方, メソモデルの予報時間は,

n_towards_2030_181004.html

メソアンサンブル予報システムや高潮モデルと合わせ[2] 米原仁他, 2020: GSM 地形性抵抗過程, 極域放射過て 3 日先まで延長する.

程改良. 2020 年度日本気象学会春季大会予稿.

予報モデルの物理過程も, 解像度に合わせて高度化[3] 鍋谷尭司, 2020: GSM 陸面過程改良. 2020 年度日本

していく必要がある. また, 初期値の精度向上のため

気象学会春季大会予稿.

には, 時空間で高密度な観測データを積極的に利用し[4] 本田有機, 2018: NAPS10 における改良計画. 平成 30ていくことも求められる. 更に確率情報の精度向上の

年度数値予報研修テキスト. 気象庁予報部, 2-5.

ためには, アンサンブルの摂動作成手法の高度化やメ[5] 米原仁他, 2020: 台風防災の目標達成に向けて必要

ンバー数の増加などを検討する必要がある. 気象学的な技術開発（気象庁全球数値予報システム）. 2020 年度

な観点からは, 線状降水帯の発生・停滞や台風の移動や

日本気象学会春季大会予稿.

― 220 ―

A352

現業同化システムに準拠したメソ数値予報実験システムを用 い た 船 舶 GNSS の 同 化 実 験*瀬 古 弘 , 小 司 禎 教 , 堀 田 大 介 (気 象 研 究 所 ), 小 泉 耕 , 幾 田 泰 酵 ( 気 象 庁 )1．はじめに
大雨に供給される下層インフローの水蒸気分布を改善することにより，降水予報の精度を向上させることが期待できる．ここでは船舶 GNSS で得られた東シナ海の水蒸気量をデータ同化に用い，九州北部で発生した大雨へのインパクトを調べた．
2．同化実験の設定
同化システムは，当時の現業同化システムに準拠したメソ数値予報実験システムで，2019 年 8 月末に長崎付近で発生した大雨に適用した．船舶 GNSS で得られた 8 隻の船舶の可降水量[1]を同化するが，メソ解析の可降水量と船舶 GNSS 可降水量にバイアスが見られたため，1 次式でバイアスを補正した実験も実施した．また GNSS を搭載した船舶も 8 隻と少ないため，毎正時
だけでなく，15 分前，30 分前の観測も正時のデータとして同化する実験も行った．

らに正時に加えて 15 分前と 30 分前の観測を用いるとインパクトがより明瞭になった．
4.まとめ
船舶 GNSS のデータ同化によって東シナ海の水蒸気分布が修正され，九州北部の大雨の降水予報が改善する場合があることを確認できた．本報告ではバイアス補正に一次式を行い，正時に加えて 15 分や 30 分前の観測値を用いることで観測点を増やしたが，今後，より適切なバイアス補正法や，15 分という時間間隔でなく航行している船舶の位置の違いで観測点を増やす方法を検討するとともに，適用する事例数を増やして降水予報の改善に必要な条件の知見を得る．
謝辞：本研究は，「ビッグデータ同化と AI によるリア
ルタイム気象予測の新展開」(JST AIP JPMJCR19U2)，
ポスト「京」プロジェクト重点課題 4「観測ビッグデー
タを活用した気象と地球環境の予測の高度化」(課題ID: hp190156)，科研費「海洋 GNSS ブイを用いた津波観測の高機能化と海底地殻変動連続観測への挑戦」の支援を受けたものです．

3．同化実験の結果同化期間が 2 日間(26 日 21 時~28 日 21 時)と短いものの，数例の改善した結果が得られた．8 月 28 日 3 時から 6 時に長崎付近に見られた大雨(図左上)について，サ
イクル内で得られる 3 時間予報で評価すると，船舶
参考文献
GNSS を同化しないと強い降水域が西にずれてしまい，[1]小司禎教，船舶搭載 GNSS による東シナ海水蒸気観
九州北部の強い雨は再現できなかったが，船舶 GNSS
測実験，2019 年日本気象学会秋季大会，A363
を同化すると強い降水域がより東に広がり，観測に近い九州北部の大雨が再現できた(図右上，赤矢印)．その一方で南側に南西にのびる実況にない降水域(青矢印)も形成され，可降水量だけの同化では限界があることも示している．
船舶 GNSS を同化した場合としない場合の可降水量分布の差をみると，船舶 GNSS の同化に
より降水域の上流側の東シナ海の水蒸気量が増加し，その領域が北東に移動して降水域に流入していた．そして，強まった九図 (上段左) 観測した解析雨量 (3 時間)．(上段右) 船舶 GNSS を同化しな
州北部の降水域は予報時間の 9い場合と同化した場合の観測と同期間 (8 月 28 日 3-6 時)の降水量．
時間後まで持続した．バイアス(下段) 船舶 GNSS を同化した場合と同化しない場合の可降水量の差．
補正と観測データ数については，
1 次式のバイアス補正を行い，さ― 221 ―

A353
ドップラー速度の観測誤差相関を考慮した変分法データ同化の検討* 藤 田 匡 1 , 瀬 古 弘 1 , 川 畑拓 矢 1 , 澤 田 謙 1 , 堀 田 大介 1 ,幾 田 泰 酵 2 , 國 井勝 2 , 塚 本暢 2 , 秋元銀 河 2
1 気 象 研究 所 気 象 観 測 研 究部 、 2 気 象庁 予 報部 数値予 報 課
1.

はじめに
高頻度・高密度観測により、時間・空間スケールの小さい顕著現象に関する大気の詳細な情報が、リアルタイムに得られるようになってきている。これらを数値予報で有効に活用するためには、データ同化において観測誤差相関を考慮することが重要となる。現在、気象レーダーのドップラー速度を取り上げ、変分法データ同化システムによる観測誤差相関の扱いに関する調査を進めており[1]、
本稿ではこれについて報告する。
2. 実験の設定
気象庁現業メソ解析の JNoVA 4D-Var[2] （2020 年 1月現在）に、統計調査[1]に基づくドップラー速度の観測
誤差相関を適用した。さらに、背景誤差にアンサンブルによる流れへの依存性を組み込んだハイブリッド 4D-Var
による実験も行った。アンサンブルは、観測値にランダムな摂動を与えた 6 つの 4D-Var サイクルによる EDA（データ同化アンサンブル）9 初期値（合計 54 メンバー）で構成
した。2018 年 7 月 3 日 06UTC の解析において、札幌レ
ーダー1 サイトによる 03~06UTC のドップラー速度を同化
ウィン ドウ 3 時間、10 分 間隔 で同化 し た（ただ し 、
03:00UTC は除く）。本事例では、前線が北海道に停滞し、札幌付近では前線に伴う降水により、ドップラー速度
データが時空間的に継続して得られている（図 1）。
3. 実験の結果
図 2 に札幌レーダーの方位角 81.6°（おおよそ東方）、
仰角 1.1°のビーム伝搬経路に沿った、ドップラー速度インクリメントの同化ウィンドウ内での時間発展を示す。比較のため、動径方向×方位角方向×時間方向の 3 次元を対象とする、時間発展を考慮しない変分法（以下、簡易変分法）による結果も示す（簡易変分法では 03:00UTC のデータも同化した）。簡易変分法(b)では、インクリメントは概ね D 値(a)を反映した分布を示すが、時間発展は反映されず、おおよそ時間軸に沿った構造を持つ。4D-Var(c)では、時間発展演算子の拘束により、ドップラー速度を得た降水域が全体的に東方に流れていくのに対応して、インクリメントも時間とともに動径が大きい方（東方）に移動する。ただし、同化ウィンドウの前半では、気候学的背景
誤 差 の 影 響が 強 く 構 造 は 明 瞭 で な い 。 ハ イ ブ リ ッ ド
4D-Var(d)では、東方への流れがインクリメントに反映されるのに加え、背景誤差の流れへの依存性により、同化ウィ
ンドウの前半から流れに沿った構造がみられる。高頻度
観測データの持つ流れの伝搬に関する情報を有効に抽出する性能が高いことが示唆される。
図 3 に札幌および釧路（同化対象外。札幌の下流、東方約 280km）レーダーのドップラー速度に対する RMSEの時系列を示す。ハイブリッド 4D-Var については、観測
値にランダムな摂動を加える不確実性を持つため、5 回試行を行った。4D-Var、ハイブリッド 4D-Var とも、主なインパクトは札幌(a)では FT=6 程度、釧路(b)では FT=8 程度まで持続している。ハイブリッド 4D-Var は試行によるば
らつきが大きいものの、これらの時間帯で 4D-Var と同程
度かより小さい RMSE を与える試行が多く、高頻度観測によるインパクトをより引き出し得ることが示唆される。一方、釧路(b)の同化ウィンドウ内から予報初期（FT=-3～3）や
予 報 後 半（ FT=9 ～ 11 ） 、 及 び、 札 幌 (a) の 予 報 後 半（FT=6～9）では、4D-Var より大きい RMSE もみられる。
これらは、札幌の観測データ分布から離れたインクリメント
による影響を受けやすい位置・時間帯とみられる。遠方の摂動による背景誤差共分散に改善の余地がある可能性があり、データ同化に最適な流れ依存性を与えるアンサ
ンブルの構成の検討は今後の課題である。
謝辞
本調査では気象庁予報部数値予報課が開発したメソ数値予報システムの数値解析予報実験システムを用いた。本調査の一部は、JST AIP JPMJCR19U2、JSPS KAKENHI Grant
Number JP 19K23467、及びポスト「京」プロジェクト重点課題４「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」(課題 ID:hp180194、hp190156) の支援を受けたものである。
参考文献[1] 藤田ほか, 2019, 気象学会秋季大会予稿集, A152.
[2] Honda et al., 2005, QJRMS, 131, 3465-3475.

札幌
釧路

図 1: 実 験 の 第 一 推 定 値（2018 年 7 月 3 日 03UTC）からの 9 時間予報値。色は前3 時間降水量[mm/3h]、等値
線は 1 hPa 間隔の海面更正気圧を示す。

図 2: 札幌レーダー仰角 1.1°、方位角81.6°におけるビーム伝搬経路に沿ったドップラー速度のD 値とインクリメントの同化ウィンドウ内（−180～0 分）時間発展。

― 222 ―

図 3: ドップラー速度観測に対する RMSE の時系列。
(a) 札幌レーダー、(b) 釧路レーダー。赤:4D-Var。青:ハイブリッド 4D-Var の 5 試行。黒：第一推定値。灰
色: 観測数（右縦軸）
。

A354

平 成 30 年 7 月 豪 雨 を 対 象 と し た 高 解 像 度 実 験*大 泉 伝 1 , 3 , 斉 藤 和 雄 2 , 3 , 伊 藤 純 至 2 , 3 , Le Duc 1 , 3（ 1:気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー , 2:東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 , 3:気 象 研 究 所 ）1.

が良かった．上段の図と下段の図を比較すると，実験

はじめに

平成 30 年 7 月豪雨では西日本の広い範囲で洪水や土砂災害が発生した．この様な豪雨を早期に予報し，市期間が長くなるほど解像度が高い実験の方がはっきりと良いスコアを示した．

区町村規模で災害に対応するためには高い解像度の数

これらの結果からモデルの高解像度化によって局地値予報が重要である．そこで本研究では「京」を用い的な豪雨の再現性が良くなるだけでなく，予報時間をて現業 LFM の領域で,解像度 5km,2km,500m の再現実験

伸ばした場合にも有用である可能性を示した.

を行い，解像度が豪雨の再現性に与える影響を調べた．
2.

実験設定

実験の期間は 2018 年 7 月 6 日 9 時（JST）から翌 7
日 12 時の 27 時間で行う．モデルはスーパーコンピュ
ータ「京」に最適化した気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）を用いる．積雲対流パラメタリゼーショ
ンは解像度 5km の実験にのみ用い，境界層スキームは
Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino

level3(MYNN)，

Deardroff（DD）を用いる．計算領域は現業局地モデル（LFM）と同様の 3160×2600km とする．初期値・境界値には気象庁メソ解析を使用する．
3.

結果

図 1 に広島市付近での雨のピークであった 2018 年 7

月 6 日 21 時の 3 時間雨量を示す．図中の四角は土砂災害による人的被害が大きかった地域を示す．
解析雨量（a）では 50mm 以上の帯状の降水域が周防大島の北側から岡山県西部まで伸びている．
四角の領域では 80～150mm の雨域が解析された．
解像度 5km の実験（b）では四角の領域内の一部
で 50mm 以上の雨が再現されているが，全体の降水強度は解析雨量よりは弱かった．解像度 2km の実験（c）では四角の領域内の半分ぐらいに 50mm
以上の雨域が現れた．解像度 500m の実験（d）では，四角の領域内はほぼ 50mm 以上の雨域に覆われ，解析雨量と似た傾向を示した．図２は Fraction

図１ 2018 年 7 月 6 日 21 時の 3 時間雨量．四角の領域は多くの土砂災害が発生した地域を示す.

Skill Score を用いた各実験の比較結果を示す．上段の図は 7 月 6 日 12 時からの 7 日 0 時の結果であり，下段の図は 7 日 0 時から 12 時の結果である．解像度 5km と2km の比較結果（a）と（c），解像度 2km と 500m の比

図 2 FSS を用いた降水検証．2018 年 7 月 6 日 12
，7 日 0 時から 7 日 12 時ま時から 7 日 0 時（上段）で（下段）の各実験の比較．

較結果（b）と（d）では、解像度が高い実験のスコア― 223 ―

A355
準線状の降水システムに伴う竜巻の発生過程―1992 年 12 月 8 日に茨城県千代田町で発生した竜巻―*栃本英伍・新野宏（東京大学大気海洋研究所）
 はじめに 竜巻を発生させる対流システムは大きく分けて、古典的なスーパーセル型、準線状の降水システム（Quasi-linear
convective system ; QLCS)、非スーパーセル型の３つに分類される (Agee 2014)。米国では、竜巻の多くがスーパーセルによって発生するが、QLCS に伴う竜巻も 18%程度発生する事が報告されている(Trapp 2005)。日本においても、
QLCS に伴って竜巻が度々発生するが、その詳細な特徴や発生機構の理解は十分ではない。そこで、前回の発表（栃本・新野 2019）では、気象庁非静力学モデル（JMANHM;
Saito et al., 2006）を用いて 1992 年 12 月 8 日に QLCS に伴って発生した竜巻の再現実験を行い、その特徴を調べた。
本発表では、竜巻の発生過程をより詳細に調べた結果を報告する。
 実験設定
本研究では、JMANHM を用いて 4 重に単方向ネストしたシミュレーションを行った。水平解像度は、一番外側から 15km(水平 200 格子 x200 格子 x50 層), 2 km(水平 450 格
子 x 450 格子 x 50 層), 350m(1000 格子 x1000 格子 x70 層),
そして 50m(水平 1700 格子 x1700 格子 x100 層)である。一番外側の実験の初期値・境界値には JRA-55 (Kobayashi etal. 2015)を用いた。雲微物理過程は氷相の数濃度を予報する ２ モ ー メ ン ト バ ル ク 法 を 用 い た (Ikawa et al. 1991;
Murakami 1990)。積雲パラメタリゼーションは、一番外側の 15km 解像度のシミュレーションでのみ Kain Fritch スキームを用いており、それ以外の解像度のシミュレーション
では用いていない。惑星境界層スキームは、15km 解像度の実験、2km 解像度の実験で Mellow-Yamada-NakanishiNiino スキーム (Nakanishi and Niino 2006)を、350m, 50m 解像度の実験では Deardorff スキーム (Deardorff 1980)を用いた。
 事例の概要 年  月  日午前９時ごろ、茨城県千代田町で突風が発生し、建物の損壊などの被害が発生した。新野他（）によると、家屋の半壊８棟、一部損壊  棟の被害が報告されている。 月  日午前９時の気象庁地上天気図では、
北海道西沖の日本海に温帯低気圧が存在しており、関東付
近にはこれとは別の低気圧が解析されていた。
新野他（）は、舘野レーダーの観測結果を解析し、突風の特徴を調べた結果を報告した。降水強度の時間発展
から、QLCS が中部地方から発達しながら東進し、突風が発生した午前９時前後には茨城県千代田町付近に到達していたことを示した。また、ドップラー速度の分布は千代田町付近にマイソサイクロンに似た渦構造が南北に２つ並んで存在していたことを示した。
栃本・新野（）は、マイソサイクロンとそれに伴う竜巻の再現に成功した。竜巻が発生する直前にマイソサイ
クロンが発生したことによりその直下で強い上昇流が生じ、竜巻の発生に寄与していたことが示唆された。

 結果
a. マイソサイクロンの発生過程
強い上昇流を伴うことで竜巻の発生に寄与していたと考えられるマイソサイクロンの循環の起源を明らかにする
ために、ラグランジュ的な循環の収支解析を行った。マイソサイクロンに対応する鉛直渦度を取り囲む閉曲線上に1600 個の粒子を設置し、後方流跡線解析によって閉曲線に沿う循環の時間変化を調べた。ここで、隣り合う粒子の距離が 50m 離れた場合には、その中間に粒子を加えてい𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑る。また、 𝐶𝐶(𝑡𝑡) = − ∮ + ∮ 𝐅𝐅 ∙ 𝐝𝐝𝐝𝐝の右辺を閉曲線に沿っ
𝑑𝑑𝑑𝑑

𝜌𝜌

て線積分したものを時間方向に積分し、循環に対する傾圧的効果と摩擦の効果を調べた。ここで、C は循環であり、右辺第 1 項は傾圧項、第２項は摩擦項を表す。循環解析の結果、マイソサイクロンの起源は、環境場の風に伴う循環であることがわかった。一方、摩擦の効果は循環を減ずる方向に作用し、傾圧項は循環の変化にほとんど寄与していなかった。また、流跡線に沿った渦度の収支解析を行った
ところ、ストーム前面の inflow 領域における鉛直シアに伴う水平渦度が立ち上げられ、上昇流によって鉛直に引き伸ばされることで鉛直渦度が強化されていた。
b.

竜巻の発生過程
竜巻が発生する前からの地上付近の温度場・水平風場の時間発展を調べたところ、竜巻の発生直前に、相対的に冷たい空気を伴う後面からのインフロー（Rear inflow jet; RIJ）が強まっておいた。この RIJ に伴ってその北側では水平シ
アに伴う低気圧性循環が強化されていた。竜巻はこの RIJの北側領域で発生しており、竜巻の発生に RIJ が重要な役割を果たしていたことが示唆される。また、循環解析によって竜巻の低気圧循環の起源を調べたところ、竜巻の循環の半分程度は摩擦により増加し、半分程度は環境の風場に起因していることがわかった。

(a)

(b)

図 1:竜巻の循環解析の結果。
（左図）高度 100m の鉛直
渦度（色; s-1）、気圧（黒実線；hPa）水平風（ベクトル；m s-1）、鉛直速度(灰色実線；m s-1)。
（右図）循環の時系
列と傾圧項と摩擦項の寄与― 224 ―

A356
Weather forecast か ら Impact-based forecast へ―富岳プロジェクト：メソ大アンサンブル予測―*川 畑 拓 矢 (気 象 研 究 所 /気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ： t k a w a b a t @ m r i - j m a . g o . j p )1.

呼んでいる（WMO 2015）。

はじめに2020 年よりスーパーコンピュータ富岳が徐々に稼働開始する。2020-2022 年度に実施される富岳成果創出加4.

なぜ大アンサンブルが必要か

速プログラムにおいて、気象防災分野としては「防災・本プロジェクトでは、Impact-based forecast スケール

減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境での 1000 メンバーアンサンブルを実施する。アンサン予測」課題が採択され、その中のテーマ 1「短時間領域

ブルから何らかの情報を取り出す際にはサンプリング

スケール予測」においてメソ大アンサンブル予測を実

エラーが避けられないが、1000 メンバーであれば大幅施する予定である。本講演においては、プロジェクト

な誤差減少が期待できると先行研究が示しておりの概要について紹介し、生み出されるデータの潜在的（Kunii 2014、Miyoshi et al. 2014）、また 10 個の階級値

利用者との議論を行いたい。

を取り出すためには 500-1000 のサンプル数が必要である（例えばスタージェスの法則）というような理由か2.

ら、1000 という数を計画した。また、これまで実施しプロジェクトの概要

本プロジェクトの骨格は、MSM 領域における 1000てきたポスト京プロジェクトにおいて観測ビッグデー

メンバーのアンサンブル予報である。解像度は 1 km、タの同化手法開発を行ってきたが、大量のデータをア

予報時間は 48 時間を予定し、過去の 10 事例程度に対ンサンブル同化システムで同化するためには多くのメ

して計算を行う。さらに気象庁の土壌雨量指数土壌雨

ンバーが必要であることも分かってきた（堀田 2018）。

量指数、表面雨量指数、流域雨量指数のアンサンブル

さらに人々の行動に対して、決定論的な情報を与え計算を行い、危険度分布アンサンブルを実現する。

る場合と、確率論的な情報を与える場合では、後者の同時に、システムを支える数値モデルの改良、デー方が望ましい行動に結びつきやすいことが調べられて

タ同化、アンサンブルシステムの高度化、水文モデル

いる（例えば Fujimi et al. 2019）これは予測の信頼度をのみならず土砂災害モデルの開発などが予定されてい付加するかどうかという問題でもある。

る。さらに、超高解像度 LES による突風シミュレーシ

最後に、降水量そのものでは災害と結びつきは薄く、

ョンによる建築分野への応用、台風全域かつ発生期か

その積算量、土壌の性質、河川形状などが加味されたらの LES シミュレーションなど富岳の計算資源を生か情報が必要である。このような情報の集約として危険した大規模計算による新しい知識の発見を狙いたい。

度分布が開発されている。本プロジェクトにおいては、
最終プロダクトとして、危険度分布アンサンブルによ3.

Impact-based forecast

る確率密度分布情報の創出を目指している。

1 km のような高解像度シミュレーションは人々の生活空間を解像することが出来る。例えば、避難所が設

5.

潜在的ユーザーへのデータ提供

けられる小学校の学区は 1-2km 四方、都市における駅

このような高解像度大アンサンブルデータには様々の間隔は 1 km 程度である。すなわち人々の活動に対すな利用方法があると考えられる。現在、主に顕著現象る影響を直接、評価することが出来る。従来、領域数による大雨、強風事例を対象に計算を行う予定である

値天気予報モデルは大雨を対象として予測精度を向上

が、全国を対象としているので、静穏な地域も多く含させるべく開発されてきた。しかしこのような解像度

まれている。様々な気象状況に置ける様々な要素の確では、大雨によって人々の避難がどのように行われる率密度情報は、例えば自然エネルギーや交通制御、経のか、風水害は経済活動にどのような影響を与えるの済活動など、多くの応用分野が考えられ、このようなか、交通網へどのような影響があるのかなど、様々な潜在的なユーザーに対してデータ提供を考えたい。

人間活動に対する影響を評価しつつ、開発・予測を行っていく必要がある。これを“Impact-based forecast”と出力要素や時間・空間分解能など、議論すべき点は多く、早めに議論を開始したいと考えている。

― 225 ―

A357
雷観測データ BOLT の同化に向けた観測演算子の設計調査*

前島 康光 1, 牛尾 知雄 2, 三好 建正 1, 3

(1. 理研・計算科学研究センター, 2. 大阪大学大学院 3. メリーランド大学)

豪雨をもたらす発達した積乱雲には、しばしば活発な雷活動が見られる。雷観測システムは、様々な機関で既に運用されており、代表的なものとして、
NOAA-NASA の 静 止 気 象 衛 星 GOES-R に よ る
Geostationary Lightning Mapper (Goodman et al. 2013,
Atmos. Res.)や気象庁雷監視システムが挙げられる。
近年、大阪大学の研究グループによって、空間分解
能 100 m、時間分解能 1 マイクロ秒という、世界に類を見ない高頻度・高分解能で雷が発光した 3 次元的な位置を観測する“BOLT”が開発され、観測デー
タの取得が行われている(Yoshida et a1. 2014, General
Assembly and Scientific Symposium)。
本研究は、BOLT の観測データを局所アンサンブ
ル変換カルマンフィルタ (LETKF, Hunt et al. 2007,
Physica D) を用いて同化し、局地的豪雨の予報改善を図ることを目指している。これまでに、同化を行
うための観測演算子を構築する取り組みについて、2018 年度秋季大会にて報告を行った。本発表では2018 年秋季大会の発表に引き続き、観測演算子開発の研究進捗を報告し、BOLT データの同化に向けた
今後の展開について議論を行う。

2. 観測演算子構築に向けたアプローチ
一般的に雷の発光は、強い上昇流に伴って霰粒子同士が衝突し、電荷を帯びることによって引き起こされる。そこで本研究では、雷の発光頻度と数値モ
デルの霰の混合比との関連性を見出すことによって、観測演算子を検討していく。具体的な手法を以下に述べる。
(1) 2015 年 8 月 13 日に関西地方で発生した雷雨事例を対象に、大阪大学吹田キャンパスのフェー
ズドアレイ気象レーダー(PAWR)を同化する実験を行い、高精度・高解像度な解析値を作る。
用いたデータ同化システムは、SCALE-LETKF(Miyoshi et al. 2016, BAMS, Proc. of the IEEE; Lienet al. 2017, SOLA) である。モデルの水平解像度
は 100 m、鉛直 96 層、アンサンブルメンバーは50、同化サイクルは 30 秒、実験期間は 2015 年
8 月 13 日 00 JST～02 JST である。
(2) SCALE の各格子点において、LETKF 1 サイクルの間に観測された雷の発光回数をカウントし、
30 秒毎の雷発光頻度データを得る。
(3) (2)で得たデータのうち、発雷時のものをピックアップするため、Takahashi (1978, JAS)によって提唱された発雷の基準値を適用する。
(4) SCALE-LETKF の霰の混合比と、雷の発光頻度
を散布図に表し、両者の関係性を調査する。

3．結果と今後の課題
SCALE-LTEKF の霰の混合比と雷の発光頻度の散布図を図 1 に示す。全てのデータをプロットすると、大量に存在する低頻度の発光データによって両者の関係性が不明瞭になり、明確な関係性を見つけることは難しかった。しかし、30 秒で 20 回未満の低頻度の発光データを除くことによって(図 1 の影の部分)、相関係数 0.701 という高い相関を持った関係性を見つけることができた。この結果をベースに観測演算子を開発して SCALE-LETKF に実装し、局地的豪雨の実事例を対象としたデータ同化実験を行うことが今後の課題である。
Graupel mixing ratio [g kg-1]

1. はじめにFlash rate [#/30sec.]
図 1: 2015 年 8 月 13 日 00JST～02JST における霰の混合比(解析値)と雷の発光頻度の散布図。縦軸は霰の混合比[g kg-1]、横軸は 30 秒間の雷発光頻度[回/30
秒]をそれぞれ示す。

謝辞
本研究は、JSPS 科学研究費補助金・若手研究「『ゲリラ豪雨』予報高精度化に向けた超高頻度・高解像
度雷発光データ同化」(研究代表者: 前島康光, 課題
番号 18K13614)、ポスト「京」重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」(研究代表者: 瀬古弘)、AIP 加速課題「ビッグデータ
同化と AI によるリアルタイム気象予測の新展開」(研究代表者: 三好建正, グラント番号：
JPMJCR19U2) 、 HPC 研 究 プ ロ ジ ェ ク ト ( 課 題 ID
hp180062, hp190156)の一環として行われた。

― 226 ―

A358

雷観測のデータ同化へ向けた基礎的な調査* 本 田 匠 (理 研 計 算 科 学 ), 佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 ), 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )1.  

可能性を調査する。まず、静止気象衛星に搭載されたはじめに顕著な降水や突風をもたらす大気現象の高精度な予Geostationary Lightning Mapper (GLM, Goodman et al.

測には、高精度な数値天気予報の初期値をデータ同化

2013)や地上の気象レーダー、静止気象衛星による赤外によって得ることが不可欠である。特に、領域スケール

輝度温度の各観測で、積乱雲がどのように捉えられるの現象の予測に関しては、気象レーダーや静止気象衛のかをスーパーセルの理想化数値実験で比較する。そ星による高頻度・高解像度の観測が大きなポテンシャの後、単発のシミュレーション結果を真値として理想

ルを持つことが示されている。

的な観測システムシミュレーション実験(OSSE)および

数値天気予報の精度をさらに向上し得る観測として、

アンサンブル予報を行い、各観測と大気場とのアンサ

雷活動の観測が挙げられる。雷活動は、雲内における雲

ンブル相関を比較することで雷観測が同化に役立つ可粒粒子同士の衝突に伴う帯電に関係しており、雷活動

能性を評価する。

の観測をデータ同化出来れば、雲内の降水粒子分布や2.   実験手法

気流構造の改善が期待される。実際、Allen et al. (2016)

領域アンサンブルデータ同化システム SCALE-

や Fierro et al. (2019)は雷活動の観測を同化し、降水シス

LETKF (Lien et al. 2017SOLA)に SCALE-LT を結合させ、テムの解析の改善を報告している。しかし、これらの先OSSE に用いる。水平格子間隔は 2 km とし、雲微物理

行研究では雷活動の直接同化を避け、雷活動から推定スキームには Seiki and Nakajima (2014)を使用する。電した霰体積や水蒸気量を擬似観測として同化していた。

荷分離過程は着氷電荷分離機構(Takahashi 1978)を考慮

雷活動の観測を直接同化するためには、雷活動を陽する。放電過程は Fierro et al. (2013)のスキームを用いる。

に予報するモデルが必要となる。このようなモデルは

基本場は Weisman and Klemp (1982)に基づく。

雷活動を単に診断するモデルと比べて計算負荷が高い

3.   結果

が、観測演算子の開発を省略出来る利点がある。近年、

	  図は、Nature run からシミュレートしたレーダー反射

大規模並列へ向けて設計された気象気候ライブラリ

強度と GLM による発雷数、赤外輝度温度観測を示して

SCALE (Nishizawa et al. 2015: Sato et al. 2015)へ雷過程をいる。レーダーはスーパーセルの構造をよく捉えてい新たに組み込んだ SCALE-LighTning(SCALE-LT, Sato et

るが、赤外輝度温度観測では anvil の影響でスーパーセ

al. 2019)モデルが開発されており、雷観測のデータ同化

ルの構造は明瞭ではない。一方、GLM による雷活動のへ向けた環境が整備され始めている。

活発な領域は高いレーダー反射強度と一致しており、

	  本研究では、雷活動観測の将来的な直接同化を目指

雷活動から対流コアの情報が得られることが示唆されし、その第一段階として雷活動の観測が同化に役立つる。より詳細な比較や OSSE の結果は当日に述べる。

図: Nature run からシミュレートされた(左)地上設置気象レーダーによる反射強度(dBZ)、(中)GLM による放電数(flash /5 min)、(右)赤外輝度温度観測(K, 10.4 µm)。GLM は水平 8 km 解像度と仮定した。点線は高度 5.25 km におけるレーダー反射強度最大の格子点を示す。

― 227 ―

A359

全 球 非 静 力 学 モ デ ル NICAM に よ る 気 象 ・ 気 候 予 測 研 究
佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )

1.

はじめに
2012 年から共用開始されたスーパーコンピュ
ータ「京」を利用することで、全球非静力学モデ
ル NICAM を用いた数週間から数か月・および数
十年スケールの気象・気候予測研究を遂行してきた[1]。2021 年から共用開始予定の「京」の後継機「富岳」においては、さらに大アンサンブルを組み合わせることにより、気象・天候予測研究を推進する計画である。本講演では、「京」を用いた
NICAM による研究成果、および「富岳」での研究の展望を概観する。
2. 「京」から「富岳」へ「京」および「富岳」は、日本におけるフラッグシップ・スーパーコンピュータとして、気象学
を含め様々な分野での利用を念頭に開発されてきた。
「京」を利用した研究として、2011 年度より
「HPCI 戦略プログラム」が開始され、分野 3「防災・減災に資する地球変動予測」において、地球規模の気候・環境変動予測に関する研究を進めてきた。引き続き、2015 年度からは、「ポスト『京』で重点的に取り組むべき社会的・科学的課題に関するアプリケーション開発・研究開発」プログラム（以下、「ポスト京プログラム」）において、ポスト「京」、すなわち「富岳」を活用することで、重点的な社会的・科学的課題の解決に資するアプ
リケーション開発及び研究開発、研究成果の創出を目指す研究を進めてきた。2020 年度からは、スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログ
ラムが開始され、「富岳」等を活用して、計算科学の高度化、計算科学とデータ科学の連携により、科学的・社会的に重要な課題の解決に貢献することが要請されている。
3. 「ポスト京プログラム」での研究成果「ポスト京プログラム」では重点課題４として「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」のもとで、「シームレス気象・気候
変動予測」の研究を実施してきた。この研究課題
では、NICAM と高解像度海洋モデル COCO を中核に、数週間～月・季節～数年スケールの大気・海洋現象の予測可能性を研究し、これらのスケー

ルの極端現象や台風の性質の変化・日本近海の海況の予測可能性を検討するとともに、人工衛星の大規模データを活用したモデルの検証・改良を行うことを目標とした。具体的には、2 週間後から数年スケールの数値予報に伴う極端現象・台風発
生の確率予測を行うことで、高解像度全球非静力学モデルによる月～季節予測研究を実施し、また、実運用可能な日本沿岸海況予測システムを設計し、100m メッシュ詳細海況予測シミュレーションを実施した。
4. 「富岳」での研究の展望
NICAM は「地球シミュレータ」以降、上記のフラッグシップ・コンピュータを利用した研究を実施してきた。図１にそれぞれのコンピュータ上
での、気象・天候・温暖化スケール（それぞれ 10日、3 か月、30 年）のシミュレーションの変遷を示す。富岳では、最高水平メッシュ間隔 220m の実験が可能と見積もられる。
「富岳」では、「防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測」の研究テーマ
で NICAM による全球スケール予測に取り組む予定である。ここでは、大アンサンブル実験や高解像度大気海洋結合モデル NICOCO（大気 3.5km, 海洋 0.1 度メッシュ）の利用開発を目標とする。特に、アンサンブル数 1000 の大アンサンブルの全球実験により、週から数か月先までの台風等、極端気象現象の確率予測の実現可能性を検討する。

図１ NICAM による全球シミュレーションの変遷。
縦軸：メッシュ間隔、横軸：年。
参考文献：[1] Satoh, M. et al. 2017: Outcomes andchallenges of global high-resolution non-hydrostatic
atmospheric simulations using the K computer.
Progress in Earth and Planetary Science, 4, 13.

― 228 ―

A360
観測ビッグデータ同化に向けたマイクロ波サウンダデータの水平観
測誤差相関を考慮したデータ同化*寺 崎 康 児 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )1. はじめに
データ同化において、非対角な観測誤差共分散行列をどのように扱うかは重要な問題の 1 つである。一般
的に同一測器での観測データには観測誤差相関がある
ことが知られており（Bormann et al. 2010, QJRMS）、
近年では衛星観測データのチャンネル間の誤差相関を考慮したデータ同化の研究が進んできた。しかし、水平方向の観測誤差相関を考慮するデータ同化は、誤差相関を見積もる研究は行われているものの、それを陽に考慮するデータ同化研究はあまり進んでいない。
衛星観測データの中で改良型マイクロ波サウンダ（AMSU-A）は、数値予報の精度向上に最もインパク
トのあるデータの一つである。現在、現業機関では、観測データを間引いて、水平観測誤差相関を考慮せずに同化している。水平方向の観測誤差相関を陽に考慮することで間引きをせず、より多くの観測データを同化することで、観測データが持つ情報をより多く利用できる可能性がある。本研究は、全球大気データ同化シス
テム NICAM-LETKF（Terasaki et al. 2017）を用いて、AMSU-A データの水平観測誤差相関を考慮することで、解析及び予報精度の向上を目指す。
2. 実験設定
NICAM-LETKF システムで AMSU-A の水平観測誤差相関を考慮するために、観測誤差共分散行列を陽に扱うことができるよう改良した。アンサンブル数は 32とし、共分散膨張手法は Relaxation To Prior Spread（RTPS）を用いた（α = 0.95）。本研究では 3 種類の実験を行った。コントロール実験では、AMSU-A の観測データを250km 間隔に間引いて観測誤差相関を考慮
せず同化した（DIAG250）。次に、AMSU-A を 125km
間隔に間引きをし、観測誤差相関を考慮しない実験（DIAG125）と考慮する実験（FULL125）をそれぞれ実施した。水平観測誤差相関は Desroziers et al. (2005)の手法に基づいて、2 段階で推定した。まず DIAG125の結果を用いて一度観測誤差相関を推定し、その推定結果を用いて FULL125 の予備実験（FULL125Pre）を行った。この FULL125Pre の実験結果を用いて再度観測誤差相関を推定し、FULL125 を実施した。なお、
FULL125 を用いて再度観測誤差相関を推定しても、FULL125Pre の推定とほぼ同一であった。

3. 結果
図１は AMSU-A の観測誤差相関を考慮した実験（FULL125）と、観測誤差相関を考慮しない実験（DIAG250）の ERA-Interim に対する二乗平均平方根誤差（RMSD）の違いを表す。対流圏下層の気温やジオポ
テンシャル高度は最大で 2％程度の改悪が見られた。一方、対流圏中層から上層にかけての気温と東西風は最大で 5％程度改善した。また、予報精度について概ね改善する傾向が見られた。
4. まとめ本研究では、NICAM-LETKF システムを用いて、水平方向の観測誤差相関を陽に考慮するシステムの開発
及び実験を行い、解析及び予報精度が向上することを示した。観測誤差相関を考慮することによって、観測ビ
ッグデータを有効活用し、数値予報精度向上の可能性が示唆された。

図１ 観測誤差相関を考慮した場合（FULL125）としない場合（FULL250）の、気温、ジオポテンシャル高度、水蒸気量及び東西
風の RMSD の差。負は観測誤差相関を考慮することで改善したこ
とを示す。
参考文献
[1] Bormann, N., and P. Bauer, 2010: Estimates of spatial and interchannel
observation-error characteristics for current sounder radiances for numerical
weather prediction. I: Methods and application to ATOVS data. Q. J. R.
Metorol. Soc., 136, 1036-1050.
[2] Desroziers, G., L. Berre, B. Chapnik, and P. Poli, 2005: Diagnosis ofobservation, background and analysis-error statistics in observation space.
Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 131, 3385–3396, doi:10.1256/qj.05.108.
[3] Terasaki, K., and T., Miyoshi, 2017: Assimilating AMSU-A radiances with
the NICAM-LETKF. J. Meteor. Soc. Japan, 95, 433-446.

― 229 ―

A361

「京」から「富岳」へ1,&$01,&2&2 を用いた延長予測の取り組み
宮川 知己(東京大学大気海洋研究所)
1.はじめに
地球シミュレータ上で全球雲解像モデル NICAM が 30-60 日
スケールの変動であるマッデン・ジュリアン振動（MJO）の再現に成功(Miura et al. 2007)して以降、MJO のシグナルを手掛かりとして 2 週間以上先の予測（延長予測）を改善することは高性能スーパーコンピュータを用いたプロジェクト研究における大きなテーマの一つとなってきた。スーパーコンピ
ュータ「京」の計算能力により NICAM を用いた MJO のアン
サンブル実験が可能となり、MJO の予測が約 1 ヶ月程度可能であること（Miyakawa et al. 2014）が示された一方で、その成果を防災・減災など具体的に国民生活の向上に繋がるものへと昇華するまでにはいまだ多くの課題が残されている。
 本講演では、「京」を用いた HPCI 戦略プログラム分野 3 お
よびポスト京重点課題 4 における延長予測の取り組みを総括するとともに、2021 年本格稼働開始予定の「富岳」において取り組むべき課題について紹介する。

(c) NICOCO を用いて MJO-ENSO 相互作用の研究例

2. 「京」を用いた延長予測関連研究
(a) MJO 予測

MJO アンサンブル予測実験の結果: 有効なスコアを 4 週間維持するとともに、現実と近い降水の水平分布が得られている。
(Miyakawa et al. 2014 に加筆)              （Miyakawa et al. 2017 より）(d) MJO の解像度依存性(b) 海洋結合版 NICOCO の開発

MJO の東進が良く再現される 14km と 3.5kmNICAM における循環強度の違い (Miyakawa and Miura 2019 より)

NICOCO:正 20 面体をベースとした格子系の超高解像度の大気モデル
NICAM と、海洋の高解像度化に対応するために開発された３極構造
格子の海洋モデル COCO がカップラーを介して接続されている。
(Miyakawa et al. 2017 より)

NICOCO で表現される海洋の様子

3. まとめと「富岳」利用を見据えた今後の課題「京」を用いたこれまでの取り組みにより、冬季の MJO に
ついてはその東進や伴う降水分布などが比較的良く再現されうることは明らかになった一方で、梅雨・猛暑・台風発生などと関連する夏季の季節内変動（BSISO）の再現性、海洋結合した際に強化される傾向にある気候的バイアスおよびその
太平洋高気圧構造や台風発生への影響など、日本を含む様々な地域において幅広く有効活用するために解決するべき課題が浮き彫りになっている。
「富岳」において優先的に取り組む
課題として、海洋のドリフトを抑えつつ行う結合予測や季節内変動とモンスーンの相互作用の解明などが挙げられる。
参考文献：
Miura et al. 2007, doi:10.1126/science.1148443.
Miyakawa et al. 2014, doi:10.1038/ncomms 4769.
Miyakawa et al. 2017, doi:10.1002/2017GL074683.
Miyakawa and Miura 2019, doi:10.2151/jmsj.2019-034.

― 230 ―

A362

スーパーコンピュータ「富岳」開発における気象・気候分野のアプリケーションコデザイン*八 代 尚 (国 環 研 ), 寺 崎 康 児 (理 研 計 算 科 学 ) , 中 野 満 寿 男 (JAMSTEC),
小 玉 知 央 (JAMSTEC) , 河 合 佑 太 (理 研 計 算 科 学 ), 富 田 浩 文 (理 研 計 算 科 学 )1.

「京」から「富岳」へ

力学コア理想実験において単精度演算を含むシミュレ

2011 年より共用利用が始められたスーパーコンピュ

ーションが倍精度のみを用いた結果と遜色ないことをータ「京」は、これまでにない規模の莫大な計算資源示した[2]。単精度での計算はメモリから転送が半分でを気象・気候分野研究にもたらした。HPCI 戦略プログ

済むこと、キャッシュから追い出されないデータ量がラム分野 3「防災・減災に資する地球変動予測」やポス増えること、1 つの演算命令で同時に処理可能な演算

ト「京」重点課題 4「観測ビッグデータを活用した気象（SIMD 演算）の数が倍精度に比べて２倍になることかと地球環境の予測の高度化」をはじめとする多くの研ら、およそ 1.6~2.2 倍の高速化が見込める。LETKF で究課題が「京」を活用し、モデリング研究開発やシミは、正 20 面体格子から緯度経度格子への変換を廃止すュレーション研究において多くの卓越した成果が報告ることで高速化を図り[3]、小さい実対称行列の固有された。
「京」は惜しまれつつも 2019 年 8 月末をもっ値・固有ベクトルの１プロセスでの計算を高速化するて稼働を停止し、「京」の後継となる新たな日本の旗艦

数値計算ライブラリの開発を行った。これは一辺がア

スーパーコンピュータ「富岳」の設置が神戸市の理化

ンサンブルサイズ程度の配列の固有値を何億格子分と学研究所計算科学研究センターで進められている。

計算する際に非常に有効である。また、大気を水平方「富岳」はポスト「京」という仮称で 2014 年より開向に分割して計算する NICAM と、同じ水平領域のア発が開始された。多くの科学技術分野のソフトウェア

ンサンブルメンバーすべてを用いて処理を行う LETKF

で高い性能を発揮する汎用性を重視し、９つの重点課との間でやり取りされる大気の変数について、データ

題から様々な特徴をもった重点アプリケーションが選の移動を最小にし、出来るだけ並列でファイルの読み定された。これらのアプリケーションは CPU・ノード

書きを行う「Throughput-Aware」なアプリケーションデ等の設計やコンパイラ・数値計算ライブラリ等の改良

ザインへの改良を行い、ファイル I/O と大域通信にかかを進める上での評価軸として役立てられ、同時に各研る時間を大幅に短縮した[4]。

究分野においてソフトウェア側をどう変更・改良すべ

上記のようなコデザインの結果、現状においてきかの試行錯誤が行われた。
「富岳」の開発ではこのシ

NICAM+LETKF はターゲットとする高解像度・大アン

ステムーアプリケーションコデザインを重要視し、マ

サンブルデータ同化シミュレーションを「京」の 120

シン性能においても単純な計算のベンチマーク性能で倍の速度で実行可能であるとの性能見積もりを得ていはなく、実アプリケーションで「京」から 100 倍の高る。今後は得られた知見を分野全体へノウハウとして速化を実現することを目標としている。

広めていき、多くの研究者が「富岳」の性能を生かした研究を進められるよう活動を行う予定である。

2.

気象・気候のアプリケーションコデザイン

気象・気候分野からは全球非静力大気モデル NICAMと局所アンサンブル変換カルマンフィルタ LETKF が
重点アプリケーションとして選定された。高速化のために行われた主な改良を挙げると、NICAM では、サブ
ルーチンレベルでのソースコードの再構築（リファクタリング）や最適化を進め、コンパイラ開発と共同し

参考文献[1] 千葉ら, 2018, 第 17 回情報科学技術フォーラム,2018 年 9 月, 福岡[2] Nakano, M. et al., 2018, Mon. Wea. Rev.,
https://doi.org/10.1175/MWR-D-17-0257.1[3] Terasaki, K. et al., 2015, SOLA,てループ内に多数の演算が含まれるコードで起こる性

https://doi.org/10.2151/sola.2015-006

能低下を回避するための自動ループ分割機能の強化を[4] Yashiro, H. et al., 2016, Geosci. Model Dev.,

行った[1]。また単精度での浮動小数点演算を可能にし、

https://doi.org/10.5194/gmd-9-2293-2016― 231 ―

B351

日本域の季節平均気圧配置の将来変化
尾瀬智昭・遠藤洋和・仲江川敏之（気象研究所）
１．はじめに地球温暖化は、日本域においても気温の上昇や異常気象の増加をもたらしている。一方、非一様な昇温分布がもたらす大気循環の変化は、全球的な温暖化シグナルに正負の地域性をもたらす可能性がある。
今回、日本域の季節平均気圧配置の将来変化について、水平 20 ㎞の高分解能全球大気モデル(MRI-AGCM)に よ る予 測実 験 を解 析し た とこ ろ、 多 くの 点でCMIP5 モデルによるアンサンブル予測と一致してい

図１

日本周辺における冬季の海面気圧の将来変化

ることがわかったので報告する。JRA-55 再解析に見（陰影：現在気候における年々変動の標準偏差で規られる最近の気候トレンドとの比較も予定している。

格化した値）。緑・黒の等値線は将来予測値と現在気候値（hPa：1000hPa からの相対値）。

２.解析データ
気象庁「地球温暖化予測情報第 9 巻」データセッ
ト（日本域ダウンスケーリング）に大気境界値を与える全球大気モデル実験の、現在気候（1980-1999
年）と RCP8.5 および RCP2.6 シナリオによる 21 世紀
末（2075-2096 年）の 20 年間季節平均の海面気圧値（４つの海面水温変化実験の平均）を解析した。
３.結果

図２

春季の海面気圧の場合。

図３

夏季の海面気圧の場合。

図４

秋季の海面気圧の場合。

図１から図４は、冬季、春季、夏季、秋季における海面気圧の将来変化（RCP8.5 の場合）を示す。
冬季は、アリューシャン低気圧が北偏し東方海上から日本付近に高気圧偏差が広がるため、北日本を除いて冬型の気圧配置は弱まる傾向である。
春季は、日本の北方にアリューシャン低気圧が強く残る一方、高気圧帯が日本の南方海上に広がる傾向のため、西風が強くなる。
夏季は、太平洋高気圧の北日本への張り出しは弱いが、南西諸島から西日本付近では強くなる。
秋季は、日本付近では東方海洋上から広がる高気
圧帯がやや北偏し、アリューシャン低気圧の南下が遅れて南風が強まる傾向である。
４.まとめ
冬季は暖冬型、夏季は初夏型の気圧配置、春季は北日本にアリューシャン低気圧が残る一方、秋季はアリューシャン低気圧の南下が遅れる季節変化の傾向が見られる。

― 232 ―

B352
様々な時間スケールのアメダス極端降水量の季節・長期変動−−−−−ENSO へ の 応 答 −−−−−*釜 堀 弘 隆 1,2,

高 薮 縁 1， 横 山 千 恵 1， 辻 宏 樹 1， 澁 谷 亮 輔 1
1 東京大学大気海洋研究所
2 気象研究所

1.

ーニョ年では６月における頻度も相対的に小さく，梅はじめに2019 年秋季大会において，アメダス観測から求めた雨が不活発であることを示唆している．逆に，西日本日

1 時間から 120 時間にわたる様々な時間スケールの極

本海側ではエルニーニョ年における７月の極端降水量

端降水量の季節変動および長期変動を報告した．ここが多くなっている（図省略）．講演では，さまざまな時

では，
ENSO がこのような変動に及ぼす影響を調べた．

間スケールの極端降水についてのエルニーニョ年とラ2.

ニーニャ年の差異の詳細を報告する．

用いたデータと方法論

降水量データとして、アメダスの 1 時間降水量を用

謝辞：本研究は，東京大学の運営費による「水と気候のいた．これを地点別に積算して 1, 2, 3, 6, 12, 24, 48, 72,

大規模データ解析拠点」プロジェクト，及び(独)環境再120 時間降水量を求め，地域別の 0.1 パーセンタイル値

生保全機構の環境研究総合推進費(2-1904)の支援を受を超える極端降水量の発生頻度をエルニーニョ年およけた．

びラニーニャ年に分けて調べた．ここで，エルニーニョ
年およびラニーニャ年として表１のように各々8 年を定義した．また，アメダス観測は 1976 年から開始されているが，初期においては観測所の改廃が多いため，
1984〜2018 年の 35 年間を調べた．
3.

表１ エルニーニョ年とラニーニャ年
エルニーニョ年 1987, 1991, 1992, 1997, 2002, 2009,2014, 2015
1984, 1985, 1988, 1995, 1998, 1999,
ラニーニャ年
2007, 2010

結果

図１に，エルニーニョ年およびラニーニャ年における 24 時間極端降水量の相対発生頻度を示す．西日本太平洋側や沖縄・奄美では，エルニーニョ年における発生
頻度が大きいが，逆に東日本日本海側ではラニーニャ
年で大きいなど，地域差がある．図２に西日本太平洋側
におけるエルニーニョ年およびラニーニャ年の極端降水量の月別発生頻度を示す．エルニーニョ年では盛夏期に当たる８月に頻度が大きく，その頻度は累積時間が長くなるほど大きくなる．このことは，８月に大規模場による大雨が発生しやすいことを示している．一方，ラニーニャ年では梅雨期である７月に頻度が大きく，

図１ 0.1 パーセンタイル値を超える 24 時間極端降水量のエルニーニョ年およびラニーニャ年における相対頻度．

累積時間が伸びるほど頻度が大きくなる．また，エルニ

図２ 西日本太平洋側における極端降水の月別発生頻度（左図：エルニーニョ年，右図：ラニーニャ年）― 233 ―

B353

全 球 平 均 気 温 が 1.5℃ 、 2℃ 、 4℃ 上 昇 し た 場 合 の日本周辺の気候変化*野 坂 真 也 , 石 井 正 好 , 水 田 亮 , 村 田 昭 彦 , 川 瀬 宏 明 , 佐 々 木 秀 孝 (気 象 研 究 所 ) ,塩 竈 秀 夫 (国 立 環 境 研 究 所 )




はじめに

結果

気候変動リスク情報創生プログラムでは、気象研究

地球温暖化が進むと、日本では全球昇温量よりも大所の全球大気モデル(MRI-AGCM)と非静力学地域気候

きく昇温し、日本の陸上グリッドで平均した平均気温

モデル(NHRCM)を用いて「地球温暖化対策に資するア

が全球平均の 1.3 倍昇温する。これは昇温の度合いに関ンサンブル気候予測データベース(d4PDF)」を作成し、わらず一定であった。昇温量は平均気温や最高気温よ

産業革命前と比べて 4℃昇温となった場合の気候場をりも最低気温のほうが大きく、全球昇温量の 1.7 倍であ再現した[1]。2℃昇温した気候場の再現も追加され[2]、った。また、日本周辺では北へ行くほど昇温量が大き

現在気候、+2℃、+4℃の大規模アンサンブルデータセ

く、この特徴は全球昇温量が大きくなるにつれ目立つットが作られている。

ようになる。

2015 年のパリ協定では昇温量が 1.5℃に抑えられる

降水量の変化は、年間降水量では全球昇温量に対しように努力することが求められており、2℃上昇からて線形な変化がみられない一方で、年最大日降水量は1.5℃上昇に抑えることで何が変わるのかを調査するこ

全球昇温量が大きくなるにつれて増加していき、そのとは重要である。

増加率は 1 度当たり 6％程度であった（図）。

そこで、全球昇温量が 1.5℃となるように気候場を再現し、d4PDF と同様の実験設定でアンサンブルデータ
セットを作成した。
これまでに計算されているデータセットと比較を行い、全球気温が 1.5℃、2℃、4℃昇温した場合の、日本
周辺の気候変化について調査した。


実験設定

気 象 研 究 所 で 開 発 さ れ た 水 平 解 像 度 60km の
MRI-AGCM[3]と水平解像度 20km の NHRCM[4]を利用

図 現在気候実験からの全球昇温量と日本陸上グリッした。現在気候実験では海面水温に COBE-SST2[5]を利ド平均の(a)年間降水量と(b)年最大降水量の変化

用し、摂動を与えてアンサンブル計算を行っている。

（黒：現在気候 緑：+1.5℃実験 黄：+2℃実験 赤：

1.5 度昇温実験では、トレンド除去した COBE-SST2 に+4℃実験、エラーバーは標準誤差を示す）

CMIP5 の 6 種類のモデルから計算された SST 将来変化
パターンを加算し、さらに摂動を与えてそれぞれの参考文献

SST に対し 9 つのアンサンブル計算を行っている。SST>@0L]XWDHWDO%$06

の将来変化として 1991 年から 2010 年と 2020 年から>@)XMLWDHWDO*5/

2039 年の差を用いた。SST の年々変動は現在気候実験>@0L]XWDHWDO-06-

の 1982 年から 2010 年に対応した 29 年分を利用してい>@6DVDNLHWDO62/$

る。なお、MRI-AGCM による全球昇温量が産業革命前>@+LUDKDUDHWDO-&/,

と比べ 1.5℃となるようにスケーリングファクター[6]>@6KLRJDPDHWDO-&/,

を SST 将来変化量に掛けている。温室効果ガス濃度は

謝辞： 本研究は文部科学省「統合的気候モデル高度化

RCP8.5 シナリオの 2030 年の値を使用している。1.5 度

研究プログラム（テーマ C）」の支援を受けた。

昇温実験の総計算年数は 1566 年である。

― 234 ―

B354
降水タイプ別にみた極端降水と地上気温の関係*初塚大輔,佐藤友徳(北大院地球環境),樋口義仁(北大院環境科学)

1. はじめに強度が継続時間の長いイベントに比べて短いイベン

極 端 に 強 い 降 水 量 の 増 加 は 、 Clausius-

トで小さいことと、気温が高くなるにつれて継続時

Clapeyron(以下、C-C)の式に従って大気中の飽和水間の短いイベントの割合が増加することで説明され蒸気量の増加率(約 7%/℃)と関連すると考えられてる。一方、より大きな降水強度を持つ継続時間の長いる。しかし、観測データから推定された極端降水いイベントでは、12℃付近から C-C の関係から予想の増加率は 7%/℃を大きく上回ることが世界各地でされる増加率を大きく上回る変化を示す。従って、報告されている(例えば、[1])。一方、このような極端

将来の気温上昇により、前線等による総観規模の降

降水の大きな増加率は、総観規模の擾乱に伴う降水

水システムに伴う極端降水が著しく増加することがと対流性の降水という異なるタイプの降水を区別せ示唆される。

ず分析した結果である可能性も指摘されている[2]。
一般的に、前線等の総観規模の擾乱に伴う降水は
長い降水継続時間を有するのに対し、対流性の降水は継続時間が短い。そこで本研究では、日本域を対象とし、降水イベントをその継続時間に基づいて 2
つのタイプに分類し、極端降水の強度と地上気温の関係について調査した。

2. データと解析方法
解析には AMeDAS で観測された 10 分値降水量と
日平均気温を使用した。
解析期間は 1994 年～2018 年の 5 月～9 月とし、欠測の少なかった 646 地点を用

図 1: 降水タイプ別発生頻度。灰点線は全降水イベン
トに対する Short event の発生比率いた。
本研究では、降水イベントごとに 10 分値から算出した 1 時間降水量の最大値を用いる。1 つの降水イ
ベントは、3 時間以上の 0mm 継続期間を伴わない一連の降水と定義した。さらに、抽出した降水イベン
トを「継続時間の短いイベント」と「継続時間の長いイベント」の 2 つのタイプに分類した。前者は、継続時間が 5 時間未満かつ午後に最大強度を持つもの、後者は継続時間が 10 時間以上のものとした。最後に、各降水イベントの最大 1 時間降水量を 2℃間
隔の気温ビンに分類し、気温ビンごとに最大 1 時間
降水量の 99 パーセンタイル値を算出した。

3. 結果

図 1 は各降水タイプにおける気温ビンごとの発生

図 2: 最大 1 時間降水量の 99 パーセンタイル値と気温の関係。
陰影は 95%信頼区間(Short と Long のみ)。
灰実線と灰点線は傾きのみが意味を持つ。

頻度である。気温と共に継続時間の短いイベントの謝辞

比率が増加する傾向が見られ、特に 20℃付近から明

本研究は、気候変動適応技術社会実装プログラム(SI-CAT)および科研費 19H05697 の支援を受けて実
施された。
参考文献
[1] Lenderink, G., and E. van Meijgaard, 2008: Nat.
Geosci., 1.
[2] Haerter, J. O., and P. Berg, 2009: Nat. Geosci., 2.
[3] 内海他, 2011: 水工学論文集, 55.

確に増加していることが分かる。
次に、極端降水の強度と地上気温の関係を図 2 に示す。まず、
降水タイプを区別しない場合(図 2 の All)、
先行研究[3]で指摘されていたように、高い気温で極
端降水の強度は減少に転じる。これは、極端降水の― 235 ―

B355
地 球 温 暖 化 が 影 響 す る 日 本 の 冷 夏 と 暑 夏 に つ い て （ そ の 12）―北海道の蝦夷梅雨と梅雨空―
谷貝 勇 ＊
１ はじめに温暖化の影響が見られる。東北地方の梅雨明けの遅れ

北海道の一部で夏期に、本州の梅雨に似た天候の現と関連して、「蝦夷梅雨」の現象が見られるが、雲量変れる事から、蝦夷梅雨（えぞつゆ）という言葉が用い化としては、北海道全域で、以前に比べると、変動がられ、大川隆（1992）が気象学的に議論した。これに大きくなり、一般の人には分けの分からない天気が増

ついては批判があり、えてきたと感じるようになった。かつての本州で見ら（A）解析期間 6 月 25 日―7 月 19 日の降水は、梅雨前

れた長く続く曇りを特徴とした「梅雨空」は、起こり線が本州にあるために、前線によるものではない。特

にくいが、悪天候をもたらしやすい急な天気の変動が、に、太平洋側の地域は、オホーツク海高気圧で降る降北海道の「梅雨空」の特徴になる。

水なので、梅雨とは呼べない。

気象庁の梅雨明けデータによると、東北地方では

一方、気象庁の定義では、北海道に梅雨はないが、1950 年以降で、1993,1998,2001,2003,2009, 2017 年

近年、夏季に、降水に関連した災害が顕在化しており、のように、特に 21 世紀になって、梅雨明けの定まらな

北海道の気候変化を見直す必要性が出てきた。

い年が現れるようになっており、この事が梅雨明けの２ 解析と結果

遅れと関連している。これは、梅雨前線と秋雨前線の谷貝（2019）は春季気象学会で、JRA25/JCDAS（1980

境界が曖昧になってきたことを意味している。北海道－2009 年）の解析から、温暖化の影響により日本列島の 8 月には、このような、夏らしからぬ天候が増えてで偏西風の分流の起こりやすい日時を取り出すと、北きている。

海道の 8 月に弱い積雲対流の増大のあることを示し、同期間のアメダスでも、札幌と函館で弱い降水（2mm/6hour 未満）の発生回数が 10 年間積算で増大していることを報告した。第 1 図は、同じ解析を北海道の各地に広げ、地域的な分布を調べた。●は、10 年間
積算で回数が増大している。この弱い降水は、西風南下による上層寒気でもたらされ、下降気流になる地域
では発生し難いため、細かな地形の影響を受けやすい
ことが、図から読み取られる。大川隆（1992）と異なり、オホーツク海高気圧による降水は除外されていることから、（A）の批判に対応している。図中の四角は、「蝦夷梅雨」の現れる地域を示しており、温暖化によって弱い降水の増大する地域は、西風で上昇流の起こ
りやすい山岳地域にも広がっている。
同じ解析を、気象官署の雲量データで行った。札幌、函館、旭川、網走、室蘭、帯広、釧路、稚内 の 8 官署で（03,09,15,21 時）のデータがある。第 2 図では、雲量が 6～10（赤色）では、旭川以外の地域では単調に増大しており、一方、0～5（青色）の少ない雲量については、全ての地域で、偏西風の分流（500hPa 温度で判定）回数増加に伴って、増加している。上層の流れのトラフの前面では下層で上昇流が起こり、結果として雲量増大をもたらし、また、トラフの後面では下降流が起こり、雲が発生しにくくなる、事が知られているので、北海道における雲量の系統的な変化に、地球――――――――――――――――――――――

第 1 図 アメダスによる弱い降水（2mm/6hour 未満）の回数が、1980―2009 年の 10 年間ごとの積算で増大した地点を●、そうでない地点を●でプロットした。
第 2 図 北海道の気象官署で（03,09,15,21 時）の雲量を観測している 8 地点での解析。雲量（０～５）の少ない場合の発生回数
を 10 年間ごとに積算したものを青線、（６～10）
多い場合を赤線。

*元気象庁気象大学校 Email: iyagai@gmail.com― 236 ―

B356
近年における関東降雪の極端化と大気循環の変化＊

中村 祐貴，立花 義裕 （三重大学大学院生物資源学研究科）

1．序論
1961～2018 年の 58 年間で関東地方の各年の 1,2 月

収束の差は近年の方が両事例共に収束がより強まっ

総降雪量を多い年順に並べると極端に多い年は最近ていた（図略）．また，低気圧も近年の方が両事例の方が上位にある（図 1）．80 年代後半のレジームシ

共に中心付近で強さが大きくなっていた（図 3）．

フトに関する研究 [1]や関東の降雪に関する研究は事例・統計解析どちらもされている [2] [3]が，80 年代後

４．まとめ

半のレジームシフトの前と後で比較し，最近の極端降雪の要因を統計的に考察した研究はない．80

くなったことでストームトラックが強まり，極端降

年代後半のレジームシフトによりアリューシャン低雪の回数が増加したことが示唆された．また，低気

気圧が弱まったことが，最近の方が極端な降雪年が圧が強まったことで水蒸気フラックスの収束も強ま多い原因となっている可能性がある．よって，本研り，事例あたりの降水量が増加したと考えられる．

究の目的は，88/89 年を境にして関東の降雪時の気象場を比較し，極端に降雪の多い年が最近の方が多い

以上の結果より，海面水温の南北温度勾配が大き

600
400

要因を考察することである．
2．使用データと解析手法
降水・降雪量は気象官署の観測データ，海面水温は HadISST，大気場は JRA-55 を用いた．解析期間は
日降雪量のデータが存在する 1961～2018 年の 58 年
間で，降雪量の多い 1,2 月を使用した．

2000
図 1 58 年間の関東地方の各年の 1,2 月総降雪量を多い順に上位 30 年並べた[cm] 赤は 1989 年～、青は～1988 年

合成図解析を用いて，降雪日での各気象場の平均の差を比較した．南岸低気圧による降雪事例を抽出したかったため，降雪日の定義は都県庁所在地の気象官署と館野(茨城県)の 8 地点中 5 地点以上で 1cm
以上の降雪を観測した日とした．抽出事例のうち，1988 年以前を過去，1989 年以降を近年とすると，事例数は過去 40 事例，近年 30 事例であった．極端な
降雪年は近年の方が多い要因を考察するため，抽出した事例の中で 8 地点合計 100cm 以上の事例を極端事例とし，極端事例以外のものは普通事例とした．
3．結果
全体の事例数は 40 から 30 に減っていた．しか図 2 1,2 月 850hPa ストームトラックの気候値の変化
���2 − 𝑣𝑣𝑣𝑣̅²(𝑣𝑣𝑣𝑣は日平均，¯は月平均の南ストームトラックは𝑣𝑣𝑣𝑣北風)を用いた 色は近年と過去の差[m²/s²]
ドット域は信頼水準 90％以上の領域

し，図 1 より各年の 1,2 月総降雪量は近年の方が上位にあることが分かり，極端事例の回数も過去 5 事
例，近年 9 事例と，近年の方が増えていた．850hPaのストームトラックの変化を確認すると，日本の南海上から東海上で正偏差となっていた（図 2）．また，同様の場所で，海面水温の南北温度勾配も正偏差となっていた（図略）．
次に，極端・普通事例で各事例の降水・降雪量を調べると，両事例で降水量には有意な増加があった（図略）．そこで水蒸気フラックスの収束の気候値を比較すると，近年の方が日本付近で収束が強まっており（図略），降雪日の水蒸気フラックスの図 3（a）,（b） （a）普通事例，（ｂ）極端事例の海面更正気圧の合成図 線は近年の事例の海面更正気圧[hPa]， 色は近年と過去の事例の差[hPa]，
ドット域は信頼水準 90％以上の領域

5．引用文献[1]Tachibana et al., 1996： J. Meteor. Soc. Japan, 74, 579-584[2]Honda et al., 2016： SOLA, 12, 259-264[3]Yamazaki et al., 2015： SOLA, 11, 59-64― 237 ―

B357

関東における極端降水と付随する循環場の将来変化*宮 坂 貴 文 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ), 川 瀬 宏 明 (気 象 研 究 所 ),仲 江 川 敏 之 (気 象 研 究 所 ), 高 薮 出 (気 象 研 究 所 )1.

と、(A) 強い低気圧偏差、(B) 弱い低気圧偏差、(C) 南

はじめに

地球温暖化が進行しつつある近年、日本は記録的な方の低気圧偏差と北方の高気圧偏差の南北ダイポール、

豪雨に立て続けに襲われた。2019 年 10 月の台風 19 号

(D) 北方の高気圧偏差が卓越して関東に弱い低気圧性が東日本に、2018 年 7 月に梅雨前線への持続的な水蒸循環偏差、で特徴付けられる分類になった（図 1）。ク

気供給に伴う豪雨が西日本を中心に、甚大な被害をもラスターA は台風が接近している事例を多く含み、関たらしたことは記憶に新しい。また、2017 年 7 月に九東西部の山岳域で特に降水が強い。クラスターB は房州北部で発生した豪雨のように局所的なものもあり、総半島での極端降水を伴うことが多く、クラスターC

豪雨発生メカニズムは複数存在する。こうした極端降は関東北部の極端降水を伴うことが多い。そして、ク

水の将来変化は科学的に重要であるだけでなく社会的ラスターD は平野部で多く発生し、降水の空間スケーにも重要である。そこで、本研究では大規模アンサン

ルが小さい特徴がある。地球温暖化によりクラスター

ブル実験 d4PDF に基づき、関東の極端降水の将来変化

B, C では低気圧偏差が弱化するものの水蒸気と降水はについて調査し、大気循環場と関連させて議論する。

増加しており、力学的効果ではなく熱力学的効果によるものと考えられる。クラスターA は低気圧偏差の強2.

化が見られ、熱力学的効果に加えて力学的効果も寄与

データと手法

気象研の MRI-AGCM3.2 による d4PDF 全球版と、そしていると考えられる。

こから日本域を気象研 NHRCM により力学的にダウン

なお、地球温暖化により関東に接近する強い台風のスケールした d4PDF の領域版を用いた[1,2,3]。水平解数は増加するものの、極端な豪雨において台風が接近

像度はそれぞれ 60 km と 20 km である。観測の海面水している事例は相対的に減少することが示唆された。

温を与えた過去再現実験 HIST、トレンドを除去した海クラスターD の初秋の頻度の増加が示唆されることか

面水温を与えた非温暖化実験 NonW、CMIP5 の海面水

ら、地球温暖化による極端降水を調べる上で、台風を温上昇分を用いて全球気温が 4K および 2K 上昇した状

伴わない初秋の豪雨が重要であると考えられる。

況を模した実験（+4K, +2K）の 4 つを用いた。HIST と
NonW は 6000 年分、+4K は 5400 年分、+2K は 3240 年
分の積分を用いた。
極めて強い豪雨を調べるため、100 年に一度より低頻度の事例を関東域内の各モデル格子の日降水量の上位事例で定義した。HIST と NonW は上位 60 事例。+4Kと+2K は各 CMIP5 モデルの海面水温について上位 9 お
よび 5 事例抽出し、計 54 および 30 事例である。
台風は全球版のトラックデータ[4]を使用した。
3.

図１ 関東で 100 年に一度より極端な豪雨が起きた時の結果

関東の各地点でのパーセンタイル雨量は、地球温暖化が進行するほど極端降水が強化することを示唆した。

HIST における海面気圧偏差を4 つに分類した場合のクラスタ
ー平均。等値線は 1 hPa 毎。負値は破線。零値は太線。

変化率は極端な降水ほど大きく、HIST に比べて+4K では 10 年に一度の降水は約 30%、100 年に一度の降水は

参考文献

約 35%増加することが示唆された。

[1] Mizuta, R., et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98, 1383-1398.

100 年に一度より極端な豪雨が発生する時の海面気[2] Fujita, M., et al., 2019, Geophys. Res. Lett., 46, 435-442.

圧偏差を K 平均法により 4 つのクラスターに分類する[3] Kawase, H., et al., 2019, J. Geophys. Res., 124, 6093-6103.
[4] Yoshida, K., et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44, 9910-9917.

― 238 ―

B358
関東域の夏季の大気循環と降水における都市効果の評価
若月泰孝 * 1, 2 ，杉野伊吹 11) 茨城大学 理工学研究科, 2) 海洋研究開発機構
１．はじめに関東の都市の気候影響に関する研究は，観測・数値モデルシミュレーションの両側面から研究がなされてきた．近年では，ヒートアイランド現象の解析のみならず，都市域の降水増加についても研究がなされてきた．しかし，都市効果による降水の増強メ
カニズムや関連する大気循環場の応答については，
未だ十分に研究なされていない．そこで，本研究では，高解像度の大気モデルシミュレーションを実施することによって，都市効果のメカニズムの解析を行った．さらに，都市効果の地球温暖化による影響についても，疑似温暖化手法を適用することによって解析した．

２．実験概要本研究での領域気候シミュレーションは，気象庁
非静力学地域気候モデル NHRCM を用いる．水平解像度は 1km とし，計算領域は中部山岳域を含む
関東域の 300×360 格子で計算した．側面境界条件はMANAL のモデル面データを用いた．初期時刻は 7
月 27 日で，5 日間のスピンアップを取って 8 月の 1
ヶ月間の連続計算を実施した．現在気候の再現として 2009-2018 の 10 年間を計算した．都市効果として単層キャノピーモデル（SPUC; Aoyagi and Seino
2011）を用いた．都市効果を調査するために CTL 実
験のほか，SPUC を用いず都市域を農耕地として扱った実験(NURB)，都市域を農耕地とするものの粗度のみ都市域と同じ値にした実験(RURB)も実施した．3 種類の実験結果の差分より，RURB－NURB
で力学的効果（粗度の影響）を，CTL－RURB で熱的効果（SPUC の影響）を評価した．
将来気候実験では疑似温暖化手法を用いて，RCP8.5 を元に地表面 4℃上昇を与え計算を行った．
相対湿度は不変とした．CO2 濃度も RCP8.5 シナリ
オで 21 世紀末を想定した値にした．

３．大気循環と降水の都市効果
大気循環と降水の都市効果を 3 種類の実験の差分から，降水は力学的効果によって 12-15 時頃にわずかに増強し，熱的効果によって 15-18 時頃に増強した．2 つの都市効果を合わせると，15-18 時
頃を中心に降水が増加し，強雨も同様に増加した．
強雨偏差は夜間にかけ内陸側に移動した．
力学的効果では，都市域に粗度を与えることで，海風の弱化が見られ，海風の海側で高圧域が形成され，沿岸に沿った領域で上昇気流域が形成された．上昇気流は混合層を乗り上げるように陸側に傾斜した構造を形成し，より内陸側で下降し内陸側の下降域で断熱圧縮による高温偏差域を形成した（図）．高温偏差の下層では低圧となった．結果，内陸の低圧側から沿岸の高圧側に風偏差が見られる形となった．この鉛直構造は，傾斜対流構造と対応した内部重力波の構造に類似していた．
傾斜対流に対応して，上昇気流は沿岸からやや内陸側に傾き，中層で水蒸気量の増加を示した．
熱的効果では，都市の熱的効果によって 15-18時をピークに顕著に混合層が発達し，下層に加熱域が見られた．中層の水蒸気量もこの時間帯に増加し，降水の増加と対応していた．また，力学的効果に観られるような傾斜対流構造も内包していた．一方，熱的効果では，午前中に弱い冷却偏差が下層大気に観られ，鉛直循環構造も下降流偏差となっていた．午前中は混合が開始されることで，都市域の下層の熱が拡散すると同時に，都市域の建物表面積が広いこともあり，地表面温度の上昇が遅れることが要因と考えられた．
４．将来気候実験
温暖化実験において，力学的効果には顕著な温暖化のシグナルは見いだせていない．一方，主に熱的効果によって，夜間のヒートアイランド強度の弱化が見られた．これに対応して，混合層上部
で下降流偏差に対応するような安定化のシグナ
ルが見られた．そのメカニズムについては，現時
点では解析途中である．
謝辞
本研究は，気候変動適応技術社会実装プログラム環境省推進費 S-18、
JSPS 科研費 JP18H01673 の支援をいただいた．
本研究では，気象研究所の清野直子氏ご助言をいただいた．

参考文献
Aoyagi, T. and N. Seino, 2011: A square prism urban canopy
scheme for the NHM and its evaluation on summer conditionsin the Tokyo metropolitan area, Japan. J. Appl.
Meteorol .Climatol., 50: p. 1476-1496.

図: 力学的効果による気圧面の高度・気温・風速の
南北高度断面図(都市付近）．鉛直流は 50 倍に増幅

― 239 ―

B359

୤Սʂયೱ௟ඕɿɞɥʟ˥˲ˈ˩ˎ˲Չ‫ڴ‬าਗʂ௖‫׎‬ഇ೘∗‫ܯ‬ஆࢣՈ (ୱ֣Ӂ‫ؾ‬੒), ඒ௸௅೭ (අ੒), њੴൠฯ (JAMSTEC)ʂୱҍࣘʒɻ‫ۊ‬ɠɷɺɘʟɧɼɟʝ, අ७Սঐ೴ɿ౛

1 ʃɬʕɿ
Չ‫ڴ‬าਗɿɞɘɺ‫פ‬௰ๆɘʝʠɺɘʟˀˏƟ˱Ɵ˰ʫ˺ɼʜʄʠʟࠡ൚ɻʃ, Ӻʄɸʘ੒঒ʂʜɚɾ์৔
ʦ, ˥˲ˈ˩ˎ˲Չ‫ڴ‬าਗ߹‫ٲ‬ɿʜɷɺணʝʠɳ੒Ց
෦ࣟʂബшɿԟ໓ɹɥɺ঑෗ɭʟ. ඕ٥֋ɻʃ, ඕ࠸ʂ‫ތ‬ઘʘ௟ඕҍ਑ʂઘηʂঀ঒ɿϳׄɭʟɼ۪ɜʝʠ
ʟ੒Ց෦ࣟʂՉ࣐์৔ʂфઑшˏ˳˺ːʦ೾ॅʂ˩ˎ
˲ԝɻಅҼɫ, ࢠ๝Չ‫ڴ‬ɿɞɘɺ߹‫ټ‬ɭʟя௾ड़ʂɖʟˀˏƟ˱Ɵʦթ໱ɭʟ.

ɚઘ‫آ‬ଯɾ‫ۼ‬शɼɘɚʜʞʃ, ଊՉ΄ӑஓʂˏ˳˺ː
ʂβɘɿʜʟʖʂɼवਗɻɡʟ. ҍ෣Չ΄ʂബш‫ڽؚ‬
ʂβɘʦ૛ʍɳɼɧʡ, A ʷ˲Ɵ˞ʂ˩ˎ˲ʂࢠ๝า
ਗɻʃƅ७ੴ‫ؠ‬ɿɾɷɺɘɺ, ઑߵɾ‫׸‬Չɠກ௡ɫʘ
ɭɘֺࣨɿɾɷɺɘʟɧɼɠʣɟɷɳ. ɩʝɿ, ਻ກ٘ࣘ৥ɻʂୱ७೴ʂࢠ๝าਗʦ૛ʍɳɼɧʡ, A ʷ˲Ɵ˞ʂʏɚɠഫ७೴ʂඅഫɠ‫ુٱ‬ɿ१ɬɺɘɳ (यʃࢽ๿). ‫΄ؚ‬ਾɠʜʞඅࣘɭʟࣟ‫܄‬ɿʃ, ௟ඕҍɻʂଊՉ΄ӑஓɠʜʞӑ౎ɿɾʞ, ‫ۼ‬शʂਊю೺ɠ੒ɡɣɾʟ
‫ڽؚ‬ɠา২ɩʠɺɘʟɼ۪ɜʝʠʟ. ࢠ๝Չ‫ڴ‬ʂาਗ

2 ୤Սʂયೱ௟ඕɿɞɥʟࢠ๝าਗ
ඕ٥֋ɻʃ, Horinouchi et al. (2019) ɿࡓɘ, CMIP5Չ‫ ˲ˎ˩ڴ‬32 ‫ڃ‬ʦѽॾʂ਻࣐ɼɫɳ. rcp4.5 ʾˑ˱ʱɻาਗɩʠɳ, યೱ௟ඕ (35.0∼37.5◦N, 137.5∼140.0◦E)ɼɫɺʃ, ‫ࣨټ‬ɻʃ, ੒ɡɣഇɥɺ, ௟ඕҍɻଊՉ΄ɠӑ౎шɭʟˀˏƟ˱ƟɼƅɱɚɻʃɾɘˀˏƟ˱Ɵʂș૳ʞɠ২଑ɩʠʟɼɘɜʟ.

ʂ୤Ս (12∼2 ُ) ʂՉфɼ‫ۼ‬शຟ (‫ݚټ‬Չ‫ڴ‬ɟʝʂ৷਻ખ) ʂˏ˳˺ːʦय 1 ɿߟɭ. ɘɮʠʖ 21 ॓Տɿɞɥʟ 100 ௰ɖɳʞʂভ‫˺˳ˏآ‬ːɻ಺ߟɫɳ. ɳɴ
ɫ, 32 ‫ڃ‬ʂ˩ˎ˲ʂɚɵ, าਗٌїɠ਩ʂ˩ˎ˲ɟʝ
‫׎‬અɿɟɥ๸ʠɺɘʟ 1 ˩ˎ˲ʦ࢑ҙɫɺɘʟ. 100
௰ԝʂࢭфຟʃ 1∼4 K ʂ౮Ξɻʄʝɸɘɺɘʟ. ‫ۼ‬शຟʂബшɿશෳɭʟɼ, ‫ۼ‬शຟɠɖʒʞബшɫɾɘ˩ˎ˲ɼ, ਊюɭʟ˩ˎ˲ɿ௖‫׎‬шɫɺɘʟɧɼɠʣ
ɟʟ. 31 ˩ˎ˲ɿʜʟٌїʦ, य 1 ɿɞɘɺ 2 ವඕԝɻʂ t- ஂ‫ظ‬ຟɠ݂੒ɿɾʟʜɚɿ 2 ʷ˲Ɵ˞ɿഇɥɳɼɧʡ, ‫ۼ‬शຟਊюʂਪɘ 11 ˩ˎ˲ (ళԤ)(Ιч, Aʷ˲Ɵ˞) ɼࢢɾɘ 20 ˩ˎ˲ (‫ܒ‬Ԥ)(Ιч, B ʷ˲Ɵ˞) ɿഇɟʠɳ. ࢭфຟʃച‫ה‬ଯɿʃ A ʷ˲Ɵ˞ʂʏɚɠʘʘ੒ɡɘ.

य 1: rcp4.5 ʾˑ˱ʱɻาਗɩʠɳયೱ௟ඕɿɞɥʟ 21
॓Տ 100 ௰ԝʂՉфɼ‫ۼ‬शຟʂബш‫ڽؚ‬. ళԤʃ A ʷ˲Ɵ˞, ‫ܒ‬Ԥʃ B ʷ˲Ɵ˞ɿਛɭʟ˩ˎ˲ʂาਗٌї.

3 ੒Ց෦ࣟʂബш‫ڽؚ‬ߘɿ, A ʷ˲Ɵ˞ʂ˩ˎ˲ɼ B ʷ˲Ɵ˞ʂ˩ˎ˲ɠ
าਗɫɳ੒Ց෦ࣟʂബш‫ڽؚ‬ʂβɘʦ૛ʍʟ. 2 ɸʂʷ˲Ɵ˞ʂ˩ˎ˲ɠาਗɫɳ‫ۼ‬शຟʂബш‫ڽؚ‬ʂ˥˲ˈ˩ˎ˲ച‫ה‬ʦय 2 ɿߟɭ. ɽɵʝʂʷ˲Ɵ˞ʖඅਫചใࣘɻুਹଯɿ‫ۼ‬शʂਊюɠ٪ʝʠʟ. ɧʂҍηɻʃ୤ՍɿʃଊՉ΄ӑஓɠӑ౎ɻɖʟɧɼɟʝ, าਗɩʠɳ‫ۼ‬शຟʂਊюʃଊՉ΄ӑஓʂӑ౎шɿʜʟʖʂɼ
۪ɜʝʠʟ. ɫɟɫ, ୱʩʿʩηɿશෳɭʟɼ, A ʷ
˲Ɵ˞ɻʃ௟ඕҍɻ‫ۼ‬शʂਊюɠ‫ુٱ‬ɻɖʟɠ, B ʷ˲Ɵ˞ʂ˩ˎ˲ɻʃɧʂҍηɻʂ‫ۼ‬शʂਊюʃʏɼʧɽʓʝʠɾɘ. ɧʂܴʃஂ‫ظ‬ଯɿʖยΤɻɖʟ (यʃࢽ๿). ยΤɾܴɠʓʝʠʟມηɠ, ય܎੒๹ɟʝ௟ඕ

य 2: rcp4.5 ʾˑ˱ʱɻ A ʷ˲Ɵ˞ (ࣘ) ɼ B ʷ˲Ɵ˞(ч) ʂ˩ˎ˲ɠาਗɫɳ, 100 ௰ԝʂ‫ۼ‬शຟʂബш‫ڽؚ‬. ୾ખভԝҿʃ 0.2 mm/day, ೦ʂ୾ખভʃ୅ভ.

― 240 ―

B360

高解像度 MRI-AGCM による東アジアの夏季降水量の将来変化と不確実性
遠藤洋和（気象研）・鬼頭昭雄（気象業務支援センター）・水田亮・尾瀬智昭（気象研）
１．はじめに
高解像度全球大気モデル（MRI-AGCM3.2）を用いた
東アジアの温暖化予測において、極端降水では増加
傾向がロバストに予測される一方、梅雨/夏季降水量などの平均降水量ではモデルや実験設定の違いにより変化傾向の不確実性が大きいことが指摘されている（Kusunoki,2017; Ose,2017,2019）。
本研究では、60km 格子 MRI-AGCM3.2 を用いてアン
サンブル温暖化実験を行い、夏季東アジアの降水量の将来変化と不確実性について詳しく調べた。また、
MRI-AGCM を用いて感度実験を行い将来変化の要因を考察した。
２．MRI-AGCM アンサンブル実験
MRI-AGCM 実験のアンサンブル構成を表１に示す。
いずれも RCP8.5 シナリオに基づく 21 世紀末予測である。アンサンブル実験１では、CMIP5 モデル予測の 28 種類の海面水温偏差（ΔSST）パターンを与えた（Yoshimura 積雲スキームを使用）。アンサンブル
実験２では、３種類の積雲対流スキームを用いて４種類の代表的なΔSST パターン（Mizuta et al.,2014）を与えた。ここで、将来実験のΔSST は熱帯平均昇温量が 2.74℃（CMIP5 平均値）になるよう規格化されている。これら MRI-AGCM 実験に加えて、CMIP5 マルチモデル実験の解析も行った。
３．結果
各アンサンブル温暖化実験における降水量増加のメンバー割合を図１に示す。MRI-AGCM 予測と CMIP5モデル予測はともに、東アジア平均では増加傾向で
大まかな空間パターンは類似しているが、日本列島等の詳細スケールでは不確実性が大きい。
MRI-AGCM 予測では、夏季平均では、東アジアでは概ね増加傾向だが日本付近やその東海上では変化傾向の不確実性が大きい。月平均では、６月は、梅雨
降水帯が強化してやや南下する傾向が予測されている。また、梅雨降水帯の北側には降水量変化の小さなゾーンが分布する。７月は、日本付近の梅雨降水帯の振る舞いは不確実性が大きい。８月は大陸側で降水量が増加傾向で、日本の日本海側地域と太平洋側地域で変化傾向が異なる。
MRI-AGCM を用いて感度実験を行い、SST 昇温と温室効果ガス（GHG）濃度増加の役割を調べた。SST 昇
温は、東アジア全体の降水量増加や梅雨降水帯の強化/南下に寄与している。一方で GHG 増加に伴う陸面
昇温は、大陸側の降水量増加に寄与している。
謝辞：本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。
表１ MRI-AGCM 実験リスト
アンサンブル構成
メンバー数
実験１ YS積雲、28種類のSSTパターン
28
実験２ 3種類の積雲スキーム×4種類のSSTパターン
12

図１ 降水量増加を予測するメンバーの割合（％）。RCP8.5 シナリオに基づく 21 世紀末予測。左から順に６～８月平均、６月、７月、８月。上から順に MRI-AGCM の SST アンサンブル実験、MRI-AGCM の SST/積雲アンサンブル実験、CMIP5 マルチモデル実験。太線は現在気候の 7mm day-1 等値線（2.5 度格子に平滑化）。

― 241 ―

B361

ハノイの記録的高温に寄与した異なる時空間スケール現象*

小林峻（筑波大学地球学類）・日下 博幸（筑波大学計算科学研究センター）

1. はじめに西風によって山岳地帯風上側から移流されること2017 年 6 月 3 日、ベトナム北部の都市ハノイで
過去 40 年で最高となる 41.5 ℃を観測した。こので、ハノイで記録的高温が発生する可能性が示唆された。

ような都市の記録的高温の原因として、地球温暖化
や全球・総観規模スケールの異常気象だけでなく、

4. 原因③：フェーン現象と地表面加熱

フェーン現象や都市ヒートアイランド(UHI)といっ

WRF を用いた数値シミュレーションにより、フェたローカルスケールの現象も指摘されている。しかーン現象の寄与を定量的に評価した。その結果、6しこれら先行研究は、都市の記録的高温に対するグ

月 2～5 日はハノイの風上側105.0 ° 𝐸𝐸周辺でフェー

ローバルスケール及びローカルスケールの現象のン現象が発生していた(図 1)。さらに同期間中続い寄与を包括的に議論していない。

た晴天により、ハノイ上空およびその風上側で混合

そこで、本研究の目的は、2017 年 6 月 2～5 日に層の発達が顕著にみられた。
これら 2 つのことから、ハノイを襲った記録的高温に対して寄与していた

夜間はハノイ上空に高温位の空気塊が吹き降りて異なる時空間スケール現象の影響を調査し、個別に気温が下がりきらず、昼間は混合層発達による上空定量的評価を行うことである。ハノイは、隣国ラオの空気塊の取り込みで顕著な高温が発生したと考スとの国境に位置する 2000 m 級の長山山脈含む山えられる。また、地形感度実験により、フェーン現岳地帯によりフェーン現象を考慮でき、かつ都市マ

象は昼間に+1.0～+2.0 ℃寄与していたことがわか

スタープランにより UHI も考慮できるため、都市のった。

記録的高温に寄与した異なる時空間スケール現象
5. 結論を議論する上で理想的である。

2017 年 6 月 2～5 日にハノイを襲った記録的高温には、地球温暖化(約+0.91 ℃/40 年)や暖気移流

2. 原因①：ベース気温の上昇
まず、NOAA Climate Data Online より得られた観(+4.0～+8.0 ℃)といった大規模スケールの現象や、測データを用いてベトナム北部の 40 年間(1971-

フェーン現象(+1.0～+2.0 ℃)や UHI(最大+4.0 ℃)

2010)の気温変化傾向を調査した。その結果、約といったローカルスケールの現象が寄与していた+0.91 ℃/40 年の上昇傾向がみられた。

ことがわかった。

次に、領域気象モデル WRF による数値シミュレー
ションを用いて UHI の寄与を定量的に評価した。その結果、6 月 2～5 日のハノイでは、UHI は昼間に 0～+1.0 ℃、夜間に+2.0～+4.0 ℃寄与していた。
3. 原因②：暖気移流
過去 20 年(2000-2019)の NCEP-FNL 再解析データを用いて、総観規模スケールの異常気象の寄与を調査した。その結果、800hPa 面において 6 月 2～5 日
は 20 年平均値を 4.0～8.0 ℃上回る暖気が西風に

図1よりハノイ上空に移流されていたことがわかった。

西風 [m/s]、等値線は温位 [K]、赤三角はハノイ、

つまり、20 年平均値よりも高い気温の空気塊が強い

灰色は地形)― 242 ―

6 月 3 日 0100LT の東西鉛直断面図(陰影は東B362
西日本の大雨時における大気大循環場の特徴～平成 30 年 7 月豪雨との比較～（第 2 報）
原田やよい*，遠藤洋和（気象研究所），竹村和人（京大院理、気象庁気候情報課）

１．はじめに「平成30年7月豪雨」(HR18)では，西日本から東海地方を中心に全国的に記録的な大雨となり，各 地 で 甚 大 な 被 害 が 発 生 し た (Tsuguti etal.2018; Shimpo et al. 2019; Takemura et al.
2019)．本研究では,過去に西日本の広域で発生した大雨時にみられる大気大循環場の特徴を合成
図解析により把握し,HR18時の循環場との比較を行う．第1報（2019年春季大会B203）では，西日本平均３日間降水量上位10(TP10)事例の合成図
解析の結果を示し, TP10事例およびHR18時の両方において,地上付近では,日本の南東海上で高気圧，日本の西海上で低気圧の発達がみられ，西日本付近に水蒸気の流入しやすい状況となっていること，対流圏上層では,ユーラシア大陸上の寒帯前線ジェット(PFJ)沿いに準定常ロスビー波束を伴った波列が明瞭にみられることを示した．
第2報では,時間スケールを考慮して得られた解析結果やその考察について報告を行う．
２．使用データおよび手法
第 1 報と同じく気象庁地域気象観測システム（AMeDAS）による日別降水量の西日本平均３日積
算値,気象庁 55 年長期再解析（JRA-55，Kobayashi
et al. 2015）および米国海洋大気庁の外向き長波放射量(OLR)を用いて合成図解析を実施した（統計期間は 1979～2018 年,ただし台風の直接影響を受けた事例と HR18 を除く）
．大気要素から波成分を抽出するために時間フィルタとしてランチョスフィルタ(Duchon，1979)を適用した．ここでは,ハイパスフィルタを HPF,バンドパスフィル
タを BPF,ローパスフィルタを LPF と表記する．
３．結果
図1左列は時間フィルタを施した海面更正気圧(SLP)偏差のTP10事例における合成図である．日
本南東海上の高気圧偏差は,8dayHPFの場合（図1a）を除いて統計的に有意で,特に季節内変動ス
ケール（25-90dayBPF）において最も明瞭である（図1c）．この周期帯の変動には,対流圏上層のPFJ沿いの波束伝播や北半球夏季季節内振動に伴う対流活発位相北上の寄与が示唆された（図省略）．一方，HR18時にも（図1右列）25～90日周期
帯の変動が卓越しているが（図1g）, 対流圏上層の波束伝播の寄与が大きい（図省略）．
また,8～25日の周期帯で明瞭にみられる日本付近から東シナ海にかけての低圧部に着目し（図1f）, HR18前における時間発展を2018年6月下旬まで遡ってみると（図2）,6月26日には（図2a）,20°N,
140°Eにおいて対流活動の活発化に対応したOLR負偏差域がみられ,その西部に弱い低気圧偏差が解
析されている．その後,これらは西方への伝播とともに次第に強まり,HR18時にかけて，東シナ海

から日本付近で持続している（図2e,f）．当日には,この対流活動活発化をもたらした要因についての考察および対流圏上層の朝鮮半島上の気圧の谷の特徴についても報告を行う．

図1 (左列) TP10事例のSLP偏差(hPa)同時合成図および（右列）HR18のSLP偏差分布図．
(a),(e)8dayHPF,(b),(f)8-25dayBPF,(c),(g)25-90dayBPF
および(d),(h)90dayLPFを施した．左列の濃い（薄い）陰影域は危険率5％（10％）で統計的に有意な領域を表す．

図2 2018年6月26日から7月6日にかけての8-25dayBPFを施したSLP偏差（等値線、hPa）およびOLR偏差（陰影、 W m-2）．
等値線間隔は1hPa．

― 243 ―

B363
冬季極東域における寒暖に対応する El Niño の予測可能性*塩崎公大 (京大院理)、榎本剛 (京大防災研/JAMSTEC APL)
日付変更線付近における SST 偏差東西勾配を基に合1成図に使用した El Niño 事例を再分類した結果、冬季極

はじめに

El Niño は全球規模で発生する異常気象の原因の一つ

東域における寒暖で分類した結果によく似ている。つまであり、冬季極東域は暖冬傾向があるが、いくつかの事

り、SST 偏差東西勾配が大きい事例では WP が卓越し、例では暖冬ではない。El Niño が東アジアに暖冬をもたSST 偏差東西勾配が小さい事例では PNA が卓越していらすメカニズムについては研究が進められているが、非る。スーパー El Niño と呼ばれる 82/83 事例、97/98 事

暖冬となるメカニズムについては調査されていない。こ例、15/16 事例は SST 偏差東西勾配が大きい事例に分の点に注目し、極東域の暖冬事例および非暖冬事例で異類されたが、それらを除いた合成図でも同様の結果が得なる海面水温（SST）偏差分布とそれぞれに対応する対られた。この日付変更線付近における SST 偏差東西勾流活動から、極東域における暖冬 · 非暖冬のメカニズム

配はウォーカー循環の弱まりに一致しており、西太平洋を調査してきた（塩崎ら、2019 年度気象学会春季大会;

における対流抑制に伴う局所的なハドレー循環の弱まり

秋季大会）。

が極東域の暖冬傾向に重要であることが示唆される。こしかしながら、この冬季極東域の寒暖に一致する El

れはこれまでの塩崎らの研究に矛盾しない。

Niño の特徴は明らかになってきたものの、その予測可能性については課題が残されていた。そこで本研究は、El Niño が発達中である夏における SST 偏差の特徴か
ら冬季極東域の寒暖が予測可能か確認した。

2

解析方法
まず、1948 年以降の冬（DJF）に発生した El Niño を抽出する。この時、El Niño の定義は気象庁に準拠し、SST データには ERSSTv5、気温および風のデータには
NCEP/NCAR reanalysis-1 を用いた。抽出された各事例に対して、極東域（25◦ –40◦ N, 100◦ –140◦ E, 850 hPa）
における気温偏差の符号を基準に暖冬事例と非暖冬事例に分類した。本研究で用いる極東域の領域は冬季東ア
ジアモンスーンの活動度をよく捉えられると知られており、先行研究（Takaya and Nakamura, 2013）においても極東域として指定された領域である。次に分類ごとに発生期の春から衰退期の春までのホフメラーによる合成
図解析を行う。この際、データ期間において線形最小二乗法により算出した温暖化トレンドからのずれを偏差と

図 1：赤道付近（5◦ N–5◦ S 平均）における SST 偏差（K）とした。このホフメラーで得られた夏（JJA）における日925 hPa 面における東西風偏差（m/s）の差（暖冬 − 非暖冬）。

付変更線付近の SST 偏差東西勾配を元に再分類し、冬参考文献

における中高緯度大気の応答を確認した。

3

結果

El Niño 発生時における冬季極東域の寒暖に一致する。
熱帯 SST 偏差の違いは日付変更線付近で大きい（図 1）
その差は発達中の夏から衰退期の春まで持続している。
この熱帯 SST 偏差分布に対応した熱帯の対流は発散風

Shiozaki, M., and T. Enomoto, 2020: Comparisonof the 2015/16 El Niño with the two previous
strongest events. SOLA, 16, 12–16.
塩崎公大、榎本剛、高谷康太郎: WP/PNA インデックスと熱帯海面水温偏差との関係. 日本気象学会

を通して、中緯度にロスビー波源を生成する（Sardesh-mukh and Hoskins, 1988）。この異なる熱帯 SST 偏差分布に対応した熱帯の対流活動に伴って、冬において2019 年度春季大会 B205.
塩崎公大、榎本剛、高谷康太郎: 冬季極東域における暖冬事例では Western Pacific (WP)、非暖冬事例では

Pacific/North American (PNA) が励起されている。

― 244 ―

寒暖に対応する El Niño 発達過程. 日本気象学会
2019 年度秋季大会 C457.

B364

夏季日本付近におけるロスビー波の砕波頻度と関連する大気大循環*竹 村 和 人 (京 大 院 理 , 気 象 庁 気 候 情 報 ), 向 川 均 (京 大 院 理 ), 前 田 修 平 (気 象 研 )
1.

はじめに

3.

解析結果

盛夏期アジアジェットに沿って伝播するロスビー波El Niño 及び La Niña 発生年で合成した 8 月平均砕波は，ジェット出口にあたる日本付近において，しばし頻度の経度分布をみると（図 1），日本付近における砕ば砕波を引き起こす[1]．日本付近～その東海上で発生

波頻度は，La Niña 発生年に，気候値と比較して有意にする砕波に関して，先行研究では，砕波に伴う太平洋

増加する傾向がみられる．日本付近で平均した砕波頻

十年規模変動（PDO[5]）への影響[7]等，主に下流への度に回帰させた SST は，中・東部太平洋赤道域におい影響について調べられてきたが，砕波頻度の年々変動て低温偏差を示し，それに対応して，ウォーカー循環をもたらす海況や大気大循環の特徴，及びそのメカニの強化やアジアジェットの強化及び北偏傾向が明瞭に

ズムは明らかではない．本発表では，砕波頻度に回帰みられる．アジアジェットの強化は，定常ロスビー波

させた月平均場での海況や大気大循環の特徴を示し，の導波管構造及びロスビー波の活動度が強まる傾向

エルニーニョ・南方振動（ENSO）による砕波頻度への（図 2）と対応し，ジェットの北偏は，日本付近におけ影響やそのメカニズムに着目する．

る水平風の減速・分流場が強まる傾向と対応している．
これらの傾向は，La Niña 発生年における砕波頻度の増

2.

使用データと解析手法

加と整合している．

大気循環場データとして，気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55[4]）の 7～8 月の日別値及び月平均値を用いた．海面水温（SST）のデータには，COBE-SST[3]の月平均値を用いた．期間は，1958～2018 年の各年 7, 8月である．偏差は，気候値（1981～2010 年平均値）からの差で定義した．
砕波の発生は，力学的対流圏界面（2PVU 面）上における温位南北勾配の逆転に基づく指数[6]を用いて検出し，月平均砕波頻度を，砕波の発生日数の月全体の日数に対する割合（%）で定義した．
El Niño 及び La Niña 発生年は，気象庁の定義に基づき，エルニーニョ監視海域（5oS–5oN，150–90oW）で平均した SST（NINO.3）の，基準値（前年までの 30 年平均値）からの差の 5 か月移動平均値が，それぞれ+0.5℃
以上及び-0.5℃以下となった年で定義した．

図 2 60–120oE で平均した，200hPa (a)定常波数，及び(b)東西波数 k≧3 の運動エネルギー[2]で定義されるロ．黒破線は気候値，青スビー波の活動度（単位: m2 s-2）
線は気候値に+1 標準偏差の砕波頻度の変動で説明される回帰偏差を加えた値，赤実線（第 2 軸）は回帰偏差
を示す．
参考文献
[1] Abatzoglou and Magnusdottir, 2006, J. Climate, 19, 6139–6152.
[2] Enomoto, 2004, J. Meteor. Soc. Japan, 82, 1019–1034.
[3] Ishii et al., 2005, Int. J. Climatol., 25, 865-879.

図 1 25–45oN で平均した，8 月平均砕波頻度の経度分
布（単位: %）
．黒線は気候値，赤（青）色の破線及び陰影は，それぞれ El Niño（La Niña）発生年における合成図及び±1 標準偏差の幅を示す．色実線は，気候値との差が 95%信頼度水準で有意な経度帯を示す．

[4] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.
[5] Mantua et al., 1997, Bull. Amer. Meteor. Soc., 78, 1069–1079.
[6] Pelly and Hoskins 2003, J. Atmos. Sci., 60, 743–755.
[7] Strong and Magnusdottir, 2009, J. Climate, 22, 1819–1833.

― 245 ―

C351

― 246 ―

C352

気象庁の国際協力業務
菅野

1.

能明＊, 大塩 健志, 小松 奈央子, 遠藤
太原 芳彦（気象庁総務部企画課国際室）

寛也,の気象プロジェクトとも連携し、研修ワークショップ

はじめに

気象・海洋、地震・火山などの自然現象を監視・予測し、災害の防止・軽減を図るとともに、地球環境問の開催、専門家交流、技術移転等を積極的に進めている。

題への取組みに向けて的確な情報を提供するためには、

気象庁は、国際民間航空機関（ICAO）の枠組みでは、

国際的な協力のもと、世界で調和した形での観測の実

航空機の安全運航の妨げとなる熱帯低気圧や大気中の施、観測データの迅速な国際交換、確かな技術に基づ

火山灰の情報を提供するセンターを運営している。まく情報作成等が不可欠である。

た、東南アジア 5 か国を対象として、航空気象情報の気象業務法は、「気象業務の健全な発達を図り、もつ作成に関する技術指導を毎年実施している。

て災害の予防、交通の安全の確保、産業の興隆等公共の福祉の増進に寄与するとともに、気象業務に関する国際的協力を行うこと」を気象庁長官に課している。

3.

政府開発援助の一環としての技術協力

気象庁が国際協力業務を行う上で、国際協力機構

気象庁は世界気象機関（WMO）等の国際的枠組みの下、（JICA）が実施する気象分野の技術協力プロジェクト

または政府開発援助、二国間協力等により、関係国際は強力なパートナーである。気象庁と JICA は各プロジ

機関、外国気象機関、国内関係機関等と緊密に連携し、ェクトの形成段階から緊密に連携・協力し、気象庁が世界、特にアジア地域の気象業務の発展、及び我が国行う他の国際協力業務との相補・相乗効果も勘案しなの気象業務の強化に努めている。本報告では、特に開がら、効果的、効率的なプロジェクトの実施に努めて発途上国（以降、途上国）の気象機関を対象とした気いる。

象分野における技術支援について報告する。

JICA 課題別研修「気象業務能力向上」においては、
昭和 48 年度から令和元年度までに計 77 か国 356 名が2.

気象庁での約３か月の研修に参加しており、研修員のWMO 等を通じた協力

WMO は、世界の国々が効率的な気象業務を行うため、また、各国の協力を容易にするため、全世界的な観測・多くは帰国後、母国の気象業務の発展に主導的な役割を果たしている。

通信網による観測データ交換、気象解析・予報等の各

JICA 技術協力プロジェクト（「気象観測・予報・警報

種地区センター（以降、センター）を指名している。

能力向上」など）では、各国気象機関の人材・器材の気象庁は、アジア地区の中核的な気象機関として、現状も勘案し、無償資金協力で供与した観測機器の効WMO の各種のセンターに指名され、その機能の一部とし果的な活用等も含め、各プロジェクトのコンサルタンて途上国への技術支援を行っている。具体的には、アトとも連携しながら研修や専門家派遣を行っている。

ジア地区の気象機関職員を主な対象とし、熱帯低気圧

令和元年度はベトナム、モーリシャス、ミャンマー、の解析・予測、気候情報の利活用についての研修をそフィジー（大洋州諸国を含む）、を対象にプロジェクト

れぞれ毎年気象庁において実施、また、気象データのを実施した。令和２年度は、さらにフィリピン、ブー

国際交換、気象測器の精度確保、気象衛星「ひまわり」

タンを対象としたプロジェクトを実施予定である。

の利活用に関するワークショップや専門家派遣を、そ4.

れぞれ定期的に実施している。

二国間（気象機関同士）の協力

また、WMO の様々なプロジェクトに参画し、アジア太気象庁は、途上国気象機関からの要望に応じて、気平洋地域を中心に、各国気象機関の観測、解析、数値象庁が開発した解析・予報プログラムの提供や必要な予報等の技術の向上に取り組んでいる。特に、東南ア研修を実施している。

ジアにおける気象レーダー観測ネットワークの構築を目指すプロジェクトでは、東南アジア諸国連合（ASEAN）― 247 ―

C353

静止気象衛星ひまわりによる国際貢献
別 所 康 太 郎 , 安 藤 昭 芳 , *山 本 幹 人 （ 気 象 庁 気 象 衛 星 課 ）永戸 久喜, 五十嵐 陽子, 小山 亮（気象庁予報課アジア太平洋気象防災センター）
1.

そのほか、気象衛星センターのウェブサイトでは、はじめに我が国の静止気象衛星「ひまわり」は、1978 年 4 月

ひまわりの画像を、インターネット環境が十分ではなに初号機の本格的な観測を開始し、以来 40 年以上にわい島嶼国等でも容易に取得できるようデータ量を小さたり長期継続観測を実施していて、我が国及びアジア

くして、各機関が要望した領域で提供している。

太平洋諸国の自然災害の防止に不可欠なものとなっている。特に、ひまわり 8 号・9 号は、世界最高性能のイ

3.

ひまわりリクエスト

メージャを搭載して世界に先駆けて打ち上げられ、フ気象庁は外国気象機関からリクエストされた領域にルディスク観測 10 分毎、領域観測 2.5 分毎という高頻対して行う 2.5 分毎の機動観測（ひまわりリクエスト）度のほか、高解像度、16 バンドの観測を実現し、デーを 2018 年に開始した。この取り組みは、WMO と協力し

タ量はひまわり 7 号の 50 倍となった。こうしたデータて検討を進め、また、WMO 第 V 地区からの要請についてを駆使することで、従来にないプロダクトを開発・提はオーストラリア気象局が取りまとめを行うことで実供できるようになった。一方、アジア太平洋地域には施している。これまで、17 機関が登録しており、熱帯

発展途上国が多いことから、ひまわりのデータ利用に

低気圧、火山噴火及び森林火災等の監視のためのリク

ついて、これらの国々の実情に応じた多彩かつ手厚い

エストに応じ観測を実施している。

技術支援を行うことは、世界的な公衆気象サービスの通常のひまわりリクエストでは、要請から 48 時間の発展及び我が国の重要な国際貢献のひとつとなってい観測を実施するが、顕著な災害などに対しては、数週る。本報告は、アジア太平洋地域における防災力向上

間を超える連続観測も実施しており、2018 年 12 月からのために気象庁が行っている、ひまわりに関連する途

2019 年 1 月にかけてインドネシアからの要請により噴

上国支援の概要を報告する。

火による大きな被害が発生したクラカタウ火山の観測を、また、2019 年 12 月からオーストラリア気象局から2.

の要請により同国南東部の森林火災の観測を実施して観測データの提供

現行のひまわり 8 号の観測データは、主に通信衛星いる。

（ひまわりキャスト）とインターネット（ひまわりクラウド）の 2 通りの手段を用いて提供している。ひま4.

各国の地域防災力向上に向けた支援

わりキャストは、インターネット環境の脆弱な島嶼国

気象庁は、WMO の地区特別気象センター(Regional等を対象としていて、スカパーJSAT 社の通信衛星

Specialized Meteorological Center)として、熱帯低（JCSAT-2B）を介してひまわりデータを配信し、ユー

気圧 RSMC 東京センター（RSMC Tokyo - Typhoon Center）

ザーは安価な汎用品を用いた地上設備で受信できる。

を運営し、北西太平洋域の熱帯低気圧について、解析

これまでに世界気象機関（WMO）及び国際協力機構

や予報、予報の根拠、数値予測の情報等をリアルタイ（JICA）の支援により設置された 20 か国を含め、33ムに提供することで、同領域内の各国が行う解析・予の外国気象機関に受信設備が設置されている。このう

報を支援しているほか、国際的なセミナーや研修を実

ち 23 か国に対して、気象庁がひまわりデータの利活用

施することにより、熱帯低気圧の監視や解析・予報に促進のための現地研修を実施した。一方、ひまわりク

係る技術協力、技術移転にも寄与している。

ラウドは、十分な速度のインターネット回線が利用可

熱帯低気圧 RSMC の枠組みの活動のほかにも、太平洋

能な地域向けに、ひまわりの大容量データを提供して島嶼国リーダー教育支援プログラム、アジア・オセア

いる。ひまわりキャスト・ひまわりクラウドの利用者

ニア気象衛星利用者会議等、様々な機会を通じて、ひ向けには、データ取得やフォーマット変換、可視化・まわりの観測データを有効活用しながら各国の気象の解析等のツールの提供もあわせて行い、ひまわりの観解析・予報技術、ひいては地域防災力の向上に資する測データが有効に利用できるように支援を行っている。

研修を実施している。

― 248 ―

C354

途上国における気象分野支援への貢献*

登 内道 彦 、 三 上正 男 （ 気 象業 務 支援 セン タ ー ）1. はじめに
国際協力機構（JICA）などが行う日本の途上国支援には、有償資金協力（円借款）、無償資金協力、技術協力があるが、気象業務支援センターでは主に技術協力の分野で、気象庁と連携しながら、途上国における支援・
技術移転を実施している。
2. 途上国支援の現状
途上国支援は、欧米各国、世界銀行、WMO、アジア開発銀行など様々な機関のほか、アジアにおいては、中国・韓国も、積極的に援助を行っている。
［ハードウェア］
ハード面では、JICA が進める固体素子レーダー導入のほか、Vaisala、ゲマトロニクス、EEC なども多くの国にレーダーを納入しており、二重偏波レーダーの導入も始まっている。また、アフリカを対象とした、PUMA
プロジェクト（the Preparation for Use of MSG [TheMeteosat Second Generation satellite] in Africa）、
アジア・大洋州を対象とした本邦気象庁による
HIMAWARI-cast などの衛星および数値予報データ提供、MFI(Meteo France International)Synergie（予報担当者向け統合システム）など欧米を中心とするオールイ
ンワンシステム、韓国によるデータベース・AWS ネット
ワーク供与なども、途上国援助では多く見られる。
［ソフトウェア］
ソフト面では、広く実施されている、WMO による
observer および forecaster への技術講習のほか、UKとフィリピンによる領域モデル試験端末の導入、モザ
ンビークなどアフリカの一部を含む WRF モデル導入、
前述のオールインワン予報端末導入に関する技術研修のほか、UCAR(USA)が開発を続けるネット教材 COMET（http://www.comet.ucar.edu/）を利用した研修など、様々な研修が目白押しで実施されている。また、インド
ネシアなどでは、独自資金により ECMWF の高解像度の中長期予報を購入し業務に使用している例もある。
［乱立する AWS］
観測機器については、いずれの国においても、様々なメーカーの AWS が入り乱れており、それぞれのシステ
ムが孤立し、精度検査は導入時のみである、計測単位の異なる（0.2mm/0.5mm）転倒枡雨量計の混在、通信障害などによる欠測の多発など課題は多く、有人観測の
SYNOP 観測が主役の各国気象局において、AWS の利用はあまり進んでいない。
［途上国援助の課題］
各国に共通する課題として、以下が挙げられる。
➢ 多くの国の援助があり、最先端の技術援助、機器を求める傾向にある。

➢

➢

➢

パッケージ化されたものが多く、観測・予測のいずれにおいても、ブラックボックス化したシステ
ムの出力をそのまま利用することが多い。
Python など様々なライブラリーの準備されたプ
ログラムを利用することが多く、物理過程や統計的な裏付けを、あまり意識せず（理解せず）に利用している。
データ利用のため、ネットワーク、OS、ソフトウ
ェアに関する知識が不可欠になってきているが、IT 技術者が不足しており、また、優秀な技術者は、他分野へ容易に転職してしまう。

3. 日本の貢献に対する期待
JICA による技術援助は、現地気象局への長期専門家
派遣(2～3 年)、各専門分野の短期専門家による年 3 回
×1 か月程度のシャトル型を組み合わせ、現地気象局とタスクチームを構成して、技術開発に取り組むのが特徴で、2～3 週間程度の集中講習、パッケージシステムの導入と引き渡し時 OJT を中心とする、ワンストップの欧米型援助とは異なる。
現地に滞在し、気象局職員と日々の活動をとおして技術援助を行う方法は、最新技術を望む途上国から見ると地味な手法であるが、現実と要望にギャップのある途上国においては、基礎レベルからの技術向上、日常業務への貢献に有効である。また、日本への留学経験者の多い東南アジア諸国においては、技術移転の発展として日本における学位取得、本邦気象庁による継続した技術援助などへの、期待は大きい。
WIGOS プロジェクトの一環として実施されている「東南アジア域統合レーダープロジェクト」のように、ソフ
トウェア供与、導入への現地フォローアップによる技術移転は、日本の援助の特徴となりつつある。
4. おわりに
熱帯地域においては、温帯低気圧や台風などの顕著な擾乱がなく、雲頂高度がそれほど高くなくても、効率的に水蒸気が供給されることにより、狭いエリアで大雨になることも多く、これらの気象現象の解明、予測精度の向上など、残された課題が多い。
熱帯における気象分野での研究・技術供与、同地域からの人材受け入れ・研究協力は、本邦気象庁による継続的な技術支援とともに、要望が強く、先進国の中で災害多発域に位置する日本として、産官学一体となって積極的に取り組む課題と考えられる。

― 249 ―

C355

途上国気象局職員の日本国内研修における大学及び研究機関協力先の現状*岩 田 総 司 ・ 服 部 充 宏 （ 日 本 気 象 協 会 ）1.

また、現在進行中の技プロで計画されている本邦研

背景

独立行政法人国際協力機構(JICA)では、開発途上国の修の内容は、気象測器が 5 回、予報が 5 回、衛星デー

課題解決能力と主体性向上のために技術協力プロジェ

タが 3 回、レーダーデータ活用が 1 回となっている。

クト(技プロ)を行っている。気象分野においては、観表 1 に、技プロ公示時[2]の情報をもとに、今後予定さ

測・予報・警報・情報伝達・気象知識の普及啓発の取れている本邦研修の対象国、予定時期、内容をまとめり組みが中心となり、専門家の現地派遣や日本国内でた。

の研修員の受け入れ、機材供与の 3 つの手段を組み合
わせて、約 3 年かけて技プロが実施される。研修員の表１ 今後予定されている本邦研修受け入れについては本邦研修と呼ばれ、多くの場合現対象国

時期（年.月-年.月）

地派遣される専門家によって研修内容の検討・計画・

ベトナム

2020.12 - 2021.2

衛星データ調整が行われる。研修では大学等の研究機関での講義

ミャンマー

2020.4 - 2022.6

予報

2021.1 - 2021.3

レーダーデータ

2021.3 - 2021.5

測器校正を行うが、その依頼先は専門家自身の人的繋がりから選定している現状がある。
フィリピン
2.

2021.10 - 2022.1

本邦研修について

気象分野における本邦研修の多くは開発途上国の気象局職員が数週間程度日本に滞在し、日本の気象庁やモーリシャス

研究機関、民間企業で見学を含む研修を受ける。そのブータン中で重要な位置を占めるのが、研究機関での講義であ内容

降水ガイダンス（雷雨観測）

2020.6

衛星データ、予報

2021.5 - 2021.7

衛星データ、予報

2020.2 - 2021.1

観測、予報※技プロ開始後に、内容・時期が変更されている可能性あり。

る。開発途上国のニーズはさまざまであるものの、専門家の多くは気象庁出身者や民間の気象コンサルタン
トが担っており、研究機関の受け入れ先についてはそれぞれの人的繋がりに依存している。そのため、日本国内に多くの研究機関や研究室があるにもかかわらず、接点がないことによって国内の研究資源を活用しきれていない可能性がある。

4.

今後の課題

今後、多くの本邦研修が予定されており、研修内容に応じた適切な受け入れ先の選定と研修の受け入れが必要となっている。しかし、これまで本邦研修は気象庁出身者や民間気象コンサルタントの人的繋がりによって行われている。大学教員等の研究機関所属者は社会貢献がその役割として明文化され、評価項目となっ3.

大学・研究機関の協力先現状分析

過去 10 年間における大学及び研究機関での本邦研修の内容は、数値予報モデルが 4 回、衛星データが 1 回、災害全般が 1 回、その他多くの分野をオムニバス形式で行ったものが 1 回である。対象国と本邦研修の回数
は、バングラデシュが 3 回、スリランカが 2 回、フィリピンが 1 回となっている。このうち、受け入れ機関は、岐阜大学が 2 回、筑波大学が 1 回、京都大学が 1回、気象研究所が 1 回、宇宙航空研究開発機構が 1 回、防災科学技術研究所が 1 回である。この数字は、現在プロジェクトが完了しており、報告書となっているものを抽出して記載している[1]。

ている。今後は大学側の受け入れニーズも把握し、マッチングを行うことでこれまで以上に研究機関と途上国支援が相互に活用し合う環境構築を行う必要がある。
参考文献[1] （独法）国際協力機構 JICA 図書館ポータルサイ
ト , https://libportal.jica.go.jp/library/public/Index.html,(2020/2 閲覧)[2] （独法）国際協力機構 コンサルタント等契約案件
公示,https://www2.jica.go.jp/ja/announce/index.php?contract=
1, (2020/2 閲覧)― 250 ―

C356

JICA 長 期 専 門 家 か ら 見 た 国 際 協 力*

石 原正 仁 1 、赤 津 邦夫 1 、 中井 公 太 1 、 黒 岩宏 司 1 、 赤枝 健 治 2 （ 1 元 、 2 現 J I C A 長 期 専 門 家 ）4. 技術プロジェクトにおける課題と対処

1. はじめに
国際協力機構（JICA）は開発途上国支援のひとつとし

これまで技プロは途上国の気象業務の向上に貢献した。

て各国の気象業務を改善・強化するため、技術協力プロジ

長期専門家経験者の立場から見たとき、次のような課題とェクト（技プロ）を実施している（赤津・小野 2020）．こ対処が考えられる。

こではカンボジア・ミャンマー・ドミニカ共和国（赤津）、 技プロのシステム化：技プロの活動内容は、各国へのフィリッピン（佐藤信夫氏）、スリランカ（石原）、フィジ

事前調査をもとに各国気象業務の実情に合わせてその都ー（黒岩）、モザンビーク（中井）、ベトナム（赤枝）で実

度活動の仕様書が作られる。
コンサルタントはこの仕様書施した／実施中の技プロに、長期専門家として参加した経をもとに詳細な業務実施計画を立て、マニュアルやテキス

験をもとに、
技プロを中心とする途上国支援の現状と課題

トなどの資料を作成する。ただし、こうした資料には共通を示し、対処策を考える。

するものが多い。➡新に JICA 標準活動指針、標準マニュ

2. 技プロと長期専門家

アル・テキスト・e-ラーニングソフトの作成、キャリア付

途上国の気象機関を対象とする技プロは、各国からの要請にもとづき JICA が事前調査を実施して協力内容を決定

与のため技プロのさまざまな研修における終了証の付与（本邦研修では実施している）。

し、審査によって決定した気象コンサルタント会社によっ 基礎・最新気象学・IT の研修：技プロは日々の気象業て 3 年程度の期間実施されている。最近の技プロでは、気務の改善に目標があるため、明確で即効性のある成果が求象観測（観測機器の維持管理や校正）、予警報業務（予報められる。
このため現業的気象技術の移転が主体となる一ガイダンス・SATAID の導入、予警報区分・基準の見直し・方、その基盤となる基礎気象学（熱力学、気象力学など）

細分化）情報伝達の改良（気象局ウェッブサイトの改良、や熱帯気象学・熱帯低気圧などの最新気象学、観測データ

予警報の伝達手段の高度化）、啓発活動の改善（防災パン

処理・数値予報データ処理・気象局 web サイトの作成等に

フレット・動画などの作成）を対象としており、受注した

必要な IT・ネットワーク技術のなどの技術移転に時間をコンサルタントの専門家は数か月間隔で 1 か月間ほど気費やせない。➡大学・研究所の教育・研究者による基盤・象局に滞在し、相手方担当者（Counter Part: C/P）と共

最新気象学に関しての短期専門家研修・本邦研修の実施。

同して技術移転、研修、マニュアル作成などの活動を実施

 企画管理系技術の移転：先進国や国際機関からの資金している。一方、長期専門家は気象案件の場合、その特殊協力により、自動地上観測システム AWS、気象レーダー、性から気象庁推薦による人選が行われ、JICA 直営として予報支援システム、局地数値モデルなどのシステムが供与

技プロ実施期間とほぼ同期間派遣される。
同専門家はそれ

され、気象業務の近代化に貢献している。一方、各支援機までの職務経験をもとにチーフアドバイザとして、
気象局

関は独立して活動しているので、それらのシステムが必ずの業務改善、
中長期的業務計画の立案などへのアドバイス、

しも対象国にとって計画的・最適に導入されているとは限

気象学の講義、関連機関（防災省など）との調整を行ってらない。例えば、導入された AWS が水銀気圧計など在来観いる。技プロでは 2 週間程度の C/P の本邦研修や、日本か測機器と並行して運用され、当事国にとって人的・経費的らの短期専門家の派遣による C/P の研修も実施している。

に負担になっている例が多く見られる。
➡気象業務の業務

3. 長期専門家の活動最適化・予算立案等のため企画・管理業務に関する技術協

コンサルタントの活動は仕様書によって具体的に規定力も必要である。

されており、詳細な計画にもとづいて活動を実施し、成果

 中核職員の養成：中長期的に見ると、途上国の気象業をあげることが求められる。一方、長期・専門家はコンサ

務の発展には中核職員の人材育成が欠かせない。➡日本のルタントとの間の相互補完的な関係構築、気象局と相手国大学院への留学支援等、この面でわが国の大学・研究所が関係省庁の関係調整、
予定していなかった C/P からの要望貢献できる課題は多いと思われる。

への対処などに時間を費やすことも多い。その結果、各長

4. おわりに期専門家においても目標以上に成果を挙げた活動があるとともに、十分な達成が困難な活動もあった。

わが国の気象分野の途上国支援では、国内関連機関の連携強化により科学・技術両面の支援強化が望まれる。

― 251 ―

C357

Climate prediction based societal applications*S wadhin Be hera (JAMS TEC), Take shi Doi (JAMS TEC), Yushi Morioka (JAMS TEC),
Ne ville S weijd (ACCESS ), Noboru Mina ka wa (NU) a nd Toshio Yamagata (JAMS TEC)

dynamical model in the world with such large numbers of,QWURGXFWLRQ

Tropical climate variations and associated extreme events

ensemble members.

are causing huge socio-economic losses and global
challenges for Sustainable Development Goals (SDGs). For

$SSOLFDWLRQLQDJULFXOWXUH

example, the recent Indian Ocean Dipole (IOD) event has

The 28-yr SINTEX-F1 hindcasts data were statisticallycaused severe floods in East Africa and intense forest fires indownscaled to estimate maize yields at four agricultural

Indonesia and Australia in 2019-2020. Similarly, the El Niño

districts in northeastern South Africa through Model Output

of 2015 is known for its links to extreme droughts in many

Statistics approach. Verification of the downscaled hindcasts

parts of the world. Therefore, the seasonal-to-interannualshows that the model has a reasonable skill in the yield

climate predictions of these climate variations have become

predictions. Moreover, the model results suggested that theso important in the present time to mitigate thedryland crops have a better chance of being predictedsocio-economic losses. Fortunately, the climate predictions

reliably than irrigated crops．

based on ocean-atmosphere coupled models have become
reliable in the predictions of El Niño-Southern Oscillation

$SSOLFDWLRQLQKHDOWK(ENSO), ENSO Modoki and the IOD at long lead-times.

Malaria incidences in South Africa are found to be relatedThis reliability has become a basis on which early warningwith the ENSO and Indian Ocean Subtropical dipole (IOSD)

systems are now developed. These systems are able tovariability [Fig. 1]. The improved predictions, especially inenhance the preparedness of decision-makers and private

subtropical Indian and Atlantic Oceans, of SINTEX-F2

individuals to cope with the climate-related natural hazards.

system provided an opportunity to apply the model

Here we will share case studies from two pilot projects,

predictions in the development of a malaria prediction

conducted

system. The AI/ML based malaria prediction models using

under

the

JST/AMED/JICA

SATREPS

framework, directly contributing to several SDGs.

the SINTEX-F2 predictions successfully predicted above
normal malaria incidences in South Africa.



7KH6,17(;)V\VWHPThe SINTEX-F1 coupled model system of our laboratory
has demonstrated excellent performance in predicting ENSO,
ENSO Modoki, IOD and subtropical dipole modes besides
coastal Niños/Niñas. Most of the ENSO and IOD events are
predicted more than a few seasons ahead by the model [1].

Fig.１ Schematic showing La Nina and positive IOSD
link to malaria in South Africa．

This model was used in the first SATREPS project to apply
for crop yield and river streamflow forecasts [2]. A new

References

version SINTEX-F2 was developed [3] with embedded[1] Luo, J-J. et al., 2015, World Scientific Series on

sea-ice processes and 3DVAR ocean data assimilation
method to improve the predictability of event transitions thatare important for the societal applications. The SINTEX-F2
predictions were used to develop an early warning system for
malaria in South Africa [4,5] in the second SATREPS project.

Asia-Pacific Weather and Climate, 7, 63-107.
[2] Malherbe, J. et al., 2013, Meteorological Appl, 21,733-742.
[3] Doi, T. et al., 2016, J. Adv. Model. Earth Syst, 8,
1847–1867

Also, we explored the merits of the prediction system, with

[4] Ikeda, T. et al., 2017, Sci. Reports, 7, 2458

108 ensemble members, which was the only single[5] Kim, Y. et al., 2019, Sci. Reports, 9, 17882― 252 ―

C358

タ イ に お け る 水 文 ・ 気 象 共 同 研 究 の 30 年

*沖 大 幹 (東 大 未 来 ビ ジ ョ ン 研 究 セ ン タ ー ) 、 木 口 雅 司 、 松 本 京 子 (東 大 生 産 研 )1.

等を通じて、小規模な観測を継続しつつ水循環モデル

はじめに

東南アジアの中心に位置するタイは、ASEAN の優等生として目覚ましい経済成長を成し遂げてきたが、その一方で都市での洪水被害の増大、地下水の過剰揚水の開発や社会実装に繋がる研究開発を行った。
SATREPS3.

日本の科学技術を用いて地球規模課題の解決を図り、による地盤沈下、主要河川であるチャオプラヤ川の年併せて外交への貢献を目的とした SATREPS プログラ

流量の長期的な減少傾向と渇水年における大規模貯水ムが新たに始まり、そのフラッグシップ研究として池の適切な運用の必要性、東北タイを流れる国際河川

2009 年から IMPAC-T(impact.eng.ku.ac.th/cc/)を、2016 年であるメコン川のダム開発の問題など、世界各地で解から ADAP-T(adapt.eng.ku.ac.th/cc/)を実施している。

決が求められている典型的な水問題が顕在化し集約さ2011 年の大規模な洪水を目の当たりにし、現地研究れている。WCRP がグローバルな水循環観測研究の重者・現業職員と共に「科学的知見をどのように社会実要性を認識し、GEWEX JSC を 1987 年に組織するのと装するか」に関して多くの議論をし、単なる技術移転

ほぼ時を同じくして、水文学の分野では UNESCO によだけではなく共に政策決定に携わる貴重な経験を得た。

る水資源の合理的管理のための科学的基礎を、国際協現在推進している ADAP-T では気候変動に対する国家力を通じて提供する政府間共同調査事業 IHP が 1989 年

適応計画策定への貢献を当初より目標としており、既からはじまり、テーマ 5"Water balance and water resourcesにその目的は達成しつつある。これまで培ってきた 30

in humid tropics and warm humid areas"の下、科研費国際年間の継続的な共同研究に拠るところが大きい。

学術研究によりチャオプラヤ川の事例研究が 1994 年ま4.

で実施された。
2.

まとめ

このように、1989 年以降、タイ側との連携を様々な形態で継続してきた。一方、この 30 年で気象観測技術

GAME/GAME-Tropics

1991 年 GEWEX 作業委員会のもとに設置されたは大きく向上した。人力で行われていた気象観測もそ

GCIP 作業小委員会において GEWEX Asian Monsoonの多くは自動観測・記録・通報システムに移行しつつExperiment (GAME)という名が提案され、アジアモンス

あり、レーダサイトごとの画像情報はレーダ合成図とーンとアジアの土地被覆や気候の多様性が研究の独自して毎時作成されインターネットを通じて配信される性として打ち出されて、1993 年の GEWEX SSG でようになった。また現地研究者や現業職員との共同研

GAME は正式に承認された。GAME-Tropics (GAME-T)

究についても、従来の「研究植民地主義」的に先進国は GAME のサブプロジェクトとして、熱帯湿潤地帯か側の研究者が開発の遅れた現地にデータを取りに赴く

ら半乾燥地、温帯湿潤地帯を含むような地域におけるというあり方ではなく、一緒に研究し、対等に議論す大規模大気運動や降水から蒸発散・流出までを含む水るように変わってきた。タイの社会も大きく発展して循環と水収支を明らかにすることを目的とし、1994 年

おり、研究資金や高価な観測機材というよりは、研究に入り具体的な準備が国内外で進められ、タイ・のアイデアや国際的な研究課題の文脈にタイ側研究者

NRCT(National Research Council of Thailand)を窓口としの関心も今や移っている。今後もこうした友好関係のて国際共同研究を立ち上げることで基本的な合意が得維持が大事であると確信し、そのためには能力開発、られた(虫明、1994)。タイ気象局、王立灌漑局、王立森

特に留学生受け入れが極めて有効だと考える。

林局、アジア工科大学、カセサート大学をタイ側の主参考文献

要機関とする研究実施体制が 1995 年には整い、1996

沖 大幹、2002: GAME-T の経緯と今後の課題、東南ア

年より文部省の事業費として本格的に始動した。1998

ジアのモンスーン気候学、気象研究ノート、No.202、年には集中観測(IOP)を実施し、GAME-T を通じてフラ

日本気象学会、271-301.

ックス観測やテレメトリーが導入され、一部は今でも現地研究者が継続している。

虫明 功臣、1994： GAME 観測計画 I：湿潤熱帯モンスーン地域－チャオプラヤ流域特別観測を中心に－、

その後も CREST や地球研プロジェクト、
CEOP、
JEPP

水文・水資源学会誌、7、583-586.

― 253 ―

C359

インドネシア海大陸の観測気象学: JEPP, SATREPS と今後*山 中 大 学 （総合地球環境学研究所; 神戸大学名誉教授; 海洋研究開発機構外来研究員）
1.

4.

はじめに

降雨における海岸日周期卓越の発見的確認

インドネシア海大陸は全赤道周長の 1/8 を占め，今や水文気象的（HAR）な季節内変動(I)とモンスーン(M)

主要誌で関連論文が載らない号がない正に hot な領域の自動観測（AU）を旗印にした HARIMAU レーダー網である．筆者は 1981 年宇宙研大気球観測，80～90 年代が描き出したのは，より短い日周期卓越とこれによる

京大事業費・新プログラム（MAP, STEP, TOGA-COARE），

降雨の海岸集中，故に海岸線最長の海大陸が世界最多

2000 年前後の海洋研究開発機構（JAMSTEC）観測フロ

雨という成果であった[3][4]. 日周期海陸風循環は極め

ンティア（GAME），京大特定領域研究（CPEA）を経て古典的な現象であるが，教科書的晴天日ではなく夜て，2010 年前後に気象・海洋観測網構築に携わらせて雨の打ち水による陸面冷却のある雨季悪天日に顕著で，頂いた．これら全て終了後 6 年の今は G20 国インドネ

海上の CISK や WISHE とは別の陸による自励的降雨形

シアの現業網が確立されており，ここでは今後の全球成である．熱帯には熱帯夜はないので，インドネシア

観測における海大陸域を一研究者の立場で展望したい．

人は日本の夏を我慢できない．ENSO や IOD などの海水温変動も海陸温度差を通じて雨量経年変動に影響す2.

JEPP-HARIMAU レーダー網の構築

る．温帯では風が雲を決めるが，赤道では雲が風を決

今世紀に入り日本政府は内閣府主導・国際的率先をめる（温帯で有用な天気図は赤道では使えない）．中緯

推進し，2004 年東京開催の第 2 回地球観測サミットで

度気象学の“常識”に束縛されないインドネシアの研

気候変動・水循環・地震防災の全地球観測（GEOSS）

究者が、近年多くの原著論文を主要誌に発表している．

推進を決議した．同年末のスマトラ沖地震津波対応による大幅予算修正を経て地球観測システム構築推進プ

5.

G20 国インドネシアの気象事業のさらなる発展

ラン（JEPP）が公募され，2005～9 年度採択の筆者ら

インドネシアには ASEAN 本部があり，多くの国立

JAMSTEC・京大・北大の海大陸レーダー網（HARIMAU;

大学は ASEAN 諸国に加えオセアニア，アフリカからスマトラ島 Padang に X 帯，ジャワ島 Jakarta に C 帯，の留学生も受け入れている．インドネシアを含め G20

カリマンタン島 Pontianak, スラウェシ島 Manado, パプ（から G7 を除いた）諸国（他に中・印・伯・韓・露・

ア属島 Biak に L 帯）が構築された[1]．インドネシア政豪・墨・サウジ・土・アルゼンチン・南ア）は、広い

府も，地震火山津波に偏ることなくレーダー等気象観

緯度帯と多くの人口をカバーし，その本格的参画こそ測網拡充を国策として開始したことが特筆される．

がグローバルな観測気象・気候学発展に不可欠である．

3.

6.

SATREPS-MCCOE と自国海陸観測網の拡充

おわりに： 新時代の超国際・超学際協力研究へ

日本政府の内閣府主導で省庁間コラボも推進され，SATREPS 等 ODA 活用では難しい多国間協同で純粋2008 年から外務（JICA）
・文科（JST）連携で地球規模

科学志向の海大陸研究強化年（YMC）が JAMSTEC 米

課題対応国際科学技術協力（SATREPS）が開始され，山プログラム長らにより 2017 年に開始され, また生

インドネシア関係では大崎北大教授らの泥炭火災に続

態・農業・健康・人文・社会まで含む超学際的な泥炭き 2009 年採択の筆者らの海大陸センター（MCCOE）

地域研究が地球研甲山准教授らにより2017 年に本格化

で，気象気候地球物理庁（BMKG）の自国レーダー網している[5]. レーダーの非降水活用や客観解析の高精（40 点），JAMSTEC 開発のブイを技術評価応用庁

度化も踏まえ，さらに効率的な観測計画が期待される．

（BPPT）の船・技官が敷設・運用する海洋観測網，それらのデータの洪水・旱魃減災用準実時間ネット公開，

参考文献

気候のデータベース（Batavia/Jakarta 雨量観測は過去 2[1] Yamanaka et al., 2007: J. Dis. Ress., 3, 78-88..

百年; 航海日誌等は 4 百年前まで）や監視予測も開始さ[2] https://www.jst.go.jp/global/kadai/h2104_indonesia.html

れた．SATREPS は 2013 年度で終了したが, MCCOE は[3] Yamanaka, 2016: Atmos. Res., 178-179, 231-259.

BPPT のセンター（PTPSW）となり，現在新たな統合[4] Yamanaka et al., 2018: Prog. Earth Planet. Sci., 5, 21.

研究開発機関（BRIN）での拡充が進められている[2]．

[5] 山中, 2019: 水文・水資源学会誌, 32, 189-200.

― 254 ―

C360

極端気象を対象とした大学院レベルの人材育成*石 川 裕 彦 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 ),1.

馨 (京 都 大 学 大 学 院 総 合 生 存 学 館 )

寶
3.

はじめに

GSS

グローバル COE プログラム「極端気象と適応社会の

GCOE-ARS の参画部局に，教育学研究科，経済学研

生存科学」（略称：GCOE-ARS）が 2009 年に採択され，究科，医学研究科，アジア・アフリカ地域研究研究科，

５つの大学院と２つの研究所が連携した研究教育を開東南アジア地域研究研究所を加えて，５年一貫制の博始した．2011 年には，巨大自然災害，人為災害事故，

士学位プログラムを構成した．プログラムの目標は，地域環境変動，食料安全保障を４つのテーマとする博グローバル人材の育成であり，博士としての高い専門士課程教育リーディングプログラム「グローバル生存性，社会的俯瞰力，幅広い経験を積んだ人間的魅力の学大学院連携プログラム」（略称：GSS）を，９研究科あるリーダーを育てている．国際共同プロジェクトや（25 専攻）と３研究所の連携のもとに開始した．

産学共同プロジェクトを必修としてリーダーシップを

GCOE-ARS の実施期間中に世界気象機関（WMO）と身につける機会を与えられる．各研究科の学位に本プ

防災研究所が協定を結び，WMO フェローシップの研

ログラムを修了したことを付記する付記型学位が授与

修生を毎年受け入れて今日に至っている．本項では，される．2012 年度より履修生を受け入れ，2019 年度末

これらの実際を紹介する．

には合計 40 人の学位授与者を数える．

2.

4.

GCOE-ARSWMO フェローシップ

気候変動に伴う極端気象，水問題に焦点を当て，理GCOE-ARS の期間中に京都大学理学研究科と防災研学研究科，工学研究科，農学研究科，地球環境学堂・究所は WMO とのワークショップを開催，これを契機

学舎，情報学研究科と防災研究所，生存圏研究所が連に WMO と防災研究所との間で国際交流協定を締結し，携して，博士後期課程の学生を対象とする学際的な研GCOE-ARS の事業として WMO フェローシップ研修生の受究教育プログラムを構成した[1]．以下の二つの研究課入を開始した．各国の気象庁職員を対象とし，毎年秋題を設定し，学生や若手研究者の OJT の場とした．

から冬にかけての４ヶ月の個別研修コースである．研

課題１：極端気象・水循環と災害の監視・予測に関す

修内容は，研修生の業務に関連する課題の研究指導を基本とし，適宜 GCOE-ARS や GSS の開講科目を受講

る理工融合研究
課題２：異常気象及び慢性的気象ハザードへの社会的する形をとってきた. また気象庁の協力をいただき,
本庁や気象研究所見学を合わせ実施してきた．研修修

適応策に関する文理融合研究
学際ゼミナール，フィールド実習，インターンシップ

了者には，修了証明書が授与される．

などを必修として，英語環境で履修し，海外への派遣

これまでに，ミャンマー４人（いずれも気象水文局支援も行った．
表１に示すように 2012 年 3 月以後，
2017

職員）
，インドネシア２人，タンザニア，パプニューギ

年 3 月までの間に 4 研究科 37 人（うち女性 13，留学生

ニア，バヌアツ，ガーナ，エチオピア，リビア，トル

26）の博士学生にGCOE-ARSの修了証明書を授与した．

コ各１人で，８年間で 13 人（うち女性は８人）の研修

表１ GCOE-ARS の修了証を授与された学生生を，石川，寶，中北，佐山，余田（理学研究科）ら

年度

理学

地球環境学

工学

農学

が受け入れてきた．
財源は，2013年度まではGCOE-ARS

2011

3 (0, 1)000の経費，それ以後は，国際共同研究経費，防災研究所

2012

3 (1, 1)3 (3, 2)2 (0, 2)0

長裁量経費，京都大学総長裁量経費など異なる財源を2013

1 (1, 1)1 (1, 1)3 (0, 1)1 (0, 1)

つないで 2019 年度まで継続している．

2014

3 (0, 0)1 (0, 1)

4 (2, 3)

1 (1, 0)2015

04 (3, 4)5 (0, 5)

0

2016

0

0

2 (1, 2)0[1] 寶 馨, 京都大学のグローバル COE プログラム「極端気象と合計

10 (2, 3)

9 (7, 9)16 (3, 13)

2 (1, 1)

適応社会の生存科学」の目的と取組み, 月刊下水道, 37(7), pp.

参考文献

カッコ内は（女子学生数，留学生数(18 か国)で内数）

38-40, 2014.

― 255 ―

C361

アジア・オセアニアから世界への発信：
文部科学省・科学技術振興機構・日本学術振興会の諸国際交流プログラムの推進*余 田 成 男 （ 京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ）
1.

はじめに

た熱帯域気象のダウンスケール予報実験を行うととも2003 年に大学の構造改革として始まった文部科学省に、データ同化システムの高度化、確率予報情報の高の 21 世紀 COE プログラム（数学・物理学・地球科学

度利用による災害対策判断支援システムの試作等を行分野）では、京都大学大学院理学研究科地球惑星科学った。また、毎年、国際ワークショップを京都、バン専攻を中心とした「活地球圏の変動解明」（KAGI21）

ドン、別府で開催し、「東南アジア地域気象災害軽減国

拠点リーダーとして、「アジア・オセアニアから世界へ

際共同研究推進ネットワーク」を立上げた。

の発信」を合言葉とした国際共同研究と若手育成教育を推進した[1]。また、引き続くグローバル COE プログ
ラム・博士課程教育リーディングプログラムでも、極端気象やグローバル生存学に関係する京都大学諸部局を束ねる一員として、アジア域の研究者との連携を強める国際研究教育活動を展開してきた。さらに、これらの経験をもとに、科学技術振興機構（JST）や日本学術振興会（JSPS）の諸国際交流プログラムの代表者として、東南アジア地域における極端気象と気象災害軽減に関する国際共同研究を推進し、我が国とアジアを結ぶ研究拠点の形成に尽力してきた。本発表では、これまで 20 年近くにわたる交流活動の一端を紹介する。
2.

21 世紀 COE プログラム ～ グローバル COE プログ
ラム ～ 博士課程教育リーディングプログラム

これらのプログラムの重点は大学院教育の改革であ4.

日本学術振興会 研究拠点形成事業、および、二国間交流事業（共同研究）

2015~17 年度 JSPS 研究拠点形成事業（B.アジア・ア
フリカ学術基盤形成型）の一課題として「海洋大陸における気候変動下の極端気象に関する国際共同研究」[4]を実施した。インドネシア・バンドン工科大学、ベトナム・ハノイ科学大学、シンガポール・南洋理工大学を相手側拠点として、3 か国で 3 年度国際ワークショ
ップと合宿型国際サマースクールを実施した。さらに、この交流を発展させて、バンドン工科大学と 2018~20
年度の二国間交流事業（共同研究）を実施している。
5.

おわりに

この 20 年近くで我が国と世界の状況は著しく変化した。発表では国際共同研究・教育の未来展望を試みる。

り、新たな国際共同研究の展開とともに、それらと密参考文献

接に関連させた教育活動をアジア地域から展開した。

[1] 平成 15~19 年度 京都大学 21 世紀 COE プログラム

2004 年から 4 年間、インドネシア・バンドン工科大学「活地球圏の変動解明：アジア・オセアニアから世にアジアの若者を集めて 2 週間の KAGI21 国際サマー界への発信」, http://www.eps.sci.kyoto-u.ac.jp/ieshub/

スクールを開催し、寝食を共にする合宿を通して次世

kagi21/jp/, (2020/02/02 閲覧)

代研究者の国際的ネットワークの構築を進めた。その[2] 平成 19~21 年度 科学技術振興調整費：アジア科学

後も、後継のプログラムや JSPS・学内の競争的資金等

技術協力の戦略的推進「東南アジア地域の気象災害により、2020 年まで琵琶湖畔に於いて 6 回開催し、合軽減国際共同研究」, http://www-mete.kugi.kyoto-u.ac.

計 10 回で累計 23 か国から 333 人の参加者となった。
3.

科学技術振興機構 科学技術振興調整費「アジア科学技術協力の戦略的推進」

2007~09 年度 JST 科学技術振興調整費の一課題として「東南アジア地域の気象災害軽減国際共同研究」[2],[3]を実施した。経済活動高度化や地球温暖化で異常気象災害の増加が懸念される状況で、東南アジアの若手研究者と協同して、高分解能の領域気象モデルを用い

jp/project/MEXT/, (2020/02/02 閲覧)[3] 余田成男・斉藤和雄・竹見哲也・西澤誠也, 2008: 東
南アジア地域の気象災害軽減に資する国際共同研究の新展開. 天気, 55, 705-708.
[4] 平成 27~29 年度 日本学術振興会 研究拠点形成事
業「海洋大陸における気候変動下の極端気象に関す
る国際共同研究」, http://www-mete.kugi.kyoto-u.ac.jp/
project/C2C_AASP/, (2020/02/02 閲覧)― 256 ―

C362

インド亜 大 陸 北 東 部 の大 気 現 象 と気 象 災 害*林

泰 一 (京 都 大 学 東 南 ア ジ ア 地 域 研 究 研 究 所 ),南アジア気象水文研究連絡会

１．はじめに
インド亜大陸北東部は、図 1 に示すとおり、ヒマラヤ 山 脈 東部 の 南 麓 に 位 置 し 、 年 平 均 の 洪 水 量 が10,000mm を越える世界最大の豪雨地帯である。この豪雨は 6 月から 9 月の雨季に集中する。多量の降水がメ
ガラヤ高原（標高約 2, 000m）の南斜面を下って、ブラマプトラ河やメグナ河に注ぎ、アッサムやバングラデ
シュで洪水を毎年のように発生する。

図２ アッサム、メガラヤ、バングラデ
シュの雨量観測網(2)気象レーダー観測網の充実
1990 年代中頃から、日本の援助によりにバングラデシ
ュ気象局に気象レーダーの設置が進み、現在 6 基が稼

図 1 インドア大陸北東部の地形と河川の流域
また、ベンガル湾沿岸で、過去には雨季の前後の 3-5

働している。
特にベンガル湾沿岸の 2 基のレーダーは、
サイクロン監視が目的であり、サイクロンの位置や移動速度が正確に認識できるようになった。サイクロン

月、10-12 月に発生するサイクロンが接近上陸し、死シェルターの建設と相俟って、高潮や強風のサイクロ

者・行方不明者が 10 万人を越える大きな被害が発生しン被害は格段に減少した。

た。著者らは 1991 年のサイクロン被害調査に参加して以来 30 年近くにわたって、この地域の気象災害に関わってきた。洪水とサイクロンについての被害軽減に関する共同研究について報告する。
2. 観測態勢の充実(1)降水観測網の構築
1986-87 年のバングラデシュの大洪水後に、京大防災研を主体とした現地調査研究が実施され、メグナ川流域に転倒ます雨量計を密に配置した観測網が構築された。さらに 2006 年からは上流のインドのアッサムとメガラヤに観測地域を拡大し、広域の雨量観測が可能に

3. 今後の共同調査研究

現在、MAHASRI の後継の AsiaPEX が開始され、Aia Monsoon Yea (AMY)やヒマラヤ南麓全体を対象 と す るシ ビア ス ト ーム 研 究 プ ロ ジェ ク ト（ESSDMS）が進行している。また、ダッカ大学には気象学科や海洋学科が創設された。気象局や水文局などの現業官庁、大学や研究機関が協力して、環境や危機管理を含めた災害の総合調査研究
プロジェクトが積極的に推進されている。この状
況の下で、今後、我々がどの様な共同研究体制を作っていくかを考える必要がある。

なった。た。本来この地域は越えて一体とした調査研究が必要であるが、この観測網の完成によって実現した。以来 15 年以上観測が継続されている。観測網を図2 に示す。

― 257 ―

C363

東南アジア気象災害軽減国際共同研究とJICA ベ ト ナ ム 技 術 支 援 プ ロ ジ ェ ク ト*斉 藤 和 雄 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー /気 象 研 究 所 /東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1. はじめに

3. JICA ベトナム技術支援プロジェクト

気象研究所でいくつかの国際プロジェクトに関わり、ベトナムでは、毎年のように大きな気象災害が発生

気象業務支援センターで国際事業に携わっている。こしており、その軽減は重要な課題となっている。JICA

こでは、主に前者から東南アジア気象災害軽減国際共の無償資金協力の一環として、2017 年にベトナム北部

同研究を、後者として JICA ベトナム技術支援プロジェに S バンド気象ドップラーレーダー2 基が設置されてクトについて紹介し、その成果やプロジェクト遂行におり、同レーダーの活用と包括的な気象サービスの能関する課題等について述べる。

力向上を目指して、2018 年 5 月から JICA 有償勘定技術支援「ベトナム国気象予測及び洪水早期警報システ

2. 東南アジア地域の気象災害軽減国際共同研究

ム運営能力強化プロジェクト」が始まっている[3]。こ「東南アジア地域の気象災害軽減国際共同研究」は、のプロジェクトでは、①気象観測機材の保守点検及び文部科学省科学技術振興調整費研究の「アジア科学技

校正、②気象観測レーダーデータの解析及び品質管理、術協力の戦略的推進」分野における「地域共通課題解③大雨・台風に関する監視・予報業務、④情報伝達、決型国際共同研究」としての一課題で、京都大学の余の各能力の向上を目指している。③の活動内容の一つ

田成男教授を研究代表者として、2007 年度に採択されとして、大雨・台風の監視・予報業務へのレーダー及た[1][2]。東南アジア諸国における大気科学研究の協び気象衛星データの活用、ナウキャスト・短期降水予力・連携を強化し、この地域の気象災害軽減に資する報についての課題の特定と将来の開発計画についてのための「東南アジア地域気象災害軽減国際共同研究推提言を行うことがあり、ベトナム気象水文局職員の協進ネットワーク」を立上げることと、東南アジア地域

力を得て同国の QPE/QPF の改善に取り組んでいる [4]。

での数値天気予報実験を国際的連携の下に実施して、気象災害の軽減判断支援システムを構築すること、などを主な目的とした。研究実施体制は、京都大学が代表機関となり、「基礎実験・システム開発」を担当し、観測・予報データの統合データベース化やホームペー
ジの作成、国際研究集会の開催とニュースレターの発行、災害対策判断支援システムの試作、インドネシア
政府給費生の長期滞在などを実施した。気象研究所は国内参画機関として、サブ課題「実用モデル開発・応用実験」を担当した。また準リアルタイム実用化実験

図2

JICA ベトナム技術支援プログラム。

を、インドネシアバンドン工科大学(ITB)を中心とする
国外参画機関が行った(図 1)。

図 1 東南アジア地域の気象災害軽減国際共同研究の実施体制。

参考文献[1] 余田成男・斉藤和雄・竹見哲也・西澤誠也、2008: 東南アジア地域の気象災害軽減に資する国際共同研究の新展開.
天気、55. 705-708.
[2] Saito, K., T. Kuroda, S. Hayashi, H. Seko, M. Kunii, Y. Shoji, M.
Ueno, T. Kawabata, S. Yoden, S. Otsuka, N.J. Trilaksono, T.Y.
Koh, S. Koseki, L. Duc, K.T. Xin, W.K. Wong and K.C. Gouda,
2011: International Research for Prevention and Mitigation of
Meteorological Disasters in Southeast Asia. Tech. Rep. MRI. 65,
198pp.
[3]https://www.jica.go.jp/activities/project_list/knowledge/ku57pq00002kfqa0-att/2018_027_vie.pdf, (2020/1 閲覧)[4] 斉藤和雄、Mai Khanh Hung, Nguyen Viet Hung, Nguyen
Quang Vinh, Du Duc Tien, 2020: 2018 年 12 月ベトナム中部域の豪雨とベトナム気象水文局の QPE. 月刊海洋, 590, 27-34.

― 258 ―

C364

気象研究所高解像度全球大気モデルによる国際研究協力
楠1.

昌 司 (気 象 研 究 所 全 球 大 気 海 洋 研 究 部 、 関 西 大 学 社 会 安 全 学 部 )研に 1 か月滞在し、MRI-AGCM による温暖化実験結果をはじめに

気象研究所では 2002 年から 20, 60 ㎞格子の高解像

共同で解析した。7 回、10 か国、18 名。共著論文発表。

度全球大気モデル(MRI-AGCM)を開発しており、現在に至 る ま で多 数 の 地 球 温 暖 化 実 験 を 行 っ て き た 。

5.

国連大学による研修

MRI-AGCM による世界全体[1]や東アジア[2]の降水量の

MRI-AGCM による温暖化実験結果を使った実習を行っ再現性は、世界最高水準である。MRI-AGCM は水平分解た。研修員は学生、研究者、公務員。2011 年東京、2012

能が高いので、国土が小さい国でも降水の将来変化を

年タイ、2015 年スリランカ。3 回、30 か国、150 名。

詳細に評価できる。楠が直接関わった活動のみを記す。
6.

インドシナ半島灌漑適応策

国際協力機構(JICA)による気象庁途上国研修

農林水産省「かんがい施設温暖化適応対策検討調査」

JICA の支援により気象庁では 1972 年から途上国のが 2007-11 年に実施され、タイ、カンボジアで開催さ

2.

気象局を対象とした研修を毎年行っている。楠は、2004

れた 5 回の温暖化の国際セミナーで講演した。

年から 2011 年まで、
地球温暖化の講義を担当した。
2006
年からは、MRI-AGCM による温暖化実験結果を使った実

7.

パナマとの共同研究

習を行った。研修生の国を対象に気温と降水量の将来

現在、気象研と共同研究しているパナマ工科大で変化を作図することで、地球温暖化を体感できる。

MRI-AGCM による温暖化実験結果を使った実習を行った。
共著論文を発表した(図１)。

3.

JICA 地球温暖化研究支援プロジェクト

2007 年以降に実施された多種多様な JICA による研究支援プロジェクトに対する寄与形態としては下記のような種類がある。(1)地球温暖化に関連して来日した

8.

MRI-AGCM データ提供

2002 年以降、MRI-AGCM による温暖化実験データを 50
ヶ国以上、70 機関以上に配布した。

研修員に対し、地球温暖化の講義や MRI-AGCM による温暖化実験の紹介を行った。研修員は単独の国の場合と複数の国の場合がある。研修員は気象だけでなく、水資源、農業など影響評価や適応策の関係者も含む。5
回、13 か国、60 名。(2) 研修員が気象研に 1 か月滞在
し、MRI-AGCM による温暖化実験結果を共同で解析する。

図１ MRI-AGCM 温暖化実験によるパナマの極端降水現象の将

研修員の国の将来気候変化を調査する。研修員の要件

来変化(F-P)/P (%)。現在 P:1983-2003 年、将来 F:2079-2099

は研究者レベル。査読付き英語論文も複数発表した。6年(RCP8.5）、20km, 60km 格子モデルによる 16 個のアンサン

回、11 か国、18 名。JICA がアジアの将来気候変化の単ブル実験、RA は領域平均、斜線は有意水準 95%以上。 (a)年

行本を発行。(3)JICA がベトナム、メキシコで開催した最大日降水量、(b)年最大連続無降水日。[3]の Fig.9 を改変。

温暖化の国際セミナーで講演。(4)楠がブラジルの気象研究センターに 1 か月滞在し、MRI-AGCM 温暖化実験を謝辞：本研究の一部は、文部科学省統合的気候モデル

ブラジルを対象に共同で解析。水資源庁、国立宇宙研

高度化研究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。

究所、イタイプ・ダムで講演。
参考文献
4.

世界銀行

[1] Kusunoki, 2017: Atmosphere, doi:10.3390/atmos8050093

世界銀行の中南米カリブ海地域持続可能開発部によ[2] Kusunoki, 2016: Climate Dynamics,

る気候変動研究プロジェクトが 2005 年から 2010 年まdoi:10.1007/s00382-016-3335-9で行われた。中南米カリブ海地域の気象研究者が気象[3] Kusunoki et al., 2019: Climate Dynamics,
doi:10.1007/s00382-019-04842-w― 259 ―C365

NHRCM を 用 い た ア ジ ア ・ 太 平 洋 地 域 に お け る
気候変動予測実験に関する共同研究について*佐 々 木 秀 孝 、 村 田 昭 彦 、 川 瀬 宏 明 、 野 坂 真 也 、 仲 江 川 敏 之 (気 象 研 )鬼頭昭雄、長沢昭子（気象業務支援センター）
1.

この招聘事業は、AP-PLAT でも紹介され、以下のサイ

はじめに

気象研究所では、文部科学省「統合プログラム」及

トから見ることができる。

びその前身である「創生プログラム」の支援を受け、

https://adaptation-platform.nies.go.jp/en/ap-plat/plan

主に東南アジアにおける各国と、気象研究所地域気候_implementation/implementations/cordex.html

モデル(NHRCM)を用いて、アジア・太平洋域各国における、地球温暖化による詳細な気候変動予測実験に関する共同研究を行ってきた。
2.

方法

これまでの創生・統合プログラム 8 年の間に、招聘した研究者の数はのべ 32 人に達する。その国別の内訳
は、図 1 に示す通り、東南アジアを中心に招聘が行われた。またこれらの招聘には文科省プログラム以外に、国交省、JSPS の予算が使われており、自国の予算で来日した研究者も 4 名含まれる。
気候シナリオの作成は、現在気候再現実験、将来気

図 1 気象研の招聘事業における招聘者数とその予算。

候予測実験ともに 20 年の積分が行われ、将来予測は
RCP8.5 の排出シナリオに従い 21 世紀末の予測が行われる。図 2 は、統合プログラム期間に作成した気候シナリオで、黒枠は 5km、赤枠 2km の解像度で計算を行った。一回の招聘期間は、JSPS による招聘を除いて約 2か月で、それぞれの国において、5km もしくは 2km の解像度の気候シナリオを作成するのに、ぎりぎりの期間である。ただし、インドネシアは計算領域が広いため、一回の招聘で全ての計算を終了することができず、2020 年度も引き続き計算を行う予定である。
3.

成果

この招聘事業で行われた計算結果は、各国に持ち帰図 2 統合プログラム期間に作成した東南アジアにおり詳細に解析されており、これまでに 6 編の論文が出ける気候シナリオ。黒が 5km、赤が 2km 解像度。破線は版されている。また、その結果を使い博士号を取得し実行途中もしくは計画中を表す。

た者が 1 名いる。これらの計算結果は、CORDEX-SEA へも提供され、データセンターへアップロードされる予

謝辞： 本研究は文部科学省「統合的気候モデル高度化定である。さらに、2019 年にタイで行われた水管理と研究プログラム（テーマ C）」の支援を受けた。これら

気候変化に関する国際会議 THA2019 では、このデータの招聘は、文部科学省「創生プログラム」「統合プログを使った多くの研究が発表され、ASEAN

Academic

ラム」、国土交通省「開発途上国研究機関交流事業」及

Network in Water Disaster Management から感謝の意

び日本学術振興会「外国人招聘事業」の予算により行を表す声明が出された。

われた。

― 260 ―

D351

ドローンによる低層雲の観測*菅 原 広 史 ,
1.

河野貴行

(防 大 地 球 海 洋 ) 、 設 樂 岳 （ タ イ プ エ ス ）はじめに

ドローンは強力な観測プラットフォームになりつつあるが、現在の法規制下ではオペレーターが目視できる範囲での飛行が安全上の原則となっている。このため、雲中の計測は困難である。しかしながら、例えば沿岸部の飛行場に海から進入してくる霧・低層雲など、ドローンが活躍できそうな雲の計測のニーズは多々ある。そこで、今回は安全性を確保したうえでドローンによる低層雲の計測を行った事例を報告する。
2.

観測の概要

観測に使用したドローンはタイプエス製 R-SWM で、計測項目は風向風速、温湿度、気圧（いずれも１秒値）、
可視画像、赤外画像である。観測場所は青森県六ケ所村にある陸自対空射撃場で、万一の事故の際にも人的被害は発生しない場所である。この場内かつ高度 500 m
以下での無人航空機飛行について航空局の承認を得て観測を実施した。
東北地方太平洋沿岸は梅雨期に霧が発生しやすく、
三沢飛行場ではひと月あたりの霧発生日数が１４日にのぼる時もある。さらにこの地域の霧は海から進入することが多く、現況把握・予報が困難である[1]。今回は霧を対象として 2019 年 7 月にドローンによる観測を行
った。
3.

観測結果

本報告では 2019 年 7 月 12 日早朝に計測された低層雲について報告する。なお、観測当時の地上視程は 4000m 以上でありこの低層雲は霧ではない。環境場としては日本海および関東沖にある低気圧の前面に位置していた。図１にドローンにより観測された気温、露点温
度、風速、可視画像中の輝度偏差を示す。輝度偏差は各シーンにおけるピクセルの輝度の標準偏差を平均値で除した値（0-1）である。図中には可視画像から判定

図１ 鉛直プロファイル。7 月 12 日 8:15- 8:28. ハッした雲底および雲頂を記載している。雲底高度についチエリアが可視画像から判読した雲層。

てはシーロメータおよび目視により計測された 180 m

参考文献と可視画像での判定値がほぼ一致した。雲層上部にお[1] Okuda T., K. Tomine, H. Sugawara, 2010: Mechanism of

いては湿潤断熱減率に近い気温分布となっているが、temporary improvement and rapid changes in visibility in

下部では乾燥・湿潤断熱減率の中間の値となっている。

fog. J. Meteor. Soc. Japan, 88: 243–261.

この低層雲はこの後徐々に解消していったことから、

謝辞

雲層下部の気温分布は地面からの熱的対流により雲層観測に際しては空自航空気象群、空自三沢気象隊にごが消失する過程をとらえたものと考えられる。

協力をいただきました。

― 261 ―

D352

小型マイクロ波放射計および雲カメラによる洋上気象観測*箕 輪 昌 裕 、 髙 島 祐 弥 、 井 上 修 平 、 岩 堀 太 紀 （ 古 野 電 気 株 式 会 社 ）、 吉 田 聡 （ 京 都 大学 ）、小 松 幸 生（ 東 京 大 学 新 領 域 ）、佐 藤 克 文（ 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）、立 花 義 裕 、
松 岡 優 輝 （ 三 重 大 学 生 物 資 源 ）、 大 石 哲 （ 神 戸 大 学 ）


はじめに

作成した。今後、PWV との関連を検証していく。

近年、各地で記録的な大雨や、局地的かつ短時間の豪雨が問題となっており、気象現象の前兆をいかにリ



まとめ

アルタイムに精度良く捉えるかが課題となっている。

小型マイクロ波放射計および雲カメラのプロトタイ

高度防災社会の実現に寄与するため、現在、マイクプによる船舶観測を実施し、洋上における可降水量おロ波放射計および雲カメラの研究を進めている。

よび空況の試験観測を行った。

マイクロ波放射計は、Passive に大気放射を観測し、リアルタイムに直上の可降水量を推定する装置である。
また、雲カメラは全天カメラにより、空況をリアルタイムに撮影し、雲の移流や日射を観測する装置である。

※下画像出典：国土交通省
川の防災情報ホームページより

  
図 1 マイクロ波放射計     雲カメラ


観測の詳細

小型マイクロ波放射計および雲カメラのプロトタイ
プを、京都大学防災研究所潮岬風力実験所に設置し、観測（2018/9～）を進めている（図 1）。今回、両プロ

図 2 三重大学「勢水丸」での観測結果

トタイプを、船舶に搭載して洋上の観測（時間分解能 1
分毎）を行ったため、これを報告する。観測を行った
船舶および期間は、三重大学の「勢水丸」（期間：2019/06/04～12)、JAMSTEC の「新青丸」（KS-19-15 次
研究航海 2019/08/20～27）である。



観測結果

図 2 に、「勢水丸」での観測結果を示す。2019/08/07～08 にかけての降水イベントでは前線が通過し、その前後で可降水量（PWV）が約 30mm 変動する様子を捉えた。船舶上から打ち上げたゾンデデータ（15 回）のうち雨イベントを除いた 12 点のデータで比較したとこ

降水

ろ、RMSE は約 2.0mm となった。
図 3 に、雲カメラでの観測結果を示す。1 分毎の全天
画像から雲の分布を抽出し、雲率（構造物を除いた空図 3 雲カメラによる雲率と域のうち雲が占める割合）を推定するプロトタイプを

小型マイクロ波放射計による可降水量の比較― 262 ―

D353
雲 降 水 粒 子 撮 像 装 置 ビ デ オ ゾ ン デ の 0+] 帯 実 験 局 か ら 0+] 帯 気 象 援 助 局 へ の 移 行 技 術 の 研 究 開 発 
清 水 健 作 長 浜 則 夫 杉 立 卓 治  明 星 電 気 株 式 会 社 
鈴 木 賢 士 （ 山 口 大 学 ） 藤 原 正 智 （ 北 海 道 大 学 ） 





はじめに

研究に耐えうる画像送信頻度と圧縮率の検討

+<9,6 0XUDNDPLDQG0DWVXR や 9LGHRVRQGH

.ESV の通信速度でも従来の 0+] で実現して

7DNDKDVKL といった雲降水撮像装置ビデオゾ

きた情報量には遠く及ばない。これまで 0+] では

ンデは、 年代に開発され、雲微物理の解明に大きISV で画像伝送してきたが、画像送信頻度を落とした

く寄与してきただけでなく、 年代からは、偏波ド場合の学術研究に対する影響の評価を行った。結果、

ップラーレーダーなどのリモートセンシング機器や気秒に  枚の送信頻度でも鉛直粒径分布の算出に大きな象モデルなどの参照・検証データとして重要な役割を影響がないことがわかった。ただし、+<9,6 において非担っている 1DNDNLWDHWDO 。

常に濃度の高い雲水や細かな氷粒子の場合には、数濃 一方、ビデオゾンデが利用する 0+] 帯の電波は、度の算出に注意を払う必要があることがわかった。

近年、他の業種・産業における電波有効利用の観点か

 さらに可能な限り情報量を小さくするために画像圧

ら需要が高まりつつある。例えば、米国においては、

縮について検討を行った。0+] のビデオゾンデは画

1675‒1680 MHz の周波数は無線ブロードバンド用の回像をアナログで伝送したために受信局との距離が離れ線としての使用が検討されており、また 1680‒1695 MHz

ると画像にスノーノイズが兆重し、画質劣化が発生しの周波数に関しても、今後同様の検討が見込まれる周ていた。しかし、今回の 0+] による送受信機はデジ波数となっている。

タルのため、距離による画像劣化が起きないという利点がある。結果、 秒に  回の伝送が実現可能な .%送受信機の開発
本研究科発では、0+] の代わりに 0+ｚ帯気象まで画像圧縮しても従来のビデオゾンデと比べて鮮明

援助局を使用することを検討した。0+] と 0+]な画像となることが分かった。
（図 ）
。

で使用可能な占有帯域幅はそれぞれ 0+] と .+] となっており、送信可能な情報量は大きく異なる。一般的 年度は画像伝送の基となるシステム検討と実証実な気象ラジオゾンデの情報量は数 .ESV 程度となってお験を行った。 年度は実際にビデオゾンデを設計・り、画像伝送には新たな専用送受信機を開発する必要

試作しテスト観測を行う。 年度は国内数か所（夏今後の計画

があった。0+] 帯気象援助局に適合できる範囲内で季、冬季）で、従来のビデオゾンデと 0+] ビデオゾ

様々な通信速度、変調度、変調方式の送信機の試作を

ンデの同一性・相違性を明らかにする比較観測を実施行った。結果、.ESV、変調度 .+] の条件でまでする。

であれば、.+ｚの占有帯域幅内での通信が実現でき

謝 辞  本 研 究 開 発 は 総 務 省 6&23(  受 付 番 号

ることがわかった。

 の委託を受けたものです。

― 263 ―

D354

衛星放送電波を用いた降雨強度、雨量の測定(3)*堀 康郎(安田電機暖房)、後藤則昭、古川隆之(エフワン)、吉野 純(岐阜大学)
1. はじめに30

岐阜県の平成 30 年度の IOT コンソーシアムの補助事業により、衛星放送電波の降雨による減衰から

気 20
温

降雨強度が求められることを示し、岐阜県内 29 カ所

10に装置を展開し、降雨強度の測定を行った[1][2][3]。 (℃)
本報告では、2018 年 7 月の西日本豪雨時に関市上之

電
波 97
レ
ベ 95
ル

保地区の津保川が氾濫したときの水位について、検討するとともに、令和元年度の IOT コンソーシアムの補助事業による既開発の降雨強度測定装置の温度特性の改良について報告する。

0
99 0

正午
正午
正午

12

24

36

48

60

72

時間(h)

(dBμ)93 図1

2. 河川水位の検討

気温と電波レベルの関係

関市が設置している水位計、雨量計などの測定結

パラポラアンテナのコンバーター表面に温度セン果を調べた結果、水位と降雨の関係はほぼ 1 次おく

サーを取り付け、電波レベルを補正した。図 2 に補れ系に近似でき、水位上昇を概略求めることができ

正結果を示す。

た。表 1 に二つのケースについての雨量、継続時間、水位上昇を示す。

166.5mm

12 時間

2019.7.22

126.5mm

8 時間

2.3m

  比

1.35

1.5

2.04 以上

水位上昇
4.7m 以上(水位計故障)

すなわち、雨量が 1.35 倍、継続時間が 1.5 倍で、掛けて 2.03 倍となり、実測値の 2.3m を掛けると4.7m となり、氾濫時の水位を説明できる。

補正後

レ 87.4
ベ 87.2
ル 87

86.8
86.6
(dBμ)
86.4
86.2
86

図2

温度補正結果

電波レベルの温度による変動を 1/4.9 に出来た。
4. おわりに
河川の水位と降雨との関係を数値的に検討するとともに、衛星電波を利用した降雨強度測定装置につ3. 温度特性の改良

いて温度特性の補正を行った。講演では水位の検討

気温、日照などにより、パラボラアンテナの周波数コンバーターの出力が変化することから、温度セン
サを用いて、補正できるよう既開発の降雨測定装置を改良した。 図 1 に気温と出力の電波レベルの関係を示す。正午頃に気温が高く、電波レベルが低下していることがわかる。

橙

1
159
317
475
633
791
949
1107
1265
1423
1581
1739
1897
2055
2213
2371
2529
2687

継続時間

西日本豪雨

温度補正前

87.8

雨量

2018.7.7-8

青電 87.6波    表 1  津保川の水位上昇


電波レベル

結果、温度補正の実験結果を中心に発表する予定である。 参考文献[1]堀、後藤,2018 日本気象学会秋季
講演会、C458. [2]堀他 3、2019 日本気象学会春季講
演会、C162. [3]堀他 3, 2019 日本気象学会中部支部
研究発表会 3

― 264 ―

D355

二重偏波レーダーによる雨滴粒径分布の形状パラメータの推定（その 2）*1) 足立アホロ・2) 小林隆久・1) 山内洋・1) 南雲信宏（1: 気象研究所 , 2: 電力中央研究所）

1.00

T=

0.99

rHV

T=
0°

0°C

C,

,m

m=

=8

0

T=

=0

1.0

1.5
2.0
ZDR [dB]

2.5

8

0.5

=

0

,m
°C

,m

0.97

20

°C

0.98

T=

20

1. はじめに二重偏波レーダーのデータには雨滴粒径分布の情報が含まれているため，従来型レーダーに比べて降水強度が高精度に推定できるといわれている．
Adachi et al. (2015) は粒径分布に修正ガンマ函数を仮定し，函数を規定する３つのパラメータ ( N0, D0,μ ) を二重偏波レーダーのデータから推定する手法を提案した．但し，彼らは形状パラメータ（μ ) を視線方向に一定と仮定しているため，同一視線方向に積雲と層雲が混在する場合などにはこの仮定が成り立たず誤差が大きくなる可能性がある．その一方，理論的には ρ H V と Z DR から μ を推定できることが知られているが ρ HV に極めて高い観測精度が要求されるため，従来は長時間同一方向を観測する必要があった（e.g., Illingworth et al. 1991）．
気象研究所の C-band 二重偏波レーダーは固体素子を送信器に利用しているため，短時間でも比較的精度の高い観測データが得られる（Yamauchi 2012）．
そこでこのレーダーの観測で得られた ρ HV と減衰補正した Z DR から μ の推定を試みた．なお ρ H V は減衰の影響を受けないが，低 SNR では精度が低下する．

第１図 C-band (5.37GHz) における ρHV と ZDR のシミュ
レーション結果（実線）と，実際の観測データから減衰補正をした ZDR と ρHV（赤点）の例．但し Z ≥ 50 [dBZ]のデータのみ表示．

２．推定手法ρHV，ZDR，μ の関係のシミュレーション結果と実際のデータを第１図に示す．シミュレーションでは
粒径分布に修正ガンマ函数を仮定した．一方観測された Z DR には Adachi et al. (2015) による減衰補正を行った．図では ρ HV の精度を担保するため観測デー
タは Z ≥ 50d B Z のデータのみ表示している．観測は
気温 0° C 付近の領域で行っており，観測データはほぼシミュレーション結果の範囲内となっている．
従って例えば図中最上部の線上にある観測データの
μ は 8 などと推定できる．
３．解析結果第 2 図に減衰補正後の Z H の解析例を示す．北北
東と西側 50k m 以遠に強いエコーが観測されている．
また 20k m 以内の短パルスの領域にも 40d B Z 以上のやや強いエコーが観測されており対流性の比較的強 第 2 図 減衰補正後の Z H の観測例 (2019.7.28)．半径
い雨が降っていることを示唆している．ZV について 20km の円は短パルスと長パルス観測の境界を示す．
も減衰補正を行い，これから ZDR を求めた．
第 3 図に ρHV と減衰補正した ZDR から推定した μを示す．20km 以遠の ZH が高い領域では μ の空間分
布が推定でき、積雲内の細かな構造を示唆する結果が得られた．これは地上観測（省略）と一致する．
その一方 20k m 以内や神奈川県西部などの遠方域では Z H はやや高いものの μ の空間構造が推定できていない．解析の結果，これは短パルス領域や遠方域
では SNR が低く ρ HV の精度が低下することが原因であることがわかった．
４．まとめ
粒径分布の形状パラメータ μ を二重偏波レーダーで観測した ρ H V と Z DR から推定する手法を提案した．これを実データに応用したところ現実的な μの空間分布が得られた．但しこの手法は ρ HV の精度に依存するため，短パルス観測などの低 S N R 領域では利用が制限される可能性があることがわかった．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 15K01273 の助成を受けた．

第 3 図 推定された形状パラメータ μ の水平分布の例(2019.7.28)．太円は短パルスと長パルス観測の境界．

― 265 ―

3.0

D356
複 雑 地 形 上 で の Dual-PAWR に よ る 降 水 シ ス テ ム 内 の 3 次 元 風 解 析
山 田 芳 則 * (気 象 研 究 所 )、 牛 尾 知 雄 （ 大 阪 大 学 ）、 佐 藤 晋 介 （ 情 報 通 信 研 究 機 構 ）
1.

はじめに

B

短時間強雨や突風などの激しい気象現象をもたらす
ような対流雲の 3 次元構造は現在でも十分に解明されているとはいえない。今回は、デュアル・フェーズドア
レイレーダー (PAWR) 解析によって、空間スケールが小さく時間変化も激しい対流雲の 3 次元構造を高い時
間解像度で解析した結果について報告する。気流構造
は、大阪と神戸に設置されている PAWR データを用いて算出した。
2.

複雑地形上の 3 次元風解析

A

風解析では MUSCAT 法 (Chong et al. 2000; Chong andCosma 2001) と同様の手法を採用した．Data fit は
Yamada (2013) の方法である．解析での下部境界となる

図 1：神戸レーダーの上空 0.75 km での地表に相対的

地形は、国土地理院の数値標高モデル 10m メッシュをな水平風（矢印）と地形（陰影）．等値線は水平風速の用いて作成した．PAWR データは、多仰角 PPI 形式の大きさ (m s-1)．

データに変換してから解析を行った。鉛直流の補正シBA

ステム (e.g., Chong et al. 2000) も構築済みではあるが、エコー頂付近での鉛直流には不自然な大きさの結果が見られなかったので、ここでは補正を行っていない結

34

果を示す。
風解析では、神戸 PAWR サイトを原点とする 地表に

28

22

34

固定した Cartesian 座標を用いた．ｘ-, y-軸はそれぞれ東西と南北方向、z-軸は鉛直上方にとった．水平と鉛直方向の解像度は、それぞれ 0.5 km, 0.25 km, 最低の解析高度は神戸 PAWR 地点上空 0.25 km とした．
図 2：図 1 内の破線 AB に沿った鉛直断面内の反射強3.

度（陰影）と風（矢印：水平風と鉛直流）．鉛直断面の解析結果

2019 年 7 月 11 日近畿地方と通過した小低気圧に伴う降水システムについての解析結果を図 1〜3 に示す

水平方向の長さは 55 km．反射強度は 6 dBZ ごと．
黒塗りの部分は六甲山．

(2020 JST)。六甲山地の南西側の大阪湾上において、収A束する気流が解析されている．六甲山から約 15 km のB

海上で弱い上昇流域が存在していたことがわかる．
PAWR データを用いることで、この事例のように高い
高度まで高解像度で風解析が可能となる．講演では、30秒ごとの高い時間解像度の解析結果を紹介する。
謝辞：本研究は科研費「最先端解析手法を用いた多様な地表面上でのシビア現象発生機構の解明と予測(19H00815)」の支援を受けて実施しています．

図 3：図 2 と同じ．ただし、鉛直流の大きさ．等値線は2 m s-1 ごと。影を付けた領域は下降流域を示す．

― 266 ―

D357

3 周波レーダ降雪観測 ―レーダ反射因子の周波数特性―
◦

民田晴也

久島萌人

篠田太郎 (名大宇地研)

はじめに

川島正行（北大低温研）

藤吉康志 (北大)長の降雪粒子（縦横比 1–3；落下速度 1m/以下）を多く

レーダ降雪強度の高精度化、粒子種別識別の高度化を観測する中、断続的に霰（落下速度 2–3m/s）が交じる

目標に、2018 年 12 月から 2019 年 3 月の期間、北海道

降雪を観測した。現時点で DFR と地上観測降雪粒子の大学低温科学研究所（ILTS）で３周波のレーダによる降間で明確な関係を確認できていないが、今後、DFR 変

雪観測と地上降雪粒子観測を実施した。

動の要因を精査、多周波レーダ観測による降雪識別技術

ILTS では 2DVD や電子天秤型降雪強度計による降雪の高度化を目指している。

観測を継続している。個々の固体降水粒子の散乱特性と30

レーダシグナルの理論的な理解深化 [1][2] を目標に、粒子25

立体形状、落下速度、粒径分布を観測する Multi-angle

Snowflake Imager (MSI)[3]を ILTS で運用した。レーダ

20

は 24GHz マイクロレインレーダ (MRR; 鉛直ドップラ
ダ (ILTS-X) を ILTS で運用、名古屋大学 35GHz 偏波雲
レーダ (Ka-POL) を ILTS の東 13km に位置する酪農学

15

Zm (dBZ)レーダ) と降雪鉛直分布観測に応用した 9GHz 船舶レー10
5

園大学で運用、３周波レーダと地上粒子の同期観測実験0が実現した。
本報告では、３周波の観測レーダ反射因子を紹介する。

Ka-POLMRR
ILTS-X-5

レーダデータ-10-20

Ka-POL は 10 分毎に ILTS に向けた鉛直断面 (RHI)
を観測、この RHI から ILTS 直上の時間-高度断面を作

-15

-10

成した。MRR は ILTS 直上の降雪鉛直分布を観測、1 分
平均値を利用した。ILTS-X はレーダから距離 100m の
時間-高度断面を作成、ILTS-X は高速スキャン可能な反-50
SR (dB mm/h)

5

10

15

図 1:

2019 年 1 月の降雪強度 (10log10 SR) と観測レーダ反射因子 (Zm ) の散布図。(Ka-POL/MRR/ILTS-X:35/24/9GHz)

面、スキャン毎の分散が目立ち 10 分間平均を施した。比30

響がない最下層高度 300m とした。

20

レーダ反射因子比較
図１は 2019 年 1 月の降雪強度 SR（1 分値）と３周波

DFRm (dB)較高度は ILTS 上空で Ka-POL のグランドクラッタの影-20

し、Ka-POL と MRR(ILTS-X) の２周波 Zm 比 (DFR)
比較、特に Ka-POL と MRR は、SR と Zm の散布図に

SR (dB mm/h)

い Ka-POL の Zm が最小、周波数の低い ILTS-X の Zm

は約 6dB(12dB) である。ここに結果を示さないが、Zm

0

10
5
0
-5
-10
-15
-20

比べ相関が高く、観測期間中の Ka-POL の降雪伝播減衰が無視できることを示唆した。
図２に、2019 年 1 月 11 日の DFR と降雪強度の時系列

MRR-Ka (24G-35G)
X-Ka ( 9G-35G)
X-MRR ( 9G-24G)-10の観測レーダ反射因子 Zm の散布図を示す。周波数が高が最大値を示す。図中の実線は目安として 6dB 間隔を示

10

0

1

2

3

4

5

6
7
hour

8

9

10

11

12

13

0

1

2

3

4

5

6
7
hour

8

9

10

11

12

13

図 2: 上図：２周波観測レーダ反射因子比 (DF Rm ) の時系列。
下図：降雪強度の時系列 (2019/01/11)を示す。Ka-POL と MRR の Zm に差がない事例である。

ILTS-X と Ka-POL の DFR は図１と同様 12dB 前後で推移、時刻 05:00–10:30 に MRR と Ka-POL の DFR 縮小がある。この間、MRR が弱い Zm を観測したとも考えるられるが、MRR アンテナ面の積雪は無かった（融雪ヒータによる水膜形成は確認できない）。MRR と Ka-

POL の DFR が 0dB を示す時間帯に、MSI は顕著な横謝辞
本研究は北海道大学低温科学研究所共同研究 (18G051) の助成
を受けた。
参考文献
1. 民田ほか, 2019, 日本気象学会秋季大会, C308.
2. 民田ほか, 2018, 日本気象学会中部支部研究会要旨集,63-66.
3. Minda et al., 2017, doi:10.1175/JTECH-D-16-0221.1.

― 267 ―

D358
気象レーダーを用いた火山噴煙解析結果の検証について
佐藤 英一（気象研）
1. はじめに火山噴煙・火山灰雲の監視に気象レーダーが有効であることが知られている一方で、現状、気象レー
ダーによる噴煙の解析結果の多くが定性的である。
その理由としては、噴火自体が低頻度な現象であり、定量性を得るほどの十分な数の観測ができていなかった（①）こと、従来の観測機器では噴煙・火山灰
雲の内部を定量的に解析するために十分な情報が得られていなかった（②）ことなどがある。しかし、①に関しては、近年、桜島では年間数百〜千回を超える噴火を記録するなど、活発な状態が続いている
ことに加えて、複数の気象レーダーが桜島周辺に設置されており、観測の機会を逃さない体制が出来つつある。②に関しては、降水粒子の観測的研究分野
において、二重偏波レーダーを使った研究が進み、火山噴煙・火山灰雲の観測における応用も始まっている。
気象研究所では気象庁一般気象レーダーなどの現業レーダーを用いた解析手法の開発を進めるとともに、桜島（鹿児島県）周辺に X バンド MP レーダー
（MRI-XMP）や２次元ビデオディスドロメータ（2DVD）を設置し、観測・解析を行っている。本発
表では、気象レーダーによる火山噴煙解析（推定）
結果を、他の観測データを用いて検証し、定量性を高めるための試みについて、紹介する。
2. 手法の概要
2.1 噴煙高度推定手法の検証
火山噴煙の高度は、噴火の規模を表す重要なパラメータであるが、曇天・雨天時には目視で見えず、得ることが出来なくなる。そのような場合に気象レ
ーダーによるエコー頂高度が有用であるが、特に広範囲をカバーする気象レーダーはビーム幅による誤差・大気の屈折率による変動が無視できない。
Sato et al.(2018)は、噴煙のトップが正規分布の確率密度分布で存在すると仮定し、複数レーダーによる確率密度分布を合成することで外れ値の影響を少なくする、（噴煙高度の）確率的推定手法を開発した。検証では、噴煙高度のビーム中心からのバイアスに関するパラメータ（𝛼𝛼𝛼𝛼𝑖𝑖𝑖𝑖 ）と、推定高度中心からのバラつきに関するパラメータ（𝛽𝛽𝛽𝛽𝑖𝑖𝑖𝑖 ）の 2 つをレーダー毎に評価する（図１）。
2.2 火山灰量・粒径分布推定手法の検証
噴煙・火山灰雲内部に含まれる火山灰量を推定するためには、粒径（粒度）分布（GSD：Grain
Size Distribution）を仮定する必要がある。その検証データとしては、現地調査による総降灰量や総粒径分布（TGSD：Total GSD）が挙げられる。
2DVD など１地点のデータでも検証可能である
が、落下速度が粒径及び粒子形状、（見かけ上の）密度に依存するため、地上１地点のデータには上空の複数地点（グリッド）からの寄与があることに注
意して、粒径ビン毎に評価する必要がある。

図１

噴煙高度検証手法の概要

3. 考察とまとめ
気象レーダーで推定した噴煙高度の検証では、降水エコーとの区別、低仰角における検知率の低下、高仰角における観測頻度の少なさが問題となる。
噴煙内部の火山灰量（質量）・粒径分布推定手法の検証については、逆問題を解くことに相当するため、最適な解の選び方が重要となる。また、現時点では考慮していないが、凝集や拡散など物理過程も重要で、高度化が必要である。
参考文献
Sato, E., K. Fukui, T. Shimbori (2018) Aso volcano
eruption on October 8, 2016, observed byweather radars. Earth, Planets and Space,
70:105, doi:10.1186/s40623-018-0879-4.
謝辞
MRI-XMP は株式会社島津興業に土地をお借りして観測を行っている。また、京都大学防災研究所・
防災科研技術研究所・気象庁との共同研究「南九州の活動的火山の災害軽減に関する共同研究」の下、2DVD を京都大学防災研究所黒神・ハルタ山観測室に設置して観測を行っている。

― 268 ―

大会 第 4 日
午前

A401

台風 19 号とカスリーン台風による降水量分布の比較―区内観測資料の利用―*藤部文昭・松本 淳 (首都大・都市環境), 釜堀弘隆 (東大・大気海洋研)

1. はじめに2019 年台風 19 号（以下 T1919）による大雨が“どれぐらい, どのように極端だったか”を検証するため,
T1919 による降水量分布をカスリーン台風（1947 年）など過去の台風による大雨と比較した．また, T1919 による大雨の再現期間の推定を試みた．解析には, 1970 年
代まで行われていた区内観測の日降水量データ[1, 2]と,1979 年以後のアメダスデータを利用した．
2. 降水量分布の比較
T1919 とカスリーン台風の降水量分布（4 日間積算値）はよく似ていて，いずれも関東山地から東北地方の太平洋側へ多降水域が延びる（図 1, 2）．若干の違いとして, 長野県東部や茨城県北部～宮城県南部では
T1919 の降水量が，山梨県・群馬県・岩手県ではカス
リーン台風の降水量が多く，それらの多降水域と被害域とが大まかに対応する．関東地方とその周辺領域全
体の降水量は, T1919 の方が 1 割ほど多い．
アイオン台風（1948 年）の降水量分布も上記 2 台風に似ているが，関東周辺の降水量は全体として 2～3 割
小さい（図省略）．一方, 狩野川台風（1958 年）の際は,関東平野にメソ前線が存在し, 平野部で降水量が多かった（図省略）．また, 1910 年の“関東大水害”の際には数日以上にわたって大雨が断続し, 関東地方の積算
降水量は T1919 を約 3 割上回った．関東山地周辺から静岡県にかけて降水が多く, 関東平野でも 6 日間降水

図 1 T1919 による 4 日間降水量．2019 年 10 月 10～13
日．

．
量が 400 mm を超えた場所があった（図 3）3. 再現期間の推定
東北南部～関東甲信越・静岡県の区内観測所のうち,後のアメダス観測所との距離が 5 km 未満, 高度差が50 m 未満である 110 地点を選び, 区内とアメダスの資料を接続して 1931～2019 年を対象とする極値統計を行った．Gumbel 分布を使った場合, T1919 による 2 日
間降水量の再現期間は, 一部の地点で数百年に達する．
一方，関東山地や茨城北部～福島県の多雨域について
領域平均降水量を求め（図 4），T1919 による降水量の再現期間を計算すると, 100 年程度（関東山地では 80
年, 茨城北部～福島県は 113 年）になる．
謝辞：区内観測データの一部として, 気象庁所蔵の資料を科
研費 (課題番号 18340145, 23240122, 26220202) でディジタル化したものを利用した．
参考文献[1] 藤部文昭ほか, 2008: 天気, 55, 283-287.
[2] 釜堀弘隆ほか, 2019: 日本地理学会発表要旨集, (95), 247.

図 2 カスリーン台風による
4 日間降水量．1947 年 9 月
13～16 日．

― 270 ―

図 3 関東大水害時の 6 日間降水量．
1910 年 8 月 6～11日．降水量データは「気象要覧」掲載のものを利用した．

図 4 (a) 関東山地付近と (b) 茨城北部～福島県（図 1, 2 の赤枠）の領域平均 2 日間降
水量の年最大値の時系列 (1931～2019 年)．

A402
台風 201919 号による阿武隈流域の降水特性*

渡邊 明（気候変動研究所），酒井 貴紘（福島地方気象台）

１．はじめに2019 年 10 月 12 日から 13 日にかけて台風 201919 号
が福島県東部を通過し，これまで最も大きな洪水災害をもたらした 1986 年 8 月 5 日（台風 198610 号が温帯低気圧に変化して福島県を通過した）の被害を超える
洪水災害が発生した。この洪水では阿武隈流域で 41
か所の堤防の決壊が発生したが，そのうちの 34 か所が阿武隈川に流入する支川で発生し，1986 年の洪水とは異なった様相を呈している。この洪水災害の要因の一つに阿武隈川流域の降水特性が関連していると考えられる。渡邊（1988）は 1986 年の洪水災害の流出特性を解析し，下流に行くにつれて流量の peak が遅延しつつ増加する傾向を示すが，福島市より下流では上流のpeak より早く出現していることを指摘し，サルパネ岩の狭窄地の影響と都市化による流出速度の増加を指摘している。しかし，台風 201919 号では流出 peak は下流ほど早くなる変化を示している。
２．降雨特性阿武隈流域の源流に当たる那須高原から太平洋の河口までの AMeDAS 観測地点 17 地点の 1 時間総降水量の時間変化を第 1 図に示す。大きな被害があった 1986
年の降雨に比べて流域全体の降水量は 2.1 倍になっているのと同時に，その変化傾向も早期に急増しているのが分かる。この変化を理解するために，第 2 図に源流から河口までの地点毎の 1 時間雨量の変動を示す。
1986 年の 1 時間降水量に比べて，特に河口付近の地点の降水量が多いこと，1986 年の降水では上流から河口まで 6 時間程度の遅延が認められるが，台風 201919
号では流域全体でほぼ同時に降っていることが認められる。
３．総観場の特徴
渡邊（2004，2009）は東北地方の強雨発生時の水蒸
気移流を調査し，海岸域での大雨では水蒸気移流高度が 500m 以下と低いのに対して，内陸域の大雨では水蒸
気移流高度が 2km 付近と高いことを指摘している。第3 図は八戸―秋田―館野の 3 地点で，最も降水量の多い時間に近い高層観測 data を用いた水蒸気移流分布

第 1 図 阿武隈流域の 1 時間総降水量の時間変化である。1986 年の時よりもさらに水蒸気移流高度は低く，高度 300m 付近で最大を示している。館野における自由対流高度は 910hPa で，基本的には阿武隈山地東側の太平洋岸での大雨の構造をしている。福島気象台（2019）の報告では 11 日 15 時に仙台の南に停滞前線

第３図 八戸―秋田―館野を用いた水蒸気移流(g/kg・hour)の高度分布が解析されており，この前線は 13 日 3 時まで存在し，
13 日 9 時には，台風が温帯低気圧に変化し，温暖前線として解析されるまで存在している。
４．数値実験
CReSS を使用し，12 日 21 時を初期値として数値実験を行った。その結果，仙台から福島県中通り地域に貫入する北東風の寒気が大雨期間に対応して高度 5km程度まで存在していることが解析された。今回の大雨
は大型台風や温暖化だけで説明できるものではなく，流域で最大降水量を示した筆甫では，最大 1 時間雨量が 74.5mm で 30mm 以上の激しい雨が 8 時間継続しており，この継続した要因が寒気貫入にあったと考えられる。

第２図 阿武隈流域の源流（0 地点）から河口（16 地点）までの 1 時間総降水量の時間変化（㎜）― 271 ―

A403
2019 年台風第 19 号の降水過程に関する二重偏波レーダーを用いた解析*梅 原 章 仁 ,1.

嶋 田 宇 大 (気 象 研 究 所 )はじめに2019 年 10 月 12 日，大型で強い勢力を保ったまま伊豆半島に上陸した台風 19 号 Hagibis は，西～東日本の広い範囲で豪雨をもたらし，大規模な河川氾濫や土砂崩れを引き起こした．特に，気象庁の箱根雨量計では，
2019 年 10 月 12 日の日降水量が 922.5mm と，全国各地
点の観測史上1 位となる雨量を観測した．
このように，
広い範囲で記録的な豪雨をもたらした一方で，LIDENによる発雷の検知数は極めて限定的なものであった（図略）．このことは，霰や雹の生成に必要な深い対流が限定的であったことを示唆し，一般的に説明される豪雨の描像（暖湿気の流入と大気の不安定化により背の高い積乱雲が発達する）とは異なる．そこで，本研
究では，Hagibis の降水過程の特徴を見出すことを目的として，気象庁二重偏波空港気象ドップラーレーダー（二重偏波 DRAW）を用いて解析を行った．
2.

解析手法・結果・考察
羽田空港の二重偏波 DRAW は，10 分に 1 度箱根雨量計の上空を通る面（方位 239．8 度）で RHI 観測を実施しており，この RHI データから，箱根雨量計の地点における高度時間断面を作成した（図１(b)~(e)）．反射強度（Zhh）

図 1：2019 年 10 月 12 日 00JST から同 22JST における，(a)箱根でブライトバンドは不明瞭だが，偏波間相関係数（ρhv）

雨量計の 1 時間積算雨量（青丸）及び 10 分積算雨量（灰棒），では，高度 4~6km に極小域があり，明瞭な融解層域が

羽田二重偏波 DRAW の RHI から作成した箱根雨量計上空に確認できる．Zhh，偏波間位相差変化率（Kdp）は，アウタ

おける(b)Zhh, (c)Kdp, (d) ρhv, (e)ドップラー速度の高度時間断ーバンドが通過した 0800JS~1200JST 及び壁雲が通過す

面．

る1900JST頃では比較的深い対流を示す Kdp カラムや融解層高度を超えて 30dBZ 以上の Zhh が観測されていたが，期間全体としては下層ほど値が大きい傾向にあった．
このように，明瞭な融解層があり，層状性の冷たい雨のプ
ロセスの存在が示唆される一方で，融解層高度以下では，下層ほど Zhh や Kdp が強くなる様子が捉えられており，
暖かい雨のプロセスが働いていたと考えられる．
領域的にみても，地上付近で反射強度が小さい地点の上空では，融解層以下で高度が下がるにつれ反射強

図 2：2019 年 10 月 12 日 09JST~22JST の期間，北緯 35~37 度，

度が小さくなっており（図 2(a)），融解を経た粒子が蒸発を

東経 138~141 度の領域の高度 1km において(a) 30dBZ 未満の伴いながら落下する層状性降水と示唆される一方，地上地点，(a) 反射強度 30dBZ 以上の地点，それぞれの上空の反付近で大きな反射強度を取った地点の上空では，下層

射強度のヒストグラム．

程高い反射強度の頻度が大きく（図 2(a)），暖かい雨のプ
ロセスが反射強度（∝降水強度）の増加に大きく寄与して

謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP19K23466, 科研費いたことを示唆する．

JP19K24678 の助成を受けたものです．

― 272 ―

A404
2019 年台風 19 号による豪雨発生時の環境条件：湿潤絶対不安定層の役割*

竹見 哲也（京大防災研）
・鵜沼 昂（気象庁）

1．はじめに2019 年台風 19 号（Hagibis）は，東日本の各地で大雨をもたらし，洪水・氾濫・土砂災害など大規模な災害が生じさせた．平成 30 年 7 月豪雨と比べると，
台風 19 号に伴う降雨の継続時間は短かったものの，
時間雨量の強度はかなり強く，結果として東日本の各地で数 100 mm から 1000 mm 程度の大雨となった．
箱根の観測点では，これまでの日雨量の国内の記録を更新した．
これほどの大雨が降った原因を気象学的に明らかにすることは，現象の発生メカニズムの理解のみならず現象の理解を通して気象予報の精度向上にも繋がるため，大事なことである．そこで本研究では，気象場の客観解析データを用いて，台風 19 号による大雨の発生メカニズムを探ることを目的とする．

ころ，この MAUL 層が持続されていたことが分かった．
湿潤絶対不安定層を含む大気層が，関東山地など
地形影響によって強制的に上昇し，絶対不安定であることからその大気層においてすぐさま不安定が解消されるような運動が生じ，結果として対流活動が強化されると考えられる．MAUL の下端高度を調べたところ，概ね 4.5 km 以下であり，場所によっては2 km 以下にまで下がっていた．一方，丹沢・関東・
越後などの山地の標高は 1.5～2.5 km 程度である．したがって，山地による強制上昇は MAUL を押し上げるように作用し，不安定が容易に発現することになる．この MAUL が形成・維持され，波状のように台風 19 号から東日本に押し寄せたため，大雨に繋がったと考えられる．

2．使用データおよび解析手法
降水データとして，レーダー・アメダスによる解析雨量を用いた．気象場の解析には，気象庁メソ予報モデル（MSM）の初期値である解析値を用いた．
MSM 解析値は，3 時間間隔の格子点データであり，メソスケールの環境場の解析に有用である．
大気の安定度や水蒸気量に係る指標により環境条
件について調べた．日本の暖候期に発生する停滞性の降水系の環境場を調べた Unuma and Takemi (2016,
QJ) の研究に基づき，環境条件の指標について調べた．さらに，Bryan and Fritsch (2000) が提唱した第 6の安定性を示す大気層，湿潤絶対不安定層（英語の頭文字から MAUL）に着目して解析した．
なお，時刻はすべて日本標準時により示す．
3．結果とまとめ
対流圏の気温減率を調べたところ，湿潤断熱減率に近い数値であり，その点では不安定度は高くない．
このことから，CAPE（対流不安定エネルギー）の値も特別大きなものではなかった．しかし，対流圏の下層から中上層に至る深い層において，相対湿度がほぼ 100%という極めて湿度の高い状況が形成されていることが分かった．この高湿度の状態は，南の台風 19 号と北の前線帯との間で形成され，豪雨が発生する前の時間から持続していた．極めて高い湿度の状況であったことから，可降水量は 70 kg m-2 を超えており，台風中心に近い範囲では 80 kg m-2 を超えていた（図 1）．
気温減率が湿潤断熱減率であって，相対湿度が100%の状況は，湿潤絶対不安定である．MAUL とは
そのような大気層のことである．図 2 は，2019 年 10月 12 日 12 時における MAUL の厚さの分布を示す．
台風 19 号に伴い，この MAUL が対流圏中層に形成されていることが分かる．各時刻での分布を見たと

図 1：2019 年 10 月 12 日 12 時における可降水量（kg m-2）．

― 273 ―

図 2：図 1 と同じ，ただし MAUL の厚さ (km)．

A405

令 和 元 年 台 風 第 19 号 に よ る 大 雨 の 環 境 場 と 地 形 の 影 響*荒 木 健 太 郎 ， 柳 瀬 亘 （ 気 象 研 究 所 ）， 北 畠 尚 子 （ 気 象 大 学 校 ）， 黒 良 龍 太 （ 気 象 庁 ）1.

前線の影響と考えられる．
CNTL と NOZS の差分から，はじめに

令和元年台風第 19 号の影響により東日本から東北地

関東の山地から伊豆半島にかけての領域，阿武隈高地

方を中心に広範囲で記録的な大雨となり，甚大な水害や栃木県の山岳の南東～東斜面，福島県太平洋側の山が発生した．本事例では大型で非常に強い台風接近に

岳東斜面，新潟県上越の山岳北斜面などで地形の影響よる多量の水蒸気の流入や台風中心付近の発達した雨により降水量がかなり多くなったことがわかる．NOZS

雲の直接影響が重要と考えられている．本研究では，との比をとると，CNTL における降水量の 60～80％が大雨をもたらした環境場と地形の影響について調べた．

地形の影響によるものだった地域もあった．

2.

これらのことから，本事例における大雨の要因としデータと数値実験の設定

降水の状況や環境場の解析には気象庁の台風ベストて，多量の水蒸気流入に加えて台風北側の前線の形

トラック，レーダー観測，解析雨量（RA），地上気象

成・強化が重要であり，さらに地形の影響により降水

観測，メソ客観解析などを使用した．また，水平解像が大幅に強化された地域があったことがわかった．

度 2km の気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）による数値実験を行い，大雨の環境場と地形の影響を評価した．初期値・境界値にはメソ解析を使用し，台風と日本を含む計算領域で 10 月 11 日 9 時（JST，以下同様）
から 53 時間積分した．また，現実的な地形を用いた標準実験（CNTL）のほか，地形の影響を定量的に評価するために本州の標高を 0m にした実験（NOZS），NOZSで本州の陸を海にした実験（NOLN）も行った．
3.

大雨の発生環境場

台風は非常に強い勢力で日本の南海上を北上し，12
日 19 時前に強い勢力で伊豆半島に上陸後，東日本から東北を北東進した．関東の降水は 11 日昼頃からすでに始まり，台風接近前の 12 日午前中から大雨となった．
地上気象観測やメソ解析では 12 日 9 時には関東にも台

図１ メソ解析による 10 月 12 日 9 時の地形に沿った
高度 530m の水蒸気フラックス量（g m-2 s-1，カラー）と風（矢印）．灰色線は海面気圧（hPa），黒線は地形に．
沿った高度 60m の水平相当温位勾配（K (10km)-1）

風に伴う暖湿気先端部分で地上～大気下層の前線を解析できた（図 1）．この前線は台風中心付近から北にのび，台風とともに北上した．これは台風の温帯低気圧化の過程で見られる前線形成によると考えられる．この前線に多量の下層水蒸気流入のあった地域と大雨域とは概ね対応しており，前線の暖域側（南側）の山岳域などでも大雨が発生していた．この前線は 12 日午後には東北にかかっていた総観スケールの前線と一体化
して強化し，東日本から東北にかけて停滞した．
4.

大雨に対する地形の影響

数値実験の結果（図 2），上陸のタイミングは数時間遅れたものの CNTL ではほぼ実況と同じ進路の台風が再現され，現実的な雨量分布が再現された．一方，NOZS
や NOLN（図省略）でも台風進路北側にあたる地域で大雨が再現されており，これは主に台風北側にのびた

図２ 10 月 11 日 9 時～13 日 12 時までの 51 時間積
算雨量（mm）．

― 274 ―

A406
Understanding the temporal organization of typhoon induced extreme precipitation overnorthern Japan
Sridhara NAYAK* and Tetsuya TAKEMIDisaster Prevention Research Institute, Kyoto University
Gokasho, Uji, Kyoto, Japan
In August 2016, three typhoons [Typhoon
Chanthu (T1607), Typhoon Mindulle(T1609), and Typhoon Kompasu (T1611)]
made landfall over Hokkaido region and one
typhoon [Typhoon Lionrock (T1610)] madelandfall over Tohoku region. All thesetyphoons caused widespread damages overnorthern Japan with excessive precipitations.
In our study, we analyzed the extreme
precipitations carried out by these four
typhoons to understand their temporalorganization over northern Japan. The main
focus was on the internal structure
particularly the duration of extreme
precipitations in each typhoon over northern
Japan.
In methods, the observed precipitations fromthe Radar Automated Meteorological Data
Acquisition System (Radar-AMeDAS) are
analyzed at each hour during the passage ofthese four typhoons at each grid over the landin northern Japan. We stratified the
independent spell durations of precipitations
exceeding various thresholds of heavy
precipitation intensity into various durationbins and calculated the frequency in each bin.
In the similar way, we will investigate the sizeof the extreme precipitations.
Our results indicate that all the four typhoons
carried substantial heavy precipitation
amounts to northern Japan although theirintensity vary from typhoon to typhoon.
However, the normalized durations of theextreme precipitations induced by threetyphoons landfalling over Hokkaido region
exhibit similar features, while the typhoon
landfalled over Tohoku region shows
relatively long-lived extreme precipitation
durations.
In case of T1607, the occurrence of extremely
heavy precipitations (higher than 99th
percentile) are short-lived and last up to 6

hours, while the extreme precipitation withintensity below 90th percentile last at least 9
hours (Fig. 1). The durations of extreme
precipitation induced by T1609 and T1611
shows almost similar characteristics. In caseof T1610, the extremely heavy precipitations(higher than 99%) last up to 8 hours which isnearly same as other typhoons, while thatwith intensity below 90% last at least a day ormore (Fig. 2).

Figure 1: Frequency of extreme precipitation
durations induced by the T1607

Figure 2: Frequency of extreme precipitation
durations induced by the T1610
Overall, we find a robust feature of thedurations of extreme precipitations inducedby all three typhoons over Hokkaido. This
study is preliminary and we would like todiscuss more on this issue with the size of theextreme precipitations.
Acknowledgment: This study is supported by
the TOUGOU Program, funded by the
Ministry of Education, Culture, Sports,
Science, and Technology, Government ofJapan.

― 275 ―

A407

台風に伴う非地衡風による北向き水蒸気フラックス*斉 藤 和 雄 ( 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 / 気 象 研 究 所 / 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ) ,松信匠（筑波大学)
3．北向き水蒸気フラックス

1．はじめに台風が日本の南海上にある時、本土で大雨が降るこ

図１に示す北向きの非地衡風は上層（300hPa）ではとがあり、しばしば台風によって水蒸気が日本の上空顕著だが、850hPa では水平風はほぼ等高線に沿って吹に運ばれ前線を刺激する、という説明がされる。海外いている。水蒸気は下層ほど多いため、日本の降水にでも PRE と呼ばれる現象として知られており、北向き

どの程度の影響を与えるかは自明ではない。図 2 に日の深い水蒸気輸送を伴うことが指摘されている。Saito

本の南岸域(130-137 E, 30-33 N)で平均した各高度の水(2019) は、2009 年第 18 号台風の接近時に西日本で観蒸気量と、北向き風速および水蒸気フラックスの鉛直測された等高度線を横切る顕著な北向きの非地衡風に

プロファイルを示す。北向き風速は 300hPa（約 9km）

ついて、高層観測データと気象庁全球客観解析、およ高度で最大値を示し、この高度においては非地衡風成

び JMA-NHM による再現実験により調べ、その成因と分が 70%近くを占めている。この高度より下では非地

して水平風加速度成分による力学的成因で説明できる

衡風成分の寄与は高度とともに減少し500hPa では20%ことを示した。併せて台風に伴う発散上層風の非軸対程度となるが、高度 3km より上では北向き水蒸気フラ象の性質についても議論した。但し、PRE に対する非ックスの値は正であり、非地衡風成分は実質的に対流

地衡風の影響に関しては、今後の課題となっていた。

圏の深い範囲で日本上空への水蒸気供給に寄与していることが示唆される。今後非地衡風による水蒸気輸送を削った場合に日本付近の降水がどの程度変わるかを

2．台風に伴う非地衡風
Saito (2019) で扱った 2009 年第 18 号台風の時の再現

感度実験で調べる予定である。

実験（2009 年 10 月 6 日 18UTC のメソ解析を初期値とする水平解像度 10km の JMA-NHM による 6 時間予報の結果を図 1 に示す。西日本で観測された等高線を横切って台風から北に向かう風が再現されている。

図 1 左上）10 月 7 日 00UTC の前 3 時間降水量と地表風。右上）300hPa 高度場と水平風ベクトル。左下）300hPa での地
衡風（ベクトル）とその北向き成分（シェード）。右下）同じく非地衡風成分。Saito (2019) より。

図2 左上）
10 月7 日00UTC の日本の南岸域(130-137 E, 30-33
N)で平均した各高度の混合比（緑）と水蒸気量（青）、北向き風速（赤）および水蒸気フラックス（黒）の鉛直プロフ
ァイル。右上）地衡風成分。左下）非地衡風成分。右下）
風速（赤）地衡風成分（黒）、非地衡風成分（緑）と風速における地衡風成分の寄与率（紫）。

参考文献
Saito, K., 2019: On the northward ageostrophic winds
associated with a tropical cyclone. SOLA, 15, 222-227.

― 276 ―

A408

2019 年 10 月 25 日 の 東 日 本 の 大 雨 に 対 す る 総 観 場 の 影 響*北 畠 尚 子 ( 気 象 大 学 校 ／ 気 象 研 ) 、 荒 木 健 太 郎 （ 気 象 研 ）1.

東海沖の循環中心は、力学的圏界面の折れ込みに対応し、はじめに2019 年 10 月 25 日の東日本の大雨は、千葉県から宮城その下方の低気圧 L1 は上層擾乱の影響を強く受けている

県にかけての沿岸部の比較的狭い範囲で線状の降水帯にが沈降する乾燥空気のために発達が抑制されていたことよって生じていたが、衛星画像では 1000km スケールの東も示唆される。

進する雲域が影響していた。これは地上天気図では四国～

4.

まとめ

本州南岸を東進する前線を伴わない低気圧に関連してい大雨をもたらした線状の降水帯は、力学的圏界面の折れた。本研究では、この低気圧を含む総観場と大雨の関係にこみに伴う地上低気圧に関連する下層前線の強化と中層ついて調べ、大雨への寄与を明らかにする。大規模場はの低θe 空気の流入により生じ、大雨の前半と後半とではJRA-55 再解析、メソαスケール以下の解析には気象庁局

異なる要因で生じていたことがわかった。

地解析を使用する。
2.

総観・メソスケール解析

地上天気図（図省略）では、南岸を上述の低気圧が東進し、それとその東の台風第 21 号の北の規模の大きなオホーツク海高気圧との間にあたる東日本では東風が卓越していた。中上層では 33N 付近に沿って 1000km 程度の比
較的小さいスケールのトラフが東進していた（図省略）。
これは 2PVU 等渦位面が 350hPa より下まで達する深い力
学的圏界面の折れ込みであった。
下層の 950hPa でメソスケール構造を見ると、房総半島
から東海沖にかけて水平温位傾度が大きく、そこを低気圧
L1 が東進していた。25 日 00UTC（図 1）には房総半島とその南西で温位傾度が急速に強まった。これは低気圧の接図 1 10 月 25 日 00UTC の 950hPa 面温位（赤線、K）、温

近により暖気側で南東風、寒気側で北東風が特に強まった、水平運動による前線強化
位傾度（シェード、K (10km)-1）

ことによる。このときに房総半島で線状の降水帯が生じて（黒線、K (10km・hour)-1）。L1 は下層低気圧の位置。

強雨が生じた。このあと L1 はゆっくり東進しながら衰弱し、05UTC（図省略）には別の低気圧 L2 が前線上の浦賀水道付近に生じて北北東へ進み、12UTC には茨城県の東海上へ抜けた。この低気圧 L2 の寒冷前線に対応する位置のレインバンドで茨城県・千葉県北部の強雨、L2 の北側の東風により福島県・宮城県の沿岸で強雨となっていた。
3.

等相当温位（θe）面解析

低気圧と前線・降水帯に関連する大気の運動を見るため、325K 等θe 面解析を行った。ここでは各格子点で最も上方に位置する等θe 面を解析している。06UTC（図 2）には、L2 の東では 800hPa より下層で北ほど上へと傾斜する
前線面を表している。一方 L2 の南～西側では 500hPa 程度の高度で、中層での西からの低θe 空気の流入とそれによ

図2 10 月25 日 06UTC の 325K 等θe 面における気圧（赤る対流不安定、さらにその先端では対流による不安定の解線、hPa）、比湿（シェード、g/kg）、風ベクトル。グレー

消が示唆される。そしてそれが線状の降水帯や L2 の発生は計算可能な全層でθe＞325K である領域。星印は中層のにも関連していると考えられる。この等θe 面上における循環中心、L1 と L2 は下層低気圧の位置。

― 277 ―

A409

2019 年 10 月 25 日 関 東 大 雨 の メ ソ ス ケ ー ル 環 境 場*荒 木 健 太 郎 （ 気 象 研 究 所 ）， 北 畠 尚 子 （ 気 象 大 学 校 ／ 気 象 研 究 所 ）1.

QLCS のエコー頂高度の時間変化と対応していた．局

はじめに2019 年 10 月 25 日に関東や東北で顕著な大雨が発生

地解析を用いた後方流跡線解析より，これらの QLCS

し，特に千葉県や福島県で甚大な水害が発生した．本のインフローとなった暖湿気はオホーツク海の高気圧

事例は台風第 21 号が日本の東海上を北上し，本州南海と台風第 21 号の間に位置する日本の東海上から流入し上を別の低気圧が北東進する状況で発生した．本研究ていた（図略）．また，移動性 QLCS の発生に重要と考では，特に関東の大雨に注目し，その発生環境場をメえられる L2 発生前の 12 時には，沿岸前線を含むメソ

ソスケールの観点で調べた．

前線上の大気下層で高渦位アノマリーが形成された

2.

（図 2）
．これは停滞性 QLCS の発達に伴う非断熱加熱

大雨をもたらした降水システム

気象庁レーダー観測，解析雨量等から，関東では昼によるものであり，L2 発生に寄与したと考えられる．

頃と夕方に降水のピークがあった．ひとつめは千葉県

これらのことから，本事例では東から多量の下層水を中心に朝から昼頃にかけて停滞した南南西－東北東

蒸気供給があるなか，沿岸前線上で発達した QLCS のの走向の線状の降水システム（QLCS）によるもので，結果として新たな QLCS の発生環境が整えられるといもうひとつは 13 時（JST，以下同様）頃に東京湾付近

う正のフィードバックが働いていたことが示唆される．

で発生して北東進した南北走向の QLCS によるものだった（図 1a）．レーダー観測や LIDEN から前者はエコー頂 10km 未満で発雷はなく，後者はエコー頂 11km 以上で活発な発雷が検知された．関東に大雨をもたらしたのはこれらの性質の異なる 2 つの QLCS といえる．
3.

ふたつの降水システムの発生環境場

本州南海上を北東進した低気圧 L1 は東進する上層の寒気トラフ東側で発生したもので，9 時には東海の南海上に位置した（図 1b 左）．一方，オホーツク海に中心を持つ高気圧が北日本に張り出し，関東では Cold-Air
Damming（CAD）や沿岸前線の形成に好都合な総観場だった（図略）．地上気象観測やメソ解析から，24 日夜
頃から CAD と沿岸前線が明瞭化したが，25 日朝から
L1 接近に伴い暖気側の南東風と CAD による冷たい北東風が特に強まり，沿岸前線も強化された．線状降水帯と呼べる停滞性 QLCS は，沿岸前線が多量の水蒸気を含む東からの空気を持ち上げて発生していた．一方，

図１ 10 月 25 日 9 時（左）と 15 時（右）における（a）解析雨量と（b）メソ解析による 950hPa の水蒸気
，水平風（ベクトル），
フラックス量（g m-2 s-1，カラー），海面気圧（hPa，灰水平温位勾配（K (10km)-1，黒線）
色線）．
（b）中の L は低気圧の位置を示す．

局地解析から 13 時頃に沿岸前線を含むメソ前線上の東
京湾の南で新たに低気圧 L2 が発生し（図 1b 右），下層
で水蒸気供給量が増大して移動性 QLCS が形成された．
この QLCS は L2 とともに関東を北東進した．
ふたつの QLCS による大雨期間中は関東に大気下層で東から多量の水蒸気が持続的に流入し，メソ客観解
析から求めた LFC までの距離も 100hPa 未満と少しの持ち上げで対流が発達する環境だった（図略）．また上層寒気トラフの接近に伴い熱力学的安定度が低下し，平衡高度は昼頃から夕方にかけて高まり，それぞれの

図２ メソ解析による 10 月 25 日 12 時の 950hPa の渦位（PVU，カラー），水平風（ベクトル），水平温位
勾配（K (10km)-1，黒線）．L は低気圧の位置を示す．

― 278 ―

A410

観測システムシミュレーション実験を用いた水蒸気観測の影響評価*吉 田 智 ,瀬 古 弘 ,酒 井 哲 ,永 井 智 広 ,小 司 禎 教 (気 象 研 ), 国 井 勝 ( 気 象 庁 数 値 予 報 課 )
1.

はじめに

気象研究所では，降水量予測の高度化を目的として，
水蒸気ライダーによる鉛直水蒸気観測データを用いたデータ同化手法の開発を進めている．本稿では線状降
水帯を伴った平成 29 年 7 月九州北部豪雨に対して，水
蒸気ラマンライダーの観測システムシミュレーション
実験(OSSE)を行い，降水予測への影響を検討する．
2.

手法と結果

Seko らは平成 29 年 7 月九州北部豪雨に対し，静止衛星ひまわりから得た Atmospheric Motion Vector(AMV)を同化し，降水の予報精度が向上したことを報告している[1]．本稿では，Seko らの結果からダウンスケール実験を行い，その結果を Nature Run(NR)とした．図 a に
NR の高度 530m における水蒸気混合比および 3 時間積算雨量を示す．同図より東シナ海から湿潤な大気が流れ込み，福岡県内に大雨をもたらしていることが確認できる．本稿では暖湿流のインフロー側(図 a,b 中〇)に水蒸気ラマンライダーの観測を想定し(DaQv)，50 メンバーの LETKF を用いて OSSE を行った．ラマンライ
ダー観測を想定しない結果(CNTL)と比較し、同化イン
パクトを検討する．本稿では 7 月 5 日 03UT まで 1 時
間毎に 5 時間同化を行い、その後は予報を行った。
図 b に高度 530m における水蒸気混合比(Qv)の偏差(DaQv-CNTL)を示す(FT=0)．水蒸気ライダーデータの同化により，風下側の下層水蒸気量を増加させている
ことがわかる．図 c,d はそれぞれ CNTL,DaQV の 3 時間
予報降水量(7/5 04UT-07UT)を示す．同図より，朝倉市
周辺の降水が再現されている．また，DaQv では CNTLと比較しその降水量が増加しており，NR の降水量に近づいていることから，水蒸気ライダーデータの同化により予測精度向上が確認できる．
3.

まとめ

本稿では 2017 年九州北部豪雨を対象として OSSE を行い，水蒸気ライダーのデータ同化により，予測雨量が改善することを示した．
謝辞 本研 究の 一部は JSPS 科研費 （17H00852 ，
19H01983）の助成を受けた．
参考文献[1] Seko et al., 2017, ISEC 2017.

図 ： NR， 同 化 結 果 の 比 較 ． (a)NR の 高 度 530mの Q v（ カ ラ ー ），風 ( 矢 印 ），0 4 U T - 0 7 U T で の 予
想 雨 量（ 3 0 m m / 3 h 以 上：ピ ン ク ）．( b ) 高 度 5 3 0 mに お け る

Qv(Ensemble mean, EM) の 偏 差（ DaQv-CNTL） .(c,d) CNTL,DaQv で の 3 時 間
予 想 雨 量 (EM)．

― 279 ―

A411
水蒸気のアンサンブル予測情報の更新履歴解析による線状降水帯の予測山口弘誠（京大防災研）・黒田奈那（京大院工）・中北英一（京大防災研）・

図 2 にばらつきの大きさの空間分布を示す．ばらつきの大きい領域がより上流側まで広がっている
ことと，朝倉での豪雨が今後も続いていくこととの対応がみられた．
本対象事例は最大を予測したメンバーでも現実を大きく過小予測した予測困難事例であった．このようなケースに対応するために，上述したパターン 2 の特徴の度合いを定量化し，降水の過小予
測の度合いとの対応を解析した（図 3）．相関係数
0.3 程度の相関関係が得られ，さらに，パターン 1を援用することで，よりどの程度の過小予測が起こり得るのかというリスク情報（最悪ケース）として事前に情報提供することの可能性があることを明らかにした．これは通常のアンサンブル予測
では出すことのできない新たな防災リスク情報として洪水管理に利用できると考える．

[g/kg]

ばらつき

4
2
0

03
03

06
06

09
09

12
12

15
15

18
18

21
21

(時）

図1

水蒸気量予測のばらつきの大きさの時間変化

初期
時刻

09:00

12:00

15:00

18:00

21:00

0時
3時
6時
9時

0.001

0.002

0.003

0.004

図2

0

12時

[kg/kg]0.005

15時

水蒸気混合比のばらつきの空間分布
パターン1
の度合い
Level1

過⼤予測

1/20
1/10
1/5

Level2
Level3

1/2
1
2

過⼩予測

近年では線状降水帯のスケールの現象の予測にもアンサンブル予測が利用できる状況になってきた．山口ら(2018)は，アンサンブル予測情報の有効利用に関して検討を行うため，平成 29 年 7 月九州北部豪雨を対象にアンサンブル予測を行った．
結果，アンサンブル平均だけでなく最大量を予測しているメンバーでさえ，観測雨量よりも少ない
降水を予測していた．そのため極端現象である線状降水帯豪雨に対しては，アンサンブル予測のシ
ナリオを超えるより危険側の情報作成も期待されている．本研究では線状降水帯豪雨の発生，継続のリアルタイム予測のためのアンサンブル予測情報の高度利用手法を考える．
通常の現象（日常的な気象現象）の場合，初期
時刻が進み予測が更新されると，アンサンブル平
均はより現実の値に近づき，アンサンブルのばら
つきはより小さくなると考えられる．しかし，線状降水帯豪雨のような予測困難な極端現象では初期時刻が進んでも予測精度が良くならないと考えられる．本研究では，①初期時刻が進んでもアン
サンブル平均が現実場に近づいていかないパター
ン 1 と，②初期時刻が進んでもアンサンブルのばらつきが小さくならないパターン 2 の特徴がみられるという仮説を立てた．線状降水帯豪雨が起こる時間帯や量の予測に向けて，水蒸気予測情報におけるこれらの特徴の表れ方を調べた．
平成 29 年 7 月九州北部豪雨に対して，初期時刻
を 7 月 5 日 0 時，3 時，6 時，9 時，12 時，15 時と複数とったアンサンブル予測を行った．大気モ
デルは雲解像モデル CReSS で，水平解像度は 1km，
初期アンサンブル摂動は BGM 法を用いて作成し，各初期時刻に対して 33 メンバー用意した．
まずパターン 1 に関して，朝倉で豪雨の起こった 12 時～21 時頃に対応して，特に 6 時初期値以降の予測において新しい予測のほうが解析値からの差が大きく，過小予測であった．さらに初期時刻が進んでも差が小さくなっていないことから，
パターン 1 の特徴が確認された．一方，上流側の地点は，0 時，3 時初期値の予測より，それ以降の初期時刻の予測のほうが解析値に近い．つまり，上流側の地点ではパターン 1 の特徴はあまりみられていない．まとめると，上流側では予測が現実場に近く，朝倉では過小予測になっていた．これは，朝倉への水蒸気流入の表現が不十分なためと考えられる．次いでパターン 2 に関して、朝倉でのばらつき（“アンサンブル最大値－アンサンブル最小値”をばらつきの指標とした．）の推移を図 1に示す．09:00 頃から 3 時初期値以降のばらつきが大きくなり，初期時刻が進んでも小さくならない．
ここにパターン 2 の特徴があるといえる．さらに，上流側の地点でもパターン 2 の特徴がみられた．

5
10
20

0

1

2

3

4

5

6

横軸：パターン2の度合い

図3― 280 ―

7

予測の外れ方とアンサンブル更新履歴の度合い

16

A412
日本近傍の梅雨前線低気圧・雲—降水システムの変動（1982 年 7 月の観測事例）
二宮洸三 (無所属, knino@cd.wakwak.com)

1. 目的
1982 年 7 月に観測された日本近傍の梅雨前線低気圧・雲—降水システムの変動を報告する。
（アジ
ア広域の状況は天気 2020 年 3 月号に掲載予定。
）
２．大規模場傾圧性とトラフ、梅雨前線の変化
 第 1 図は 31-960（ウラジオストック）、909 (名瀬)、807（福岡）の時系列データ。傾圧性が大きな期間に優勢なトラフ C, D が通過した。主要なト
ラフ A, B, C, D の他、上層だけのトラフ E, 下層
だけのトラフ C*（23-24 日）も通過した。
湿潤スタテック温度（MST＝h/cp）の時系列データ(図は省略)で見ると、MST は短周期的変動を示すが、その南北傾度の変動は比較的小さく、その鉛直傾度(鉛直安定度)の変動は著しい。
３．梅雨前線低気圧、雲・降水システムの変動
 第 2 図は 807(福岡)、772（大阪）、648（銚子）の海面気圧の時系列データである。気圧極小は低気圧に通過を示す。西日本では短周期変動が著しい。低気圧 a, c, d, e, g は相対的に大きい。
第 3 図は九州面積平均した AMeDAS の 6 時間
降水量の時系列であり、周期的な中規模降水シス
テムの出現を示す。降水システムに対応する雲シ
ステムの通過は衛星データでも確認された。
4．トラフ、低気圧、雲—降水システムの関連
 日本近傍で見られた 「トラフ、低気圧、雲降水システムの関係」を第 4 図に示す。主要なトラフ B, C, D は全層にわたる深い構造を持つ。
これに対しトラフ C＊は下層で E は上層でのみ明確に見られる。主要な梅雨前線低気圧は ト
ラフに伴って発現し、副次的低気圧は主要低気圧に後続して発現した。
 幾つかの雲-降水系は低気圧に付随して発現し、他の雲-降水系は前者に後続して発現する。しかし、低気圧・降水システム e-5, h-9（長崎豪雨の事
例）は顕著なトラフに直接的に伴はない。
 衛星赤外雲画像に見られる雲システムの多様性も注目される。主要な低気圧-雲システムと後続する雲システムが「梅雨前線雲システム家族を形成する」事例、「低気圧に伴う単一な雲システム」の事例、「雲クラスター的システム(長崎豪雨)」の事例が見られるなど、事例毎に様々である。
 これらの様相が一般的かどうかを確かめるためより多くの期間についての調査が必要である。

第1図

第２図

第3図

第4図

― 281 ―

B401

ひまわり８号を用いた二時期カラー合成画像による
台風１９号の浸水範囲可視化*芳 野 玲 (桜 美 林 大 学 リ ベ ラ ル ア ー ツ 学 群 )1.

政における被災地への復旧支援が速やかに行えること

動機と目的2019 年 10 月 12 日から 13 日にかけ，台風 19 号にが期待される．また，ひまわり 8 号の高い観測頻度とよる記録的な大雨によって，東日本各地で河川の氾濫範囲により，周辺諸国の災害支援も可能となる．そしや堤防の決壊による大規模な浸水被害が報告された[1]．

て，他の静止気象衛星に応用することで，地球規模で従来，浸水範囲の観測は極軌道衛星の観測結果をもと

浸水範囲の監視システムに発展できる可能性がある．

に解析が行われている．ひまわり 8 号の観測でも可能ではないかと考え調べた結果，台風がもたらした大雨
による洪水が原因とする植生分布の変化が確認され，被害地域の位置とよく対応しており，ひまわり 8 号の観測が浸水範囲の特定にも利用できる可能性が分かった．
本研究では，災害発生前画像と発生後画像のカラー
合成画像を生成し，浸水範囲の可視化の手法を確立すること，従来の手法で問題となった点を静止気象衛星
ひまわり 8 号からのデータを利用することで解決する

第 1 図．ひまわり 8 号標準データ(DIAS)から生成した
二時期カラー合成画像(左)，可視化浸水範囲ことを目的に，浸水範囲の可視化を図る．

(右)．
2.

研究方法

16 種類の波長で観測しているひまわり 8 号は，近赤外波長のバンド 4 で植生に対して高い反射率を示す特徴がある[2]．そのため洪水などを原因とする植生変化が最も観測結果として表れやすいことから，観測画像
はバンド 4 に決定した．そして，データの入手は即時性の高い HimawariCast と，高解像度なひまわり標準データを取得した．
浸水範囲の特定には，二時期の差分画像と土砂災害や浸水範囲の推定に広く普及している「二時期カラー

第 2 図．
Sentinel-1 衛星の観測結果(防災技研・国際航業)．

合成画像」を用いた．ImageMagick による加法混色合成により，浸水範囲は特定の RGB 値の範囲内で表現され参考文献

る．しかし，合成画像では雲と浸水範囲が同系色とな[1] 台 風 19

号 に よ る 大 雨 ， 暴 風 等 ．

るので，この範囲を別の色に置き換えることでひまわ

http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/report/2019

り 8 号のデータから浸水範囲の可視化画像を生成した．

/20191012jyun_sokuji20191010-1013.pdf,(2019/10/15 閲
覧)3.

[2] 別所康太朗，2016：新しい静止気象衛星ひまわり 8

研究結果と考察

生成され合成画像は極軌道衛星の観測結果[3]とよく号及び 9 号．天気，63，(12)，1015-1023.

対応していた．浸水範囲の可視化は，代表点の前後 4%[3]令和元(2019)年台風 19 号に関するクライシスレスポの RGB 値の範囲内が最も適合した．よって，ひまわり

ンスサイト，【試行版】衛星データによる推定浸水エ

8 号の観測データから浸水範囲の可視化は十分可能でリアおよび浸水建物数集計結果(令和元年台風 19 号)．

あると結論付けた．

https://bosai.maps.arcgis.com/apps/MapSeries/index.html?

本手法は，1 日 1 回程度の観測である極軌道衛星に対して，ほぼリアルタイムに可視化できることから，行appid=9d8d1486d08c4ef58037cfb1d37533dd,(2019/11/20
閲覧)― 282 ―

B402

帝国日本における気象観測ネットワークの構築－ 中 央 気 象 台 2－
山本晴彦（山口大学）
１．台湾総督府測候所（1896(明治 29)年～）

本所、敷香・真岡・落合を支所とする体制に移行し、

日清戦争に勝利した日本は台湾を領有し、1896 年 81920 年に本斗、1922 年には安別に支所が開設された。

月に台湾総督府民政局内に台北測候所を仮設して気象

５．清国の日本領事館内出張所（1904(明治 37)年～）

観測を開始し、翌年 12 月には新庁舎が完成した。その1904 年 9 月から翌 1905 年 1 月にかけて、中央気象

後、恒春・澎湖島(11 月)、台中(12 月)、台南(1897 年 1

台は清国の芝罘(現在の煙台)、天津、杭州、南京、漢口

月)、台東(1901 年 1 月)へと立て続けに測候所が開設さ(現在の武漢)、沙市の領事館に臨時観測員を派遣(日本れた。その後の測候所の開設は、1921(大正 10)年の花

領事館付)して、領事館内に出張所を開設した。

蓮港（燈台の気象観測を継承）まで行われなかった。

６．南洋庁観測所（1922(大正 11)年～）

２．朝鮮総督府観測所（1904(明治 37)年～）

第一次世界大戦でドイツに勝利した日本はドイツ領

日露戦争における軍事ならびに航路保護の目的で、ニューギニアの地域を委任統治し、1914(大正 3)年には文部省の臨時観測課によって1904年4月に釜山、木浦、海軍の臨時南洋群島防備隊が開設され、翌年にはパラ仁川、元山、5 月に龍巌浦で臨時観測所(第一～第五)がオを含む 8 か所で気象観測が展開された。民政移管に開設された。翌年の 1905 年 1 月には仁川に庁舎が完成ともない、1922 年にパラオ(西カロリン群島)に南洋庁

し、城津に臨時観測所(第九)、1907 年には韓国政府の観測所が創設され、1925 年にサイパン(マリアナ群島)

農商工部が京城・平壌・大邱に測候支所に開設された。

に臨時観測所(1927 年に出張所へ改称)、1927(昭和 2)1910 年の日韓併合により、仁川に朝鮮総督府観測所が年にポナペ(東カロリン群島)に出張所が開設された。

創設され、気象機関が統合された。翌年の 1911 年に江７．おわりに陵、1914(大正 3)年に雄基・中江鎮、1918 年に全州・1896 年に台湾の台北に測候所が創設され、朝鮮、関楚山、1923 年には済州に測候所が開設された。

東州、満洲、樺太、清国に気象官署が次々に開設され、

３．関東都督府観測所（1904(明治 37)年～）

中央気象台から職員の派遣、観測機器が導入されて観朝鮮への臨時観測所(第一～第五)の開設と同時に、
1904 年 8 月には関東州の青泥窪(大連)に第六臨時観測測事業が展開された。大正期には増設が行われ、東ア
ジアでの気象観測ネットワークが構築された。

所、営口に第七臨時観測所が開設され、翌年の 1905

Ⅵ
Ⅱ
Ⅳ
Ⅲ
ⅤⅠ

年 4 月に満洲の奉天に第八臨時観測所、5 月には旅順に第六臨時観測所の出張所が設けられた。翌 1906 年には所管が文部省から関東都督府へ移管され、大連・営

20

口・奉天は測候所、旅順は大連測候所の支所となった。

19 15 1218 1314 11
22 1716 9 10
67 8
21
52
3 1
4
24

1908 年には関東都督府観測所が創設され、大連を本所とし、営口、奉天、旅順を支所とする体制に移行して長春支所が開設された。1919(大正 8)年には、関東庁観測所へと改称された（満洲鉄道㈱の観測網は除く）。
４．樺太庁観測所（1905(明治 38)年～）
日露戦争に勝利した日本は南樺太を領有し、1905 年
10 月にコルサコフ(九春古丹)に第十臨時観測所が開設

2526された。第十臨時観測所はコルサコフ測候所、1908 年
香・真岡・落合に出張所(後に支所、測候所)が開設された。1918(大正 7)年に樺太庁観測所が創設され、大泊を

Ⅰ.大泊
Ⅱ.敷香
Ⅲ.真岡
Ⅳ.落合
Ⅴ.本斗
Ⅵ.安別

朝鮮総督府
1.釜山 2.大邱
3.木浦 4.済州
5.全州 6.仁川
7.京城 8.江陵
9.平壌 10.元山
11.城津 12.雄基
13.龍巌浦14.楚山
15.中江鎮

満洲・清国

23
A
C DG
EBF

には大泊測候所へと改称され、前年の 1907 年には敷

樺太庁

台湾総督府
A.台北
B.恒春
C.澎湖島
D.台中
E.台南
F.台東
G.花蓮港

南洋庁

16.大連 17.旅順
18.営口 19.奉天
20.長春
21.芝罘 22.天津
23.杭州 24.南京
25.漢口 26.沙市

パラオ
サイパン
ポナペ

図 1 1927 年における中央気象台の気象観測網― 283 ―

B403

岩 手 県 綾 里 に お け る 1976-2011 年 の 降 水 成 分 の 経 年 変 化*板 橋 秀 一 ， 藤 田 慎 一 (電 力 中 央 研 究 所 )黒 川 純 一 (ア ジ ア 大 気 汚 染 研 究 セ ン タ ー ) ， 大 原 利 眞 (国 立 環 境 研 究 所 )鵜 野 伊 津 志 (九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 )

1.

（図 2）
．
濃度比と NOx/SO2 排出量比の経年変化を示す

はじめに

気象庁では綾里（岩手県大船渡市）と南鳥島において，2005 年以降に見られる濃度比の増加は，既報の通り，

降水・降下じんの化学成分の観測を実施している．綾里

中国の排出量変化の影響が大きい[4]．一方で，1980 年

での観測は 1976 年 1 月に開始され，2011 年 12 月まで

代に比較し，1990 年代にも濃度比の大幅な増加が見ら行われた．この降水成分の観測は，わが国で最も長い期れる．この間，わが国の NOx/SO2 排出量比は急激な増間を有し，酸性雨の長期監視に貢献した[1]．降水成分

加を示しており，1990 年代の降水成分の変動は自国ののうち，pH を決定する硫酸イオン（SO42-）や硝酸イオ

影響を大きく受けた可能性が考えられる．

ン（NO3-）は，二酸化硫黄（SO2）や窒素酸化物（NOx）
から生成する．ここでは，綾里における降水成分の 36
年間の経年変化について，特に SO2 と NOx 排出量との関連の観点から考察を行いたい．
2.

解析データ

綾里における降水量、降水中の SO42-および NO3-濃度の月間値を解析に用いた．一般に降水中の成分濃度は，降水量との間におおよそ反比例の関係を有しており，経年変化における降水量の変動の影響を無視できない．
したがって，降水の酸性化への SO2 由来の SO42-と NOx
由来の NO3-の影響を評価する際には，これらの濃度比（NO3-/ SO42-比）を用いることが有用である[2]．降水量，成分濃度，濃度比のデータに対し，5 および 95 パーセ
ンタイル値を外れ値の基準として適用し，そのもとで 9
図 2．綾里における降水中の濃度比の経年変化とヶ月以上のデータを有する場合に年間値を算出した．

中国および日本の NOx/SO2 排出量比の対応関係
3.

結果と考察

綾里における降水中の SO42-と NO3-濃度は明瞭な変

4.

おわりに

化を示さなかった（図 1）．最新のアジア域長期排出量

例えば，
わが国では火山起源のSO2 排出量も大きく，

データによると，1976 年から 2011 年にかけて，中国の2001 年の SO42-濃度の増加（図 1）は三宅島の噴火の影

SO2 排出量は2005年まで増加，
NOx 排出量は単調増加，響を受けた可能性がある．これらを含めたより詳細な

一方で日本の排出量は NOx と SO2 とも減少した[3]．

解析について発表を行う予定である．
謝辞）
本研究は JSPS 科研費 18H03359 の補助を受けました．
参考文献）[1] 気象庁，https://www.data.jma.go.jp/gmd/env/acid/[2] 藤⽥，⼤気環境学会誌 (2013)[3] Kurokawa and Ohara: https://www.atmos-chem-phys-

図 1．綾里における降水中の成分濃度の経年変化

discuss.net/acp-2019-1122/[4] Itahashi et al., 2018, Atmos. Chem. Phys., 18, 2835-2852― 284 ―

B404

地域性・季節性・年齢を考慮した
熱中症救急搬送者数予測モデルの開発*佐 藤 亮 吾 1 ， 佐 藤 拓 人 1 ， 日 下 博 幸 2 ， 清 水 麻 未 1 ， 荒 木 貴 光 2(1 筑 波 大 学 生 命 環 境 科 学 研 究 科 2 筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )1.

期間分割を行うことで，RMSE が約 11 %減少した．こ

はじめに

近年，日本では熱中症による死亡者数や救急搬送者のように，地域性と季節性を考慮することで，予測精度数の増加が深刻な社会問題となりつつある．将来気候を大幅に向上させることができた．一方，年齢階級区分

下におけるこれらのリスクを評価するため，将来予測

別に予測モデルを作成する工夫は，RMSE の減少にはに適用可能な熱中症リスク予測モデルの開発が望まれほとんど寄与しなかった．地域毎に RMSE が最も小さている．また，熱中症リスクの程度は，地域や季節，年かったモデルの説明変数を選択したところ，26 地域で齢によって異なることが知られている[1][2]．したがっ

日最高不快指数が，13 地域で日最高 WBGT が，7 地域て，熱中症リスク予測モデルを開発する場合は，予測精で日最高気温が選択された．しかし，最も予測精度が良度を担保するためにこれらの影響を何らかの形で考慮かったモデルと悪かったモデルの RMSE の差は小さく，すべきであろう．

最大でも 20 %程度にとどまった．

本研究では，熱中症リスクの将来予測に利用可能な，

4.

まとめ

実用的な熱中症救急搬送者数予測モデルの開発を試み

気象要素から熱中症救急搬送者数を予測する統計モる．その際，熱中症リスクの地域性や季節性，年齢によデルを開発した．その際，地域性や季節性を考慮するこる違いを考慮し，それらの影響を反映できるような工とで，予測精度を大幅に向上させることができた．

夫を施す．さらに，地域毎に予測誤差が最小となる説明
変数を選択し，その優位性を検証する．
2.

予測モデルの概要

本研究で開発したモデルは，暑熱に関わる気象要素(日最高気温，日最高不快指数，日最高 WBGT のいずれか) を説明変数とし，搬送者数の日別値を目的変数とする一変数の一般化線形モデルである．

log(𝑦𝑦) = 𝛽𝛽0 + 𝛽𝛽1 𝑥𝑥

ここで，x は説明変数，y は目的変数，β0 と β1 は偏回帰係数である．地域性を考慮するため，都道府県 (沖縄県を除く) 毎にフィッティングを行い，それぞれの地域に即した予測式を作成した．また，季節性を考慮するため，

図１ 交差検証によって得られた各モデル・各都道府

夏期を初夏期，盛夏期，晩夏期の 3 期間に分割し，暑熱県の RMSE の箱ひげ図．RMSE は 10 万人当たりの値．

順化に起因する予測誤差が大きくなる傾向にある初夏期と晩夏期について，それぞれの期間のデータのみで謝辞

フィッティングを行い，別途それぞれの期間専用の予本研究の一部は，文部科学省「気候変動適応技術社会測式を作成した．さらに，年齢による違いを考慮するた実装プログラム (SI-CAT: Social Implementation Program

め，64 歳以下と 65 歳以上の 2 つの年齢区分別に予測式

on Climate Change Adaptation Technology)」の支援によりを作成した．なお，フィッティングに使用したデータの実施された．

期間は，2010～2018 年の 6～9 月である．
3.

参考文献

結果

任意の 8 年間を学習データとする交差検証を行い，[1] Fujibe, F., et al., 2018, Geographical Review of Japan
Series B, 91(1), 17-27.

モデルの精度評価を行った (図 1)．都道府県別にモデルを作成することで，RMSE が約 26 %減少した．
また，[2] Ono, M., 2013, JMAJ, 56(3), 199-205.

― 285 ―

B405

2019 年 3 月 21 日 に 長 崎 市 で 浸 水 被 害 を 発 生 さ せ た 気 象 津 波*田 中 健 路 (広 工 大 環 境 )1.

同程度の陸側への輸送が生じている．中国南部の山地

はじめに2019 年 3 月 20 日から 21 日にかけて朝鮮半島上空をでの湿潤空気の強制上昇と周囲の乾燥空気との接触に通過した温帯低気圧に伴う前線の周辺で全振幅 1.0～より中国内陸部に不安定層が形成される．東シナ海上2.5hPa 程度の気圧波が対馬海峡や東シナ海上で発生し，の低気圧の寒冷前線の後面に不安定層が進出し，気圧

西日本の広範囲で気象津波の到達に伴う全振幅 50cm

波が海上で発生するが，NCEP 初期値の方が GSM より以上の顕著な潮位副振動が観測された．この中で，長も遅れて気圧波が発生する一方，ピーク気圧波の強度

崎市中心部および浦上川支流で 3 月 21 日夜に浸水被害

は NCEP の初期値の方が強い.（図 2）が発生した[1]. 本研究では，長崎市に浸水被害をもた

気圧波は九州南部の枕崎や種子島上空を通過する結らした気圧波の発生・通過とそれに伴う気象津波の伝果となり現地観測と整合する．この気圧波によって発播について数値モデルを用いて解析を行った．

生した海洋長波は沖縄トラフの西縁に沿って伝播(図 3)
し，長崎湾で 1m を超える波として到達する

2.

数値モデルと計算条件

気圧微変動に関する気象場の解析は WRF4.0 を使用
した．計算領域は総観規模場（2ºS～50ºN, 75º~150ºE,
水平格子点間隔約 50km）から東シナ海・西日本を含む
メソ領域(水平格子点間隔約 2.5km)まで 3 領域を設定し，2019 年 3 月 19 日 9 時(日本時間)を初期値とし，72 時間
後までの計算を行った．初期条件として，気象庁 GSM,
NCEP-FNL の 2 種類の計算を行った．
WRF を基に解析した気圧微変動の分布を基に，気圧東シナ海上で発達する気圧波モデルを与え，東北大学
開発の津波解析モデル TUNAMI-N2 に大気外力項を加え，気象津波伝播過程の解析を行った．計算範囲は東シナ海上の領域(810m)格子と長崎県沿岸部(90m 格子)の 2 領域の計算を行った．
3.

解析結果

図 1 は WRF の第 1 領域の南シナ海中国沿岸の北緯

図 2 東シナ海上の海面気圧分布，GSM(上), NCEP(下)22 度付近における 1000-850hPa 面の南北水蒸気輸送の鉛直積算値である．NCEP の初期値による計算結果の方が気象庁 GSM より高めに推移しているが，全般的に100kg/m/s を超える輸送量であり，夏季の最盛期の時の図 3 枕崎上空を通過する気圧波に伴う気象津波の伝播
参考文献
図 1 南シナ海中国沿岸における下層水蒸気輸送量[1] 田中, 2020, 自然災害科学, 38, 433-447.

― 286 ―

B406

台風 1915 による停電時の千葉県の気温低下の検証
内山 常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに

３．日別値の解析結果

近年の地球温暖化による気温上昇の要因には，温室効果ガ

9 月の日平均気温の平年偏差を各都県の観測点で平均して比較

ス以外にも自然変動や人間の生存活動の排出エネルギーを考慮する必要があるといわれる．節電によって東京都心部のヒートアイランドが緩和されたとの報告がある[1]．日常生活に支障が出るようなエネルギー供給カットが発生した
場合，生活排出エネルギーによる気温上昇が低下することは検出できるであろうか？

すると，9 月 15 日から 20 日までの 6 日間は千葉県の気温が周辺2019 年 9 月 9 日に関東地方に上陸した台風第 15 号は，強風による倒木による送電線被害などにより，千葉県で大規模な停電が発生した．千葉県民の多くが電力供給のない生活を強いられ，中には 2 週間以上にわたって電力供給が絶たれた場所もあった．

橋，横芝光，銚子の順で平年比で低かった．最低気温は船橋，香取，

この停電発生時に千葉県の気温が，周辺の都県より低下
しといえるかを調べた．
２．月平均の解析結果の都県と比較して低い．日最高気温も同様にこの 6 日間は千葉県が周辺の都県と比較して低い．一方日最低気温はこの期間でも茨城県や神奈川県の方が平年比で低い日があった．
個別の観測点で見ると，日平均気温は香取，船橋，牛久，佐倉，
横芝光，坂畑の順で気温が低かった．日最高気温は香取，牛久，船佐倉，牛久，千葉，横芝光の順であった．

４．北東気流の影響について
これらの知見を紹介したところ，北東気流が最も入りやすい場所が千葉県ではないかとの指摘を受けた．そこで 9
月 15 日から 20 日までの各観測点で，日最多風向が北北東
から東北東の間にある日数を数え，県ごとの平均を集計した結果を表３に示す．

東京電力は停電の期間と世帯数の詳細なデータを公開している． 表 3 最多風向が北北東から東北東の日数の平均
ただ，データ量が多く集計は断念した．資源エネルギー庁の電力需要統計の月次データから，9 月の需要量と 8 月と 10 月の需要量の平均との比を計算した結果を表１に示す．
表１ 9 月の電力需要量の 8 月と 10 月の平均需要量との比

千葉県

埼玉県

東京都

神奈川県

茨城県

1.011

1.025

1.034

1.036

0.985

さい．表 2 に，これらの都県の 8 月から 10 月の月平均気温偏差と9 月の 8 月と 10 月の平均偏差からの差を示す．
表 2 8 月から 9 月の月平均気温の平年偏差の都県別集計
観測点数

8月

9月

10 月

埼玉県

東京都

神奈川県

茨城県

4.1

1. 5

3.7

3.0

2.8

確かに千葉県の観測点で北東風が卓越している日数が多かった．
５．日射量の影響にいて千葉県の 9 月の需要量が月平均で小さいが，茨城県はさらに小

都県名

千葉県

9 月低下
分＊

全天日射量の気温に与える影響は大きい．ただ，測定している観測点が少ないため，各都県の観測点の 9 月 15 日から 20 日の日照時間の平均を集計した結果を表４に示す．
表 4 9 月 15 日から 20 日の日照時間の平均
千葉県

埼玉県

東京都

神奈川県

茨城県

5.2

5.6

4.3

5.4

5.9

千葉県

12

1.67

1.60

2.22

-0.34

６．考察

埼玉県

7

1.66

1.77

2.11

-0.11

東京都

8

1.51

1.85

2.00

0.09

短期間では気象条件の影響が大きい．月平均で 0.1℃程
度の気温低下があったのだろうか？

神奈川県

5

1.30

1.89

2.09

0.20

茨城県

13

1.67

1.60

2.22

-0.27

表 2 の右端の列は，9 月の月平均気温の平年偏差から 8 月と 10
月の月平均気温の平年偏差の平均値を減じた値である．各都県の表 1 の値と表 2 の右端の値の相関係数は 0.811 で相関は高ことから，電力需要量(消費量)と気温との間には関係はありそうだ．

７．参考文献[1]三上 et.al.,2012 年春 気象学会大会講演予稿集 101,
198.

[2] http://teideninfo.tepco.co.jp/day/teiden/[3]https://www.enecho.meti.go.jp/statistics/electric_power/ep002/results.html― 287 ―

B407
富士山頂で観測された 6 年間の対流圏オゾンの平均的な季節変化
堤 之智 （国立環境研究所）
Yukitomo Tsutsumi (National Institute for Environmental Studies)１．はじめに

この推定日射量とオゾン濃度との相関は、夏季の成気象研究所では 1990 年代に富士山頂（高度 3776

層圏オゾンや海洋性気団の影響を受ける時期を除いてm）で対流圏オゾンの現場連続観測を行った。山頂のは、この付近の対流圏オゾン濃度は日射によって光化

観測システムと較正、自由対流圏での大気観測の代表

学的に制御されている可能性を示している。

性については[1]で示している。山頂での成層圏起源オ

当日の発表は、これらの結論を観測期間を通した渦ゾンの観測のケーススタディについては[2]で、都市の位や水蒸気との相関を示しながら補強して示す予定で

大気汚染の山頂への影響例については[3]で示していある。なお、これらの結果は、オゾン濃度の日変化の原る。ここでは 1992 年 8 月から 1998 年 7 月までの 6 年間

因推定とともに既に[4]に論文として発表している。

のオゾン濃度の毎時の観測結果を用いて、富士山頂での対流圏オゾンの平均的な季節変化を議論する。
２．結果
2.1 夏季の成層圏起源オゾンの観測
月平均濃度（図 1 赤丸）で見ると 5 月と 9 月にピークを持つ双山型になっている。夏季には日本上空を海洋性気団が覆うため平均濃度は下がるが、4 月から 9 月までは 70 ppbv を超える高濃度のオゾンが時折出現している（図 1 のひげ）。この場合の空気は乾燥して比較的高渦位を持っていることがわかっており、これは成層圏を起源としたオゾンである。この高濃度オゾン観測時に、成層圏起源である 7Be を観測した観測結果もある[2]。

図 1 1992 年 8 月から 1998 年 7 月まで富士山頂での毎時平均オゾン濃度の月平均値（赤丸）と発現数の月別箱ひげ図（ひげの範囲は 5～95 パー
センタイル、箱の範囲は 25～75 パーセンタイル）

ppbv より低くなる。また、この時期はオゾン濃度の変動（月平均オゾン濃度からのずれ）はきわめて小さく（図 1のひげの片側）は平均濃度から 10 ppbv 以下となっている。これは冬季に富士山頂でのオゾン濃度が比較的一様になっていることを示している。これは成層圏起源のOzone (ppbv)

11 月から 1 月にかけては月平均オゾン濃度は 50

70

40

65

35

60

30

55

25

50

20

45

15

40

10

35

高濃度オゾンを時折観測する夏季と対照的である。
冬季はオゾンの光化学的な寿命が長い（100 日以上）て少ないと考えられる。
2.3 秋季から春季にかけての日射量との相関
移動平均したオゾン濃度と快晴時の推定日射量の関係を見ると（図 2）、ほぼ 10 月（270 JD: Julian day）から
翌年の 4 月（120 JD）にかけて、極小の時期（350 JD）を含めてよく相関している。富士山頂での晴天率（日射量観測値/快晴時の日射推定値）が 0.7 を超える出現頻度
は 65%以上である。そのため富士山頂のある高度付近
は、厚い雲に覆われることが少なく、晴天率が高い。

30

60

90

120

150

180

210

Julian day

240

270

300

330

360

5

11-day runnning mean ozone
clear-sky solar radiation

ことを考慮すると、これはこの緯度帯の風上では成層圏から対流圏へのオゾンの正味の流入が、冬季には極め0

Clear sky solar radiation (MJ m-2)

2.2 冬季の小さなオゾン濃度変動

図 2 6 年間で平均した山頂の日平均オゾン濃度の 11
日移動平均と快晴時の推定日射量
参考文献[1] Tsutsumi et al., 1994, Geophysical Research Letters,
21, 1727-1730.
[2] Tsutsumi et al., 1998, Journal of GeophysicalResearch, 103(D14), 16935-16951.
[3] Tsutsumi and Matsueda, 2000, Atmospheric
Environment, 34, 551-559.
[4] Tsutsumi, Y., 2018, Papers in Meteorology andGeophysics, 67, 45-56.
https://www.jstage.jst.go.jp/article/mripapers/67/0/67_45/_article/-char/en― 288 ―

B408

越境汚染の硫酸塩から硝酸塩へのパラダイム・シフト*鵜 野 伊 津 志 ,弓 本 桂 也 (九 州 大 学 ), 板 橋 秀 一 （ 電 力 中 央 研 究 所 ） ,山 村 由 貴 (福 岡 県 保 健 環 境 研 究 所 )が観測された。図略). この結果からは, 従来は SO42-が１．はじめに最近の PM2.5 濃度の経年変化と中国での排出量の変化とその影響について報告する.

PM2.5 の主要成分であったが, 今後, 冬季には NO3-の越境汚染の寄与が増加することが考えられる. 図１の衛星計測の NO2 濃度が 2017 年以降増加していることも,
NO3-の越境汚染を加速する方向に働く. 今後も PM2.5 濃

２．PM2.5 濃度と中国での排出量の経年変化
PM2.5 濃度の減少は, 中国国内でも明らかで北京では3

度とその成分組成の観測を継続するとともに, O3-2013 年から 2019 年にかけて年平均濃度は 102 µg/m かSO42--HNO3- NO3-の化学過程を含む精緻なモデル解析

ら 43 µg/m3 と 58％も減少している. また, 福岡でもが重要である.

3

3

2014 年の 18.4 µg/m から 2019 年で 13.8 µg/m と減少している. 図１には, 北京と福岡の PM2.5 年平均濃度, 中
国の SO2, NOx, NH3 の排出量, 人工衛星から捕らえた中国CEC でのNO2, SO2 の対流圏カラム濃度の経年変化を示す. 中国の SO2, NO2 の排出量の変化と人工衛星観測には高い相関が見られる. 2012 年から 2017 年の間に中国の排出量は SO2 (63%減少), NOx (25%減少), NH3 (約4％減少)の変化を示し, 特に SO2 排出の減少が, PM2.5 濃
度減少の最大の要因と考えられる. 福岡の PM2.5 濃度は北京の濃度と非常に高い線形関係がある.

図1３．モデル解析

PM2.5 濃度, 排出量, 衛星計測の経年変化

中国では SO2 の減少率が最大で, NOx 減少率はその1/3 程度, NH3 排出量の経年変動はこれらに対して少ない. このため従来は(NH4)2SO4 の形成に使われた NH3 が余剰になり, NH4NO3 の生成量が増加すると考えられ,
越境輸送される PM2.5 の組成の変化が懸念される.
化学輸送モデル GEOS Chem を用いて, 2010 年ベースの排出量に対して中国の SO2 排出量 60%削減, NOx 排
出量 20%削減, NH3 排出量一定とした感度計算(S04N08)を行い, それを標準計算(CNTL)の結果と比較した. 図２には, それぞれ, SO42-, NO3-の濃度変化の比率を示す(年間平均) . SO42-については, SO2 排出量の削減に対応
して, 中国国内では 50%程度の濃度低下を示し, その影響は風下に伝搬している. 一方, NO3-濃度は増加して
おり, その傾向は東シナ海以東で大きく, 福江島では約 50 ％ 増 加 し て い た . さ ら に , 感 度 解 析 と し て
S07N09(SO2 を 30％減, NOx を 10％減), S04N10(SO2 を

図２ 感度解析の結果（S04N08 – CNTL）(上段)SO42-

60％減のみ)を追加し, 排出量の変化と SO42-, NO3-の濃年平均濃度の変化率, (下段)NO3-年平均濃度の変化率.

度変化を調べた. SO2 と NOx の排出減少で SO42-は減少

謝辞）本研究には JSPS 科研費 JP18H03359 の補助をするが,NO3-は逆に増加した(離島観測でも同様な傾向受けました.

― 289 ―

B409

観測データに基づいた鉱物ダストによる放射効果の全球モデル研究
伊藤彰記*（海洋研究開発機構)、Jasper F. Kok (カリフォルニア大学)

1. はじめに

参考文献

地球温暖化対策の枠組みを取り決めた「パ[1] Ito, A. et al. (2020) Geol. Mag.

リ協定」では、産業革命以前から将来に起こり

https://doi.org/10.1017/S0016756819001080.

うる気温上昇を 2 度未満に抑えるという目標を[2] Myriokefalitakis, S., et al. (2018) Biogeosciences.

掲げている。しかし、地球温暖化を予測する最15, 6659–6684.

新の気候モデルでは、自然起源エアロゾルによhttps://doi.org/10.5194/bg-15-6659-2018.

る放射効果が適切に表現されていない。そのた[3] Ito, A. et al., 2019, Sci. Adv., 5, eaau7671.

め、過去の気温再現実験でエアロゾルによる冷

doi: 10.1126/sciadv.aau7671.

却効果をどの程度強く見積るかによって、将来、 [4] Adebiyi, A. A. et al., (2020) Atmos. Chem. Phys.,
2 度を上回る年が数十年異なって予測される。

20, 829–863.

その一因として、「鉱物エアロゾル」による放https://doi.org/10.5194/acp-20-829-2020.

射効果の理解不足が挙げられる。鉱物エアロゾ
ルは、短波および長波の光を吸収・散乱することにより、領域的に気候へと影響を与える。そこで、領域ごとに観測される鉱物エアロゾルによる光吸収・散乱特性の変動要因の解明が、自然起源エアロゾルによる放射効果の理解不足を補うと考えられる。
2. 手法
大気化学輸送モデルとしては、「IMPACT」を用いた[1]。この数値モデルの予測結果は、数値モデル相互比較プロジェクトなどで大気中のエアロゾル観測結果などを用いて、これまでも評価されてきている[2,3,4]。
3. 結果と考察
その数値モデルを用いて、鉱物エアロゾルによる放射効果を解析した。酸化鉄の取り扱い
により、短波の放射効果に違いが見られた。観
測データによる制約条件を加えた場合、鉱物エ
アロゾルによる短波の放射効果は、低く推定された。そのため、モデル結果を観測データで検証することが重要な研究課題となる。

― 290 ―

B410

春季中部太平洋域における生物起源蛍光性粒子の時空間分布および蛍光パターン*川 名 華 織 、 竹 谷 文 一 、 松 本 和 彦 、 宮 川 拓 真 、 金 谷 有 剛(海 洋 研 究 開 発 機 構 ・ 地 球 表 層 シ ス テ ム 研 究 セ ン タ ー )
1.

3.

序

結果および考察

生物活動に由来するバイオエアロゾルは森林・土5 日間の後方流跡線解析より、観測前半～中盤（3/6

壌・海洋環境中に多く存在する。海洋環境においてバ～3/18）は低高度の海洋性気塊、観測後半（3/19～3/25）

イオエアロゾルは、海洋表層から巻き上がりによっては中国大陸や日本などの陸域気塊の影響を受けていた

大気中へと輸送され、雲凝結核 （CCN）や氷晶形成粒と考えられる。オゾン濃度も 3/19 以降に 25ppb から子（INP）として作用し、雲過程を通じた気候影響に寄55ppb まで上昇し、陸域からの輸送の影響が示唆された。

与することが示唆されている。特に INP 形成において、ハイボリュームサンプラで取得された PM2.5 フィルタ

バイオエアロゾルは他の IN 活性粒子（鉱物粒子、ダスの化学組成分析では、観測前半～中盤は硫酸アンモニト）と比べて高温条件下で IN 活性をもつ事から、高緯ウムや塩化ナトリウムが、観測後半では EC が高濃度に度域での氷雲中のみならず、中緯度での混合層雲や低存在し、それぞれの期間での海洋性気塊、陸域気塊の層雲中の INP 形成の起源として重要だと考えられる。

分類と同期していた。

しかし海域での観測は陸域に比べて稀少であり、海洋観測期間中の大気中の全粒子数濃度（蛍光性粒子＋

中のバイオエアロゾルの挙動や海洋―大気間での相互非蛍光性粒子）は 3826 個/L（平均）、蛍光性粒子数濃作用、雲形成への寄与等の学術的知見は乏しい。

度は 62 個/L（平均）で、蛍光性粒子割合は 2%だった。

近年、バイオエアロゾルの計測法として、複数の異蛍光性粒子数濃度は風速上昇時（> 10 m/s）に増加し、なる波長の紫外光を照射した時の発光・励起に由来す

全粒子中での粗大粒子（> 2 μm）割合の上昇と同期しる自家蛍光を検出する方法が開発されている。海洋研ていた。このことは海洋表層から海飛沫や粗大な海塩究開発機構・地球表層システム研究センターではこれ粒子とともに、生物起源蛍光性粒子が大気中に巻き上までに蛍光性粒子の高度計測や蛍光特性によるバイオげられたと考えられる。蛍光性パターンでは粒径別（微エアロゾルの識別法の開発を推進してきた。

小粒子を含めた（> 0.6 μm）場合と粗大粒子（> 2.5 μ

本研究では海洋表層海水・大気試料中に含まれる生m）のみを抽出した場合）や起源（海洋性、陸域）で異物起源蛍光性粒子や、海洋生態系の生物活動に伴ってなるパターンを示し、気塊の起源や粒子の大きさによ生成する海水中のゲル状有機態粒子の時空間変動をもる発生源の違いが示唆された。

とに、海洋上での海洋生態系と大気中バイオエアロゾ

大気中バイオエアロゾルと海洋生物活動指標との相ルとのつながりを持つ指標を見出すことを目的とする。

関性では、海水中の蛍光性粒子数濃度とクロロフィル、
TEP との相関係数は中程度であり（~0.3）、一方で CSP

2.

観測概要との相関係数は高かった（~0.8）。大気中蛍光性粒子で観測は 2019 年 3 月 6 日～3 月 25 日まで、中部太平洋の蛍光パターンはバクテリアの蛍光パターンと一致し域（タヒチ～日本）を対象として、海洋研究船・みらており、大気中生物起源粒子としてバクテリアが多くいで実施された。大気中蛍光性粒子の測定は、自家蛍

存在していたと考えられる。これらの結果は海洋表層

光法でのオンライン連続測定と、DNA 染色法と顕微鏡から大気中へのバイオエアロゾルの生成や輸送過程に観察でのオフライン測定の 2 つの方法で行われた。海おいて、生物指標としてクロロフィルに加えて、バク

水中のゲル状有機態粒子（含多糖類 （TEP）、含タンパ

テリアによる TEP/CSP の生成・分解といった生物サイ

ク質 （CSP））の測定は、メンブレンフィルタ上に海水

クルや、大気中への輸送の役割の考察が必要であるこをろ過する事でフィルタ上に粒子を捕集し、フィルタとを示す。

を染色後、ろ液を吸光度測定することによって行われた。

― 291 ―

B411
福島第一原子力発電所事故直後の大気中放射性ヨウ素(131I)の動態(その 2)：原発近傍の SPM 測定局における放射性プルーム中の 131I の推定*鶴田治雄(RESTEC)、海老原充(早大)、大浦泰嗣・白井直樹(首都大)、松崎浩之(東大・総博)、森口祐一(東大・院工)、大原利眞(環境研)、中島映至(JAXA/EORC)
１．目 的 ：東京 電 力 福島 第 一原 子 力 発電 所 から
事故直後に大気中に放出された放射性ヨウ素( 131 I)について、前回では 2011 年 3 月 15 日以後に測定 ・公 表さ れ た 既存 の 観測 デ ー タの 解析を行ない、 131 I/ 137 Cs は放射性プルームにより 3 グ
ループに大別されたことを報告した(Tsuruta etal., 2019)。そ の 後 、 大 気環 境 常 時測 定 局 の 事
故直後に SPM テープろ紙に採取されたエアロゾ
ル中の 129 I の分析が実施されたので、その結果と前述した既存の観測結果をもとに、粒子状
131
I(a)とガス状 131 I(g)の推定手法を構築して、2011 年 3 月 12 日以後の原発近傍の SPM 測定局での 131 I(a+g)濃度を、プルーム毎に推定したので、その推定手法を中心に報告する。
２．使 用 デ ー タ ： 今回 解 析し た デ ー タ は 、次のとおりである。(1)原発近傍の SPM 測定局(約 3km
北西の双葉と約 17km 南の楢葉)における 2011 年
3 月 12 日以後の使用済みテープろ紙中の 129 I(a)濃度(Ebihara et al., 投稿予定)。(2)東京都立
産業技 術研 究 セン タ ー (TIRI)が 事 故 直 後 に旧 駒沢支所で測定した 131 I(a)濃度(Nagakawa et al.,2014)と、数年後に測定したそのろ紙中と近傍のSPM 局のテープろ紙中の 129 I(a)濃度(Ebihara etal., 2019)。(3)茨城県東海村の原子力科学研究所(JAEA/NSRI)が 2011 年 3 月 15 日以後に測定した 131 I(a)と 131 I(g)濃度(Ohkura et al., 2012)。
(4)経 済産業 省(METI)と 福島 県、 文 科 省(MEXT)、および 米国 国 家安 全 保 障 局 (NNSA)が ダス ト サ ン
プラーを用いて、各 2011 年 3 月 12-13 日と 3
月 18 日以後に福島県東部で測定した 131 I(a+g)
濃度(各機関の HP で掲載)。(5)炉内の事故時の129
I、 131 I、 137 Cs(Bq)などのインベントリ値(西原ら、2012)。
３ ．結 果 と考 察 ： 3.1. プ ルー ム 中に おけるテー プ ろ 紙 中 の 129 I(a)と 137 Cs の 濃 度 比 (以 下 、R( 129 I)と記す) は、インベントリの比(1,2,3 号
機の平均値 M は 3.0x10 -7 )に近い値で変化するグ
ループと、R( 129 I)<<M と M<< R( 129 I)の 3 グルー
プ が 存 在 し た 。 前 者 は 129 I(a+g) 中 に 占 め る
129
I(g)の割合が非常に大きいため、後者は 137 Csの一部 が何らかの 原因(たとえば ベントや湿 性沈着)で除去された(あるいは外部からの 129 I(a)の寄与があった)ためと推測される。
3.2. 131 I(a)*と 131 (a+g)*の推定 (*は事故時に半減期補正した値)：TIRI の旧駒沢支所における大気 エ ア ロ ゾ ル 中 の 事 故 直 後 の 131 I(a) 濃 度 と129
I(a)濃 度 の 測 定 結果 と 、 ろ 紙上 で の放 射性 ヨウ素の脱離(野口ら,1990)を参考にして、SPM テ
ープろ紙中の 129 I(a)濃度から 131 I(a)*濃度を推定した(Ebihara et al., 2019; Tsuruta et al.,
投 稿 予 定 ) 。 (2) 131 I(a+g)* の 推 定 ：131
I(a+g)*/ 137 Cs (以下、R( 131 I*)は、NSRI と MEXTや NNSA での 3 月 15 日以降のプルーム中の実測値では、次の３つの値、10(3 月 15 日,20 日,21
日午前中)、75(3 月 16 日)と 360(3 月 21 日の午後以降)に大別された。これらをもとに、SPM 地
点 の 137 Cs 濃 度 (Tsuruta et al., 2018)を用 いて 、 131 I(a+g)*=137 Cs ｘ R( 131 I*) を 算 出 し た 。
(3) 131 I(g)*の推定：すでに求めた 131 I(a+g)*から
131
I(a)*を 差し 引 い て 求 めた 。 そ し て 、NSRI が測 定 し た プ ル ー ム 中 で の 131 I(a)*/ 131 I(a+g)*と比較し た（ なお この 地点 の実測 値は 気体 から粒子への変換が平衡状態に達していたと仮定した）。(4)これらの 131 I(a+g)*、131 I(a)*、131 I(g)*を、SPM 地点の測定日時の値に戻して、実測値を推定した。
3.3.SPM 地点のプルーム中の 131 I 濃度：(1)3 月
12 日は、1 号機のベントにより放出された高濃度の放射 性物質 を双 葉 で 15 時に 測定し てお り
( 137 Cs 濃度が 13,600 Bq m -3 )、サプレッションチャンバーでの 137 Cs の一部の除去により、R( 131 I*)
は、イ ンベ ント リの 比よ りも大 きな 値と 推定した。この時期の大気中での 131 I(a+g)の実測値は、第一原 発近 傍で のプ ルー ム中で はな い地 点でのMETI に よ る 測 定 デ ー タ を参 考 に し て 、R( 131 I*)
を 仮 に 30(10-60) と 推 定 し て 、 131 I(a+g)* と131
I(g)*を算出した。この推定手法によれば、原発近傍の SPM 局では 131 I(a)*<< 131 I(g)*となり、大気中での 131 I(g)から 131 I(a)への変換がまだ進行中であると推測された。(2)3 月 15 日の早朝に楢 葉 局 で 測 定 さ れ た プ ル ー ム 中 ( 137 Cs 濃 度 が8,300 Bq m -3 )でも 131 I(a)*<< 131 I(g)*だった。一方、R( 131 I*)が 360 のプルームは、楢葉局で 3 月
21 日の日中に測定された。
謝辞：SPM 地点の使用済みテープろ紙を提供してくださった福島県に感謝します。なおこの研究は文科省科研費「ISET-R」、環境省環境研究総合推進費「5-1501」と「1-1802」および「S12」課題で実施した。

― 292 ―

B412

福 島 第 一 原 子 力 発 電 所 起 源 の 137 Cs を 対 象 と し た
第 3 次モデル間比較プロジェクト*佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 ), 関 山 剛 (気 象 研 ), Sheng Fang (精 華 大 ), 梶 野 瑞 王 (気 象 研 ),Arnaud Quére(IRSN), Denis Quélo(IRSN), 近 藤 裕 昭 (AIST),寺 田 宏 明 (JAEA), 門 脇 正
尚 (JAEA), 滝 川 雅 之 (JAMSTEC), 森 野 悠 (環 境 研 ), 打 田 純 也 (東 大 AORI), 五 藤 大 輔(環 境 研 ), 山 澤 弘 実 (名 大 工 )1.

の局地的な再現性が 137Cs の再現に重要であることが示

はじめに2011 年 3 月に起こった東京電力福島第一原子力発電された．この結果は同時に，マルチモデルアンサンブル

所（以下、1F と表記）の事故によって大気中に放出さが有用であることを過去 2 回の MIP 同様示している．

れた放射性物質を対象として，世界の複数機関の数値

発表では 2011 年 3 月に観測された他の高濃度イベン

モデルが参加してモデル間比較（Model Intercomparison

トや第 2 回 MIP との比較結果について示す．

Project: MIP）が過去 2 回行われた(1, 2)．どちらの MIP
でも，マルチモデルアンサンブルの有用さが指摘されているが，モデルごとの結果のばらつきが大きいことも指摘されている．また過去に行われた MIP ではモデルの解像度が 3 km ~ 10 km と粗いため，1F 近傍で観測された高濃度イベント(3)に対するモデルの評価は困難であった．そこで本研究では解像度を 1 km に上げて第3 回の MIP を行い、1F 近傍で観測された高濃度イベン
トに対するモデルの再現性を評価した．
2.

図１：マルチモデルアンサンブルによる 2011 年 3 月

参加モデルと実験設定

本モデル間比較は第 2 回の MIP(2)に参加した国内外

19 日 11JST の 137Cs の大気第１層の分布（単位は Bq m-の 9 のモデルが参加して行われ，137Cs を対象とした計3算を行った．実験に用いる気象場は 1km 解像度の（http://www.iges.org/grads/grads.html）で表記した．

NHM-LETKF(4)によって計算された 1 時間間隔の出力

参考文献

を，排出インベントリは Katata et al.(2015)(5)を全てのモ

1. Kitayama et al., (2018), doi:10.1029/2017JD028230.

デルが用い，水平解像度は全てのモデルで 1 km 相当と2. Sato et al., (2018), doi:10.1029/2018JD029144

した．実験は 2011 年 3 月 11 日 00UTC から 3 月 24 日

3. Tsuruta et al., (2014), doi:10.1038/srep06717

00UTC 間で行い，航空機観測による

Cs の沈着量(6)137と Suspended Particle Matter (SPM)測定器によって捕集された

Cs の大気濃度(7, 8)との比較を行いモデルの137

Climatol. in revision
5. Katata et al., (2015), doi:10.5194/acp-15-1029-2015(http://radioactivity.nsr.go.jp/en/contents/4000/3179/24/1

結果

図１はマルチモデルアンサンブルによる 2011 年 3 月
19 日 11JST の4. Sekiyama and Kajino, (2020), J. Appl. Meteorol.

6. MEXT, (2011),

評価を行った．
3.

で ， 10 を 底 と す る 対 数 で 表 記 ） 図 は GrADS

270_1216.pdf).

Cs の水平分布である．1F 北部の浜通

7. Oura et al., (2015), doi:10.14494/jnrs.15.2_1

Cs を再現できている．各モデ

8. Tsuruta et al., (2018), doi:10.14494/jnrs.15.

137

りで観測される高濃度

137

ルの結果を見ると，浜通りにできる局地的な前線の構造を再現できているモデルは観測される高濃度のを再現できる一方，高濃度の

Cs

137

Cs を再現できないモデ

137

ルは局地的な前線の構造を再現できておらず，風の場

謝辞
本研究は環境省環境研究総合推進費（1-1802）および、北海道大学寄付分野・北海道気象予測技術センターの支援を受けて行われています．

― 293 ―

C401
中小規模都市における夜間都市境界層の形成と卓越風の関係*中村祐輔（立正大・院），渡来靖，中川清隆（立正大）
1.

はじめに
近年，リモートセンシング機器を用いた大気境界
層高度（PBLH）の観測が盛んだが，都市内での観測では 1 箇所の定点観測がほとんどである．しかしながら都市内の PBLH は局所性が強く，その特徴について未解明な部分が多い（Barlow, 2014）．そこで本
研究は，関東平野内陸部に位置する埼玉県熊谷市において，PBLH および 3 次元風速の空間分布の把握を目的としたドップラーライダー(DL)の移動観測を実施した．本稿では計 34run の内，2018 年 5 月 11日および 2019 年 9 月 12 日の観測結果を報告する．
2. 観測概要
移動観測は，DL（LR－S1D2GA：三菱電機社製）
を軽トラックの荷台に設置し実施した．DL は視線方向風速および信号対雑音比を測定した．本事例は，夜間の都市境界層構造の把握を目的に観測を行なった．
図 1 は，DL の移動観測ルートを示す．本研究では，
熊谷市街地を南北方向へ縦断するルート①と東西へ横断するルート②を設定した．DL は仰角 69°の PPI
スキャンに設定した．ただし，移動中の 3 次元風速の計測が困難であるため，P1~P20 において各地点 2分間停車し計測した．5 月 11 日および 9 月 12 日において，3 回および 4 回の走行をそれぞれ実施した．
3. DL による PBLH 算出方法
DL による PBLH 算出には，鉛直風 W の分散に閾22
値を設定する方法（𝜎𝜎𝑊𝑊閾値法）を用いた．𝜎𝜎𝑊𝑊の閾値
2
2は Schween et al.（2014）を参考に 0.16m /s と定義
2
した．そして，𝜎𝜎𝑊𝑊が下層から連続的に 0.16m2/s2 以2上となった最高高度を PBLH として算出した．𝜎𝜎𝑊𝑊の算出には VAD 法によって算出された W を用いた．
4. 夜間における都市境界層の形成
本稿では卓越風向が異なる 2 事例の都市境界層を2比較する．図 2 は，移動 DL のルート②における𝜎𝜎𝑊𝑊と水平風の経度－高度断面図を示す．ここで黒実線
は PBLH を示す．なお，両事例ともにルート①の観測結果では，市街地中心部で PBLH の最高値が表れ，都市境界層の形成が確認された（図省略）．
5 月 11 日のルート②において PBLH の高い領域
は，市街地中心部～東側に表されており（図 2a），最高値が示されたのは P17 および P18 であった（約220m）．一方，9 月 12 日のルート②において PBLHが高い領域は市街地中心部～西側に表され（図 2b），
5 月 11 日の事例とは位置が大きく異なる．両者の特徴の違いについて卓越風との関係を考える．5 月 11日のルート②では地上～高度約 150m まで西寄りの風が吹走したが，9 月 12 日は地上～高度約 500m まで東寄りの風であり，両事例で風向が真逆である．このことから，両事例における都市境界層の最高高度
出現位置は卓越風の影響を受けて，風下側へ流されたことが推測される．
学会当日は，観測を実施した計 34run の結果についてもまとめて発表する．

図 1

ドップラーライダーの移動観測ルート(埼玉県熊谷市)．○は停車観測地点，灰色領域は都市領域を示す.

（a）

（b）

図 2

2018/5/11 22:15～ 24:22(a) と 2019/9/12 22:01 ～2
および水平風(仰角24:07(b)のルート②における𝜎𝜎𝑊𝑊

69°)の経度-高度断面図．黒の実線は PBLH を示す．
謝辞：本研究は、熊谷市の「めざせ！暑さ対策研究日本一支― 294 ―

援事業」の支援を受けた．

C402

東京と熊谷における視程の経年変化*川 端 康 弘 , 田 中 泰 宙 , 財 前 祐 二 , 梶 野 瑞 王 , 足 立 光 司 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

いた．特に，2007 年以降は東京，熊谷ともに低視程日

視程は気象解析のほか，航空機など交通機関の運行

数が 6 日以下であった．エーロゾル粒子の経年変化をや大気汚染の監視等に利用されている．視程の低下は，調べたところ，浮遊粒子状物質の年平均重量濃度も雨や雪などの降水現象だけでなく，非降水時にも発生

年々減少していた．

する．これは水蒸気や人為起源・自然起源のエーロゾ

東京大手町における相対湿度と視程 (5 km 以下) のル粒子が関係している．視程は都市化とも関連してお散布図を図 2 に示す．相対湿度が小さいほど，低視程

り，1960 年前後には東京における低視程 (5 km 以下)の割合は少ない．関東地方では土地利用における都市の日数は 200 日を超えていた[1]．本研究では近年におの分布が，1976 年に比べて 2014 年で郊外に広がっておける都市部の視程の実態を把握するため，東京と熊谷

り[3]，東京の年平均相対湿度も年々減少傾向にある[4]．

における視程の長期変化を調査した．

近年における低視程日数の減少は，都市域の乾燥化と大気質の改善が関係していると考えられる．

2.

解析データ

視程は東京と熊谷の気象官署の目視観測データを用いた．解析に用いた観測時刻は東京が 12 時，熊谷が 15時である．また，天気や相対湿度のデータも利用した．

日数 (VIS<=5km)
300
250

東京の相対湿度に関しては，2014 年 12 月 2 日以降，観200

測露場が大手町から北の丸公園へ移転したが，大手町

150

露場では継続して研究観測が行われた[2]．そのため，
本研究では 2017 年までを解析期間とし，大手町におけ東京 (12JST)
熊谷 (15JST)

100
50る観測データを用いた．
数値データベース」大気環境年間値データファイルを

0
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 [年]

利用した．測定地点は気象官署近傍の一般局であり，

図 1: 東京と熊谷における低視程 (5 km 以下) 日数の経

千代田区神田司町と熊谷である．1990 年以降の浮遊粒

年変化．東京は 12 時，熊谷は 15 時の観測値．

エーロゾル粒子に関しては，国立環境研究所「環境子状物質 (SPM) のデータを用いた．
3.

結果

図 1 に東京と熊谷における低視程 (5 km 以下) の年
間総日数の経年変化を示す．1981 年以前は既存研究[1]のデータをプロットしている．東京では 1959 年の 240
日をピークに年々減少している．1997 年前後は一時的に低視程日数が増えるが，2017 年では 18 日しか観測されていない．一方，熊谷では 1960 年頃から低視程日数が増え，1966 年から 1990 年頃までほぼ横ばい傾向を示
図 2: 東京における相対湿度と視程の関係．カラーは確

す．その後は減少傾向となっている．

率密度推定値を表す．
4.

考察

図 1 は降水時も含む視程の経年変化であるが，1990
年以降の非降水時の低視程日数を調査した．その結果，
図 1 と同様の変化傾向を示し，減少トレンドとなって

参考文献[1] Nomoto, S., 1983, Geophys. Mag., 40, 193-284.
[2] 志藤文武ほか, 2016, 風工学シンポジウム論文集, 24, 91-96.
[3] 川端康弘ほか, 2018, 日本ヒートアイランド学会論文集, 13, 7-15.
[4] 気象庁, 2018, ヒートアイランド監視報告 2017, 68pp.

― 295 ―

C403

別府で発生する滑昇霧の数値シミュレーション*大 橋 唯 太 (岡 山 理 科 大 学 生 物 地 球 学 部 ),出 納 誠 (株 式 会 社 ウ ェ ザ ー ニ ュ ー ズ )はじめに：全国の高速道路で濃霧による通行止めがしていない雲水量の広がりが，日出・速見・別府 IC 側

最も多い大分自動車道は、毎年のように対策が課題との山の斜面で定常的な形成がみられている。通行止めなっている。平成 27 年度には、大分県の日出（ひじ）・が発生していた正午前後の雲水量から推定される水平速見・別府・湯布院を結ぶ高速道路で、通行止め時間

視程は、濃霧と判断できる 200m 未満であった。

が年間 300 時間を超えた（国土交通省，2016）。他の地

今後は、霧による視程障害の発生頻度や継続時間に域では多くても数時間であることからも、その特異性着目した数値シミュレーションによる分析も試みる。

が窺える。この別府市を中心とする濃霧は滑昇霧として認識され、NEXCO 西日本とウェザーニューズは協力
体制のもと様々な調査をおこなっている。本研究では新たなアプローチとして、領域気象モデルによる数値
シミュレーションから滑昇霧の発生への理解を試みた。
数値モデル：シミュレーションには、WRF-ARW
Ver.3.7.1 を用いた。３重ネストで計算領域を別府湾周辺にフォーカスし（図１・２の表示範囲）、モデルの水平解像度は 500m まで高めた。鉛直解像度は、最下層から
高度 200m までは約 8~31m 間隔でストレッチした。雲
微物理は WSM5、大気境界層は MYJ のスキームを採用した。そのほか設定の詳細は、紙面の都合で割愛する。
計算対象事例：濃霧で実際に通行止めが発生した
2019 年 4 月 29 日の事例を対象に、シミュレーションをおこなった。午前 11 時ごろには、日出 JCT を中心に北の速見・日出方面と南の大分・湯布院方面で高速道路が広範囲に通行止めとなり、交通障害が発生した。このときの滑昇霧は、低気圧に伴う雲の広がりによって衛星画像からは確認できない。

図１ 地上風ベクトルと標高 P 以下にあるグリッドの持ち上げ凝結高度（/&/）のシミュレーション結果．実際に濃霧が確認された日の  年  月  日午前  時～ 時の平均値．赤い丸印はアメダスや
高速道路 ,& の位置（図２を参照）．コンターは P 毎の等高線．


数値シミュレーションの結果：4 月 29 日午前 0 時から14 時まで平均した、
地上10m 風ベクトルと標高100m
以下にあるグリッドの平均持ち上げ凝結高度（LCL）
速見IC

を、水平分布として図１に示す。低気圧に伴う南よりの風が別府湾に侵入してくると、山で囲まれた湾の形状のために東風へと変形している。気象庁の全球解析
値をみると、この時間帯に高相当温位の空気が南よりの風によって豊後水道を貫通してきており、それに起

湯布院IC

湯布院
アメダス

日出IC
別府IC

別府湾

大分気象台

大分平野

因して WRF のシミュレーションでは別府湾内で 40m
よりも低い LCL をもった大気場が広がっている様子がわかる。この東風が直進してくる日出 IC と別府 IC の風上平野部でも LCL は同程度に低く、山の斜面を空気が滑昇すれば直ちに凝結できる条件となっている。
モデル最下層の雲水量（kg/kg）を、4 月 29 日午前 0時から 14 時まで（10 分出力を）積算した水平分布を、図２に示す。大分地方気象台のある大分平野では出現

図２ モデル最下層における雲水量（NJNJ）のシミュレーション結果．ただし，実際に濃霧が確認された日の  年  月  日午前  時～ 時の  分毎出力に対する積算値．

― 296 ―

C404
照度と湿数変化から推定される放射霧の消滅過程
－岡山県津山盆地を例として－*

重田 祥範（公立鳥取環境大学環境学部）

㻌㻝㻚㻌 はじめに㻌
盆地は周りを山に囲まれており，一般風が弱いため
晴天時の夜間には，しばしば霧が発生する．この霧は，一般的に「放射霧」と呼ばれるもので，日較差が大きい
春や秋に発生しやすい．霧は視程や日射を遮り，交通機関や農業などの人間活動に多大な影響を与える．放射霧の特徴として，広く高気圧に覆われ，総観スケール
で大気が安定した場合により発生しやすい．局所的に濃霧が発生すると地上付近に到達する日射量は著しく減少する．これは，再生可能エネルギーとして近年増加している太陽光発電にも大きく影響してくる．そのため，霧の発生メカニズムならびに水平分布を把握することは大変重要である．西日本では，亀岡，豊岡，津山，三次，大洲，日田，人吉盆地などが盆地霧の発生として有名である．その中でも，岡山県にある津山盆地は，中国地
方最大の盆地であり，秋から冬にかけて大規模な霧が発生する．
そこで，本研究では岡山県津山盆地を対象に広範囲にわたる定点型の気象観測をおこない，得られたデー
タから湿数を算出した．さらに，照度から霧の消滅過程を推定し，濃霧による日照不足が発生しやすい地域の特定を試みた．

いる日照時間は，直射日光が地表を照射した時間を示しており，直達日射量が 0.12kW/㎡以上と定義されている．一方，太陽からの放射エネルギー量を表す日射量に対して，光の量を測定する照度（ｌｘ）がある．人の目の感度は，波長によって異なり，その視感度合いに応じて重みづけしたものが照度である．ここでは，人の感覚に近いことを考慮し，照度紫外線センサ （ISA-3151：
T&D 社）を用いる．測定範囲は，0～130klx である,OOXPLQDQFH（O[）'HZSRLQW VSUHDG（℃）

㻟㻚㻌 結果㻌
気象官署で観測された気象データを用いて，1951～2017 年の計 68 年間の津山市における霧の季節性およびその経年変化について明らかにした．津山の霧発
生日数の年平均は 82 日であり，10～12 月の 3 カ月間
で 38 日であった．これは，年間のおよそ 50％近くを占めており，発生頻度は季節によって大きく異なっていた．
観測の結果，2019 年 12 月 24～25 日にかけて放射冷却が活発となり，津山盆地では大規模な霧が発生した．消滅時における各地点での湿数と照度の時間変化
を第 1 図 a，b に示す．霧に覆われている地点では，10時頃から湿数の上昇が認められ，12 時までにすべての地点で基準値の 1.0℃を上回った（第 1 図 a）．一方，
照度は日の出とともに徐々に上昇するが，霧に覆われ㻞㻚㻌 研究手法㻌
ている地域ではその度合いは低い．湿数と照度の値から霧の消滅時間を推定した結果，両者はほぼ同一であ
津山盆地は，標高 100～200m に位置しており，周ることが確認された．
囲を中国山地と吉備高原に囲まれている．また，その大きさは東西に 30km，南北に 10km であり，中国地方で
㻌（㼍）湿数㻌㻌 
は最大である．盆地内には吉井川，加茂川などいくつ
2XWVLGHWKHIRJ%DVLQ&HQWUDO
かの河川が存在している．そして，この河川の存在がこ㻌 
3DGG\ILHOG（QRUWK）

9DOOH\（QRUWK）の地域で霧を発生させている一要因としても考えられて
㻌

3DGG\ILHOG（ZHVW）
いる．観測範囲は，市街地を中心とした盆地ほぼ全域
㻌 であり，盆地内に計 22 箇所の気象観測点を設けた．観㻌 
測項目は，気温（℃），相対湿度（％），大気圧（hPa），
㻌 
照度（lx），紫外線量（mW/cm2）の 5 項目である．霧の
㻌 
㻌 
消滅過程を推定する湿数は，気温から露点温度を差し引いた以下の（1）式で定義される．
㻌         
7LPH㻌（㼎）照度㻌㻌 
D = T － Td
(1)
2XWVLGHWKHIRJ%DVLQ&HQWUDO㻌㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌㻌
3DGG\ILHOG（QRUWK）
㻌 
ただし，D は湿数（℃），T は各観測地点で測定された
9DOOH\（QRUWK）(1)
3DGG\ILHOG（ZHVW）
㻌 
気温（℃），Td は測定項目から算出した露点温度（℃）をそれぞれ示す．本研究では，津山特別地域観測所での
㻌

㻌
霧発生時刻と相対湿度の値を鑑みて，霧発生時の湿数㻌 
は 1.0℃以下と定義した．なお，ここでの霧の発生は，霧本来の定義である視程が 1 ㎞未満になる場合である． 㻌 
㻌また，本研究では霧の発生によって減少する日照時         
㻌
間の地域性についても明らかにする．気象庁が管理・7LPH運営している地方気象台ならびにアメダスで測定されて
㻌 第 㻝 図㻌 湿数と照度の時間変化（㻞㻜㻝㻥 年 㻝㻞 月 㻞㻠～㻞㻡 日）㻌

― 297 ―

C405

境界層乱流における不安定成層時の風速・温度変動*守 永 武 史 , 毛 利 英 明 , 萩 野 谷 成 徳 , 八 木 俊 政 , 森 一 安 (気 象 研 究 所 )はじめに

中立時の境界層乱流における応力一定層において,
流れ方向の平均風速 U と風速変動の分散〈u2〉は対数則に従う[1]．なお, 〈・〉は平均を表す．また, 非常に中立に近い場合の濃度についても平均濃度Θと濃度変動の分散〈θ2〉が対数則に従うことが確認されている

し, 𝑧𝑧 = 50~80𝑚𝑚𝑚𝑚を応力一定層と看做した．この領域に対して式（1）と式（2）がどれ程当てはまるか調査した．
図１b は摩擦速度で規格化した流れ方向の風速変動の分散〈𝑢𝑢2 〉⁄𝑢𝑢∗2 である．破線は対数則近似を行った際の近似曲線を示す．近似曲線はいずれも場合も決定係
数が 0.94 以上ある．

[2]．

図２は摩擦温度で規格化した温度変動の分散

本研究では, 気象研究所の大型風洞装置を用いて不安定成層を作成し, 風速と温度の鉛直分布を測定した．
応力一定層の有無を確認し, この領域で対数則近似が破線は対数則近似を行った際の近似〈𝜃𝜃 2 〉⁄𝜃𝜃∗2 である．
曲線で決定係数は, 0.95 以上となった．

0.05〈- uw〉 (m 2/s2)理論である Townsend による「attached eddy」仮説を用
2.

b

a
0.06

いた[3]．

7

0.07

成り立つのか調査した．なお, 解析には中立時の現象的

6

6m/s
3m/s
2m/s

0.04
0.03

風洞実験

気象研究所の大型風洞装置は長さ 18m, 幅 3m, 高さ

4
3

0.02

2

0.01

1

0
10

2m の測定部があり, 測定部の床面は温度調整ができる．

100

2m/s
3m/s
6m/s

5
〈u2〉/ u*2

1.

0
0.01

1000

0.1

ｚ/δ

z (mm)

110

測定部床面温度Θ0 を気流温度Θ∞より 15℃もしくは

図１ a は応力を表す．b は規格化した流れ方向の分30℃高く設定して, 不安定成層を作成した．粗度は直径散を表す．破線は近似曲線を示す．ともに温度差は 30℃

3 ㎜の金属棒を幅 3m にわたり 10 ㎝間隔で, 測定部18m

である．
2.5

から 700 ㎜ないし 870 ㎜まで測定し境界層の厚さを推

2

2m/s

定した．なお, 風速測定と温度測定は別個に行い, 風速

1.5

3m/s
6m/s

〈θ2〉/ θ*2とその風上側 4.4m に配置した．鉛直分布は高さ 20 ㎜

測定は LDV, 温度測定は冷線温度計を用いた．
安定度の評価のために, 測定位置近傍に熱流板を設

10.5

置し熱流量を測定した．床面温度Θ0 と気流温度Θ∞を0用いて放射収支を計算し, その値を差し引いて熱流量

-0.5
0.01

とし, 摩擦温度𝜃𝜃∗ の算出に用いた．

3.

1

10

す．温度差は 30℃である．

Townsend の「attached eddy」仮説[3]より得られる以下

5.

まとめと今後の課題

主に温度差 30℃について示したが, 温度差 15℃でもの式に当てはめた．
2

（１）

2

（２）

〈𝜃𝜃 〉
𝑧𝑧
= 𝐵𝐵𝜃𝜃2 − 𝐶𝐶𝜃𝜃2 ln ( )
2
𝜃𝜃∗
𝛿𝛿

z /δ

図２ 温度変動の分散を表す．破線は近似曲線を示

解析手法

〈𝑢𝑢 〉
𝑧𝑧
= 𝐵𝐵𝑢𝑢2 − 𝐶𝐶𝑢𝑢2 ln ( )
2
𝑢𝑢∗
𝛿𝛿

0.1

同様で, 応力一定層における対数則近似は流れ方向の
風速変動の分散と温度変動の分散でよい近似として成立することがわかった．
今後は, 各式の傾きと切片の振舞や相似則との関係

ここで, 𝑢𝑢∗ は摩擦速度, δ は境界層厚さを表す．各式

について調査する．

の傾きと切片は安定度の関数として取り扱うこととす

参考文献

る．

[1] Marusic, I.,et al., 2013, J. Fluid. Mech, 716, R3.

4.

[2] Mouri, H., et al., 2017, Phys. Rev. E, 96, 063101.

実験結果

図１a は応力〈 − 𝑢𝑢𝑢𝑢〉で横軸が高さ z である．エラーバーは±1σを表す．応力一定層はエラーバーを考慮[3]Townsend, A. A., 1976, The Structure of Turbulent Shear
Flow, 2nded., 150-156.

― 298 ―

C406
ňŌĵĮĻĭĴłņŊŌĴŇŋěăĈĩÎ
;ĳĬĜÍJ"ĜU¨Wě¾čĩ¢@ÎÎ

ÑÎ z'Î 7Ïª;ÐÒÎ ?Î ~dÏª;ÐÎÎĝČģěÎĶŌľŌĳŋĿņŌĸĜEĘĘĤě, 6wŅĻŉė©ėĆĩ½ĶĲŌŉĝ, ňŌĵĮĻĭĴłņŊŌĴŇŋ(LES)ąA²Ęčĩ½ĶĲŌŉě´ĨĔĔÿĩ. ďĜĘĆĜ-ÊĜĔĝ, ÆÅ;6wŅĻŉĜ
;ĳĬė¸ĊĪĩbĶįŌŃĜÄaJėÿĩĘ¢ĂħĪĩ. ĚĎĚħĞ, QoĦćĀħĪĖĆđtJĜk¿{ėĝ, }ĶįŌŃĘ¾·ċđbWą, Smagorinsky-Lilly 0Ĝ}ŅĻŉěĦ
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WÈěĦĩ§Ĝ îÓïöóíñõðÎ h½ĘÎ Øõ ÂSĜbWÈěĦĩ§Ĝ îÓïöóíñõðÎ h½ĜvÏåÐĝÒÎ ÎÎĘBĄĪĩÔÎ ĉĉėÒÎ Wbě*ġĪĩuĢ¶J
ĺŋķŉĜ6ĆĊĝ, 3 tse}Ĝ±ě2
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đbWĜ tMJÒÎúçúÎ ĝ¤iË¶Ĝ6ĆĊėÿĩÔÎ ËĶįŌŃėĝÒÎ bWĝË¶ěvċĖÀěy=ĊĪĩąÒÎ TĶįŌŃėĝÁěbWī^=čĩÔÎ bWąWī#³ċĚĀđģě
ĝ, k!©JěăĀĖ R >>1 ėÿĩĉĘąº¨ėÿĩ. ċĄċ, ©JĜ5 ĘĘĤě, R ĝDčĩ)ąÿĩÔÎ těÒÎ 0Ě6w ãâæ ĜªėbWĜOÇī°ĠÒÎå ą$Ĩāĩī¢@čĩÔÎ ÎčĩÔÎ }ĶįŌŃĘċĖÒÎ3, 5 tJĜËĶįŌŃěĦĩ>Ì(UD3, UD5 Ęjć)Ę, 2, 4, 6 tJĜTĶįŌŃ(CD2, CD4, CD6 Ęjć)ěĦĩ>Ìī¦ā. TĶįŌŃěĝ, bWīÁěčĩ.
ďĜ§Ĝh=bĝ 2 Ĝq9ĶĲŌŉěAċĖ
1 Ęċ, SÂb(ND)ĝ2mě CD2, CD4, CD6ěăĈĩa®GĜ#³ÈīčĦāěďĪĐĪ 2,
4, 6 ī¹\čĩą, Nishizawa et al. (2015)Ę(sě,CD4ND8 Ĝ>ÌĤ¦ā. ½q9Hĝ ×ÖÎô ėÿĩÔÎ
ÎépêÎ ęĜ}ĶįŌŃėĤ, ZWCÉ1ĜĮĽŉİŌĶŁıļŉĝ, q9HĜ 8-10 (ĉĜĶĲŌŉ
īk!©JĘĉĉėĝ+ğ)Ąħ|¼ė, -5/3 ī.ĩ(/(a)). TĶįŌŃĘvĠĖËĶįŌŃĄħRħĪĩ3ĝ]aėÿĨ, k!©JĦĨ|¼ěēĖ, 3, 5 tJĜËĶįŌŃĄħRħĪĩ
ĮĽŉİŌĶŁıļŉĝďĪĐĪ, LĀbWīÁěċđ 2, 4 tJĜTĶįŌŃěvĠĖCĊ
Ā. }ÈĜ½Äa"ěËĶįŌŃī¸čĩ
3'ěĝ, 5 tJ U¨ėÿĩĉĘą,ĊĪĩ. µĜb>ÌĜpĄħýī6ġĄěy=ċ,&ĶįŌŃěAčĩ R Ĝûx, l ěAčĩ:Wī°Ġđ(/(b))Î. b>ÌĜpĘc'ėÿĨ, LESěU¨Ě}ÈĜÄa"ĜJī¢@čĩė, .=K"ċđ R ą6ġĄĚ^»ĘĚĩĉĘĤĊĪđ.

Îb>ÌěĦĩr¬Îé«=êÎNishizawa et al. (2015) Ę(sĜXg4F}ĜY>Ìī, sþĚ½JĜ}ĶįŌŃīĀĖ>fčĩ. >ÌěĝÒÎ É1ÆÅ;ŅĻŉæáàãâÓåäÎ īčĩÔÎ É1ĝÎ ÝÔÜÎùÎÝÔÜÎùÎÙÎòôÙÎ ěĘĩÔÎ ln ĘċĖÒÎ <=[Fċđ6wě `īĂĩÔÎ lĜxI¤iËĝ ÛÎôÕ÷ ėÿĨÒÎ ėØÖÖÎèÕôØ ĜŀňĹıĶīĂ ĈĚąħÒÎÚ h½/ÞÎÏëÐÎ &}ĶįŌŃěĦĩ>ÌĄħRħĪđ Ù t¶JĜĮĽŉİŌĶŁıļŉÏ/ÐÔÎ /ĝÒÎ /Ĝ¡ěAVčĩĮĽŉİ
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ěAVčĩÎ åÏûùÒÎóÐÔÎ ĉĉėĝÒÎúçúßÛÎôÕ÷ÒÎ ýßÖÔÖ×Î ĘċĖªċđÔÎ ÎÎPĜ¯ÊÎ
h½Äa"ĜOÇĥ, ĖĜÈĜÄa"īÍtJ"ċđ3'Ĝ!pīr¬ċđĀ. ġđ, P£ī¦āĘĆě¸ċđ;ĳĬĜbª{ī_ċđĀ.

― 299 ―

C407

d4PDF 領 域 モ デ ル 実 験 に お け る 局 所 的 な 極 端 高 温 の 再 現 性*西 暁 史 , 日 下 博 幸 (筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー ),Akifumi Nishi , Hiroyuki Kusaka (CCS, University of Tsukuba ),

1.

はじめに

上で示したような，それぞれの実験における最高気

極端高温は熱中症や農作物の生育に悪影響を与える

温の違いは，モデルや地形の解像度に起因しているこので非常に大きな問題となっている．限られた地域でとが分かった．WRF3 実験の場合，フェーン風の構造の極端高温現象の発生には，大規模場の異常気象が背をはっきりと表現できていた（図省略）．一方で景としてあるが，フェーンや都市ヒートアイランドのWRF20d 実験の場合も，WRF3 実験と比べて，フェーようなメソからローカルスケールの小さなスケールのンの構造があいまいであった．さらには，d4PDF 領域

現象の影響も大きい．近年，将来の極端気象を予測・モデルデータの場合は，フェーン風の構造を全く表現解析する上で database for Policy Decision making for

できていなかった．

Future climate change（d4PDF）と呼ばれるデータに注目

また，WRF3nT 実験と WRF3 実験の結果から，本研が集まっている．d4PDF 領域モデルデータが将来の極究が対象とした将来の極端高温事例において，フェー端高温を定量的に評価できているかを評価する必要が

ンは3℃程度の寄与を持っていることが分かった（図1）．

ある．そこで，本研究は d4PDF データが極端高温を陽

この値は，既存の研究で示された過去に発生した極端に表現できているかを，領域気象モデルによる DDS 実

高温事例におけるフェーンの寄与と同程度であった．

験を用いて検証する．
4.
2.

結論

以上の結果より，d4PDF 領域モデルデータを用いて，手法

本研究は，領域気象モデル WRF モデルを用いた 3

地域の極端高温を議論するには，適切な解像度の地形

つの DDS 実験を行い，それらの結果を d4PDF 領域モ

を用いた領域気候モデルによるさらなるDDSを行う必デルデータのデータと比較する．1 つ目の実験は，計算要があると結論付けた．d4PDF と DDS を併用すること

領域を 2 段ネスティングした（解像度 9 ㎞－3 ㎞）実験

で，地域の地球温暖化適応策をより適切に議論できる（WRF3）である．2 つ目の実験は，d4PDF 領域モデル

だろう．

データ(解像度 20 ㎞)の地形を用いた実験（WRF20d）である．WRF20d 実験のモデル解像度は解像度 20 ㎞と（独）環境再生保全機構の環境研究
謝辞：本研究は，した．3 つ目の実験は，WRF3 実験から地形を除去した総合推進費（2-1905）により実施された．本研究では、

実験（WRF3nT）である．これらの実験では，d4PDF

文部科学省による複数の学術研究プログラム（「創生」、

領域モデルデータを初期値・境界値としている．

「統合」、SI-CAT、DIAS）間連携および地球シミュレ

本研究の対象地域は，都市の極端高温による健康被害ータにより作成された d4PDF を使用した。

と農村における高温障害による作物被害の双方が発生している，新潟県新潟市とする．対象事例は，過去に新潟市で極端高温が起こった日（2018 年 7 月 23 日）の海面気圧分布と類似した，d4PDF 領域モデルデータの海面更新気圧分布を含む事例とした．それぞれの実験において，30 時間（最高気温が発生する 18 時間前から
12 時間後）の計算を行った．
3.

結果

WRF3 実験では，d4PDF 領域モデルデータの場合と比べて，最高気温が約 3℃高くなることが分かった（図1）．WRF20d 実験では，約 2℃高くなる（図省略）．

図 1 2086 年 8 月 24 日の気温の時間変化．赤は d4PDF，黒は WRF3 実験，青は WRF3nT 実験を意味する．

― 300 ―

C408

清川だし吹走時の気温変化とその形成メカニズム*小野寺 平 (筑波大学理工情報生命学術院)，日下 博幸 (筑波大学計算科学研究センター)
1. はじめに
清川だしは，山形県庄内平野の最上峡谷出口付近
で吹く局地的な東寄りの強風である．清川だしは吹走 域に 気 温 の 変化 を も た ら すこ と が あ る． 青 山(1988)は 5 年間のデータを用いた統計解析から，清川だしがフェーン型(吹走域に気温の上昇をもたらす)にもボラ型(吹走域に気温の降下をもたらす)にもなることを指摘した．一方で，吉野(1992)は清川だ
しがフェーン型局地風だと述べている．つまり，清川だしがフェーン型かボラ型かについては定かではない．また，吹走域に気温の変化をもたらす清川だ
しの 3 次元構造について報告がなされていないことから，清川だしの実態は未だ明らかになっていないと言えるだろう．そこで，本研究は長期間のデータを用いた統計解析を行うことでフェーン型・ボラ型
清川だしがそれぞれどの程度存在するか確認する．
さらに，清川だしの数値シミュレーションを行うことで 3 次元構造を明らかにする．
2. 聞き取り・アンケート調査
清川だしの下限風速や吹走域の認識を把握するために清川だし吹走域周辺で聞き取り・アンケート調査を行った．その結果，風速 3.4 m/s 以上でおよそ半数の住民が清川だしだと回答し，風速 10.8 m/s
以上であればすべての住民が「清川だし」だと回答した．さらに吹走域は狩川～余目付近に限定された．
3. 清川だしの解析
使用データは，1999 年 1 月 1 日~2018 年 12 月
31 日の狩川における AMeDAS 観測データ(前 10 分間平均値)である．アンケート調査の結果をもとに狩川での日最大風速が 10.8 m/s 以上で，そのときの風
向が東～南南東の日を清川だし吹走日とし(計 172日)，下限風速 3.4 m/s 以上かつ同風向で事例ごとに整理すると清川だし吹走事例は計 132 事例となった．
以降，前述の方法によって抽出された事例を本研究の清川だし事例とする．
この事例について，清川だし吹走開始直後 4 時間
における気温の時系列変化から，フェーン型とボラ型に分類を行ったところ，フェーン型は 46 事例(34.8 ％)，ボラ型は 23 事例(17.4 ％)となり，解析した期間ではフェーン型清川だしの方が多く吹走していた．

4．領域気象モデル WRF を用いた清川だし再現実験 解析期間内に多く存在し，農業分野への影響が大きいフェーン型清川だしについて領域気象モデル
WRF (Weather Research and Forecasting)を用いて再現実験を行った．再現を行ったフェーン型清川
だしは 2013 年 4 月 5 日 20 時 20 分～2013 年 4 月 7
日 7 時 10 分(JST)の事例である.このときの気圧配置
は，東高西低型であった．シミュレーションの結果，フェーン型清川だし吹走時，出羽山地の風上側に比べ，風下側で 2~4 ℃気温が高くなることが再現された．このとき奥羽山脈と出羽山地それぞれの風下側
で等温位線が下降しており「おろし風」となっている(図 1)．つまり，両山地の効果により清川だし吹走
域には暖気がもたらされる．

図 1: 典型的なフェーン型清川だし吹走時の鉛直断面.
風は紙面右から左へ吹走．2013 年 4 月 5 日 21 時 00 分．
コンター: 温位 [K]5. 結論
 地元住民が認識している清川だしは風速 10.8 m/s 以上の東寄りの強風で狩川から庄内平野中部に限定された．本研究で定義した清川だしにはフェーン型・ボラ型両方が存在し，再現実験の結果からフェーン型清川だしは奥羽山脈と出羽山地両方の「おろし風」により吹走することが明らかとなった．
参考文献[1] 青山高義, 1988. 清川ダシの気温と湿度について.山形大学紀要, 12(1): 105-114.
[2] 吉野正敏, 1992. フェーン型とボラ型の局地風に関する気候学的・気象学的・地理学的研
究. 地理学評論 Ser. A65(1): 1-16.

― 301 ―

C409

新潟市における極端な猛暑を引き起こす
台風の経路分析と将来予測*中 村 真 悟 (筑 波 大 院 )・ **日 下 博 幸 ・ 西 暁 史 （ 筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー ）
1.

はじめに

の台風の経路をそれぞれ重ね合わせ、台風のトラック

近年、熱中症に代表される猛暑による気象災害リスの分布を求めた。その分布から更にポテンシャルゾー

クが深刻化している。この傾向は地球温暖化が進む将ンを通過する台風を抽出した（図 2）。発表ではポテン

来に向けてより高くなる事が指摘されている。更に、シャルゾーンの定義の方法、抽出された台風がポテン

猛暑による気象災害は人的被害だけでない。例えば新シャルゾーンに位置していた時の新潟市の気温・風向

潟市では、地域において重要な産業である稲作においから極端高温が起きているのか、またその極端高温がても猛暑が大きな被害をもたらす[1]。新潟市におけるフェーンによるものであるかを報告する予定である。

歴代最高気温を記録した事例の要因はフェーン現象＋
都市化によるヒートアイランド現象といったローカルな現象が寄与している事が分かっている[2]。
2.

極端高温事例の要因及び報告内容

新潟市における他の記録的猛暑の要因を調査するた
め、AMeDAS（新潟）における 1951 年 - 2019 年までの日最高気温及び日最低気温の各 Top 30 事例（以下、「極端高温事例」とする。
）の気象場を確認した。その結果、日最高気温の Top 30 事例中、28 事例。日最低気温の Top 30 事例中、27 事例において極端高温記録時の風向が山岳方向からの風であり、フェーン現象が発生

図１ 最高気温 Top 30 事例の台風の経路及び中心位置

している可能性を示唆した。更にフェーンが事例のう

赤線は台風の経路のうち新潟における風向が山脈方向だった時間帯

ち、9 割以上の事例において朝鮮半島周辺に台風または台風起源の温帯低気圧が存在していた。そこで本発表は、下記 2 点を報告する。(1)新潟市における極端高温発生時の台風の中心位置・経路を集積し、新潟市で極端高温の発生リスクが高い台風経路の領域（以下、「ポ
テンシャルゾーン」とする。
）の推測。(2)d4PDF を用いて、将来におけるポテンシャルゾーンを通過する台風を抽出し、将来の新潟市における極端高温の発生頻度・強度の評価について。
3.

使用データと解析手法

ポテンシャルゾーンの把握のために新潟 AMeDAS(1951 年 - 2019 年)及び気象庁のベストトラック(1951
年 - 2019 年)を用いた。将来のデータは d4PDF(水平解

図 2 d4PDF４K 上昇実験( MIROC5×15 メンバ )におけるポテンシャルゾーンを通過した台風の経路

像度 60km)の過去実験及び 4K 上昇実験を用いた。
4.

解析結果

謝辞 本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進

新潟 AMeDAS における最高気温及び最低気温の費（2-1905）により実施された。また、d4PDF の台風トラッ

Top30 記録時の台風中心位置は概ね 125°E - 135°E、北クデータは北海道大学稲津將教授より提供いただいた。

30°N - 40°の領域に位置していた（図 1）。

参考文献

次に d4PDF の 過去実験（1951 年‐2011 年×100 メ
ンバ）
・４K 上昇実験（2051 年‐2111 年×90 メンバ）

[1] 寺島一男ほか, 2001, 日本作物学会紀事, 70, 449-458.
[2] Akifumi, N., et al., 2019, SOLA, 15, 132-136.

― 302 ―

C410

ニーオルスンにおける全天分光日射計を用いた積雪粒径・
積雪不純物濃度の推定*谷 川 朋 範 ・ 庭 野 匡 思 ・ 大 河 原 望 ・ 石 元 裕 史 (気 象 研 究 所 ),青 木 輝 夫 (極 地 研 究 所 ・ 気 象 研 究 所 )1.

径の平均値を調べたところ，表層粒径は 170-290 µm，はじめに

積雪粒径や積雪中に含まれる黒色炭素(black carbon:

下層粒径は 220-770 µm の範囲で推移しており，6 冬期

BC)や鉱物性粒子など光吸収性不純物は積雪アルベド

間の顕著なトレンドは見られなかったが，表層粒径はを決定づける積雪物理量であり，雪氷圏の放射収支にやや増加傾向がみられた(なお 16-17 年は観測途中で装おいて重要な物理量のひとつである．北極域における置が故障したため除外した)．同様に BC 濃度は 0.01-0.1

積雪粒径と光吸収性不純物濃度の実態把握，及び積雪

ppmw 程度で推移し，涵養期の平均値は 0.03-0.06 ppmw

アルベドへの影響評価を目的として，スバールバル諸であった．6 冬期間の顕著な変化は見られなかったが，

島ニーオルスン(78°55’N, 11°55’E)において全天分光日積雪の特徴によって各年の濃度に違いがみられた．特射計(ground-based spectral radiometer system for albedo andに積雪の多い 13-14 年は値が高く(0.062 ppmw)，積雪のflux: GSAF)による積雪物理量の観測を実施している．

少ない 15-16 年は低かった(0.034 ppmw)．この要因とし

本研究では，2012 年から開始した GSAF による観測結て，雪氷面への大気エアロゾルの沈着過程の違いが考果について報告する．

えられ，前者は降雪に伴う湿性沈着，後者は乾性沈着に2.

全天分光日射計観測と積雪物理量の推定方法よる可能性が高い．引き続き積雪物理量の変動を調査

GSAF は波長別分光アルベド，
下向き放射の直達散乱

しつつ，積雪物理特性の，特に積雪表面の光吸収性不純比を測定するための分光日射計であり，光学衛星物の実態解明・モデル化に取り組む予定である．

MODIS や SGLI センサとほぼ同等のチャンネルをもつ．
2012 年 9 月にニーオルスンに GSAF を設置し，積雪物
理量の連続測定を開始した．積雪物理量は波長λ=0.44,
0.87, 1.20 µm の積雪アルベド，及びλ= 0.87 µm の直達散乱比から光学的に推定し，積雪表層とその下層の積雪
粒径，積雪中の BC 濃度を求めた[1][2]．放射計算の際，
積雪粒子形状は実際の粒子形状を模した角柱状と凝集体の 2 種類のボロノイ粒子[3]を仮定した．また光吸収性不純物は BC を仮定し，有効媒質近似(DEMA)法[4]を用いた氷粒子との内部混合モデルを適用した．
3.

観測結果と考察

積雪物理量の抽出結果と積雪深を図 1 に示す．2012
年 9 月末から観測を開始したが，10 月下旬から 2 月下旬までの極夜の期間は観測ができないため，ここでは 3
月以降の結果を示す．但し，光の透過深度を考慮し，下図 1 積雪物理量の推定結果の一例：(a-b) 積雪粒径(ピ層粒径，BC 濃度については積雪深 20 cm 以上の結果をンク：表層，水色：下層)，(c-d) BC 濃度．図の背景(灰対象とした．なお紙面の都合で 13-14 年，18-19 年の結色)は積雪深．

果を示す．
積雪表層粒径の値は 5 月中旬までは 50-500 µm 程度

参考文献

で推移し，その後の融雪に伴って 1000 µm 以上に増加[1] Kuchiki et al., 2009, Appl. Opt., 48, 5567-5582. [2]した．下層粒径の値は表層粒径に比べて概して大きく，

Tanikawa et al., 2015, Opt. Exp., 23, A1442-A1462. [3]18-19 年は 3 月後半から 1000 µm を超える粒径が算出

Ishimoto et al., 2018, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf., 209,された．涵養期の変化に注目して，各年 3-4 月の積雪粒

113-128. [4] Chýlek et al., 1983, J. Geophy. Res., 88, 1083710843.

― 303 ―

C411

気候変動観測衛星『しきさい』の観測データを用いた多波長多ピクセル法と同時推定法による解析* 関 口 美 保 (東 京 海 洋 大 学 学 術 研 究 院 ),橋 本 真 喜 子 , 竹 中 栄 晶 , 石 崇 , 中 島 映 至 (JA X A /E O R C )BRF の L2 プロダクトを用いて推定を行った。また、

1.   はじめに
大気エアロゾルは直接気候影響と間接気候影響を通して、地球気候に大きな影響を与えている。人為起源エアロゾルの排出は年々増加しているとされており、抑制を図るためにもより正確な推定が必要である。また、

JRA-55 の地表面気圧・湿度、AURA/OMI のオゾン全量
データも用いた。
解析領域は関東領域では北緯 34.9〜37.2 度、東経138.2〜140.9 度、アマゾン域では南緯 8.2〜～10.0 度、⻄西

陸域と海洋のリモートセンシングにおいて、エアロゾ

経 54.0〜～56.6 度、有明海では⻩黄海では。解析期間は関

ルは深刻な誤差をもたらす夾雑物であり、その除去が東領域で 2018 年 4 月〜2019 年 12 月、アマゾン域では重要である。

大規模な森林火災が起こった 2019 年の結果、有明海、

本研究では新しい衛星解析アルゴリズムである多波
長多ピクセル法（MWP 法）[1]による大気エアロゾルの解析と、同時推定法[2]による大気エアロゾルとクロロ
フィル濃度などの解析を行った。MWP 法は複数チャン
ネルの観測値を複数のピクセルに一度に用い、エアロ
ゾル分布が滑らかになるように制限をかけて導出する

黄海では 2018 年の結果を示す。
関東領域の検証では、SKYNET サイトである越中島、

千葉、つくばに設置されているスカイラジオメーターの解析結果を⽤用いた。アマゾン域では AERONET サイトである Alta Floresta の解析結果を使⽤用した。有明海と⻩黄海では AERONET-OC サイトである Socheongdo およ解法であり、ピクセルごとに解析する手法と比べ、地表

び Ariake の解析結果を使⽤用した。

面反射率が水平方向に複雑な都市域などでも得られた

3.   解析結果

AOT の空間分布が滑らかになる点が本手法の優位性で

図１に 2019 年 8 月の波長 500nm のエアロゾル光学

ある。同時推定法はエアロゾルを解析する際は海色

的厚さの検証結果を示す。図の右上部の高い光学的厚の影響を考慮する必要があり、海色を解析する際にさを示す地域から、森林火災によるすすが流出していはエアロゾルを考慮する必要があるという相反するる様子が見られる。大会会場では各地域での解析、検証

状況下で、海洋中の放射伝達過程を考慮することで結果を示す予定である。

同時推定を可能にした手法である。どちらも多くの観測データを一度に用いることにより、従来よりも多くのパラメーターを一度に推定できる。計算コストがかかることが問題点であったが、放射伝達モデルにNeural Network 法を用いること[3]でこの問題点も克服されつつある。
本発表では GCOM-C/SGLI による観測データを用いて、都市域である関東領域と大規模な森林火災が起こったアマゾン領域での大気エアロゾル解析結果、および有明海と黄海でのエアロゾルや海色の解析結果を示す。また、SKYNET、AERONET との検証を行い、現行アルゴリズムでは得られなかった変数の比較も行う。
2.   使用データと解析手法
本研究では、気候変動観測衛星『しきさい』に搭載されている可視赤外線放射計 SGLI（Second Generation
Imager）の大気上端放射反射率、大気補正済陸域反射率、

図１	
  2019 年 8 月 17 日波長 500nm の小粒子エアロ
ゾルの光学的厚さの解析結果
参考文献[1] Hashimoto, M., and T. Nakajima, 2017, J. Geophys.
Res. Atmos., 122, 6347-6378.
[2] Shi, C., and T. Nakajima, 2017, Atmos. Chem. Phys.
Discuss., 12, 1000-1003.
[3] Takenaka et al., 2011, J. Geophys. Res. Atmos., 116, 82158240.

― 304 ―

C412

金 星 大 気 対 応 広 帯 域 放 射 伝 達 モ デ ル Mstrn-Venus の 開 発* 関 口 美 保 (東 京 海 洋 大 学 学 術 研 究 院 ),高 木 征 弘 , 佐 川 英 夫 (京 都 産 業 大 学 ), 松 田 佳 久 (東 京 学 芸 大 学 )これらの吸収線について気温 34 点(100 – 800 K, 20 K

1.   はじめに
金星の大気環境の謎を解き明かすためには、金星の放射エネルギー収支を再現する必要がある。そのためには数値シミュレーションモデルが必要となるが、金星大気は地球とは大きく異なるため、地球の大気モデルを転用するのではなく、金星の大気環境に特化したモデルを作成する必要がある。本研究では、金星大気の長波領域の放射伝達を再現するラインバイラインモデ
ルを作成し、これを元にしてブロードバンドモデルを比較、作成することで、高速かつ高精度のブロードバン
ドモデルの構築を目指す。

ごと)、気圧 36 点(0.01 – 100 atm、対数線形)のテーブルを作成した。各層での気圧、気温で線形内挿し、その層での吸収係数を求めた。⾦金星の雲は硫酸の液滴からなるとされており、複素屈折率は 75%H2SO4 を、雲粒数濃度の鉛直分布と粒径分布は Haus ら[6]を⽤用いた。前述の過程以外は地球⼤大気⽤用広帯域放射伝達モデル MstrnX に準じた。プランク関数について、地球⼤大気では 4 次関数の係数を与えて計算しているが、⾦金星⼤大気では誤差が⼤大きくなるため 7 次関数とした。

3.   ブロードバンドモデルの構築と結果
このようにして作成した LBL モデルを元にしてブロ2.   使用データと放射伝達モデル
本研究では Lee ら[1](以下 Lee16 と呼ぶ)で検討されードバンドモデルを作成した。バンドは 36 バンド、積ている気体吸収の取り扱いを参考に研究を進めた。

分点数はバンドにより 1 – 4 点とした。金星標準大気

Lee16 では様々な気体吸収データベースを用いている。

(VIRA )における LBL モデルとブロードバンドモデル

HITRAN は 1960 年後半から編集が開始された、可視光から赤外域までの気体分子についての代表的な吸収線
データベースである。地球大気や惑星大気の研究のみ
ならず、広く分子分光学の分野でも研究に用いられている。また、HITEMP は HITRAN の高温版ともいうべの OLR を比較したところ、相対誤差 1%以下であった。
図１に放射平衡実験、放射対流平衡実験の結果を示す。金星標準大気(VIRA, 緯度 30 度)と比較してやや過小評価であり、吸収過程の追加検討が必要だと考えられる。

き吸収線データベースである。
金星大気の 96.5%を占め
る CO2 は HITEMP2010[2]を用いた。Lee16 では CO2 の一部の波数領域(4400–4800, 8000–10300 cm-1)で別の吸収線データベース[3]を用いているが、これらのデータ
ベースはかなり古く信頼性に乏しいため本研究では使用しなかった。H2O は波数 2000 cm-1 までは HITRAN
2012[4]、2000 cm-1 以上は UCL08[5]を用いた。その他の微量に存在する気体(CO、SO2 、HF、HCl、OCS)はHITRAN2012 を用いた。線形については Lorentz 線形とし、cutoff は CO2 で 200 cm-1、それ以外の気体では 100
cm-1 とした。
さらに、
CO2 にはχファクターを適⽤用した。
連続吸収帯は CO2 と H2O について考慮した。

LBL モデルとは吸収線を解像できるほど細かい波数

間隔で計算されるモデルであるが、計算時間が⾮非常にかかるため、本研究では波数解像度を 0.0025 cm-1 とした。また、吸収線の数が膨⼤大であるため、中⼼心強度が 1035

cm−1/(molecule·cm−2)以下の吸収線は扱わないとした。

図１：Mstrn-Venus を用いた放射平衡実験、放射対流平衡実験の結果と金星標準大気の鉛直気温分布
参考文献[1] Lee, Y.-J., et al. 2016, J. Geophys. Res. Planets., 121,
1737-1752.
[2] Rothman, L. S. et al., 2010, J. Quant. Spectrosc. Radiat.
Transfer, 111, 2139–2150,[3] Wattson, R., and L. Rothman, 1992, J. Quant. Spectrosc.
Radiat. Transfer, 48, 763–780.
[4] Rothman, L. S., et al., 2013, J. Quant. Spectrosc. Radiat.
Transfer, 130, 4–50.
[5] Shillings, A. J. L., et al., 2011, Atmos. Chem. Phys., 11,4273–4287[6] Haus, R., et al., 2015, Planet. Space Sci., 105, 159–174.

― 305 ―

D401

Deep Image Prior に よ る ラ マ ン ラ イ ダ ー デ ー タ の ノ イ ズ 除 去*上 里  達 実 (理 研 AIP), 川 畑 拓 矢 （ 気 象 研 究 所 ） , 横 矢  直 人  (理 研 AIP),
酒 井 哲  （ 気 象 研 究 所 ） , 高 橋 温 志  (理 研 AIP) , 上 田 修 功  (理 研 AIP)





はじめに

事例解析結果

ラマンライダーでは時間的に連続水蒸気鉛直プロフ

２０１６年８月２日から１２月６日までの期間につァイルデータが得られる．このデータは数値モデルに

くばの気象研究所で観測した水蒸気高度分布ライダー

同化することにより積乱雲の発生の予測に有用である．

観測データを解析した．また，同時刻に約８０m 離れ

しかし、日中に得られる水蒸気データは、太陽背景光ノた高層気象台で放球したゾンデから得られた水蒸気高

イズの影響を強く受け，欠損データや異常値が存在す度分布を検証データとして用いた．図２(a)に９月１日

る．ノイズ除去のために，平均化処理などが広く用いらに観測された水蒸気高度-時間分布を２次元プロットでれている[1]が，単純な処理では，欠損データや異常値示す．図２(b)は提案手法によるノイズ除去結果を示しの修復を行うことが難しい．本研究では，深層学習に基ている．観測データに含まれる異常値を提案手法が除づいたノイズ除去モデルを提案する．この手法では訓去している．またノイズを多く含む観測データと比較

練データを必要とせず、自動的に異常値や欠損データ

して水蒸気混合比の変化がより鮮明に表れている．表の修復が可能である．実際にライダーの観測データと１に，観測できなかった日を除く８月２日から１２月

ゾンデから得られる水蒸気データを用いて検証を行っ６日までのゾンデデータと比較した二乗平均平方根誤た．

差 (RMSE) を示した．提案手法を用いることで，1g/kg
以上の誤差を減少させた．
提案手法

本節では、Deep Image Prior (DIP[2]) に基づくノイズ
除去アルゴリズムついて説明する。DIP は，深層学習アーキテクチャの構造にノイズ除去能力が備わっている

Altitude [km]という仮定に基づいている．本研究では，図１のようなTime [hour](a)

深層学習アーキテクチャを用いた．ランダムノイズ画

Time [hour](b)

像を入力データとして用い，水蒸気データを２次元の

図２．水蒸気混合比データの２次元プロット（x 軸：時

出力データとして用いた．DIP は，パラメータを更新す

間 (hour)，y 軸：高度 (km)．(a) 観測データ. (b) 提案手ることで，ノイズ画像から出力である水蒸気データを法によるノイズ除去結果．

繰り返し推定する．パラメータが更新される毎に出力データに徐々に近づく．パラメータ更新を適切なタイ
RMSE

ミングで止めることで，ノイズが除去された出力デー
タを得ることが可能である．本研究では，検証データと

観測データ

DIP

3.2473 g/kg

1.9014 g/kg

表１．ゾンデデータとの二乗平均平方根誤差（RMSE)

して用いるゾンデから得られる水蒸気データに最も近づいたとき更新を止めた．DIP は，訓練データを必要と謝辞

せず観測データのみを用いてノイズ除去を行うため，本研究は，気象庁と理化学研究所革新知能統合研究セ

データが得られる地域や時間に依存しない利点がある．

ンターの共同研究プロジェクトの成果であるとともに、
AIP 加速課題「ビッグデータ同化と AI によるリアルタ

出力データ（水蒸気データ）

入力データ（ランダムノイズ）

イム気象予測の新展開」（JPMJCR19U2）の助成を受けたものである．
参考文献

図１．深層学習アーキテクチャ[1] Sakai et al., 2019, Atmos. Mesas. Tech., 12, 313-326.
[2] Ulyanov et al., 2018, Conference on CVPR, 2018.

― 306 ―

D402

ライダーによる大気境界層の気温鉛直分布の連続観測*柴 田 泰 邦 ， 長 澤 親 生 ,1.

阿保 真（東京都立大学システムデザイン研究科）
吉田 智（気象研究所）
上温度が上昇し、これら逆低層は徐々に解消されていく

はじめに都市気候やヒートアイランド、大気拡散の研究目的のため、テレビ塔などの高層建造物を使った気温鉛直分布の連続観測が行われている。しかし、高さは地上から数百 m

様子が観測されている。日中は典型的な晴天時の気温分
布が観測された。日没後（18:23）、高度0.6 km で再び逆転層が形成された。

までしか観測できず、大気境界層内のすべての気温鉛直分布を把握できているわけではない。そこで我々は下部対流圏の気温鉛直分布を連続観測するため、波長 1.6 µmの差分吸収ライダー（DIAL: Differential absorption lidar）を開発した[1]。CO2 吸収スペクトル強度の温度依存性を利用したもので、CO2 混合比との同時観測が可能である[2]。
今回は地上から高度 2.5 km までの気温鉛直分布の昼夜連続観測例を報告する。
2. 気温鉛直分布の連続観測結果
3 波長 DIAL は東京都立大学 日野キャンパス（東京都日野市）の 4 階建てビルの最上階に設置してある。2018 年
4 月 21 日 21:27 から 22 日 22:39 までの 25 時間にわたり、
気温鉛直分布の連続観測を行った。当日は高気圧に覆われ、観測時間中は晴天であった。図に観測結果を示す。
DIAL データは高度 0.39 km から 2.5 km までで、0.39 km

3. まとめと考察
対流圏下層の気温鉛直分布を測定するため、DIAL シ
ステムを開発し、高度 0.39 km から 2.5 km までの気温鉛直
分布の日変化の測定を行った。高度 1.5 km 以下において、温度勾配の変曲点と明確な逆転層の存在が観測された。
さらに、日出後の気温上昇に伴うこれら逆転層の解消過程が観測された。通常、夜間の接地逆転層の高さは 100 m未満といわれているが、観測結果はこれよりも高い高度に存在した。日野キャンパスは東京都の西部にあり、近郊に
高尾山や狭山丘陵などの山地がある。これらの山地から降りてくる冷気が蓄積され、背の高い接地逆転層を生成したと推察する。本装置では、従来、ミーライダーなどで推計していた逆転層や大気境界層高度などの生成消滅が精度よく決定可能である新しい観測機である。

以下は地上の気温と DIAL 観測値を線形補間している。
時間分解能は 30 分、高さ分解能は 0.3 km である。22 日の夜間、高度 0.75 km に安定した逆転層があり、地表付近

謝辞：本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H01983 の助成でも接地逆転層が捉えられている。また、高度 1.5 km にも
6:00 頃まで温度勾配の変曲点がある。日出後（5:00）、地

参考文献[1] Y. Shibata, et al., 2017, Appl. Opt.,56, 1194-1201.
[2] 長澤他, 2017, 気象学会 2017 年度秋季大会, B312.

を受けたものです。

図 2018 年 4 月 21～22 日に DIAL 観測によって得た気温鉛直分布（時間分解能 30 分、距離分解能 300 m）― 307 ―

D403

ライダーネットワークで観測された最近の成層圏エアロゾルのイベントについて*内 野 修 1 , 2 ,酒 井 哲 2 ,森 野 勇 1 ,宇 賀 神 惇 1 ,永 井 智 広 2 ,神 慶 孝 1 ,西 澤 智 明 1 ,松 永 恒 雄 1 ,吉 田 智 2 ,小 司 禎 教 2 ,奥 村 浩 3 ,新 井 康 平 3 ,柴 田 隆 4 ,Volta ir e A. Vela zco 5 ,G er r y Bagtasa 6 ,Ben L iley 7 ,1
国 立 環 境 研 究 所 , 2 気 象 研 究 所 , 3 佐 賀 大 学 , 4 名 古 屋 大 学 , 5 Univer s it y of Wollongong,
6
Univer s it y of t he Philipp ines, 7 Nationa l I nstitut e of Wat er and At mosp her ic Res ear c h
1.

はじめに

3.

2009 年 1 月に打ち上げられた温室効果ガス観測技術2019 年 6 月のライコケ山およびウラウン山噴火による成層圏エアロゾル増加

衛星（GOSAT、いぶき）は 11 年経った現在も観測を継2019 年 6 月 19 日ロシア千島列島のライコケ山

続中で、その後継機である GOSAT-2（いぶき 2 号）は（48.29N, 153.24E）が噴火し、噴煙の高さは 13 km に2018 年 10 月に打ち上げられ観測が行われている。エア

達し、亜硫酸ガスも NASA の衛星で観測されている。まロゾルや巻雲は、GOSAT 及び GOSAT-2（以後、GOSAT シ

た、同月 26 日及び 8 月 3 日にはパプアニューギニアのリーズ） 搭載フーリエ変換分光器で観測される太陽短

ウラウン山（5.05S, 151.33E）が噴火し、噴煙の高さ

波長赤外光の地上・大気からの散乱スペクトルから CO2は 19 km に達した（https://volcano.si.edu/）。これと CH4 の乾燥空気に対するカラム平均濃度の XCO2 とらの噴火によると考えられる成層圏エアロゾルの増加

XCH4 導出における主要な誤差要因である。それらの影について各サイトのライダー観測の予備的解析結果は響を明らかにし導出精度向上に資するために、全量炭

以下の通りである。

素カラム観測ネットワーク（TCCON）の国内外のサイト

陸別（44.01N, 144.25E）では 8 月 6 日に高度 16.5 kmに設置したライダー観測網である GOSAT シリーズプロ

付近に R が 2.7 程度の高度方向には幅の狭い新しい層ダクト検証用ライダーネットワーク（日本の陸別、つが検出された。さらに、9 月 3 日には 21 km 付近に R

くば、佐賀、フィリッピンの Burgos、ニュージーラン

が 2 程度の層も観測された。第一圏界面高度から 33 km

ドの Lauder）では、これらの光学特性の高度分布の観までのエアロゾルの後方散乱係数の積分値 IBC は 9 月

測を主に GOSAT 及び GOSAT-2 と同期して行っている。

20 日に 1.24E-3/sr の最大値を記録した。これは噴火前2015 年までの成層圏エアロゾルのライダー観測結果に比べて 4 倍ほど増加している。ライダー比を 50 sr

はこれまで報告した（Uchino et al., 2012; Nakamae etと仮定すると光学厚さは 0.06 となる。

al., 2014; Sakai et al., 2016）ので、本発表では本

つくば(36.05N, 140.13E)では 7 月 24 日に高度 17 km

ネットワークで検出された 2017 年と 2018 年の成層圏付近に R が 1.3 程度のごく薄いエアロゾル層が観測さエアロゾルのイベントについて報告する。

れた。さらに 8 月 26 日には 22 km 付近に R が 4.5 の鋭2.

いピークが見られた。この日の IBC は 4.44E-4/sr で、

2017 年 8 月のカナダ森林火災に伴う成層圏煙粒子

つくばのバックグランドレベルに比べて 5 倍ほど大きの検出2017 年 8 月のカナダ森林火災の 2～7 週間後に、ライい。

ダーネットワークで検出された成層圏の煙粒子の波長

佐賀(33.24N, 130.29E)は、成層圏の観測数があまり

532 nm における後方散乱比 R（大気分子の後方散乱に多くないが、圏界面高度から 30 km までの IBC は 2018

対する全後方散乱）は高々1.2 程度であったが、粒子の年に比べて約 2 倍増加している。

偏光解消度 Dp は 7～19%と大きい値であった。一方、Burgos（18.52E, 120.65E）では 9 月 12 日に高度 25 km

2016 年 5 月のシベリア森林火災発生数日後に陸別やつに R が 29.5 の鋭い層が検出された。これほど大きな値

くばのライダーで高度 2～7 km に観測された煙粒子の Rの R はその後観測されていない。この時の IBC はの最大値は 7 程度であったが、Dp は 1～10%であった。

1.28E-3/sr で通常の 10 倍ほどの大きさである。

この二つの森林火災に伴う煙粒子の Dp の違いは、対流

今後はこれらのイベントに伴う成層圏エアロゾルの圏では成層圏に比べ煙粒子への水蒸気などの凝縮が速GOSAT シリーズプロダクトなどへの影響も調査する必いために Dp が小さめになったと推測される。

要がある。

― 308 ―

D404

衛 星 搭 載 ラ イ ダ CALIOP に よ る 平 板 氷 晶 の 全 球 長 期 解 析*菊 池 麻 紀 (JAXA EORC， The University of Newcastle),
岡 本 創 , 佐 藤 可 織 (九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 )

1.

背景

3.

結果と考察

雲の放射特性は，粒径分布・数密度・複素屈折率等

図１に 2D-plate の出現頻度の緯度気温断面図を示す．

の他に，粒子形状によって定まる．氷雲には，角柱状，上段の Nadir 観測では，2D-plate の出現頻度が-20ºC〜

砲弾状，針状など多種の晶癖があるが，その中でも平-10ºC に集中していることが分かる．これは，過去の地

板結晶は，大気中で水平配光する性質により太陽光を上観測による知見[5]と同様の傾向で，平板氷晶が氷雲

強く鏡面反射し，雲のアルベドを最大で 40%増加させとしては暖かい気温帯に，かつ全球的に生成する性質

ると報告されている[1]．地球の放射収支の正確な見積にあり，特に極域で卓越することを示唆する．一方， 下

もりには，氷晶特性の全球観測が求められるが，とり段の Off-nadir 観測では，2D-plate が同様の気温帯で検わけ晶癖を観測できる衛星は数少ない．

知されているものの，その頻度は 80%以上減少してい2006 年にアメリカ航空宇宙局（NASA）が打ち上げることが分かった．視野角を傾けたことにより，ライた CALIPSO 衛星は，搭載したミー散乱ライダ CALIOP

ダ光が結晶面に対し斜めに入射し，偏光解消度が大きが粒子形状に感度がある偏光状態を計測する機能を持くなり，2D-plate として検知されにくくなったためと推つことから，平板氷晶の鉛直分布を全球規模で観測で察される．このような 3º の僅かな傾きで検知が減少し

き，10 年以上の長期データを有する唯一の衛星である．

たことは，すなわち平板氷晶は大気中に極めて安定的

本研究ではこの観測データを用いて平板氷晶の３次元に水平な状態を維持して存在することが示唆された．

分布を定量的に評価する．また，CALIOP は 2007 年 11月にライダの視野角を 0.3º から 3.0º に増加させたことにより，観測される氷晶の偏光情報が大きく変化した[2]．本研究では，この変化による平板氷晶観測への影響を評価し，さらに，その影響から示唆される平板氷晶の大気中での振る舞いについて考察する．
2.

データ

本研究では，宇宙航空研究開発機構（JAXA）地球観
測研究センター（EORC）の A-train プロダクトモニタ[3]から提供されている CALIOP 観測データと ECMWF
客観解析データを解析した．これらのデータの解像度
は，鉛直 240m × 水平 1.1km で，平板氷晶の検知はYoshida et al. (2010) [4]による雲粒子タイプ識別アルゴ

図１ 平板氷晶の全球出現頻度：（上段）Nadir 観測；（下

リズムによって推定されている．このアルゴリズムで段）Off-Nadir 観測

は，CALIOP が観測した雲ピクセルのうち 3%以下の低い偏光解消度を有するものに対し水平配向した平板氷

参考文献

晶（2D-plate）を識別し，偏光解消度が高い 3 次元ラン

[1] Takano and Liou, 1989, J. Atmos.Sci., 46, 20-36.

ダムに配向する氷晶（3D-ice）や水雲（Water）から区[2] Sassen and Zhu, 2009, J. Geophys. Res., 114, D00H07

別している．解析期間は提供されている全観測期間の[3] EarthCARE 研究 A-Train プロダクトモニタ,

2006 年〜2014 年で，そのうち 2006 年 6 月〜2007 年 11https://www.eorc.jaxa.jp/EARTHCARE/research_produc

月が鉛直直下（Nadir）観測，2008 年 1 月〜2014 年 12

t/ecare_monitor.html, (2020/1/30 閲覧)

月がライダの視野角を傾けた（Off-nadir）観測に対応す[4] Yoshida et al., 2010, J. Geophys. Res., 115, D00H32

る．

[5] Kobayashi, 1961, Philos. Mag., 6:71, 1363-1370― 309 ―

D405

ÆqÙżŠŬƄƃñſƄŬƄŏřŜö
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― 310 ―

D406

衛星搭載植生ライダーによる林冠高計測とバイオマス推定*境 澤 大 亮 (宇 航 研 ), 三 橋 怜 (宇 航 研 ), グ ェ ン タ ッ ト ト ル ン (宇 航 研 ),澤 田 義 人 (宇 航 研 ), 今 井 正 (宇 航 研 ), 木 村 俊 義 (宇 航 研 )D.Sakaizawa , (JAXA), R. Mitsuhashi(JAXA) , N.T. Trung(JAXA) , Y. Sawada(JAXA),
T. Imai(JAXA), and T. Kimura(JAXA)
1.

概要

全球の炭素循環を解明するにあたり、大気、海洋、陸域で衛星観測・現場観測を組合わせた観測網が整備され、推定精度の向上が図られてきた。しかし得られる精度自体は、まだ十分とは言えず、特に陸域の炭素蓄積量の推定は、測定の積み上げによるボトムアップとモデルから求めた値から推定するトップダウンの双し,繰返し周波数を高く(150Hz)し、 進行方向に沿った照射密度を高めることで、図 1 に示すような傾斜自体を推定可能なシステムとした. またイメージャはライダーによる観測点の位置識別に加えて, 観測時の状態（植生指数やフェノロジー）を同時取得することが可能になり, 他の衛星データ(GCOM, ALOS-2 等)で得られる面的情報との統合解析により、広い領域での森林
バイオマス推定の精度改善が期待できる.

方から求めつつも、不確定性は大気、海洋より大きい
ことが指摘されている[1]。このため、陸域における炭素蓄積量の推定で重要な項目である林冠高を始めとする 3 次元構造の情報を全球にわたって、精度よく計測できる手法が求められている。
また、炭素循環の解明に加えて、経済的な側面から、
REDD+ をもとに森林分布の把握も重要となる。この施策は新興国が自国の森林資源を保全し、本来使用予定であった森林資源の恩恵を受けた国際社会から、利益を担保する取り組みであり、残す森林の配置等を考慮しネットワークとして適切な管理が必要である。その結果、気候変動の緩和策や、適応策にもなり得るた
め、森林の分布把握が重要となる。このことから量的

図 1 MOLI の観測例

質的な全球の森林分布観測が求められている。
地球環境における炭素循環や、森林分布の重要性を背景に、日本では宇宙ステーション日本実験棟曝露部(ISS-JEM-EM)にライダーとイメージャを設置し、林冠高や森林構造を森林の状態と共観測を行う植生ライダ
ーミッション(MOLI ミッション)の計画を進めている。
林冠高データとして現在先行して利用される、
ICESat[2] (2003-2011)や ICESat-2[3] (2018-), GEDI[4](2018-) はライダー単体での計測であり、観測フットプ
リント周辺の植生を同定するにあたって、緯度経度情
報の同定精度に疑問が残る指摘が出ており、MOLI では、ライダーとイメージャの同時観測を行う.先行事例をもとにした改善点として、地盤面傾斜の推定も併せて行う.
ICESat のフットプリント（直径 70m 程度）は傾斜地の林冠高を計測する場合、確度の高い地表面高度が得られず、精度を悪化させることが分かっている[5].
ICESat のレーザ繰返し 40Hz での観測は、森林観測では離散的であり、場所の同定精度でも課題が指摘されていた. このため,フットプリントを小径化(直径 25m)

参考文献
[1] T.F. Stocker et al. Climate Change 2013: The physicalScienve Basis. Contribution for Working Group 1 to theFifth Assessment Report of the Intergovernmental Panelon Climate Change. (2013)[2] J.B.Abshire et al. Geophys. Res. Lett. 32 (2005)[3] L.A.Margruder and K.M. Brunt, IEEE Trans. Geosci.
Remote Sens. 56 (2018) 2911-2918.
[4] P.R. Stysley et al., Opt. Laser Technol. 68 (2015) 67-72.
[5] M. A. Lefsky, Geophys. Res. Lett. 37 (2010) L15401.

― 311 ―

D407

衛 星 搭 載 ド ッ プ ラ ー ラ イ ダ と イ メ ー ジ ン グ FTS に よ る 全 球
風速複合観測システム*岡 本 創 (九 大 応 力 研 ), 木 村 俊 義 (JAXA ) , 境 澤 大 亮 (JAXA ), 石 井 昌 憲 ( NICT)， 西澤智明（国立環境研）

1.

にマイクロ波放射計 AMSU を用いたため，解像度は水はじめに衛星による風速観測は, 静止衛星に搭載されたイメ

平 45km×45km，鉛直方向で約 2km になっていたが，ージャーによって検出される水蒸気や雲の時間変化を

AIRS のみから雲頂を推定することで，13.5km×13. 5km，追跡する Atmospheric Motion Vector (AMV)法が利用さ

鉛直約 1km で気温と水蒸気量を達成可能である

れてきた．現状の AMV の問題点としては，鉛直分解能(Ishimoto et al., 2014)．AIRS から抽出した氷過飽和の領が粗いこと，中層では風速の観測数が少ないこと、また域と CloudSat と CALIPSO で氷雲識別結果（KU-mask

上層では観測数は多いものの、推定される風速の誤差

product）を比較した所，事例解析や全球比較で良い対応が大きく、結果として例えば ECMWF の予報の向上へを示しており，有効性は確認された．

の貢献度が 6.5%程度にとどまっていた事が挙げられる。

JAXA/NICT
DWL

これに対し，ハイパースペクトル赤外サウンダ等数千
チャンネルを有するセンサによる衛星観測も存在する．

ESA Aeolus
DWL

例えば極軌道の Aqua 衛星に搭載された赤外サウンダ
Atmospheric Infrared Sounder (AIRS)では波長 3.7µm から

静止衛星搭載IFTS

15.4 µm の間を 2378 チャンネルでサンプルするため，
鉛直方向にも高分解なデータを取得することが可能である．2018 年 8 月には，European Space Agency (ESA)にNASA

よって，波長 355nm の直接検波方式のドップラー機能

coherent
DWL

を有するライダを搭載した ADM-Aeolus 衛星が打ち上げられ風観測が開始された．
ここでは，同様に非常に高精細な波長分解能をもつ
イメージング FTS(IFTS)を静止衛星に搭載し，各機関で図 イメージング FTS(IFTS)とドップラー風ライダ(DWL)による複合観測システム

検討されている極軌道衛星等に搭載されたドップラー
ライダや雲レーダ等と複合的に風速、水蒸気、雲、エア

NICT/JAXA では波長 2 µm や 1.5 µm のコヒーレント

ロゾルを複合観測するシステムを考える．

ドップラーライダが検討されている．直接検波方式のドップラーライダは，地上複合観測システムの中で開衛星提案の要素技術開発,アルゴリズム開発，

発されている．これらを利用して IFTS の風を検証・校JAXA では波長 4.45 µm から 6.25 µm，8.3 µm から 14

正する．Aeolus 衛星や JAXA/NICT や NASA 等の将来

µm の領域を波長分解能 0.6cm （約 2000 チャンネル）衛星搭載ドップラーライダを利用して，数値予報の精で観測する IFTS が検討されている．瞬時視野が 4km×度を向上し，また気温，水蒸気と EarthCARE, ACCP 等

全体として512km×512km の視野をカバーし，4km で，

ドップラー雲レーダ・高スペクトル分解ライダを搭載

それらを順次動かすことでイメージングを実現する．

する衛星から得られる雲とエアロゾルの物理特性の統

このシステムにより検出される水蒸気と雲域の移動量合解析から，気候変動予測の向上にも役立つと考えら

から風速の 3 次元分布を導く．

れる．

2.

-1

同様な波長域と分解能の AIRS の場合，110 個の CO2
チャンネルによって気温のプロファイルを，46 チャン
ネルの水蒸気チャンネルによって水蒸気量のプロファ
イルを抽出する. AIRS 標準プロダクトでは，雲の除去

謝辞
本 研 究 は 科 研費 基 盤 研究 (S)(JP17H06139) ，
JAXA EarthCARE RA の支援を受けました.

― 312 ―

D408

衛星搭載ドップラー風ライダーによる風観測*石 井 昌 憲 (情 通 研 ), 岡 本 幸 三 (気 象 研 ), 久 保 田 拓 志 (JAXA),
松 本 紋 子 (ANA), 佐 藤 篤 (東 北 工 大 ), 境 澤 大 亮 (JAXA), 西 澤 智 明 (環 境 研 ),津 上 哲 也 (JAXA), 石 橋 俊 之 (気 象 研 ), 田 中 宙 中 (気 象 研 ),沖 理 子 (JAXA), 佐 藤 正 樹 (東 大 ), 岩 崎 俊 樹 (東 北 大 ）*S. Ishii (NICT), K. Okamoto (JMA/MRI), T. Kubota (JAXA),
A. Matsumoto (ANA), A. Sato (TIT), D. Sakaizawa (JAXA), T. Nishizawa (NIES),
T. Tsugami (JAXA), T. Ishibashi (JMA/MRI), T. Y. Tanaka (JMA/MRI),
R. Oki (JAXA), M. Satoh (Univ. Tokyo), T. Iwasaki (Tohoku Univ.)
1.

に資することを目的としている。

ミッション概要

気候変動に伴う、豪雨、暴風、台風の大型化、洪水、干ばつ、熱波が認識されるようになってきた。地球規模で直面している気候変動の影響に対応・適応するた
めに、安全で強靱な活力ある社会を実現する事、気候変動に対する緊急対策を取る事等が求められている。
深刻化する気象による自然災害に対して、発生メカニ
ズムの分析、発生と予測、そして、対策を総合的な取組み必要があるので、観測・予測精度向上のための技術開発や総観規模・領域規模の数値予報モデルやデータ同化システムの精度の向上が必要不可欠である。

謝辞
本研究は、科学研究費（課題番号： 19K04849，および 19H01973）の支援を受け実施されている。ここに謝意を表す。

表 1．検討中の衛星搭載ドップラー風ライダーの諸元

現在の衛星観測システムは、風観測に比べて温度や水蒸気に関連した観測に偏重しているという課題がある。また、既存の衛星風観測システムは、高い時間分解能で広範囲を面状に観測できるが、風速観測精度
や高度分解能は十分ではない。一方で、レーザを用い
るドップラー風ライダー（Doppler Wind Lidar、以下DWL）は、衛星軌道に沿った狭い範囲の観測ではあるものの、高精度かつ高い分解能で風の高度分布が得られる能動型光センサーである。これを用いることで、現在の衛星観測システムの問題点（透き間）を解決する。
ESA は 2018 年 8 月に世界初の衛星搭載ドップラー
風ライダーAeolus を打ち上げた。Aeolus はミッショ
ン期間が 3 年間であるため、次のドップラー風ライダ
ーが期待される。日本では衛星搭載度ドップラー風ラ
イダーを実現するために、2011 年より、情報通信研究機構、宇宙航空研究開発機構、気象庁・気象研究所、大学他とともに、衛星搭載ドップラー風ライダーのシステム検討や数値予報への影響評価を実施し、衛星搭載化の知見を取り込み、より技術的実現性が高めてきている。本提案は、ドップラー風ライダーによる風の高度分布の全球観測とパッシブセンサーの風の面データや高度なデータ同化技術等を有機的に統合し、数値予報の精度を向上させることを目的とする。また、
高度なライダーセンサである衛星搭載 DWL の開発・運用を通して、我が国の衛星搭載ライダー技術の向上― 313 ―

表 2．目標とする風速誤差D409

衛 星 搭 載 ラ イ ダ ー に よ る グ ロ ー バ ル な水 蒸 気 分 布 観 測 の 提 案* 阿 保 真 ，長 澤 親 生 ，柴 田 泰 邦（ 東 京 都 立 大 学 ），内 野 修 ，酒 井 哲（ 気 象 研 究 所 ），柴 田 隆 （ 名 古 屋 大 学 ）， 勝 俣 昌 己 （ JA M S T E C ）1.

宙利用には有利である。

はじめに

気候システムにおいて、水蒸気は中心的な役割を担っているが、その役割が十分解明されていないことが、

Pulse Energy =0.02(J)Rep. Rate=500(Hz)

予測精度のばらつきに現れている。気候モデルの課題

Aperture=0.8(m)の 1 つは、水蒸気プロセスを正確に説明し、現実的な

ΔX=20(km)三次元放射、雲、降水をパラメータ化することである。
""#

これは、個々の対流スケール現象を予測する数値予報においても同様である。更に水蒸気は、地表面の放射バランスや大気の冷却速度のような重要な天気要素に% % 
#

直接影響を与える。


また、近年気候変動の影響により日本では線状降水帯による豪雨の発生や台風の大型化が防災面から大き

な社会問題となっている。これらの災害は事前の予測精度を上げることにより減災が可能であるが、これらの現象予測には、特に海上の下部対流圏の水蒸気分布情報が重要であることが指摘されている。衛星搭載水蒸気ライダーではゾンデや GPS などの観測では不可能
な日本周辺の海上での水蒸気観測が可能であり、衛星観測データを数値予報モデルに同化することにより予測精度の向上が期待できる。
衛星搭載ライダーは単独でも高品質データによる数
値予報の精度向上並びにそれに伴う天気予報精度（特に降雨予測）の飛躍的向上が期待できるとともに、他の赤外線やマイクロ波のパッシブリモートセンシング
機器の校正、モデルのバイアス誤差の検出にも有効であり、衛星搭載のパッシブセンサーによる面的な観測とのシナジー効果が期待できる。
2.

 
"  !"$ 

図１ 夏季日本の水蒸気モデルと衛星搭載水蒸気ライ
ダーによる測定誤差のシミュレーション結果
3.

誤差シミュレーション

高度 250km の低高度衛星から 2 ビームで測定を行う
衛星搭載水蒸気 DIAL により、水平分解能 20km、高度
分解能は高度 2km 以下 300m、高度 2-6km は 600ｍとした場合の、設定した夏季日本の水蒸気モデルと測定誤差のシミュレーション結果を図１に示す。高い分解能
で水蒸気の測定が可能であることが分かる。また、３つの吸収線を用いることにより、水平分解能 1000km、
高度分解能 1km で熱帯領域の地表付近から高度 22kmの下部成層圏までの水蒸気が、誤差 10％以下で計測可能である。

システムの提案

衛星搭載と対流圏界面高度の水蒸気量の観測を考慮した場合は、レーザの効率が良く、かつより吸収量の大きい 1300nm 付近の吸収線[1]を利用した水蒸気測定
用差分吸収ライダー（DIAL）を提案する。衛星搭載ライダーで技術的に最も困難なレーザ光源については、
1.57μｍCO2-DIAL の技術[2]で開発した QPM (Quasi
Phase Matching) 結晶を用いた OPA (Optical Parametric
Amplifier) システムの採用を提案する。
OPA は、
one path
amplifier で あ り 、 通 常 の 位 相 整 合 OPO (OpticalParametric Oscillator)より、制約条件が緩和されるため宇

4.

おわりに

衛星搭載水蒸気 DIAL では①全地球域の高品質水蒸気データによる数値予報の精度向上、②集中豪雨、竜巻、台風などの予報精度向上、③測定手段がきわめて限られている上部対流圏・下部成層圏領域における水蒸気の高精度、高鉛直分解能観測による気候フィード
バックの理解とモデル化の進展などの成果が期待できる。
参考文献[1] Wulfmeyer, V. et al., Appl. Opt.,40, 30, 5321, 2001.
[2] Shibata, Y. et al., Appl. Opt., 56, 1194-1201, 2017.

― 314 ―

D410

GOSAT-2/CAI-2 エ ア ロ ゾ ル プ ロ ダ ク ト の 検 証 （ 計 画 ）*内 山 明 博 , 松 永 恒 雄 (環 境 研 )

1.

はじめに

4.

方法

GOSAT-2 は、温室効果ガスを宇宙から測定すること

衛星データから PM2.5, 黒色炭素量(重量比)を推定を主目的にした衛星であるが、その推定精度向上と大するには多くの仮定を必要とするので、まずは、光学

気汚染監視のためにエアロゾル特性を推定する。その特性に重点をおいて検証を行う。検証は、サクセスク

ため、CAI-2（プッシュブルーム方式の画像センサー）

ライテリアの対象である 550nm 及び 1600nm の AOD、AODを搭載している。CAI-2 は紫外、可視、近赤外、短波長の波長依存であるオングストローム指数（α）につい

赤外の波長域に 10 バンド持ち、衛星の進行方向に 20て行う。550nm の値は、前後の AOD とα(場合によって度前方と 20 度後方をそれぞれ 5 バンドで測定する(表は 2 波長からのα)を用いて内挿する。1600nm の値は、1)。そのデータを解析して、エアロゾルに関係した諸量近接の AOD(1640nm や 1627nm)を使用し、外挿はしない。

を推定する。推定された諸量は、精度の高い直接測定

上記以外にも、衛星の観測波長と地上測器の観測波と比較することによって精度を確認する（検証する）。

長でずれの小さいものは、直接、AOD(λ)や SSA(λ)のここでは、CAI-2 のエアロゾルプロダクトの検証につい比較を行う(440,672,865nm 等)。AOD(λ)と SSA(λ)かて述べる。

ら吸収係数の AOD(λ)を計算できるので、550nm での吸2.

収係数の AOD、吸収係数のオングストローム指数についCAI-2 のエアロゾルプロダクト

プロダクトは、エアロゾルの光学特性として光学的ても比較する。

厚さ(AOD(λ))、一次散乱アルベド（SSA(λ)）
、オング

地上観測点のデータと衛星観測は、測定値の代表性

ストローム指数と大気汚染に関連した PM2.5 と黒色炭の問題があるので、時間的には衛星が地上観測点を観素量(重量比率)である。プロダクトには、地表面反射

測した時間の前後で地上観測値を平滑化し、空間的に率等のデータも収録されているが、ここでは上記以外

は地上観測点周辺の衛星データを平滑化して比較する。

は検証の対象としない。
3.

比較データとともに観測点の位置・高度データ、観検証に用いるデータ

測点からの衛星方位、太陽方位等のデータを収録して衛星観測は地球上の様々な条件の場所を測定するので、検証の観点からは、比較に用いるデータは種々のおき誤差特性の解析で利用する。
検証結果の特性を解析することで、アルゴリズムの大気条件、表面条件での観測値が必要であり、また、

改良、場合によっては L1 データの見直しにも反映でき

データの質が均質で、精度が分かっている必要がある。

るようにする。

更に、測定値は測定から適当なタイムラグで公表され表 1 GOSAT-2/CAI-2 の観測波長ていることが望ましい。
光学特性に関しては NASA によって行われている
AERONET のデータはこれらの条件を満たすデータの一つである。千葉大 CEReS が中心になって行っている
SKYNET のデータは、1.6μm 帯の AOD がない等の問
題点はあるがそれに準ずるデータである。気象庁及び気象研究所では、SKYNET と同じ測器を用いているが、マウナ・ロア観測所で観測を行い Langley 法で検定して

band

1

2

3

4

5

中心波長

340

440

672

865

1630

(nm)
観測方向

＋20 度(前方視）

band

6

7

8

9

10

中心波長

377

546

672

865

1630

おり信頼度が高いので使用を考えている(1627nm につ(nm)いては独自に処理する可能性あり)。

観測方向-20 度(後方視）

空間分解能

460m

観測幅

920km

PM2.5 と黒色炭素量(重量比)に関しては、広範囲にわたる公表された均質なデータはないので、現在のところ限られたデータによる比較のみを考えている。

― 315 ―

920m

D411

静止衛星搭載ハイパースペクトル赤外サウンダの観測システムシミュレーション実験*大 和 田 浩 美 1 、 岡 本 幸 三 2 、 計 盛 正 博 3 、 上 清 直 隆 2 、 石 元 裕 史 2 、 林 昌 宏 2
1:気 象 庁 観 測 部 、 2: 気 象 研 究 所 、 3:気 象 庁 予 報 部
1.

3.

背景

全球 OSSE の結果

気象庁では、静止気象衛星ひまわり 8・9 号に続く後気象庁の現業全球データ同化システムを用いて、継衛星の検討を開始した[1]。ハイパースペクトル赤外2018 年 8 月の期間を対象とした実験を実施した。実験

サウンダ（HSS）は、後継衛星への搭載を検討してい結果は、[3]で示した結果より疑似観測利用によるインる測器の候補の一つであり、これを利用することによ

パクトが明瞭になり、解析場と予測場がともに真値とり数値予報の予測精度が大幅に改善すると期待される。

したラジオゾンデ観測に近づいた。また、期間中に存

このため当庁では、昨年度から観測システムシミュレ

在した台風（台風第 10 号から台風第 21 号）に対するーション実験（OSSE）を行い、HSS を後継衛星に搭載

台風進路予測誤差では、疑似観測の利用で改善が見らした場合の数値予報へのインパクトの評価を行っていれた（図 1）。

る[2,3]。本発表は[3]からの進捗として、HSS の疑似観測データの利用に関して行った主な変更と、最新の全球 OSSE の結果について報告する。

4.

観測パターンによるインパクトの違い

前述の実験は、フルディスクの毎時観測を同化することを想定した実験である。現在までに、3 時間ごとの2.

フルディスク観測の同化、南半球のみ 3 時間観測（北HSS の疑似観測データの利用に関する変更
疑似観測データは、欧州で計画されている MTG 衛

半球は毎時観測）の同化など、様々な観測パターンを

星の IRS がひまわりに搭載されることを想定して作成想定した場合の数値予報へのインパクトの違いを確認している。[3]では、放射伝達モデル RTTOV の出力のしている。今後はそれらの結果をまとめ、本大会にて

うち、雲域を考慮して計算された輝度温度（全天候輝

報告・議論するとともに、HSS の有効性の評価検討に度温度）を疑似観測データとしていた。前処理で行う

活かしていきたい。

雲域の判定には、現業利用されている極軌道衛星の
HSS の品質管理処理を適用し、その結果晴天域と判定

参考文献

された全天候輝度温度を同化していた。しかし、全天[1] 別所, 2019,気象学会春季大会予稿集,C160.

候輝度温度の値は入力である ERA5 の雲情報（雲量、[2] 岡本ほか, 2019,気象学会春季大会予稿集,C162.

雲水量、雲氷量）に大きく依存することから、本 OSSE

[3] 大和田ほか, 2019,気象学会春季大会予稿集,C163.

においては、実観測のための雲域の判定処理をそのまま利用することは適切でない可能性がある。そこで、
RTTOV の別の出力である晴天輝度温度も利用し、各チ
ャンネルにおいて晴天と全天候の輝度温度の差が小さ
いもの（差が 1K 未満）を晴天とし、晴天輝度温度を同化することにした。
また、[3]では測器誤差を考慮せずに RTTOV の出力をそのまま同化していたが、現在は IRS の仕様書にある NEdT の値に乱数（平均 0、標準偏差１の正規分布を仮定）をかけたものを測器誤差とし、それを RTTOV の
出力の晴天輝度温度に付加した値を同化している。これによりデータの品質が変化することから、併せて観測誤差も更新した。

図 1: 実験期間中に存在した台風（台風第 10 号から台風第21 号）を対象にした、CNTL（疑似観測なし）実験とTEST（疑似観測あり）実験の台風進路予測誤差の差。
横軸は予報時間、縦軸は台風進路予測誤差の差（TEST-CNTL）[km]、エラーバーは誤差の発生が正規分布に従うと仮定した場合の 95%信頼区間を示す。

― 316 ―

D412

潮 汐 モ デ ル を 用 い た 船 舶 GNSS 可 降 水 量 誤 差 補 正 の 試 み*小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

GNSS 解析による可降水量(PWV)の誤差は，同時に推定される鉛直座標の誤差の大きさ比例して増減する（例えば[1]）．国土地理院電子基準点の GNSS 解析の場
合，アンテナ位置はほぼ固定とみなす（Static 解析）が，船舶搭載 GNSS の場合は例えば１秒間隔等各解析エポックで座標を推定する（Kinematic 解析）．今回，Kinematic 解析の鉛直座標誤差，及びそれと PWV 誤差との関連を調査した．
その結果，Kinematic 解析による鉛直座標は，Static
解析との差が大きいほど，PWV の差も大きくなること，
船上解析の場合，鉛直座標を潮汐モデルから推定することで，船舶 GNSS による PWV の精度を向上させる

図１ 国土地理院電子基準点 P212(P 那覇)での Static 測位と Kinematic 測位による鉛直座標差（横軸）と可降水量差（縦軸）の散布図．
（2019 年 5-12 月）

可能性のあることがわかった．
2.

解析方法と結果（図 1）国土地理院電子基準点で 2019 年 5-12 月について，Static と Kinematic 解析を行い，鉛直座標と PWVの差を散布図にプロットした．Kinematic 解析による鉛
直座標は，Static 解析と最大で 10cm 程度異なる場合があり，鉛直座標差が大きいほど PWV の差も大きい．
（図 2 上）陽光丸（西海区水産研究所）が長崎市多以良町の港に停泊していた期間(2019/8/13-22)について，
Kinematic 解析によるアンテナ座標と，潮汐予測モデル
NAO.99b[2]による海面高度を，GNSS アンテナから海面までの平均距離を差し引いた後比較したところ，両者は概ね一致している．

図 2 （上）Kinematic 測位による陽光丸の GNSS アンテナ
標高（赤紫）と，潮汐モデル NAO99b による海面高度変位（青）．
（下）NAO99b に対する陽光丸の標高差(dALT)（赤）と，陽光丸の PWV と近傍の電子基準点(0832，
外海)の PWV
差(dPWV)の時系列（2019/8/13-22）．

（図 2 下），両者の差(dALT)は数 10cm 程度の振幅で時間変化している．また近傍の電子基準点”0832（外海）”に Static 解析を適用し，求めた PWV と陽光丸 PWV との差(dPWV)と dALT の時間変化に共通性がみられる．
（図 3）図１で求めた鉛直座標差と PWV 差の線形回帰式を適用し，陽光丸の PWV を補正したところ，近傍電子基準点”0832（外海）”の PWV との差の標準偏差が2.7mm から 2.3mm と一致度が高まった．
3.

今後

今回陽光丸が停泊中での補正を試みたが，航行中にも適用可能か調査を進める．
参考文献

図 3 電子基準点 0832（外海）と陽光丸の PWV の散布
図．
（黒）補正前，（赤）補正後．黒線と橙線は各々の回
帰直線．
（2019/8/13-22）[1] Shoji et al., 2000, Earth Planets Space, 52, 685-690.

謝辞[2] Matsumoto et al., 2000, J. Ocean., 56, 567-581.

陽光丸の観測には西海区水産研究所の協力をいただきました．

― 317 ―

大会 第 4 日午後B451

寒候期における日本周辺の強風と温帯低気圧との関係


平田英隆 立正大・地球環境科学  はじめに 結果と考察 温帯低気圧は、中緯度域に強風をもたらす代表的な 図 D に、解析期間中に発生した強風イベントの頻度

気象擾乱のひとつである。日本付近は、寒候期におい分布を示す。東北や北海道の太平洋側で、強風イベンて温帯低気圧が頻繁に通過するため、それに伴って強トの頻度が高くなっている。一方で、九州や四国の太風が生じる。しかしながら、日本付近の温帯低気圧に

平洋側では、発生頻度が低い。日本海側に注目すると、伴う強風の特性について十分に理解されているとは言北海道から九州地方まで中程度の頻度域が広がっていい難い。そこで、本研究では、再解析データを利用しる。

て、温帯低気圧に伴う日本付近の強風の特性について

 次に、図 D で示した強風イベントが、どの程度、爆調査を行った。

弾低気圧とそれ以外の低気圧と関連しているか調査す 使用データと手法

る（図 E、F）。高頻度域（東北や北海道の太平洋側）

再解析データには、(5$LQWHULP（>@）を使用した。

の強風イベントの多くは、爆弾低気圧周辺で生じてい 年から  年の寒候期（ 月から  月）についることがわかる（図 E）。それらの地域では、爆弾低て解析を行った。温帯低気圧の抽出には、>@ が提案

気圧以外の低気圧とも関連して強風イベントが生じる

した低気圧トラッキングアルゴリズムを用いた。抽出が、その頻度は低い（図 F）。加えて、日本海側の強風

された低気圧については、>@ の定義に従って、爆弾

イベントも爆弾低気圧と関連している（図 E）。これ低気圧（急発達する低気圧）とそれ以外の低気圧に分

らの結果は、日本付近の寒候期の強風イベントは、温類した。本研究では、図  の緑枠で囲まれた本州、四帯低気圧、特に爆弾低気圧と密接に関連していること

国、九州周辺の領域に注目する。この領域において、を示している。

(5$LQWHULP の  時間値の  K3D の水平風速の確率

参考文献

分布を求めたところ、PV 以上の風速が生じる確率>@ 'HH ' HW DO  4XDUW - 5R\ 0HWHRU 6RFが概ね  ％であった。本研究では、発生確率が ％程

度の K3D 風速が PV を超えるイベントを強風イ>@ 7VXNLMLKDUD 7 HW DO  ,QWHU - &OP 

ベントと定義した。また、低気圧中心から NP 以

内で強風イベントが発生した場合には、その強風イベ>@<RVKLGD$DQG<$VXPD 0RQ:HD5HY

ントは低気圧と関係した判断した。



図  （D） 年から  年の寒候期に発生した強風イベントの頻度分布図。 E  と F  は、爆弾低気圧とそれ以外の温帯低気圧と関連して生じた強風イベントの頻度分布図。

― 319 ―

B452

気圧配置分類における類似度計算法の相互比較*佐 藤 拓 人 (筑 波 大 学 生 命 環 境 科 学 研 究 科 ), 日 下 博 幸 (筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン
ター)
1.

はじめに

3.

結果

気象予報や気象現象の解析の際, 気圧配置図を分類

表 1 に, 各類似度計算法における精度を示す。

する機会は数多くある。データの大規模化を考慮する

Structural similarity は全ての教師データで評価した場合と, 分類手法の中でも, 計算機を用いた客観的な分類の平均的な抽出率も最高となった抽出率も, 他の類似が今後ますます注目されるだろう。

度計算法より 5%以上高い。そのため, 教師データによ客観的な分類では, 類似度の計算法の違いが分類精らず, 他の手法より高精度になりやすいと言えるだろ

度に大きく影響する。気象分野では分類のための類似う。これに対して全ての教師データで評価した場合に度として相関係数や二乗誤差, ユークリッド距離が類最低となった抽出率を見ると, いずれの類似度計算法

似度として使われてきた。最近では, Mo et al. (2014) が,も 2%以下の精度であり, 計算法の差はほとんど見られ気象分野に限らず相関係数に関連した類似度計算法をなかった。この結果から, 客観的な分類において適切な実装し, 相互比較を行った。しかし, 画像ハッシュのよ教師を設定する必要があることが改めて確認できた。

うに, 相関係数とはコンセプトの異なる類似度計算法
に関する検討は未だ不十分である。また, 単一の典型的

4.

結論

な教師データを設定した実験しか行っていない点も問本研究で対象とした類似度計算法の中では,題であろう。実際的な分類では, ノイズを含むような典

Structural similarity が教師データによらず高精度で分類

型的でない教師データを用いることも想定される。そが可能であると考えられる。また, いずれの類似度計算のため, 教師データの違いによって精度がどの程度異法でも, 適切な教師を設定する必要があることを定量なるのかも調査が必要だろう。

的に示した。

そこで本研究では, 4 つの類似度計算法(ユークリッ
ド距離, 相関係数, structural similarity, average hash)を実

表 1 各類似度計算法の最高・最低・平均の抽出率(%)。

装し, 複数の教師データを設定して精度を相互比較す抽出率は, 類似度の上位 839 位までに含まれる日本海る。これにより, より実際的なノイズを含む教師データ

低気圧型の枚数の割合とした。COR: 相関係数, EUC:の利用を想定した場合の, 気圧配置分類の精度向上に

ユークリッド距離, aHash: average hash, SSIM: structural

有用な情報を提供できると考えられる。

similarity をそれぞれ表す。

2.

手法とデータ

使用するデータは JRA-55(Kobayashi et al, 2016)の日
本周辺の 10 年分の海面更正気圧である(14,612 枚)。対象とした気圧配置型は日本海低気圧型である。本研究Method
COR
EUC
aHash
SSIM

Maximum
31.9
27.7
29.3
36.0

Minimum
1.5
2.0
0.6
1.0

Mean
11.6
10.6
11.2
16.2

では日本海上に低気圧の中心があるものを日本海低気圧型と定義し, 目視でラベリングを行った(839 枚)。
この日本海低気圧型のうち 1 つを教師データとし,
その他のデータセット内の全てのデータとの類似度を謝辞
本研究の一部は,（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（2-1905）により実施された。

計算する。類似度の高い順にデータセットを並べ替え,
先頭から特定の数データを抽出し, 取り出すことがで参考文献

きた日本海低気圧型の全体に対する割合を抽出率とし[1] Mo R. et al., 2014, J. Hydrometeorol., 15, 1862-1880.

た。特に全ての日本海低気圧型(839 枚)を教師データと[2] Kobayashi C. et al., 2016, J. geophys. Res. Atmos, 121,

して抽出率の評価を行うことで, 教師データによって1493-1510.

どの程度差があるかを調査した。

― 320 ―

B453

気象要素による前線抽出方法とその評価*宮 本 真 希 (北 海 道 大 学 工 学 部 ),1.

山 田 朋 人 (北 海 道 大 学 工 学 院 工 学 研 究 院 )はじめに

平成 30 年 7 月豪雨 (以下，西日本豪雨) や平成 29てどのくらい水平気温勾配を大きいかということを求めている．Parfitt ら(2017)は前線判定変数 F が 1 以上

年 7 月九州北部豪雨など，前線による豪雨災害は後をであれば前線であると定めており，これにより抽出さの事前・事後降雨として災害の被害拡大を助長する場

これを元に，本研究では熱力学的変数に相当温位𝜃𝜃.

絶たない．また，前線による降水は，台風による大雨合もあり，前線の予報は社会的に大きな意味を持つ．
現在，気象庁では，予報官が数値予報や観測データ

れる前線は暖かい空気と冷たい空気の境界である．

を用いた前線判定変数 Fi により，前線を抽出した．
𝐹𝐹/ =などを総合して前線を天気図に描いている[1]．

本研究では，複数の気象要素を用いて数値的に前線

𝜁𝜁$ %∇'(𝜃𝜃. )$ )%𝑓𝑓|∇(𝜃𝜃. )|,（2）

前線判定変数 Fi が 1 以上であれば前線であるとする．

抽出を行う．この方法の特徴は前線の物理的性質を加相当温位を用いることで，水蒸気前線のように水蒸気味した客観的な前線抽出が実現できることである．

量の差がある空気の境界も前線として抽出できる．

2.

データと手法

3.

2.1

使用データ

結果
図 1 は西日本豪雨時の 2018 年 7 月 7 日 3 時 (JST)

本研究で用いたデータはメソ数値予報モデル GPV

における (a)天気図[1]，(b)前 3 時間積算降水量

データ（MSM）, 全国合成レーダーGPV データ（C-[mm/3hr], (c)前線判定変数 Fi である．図 1 (a), (c)にband）である．

示した青の楕円は前線によるものとした降水の分布で2.2

気象要素を用いた数値計算による前線抽出方法

Parfitt ら(2017)[2]は客観的に前線を抽出するパラメータとして，前線判定変数 F を次のように定義した．
𝐹𝐹 =𝜁𝜁$ %∇'𝑇𝑇$ )%𝑓𝑓|∇𝑇𝑇|,（1）

ここに，𝜁𝜁$ は相対渦度[1/s]，𝑓𝑓は惑星渦度[1/s]，∇'𝑇𝑇$ )は水平気温勾配[K/100km], |∇𝑇𝑇|, は平均的な場における水平気温勾配[K/100km]である．力学的変数である
渦度では，相対渦度から緯度の影響を取り除いている．熱力学的変数である気温では，平均的な場に比べある．どちらも前線の南側に降水帯が位置しており，
前線判定変数 Fi により前線を抽出できている．

西日本付近で梅雨前線が停滞していた 2018 年 7 月

5 日 0 時から 7 日 21 時まで，3 時間間隔で上記と同様に前線の抽出判定を行ったところ，24 タイムステップ中 22 タイムステップで前線を抽出できていた．
参考文献[1] 気象庁, https://www.jma.go.jp/, (2019/11 閲覧)[2] Parfitt el al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44, 4351-4358

図 1 2018 年 7 月 7 日 3 時(JST)における (a)天気図, (b)前 3 時間積算降水量[mm/3hr], (c)前線判定変数 Fi― 321 ―

B454
梅雨期における東シナ海上での下層強風帯の特徴*野口 萌(福岡大院理), 西 憲敬(福岡大理), 万田 敦昌(三重大院生物資源)

1．はじめに
梅雨期における東シナ海上での風に着目して，研究を行った．梅雨期に西日本で発生する集中豪雨時には，水蒸気フラックスが東シナ海の大気下層で増加する事が確かめられている(津口, 気象庁平成 26 年量的予報技術資料)．しかし，その水平および鉛直分布や，強さを決める機構は十分には明らかとなっていない．昨年秋季大会(P344)
では，高度 900hPa 以下の大気最下層で風速の極大値を持つ下層ジェットが存在している事例について発表した．本研究の目的は，長期間のデータを用いてこの東シナ海上での下層ジェットの形態と形成要因を明らかにすることである．
2．使用データ
気象庁 55 年長期再解析データ(JRA-55)のジオ
ポテンシャル高度，水平風速，気温，相対湿度と
総降水量(1989 年～2018 年 6，7 月)を用いた．また，ECMWF による ERA-interim 再解析データセット(2012 年 6，7 月)の雲量を用いた．
3．解析結果南シナ海上において 6 月にも似た構造を持つジ
ェット状の風が確認されている(Tu et al. 2019,
MWR)．そこでの下層ジェットの定義にならって，
高度 900hPa 以下に風速極大値 15m/s 以上を持ち，そこから上方へ高度 600hPa までに風速が少なく
とも 3m/s 減少している場所を下層強風と定義して，東シナ海上での分布を調べた．下層強風の発生頻度のピークは 7 月上旬に現れていた．多数発生していた領域は，台湾海峡から 31N 付近まで北東方向に伸びていた(図 1)．この下層ジェットは，
多くの場合梅雨前線から南に離れた場所で発生しており，上層のジェットとは独立であると考えられる．
900hPa 付近での風速の極大を説明する要因として①水平温度勾配の強化に伴う地衡風の強化，②降水システムへの風の収束に伴う非地衡風の強化などが考えられる．鉛直シアはほぼ地衡風の方向であったことから，900hPa と 700hPa の風速差を地衡風，非地衡風に分けて求めた．その結果，
地衡風に平行な向きのシアを形成するのは，地衡
風成分が約 55％，非地衡風成分が約 45％とほぼ同程度であっため，地衡風，非地衡風の両面から下層で風速が強化される原因を調べた．
温度勾配の増大による風速強化を考えるため，下層の温度分布を解析した．平年値(図 2a)と比べて，ジェット形成時(図 2b)には東シナ海の 127E
付近まで中国大陸から高温域が広がってきていた．
この広域の高温域形成時には中国大陸東岸付近が晴天となっていて強い日射加熱が認められた．またその上空 900hPa には強い西風の両方が見られた．日射によって加熱された空気が下層の西風によって東シナ海まで移流されたことで，ここでの温度勾配が増大し地衡風成分の鉛直シアが強化されたと考えられる．このことを確かめるために，
数値モデル WRF で中国大陸南部を海域に変更し大陸上の加熱をなくす実験を行った．その結果，再現実験と比べて東シナ海西部の高温域と下層ジェットが共に弱くなっていることが確かめられた．
下層強風域の検出数には，18UTC で最大となる明瞭な日変化が見られた．これは，非地衡風成
分の変化とおおむね対応していた．
この現象には、
非地衡風成分も重要な役割を果たすとみられる．

図 1．1989 年から 2018 年 7 月上旬において下層強風が出現した割合(％)．
(a)

(b)

図 2. 高度 900hPa 面における気温分布(℃)．
(a)1989 年から 2018 年における 7 月 1 日から 20 日の 20 日間平均．(b) 1989 年から 2018 年における 7
月 1 日から 20 日の中で 126.25E，30N の地点に下層強風が発生した時刻の平均．

― 322 ―

B455

夏季東南極大陸縁辺で無人航空機によって観測された超微小粒子の増加とモデルによる支配要因の検討*原 口 諒 平 ,林 政彦,
原 圭 一 郎 (福 岡 大 学 ),平 沢 尚 彦 (国 立 極 地 研 究 所 ),尾 塚 馨 一 (日 本 タ ン グ ス テ ン 株 式 会 社 )(DP < 1 nm)が成長することで、観測粒径(DP > 10 nm)へ

はじめに

夏季南極域の主要なエアロゾルは、海洋生物活動に至ったものである。H2SO4 濃度は DMS 濃度と光解離速伴う硫化ジメチル(DMS: Dimethylsulfide)の光化学反応度に大きく依存している。また、古典理論から導かれ生成物である H2SO4 が粒子生成(NPF: New particle

る H2SO4 / H2O 核生成率は、H2SO4 と相対湿度と温度に

formation)することで生じる硫酸塩粒子であることが知依存する。一方で、H2SO4 と成長する核は既存粒子へ凝られている。南極域の NPF 観測は主に地上で行われて縮、凝集し、高湿度環境では既存粒子の吸湿成長によおり、夏季南極沿岸域では日射量の増加や観測地へのりそれらの速度は増加する。これらのことから核生

海洋性気塊の流入に伴う NPF が観測されている(e.g. Ito,

成・成長により効率的に CN が増加し得る環境がある

気象研究所報告, 1983)。また、昭和基地で行われた係留ことが予想され、その結果が図 2a のような水蒸気混合

気球を用いた超微小粒子 in-situ 観測では、自由対流圏

比下で CN の最大を観測したことが示唆される。そこ

下部で NPF が活発に起こることが示唆されているで、発表では、前駆ガスと光化学反応、核生成率、成(Hara et al., ACP, 2011)。しかし、上空の観測例が少ない

長、既存粒子への凝縮と凝集を考慮した 0 次元 BOX

ため、空間的に不均質に発生している NPF の発生場所、

model を用いて、相対湿度、気温、DMS 濃度を変更し、頻度についての理解は十分ではない。

この支配要因の検討を行った結果を示す予定である(図そこで、有人航空機や係留気球観測よりも運用しや

2b)。

すく、詳細な空間分布を観測できる無人航空機(図 1a)(a)を用いて、南極大陸縁辺の超微小粒子(CN: Condensation(b)

Nucli (DP > 10 nm))と粒径分布(DP > 0.3 m)の空間分布観測を行い、CN 濃度が増加する条件を調べた。


結果とまとめ

南極地域観測隊によって 2017 年 1 月に行われた無人
航空機観測は、図 1b に示す S17 (69.02S, 40.09E, 600 m
a.s.l.) - とっつき岬間(18 km)の海抜 700 m と 1200 m を

図 1 (a)観測に用いた無人航空機(Kite Plane)の写真、(b)

往復する空間分布観測を 19 回、2019 年 1 月には、S17

昭和基地、S17、とっつき岬の位置関係

上空 3000 m までの鉛直分布観測を 1 回行った。
・&1 濃度の増大した空間分布の解析

(a) 約 70 %にあたる 14 回の観測では、一様性の高い空(b)間分布が得られた。2017 年 1 月 23, 27 日と 2019 年 1
月 10 日は、境界層内で、CN 濃度が 4000 – 7000 cm-3 に及んだ。水蒸気混合比と CN 濃度を用いた分類分けの結果、高 CN 気塊は広いもので鉛直スケールが百数十m、水平スケールは 18 km を超えた。DP > 0.3 m の数
千～数万倍であり、NPF とその粒子の成長が CN の増大を引き起こしたと考えられる。そして、全ての観測

図 2 (a) 2017, 2019 年１月の全ての観測データを用いで得られた CN と水蒸気混合比の散布図は、1.5 g kg

た CN 濃度と水蒸気混合比の関係。(b) 粒子生成・成長付近で CN の最大を示した(図 2b)。

0 次元 BOX model で計算した粒子が成長し DP : 10 nm

 本観測で観測している超微小粒子は、生成された核に達する際の粒子数濃度(cm-3) (相対湿度: 20 %)-1― 323 ―

C451

つくばで計測された大気エアロゾル粒子の氷晶核能*田 尻 拓 也 ・ 折 笠 成 宏 ・ 財 前 祐 二 ・ 郭 威 鎮 (気 象 研 ),村 上 正 隆 (名 大 宇 地 研 )1.

INAS（AP 総表面積当たりの INP active site 数）密度

はじめに

実大気エアロゾル粒子（AP）の物理化学特性と雲核の月平均値には，緩やかな温度依存性があり，概ね 3（CCN）・氷晶核（INP）としての活性化能力との関係

×107～108 m-2 に収まる（図２）．室内実験から得た黄砂を定量化するため，気象研究所（つくば市）にて，CCN

事例の INAS は，illite や ATD に匹敵する程高い値であ計や INP 計を含むエアロゾル測定装置を用いた地上モった．ローカルダストも明瞭な温度依存性を示したが，ニタリング観測を 2012 年より実施している．
これまで，

非ダスト日と比べて格段に高い値とはならなかった．

AP 数濃度や CCN・INP 能の季節変化の解析結果が報告

高い INP 能の粒子が含まれると月平均値から大きく外されている（折笠 2017 春, 2018 秋, 2019 春）．

れる場合や外部混合により INAS の変動幅が拡がる要

加えて，雲生成チェンバーを用いて黄砂を含む大気因となる可能性があることが判った．

場の形成時やローカルダスト発生時に，氷晶発生実験を行ってきた．次の段階としては，INP 計との相互比

4.

今後の予定

較やデータ補間のため，実大気エアロゾル粒子を対象

外気を用いた雲生成チェンバー実験を地上モニタリとした高頻度（定期）実験が必要であり，通年モニタ

ング観測と同期し定期的に実施することにより，AP のリング観測と同期した雲生成実験を進めている．

INP 変動特性に関する知見を増やすとともに，特に混地上モニタリング観測からの一般特性

月々の平均像としての CCN 数濃度（過飽和度 0.5%）－25℃，過飽和度 0～5%）は，10 cm のオーダーと僅-3-3少であり，D>5μm の AP 数濃度程度である．室内実験
で取り扱う多種のエアロゾル粒子が，特異な INP 能を示すなか，自然大気中のエアロゾルはより複雑な（内部・外部）混合状態を呈し，その様態は数濃度や粒径

k=10

D>0.01μm の AP 数濃度の間にある．INP 数濃度（気温

AP

1

k=

は，103 cm-3 のオーダーで年々推移し，D>0.3μm とNaCl(NH4)2SO4
IlliteKosa
local dust

0.1

AP

0.01

0.1

1

Dry diameter ( m)

図１ AP の吸湿度．

分布だけではなく，CCN・INP 能についても大きな変動幅を持つと考えられる．
3.

k=0.1

2.

Critical supersaturation [%]加味した AP の氷晶核能の変動幅について報告する．

k=0.01

合状態を考慮した INP 能の定式化を進めたい．
k=0.001

今回は，モニタリング観測にチェンバー実験結果を

1012

K-feldspar

1011

雲生成実験による AP の INP 能の比較

黄砂飛来，ローカルダスト発生，非ダスト日に計測
動について議論する．図１より，つくばで観測される

Illite-2

ns m

したデータを比較することにより，AP の INP 特性の変

Kosa

1010

AP の吸湿度κの月平均値は，およそ 0.1～0.4 であり，最大値（色掛枠左端）は硫酸アンモニウムに近い．黄砂の事例では，κ値は 0.02 程度とダスト標準粒子(illite)に相当する．ローカルダスト事例では AP の平均値よりも大きく，総体的に硫酸アンモニウムに近くなってお109

local dust

Dust

Illite

ATD

108

AP

107
106
-30

-25

-20

Temperature (degC)

図２ AP の INAS（温度依存性）．

り，外部混合が示唆される．

― 324 ―

-15

C452
Droplet Size Distribution Activated and Grown from Hygroscopic Particles in CCNC
Wei-Chen KUO(MRI), Masataka MURAKAMI (ISEE, Nagoya University; MRI), Takuya TAJIRI(MRI), Narihiro
ORIKASA(MRI), and Katsuya YAMASHITA(NIED)
Hygroscopic

Flares(HFs)

aremainlyunder specific SSw environment. For the parcel modelcomposed of CaCl₂ (κ=0.48) and KCl (κ=0.99), andsimulation, the relative humidity of 0% at the inlet ofhave been used as cloud seeding materials for the past

CCNC chamber, and the water vapor depletion effecttwo decades, due to the larger particle sizes and higher

under high CCN concentration is assumed.

hygroscopicity (κ) than other background particles.

We use 3 mode sizes (100nm, 200nm andTajiri et al. (2018) reported that experiments using

300nm) of size-selected dry sodium chloride (NaCl)

Cloud Condensation Nuclei Counter (CCNC) showed

particles under 2 SSw (0.2% and 0.8%) condition inthe κ of 0.5~0.6 for HFs, with mode size of about 0.16

CCNC and also simulate the DSD of dry particles in

μm. The value of κ is critical to the cloud microphysics

parcel model. DSDs of NaCl simulated by the parcel

processes because it relates to the condensation growthmodel are larger in mode sizes than measurement underrate of dry particles. However, the measurable

0.8% condition, and both SSw cases have muchsupersaturation rate to liquid water (SSw) of CCNC isnarrower size distribution than the measurement. In

in the range of 0.1% to 2.0%, so it is not able to directly

addition, CCNC measurement also shows a lessobtain the κ of HFs with diameters around or larger thansensitivity of DSD to the dry particle sizes, compared to

0.2 μm, which is the most hygroscopic part in the size

the simulation. The significant difference between

distribution range. In order to assess the feasibility ofsimulation and measurement might be caused by thehygroscopicity measurement for larger HF particles, an

non-uniform profiles of SSw of where dry particles passaccuracy of new methods to estimate the hygroscopicity

through in CCNC chamber.

from size distributions of dry aerosol particles and of

In addition to the mode size, we also compare

droplets grown in CCNC is examined by a combination

the largest 1% particles sizes since this part of dropletsof CCNC measurements and numerical simulations

is the most effective for precipitation. 5 of 6 simulation

using parcel model, originally developed by Chen andcases show the error of the largest 1% particles sizes

Lamb (1994) and has been improved at MRI (Yamashita

within 15%, which means that it might be a propriate

et al. 2011).

parameterFirst, the Droplet Size Distribution (DSD) offor

comparingthesimulationandmeasurement. Our future work is applying the new

dry particles is simulated in parcel model with CCNC

methods

environment and different κ-value setting to see if thehygroscopicity of large particles produced from Ice

results can be clearly separated from each other. As theCrystal Engineering (ICE) 70% potassium perchlorate-

DSD is sensitive enough to κ, we can compare thecontaining flares.

simulated DSD with real CCNC measurement to findmentioned

above

to

estimate

References

out the possible κ of unknown particles. For the DSD

Chen, J.-P., and D. Lamb, 1994: J. Atmos. Sci., 51, 2613-2630

measurement, we use DMA to select specific dry

Koehler et al., 2007: J. Geophys. Res., 112, D12210.

particle sizes and CCNC to activate the dry particles

Tajiri et al., 2018: 2018 Autumn Meeting of Japan Meteor. Soc.
Yamashita et al., 2011: J. Meteor. Soc. Japan, 89, 581-587.

― 325 ―

theC453
雲粒粒径分布の雲乱流統計理論と雲乱流チャンバー実験との直接比較
齋藤泉 · 後藤俊幸 · 渡邊威 · 安田達哉 (名工大院工)1. はじめにΠ チャンバーは, ミシガン工科大学において雲乱流研究のために開発されたチャンバー実験装置である. 上下壁の温度差により湿潤な Rayleigh-Benard 対流を駆動し, 系内に一定割合でエアロゾル粒子を注入, エアロゾル粒子から活性化された雲粒は凝縮により成長し, 重力沈降により除去されることで平衡状態の粒径分布が実現される. 平衡状態における雲粒の数密度が大きいほど, 粒径分布のピークのサイズは小さく, 分布の幅は狭くなる. これはエアロゾルの間接効果と関係している [1].
当グループの先行研究 [2] では, 大規模・長時間の直接数値
シミュレーション (DNS) によって Π チャンバーの実験結果
を精度よく再現できることを示すとともに, Fokker-Planck
方程式に基づく統計理論解析により平衡状態の粒径分布を解析解として導出し, DNS の結果とよく一致することを示した.
本研究では, 上記統計理論に基づく雲粒粒径分布の解析解を Π チャンバーの実験結果と直接比較することで, 両者の整合性を調査する. 詳細は出版済の論文 [3] を参照頂きたい. なお, 本研究は米国ミシガン工科大学の Raymond Shaw 教授のグループとの共同研究として行われた.

2. 統計理論による粒径分布の解析解
系内の乱流速度場および過飽和度場は統計的平衡状態であるとする. 雲粒の直径を D, x = D 2 とおくと, 粒径分布
n(x, t) は以下の Fokker-Planck 方程式に支配される [2].

∂n
1
∂2n
∂n
n + J0 δ(x)+S
=K 2 −
∂t
∂x
∂x
τres

上段から順にモデル A, B, C との比較で, 左コラムが粒径分
布の直接比較, 右コラムは解析解からの残差を示している.
粒径分布の直接比較 (左コラム) では, モデル A-C いずれもよく一致しているように見える. ただしモデル C では分
布右裾での乖離が確認できる. 解析解からの残差 (右コラム)
を見ると, モデル A は実験結果 (点) が解析解 (水平線) から
上に突の分布で乖離し, モデル C では下に突の分布で乖離している. 一方で, このような一定の傾向を持った乖離の特徴
は, モデル B との比較では見られない.
平衡状態における雲粒数密度が 100[cm−3 ] より小さい実験では, おおむね上記の特徴が共通して見られた. 残差の二乗和を用いた誤差検定の結果, モデル B の誤差が最も小さく,
続いてモデル A, C の順であった (解析の詳細については論
文 [3] を参照).
謝辞
本 研 究 は 文 部 科 学 省 科 研 費 15H02218, JSPS 科 研 費
18K13611 の助成を受けたものです.
参考文献[1] Chandrakar K K & coauhtors 2016 Proc. Natl. Acad.
Sci. USA 113 14243–14248[2] Saito I, Gotoh T, & Watanabe T 2019 J. Meteor.
Soc. Japan 97 867–891[3] Chandrakar K K, Saito I & coauthors 2019 Q. J. R.
Meteorol. Soc. 1–22

(1)

ただし J0 の項は系内に一定の割合 J0 で微小サイズの雲粒が注入される効果を, τres の項は時定数 τres で雲粒が除去される効果を表す. また, S の項は平均過飽和度の効果を, Kの項は過飽和度の揺らぎにより粒径分布が広がる効果を表
す. 境界条件は x = 0 でフラックスゼロの反射壁境界条件(∂n/∂x = 0, エアロゾル効果をモデル化 [2]) を, x → ∞ の大サイズでは減衰 (n → 0) とする.
平衡状態における式 (1) の解析解は, 過飽和度と時定数 τresの特徴によって大きく 3 種類に分かれる. まず, 雲粒除去の時定数 τres がサイズ x によらず一定の場合 (モデル A), ある
いは Stokes の抵抗則による終端速度から τres ∝ 1/D 2 の場
合 (モデル B, C). 更に, 過飽和度が揺らぎ成分 (K の項) のみの場合 (モデル B), あるいは平均成分 (S の項) のみの場合(モデル C). これら 3 つのモデルに対する解析解が表 1 にまとめられている (c は D によらない定数, [2, 3]). 指数関数の肩の直径 D の指数がモデル A, B, C で 2, 3, 4 と異なっていることに注意してほしい.

(表 1)

モデル A

モデル B

モデル C

雲粒除去

サイズ依存なし

あり

あり

過飽和度

平均+揺らぎ揺らぎ

平均1/2 −cD 3

De−cD

粒径分布

De

−cD 2

D

e

4

3. Π チャンバーの実験結果との比較
図 1 は, 平衡状態における雲粒数密度がおよそ 70 [cm−3 ]の場合について, Π チャンバーの実験から得られた雲粒粒径
分布 (点) を, モデル A-C の解析解 (実線) と比較している.

図 1 実験で得られた雲粒粒径分布 (点々, measurement,data) を理論予測 (実線) と比較した図. 左コラムが粒径分布の直接比較, 右コラムは理論予測からの残差を表す.
軸のスケールの違いに注意.

― 326 ―

C454
雨水形成効率と衛星観測データの関係―衛星観測からバルク法雲物理スキームの shape parameter を調節する方法―
*

1

2

1

1

久芳奈遠美 ・清木達也 ・鈴木健太郎 ・Woosub Roh ・佐藤正樹

1,2（1 東京大学大気海洋研究所、 JAMSTEC)

１．はじめに
全球モデルに搭載されることが多い 2 モーメントバ
ルク法雲物理スキームで雲粒の粒径分布として仮定している gamma 分布の shape parameter を衛星観測
デ ー タ か ら 調 節 す る 方 法 を 提 案 す る 。 shapeparameter は auto-conversion 過程や accretion 過程に影響するので雲頂付近の雨水形成効率に関係する。雨水形成効率と雲内層平均したレーダ反射因子と雲頂からの光学的厚さの関係(Zm-τd 関係)に相関があるか調べ、衛星観測データから shape parameterを調節できるかを調べる。
２ . Kinematic driver model
Shipway and Hill (2012)の kinematic driver model (KiD)
を用いて 2 次元の領域（水平 9 ㎞、鉛直 3 ㎞）で浅
い暖かい対流雲を対象として雲物理スキームの比較実験を行う。このような比較実験は既に Large-eddy
simulation （LES）により行われているが(van Zanten
et al. 2011; Sato et al. 2015)、雲物理過程から力学過程へのフィードバックを無視するなど単純化された
KiD を用いることにより、詳細な解析が可能になる。
3．雲物理スキーム
2 モーメントバルク法は Seifert and Beheng (2006)を基 に Seiki and Nakajima (2014) が 改 良 し た も の(NICAM に搭載されている NDW6)を用いる。ビン法は Kuba and Fujiyoshi (2006)が開発し Kuba andMurakami (2010)により改良された 2 モーメントビン法を用いる。KiD 本体、バルク法雲モデル、ビン法
雲モデルのすべてのタイムステップは 0.5 秒とした。
この双方の出力を用いて、衛星シミュレータである
Joint-Simulator (Hashino.et al., 2013)を使ってレーダ
反射因子・光学的厚さなどを求めた。

４ ．数値実験の結果
雲は上昇流最大値が 0.8, 1.6, 3.2 ms-1 の 3 種類とする。
雲凝結核の活性化スキームの比較はせずに雲粒から雨滴への変換効率を比較するために、雲凝結核の数
密度を変えた数値実験を繰り返し、初期の雲粒数密度がおよそ同じになるケースをバルク法とビン法のそれぞれから選んで比較する。120 分間の積算降水量は上昇流が大きい雲では雲粒数密度にかかわらず
ビン法とバルク法で差がないが、上昇流が小さい雲
では、特に雲粒数密度が大きい場合にバルク法では降水量が少なくなることがわかったので、この場合について雲内層平均したレーダ反射因子と雲頂からの光学的厚さの関係を左図に示す。バルク法(b)とビン法(a)の差は大きい。バルク法の shape parameterを変えて雨水形成効率を大きくすると（c）ビン法に近くなる。a,b,c それぞれで光学的厚さの計算から
半径 8µm 以下の粒子を除外したものが d,e,f である。
a と d は差がないが f は c に比べて a に近い。ビン法では雲頂付近に半径 8µm 以下の粒子が存在しない
のにバルク法では gamma 分布を仮定しているために光学的厚さが過大評価されていることがわかる。適切な光学的厚さが計算できれば雨水形成効率を雲頂付近の dZm/dτd から調節できることがわかる。右図
は dZm/dτd が最大値をとる時間帯 20 分間の 5 分毎の
auto-conversion rate と dZm/dτd の関係で、雲粒数密度が多い場合を●で少ない場合を〇で示す。四角で囲った●がビン法の結果でバルク法では shapeparameter を変えて雨水形成効率を変化させると
auto-conversion rate と dZm/dτd がビン法の値に近づくことがわかる。一方、雲粒数密度が少ない場合は相関が弱い。accretion が効率よく起きる場合は雨水形成効率は auto-conversion と accretion 両者に依存するためである。

― 327 ―

C455

Ensemble Kalman Filter を 用 い た 雲 微 物 理 ス キ ー ム のパラメータ推定*末 木 健 太 1 , 2 ， 山 浦 剛 1 , 3 ， 西 澤 誠 也 1 ， 富 田 浩 文 1 , 2（1 理研計算科学，2 理研数理気候，3 神戸大）
1.

Cr の推定値とした．Cr の推定値は約 1 時間で正解値付

はじめに大気モデルでは，簡易なバルク法雲微物理スキーム

近へと収束し，反射強度を用いた雨の落下速度係数推を用いることが一般的である．バルク法雲微物理スキ

定の実現可能性を示している．実験の結果，正解値へームは多くのチューニングパラメータを含んでいるが，の収束時間や，推定値の不確定性が，アンサンブルメ

最適なパラメータ値は，予測対象とする現象の時空間

ンバーに与えるパラメータ値の分散に依存することがスケール（短期降水予測～長期気候予測）や着目する

明らかとなり，アンサンブルメンバーのパラメータ値

指標（降水量，降水分布，放射量など）にも依存する．

に適切な分散を与えることの重要性が示唆された．

先行研究では，パラメータ値の推定手法として，
Ensemble Kalman Filter（EnKF）の有効性が指摘されている[1][2]．EnKF によるパラメータ推定では，予報変数のみならず，モデルに含まれるパラメータ自体も観測に基づき更新される．本研究では，短期降水の予測
精度向上のため，メソ対流系に着目した雲微物理スキームのパラメータ推定の実現可能性を検証する．発表

4.

まとめ

EnKF を用いた雲微物理スキームのパラメータ推定
実験を，スコールラインの理想実験に基づく OSSE により実施した．実験では，反射強度に基づく雨の落下速度係数の推定に成功し，観測に基づく雲微物理スキームのパラメータ推定の実現可能性が示された．

では，理想的な 2 次元スコールラインの数値シミュレーションを疑似観測とする「観測システムシミュレー
ション実験（OSSE）[3]」の結果を示す．
2.

実験概要

初めに，理化学研究所で開発中の領域気象・気候モ
デル SCALE-RM ver. 5.3.3[4][5]を用いて，疑似観測となる Nature Run（NR）を実施する．NR では，中緯度を想定したスコールラインの環境場[6]を初期場に与え，

図１ 雨の落下速度係数 Cr の推定値の時系列．初期時+2 K の warm bubble によって対流を励起する．水平解

刻の平均値を 200，60 とする実験をそれぞれ 40 回試行

像度は 5 km，鉛直解像度は 250 m とした．雲微物理ス

し，平均値を実線で，標準偏差を陰影で示している．

キームには簡易な 1 モーメントバルク法[7]を用いた．

破線は正解値（Cr = 130）．

次に，SCALE-RM に局所アンサンブル変換カルマンフ

謝辞
本研究は JST AIP 加速課題「ビッグデータ同化と AI によるリアルタイム気象予測の新展開」の支援を受けた．
参考文献[1] Tong, M. and Xue, M., 2008, Mon. Wea. Rev., 136,
1649–1668.
[2] Kotsuki, S., et. al., 2018, J. Geophys. Res.-Atmos, 123,
7375–7392.
[3] 石橋, 2013, 天気, 10, 831–833.
[4] Nishizawa, S., et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8,
3393–3419.
[5] Sato, Y., et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.

ィルタ（LETKF）[8]を結合した SCALE-LETKF システ
ム[9]を用いて，データ同化とパラメータ推定を行う．
NR の雨・雪・あられ混合比からレーダー反射強度を計算し，これを観測とみなして LETKF による予報変数の修正と ETKF によるパラメータ値の更新を行う．メン
バー数は 32，同化のサイクルは 5 分とした．
3.

結果

図 1 に，雨の落下速度係数 Cr の推定結果を示す．ただし，NR における Cr の値（正解値）は 130 であり，
パラメータ推定実験では，初期時刻に平均値が 200 お
よび 60 となる Cr 分布を 32 のアンサンブルメンバーに与え，5 分ごとに更新される Cr のアンサンブル平均を[6] Weisman, M. L. and J. B. Klemp, 1982, J. Atmos.
Sci., 110, 504–520.
[7] Tomita, H., 2008, J. Meteor. Soc. Japan, 86A, 121–142.
[8] Hunt, B. R., et al., 2007, Physica D, 230, 112–126.
[9] Lien, G.-Y., et al., 2017, SOLA, 13, 1–6.

― 328 ―

C456

ミリ波 雲 レーダ FALCON-I による融 解 層 での
雨 滴 形 成 と落 下 の詳 細 解 析*鷹 野 敏 明 , 樋 川 恵 祐 , 堀 切 友 晃 、河 村 洋 平 （ 千 葉 大 院 工 ）,樋 口 篤 志 , 高 村 民 雄 （ 千 葉 大 CEReS）, 小 林 文 明 （防 大 地 球 ） ,諸 富 和 臣 , 嶋 村 重 治 （ 日 本 無 線 /千 葉 大 CEReS）, 岩 下 久 人 （明 星 電 気 ）1.

はじめに
ミリ波雲レーダ FALCON-I は千葉大学で独自に開発された装置で、95 GHz の高い周波数を用いていることや
周波数変調連続波 (FMCW) 方式を採用していることな
どから、雲・雨の観測で高い感度と分解能を発揮して定常観測を行っている。その諸元を表 1 に示す。
本発表では，融解層での雨滴生成と落下の詳細解析
結果について報告する。
表 1. ミリ波雲レーダ FALCON-I の主要諸元--------------------------------------------Antenna Diameter1 m × 2 antennas
Frequency
94.79 GHz (W バンド)
Output Power
1W (+30 dBm)
Beam Width
0.18 deg.(FWHM)= 15m at h = 5km
Range Resolution
48 m (Typ.)
Doppler Velocity Range±3.2 m/sec (Typ.)Time Resolution
10 sec (Typ.)---------------------------------------------

2.

図 1. FALCON-I による 2019 年 7 月 18 日の積乱雲のエコー強度の高度-時間図。

観測と解析結果・解釈
図 1 に 2019 年 7 月 18 日の 11:00 ～ 13:00 (UT) のFALCON-I の天頂方向のレーダ反射因子の時間変化図を示す。11:40 頃から高度 5km 付近の雲底から降雨が下向きに落ちてきて、12:00 頃に地上に達していることがわかる。図 2. は 12:01 のドップラースペクトルマップで、高度 4.5km 付近の融解層から速度 -0.5～-6.0m/s の降雨（マイナスは視線方向に向かうドップラー速度を示す）が生成されていることがわかる。この降り始めの時期には、融解層直下の 200m 程度の層で、粒径が 1.5mm までの雨滴が間欠的に生成され落下していることが明らかになった。また、融解層で生成された雨滴塊（図 2 の黒点で囲った塊） が終端速度に達していると仮定してその粒径分布を求め、その雨水量を算出したところ、0.1～1.4mmのすべての粒径範囲において、落下に伴い雨水量が減少していることが明らかになった（図 3）。 これらの結果は、雨滴が融解層で間欠的に生成され、落下する途中で蒸発により粒径と数密度が減少していることを示していると考えられる。
図 3. 降雨塊の雨水量の時間変化 ⇒― 329 ―

図 2. 雨の降り始めのドップラースペクトルマップ。

C457

衛星搭載二周波降水レーダを用いた
固体降水層における降水微物理特性の解析*秋 山 静 佳 ・ 重 尚 一 ( 京 大 院 理 )

対流性降水は，上層(図 1a)から下層(図 1c)に向かって強はじめに

GPM 主衛星に搭載されている二周波降水レーダ

い ZmKu が増えるにつれて，(ZmKu，DFRm)の分布はDPR によって，降水からのシグナルとして Ku 帯のレ

密度の高い線に沿うように広がっていく．このことは，

ーダ反射強度 ZKu に加え，Ku 帯と Ka 帯のレーダ反射

降水が下層に向かって粒子平均密度の高い降水に成長強度の比 DFR のそれぞれの観測値 ZmKu，DFRm を得していることを示唆している．このような特徴は，熱ることができる．Liao and Meneghini (2011, JAMC)では帯の対流性降水であっても固体降水層が薄く(降水頂が固体降水の融解粒径分布を仮定し，降水の粒子平均密低く)なるにつれて，不明瞭になる(図略)．一方中高緯度に応じた ZKu－DFR 曲線を散乱計算により示した．

度の寒冷な環境下における対流性降水は，上層(図 1d)

Akiyama et al. (2019，GRL) では，この手法を DPR 観測から下層(図 1f)に向かって，発生確率の極大域や全体のに適応し，降雹が地表で観測された事例の強い固体降

分布が降水の粒子平均密度の小さい線上に遷移してい水と，温帯低気圧の温暖前線に沿った強い固体降水そることが分かる．このことは，中高緯度冬季の対流性

れぞれの固体降水層を調べた．その結果，ZKu－DFR

降水では，雪片の凝集体のように粒子平均密度の小さ平面で観測値の頻度分布に違いが見られ，降雹事例で

い降水に成長していることを示唆している．

は降水の粒子平均密度が高い線上に，低気圧の温暖前線事例では平均密度が小さい線上に分布することを事

(a)

(d)

例的に示した．
本研究では，DPR の観測値 ZmKu，
DFRmの値を用いて，降水システムに対する固体降水粒子層の特性の違いについて，統計的な解析を行った．


解析方法

使用したデータはGPM/DPRレベル2プロダクトV06，
解析期間は 2015 年，2016 年の 2 年間である．この解析

[%]
(b)

[%]
(e)

では，降水システムの特徴として，固体降水の厚さ(降水頂高度―0 度高度)，降水の対流層状分類，0 度高度に焦点を当て，降水システムごとの固体降水層におけるZm-DFRm 分布を調べた．0 度高度は，中緯度では季節に応じて変動するため，中高緯度の夏季，冬季の降水システムの指標として用いた．また，Zm-DFRm 分布は，0 度高度からの相対高度 1 ㎞ごとに作成した．これを用

[%]
(c)

[%]
(f)

いて，降水頂から下層に向かった固体降水の成長過程を考察する．
結果

図 1 に，
固体降水層の厚さが 5.5~4.5 ㎞となる熱帯域(南北緯 30 度内)の対流性降水の結果と，中高緯度(緯度[%]30~65 度)で 0 度高度が 0.5 ㎞以下となる寒冷下かつ固体降水層の厚さが5.5~4.5 ㎞の対流性降水の結果に示す．
各図は，発生確率の高い(Zm, DFRm)の点から確率の低い点へ順に発生確率を累積した累積分布関数であり，暖色ほど発生確率が高いことを表し，数字はその領域内に入っている観測データの割合(％)を示す．熱帯域の[%]図 1 (a-c) 熱帯域，固体降水層の厚さが 4.5 ㎞~5.5 ㎞の対流性降水における，高度ごとのZm-DFRm 累積分布関数．0 度からの相対高度が(a)5.5~4.5 ㎞，(b)3.5~2.5 ㎞，(c)1.5~0.5 ㎞の場合．線は降水の粒子平均密度(右凡例)．
(d-f) (a-c)と同様，ただし中高緯度で 0 度高度が 0.5 ㎞以下の寒冷な場合の対流性降水．
謝辞 本研究は，JAXA PMM 共同研究の一部として行った．

― 330 ―

２０２０年度春季大会講演予稿集 編集（五十音順）［講演企画委員会］
委員長 仲江川敏之
副委員長 平松 信昭  廣岡 俊彦  堀之内 武
委員 青栁 曉典  石戸谷重之 〇石元 裕史 〇伊藤 純至 〇上清 直隆
 〇宇野 史睦  太田洋一郎  小山  亮  日下 博幸  楠  研一
 〇工藤  玲 〇澤田 洋平  清水  厚  竹見 哲也  出牛  真  那須野智江  西森 基貴 〇橋本 明弘 〇林  昌宏  平原 翔二〇廣川 康隆  藤部 文昭 〇益子  渉  松山  洋  三好 建正
 茂木 耕作  安成 哲平  横田  祥 〇渡邉 俊一（〇印：委員会事務局）
事務補佐員 江口 恵美［大会実行委員会］
委員長 米山 邦夫
事務局長 渡辺 真吾
実行委員 阿部  学  岩崎 杉紀  大垣内るみ  荻野 慎也  勝俣 昌己
金谷 有剛  河谷 芳雄  河宮未知生  木下 武也  小玉 知央
齋藤 冬樹  菅原 広史  杉本 志織  鈴木 和良  鈴木 順子
清木亜矢子  清木 達也  滝川 雅之  立入  郁  中野満寿男
那須野智江  野中 正見  羽島 知洋  服部 美紀  筆保 弘徳
美山  透  茂木 耕作  山崎  哲

2020年4月 30日 発行
編集兼発行者  公益社団 法人 日 本 気象 学会
  東京都千代田区大手町 1-3-4 気象庁内
印刷所  株式 会社インプ レッ ソ東京都文京区関口1-34-9アネックス早稲田1F
ISSN 2435-3299 （オンライン）
ISSN 2435-3280 （冊子版）