2021年度春季大会講演予稿集

会期： 2021年 5月 16日 (日)〜 5月 21日 (金 )オンライン開催

1192021年 5月

日

本

気

象

学

会

Cloudy-SRV
数年前に調達したFibre Channel、SASの外部ストレー

LINEUP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。

品名

型名

Cloudy-SRV 16TB×35 Silver
Cloudy-SRV 16TB×35 Gold
Cloudy-SRV 16TB×12 Silver
Cloudy-SRV 16TB×12 Gold

NCS16T35-4U-S
NCS16T35-4U-G
NCS16T12-2U-S
NCS16T12-2U-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 6234
（8core/16T/3.4GHz）
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

気象データ集積サーバ
衛星データ蓄積サーバ● 創薬シミュレーションサーバ
●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
導入からサポートまでストレージのことならニューテックへ〒105−0013 東京都港区浜松町2−7−19 KDX浜松町ビル
第二営業部２課 担当：久保田・松田・田中

Tel：03−5777−0852

Fax：03−5777−0853

https://www.newtech.co.jp

E-mail：academic@newtech.co.jp

日本気象学会 2021 年度春季大会
協賛企業・団体等一覧
今大会の開催にあたり，以下の企業・団体からご協賛を頂きました（2021年4月14日現在；50 音順）．厚く御礼申し上げます．

ANEOS株式会社
英弘精機株式会社
三報社印刷株式会社
株式会社セネコム
全日本空輸株式会社株式会社ソニック東京ダイレック株式会社
一般財団法人日本気象協会
株式会社ニューテック
ビジュアルテクノロジー株式会社
株式会社フランクリン・ジャパン
株式会社プリード
ヤトロ電子株式会社（五十音順）-1-

日本気象学会 2021 年度春季大会

日本気象学会 2021 年度春季大会
2021 年度春季大会（5 月 16〜21 日）では，最終日（21 日，金）に筑波大学大学会館においてシンポジウム・総会・授賞式・受賞記念講演を実施する予定でしたが，新型コロナウイルスの感染拡大や変異株の増加，蔓延防止措置などを受け，現地開催をとりやめ，
大会期間のすべてのイベントはオンラインにて開催します．詳細は大会ホームページにて随時お知らせしますので，ご確認いただきますようよろしくお願いいたします．
会期：2021 年 5 月 16 日（日）～5 月 21 日（金）総会，授賞式，受賞記念講演，シンポジウム：
開催方式 現地開催とオンライン配信の同時進行 オンライン開催
日程
2021 年 5 月 21 日（金）会場
筑波大学 大学会館〒305-8577 茨城県つくば市天王台 1-1-1
https://www.tsukuba.ac.jp/access/tsukuba-campus/universityhall-a.html
研究発表：
大会ウェブサイト上に講演資料をおいて議論するオンデマンド形式を主とし，ウェブ会議システム（Zoom）による口頭発表も併用します．
大会実行委員会担当機関：筑波大学，宇宙航空研究開発機構，国立環境研究所，産業技術総合研究所，
農研機構，防災科学技術研究所
大会委員長：植田 宏昭（筑波大学）
当日の連絡先：準備中．確定後大会ページ（https://www.metsoc.jp/meetings/2021s）にて公開予定．
交通の案内：
https://www.tsukuba.ac.jp/access/tsukuba-access/index.html
新型コロナウィルス感染症の影響に伴い，一部高速バス等において減便・運休が出ております．最新の情報は各ホームページよりご確認下さい．
〇JR 各駅から大学会館まで
・JR 常磐線：「土浦駅」西口 3 番，「ひたち野うしく駅」東口 1 番，「荒川沖駅」西口 4 番バス乗り場から「筑波大学中央」行きバスに乗車，「大学会館前」下車（所要時間約 35-50 分）．
・高速バス：東京駅八重洲南口の高速バス 2 番乗り場より<つくば号>「筑波大学」行きに乗車，「大学会館」下車（所要時間約 75 分）．
〇つくばエクスプレスでつくば駅まで
・つくばエクスプレス（TX）：「つくば」行きに乗車，終点「つくば駅」
下車．
〇つくば駅・つくばセンターから大学会館まで
・つくばセンターバスターミナル 6 番乗り場から「筑波大学中央」「筑波
大学循環（右回り）」行きに乗車，「大学会館前」下車（所要時間約 15 分）．
■オンライン大会の参加にあたって
講演や聴講，質疑を行うには気象学会 Google Workspace (G Suite) アカウント（会員）または Google ア
カ ウ ン ト （ 非 会 員 ） が 必 要 で す ． Google Workspace ア カ ウ ン ト 発 行 の 申 請 は ， 会 員 サ イ ト(https://www.metsoc.or.jp/membersite) より可能です．
■オンライン大会ウェブページ（随時更新中）
大会プログラムの他，講演形態や講演・聴講方法についての説明をご覧いただけます．
https://sites.google.com/metsoc.or.jp/spr2021/home■ご質問等おありの方は，下記メールアドレスか，問い合わせフォームよりご連絡ください．
メールアドレス kouenkikaku2021s@mri-jma.go.jp
問い合わせフォーム https://sites.google.com/metsoc.or.jp/spr2021/contact-2-

日本気象学会 2021 年度春季大会

大会行事予定（オンライン開催）
ホストA

ホストB

ホストC

5月16日（日）オンデマンド講演

5月17日（月）オンデマンド講演
A1H 観測手法(OB, 5)

5月18日
（火）

5月19日
（水）

B1H 降水システム1(PR, 5)（ ）内は講演番号と講演数
ホストD

C1H 気象予報1(WF, 5)

D1H 環境気象(EM, 1)
中高緯度大気 (MH, 2)
中層大気 (MA, 2)
09:00〜
12:00
オンライン交流ツールによるフリートーク（20分程度）
A1H 観測手法
B1H 降水システム1
C1H 気象予報1
D1H 大気力学(OB, 6)(PR, 6)(WF, 5)(DY, 3)
惑星大気 (PA, 2)
C1K 熱帯大気 (TR, 7) D1K 大気境界層
A1K 専門分科会1
B1K 専門分科会4(BL, 4)「大気の鉛直運動を「気候変動・極端気象
大気放射 (RD, 2)基軸とした地球環境と都市環境」(SP4, 11)
物質循環システム
学の新展開」(SP1, 13)
13:00〜(MC, 1)
17:00
フリートーク（20分程度）
C1K 熱帯大気 (TR, 7) D1K 大気放射 (RD, 2)
物質循環システム(MC, 5)
A2H 専門分科会5
B2H 専門分科会7
C2H 降水システム2
D2H 気象予報2 (WF, 5)「気象衛星ひまわり8「アジアの水文気候(PR, 5)09:00～ 号・9号の利用とその後 学的変動の予測可能性
フリートーク（20分程度）
12:00 継衛星への要望」
向上にむけたAsiaPEXのC2H 降水システム2
D2H 気象予報2 (WF, 5)(SP5, 10)
展望」(SP7, 8)(PR, 5)13:00～ P2L オンデマンド講演コアタイム（59）15:00オンライン交流ツールによるフリートーク（30分程度）
15:30～ P2M オンデマンド講演コアタイム（59）17:30
注）16:30～
18:30
09:00〜
10:15

オンデマンド講演コアタイムとジュニアセッ
ションは，一部講演時間が重複しています

ジュニアセッション1

ジュニアセッション2

P3I オンデマンド講演コアタイム（94）オンライン交流ツールによるフリートーク（30分程度）

5月20日
（木）

10:45〜
12:00
13:00〜
17:00

09:30〜
12:30
5 月 21 日 12:00〜
12:30
（金）
14:00〜
16:40

P3J オンデマンド講演コアタイム（95）A3K 専門分科会2
B3K 専門分科会3C3K 専門分科会6
D3K 気候システム「気象分野における途 「気象庁データを利用 「理学的観点と防災上(CL, 13)
上国支援・協力の現状と した気象研究の現状と展 の実用的観点からの線状
今後の展望」(SP2, 15) 望」(SP3, 17)
降水帯の研究の整理」(SP6, 12)
シンポジウム 「超学際研究の推進に向けて ～関連諸学会・一般社会との連携～」
総会（書面または電磁的方法による参加票の提出により議案を議決することにします）
日本気象学会賞，藤原賞，岸保・立平賞 表彰式・受賞記念講演

発表件数：307 件（専門分科会 86，一般発表 221）
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: kouenkikaku2021s@mri-jma.go.jp）まで-3-

日本気象学会 2021 年度春季大会

講演番号とセッション番号の見方-4-

日本気象学会 2021 年度春季大会

講演の方法大会ウェブサイトに講演方法の詳細を掲載しています．必ずご覧いただくようお願いいたします．
オンデマンド講演・・・・

大会ウェブサイト上に掲載された発表資料を閲覧し，発表資料にコメントを残すことで質疑応答を行います．
講演者は G Suite の Meet や Chat を使って，オンラインの質疑応答の場を設定することも可能です.
気象学会会員は，気象学会が発行する G Suite アカ
ウントが必要になります．
気象学会非会員は，通常の Google アカウントが必要になります．

口頭発表

専門分科会
・ オンデマンド講演に加えて，口頭発表（Zoom を使用）を行います．発表時間等の詳細については世話人からの指示に従ってください．

注意事項
・
・

・

・ Zoom を使用したウェブ会議システムによってオンライン上で口頭発表を行います．
・ 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.

講演にあたり，予め以下の点をご了承ください.
インターネット接続環境，オンデマンド講演・口頭発表に必要なパソコン，マイク，スピーカー等の機材は各自で準備して下さい．
突然の故障や接続の際のトラブルが発生した場合，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．
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．

お知らせ（領収証について）領収書は、大会申込用サイト（https://secure.visitors.jp/msj2/）にて参加登録および決済が終了次第、同サイトから PDF 版をダウンロードすることができます．紙媒体の領収書が必要な場合は，講演企画委員会（kouenkikaku2021s@mri-jma.go.jp）までご連絡ください．
（電子版予稿集について）
参加者には，「講演予稿集ダウンロード用パスワード」を事前にお知らせします．

総会
新型コロナウィルス感染症の状況に鑑み，会員の皆さまの健康と安全を第一に考え，監督官庁である内閣府の了解のもと，総会会場にお集まりいただかないこととし，書面あるいは電磁的方法による参加票（議決権行使書，または議決権行使の委任状）の提出により各議案を議決することにします．
日時：大会第3日（5月21日）12:00～12:30
場所：日本気象学会事務室
議事次第： 【審議事項】議案1 2020年度事業報告
議案2 2020年度決算報告
議案3 2020年度監査報告【報告事項】報告1 2021年度事業計画
報告2 2021年度収支予算-5-

日本気象学会 2021 年度春季大会

シンポジウム「超学際研究の推進に向けて ～関連諸学会・一般社会との連携～」
日時：2021年5月21日（金）（大会第3日）9:30～12:30（開場：9：00）
場所：筑波大学 大学会館ホール
司会：植田宏昭（筑波大学 生命環境系）
趣旨：日本気象学会は気象学・気候学，これに関連する幅広い学問分野の研究者，国・自治体・民間企業等の気象技術者，大学・学校等の教育関係者，気象愛好家などの会員から構成されています．2013 年，日本気象学会は公益社団法人となり，防災・減災，気候・環境問題などを通じ，社会貢献への期待が高まっています．他方，1990
年代には大学院重点化が始まり，2000 年代には国立大学および研究機関が法人化されました．教育研究システムが大きく改変されただけでなく，国立大学の運営費交付金の減少に代表される基礎研究を支える研究基盤の維持が困難になりつつあります．
数値予報の進歩に見られるように，気象学・気候学は，様々な分野の基礎研究や応用研究さらには気象業務がお互いに連携しながら，観測と理論を両輪として発展してきました．このことは，気象防災・減災さらには温暖化をはじめとする人為的な地球環境問題に対しても言えるのではないでしょうか．広義の社会貢献という意味では，グローバルな気象・気候監視や観測システムの構築を進める上で，国際連携も日本気象学会が積極的に取り組むべき課題です．
そして何よりも大事なのは，科学研究の推進や社会実装に欠かせない人材の育成です．気象学を志す若手の複数のキャリアパスを構築するためには，日本気象学会だけでなく日本気象予報士会など，様々な団体との連携強化が必要です．2011 年に公益社団法人化された地球惑星科学連合では，関連学会とその事業の再編が進んでいます．日本気象学会を取り巻く環境が劇的に変化する中で，関連する学会・団体からの論客をお招きし，将来展望について議論を進めたいと思います．
プログラム：
9:30- 9:40 シンポジウム趣旨説明 植田宏昭（筑波大学 生命環境系）
9:40-10:10 「海洋学会との連携について」 谷本陽一（北海道大学 大学院地球環境科学研究院教授）
10:10-10:40 「気象予報士会と気象学会の連携について」 岩田 修（日本気象予報士会 副会長）
10:40-11:10 「社会における学会（学術コミュニティ）のあり方について」 安成哲三（総合地球環境学研究所長）
休憩
11:20-11:50 「地球惑星科学連合との連携について」 田近英一（東京大学 大学院理学系研究科教授）
11:50-12:10 「気象学会の将来展望」 日本気象学会理事長 佐藤 薫（東京大学 大学院理学系研究科教授）
12:10-12:30 総合討論
※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：シンポジウムの内容等について：植田宏昭（筑波大学 生命環境系）

TEL：029-853-4430, E-mail：ueda.hiroaki.gm@u.tsukuba.ac.jp
手続や予稿集等について：菅田誠治（国立環境研究所）
TEL：029-850-2457, E-mail：sugatas@nies.go.jp

専門分科会の概要紹介
大気の鉛直運動を基軸とした地球環境学の新展開
オンライン口頭発表日時：

鉛直運動を広域で直接観測することは難しく，数値モデルにおいても解像度に依存するなど，現状においてもその実態がよく理解されているとはいえない．
本分科会では新しい観測技術によって捉えられた鉛直運動の観測研究，EarthCARE 衛星等の今後の雲の鉛直運動観測，高解像度数値モデリング，解析・理論の多様な側面から大気の鉛直運動にアプローチし，
大気の鉛直運動に関する包括的な理解の深化を通じて，地球環境学に関する新しい研究の展開をめざす
ための議論を行う．

2021 年 5 月 18 日（火）（大会第 1 日）13:00～17:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）9:00～10:15
趣旨：大気の鉛直運動は大気循環の様々なスケールで重要な役割を果たしており，全球的な大気大循環はもとより，集中豪雨をもたらす積乱雲，雲降水形成
過程，人為起源温室効果ガス等の物質の鉛直輸送，
対流圏・成層圏の物質交換といった地球環境の諸問
題において，中心的な役割を果たしている．大気の-6-

日本気象学会 2021 年度春季大会

世話人：佐藤正樹（東京大学大気海洋研究所），佐藤薫（東京大学大学院理学系研究科），伊藤純至（東北大学理学研究科），丹羽洋介（国立環境研究所），
清木達也（海洋研究開発機構），増永浩彦（名古屋大学宇宙地球環境研究所）

気象分野における途上国支援・協力の現状と今後の展望オンライン口頭発表日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）13:00～17:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）9:00～10:15
趣旨：日本国際協力機構(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)の枠組みで気象観測・予報，熱帯低気圧，
気候情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（元国際協力機構），石原正仁（国際協力機構），岡垣昌（気象庁），余田成男（京都大学）

気象庁データを利用した気象研究の現状と展望
オンライン口頭発表日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）13:00～17:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）10:45～12:00
趣旨：平成 19 年に気象庁と日本気象学会は共同研究契約を締結し，「気象研究コンソーシアム」を設立しました．これ以降，気象庁の数値予報データや気象
衛星ひまわりなどの最先端の解析・観測データの提供などを通じ，気象研究とその研究成果の社会還元の促進に努めています．本分科会では，①数値予報
データを利用した研究，②観測データを利用した研究，③数値予報モデル・データ同化手法の開発と精度向上の研究，などに関する講演を募集し，気象庁
データが拓く新しい気象研究について展望します．
また，先端技術の展望等を踏まえ，様々な主体が担う気象業務が，今後さらなる発展を遂げ様々な社会的課題の解決に一層貢献していくことに産学官が連携して取り組んでいくために必要な気象データや解析・予報技術等の共有のあり方などについても議論します．
なお，本分科会への講演申込には，コンソーシアム
への参加の如何は問いません．
世話人：坪木和久（名古屋大学宇宙地球環境研究所），林祥介（神戸大学），本田有機（気象庁），石田純一（気象庁数値予報開発センター）

気候変動・極端気象と都市環境
オンライン口頭発表日時：
2021 年 5 月 18 日（火）（大会第 1 日）13:00～17:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）10:45～12:00
趣旨：都市には，人口が集中し，社会経済活動が集中し，気候変動や極端気象からさまざまな影響を受ける．このセッションではそれらによる問題の解決に向け，以下のテーマに関連する研究の投稿を募集す
る．
1）都市環境に対する気候変動・極端気象の影響．
2）都市化に関わる環境問題，すなわち都市住民の健康，大気汚染，エネルギー需要，水循環など．
3）持続可能な都市発展を目指すため，気候変動・極端気象に対応できる独創的かつ持続的な緩和・適応策の提案．
世話人：Doan Quang Van（筑波大学），藤部文昭（東京都立大学），竹見哲也（京都大学），菅原広史（防衛大学校），梶野瑞王（気象研究所），日下博幸（筑波大学）

気象衛星ひまわり 8 号・9 号の利用とその後継衛星への要望
オンライン口頭発表日時：
2021 年 5 月 19 日（水）（大会第 2 日）9:00～12:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）9:00～10:15
趣旨：気象衛星ひまわり 8・9 号は，2029 年度には運用を終える予定である．このため後継衛星を 2028 年
度には打ち上げる必要があり，製造期間も考慮すると 2023 年度にはその製造を開始する必要がある．
2021 年度は仕様の詳細を固めるステージとなっており，後継衛星に関わる要望を仕様に反映させるには，本会は広く意見を求める残り少ない機会の一つになる．
本会では，現在のひまわりデータの利用や今後の利用計画に関する講演を広く募集する．講演の中では，その技術開発やデータ利用を通じて得られた，後継衛星に関する要望も発表していただきたい．本会での議論を通じて，これまで気象学会等で議論してきたイメージャのバンド選択や，赤外サウンダ・雷セ
ンサ等の必要性のみならず，観測モードやデータ品-7-日本気象学会 2021 年度春季大会

質，配信のフォーマット・時間・方法，アーカイブ
手段など，後継衛星の仕様の詳細検討に必要な事項について幅広く議論することを予定している．
世話人：別所康太郎（気象庁気象衛星課），岡本幸三（気象研究所気象観測研究部），中島孝（東海大学），
樋口篤志（千葉大学），本多嘉明（千葉大学）

理学的観点と防災上の実用的観点からの線状降水帯の研究の整理オンライン口頭発表日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）13:00～17:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）10:45～12:00
趣旨：近年，線状降水帯による大規模な水害や土砂災
害が頻発している．メディアにも大きく取り上げられ，国民の大きな関心となっている．線状降水帯は，定性的には「複数の積乱雲が組織化することで発生する数時間程度の強い降水域」とされており，線状
降水帯という言葉は，特有の物理プロセスによる降水形態（降水システム）の発現，それに伴う線状に広がる降水域の２つの意味が内在し，原因と結果を１セットとして捉えている．線状降水帯の形成・維持のメカニズムには未解明の点が多いことに加え，“線状に延びる降水域”を認識でき，かつ，災害につながる雨量の具体的な閾値は地域によって幅が大きいことから，その明確な定義は難しい．線状降水帯の発生・発達プロセスやそのメカニズムの解明に向けた学術的視点と，防災上の様々な対応に向けた実用的視点の両方から，線状降水帯とは何かを整理し，最新の線状降水帯の研究を共有する専門分科会を開催する．

世話人：清水慎吾（防災科研），前坂剛（防災科研），
清野直子（気象研），廣川康隆（気象研），増田有俊（日本気象協会）

アジアの水文気候学的変動の予測可能性向上にむけた AsiaPEX の展望オンライン口頭発表日時：
2021 年 5 月 19 日（水）（大会第 2 日）9:00～12:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2021 年 5 月 20 日（木）（大会第 3 日）9:00～10:15
趣旨：AsiaPEX (Asian Precipitation Experiment)は，多様な水文気候学的条件下にあるアジアの陸上降水の理解を通した予測可能性向上と減災，持続可能な発展への貢献を目的として発足し，2 年目を迎える．この間，6 つのアプローチ（(1)アジアの降水の観測と推定，(2)陸面大気カップリング，(3)季節内変動ス
ケールから十年規模に至る予測可能性，(4)人間活動
や雪氷圏も含む高解像度水文モデリング，(5)効果的な観測モデリング計画の立案，(6)信頼できる気候変動予測の探求）に基づく研究が推進されてきた．本
専門分科会では，最近の研究活動を相互に交流するとともに，今後 3 年間のサイエンスの焦点を展望する．「予測可能性」を本セッションの共通するテー
マとして設定することにより，AsiaPEX 全体に共通する課題を確認したい．関連するすべての発表を歓迎する．
世話人：寺尾徹（香川大学教育学部），鼎信次郎（東京工業大学環境・社会理工学院），松本淳（東京都立大学都市環境学部）

ジュニアセッションのお知らせ
第 7 回日本気象学会ジュニアセッション(2021 年)をオンライン開催します．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_2021/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：2021年5月19日（水）16：30～18：30 Zoomによる口頭発表
2021年5月16日（日）～21日（金）大会ウェブサイトでのオンデマンド講演
開催形式：オンライン
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 2021 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-8-

日本気象学会 2021 年度春季大会

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．
発表形態：大会ウェブサイトのポスター掲載と発表（Zoom または大会ウェブサイトでの動画掲載）．詳細はジュニアセッ
ションのホームページをご覧ください．
発表内容：生徒（個人またはグループ）による気象・気候や大気についての調査・研究成果．詳細はジュニアセッションのホームページをご覧下さい．
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_2021＠metsoc.jp（ジュニアセッション担当）
Tel：03-6453-0611 Fax：03-6453-0612（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.

第53回メソ気象研究会・気象災害委員会合同研究会
日時：2021 年 5 月 17 日（月）13:00～17:15
オンライン開催
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―：柳瀬 亘（気象研），宮本佳明（慶應義塾大学）, 加藤輝之（気象研），益子 渉（気象研）
趣旨：2019 年 9 月 9 日に千葉市付近に上陸した台風第15 号は，統計の残る 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．
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．なお，本研究会は 2020 年 5月 23 日に開催を予定していましたが，コロナウイル
ス感染拡大に伴い延期していました．
参加を希望される方は事前の申し込みをお願いいたします．申し込み方法等はメソ気象研究会のウェブサイトに掲載いたします．
http://meso.sakura.ne.jp/mesoken

プログラム：
13:00-13:10 開会挨拶・趣旨説明
13:10-13:35 「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）13:35-14:00「台風第 15 号の強度・構造変化について」
宮本佳明（慶應義塾大学）
14:00-14:25 「台風第 15 号に伴う暴風・突風の特徴」
益子 渉（気象研）
14:25-14:50 「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）
14:50-15:05 休憩
15:05-15:30 「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）
15:30-15:55 「台風第 19 号による大雨の降水強化メカ
ニズムの数値シミュレーション」 荒木健太郎（気象研）
15:55-16:20 「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）
16:20-16:45 「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）
16:45-17:15 総合討論
世話人：坪木和久（名大宇地研），加藤輝之（気象研），
小倉義光（東大大気海洋研）
連絡先：加藤輝之（気象研）
E-mail：teruyuki_kato@met.kishou.go.jp

第 9 回気象学史研究会
日時：2021 年 5 月 19 日（水）18:00～20:00
オンライン（リアルタイム）開催
テーマ：「モンスーンアジアの気象データレスキュー」
趣旨：モンスーンアジア（東～南アジア）における過去の気象観測資料のデータレスキュー活動について，
お 2 人の講演者に紹介して頂きます．
プログラム：
1. 久保田尚之（北海道大学）「台風関連データのデー
タレスキューと観測の歴史的背景」
2. 松本 淳（東京都立大学）「ACRE-Japan でのアジ

-9-

日本気象学会 2021 年度春季大会

アモンスーン域におけるデータレスキュー」
司会：藤部文昭（東京都立大学）
参加方法：
日本気象学会員であるか，春季大会に参加するかどうかに関わらず，関心のある方はどなたでもご参加いただけます．参加費は無料です．参加を希望される方は事前申し込みをお願いいたします．
参加申し込み方法等は気象学史研究連絡会ウェ

ブサイト（下記）に掲載いたします．
https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/
連絡先：山本 哲（研究連絡会世話人・元気象研究所）
上記ウェブサイトの問い合わせフォームをご利用く
ださい．

保育施設の利用について
気象学会では，大会期間中の保育施設利用費用の一部補助を行います．
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．
https://www.metsoc.jp/jinzai/files/childcare_support_guideline.pdf
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 11 日（火）までにご連絡下さい．

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

2021 年度秋季大会の予告
2021 年度秋季大会は，2021 年 12 月 2 日（木）～12 月 8 日（水）に三重大学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，秋季大会の講演申込締切は 2021 年 7 月頃となる予定です．

-10-

日本気象学会 2021 年度春季大会

日本気象学会2021年度春季大会

オンライン口頭プログラム
大会第1日 [5月18日（火）] 9：00～12：00 オンライン・口頭・セッション
A1H, B1H, C1H, D1H
A1H

観測手法

座
山田 芳則（気象研究所）
長

B1H

C1H

D1H

環境気象
中高緯度大気降水システム1
気象予報1
中層大気
大気力学
惑星大気
澁谷 亮輔（東京大学 大気海 宮川 知己(東京大学大気海洋 稲津 將(北海道大学大学院理
洋研究所）
研究所)
学研究院)

OB-01+

PR-01+

工藤 玲（気象研）

辻

WF-01+

EM-01+

OB-02+

PR-02+

WF-02+

MH-01+

酒井 哲（気象研）

澁谷

直江

宮本

宏樹（東大大気海洋研） 古林 慎哉（気象庁数値予
稲津 將（北大院理）報）
スカイラジオメータによるエ 九州地方の大雨に先行する自 気象庁第3次長期再解析(JRA- 札幌におけるシラカバ花粉のアロゾル・水蒸気・オゾンの 由対流圏水蒸気フラックス収 3Q)の概要
高解像度予測システムの開発
リモートセンシング手法の開 束の存在とその役割
発
亮輔（AORI）

寛明（気象研）真希（北大）

ラマンライダーと差分吸収式 西日本域の広域極端豪雨現象 気象庁長期再解析(JRA-3Q)
ライダーによる大気下層水蒸 をもたらす環境場と主成分分 非衛星時代の品質評価
気分布の比較観測
析による統計的分類

地上天気図と客観手法による前線の比較

OB-03+

MH-02+

PR-03+

WF-03+

斉藤 和雄
氏家 将志（気象庁数値予平沢 尚彦（極地研）
報）（JMBSC/AORI/MRI）
地デジ放送波を用いた地表付 台風に伴う北向き非地衡風の 2021年3月の気象庁全球数値 南極氷床上の春季の気温の緯
近の水蒸気量観測
PREへのインパクト (2)雲解像 予報システムの更新について 度断面の特徴－九州実証実験への準備状況 モデル実験
その2－
花土 弘（NICT）

OB-04+

PR-04+

南原

OB-05+

PR-05+

WF-05+

MA-02+

堀

吉田

宮川

松山

正岳（東大AORI）

匠（理研計算科学）

MA-01+

北村 祐二（気象庁数値予報）
東日本における気象庁LIDEN 平成30年7月豪雨の予測可能 2021年3月の気象庁局地数値
性: 台風 Prapiroon と東シナ 予報システム更新の概要とJLDNの雷検知状況
海上の擾乱の影響
松井 倫弘（FJC）

本田

WF-04+智（気象研）

知己（AORI）

優一（東大院理）2019年南半球成層圏突然昇温時の重力波とロスビー波の力
学的解析
裕矢（九大院理）

YOPP集中観測期間中におけ 線状降水帯に対する水蒸気ラ 「富岳」におけるNICAMを 大規模アンサンブルデータをる圏界面付近のラジオゾンデ イダデータの同化の影響用いた全球スケール予測の取 用いた成層圏のプラネタリー
波束下方伝播の統計解析
気温の不一致に関する研究
り組み
（続報）
座
川野 哲也(九州大学大学院理小郷原 一智(京都産業大学理小野 耕介(気象研究所)
長
学研究院)
学部)
OB-06+

PR-06+

清水足立

健作（明星）

WF-06+

DY-01+

透（気象研）

雁津 克彦（気象庁数値予山本 晃立（東大AORI）
報）
雲/降水粒子撮像装置ビデオ PAWRおよびCNNを用いた市 統合型ガイダンスの開発概要 高・低気圧非対称性に着目しについてた持続する渦の解析
ゾンデの1680MHz帯実験局か 原竜巻の3次元渦探知実験
ら400MHz帯気象援助局への移行技術の研究開発(第2報)OB-07+

PR-07+

WF-07+

DY-02+

板橋

石戸

伊藤

奥井

広大（東理大）空（高知大院理工）

耕介（琉大理）晴香（東大院理）

長期降水観測に向けたimage 台風遠隔で発生した竜巻親雲 台風通過時にみられる気象庁 重力波解像モデルを用いた中
全球日別海面水温解析の速報 層大気重力波のスペクトル解
disdrometer撮影システムの構 の特徴
版のバイアスとその補正
析
築

-11-

OB-08+PR-08+

WF-08+

DY-03+

山田 芳則（気象研）

藤井 虎太朗（高知大院理小野 耕介（気象研）
高木 征弘（京産大理）工）
高時間解像度dual-PAWR 解 高知大学レーダーが捉えた竜 メソアンサンブル予報による 金星大気中の短周期惑星規模
複数気象シナリオの作成
波動の成因と力学的性質につ析による対流雲の時間発展の 巻親雲の統計的な特性
いて解析
OB-09+

PR-09+

WF-09+

PA-01+

佐藤 晋介（NICT）

川野

野原

鈴木

哲也（九大院理）

大輔（電中研）杏那（京産大院理）

さいたまMP-PAWRのデータ 2017年8月9日に九州北部地方 太陽光発電出力確率予測
品質管理 ～様々な非降水エ を通過したボウエコーの内部
コーの特徴～
構造および発達過程

大気安定度に対する金星熱潮
汐波の依存性OB-10+

PA-02+

PR-10+

WF-10+

矢吹 諒（京大生存研）

岩下 久人（明星電気株式会 澤田 洋平（東大院工）小郷原 一智（京産大理）社）
MU レーダー外付け受信専用 衛星による降水量観測と地上 社会気象学：社会ダイナミク 火星におけるダストデビルのアンテナを用いたアダプティ 稠密観測網による気象観測と スを考慮した新しい天気予報 発生頻度と周囲の大気環境と水害警報に向けた試論
ブクラッター抑圧システムの の比較分析
開発
OB-11+

PR-11+

須崎 貫太（東理大）青木俊輔（京大院理）グローブ風速放射センサGAR 衛星搭載レーダによる沿岸域の機能拡張に向けた取り組み 降水分布の解析-12-日本気象学会2021年度春季大会

オンライン口頭プログラム
大会第1日 [5月18日（火）] 13：00～17：00 オンライン・口頭・セッション
A1K, B1K, C1K, D1K
A1K

B1K

C1K

D1K

専門分科会1「大気の鉛直運
大気境界層専門分科会4「気候変動・極
熱帯大気
大気放射
動を基軸とした地球環境学の端気象と都市環境」
物質循環システム新展開」
座 佐藤 薫(東京大学大学院理学中野 満寿男(海洋研究開発機
Doan Quang Van（筑波大学）
大河原 望(気象研究所)
長 系研究科)構)
趣旨説明（佐藤 正樹）
SP1-01+
佐藤SP4-01+

TR-01+

正樹（東大大海研）

BL-01+

藤部 文昭（都立大都市環
山口 宗彦（気象研）
境）
大気の鉛直運動を基軸とした 東京における19世紀末以降の 秋台風の移動速度の鈍化
気象学・地球環境学の新展開 気象要素の平日-休日差

丹治

SP1-02+

SP4-02+

BL-02+

小林

JRA-3Qで表現された平均子午面循環の特徴

門田 拓樹（東京理科大学大 金田 幸恵（名大ISEE）
西 暁史（防衛大）学院）
都市部における平日と休日の 水平解像度1kmの領域大気海 防衛大学校上空に発生した波
気温差解析
状雲の事例解析
洋結合モデルを用いた
Typhoon Trami (2018) の将来変化予測

SP1-03+SP4-03+TR-03+

BL-03+

丹羽 洋介（国環研）

大山

飯田

河合

ちあき（気象研）

TR-02+

純佳（東理大）康生（YNU）

星河（北大院理）

防雪柵まわりに発生する吹きだまり形成の数値実験

佑太（理所計算科学）

高解像度シミュレーションで 東京都区部の屋根高反射化に 2019年台風15号(Faxai)と19号 不連続ガラーキン法を用いた
みえる温室効果ガスの鉛直輸 よる夏季気温低下量の検証
大気境界層乱流のラージエ(Hagibis）による海洋変化
送
ディシミュレーション
SP1-04+SP4-04+

佐藤 薫（東大院理）山本

TR-04+

雄平（千葉大CEReS） 阪本実紀（JMA）

BL-04+
福永

里歩（東理大）大循環から乱流に至る鉛直風 2018年の猛暑時における都市 令和元年台風第15号接近時の 都市化による気温影響の検証
力学の構築の地表面温度
波崎海洋研究施設における海 のための都市幾何データベースの構築
上風に関してSP1-05+

SP4-05+TR-05+

RD-01+

高麗 正史（東大院理）

菅原

笠見

大河原

広史（防大）

京平（東大理）望（MRI）

南極沿岸域における極端な対 表面サイズがヒートアイラン 令和2年台風10号の数値シ
日本における全天日射・下向
流圏界面の折れ込み現象の力 ド形成に及ぼす影響
ミュレーションによる強度変 き赤外放射の経年変化
学的解析
化要因解析
SP1-06+

SP4-06+

TR-06+

RD-02+

野口 峻佑（JAMSTEC）

見田

柳瀬

安間

智大（東理大）亘（気象研）

碩成（東北大院理）

高解像度中層大気大循環モデ 街区歩行者の曝される暑熱環 台風Kirogi(2012)の傾圧的な発 北極域の大気上端の短波放射
フラックスの季節変動とそのルJAGUARによる台風から放 境の実態調査
生過程
長期変動
射される重力波のシミュレー
ション
休憩
座 佐藤 正樹(東京大学大気海洋
日下 博幸(筑波大学)
長 研究所)
SP1-07+

SP4-07+TR-07+

MC-01+

大野 裕一（NICT）

竹見

中野

竹村

哲也（京大防災研）

満寿男（JAMSTEC）

俊彦（九大応力研）

WINDAS鉛直速度観測を用い 大気安定度の違いによる都市 2019年台風10号進路予測可否 エアロゾル濃度変化に伴う地における風速変動・暴風リス の要因分析
上気温変化の温室効果気体濃た高層雲の解析(5)
クの解析
度依存性

-13-

座
長
SP1-08+

SP4-08+

荻野 慎也(海洋研究開発機
構)
TR-08+

萩原 雄一朗（NICT）

川端

木村康弘（気象研）佳羽（お茶大情報）河合 慶(名古屋大学大学院環境学研究科)
RD-03+
関口

美保（海洋大）NICAM/Joint-Simulator出力を 東京および東京国際空港にお 台風経路の文字列化による類 気候変動観測衛星『しきさ似度順位付けい』の観測データを用いた多利用したEarthCARE/CPRドッ ける視程の変化
波長多ピクセル法の解析と検プラ速度誤差の評価（その証4）
SP1-09+SP4-09+TR-09+

金丸 佳矢（NICT）

梶野

鳥山

SP1-10+

SP4-10+

清木 達也（JAMSTEC）

梶川瑞王（気象研）RD-04+

菜海子（お茶大）齊藤 雅典（テキサスA&M
大学 大気大気科）
衛星搭載降水レーダーによる ニューデリーの大気質におけ 台風の眼のサイズに関する衛 非球形大気微粒子の光学特性
ドップラー計測の実現性につ るパンジャブ野焼きとエアロ 星画像の解析の包括的なデータベース
いて
ゾル放射相互作用の影響
TR-10+

MC-02+

友貴（早稲田大）GPM-DPR観測を用いた台風
中心の雲微物理構造の解析

塚田 大河（北大院環境科
眞木 貴史（気象研）
学）
気象化学モデルOnline_NHM- ひまわり8号赤外画像を用い 衛星観測データのCO2収支速
Chemを用いた大気汚染が都 た台風内部コア領域の風速推 報解析へのインパクト調査
市型豪雨に及ぼす影響に関す 定る検討

SP1-11+

SP4-11+

TR-11+

MC-03+

Doan Quang Van（筑波大学）
サブkm解像度の数値気象モデ Future projection of the August
ルにおける鉛直流の解像度依 rainfall in the Tokyo
存性とその特徴
metropolitan area

久保田

SP1-12+TR-12+

MC-04+

渡邉佐藤

河合伊藤 純至（東北大）

俊一（気象研）尚之（北大院理）

阿保真（都立大）

台風発生時に観測された活発 地表から自由対流圏までのラな雷活動
イダーによるCO2濃度の鉛直
分布観測
優花（お茶大）慶（名大院環境）asucaを用いた線状降水帯の表
現の格子間隔依存性

大気太陰潮汐による降水微小 混合相雲における氷晶核の全変動現象のメカニズム検証
球数値シミュレーション：アジアダストの重要性

SP1-13+TR-13+

MC-05+小原山中甲斐涼太（東北大院理）

平成30年7月豪雨の梅雨前線
における二次循環と雨滴蒸発の相互作用総合討論（佐藤大学（地球研）憲次（茨大教育）

熱帯沿岸起源重力波の成層圏 ゴビ砂漠のダストホットス
準二年周期振動への寄与
ポット－2019年4月のフィー
（続）
ルド調査－

正樹）
TR-14+

MC-06+荻野渡辺

慎也（JAMSTEC）

幸一（富山県立大）アジアモンスーンに伴う中緯 2020年夏季の西之島噴火活動度から熱帯へのオゾン輸送の による北陸地方の大気環境へ
季節内変動による変調
の影響

-14-

日本気象学会2021年度春季大会

オンライン口頭プログラム
大会第2日 [5月19日（水）] 9：00～12：00 オンライン・口頭・セッション
A2Ｈ, B2Ｈ, C2Ｈ, D2Ｈ
A2Ｈ

B2Ｈ

C2Ｈ

D2Ｈ

降水システム2

気象予報2

横井 覚(海洋研究開発機構)

岩崎 博之(群馬大学教育学部)

岡部 いづみ(気象庁気象研究所)

SP7-01+

PR-12+

WF-11+

専門分科会5「気象衛星ひま 専門分科会7「アジアの水文
わり8号・9号の利用とその後 気候学的変動の予測可能性向上にむけたAsiaPEXの展望」
継衛星への要望」
趣旨説明（鼎 信次郎（東工大環境・社会理工））座
中島 孝(東海大学)
長SP5-01+

別所 康太郎（気象庁気象衛 佐藤 友徳（北大院地球環
古澤 文江（名大宇地研）平井 丈（TIT）
星課）
境）
ひまわり後継衛星のセンサー 降水継続時間別にみた極端降 衛星観測データを用いた降水 山岳降雨に及ぼす雲内乱流効の検討状況について
水と地上気温の関係
プロダクト間の長期比較II
果の数値解析
SP5-02+

SP7-02+

樋口 篤志（千葉大CEReS） 村田

文絵（高知大理工）

PR-13+

WF-12+青梨

澤田

和正（JAXA）

謙（MRI）

次期ひまわり搭載イメー
ジャーに関する検討（その2）

インド・チェラプンジC帯レーダーの解析

GSMaP マイクロ波放射計降 NHM-LETKFへのSPUCの導入
水リトリーバルアルゴリズム(V05)の開発

SP5-03+

SP7-03+PR-14+

今井 崇人（気象庁気象技術 広瀬 正史（名城大）
大東 忠保（防災科研）
開発室）
推計気象分布における日照時 山岳域の地表付近降水量と地 寒候期つくば上空の偏波雲
間推定アルゴリズム
表面降水量
レーダー観測WF-13+
岡部

いづみ（JMA/MRI）

衛星搭載ドップラー風ライ
ダーOSSE～台風進路予測へのインパクト評価～

座
樋口 篤志(千葉大学)
長SP5-04+

SP7-04+

PR-15+

WF-14+

平田 英隆（立正大・地球環 中 陽（高知大理工）山崎 哲（JAMSTEC）
境科学）
全天候赤外輝度温度データ同 2019年7月にネパール・ロー 高知市五台山における雨滴粒 週間予報実験においてどの緯化に向けた、シミュレーショ ルワリン地域で発生した豪雨 度分布の特徴
度帯での観測インパクトが長ンの検証とバイアス要因調査 の発生過程
く持続するか？

岡本幸三（気象研）SP5-05+

SP7-05+

PR-16+

WF-15+

岡崎 恵（京都大学大学院理 近藤 圭一（気象研）
学研究科）
全天赤外輝度温度のデータ同 雲解像実験におけるヒマラヤ ふた山形状の雨滴粒径分布形 背景誤差の非ガウス性定量化
化による極端気象現象予測
およびその周辺域での夜雨再 成メカニズム解明への試み
による非ガウスデータ同化手
現実験
法座
古澤 文江(名古屋大学宇宙地 末木 健太(理化学研究所 計長
球環境研究所)
算科学研究センター)
SP5-06+
SP7-06+
PR-17+
WF-16+
南出 将志（東京大学/JPL） 杉本

志織（JAMSTEC）

三好徹（香川大教育）

建正（理研）

寺尾

村上 正隆（名古屋大学 宇 三輪 哲大（東大工学系）
地研）
30秒ごとの衛星データのリア アジアモンスーンオンセット ダブルモーメント雲微物理パ 強結合データ同化の性能にド前後における大気加熱過程の ラメタリゼーション（CReSS- メイン間相互作用が及ぼす影
ルタイム活用への期待
評価
響4ICE）の開発
休憩-15-

座 岡本 幸三(気象研究所気象観長 測研究部)
SP5-07+SP7-07+
大和田 浩美（気象庁）

高谷

祐平（気象研）PR-18+

WF-17+

近藤

末木誠（北大院理）健太（理研計算科学）

静止衛星搭載ハイパースペク 2020 年の活発な梅雨・メイ
トル赤外サウンダの全球観測 ユに対するインド洋の影響
システムシミュレーション実験

北海道の冬季季節風下での降 EnKFを用いたパラメータ推
雪雲を対象とした雲微物理ス 定の推定時間と推定精度キームの評価SP5-08+

SP7-08+

PR-19+

WF-18+

藤田 匡（気象研）

遠藤

南

石橋

ひまわり後継衛星GeoHSSのメソOSSE

東アジアの夏季降水量の将来 エアロゾル氷晶核が豪雨での 観測誤差共分散行列の流れ依
変化：初夏と晩夏の違い
降水や雲微物理に与える影響 存性

SP5-09+オンデマンド閲覧・質疑林

洋和（気象研）昌宏（気象研）静止衛星搭載ハイパースペク
トル赤外サウンダを想定した
気温・水蒸気鉛直プロファイ
ル推定手法の開発

孝太郎（筑波大）俊之（気象研）PR-20+

WF-19+佐藤

冨澤

陽祐（北大院理）

風翔（東大）

平成29年九州北部豪雨と平成 Ensemble Kalman Filterと30年7月豪雨の雷特性に関す Reservoir Computingの融合にる数値的考察よる不完全観測下でのカオス
力学系予測座
本多 嘉明(千葉大学)
長SP5-10+PR-21+

WF-20+

牛尾科）
静止軌道からの雷観測の検討

岩崎

露木

総合討論
知雄（大学院工学研究 寺尾 徹（香川大教育）

博之（群馬大教育）義（気象研）

全規模で観た「一発雷」の多 アンサンブルカルマンフィル
様性
タと組み合わせた深層学習によるデータ同化（第3報）

総合討論

-16-

日本気象学会2021年度春季大会

オンライン口頭プログラム
大会第3日 [5月20日（木）] 13：00～17：00 オンライン・口頭・セッション
A3Ｋ, B3Ｋ, C3Ｋ, D3Ｋ
A3Ｋ

B3Ｋ

C3Ｋ

D3Ｋ

専門分科会2「気象分野にお 専門分科会3「気象庁データ 専門分科会6「理学的観点とける途上国支援・協力の現状 を利用した気象研究の現状と 防災上の実用的観点からの線と今後の展望」
展望」
状降水帯の研究の整理」
趣旨説明（赤津
JICA））
座
石原
長

邦夫（元

正仁(JICA)

SP2-01+

気候システム

趣旨説明（NIED 清水）
石田 純一(気象庁)

清水 慎吾(防災科研)

塩竈秀夫(国立環境研究所)

SP3-01+

SP6-01+

CL-01+

大庭 隆（地球環境部防災グ 山口 弘誠（京大防災研）
加藤 輝之（気象大）松下 大河（筑波大学）
ループ）
JICAの気象分野における協力 アンサンブル予測の更新履歴 （招待講演）線状降水帯のレ 日射量変動が東アジア夏季モ
解析による「予測が外れるこ ビューと今後の課題
ンスーンに与える影響の現状と課題と」の確かな予測
SP2-02+

SP3-02+

SP6-02+

CL-02+

小川 智（JMA）

芳村

廣川

藤原

気象庁の国際協力業務

アンサンブル手法を用いた確 強雨域の統計解析に適した「長期緩慢災害」と率的数値洪水予測5km分解能解析雨量の変換手 彗星・惑星の内合
法

SP2-03+SP3-03+圭（東大生研）康隆（気象研）SP6-03+ケイ
地球／

CL-03+

山本 幹人（気象庁気象衛星 大竹 秀明（産総研）
清野 直子（気象研）
栗原 和夫課）
静止気象衛星ひまわりによる メソアンサンブル予報の電線状降水帯発生環境の気象庁 約10年で太平洋を横断する海
国際貢献
力・エネルギー分野での活用 メソ解析によるコンポジット 面水温正偏差域の特徴解析（第二報）SP2-04+SP3-04+SP6-04+

CL-04+

登内 道彦（JMBSC）

松野

後藤

川合

賀宣（JAXA）

優太（AORI）

秀明（気象研）途上国における気象分野への メソアンサンブル予報を用い 東アジア域の線状降水帯の統 MRI-ESM2における南大洋の貢献た風況場ナウキャスティング 計解析
短波放射バイアスとダブルによる航空機軌道予測に関す
ITCZ問題の関係る検討
SP2-05+

SP3-05+

SP6-05+CL-05+

岩田 総司（社会・防災事業 八谷 大岳（RIKEN AIP）
部）
途上国気象局職員の日本国内 U-Netを用いた時空間的な降研修における大学及び研究機 水量ガイダンス統合
関協力先の現状

細谷 桂介（東大理学部地
岩切 友希（東大大気海洋物）
研）
令和2年7月豪雨の環境場解析 多年ラニーニャ現象の発生メ
カニズム

SP2-06+

SP3-06+SP6-06+

CL-06+

石原 正仁（JICA）

金子

西井

竹村

凌（理科大）

章（名大宇地研）

和人（京大院理）JICA長期専門家から見た途上 解析雨量を用いた深層学習降 高知県室戸半島から北に延び 緩和アンサンブル予報実験に
水予測の検討る線状降水帯の客観抽出と発 よる2016年8月後半のモン
国支援
生環境場
スーントラフ強化の予測可能性評価
休憩座
余田 成男(京大高等教育院)長
SP2-07+前坂
SP3-07+

剛(防災科研)SP6-07+

CL-07+

井戸 滉昇（東理大）
木津 理稔（東大工）平井 陸也（筑波大学生命環
BEHERA SWADHIN
境学群）
KUMAR（APL/JAMSTEC）
Climate prediction based societal 深層学習による降水予測精度 大気の川の予測可能性：ひま 西部北太平洋における冬季の向上に必要な気象要素及び空 わり8号の全天候観測のデー 対流活発化に伴うテレコネク
applications
間解像度の検討
タ同化による2020年熊本豪雨 ションの力学構造予測を題材として

-17-

座
長

竹村 和人(京都大学大学院理学研究科)
SP2-08+

SP3-08+

SP6-08+CL-08+

沖

榎本

中

林

大幹（東大工学系）

剛（京大防災研）

七海（京大院理）

未知也（国環研）

タイにおける水文・気象共同 2020/2021年越し寒波と極越え 近年の豪雨災害事例に見られ 2020年8月の北西太平洋の記た降雨特性および環境条件の 録的高温と人為的地球温暖化
研究の30年について
気流との関係解析
SP2-09+SP3-09+SP6-09+

山中 大学（地球研）

庭野若月

SP2-10+

SP3-10+

SP6-10+CL-10+

石川 裕彦（京大防災研）

鴨川

栃本

宮坂

匡思（気象研）CL-09+

谷田貝 亜紀代（弘前大理工）
インドネシア海大陸の観測気 積雪変質モデルを用いた日本 仮想大気環境場での線状降水 北西太平洋におけるTropical
帯の数値実験
象学: JEPP, SATREPSと今 全域における積雪域推定
Cycloneに伴う降水分布の解析
後（改訂版）
仁（静岡県大）泰孝（茨城大理）

英伍（防災科研）

貴文（JMBSC）

極端気象を対象とした大学院 100年近く続く柿岡地磁気観 上層トラフが梅雨前線上のメ 関東における極端降水と付随レベルの人材育成
測所空中電気観測の後継事業 ソαスケール低気圧および令 する循環場の将来変化
和2年7月豪雨に与えた影響

SP2-11+

休憩10分＋第2部（趣旨説明）12分（石田 純一（気象庁））
SP3-11+
SP6-11+林村山泰一（京大東南研）

髙橋泰啓（NICT）

賢一（気象庁）

CL-11+
横山

千恵（東大AORI）

インド亜大陸北東部大気現象 「オープンサイエンス時代」 （招待講演）線状降水帯に関 GPM DPRとCMIP6モデルとと気象災害における研究データ共有の国 する情報に向けた気象庁の取 を用いた初夏日本付近の降水際動向
組
特性の将来変化推定のばらつきSP2-12+

SP3-12+

SP6-12+

CL-12+

斉藤 和雄
福山 幸生（気象庁数値予清水 慎吾（防災科研）
塩竈 秀夫（国環研）
報）（JMBSC/AORI/MRI）
東南アジア気象災害軽減国際 「数値予報資料共有Web（仮 線状降水帯の2時間先までの3 日本の気候変動影響評価・適共同研究とJICAベトナム気象 称）」の構築
時間積算雨量予測の精度検証 応策研究のための気候シナリ
オ選択
予測技術支援プロジェクト座長

林

祥介(神戸大・理)SP2-13+SP3-13+

CL-13+楠三好

石崎昌司（気象研）

建正（理研）

気象研究所高解像度全球大気 数値天気予報における研究とモデルによる国際研究協力
現業の連携のあり方
SP2-14+SP3-14+

佐々木 秀孝（気象研）

佐藤正樹（東大大海研）

NHRCMを用いたアジア・太 「気象集誌」におけるJ平洋地域における気候変動予 STAGE Dataの利用の取り組測実験に関する共同研究につ み
いてSP2-15+

SP3-15+

仲江川 敏之（気象研）

林祥介（神戸大・理）

途上国の防災にかかわる気候 気象学における情報基盤再考
変化予測協力総合討論
第2部（総合討論）（林 祥介（神戸大・理））-18-

紀子（国環研）

気候変動予測情報利用に際したダウンスケーリング手法の選択オンデマンド講演（ポスター・スライド）プログラム

日本気象学会2021年度春季大会

大会第2日 [5月19日（水）] 13：00～15：00 オンデマンド講演（ポスター・スライド）セッション P2L
一般発表
BL-05

中田

潔（一般）

だるま夕日の発生と形状についての定量的解析

BL-08

高根

雄也（産総研）なぜ浜松で歴代最高気温41.1℃が観測されたか？

CL-14

竹村

和人（京大院理）

地球温暖化に伴う北太平洋における夏季砕波頻度の減少

CL-15

土田

耕（九大院・理）

CL-18

野坂

真也（気象研）MIROC6 piControl実験における摂動フィードバックパラメータの変動とそのメカニズム解明気象庁現業モデルasucaの気候実験利用のための開発

CL-19

尾瀬

智昭（気象研）

海面気圧の類似年による盛夏期日本の将来気候変化推定

CL-25

星野

俊介（高層台）館野におけるゾンデの変遷を考慮した長期トレンド

CL-27

山田

恭平（長野環保研）

長野県における2018年8月の急激な昇温事例の解析

CL-28

北林

翔（都立大）CL-29

加藤茜（三重大生物資源）

CL-30

野口

峻佑（JAMSTEC）

成層圏周極渦極端変動による海洋循環駆動 －成層圏規定アンサンブル実験による2019/2020年の影響評価－

CL-31

関澤

偲温（東大先端研）

夏季オーストラリアモンスーンの経年変動から冬季東アジアへの遠隔影響

DY-05

茂木

厚志（東大AORI）

統計モデルを用いた夏季日本域の気温偏差へのテレコネクションパターンの寄与の定量化に関する研究

DY-06

安永

知生（福大・院・理）

一般化された2次元流体における3個の点渦の自己相似合体

EM-02

小川

公子（お茶大）我が国のPM2.5測定量データに関する包括的解析

EM-04

中村

祐輔（筑波大学）

大学生を対象とした被験者実験に基づく温熱指標UTCIの応答調査

IM-01

小野 稜平（環境情報学部・宮台風縁近域における乱気流発生可能性の調査
本佳明研究会）IM-02

伊藤

創司（慶應大学）

MA-04

岩尾
校）

航希（熊本高等専門学

MA-05

河谷

芳雄（JAMSTEC）

上部対流圏－成層圏の温暖化レスポンス差が日本周辺の気候場に与える影響

MC-08

安井

良輔（九大応力研）

SCALE-RMを用いた超高解像度エアロゾル輸送モデルの開発

MC-09

村山

昌平（産総研）

南鳥島及び飛騨高山落葉広葉樹林観測サイトにおいて観測された大気中二酸化炭素安定同位体比の変動の比較

MC-12

古賀

聖治（産総研）

北西太平洋上のエアロゾル粒子の複素屈折率

MH-03

吉田

尚起（九大院・理）

台風ボーガスを用いた7月気候場シミュレーションによる台風の遠隔影響

MH-05

岡島

悟（東大先端研）

北太平洋における移動性擾乱活動の真冬の振幅低下に関するエネルギー論

OB-12

岩堀

太紀（古野電気）

小型マイクロ波放射計による水蒸気高度分布推定

OB-14

小司

禎教（気象研）船舶搭載GNSSによる海上可降水量解析最適化の検討

OB-16

高田

真奈（奈良女子大）船舶搭載型全天カメラ観測データ解析による海洋上の雲量の推定

OB-18

磯田

総子（NICT）

OB-20

岸淵

航大（TMU）

OB-23

小田僚子（千葉工大）

PA-03

杉山
報）

耕一朗（松江高専・情

PR-22

中井

専人（防災科研）

南アジアモンスーン域におけるエアロゾルの気候への影響とENSOなどの海洋の寄与
テレコネクションとGDP成長率の全球的な共変動

2011年4月27日に発生した乱気流の環境場の解析
冬季南半球における成層圏突然昇温の季節性とプラネタリー波の伝播特性

フェーズドアレイ気象レーダ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その3
鉛直風測定のための直接検波式ドップラー風ライダーの受光部光学系の検討及び検証
地上デジタル放送波を用いた東京湾沿岸部における水蒸気変動量推定の初期結果
木星の雲対流の数値計算～放射伝達計算による平均冷却鉛直分布を与えた場合～
2020年12月から2021年1月にかけての北陸地方大雪事例の降雪の特徴-19-PR-23齋藤

泉（名工大院工）

エディ・ホッピングモデルの解析解を利用したモデル修正の提案

PR-25

大矢

康裕（岐阜大学）

2019年台風19号で大雨をもたらした前線強化の要因解析

PR-29

纐纈

丈晴（名大宇地研）

PR-30

橋本

明弘（気象研）PR-31

山下

尭也（東北大院理）

梅雨期の南西諸島付近における降水の日周期に対する力学的な効果

PR-36

柴田

泰邦（都立大）パーティクル偏光ライダーによって観測された雨粒子と雪粒子の鉛直分布とそ
の経時変化

PR-37

下瀬

健一（防災科研）

SReHを用いた個々の積乱雲の危険度判定手法の開発

PR-38

出世

ゆかり（防災科研）

ひょう粒子の3次元X線CT撮像

PR-43

若月

泰孝（茨城大理）

数値実験上の積乱雲の初期摂動手法の開発

PR-44

川野

哲也（九大院理）

南西諸島周辺の黒潮流域SSTが2020年7月熊本豪雨に与えるインパクト

PR-45

田尻

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（その2）

PR-46

林

PR-47

吉村

飛鳥（名大 ISEE）

機械学習を用いたHYVIS画像の自動粒子判別

RD-06

関口

美保（海洋大）金星大気対応広帯域放射伝達モデルMstrn-Venusの開発（その2）

TR-16

大和田

TR-17

西

TR-18

山崎

一哉（東大院理）

スーパーパラメタリゼーションにおける熱帯低気圧の再現性

TR-19

伊藤

耕介（琉大理）3次元的な藤原効果

TR-20

児玉

真一（東大AORI）

秋季の台風による遠隔降水の特徴について

WF-21

石田

春磨（気象研）

主成分スコアからの再構成輝度を利用した赤外ハイパースペクトルサウンダ
データ同化

WF-22

内山

常雄（予報士会）

2週間気温予報の利用法を考える（第2報)

WF-24

原田

やよい（MRI）

JRA-3Q長期再解析の初期評価結果

WF-25

黒木

志洸（気象庁数値予報） 気象庁全球モデルの水平高解像度化に向けた力学過程の開発

WF-28

Chen Ying-Wen（AORI）

WF-32

寺崎

康児（理研計算科学）

WF-33

山崎

哲（JAMSTEC）

修吾（気象研）真由（お茶大）憲敬（福岡大理）

MP-PAWRで観測された雷雲内部の降水粒子分布と雷活動－2018年8月13日のケース－
2018 年冬季降雪シミュレーションから得られた降雪粒子特性に関する検討 その2二重偏波レーダーによる粒子判別結果と雷放電頻度の関係(その2)

地球温暖化による台風並進速度変化
ERA5データにみられる熱帯雲クラスターのライフサイクル

JAXAスパコンを用いた気象予測システム(NEXRA)の現状
全球水平解像度56km・1024メンバーのNICAM-LETKFを用いた令和2年7月豪雨の事例実験
反復データ除去実験と非反復データ除去実験での観測インパクトの違い：北極域ラジオゾンデ観測の場合-20-

オンデマンド講演（ポスター・スライド）プログラム

日本気象学会2021年度春季大会

大会第2日 [5月19日（水）] 15：30～17：30 オンデマンド講演（ポスター・スライド）セッション P2M
一般発表
BL-06

柳澤

かおり（気象大）Single-Column Modelを用いた移流霧の発生と維持に関わる物理的機構の研究

BL-07

岩川

裕亮（弘前大院理工）

静力学モデルを用いた冬季津軽平野の冷気形成解析

CL-16

田中

実（無所属）

モンス－ンによるハドレ－循環の強化と拡張

CL-17

仲江川

CL-20

小畑

淳（気象研）

地球システムモデルによる旱魃と飢饉の地域別推定

CL-21

宮本

歩（東大先端研）

南インド洋亜熱帯高気圧に対する下層雲の放射的影響とその季節性

CL-22

遠藤

伸彦（JAMSTEC）

領域気候モデルの陸域可降水量の再現性

CL-23

原田

やよい（MRI）

令和2年7月豪雨時における大気循環場の特徴と過去の大雨事例との比較

CL-24

中村
源）

祐貴（三重大院生物資

CL-26

初塚

大輔（北大院地球環境） 夏季北海道に強い降水をもたらす総観場と海面水温の関係

CL-32

福井

真（JMBSC）

地域気候モデルの九州域における降水再現の解像度依存性

DY-04

岩山

隆寛（福大・理）一般化された2次元流体系における二重点渦列の線形安定性解析

DY-07

石井

智士（明治大）日本列島上空における山岳波の発生頻度および、地形と下層風の関係

DY-08

黒田

龍馬（防衛大・地球）

超音波風速計を用いた複合渦中心部の構造解析

EM-03

仲吉

信人（東京理科大）

埼玉県における熱中症搬送者の暴露気象条件・生理状態の推定および熱中症リ
スク指標作成EM-05

大泉 伝（気象業務支援セン
ター）

1000メンバーアンサンブルと流域雨量指数を用いた球磨川の洪水予測

IM-03

村崎

万代（気象研）Climpactによる日本域の気候指標利活用の可能性

MA-03

藤原

正智（北大地球環境）

大規模火山噴火にともなう成層圏子午面循環の変化

MC-07

財前

祐二（気象研）つくばにおける有効な氷晶核粒子を特定する試み

MC-10

清水

厚（環境研）

大気環境常時監視データを利用した日本国内における黄砂イベントの検出

MC-11

伊藤

彰記（JAMSTEC）

鉱物ダストの光学的特性に対するエアロゾル放射効果の感度実験に関するモデ
ル相互比較

MC-13

田中

泰宙（MRI/JMA）

GCOM-C SGLIエーロゾルデータ同化・予測の実証実験

MH-04

鈴木

雄斗（九大院・理）

2021年1月大雪時の爆弾低気圧とJPCZ：長白山系の影響評価

MH-06

中山

盛雄（東大先端研）

南半球傾圧環状モード変動に関わる移動性擾乱の力学

MH-07

平沢

尚彦（極地研）南極氷床表面の夏の昇華

OB-13

山本

真之（NICT）

1.3GHz帯ウィンドプロファイラにおける信号処理手法の評価

OB-15

星野

俊介（高層台）明星電気RS-11GおよびiMS-100ゾンデのGDP開発

OB-17

永尾

隆（東大AORI）

GCOM-C/SGLIの偏光・短波長赤外チャンネルを用いた雲相の鉛直解像の試み

OB-19

内山

明博（環境研）GOSAT-2/CAI-2エアロゾルプロダクトの検証（1）

OB-21

岩井

宏徳（NICT）

2μm水蒸気差分吸収ライダーの測定精度検証

OB-22

柴田

泰邦（都立大）ライダーによる大気境界層気温鉛直分布の連続観測

OB-24

堀江

宏昭（NICT）

EarthCARE/CPR検証用雲観測レーダによる連続観測

PR-24

高橋

暢宏（名大 ISEE）

GPM/DPRのマルチパラメータレーダによる検証（その2）

PR-26

原岡

秀樹（FJC）

台風に伴う発雷分布－台風中心壁雲付近で正極性落雷が多い事例－

PR-27

郭

威鎮（気象研）敏之（気象研）気象研究所におけるパナマでの気候変化予測協力

近年の関東地方における降雪現象の極端化とそれをもたらす環境場の変化

雲核計内における吸湿性フレアー粒子の雲核活性と雲粒粒径分布に関する数値
計算

-21-

PR-28藤野梨紗子（慶大SFC）

辻堂における降水量とPM2.5の関係

PR-32

荒木

健太郎（気象研）

2018年1月22日の関東大雪事例の降雪結晶特性

PR-33

神野

拓哉（東大院理）

PR-34

北畠

尚子（気象大）PR-35

村田

文絵（高知大理工）

バングラデシュにおけるX帯レーダー観測計画

PR-39

岩田

和樹（ISEE）

2018年8月27日に関東地方周辺に発生した雷雲の観測(その3)PR-40

川口 航平（名古屋大学宇宙地 マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダデータに基づく孤立積乱雲の球環境研究所）
内部構造の時間変化

PR-41

宮原

大輝（高知大院）

2005-2019年の四国における線状降水帯の特性と環境場の解析

PR-42

田上

雅浩（国環研）Iso-NICAMによる水同位体比の全球雲システム解像シミュレーション

PR-48

藤岡

比呂子（名大ISEE）

大雪事例における粒径落下速度分布から求めた主要な降水粒子の解析

カノニカルアンサンブルの枠組みに基づく放射対流平衡における積雲対流の統計的性質
日本海側の大雪に対する総観場の影響 －2018年2月上旬と2021年1月上旬の事
例の比較－

RD-05

山崎

明宏（気象研）2020年8月上旬に九州、沖縄地方で確認された煙霧時のスカイラジオメータ観
測

TR-15

藤原

圭太（九大院・理）

今世紀における黒潮の海面水温昇温がもたらす秋台風の遠隔強化

TR-21

橋口

浩之（京大生存研）

熱帯対流圏界層における乱流層とオゾン鉛直分布の観測

TR-22

加藤

ふみ（京大院理）

マッデン・ジュリアン振動に伴う降水に対する海洋大陸の影響

TR-23

寺田

真未子（東大院理）

スマトラ島西岸付近で観測された降水域の日周変動に関する数値的研究

TR-24

嶋田

宇大（気象研）静止気象衛星搭載雷センサで観測された熱帯低気圧の雷活動と強度変化の関係

TR-25

茂木

耕作（JAMSTEC/DCOP） 海大陸域におけるコールドサージ観測YMC-CSO2021の概要

TR-26

久保田

尚之（北大院理）

WF-23

高野

哲夫（気象予報士会）

GSM地上を用いた山形県内における降雪量ニューロ・モデルの開発（第3報）

WF-26

前島

康光（理研計算科学）

高頻度・高分解能雷観測データBOLTの同化に向けた観測演算子の構築

WF-27

小野

耕介（気象研）メソ特異ベクトルの基礎調査

WF-29

瀬古

弘（気象研）

メソアンサンブル予報を用いた豪雨の相関解析

WF-30

長澤

亮二（気象研）

放射計算における氷雲の扱いが大気モデルのOLRに与える影響

WF-31

石井

昌憲（都立大）衛星搭載ドップラー風ライダーシミュレータの高度化②超小型衛星と雷放電・気象観測網によるアジア域観測システムの展開-22-

オンデマンド講演（ポスター・スライド）プログラム
日本気象学会2021年度春季大会
大会第3日 [5月20日（木）] 9：00～10：15 オンデマンド講演（ポスター・スライド）セッション P3I
一般発表
BL-01+丹治

星河（北大院理）

防雪柵まわりに発生する吹きだまり形成の数値実験

CL-02+

藤原ケイ「長期緩慢災害」とCL-04+

川合

秀明（気象研）MRI-ESM2における南大洋の短波放射バイアスとダブルITCZ問題の関係

CL-06+竹村

和人（京大院理）

緩和アンサンブル予報実験による2016年8月後半のモンスーントラフ強化の予測可能性評価CL-09+

谷田貝

CL-10+宮坂貴文（JMBSC）

関東における極端降水と付随する循環場の将来変化

CL-12+塩竈秀夫（国環研）日本の気候変動影響評価・適応策研究のための気候シナリオ選択

CL-13+

石崎紀子（国環研）

気候変動予測情報利用に際したダウンスケーリング手法の選択

DY-02+

奥井晴香（東大院理）

重力波解像モデルを用いた中層大気重力波のスペクトル解析

EM-01+

稲津將（北大院理）札幌におけるシラカバ花粉の高解像度予測システムの開発

MA-02+

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束下方伝播の統計
解析

MC-04+

河合慶（名大院環境）

混合相雲における氷晶核の全球数値シミュレーション：アジアダストの重要性

MC-05+甲斐

憲次（茨大教育）

ゴビ砂漠のダストホットスポット－2019年4月のフィールド調査－

MC-06+

渡辺

幸一（富山県立大）2020年夏季の西之島噴火活動による北陸地方の大気環境への影響

MH-01+

宮本

真希（北大）

地上天気図と客観手法による前線の比較

OB-01+

工藤玲（気象研）

OB-03+花土弘（NICT）

OB-04+

松井

倫弘（FJC）

OB-05+

堀

正岳（東大AORI）

OB-07+

板橋

広大（東理大）OB-10+矢吹諒（京大生存研）

PA-02+

小郷原

PR-05+

吉田智（気象研）

線状降水帯に対する水蒸気ライダデータの同化の影響

PR-06+

足立透（気象研）PAWRおよびCNNを用いた市原竜巻の3次元渦探知実験

PR-07+石戸空（高知大院理工）

台風遠隔で発生した竜巻親雲の特徴

PR-09+

川野哲也（九大院理）2017年8月9日に九州北部地方を通過したボウエコーの内部構造および発達過程

PR-10+岩下社）

久人（明星電気株式会

PR-11+

青木俊輔（京大院理）

衛星搭載レーダによる沿岸域降水分布の解析

PR-12+

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II

PR-15+

中

PR-16+
PR-17+

岡崎 恵（京都大学大学院理学
ふた山形状の雨滴粒径分布形成メカニズム解明への試み
研究科）
村上 正隆（名古屋大学 宇地
ダブルモーメント雲微物理パラメタリゼーション（CReSS-4ICE）の開発
研）

PR-21+

岩崎

博之（群馬大教育）

全規模で観た「一発雷」の多様性

RD-03+

関口

美保（海洋大）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の解
析と検証

地球／彗星・惑星の内合

亜紀代（弘前大理工） 北西太平洋におけるTropical Cycloneに伴う降水分布の解析

一智（京産大理）陽（高知大理工）

スカイラジオメータによるエアロゾル・水蒸気・オゾンのリモートセンシング
手法の開発
地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測－九州実証実験への準備状況 その2－
東日本における気象庁LIDENとJLDNの雷検知状況
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（続報）長期降水観測に向けたimage disdrometer撮影システムの構築
MU レーダー外付け受信専用アンテナを用いたアダプティブクラッター抑圧シ
ステムの開発火星におけるダストデビルの発生頻度と周囲の大気環境衛星による降水量観測と地上稠密観測網による気象観測との比較分析

高知市五台山における雨滴粒度分布の特徴-23-TR-03+

齊藤 雅典（テキサスA&M大学
非球形大気微粒子の光学特性の包括的なデータベース
大気大気科）
水平解像度1kmの領域大気海洋結合モデルを用いたTyphoon Trami (2018) の将来
金田 幸恵（名大ISEE）
変化予測
飯田 康生（YNU）
2019年台風15号(Faxai)と19号(Hagibis）による海洋変化

TR-05+笠見

京平（東大理）

令和2年台風10号の数値シミュレーションによる強度変化要因解析

TR-08+

木村佳羽（お茶大情報）

台風経路の文字列化による類似度順位付け

TR-09+

鳥山

菜海子（お茶大）

台風の眼のサイズに関する衛星画像の解析

TR-10+

塚田大河（北大院環境科学） ひまわり8号赤外画像を用いた台風内部コア領域の風速推定

WF-04+

北村

祐二（気象庁数値予報） 2021年3月の気象庁局地数値予報システム更新の概要

WF-05+宮川知己（AORI）

WF-06+雁津

克彦（気象庁数値予報） 統合型ガイダンスの開発概要について

WF-10+澤田洋平（東大院工）社会気象学：社会ダイナミクスを考慮した新しい天気予報と水害警報に向けた
試論

WF-12+澤田

謙（MRI）

NHM-LETKFへのSPUCの導入

WF-14+

山崎

哲（JAMSTEC）

週間予報実験においてどの緯度帯での観測インパクトが長く持続するか？

WF-16+

三輪

哲大（東大工学系）

強結合データ同化の性能にドメイン間相互作用が及ぼす影響

WF-17+

末木健太（理研計算科学）

EnKFを用いたパラメータ推定の推定時間と推定精度

WF-18+

石橋

俊之（気象研）

観測誤差共分散行列の流れ依存性

RD-04+
TR-02+「富岳」におけるNICAMを用いた全球スケール予測の取り組み

専門分科会1 「大気の鉛直運動を基軸とした地球環境学の新展開」
SP1-01+ 佐藤 正樹（東大大海研）

大気の鉛直運動を基軸とした気象学・地球環境学の新展開

SP1-02+ 小林 ちあき（気象研）

JRA-3Qで表現された平均子午面循環の特徴

SP1-03+ 丹羽 洋介（国環研）

高解像度シミュレーションでみえる温室効果ガスの鉛直輸送

SP1-04+ 佐藤 薫（東大院理）大循環から乱流に至る鉛直風力学の構築

SP1-05+ 高麗 正史（東大院理）

南極沿岸域における極端な対流圏界面の折れ込み現象の力学的解析

SP1-06+ 野口 峻佑（JAMSTEC）
SP1-07+ 大野 裕一（NICT）

高解像度中層大気大循環モデルJAGUARによる台風から放射される重力波のシ
ミュレーション
WINDAS鉛直速度観測を用いた高層雲の解析(5)SP1-08+ 萩原 雄一朗（NICT）

NICAM/Joint-Simulator出力を利用したEarthCARE/CPRドップラ速度誤差の評価（その4）

SP1-09+ 金丸 佳矢（NICT）

衛星搭載降水レーダーによるドップラー計測の実現性について

SP1-10+ 清木 達也（JAMSTEC）

GPM-DPR観測を用いた台風中心の雲微物理構造の解析

SP1-11+ 伊藤 純至（東北大）

サブkm解像度の数値気象モデルにおける鉛直流の解像度依存性とその特徴

SP1-12+ 渡邉 俊一（気象研）

asucaを用いた線状降水帯の表現の格子間隔依存性

SP1-13+ 小原 涼太（東北大院理）

平成30年7月豪雨の梅雨前線における二次循環と雨滴蒸発の相互作用専門分科会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」
大庭隆（地球環境部防災グ

SP2-01+ ループ）
SP2-02+ 小川 智（JMA）
山本

幹人（気象庁気象衛星

SP2-03+ 課）
SP2-04+ 登内 道彦（JMBSC）

JICAの気象分野における協力の現状と課題
気象庁の国際協力業務
静止気象衛星ひまわりによる国際貢献
途上国における気象分野への貢献

-24-

岩田

総司（社会・防災事業

SP2-05+ 部）
SP2-06+ 石原 正仁（JICA）
SP2-07+BEHERA SWADHIN KUMAR（APL/JAMSTEC）

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
JICA長期専門家から見た途上国支援
Climate prediction based societal applications

SP2-08+ 沖 大幹（東大工学系）

タイにおける水文・気象共同研究の30年について

SP2-09+ 山中 大学（地球研）

インドネシア海大陸の観測気象学: JEPP, SATREPSと今後（改訂版）

SP2-10+ 石川 裕彦（京大防災研）

極端気象を対象とした大学院レベルの人材育成

SP2-11+ 林 泰一（京大東南研）

インド亜大陸北東部大気現象と気象災害

SP2-12+

斉藤 和雄（JMBSC/AORI/MRI）

東南アジア気象災害軽減国際共同研究とJICAベトナム気象予測技術支援プロ
ジェクト

SP2-13+ 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

SP2-14+ 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SP2-15+ 仲江川 敏之（気象研）

途上国の防災にかかわる気候変化予測協力

専門分科会5 「気象衛星ひまわり8号・9号の利用とその後継衛星への要望」
別所康太郎（気象庁気象衛星

SP5-01+ 課）
SP5-02+ 樋口 篤志（千葉大CEReS）
今井

SP5-03+ 発室）

崇人（気象庁気象技術開ひまわり後継衛星のセンサーの検討状況について
次期ひまわり搭載イメージャーに関する検討（その2）
推計気象分布における日照時間推定アルゴリズム

SP5-04+ 岡本 幸三（気象研）

全天候赤外輝度温度データ同化に向けた、シミュレーションの検証とバイアス
要因調査

SP5-05+ 南出 将志（東京大学/JPL）

全天赤外輝度温度のデータ同化による極端気象現象予測

SP5-06+ 三好 建正（理研）

30秒ごとの衛星データのリアルタイム活用への期待

SP5-07+ 大和田 浩美（気象庁）

静止衛星搭載ハイパースペクトル赤外サウンダの全球観測システムシミュレー
ション実験

SP5-08+ 藤田 匡（気象研）

ひまわり後継衛星GeoHSSのメソOSSE

SP5-09+ 林 昌宏（気象研）

静止衛星搭載ハイパースペクトル赤外サウンダを想定した気温・水蒸気鉛直プ
ロファイル推定手法の開発

牛尾

SP5-10+ 科）

知雄（大学院工学研究

静止軌道からの雷観測の検討

専門分科会7 「アジアの水文気候学的変動の予測可能性向上にむけたAsiaPEXの展望」
SP7-01+ 佐藤 友徳（北大院地球環境） 降水継続時間別にみた極端降水と地上気温の関係
SP7-02+ 村田 文絵（高知大理工）

インド・チェラプンジC帯レーダーの解析

SP7-03+ 広瀬 正史（名城大）

山岳域の地表付近降水量と地表面降水量

SP7-04+

平田 英隆（立正大・地球環境
2019年7月にネパール・ロールワリン地域で発生した豪雨の発生過程
科学）

SP7-05+ 杉本 志織（JAMSTEC）

雲解像実験におけるヒマラヤおよびその周辺域での夜雨再現実験

SP7-06+ 寺尾 徹（香川大教育）

アジアモンスーンオンセット前後における大気加熱過程の評価

SP7-07+ 高谷 祐平（気象研）

2020 年の活発な梅雨・メイユに対するインド洋の影響

SP7-08+ 遠藤 洋和（気象研）

東アジアの夏季降水量の将来変化：初夏と晩夏の違い-25-

オンデマンド講演（ポスター・スライド）プログラム
日本気象学会2021年度春季大会
大会第3日 [5月20日（木）] 10：45～12：00 オンデマンド講演（ポスター・スライド）セッション P3J
一般発表
BL-02+

西BL-03+

河合佑太（理所計算科学）

不連続ガラーキン法を用いた大気境界層乱流のラージエディシミュレーション

BL-04+

福永

里歩（東理大）都市化による気温影響の検証のための都市幾何データベースの構築

CL-01+松下

大河（筑波大学）

日射量変動が東アジア夏季モンスーンに与える影響

CL-03+

栗原

和夫

約10年で太平洋を横断する海面水温正偏差域の特徴

CL-05+岩切友希（東大大気海洋研） 多年ラニーニャ現象の発生メカニズム

CL-07+

平井 陸也（筑波大学生命環境
西部北太平洋における冬季の対流活発化に伴うテレコネクションの力学構造
学群）

CL-08+

林

CL-11+

横山

千恵（東大AORI）

GPM DPRとCMIP6モデルとを用いた初夏日本付近の降水特性の将来変化推定のばらつき

DY-01+

山本

晃立（東大AORI）

高・低気圧非対称性に着目した持続する渦の解析

DY-03+高木

征弘（京産大理）

金星大気中の短周期惑星規模波動の成因と力学的性質について

MA-01+

南原

優一（東大院理）2019年南半球成層圏突然昇温時の重力波とロスビー波の力学的解析

MC-01+竹村俊彦（九大応力研）

エアロゾル濃度変化に伴う地上気温変化の温室効果気体濃度依存性

MC-02+眞木

貴史（気象研）

衛星観測データのCO2収支速報解析へのインパクト調査

MC-03+阿保真（都立大）

地表から自由対流圏までのライダーによるCO2濃度の鉛直分布観測

MH-02+平沢

尚彦（極地研）南極氷床上の春季の気温の緯度断面の特徴

OB-02+

酒井哲（気象研）

ラマンライダーと差分吸収式ライダーによる大気下層水蒸気分布の比較観測

OB-06+

清水健作（明星）

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(第2報)OB-08+

山田

芳則（気象研）高時間解像度dual-PAWR 解析による対流雲の時間発展の解析

OB-09+

佐藤

晋介（NICT）

さいたまMP-PAWRのデータ品質管理 ～様々な非降水エコーの特徴～

OB-11+須崎

貫太（東理大）グローブ風速放射センサGARの機能拡張に向けた取り組み

PA-01+鈴木

杏那（京産大院理）

大気安定度に対する金星熱潮汐波の依存性

PR-01+

辻宏樹（東大大気海洋研）

PR-02+

澁谷PR-03+

斉藤 和雄（JMBSC/AORI/MRI）

台風に伴う北向き非地衡風のPREへのインパクト (2)雲解像モデル実験

PR-04+

本田

匠（理研計算科学）

平成30年7月豪雨の予測可能性: 台風 Prapiroon と東シナ海上の擾乱の影響

PR-08+藤井虎太朗（高知大院理工） 高知大学レーダーが捉えた竜巻親雲の統計的な特性

PR-13+

青梨

和正（JAXA）

GSMaP マイクロ波放射計降水リトリーバルアルゴリズム(V05)の開発

PR-14+

大東

忠保（防災科研）

寒候期つくば上空の偏波雲レーダー観測

PR-18+

近藤誠（北大院理）北海道の冬季季節風下での降雪雲を対象とした雲微物理スキームの評価

PR-19+

南孝太郎（筑波大）PR-20+

佐藤

陽祐（北大院理）

RD-01+

大河原望（MRI）

RD-02+安間碩成（東北大院理）北極域の大気上端の短波放射フラックスの季節変動とその長期変動

TR-01+

山口

宗彦（気象研）秋台風の移動速度の鈍化

暁史（防衛大）未知也（国環研）

亮輔（AORI）

防衛大学校上空に発生した波状雲の事例解析

2020年8月の北西太平洋の記録的高温と人為的地球温暖化

九州地方の大雨に先行する自由対流圏水蒸気フラックス収束の存在とその役割
西日本域の広域極端豪雨現象をもたらす環境場と主成分分析による統計的分類

エアロゾル氷晶核が豪雨での降水や雲微物理に与える影響
平成29年九州北部豪雨と平成30年7月豪雨の雷特性に関する数値的考察
日本における全天日射・下向き赤外放射の経年変化-26-

TR-04+

阪本

実紀（JMA）

令和元年台風第15号接近時の波崎海洋研究施設における海上風に関して

TR-06+柳瀬

亘（気象研）

台風Kirogi(2012)の傾圧的な発生過程

TR-07+

中野

満寿男（JAMSTEC）

2019年台風10号進路予測可否の要因分析

TR-11+

久保田尚之（北大院理）

台風発生時に観測された活発な雷活動

TR-12+

佐藤

優花（お茶大）大気太陰潮汐による降水微小変動現象のメカニズム検証

TR-13+

山中

大学（地球研）熱帯沿岸起源重力波の成層圏準二年周期振動への寄与（続）TR-14+荻野

慎也（JAMSTEC）

アジアモンスーンに伴う中緯度から熱帯へのオゾン輸送の季節内変動による変調

WF-01+古林

慎哉（気象庁数値予報） 気象庁第3次長期再解析(JRA-3Q)の概要

WF-02+直江

寛明（気象研）WF-03+氏家

将志（気象庁数値予報） 2021年3月の気象庁全球数値予報システムの更新について

WF-07+伊藤

耕介（琉大理）

台風通過時にみられる気象庁全球日別海面水温解析の速報版のバイアスとその補正

WF-08+小野

耕介（気象研）メソアンサンブル予報による複数気象シナリオの作成

WF-09+

野原

大輔（電中研）太陽光発電出力確率予測

WF-11+

平井丈（TIT）

山岳降雨に及ぼす雲内乱流効果の数値解析

WF-13+

岡部

いづみ（JMA/MRI）

衛星搭載ドップラー風ライダーOSSE～台風進路予測へのインパクト評価～

WF-15+

近藤

圭一（気象研）背景誤差の非ガウス性定量化による非ガウスデータ同化手法

WF-19+冨澤風翔（東大）

WF-20+露木義（気象研）

気象庁長期再解析(JRA-3Q)非衛星時代の品質評価

Ensemble Kalman FilterとReservoir Computingの融合による不完全観測下でのカオス力学系予測アンサンブルカルマンフィルタと組み合わせた深層学習によるデータ同化（第3報）

専門分科会3 「気象庁データを利用した気象研究の現状と展望」
SP3-01+山口弘誠（京大防災研）

アンサンブル予測の更新履歴解析による「予測が外れること」の確かな予測

SP3-02+芳村

圭（東大生研）アンサンブル手法を用いた確率的数値洪水予測

SP3-03+

大竹秀明（産総研）メソアンサンブル予報の電力・エネルギー分野での活用

SP3-04+松野

賀宣（JAXA）

メソアンサンブル予報を用いた風況場ナウキャスティングによる航空機軌道予測に関する検討

SP3-05+八谷

大岳（RIKEN AIP）

U-Netを用いた時空間的な降水量ガイダンス統合

SP3-06+

金子凌（理科大）

解析雨量を用いた深層学習降水予測の検討

SP3-07+井戸滉昇（東理大）深層学習による降水予測精度向上に必要な気象要素及び空間解像度の検討

SP3-08+榎本剛（京大防災研）

2020/2021年越し寒波と極越え気流との関係

SP3-09+庭野

匡思（気象研）積雪変質モデルを用いた日本全域における積雪域推定

SP3-10+鴨川仁（静岡県大）100年近く続く柿岡地磁気観測所空中電気観測の後継事業

SP3-11+

村山泰啓（NICT）「オープンサイエンス時代」における研究データ共有の国際動向

SP3-12+

福山幸生（気象庁数値予報） 「数値予報資料共有Web（仮称）」の構築

SP3-13+三好

建正（理研）

数値天気予報における研究と現業の連携のあり方

SP3-14+佐藤正樹（東大大海研）「気象集誌」におけるJ-STAGE Dataの利用の取り組み

SP3-15+

林

SP3-16佐藤芳昭（気象庁数値予報） 気象庁現業数値予報システムの現状と開発計画

SP3-17

徳広

貴之（気象庁数値予報） 気象庁で現業運用する気候・海洋・大気化学モデルの現状と開発計画

祥介（神戸大・理）

気象学における情報基盤再考-27-

専門分科会4 「気候変動・極端気象と都市環境」
SP4-01+藤部

文昭（都立大都市環境） 東京における19世紀末以降の気象要素の平日-休日差SP4-02+門田院）

拓樹（東京理科大学大学

SP4-03+大山

純佳（東理大）東京都区部の屋根高反射化による夏季気温低下量の検証

SP4-04+山本

雄平（千葉大CEReS）

2018年の猛暑時における都市の地表面温度

SP4-05+菅原広史（防大）

表面サイズがヒートアイランド形成に及ぼす影響

SP4-06+

見田

智大（東理大）街区歩行者の曝される暑熱環境の実態調査

SP4-07+

竹見

哲也（京大防災研）

大気安定度の違いによる都市における風速変動・暴風リスクの解析

SP4-08+川端康弘（気象研）東京および東京国際空港における視程の変化

SP4-09+梶野

瑞王（気象研）SP4-10+梶川友貴（早稲田大）SP4-11+

Doan

Quang Van（筑波大学）

都市部における平日と休日の気温差解析

ニューデリーの大気質におけるパンジャブ野焼きとエアロゾル放射相互作用の影響
気象化学モデルOnline_NHM-Chemを用いた大気汚染が都市型豪雨に及ぼす影響に関する検討Future projection of the August rainfall in the Tokyo metropolitan area

専門分科会6 「理学的観点と防災上の実用的観点からの線状降水帯の研究の整理」
SP6-01+

加藤輝之（気象大）線状降水帯のレビューと今後の課題

SP6-02+

廣川康隆（気象研）

強雨域の統計解析に適した5km分解能解析雨量の変換手法

SP6-03+清野

直子（気象研）

線状降水帯発生環境の気象庁メソ解析によるコンポジット解析（第二報）

SP6-04+

後藤

優太（AORI）

東アジア域の線状降水帯の統計解析

SP6-05+細谷桂介（東大理学部地物） 令和2年7月豪雨の環境場解析

SP6-06+

西井章（名大宇地研）

高知県室戸半島から北に延びる線状降水帯の客観抽出と発生環境場

SP6-07+

木津理稔（東大工）大気の川の予測可能性：ひまわり8号の全天候観測のデータ同化による2020年
熊本豪雨予測を題材として

SP6-08+中七海（京大院理）SP6-09+若月泰孝（茨城大理）

仮想大気環境場での線状降水帯の数値実験

SP6-10+栃本英伍（防災科研）

上層トラフが梅雨前線上のメソαスケール低気圧および令和2年7月豪雨に与えた影響

SP6-11+

髙橋賢一（気象庁）

線状降水帯に関する情報に向けた気象庁の取組

SP6-12+

清水慎吾（防災科研）

線状降水帯の2時間先までの3時間積算雨量予測の精度検証

近年の豪雨災害事例に見られた降雨特性および環境条件の解析

-28-

<G>

講演者索引
講演番号

セッション番号
オンデマンド口頭<A>
Abo Makoto（阿保 真）

MC-03+P3J

D1K

Adachi Toru（足立 透）

PR-06+P3I

B1H

Amma Michinari（安間 碩成） RD-02+

P3J

D1K

Aoki Shunsuke（青木 俊輔）

P3I

B1H

Aonashi Kazumasa（青梨 和PR-11+
PR-13+

P3J

Araki Kentaro（荒木 健太郎） PR-32

P2M

正）

C2H

P3I

C1H

Goto Yuta（後藤 優太）

SP6-04+

P3J

C3K

Hachiya Hirotaka（八谷 大岳） SP3-05+

P3J

B3K

SP1-08+P3I

A1K

Hanado Hiroshi（花土 弘）

OB-03+P3I

A1H

Harada Yayoi（原田 やよい）

WF-24

P2L

Harada Yayoi（原田 やよい）

CL-23

P2M

Haraoka Hideki（原岡 秀樹）

PR-26

P2M

TR-21

P2M

PR-30

P2L

CL-26

P2M

SP5-09+P3I

A2H

Hayashi Michiya（林 未知也） CL-08+

P3J

D3K

Hayashi Syugo（林 修吾）

PR-46

P2L

Hayashi Taiichi（林 泰一）

SP2-11+

P3I

A3K

Hayashi Yoshi-Yuki（林 祥介） SP3-15+

P3J

B3K

Higuchi Atsushi（樋口 篤志） SP5-02+

P3I

A2H

Hirai Joe（平井 丈）

WF-11+P3J

D2H

Hirai Rikuya（平井 陸也）

CL-07+

P3J

D3K

MH-07

P2M

MH-02+P3J

D1H

SP7-04+P3I

B2H

SP6-02+P3J

C3K

Hirose Masafumi（広瀬 正史） SP7-03+

P3I

B2H

Honda Takumi（本田 匠）

PR-04+P3J

B1H

Hori Masatake（堀 正岳）

OB-05+P3I

A1H

Horie Hiroaki（堀江 宏昭）

OB-24

P2M

CL-25

P2L

OB-15

P2M

<H>
Hagihara Yuichiro（萩原 雄一
朗）Hashiguchi Hiroyuki（橋口 浩<B>Behera Swadhin Kumar

Ganzu Katsuhiko（雁津 克彦） WF-06+

SP2-07+

P3I

A3K

Bessho Kotaro（別所 康太郎） SP5-01+

P3I

A2H

之）
Hashimoto Akihiro（橋本 明弘）
Hatsuzuka Daisuke（初塚 大<C>Chen Ying-Wen

WF-28

輔）

P2L

Hayashi Masahiro（林 昌宏）<D>
Doan Quang Van

SP4-11+

P3J

B1K

<E>
Endo Hirokazu（遠藤 洋和）

SP7-08+

P3I

Endo Nobuhiko（遠藤 伸彦）

CL-22

P2M

Enomoto Takeshi（榎本 剛）

SP3-08+

P3J

B2H

B3K

Hirasawa Naohiko（平沢 尚彦）<F>Fujibe Fumiaki（藤部 文昭）

SP4-01+

P3J

B1K

Fujii Kotarou（藤井 虎太朗）

PR-08+P3J

B1H

Fujino Risako（藤野 梨紗子） PR-28

P2M

Fujioka Hiroko（藤岡 比呂子） PR-48

P2M

Hirockawa Yasutaka（廣川 康

SP5-08+

P3I

A2H

Fujiwara Kei（藤原 ケイ）

CL-02+P3I

D3K

Fujiwara Keita（藤原 圭太）

TR-15

P2M

MA-03

P2M

Fukui Shin（福井 真）

CL-32

P2M

Fukunaga Riho（福永 里歩）

BL-04+P3J

D1K

Fukuyama Yukio（福山 幸生） SP3-12+

P3J

B3K

Furuzawa Fumie（古澤 文江） PR-12+

P3I

C2H

智）

彦）
Hirata Hidetaka（平田 英隆）

Fujita Tadashi（藤田 匡）

Fujiwara Masatomo（藤原 正

Hirasawa Naohiko（平沢 尚隆）

Hoshino Shunsuke（星野 俊介）
Hoshino Shunsuke（星野 俊
介）

-29-

Hosotani Keisuke（細谷 桂介） SP6-05+

P3J

C3K

<I>

Kajino Mizuo（梶野 瑞王）

SP4-09+P3J

B1K

Kamogawa Masashi（鴨川 仁） SP3-10+

P3J

B3K

Kanada Sachie（金田 幸恵）

TR-02+P3I

C1K

Ido Kosho（井戸 滉昇）

SP3-07+

P3J

B3K

Kaneko Ryo（金子 凌）

SP3-06+

P3J

B3K

Iida Koki（飯田 康生）

TR-03+P3I

C1K

Kanemaru Kaya（金丸 佳矢） SP1-09+

P3I

A1K

Imai Takahito（今井 崇人）

SP5-03+

P3I

A2H

Kasami Kyohei（笠見 京平）

TR-05+P3I

C1K

Inatsu Masaru（稲津 將）

EM-01+P3I

D1H

Kato Akane（加藤 茜）

CL-29

P2L

WF-18+P3I

D2H

Kato Fumi（加藤 ふみ）

TR-22

P2M

Kato Teruyuki（加藤 輝之）

SP6-01+P3J

C3K

Ishida Haruma（石田 春磨）

WF-21

P2L

Ishido Sora（石戸 空）

PR-07+

P3I

B1H

弘）

SP4-08+P3J

B1K

Ishihara Masahito（石原 正仁） SP2-06+

P3I

A3K

Kawaguchi Kouhei（川口 航Ishii Satoshi（石井 智士）

DY-07

P2M

平）

PR-40

P2M

Ishii Shoken（石井 昌憲）

WF-31

P2M

Kawai Hideaki（川合 秀明）

CL-04+P3I

D3K

SP2-10+

P3I

A3K

Kawai Kei（河合 慶）

MC-04+P3I

D1K

Kawai Yuta（河合 佑太）

BL-03+P3J

D1K

Ishizaki Noriko（石崎 紀子）

CL-13+P3I

D3K

Kawano Tetsuya（川野 哲也） PR-44

P2L

Isoda Fusako（磯田 総子）

OB-18

P2L

Kawano Tetsuya（川野 哲也） PR-09+

P3I

Itabashi Kodai（板橋 広大）

OB-07+

P3I

Kawatani Yoshio（河谷 芳雄） MA-05

P2L

Ito Akinori（伊藤 彰記）

MC-11

P2M

Kimura Keiu（木村 佳羽）

TR-08+P3I

Ito Junshi（伊藤 純至）

SP1-11+

P3I

Kishibuchi Kodai（岸淵 航大） OB-20

P2L

Ito Kosuke（伊藤 耕介）

TR-19

P2L

Ito Kosuke（伊藤 耕介）

WF-07+P3J

Ito Soshi（伊藤 創司）

IM-02

P2L

Iwahori Taiki（岩堀 太紀）

OB-12

Iwai Hironori（岩井 宏徳）

Ishibashi Toshiyuki（石橋 俊之）Ishikawa Hirohiko（石川 裕彦）

Kawabata Yasuhiro（川端 康

A1H

A1K

Kitabatake Naoko （ 北 畠 尚

B1H

C1K

PR-34

P2M

Kitabayashi Sho（北林 翔）

CL-28

P2L

P2L

Kitamura Yuji（北村 祐二）

WF-04+

P3I

C1H

OB-21

P2M

Kizu Masatoshi（木津 理稔）

SP6-07+

P3J

C3K

Iwakawa Yusuke（岩川 裕亮） BL-07

P2M

Kobayashi Chiaki（小林 ちあ

Iwakiri Tomoki（岩切 友希）

CL-05+P3J

SP1-02+

P3I

A1K

Iwao Koki（岩尾 航希）

MA-04

P2L

Iwasaki Hiroyuki（岩崎 博之） PR-21+

P3I

C2H

哉）

WF-01+P3J

C1H

Iwashita Hisato（岩下 久人）

PR-10+P3I

B1H

Kodama Shinichi（児玉 真一） TR-20

P2L

Iwata Kazuki（岩田 和樹）

PR-39

P2M

Koga Seizi（古賀 聖治）

MC-12

P2L

Iwata Soshi（岩田 総司）

SP2-05+

P3I

Kohma Masashi（高麗 正史） SP1-05+

P3I

A1K

DY-04

P2M

Kondo Keiichi（近藤 圭一）

WF-15+P3J

D2H

Kondo Makoto（近藤 誠）

PR-18+

P3J

C2H

PR-29

P2L

TR-26

P2M

TR-11+P3J

C1K

OB-01+P3I

A1H

Iwayama Takahiro（岩 山 隆
寛）

C1H

D3K

子）

き）
Kobayashi Shinya （ 古 林 慎

A3K

Kouketsu Takeharu（纐纈 丈<J>Jinno Takuya（神野 拓哉）

晴）
PR-33

P2M

Kubota Hisayuki（久保田 尚之）<K>Kai Kenji（甲斐 憲次）

Kubota Hisayuki（久保田 尚
MC-05+

P3I

D1K

之）

Kajikawa Tomoki（梶川 友貴） SP4-10+

P3J

B1K

Kudo Rei（工藤 玲）-30-

Kuo Weichen（郭 威鎮）

PR-27

P2M

Kurihara Kazuo（栗原 和夫）

CL-03+

P3J

Kuroda Ryoma（黒田 龍馬）

DY-08

P2M

Kuroki Yukihiro（黒木 志洸） WF-25

P2L

Kusunoki Shoji（楠 昌司）

P3I

SP2-13+

Murayama Yasuhiro（村山 泰
D3K啓）

Murazaki Kazuyo（村崎 万代） IM-03

A3K

<M>

Nagasawa Ryoji（長澤 亮二） WF-30

P2M

Naka Akira（中 陽）PR-15+P3I

C2H

Naka Nanami（中 七海）

SP6-08+

P3J

C3K

CL-17

P2M

SP2-15+

P3I

PR-22

P2L

EM-04

P2L

Nakamura Yuuki（中村 祐貴） CL-24

P2M

Nakano Masuo（中野 満寿男） TR-07+

P3J

Nakata Kiyoshi（中田 潔）

BL-05

P2L

Nakayama Morio（中山 盛雄） MH-06

P2M

MC-02+P3J

D1K

Nakaegawa Tosiyuki（仲江川Matsui Michihiro（松井 倫弘） OB-04+

P3I

A1H

敏之）

SP3-04+

P3J

B3K

Matsushita Taiga（松下 大河） CL-01+

P3J

D3K

Nakai Sento（中井 専人）

Matsuyama Yuya（松山 裕矢） MA-02+

P3I

D1H

Nakamura Yusuke （ 中 村 祐

Minami Kotaro（南 孝太郎）

PR-19+

P3J

C2H

輔）

SP5-05+P3I

A2H

MA-01+P3J

D1H

Mita Tomohiro（見田 智大）

SP4-06+

P3J

B1K

Nakayoshi Makoto（仲吉 信

Miwa Norihiro（三輪 哲大）

WF-16+

P3I

D2H

人）

Miyahara Daiki（宮原 大輝）

PR-41

P2M

WF-05+

P3I

CL-21

P2M

Matsuno Yoshinori（松野 賀宣）Minamide Masashi（南出 将志）Minamihara Yuichi（南原 優
一）Miyakawa Tomoki（宮川 知己）Miyamoto Ayumu（宮本 歩）

Miyamoto Maki（宮本 真希） MH-01+
Miyasaka Takafumi（宮坂 貴
文）Miyoshi Takemasa（三好 建
正）Miyoshi Takemasa（三好 建

CL-10+

SP3-13+

P3I

D1H

P3I

D3K

P3J

SP5-06+

P3I

Mogi Atsushi（茂木 厚志）

DY-05

P2L

Monda Hiroki（門田 拓樹）

SP4-02+

P3J

正）Moteki Qoosaku（茂木 耕作） TR-25
Murakami Masataka（村上 正

P3I

Murata Fumie（村田 文絵）

PR-35

P2M

Murata Fumie（村田 文絵）

SP7-02+

P3I

MC-09

P2L

Murayama Shohei （ 村 山 昌
平）

B3K

A2H

Nakaegawa Tosiyuki（仲江川
敏之）

A3K

C1K

EM-03

P2M

Naoe Hiroaki（直江 寛明）

WF-02+P3J

C1H

Nishi Akifumi（西 暁史）

BL-02+P3J

D1K

Nishi Noriyuki（西 憲敬）

TR-17

P2L

Nishii Akira（西井 章）

SP6-06+

P3J

C3K

Niwa Yosuke（丹羽 洋介）

SP1-03+

P3I

A1K

Niwano Masashi（庭野 匡思） SP3-09+

P3J

B3K

Noguchi Shunsuke（野口 峻

CL-30

P2L

SP1-06+

P3I

A1K

Nohara Daisuke（野原 大輔） WF-09+

P3J

C1H

Nosaka Masaya（野坂 真也）

CL-18

P2L

Oba Takashi（大庭 隆）

SP2-01+P3I

Obata Atsushi（小畑 淳）

CL-20

P2M

Oda Ryoko（小田 僚子）

OB-23

P2L

Ogawa Kimiko（小川 公子）

EM-02

P2L

Ogawa Satoshi（小川 智）

SP2-02+

P3I

A3K

Ogino Shin-Ya（荻野 慎也）

TR-14+

P3J

C1K

佑）
Noguchi Shunsuke（野口 峻
佑）

B1K

<O>

P2M

PR-17+

隆）

C1H

P2M

P2M

P2M

Maki Takashi（眞木 貴史）

B3K

OB-17

WF-26

光）

P3J

<N>
Nagao Takashi（永尾 隆）

Maejima Yasumitsu（前島 康

SP3-11+

C2H

B2H

-31-

A3K

Ogohara Kazunori（小郷原 一

Sawada Ken（澤田 謙）

WF-12+P3I

D2H

Sawada Yohei（澤田 洋平）

WF-10+P3I

C1H

Seiki Tatsuya（清木 達也）

SP1-10+P3I

A1K

Seino Naoko（清野 直子）

SP6-03+

P3J

C3K

Sekiguchi Miho（関口 美保）

RD-06

P2L

Sekiguchi Miho（関口 美保）

RD-03+

P3I

Sekizawa Shion（関澤 偲温）

CL-31

P2L

A1K

Seko Hiromu（瀬古 弘）

WF-29

P2M

B3K

Shibata Yasukuni（柴田 泰邦） PR-36

P2L

Shibata Yasukuni（柴田 泰邦） OB-22

P2M

Shibuya Ryosuke（澁谷 亮輔） PR-02+

P3J

Shimada Udai（嶋田 宇大）

TR-24

P2M

A2H

Shimizu Atsushi（清水 厚）

MC-10

P2M

P3I

C2H

Shimizu Kensaku（清水 健作） OB-06+

P3J

A1H

SP2-08+

P3I

A3K

Shimizu Shingo（清水 慎吾）

SP6-12+P3J

C3K

Okui Haruka（奥井 晴香）

DY-02+P3I

D1H

Shimose Ken-Ichi （ 下 瀬 健

Ono Kosuke（小野 耕介）

WF-27

P2M

PR-37

P2L

Ono Kosuke（小野 耕介）

WF-08+

P3J

Shiogama Hideo（塩竈 秀夫） CL-12+

P3I

Ono Ryohei（小野 稜平）

IM-01

P2L

Shoji Yoshinori（小司 禎教）

OB-14

P2L

Ose Tomoaki（尾瀬 智昭）

CL-19

P2L

Shusse Yukari（出世 ゆかり） PR-38

P2L

Sueki Kenta（末木 健太）

WF-17+P3I

D2H

SP4-05+

P3J

B1K

Sugimoto Shiori（杉本 志織） SP7-05+

P3I

B2H

PA-02+P3I

D1H

SP1-13+

P3I

A1K

PR-14+P3J

C2H

RD-01+P3J

D1K

Ohno Yuichi（大野 裕一）

SP1-07+

P3I

Ohtake Hideaki（大竹 秀明）

SP3-03+

P3J

Oizumi Tsutao（大泉 伝）

EM-05

P2M

Okabe Izumi（岡部 いづみ）

WF-13+P3J

Okajima Satoru（岡島 悟）

MH-05

P2L

Okamoto Kozo（岡本 幸三）

SP5-04+

P3I

Okazaki Megumi（岡崎 恵）

PR-16+Oki Taikan（沖 大幹）智）
Ohara Ryota（小原 涼太）
Ohigashi Tadayasu（大東 忠
保）Ohkawara Nozomu （ 大 河 原
望）

D2H

一）
C1H

Owada Hiromi（大和田 浩美） SP5-07+

P3I

A2H

Owada Mayu（大和田 真由）

TR-16

P2L

Sugawara Hirofumi（菅原 広Oya Yasuhiro（大矢 康裕）

PR-25

P2L

史）

Oyama Sumika（大山 純佳）

SP4-03+P3J

B1K

Sugiyama Ko-Ichiro（杉山 耕

<S>

D1K

B1H

D3K

PA-03

P2L

Susaki Kanta（須崎 貫太）

OB-11+

P3J

A1H
D1H

一朗）

Saito Izumi（齋藤 泉）

PR-23

P2L

Saito Kazuo（斉藤 和雄）

PR-03+P3J

B1H

Suzuki Anna（鈴木 杏那）

PA-01+

P3J

Saito Kazuo（斉藤 和雄）

SP2-12+

P3I

A3K

Suzuki Yuto（鈴木 雄斗）

MH-04

P2M

Saito Masanori（齊藤 雅典）

RD-04+P3I

D1K

Sakai Tetsu（酒井 哲）

OB-02+

P3J

A1H

<T>

Sakamoto Miki（阪本 実紀）

TR-04+P3J

C1K

Tajiri Takuya（田尻 拓也）

PR-45

P2L

SP2-14+

P3I

A3K

Takada Mana（高田 真奈）

OB-16

P2L

Takagi Masahiro（高木 征弘） DY-03+

P3J

D1H

Sato Kaoru（佐藤 薫）

SP1-04+

P3I

A1K

Takahashi Kenichi（髙橋 賢

Sato Tomonori（佐藤 友徳）

SP7-01+

P3I

B2H

一）

SP6-11+P3J

C3K

Sato Yoshiaki（佐藤 芳昭）

SP3-16

P3J

Sato Yousuke（佐藤 陽祐）

PR-20+

P3J

C2H

宏）

PR-24

P2M

Satoh Masaki（佐藤 正樹）

SP1-01+P3I

A1K

Takane Yuya（高根 雄也）

BL-08

P2L

Satoh Masaki（佐藤 正樹）

SP3-14+

P3J

B3K

Takano Tetsuo（高野 哲夫）

WF-23

P2M

Satoh Shinsuke（佐藤 晋介）

OB-09+P3J

A1H

Takaya Yuhei（高谷 祐平）

SP7-07+

P3I

B2H

Satou Yuuka（佐藤 優花）

TR-12+P3J

C1K

Takemi Tetsuya（竹見 哲也）

SP4-07+

P3J

B1K

Sasaki Hidetaka（佐々木 秀
孝）Takahashi Nobuhiro（高橋 暢

-32-

<Y>

Takemura Kazuto（竹村 和人） CL-14

P2L

Takemura Kazuto（竹村 和人） CL-06+

P3I

D3K

MC-01+P3J

D1K

Tanaka Minoru（田中 実）

CL-16

P2M

則）

Tanaka Taichu（田中 泰宙）

MC-13

P2M

Tanji Seika（丹治 星河）BL-01+

P3I

Tanoue Masahiro（田上 雅浩） PR-42

P2M

Takemura Toshihiko（竹村 俊彦）Terada Mamiko（寺田 真未

D1K

Yabuki Ryo（矢吹 諒）

OB-10+P3I

Yamada Kyohei（山田 恭平）

CL-27

P2L

OB-08+P3J

A1H

Yamaguchi Kosei（山口 弘誠） SP3-01+

P3J

B3K

TR-01+P3J

C1K

Yamamoto Koryu（山本 晃立） DY-01+

P3J

D1H

Yamada Yoshinori （ 山 田 芳

Yamaguchi Munehiko （ 山 口
宗彦）

TR-23

P2M

Terao Toru（寺尾 徹）

SP7-06+

P3I

Terasaki Koji（寺崎 康児）

WF-32

P2L

Tochimoto Eigo（栃本 英伍）

SP6-10+P3J

SP3-17

P3J

WF-19+P3J

D2H

SP2-04+

P3I

A3K

TR-09+P3I

C1K

Tsuchida Kou（土田 耕）

CL-15

P2L

Tsuji Hiroki（辻 宏樹）

PR-01+

P3J

B1H

宏）

Tsukada Taiga（塚田 大河）

TR-10+P3I

C1K

Tsuyuki Tadashi（露木 義）

WF-20+

P3J

D2H

子）

Tokuhiro Takayuki（徳広 貴之）Tomizawa Futo（冨澤 風翔）
Tonouchi Michihiko（登内 道
彦）Toriyama Namiko（鳥山 菜海子）

Yamamoto Masayuki（山本 真
B2H

OB-13

P2M

SP2-03+

P3I

A3K

Yamamoto Yuhei（山本 雄平） SP4-04+

P3J

B1K

TR-13+P3J

C1K

SP2-09+

P3I

A3K

PR-31

P2L

RD-05

P2M

Yamazaki Akira（山崎 哲）

WF-33

P2L

Yamazaki Akira（山崎 哲）

WF-14+

P3I

TR-18

P2L

BL-06

P2M

Yanase Wataru（柳瀬 亘）

TR-06+P3J

Yasui Ryosuke（安井 良輔）

MC-08

P2L
P2L

之）
Yamamoto Mikito （ 山 本 幹

C3K

人）

Yamanaka Manabu（山中 大学）
Yamanaka Manabu（山中 大学）
Yamashita Takaya （ 山 下 尭也）
Yamazaki Akihiro （ 山 崎 明

Yamazaki Kazuya （ 山 崎 一<U>Uchiyama Akihiro （内 山 明

哉）
Yanagisawa Kaori（柳澤 かお

OB-19

P2M

WF-22

P2L

Ujiie Masashi（氏家 将志）

WF-03+P3J

C1H

Yasunaga Tomoki（安永 知生） DY-06

Ushio Tomoo（牛尾 知雄）

SP5-10+

P3I

A2H

Yatagai Akiyo（谷田貝 亜紀博）
Uchiyama Tsuneo （ 内 山 常雄）り）

Wakazuki Yasutaka（若月 泰

PR-43

P2L

SP6-09+P3J

C3K

Watanabe Koichi（渡辺 幸一） MC-06+

P3I

D1K

P3I

A1K

孝）
Wakazuki Yasutaka（若月 泰
孝）Watanabe Shunichi（渡邉 俊一）SP1-12+

D2H

C1K

CL-09+P3I

D3K

Yokoyama Chie（横山 千恵）

CL-11+P3J

D3K

Yoshida Naoki（吉田 尚起）

MH-03

P2L

Yoshida Satoru（吉田 智）

PR-05+

P3I

Yoshimura Asuka（吉村 飛鳥） PR-47

P2L

Yoshimura Kei（芳村 圭）

SP3-02+

P3J

MC-07

P2M

代）

<W>

A1H

<Z>
Zaizen Yuji（財前 祐二）

-33-

B1H

B3K

大 気 境 界 層 （BL）

-34-

BL-01+ (P3I, D1K)

防雪柵まわりに発生する吹きだまり形成の数値実験*丹 治 星 河 (北 大 院 理 ),1.

稲 津 將 (北 大 院 理 ),はじめに道路に発生する吹きだまりの緩和に最適な防雪柵の形状を探るために，吹雪に伴う吹きだまりの数値シミュレーションは有効である．吹きだまりをシミュレー
ションする際に重要なのは地表付近の風速分布であるが，従来の研究で用いられる数値計算流体力学の手法
は計算コストが高いため，様々な形状の防雪柵まわりを計算することに向いていない．そこで，格子ボルツマン法[1](以下，LBM)による流体計算を提案する．LBMとは，流体を微視的な仮想粒子の集合体としてモデル化し，各粒子の衝突・並進を速度分布関数で計算することで巨視的な流れ場を求める数値流体計算法である．
本研究の目的は，現実的な 3 次元の吹きだまりシミュレーションを行うための LBM を使った数値モデルを開発することである．また，このモデル用いて理想的な防雪柵まわりの吹きだまり分布推定し，その結果を評価する．
２．方法
LBM において速度分布関数 を求めるボルツマン方程式は(1)で与えられる．ただし，c は速度成分，Ω は衝突項である．粘性の効果を含む Ω には Smagorinsky モデル 2)を使った SGS パラメタリゼーションを適用して，高レイノ
ルズ数の流れ場を計算可能とした．流入境界条件として課した変動風は，デジタルフィルタを用いた方法により人工的に生成した 3)．
以上の風モジュールで求めた風の場を従来の雪粒子の運動方程式 4)に代入して，雪粒子を堆積させた．雪粒子は西側境界から鉛直プロファイルに従った質量を流し，摩擦速度が閾値を下回ると堆積するとした．
３．実験設定計算領域は x 方向 15.75m，y 方向 5m，z 方向 5m の
3 次元空間で，格子間隔は 0.05m である．この領域に高大 風 翼 (東 工 大 環 社 )

さ 1m，厚さ 0.1m，長さ無限の防雪柵を風上から 4m の位置に設置した(図 1) ．流れの初期分布は対数則に従って与え，高さ 10m で風速 6m s-1，粗度 10-4m の鉛直分布とした．風モジュール
については，
計算時間間
隔 4ms，積分
時間 24s とした．
図 1 計算領域と防雪柵の概形．
４. 結果
ベクトルは初期風向である．
図 2(a)(b)
は，防雪柵まわりの風向風速をベクトルであらわしたものである．防雪柵に対して風上側の地表面付近で淀みが発生して風速が弱くなる一方，防雪柵の上部では風速が強くなっていることが確認できる．また，風下側では，断続的に渦が発生している．図 2(c)は，防雪
柵まわりに発生した吹きだまりのｙ軸中心の断面図である．ほとんどの雪粒子は防雪柵に対して風上側に積もり，風下側にはほとんど積もっていない．この結果
は，フェンスまわりで観測された発達初期の吹きだまり分布と一致した 5)．
５．参考文献1) McNamara, G. R., and G. Zanetti, 1988: Use of the Boltzmann
equation to simulate lattice-gas automata. Phys. Rev. Lett., 61,
2332–2335.
2) Smagorinsky, J., 1963: General circulation experiments with theprimitive equations. I. the basic experiment. Mon. Wea. Rev., 91,
99–164.
3) Okaze, T., A. Mochida, 2017: Cholesky decomposition–based
generation of artificial inflow turbulence including scalarfluctuation. Comput. Fluids. 159, 23–32.
4) Nishimura, K., and J. C. R. Hunt, 2000: Saltation and incipientsuspension above a flat particle bed below a turbulent boundary
layer. J. Fluid Mech., 417, 77–102.
5) Tabler, R. D., 1994: Design guidelines for the control of blowing
and drifting snow. Strategic Highway Research Program, Report
SHRP-H-381.

図 2 (a)t=8 (s)，(b)t=24(s)における風向風速(ベクトル)．(c)防雪柵まわりの吹きだまり分布．黒線は防雪柵である．

-35-

BL-02+ (P3J, D1K)

防衛大学校上空に発生した波状雲の事例解析*西 暁 史 （ 防 衛 大 ）， 菅 原 広 史 （ 防 衛 大 ）Akifumi Nishi , Hirohum i Sugawara (National Defense Academy, Japan)
1.

はじめに

の間（高度 7～10 km）に弱安定層が存在する場合（3波状雲とは，複数の細長い雲が平行に並んだものの層実験），➁弱安定層が存在しない場合（2 層実験）をことを指す．波状雲の発生原因は，内部重力波やケル

与えた 2 パターンの実験を行った．双方の実験の初期

ビン・ヘルムホルツ波などがよく知られている．

の風プロファイルとして，全層で西南西 20 m s-1 の風を2020 年 12 月 24 日，防衛大学校上空に波状雲が発生与えた．

した（図 1）．本研究は，当該波状雲の形成メカニズムを明らかにすることを目的とする．

その結果，3 層実験の場合，伊豆半島を起源とする山
岳波が，防衛大学校が所在する三浦半島まで到達した．
一方で，2 層実験の場合，伊豆半島を起源とする山岳波

2.

防衛大学校上空に発生した波状雲は，相模湾上空で減衰し，三浦半島まで到達しなかっ

防衛大学校総合実験棟 E 棟屋上に設置されたライブ

た．以上の結果から，高度 7～10 km の弱安定層で山岳

カメラの画像から，12 月 24 日 1100 日本標準時（JST）

波が反射されることにより，高度 7 ㎞以下で，山岳波に，南北方向の走行を持つ波状雲が発生していたことがより遠くまで伝播したと考えられる．結果として，が分かった．この波状雲は 1200～1430 JST にかけては伊豆半島を波源とする波状雲が，防衛大学校上空に到っきりと見え（図 1），1800 JST に消滅した．1200 JST

達した．

のひまわり 8 号の可視画像から，4 列の雲が，伊豆半島の東側，相模湾上空で発生し，雲同士の間隔は，およ

まとめ

6.

そ 15 ㎞であることが分かった．ライブカメラの画像か

防衛大学校上空で見られた波状雲の発生原因は，伊ら，これらの雲の雲底高度は 3～4 km と推定された．

豆半島で発生した風下山岳波であったことが分かった．
また，波状雲が発生した 2020 年 12 月 24 日の大気のプ

3.

波状雲発生時の大気の成層状態
2020 年 12 月 24 日 0900 JST の潮岬のラジオゾンデ観

ロファイルは，風下山岳波が遠方まで伝播しやすい気象条件（安定層の上に弱安定層）になっていた．

測によると，大気の成層は大きく見ると 3 層構造（①
高度 7 km 以下は安定層，➁高度 7～10km に弱安定層，

謝辞：本研究成果の一部は，筑波大学計算科学研究センター③高度 10 km 以上は安定層）になっていた．風は，高の学際共同利用プログラム（Oakforest-PACS）を利用して得ら

度 18 km までおおよそ西から西南西の風であった．

れたものです．本研究は，東京大学が運営するデータ統合解析システム（DIAS）から取得したひまわりデータを用いて行4.

数値実験による波状雲の再現いました。

解析対象の波状雲を，空間解像度 1km，鉛直層数 78
層の WRF モデルを用いて再現した．その結果，WRF
は，雲の間隔が約 15 ㎞の波状雲と 3 層構造の大気成層をよく再現できていた．波状雲が形成されている時刻の鉛直流から，弱安定層よりも下（高度 7 ㎞以下）で山岳波が発生していた，この山岳波の水平波長は約 15㎞であり，雲の間隔と一致していた．
5.

理想化数値実験による山岳波の数値実験
波状雲発生日の大気の成層状態が風下山岳波に与える影響を明らかにするために，理想化した初期大気プ
ロファイルを水平一様に与えた数値実験を行った．ここでは，初期の温位プロファイルとして，①安定成層

図１ ライブカメラによる波状雲の画像（2020 年 12月 24 日 1300 JST 撮影）．カメラは西を向いている．

-36-

BL-03+ (P3J, D1K)
不連続ガラーキン法を用いた
大気境界層乱流のラージエディシミュレーション* 河合 佑太(理研計算科学), 富田 浩文(理研計算科学)

はじめに
近年, 全球大気モデルの空間解像度は, ラージエディ
シミュレーション(LES)が対象とする空間スケールに迫りつつある. 全球大気 LES に向けた課題の一つは,力学過程の離散精度であると考えられる. 河合・富田(2020)では, 大気境界層の内部で, 移流項の離散誤差が乱流モデルに伴う渦粘性項を卓越しないために必
要な精度のオーダーを有限差分法の枠組みで議論した. 導出した条件によれば, 少なくとも 7-8 次精度が必要であることが示唆される. 次の課題として, 全ての項を厳密に高精度化した場合の効果の検証や, 力学の有効解像度を考慮した力学過程と物理過程のカップリングがある. また, 大規模並列計算機を想定して,精度の高い物理場表現と計算効率のバランスがとれた計算手法を探索する必要がある. これらの課題に対して, 不連続ガラーキン法(DGM)が有用である可能性がある. DGM では離散化の高精度化の方法が単純であり, またコンパクト性が高い. 力学-物理カップリングの観点では, 要素内の自由度を活用することで, 数値的な影響を受けていない力学場の構造を物理過程に用いるための知見を生む期待もある. 本研究では, 全球大気 LES に向けて, DGM の適用可能性を検討するため, DGM による領域大気 LES モデルを構築し,理想化した大気境界層乱流の数値実験を実施した.
本発表ではその初期的結果を報告する.

DGM による大気境界層乱流の LES[計算法] 力学の支配方程式系は完全圧縮方程式系

であり, 乱流過程は Smagorinsky-Lilly 型の乱流モデル(Brown et al., 1994 等)によって表現する. 各項の空間離散化は nodal DGM (Hesthaven & Warburton, 2008
等)に基づく. 打ち切り誤差に関して 8 次精度を得るために, 六面体要素の内部に 83 個の節点を置く. 要素
境界の数値フラックスには, 非粘性項に Rusanov フラックス, 渦粘性項に中心フラックスを使用する. 空間フィルタとして, 指数関数の形式をもつ 16 次の数値フィルタを要素ごとに適用する. これによって, 2 格子スケール周辺の短波長を速やかに取り除く. この場合, 対応する空間フィルタ長の定義が自明でないが, 2 格子から 4 格子スケールの周辺にあると考える.
[実験設定] Nishizawa et al. (2015) と同様の惑星境
界層乱流の理想実験を実施する. 領域は 9.6 x 9.6 x 3

km3 である. 初期の水平風は 5 m/s であり, 安定成層した大気に温位擾乱を与える. 下端で 200 W/m2 の熱フラックスを与えて, 4 時間積分する. 8 次精度の有限要素の幅は 200 m に設定する. これは有限差分法の格子幅Δx としては約 30 m に対応する.
DGM での力学-物理カップリングに関する知見を得るために, エネルギースペクトルに対する, 数値フィルタの強度(最大波数での減衰時定数 Tnd)と乱流モデルの
空間フィルタ長Δsgs の感度を調べる. 前者の感度はTnd/Δt〜0.1, 10, 100 (Δt は時間刻み幅), 後者の感度はΔsgs/Δx=1, 2, 4 と変更して検証する. ここでは,Tnd/Δt〜10, Δsgs/Δx=2 を標準実験とする.
[結果] 各実験から得られた三次元速度のエネルギー
スペクトルを図に示す. 比較のために, 保存型有限差分法を用いた SCALE-RM の結果も示す(灰色線). 標
準実験のエネルギースペクトルは, 波長 200 m より短波長側で-5/3 乗則の傾きよりも急峻となる. 標準実験
や数値フィルタが強い設定では, 波長 500 m-200 m
にかけて-5/3 乗則の傾きに比べてスペクトルの傾きがやや浅く, エネルギーの蓄積が見られる. 本設定では,数値フィルタ強度よりも, 空間フィルタ長の感度が高い.
力学の有効解像度を考慮した力学-物理カップリングの観点では, 本実験の数値フィルタの設定において, Δ
sgs/Δx= 4 が適切かと予期したが, 実際に得られた結果は散逸が最も強く, -5/3 乗則から大きく外れた. 今
後は, 上述した一連の結果が得られる理由を考察するために, DGM における LES の定式化を再検討する.
また, 本実験では慣性小領域がやや狭く, 議論に影響を及ぼす可能性があるため高解像度実験も行う.

図: DGM による大気境界層乱流の LES から得られた三次元速度のエネルギースペクトル(高度 500 m)-37-

BL-04+ (P3J, D1K)

都市化による気温影響の検証のための都市幾何データベースの構築*福 永 里 歩 (東 京 理 科 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 ),小 野 村 史 穂 ( 東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )， 仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )
1.

はじめに

動量粗度は、低密地域で 0.19m，高密地域は 0.69m，商近年，都市部の気温の上昇がみられる．この要因とし業地域は 1.48m が与えられているが，都心部を中心にて，都市化の進行と地球温暖化の影響が考えられる．将それよりも高い値を示す地点が多く存在していること

来の都市の熱環境や安定した生活のために重要な知見がわかる，一方，建蔽率は東京都心においても WRF 標となるため，都市化の影響と地球温暖化の影響の割合

準値（0.5）よりも小さく，高反射ルーフの効果検証なを明確にする必要があるが，地域ごとに地球温暖化のど建物面積が重要な計算においては，標準 WRF は効果寄与率を明らかにすることは難しい．そこで，都市の気を正しく評価できないと考えられる．

象シミュレーションを行うことが有効な手段であると考えられる．これまでもシミュレーションは多く実施されており，都市の幾何形状を考慮することで気象場の再現性が向上したことが確認されている[1]．しかし，都市の陸面過程の再現やモデル化には改善の余地があり，特に建物パラメータに関する精度の高いデータベースの構築が求められている[2]．本研究では，詳細な都市の幾何形状のデータベースの構築を目的とし，建物(a)平均建物高 𝐻𝑎𝑣𝑒

GIS が整備されている日本全土に関して都市の幾何パ
ラメータのデータベースを構築する．
2.

データベース構築手法

日本の詳細建物 GIS として，
「ESRI ジャパン データ
コンテンツ ArcGIS Geo Suite 詳細地図 2020」を用いた．
このデータベースは，日本全国に存在する 2 階建て以上の建物位置，形状（高さ含む），建物用途などの情報をベクタ形式で保持している．建物の高さは，真壁ら[3](b)建蔽率 𝜆𝑝を参考に，建物の階数と用途のデータから用途ごとに 1
階当たりの高さを仮定し算出している．このデータを
第 3 次地域区画ごとに約 1m 解像度のラスター形式に変換し，第 3 次地域区画ごとに平均化した建物幾何パ
ラメータ（平均建物高𝐻𝑎𝑣𝑒 ，最高建物高𝐻𝑚𝑎𝑥 ，建物高標準偏差𝜎𝐻 ，建蔽率𝜆𝑝 ，フロンタルエリアインデック
ス𝜆𝑓 ）を算定した．また，建物幾何パラメータから，
kanda et al.[4]の式を参考に，空気力学的パラメータであ(c)運動量粗度𝑧0
図 1 首都圏のパラメータの分布

る運動量粗度𝑧0 ，ゼロ面変位𝑑を算定した．
3.

結果と考察

日本全国を対象に，第 3 次地域区画ごとに建物幾何

参考文献

パラメータを算出した．ここでは，首都圏における平均[1] 下重ほか，水工学論文集，2010

建物高𝐻𝑎𝑣𝑒 ，建蔽率𝜆𝑝 ，運動量粗度𝑧0 の分布を示す（図[2] 金子ほか，土木学会論文集 B1，2017

1）．都心部では，どの幾何パラメータも大きい値を示し[3] 真壁ほか，土木学会論文集 B1，2014ている．WRF の単層都市キャノピーモデルにおける運[4] Kanda, M. et al., Boundary-Layer Meteorol., 2013-38-

BL-05 (P2L)

だるま夕日の発生と形状についての定量的解析中田潔 ( 一 般 )Kiyoshi Na k at a ( N 0 a ff i li at i o n )１. はじめに高知県東部沿岸では、太平洋上西の水平線に沈む夕日が、一定時間、肩から上の人形を呈することから、昔から「だるま夕日」（図１）の名称で呼ばれている。室戸岬周辺では、１０月から翌年の２月ごろまで見られ、沖合まで雲がなく気温が低下した穏やかな晴天の日に発生することが知られている。同様の気象条件が翌朝まで続くと、東の水平線から昇る朝日が一定時間同じ形になることも知られており「だるま朝日」と呼ばれている。
（図２）

（図１）
２．
「だるま夕日」像の再現
この現象を、宇宙空間を直進してきた太陽光線
が、地表境界付近のごく狭い領域の大気によって屈折、全反射することで生じる光学現象であると捉え、その発生メカニズムと形状の変化について
定量的に解析した。地表付近の気温の分布関数を設定し、気温の関数である空気の絶対屈折率を地
表からの高さの関数に直し、スネルの屈折の法則と全反射の法則を用いて光線経路を逐次計算で求める漸化式プログラムを作成した。太陽から届く
光線の経路図（図２）をガイドとして、観測者から見える日没直前の太陽映像を描くと、典型的な「だるま夕日」の形状を再現することができた。
３．
「だるま夕日」像の構造と形態変化
この経路図や地点別光線通過高度図（図３）を利用して、「だるま夕日」の特性について詳しく調べた。すると、観測者の前方に広がる夕日・（図３）
海面・空を含む空間に、地表境界大気の温度分布によって定まり光線の進行方向を変えさせる作用をもつ「場」が形成されている、と考えるとわかりやすいとわかった。この「屈折場」とも呼べる「場」の作用は、宇宙空間にある太陽の移動とは関係なく維持され、「屈折場」の領域
により一義的に決まっている。この知見をもとにして、「だるま夕日」の時間的形態変化（図４）についても定量的に明らかにすることができた。

（図４）

-39-

BL-06 (P2M)
Single-Column Model を用いた移流霧の発生と維持に関わる物理的機構の研究*柳澤かおり (気象大学校), 北川裕人 (気象大学校)
1. はじめに霧の数値予報精度は現在も不足が指摘される (後藤,2018)。その原因の１つに、霧の物理的機構の不十分な理解があると考えられる。本研究は海上で生じる移流霧の発生と維持に関わる物理的機構
を、物理過程の理解を簡単にする Single-Column
Model(SCM) を用いたシミュレーションで理解することを目的とする。SCM は鉛直 1 次元計算のモデルであり本来は水平移流を計算できないが、本研究は SCM で移流霧を計算する 2 つの方法を考えた。

2. 研究の流れ
i) 霧を計算する SCM の作成
計算量を削減できるように予報変数を選び、霧を計算する SCM を作成した。時間発展を計算し、液水が接地した状態を霧とみなす。
ii) SCM で移流霧を扱う方法の検討作成した SCM はそのままでは水平移流を扱えないので、工夫して扱う 2 つの異なる方法を考えた。どちらも前提のもとで近似的に成立する方法である。1 つの移流霧事例を再現して、これらの方法の妥当性を確かめた。
iii) 移流霧の物理過程の効果を調べる実験
ii. の方法を使って移流霧を計算した。各物理過程をなくした場合を計算し、物理過程の大まかな効果を推測した。各物理過程による加熱率などを描画し、主要な役割を果たす物理過程を特定した。
iv) 移流霧の発生と維持に関わる物理的機構
移流霧の発生タイミングと霧頂上の高さに注目し、これらを左右する物理過程同士の相互作用について考察した。今回明らかになった物理的機構
が移流霧一般にあてはまるのかについて考察した。

ら、特に放射の効果は重要だと考えられる。
図 1 に放射加熱率のカラム移動経路断面図を示す。点線の地点で海面温度 (SST) を急激に低下させた。放射は大気を冷却した。 (SST 低下前：左の楕円、SST 低下後：中央楕円、霧発生後：右の楕円) 霧の発生に関わったのは SST 低下前と SST
低下後の水蒸気による放射冷却で、それぞれ水蒸気連続吸収と水蒸気線吸収が主な役割を果たしていた。

4. 考察 物理過程同士の相互作用
SST 低下前は主に水蒸気連続吸収による冷却が霧発生を促す一方で、乱流による下層からの水蒸
気運び出しが霧発生を抑制したと思われる。 SSTが低下すると、主に水蒸気線吸収が寄与する放射冷却に加えて乱流の顕熱輸送で大気下層を冷却する効果が、乱流による水蒸気運び出しの効果を上回ったことで霧が発生したと考えられる。
今回は水蒸気放射による冷却が移流霧発生に重要であったが、弱い吸収である連続吸収の効果が現れた点は、扱った事例の水蒸気の多さに関わっていると思われる。

5. まとめと課題
移流霧は物理過程同士の相互作用の微妙な力関係によって成立し、今回は水蒸気の放射が霧の発生に重要であった。例えば初期 SST が今回の事例よりも低い場合についても、同様に物理的機構を調べたい。

3. 結果 移流霧の物理過程の効果放射がないと霧は発生しなかった。乱流がないと霧発生が早まり、厚みの増加が遅れた。下降流がないと霧は厚みを増した。よって、放射には霧発生を促す効果、乱流には霧発生を抑える効果と霧の厚みを増す効果、下降流には霧の厚み増加を抑える効果があると推測できる。
放射の有無が移流霧発生の有無を変えたことか

図 1: 放射加熱率 [K/DAY] の移動経路断面図-40-

BL-07 (P2M)

静力学モデルを用いた冬季津軽平野の冷気形成解析*岩 川 裕 亮 , 石 田 祐 宣 (弘 前 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 )
はじめに

1.

また、気温差が最大となる西風の風速と五所川原と弘青森県津軽平野は、北西部が日本海に面し、南部か前の風速比が最低となる西風の風速が一致しており、ら西部は岩木山と白神山地、東部は八甲田山に囲まれこの風速差が平野南部の冷気だまりが形成される要因

た北西側に半分開いた地形であることから、冬季に津であると考えた。また、五所川原の風速により冷気だ

軽平野南部に冷気だまりの形成がみられる (図 1)。高まり形成過程が異なると考えられ、以上の結果を元に、橋 (2016), 小泉 (2018)等では津軽平野における地形性

静力学モデルを用いた解析を行った。

降雪について分類を行った。室橋 (2021)では、津軽平

静力学モデルを用いた解析の結果、白神山地の谷筋

野の冷気が降雪域に影響を及ぼしている可能性を指摘と、白神山地と八甲田山の鞍部で冷気下降流が発生し、しており、津軽平野の冷気だまり形成過程の詳細な理

津軽平野に冷気が侵入していることが明らかとなった。

解は重要であると考える。本研究では、津軽平野を対また、日本海側から吹き込む西風の風速により冷気だ

象に気象庁 AMeDAS 観測データを用いたデータ解析

まりの形成条件が分類できることが確認できた。西風及び静力学モデルを用いた解析を行い、地形的影響をが弱風の場合、津軽平野全体を冷気が覆った。風速が考慮し冷気だまりの形成条件について調査した。

強くなるにつれ冷気下降流と平野に侵入した西風の収束位置が内陸にずれ込むことが確認できた。さらに風手法

2.

速が強くなると、図 2 の通り津軽平野北部で西風が卓気象庁 AMeDAS 観測点である弘前、黒石、五所川原

越し、八甲田山側からの冷気下降流が西風により北上の観測データを用いデータ解析を行った。2008 年～を妨げられ、津軽平野南東部に冷気だまりが形成され2019 年の冬季 (11 月～2 月)の夜間 (19:00～06:00)の時

ることが明らかとなった。

別の風向・風速、気温のデータを用い夜間の最低気温、モデル計算結果は、気象庁 AMeDAS 観測データ解析

最頻風向、平均風速を求め解析に使用した。日本海側

結果と整合的で、冬季津軽平野の冷気形成条件を区分から西風が吹き込む際に、岩木山に妨げられ弘前で弱できた。

風となることが冷気だまりの形成条件であると考えられることから、西側が日本海に開けており岩木山の影
響を受けないと考えられる五所川原を基準に五所川原に対する各観測点の気温差と風速倍率を求め解析した。
また、上記の解析結果を元に静力学モデル(Watanabe
and Shimoyama, 2015)による解析を行った。計算領域は白神山地、岩木山を含む緯度範囲 40.25°N ～ 41.25°N、経度範囲 139.4°E ～ 141.4°N の範囲であり、水平格子

図 1, 青森県津軽平野周辺の地形と AMeDAS 観測点

間隔は 5 km である。モデルの初期値は、ERA5 再解析
データより冬季平均を求め、各高度に代入している。
土地利用は理想化された条件のため、陸域を積雪面と海域を水面として一様に与えている。本研究では、日本海側から吹かせる西風の風速、安定度、岩木山・白神山地の標高を変更し、冷気だまり形成条件を解析し
た。
3.

結果
AMeDAS データ解析の結果、五所川原の風速が弱い

図 2,

ほど弘前・黒石との気温差が拡大する傾向がみられた。

静力学モデルによる計算結果
地上風・温位分布 (22:00)-41-

BL-08 (P2L)

な ぜ 浜 松 で 歴 代 最 高 気 温 41.1℃ が 観 測 さ れ た か ？
*髙 根 雄 也 (産 総 研 ), 伊 藤 享 洋 (気 象 大 )

1.

はじめに

の矢印）
。風上側で降水が観測されていないことか2020 年 8 月 17 日 12 時 10 分に浜松（静岡）で日最高

ら、ドライフェーンのメカニズムと推察される。た気温の歴代最高タイ記録となる 41.1℃が観測された。

だし、このメカニズムでは、風下地上（例えば大垣）

40℃を超える高温は、主に都市部の内陸部で頻発するは 34-36℃までの昇温しか期待できない。

ことが知られているが、沿岸部で発生することは稀で５）４）に加えて、都市や乾いた地表面からの顕熱供給ある。本研究では、浜松で 41.1℃が観測された理由をによる風の高温化が要因になりうることが示され

実況データ等から考察するとともに、これまでの日本た。簡易混合層モデルによる推定では、４）のフェの猛暑の特徴・メカニズムと比較し、その特徴を報告すーンで昇温した気流が名古屋都市圏を通過する際る（以下では、本事例を単に「浜松 41.1℃」と表記すには、約 2〜5℃の追加的な加熱が見積もられた（図る）。気候変動という背景場に加えて、メソ・局地スケ

1、緑から赤色の矢印）。この約 2〜5℃を４）の 34

ールでの高温の特徴を把握することは、極端な高温の〜36℃に単純に足すと、約 36〜41℃となり、北西

予測と防災の観点から重要である。また、これまでにも風の風下末端
（浜松）で観測された 41.1℃に近づく。

日本におけるメソ・局地スケールの高温の実態やメカ

６）５）の加熱された北西の風と磐田辺りの南寄りの風ニズムに関する研究結果は多数報告されており、それの収束により、浜松が最も高温となったと推察さらとの比較も重要である。このような先行事例との比れる。５）の加熱は、顕熱供給量の吹走経路上の積

較は、高温発生の共通項（環境場）を探すことでもあり、分で表されるため、風の到達点（風下末端）で最も今後の気候変動時代における高温への正しい理解と予測にもつながるであろう。

加熱量が大きくなる（気温が高くなる）。
以上の特徴、メカニズムは、過去に観測された高温の特徴と共通している。本研究は、上記の背景要因と直接2.

結果

浜松市 41.1℃の理由を、観測データと客観解析デー的要因を兼ね備える他の地点（地域）があれば、同様に40℃を超える高温が発生する可能性を示唆している。

タから考察した。同時に、過去の高温事例と比較し、類似点を明らかにした。詳細を以下にまとめる。

Sea of Japan１）8 月 17 日に至るまでの連日、鯨の尾型あるいはそれに準ずる気圧配置が出現していた。
２）１）の気圧配置型に伴い、高層ゾンデで上空の高い
気温と概ね北西の一般風が観測されていた。松江

Urban surface→の 17 日 9 時の 850 hPa 面の気温は 21.4℃であり、これは埼玉県熊谷市と岐阜県多治見市で 40.9℃を← Foehn wind

850 hPa

NagoyaSurface

Sensible heat supply →from urban surface

Sensible heat supply← from dry ground surface
Hamamatsu

観測した 2007 年 8 月 16 日 9 時の舘野 850 hPa 面の
気温 21.6℃と同等の高い値であった。
３）梅雨明け以降 8 月 17 日に至るまで濃尾平野の多く

Pacific Ocean

Southerly windの地点では連続した晴天が続いていた。これによ

図１ 2020 年 8 月 17 日の浜松 41.1℃の要因に関する概念

り広い範囲で土壌が乾燥化していたことが推察さ

図．矢印色は温位を示す（髙根・伊藤 2021 天気より）．

れる。土壌の乾燥化は地表面のボーエン比を大きくし、下記５）の効果を高める。
４）8 月 17 日は、地上気象観測やメソ解析値から、伊謝辞：本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推
進費（JPMEERF20191009）により実施された。

吹山地からのフェーン現象が診断された（図 1、緑-42-

気 候 シ ス テ ム （CL）

-43-

CL-01+ (P3J, D3K)

日射量変動が東アジア夏季モンスーンに与える影響*松 下 大 河 （ 筑 波 大 理 工 情 報 ）， 原 田 真 理 子 ， 植 田 宏 昭 （ 筑 波 大 生 命 環 境 系 ），中 川 毅 （ 立 命 館 大 学 総 合 科 学 技 術 研 究 機 構 古 気 候 学 研 究 セ ン タ ー ），久 保 田 好 美 （ 国 立 科 学 博 物 館 ）， 鈴 木 克 明 （ 産 業 技 術 総 合 研 究 所 ）
1.

はじめに

東アジア夏季モンスーン（EASM）の長期的変動を理ことから（図２），ケルビン波応答による大気下層のエ
クマン発散[6]が寄与する可能性が示唆された．

解することは，EASM のメカニズムの解明や将来予測に繋がる重要課題である．地質学的記録は，過去のEASM が地球軌道要素の変化に伴う日射量変動や氷床量変動の影響を受けて変動したことを示唆するが，どちらの強制力が本質的に重要であったのかは未だに明らかでない．本研究では，気候モデルを用いた数値実験により，過去の日射量変動が EASM に与えた影響を評価し，結果を地質記録と比較した．
2.

研究手法

図 1 本研究による計算結果と地質記録の比較．

大気海洋結合モデル（MRI－CGCM 2.3）を用いた．

(a) 時系列，(b) 卓越周期．上から，65°N における夏

過去 45 万年間を 5000 年間隔に区切り，各時代につい至の大気上端日射量（橙），SEC のJJA 降水偏差
（水色），て 230 年間のスピンアップ後，地球軌道 3 要素（近日SEC の地質記録（灰色），CLP の年間降水偏差（緑），

点黄経，地軸傾斜，離心率）[1]を境界条件として与え，

CLP の地質記録（灰色），JP の AMJJAS 降水偏差（赤），55 年間の時間積分を行った．後半 50 年間を相加平均

JP の地質記録（黒）．

し，その時代の気候値として解析を行った．軌道 3 要
素以外の境界条件は，産業革命期以前の値で統一した．
3.

結果と考察

数値実験により得られた東アジアの夏季降水量変動
は，北半球の夏季日射量[1]と非常に良い対応関係を示した．相関係数を計算すると（𝑝 < .001），中国南東部（SEC）では 0.89，中国黄土高原（CLP）では 0.77 と非常に強い正の相関を示す一方，日本周辺部（JP）では−0.64 となり，強い負の相関を示した．得られた夏季
降水量偏差の時系列変化を地質記録[2−4]を比較すると（図１），SEC では両者が非常に整合的であった．しかしながら CLP では，地質記録[3]に見られる 10 万年の

図2

日射量極大期の SST，SLP，地上風偏差（JJA）．

変動周期が数値実験の結果にはみられず，氷床量など

陰影；SST 偏差（K），等値線；SLP 偏差（hPa），ベクの別の強制力の影響を考慮する必要があることが示唆

トル；地上風偏差（m/s）．斜線部；𝑝 < .01．

された．JP では，時間差（～20kyr）を持って数値実験と地質記録[4]の極小値が一致していた．

参考文献

日射量極大期の夏季には，北太平洋高気圧（NPH）が[1] Berger, A. and M. F. Loutre, 1999, PANGEA.

強化することで JP では降水が減少し，サブハイが形成・[2] Cheng, H., et al., 2016, Nature, 534, 640-646.

維持されることで SEC 及び CLP では降水が増加する[3] Beck, J. W., et al., 2018, Science, 360, 877-881.

と考えられる（図２）．サブハイの形成・維持には，春[4] 中川毅, et al., 2009, 第四紀研究, 48, 207-225.

季では北西熱帯太平洋の海面水温（SST）低下によるロ[5] Wang, B., et al., 2000, J. Clim., 13, 1517-1536.

スビー波応答[5]，夏季ではインド洋が顕著に昇温する[6] Xie, S. -P., et al., 2009, J. Clim, 22, 730-747.

-44-

CL-02+ (P3I, D3K)

「長期緩慢災害」と地球／彗星・惑星の内合*藤 原 ケ イ
1.

はじめに「低温・日照不足・長雨等」、「高温・少雨」のよう

4．検討内容長期緩慢災害と天体等の内合が一致するメカニズム

な“長期緩慢災害”時期と 周期彗星（133P、176P）は次のように考えている．

及び金星・火星・木星の地球接近時期（内合前後）が(1) 太陽風として太陽から物質放出（原子状態）

高頻度で一致することを見出したので報告する．
（図）(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

図 長期緩慢災害と地球と彗星・惑星の内合部で結合し H2、O2、N2、CO2、H2O などになる．主体は H2O）
(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状の流れである．
(4) 彗星・惑星等は H2O の集積と放散の二面性をもつ．
(5) 彗星は向太陽循環水流中に乱流を付加し、特に顕著な勢いを持つのが 133P と 176P である．
(6) 133P は細く強い渦（乱流）を発生して太陽黒点発
生の主役となる．
(7) 176P は広くやや強い渦（乱流）を発生して 133P
及び近隣惑星とともに地球に接近した時（内合前後）に様々な影響を与える．
＜以下 詳細は講演時に示す＞＊参考に 本研究の起点となった“黒点は木星／133Pが外合のとき極大になり、内合のとき極小となる”状
況を図に示す．

2． 検討の経緯
筆者は太陽黒点の研究から 太陽に向う「向太陽循
環水流」（未確認、仮説）が存在するとの結論に達した．
（2018 春天文学会、2020 春本学会等）
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＊尚 2021 年 1 月現在 パターンが崩れて太陽黒点は害となった大きな竜巻”
、
“PDO”
、
“ENSO”、“海温上昇”

極小状態を続けている．これは「太陽周辺の水分量のなどが関与している可能性を見出して報告している．

増加（太陽系が雨期）」状態にあることが原因、と考え（2018 春、2019 春、2020 春本学会）ている．

今回の発表は この一環にあたるが、これらの現象
は単なる偶然ではなく“地球の気象現象は太陽系全体

参考資料のイベントである”ことを確信させるものになるだろ[1] 気象庁ＨＰ 各種データ・資料 「災害をもたらしう．

た気象現象（長期緩慢災害）」（2021.1 確認）-45-

CL-03+ (P3J, D3K)

約 10 年 で 太 平 洋 を 横 断 す る 海 面 水 温 正 偏 差 域 の 特 徴*栗 原 和 夫 （ 無 所 属 ）， 小 林 ち あ き （ 気 象 研 ）
1.

はじめに

Kurihara(2003) [1]で，北日本の夏季の気温は約 6 年の謝辞

本研究では，気象庁が公表する再解析データ(JRA-55)

周期で変動し，気温の極大が約 6 年毎に現れること，を使用しました．

また極大年には日本の東の黒潮続流域に海面水温の正参考文献

偏差域が見られることを示した．今回は日本の気候の[1] Kurihara, K., 2003: Quasi-six-year fluctuation in summer

年々の変動に影響を持つと考えられる太平洋の海面水

surface air temperatures in Japan, J. Meteor. Soc. Japan, 81,

温の変動の特性を，気象庁の再解析データ(JRA-55) [2]1289-1297.
[2] Kobayashi, S., et. al., 2015: The JRA-55 Reanalysis;

により検討し，太平洋を東進して約 10 年で横断する，General specifications and basic characteristics. J. Meteor.

海面水温正偏差域（および負偏差域）が見られたのでSoc. Japan, 93, 5-48, doi: 10.2151 /jmsj.2015-001.

その特徴について報告する．

2.

解析結果

図１は海面水温の 5 か月移動平均値と 11 年移動平均値の差を，北緯 30 度～45 度で緯度平均した，時間―経度断面図である．1980 年から 2015 年までの太平洋領域の断面図を 3 枚並べた．縦実線を境として米国西海岸
が日本につながる．暖色は正偏差（高温偏差）を，寒色は負偏差を表し，等値線は 0.5℃毎である．
図に経路を斜め実線で示したように，太平洋を東進し，約 10 年で日本から北米西岸に到達する海面水温正偏差域が見られる．北米西岸に到達すると日本から新たな正偏差域が東進し始める．
この変動には，短期間に太平洋の広い領域を正偏差域が覆う構造が含まれる．図 1 では横（経度）方向に延びる明瞭な正偏差域として現れる．
その 1 例として，
1991 年夏季の太平洋の海面水温偏差(30 年平年値から

図 1 北緯 30 度から 45 度で平均した，海面水温偏差（5の差)の平面図を図 2 に示す．このような短期的な変動

か月平均値から 11 年平均値を引いた値）．暖色は正偏は，上記の太平洋を東進する変動に伴い形成されると差，寒色は負偏差を表す．太平洋域の同じ図を 3 枚並考えられるが，相互の関係はまだ明らかではない．

べ，境を縦実線で示した．

今回示した太平洋を東進する変動は，太平洋域の海洋および大気の大循環と関連し，日本や太平洋周辺域の気候変動をもたらす要因となっていると考えられる．
今後，これらについて，より詳細な検討を進めていき

図 2 1991 年夏季の海面水温偏差．暖色は正偏差，寒たい．

色は負偏差を表す．

-46-

CL-04+ (P3I, D3K)
MRI-ESM2 における南大洋の短波放射バイアスとダブル ITCZ 問題の関係*川合秀明、神代剛、行本誠史

１．背景（気象研究所）

ついては、2/3 は海洋が担っているが、1/3 は大気が担ってい多くの気候モデルにおいて、ダブル ITCZ 問題が生じるこることが示された（図略）。後者はハドレー循環による北向きとはよく知られている。一方、気候モデルでは、南大洋におのエネルギー輸送が強まっていることを示しており、これがいて雲の放射効果が不十分であることから生じる短波放射バ

南半球熱帯の降水の強まりに対応している。なお、図１は、イアスがあることも知られている。近年、エネルギー輸送の

南大洋の放射バイアスを適切に改善したのみではダブル観点から、南大洋の短波放射の入射過剰バイアスがダブル

ITCZ 問題は解消するわけではないことも示唆している。

ITCZ を悪化させるのではないかという議論が行われている。
CMIP6 の参加モデルである気候モデル MRI-ESM2（Yukimoto et al. 2019）は、南大洋の下層雲の表現も現実的

謝辞
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ム（JPMXD0717935561）、日本学術振興会・科学研究費助成事業

なものとなっており、南大洋の放射バイアスはかなり小さく（JP18H03363、JP19K03977、JP19H05699）、及び環境省環境研なっている（Kawai et al. 2019）。また、MRI-ESM2 では、究総合推進費（No. 2-2003）の支援により実施された。

ダブル ITCZ も、CMIP5 で使用されていた MRI-CGCM3 に比べて改善している。本研究では、それらの改善の間に関係があるか否かを明らかにする（Kawai et al. 2020, 2021）
。

２．実験

参考文献
Kawai, H., and T. Inoue, 2006: A Simple Parameterization Scheme
for Subtropical Marine Stratocumulus. SOLA, 2, 17-20.
Kawai, H., et al., 2017: Interpretation of Factors Controlling Low
Cloud Cover and Low Cloud Feedback Using a Unified

MRI-ESM2 での南大洋の放射バイアスの改善に寄与したスキームの変更を、一つずつ、累積的に MRI-CGCM3 での扱いに戻していくことにより、意図的に南大洋の放射バイア

Predictive Index. J. Climate, 30, 9119-9131.
Kawai, H., et al., 2019: Significant Improvement of Cloud
Representation in Global Climate Model MRI-ESM2.

スを悪化させていく実験を行う。その際、ダブル ITCZ の表

Geosci. Model Dev. , 12, 2875-2897.

現がどのように変わっていくのかを調べる。(i). 層積雲スキー

Kawai, H., et al., 2020: Relationship between shortwave radiation

ム（Kawai et al. 2017, 2019）を古いバージョン（Kawai &bias over the Southern Ocean and the ITCZ in MRI-ESM2.

Inoue 2006）に戻す、(ii).層積雲が発生する場所で浅い積雲をCAS/JSC WGNE Research Activities in Earth System
Modelling/WMO, 50, 7.09-7.10.

抑制する措置をやめる、(iii). 雲微物理過程における WBF 効
果の扱いを以前のものに戻す、(iv). 微小な海洋性エアロゾル

Kawai, H., et al., 2021: Relationship between shortwave radiation
bias over the Southern Ocean and the double-ITCZを考慮するため、CCN 数密度を 2 倍する扱いをやめる、の各
措置を一つずつ加えていく実験を行う（表１）。

problem in MRI-ESM2. submitted.
Yukimoto, S., et al., 2019: The Meteorological Research Institute
Earth System Model version 2.0, MRI-ESM2.0. J. Meteor.

３．結果

Soc. Japan, 97, 931-965.

実験の結果、南大洋の放射バイアスが、CNTL から EXP4まで増加していくにつれ、南半球熱帯の降水が

表１：実験リスト。

増加していき、ダブル ITCZ 問題が悪化していくことが示された（図１）。この関係は極めて明瞭である。一方、南北エネルギー輸送の変化に

図１：(a) 放射収支南北非対称指標、(b) 雲放射効果南北非対称指標、(c) 熱帯 SST 非対称指標と熱帯降水非対称指標の関係。丸は MRI-ESM2 を用いた historical 実験（1984-2014 年）データ。放射観測値は CERES (2001–2010)、
降水観測値は GPCP (1979–2013)、SST 観測値は AMIP SST (1984–2014)。MRI-CGCM3 historical 実験データ(1984–2005)も参考にプロットされている。

-47-

CL-05+ (P3J, D3K)

多年ラニーニャ現象の発生メカニズム*岩 切 友 希 1 ,渡部雅浩 1

1. 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所
1．はじめに
中東部赤道太平洋の海面水温（SST）の低下で特徴づ

3．結果
多年，単年事例ともに予測子として用いた OHCeq

けられるラニーニャ現象は2 年間以上持続しやすく（多が SST 異常に先行しており RO と整合的であった（図年ラニーニャ現象），海面水温異常が維持されることに1a）．多年事例では，Year 0 における負の OHCeq が単よる気候影響は大きい．多年ラニーニャ現象の傾向と年事例に対して 4 倍の大きさを持っており，この偏差して強いエルニーニョ現象に追随することが指摘されを充填過程によって 1 年間で解消することができないているが，それらの物理的関連や発生メカニズムは未ため，ラニーニャ現象が継続することが分かった（図 1)．

解明である．そこで本研究では多年ラニーニャ現象の

巨大な負の OHCeq は前年のエルニーニョからラニー

引き金を特定することを目的とした．

ニャに遷移する時期における過剰な放出過程により説明された．
放出過程に寄与した海洋のプロセスを RO で

2. データ，方法

代表される地衡流と海洋表層のエクマン流に分離した

海面水温データとして COBE-SST2，大気・海洋再解

結果，赤道太平洋の北側境界で表層エクマン流により

析データとして ERA-40, ERA-Interim, ORA-S4 を用い

暖水が過剰放出されてことが分かった．この表層エク

た．解析期間は 1961-2016 年．多年ラニーニャ現象の定マン流は赤道太平洋における北側 off-equator での東義は冬季平均（11-1 月）の Niño 3.4 index（120-170°W,

風偏差によって強制されており，多年ラニーニャ現象

5-5°S/N の領域平均 SST 偏差）が 2 年連続で－0.5K をの引き金であることが示された．

下回った事例とした．抽出された多年（単年）現象は 6

遷移期における熱帯太平洋の大気パターンは強いエ（4）事例である．全ラニーニャ現象が前年にエルニー

ルニーニョ現象を減衰することで知られる気候モード

ニョ現象を伴い，そのうち 4（0）事例のエルニーニョ

であり，強いエルニーニョ現象と多年ラニーニャ現象

が極端振幅（1.5 s.d. >）であった．最初のラニーニャのの発生を関連付ける物理プロセスであると解釈するこ最盛期に向かう年を Year 0 として合成した．エルニーとができる．この結果は 20 世紀後半にかけての多年ラニョ/ラニーニャ現象間の位相遷移を理解する上で再充

ニーニャ現象の頻度増加が，強いエルニーニョ現象の填振動子理論（以下， RO）に基づき赤道太平洋の総熱頻度増加で説明されることを示唆する．

量（OHCeq ）を予測子として熱輸送を解析した．

図 1. (a) 多年，単年事例の位相図，(b,c) 多年, 単年事例における海洋上層の熱量の空間分布-48-

CL-06+ (P3I, D3K)

緩和アンサンブル予報実験による2016 年 8 月 後 半 の モ ン ス ー ン ト ラ フ 強 化 の 予 測 可 能 性 評 価*竹 村 和 人 （ 京 大 院 理 , 気 象 庁 気 候 情 報 ）， 向 川 均 （ 京 大 院 理 ）
1.

はじめに

3.

解析結果

2016 年 8 月には日本の南東海上で相次いで発生した

図 1 に，ユーラシア大陸上の波束伝播域～日本の東台風の北上に伴って，北日本を中心に大きな被害が出

海上の砕波域（（a）の緑破線枠域）でのモデル予測値

た．これらの台風の発生に関連する日本の南海上で強を再解析値にナッジングした実験結果における，化したモンスーントラフ（以下，下層低気圧）に関し

200hPa 及び 850hPa 流線関数，360K 渦位と降水量の分て，昨年度秋季大会では気象庁 1 か月アンサンブル予

布を示す．図 1a の陰影で示した対流圏上層の流線関数

報データを用いた予測可能性の評価結果を報告し[2]，の応答, 及び渦位の分布（図 1b の陰影）より，ナッジ

日本の東海上の砕波域及びアジアジェット入口付近のングに伴って対流圏上層での波束伝播及び砕波の予測

波束伝播域における初期摂動が下層低気圧の予測可能誤差が軽減し，砕波に関連する High-Q の南西方向への性に大きな影響を及ぼすことを示した．本発表では，

侵入，及び日本の南東海上での活発な積雲対流活動（図この下層低気圧の予測可能性をさらに検証するために，

1b の紫線）が再現されたことが分かる．また，図 1c

大気大循環モデルを用いて砕波域及び波束伝播域を再に示した対流圏下層の流線関数の応答を見ると，下層

解析値にナッジングした数値実験（以下，緩和アンサ

低気圧強度の予測誤差も大幅に改善していることが分

ンブル予報実験）の結果を報告する．

かる．この実験結果は，ユーラシア大陸上の波束伝播
及び日本の東海上における砕波の予測誤差の軽減が，

2.

使用データと解析手法

大気循環場の再解析値として，気象庁 55 年長期再解

下層低気圧の再現性を大幅に向上させることを意味している．

析データ（JRA-55[1]）を用いた．緩和アンサンブル予

本発表では，上記の解析結果のほか，砕波域のみ及

報実験には，気象庁全球モデル（数値予報研究開発プ

び波束伝播域のみをナッジングした実験結果も示し，

ラットフォームより貸与）を使用した．本実験におけそれぞれの領域における予測誤差の軽減による，下層

る初期値には，2016 年8 月16 日12UTC におけるJRA-55

低気圧の再現性向上への相対的重要性についても報告のモデル面データを用いた．本実験におけるナッジン

する予定である．

グの手法は Ding et al. (2015)に基づき，応答は全領域をナッジングしない実験との差で定義した．

参考文献[1] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.
[2] 竹村ほか, 2020 年度秋季大会講演予稿集, 88p.

図 1 ユーラシア大陸～日本の東海上（（a）の緑破線枠域）でのモデル予測値を再解析値にナッジングした実験における，2016
年 8 月 16 日 12UTC を初期値とする，（a）5 日移動平均の 200hPa 流線関数（等値線; 単位: 106 m2 s-1）とその応答（陰影），（b）360K 渦位（陰影; 単位: PVU）と日降水量の応答（紫線; 正の値について 5mm 間隔），（c）5 日移動平均の 850hPa 流線関数（等値線）とその応答（陰影）．点は（a，c）流線関数及び（b）正の降水量の応答が 99%信頼度水準で統計的に有意な領域を表す．
緑破線枠域はナッジングの対象領域を示す．
（a）は予測 4 日目，（b）は予測 6 日目，（c）は予測 7 日目の分布を表す．

-49-

CL-07+ (P3J, D3K)

西部北太平洋における冬季の対流活発化に伴うテレコネクションの力学構造*平井陸也（筑波大学生命環境学群），植田宏昭（筑波大学生命環境系）
１．はじめに力学による dry な効果に含まれる発散風効果を，対テレコネクションの原因の一つとなる熱源応答は
背景風依存性を有しており，Liu and Wang (2013)[1]
は背景風の 3 次元分布により熱源応答が異なることを示した．したがって，熱源応答の背景風依存性のメカニズムを力学的に解析することで，テレコネク
ションの解明，予測向上に繋がることが期待される．
Kosaka and Nakamura (2006;以降 KN06)[2]で示した夏季の PJ パターンと Ueda et al. (2015)[3]で示した
冬季のテレコネクションパターン(以降 Winter-PJ)
はいずれも熱帯太平洋西部での対流活発に伴う熱源応答であるが，夏季と冬季の背景風の違いにより熱源応答が異なっていることが示唆される．本研究では Winter-PJ に対して力学構造を解析し，PJ パター
ンとの相違点を明らかにする．

流活発による moist な効果に移して計算した．その結果，dry な効果によるエネルギー変換効率が低くなり，大気内部で波列が自己維持できないことや，発散風効果は強いジェットの背景場において卓越するため，波列が発散風による外力強制によって維持されることが分かった．したがって，強いジェットの背景場によって，Winter-PJ の励起，維持両方に発散風が不可欠であることが結論付けられる．

2. 研究手法
大気データは Japanese 55-year Reanalysis(JRA-55)，
OLR デ ー タ は NOAA OLR デ ー タ で ， 期 間 は
1979/1980-2016/2017 年の 12, 1, 2 月 (DJF) を用いる．
使用モデルは線形傾圧モデル(LBM)[4]である．
熱帯太平洋西部の対流活発の抽出に，KN06[2]で示したコンポジット手法を用いた．本研究ではRossby Wave Source(RWS)解析やエネルギー変換解
析を用いて Winter-PJ の力学構造を診断した．
3. 結果
Winter-PJ は対流圏上層で対流活発域から離れた
華南付近の高気圧偏差を波源とし，定常ロスビー波
束の伝播により，日本の東に低気圧偏差が生じる構造を示すことが分かった．強いジェットの背景場の影響で，対流活発域における RWS ストレッチング
項と比較してジェットに沿った領域で発散風による渦度移流項が卓越することから，ロスビー波の励起に発散風が必要となることが示された．この性質は
LBM 実験により東西風が弱い背景場において波源が熱源の近傍に生じ，東西風が強い背景場においては熱源から離れたジェット付近に生じることから確認できた（図 1）．
テレコネクションの維持しやすさの指標となるエ
ネルギー変換解析において，従来の手法では大気の図 1 DJF 気候平均場の東西風を（上図）100%，（下図）50%としたものを基本場とし，10°N, 125°E に単熱源を置いて LBM 熱源応答実験した時のジオポテ
ンシャル高度偏差[m]（陰影），基本場の東西風[m s1（] 等値線），Wave activity flux [5][m2 s-2（
] ベクトル）．
参考文献[1] Liu, F., and B. Wang, 2013, J. Climate, 26, 1791-1806.
[2] Kosaka, Y., and H. Nakamura, 2006, Quart. J. Roy.
Meteor. Soc., 132, 2009-2030.
[3] Ueda, H., A. Kibe, M. Saito, and T. Inoue, 2015, Int. J.
Climatol., 35, 991–998.
[4] Watanabe, M., and M. Kimoto, 2000, Quart. J. Roy.
Meteor. Soc., 126, 3343-3369.
[5] Takaya, K., and Nakamura, H., 2001, J. Atmos. Sci.,
58, 608–627.

-50-

CL-08+ (P3J, D3K)
2020 年 8 月 の 北 西 太 平 洋 の 記 録 的 高 温 と 人 為 的 地 球 温 暖 化*林 未 知 也 , 塩 竈 秀 夫 , 江 守 正 多 , 小 倉 知 夫 , 廣 田 渚 郎 (国 環 研 )
1.

はじめに

過去再現・将来予測実験および非温暖化実験から，北2020 年 8 月，海面水温が 30°C を超える異常高温域

西太平洋平均した海面水温が 2020 年 8 月の値(29.08°C)

が西太平洋から日本南岸付近に広がり，北西太平洋のを超える頻度を，20 世紀から現在・将来気候について

海面水温は観測史上で最も高い値を記録した．20 世紀

見積もり，現在気候における人為強制の寄与を評価し半ばから全球規模で海洋温暖化は進行しており，先行た(図 1)．1901-2000 年での発生頻度は約 600 年に一度研究はその昇温傾向が人為的な放射強制力の長期変化(約 0.16%/年の確率)と非常に低い．2001-2020 年には発で説明されることを示した．今後さらに進行すると予生頻度が約 15 年に一度(6.9%)まで増加しており，観測測される地球温暖化へ社会が緩和・適応策を適切に講と符合する．一方，人為強制を含まない非温暖化実験でじるために，地域的な異常海面水温の発生要因を定量

は，2001-2020 年での発生頻度が 1000 年に一度以下的に理解する必要がある．

(0.03%)と極めて低い．したがって，2020 年 8 月の異常

そこで本研究は[1]，日本南方沖を含む北西太平洋の高温は人為強制が原因で発生した可能性が極めて高い．

海面水温が 2020 年 8 月に未曾有の高温となった事例にさらに将来予測実験は，2031-2050 年には 2020 年相対して，人為強制の影響を定量的に評価した．北西太平

当の異常高温状態が 8 月の新たな平常状態(2 年に一度

洋領域(120°E-180°, 20°N-35°N)の 8 月平均の海面水温に以上の発生頻度)となることを示す(図 1)．このような状着目し，気候モデルの実験出力から，2020 年 8 月に相況は，たとえパリ協定の定める「2°C 目標」を達成し，当する異常高温状態が起こる確率を，20 世紀から現在・

産業革命後の世界平均気温上昇を 1.5°C まで抑えたと

将来の気候について統計的に見積もった．

しても免れない可能性が高いことも示唆された．
詳細は Hayashi et al. (2021) [1]を参照されたい．

2.

データと手法COBE SST2 など 4 つの長期客観解析海面水温デー
タを 1901-2020 年の観測データとして用いる．また，第 6 期結合モデル相互比較計画(CMIP6)の 31 の気候モ
デルからなるアンサンブルを用いる(1 メンバーずつ)．人為的放射強制と自然外部強制を与えた一連の過去再現実験(1850-2014 年)および SSP2-4.5 シナリオに基づく将来予測実験(2015-2100 年)と，産業革命前実
験(200 年間分)が解析される．気候変動の検出と要因分析に関するモデル相互比較計画(DAMIP)の 6 モデル(3 メンバーずつ)から，産業革命後の人為強制を含めない実験(非温暖化実験)などの感度実験出力も解析される．それぞれの気候モデルの平均場バイアスは，過去再現実験と COBE SST2 の長期平均(1921-1980 年)が格子ごとに合うように補正される．
3.

結果と考察

図 1 観測および気候モデルの北西太平洋の海面水温の発生確率密度関数．太実線は過去再現・将来予測実
験での発生確率(凡例参照)．青細線は非温暖化実験での発生確率(2001-2020 年)．陰影は観測(COBE SST2)の発生確率(1901-2000 年)，赤三角は 2001-2020 年の値．
Hayashi et al. (2021) [1]の Figure 2b を引用し一部改変．
謝辞

過去再現実験の温暖化シグナル(アンサンブル中央

本研究は，文部科学省「統合的気候モデル高度化研究値)と年々の変動幅(2.5th-97.5th パーセンタイル幅)は，

プログラム」(JPMXD0717935457)および(独)環境再生保

1901-2020 年の北西太平洋海面水温の長期変化をよく全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF20192004)，国再現した．特に 2010 年以降，海面水温は産業革命前の

立環境研究所の気候変動適応研究プログラムの助成に変動幅を頻繁に大きく超えた．これは，人為起源のエアより実施した．

ロゾルに伴う冷却効果の増加傾向が 1980 年代までに抑

参考文献

制され，依然として増加し続ける人為起源の温室効果[1] Hayashi, M., et al., 2021, Geophys. Res. Lett.., 48(1),ガスによる昇温効果が卓越したためである．

e2020GL090956. https://doi.org/10.1029/2020GL090956-51-

CL-09+ (P3I, D3K)

北 西 太 平 洋 に お け る Tropical Cyclone に 伴 う 降 水 分 布 の 解 析*白 川 彩 乃 (弘 前 大 学 ), 谷 田 貝 亜 紀 代 ( 弘 前 大 学 ),吉 田 龍 二 (CIRES/ NOAA), 坂 下 悠 乃 (弘 前 大 学 ),

1.

はじめに

朝との差分や中心での南北断面図、東西断面図を比較

台風の降水量に関して、衛星観測データを中心としした（図略）。台風のうち最も日変化が見られた STS

た研究が行われてきたが、2015 年以降、新たな衛星プ

は、昼と夕方は中心から北側で降水が強く、朝は中心

ロダクトが作成されたことで、近年の TC について高いから南側で降水が強く現れた。また、夜は中心から南

空間解像度、時間解像度での解析が可能となった。ま北に２カ所降水ピークがあり、東西方向では他の時間

た、TC に伴う降水研究で日変化に関する降水分布につ帯と比べ、降水ピークが最大となった。

いての研究は少ない。加えて、Fudeyasu and Yoshida(2018)は、TC 発生環境要因によってその後の発達や経路が異なることを指摘している。そこで、本研究では 1
時間降水データを用いて、TC の強度階級別の日変化や発生環境要因別の降水分布を高解像度で解析したので
報告する。
2.

データと解析手法

日本陸域にはレーダーアメダス解析雨量、それ以外の陸海域には GPM IMERG Final Precipitation を使用して降水データを結合し、0.1 度格子の 1 時間降水グリッドデータを作成した。また、RSMC Best Track Data に

図 1 台風 (TS, STS, TY)の降水分布の日変化（各図の右上のよる TC 中心位置を用いて、TC 中心から 1,000 km 以内

数字はサンプル数、右下の数字は平均降水量を表す）の降水を TC 降水とし、2015 年から 2019 年の 7 月から10 月に北西太平洋で発生した TC を対象として降水分

次に、TC 発生環境要因別に解析すると（図 2）、SL

布を解析した。なお、TC は、熱帯低気圧 (TD)、台風と CR は平均降水量が多く対流圏中下層が相対的湿潤（最大風速から Tropical Storm (TS: ≧17 m/s)、Severe

状態、一方 EW は乾燥状態であることが伺える。また、

Tropical Storm (STS: ≧25 m/s)、Typhoon (TY: ≧33 m/s)

GY は TS 形成時の降水範囲が広く（図略）、PTC は成とする）、温帯低気圧 (EC)の５つの強度階級別に分類

熟期に強くなることが多く、弱く留まらない（図略）

し、それぞれ合成した。加えて、TC 発生環境要因をモ等先行研究と整合性が見られた。

ンスーンシアライン (SL)、モンスーン合流域 (CR)、モンスーンジャイア (GY)、偏東風波動 (EW)、既存台風(PTC)の５つに分類した。
3.

結果

TC 階級別の日変化を解析した結果から、紙面の都合上、台風 (TS, STS, TY) を図 1 に示す。なお、縦軸と横軸は TC 中心からの距離を角度で示し、縦軸が南北（北が正）、横軸が東西（東が正）となっている。各パ
ネル右上の数字はサンプル数を、右下の数字は領域内
平均降水量[mm/h]である。TD では降水域が中心付近に最大だったのに対し、TS になると中心から南側に強い

図 2 発生環境要因別の降水分布

降水域が移っていた。また、STS では南北方向に TY

参考文献
Fudeyasu, H and Yoshida, R., 2018, Western North PacificTropical Cyclone Characteristics Stratified by Genesis
Environment. Monthly Weather Review, 12, Vol. 146,
435-446.

では同心円状に、台風強度が増すにつれ降水域がまとまり、台風の眼が明瞭となった。さらに、各時間帯と-52-

CL-10+ (P3I, D3K)

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 ), 今 田 由 紀 子 (気 象 研 究 所 )， 高 薮 出 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

方の低気圧偏差と北方の高気圧偏差の南北ダイポール、

地球温暖化が進行しつつある近年、日本は記録的な(D) 北方の高気圧偏差が卓越して関東に弱い低気圧性

豪雨に立て続けに襲われている。2020 年 7 月および循環偏差、で特徴付けられる分類になった（図 1）。ク2018 年 7 月には梅雨前線に伴う豪雨が西日本を中心に、ラスターA は台風が接近している事例を多く含み、関2019 年 10 月の台風 19 号は東日本に、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局所的な豪雨は甚大な被害をもたら

総半島での極端降水を伴うことが多く、クラスターCした。豪雨発生のメカニズムは複数存在し、それらのは関東北部の極端降水を伴うことが多い。そして、ク

将来変化は科学的にも社会的にも重要である。そこで、ラスターD は平野部で多く発生し、降水の空間スケー

本研究では大規模アンサンブル実験データセット

ルが小さい特徴がある。地球温暖化によりクラスター

d4PDF に基づき、関東の極端降水の将来変化について

B, C では低気圧偏差が弱化するものの水蒸気と降水は付随する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.

データと手法

気象研の MRI-AGCM3.2 による d4PDF 全球版と、そ化が見られ、熱力学的効果に加えて力学的効果も寄与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面水温を与えた非温暖化実験 NonW、CMIP5 の海面水
温上昇分を用いて全球気温が 4K および 2K 上昇した状
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。

図１ 関東で 100 年に一度より極端な豪雨が起きた時の台風は全球版のトラックデータ[4]を使用した。

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。

3.

結果

関東の各地点でのパーセンタイル雨量は、地球温暖参考文献

化が進行するほど極端降水が強化することを示唆した。

[1] Mizuta, R., et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98, 1383-1398.

変化率は極端な降水ほど大きく、HIST に比べて+4K で[2] Fujita, M., et al., 2019, Geophys. Res. Lett., 46, 435-442.

は 10 年に一度の降水は約 27%、100 年に一度の降水は[3] Kawase, H., et al., 2019, J. Geophys. Res., 124, 6093-6103.

約 32%増加することが示唆された。

[4] Yoshida, K., et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44, 9910-9917.

100 年に一度より極端な豪雨が発生する時の海面気
圧偏差を K 平均法により 4 つのクラスターに分類する

謝辞：本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化プログラと、(A) 強い低気圧偏差、(B) 弱い低気圧偏差、(C) 南ムの助成を受けて実施され、SOLA にて出版されました。
Miyasaka, T., et al., 2020, SOLA, 16, 125-131.

-53-

CL-11+ (P3J, D3K)
GPM DPR と CMIP6 モデルとを用いた初夏日本付近の降水特性の将来変化推定のばらつき*横山千恵・高薮縁（東京大学 AORI）
１． はじめに

３． 結果と考察

初夏日本付近の雨の降り方の将来変化をできるだ

CMIP6によるMME平均の推定結果は、CMIP5を用け精確に知ることは防災上重要である。Yokoyama et

いた上述の推定結果と概ね似た傾向を示したが、いal. (2019)は、全球降水観測（GPM）主衛星搭載 2 周

くつか違いも見られた（図略）。まず、CMIP6では、

波降水レーダ（DPR）による雨の立体観測と、25 個小面積タイプ・組織化タイプの雨とも、増加の大きの第 5 次結合モデル相互比較計画（CMIP5）の気候

い領域がより北側・東側まで伸びる。また、組織化

モデルによる大規模場予測を組み合わせて、初夏日

タイプの雨は西日本太平洋側で減少を示し、平均的本付近における特性の異なる 3 タイプ（小面積・組には増加傾向を示すCMIP5推定結果と大きく異なる。

織化・中緯度）の雨の将来変化を推定した。その結図1に、MME平均およびモデル群の一部（5モデル）

果、各タイプの雨量分布は、大規模場と関連しタイについて、組織化タイプの雨の将来変化を示す。西

プ毎に異なる将来変化を示した。突然の雷雨などを日本太平洋側では、(c)(d)(f)で減少、(b)(e)で増加と含む小面積タイプの雨は日本付近で全般的に増加し、ばらつきを示す。また、多くのモデルが30°N以南で集中豪雨をもたらす組織化降雨の影響域は北伸した。

減少を示す一方、(d)では南西から西日本にかけての一方、これらはマルチモデルアンサンブル（MME）

減少域を除き30°N以南でも増加を示す。ばらつき具

平均に基づく結果で、モデル間のばらつきは詳しく

合を定量化するため、図1の領域で19個の各モデルの調査されていない。大規模場はモデル毎に差異があ

MME平均に対する空間相関を計算した結果、組織化

り、大規模場から再構築される降水分布もばらつく。

タイプは0.58-0.93、小面積タイプは0.53-0.96であっ本研究では、降水特性変化のモデル間のばらつきをた。発表では、これらの降雨特性変化の差をもたら調査し、変化の差をもたらす要因を議論する。

す大規模場の要因についても議論する。

２． データと解析方法
2014-2017 年 5-7 月の GPM DPR 雨域データベース、
気象庁 55 年長期再解析、NOAA Daily Optimum
Interpolation Sea Surface Temperature を用いる。また、
19 個の CMIP6 モデルの 1980-2005 年（historical）及び 2075-2100 年（ssp5-8.5）5-7 月のデータを用いる。
手法は Yokoyama et al. (2019)と同様である。GPM
DPR に基づき、雨域を面積と層状雨量比により上述の 3 タイプに分類する。各タイプに対し、海面水温（SST）及び 500hPa 大規模鉛直風（ω500）を指標とした参照テーブルを作成する。指標の選定は、先行研究による梅雨期の降雨の物理的理解に基づく。これらの参照テーブルを用い、CMIP6 各モデルの SST
及び ω500 から各タイプの雨量分布を再構築し、将来変化を推定する。強雨をもたらす小面積・組織化
タイプに注目する。

図 1. 組織化タイプ雨量の将来変化（色）と現在気候値（コンター）。単位は mm/h*pix。
謝辞：本研究は、東京大学の運営費による「水と気候の大規模データ解析研究拠点」プロジェクト、(独)環境再生保
全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF20192004)及びJAXA降水ミッションの支援を受けた。CMIP6データの利用にあたっては荒川理氏（JAMSTEC）にご協力頂いた。

-54-

CL-12+ (P3I, D3K)
日本の気候変動影響評価・適応策研究のための気候シナリオ選択
塩竈秀夫 1*, 石崎紀子 1, 花崎直太 1, 高橋潔 1, 江守正多 1, 伊東瑠衣 2,3, 仲江川敏之 3,
高薮 出 3, 肱岡靖明 1, 高薮 縁 4, 澁谷亮輔 41

国立環境研, 2気象業務支援センター, 3気象研究所, 4東大大気海洋研

はじめに
気候変動予測の不確実性は、世界に数十ある気候
モデルによる予測のばらつきで評価される。しかし一般的に、影響評価研究では、全ての気候モデルの予測を利用することは研究資源の観点から難しいた
め、少数の気候モデルの予測を選んで使うことが多い。近年の日本の影響評価研究においては、省庁研
究プロジェクトでの利用実績等の歴史的経緯から 4
気候モデルが共通気候シナリオとして用いられてきたが、我々の研究によって、日射量変化予測の不確実性幅（CMIP5 アンサンブルのばらつき）の半分しかカバーしていないことが分かった(Shiogama etal., 2020)。
本研究では、日本における気候変動影響評価・適応策研究のために、CMIP6 アンサンブルの予測幅を良くとらえる少数のモデルサブセットを選択する手法を開発した(Shiogama et al., 2021)。
モデル選択
まず、気温変化予測の不確実性制約に関する近年の研究を参考にして、将来の温暖化を過大評価していると考えられている複数のモデルを省いた（残ったサブアンサンブルを CMIP6*と呼ぶ）。
日本の気候モデル研究機関が開発してきた
MRI-ESM2.0 と MIROC6 は、
影響評価研究の過程で様々なサポートが期待できるため、Tier 1 とした。この2 モデルを含みながら、影響評価研究でよく使われる 8 変数（日最高気温、日平均気温、日最低気温、降水量、相対湿度、地上風速、短波放射、長波放射）に関して、3 つの SSP シナリオで CMIP6*の予測のばらつきを良くカバーし、かつ現在気候のバイアスが少ない 5 モデルを客観的に選択した（図 1）。どの SSP
シナリオでも、様々な変数に関して CMIP6*のばらつ
きを均等にカバーできていることが分かる。
現在、この 5 モデルの 3SSP, 8 変数に関して、バ
イアス補正した気候シナリオデータを作成中で、影響評価・適応研究者に対して公開する予定である。

SOLA, 16, 75-79.
Shiogama et al. (2021) Selecting CMIP6-based futureclimate scenarios for impact and adaptation studies.
SOLA, in press
謝辞
この研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進
費（ERTDF 2-1904, JPMEERF20192004）の助成を受けた。

図1(a)SSP1-2.6 と SSP5-8.5 における CMIP6*モデルの 2

世界平均気温変化(℃, (2080-2099 minus 1995-2014)。(b)
日平均気温(℃, SSP1-2.6, 冬季), (c) 降水量(mm/day,
SSP5-8.5, 夏季), (d) 下向き短波放射 (W/m2, SSP2-4.5,春季), (e) 地上 10m 風速(m/s, SSP5-8.5, 夏季)の変化。
横軸と縦軸は西日本と東日本平均値。 赤菱形と青菱形はTier 1 の 2 モデル(MRI-ESM2.0 と MIROC6)と Tier 2 の 3モデル(ACCESS-CM2, IPSL-CM6A-LR , MPI-ESM1-2-HR）う

参考文献を示す。十字はそれ以外の CMIP6*モデル。

Shiogama et al. (2020) Selecting future climate
projections of surface solar radiation in Japan.

-55-

CL-13+ (P3I, D3K)
気候変動予測情報利用に際したダウンスケーリング手法の選択
石﨑 紀子 1・塩竈 秀夫 1・花崎 直太 1・高橋 潔 1・仲江川 敏之 2
（1:国立環境研究所・2:気象研究所）*

1. はじめに
近年、日本域を対象に複数の統計手法を用いたバイアス補正や、領域気候モデルを用いた力学的
ダウンスケーリングが実施され、格子間隔が数 kmという高い水平解像度でのメッシュデータが利用できるようになってきた。これらの地域の気候変動予測情報は、各自治体の気候変動の把握や、様々な分野で実施されている気候変動の影響評価に用いられ、適応計画の立案に活かされている。一方、データ利用者が多様化する中、様々なソースのデータセットからどのデータを選択するべきかを検討する際、参考となる資料が少ないという課題がある。適切なデータ利用を促進するために、利用者の視点でのデータ選択の指針が必要である。本
研究では、特にダウンスケーリング手法の違いに着目して、データ選択の際に着目すべき特性を比較した。
2. 手法とデータ
本研究では、MRI-AGCM-3.2S を用いて、①最寄り格子データ、②最寄り格子データを直接バイアス補正したもの、③MRI-AGCM を基に水平格子間
隔 2km で力学的ダウ ン スケーリング したも の（NHRCM02）、④2km 力学的ダウンスケーリングの出力をバイアス補正したものの 4 種類のデータセットについて、アメダス観測値を用いてそれぞれの再現性を評価した。1981-2000 年の 20 年間について、気温については全国 743 地点、降水量は961 地点を対象にした。バイアス補正として時間窓
を 1 か月にした CDFDM 法（Ishizaki et al. in prep.）を適用し、10 年ごとに補正してトレーニング期間
は検証に含めない。日最高・最低気温は日較差・歪度を補正して算出した。日平均、最高、最低気
温、降水量に着目し、時間変動、空間分布、変数間の関係性などを比較した。
3. 結果
MRI-AGCM の最寄り点は、全国的に観測よりも低い日最高気温を示しており、大きなバイアスを持つ地点も多い（図 1）。NHRCM02 では低温傾向が改善されているが、大きなバイアスを持つ地点は依然として多い。標高補正だけでは表現されな
い NHRCM02 の地形との違いや、日較差と歪度を対象に補正を行っていることから生じるずれが要因として考えられる。一方、それぞれをバイアス補正したデータセットでは、月ごとの平均値のバ
イアスは除去されているものの、標準偏差は元のデータセットと同等のバイアスのばらつきを示す
月が多い。
相関係数の閾値を超える最大距離の分布は、卓越する気象現象のスケールを反映しており、観測の冬季降水量に着目すると日本海側と太平洋側での明瞭な地域性が確認される（図 2a）。一方、
MRI-AGCM やそれをバイアス補正したものでは、
高い相関係数の範囲は日本海側などで観測よりも大きい。このことは、降水が実際よりも広い範囲
で同時に起こり、過大な河川流量につながる可能性があることを示唆している。地域性の再現性は、
他にも電力需要や作物生産量などの見積もりにも重要なファクターと言える。時空間分布や変数間の関係性など、影響予測において重要なデータの特性を確認し、適切なデータセットを選択することが重要である。

図 1：各地点の日最高気温の平均値（上段；差［度］）と標準偏差（下段；比［倍］）のバイアスを示したボックスプ
ロット。ボックスは 25-75%tile 値の範囲を示す。

図 2：アメダス観測と各データセットにおける 1 月の日
降水量の相関係数が 0.7 を超える地点との最大距離の分布。単位は km。

-56-

CL-14 (P2L)

地球温暖化に伴う北太平洋における夏季砕波頻度の減少*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 庁 高 層 気 象 台 ）

1.

はじめに

3.

解析結果

夏季アジアジェットに沿うロスビー波束伝播は，ジ

図 1 に示した，25o–45oN で平均した砕波頻度の将来

ェット出口付近に位置する日本付近～その東海上でし

変化の経度分布を見ると，将来気候での砕波頻度（赤ばしば砕波を引き起こす[1]．この領域における砕波頻線）は，現在気候（黒線）と比べて，北太平洋で有意度は，夏季日本の気温とも密接に関連するため[6]，地に減少していることが分かる．この砕波頻度の減少と球温暖化に伴う砕波頻度の変化を調べることは，近年関連する大気循環場の特徴を調べるため，現在気候及頻発する顕著な高温等の異常気象の将来予測において

び将来気候における 60 年平均場を比較した結果，アジ重要である．本発表では，気象研究所全球気候モデル

アモンスーン循環の弱化及びそれに伴うアジアジェッ（MRI-AGCM3.2）で計算された大規模アンサンブル気

トの南偏傾向が見出された．対流圏上層における基本

候予測データ（d4PDF[4]）における，過去実験及び 4℃

流（東西波数 k≦3 の水平風）から求めた伸縮変形[3]上昇実験での砕波頻度を比較し，砕波頻度の変化と関を, 両気候の 60 年平均場を用いて比較した結果，アジ連する大気循環場の特徴を解析した結果を示す．

アジェットの変調に伴う北太平洋における基本流の減速・分流の弱化が，砕波頻度の減少と関連することが2.

使用データと解析手法分かった．また，将来気候におけるユーラシア大陸上

砕波の発生は, 力学的対流圏界面（2PVU 面）上での及び北太平洋でのロスビー波活動度もまた，現在気候

温位南北勾配の逆転に基づく指数[5]を用いて検出し，と比べて低下していた．これは砕波頻度の減少と整合

月平均砕波頻度は砕波の発生日数の月全体の日数に対的である．さらに，全アンサンブルメンバーを用いたする割合（%）で定義した．

相関解析及びω方程式を用いた診断より，砕波頻度の

砕波頻度の将来変化は，d4PDF における計 100 メン

減少は，中部太平洋トラフの弱化及びそれに伴う力学

バーからなる過去実験（1951～2010 年の 60 年間: 現在

的上昇流の弱化を通して，フィリピンの東海上におけ気候）と，計 90 メンバーからなる 4℃上昇実験（2051

る積雲対流活動の弱化にも影響を及ぼす可能性が示唆～2110 年の 60 年間: 将来気候）の各アンサンブル平均

された．

値を用いて算出される砕波頻度の差で定義した．
d4PDF における砕波頻度の再現性の評価には，気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55[2]）を用いた．

参考文献[1] Abatzoglou and Magnusdottir, 2006, J. Climate, 19, 6139–6152.
[2] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.
[3] Mak and Cai, 1989, J. Atmos. Sci., 46, 3289–3311.
[4] Mizuta et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98, 1383–1398.
[5] Pelly and Hoskins, 2003, J. Atmos. Sci., 60, 743–755.
[6] Takemura et al. 2020, J. Climate, 33, 6731–6744.

図 1 25o–45oN で平均した，8 月平均砕波頻度の経度分布（単位: %）．黒線及び赤線は，それぞれ過去実験及び 4℃上昇実験のアンサンブル平均における 60 年平均値．灰色及び薄い赤色のバーは，それぞれ過去実験及び 4℃上昇実験における，全アンサン
ブルメンバーの 60 年間での±1 標準偏差の幅を表す．緑陰影は，将来変化が 95%信頼度水準で統計的に有意な経度帯を示す．

-57-

CL-15 (P2L)

MIROC6 piControl 実験における摂動フィードバックパラメータの変動とそのメカニズム解明*

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

地球温暖化において、将来の気温が何度上昇するのか、は極めて基本的な問いである。しかし、将来の気温上昇に対する予測の不確実性は依然として⼤きく、その主要因は基盤となる気候感度（温室効果ガスの増加のような外⼒に対する気候システムの応答の⼤きさ）の過去から現在、将来に渡る推定が容易ではないことである。気候感度は、⼆酸化炭素濃度が⼆倍になり、⼤気が平衡状態に達したときに、全球的に気温がどの程度上昇するかを表す平衡気候
感度でしばしば定義される（吉森ほか、2012）。
しかし、平衡状態に達するまでの気候感度は⼀定ではなく、経年変化することが、⽰唆されている（例として、Gregory and Andrews, 2016）。その要因
として、海⾯温度の上昇傾向の空間パターンによる循環や雲の変化（Mauritsen, 2016, Zhou et al.,2014）が挙げられる。海⾯温度の空間パターンの変動には、温室効果ガスの増加といったような、温暖化に直接的に寄与する要因以外に、数年から数⼗年規模の内部変動も関与しているが、過去の研究ではこれら双⽅の要因が含まれており、切り分けが容易でないのが現状である。
そこで、本研究では、内部変動が気候フィードバ
ックの変動に与える影響を調査した。新たなパラメータを定義して気候フィードバックの中⻑期的な変動を明らかにし、その変動メカニズムを内部変動に着⽬して解明することを⽬的とした。

PFPは、中⻑期的に変動し、1.48W/m2/K(±
0.37)の値を⽰した。このことから、内部変動による要因だけによってでも、気候フィードバック強度
が先⾏研究（Andrews et al., 2018）と同程度の値で変動することが明らかになった。
このPFPの変動メカニズムの解明に向けて、最初にPFPの変動と深く関係した30年平均で定義される
背景場を調査した。PFPが⼤きくなる時の30年平均した地表⾯温度は、⾚道東太平洋上で正偏差、⻄太
平洋上で負偏差となり、東⻄に⼤きなシグナルが⾒られた（図1a、b）。
さらに、このような背景場上で卓越する年々変動を調査した。躍層フィードバックの強まりによって、全球的に1度地表⾯温度が上昇するときに、
ENSOの振幅がより⼤きくなること（例として、
Cai et al., 2015）と、中緯度北東太平洋まで含んだより⻑周期な変動の変化がPFPとよく対応している
ことが明らかになった（図1c）。ENSO卓越時熱帯収束帯(ITCZ)の⾚道側へのシフトが強化されたことによる、中-上層雲の⾚道側へのシフトに加え、⾚道上での上昇流の強化と亜熱帯領域での下降流の強化・⼤気境界層付近での静的安定度の強化による下層雲の増加が、⼤気上端での放射収⽀を変化させ、PFPの変動を引き起こしていることが明らかになった（図1d）。

2. 使⽤データ・パラメータの定義
MIROC6 piControl（解析期間：3200-3999, 年はシミュレーション開始からの仮想的な年である）の
⽉平均データを使⽤した。また、解析期間800年の全年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。
地表⾯温度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。
𝛼=−

∆𝑁 &
∆𝑇 &

ここで、∆𝑇 & , ∆𝑁 & はそれぞれ全球平均地表⾯温度
偏差[K]と⼤気上端での正味の下向き放射偏差[W/m/ ]を表す。𝛼の値が⼤きいほど、地表⾯温度の上昇に伴い、地球から宇宙へ放出される正味の放射が⼤きくなり、負のフィードバックが⼤きいことを⽰している。なお、PFP の年代による変化を抽出するために、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: (a) PFP の変動に対する、30 年移動平均した地表⾯
温度偏差の相関図。a と同様に、(b) a の⻘線の領域において⼦午⾯平均した海⽔温偏差、30 年間の（c）地表⾯
温度、（d）⼤気上端での下向き正味の放射の標準偏差の回帰図。回帰図の陰影はいずれも回帰係数が 95%の信頼限界で有意な領域をあらわす。

-58-

CL-16 (P2M)

モンス－ンによるハドレ－循環の強化と拡張田中実（無所属、土浦市西根西１－６－２１）

１・はじめに
東・西半球に分けた鉛直流の南北-高度断面図の季節変化でモンス－ンによるハドレ－循環の変動を調べた。
２．資料
NCEP/NCAR 再解析、JRA-55 再解析、GPCP 降
水量、海面水温デ－タ等を使用した。
３．１月の東・西半球の循環
図１に１月の東半球（0-180E)と西半球（180360E)の鉛直流の南北-高度断面図を示す。東半球
はモンス－ンによるハドレ－循環の強化と拡張
で 10S で上昇、25N で下降が見られる。40N 付近の下層の強い下降流はチベツト高原の地形の影響であり、500-300 ｈ Pa 付近の鉛直流が GPCP 降
水量と良く合う。西半球は赤道の湧昇流の低水温の影響で上昇流が 5N と 10S（南米大陸）に分かれ弱く、北半球の下降流も南下し弱い。
4. ７月の東・西半球の循環
図２に７月の鉛直流を示す。東半球の 10N の上
昇はアフリカと西太平洋モンス－ンによる。15Nの上昇はインドと東南アジアの地形性降水と地形による下層の上昇が合成されている。28N の上昇はヒマラヤの地形性の上昇である。南半球の強い下降流は 25S 付近である。西半球は 10N に細い
強い上昇流があり、20S と 25N に下降流があり 、
10-20N に陸地が少ないのでモンス－ンの影響は少なく循環の大きさも小さい。
5・東・西半球の循環の違いとモンス－ンの影響
モンス－ンの影響は夏半球で上昇、冬半球で下降する赤道非対照の循環の強化と拡張である。特に北半球の夏亜熱帯に下降流が観測されない。南北風の半球別平均で見ると東半球の７月に 10S
で 150 ｈ Pa で 4 ｍ/ｓの北風、地上付近で 4 ｍ/ｓの南風が観測され、西半球では赤道でそろぞれ 2
ｍ/ｓであつた。したがつて東半球の直接循環は
西半球の２倍ほど強い。１月は東半球は７月とほぼ同じ強さであつたが、西半球では弱くはつきり
しなかつた。GPCP 降水量は地形の影響が大きい
ヒマラヤ付近を除いて上昇流の地域で海上で2mm/day 以上であつた。海上で 2 ｍｍ以下の地域
か下降流とほぼ重なる。海面水温の影響は赤道で目立ち、は東半球は水温が高く一年中上昇流、西半球では湧昇流による低水温で 7 月には下降流になつている。これらの断面図の元になつた半球

別の平面図も当日発表する。

図１

１月の東半球（上）、西半球（下）の鉛直
流の南北-高度断面図。

図 2 図 1 と同じ。但し７月。

-59-

CL-17 (P2M)

気象研究所における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 ・ 野 坂 真 也 ( 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[2,3,4]。図 1 にはその一例として、

気象庁・気象研究所では、JICA の気象、気候に関す

Marlemys et al. (2020)が全球 20kmMRI-AGCM によるるプログラムに対して、長期間に亘り協力を行ってき

RCP8.5 シナリオ下の世紀末気候予測を用いて、トウモ

た。気象研究所が文科省プロジェクトの下で開発してロコシの収量予測を行った結果である[3]。このほか、

きた 20km 全球大気モデル MRI-AGCM による温暖化予日本側研究者もパナマ国に関する研究を推進している

測全球ダウンスケーリング実験結果を解析することで、[4]。

従来の温暖化予測研究の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った。JICA 地球温暖化研究支援プロジェクトでは、集団研修の形で、短期のものから長期のものまで実施されてきた[1]。こうした活動の中、中南米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の開発について述べる。
図１ RCP8.5 シナリオ下でのパナマ・アズエロ地区で2.

パナマ国とカウンターパートのトウモロコシの収量予測(現在からの変化率%)。

パナマ国は、北海道ほどの面積で、北緯９度ほどのMarlemys et al. (2020)のTables 3 と4 を図化[4]。

熱帯に位置し、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国内は、ITCZ の移動や複雑地形の影響で、多パナマとして独立した。パナマ運河は、太平洋と大西様な降水分布を示すため、気候変化による影響評価に

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

高低差のある水面を船が航行できる。パナマ運河はパ学的領域ダウンスケーリングを用いた研究が必須で、

ナマ国 GDP の大きな部分を占めているため、運河庁は現在、両国の様々な支援の下で信頼性の高い、将来気

将来の降水、水資源変化に大きな関心を寄せている。

候予測を目指している[5]。今後も、JICA を始めとした研究のカウンターパートは、パナマ工科大学水理水

様々な支援の下に、幅広い研究分野で協力を推進した

工学センターで、治水、水資源、水環境の研究・教育

い。

を行っている。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ある。
気象水文観測は、パナマ運河流域は、運河庁、それ以

謝辞： 本研究は JICA、文部科学省「統合的気候モデ
ル高度化

研究プログラム（テーマC）

外の地域では、国営送・発電公社(ETESA）の水文気象

JPMXD0717935561」、JSPS 科研費 20K12154、国土交通省部が担っていて、WMO の加盟機関ともなっている。

「開発途上国研究機関交流事業」、パナマ国科学技術革新局（SENACYT）から様々な形での支援を受けた。

3.

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

参考文献[1] 楠昌司, 2021. 2021 年度春季大会予稿集, 118.

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] Marlemys et al. 2020. Atmos. 10.3390/atmos11101097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, 2021. 2021 年度春季大会予稿集, 118.

-60-

CL-18 (P2L)

気 象 庁 現 業 モ デ ル asuca の 気 候 実 験 利 用 の た め の 開 発*野 坂 真 也 , 村 田 昭 彦 , 佐 々 木 秀 孝 , 渡 邉 俊 一 (気 象 研 究 所 ),北 村 祐 二 , 草 開 浩 ( 気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー ),
1.

はじめに

と同等になるよう修正している。

気象研究所では、これまで非静力学モデル NHM を[1]

3.

NHRCM との結果比較

ベースとした地域気候モデル NHRCM[2]を用いて、様々

JRA55 から初期値・境界値を作成して、2011 年からな気候計算を行ってきた。NHRCM を用いた計算結果

2015 年のそれぞれ 7 月から翌年 8 月までの 1 年連続計

は、地球温暖化予測情報(気象庁)、日本の気候変動

算を、5 年間積分した。同様の設定で計算した NHRCM

2020(文部科学省、気象庁)などの刊行に役立てられてきの結果と比較を行った。

た。

AMeDAS 観測データとモデル出力を asuca、NHRCM

NHM は気象庁で開発され現業数値予報モデルとしでそれぞれ比較した。気温は 12 月から 2 月にかけてて使われていたが、現在は新しく開発された非静力学

asuca の再現性が悪くなっているものの、それ以外の月モデル asuca[3]が現業モデルとして使われている。現業

では NHRCM よりも再現性が良くなっている(図 1)。降モデルとの統一化を図るため、気象研究所では asuca

水については多くの月で asuca のほうが NHRCM よりを用いて気候モデルとして実行できるように必要な修も良く再現している(図 2)。

正を行っている。今回の発表では、再解析データを境界条件として、数年の計算を行ったので、AMeDAS 観
測を用いて再現性の確認を行い、NHRCM による結果と比較した結果を第一報として報告する。
2.

短期予報モデルと気候モデルの違い

気候モデルと短期予報では、境界値と初期値の重要性が逆転してくる。短期予報では、初期値を正確に見図 1 asuca(青)と NHRCM(橙)のアメダス地点における積もることで、数時間から数日先の気象状況を再現す

5 年平均した月平均気温の再現性（RMSE, K）

るが、数か月計算する気候モデルにとって初期状態はそれほど重要ではなく、境界条件のほうが重要となってくる。
境界条件を適切に取り込むため、NHRCM ではスペ
クトルナッジングを使用し、外部境界の影響をモデルの中に一部取り込むようにしていた。asuca においても、外部境界を取り入れるため NHRCM と同様のスペクト

図 2 asuca(青)と NHRCM(橙)のアメダス地点におけるルナッジングを導入した。

5 年平均した月降水の再現性（RMSE, mm/month）

現状の asuca では下部境界条件となる陸面が平板モ

4.

今後の展望

デルとなっており、NHRCM の植生モデル(SiB)と比べ

今後は、より高解像度にダウンスケーリングした際のると陸面の再現性はやや劣ると考えられるため、気象再現性や、多くの年数を計算した際の降水や気温の頻庁数値予報開発センターで開発中の植生モデル eSiB[4]度の再現性についての調査を行う。

を導入した。

参考文献

また、海面状態が現状では初期値固定で計算される[1] Saito et al. 2006, Mon. Wea. Rev., 134, 1266‒1298

が、長期計算するうえでは、数度から十数度変わる可[2] Sasaki et al., 2008, SOLA, 4, 25-28

能性があるため、外部境界から海面水温データを取り[3] JMA, 2019, Outline of the Operational Numerical

込むことで時間変化するように修正した。また、冬季

Weather Prediction

において北海道周辺では海氷が存在するが、海氷を外[4] Kusabiraki, 2015, CAS/JSC WGNE Res. Activ. Atmos.

部から取り込む海面水温データに応じて作成するよう

Oceanic Modell., 1-13に修正した。これらは NHRCM で用いられている手法-61-

CL-19 (P2L)

海面気圧の類似年による盛夏期日本の将来気候変化推定*尾 瀬 智 昭 、 遠 藤 洋 和 、 仲 江 川 敏 之
1.

はじめに

(気 象 研 究 所 )年は、東・西日本ではかなり高温で多照傾向である。

文科省・気象庁「日本の気候変動２０２０」によれ
ば、地球温暖化に伴って 6 月の梅雨帯は現在に比べて南に位置する。一方、盛夏期の日本の気候変化については明瞭でない。

4.

まとめ
３モデルの 8 月海面気圧変化の類似年では、日本全域で見た降水偏差分布の傾向は共通し、海面気圧偏差

温暖化に伴う気候変化、たとえば降水量の将来変化の特徴から各降水量偏差分布の差異も理解できそうにについては、蒸発量変化のほか、①水蒸気量増加と②見える。地球温暖化予測では、これに「①水蒸気量の大気循環変化による降水量変化の和として表現できる。

増加に伴う現在降水量の増加」等を加える必要がある。

①は現在気候降水量分布の量的増加と考え、ここでは、②による将来変化を、観測の年々変動の中の類似の大気循環偏差に伴う気候変動として推定してみる。
現在気候の再現性がよい「多数 CMIP5 モデル平均」
および 60 ㎞と 20 ㎞ MRI-AGCM が示す将来の東アジア
域 8 月海面気圧の 21 世紀末将来変化（図 1 と図 2 左右）は、おおまかに類似しているが差異点もある。過去の 8
月海面気圧偏差の類似年における気候偏差を比較した。
図 1 38CMIP5 モデル平均による 21 世紀末 8 月の 25
2.

解析方法

年平均海面気圧の将来変化（全球 4 度昇温で規格化）

38 の CMIP5 モデルによる RCP8.5 シナリオ実験、60㎞ MRI-AGCM 対流スキームアンサンブル実験、20 ㎞
MRI-AGCM 将来 SST アンサンブル実験を解析した。
1980 年から 2004 年と 2075 年～2099 年の各 25 年間（20㎞MRI-AGCMでは1980年から1999年と2076年～2095
年の各 20 年間）
平均の 8 月海面気圧差を将来変化とし、1980 年～2017 年の JRA-55 再解析データの 8 月海面気圧の年々変動偏差との類似度を、日本域（120-150E、25-45N）における空間相関係数で評価した。
3.

解析結果
表 1 は、8 月の各モデル予測平均の海面気圧将来変化と空間相関が高い海面気圧偏差の年を示す。CMIP5、

図 2 図 1 と同じ。 ただし、(左) 60 ㎞ MRI-AGCM、(右) 20 ㎞ MRI-AGCM 実験による。
表 1 ３つのモデル予測の 8 月海面気圧将来変化と空間相関が高い年々変動偏差の年と空間相関係数値。
①∼④は 1980 年～2017 年中の高相関の順位。

60 ㎞ AGCM、20 ㎞ AGCM による予測ともっとも空間

JRA-55

38CMIP560 ㎞ AGCM

20 ㎞ AGCM

相関が高い 8 月は、それぞれ 2013 年、1995 年、1987

1987 年0.879③0.823④0.903①

年であるが、他のモデルとも相関は高い。気象庁 web

1995 年0.900②

0.941①0.855②

ページ資料によれば、これらの年で共通しているのは、

2013 年

0.920①0.920②0.822④太平洋側（特に東海地方）で少雨傾向、日本海側（2013年はほぼ全域、1995 年は北日本、1987 年は西日本およ謝辞： 本研究は、（独）環境再生保全機構の環境総合研究推進費

び東北が中心）でかなり多雨または多雨傾向である。

（JPMEERF20192004）および文部科学省統合的気候モデル高度化研究

北海道では共通して寡照傾向の一方、2013 年と 1995

プログラム領域テーマC（JPMXD0717935561）の助成を受けたものです。

-62-

CL-20 (P2M)

地球システムモデルによる旱魃と飢饉の地域別推定*小 畑 淳 ・ 辻 野 博 之 （ 気 象 研 ）
1.

はじめに

たこと[5]を考えると、モデル低中緯度に於ける降水と生態系や社会に影響を与える旱魃・凶作の激しさを

純一次生産の 40～50 %以上の減少は、苛税や退蔵等の気象研地球システムモデルにより探る。2019 春大会

人為要因が無くても、19 世紀の終わりまでは自然要因

B308 では産業革命前の大陸規模の応答について概略をのみで深刻な飢饉が起こり得たことを示している。

報告した。その後、第 6 期結合モデル相互比較計画
CMIP6 参加用に長期の計算が行われ、今回はこの結果を用いて低中緯度に於ける応答を地域別に調べる。
2.

実験と解析結果

過去 150 年で最強のエルニーニョ（1877-78 年）時に
アジアモンスーンの弱まり等により大旱魃・大飢饉が起こった事[1]を受け、気象研地球システムモデル[2][3]
産業革命前標準実験（CMIP6 参加版）に於いて、インド洋・大西洋の気候変動指標も含め[1]に似た事例を調べた。その結果、モデル実験 251 年間で最強のエルニーニョ（+2.3℃）は 229-230 年に見られ（大西洋数十年
振動 AMO 指数も正の最大(0.55)、インド洋ダイポール
IOD 指数は中程度の正(0.42)）、これに伴い東南アジア
陸域の降水と純一次生産は約 20 %減少する（251 年間
で当地域最大の減少）〔図１の★〕。但し、元々多雨で生産の多い地域であるため、社会への影響は小さいと思われる。一方、普段の降水量が東南アジアに比べて半分以下のインド・中国揚子江以北・ブラジル北東部の降水と純一次生産は、上記の Niño-3.4・AMO 指数正値最大とは違う期間に激しく減少した（但し Niño-3.4・
IOD・AMO 指数の正にほぼ対応。純一次生産について
は図１の▲）。その時の降水と純一次生産の減少及びNiño-3.4・IOD・AMO 指数は、

図１ 気象研地球システムモデル 産業革命前実験

インド（主にデカン高原）80 %、９０％、1.25, 0.42, 0.36

各要素の月偏差の一年移動平均

中国揚子江以北 40 %、５０％、0.6, 0.4, 0.04
ブラジル北東部 50 %、５０％、1.0, 0.1, 0.05（左の▲）エルニーニョと火山噴火寒冷化の違いはあるが、気

参考文献[1] Singh, D., et al., 2018, J. Climate, 31, 9445-9467.

候変動による凶作の例として、1991 年ピナツボ噴火の[2] Obata, A., and Y. Adachi, 2019, J. Geophys. Res.:

２年後、平成五年、日本の水稲の作況指数は 74（昭和

Biogeosciences, 124, 1865-1886. 10.1029/2018JG004696

元年以後、昭和二十年の 67 に次いで二番目に低い）[4]。

[3] Yukimoto, S., et al., 2019, J. Meteor. Soc. Japan, 97,

大まかな近似として純一次生産を農作物と見做すと、この凶作は純一次生産 25 %減少に相当するであろう。

931-965. 10.2151/jmsj.2019-051[4] 農林水産省, 作物統計調査（水稲）, 政府統計の総当時、米の備蓄は僅かであり、米を緊急輸入、その御合窓口 https://www.e-stat.go.jp/, （2021/2 閲覧）

蔭で飢饉は起こらなかった。19 世紀は今に比べ輸送が[5] Roy, T., 2016, Economic History Working Papers, 243,

未発達で流通経費が高く、食糧生産がかなり少なかっ

London School of Economics and Political Science.

-63-CL-21 (P2M)

南インド洋亜熱帯高気圧に対する下層雲の放射的影響とその季節性
11*宮 本 歩 , 中 村 尚 ， 宮 坂 貴 文

1,2

，小坂優

1

1. 東 京 大 学 先 端 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー ， 2. 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー
1.

はじめに

振幅をほぼ説明），冬は+1.3hPa であった。

亜熱帯高気圧の東側で卓越する下層雲は，日傘効果

下層雲は日射量の多い春から夏にかけてその強い日による SST 低下や雲頂における長波放射冷却を通じ傘効果により海面水温（SST）を低下させる。これが，て，亜熱帯高気圧へ正のフィードバックする可能性が

ITCZ の極方向への張り出しを抑え，付随する凝結加熱示唆されている（Miyasaka and Nakamura 2005,の減少が松野ギル応答を誘起して夏の高気圧を強化しand references therein)。しかしながら，気候学的ていることが分かった。放射冷却の強化は夏の高気圧

な亜熱帯高気圧に対する下層雲の役割の定量的な理解強化に副次的であった。

は未だ不十分である。実際，ペルー沖の下層雲について

一方，冬は，放射冷却偏差による高気圧強化に大きなはいくつか研究があるものの，それらは熱帯収束帯違いが見られない一方，凝結加熱偏差は顕著に弱化し（ITCZ）の北偏を伴う赤道反対称モードへの寄与といた。これには，背景の季節進行が重要であると考えられう観点が中心であった。本研究で着目する南インド洋る。すなわち，冬は，SST が低く東西平均ハドレー循

では，赤道付近の海上で西風が卓越するため，赤道反対

環の下降流域にあたり深い対流が発生しにくい。また

称モードが弱い。さらに重要なことに，南インド洋亜熱

日射量の少なさから日傘効果が弱いためSST負偏差も帯高気圧は，夏は海盆の東に中心を持つ一方，冬は海盆弱い。これらが，凝結加熱偏差の弱化を説明する。

の西に中心を移しながら強まるという，他の海盆には4.

議論ない顕著な季節性をもつ。本研究は，大気海洋結合モデ

南インド洋の下層雲は，夏は亜熱帯高気圧と強く結ルの感度実験により，南インド洋亜熱帯高気圧に対す合しており，海陸熱コントラストはこのフィードバッ

る下層雲の放射的影響を定量的に評価し，力学モデル

クを駆動できる。一方，冬は高気圧維持に他の内部フィ実験も組み合わせながらそのメカニズムを明らかにすードバックや外部強制が必要であると示唆される。まる。さらに，その季節性を実証し，高気圧の季節性に洞た，下層雲の放射影響に対する背景場の重要性は，その察を加える。

季節・海盆間の違いに洞察を与える。

2.

大気海洋結合モデル実験・大気力学モデル実験

大気海洋結合モデル CM2.1（Delworth et al. 2006）を用いた。標準実験（CTL）に加え，放射スキームにおいて南インド洋亜熱帯域の海上下層雲量を人為的に0%にする，雲放射効果なし実験（NoCRE）を行った。
それぞれの 50 年気候値を計算し，CTL から NoCREを引くことで，下層雲の放射効果の影響を抽出した。以後，この差を「偏差」と呼ぶ。
非断熱加熱偏差に対する大気応答を評価するために，
CTL の季節平均気候値で線形化した線形傾圧モデル

南インド洋の下層雲量（色，10%おき）と海面気圧の東西非（LBM; Watanabe and Kimoto 2000）も用いた。

一様成分（1.5hPa おき，実線は正，破線は負，零線は省略）

3.

の気候値。(a,b)は DJF 平均，(c,d)は JJA 平均。(a,c)は CTL

結果

下層雲による亜熱帯高気圧強化を表す海面気圧偏差は，夏は+5.2hPa（惑星波としての亜熱帯高気圧の全実験，(b,d)は NoCRE 実験。長方形の枠は NoCRE 実験で下層雲の放射効果を消した領域を示す。

-64-

CL-22 (P2M)

領域気候モデルの陸域可降水量の再現性*遠 藤 伸 彦 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 森 牧 人 (高 知 大 学 農 林 海 洋 科 学 部 ),西 森 基 貴 （ 農 研 機 構 ）， 石 川 洋 一 （ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）
1.

はじめに

認められた．

将来の気候変動に適応するための施策の作成が進め

可降水量が過剰である地域は，おおよそ日射量が少られている．施策作成に必要となる髙空間分解能の気ない地域と一致した．一方で，可降水量が過小である

候シナリオが必要とされ，文部科学省 SI-CAT プログラ

地域は，日射量が過剰である地域とだいたい一致してムのもと，気象研究所で開発された領域気候モデル

いた．一般的に地表に到達する日射量は可降水量の関NHRCM を用いて，大気の高空間分解能ダウンスケー数である[2]．このことから NHRCM の可降水量のバイリングが実施された．NHRCM の気温・降水量・積雪

アスが日射量に影響を与えていることが考えられる．

に関しては，NHRCM 開発者によって再現性の評価がところで，NHRCM の可降水量データを GPS 観測地

実施されている．日射量に関しては筆頭著者が再現性点に内挿する際に適用した地形に応じた可降水量補正の評価を行った．日射量・降水に関わる要素として可については，その手法の是非・精度を再度検討する必降水量が上げられるが，その再現性は評価されていな

要がある．

い．本研究では，GPS 観測から得られる可降水量デー
タを用いて，NHRCM の陸域における可降水量の再現性を評価する．
2.

GPS 可降水量の推定使用した GPS データは国土地理院が提供する
GEONET の F3 解である．可降水量の算出の際に必要となる気象庁の官署における気象データは，農林水産研究情報総合センター基礎数値 DB より取得した．GPS
可降水量の算出方法は森ら[1]にならった．気象庁の高層気象観測点の近傍の GPS 観測点における可降水量と高層気象観測から得られた可降水量データを比較した
ところ RMSE で 3 mm 以下の誤差であった．
3.

結果

NHRCM の可降水量出力を GPS 観測点の位置に内挿して可降水量の比較を行うのだが，単純に空間内挿をおこなうと現実の地形とモデルの地形の差に伴う可降
水量差が生じてしまう．そこで高層気象観測データに

図１ 7 月におけるバイアスの空間分布

よる水蒸気圧の鉛直傾度の気候値を作成し，GPS 観測
点の標高とモデルの標高の差に応じて地上水蒸気圧を参考文献

調整し，モデルの可降水量に補正を施した．

[1] 森，三森，平松，四ヶ所, 2006, 農業土木学会論文

全体として，寒候季に RMSE，bias ともに小さく，暖候季に RMSE，bias が大きい傾向であった．7 月のbias の空間分布を図 1 に示す．北海道から九州にかけ集, 242, 241-247.
[2] 近藤編，1994，『水環境の気象学 -地表面の水収支・
熱収支-』て，内陸部で可降水量がモデルで過小である傾向が顕

謝辞：本研究は文部科学省気候変動適応技術社会実装著であった．一方，北海道の一部沿岸域と関東から沖プログラムならびに統合的気候モデル高度化研究プ

縄にかけての太平洋岸で可降水量が過剰である傾向がログラムのもと実施された．

-65-

CL-23 (P2M)

令和２年７月豪雨時における大気循環場の特徴と過去の大雨事例との比較*

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）
西海上にかけての力学的上昇流がHR20より更に明瞭であり、実際に解析された500hPa鉛直流偏差を比較すると（図略）、九州の西海上ではHR95の上昇流偏差がHR20より大きく、大雨に対する大規模場による力学的強制の寄与が比較的大きかったことを示唆している。大会当日には他の要素の特徴や合成図解析の結果等を示す予定である。

１．はじめに
令和2年7月豪雨（HR20）では、九州地方を中心に記録な大雨となり、各地で甚大な被害が発生した。気象庁の異常気象分析検討会では、豪雨の要因として、日本付近では上空の偏西風の北上が遅れたことにより日本付近に梅雨前線が停滞し続け、前線に沿って西から流入した水蒸気と平年より南西に張り出した太平洋高気圧の影響で南西から流入した水蒸気が日本付近で大量に集中したこと、さらに黄海付近では上空の気圧の谷が現
れやすくその影響で西日本や東日本付近では上昇流が強まって梅雨前線の活動が強化されたこと、などが指摘された。本研究では、特に被害の大きかった九州地方に着目し、HR20における大気
循環場の特徴と、九州地方の過去の大雨時に見られた大気大循環場の特徴の比較を行う。

表1 九州北部平均3日積算降水量ランキング。Typhoon
flagの値が1の場合は台風事例であることを示す。
3-day precip.

２．使用データおよび手法
気象庁地域気象観測システム（AMeDAS）による
日別降水量の九州北部平均および九州南部平均
３日積算値（統計期間：1979～2020 年）を作成した。そして Harada et al. (2020) と同様に、6～9 月の大雨事例を対象に気象庁 55 年長期再解析（JRA-55，Kobayashi et al. 2015）を用いて合成図解析等を実施した。事例抽出においては、初めに降水量の上位 5 パーセンタイルを抽出し、1週間以内で日付が連続する場合は同一事例とみなして重複を避けた。更に台風が九州地方の任意の観測地点から 500km 以内に存在する場合を台風の直接影響を受けた事例（台風事例）とみなしてこれらを除くほか、HR20 も合成図解析から除いた。
３．結果
表1に九州北部平均の3日積算降水量ランキン
グを上位21位まで示す。台風事例は2例のみとなっており、その他は全て6、7月の梅雨期に発生していることから、梅雨前線活動による影響の重要性を示唆している。HR20事例期間中の3日積算降
水量の最大値は2020年7月5～7日積算の307.4mm
で第2位となっているが、第1位の1995年7月の事
例（HR95）の309.8mm（1995年7月2～4日積算）とほとんど変わらない。一方、九州南部平均では、
台風事例が上位を占めており、九州北部とは傾向が異なる（図略）。以上より本研究では、梅雨期事例が多数を占めており、HR20事例における領域
平均降水量が第1位に匹敵している2020年7月5～7日における九州北部の大雨に着目した解析結果を示す。
図1に500hPa気圧面におけるQベクトル収束・発散に伴う力学的鉛直流域 (Takemura et al. 2019)についてHR20とHR95の比較を示す。いずれの事例
も平年より強い力学的上昇流強制が働いていた
ことを示している。特にHR95は中国大陸から九州

-1

Rank

Date

[mm 3days ]Typhoon flag

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

03 July 1995
06 July 2020
28 June 1979
06 July 201809 July 1997
27 June 1985
30 August 1980
24 July 1982
18 July 1987
01 July 1990
05 September 2005
25 July 200913 July 201013 July 201221 June 2016
11 June 201125 June 1999
03 July 1993
30 June 200920 July 2006
07 July 2007

309.8
307.4
292.1
274.0
271.4
255.3
252.8
243.0
238.7
234.9
234.2
225.2
224.4
223.3
216.1
212.3
210.3
198.7
190.5
187.1
178.0

0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

HR95（1995/7/2-4）

HR20（2020/7/5-7）
(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

収束発散

図1 500hPa気圧面におけるQベクトル収束・発散に伴う力学的鉛直流域（陰影）について（左列）HR20と（右列）HR95の比較。矢印は500hPa Qベクトルを表し、上段から（a）(b)解析値、（c）(d)気候値および（e）（f）気候値からの偏差を表す。

-66-

CL-24 (P2M)
近年の関東地方における降雪の極端化とそれをもたらす環境場の変化＊中村祐貴 1，立花義裕 1，安藤雄太 1,2
1
三重大院生物資源，2 新潟大理

1．序論
関東地方は降雪回数・降雪量ともに，日本海側に比べて少ない．そのため，大雪への対策は不十分で，一度大雪が降ると交通等に大きな影響が出る．今後の対策検討のために，関東地方の降雪の将来予測は重要である．数値モデル実験により 21 世紀末は現在と比べて日本のほとんどの地域で総降雪量は減少すると言われている[1]．しかし，数値モデルには予測の不確実性があるため，再解析データにより過去の長期的な変化を考察することも重要である．先行研究には 2014 年の関東の大雪事例[2]のもの，解析期間全体での東京の積雪と EU パターンとの関係[3]や関東の大雪とブロッキング高気圧との関係[4]を調べたものなどがあるが，長期的な変化を見たものはない．
以上より，本研究では再解析データを用いて関東地方の降雪とそれをもたらす環境場の長期的な変化を調べることを目的とする．
2．使用データと解析手法
降雪・降水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1961～2018 年の 58 年間で，降雪量の多い 1,2 月に着目した．また，1988/89 年を境にアリューシャン低気
圧が弱まり，日本付近で気温が上昇した[5]こと，1980
年代後半に東アジアの冬期モンスーンが弱まり北西太平洋のストームトラックの活動が活発になった[6]ことから，1988/89 年を境にすると長期的な変化が見やすい．そのため，～1988 年を過去，1989～年を近年とし，合成図解析により環境場の差を比較した．
3．結果と考察
まず，一年あたりの総降雪量を過去と近年で比較した．結果，過去が 99cm，近年は 92cm だが，有意な差は無かった．しかし，総降雪量の多い年順に並べると近年の年が上位を占める（図略）．その要因として，近年は降雪量の多い事例数が増えたのではな
いか，という仮説を立てた．これを調べるため，まずは降雪事例を抽出した．関東の降雪はほぼ南岸低気圧によるものなので，南岸低気圧による降雪で，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事例を降雪事例とした．結果，過去 40 事例，近年 30 事例抽出された（表 1）．さらに，降雪量が多い事例数の変化を確認するため，抽出した事例の中で 8 地点合計
100cm 以上の事例を極端降雪事例とした．結果，極端降雪事例数は過去 5 事例，近年 9 事例と，近年の方が増えていた（表 1）．そこで，移動性高低気圧の個数や強度と関係のあるストームトラックの変化を確認すると，850hPa 面では日本の南海上から東海上で正偏差であった（図略）．また同様の場所で海面水温の南北温度勾配も正偏差であった（図略）．次に、

極端降雪事例の量についても比較した．比較した結果，過去と近年で平均降雪量に有意な差は無かった
が，850hPa 面気温と平均降水量は有意に増加していた（図略）．そこで，降雪量を含む降水量が増加した
要因を調べるため潜熱フラックスを比較した．結果，
日本海とオホーツク海で正偏差（上向き）であった（図 1）．また，極端降雪各事例で 54 時間の後方流跡線解析を行うと，日本海から関東地方へ向かう空
気塊の流れが確認できた（図略）．
以上の結果より，極端降雪事例数の増加が近年における総降雪量の多い年の増加に大きく寄与していると考えられる．極端降雪事例数の増加の要因としては，海面水温の南北温度勾配が強化されたことによりストームトラックが強まったことが示唆された．
また，近年の方が極端降雪事例の平均降水量が多いのは，潜熱フラックスの正偏差の強い日本海から関東上空に輸送される水蒸気量が多くなっていることが考えられる．

図 1 潜熱フラックスの偏差（上向き正）．色：近年-過去[W/m²]，ドット域：信頼係数 90%以上で有意な領域
表 1 抽出された全事例と極端降雪事例

過去

近年

全事例

40

30

極端降雪事例

59

引用文献[1] Kawase et al., 2016: Climatic Change.,139:265–278[2] Honda et al., 2016: SOLA, 12, 259-264[3] Tachibana et al., 2007: SOLA, 3, 129-132[4] Yamazaki et al., 2015: SOLA, 11, 59-64[5] Tachibana et al., 1996: J. Meteor. Soc. Japan, 74, 579-584[6] Nakamura et al., 2002: J. Climate, 15, 1855-1874-67-

CL-25 (P2L)

館野におけるゾンデの変遷を考慮した長期トレンド*星 野 俊 介 (高 層 気 象 台 ), 古 林 絵 里 子 (気 象 測 器 検 定 試 験 セ ン タ ー )

1.

はじめに

長期にわたる高層データは上層の気候変化を把握す
るうえで重要な直接観測の資料である一方、0.1K/10yrというオーダーの議論のためには、機器（ゾンデ）の変
更時に生じる観測値の「段差」を適切に把握し補正する必要がある。高層気象台では 1957 年の RSII-56 型の採用以降、現在までに数回ルーチン観測におけるゾンデ
を変更しているが、変更に際しては新旧ゾンデの同時比較観測による特性の変化を調査してきており[1][2][3][4][5]、その結果を元にした気温の長期トレンド

図 1の調査を行ってきた[6][7]。本研究では、[7]の結果以降

正量

各指定気圧面における気温の補のゾンデの変遷[5]をデータセットに加えた館野の長期
トレンドの調査結果について報告する。
2.

データと手法

ゾンデモデルが A から B に変更となった場合のある物理量(V)の器差をΔV とする。すなわち
ΔV

=

−

となる場合、ゾンデ A による観測値V はこの器差分を補正することによりゾンデ B による観測値と同等とみ
なせる。
V =

+Δ

実際の観測に使用したゾンデと最新の（あるいは基準となる）ゾンデの間に他のゾンデによる観測が含まれる場合は、この補正値を積み重ねることにより最終的な補正値を確定する。図 1 は館野における比較観測結果を元にした補正値の時系列変化である。
館野におけるこの手法で補正した各指定気圧面での
月平均気温偏差のトレンドを求めた。なお、日中の気温については日射の影響を受ける可能性があるため21JST（12UTC）のデータを解析対象とした。
3.

結果
図 2 に 50hPa と 850hPa における月平均気温（1981 –2010 年の平年値に対する偏差）の 13 ヶ月平均の変化を示す。細線は補正前の値、太線は補正後の値であり、直線はそれぞれトレンドを示す。補正前後でそれぞれ-0.24K/10yr→-0.37K/10yr、+0.12K/10yr→+0.22K/10yr と大きく変化しており、館野においては観測値をそのま

図 2 補正前（細線）と補正後（太線）の気温ト
レンドの変化（上）50hPa、（下）850hPa。
ま用いた場合よりも成層圏では寒冷化、対流圏下層では温暖化傾向が強く出ていることがわかる。
発表時には他のゾンデデータセットおよび長期再解析データとの比較も行い、長期トレンドの解析結果の検証を行いたい。
参考文献[1] 気象庁観測部高層課, 1983, 測候時報, 50, 373–384.
[2] 迫田ほか, 1999, 気象研究ノート, 194, 3–24.
[3] 高層気象台, 2011, 測候時報, 78, 221–257.
[4] 古林, 2015, 高層気象台彙報, 73, 11–24.
[5] 古林・星野, 2018, 高層気象台彙報, 75, 17–38.
[6] 上里ほか, 2008, 高層気象台彙報, 68, 15–22.
[7] 古林, 2016, 高層気象台彙報, 74, 17–26.

-68-

CL-26 (P2M)
夏季北海道に強い降水をもたらす総観場と海面水温の関係*初塚大輔，佐藤友徳（北大院地球環境）
1. はじめに発生頻度と日本海の海面水温との年々変動を調べた

日本における強い降水の強度や頻度は近年増加傾結果，2 つのクラスター（図 2）で有意な正の相関を向である．その要因として，海面水温の上昇が影響示した．両クラスターによる発生頻度（図 1 青）としていることを示唆する研究が報告されている[1]．

の相関係数は 0.53 であり，これらのパターンが強い

北海道を含む北日本における夏季の強い降水は，季降水と日本海の海面水温との高い相関に強く寄与し

節・月スケールでの近海の海面水温と高い正の相関ていることが分かった．これらは，北海道周辺で弱関係にあり[2]，北海道の強い降水の増加に対する近い低気圧性循環偏差を伴うパターンと，南西から強海の海面水温の重要性が伺われる．

い水蒸気フラックスが流入するパターンを示し（図一方，強い降水をもたらす現象には，前線や低気2），暖かい日本海からの水蒸気の供給を受けて，強圧，台風等複数の要因が考えられるが，各総観場でい降水の頻度が増加すると考えられる．また，将来生じる強雨が海面水温とどのような関係にあるかは

日本海の海面水温は，他の海域に比べて大きな上昇

不明である．本研究では，大規模アンサンブル気候が予測されており，北海道ではこれらのパターンに

実験データ d4PDF を用いて，北海道に強い降水を

よる強い降水の増加が予想される．発表では，将来もたらす総観場と海面水温との関係について統計的予測の結果についても報告する予定である．

な検証を行う．

2. データと解析方法
本研究では、d4PDF 過去実験から 3000 年分（60
年×50 メンバー）のデータを使用する．降水量と海面気圧は領域モデル，海面水温は全球モデルからの出力値を用いた．
まず，北海道域において，モデル格子点毎に日降
水量の上位 300 事例（10 年に一度程度に相当）を抽出し，1 つ以上の格子点でその上位事例が発生した
日を強い降水イベントと定義した．
強い降水イベントに伴う総観場を分類するために，K-means 法によるクラスター解析を行った．入力値

図 1: 全ての強い降水イベント（黒）と C1 と C2 による強い降水ベント（青）の発生頻度，および日本海の海面水温偏差（橙）の年々変動．灰陰影は，全ての強い降水イベン
トに対するメンバー間のばらつき．

には，日平均した海面気圧の気候値からの偏差を使用し，計 8 つのクラスターに分類した．本発表では，
特に，夏季（7～9 月）の強い降水イベントの発生頻度と日本海の海面水温との年々変動の解析を行った．

3. 結果
頻度と同期間で平均した日本海（36˚N—43˚N，141

図 2: 強い降水イベントの発生頻度と日本海の海面水温の年々変動に有意な正の相関が見られたクラスター．陰影は海面気圧偏差（hPa）、ベクトルは 925hPa の水蒸気フラックス（kg/kg∙m/s）．

˚E—150˚E）の海面水温偏差の年々変動を示す．総観謝辞

図 1 に，7～9 月における強い降水イベントの発生場を考慮しない全ての強い降水イベントの発生頻度（黒実線）と日本海の海面水温の年々変動には，有意な正の相関（𝑟𝑟 = 0.60）が見られ，先行研究と整合する結果が得られた．

次に，各クラスターにおける強い降水イベントの本研究は，統合的気候モデル高度化研究プログラム（JPMXD0717935561）及び科研費（19H05697）の支援
を受けた．

参考文献

[1] Manda, A. et al., 2014: Sci. Rep., 4.
[2] Fujibe, F., 2015: SOLA, 11.

-69-

CL-27 (P2L)

長 野 県 に お け る 2018 年 8 月 の 急 激 な 昇 温 事 例 の 解 析*山 田 恭 平 (長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 ),
1.

はじめに

2018 年 7 月はチベット高気圧と太平洋高気圧の張り

栗 林 正 俊 (長野 県 環 境 保 全 研 究 所 )対象期間における昇温は南部の山による乾いたフェー
ンによる影響であると考えられる。

出しによって全国的に記録的猛暑になった。8 月も中旬に一時的に寒冷傾向になったが、上旬・下旬は 7 月同様に高温だった。長野気象官署（36.66°N, 138.19°E, 418.2
m a.s.l.）では 8 月 17 日から 22 日にかけての 5 日で日平均気温が+11℃という周辺地域に比べても特に著し
い昇温を示し（図 1）、22 日には最高気温が観測史上第3 位となる高温（38.5℃）を示した。新潟ではさらに 23日にかけても昇温したが、これは Nishi et al. (2019)が湿ったフェーンとヒートアイランドの影響によるものであることを示している。しかし 22 日までは長野周辺で↑図１ 2018 年 8 月 10-31 日の長野および周辺県の県はほとんど降水がなく、湿ったフェーンの影響は考え

庁所在地近傍の気象官署における日平均気温の平年差にくい。本研究ではこの長野県における昇温のメカニからの偏差。

ズムを明らかにすることを目的に解析を行う。

←図２

2.

年 8 月 22 日

解析手法

2018

気象計算には WRF version 3.6.1（Skamarock et al.,15JST の 長 野2008）を用い、NCEP の GFS-FNL global gridded analyses

上空 800m 高度を初期値および境界値として用いる。都市キャノピーからの後方流モデルは一層、境界層には BouLac PBL を用いる。計算

跡線解析の主結果は気象庁の気象官署および AMeDaS の気象観測デ

要 ル ー トータと比較して検証を行い、地形の影響を調べるため

（48%）
。

に中部の山岳を取り除く感度実験を行う。また、後方流跡線解析には RIP（Read Interpolate Plot; Stoelinga,2009）version 4.7 を用い、長野およびその周辺 25 グリッドの地表面直上高度 800m からの空気塊を追跡する。
3.

結果

後方流跡線解析では長野に到達した空気塊は概ね 2
種類のルートを通過しており、ひとつは駿河湾上空か↑図３ 図 2 のルートの長野到着時を 0 としたとき

ら高度 2000m 付近で富士山と赤石山脈の間を抜け、秩のエネルギー変化と高度変化。

父山地を通過し下降しながら長野に到達する秩父ルー

謝辞

ト（48%; 図 2）
、もうひとつが相模湾から 1000m 程度

本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推の高度で関東平野を通過して山間を通り長野に到達す

進費（体系的番号 JPMEERF20192007）により実施した。

る関東ルート（25%）である。図 3 に前者の秩父ルー

参考文献

トでのエネルギー変化を示す。乾燥静的エネルギーの[1] Nishi, A., H, Kusaka, L. L. Vitanova, & Y. Imai, 2019,

変化がほとんどないが、長野への接近に伴い湿潤静的エネルギーが増大しており、力学フェーンの傾向を示す。一方で後者の関東ルートではそのような傾向は見られない。また地形を取り除いた場合の感度実験では長野付近の地上気温の上昇傾向が小さくなることから、

SOLA.
[2] Skamarock, W. C., et al., 2008, In NCAR Tech. Note
NCAR/TN-475+ STR.
[3] Stoelinga, M. T., 2009, NCAR. [Available online at
http://www2. mmm. ucar. edu/wrf/users/docs/ripug. htm.],
10.

-70-

CL-28 (P2L)

南アジアモンスーン域におけるエアロゾルの気候への影響とENSO などの海洋の寄与*北林 翔，高橋 洋（東京都立大学 都市環境科学研究科）
1. はじめに放射が減少した影響が現れていると考えられる．しかしアジアモンスーン域のエアロゾルは過去数十年で増加ながら，インドの北部を中心に正偏差が卓越している．

を続けており，それに伴う気候影響が指摘されている．

これは JJA に顕著に見られたが，その他の季節や，年平

特にインドを中心とした南アジアと，中国を中心とした

均でも見られる特徴である．また，MIROC6 に限らず，

東アジアは，エアロゾルの主要なソースとなっている．

ほかの CMIP6 モデルでも同様のシグナルが見られた．

先行研究

[1]

によれば，エアロゾル―雲相互作用によるさらに同様の比較を同じようにして hist-aer と hist-nat

SST 変動を介した気候応答が，エアロゾルに対する気候で行った．こちらも両実験の差はエアロゾルの差を見る

応答の多くを占めている．また，熱帯域の現象で ENSO

ことが可能であるといえる．この解析においても，同様

は主要な変動に挙げられるが，ENSO が熱帯太平洋・海のシグナルが卓越していた．

洋大陸のエアロゾル量変動に寄与していることが指摘さ
れている

[2]

．

これらのシグナルは季節平均・年平均で卓越しており，エアロゾルの大気中の存在期間を考えると，比較的そこで本研究では，アジアモンスーン域の気候変動に長期の影響があると考えられる．よって，エアロゾルのついて，エアロゾルによる影響を大気海洋相互作用の観SST を介した影響という観点からもこの現象について調点から調べる．本発表では南アジアモンスーン域に着目

べ，発表する予定である．

して調べた結果を紹介する．

2. 使用データ・方法

解析には，CMIP6 の historical run，AerChemMIP[3]の hist-piAer 実験，DAMIP[4] の hist-aer・hist-nat 実験

参考文献[1] Dong, B. et al. (2019), Clim. Dyn., 53(5), 3235–3256.
[2] Xu, L. & Yu, J.-Y. (2019), Clim. Dyn., 52(9), 5115–5125.
[3] Collins, W. J. et al. (2017), Geosci. Model Dev., 10(2), 585–607.
[4] Gillett, N. P. et al. (2016), Geosci. Model Dev., 9(10), 3685–3697.

の 出 力 を 用 い た．hist-aer，hist-nat 実 験 は そ れ ぞ れhistorical run をベースにしつつも，外部強制をエアロ
ゾル，火山噴火などの自然強制のみにしたものである．

hist-piAer 実験はエアロゾルの量を産業革命開始時の量で固定した historical run である．これらの実験を比較することで，エアロゾル量の違いに着目して，気候変動を調べることができる．

3. 結果
図 1 は，MIROC6 の JJA での地表気温気候値の実験
間 の 差 を プ ロ ッ ト し た も の で あ る．histrorical か ら

hist-piAer を引くことで，エアロゾルの増加の影響を見ることができる．ほとんどの地域で負偏差となっており，これはエアロゾルが増加し，直接効果によって太陽図 1. historical と hist-piAer の JJA 平均地表気温気候値の差．気候モ
デルは MIROC6 を用いた．

-71-

CL-29 (P2L)

テレコネクションと GDP 成長率の全球的な共変動*加藤 茜¹, 立花 義裕¹, 小松 謙介², 安藤 雄太¹，3（1.三重大学大学院 生物資源学研究科 2.気象庁気象研究所 3.新潟大学理学部）
1. はじめに
気象や気候は経済活動に影響を与える．気象・気候と経済は，どちらも全球的な影響を及ぼすことがある．たとえば，リーマンショックのようにある国の経済が多くの国の経済に影響を与えることがある．
同様に，エルニーニョ・南方振動（ENSO）のように，ある地域の気象が全球的に影響を及ぼすこともある．
そのため，気象・気候と経済の関係を調べる際は，全球的な視点から解析することが重要であると考えられる．先行研究には，世界の実質財貨の物価が上昇するとき，その変動のうちほぼ 20%は ENSO が原因である可能性を示唆したものがある[1]．しかし，
ENSO 以外のテレコネクションが経済に影響を与える可能性や同じ気象現象でも国によって経済への異なる影響がもたらされる可能性について，先行研究では考慮していない．これらの論点は気象・気候と経済の関係をより正確に捉えるために必要なことだと考えられるが，着目した先行研究はない．そこで，
本研究は各国の GDP へ全球的に影響を与えるテレ
コネクションは ENSO 以外に存在しないのか，同じ
テレコネクションでも GDP にもたらす影響は国によって違いがないのかを調べた．
2. データ・解析方法
テレコネクション指数は，南方振動指数（SOI），
太平洋十年規模振動（PDO）指数[2]を使用した．これらは 6 月から 8 月（JJA）もしくは 1 月から 2 月，
12 月（JFD）で 3 か月平均している．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．解析期間は 1960 年から 2017 年である．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．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，GDP 成長率第 1モードから第 3 モードのインデックスと各テレコネ
クション指数の相関係数を求めた．
3. 結果・考察
PDO 指数の場合負相関となった国の方が多く，
JJA，JFD 共に 57.5 %（図 1），SOI では正相関となった国の方が多く，JJA の場合 55.3 %，JFD の場合
58.7 %だった（図省略）．これは，PDO 指数が正のとき（低緯度を中心に高温傾向），GDP 成長率が下がる国が多いこと，SOI が正のとき（ラニーニャ現象が起きやすく低緯度域を中心に低温傾向）は，GDP成長率が上がる国が多いことを示している．また，
このような傾向を示す国は 2017 年の 1 人当たりGDP が 0～1460 ドル未満の貧困層の国に多かった．
EOF 解析の結果より，GDP 成長率第 1 モードと各国の GDP 成長率の相関をとったところ，先進国が概ね

正相関，アフリカや東南アジアは負相関となった（図2）．このことから，GDP 成長率第 1 モードは先進国とアフリカ・東南アジアを中心とした発展途上国の格差を表していると考えられる．また，GDP 成長率
第 1 モードと，JJA もしくは JFD で 3 か月平均したPDO 指数・SOI との相関係数は，表 1 のようになった．以上のことから，PDO 指数が正のとき GDP 成
長率は下がる傾向にあると言える．さらに，JJA，JFD
において PDO 指数が正のとき，主にアフリカや東南
アジアで GDP 成長率が上がることが示唆される．
SOI が正のとき，低緯度で低温傾向にあり主に先進国で GDP 成長率は上がる．以上のことから，PDO も全球規模で経済に影響する可能性と，ある気象現象が起きた際，先進国と発展途上国では異なる応答を示す可能性が示唆された．

図1

PDO 指数（JJA）と各国の GDP 成長率の相関

図2

GDP 成長率第 1 モードの時系列方向のインデックスと各国の GDP 成長率の相関

表1

GDP 成長率第 1 モードと JJA もしくは JFD
で 3 か月平均した PDO 指数・SOI との相関
JJA
JFD
-0.32*-0.31*PDO 指数
SOI
0.09
0.37*
*有意水準 5 %で有意
参考文献
[1] Allan D. Brunner, (2002), Review of Economics andStatistics, 85, 176-183[2] Zhang, Y. et al., (1997), Journal of Climate, 10, 10041020.

-72-

CL-30 (P2L)

成層圏周極渦極端変動による海洋循環駆動― 成 層 圏 規 定 ア ン サ ン ブ ル 実 験 に よ る 2019/2020 年 の 影 響 評 価 ―*野 口 峻 佑 1 , 2 , 小 寺 邦 彦 2 , 水 田 亮 2 , 行 本 誠 史 2 (1: 海 洋 研 究 開 発 機 構 , 2: 気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

みられる (図2). 特に, 南極 SSW 後の弱風偏差による

成層圏周極渦の極端状態は, 対流圏の環状モード変

南極周極流の減速は著しく, NUDGE と FREE の差が動を偏向させるが, その影響は海洋循環にまで及びうピークとなる 11 月には 8 Sv 程の流量差が現れていたる (e.g., Yukimoto & Kodera, 2007; Reichler et al., 2012).

(図 3). この差は, 同時期の流量の年々変動 (標準偏差

この過程の定量的評価は, 太陽活動の気候影響や大気

4 Sv 程) と比べても十分大きい. このような海洋循環

組成変動に伴う地球システム変動などの様々な局面での差に伴い, SST 分布にも有意な差が生じていた (略).

重要となるが, これまでの研究では理想化された強制

4.

おわりに

や長期的変化に対する応答に主眼が置かれ, 個々のイ本研究で示す通り, 成層圏の極端変動が海洋へ及ぼ

ベントの影響評価は限られてきた. そこで本研究では,す影響は, 季節予報等で検知可能な大きさとなりえ,

成層圏循環の拘束技術を駆使した一連のアンサンブル

両者の相互作用に関しては更なる定量評価を要する.

実験を実施することで, 実際のイベントに対する応答の大きさ・頑健さを評価することを試みる. 特に, 南/北

発表では, 北半球側の応答や子午面循環への影響,
越年影響の可能性に関しても議論する予定である.

半球において極端な極渦弱化 (SSW) /強化 (VI) 状態が発現した2019/2020 年を題材とし, これら成層圏の極端変動が地表・海洋へ及ぼす影響の詳細に迫る.
2.

実験設定
気象研究所地球システムモデル (MRI-ESM2) を用いて以下の一連の実験を行った. (1) まず, 大気場を再解析へ拘束した状態で, 1979 年以降, 40 年以上の spinup (兼 気候値作成) ランを, CMIP6 提出の historical
実験より分岐させる形で実施した. (2) そこから, 時間ずらし法によりメンバー数 40 のアンサンブル予測

図 1: 帯状平均東西風の時間高度断面. 50-70 度の緯度帯で平均.
(a) 南半球. (b) 北半球. 等値線で NUDGE ランのアンサンブ
ル平均, 色でアンサンブル平均偏差 (NUDGE - FREE) を示す.
平滑化 (15 日移動平均) 処理済み. 等値線の間隔は 5 m s-1.

(FREE ラン) を 2019 年 6 月上旬から実施した. (3) そして, 上記と同一の初期値より, 成層圏周極渦領域のみを再解析へと拘束した状態で, アンサンブル擬似予
測 (NUDGE ラン) を実施した. 予測期間は FREE,
NUDGE の両ランともに 2 年半であり, 後者では 2 年
目からは拘束を止めている. NUDGE ランについては,
拘束高度帯を変え, 複数の設定で積分を行ったが, 本
稿では, 30 hPa 以高を完全に拘束した設定の NUDGE
ランの, FREE ランからの偏差について記す.
3.

結果

南北両半球ともに, 成層圏と同符号の東西風偏差が

図 2: 海面気圧 (色) および海面における東西方向の風応力(等値線) のアンサンブル平均偏差 (NUDGE - FREE) の水平
分布. パネル上部に記載の 3 か月での期間平均. (a) 南半球. (b)北半球. 等値線の間隔は 10 mPa.

地表にまで及び, それが季節程度の時間スケールで持図 3: ドレーク海峡を通過する南極周極流の月平均流量の時系列.
西経 65 度における対象海峡域での東西輸送量の緯度・深度平均.
紫 色で NUDGE ラン, 緑色でFREE ランを表す. 丸印でアンサンブル平均, 縦線でアンサンブル
スプレッド (1 標準偏差) を示す.

続していることがわかる (図 1). 地表においては, 南半
球では負の南極振動, 北半球では正の北極振動に対応
する気圧偏差パターンが卓越しており, それらと整合的な風応力偏差 (南/北緯 60 度付近での西/東向き偏差と, それより低緯度側での反対向きの偏差) が海面で-73-

CL-31 (P2L)

夏季オーストラリアモンスーンの経年変動から
冬季東アジアへの遠隔影響*関 澤 偲 温 ， 中 村 尚 ， 小 坂 優 （ 東 京 大 学 先 端 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー ）1.

はじめに
熱帯の海面水温（SST）変動は積雲対流活動の変動を強制し，ロスビー波の励起と伝播を通して中高緯度の大気循環を変化させる[1]。特に，海洋大陸周辺の対流活動偏差は冬季東アジアの気候に大きく影響することが知られる[2]。数か月先までの予測がしやすい熱帯 SST
変動は中高緯度の季節予測の根拠となっているが，季節平均の対流活動偏差は必ずしも SST 変動に強制されたものとは限らない。このような対流活動変動の候補として，夏季オーストラリアモンスーン（AUSM）の経
年変動が挙げられる。オーストラリア北部（NAus）における季節平均降水量の予測精度は，AUSM に伴う降水量が熱帯 SST 変動と強い相関をもたないため，オンセットとともに低下することが知られる[3]。また，南半
球夏季の対流活動の経年変動のうち熱帯 SST 変動と無相関な成分は NAus 周辺において最大で，AUSM の季
節平均的な強弱を示す変動に由来することが観測データに基づいて確かめられている[4]。
本研究では，熱帯 SST 変動からの影響を受けにくい

AUSM の季節平均活動度の経年変動にはローカルな大気の内部変動が卓越する。
3.

東アジアへの遠隔影響
AUSM 指数に回帰した 500 hPa 高度偏差（図 1）には正の西太平洋（WP）パターンに類似する南北双極子状の偏差が明瞭であり，東アジアでは有意な北西季節風の強化や低温偏差がみられる。この赤道を越えた遠隔
影響は，対流圏上層における NAus からの発散風偏差が赤道を越え，亜熱帯ジェット気流を横切りつつ収束する過程でロスビー波を励起することで生じる。
AUSM 変動と WP パターンとの因果関係を明確化するため，線形傾圧モデル[5]による検証を行った。非断熱加熱の回帰偏差を NAus 周辺のみに与えた実験における定常応答（図 2）は，観測に基づく結果でみられた正の WP パターンをよく再現する。また，東アジアでの降水減少や，中緯度移動性擾乱からのフィードバック
強制が，NAus 周辺の加熱に対する応答をさらに強化するようにはたらくことが明らかとなった。

AUSM の経年変動が冬季東アジアへもたらす遠隔影響

参考文献と，そのメカニズムを探究する。

[1] Hoskins, B. J., and D. J. Karoly, 1981, J. Atmos. Sci., 38,2.

オーストラリアモンスーンの経年変動
本研究では 1958 年から 2019 年の 1～2 月（JF）を解析対象とし，AUSM の季節平均活動度の指標として，
NAus の 9 箇所の測候所における JF 平均降水量に基づき「AUSM 指数」を定義する。AUSM 指数に回帰した
熱帯の降水量と地上風の偏差は，NAus での局所的な対流活動強化と，オーストラリアから熱帯インド洋南東

1179–1196.
[2] Ueda, H., et al., 2015, Int. J. Climatol., 35, 991–998.
[3] Hendon, H. H., et al., 2012, J. Climate, 25, 1278–1290.
[4] Sekizawa, S., et al., 2018, Geophys. Res. Lett., 45, 7748–
7755.
[5] Watanabe, M., and M. Kimoto, 2000, Quart. J. Roy.
Meteor. Soc., 126, 3343–3369.

部にかけての下層の低気圧性循環の強化を示す。

図 1：AUSM 指数に回帰した JF 平均 500hPa 高度偏差（等値
線；実線（破線）が正（負）偏差，3 m おき）。点描は 95％
信頼水準を超える領域。

図 2：JF 気候平均場を背景場として与えた LBM 実験における 500hPa 高度の定常応答（等値線；実線（破線）が正（負）偏差，1.5 m おき）。陰影は鉛直積算加熱率。

-74-

CL-32 (P2M)

地域気候モデルの九州域における降水再現の解像度依存性*福 井 真 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー /気 象 研 究 所 ) ， 村 田 昭 彦 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

のモデルでは強雨頻度が過少だった．KF を用いなかっ災害等を引き起こすような極端降水の現状把握や将た 5km モデルは 10mm h-1 程度までの頻度が過少で来予測のために，地域気候モデルの再現性向上が求め

50mm h-1 を超える降水の頻度が過多となった．これらられている．極端降水にとって鍵となる深い対流はモのバイアスは，2km まで解像度を上げると軽減され，デルの水平格子間隔が 2km 程度になると陽に扱われ始概ね収束した．これらの結果は，極端降水の再現におめる．近年，計算機資源の拡充に伴い計算可能なモデいて 5km では不十分で，深い対流を格子スケールで解ルの解像度が上がり，積雲対流パラメタリゼーション

像し始める 2km への高解像度化の有効性を示唆する．

を用いないキロメートルスケールモデルによる地域気第 3 図は 1 時間降水量の格子集中度の相対頻度分布

候シミュレーションが行われるようになってきた[1]．

を示す．格子間隔が 2km，1km，500m と小さくなるに

積雲対流パラメタリゼーションの不確実性を排除でき， つれ，格子集中度が大きな値を取る頻度が減り，1 付近
再現性向上が期待される．一方で，積雲対流を適切にとなる頻度が多い解析雨量の分布に漸近した．2km か解像するには 100m 程度の解像度が必要であり，キロメ

ら更なる高解像度化によって，降水が少数格子へ集中

ートルスケールモデルでは依然として解像度が不十分する問題が緩和されたことを示す．個々の対流の上昇ともいわれている[2]．実際に 2km 程度の格子間隔のモ

流域の平均的な面積が高解像度のモデルの程狭くなっ

デルでは少数格子に強い降水が集中する問題が報告さており(図略)，より小スケールの対流まで解像できたこれている[3]．本研究では，降水の再現性の解像度依存とがこの問題緩和に寄与した可能性がある．

性について梅雨期の九州に着目し，モデルの水平格子
間隔を 500m まで細かくすることによって調査した．
2.

実験設定

気象研究所非静力学地域気候モデル(NHRCM[4])を用いて，気象庁 55 年長期再解析[5] を初期値境界値とした力学的ダウンスケーリング実験を実施した．
NHRCM の水平格子間隔が 20km，5km，2km，1km，500m となるように一方向にネストする設定とした．こ

第 1 図 計算領域．外側から順に格子間隔 20km，5km，2km，1km，500m の領域．陰影はモデル標高．

こで積雲対流パラメタリゼーションとして，格子間隔20km 及び 5km の NHRCM では Kain-Fritsch スキーム
(KF; [6])を用い，2km 以下では用いない．さらに，KFを用いない 5km の NHRCM による実験も実施した．計
算領域は第 1 図に示した通りで，最内の 500m 格子の
NHRCM の領域である九州を囲む領域を解析対象とした．期間は 2017–2020 年の 7 月とした．

第 2 図 1 時間降水量[mm h-1]の相対頻度分布．

キロメートルスケールモデルで指摘される降水の少数格子への集中の問題の解像度依存性を調べるために降水の格子集中度[3]を導入する．ここで，格子集中度
は，2km 格子相当に平滑化した上で 50 mm h-1 となる格子を対象に，対象格子を囲む 3 格子幅の領域の平均降

第 3 図 1 時間降水量の格子集中度の相対頻度分布．左から順に解析雨量，NHRCM 500m，1km，2km．

水量に対する対象格子の降水量の割合と定義した．

参考文献

3.

降水量再現の解像度依存性

第 2 図は，1 時間降水量の強度ごとの相対頻度分布を示す．解析雨量に対して，KF を用いた 20km や 5km[1] Murata, A., et al., 2017, SOLA, 13, 219-223.
[2] Bryan, G., et al., 2003, Mon. Wea. Rev., 131, 2394-2416.
[3] Murata, A., et al., 2017, Clim. Dyn.. 48, 1779-1792.
[4] Sasaki, H., et al., 2008, SOLA, 4, 25-28.
[5] Kobayashi, S., et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48.
[6] Kain, J. S., and J. M. Fritsch, 1990, J. Atmos. Sci., 47, 2784-2802.

-75-

大 気 力 学 （DY）

-76-

DY-01+ (P3J, D1H)

高・低気圧非対称性に着目した持続する渦の解析*山 本 晃 立 ,1.

伊 賀 啓 太 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )

はじめに

5.

まとめ

日本を含む中・高緯度の天候は，偏西風の蛇行のため偏西風付近において持続する渦を抽出し解析を行っに様々な影響を受ける．蛇行に伴うリッジやトラフがた結果，渦位の流入および流出の状況やトレーサの起深くなると，blocking 高気圧や cut-off 低気圧といった源が異なることが示された．維持のメカニズムが高・低渦が発生することがある．それぞれの渦に関する研究

気圧で異なる可能性がある．

は多く存在し，持続時間などが異なる傾向にあることが示唆されている．しかし，偏西風付近で持続する渦の枠組みから，高・低気圧を包括的に捉え直し，これらを比較・検討する先行研究はほとんどなかった．そこで本
研究では，提唱されている blocking 高気圧の客観抽出手法を南北対称に低気圧にも適用し，同様の基準で渦の抽出を行った．その上で，維持のメカニズムにおける

図１．2 日目 00UTC(初期)における，持続する高・低気

高・低気圧の非対称性という観点から，得られた渦の特圧の周囲での渦位の流入状況．中心を渦の中心に合わ性を比較した．

せてある．図の動径方向は中心からの測地線長[km]，方位角方向は周辺の地点から中心を見た方位角[度]．左2.

非双極子型持続渦の抽出と全体特性

本研究では[1]による blocking 高気圧の客観抽出手法を用いた．抽出に使用したデータは JRA-55[2]であり，(右)は高(低)気圧で，同極性の渦位に着目するために低(高)渦位に着目している．ともに暖(寒)色系が流入(出)．

対象期間は 1958 年 3 月 1 日から 2019 年 2 月 28 日までの 61 年間とした．低気圧の方が平均移動距離が長く，かつ東西方向の移動幅が大きいことが確認できた．
3.

渦位の流入および流出に着目した解析

高・低気圧の移動の傾向における非対称性を説明する要因として，本研究では渦位の流入および流出を考察した．低気圧に関しては，中心の西側からの流入が顕著であった一方，高気圧に関しては，主に南西側において流入の顕著な領域が見られた(図１)．この結果は，前章の移動の結果と整合的であった．

図２．渦の流入および流出の状況を示した模式図．上(下)が高(低)気圧．赤(青)色が高(低)渦位を示す．点(格4.

後方流跡線解析

続いて，流入する渦位の起源を明らかにするために，子)状に塗ったものは末期にかけて弱(強)化傾向にあるとみられるもの．

等温位面上において後方流跡線解析を実施した．高気圧に対する低渦位のトレーサには，西側に起源をもつ

参考文献

ものが存在しており，これらは移動性高気圧に由来す[1] Barriopedro, D., et al., 2006, J. Climate, 19, 1042-1063.

るものと思われる([3][4]と整合的)．一方で，低気圧に対[2] Kobayashi, S., et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48.

する低渦位のトレーサには，渦位の保存の観点から，追[3] Yamazaki, A., & H. Itoh, 2013a, J. Atmos. Sci., 70, 725742.

跡できた時間が短いものが中心の南側に多く存在し，
対流活発域に伴う非断熱加熱の効果が大きいことが示[4] ------, & ------, 2013b, J. Atmos. Sci., 70, 743-766.

唆される([5]と整合的)．

[5] Nieto, R., et al., 2005, J. Climate, 18, 3085-3103.

-77-

DY-02+ (P3I, D1H)

重力波解像モデルを用いた中層大気重力波のスペクトル解析*奥 井 晴 香 , 佐 藤 薫 ( 東 大 院 理 ), 渡 辺 真 吾 (JAMSTEC)
Okui, H., Sato, K. (Th e Univ ersi ty o f To ky o ), an d Watan ab e, S. (JAMSTEC)
1.

はじめに

た．まず，どの高度でも全水平波数成分のスペクトルは

大気重力波は，ロスビー波と並ぶ大気の基本波動である．重力波は時空間スケールが小さいため捉えるの

𝑚𝑚−3 にほぼ比例する構造をもち，モデルが観測をよく再現していることが確認できる．次に重力波の𝑚𝑚スペ

高解像ラジオゾンデにより，重力波の観測的研究が進

クトルと比較すると，𝑚𝑚−3 から外れる折れ曲がりの波んだ．そして，水平風や気温の鉛直波数（𝑚𝑚）スペクト

ある．ずれが見られる最高波数は成層圏より中間圏のは難しいが，1980 年代に登場した大型大気レーダーや

ルは，およそ𝑚𝑚−3に比例する特徴的かつ普遍的な構造を持つことが明らかとなった（例えば，MU レーダー観数(𝑚𝑚∗ )より低波数域で，両スペクトルのずれが顕著でほうが低い．これは，中間圏のほうがより長い鉛直波長まで重力波が卓越することを意味する．

測[1], 太平洋縦断観測[2]など）．これに対して，局所不図 2 に，太平洋縦断観測の行われた 160°W 線に沿っ安定が起こるギリギリの振幅を保ちながら伝播する状

た各緯度での下部成層圏のスペクトルを示す．高度領態の重力波（飽和重力波）を仮定した理論モデルがいく

域は[2]に倣った．観測によれば𝑚𝑚−3 から外れる折れ曲

た𝑚𝑚スペクトルを構成する水平風や温度揺らぎが全てがりの波数（𝑚𝑚∗ ）は約(2 km)-1 である．これより高波数

重力波であるかは確かめられていない．そこで，本研究では，モデルのスペクトルも𝑚𝑚∗ より高波数で𝑚𝑚−3 にほぼ比例する構造となる緯度帯が多いことが確認できる

では重力波解像 GCM データを用いてこれを確認する

が，観測でも指摘があるように緯度依存性がある．信楽ことにした．

と同様，全水平波数スペクトルと重力波スペクトルは

2.

高波数で一致するが，両スペクトルの違いは赤道域とつか提案された（[3]や[4]）．しかし，そもそも観測され研究手法用いたデータは，2019 年 1 月にオンセットとなった極域で顕著である．赤道域では赤道波が存在しこれが北極成層圏突然大昇温事例の重力波解像大気大循環モ

𝑚𝑚スペクトルに大きく寄与するためと考えられる．

デル（Japanese Atmospheric General circulation model for
Upper Atmosphere Research）の再現実験データ（2020 年
秋大会予稿参照）．解像度は T639L340（水平波長≳60 km，
鉛直グリッド間隔 300 m）．モデルトップは約 150 km．
水平全波数 21 以上の成分を重力波として取り出した．
全水平波数成分の𝑚𝑚スペクトルを計算し，重力波の𝑚𝑚ス
ペクトルと比較した．東西風ジェットの影響の少ない
南北風𝑣𝑣について解析した．いずれ理論と比較するために，解析した高度領域では，浮力振動数や水平風シアーがほぼ一定であることを確認済みである．解析期間は成層圏突然昇温以前の 2018 年 12 月 5～20 日とした．
3.

結果

図 1 に MU レーダーが

参考文献：[1] Tsuda, T., et al.,
1989, J. Atmos. Sci.,
46, 2440–2447.
[2] Sato, K., et al.,2003, J. Geophys.
Res., 108, 4491.
[3] Smith, S. A., etal., 1987, J. Atmos.
Sci., 44, 1404-1410.
[4] Sato, K., &図 1 信楽（35°N, 136°E）の各高度
Yamada, M., 1994,
での重力波（実線）と全水平波数成 J. Geophys. Res., 99,
分（破線）の𝑚𝑚スペクトル．右上の 20,623-29,631.
灰色の実線は𝑚𝑚−3 の傾きを表す．

設置されている信楽（35°N, 136°E）での対流
圏，成層圏，中間圏における全水平波数成分と（破線），重力波成分（実線）の𝑚𝑚スペクトルを示す．高度領域は[1]に倣っ

図 2 160°W の各緯度（±5°平均）での𝑧𝑧= 18～25 km の𝑚𝑚スペクトル．85°N を基準に𝑚𝑚を 10 倍ずつずらして示した．右上の灰色の実線は𝑚𝑚−3 の傾きを表す．

-78-

DY-03+ (P3J, D1H)
金星大気中の短周期惑星規模波動の成因と力学的性質について∗ 高木征弘，安藤紘基 (京産大)，杉本憲彦 (慶應大)，松田佳久 (東京学芸大)1. はじめに用するスポンジ層とした。太陽加熱は最新の観測と放射

紫外線を用いた雲の観測により，金星大気の雲頂上端

計算に基づく現実的な分布を 0–90 km の高度範囲で与え付近 (高度約 70 km) で，東西波数 1，周期約 4 地球日 (以た (Haus et al., 2015)。赤外放射輸送はニュートン冷却で下，地球日を日と表記する) および 5 日をもつ惑星規模波動の存在が示唆された (Del Genio and Rossow, 1990)。4
日波の東西位相速度は東西風より速く，5 日波のそれは東簡単化し，参照温度場の安定度を 65–80 km で従来より高く設定した。初期場は理想化したスーパーローテーショ
ンとそれとバランスする温度場とした。51 地球年の数値

西風より遅いため，それぞれ赤道ケルビン波・中緯度ロス積分を行い，準定常状態の 49–51 年を解析期間とした。

ビー波と呼ばれる。周期性からケルビン波と雲の Y 字模

3. 結果と今後

様との関連が指摘され，Venus Express や「あかつき」の観測により波に伴う水平風分布が明らかにされつつある(Kouyama et al., 2013; Imai et al., 2019)。東西風が遅い (速い) 時期にケルビン波 (ロスビー波) が出現しやすい傾向があることから，地球の成層圏 QBO に似た東西風変動のメカニズムが提案され (Kouyama et al., 2015)，大気スーパーローテーションとの関連も指摘されているが，鉛直構造についてはわかっていない。
数値モデルを用いた研究により，4 日波・5 日波が準共鳴モードとして存在する可能性 (Covey and Schubert,
1982) や，4 日波が雲と長波放射のカップリングによって励起される可能性 (Smith et al., 1992)，ケルビン波とロス
ビー波の共鳴による力学的不安定 (RK 不安定) によって励起される可能性 (Iga and Matsuda, 2005)，5 日波が傾圧不安定によって励起される可能性 (Yamamoto and Tanaka,
1997; Sugimoto et al., 2014b) など，多くのメカニズムが提案されている。また，赤外線を用いた金星夜側の観測により，雲底高度 (高度約 50 km) 付近に東西波数 1・周期 5–6 日をもつ波の存在も示唆されている (Crisp et al.,1991)。この波に関しては，シア不安定による励起が示唆され (Yamamoto and Takahashi, 2006)，硫酸雲の時空間変動をもたらす効果が指摘されている (Peralta et al., 2020;
Ando et al., 2020)。
本研究では，観測と整合的な大気循環を再現する GCMを用いて，これらの短周期惑星規模波動の生成メカニズ
ムと力学的性質を明らかにしたい。

2. モデル
本研究で用いる金星 GCM AFES-Venus (Sugimoto et al.,2014a, b) 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 T42L120，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) とした。水平渦粘性はラプラシアンの 2 次の超粘性で表現し，最大波数成分の緩和時間を約 1 日とした。地面摩擦は最下層のレーリー摩擦 (緩和時間 10 日)
で表現し，高度 100 km 以上は非東西一様成分にのみ作

赤道域における東西風の周期解析をおこなった結果，高度 65–80 km に 3.3 日，25–80 km に 5.7 日，30–60 km に

4.8 日，30–65 km に 2.8 日のシグナルがみられた。中高
緯度の 40–70 km では約 7 日のシグナルも顕著であった。
周期 3–4 日の帯域フィルタで 3.3 日周期の擾乱を取り出し，赤道 70 km の東西風を用いてコンポジット解析を行った (図 1)。位相速度と空間構造から擾乱は東西波数

1・鉛直波長約 8 km の上方伝播するケルビン波であると考えられる。下部では中緯度にロスビー波的な渦を伴い(中緯度での位相速度は平均東西風より遅い)，顕著な赤道向き運動量輸送がみられることから，RK 不安定によって67–72 km 付近で励起されていることが示唆される。
周期 5.7 日の擾乱についても同様の解析を行ったとこ
ろ，RK 不安定によって高度 52 km 付近で励起された東西波数 1 の赤道ケルビン波と中緯度ロスビー波であることが示唆された。ケルビン波は上下に伝播するが，上方伝播した波は 55 km 付近の臨界高度でブロックされる。
一方，下方伝播した波は 40 km 付近で高緯度の別のロス
ビー波と共鳴し，順圧的な構造に変化しながら 30 km 付
近まで振幅を維持する。中緯度ロスビー波は高度 45–70
km の広い領域で傾圧不安定波的な構造をもち，顕著な極向きの運動量と熱の輸送を伴う。Young et al. (1984) の示した不安定モードとの関連が示唆される。ロスビー波の
高度 70 km での水平風速は 10–15 m/s で，水平構造は 5
日波の観測結果と整合的である。
講演では他の周期の擾乱についても解析結果を示し，励起メカニズムや力学的性質などを議論する予定である。

図 1: 3.3 日波の合成図。(a) 高度 70 km での高度場偏差と水平
風，(b) 赤道断面での高度場偏差と東西風。ただし，自転は地球と同方向であり，平均東西風は西から東（図の左から右）に
吹く。

-79-

DY-04 (P2M)

一般化された 2 次元流体系における二重点渦列の線形安定性解析∗

はじめに

このような点渦列の配置に微小な擾乱 (ξ, η)eimϕ ,(ξ , η ′ )ei(n+1/2)ϕ を加えたときの擾乱の振幅の発展は,線形近似のもとで次の式で記述される:′

一様流中におかれた円柱や角柱の下流側にはレイノ
ルズ数が 100 程度のときに, 互いに反対符号の循環を持つ二重の渦列が形成されることが知られている. このような渦列は, 孤立峰を持つ島の風下側でもしばしば観測される. このような渦列は, これらを二重点渦列の安定性問題として研究したカルマンにちなんで, カルマ
ン渦列と呼ばれている. 本研究では, 一般化された 2 次
元流体系の点渦モデルにおいて, 2 重渦列の線形安定性
問題を考察する.
一般化された 2 次元流体系の点渦モデルとは, 強さ
σk を持つ点渦の位置 (xk , yk ) の発展方程式が以下で表されるものである:∑′ σj (yk − yj )dxk
= −(2 − α)Ψ(α), (1a)
4−α
dt
rkj
j=1
∑′ σj (xk − xj )dyk
= (2 − α)Ψ(α)
.
4−α
dt
rkj
j=1

(1b)

ここで α は実数, rkj は k 番目と j 番目の点渦間の距離を表し, Ψ は α に依存する関数でガンマ関数を用いて表現される. α = 2 のときに (1) は非粘性・非圧縮・順
圧流体（オイラー系）のよく知られた点渦モデルである. いくつかの α の値でこの系は地球流体力学的 2 次
元流体系の点渦モデルとなる. このような点渦モデルの研究が, 近年いくつか行われている（例えば, Badin& Barry, 2018; Iwayama et al., 2013).

dξ=− A1 η − Bξ ′ − C1 η ′ ,
(2a)
dτ
dη
= −A2 ξ− C2 ξ ′ + Bη ′ ,
(2b)
dτ
′
dξ
= −Bξ + C1 η
+ A1 η ′ ,
(2c)
dτ
dη ′
=
C2 ξ + Bη + A2 ξ ′ .
(2d)dτ
係数 Ai , B, Ci は無限級数和で表現され, α, k ≡ b/a, ϕに依存する. これらは, α = 2 のときには初等関数で表現できるが, 一般には初等関数では表現できず, 計算機によって数値的に求めることになる.
(2) には 2 つのモード, 対称モードと反対称モード, が存在し, それぞれの指数関数的成長率はそれぞれ
λs =√√(A1 + C1 )(A2 − C2 ), λa = (A1 − C1 )(A2 + C2 ),で与えられる. 成長率は α, ϕ, k に依存し, 全ての位相の擾乱に対して安定な渦間隔の縦横比 k の値, kC , は図2 に示されている. kC は α の減少関数で, α ≲ 0.63 では中立安定な縦横比は有限の幅を持つ.
0.5
0.45
0.4
0.35

kC

1

岩山隆寛 (福岡大・理), 渡邊威 (名工大・院・工)

0.3
0.25

2

問題設定と結果

0.2
0.15

図 1 に示されるように, x 軸に平行に互いに逆符号の強さの点渦を間隔 a で配置する. 平均流に乗って眺めたとき, 上部の渦列 (y = b/2) では点渦を xm = ma に,下部の渦列 (y = −b/2) では, 点渦を xn = (n + 1/2)aに配置する. ここで, m, n は整数でそれぞれ上部, 下部の渦列の渦を指定する指標である.

y

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

α

図 2: 中立安定となる渦間隔の縦横比（実線）. α ≲ 0.63
では中立安定な領域は, 実線で囲われた範囲となる. 破線は渦度の効果を排除したときの渦間隔の縦横比.

a

s

b

x

0

0.1

-s

α ̸= 2 の場合には点渦は渦度を伴っており, 渦度の存在が短波長擾乱の安定化と長波長擾乱の不安定化を通じて, α ≲ 0.63 における有限幅の中立安定領域を生むことが示される (図 2 の破線).

3

a
a/2
図 1: 互い違いに配置された点渦列.

まとめ

一般化された 2 次元流体系におけるいわゆるカルマ
ン渦列の線形安定性を議論した. α ≲ 0.63 では中立安定となる渦列間隔の縦横比は, 点渦が作る渦度の効果により有限の幅を持つことが示された.

-80-

DY-05 (P2L)

統計モデルを用いた夏季日本域の気温偏差へのテレコネクションパターンの寄与の定量化に関する研究
茂 木 厚 志 *,1.

渡 部 雅 浩 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )

研究背景

3.

結果

日本域における夏季の異常高温は社会的に大きな影抽出された 4 種類の卓越変動を説明変数として，統響があり，そのメカニズム・長期変化・予測可能性など計モデルで T850JP を復元すると，JRA-55 の T850JP 変

気象学的に重要な課題は多い．夏季の異常気温に関わ動における分散の約 34%を説明できた．この割合は，る広域大気循環場変動としては，1) PJ (Pacific-Japan) パ

卓越パターンの循環場変動全体への寄与率が 12～17%

ターン，2) CGT (CircumGlobal Teleconnection，別名シルでしかないことおよび，統計モデルで仮定している線

クロード) パターン，3) シベリアパターン（後述）が形独立性が分散を過小評価することによるとみられる．

知られている．夏季日本で 1 週間程度の時間スケール

PJ パターン，CGT パターン，シベリアパターンので異常高温が生じたときに，背景要因としてこれらの

T850JP への寄与率は同程度であった．

テレコネクションパターンが存在したことがしばしば

事例別に検討すると，PJ パターンと CGT パターンの指摘される一方で，どれがどう効いていたかを定量的影響が指摘されていた 2018 年 7 月中旬以降の記録的なに示すのは簡単ではない．そこで本研究では，夏季日本

高温においては，統計モデルの再現性は比較的高く，PJ

域の大気循環場に影響する複数のパターンを抽出したパターンの寄与がより大きかったことがわかった．一

上で，各パターンの夏季日本域の気温への寄与の大き方で，これら 3 パターン以外の要因が指摘されていたさを推定する統計モデルを構築し，各々のパターンの2013 年 8 月上旬後半から同月中旬前半の顕著な高温事

異常高温イベントへの影響を定量化することを試みた．

例において，統計モデルは高温を再現できなかった．
JRA-55 の T850JP と統計モデルが復元する T850JP の2.

手法

7-8 月平均偏差の年々変動を比較したところ，有意性とJRA-55（期間：1958-2019 年の 7-8 月，気候値：1981-

長期傾向に若干の違いはみられるものの，モデルは再2010 年）の 6-hourly データを用い，日々の高低気圧の解析データの年々変動をよく再現しており，温暖化に影響を除去するために気候値からの偏差にカットオフ

伴う昇温トレンドも確認された（図 1）．温暖化のシグ

周期 8 日のローパスフィルターを施した．日本域の猛ナルを陽に含まない手法であるにも関わらず，このよ

暑の指標としては，日本域において平均された 850 hPa

うな傾向が観られたことは興味深く，このトレンドが面気温偏差を採用し，その時系列を T850JP と称した．

本物であるかを含めてさらに検討する必要がある．

卓越する循環変動パターンは、各々以下のようにEOF (Empirical Orthogonal Function) 解析で同定した．PJ
パターンは東南アジア（100°-160°E, EQ-60°N）の空間平滑化した 850 hPa 渦度場の EOF1，CGT パターンはユー
ラシア（0°-160°E, 20°-60°N）の 200 hPa 南北風 EOF1, 2，
シベリアパターンはシベリア域（80°-160°E, 40°-90°N）の 250 hPa 流線関数 EOF1 である。シベリアパターンとして抽出された EOF の時系列が-2σ未満のときには、顕著なブロッキング高気圧がみられる一方，+2σ超のときには東西流傾向という非対称がみられるため，今シベリアパターンはブロッキングの影響を含む．
各々のパターンの時系列からT850JP を推定する統計モデルは，ラグを考慮した上で，各々の時系列と T850JP

図 1 JRA-55 の T850JP（黒）と統計モデルから復元されたとの間に線型関係があることを仮定した重回帰分析に

T850JP（赤）の年々変動（7-8 月平均の偏差）．破線はそれぞより構築した．

れのトレンドを表す．

-81-

DY-06 (P2L)

一般化された 2 次元流体における 3 個の点渦の自己相似合体∗

1

安永知生 (福岡大・院・理), 乙部直人, 岩山隆寛 (福岡大・理)はじめに有限の循環を持つが, 大きさのない理想化された渦,点渦, の運動はしばしば高低気圧や台風の運動の原型とみなされる. 2 次元 Euler 方程式系から導かれる点渦では, 3 個の点渦がある特定の条件を満足するときに, 3
個の渦が作る三角形が相似形を保ったまま合体するという特異な現象, 自己相似合体, が生じることが知られている. 本研究では, 一般化された 2 次元流体系における 3 個の点渦が自己相似合体するために必要な条件を議論する.
一般化された 2 次元流体系の点渦モデルでは, 点渦の座標 (xk , yk ) が以下の発展方程式で与えられる:

dxk
dt
dyk
dt

=

−(2 − α)Ψ(α)

N
∑
′

σj

(yk − yj )
,
4−α
rkj

(1)

σj

(xk − xj )
.
4−α
rkj

(2)

j

(2 − α)Ψ(α)

=

N
∑
′
j

ここで, σj は j 番目の点渦の強さ, rkj は k 番目と j 番
目の点渦間の距離である. α は実数で, 物理的に実現可能な系は α ≤ 3 であることが知られている. 多くの一般化された 2 次元流体系の研究と同様に, 本研究では
0 < α ≤ 3 の場合を考察する.
一般化された 2 次元流体系の点渦の発展方程式 (1),(2) はハミルトニアン H, カシミア M の保存量を持つ:
N Ψ(α) ∑′ σi σj−(α ̸= 2)
2−α ,
2 i,j rij
Hα =
(3)
N


∑′
1



σi σj ln rij , (α = 2)− 2πを満たす定数 k1 , k2 が存在することである. 3 個の点渦が合体するための条件は H = 0, M = 0 であり, それらはそれぞれ111+ 2−α + 2−α = 0,
γ
k1
k2
1
+ k12 + k22 = 0,
γ

(6)
(7)

である. ここで, γ = σ3 /σ1 とした. 点渦 3 の初期位置を極座標系 (l, θ) で表す. このとき, カシミアに関する条件式 (7) より点渦 3 の初期位置の動径距離は
√
2+γ
l= −
(8)
4γ
の場所に限定される. 次に自己相似発展の条件 (5) より

1
1
k12 = l2 − l cos θ + , k22 = l2 + l cos θ + ,
4
4

(9)

を満たす必要がある. (6), (8), (9) を満足する点渦 3 の初期位置を数値計算により求めると図 1 に示す通りである. よく知られているように Euler 系 (α = 2) では
点渦 1 と点渦 2 の重心を中心とした円上に点渦 3 は存在する必要がある. 一方, 0 ≤ α < 2 では点渦 3 の初期位置が描く曲線は x 軸方向に膨らんだオバールで, α の増大に伴って円に近づく. 2 < α ≤ 3 では点渦 3 の初期位置の描く曲線は y 軸方向に膨らんだオバールから αの増大に伴ってダンベル状になる.
1.5

α=0.0
α=0.5
α=1.0
α=1.5
α=2.0
α=2.5
α=3.0

1

i,j

M

=

N
∑

0.5

2
σi σj rij
.

(4)

0

i,j

今回の議論ではこの 2 つの保存量が中心的役割を果たす.

-0.5

-1

2

問題設定と結果-1.5-1.5

初期条件として同じ強さを持った点渦 1 と点渦 2(σ1 =σ2 = 1) を重心が原点に一致するように x 軸上に配置する. これら 2 個の点渦が重心を中心とした円運動を行っている場合に, 点渦 3 を付加し, 3 個の点渦が自己相似合体する条件, 特に点渦 3 の初期位置や強さ σ3 , を求める.
自己相似発展とは r12 を基準としたとき,

r23 = k1 r12 ,r13 = k2 r12 ,

(5)

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

図 1: 様々な α における点渦 3 の初期位置.

3

まとめ

一般化された 2 次元流体系における 3 個の点渦の自己相似合体に必要な条件について議論した. α = 2 を境にして自己相似合体に必要な初期位置が変化することが示された. 渦の強さに関する条件は当日紹介する.

-82-

DY-07 (P2M)

日本列島上空における山岳波の発生頻度および、
地形と下層風の関係*石 井 智 士 ,鈴 木 秀 彦 (明 治 大 学 理 工 学 研 究 科 )浮力と重力を復元力として大気中を伝搬する大気重証した。

力波は水平、鉛直方向に運動量を輸送する働きがあ2018 年の 1 年間分の静止気象衛星ひまわり 8 号日本る。下層で励起された大気重力波によって高層へ輸送

域可視光観測データから、山岳波の励起に必要な山越された運動量は高層大気において地球規模の大気循環

え気流が発生した際に、風下側にしばしば発生する波の駆動源になっていることが知られている [1]。地上状雲を検出することで日本列島上空の山岳波の励起頻

風が山岳地形に吹き付け発生する山越え気流に起因す

度および空間分布を調査した。その結果、東北地方の奥る地形性大気重力波（山岳波）は励起源が地上に固定

羽山脈周辺では年間 70 日以上波状雲が発生していたが、されていることから季節変動する地上風と相まって中OH 大気光観測を実施した関東平野上空や富士山周辺

層、高層大気循環に一定の規則性を与える重要な因子

では、最大でも年間 20 日以下の発生数にとどまっていであると考えられている。本研究では、下層から高層た。山岳波が頻繁に励起されている東北地方と、豊富なに伝搬する山岳波の励起伝搬特性の解明を目的とし山岳地形を擁するにも関わらず励起数が少ない富士山て、上部中間圏で発光する OH 大気光を地上から高感周辺について、地形と下層風の関係に着目してその差

度冷却 CCD カメラを用いて観測する OH 大気光イメ

異を考察した。

ージング観測を実施した。この観測により大気重力波

本研究では、再解析データ MERRA-2 の 3 時間平均が大気光層を通過することで生じた大気密度の変動にデータを使用して高度 1000 ｍの水平風速を下層風と伴う大気光発光強度の空間変動の検出を試みた。2018

して設定した。東北地方上空で発生していた波状雲の年 5 月から 2019 年 12 月までの約 1 年 8 か月の間、神波面方向と水平風向の関係を調査した結果、本研究で奈川県川崎市にある明治大学生田キャンパス（35.613

検出した波状雲の 75％以上は、波面方向と水平風向のºN, 139.549 ºE）にて観測を実施した。観測拠点の西なす角度が 60°~ 90°になっていたことが判明した。

方には富士山を代表とする山岳地帯が存在し、富士山

波状雲の波面方向は励起源となった山岳の稜線方向をの山頂高度付近（高度約 3000ｍ）では 1 年間を通じて反映していると考えられる。そこで、国土地理院標高デ

偏西風が卓越することから、この山岳地帯で励起されータを用いて山の稜線方向と下層風向のなす角度がた山岳波が山の風下側、つまり関東平野上空に多く伝60°~ 90°になる地域を抽出したところ、ひまわり 8 号

搬していると期待した。しかし、この観測期間中、山可視光データの解析から判明した波状雲が頻繁に発生

岳波の特徴である対地位相速度を持たない波動構造のしていた地域とよく一致することが確認された。以上

検出数は 4 例に留まった。一方、2009 年 8 月からの解析から 1 年間を通じて山岳の稜線方向と下層風向

2010 年 8 月の約 1 年間の間に、チリのセロパチョンのなす角度が 60°以上になっている地域では山岳波が（30.2 ºS, 70.7 ºW）で実施された大気光イメージン

頻繁に励起されていると予測される。

グ観測により、アンデス山脈によって励起されたと考本発表では、日本列島上空における 2018 年の山岳波

えられる山岳波（対地位相速度＜5m/s）を 68 例検出

発生頻度と地形および下層風の関係について調査した

したと報告されている [2]。この数（68 例/年）と比較結果を報告する。さらに、世界中の山岳地域において、すると本研究での山岳波の検出数(4 例/1 年 8 か月)は

その山の稜線方向と下層風の関係から山岳波が頻繁に非常に少ない。本研究の観測で山岳波の検出数が少な

励起されていると考えられる“山岳波ホットスポット”

かった原因として次の 2 つが考えられる。
（1）山岳波を推定した結果を提示する。

が頻繁に励起されていると期待した富士山周辺の山岳地帯では山岳波の励起数が少ない。
（2）富士山周辺で参考文献発生した山岳波は OH 大気光層が存在する上部中間圏[1] Fritts, D. C. and Alexander, M. J., 2003, Reviews ofまでの伝搬経路中で背景大気に吸収、反射されてしま

Geophysics, 41(1), 1003.
[2] Criddle, N. R. et al., 2011, Joint CEDAR-GEMう。本研究では（1）の仮説について以下の方法で検Workshop. Graduate Student Posters. Paper 29.

-83-

DY-08 (P2M)
超音波風速計を用いた複合渦中心部の構造解析* 黒 田龍 馬 ，板 野 稔久

１．はじめに竜巻は複数の副次的な渦を含む構造(複合渦)をとることが知られているが、Monji は案内羽を用いた
特殊回転風洞装置を用いた室内実験を行い、複合渦の構造を解析した[1]。但し、スモークワイヤによる測定では、ある程度複合渦内の流速の平面分布を導出できているものの、高周波測定に用いた熱線風速
計では、副次渦に伴う変動成分に起因する測定限界のために、中心付近の構造が明らかにできていない。
本研究では、特殊回転風洞で発生させた複合渦において、特に変動の大きい中心部(目の中)に着目し、「超音波風速計」を用いて、その構造を解析した。
２．複合渦
測定対象は Monji が計測した渦(S=2.3,Re=647)と同等の３つの副次渦を含む複合渦である。防衛大の特殊回転風洞では、京都大防災研究所の装置と竜巻発生の原理は同じであるが、縦横比 a=0.857、案内羽の流入角θ=60°(S=1.0103)の下、送風機を周波数 10Hz(Re=6660)で駆動した際に測定対象の複合渦が発生した(図１)。
３．測定及び解析手法
測定に用いた超音波風速計(WA-790,ソニック社)
は３成分の流向・流速をリアルタイムで計測・記録が可能である(図２)。計測器は風洞装置の死水域に支持棒とアームで固定し、同心円及び半径方向に目盛り線が描かれたベニヤ板を底板として、高さ及び水平位置を”下げ振り”と”レーザーポインター”で特定した。計測範囲は中心から半径 0~12cm、底板から高さ 10~34cm とし、それぞれ 3cm ずつ移動させながら４分間毎の計測を行った。取得した３成分の風速から、まず平均流速を算出した(図３)。その後、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て各種スペクトルを導出した。その際、30s 毎に８分割した各区間でスペクトルを求め、それらを平均したものを最終結果とした。
4．結果
平均流速の鉛直断面(図３)から、収束槽の中心部
では下降流(目)が存在し、これを上昇流が取り巻いていることを確認した。また、水平流速は外側に向
かって３次曲線的に増加していた。スペクトル解析の例を図４に示す。この測定点(図３の☆)のパワー
スペクトルは、2.0Hz 以下の周波数に極大域があり、その他 2.7Hz 付近に 2 次的なピークが見られた。発生した３つの副次渦はそれぞれ 10s 間に約 9 回転していたため(≒0.9Hz)、特に後者は３つの副次渦の通過に起因するものとみられる。また、コスペクトルからは VW はほぼ正であるため上向きに、UV は0.9Hz 以上ではほぼ負であるため内向きに、運動量が輸送されている様子が推測された。
参考文献[1]Monji,N.,1985,J.Meteor. Soc.Japan,Vol63,No5,
703-713(防衛 大・ 地 球)

図１ 複合渦(副次渦３つ)

図２ 超音波風速計

図３ 中心部の水平流速(折れ線)と鉛直流速(ｺﾝﾀｰ)

図４ パワースペクトル(上)とコスペクトル(下)V は主流方向、U は V に直交する偽半径方向、W は
V に直交する偽鉛直方向-84-

環 境 気 象 （EM）

-85-

EM-01+ (P3I, D1H)

札幌におけるシラカバ花粉の高解像度予測システムの開発
稲 津 將 1・ 吉 田 遼 1・ 狩 野 翔 太 2・ 武 内 伸 治 3・ 小 林 智 3
1: 北 大 院 理

2: 北 大 理

1. は じ め に
毎年 4 月～6 月にかけて，札幌市内ではシラカバ花粉飛散が花粉症の原因となっている。

3: 北 海 道 立 衛 生 研 究 所
象台における高層気象観測・アメダスデータをもとにして、移流，対流，沈着を組み込んだ予測システムを構築した。

これまでシラカバ花粉飛散の予測は，一都市

そ の 予 測 シ ス テ ム を 用 い て ， 2001 年 か らに対し，日々一つの予測レベルが統計的に示2011 年 ま で の 過 去 の シ ラ カ バ 花 粉 飛 散 計 算

されるにとどまってきた。しかし，シラカバを実施したところ，北海道立衛生研究所にお花粉はその性質上，多くの花粉が放出直後にける日々のシラカバ花粉飛散量の観測結果を

シラカバ樹木付近へと落下することが推測さ

よ く 再 現 で き た（ 図 ）。本 シ ス テ ム は １ 点 の 変れるため，その空中濃度はシラカバ樹木の密動だけではなく，札幌市内のシラカバ花粉飛度に大きく依存する。シラカバ樹木は札幌市

散 量 を 400 m 間 隔 で 計 算 で き る 。計 算 の 結 果 ，内で一様ではなく、街路や公園に植樹された

シラカバ樹木密度とシラカバ花粉量との間にシラカバ樹木が点在するが，その分布はわか

著しい相関関係があることもわかり，強風時っていない。そこで、本研究は、シラカバ分に は 数 km 風 下 ま で 花 粉 が 流 さ れ る こ と も 示

布図の作成と、シラカバ花粉飛散予測システ

さ れ た 。 (Inatsu et al., 2021, AFM)

ムの開発を行った。

2. シ ラ カ バ 分 布 図 の 作 成
札幌市内の街路樹，公園，山林のシラカバ
樹 木 を Google Map， Street View， あ る い は
自然歩道からの観察によって可能な限り計数した。藻岩山や焼山におけるシラカバ樹木密度が高密度であること，札幌市内の大型の公園で数百から千数百本程度のシラカバの植樹が行われていることがわかった。外挿を用いた 推 測 も ふ く め 、 札 幌 市 内 10km 圏 内 の シ ラ
カ バ 総 本 数 は 約 16 万 本 だ っ た 。 こ の 結 果 を
400 m 格 子 の 超 高 解 像 度 シ ラ カ バ 樹 木 分 布 図と し て ま と め た （ 図 略 ）。

3. 予 測 シ ス テ ム の 開 発
北海道立衛生研究所におけるシラカバ花粉

図 ： 2001 年 か ら 2011 年 ま で の シ ラ カ バ 花 粉

観測データを分析し，日々のシラカバ花粉の飛散量の観測結果（黒）と本システムによる放出を最高気温と関連づけ、花粉放出過程を

計 算 結 果（ 赤 ）。縦 軸 は 観 測 地 点 に お け る 1 cm 2

パラメタライズした。そのほか、札幌管区気あ た り の 花 粉 個 数 （ 対 数 目 盛 り ）。

-86-

EM-02 (P2L)

我 が 国 の PM2.5 測 定 量 デ ー タ に 関 す る 包 括 的 解 析*小 川 公 子 ( お 茶 大 情 報 ),
1.

はじめに

神 山 翼 (お 茶 大 情 報 )季節的に分けた解析を行い, 結果を図２に示す.

近年の急速な経済発展に伴い, 大気汚染物質問題がたとえば相対湿度の季節変化は, 図の１列目に示す

世界中で問題視されている. PM2.5 はその中でも最もように春と夏に正の相関をもつ都市の数が増え, 季節

有害な物質の一つであり, 粒径 2.5μm 以下と小さいで大きく変化している. 一方１年を通して, 太平洋ベため, 呼吸器系の奥深くまで入り込みやすいことから

ルト沿いには正の相関が分布する. 高湿度は NO3-の生

健康への影響が大きい(1). 急速に経済発展した中国で成を促進し, 気温が低いことによりガス-粒子平衡が粒は世界の中でも大気汚染物質排出量が多く, また大気子側に偏り, 生成した NO3-が焼失しづらいとされる(3).

汚染を死因とする数が年々増加しているため, 大気汚染に関する研究は多く行われており, PM2.5濃度は排出量だけでなく気象要素と大きく関連がある事が報告されている. 本研究の目的は, 日本における PM2.5 濃度と気象要素の関係を包括的に解析することである.
2.

空間的変動

図 1 に PM2.5 濃度の偏差と相対湿度, 気温, 風速, 気圧の各偏差から算出した相関関係を空間分布で示す.
PM2.5 と相対湿度は大部分が負の相関を示すが, 太平洋ベルト沿いの都市部では正の相関を示す. 要因は都市部と郊外のエアロゾルの種類の違いと湿度の違い

図 2 季節的変動 PM2.5 濃度の偏差と相対湿度, 気温,の２点が知られている .

風速, 気圧の各偏差から算出した相関係数(2)

気温は強い相関は多く見られず, 東日本で正の相関,4.

結論・今後の課題

西日本に負の相関が分布している傾向がある. 例えば

解析結果が示すように, 相対湿度では太平洋ベルト

九州で見られる強い負の相関の理由は, 気温が高いとに沿って正の相関を示し, 似た現象は中国でも同様に空気の対流が促進され大気汚染物質の希釈と分散が起見られる. 先行研究(2)では, 正と負の相関持つ地域の違こるためであると知られている(2).

いは, エアロゾルの種類の違い（都市工業型または清浄

風速では主に正の相関が見られるが, 太平洋ベルト海洋型）であると結論付けている.

沿いの地点に限り負の相関を持つところも多く, PM2.5

他の気象要素では相対湿度ほど中国と同じ傾向がみを多く排出する地点では風が弱いほど周辺地域に運ばられなかった. 国内で観測される PM2.5 のうち日本国

れず PM2.5 をため込むことが推測される.

外からの越境汚染の割合が大きい日本では, 越境汚染

気圧では九州に強い正の相関が見られる. 気圧が高の影響を多く受ける九州地方とその他の地方を分けて

いと大気境界層が低くなり, 大気汚染物質の鉛直拡散考察し, 成分量やバイオマス燃焼の発生量などを含めが妨げられることなどが原因として考えられる .

た解析を行う必要がある.

(2)

今後の研究では観測点をより大局的に分別して,多変量解析を行い, 国内地域差, 中国と日本の地域差の要因を明らかにする予定である.
図 1 空間的変動 PM2.5 濃度の偏差と相対湿度,
気温, 風速, 気圧の各偏差から算出した相関係数

参考文献[1] 環境省：微小粒子状物質県境影響評価検討会報告書,

3.

季節的変動

前節で行った解析は, 概略を捉えるのに有益な一方,
季節の影響を大きく受けると考えられる. そこで次に

2008[2] Yang. Q et al. (2017) Int. J. Environ. Res. Public Health.
14, 1510[3] Shuichi H. (2017) J. Jpn. Soc. Atmos. Vol. 53 No. 1-87-

EM-03 (P2M)

埼玉県における熱中症搬送者の暴露気象条件・生理状態の推定および熱中症リスク指標作成*仲 吉 信 人 、 高 橋 淳 也 、 小 野 村 史 穂 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )近 藤 智 則 、 田 本 孝 志 (凸 版 印 刷 株 式 会 社 )
1.

はじめに

式を熱中症リスク指標式とし、各生理応答から性別・世

夏の酷暑化に伴う問題が顕在化している．2018 年の代別に合計 4 種類の指標式を得る．ある市民の生理応

夏、日本は殺人的な異常高温に見舞われ、熱中症による答を各指標式に代入し、得られた 4 つのリスク値の平

救急搬送者数は、全国で 9 万人超、死者数は 1500 人を均値を最終的なリスク値として評価する．以上の手順超えた（総務省消防庁発表）．熱中症は個人個人の適切によって構築された深部体温、皮膚温度、発汗量、血流な回避行動によって避けられる疾病である．冷涼環境

量のリスク指標式を以下に示す．
・深部体温
!
𝑦=
!(#($!%)' ()($!%))

への回避、冷たい飲料の摂取、運動レベルを落とすなど、
市民一人一人に適切な回避行動を促す熱中症リスク情報の発信が最も効果的な熱中症対策といえる．

!"#

・皮膚温度

本研究では、埼玉県の 12 消防局より得られた過去の熱中症搬送者データを分析し、個人の状態や属性を反

𝑦=
・発汗量

映したリスク指標の構築に取り組む．
2.

研究概要

埼玉県全域を対象に 2014～2019 年 5～9 月に発生した熱中症救急搬送者データを分析し、性別・世代ごとの熱中症発症場所、発症時の状況を調査した．
次に熱中症発症者の暴露気象条件を気象再解析値により推定した．使用した再解析値は気象庁 MSM、およびヨーロッパ中期予報センターERA5 である．なお、反射日射、上向き長波放射は再解析値を Kusaka et al.1)の

𝑦=
・血流量

１００

長波放射の作成し、それらを Gagge et al. 2)の人体熱収支
two node モデルに与えることで、熱中症発症者の搬送y

指標式

y=f(x)

8０

累積割合（％）中症発症者の搬送前 1 時間の気温、湿度、風速、短波・

1
1 + 𝑒 $(%('$-)'".('$-))

y= 𝑒 %('$/+.+) − 1
ここで a，b，c は性別・世代ごとに異なるパラメータであり、y の地域は 0〜1 である．
本リスク指標では、市民一人一人の生理応答に応じたリスク値を算出でき、暑さ指数には含まれていない個人の状態や属性を反映したリスク指標であると考えられる．

単層都市キャノピーモデルに入力し計算した．
再解析値と都市キャノピーモデル計算結果から、熱時の生理状態（深部体温、皮膚温度、発汗量、血流量）

6０

リスク値
4０

市民の生理応答2０を推定した．なお、two node モデルへの人体側パラメー
０

タ（着衣、着衣色、体形、活動量）は熱中症搬送者デー
タより想定された条件 16 パターンを計算した．
3.

熱中症リスク指標

人体熱収支モデルによって再現された過去の熱中症
搬送者の深部体温、皮膚温度、発汗量、血流量を基に熱中症リスク指標を構築した．
まず過去の熱中症搬送者の生理応答の 1 変数から、世代・性別ごとの正規化累積ヒストグラムを作成し（図1
1 + 𝑒 $%('$().+)

35

36

37

・
38

x
39

40

41

42

深部体温 [d eg C]

図 1 リスク指標式作成例（深部体温の例）
謝辞

本研究は情報通信研究機構の受託研究として推進されたものである（採択番号：22003）．ここに謝意を示す．
参考文献
1) Kusaka et al., 2001, Boundary-layer Meteorolgy2) Gagge et al., 1971, ASHRAE transactions1）、非線形最小二乗法により回帰式を求めた．この回帰-88-EM-04 (P2L)
大学生を対象とした被験者実験に基づく温熱指標 UTCI の応答調査*1 中村祐輔，2 田中千尋，3 渡来靖
1: 筑波大学，2: 立正大学大学院 (現・システム・エボリューション(株))，3: 立正大学
はじめにUTCI（Universal Thermal Climate Index）は，
熱ストレス，冷感ストレスの両方を表現する温熱指標であり，季節を通した生気象リスクを評価することができる．さらに，UTCI は人体の体温調節反応が再現された UTCI-Fiala モデルに基づき算出され，地球上の様々な気候帯で適応できる．そのため，近年では世界各国で UTCI を用いた研究が盛んに実施されている（例えば，Błażejczyk et al.,2012,2014）
しかしながら，これまでに日本人を対象とした研究例は非常に少なく，高温～低温環境までを考慮した事例は皆無である．そこで本研究は，大学生を対象に，年間の温度差が大きい埼玉県熊谷市において，年間を通した複数回の被験者実験を行い，温冷感とUTCI との関係を明らかにすることを目的とする．
2. 研究手法
温冷感と UTCI との関係を調査するために，被験者実験を立正大学熊谷キャンパスで実施した．被験者は，立正大学地球環境科学部環境システム学科に所属する学生（19 歳～27 歳）を対象とした．実験は，室内・屋外での座位測定と休憩を一組とした検証を 2回実施した．屋外測定は，地表面がアスファルトである舗装地と，地表面が芝生である芝生地の 2 ヶ所で実施した（図 1）．各地点で，15 分間静止座位保持（暴露時間）の前後に生理測定を行った．被験者を 2 グ
ループに分け，グループ①は室内→舗装地→室内→
芝生地，グループ②は室内→芝生地→室内→舗装地のように車椅子で移動した．なお，被験者実験の前後には被験者アンケートを実施し，健康状態等を把握した．
生理測定項目は，血圧（最高血圧，最低血圧），脈拍，鼓膜温度及び，「生理測定アンケート（温冷感，温冷感の質，快適感，疲労感，眠気）」である．生理測定アンケートの温冷感，快適感，疲労感，眠気に関する調査方法は，Visual Analogue Scale（VAS）検査（嶋田・七堂, 2014）を採用した．
UTCI を算出する上で必要な気温，
相対湿度，
風速，
黒球温度は，各地点の被験者の近くで観測を行った．
気温，相対湿度，黒球温度は 5 秒毎，風速は 1 秒毎に記録し，それぞれ 1 分平均値を解析に用いた．
3. 結果および考察
計 11 回実施した被験者実験のうち，データの欠測等があった実験を除いた 2018 年 8 月 3 日，10 月 3日，12 月 12 日，2019 年 2 月 27 日，5 月 2 日，7 月
6 日の計 6 回の結果を解析に用いた．被験者数は，計22 名である．各実験における気象要素は，8 月 3 日が UTCI と気温共に 6 回の中で最も高く，2 月 27 日
が UTCI と気温共に最も低くなった．
6 回の被験者実験の UTCI と温冷感との線形回帰分析を行った結果を図 2 に示す．分析に使用した
UTCI は，各暴露時間における 15 分平均値とした．
温冷感は 5 を快適とし，値が小さいほど寒く，値が大きいほど暑いと定義した．結果，室内と屋外のUTCI と温冷感との回帰係数は 0.169 となり，有意水準 5%で有意となった（決定係数 0.56）．また，屋外の測定結果のみでは，UTCI と温冷感との回帰係
数は 0.192（5%有意）となり，直線への当てはまりが良くなった（決定係数 0.73）．このことから，UTCIが 5〜6℃上昇すると温冷感指標が 1 増加する傾向が認められた．
当日は，これらの加え，UTCI と WBGT や SET*との比較や，温度帯による関係の違いについても発表を行なう．

図1

Very
hot

芝生地における被験者実験風景
no thermal
stressslight cold
stress10
9moderateheat stressstrongheat
stressvery strong
heat stressextremeheat
stressy = 0.1691x + 0.7266
R² = 0.5628

8

Thermal sensation

1.

7
6

Indoor5

Outdoor4
32
y = 0.192x - 0.189
R² = 0.7307

1

Very
cold

0
0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

UTCI[℃]

図2

6 回の被験者実験における UTCI と温冷感の関係

謝辞：本研究の実施には，熊谷市の「めざせ！暑さ対策研究
日本一支援事業」の援助を受けた．また被験者実験は，
立正大学研究倫理審査委員会による審査ならびに承認を得て実施された．

-89-

EM-05 (P2M)

1000 メ ン バ ー ア ン サ ン ブ ル と 流 域 雨 量 指 数 を 用 い た 球 磨 川の洪水予測*大 泉 伝 1 , 2 ， Le Duc 1 , 2 ， 小 林 健 一 郎 3 , 2 ， 川 畑 拓 矢 2 ， 斉 藤 和 雄 1 , 2 , 41
気象業務支援センター, 2 気象研究所, 3 神戸大学, 4 東京大学大気海洋研究所
1.

はじめに

は差異が見られた。アンサンブル平均では 11 時にピー

令和 2 年 7 月豪雨では熊本県を流れる球磨川が氾濫

クを示しており、その値は既往最大値に近い値を示しし各地で大きな被害がでた。特に球磨村や人吉市ではている。超過確率では、既往最大、30 年確率、50 年確

これまでに経験したことのない高い位置まで浸水した率を超過したメンバー数はそれぞれ 51％、42％、35％

事が明らかになっている。この様な災害はほぼ毎年のであった。

様に発生しており、早期の予測は防災上重要な課題で1000 メンバーと 100 メンバーの結果を比較すると、ある。本研究ではスーパーコンピュータ「富岳」をも1000 メンバーの方がよく再現できている傾向をしまし

ちいて 1000 メンバーのアンサンブル予報を行い、そのた。しかし、100 メンバーでもピークの 15 時間前の予

アンサンブル予報を用いて流域雨量指数を計算した。

報で既往最大の値に至る可能性を 51％のメンバーが示しており、洪水の危険性を示していた。

2.

実験設定

今後の課題としては、災害の予測には流域雨量指数1000 メンバーの降水予測は LETKF（気象庁非静力学だけでなく表面雨量指数や土壌雨量指数も加味した情モデルを使用）で行った[1]。予報は 7 月 3 日 18 時（JST）

報が重要であるので、それらの情報も加えて災害予測

を初期時刻とする 24 時間である。解像度は 2km であるの可能性を調べていく必要がある。

が、流域雨量指数に合わせて 1km に内挿した。
洪水危険度の予測には気象庁の流域雨量指数を用いた。解析雨量を用いて 6 月 1 日 0 時（JST）から 7 月 3
日 18 時までスピンナップを行い、3 日 19 時から翌 4
日 15 時までの予報を行った。メンバー数による影響を調べるために別に 100 メンバーの LETKF の予報を行った。結果の検証は大きな被害が出た球磨村の「千寿園」
を含むグリットで行った。
図１ 1000 メンバーアンサンブル予報を流域雨量指3.

数の予測結果結果

図 1 に 1000 メンバーの降水予測結果を用いて計算した流域雨量指数を示す。解析雨量を用いた再現実験では 7 月 4 日 9 時にピークを迎えており、降水短時間予報を用いた結果も全体的に 1 時間ほどのずれはあるが概ね一致した傾向を示している。1000 メンバーの実験の決定論的予報でも 9 時にピークを示しており、その値も 50 年確率降水量で計算した値を超えている。アンサンブル平均でも同じく 9 時にピークを示して、その値は 30 年確率降水量に近い値を予測している。超過確率では、既往最大降水量、30 年確率、50 年確率を超過したメンバー数はそれぞれ 56％、51％、40％であった。

図２ 100 メンバーアンサンブル予報を流域雨量指数の予測結果図 2 に 100 メンバーで行った流域雨量指数の結果示す。100 メンバーの実験の決定論的予報では 9 時にピー

参考文献

クを示しているが、予報開始からピークに至る過程で[1] Duc, L., et al., 2021, SOLA, in press.

-90-

産 業 気 象 （IM）

-91-

IM-01 (P2L)

台風縁近域における乱気流発生可能性の調査
小 野 稜 平 , 宮 本 佳 明 (慶 応 義 塾 大 学 )Ryohei ONO. Yoshiaki MIYAMOTO (Keio University)
1. 背景と課題
台⾵の周囲では、航空機は乱気流による揺れを避け

よそ 150 km 離れるとほとんどの指標で値が小さくなるため衛星画像から雲のない空域を探し、⼤きく迂回から算出することから解釈できる。

る。これらは風速の分布とも類似しており、各指標が風する。しかし、雲のない空域でも乱気流が⽣じる可能性、逆に雲域として表⽰されるが揺れの少ない空域も4.

まとめと展望存在し得る。そのため、台風縁辺域でも安全かつ効率

今回解析した台風では、中心付近で乱気流が発生しの良い飛行経路を探ることが求められる。台風の周囲やすい傾向であり、中心から約 150 km 離れるとほとん

で、安全で最適な飛行経路をとることは、燃料の消費

どの指標において小さな値を示すことがわかった。今抑制や機内の安全性にも重要であり。そこで本研究で後はより一般的な理解を深めるため、大型の台風や、強は、将来的な乱気流予測の精度向上を目指して、台風度が異なる台風でも解析を行う。さらに、各指標がどの縁辺域においてどの程度離れた地点まで乱気流が発生

程度の半径まで大きい値をとるのか定義式から考察し、し得るのかを明らかにする。

台風縁辺で最適な航路の提案を目指す。

2.

データ解析

本研究では、2019 年 9 月に発生した台風 15 号のシミ
巡航高度である高度10~14 km における８つの乱気流指標(Kim et al., 2014)の空間分布を調査した。各指標は天200 kmュレーションデータを解析した。台風縁辺の航空機の気予報結果を用いて乱気流を予測される際に用いられ、幅広い地域で利用されているものである。計算の範囲
は台風の中心から半径 200 km の 400 km 四方である。
3.

200 km

図１；各指標の水平分布図。指標の順番は Kim et al.
(2014)に準ずる。

結果と考察

図 1 は 8 つの乱気流指標の水平分布を示したものである。X 軸が東西方向、Y 軸が南北方向であり、座標(0,0) が台風の中心である。ほとんどの指標において中心付近で乱気流が発生しやすい傾向を示している。
NGM のみ他とは少し異なる分布を示しており、予測に有用な指標ではないかと示唆される。また F2D は温位

図 2；図１に示した各指標の半径方向分布図。

の変化を示す指標であり、安定度が高いほど 0 に近い
値を示すもので、今回のデータでは大気が安定である
と言える。

参考文献
[1] Kim et al. 2014: Combined Winds and Turbulence

図 2 に、本研究の課題である「台風中心からの距離

Prediction System for Automated Air-Traffic Managementと乱気流発生の可能性」を明確にするため、各乱気流指Applications, Journal of Applied Meteorology and

標の鉛直分布を示した。X 軸を中心からの距離 (m)、Y

Climatology 54(4),766–784

軸を各指標とする。ほとんどの指標は台風の眼の中(0~25 km) で値が非常に小さく、その外側 (25 ~ 50 km)
で大きな値を取る。外縁に向かうほど減少していき、お-92-

IM-02 (P2L)

2011 年 4 月 27 日 に 発 生 し た 乱 気 流 の 環 境 場 の 解 析
伊藤創司,
1.

宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 )はじめに発生点地点付近ではあまり強くなかった。

乱気流は航空機にとって無視することができない気

今回の乱気流は風の速い地点の東側で発生、つまり、

象現象である。乱気流による事故や余分な燃料費によ

強い風が吹いている地点の外側でも乱気流は発生する

る損害の総額は年間数百万ドルにものぼる[1]。しかし、ことが示唆される。また、乱気流発生地点の上空でジェ

乱気流の正確な予測はできていない[2]。予測が困難でット気流の存在も示唆された。

ある背景には発生メカニズムがわかっていないことが挙げられる[3]。

4.

まとめ

これまでに、過去に乱気流が報告された地点の周囲

本研究の結果、今回使用した乱気流の事例から風がの気象場を解析し、平均的にはジェット気流の南側に強く吹いていない地点でも乱気流が発生しうることがある、北向きの風かつ南北風の鉛直シアーが強い地点示唆された。また、上空のジェット気流の影響も受けてで、乱気流が発生しやすいことを示した(2020 年度春季

いると考えられる。今後は、これまでの研究結果から関大会)。さらに主成分分析から、南北風の鉛直シアーが連性が高いと考えられる南北風の鉛直シアーに注目を前線帯を表していると考えられ、乱気流の発生と関連していく。また、格子の間隔を細かくした計算も行う。

していると示した(2020 年度秋季大会)。本研究では、
2011 年 4 月 27 日 16 時 53 分に東経約 136.32 度、北緯
約 33.34 度、高度約 25,000 ft で発生した乱気流に注目しシミュレーションを行い、乱気流の発生に影響のある気象場の特徴を掴む。
2.

解析手法

本研究では、SCALE[4]という気象シミュレーション
ソフトを用いてシミュレーションを行なった。初期値と境界値には NCEP FNL を使用した。水平解像度は 20
km とし、乱気流発生地点を中心として 45×45 の格子を作った。積分時間は 27 日 12 時 53 分から 27 日 17 時
53 分とし、時間ステップは 15 分とした。

図１ 積分開始時間から 4 時間後の風と鉛直シアー。
(a)東経 136.3 度における風の鉛直断面図,(b)高度 400

3.

結果・考察

図 1 に積分開始時間から 4 間後の東経 136.3 度における鉛直断面図と高度 400 hPa の風、300 hPa と 500 hPa

hPa での風（色が絶対値）,(c)高度 300 hPa と高度 500
hPa での東西風の鉛直シアー,(d)高度 300 hPa と高度500 hPa での南北風の鉛直シアー

間での東西風の鉛直シアーと南北風の鉛直シアーを示す。
シミュレーションの結果から、鉛直方向には風向の変化があまりなかった。また、北緯 33 度付近では等高度において風速が速く、300 hPa 以上の高度では風速が100 kt 以上であった。高度 400 hPa では乱気流発生地点の西側で西南西からの風が強く、北・東側にいくにつれて風向が西寄りから南寄りに変化していた。300 hPa と
500 hPa 間での東西風の鉛直シアーは、乱気流発生地点
付近で強くなっていた。南北風の鉛直シアーは、乱気流

参考文献[1] Sharman, R. D., et al., (2012), Geophys. Res. Lett., 39,
L12803, doi:10.1029/2012GL051996.
[2] Sharman, R., et al., (2006), Weather Forecast., 21, 268‒
287, doi:10.1175/WAF924.1.
[3] Lane, T. P., et al., (2012), Bull. Am. Meteorol. Soc., 93,
499‒515, doi:10.1175/BAMS-D-11-00062.1.
[4] Nishizawa, S., et al. (2015), Geosci. Model Dev., 8, 3393–
3419, doi.org/10.5194/gmd-8-3393-2015-93-IM-03 (P2M)
Climpact による日本域の気候指標利活用の可能性＊

村崎万代 1、仲江川敏之 1、石﨑 紀子 2（1:気象研究所・2:国立環境研究所）
今後はこれらの指標の各産業分野への利活用の方法や、その特性について調査するとともに、ダウンス
ケーリングデータについて適用しその結果の妥当性を検証する予定である。

1.はじめに様々な産業分野において、極端気象を検知しリスクを管理するために気候指標を利用することは非常に有益である。しかしながら、膨大な気象データからその品質を確保しつつ極端指標のシグナルを各分野へ直接利用することは、専門機関に限られ、誰もがその情報を得ることは難しい。
そこでWMOの分野別気候指標に関する専門家チーム(Expert Team on Sector-Specific Climate Indices: ET-SCI)
では幅広い産業分野で利用可能な気候指標とその計算ソフトClimpactを開発した。Climpactは健康、農業、
水資源分野など、各分野に関連した極端気候の頻度、継続時間など気候指標を計算するソフトウェアパッ
ケージである。これにより、極端気候の変化をニーズや地域に合わせて検出が可能になる。
これらの指標は、気候変化検出に使われていたものが多く、現在も産業分野向けに改訂が行われている。
そこで、今回はClimpactによる日本域での気候指標の例を紹介し、その利用方法や有用性について報告する。

2. 指標の種類
指標は全部で66種類あり、ユーザーがパラメータを自由に変えることが可能なオプションも用意されている。指標は大きく３つのカテゴリに分類される。
１）気温に関する指標（夏日、冬日、有効積算温度、冷暖房ディグリーデイ等）
２）熱波、寒波、干ばつに関連する指数（SPI等）
３）降水に関する指標（大雨の日数、連続降水持続日数等）

図 1: 日最高気温の 90 パーセンタイル値（期間:1981−2000年）によって定義される熱波の平均温度(℃)。（熱波は３日以上継続した場合を１つのイベントとする）。2000 年 59 月のケース。白抜きは熱波を検出しなかった領域。

3.活用例
1.モデル出力データによる気候指標の作成
図１、２はそれぞれ2kmNHRCM補正データ(Ishizaki etal.in prep.)を用いた、北・東日本を中心に暑夏であった2000年における熱波時の平均気温と、同年の熱波
イベントの回数を示している。関東地方内でも地域的なばらつきがあることがわかる。これらの指標は年毎に得られ、解析期間を長く設定することで、年々変動、気候変化のシグナルを捉えることも可能になる。
2.AMeDASデータによる気候指標の作成
ユーザーは日最高、最低気温、日降水量をフォーマットに従って準備し、RによるソフトウェアClimpactを起動させるとその観測ステーションにおける様々な指標を即座に計算することができる。AMeDASに限らず、任意の地点でのデータが使用可能であるが、極端現象の検出を行うためには少なくとも30年程度の期間が望ましい。図３は1976年-2006年までの30年間の暖候期（5-9月）における最高気温の90パーセン
タイル値で定義される熱波のイベント数の時系列を示している。イベント数が上昇傾向にあることがわかる。熱波は他にも最低気温やEHF(過剰熱係数)等で定義されるものなど複数あり、選択可能である。

図 2: 図１で定義される熱波のイベント数。
2000 年 5-9 月のケース。

Number of heatwave events (Tokyo)

図 3 AMeDAS（東京）における熱波イベント数の推移（1976年から 2006 年まで）

-94-

中 層 大 気 （MA）

-95-

MA-01+ (P3J, D1H)
PANSY レーダー観測と重力波解像 GCM 再現実験に基づく2019 年南半球成層圏突然昇温時の全中性大気中の重力波とロスビー波の力学的解析*南原優一 1、佐藤 薫 1、小新 大 1(東大院理)、渡辺 真吾 2 (海洋研究開発機構)

１．はじめに

３．結果

成層圏突然昇温 (SSW) は、対流圏から鉛直伝播するプラネタリー波と平均流の相互作用により冬季極域成層圏の気温が数日のうちに数十度も昇温する現象である (Matsuno, 1971)。特に南半球の SSW は 2000 年以降、2002 年 (大昇温) ・2010 年 (小昇温) ・2019 年 (小昇温) にしか観測されていない極めて稀な現象である。
北半球の SSW では、SSW 時の中間圏・下部熱圏 (MLT 領域) の大気大循環の力学にはロスビー
波と重力波の協働が重要であることが先行研究で指摘されている (Sato and Nomoto, 2015; Sato etal., 2018)。SSW 時の中層大気の力学の解明には、
全中性大気を含む重力波解像大気大循環モデル(GCM) を用いた解析が有効である。
本研究は、2019 年に発生した南半球の SSW について、PANSY レーダーとラジオゾンデの観測データ、および重力波解像 GCM の再現実験データを用いて、SSW 中の全中性大気中の重力波・ロス
ビー波を力学的に解析した。

ラジオゾンデ観測データには 8 月 30 日、9 月
6~7 日、9 月 10~11 日、9 月 19~21 日の計 4 回、高度 25~30 km にかけて、振幅約 15 K の強い温度擾
乱が現れた。これらの期間は全て極渦の縁が昭和基地付近の上空に位置し、極渦が巻き込んだ低緯度の高温な大気が昭和基地上空を通過した時期と対応していた。本研究では、極渦の縁が昭和基地上空を通過する期間の成層圏の擾乱について考察する。
また、JAGUAR 再現実験では、8 月 22 日~9 月
8 日に、南緯 40~85 度、高度 50~70km において、
東向き位相速度・東西波数 1・周期約 5~7 日の波(準 5 日波) の卓越が確認できた。同期間、南緯60~85 度・高度 70~80 km で、東西平均渦位の南
北勾配は負であった (図)。この領域では、東西平均温位が極大となっていた。さらに、南緯 40~60
度・温位 5000K 面の成層安定度も極大となっていた。以上の 2 つから、同領域に渦位の極大が存在し、渦位の負の南北勾配をもたらしていた。以上の事実は、順圧 / 傾圧不安定により準 5 日波が励起されたことを示唆する。
一方 9 月 10 日以降、西向き位相速度の順 5 日
波の振幅は、両半球の中・高緯度の 60km 以上の高度領域に広がっていた。これは、Hirota and
Hirooka (1984) で 報 告 さ れ て い る 5 日 波 のregular-pattern (自由モード) の波構造と定性的にも定量的にもよく似た分布をしている。

２．データと解析手法
PANSY レーダーの時間・鉛直分解能はそれぞれ
約 60 秒・150 m である。対流圏・成層圏モードと中間圏モードの観測を交互に繰り返しており、データの時間間隔は 200 秒である。また、SSW が発生した期間を含む 2019 年 8 月 22～10 月 2 日までの 41 日間、ラジオゾンデ観測を南極昭和基地にて行い、気象庁の定常高層気象観測と併せて計
142 発の高精度・高分解能な水平風・温度・湿度の鉛直プロファイルが得られた。
SSW イベントの再現実験に用いたモデルはJapanese Atmospheric General circulation model for
Upper Atmospheric Research (JAGUAR) である。ナッジング 1 日、スピンアップ 2 日、フリーラン 4
日 (または 2 日) のセットを 11 回行い、2019 年 8月 22 日~9 月 26 日の 36 日間の地表から高度 150kmまでを再現した。三角切断波数は 639 (改造する最小水平波数は約 60km)、鉛直にはグリッド間隔約300m で 340 層であり、重力波パラメタリゼーシ
ョンは用いていない。初期値には、中解像度 (三角切断波数 42、鉛直層数 124 層) の JAGUAR にPREPBUFR・MLS・SABER・SSMIS のデータを 4DLETKF に 基 づ い て 同 化 し て 作 成 し た 解 析 値(Koshin et al., 2019; 2020) を使用している。

図: 高度 70km の西向き位相速度の東西波数 1、
周期 5~7日の GPH の振幅 (青等値線)・東向き位相速度、東西波
数 1、
周期 5~7 日の GPH の振幅 (赤等値線)・温位 3800K
面の渦位の南北勾配 (カラー)の時間高度断面。

-96-

MA-02+ (P3I, D1H)
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束下方伝播の統計解析*松山裕矢(九大院理)、廣岡俊彦(九大院理)1. はじめにに見える。一方、d4PDF では 100 メンバー分の松山・廣岡(2019 年秋季大会; 以下 MH)は、事例数があるため、下方伝播が少ない東半球におJRA-55 再解析データ(Kobayashi et al., 2015)を用いても統計解析に十分な事例数が得られている。

いて Wave Activity flux(Plumb, 1985; 以下 WAF)

図 2 は each-grid 方式で抽出した d4PDF でのを計算し、冬季北半球 30hPa 面における下方伝播

事例数を極投影図で示したものである。各格子点が現れやすい経度領域を示し、発生メカニズムをにおいて多くの事例数を得られており、決まった提唱した。しかし、経度領域によっては抽出した領域で下方伝播が起こりやすいことがわかる。特事例数が少ないため統計解析を行うのが難しかに、60N においては 90W、135W、15E、60E 付った。そこで本研究では、大規模アンサンブルデ

近に事例数のピークが見られ、より詳細な分布がータを用いることによって、さらに多数の事例を得られた。

抽出して統計解析を行う。なお、本予稿では事例の抽出について主に言及する。
2. 使用データ・解析手法
主な使用データは、気象研究所全球大気モデル
MRI-AGCM3.2 によって計算された大規模アン
サンブルデータ d4PDF の中の、過去実験 100 メ

図 1 PiZA 方式の各経度領域で得られた JRA55 での下方伝播事例数(オレンジ)と d4PDF での事例数アンサンブル
平均値(青、エラーバー
は 1σ区間を示す)。
図 2 each-grid 方式で得られた d4PDF での下方伝播事例数の極投影図。100 メンバーの合計値である。

ンバーの 1951 年~2010 年であり、日平均して用いる(データの詳細は Mizuta et al., 2017 参照)。
解析期間は北半球冬季(11 月から 3 月)である。また、比較として JRA-55 再解析データの 1958 年
から 2020 年のデータを用いる。
下方伝播事例の抽出は以下の二つの方法で行う。一つは MH と同様の、経度 45°の 8 つの領

4. まとめ域に分けて行う方法(以下 PiZA 方式)、もう一つ

d4PDF を用いて成層圏内における波束の下方は、北半球 30hPa 面の 47.5N-82.5N における全伝播事例の統計解析を行うために、二つの方法で格子点で、WAF の鉛直成分(以下 WAFz)が負のと事例の抽出を行った。PiZA 方式を用いた場合、きの平均値(m)と標準偏差(σ)を計算して条件値

d4PDF での事例分布は JRA-55 での分布と類似し(m-σ)を設定し、各日の WAFz の最小値が条件値ていた。一方、each-grid 方式では、下方伝播が発以下の日を事例日として抽出する方法(以下

生しやすい領域の特徴は前者に似ているが、そのeach-grid 方式)である。

分布をピンポイントで示すことができた。

3. 結果

それぞれの方式で得られた事例について合成

図 1 は PiZA 方式で抽出した JRA-55 での事例

図解析を行い、二つの手法の類似した領域での下数と、d4PDF の下方伝播事例数のアンサンブル平方伝播合成図を比較したところ、下方伝播発生時

均値を棒グラフで示している。どの経度領域におの高度場の様子等に顕著な違いが見られた。詳細

いても d4PDF の方がやや多く事例を抽出していは当日の発表で述べる。

るが、事例の経度分布は類似している。特に経度

謝 辞 : 本 研 究 は JSPS 科 研 費 JP20H01973 、領域 45E-90E や 135W-90W ではその傾向が顕著

JP18H01270、JP18H01280 の助成を受けた。

-97-

MA-03 (P2M)

大規模火山噴火にともなう成層圏子午面循環の変化*藤 原 正 智 (北 大 ・ 地 球 環 境 ), Abalos M. (Univ. Complutense de Madrid),
Martineau P. (JAMSTEC), Wright J . (精 華 大 学 )
1.

はじめに

化という結果となった．つまり，噴火事例によって循

20 世紀半ば以降において全球気候に大きな影響を与環の応答は異なる結果となったが，循環（特に南北風えた大規模火山噴火は，1963 年 3 月のインドネシアの成分）の応答と EP フラックス発散の応答とはよく対応

アグン山噴火，1982 年 4 月のメキシコのエル・チチョ

していた．また，MERRA-2 と ERA-Interim でもふたつン山噴火，1991 年 6 月のフィリピンのピナトゥボ山噴の噴火事例の結果は JRA-55 と同様であった。

火の 3 事例である[1]．これらに伴って生成した硫酸エ
アロゾルは成層圏内に数年にわたり滞留し，成層圏は昇温し[2]、地表気温は低温化した[3]．本研究では，[2][3]と同様に，全球大気再解析データと重回帰分析を用いた手法により，それぞれの火山の噴火直後の成層圏子午面循環の変化を評価する．
2.

データと解析手法

[4]では，14 種の全球再解析データについて、残差子
午面循環に関する変数を含む東西平均データセットを作成し公開した．ここでは特に成層圏領域の品質がよ
い 3 種の再解析データ JRA-55，MERRA-2，ERA-Interimについて，月平均データを解析対象とする．これらのうち 1963 年のアグン山噴火をカバーしているのは
JRA-55 のみである．成層圏子午面循環の流線関数は，
南北風成分より算出した．火山応答シグナルは，[2]と同様の方法で算出する．すなわち，火山シグナル以外の気候変動成分（線形トレンド，季節変動成分，QBO，

図１ JRA-55 によるピナトゥボ山噴火後のはじめの

太陽活動，ENSO（Nino 3.4））を重回帰分析の手法によ

北半球冬季（1991 年 12 月～1992 年 2 月）の火山応答

り引き去り、その残差時系列が火山シグナルとランダ

シグナル．
（左上）気温（0.4 K ごと），（右上）東西風

ム変動から成っていると仮定した．

（1 m s-1 ごと），（左下）残差子午面循環（流線関数）（+/-1,
2, 5×10n (n = 0 ~ 4) Pa m s-1），（右下）Eliassen-Palm フラ3.

結果

ックス発散（+/-1, 2×10n (n = -6 ~ -1) m s-2）
．各緯度・気

図１に，ピナトゥボ山噴火後のはじめの北半球冬季

圧点において残差時系列の 3 か月移動平均を算出した（1991.12～1992.02）の火山応答シグナルを，気温，東のち標準偏差 σ を算出．濃い灰色の領域は+2σ 以上，西風，残差子午面循環（流線関数），EP フラックス発

薄い灰色は-2σ 以下．

散について示す．これは JRA-55 について，1958～2001
年の 44 年間について重回帰分析をおこない算出したも参考文献のである．ピナトゥボ噴火とアグン噴火の後，はじめ[1] Robock, A., 2000, Rev. Geophys., 38, 191–219.

の北半球冬季においては，北半球側の下部成層圏の循[2] Fujiwara, M., et al., 2015, Atmos. Chem. Phys., 15,環は弱化され，エル・チチョン噴火後は強化されたという結果となった．一方，翌年の北半球夏季においては，南半球側の下部成層圏の循環は，エル・チチョン
噴火後とアグン噴火後に弱化，ピナトゥボ噴火後に強13507–13518.
[3] Fujiwara, M., et al., 2020, Atmos. Chem. Phys., 20,
345–374.
[4] Martineau, P., et al., 2018, Earth Sys. Sci. Data, 10,
1925–1941.

-98-

MA-04 (P2L)

冬季南半球における成層圏突然昇温の季節性とプラネタリー波の伝播特性*岩 尾 航 希 (熊 本 高 専 ),
1.

はじめに

廣 岡 俊 彦 (九 大 院 理 )リー波はその生成・消滅を通して西風ジェットを極側2019 年 9 月中旬，南半球で強い成層圏突然昇温にシフトさせるように作用している。一方上部成層圏（SSW）が観測された。この SSW は大規模昇温には至では，西風ジェットは 6 月には 50S 付近に位置しておらなかったものの，これまで南半球で観測された唯一

り，8 月に向けて次第に極側にシフトしている。この上の大規模昇温である 2002 年 9 月下旬の SSW に次ぐ規部成層圏におけるシフトはジェットの季節進行として

模であったことが報告されている。

知られており（e.g., Kodera and Kuroda, 2002），シフト後

この SSW2019 が大規模昇温に達しなかった 1 つの理にはプラネタリー波が高緯度に伝播しやすくなる。上由として，佐藤先生等（2020 年度気象学会秋大会）は，部成層圏における EPFD は 8 月までは，ジェット付近

季節的に早すぎて，減速させるべき西風ジェットが強から極側でおよそ発散となっているが，8 月末から急遽，かったことを挙げた。SSW2002 は SSW2019 より少し

西風ジェットをまたいで広域的に収束になり，それが遅い時期に発生した。北半球 SSW が主に厳冬期に生じ何度か繰り返されて西風ジェットは消滅してしまってるのに対して，南半球 SSW は春先に生じることが多く，いる。しかし下部成層圏ではその後も西風ジェットがこれには，プラネタリー波が西風が強すぎる領域では維持されている。

上方伝播できないことが関係していると言われている。
また佐藤先生等は，SSW2019 が大規模昇温に達しなかったもう一つの理由として，極渦内部で順圧不安定によりプラネタリー波が発生したことにより，効率的なジェットの減速が妨げられたことを挙げた。不安定により生じるプラネタリー波は，近年その平均場に与える影響が注目されており，北半球では，SSW 時に中層大気中で生じるプラネタリー波が，その後の循環に大きな影響を与えることが分かってきている（e.g.,
Tomikawa et al., 2012; Limpasuvan et al., 2016）。
本研究では，冬季南半球において，プラネタリー波
の生成・伝播・消失などの特性が，極渦の季節進行やSSW の季節性などに与える影響について調べる。
2.

データと解析手法

本研究では，MERRA-2（Modern-Era Retrospective

analysis for Research and Applications, version 2）の再解析データを用いる。MERRA-2 は他の再解析データよりも高い高度領域（～75km）をカバーする。プラネタ

図１ 2019 年冬季南半球の東西風（黒等値線）とプラリー波（PW）は東西波数 3 以下の波として定義する。

ネタリー波の E-P Flux Divergence（カラー）の時間−緯3.

度断面図で，高度（上）40-50km，（下）20-30km で平結果

図１は 2019 年冬季南半球における東西風と E-P Flux

均した図。

Divergence (EPFD) の時間−緯度断面図を表しており，上が上部，下が下部成層圏について示している。下部

謝辞

成層圏では 8 月上旬に西風ジェットが最も赤道側に張本研究の一部は、文部科学省の日本学術振興会・科学

り出しており，その極側で EPDF 発散，赤道側で収束

研究費助成事業（JP20H01973, JP18H01270, JP18H01280)という傾向が期間を通して見られる。つまりプラネタの支援により実施された。

-99-

MA-05 (P2L)

上部対流圏－成層圏の温暖化レスポンス差が日本周辺の気候場に与える影響*河 谷 芳 雄 (JAMSTEC), 堀 之 内 武 (北 大 地 球 環 境 ), 佐 藤 尚 毅 (東 京 学 芸 大 )1. 研究目的
Kawatani et al. (2019, JAS)は MIROC 気候モデルの上端を変えた複数の気候モデル実験により、成層圏力学
過程が対流圏下層の循環場・降水等に影響を及ぼしていることを示した。気候モデルによる温暖化実験では、成層圏の温暖化レスポンスにモデル依存が見られるが、その影響も対流圏下層に及ぶことが指摘されている(Zappa and Shepherd 2017, Manzini et al. 2014)。
本研究は CMIP5 モデル群を用いて、各モデルの上部
対流圏－成層圏の温暖化レスポンスの差が、特に日本域周辺の対流圏気象現象の変化に影響があるかどうか、
Zappa and Shepherd (2017)らが提唱しているストーリー
ライン手法を用いて調べることを目的とする。
2. 使用データ及び手法
33 種類の CMIP5 の Historical および RCP8.5 実験について、それぞれ 1959-1990 年、2068-2099 年の 11－4 月
平均のデータを用いた。先行研究に従い、熱帯上部対流圏気温（250hPa, 30°S-30°N の温度）及び成層圏極渦（20hPa, 70°N-80°N の東西風）を指標に取り、温暖化時の気温差の大小、極渦変化の強弱についてモデル群を分け、4 つのストーリーに分類した。
3. 結果
図 a,b に高度 250hPa における Historical 実験の東西風（コンター）及び RCP4.5－Historical の東西風偏差（色）を示す。極渦変化が弱く温度偏差も小さなモデル（図 a）
では、亜熱帯ジェットの変化は小さく偏差場は東西非一様な構造を持つ。一方、成層圏極渦が強く且つ熱帯
上部対流圏温度が高くなるモデル（図 b）では、大きな偏差を伴う亜熱帯ジェットの北偏が見られる。
図 c,d に地表面気圧（コンター）と降水（色）偏差を示す。極渦弱＆温度低のモデル群（図 c）では東アジア
から日本に掛けて北東に伸びる正の気圧偏差が形成さ

図．温暖化時に熱帯 250hPa 温度変化が低く且つ成層圏れ、北海道を除く日本域で降水量が減少する。一方、

極渦変化が弱くなるモデル群(a,c)と、温度が高く極渦が極渦強＆温度高のモデル（図 d）群では気圧偏差は太平強くなるモデル群(b,d)が示す、(a, b)高度 250hPa におけ洋上に生の極大を持ち、降水量は北日本で増加、南日る historical 実験の東西風（コンター）と東西風偏差（色）、本で減少する（図 d）。

(c, d)降水偏差（色）と地表面気圧偏差（コンター）。

複雑なプロセスが絡むアジア域においても、成層圏ジェット及び上部対流圏熱帯温度を指標としたストー

謝辞：本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総リーラインに、顕著な違いが見られることが分かった。

合推進費（JPMEERF20192004）により実施した。

-100-

物 質 循 環 シ ス テ ム （MC）

-101-

MC-01+ (P3J, D1K)
エアロゾル濃度変化に伴う地上気温変化の温室効果気体濃度依存性
竹村 俊彦（九州大学 応用力学研究所）

1. 背景

3. 結果

エアロゾルなどの短寿命気候強制因子（SLCFs）
による気候変化の指標として、放射強制力が長年利用されてきた。放射強制力は、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）評価報告書では、SLCFs種別の放射強制力が取りまとめられている。また、気候モ
デルを用いた気候変化の過去再現や将来予測において、人為起源エアロゾルによる気候変動が解析できるような実験が行われてきた。しかし、エアロゾル
種別ごとの気候変動の定量的評価ができるような感度実験は十分に実施されていなかったため、放射強制力から地上気温変化を概算するようなことが行われてきた（例えば[1]）。そこには、気候感度パラ
メータは種別に依らないという仮定が入ってしまっているが、代表的な人為起源エアロゾルである硫酸
塩とブラックカーボンとでは、気候感度パラメータは大きく異なることを示した[2,3]。本研究では、さらに、エアロゾル濃度変化に伴う地上気温変化の温室効果気体濃度依存性について、硫酸塩エアロゾルを対象として定量的評価を行った。なお、詳細についてはTakemura (2020)[4]にある。

各SO2排出量実験の全球・年平均有効放射強制力には、CO2濃度の違いによる有意差はなかった。一方、燃焼消費起源SO2排出量が0, 0.1, 0.3倍の実験では、全球・年平均地上気温変化にCO2濃度の違いによる有意な差が得られた。図には、燃料消費起源
SO2排出量ゼロの設定での年平均地上気温変化を各
CO2濃度の場合について示すが、特に北半球中高緯度でCO2濃度依存性が高いことがわかる。これは、CO2高濃度の方が、硫酸塩エアロゾル濃度減少による雪氷アルベドフィードバックや水蒸気フィード
バックが大きいことに起因していることを実験結果は示している。両者で有効放射強制力は同等であるにもかかわらず、地上気温変化が大きく異なること
は、大気汚染対策のために硫酸塩エアロゾル濃度を下げる場合は、同時にCO2濃度の上昇を抑制することが重要であることを示す。

2. 実験概要
エアロゾル気候モデルSPRINTARS[5]が結合した
大気海洋結合モデルMIROC[6]を用いて、硫酸塩エ
アロゾルの前駆気体である二酸化硫黄（SO2）の燃料消費起源排出量を現実の範囲内（0, 0.1, 0.3, 0.5,
0.8, 1.5, 2倍）で増減させる平衡実験を行った。その際、CO2濃度を2000年レベルの369ppm、およびその2倍である738ppmの2つのパターンで実験した。大気モデルの水平分解能はT85（約1.4˚）、鉛直40層であり、100年積分の後半50年を解析対象とした。
なお、放射強制力の算出に関しては、定義どおりに
大気モデルで行った。

謝辞
国立環境研究所スーパーコンピュータシステムを利用して計算を行っています。本研究はJSPS科研費
19H05669および環境研究総合推進費S-20の支援を受けています。
参考文献[1] UNEP/WMO, 2011.
[2] Takemura and Suzuki, 2019, doi:10.1038/
s41598-019-41181-6.
[3] Suzuki and Takemura, 2019,
doi:10.1029/2018JD029808.
[4] Takemura, 2020: doi:10.1038/s41598-020-78805-1.
[5] Takemura, 2018, https://www.cger.nies.go.jp/
publications/report/i138/ja/.
[6] Tatebe et al., doi:10.5194/gmd-12-2727-2019.

図 CO2濃度を（左）369ppm（右）738ppmに設定して燃料消費起源硫酸塩エアロゾルをゼロにした場合の年平均地上気温変化のシミュレーション結果。

-102-

MC-02+ (P3J, D1K)

衛 星 観 測 デ ー タ の CO 2 収 支 速 報 解 析 へ の イ ン パ ク ト 調 査*眞 木 貴 史 (気 象 研 ), 中 村 貴 (気 象 庁 )， 近 藤 圭 一 （ 気 象 研 ）1.

験の違いは小さかった（図略）。図 1 を見ると北半球温はじめにCO2 収支解析において、これまで主に使われてきた

帯～寒帯域では現地観測データが除かれると解析結果

観測データは地上、船舶、航空機等の現地観測であるが変動しつつ先験情報に近づく様子が見て取れる。

が、これらのデータが使えるようになるには半年から 1
年程度のタイムラグがある。近年観測データが提供されるようになってきた衛星観測の場合はこのタイムラ
グが概ね 1 ヶ月未満と大幅に短縮されている。今回はこの衛星観測データのみを用いて CO2 収支解析の速報的な解析可能性に関するインパクト調査を行った。
2.

解析手法
衛星観測データは現時点で最も長期間の観測データを得ることができる GOSAT SWIR L2 XCO2 を用いた．衛図 1：北半球温帯～寒帯 CO2 収支（2009～2018）

星観測データのバイアスは，独立解析データ（表 1；本
解析も基本的に同等）を用いて評価し，衛星観測デー
タと独立解析値の差（月平均値）を衛星観測データにおけるバイアスと見なして補正した． 今回の解析期間
は 2009～2018 年で 4 種類の実験を行った。①コントロールラン（Cntl；現地観測＋衛星観測）、②現地観測のみ（Surf）、③2016 年以前は現地観測と衛星観測を用いて 2017 年以降は衛星観測のみを使用（S2017）、④2017
年以前は両観測データを用い、2018 年以降は衛星観測のみを使用（S2018）とした。

観測データによる拘束の程度を示す指標として、解析後の各領域の不確かさが先験情報からどの程度減少
したかがよく用いられている。Cntl と各実験においてこの差を見ると衛星観測データのインパクトを知ることができる。この両者の差は現地観測データと比較して相対的に衛星観測データの比重が大きくなる南米やアフリカ等の陸域で大きくなった（表略）。衛星観測単独では、南米やアフリカで不確かさの減少が現地観測に匹敵したが、他の地域での減少量は小さかった。

表１：独立解析の設定
解析期間

1985-2018

逆解析手法

ベイズ統合逆解析

衛星観測データ導入により、主に陸域において CO2

領域分割数

22

収支の不確かさを減らすことができた。しかしながら、輸送モデル

GSAM-TM（TL95L60）

現時点では衛星観測データのみで CO2 収支を十分に拘気象場

JRA-55

束することはできていない。この点は衛星観測地点数

先験情報

CDIAC，CASA，JMA-Oceanを増やす（格子点選別時の閾値を変える）ことや、複観測データ

現地観測（約 150 地点）

数の衛星観測データを利用することによって改善する

4.

考察ことが期待できる。
3.

結果

全球的な CO2 収支 12 ヶ月移動平均を見ると
（図略）
，

5.

謝辞

衛星観測データのみを使用した場合のインパクトは陸

本研究は環境研究総合推進費課題（2-1701），JSPS 科域で大きく、海洋は比較的小さかった。海洋に関して研費課題（19K12312）の助成を受けた．GOSAT 観測デ

は先験情報の不確かさを陸域と比較して相対的に小さータは，GOSAT 研究公募事務局より提供を受けた．

くしているためと考えられる。陸域に関しては主に北半球の温帯～寒帯域に大きな影響が現れた（図 1）
。一

参考文献

方、熱帯陸域と南半球温帯～寒帯陸域にかけては各実[1] Maki, T., et al., 2010, Tellus B. 62, 797-809.

-103-

MC-03+ (P3J, D1K)

地表から自由対流圏までの
ラ イ ダ ー に よ る CO 2 濃 度 の 鉛 直 分 布 観 測*阿 保 真 ， 柴 田 泰 邦 ， 長 澤 親 生 （ 東 京 都 立 大 学 シ ス テ ム デ ザ イ ン 研 究 科 ）1.

た 2020 年 1 月 14 日の CO2 混合比プロファイルを示す。高度

はじめに

波長 1.6 µm の 差分吸収ラ イ ダ ー （ DIAL: Differential

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absorption lidar）を用い、地上から高度 2.5km までの CO2 濃度

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の鉛直分布連続観測を継続的に行ってきた[1-3]。これまでの5 km 付近までの CO2 混合比鉛直分布観測が可能になった。

観測結果から、夜間は地上から高度 1.5～2.0 km 付近まで

図から、高度 3.3 km 以上の CO2 変動が小さい高度領域と、そ400 数十 ppm まで上昇し、晴天時の昼間の境界層内は 400

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ppm 前後へと減少する日変化が観測されている。一方、高度る。また、高度 1 km から 2 km の CO2 混合比は 425ppm 前後

2 km 以上の自由対流圏になるとこのような顕著な日変化はあで、高度 1 km 付近に CO2 が減少し、それ以下の高度で CO2

まり見られなくなる。今回、自由対流圏における CO2 混合比のが急増する様子が観測された。講演では、同時に得られてい変動主因として考えられる大陸都市部起源の CO2 流入の様る気温鉛直分布などのデータを用い、CO2 変動の解析結果

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について報告する。

までの夜間の下部対流圏の CO2 混合比分布観測を行った。
富士山（標高 3776 m）やハワイ・マウナロア観測所（標高 3397

3.

まとめ

m）では CO2 混合比の長期連続観測を行っており、今回追加

都市や植生による CO2 吸収・排出の影響が少ないとされる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。

高度 2 km 以上の CO2 変動、および、CO2 流入イベントを観測

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する目的で、高度 5 km までの CO2 混合比鉛直分布観測が可山やハワイの観測結果との関連性も考察する。

能な高高度モードを従来の DIAL に追加した。これにより、
CO2 変動の小さい自由対流圏高度領域と、大気境界層内の2.

局地的な CO2 増加領域が明確に区別できた。今後、観測例

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。

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。
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

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）-104-

MC-04+ (P3I, D1K)

混 合 相 雲 における氷 晶 核 の全 球 数 値 シミュレーション：
アジアダストの重 要 性*河 合 慶 ， 松 井 仁 志 （ 名 古 屋 大 ）， 當 房 豊 （ 極 地 研 ， 総 研 大 ）1. はじめにやダスト大気中量に対する寄与よりも 2.1～4.4 倍大き

過冷却水滴と氷晶から成る混合相雲において、主要い。以上から、アジアダストは上空の気温の低い高度な氷晶核は鉱物ダストであると考えられている[1]。混へ輸送されやすく、混合相雲における氷晶核としての合相雲の微物理・放射過程を通して、ダストの氷晶核重要性が高いことが示された。氷晶核数を変化させたは地球の放射収支に影響を与える。ダストの氷晶核特感度実験から、東アジアと北太平洋において、アジア

性については雲チャンバーを用いて測定されているが、ダストの氷晶核は年平均で 0.054～0.19 W/m2 の正の雲

実際にどのくらいの量のダストが上空へ輸送され、氷放射強制力をもたらすと推定された（アジアダスト以

晶核として働いているのかは、よく分かっていない。

外のダストは 0.092～1.0 W/m2）。今後、温暖化によるア

東アジアの乾燥・半乾燥地域（ゴビ砂漠やタクラマカ

ジアダストの寄与の変化に着目する必要がある。

ン砂漠）から放出されるアジアダスト（黄砂）は、発生源の標高が高く、また、しばしば寒冷前線によって上空へ輸送される[2]ことから、他の地域のダストに比べ、氷晶核として働く可能性が高いと推測される。そこで、
全球エアロゾルモデルCAM/ATRAS [3]を用いて、全球のダスト氷晶核数に対するアジアダストの寄与と雲放射強制力への影響について調べた。
2. 方法
ダストの発生は、陸面モデル CLM を用いて、風速と地表面状態（植生や土壌水分など）からオンラインで

図 1. 2017 年 5 月の東京スカイツリーにおける氷晶核特計算された[4]。モデルの混合相雲の氷晶核スキームに性の比較（黒線：観測，赤線：モデル）

は、気温とダスト数濃度から氷晶核数濃度を計算する
パラメタリゼーション[5]を導入した。2012～2017 年のモデル計算を行い、解析には 2013～2017 年の結果を使用した。
3. 結果・考察
本モデルは、東アジアの広範囲にダストが飛来した
2017 年 5 月に東京スカイツリーで観測された氷晶核特性[6]をよく再現した（図 1）。シミュレーション結果か

図 2. 数値モデルによるアジアダストの氷晶核の全球

ら、アジアダストの放出量は 283 Tg/yr と推定され、全分布（年平均カラム量）

球のダスト放出量の 7.1%であった。アジアダストは東アジアから北太平洋、北アメリカ、北極の上空へ輸送

参考文献

され、氷晶核として働いた（図 2）。アジアダストの年[1] Kanji et al., 2017, Meteorol. Monogr. 58, 1.1-1.33.

平均の大気中量は 1.2 Tg と推定され、全球のダスト大[2] Kawai et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96, 255-268.

気中量の 3.4%を占めた。特に、混合相雲が形成される[3] Matsui, 2017, J. adv. model. earth syst., 9, 1921-1947.

気温の範囲（−38°C～0°C）では、この割合は 13%に増[4] Kok et al., 2014, Atmos. Chem. Phys., 14, 13043-13061.

加した。全球のダスト氷晶核数に対するアジアダスト[5] DeMott et al., 2015, Atmos. Chem. Phys., 15, 393-409.

の寄与は 15%と推定され、これは全球のダスト放出量[6] Tobo et al., 2020, J. Geophys. Res., 125, e2020JD033658.

-105-

MC-05+ (P3I, D1K)

ゴ ビ 砂 漠 の ダ ス ト ホ ッ ト ス ポ ッ ト － 2019 年 4 月 の フ ィ ー ル ド 調 査 －*甲 斐 憲 次 1 ) , 河 合 慶 2 ) , 伊 藤 敦 哉 1 ) , 相 澤 由 樹 3 ) , 源 祐 輝 2 ) ,E. Munkhjargal 4 ) , E. Davaanyam 4 )1)茨 大 教 育 , 2)名 大 院 環 境 , 3)柿 岡 小 , 4)モ ン ゴ ル 情 報 ・ 気 象 水 文 環 境 研 究 所
1.

はじめに

3.

結果

ゴビ砂漠は、アジア大陸におけるダストの主要な発

首都・ウランバートルから南部ゴビ砂漠に位置する

生源である[1]。日本に飛来するダストの塊は、ゴビ砂

ダランザドガドまで移動観測の最中、2019 年 4 月 28

漠のどこで発生するのだろうか。ダストは広い砂漠で日偶然にも、「ダストの壁」をもつ典型的なダストスト

一様に発生しているのではなく、発生しやすい場所・ームに遭遇した。ダストストームのヘッドが、観測車

ホットスポットがあるようだ[2],[3]。本研究では、典型の数 km 先で道路を横切った(図１)。ヘッドの高さは約的なダストストームの現地観測を紹介し、さらにひま600 m で、その構造から重力流によって引き起こされた

わり 8 号 Dust RGB の画像解析より、ゴビ砂漠におけると推定される。ダストストームの前線の中に入り、観ダストホットスポットを特定する。

測を行った。瞬間最大風速は 18.2 m/s で、視程は 20 m
以下であった。粒径 7 µm での正規化されたダスト数密度は、59 cm-3 で、静穏時よりも 2 桁大きかった。
4.

考察

ひまわり 8 号 Dust RGB の画像を解析すると、ダストストームが地形的な収束域で発生していることがわか
図 1 ダストストームの連続写真 (2019 年 4 月 28 日)った(図 2)。この領域は、3 つの山脈、すなわちハンガ

2.

イ山脈、アルタイ山脈、ゴルバン・サイハン山脈に挟

観測方法

発表者のグループは、2019 年 4 月、ダスト発生と地

まれた二つの谷筋の気流が収束する場所である(図 3)。

形・植生との関係を調べるため、モンゴルの首都・ウ

さらに、過去の観測事例（2015-18 年）を再解析すると、ランバートルからゴビ砂漠に位置するダランザドガド

この地域において、中小規模のダスト現象が発生しやまで、直線距離 600 ㎞の移動観測を行った。観測には、

すいことを確認した。

ビデオカメラ、OPC、小型気象計等を使用した。本研

なお、本研究は H28-R1 年度科研費・基盤研究(A)海究では、現地観測とひまわり 8 号 DustRGB を用いて、外学術調査 No.16H02703(代表者・甲斐憲次)を使用した。

ダストストームとそのホットスポットの解析を進めた。

参考文献[1] Kurosaki, Y. and M. Mikami, 2003, GRL, 30(14),1736.
[2] Gillette, DA., 1999, Contri. Atmos. Phys., 72, 67-77.
[3] Knippertz, P. and M. C. Todd, 2010, JGR,115, D12117.

図 2 ひまわり 8 号 Dust RGB 画像（2019 年 4 月 28
日 9 :00UTC）。白い点線 A,B,C は、ハンガイ、アルタ
イ、 ゴルバン・サイハンの山脈、黄色点の UB はウランバートル、MG はマンダルゴビ、TO はツォクトボー、DZ はダランザドガド、星印はダストストーム発生地点を示す。

図 3 ゴビ砂漠のダストホットスポット。灰色の太線は、ハンガイ、アルタイ、 ゴルバン・サイハンの 3 つの山
脈、矢印は二つの谷筋を通る気流、点線の円はダスト
ホットスポットの位置を示す。

-106-

MC-06+ (P3I, D1K)

2020 年 夏 季 の 西 之 島 噴 火 活 動 に よ る 北 陸 地 方 の 大 気 環 境 への影響：上空のエアロゾル粒子および微量気体成分の計測*渡 辺 幸 一 ,

1.

楊柳,

中 村 賢 , 大 谷 拓 也 , 森 絢 三 朗 , 荒 木 幸 洋 (富 山 県 立 大 学 ),加 藤 咲 (富 山 市 科 学 博 物 館 )はじめにい微小粒子（0.3- 0.5 µm）個数濃度は高度 1200 m 以下

小笠原諸島の西之島は 2020 年夏季に火山活動が非常で非常に高く，越境汚染が激しかったときと同程度でに活発となり，8 月初旬には西之島の噴煙による高濃度あった．粗大粒子（2.0- 5.0µm）個数濃度は高くなく，の二酸化硫黄（SO2）や硫酸塩が主成分の PM2.5 が，太北陸地方への火山灰の輸送は小さかったと考えられる．

平洋高気圧の縁に沿い，時計回りで沖縄諸島から九図 2 に観測当日の射水市上空における H2O2，HCHO，

州・中国地方へ輸送され，北陸や東北地方にもその影

O3 および SO2 濃度の鉛直プロファイル[1]を示す．H2O2

響が及んでいた[1]．特に那覇市や福岡市などにおいては夏季としては非常に低く（< 0.6 ppb）
，長距離輸送中

本来清浄な時期である夏季に高濃度の PM2.5 が観測さに高濃度の SO2 によって消費されていたものと考えら

れ大きな社会問題となった．

れる．酸化剤が不足している状況であり，北陸上空で演者らは西之島の噴煙の影響が北陸地方へ輸送されの硫酸への液相酸化は抑えられていたものと考えられてきた 2020 年 8 月初旬に富山県射水市上空においてヘる．また，H2O2 よりも HCHO 濃度の方が高く，ヒドロ

リコプターを利用した大気観測を実施し，噴煙の輸送

キメタンスルフォン酸塩の生成の方が卓越しやすい条

状況や SO2 の酸化能力の評価などを行った．同時に、件であったと考えられる．

立山の西側斜面において降水試料をバルク採取し，化また，2020 年 8 月上旬に立山で採取した降水中には学成分の分析を行い，火山噴煙由来物質による山岳高

硫酸イオンが比較的高濃度に含まれており，火山由来

所環境への影響について検討した．

の硫酸エアロゾルの影響が広範囲に及んでいたものと考えられる．

2.

方法（有）アドバンスドエアー社（https://www.addair.jp/）
保有の R44 型４人乗りヘリコプターを利用して富山県
射水市上空の大気観測を行った．目的高度（1200 m お
よび 2400 m）において 10 分間旋回水平飛行し，ミスト
チャンバー法により大気中の過酸化物やアルデヒド類を採取した．試料採取終了後，直ちに富山県立大学構

図 1 2020 年 8 月 5 日の富山県射水市上空における粒内へ下降し，捕集液が入ったポリ瓶を超低空で投下さ径別エアロゾル粒子個数濃度の鉛直分布．

せ実験室へ運び、速やかに HPLC 法により分析を行った．学内へサンプルを輸送後，次の高度へ上昇し，再び試料採取を行った．ヘリコプターの後部座席に O3，
SO2 測定器およびパーティクルカウンター（OPC）を設置し，自動計測を行った．
3.

結果と考察

図 1 に，2020 年 8 月 5 日の富山県射水市上空の粒径
別エアロゾル粒子個数濃度の鉛直プロファイル[1]を示

図 2 2020 年 8 月 5 日の富山県射水市上空におけるす．粒子個数濃度は地上および高度 1200 m で高く，高H2O2，HCHO，O3 および SO2 濃度の鉛直分布．

度 2400 m で大きく低下しており，西之島の噴煙の直接的な影響はおよそ高度2000 m より上空へは及んでいな

参考文献

かったものと考えられる．なお，PM2.5 と相関関係が高[1] Watanabe, K., et al., 2021, Submitted to SOLA

-107-

MC-07 (P2M)

つくばにおける有効な氷晶核粒子を特定する試み*財 前 祐 二 ,1.

足 立 光 司 , 折 笠 成 宏 , 田 尻 拓 也 (気 象 研 究 所 ),木 名 瀬 健 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),はじめに

SU3500, Hitachi High-Technologies Co., Tokyo, Japan）、透
過型電子顕微鏡（TEM; JEM-1400, JEOL Ltd., Tokyo,

混合相雲の氷晶の多くは、氷晶核粒子(INP)により不Japan)を用いて観察した。また粒子の化学組成や元素分

均一核生成で生成される。それ故、氷晶核は、雲の物

布を、エネルギー分散型 X 線分光器（EDS; E-Max 50,

理的、光学的性質を変え、雲の寿命、放射特性、降水Horiba Ltd, Kyoto, Japan 及 び X-Max 80, Oxfordに影響する。将来的に気象・気候モデルにおいてエア

Instruments, Tokyo, Japan）により分析した。

ロゾルの雲、降水への影響を陽に計算可能とするためには、パラメータとして大気エアロゾルの濃度、サイ

3.

結果

ズ分布、活性化特性を与える必要がある。有効なエア

春季は鉱物粒子が主要な INP であったが、他の季節

ロゾル種の候補として、鉱物粒子の他、菌類などの生は生物粒子も重要であった。3.3μm より大きい粒径で物粒子などがあげられる。Orikasa ら(2020)[1]はつくば

は鉱物が主要 INP であったが、それより小さい粒径での大気中での INP 濃度の長期モニタリングを行ったが、は生物粒子の割合も高かった。

季節変化は明瞭ではなく、POPC による非球形粒子の濃度とも明瞭な相関は得られなかった。このことから実参考文献

大気中のIN 濃度は鉱物粒子のみから説明するのは困難[1] Orikasa, N., et al., 2020, SOLA, 16, 212-219.

であることが示唆される。本研究では、採取されたエ
アロゾル粒子を湿度、温度をコントロールしながら凍結する様子を顕微鏡で観察することで、実際に有効なINP として作用しているエアロゾルを特定し、その季節変化を解明することを試みた。
2.

方法

実験には光学顕微鏡（Axio Imager M2m , Carl Zeiss,
Tokyo, Japan ） と 温湿 度 制御付 冷 却 加 熱 ステ ー ジ(Rh10002L, Linkam Scientific Insturument Ltd., Water field,
UK)を用い、顕微鏡観察下でエアロゾル試料を冷却し、-40℃以上で IN 生成する粒子を探索した。エアロゾル
試料は、アンダーセンサンプラー（AN200, Sibata
Scientific Technology Ltd., Saitama, Japan）を用いて、撥水加工を施したカバーガラスと TEM 用グリッド(フォ

図１ サイズ別有効 INP の季節変化。
上から、
7-11, 4.7-7,

ルムバール薄膜を張った Cu グリッド)上に捕集した。

3.3-4.7, 2.1-3.3 μm

カバーガラスには、サンプルのクラスターが複数形成されたが、各クラスターに超純水を滴下し、その液滴の凍結温度を測定した。この時の凍結温度を目安とし、TEM グリッド試料を十分な過飽和条件のもとゆっくりと冷却し(1～5℃/min)、IN 活性する粒子を探索し、その凍結過程を観察した。この手法により、最も IN 能が高いINP`を0～+5℃程度の誤差で特定することができる。
さらに特定した INP を走査型電子顕微鏡（SEM;-108-

MC-08 (P2L)

SCALE-RM を 用 い た 超 高 解 像 度 エ ア ロ ゾ ル 輸 送 モ デ ル の 開 発*安 井 良 輔 ,1.

竹 村 俊 彦 (九 大 応 力 研 ),はじめに

地球のエネルギー収支を理解する上で、エアロゾル-

佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 )ルでは、湿性沈着において、雨滴に取り込まれたエア
ロゾルの落下についても、陽に取り扱った。

雲相互作用は、大きな寄与をもたらすと考えられてい本発表では、MIROC-SPRINTARS との結果を比較す

るが、その見積もりの不確実性も大きい[1]。エアロゾ

るため、テストケースとして、日本に多くの黄砂が飛

ル数濃度の増加は、主に雲粒数濃度の増加・雲粒径の来した 2007 年 5 月 20 日～30 日について計算を行なっ減少をもたらす。結果として、降水量が少なくなるこ

た。計算設定は、水平領域が約 70°E–170°E, 0°N–50°N、とによって、雲の寿命が長くなったり雲量が増加した

水平解像度 20 km で、鉛直 36 層(トップ 28 km)、時間

りすると考えられる。一方で、雲粒の蒸発も増加する

間隔 90 秒である。初期値は JRA55 を用いた。また、という逆の効果もある。また、雲の液相や固相の違い

Leaf Area Index および積雪量については、それぞれにより、その影響が異なることが指摘されている([2]等)。

NASA ORNL (0.25°×0.25°)および JRA55(1.25°×1.25°)

これらは、雲による放射収支の変化を通して気候へのの気候値を使用した。

フィードバックも大きい。この複雑なエアロゾル-雲相
互作用を調べるためには、観測と数値モデルの両方を3.

結果用いた研究が必須である。特に数値モデルでは雲を陽図 1 は、積分開始 10 日目(2007 年 5 月 29 日)の 700 hPaに解像する数値シミュレーションによって、観測ではにおける土壌粒子(粒径 1.00–2.15 µm)の質量混合比で得られない物理量や素過程の情報を得ることが期待である。おおよそ MIROC-SPRINTARS と同様の結果が得きる。そこで本研究では、雲解像の超高解像度領域モられたが、SCALE では、細かな構造がみられる。一方、デ ル SCALE-RM (Scalable Computing for Advanced

長距離輸送されにくい傾向がある。これは、モデルのLibrary and Environment)[3,4]にエアロゾル・化学輸送ス

降水の表現の違いによる可能性がある。

キーム SPRINTARS (Spectral Radiation-Transport Modelfor Aerosol Species)[5]を組み込み、エアロゾル-雲相互作

4.

今後の予定

用を含むエアロゾルによる気候影響を明らかにするこ

雲微物理過程や放射過程との相互作用を、今後考慮とを目指す。本大会では、モデル開発の現状についてする予定である。また、数百 m スケールの計算につい発表する。

ても行なう予定である。

2.

モデル概要

SCALE-RM(v5.4.0)は、3 次元完全圧縮非静力学方程式系を基に計算される。開発段階では、デフォルト設
定[6]と同様に、乱流過程(Smagorinsky-Lilly 型乱流モデル)・雲物理過程(6-class 1 モーメントバルクモデル)・
積雲パラメタリゼーション・放射過程(相関 k 分布法ブ
ロードバンド大気放射伝達モデル)・惑星境界層過程・
地表面モデル(陸面：バケツモデル；海洋：スラブモデ
ル；都市：単層キャノピーモデル)のそれぞれの物理過程を使用した。
エアロゾル過程では、MIROC-SPRINTARS と同様に、主要なエアロゾルである土壌粒子・海塩粒子・ブラックカーボン・有機物・硫酸塩を導入した。エアロゾルの輸送過程である、発生・湿性沈着・乾性沈着・重力落下・硫黄化合物の化学反応を計算する。また本モデ

図１ 積分開始 10 日目(2007 年 5 月 29 日)の 700 hPa における土壌粒子(粒径 1.00–2.15 µm)の質量混合比(a)SCALE、(b) MIROC-SPRINTARS。
参考文献[1] Boucher et al., Fifth Assessment Report of IPCC, 2013.
[2] Toll et al., Nature, 572, 51–55, 2019.
[3] Nishizawa et al., Geosci. Model Dev., 8, 3393-3419, 2015.
[4] Sato et al., Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23, 2015.
[5] Takemura et al., JGR, 105, 17853-17873, 2000.
[6] https://scale.riken.jp/archives/scale_users_guide.v5.4.2.pdf-109-MC-09 (P2L)
南鳥島及び飛騨高山落葉広葉樹林観測サイトにおいて観測された大気中二酸化炭素
安定同位体比の変動の比較*村山昌平 1、坪井一寛 2、石島健太郎 2、石戸谷重之 1、松枝秀和 2、森本真司 3、佐藤幸隆 4、
幸田笹佳 4、雪田一弥 4、佐藤祥平 4、池田諒 4、洞口拓也 4
1 産業技術総合研究所、2 気象研究所、3 東北大学、4 気象庁大気海洋部
偏差を示すエルニーニョ期間に対応して、2015~2016
はじめに
南鳥島(MNM：24º18’N, 153º58’E)は、国内で唯一バ 年、2018~2019 年に MNM では他のバックグラウンド
ックグラウンド清浄大気の観測が可能であり、同緯度 サイトで見られるような CO2 濃度増加及び δ13C 減少
帯を代表する大気組成の変動を捉えるのに適した場 が顕著であった。一方、TKY では、CO2 濃度及び δ13C所である。大気中 CO2 濃度の変動要因を調べるため の経年変動と NINO.3 との対応は MNM ほど明瞭ではに、気象庁の協力の下、2011 年より二酸化炭素(CO2) なく、TKY ではローカルな炭素収支の経年変動の影の安定同位体比(δ13C、δ18O)の観測を実施してきてい 響も受けている可能性が示唆された。δ18O についてる。一方、飛騨高山落葉広葉樹林観測(TKY: 36 º 08’N, は、上述の通り季節変動パターンは両サイトで異なっ
137 º 25’E, 標高 1420m)では、森林生態系における炭 ていたが、両サイトで 2014~2015 年に増加する経年変
素循環素過程を調べることを目的として、1993 年か 動が見られ、両サイトにおいて Welp 等 2)が指摘してら大気中 CO2 濃度と大気-生態系間のフラックス観測 いるエルニーニョ時の低緯度の水循環の変動(降水のを開始し、1994 年からは CO2 安定同位体比観測を継 δ18O が正の偏差)の影響を受けている可能性がある。
続している。本発表では、大きく異なる環境下の両サ
発表では、MNM における CO2 安定同位体比連測観イトで得られた観測データを比較解析し、得られた変 測結果についても紹介する予定である。
謝辞 観測にご協力いただいた気象庁及び岐阜大学職員の動の特徴の違いと類似点について紹介する。
方々、産総研スタッフに謝意を表したい。本研究は環境省
2. 観測・解析方法
MNM における観測では、現地において、概ね週 1 地球環境保全試験研究費、JSPS 科研費（JP18H03365、回の頻度で大気試料を採取し、産総研において CO2 JP19H03301、JP19H01975）等により実施されたものである。
参考文献 1)Nakazawa et al. (1997) EnvironMetrics 8, 889. 2)の濃度及び安定同位体比の分析を行った。TKY にお Welp et al. (2011) Nature 477, 579.
ける観測では、10 日～1 ヶ月に一度の頻度で大気試料採取が行われ、産総研において分析が行われた。また、
CO2 濃度については非分散型赤外分析計による連続観測も実施された。TKY については、広域を代表するデータが得られる日中、林冠上で得られたデータの解析を行った。時系列データに対するベストフィット
カーブの計算及び、季節変動、経年変動等の各成分の分離は、Nakazawa et al. 1) の手法を用いて行った。また、MNM のデータに関しては、現地で行われているRn(ラドン)濃度データを用いて、大陸起源の影響を強く受けた期間のデータを除去してバックグラウンド
大気を反映した CO2 濃度・同位体比データの選別を行った(Rnsel)。
3. 結果と考察
図 1 に、2011～2020 年の両観測サイトの観測デー
タから求めたデータへのベストフィットカーブ、経年変動成分及び年増加率の変動を示す。MNM について
は、Rnsel の結果も示している。陸上生物活動の季節変動を反映して、両サイトとも CO2 濃度及び δ13C は逆位相でそれぞれ明瞭の季節変動を示している。また、
TKY では陸上生物活動の影響を直接的に受けるため、
MNM と比べて季節変動の振幅は約 2 倍、季節変動の位相は約 1.5 ヶ月程度早くなっている。δ18O については、炭素循環だけでなく水循環も関係しているため、 図 1. MNM 及び TKY での観測で得られた（上段）
季節変動について CO2 濃度との相関は見られないが、 大気中 CO2 濃度、（2 段目）CO2 の δ13C、（3 段目）δ18O
TKY では初夏に急激に下がりさらに冬季に極小を示
及び(下段)NINO.3 の 5 ヶ月移動平均(気象庁 HP よ
す複雑な変動を示し、年々の違いが大きい。
り)の変動。観測データに対するベストフィットカー
経年変動については、人為起源の CO2 放出を反映
ブ（実線）、経年変動（破線）及び増加率（一点鎖して、両サイトで類似の CO2 濃度増加、δ13C 減少の
線:値は右軸）を示す。MNM については、全データ
トレンドが見られる。詳細に見ると、NINO.3 が正のRaw（赤）及び Rnsel（青）を適用した結果を示す。
1.

-110-

MC-10 (P2M)
大気環境常時監視データを利用した日本国内における黄砂イベントの検出∗

清水厚・西澤智明・神慶孝 (国立環境研究所)

はじめに
気象庁による国内における黄砂の目視観測地点数は、
2020 年 2 月からは 11 地点となり、全都道府県を網羅する 59 地点で行われていた時期に比べて大幅に減少した。これまでの黄砂の長期的な増減の傾向は 59 地点
データと 11 地点データで大きく変わらないとされているが、例えば黄砂の健康影響を調べる疫学研究において当該都道府県データが存在しないケースが今後増える。黄砂の連続・定量的モニタリング手段としてはライダーも利用されているが、地点数はやはり国内で 13 と限られ、現業でなく研究ベースという限界もある。一方、地方自治体が実施している大気環境の常時監視では 2010 年以降エアロゾルに関して PM2.5 と SPM の2 粒径測定が行われおり、粗大粒子が卓越する黄砂イ
ベントを検出することが原理的には可能と考えられる。
本研究ではライダーによって得られた黄砂消散係数を
黄砂状態を表す真値とみなして PM2.5 と SPM の挙動を調べ、常時監視データから黄砂イベントを検出する
ことを試みた。かつて検討した黄砂日判定 (2015 年日
本気象学会春季大会予稿集) と異なり、1 時間データを利用することで黄砂の継続時間等も得ることを目標とする。

湿特性差などに起因すると見做して除外する。その結果、SPM−PM2.5>0.03(mg/m3) を黄砂の目安として採用することとした。

図 1: 長崎ライダー黄砂消散係数と大村局 SPM−PM2.5の対応。点の色は月を表す。
この条件を 2018 年 4 月 16 日の黄砂イベントを対象とし全国の常時監視局データについて適応すると、日
本時間 12 時に条件を満たした地点が図 2 の通りとなった。同日の気象庁による黄砂観測地点 (11 地点版) は名
古屋・大阪・広島・高松・福岡・鹿児島となっている。

手法
ライダーによる黄砂消散係数は環境研等が展開する
ライダーネットワーク AD-Net における標準プロダクト
で、エアロゾルの光学特性である消散係数と偏光解消度を利用して 1 時間値として得られる。PM2.5 と SPM
は環境情報データベース (確定値＝ 2019 年度まで) ま
たはそらまめホームページ (暫定値=2020 年度以降) から入手した。なお PM2.5 の 1 時間値は秤量法との等価性が認められたものではなく、参考値として扱うべき点には注意が必要である。

図 2: 2018 年 4 月 16 日 12 時に SPM−PM2.5 >0.03(mg/m3) となった地点の分布。

結果
粗大粒子を含む黄砂の指標として SPM と PM2.5 の差 (SPM−PM2.5) を利用する。粒子の観測では PM10と PM2.5 の差を PMc として利用する場面が見られる
が、常時監視局では SPM(10um 粒子を 100%カット) が用いられているためである。長崎ライダーによる地上付
近の黄砂消散係数と、最寄りの大村局 SPM−PM2.5 との間で相関を調べた結果を図 1 に示す。暖候期 (7–9 月)には黄砂消散係数が小さいにも関わらず SPM−PM2.5が上昇する場合があり、黄砂判定の観点からこの時期のデータは除外する。更に両者の比 PM2.5/SPM を調
べると、この値が 0.3 以下の場合に黄砂消散係数が小さく SPM−PM2.5 が大きいケースが見られた。0.3 以
下は粗大が卓越しているように見えるが、両機器の除

今後の展望
各県における黄砂状態の時間帯を定義するような目的では、県内に複数存在する常時監視地点での結果のばらつきについても考慮が必要であり、今後は一定の区域内での統計的な扱いについて検討を続ける。本条件による黄砂検出を 2 粒径測定の開始時から将来に渡って行うことで、日本国内での黄砂の変動について定量的な把握を進めていく。

謝辞
本 研 究 は 環 境 研 究 総 合 推 進 費52001(JPMEERF20205001) により実施しました。

-111-

MC-11 (P2M)
鉱物ダストの光学的特性に対するエアロゾル放射効果の感度実験に関するモデル相互比較
伊藤彰記*（海洋研究開発機構)、Adeyemi A. Adebiyi（カリフォルニア大学)、Yue Huang（カリフォルニア大学)、Jasper F. Kok（カリフォルニア大学)

1.

緒言& Kok, Sci. Adv., 2020) を用いて、鉱物エアロゾル
放射効果に影響を与えるパラメーターに関する感度

鉱物ダストは、短波および長波の光を吸収・散実験を行った。さらに、粒子の非球形 (Huang et al.,

乱することにより、気候へと影響を与える。しかし、Geophys. Res. Lett., 2020) を考慮に入れ、鉱物ダ

地球システムモデルで予測されるダスト粒子の粒径

ストの光学的特性に対するエアロゾル放射効果の感分布と濃度の違いにより、エアロゾル放射効果の見度実験に関するモデル相互比較を行った。

積もりには多大な不確実性が存在する。そこで、モデル間で異なる鉱物エアロゾルによる光吸収・散乱

数値実験結果と考察

3.

特性の変動要因の解明が、自然起源エアロゾルによ異なる数値モデルによる感度実験により、鉱物ダる放射効果予測の不確実性低減へつながると考えら

ストの光学的特性に対するエアロゾル放射効果の応れる。本研究では、放射伝達モデュール(RRTMG)

答に異なる結果が見られた。そのため、鉱物ダストと結合した全球化学輸送モデル(IMPACT)を用いてがエアロゾル放射効果により気候フィードバックに(初期設定での予測)、観測データにより裏付けられ及ぼす影響は、モデル間で大きく異なることが示唆た粒径ごとのダスト濃度と非球形補正係数を用いるされる。従って、鉱物ダストエアロゾルに関する改ことで、ダスト予測を改善した(改善された予測)。

善は、今後、地球システムモデルの改良に必要とな

その改善されたモデルと先行モデルの感度実験結果

る。

とを比較し、解析した。

2.

手法
大気化学輸送モデルとしては、「IMPACT」を用いた。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、これまで評価されてきている(Ito et al., Sci. Adv., 2019) 。放射伝達モデュールとして、「RRTMG」 (Iacono et al., J. Geophys. Res.,
2008) を IMPACT モデルに導入した。この数値モデュールは、様々な気候モデルや大気化学輸送モデ
ルで用いられている。
先 に 報 告 し た 研 究 (Adebiyi et al., Atmos.
Chem. Phys., 2020) により、IMPACT モデルは、微小粒子を過大評価し、粗大粒子を過小評価することが指摘された。そこで、観測の制約をより強く考慮に入れた「DustCOMM」データセット (Adebiyi-112-MC-12 (P2L)

北西太平洋上のエアロゾル粒子の複素屈折率*古 賀 聖 治 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 環 境 創 生 研 究 部 門 )1.

17.5 度から 16 度では、stslの平均値は波長 450, 550, 700

はじめに

気候変動予測の不確かさを低減させるには、エアロゾル粒子の光学特性に関する気塊や地域による違いをnm で、それぞれ 3.25×10-5, 3.24×10-5, 3.17×10-5 m-1 であった。sa は 1.75×10-7 m-1 であった。

把握しなければならない。砕氷艦「しらせ」艦上でエアロゾル粒子の散乱・吸収係数、個数粒径分布の同時観測を行った。これらのデータを用いて、エアロゾル粒子の複素屈折率（m = n - ki）の推定を行った。

4.

個数粒径分布からの散乱・吸収係数の推定

実測した個数粒径分布を使ってのstslの計算に際し、
まず、k = 0 として、n を 1.3 から 1.7 まで 0.01 刻みで変化させてstslを計算した。次に、屈折率の値毎のstslから、

2.

オングストローム指数 A を波長 450 と 550 nm（A450-550）、

観測2010 年 11 月に東京からフリマントルの航路にて、散450 と 700 nm（A450-700）、550 と 700 nm（A550-700）の間で乱係数（stsl）をネフェロメータ（波長 450, 550, 700 nm,

求めた。最後に、これらの推定値と実測値の差の自乗をTSI Inc, Model3563）、吸収係数（sa）を PSAP（波長 565

足し合わせた値（DA2）を求めた。ここでは、波長 550

nm、Radiance Research）により計測した。同時に直径 0.3

nm での n を波長 450 nm のそれより 0.01 小さく、波長µm より大きな粒子の個数濃度を RION KC-01D により

700 nm ではさらに 0.01 小さいと仮定した。また、直径計測した。PSAP 計測では、試料空気中の散乱成分がsa

0.3 µm より小さい粒子の個数濃度は計測されていないに影響を与えるため、散乱成分の揮発を目的に、試料空ので、直径 0.1 µm 付近まで数種類の個数粒径分布を仮気と捕集フィルターを 300℃に加熱した。

定した。さらに、k を求める際、sa の実測値は直径 1 µm以上の粒子数濃度と無関係であるため、直径 1 µm 以上

3.

東京 — フリマントル間の散乱・吸収係数の粒子には吸収物質が存在しないと仮定した。

北緯 35 度付近から北緯 28 度付近までは北西季節風

北緯 30.5 度から 29.5 度までの汚染空気塊では、DA2の影響で汚染空気塊、北緯 25 度付近から北緯 12 度付が最も小さくなるのは、波長 550 nm で n = 1.55 の時で近までは北西太平洋上の清浄空気塊を観測した。

ある。ここで、k = 0.017 とすると、sa の推定値は実測

北緯 30.5 度から 29.5 度において、sts の平均値は波l-5値と一致した。北緯 17.5 度から 16 度までの清浄空気塊-5

長 450, 550, 700 nm で、それぞれ 4.99×10 , 3.65×10 ,では、粒径と無関係に n を一様とすると、A の推定値は2.41×10-5 m-1 であり、sa は 3.45×10-6 m-1 であった。北緯

常に負となり、実測結果と一致しない。そこで、直径 1µm を境に n に 0.05 刻みで異なる値を与えた。その結果、微小粒子で 1.45、粗大粒子で 1.60 あるいは 1.65 とした場合に限り、
A の推定値は実測値に近いとなった。
ここでは、k = 0.003 と推定された。
2009 年 11 月から 2010 年 3 月までの南大洋における複素屈折率についても、同様の解析を行っている。
5.

謝辞

観測は気象研究所の木名瀬健氏、東京海洋大学の村山利幸氏によって行われました。観測の準備と実施について、両氏に感謝申し上げます。元国立極地研究所の和田誠氏と塩原匡貴氏、福岡大学の原圭一郎氏からは、

図 1 東京 − フリマントル間のsts、sa、オングス
トローム指数、全散乱に対する後方散乱の比

洋上観測に関して有益な助言を頂きました。彼らに対し、謝意を表します。

-113-

MC-13 (P2M)

GCOM-C SGLI エ ー ロ ゾ ル デ ー タ 同 化 ・ 予 測 の 実 証 実 験*田 中 泰 宙 (気 象 研 究 所 ), 弓 本 桂 也 (九 大 応 力 研 ), 吉 田 真 由 美 (RESTEC),
村 上 浩 (JAXA EORC) , 永 尾 隆 (東 大 AORI),
1.

はじめに

ゾルプロダクトおよび MODIS MCDAODHD を用い地球の環境変動観測を目的とした気候変動観測衛星

たデータ同化・予測計算(AHI+MODIS)、さらに (3) デGCOM-C 衛星 (しきさい) に搭載された多波長光学放ータ同化を適用しない予測計算を実行し比較検証を行

射計 (Second generation Global Imager; SGLI) は近紫外った。計算結果は、500 nm AOT を NASA の AERONETから熱赤外までの 19 の観測波長帯をもち、また偏光・Level 1.5 による観測値と比較することで検証している。

多方向・近紫外観測といった雲やエーロゾルの観測に

図 1 は AERONET level 1.5 500 nm AOT に対する平均

有効な優れた機能を有している。気象庁気象研究所で二乗誤差 (RMSE) の 2021 年 1 月 1 日～2 月 10 日まで

は SGLI によるエーロゾルプロダクトを、全球エーロゾの時系列変化を示している。この期間の RMSE はデールモデルによる黄砂予測解析システムによるデータ同

タ同化無しで 0.1742 に対して SGLI 同化は 0.1695,

化に導入することを目標として、準リアルタイムでのAHI+MODIS は 0.1627 と、SGLI によるデータ同化は

データ同化・予測システムの実証実験を開始した。本発

衛星 3 機 (ひまわり 8 号の AHI と Terra, Aqua の

表では、その実証実験の結果について報告する。

MODIS) を用いた結果には及ばないものの平均的には

エーロゾルリトリーバルおよびデータ同化

RMSE の改善がみられる。また、平均バイアスは デー

2.

SGLI エーロゾルプロダクトではエーロゾル光学的

タ同化無しで –0.016, AHI+MODIS で -0.062 の負バイ

厚さ (AOT)、オングストローム指数および陸上での単アスであるところ、SGLI 同化では +0.0062 とバイアス

一散乱アルベドを導出している。このリトリーバル手

が異なっている。大会ではより詳細な検証や事例につ法は JAXA 地球観測研究センター (EORC) によるひいて報告する予定である。

まわり 8 号エーロゾルプロダクトに用いられているア

謝辞

ルゴリズム[1] と基本的に同じである。SGLI は精度向本研究は JAXA 地球観測研究公募課題 (ER2GCN213)上を目的とした version 2 プロダクトが 2020 年 6 月 29

および科研費基盤 B (16H02946) の支援を受けました。

日に公開されている。 この SGLI ver.2 のエーロゾル

参考文献

プロダクトでは、リトリーブ精度向上のため、エーロゾ[1] Yoshida, M., et al., J. Meteorol. Soc. of Jpn., 2018.

ルモデルによる予測値をリトリーブの初期値として用[2] Yumimoto, K., et al., Geosci. Model Dev., 2017.

いるアルゴリズム[3] が用いられている。

[3] Yoshida, M., et al., Atmos. Chem. Phys., 2021

全球エーロゾル予測モデルには、気象研究所で開発している MASINGAR、データ同化システムには二次元変分法 (2D-VAR) データ同化システム[2]を用いる。このモデルは、気象庁黄砂情報で黄砂解析予測に用いられるものと基本的に同じであり、本研究での実証実験
システムも気象庁黄砂情報と同じ TL479 (約 40 km ×
40 km)、鉛直 40 層で、1 日 1 回の実験を行っている。
SGLI のデータ同化は 3 時間毎に行っている。準リアル
タイム処理のため、SGLI データは JAXA G-Portal より ftp で入手された L2 のタイル状データを同化の対
象時刻± 1.5 時間で切り出し、品質評価フラグを適用
した後に数値モデルの格子毎にまとめている。
3.

予測計算と検証
データ同化の効果を調査するため、(1) SGLI を用い

図 1. SGLI 同化(実線), AHI+MODIS 同化(破線), データ
同化無し(点線) 実験による 500 nm AOT と AERONET
Level 1.5 との平均二乗誤差の時系列変化 (2021-1-1 ～2021-2-10) の比較たデータ同化・予測とともに、(2) ひまわり 8 号エーロ

-114-

中 高 緯 度 大 気 （MH）

-115-

MH-01+ (P3I, D1H)

地上天気図と客観手法による前線の比較*宮 本 真 希 (北 海 道 大 学 大 学 院 工 学 院 ),
1.

はじめに

山 田 朋 人 (北 海 道 大 学 大 学 院 工 学 研 究 院 )上で発達していた前線を伴う温帯低気圧である．
色は F

地上天気図に示される前線は，専門的な知識と経験の分布である．各種記号を伴う実線で地上天気図に描を有する予報官が数値予報や観測データ，天気予報シ

かれた前線を示す．赤実線が温暖前線，青実線が寒冷前

ナリオなどを総合して推定したものである[1]．予報官

線，黒実線が停滞前線である．一般に，前線は高度が増による解析には個人差が生じること[2]や，描かれる前

すほど寒気側（北側）に傾いている．図 1 に示された線の定義が一意ではないことから，前線に関する知見

通り，900hPa 等気圧面における F の分布は地上天気を深めるためには客観的な手法が必要であることが指図の前線に対して北側寄りであるが，ほぼ同じ位置に摘されている[3].

ある．前線に対応する位置にある F の分布の最大値は，気温などの熱力学変数の勾配を表す TFP (Thermal

それぞれ温暖前線が 50，寒冷前線が 20，停滞前線がFrontal Parameter)[2]は前線の客観解析に広く用いら

30 程度である．前後 24 時間の 2 日間を対象に同様のれている[1][4]．TFP を用いた手法[4]や風向の変化によ解析を行い，低気圧の発達に伴い F の最大値が増加す

り前線を定義した手法[5]などの客観手法が提案されてることを確認した．

いるが，ただ一つの手法で全ての前線の抽出はできな
いということが共通の見解である[6]．そこで，各手法が前線のどのような側面を示すことができるか明らかにする必要がある．
本研究では，熱力学変数と力学変数を用いた前線の客観解析手法を日本周辺に適用し，天気図から作成した前線の位置情報データと比較した．
2.

手法およびデータ
解析期間は 2006 年から 2020 年の 5 月から 8 月である．本稿では 2018 年 6 月の事例を紹介する．
客観前線抽出手法として F 判定[6]を MSM の初期値
データに適用した．F 判定は気温と渦度から作成する
無次元数 F をインデックスとして用いる．前線判定変数 F は次のように定義され，各グリッドにおいて計算を行う．閾値 1 を超えたグリッドには前線が存在する

図１ 2018 年 6 月 15 日 9 時 (JST) において日本可能性が高いと判断される[6]．
𝐹=の南海上を東進していた温帯低気圧．色が Fの分布，前線記号が地上天気図の前線を示す．

𝜁! $∇𝑇! $𝑓|∇𝑇|"

ここで，𝜁! は相対渦度 [1/s]，𝑓は惑星渦度 [1/s]，$∇𝑇! $参考文献

は水平方向の気温勾配 [K/100km]，|∇𝑇|" = 0.45 [𝐾/[1]気象庁, 2018, 量的予報技術資料, 23, 84-103.

100𝑘𝑚][6]である．
計算対象圧力面は 900hPa とした．

[2] Renard and Clarke, 1965, Mon. Weather Rev., 93, 547-556.

気象庁の作成する地上天気図はPDF 形式で提供されている．内海ら(2013)[7]の手法を参考に，画像解析を行い前線の位置情報データを作成した．

[3] Berry et al., 2011, Geophys. Res. Lett., 38, L04809.

[4] Hewson, T. D., 1998, Meteorol. Appl., 5, 37-65.
[5] Simmonds et al., 2012, J. Clim., 25(6), 1945-1962[6] Parfitt et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44, 4351-4358.

3.

結果
図 1 は 2018 年 6 月 15 日 9 時 (JST) に日本の南海[7]内海ら, 2013, 第 21 回地球環境シンポジウム講演集,
91-95

-116-

MH-02+ (P3J, D1H)

南極氷床上の春季の気温の緯度断面の特徴
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。極夜が明けて春に向
かって、氷床の内陸域の地上気温はまだ-60℃～-40℃
へと急速に上昇する。この発表では、対流圏下部の気温構造の緯度断面の特徴について、二つの年の異なる時期の比較を行う。尚、本発表は 2020 年春季に用意した内容を含む。
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 3；講演時に説明）、更にこの特徴は大気境界層と自由対流圏との大気の交換過程を規定するのではないかと考えている。
緯度方向の温度変化多きさが 2 か年で異なる。例えば、地上からの高度 1000m の気温の差は、2018 年では10 度以下であるが、2019 年では 25 度程度である。
この原因として、一つには各年の観測期間における総観規模循環の変化が考えられる。他方、この春の時期には比較的急速な気温変化があることから、それに応じた氷上上の大気循環場の変化の過程を捉えた可能性があると考えている。
春とはいえ、南極内陸域の自然環境は厳しく、このような観測データは多くはない。モデルの検証など、データに興味のある方々にも利用していただければ幸いである。

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 年及び 2019 年に観測された気温の鉛直
プロファイルを示す。全てのプロファイルに共通した特徴として。400～200m 以下に気温逆転層が形成されている。2 か年を通して、最も標高の高い地域（2018 年の南緯 74 度地点）
では逆転強度が 20～15℃と最も顕著である。その下方の標高の地域（南緯 71.9
度～70.5 度）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。逆転層の厚みが最も厚く、300 m を超えるケースがある。ここは最もカタバ風が顕著である。さらにその下方の地域（南緯69.7度～69.0度）
では逆転強度が比較的弱く、
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。このような気温逆転層の地域的な違いはカタバ風の状態と関連していると考えられ

図 2 南極氷床上の対流圏下部の気温の鉛直プロファイル。縦軸は各地の地上からの高さを示す。
上：2018 年 9 月 30 日～10 月 9 日。74.0S～69.7S。
下：2019 年 10 月 25 日～11 月 2 日。
71.5S～69.0S。

図 3 2018 年に観測された風速の鉛直プロファイ
ル。標高の比較的高い地域、中程度に高い地域、
比較的低い地域を分けて示す。

-117-

MH-03 (P2L)

台風ボーガスを用いた 7 月気候場シミュレーションによる台風の遠隔影響*吉 田 尚 起 , 川 村 隆 一 , 川 野 哲 也 , 望 月 崇 (九 大 院 ・ 理 ), 飯 塚 聡 (防 災 科 研 )1.

はじめに
遠隔海域に位置する台風が梅雨期に日本付近に流入する水蒸気量を増加させ, 西日本で大雨をもたらす事が指摘されている[1]. また, 台風の遠隔影響は季節的な背景場の影響を受けることが示唆されている[2]. しかしながら, 個々の台風の多様性もあり, 必ずしも普遍的な理解は得られていない. そこで最初のステップとして, 本研究では 7 月の気候値に台風ボーガスを挿入した数値シミュレーションを実施して, 7 月における典型的な台風の遠隔影響と背景場との関係を明らかにすることを試みた.

と考えられる.今後は台風ボーガスの挿入位置や背景
場の変更など,より多数の数値実験を行なっていく予
定である.
図 1
全ランを平
均した 5 日目の鉛直積
算水蒸気フ
ラックス(ベクトル)とその大きさ(陰影)および2. 使用データと数値実験設定
領域気象モデル WRF ver.3.9.1.1 を用いて, 7 月の気候値に台風ボーガスを挿入したデータを初期値・境界値とした数値実験を行った. 7 月の気候値には米国
NCEP FNL の 21 年間 (2000 年から 2020 年)のデータを用いた. 台風ボーガスの挿入には Osawa et al.
(2006) [3]の手法を適用した. 台風ボーガスの挿入地点
は 15N, 140E で中心気圧を 950 hPa, 970 hPa, 990
hPa, 強風半径を 440 km, 550 km, 660 km とした 9 種
類の組み合わせの数値実験を行った. それぞれ水平解
像度 20 km, 6.667 km のドメイン 1, 2 を設定し, twoway nesting を適用した.
3. 結果と今後の課題
全てのランに共通して, 台風の北上・発達に伴い下層
モンスーン西風が卓越し, ベンガル湾から南シナ海を経由して日本付近へ多量の水蒸気を輸送する水蒸気コンベアベルト (MCB)[4]が形成されていた(図 1). また,
対流圏下層で太平洋高気圧西端のリッジの強化や, 対流圏上層の亜熱帯ジェットに沿ったロスビー波列がみられ, [1][2]と矛盾しない結果が得られた.
各ランを比較すると, 台風ボーガスの強風半径が同じランで中心気圧の推移及び経路が類似していた. そこで, 強⾵半径 660 km ランの平均 (以下 L ランと記す)と 440 km ランの平均 (以下 S ランと記す)の⽐較を⾏った. 図 2 に台風ボーガスを挿入してから 5 日目の18UTC における降水量と 850 hPa 高度の分布を示す.
台風は台湾東の 25N 付近に位置している．S ランに比べて L ランでは, 日本付近で太平洋高気圧のリッジが強化されており, 関連して黄海から日本海へ延びる梅雨降水帯は北偏している. 一方, 台風東縁に沿って西日本へ向かう水蒸気フラックスが強化され, 九州南部
では降水量が増加していた.
図は省略するが, 今回の実験では台風の遠隔影響の大きさには北緯 23°付近に達した台風の強度及びサイ
ズと, 絶対渦度南北勾配が大きい背景場が重要である

850 hPa 面
高度(等値
線)の日平
均.

図 2
(a): 5 日目の18UTC に お
ける L ランの前 1 時間積
算降水量(陰影)と 850 hPa
面高度(等値線).
(b): (a)と同様だが S ランについて.

謝辞
本研究は JP19H05696, JP20H00289 の支援を受けています．
参考文献[1] Hirata and Kawamura, 2014, J. Geophys. Res. Atoms., 119, 5157-5170.
[2] Yamada and Kawamura, 2007, SOLA, 3, 65-68.
[3] Osawa et al., 2006, J. of Wind Eng., 31(3), 193-196.
[4] Kudo et al., 2014, J. Geophys. Res. Atoms., 119, 8825-8838-118-

MH-04 (P2M)

2021 年 1 月 大 雪 時 の 爆 弾 低 気 圧 と JPCZ： 長 白 山 系 の 影 響 評 価*鈴 木 雄 斗 ， 川 村 隆 一 ， 川 野 哲 也 ， 望 月 崇 (九 大 院 ・ 理 )1. はじめに
朝鮮半島北部に位置する長白山系は冬季日本海で発達する温帯低気圧の構造変化や強度に力学的な影響を与えている[1]。また従来から日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）
形成の主要因として知られており[2]，最近の研究[3]で長白山系の障壁効果は冬季日本海沿岸地域の降水量に対して二つの相反する役割を果たしていることが指摘されている。2021 年 1 月 7 日に日本海で低気圧が急発達しながら北日本に接近して以降，11 日にかけて日本海側では断続的な大雪となり各地で被害が発生した。
そこで本研究では，低気圧の急発達，JPCZ の形成そして大雪発生という連鎖的なイベントにおける長白山系の影響を評価することを目的とする。
2. 数値実験の設定
領域気象モデル WRF (version 4.2.2)を用いた数値実験を実行した。初期値と境界値には NCEP FNL を使用した。2
つの計算領域を設け，水平解像度はそれぞれ 8 km と 4 kmの 2 つのドメインを 2-way nesting し，積分時間は 1 月 5
日 18UTC から 11 日 00UTC とした。また MP scheme に
WRF single-moment 7-class scheme，PBL scheme に Yonsei
University scheme を使用した。
CU scheme は 8 km ドメイン
で Kain-Fritsch scheme を使用し，4 km ドメインでは使用していない。上述の実験設定において，今回対象とする低気圧や JPCZ などは概ね再現できていた（CTL run とする）。
また長白山系と朝鮮半島の山地を全て除去した地形改変実験（MOD run）を行って両実験を比較した。
3.1 爆弾低気圧の構造変化
CTL run と MOD run 共に日本海で気圧が低下し，6 日
18UTC ごろから日本海北西部で低気圧が明瞭になった。7日 00UTC になると CTL run では低気圧中心近傍から南西方向にトラフが延び，それに伴う正の渦度域は長白山系の風下領域まで達していた（図 1a）。一方 MOD run の低気圧では，CTL runで見られたトラフは再現されなかった（図1b）。長白山系の障壁効果による低気圧中心近傍の構造変化は先行研究[1]と整合的である。また構造変化に伴い地表風速分布も大きく歪められ，東北地方日本海沿岸部の暴風域が MOD run ではかなり北偏していた。
3.2 JPCZ 及び日本海沿岸地域の降水量の変化
長白山系を除去した MOD run では CTL run で再現された JPCZ の領域内で降水量が減少し，対照的に（一部地域を除いて）北陸地方中心に日本海沿岸部で期間降水量（1月 7 日 06UTC～1 月 11 日 00UTC）が増加している（図2）。このような日本海の JPCZ 領域と日本海沿岸地域の降水量増減の非対称性は[3]と矛盾していない。上記期間内
で沿岸部の領域平均降水量について両ランの推移を詳し
くみると，一時的に CTL 降水量が多い期間（期間 A）とMOD 降水量が極端に多い期間（期間 B, C）の三つの期間
で両ランの差が明瞭になっていた。期間 A は前述の爆弾

低気圧のトラフにトリガーされた降水帯が南下して強い降雪をもたらしており, JPCZ を分類した[3]の Type1B に類似していた。一方期間 B,C は典型的な西高東低の総観場になり，むしろ Type1A に近かった。
また CTL run に着目すると，8 日 12UTC には JPCZ 上に顕著なメソスケールの渦列が見られたが，7 日 18UTC にはそれはほとんど見られなかった。大雪期間内の JPCZ による降水過程にはいくつかのフェーズが存在したことが考えられ，さらに詳しく調査する予定である。

(a)

(b)

図1
1 月 7 日00UTC の，海面気圧（等値線 : hPa），
850 hPa 面の相対渦度（陰影 : × 10-4s-1）と水平風ベクトル（矢印 : m s-1）。
ただし，(a)は CTL run，(b) は MODrun の結果である。

図2 : 1 月7 日06UTC から1 月11 日00UTC までの積算降水量の両ランの差（MOD run minus CTL run）
。陰影の単位は mm。
謝辞
本研究は JP19H05696, JP20H00289 の支援を受けています．
参考文献[1] Shimizu et al. 2017, Advances in Meteorology, 2017, 6216032.
[2] Nagata et al. 1991, J. Meteor. Soc. Japan, 69, 419–428.
[3] Shinoda et al. 2021, Int J Climatol., 41, E602-E615.

-119-

MH-05 (P2L)

北太平洋における移動性擾乱活動の真冬の振幅低下に関するエネルギー論*岡 島 悟 (東 大 先 端 研 ), 中 村 尚 (東 大 先 端 研 ),Yohai Kaspi (ワ イ ツ マ ン 科 学 研 究 所 ),
1.

はじめに

究と同様に見られることを確認した．移動性擾乱に伴

風速・気温等の変数に時間フィルタを施して抽出しう上層の南北風分散及び下層の極向き熱輸送では，真た変動の，オイラー的な分散・共分散に基づく調査に

冬の振幅低下が顕著である一方，下層の南北風分散でより，北大西洋では真冬に移動性擾乱活動が最大とな

は真冬の低下が明瞭でなかった．

り，傾圧不安定理論により導かれる，南北温度勾配＝エネルギー収支解析を行った結果，移動性擾乱に伴上空のジェット気流の速度と傾圧擾乱の最大成長率のう全エネルギーは初冬に最大となり，真冬には少し抑比例関係と整合するが，その一方で，北太平洋ではジ制されていた．各エネルギー変換・生成項の効率を評ェットの風速が最大となる真冬に擾乱の活動度が極小

価したところ，傾圧的変換の効率が他のプロセスに比を示す事が発見された[1]．傾圧不安定理論と矛盾する

べて大きく，初冬に最大となり，真冬にはやや抑制さこの現象は「真冬の振幅低下」と呼ばれ，様々な側面

れている事が分かった．この傾圧変換項に他のプロセから調査が行われてきたものの，そのメカニズムにはスを合算することで，全エネルギー変換の効率の真冬

未解明な点が多い．本研究では，主にエネルギー収支の低下がより顕著になっている事も明らかとなった．

解析の観点から，そのメカニズムについて調査を行っ

一方，低周波擾乱からの正味のエネルギー変換の寄与た．

は小さいながら，真冬の振幅低下を弱める方向に働いていた．順圧変換は寒候期を通して平均場にエネルギ

2.

データと手法ーを変換する符号であり，移動性擾乱が背景のジェッ

JRA-55 を利用して解析を行った．データは水平 1.25°

ト気流を加速している事を意味する．実際に，移動性

格子・6 時間毎で，寒候期を中心とする 9 月-5 月を解析

擾乱に伴う西風加速を評価した所，ジェット周辺で強対象とし，1958/59-2016/17 の 59 季節を解析した．移動い加速が見られた．

性擾乱活動を抽出するための時間フィルタはカットオ

過去に，エネルギー変換・生成項を評価した先行研

フ周期 8 日の低周波 Lanczos フィルタを用い，低周波成

究は存在するものの，移動性擾乱の振幅に依存しない

分からのずれを高周波成分とした．

変換効率を包括的に評価した研究は存在しなかった．

真冬の振幅低下のメカニズムを調査するためのエネ

本研究は，正味の変換効率においても真冬の低下・抑

ルギー収支解析では．移動性擾乱に伴う運動エネルギ

制が見られる事を初めて明らかにした．加えて，先行

ー・有効位置エネルギーに対し，順圧的変換・傾圧的研究で示された[2]，真冬の振幅低下が 80 年代後半以降

変換・非断熱加熱に伴う生成・エネルギー水平フラッに不明瞭化するという長期変調に関しても，正味のエ

クス項・低周波擾乱との相互作用成分を評価した．北ネルギー変換効率の真冬の低下が 80 年代後半以降に不太平洋におけるエネルギー収支を考えるため，各エネ

明瞭になるという結果が得られた．これらの結果は，ルギー変換・生成項は北太平洋領域[130°E-130°W,

真冬の振幅低下がエネルギー論の観点から解釈可能で

20°-65°N]で水平積分した後に地表面から 100hPa 面まある事を示唆するものである．

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

参考文献

ネルギーで割ることで，各項の「変換・生成効率」を[1] Nakamura, H., 1992, J. Atmos. Sci., 49(17), 1629-1642.

評価した．

[2] Nakamura, H., Izumi, T., Sampe, T. 2002, J. Climate,15(14), 1855-1874.

3.

結果

まず，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おいても先行研-120-

MH-06 (P2M)
南半球傾圧環状モード変動に関わる移動性擾乱の力学*中山 盛雄, 中村 尚 (東大先端研), 小川 史明 (北大)
1. はじめに
傾圧環状モード変動 (baroclinic annular mode;

解析JRA-55データ39年分 (1979~2017年) に基づ
き、観測されるBAMを解析した。

BAM) は中緯度ストームトラックにおける移動性擾

解析では、擾乱を東西平均からのずれで定義し乱活動の半球規模の強弱を表す (Thompson and

たBAMの先行研究と異なり、周期8日以下の移動

Woodworth 2014)。BAM は南半球で特に明瞭であ性擾乱成分に着目した。東西平均した移動性擾乱り、広範囲の天候に影響しうる。これまで、渦駆動のに 伴 う 運 動 エ ネ ル ギ ー の [925~200 hPa 、 緯 度

極前線ジェットの南北変位を表す南半球環状モー20~70°] における第1EOFをBAM、主成分時系列

ド変動 (SAM) との時間的な無相関や約 25 日の準をBAM指数 (正：擾乱活動強化) と定義した。

周期性等が指摘されてきたが、BAM 研究の歴史は

3. 結果

浅く、その力学には依然不明な点が多い。

水惑星実験では、理想化された条件下ではある

多くの先行研究は、 全周波数帯の擾乱活動のものの、移動性擾乱活動、及びその強弱を表す

変動から BAM を抽出したが、総観規模の移動性擾

BAM が現実的に再現された。BAM に伴う移動性

乱とより長周期の準停滞性擾乱では、背景の力学

擾乱活動の強化は、その発達期に対流圏下層での過程が本質的に異なる。そこで本研究では、移動

傾圧発達 (極向き擾乱熱輸送) の強化 (図 1a)、減性擾乱活動の長周期変調の観点から、BAM の力

衰期に対流圏上層での擾乱による南北方向の西風

学特性の考察を行なった。

運動量輸送と収束の強化 (図略)、及び SAM に射

2. データと解析手法

影を持つ東西風偏差 (図略) をそれぞれ伴うことがAFESのT79L56版を用いたAGCMによる「水惑星

明瞭に見出された。このような一連の時間発展は傾実験」の出力を解析した。下部境界条件からは陸が圧性擾乱に伴うエネルギーサイクルから解釈可能排され、衛星観測データに基づく南インド洋のSSTである。さらに擾乱活動が強まる BAM の正位相時

気候値が東西一様に与えられている (Ogawa et al.

には、擾乱の傾圧構造 (図 1b) や緯度方向への伸2012, 2016)。モデル南半球には冬季、モデル北半

長 (図 1d)、及び上空の気圧偏差の水平軸の傾き

球には夏季のSSTが南北反転させた上で与えられ(図略) がさらに明瞭化することが初めて見出された。

た。水惑星実験は、海がちな南半球を模した状況を

これらは、上述した傾圧発達や西風運動量輸送、定性的に再現する上、東西非一様な境界条件に起及び擾乱の下流発達 (図 1c) をいずれも強化する

因する停滞性惑星波の強制を抑えるため、BAMのように働いており、BAM に伴う広域での擾乱振幅の力学の本質部分の解析に適している。解析期間は増大、及び平均東西風へのフィードバックにより適

夏季・冬季それぞれ40年相当である。また、大気再した条件を実現するものと考えられる。

図 1： 水惑星実験夏半球において、BAM 正・負位相時 (規格化した BAM 指数≧1, ≦–1 で定義) それぞれで評価した (a) 移動性擾乱に伴う極向き熱輸送 ([v’T’] ) (K•m/s)、(b) 擾乱構造の傾圧性 ([v’T’] /√[v’v’][T’T’] )、(c)
東向き波活動度フラックス (m2/s2, Takaya and Nakamura 2001)、(d) 擾乱構造の非等方性 ([v’v’-u’u’]/[u’u’+v’v’])。
(a)、(b)は 850 hPa、(c)、(d)は 300 hPa で評価。 ’ は移動性擾乱に伴う変動、[ ]は東西平均を表す。

-121-

MH-07 (P2M)

南極氷床表面の夏の昇華
平沢尚彦(極地研)、小西啓之（大阪教育大）、本山秀明（極地研）、
山田恭平(長野県環境保全研)、杉浦幸之助（富山大）、栗田直幸（名古屋大）
１．はじめに温暖化の進行に伴って南極氷床の質量収支がマイ
ナス、すなわち、海水準の上昇に働いていると認識されるようになった（IPCC レポート）。南極氷床の質量収支にとって、質量を増加させる要因は降雪と表面着霜（deposition）である。大気は質量を維持するための重要な役割を持っている。一方で、昇華（sublimation）による質量損失についても以前から研究されている（King et al. 2001, Fujii et al. 1979, Kameda
et al., 1997 など）。最近、我々は昭和基地近傍の氷床上で特徴的な南測を実施し、年間降水量の 5％程度が失われていると評価した（小西・平沢 2019 春大会）。
また、数年前から南極氷床上に展開している AWS に搭載した超音波積雪深計によって、夏季に雪面レベルの低下が起こっていることが分かり（平沢ほか
2021）、これが表面昇華を反映していると考えられた。
本講演では、南極における昇華（sublimation）過程について、これまでの知見を整理し、私たち日本の内陸観測の現在の研究結果を評価し、今後の観測と研究の方向を議論したい。
２．観測地域
図 1 に南極の我々の観測領域を示す。4 つの AWS
地点と集中観測を実施た S17 の位置を示している。

露点計（LI7500）によれば約 10 ㎜であった。当日は
これまでの国際的な知見を合わせて議論する。

図 2 S17 における雪ブロックの重量計測の様子。
４．H128 の AWS による雪面レベルの変化
図 3（上）は各年の暖候期（10 月～5 月）における雪面レベルの時系列を示す。これによると、11 月頃に雪面レベルの低下が始まり、それが 3～4 月まで続く傾向が見いだされる。また、図 3（下）は 2019 年
12 月 5～11 日の時系列を示す。ここから雪面レベルの日変化が見いだされる。雪面レベルが低下するのは雪温の極大より後に起こることが興味深い。
詳しい議論、及び他の議論は当日のポスターで行いたい。

図 1 南極氷床の昭和基地－ドームふじ基地を含む地域における AWS の位置（●）と 2017 年 1
月に集中観測を実施した S17 の位置（●）
。
３．S17 における昇華観測の結果
2017 年 1 月に S17 で実施した昇華観測は独創的である（図 2）。表面をブロック状に切り出し、その下に電子天秤を置いて、再びその雪ブロックを電子天
秤の上に置き、雪ブロックの重量を一月間計測した。
この観測た一月間で約 20 ㎜の昇華量を評価した。同じ場所で実施した、3 次元超音波風速計（USA1）と

図 3 H128 における雪面レベルの時系列。上：各年の暖候期を通した変化。
下：日々の変化の例（雪面レベルは赤色の線）
。

-122-

観 測 手 法 （OB）

-123-

OB-01+ (P3I, A1H)

スカイラジオメータによるエアロゾル・水 蒸 気 ・オゾンのリモートセンシング手 法 の開 発
*工 藤 玲 1, H. Diémoz2, V. Estellés3,4, M. Campanelli4, 桃 井 裕 広 5, F. Marenco6, C. L.
Ryder7, 居 島 修 8, 内 山 明 博 9, 中 島 孝 一 10, 山 崎 明 宏 1, 長 澤 亮 二 1, 大 河 原 望 1, 石 田 春 磨 1
1

気 象 研 , 2ARPA Valle d’Aosta, 3Universitat de València, 4ISAC, 5 千 葉 大 , 6Met Office,7

University of Reading, 8 高 層 台 , 9 環 境 研 , 10 気 象 庁

エアロゾル、水蒸気、オゾンは，快晴下において太陽波を過小、一次散乱アルベドを過大に推定する問題があっ長帯の大気放射収支を変動させる主要な要素である。ス

たが、MRI Ｖ2 はこれらを解消した結果を示した。粒径

カイラジオメータは、天空の輝度分布を分光測定すること

分布について、V4.2 は二山の粗大モードを導出する問で、これらの要素を推定することを前提とした仕様になっ題があったが、MRI V2 はこの問題も解消した。これらのている。スカイラジオメータのエアロゾルに関する解析に改善は、主として、複素屈折率と粒径分布のスムージング

は、Skyrad pacｋ version 4.2（V4.2）（Nakajimaの強制の違いによってもたらされた。

1996）が広く使われてきた。最新版は、Version 5（V5）MRI V2 で導出した可降水量とオゾン全量を、ゾンデ（Hashimoto 2012）である。気象研究所では、非球形とブリューワー分光光度計の観測結果と比較した。可降粒子モデルを組み込んだ派生版を開発してきた

水量は、概ね±3mm 内で一致した。オゾン全量は、季節（Kobayashi 2006, 2010）。本研究では、これを発展

変動は一致したが、＋24 m atm-cm ほどのバイアスがさせ、Skyrad pack-MRI version 2（MRI V2）を開あったため、今後改良していく必要がある。

発した（Kudo 2020, in review）。MRI V2 の大きな推定されたエアロゾル、水蒸気、オゾンを用いて、地上特徴は２つある。１つは、315～2200nm のすべての観日 射 量 を 計 算 し 、 BSRN （ Baseline Surface

測波長に対応したことである。これにより、太陽波長帯をRadiation Network）の精密な地上日射の観測値と比広くカバーするエアロゾルの光学特性、オゾン全量、可降較した。両者の差は、概ね 3±4%と小さく、エアロゾル、

水量の同時推定を可能とした。もう一つは、鉛直スキャン

水蒸気、オゾンと日射観測との整合性が確かめられた。

データの利用である。スカイラジオメータの輝度分布の測大西洋のカーボベルデ共和国で行われた航空機によ定方法には、太陽天頂角を固定した水平スキャンと方位るサハラダストの直接サンプリング観測とスカイラジオメ

角を固定した鉛直スキャンがある。太陽天頂角が小さい

ータの推定結果を比較した。図１は、粒径分布の比較結果

時、鉛直スキャンはより多くのエアロゾルの情報を有してである。スカイラジオメータによるいずれの手法も、概ねいる。しかし、既存の手法は鉛直スキャンに対応していな

直接観測と整合的な結果を示した。また、MRI V2 が導い。このことは、特に低緯度帯での観測に影響がある。

出した複素屈折率の実部と虚部、一次散乱アルベド、非つくば市の２０１８年２月から１０月の観測データを MRI

対称因子を直接観測の結果と比較し、ほぼ一致する結果

V2 で解析し、エアロゾルの粒径分布、複素屈折率（実部が得られた。これにより、サハラダストに対して、MRI V2と虚部）、光学的厚さ、一次散乱アルベド、非対称因子、ラの有効性が確かめられた。

イダー比、偏光解消度、可降水量、オゾン全量を導出した。
エアロゾルの結果ついて、V4.2 と V5 と比較したところ、光学的厚さ、複素屈折率の実部、非対称因子は、同程度であった。V4.2 は、AERONET と比較し、複素屈折率

Nakajima 1996, https://doi.org/10.1364/AO.35.002672.
Hashimoto 2012, https://doi.org/10.5194/amt-5-2723-2012.
Kobayashi 2006, https://doi.org/10.2151/jmsj.84.1047.
Kobayashi 2010, https://doi.org/10.2151/jmsj.2010-505.
Kudo 2020, https://doi.org/10.5194/amt-2020-486 (in review).

図１ 大西洋に飛来したサハ
ラダストの粒径分布。航空機の直接観測を鉛直積分した
結果（黒）、スカイラジオメー
タから MRI V2（赤）、V4.2（青）、V5（緑）で推定した結
果。

-124-

OB-02+ (P3J, A1H)

ラマンライダーと差 分 吸 収 式 ライダーによる大 気 下 層
水 蒸 気 分 布 の比 較 観 測*酒 井 哲 , 吉 田 智 , 永 井 智 広 , 小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 )1.

比較すると、RL は夜間約 5 km・日中約 1 km、DIAL

はじめに

集中豪雨や局地的大雨の発生・発達には、大気下層

は昼夜関係なく 1.0−1.5 km である。

の水蒸気が大きな影響を与えると考えられているが、

図 2 に同日 8:30JST と 20:30JST の鉛直分布を高層気

その詳細はよく分かっていない。これを解明し、予測

象台のラジオゾンデデータとともに示す。 どちらの精度につなげるためには、水蒸気分布を正確に観測す

ライダーデータも高度1 km 以下ではラジオゾンデデー

ることが不可欠である。ライダーは水蒸気の鉛直分布

タと良く一致しているが、DIAL データは 1 km 以上でを連続的に測定できるため、利用が期待されている。

高度とともに増加している。DIAL データの解析方法

本発表では、気象研究所が開発したラマンライダー（以下 RL[1]）と Vaisala 社が開発した試験評価中の差分吸収式ライダー（以下 DIAL[2]）、及び高層気象台に（非公開）と品質管理法を改善する必要がある。
発表では 2 ヶ月間の観測データをもとに性能を統計評価した結果を示す。

よるラジオゾンデの比較観測を気象研究所で行い、性能を評価した結果を報告する。
2. ラマンライダー(RL)と差分吸収式ライダー(DIAL）
RL と DIAL は測定原理が異なる。RL が大気中の水
蒸気と窒素分子によるラマン散乱光強度から水蒸気混合比を求めるに対し、DIAL はエアロゾルや大気分子に
弾性散乱光が光路中の水蒸気によって吸収され減衰する大きさから水蒸気濃度を求める点である。２つの方式の観測性能を比較すると、一般には夜間は RL、日中は DIAL が有利である。この理由は、送信レーザーの波長と出力、散乱断面積の大きさの違いによる。
表１に比較をおこなった RL と DIAL の諸元を示す。
表１： RL と DIAL の諸元
RL
方式
送信レーザー355 nm
波長200 mJ/pulse
出力10 Hz
パルス繰り返し
受信望遠鏡
40 cm
有効径
解析データ
時間分解能
20 分
鉛直分解能
75m(1km 以下)
150m(1km 以上)
3.

DIAL

図１：
（上）DIAL と（下）RL で観測した 2020 年 10
月 3 日つくば上空の水蒸気混合比鉛直分布。上図△はVaisala が提示する上限高度に 0.8 をかけたもの、RL は受信信号強度から見積もった不確かさが 30%以下のデータをプロット。

911 nm, 910.6 nm
9 µJ/pulse
10 kHz15 cm, 28 cm
20 分
100～500m(高度とともに増加)観測例

図 2：同日（左）8:30JST と（右）20:30JST の水蒸気混合比鉛直分布（黒実線：RL、水色実線：DIAL、赤破線：
ラジオゾンデ）4. 謝辞

図 1 に 2020 年 10 月 3 日に観測した水蒸気混合比の本研究は JSPS 科研費 19H01983 の助成を受けた。

高度－時間断面図を示す。どちらのライダーでも 0 時

参考文献[1] Sakai, T., T. Nagai, T. Izumi, S. Yoshida, and Y. Shoji,
2019, Atmos. Meas. Tech., 12, 313-326.
[2] Newsom, et al., 2020, J. Atmos. Oceanic Technol., 37,
47-65.

過ぎから高度 0.7 km 付近に厚さ約 500 m、10 g/kg の水
蒸気を含む空気が流入する等、共通の時間変化を捉えていることが分かる。観測上限高度を雲がない時間で-125-OB-03+ (P3I, A1H)

地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測
̶九州実証実験への準備状況 その２̶
*花土弘・金丸佳矢・川村誠治・中川勝広(情報通信研究機構)、
北井信則・比留間利通・佐々木歩・渡辺琢也(日本アンテナ)、
清水慎吾(防災科学技術研究所)

1.

はじめに
水蒸気は、気象現象の予測において、風速・温度と並んで重要な量であるが、気体状態の水でレーダ
では観測できず、広範囲で観測可能となる方法が限られている。現在、気象数値モデルで水蒸気データとして利用されている GPS/GNSS 可降水量観測は、衛星からの L バンドの電波の遅延量を利用しているが、地デジ放送波(UHF 帯)で同様の測定が可能であることを実証した[1]。その手法は地デジ放送波に含まれている基準信号から遅延プロファイルを復号し、送信局から直接伝わる波（直達波）と周囲の反射体から反射され伝わる波（反射波）を時間的に分離、それらの位相差を使うことで、放送局・受信点での基準信号の位相雑音の影響をキャンセルし、UHF 帯の電波の伝搬遅延をピコ秒レベルの精度で測定し、伝搬路上の積算水蒸気量を推定する。

しい観測装置では、この処理を FPGA 内のプログラムで行い、安定化・小型化・低消費電力を実現した。
図２に日本アンテナ蕨工場屋上での試験風景を示す。

2.

九州実証試験への準備状況
SIP「線状降水帯」では、2021-2022 年度に九州実証実験を計画している。地デジ水蒸気量観測については、2020 年度に九州地方に 5 地点の受信点を設置する計画で、遅延プロファイルの実測を実施し、以下の５地点(熊本市、阿蘇市、日田市、久留米市、鹿島市)での設置を予定している。受信点（●）と送信局（X）の位置関係を図１に示す。

謝辞：九州実証実験は，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）第２期「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」「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（代表：清水慎吾）
」で実
施される。

図 1 受信点と送信局の位置関係
3.

新しい観測装置の開発
これまで伝搬遅延量計測で必要な遅延プロファイ
ル算出を計算機のソフトウエアで行っていたが、新

参考文献[1] Kawamura et al., “Water vapor estimation
using digital terrestrial broadcasting waves”,
Radio Science, Vol. 52, 367-377, 8 March2017,
DOI:10.1002/2016RS006191.

-126-

OB-04+ (P3I, A1H)

東 日 本 に お け る 気 象 庁 LIDEN と JLDN の 雷 検 知 状 況*松 井 倫 弘 (フ ラ ン ク リ ン ・ ジ ャ パ ン )
1.

はじめに

JLDN(Japanese Lightning Detection Network)の構築を開始し，2003 年に日本全国とその周辺で発生する雷放電を観測するネットワークを完成させた[1]．2020 年 10

CC/CG ratio

フ ラ ン ク リ ン ・ ジ ャ パ ン は ， 1998 年 よ り

月において気象庁が運用するLIDEN の東日本のセンサ
は，JLDN とほぼ同じセンサで構成されている[2]．IEC

4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0

JLDN
LIDEN

規格[3]では，LLS（Lightning Location System）の性能評
価には，異なる LLS を比較することを推奨している．

Airport

そこで，東日本における LIDEN と JLDN の雷の検知状況を調査した．
2.

Fig . 3 Ra tio o f CC d i sch arg e s to C G f la sh e s
観測された大地落雷（CG）数と雲放電（CC）数の比較

評価方法と結果

女満別，新千歳，青森，仙台，新潟，成田，羽田，小松，中部，伊丹，関西空港から半径 30 mi (約 48 km)
以内で LIDEN と JLDN によって，2020 年 6 月～9 月にを行った．JLDN の CG 雷数は、IEC 規格[3]に従ってFlash にしてある．その結果を Fig.1 と Fig.2 にそれぞれ
示 す．LIDEN による CG の検知数は，それぞれの空港周辺において JLDN の約 46%～62％に止まった．それ

Itami

Fig.3 にそれぞれの空港周辺において両者が検知した
CG 雷数に対する CC 雷数の比を示す．CC/CG の比は，
JLDN では約 0.97～1.97 であるのに対し，LIDEN は，
約 0.73～4.0 と、各空港周辺の地域差が大きい．特に，
南関東の空港（羽田，成田）周辺のみにおいて、LIDEN

Kansai

Chubu

Komatsu

NaritaHanedaSendai

Niigata

Aomori

New Chitose

は，JLDN の検知数に対して約 36%～202%であった．
LIDEN/JLDN

1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

JLDN
LIDEN
LIDEN/JLDN

Memanbetsu

Number of CG flashes

に対し，LIDEN によって検知された CC 雷数について
20000
18000
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0

の CC/CG 比が、約 4 倍と突出して多いことを示している．南関東以外の空港周辺では、LIDEN の CC/CG の比Airportは、0.73～2.73 の範囲である．上記の観測期間中に南関東地方にだけ，CG 雷に対して CC 雷だけが極端に多く

Fig.1 Number of Cloud to Ground Flashes

発生していたということは考えにくい上，JLDN の検

2.7
2.4
2.1
1.8
1.5
1.2
0.9
0.6
0.3
0.0

Kansai

Itami

Chubu

Komatsu

NaritaHanedaNiigata

Sendai

Aomori

New Chitose

JLDN
LIDEN
LIDEN/JLDN

ことを考えると、LIDEN は CC 雷ではない現象を CC
LIDEN/JLDN

45000
40000
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0

Memanbetsu

Number of CC discharges

知した CG 雷数の約半分しかLIDEN が検知していない
雷として認識している可能性があるため， 関東南部のCC 雷を航空機の安全運航や報道目的で取り扱うには留意が必要である．
参考文献[1] Matsui, M., et al., 2019, IEEE Trans. EMC, 61, 3,
751-758.
[2] 気象庁, 雷監視システム,
Airporthttps://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/toppuu/thunder1-2.html ,(2020/10 閲覧)

Fig.2 Number of Cloud to Cloud discharges[3] IEC, 2020, IEC62858 ed.2-127-OB-05+ (P3I, A1H)

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（続報）*堀 正 岳 (東 大 AORI),
1.

猪 上 淳 (国 立 極 地 研 究 所 )はじめにている結果を得た．また図２に見るように，タイミル

北極域に代表される観測が疎らな地域においては精半島沿岸におけるブロッキングに伴う強い気圧傾度と度の高い高層気象観測が数値予報の初期値データとし

南西風をラジオゾンデが通過する際にこの特徴的な誤て極めて重要である．一方，これらの高層気象観測自差が発生することを確認した．

身にも誤差が含まれ，衛星観測の信頼性が低くなる冬季を中心として初期値の誤差や予測可能性の季節性を生み出している可能性も指摘されている．
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 [1] ．
2.

観測地点とデータ

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，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 の気圧面データを用いた．本

図１：Ice Base Cape Baranova（上）と GMO IM. E. K.

研究の対象は Year of Polar Prediction（YOPP）の集中観

Fedorova（中）における気温の観測値と ERA5 の差．
（下）

測期間を含む 2018 年とした．２つの観測地点のうち，Fedorova における ERA5 気温アンサンブルスプレッド．

Fedorova（ロシア製のラジオゾンデ）は全球通信システ
ム（Global Telecommunication System, GTS）に通報が行われていのに対して Baranova（バイサラ社製のラジオゾンデ）は通報を行っていない．
3.

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すとともに，同時期の Fedorova における ERA5 の気温のアンサンブ

図２：ラジオゾンデと観測の不一致が見られた事例にルスプレッドを示している．Baranova が ERA5 と概ねおける 225hPa 気温（シェード）と高度場（等値線）．

一致しているのに対して，Fedorova では一年を通して
下部成層圏において気温の負のバイアスが存在し，春[1] Masatake E. Hori, Jun Inoue, Klaus Dethloff, Vasilli Kustov,

季から夏季において圏界面の下で強い高温バイアスのNear-tropopause bias in the Russian radiosonde-observed air

イベントが複数回発生していた．ERA5 のアンサンブル

temperature during the YOPP special observing periods in 2018,

スプレッドの誤差はこれと対応しており，Fedorova にPolar Science, 2020, 100601, ISSN 1873-9652,

おける観測バイアスが同化されたデータに誤差を与え

https://doi.org/10.1016/j.polar.2020.100601.

-128-OB-06+ (P3J, A1H)

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 （ 第 2 報 ）*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）
1.

はじめに

市にて計 2 回の放球試験を実施し、上空の粒子画像を

HYVIS (Murakami and Matsuo, 1990)や Videosonde

得ることに成功した。図 1 は放球試験で実際に得られ(Takahashi, 1990)といった雲/降水粒子撮像装置ビデた粒子の画像である。水戸市における放球試験では、

オゾンデは、1990 年代に開発され、雲微物理の解明に

水平距離 120 ㎞離れた 400MHz 帯 HYVIS から送信された大きく寄与してきた。一方、ビデオゾンデが利用する

画像が良好に受信できることが確認できた。1600MHz

1680 MHz 帯の電波は、近年、他の業種・産業における

帯 HYVIS では距離の増加とともに画質が劣化したが、電波有効利用の観点から需要が高まりつつある。

400MHz 帯 HYVIS では 120 ㎞離れても画像の劣化なく、本研究では、将来の電波有効利用を考え、HYVIS /鮮明な画像を取得できることが実証された。

Videosonde の映像出力を上空にてデータ圧縮・符号化

400MHz 帯ビデオゾンデについて、伊勢崎市および札し 400MHz 帯の気象援助局の適応範囲内での伝送を可能

幌市にて地上試験を行い、雪および雨滴の鮮明な映像にする新しい雲/降水粒子観測システムを開発するこ取得を確認した。

とを目的とする。

4.

今後の計画

2020 年度春季大会では、主に送受信機の開発状況や2021 年度は国内数か所（夏季、冬季）で、従来のビ雲粒子画像の画像圧縮率と画質劣化の検討状況についデオゾンデと 400MHz ビデオゾンデの同一性・相違性をて報告した。今回は、これらの検討結果を踏まえた明らかにする比較観測を実施すると共に、製品化に向400MHz 帯の電波を利用した「400MHz 帯 HYVIS」およびけた開発を実施する。

「400MHz 帯ビデオゾンデ」の試作機および受信機の開発、地上試験および放球試験の結果を報告する。
2.

試作機の製作
1680MHz 帯 HYVIS では一定時間暴露したフィルムに付着した雲粒子をアナログのビデオカメラで顕微レンズを通して撮影し、1 秒間 30 フレームの動画として送信していた。これに対し、新しい 400MHz 帯 HYVIS では
2 秒に 1 回デジタルカメラで撮影した静止画像を送信

図 1: 400MHz 帯 HYVIS で得られた粒子画像。2020 年する。カメラの露光時間や照明の調整、およびレンズ

11 月 27 日 13 時、水戸市における放球試験で得られたなどの光学系の調整を行い、従来の画像と大きな差が画像（左）と 2021 年 1 月 19 日 14 時、札幌市におけでないよう視角、倍率の調整を行った。

る放球試験で得られた画像（右）。

1680MHz 帯 Videosonde では、撮影領域を粒子が通過した時にストロボを発光させ、粒子を非接触で撮影しアナログビデオ信号として送信し、地上で受信後、粒子画像を静止画として切り出し解析を行っていた。新
しい 400MHz ビデオゾンデでは、粒子通過を検出したタイミングでデジタルカメラのトリガー撮影を行い、静止画を得る。送信できるデータ容量は 2 秒間に 1 枚の図 2： 400MHz 帯ビデオゾンデの地上試験で得られた画像に限られるが、撮り貯めた画像を順次送信するこ粒子画像。

とで最大 8 枚/秒の静止画像を得ることができる。
3.

地上試験および放球試験

400MHz 帯 HYVIS を用いて、茨城県水戸市および札幌

謝辞

本 研 究 開 発 は 総 務 省 SCOPE ( 受 付 番 号

195003007 ) の委託を受けたものです。

-129-

OB-07+ (P3I, A1H)

長期降水観測に向けた
image disdrometer 撮 影 シ ス テ ム の 構 築
板 橋 広 大 (東 京 理 科 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 )，小 野 村 史 穂 ( 東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )， 仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )，
1.

はじめに

雨滴計は，降水現象の理解，気象レーダーによる降と，外部照明が点灯し，平板上の雨滴を照らす仕組みとなっている．

水観測精度の向上，数値計算における降水パラメタリ
ゼーションの補正，土壌侵食など多岐にわたる研究分

３．実降雨におけるシステムの動作試験野で利用されている．現在主流となっている雨滴計は，Image disdrometer の動作試験を千葉県野田市で行っレーザーや高性能カメラを使用した高価かつ精密なもた．観測日は 2021 年 1 月 23 日及び 24 日である．そののであり，観測事例が少ない．

結果，夜間観測を含む合計約 39 時間，最長 32 時間の

このような背景から，本研究では安価で小型な新し連続観測に成功し，今後長期連続観測が期待できる結い雨滴計を開発し，Image disdrometer と名付けている．

果を得ることができた．図 2 に， 1 月 24 日の 10 分毎

これまでの研究から，市販のレーザー式雨滴計同様に，の降水量 mm を，市販の転倒マス雨量計（0.5 mm 解像

降水強度や雨滴サイズを精度よく観測できることが示度）と比較して示す．Image disdrometer は，的確に降水されてきているが（小野村ほか，2019），長期観測や夜の有無を的確に捉えていることが分かる．一方で，9間の観測に課題が残っていた．そこで，長期連続観測

時前後では明らかに過小評価しており，光の具合によに向けて安定的な運用が行えるよう改良した Image

り撮影画像から雨滴の抽出が困難であった可能性があ

disdrometer の装置を本稿では紹介する．

る．今後も装置改良を重ね，様々な降水イベントを安定的に観測できる装置を目指していく．

2.

観測装置の概要

Image disdrometer の基本的な観測原理として，まずは透明平板に落下する雨滴を下方からカメラで連続撮影する．撮影した連続画像を解析し，平板に付着している雨滴の半径を算出する．その半径から，実験式を用いて雨滴の体積を推定し，雨滴粒径や降水強度を求めている．詳細は，小野村ほか（2019）を参照されたい．
改良した観測装置（図 1）を以下で説明する．観測を

図 1 Image disdrometer の改良した観測装置

制御する中枢として，小型のシングルボードコンピュータである Raspberry Pi 4B（ラズパイ）を用いた．平板上に落下する雨滴を撮影するために，ラズパイの小型
カメラモジュールを接続した．さらに，定期的に平板上の雨滴を除去するため，長さ 30cm のワイパーもマイコン Aruduino を経由して接続した．降雨時のみ撮影するよう感雨センサや夜間に外部照明を点灯するよう感光センサも導入した．撮影手順は，感雨センサが雨を検知すると，ラズパイから Arduino に信号が送られ，ワイパーが起動し平板上の雨滴を除去する．続けて，事図 2 1 月 24 日の降水量の時系列グラフ

前に設定した条件で平板を連続撮影し，撮影画像をラ

参考文献

ズパイに接続した外部メモリに保存する．再び，感雨[1] 小野村史穂，鈴木宏輔，仲吉信人，2019，Image

センサが雨を検知すれば，上記の動作を繰り返す．さdisdrometer の開発，
土木学会論文集B1（水工学），
75(2)，

らに，雨の検知に加えて感光センサが夜間を検知する

I_1159-I_1164，2019．

-130-

OB-08+ (P3J, A1H)

高 時 間 解 像 度 dual-PAWR 解 析 に よ る 対 流 雲 の 時 間 発 展 の 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

時間変化の激しい対流雲の 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、対2059 JST流活動が比較的活発な対流雲内の 3 次元構造の時間発
展を高い時間解像度（30 秒間隔）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.

複雑地形上での 3 次元風解析

風解析では MUSCAT 法 (Chong and Cosma 2001) と同様の手法を採用した．Data fit は Yamada (2013) の方法を用いた．ドップラー速度データの品質管理は
Yamada (2021) の方法によって行い、地形等の影響が大きいと考えられる速度データは削除した．下部境界と

図 1：神戸レーダー上空の高度 0.6 km における地表に相対的な水平風（矢印）と反射強度（陰影：4 dBZ ごと）．黒枠内の上昇流と下降流について図 2 と 3 に時間変化を示す．

なる地形は、国土地理院の数値標高モデル 10 m メッシュを用いて作成した．解析された鉛直流の補正は行っていない．
風解析では、神戸 PAWR サイトを原点とする 地表に固定した 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, 0.3 km, 最低の解析高度は神戸 PAWR 地点上空 0.3 km とした．
3.

解析結果

2019 年 8 月 29 日に大阪湾上やその周辺に出現した
対流雲についての解析結果を図 1 - 3 に示す．図 2 と 3は、それぞれ比較的活発であった対流セル内での上昇

図 2：上昇流コア内の平均上昇流の鉛直分布を 2058 JST から2104 JST まで示す．

流と下降流の鉛直分布の時間変化である．これらの各高度での値は、いずれも大きさが上位 5 番目までを平均した値である．これらの図から、2058 JST でほぼ最大であった上昇流がその 3 分後には急速に弱まっているように、セル内での鉛直流の時間変化が大きいことがわかる．この図を作成した時点では、セルが成熟期にあると考えられる時点からの時間変化であるので、講演時には発達期も含めた結果を示す予定である．
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、下降流コア内の平均下降流につい
て．

-131-

OB-09+ (P3J, A1H)
さいたま MP-PAWR のデータ品質管理 ～様々な非降水エコーの特徴～*

佐藤晋介、磯田総子、花土弘、中川勝広（NICT）、柳瀬茉那美、星絵里香、小池佳奈(エムティーアイ)、
大塚成徳、三好建正（理研）

本 研 究 は JST AIPJPMJCR19U2 の支援を受けたものである。

図１ 晴天時のクラッタ
エコーの例。 高度
2 km の反射強度。
(dBZ)

(c)

EL = 2.0

AZ = 148.8

HEIGHT (km)(a)

11:00:25JST, 08JAN2021

C

A
B

PrH_NORHEIGHT (km)３．MTI なしデータでみる非降水エコー
図２は MTI なしデータ (NOR) による受信電力とドップラー速度である。仰角 2 度の PPI を見ると、レーダーからの距離約 20 km 以下の範囲に加え南東の都心方
向と西側の山岳域にエコーが広がっているが、そのほとんどはドップラー速度がほぼゼロであり MTI フィルタでクラッタ除去ができると考えられる。しかし RHI 断面で見られるゼロドップラーでないスペックル状ノイズが存在すると、MTI で除去できないクラッタが残ると考えられる（実際にはハードウェアによる DSP 結果とは異なる）。
特に大きな問題はドップラー速度がゼロでないクラッタ
エコーである。図２でＡ、Ｂとラベル付けしたエコーは、
高度 2 km 付近に水平スケール 3～4 km で現れ、ドップ
ラー速度は 6 m/s 前後である。一見すると降水エコーに見えるが、これらのエコーは数時間以上もほぼ同じ

４．まとめ・今後の課題
MTI フィルタで消すことができない点在クラッタエコー
はスペックルノイズとして除去が可能で、30 秒毎の時間変化情報を用いることでより高精度な品質管理ができると考えている。しかしドップラー速度がゼロとならない
非降水エコーの扱いは注意が必要である。風力発電所
によるクラッタエコーは位置は変わらないが、日時によって出現することも全く見えないこともある（おそらく風向依存）。航空機や船舶によるクラッタも速度がゼロでないため問題となることが多く、夏季に増加する生物エ
コーも含めて、今後は MP-PAWR の偏波データを用いた品質管理アルゴリ
CAPPI (Ze_MTI)
ズムを開発していく
11:00:25JST, 08JAN2021予定である。
HT = 2.0 km

AB

AZ = 238.8(d)

C

RANGE (km)

(dBm)

(e)

(b) 11:00:25JST, 08JAN2021 EL = 2.0

AZ = 148.8

HEIGHT (km)２．晴天時の非降水エコーの特徴
図１は晴天時における高度 2 km の反射強度分布の一例である。この CAPPI 画像は Cressman スキームで250 m メッシュの直交座標変換を行ったもので、図ではWeb ページ（https://pawr.nict.go.jp/）で公開している画像より弱い反射強度(9 dB 以上)も表示している。東京
都心から埼玉方面に点在するクラッタエコーは強いものは 20 dBZ 以上に達し、関東西部の秩父山地などにも強いエコーが点在している。これらのクラッタの多くは数メッシュ以下の小さいもので、30 秒ごとの観測では点滅するようにその出現位置が変動する（上記 Web ペー
ジの過去データで確認可）。エコー強度は通常 Ze_MTIを用いるが、これは MTI （Moving Target Indicator）フィ
ルタでクラッタ除去した反射強度である。デジタル信号
処理(DSP)による MTI フィルタにより、ほとんどの地表面クラッタは自動除去されるが、環境状況やレーダーハードウェアの状態によってもクラッタ分布は変化する。

場所に停滞し大きさも変化しない。そこで、距離と方位角から緯度経度を計算し位置を調べたところ、ラベルＡ
は東京臨海風力発電所（東京風ぐるま）と一致した。この風車は中心高が 44 m、ブレード直径が 52 m で、450m 離れて 2 機設置されている。ラベルＢは羽田空港沖の東京湾内に位置するが、停滞しているので航空機ではなく、海上に停泊している大型船舶の可能性を考えている。レーダーから南西方向の距離 15 km には水平から天頂まで弧を描くクラッタが見られるが、この地上位置は所沢タワーマンションと一致した。

VH_NOR

HEIGHT (km)１．はじめに
豪雨被害の低減を目指して SIP で開発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）
は 2018 年 3 月に埼玉大学で観測が開始された。観測
データによる実証実験は、2018 年から SIP で実施されているほか、2020 年からは JST の AIP 加速課題「ビックデータ同化と AI によるリアルタイム気象予測の新展開」においても行われた。MP-PAWR 観測データとスパ
コン Oakforest-PACS を用いた 30 秒ごとに 30 分後のゲリラ豪雨を予測する首都圏でのリアルタイム実証実
験は、2020 年 8 月 25 日から 9 月 7 日に実施された。この実験中に都心付近から偽の降雨が発生した事例があり、都心の高層建造物によるクラッタエコーが影響した疑いがもたれた。MP-PAWR 観測データはスマホアプ
リ「3D 雨雲ウォッチ」でも利用しており、理研の 3D 降水
ナウキャストに加えて VIL を用いた豪雨可能性の PUSH
通知機能を有している。ところが、都心において上空の
非降水エコーによって間違った豪雨アラートが発信されてしまうケースが希に発生し問題となっている。本研究では、さいたま MP-PAWR のデータ品質管理を行うために、晴天時に発生する様々な非降水エコー（ここではクラッタエコーと同義）の特徴を調べることを目的とする。

A

B

AZ = 238.8(f)

C

RANGE (km)(ms-1)

図２ MTI なし(NOR)の受信電力(PrH)とドップラー速度(VH)。
(a)(b) 仰角 2.0 度の PPI、(c)(e) 方位角 148.8 度の RHI、(d)(f) 方位角 238.8 度の RHI。ラベル A、B、C は本文参照。

-132-

OB-10+ (P3I, A1H)

MU レーダー外付け受信専用アンテナを用いたアダプティブクラッター抑圧システムの開発
矢吹諒・橋口 浩之・寺田 一生・山本 衛 (京大生存研)

１ はじめに
大気レーダー観測において、しばしば強い地
形性クラッターエコー(山や建物からのエコー)が観測の障害となることがある。クラッター抑圧 法 と し て NC-DCMP (Norm ConstrainedDirectionally Constrained Minimum Power)法が提案され、MU レーダーの 25 チャンネル受信デー
タに適用し、効果があることが実証されている[Nishimura et al., JTech., 2012; Hashiguchi et al.,Radio Sci., 2018]。しかし、この方法では若干メ
インローブにも影響を与えるため、大気エコーの S/N が劣化するという問題がある。そこで本研究では、水平方向に指向性を有する受信専用の外付けアンテナを用いて、S/N 劣化の少ない
クラッター抑圧手法について研究した。
２ NC-DCMP 法
NC-DCMP 法では、下記の制約条件付最適化
問題を解く。
1
minimize P = 𝑤 , 𝑅.. 𝑤
2subject to 𝐶 7 𝑤 ∗ = 𝑁 𝑎𝑛𝑑 |𝑤 , 𝑤| ≤ δN
P は信号電力、𝑤はウェイトベクトル、𝑅.. は入力信号の共分散行列、C は所望信号の方向ベク
トル、N はアレーの数、δはノルム拘束値、H はエルミート演算子、T は転置作用素、*は複素共役を表す。各サブアレイ(アンテナ)のゲイン𝐺Bが異なる場合、方向ベクトルの大きさを𝐶B =C𝐺B ⁄‖𝐺‖とすれば良い。特に、𝐺F ≫ 𝐺H , 𝐺J , ⋯のときには、C = [1, 0, 0, ⋯ ]7 として良い。
３ 提案手法MU レーダーアンテナ周辺に、図 1 に示すよ
うにターンスタイルアンテナを 4 基設置した。
アンテナからの信号を、リミッター、BPF、LNA
を通して増幅した後、MU レーダー観測室まで同軸ケーブルを引き、観測室で LNA でさらに増幅した後、中間周波数(5MHz)にダウンコンバ

ートし、MU レーダー受信システムに入力した。
幸い、MU レーダーの超多チャンネル受信シス
テムには 4 つの空きチャンネルがあるので、それを利用した。
25 チャンネルの受信データを独立に使用した NC-DCMP 法と、25 チャンネルを単純合成したものと外付けアンテナ 4 チャンネルで NCDCMP 法を適用したものを比較した。前者では大気エコーの S/N が劣化することがあるが、後者では 25 チャンネル単純合成によりメインローブ形状が保証されるので、S/N 劣化は見られなかった。クラッター抑圧特性は、後者では抑圧できる場合と抑圧が十分でない場合があった。これは、外付けアンテナの位置とクラッタ
ー源の方向により、メインアンテナと外付けアンテナでレンジがずれることが原因の一つと考えられ、NC-DCMP 処理におけるレンジの最適化により、抑圧結果が改善した。
４ まとめ
MU レーダーに受信専用アンテナを付加し、NC-DCMP 法による S/N 劣化の少ないアダプティブクラッター抑圧システムを開発した。今後、アンテナ設置位置を最適化し、MU レーダーの実時間処理システムに実装し、対流圏・成層圏
標準観測モードで試験運用を行う予定である。

図１．信楽 MU 観測所に設置された受信専用ターンスタイルアンテナ。

-133-

OB-11+ (P3J, A1H)

グ ロ ー ブ 風 速 放 射 セ ン サ GAR の機能拡張に向けた取り組み*須 崎 貫 太 ・ 小 澤 史 周 ・ ，
仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )Hinput：人為的熱負荷量 [W/m2]である．

1. はじめに
近年，夏の酷暑化に伴う問題が顕在化している．熱中

L を別センサで測定できれば，S，Ta，h が未知数と症の発生は，既存の観測網では捉えられない街区スケなる．近年，小型で安価な赤外放射温度センサ素子が流ールの微気象場の影響を強く受けている．街区内の熱通しており，それを複数用いて球に入射する L が測定

環境把握には移動観測手法が適している．本研究では，できる．これらの熱収支式を解くことによって未知数

小型で可搬性に優れたグローブ風速放射センサを算出することが可能になる．本研究では，冬期に観測(Nakayoshi et al, 2015)に着目した．このシステムは表面を行い気象因子測定精度の検証を行った．L は市販の特性の異なる 3 球(白球，黒球，加熱黒球)の小型グロー

長波放射センサ 6 台を上下・東西南北に向け設置し，

ブ温度計と気温センサによって構成されており，3 球のそれぞれのセンサ出力値を球と周囲の形態係数を用い熱収支解析を行うことで長・短波放射計，風速を逆推定

重み付け平均し算出した．

することができる．一方，気温測定には強制通風筒を必要とし，その消費電力の関係上，連続稼働時間が短いこと，また，長波放射の測定精度が相対的に低い等の課題

3. 結果と考察
図 1 には GAR，超音波風速計および熱電対から測定した気温と GAR で測定した短波放射の測定結果を示があった．
本研究ではグローブ風速放射センサの機能拡張を試した．気温に関しては，GAR の測定精度が最も優れてみる．グローブ風速放射センサが球の熱解析に基礎原いた(表 1)．このことから，グローブ風速放射センサに理を置くことから，4 つの変数(長・短波放射，風速，気よる気温の測定は十分に可能であるといえる．また，短温)から 3 つを自由に採択できるという特性を利用し，波放射の測定精度に関しては短波放射の値が大きくな

入力値に長波放射を置くことで気温の測定が可能であるにつれ過小評価する傾向が見られた．

るか検証する．気温の測定が可能になれば，強制通風筒をシステムから除去できるため低消費電力化を実現できる．
2. グローブ風速放射センサの測定原理
式(1)，(2)，(3)にはそれぞれ 3 球(白球，黒球，加熱黒球)のグローブ温度計の熱収支式を示す．
𝐶 𝑑𝑇𝑔𝑤
4() = (1 − 𝛼𝑤 )𝑆 + 𝜀𝐿 − 𝜀𝜎𝑇𝑔𝑤− ℎ(𝑇𝑔𝑤 − 𝑇𝑎 )𝐴 𝑑𝑡
𝐶 𝑑𝑇𝑔𝑏4() = (1 − 𝛼𝑏 )𝑆 + 𝜀𝐿 − 𝜀𝜎𝑇𝑔𝑏− ℎ(𝑇𝑔𝑏 − 𝑇𝑎 )𝐴 𝑑𝑡
𝐶 𝑑𝑇𝑔𝑏ℎ4() = (1 − 𝛼𝑏 )𝑆 + 𝜀𝐿 − 𝜀𝜎𝑇𝑔𝑏ℎ− ℎ(𝑇𝑔𝑏ℎ − 𝑇𝑎 ) + 𝐻𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡
𝐴 𝑑𝑡

(1)
図 1 GAR，超音波風速計および熱電対から測定(2)

した気温と GAR で測定した短波放射の測定結果(3)

表 1 各気温測定手法の RMSE [℃]

ここで，C，A，α，ε は，球の熱容量 [J/K]，表面積 [m2]，アルベド，射出率である．アルベドに関しては白球のア
ルベド αw が 0.82，黒球のアルベド αb が 0.06 としている．𝜎 :ステファンボルツマン係数：5.67×10-8 [W/m2 K4]，

参考文献

Tgw：白球温度 [K]，Tgb：黒球温度 [K]，Tgbh：加熱黒球温度 [K]，Ta：気温 [K]，S と L はそれぞれ短波，長Makoto Nakayoshi，Manabu Kanda，Richard de Dear：

波放射フラックス [W/m2]，h：対流熱伝導率 [W/m2 K1]，

Vol155，pp.209-227，2015.

Globe Anemo-radiometer，Boundary-Layer Meteoral，-134-

OB-12 (P2L)

小型マイクロ波放射計による水蒸気高度分布推定*岩 堀 太 紀 、箕 輪 昌 裕 、髙 島 祐 弥 、井 上 修 平 、中 田 匠 、早 野 真 理 子（ 古 野 電 気 株 式 会社 ）、 吉 田 聡 （ 京 都 大 学 ）、 大 石 哲 （ 神 戸 大 学 ）
1.

はじめに

が今後の研究課題である。

高度な気象防災社会の実現に寄与するため、マイク

図 4 に、2020/9/9 と 2020/9/14 のゾンデと放射計によロ波放射計による気象観測の研究を進めている。マイるプロファイルを示す。2020/9/9 は全高度にわたりゾン

クロ波放射計は、Passive に 18~26 GHz の大気放射を観デとよく一致した。
2020/9/14 は高度 4 km 以上では差が測する測器である。
（図 1）

見られるものの、高度 3.5 km 付近では水蒸気の空間構
造を捉えられていることがわかる。
4.

まとめ
小型マイクロ波放射計による水蒸気の高度分布推定

値をゾンデと比較し評価した。ゾンデで観測困難な局
図 1 FURUNO 製マイクロ波放射計
2.

観測の詳細

小型マイクロ波放射計を京都大学防災研究所潮岬風

地的な水蒸気鉛直分布を高時間分解能で観測できている可能性がある。

(a)放射計は降水イベント

力実験所に設置し、観測（2018/9～）を進めている。これまで機械学習を用い、PWV を推定できることがわかった。本稿ではこの手法を発展させ,時間分解能 1 分、
高度分解能 0.5km で水蒸気高度分布を推定する手法について検討を行ったため、これを報告する。評価には2020/9/01～9/30 に得られた放射計とラジオゾンデ（※）(b)ゾンデ（P）の観測値を用いた。雨天時のデータは評価対象から除外しデータ点数は 43 点となった。学習用データには
2020/10/01~2021/2/3 のゾンデデータ 235 点を用いた。
機械学習モデルには勾配 Boosting を用い、その入力データには 18~26 GHz 周波数帯の複数チャネルから得られたデータを用いた。
3.

図 2 放射計(a)とゾンデ(b)の時系列比較

観測結果

2020/09/12～09/16 における水蒸気高度分布の時系列
観測結果を図 2 に示す。
ゾンデの時間分解能は 12 時間、放射計の時間分解能は 1 分である。また放射計の欠測
値は雨天により除外されたデータである。放射計の9/16 12 時ごろ(P)のデータでは、ゾンデで捉えられてい図 3 高度ごとの RMSE と相関係数ない前線の通過に伴う細かな水蒸気分布の推移を捉えられている可能性があることが分かった。
図 3 に、2020/9/01～9/30 における放射計の高度ごとの水蒸気推定精度を、ゾンデに対する RMSE と相関係数で表す。図 3(左)から高度 2 km までは約 3 g/m3、高度 4~6km にかけては約 1 g/m3 程度でゾンデと値が一致していることがわかる。図 3(右)からは高度 5km 以下は

図 4 ゾンデと放射計のプロファイル比較

相関係数 0.8 を達成しているが、それ以上の高度では精※NOAA_IGRA より配信されたデータを用いた度の低下が見られた。原因はゾンデと放射計の位置・時間ズレや大気放射伝達に起因することが考えられる(https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/weather-balloon/integrat
ed-global-radiosonde-archive)-135-OB-13 (P2M)

1.3GHz 帯 ウ ィ ン ド プ ロ フ ァ イ ラ に お け る
信号処理手法の評価*山 本 真 之 （ NICT）
1.

ウィンドプロファイラ（WPR）における受信信号の開された信号処理手法を評価する。LQ-13 は、主アン

デジタル処理テナ用サブアレイアンテナ（以下、SA）とクラッタ抑

ウィンドプロファイラ（WPR）は、気温や水蒸気の圧用 SA を併用したアダプティブクラッタ抑圧の機能

擾乱に伴う電波屈折率の変動により発生する大気エコを有する。LQ-13 の主アンテナ用 SA は、13 基のルネ

ーから、晴天域における風速 3 成分（鉛直流・東西風・

ベルグレンズである。低仰角方向から到来するクラッ南北風）の高度プロファイルを測定するレーダーであタを検出することを目的としたクラッタ抑圧用 SA は、る。気象状態の把握や気象予報を目的とした WPR の定

クラッタフェンスの支柱に設置されている。さらに、

常観測が、国内外において実施されている。

LQ-13 は、レンジ分解能を向上させるレンジイメージ

WPR における受信信号のデジタル処理は、測定デー

ングで必要となる、送信毎の送信周波数切り替え機能

タ量を大容量記憶装置（ハードディスク等）に保存でを有している。使用できる送信周波数の数は、最大 5きる程度に減らすことを目的とした 1 次処理（リアルである。

タイムデータ処理）と、1 次処理後の測定データを用い

LQ-13 からの受信信号を 1 次処理した後の測定デーて風速の高度プロファイルを得ることを目的とした 2

タに対し、2 次処理を行うプログラムを作成している。

次処理に大別される。一般的な WPR における 1 次処理

インタープリタ型言語であるため記述と実行が容易なには、中間周波数でサンプルされた受信信号のデジタ

Python を用いることで、本業務に必要となる信号処理

ル直交検波・レンジ方向の周波数フィルタリング・パ手法の実装を効率よく行えるよう工夫している。また、

ルス圧縮された受信信号の復調処理・レンジングされLQ-13 から得た測定データの読み込み・評価を行う信た受信信号の時間積分（コヒーレント積分）などがあ

号処理・信号処理結果のファイル出力などの機能に対る。一般的な WPR における 2 次処理としては、コヒー

してクラスを用いたモジュール化を行うことで、プロレント積分後の時系列信号のドップラースペクトルへ

グラムの可読性と堅牢性を高めている。異なる信号処の変換・ドップラースペクトルの積分（インコヒーレ

理間において共通する処理は、クラスの継承を用いてント積分）、インコヒーレント積分後のドップラースペ

プログラムの作成効率と堅牢性を向上させる工夫を行

クトルを用いた大気エコーのスペクトルパラメータのっている。

推定などがある。
WPR における受信信号のデジタル処理は多くの段発表では、本業務に関するこれまでの取り組みと成果を報告する。

階に分かれており、さらにそれぞれの処理段階では、様々な信号処理手法が用いられている。しかし、WPR

謝辞

で使用されている信号処理手法の多くは、2000 年代の

本件は、総務省から受託した「電波伝搬の観測・分析

はじめまでに提案された古い技術である。本業務は、等の推進」の支援を受け行われた。

過去に論文等で公開されているものの、その性能が実測により十分に検証されていない信号処理手法を評価

参考文献することで、WPR の高度化に寄与することを目的とし[1] 山本真之, 川村誠治, 西村耕司, 今井克之, 斎藤浩ている。

二, 浜田隆行, 山口博史, 中北英一, 山口弘誠: 次世
代ウィンドプロファイラの研究開発, 情報通信研究

2.

信号処理手法の評価

情報通信研究機構が有する 1.3GHz 帯 WPR である
LQ-13［1］を用いることで、過去に論文等を通じて公機 構 研 究 報 告 ,65(1),

pp.

27-42,

2019.

https://www.nict.go.jp/publication/shuppan/kihou-journal/
houkoku65-1_HTML/2019R-02-05(08).pdf-136-OB-14 (P2L)

船 舶 搭 載 GNSS に よ る 海 上 可 降 水 量 解 析 最 適 化 の 検 討*小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 )1.

鉛直測位誤差と可降水量誤差の傾向が強い（図２）。一方、解析時間が１時間未満の

GNSS 解析では、反射波との干渉（マルチパス）、時

場合、解の収束が不十分でばらつきが大きくなる（図

計の誤差、アンテナの位相中心変動(PCV)等が誤差をも略）。RMS や BIAS 等も考慮すると、2 秒間隔で 1.5 時たらす。船舶搭載 GNSS で行われるアンテナの３次元間解析の場合、最も MA との一致度が高かった。

的な位置を時間変動パラメータとして扱う移動体（Kinematic）測位では、静止(Static)測位よりも大きく影響を受けることが予想される。
一方鉛直座標の誤差と可降水量(PWV)の誤差は逆比
例の関係にある(Beutler et al. 1988, Shoji et al. 2000)。国
土地理院電子基準点での統計比較では、7cm 程度の鉛
直測位誤差がある場合、1mm 程度の PWV 誤差が生じていた（図略）。
今回、船舶 GNSS による PWV の誤差と鉛直測位誤差の関連を考察し、最適な解析方法の検討を行った。
2.

移動体測位の鉛直測位誤差

固定点での解析により、Kinematic 測位で解析された
鉛直座標を、Static 測位と比較した結果、解析時間が長
いほど、また解析頻度が高いほど Static 測位結果より
1~2cm ほど高い高度を解析する傾向にあった（図１）。

図２船舶 GNSS による PWV の、MA の PWV に対する回帰直線の傾き。横軸、解析時間。各曲線、解析頻度により色分け。

2 秒間隔で時間窓 1.5 時間の解析と 8 時間の解析を行い、船上の高層ゾンデによる可降水量と比較した。回
帰直線の傾き、BIAS、RMS、SD（標準偏差）いずれも
1.5 時間解析の結果が 8 時間解析よりわずかに一致度が高く、MA との比較と同様の結果となった（図３）。

図１気象研究所露場 GNSS 点での解析時間（横軸）と解析された標高（縦軸）の変化。2020 年 12 月 1~16 日の結果。各線上の数字は解析頻度、灰太線は Static 測位の結果。

3.

船舶 GNSS による PWV の MA、ゾンデ観測との比較

2020 年 10 月 20 日から 11 月 22 日の間、貨物船「わかなつ」と「りゅうなん」に設置した GNSS 装置で 10Hz観測を実施した。①解析頻度を 0.1 から 30 秒の範囲で変化させ、②解析時間を 0.5 から 8.5 時間まで 1 時間単位で増加させた解析を行った。メソ解析(MA)の PWVと比較した結果、解析時間が長いほど、回帰直線の傾きが小さくなる傾向にあった。解析頻度が低いほどそ

図３ 凌風丸での GNSS 可降水量とゾンデ観測との比較(2019,2020 年)。解析頻度 2 秒。〇、1.5 時間解析。△、8 時間解析。
謝辞：「わかなつ」観測は琉球海運様、「りゅうなん」観測は鹿児島
荷役海陸運輸様、南日本汽船様にご協力をいただきました。
本研究は JSPS 科研費 20H02420 の支援を受けました。

-137-

OB-15 (P2M)

明 星 電 気 RS-11G お よ び iMS-100 ゾ ン デ の GDP 開 発*星 野 俊 介 (高 層 気 象 台 ), 杉 立 卓 治 ・ 清 水 健 作 (明 星 電 気 )藤原正智（北海道大学）
1.

はじめに

図 1 は気温および相対湿度の器差である。気温につゾンデによる高層観測データはこれまで主に短期予

いては日中の成層圏では IMS-100-GDP.2 が RS92-GDP.2

報のための相関場の解析およびモデル初期値として利より 0.5K 程度低いという結果が得られた一方、夜間で用されてきた一方、気候監視目的のデータセットとしは 0.1K 程度の差であることから、日中の差は両者の日ては測器（ゾンデモデル）の変遷に伴う観測データの系

射補正の手法の違いに由来している可能性が高い。湿統誤差の取り扱いによる差が長期的な変動の検出に影度については対流圏および下部成層圏では IMS-100-

響するという問題を抱えていた。この問題を受け、2007

GDP.2 が RS92-GDP.2 に対して 1 – 2%RH 程度湿潤であ

年に気候監視に耐えうる高層データセットの整備とそるという結果が得られた。ただし、湿度の変動が大きい

れを元にした気候学の解明を目的として GCOS 高層基

300 – 200 hPa 付近と圏界面近傍以外では概ね両者は整準観測網（GRUAN; http://www.gruan.org/）[1]が設立され、合的であると考えられる。

高層気象台（館野）は 2009 年以降観測サイトとして参加している。

4.

GDP の利用可能性

GRUAN においては、
従来のメーカーの観測プログラ

GDP は前述のとおり気候監視目的のデータセットとムとは独立して開発され、その処理プロセスや検証結して使用されるほか、各種衛星データの校正・検証や長果 が 公 開 さ れ た デ ー タ プ ロ ダ ク ト (GRUAN Data

期再解析データの検証にも利用されることを想定してProduct; GDP)を作成・公開している。GRUAN で使用さいる。また、GDP 以外のゾンデデータに対する基準デれているゾンデのうち、明星電気製 RS-11G（館野ではータとしての利用も想定されており、2022 年に行われ2013 年 7 月以降使用）および iMS-100（館野では 2017

る予定の CIMO のゾンデ国際比較においては Vaisala

年 9 月以降使用）については館野が GDP の開発・作成

RS41、iMS-100 および Modem M10 の各 GDP が基準デを担当しており、RS-11G-GDP ver.1 については技術文ータとして利用される予定である。

書[2]の公開および Vaisala RS92-GDP ver.2（以下、RS92GDP.2）との比較[3]をもって GDP としての認証を受け参考文献ている。一方でその検証結果を受け改良を進めた RS-[1] 藤原, 2011, 天気, 58, 679–695.

11G-GDP および IMS-100-GDP ver.2 について現在検証[2] Kizu et al, 2018, GRUAN-TD-5.

を行っている段階である。本発表では、IMS-100-GDP[3] Kobayashi et al., 2019, Atmos. Meas. Tech., 12, 3035–

ver.2（以下、IMS-100-GDP.2）を中心とした開発状況と3065.

RS92-GDP.2 との比較検証結果を中心に発表する。
2.

データ

館野では 2017 年 9 月から 2020 年 1 月まで、iMS-100と RS92 との連結比較観測を計99 回行った。
このうち、QC で合格とした 56 回（日中：29 回、夜間：27 回）について、1 秒値をもとに同時刻の観測データ間の差（IMS-100-GDP.2 – RS92-GDP.2）を求め、さらにプロフ
ァイルを 13 の気圧層に分割し、各気圧層における差の平均値を求めた。このようにして求めた観測ごとの器差を平均し、統計的な器差を求めた。
図 1 気圧層ごとの iMS-100 と RS92 の差。▲は日
3.

比較結果

中、■は夜間、●は全体の統計。
（左）気温、
（右）
相対湿度。

-138-

OB-16 (P2L)
船舶搭載型全天カメラ観測データ解析による海洋上の雲量の推定
久慈 誠、*高田真奈、廣瀬沙羅、中辻菜穂（奈良女子大）、堀 雅裕（富山大)

1. 背景と目的分率（%）に変換して使用した。観測事例数は 3,314 で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、目視による雲量の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。

ある。

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 2019 年

12 月 8 日から 2020 年 3 月 8 日迄の海氷域を含め各観測による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2. 観測データと解析方法

計で 0.88、目視で 0.94 と、それぞれ強い正の相関を示

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
隔は 5 分、観測期間は 2019 年 11 月 12 日から 2020 年した。
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。

4 月 14 日、事例数は 45,180 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

図1

指標 Brightness Index（BI）を求める。これを次式 1 に動。縦軸は雲量（%）、横軸は年/月を示す。赤は全天示す識別曲線にあてはめ、青空と雲の識別を行う。

カメラ、青は雲底高度計、緑は目視をそれぞれ示して

BI = e−k×SIいる。また黄色の網掛けは海氷域、灰色の網掛けは排(1)

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、開水域では k = 4.4、海氷域では太陽高度に依存した値を用いる[3]

第 61 次南極地域観測における日平均雲量の変。また、雲として識別された画素の合計値を、天空全体の画素の合計値で除して雲量を求め、百分率で表す。
それに加え、雲底高度計による観測データを使用し他的経済水域の期間である。

4. まとめと今後の課題
本研究では、第 61 次南極地域観測における全天カメ
ラ、雲底高度計、並びに目視の観測データの解析を行い、雲量について調べた。その結果、海氷域も含め、三者の雲量が整合的であることを確認できた。今後は、人工衛星観測データおよび気象モデルとの比較検証を行う。

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

謝辞 第 61 次南極地域観測隊の関係者の皆様に感謝致である。観測時間間隔は 36 秒、観測期間は 2019 年 11

します。

月 12 日から 2020 年 4 月 14 日、事例数は 369,746 である。雲底高度計による雲量（%）は次の式 2 により、雲

参考文献[1] IPCC-AR5, 2013: Climate Change 2013.

底高度の観測頻度として評価した。

(2)[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.

さらに、目視観測により、0〜8 で表された雲量を百[3] Kuji et al., J. Meteor. Soc. Japan, 96, 2018,
doi:10.2151/jmsj.2018-025.

(雲量) = (雲底観測回数)/(有効観測回数) × 100-139-

OB-17 (P2M)

GCOM-C/SGLI の 偏 光 ・ 短 波 長 赤 外 チ ャ ン ネ ル を 用 い た
雲相の鉛直解像の試み*永 尾 隆 (東 大 AORI),
1.

はじめに

鈴 木 健 太 郎 (東 大 AORI)
3.

結果と考察

衛星搭載受動型センサの多波長・広範囲・高頻度の

図 2 は緯度と雲頂温度に対する雲相割合である. 上

観測データは水雲のエアロゾル・雲相互作用の全球で段は SGLI POLs と SWIRs, 下段は CALIPSO と MODISの定量化において数値モデルとともに中心的な役割をの結果で, 列毎に雲相の組合せが異なる. 雲相割合の果たしている[1]. 一方で未だ不明な点が多い氷雲のエ

分布の大まかな傾向は上下段でよく似ている. 高緯度

アロゾル・雲相互作用の理解には受動型センサが貢献

では氷雲ながら雲頂付近に過冷却水を伴う雲が観測さする余地がある. 本研究では GCOM-C 搭載の多波長イれるが, 図 2b がそれに当たる. 図 2b の上下の類似性はメージャ SGLI の偏光・短波長赤外観測を用いた雲相の(違いもあるが), SGLI POLs と SWIRs の組合せで雲頂と鉛直解像とその地理的分布の定量化を試みる. 雲相雲内部の雲相を鉛直解像できる可能性を支持している.

(水・過冷却水・混合・氷)は基礎的な雲特性だが, エア

本研究には課題も多い. 特に放射伝達計算に基づく

ロゾルの相変化への影響, 気候感度, 氷雲の微物理過

裏付けは不可欠で, SGLI POLs と CALIPSO の雲相情報

程等の理解を深めるためにその観測は重要である.

の差異, 混合相や氷粒形状に対する雲相判別の感度は偏光・短波長赤外観測はともに雲相判別に有効だが今後調査したい. 発表当日は SGLI の観測画像や雲相割[2], 雲内部への浸透度に差があり定性的には偏光観測

合の地理的分布等も示して本手法の可能性を議論する.

は雲頂付近を, 短波長赤外観測はより深いところを見ているとされる. 本研究では SGLI の偏光・短波長赤外観測をそれぞれ用いる 2 つの雲相判別を実装し, それらの組合せで雲頂付近と雲内部の雲相を鉛直解像でき

参考文献[1] Bellouin, N., et al., 2020. [2] Riedi, J., et al., 2010.
[3] Guolin, K. et al., 2017.

るかを, CALIPSOやMODISの雲相観測と比べて議論する.
2.

データと手法
本研究では 2 つの雲相判別を実装した. １つは SGLIの 1.05, 1.63, 2.21 µm 帯の短波長赤外 3 チャンネル
SWIRs)を入力とし, もう１つは 0.673, 0.868 µm 帯の偏光 2 チャンネル(以下 POLs)と観測散乱角を入力とした.
判別にはLightGBM[3]を用い, 雲頂温度が240 K 以下の

図 1 氷雲(左)と水雲(右)での偏光反射率とその散乱角依存性.

データを“氷”の, 270 K 以上のデータを“水”の訓練デー
タにして学習させた. 出力は“氷”と“水”の確率(0.0-1.0)である. 確率 0.5 は混合相を示唆するかもしれないが,基本的には判別の曖昧さを表す. 図 1 に POLs から得た
偏光反射率と散乱角の関係を雲頂温度240 K 以下(“氷”)と 270 K 以上(“水”)に分けて示す。図 1 の“氷”と“水”の偏光反射率の違いが雲相判別の原理になる。
これと比べる雲相観測として, JAXA の EarthCARE
研究 A-train プロダクトから CALIPSO による雲頂の雲相を抽出して使った. 加えて前述の SGLI 用の雲相判別を MODIS SWIRs 用にも実装して使った. SGLI は 2019

図 2 雲相割合の緯度・雲頂温度分布. 上段は SGLI の POLs (PL)と SWIRs

年, CALIPSO と MODIS は 2008 年のデータを使った.

(SW)から, 下段は CALIPSO(CA)と MODIS SWIRs(SW)から得た.

-140-

OB-18 (P2L)
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（その 3）＊

磯田総子、佐藤晋介（NICT）、木村優志（Convergence-Lab.）、三好建正（理研）

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。それらのデータ利用
前には、観測データから非降水エコー（クラッタ）
をリアルタイムで取り除く品質管理（QC）を行う必要がある。現状の QC[3]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クラッタ判別等を行っているが、様々な事例を共通の閾値で判別すると、誤判定が多くなるなど精度に問題があった。そこで、本研究では、深層学習
で画像から画素単位で物体検出をするセマンティックセグメンテーションという技術を利用することで、より高精度な QC 技術を開発する。
２． セマンティックセグメンテーション
本研究では、QC にかかる時間を、データの読み込み・書き出しを含めて 10 秒以内にする必要があるので、推定速度の速い軽量なネットワーク
モデルである ESPNet[4]を採用した。このモデルは、とあるピクセルの物体ラベルを求めるために様々なスケールでそのピクセルの周囲の情報を必要とし Efficient Spatial Pyramid(ESP)モジ
ュールを用いている。Github で公開されている
ESPNet は本来 5 クラス以上の分類でなければ学習できなかったが、降水エコー、非降水エコー、
データなしの 3 クラスに分類できるように改変した。学習に用いた降雨事例は、吹田 PAWR に
よって観測された 2015 年から 2017 年の対流性
降水の 10 事例、層状性事例 10 事例をホームページ[5]で公開されている高度 2 km の CAPPI を見て選んだ。学習に使用するデータは仰角毎の反射強度と従来手法で作成した QC フラグで、目視で誤判定と考えられるフラグのデータはできる限り取り除いた。学習データは反射強度分布の
PNG 画像で、アノテーションデータは、QC フ
ラグから、0＝データなし、1＝降水エコー、2＝
非降水エコーの 3 値の PNG 画像を作成した。座標系は方位角とレンジの極座標とした。ここではモデルの推定精度と推定速度を調査するために、複雑なクラッタの発生する低仰角を省き、対流性・層状性降水について、強い地表面クラッタが現れない 6~12 番目仰角をまとめて学習に用いる実験を行った（6 番は 4.4°、12 番は 9.4°に相当）。
３． 学習とセグメンテーション結果
学習は表１に示す枚数の訓練データ、検証デー
タを用いて行った。図１に対流性と層状性降水のセグメンテーション結果の例を示す。
表１：それぞれの学習に用いたデータ枚数

対流性
層状性

訓練データ
529
531

検証データ
130
101

2019 年 6 月 11 日
17 時 30 分 2 秒
602019 年 9 月 20 日
17 時 0 分 5 秒
(a)

(d)

40
20

Ze

円は観測エリア（半径 60 km）

(b)

(e)

(c)

(f)

図 1：セグメンテーションのデータと結果：(a)~(c)は対流性の例、(d)～(f)は層状性の例。仰角 6.2°。上段(a)(d)：反射強度、中段(b)(e)：セグメンテーションによる推定結果（緑が降水エコー、黒が非降水エコー）、
下段(c)(f)：QC フラグから求められた正解データ（赤が降水エコー、黒が非降水エコー）

図 1 左の対流性の例では、セグメンテーション
結果は、細かい点では異なるものの正解データによく類似している。層状性の例ではクラッタが中心付近にしか存在せず、セグメント結果もクラッ
タはほとんどなかった。高仰角の例は非降水エコーの位置がよく一致している。推定にかかった時
間は、対流性事例は 0.02 秒、層状性事例は 0.04
秒であった。
４． まとめ従来の QC 手法で求めた降水／非降水エコー区
分をアノテーションデータとして、ESPNet を用
いて、エコーを識別するセマンティックセグメン
テーションの試験を行った。推定時間が１仰角のデータあたり 0.02 秒～0.04 秒程度であることから、全 110 仰角のデータを 10 秒以内に処理できる見込みがたった。今後、モデルの高精度化、アノテーションとなる QC フラグの改良を行い、より正確な QC を行えるようにしたい。
謝辞：本研究は、JST AIP JPMJCR19U2 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]佐藤晋介、ほか、気象学会 2017 年度春季大会
予稿集、B103、2017.
[4] Mehta, et al., ESPNet: Efficient Spatial
Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic
Segmentation.arXiv:1803.06815v3, 2018.
[5] https://pawr.nict.go.jp.

-141-OB-19 (P2M)

GOSAT-2/CAI-2 エ ア ロ ゾ ル プ ロ ダ ク ト の 検 証 （ 1）
*内 山 明 博 , 松 永 恒 雄 , 森 野 勇 , 亀 井 秋 秀 ( 環 境 研 )

1.

はじめに

星データは地上観測点から半径 10km 以内のデータの平GOSAT-2 は、温室効果ガスを宇宙から測定すること

均値を、地上観測データは衛星が地上観測点を観測しを主目的にした衛星であるが、その推定精度向上と大た時刻±30 分以内の平均値を用いて両者を比較する。

気汚染監視のためにエアロゾル特性を推定する。その衛星データから PM2.5、BC 量を推定するには多くのため、CAI-2（プッシュブルーム方式の画像センサー）

仮定を必要とするので、まずは、光学特性に重点をおを搭載している。CAI-2 は紫外、可視、近赤外、短波長

いて比較を行う。サクセスクライテリアの対象である

赤外の波長域に 10 バンド持ち、衛星の進行方向に 20

550nm、1600nm の AOD、AOD の波長依存であるオングス

度前方と 20 度後方をそれぞれ 5 バンドで測定する(表トローム指数、更に、衛星の観測波長と地上測器の観1)。そのデータを解析して、エアロゾル特性に関係した

測 波 長 で ず れ の 小 さ い AOD( λ ) や SSA( λ )( λ諸量を推定する。推定された諸量は、精度の高い直接=440,672,865nm 等)、吸収の AOD(λ)やそのオングスト

測定と比較することによって精度を確認する（検証す

ローム指数について比較する。

る）。現在、データの公開の準備が進められており、こ

4．結果

こでは、データ処理プログラムが所期の想定通り動作

結果をまとめると以下のようになる。AOD(550nm)は、しているか確認のために行っている地上観測データに

CAI-2 と地上観測(AERONET、SKYNET)の相関は高い

よる比較・検証について予備的な結果を報告する。

(AERONET：0.72 、SKYNET:0.84)。αは、観測点によっ

2.

ては、正の相関が高い観測点もあるが、相関が低い観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測点、逆相関の観測点もあり、全体としては相関が低厚さ(AOD(λ))、一次散乱アルベド（SSA(λ)）
、オング

い。AOD には、0.1 程度のバイアスがある。AERONET（船ストローム指数（α）と大気汚染に関連した PM2.5 と舶）との AOD の比較は、データは少ないが(2 航海)、結

黒色炭素量(BC 量)(重量比率)である。プロダクトには、果は地上と同様である。吸収に関係したものは(吸収の地表面反射率等のデータも収録されているが、ここでAOD、α、SSA 等）、概して相関が低い。推定された光はエアロゾルの光学特性を主な検証の対象とする。
衛星観測は地球上の様々な条件の場所を測定するの学特性が仮定しているエアロゾルモデルに依存している傾向が見られる。誤差の分布には地域による違いが見られる。PM2.5、BC 量は、単純に観測値で、検証の観点から比較に用いるデータは種々の大気と現在収録されている推定値を比較した結果では、こ条件、表面条件での観測値が必要であり、また、デー

れらの量の推定が難しいことを示している。

タの質が均質で、精度が分かっている必要がある。更

表 1 GOSAT-2/CAI-2 の観測波長に、測定値は測定の行われた後に適切なタイムラグで

band

1

2

3

4

5

公表されていることが望ましい。

中心波長(nm)

340

440

672

865

1630

観測方向

＋20 度(前方視）した。PM2.5、BC 量は、限られた地域のデータである

band

6

7

8

9

10

が、環境省大気汚染物質広域監視システム(そらまめ君)、

中心波長(nm)

377

546

672

865

1630

微小粒子状物質(PM2.5)成分自動測定結果(環境省)、米

観測方向–20 度(後方視）

国 EPA のデータを使用した。

空間分解能

460m

観測幅

920km

3.

検証に用いるデータ

光学特性に関しては AERONET(NASA)、
SKYNET（千葉大 CEReS 他）、EuroSkyRad、気象庁のデータを使用

衛星データは2019年3月のデータを使用した(プロダ920m

クトバージョン：0103、入力バージョン：0005)。

(謝辞) アルゴリズム提供者の橋本真喜子氏、中島映至

4.

氏、他関係者には、公開前のデータを使用させていた方法

推定値及び観測値とも代表性の問題があるので、衛だい感謝します。

-142-

OB-20 (P2L)

鉛直風測定のための直接検波式ドップラー風ライダーの受光部光学系の検討及び検証*岸 淵 航 大 1 ， 石 井 昌 憲 1 ， 西 澤 智 明 2 ， 神 慶 孝 2 ， 中 川 勝 広 3 ， 岡 本 創 41
東京都立大学，2 国立環境研究所，3 情報通信研究機構，4 九州大学
1.

はじめに
大気循環モデルを用いた気候変動予測の不確定性の70%は雲が要因であるとされている[1]．その中，雲の微物
理特性の再現性にはモデル間で 10 倍以上の差が存在する[2]．現在打ち上げ予定の衛星 EarthCARE に期待される一つに，雲周辺の鉛直流分布の抽出がある．そこで，雲周辺

図 2. 受光部光学系の概要の風の生成，発達を測定することで地上と衛星ライダーに存在するスケールギャップを埋め，衛星解析技術の向上に貢献するため，地上設置型直接検波式ドップラー風ライダ
ーの開発を目指している．ドップラー周波数の検知にはエタロンを用いたダブルエッジ法を採用する[3]．本研究では，
受光部光学系の検討とフィルター性能の検証を行う．

2.

ダブルエッジを用いたドップラー周波数の導出
本研究で用いるダブルエッジ法では，図 1 に示すように

2 つのエタロンをバンドパスフィルターとして散乱光を分光する．フィルターをレイリー散乱スペクトルの両裾に配図 3. 透過信号強度のスペクトル

置すると，2 つのフィルターを透過する信号強度の比は，近似曲線のパラメータは，FSR が 12.2GHz(フィルター

風によるドップラーシフトに応じて増減する．エタロンは1)，11.7GHz(フィルター2)，Finesse が 5.55(フィルター1)，

2 つの対向するミラーの多重干渉を利用したバンドパスフ

3.44(フィルター2)となった．入射角によって透過スペクトィルターである．周波数領域において周期的な透過ピーク

ルのピーク値が下がり，スペクトル幅が広がっていると考を持ち，透過特性は FSR(Free Spectral Range)や Finesse(FSR/

えられる．ピーク間周波数差は 5.16GHz となり，設計値

ピーク半値幅)で表される．2 つのフィルターの信号強度比

5.21GHz を概ね再現することができている．フィルター性を用いて，ドップラー周波数を求めることができる[3]．

能の時間変化や，設計値との違いによる風速測定精度の変化については長時間測定を行い，検討する必要がある．

まとめ

4.

直接検波式ドップラー風ライダーの受光部光学系の検討とフィルター性能の検証を行った．今回の測定では設計値を概ね再現したフィルター性能が得られた．フィルター
性能の時間変化や，設計値との違いによる風速測定精度の変化については長時間測定を行い，検討する必要がある．
当日は，解析アルゴリズムの開発を進め，試験観測で得ら
図 1. R-B 散乱に対するダブルエッジのセットアップ

3.

ダブルエッジフィルターの測定結果

れた風の鉛直分布の初期結果を示す予定である．

謝辞

ダブルエッジフィルターの性能評価のため，エタロンに

本研究は JSPS 科研費 17H06139 の助成を受けたもので

Nd:YAG レーザーの第三高調波(波長 355nm)を照射し，透す．本システム調整にあたり，情報通信研究機構関係者の過信号強度を測定した．図 2 に示すようにフィルター2 はご支援に感謝いたします．

エタロン前に偏角 0.2°のウェッジプリズムを配置し，入射

参考文献

角を変化させることで透過率のピークを偏移させ，ダブル[1] IPCC 第５次報告書

エッジを実現した．測定した透過信号強度を図 3 に示す．

[2] Waliser et al.,2009, Li et al.,2008[3] C. Flesia, et. al., Appl. Opt., 38, 432 (1999)-143-

OB-21 (P2M)

2μm 水 蒸 気 差 分 吸 収 ラ イ ダ ー の 測 定 精 度 検 証*岩 井 宏 徳 , 青 木 誠 (情 報 通 信 研 究 機 構 )

1.

はじめに

た容積絶対湿度の高度プロファイルは概ね良い一致を

情報通信研究機構（NICT）では 2020 年 6 月下旬から示しているが， 水蒸気 DIAL では高度 1km 付近の局所

7 月下旬に NICT 本部（東京都小金井市）においてラジ的な変動が表現できていない．図 2 に期間中全データ

オゾンデを用いて水蒸気差分吸収ライダー（DIfferential

での比較結果を示す．こちらも概ね良い一致を示してAbsorption Lidar，以下 DIAL）の測定精度の検証実験をいるが，水蒸気量が少なくなる高高度で差が大きくな実施した．本稿ではその検証結果について述べる．

る傾向を示している．これは，高高度では水蒸気 DIALの SN が弱くなり測定誤差が大きくなる事の他に，水蒸

2.

2µm 水蒸気 DIAL と検証実験の概要

気量の導出方法に由来するものと考えられる．

NICT では 0.001 nm 以下の高精度で波長制御可能な制御機構を開発し，水蒸気に吸収されやすい波長（On

4.

まとめ

波長；2050.550 nm）と吸収されにくい波長（Off 波長；

水蒸気 DIAL により高度 3 km 以下で得られた水蒸気

2051.103 nm）のレーザ光を 1 ショットずつ交互に繰り量はラジオゾンデと概ね良い一致を示した．しかし，現返し周波数 15 Hz，パルスエネルギー約 40 / 50 mJ で送在の水蒸気量の導出方法では，実際の水蒸気量の局所信する水蒸気 DIAL を開発した．水蒸気 DIAL は距離的な変動が表現できない，観測可能高度の上端で誤差

分解能 96 m，時間分解能 1 分（900 ショット）の鉛直が大きくなりやすい，などの問題があり，更なる導出方観測を実施して容積絶対湿度を算出し，近傍から放球法の検討が必要である．

したラジオゾンデデータとの比較を行った．期間中，概ね高度 3 km 程度まで有意な水蒸気量が得られた．
3.

水蒸気量の導出方法と比較結果

水蒸気 DIAL から距離 R までの光学的厚さ τ(0,R)はOn/Off 波長の受信電力（POn/POff）と送信電力（EOn/EOff）の比を用いて表され，吸収断面積の差（ΔσH2O=σOn-σOff）と容積絶対湿度（ρw）から表される水蒸気による減衰係数の距離積分量に等しい．図 1a の青丸で示すように，
高度 3km 以下の τ(0,R)は概ね 2 次多項式で近似できる
図１ 6 月 29 日 8 時 57 分に水蒸気 DIAL（青丸，横棒

高度プロファイルを示す．
1
𝑃𝑃Off (𝑅𝑅)
1
𝐸𝐸Off
𝜏𝜏(0, 𝑅𝑅) = ln �� − ln �
�
(𝑅𝑅)
𝑃𝑃On
2
𝐸𝐸On
2

=�

𝑅𝑅 ∆𝜎𝜎𝐻𝐻2 𝑂𝑂 𝑁𝑁𝐴𝐴 𝜌𝜌𝑤𝑤 (𝑟𝑟)0

𝑀𝑀𝐻𝐻2𝑂𝑂

は相対誤差）とラジオゾンデ（黒線）から得られた(a)光学的厚さと(b)容積絶対湿度の高度プロファイル．

𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝑎𝑎𝑅𝑅2 + 𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝑐𝑐

水蒸気 DIAL により求められる距離 R での容積絶対湿度（図 1b の青丸）は τ(0,R)の微分係数から得られる．
𝑑𝑑𝑑𝑑(0, 𝑅𝑅) ∆𝜎𝜎𝐻𝐻2𝑂𝑂 𝑁𝑁𝐴𝐴 𝜌𝜌𝑤𝑤 (𝑅𝑅)=
= 2𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏
𝑑𝑑𝑑𝑑
𝑀𝑀𝐻𝐻2𝑂𝑂

2 次多項式の 1 次の項の係数 b を地上気象測器の気温と相対湿度から得られる容積絶対湿度（図 1b の黒丸）を用いて決定し，τ(0,R)のフィッテイングで得られた 2次多項式の微分から容積絶対湿度を求めた．
図 1b から，水蒸気 DIAL とラジオゾンデから得られ

図２ 水蒸気 DIAL とラジオゾンデで得られた容積絶
対湿度の比較結果．図中に比較点の観測時刻を示す．

-144-

OB-22 (P2M)

ライダーによる大気境界層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）

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、テレビ塔や繋留ゾンデなど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

上温度が上昇し、これら逆低層は徐々に解消されていく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の時間変動を観測するため、CO2
吸収スペクトル強度の温度依存性を利用する波長 1.6 µmの差分吸収ライダー（DIAL: Differential absorption lidar）を開発した[1, 2]。従来提案されてきた回転ラマンライダーや高分解能スペクトルライダーによる気温測定法と比べ、エアロゾルの影響を受けにくいため、低高度での測定精度が向上する利点がある。本講演では、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. 気温鉛直分布の時系列観測結果
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
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
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

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も接地逆転層と思われる逆転層が存在した。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。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過程を、本ライダーシステムを用いることで精度よく決定可能となる。
謝辞：本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H01983 の助成を受けたものです。
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.

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）-145-

OB-23 (P2L)
地上デジタル放送波を用いた東京湾沿岸部における水蒸気変動量推定の初期結果*小田僚子，白川尚樹，阿部大輔（千葉工業大学）
花土 弘，川村誠治，金丸佳矢（情報通信研究機構）
1.

はじめに

葉工大新習志野キャンパス 12 号館屋上にある複合気

首都圏では局地的大雨の発生や線状降水帯がもたら

象装置で気温や相対湿度を 1 分毎に計測しており，5

す豪雨による都市水害が深刻化しており，その予測•

月16 日10:01～18:30 にかけて降雨が観測されている．

解明が急務である．このような降雨予測において数値

3.

降雨前後の水蒸気変動量の時間変化

予報モデルの活用が不可欠であるが，雲粒を形成する

図１は 2020 年 5 月 16 日 9:00 から 24 時間の千葉テ

水蒸気の情報を適切に取り入れることが重要である[1]．

レビを送信点とした受信電波の伝搬遅延量（位相）時

雨雲の形成に関わる地上付近の水蒸気に着目し，降雨

間変動である．反射体Ⅰ・Ⅱ・Ⅲとも類似した変動を予測の高精度化につなげることを目的として，国立研示しているが，反射体Ⅰでの特徴的な変動の立ち上が究開発法人情報通信研究機構は地上デジタル放送波り部分（図中黒点線）に着目すると，反射体Ⅱ・Ⅲで（以降，地デジ放送波）を活用した地上付近の水蒸気は時間遅れが生じている様子が捉えられている．水蒸量変動を捉える最新技術を開発した[2]．本研究では，

気を多く含む空気塊が反射体Ⅰから反射体Ⅱ・Ⅲの観

この最新技術を用い，千葉工業大学新習志野キャンパ

測区間内へと流れる挙動を示したと考えられる．一方，

スを拠点とする東京湾沿岸部の水蒸気量変動を推定し

東京スカイツリーを送信点とした受信電波の伝搬遅延

た．ここでは降雨前後における水蒸気量変化に着目し量については反射体Ⅰ・Ⅱ・Ⅲともに明瞭な時間変化

た初期結果を紹介する．

は見られなかった（図なし）．東西方向の観測領域に

2.

対し，本解析事例では南西方向から雨域が観測領域に

観測概要

大気中を移動する電波は空間内に存在する水蒸気量

到達していたことから，各区間の水蒸気量の時間変動

によって伝搬速度にピコ秒レベルでの遅延が生じるこに明瞭な相違は見られなかったと推察される．今後はとから，この遅延時間を高精度に計測することで水蒸解析事例を増やし，地上付近の水蒸気量の時空間変動

気量変動を推定する[2]．送信点から発信された電波と，と降雨との関係を検証していく予定である．

これが遠くの建物で反射されて受信点に届く電波を利用することで，発信器の同期を必要とせず，高精度に伝搬遅延量を測定できる[2]．
千葉工業大学新習志野キャンパス 2 号館屋上には 3本の受信アンテナを設置しており，それぞれ東京スカ
イツリーからの直達波／反射波（中心周波数 521MHz，

参考文献[1] 気象庁予報部, 2019, 最近の数値予報システムとガイダ
ンスの改良について, 令和元年度数値予報研修テキスト,
pp.161.
[2] Kawamura et al., 2017, Radio Science, Water vapor
estimation using digital terrestrial broadcasting waves,52, 367–377.

533MHz，539MHz／観測領域 北西－南東方向），千

表１

受信点（千葉工大）から反射体までの距離

葉テレビ三山送信所からの反射波（同 575MHz／北東－南西方向）を受信している．本研究では，上記 2 か

反射体Ⅰ
（近距離）

反射体Ⅱ
（中距離）

反射体Ⅲ
（遠距離）

所から送信される電波のうち 521MHz と 575MHz に

東京スカイツリー

1,080m

3,400m12,800m

ついて解析を行った．表１に示す通り，受信点から近・

千葉テレビ

679m

1,988m

12,996m

中・遠距離の反射体に着目し［受信点－反射体］の区間の水蒸気量推定を行った．地デジ放送波の伝搬遅延

反射体Ⅰ

𝜏=

𝑅
𝑃 𝑅
𝑒
× 7.76 × 10−5 + × 3.73 × 10−1 2𝑐
𝑇 𝑐𝑇

ここで，𝜏は伝搬遅延時間(μsec)，𝑅は受信点から反射

位相(度)量と水蒸気圧の関係は以下の式で表される．
反射体Ⅱ
反射体Ⅲ

体までの距離(m)，𝑐は光速（299.792458(μ/sec)），𝑃は現地気圧(hPa)，𝑇は気温(K)，𝑒は水蒸気圧（hPa）である．解析対象期間は，地上で降雨が観測された時間帯を含む 2020 年 5 月 14 日〜18 日とした．なお，千9:00 12:00
18:00
0:00
6:00 9:00
2020/05/16
2020/05/17
図１ 伝搬遅延量（位相）時間変化（千葉テレビ ― 千葉工大）-146-OB-24 (P2M)

EarthCARE/CPR 検 証 用 雲 観 測 レ ー ダ に よ る 連 続 観 測*堀 江 宏 昭 、 大 野 裕 一 (情 報 通 信 研 究 機 構 )１．はじめに情報通信研究機構(NICT)は、
EarthCARE 衛星搭載雲観
測レーダ(CPR) プロジェクトを宇宙航空研究開発機構(JAXA)と共同で 実施 している。また、 NICT は
EarthCARE/CPR の校正・検証用として、W 帯地上設置
型雲観測レーダ 2 式をこれまでに開発した。この校正・検証用雲観測レーダに必要な機能は大きく分けて 2 つあり、EarthCARE/CPR の最小検出感度-35dBZ よりも良い感度であること、
ドップラ速度計測の誤差要因となるア
ンテナビーム内の雲の不均一を測定できること、である。
前者の目的のために感度-40dBZ を有する高感度雲観測
レーダ (HG-SPIDER)を、後者の目的のために電子走査
雲観測レーダ (ES-SPIDER)を、運用している。本稿では、両レーダの概要と昨年 7 月から実施した HG-SPIDER による連続観測の結果を紹介する。
２．高感度雲観測レーダ(HG-SPIDER)の概要
HG-SPIDER は、感度-40dBZ(距離 15km, 1 秒積分時)の鉛直上向きを観測するレーダ（図 1 左）である。直径 80cm のアンテナを使用し、送信管として EIK を用いて高感度化を達成している。レーダシステムとしては、連続運用に備えるため、遠隔監視が可能な制御ソフトウェアの Windows10 対応を実施した。
３．電子走査雲観測レーダ(ES-SPIDER)の概要
ES-SPIDER は、鉛直上方の 4.5 度以上の範囲を 1 次
元に電子走査し観測するレーダで、ボアサイト方向（鉛直方向）の感度は-27dBZ、走査端での感度は-21dBZ（いずれも距離 5km, 1 秒積分時）である。
レーダシステムとしては、送信は大電力送信管 EIK を用い、固定のファンビームアンテナ、受信は 1 次元の電子走査が可能なフェーズドアレイアンテナによる構成としている（図１右）。デジタルビームフォーミング(DBF)と呼びリアルタイムで計算処理により各方向のアンテナ
ビームを同時に取得できる。
連続観測に備えるため遠隔監視が可能な EIK 電源制御装置を導入した。

別ドップラ速度頻度を示す。7 月は降雨が多く高度 4km
から 5km に融解層の特徴が見て取れる。1 月は高度 4kmから 10km に存在する巻雲が多く、ここでは示していな
いが散乱強度にも依らず、ほぼ同じ落下速度であることが分かる。

図 2 2020 年 7 月の高度別ドップラ速度頻度

図 3 2021 年 1 月の高度別ドップラ速度頻度

図１ HG-SPIDER(左)、ES-SPIDER(右)４．観測結果HG-SPIDER は昨年 7 月より連続観測開始した。ただし、11 月末から 12 月末まではメンテナンスのため中断した。図 2・3 に 2020 年 7 月及び 2021 年 1 月の高度

本稿ではHG-SPIDERの連続観測結果を紹介したが、
ESSPIDER による連続観測も準備中である。長期間の連続観測により、このような雲の統計情報を取得し、EarthCARE/CPR 観測データとの統計的検証が実施出来るように準備している。また、雲の連続観測データはEarthCARE/CPR 観測データの高次処理アルゴリズムの改善に使用する計画である。
謝辞 本件は、総務省から受託した「電波伝搬の観測・分
析等の推進」の支援を受け行われた。

-147-

惑 星 大 気 （PA）

-148-

PA-01+ (P3J, D1H)

大 気 安 定 度 に対 する金 星 熱 潮 汐 波 の依 存 性*鈴 ⽊ 杏 那 ・ ⾼ ⽊ 征 弘 ・ 安 藤 紘 基 （ 京 都 産 業 ⼤ 学 ）杉 本 憲 彦 （ 慶 應 義 塾 ⼤ 学 ）， 松 ⽥ 佳 久 （ 東 京 学 芸 ⼤ 学 ）1.

はじめに
⾦星には⼤気スーパーローテーションと呼ばれる全2.

モデル
地球の⼤気⼤循環モデル AFES (Atmospheric GCM

球的な東⾵が卓越している。⾦星の⾃転は地球と逆向

for the Earth Simulator) (Ohfuchi et al., 2004; Enomoto

きなので，この東⾵は⾃転を追い越しながら吹いていet al., 2008) の物理過程を⾦星⽤に変更した⾦星 GCMる。東⾵の⾵速は地表⾯から雲頂（⾼度 70 km）にかけ

AFES-Venus (Sugimoto et al., 2014a, b) を⽤いた。空て徐々に増加し，雲頂⾼度で 100 m/s にも達する。こ

間解像度は T42L120，鉛直領域は 0‒120 km とした。

れは⾃転速度の 60 倍に相当する。スーパーローテーシ

鉛直渦粘性は 0.015 m2 s-1 とした。⾼度 90 km 以上は渦ョンの⽣成・維持メカニズムとして，⼦午⾯循環メカニ

成分にのみ作⽤するスポンジ層となっている。太陽加

ズムと熱潮汐波メカニズムが有⼒視されており，最近

熱は Haus et al. (2015) に基づいており，⾼度 90 km

ではあかつき観測によって熱潮汐波による南北運動量以上の太陽加熱は無視している。⾚外線による放射輸輸送が⾦星の⼤気スーパーローテーションの維持に重送過程はニュートン冷却で簡略化している。積分時間

要である可能性が⽰唆されている (Horinouchi et al.,は 30 地球年である。初期場は理想化したスーパーロー2020)。

テーションと，それにバランスする温度場を⽤いた。まAFES-Venus を⽤いた数値計算によって再現された

た，温度分布は低安定度層（雲層）より上でほぼ等温⼤

熱潮汐波に関係する温度場や⾵速場は，あかつき以前

気に近づくが，等温分布に達する⾼度を 65，72.5，80の観測と整合的であると考えられた (Takagi et al.,km と変化させた 3 つの場合について計算した。

2018)。しかしながら，あかつきの紫外イメージャ（UVI）
によって観測された⾵速場 (Horinouchi et al., 2018)

3.

結果と今後

や 中 間 ⾚ 外 カ メ ラ (LIR) で 観 測 さ れ た 温 度 場

図 1 に 70 km での熱潮汐波の⽔平構造を⽰す。上層(Kouyama et al., 2019) とは東⻄⽅向の位相に顕著なズの⼤気安定度が低い場合（左図）は中⾼緯度で波数 1 がレが認められる。また，あかつきと Venus Express で卓越しているが，⼤気安定度が⾼い場合（右図）は波数

⾏われた電波掩蔽観測の結果から導かれた⾦星の⼤気

2 が卓越する。低緯度の卓越波数は⼤きく変化しない

安定度（Ando et al., 2020）と，Takagi et al. (2018) でが，⼤気安定度が⾼くなるにしたがって，位相が⻄側に⽤いられた⼤気安定度を⽐較すると，雲層より上でのシフトしていく。このように，上層の⼤気安定度に依存安定度が観測よりも低い傾向にある。

して熱潮汐波の構造が変化する様⼦が⾒られた。今後

そこで，本研究では，Takagi et al. (2018) の計算条
件を変更し，⼤気安定度に対する⾦星熱潮汐波の依存も結果の解析を継続し，観測結果と⽐較していく予定である。

性について調べた。

図 1: ⾼度 70 km における熱潮汐波の温度 [K] (shade)と⽔平⾵ベクトル [m s‒1]。参照温度場が等温分布に達する⾼度は左から右にかけて 80，72.5，65 km であり，左の場合は Takagi et al. (2018) と同様である。

-149-

PA-02+ (P3I, D1H)

火星におけるダストデビルの発生頻度と周囲の大気環境*小 郷 原 一 智 (京 都 産 業 大 学 理 学 部 )

1.

はじめに

3.

結果

火星におけるダストデビルは，常時火星大気中に存

図 1 は Spirit による観測の 1 年目のダストデビルの発在する浮遊ダストを供給していると考えられている[1]．

生頻度である．棒グラフは画像 1 枚当たりの平均的なしかし，近年は常に何らかの探査車が火星地表面で活ダストデビル観測数（1 sol で検出できたダストデビル

動しているにもかかわらず，着陸機によるダストデビ

数/その sol に取得された画像数），箱ひげ図は観測地方

ルの系統的な観測はあまりない．その中で最も多くの時の分布を示している．背景の灰色ハッチは観測欠損

ダストデビルを観測したのは，Mars Exploration Rovers

日を意味している．一部を除いて観測地方時がバラバ(MER) の Spirit である．
[2]は Spirit の Navigation Camera

ラであり，欠損日も多いので，ダストデビルの発生頻(Navcam) によって撮影された 3 火星年分のダストデビ度の周期性の有無や特徴を図 1 から判断するのは困難

ル画像を分析し，ダストデビルの直径や持続時間，移である． Sol 0485 から 10 sols 程度の期間においては動速度の季節分布や地方時分布を明らかにした．彼ら

10 sols 程度の周期性がダストストームの頻度に見受けの研究は，火星のダストデビル関する初の統計資料とられるようにも思えるが，各 sol たった 7 分程度の観測して大いに意義がある．しかし，個々のダストデビル

であることを考えれば，有意でない可能性が高い．

の発生日時や直径，持続時間などを明示していないた

4.

周囲の大気環境との比較

め，ダストデビルの頻度や大きさと周囲の大気環境と図 1 に示した期間は Mars Global Surveyor に搭載されの関係を把握することができない．本研究では，彼らた Thermal Emission Spectrometer が観測を修了した後でが用いた Navcam の観測画像を再度確認し，ダストデある．
一方，
Spirit の 3 年目の期間は Mars Reconnaissance

ビルの頻度と周囲の大気環境との関係を明らかにする．

Orbiter 搭載のMars Climate Sounder が稼働している期間

2.

であり，そのデータを用いた再解析データも使用でき使用したデータ
Spirit/Navcam で撮影された 3 火星年分の画像（1,024

る．そこで発表では，Spirit の観測 3 年目の画像からダ×256 pixels）のうち，1 年目と 3 年目の画像を用いた．

ストデビルを抽出し，その頻度と周囲の大気環境との1 年目は最も多くの画像が取得された年であるので，最相関を確認した結果を報告する．

も多くのダストデビルが観測された．3 年目は，火星再解析データ EMARS に含まれる年である．視野を固定

参考文献

して約 20 秒ごとに 1 枚の画像が撮影され，21 枚分（7[1] Kahre, M. A., et al., 2006, J. Geophys. Res., 111, E06008,

分程度）で 1 シーケンスが終了する．基本的には，1 sols

1-25.

につき 1 シーケンスしか観測されない．このような一[2] Greeley, R., et al., 2010, J. Geophys. Res., 115, E00F02.

連の画像に対して[3]が実施している前処理を行い，目[3] Ogohara, K., et al., 2018, Adv. Space Res., 61, 4,

視でダストデビルを抽出した．

1158-1169.

図 1 Spirit の観測 1 年目の画像から抽出されたダストデビルの頻度．横軸は Spirit の着陸からの日数．

-150-

PA-03 (P2L)

木星の雲対流の数値計算〜放射伝達計算による平均冷却鉛直分布を与えた場合〜
関 口 太 郎 ( 北 大 ・ 宇 宙 理 学 ) ， *杉 山 耕 一 朗 ( 松 江 高 専 ・ 情 報 ) ， 石 渡 正 樹 ( 北 大 ・ 宇 宙 理 学 ) ，
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.

はじめに

木星大気中では H2O，NH3 の凝結や NH4SH の化学反静穏期の周期も Sugiyama et al. (2014) と同様に見積もることができた．

応を伴う活発な雲対流が生じていると考えられている．

図 1 に示した結果の Sugiyama et al. (2014) との大き厚い雲に覆われた木星大気を遠隔観測するのは困難でな違いは，NH3 凝結物が 2 層構造になっていることであるため，木星の雲対流構造は未だ明らかとなっていある．図 1 において上側の層は定常的に存在するのにない点が多い．これまで我々は, 複数成分の凝結および対して，下側の層は静穏期において対流運動の比較的化学反応を考慮した雲解像モデルを開発し, 木星大気

活発な時間帯に見られる．上側の層は重力波とみられ条件下において実現する雲対流構造を調べてきたる波動に起因し，下側の層は対流に起因するものであ(Sugiyama et al., 2009, 2011, 2014). そこでは, 対流活動のった．図 2 に静穏期の比較的対流の強い時刻でのスナ

激しい時期 (活発期) と対流運動の弱い時期 (静穏期)

ップショットを示す．大気下部から発達する雲が NH3が準周期的に現れることが示されていた．しかしなが凝結高度 (約 0.8 bar 面高度) を超えて発達し，NH3 のら，用いられた基本場温度と熱強制の分布は非常に理凝結を伴いながら図中の破線で示す安定層下端 (0.4

想化されたものとなっていた．そこで本研究では，基本bar) にまで達する．発達した雲が安定層に貫入するこ場温度と熱強制として鉛直 1 次元放射対流平衡計算とで波が発生し，その波に起因する NH3 雲が水平方向(高橋, 北海道大学学位論文, 2018) の結果を用いた場合に広がって層状性の雲層を形成している．

に得られる雲対流構造を調べることを目的とする．
2.

2層

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

A

Q

A

Q

用いる．系には鉛直 1 次元放射対流平衡計算 (高橋, 北
海道大学学位論文, 2018)に基づいた温度圧力条件ならびに凝結性成分気体の存在度を与える．
計算領域は2 次
元とし，水平方向に 1024 km，鉛直方向に 300 km とす

図 1

る．解像度は水平方向と鉛直方向共に 2 km とする．

NH4SH，NH3 の混合比をそれぞれ赤色，緑色，青色の濃凝結物混合比の水平平均値の時間変化．H2O,

本実験の設定と Sugiyama et al. (2014) で用いた設定

淡で示し，複数の凝結物がある高度領域はそれらの合との大きな違いは，0.4 bar 面高度から対流圏界面 (0.1成色で示す．図中の ”A” と ”Q” はそれぞれ活発期とbar 面高度) までの高度領域において，基本場の温度プ

静穏期を意味する．

ロファイルが中立ではなく安定成層していることである．さらに，放射の代替として与える熱強制の働く高度が 0.1 bar 面高度からではなく 0.4 bar 面高度から下方となっている．
3.

計算結果

図1 に水平平均した凝結物混合比の時間変化を示す．

図 2 静穏期の凝結物分布のスナップショット．点線

激しい対流の生じる活発期と対流運動の弱い静穏期がは基本場として与えた安定成層の下端を示す．また，

準周期的に現れることがわかる．この準周期的変化は一点鎖線で囲んだ領域には重力波とみられる波動に伴Sugiyama et al. (2014) の結果と整合的である．活発期とって生成された NH3 凝結物が見られる．

-151-

降 水 シ ス テ ム （PR）

-152-

PR-01+ (P3J, B1H)

九州地方の大雨に先行する
自由対流圏水蒸気フラックス収束の存在とその役割*辻 宏 樹 , 高 薮 縁 , 澁 谷 亮 輔 , 釜 堀 弘 隆 , 横 山 千 恵 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )
1.

はじめに

うが境界層(1000—900 hPa)の水蒸気収束よりも有意に

日本の梅雨末期は大雨が頻発する時期であり、多数

大きい。これは、大雨時の降水域に境界層だけでなくの犠牲者を出す豪雨災害も頻発している。いくつかの

自由対流圏からも多くの水蒸気が供給されていること

先行研究では、日本の夏季や梅雨期に大雨をもたらすを示唆する。

降水システムは、夏の熱雷のような孤立対流的な特徴

大雨時よりも前では、自由対流圏の水蒸気フラック

ではなく、メソ対流システムのような組織化したシスス収束が先(-24 h ごろ)に増加し始め、その後(-12 h ごろ)

テムの特徴を示すことを示唆している。

に境界層の水蒸気フラックス収束が増加している。自多くの先行研究では、組織化した降水システムの形

由対流圏の水蒸気フラックス収束は、大雨に伴う降水成には、自由対流圏が湿っており、ある程度深い層かの結果と解釈されることもあるが、図 1 では明らかに

ら水蒸気が流入することが重要であることを指摘して

大雨時よりも前に増加している。同様の結果は水蒸気いる。日本域に大雨をもたらす降水システムの多くがフラックス収束の平面図でも確認できる(図略)。また、組織化したものであるならば、境界層だけでなく自由

MSM 初期値データを用いた解析や、20 mm/day 閾値で

対流圏の水蒸気も大雨の重要な要素である可能性があの解析でも同様である(図略)。

る。一方で日本域の豪雨事例の解析では境界層の水蒸

これらの結果は、自由対流圏の水蒸気フラックス収気の重要性が強調されることが多く、自由対流圏の水束が大雨をもたらす降水システムの発達に寄与してい蒸気量に対する関心は相対的に薄い。

ることを示唆する。この自由対流圏の水蒸気フラック

このような背景から、本研究では大雨の多い九州域を対象として、大雨に対する自由対流圏と境界層の水

ス収束の役割について、学会では 2020 年 7 月豪雨の事
例解析結果を用いて議論する予定である。

蒸気の寄与の時間変化を21 年間分の再解析データを用いた統計解析で明らかにする。
2.

使用データと解析手法

解析には JRA55 再解析データ(水平解像度 1.25°×
1.25°、6 時間間隔、2000—2020)を用いた。結果の解
像度依存性を確認するために、気象庁メソスケールモ
デル(MSM)初期値データ(水平解像度 0.125°×0.1°、3
時間間隔、2006—2020)でも同様の解析を行った。アメ
ダス雨量計データ(1 時間間隔)も用いた。
大雨時は鉛直積算水蒸気フラックス収束の時系列を用いて検出した。鉛直積算水蒸気フラックス収束は水蒸気収支の式において、可降水量の時間変化と蒸発量が小さい場合に降水量と等価になる。フラックス収束は九州域(128.75E — 132.5E, 30N — 35N) で計算し、20mm/day または40 mm/day 以上のピーク値を持つ時刻を大雨時として定義した。
21 年間で 175 事例(JRA55 利用、
40 mm/day 閾値の場合)が抽出された。
3.

結果と考察

図 1: JRA55 を用いて計算した 40 mm/day 以上のフラック
ス収束ピーク時刻をあわせたコンポジット解析結果。横軸はフラックス収束のピークからの経過時間(h)、縦軸は鉛直積算水蒸気フラックス収束(mm/day)。黒線は 1000—
300 hPa 積算、赤線は 1000—900 hPa 積算(境界層)、青線は900—300 hPa 積算(自由対流圏)、緑線は可降水量の時間変化を示す。エラーバーは 95%信頼区間を示す。

謝辞

図 1 に JRA55 を用いたコンポジット解析の結果(閾値

本研究は 、JAXA 降水ミッション、東京大学水と気候の大40 mm/day)を示す。大雨時(水蒸気フラックス収束ピー

規模データ解析研究拠点、(独)環境再生保全機構の環境研究ク時)では、自由対流圏(900—300 hPa)の水蒸気収束のほ総合推進費（JPMEERF20192004）の支援を受けて実施された。

-153-

PR-02+ (P3J, B1H)

西日本域の広域極端豪雨現象をもたらす環境場と主成分分析による統計的分類*澁 谷 亮 輔 , 高 薮 縁 , 横 山 千 恵 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )
1.

はじめに

hPa), 温位傾度 (500, 850 hPa), 力学的上昇流 (300, 500,

2018 年 6 月末から 7 月にかけて西日本を中心に梅雨

850 hPa), 前線形成関数 (850 hPa), 温度移流 (500 hPa),

前線に伴う豪雨現象が多発し、広範囲で災害をもたら

南北流(850 hPa), ジオポテンシャル高度 (850 hPa)]のしたことは記憶に新しい。Shimpo et al. (2019)を始めと間の時系列的変動について EOF 解析を行い、これらのする研究は西日本豪雨時の大気循環場を解析し、下層

物理量間の主要な変動成分について抽出を行った。な

南風による水蒸気流入や北太平洋高気圧の勢力、上層

お調べた各物理量は、極端降水現象の同時観測点数にトラフの存在等、豪雨発生に密接関わる重要な環境場

対する回帰係数が極大となる点を中心とする 20°×の存在を明らかにした。こうした夏期の空間的に大規10°の矩形領域で空間平均した。

模な豪雨に伴う環境場の解析は事例的研究あるいはコ

図 1 は抽出された EOF の第一・第二成分に対応する

ンポジット解析を軸とした統計的研究が主流であるが、時間関数 (PC1, PC2)と、同位相空間における極端降水

こうした手法では抽出された統計的有意な偏差を持つ現象発生点数の関係を示している。また、EOF 解析に物理量群がお互いにどのような関係にあるのか調べる

用いた各成分の PC1, PC2 に対する因子負荷量も同時にことは出来ない。そこで本研究は日本域の夏季の広域描画した。抽出された PC1, PC2 成分は極端降水現象発豪雨現象の統計的性質について明らかにするため、西生点数を良く説明していることが分かった。また PC1

日本に位置する約 300 点の AMeDAS 地上観測データを

成分は主に前線形成に関する物理量の変動との相関が用いて過去 40 年間 (1979～2018 年)に発生した極端降高く、一方 PC2 は大気中の水蒸気量と関係する変数と水現象について解析した。

の相関が高かった。発表ではこれら EOF mode の物理的解釈や季節変化との関係について議論する。

2.

使用データと極端降水現象の定義

極端降水現象は 6～7 月に計測された 40 年間の 12 時
間積算雨量に基づく降水現象のうち、上位 1%の降水イ
ベントとして各 AMeDAS 観測地点で定義する (44 事例)。また環境場との関係を調べる際には、観測点と台風中心との距離が 1000 km よりも遠い時に観測された
降雨イベントのみについて解析を行った。次に、
1979~2018 年の 6, 7 月(00UTC~12UTC, 12UTC~24UTC)
において、西日本で極端降雨現象が同時に観測された
AMeDAS 観測地点数 (同時観測点数)を調べ、これを順序統計量として整理した。環境場の解析には JRA55 再解析データ(1979—2018)を用いた。
3.

広域極端降水現象と関係する環境場の抽出

極端降水現象の同時観測点数は、梅雨期の豪雨に関する様々な物理量 (例えば西日本上空の可降水量)との間に統計的に有意な相関関係を持つ。本研究では先行研究において豪雨との関与が指摘されてきた計19 種類の物理量 [可降水量、東西風 (300, 500, 850 hPa), 相当
温位(300, 500, 850 hPa), 相当温位傾度(300, 500, 850

図 1:豪雨との関係が指摘されている 19 種類の変数に対して行った EOF 解析により抽出された第一成分・第二成分の時間関数と、同位相空間上の極端現象発生点数との関係。黒点は EOF 解析した各変数の PC1, PC2 成分に対する因子負荷量 [×5]を示している。

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（JPMEERF20192004）の支援を受けて実施された。

-154-

PR-03+ (P3J, B1H)

台 風 に 伴 う 北 向 き 非 地 衡 風 の PRE へ の イ ン パ ク ト(2)雲 解 像 モ デ ル 実 験*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 )・ 大 泉 伝 （ 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー /気 象 研 究 所 ）
1.

はじめに

図 2 は、FT=3 の前 1 時間の標準実験と改変実験の降台風が日本の南海上にある時、本土で大雨が降るこ

水量とその差、および西日本(130-137 E, 31-34N)域で平とがあり、台風が前線を刺激する、という説明がしばし均した 1 時間降水強度の時間変化である。[2]と同様にばされている。同様な台風による遠隔降水の強化は海西日本の降水が FT=3 では領域平均で約 30%減少して外でも知られており、Predecessor Rain Event (PRE) と呼いる。この時間の 133.5E の南北鉛直断面での雪と雨水ばれる。Saito (2019) [1]は、2009 年台風第 18 号の接近の混合比を図 3 に示す。西日本上空での雪の減少がそ時に西日本で観測された顕著な北向きの非地衡風につの下での降水を変えており、対流セルの高さにも違い

いて、水平格子間隔 10km の JMA-NHM による再現実がある（図略）。非地衡風 2 次循環による鉛直流の降水験（図 1 左）により調べ、非地衡風が水平風加速度ベクへの影響についても別途調査中である。

トルによる力学で説明できることを示した。Saito andMatsunobu (2020)[2]では、台風からの北向き水蒸気フラックスについて解析し、非地衡風は上層が主であるがその寄与分に相当する水蒸気量を削った場合、西日本の降水が大きく減少することを数値実験で示した。今
回は、水平格子間隔 2km の雲解像モデルによる実験を行い上層加湿が降水量を変える機構について調べた。
2.

数値実験の仕様[2]の実験に基づき、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 NHM の 6
時間予報値に対して、日本の南岸域(130-137 E, 30-33 N)で平均した各高度の北向き水蒸気フラックスの鉛直プ
ロファイルを求め、北向き非地衡風が正となる 3km よ図 2 左上）標準実験における FT=3 の前 1 時間の降水量。右上）改変実験。左下）両者の降水の差。右下）西日本(130137 E, 31-34N)域で平均した 1 時間降水強度の時間変化。

りも上層の水蒸気を非地衡風の寄与分だけ減らして（図 1 右）、降水量がどう変わるかを調べた。水平格子
間隔 2km の雲解像モデルへのネスティングで、10km モデルからの水物質を初期値で引き継いでいる。

図 3 左）標準実験における FT=3 の雪（上）と雨（下）。
右）同じく改変実験。
図 1 左）10 月 7 日 00UTC の 300hPa 高度場と水平風ベ
クトル[1]。右）感度実験における比湿のプロファイル。
標準実験（青）と水蒸気変更実験（赤）[2]。

3.

結果

参考文献
[1] Saito, K., 2019: On the northward ageostrophic winds associatedwith a tropical cyclone. SOLA, 15, 222-227.
[2] Saito, K. and T. Matsunobu, 2020: Northward ageostrophic winds
associated with a tropical cyclone. Part 2: Moisture transport andits impact on PRE. SOLA, 16, 198-205.

-155-

PR-04+ (P3J, B1H)

平 成 30 年 7 月 豪 雨 の 予 測 可 能 性 :台 風 Prapiroon と 東 シ ナ 海 上 の 擾 乱 の 影 響*本 田 匠 (理 研 計 算 科 学 ),

1.

はじめに

三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )3.

結果

平成 30 年 7 月豪雨(Shimpo et al. 2019)においては、台

降水予報のアンサンブル平均を各初期値について比風 Prapiroon が日本海上を通過した後に、活発化した梅較した。7 月 3 日 0000 UTC 以降を初期値とする予報で雨前線によって西日本を中心に広範囲で多量の降水がは多量の降水が西日本域に予報されていたが、それ以観測された。この事例については、循環場の詳細

前の初期時刻では西日本域の降水量が少なくなってい(Shimpo et al. 2019)や、水蒸気流入経路の解析(Takemura

た(図略)。このことから、SCALE-LETKF システムでは

et al. 2019; Sekizawa et al. 2019)に加え、全球アンサンブ

平成 30 年 7 月豪雨を約 2 日前の時点で予測ができていルデータ同化システムによるアンサンブル予報の解析

た。

(Kotsuki et al. 2019)など、さまざま観点から研究が行わ

初期時刻ごとの予報の比較を行なったところ、予報ス

れている。特に、Kotuski et al. (2019)は降水量と地上気キルが低かった 6 月の初期時刻については台風

圧とのアンサンブル相関を用いて、日本海上の小規模

Prapiroon の経路予報に大きな誤差がみられた(図略)。
台な低気圧の重要性を指摘している。

風 Prapiroon の予報の重要性は、ヨーロッパ中期予報セ

本研究では、領域アンサンブルデータ同化システム
SCALE-LETKF(Lien et al. 2017)を用いて、平成 30 年 7ンター(ECMWF)のモデルを用いて再予報を行なった
Enomoto (2019)でも指摘されている。

月豪雨の予測可能性を探る。Kotsuki et al. (2019)よりも台風 Prapiroon の経路予報が比較的良い初期時刻の予高解像度な領域データ同化システムを使用し、台風報を用いてアンサンブル相関を計算したところ、西日Prapiroon や東シナ海上の擾乱の影響に着目する。

本域の降水量と日本の南海上における 850 hPa 南北風との間に高い相関がみられた(図 1)。高い相関がみられ

2.

実験設定

本研究では、理化学研究所で開発されているアンサ
ンブルデータ同化システム SCALE-LETKF (Lien et al.

る東シナ海上には、低気圧性の渦を伴う擾乱が位置しており、この擾乱が平成 30 年 7 月豪雨の予測に影響していたと考えられる。詳細は発表当日に述べる。

2017)を使用した。本システムは、領域数値天気予報モ
デルSCALE-RM (Nishizawa et al. 2015; Sato et al. 2015)と局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(Hunt et al.
2007; Miyoshi and Yamane 2007)から成る。モデルの水平
解像度は 18 km であり、積雲パラメタリゼーション(Kain 2004)と雲微物理パラメタリゼーション(Tomita2008)を併用した。アンサンブル数は 50 とし、米国環境
予測センター(NCEP)の従来型観測のみを 6 時間ごとに同化した。モデルの側面境界条件には、NCEP 全球予測システム(GFS)の解析・予報値を使用した。
東アジア域を対象とした準リアルタイム
SCALE-LETKF システム(Lien et al. 2017)の解析アンサ
ンブルを用いてデータ同化サイクルを実行した。その後、50 メンバーのアンサンブル予報を 6 月 28 日から 7

図 1. 西日本域(黒枠)における 7 月 5 日と 6 日の積

月3 日までの各日の0000 UTCを初期時刻として実行し、算降水量と 7 月 4 日 0000 UTC における 850 hPa 南北風

結果を解析した。

との間のアンサンブル相関。初期時刻は 7 月 3 日 0000
UTC。点線は東シナ海上の擾乱と関係する相関を示す。

-156-

PR-05+ (P3I, B1H)

線状降水帯に対する水蒸気ライダデータの同化の影響*吉 田 智 、 酒 井 哲 、 幾 田 泰 酵 、 永 井 智 広 、 小 司 禎 教 、 瀬 古 弘 (気 象 研 )、白 石 浩 一 （ 福 岡 大 ）、 清 水 慎 吾 （ 防 災 科 研 ）
1.

はじめに

気象研・福岡大学・防災科学技術研究所では、長崎
市野母崎および鹿児島県下甑島で水蒸気ラマンライダ(RL)による観測を 2020 年より実施している。2020 年度の長崎の観測では、線状降水帯に伴う下層インフローの水蒸気混合比(WVMR)の上昇を捉えた(吉田他、2020
年秋大会予稿)。本稿では、線状降水帯が発生した事例
において、RL データの同化を行い、その同化インパク
トについて調査した。
2.

データ同化について

本稿では、asuca-Var を用いてデータ同化を行った(Ikuta 2020)。気象庁現業と同じ観測データを同化した実験(CNTL)と、CNTL のデータに加え RL データを同化した実験（TEST）を実施した。2020 年 6 月 24 日の21 時頃に長崎半島に温暖前線が通過し、南よりの湿潤な大気が流れ込み、25 日の午前 2 時頃から早朝にかけて五島列島から長崎半島へ連なる線状降水帯が発生した。本稿では 6 月 24 日 09 時から 6 月 25 日 06 時まで
データ同化を行い、その後 3 時間の予測を行った。
3.

結果とまとめ

6 月 25 日 06 時での高度 525m における WVMR の差（TEST-CNTL）、および TEST の水平風を示す(図 a)。
この時間では南から下層の湿潤なインフロー（ピンクのコンタ）が五島列島東沖に達し、その先端付近で線状降水帯が発生した。この時間帯の RL 観測地点の下層
では、WVMR の観測値が第一推定値よりも小さかった。
RL データの同化により、下層インフローでは西寄りの風が弱まり観測点付近が乾燥化する一方、インフロー
側では湿潤となった。RL データ同化により、下層インフローが湿潤となり、さらに水蒸気フラックスが強化されたことにより（図省略）、3 時間積算雨量の予測値
は TEST では CNTL より増加し、降水量の予測が改善したと考えられる（図 b-d）
。本発表では本事例に加え、2020 年 7 月 3 日の大雨事例についても結果を示す。

（ a ）高 度 5 2 5 m で の 水 蒸 気 混 合 比 の 差（ T E S T-CNTL） 及 び TEST の 水 平 風 。 ピ ン ク の 等 高

謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費（19H01983）および線 は TEST で 水 蒸 気 混 合 比 が 19g/kg を 示 す 。

の内閣府総合科学技術・イノベーション会議の戦略的(b-c)CNTL と TEST のイノベーション創造プログラム（SIP)「国家レジリエン(06/25/06JST-09JST)。 (d)解 析 雨 量 に よ るス（防災・減災）の強化」によって実施された。

3 時間予測 雨量

3 時 間 積 算 雨 量 。 RL 観 測 点 を ×で 示 す 。

-157-

PR-06+ (P3I, B1H)

PAWR および CNN を用 いた市 原 竜 巻 の３次 元 渦 探 知 実 験*足 立 透 1 、石 津 尚 喜 2 、楠 研 一 1 、猪 上 華 子 1 、新 井 健 一 郎 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

2019 年 10 月 12 日、令和元年東日本台風が接近する

従って次第に径が大きくなっており、竜巻らしい渦構造を有することが分かる。

中、千葉県市原市で竜巻によるものと推定される突風

一方でその周辺には、CNN により渦の可能性がある

被害が発生した。この近傍に設置された日本無線株式と判断されたものの、鉛直連続性がない等の理由によ

会社所有のフェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）は、って除外された渦候補が存在している。これらの結果

この竜巻の発生過程を詳細に捉えていた[1]。本研究では、PAWR による 3 次元観測と CNN による渦探知技術

は竜巻の監視・直前予測技術の高度化を目的として、の組み合わせが、顕著な竜巻の渦を捉える上で有効な

この事例について、畳み込みニューラルネットワーク

手段であることを示唆する。

（CNN）を用いた 3 次元渦探知実験を行った。

4.

2.

探知手法

まとめ

本研究では、PAWR データおよび CNN 技術を併せ用

まず PAWR による多仰角ドップラー速度データを単いることにより、千葉県市原市で突風被害をもたらし

一仰角ごとに個別に扱い、これまでに開発した CNN にた竜巻の 3 次元渦探知実験を行った。被害域の通過直よる 2 次元渦探知技術（特許第 6756889 号）を適用し、前に渦が発達し、地上付近にまで達する様子が捉えら

渦候補の抽出と物理量の算出を行った。次に多仰角でれたことから、この手法が竜巻の監視・直前予測技術抽出されたこれらの渦候補について、鉛直連続性及びの高度化に有効であることが示唆された。

時間継続性を有するものを3 次元渦として取り出した。

謝辞 本研究は、官民研究開発投資拡大プログラム

3.

（PRISM）および JSPS 科研費（JP17K13007）の助成の結果

図 1 に被害域付近で探知された 3 次元渦の様子を示もとで推進したものです。解析には日本無線株式会社す。親雲であるミニチュアスーパーセルのフック状のが運用する PAWR データを使用しています。

エコー領域において、鉛直方向に発達した 3 次元渦が参考文献捉えられた。この渦は、地上付近から高度が上がるにGeophysical Research Letters, 47, e2020GL089635.

[1]Adachi, T., and W. Mashiko, 2020,

図 1. 2019 年 10 月 12 日午前 8 時 7 分 29 秒に探知された被害域付近における 3 次元渦。PAWR のアンテナ設置位置
を座標中心に取り、底面の等値線はアンテナ高度面における反射強度を表す。灰色の小球は CNN によって 2 次元探知された渦候補、赤色の円は鉛直連続性・時間継続性を有するとして最終的に抽出された 3 次元渦を表す。

-158-

PR-07+ (P3I, B1H)

台風遠隔で発生した竜巻親雲の特徴*石 戸 空 （ 高 知 大 院 理 工 ）， 佐 々 浩 司 （ 高 知 大 理 工 ）
1.

はじめに

謝辞

2018 年 9 月 30 日 6 時半頃、
台風 24 号の北上に伴い、本研究は文部科学省科研費 18H01682 の支援を受け高知市長浜地区で竜巻によるJEF1の突風被害が発生して進められた。

た。このとき、台風は現場から 500 ㎞以上離れた九州

参考文献の南海上に位置していた。台風による竜巻はアウター[1] 佐々浩司，西井章, 2019, 日本気象学会関西支部例レインバンド上で発生することが多いが、この事例で会講演要旨集, 148, 6-9.

はアウターレインバンドのはるかに外側に形成された[2] 佐々浩司，石戸空，村田文絵，西井章，2020，日本

動径方向に並行に配列した波状雲によるもの であっ気象学会 2020 年度秋季大会講演予稿集，239[1]

た。昨年の秋季大会では竜巻親雲の発生環境場を調べた[2]が、今回は波状雲の詳細な構造を明らかにすること目的とし、主としてレーダー解析を行った。

図1

2.

ける室戸レーダー

解析

06:35JST にお

レーダー解析には、気象庁室戸レーダーと高知大学（仰角 0.4°）の反射

物部レーダー、須崎レーダーのデータを用い、それぞ

強度 図中の黒線はれ気象研開発の Draft を用いて反射強度やドップラー

図２の鉛直断面を示

速度などを求めた。

す。

3.

結果と考察

台風による南東風が高知県に吹く環境下で、長さ約30 ㎞、幅約 3.5 ㎞の帯状の雲がおよそ 10km 間隔で配列された波状雲が図１にように見られた。波状雲は北北西へ 16.9m/s 移動していた。40dBZ 以上で見たエコー頂
高度は、大半の波状雲が 4 ㎞程度であったが、図２の竜巻親雲のみは高度 5 ㎞程度まで達しており、南西端の矢印で示す位置に Vault 構造に対応する Weak Echo
Region (WER)の存在も認められた。
須崎レーダーで見た竜巻親雲（図 3）は、フックエコーが囲むの位置とその南東側にドップラー速度の極大極小が認められ、丸印で示すような渦の存在が確認で
図 2 竜巻親雲の鉛直断面図

きた。大きい渦は直径 1km、速度差 20m/s の小規模な
メソサイクロンに相当するものであった。小さい渦の渦径は上陸前後で 400ｍ程度から 250ｍほどまで縮小した。速度差は 30m/s 程度であった。渦の接線速度 15m/sに波状雲の移動速度を加えると、渦東側の風速は約32m/s である。小さい渦は高度約 1 ㎞であることを考慮
すると、地上では JEF1 相当であると考えられる。さらに、小さい渦の軌跡と竜巻被害域が一致していることから、小さい渦が竜巻の渦に対応していると考えれる。
これらにより、波状雲ながらこの竜巻親雲はスーパー
セル的な構造であったと考えられるが、アウターレイ

図 3 須崎レーダーによる 06:35JST の反ンバンド上のものとは気流構造などが異なっていた。

射強度とドップラー速度-159-PR-08+ (P3J, B1H)

高知大学レーダーが捉えた竜巻親雲の統計的な特性*藤 井 虎 太 朗 (高 知 大 院 理 工 ) ,佐 々 浩 司 (高 知 大 理 工 )

1.

はじめに

る前に十分な時間が確保できることが分かった。

高知大学では2014 年から小型X バンド二重偏波レー
ダーを朝倉・物部に設置し、2018 年までに高知県内に謝辞

6 台のレーダーによるネットワークを完成させ常時観レーダーネットワークは総務省受託研究 SCOPE(受付番

測を続けている。本研究は、渦の自動検知に向けた竜号:165009001)の委託により整備された。また、本研究

巻親雲の分類を最終目標とするものである。ここでは、は JSPS 科研費 18H01682 の支援を受けた。

レーダーで捕捉された竜巻親雲の規模や形態などの特性を統計的に明らかにした結果を報告する。
2.

解析

高知地方気象台から報告された 19 事例の中で、レーダーにより親雲中の渦が明瞭に確認できた16 事例を解析対象とした。主として最低仰角 3 度のデータを用いて grib2 形式に変換した後、Draft で描画し、親雲の形

図 1 孤立積乱雲に分類した 2016 年 12 月 22 日の事例

態、規模、移動速度、渦の位置関係などを計測した。
規模は反射強度 40dBZ 以上の領域で判断し、強エコー域が曖昧な場合はより高仰角のデータも参考にし、降雨減衰補正も行った。探査範囲がカバーできなかった
場合は、気象庁室戸レーダーのデータも使用した。
3.

解析結果・まとめ

解析した竜巻親雲の例を図 1～3 に示す。それぞれ孤図 2 波状雲に分類した 2018 年 9 月 30 日の事例

立積乱雲(図 1)、波状雲(図 2)、スーパーセル(図 3)の 3
種類に分類した。クラウドクラスターも見られたが、今回はその一部を孤立積乱雲として分類した。
親雲の長さと幅を比べた結果、孤立積乱雲の大半は長さと幅の間に差が少ないことが分かった。スーパー
セルは規模が大きく、波状雲の長さはスーパーセルと、
幅は孤立積乱雲と同等だった。
親雲の移動速度は、波状雲とスーパーセルが 15m/s

図 3 スーパーセルに分類した 2016 年 10 月 5 日の事例

以上で速いのに対し、孤立積乱雲は 3m/s～23m/s と大きく変化しており、長さと移動速度の間にわずかに正の相関があることがわかった。
進行方向は波状雲とスーパーセルは北北西に進むことが多く、孤立積乱雲のほとんどは北～東に進んでいた。
図 4 は、移動方向を上向きとして、親雲の重心から見てどの位置に渦が存在するのかを示したものである。
進行方向に対して後方に渦が存在するものが多く、積図 4 親雲の重心から見た渦の相対的な位置

乱雲発生の兆候により避難することで、竜巻に遭遇す-160-

PR-09+ (P3I, B1H)

2017 年 8 月 9 日に九州北部地方を通過したボウエコーの内部構造および発達過程
川野 哲也・猪口 洋平・川村 隆一（九大院・理）1 はじめに2017 年 8 月 9 日の朝方，長崎県および福岡県地方でガストフロントによる船舶の転覆や建物の損傷，ネット
フェンスの倒壊などの突風被害 (JEF0 と推定) が発生
した (気象庁竜巻等の突風データベース)。気象庁レー
ダー観測によると，これらの突風はボウエコー (Fujita1978) の通過に伴うものであった (図 1)。ボウエコーによる壊滅的な強風被害がしばしば発生する米国の先行研究によると，ボウエコーに伴う突風被害の発生には，システム後面中層から前面下層に向かって下降するジェット (Rear Inﬂow Jet; RIJ) と，システム先端部に形成されるメソスケール渦 (メソ渦) の循環が重要であることが示されている (たとえば，Trapp and Weisman 2003;の特徴を示した。このシステムは，先行研究で示された
RIJ，下層冷気プール，システム先端部のメソ渦などのボ
ウエコーの特徴を有していた。また，特に風が強い領域
がメソ渦に関連している様子も見られた。発表当日は，九州北部地方の複雑地形がボウエコーの内部構造や時間発展に与える影響についても報告する予定である。

謝辞
本研究は科研費 JP20H00289 の支援を受けて行った。

Atkins et al. 2005; Wakimoto et al. 2006; Schenkman
and Xue 2016 など)。また，Xu et al. (2015) による
高解像度数値シミュレーションによって，地表面摩擦によって生じる地表付近の水平渦がメソ渦の形成に重要な役割を果たしていることが指摘されてきている。
ボウエコーが頻発する米国中西部とは異なり，本事例のボウエコーが通過した九州北部地方には海陸分布・山岳を含む複雑地形が存在する。Kang et al. (2018) は，
韓国済州島の山岳影響によるボウエコーの発生を報告した。本研究では，高解像度数値シミュレーションを実行
し，2017 年 8 月 9 日に九州北部地方を通過したボウエ
コーの内部構造および発達過程，さらに地形の影響について調査することを目的とする。

2 数値モデル

図 1: 2017 年 8 月 9 日 0810 JST における気象庁レーダー観測による降水強度 (mm h−1 )。

用いたモデルは WRF version 3.9.1.1 (Skamarock et
al. 2008) である。水平解像度 10 km (D1)，2 km (D2)，
0.4 km (D3) の 3 つのドメインを 2 way ネスティング
し，モデル上端は 50 hPa (60 層) とした。NCEP FNL
から初期値・境界値を作成し，2017 年 8 月 8 日 21 JSTから 8 月 9 日 15 JST まで 18 時間積分した。すべてのドメインの境界層過程および雲微物理過程には，それぞれ Mellor-Yamada Nakanishi and Niino Level 3 ス
キーム (MYNN3; Nakanishi and Niino 2006) と WRF
Single-Moment 6-class スキーム (WSM6; Hong and
Lim 2006) を用いた。また，D1 のみに Kain-Fritsch 積
雲スキーム (Kain 2004) を用いた。

3 結果
シミュレートされたボウエコーの通過時刻は観測より
約 1 時間ほど遅れていた。また，シミュレーションにおいてボウエコーの弓状の曲率が小さい点，前面の対流域が強く後面の層状域が弱い点などの観測との相違点はあるものの，観測されたボウエコーの特徴をある程度再現できたと考え (図 2)，このシミュレーション結果の解析を行った。
東シナ海上で発生した南北方向に列状に並んだ積乱
雲群が，九州北部地方に接近しながら次第にボウエコー

図 2: 2017 年 8 月 9 日 0920 JST におけるシミュレートされた高度 2 km のレーダー反射強度 (dBZ)。等値線は標高を示す (200 m，600 m，1000m)。描画されたデータ
は D3 のものである。

-161-

PR-10+ (P3I, B1H)

衛星による降水量観測と地上稠密観測網による気象観測との比較分析*岩 下 久 人 (明 星 電 気 株 式 会 社 )
1.

はじめに

データの比較分析を随時実施してきた．空間的にも時一般的に地上気象観測器による気象観測データは少間的にもピンポイントの比較であり，決して普遍的なないとされる．一方，衛星による降水量観測技術を高ものではなかったが，高標高の山間部における降水現精度に維持させるためには，グランドトゥルースによ

象や線状降水帯などの局地的大雨が発生しやすい梅雨

る校正／検証が不可欠である．地上気象観測データは期の降水現象に対する衛星側の過小評価が確認された

必ずしもグランドトゥルースデータではない．しかし，場合もあった(図 3)．

地上気象観測データの存在そのものには価値がある．
POTEKA 気象観測装置(図 1)は気温，海面気圧，相対湿度，風速，風向，日射，感雨，降水量の気象要素が観測可能である．気温，海面気圧，相対湿度，風速，
降水量の 5 つの要素は，気象庁検定を受けている．気象庁アメダスのように一様ではないが，2020 年現在，
日本全国に POTEKA 約 900 台が設置されており，局所的ながらも稠密な地上気象観測網が構築されている．ア
メダスの観測地点数が比較的少な
い山間部などに，POTEKA が多く設置され観測網を構築している場合

図 3 岡山県美作市の高標高(449m)POTEKA 観測点でのもある(図 2)．また，POTEKA 観測

GSMaP との降水量比較【9 月(右)台風シーズンに比べ，開始時期は一番早い地点でも 20137 月(左)梅雨シーズンの降水量過小評価が目立つ．
】

年であり，40 年以上常時観測を続3.

けるアメダスに比べると観測期間

衛星と地上との降水量比較分析の継続

衛星と地上稠密気象観測網 POTEKA との降水量比較分

は短いが，観測地点によっては複数年統計を持つ POTEKA も存在する[1]．図 1 POTEKA

析を引き続き実施する．特に，衛星側の過小評価が確認された降水現象に対して重点的に比較分析を行う．
口頭発表では，標高や季節の違いによる衛星降水量観測の傾向を報告する予定である．また，地上稠密観測
網でダウンバーストや竜巻などの局地的気象変化が観測できた場合[2]についても降水量比較分析を実施する．
希有な局地的気象変化に対して得られた衛星観測の知見を報告する予定である．
参考文献

図 2 長野県筑北村／池田町周辺(標高 600～900m)の[1] 岩下久人, 呉宏堯, 「地上の天気を測る」, 計測自POTEKA(●)とアメダス(□)【2021/1/14 7:00 気温】

動制御学会誌「計測と制御」, 第 56 巻, pp.325-330, (2017)2.

[2]Iwashita,

衛星の降水量過小評価(Underestimation)

GPM (Global Precipitation Measurement) / DPR

H.

and

Kobayashi,

F.,“Transition of

meteorological variables while downburst occurrence by a

Radar) や GSMaPhigh density ground surface observation network”, Journal of(Global Satellite Mapping of Precipitation)などのWind Engineering & Industrial Aerodynamics., Vol.184,

衛星降水量観測データに対する POTEKA 地上降水量観測

pp.153-161, (2019)(Dual-frequency

Precipitation-162-

PR-11+ (P3I, B1H)

衛星搭載レーダによる沿岸域降水分布の解析*青 木 俊 輔 , 重 尚 一 ( 京 大 院 理 )
1.

はじめに

1b）
．中高緯度域陸方向の風速が強い時に降水量が最も衛星搭載レーダは海陸を問わず均質な降水観測を行

多い点は熱帯と同様であったが，弱風時にも降水の日うことができるため，沿岸域の観測を行うのに適して周期変動が小さいという点で異なっていた．これは，いる．これまでに，熱帯降雨観測衛星（TRMM）搭載

高緯度域では地表への短波放射量が少ないことで，地の降雨レーダ（PR）によって熱帯沿岸域での降水につ

表面加熱により駆動される降水の寄与が小さいためでいての研究が進められ，海洋から内陸へと輸送されるあると考えられる．また，陸方向風速に降水量が強く

水蒸気のうちの多くが沿岸域で降水へと変換されてい依存していることから，中高緯度沿岸域での降水分布ることが明らかとなった[1]．TRMM PR では低緯度域

は湿った気流が地形による力学的な強制を受けることの観測に限られるが，2014 年打ち上げの全球降水観測

により起こるものが支配的であることが示唆された．

計画（GPM）主衛星搭載二周波降水レーダ（DPR）Ku
帯レーダ（KuPR）による観測データの蓄積により，高緯度沿岸域の降水分布も得ることが可能となった．
本研究では，TRMM PR による低緯度域の観測とGPM KuPR による高緯度域の観測を用いることで，各地域の沿岸降水の類似点・相違点を明らかにした．
2.

データ・手法TRMM PR（1998 年 1 月–2014 年 12 月）および GPM
KuPR（2014 年 4 月–2020 年 3 月）による軌道ごとのデ

図１ (a) TRMM PR による熱帯域，(b) GPM KuPR によータを 0.25°間隔のグリッドにリサンプルし，各グリ

る北半球中高緯度域の平均降水量 (mm/day)．

ッド点での「海岸線からの距離[2]」と「陸方向の下層
風速[3]」により分類を行った．後者については，大気再解析データ ERA5 の 850hPa 水平風を利用して算出した．上記の 2 つのパラメータを中心とした解析を行う
ことで，降水分布を決定する地理的・気候学的要因について，全球統一的な理解を得ようと試みた．
3.

結果

TRMM PR による熱帯域（緯度−22.5°–22.5°）の降水

図 2 陸方向風速のパーセンタイル値で分類した各ク

観測から，陸方向風速に伴う降水分布の変化を見た（図ラスでの，横軸を海岸線からの距離として示した

1a; 図 2）．熱帯域で陸方向の風が強い場合は，モンス

TRMM PR 降水量の時系列図．陸方向風速が(a) 弱い場

ーン流などにより多量の水蒸気が継続的に沿岸域へ向合（50–70%点），(b)中程度の場合（70–90%点），(c)強けて輸送される地域に該当し，海上から沿岸域にかけい場合（90–100%点）を示す．

て日周期変動の小さい降水が多量にもたらされていた．
熱帯域で風が弱い場合には，海陸の加熱コントラスト

参考文献に起因する降水の日周期変動が卓越していた．この場[1] Ogino, S., et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44,合，海陸ともに海岸線から離れる方向に降水域・無降水域が伝播するモードが顕著に確認された（図 2）．
続 い て ， GPM KuPR を 用 い て 中 高 緯 度 （ 緯 度
22.5°–67°）の地域でも熱帯と同様の解析を行った（図11636–11643.
[2] Ogino, S., et al., 2016, J. Clim. 29, 1231–1236.
[3] Aoki, S. and S. Shige, 2021, J. Meteorol. Soc. Japan, 99,
in press.

-163-

PR-12+ (P3I, C2H)
衛星観測データ を 用いた 降水プロ ダク ト 間の長期比較 II∗ 古澤 (秋元) 文江・ 増永浩彦 (名古屋大学 宇宙地球環境研究所)

1

はじ めに

2

結果

熱帯 20 度以内の太平洋 (120–180W： EA) と そ の西側(90–150E： WE) におけ る 海上の月平均降水量から 年平
均し た月平均値を 引いた anomaly の変動を 図 1 に示す。
平均し た海上月平均値は、 ほと んど のプロ ダク ト が、 似た 変動を し 、 変動幅も ほぼ同程度で、 EA は北半球夏JJAS で小さ く 冬 NDJF で大き い、 WE は 4,10 月に 小
さ く 7,12 月に 大き いと いう 変動を し て いる 。 し かし 、
平均値はプロ ダク ト 毎に異な り 、 EA では、 IMERG や
HOAPS が多く 、 PERSIANN が少な い、 GSMaP も やや少な い。 WE では、 IMERG が大き い事は同じ である が CMAP も 大き い。 一方、 GSMaP-MWR が非常に小さ い。 こ の過少評価は、 こ の領域で朝〜 午前に 海上の雨が多く 、 感度の悪い衛星の観測時刻と 重な っ た た
めであ る 可能性があ る 。 3UTC 頃はこ の領域の雨を 陸
海の区別な く 、 ほと んど 感知でき て いな い。 平均値と季節変動を 取り 除く と 図 1 のよ う に 、 年々 変動が見えて く る 。 取り 除かな いと 、 平均値の違いに よ り プロ ダ
ク ト 毎のばら つき が大き かっ た が、 取り 除く と 、 かな
り 似た よ う な 年々 変動を 示し て いる こ と がわかる 。 ただし 、 EA において 、 GSMaP は 2014 年夏〜 2016 年春のエルニーニョ 期間に 、 他のプロ ダク ト に 比べ、 よ り
大き く 増加し て いる 様子が見え る (MVK の方がよ り 大き い )。 ま た、 見に く いが、 CMORPH MW は 2005 年
11 月ま で過少評価さ れて いる 。
Fig. 1: timeseries of monthly rain rate anomaly over the ocean 図 2 に、 図 1 の降水量と 、 NINO3 領域の海表面温度のat WE region (left) and EA region (right). CMAP and GPCPanomaly の相関図を 示す。 ほと んどのプロ ダク ト が、 同
monthly data are 2.5◦ grid, and the others are 1◦ grid by binning.
じ よ う に 、 WE 領域で負の、 EA 領域で正の相関を 示
Tab. 1: 使用データ
すこ と がわかる 。 相関係数は、 そ れぞれ、 -0.6 – -0.7、
プロ ダク ト
時間:空間解像度
バージョ ン0.7– 0.8 であ る 。 つま り 、 各プロ ダク ト が同じ よ う に
GSMaPa1h:0.1◦
V04-V6
ENSOの特徴を 示し て いる と いえ る 。 NINO3 領域以外◦
b30m:0.1
V06B
IMERG
d
◦
の海表面温度でも試し たが、 こ の相関が一番高かっ た。
CMORPH3h:0.25
RT の V1.0

熱 帯 降 雨 観 測 衛 星 (TRMM) と 全 球 降 水 観 測 計 画(GPM) の主衛星が打ち 上げら れ、 マ イ ク ロ 波観測装
置 (TMI/GMI) に加え 、 降雨レ ーダ (PR/DPR) が搭載
さ れ、 全球の降水量分布の観測精度が画期的に向上し 、様々 な 機関から 衛星データ を 使っ た 降水プロ ダク ト が発表さ れて いる 。 そ こ で、 降水プロ ダク ト 間の比較を同一手法に て 行う 意義は大き い。 比較結果は各プロ ダ
ク ト の開発者に対し て はアルゴリ ズム の改善に寄与し 、利用者に は各プロ ダク ト の利点、 問題点の把握に 寄与する 。 比較し た衛星プロ ダク ト は、 表 1 に 示す 9 個 16種である 。 GSMaP は最新バージョ ン は公開期間が短い
ため、 長期解析のためには期間の長い古い方の V04–V6
を 使用する 。 1998–2019 の 22 年の期間のう ち 、 データ
を 取得でき た 期間分だけ の解析を し た 。 熱帯太平洋や日本な ど の領域の降水について 、 NINO3 領域な ど の海
表面温度に 基き ENSO のフ ェ ーズ (El Nino/La Nina)に着目し た解析結果の比較な ど を 行っ たので報告する 。
ま た、 QL(Quick look) の結果も 示し たい。

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

おわり に

GPCPe
月:2.5◦ /日:1.0◦
月:V2.3∗ /日:V1.3,2.3
月:2.5◦
V1910
CMAPf
1998–2019 年の降水量の変化に ついて プロ ダク ト 間の
HOAPSg6h:0.5◦V4.0(∼201512)
比較を 行なっ た。 今後、 さ ら に様々 な 視点で精査する 。
3h/CDR=日:0.25◦
m6s4/CDR:v1r1
PERSIANNh
謝辞: 宇宙航空研究開発機構 (JAXA) 受託研究「 Inter-comparisoni◦MeghaTropiques
日:1.0
V1.00
of global rainfall data products for the imporovement of satellite
日:0.05◦
V2.0
CHIRPSj
rainfall algorithm」 の助成等を 受けて行っ た。 利用データ は NASA,
◦
k
日:0.5
V1.0/RT(2006∼)
CPC
NOAA, JAXA, DWD 等各発信元に よ り 提供さ れたも のである 。
GPCCl
月:0.25◦ /日:1.0◦
full-v2018∗ 201704 から 南北逆。
a Global Satellite Mapping of Precipitaztion, b Integrated Multi-satellitE
Retrievals for GPM, d 海洋大気庁 (NOAA) 気候予測セ ン タ ー (CPC) のMORPHing technique で放射計の雨域を 移動さ せたデータ と CPC 雨量計デー
タ を 用いた データ , e 全球降水気候計画 (Global Precipitation Climatology
Project) の衛星データ と GPCC 雨量計データ を 用いたデータ , f CPC Merged
Analysis of Precipitation, 数値モ デル予報を 組み込ん だ デー タ , g Hamburg
Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite Data, 海上のみ , h ニュ ー ラ ルネ ッ ト ワ ー ク に 基いた 統計リ ト リ ー バ ルを 行な っ て 導出し
2: correlation between monthly rain rate
た near real-time デ ー タ、 The Precipitation Estimation from Remotely Fig.
Sensed Information using Artificial Neural Networks(PERSIANN) と そ の anomaly over the WE (left) and EA (right) ocean reClimate Data Record(CDR), i TAPEER-BRAIN Megha-Tropiques level gions [mm/day] and SST anomaly [deg] over NINO–3
4 product。 TAPEER は Tropical Amount of Precipitation with an Esti- region. Color labels are the same as Fig. 1.
mate of ERrors、 BRAIN は Bayesian Rain Algorithm including Neural
Networks(Viltard et al, 2006), j 米国の Climate Hazards Group Infrared
Precipitation with Stations, 陸上のみ , k CPC が提供する 雨量計データ , l ド
イ ツ 気象庁 (DWD) 内の Global Precipitation Climatology Centre の雨量計
データ .

3

−6

-164-

2
1
−1

0

SSTnino3anomaly

10−1SSTnino3anomaly

23rain rate anomaly over SEA of EA : (dRREA)

3

rain rate anomaly over SEA of WE : (dRRWE)

−4

−2

0
dRRWE

2

4

6

−6

−4

−2

0
dRREA

2

4

6

PR-13+ (P3J, C2H)
GSMaP マイクロ波放射計降水リトリーバルアルゴリズム(V05)の開発
青梨和正、田島知子、久保田拓志（JAXA/EORC）、山本宗尚(RESTEC)
１．初めに本研究の目的は、従来の GSMaP MWI 降水リトリー

海上のリトリーバル値、降水域の過小評価も緩和された。

バルアルゴリズム（V04）よりバイアスの小さなア
ルゴリズム(V05)を開発することである。
２．従来のアルゴリズム(V04)の解析誤差
V04 は、陸上、海岸で DPR の地上降水強度(rainsurf)より過大になる点が多く、バイアスに地
域的な偏りがある。陸上、海岸でのバイアスは、
KuPR 降水トップと全球解析値の 0C レベルの差で表わされる、固体降水の厚みと高い相関を示した。海岸では、リトリーバルと rainsurf の相関が悪化する。また、海上では、rainsurf より過小になる点が多い（特に低温域）。
３．VO5 アルゴリズムの手法

図１：2014 年 7 月の陸上での月平均降水量(mm)の帯状
平均値。黒は DPR,黄は V04、赤は V05 のリトリーバル。

上記のバイアスを緩和するため、V05 では以下の改良を行った：１）前方計算部分で FPD の変動を考慮するアルゴリ
ズムを開発した。このため、固体降水の厚みと相関のある、JRA55 の対流圏中下層の気温減率、RH から、地上降水強度毎の固体降水の厚みの指標（FPD_ENV）を求めた。そして、FPD_ENV を使って、アルゴリズム前方計算部に、固体降水の厚みに伴う、降水プロファイルの変動と固体降水粒子の密度の変動を導入した。
２）動的な海陸フラッグを導入して海岸域と判定される MWI pixel を減らし、海岸用の降水タイプ、降水プロファイルを新設した。
３）0 mm hr-1 に対する TB の前方計算値のバイア
ス補正を、非降水域の TB 観測値を使って行った。
４）海上の低温域で、散乱アルゴリズムを使って降水をリトリーバルした。
４．検証結果V05 の検証を行った結果、陸上、海岸のリトリー
バル値の過大評価及び、その地域的な偏りが V04 より小さくなった(図１参照)。海岸でのリトリーバルと rainsurf の相関が改善した（図２参照）。また、

図 2：2014 年 7 月の海岸での月平均降水量(mm)の分散
図。
（上）DPR 対 V04（下）DPR 対 V05-165-PR-14+ (P3J, C2H)

寒候期つくば上空の偏波雲レーダー観測*大 東 忠 保 ・ 三 隅 良 平 ・ 前 坂 剛 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )1.

はじめに
雲は地球気候を決める重要な要素と考えられているが、その鉛直分布を観測できる機器は限られており日本では観測は少ない。EarthCARE などの衛星搭載雲レーダーや、数値モデルの検証のためにも雲の鉛直分
布の把握は重要である。そこで、本研究では雲レーダ
ーを用いて 7 か月間の雲の鉛直分布観測を行い、その特徴を調べた。

る樹枝状、角板などの板状結晶の存在と関係していると考えられる。
謝辞: 本研究は JAXA 第 2 回地球観測研究公募
EarthCARE ミッションのサポートを受けています。

2.

雲レーダー観測
防災科研がつくば（北緯 36.13°、東経 140.09°、
標高 33m）に設置している Ka 帯（波長 8.6mm）雲レ
ーダーを使用した。Ka 帯レーダーは、降水観測レーダ
ー（波長 3～10cm）よりも波長が短いため、弱いレー
ダー反射強度まで感度が得られる。また、本レーダー
は二重偏波機能を有している。本研究では、方位角250.0°と 340.0°の二方向の鉛直断面（RHI）観測、および鉛直方向の PPI 観測を含む 5 分サイクルの観測モードによって、2019 年10 月2 日0824UTC から2020
年 4 月 30 日 2359UTC までの 7 か月間の主に寒候期のデータを取得した。反射因子差（ZDR）は各月ごとに鉛直 PPI 観測データからバイアス値を求め補正を行った。
降雨減衰の補正は行っていない。
3.

結果
主要な特徴を含んだ 2019 年 12 月の解析結果を示す。
0℃高度は、
館野のゾンデの月平均で1.85km であった。
レーダー反射強度（Z）の頻度分布を図 1 上に示す。高度 4.5km より上空ではピークは一つであるが、2.5km
以下では－30～－20dBZ にもう一つの弱いピークが見られる。前者は降水、後者は非降水粒子に対応するものと考えられる。両者の頻度が連続的では無いことから、非降水粒子から降水粒子への変化は急激に起こり、中間の遷移域の出現頻度が小さくなると考えられる。
鉛直ドップラー速度（V、下向き正）の平均値は高度 11km の 0.3m s－1 から 0℃高度付近の 1m s－1 へ、高度 4.5km 付近を除いてほぼ一様に増加する（図 1b）。
大気の鉛直速度の期間平均値が0m s－1 であると仮定す
ると、この値は粒子の落下速度に対応し、これが高度
もしくは温度によって一意的に決まっていることを示している。ドップラーの折り返し速度は 4.3m s－1 であり、0℃高度以下では折り返された速度と真の速度の頻度が一部混在していると思われる。
ZDR は高度4.5km 付近で平均値最大0.7dB を示す（図2）。この高度では ZDR >1dB の頻度は 27%を占め、他の高度と比較して横長扁平な粒子を示す大きな ZDR の頻度が高い。同高度帯（図 3a）と、その特徴を持たない高度帯（図 3b）の Z-ZDR 平面における相対頻度分布を比較すると、
前者では小さな Z に対応して大きな ZDRとなる頻度が高い。また、この ZDR ピークを示す高度は、図 1 下のドップラー速度の下方への増加が小さくなる高度と一致する。4.5km の高度は館野のゾンデの月平均で－13.6℃に対応し、同温度帯で成長が卓越す

図 1 2019 年 12 月の鉛直 PPI 観測から得られた（上）Z、（下）V の頻度。太黒線は平均値。ビンの幅はΔZ=1dBZ、ΔV=0.1m s－1、Δz=75m。V については Z≧－13dB を抽出。両図とも各高度の合計サンプル数が 100 個以上の高度を表示。

図 2 2019 年 12 月の RHI 観測から得られた ZDR（dB）の各高度の累積相対頻度。太黒線は平均値。
20km≦x≦25km、Z≧－9dB を抽出し、各高度の合計サンプル数が 100 個以上の高度を表示。

図 3 2019 年 12 月の RHI 観測データの Z-ZDR 平面
における相対頻度。（a）3.9km≦z≦4.9km、（b）
5.9km ≦z ≦6.9km 。ビンの幅はΔ Z=1dBZ 、Δ
ZDR=0.1dB。20km≦x≦25km、Z≧－9dB を抽出。

-166-

PR-15+ (P3I, C2H)

高知市五台山における雨滴粒度分布の特徴*中 陽 (高 知 大 院 ),1.

村 田 文 絵 (高 知 大 理 工 )はじめにことがわかった．Dm は１㎜より小さいものが比較的多雨滴粒度分布（以下 DSD）とは，単位体積中に存在すくの割合（69.1%）を占めた．

る雨滴の粒径ごとの雨滴数濃度のことである．DSD を知ることは，レーダー降水強度推定の精度向上や豪雨の4.

考察・まとめ

形成過程を知る手がかりを与える．しかし，いまだ DSD

降雨頂高度による DSD の特性の違いは，暖かい雨過と気候との関係や降水雲の特徴との関係は分かってい程と冷たい雨過程による雨滴を形成する過程の違いをない．本研究では高知市五台山で観測された DSD と降反映していると考えられる．この違いが降水強度ごと

水強度，降雨頂高度，季節との関係を調査した．

の粒径分布における 2 山 を示す理由と考える．一方，
季節変化における冬の特徴は，粒径の小さいものが多2.

使用データ・解析手法

本研究で使用したデータはＯＴＴ社の光学式雨滴粒いという点で冷たい雨過程の特徴と異なる．これは降水強度が低い場合の特徴が表れていると考える．

度分布計 Parsivel である．この測器は雨滴粒径と落下今後の課題として，X 帯偏波レーダーや衛星観測デー

速度をそれぞれ 32 クラスに分けた雨滴数を観測する．

タを用いて降水雲ごとの DSD の特徴を明らかにするこ観測地点は高知市五台山にある牧野植物園（北緯 33とが挙げられる．また，季節の比較から得られた特徴

度 32 分 47.7 秒、東経 133 度 34 分 40.4 秒）で，に関しては，各季節の特徴的な降水事例を解析するこ2016 年 1 月から 2018 年 12 月までの 3 年間のデータをとで原因を追究することも課題である。

2

用いた．データには雨滴以外に虫や砂或いは水はね等を観測するため，雨滴粒径と落下速度に関する経験式[1]に基づき落下速度が半分未満及び 1.5 倍以上の雨滴を除外した．また降水雲との関係を調べるために，気象庁全国合成レーダーの降雨頂高度を用いた．比較する降雨頂高度は牧野植物園を含む約 37 ㎞ 2 の領域平均値を用いた。
DSD の特徴を中心粒径 Dm（㎜）及び雨滴数と関係し-1 -3
た一般化切片パラメータN（を使って表し[2]，w ㎜ m ）

降水強度，降雨頂高度，季節，について比較した．
3.

結果

降水強度の比較では，粒径の大きな雨粒は降水強度が強いほど多くなる傾向が見られた．5 ㎜/h 以上において，粒径分布は 1 ㎜付近と 1.5 ㎜付近の 2 山を示した．
降雨頂高度の比較では，降雨頂高度 4 ㎞未満ではlog10Nw が幅広く分布する一方，Dm は 0.7 ㎜程度に集中

図１ 降雨頂高度ごとに分けた Dm-Nw 図．(a)エコー

していた．一方 4 ㎞以上では，log10Nw が 4 を超えるも無し，(b)0～2 ㎞，(c)2~4 ㎞，(d)4~6 ㎞，(e)6~8 ㎞，(f)8のは少なくなり，Dm は 1 ㎜付近を極大とする幅広い分～10 ㎞の場合を示す．横軸 Dm（㎜）は粒径分布の中心布を示した(図 1)．高度 4～5 ㎞は，春-秋季において融値，縦軸 log10Nw（㎜-1m-3）は雨滴数の対数を表す．

解層高度に相当する．
季節の比較では，冬期の DSD に特徴がみられた．冬

参考文献

期は平均的に降水強度が弱く log10Nw が 4 より低いもの[1] Atlas, D., et al., 1973, Rev. Geophys., 11, 1-35.

の割合が 66.2%で，他の季節の約 50%と大きく異なる[2]Bringi, V. N., et al., 2003, J. Atmos. Sci., 60, 354-365-167-

PR-16+ (P3I, C2H)

ふた山形状の雨滴粒径分布形成メカニズム解明への試み
岡崎恵(京都大学大学院理学研究科), 大石哲・梶川義幸・山浦剛(神戸大学都市安全研究センター)，阿波田康裕（JAXA），伊藤真之(神戸大学大学院人間発達環境学研究科)
1 はじめに
雨滴粒径分布は降水の定量的な解析の際に度々用いられるが、近年の雨滴観測によると Marshall and

162.01167.82

74.78

77.35

5.0
159.335.0
141.23

73.59

65.55

64.95

5.0

5.0

16:12

16:13

162.89

16:14

75.17

1)

Palmer によって提案された指数分布や、修正ガンマ
分布 2)などの関数では表現しきれない、単調減少の成分に加えてピークが見られるような粒径分布が存
在する

3)

16:15

16:16

5.0
139.91

16:17。このふた山型の粒径分布の形成メカニズ
5.0

ムを解明すること、及び今回解析に使用するモデル

図 1 降雨強度画像(mm/h) 緯度:約 35.21N 断面図

関数を新しい粒径分布の表し方として提案すること

赤矢印:2DVD の位置 横軸:経度 縦軸:標高が本研究の目的である。

扱う。勝浦市役所(緯度:35.15N,経度:140.32E)に設置

2 grace 分布されている小型 X バンド二重偏波ドップラ気象レー

南郷

3)

より、ふた山形状の粒径分布は別々の場所

ダーのデータを使用する。ここでは弱い降雨領域はで形成された 2 つの粒径分布の重ね合わせによるも表示されていない。16:12 頃より強い対流性の雨雲がのと示唆された。そこで、ふた山型の粒径分布を指発生し、16:13~16:17 にかけて強い降雨領域が落下し数分布と修正ガンマ分布の重ね合わせで表現する以て、表示されていない弱い降雨領域と合体すること

下の式を新しい粒径分布関数として提案し grace 分が示されている。

布と呼ぶ。

4 おわりに𝑁𝑔𝑟𝑎𝑐𝑒 (𝐷) = 𝑁1 exp(−Λ1 𝐷) + 𝑁2 𝐷

𝜇2exp(−Λ2 𝐷) (1)

層状性の降雨は指数分布型であり、対流性の降雨は3 結果

ガンマ型である 4)ことから、指数分布型の弱い層状

ふた山形状の粒径分布が現れる背景にある現象理性の降雨が続く中で強い対流性の降雨が重なったこ解のため、grace 分布による解析でふた山型が顕著にとによるふた山型の粒径分布形成が示唆される。

見られる時間帯における降水セルの動きを気象レー

参考文献

ダーの雨雲データより検討する。粒径分布の解析に

1) Marshall, J. S., and Palmer, W. M: The Distribution

使用するのは、勝浦宇宙通信所（緯度:35.21N,経of Raindrops with Size., J.Meteor., Vol.5,pp.165-166,

度:140.30E)追跡管制棟屋上に設置された 2DVD より、

1948.

2019 年 10 月 25 日の観測値である。ふた山の度合い

form of the raindrop size distribution, J.Climate Appl.

を検討する指標として以下の式を使用する。
𝑋𝑔𝑟𝑎𝑐𝑒 =2√𝑁1 𝑁2𝛼
𝑁1 + 𝑁2𝛼2) Ulbrich, C.W.: Natural variations in the analytical(2)

Meteor., Vol22,pp.1764-1775,1983.
3) 南郷脩介，数値シミュレーションを用いた対流

𝑁2𝛼 は(1)を𝐷 = 𝜇2⁄Λ2 (grace 分布における修正ガンマ雲内の降水粒子観測に関する研究，神戸大学大分布部分の最大値の粒径)としたものである。解析の学院工学研究科修士論文，2020．

結果より、時刻 16:08~16:12 においては Xgrace が小さ

4) Atlas, D., , Ulbrich C.W. , , Marks F.D. , , Amitai E.

く、指数分布型のものが続くが、16:13~16:17 では定, ,and Williams C. R. , 1999: Systematic variation of

常的に Xgrace が大きい時間帯が存在した。そこで、drop size and radar-rainfall relations. J. Geophys.

16:12~16:17 における気象レーダーのデータをRes., 104 , 6155–6169.

-168-

PR-17+ (P3I, C2H)
ダブルモーメント雲微物理パラメタリゼーション（CReSS-4ICE）の開発*村上正隆 1,2，吉住蓉子 1，長谷川晃一 3，紀平旭範 3，榊原篤志 3，橋本明弘 2，篠田太郎 1，加藤雅也 1（1 名古屋大学宇宙地球環境研究所，2 気象研究所，3 中電シーティーアイ）1. はじめに
これまで非静力学雲解像モデル CReSS のシミュレーシ
ョンで用いられてきたバルク法雲微物理パラメタリゼー
ションは，雲水・雨水をシングルモーメントで，雲氷・雪・霰をダブルモーメントで扱い，雲粒子を単分散、降
水粒子を逆指数関数で表現するものであった．エアロゾ
ルの雲・降水影響（意図的・非意図的気象改変）に関する研究の一環として，先ず雲核として働くエアロゾル粒
子の雲生成・降水発達に及ぼす影響を調べるため、CReSSに組み込まれているバルク法雲微物理パラメタリゼーシ
ョンの雲水・雨水をダブルモーメントにするとともに、新たな CCN 活性化スキーム（村上ほか，2019 年度秋季大会）を導入した．Farley（personal communication, 2007）の雲微物理パラメタリゼーションに関する資料とNCAR のClark-Hall 用のプログラムコード，それらに基づき作成された気象研究所の MRINHM-4ICE パラメタリゼーション（橋本ほか，2012 年度秋季大会）のプログラムコードを参照して，より完成度の高い CReSS-4ICE パラメタリゼー
ションを開発した。
本稿では，CReSS-4ICE の概要と，それを用いた CCN の多寡による積乱雲の微物理構造に及ぼす影響に関する理想化実験の結果を報告する．
2. CReSS-4ICE の概要
雲・降水粒子の取り扱い：雲・降水粒子は雲水・雨水・
雲氷・雪・霰・雹の 6 種類からなり，それらの粒径分布
は３パラメータからなるガンマ関数で表し、形状パラメータは任意の値を持つことができる．雲氷は粒径が小さ
く（落下速度も小さく），雲粒捕捉成長を開始する前の粒子と定義した．
CCN の活性化：Twomey（1959）タイプの CCN 活性化スペク
トル Nccn = C * SSw^k を用いて，雲・降水粒子の凝
結・昇華凝結成長による水蒸気減少も考慮して診断的に最大過飽和度 SSw を求めた．この SSｗから推定される活性化する CCN 数濃度 Nccn を用いて，
ΔNc = max(Nccn-Nc(t), 0.0)
Nc(t+1) = Nc(t) + ΔNc
から、Nc(t+1)を求める方法を採用した．さらに，CCN 粒
子が雲底下から雲内に移流される際に雲粒に活性化するものも考慮した．また，CCN 活性化スペクトルの係数（C，k）は高度の関数として与えることができる．
雲水から雨水への変換：Cohard and Pinty (2000)スキー
ム．
雨水の雲粒捕捉成長：Cohard and Pinty (2000)スキーム．
雲粒同士あるいは雨滴同士の衝突併合による粒子損失：
Cohard and Pinty (2000)スキーム．

雨滴の分裂：Cohard and Pinty (2000)スキーム．
雨滴の蒸発：Ferrier (1994)スキーム．
昇華核及び凝結凍結核の活性化による氷晶生成：Ferrier(1994)スキームを改良．
雲粒凍結による雲氷生成と雲氷融解による雲粒生成：
Murakami(1990)スキーム．
Hallett and Mossop の rime-splintering メカニズムによる 2 次氷晶生成：Aleksić et al. (1989)スキーム．
雲氷の昇華凝結・昇華蒸発：Ferrier (1994)スキーム．
過大評価を抑制するため，粒子形状ファクターを導入．
雨滴・雲氷間衝突による霰・雹の生成：Farley(2007)ス
キームを一部修正．雨滴の大きさによって霰に変換されるか雹に変換されるかを決定．
雨滴凍結による霰・雹の生成：Farley(2007)スキームを一部修正．雨滴の大きさによって霰に変換されるか雹に変換されるかを決定．
雲氷から雪への変換：雲氷の昇華凝結成長および雲氷同士の衝突併合による雲氷から雪への変換．
雲氷同士及び雪同士の衝突併合による粒子損失：
Farley(2007)スキーム．
雪・霰・雹による雲粒捕捉及び霰・雹生成：Ferrier (1994)
スキーム．雲粒捕捉により生成する rime のバルク密度により霰または雹への変換を開始．
雪・霰・雹による雨滴捕捉及び霰・雹生成：Ferrier (1994)
スキーム．合体する 2 つの降水粒子種の平均バルク密度から，合体後の雪・霰・雹・の割合を決定．
霰・雹による雪捕捉：Ferrier (1994)スキーム．
雪・霰・雹の昇華凝結・昇華蒸発：捕捉された雲水・雨
水の凍結の潜熱による雪・霰・雹の表面温度上昇を考慮
し，昇華凝結成長の抑制．
雪・霰・雹に捕捉された液体水の凍結，雪・霰・雹の融解による液体水の生成，液体水の剥離：Ferrier (1994)
スキームの改良．
3．アンビル雲微物理構造の CCN 濃度に対する感度実験
CCN 数濃度を 3.0e7（海洋性気団）, 3.0e8（標準）, 3.oe9（大陸性気団） kg-1 と変化させて，発達した積乱雲に伴うアンビル雲中の雲氷濃度及び平均粒径の CCN 数濃度に対する感度実験を行った。
結果の詳細とその解釈は学会発表時に行う．

-169-

PR-18+ (P3J, C2H)

北海道の冬季季節風下での降雪雲を対象とした
雲微物理スキームの評価*

近 藤 誠 (北 大 院 理 )・ 佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 )・ 勝 山 祐 太 (森 林 総 研 十 日 町 )・ 稲 津 將 (北 大 院 理 )1.はじめに混相雲・氷相雲内部では，気温と水蒸気の過飽和度に応における霰の頻度と落下速度の過大評価を改善できることが示された．

じた成長過程を経て種々の複雑な形状や特性を持つ固体
降水粒子が生成される．しかし，一般的なバルク雲微物理
スキームでは固体降水粒子を例えば雲氷・雪・霰の 3 種類のような幾つかのカテゴリに分けて簡易化して表現しており，混相・氷相雲を表現する上でその妥当性は検証されるべき課題である．これまで雲物理の諸量について数値モデルの結果と航空機観測や地上観測などとが比較されてきた[2][3]．本研究では新型のボリュームスキャン型ビデ
オディスドロメータ VSVD [4]による固体降水の粒径・落下速度の観測データを用いて，バルク雲微物理スキームを評価した．

2.実験設定領域気象モデル SCALE [5][6] を用いて冬季季節風下での降雪雲を対象とした数値実験を行った．積分期間は2018 年 2 月 12 日 00 UTC からの 33 時間であり，計算領

図 1：観測された粒径落下速度分布．落下速度データは 0 m/s
から 4 m/s を 20 ビンに等分割した．また，箱ひげと黄色の領域は観測された粒径落下速度分布を表す．実線及び点線は，それぞれ雲微物理スキームで仮定した霰および雪の粒径落下速度関係式を表す．

域は 43.65°N，139.82°E を中心とする 900 km2 の範囲である．水平格子間隔は 1 km，鉛直は 19,528 m までを 57 層とした．初期値・境界値は 3 時間間隔のメソスケール解析
値 MANL である．また，種々のバルク雲微物理スキームの妥当性を検証するため，2 モーメントの SN14[7]並びに
1 モーメントの T08 [8]及び RS14 [9]のそれぞれを用いた．
また，RS14 の霰の切片パラメータを 4.0×108 m-4 から
4.0×108 m-4 に，霰の粒径-落下速度関係式を graupel [10] から lump graupel [11]に変更した感度実験を行った．雲微物
理スキームの評価には旭川(43.08°N,141.34°E)で 2018 年 2月 12 日 21 UTC から 3 時間の間に，札幌(43.79°N,142.35°E)
で 2018 年 2 月 12 日 15 UTC から 18.5 時間の間に観測された VSVD データを合わせて用いた．

3.結果と議論
降雪粒子の観測値は各スキームにおける雪に相当した(図 1)． SN14 は雪が支配的だった観測を再現し，落下速度の頻度分布も観測に近かった(図 2a)．また，T08 は落下速度の速い霰の頻度を過大評価し(図 2b)，RS14 では落下速度の過大評価を低減したが霰の頻度を過大評価した(図2c)．感度実験では，RS14 での霰の頻度と霰の落下速度の過大評価が改善された(図 2d)．よって，霰の切片パラメ
ータと霰の粒径-落下速度関係式を変更することで，RS14

図 2：雲微物理スキームを(a) SN14，(b) T08，及び(c) RS14 とした実験並びに(d) 感度実験での，観測期間における(赤) 霰及び(青) 雪の落下速度の頻度分布．黒は VSVD による観測
値，緑は雪と霰の和である．
引用文献[1] Kikuchi et al. (2013) doi:10.1016/j.atmosres.2013.06.006.
[2] Iguchi et al. (2012) doi:10.1175/JAS-D-11-0213.1.
[3] Molthan and Colle (2016) doi:10.1175/MWR-D-15-0397.1.
[4] Katsuyama and Inatsu (2021) doi:10.2151/sola.2021-006.
[5] Nishizawa, et al. (2015), doi:10.5194/gmd-8-3393-2015.
[6] Sato, et al. (2015), doi:10.1186/s40645-015-0053-6.
[7] Tomita. (2008). doi:10.1029/2005GL022459.
[8] Seiki and Nakajima. (2014) doi:10.1175/JAS-D-12-0195.1.
[9] Roh and Satoh (2014) doi:10.1175/JAS-D-13-0252.
[10] Grabowski (1998) doi:10.1175/1520-0469(1998)055<3283:TCRMOL>2.0.CO;2.
[11] Locatelli and Hobbs (1974) doi:10.1029/JC079i015p02185.

-170-

PR-19+ (P3J, C2H)
エアロゾル氷晶核が豪雨での降水や雲微物理に与える影響1*南孝太郎 ,

2,3

2

2

梶野瑞王 , 橋本明弘 , 廣川康隆

(1: 筑波大学大学院生命環境科学研究科, 2: 気象研究所, 3: 筑波大学連携大学院)
１．はじめにエアロゾル―雲―降水相互作用は、その非線形性の高さから、いまだ不明なことが多い。また、中国、
大西洋、アメリカ西海岸などを対象としたものが多く、日本に焦点を当てた研究は少ない。夏季の日本
は、梅雨前線の影響を大きく受け、しばしば豪雨が発生しているが、梅雨前線には大陸からの物質 (エアロゾル)を輸送する働きがあり [1] 、梅雨前線性の豪雨であった平成 30 年７月豪雨では、梅雨前線に沿ってタクラマカン砂漠起源の鉱物ダストの輸送がシミュレートされ、ライダーでの観測でも、鉱物ダストが飛来した可能性を示す結果が出ていた。鉱物ダストは高い氷晶核能を持つことで知られている。
そこで、本研究では気象庁非静力学モデル (以下、NHM)を用いて、領域一様の昇華凝結核・凝結凍結
核と内部凍結核のパラメタリゼーションの核形成速度を増減させ、豪雨での降水と雲微物理にどのような影響を与えるのか明らかにすることと、オンライン結合型の気象庁非静力学領域気象化学モデル (以下、Online NHM-Chem) を用いて、時空間変動するエアロゾル分布から予測した氷晶核が、降水と雲

３．結果
計算結果から高度 5.5km 前後の霰の増減が、降水の傾向 (降水強度 30mm/h 以上の降水が増えるか減るか)を決めていることが示唆された。氷晶核形成速度の増減により、
高度 5.5km 前後の霰が増加すれば、極端に強い降水 (降水強度 30mm/h 以上) の頻度が増加した。
霰の増減の傾向は、増減させた氷晶核のモードによって大きく変化した。昇華凝結核・凝結凍結核モードでは増加するほど高度 5.5km 前後の霰を増加させた (図) 。一方内部凍結核を増加させた場合、実験によって高度 5-6.5km の霰が増加し、極端に強い
降水の頻度が増加した実験と、霰が減少し、極端に強い降水の頻度が減少した実験があった。
Online NHM-Chem 実験では、ダストを ON にすることで極端に強い降水の頻度が減少した。高度 56.5km の霰もダスト ON にすることで減少した。
Online NHM-Chem では、ダストは内部凍結核として働く仮定の下で計算されていることから、5kmNHM 内部凍結核実験と同様な結果になったことが考えられる。

微物理に与える影響を検証する。

２．使用データと実験設定
本研究では、前述のとおり、NHM を用いた実験と Online NHM-Chem を用いた実験の 2 種類を行った。NHM 実験では水平解像度 5km と 2km のも10のを用意し、境界条件にはそれぞれ気象庁全球解析

初期時刻で、CNTL 実験と昇華凝結核・凝結凍結核

図 : 昇華凝結核・凝結凍結核実験における霰の差分頻度分布図
左は、昇華凝結核・凝結凍結核形成速度等倍から同核形成速度 0.1
倍実験の霰の頻度分布割合同士の差分、右は同核形成速度 10 倍
から等倍の差分を示す。図中の赤色領域は氷晶核形成速度が増加するほど、その高度・混合比に属する霰の頻度の増加を示し、青色領域は氷晶核形成速度が増加するほど、霰の頻度の減少を示す。

のパラメタリゼーション [2] に×10 や×0.1 した

謝辞と気象庁メソ解析を用いた。また、NHM 実験では、5km と 2km それぞれで計算初期時刻を 4 種類ずつ用意し、水平解像度 5km と 2km とそれぞれの計算

実験と、内部凍結核のパラメタリゼーション ([3]を本研究は筑波大学大学院と気象庁気象研究所におもとに改良) に×10 や×0.1 した実験を行った。

ける連携大学院制度の下で行われた。また、科研費

Online NHM-Chem 実験では、化学場において 2 度

JP19H01155 の助成を受けた。

のネスティングを行い、最終ドメインは水平解像度

参考文献

5km でダストの放出を ON/OFF して、実験を行っ[1] 鵜野ほか, 1998, 大気環境学会誌, 33, (2), 109-116.

た。なお、本研究の数値実験では積雲対流パラメタ[2] Meyers et al., 1992, J. Appl. Meteor., 708-721.

リゼーションを用いていない。

[3] Bigg, E. K., 1953, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 79, 510-519.

-171-

PR-20+ (P3J, C2H)

平 成 29 年 九 州 北 部 豪 雨 と 平 成 30 年 7 月 豪 雨 の雷特性に関する数値的考察*佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 ),1.

林 修 吾 (気 象 研 究 所 ),はじめに

橋 本 明 弘 (気 象 研 究 所 )空間分布である．モデルは発雷頻度をよく再現してい平成 29 年九州北部豪雨（以下，九州北部豪雨）と．

る．モデルの結果の解析から，二つの事例はどちらも雷

平成 30 年 7 月西日本豪雨（以下，西日本豪雨）はともの発生に重要な役割を果たす霰は一定量発生しているに梅雨前線によってもたらされ， 48 時間の積算降水が，西日本豪雨の方が，霰が下層に偏っているため，上量が 800 mm を超える豪雨であったが，それぞれの発

空の電荷密度が大きくなり難い（図略）．その結果，電雷頻度には大きな差があったことが先行研究によって場が大きくならず，発雷頻度も小さくなった可能性が報告されている(竹見, 2019)．この二つの事例は，「力学ある．
表 1：対象とした事例の計算期間的に不安定な条件下で発生する背の高い積乱雲によってもたらされた九州北部豪雨」と，「下層が湿った条件

九州北部豪雨2017/7/5 00UTC ~ 7/6 00UTC

でできる背の低い積乱雲によってもたらされた西日本

西日本豪雨

2018/7/6 00UTC ~ 7/7 03 UTC豪雨」のように，積乱雲の構造が異なっていたことが報告されている(Tsuji et al. 2020)．Hamada et al. (2015)によれば西日本豪雨をもたらした背の低い積乱雲では，いわゆる暖かい雨のプロセスの重要性が報告されている．
暖かい雨が支配的であることで，雷の発生に重要な役割を果たすとされる霰が発生しにくいため，西日本豪雨での雷頻度が小さいと考えられる．しかしながら，数値モデルの計算(例えば, Hashimoto and Hayashi 2020)ではどちらの事例でも，霰が発生しており，暖かい雨の重要性のみでは雷頻度の違いを説明するのは難しい．
雲の水物質の電荷と雷を直接取り扱う気象雷モデル(Sato et al. 2019)を用いた数値実験はこのような雷頻度の違いを議論をする際に有効な手法であり，この気象

図１：（上）九州北部豪雨と（下）西日本豪雨を対象とした計算期間で積算さ雷モデルを用いてこれまでに二つの事例の雷頻度の違れた（左）モデルによる雷頻度と（右）観測された雷頻度の空間分布

いを再現してきた (佐藤ら 2020)．本研究では，これら参考文献の結果を詳細に解析し，二つの事例の発雷頻度の違い

Hamada, A. et al., 2015: Nat. Commun., 6, 6213, doi:10.1038/ncomms7213の原因を明らかにすることを目的とした．

Hashimoto, A., and S. Hayashi, 2020: CAS/JSC WGNE Res. Act. Earth Syst. Model., 50, 5-05-5–06

2.

Nishizawa, S. et al., 2015: Geosci. Model Dev., 8, 3393–3419

モデルと実験設定

本研究で用いた気象モデルは雷コンポーネントを加Sato, Y. et al., 2019: Prog. Earth Planet. Sci., 6, 62, doi:10.1186/s40645-019-0309-7

えた気象モデル SCALE (Nishizawa et al. 2015; Sato et al.

佐藤ら, 2020: 日本気象学会2020年秋季学会, SP3-04+2019)である．モデルの水平解像度は 1 km で表 1 に示

竹見, 2019: 第７回防災学術連携シンポジウム

す期間の計算を行なった．どちらの事例も初期・境界条

Tsuji, H. et al., 2020: J. Meteorol. Soc. Japan. Ser. II, 98, 859–876

件には MNAL（水平解像度 5 km，3 時間間隔）を用い，謝辞：本研究は基盤B(20H04196)，三菱財団自然科学助成，北海道大学情報基盤センター次計算結果の検証のために雷放電観測LIDEN のデータを世代高性能計算機プログラム支援事業，寄付分野北海道気象予測技術分野（北海道気象予測技

用いた．

術センター）の支援を受けて行われています．また本研究は，文部科学省「富岳」成果創出加3.

速プログラム「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」の一環とし結果と議論

図１は二つの事例の計算期間全体の積算発雷頻度のて実施したもので，一部はスーパーコンピュータ「富岳」の資源提供を受け，実施しました．

-172-

PR-21+ (P3I, C2H)
全規模で観た「一発雷」の多様性
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 1-2 回しか起こらない積乱雲が発生し，「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．
地上気温が＋ 4 ℃以下になると一発雷が発生し易くなると報告されているが，日本全域を対象とした研究によると，一発雷は冬季の北陸に限らず発生し，夏期の日本周辺でも発生している(林と丸井,2016: J. Atmo.Elect.13-22) ．「一発雷」は日本周辺以外でも発生していると考えられるが，他の気候区における実態は知られていない．そこで，本研
究では，落雷エネルギーに注目し，全球規模で観た「一発雷」の多様性について報告する．
2. 解析データと一発雷の定義
解析には Washington 大 学から提供された全球落
雷観測網（WWLLN)データを用いた．2009 年 4 月–2018 年 12 月に全球で検出された stroke(雷撃)を解析対象とした．落雷地点の位置推定精度は 5 km
で，検出率は 15-30%である．
先ず，孤立した小型の積乱雲の規模と寿命を想定し，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± 15 分の期間に 検 出 さ れ た stroke の 個 数 を 求 め ， 落 雷 密 度(strokes/unit/30min) とした．次に，落雷密度が 1 のstroke を「一発雷」と見なした．
3．全球規模の一発雷の分布の特徴
第 1a 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 し て い る ． 落 雷 密度 1
（Cat.1）が｢一発雷｣に対応し，全 stroke の 12%を占めている．全 stroke の密度分布と一発雷の密度
分布には，相似関係が認められるため（図略），雷活動が活発な領域で，一発雷が多く発生していると言える．
一般に，落雷密度が低くなると落雷エネルギーは高くなる傾向があり(図略)，他の落雷に比べて，一発雷の落雷エネルギーは高い．しかし，第 1b 図に示すように，一発雷には，落雷エネルギーが低い事例も含まれている．ここで上位 1% (48018 J)と下位 1% (36 J)のエネルギーを持つものを「強い一発雷」と「弱い一発雷」と呼ぶことにする．
強い一発雷が全 stroke に占める割合が高い領域
は中～高緯度（北緯/南緯 30-60 度）に帯状に分布する（第 2a 図）．北陸地方を含めた海洋上の強い一発雷は冬期の寒気吹き出し伴い発生する場合が多いのに対し，シベリアやアラスカの陸域の強い一発雷は夏期に観測されている．興味深いことに，
熱帯の海洋上でも，強い一発雷が観測され易い領域が存在する．一発雷が発生する冬期の海洋上と熱帯では大気条件が大きく異なるため，同じ強い一発雷でも，気候区により特徴が異なっている可能性がある．
一方，弱い一発雷が全 stroke に占める割合の高い領域は，北半球の東太平洋域に広がっているが，陸域ではほとんど認められない（第 2b 図）．
4．日変化の特徴
陸域で発生する一発雷は，落雷エネルギーの強度にかかわらず，日中～夕方に掛けて発生しており（図略），太陽放射による地面加熱が発生メカニ
ズムに直結していると解釈できる．
一方，海洋上では異なる特徴が見られる．第 3
図は，海洋上の 3 領域（北太平洋，熱帯太平洋，
高緯度の南太平洋）について，強い/弱い一発雷の発生時刻の日変化を示している．弱い一発雷は日中～夕方に掛けて発生している．海洋上でも，日射による海面水温と気温の日変化が起きるため，それに伴う大気の安定度の変化を反映して，日中に弱い一発雷が発生し易いと解釈できる．それに対して，強い一発雷は深夜から早朝に掛けて発生し易くなっている．夜間では放射冷却が卓越するため，既存の雲頂において冷却が起こり，大気全体で不安定が強まる可能性がある．
このように同じ一発雷であっても，落雷エネル
ギーの大きさによって，その発生・発達のメカニ
ズムが異なる可能性が示唆される．

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．(b)： 一発雷の落雷エネルギーの分布．上位と下位 1 ％を，強い一発雷と弱い一発雷と呼ぶことにする．

第 2 図：強い一発雷(a)と弱い一発雷(b)の全 stroke 数に対する一発雷の占める割合．

第 3 図：海洋上の強い(赤)/弱い(青)一発雷の発生時間．
時間は地方時(LST)で表している．Region B は北太平洋，
Region C は熱帯太平洋，Region D は高緯度の南太平洋
である．

-173-

PR-22 (P2L)
2020年12月から2021年1月にかけての北陸地方大雪事例の降雪の特徴*1中井専人・1本吉弘岐・1砂子宗次朗 ・1山下克也・1山口(1: 防災科研・雪氷)

１．はじめに2020年12月から2021年1月にかけて，大雪による災害が多く見られた．その中から，北陸地方において大きく報道された災害大雪２事例についてその降雪の特徴を概観する．
２．解析方法降 水 強度 分布 として 10分 毎の 気象 庁全 国合成-1
レーダーエコー強度(mm hour )を使用した．また，瞬時値であるエコー強度がそのまま10分間継続したと仮定して積算した降水量を求めた．地上気象
観測値は気象庁観測点の日別値を用いた．降水量
捕捉損失等の補正は行っていない．災害情報については防災科学技術研究所クライシスレスポンスサ
イト 令和２年度 雪氷災害版(http://crs.bosai.go.jp/の中に掲載; 以下CRS2Sと略す)の『今冬の雪氷災
害発生情報』を用いた．
３．事例Ⅰ
２０２０年12月15日から新潟県内で雪に関わる事故が多発し，２０日にかけて幹線道路の渋滞や列車の運休，停電などが相次いだ．特に16日から18日にかけては関越道で大規模な立ち往生が発生した．
北信越地方のエコー強度分布によると，主な降雪はＴモードとその南にある発達した降雪雲で，糸魚川－湯沢間にはW-EもしくはWNW-ESE方向に移動する降雪域が継続して存在していた．CRS2Sを参照して関越道の立ち往生に関係する降雪を2020
年12月15日0000JSTから18日 1200JSTまでと想定した．その期間の積算降水量では新潟県の降雪の集中域が陸上に限られ，海上にほとんど張り出していなかった(図１)．これは地形性上昇流の影響で降る
ときに見られるパターン(Nakai et al., 2005, SOLA)
で，大雪時にはあまり見られない．この事例では山岳地形が強く影響していたことが示唆される．
４．事例Ⅱ
2021年1月9日に富山で平年の十倍の積雪となったことが報道されるなど，年明けの６日から１５日にかけて交通障害，休校，住宅破損などの被害が多発した．ひまわり赤外画像時系列によると，メソβ渦の通過の後，高田と富山で最も降雪の多かった８
日は午前から昼過ぎまではJPCZの発達した積乱雲，
それ以後はJPCZ西側の筋雲が発達した雲が入り続けていた．日本海西部の地上等圧線パターンは８日から９日にかけてほとんど変化していなかった．
CRS2S及び合成レーダー降水強度分布の時系列を参 照して 2021年1月5日2100JSTか ら11日 1800JST
までが大雪災害に関係すると考え，この期間の積
算降水量分布を求めた．積算降水量のピークは海悟上にも大きく張り出しており，これは通常の里雪大雪の事例によく見られるパターンと思われる(図２)．
富山と高田の気温，降水量，降雪の深さを時系列にしたところ，大雪となった日はそれ以前の日に比べて，降水量はあまり差が無い一方で気温は日平
均でも明らかに低かった．
５．まとめ
大雪時２事例について，災害に特に関係したと考えられる降雪の特徴を概観した．前者は地形性上昇の影響の継続，後者は変化の少ない気圧分布下
で低温で雪雲が上陸し続けたことが示唆された．

図１

2020年12月18日１2００JSTのレーダーエコー強度(陰影,凡例はIntensityと表記; mm hour-1)，及び積算降水量(等値線, 凡例はAccumulated Precipitationと表記，橙／赤の値をmmで示す)．積算
期間は本文参照．

図２

図１に同じ．ただし2021年1月11日1800JST．

-174-

PR-23 (P2L)
エディ・ホッピングモデルの解析解を利用したモデル修正の提案
齋藤泉 · 後藤俊幸 · 渡邊威 (名工大院工)エディ・ホッピングモデルは, サブグリッドスケール (気象シミュレーションモデルで解像できないスケール) の乱流
渦に伴う過飽和度の変動によって, 雲粒の凝縮成長に差異が生じ, 雲粒粒径分布が広げられる効果を取り入れるために考案されたモデルである. モデルの概念はまず Grabowski ら(2013)[1] によって「Large eddy hopping」として提案され,氷を含まない「暖かい雨」に伴う雲から観測される雲粒粒径
分布とシミュレーション結果の乖離を説明するメカニズムの候補の一つとして説明された. モデルは後に Grabowski ら(2017)[2] によって定式化された. 以降の研究の進展について
は [3, 4] を参照のこと.
本研究では, エディ・ホッピングモデルの解析解を導出し,それに基づいてモデルの問題点を明らかにする. また当該問
題点を解決できるようになモデルの修正を提案する.

2. エディ・ホッピングモデルの解析解
エディ・ホッピングモデルは以下の 2 式から構成される [2].

dw′ (t)dt
dS ′ (t)dt==

1− w′ (t) + Fw′ (t)τ1
S ′ (t)a1 w′ (t) −
τ2

(1)
(2)

ここで式 (1) はサブグリッドスケールの乱流渦による鉛直速
度揺らぎ w′ の時間変化を, 式 (2) は鉛直速度の変動によって水滴を含む空気パーセルが断熱膨張・収縮することに伴う過飽和度揺らぎ S ′ の時間変化をモデル化している. τ1 および τ2 は, それぞれ w′ と S ′ の緩和の時間スケールに対応するパラメータである. 当該モデルを用いたこれまでの研究では, 式 (1) の強制項 Fw′ (t) には白色ガウス的なランダム強制を採用しており, 以下の式を満たす.

()

2⟨Fw′ (t)Fw′ (s)⟩ = 2σw′ /τ1 δ(t − s)(3)

ここで角括弧はアンサンブル平均, δ() はディラックのデルタ2′関数, σw′ は w の分散に対応するパラメータである. また,
緩和時間は以下のように設定される.

τ1 = τ,τ2 = τrelax(4)

ここで τ はサブグリッドスケールの乱流渦のラージエディ
時間であり, τrelax は過飽和度の緩和時間 (いわゆる phaserelaxation time)[1] である.
エディ・ホッピングモデルは, 超水滴法 [5] のような粒子モ
デルへの実装を想定している. 超水滴法の場合, 各粒子の属性 (attribute) として w′ と S ′ の二つが追加される. 凝縮・蒸発による粒子サイズの時間発展方程式に過飽和度揺らぎ S ′の項が加えられ, サブグリッドスケールの乱流渦による過飽
和度変動の効果が組み入れられる [2].
統計的平衡状態における式 (1)–(3) の解析解を導出することができる. 過飽和度揺らぎ S ′ の分散 σS2 ′ の解析解は以下である.

(

σS2 ′ = a21 τ1−1 + τ2−1)−1 (2τ1−1 + τ2−1

)−1

2
σw
′

数値ミューレション (DNS) およびラージエディシミュレーション (LES) の結果 (丸点) を比較している (図の縦軸は標準偏差 σS ′ , 横軸はラージエディのサイズ L, その他の設定は先行研究 [4] を参照). 図の左側 (L ≤ 100 ) において解析解は DNS·LES と大きく乖離しており, エディ・ホッピングモ
デルが過飽和度揺らぎを正しく再現できていないことが分かる. 特に注意すべきは, 図の左側では DNS·LES が示している ∝ L1 のベキ則を, エディ・ホッピングモデルの解析解は再現できていない点である.
そこで本研究では, 設定 (4) の代わりに以下の設定を用いることを提案する.

τ1 = c1 τ,

図 1 は, 時間パラメータ τ1 , τ2 として従来の設定 (4) を用いた場合の解析解 (5)(実線) と, 先行研究 [4] による直接

]−1

(6)

4. まとめ本研究ではエディ・ホッピングモデルの解析解に基づいて従来のモデルの設定の問題点を明らかにし, 問題点を解決可能な修正を提案した. 発表では, 修正の物理的な意味や, モデルの更なる改良の可能性についても説明する.
謝辞
本研究は文部科学省科研費 (20H02066, 20H00225), JSPS
科研費 (18K03925) の助成を受けたものです.
参考文献[1] Grabowski W W & Wang L-P 2013 Annu. Rev. Fluid
Mech. 45 293–324[2] Grabowski W W & Abade G C 2017 J. Atmos. Sci.
74 1485–1493[3] Abade G C, Grabowski W W & Pawlowska H 2018
J. Atmos. Sci. 75 3365–3379[4] Thomas L, Grabowski W W & Kumar B 2020 Atmos.
Chem. Phys. 20 9087–9100[5] Shima S-I, Kusano K, Kawano A, Sugiyama T &Kawahara S 2009 Q. J. R. Meteorol. Soc. 135 1307–
1320
10-1
1/3
10-2

10

2/3

-3

1
10

Theory1
Theory2
DNS-LES

-4

10-2

(5)

3. DNS-LES との比較検証と修正の提案[

τ2 = (c1 τ )−1 + (c2 τrelax )ベストフィットは c1 = 0.746, c2 = 1.28 で得られる. 修正した設定 (6) を用いた場合の解析解が図 1 に破線で示されており, DNS·LES の結果との良い一致を確かめられる.

σS [%]

1. はじめに

10-1

100

101

102

L [m]
図 1 エディ・ホッピングモデルの解析解 (5) と先行研
究 [4] による DNS および LES の結果との比較. 丸点がDNS および LES の結果, 実線が従来の設定 (4) に基づ
く解析解, 破線が修正した設定 (6) に基づく解析解.

-175-PR-24 (P2M)

GPM/DPR の マ ル チ パ ラ メ ー タ レ ー ダ に よ る 検 証 （ そ の ２ ）*高 橋 暢 宏 ・ 纐 纈 丈 晴 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )

1.

はじめに

2020 年春季大会では、GPM/DPR から推定された雹・霰のフラグと XRAIN を比較し、その概要を予稿に示した。特に、DPR から推定される 0℃高度以上での雹の存在を示唆する FlagHeavyIcePreci と地上レーダ観測の偏波パラメータや上昇流の存在等が概ね一致することを示した。今回は、XRAIN の偏波パラメータと DPR の

図 １ . （ 左 ） XRAI N４ 局 合 成 の ３ 次 元 構 造 、（ 右 ） Ku P R の ３ 次 元 構 造

パラメータを 3 次元空間で比較した。解析したケース
は前回に示した 2018 年 8 月 27 日のケース（雹を伴う積乱雲）、2020 年 9 月 5 日の比較的背の低い対流性降水と 2020 年 7 月 3 日の層状性降水のケースを加えた。
2.

解析手法
まず、
GPM の通過時の DPR と XRAIN（関東の４局、名古屋３局、近畿４局）のデータ 3 次元的に比較する
ために、共通のボリュームデータを作成した。DPR は
フットプリントサイズが５ km、距離分解能が 125 m である。XRAIN は 5 分ごとにレーダのデータを水平 250m、鉛直 500 m のグリッドに合成し、そこから DPR のた。XRAIN からは、Z、ZDR、KDP、ρHV に加え、

図 2. DPR のパラメータ（epsilon, Z, DFRm-DFR）を縦軸、XRAIN のパラメータ（ZDR, ρHV、W、降水粒子タイプ）の２km の高度ごとの散布図

Kouketsu et al. (2015, JTECH)に基づく粒子判別結果を用

３：乾雪、４：湿雪、５：氷晶、６：乾霰、７：湿霰、いた。また、XRAIN データを用いた dual Doppler 解析

８：雨と雹）と高度ごとに比較した。0℃高度（5 km）

による鉛直流速も用いた。DPR データからは、Ku バン

以下では、epsilon と ZDR が逆相関を示し DPR の粒径

ドの Z、二周波降水強度推定アルゴリズムから推定さ分布の推定の正しさを確認できた。0℃高度以上では、れたパラメータの epsilon（平均粒径と逆相関を持つ）、

epsilon と ZDR の相関は無くなったほか、低いρHV の減衰補正前後の二周波比（DFR および DFRm）とそれ割合が増加しており、様々なタイプの粒子の混在を示らの差を用いた。それらに対して散布図を作成した。

唆している。0℃高度以上で雪のみが存在する場合にはフットプリントごとに鉛直 500m のデータを再合成しDFRm-DFR は、
二周波間の減衰の差が小さいことから、
3.

結果小さくなるはずであるが、この場合は大きな幅があり、図１に 2018 年 8 月 27 日 1820JST に DPR が関東地方

DFRm-DFR が 0℃高度以上で液相の存在の指標になるを通過した時の XRAIN と KuPR の３次元構造を示す。

ことを示している。鉛直流については、特に中・上層に両者を比較すると、全体的な構造はよく一致するがおいて Z に比例して範囲が広がっていた。

KuPR の方がエコー域を大きく示している。これは、KuPR のフットプリントが 5km であることに起因する。

謝辞：本研究は JAXA の PMM の RA に基づく研究である。

また、KuPR の Z の方が全体的に強くなっていた。

XRAIN データは国交省より提供され、利用したデータセット

次に、DPR の Z、epsilon, DFRm-DFR を XRAIN のは国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」データ統合・

ZDR、ρHV、降水粒子タイプ（1:ドリズル、２：雨、

解析システム（DIAS）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。

-176-

PR-25 (P2L)2019 年 台 風 19 号 で 大 雨 を も た ら し た 前 線 強 化 の 要 因 解 析*大 矢 康 裕 ( 岐 阜 大 学 ),
1.

はじめに

吉 野 純 (岐 阜 大 学 )T1919 がまだ日本の南の北緯 24 度付近にあった 10

2020 年の気象学会秋季大会にて 2019 年台風 19 号

月 10 日 9 時には，日本付近は帯状の高気圧に覆われて(以降 T19119)による千曲川上流域での大雨について，

いて，千曲川上流域も大気が非常に乾燥した状態にな

中部山岳(特に関東山地)における地形効果に焦点を当っていた(図略)．そのため，T1919 の接近に伴う先行降てて，
メソ気象モデル MM5 によって解析した結果を報

水の蒸発による冷却が起きやすい状況になっていた．

告した．その後の研究によって，千曲川上流域の大雨

以上の結果と考察から，千曲川上流域での大雨のメをもたらした前線の強化のためには，地形の影響だけ

カニズムをまとめると次のように結論づけられる．

ではなく，先行降水の蒸発による下層の冷却効果などが影響していることが分かったので今回報告する．

⚫ 前線強化には前回考えた地形性要因に加え，蒸発による冷却効果が働いた．

2.

計算手法

T1919 が東日本を接近・通過した 2019 年 10 月 10 日
12 時 Z～同 13 日 00 時 Z における 6 時間毎の NCEP 最終解析値 FNL を使用して，PUS/NCAR メソスケール気象モデル MM5 (Dudhia, 1993)を用いて，27km (D1)，9km⚫ T1919 接近前に帯状高気圧が通過したことにより，大気が乾燥したため，先行降水の蒸発が起きやすい
状況になっていた．
⚫ 地形性要因が前線強化の主因の一つのため，台風が接近しても北上せず停滞した．

(D2)，3km (D3)，1km (D4)の 4 段階ネスティング(図１)⚫ 前線面の下は冷却によって飽和したため，降水粒子

により，60 時間の数値積分を実施した．前線強化のメが蒸発せずにそのまま落下して大雨となった．

カニズムを調査するために，MM5 の雲微物理過程のオプションにおいて降水粒子の蒸発有り(cntl)・蒸発無し(case4)などの比較実験を実施した．

図２ 計算開始 43-47 時間後の 1 時間平均降水量[mm/h](D4)．

図１ MM5 の解析領域の設定と D4 の地形．
3.

結果と考察

図 2 に降水粒子の蒸発有り(cntl)・蒸発無し(case4)の比較実験による，計算開始 43-47 時間後の 1 時間平均降水量の計算結果を示す．降水粒子の蒸発をゼロにすると，明らかに千曲川上流域の降水量の減少が見られる．
関東山地において，東からの全水量(qc+qr+qi+qs)混合比フラックスと南東からの全水量混合比フラックスが

図３ 同時刻の N36.12 の相当温位の高度断面図(D4)．

収束している(図略)北緯 36.12 度における相当温位の高度断面を比較した結果を図３に示す．降水粒子の蒸発をゼロにしたことによって，千曲川流域の下層の局地
前線が弱まっていることも明らかである．

参考文献[1]大矢，吉野，2020，日本気象学会 2020 年秋，PR-46-177-

PR-26 (P2M)

台風に伴う発雷分布―台風中心壁雲付近で正極性落雷が多い事例―
原 岡 秀 樹（ フ ラ ン ク リ ン・ジ ャ パ ン ），小 林 文 明（ 防 大 地 球 ），岩 下 久 人（ 明 星 電 気 ），諸 富 和 臣 ・ 嶋 村 重 治 （ 日 本 無 線 ）， 鷹 野 敏 明 ・ 高 村 民 雄 ・ 樋 口 篤 志 （ 千 葉 大 ）
1.

はじめに

表２

T1915 に 類 似 し た 台 風 の 発 雷 数

台風に伴う発雷は，その場所，頻度，極性など未だ不明な点が多い．令和元年台風第 15 号（以下 T1915）の雷活動を，雷放電（雲放電と落雷）の極性に着目して解析した結果，過去 5 年間に日本へ上陸又は接近した台風と比較して，その特異性を報告した（2020 年秋
季大会）．今回は，雷観測ネットワーク「JLDN（JapaneseLightning Detection Network）」が日本全国，南西諸島まで整備された 2003 年まで遡り，T1915 と類似した発雷極性の特徴「眼の壁雲付近で落雷の半数以上が正極性
で，正極性の雲放電を落雷の 5 倍程度観測」をもつ台風について調べた．
2.

雷観測データ及び解析手法

前回と同様，JLDN（雷検知可能範囲は最も近いセンサーから約 625km 以内)で捉えた台風周辺の落雷・雲放電（正又は負極性）を用い，気象庁 HP「台風経路図・位置表」に基づいて日本に上陸又は接近した台風の 3時，9 時，15 時，21 時の中心位置を中央に，前後 3 時
間(6 時間毎)の 1000km 四方の落雷と，120km 四方の落
雷及び雲放電を極性別に調べた．その際，正極性落雷の数が，負極性落雷よりも多い期間(落雷 5 回以上／6
時間を基準)に着目して解析した．
3.

2003 年～2020 年の台風に伴う発雷の極性

台風に伴う発雷の集計結果を表１に示す．1000km 四方で一時的にせよ正極性の落雷が多かった台風は98 個

図１ 眼の壁雲付近での落雷位置図（青、緑、橙、赤の順に期間を等分、矢印は台風の進行方向）と全体の 46％あり，その期間数は 222(6%)あったが，T1915 と類似した発雷極性を持つ台風を表２に示す．

T1915 と同様に眼の壁雲付近(120km 四方)で一時的にせこれらの台風は眼の壁雲付近(120km 四方)で正極性のよ正極性の落雷が多かった台風は 45 個と全体の 2 割程落雷が多い期間が継続し，雲放電も落雷に比べてかな

度で，その期間数は 83(2％)と少なかったものの，T1915

り多かった．落雷位置の時系列が図１であり，2006 年の発雷極性と特徴が類似した台風を 4 個だけ確認する

台風 13 号を除き，中心気圧がほぼ一定のまま直線的にことができた．

移動した期間に対応し，進行方向に向かって同じよう

4. T1915 と発雷極性の特徴が類似した台風な位置での発雷が多かった．本事例も極めて稀な現象

表１ 台風に伴う発雷の集計表（全期間数：3,636）

であると思われる．台風のライフサイクル中における落雷頻度をみると，120km 四方で正極性落雷が多かった
83 の期間の中、最も多かったのは T1915 のように中心気圧の変化が少ない最盛期で，29(35％)期間であった．
次に多いのが衰弱期の後半であり，台風が衰えて低気圧に変わるまでが 22(27％)期間であった．

-178-

PR-27 (P2M)
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)thekappa-Kohler theory at MRI. Their results

hygroscopicity (κ) of aerosol particles size-

reminded us a new method to estimate κ values of

selected by Differential Mobility Analyzer (DMA)

large hygroscopic particles by comparing the DSD

are derived from the simultaneous Condensation

activated by CCNC and simulated by the parcel

Particle Counter (CPC) and Cloud Condensation

model.

Intheconventional

method,Nuclei Counter (CCNC) measurements. From the

The preliminary results show that thesupersaturation ratios with respect to water (SSw)

DSD and median sizes simulated by the parcelof CCNC and dry particle sizes at which 50% ofmodel are enough sensitive to different κ values,

particles activated as CCN, we can evaluate κalthoughvalues of test aerosol particles. However, thecorresponding results from CCNC measurements

limitation to the lowest SSw of 0.1% in CCNC

for sodium chloride (NaCl) particles. We inferredmakes it impossible to apply the conventionalthat the reason for the overestimation is themethod to the aerosol particles with higher

uniform SSw profile perpendicular to sample flow

hygroscopicity and larger dry particles sizes in

direction assumed in the parcel model. By dividing

order to estimate κ values since large hygroscopic

the region of sample flow in the CCNC chamber

particles are activated at any SSw larger than 0.1%.

into 3 co-axial cylindrical sections, we introduced

Hygroscopic Flare (HF), which has beena more realistic SSw profile with SSw decreasingused as cloud seeding materials for the past two

with distance from the centerline. The results

decades, generates combustion products thatshow that median sizes of simulated DSD aremainly consists of higher hygroscopic and larger

much closer to those obtained from CCNC

mode size particles than background atmosphericmeasurements.

aerosol particles. Tajiri et al. (2018) reported thatfrom experiments using CCNC, κ values ofsignificantly

largerthanthe

The detailed treatment of SSw profile insampleflow

improved

theestimationof

0.5~0.6 are inferred for size-selected HF particles

hygroscopicity of NaCl particles with large κ value

with mode size of about 0.16μm. If all size range

and large dry particle size, but yet to be testifiedof HF particles have this κ value, hygroscopicity

for particles with smaller κ values. The futureof HF particles larger than 0.2μm cannot bework is to simulate the DSD of Arizona Test Dustevaluated directly by the conventional method.

(ATD) and compare with CCNC experiments. If

Yamashita et al. (2011) confirmed thethe hygroscopicity can be appropriately estimatedability of Asian dust particles as CCN byalso for lower κ particles, then we could use thiscomparing droplet size distributions (DSD)

method to estimate κ values of HF particles withactivated and grown in CCNC at SSw of 0.4%,

large sizes by comparing the median sizes of DSD

which are obtained from the actual CCNC

obtained from CCNC experiments and parcel

measurements and numerical simulations using aparcel model. The parcel model was originallydeveloped by Chen and Lamb (1994) and
improved by substituting Kohler theory withmodel simulations.
References

Chen, J.-P., and D. Lamb, 1994: J. Atmos. Sci., 51, 2613-2630

Tajiri et al., 2018: 2018 Autumn Meeting of Japan Meteor. Soc.
Yamashita et al., 2011: J. Meteor. Soc. Japan, 89, 581-587.

-179-

PR-28 (P2M)

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 )
1.

背景

4.

まとめ

エアロゾルは、雲粒の形成時に核となり、その多寡2018 年 3 月から 2020 年 5 月の辻堂における降水量に応じて雲粒の数や大きさを変化させ、雲の反射率やと PM2.5 の関係性を解析し、降水発生前後で PM2.5 の寿命などの雲特性に影響を与える。一方、雲はエアロ

濃度値が統計的に見て有意に減少していることが分か

ゾルの生成や湿潤対流に伴う降水を通じて起こる除去

った。

(湿性除去)に影響を与える。エアロゾルと雲の相互作用を介し、地上降水量への影響に限って見ても、様々な変数によって付着量が決まる。例えば、個々の降水イベントにおける除去メカニズムの詳細については、わかっていない (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 濃度値を解析し、両者の関係性を明らかにする。日本気象学会2020年度
秋季大会で発表した際の解析期間を延長して、2018年
3月から2020年5月までの解析を行った。降雨開始時刻

図１ 1 時間降水量が 5 mm 以上の場合を基準としたの前後でのエアロゾル濃度の変化量の統計解析を行っ

降水発生前後 6 時間の PM 2.5 濃度値の時間変化図。黒た。

線で各時の平均値を、エラーバーで標準偏差を示す。

2.

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、明治市民センターのPM2.5 濃度 1 時間値(速報値)2018 年 3 月から 2020 年 5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。
3.

結果

図 1 に、神奈川県藤沢市辻堂で 2018 年 3 月 1 日 0 時
から 2020 年 5 月 31 日 24 時までの期間で、観測された
1 時間降水量が 5 mm 以上であった場合を基準とした、* : p < 0.05

前後 6 時間の PM2.5 濃度値の変化におけるコンポジッ

図 2 1 時間降水量が 5 mm 以上の場合を基準としたト解析結果を示す。降水量が 5 mm 以上に達する前後 1

降水 1 時間前から 1 時間後の 2 時間にかけての PM2.5

時間において、PM2.5 の濃度値の減少がみられる。また、濃度変化量（右）と、降水 6 時間前から 4 時間前の 2 時

5 時間後以降において、濃度値の上昇もみられた。

間での PM2.5 濃度変化量の差（左）。箱ひげで四分位数

図 2 に、コンポジット解析結果で、降水 1 時間前かを、濃い黒線で中央値を示す。

ら 1 時間後の 2 時間にかけての PM2.5 濃度変化量と降水のない他の 2 時間での PM2.5 濃度変化量の差を示す。

参考文献

降水前後 1 時間の PM2.5 濃度変化量の減少量が多くみ

Textor, C. et al. 2006: Analysis and quantification of thediversities of aero- sol life cycles within AeroCom. Atmos.
Chem. Phys., 6, 1777-1813.

られた。対応のある t 検定を行ったところ、統計的に有意な差があることが示された。

-180-

PR-29 (P2L)

MP-PAWR で 観 測 さ れ た 雷 雲 内 部 の 降 水 粒 子 分 布 と 雷 活 動― 2018 年 8 月 13 日 の ケ ー ス ―*纐 纈 丈 晴 ， 高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

研究[2]も踏まえて降水粒子分布と雷活動を議論する．

雷雲は時間変化の激しい気象現象であるが，2017 年
より二重偏波フェイズドアレイ気象レーダー（MP-PAWR）が埼玉大学に設置され，30 秒毎という超高時間分解能での偏波レーダー観測により雷雲内部の降水粒子分布を知ることが可能となった．本研究では2018 年8 月 13 日の東京都における夏季雷の事例を例として取り上げ、雷雲内部の降水粒子分布と雷活動との関連を調べる．
2.

図１

MP-PAWR 観測領域内の 1 分毎の正極性（+CG）／負極性落雷（-CG）の回数．

データ・手法埼玉大学設置の MP-PAWR で得られた 30 秒毎の偏波
レーダー観測データを用いて降水粒子判別[1]を行い，中部電力の落雷位置標定システム（LLS）で得られた対地放電（落雷）の位置・極性との比較を行った．
3.

対象事例

本研究では，12:00（日本時刻）頃 MP-PAWR の観測
範囲の西縁に入り 12:34 から対地放電を伴いながら東南東進した雷雲 A と，12:50 頃埼玉県南東部で発生して13:33 から対地放電を伴いながら南西進した雷雲Bを解析対象とする．雷雲 A と B は 15:00 頃，東京都三鷹市付近で合併して多数の対地放電をもたらしたのちに衰退し，15:35 以降はほとんど発雷しなくなった（図 1）．
同日 09 時および 21 時の館野の高層気象観測では 0℃高度は約 5.0km，-10℃高度は約 6.8km であった．
4.

解析結果

今回の事例では，雷雲 A，B 共に 15dBZ のレーダー
エコー頂が 12km を超え，かつ乾霰の判別最大高度が10km を超えてから対地放電が観測され始め，雷雲のコ
アの部分を中心に負極性落雷（約 80-90%）と正極性落
雷（約 10-20%）が観測された．図 2 に雷雲 A と B が合併しつつあった 15:00 の高度 7km における降水粒子
判別結果を示す．反射強度の大きな領域（おおむね30dBZ 以上）に対応して乾霰が判別され，特に反射強

図 2 2018 年 8 月 13 日 15:00 における高度 7km における降水粒子判別結果．レーダー近傍（仰角 30°以上）
は高仰角での偏波情報劣化のため判別対象としない．
謝辞
本研究では MP-PAWR のデータを情報通信研究機構（NICT）よりご提供頂きました．また，中部電力の LLS
データを使用させて頂きました．

度の大きな領域では湿霰が判別されている．また，こ参考文献の時間帯を含め正極性落雷が見られた時間帯にはおお[1] Kouketsu, et al., 2015, J. Atmos. Oceanic Technol., 32,

むね乾霰が MP-PAWR の観測上限高度である 15km まで判別された．発表では，高い高度まで発達した雷雲
ではコアの部分でも正極性落雷をもたらすという先行

2052-2074.
[2] Kouketsu., et al., 2017, J. Geophys. Res. Atmos., 122,
doi:10.1002/2016JD026283.

-181-

PR-30 (P2L)2018 年 冬 季 降 雪 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン か ら 得 ら れ た 降 雪 粒 子 特性に関する検討 その２*橋 本 明 弘 (気 象 研 究 所 ),山 下 克 也 , 石 坂 雅 昭 , 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 年冬季北陸地方の大雪事例の降雪・積雪粒子特𝐷" =∑*01,3,4[∫ 𝐷 ∙ 𝑓* (𝐷) ∙ 𝑛* (𝐷)𝑑𝐷]∑*01,3,4[∫ 𝑓* (𝐷) ∙ 𝑛* (𝐷)𝑑𝐷]

(1)

𝑣" =

∑*01,3,4[∫ 𝑣* (𝐷) ∙ 𝑓* (𝐷) ∙ 𝑛* (𝐷)𝑑𝐷]∑*01,3,4[∫ 𝑓* (𝐷) ∙ 𝑛* (𝐷)𝑑𝐷](2)

性や降水機構に関する研究を進めている．2020 年度秋
季大会では，数値シミュレーションから得られた降雪
粒子特性を，地上観測と比較するとともに，降水機構について考察した[1]．本稿では，降雪粒子の粒径と落下速度について地上観測と比較した結果を報告する．

𝐷，𝑛* (𝐷)，𝑣* (𝐷)，𝑓* (𝐷)は，それぞれ，粒子直径，粒径分布，落下速度，降水粒子質量フラックスを表す．

2.

𝑥=𝑟, 𝑠, 𝑔は，それぞれ，雨滴, 雪, 霰を表す．

数値実験
[1]

橋本ほか(2020) と同様に，気象庁非静力学モデルを3.

用い, 水平解像度 1 km で日本海全域を覆う計算領域

結果
図 1 は，雪氷防災研究センター（長岡市）におけるを設け数値実験を行なった. Ishizaka et al. (2013) [2]の定2018 年 1 月 08-12, 22-24 日の各日 03 時から翌日 03 時

義をもとに，モデルの出力データから CMF 粒子直径𝐷"（日本時）までの 10 分間隔の CMF 粒子直径𝐷" と CMFと CMF 落下速度𝑣" を，以下の式により求めた．

落下速度𝑣" の観測と数値実験の結果である．観測から求めた𝑣" は 2 m s-1 にピークをもつのに対し（図 1a, 黒），
数値実験では, 1 m s-1 と過小評価していた（図 1a,
紫）．𝐷" については，数値実験（図 1c, 紫）は観測（図 1c, 黒）よりもやや小さい値に偏っていた．𝐷" と𝑣" を軸にとった散布図を見ると（図 1b），
雨滴にあたるものを除けば，塊状霰から雲粒付
き雪片の特徴をもつ粒子が観測されていた（●）．
数値実験の結果（▲）は，ほぼ同じ範囲にプロットされているものの，観測から求めた CMF 粒子
直径にはみられない 7 mm 以上の粒子が現れていたほか，モデルに組み込まれている雪（灰実線）と霰（赤実線）の落下速度関数に強く影響を受けていた．今後，降水粒子特性の再現性向上に向けて，落下速度関数の検討や，モデリングにおいて降水粒子の粒径に影響を与える数濃度についての検証も必要である．

謝辞
本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 16K05557,
図 1 (a) 観測（黒）と数値実験（紫）から得られた CMF 落下速
度の降水強度相対頻度分布．(b) 観測（●）と数値実験（●雨滴， 19K04978 の助成を受けたものです．
●雪，●霰，▲雨・雪・霰を含めた値）から得られた CMF 粒子 参考文献
直径・落下速度．黒実線は先行研究による落下速度関数，青・赤・ [1] 橋本ほか, 2020, 日本気象学会 2020 年度春
灰色の実線はそれぞれ，モデルに組み込まれた雨滴・雪・霰の落 季大会, P209.
下速度関数．(c) (a)と同じ．ただし，CMF 粒子直径の降水強度相 [2] Ishizaka et al., 2013, JMSJ, 91, 747–762,
対頻度分布．

doi:10.2151/jmsj.2013-602.

-182-

PR-31 (P2L)
梅雨期の南西諸島付近における降水の日周期に対する力学的な効果*山 下 尭 也 , 岩 渕 弘 信 , 岩 崎 俊 樹 ( 東 北 大 院 理 )
1.

はじめに

おいて, 水蒸気フラックス収束の変動が降水の変動と南西諸島付近では,梅雨前線に伴い 6 月に多雨となる.
それに伴い, 昼前にピークを持つ顕著な降水日周期が対応していることがいえる. この結果は, どの再解析データでも定性的に一致していた.

広範に現れる[1]. このメカニズムについて検討するた

水蒸気フラックス収束のピーク時刻の空間分布をみめに, [2]では, 梅雨前線が停滞した事例を JMA-NHM

ると, 南西諸島付近では水蒸気フラックス収束のピーで再現し, 太陽放射を一定にした場合の実験の結果とク時刻が南東方向に向かって遅れる様子が見られた.

比較した. すると, 短波放射の日周期が駆動する効果

このピーク時刻の伝搬速度は 13-21 m/s 程度であった.

よりも, 大規模な力学場の効果が降水日周期の駆動に特筆すべき点は, このピーク時刻の伝搬は, 華東地域

おいて重要であることを示した. 本研究では, この大の沿岸から南西諸島付近まで見られる点である. 降水

規模な力学場の日変動の実態を明らかにするために,についても, 南東方向のピーク時刻の伝搬は見られる

水蒸気収支の日周期変動の解析を行った.

が, その範囲は南西諸島付近に限られる.
この伝搬の過程を検討するために, 鉛直気圧速度の2.

データと解析手法

日周期のピーク時刻を解析したところ, 梅雨前線帯の大気場のデータとして, ERA5, MERRA-2, JRA-55 の3

北側から南方に 15-20 m/s で伝搬する成分と, 華東地域

つの再解析データを用いた. これらの再解析データのの沿岸から下層を東方に 10-15 m/s で伝搬する成分が見結果を比較することで, 再解析データ間での一貫性にられた. この両者を合成した時の伝搬速度は, 南東か

ついても確かめる. 解析期間は2016-2019年6月, 解析ら南南東に 18-25 m/s となり, 水蒸気フラックス収束の領域は, 図 1 の赤枠内とした. この領域では, 解析期間

ピーク時刻の伝搬速度と近似的に一致する.

中において, 降水の日周期振幅が卓越していた. 気柱中における水蒸気収支式は以下のように書ける.
𝜕𝑤= −𝜵 ∙ 𝑸 + 𝐸 − 𝑃𝜕𝑡
ここで, 𝑤, 𝑸, 𝐸, 𝑃 はそれぞれ, 可降水量, 水蒸気フ以上の結果は, 水蒸気フラックス収束のピーク時刻の南東方向の伝搬が, 上記の 2 つの成分から構成されていることを示唆している. そしてこの力学的な成分が, 南西諸島付近における降水日周期を引き起こしていると考えられる.

ラックス, 蒸発, 降水である. この収支式の各項の日周期を, 左辺と右辺の第 1 項は解析値から, 右辺の第 2, 3
項は予報値から計算した. 日周期の振幅やピーク時刻
は, 任意の物理量を時刻ごとに平均し, その値の離散フーリエ変換の第 1 振動モードの成分を利用して計算
した.
3.

結果と考察

はじめに, 解析領域における水蒸気収支式の各項の日周期の振幅やピーク時刻の東西分布をみた. すると,
南西諸島付近 (東経 127-130 度) では, 水蒸気フラック

図 1 解析期間中の ERA5 による降水の日周期振幅の空間分

ス収束の項の振幅が最も卓越していた. 降水の日周期

布 (カラー) と解析領域 (赤枠).

の振幅も卓越しており, その値は水蒸気フラックス収束の 7 割程度であった. また, 降水と水蒸気フラックス

参考文献

収束のピーク時刻を見ると, 水蒸気フラックス収束の[1] Minobe and Takebayashi, 2015, Clim. Dyn., 44, 2079-2095.

ピーク時刻は, 降水の場合と比べて 1 時間程度早かっ[2] 山下ほか, 2020, 日本気象学会秋季大会予稿集, PR-07.

た. このことから, 南西諸島付近の水蒸気収支変動に-183-

PR-32 (P2M)2018 年 1 月 22 日 の 関 東 大 雪 事 例 の 降 雪 結 晶 特 性*荒 木 健 太 郎 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

首都圏では南岸低気圧の通過に伴って雪が降るが，

14 時までと 20 時以降に見られた．関東では広くつくばと同様な特性の降雪結晶が観測されていた（図略）．

その詳細な降雪結晶特性については理解が十分ではな

次に当日の大気環境場を 09・15・21 時のつくばにおい．南岸低気圧による首都圏の降雪現象の正確な予測

ける高層気象観測結果から確認すると（図 2），09 時にのためにはまずは実態解明が必要であるため，本研究は高度 1～3km に下層シアに対応していると考えられでは 2018 年 1 月 22 日の大雪事例を取り上げ，シチズる雲があり，
約-5℃の層であることからこの雲で針状がンサイエンス（市民参加型）による降雪結晶観測デー成長したと考えられる．
また，
09～15 時は高度4.5～6km

タと高層気象観測データ等により，大雪事例の降雪結にかけて高温化しており，逆転層高度が低下している

晶特性を調査した．

ことからこれは温暖前線の接近に伴う前線面の高度低2.

下に対応すると考えられる．また，より低気圧の接近

使用データと方法

本研究では，降雪結晶特性の解析に気象研究所で実した 15～21 時にかけては高度 2～5km で-15～-5℃に高施しているシチズンサイエンスによる降雪観測「#関東温化した．20 時以降に観測された針状はこの高温化層

雪結晶 プロジェクト」により得られた降雪観測データ

での昇華成長が重要と考えられる．このように，低気を用いた．このデータには市民がスマートフォン等で圧の接近に伴う熱力学場の変化に起因する，多層の降撮影した降雪結晶の画像と，撮影時刻・場所の情報が雪雲の降雪結晶特性の変化を確認することができた．

含まれる．これをもとに，1 時間毎に降雪結晶を分類し，首都圏での降雪結晶の水平分布とその時間変化を解析した．この際，分類は成長環境場を考慮し，樹枝状（複合板状含む），角板状，交差角板状，砲弾状，角柱状（鼓状含む），針状，雲粒付，霰，その他（凍雨など）の 9種類とした（荒木，2019 秋大会）
．また，つくば（館野）において 09 時・21 時のほか，15 時にも高層気象観測を実施した．これらのデータに加えて Himawari-8，レーダー，客観解析，アメダスデータなどを用いて降雪
結晶とその大気環境場について調べた．
3.

図 1 つくばにおける 1 時間毎の降雪粒子特性．

降雪結晶特性と大気環境場

1 月 22 日は 9 時に九州南部付近に南岸低気圧の中心があり，低気圧は発達しながら本州南海上を東北東進
して 21 時には関東の南海上に達した．レーダー観測では 22 日 9 時頃には関東の南海上の下層シア上で発生したエコーが関東南部にかかり，これに伴い針状や雲粒付，霰などが関東南部で観測された（図略）．
22 日昼頃からは低気圧に伴う典型的な層状性降水域
が関東にかかりはじめ，積雪深も増大して東京都心で

図 2 つくば（館野）における 09 時（黒），15 時（灰22 時に積雪深 23cm を観測した（図略）．つくばにおい色）．21 時（青）の高層気象観測による気温（左，℃）て観測された 1 時間毎の降雪結晶を図 1 に示す．つく

と相対湿度（右，％）の高度分布．

ばでも 10～11 時は雲粒付や針状が見られたが，12 時か

謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP20K14557, JP17K14394,

ら 21 時にかけて樹枝状・角板状・交差角板状・砲弾状・JP17H02964 の助成を受けたものです．また，高層気象

角柱状や雲粒付が混在して降っていた．一方で針状は

観測は高層気象台の協力により実施しました．

-184-

PR-33 (P2M)

カノニカルアンサンブルの枠組みに基づく
放射対流平衡における積雲対流の統計的性質*神 野 拓 哉 , 三 浦 裕 亮 (東 大 院 理 )
1.

はじめに

とができる．雲同士の相互作用を無視することで分布

統計的平衡状態にある積雲対流の集団的特徴は環境関数の傾きは統計力学における系の逆温度に対応し，場の大規模な強制に応じて変化する．この効果を表現

大気の巨視的な状態を表すパラメーターとしての意味するために大気モデルにおける積雲パラメタリゼーシを持つ．このパラメーターは領域平均した湿潤静的エョンでは，格子スケールよりも十分小さい雲の集団がネルギーの 2.4km 高度での鉛直勾配とも強い対応関係

多様な雲のタイプを特徴付けるパラメーターによってを示し(図 2)，対流圏下部の潜在的な不安定度と関連しスペクトル的に表現されている[1]．一方で雲解像モデた量であることが示唆される．

ルの登場により，全球気候モデルの一格子に相当する
空間スケールの中で雲アンサンブルの特徴を個別の雲タイプごとの出現頻度分布として直接的に求めることが可能になった[2][3]．本発表では 3 次元雲解像モデルの理想実験を用いて，放射対流平衡にある系で深い積
雲対流の集団がどのような統計的分布で記述でき，またその分布が環境場の物理量からどのように制約を受けているのかを探索する．
2.

手法

SCALE-RM を用いて水平解像度 2km，一辺 128km の正方形領域で理想実験を行い，放射対流平衡に達した

図 1 SST300K の実験における積雲対流の運動エネルギ
ーの頻度分布(棒グラフ)と回帰直線(赤直線)．

60 日目からの 30 日間で発生した積雲対流の頻度分布を解析する．水平一様に固定値で与える海面水温(SST)を 288K から 308K の間で変化させることで環境場からの強制との関係を比較する．いずれのケースでも雲の組織化は起こらず温度や水蒸気の分布はほぼ水平一様で，個別の雲同士の局所的な相互作用は大域的な強制力に比べて十分弱いと考えられる．高度 2.4km での上昇流速を元にして深い対流を抽出し，対流コア内の鉛
直方向の運動エネルギーによって雲タイプを分類する．
図 2 各実験の 60~90 日目おける高度 2.4km で領域平均
3.

結果・考察

モデル内で陽に表現された雲の頻度分布は鉛直方向の運動エネルギーについての負の指数分布に近似できした湿潤静的エネルギーの鉛直勾配と図 1 同様の頻度分布の傾きとの関係．エラーバーは線形回帰係数の 1
標準偏差．

ることが示された(図 1)．また縦軸対数表示でフィッテ
ィングした直線の傾きは SST が高いほど緩やかになり，

参考文献

強い対流の発生割合が増える傾向を示す．

[1] Arakawa and Schubert, 1974, J. Atmos. Sci, 31, 674-701.

これらの特徴から，雲アンサンブルは統計力学にお[2] Craig and Cohen, 2006, J. Atmos. Sci, 63, 2005-2015.

ける理想気体粒子の集団とのアナロジーを使った[2]に[3] Sakradzija and Hohenegger, 2017, J. Atmos. Sci, 74,

ならってギブスのカノニカルアンサンブルとみなすこ

2615-2632.

-185-

PR-34 (P2M)

日本海側の大雪に対する総観場の影響― 2018 年 2 月 上 旬 と 2021 年 1 月 上 旬 の 事 例 の 比 較 ―*北 畠 尚 子 ( 気 象 大 学 校 ／ 気 象 研 ) 、 荒 木 健 太 郎 （ 気 象 研 ）
1.

はじめに

定度が小さい。そこは 1.5PVU 面が 450hPa より下まで

2021 年 1 月 8 日から 10 日ごろまで日本付近では広下降した領域に対応しており、上述の圏界面の折れこい範囲で強い冬型の気圧配置が続き、北日本から西日みに伴う中層寒気の寄与が大きいことが示唆され、広本にかけての広い範囲で平野も含め大雪となった（以範囲での降雪に影響したことが考えられる。

後、2021 年の事例と呼ぶ）。この事例は、顕著な日本海

3.

まとめ

寒帯気団収束帯（JPCZ）の停滞により福井県付近の比2 事例は地上天気図では類似していたが、力学的圏界

較的狭い範囲で大雪となった 2018 年 2 月 5～6 日の大面の折れこみとそれに関連した中層の傾圧帯、及び下雪（2018 年の事例と呼ぶ。
）とは特徴が異なった。本研

層の安定度に差異があり、降雪分布の差異に関係した究ではこの 2 事例について、上層寒冷渦の南下に伴う可能性がある。

日本付近での力学的圏界面の下降と、その下の不安定

謝辞 福井地方気象台の西尾智裕氏には有益な示唆を成層の状態に着目して比較する。データは JRA-55 再解

いただきました。

析データと気象庁全球客観解析データを使用する。
2.

2 事例の解析

地上天気図（図省略）では、両事例とも、北海道付近に低気圧があり、日本海はいわゆる「袋状の気圧配置」の冬型の気圧配置となっていた。これは従来から日本
海側の平地で大雪となりやすい「里雪型」として知られている。衛星画像（図省略）では 2018 年の事例では上述のように顕著な JPCZ が見られたが、2021 年の事例
では日本海の広域で雪雲が強まり、相対的には JPCZ が顕著とは言えなかった。
また両事例とも日本上空では大規模な寒冷渦の南下に伴い、力学的圏界面（本研究では 1.5PVU で定義。図の黒線）は大きく下降し、450hPa より下に達した領域
が日本海から朝鮮半島へとのびている。圏界面が下降した領域の下では中層が寒気となって安定度が低下し、また圏界面の折れこみが東西走向であることにより本州付近への長時間の影響が持続する。
日本付近での力学的圏界面の下降は 2018 年の事例の方がやや大きいが、その南への広がりは 2021 年の事例の方が大きい。圏界面の折れこみの南側に伴われる中層の傾圧帯（図省略）は、2018 年の事例では西日本から日本海南西部に位置し、JPCZ との関係も示唆されたが、2021 年の事例ではそれより南に位置しており、日図には、圏界面の折れこみと中層寒気に関連して、下

図 全球客観解析による 1.5PVU 面気圧（黒線、hPa、450hPa 以上は太線）、500－900hPa の∆𝜃⁄∆𝑧（カラー、層～中層の安定度を、500hPa～900hPa の鉛直温位傾度

K・(1000m)-1）。上：2018 年 2 月 5 日 00UTC、下：2021

で示している。2021 年の事例では日本海南部でやや安

年 1 月 8 日 00UTC。

本海側の降雪への直接的な影響はなさそうに見える。

-186-

PR-35 (P2M)

バングラデシュにおける X 帯レーダー観測計画*村 田 文 絵 (高 知 大 理 工 ), 寺 尾 徹 (香 川 大 教 育 ), 山 根 悠 介 ( 常 葉 大 教 育 )，上 米 良 秀 行 （ 防 災 科 研 ）， 下 舞 豊 志 （ 島 根 大 理 工 ）， 佐 々 浩 司 （ 高 知 大 理 工 ），S. Ahmed, S. A. Choudhury (BMD), Towhida Rashid (Dhaka U.)

1. はじめに
バングラデシュは日本の 39%の面積に日本の1.3 倍の人口をもつ。
ガンジス川、
ブラマプトラ川、
メグナ川のデルタに位置し国土の大部分が低地である。河川流域にメガラヤ高地、ヒマラヤ高原南麓等多くの多雨地域を含む。影響を及ぼす降水シ
ステムはモンスーン季(6-9 月)の洪水をもたらす
季節内変動の活発期やモンスーン低気圧、プレモ
ンスーン季(3-5 月)とポストモンスーン(10-11 月)にベンガル湾から襲来するサイクロン、プレモン
スーン季に雷、突風、鉄砲水、降雹、竜巻をもたらすシビアストーム(図 1 に例を示す)がある。本稿では、バングラデシュで計画している X 帯レー
ダー観測の意義と計画について述べる。

B(2020-2023 年)を主に用いて渡邊明名誉教授のご厚意の下福島大学の X 帯レーダーを譲り受け、バングラデシュに輸送する。北東部シレットに設置し、まず科研費の目的であるメガラヤ高原の世界
的豪雨の観測に用いる。その後ダッカ大学に最近新設された気象学科にレーダーを移管し、教育研究のための観測に使用する予定である。

2. レーダー観測の状況
衛星搭載の降雨レーダーTRMM や GPM によって全球的な観測が行われている一方で、同じ場所を面的に高頻度で観測し時間経過をとらえるためには地上設置型レーダーが現在でも有用である。
バングラデシュではサイクロンの襲来を早期検知するため等の目的で東パキスタン時代から日本の援助で気象レーダーが建設されている。現在はダッカ、コックスバザール、ケッパラ、モウロビバ
ザール、ロングプールに計 5 台の S 帯ドップラーレーダーがあり、現在いずれも老朽化で交代時期にある。レーダーはバングラデシュ気象局によって実況監視のために使われる。消耗部品を長持ちさ せ る た め に連 続 観 測し て お ら ず 、 1 時 間
3-4CAPPI を 3 時間毎に運用する観測体制のときが多い。

3. 観測計画
バングラデシュでX 帯レーダーを使った観測はまだ行われたことがない。本計画は、科研費基盤

図１ バングラデシュ S 帯レーダーで観測された(上)弧状型システム(2011 年 5 月 11 日 07:30UTC)と(下)モンスーン低気圧に伴う降水システム(2011 年 6 月 16
日 23:00UTC)の例。仰角-0°の反射強度 PPI 画像。

-187-

PR-36 (P2L)

パーティクル偏光ライダーによって観測された
雨粒子と雪粒子の鉛直分布とその経時変化*柴 田 泰 邦 (東 京 都 立 大 学 シ ス テ ム デ ザ イ ン 学 部 )Yasukuni Shibata (Tokyo Metropolitan University),
1.

はじめに

布観測を行った．図に降水粒子の雨・雪鉛直分布，P//

降雪による交通インフラの停止や交通事故増加など成分から得た距離二乗補正信号と地上気温の経時変化の首都圏の降雪被害は重大な問題となっている．個々をそれぞれ示す．距離二乗補正信号は雲の鉛直分布をの降水粒子が雨か雪かをライダーによって判別し，そ示している．地上では 18 時までは雨で時々雪が混じるの鉛直分布の時間的な変化を観測することで降雪開始程度だった．18 時 20 分ごろを境に雲が急激に下降し，時間の予測精度向上を目指している．光散乱の偏光の降雪が強まった．このときの地上気温を見ると、ほぼ乱れを利用して雲やエアロゾルの種類を判別する偏光

同じタイミングで 3℃前後だった気温が 0.6℃まで急降

ライダーは，黄砂のような非球形エアロゾルの観測や，下している．20 時過ぎに気温が上昇に転じて雲が上昇

水雲と氷雲の判別などに利用されている．本研究ではし，降雪（降水）が 22 時の段階で一度弱まり、その後

従来型の偏光ライダーと違い，雲やエアロゾルと比べ降水に変わっている．これらのデータから，強い下降て大気中に疎に分布し，散乱強度の大きい降水粒子が流によって降水粒子が蒸発し，その過程で周辺の空気対象となる．また，偏波レーダーと異なり指向性の狭が冷やされ降雪がもたらされたと推測される．

いレーザー光を用いるので観測領域が狭く，個々の降
水粒子から偏光情報を取得できる利点がある．本講演
では，2021 年 1 月 23 日夜の降雪前後に，東京都立大学日野キャンパスにおいて 18 時間にわたって観測した降水粒子の雨雪鉛直分布例を示す．
2.

パーティクル偏光ライダーによる雨雪判別

直線偏光したレーザー光が球形の粒子に照射されると，その後方散乱光の偏光面は保持され，非球形粒子の場合は偏光面が変化する．偏光解消度 δ は散乱体の非球形性を表すパラメータで，レーザー偏光面と平行の散乱光 P// と垂直の散乱光 P⊥の比 P⊥/P// で表される．先行研究より雨の δ は 0.1 以下，雪の δ は 0.4～0.5程度であることが分かっている[1,2]．降水粒子は大気
分子やエアロゾルより大きく，後方散乱係数は 1 桁以上大きい．したがって，大気に照射されたパルス光が降水粒子に当たれば，パルス状の散乱信号が受光され

図 2021 年 1 月 23 日～24 日に観測された降水粒子のる．これにより，個々の降水粒子からの δ を正確に計

雨・雪鉛直分布，P//成分から得た距離二乗補正信号と測できる．さらに霙の場合，雨と雪が混在しているの

地上気温の経時変化

か，雪が溶けかかっているのかという状態を知ることが可能になる．

謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP19K22030 の助成を受けたものです。

3.

雨粒子と雪粒子の鉛直分布観測

2021 年 1 月 23 日 12:54 から 24 日 5:57 に，東京都立

参考文献

大学日野キャンパス（東京都日野市）においてパーテ[1] S. R. Pal, A. I. Carswell, J. Appl. Meteo., 16, 70-80, 1977.

ィクル偏光ライダーを用いた雨粒子と雪粒子の鉛直分[2] 斎藤典生他, 応用物理, 54, 952-958, 1985.

-188-

PR-37 (P2L)

SReH を用いた個々の積乱雲の危険度判定手法の開発*下 瀬 健 一 ,
1.

清水慎吾,

加藤亮平,

はじめに

岩 波 越 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )3． 積乱雲ごとの危険度判定（10 分毎）

危険な積乱雲であるスーパーセルは雹，雷，竜巻を個々の積乱雲の移動ベクトルに基づき，積乱雲周囲5含む突風等のシビア現象をもたらす存在であるため，

km で平均化した水平風の高度1 km までの鉛直プロ実況監視や予測に関する研究が行われてきた。これまファイルを用いてSReH を計算し，SReH > 100 m2 s-2での研究から，スーパーセルは積乱雲の内部にメソサとなった積乱雲を危険であると判定

イクロンと呼ばれる直径数キロの鉛直渦を伴うことがわかっており，その渦の起源は積乱雲周囲の水平風の3.

判定手法の検証（初期結果）

鉛直シアが作り出す水平渦が積乱雲の鉛直流によって本研究で開発した積乱雲の危険度判定手法の検証を立ち上げられ，積乱雲に流入する効果によるものとさ行うために事例解析を行った。対象とした事例は 2018

れている。このメソサイクロンの回転の起源である，

年 8 月 27 日 18:00（以後すべて日本時間）頃にさいた

積乱雲に流入する水平渦の強さを表す指標としてま市で発生したダウンバーストによる突風（JEF0）でStorm-Relative Helicity (SReH)があり，シビア現象発生のある。図 1 に判定結果を示す。突風が発生する 40 分前

ポテンシャルを見積もるための指標として用いられての 17:20 に発達した積乱雲が危険と判定され（図 1a），いる。SReH は積乱雲周囲の水平風の鉛直シアと積乱雲

その危険度を維持したまま 18:00 に突風が発生した（図の移動ベクトルによって求まるが，それらのデータの1b）。本事例では 17:21 に気象庁竜巻注意情報が発表さ多くは数値解析に基づく値が用いられており，個々のれており，17:20 の気象庁竜巻ナウキャストにも該当す

積乱雲の移動ベクトルについては水平風の鉛直プロフる積乱雲の周囲では発生確度 2 となっていた。開発しァイルを平均して代用されている。本研究では，気象た手法は個々の積乱雲ベースでの判定であるため，よレーダー観測に基づいた正確な移動ベクトルと高精度り絞り込んだ危険度の情報を提供できる可能性を示しに推定された積乱雲周囲の水平風の鉛直プロファイルている。今後は，積乱雲の移動ベクトルの推定手法のを用いて SReH を高精度に推定することにより，個々高度化等に取り組む予定である。

の積乱雲の危険度を判定する手法の開発を行うもので(a) 1720JST(b) 1800JSTある。
2.

積乱雲の危険度判定手法

個々の積乱雲の移動ベクトルを正確に求めるために，積乱雲自動検出・追跡アルゴリズム（AITCC）[1]を用いた。気象レーダー観測には埼玉大学に設置されている MP-PAWR または国交省 XRAIN を用いている。積乱雲周囲の水平風の鉛直プロファイルは，気象モデル

図１ 2018 年8 月 27 日の埼玉県さいたま市におけるCReSS をベースに，MP-PAWR または XRAIN の動径風

突風事例の積乱雲の危険度判定。赤いシェイドは危険と気象庁アメダスの風向・風速を 3DVAR 法[2]でデーと判定された積乱雲，コンターは降水強度(5 mm h-1, 25

タ同化した手法で推定している。危険度判定の手順はmm h-1)，灰色領域は MP-PAWR の観測範囲外であるこ以下の通りである。
1． 積乱雲の判別（1 分毎）とを示す。(a)：1720JST，(b)：1800JST の判定結果で(b)の×印は突風発生地点を示す。

AITCC により反射強度が 45 dBZ（降水強度が 25
mm h-1）以上の積乱雲を判別
2． 積乱雲の移動ベクトルの計算（10 分毎）
1 分毎に判別された積乱雲を最大 10 分前まで遡り，移動ベクトルを計算

参考文献[1] Shimizu, S., and H. Uyeda, 2012, J. Meteor. Soc. Japan,
90, 869-889.
[2] Shimose, K., et al., 2017, JDR, 12, 956-966.

-189-

PR-38 (P2L)

ひ ょ う 粒 子 の 3 次 元 X 線 CT 撮 像*出 世 ゆ か り ， 安 達 聖 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )
1.

はじめに

大きく細長い形状の気泡や，小さい気泡が層状に並ぶ

ひょうは激しく発達した積乱雲で形成される直径構造が捉えられた．サーフェスレンダリング画像（図5mm 以上の氷塊である．ひょうの形状は，球や回転楕

1(c)）では写真と比較してひょうの形状が正確に捉えら

円体，円錐形に近いものから，突起が多く不規則な形状

れていることが分かる．またひょうの右側表面には細のものまで様々であり，最大直径や周囲の長さから，そかいくぼみが確認できる．左側にみられる凹凸は，冷凍の体積や質量を特徴づけることが困難である[1]．また

保存中にひょう表面に生じた霜と思われるが，今回は近年，ひょうの形状だけでなく，ひょう表面の突起や粗過剰な処理を避けるため，そのままの状態で撮像を行さが偏波レーダーパラメータに影響することが指摘さった．
X 線CT 画像から，
ひょう外殻体積（1007.285 mm3）

れている[2]．そのため，実際のひょうの詳細な形状をのうち，気泡を除く氷部分（970.280 mm3）の充満率は3 次元的に測定する技術に関する研究が必要である．ま

96.3%と解析された．またこの氷部分体積に氷の密度

たひょうの形成過程を理解するためには，ひょうの内（0.917 g cm-3）を掛けて算出したサンプル A の質量は部構造の調査も重要である．これまでの研究ではひょ0.890 g であり，電子天秤で測定した質量（0.89 g）と良うの中心を含む薄片を作成することで，ひょうに含まく一致した．さらにバルク密度は 0.883 g cm-3 と求められる気泡の大きさや分布が調べられてきた．しかし作れた．サンプル B–F についても X 線 CT 画像から求め成する薄片の位置は事前に決定する必要があり，またた質量と電子天秤質量の差は 0.01g 未満であった．

薄片以外の部分は削られ情報が失われる．ひょうの複雑な形状を考慮すると，内部構造についても 3 次元的に把握する技術の検討が望まれる．

4.

まとめ

雪氷用 X 線 CT 装置を用いてひょう粒子の非破壊 3

そこで本研究では，2019 年 5 月 4 日東京都で採取さ次元撮像を実施し，ひょう粒子の形状，体積，氷充満率，れたひょうについて X 線 CT 撮像を実施し，ひょうのバルク密度，内部構造を非常に高い精度で測定できる

形状と内部構造の非破壊 3 次元測定を試みた．

ことが示された．

2.

X 線 CT 撮像とひょうの採取

ひょうの撮像には防災科研雪氷防災研究センター新庄雪氷環境実験所の低温室（－15℃）に設置された雪氷用 X 線 CT 装置を用いた．撮像されたひょうは，2019
年 5 月 4 日午後に東京都府中市で採取された直径 1cm
程度の乾いたひょうで，冷凍保存されその後新庄雪氷
環境実験所に輸送されたものである．X 線 CT 撮像は保存状態が良好な 6 つのサンプル（A–F）について，20 µmの空間解像度で実施された．また X 線 CT 撮像の前に
図１ ひょうサンプル Aの(a)写真，および X 線 CT
撮像の(b)断面画像の例と(c)サーフェスレンダリン
グ画像．

電子天秤（精度：0.01 g）でひょうの質量測定を行った．
3.

結果

X 線 CT 撮像の例として，サンプル A の画像を図 1に示す．CT 撮像の前に撮影された写真（図 1(a)）から，それほど明瞭ではないが，ひょうの上部には不透明な部分があり，その下方に透明な層と不透明な層が交互

参考文献：に重なる様子がみられる．断面画像の例（図 1(b)）では[1] Knight, C. A., and N. C Night, 2005, Bull. Amer. Meteor. Soc., 86, 1773-1781.

比較的小さい気泡が上部に密集しており，その下には，[2] Jiang, Z., et al., 2019, J. Appl. Meteor. Climatol., 58, 93-112.

謝辞：ひょうをご提供いただいた諸富和臣氏に感謝いたします．

-190-

PR-39 (P2M)2018 年 8 月 27 日 に 関 東 地 方 周 辺 に 発 生 し た
雷 雲 の 観 測 (そ の 3)
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.

はじめに

3.

考察・まとめ2018 年8 月27 日に関東地方で発生した雷雲のケース

エコー領域が雲放電数の二つ目のピークを過ぎた後に関して，気象学会 2020 年度秋季大会では，本観測事も高い値を示したのは，電荷を消費した後も上昇流に例で発雷数が最も多い時間と偏波パラメータとの対応

よって高度を維持したためと考えられる．一つ目の関係ついて報告した．今回も同対応関係に注目し，前50dBZ 以上のエコーの変化は発雷数が 19 時半頃に急激回からの進捗を報告する．使用した気象レーダデータに増加した時のエコーに対応し，それが下降しているは MP-PAWR, XRAIN で，雲放電数のデータは，気象庁ものと考えられる．負極性雷数は二つのピークでほぼの LIDEN，対地放電数のデータは，(株)中電シーティ

同数観測されたが，エコーの変化に大きな差があった．

ーアイの LLS を用いた．

効率的に電荷分離が起きた要因を考える必要がある．

2.

解析結果

雷雲内では霰と氷晶が衝突する際，およそ-10℃高度を境に霰と氷晶に帯電する電荷が変化し，これらが上昇流で振り分けられ，正・負・正の三極構造を示すとされている[1]．本研究では XRAIN データに粒子判別
アルゴリズム(Kouketsu et al., 2015)を用いた[2]．-30℃高度以上では乾霰と氷晶が支配的であった．-30℃高度以上で乾霰が存在したため，負電荷領域の存在が考えられる．-10℃から-30℃高度では乾霰と湿霰が支配的であった．-10℃高度を超えて湿霰が存在するため，粒子判
別アルゴリズムの仕組みから湿霰ではなく，高密度な乾霰と判断した．
MP-PAWR データのレーダ反射因子を用いて高時間分解能でエコーと発雷数の対応関係をみた．まず，エコー頂の変化が対流雲の運動を示すと考え，発雷数と比較し，図 1 に示した．雲放電数が最も多い時間，
40dBZ 以上のエコーが 15km 付近またはそれ以上で発達していた．雲放電数は 40dBZ，負極性雷数は 50dBZを閾値としたエコー頂の変化と対応した．負極性雷の一つ目のピークは対応しなかった．次に，エコー領域と発雷数を比較した．エコー領域は体積値で示した．
-30℃高度以上は，電荷分離した乾霰と氷晶が上昇流に

図 1 40dBZ, 50dBZ を閾値としたエコー頂と発雷数の時間変化の比較
黒線：雲放電数，青線：負極性雷数，黄線：40dBZ を閾値としたエコー頂，赤線：50dBZ を閾値としたエコー頂，左軸：エコー頂，右軸：発雷数
4.

[1] Takahashi, T., 1978, J. Atomos. Oceanic Technol., 35,
1536-1548[2] Kouketsu et al., 2015, J. Atomos. Oceanic Technol., 32,
2052-2074

よって供給されると考えられる．10dBZ 以上 30dBZ 未
満のエコー領域と雲放電数の変化が対応した．-10℃から-30℃高度は，上層から下降，下層から電荷分離を起こして上昇する氷粒子が混在すると考えられる．
30dBZ
以上 50dBZ 未満のエコー領域と負極性雷数の変化が対応した．50dBZ 以上のエコー領域と一つ目のピークは対応しなかった．

参考文献

5.

謝辞

MP-PAWR は内閣府 SIP 第一期に開発された．LIDEN
は，気象庁のデータを使用させていただいた，LLS は，(株)中電シーティーアイから提供頂いた．XRAIN は，
DIAS の XRAIN 原ダウンロードシステムのデータを利用させていただいた．

-191-

PR-40 (P2M)
マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダデータに基づく孤立積乱雲の内部構造の時間変化
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.

はじめに

コア内部の降水粒子タイプは，コアが形成した直本研究は高速 3 次元観測が可能な MP-PAWR を用

後は霰(WG)が支配的であるが 15:18:00 を境に雨いて，積乱雲の構造的特徴及び対流システム素過程(RN)が支配的となっていた(図 2)．15:19:00 ではコアの理解を目的とし，1 つのケーススタディとして孤の下部は雨(RN)，上部は霰(WG)となっており，その立積乱雲を解析した．対象とした事例は 2018 年 8 月

境界部分では低いρHV が存在していた．このこと

2 日 15 時頃，東京都港区付近で観測された孤立積乱から，霰(WG)の融解が示唆される．また中層での下雲である．
また，館野の 9 時のラジオゾンデから 0 ℃

降流が増大しており，霰の融解による冷却効果，霰

高度は 5.5 ㎞であった．

と大気との摩擦により空気が下に引きずり降ろされ2.

使用データおよび手法

本研究では，MP-PAWR のデータを使用した．また，
水平風速場は MP-PAWR と千葉にて日本無線 (株)が開発し，運用している PAWR のデータを使用し，デュアルドップラー解析を行うことで算出した．発散
場は水平風速から、鉛直速度はエコー下端を境界条件として上向きに発散を積分して算出した．
また，水平偏波のレーダ反射因子(Zh)，反射因子差(ZDR)，比偏波間位相差(KDP)，偏波間相関係数(𝜌h )，たことなどが要因であると考えられる．
参考文献[1] Kouketsu et al., 2015, Journal of Atmospheric andOceanic 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．PAWR のデータは日本無線 (株)より提供
して頂きました．

温度(T)のパラメータを用いて Rain and Hail (RH), Wet
Graupel (WG), Dry Graupel (DG), Ice Crystals (IC), Dry
Snow aggregates (DS), Wet Snow aggregates (WS), Rain

0℃高度(RN), Drizzle (DZ)に分類した粒子判別[1]を行った．
3.

結果・考察
環境場では高度 10 ㎞以下で風速が 8m/s 以下と小さかったことから，ファーストエコーから消滅まで

ファーストエコー

セルの移動がほとんど見られなかった．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．図 1 にコアの高度分布，地表面降水強度の最大値(Rmax)の時間変化を示す．ファーストエコー

図 1．コアの高度分布，地表面降水強度の最大値の時間変化．

から 7.5 分後(15:14:00)に地上降水が確認され，その紫線：コアの高度分布(×は重心，エラーバーはコアの

1 分後にコアが出現した．さらに，コア出現から 8 分
後(15:23:00)に Rmax が 10mm/h 以上となり，その 1.5

上限，下限の高度)．
緑線：地表面降水強度の最大値(Rmax)．

分後にコアは消滅した．
上層，中層，下層における鉛直速度から，全層で上昇流(下降流)である時間帯を発達期(衰退期)，発達期から衰退期までの時間帯を成熟期と定義し，それぞれのライフステージに分類した．発達期では，
氷晶(IC)，湿雪(WS)が 40%程度を占め，その割合は時間が進むにつれて徐々に減少し，成熟期になると
霰(WG)の割合が増加し，その割合が最大となった
後に衰退期へ移行していた．

図 2. コア内における降水粒子タイプの体積の時間変化．
ただし，黒線はコアの体積．降水粒子タイプは本文
参照のこと

-192-

PR-41 (P2M)

2005-2019 年の四国における線状降水帯の特性と環境場の解析
宮原大輝・村田文絵(高知大学)
1. はじめに災害を引き起こす集中豪雨は日本で頻繁に②総観場・走向はそれぞれ台風・熱帯低気圧の遠隔、南西―北東が最多。

発生し、中でも豪雨時によくみられる線状降③出現頻度分布は走向に依存し、全体では高水帯は近年関心が高い。四国の太平洋側は豪知県中部から東部の山地と平野部に多い。

雨の発生数が多い地域である。集中豪雨につ

4.2 環境場の解析

いて過去には多くの事例解析や全国的な統計抽出した線状降水帯のうち、強雨域が 5

解析が行われている(津口・加藤 2014 等)。

時間以上停滞した主要な線状降水帯 22 事

本研究では四国の線状降水帯に着目して、客例を対象に環境場の指標の解析を行った。

観的な抽出を行った。その後、抽出した事例

その後、全国の線状降水帯の環境場を調査について特性の解析と、環境場の解析を行っし、環境場の指標毎に発生条件をまとめたた。

Kato(2020)と比較した。解析を行った指標

2. 使用データと解析期間は①500hPa、700hPa の相対湿度(=RH)、②

本研究では気象庁 1km メッシュ全国合成レ500m 高度と LFC の距離(=dLFC)、③水蒸気

ーダーGPV、気象庁メソ数値予報モデル初期値、

フラックス(=FLWV)、④SREH である。環境場

気象庁地上天気図を用いた。解析期間は 2005の指標を比較した結果を表 1 に示す。全指～2019 年の 15 年間である。

標で半数以上の事例が Kato(2020)の条件を

3. 線状降水帯の抽出満たした。

線状降水帯は次の手法で抽出した。はじめ(表 1)に 、 四 国 領 域 を 144 に 分 割 し た 格 子 内 で30mm/h 以上の強雨が解析されたグリッドが

表 1 各指標の Kato(2020)の線状降水帯発生条

20 点以上存在する状態が 2 時間以上持続する件と本研究の結果(値は母平均の 95%信頼区間、

ものを停滞する強雨域として抽出した。その右の数字は 22 事例のうち条件を満たした事

うち強雨域が線形(縦横比 3:1 以上)で、四国

例数)の陸地にかかるものを線状降水帯として抽出

Kato(2020)本研究した。本研究では 151 事例が抽出され、うちRH500(%)

80以上

81.7 ± 7.1 (13)93%が 5～10 月を占めた。

RH700(%)

80以上

88.5 ± 2.9 (19)4. 結果

dLFC(m)500未満

449 ± 136 (18)

FLWV(g/m2 ∙ s)

200以上

252 ± 41 (14)SREH(m2 /s2 )100以上

276 ± 59 (17)4.1 線状降水帯の特性
線状降水帯の特性として、降水域の走向・降水開始時刻の分布・総観場・発生頻度分布について解析し、次の結果が得られた。
①発生時刻は明け方～昼頃に多い。

-193-

PR-42 (P2M)
Iso-NICAM による水同位体比の全球雲システム解像シミュレーション*田上雅浩（国環研）・高野雄紀（東大大海研）・芳村圭（東大生研）・八代尚（国環研）

1．はじめに水の安定同位体（H218O と 1H2H16O）は、普通の水分子（H216O）と比較して凝結しやすい性質（分別）を持つ。水の安定同位体に対する普通の水分子の比（δ18O とδ2H）は水の同位体比と呼ばれ、レインアウ
トしながら進む水蒸気中の同位体比は低下していく。
このため、水の同位体比は、大気中の水循環の強度を表す天然のトレーサーとして利用されている。
気象分野では、GCM に水の安定同位体を導入し、観測値と比較することで、GCM の大気水循環過程が検証なされている。しかしながら、水の安定同位体が導入された多くのモデルは大規模凝結過程と対流過
程とを基にしており、雲微物理過程が水の同位体比に与える影響は十分に理解されていない。そこで、本研究では、全球雲システム解像モデル NICAM に水の安定同位体比を導入し、空間解像度を変えたシ
ミュレーション結果から、雲微物理過程や空間解像
度が水の同位体比に与える影響を整理する。
2．研究方法
本研究では開発版 NICAM（NICAM19.0）を対象に、水の安定同位体をトレーサーとして予報変数に加えた。基本的には、予報変数の水とパラレルになる
ように水の安定同位体が導入されるが、一部の相変化は同位体の分別が生じるため、このような過程に注意しながら水の安定同位体を導入した。本研究では、
雲微物理過程における水の同位体比の変動を見る
ために、NICAM を高い空間解像度で実行するときによく用いられている NICAM single-moments water 6（NSW6）を対象に、水の同位体を導入した。NSW6はシングル・モーメントの雲微物理過程であり、6 つの水物質を取り扱う。なお、本計算では対流過程は含めていない。
空間解像度の違いにより、水の同位体比にどのような差異が生じるのかを把握するために、本研究では GL05 実験（約 224km）と GL09 実験（約 14km）を行った。どの実験も 1979 年 1 月 1 日を開始日とした
AMIP 型の気候実験である。本予稿では、実験開始
から 1 ヶ月をスピンアップとしてとった、1979 年 2 月における月平均値の結果について紹介する。
3．結果
図 1 は 1979 年 2 月における鉛直積算した水蒸気
中のδ18O の全球分布図である。どの結果も、赤道付
近で同位体比が高く、高緯度域ほど低くなる分布パ
ターンが確認できる。このような空間分布パターンは
緯度効果と呼ばれており、観測された降水や水蒸気の同位体比でも見られる。このようなパターンが生じるのは、熱帯で蒸発した高い同位体比を持つ水蒸気が、重い同位体を凝結させながら高緯度域へ輸送させるためである。また、この結果からは、ユーラシア大陸や北アメリカ大陸で、西側から東側に欠けて同位体比が低くなる傾向も確認できる。これは大陸西側の海洋域で蒸発した水蒸気が偏西風に沿って、水蒸
気を凝結させながら大陸内部に侵入するためである。
このような分布パターンは内陸効果と呼ばれている。
気候実験であるため、細かな分布パターンは両者で異なるが、全体的に GL05 実験よりも GL09 実験の方で、緯度効果や内陸効果が顕著である。対流圏下層および中層における相対湿度を確認したところ、
全 体 的 に 中 高 緯 度 地 域 で GL05 実 験 の ほ う が10%~20%程度湿潤であった。NSW6 では飽和調節
により雲水を発生させるため、空間解像度が荒いほ
ど飽和しづらく、結果として大気水循環が鈍化し、同位体比の変化が高緯度地域や内陸部で小さくなったと考えられる。今後、計算期間を延ばし、長期平均に基づいて比較していく。また、降水やその他の水物質についても比較を行い、実際に観測された降水や水蒸気の同位体比から算定された内陸効果や緯度
効果の強度との比較を行っていく。

図 1：水同位体 NICAM によって計算された 1979 年 2月における鉛直積算水蒸気中のδ 18O の空間分布。
（上図）GL05 実験、（下図）GL09 実験。

-194-

PR-43 (P2L)

数値実験上の積乱雲の初期摂動手法の開発*若 月 泰 孝 ， 佐 藤 未 笛
茨城大学

はじめに
雲解像大気モデルでの数値実験において，静穏な大気状態から対流を発生させる場合，自由対流高度付近に適切な大きさの warm bubble を与える手法がよく用いられる．しかしながら，このような手法は実際の対流の初期構造と整合的でないため，発生初期に不自然に強い重力波が発生し，現実的でない時
間変化を伴う対流雲が発生する可能性がある．本研
究では，さらに現実的な対流の初期構造を考慮した手法の開発を行った．
1.

ALB 法の設計
本研究で開発した手法を気塊持ち上げ混合法（Air-Lifting-Blending 法（以下，ALB 法））と名付けた．これは，野澤と若月(2013)等で開発された ALB法をさらに改良したものである．ALB 法による初期状態は，大気下層から持ち上げた空気塊が断熱膨張によって低温化や加湿を伴い，cos2 乗型関数を利用した確率密度関数で与えられた割合で周辺空気と混合することが仮定されている．また，風速場を制御
し，初期擾乱の下層で収束，中心部で上昇，上層で発散するような鉛直循環構造を与えた．鉛直風速は，空気塊を持ち上げる時間を持ち上げる高度によらず一定と仮定した場合の持ち上げ鉛直速度に比例する形で推定した．水平風速はブシネスク近似を仮定した連続の式より導出した．さらに，鉛直方向の圧力
傾度を，静力学平衡を仮定して与えた．初期擾乱の高度範囲は自由対流高度までとし，環境場の構造に
よって対流雲を生成させるようにした．図 1 は ALB法による初期擾乱の鉛直構造を示している．ALB 法
において指定するパラメーターは，下層鉛直循環の
最大上昇流（wx）と擾乱半径（rw）の 2 つである．

比偏差，圧力偏差，風速偏差）を一つずつ取り除いた擾乱を作成した実験を行った．この感度実験では，
風速偏差を除いた実験のみ積乱雲が発生せず，加湿を除いた実験では積乱雲の発生が遅れ，最大上昇流のピークは小さくなった（図 3）．ALB 法における積乱雲の発生には，下層の鉛直循環が最も重要であると示された．また，加湿による凝結加熱の効果も積乱雲の発生に有効だと分かった．

2.

感度実験
本研究での数値実験では，気象庁の NHM を用いた ． 解 像 度 は 水 平 方 向 に 500m ， 計 算 領 域 は200×200×50 格子で計算した．図 2 のように，ALB 法による初期擾乱によって積乱雲を発生させることができた．パラメーターの感度実験では rw を大きくするとより強い上昇流が発生した．上昇流が大きくな
りすぎると，2 次対流が発生することが分かった．
シングルセルが発生した場合の初期擾乱から，初期擾乱の要素（温位偏差，水蒸気混合比・雲水混合

図 1 作成した初期擾乱の鉛直構造（塗りつぶし：温位偏差，実線：
水蒸気混合比偏差，点線：気圧偏差，矢印：風速偏差）．自由対流
高度は約 1km である．

図 2 対流の中心における上昇流の時間－高度断面3.

図 3 各初期擾乱による最大上昇流の時間変化（実線：ALB 法による初期擾乱，破線：オリジナルから水物質を除いた場合，点線：オ
リジナルから風速偏差を除いた場合）謝辞
本研究は， JSPS 科研費 JP18H01673，2019 年度名古屋大学宇宙
地球環境研究所共同利用・共同研究の支援も受けた．また，初期バージョンの ALB 法の開発は，野澤知弘氏（気象庁）の協力を得た．
参考文献
野澤知弘, 若月泰孝, 2013: 気塊持ち上げ混合による積雲対流シミュレーシ
ョンの初期擾乱作成手法, 日本気象学会 2013 年度秋季大会予稿集, p127

-195-

PR-44 (P2L)

南西諸島周辺の黒潮流域 SST が 2020 年 7 月熊本豪雨に与えるインパクト
川野 哲也・川村 隆一（九大院・理）1 はじめに2020 年 7 月上旬，梅雨前線帯が九州付近に停滞し，各地に豪雨がもたらされた。Hirockawa et al. (2021) は，
7 月 3 日 12 JST から 7 月 8 日 12 JST までの期間に九州地方に 9 個の線状降水帯が発生し，それらのうちで最大の降水量をもたらした線状降水帯によって，球磨川氾
濫による熊本豪雨災害が引き起こされたことを示した。
また，Araki et al. (2021) は，梅雨前線帯低気圧の循環による多量の水蒸気流入が熊本豪雨の発生要因であると報告している。
南方からの多量の水蒸気流入が豪雨発生に決定的な役
割を果たすことは，多くの先行研究で指摘されている。
近年では，東シナ海の黒潮流域からの蒸発による水蒸気供給の重要性も報告されてきている (たとえば，Manda
et al. 2014; Sekizawa et al. 2019 など)。海面からの蒸発量は，その領域の SST や大気下層の温度・湿度および風速に大きな影響を受ける。したがって本研究では，南西諸島周辺の黒潮流域の SST 改変数値実験を行い，その領域の SST が 2020 年 7 月熊本豪雨に与えるインパク
トを調査する。

た (図 2; 最大積算降水量 582 mm)。シミュレートされた線状降水帯の時間発展を確認すると，停滞性を除く線状降水帯の振る舞いはある程度再現できたと考えられるため，CNTL を基準として SST 改変実験との比較を行った。
すべての SST 改変実験において，降水分布は CNTLより北にシフトした。また予想通り，改変する SST 閾
値を小さくした方が熊本豪雨へのインパクトはより大きく，積算降水量の極値が減少した。豪雨域からの後方流跡線解析は，SST 改変領域からの水蒸気流入は豪雨前半
より豪雨後半の方が大きいことを示しており，豪雨後半の方がより黒潮の影響を受けている可能性が高い。発表
当日は，より詳細な解析結果を報告する予定である。

謝辞
本研究は科研費 JP19H05696 の支援を受けて行った。

2 数値モデルと実験設定用いたモデルは WRF version 3.9.1.1 (Skamarocket al. 2008) である。水平解像度 3 km (D1)，1 km(D2) の 2 つのドメインを 2 way ネスティングし，モデル上端は 50 hPa (50 層) とした。気象庁 MSM 初
期 値 お よ び NCEP FNL か ら 初 期 値・境 界 値 を 作 成
し，2020 年 7 月 3 日 03 JST から 7 月 4 日 15 JST
まで 36 時間積分した。NCEP FNL の SST データを
WRF シミレーションの SST として採用した。すべてのドメインの境界層過程および雲微物理過程には，それぞれ Mellor-Yamada Nakanishi and Niino Level 3 ス
キーム (MYNN3; Nakanishi and Niino 2006) と Milbrandt and Yau 2-moment スキーム (Milbrandt andYau 2005) を用いた。また，D1 のみに Kain-Fritsch 積
雲スキーム (Kain 2004) を用いた。この設定のシミュ
レーションを CNTL とする。
南西諸島周辺において，ある閾値以上の SST をすべてその閾値に変更するというシンプルな SST 改変方法を採用した。その閾値を 26.5◦ C，27.0◦ C，27.3◦ C，27.5◦ Cとした SST265，SST270，SST273，SST275 の 4 つのSST 改変実験を行い，それらの結果を CNTL と比較した。

図 1: 気象庁解析雨量による 2020 年 7 月 3 日 18 JST から2020 年 7 月 4 日 12 JST までの積算降水量 (mm)。

3 結果
本研究では，2018 年 7 月熊本豪雨の期間を 7 月 3 日
18 JST から 7 月 4 日 12 JST までの 18 時間と定義する。気象庁解析雨量によると，この豪雨期間の最大積算
降水量は 705 mm を記録した (図 1)。CNTL において，豪雨をもたらした線状降水帯は観測と比べて少し南にずれ，また停滞時間が短いために積算降水量は小さくなっ

図 2: WRF CNTL シミュレーションによる 2020 年 7 月 3
日 18 JST から 2020 年 7 月 4 日 12 JST までの積算降
水量 (mm)。

-196-

PR-45 (P2L)

つ く ば で 計 測 さ れ た 大 気 エ ア ロ ゾ ル 粒 子 の 氷 晶 核 能（ そ の 2）
*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.

に近い場合，－25℃より低温域で急勾配の INAS を示

はじめに

気象研究所（つくば市）にて，雲核（CCN）計・氷す場合などがあった．従って，AP 月平均値と重なる範晶核（INP）計を含むエアロゾル測定装置を用いた大気

囲には収まるものの，AP の混合状態によって INAS のエアロゾル粒子（AP）の地上モニタリング観測を 2012

温度依存性に多様性があり，月平均における変動幅の年より実施しており，AP 数濃度や CCN・INP 能の季節

拡がり，緩やかな温度依存性を示すと考えられる．

変化に関する知見が報告されている[1]．
AP の物理化学特性と CCN・INP 活性化能力との関係

4.

今後の予定

を精度よく定量化するため，地上モニタリング観測と外気を用いた雲生成チェンバー実験を地上モニタリ

同期した雲生成チェンバーを用いた比較実験を進めてング観測と同期し，高頻度に実施することにより，APおり，黄砂を含む大気形成時やローカルダスト発生時の INP 変動特性に関する知見を増やし，混合状態を考に氷晶発生実験を行ってきた．今回は，特定イベント

慮した INP 能の定式化を進めたい．

以外の事例（非ダスト日）を対象に解析を行い，非ダ

1012

スト日の AP の氷晶核能の変動幅について議論する．
地上モニタリング観測からの INP 特性

1010は異なり，AP は複雑な混合状態を呈し，数濃度や粒径

Illite-2

室内実験で取扱う物理化学特性が既知な標準粒子と

ns m

2.

K-feldspar

1011

109

Dust

持つ．月々の平均像としての INP 数濃度（気温－25℃，

APmax

107

過飽和度 0～5%）は，10-3 cm-3 のオーダーと D>5μm

APinc

106

の AP 数濃度程度である．INP 能の指標として，INAS-30（AP 総表面積当たりの INP active site 数）密度を比較す
ると，種々のダスト標準粒子が特異な INAS の特性を

-25

-20

-15

Temperature (degC)

図１ INC 計測による AP の INAS．

8

示すなか，AP の月平均は 1-4 桁低く，凡そ 10 ～101012

m-2(10-90percentile)の範囲にあり，緩やかな温度依存性

K-feldspar

1011

を示す
（図１）
．
中央値と最大値との差は2 桁弱であり，中央値では－20℃～－25℃において増分が大きい．

Kosa

1010
Illite-2雲生成実験との比較

雲生成チェンバー実験による黄砂事例（図２の赤色）の INAS は，illite や ATD などのダスト標準粒子に匹敵する程高く，ローカルダストの事例（図２の黄色）では，AP の中央値よりも上位にあり，－30℃では最大値

ns m

3.

ATD

108

分布だけではなく，INP 能についても大きな変動幅を

6

Illite109

Illite

ATD

108

APmax

107
106

APinc

APchamber-30程度と AP 月平均値と重なる範囲にはあるものの温度依存性がやや大きい．

local dust Dust

-25

-20

Temperature (degC)-15

図２ チェンバー実験による AP の INAS．

非ダスト日の幾つかの事例における INAS を，図２に緑色の丸印で示した．概ね－20℃～－25℃において

参考文献

INAS の高まる傾向があり，事例によって AP の中央値

[1] Orikasa, N., et al., 2020, SOLA, 16, 212-219.

に近い温度依存性を示す場合，ローカルダストの事例-197-PR-46 (P2L)

二 重 偏 波 レ ー ダ ー に よ る 粒 子 判 別 結 果 と 雷 放 電 頻 度 の 関 係 (そ の 2)
*林
1.

修 吾 ， 梅 原 章 仁 (気 象 研 究 所 ), 南 雲 信 宏 (気 象 庁 )はじめに（目的）

雷放電と積乱雲内の氷粒子（特に雹・霰）の存在がも相関が高く，雷ナウキャスト等に対して有望な指標であることが示された

密接に関連していることは広く知られている．二重偏しかし，図 1 に示すように個々の事例でも相関係数波レーダーによる粒子判別結果から算出されたさまざは向上しているものの，先行研究[1]でも指摘されていまな体積指標と雷放電頻度の関係について先行研究でる事例間での線形関係の違いについてはこの補正でも示されている[1]．またモデルによるシミュレーション

解消しきれていない．一つの孤立積乱雲事例の中ではから霰の存在高度と量が雷放電頻度と関係することが高い線形関係を示していることから，事例間の違いを指摘されている[2]．本研究では，これらの研究を踏ま支配する別の要素があると推察される．今後の課題とえて二重偏波レーダーによる雷指標の改良を検討する．

して引き続きより詳細な解析を行う予定である．

これにより雷の直前予測に利用可能な新たな知見を提供し，航空機を含む交通機関の被害の低減に資すると

表 1 全10 事例 351 データに対する各体積指標に対する考えられる．

雷放電頻度との相関係数と霰高度補正の効果

2.

対象事例と手法

相関係数

対 CG(/5min)頻度(351 data)

CTL [1]

成田空港の二重偏波空港気象ドップラーレーダーと霰高度

対 Total 雷頻度
CTL [1]

補正

霰高度
補正

気象庁 LIDEN を使用した．本研究で対象とした孤立積

GHV

0.67

0.75

0.67

0.76

乱雲 10 事例は[1]と同様で，5 分間隔の 351 ボリューム

V35IC

0.75

0.83

0.72

0.81

スキャンデータに粒子判別[3]を適用し，同時刻の雷放

V40IC

0.69

0.78

0.70

0.80

電頻度との関係を調査した．本研究では[1]で提案され

V35F

0.63

0.72

0.64

0.74

た体積指標に霰粒子の存在する高度の情報を加味する

V40F

0.62

0.70

0.63

0.73

ことでその効果を調査した．
3.

結果

ここでは[1]の代表的な 5 つの指標と対象とした．
・GHV：霰・雹と判定された空間の体積
・V35IC，V40IC：全ての氷粒子（氷晶，雪，霰，雹）
かつ反射強度 35(40)dBZ 以上の空間の体積
・V35F，V40F：0℃高度より上層で反射強度 35(40)dBZ以上の空間の体積（粒子判別を使わない古典的指標）
これらの体積指標に対して，霰の存在する「最大値高度」「中央値高度」「重み付き平均高度」，また各体積指標の「0℃（あるいは-10℃）高度との高度差」に応じ

図１ 左）
事例7 と 9 における CG 頻度とV35IC の関係，

た補正を適用し，その効果を調査した．

右）同じく事例 7 と 9 における CG 頻度と霰高度補正を

表 1 に雷放電頻度と各指標との相関係数を示す．

行った V35IC の関係「CTL」は高度補正をしない場合，「霰高度補正」は最も相関係数の上昇が大きかった「霰の重み付き平均高

参考文献

度」を使用した結果を示す．いずれの指標でも霰高度[1] Hayashi, S., et al., 2021, Atmos. Res., 248, 105166.

補正後に相関係数は 0.1 程度向上しており，霰の存在高[2] 佐藤ほか, 2020, 第 22 回非静力学モデルに関するワ度を考慮することでより有用な指標となることが示された．また補正後でも，補正前同様に V35IC がもっとークショップ.
[3] Umehara, A., et al., 2019, 39th International Conferenceon Radar Meteorology-198-PR-47 (P2L)

機 械 学 習 を ⽤ い た HYVIS 画 像 の ⾃ 動 粒 ⼦ 判 別*吉 村 飛 鳥 ・ 坪 木 和 久 ・ 篠 田 太 郎 ・ 村 上 正 隆 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )大 東 忠 保 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 ) ・ 清 水 健 作 （ 明 星 電 気 株 式 会 社 ）
1.

はじめに

雲内部の氷粒子の形成や降水への発達過程を理解するために, 雲を構成する粒子の直接観測が非常に有用

ag, fd, ud, pb は, 別の粒子として判別される誤判定や,
図 1 中央付近の cp のように目視で判別可能にもかかわらず判別されない判定漏れが多かった.

である. 粒子の形状, 大きさ, 数濃度や粒径の鉛直分布

誤判定や判定漏れした粒子があった要因として, 教を得る一つの手段として, 雲粒子ゾンデ(Hydrometeor

師データ, 検証データの数が不十分であること, また,Video Sonde : HYVIS)[1][2]が使用されてきた.

データの数に偏りがあることが挙げられる. さらに,

従来は, HYVIS によって得られた映像データを画像に分割し, 粒子の分類と大きさの計測を目視で行なっラベル付けが不正確であるために, 正しく判定が行われていないことも考えられる.

ていた. そのため, 粒子の判別が客観的に行えないことや, 全ての観測データを判別するためには膨大な時4.

間がかかるなどの問題があった.

機械学習を利用することで, 背景と粒子を分離して判まとめ

これらの問題を解決するために, 本研究では, 近年

別できることがわかった. 教師データの数が多く, 形注目されている機械学習を用いて粒子の形をAIに学習がはっきりした粒子に関しては高い精度で判別できた.

させることで, 粒子の判別や大きさの計測を自動化し,データ数の少ない形の複雑な粒子や小さい粒子は, 誤

効率的に粒子を解析し, 亜熱帯域降水システムの雲微

認識が多かった.

物理的特徴を明らかにすることを目的としている.

今回用いた機械学習のアルゴリズムでは背景の誤認を防げるものの，多くの物体が入った画像の認識には

2.

データと方法適さないため, 別のアルゴリズムの選定が必要である.

本研究では, 機械学習の教師データ, 検証データ, 検
出データとして, 2013 年 6 月 5 日から 6 月 26 日にパラオ共和国で観測された熱帯降水システムの顕微画像から, 0℃より低い気温高度のデータのみ，それぞれ 508 枚,
100 枚, 6714 枚ずつを用いた. 教師データ, 検証データのラベル付けは, 過冷却水滴 (sw), 柱状粒子 (co), 鼓状粒子 (cp), 板状粒子 (pl), 雪片 (ag), 凍雨 (fd), 不定
形粒子 (ud), 破砕板状粒子 (pb) の 8 種類に分類した.
HYVIS の動画から 1 秒間に 30 枚のフレーム毎に画像を切り出し, その画像を認識しやすいように編集した. 教師データ, 検証データに使用可能な形状のはっきりした画像を選定し, ラベル付けを行った. 物体検
出アルゴリズムである yolo v5[3]により, 教師データで

図 1 検出された粒子. co は柱状粒子を, cp は鼓状粒
子を, 数字は教師データとの相関係数を表している.

学習させ, 検証データのラベルと学習結果を比較して学習の汎用性を調べ, 検出データで粒子の判別を行った.

参考文献[1] Murakami, M. and T. Matsuo, 1990, J. Atmos.

Oceanic Tecnol. 7, 613-620
3.

結果と考察

検出・判別された粒子の例を図 1 に示した. 教師デー

[2] Orikasa, N., and M., Murakami , 1997, J. Meteor. Soc.
Japan, 75, 1033-1039

タ, 検証データの多かった co と sw は,目視と同等の精[3] Redmon et al., 2016, The IEEE Conference on Computer

度で判別された. 一方でデータ数の少なかった cp, pl,

Vision and Pattern Recognition (CVPR) , 779-788-199-

PR-48 (P2M)

大雪事例における粒径落下速度分布から求めた
主要な降水粒子の解析*藤 岡 比 呂 子 1 , 篠 田 太 郎 1 , 久 保 守 2 , 坪 木 和 久 1(1: 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 , 2: 金 沢 大 学 フ ロ ン テ ィ ア 工 学 系 )1. はじめに
地上での観測データから特定する降水イベントの主ており(図 1), また通常の反射強度の分布では明確な霰
域の降水セルは見えなかった.

要な降水粒子は, 偏波レーダで取得される偏波パラメ

今後, この霰と雪片が長時間混在している事例につータを用いて, 降水粒子の判別方法が提唱されている

いて偏波パラメータから粒子判別を行い, CMF との比(Kouketsu et al. 2015) . しかしながら, 特に固体降水粒子

較から粒子判別法の検証を行いたい.

の判別方法については, その精度が十分に保証されてはいない. 判別方法を検証するためのデータの整備の雨滴一環として, 本研究では, 大雪時の粒径と落下速度の

塊状霰

座標上での質量フラックス中心（CMF : Center of Mass
Flux）を求め[1], 主要な降水粒子を特定した.

六角霰

2. 研究手法
CMF は, 金沢大学自然科学２号館屋上に設置したLPM で取得されるデータを使用した. 観測期間は 2017

濃密雲粒付雪片

年 12 月 1 日から 2018 年 3 月 31 日である. 解析の対象

雲粒付雪片として, 金沢地方気象台における積雪の深さが 30cm を
超え, 降雪がある期間の (1) 2017 年 12 月 17 日 06 時(以降, 時刻は日本時) から 12 時, (2) 2018 年 1 月 11 日 08

図１ 2018 年 2 月 5 日 21 時 15 分における粒径落下速度分布. 色は LPM で前 1 分間に観測された粒子時から翌日 07 時, (3) 2018 年 1 月 13 日 03 時から 20 時,

数, ☆は算出した CMF, 実線は粒子種毎の粒径(4) 2018 年 2 月 5 日 06 時から翌日 04 時の 4 事例を抽出と落下速度の関係式を表す.

した. これらの事例について, 1 分毎の LPM のデータか
ら粒径・落下速度分布を作成し CMF を求めた(図 1) .

2000-2055JST, Feb. 05, 2018

2100-2155JST, Feb. 05, 2018

2200-2255JST, Feb. 05, 2018

2300-2355JST, Feb. 05, 2018

CMF が濃密雲粒付雪片と六角霰の中央線より落下速度が小さい位置にある場合の主要な降水粒子を雪片, 大
きい位置にある場合を霰と定義した.
3. 結果・考察
事例(1) では 29 cm の降雪があり単位時間あたりの降雪量(以降, 降雪強度) は 4.83 cm/hr, 主要な降水粒子
は途中約 10 分間の霰を除き雪片であった. 事例(2) では 42 cm の降雪で降雪強度は 1.83 cm/hr, 主要な降水粒
子は霰であった. 事例(3) では 22 cm の降雪で降雪強度
は 1.29 cm/hr, 主要な降雪粒子は雪片であった. 事例(4)では 57 cm の降雪で降雪強度は 2.59 cm/hr, 主要な降水
粒子は霰と雪片が混在していた(図 1).
次に, 事例(4) における主要な降水粒子の時間変化を調べるため 5 分毎の CMF を求め一時間ごとのグラフにまとめた(図 2). この結果, 15 時から 18 時, 20 時から 23 時の各 3 時間で霰と雪片が混在していたことがわかった. この間, 1 分値でも霰と雪片は同時に観測され

図 2 2018 年 2 月 5 日 2000JST から 2355JST の 5 分毎の CMF を求め, 一時間ずつ表した.
参考文献[1] ISHIZAKA et al., 2013, J. Meteor. Soc. Japan, 91, 747762.

-200-

大 気 放 射 （RD）

-201-

RD-01+ (P3J, D1K)

日本における全天日射・下向き赤外放射の経年変化*大 河 原 望 (気 象 研 究 所 )， 斎 藤 篤 思 ( 気 象 庁 )， 中 島 浩 一 ( 気 象 庁 )， 大 竹 潤 (気 象 庁 ) ，
佐 々 木 駿 (気 象 庁 )， 丹 治 菜 摘 (気 象 庁 )， 成 田 修 （ 高 層 気 象 台 ）， 居 島 修 (高 層 気 象 台 )
1.

はじめに

地表面における放射エネルギー収支の正確な把握は，地球温暖化に代表される気候変動の監視等に，極めて重要である．日本国内では，気候区を代表する５地点（つくば（1996.2~），札幌，福岡，石垣島，南鳥島（いずれも 2010.4~））において，国際的な地表面放射観測網である BSRN[1]の観測点として精密な放射観測を行っている．これまで， Ohmura A.[2]や Wild M. et al. [3]等により， 地表面放射観測データを解析して 1920 年
代から 2010 年頃までの世界各地における下向き放射要図２ 国内の下向き赤外放射の長期変化．

素（全天日射、下向き赤外放射）の長期変化が明らかにされている．本研究では，2010 年以降の国内の下向き放射要素の長期変化を明らかにするため，５地点における地表面放射観測データの解析を行った．

3.

結果

国内の全天日射と大気混濁係数の長期変化を図１に示す．2010 年以降の全天日射は，短期的な変動が大き
いが増加傾向が見られる（2011-2019 年の 5 地点平均で

2.

解析方法

+0.67 W m-2 年-1）
．大気混濁係数を見ると，本解析期間

国内５地点における地表面放射観測データの１分平を通じて大規模な火山噴火は起こっておらず，小さな均値から求めた年平均値の長期変化を解析した．また，値で推移している．このため，増加の要因としては，

下向き放射の値に大きな影響を及ぼすエーロゾルや水

全天日射に大きく影響を及ぼす雲の変化によるものが蒸気等による大気の濁り具合についても，合わせて解主と考えられる（雲の観測を行っている 3 地点平均（札析を行った．解析期間と要素は次のとおり．

幌，福岡，石垣島）の雲量（十分比）で-0.04/年減少傾

・解析期間：

向）． 図２に，国内の下向き赤外放射の長期変化を示

2010 年～2019 年

・使用データ： 国内５地点の地表面放射観測データ，
大気混濁係数，地上気象観測データ

す．下向き赤外放射は，小さな短期変動や地点毎の違いはあるが増加傾向が見られる（2011-2019 年の５地点
平均で+0.41 W m-2 年-1）
．これは，主に大気中の CO2等の温室効果ガスの濃度上昇を反映しているものと考
えられる．
参考文献
[1] Ohmura, A. et al., 1998, Baseline Surface Radiation
Network (BSRN/WCRP): new precision radiometry forclimate research. Bull. Am. Meteorol. Soc. 79,
2115-2136.
[2] Ohmura, A. 2009, Observed decadal variations in surface
solar radiation and their causes, J. Geophys. Res., 114,
D00D05,doi:10.1029/2008JD011290.
[3] Wild, M. et al., 2009, Global dimming and brightening:
An update beyond 2000, J. Geophys. Res., 114, D00D13,

図１ 国内の全天日射と大気混濁係数の長期変化．

doi:10.1029/2008JD011382.

-202-

RD-02+ (P3J, D1K)

北極域の大気上端の短波放射フラックスの季節変動とその長期変動*安 間 碩 成 ,1.

早 坂 忠 裕 (東 北 大 院 理 )

はじめに年以降の積雪面積の年々変動性の増加が考えられる．

北極域では，近年海氷面積の減少・積雪面積の減少な陸域の晴天放射，海域の晴天放射，海域の雲放射効果

ど気候変動が顕著にみられる．海氷や積雪はアルビーの月ごとの偏差をそれぞれ図 1b，c，d に示した．晴天

ドが高く，これらの変動は短波放射に大きな影響を与放射の変動の大きな月は陸域で 5，6 月，海域で 6，7 月

える．また，短波放射の変動には雲の影響も重要である．

となる．これは，積雪と海氷の季節変動の違いと関連し近年の海氷面積の減少に伴って，北極海の大気上端ている．また近年では，海域における雲放射効果の増加の上向き短波放射が減少している [1,2]．また，この短傾向がみられる．

波放射の変動に対して雲の変動の影響は極めて小さい[2]．一方，北極海の夏の大気上端の上向き短波放射の

4.

まとめ

変動は雲量と海氷の変動で説明される [3]．これらの先

大気上端の上向き短波放射フラックスは 2012 年前後

行研究の多くは年平均や夏に注目して短波放射の長期で減少トレンドから年々変動が大きく変化した．この変動の解析がされている．しかし，北極域の海氷や積雪

変動は陸域と海域で違う傾向であった．また，この変動の季節変動は大きく，季節変動に注目して短波放射のの大きな月は陸域で 5，6 月，海域で 6，7 月と異なる．

長期変動を評価する必要がある．そこで，本研究は衛星
観測データを用いて 2001 年から 2019 年までの 19 年の季節ごとに大気上端の上向き短波放射フラックスの長期変動を解析する．
2.

解析手法

大気上端の上向き短波放射フラックス・雲量・雲の光学的厚さは CERES EBAF-TOA Ed 4.1 を用いた．雲の影
響を見積もるために雲放射効果を用いた．ここで，雲放
射効果は全天放射と晴天放射の差とした．また，積雪被覆率・海氷密接度は CERES SYN1deg Ed4.1 を用いた．
解析期間は 2001 年から 2019 年の 19 年間，解析領域は
北緯 60 度から 90 度までとした．

図１ (a) 2001 年から 2019 年までの年平均の北極域の大気上端の上向き短波放射フラックス．
Ocean が北極

3.

結果と考察

海域，Land が北極陸域，All が北極全域を表す．(b)から2001 年から 2019 年までの年平均の大気上端の上向(d)は大気上端の上向き短波放射フラックスの月ごとのき短波放射フラックスを図 1a に示した．北極全域では偏差を表す．(b)は北極陸域の晴天放射，(c)は北極海域

大気上端の上向き短波放射の減少トレンドが 2001 年かの晴天放射，(d)は北極海域の雲放射効果である．ここら 2012 年までみられ，2012 年以降は年々変動が大きくで，偏差の基準は 2001 年から 2019 年の各月の平均値変化した．海域と陸域では変動の特性は異なる．海域でとした．

は 2001 年から 2007 年まで減少トレンドがみられ，
2007
年以降は年々変動が大きく変化した．この要因として，

参考文献

2007 年以降の海氷の変動性の増加が考えられる．また，[1] Hartmann, D. L., and P. Ceppi, 2014, J. Climate, 27, 2444–

2007 年以降はそれより前の期間と比べて雲の短波放射効果が増加し，短波放射の減少を弱めている．陸域では全域と同様に 2012 年で変化する．
この要因として，
2012

2456.
[2] Pistone, K. et al., 2014, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 111,
3322–3326.
[3] Loeb, N. et al., 2019, J. Climate, 32, 5003–5019.

-203-

RD-03+ (P3I, D1K)

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の解析と検証*関 口 美 保 (東 京 海 洋 大 学 学 術 研 究 院 ), 橋 本 真 喜 子 (JAXA/EORC)
竹 中 栄 晶 (千 葉 大 学 ), 中 島 映 至 (環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

大気エアロゾルは直接的効果と間接的効果を通じて、

経 54.0〜56.6 度とした。解析期間は関東領域で 2018
年 4 月〜2020 年 6 月、北京市街域では 2018 年 4 月〜

地球気候に大きな影響を与えている。人為起源エアロ

2019 年 3 月、アマゾン域では大規模な森林火災が起こ

ゾルの排出は年々増加しているとされており、抑制をった 2019 年 6 月〜9 月の結果を示す。

図るためにもより正確な推定が必要である。また、陸面

関東領域の検証では、SKYNET サイトである越中島、と海洋のリモートセンシングにおいて、エアロゾルは

千葉、つくばに設置されているスカイラジオメーター

深刻な誤差をもたらす夾雑物であり、その除去が重要の解析結果を⽤いた。北京市街域とアマゾン域ではである。

AERONET サイトである Beijing と Alta Floresta の解析

本研究では新しい衛星解析アルゴリズムである多波結果を⽤いた。上記の解析期間は検証サイトのデータ

長多ピクセル法（MWP 法）[1]による大気エアロゾルのが存在する期間として設定されている。また、SGLI L2

解析を行った。MWP 法は複数チャンネルの観測値を複プロダクト（陸上エアロゾル）も⽐較に使⽤した。

数のピクセルに一度に用い、エアロゾル分布が滑らか

3.

解析結果

になるように制限をかけて導出する解法であり、ピク

図１に 2019 年 8 月の波長 500nm のエアロゾル光学

セルごとに解析する手法と比べ、地表面反射率が水平

的厚さの検証結果を示す。6, 7 月のエアロゾルの少ない

方向に複雑な都市域などでも得られた AOT の空間分

時期ではやや過大評価傾向となっているが、８月以降

布が滑らかになる点が本手法の優位性である。多くののエアロゾルが多い時期ではよく再現されていると言

観測データを一度に用いることにより、従来よりもえる。

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[2]を用いることでこの問題点も克服され、GOSAT-2/CAI-2 でも定常解析に使用されている。
本発表では昨年の春季大会と同様に 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北京市街域、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１次散乱アルベド等の変数の比較も行う。
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

図１ 2019 年 6 月〜9 月の波長 500nm のエアロゾ
ルの光学的厚さの解析結果（青）と AERONET（赤）、SGLI L2 プロダクト（緑）の比較
関東領域や北京市街域でも光学的厚さの解析を行い、れている可視赤外線放射計 SGLI（Second Generation

検証データと比べて妥当な結果が得られている。地表

Imager）の大気上端放射反射率、大気補正済陸域反射率

面が不均一な都市域では従来手法による解析が困難での L2 プロダクト(ver.1)を用いて推定を行った。また、あるため、本手法の有用性が示唆される。

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、北京市街域では北緯 39.6〜40.6 度、東経 116〜117 度、アマゾン域では南緯 8.2〜10.0 度、⻄

参考文献[1] Hashimoto, M., and T. Nakajima, 2017, J. Geophys.
Res. Atmos., 122, 6347-6378.
[2] Takenaka et al., 2011, J. Geophys. Res. Atmos., 116, 82158240.

-204-

RD-04+ (P3I, D1K)

非球形大気微粒子の光学特性の包括的なデータベース*齊 藤 雅 典 (テ キ サ ス A&M 大 学
1.

はじめに

大気科学科)

ベースは，紫外から⾚外までのスペクトル領域にわた

⼤気汚染，砂嵐，及び⽕⼭噴⽕に伴い放出される⼤る放射伝達計算に適応できます．さまざまな鉱物エア

気微粒⼦（エアロゾル）は，地球環境に⼤きな影響を

ロゾル粒⼦および⽕⼭灰粒⼦について，実験室/現場測及ぼします．これまでの数⼗年間，エアロゾル特性の定とデータベースから得られた散乱位相⾏列と後⽅散全球分布を監視するために，衛星観測は⼤きな役割を

乱特性を⽐較したところ，概ね整合性が⽰されました．

果たしてきました．しかしながら，地球⼤気におけるエアロゾルの直接的・間接的な放射効果の不確実性は，依然として⼤きいです．これは，粒⼦サイズ，化学組
成，及び複雑な粒⼦形状によって基本的に決定されるエアロゾルの光学特性が，適切にモデル化されていな
いためです[1]．
⾛査型電⼦顕微鏡に基づく実験室での測定では，鉱物エアロゾル粒⼦と⽕⼭灰粒⼦の形状が不規則な⾮球

図１．TAMUdust2020 データベースで⽤いられている形であり，サンプル間でかなりのばらつきがあること

エアロゾル粒⼦形状モデル．

が明らかになっています[2]．さらに，エアロゾルの化学・鉱物組成は，エアロゾルの放出起源と粒⼦のサイズに⼤きく依存し[3]，エアロゾルの散乱特性に複雑に

3. データベースの応用
前述のデータベースを⽤いて，様々な光学的厚さと寄与します．それにもかかわらず，気候モデルにおけ

有効粒⼦サイズを持つ鉱物エアロゾル粒⼦を含む⼤気

る放射伝達計算やエアロゾルのリモートセンシング⼿について，能動型・受動型衛星搭載センサー信号のシ法では，球形または回転楕円体に基づく空間的に不変

ミュレーションを⾏い，その適⽤性を確認しました．

なエアロゾルの散乱特性モデルが，未だ広く使⽤され特に，典型的なエアロゾル粒⼦サイズの全範囲にわたています．このような単純化は，信頼性の⾼いエアロ

る⾮球形粒⼦の堅牢な後⽅散乱がデータベースに含まゾル特性の取得とエアロゾル放射強制⼒の推定におけれていることから，粗モードエアロゾル粒⼦の微物理る⼤きな障害の⼀つとなっています．エアロゾルの気的特性に対する能動型センサー信号の適切な解釈が初候への影響に関する堅牢な観測制約を取得するには，めて可能になりました．

現実的な粒⼦形状と固有の光学特性（つまり，屈折率

このデータベースでは，ユーザーが使い易いインタの実数部と虚数部）を考慮したエアロゾルの散乱特性

ーフェイスで設計されているため[5]，ユーザー指定のモデルの開発が急務です．

スペクトルに依存する屈折率，粒⼦サイズ，および球形度に対するエアロゾルの⼀次散乱特性を取得する事

2. 散乱特性データベース（TAMUdust2020）
本研究では，エアロゾル，特に鉱物エアロゾルや⽕が容易に可能です．

⼭灰粒⼦を含む放射伝達計算への応⽤を⽬的として，

参考文献

不規則な⾮球形エアロゾル粒⼦の光学特性のデータベ[1] Mishchenko, M. I., et al., 2003, J. Quant. Spectro. Radiat.

ース（TAMUdust2020）を開発しました．エアロゾルの粒⼦形状モデルは，⾃然界のエアロゾルの複雑な粒⼦形状を模倣するために，不規則な六⾯体形状の集合を⽤いました（図１）．複数の最先端の光散乱計算機

Transfer, 80, 953–972.
[2] Reid, E. A., et al., 2003, J. Geophys. Res., 108(D19),
8591. https://doi.org/10.1029/ 2002JD002935.
[3] Di Biagio, C., et al., 2017, Atmos. Chem. Phys., 17,

能を使⽤して[4]，サイズパラメータ，複素屈折率，球1901–1929, https://doi.org/10.5194/acp-17-1901-2017.

形度のさまざまな値について，これらの粒⼦の⼀次散[4] Yang, P., et al., 2019, Prog. In Electro. Res., 164, 27–61.

乱特性を計算します．従って，TAMUdust2020 データ[5] https://github.com/masasaito/TAMUdust2020-205-

RD-05 (P2M)

2020 年 8 月 上 旬 に 九 州 、 沖 縄 地 方 で 確 認 さ れ た 煙 霧 時 のスカイラジオメータ観測＊1.

山 崎 明 宏 1， 工 藤 玲 1， 白 石 浩 一 2， 原 圭 一 郎 2, 高 島 久 洋 2, 林 政 彦 2, 西 田 千 春 21
気象研究所，2 福岡大学
はじめに

ルの形状は回転楕円体を仮定し非球形を考慮している。

気象研究所では、雲・エアロゾルの監視と放射影響の実態解明を進めるため、国内外に観測点を配置し地上

また、気象データとして SYNOP の気圧データと、WOUDCのオゾンデータを使用してデータ解析を行った。

観測を実施してきた。観測地点は、鉱物性ダスト（黄砂観測事例として煙霧が観測された 8 月 5 日の宮古島、粒子）や黒色炭素の発生、輸送を考慮して、国内におい煙霧が観測され環境省大気汚染物質広域監視システムてつくば、福岡、宮古島及び南鳥島であり、放射観測機において二酸化硫黄（SO2）の上昇が顕著だった 8 月 6器に加え、エアロゾル In-situ 観測機器（エアロゾル

日の福岡のスカイラジオメータ観測から得られた

散乱・吸収係数、粒子個数を測る装置など）を同時に設

500nm のエアロゾルの光学的厚さ（AOT@500nm）、一次散

置している。

乱アルベド（SSA@500nm）、オングストローム指数（α）

2020 年 8 月上旬に九州、沖縄地方の広範囲で煙霧がを Fig.1 に 示 す 。 Fig.1 で 示 す AOT@500nm, α ,観測された。気象庁は、福岡において 8 月 2 日から 5

SSA@500nm の平均値は、宮古島で AOT@500nm=1.400, α

日と 6 日から 7 日に、宮古島において 8 月 5 日に煙霧

=1.056, SSA@500nm=0.994,福岡で AOT@500nm =1.597,を観測した。福岡の環境省大気汚染物質広域監視シス

α=1.181, SSA@500nm=0.992 であった。推定されたテム（そらまめ君）では、煙霧観測時の PM2.5 と SPM のSSA@500nm は、WCP-112(1986) が示す Volcanic Ash

値が上昇し、8 月 4 日から 5 日、6 日から 7 日にかけて（SSA@500nm =0.944）より吸収が小さく（値が大きい）、の二酸化硫黄（SO2）値の上昇が見られた。宮古島では

Sulfate（SSA@500nm =1.000）に近い値であった。講演

SPM の測定のみ行っており、8 月 5 日に値の上昇が見ら

発表時には、福岡の他の日の煙霧時のスカイラジオメれた。また、宮古島から 300km 離れた沖縄本島では同ータの観測結果についても報告する。

じ 8 月 5 日に PM2.5, SPM, 二酸化硫黄（SO2）の上昇を測 定 し て い た 。 衛 星 観 測

TROPOMI

AOT@500nm
Ang.Exp.

（https://sacs.aeronomie.be/nrt)では、西之島からた可能性を示唆している。ここでは、煙霧が確認された期間中において、福岡と宮古島に設置しているスカイ
ラジオメータ観測から得られたエアロゾル光学特性に

1
0.8

1.5

0.6
1
0.4
0.5

0.2

0
8/5/20 6:00:00

8/5/20 9:00:00

ついて報告する。
AOT@500nm
Ang.Exp.

スカイラジオメータのデータ解析

スカイラジオメータのデータは、天空散乱光インバ
al., 1996）を気象研究所で改良したソフトウエア
SkyRad.Pack MRI version 1 （Kobayashi et al., 2006,2010）を用いて解析を行った。直達光による減衰から光8/5/20 15:00:00

0
8/5/20 18:00:00

福岡

SSA@500nm

2.5

1

2

0.8

1.5

0.6

1

0.4

0.5

0.2

0
8/6/20 6:00:00

8/6/20 9:00:00

8/6/20 12:00:00

8/6/20 15:00:00

0
8/6/20 18:00:00

学的厚さを求めるための機械定数は、検定された基準

DATE

器と比較観測を行うことで、観測点のスカイラジオメ

Fig.1 スカイラジオメータの観測結果

ータに検定値を転写し決定した。尚、解析時のエアロゾ（上図：宮古島、下図：福岡）-206-

SSA@500nm

ージョンコード SkyRad.Pack ver.4.2 （Nakajima et

8/5/20 12:00:00

DATE

AOT@500nm, ALPHA

2.

SSA@500nm

SSA@500nm

煙霧が西之島火山噴煙由来の空気塊により起こっていAOT@500nm, ALPHAの二酸化硫黄（SO2）が九州、沖縄地方に到達しており、

宮古島2

RD-06 (P2L)

金星大気対応広帯域放射伝達モデル
Mstrn-Venus の 開 発 （ そ の ２ ）*関 口 美 保 , 栗 原 礼 子 （ 東 京 海 洋 大 学 ）， 眞 子 直 弘 （ 千 葉 大 学 ），高 木 征 弘 , 佐 川 英 夫 (京 都 産 業 大 学 ), 松 田 佳 久 (東 京 学 芸 大 学 )
1.

はじめに

ごと)、気圧 36 点(0.01 – 100 atm、対数線形)のテーブル

金星の大気環境の謎を解き明かすためには、金星のを作成した。各層での気圧、気温で内挿し、その層での放射エネルギー収支を再現する必要がある。そのため吸収係数を求めた。⾦星の雲は硫酸の液滴からなるとには数値シミュレーションモデルが必要となるが、金されており、複素屈折率は 75%H2SO4 を、雲粒数濃度の星大気は地球とは大きく異なるため、地球の大気モデ

鉛直分布と粒径分布は Haus15 を⽤いた。波数領域はルを転用するのではなく、金星の大気環境に特化した1000 – 50000 cm-1 とし、太陽⼊射スペクトルについてはモデルを作成する必要がある。2020 年春季大会におけHaus15 に倣い Kurucz のデータ[5]を使⽤した。前述のる金星大気の長波領域の放射伝達モデルの開発に引き過程以外は地球⼤気⽤広帯域放射伝達モデルMstrnX に続き、本研究では短波領域の放射伝達モデルの構築を

準じた。

行った。
2.

使用データと放射伝達モデル

3.

LBL モデルの結果比較

今回開発した LBL モデルの結果と Haus15 の比較を本研究では Haus ら[1](以下 Haus15 と呼ぶ)で採用さ行った。Haus15 で示されている気体や雲、レイリー散

れた吸収や散乱の取り扱いを参考に、長波放射領域と乱の光学的厚さほぼ一致していたが、可視域で上向き整合性を取りながら研究を進めた。HITRAN は 1960 年

放射フラックスの過小評価が見られた。惑星反射率は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き吸収線データベース

30000 cm-1 付近で 5%程度の過大評価となった。さらに、
上向き・下向き放射フラックスの鉛直分布では、厚い雲が存在する 50 – 70 km 付近で差が見られ、強い多重散
乱による放射伝達過程の違いが現れたと考えられる。
4.

ブロードバンドモデルの構築である。金星大気の 96.5%を占める CO2 は HITEMP

今回作成した LBL モデルを元にして短波領域を 20

2010[2]を用い、その他に存在する気体(H2O、CO、SO2、バンドに分割した Mstrn–Venus を作成した（表１）。大HF、HCl、OCS)は HITRAN2012[3]を用いた。線形につ会では放射平衡実験の結果を示す予定である。
Band range
gasBand range
gas
1000 – 3500
CO210600 – 11600 H2O
3500 – 3920
CO211600 – 12500 H2O3920 – 4700
CO212500 – 15200 H2O
4700 – 5150
CO215200 – 22100 H2O
5150 – 6050
H2O
22100 – 24000 H2O
6050 – 6600
CO224000 – 30000 SO26600 – 8300
H2O
30000 – 33400 SO28300 – 9350
H2O
33400 – 38500 CO2, SO29350 – 9650
CO238500 – 42000 CO2, SO29650 – 10600
H2O
42000 – 50000 CO2, SO2

いては Lorentz 線形とし、CO2 は Tonkov ら[4]の c ファ
クターを用い、cutoff は CO2 で 125 cm-1、それ以外の気体では 100 cm-1 とした。また、紫外域の連続吸収は CO2に つ い て は Haus15 を 参 照 し 、 SO2 に つ い て は
HITRAN2012 に同梱されている紫外吸収データを用いた。さらに、上部の雲領域に存在するとされている紫外の未知の吸収物質についても Haus15 の"High altitude
model"を参照した。
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、計算時間が⾮常にかかるため、本研究では波数解像度を 0.005 cm-1 とした。
また、吸収線の数が膨⼤であるため、中⼼強度が 10-35
cm−1/(molecule·cm−2)以下の吸収線は扱わないとした。
これらの吸収線について気温 34 点(100 – 800 K, 20 K

表１： Mstrn-Venus SW のバンドと吸収気体
参考文献[1] Haus, R, et al., 2015, Planet. Space Sci., 105, 159–174.
[2] Rothman, L.S., et al., 2010, J. Quant. Spectrosc. Radiat.
Transfer, 111, 2139–2150.
[3] Rothman, L.S., et al., 2013, J. Quant. Spectrosc. Radiat.
Transfer, 130, 4–50.
[4] Tonkov, M.V., et al., 1996, Appl. Opt., 35, 4863–4887.
[5] Kurucz, R.L., 2011, http://kurucz.harvard.edu/sun-207-熱 帯 大 気 （TR）

-208-

TR-01+ (P3J, C1K)
秋台風の移動速度の鈍化
山口 宗彦(気象研)、前田 修平(高層気象台)
1. はじめにすると、-1.60m/s と、さらに指向流が弱まる。これらの結

地球温暖化が台風に及ぼす影響に関して、これまでは

果は、過去 40 年における移動速度の鈍化は、地球温暖化

主に、その強さや頻度の変化に注目が集まっていた。一方、と気候の内部変動がおよそ 1:1 の割合で寄与していたも移動速度の変化も重要である。台風の移動速度が遅くなるのの、将来は地球温暖化の影響が勝ることを意味する。まと、ある地点で見ると、台風の影響を受ける時間が長くな

た、地球温暖化と PDO 負の位相が重なると移動速度の鈍化るためである。例えば、千葉県を中心として強風被害を起が顕著になることを意味する。同様の結果は 9 月だけでな

こした令和元年房総半島台風（2019 年台風第 15 号）や、

く 10 月にも見られ、地球温暖化により、将来秋台風の移記録的な大雨により河川の氾濫等を引き起こした令和元

動速度の鈍化がさらに進む可能性がある。

年東日本台風（2019 年台風第 19 号）は、ともに日本の太平洋側に接近したときの移動速度が平年値と比べて約40％も遅いという特徴があった。このことは、被害が拡大したことの要因の一つであった可能性がある。
本研究では、1980 年から 2019 年の過去 40 年における台風の移動速度の変化、および RCP8.5 シナリオで、地球の平均気温が産業革命以降 4℃上昇した状態における台
風の移動速度の変化を、地球温暖化の影響と気候の内部変動の影響の両面から調査する。
2. 使用データ
過去の移動速度の変化を調べるため、気象庁のベストト
ラックと長期再解析データを使用した。地球温暖化の影

図 1．9 月に台風の移動速度が低下した地点。1980 年～

響と気候の内部変動の影響を定量的に評価するため、1999 年と 2000 年～2019 年の各格子点における台風の平

d4PDF による過去実験、及び将来実験の結果を使用した。

均移動速度の比率を示す（後半 20 年/前半 20 年）。

3. 結果
過去 40 年の台風の移動速度の変化を、月ごと、地点毎に調査すると、9 月の中緯度帯における移動速度の鈍化が顕著であった（図 1）。東京地点では、前半の 20 年に比べ後半 20 年は約 35 %台風の移動速度が遅くなっていた。季節進行が遅れ、偏西風が日本上空で弱く、台風を移動させる風（指向流）が弱まっていたことが要因である（図略）。
図 2 は、9 月における指向流（東経 120 度-140 度、北緯
25 度-35 度の 500hPa 高度における領域平均風速）と太平
洋十年規模振動（PDO）指数の関係である。この図から、日本に接近する台風の指向流の強さは、PDO が正の位相では強く、逆に負の位相では弱くなり、PDO の影響を強く受

図 2．9 月の指向流（黒）と PDO 指数（赤）との関係。青、

けていることがわかる。

黄色の網掛けは PDO 正、負の位相をそれぞれ示している。

図 2 から、過去 40 年における台風の移動速度の鈍化に気候の内部変動が影響していたことがわかるが、これだけでは地球温暖化の影響を評価することはできない。そこで、
d4PDF の過去実験における温暖化実験（過去の実際に温暖化した地球を再現する実験）と非温暖化実験（過去の温暖化がなかったと仮定した実験）の結果を解析した。温暖化
実験、非温暖化実験において、指向流の強さを PDO 正、PDO
負の期間それぞれで算出し、変化量を求めた（図 3）。PDOの影響で指向流が鈍化した(-0.60m/s)のと同じくらい、地
球温暖化も移動速度の鈍化に寄与している（-0.41, -

図 3．過去実験における温暖化実験、非温暖化実験、およ0.51m/s）ことがわかる。さらに、将来実験の結果を解析

び将来実験における指向流の強さの比較。9 月の結果。

-209-

TR-02+ (P3I, C1K)

水平解像度 1km の領域大気海洋結合モデルを用いた
Typhoon Trami (2018) の将来変化予測
1)

1.

*金 田 幸 恵 1)・ 相 木 秀 則 1),2)・ 坪 木 和 久 1)・ 高 藪 出 3)

名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 、 2)海 洋 研 究 開 発 機 構 、 3)気 象 研 究 所

はじめに強度がやや過大であるが、これらの傾向を捉えている。

熱帯低気圧は、暖かい海からの潜熱を駆動源とする。

温暖化気候下、
暖かい海上で Trami は急速に発達する。

そのため、地球温暖化による海面水温(SST)の上昇に伴しかし、北緯 21.5-22 度でピークを迎えた後、急速に減って、より強い台風が日本などの中緯度に北上してく衰し、PGW では、沖縄到達時には台風が CNTL より衰る可能性が危惧されている[1]。一方で、台風の強度が弱した。台風の中心付近の SST 低下量を比較したとこ増すほど、台風に伴う SST 低下も大きくなる[2]。つまろ、北緯 22 度で CNTL では 2.6℃の低下であったが、り、将来の温暖化気候下で台風が発達すれば、それがPGW ではさらに 4.5℃と大きく低下していた（図２右）。

引き起こす SST 低下もより大きくなり、台風の発達もPGW では大気最下層の気温も CNTL から 3.1℃上昇しより大きく抑制される可能性を示唆する。そこで、近ている。その結果、海面から大気最下層への潜熱・顕年、日本近海を北上した顕著台風から、特に海洋への熱フラックスは、CNTL に比べ PGW で大きく抑制され影響が大きいと予想される移動速度が遅かったていた（図示せず）。

Typhoon Trami (2018) を対象に、高解像度領域大気海洋

本実験より、温暖化気候下、移動速度が遅い顕著台結合モデルによる擬似温暖化実験を実施した[3]。

風では、台風がより強くなることでより大きな SST 低

2.

下を引き起こし、台風の発達がより抑制されうること

モデルと手法用いたモデルは、雲解像モデル CReSS に３次元海洋が明らかになった。今後、台風のより精度の良い将来

モデル NHOES を結合した領域大気海洋結合モデであ変化予測には、高解像度大気海洋結合モデル実験と海る[4] 。まず気象庁客観解析データ 及び JCOPE2 再解

洋の将来予測が重要である。

析データを初期値・境界値に再現実験（CNTL）を行った。水平解像度は 0.01 度格子、積分期間は 2018 年 9月 26 日 0600UTC からの 4.5 日間である。擬似温暖化実
験（PGW,PGWC）で、大気場に加算する温暖化差分は、気象研究所全球大気 20km モデルによる気候変動予測実験（現在気候 1979–2003、rcp8.5 シナリオの 21 世紀
末 2075–2099）[5]から作成した。海洋には、温暖化による SST の上昇分を、PGW では水深 100m で 0 になる
よう減少させた値を、PGWC では減少させずに与えた（図 1g。擬似温暖化実験を含む詳細は[3]を参照）
。
3.

結果と議論

気象庁によると Trami は計算開始１日目には 0.5–2.1

図１ 計算開始時の SST 分布（a:再現実験, b:擬似温暖化実験）、
海洋貯熱量分布（c:CNTL, d:PGW, e:PGWC）と台風の経路。
計算領域で平均した気温(f), 海水温(g)（CNTL 黒, PGW 赤,PGWC 紫）。

m/s の極めて小さな移動速度で 28℃以上の暖かい海上を北西進した。CNTL では経路・速度ともに再現されている（図 1a）
。擬似温暖化実験で、台風の経路・速度に変化はなく、SST が 31℃を超える暖かい海域を北西進した（図 1b）
。計算領域で平均した SST は 3.4℃上昇していた。大気は、地表付近で 3.1℃、300hPa で最大の6.0℃の昇温で安定化傾向であった（図 1f）。
図２に台風の中心緯度と中心気圧の時間変化を示す。
期間中 Trami の強度は大きく変動しないが、観測によると北緯 21-23 度で中心気圧が上昇した。再現実験は、

図２ 台風の中心緯度と中心気圧（左）と台風中心半径 200km以内の平均 SST（右）（CNTL 黒, PGW 赤, PGWC 紫）。
参考文献: [1] Yoshida et al. (2017), [2] Lin et al. (2008), [3] Kanada
et al. (2021), [4] Aiki et al. (2015), [5] Mizuta et al. (2012)
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科研費20H05166, JP19H00705 の支援を受けた。

-210-

TR-03+ (P3I, C1K)

2019 年台風 15 号(Faxai)と 19 号(Ｈagibis）による海洋変化
飯田康生 1・2、筆保弘徳 1、田中裕介 2、飯塚 聡 3、宮本佳明４
1. 横浜国立大学大学院、2. 海洋研究開発機構、3. 防災科学技術研究所、４．慶應義塾大学
1. はじめに

Hagibis の方が広範囲に深いところまで海洋に影

海洋上で発生発達する台風は海洋の影響を受け響を与えたと考えられる。また、Faxai が通過した

るが、台風は海洋にも影響を与える。2019 年台風

黒潮上では約 45 ｍまで高水温となっているため、

15 号（Faxai）（令和元年房総半島台風）及び 19 号

通過した後でも SST はあまり低下していなかった。

(Hagibis)（令和元年東日本台風）は台風の強度や一方、Hagibis は黒潮大蛇行に伴う冷水域を横切っ

移動速度は異なるものの、同じ秋季で比較的よくたため、通過経路上での SST 低下が顕著になった似た経路で関東に接近している。本研究では、高と考えられる。しかし黒潮上では、海面水温低下

解像度の海洋モデルを用いて、Faxai 及び Hagibis

は小さかった。黒潮流軸近傍では、黒潮の移流にによる海洋変化について調べた。

よって他の領域より高い状態に戻る傾向がみられる。したがって、台風による SST 低下に対して、

2. モデル海洋モデル MRI.COM をベースとして改良され台風の強度や移動速度だけでなく、水温鉛直構造や黒潮も影響を及ぼすことが考えられる。

た水平解像度 1.85 km の高解像度海洋モデルであ発表では Faxai 及び Hagibis のクーリングパラ

る。初期値は NCEP GDAS/GFS と MSM をそれ

メータの解析を行い、SST 低下の要因についてもぞれ用いて比較をしている。

定量的に言及したいと考えている。

3. 結果と考察
台風の横方向のサイズが小さい（暴風域半径が約 100km）Faxai は、図（左上）のように通過によって海面水温は台風進路の右側で局所的に 約
0.8℃の低下をもたらしていた（図右上）。一方、サ
イズが大きい（暴風域半径が 300km 以上）Hagibis
は、図（左下）のように海面水温（SST）低下は広範囲かつ約 2℃と顕著であった（図右下）。台風通過にともなう SST 低下後、上昇がみられたが、ともに 2℃程度であった（図右）。この SST 上昇により、Faxai は通過前より海面水温は高温になった。
台風が海水をかき混ぜることで、深いところの冷たい海水と混ざり SST が低下するが、鉛直拡散係

図

数や深さごとの海水温変化の傾向を見ると、Faxai左）Faxai と Hagibis による SST 分布。

は水深~35 m、Hagibis は~75 m までそのかき混ぜ

白丸：台風経路、黒丸：Faxai と Hagibis の位置効果がみられた。Hagibis は Faxai に比べ強度及び右）左図の黒丸における SST 変化

サイズが大きく、さらに移動速度が遅いため

SST 変化

赤枠：台風通過前後の SST 変化-211-

TR-04+ (P3J, C1K)

令 和 元 年 台 風 第 15 号 接 近 時 の 波 崎 海 洋 研 究 施 設 に お け る 海 上 風 に 関 し て＊

阪 本 実 紀 1), 2)・ 大 澤 輝 夫 1)・ 伊 藤 丈 乃 1)・ 嶋 田 進 3)・ 中 村 聡 志 4)・ 竹 山 優 子 5)(1 ) 神 戸 大 学 大 学 院 ， 2 ) 神 戸 地 方 気 象 台 ， 3 ) 産 業 技 術 総 合 研 究 所 ， 4 ) 港 湾 空 港 技 術 研 究 所 ， 5 ) 東 京 海 洋 大 学 )

1.

はじめに

鉛直シアのべき指数は，波崎桟橋が強風域に入った 9

令和元年台風第 15 号(以下，T1915)により，関東沿

月 9 日 0 時頃までは 0.1 前後の値であったが，台風の岸部を中心に記録的な風速が観測された．この期間に接近と共に徐々に低下し，最接近直前の同日 5 時には

茨城県波崎海洋研究施設で観測された風向・風速と洋最低値 0.03 を記録した（図略）．

上風力発電用風車の設計要件を比較する．
2.

令和元年台風第 15 号について

次に，10m 高度における超音波式風向風速計から得られた突風率を第 3 図に示す．この図から 9 月 9 日 6～7

T1915 は，同年 9 月 9 日 3 時前に三浦半島に接近，同時頃に1.3 前後の値をとっていることがわかる．
また，

日 5 時前に中心気圧 960hPa で千葉市付近に上陸した．

9 月 9 日 8 時以降に突風率が 1.3 を上回っているのは風T1915 の特徴として，その半径が小さかったことが挙げ

向が西寄りとなり，陸面の影響を受けているからであられる．上陸の中心気圧は 960hPa で，暴風・強風半径

る．ライダーによる 100m 高での観測値からも同期間にがそれぞれ 60，120 海里であった．これらの値は，1951

おいて同様な突風率が得られた．

年から 2019 年までの全 1104 台風の気象庁ベストトラ
ックデータ(緯度 30～40 度に位置する台風のうち半径が最小の時刻のデータを採用．暴風半径で 311 例，強風半径で 461 例)と比較すると暴風半径では 5 番目，強風半径では 3 番目に小さかった．第 1 図に中心気圧と半径の関係性を示す．赤色の三角形は上陸時の T1915の値であり，中心気圧の割に暴風・強風半径が小さい
ことがわかる．
第 2 図. ライダー観測による各高度の風速

第 1 図. 暴風半径(左), 強風半径(右)と中心気圧．
3.

波崎桟橋での風向・風速観測結果

茨城県波崎海洋研究施設には全長 427m の桟橋が設置されており，T1915 接近当時，桟橋先端部では超音波風

第3 図. 超音波風速計による海面上 10m 高の風速(黒色実線)と突風率(赤色点)．
4.

おわりに

速計とライダーによる海上風の観測が行われていた．

T1915 はその暴風・強風半径は小さいながら記録的な使用ライダーは Leosphere 社製のドップラーライダー

暴風をもたらした点が特徴であった．台風中心が北西(WindCube V1)であり，計測高度は，40～220m の範囲で側約 30km を通過した波崎桟橋では，海上風の特性につ20m 毎，観測間隔は 10 分毎であった．

いての貴重な観測データが得られた．今回対象とした

T1915 が接近した 9 月 8 日 9 時から 9 月 9 日 15 時まT1915 のように，台風をはじめとする顕著現象時には風でのライダー観測の結果を第 2 図に示す．高度 100m に車の損傷事故が過去に国内でも確認されており，今後おける期間最大風速は 9 月 9 日 6:50 に観測されたの開発が見込まれる洋上風力発電所の設置・運用には39.2m/s である．その際の風向は 177 度の南風であった．

台風時における海上風況の更なる調査が必要である．

-212-

TR-05+ (P3I, C1K)

令 和 ２ 年 台 風 10 号 の数 値 シミュレーションによる強度変化要因解析*笠 見 京 平 1 , 佐 藤 正 樹 2 ,1
東京大学理学部, 2 東京大学大気海洋研究所
1.

はじめに

令和 2 年台風 10 号は日本の南で特別警報級の勢力にまで発達したが、九州接近時には弱まり、気象庁が可能性に触れていた鹿児島県への暴風特別警報の発表は行われなかった。この研究ではなぜ台風 10 号の発達が止まったのかを調べるために非静力学正二十面体格子
大気モデル NICAM による数値実験を行った。
2. NICAM による数値実験
この研究では NICAM を用いて数値実験を行った。
2020 年 9 月 1 日 12UTC における再解析データを初期値とした数値実験(実験 1)の他、水蒸気ついての感度実験(実験 2)とポテンシャル渦度(PV) インバージョンについての感度実験(実験 3)、
アンサンブル実験(実験 4)を行
い、結果を考察した。いずれの実験でも格子間隔 14km、鉛直層数 40 層で計算を行った。大気の初期値は実験 1、
2 では NCEP FNL、
実験 3 では高度、気温、風は JRA55、
水蒸気、
雲水量は NCEP FNL、
実験 4 では NEXRA[1] (50アンサンブル)を用いた。海洋や土壌の境界条件はいずれの実験においても NCEP FNL を用いた。
3. 解析手法
この研究では、台風強度予測の重回帰モデル SHIPS[2]で用いられている予測変数の中で寄与の大きいものの 1 つである SHDC に特に注目し、台風の中心気圧やその時間変化との関係について調べた。SHDC は台風
中心から半径 500km 以内の 850hPa と 200hPa の鉛直シ
アを表す指標である。850hPa と 200hPa それぞれの風速についても考察も行った。また、軸対称性の指標である AXIS[3]について考察した。
4. 結果
実験 1 において、中心気圧が最低となる時点（9 月 5
日 08UTC）での台風中心付近の海面水温は 302K 程度と、台風を発達させるのに十分な水温であり、発達を止めた要因としては考えにくい。この実験では、台風が衰弱を始める時には、まだ鉛直シアが小さい一方、
200hPa 風速は大きくなり始めていることがわかった。
200hPa 風速が大きくなるのは上層のトラフを回り込む
南寄りの風が原因と考えられる。実験 2 では先行する
台風 9 号が上層トラフの南下に影響している可能性を考え、初期値における台風9 号周囲の水蒸気を除いた。
実験結果では台風 9 号の強度は急速に弱化したが、トラフの張り出し方への影響はほとんどなかった。実験 3では PV インバージョンによってトラフの強度を変化させた実験を行った。その結果トラフの変化に影響は出たものの、200hPa 風速に大きな変化は生じず、台風
強度への影響は軽微であった。実験 4 におけるアンサ
ンブル実験の台風中心気圧の時間変化を図 1 に示す。
この実験では鉛直シアよりも図 2 に表した 200hPa 風速と台風の中心気圧の時間変化との間により強い相関があり、200hPa 風速が台風の発達の抑制に寄与していることを示唆する結果となった。これは上層風によって台風の内部領域に乾燥空気が流入したことが原因と考えられる[4]。台風中心付近の軸対称性については、強度が高くなるほど軸対称度が高くなる結果が得られた。
今後はより高解像度の実験を行うことで、台風の発達の再現性を高める必要がある。また、台風の中心付
近の水蒸気や内部構造を解析し、より詳細なメカニズ
ムの解明を行う。

図 1 アンサンブル実験における台風中心気圧の時間
変化 ．時刻 0 は 2020 年 9 月 1 日 12UTC.

図 2 NICAM アンサンブル実験における 200hPa 風
速と台風の中心気圧の時間変化との関係．
参考文献[1] 世界の気象リアルタイム
https://www.eorc.jaxa.jp/theme/NEXRA/guide_j.htm[2] 嶋田宇大, 大和田浩美, 2018, 気象研究所技術報告,82, 4- 19[3] Shimada et al., 2018, Wea. Forecasting, 33, 1587– 1603
[4] 筆保弘徳, 宮本佳明, 2013, 気象研究ノート, 226,
84- 85-213-

TR-06+ (P3J, C1K)

台 風 Kirogi（ 2012） の 傾 圧 的 な 発 生 過 程*柳 瀬 亘 ， 嶋 田 宇 大 （ 気 象 研 究 所 ）， 北 畠 尚 子 （ 気 象 大 学 校 ），栃本英伍（防災科学技術研究所）

1.

はじめに

熱帯低気圧の発生には偏東風波動やモンスーントラ
フなどの様々な総観場が影響する。比較的に高い緯度

台風の中心となった．7 日 12UTC には（図１右），台風
中心の渦と上昇流は北東～東側のバンド状構造からは離れており，構造の軸対称化が進んでいた．

での熱帯低気圧の発生には傾圧過程が寄与する場合が気圧中心での温度偏差の時間変化を見ると（図２），あり，これらは海外では「亜熱帯低気圧」や「（中緯度

6 日頃は上層擾乱に伴う寒気が高度 8~10km に存在し，擾乱の）熱帯低気圧化」というテーマで盛んに研究が暖気は下層に限られていた．この特徴は，亜熱帯低気

行われている（Davis and Bosart 2004, McTaggart-Cowan

圧が浅い暖気核構造を伴うとする先行研究（Guishard et

et al. 2013）．主に北大西洋での研究が多いが，2004 年

al. 2009）と整合的である．8 日頃には上層に大きな温に南大西洋のハリケーンとして注目された Catarina，ハ度偏差を伴う深い暖気核構造が形成し，中心付近で深ワイ周辺の Kona storm，地中海の medicane なども類似

い対流も組織化しており（図略），典型的な台風の構造の現象と考えられている（da Rocha et al. 2018）．北西太を形成していた．

平洋でも台風の一部が亜熱帯低気圧の特徴を示すことがある．2012 年 8 月 6 日 12UTC に北緯 28 度で発生し渦度生成過程の時間発展や上層擾乱の役割について
も解析を進めている．

た台風 Kirogi は，コンマ状の雲パターンや上層擾乱の影響など傾圧的な特徴を有していた（北畠 2013 年秋季大会, 柳瀬 2019 年秋季大会）．この発生過程を数値シ
ミュレーションにより解析した．
2.

手法

台風が発生する前の 8 月 5 日 00UTC から 144 時間のJRA-55 再解析を初期値・境界値とし，160oE，30oN を中心とする 4000km 四方の領域で気象庁非静力学モデ

図１ （左）8 月 6 日 12UTC と（右）7 日 12UTC の台

ル JMA-NHM による数値シミュレーションを行った．

風の構造の比較．高度約 1km の相対渦度（薄,中,濃の赤

水平格子間隔は 2.5km とし，雲水・雲氷・雨・雪・霰

シェード；各 2, 10, 50×10-5 s-1 以上），高度約 5km の上を予報する雲微物理スキームとKain-Fritsch 積雲スキー

昇流（透過青シェード；0.1m s-1 以上），海面更正気圧（黒ムで湿潤過程を表現した．

コンター；5 hPa ごと），高度約 10km の気圧（灰コンター；1hPa ごと）．図の中心に気圧の中心がある．

3.

結果

シミュレーション結果をベストトラックと比較すると（図略），台風の発生過程における気圧の深まりから衰弱に至るまでを良く再現できていた．また，雲や下層・上層風の水平分布も観測と整合的であった．
6 日 12UTC には（図１左），1000km スケールの低気圧の北東～東側で湾曲したバンド状の上昇流が組織化していた．Q ベクトル解析でも，低気圧の東側には力学的な上昇が診断された（図略）．このバンド状の上昇流の下層では渦度が強化し，特に北西端の強渦度域で

図２ 気圧中心における温度偏差（半径 0-100km 平均100km スケールの低気圧が局所的に深まり，その後にと半径 900-1000km 平均との差；℃）の時間-高度分布．

-214-

TR-07+ (P3J, C1K)

2019 年 台 風 10 号 進 路 予 測 可 否 の 要 因 分 析*中 野 満 寿 男 (JAMSTEC),

Ying-Wen Chen, 佐 藤 正 樹 (東 大 AORI)

1. はじめに
近年、台風進路予測の平均的な精度はめざましく向上している一方で、大外し事例もある。気象庁の「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では、
台風防災にかかる重点目標として”大規模災害に備えた広域避難・対応を可能にする数日先予測の高精度化”が掲げられており、この実現のためには、大外し事例の要因を分析し、予測システムの問題点を改善していくことが必要である。
2019 年台風 10 号は、8 月 6 日に発生し、北西ない
し北北西に進路をとり8 月15 日に広島県呉市付近に上陸した。8 月 6 日 12UTC 初期値の TIGGE データ[1]によると、NCEP モデルでは多くのメンバーが日本の東海上を通過すると予測していた一方で、
ECMWF や気象庁モデルは日本への上陸を予測する
メンバーが多くあった（図１a-c）。本研究では 100
メンバーのアンサンブル実験を行い、台風 10 号の進路予測可否の要因分析を行った。
2. 実験設定
本研究で用いたモデルは、28km 格子の全球非静力学モデル NICAM[2]である。鉛直総数は 38、モデル
トップは高度 36km である。雲は陽に計算し、対流パラメタリゼーションは用いない。
初期値には112km格子のNICAM-LETKFを用いて作成された 100 メンバーの解析値 NEXRA[3]を用いた。8 月 6 日 12UTC から 1 日おきに 8 月 9 日 12UTC
まで計 4 初期時刻から 10 日間積分を行った。
3. 結果
図１d に 8 月 6 日 12UTC 初期値の台風 10 号の進路予測結果を示す。NICAM は図 1a-c に示す 3 セン
ターの進路予測のばらつきをおおむね捉えた。8 月
11 日 12UTC における台風中心位置誤差を用いて、アンサンブル相関解析を行った結果、中心位置誤差が大きいメンバーでは日本付近の太平洋高気圧の張り出しが弱く、誤差が小さいメンバーでは太平洋高気圧の張り出しが強かったことが示唆された。同時刻における台風中心位置誤差の上位 20 メンバーと下位 20 メンバーを抽出し、合成図解析を行った。その結果、太平洋高気圧の張り出しの程度に加えて、誤差が大きかったメンバーでは日本の南海上での台風の停滞を予測できず、北進していたこと、また、
台風10 号の西に存在していた台風9 号が西により東に存在したことがわかった。以上のことから、台風
9 号と太平洋高気圧の予測が台風 10 号の進路予測結果に大きく影響していたことがわかった。

図１ 2019 年 8 月 6 日 12UTC を初期値とする(a)気象庁、(b)ECMWF、(c)NCEP, (d)NICAM による台風 10 号の予測．太線は気象庁ベストトラック。色は時刻を示す。
参考文献[1] Swinbank, R., et al., 2016, Bull. Amer. Meteor. Soc.,
97(1), 49-67.
[2] Satoh, M., et al. 2014, Prog. Earth Planet. Sci., 1, 18.
[3] Kotsuki, S., et al., 2019, SOLA, 15A, 1-7
謝辞：本研究は文部科学省「富岳」成果創出加速プ
ログラムの支援を受けた。計算は地球シミュレータ
で行った。

-215-

TR-08+ (P3I, C1K)
台風経路の文字列化による類似度順位付け∗

木村佳羽，神山翼（お茶大情報）

1 はじめに

4 類似台風の順位付け

台風経路の類似度を調べ過去の事例を参照すること

経路類似度（軌跡類似度）の値は格子の位置 A〜D には，自然現象についての理解を深めるだけでなく，防災

よって一組の台風に 4 通りずつあるが，そのうち中央値上の観点からも重要である．台風経路の類似度に関してと最大値それぞれの順位を合計した数を昇順に並べ，経はこれまでに様々な研究が提案されているが，今後も増路類似度（軌跡類似度）の順位付けを行った．更に，経え続ける台風経路データを効果的に処理するには，簡便

路類似度と軌跡類似度それぞれでの順位を合計して昇順

で扱いやすい手法を模索することも有意義であろう．

に並べ替え，これを類似台風の順位とした．

本研究では，台風経路についての自由度の高い検索や例として，令和元年東日本台風とその類似台風上位 5

分類を少ない計算量で実現させるために，時系列データ

個（1 位：1997 年台風 18 号，2 位：1998 年台風 5 号，3を文字列で表現する二次元の SAX 法 [1] を用いた．

位：1964 年台風 20 号，1995 年台風 12 号，5 位：2009

2 台風経路の文字列化

年台風 18 号）の台風経路図を図 1 に示す．

台風が通過しうる日本周辺の領域（80◦ E〜160◦ W，

80◦ N〜10◦ S）を 10◦ 間隔の等緯度等経度格子に分割し，その各格子に，十分な文字数が確保できる文字として漢字を割り当てた．また，ベストトラックデータ [2] を用いて 1951〜2020 年の全ての台風の中心位置の値を読み取り，6 時間ごとの台風の中心位置によって対応する文
字を順に並べ，台風経路を文字列に変換した．
例えば，2019 年台風 19 号（令和元年東日本台風）の経路は「寸寸寸水水水水水水元元元元元元元元元牛切切
切切切切切切切心心心心心心心心引引引六六六犬久千千

図1

令和元年東日本台風（黒）とその類似台風（赤）千下」と表される．

3 類似台風の抽出

5 まとめと今後の課題
台風経路の時系列データを文字列に変換し，文字列間二つの文字列の類似度を計算する手法であるレーベ
ンシュタイン距離を用いて，文字列化した台風経路の類
似度を定量化する．台風ごとの寿命の差を考慮するための類似度から経路類似度を定義した．また，データの文
字列化により格子間隔を超える地図上の距離関係が損なわれることや，台風によって並進速度が極端に異なる場

レーベンシュタイン距離は正規化を行い，その値を 1 か合も考慮できるような類似台風の順位付けを提案し，台ら引いて 100 倍したものを経路類似度（%）として扱う．

風経路図からも分かるように，大きく離れている箇所がしかし，経路類似度の値は格子の位置に左右されるため，もとの格子の位置（A）を緯度，経度，緯度・経度

経路全体を通して少ない台風を上位に抽出できた．
台風の中心位置だけでなく，データに含まれる最大風方向にそれぞれ 5◦ ずつずらした状態（格子位置 B，C，速などの情報も活用すれば，抽出される類似台風の情報

D）で改めて台風経路の文字列化を行い，格子位置ごとが防災により重要な役割を果たせる可能性がある．

の経路類似度を比較した．
また，経路類似度は並進速度の差による影響を受けや

参考文献

すく，台風の組み合わせによっては，並進速度の差を無[1] Lin et al., 2003, SIGMOD Workshop.

視して軌跡そのものの類似度を考えたい．そこで，同じ[2] 気象庁 台風ベストトラック,https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/besttrack.html,（2021/2 閲覧）

文字が連続しないように文字列を圧縮し，圧縮した文字列に対する経路類似度を新たに軌跡類似度（%）とした．

-216-

TR-09+ (P3I, C1K)

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 1 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 1 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は, 予測向上のために理解すべきだ

大きさが 40km 程度である. 一方緯度が上がるにつけでなく, 純粋科学としても本質的問題である. そこれ, わずかながら眼が大きくなる傾向もあり, これはで本研究では, 高解像度衛星画像を情報科学的手法でBell (1974) と整合する.

自動解析し, 高精度な「台風の眼の直径」のデータを

また, 時系列でみた台風の眼の大きさに関しては,大量収集するアルゴリズムを開発した．その後，本

近年になるほど平均的に眼が大きくなる傾向がある.

データを用いて台風の眼に関する分析を行った．

次に，最小気圧の台風画像から直近 10 年と古い

先行研究の Bell (1974) では, 台風の眼の地理分布データから 10 年までの画像の平均をとり，合成したや, 緯度依存性の考察がなされているが, 衛星観測以

もの (図 2 左) と，同様の手法で 5 年の画像 (図 2 右)前のデータに基づく研究ゆえ, データの質の信頼度がを作成した．2 つの画像は共通して台風の外縁に緑

限定的である. そこで, 現代的データを用いて, Bellの画素が存在する．緑の画素は古い台風の平均画像(1974) を「再訪」することが本研究の目的である.

であることから，直近の台風の大きさが小さくなり，
台風の眼が大きくなったと考えられる．

2. データセットの作成
データセットの作成は，まず国立情報学研究所（北今後はこの解析結果から台風の眼の大きさを決定する要因を精査するとともに, シミュレーションによ

本朝展准教授）の Web サイト「デジタル台風（http:る物理メカニズムの検証を進める予定である.

//agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/)」に

参考文献

アクセスする. サイトのソースファイルを読み込み,

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

各時刻における当該台風の緯度・経度・中心気圧・風Modiﬁcation, 408, 14-18.

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. 当該台風画像において閾値を定め, 画像を二値化する. 画像の中心に積乱雲が存在しない画素が 2 個以上存在した場合「眼を検出した」と判定し, 積乱雲が存在しない画素を再帰的に探していく. 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

図1

解析結果 左: 台風の眼の大きさと緯度の関係. 右: 台風の眼の大きさの年平均時系列.

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 2019 年の間で計 336 個の台風の眼に

図2

ついてのデータが得られた.

り，和をとったもの．右: 同様に 5 年間のもの．

-217-

解析結果 左: 10 年間の台風画像の平均をと

TR-10+ (P3I, C1K)

ひまわり８号赤外画像を用いた台風内部コア領域の風速推定*塚 田 大 河 (北 大 院 環 境 科 学 ),
1.

はじめに

堀 之 内 武 (北 大 院 地 球 環 境 )像に対して，近い走向で隣接した画素集合にラベリン

台風内部コア領域の風速構造をモニタリングするこグを行い，それぞれの画素集合から許容範囲内の曲率とは，台風力学の理解や強度推定・予測において重要で連なる画素を部分集合として取り出し，それぞれをである。Tsukada and Horinouchi (2020; TH20) は，ひま線分で近似するアリゴリズムである。検出された線分

わり８号で実現された台風機動観測の時空間分解能のに沿った平均輝度温度を算出し，10℃以上の値を持つ高さを活かし，台風の眼の中の下層における接線風速

線分を下層風，それ以外を中・上層風として分離した。

を時空間スペクトル解析によって導出する手法を開発し，その運動の特徴を明らかにした[1]。TH20 は可視画

3.

結果像を用いた推定手法を提案したが，昼夜を問わず観測

上層雲混入時の方位角-時間断面図に対する線分検可能な赤外画像にも適用する場合，解析対象領域への出では，下層雲や中・上層雲に対する線分が個別に検上層雲の混入が下層風の推定に悪影響を及ぼす。加え出された（図 1）。この期間は，第一推定値よりわずかて，ひまわり８号の赤外画像は可視画像に比べて空間に速い下層風（~1.1×10-3 rad/s）が全体を占め，中・上

分解能が低いため，より難しい問題と言える。

層風はより遅い運動（~0.4×10-3 rad/s）として検出されそこで本研究では，上層雲の混入に頑健で，可視・た他，期間後半の南東域に小スケールで速い下層風

赤外を問わず適用可能な風速推定手法を新たに開発す（~1.6×10-3 rad/s）も検出された。今後は線分の時空間ることを目的とする。本研究では半径を固定して取得分布に基づく品質管理による誤検出の減少を目指す。

した方位角-時間断面図上での雲の移動に線分をフィッ
ティングすることで個々の雲に対応する風速を導出す
る手法を開発する。なお，TH20 の手法は軸対称平均としての風速推定であったが，本手法では追跡結果の空4.

謝辞

衛星画像は情報通信機構 NICT サイエンスクラウドより取得しました。

間分布も把握できる点に特色がある。
2.

データと手法

データはひまわり８号台風機動観測の赤外画像（B13,
10.4 μm）を用いた（時間 2.5 分，水平 2 km 間隔）。手法の検証事例として2017年台風21号Lanを採用した。
TH20 と同様の手順で台風画像上の半径を固定して方位角-時間断面図を取得した。これに対し，目視推定により得られた接線風速の第一推定値 (1.0×10-3 rad/s)を相殺する逆回転処理を施した後に，時間軸を 30 秒・
方位角軸を 2° 間隔で線形にリサンプリングした。これを基にガウシアンピラミッドを作成し，平滑化レベルの異なる各画像に対して，方位角方向に隣り合う画素と比較して極小となる画素を雲頂として残す二値化を

図１： 2017 年 10 月 21 日 06 – 07 UTC の半径 26 km

施した。これらに対し，最も粗い二値画像から順番ににおける輝度温度の方位角-時間断面図（逆回転・リサ[2]

線分検出 （後述）を行った。ただし検出時には，よりンプリング処理済み）と検出された線分。線分は下層粗い画像で既に線分近似された画素を対象の二値画像

風（橙）と中・上層風（青）を，黒破線は 10℃を示す。

から取り除く前処理を施すことで，追跡対象の時空間
スケールに応じた雲追跡を可能にした。本研究で用い

参考文献

た線分検出手法は Fast Line Detector[2]と呼ばれ，二値画[1] Tsukada and Horinouchi, 2020, GRL, 47, e2020GL087637.
[2] Lee et al., 2014, IEEE, ICRA, 2014, 5550-5557.

-218-

TR-11+ (P3J, C1K)
台風発生時に観測された活発な雷活動*久保田尚之, 高橋幸弘, 佐藤光輝 (北大院理)１． はじめに活発な積乱雲内では強い上昇気流によって雷が発生する。近年積乱雲内の雷の活動度が対流活動の指標として用いられている。台風周辺においても雷が発生しており、台風の急速強化の際、雷活動が最も活発化し、台風最盛期の先行指標として注目されている(Price et al. 2009)。JICA と JST による地球規模
課題対応国際科学技術協力プログラムの研究課題「フィリピンにおける極端気象の監視・情報システ

図 1：2020 年 8 月 27 日‐9 月 3 日の台風 9 号と発達前の熱帯低気圧

ムの開発」では、フィリピンと西太平洋域に雷放電の最大風速(黒実線、右軸 m/s)と半径 500km 以内の雷頻度(青実線、観測網を展開しており、フィリピン海で発生した台左軸 3 時間の頻度)。

風周辺での雷放電を調査した。台風発生時に観測した急激に増加する雷活動について報告する。
２. データ
雷放電を受信する VLF 帯の電波受信機をグアム、フィリピンのマニラ、沖縄県瀬底島に設置し、リア
ルタイムで雷放電の時刻、振幅を観測している。2020
年 8－12 月の 3 地点のデータを用いて、雷放電の位
置評定を実施した。台風は気象庁ベストトラックデータを、雲はひまわり 8 号の赤外放射輝度温度を用いた。
３．結果
2020 年 8 月 28 日 06Z に発生した台風 9 号の強度と中心から半径 500 ㎞以内で発生した雷頻度の時系
列を図 1 に示す。雷頻度は台風発生時に急激に増加

図 2：8 月 28 日 04Z の 1 時間の雷分布(×印)と雲頂温度(色コンター

し、最も多く観測した。台風発達中も雷活動は活発

K)。D は熱帯低気圧の中心。

だが、台風の強さが一定になると雷活動は弱まっている。雷が最も活発な 8 月 28 日 04Z の雷と雲分布を図 2 に示す。雷は熱帯低気圧中心付近に集中し、雲頂温度が 190K 以下に達する非常に活発な積乱雲域に見られることがわかる。雷が最も活発な時間帯の熱帯低気圧中心付近の北緯 16－19 度、東経 128－
131 度での 10 分ごとの雷と雲頂温度時系列を図 3 に示す。期間中対流活動は非常に活発で雲頂温度は200K 付近を中心に広がっている一方で、雷頻度は03:30-05:30Z に集中して増加している。
気象庁は 06Z

図 3：8 月 28 日 02-06Z の北緯 16－19 度、東経 128－131 度での 10に台風 9 号発生と判定した。台風中心に近い対流活

分ごとの雷頻度(黒線)と雲頂温度頻度分布(色コンター%)。

動が発生直前に特に活発だったことが雷観測から推定することができる。2020 年にフィリピン海で発生

謝辞：本研究は、地球規模課題対応国際科学技術協力プログラムのした台風の約半数が発生前後に雷頻度の急増を観測

研究課題「フィリピンにおける極端気象の監視・情報システムの開発」

した。

ULAT/ SATREPS の支援により実施した。

-219-

TR-12+ (P3J, C1K)

大気太陰潮汐に伴う降水微小変動現象のメカニズム検証∗

佐藤優花 1 ・神山 翼 2(1: お茶大物理, 2: お茶大情報)

1 はじめに4 結論・今後の課題

月の潮汐力によって，地上気圧が微小変動すること

気圧と相対湿度の位相関係が先行研究の提唱するメは古くから知られており [1]，その現象は 「大気太陰カニズムと整合していることが分かった. 雲量につい潮汐」と呼ばれている.

ても潮汐のシグナルを見ることができ, メカニズムもKohyama and Wallace (2014) [2] は, 欧州中期予報

整合している. 相対湿度の振幅を見ると, 海上の方がセンターの提供する高解像度気象再解析データから,強く, 雲量の振幅を見ると, 陸上の方が強い. これらの

大気太陰潮汐のシグナルを検出した. 続く Kohyama

差に物理的意味があるかどうかは, 今後検証が必要でand Wallace (2016) [3] は，大気太陰潮汐によって気ある. また雲量の場合は, 再解析データの信頼度は限圧だけでなく気温や降水量も同時に微小変動してい定的であるため, 衛星データについても同様に解析をることを, 降雨観測データの解析によって明らかにし,行い, 検証する必要がある.

「地上気圧の変動に伴って断熱膨張・圧縮が生じること
で気温や湿度が変化し, その結果雲や降水にも変動をもたらす」という仮説を提唱した.
本研究では, 相対湿度や雲量の再解析データを解析することで, 上記の仮説の妥当性を検証する．

2 相対湿度・雲量から潮汐シグナルの検出

参考文献[1] Newton, I. (1687), Philosophiae Naturalis Principia Mathematica,
Joseph Streater, London.
[2] Kohyama, T., & Wallace, J. M. (2014). Lunar gravitational atmospheric tide, surface to 50 km in a global, gridded data set.
Geophysical Research Letters, 41(23), 8660-8665.
[3] Kohyama, T., & Wallace, J. M. (2016). Rainfall variations inducedby the lunar gravitational atmospheric tide and their implications
for the relationship between tropical rainfall and humidity. Geophysical Research Letters, 43(2), 918-923.

朔望周期に合わせた sin 関数と cos 関数をそれぞれ作成し, その時系列に対して気象データの回帰係数を求め, 図に起こした. 850hPa 面の相対湿度と雲量*1 について解析したところ, 以下の図のようになった. どちらの解析においても、潮汐のシグナルを読み取ることができる.

3 振幅の解析
振幅について解析したところ, 相対湿度では海上の方が大きく, 雲量では陸上の方が大きく見えた. そこで,

図 1 相対湿度 (%) の sin 関数 (左) と cos 関数(右) に対する回帰図 縦軸が緯度, 横軸が経度. 等値
線が地上気圧について解析した結果, 陰影が相対湿度での結果. ERA-Interim を使用．

それぞれについて北緯 30 度から南緯 30 度の範囲の海上と陸上の振幅の平均を求めた. 相対湿度については,
海上の振幅の平均は 0.034, 陸上の振幅の平均は 0.021となった. これより, 海上の平均振幅は陸上に比べておよそ 1.6 倍になっていることが分かる. 雲量について
は, 陸上の振幅の平均は 1.16 × 10−3 , 海上の振幅の平図2

均は 1.03 × 10−3 となった. これより, 陸上の平均振幅

る回帰図 縦軸が緯度, 横軸が経度. 等値線が地上気は海上に比べておよそ 1.12 倍になっていることがわ
かる. ただ, どちらも標準偏差の 2 倍でとったエラー
バーの範囲が重なっていた.

雲量の sin 関数 (左) と cos 関数 (右) に対す圧について解析した結果, 陰影が相対湿度での結果.

ERA-Interim を使用．
*1 雲量は 0˜1 の値をとるデータで, 無単位となっている-220-

TR-13+ (P3J, C1K)

熱 帯 沿 岸 起 源 重 力 波 の成 層 圏 準 二 年 周 期 振 動 への寄 与 （続 ）*山中 大学（総合地球環境学研究所） ・ 荻野 慎也（海洋研究開発機構）
1.

はじめに

シア海大陸（IMC）で CDC は最も卓越するが[1]，アフ

前報（2020 年秋 TR-11+(P3L, B2P), 予稿集 p.257）でリカ・南米が IMC とほぼ－90º，180º の位置関係にあるは，赤道近傍の地上で卓越する沿岸日周期（CDC）海ことに加え，地球自転が充分に高速であることが本来

陸風循環[1]は海陸両方向かつ東西両岸で逆向きの内部

局所的な日射強制を実質的に帯状化させている（図 1）．

重力波であり，これが成層圏準二年周期振動（QBO）

太平洋エルニーニョやインド洋ダイポールモードで生成に必要な東西双方向に等振幅な波の有力候補であIMC の海水温が下がると CDC も弱まり, QBO の周期はるとする仮説を展開した．CDC も QBO も高分解能モ

延びる（が何れも不明瞭）．季節内変動（MJO）は雲団

デルでの再現はなお不充分なので，引続き最も簡単な

上陸を通じて CDC に影響し，QBO にも関係し得る．

Plumb の QBO-analog [2]を用い，その重力波運動量束がCDC は，金星大気で全球的位相構造の日周期（潮汐）現実の CDC に対応して変動するとして検討を進める．

について検討されたような“moving flame”作用[4]を生

2.

CDC が規定する QBO の構造・特性
この仮説では，QBO の振幅（±20～40 m/s）
，周期（20～30 ケ月），卓越範囲（緯度 20 度以内）は，CDC の位
相速度，振幅（運動量束），卓越範囲（日射日周期≫年周期）でそれぞれ規定される．CDC 海陸風循環が強い
ほど QBO は短周期になり，極端に強めると二重周期となる．CDC を極端に弱めると QBO 的構造は崩れる．
3.

CDC を通じ QBO が生成される惑星の条件
低緯度 CDC は，中緯度山越え気流（停滞波による弱じない．CDC は海陸共存惑星地球ならではの現象で，
陸惑星（金星・火星）や海惑星では起きない（木星 QQOは別原因ということになる）．CDC は子午面循環・水循環（cold trap）と連動し，海岸線分布のほか陸上の植生や人間活動（heat island）などでも振幅が変わるので，これらも QBO の周期を変調させる可能性がある．
参考文献[1] Yamanaka et al., 2018: Prog. Earth Planet. Sci., 5, 21.
[2] Plumb, 1977: J. Atmos. Sci., 34, 1847.

風層生成）[3]と共に自転地球による大気圏コントロー[3] Tanaka & Yamanaka, 1985: J. Meteor. Soc. Japan, 63, 1047.

ルである．現実の海陸分布では海岸線最長のインドネ[4] Schubert & Whitehead, 1969: Science, 163(3862), 71.

図１ 地球赤道域の海岸線が生成する CDC 重力波の東向き・西向き運動量の時間（世界時）による変動．

-221-

TR-14+ (P3J, C1K)

アジアモンスーンに伴う中緯度から熱帯へのオゾン輸送の季節内変動による変調*荻 野 慎 也 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 鈴 木 順 子 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 木 下 武 也 (海洋 研 究 開 発 機 構 ), 藤 原 正 智 (北 海 道 大 学 ), 城 岡 竜 一 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

ジア域から西太平洋にかけての対流活動とその応答と夏季モンスーン期に発達するチベット高気圧に伴うしてのチベット高気圧の発達が見られ、高気圧循環に循環により、中緯度の下部成層圏から熱帯の上部対流伴う中緯度から低緯度へのオゾン輸送の様子が見られ圏へのオゾンをはじめとする物質の輸送が起こっていた。

ることが知られている。しかし、これまでは衛星観測

3.

結果や客観解析データに基づく気候学的な知見が多く、詳オゾンゾンデ観測結果(図１)には、対流圏界面付近

細な時間空間構造や混合のプロセスなどは明らかにな(16〜17 km)のオゾン濃度が 7 月上旬は比較的高く、そっていない。

の後中〜下旬にかけて低くなる、およそ 1 ヶ月の時間

本稿では 2018 年夏期にベトナム・ホーチミンで実施

スケールの変動が認められた。気温にも同じような正した Year of Maritime Continent - Boreal Summer Monsson

偏差から負偏差への変動が確認できる。これは上部対(YMC-BSM)観測で捉えられたオゾン変動を基に、チベ

流圏(10〜16 km)における低圧偏差から高圧偏差と同期ット高気圧に伴う物質輸送の詳細構造について述べる。

した変動であり、さらにこれらの変動は東南アジアか2.

観測・データら西太平洋における対流の季節内変動に伴って起こっ

観測は YMC-BSM2018 の一環として、ベトナム・ていることがわかった。

ホーチミンにおいて 2018 年 6 月 29 日から 8 月 4 日ま季節内変動に伴い対流圏界面付近のオゾンが変動すで実施した。期間中およそ 2 日に 1 回の頻度でオゾンる仕組みとしては、対流活発化に伴う対流圏下層起源

ゾンデの放球を 20 回行った。ここで得られたデータのの低濃度オゾンの鉛直混合や、対流の熱的レスポンス

他に背景場の状況を見るため、ERA5 の高度、気温、風による断熱的な鉛直変位に伴うものが考えられる。今速データ、NOAA の OLR、Aura-MLS によるオゾンの後、オゾン変動をもたらす要因についての解析を進め、データを使用した。観測期間平均の場として、東南ア結果を報告する予定である。

図 1 ホーチミンのオゾンゾンデ観測で得られた（左）オゾン分圧、（中）気温、（右）気圧の
時間高度断面図。上段は生の値を、下段は観測期間平均からの偏差を示している。

-222-

TR-15 (P2M)

今世紀における黒潮の海面水温昇温がもたらす秋台風の遠隔強化＊

藤原圭太, 川村隆一 (九大院・理)１．はじめに

３．結果

近年の黒潮における海面水温(SST)の昇温傾向
は、全球平均 SST の昇温率よりも顕著であり［1］、
日本における気象災害の甚大化が危惧される。黒潮は、温帯低気圧活動や局所的な極端降水に影響することが知られているが、最近の研究により、黒潮の海面潜熱フラックスが、黒潮から遠く離れた海域に位置する台風の発達に大きな影響を与えることが新たに見出された(黒潮の熱力学的な遠隔影響：［2］［3］)。海面潜熱フラックスは SST に依存する物理量であるため、近年の黒潮の高温化は、熱力学的な遠隔影響を介して、台風をより強めていることが予想される。本研究では、非静力学領域雲解像モデル(CReSS)を用いて、上記研究課題を調査する。

図 1 は、台風経路と中心気圧の時系列図を表す。
CTL ランと感度実験との間の台風経路の違いは小さい(図 1a)。台風中心気圧に関しては、
warm(cool)ランにおいて、台風強化が促進(抑制)された(図 1b)。特に、±1℃の SST 改変実験
では、27 日中頃から既に差が生じていた。このとき台風は、SST 改変領域から遠く離れた先島
諸島の東海上に位置していた。
台風直下の SST に差は生じていないため、各
実験の強度差は、黒潮からの水蒸気流入の増減で説明される。図 2 に示すように、warm ランでは、
下層北東風に沿って相対的な湿潤域が形成されており、これは黒潮から台風への水蒸気輸送の増加を表す。大気境界層内の水蒸気流入の強化は、
台風壁雲の潜熱加熱を増加させ、台風 2 次循環を強める。その結果、絶対角運動量の内向き移流が増加し、台風内部コアの spin-up が促進される。
本研究の結果は、近年の黒潮の SST 昇温に伴う台風への水蒸気流入フラックスの増加が、台風の熱力学的・力学的プロセスを経て、遠隔海域の台風強化を一層促進させることを示唆している。

２．実験設定本研究では 2010 年台風 14 号(Chaba)に注目し、SST 観測値をそのまま与える標準実験(CTL ラン)と黒潮域(図 1a の緑枠内)の SST 観測値に±0.5℃、±1℃の SST 偏差を加える感度実験(warm ランとcool ラン)を実施した。与えた偏差は、観測された
SST の長期トレンド等の昇温幅に相当する。水平解
像度は0.04°、計算期間は 2010 年 10 月 24 日 12
UTC-31 日 00 UTC とした。大気の初期値・境界値には気象庁 GSM、SST 分布には OISST を用いた。

参考文献[1] 気象庁気候変動監視レポート 2019. 令和 2 年 7 月発行.
[2] Fujiwara et al. (2020). JGR-A, 125(1), e2019JD031356.
[3] Fujiwara et al. (2020). SOLA, 16, 151-156.
図 1.(a)標準実験(黒線)と SST
改変実験(色付きの線)の台風経路。WR(CR)run は、正(負)のSST 偏差を加えた感度実験の結果である。図中の緑枠は、SST
改変領域を表す。丸印は、各日0000 UTC における台風の位置である。(b)10 月 27 日 0000 UTC
から 29 日 0000 UTC までの中心気圧の時系列図。図中の緑実
線は標準実験における最大発達率(12 時間における中心気圧降下率)の時刻を表し、緑点線
はその時刻の前後 6 時間を示す。

図 2. 10 月 28 日 07-13UTC で時間平均した可降水量(陰影)と水平風(ベクトル)の分布図。SST 改変実験の陰影は CTL ランからの差を表す。可降水量(水平風)は、地表面から高度 1 km の範囲で鉛直積算(鉛直平均)している。赤枠は SST 改変領域である。

-223-

TR-16 (P2L)
地球温暖化による台風並進速度変化
大和田 真由 1 ・神山翼 1 (1：お茶大情報)

1

はじめに

2.2

将来地球温暖化の進行に伴い台風の並進速度に影響を与える可能性が高いものの, 影響は明確にされていないため, 不確実さが大きい. そこで本研究では, 擬似
温暖化手法を用いて 2015 年 9 月の台風 18 号の気象シ
ミュレーションを行い, どのように気象が変化するのかを評価する.
現在気候の実験においては地域気候モデルの過去再現実験を行う. 擬似温暖化の実験においては現在気候実験に用いた再解析データに大規模場の変化を与えた
データセットを用意し, これを境界値として実験を行う. そして行った現在気候実験と擬似温暖化実験を比較することで, 変化を評価する. これが擬似温暖化手法
である.
温暖化すると台風の移動速度に影響を与えると言われている. 台風の速度が遅くなればなるほど, 影響を受ける時間が長くなり, 被害が甚大になることが予想される.
そのため, どのような変化をするのか評価することは極めて重要な課題となる.Kossin(2018)[1] によると, 地球温暖化により熱帯循環が弱まり, 台風の移動速度が 1946
年から 2016 年の間に世界的に 10 パーセント減少したと指摘している. これに対して,Moon et al.(2019)[2]によると衛星以前の時代のデータも含むため, 台風の検出に系統的なバイアスが存在する可能性が高いとして, 減速は実際の気候変化ではない, または誇張されているのではないかと述べている. また,Yamaguchi etal(2020)[3] によると, 地球温暖化により, 偏西風が北偏することで中緯度帯の台風を移動させる風が弱まり中緯度帯の台風の移動速度は遅くなるのではないかと指摘している. 移動速度の変化に与える影響が複数あり,十分に把握されているわけではないので, 本研究では,地球規模ではなく特定の小さい空間スケール分割（日本）での分析を行うことで, 変化の傾向を明らかにしたいと思う.

2

データと数値シミュレーションの設定

2.1

設定

領域大気モデルである SCALE Regional Model のVersion 5.3.3 を用いてシミュレーションを行う. デー
タは NCAR の FNLdata(全球最解析データ) の 2015
年 9 月 8 日 0 UTC から 2015 年 9 月 10 日 0 UTC までの 72 時間のデータを用いた. 擬似温暖化実験は, 海
面水温 (SST) に加算することで行った.
・現在気候実験 (control)
・擬似温暖化実験
plus1K:SST に 1K 加算
plus2K:SST に 2K 加算
plus3K:SST に 3K 加算
plus4K:SST に 4K 加算

移動速度の求め方

台風の中心位置を求める. その時刻とそれから 6 時
間後の中心位置の大円距離を計算し, 距離を 6 で割ったものを, その時刻の移動速度とする. これを各々の時刻ごとに求めた.

3

結果

3.1

再現性

数値シミュレーションを現在気候条件で行い, 得られた台風強度に対して, 気象庁のベストトラックデータ(RSMC Best Track Data) と対比することで精度の検証を行った. 比較的ベストトラックに近い経路と最低気圧をとる台風をシミュレーションすることが出来た.

3.2

現在気候実験と擬似温暖化実験の比較

現在気候実験では最低気圧は 982.1hPa であり,SST
を 1K 足すと 979.0hPa に,SST を 2K 足すと 978.9hPaに,SST を 3K 足すと 977.3hPa に,SST を 4K 足すと976.8hPa となり,SST を加算すればするほど台風の発達が見えた.
ま た, 上 陸 前 の 平 均 移 動 速 度 は,control が33.46(km/h),plus1K が 33.9(km/h),plus2K が35.21(km/h),plus3K が 35.72(km/h),plus4K が36.55(km/h) となり,SST を加算すればするほど速く
なった.

4

まとめ

今回,2015 年台風 18 号を擬似温暖化させることでどのように変わるのかを評価した.SST を加算すると, 中心気圧が下がり台風強度が強くなった. そして, 上陸前の台風の移動速度が増加した. 上陸前の鉛直シアを比較すると擬似温暖化した方が小さかったので勢力が維持されたのではないかと考えている.
ハイトや風などの大気場の温暖化差分の違いを考慮した数値実験を行うことにより、速度変化の原因を切り分けられる可能性がある. また, 他の台風でも同じ条件のもとシミュレーションを行うことで台風の移動速度に影響を与える要因を精査する必要がある.

参考文献[1] Kossin, J. P. A global slowdown of tropicalcyclone translation speed.
[2] Moon, I.-J., Kim, S.-H. Chan, J. C. L. Climatechange and tropical cyclone trend.
[3] Yamaguchi, M., Chan, J.C.L., Moon, IJ. Global
warming changes tropical cyclone translation
speed.

-224-

TR-17 (P2L)

ERA5 データにみられる熱帯雲クラスターのライフサイクル*

⻄ 憲敬 1・濱田 篤 2・佐藤令於奈 3（1:福岡大理 2:富山大学術研究部 3:福岡大院理）
中・東部熱帯太平洋では、北半球側に熱帯収束帯(ITCZ)がみられる。この収束帯の中に、ときおり東⻄数千 km におよぶ帯状の雲域が形成され、それが⼀気に変形して南北2-3 本の主に巻雲から構成される雲帯に変形する様⼦が観察される(Hamada et al.,2013, JMSJ)。このスケールの現象は、これまでの客観解析ではうまく表現されないことがほとんどだったため、その機構を調べることが難しかった。しかし、新しい再解析データ ECMWF Reanalysis v5(ERA5)を解析したところ、衛星の⾚外画像でみられる多くの事例が、かなり正しく表現されていることがわかった。⼀例を図 1 に⽰すが、NCEP/CPC
L3 half hourly 4km global merged IR の⾚外画像にみられる分割された雲帯が、ERA-5 の雲氷量のパターンと酷似していることがわかる。
再解析データについては複数プロダクトを⽐較したが、ERA5 ( 0.25°格⼦)が最も良く現象を再現しているので、主にそれを⽤いた。衛星画像としては、上に記した global merged IR データを主に⽤いた。
⻑期の⾚外画像を⽤いて現象の発⽣したローカ
ルタイムを調べたところ、分割発⽣の局所時のばら
つきは⼤きかったが、分割する前の対流性降⽔を含む 1 本の雲帯が形成される局所時には共通性がみられた。多くの事例において、輝度温度 210K に達する発達した雲が帯の中に形成されるのは00LT前
後である。この時間以降には、対流圏上部での雲の⾯積は増加するが、発達した積乱雲を⽰す 210K 級の雲は減少する。これは、Albright et al.(1985,
MWR)以来知られる熱帯海域の⽇変化に整合的である。雲帯が⻑⼤な線状に構成される理由はまだわからないが、広域において同時に形成される理由としては、雲活動の⽇変化が関連している可能性が⼤きい。
雲帯の分割をもたらす理由について解釈を試みた。積乱雲活動が活発で雲帯がまだ 1 本であるフェーズにおいて、上部対流圏(200hPa 付近)は、わずかながら周りよりも⾼圧となっている。分割発⽣場所
は⾚道に近いことから、地衡⾵というより、この⾼圧部から吹き出す⾵が卓越している(図 2)。分割開始後しばらくして積乱雲が衰退する時期にこの⾼圧構造が解消するが、このときの調節が分割の開始をもたらしているのかもしれない。また、分割形成

時には当初の雲帯位置付近に上部対流圏に限られる浅い上昇流が数時間以上継続し、ときには南北⽅向のセルが雲帯付近に検出されることもある。この浅い構造の維持も、継続的な南北への帯の移動につながっている可能性がある。

図 1: 2020 年 7 月 30 日 06Z における(上)Global IR の輝度温度(K) と（下）ERA5 の 200hPa 雲氷量( 常用対数で表示,
x10 kg/kg .

図 2: 2020 年 7 月 29 日 18Z における 150hPa の風(右下の矢印
がスケール, m s-225-)と高度(m)の分布. 雲帯は 5N 付近にある.

TR-18 (P2L)
スーパーパラメタリゼーションにおける熱帯低気圧の再現性*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

動した。その一方で初期の発達速度は著しく異なっ

現在の気候モデルにおいて、積雲対流の振る舞いており、KFでは-0.40 hPa/dayであった一方、SPでははパラメタリゼーションで表現されているが、その-0.25 hPa/dayであった。可降水量の領域平均値に関し表現性は十分とはいえない。この問題を克服するうても、時間とともに減少し、どちらの実験でも35〜

えでは雲解像モデルが有効であると考えられるが、40 mmに収束した。しかし、SPでの収束はKFに比べ大きな計算コストが課題となる。そこで、より小さて緩徐であった。

い計算量で積雲対流を陽に表現する手法として、鉛SPの子モデルは鉛直2次元領域であり、顕著な水平直2次元の雲解像モデルを子モデルとして親モデルの異方性がある。しかし、SPにおける熱帯低気圧は各格子に割り当てて積雲対流を計算させるスーパー

KFと同様に、概ね水平等方的な構造であった。

パラメタリゼーション（以下、SP） が提案されてお今後は雲解像実験による検証や、親モデル格子間

り[1]、発表者はこの手法を改良して雲解像気候計算

隔への依存性の調査を行い、それらの知見を活かしを行うことを目指している。

てMIROCとSCALE-RMを結合した全球スーパーパラ

ここで、SPの性質把握を目的とした単純な系でのテストケースとして、放射対流平衡条件の熱帯低気

メタリゼーションを実装し、改良を進めていく予定
である。

圧を設定し、SPと積雲対流パラメタリゼーションとの比較を行った。
2.

実験設定

使用したモデルはSCALE-RM のバージョン5.3.6である。計算領域は水平2000km×2000km、モデルト
ップ20 kmとし、水平格子間隔は50 km、鉛直格子間
隔は1/3 kmとした。コリオリパラメータは全域で2×10-5 s-1とした。積雲対流パラメタリゼーションとして、Kain-Fristchスキーム[2]（以下、KF）とSPを用いた実験を比較した。
SPにおける子モデルにもSCALE-RM v5.3.6を用いた。y方向を持たない2次元領域とし、x方向の領域幅は50.4 km、格子間隔は1.8 kmとした。鉛直格子は親モデルと共通とした。

図１(a) KF、(b) SPにおける、初期時刻から80日

海面水温は全域で300 Kに固定し、高度12 km以下

後の可降水量（塗り [mm]）と海面気圧（等値線、に1.5 K day-1の定常な冷却を与えることで放射冷却を

2hPaごと）。(c) KF（実線）とSP（破線）における模した。初期擾乱をガウシアンノイズとして与え、海面気圧の領域最小値の時系列。

80日間積分した。
3.

結果

KF、SPともに熱帯低気圧が自発的に発達し、60日目以降は中心気圧が概ね980 hPaから985 hPaの間で振

参考文献[1] W. Grabowski, 2001, J. Atmos. Sci., 58, 978-997.
[2] Kain, J. and J. Fritsch, 1990, J. Atmos. Sci., 47, 27842802.

-226-

TR-19 (P2L)
3 次元的な藤原効果
Jae-Deok Lee (琉球大／慶北大)，伊藤耕介 ∗ (琉球大)，Johnny Chan (香港城市大)1. はじめに狭義の「藤原効果」は，2 つの同極の渦が接近した際に，2 つの渦がお互いを回転させることを指すが，現実に 2 つの台風が接近した場合の渦の挙動は，非常に複雑であり，進路予報を大きく外す原因ともなっている．回転成分以外の2 つの台風の近接作用については，例えば，Chan and Law(1995) は，渦度領域の広さが無限小でない場合に非線形効
果によって 2 つの渦は互いに近づくことを指摘し，外側に負の渦度領域をまとった正の渦度領域に関しては，2 つの渦の初期位置が近い場合には接近し，初期位置が遠い場合には離反が起こることを示している．
一方，主に過去の研究は 2 次元の順圧非発散モデルを用いて行われたものであり，3 次元モデルを用いて加熱を考慮した枠組みで研究はこれまでほとんど行われてこなかった．一般に，台風の進路は指向流だけでなく，加熱の偏りにも依存するため，2 つの渦が近接した際にも加熱の寄与によって渦が移動する可能性がある．そこで，本研究では，
WRF を用いた 3 次元モデル実験を行い，2 つの台風が互いに影響を及ぼし得るかどうかについて調査した．

2. 実験設定
本研究では，モデルとして WRF のバージョン 3.6.1 を用い，緯度 15◦ N を基準とする f 面上での理想化実験を行った．水平格子点間隔は 12 km，積分領域は 6000 km×6000
km，積分期間は 5 日間である．積雲スキームとして KainFritsch スキーム，微物理過程として 6 カテゴリー，大気環
境場の初期条件は Dunion (2011)，海面水温は 28◦ C で固定した．初期渦は中心気圧 994 hPa, 最大風速 20 m s−1 ，15m s−1 半径を 200 km とし，2 つの台風の中心位置の間隔
を経度方向に 6◦ から 14◦ まで 2◦ 刻みで変えることとした．

置いた実験についても同様の特徴を認めることができた一方，6◦ 離して置いた実験については移流項の影響が卓越していた．
10◦ 離して置いた実験の渦位方程式に見られた加熱の偏りは，いずれの台風でも，鉛直シアのシアベクトル前方から左側に位置していた．この鉛直シアベクトルは，2 つの台風からの外出流が成す高気圧性循環の重ね合わせとして得られる単一の高気圧性循環により説明できる．全体をまとめると，2 つの台風が存在する場合，外出流が 2 つの台風自身に対する鉛直シアを形成し，その下流側に加熱分布の偏りが現れる．この偏りは，互いの渦を引き離す方向に渦位生成を起こすことから，一定程度離れた台風について，互いの渦を引き離すような移動方向の成分が生じたと考えられる (図 2)．高気圧性循環の空間スケールは，ロスビーの変形半径に近い値をとると考えられることから，この「3次元的な藤原効果」は，従来の 2 次元的な描像よりも広い
範囲で台風進路に影響を及ぼしているものと考えられる．
謝辞
本研究は，科研費 B「台風進路に関わる『藤原効果』の再考」(18H01283) および琉球大学戦略的研究プロジェクト「大気-海洋-生態系結合モデルを核とした総合的台風研究プロジェクト」(18SP01302) の支援を受けています．

(a)

(b)

3. 結果
実験の結果，初期時刻に 2 つの台風を 6◦ 離した場合には回転しながら併合したが，8◦ 離した場合には回転，10◦ 以
上離した場合には互いの距離が離れるに従って回転成分よりも離反成分が強くなることが明らかとなった (図 1)．2 つの台風の中心位置がおよそ 1500 km 以上離れると，互いを回転させる成分が見られないことは過去の研究により知られているが，本研究により，離反成分は 1500 km 離れた場
合でも明瞭に見られることが新たに明らかとなった．一方，併合した場合を除いて，2 つの渦が存在することの台風強度への影響はほとんどなく，8◦ 離して置いた事例でも，台風の発達がわずかに遅れる程度であった．
明瞭な離反成分が見られたことに関し，10◦ 離して置いた実験について，渦位方程式を用いた収支解析を行った．渦位方程式では渦位の時間変化が，水平移流項・鉛直移流項・加熱項・摩擦項に分解されるが，このうち，摩擦項の寄与は相対的に小さかった．台風の移動に関わる波数 1 成分に注目したところ，境界層内では顕著な加熱分布の偏りがみられ，対流圏下層でも水平移流・鉛直移流が加熱により得られる渦位生成を補うように形成されていた．14◦ 離して

図 1 初期時刻における相対渦度と 5 日間における台風の進路．
(a) 初期時刻に台風の中心位置を 8◦ ずらした実験 (b) 初期時刻に台風の中心位置を 14◦ ずらした実験．

図 2 本研究で提案する「3 次元的な藤原効果」の模式図．

-227-

TR-20 (P2L)

秋季の台風による遠隔降水の特徴について*児 玉 真 一 , 佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )
1.

はじめに

秋季の日本では，日本から遠く離れた場所に位置しについては，多くの事例で日本に接近するような北上または転向経路であった．

ている台風により，多大な降水がもたらされる場合が950hPa 以下の台風事例のみに着目し，降水域中心をある．この遠隔降水と呼ばれる現象は台風からの水蒸合わせたコンポジット解析からは，Day-2 から Day0 に気供給が重要とされているものの，そのメカニズムにかけて高気圧の張り出しが東に衰退していく様子が見

ついては明瞭に理解されておらず，日本ではいくつかられた(図 1)．200hPa の等風速線と降水域の位置関係にの事例研究にとどまっている．遠隔降水に類似した現注目すると，降水域がジェットストリーク入り口右側

象としては北米大陸上で発生する Predecessor Rainに位置しており(図 2)，北米 PRE 事例と同様の結果とな

Event (PRE)があり，事例・統計的研究[1]が行われていった．台風が日本に接近している時に遠隔降水が発生

るものの，主に海洋上の遠隔降水と大陸上の PRE ではしなかった事例についても解析した結果，Day-2 から発生環境場が大きく異なっており，日本の遠隔降水がDay0 にかけて高気圧が西に張り出していくという遠隔

全て PRE の特徴で説明できるとは限らない．そこで，降水事例とは逆の特徴的な様子が見られたものの，台本研究では台風が日本に接近している時に遠隔降水が風と高気圧の張り出し変化の力学的な関係については発生した事例を抽出し統計解析を行った．

今後の課題である．

2.

データと手法

解析期間は 1980 年から 2019 年までの 40 年間の 9 月である．抽出領域は 130-150E, 30-40N の長方形領域で日本付近を覆うようにとった．台風データは気象庁ベストトラックを使用した．降水量，その他物理量については ERA5 を使用した．遠隔降水事例についてはまず，領域内で日降水量 40mm 以上の日を抽出した．次に，そのうち台風が遠隔にあった日として，台風中心

図 1 Day-2 (左)と Day0 (右) 環境場の変化と降水域中心の距離が 500km から 1500km の範囲内の(矢印は鉛直積算水蒸気 flux[kg m-1 s-1]，
等値線は 500 hPa

事例を抽出した．各中心の定義については，台風中心

ジオポテンシャル高度[m]，陰影は可降水量[mm])は降水日の 12UTC の時の位置，降水域中心は日降水量の最大値の場所とした．また，同一日に複数の台風が範囲内に存在する場合は降水域中心に最も近い台風による影響とすること，台風中心と降水域中心が可降水量 50mm 以上の領域で囲まれていること，同一台風による事例は上記の条件を満たす最初の日のみをカウントすることの 3 点を考慮した．最終的に，遠隔降水事
例として 58 事例抽出された．
図 2 Day-2 (左)と Day0 (右) 環境場の変化
3.

結果(矢印は 850 hPa 水平風[m s-1]，等値線は 200 hPa

遠隔降水事例について得られた台風中心位置の分布

ジオポテンシャル高度(黒)[dam]と等風速線(青)[m s-1]，については 120-150E にかけて東西広く存在しており，

陰影は 700 hPa 鉛直速度[Pa s-1])

9 月中の台風のうち，遠隔降水を引き起こす台風の割合

参考文献

は約 24%であった．また，90%以上の事例で台風と降[1] Galarneau Jr, T. J., Bosart, L. F., & Schumacher, R. S.,

水域の位置関係は同じであり，台風の北から北東方向

2010: Predecessor rain events ahead of tropical cyclones.

で遠隔降水が発生しやすいことがわかった．台風経路

Monthly Weather Review, 138(8), 3272-3297.

-228-

TR-21 (P2M)

熱 帯 対 流 圏 界 層 における乱 流 層 とオゾン鉛 直 分 布 の観 測
*橋 口 浩 之 ・ 橋 野 桃 子 (京 大 生 存 研 ), Richard Wilson (LATMOS/ IPSL, France),
荻 野 慎 也 ・ 鈴 木 順 子 (JAMSTEC)
1.

はじめに

複数発生し約1 km の高度範囲で強い乱流が生成してい熱帯対流圏界層 (Tropical Tropopause Layer; 以下

ることが示唆された. またオゾンの変動は主に赤道ケ

TTL) は熱帯域に特有の対流圏と成層圏の遷移的領域

ルビン波の歪みや砕波による温度の鉛直分布の変動にである．近年 TTL における物理化学プロセスの解明のよって起こり，二次的に乱流混合が貢献することが示

重要性が注目されており, 2021 年以降に仏米を中心とされた．EAR と近傍の赤道周回気球との同時観測から，する国際的な TTL 観測プロジェクト「STRATEOLE-2」

乱流を生成するような大気の構造は∼500 km を超える

(TTL / lower stratospheric observation project using super

水平スケールで広がっている可能性が示された．

pressure long duration balloons)が実施予定である．

さらに過去のデータを統計解析したところ，EAR か

TTL における大気波動の挙動は成層圏と対流圏間のら得られる乱流層の高度と低軌道衛星 Aura-MLS から物質交換に影響すると考えられている．TTL 内で卓越得られるオゾンの鉛直分布は連動しており，乱流層がすることが知られる赤道ケルビン波の破砕に伴い物質

物質圏界面に対応することが示唆された．EAR から得が成層圏から対流圏へ輸送されると言われており，砕られる乱流層の高度や強度は季節によって変動し，赤波による乱流との関係が示唆されているが、まだこの道ケルビン波や対流の活動度，季節風の影響が現れて関係を直接示した研究はなく，ケルビン波が物質交換いた．

にどのように影響するかの詳細はまだ明らかになっていないと言える．そこで本研究では TTL における乱流層の生成プロセスや物質輸送との関係について，2019
年末から実施された STRATEOLE-2 プレ観測とそれに同期して実施した観測キャンペーンのデータ等を用いて解析した.
2.

使用データ

観測キャンペーンは 2019 年 11 月 21 日～12 月 6 日に実施し，インドネシア西スマトラ州の赤道大気観測所
において，赤道大気レーダー(EAR)による連続観測に加えて，オゾン・GPS ゾンデ観測を行った．また 2019 年
11 月 12 日〜2020 年 2 月 28 日の間，スーパープレッシ
ャー気球を用いて行われた STRATEOLE-2 プレ観測データの一部を用いた．また ERA5 再解析データや低軌
道衛星 Aura-MLS によるオゾンデータも用いた．
3.

結果

図は観測キャンペーン中にEAR で観測された乱流強度を示し，×印は最低気温で定義された圏界面(Cold
Point Tropopause)である．12/1 夕方～12/3 に 2 日間程度
持続する乱流層が観測されている．解析の結果，赤道

図１ EAR で観測された乱流強度(コンタ)の時間高度変化．×印は最低気温で定義された圏界面．
4.

まとめ

乱流層は赤道ケルビン波の歪みや砕波によって発生すること，この赤道ケルビン波の歪みや砕波はオゾンの分布を変動させることを示唆しており，EAR によって継続的に高い鉛直分解能で観測可能な乱流層がこういった大規模擾乱の指標となり得る可能性を示している．

ケルビン波の歪みにより東西風の強い鉛直シアと西に傾いた KH 波が見られる領域に深い対流システムが影響し，微細な（<∼150 m）鉛直スケールで KH 不安定が-229-

TR-22 (P2M)

マッデン・ジュリアン振動に伴う降水に対する海洋大陸の影響
*加 藤
1.

ふみ、重

尚 一 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 )はじめにContinent (cMC) と southern Maritime Continent

マッデン・ジュリアン (MJO) 振動への海洋大陸の影(sMC)において、cMC で陸と判断された部分を陸域、sMC

響に関する多くの先行研究では、降水量データとしてで海と判断された部分を海域とした。その結果、MJO のTRMM 3B42、対流活発の指標として OLR を用いてきた。

Phase の変化とともに、海域では浅い対流雲から、深い

本研究では、衛星搭載降雨レーダーTRMM PR、可視赤外

対流、背の高い層状性雲へと変化する(図 2 下)のに対観測装置 TRMM VIRS を用いて、MJO に伴う海洋大陸でのして、陸域では降水雲の変遷は見られるが、Phase 4 及

降水をより詳細に調べた。

び Phase 5 での層状性雲が、海域に比べて雲頂が発達していないことが分かった(図 2 上)。
この層状性雲は、

2.

使用データと解析手法

MJO 内での典型的な西側部分での深い対流に伴う背の本研究では、降水量・降水頂データとして TRMM PR

高い層状性雲とは異なる可能性がある。Phase 4 におい

2A25、輝度温度データとして TRMM VIRS、季節内振動のて、TRMM 3B42 と TRMM PR で降水域が異なるのは、TRMM

データとして MJO index (Kikuchi et al. 2012, Clim.

3B42 でこのような背の低い雲による降水を過小評価しDyn.) を用いた。解析期間は、1998 年 1 月から 2013 年ていたためと考えられる。

8 月である。海洋大陸を通過した後も振幅を維持できた
26 イベントについて解析を行った。
３．結果
Wu and Hsu (2009, J. Clim.) は海洋大陸に到達した後、地形の強制を受けて、対流活発な領域が海洋大陸を迂回して、赤道以南の海域を東進していくことを述べた。MJO に伴う対流活発位相が海洋大陸に到達する
Phase 4 において、VIRS での輝度温度が低い部分は、
OLR を用いた Wu and Hsu (2009) とほぼ同様、赤道以南の海洋大陸南側にあった。しかし、TRMM 3B42 を用いた先行研究では降水量が多くないとされていたボルネ
オ島西やスマトラ島西岸に、TRMM PR では降水が確認された(図 1 上)。これは、島の地形による強制を受けて風が収束し、地形性降雨が起きているためと考えられ

図 1：MJO の Phase 4、5 での平均降水量(色、単位は mm hr-1)と輝度温度アノマリー(線、単位は K)。

る。これらの領域において、Phase 4 での降水頂は他のPhase に比べて高くない(図略)。TRMM 3B42 は、IR 及びマイクロ波放射計を用いたアルゴリズムに基づいており、背の低い雲の降水推定に課題がある。そのため、Phase 4 においてTRMM PR では観測できた降水域をTRMM
3B42 では見逃していたのだと考えられる。一方、Phase
5 では、先行研究同様、降水域は輝度温度の低い領域と一致しており、これらの領域で降水は少なかった(図 1
下)。
次に、MJO の Phase 2～5 での降水雲の変遷を、陸域と海域で比較した。輝度温度アノマリー、降水量アノマ
リーが対照的であった(図略)、central Maritime

図 2：海洋大陸陸域(上)、海洋大陸海域(下)における MJO 各
Phase での降水雲の積算降水量への寄与度アノマリー。横軸は降水頂(km)、縦軸は輝度温度(K)を表す。

-230-

TR-23 (P2M)

スマトラ島西岸付近で観測された
降水域の日周変動に関する数値的研究*寺 田 真 未 子 1・ 三 浦 裕 亮 1 ・ 横 井 覚 2
1 .東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 ， 2 . 海 洋 研 究 開 発 機 構
1.

はじめに

Pre-YMC 観測では，降水システムの到着前に自由対

インドネシア・スマトラ島西岸の沿岸域では，正午以流圏下層が地表面付近よりも早く冷却されていた．先降に陸上で降水強度が最大となり，夕方から夜間にか行研究では，この冷却の要因は陸域の対流起源の重力

けて降水域が沖合へ伝播する日周変動が存在する．こ波であるとしている(Yokoi et al. 2017)．しかし，このの様な降水域の移動の物理メカニズムはいくつか提案

ことを鉛直流の直接観測で確かめることは困難である．

されているが，それらの妥当性は不明である．

そこで，標準実験結果を用いた温位の収支解析を行っ

JAMSTEC(海洋研究開発機構)は，Pre-YMC と称すた(図 2)．その結果，降水システムに先行する自由対流

る集中観測を，スマトラ島西岸付近において，2015 年

圏下層の冷却は，モデル中においても鉛直移流に伴う11 月から 12 月にかけて行った．この観測では，上記

断熱冷却であることが分かった．この結果は，重力波がの降水域の日周変動がおよそ 2 週間にわたり継続的に冷却の要因であるとする先行研究を支持する．

観測された(Yokoi et al. 2017)．

5.

まとめ

本 研 究 で は 領 域 雲 解 像 モ デ ル SCALE-RM

Pre-YMC で観測された日周変動の再現実験により，(Nishizawa et al. 2015; Sato et al. 2015) を用いた数値現象の発生に重要となる要因についての示唆を得た．

実験で Pre-YMC で観測された降水域の伝播現象を再一方で，現象の再現については降雨強度の不足などに現し，提案されている物理メカニズムを検証すること課題がある．YMC 観測ケースについての調査も今後のを目的とした．

課題である．

2.

標準実験設定計算領域は観測船「みらい」と Bengkulu 観測点を

(a)

(b)

含 む ， 東 経 101.5°E ， 南 緯 3.5°S を 中 心 と す る 東 西
800km×南北 960km とした．水平格子間隔は 4km，
鉛直層数は 36 である．積雲対流スキームは使用せず，
雲微物理スキーム(Tomita 2008)を用いた．計算期間は2015 年 11 月 23 日 00UTC から 12 月 25 日 00UTC．
初期値と境界値には NCEP-FNL を用いた．

図 1 11 月 24 日から 12 月 12 日の期間で帯状平均した降水量のホフメ

Pre-YMC 現場観測と標準実験の比較

ラー図．横軸に沿岸からの距離(黒縦線は沿岸地点，正は陸側，負は海

3.

風速や相対湿度の大まかな変動はそれなりに再現で側)，縦軸に Local Time (LT)を表す．(a)は観測船「みらい」のレーダーきていたが，観測と標準実験で沖合伝播の有無が整合

反射強度[dBZ](高度約1.5km面)，(b)は標準実験の地表降水量[mm/hour]．

しない日が複数存在した．日周変動が明瞭であった 11
月 24 日から 12 月 12 日期間の平均(図 1)を見ると，標準実験においては，降水システムの伝播は再現されているものの，移動速度は遅く，降水強度が観測より弱い．
4.

感度実験・温位収支解析

降水伝播のメカニズムを調べるために，放射や雲微
物理スキーム，背景風に着目した感度実験を行った．その結果，
雲-放射相互作用は降水伝播に関係しないこと，
陸面加熱が強制する対流が降水伝播のきっかけとして

図 2 伝播適中日，観測船「みらい」付近(沿岸からの距離−55km から重要なこと，西風背景場は降水伝播の発生を抑制し，一−45km 区間の平均)の 800hPa における，温位 𝜃 の収支解析図．黒実

方で東風背景場は降水伝播の発生を促進することがわ

線は 𝑑𝜃/𝑑𝑡，赤実線は水平移流，赤破線は鉛直移流，青実線は雲微物

かった．

理，ピンク破線は境界層，乱流，放射の和，灰色破線は残差を表す．
右軸は降水量[mm/hour]を表し，青棒グラフで示した．

-231-

TR-24 (P2M)

静止気象衛星搭載雷センサで観測された
熱帯低気圧の雷活動と強度変化の関係
嶋田宇大（気象研台風）
1. はじめに
米国の静止気象衛星には雷光センサが新規搭載され、2b）。内部領域で観測された flash 数は、75-110kt の強度範囲で、発達事例の方が定常事例より多い傾向だった

GOES-16 は 2017 年後半から、GOES-17 は 2018 年後半（図 3a）。90-110kt の強度範囲では、内部領域の flash

から雷観測を開始した。雷光センサは雷に伴う光を観数と 24 時間後までの強度変化量に正の相関があった

測する装置で、Geostationary Lightning Mapper (GLM)と（図 3b）。内部領域の flash 数は強度 75kt 以上の事例に呼ばれる。雷観測は強い上昇流の存在を示唆する貴重

おいて発達のシグナルとなりうることがわかった。たな情報である。すでに過去数年分の GLM データが得らだし過去 3 年のデータ、かつ特定事例で flash 数が極端れている一方、雷観測が熱帯低気圧の監視・予測に役に多いことから、今後のサンプル蓄積により、得られ立つかどうかはまだよくわかっていない。本研究ではる特徴が変わる可能性がある。

GLM データを用いて熱帯低気圧の雷活動と強度変化
表１：強度範囲別の相関係数。

の関係について調査した。作業仮説として「ハリケーン強度の発達事例では定常事例よりも内部コア域で雷活動が活発」を設定した。
2. 使用データと対象事例
本研究では 2017 年から 2019 年までに GOES-16 で観強度範囲 (kt)20-16020-70
75-160内部領域の flash 数 vs 現在強度
0.335
0.019
0.539

測された雷（flash）データを利用した。調査対象事例
は北大西洋の熱帯低気圧とした。
3. 結果
図 1 は強度 85-140kt の発達事例(IN)と定常事例(SS)における単位面積、一事例当たりの flash 発生数を示す。
発達事例では R*=0.8 以内（R*は赤外衛星の最低輝度温度半径（rmax）で規格化した値(=r/rmax)を示す）の領
域で、flash の発生数が多い傾向だった。ただし flash は特定事例で極端に多い場合があるため、全体の flash 分

図 1: 単位面積(km2)当たり、一事例あたりの flash 数. 左図が発達事例, 右図が定常事例. 最低輝度温度半径に相対的な座標に図示している. 図 2a の領域を赤枠及び黒枠で示す.

布が歪められている可能性に注意が必要である。理想
的にはもう少し長期間のデータが必要である。事例間のばらつきを確認するため、個々の事例における
R*=0.8 以内で観測された flash 数（flash 数は対数化し、flash 数が 0 の事例は 0 とする）と、R*=2-4 領域のアッ
プシアー側（図 1 にその領域を示す）で観測された flash
数を調べた（図 2a）。R*=0.8 以内の領域で観測された

図 2：(a) 図 1 の赤枠域と黒枠域で観測された個々の事例における flash 数の散布図. (b) 熱帯低気圧の中心から半径 40 ㎞以内で観測された flash 数と強度(kt)の散布図.

flash 数 0 の事例は発達事例で 26%、定常事例で 42%、
外側の領域のアップシアー側で flash 数 0 の事例は発達事例で 44%、定常事例で 45%だった。発生数 0 の事例の割合も考慮すると、発達事例は定常事例より R*=0.8以内の領域で flash 数がやや多い傾向だった。次に熱帯低気圧の中心から半径 40km 以内（「内部領域」と呼ぶ。
）
で観測された flash 数について調べると、強度 75kt 以上の事例で強度そのものと正の相関があった（表 1、図図 3：(a) 中心から半径 40 ㎞以内（内部領域）で観測された
flash 数と同時刻強度変化量の散布図. 強度 75-110kt の事例のみ示す. (b) 内部領域の flash 数と 24 時間後までの強度変化量の散布図. 強度 90-110kt の事例のみ示す.

-232-

TR-25 (P2M)

海大陸域におけるコールドサージ観測YMC-CSO2021の概要*茂木耕作・森修一・荻野慎也・藤田実季子・鈴木順子・伍培明・米山邦夫(JAMSTEC)
インドネシア多島海で2017年から実施されているYMC (Years of the Maritime Continent)の一環として、コールドサージに伴う顕著現象をターゲットとした強化観測を2021年1月8日
から3月8日に実施した。コールドサージ(北半球冬季におけるユーラシア大陸の寒冷な高気圧から太平洋沿岸海域への地表面付近における寒気吹き出し)は、12月から3月において1〜
2週間に一度の頻度で中緯度の海域だけでなく熱帯域へも北西風・北風・北東風の大規模な吹き出しが持続し、しばしば豪雨発生における重要な要因となる。コールドサージの中でもしばしば赤道を越えて南半球側まで到達する強い北風は、赤道超え北風サージと呼んで区別する。YMC-CSO2021では、インドネシア気象気候地球物理庁BMKGとの国際協力に基づき現業高層気象観測点であるスカルノハッタ国際空港とパンカルピナン空港において、１日４回(00/06/12/18Z)のゾンデ強化観測を実施した。このうち、スカルノハッタ国際空港における06Zの放球では600gのバルーンを使用し、30km以上の高高度までの高層観測データを取得を試みた。予稿執筆時点では、まだ観測期間中であるため、ここでは、既存の格子点デー
タによって期間前半の概要をまとめる。
図1は、東経105-110度で平均したGSMaPによる降水強度、JRA55による地表南北
風・地表南北風収束、NOAA/OI SSTversion2.1の偏差の緯度時間断面である。強化観測開始
直後から赤道超え北風サージが断続的にスマトラ島・ジャワ島の北岸に到達しており、北風の先端部において南北風収束が持続し、非常に強い降水事例が多数観測された(図１a)。
南シナ海からジャワ海にかけての海面水温は、過去３０年平均に比べて0.5〜1.5℃の負偏差となる領域が、１月上旬から中旬にかけてのコールドサージの発達とともに南側へ拡大していることがわかる(図１b)。１２月には海面水温は広い領域で正偏差だったため、
この急激な負偏差領域の拡大には、コールドサージの持続的な発達に伴う冷却の効果が示唆される。またコールドタングと呼ばれるインドシナ半島東沖の低海面水温域の発達した１月中旬以降には、逆に海面水温分布からコールドサージの継続性に寄与する大気海洋相互作用
過程が起きていたと推測され、定量的な熱収支の評価が望まれる。
(a)(b)

図1 東経105-110度で平均した(a)GSMaPによる降水強度(カラー)、JRA55による地表南北風収束(等値線)、(b)NOAA/OI SSTversion2.1の海面水温偏差(カラー)及び海面水温(等値線)の
緯度時間断面。ベクトルは、地表の水平風を示す。

-233-

TR-26 (P2M)
超小型衛星と雷放電・気象観測網によるアジア域観測システムの展開*久保田尚之, 高橋幸弘, 佐藤光輝 (北大院理)１． はじめに熱帯地域を含むアジア域は、台風や豪雨による気象災害など共通の課題を持ち、相互協力による気象観測の充実は、相互に利益をもたらす。北海道大学などのグループは、JICA-JST による地球規模課題対
応国際科学技術協力プログラムの研究課題「フィリピンにおける極端気象の監視・情報システムの開発」
や JST の e-ASIA（防災）などのプログラムを通して、地上の雷放電・気象観測網を構築すると同時に、超小型衛星を用いた各国の宇宙開発を支援し、衛星や搭載機器の設計、製造、打ち上げから、運用、デー
タ解析を通して、協力関係を築いてきた。
２. ULAT/SATREPS および e-ASIA による地上観測網の構築
商用電源や有線インターネット接続を必要としない、完全自律型の気象・雷観測装置を 2017 年に開発した。ULAT プロジェクトでは、マニラ首都圏の 50
箇所に設置する気象・雷観測装置(P-POTEKA)と、フィリピン全土の 10 箇所に設置する装置(V-POTEKA)を開発し、これまでに 35 基の P-POTEKA と 6 基の
V-POTEKA システムの設置が完了している。データ
は 1 分毎に日本とフィリピンに設置しているデータサーバに転送されており、気象データに関してはリ
アルタイムでのデータ表示が可能となっている。雷
放電データに関しても、到来時間差法を用いて 30
km の評定誤差で雷放電位置を推定した雷データのアーカイブ化を進めており、台風や豪雨などの極端気象の強度変化との相関解析を進め、規模発達の直前予測性に関する研究を進めている。同時に、ULATで開発した V-POTEKA とほぼ同型の雷観測装置を
e-ASIA プロジェクトにて製造し、これまで、フィリ
ピン、インドネシア、パラオ、グアムへの配備を完了させた。これらの雷放電観測網によって、北西太平洋域の雷放電活動を高い感度で検出することに成功している。

ズ画像数 10 枚から作成した 3D モデルである。今後
は、本グループが開発・運用に関わって いる他の50kg 級の超小型衛星も活用して、台風中心付近を視野に捉えて複数角度から撮影を行い、 この例と同様の解析を行い 3D モデルを作成する。2016 年にフィリピンと日本を含む 9 カ国でアジア・マイクロサテ
ライト・コンソーシアムを設立し、こうした超小型衛星の連携運用を開始しており、将来的には複数国で所有する数 10 機の衛星に対し、撮像要求を出す体制を作る計画である。現在、ミャンマー、マレーシ
アなどと具体的な計画が検討・実施されている。
４．衛星と地上観測網の連携観測に向けて数年以内に、地上観測網や静止気象衛星などで得られた情報に基づき、複数機の超小型衛星を国際協力のもと、準リアルタイムで運用する体制を確立することを目指している。それにより、甚大な被害をもたらす積乱雲や台風の動向を、100m 程度の高解像度で 3 次元的構造を把握し、降水予測や台風強度推定に供することを目標とする。
謝辞：本研究は、地球規模課題対応国際科学技術協力プログラムの研究課題「フィリピンにおける極端気象の監視・情報システムの開発」
ULAT/ SATREPS、e-ASIA(JST)、PHIL-Microsat（フィリピン科学技術省）の支援により実施した。

３．超小型衛星の開発・運用
北海道大学は東北大学と共同で、東南アジアおよびモンゴルなどに働きかけ、50kg 級の超小型衛星のの共同開発・運用を働きかけてきた。これまでに、両大学の独自衛星に加え、フィリピンの 1 号および
2 号衛星を打ち上げ、その運用とデータ解析を行ってきた。

上図に、2020 年の台風 9 号を、フィリピンの超小型衛星 DIWATA-2 搭載の魚眼レンズカメラ(左)と望遠レ ンズ(中)で捉えた画像を示す。望遠レンズの解像度は、ひまわり 8 号の熱赤外画像の 40 倍 に達している。一番右は、異なる角度から捉えた望遠レン-234-

気 象 予 報 （WF）

-235-

WF-01+ (P3J, C1H)

気 象 庁 第 ３ 次 長 期 再 解 析 (JRA-3Q)の 概 要*古 林 慎 哉 ,髙 坂 裕 貴 ,千 葉 丈 太 郎 ,徳 広 貴 之 1 , 原 田 や よ い ,小 林 ち あ き ,直 江 寛 明 2
1
気象庁数値予報開発センター, 2 気象研究所気候・環境研究部
1.

はじめに

表１ JRA-55 と JRA-3Q で用いたデータ同化システムの仕様

季節予報や気候系監視を的確に行うためには、過去

JRA-55JRA-3Q

基本

2009 年 12 月時点の気2018 年 12 月時点の気象システム

象庁現業システム

庁現業システムットが不可欠である。このため、過去数十年にわたっ

解像度

TL319（約 55km）

TL479（約 40km）て蓄積した観測データを最新の数値予報技術を用いて鉛直層

0.1hPa までの 60 層

0.01hPa までの 100 層

４次元変分法（インナ

４次元変分法（インナーー解像度 T106）

解像度 TL319）て行われている。日本においても、気象庁と（一財）COBE-SST

1990 年まで ：電力中央研究所が共同で実施した JRA-25 長期再解析（１度格子）

COBE-SST2（１度格子）の気候を出来るだけ正確に把握しておくことが重要であり、長期間にわたり均質かつ高品質な気候データセ

解析し直す「長期再解析」により過去の気候を再現する取組みが主要な数値予報センター等において継続し解析手法

から取組みが始まった。更に、気象庁はより長期間のSST 及び1985 年頃以降：

高品質な気候データセットの作成を目的に、２回目と海氷

MGDSST（0.25 度格子）なる気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)を実施し、季節予•重複期間は複数ストリ

報や気候系監視をはじめとする気象庁業務で活用してームにより並行作成いる。
現在、長期再解析データの更なる品質向上を図るた

オゾン

め、現行の JRA-55 実施以降の全球数値解析予報システ

1978 年まで：気候値

MRI-CCM2(TL159L64)

1979 年以降：•新しいモデルを用いて

MRI-CCM1(T42L68)

全期間作成

ムの開発成果とデータレスキューや衛星データの再処理による過去の観測データ拡充の成果を活用した気象

3.

ストリーム A 期間（1990 年代以降）の評価結果

庁 第 ３ 次 長 期 再 解 析 (Japanese Reanalysis for Three

ストリーム A期間の本計算は本稿執筆2021 年２月時

Quarters of a Century; JRA-3Q)の本計算を実施している。

点で 2016 年中頃まで実施している。データ同化システ

JRA-3Q では 1940 年代末以降を対象としており、1990

ムで用いているものと同じ予報モデルによる延長予報

年代以降（ストリーム A）の本計算が 2021 年度初め頃の対初期値検証スコア、及び、ラジオゾンデ観測デーに、1960 年代～1980 年代（ストリーム B）及び 1940

タに対する背景値の適合度による評価では、JRA-55 か

年代末～1950 年代（ストリーム C）の本計算についてらプロダクトの全般的な品質向上が確認されている。

も 2021 年度中に完了する予定である。

また、JRA-55 の主要な問題点の一つであった、大気上

本発表ではその概要と今後の予定を述べる。

端及び地表面の全球平均正味エネルギーフラックスにおける上向きに約 10 W m−2 の大きな不均衡については、

2.

データ同化システムの概要

JRA-3Q は 2018 年 12 月時点の現業全球データ同化シ

予報モデルの物理過程の総合的な改善により、JRA-3Q
ではバイアスが概ね半減している。

ステムの低解像度（TL479 解像度）版に基づいており、
JRA-55 実施以降の現業システムにおける開発成果が反

4.

今後の予定

映されている。例えば、物理過程の大幅な改良により、

JRA-3Q データを国内外の研究活動等でも広く利用

放射収支、地表面顕熱・潜熱フラックス、降水分布等できるよう、2021 年度半ばのストリーム A 期間データ

における系統誤差が縮小した気象庁の全球スペクトルの先行公開に向けて準備を進めている。ストリーム B

モデル(GSM)が利用されている。また、新スーパーコ

及び C 期間のデータについても 2022 年度の公開を計画

ンピュータシステム（2018 年６月運用開始）におけるしている。また、ストリーム A 期間公開に合わせて仕計算機資源増強により JRA-55 よりも高解像度化され様や同期間の評価結果の概要をまとめた速報論文を、ている。

全期間公開と合わせて仕様や全期間の評価結果の詳細をまとめた総合報告論文を執筆する予定である。

-236-

WF-02+ (P3J, C1H)

気 象 庁 長 期 再 解 析 (JRA-3Q)非 衛 星 時 代 の 品 質 評 価*直 江 寛 明 1 , 古 林 慎 哉 2 , 髙 坂 裕 貴 2 , 千 葉 丈 太 郎 2 , 徳 広 貴 之 2 , 原 田 や よ い 1
1
気象研究所, 2 気象庁数値予報開発センター
1.

はじめに

力値をスケーリングファクタで補正した日別値へ、な

気 象 庁 で は 現 在 、 第 ３ 次 長 期 再 解 析 (Japaneseどである。これらの変更により、JRA-3Q で用いられてReanalysis for Three Quarters of a Century; JRA-3Q) を実いる成層圏オゾンは JRA-55 と比べて大幅に改善し、品施している。JRA-3Q では解析開始年を JRA-55 よりも質として一貫している。

約 10 年前さかのぼり、1940 年代末以降を対象としてい3.

非衛星時代の初期評価結果

る。再解析データの利用促進には再解析の評価活動が

図 1 に降水量について JRA-3Q と他再解析との差を極めて重要で、データの信頼性に関する情報提供が鍵示す。衛星観測データセットとの比較によるストリーとなる（古林ら、2018）。非衛星時代は評価用の観測デ

ム A の評価結果 (原田ら) から、熱帯域の過剰バイアータが存在しないため、JRA-3Q、JRA-55(C), 及び他機

スは減少し、アマゾン域や熱帯アフリカの過少バイア

関の長期再解析 (20CRv3) のプロダクト間の相互比較

スは解消している。図 1(b)で熱帯降水の負偏差は、JRA-により評価を行う。着眼点は、衛星時代との相互比較の55 でみられた過剰バイアス減少に対応している。アフ差が非衛星時代でも同程度か確認し、品質の均質性とリカ熱帯降水の正偏差は、JRA-55C の同領域における一貫性を評価する。また、衛星観測時代（2000 年代）

1990 年代末以降の地上気圧のバイアスと関連し、JRA-と非衛星観測時代（1970 年代）との長期変化傾向につ

3Q では地上気圧観測を排除することで熱帯域バイア

いても比較評価する。JRA-3Q の概要については古林らスを軽減している。
図 1(a) は 従来型観測との比較で熱が、1990 年代以降の初期評価は原田らから、本発表で帯域の降水は負偏差であり、JRA-55 の過剰バイアスがは JRA-3Q 非衛星時代の品質評価を報告する。

軽減は、衛星時代・非衛星時代でも確認され品質に一貫

2.

性があることを示している。図 1(c,d) は 20CRv3 から

JRA-3Q の実施状況と JRA-3Q オゾン

データ同化システムは 2018 年 12 月時点の気象庁現業システムを用いており、水平解像度は TL479 (インナの差で、JRA-55(C) との比較でみられた降水バイアスの軽減が同様にみられる。

ー解像度 TL319)、
鉛直 100 層でモデルトップは 0.01hPa、解析手法は 4 次元変分法である。2020 年 12 月の時点
で、1990-2012 年、1959-1970 年まで計算済みである。
JRA-3Q の境界条件として用いてる日別３次元オゾン分布は、現業紫外線予測の化学輸送モデルを再解析の気象場で駆動し、衛星観測オゾン全量をナッジング
して作成している。JRA-55 で使用したオゾンからの変
更 点 は 、 モ デ ル は MJ98-CCM1 改 (T42L68) か ら
GSMUV-CCM2(TL159L64)へ、駆動する気象場は JRA25 からJRA-55 へ、
海面水温及び海氷は気候値からJRA3Q と同じ日別値へ、オゾン破壊物質は JRA-25 と同様
別途オゾン鉛直 1 次元モデルで作成した全球一律鉛直
プロファイル (2005 年以降は 2004 年で固定) から、オ
ゾンモデル比較実験 (CCMVal, CCMI)で推奨されているようなオゾン破壊物質を最下層に与えモデル内で十分な年数を経て整合的拡散させた３次元分布へ、オゾ
ン衛星観測データは Level 3 データから Level 2 データ

図 1. JRA-3Q 降水量と他再解析との差。(a) 非衛星時代(1959-1970)の JRA-3Q と JRA-55 との差 (陰影; 単位:
mm/day )。等値線は JRA-3Q で 5 mm/day 間隔。(b) 衛
星時代 (1991-2012)の JRA-3Q と JRA-55C との差で、等値線は JRA-55C。(c) 非衛星時代における JRA-3Q と20CRv3 との差で、等値線は JRA-3Q。(d) 衛星時代における JRA-3Q と 20CRv3 との差で、等値線は 20CRv3。

を結合させて作成した独自の Level3 データへ、1978 年

参考文献

以前は気候値オゾンから、気象場で駆動したモデル出古林ら, 2018: 第５回再解析国際会議報告, 天気-237-

WF-03+ (P3J, C1H)

2021 年 3 月 の 気 象 庁 全 球 数 値 予 報 シ ス テ ム の 更 新 に つ い て
氏 家 将 志 *， 小 田 真 祐 子 ， 越 智 健 太 ， 門 脇 隆 志 ， 黒 木 志 洸 ， 清 水 宏 幸 ， 関 口 亮 平 ，
樋口 真悠子，宮岡 健吾，横田 祥，米原 仁

気象庁数値予報開発センター
1.

はじめに

見られた積雪域の広がり過ぎが改善されたことによる．

気象庁では，日々の天気予報や台風予報等の精度向それぞれの改良を組み合わせた際の予測へのインパ上のため，全球数値予報システムの改良を継続的に行

クトとして，北半球の 500hPa 高度の平方根平均二乗誤っている．2021 年 3 月の全球数値予報システムの更新

差の減少を確認した（図 2）．

では，全球モデルの鉛直層数の 100 層から 128 層への今後の更新計画として、全球モデルの水平高解像度

増強，地表面解析の高度化，全球解析の改良を予定し化を予定しており、現在、力学過程（黒木ほか、本大ている．これらの改良では，離散化誤差減少や大気表会予稿）
・物理過程の開発に取り組んでいる。

現能力の向上，日々の地表面状態を初期値により適切に反映させること等による予測精度向上を狙う．本講
演では，更新の概要やそのインパクトについて示す．
2.

更新の概要

鉛直層の 100 層から 128 層への増強に関して，モデルトップ（約 80 km），モデル最下層高度（約 8 m）を保ちつつ，大気全体をほぼ均等に高分解能化した．これは，台風予測，日々の天気等に関わる大気現象やそれらを表現する物理過程は，地表面から大気の上層まで鉛直方向に広範囲に渡ることを考慮したためである．
地表面解析については，日々の積雪分布，土壌水分

図 1 2019 年 1 月平均，北半球 におけるラジオゾンデ
観測に対する気温の誤差 [K]の鉛直プロファイルの変動をより適切に初期値に反映させる改良を行った．

（FT=0 から FT=264 までの 24 時間毎）
．青：積雪深積雪深解析について，第一推定値を気候値からモデル

解析改良前，赤：積雪深解析改良後．

予測値と衛星から推定した積雪域を組み合わせたものに変更した．また，地上観測の同化における空間誤差
相関の見直しもあわせて行った．土壌水分初期値については，気候値から，地上気温及び相対湿度観測を利用した土壌水分解析[1] [2]を用いる手法に変更した．
全球解析の改良では，四次元変分法・LETKF のハイ
ブリッド同化[3]における，LETKF のメンバー数増（50から 100），局所化の見直し，LETKF 由来の背景誤差の重みの増加，気候値由来の背景誤差の更新等の各種改良を行った．
3.

改良の予測へのインパクト

鉛直層増強と全球解析の改良は，データ同化サイク

図 2 北半球 500hPa 高度のラジオゾンデ観測に対する平方根二乗平均誤差の改良前後の差 [m]．横軸は予報時間（日）で，青実線，緑実線はそれぞれ，冬期（2019ルにおける第一推定値と大気の鉛直プロファイルに関年 12 月-2020 年 2 月）
，夏期（2019 年 7 月-9 月）．

わる衛星観測（e.g. マイクロ波気温サウンダ）との整

参考文献

合性向上を通じて，全般的な予測精度向上をもたらす．

[1] Mahfouf, J.-F., 1991, J. Appl. Meteor., 30, 1534-1547..

地表面解析の高度化は大気下層を中心に予測精度の[2] de Rosnay et al.,2012, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 139,

改善をもたらす．例として，図 1 に示すように，積雪深解析の改良により，冬期北半球の対流圏下層の低温バイアスが減少した．これは，改良前の積雪深解析に

1199-1213.
[3] Kadowaki, et al., 2020, WGNE. Res.Activ. Earth. Sys.
Modell, 50, 1.9-1.10..

-238-

WF-04+ (P3I, C1H)
2021 年 3 月の気象庁局地数値予報システム更新の概要∗

北村 祐二, 沢田 雅洋, 松林 健吾
草開 浩, 西本 秀祐
気象庁数値予報開発センター

1. はじめに
気象庁は防災気象情報や航空気象情報等の作成支援を主な目的として、水平解像度 2 km、予測期間 10 時間の局地モデルを 1 日 24 回運用している。数値予報開発センターでは、局地モデルの予測精度向上のために鉛直層を 58 層から 76 層に増強するとともに、物理過程改良に向けた開発に取り組んでおり、改良の結果、現在運用している局地モデルとの比較において予測精度が改善することを確認した。このことから、全球数値予報システムの更新と合わせ、改良した局地数値予報システム（局地
解析と局地モデルの総称）を 2021 年 3 月に運用開始する予定である。本講演では、2020 年度に取り組んだ局
地モデル改良の項目とそのねらいについて概略を紹介するとともに、本改良による予測特性の変化について報告する。

2. 局地モデル改良の概要
前項で述べたとおり、本改良において局地モデルの鉛直層を 58 層から 76 層に増強する予定である。現在鉛直 76 層で運用しているメソモデルのモデル上端高度と層配置を揃えるように鉛直層を設定することで、メソモ
デルから与えられる境界値の内挿誤差を最小限に抑えることを意図している。また、現在運用している 58 層の層配置と比べると下層を中心に層間隔が小さくなっており、モデル最下層の高度は 20 m から 10 m となる。このため、境界層の表現や地表面からのフラックス診断の精度向上が見込まれる。
物理過程に関しては、2020 年 3 月に更新したメソモ
デルで導入した項目について、局地モデルにおいて予測精度の向上が確認されたものを取り入れるとともに、新規の改良項目についても別途検討した。2021 年 3 月の更新で予定している物理過程の改良項目を以下に挙げる（下線が新規改良項目）。これらは、放射で用いられる氷
雲量が雲物理で予報されるそれと比べて過大傾向だった問題の解消、格子スケールの対流に伴う鉛直風速が過大傾向にあるのを改善、地上気象要素の日変化表現の改善等を目的として導入したものである。
• 放射で用いる氷雲量診断を Wilson and Ballard(1999) に基づいて診断• サブグリッド輸送表現に Leonard 項を導入
• 雪格子における熱伝導率の配置変更• 森林における格子内積雪被覆率の変更• 有限体積法に適合した接地境界層フラックス定式化• 接地境界層における強安定時の普遍関数変更• 地表面パラメータ（熱粗度・アルベド）の更新• 蒸発散の計算に植生被覆率を考慮

3. 予測特性の変化
局地モデルの改良による予測特性の変化を調べるた
め、夏期・冬期それぞれ 11 日間を対象として、ルーチンと同様 1 日 24 回予測期間 10 時間の数値実験を行い、現ルーチンと結果を比較した。本改良により、夏期の弱い降水を中心に予測精度の改善が見られることを確認した。また、放射で用いる上層雲量が減少し、衛星観測との比較において OLR の再現性が向上した。大気下層で鉛直解像度が上がったことや、地表面・接地境界層を改良したことにより、夏冬ともに地上気象要素が改善した。
例として、冬期の 1.5 m 気温の対アメダス検証結果を図1 に示す。現モデルでは夜間の過剰な冷却により負バイ
アスが見られるのに対し、改良したモデルでは負バイア
スが大幅に軽減されるとともに二乗平均平方根誤差も減少する。
気象庁が公表した「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」では、明るいうちからの避難等、早期の警戒・避難を実現するために、線状降水帯を含む集中豪雨の予測精度向上が重点計画の一つに挙げられている。将来的に、局地モデルの予報時間延長や水平高解像度化を計画しているが、豪雨予測の精度向上のためには、高解像度化のみならず、積乱雲等に関わる物理過程の精緻化や対流を発生させる環境場の再現性向上が欠かせない。最新の科学的知見に基づき、物理過程についての調査・改良を継続的に実施することが重要と考えている。

図1

冬期の 1.5 m 気温の対アメダス平均誤差（左）と二乗平均平方根誤差（右）。横軸は対象時刻 (UTC) である。青線、赤線がそれぞれ現ルーチン、改良版局地
モデルの結果を示す。

-239-

WF-05+ (P3I, C1H)
「 富 岳 」に お け る NICAM を 用 い た 全 球 ス ケ ー ル 予 測 の 取 り 組 み*宮 川 知 己 , 1 山 田 洋 平 , 2 末 松 環 , 1 升 永 竜 介 , 1 高 須 賀 大 輔 , 3 中 野 満 寿 男 , 2 小 玉 知 央 , 2
八 代 尚 ,4 佐 藤 正 樹 ,1 三 好 健 正 ,5 小 玉 貴 則 ,1 川 崎 高 雄 1
1.東 京 大 学 , 2.JAMSTEC, 3.お 茶 の 水 女 子 大 学 , 4.国 立 環 境 研 究 所 , 5.理 化 学 研 究 所
1.

はじめに

文部科学省のスーパーコンピュータ「富岳」成果創出プログラムの１課題として 2020 年度より「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」が始まっている. 本課題のテーマ２「全球スケール予測」では、社会に被害をもたらす極端気象現象について週〜季節といった中長期の確率予測を実現することを目指し、NICAM を用いた全球高解像度計算による大規模なアンサンブル実験に取り組んでいる.
本テーマのターゲットとする時間スケールにおいては、台風などの極端気象そのものの再現に加えて、その背景場となる大規模場の変動を捉えることが重要であり、そのためには高解像度かつ広域をカバーする数値モデルを使用する必要がある. これまでも地球シミ
ュレータ、京コンピュータをはじめとする大型計算機群を活用して台風や季節内振動の予測可能性についての調査が行われてきた（e.g., Miura et al., 2007, Miyakawa
et al. 2014, Nakano et al. 2015, Nasuno et al. 2017, Yamada
et al. 2019, Shibuya et al. 2021）. しかしこのような実験には大量の計算資源を必要とすることが、これまでの調査において得られる統計情報を限定的なものとし、モデルの改良・調整においても大きな障害となっていた. 「富岳」を用いることで従来よりも容易に、また桁違いのアンサンブル数での確率情報を得ることが可能となるため、極端現象の中長期予測に長足の進歩をもたらすことが期待される. 本発表においては、テーマ２
における取り組みの概要と進捗状況を紹介する.
2.

2020 年度の主要な実験

最終的に季節内振動や海洋の変動を含む大規模場の変動とその影響下での極端現象の動向を捉えることを目的とし、2020 年度は以下の実験を中心に実施した。
1) 台風 1000 メンバーアンサンブル実験 (山田)2019 年 9 月 5 日に発生して 9 日に上陸、房総半島に< https://www.esiwace.eu/services/dyamond/winter >3) MJO 大アンサンブル実験 (高須賀)2018 年 12 月の MJO 事例について、12/1 - 12/6 の各日
を初期日として 100 メンバーずつ、計 600 メンバーのNICAM 14km 実験.
4) 海洋結合実験 (升永, 川崎)
NICAM (水平 14 km) を海洋モデル COCO(水平 0.25 度,
および 0.1 度)と結合させた NICOCO による実験.
3.

結果・進捗

1) 8/30 以降の初期値を用いた実験において台風発生
及び経路についての不確実性が小さくなる傾向が見られた. この時期活発であった夏季季節内振動（BSISO）の再現状況との対応を引き続き解析している.
2) 狙いとする MJO の東進は良く再現されること、一方で高層雲が過剰傾向となることを確認した。他の全球雲解像モデルと比較する機会をより活用するために、
雲微物理設定に関する感度実験を併せて実施している.
3) アンサンブルメンバー間における MJO 発達・伝播の差異が西部太平洋の湿潤化と関連していることが示
唆される結果が得られ、詳細を引き続き調査している.
4) COCO を渦解像化することにより日本近海を含む西岸境界流域のバイアス低減が期待できる一方で、海盆
中央熱帯域のバイアスについて対応が必要であることが確認された.
4.

展望

極端現象の中長期予測の実現において重要な台風・季節内振動・海洋結合についての調査は着実に進展している。一方で、モデル気候値の収集、テールリスクの評価、中高緯度の影響、高度化の進んでいるデータ
同化技術の取り込み、モデル自体の改良（e.g., 鉛直の表現, 雲微物理）など多岐に渡る課題があり、引き続き幅広い分野の専門家との連携・協力が不可欠である。

被害をもたらした台風 15 号について、8/26 - 9/4 の各

参考文献

日を初期日として 100 メンバーずつ、計 1000 メンバ[1] Miura H., et al., 2007, Science, 318, 1763-1765.

ーの NICAM 14km 実験.

[2] Miyakawa T., et al., 2014, Nature Commun. 5, 3769.

2) MJO DYAMOND2 実験 (末松)全球雲解像モデル比較プロジェクト DYAMOND2 で対象としている 2020 年 1-2 月のマッデン・ジュリア
MJO の高解像度（水平 3.5km 鉛直 78 層）実験.

[3] Nakano M., et al. 2015, Geopys. Res. Lett., 42, 567-571.
[4] Yamada Y., et al., 2019, Geopys. Res. Lett., 46, 7592-7601.
[5] Nasuno T., et al. 2017, J. Meteor. Soc. Japan, 95, 345-368..
[6] Shibuya R., et al., J. Meteor. Soc. Japan, in revision.

-240-

WF-06+ (P3I, C1H)

統合型ガイダンスの開発概要について*雁 津 克 彦 , 森 祐 貴 , 井 上 卓 也 , 藤 兼 典 史
気象庁数値予報開発センター
1.

はじめに

になっている。こうした場合に各ガイダンスの予測特

気象庁では 2018 年度から理化学研究所革新知能統合性の得意・不得意に応じて最適な組み合わせを選択で研究センター（理研 AIP）防災科学チームとの共同研

きれば、さらなる予測精度向上に繋がる可能性がある。

究により、複数のガイダンスを AI 技術によって最適に

現在、モデルデータも利用して気象場に応じた特徴量組み合わせる「統合型ガイダンス」の開発を行っていを抽出し、統合に活用する手法を理研 AIP に調査いたる。複数の予測を統合することで、ランダム誤差を軽だいている。

減し予測精度の向上が見込まれるほか[1]、予報時間に

調査結果は随時有効性を確認し、改良につながると対してシームレスな予測情報の提供や確率情報の作考えられる場合は導入を行う計画である。また、理研

成・提供が可能となる見込みである。

AIP は AI 技術の専門家であり、多数の知見やツールを有していることから、取り入れ可能な最新 AI 技術やツ

2.

ベースラインの開発

気象庁によるこれまでの取組で、深層学習による降ールについて調査し、同様に有効性が確認された際には随時導入を行う計画である。

水のダウンスケーリング技術を開発し、ダウンスケー
リングした GSM ガイダンスと、MSM・LFM ガイダン
スを算術平均した統合型ガイダンスを作成した。共同研究ではこの算術平均による統合型ガイダンスをベースに、さらなる予測精度向上を目指し、AI を活用した統合手法の開発を行っている。ただし、ダウンスケー
リングと算術平均の組み合わせでも、既存のガイダン
スの精度を上回ることを確認しており、この手法で降水、気温、風の三つの要素について 2020 年 8 月から部
内試験運用を開始している。なお、気温と風のガイダ
ンスは格子形式ではなく地点形式のため、ダウンスケ
ーリングは利用しない。
降水のダウンスケーリングには深層学習による超解像を用いている。ネットワークには EDSR (Enhanced

図１ 上段：3 時間平均降水量ガイダンス（左）、3Deep Super-Resolution network) [2]を利用し、学習の入力

時間最大降水量ガイダンス（右）の ETS 検証。左下：には 20km 格子化した解析雨量を、
教師データには 5km

時系列気温ガイダンス RMSE 検証、右下：最大風速ガ

格子化した解析雨量を、それぞれ 2006～2013 年の約 7

イダンス ETS 検証。エラーバーは 95%信頼区間。

年分使用した。
図１に算術平均による統合型ガイダンスの 2018 年 6

参考文献

月 5 日から 2020 年 6 月 4 日までの 2 年検証を示す。い

[1] 高田伸一, 2018, 統合型ガイダンス. 数値予報課報

ずれもほとんどの閾値と予報時間で既存のガイダンス

告・別冊第 64 号（気象庁予報部）, 234-235.
[2] Lim, Bee, Sanghyun Son, Heewon Kim, Seungjun Nah,の精度を上回ることが確認できる。

and Kyoung Mu Lee, 2017, Enhanced Deep Residual3.

今後の開発について

Networks for Single Image Super-Resolution. Proceed-

算術平均による統合手法では全般的なスコア改善がings of 2017 IEEE Conference on Computer Vision and

見られるものの、短時間強雨、高温、暴風といった極Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 1132-1140,

端な気象事例の予測が難しいことが調査により明らか

arXiv: 1707. 02921v1.

-241-

WF-07+ (P3J, C1H)
台風通過時にみられる気象庁全球日別海面水温解析の速報版のバイアスとその補正
伊藤耕介 (琉球大/気象研究所)

1. はじめに気象庁の全球日別海面水温解析の速報版（以下，R-MGDと呼ぶ）は，日々の海況の監視，気象庁全球大気モデル GSMの下端境界条件，および，北太平洋データ同化システム
MOVE に同化される「観測値」として利用されており，その解析精度の向上は海洋に関わる諸活動，および，大気・海洋の予測によって極めて重要である．
R-MGD は衛星による海面水温観測を基礎として，現場観測で補正を掛けたものであるが，「27 日以下」の短周期の変動をノイズとみなして除去している (栗原ら, 2006)．また，現場観測による補正は「53 日以上」の周期かつ「590km以上」の空間スケールに対してのみ適用される．そのため，
R-MGD では台風通過などに伴う数時間〜数日以内に起こる短周期の変動の大部分が取り除かれていると考えられる．
本研究では，台風通過時に見られる R-MGD のバイアスを現場観測との比較により，定量的に明らかにすることを目
的とした．

2. 手法

らかとなった．
R-MGD に存在する正バイアスは，水深 50 m の水温が海面水温に比べて著しく低い場合や強い台風が通過した場合に大きく，+1 ℃を超えるバイアスとなっていた．海域としては，北に向かうほど正バイアスが大きくなる傾向にあった（黒潮流軸近傍を除く）．

4. 最適内挿法によるバイアスの補正
冒頭に述べた通り，現在の R-MGD からは短周期変動が除去されているため，解析日の直近の情報を加えることで，海面水温解析が現実に近いものになると考えられる．そこ
で，その試みの一つとして，解析時刻から 72 時間前までに得られた現場観測を追加的に最適内挿法で同化するシステムを構築した．その結果，新たに得られた海面水温解析(以下，A-MGD と呼ぶ) は，台風通過時のバイアスも小さ
くなり (図 2)，周波数特性も現場観測のものに近くなった．
謝辞
本研究は，琉球大学戦略的研究プロジェクト (18SP01302) の支援を受けています．

本研究では，現場観測として i Quam と呼ばれる NOAAの海面水温の現場観測のデータベースを用いた (Xu andIgnatov, 2014)．基本的に”high quality”に分類された結果のみ用い，同日同一プラットフォームからの観測は一つだ
けランダムに用いるものとする．海洋内部の水温としては
MOVE/MRI.COM(0.5 度解像度) を用い，台風の緯度・経度・最大風速には気象庁ベストトラックを用いる．解析対
象としては，2015 年 5 月から 2020 年 10 月までを対象とした．また，各観測値に対するバイアスを，台風からの最接
近距離と台風最接近からの日数で分類した．この際，台風の通過 5 日前から通過 15 日後までに，台風の経路の左右1000 km 以内で得られたものを扱い，複数の台風が対象となる場合には最接近距離が最も近いものを対象とした．

3. R-MGD のバイアス
東シナ海・黄海・日本海上を通過した 2020 年台風第 8-10号について事例解析を行ったところ，第 10 号が東シナ海上を通過する数日前の 9 月 3-5 日には，東シナ海から日本
海西部にかけて，おおむね+1.5 ℃から+3.5 ℃のバイアスが存在していた．済州島の西南にある係留ブイに注目すると，台風第 8 号の通過前後の 4 日間で 5 ℃以上低下していたのに対して，R-MGD の水温低下は非常に緩やかであり，最大で 4 ℃以上の正バイアスが生じていた．また，台風第10 号の通過後には，現場観測に基づく海面水温が気候値に近づこうとしていたのに対し，R-MGD では減少傾向が持続していたため，最大で-1.3 ℃の負バイアスが生じていた．
なお，現場海面水温と AMSR2 に基づく推定値は整合的であり，このバイアスが，観測値自身ではなく，短周期変動を取り除いたために生じていることが示唆された．
全ての台風についてのコンポジット解析の結果，台風の通過 1 日前から通過 4 日後にかけて経路の左右約 500 kmの範囲に統計的に有意なバイアスが存在し，平均的には台風中心とその少し右側では数日間にわたって+0.5 ℃程度の正バイアスが存在することがわかった．また，通過後 7-14
日後にかけて，同様の領域に負バイアスが生じることも明-242-

図 1 R-MGD の現場観測に対するバイアス (℃)

図 2 A-MGD の現場観測に対するバイアス (℃)

WF-08+ (P3J, C1H)

メソアンサンブル予報による複数気象シナリオの作成
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）の予測に対する不確
実性に関する情報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]。MEPS の予測
結果を統計処理することにより、MSM 予測に対する信頼度･確率情報が提供できる。また、各アンサンブルメ
ンバーの予測に着目することで MSM とは異なる予測
シナリオを提供することもできる。特に後者は、MSMの予測が実況とかけ離れた場合に、代替となる予測シ
ナリオを予報官に提供することで、予報作業支援に資するものである。ただし現業的な観点において、個々のメンバーに着目することは予報作業時間の制約を考えると現実的ではない。
そこで本研究では、MEPS 予測に対してクラスター
解析を行い、機械的に全メンバーを少数のクラスターに分類し、そのクラスター平均を予測シナリオとすることを試みた。また降水予測シナリオの作成に当たっては、強雨の頻度過小を補正するため Probability
Matching (PM)[2]を適用した結果についても併せて報告する。
2. 手法･利用データ
MEPS 予測結果のクラスタリングには、先行研究[3]を参考に Fuzzy c-Means（FCM;[4]）法を採用した。FCM
は k-Means 法における重みをファジー化することで、
k-Means 法に特有の初期値問題を緩和することができる。大まかな手順は、1）対象とする要素･時刻のアンサ
ンブル予測値に対して主成分分析を行い、主成分が張る低次元空間に各メンバーを射影する。2）低次元空間において、クラスター数 2~7 に対して FCM を多数回行う。3）最適なクラスター数を決定する[3]。以上から、
21 メンバーの MEPS 予測を複数のクラスターに割り当て、個々のクラスター平均を予測シナリオとした。
また一般に降水予測に対して平均操作を行うと、強雨頻度が過小となる。これを補正するためにアンサン
ブル平均に対して PM を適用した（図 1）。PM は面的なアンサンブル平均降水量からその累積密度関数（CDF）を求める。この際に格子点位置情報は保持しておく。次に、21 メンバー全体からも同様に CDF を求める。最後に、アンサンブル平均の CDF をメンバー全体の CDF に置き換え、格子点に再配置する。
これにより、
降水域のカバレッジを変えることなく、平滑化された強雨を補正することができる。
本研究では、MEPS の 24 時間予測値に対して、九州周辺域における 500hPa ジオポテンシャル高度（Z500）に対して FCM を適用した。

図 1 2018 .6.28 00UTC 初期値の予報時間 24 時間における 3 時間降水量予測値（左がアンサンブル平均、右が PM）と CDF（中央）。

図 2 同初期値の MSM 予測値･解析雨量（左列）及びMEPS クラスター予測値（CLS1,2,3）。上段が Z500（緑線は解析値）、中下段は 3 時間降水量を表す。

3. 結果
図 2 に 2018.6.28 00UTC 初期値の MSM および MEPS
クラスター24 時間予測値を示す。MSM の Z500 予測値
は解析値と比較して、太平洋高気圧を西に強めており、
予測降水量は解析雨量より東西方向の走向を持つ。本
事例では FCM により 3 クラスターに分割され、クラス
ター1（CLS1）は太平洋高気圧の西への張り出しを抑制
し、降水予測も実況に近い。一方で、CLS2 は太平洋高気圧の西への張り出しをより強めている。CLS3 はMSM の予測に近いクラスターである。また、各クラス
ター平均降水量は MSM と比較して強雨の予測頻度が少ないが、PM により補正されていることがわかる。
発表では他の要素を利用した FCM の結果、クラスタ
ー予測の統計的な特性についても報告する予定である。
参考文献[1] Ono K., et al., 2021, Quart. J. Roy. Meteor. Sci., 147, 465-484.
[2] Ebert E., 2011, Mon. Wea. Rev., 129, 2461-2480.
[3] Zheng M., et al., 2019, Mon. Wea. Rev., 147, 1967-1987.
[4] Bezdek J., 1981, Plenum, New York-243-

WF-09+ (P3J, C1H)

太陽光発電出力確率予測*野 原 大 輔 , 菅 野 湧 貴 （ 電 力 中 央 研 究 所 ）1. はじめに
太陽光発電（PV）や風力発電やなどの再生可能エネル
ギーは天候の変化により出力が不安定となる性質を持つため，需要と供給を均衡させるには，需要の予測に加えて，気象条件の影響を受ける供給量の予測も重要となり，
これらを考慮して発電機を運用する必要が出てきた．PV・風力発電出力予測には，数値気象モデルによる気象予測、機械学習等の統計手法，観測情報の活用など，幾つかの手法があるが，それぞれの手法は、予測対象の時間や目的に応じて選択される．一方，気象場の状況によっては大きな予測誤差を生じる場合もあり，予測の信頼区間など，確率的な情報も不可欠となっている．本稿では，PV 出力確率予測について，
アンサンブル予測を用いた力学的影響による不確実性と日射量から出力への変換による不確実性を考慮した確率的な予測手法について提案する．
2. 日射量から PV 出力への変換
気象庁メソ数値予報モデル（MSM）の日射量予報値と，エリア合計 PV 出力実測値を用いて，日射量に対する PV
出力の対応関係を構築する（図 1）．ただし，日射量及びPV 出力の時刻依存性や，PV 導入量の長期的な変化は，規格化して取り除く．この対応関係からは，モデルの不完全性に起因する日射量予測誤差や PV 出力変換過程に生じる系統的な不確実性も評価できる．

の信頼区間の幅は，気圧配置や天候に応じて動的に変化する．5 月 6 日の事例では，終日信頼区間の幅が広く予測の信頼性が低く，逆に 5 月 7 日の事例では，信頼区間の幅が狭く予測の信頼性が高いことを示している．
年間を通した予測の検証から，決定論的な PV 出力予測の場合，確率予測の中央値（50 パーセンタイル値）は，単独予測と比較して予測精度が高く（24～30 時間先予測の RMSE で中央値が 0.088 PU，単独予測で 0.093 PU），予
測時間が延びる程この傾向は拡大する結果が得られた．
また，予測誤差が大きい大外しの事例でも，確率予測の中央値は，単独予測より誤差が 20%以上低下することを確認した．確率予測の検証では，PV 出力確率予測は，PV 出
力実測値が各階級に収まる確率はほぼ一定であり，予測の確率分布の再現性は良い結果を得た．また，予測時間が延びても確率分布は良好であり，
この結果はアンサンブル予測が表現する予測の不確実性とその他の要因の不確実性は分離して評価できることを示唆している．
【謝辞】PV 出力実測値は中国電力ネットワーク株式会社
よりご提供頂いた．ここに記して謝意を表する．

3. PV 出力確率予測
PV 出力確率予測は，気象庁メソアンサンブル数値予報
モデル（MEPS）による複数の日射量予測を入力として，対応関係の不確実性も考慮したうえで算出される．なお，
決定論的な予測である PV 出力単独予測は，MSM による日射量予測を，対応関係の 50 パーセンタイル値を用いて変換して得られる．

図 1 日射量予測に対する PV 出力の対応関係．対応関係の不確実性をベータ分布で仮定し，不確実性を表現．

4. 結果
対応関係の構築は 2018 年から 2019 年の 2 年間，
予測は2020 年を対象に実施した．中国エリアを対象とした PV
出力の翌日予測の事例を図 2 に示す．縦軸は，PV 出力を定格容量で除した値（PU: per unit）で示す．それぞれ初期
値日時は，予測対象日（2020 年 5 月 6 日，7 日）の前日 9時とする．50%（90%）信頼区間は，PV 出力確率予測の25 から 75（5 から 95）パーセンタイルの区間とする．こ

図 2 PV 出力予測の例-244-

WF-10+ (P3I, C1H)

社会気象学：社会ダイナミクスを考慮した
新しい天気予報と水害警報に向けた試論*澤 田 洋 平 (東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 ) , 金 井 琳 ( 東 京 大 学 工 学 部 ),小 谷 仁 務 (東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 )1.

序論が失われる社会においては、警報を安全側に出すこと

数値天気予報の精度は過去30 年以上に渡り向上し続が正当化される。この時予報のスレットスコアは最大けている(例えば、[1])。しかし、この気象学が誇るべき化されないことに注意すると、科学的に最適な予測が成果の恩恵を十分に私たちの社会は得ることができて社会としての利益を最大化しないということになる。

いるだろうか。自然災害をいかに正確に予測出来よう

一方で、図 1b は仮想的な数値予報システム自体の精とも、人々に適切な行動変容を促せなければ意味がな

度を下げて同じ解析を行ったものである。ここからはい。数値天気予報を活かして社会に正のインパクトを予報精度が低いときには前述したような挙動は見受け与えるためには、自然科学として行われる「未来の予られない。住民のリスク認知の構造に関わらず、単純測」とそれを社会に伝えて行動変容を促す「未来をつにスレットスコアを最大化するような予報を行うことくる予測」の関係を深く考える枠組みが必要である。

が社会的な利益の最大化にもつながることがわかる。

本研究の目的は、数理モデルにより上記のような問

4.

参考文献

題を考える枠組みを構築することである。具体的に考[1] Bauer et al. 2015 Nature https://doi.org/10.1038/na

えたい問いとしては以下の 2 つである：(1) 科学的に最ture14956; [2] Di Baldassarre et al. Hydrol. Earth
Syst. Sci. https://doi.org/10.5194/hess-17-3295-2013;[3] Girons Lopez et al. Water Resour. Res. https://doi.org/10.1002/2016WR019387

適な予測と社会の利益を最大化する予測の在り方は一致するか？一致しないのはどんな時か？; (2) 天気予報の精度が上がるにつれ、人々のリスク認知などの社会的要素を考慮する必要性は高まるのか？
2.

手法

relative loss
0.7

近年地球科学関連分野で用いられるようになりつつある社会システムダイナミクスの手法(例えば [2])を採0.6用した。少数の簡易な微分方程式で洪水とその予測、警報発表の有無、住民のリスク認知度とそれに基づいた洪水被害削減度合い、の時間発展を計算していく。

0.5

ω=1
ω=3
ω=5

0.4

Girons Lopez et al. (2017) [3]の数理モデルの拡張とし

0.1

0.3

安全側
安全側

て、住民の予報官への「信頼」のモデリングを行った。
予報が的中すると「信頼」は上昇し、見逃し、空振り
1とたとえ正確に予報が的中していても、行動変容がも0.9

たらされず、大きな被害が生じるようになっている。

0.8

3.

0.7

図 1a はシミュレーションにより得られた相対損失を警報発表閾値の関数として描いたものである。相対損
失とは警報システムが存在しなかった場合に対する警

0.7

0.9

危険側

relative lossが生じると「信頼」は低下する。
「信頼」が低い状態だ

結果

0.5

probability threshold

ω=1

0.6

ω=3

ω=5

0.5
0.4
0.1

0.3

安全側

報システムが存在した場合の社会的損失の比であり、

0.5

probability threshold

0.7

0.9

危険側

小さい方が望ましい。警報発表閾値が例えば 0.2 である

図 1 (a) 相対損失と警報発表閾値の関係。住民の「信頼」

とき、確率予報で河川水位が堤防を越える確率が 20%のダイナミクスにおいて見逃しをした場合の信頼低下

以上存在する場合には警報を発表するということを意が空振りをした場合の 1 倍(赤), 3 倍(緑)、5 倍(青)の結味する。図 1a からは見逃しを起こすと大きく「信頼」

果をしめす。(b)は(a)と同じだが予報精度が低いケース。

-245-

WF-11+ (P3J, D2H)

山岳降雨に及ぼす雲内乱流効果の数値解析*平井丈，大西 領，Dmitry Kolomenskiy（東京工業大学）

Hirai，J.，Onishi，R.，Kolomenskiy，D.（Tokyo Institute of Technology）
1. はじめに
局地的豪雨の高精度予測を実現できれば，人的および経済的被害の軽減に大きく貢献できる. そのためには，予測シミュレーションの高解像度化と共に物理過程の高度化が必要である. 近年，速やかな降雨現象の再現には，乱流による雲粒の衝突成長促進効
果を考慮することが必要であることが指摘されてきた[1]. 実際，Seifert & Onishi(2016)[2]は乱流効果を考慮した雲微物理モデルを開発した上で，理想的なパーセルモデル(0 次元モデル)や 3 次元空間で発達する自由対流雲を対象として乱流効果の重要性を数値的に明らかにした. 雲微物理の中での乱流効果の重要性が明らかになりつつあるものの，それが局地的な降雨現象に及ぼす影響については定量的に明らかになっていない.
そこで本研究は，山地地形性の上昇気流にともない発生する降雨現象(山岳降雨)を対象とした数値気象
シミュレーションにより，乱流が山岳降雨に及ぼす影響を定量的に明らかにすることを目的とした.
2. 数値計算モデルと計算設定
本 研 究 で は ， 大 気 海 洋 結 合 モ デ ル Multi-Scale
Simulator for the Geoenvironment(MSSG，例えば[3])の領域大気コンポーネントを用いた．3 次元の計算領域の中には，二次元ベル型の山(高さ:1000 m，半値
幅:2000 m)を配置した. 統計的に定常な状態における 10 分平均値に対して統計解析を行なった. 図 1に得られた雲水混合比の分布を例として示す. 山岳
雲の形成が確認できる.

図 1：雲水混合比の 10 分平均，スパン方向
平均値.
3. 結果
乱流効果により降水量が増加されるメカニズムを
明 ら か に す る た め に ， Precipitation Efficiency(PE=Spre/Scon: Spre は降水強度を，Scon は凝縮速度を示す) と Damköhler Number (Da=τadv/τmicro: τadv は雲の中を通り過ぎるまでの時間，τmicro は雲の中に入ってから雨が生成されるまでの時間とした)という二つの無次元数を導入する. 各層高度における Da を算出
し，最高層と各層の高低差を重みとして重み付け平####と表記する)とした.
均した値を平均化した Da(𝐷𝑎
図 2 に，様々な流入条件に対して乱流効果を考慮しなかった場合("NoT”と表記)と考慮した場合("T”と####, PE)を示す．得られたプロットは，概表記)の(𝐷𝑎ね図中の灰色線に沿うことがわかる. この灰色線はMiltenberger et al. (2015)[4]が得た図を参考にして描いたものである. 乱流を考慮しなかった場合の白抜きプロット群と考慮した場合のプロット群を比較す
ると，乱流効果により分布が灰色線に従いながら右上に変化する様子がわかる. つまり，乱流効果によ####が増大され，それに伴り雲粒の成長が促進され，𝐷𝑎って PE が増大されることが明らかとなった.

####の結果.
図 2：PE と𝐷𝑎
4. まとめ
乱流効果を考慮できる雲微物理モデルが実装された山岳降雨シミュレーション法を開発した. 様々な流入風条件に対して数値実験を行なった結果，乱流による雲粒成長促進効果により山岳降雨が増大されることが確認された. さらに，降水効率 Precipitation
Efficiency（PE）と雨粒の生成速度と雲の移流速度の比を表す Damköhler number（Da）を導入し，乱流効果の定量評価を行なった. その結果，乱流によって雲粒の成長が促進されることにより，Da が大きくなり，それに従い PE が大きくなるメカニズムを明らかにした.
謝辞 本研究の一部は JST/JICA の SATREPS プロジ
ェクト（課題番号：JPMJSA910）の支援を受けた.
参考文献[1] W.W. Grabowski & Wang，L.-P. Wang，2013, Annu.
Rev. Fluid Mech.，45，293-324[2] A. Seifert & R. Onishi，2016, Atmos. Chem. Phys.，
16，12127–12141[3] R. Onishi & K. Takahashi，2012, J. Atmos. Sci.，69，
1474–1497[4] A.K. Miltenberger，A. Seifert，H. Joos and H. Wernli，
2015, Q. J. Roy. Meteor. Soc.，141，2185–2198-246-

WF-12+ (P3I, D2H)

NHM-LETKF への SPUC の導入∗

1

澤田謙 1 ，松信匠 2 ，川畑拓矢 1 ，瀬古弘 1 ，清野直子 1（1: 気象研究所， 2: 筑波大学）

はじめに

局地的な大雨事例の予測精度向上のためには，これまでデータ同化に用いられていない環境省大気汚染物
質広域監視システム（通称「そらまめ君」）等の高頻度・高密度な地上観測データを効果的に利用することが重要である．その際には，データ同化において都市特有のヒートアイランド効果などを精度よく表現でき
る予測モデルを利用することで，観測値とのバイアスが小さくなるとともにより多くの観測データが同化されることが期待され，より効果的に予測精度向上に寄与するものと考えられる．
本報告では，昨年秋季大会での報告に続き，都市モ
デルを組み込んだアンサンブルカルマンフィルター同化システムを用いて，そらまめ君データを同化に利用した際の予測気象場への影響や大雨事例の再現性について報告する．

2

3

実験結果・考察

どの初期値から出発した予測においても，都市部では SPUC を導入した URB，URB S において気温や風速が概ね CTRL に比べ実況により近い値となることが確認された（図略）．降水予測においては，図 2 のように，URB，URB S でのより実況に近い東西に延びた形での降水分布の再現 (FT12) や，URB S でのより早期の降水形成（FT11）が見られた．ただし，最大降水量の予測は初期時刻により明確な改善が見られない
場合も見られた．
データ同化システム NHM-LETKF への都市モデル
SPUC の導入により，局所的大雨事例の降水分布再現性の向上が確認できた．一方で，そらまめ君データは，気象場の把握に特化したものではないため（西ら 2015），
その利用による明確な精度向上が見えづらい場合もあり，引き続き効果的な利用に向けて開発を進めていく必要がある．

実験システム謝辞
解析実験システムは，昨年秋季大会での報告と同様 4
本 研 究 は JSPS 科 研 費 JP 19K23468，お よ び ，で，気象庁非静力学モデル (JMA-NHM) に基づく局所
アンサンブル変換カルマンフィルター法による領域メ 17H02962 の助成を受けています．
ソスケールの同化システム (NHM-LETKF) に，都市効果として単層キャノピーモデル (SPUC; Aoyagi and
Seino 2011) を採用した SPUC-NHM を導入したものである．
対象事例は，2017 年 8 月 30 日の秋雨前線南下時に関東地方に発生した短時間の大雨（東京都練馬区付近で
記録的短時間大雨情報）で，大雨のおおよそ 1 日半前の28 日 15 時（UTC）からサイクル解析を開始し，29 日
12 時，18 時，30 日 00 時を初期値とする予測実験を実行した．以下では，従来の NHM-LETKF による解析
予測実験を CTRL，SPUC を導入した NHM-LETKF
による実験を URB，さらにそらまめ君データを同化に利用した URB 実験を URB S と呼ぶ．
また，同化に用いられたそらまめ君データ（気温，湿度，風向風速）は，時
刻によって多少の違いがあるが，概ね図１のように分布しており，簡易 QC
により，地上高
2m 以内の気温と湿度，10m 以
内 の 風 向 風 速 図 1: URB S 実験で同化に利用された 図 2: 前一時間降水量の比較（0829 18UTC 初期値）．
データが利用さ 地上観測点の分布（要素毎）．
れている．

-247-

WF-13+ (P3J, D2H)

衛 星 搭 載 ド ッ プ ラ ー 風 ラ イ ダ ー OSSE
～台風進路予測へのインパクト評価～*岡 部 い づ み 1 , 岡 本 幸 三 1 , 石 井 昌 憲 2 , 石 橋 俊 之 1 , 田 中 泰 宙 1 , 久 保 田 拓 志 3 ,藤 平 耕 一 3, 今 村 俊 介 3, 宮 本 佳 明 4, 松 本 紋 子 5, 山 中 沙 羅 2
1:気 象 研 究 所 , 2:東 京 都 立 大 学 , 3:JAXA, 4:慶 応 義 塾 大 学 , 5:ANAHD
1.

はじめに

3.

まとめ

衛星搭載ドップラー風ライダー(Doppler Wind Lidar:

気象庁全球解析システムを用いて、DWL データのDWL)は、大気中のエアロゾルや雲の流れをドップラー

OSSE を実施した。実験の結果、風速など各気象要素の効果で捉え、視線方向の風速を観測するセンサである。

予測精度が改善し、環境場の予測精度向上に伴い台風

晴天域でも観測でき、鉛直分解能の高い風プロファイ

進路予測精度が改善する事例が見られた。大会では、ルを得られる特徴がある。2018 年、欧州宇宙機構

DWL が台風中心付近を観測した事例も含め、同化によ(European Space Agency: ESA)が世界で初めて DWL 搭る進路・強度予測へのインパクトについても報告する。

載衛星 Aeolus の打ち上げに成功した。2020 年 1 月から
は欧州中期予報センター(ECMWF)が気象予測システ
ムでの現業利用を開始しており、DWL データ同化による風速・高度・気温・水蒸気場の予測精度向上が報告されている。日本でも、DWL データ同化インパクトについて OSSE による研究がなされてきた[1]。本発表では、コヒーレントドップラー風ライダーシミュレータ[2]を用いた OSSE について報告する。
2.

同化実験設定と結果

2019 年 12 月末時点の気象庁全球解析システム相当

図１. 対疑似真値場予測改善率（テスト B 実験）。右は東西風速(U)、左は高度(Z)。統計期間は 2018 年 8 月。横軸は予報時間、縦軸は気圧、色は改善率（暖色が改善）を表す。

の設定をコントロール実験とし、更に、2 種類の観測波
長による疑似 DWL データをそれぞれ利用したテスト
A 実験 (2.0 um) とテスト B 実験 (1.5 um) の 2 種類を実施した。実験期間は、2018 年 8 月を対象とする。今回の OSSE では、Sensitivity Observing System Experiment(SOSE) [3]という手法を採用した。ネイチャーランから全ての観測データを作成する従来の OSSE と違い、対象とする観測 (DWL) のみを疑似真値場から作成するため、よりリーズナブルに実施できるメリットがある。
実験の結果、テスト A および B 実験ともに、予報初期
を中心に風速を初め気温・水蒸気・高度場の各主要気
象要素の予測精度が向上した（図１）。主に対流圏中下層で改善率が高く、約 4 日予報まで改善の効果が持続した。また、台風進路予測精度が予報時間約 2 日以降で改善した。環境場の予測精度改善が寄与したと考えられる。それを示す事例として、コントロール実験でベストトラックより西寄りの進路を予測した2018 年台
風第 13 号では、太平洋高気圧の西への張り出しがテス
ト実験の方が弱く、進路予測がベストトラックに近い結果となった。

図２. 予測時間別台風進路予測誤差。コントロール実験（青）とテスト B（赤）。統計期間は 2018 年 7 月 20 日～9 月 11 日。

4.

謝辞：

本 発 表 は 月 末 時 点 の JSPS 科 研 費

19K04849，
19H01973 の助成を受けたものである。
参考文献[1] Okamoto, K. et al., 2018: Feasibility Study for FutureSpace-Borne Coherent Doppler Wind Lidar Part 3:
Impact Assessment Using Sensitivity Observing System
Simulation Experiments, JMSJ, 96, 179-199.
[2] Baron, P. et al., 2017: Feasibility Study for FutureSpace-Borne Coherent Doppler Wind Lidar Part 2:
Measurement simulation Algorithms and Retrieval Error
Characterization, JMJS, 95, 319-342.
[3] Marseille, G.-J. et al., 2008a: Sensitivity Observation
System Experiment (SOSE): A new effective
NWP-based tool in designing the global observing
system. Tellus A, 60, 216-233.

-248-

WF-14+ (P3I, D2H)

週間予報実験においてどの緯度帯での観測インパクトが長く持続するか？
∗

山崎哲 1 ・三好建正 2,1 ・猪上淳 3,1 ・榎本剛 4,1 ・小守信正 1（1: JAMSTEC 2: 理研 R-CCS 3: 極地研 4: 京大防災研）

山崎ら（2018，2018 年度春季大会）では，観測イ
Time sequences of obs. impacts [J/kg]

ンパクト診断ツール（EFSO）の有効性について，冬

10-1

0.1

季北半球のいくつかの地域でのラジオゾンデ観測に0.09

ついてデータ除去（data denial）実験を行うことで0.08

実際の観測インパクトを定量化し，EFSO の有効性

0.07
10-2
obs. impacts [J/kg]を評価した．前回までの報告では，中緯度・熱帯・北極帯から 4 地域ずつ選択し計 12 つのデータ除去実験を行い，観測インパクトと EFSO を比較する方法を

0.06

0.05

0.04
10-3
0.03

示した．さらに，データ除去実験で得られる 6 時間

0.02

後の（実測の）観測インパクトを EFSO がよく推定

0.01

できることを示した．今回の報告では，それぞれの

10-4

0

24

48

緯度帯についての観測インパクトが，予報初期から

72
96
Forecast periods [hr]

120

144

168

週間（7 日）予報にかけてどのように時間発展するのかをより詳細に分析した．

図 1: 全球平均した観測インパクト値 [J kg−1 ] の予報時間[hr] 発展．全 12 実験についてで，3 つの緯度帯の熱帯（実線），中緯度（灰色線），北極域（点線）観測についての実験である．それぞれについて 4 実験ずつ行われた．

実験設定は，1 つのデータ除去実験では，ある緯度帯の近傍 3 地点のルーチンラジオゾンデ観測だけを除去した解析値を作成し，除去してない解析値からと 2 つの予報を行い，その差を観測インパクトとした．

うか？そこで，中期予報期間での観測インパクトの

まず，（EFSO のメトリックとして用いられること

分布を，それぞれの実験について見ると，北極域のの多い）全球平均した観測インパクトを評価する実観測についての実験について特徴的な分布が見られ験の結果（図 1），

た．熱帯，中緯度，北極域それぞれの 4 実験のコン• 予報開始から 6 時間後（初期）の観測インパク ポジット図を作成すると，北極域実験の図のみ中緯
トは，どの実験についても予報改善のシグナル 度北米域に予報改善のシグナルが残ることがわかった．このシグナルは，熱帯・中緯度域実験のコンポを持っている，ジットでは見られなかった．

• 同じ緯度帯（例えば中緯度 4 実験）で比べた時，この北米でのシグナルの起源について詳細な分析

初期の観測インパクトの予報改善シグナルの相を行うと，北極域を起源としており，予報初期の北極対順位が（僅かな例外を除いて）2〜3 日（短域での予報改善シグナル（正の観測インパクト）が期）予報まで維持される，

短期予報期間中に増幅し，それが中緯度北米域に向• 4 日以降（中期）予報では，どの実験でも観測
インパクトのシグナルが維持されなくなる，

かって力学的に伝播していることがわかった．これ
らの結果から，北極域での観測インパクトが中期週
間予報においても北米域では予報改善に寄与し得る

ことがわかった．このことから，EFSO を使って推こと，すなわち，最も長く持続できることが示唆さ定できる初期観測インパクトは短期予報の間維持された．

れることがわかった．
一方で，中期予報では全球平均した観測インパク
トは有意な予報改善シグナルを維持できないことが文献わかった．それでは，全球平均せずに観測インパク

Yamazaki, A., et al., EFSO at diﬀerent geograph-トの分布を調べると，中期予報期間でも初期の予報

ical locations veriﬁed with observing-system exper-

改善のシグナルを維持する特定の領域はあるのだろiments, in revision.

-249-

WF-15+ (P3J, D2H)
背景誤差の非ガウス性定量化による非ガウスデータ同化手法*近藤圭一 (気象研究所)、三好建正(理研 計算科学)
1. はじめに
アンサンブルカルマンフィルタ (EnKF) は、二次の統計モーメントまでを扱った最小分散推定を行う。この結果は、誤差分布がガウス分布に
従 う と き に 最 尤 推 定 と 一 致 す る 。 Kondo andMiyoshi（2019, NPG) はアンサンブル数 10240 からなるアンサンブルデータ同化実験の結果を用いることで、大気における背景誤差の確率分布を詳しく検証した。その結果、背景誤差は多くの格子点でガウス分布であるものの、非線形性が強い
熱帯の積雲対流やストームトラックでは非ガウス性が強くなり、EnKF の解析誤差が大きくなる傾向があることを確認した。
このような非ガウス分布に対応するため、本研究では従来のアンサンブルデータ同化手法に粒子フィルタ（PF）を組み合わせた非ガウスデータ
同化手法を提案し、強非線形システムにおけるデータ同化の精度向上を図ることを目的とする。

て各観測の観測誤差を非ガウス分布強度 KLD に応じ動的に膨張させるのみのため、本研究では動的観測誤差膨張手法と呼び、簡易的な非ガウス同化手法とする。
3. 実験設定
本研究では、低解像度の全球大気モデルによる
SPEEDY-LETKF システム (Miyoshi 2005) をベースとして使用する。アンサンブル数は 80 とする。観測はラジオゾンデ観測（線形観測演算子
𝐻𝐻(𝑥𝑥) = 𝑥𝑥）とモデル格子点の 2×2 に１点の一様観測（非線形観測演算子𝐻𝐻(𝑥𝑥) = log (|𝑥𝑥|)）を 6 時
間毎に同化する観測システムシミュレーション実験を行った。CNTL を通常の LETKF、TEST１をハイブリッド同化手法、
TEST2 を動的観測誤差
膨張手法による実験とする。
4. 結果と考察
図 2 は、モデル 4 層目（500 hPa 付近）における気温の解析 RMSE の時系列である。TEST１はPF が組み合わされているにもかかわらず発散せずに安定動作している。CNTL と比較してもTEST1, TEST2 ともに RMSE の収束がはやく、
RMSE もそれぞれ 3.4 %, 2.7 %低減している。
ラジオゾンデ観測のみを同化した別の実験では、解析精度に明確な差は確認されなかった（図略）。このことから、非線形観測演算子により観測空間における非ガウス性が大きくなり、非ガウス
データ同化の効果が現われたと考えられる。
今大会発表時には、最新の結果を発表する。

α

2. 手法
本研究では、大気モデルが持つ強非線形性に起因する非ガウス分布を適切に扱える非ガウスデータ同化手法を開発する。非ガウス性の低い領域
では従来通りガウス分布を仮定した EnKF が有効であり、非ガウス性の強い領域に限定して非ガウスデータ同化を導入する考えのもと、以下の手順
でハイブリッド同化手法を考案した。
① 観測ごとに予報アンサンブルの分布から非ガウス性を KL divergence (KLD; Kullback andLeibler 1951) で定量化する。
② EnKF で観測を同化する。この際使われる観12
測誤差分散𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜,
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 には以下を用いる。
0.522𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜,
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 = 𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 /(1 − 𝛼𝛼)02𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜
はもともとの観測誤差分散を表す。αは0
0.2
KLD 0.4
KLD に応じて[0,1]区間から決まり、ガウス分
布に近いほど 0 に、非ガウス性が強くなるほ 図 1 KLD とαの関係。
ど 1 に近づく（図 1）。観測誤差が大きくなる
ため、観測は軽く扱われる。
③ EnKF の解析アンサンブルを第一推定値として、PF で同じ観測を再度同化する。この際使2
われる観測誤差分散𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜,
𝑃𝑃𝑃𝑃 は以下を用いる。
22𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜, 𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜/𝛼𝛼②と同様、観測を軽く扱う。
手順①②のみの場合は、EnKF システムにおい0.6

図 2 モデル 4 層目（～500 hPa）における気温の
解析誤差 RMSE 時系列。

-250-

WF-16+ (P3I, D2H)

強結合データ同化の性能にドメイン間相互作用が及ぼす影響*三輪哲大 (東京大学工学系研究科), 澤田洋平 (東京大学工学系研究科)
1.

はじめに

a)

2 つ以上のドメインからなる系(結合系)の将来予測は重要である。特に水圏、地圏、生物圏、人間圏など多様なドメインの結合系を扱う地球システム科学においてその重要性は高まるばかりである。
結合系へのデータ同化手法(結合データ同化)として、モデルの時間発展にドメイン間相互作用を考慮する弱結合データ同化(weakly coupled data assimilation: wCDA)に加え、時間発展のみならず解析時にも他ドメインの情報を用いる強結合データ同化 (strongly coupled datab)

assimilation: sCDA)が広まりつつある。
sCDA は、ドメイン間の背景誤差共分散を活用できるが、自ドメイン内に比べて小さい背景誤差共分散を把握するために wCDA に比べ多くのアンサンブル数が必要になるとされている[1]。しかしこのような性質は結合の様式、つまりドメインの相互作用の大きさに依存する。本研究ではドメイン間相互作用が強結合データ
同化の性能に与える影響を測る。
2.

モデルと実験設定

40 次元 Lorenz96[2]モデル 2 つから成る結合系(式１)
で 理 想 化 実 験 (OSSE) を 行 っ た 。 デ ー タ 同 化 に は

図 1 (a)アンサンブル数 60 の場合の、系の相互作用項

βの変化に伴う sCDA と wCDA のスコア。48 パターンのパラメータ設定のうち最もスコアがよくなったものについて描画している。(b) アンサンブル数 20 の場合。

LETKF[3]を用い、共分散膨張や局所化等のパラメータに大きければ強結合データ同化がよいスコアを示す(図を変えて 48 パターン計算した。それぞれの設定におい1b)。なお、追加実験の結果、モデル間相互作用が強いて、異なる初期値から作成した真値を用い 5 回ずつ実場合、小アンサンブルでもクロスドメインの背景誤差験を行った。同化性能の指標として５回分の tRMSE(ド共分散を適切に表現できていることが確認できた。

メインごとの RMSE の時間平均)の平均値を用いた。

4.

まとめと展望ドメイン間交差項のパラメータβを 0.0 から 1.6 まで

従来、強結合データ同化には多くのアンサンブル数

0.1 刻みで変化させ、その sCDA と wCDA に与える効が必要とされているが、本研究の結果からはドメイン

果を分析した。なお、外力項 F=8.0 である。

相互作用が大きい場合は小アンサンブルでも強結合データ同化が効果的であると示唆された。
なお、口頭発表においては、ドメイン間相互作用が対称な結合系のみならず、非対称な相互作用や一方的な

3.

結果と考察

十分なアンサンブル数を用いる場合、ドメイン間交作用の場合へと拡張した実験の結果も併せて紹介する。
参考文献

差項が大きくなるにつれ、sCDA の方が wCDA よりも[1] Han, G., et al., 2013, J. Climate. 26(24), 10218-10231.

よいスコアを示すようになる(図 1a）。また、アンサン[2] Hunt, B. R., et al., 2007, Physica D, 230(1-2), 112-126.

ブル数が少ない場合でも、モデルの相互作用項が十分[3] Lorenz, et al., 1998, J. Atm. Sci., 55(3), 399-

-251-

WF-17+ (P3I, D2H)EnKF を 用 い た パ ラ メ ー タ 推 定 の 推 定 時 間 と 推 定 精 度*末 木 健 太 1 , 2 ， 西 澤 誠 也 1 ， 山 浦 剛 1 , 3 ， 富 田 浩 文 1 , 2（1 理研計算科学，2 理研開拓，3 神戸大）
1.

はじめに

すると推定精度は悪化する（図 1b）．従って，精度の観雲微物理モデルや乱流モデル等の物理モデルに含ま点からはあまり大きなアンサンブルスプレッドを与えるパラメータ値の不確実性は，数値天気予報の誤差のるべきではない．Cr の推定では，アンサンブルスプレ

要因となる．既存の大気モデルの枠組みで予報精度をッド（標準偏差）を 0.1 にした場合に，推定精度が最も最大化するためには，物理モデルに含まれるパラメー

良くなった（図 1b）．本研究ではさらに，推定値の時系

タ値を適切にチューニングする必要があるが，従来の列を自己回帰モデルに当てはめることで，推定時間とパラメータ感度実験によるチューニングでは，効率的推定精度の定量化を試みた．

なチューニングや客観的な評価が難しい．そこで近年，様々なデータ同化手法に基づく逐次的なパラメータ推定の手法が提案されており，特に Ensemble Kalman
Filter（EnKF）を用いたパラメータ推定手法[1][2]は実装の簡便さの点からも有望な手法の一つといえる．本
研究では，EnKF を用いたパラメータ推定における，推定に要する時間（推定時間）や推定値の不確実性（推定精度）の調査を行った．
2.

実験概要

4.

まとめ

EnKF を用いたパラメータ推定の理想実験を行い，推定に要する時間（推定時間）や推定値の不確実性（推定精度）に関して，アンサンブルメンバーに与えるパラメータ値のアンサンブルスプレッド依存性を調べた．
実験では，アンサンブルスプレッドを大きくするほど推定時間が短くなる一方，推定精度は悪化したが，アンサンブルスプレッドを適切な大きさに設定することで，推定精度の最大化が可能であることが示唆された．

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[3][4]を用いて，疑似観測となるスコールラインの Nature Run（NR）を実施した．水平解像度は 5 km，鉛直解像度は 250 m である．雲微物
理スキームには簡易な 1 モーメントバルク法[5]を用いた．次に，SCALE-RM に局所アンサンブル変換カルマ
ンフィルタ（LETKF）[6]を結合した SCALE-LETKF シ
ステム[7]を用いて，データ同化とパラメータ推定を行った．NR の雨・雪・あられ混合比からレーダー反射強度を計算し，これを疑似観測とみなして 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った．メンバー数は 32，同化のサイクルは 5 分である．実験では，アンサンブルメンバーのパラメータ値に様々なアンサンブルスプレッドを与え，推定時間や推定精度のアンサンブルスプレッド依存性を調べた．
3.

結果

図 1 は，雨の落下速度係数 Cr を推定した場合の，推定時間と推定精度のアンサンブルスプレッド依存性を示す．推定時間はパラメータ値のアンサンブルスプレ
ッドを大きくするほど短くなり（図 1a），アンサンブル
スプレッドを大きくするほど早く最適値を得られることが分かる．一方，アンサンブルスプレッドを大きく

図１ 雨の落下速度係数 Cr の推定実験における(a)推定に要する時間と(b)推定値の不確実性（得られた推定値の標本標準偏差）．両グラフとも，横軸はアンサンブルメンバーに与えるパラメータ値のアンサンブルスプレッド（標準偏差）を示す．(a)の実線は NR の真値よりも大きな値から推定を始めた場合，破線は真値よりも小さな値から推定を始めた場合の結果を示している．
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] Nishizawa, S., et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8,
3393–3419.
[4] Sato, Y., et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.
[5] Tomita, H., 2008, J. Meteor. Soc. Japan, 86A, 121–142.
[6] Hunt, B. R., et al., 2007, Physica D, 230, 112–126.
[7] Lien, G.-Y., et al., 2017, SOLA, 13, 1–6.

-252-

WF-18+ (P3I, D2H)

観測誤差共分散行列の流れ依存性*石 橋 俊 之 （ 気 象 研 究 所 ）
1.

はじめに

ータを 4 階層に層別化し、各層ごとに D05 による推定

全球の大気状態の解析において、最も重要な情報源を行った。その他の観測や背景場についても D05 で推は観測データである。大気解析や予測精度の向上のた定し、ECM 全体を客観推定値で更新した。サイクル実

めには、より多くの観測情報をデータ同化によって無験の期間は、2020/05/30-2020/07/11 であり、最初の 12

矛盾に統合する必要がある。このためには、観測や背日はスピンアップ期間、残りの 1 ヶ月を評価期間とす

景場の誤差共分散行列(Error Covariance Matrix: ECM)をる。予報精度の評価は主に ERA5 再解析（Hersbach and

十分な精度で推定して同化システムに与える必要があDee 2016）を真値代替として使用する。評価対象の解る。近年、データ同化の理論関係式に基づいた ECM 推

析と独立性が高く、観測と比べて十分なカバレッジを定手法によって ECM を客観推定して同化に用いるこ持つ解析は精度評価に不可欠である。

とで、経験的調整に基づく場合よりも、解析や予報の3.

結果精度が顕著に向上することが示されている（Bormann et(1) 推定された誤差標準偏差は、先行研究（Ishibashi

al. 2016; Ishibashi 2020）。また、観測 ECM の気象場への2020）と同様に、概ねすべての観測データ種別や背景依存性についても、観測誤差分散の雲や雨への依存性

場の要素で CNTL の設定値より小さい（図略）。(2)を D 値（観測と予報の差）分散と経験的調整に基づい

GCOM-W1 衛星搭載の AMSR2 センサ（対流圏下層のてモデル化して同化に用いることで解析や予報の精度

水蒸気に感度のあるマイクロ波イメージャ）について、改善が得られている（Geer and Bauer 2011）。

推定された観測 ECM を図 1 に示す。左が晴天、右が雲本研究では、観測 ECM の気象場への依存性を客観推や降水の影響を強く受けた観測についての観測 ECM定し、これをデータ同化に導入することで、大気解析

であり、構造が大きく異なっている。いずれもチャン

や予報がどのように変化するかを明らかにする。ここ

ネル間相関は強く、無視できない。(3) TEST の予報誤では特に、雲や降水による観測 ECM の変化に着目する。

差は CNTL より、統計的に有意に小さい（図略）
。

2.

4.

方法

今後

観測 ECM の推定には、Desroziers et al. (2005；以下

雲や降水の影響のパラメータ表現方法や層別化数、

D05)の手法を主に用いる。ECM の推定と解析、予報サ

バイアスの取り扱い、水物質の時間発展の表現についイクル実験は、気象庁の全球数値天気予報システムて、改善を図る。雷光の同化等、他の観測も対象とす（JMA 2019）を気象研究所計算機に移植した実験シスるようにシステムを拡張する。

テム上で行う。予報モデル（アウターモデル）の水平

謝辞： 本研究は JSPS 科研費 JP17K05658 の助成を受けたものである。

解像度は約 20km、鉛直層数は 100 層でモデルトップは0.01hPa である。
データ同化システムは 4D-Var であり、変分法のインナーモデルの水平解像度は約 60km、鉛直はアウターモデルと同一である。衛星輝度温度観測の
うち水蒸気に感度のあるマイクロ波センサについて、
ECMWF 型の全天候同化スキーム（Geer and Bauer 2011）が導入されている。これらの観測の ECM は対角行列で与えられ、観測誤差分散の雲や雨への依存性は、D 値
分散と経験的調整に基づいてモデル化して与えられている。このシステムによる実験を CNTL 実験とする。

図 1 D05 で推定された AMSR2/GCOM-W1 の観測 ECM。縦軸

CNTL に対し、D05 の手法で非対角成分も含めて推と横軸はチャンネル番号。色は ECM の値。左図は晴天、右図は定した ECM を用いた実験を TEST とする。全天候同化

雲や降水の影響を強く受けた観測の ECM である。

対象観測の ECM 推定では、雲や雨の影響の大きさでデ-253-

WF-19+ (P3J, D2H)

Ensemble Kalman Filter と Reservoir Computing の 融 合 に よ る
不完全観測下でのカオス力学系予測*冨 澤 風 翔 1 , 澤 田 洋 平 1 , 2 , 3(1 東 京 大 学 大 学 院 , 2 気 象 庁 気 象 研 究 所 , 3 理 研 ・ 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )
1.

はじめに

た。モデルや観測の不完全性を表現するため、観測可

数値天気予報においては、モデルと観測がともに不能な格子数やモデルのバイアスを動かして予測精度を完全であるような状況下で将来の状態量の予測をする評価した。いずれの手法においても、真の値(Nature Run)手法が必要となる。現業天気予報ではデータ同化によの時系列における特定の時刻を”現在時刻”として定め、ってモデルの第一推定値と観測値から状態量を逐次推現在時刻以前の観測が得られていると仮定した。各手定する手法が主流である。一方で、機械学習を用いて法の予測精度は、現在時刻を初期時刻とした予測と真観測から直接ダイナミクスを学習するようなデータ駆の値との誤差(RMSE)によって評価した。

動型の予測手法が近年注目されている。特に、Reservoir
Computing (RC)は気象モデルのようなカオス系の予測

4.

結果に適していることが知られている (Vlachas et al., 2020,

数値実験の結果、観測可能な格子数を減少させた場

Neural Networks)。一方、RC は観測が空間的に密でない合、LETKF による予測の精度はほとんど変化しないの場合に予測精度が大きく低下することが知られておりに対し、RC の予測精度は著しく低下し、観測密度に脆(Vlachas et al., 2020)、数値天気予報への活用に際しては弱であることが確認された。融合手法はこうした脆弱

大きな障壁となりうる。

性を克服しており、LETKF 単体の場合と同様観測可能

そこで本研究では、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)によるデータ同化と RC を融合した、こうした状況下でも頑健に予測が可能な手法を提案する。

な格子数が半数程度まで減少しても同程度の精度での予測が可能であった。
図１は、LETKF に用いるモデルのバイアスを変化させた時の LETKF 単体と融合手法の予測精度の変化を示している。モデルにバイアスが無い場合には LETKF

2.

LETKF と RC の融合がより高い予測精度を示している一方で、バイアスがデータ同化と機械学習の融合によりカオス系の時間大きくなるにつれ精度が逆転する様子が確認できる。

発展を予測する手法としては Brajard et al. (2020,

LETKF に用いるモデルが大きなバイアスをもつ場合、Foundations of Data Science) や Bocquet et al. (2020, J.

融合手法による予測の精度は LETKF による予測の精

Comput. Sci) などが挙げられるが、これらの方法では学度をも上回ることが示唆される。

習と解析を複数回繰り返すことから、計算負荷が問題となる可能性がある。
そこで、LETKF による解析値の時系列を予め用意し、それを RC に学習させる方法を採る。これにより、学
習と解析はそれぞれ一度ずつで十分となる。また、空間的に疎な観測からでも十分な解像度での教師データ
により学習を行うことができる上、観測データ自体よりもより”真の値”に近い教師データが得られていることが期待される。
3.

数値実験

40 次元の Lorenz96 モデルを用いた観測システムシミュレーション実験(OSSE)により LETKF 単体、
RC 単体、
LETKF と RC の融合手法の 3 手法の予測精度を比較し

図１.モデルのバイアスを変化させた際の、現在時刻から 80 タイムステップ先における予測の RMSE の変化。
実線がそれぞれ LETKF(赤)、融合手法(青)の予測を表す。

-254-

WF-20+ (P3J, D2H)
アンサンブルカルマンフィルタと組み合わせた深層学習によるデータ同化（第３報）*

露木義（気象研究所），田村亮祐（京都大学生存研究所）

１．はじめに本研究の目的は，非ガウス性が大きい場合のデータ同化法として，アンサンブルカルマンフ
ィルタ（EnKF）に深層学習によるデータ同化
を局所的に埋め込む方法の有効性を明らかにすることである．基礎的研究なので，数値モデ
ルには Lorenz-96 モデル（40 変数, 強制項 F=8）を用い，EnKF は 10 メンバーとする．
今回は，深層学習における局所化の影響を検討し、また教師データに大アンサンブル EnKFの解析値を用いる場合を調べた、を用いても，真値を用いた場合とほぼ同程度の精度が得られた（両方の図）．一方，非ガウス性が小さい ∆𝑡 = 0.05 の場合は、同化サイクルを回すと EnKF より精度が低下した．
４．まとめ
今回の方法は非ガウス性が大きい場合に有効であることが確認できた．解析値の力学バランスについて，浅水モデルなどを用いて調べる
ことが今後の課題の一つである．

２．方法
観測値と予報値と EnKF の解析値から，深層学習によって解析値を推定する．この解析値にEnKF の解析偏差アンサンブルを加えて,解析
アンサンブルを構成する．それらを時間積分して次の時刻の EnKF の予報アンサンブルを作る．深層学習が想定しているのに存在しない観測データは，EnKF の解析値から作成する．
今回の実験では，EnKF には逐次 EnSRF(Whitaker and Hamill, 2002) を採用し，Li etal. (2009) による適応的共分散膨張を用いた．
観測データの時間間隔 ∆𝑡 は 0.05，0.2，0.5 の
3 通り、観測誤差標準偏差を 1 とし，分布は全格子点にある場合と、その有無が確率 0.5 で時間・空間的にランダムに変動する場合の 2 通りとした．後者の場合は，観測データの分布情報を深層学習の入力に追加した．深層学習の教師
データは真値の場合と，1,000 メンバーの確率
的 EnKF（Evensen, 1994）の解析値の 2 通りとした．訓練・検証・テストデータは、各時系
列から時間間隔 1 で 1,000 個抽出した．
３．結果
図 1 に，非ガウス性が大きい場合の解析値のRMSE の例を示す．深層学習の入力にする
EnKF の解析値は，最適な局所化距離による値である．EnKF の解析値を入力に追加することによって精度が向上し，局所化への依存性が減少した（上の図）．同化サイクルを回すと深層学習のみの場合より精度が上がった（下の図）．
教師データに大アンサンブル EnKF の解析値

図 1 観測データが全格子点にあり ∆𝑡 = 0.5 の場合の解析値の RMSE．横軸は局所化距離で，凡例の DL は
深層学習のみ，DL-EnKF は深層学習と同化サイクル（今回の方法），数字はアンサンブルサイズ，* は観測
値と予報値のみを深層学習の入力にした場合．

本研究は、文部科学省「富岳」成果創出加速プログ
ラム「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」の一環として実施されたものです．

-255-

WF-21 (P2L)
主成分スコアからの再構成輝度を利用した赤外ハイパースペクトルサウンダデータ同化*石田春磨，岡本幸三(気象庁気象研究所)，太田芳文(気象庁)
1. 赤外ハイパースペクトルサウンダについて
衛星搭載の赤外ハイパースペクトルサウンダ(HSS)は，主に気温や水蒸気など気体分子の鉛直構造の観測に有用である．現在，EUMETSATのMetOpシリーズに搭載のIASI，NOAAのSuomi-NPP及びNOAA20に搭載のCrISなどが運用中である．今後は静止気象衛星にも搭載が拡がる傾向にある．これらの測定データは数値予報システムの同化においても利用が進んでおり，特に観測点の少ない大気上層や海域における，気温や水蒸気量などの予報精度改良への寄与が期待されている．
2. HSSデータの情報圧縮の必要性
同化においては，データ量の削減やチャンネル間相関の低減，またノイズの大きいデータの除去のために，
HSSデータのうちいくつかのチャンネルのみを選択して利用することが多い．例えば現在の気象庁の予報シ
ステムでは，約8000チャンネル(波数分解能0.5cm )あるIASIデータのうち，CO 吸収帯付近の81チャンネルを晴天域で利用している(品質管理のみに利用するチャンネルも含む)．しかし，チャンネル選択によって有用な大気情報を損失している可能性もあり，将来的には全波長のデータを同化の対象にすることが要望されている．そのためには，膨大なデータから冗長な情報を除外しつつ，同化に有効な情報を効率良く抽出する手法が必要になる．
一般的な情報圧縮の手法のひとつとして，主成分分析(PCA)により導出される主成分スコア(PCS)の利用がある．IASIにおいては放射輝度スペクトルの他に，デー
タ量削減を主目的として波数成分に対するPCSデータも配布されている．これを利用すると，全チャンネルの放射輝度を数100次元のPCSデータでほぼ再現できる．
また，主成分分析により(波数方向の)細かい変動成分が分離できるので，少ない項数のPCSから再構成した放射
輝度は，測定値そのものよりノイズが低減されている
一方，チャンネル間相関は増加すると考えられる．
同化への利用においては，PCS値の(モデル第一推定値からの放射計算→PCAにより導出したPCSとの)直接比較が最終的な課題になるが，その際放射計算など予報モデル中での様々な変更が必要になる．本研究では，
まずPCS利用による情報の増減そのものの影響を調査するために，輝度をPCSからの再構成値に入れ替えた場
合の予報精度の変化について評価した．
3. PCS再構成放射輝度の特徴
IASIを対象とし，前述のPCSデータから放射輝度を再構成した．EUMETSATでは，IASIのスペクトルを3つのサブバンドに分割し，それぞれ個別にPCAを実行(固有値を計算)している．例として図1に，ある晴天時の1ピ
クセルにおける，同化に利用するチャンネルの輝度温度を全てのサブバンドで項数64のPCSから再構成したもの，及びそれと元の測定値との差を示す．一回の同化-1

2(全球で約16万ピクセルが利用対象)について，全チャン
ネル全球の平均で概ねバイアス絶対値は0.01度以下，
RMSEは1度以下であったが，チャンネル別に見るとそ
れより数倍の値になることもある．
4. 全球予報モデルによる同化実験の手順
同化実験には，気象庁で開発された全球数値解析予報実験システムNAPEX (現業運用システムに基づいて作成された実験システム)を使用した．NAPEXで使用されている観測データのうち，IASI放射輝度のみを同時
刻同地点の再構成輝度と入れ替えて同化サイクルを実行した．この際，観測誤差共分散や観測データ品質管理基準などは現行のシステムから変えていない．実験対
象期間は2017年6月6日から7月2日までとした．同化から24~264時間後の予報値をゾンデ観測値と比較して予報精度を評価し，また元のIASI輝度を使用した場合での精度との差異を調査した．
5.実験結果
図2は全実験期間の全球におけるデータを基にした予報値とゾンデ観測値の相関係数の，再構成輝度と元のIASIデータを使用した場合の差を鉛直分布にしたものである．全球的には，相関は元の測定値を使用した場
合と同様か若干増加(即ち改善)傾向であり，現行の使用
チャンネルにおいてこのPCS項数での情報圧縮では悪影響はなさそうと言える．本発表では地域別の評価や他のPCS項数の場合などについても報告する．

図 1. ある晴天時 1 ピクセルでの IASI 再構成輝度温度(実線，左軸)と元の輝度温度との差(破線，右軸)．データ同化に利用するチャンネルのみ示す．

図 2. 各予報時間後の予報値とゾンデ観測値の相関係数の，再構成輝度と元の IASI データを使用した場合
の差．

-256-

WF-22 (P2L)

2 週間気温予報の利用法を考える（第 2 報）
内山常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに平均気温予報の階級差

2 週間気温予報の 2 週間前の 5 日間平均気温は，実況値との差が大きいことがある．また，平年値より若干高い気温が予想される

900
800
700
600
500
400
300
200
100
0

ことが多い．週間予報との連続性が低い場合もあり，利用に当たってはその限界を知る必要がある．今回は昨年秋の学会以降の予報値の傾向について報告する．

２．2 週間前予報値と平年値予報の優劣
2 週間気温予報の出発値（12 日前の予報値）が平年値に対してどれだけ実況値に近かったかを調べた．東京の最高気温と最低気
温について，2 週間前の予報値の平年値予報に対するメリットを算出した．2 週間予報の方が実況値に近い場合はマイナスに，遠い場
合はプラスになる．2 週間気温予報のメリットを示すグラフを図1に示す．縦軸から左側がメリットが出た日数，右側はかえって悪かった日数である．

-6

-4

-2

0

2

4

6

図２ 平均気温予報の実況値との階級差

４．かなり高い，あるいは低い気温を予報できたか
35-5

平均気温の実況値が「かなり高い」あるいは「かなり低い」階級と東京最低気温

東京最高気温なった日について，2 週間前にはどのような予報をしていたか調べ

日

30 日

30

25

25

実況が「かなり低い」だった日と，「かなり高い」だった日の 2 週

20

20

間前予報を図 3 に示す．階級は，「かなり低い」の１から「かなり1515高い」の５まで数字を振った．

10

10

5

5

0

0
0

予報メリット

5

℃

-5

た．

実況「かなり低い」
80
0

予報メリット

5

℃

160
140
120
100
80
60
40
20
0

70
60
50

図 1 ２週間気温予報の平年値に対するメリット
平年値より成績が良い予報となった日と悪かった日の日数はほぼ半々である．

３．平均気温予報の実況との階級差
温暖化が進行している現在は，平年より少し高めの気温を予報

実況「かなり高い」

40
30
20
10
0
1

2

3

4

5

1

2

すれば，予報精度がおおむね良好となる．２週間気温予報の 2 週

図 3 かなり高い・低い気温は予報できていたか

間前の値は，おおむねそのような予報値となっている．

６．考察

地方別の平均気温の予報は「かなり高い」から「かなり低い」までの 5 段階で予報されている．この半年間で，2 週間前の予報値と実況値の階級がどの程度異なっていたかを調べた．16 地域の結果をまとめたグラフを図２に示す．マイナス側は，実況値が予報値よ

3

4

5

2 週間気温予報は 5 日平均の予想値で特定の日の気温の予報値とはなりえないとはいえ，最近は日々の気温のアッ
プダウンが大きく，2 週間気温予報があまり参考にならない日が続いているように思われる．

り低温側の階級となったことを示す．1 階級低い場合は－１，２階級低いと―２となる．プラス側もマイナス側も３階級以上異なる
例は少なかった．実況値が予報値より低くなった例が多かった．

-257-

WF-23 (P2M)
ＧＳＭ地上を用いた山形県内における降雪量ニューロ・モデルの開発（第３報）
高野 哲夫 （ （一社） 日本気象予報士会 ）本報告は高野（2020a，2020b）の続報である．先の２報では，山形県域の GSM 地上 GPV を入力変数，降雪量を出力変数（予測対象）とするニューロ・モデルの試作・予測実験を試みた．今回は解析手法の再検討および 2021
年 1～2 月の予測実験を実施した．

3.0
2.5
2.0

2.ニューロ・モデルの構造と学習

雪水比(cm/mm)

1.諸言
雪水比(観測)雪水比(近似)1.5

使用する GSM 地上の格子点は，山形県付近に対応する
東西方向 6×南北方向 7 の計 42 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生成される
推定降雪量を入力変数とする．この推定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（第１図）
．

1.0
0.5

𝑟(𝑇) = 𝑎⁄[1 + 𝑒𝑥𝑝{𝑏(𝑇 + 𝑐)}]
ここで，T は地上気温（℃），
係数の値は a = 2.08，b = 1.49，
c = -0.33 である．この近似式は，2018 年の 1～3 月の山形
県内の観測値を基に，高野（2013）と同様の手法で得たものである．
第２図にニューロ・モデルの構造を示す．ユニット数は，
入力層 42，中間層 7，出力層 14 である．出力変数は山形
県内 14 地点における 12 時間降雪量（18 時～翌 6 時）である．訓練パターン（297 件）は 2016～2020 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，入力変数 xin を内部入力値 sin に変換し，内部出力値 sout を出力変数 xout に逆変換する仕様とした．この変換・逆変換には次式を適用す
る（高野 2020a，高野 2020b）．
1 𝑥𝑖𝑛 − 𝑚𝑖𝑛1
𝑠𝑖𝑛 = ()+
4
𝜎𝑖𝑛
2
𝑥𝑜𝑢𝑡 = (𝑚𝑜𝑢𝑡 − 2𝜎𝑜𝑢𝑡 ) + 4𝜎𝑜𝑢𝑡 ∙ 𝑠𝑜𝑢𝑡
ここで，x は降雪量（0≦x≦xmax），添字の in は入力側，out は出力側を示す．
降雪量 x は 0（無の状態）から正の方向に増加（積算）する変数のため，今回は m，σ は xmax を基準に定めるものとした．すなわち，m = xmax / 2, σ = xmax / 4 を適用した．
一方，気温や高度のように，ある範囲で正負の両方向に変動する変数であれば，高野（2020a，2020b）と同様に
平均値，標準偏差を各々m，σ に適用する余地がある．

0.0-5.0 -4.0 -3.0 -2.0 -1.0 0.0

1.0

2.0

3.0

4.0 5.0
気温(℃)

第１図 推定降雪量を求めるための雪水比モデル
ニューラルネットワーク

推定降雪量

入力層

xin_1

xin_i

xin_42中間層

12h 降雪量

出力層

sin_1

sout_1

sin_i

sout_jsin_42

sout_14xout_1

xout_jxout_14（※内部値 s は 0～1 の実数）
変 換

（※0～

逆変換

第２図 ニューロ・モデルの構造（高野 2020b 改）
xin：推定降雪量(cm)，sin：内部入力値
xout：12h 降雪量(cm)，sout：内部出力値

3.ニューロ・モデルの計算結果
今回は 2021 年 1～2 月を対象に予測実験を試みた．一例として．庄内地方（県北西部）を中心に大雪となった事
例を第 3 図に示す．本モデルでも同様の極大域の出現が示唆された．今後も検討を継続したい．

4. 参考文献
高野哲夫，2013：新潟県中越地方における降雪量と時間帯の関係 ―除雪作業支援の観点から―．天気， 60，
591-596．
高野哲夫，2020a：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．日本気象学会
2020 年度春季大会講演予稿集 P108．
高野哲夫，2020b：ＧＳＭ地上を用いた山形県内における降雪量ニューロ・モデルの開発．日本気象学会 2020 年度
秋季大会講演予稿集 SP4-3．

第３図 2021 年 01 月 08 日 18 時～09 日 06 時の事例
左：予測，右：実況，点線枠：降雪量の極大域-258-

WF-24 (P2L)

JRA-3Q 長 期 再 解 析 の 初 期 評 価 結 果*原 田 や よ い 1 , 古 林 慎 哉 2 , 髙 坂 裕 貴 2 , 千 葉 丈 太 郎 2 , 徳 広 貴 之 21
気象研究所気候・環境研究部, 2 気象庁数値予報開発センター
1.

はじめに

現在、気象庁は長期再解析データの更なる品質向上を図るため、現行の気象庁 55 年長期再解析（JRA-55;

衛星に搭載された降雨レーダー観測から Spectral Latent
Heating （SLH）algorithm によって推定された 3 次元の大気加熱率データセット。

Kobayashi et al. 2015）実施以降の全球数値解析予報シス
テムの開発成果とデータレスキューや衛星データの再

3.

評価結果

処理による過去の観測データ拡充の成果を活用した気JRA-55 で課題とされてきた海上熱フラックスや大気象庁第３次長期再解析（Japanese Reanalysis for Three

上端外向き長波放射フラックスの過大バイアスが観測

Quarters of a Century; JRA-3Q）の本計算を実施している。

データセットとの比較で改善されていることが確認さ

JRA-3Q は 2018 年 12 月時点の現業全球データ同化シ

れた。地表面上向き長波放射フラックスの大陸上の過

ステムの低解像度（TL479 解像度）版に基づいており、

少バイアスも大幅に改善している。また熱帯域を中心

JRA-55 実施以降の現業システムにおける開発成果が反とした降水量の過剰見積もりが軽減され、空間アノマ

映されている。JRA-3Q では 1940 年代末以降を対象とリ相関も JRA-55 より高い相関係数を示している。更にしているが、1990 年代以降を対象とした本計算（スト

熱帯対流圏中層の乾燥バイアスはほぼ解消されたほか、リーム A）は 2016 年中頃まで到達している（2021 年 2

対流圏上層に偏りがみられた非断熱加熱率のプロファ

月現在）。このため衛星観測データセットを用いた評価

イルは改善され、観測データセットにより近い分布をが可能となっており、本発表ではその評価結果を報告示している。JRA-55 では 2000 年以降、成層圏水蒸気する。

の過剰見積もりが問題となっていたが、対流圏水蒸気の乾燥バイアスの解消等により大幅に改善されたこと

2.

評価に用いた衛星観測データセット

が確認された。オゾン分布については化学気候モデル

OAFlux…全球の大気と海洋間のフラックスについての改良によりオゾンピーク付近の過少バイアスが改善の研究開発プロジェクトによる解析プロダクト。

された。熱帯低気圧については、東部太平洋および北NOAA Climate Observations and Monitoring （COM）

大西洋を中心に、2000 年代以降も高い検出率が維持さ

program による支援のもと、WHOI OAFlux プロジェク

れ、2005 年のハリケーン“カトリーナ”についても、トにより提供されている。

発達期の風速場・気圧場表現の改善が確認された。な

CERES（Cloud and the Earth‘s Radiant Energy System ）お、MJO および赤道ロスビー波については、これらの… TRMM 衛星などに搭載されている地球放射収支計

シグナルが強化された一方、混合ロスビー重力波や東により作成された観測データセット。

進慣性重力波については1990 年代にはあまり改善が見

NOAA OLR…米国大気海洋庁の NOAA 衛星により観られなかった（2000 年代にはやや改善）。またスペクト

測された外向き長波放射量データセット。

ルそのものは全体的に過少傾向となっている。

ISCCP（International Satellite Cloud Climatology Project ）以上に述べたとおり、JRA-3Q について衛星観測デー…国際衛星雲気候計画により作成された地球の輝度・タセットを用いて評価を行った結果、JRA-3Q における雲量に関するデータセット。

品質の改善がいくつか確認された。これらの改善には、

MLS/Aura…米国航空宇宙局の Aura 衛星に搭載された物理過程の総合的な改善が寄与していると考えられる。

マイクロ波リムサウンダ観測により作成された観測データセット。気温の他に水蒸気やオゾン等の要素があKobayashi, S., Y. Ota, Y. Harada, A. Ebita, M. Moriya, H.

る。

Onoda, K. Onogi, H. Kamahori, C. Kobayashi, H. Endo, K.

GPCP …全球降水気候計画により作成された衛星デー

Miyaoka, and K. Takahashi, 2015: The JRA-55 Reanalysis:

タや地上観測を基に作成された降水量データセット。

General specifications and basic characteristics. J. Meteor.

TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）…TRMM

Soc. Japan, 93, 5–48.

-259-

WF-25 (P2L)

気象庁全球モデルの水平高解像度化に向けた力学過程の開発
黒 木 志 洸 1, 氏 家 将 志 1, 米 原 仁 1, 堀 田 大 介 2
1 気象庁数値予報開発センター，2 気象研究所
1.

はじめに

成分）の変化を示す。13km 版 GSM（2 次格子）では、

気象庁は、第10 世代数値解析予報システムにおいて、現在の 20km 版 GSM（1 次格子）に対し、切断波数付全球モデル（GSM）の水平解像度を現在の約 20km か

近で見られていたスペクトラルブロッキングの解消、ら約 13km へ高解像度化する計画である。水平高解像度

中高波数成分の過度な減衰の軽減、といった実効解像化による予測精度向上を得るためには、信頼可能スケ度の向上が見られる。前者は主に 2 次格子化に、後者ール（エイリアシング、フィルター処理、離散化誤差

は主にモデル標高・数値拡散の変更によるものである。

のいずれにも大きく影響されない空間スケール）をよ

また、スペクトラルブロッキングの解消に伴い、20km

り高波数域まで拡大させ、実効解像度を向上させるこ版 GSM（1 次格子）で標高急峻域を中心に見られていとが重要である。本発表では、この観点で実施した、たノイズ構造は、概ね解消される（図 2）。

GSM の 13km 化に向けた力学過程の開発を報告する。
2.

13km 化に向けた力学過程の変更①格子次数の見直し（1 次格子→2 次格子）
GSM では、現在、水平格子系として 1 次格子を利用している。これは、セミラグランジュ法では主要な非線形項である移流項を陽に評価する必要がなく、エイ
リアシングの問題が起こりづらいことに由来する[1]。
近年、高解像度化に伴い移流項以外の非線形項（気圧傾度力項、物理過程等）に伴うエイリアシングが顕在化し、1 次格子のままの高解像度化では、実効解像度の向上が困難となることが指摘されている[2][3]。現在の GSM でも、エイリアシングの問題（スペクトラルブ

図 1 モデル面第 71 層目（約 150hPa）の水平風の運動エネル
ギーのスペクトル（左：回転成分、右：発散成分）。縦軸はス
ペクトル[m2s-2]、横軸は全波数であり、黒線で 20kmGSM（1次格子）、赤線で 13kmGSM（2 次格子）をプロットしている。
2020 年 10 月 9 日 12UTC 初期値の 120 時間予報値。

ロッキング等）が存在しており、実効解像度向上や計算安定性上の課題となっている[4]。
今回、非線形項に伴うエイリアシングの軽減のため、
水平格子系を 1 次格子から 2 次格子に変更した。この際、切断波数は現在の 959 のまま固定とした。本変更
により、東西・南北格子数はそれぞれ約 1.5 倍になり、水平格子間隔は約 13km となる。
②モデル標高・数値拡散の調整
GSM では、エイリアシングやギブス現象の抑制を目的として、モデル標高（平均標高）の平滑化や予報変数に対するフィルター処理（数値拡散）を施している。
今回、2 次格子化によるエイリアシングの軽減を踏まえ、実効解像度の向上のため、中高波数成分の減衰を弱めるようにこれらを調整した。
3.

変更のインパクト

図 1 に、モデル面第 71 層目（約 150hPa）における、東西風の運動エネルギースペクトル（回転成分、発散

図 2 南米ペルー付近のモデル面第 44 層目（約 500hPa）の渦度[s-1]分布。左：20kmGSM（1 次格子）
、右：13kmGSM（2次格子）。2020 年 10 月 9 日 12UTC 初期値の 24 時間予報値。

参考文献[1] Côté, J. and A. Staniforth, 1988, Mon. Wea. Rev., 116,
2003–2012.
[2] Wedi, N. P., 2014, Phil. Trans. R. Soc. A, 372, doi:
10.1098/rsta.2013.0289[3] Malardel, S. et al., 2016, ECMWF Newsletter., 146, 23-27.
[4] Ujiie, M., and D. Hotta, 2019, Quart. J. Roy. Meteor. Soc.,
145, 3351-3358.

-260-

WF-26 (P2M)
高頻度・高分解能雷観測データ BOLT の同化に向けた観測演算子の構築*

前島 康光 1, 冨澤 風翔 1, 2, 牛尾 知雄 3, 三好 建正 1, 4, 5

(1. 理研・計算科学研究センター, 2. 東京大学大学院工学研究科,
3. 大阪大学大学院工学研究科 4. メリーランド大学, 5. 海洋研究開発機構 )1. はじめに

4．結果と今後の課題

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。本発表は 2018 年度秋季大会に引き続き、高頻度・高分解能雷観測データを、局
所 ア ン サン ブ ル 変 換 カ ル マ ン フ ィ ル タ (LETKF,
Hunt et al. 2007) を用いて同化するために、観測演算子を構築することを目指す。

SCALE-LTEKF の解析値のうち、霰の混合比と雷の発光頻度の散布図を図 1 に示す。この図全体からは、雷の発光頻度と霰の混合比との間に相関関係を見つけることは難しいが、雷発光頻度が 20 回/30 秒
以上にデータを絞り込むことによって、相関係数
0.714 という相関関係を見つけることが出来た。

2．雷観測データの概要
本研究では大阪大学によって観測が続けられている雷観測データ“BOLT”を用いる。観測範囲は関西地方中心とした約 150 km 四方であり、水平・鉛直分
解能 100 m、時間分解能 1 マイクロ秒である。本データは雷が発光した位置、基準となる UNIX 時刻お
よびそこからの相対的な時間のみを観測したものであり、電荷や電位については観測していない。

3. 観測演算子構築に向けたアプローチ
データ同化システムとして、LETKF と領域気象モ
デル SCALE (Nishizawa et al. 2015, Sato et al. 2015) を組み合わせた SCALE-LETKF (Lien et al. 2017) を用いる。SCALE-LETKF の解析値と雷観測データを結びつけるための手順を述べる。
(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 、高精度な解析 値を 作る 。SCALELETKF の水平解像度は 100 m、鉛直 80 層、アンサンブルメンバーは 50、同化サイクルは 30
秒ごと、実験期間は 2015 年 8 月 13 日 00 JST～
02 JST である。
(2) BOLT のデータから雷発生時のデータを絞り込
むため、Takahashi et al.(1978)による以下の雷発生条件を課す。
・積算雲水量: 0.01 ≤ Qc ≤ 10 [g m-3]・気温:
-30 ≤ T ≤ -3 [℃]・鉛直流:w ≥ 1 [m s-1]
(3) SCALE の各格子点において、LETKF 1 サイクルの間(30 秒間)に観測された雷の発光回数を積算してカウントする。
(4) SCALE-LETKF の解析値のうち、発雷と関連性の高い霰の混合比(QG)、雷の発光頻度の関係性を調査する。

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 km-1]、横軸は雷の発光頻度[回/30 秒]をそれぞれ示す。

続いて図 2 に、霰の混合比と雷発光頻度のヒスト
グラムを示す。ただし、霰の混合比はモデルの各カラムの最大値、雷発光頻度はカラムの積算値を示している。これによると、霰の混合比が 10-1[g kg-1]前
後に、雷の発光が分布していることがわかる。今後
はガウス分布変換によって分布を正規化するなどの手法を検討し、雷発光データの同化を目指す。

図 2: 2015 年 8 月 13 日 00JST～02JST における霰の混合比(解析値)と雷の発光頻度のヒストグラム。縦軸はカラム積算の雷発光回数、横軸はカラム最大値の霰の混合比[g kg-1]、横軸は雷の発光頻度[回/30 秒]
をそれぞれ示す。

-261-

WF-27 (P2M)

メソ特異ベクトルの基礎調査
小野耕介（気象研究所）
1. はじめに特異ベクトル（SV）法は、線形力学の枠組みにおいて成長率の大きい摂動を求める方法であり、温帯低気
圧及び台風といった総観規模擾乱に関係する予測の不確実性を見積もるために有効な手法である。SV計算の
水平解像度を上げることで、よりスケールの小さい現象に関連した SVが算出されるが、同時に空間スケールの小さい対流等の非線形性の強い現象もモデルで表現される。このため、算出された SVが必ずしも非線形モ
デルにおいて成長する保証はない。随伴感度解析の研究では、比較的高解像度･長時間の随伴モデルが実行されるが（例えば 40km/30 時間[1]）、SVの観点から高解像度･長時間積分の研究例は多くない[2][3]。
気 象 庁 で はメ ソ アン サ ンブ ル 予報 シ ステム（MEPS;[4]）を運用しており、初期摂動の生成には気象庁非静力学モデルに基づくメソ特異ベクトル（MSV; [5]）法を採用している。これにより、初期値の下層水蒸気場
図 2020 年 7 月 3 日 03 時を対象時刻とした各 M SV の計に内在する不確実性に関わる摂動を計算している。
算結果。左列から初期時刻の M SV、対象時刻における線
MSV は 水 平格子間隔/評価時間が 40km/6 時間及び形･非線形成長した M SV の TE 及び基本場を示す。
80km/15 時間の 2 種類をそれぞれ計算しており、降水
線形成長率
非線形成長率
相関
MSV
確率予報においては評価時間と対応する15時間予測ま10km/3h320.5713.44
0.01
で有効であることを確認している[4]。
20km/9h
93.48
15.70
0.41
一方で、集中豪雨のようにスケールの小さい現象に
40km/24h
6.41
4.55
0.61
対するアンサンブル初期摂動を計算するには、より高80km/24h
1.28
1.37
0.68
い解像度が必要である。また、1 日先といったリードタ
表 各 M SV の線形･非線形成長率及び線形･非線形成長によるイムの長い顕著現象を対象としたい場合は、15 時間よM SV 間の相関係数。いずれも 10MSV の平均値を示す。
り長い予報時間に対して効果のある摂動を計算する必る評価時間 3/9/24/24 時間の MSV を示す。いずれの実要がある。
験もターゲット域（赤枠）内の降水域に関係する MSV
そこで本研究では、より高解像度･長い評価時間に対が算出されている。また水平格子間隔が小さいほど、前する MSVの有効性を探るため、日本に影響を及ぼす典線上の小さい対流構造が表現されるため、算出される型的な降水事例を対象に、MEPS における設定より高MSV の水平スケールは小さくなる。線形成長率は水平
高解像度･長い評価時間の実験を行った。今回は MSV
格子間隔が小さいほど大きい値を示すが、非線形成長の線形成長･非線形成長の類似性、およびその成長率に率は最大で 10 程度であり、非線形モデルでは流れに応焦点を当てて調査を行ったので、その結果について報じて摂動成長が飽和することを示している。線形･非線告する。
形モデルにおける摂動成長の類似度を表す相関は、水平格子間隔が 20km以上で比較的高い値を示している。
2. 実験方法
なお、40/80km実験では湿潤過程の影響により、評価
本研究では、水平格子間隔 10/20/40/80km（鉛直層数
時間が 24時間を超えるとターゲット領域内の現象に対は全て 38）、評価時間を 3~36 時間とした MSV を計算応した MSVが算出できなかった。発表では湿潤過程がした。物理過程についてはパラメータ調整を行わず、MSV に与える影響について報告するとともに、他事例
MEPS とほぼ同じ設定とし、ノルムには対流圏下層のの結果についても紹介する。
トータルエネルギー（TE）を用いた。実験は梅雨前線･
台風･低気圧･冬型の 4 事例に対して行い、対象とした現象に関連した MSVが求まるように、事例ごとにター
ゲット領域を設定し、それぞれ10 の MSVを算出した。
3. 実験結果
図及び表に梅雨前線を対象とした各格子間隔におけ

参考文献[1] Demirdjian R., et al., 2020, J. Atmos. Sci., 77. 691-709.
[2] Stappers, R. and Barkmeijer, J., 2011, Tellus A, 63, 373-384.
[3] Choi Y., et al., 2012, Adv. Atmos. Sci., 29, 10-28.
[4] Ono K., et al., 2021, Quart. J. Roy. Meteor. Sci., 147, 465-484.
[5] Kunii M ., 2010, Tech. Rep. of MRI, 62, 73-77.

-262-

WF-28 (P2L)

JAXA スパコンを用いた気象予測システム(NEXRA)の現状*Ying-Wen Chen1, 寺崎康児 2, 小槻峻司 3, 佐藤正樹 1, 中野
1

1.

東京大学大気海洋研究所, 2 理化学研究所計算科学研究センター,3 千葉大学,
4
海洋開発研究機構, 5 宇宙航空研究開発機構, 6 情報通信研究機構

はじめに

NEXRA (NICAM-LETKF JAXA Research Analysis)
は東大・理研・JAXA の連携で開発されている、正20 面 体 格 子 非 靜 力 大 気 大 循 環 モ デ ル NICAM(Nonhydrostatic
Icosahedral
Atmospheric
Model; Satoh et al. 2014, 2017) に局所アンサ
ン ブ ル 変 換 カ ル マ ン フ ィ ル タ ー (LETKF; Local
Ensemble Transform Kalman Filter; Hunt et al.
2007) を 導 入 し た デ ー タ 同 化 シ ス テ ム (NICAMLETKF; Kotsuki et al. 2017a, b; Terasaki etal. 2015) による作成した初期値を使用した全球
天気予測システムである。予測した気象情報は「世界 の 気 象 リ ア ル タ イ ム(https://www.eorc.jaxa.jp/theme/NEXRA/index_
j.htm)」 にて公開されている。本発表はプロジェ
クト「衛星全球降水マップのデータ同化システ
ム NEXRA の高度化と NEXRA を用いた気象リアル
タ イ ム 解 析 」のもと、宇宙航空研究開発機構(JAXA) のスーパーコンピュータシステム (JAXA
Supercomputer System; JSS) に構築された NEXRAの開発状況、及び NEXRA のデータを利用した 2019
年台風 10 号の進路予測実験を報告する。

2.

満寿男 4 , 三好建正 2, 久保田拓志 5, 金丸佳矢 6

NEXRA の現状

NEXRA は JSS 上に構築された天気予測シス
テムである。NICAM-LETKF の同化システムの解
析値を初期値として使用し、現在は空間解像度を約 112 km で 5 日予測を行なっている。これまでは JSS2(JSS Generation 2)で開発を行ってきた。ここでは、2020 年夏に JSS2 から
JSS3(JSS Generation 3)へのリプレースに合わせて NEXRA のを以下のように改良した。
1. NICAM-LETKF の同化：NICAM—LETKF の同化サイクルは 6 時間おきに 1 日 4 回を行なっている。同化プロセスでは、これまでの従来型観測 PREPBUFR、改良型マイクロ波探査計(AMSU-A)、ガウス変換を用いた衛星全球降水マップ(GSMaP)のほか、新たにクロストラッ
ク走査マイクロ波放射計(ATMS；温度と湿度)とマイクロ波サウンダ(MHS；湿度)のデータを取り入れている。また、モデルの境界条件の海面水温や海氷密接度は NCEP FNL の解析値を使用している。

2. NEXRA の 5 日予測：NEXRA の予測は NICAMLETKF の 128 メンバーによる解析値の平均値
を大気の初期値として 5 日予測を計算している。予測におけるモデルの境界条件の海面
水温や海氷密接度は NCEP FNL の解析値を使用しているが、計算開始時刻の値を固定し、計算を行う。

3.

TY1910 進路予測実験

2019 年台風 10 号は 8 月 15 日に広島呉市に上陸した後、中国地方を縦断して日本海へ
抜け、16 日に北海道の西で温帯低気圧に変わった。台風の上陸に伴って各地で災害が発生したと同時に、各地で記録的な降水量が観測されました。台風 10 号が太平洋上に停滞していた 8 日から 11 日にかけて、気象庁による進路の予測が大幅に修正されていた。初期では日本の東海上を通過する予報だった
が、日が経つにつれ予測進路が西寄りに修正され、最終的に西日本に直撃する予報になった。本発表では、台風 10 号の進路が大きく変わった 8 月 8 日から 11 日の間、NEXRA によるアンサンブル初期値(100 メンバー)による台風進路予測実験を行った(図 1)。この期間における台風進路予測と太平洋高気圧の強度との関係についての解析結果を発表する。
謝辞
本研究は宇宙航空研究開発機構スーパーコンピュータ「JSS2」及び「JSS3」を使用した。

図 1:NEXRA による 5 日台風進路のアンサンブル予測
結果。開始時刻は a)2020 年 8 月 8 日 00 時、b)2020
年 8 月 9 日 00 時、c)2020 年 8 月 10 日 00 時、d)2020
年 8 月 11 日 00 時(共に世界標準時)。

-263-

WF-29 (P2M)

メソアンサンブル予報を用いた豪雨の相関解析*瀬 古 弘 （ 気 象 研 究 所 ）えている。この影響を見ないように、九州北部の気塊がど
1．はじめにこから来たのかに注目し、九州北部にトレーサーを置いた
令和元年 6 月から気象庁でメソアンサンブルの現業予
後方流跡線解析を行って、3 時間前に気塊があった領域報が開始された。豪雨等の確率予報を通じて、防災へのを見出した（図 2 右の図中の小さい図）。九州北部にある貢献が期待されている。現業のメソアンサンブル予報は、
気塊は北東から来たものものと南西から移動してきたもの
成長率が大きくなる成分を抽出する特異ベクトル法を用いがあり、それらの水蒸気が九州北部の降水量に寄与したとて初期摂動を作成している。これまでに LETKF という別手考えられる。気流を考慮することより、サンプリングエラー法を用いたアンサンブル予報の相関解析を行い、豪雨のに惑わされず、豪雨に寄与した領域を決定することができ
降水量と下層気流による水蒸気供給量や上層のトラフと相た（図 2 右の矢印）。上層のトラフの代わりに 300hPa の南関があること、上層のトラフの方が時間的に長く相関が遡北風に注目すると、トラフ付近に正の相関の領域があり、れることを報告した（瀬古・国井、2014）。ここでは現業メソ
南風成分が強い時（トラフがより西にある時）に 3 時間降水アンサンブル予報の複数シナリオを用い、平成 30 年の西量が大きかった（図省略）。6 時間前でも正の相関域は明日本豪雨に注目して、豪雨の降水量との環境場との相関
瞭で、下層の水蒸気供給量よりもより相関が維持されてい解析の結果を報告する。
た。最後に中層 500hPa の湿度については、降水評価時
2．メソアンサンブル予報についてや 3 時間前では強い降水があったところで相関が高く（図
本報告では気象業務支援センターが提供しているメソ
3 の矢印）、6 時間前では相関の大きい域がやや西側にあアンサンブルデータと同じ物理量、解像度を用いた（http:って不鮮明になっていた。
//www.jmbsc.or.jp/jp/online/file/f-online10250.html ） 。 格 子 間
降水量と注目した物理量の散布図を見てみると、3 時間
隔は 5 ㎞、メンバー数は 21、予報時間は 39 時間である。
前の 925hPa の水蒸気輸送量と降水量は、相関が比較的解析に用いたアンサンブル予報の初期値は平成 30 年 7に大きい(図 4)。水蒸気輸送量が増えるほど降水量が大き
月 6 日 9 時、降水量を評価時刻は 12 時間予報とした。同くなっているアクセル型の要因と考えられる。500hPa の湿
時刻の 3 時間降水量のアンサンブル平均を求め、東西南
度では、他の条件の寄与もあって解釈が難しいが、分布
北に 0.625 度×0.5 度内の総和の最大値を探し、その降水が 2 つのグループに分かれて見えることから、スイッチ型量に対する相関を求めた。
の要因と考えられる。
3．相関解析の結果
7 月 6 日 21 時における 3 時間降水の 20 ㎜を超える確謝辞
率分布を図 1 に示す。20 ㎜を超える領域が九州から兵庫
メソアンサンブルデータは気象庁数値予報課からご提供いただきました。
県に伸び、その中に 3 時間降水量が 50 ㎜を超える確率が25％以上の領域が九州北部に見られた。2 章で述べた降参考文献:
瀬古弘・国井勝、アンサンブル予報結果による九州北部豪雨の要因の抽水量の評価域は、この領域と同じ、九州北部であった。
出の試み, 日本気象学会2014 年度秋季大会, (2014 年10 月21 日, 福岡)
集中豪雨の要因として、下層の多量な水蒸気供給、上空のトラフの通過、中層が湿っていることが挙げられている。図 2（左）に高度 925hPa の水蒸気流量と九州北部の 3 時間降水量との相関分布を示す。台湾付近からと太平高気圧をめぐる気流により南から降水域に水蒸気が供給され、九図１：3 時間降水量が 20 ㎜
図 2: 7 月 6 日の 3 時間前の 18 時における 925hPa での水蒸気を超える確率。赤枠は降水流量と九州北部の降水量との相関分布（左）、九州北部に流れ込
州の降水域の南側で供給量が大量の評価領域。
む気流の位置のみで示した相関分布(右)。
きい（図省略)。日本海から対馬海峡にかけても北西風が水蒸気を輸送していたことがわかる。九州付近の相関分布を見ると 3 時間前（18 時）では九州の西側に正の相関域、九州北部から山口県にかけて負の相関域がある。九州周辺以
図4: 九州北部の降水量と、18時における高度925hPaの水蒸気
外にも多くの相関の高い領域があ
輸送量(左)と 500hPa の湿度(右)との散布図。それぞれ、
図 3: 7 月 6 日 18 時の 500hPa(128E,34.5E)と（130E,33N）を中心とした1.25度×1.0度の平均ででの湿度と九州北部の降水量
り、サンプリングエラーの影響が見との相関分布。

評価した。

-264-

WF-30 (P2M)

放 射 計 算 に お け る 氷 雲 の 扱 い が 大 気 モ デ ル の OLR に 与 え る 影 響
長澤亮二（気象研）
1.

はじめにストした (SUN01) . SUN01 は熱帯の深い対流に伴うアン

気象庁全球大気モデル[1] の OLR には正バイアスがあビルの航空機観測に基づいており、中緯度の航空機観測とる（図 1 左図, CNTL）. その原因の一つとして、放射計算の比較や調整により中緯度の巻雲にも適用可能となってにおける氷雲の扱いが考えられる. 氷雲の放射強制力をいる. その結果、WY98 より若干精度が向上しており、基正確に見積もるには精度の良い氷雲光学特性と氷雲有効礎調査により氷雲有効サイズが小さく診断され氷雲の放サイズの診断式（パラメタリゼーション）が必要である.

射強制力が強くなることを確認している. なお、SUN01 でまた非球形な氷晶から成る氷雲の有効サイズの定義は複診断されるのは Dge であり、ReEC に変換して不整合を解数あるため、両者で想定している氷雲有効サイズの定義が消した上で氷雲光学特性診断式に利用する必要がある.

整合している必要がある. そこで本研究では、気象庁全球大気モデルの放射計算において、氷雲有効サイズの定義に

3.

インパクト実験と今後の課題

注意した上でより精度の高い氷雲光学特性と氷雲有効サ

氷雲光学特性診断式を EC92 から FU に変更するインパイズの診断式をテストし OLR へのインパクトを調査した.

クト実験（TL159L100 の全球大気モデルによる長期積分）を行ったところ、上層雲が多い領域を中心に OLR の正バ

氷雲光学特性診断式と氷雲有効サイズ診断式

イアスが増加した（図 1 中図）. また、同様に氷雲有効サ

現行の氷雲光学特性診断式（短波 / 長波放射）は Ebert

イズ診断式を WY98 から SUN01 に変更するインパクト実and Curry (1992) (EC92) [2] であり、リファレンスのフィッ験を行ったところ、上層雲が多い領域を中心に OLR の正ティングは六角柱の氷晶と表面積が等しい球の半径を基バイアスが緩和された（図 1 右図）. これらの結果は基礎にした氷雲有効サイズ (ReEC) により行われている.

調査の結果と整合的であった.

2.

本研究では Fu (1996)（短波放射）[3] , Fu et al. (1998)（長本研究では放射計算における氷雲の扱いを見直したが波放射）[4] の氷雲光学特性診断式をテストした (FU). FU

現行 (CNTL) の OLR の正バイアスが大きく根本的な解決では EC92 と比較してリファレンスが精度向上し、そのフには至らない. 今後は上層雲の表現など上記以外の原因

ィッティングが氷晶の一次散乱計算により関係の深い氷についても調査していく予定である.

雲有効サイズ (generalized effective size, Dge) で実施されている. その結果、EC92 より精度が向上しており、基礎調査

参考文献

により氷雲の放射強制力が弱くなることを確認している.

[1] Yonehara et al., 2020, CAS/JSC WGNE Res. Activ. Earth.

氷雲有効サイズ診断式については、現行は Wyser (1998)(WY98) [5] であり、中緯度の巻雲の航空機観測に基づく.
WY98 で診断されるのは空間にランダムに配位した六角柱の平均半径に基づく氷雲有効サイズ (ReLiou) であり、System Modell., 6.19 –6.20.
[2] Ebert, E. E. and J. A. Curry, 1992, J. Gesphys. Res., 97., 38313836.
[3] Fu, Q., 1996, J. Climate, 9, 2058-2082.

ReEC や Dge に変換して不整合を解消した上で氷雲光学特[4] Fu et al., 1998, J. Climate, 11, 2223-2237.

性診断式に利用する必要がある.

[5] Wyser, K., 1998, J. Climate, 11, 1793-1802.

本研究では Sun (2001) [6] の氷雲有効サイズ診断式をテ[6] Sun, Z., 2001, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 127A, 267-271.

図１ TL159L100 の全球大気モデルによる長期積分の OLR の特性. （左図）CNTL–CERES、（中図）FU–CNTL、（右図）SUN01–
CNTL. 単位は Wm-2.

-265-

WF-31 (P2M)

衛星搭載ドップラー風ライダーシミュレータの高度化②
石井昌憲，山中沙羅（都立大）, 岡本幸三, 石橋 俊之, 岡部いづみ,
田 中 泰 宙 （ 気 象 研 ） ,久 保 田 拓 志 , 藤 平 耕 一 , 今 村 俊 介 （ JAXA） ,宮 本 佳 明 （ 慶 大 ） , 松 本 紋 子 （ ANAHD）
1.

はじめに

1 日に疑似衛星風観測シミュレーションによって算出され

風は大気の流れを直接表す重要な気象変数であり，必た視線風速誤差の割合を示す．1.5-µm，2-µm 両システム

要不可欠な気象要素である．数値予報，環境監視・予測

ともに下層から上層まで 3-4 割の割合で，ＷＭO 観測要求や気候変動予測の精度向上のためには，観測精度の良を満足することが明らかになった．また、OSSE では、予報

い風観測が必要とされている．全球で観測できる手段とし初期における対流圏の風改善率として 0.5-2%程度を示て衛星による風観測がある．大気状態を追跡する衛星大すことが明らかになった．

気追跡風観測は，広域・高頻度で観測できるものの高度

表 1 シミュレーションパラメータ推定が悪い，鉛直分解能が十分ではない，観測精度が十分ではない，晴天・乾燥域や中層は風を導出しにくい，といった課題があり，全球の高度分布観測が望まれている．
欧州宇宙機関は，全球で風の高度分布を得るために，衛星搭載ドップラー風ライダーAeolus を 2018 年 8 月に打ち上げた．風観測結果が全球数値予報へ与えるインパ
クトについて評価が進められており，ECMWF は，
Aeolus の風観測は，正のインパクトを与える，と報告している［1］．日本でも検討グループが組織され，衛星搭載ドップラー風ライダー用シミュレータによるシミュレーションや観測システムシミュレーション実験（Observing System Simulation Experiment：OSSE）を実施してきた［2-3］．前回の発表では，次世代の数値予報

図 1 疑似衛星風観測シミュレーションによって算出された
視線風速誤差の割合：（左）1.5-µm システム，（右）2-µm シ
ステム．凡例の色は誤差範囲を示す．

の水平スケールを想定して，新しく 60 km×60 km の水平解像度をもつ 2018 年 1 月と 8 月の大気気象場とエアロゾル場を作成し，水平解像度 100 km のライダーシミュレーションを行い，風速，風速誤差，信号対雑音比等

3.

まとめ

について 2010 年 8 月の結果と 2018 年 8 月の結果を比本発表では，高解像度の大気気象場とエアロゾル場

較し，傾向として大きな差異がなかったことを報告しを用いてシミュレータを用いて疑似風観測を行い，観た．現在，宇宙航空研究開発機構（JAXA）では，異な測性能について調べた．さらに，OSSE を実施して，対る 2 つの波長の衛星搭載ドップラー風ライダーが検討

流圏の風の予測において効果があることが確かめられされている．本発表では，新しい解像度の大気気象場とた．当日は，疑似風観測と OSSE の結果についてよりエアロゾル場を用いて，異なる 2 つの波長で衛星搭載

詳細な報告を行う予定である．

ドップラー風ライダーシミュレーション実験を実施し4.

たので，その実験結果について報告する．
2.

謝辞

本発表は，JSPS 科研費 19K04849，19H01973 の助成

高解像度の大気気象場とエアロゾル場を用いた衛を受けたものである．

星搭載 DWL 疑似風観測シミュレーション

参考文献

表 1 に衛星搭載 DWL シミュレーションに設定したパラメータ値を示す．本実験では，2 つのレーザ波長 1.5-µm と[1] M. P. Rennie and L. Isaksen, 2020, Proc. EGU,
https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-5340.

2-µm を用いるシステムについて疑似衛星風観測のシミュ[2] P. Baron et al., JMJS, 95(5) 319-342, 2017.

レーションを行い，OSSE を実施した．図 1 に 2018 年 8 月[3] K. Okamoto et al., JMJS, 96(2) 179-199, 2018.

-266-

WF-32 (P2L)

全 球 水 平 解 像 度 56km・ 1024 メ ン バ ー の NICAM-LETKF を 用 い た
令和 2 年 7 月豪雨の事例実験*寺 崎 康 児 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )
1.

はじめに

の数の割合を示す。1,024 個のアンサンブルを持つこと

令和 2 年 7 月前半に、活発化した梅雨前線によっての有効性を評価するために、1,024 サンプルの中からラ

九州地方を中心に豪雨となり、熊本県では球磨川の氾ンダムに少数のサブサンプルを抽出した場合と比較し濫によって甚大な被害がもたらされた。豪雨による被た。64 個のサブサンプルでは分布が疎らで比較的高い

害軽減のためには、その気象学的な要因を分析し、予測割合で大雨を予測しているが(図 1 左)、母数となるサを向上することが不可欠である。しかし、線状降水帯にンプル数が少ないため、実際に大雨を予測しているア

よる降水を時空間的に精度良く予測することは非常にンサンブルメンバーの数は少ない。しかし、サンプル数難しい。近年の計算機性能の向上によって、より多くのが増えるにつれて、確率分布は滑らかになり、九州や太サンプルを用いた確率的予測が可能になってきた。

平洋沿岸の強い降水域をよく捉えることができた。

Miyoshi et al.（2015）は、スーパーコンピュータ「京」4. まとめ本研究では、令和 2 年 7 月豪雨の事例について、水平解像度 56km・1024 メンバーの NICAM-LETKF データ同化サイクル及び予報実験を行った。気象庁の報告書（気象庁 2020）によると、この豪雨は活発な梅雨前線上で発生した線状降水帯によってもたらされた。水平解像度56km のモデルでは線状降水帯を解像できず局所的な
大雨のピークは表現できないが、1024 メンバーという大アンサンブルを用いることで、豪雨となる恐れの高まりを事前に捉えられる可能性が示唆された。発表ではラグ相関解析の結果も示す。

の性能を生かし、全球水平解像度 112km・10240 メンバ
ーの NICAM-LETKF による大アンサンブルデータ同化実
験を行い、サンプル統計量に含まれるサンプリング誤差の影響を明らかにするなど多くの知見を得た。
本研究では、「京」の後継機であるスーパーコンピュータ「富岳」を使用して、全球水平解像度 56km・1024
メンバーの NICAM-LETKF 実験を実施し、豪雨の確率予
測及びアンサンブルを使ったラグ相関解析による要因解析を行った。

2. 実験設定
本研究では、水平解像度 56km の NICAM-LETKF システム（Satoh et al. 2014, Terasaki et al. 2017, 2019）を使用した。雲微物理スキームは 1 モーメントバルク
スキームを用いた。アンサンブル数は 1,024 とし、共分散膨張手法は Relaxation To Prior Spread（RTPS）
を用いた（α = 0.95）。同化した観測データは、従来型
観測、改良型マイクロ波サウンダ（AMSU-A）、マイクロ波水蒸気サウンダ（MHS）及びクロストラック走査マイ
クロ波放射計（ATMS）である。データ同化サイクルは、
スピンアップのために令和 2 年 6 月 1 日 0000 UTC から
6 時間毎のデータ同化サイクルを開始し、7 月 7 日 1800
UTC まで行った。アンサンブル予測実験は、6 月 24 日
1200 UTC を初期値とした 10 日予報、29 日 1200 UTC を初期値とした 5 日予報、29 日 1200 UTC を初期値とした 4 日予報を実施した。そして 1 日おきに 7 月 5 日までを初期値とした1 週間のアンサンブル予測を行った。
3. 結果
図 1 は、モデルの各格子点における日積算雨量が100mm を超えた大雨を予測するアンサンブルメンバー

図１ 2020 年 6 月 29 日 1200UTC を初期値とした1024 メンバーのアンサンブル予報に基づく、7 月 3
日 1200 UTC から 4 日 1200 UTC までの 24 時間積算
降水量が 100mm を超える確率分布。
（左）64 サンプル、（右）1024 サンプル。
参考文献[1] Miyoshi, T., K. Kondo and K. Terasaki, 2015, Computer.
[2] Satoh, M., and 17 co-authors, 2014, Prog. in Earth andPlanet. Sci.
[3] Terasaki, K., and T., Miyoshi, 2017, J. Meteor. Soc. Japan.
[4] Terasaki, K., S. Kotsuki, and T. Miyoshi, 2019, SOLA.

-267-

WF-33 (P2L)

反復データ除去実験と非反復データ除去実験での観測インパクトの違い：
北極域ラジオゾンデ観測の場合∗

山崎哲 1 ・三好建正 2,1 ・猪上淳 3,1 ・榎本剛 4,1 ・小守信正 1（1: JAMSTEC 2: 理研 R-CCS 3: 極地研 4: 京大防災研）

1 はじめにTime sequences of obs. impacts [J/kg]

山崎ら（2021 年度春季大会予稿，以下山崎ら A）

10-1

0.04

では，中緯度・熱帯・北極域の 3 つの緯度帯のそれぞ

0.035

れから 4 地域（近傍 3 ラジオゾンデ観測地点からな

0.03
10-2
0.025

obs. impacts [J/kg]

る）ずつ選択した計 12 つのデータ除去（data denial）
実験と除去しない（標準）実験との差から観測イン
パクトを求め，その観測インパクトが週間予報の間

0.02

0.015
10-3

pol

どのくらい持続するのかを調査した．調査の結果，予0.01 pol2

pol3
pol4
0.005 pol
pol2
pol3
pol4
0

報初期での予報を改善する観測インパクトは短期予
10-4

報（1〜2 日予報）の間保持され，北極域の観測につ

24

48
72
Forecast periods [hr]

96

120

いては中期予報（4〜7 日予報）においても観測イン
パクトが保持されやすいことがわかった．
山崎ら A では，データ除去は予報を開始する時刻
でのみ 1 回だけ行われた，すなわち非反復のデータ除去実験である．この設定は，データ同化サイクル（データ除去実験）を実際に行う必要のない EFSO との直接の比較を目的としているためである．一方で，船舶などで行う観測キャンペーンでは，ほぼ同じ地理点において数日〜数ヶ月程度観測連続して観測を繰り返す場合が多く，そういったキャンペーンでの

図 1: 全球平均した観測インパクト [J kg−1 ] の予報時間[hr] 発展．非反復データ除去実験（灰色線）と反復
データ除去実験（黒線）での観測インパクトを示す．
灰色線は，山崎ら A の図 1 の点線と同一である．4
地域の北極観測についての実験で，同じ地域のものが同じ印で示されている．

2 結果と考察
全球平均した観測インパクトの時間発展を見ると観測インパクトはその連続期間の観測を繰り返し除 （図 1），どの実験でも予報開始から 1〜1.5 日までは去（あるいは追加）する実験で見積もられる．これ

反復実験のものと非反復実験のものがよく一致してはすなわち反復のデータ除去実験である．

いる．いくつかの地域についての実験（× 印と □ 印）

この発表では，山崎ら A での非反復の北極域観測では 3 日予報までよく一致している．予報初期（予データ除去実験 4 つを反復的に行い，反復実験での報開始 6 時間）での観測インパクトの相対順位につ観測インパクトを見積もる．これらの反復観測イン

いては予報 2〜3 日までほぼ維持されている．これら

パクトを非反復観測インパクトと比較する．これにの結果は，予報初期の非反復データ除去実験の観測

よって，EFSO が北極域での反復観測インパクトをインパクトの増幅や伝播（メカニズム）は，予報か推定するのに有効かを検証する．実験設定は山崎ら

ら 2〜3 日後まで，つまり短期予報では反復データ除A と同じで，2015 年 12 月〜2016 年 2 月について， 去実験でもほぼ同じであることを示している．
さらに，山崎ら A と同様に観測インパクトの分布
毎日 0 世界標準時（計 91 回）での北極域 4 地域での通常ラジオゾンデ観測を除去するデータ同化サイク

を見ると，非反復実験と反復実験での分布の特徴がルを行い，解析値（rep-OSE）を作成した．反復デー

予報開始 4〜7 日目（中期予報）でも似ていることがタ除去（rep-OSE）のデータ同化サイクルの予報開わかった．このことから，週間予報実験では，反復実始時刻でだけデータを除去しない（標準実験と同じ験においても，非反復実験と同じメカニズムで，北設定で）解析値（semi-CTL）を作成した．rep-OSE

極域観測インパクトが増幅，伝播することを示唆しと semi-CTL からの予報の差から反復実験での観測ている．つまり，EFSO は，船舶などの観測キャン

インパクトを見積もった．

ペーンを模した反復データ除去実験にも有益な情報を持つことが示唆される．

-268-

専門分科会１「大気の鉛直運動を基軸とした
地球環境学の新展開」-269-

SP1-01+ (P3I, A1K)

大気の鉛直運動を基軸とした気象学・地球環境学の新展開
佐 藤 正 樹 (東 大 ・大 気 海 洋 研 究 所 )はじめに
大気の「鉛直運動」は、全球的な大気大循環はもとより、激甚災害をもたらす集中豪雨や台風、
雲降水形成過程、人為起源温室効果ガス等の物質の鉛直輸送、対流圏・成層圏の物質交換といった気象学の諸問題において、中心的な役割を果たしている（図１）。大気の鉛直運動を広域で直接観測することは難しく、現在でもその真値の分布はよく理解されていない。数値モデルにおいても鉛直風の強度は格子間隔の大きさに依存性し、集中豪雨等のシミュレーションの予測精度に限界を与えている。このように現状での鉛直風に対する知見が不十分であることが気象・気候問題における予測・理解の障害となっている。本講演では、新しい観測・高解像度数値モデリング・解析・理論の多様な側面から鉛直風の統合的・包括的な理解を通じて、気象学の新しい展開の可能性を提示する。
2. 鉛直風研究の新しい展開
観測的・数値的に実態が不明な大気の鉛直風について、今後新しい展開が期待される。2022 年度に打ち上げが予定されている EarthCARE 衛星にはドップラー雲レーダーが搭載され、宇宙からの初めて雲の鉛直運動の観測が実施される。スーパ
ーコンピュータ「富岳」により、従来より高解像度・広域の数値実験が可能となり、全球で 220m
メッシュの計算が可能と見積もられる。さらに超高解像度の領域モデルによる局地領域を対象とした数値計算により、鉛直風の収束性を調べることが可能になる。高解像度全球実験と超高解像度領域実験を組み合わせることで、詳細な鉛直風の全球構造が得られることになるだろう。南極昭和基地に設置された大型大気レーダーPANSY は、鉛直
風の特性解明に大きな可能性を有している。大型
大気レーダーはターゲットが乱流であるため、高精度(1 分値で 0.1m/s)・高分解能(1 分、150m)の鉛
直風の鉛直プロファイルの常時観測が可能である。
昭和基地では気象庁定常観測も行われており、多様な観測データの統合的利用が可能である。同種の大型大気レーダーは世界各地に設置されており、
1.

全球レーダー網として利用可能である。図２に示すように、全球～局地を対象に、観測～数値モデ
ルを連携することにより、鉛直風の統合的・包括的理解が進展すると期待される。また関東圏稠密
リモセン網や航空機による in situ 観測により、鉛直風の多角的な理解が進展可能な状況にある。
鉛直風の新しい研究を推進することにより、積雲対流や乱流などによる質量・物質輸送の実態把握・モデリング、今までよく理解されていなかった大気中の乱流構造や消散率の空間分布の実態に迫ることができる。このような理解の進展を通じて、集中豪雨・台風などの極端気象の予測精度向上、気候モデルにおける不確定性低減に貢献することが期待される。

図１ 地球大気における鉛直運動の概念図。

図２ 鉛直風研究の枠組みと取組み。

-270-

SP1-02+ (P3I, A1K)

JRA-3Q で 表 現 さ れ た 平 均 子 午 面 循 環 の 特 徴*小 林 ち あ き (気 象 研 究 所 )・ 岩 崎 俊 樹 (東 北 大 学 )
1.

はじめに

れば全質量フラックスは対流圏・成層圏質量交換率と再解析データに表現される Brewer-Dobson 循環（BDみなすことができる。南北両半球とも冬に質量フラッ循環）は、気候値として季節性や南北半球の非対称性

クスが最大となり、冬半球同士では北半球の方が多く、は再解析間で共通にみられるが、構造や強度に差があ

全球域での全質量フラックスは DJF シーズンに多くなることが知られている（Iwasaki et al, 2009）。JRA-55 でる。この季節変化の特徴は再解析間で共通にみられる表現された BD 循環は、気候値では ERA-Interim と類似が、JRA-3Q の上向き全質量フラックスは年を通して、した特徴を示すが、熱帯圏界面付近の上向き質量フラ2～3＊109kg s-1 程度 JRA-55 より少なくなっている。まックスを指標とした循環強度の長期トレンドは増加傾

た、ERA5 と比較すると、南北両半球とも冬季に差が大向を示し ERA-Interim とは逆であることも指摘されてきく、JRA-3Q の方が少なくなっている。

いる(Kobayashi and Iwasaki, 2016)。気象庁では第 3 次長

4．まとめと今後の課題

期再解析 JRA-3Q を実施しており、計算結果が蓄積しJRA-3Q で表現される BD 循環は年を通して JRA-55

つつある。ここでは現時点までの計算終了分を基に、より弱く、それに伴う対流圏・成層圏質量交換率は年JRA-3Q で表現される平均子午面循環、特に、BD 循環

を通して少ない。このような特徴がもたらされた理由の特徴について、JRA-55 や他の再解析との比較を行っについてさらに調査を進めたい。また、発表では年々た結果を紹介する。

変動や長期トレンドの特徴についても示す予定である。

2．データと方法
ここで BD 循環は Iwasaki et al (2009)と同様、質量加重付帯状平均(MIM)による質量流線関数で定義した。
再解析データの 6 時間値から求めた質量流線関数の月平
均、季節平均、年平均値を使用した。予稿締切時点でJRA-3Q は 1989-2015 年（と 1958-1973 年）が計算終了しており、比較対象の再解析もこの期間で比較する。
3．結果
年平均質量流線関数(1991-2015 年平均)の JRA-3Q とJRA-55 との差を図１に示す。JRA-3Q の平均子午面循
環は、対流圏では熱帯域で JRA-55 よりも弱く、中高緯
度域では強い。下部成層圏では熱帯域から中緯度域のBD 循環(浅い分枝)が JRA-55 よりも弱い。DJF 平均と

図 １ 年平 均 質量 流 線関 数 (1991-2015 年平 均 ) のJRA-3Q と JRA-55 との差（黒線）。差が有意な領域に陰影。緑線は JRA-3Q の年平均質量流線関数。実線は時計回りの循環、点線は反時計回りの循環を示す。

JJA 平均の質量流線関数をみると（図略）、対流圏から
下部成層圏では、年平均で見られた特徴がどちらの季節にも共通にみられ、熱帯・中緯度域の BD 循環の浅い分枝部分は弱い。また、JRA-3Q の上部成層圏の BD
循環(深い分枝)は JRA-55 よりも弱く、JJA で顕著に弱い様子がみられる。
100hPa 面における質量流線関数の最大値と最小値の差はそれらの緯度間で上昇する全質量フラックスである。図２は 100hPa 面高度における両緯度間の上向き全質量フラックス(GL)と両半球の下向き質量フラックスの季節変化を示す。熱帯での対流圏界面を 100hPa とす

図 2 100hPa 面を横切る上向き質量フラックスの季節変化(GL(太線):全球, NH(細線):北半球、SH(細点線):南半球)。
赤：JRA-3Q、黒：JRA-55、青：ERA5-271-

SP1-03+ (P3I, A1K)

高解像度シミュレーションでみえる温室効果ガスの鉛直輸送*丹 羽 洋 介 , 町 田 敏 暢 (国 立 環 境 研 究 所 ), 森 本 真 司 (東 北 大 学 ),菅 原 敏 (宮 城 教 育 大 学 ), 石 島 健 太 郎 , 坪 井 一 寛 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

気輸送の影響により、大気での CO2 濃度が複雑な分布

温室効果ガスの大気輸送を表現する従来の大気モデを持っていることがわかる。特に、大陸上では植物のルでは、鉛直輸送のバイアスが長年の懸念事項であり、活発な光合成による CO2 吸収のシグナルが濃度に強くモデルを使った温室効果ガスの収支推定に重大なバイ出ていることが見て取れる。大気 CO2 の鉛直方向の輸アスが生じている可能性が指摘されてきた。しかし、送の一つに、このような光合成・呼吸による日変化と観測の圧倒的な不足、 また、全球を長期に高解像度で鉛直混合の日変化の covariance によって生じる rectifier

シミュレーションすることが困難であったことから、

effect[3]と呼ばれる現象があり、本研究ではこのような鉛直輸送に関する問題は長年、放置されてきた。一方、現象に着目した解析も行う。さらに、航空機観測プロ

成層圏における物質輸送に関しては、気候モデルを用

ジェクト CONTRAIL[4]や成層圏大気クライオジェニ

いた数値的アプローチと大気球を用いた観測的アプロ

ックサンプリング気球実験[5]による対流圏から成層圏ーチとで、それぞれから見えるブリュワードブソン循

に至るまでの CO2 濃度の鉛直分布などとも比較しなが環の経年変化に違いが生じていた。そのため、対流圏

ら、CO2 の鉛直輸送における大気輸送モデルの高解像―成層圏間の物質交換を含む鉛直方向の物質輸送に関度化の影響について議論を行う。

して、モデルと観測のギャップを埋めるための高解像度シミュレーションとさらなる観測の充実が望まれている。
そこで本研究では、積雲対流を陽に解像する大気輸送モデルを用いて高解像度シミュレーションを行い、地表から上部対流圏までの温室効果ガスの鉛直輸送過程を再考することを目的とする．
2.

NICAM-TM

本研究で用いる大気輸送モデル NICAM-TM[1]は、非静力正２０面体格子大気モデル NICAM[2]をベースとしており、数値的な補正をかけずともトレーサーの質
量を保存することができるという特徴を持っている。
本研究ではおよそ 14 km の格子間隔である水平解像度
glevel-9 を用いて、二酸化炭素 (CO2) の大気輸送実験を行う。地表面の CO2 フラックスとして、化石燃料起図１ glevel-9 (14km 格子)の NICAM-TM で計算された地表面における大気 CO2 濃度の分布（7 月）

源、海洋起源、また、陸域植生起源のフラックスデー
タを用意し、NICAM-TM に入力して輸送計算を行う。

参考文献

ここで、陸域植生起源のフラックスに関しては、植物[1] Niwa, Y., et al., 2011, J. Meteor. Soc. Japan, 89, 252-267.

の光合成や呼吸の日変化が考慮された高時間分解能の[2] Satoh, M., et al., 2014, Prog. in Earth and Planet. Sci., 1,

データを用いる。

18, doi: 10.1186/s40645-014-0018-1.
[3] Denning, S., et al., 1995, Nature, 376, 240-243.

3.

結果

図１に glevel-9 での CO2 輸送実験の初期的な結果と[4] Machida, T., et al., 2008, J. Atmos. Oceanic Technol.,25(10), 1744-1754.

して、7 月の地表面における CO2 濃度の分布を示す。

[5] Sugawara, S., et al., 2018, Atmos. Chem. Phys.,

この図より、地表面フラックスの不均一性、また、大

doi:10.5194/acp-18-1819-2018.

-272-

SP1-04+ (P3I, A1K)

大循環から乱流に至る鉛直風力学の構築
佐 藤 薫 (東 大 院 理 )Sato, K. (Graduate School of Science, The University of Tokyo)
1. はじめに鉛直風は、積雲対流・重力波・大循環などの基本的な大気の構成要素に伴うものであり、潜熱の放出や水蒸気やオゾン等大気微量成分の物質輸送にかかわる重要な物理量である。水平風に比べると、鉛直風は微弱でかつ小さな水平スケールに卓越するため捉えるのが困難で、その研究は限定的であった。しかし、地点は限られるが観測データも蓄積し、重力波を部分的に解像できる GCM も登場して、改めて観測・モデル・理論の多方面か
ら鉛直風を軸として力学をとらえなおすことが可能となってきた。
2. 鉛直風力学の研究課題
1980 年ごろに登場した大型大気レーダー（MU
レーダー、PANSY レーダーなど）は唯一鉛直風を直接高分解能で観測できる測器である。その観測によれば、対流圏・下部成層圏での鉛直風は強い擾乱が見られる時とそうでない時が顕著であり、それぞれ周波数スペクトル構造が大きく異なること(Ecklund 他, 1982)、強い鉛直風擾乱は山岳波の位相変調で説明できることが解明された (Sato
1990)。しかし、この特徴的な観測スペクトルはモデルで再現できていない (Tomikawa, Nomoto 他,
2015)。対流や重力波を現実的にモデルで表現するには、その理由を調べる必要がある。一方、中間圏については、観測に近いスペクトルが再現されており(Shibuya and Sato, 2019)、高度領域による鉛直風特性の違いが示唆されている。
強い鉛直風を伴うことで特徴づけられる重力波の発生・鉛直/水平伝播・砕波/吸収による運動量の再分配は対流圏・成層圏・中間圏のそれぞれにおける運動量収支に不可欠な要素であり、高精度な気候予測にはこれをモデルで適切に表現することが必要である。しかし、発生源は様々で複合的に存在するため、特に非地形性重力波については
振幅や間欠性、波数・周波数等の記述が難しい。
このため、適切なパラメタリゼーションが作れず、気候モデルに共通する冬季成層圏の低温バイアスの主要因と考えられている (Geller 他, 2013)。その解決には、観測やモデルを駆使して一つ一つの課
題についての研究を積み重ね、パラメタリゼーシ
ョンで表現するべき指針を得る必要がある (e.g.,
Minamihara 他, 2020)。また、新たな手法として、

深層学習を用いた統計的ダウンスケーリングも考えられる (Matsuoka 他., 2020)。
対流圏界面（以下圏界面）は渦位の等値面とおよそ一致するため、もともとその上下の物質交換は起こりにくい。したがって、対流圏・成層圏の物質交換の定量化には小規模過程を調べる必要がある。たとえば、メソスケールの圏界面折れ込み現象(本大会松下他)や圏界面付近の 3 次元乱流の成因や特徴の記述が重要で、いずれも鉛直流が鍵である。大型大気レーダー観測では精度の良い乱流強度推定が可能である(Kohma et al. 2019)。
地球規模の物質循環もいうまでもなく鉛直流を伴う。東西平均ラグランジュ流は非地衡風と波動に伴うストークスドリフトの和で表され推定は簡単ではない。しかし、データ同化技術の発展により、新しい大気再解析では非地衡風の推定精度も高くなってきており、これを利用した気候学的な
重力波強制の間接推定やパラメタリゼーションの改善点の抽出なども行われている (Sato & Hirano,2019)。今後、より小さな時空間スケールでの鉛直風推定値の現実性を確認し、大気再解析データ利用の可能性と限界を明らかにしていく必要がある。
3. まとめと結び
以上乱流、重力波、対流圏界面、大気大循環に関する鉛直風力学の主要な課題をレビューした。
いずれの課題も観測・モデル・理論（理想モデル
実験を含む）を組合わせた定量的な研究に高めると面白い。また、対象とする現象が小さく研究はビッグデータを扱うことになるため、AI の活用も有効である。未踏に近い研究領域であるため新たな視点や新たな現象が見つかる可能性も大いにある。鉛直風力学の研究は、モデルの大幅な改善や今後の衛星によるドップラー観測の活用の新たな道を開く可能性がある。

(左)高解像度モデルにより再現された日高山脈付近で発生した地形性重力波に伴う運動量フラックス。(右)深層学習による統計的ダウンスケーリングの結果 (Matsuoka 他,2020)。

-273-

SP1-05+ (P3I, A1K)

南極沿岸域における極端な対流圏界面の折れ込み現象の力学的解析
水 越 将 敏 , *高 麗 正 史 ， 佐 藤 薫 (東 大 院 理 )
1.

はじめに

が最低となる t=0h で、南極大陸上の 70°S に中心を持

中高緯度では、対流圏界面（以下圏界面）が下降してつ南北に縮んだ低気圧と高気圧の偏差が接近している。

折れ込むことで、成層圏起源の気塊が対流圏に貫入す

レイトレーシング理論によれば、波束伝播に沿ったる現象がしばしば発生する。これは圏界面の折れ込み

ロスビー波の南北波数（𝑙𝑙）の絶対値の時間変化率は、現象（Tropopause folding: TF）と呼ばれる。TF は中高緯

𝑙𝑙、東西波数（𝑘𝑘）、及び、PV の南北 2 階微分の積に比度 での成層圏-対流圏物質交換に大きく寄与すること例する。図 2 に 39.5°E における温位・渦位と渦位の南が知られている [e.g., Sprenger et al., 2003]。また、再解

北勾配の6~8 月気候平均を示す。
強い放射冷却により、

析データを用いた TF の発生頻度の全球マップから、深南極大陸上では静的安定度が大きく、それに伴い、沿岸

い TF の発生頻度は南極大陸の沿岸域で高いことが示では渦位の南北勾配が大きくなる（つまり 2 階微分がされている [e.g., Škerlak et al., 2015]。しかし、南極大陸

負）。また、低気圧偏差は北東-南西方向に傾いた水平構

沿岸域の TF の地域特性や形成の力学について、十分に。よって、大陸沿岸では波造（𝑘𝑘𝑘𝑘 < 0）を持つ（図 1）

理解されていない。2020 年秋季大会において、昭和基

束伝播に伴い南北波数は増大する。その結果、西風ジェ

地上空の深い TF イベントについて、低気圧偏差の接近

ット・南北温度勾配が強化される。また、これらの 2 次に伴い、局所的な西風ジェットと南北温度勾配の強化循環として、ジェット入り口の高緯度側の下降流が強が見られ、また、二次循環として存在する強い下降流がまる。このように、南極大陸斜面での強い放射冷却によTF 領域と対応することを示した。今回、深い TF 発生って極端 TF が発生しやすい環境となると考えられる。

時に見られる、南北に縮んだ低気圧偏差の力学を考察

極端 TF 発生時の圏界面の降下方向の解析から、南極した。

大陸の存在が南極沿岸域における極端 TF の形成に重2.

要な役割を果たすことを示唆する結果を得た。発表でデータと解析手法

本研究では、大気再解析データ ERA5 を用いた。解は、極端 TF の発生頻度の解析結果も示す予定である。

析期間は 2000 年から 2019 年（20 年間）である。力学的圏界面として−2 PVU の等渦位面を解析した。TF 発
生時には、1 地点の上空で−2 PVU 面が複数存在することがある。その場合、成層圏大気と 3 次元的に接続している −2 PVU の等渦位面の最低高度を力学的圏界面高度とした。
極端 TF は力学的圏界面高度の時系列の 30
日移動平均からの偏差が大きく負になるイベントとして定義した。非断熱加熱により生成された高渦位気塊と区別するため [e.g., Rossa et al., 2000]、比湿の小さな
空気が下降している事例のみを TF として抽出した。

図 1 t=0 h の 700 hPa 面における GPH 偏差 （∆z =10 m）の合成図。信頼度 95%で有意な正偏差を赤、負偏差を青で着色し、星印で昭和基地の位置を示す。

今回は、南極大陸沿岸で発生する極端 TF の力学を調べるために、昭和基地上空で発生した極端 TF イベント
120 事例の合成図解析を行った。総観規模擾乱に伴う変動成分を、切離周期 10 日のハイパスフィルターで取り出した。圏界面高度が最低となる時間を基準時間（t=0h）として解析した。
3.

結果

図 1 に t=0 h における 700 hPa でのジオポテンシャル
高度（GPH）偏差を示す。昭和基地周辺では圏界面高度

図 2 39.5°E における（a）渦位と（b）渦位の南北勾配の 6~8 月気候平均の緯度高度断面図。等値線で温位（∆θ = 5 K）を示す。

-274-

SP1-06+ (P3I, A1K)

高 解 像 度 中 層 大 気 大 循 環 モ デ ル JAGUAR に よ る
台風から放射される重力波のシミュレーション*野 口 峻 佑 , 渡 辺 真 吾 （ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）
1.

はじめに

再現された台風の最盛期における上部対流圏での鉛台風に伴う激しい鉛直運動は大気重力波を発生させ直流の水平分布は, ERA5 と JAGUAR シミュレーショ

て中層・高層大気を時に大きく乱す. 特に, 台風の急発

ン結果とで概ね似ているが, JAGUAR の方が微細な構達期および最盛期に同心円状に放出される重力波は,造を表現していた (図 b, d). 例えば, 日本の南海上に位

その検知・監視において役立つことが期待され (e.g.,

置している台風から螺旋状に伸びる上昇/下降流のパタ

Hoffman et al., 2018; Tratt et al., 2018), また上空におけるーンのうち, 前方の比較的まとまった上昇流について

大気光学現象との関わり (e.g., Suzuki et al., 2013) の観はどちらでも認識できるが, 西側の縞状の構造が点からも興味深い. しかし, その正確なシミュレーシ

JAGUAR ではより明瞭である.

ョンは至難であり, 現業モデルや通常の大気大循環モ

このようにJAGUARにおいて表現された微細な重力デルの仕様・設定は, この目的に適さない. そこで本研

波は, 現業モデルや再解析などではカバーできない下究では, 地上から下部熱圏までを含む高解像度大気大部熱圏にまで上方伝播していた (図c). 同心円 (もしく循環モデル JAGUAR (Watanabe & Miyahara, 2009) を用は螺旋) 状の鉛直流パターンが, この高度においてはいて, この過程のシミュレーションを試みる. 近年の

赤道から樺太までの広範囲に広がっており, 特に台風台風の中でも非常に強い勢力にまで発達した2019 年台の西側で明瞭な縞状の構造が形成されていた.

風 19 号 (Hagibis) を対象として, スペクトルナッジン
グによって台風を可能な限り再現し, そこから放出さ発表では, 背景風構造との関係や運動量フラックス
等の定量解析結果についても触れる予定である.

れる重力波の数値シミュレーションの現状を提示する.
2.

実験設定

本研究では, JAGUAR を水平 T639 (dh: 20 km), 鉛直
L340 (dz: 300 m, top: 150 km), 時間刻み幅 30 s の重力波解像設定で走らせた. 積雲パラメタリゼーションはArakawa-Schubert スキーム, 海面水温は OISST v2.1 所
与の設定である. 積分期間は 10 月 1 日から 13 日までであり, 現状入手可能な全球再解析データの中で最も高解像度な ERA5 を基準データとしてスペクトルナッ
ジングを行なった. 試行錯誤の結果, 10 月 5 日までの期
間は T479 相当の高波数まで循環場を拘束し, 台風の発生位置を担保すれば, 以降は T21 相当の低波数までの拘束で台風進路を概ね再現できることがわかった. 本
稿では, さらに 10 月 9 日からは拘束を止めたフリーランの結果について記す.
3.

結果
まず台風の強度を確認すると, スペクトルナッジン

グを駆使することによって, JAGUAR は気象庁全球解
析と同程度の強さの台風を再現できていることがわかる (図 a). どちらも, より急速な発達を示しているベス
トトラックにまでは及ばないが, JAGUAR のシミュレ
ーション結果では, 基準とした ERA5 と比べて, 30 hPa
程の中心気圧の深まりがみられる.

図: (a) 2019 年台風 19 号の中心気圧の時系列. 赤色の実線で本研究の JAGUAR シミュレーション, 赤色の点線で ERA5, 青色の実線で気象庁全球解析での結果を示す. あわせて, 灰色の点線で気象庁ベストトラックについて示す. 縦線で 2019年10月 10 日 18UTC を表し, 以下にこの時刻における鉛直風の水平分布を示す. (b) ERA5 における 200 hPa (高度 12 km 程) での鉛直風. (d) JAGUAR シミュレーションにおける 200 hPa での鉛直風. (c) 同じく 0.003 hPa (高度 90 km 程) における鉛直風.

-275-

SP1-07+ (P3I, A1K)
WINDAS 鉛 直 速 度 観 測 を 用 い た 高 層 雲 の 解 析 (5)大野裕一・堀江宏昭・川村誠治・山本真之（情報通信研究機構）
1.は じ め にこ れ ま で 各 地 の WINDAS デ ー タ や 小 金 井 の雲レーダデータを用いて、高層雲エコーとみられる鉛直ドップラ速度の月平均高度プ
ロ フ ァ イ ル を 作 成 し 、 0度 高 度 か ら の 高 さ に変換すると速度プロファイルがほぼ重なる
こ と を 解 析 で 示 し て き た 。そ し て 、日 々 の ゾ
ンデによる気温プロファイルを用いて鉛直
速度プロファイルを描くと季節によらずに鉛直速度プロファイルはさらにまとまり、
気温の関数として表せることを示した。今回はさらに大気密度による終端速度の変化を補正し、どのくらい季節変動を説明できるか調査した。
2.大 気 密 度 に よ る 鉛 直 速 度 補 正
終 端 速 度 は √ (1/ρ )に 比 例 す る た め 上 空
で大気密度ρが減少すれば終端速度は増加
す る 。 図 1 は 2003 年 の 各 月 平 均 の 館 野 の
ラジオゾンデデータを用いて、1 月の1000hPa に 対 す る 終 端 速 度 比 を 求 め た も のである。速度ファクターは高度と共に増加
し 、 5km で 約 1.35 倍 、 9km で 1.65 倍 に なることが分かる。季節変化は低高度で見られ る が 同 高 度 で 変 動 は 5%程 度 で あ る 。
図 ２ は 2003-2005 年 の 熊 谷 WINDAS デ ータを用いて日々の気温変化を考慮して気温ごとに統計した各月の平均鉛直速度プロフ
ァイルである。大気からのエコーは信号強度とドップラ速度を用いて取り除いて、雲粒子、雪片などの落下速度を対象としている。3 年のデータを統計に用いており、各
月とも 3 年分の平均値を示している。前回の発表でも示したように気温が減少すると落下速度も減少する様子が分かる。赤のラ
イ ン は 6-9 月 の 夏 季 の デ ー タ で 青 の ラ イ ン
は 12-2 月 の 冬 季 の デ ー タ で 、 落 下 速 度 は夏季に大きく、冬季に小さいという季節変動が見られる。これは気温を縦軸に描いているために、同じ気温で考えると夏季は

図 1

2003 年 館 野 の 終 端 速 度 の 高 度 変 化

高度が高く、大気密度が低く大きな落下速度になっており、一方冬季は高度が低く、大気密度が高く小さな落下速度を描いていることで説明できる。
そこで、日々のゾンデデータを用いて高度 ご と の 大 気 密 度 を 求 め 、 1気 圧 摂 氏 20度 の終端速度に換算して描いた鉛直速度プロフ
ァ イ ル が 図 3で あ る 。 図 2で 表 れ て い た 夏 季に大きく、冬季に小さいという鉛直速度の変化がなくなり、どの季節もほぼ気温ごとにまとまった落下速度となっている。このことから落下速度の季節変化は粒子の大きさの変化というより、大気密度の変化による終端速度の変化が主であったということが で き る 。 熊 谷 以 外 の WINDAS デ ー タ に つ いても同様な傾向にあることを発表時に示す。
謝辞
気 象 庁 観 測 部 観 測 課 よ り WINDAS デ ー タ のご提供いただきました。本件は総務省電波利用料財源電波監視等実施費による委託業
務「 電 波 伝 搬 の 観 測 ・ 分 析 等 の 推 進 」の 支 援を受け行われた．

図 2 月 ご と の 熊 谷 WINDAS の 氷 雲 落 下 速 度(大 気 密 度 補 正 な し )

図 3 月 ご と の 熊 谷 WINDAS の 氷 雲 落 下 速 度(大 気 密 度 補 正 後 )-276-

SP1-08+ (P3I, A1K)
NICAM/Joint-Simulator 出⼒を利⽤した
EarthCARE/CPR ドップラ速度誤差の評価（その４）*萩原雄⼀朗 1，⼤野裕⼀ 1，堀江宏昭 1，Woosub Roh2, 佐藤正樹 2，久保⽥拓志 3，沖理⼦ 3（情報通信研究機構 1, 東⼤⼤気海洋研 2, 宇宙航空研究開発機構 3）
1. はじめに実部と虚部を積分して，1km, 10km ⽔平積分 Vd を求めた．

EarthCARE は ， 2022 年 度 打 ち 上 げ に 向 け

また下降速度が折返しドップラ速度（Vmax）を超える降⽔

JAXA/NICT/ESA 共同で進められている衛星ミッション

エコーは Vd の折返しが⽣じ，測定では上昇速度になる．

で，雲・エアロゾル・放射を観測する 4 つのセンサが搭載

よって⼤きな上昇速度を持つ Vd に対しては，降⽔エコーされる (Illingworth et al., 2015)．そのうちの 1 つ W 帯雲が折り返して負の値に現れた Vd と考え，以下のようにし

レーダ EC-CPR は世界初のドップラ観測機能を持っておて折返しを補正した．

り，NICT は JAXA と協⼒し，EC-CPR の開発を進めてきVunfolded = Vd + 2・Vmax（Vd < -3m/s）

た．EC-CPR によって全球の雲鉛直速度計測が初めて可能になり，その観測データにより雲降⽔粒⼦の相判別や微物

3. 結果

理特性の推定精度向上ができ，気候モデルとの⽐較を通じ下の表は全球 2 周回分の NICAM/J-Sim データを 5 つのて，気候変動予測の不確実性低減に⼤きく貢献するものと緯度帯に分けて Vd の誤差を評価したものである．表中の期待されている．しかしながら，衛星からの鉛直速度計測

値は，PRF20km モード（Vmax ~5 m/s）で，Ze が各値の時は様々な誤差要因が考えられ，事前にその評価や補正⼿法の積分と折返し補正後の誤差（各 Vd と NICAM/J-Sim のの開発を進めていくことが重要である．

Vd との差）である．概して Ze が⼤きく，積分距離が⼤き2020 年秋季⼤会では，全球雲解像モデルおよび衛星デいと誤差が⼩さくなり，10km 積分で 0dBZe では~0.5m/s

ータシミュレータ（NICAM/J-Sim）出⼒を利⽤し，EC-となっている．1km および 10km 積分折返し補正結果は共CPR が観測するドップラ速度（Vd）をシミュレーションに，北極域で誤差が⼤きく，南極域で⼩さくなっている．

した．運⽤時に⽤いられる 2 つの観測モードに対応するパ降⽔が存在すると，ドップラ折返しが頻発して、より誤差

ルス繰り返し周波数（PRF）で，⽔平積分や折返し補正⼿が⼤きくなると考えられるため，全球 2 周回分の降⽔エコ法の適⽤による，Vd 誤差低減の評価をある降⽔シーンにー（Ze > -24 dBZe, Vd > 3 m/s）の頻度を調べた．南極域

ついて⾏った．本発表では，適⽤範囲を全球に拡張し，5では 0.9%と最も頻度が少なく，次に少ないのが北極域のつの緯度帯ごとに同様な評価を⾏った結果を報告する．

11.0%で，最も頻度が⾼かったのが北半球中緯度の 23.4%であった．この結果は，南極域で誤差が少ないことは説明

2. データと⼿法
まず NICAM による 2008/06/18 YOTC モデル出⼒をできるが，北極域で誤差が⼤きいことは説明できず緯度帯毎の誤差変化の理由については，更なる検討が必要である．

Joint-Simulator で変換し，解像度を CPR に合わせたレー

⼀⽅，前回扱った降⽔シーン（北緯 50-53 度，⾼度 0-

ダ反射因⼦（Ze）と Vd（⽔平 500m，鉛直 100m）の

8km，図は略）の 10km 積分折返し補正の誤差は，Ze 毎に

NICAM/J-Sim データを作成した．この Vd にビーム内の1.5, 0.84, 0.67, 0.50m/s という値で，全球の誤差と⽐べる

ドップラ広がりによって⽣じるランダム誤差 (Doviak &と同等か，より⼩さな値が得られている．このことは，前Zrnic 1993) を加え，⽔平 500m 積分のパルスペア共分散回⽰した折返し補正が全球でも有効であることを⽰唆し（Rt）の実部虚部を算出した．次に誤差低減のため，Rt の

ている．

-277-

SP1-09+ (P3I, A1K)

衛星搭載降水レーダーによるドップラー計測の実現性について∗ 金丸 佳矢 1 , 中村 健治 2 , 高橋 暢宏 3 , 花土 弘 1 , 久保田 拓志 4

(1: 情報通信研究機構, 2: 獨協大学, 3: 名古屋大学, 4: 宇宙航空研究開発機構)

はじめにせ, 畳み込み積分の範囲を狭めてバイアスを小さくする.

衛星搭載降水レーダーは地球規模で降水の立体観測が候補２) アンテナを進行方向に２つ配置して, ２つアンテ可能で, 地球の放射収支や水循環を考えるうえで欠かせなナの送受信タイミングを適切に制御させる (処理上ではい降水量の定量的把握に寄与してきた. しかし, 低軌道周アンテナを動かす) ことで衛星速度を相殺させ, 見かけの回衛星からの観測は瞬時的なので, 降水雲のライフサイク

衛星速度を小さくしてバイアスを小さくする (Displaced

ルのような時間変化を単独観測から調べることは難しい.

phase center antenna; DPCA)[2]. 発生する衛星速度バイ

降水雲の発達は上昇流の大きさと結びついているので, 衛アスは [3] の方法を用いて除去させた.

星からのドップラー速度観測は降水雲のライフサイクルを

3

1

結果

地球規模で調査する有効な観測手法といえる. また, 対流

XRAIN データは 2018 年 8 月 27 日 18JST の関東事例

雲の上昇流は雲解像モデルでは再現性は低いため [1], 降(降雹を伴う対流雲が発生した事例) を用いた. 表１は２水レーダードップラー観測は数値モデルの雲物理過程の方式間の違いと観測模擬データから求めた vd 誤差を示す.

改良や検証に資する情報が得られると期待される.

候補１は衛星進行方向の空間分解能 2.5 km で候補２の 5

これらの背景を踏まえ, 宇宙航空研究開発機構は次期衛km よりもよいが, vd 誤差は 1.4 m/s で候補２の 0.3 m/s星搭載降水レーダーにドップラー観測機能の追加を検討

よりも大きかった. 衛星速度そのものが非常に大きいのしている. 本発表では, 衛星搭載降水レーダーによるドッ で分解能がよくても衛星速度混入に由来する誤差がそれ
プラー計測の実現性について検討した結果を報告する.
なりに大きいからである. その一方, 候補２は DPCA 技

2

方法

術によって見かけの衛星速度をほぼゼロにすることが出国土交通省より提供された XRAIN データ (空間解像度

来て, 分解能が粗くても誤差が小さい. ２方式間には空間

250 m × 250 m) のレーダー反射因子 Z と上昇流 w を使 分解能が異なるので, 候補１を 5 km 相当で評価する. 今
用して衛星レーダー観測を模擬した. XRAIN データから 回の検討ではデータ間隔を 0.625 km としたので, 5 観測
衛星レーダー空間分解能相当に平滑化した Z と上昇流と降水粒子落下速度の和をもつドップラー速度 vd を計算し,観測を疑似するランダム誤差を加えた.

点の平均で分解能 5 km 相当になり, ランダム誤差を仮定√
すれば 1.4/ 5 ≈ 0.6 m/s になることが期待される.
シミュレーション手法の高度化を引き続き進めるとと低軌道衛星からのドップラー計測で大きな問題となる

もに, 空間変動の大きい (衛星速度に由来するバイアスがのは衛星速度の大きさ (7.7 km/s) とレーダー空間解像度大きい) 対流雲など降水システムごとの誤差評価をすすめ(数 km) の粗さに起因する衛星速度成分のドップラー速度 る予定である.
混入である. 直下観測の場合, 衛星速度 Vs に由来するドッ 表 1: 検討した２方式のスペックと v 誤差評価結果. 誤d
プラー速度バイアス ⟨vsm ⟩ は
差は 16 dBZ 以上のみで評価.
∫⟨vsm ⟩ ∝ −Vssin(θ)G2 (θ)Z(θ)dA
方式
候補２
候補１
A
となり Z と G2 の重みづけ積分と Vs の積に比例する. θは衛星進行方向におけるビーム中心からのオフセット角,

G2 は往復アンテナパターン, A はビームの照射範囲である. sin(θ)G2 (θ) は奇関数なので, Z の分布次第で積分は

空間解像度

5 km × 2.5 km

5 km × 5 km

検出感度

∼0 dBZ∼3 dBZ

処理方法

スペクトル解析

DPCA 技術

vd 誤差>1.4 m/s>0.3 m/s

ゼロとなる. しかし, そのような状況が成り立つのは非現実的なため, 衛星速度バイアスの軽減および除去が必須になる. そのため, バイアス除去で発生する誤差も加味した

vd 測定誤差を定量化する必要がある.

参考文献[1] Fan et al. (2017), J. Geophys. Res. Atmos.

レーダーの概念設計では, 次の２方式を検討した. 候補[2] Durden et al. (2007) IEEE Geosci. Remote Sens. Lett.

１) 衛星進行方向のアンテナを大きくしてビームを細くさ[3] Sy et al. (2014), IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.

-278-

SP1-10+ (P3I, A1K)

GPM-DPR 観 測 を 用 い た 台 風 中 心 の 雲 微 物 理 構 造 の 解 析*清 木 達 也 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )

1.

はじめに

3.

結果

台風は毎年甚大な暴風雨被害をもたらしており、数2014 年から 2018 年までの台風と GPM-DPR 観測軌道値モデルによるその予報は国民の関心が高い。過去五のマッチングを行ったところ、台風中心から半径

年間に日本で発生した 24 件の激甚災害のうち、13 件に1000km 以内には約 8000 シーンの事例を抽出した。し台風が絡んでいる。その力学構造は不安定性による発かしながら、弱い台風や、台風の縁辺部は降水システ

達理論等で研究が進められている一方で、台風内部にムの構造が不明瞭であったため、本研究では以下の 3

おける雲微物理に着目した研究は多くない。その理由

条件を課して台風を再抽出した。その結果、サンプルの一つに観測データの不足がある。非常に少ない頻度

数は 27 シーン(台風は 20 個)まで減少した。

で不特定の地域に突発的に発生するスーパー台風を網

台風中心から 100km 以内を観測

羅的に観測する事は難しい。そこで、本研究では衛星

TC4 と TC5

データを利用して世界中の台風をサンプルし、特にカ

急発達期(30kt/day[7])と最盛期(中心気圧の深ま

テゴリ 4 以上の非常に強い台風(TC4, TC5)に限定して中心付近の雲微物理構造の把握を試みる。

りが最盛期の 80%以上)
本発表では TC5 の最盛期 1 事例(図 1)を解析した結果

1997 年には TRMM 衛星が打ちあがり、18 年間にもを紹介する。壁雲では雨(Rain)と凍結した水滴(Frozen

及ぶレーダーエコーの長期観測が存在する。その一方

Drop)が支配的であり、強い上昇流に結びつくようなひで、TRMM-PR は固体降水への感度が低い事が知られょうやあられは見られなかった。一方で層状性降水帯ており、雨粒子と氷粒子の相互作用については不明の

では雪と雨といった典型的な層状性の構造が見て取れままである。一方で、雲微物理の氷過程は台風の発達た。このことから、特に壁雲近辺における台風の強化に大きな影響を及ぼすことが分かっている[1]。そこで、

メカニズムを表現するためには、水滴の凍結および密本研究では雪やあられに感度のある GPM-DPR の観測

度の高い氷粒子の表現が重要である事が示唆された。

データ[2,3,4,5]を利用した。
2.

使用データと解析手法

台風解析については、台風データベース IBTrACS の中心気圧と最大風速データを利用した。IBTrACS は 3
時間データであるため、各台風データの前後 1.5 時間の間に台風の中心付近を GPM 主衛星が通過したシーン
をデータベース化した。
本研究では GPM-DPR の level2 プロダクト(05A と
05B)の Ku 帯と Ka 帯のレーダーエコー(ZKu, ZKa)を利図１ GPM-DPR で観測された TC5 最盛期のサンプ

用し、2014 年 3 月から 2018 年 12 月までの約五年間のル(2016 年 2 月 20 日, 南緯 17 度東経 178 度の事例)。

解析を行った。レーダーの各レンジにおける気温は

参考文献

JRA-55 を参考値として利用した。

[1] Sawada and Iwasaki (2007), J. Atmos. Sci.

雲微物理の解析には、ZKu と 2 周波エコー比[2] Iguchi et al., (2018), J. Atmos. Oceanic Technol.

DFR(=ZKu-ZKa)の散布図から粒子種を判別する解析手[3] Akiyama et al., (2019), Geophys. Res. Lett.

法を利用した[5, 6]。そして、各観測レンジにおける支[4] Liao et al., (2020), J. Meteor. Soc. Japan

配的な粒子種と気温を基に、支配的な雲微物理を推定[5] Seiki (2021), J. Meteor. Soc. Japanした。特に、壁雲付近の強い上昇流域に伴う雲微物理[6] Liao and Meneghini (2011), J. Appl. Meteor. Climatol.

に注目する。

[7] Kaplan et al. (2010), Wea. Forecasting.

-279-

SP1-11+ (P3I, A1K)

サブ km 解像度の数値気象モデルにおける鉛直流の解像度依存性とその特徴*伊藤純至 1,2
1

東北大学・2 気象研究所

1. はじめに計算機性能の向上とともに、数値気象モデルの高解像度化が可能になっている。例えば領域モデルを利用した場合、水平解像度を 1km 以下としながら様々な現実事例のシミュレーションが行われている。このようなサブキロメートルへの高解像度化につれて、もっとも顕著にあらわれる解像度依存性は鉛直流である。本発表ではこれまでの研究で明らかになった、鉛直流の解像度依存性とその性質を取り上げる。
2. 鉛直流の解像度依存性の調査例
領域気象モデルのひとつである気象庁非静力学モデル JMA-NHM の解像度依存性を系統的に調査した(Ito et al., 2017)。2015 年夏季（7/18/31）と 2016 年冬季（1/12-2/18）の各日の 3JSTと 9JST を初期値とし、18 時間（夏季）と 12 時間（冬季）の時間積分を行う系統的な実験を実施した。初期値・境界値は３時間毎の気象庁メ
ソ解析によって与えた。
計算領域のサイズは 1100 km×900 km とし、水平解像度と時間ステップ以外のモデルの設定はすべて同一とした。
水平解像度は 5 km、
２ km、
1 km、500 m と４種類変化させている。計算領域のうち、夏季の関東と関西域と、冬季の北陸域をそれぞれ解析領域と定め、個別に解析した。
3. 解像度依存性の解析
図に示すように上昇流は水平解像度の増加とともに大きくなる一方、幅は解像度とともに狭くなっている。夏季は水平解像度 500m で大気境
界層の上昇流のピークが出現しており、対流混合層が解像されたことを示唆する。下層の積雲対流が活発な冬季北陸は相対的に強い鉛直運動が表現されている。

図 各水平解像度Δにおける上昇流の(a1-a3)強さ w と(b1-b3)幅φの鉛直分布。左列が夏季
関東、中列が夏季関西、右列が冬季北陸において領域および期間平均した結果-280-

SP1-12+ (P3I, A1K)

asuca を 用 い た 線 状 降 水 帯 の 表 現 の 格 子 間 隔 依 存 性*渡 邉 俊 一 （ 気 象 研 究 所 ） ,1.

伊藤純至（東北大学

はじめに

理学研究科）

上昇流が 3-4 格子点で表現されるのに対し、格子間隔

日本において甚大な災害をもたらすような集中豪雨

0.15km では上昇流が7-8 点で表現されていた。
今後は、は、積乱雲が列をなして次々と発生する、いわゆる「線対流の立ち上がりなどについて解析を行う予定である。

状降水帯」によってもたらされることが多い。数値モ
デルによる線状降水帯の再現性は、モデルの水平格子間隔に大きく依存する（e.g. Oizumi et al. 2020）。Ito et al.
(2020) は、平成 29 年九州北部豪雨の環境場を用いた理想化実験で、現実の線状降水帯に類似する対流系を再現した。本研究では、気象庁の現業モデルである asuca
を用いて、同じ設定の理想化実験を行い、対流系の再現性の水平格子間隔依存性を調べた。
2.

モデル・実験設定

実験設定は Ito et al. (2020) にならい、計算領域を東西225km×南北135km とし、水平格子間隔は2km、1km、500m、300m、150m、時間ステップは 0.5 秒、鉛直層は76 層とし下端の格子間隔が 20m となるようにした。対流パラメタリゼーションは用いず、境界層スキームはDeardorff スキームを用いた。この領域に南から、海、陸、海となるような海陸分布を与える。陸の幅は 45km
で、陸面の温度は海面より 5 K 高く設定する。このよ
うな領域に、2017 年 7 月 5 日 15JST の気象庁メソ解析
を九州北部において平均した鉛直プロファイルを初期値・境界値に与えながら、24 時間の積分を実行した。
3.

結果

Ito et al. (2020) では、海陸の熱コントラストによって生じた海陸風が南北から収束することで、線状の降水系が形成されていた。今回の数値実験でも、海陸風が形成され、海陸風前線に沿って線状の降水系が形成されていた（図 1）。しかし、格子間隔によって降水系の表現が異なる。格子間隔が 2km、1km の場合、北側の図 1 計算開始 6 時間から 12 時間までの積算降水量

海岸線に沿うように降水系が１本形成される。格子間
隔を 500m, 300m としたときは、南北から進入する海風
前線に対応して、2 本の降水系が形成される。さらに格子間隔を 150m とすると、南北からの海陸風が収束して再び 1 本の降水系が形成された。
格子間隔ごとに対流の表現の違いを見るため、
Oizumi et al. (2020) の手法を用いて、対流雲を検出し、対流雲のコンポジットを行った。対流のスケールは格子間隔に依存しており、格子間隔が 2km や 1km の時は

図 2 コンポジットした対流雲の高度 5000m における上昇流の半径分布。点は格子点の位置を表す。

-281-

SP1-13+ (P3I, A1K)
平 成 30 年 7 月 豪 雨 の 梅 雨 前 線 に お け る 二 次 循 環 と 雨 滴 蒸 発 の 相 互 作 用*小 原 涼 太 , 岩 崎 俊 樹 , 山 崎 剛 , 伊 藤 純 至 (東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 )1. はじめに2020 年気象学会春季大会では、
平成 30 年 7 月豪雨に制する鉛直流を示す。雨滴蒸発による非断熱冷却が存在する FLAT では活発な上昇流域北側の蒸発域付近における雨滴蒸発のインパクトに関する研究結果を報告
下層に伸びる下降流が強制されており実際の下降流域[1]した 。本研究では、蒸発ありの数値実験に見られた凝とよく対応していた。一方、NOEVAP_FLAT では下降
結加熱域北側の雨滴蒸発と下降流の対応関係に注目し、 流の強制が見られず、実際にも下降流は形成されてい雨滴蒸発の非断熱冷却が強制する二次循環と下降流が蒸発に及ぼす影響について調べた。
2. 使用データと実験設定なかった。したがって、雨滴蒸発による冷却が下降流の強制に寄与したと考えられる。さらに、相対湿度の時間変化に対する各プロセスの寄与の解析では、下降流域

使用データは、気象庁メソ解析(水平解
像度 5km, 初期・境界付近で雨滴蒸発による加湿や非断熱冷却が湿度の増加に寄与した一方で下降による圧縮昇温が最大で 1 時間に 20%以上の湿度の低下に寄与したことが示された(図値に使用)と地形デー
タ GTOPO30 である。
前報[1]では、気象庁非静力学モデル(JMA-略)。発表では、相対湿度の時間変化に対する寄与についても詳しく述べる予定である。
4．まとめ
平成 30 年7 月豪雨における雨滴蒸発と二次循環の関NHM)を用い、図１に 図 1. 計算領域(着色域)と平坦
示す着色領域におい 化実験の平坦化領域(黒枠内)。
て水平解像度 3km で係を調べ、凝結加熱域北側の雨滴蒸発による非断熱冷
却は二次循環の下降流を強制し、下降流は圧縮昇温による飽和水蒸気圧の増大を通してより多くの蒸発を可数値実験を行った。
このうち以下の2 実験を解析した。
① FLAT: 図 1 四角内の地形を平坦(0m)② NOEVAP_FLAT: FLAT と同じ地形,降水の蒸発をゼロ能にしていたことが示唆された。
参考文献[1] 小原ら, 2020 年度気象学会春季大会, 予稿集 p193.

計算期間は 2018 年 7 月 4 日 00JST から 96 時間後までであり、積雲対流パラメタリゼーションを用いず雲物
理過程に氷相を含む 2 モーメントバルクスキームを用

謝辞 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.

いた。これらの数値実験において前線付近の降水帯が明瞭になった 7 月 5 日 09-18UTC で時間平均し、東経132-135 度で東西平均した南北鉛直断面の気象場で強制される二次循環を次に示す気圧座標系での SawyerEliassen 方程式を用いて計算した。
𝐴

𝜕 2𝜓
𝜕𝑦 2

+𝐵

𝜕 2𝜓
𝜕𝑦𝜕𝑝

+𝐶

𝜕 2𝜓
𝜕𝑝 2

+𝐷

𝜕𝜓
𝜕𝑦

=𝑄 +𝐽

(1)

𝜕𝜃
𝜕𝜃
𝜕𝑢𝑔
, 𝐵 = −2Π , 𝐶 = −𝑓(𝑓 −
)
𝜕𝑝
𝜕𝑦
𝜕𝑦
Cv Π 𝜕𝜃
𝜕𝒗𝒈
𝜕 𝑑𝜃
𝑅𝑑 𝑇
𝐷=
, 𝑄 = −2Π⋅ ∇𝜃, 𝐽 = Π,Π =𝐶𝑝𝑝 𝜕𝑦
𝜕𝑦
𝜕𝑦 𝑑𝑡
𝑝𝜃
𝐴=Π

ここで𝜓は南北鉛直断面の流線関数である。また、下降流が雨滴蒸発に及ぼす寄与を調べるために相対湿度のラグランジュ的時間変化を記述する式を導出し、相対湿度の変化に対する下降流の寄与を計算した。
3. 結果
式(1)右辺に雲物理過程に伴う非断熱加熱による強制 図 2. 雲物理過程による加熱率と鉛直速度の南北鉛直のみを与えて二次循環を計算した。図 2 に、雲物理過 断面図、および加熱率分布が強制する鉛直速度。(a),程による加熱率、鉛直流、および雲物理過程の加熱が強 (b), (d), (e)は 7 月 5 日 09-18UTC で時間平均し、東経132-135 度で東西平均している。

-282-

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」-283-

SP2-01+ (P3I, A3K)

JICA の 気 象 分 野 に お け る 協 力 の 現 状 と 課 題*

大 庭 隆 1 、赤 津 邦 夫 2 （ 1 国 際 協 力 機 構 （ J I C A ） 、 2 元 J I C A 国 際 協 力 専 門 員 ）1. はじめにJICA の防災への取り組みは、仙台防災枠組など世界の潮流に準じて実施されている。日本政府の行う政府開発援助（Official Development Assistance：ODA）には、技術協力、有償資金協力（円借款）そして無償資金
協力等があり、JICA の気象分野における支援は、主に技術協力と無償資金協力を通じて行われている。
技術協力（Technical Cooperation）は、現地への(1)
専門家派遣、(2)機材供与、(3)日本での研修などを通じ、人材育成や技術普及等を支援する事業である。気象分
野の技術協力プロジェクトにおいては、プロジェクトの目標を設定した上で、これら 3 つを組み合わせて実施される場合が多い。
無償資金協力（Grant Aid）は、施設や設備、機材な
どの整備およびそれらの設備などの取り扱いの指導などを行う事が出来る。気象分野では気象レーダー、AWS、
気象衛星受信装置などが整備されている。
ただ、気象レーダー整備などの無償資金協力の場合、機材の供与だけではその有効利用には必ずしも繋がらないので、技術協力を有機的に組み合わせて支援効果の向上と持続性を確保することを行う場合が多い。
2. 無償資金協力の実情と課題【実情】JICA の途上国気象局への支援は、無償資金協
力から始まった。内容は気象レーダーの設置が主で、1987 年（基本調査年）のバングラデシュ国への 2 基の気象レーダーの整備を皮切りに、現在まで 9 か国に対して延べ 33 基の気象レーダーが供与された。
この間、導入した気象レーダーの性能は進化を続け、マイクロ波を発生させる装置として初期のマグネトロンからクライストロンへ、最近では固体化（Solidstate）となった。またドップラー機能が付くようにな
り、最近では二重偏波レーダーとなっている。
【課題】開発途上国においては十分な質と量の地上雨量データが自動的・安定的に得られる環境ではない事が多く、そのため二重偏波レーダーの利用が望ましいと考えている。一方、導入する気象レーダーの周波数帯
は、国によっては S バンドの周波数帯の割り当てしか得られない場合があり、止む無く S バンド二重偏波レーダーの導入を検討することもあって、今後も同様なケースが見込まれる。
ただ、S バンドの同レーダーの導入および現業的な利用は、日本国内では行われていないため（C バンド二重偏波レーダーはある）、実際に観測されるデータで解析・考察を加え、それを現地の実利用に反映させる必要があると考える。そのためには気象庁も含めた気象レーダー研究者の協力が不可欠と考える。

3. 技術協力の実情と課題【実情】JICA は、途上国気象局に対して、業務システ
ムの「最終目標」や「中間目標」の推奨モデルを策定している。これは気象局として基幹となる技術分野（観測から情報発信まで）の足腰をしっかりさせ、その上で実用的な諸技術の導入が必要だという事を、先方気象局に認識してもらうために作成された。これによって支
援対象気象局は異なっていても、気象局間での支援内
容にバランスが取れるようになった。
技術協力については、1996 年にモンゴル国への専門家派遣から始まり、以後コンサルタントによる、技術協
力プロジェクトが増えていった。2014 年頃から現在まで同時並行で 5,6 案件が実施され、現在まで 12 か国に対して 15 案件が実施済／実施中である。
さらに、このようなプロジェクトでは、要所々に気象庁の専門家による指導が含まれる。これは現地へのJICA 直営専門家（長期・短期を含む）として派遣や、本邦における研修員受入によって実施されている。
更に、課題別研修（気象業務能力向上）が、気象庁の全面的な協力で数十年前から毎年実施され、修了者は気象局の中枢で活躍している者も多い。
【課題】JICA の技術協力は、数年間の実施期間において成果を求められるため、実用的な技術の伝達・指導が主となることが多い。一方、途上国では気象学コースを持っている大学は殆どなく、気象局に入局しても基礎的な気象学の勉強を受ける機会が非常に少ない。一方、殆どの気象局では WRF を使用しているもののオペレー
タ的な利用技術に止まり、その計算結果に満足している気象局は少ない。
JICA は、途上国気象局での実用技術の伝達・指導は
多くの実績があるが、WRF のような数値モデルの実用化のための基本的な事柄からの指導及び気象学の知識修
得・研修については、別途何がしかの仕組みや工夫が必要と考える。特に日本の大学や研究機関の協力を大いに期待したいところである。
4. おわりに
JICA の気象分野における協力は、他のドナーとは異なり全体を俯瞰して部門別のバランスを考慮しつつ実施され、気象業務能力向上に一定の成果を上げてきた。
今後は、職員の気象学的知識の向上など積み残してきた課題や、先進的な取り組みへの対応等が必要となる
ため、JICA では調査業務を立ち上げ、今後の気象協力の新たな方向性の検討を行っている。本調査においても、国内の気象協力に係る人的リソースの開拓を行うこととしており、将来的な気象学研究者を含めた広範で有機的な協力体制の構築に繋がることを期待する。

-284-

SP2-02+ (P3I, A3K)

気象庁の国際協力業務
小川

1.

智＊,
新保

大塩 健志, 小松 奈央子, 遠藤 寛也,
明彦（気象庁総務部企画課国際室）

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、地球環境問の気象プロジェクトとも連携し、研修ワークショップの開催、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 年度からこれまでに計 77 か国 356 名が気象庁

2.

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・での約３か月の研修に参加しており、研修員の多くは帰国後、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が開始された。

の利活用に関するワークショップや専門家派遣を、それぞれ定期的に実施している。

4.

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）-285-

SP2-03+ (P3I, A3K)

静止気象衛星ひまわりによる国際貢献*山 本 幹 人 , 大 和 田 浩 美 , 坂 下 卓 也 （ 気 象 庁 気 象 衛 星 課 ）田中信行, 下河邉明, 望月泰（気象庁気象リスク対策課アジア太平洋気象防災センター）,
1.

はじめに

トでは、ひまわりの画像を、インターネット環境が十

我が国の静止気象衛星「ひまわり」は、1978 年 4 月

分ではない島嶼国等でも容易に取得できるようデータに初号機の本格的な観測を開始し、以来 40 年以上にわ量を小さくして、各機関が要望した領域で提供していたり長期継続観測を実施していて、我が国及びアジアる。

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 機関から登録されており、開発途上国が多いことから、ひまわりのデータ利用に

熱帯低気圧、火山噴火及び森林火災等の監視のためのついて、これらの国々の実情に応じた多彩かつ手厚い

リク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 2020 年 2 月かけてはオー

2.

データの提供と研修等による支援

現行のひまわり 8 号のデータは、外国気象機関に対ストラリア気象局からの要請により同国南東部の森林
火災や熱帯低気圧の観測を実施した。

して、主に通信衛星（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。ひまわりキャストは、インターネット

4.

各国の地域防災力向上に向けた支援

気象庁は、WMO の地区特別気象センター(RSMC)として、環境の脆弱な島嶼国等を対象としていて、スカパー

熱帯低気圧 RSMC 東京センター（RSMC Tokyo - Typhoon

JSAT 社の通信衛星（JCSAT-2B）を介してひまわりのデCenter）を運営し、北西太平洋域の熱帯低気圧についータを配信し、ユーザーは安価な汎用品を用いた地上て、ひまわりのデータを元にした解析や予報、数値予設備で受信できる。これまでに世界気象機関（WMO）及測の情報等をリアルタイムに提供することで、同領域

び国際協力機構（JICA）の支援により設置された 20 か内の各国が行う解析・予報を支援している。さらに、国を含め、33 の外国気象機関に受信設備が設置されて国際的なセミナーや研修を実施し、ひまわりのデータ

いる。このうち 23 か国に対して、気象庁がひまわりのを活用した熱帯低気圧の監視や解析・予報に係る技術

データの利活用促進のための現地研修を実施した。一

協力、技術移転にも寄与している。

方、ひまわりクラウドは、十分な速度のインターネッ

熱帯低気圧 RSMC の枠組みの活動のほかにも、太平洋

ト回線が利用可能な地域向けに、ひまわりの大容量デ

島嶼国リーダー教育支援プログラム、アジア・オセアータを提供している。ひまわりキャスト・ひまわりク

ニア気象衛星利用者会議等、様々な機会を通じて、ひラウドの利用者向けには、データ取得やフォーマット

まわりのデータを有効活用しながら各国の気象の解

変換、可視化・解析等のツールの提供もあわせて行い、

析・予報技術、ひいては地域防災力の向上に資する研ひまわりのデータが有効に利用できるように支援を行修を実施している。

っている。そのほか、気象衛星センターのウェブサイ-286-

SP2-04+ (P3I, A3K)

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
術移転と支援の継続は、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は、アジアの一員として、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。

-287-

SP2-05+ (P3I, A3K)

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.

背景

修の内容は、気象測器が 5 回、予報が 5 回、衛星デー

独立行政法人国際協力機構(JICA)では、途上国の課題

タが 3 回、レーダーデータ活用が 1 回となっている。

解決能力と主体性向上のために技術協力プロジェクト

表 1 に、技プロ公示時[2]の情報をもとに、今後予定さ(技プロ)を行っている。気象分野においては、観測・予れている本邦研修の対象国、時期、内容をまとめた。

報・警報・情報伝達・気象知識の普及啓発の取り組みが中心となり、日本人専門家の現地派遣や現地気象局

表１ 今後予定されている本邦研修

職員の日本国内研修先への受け入れ、機材供与の 3 つ

対象国

時期（年.月-年.月）の手段を組み合わせて、約 3 年かけて実施される。研

ベトナム

2020.12 - 2021.2

衛星データ

修員の受け入れは本邦研修と呼ばれ、技プロ従事者に

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

よって研修内容の検討・計画・調整が行われる。研修先は主に気象庁や大学になるが、特に大学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

2021.10 - 2022.1
2.

本邦研修について2021.5 - 2021.7

衛星データ、予報

ブータン

2020.2 - 2021.1

観測、予報

アフガニスタ2021.4 - 2022.3

データ利用

ン

2022.4 – 2023.3

データ品質管理職員が数週間程度日本に滞在し、日本の気象庁や大学等の研究機関、民間企業で見学を含めた研修を受ける。
その中で重要な位置を占めるのが、研究機関での講義

ルタントが研修計画を立案するが、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、日本国内に多くの気象分野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。
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、現時
点で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]。
また、現在進行中の技プロで計画されている本邦研（雷雨観測）
衛星データ、予報

モーリシャス

技プロ従事者である気象庁出身者や民間の気象コンサ

降水ガイダンス

2020.6

気象分野における本邦研修の多くは途上国の気象局である。途上国のレベルやニーズが国ごとに違う中、内容※上記の時期・内容は、技プロ公示時点の計画。技プロ開始
後または新型コロナウイルスの世界的な影響を受けて、一部はすでに変更されている。

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]JICA 図書館ポータルサイト（2021/2 閲覧）,https://libportal.jica.go.jp/library/public/Index.html[2] JICA コンサルタント等契約案件公示（2021/2 閲覧）,https://www2.jica.go.jp/ja/announce/index.php?contract=1-288-

SP2-06+ (P3I, A3K)

JICA 長 期 専 門 家 から見 た途 上 国 支 援
石 原 正 仁 （ 元 J IC A 長 期 専 門 家 、 現 同 国 際 協 力 専 門 員 ）1. はじめにるものがほとんどある。このため、技プロにおいて標準的な国際協力機構（JICA）は途上国への気象分野での国際協活動指針、標準マニュアル・テキスト、e-ラーニング素材など力のひとつとして技術協力プロジェクト（技プロ）を実施してを作成し、それらを各国の状況にあわせて修正して利用すいる（大庭・赤津 2021）．これとほぼ連動して JICA から長期

れば技プロの活動の効率化が図れる。

専門家がカンボジア、ミャンマー、ドミニカ共和国、フィリピン、 基礎知識・最新技術の移転：技プロは日々の気象業務

フィジー、モザンビーク、スリランカ、ベトナム（実施中）、フィの改善に目標があるため、明確で実効性のある成果が求リピン（同）へ派遣されてきた。長期専門家の立場から気象められる。このため現業で利用する技術の移転が主体とな分野における途上国支援の現状と今後の展望を考える。

っている。途上国の気象局には優れた人材が多いが、自国

2. 技術協力プロジェクトと長期専門家に気象を学べる大学がないなどのため、基礎の気象学や技プロは途上国からの要請にもとづき JICA が事前調査を最新の熱帯気象学などを習得する機会がない。昨今先進国

実施し、入札によって決定した気象コンサルタント会社によの数値予報データの利用が容易となり、さらに WRF などのって 3 年程度の期間実施されている。近年の技プロでは、局地モデルを運用する途上国も増えており、予報作業の中

気象観測（観測測器の維持管理と校正）、予警報業務（予報で数値予報データを簡便に利用できる状況にはあるが、こガイダンス・SATAID の導入、予警報区分・基準の見直し）情れらを適切に利用するには数値予報の原理や特性などを

報伝達の改良（気象局ウェッブページの改良、予警報の関習得する必要がある。途上国では国際協力により自動気象

連機関への伝達手段の改良）、啓発活動（防災パンフレット・観測装置 AWS が多く導入されているが、いくつものメーカ

動画などの作成）を対象としている。コンサルタントは年数

ーの製品が混在し、データを一括処理ができない、あるい回の頻度で気象局に滞在し、技術移転、研修、マニュアル

はウェブサイトを開設し気象情報の発信を進めているがそ作成などの活動を実施する。長期専門家は、原則的に技プの改良には苦心している。これのため気象の知識を持ったロの全期間を通じて相手国に滞在し、それまでの職務経験

IT 技術の専門家の養成必要である。

をもとに技プロのチーフアドバイザとして、気象局の業務改 政策面での協力：途上国では多くの支援協力国・組織（ド善・中長期計画立案などへのアドバイス、気象学講義、関連

ナー）から気象レーダー、AWS、予報支援システム、局地数

機関（防災局など）との調整を行う。技プロでは、気象局職員

値モデルなどが供与され、気象業務の近代化を図っている。

を 2 週間程度日本で研修する本邦研修や、専門家が相手国

しかし各ドナーは独立して活動しているので、それらのシスに短期間滞在し技術移転を行う専門家派遣も実施している。

テムが必ずしも対象国にとって計画的で最適に導入・利用さ

3. 長期専門家の活動れているとは限らない。例えば AWS が水銀気圧計などのコンサルタントは JICA の仕様書によって具体的に規定さ在来測器と並行して使用され人的・経費的に負担となっていれた活動を詳細な計画にもとづき実施し、成果をあげることる例が多い。このため、気象業務の中長期的計画立案と効が求められる。一方、長期専門家は技プロ全体の進捗に目果的な人・予算の要求を支援するなど、政策・行政的な面で配りしながら、コンサルタントの活動の支援、相手国の気象の協力も今後は必要である。

局と関係機関との関係調整、計画外の活動への対処などに

 中核職員の養成：中長期的に見ると、途上国の気象業従事している。

務の発展には中核職員の人材育成が欠かせない。この分

4. 途上国支援における課題

野では留学生受入れなどで、日本の大学・研究所のさらな

これまで技プロはアジア各国の途上国の気象業務の向上

る貢献が期待される。

に貢献したきた。長期専門家経験者の立場から見たとき、

5. おわりに

次のような課題と今後の対応を考えてみた。

今年度JICA では、主にアジアの途上国を対象とした気象 指針・マニュアル等のシステム化：技プロの活動内容は

業務・インフラの総合的な現状調査を実施している。本専門

事前調査をもとに、各途上国の実情に合わせてその都度決分化会の成果も併せて、気象分野での JICA の国際協力のめられる。各国の気象業務は基本的に WMO の基準に則っ

方向性と将来像を議論する計画である。

て実施されているので、発展の度合いは異なるもの共通す-289-

SP2-07+ (P3I, A3K)

Climate prediction based societal applications*Swadhin Behera (JAMSTEC), Takeshi Doi (JAMSTEC), Yushi Morioka (JAMSTEC),
Neville Sweijd (ACCESS), Noboru Minakawa (NU) and Toshio Yamagata (JAMSTEC)
1.

dynamical model in the world with such large numbers ofIntroduction

Tropical climate variations and associated extreme events

ensemble members.

are causing huge socio-economic losses and global
challenges for Sustainable Development Goals (SDGs). For

3.

Application in agriculture

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

4.

Application in health(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.

2.

The SINTEX-F system

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, 17882-290-

SP2-08+ (P3I, A3K)

タ イ に お け る 水 文 ・ 気 象 共 同 研 究 の 30 年 に つ い て*沖 大 幹 (東 大 工 学 系 研 究 科 ) 、 木 口 雅 司 (東 大 生 産 研 )、 松 本 京 子 (富 山 県 立 大 )
1.

はじめに

併せて外交への貢献を目的とした SATREPS プログラ

東南アジアの中心に位置するタイは、ASEAN の優等ムが新たに始まり、そのフラッグシップ研究として生として目覚ましい経済成長を成し遂げてきたが、そ2009 年から IMPAC-T(impact.eng.ku.ac.th/cc/)を実施した。

の一方で都市での洪水被害の増大、地下水の過剰揚水2011 年の大規模な洪水を目の当たりにし、現地研究による地盤沈下、主要河川であるチャオプラヤ川の年者・現業職員と共に「科学的知見をどのように社会実流量の長期的な減少傾向と渇水年における大規模貯水装するか」に関して多くの議論をし、単なる技術移転

池の適切な運用の必要性、国際河川であるメコン川のだけでなく共に政策決定に携わる貴重な経験を得た。

ダム開発の問題など、世界各地で解決が求められてい2016 年からは気候変動に対する国家適応計画策定へる典型的な水問題が顕在化し集約されている。WCRPの貢献を目標とした ADAP-T(adapt.eng.ku.ac.th/cc/)を推がグローバルな水循環観測研究の重要性を認識し、進し、その目的はほぼ達成している。これまで培って

GEWEX JSC を 1987 年に組織するのと同時期に、水文

きた 30 年間の継続的な共同研究に拠るところが大きい。

学分野では国際協力を通じて水資源の合理的管理のた

4.

まとめ

めの科学的基礎を提供するUNESCOによる政府間共同

このように、1989 年以降、タイ側との連携を様々な調査事業IHP IV が1989 年からはじまり、
テーマ5"Water

形態で継続してきた。当初は人力で行われていた気象balance and water resources in humid tropics and warm

観測もその多くは自動観測・記録・通報システムに移

humid areas"の下、科研費国際学術研究によりチャオプ

行しつつあり、レーダサイトごとの画像情報はレーダ

ラヤ川の事例研究が 1994 年まで実施された。

合成図として毎時作成され、インターネットを通じて

2.

GAME/GAME-Tropics

1991 年 GEWEX 作業委員会のもとに設置された配信されるなど気象観測通報技術は大きく向上した。
また現地研究者や現業職員との共同研究についても、

GCIP 作業小委員会において GEWEX Asian Monsoon

従来の「研究植民地主義」的に先進国側の研究者が途

Experiment (GAME)という名が提案され、アジアモンス

上国の現地データを収集に赴くというあり方ではなく、ーンとアジアの土地被覆や気候の多様性が研究の独自

一緒に研究し、対等に議論するように変わってきた。

性として打ち出されて、1993 年の GEWEX SSG で正式

タイの社会も大きく発展しており、研究資金や高価に承認された。GAME-Tropics (GAME-T)は GAME のサな観測機材というよりは、研究のアイデアや国際的なブプロジェクトとして、熱帯湿潤地帯から半乾燥地、

研究課題の文脈にタイ側研究者の関心も今や移ってい温帯湿潤地帯を含む地域における大規模大気運動や降る。気候変動による極端現象の増加に伴い今後さらに水から蒸発散・流出を含む水循環と水収支の解明を目重要となる水資源管理に対して、長期予報の精度向上的とし、国際共同研究を立ち上げることで基本的な合は、これまで特に熱帯域で精度が低かった分、最先端意が得られた(虫明、1994)。タイ気象局、王立灌漑局、の研究開発の成果が社会貢献に直結する可能性がある。

王立森林局、アジア工科大学、カセサート大学をタイ

しかし、そうした研究力を維持、発展できる研究者や側の主要機関とする実施体制が 1995 年には整い、1996

職員の減少が危惧されており、今後も引き続きお互い

年より文部省の事業費として本格的に始動した。1998の能力開発、特に留学生の受け入れを通じた友好関係

年には集中観測(IOP)を実施し、GAME-T を通じてフラの維持が有効かつ重要であると確信している。
参考文献

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。
その後も CREST や地球研プロジェクト、
CEOP、
JEPP
等を通じて、小規模な観測を継続しつつ水循環モデル
開発や社会実装に繋がる研究開発を行った。
3.

SATREPS

日本の科学技術を用いて地球規模課題の解決を図り、

沖 大幹、2002: GAME-T の経緯と今後の課題、 東南ア
ジアのモンスーン気候学, 気象研究ノート, No.202,
日本気象学会, 271-301.
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－.
水文・水資源学会誌， 7, 583-586 .

-291-

SP2-09+ (P3I, A3K)

インドネシア海大陸の観測気象学: JEPP, SATREPS と今後（改訂版）*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.

はじめに

4.

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[2][3]. 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 7 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”に囚われないインドネシアの研究

気候変動・水循環・地震防災の全地球観測（GEOSS）

者が、近年多くの原著論文を主要誌に発表しつつある．

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;

大学はアジア，オセアニア，アフリカの留学生を受入

スマトラ島 Padang に X 帯，ジャワ島 Jakarta に C 帯，

れている．インドネシアを含め G20（非 G7）諸国（他

カリマンタン島 Pontianak, スラウェシ島 Manado, パプに中・印・伯・韓・露・豪・墨・サウジ・土・アルゼ

ア属島 Biak に L 帯）が構築された[1]．インドネシア政

ンチン・南ア）は広い緯度帯と多くの人口をカバーし，府も，地震火山津波に偏ることなくレーダー等気象観

正に次代のグローバル気象・気候学の担い手である．

測網拡充を国策として開始したことが特筆される．
6.

おわりに： 新時代の超国際・超学際協力研究へ

SATREPS-MCCOE と自国海陸観測網の拡充

SATREPS (ODA)で不可な多国間協同で純科学志向の日本政府の内閣府主導の省庁間コラボとして，2008

海大陸研究強化年（YMC）が JAMSTEC 米山プログラ

年から外務（JICA）
・文科（JST）連携で地球規模課題

ム長らにより, また生態・農業・健康・人文・社会を含

対応国際科学技術協力（SATREPS）が創設され，インむ超学際的な泥炭地域研究が地球研甲山准教授らによ3.

ドネシアでは大崎北大教授らの泥炭火災に続き 2009 年

り, 2017 年から本格化している[4]. レーダーの非降水採択の筆者らの海大陸センター（MCCOE）で，気象気

活用[5]や客観解析高精度化，外島の歴史的気候資料復候地球物理庁（BMKG）の自国レーダー網（40 点），

元[6]も踏まえ，さらに効率的な観測計画が期待される．

JAMSTEC 開発のブイを技術評価応用庁（BPPT）の船・技官が敷設・運用する海洋観測網，それらのデータの参考文献

洪水・旱魃減災用準実時間ネット公開，気候のデータ[1] Yamanaka et al., 2007: J. Dis. Ress., 3, 78-88..

ベース化（Batavia/Jakarta 雨量は 2 百年; 航海日誌等は[2] Yamanaka, 2016: Atmos. Res., 178-179, 231-259.

4 百年前まで）や監視予測も開始された．SATREPS は[3] Yamanaka et al., 2018: Prog. Earth Planet. Sci., 5, 21.

2013 年度で終了したが, MCCOE は BPPT のセンターの[4] 山中, 2019: 水文・水資源学会誌, 32, 189-200.

一部となり，現在新たな統合研究開発機関（BRIN）で[5] Rahman et al., 2021: Sci. Rep., 11, 367.

の拡充が進められている．

[6] Kajita et al., 2021: J. Hydrometeor., 22, in press.

-292-

SP2-10+ (P3I, A3K)

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.

寶

はじめに

馨 (京 都 大 学 大 学 院 総 合 生 存 学 館 )3.

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，2020 年度末

これらの実際を紹介する．

には合計 47 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る理工融合研究基本とし，適宜 GCOE-ARS や GSS の開講科目を受講

課題２：異常気象及び慢性的気象ハザードへの社会的適応策に関する文理融合研究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

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

参考文献

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)

カッコ内は（女子学生数，留学生数(18 か国)で内数）

適応社会の生存科学」の目的と取組み, 月刊下水道, 37(7), pp.
38-40, 2014.

-293-SP2-11+ (P3I, A3K)

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させる。

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また、ベンガル湾沿岸で、過去には雨季の前後の 3-5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調査研究および国際貢献について報告する。
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

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。昨年からの世界的なコロナ流行下での国際貢献のあり方についても報告する。

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。

-294-

SP2-12+ (P3I, A3K)

東南アジア気象災害軽減国際共同研究とJICA ベ ト ナ ム 気 象 予 測 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 ベトナム気象予測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っ

ベトナムでは、毎年のように大きな気象災害が発生た後、気象業務支援センターで国際事業に携わっていしており、その軽減は重要な課題となっている。日本る。ここでは、前者から東南アジア気象災害軽減国際の無償資金協力の一環として、2017 年にベトナム北部

共同研究、後者から JICA ベトナム気象予測技術支援プのハイフォンとヴィンに S バンド気象ドップラーレー

ロジェクトについて紹介し、その成果や気象分野におダー2 基が設置されており、同レーダーの活用と包括的ける途上国支援・協力に関する所感を述べる。

な気象サービスの能力向上を目指して、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2. 東南アジア地域の気象災害軽減国際共同研究

水早期警報システム運営能力強化プロジェクト」が実「東南アジア地域の気象災害軽減国際共同研究」は、施されている[3]。このプロジェクトでは、①気象観測

旧文部科学省科学技術振興調整費研究の「アジア科学

機材の保守点検及び校正、②気象観測レーダーデータ

技術協力の戦略的推進」分野における「地域共通課題の解析及び品質管理、③大雨・台風に関する監視・予解決型国際共同研究」としての一課題で、京都大学の報業務、④情報伝達、の各能力の向上を目指している

余田成男教授を研究代表者として、2007 年度に採択さ

（図 2）
。昨秋、
「ベトナム水文気象誌」に同事業の第一れた[1][2]。東南アジア諸国における大気科学研究の協期（2020 年 3 月まで）の成果をまとめた特集号を刊行

力・連携を強化し、この地域の気象災害軽減に資する

し、日本の JICA 関係者とベトナム気象水文庁の職員ための「東南アジア地域気象災害軽減国際共同研究推の共著による 6 つの論文が掲載された[4,5]。

進ネットワーク」を立上げることと、東南アジア地域
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

図2

JICA ベトナム気象予測技術支援プロジェクト。

用実験」を担当した。また準リアルタイム実用化実験
を、インドネシアバンドン工科大学(ITB)を中心とする
東南アジアの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[4] http://vnjhm.vn/list-articles-by-code/35/333[5] Saito, K., M.K. Hung, N.V. Hung, N.Q. Vinh, and D.D. Tien,
2020: Heavy rainfall in central Viet Nam in December 2018 andmodification of precipitation analysis at VNMHA. VN. J.
Hydrometeorol., 2020(5), 65-79.

-295-

SP2-13+ (P3I, A3K)

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 )はじめに共同で解析した。7 回、10 か国、18 名。共著論文発表。

気象研究所では 2002 年から 20, 60 ㎞格子の高解像
度全球大気モデル(MRI-AGCM)を開発しており、多数の

5.

国連大学による研修

地球温暖化実験を行った。MRI-AGCM による世界全体[1]MRI-AGCM による温暖化実験結果を使った実習を行っや東アジア[2]の降水量の再現性は、世界最高水準であた。研修員は学生、研究者、公務員。2011 年東京、2012

る。MRI-AGCM は高水平分解能なので、国土が小さい国

年タイ、2015 年スリランカ。3 回、30 か国、150 名。

でも降水の将来変化を詳細に評価できる。
6.
2.

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：本研究は、文部科学省統合的気候モデル高度化

ブラジルを対象に共同で解析。水資源庁、国立宇宙研

研究プログラム(テーマ C: 番号 JPMXD0717935561）及究所、イタイプ・ダムで講演。

び JSPS 科研費 20K12154 の支援を受けた。

4.

参考文献

世界銀行

世界銀行の中南米カリブ海地域持続可能開発部によ[1] Kusunoki, 2017: Atmosphere, doi:10.3390/atmos8050093

る気候変動研究プロジェクトが 2005 年から 2010 年ま[2] Kusunoki, 2016: Climate Dynamics,で行われた。中南米カリブ海地域の気象研究者が気象

doi:10.1007/s00382-016-3335-9

研に 1 か月滞在し、MRI-AGCM による温暖化実験結果を[3] Kusunoki et al., 2019: Climate Dynamics,
doi:10.1007/s00382-019-04842-w-296-

SP2-14+ (P3I, A3K)

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.

はじめに

を表す声明が出された。

気象研究所では、文部科学省「統合プログラム」及

この招聘事業は、AP-PLAT でも紹介され、以下のサイびその前身である「創生プログラム」の支援を受け、トから見ることができる。

主に東南アジアにおける各国と、気象研究所地域気候

https://adaptation-platform.nies.go.jp/en/ap-plat/plan

モデル(NHRCM)を用いて、アジア・太平洋域各国におけ_implementation/implementations/cordex.html

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 33 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、将来気候予測実験ともに 20 年の積分が行われ、将来予測は

図 1 気象研の招聘事業における招聘者数とその予算。

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。インドネシアは領域が広いため、2 年に渡る招聘で計算を行う予定であったが、2020 年度の招聘はコロナにより中止となったが、日本人によって計算を完
了した。
3.

成果

この招聘事業で行われた計算結果は、各国に持ち帰り詳細に解析されており、これまでに 6 編の論文が出

図 2 統合プログラム期間に作成した東南アジアにおける気候シナリオ。黒が 5km、赤が 2km 解像度。

版されている。また、その結果を使い博士号を取得した者が 1 名いる。これらの計算結果は、CORDEX-SEA へ

謝辞： 本研究は文部科学省「統合的気候モデル高度化も提供され、データセンターへアップロードされる予研究プログラム（テーマ C）」の支援を受けた。これら定である。さらに、2019 年にタイで行われた水管理との招聘は、文部科学省「創生プログラム」「統合プログ

気候変化に関する国際会議 THA2019 では、このデータ

ラム」、国土交通省「開発途上国研究機関交流事業」及を使った多くの研究が発表され、ASEAN

び日本学術振興会「外国人招聘事業」の予算により行

Academic

Network in Water Disaster Management から感謝の意

われた。

-297-

SP2-15+ (P3I, A3K)

途上国の防災にかかわる気候変化予測協力*仲 江 川 敏 之 ・ 村 田 昭 彦 ・ 佐 々 木 秀 孝 ・ 川 瀬 宏 明 ・ 野 坂 真 也 ・ 水 田 亮 ・ 高 薮 出 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

気象研究所が文科省プロジェクトの下で開発してきた 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の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った。JICA 地球温暖化研究支援プロジェクトでは、このデータを利用する集団研修が実施されてきた(楠, 2021 年度春季大会予稿集)。
当初は、各国気象現業機関または気候研究者に限定していたため、CMIP データ（100~200km 程度）に比較し

図 １ 東 京 大 手 町 の 降 水 ス ペ ク ト ル 比 較 [1 ]て、極めて高解像度な 20km であったので、国別の気候などを再現できるモデルによる予測でなければ、正し予測にとって高い利用価値があった。

いプロセスを再現した災害予測とは言い難い。

その後、防災を始めとする影響評価研究者から、よ5km 程度の高解像度地域気候モデルによる力学的ダ

り高解像度のデータセットへの要望が出てきた。これ

ウンスケーリングのメリットとして、地形性降雨や局らの要望に応えるべく、JICA や統合プロジェクト等の所循環の再現性が高いことが挙げられる。地方自治体支援の下で、東南アジア各国研究者と協力して、高解レベルでの防災対策を立案するには、国平均ではなく、像度な地域気候モデルによる気候変化予測実験を実施

気象災害を再現でき、その地方に固有の防災対策を立してきた(佐々木ほか, 2021 年度春季大会予稿集, 118)。

案できる時空間解像度の気候変化予測が必須となる。

本稿では、力学的ダウンスケーリングによる地域詳

一方で、気象災害を発生させる現象は、発生数が少な

細な気候変化予測が、外国、特に途上国の防災にどのく、気候実験を 20 年実施したとしても、ある地点に 20

ように役立つか、国内の事例を紹介しながら、今後を年に一度の大雨が発生しない確率は 36%あり、1 つのメ展望する。

ンバーの実験から、災害規模を推定することは困難である。これには多数アンサンブルで低頻度現象を再現

2．高解像度力学的ダウンスケーリングのメリット
短時間の強雨がしばしば、災害の発生要因となる。

し、その強度・頻度変化を踏まえて、防災対策を立案する必要がある。

急激な土壌内の動水勾配変化は斜面の有効応力を減少させ、斜面崩壊を誘発する。また、洪水のピーク流量

3．まとめに大きな影響を及ぼす洪水到達時間は、例えば球磨川

これらの議論は、将来の防災対策を、現時点でどのよのような山地河川では、半日以下である。このようなうに進めていくべきか、現在日本の研究者や関係省庁

災害に備えて防災対策を立案するには、1 日平均降水量

で行われている。これらの知見を踏まえ、気候予測とでは、災害を正しく再現することができないので、時防災対策をセットで、途上国における防災対策支援を

間スケールの気象現象を再現できる力学的ダウンスケ

推進すべきである。

ーリングの情報が必要となる。
図 1 に異なるモデル解像度による降水強度スペクト

謝辞： 本研究は JICA、文部科学省「統合的気候モデ

ル密度が示されている。解像度の低いモデルほど、強ル高度化

雨の密度が低くなっている一方、5km の解像度では、2

JPMXD0717935561」、JSPS 科研費 20K12154 等から様々な時間でも十分に観測値の密度を保持している。このよ

形での支援を受けた。

うに、将来気候変化に伴う災害予測を行うには、災害

参考文献を引き起こす気象現象、具体的には台風や線状降水帯[1] Takayabu and Hibino 2016. JSMJ. 10.2151/jmsj.2015-038.

-298-

研究プログラム（テーマC）

専門分科会３「気象庁データを利用した気象研究の現状と展望」-299-

SP3-01+ (P3J, B3K)

アンサンブル予測の更新履歴解析による「予測が外れること」の確かな予測*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 ),榎 本 剛 (京 大 防 災 研 ), 越 智 数 夫 (国 交 省 淀 統 ), 國 井 勝 (気 象 庁 数 値 予 報 課 )1. はじめに
激甚な豪雨災害が頻発する中、ダム操作や夜間避難等のことを考えると、6 時間～半日前の雨量予測が鍵を握っている。しかしながら、本研究が対象とする線状
降水帯はランダム性と規則性の両方を持つシステム、
すなわち複雑系であり、自然のわずかなゆらぎが非線形性応答を生み出すため、本質的に予測が困難である。
そこで、いっそのこと“予測は外れるものだ”という前提に立ち、“予測が外れることを予測”してみてはど
うかと考えた。さらに、予測が防災上、安全側（過大予測）か危険側（過小予測）か、どちらに外れるのかというリスク情報が、予測困難な現象に対する現時点でのベストソリューションであるとも考える。豪雨予測情報・リスク情報のあり方を変えていきたい。
2. アンサンブル予測の更新履歴解析手法
一般的に、予測情報は最新のものを確認し今後何が起こるかという視点を持って見るものであるが、本研究で提唱する視点は過去からの予測がどのように変化してきたかという予測情報の更新履歴を見るものである。さて、アンサンブル予測情報を用いることで、本来、予測が更新されると予測の不確実性（アンサンブ
ルスプレッド）が小さくなるはずであるのに対して、逆に不確実性が増すような場合に予測が外れる可能性が高いと考えた[1] 。その指標を Growing Forecast
Uncertainty Index (G-FUI) と名付け、更新履歴を比較すべき時間幅、不確実増大の比較方法（差/比）、アンサン
ブルスプレッドの定義方法、などの項目を検討した。
3. 線状降水帯事例への適用
図 1 は 2017 年九州北部豪雨事例における上流域の水蒸気予測のアンサンブルスプレッドの更新履歴解析であり、12 時～18 時の時間帯において、初期値が更新されるとアンサンブルスプレッドが大きくなっていることがわかる。また、その 12～18 時はちょうど朝倉市等において豪雨が発生した時間、かつ、大きく過小予測していた時間であり、予測が外れることとの対応性が高いことが示された。
4. 上流域の自動設定手法に向けて
上記までは豪雨対象領域の上流側を主観で決めていたが、自動的に抽出する手法開発に取り組んでいる。
感度解析手法[2]を用いて、対象領域ごとに感度が高い
領域を適切に選択できることを確認した。

図 1: ⽔蒸気のばらつきの更新履歴．

図 2: 対象領域(上)にばらつきを与える計算初期の
⽔蒸気摂動（カラー）と⾵速摂動（ベクトル）．
5. 上流域の自動設定手法に向けて
上記までは豪雨対象領域の上流側を主観で決めていたが、自動的に抽出する手法開発に取り組んでいる。
感度解析手法[2]を用いて、対象領域ごとに感度が高い
領域を適切に選択できることを確認した。
6. まとめG-FUI と予測の外れやすさに関連があることを示した。今後は過大予測側に外れているときとの違いを明らかにしていきたい。いずれにしても、「予測できない
ような何かが起こるという確かな予測」の防災利用のポテンシャルを示すことができたと考える。
謝辞：国土交通省河川砂防技術研究開発の支援を受けた。
気象庁との共同研究で MEPS データの提供を受けた。
参考文献[1] 山口弘誠, 黒田奈那, 中北英一, 2019: 線状降水帯豪雨
予測に向けた水蒸気のアンサンブル予測情報の更新履
歴解析, 土木学会論文集 B1（水工学）, 75, 1153-1158.
[2] Enomoto, T., S. Yamane, W. Ohfuchi, 2015, Simple sensitivity
analysis using ensemble forecasts, JMSJ, 93(2), 199-213.

-300-

SP3-02+ (P3J, B3K)

アンサンブル手法を用いた確率的数値洪水予測*芳 村 圭 (東 京 大 学 生 産 技 術 研 究 所 )
1.

はじめに

井地点での予測流量の推移を示す．紫線で表されるダ2015 年の関東東北豪雨，2018 年の西日本豪雨，2019

ム操作を実装しない場合のアンサンブル平均流量はす

年の台風 19 号等による洪水氾濫被害に見れるように，べての予測時刻において 39 時間にわたって過大評価で気候変動により近年激しさを増している極端降水によあった．一方ダム操作を実装した実験では，すべてのって生じる河川洪水に対して，我が国の既存の河川治予測時刻についてアンサンブル平均流量は減少し過大

水施設では災害防ぐことが困難な場面が頻繁に生じて評価傾向が改善され，観測値に近づいていることが確いる．早期からの洪水予測は，住民及び行政に対し災認できる．

害に備える時間的猶予を与えるため，有効な対応手段

また洪水ピーク 39 時間前の予測（9 月 8 日 15 時に予の一つである．特に近年，降水予測技術の全体的な精測開始）に注目すると，ダム操作を実装した実験では度向上に加えて，洪水予測に用いられるモデル標高・

ピーク流量のアンサンブル平均が観測値とほぼ一致し土地利用等の数値地形情報の充実，衛星を含む河川水ていることに加え，ダム操作の実装により図中の影を

文観測網の充実，洪水のための数値モデリングの改良つけた部分で表される予測の幅が狭くなっていること

及び計算機資源の増大等により，洪水予測の精度が実が確認できる．

用的なレベルになってきている[1]．この予稿では，著

以上より，洪水時のダム操作を実装し河川モデルの者らのグループが開発している「Today’s Earth (TE)

精度を向上させた上でアンサンブル予測を行うことで，-Japan」について，ダムスキームを実装した上でアンサ

特にピーク流量の予測精度が向上することが確認でき

ンブル気象データを用いてハインドキャスト実験を実た．

施し，確率的数値洪水予測（Probabilistic Numerical Flood
Prediction; PNFP）の精度を検証する．
2.

TE-Japan を用いたハインドキャスト実験

TE-Japan とは，大気外力として MSM-GPV を使い，日本全国を対象とした 1/60 度（1 分）の解像度の陸面過程モデル MATSIRO と河道モデル CaMa-Flood を用いて，3 時間毎に初期時刻から 39 時間先の土壌水分量や河川流量などの陸面状態を予測するシステムである．

図 1 石井地点での流量予測結果．黒線は観測，赤線・本予稿では，日本全国にある 385 基のダムをそれぞれ

紫線はそれぞれダム操作実装有無の実験に対応する 50

14 種類のパラメタで表現して河道モデルに組み込んだメンバー分のアンサンブル平均，影をつけた部分はそモデルで，日本時間 2007 年 1 月 1 日 0 時～2019 年 7

れぞれの実験における 1σ区間を表す[2]．

月 21 日 23 時の計算（0 時間〜3 時間の予測をつなぎ合わせたもの）を行った上で，2015 年鬼怒川洪水を対象

4.

おわりに

としたハインドキ ャスト実験とし て降水量のみ

本予稿では，日本域 1/60 度と比して粗すぎる解像度

ECMWF の EPS（空間解像度 25km，
時間解像度 6 時間，でのアンサンブル予測降水量を使用したが，良い結果

51 メンバー）の予測結果に差し替え，2015 年 9 月 8 日が得られた．より解像度の高い気象庁メソアンサンブ

3 時，9 月 8 日 15 時，9 月 9 日 3 時，9 月 9 日 15 時（JST）

ル予測システム MEPS を入力として用いることにより，から 39 時間先までを計算した．

さらなる精度の向上が見込まれる．

3.

参考文献

結果

図 1 に洪水時のダム操作の実装の有無に対応した２[1] Ma, W., et al., 2021, Scientific Reports, in revision.

実験について，4 つの異なる予測開始時刻での鬼怒川石[2]花崎ら, 2019, 土木学会論文集 B1 (水工学).

-301-

SP3-03+ (P3J, B3K)

メソアンサンブル予報の電力・エネルギー分野での活用*大 竹 秀 明 (産 総 研 / 気 象 研 ),大 関 崇 (産 総 研 ),高 松 尚 宏 (産 総 研 ),髙 根 雄 也 (産 総 研 ) ,森 友 輔 (早 稲 田 大 ), 若 尾 真 治 (早 稲 田 大 ) , 計 盛 正 博 (気 象 庁 ), 仲 江 川 敏 之 ( 気 象 研 )
1.

はじめに

一の予測を青色, MEPS のアンサンブル平均を赤色, 細太陽光発電が大量に導入されてきているが, そのた

い線は各アンサンブル予報結果を示している. この日め電力の需要と供給のバランスを取るためには, 事前の例では, 午前中は実測に近い予測をしているものの,に太陽光発電などの出力予測情報を作成し, その情報

午後は予測が過大となっている. MSM 単体よりもから他の調整可能な電力（火力発電や揚水発電など）

MEPS のアンサンブル平均値を用いた方が実測に近いの制御を行う必要が出てきている．一方で, 翌日の発電予測を得ている. 一方, 各アンサンブル予報にはばら

予測は気象予報モデルによる予測が基礎となっている.

つきがみられており, 予測の不確実性の情報として使予測を大きく外すと電力システムの運用においてリス

えるか今後検討を要する．また, MEPS の予報値を用いクが大きくなり, 最悪の場合は停電を引き起こすことて機械学習等を用いた手法を利用し, 予測の信頼度情も想定される．発電予測や需要予測にどの程度予測の報の再構成を行う必要もあり, 現在検討を進めている.

不確実性があるのか, そのような観点でアンサンブル
予報の活用に注目が集まってきている．本稿では, 最近

謝辞

気象庁が開発, 運用を開始したメソアンサンブル予報

本研究では, 産業技術総合研究所, 気象庁, 気象研究

システム（MEPS）を用いた電力・エネルギー分野での所, 日本大学との共同研究課題「メソアンサンブル予報

利用と研究課題について整理する．

を用いた再生可能エネルギー出力予測に関する研究」
で提供されている MEPS データを利用した．

2.

メソアンサンブル予報

気象庁では MEPS を 2019 年 6 月より現業運用を開始している．1 日 4 回（00, 06, 12, 18UTC）に 39 時間先までの予測が行われている．MEPS はメソモデル(MSM)
を基本モデルとし, 初期摂動, 及び境界摂動作成手法
によりコントロールランであるMSM を含めて, 21 のアンサンブルメンバーが提供されている．一般社団法人
気象業務支援センターからは 3 時間間隔の予報値デー
タ（日射量, 風向風速, 湿度, 気圧, 気温等）が, 一般に公開されている．詳細な仕様については気象庁の資料[1]を参照されたい．
3.

MEPS の電力・エネルギー分野での活用想定される MEPS 活用例としては, アンサンブル平均を用いた予測の精度向上, 発電出力予測の大外れを事前に検知するシステムの開発などがある．これらは再生可能エネルギーである太陽光発電や風力発電などの電力の供給側としての活用が挙げられる．また, 電力

図１ 日射量の MEPS による予測と実測の比較の例．

の需要側での予測情報の提供としても活用が期待される．そのためには, 日射量や風向風速, 気温などの予報

参考文献

変数の検証が求められる．図１は東京電力管内を対象[1] 気象庁,

2020, 数値予報課報告・別冊第 66 号に翌日の日射量予測と実測（気象官署 6 地点の平均値）

https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwpreport/66/coの比較を行った一例である. 実測は黒丸印, MSM の単

ntents.pdf, (2021/2 閲覧)-302-

SP3-04+ (P3J, B3K)

メソアンサンブル予報を用いた風況場ナウキャスティングによる航空機軌道予測に関する検討*松 野 賀 宣 (JAXA), 菊 地 亮 太 (JAXA/DoerResearch),
本 山 昇 (JAXA), 松 田 治 樹 (JAXA)
1.

はじめに

風況場ナウキャスティングによる予測結果を示す．こ

航空交通需要は拡大を続けており，遅延による利便

こでは巡航区間における予測結果を示しており，巡航性の低下等，様々な問題が顕在化しつつある．そこで，開始地点までの観測値（Observation）を用いて，その拡大する航空交通需要に対応するため，航空機の飛行先の予測値（Ensemble Member）を補正している．また，

経路に時間管理を導入する軌道ベース運用による運航

観測値による補正を行わない予測値の単純アンサンブの効率化が目指されている．軌道ベース運用の実現に

ル平均（DA: Direct Ensemble Average）を予測性能の比は，高精度な軌道予測が求められており，着陸に向け

較対象としている．観測値との二乗平均平方根誤差

た降下開始地点における各航空機の通過時刻精度を向

（RMSE: Root Mean Square Error）で比較すると，DA で上することで，ベクタリング（経路延長による時間調は約 4.7 kt，EnKF では約 3.8 kt と約 1 kt 予測精度が向整）することなく混雑空港へ着陸できるとされている上している．一方で，軌道予測精度に関しては，DA で[1]．軌道予測の高精度化には，不確定性の主要因であは約 37 秒，EnKF では約 34 秒と僅かに誤差が低減される風予測誤差を低減することが重要である．そこで本た．今回の事例では，DA の予測精度も高く，また，予稿では，飛行中の観測値を用いて風予測を補正する風測区間が約 15 分程度と短いことから，風予測の補正効

況場ナウキャスティング手法[2]を用いた航空機の軌道果を十分に享受できなかったと考えられる．本稿の結予測について検討を行う．

果は一例であり，今後事例数を増やした検討が必要である．講演会では，他の飛行データを用いた検討結果

2.

シミュレーション概要および結果についても発表する予定である．

風況場ナウキャスティング手法では，アンサンブル
予報から得られる複数の予測情報と航空機の観測情報を用いる．本稿では，気象庁より提供されたメソアン
サンブル予報システム(MEPS: Meso-scale Ensemble
Prediction System)の数値予報データを使用する．また，飛行データとして，JAXA 所有の実験用航空機による飛行試験データを用いる．飛行データには，機体の位置や速度，機首方位，風向，風速，気温の時系列デー
タが含まれている．文献[2]では，事前に予測されたMEPS データの各アンサンブルメンバーの重みを，飛行データに含まれる風観測値を用いて逐次リアルタイ

図１ 風況場ナウキャスティングによる予測結果．

ムに推定し，そのアンサンブル重み平均を補正された予測値とする方法を提案した．本稿では，アンサンブ

謝辞

ルカルマンフィルタ（EnKF: Ensemble Kalman Filter）を

本研究は気象庁殿との共同研究で実施され，本研究用いて，全アンサンブルメンバーを観測値に基づき補で使用した数値予報データは気象庁殿よりご提供いた正する手法を用いる．そして，補正された風予測情報

だきました．

と飛行計画情報（飛行経路や速度等の計画情報）に基
づき，軌道予測を行う．軌道予測では，航空機の質点

参考文献

近似運動方程式を数値的に積分する．

[1] Levitt, I., et al., 2013, ATM Seminar, 255.

本稿では，風予測精度および軌道予測精度（目標地
点通過時刻の予測精度）について評価を行う．図 1 に[2] 菊地ほか, 2019, 日本気象学会秋季大会予稿集,
A157.

-303-

SP3-05+ (P3J, B3K)

U-Net を 用 い た 時 空 間 的 な 降 水 量 ガ イ ダ ン ス 統 合*八 谷 大 岳 * 1 * 2 , 増 本 悠 介 * 1 , 森 祐 貴 * 3 , 上 田 修 功 * 2*1 和 歌 山 大 学 大 学 院 シ ス テ ム 工 学 研 究 科 *2 理 化 学 研 究 所 革 新 知 能 統 合 研 究 セ ン タ ー*3 気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー
はじめに
近年、局地的大雨などによる被害が多発するなか、降水量予報の精度向上が期待されている。精度向上の取り組みとして、気象庁では、LFM、MSM および GSMの 3 つの降水量ガイダンスの算術平均を用いた統合について調査が行われている[1]。また、Sloughter らは、降水量がガンマ分布に従う仮定のもと直近の尤度に基づき、各ガイダンスの混合比を決定するベイズ平均法の導入を提案している[2]。しかしながら、各ガイダンスの重要度は、場所と時間の組み合わせ、つまり時空間
的に変化すると考えらえる。そこで、本研究では、深層学習の画像変換方法を導入し、格子点ごとにガイダンスの混合比を決定する方法を提案する。
1.

U-Net を用いた時空間的混合比推定
本研究では、医療画像診断で応用が進んでいる UNet[2]を導入し独自に拡張する。図 1 上段が示すように、本提案法は、encoder にて入力画像𝑋から段階的に抽出した特徴マップに基づき、decoder にて混合比画像𝑊に変換し出力する。
(ア) 予報対象時間（FT）情報の付加
FT を考慮したガイダンス統合を実現するために、
encoder-decoder 間の特徴マップを FT に基づき選択する。図 1 上段が示すように、全ての要素が 1 の共通部
分と、FT の one-hot ベクトルを拡大した FT 個別部分から構成されるマスクを特徴マップに適用する。
(イ) 降水量ビン補正損失関数
降水量は 0[mm]付近に過度に偏ったデータである。
そのため、U-Net の学習に中強度の降水が反映されない問題がある。そこで、降水量真値画像の各ピクセル
を降水量の大きさに応じたビンに割り当て、ビンごとに独立に平均絶対誤差を求めて統合する降水量ビン補正損失を適用する。

データとしては前年までの対象月と前後 1 カ月ずつ、および同年前月のデータ（計 7 カ月分）を用いる。図1 下段が示すように、提案法は、大部分の降水量閾値
に対し、ガイダンス単体および既存法の精度を上回ることを確認できた。今後は、80mm 以上の強雨および長時間予報にて精度の改善を検討する。

2.

実験評価
提案法の有効性を確認するために、2017 年 4 月から
2019 年 3 月までの期間で、日本列島（北緯 20～46度、東経 122～154）における 3 つの降水量ガイダン
ス、降水量真値、および風向きなどの数値予報モデルのデータを用いる。2018 年 4 月から 2019 年 3 月を評価期間とし、格子点（312 × 248）のうち、陸地に相当する点において、3 時間（1 日 8 回）おきにFT ∈{+3, +6, +9}の降水量を予報する。ガイダンス単体、
算術平均法、直近 30 日間から学習するベイズ平均法、および提案法の予報精度を、ETS を用いて比較する。提案法は、1 カ月単位でモデルを学習する。学習3.

図 1 上段：提案方法の構成。下段：評価期間 ETS。
参考文献
[1] Yuki Mori, Norifumi Fujikane, Takuya Inoue, 2021, Ongoing Development of Methods to Combine Forecast Guidance Outputs Using Artificial Intelligence Technology at theJapan Meteorological Agency, AMS Annual Meeting[2] J.Mc Lean Sloughter, Adrian E. Raftery, Tilmann Gneiting
and Chris Fraley, 2007, Probabilistic Quantitative Precipitation Forecasting Using Bayesian Model Averaging. Monthly
Weather Review, 135(9), 3209-3220[3] Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox, 2015,
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, Medial Image Computing and Computer-Assisted
Intervention (MICCAI), 234-241-304-

SP3-06+ (P3J, B3K)

解析雨量を用いた深層学習降水予測の検討*金 子 凌 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 研 究 科 ), 小 野 村 史 穂 ( 東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ),仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )
1.

背景・目的

表１

予測カテゴリー値閾 値 𝜃𝜃 [𝑚𝑚𝑚𝑚/ℎ]𝜃𝜃 < 0.1
0.1 ≤ 𝜃𝜃 < 1010 ≤ 𝜃𝜃 < 30
30 ≤ 𝜃𝜃 < 50
50 ≤ 𝜃𝜃

カテゴリー
Cat.0
Cat.1
Cat.2
Cat.3
Cat.4

我が国では，豪雨災害は毎年のように発生し，今後も激甚・高頻度化することが予想される．このため，降水を迅速且つ正確に予測することは重要である．また，近年深層学習が様々な分野で成果を挙げていることが注目されている．深層学習は徐々に降水予測にも適用され始めているが[1]，これを豪雨予測にまで拡張した事
例は筆者の知る限り存在しない．本研究では豪雨予測も可能な深層学習モデルを構築することを目的とする．
2.

DL モデルと学習データ

2 0 1 7 /7 /5 1 5 :0 0 （ 9 時 予 測 ）図１

深層学習アーキテクチャの一つの U-Net[2]に，気象庁

CSI

作成の日本全国の解析雨量（時空間解像度 30 分・1 km四方）を，256 km 四方の 13 領域に分割したものを学習

POD

Cat.1

Cat.3

Cat.2

Cat.4

FAR

させた．入力データは現在時刻までの 6 時間分の解析
雨量（30 分間隔，連続値），教師データは 6 時間先までの降水量（1 時間間隔，表１）である．2006 年から 2012
年までを学習に使用するトレーニング，2013 年から2015 年までを学習の進捗を確認するバリデーション，
2016 年から 2018 年までを性能評価に使用するテスト

図２とした．また，豪雨イベントに回転・拡大変換を適用して学習させることによって擬似的なデータを作成した．

4.

テ ス ト 期 間 で の 予 測 精 度 ( A UG)

考察

これを学習させなかったケースを CNT，これを学習さ

低頻度イベントの予測には，擬似的なデータによるせたケースを AUG として二ケースの精度比較を行う．

学習が有効であると考えられる．一方，過大評価の傾向があり，学習の際にサンプルサイズのバランスが取れ3.

結果ていないことが一因である可能性がある．例えば，カテ

図１は，15 時時点での 2017 年 7 月九州北部豪雨を午

ゴリーごとのサンプルサイズが，予測先時刻ごとに異前 9 時に予測した結果である．CNT では豪雨を予測でなるため，学習の際に特定のカテゴリーに偏った学習きなかった．一方，AUG は過大評価の傾向はあるが，をしてしまうためであると考えられる．

6 時間先の予測でも東西に伸びる二本の線状降水帯を予測できていることがわかった．更に，AUG の全テス
ト期間での予測結果を評価する（図２）．予測先時刻 1
時間では Critical Success Index (CSI) は Cat.4 でも 0.3 を謝辞
本研究は国際共同研究強化（Ｂ）JP20KK0096 の助成を受けたものです．ここに謝意を示します．

超えたが，2 時間先以降では急激に False Alarm Ration(FAR) が減少し，それに伴って CSI も減少している．

参考文献

一方，Probability Of Detection (POD) は全カテゴリー値[1] Agrawal, S., et al., 2019, arXiv e-prints, arXiv:1912.12132.

で緩やかに減少している．以上より，本モデルは 6 時[2] Ronneberger, O., et al., 2015, Medical Image Computing

間前には豪雨の存在を予測できることもあるが，過大and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015,

評価の傾向もあることが分かった．

9351, 234-241.

-305-

SP3-07+ (P3J, B3K)

深層学習による降水予測精度向上に必要な気象要素及び空間解像度の検討
小野村
1.

*井 戸 滉 昇 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )，金 子 凌 （ 東 京 理 科 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 ），史 穂 （ 東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ）， 仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )はじめには Case1 より TS が増加している地点が確認され，
Case4

近年，豪雨の発生回数が増加しており，降水予測精度と Case3 についても同様のことが言える．さらに，空向上は不可欠である．金子・仲吉[1]は深層学習のアー

間解像度が高いほど TS が増加している地点が多くな

キテクチャーの一つである LSTM（Long Short-Termっている．以上より強い降水の予測では，学習点の空間

Memory）を用いたモデルを構築し，九州の AMeDAS

解像度が高いほど降水以外の気象要素が予測に寄与す

114 点のデータを学習させ，各観測点の 1 時間後の降水る可能性が示唆された．

量予測を行った．このモデルは持続予報や気象庁
MesoScale Model の同等以上の予測精度を示した一方，学習に用いた気象要素のうち，予測に寄与したのは降水のみであった．これは降水以外の気象要素がかかわる気象現象を学習するには，AMeDAS の空間解像度（十数 km）
では不十分だった可能性があげられた．
そこで，表１ 計算ケース
空間解像度
5 km

10 km

Case1

Case3

Case2

Case4

学習変数
降水量
降水量，気温，東西，
南北風速，地上気圧

AMeDAS よりも空間解像度の高い気象データを学習させた場合の，降水予測の精度を検証する．また，降水以外の気象要素が降水予測に及ぼす影響を評価する．
2.

検証方法

本研究では MSM-GPV [2]を学習データとして利用す
る．MSM-GPV の地上気圧，東西・南北風（地上 10 m），
気温（地上 2 m）
，相対湿度（地上 2 m）1 時間降水量の九州陸域のデータのみを用い空間解像度が 5 km，10 kmの仮想観測点を作成した．表１に示す計算ケースを作成し各空間解像度おいて降水予測精度を比較する．
作成したモデルは LSTM を多層に重ねたモデルである．各計算ケースにおいて，前 12 時間の気象因子を入力すると１時間後の降水量を予測する．
評価にはある閾値以上の降水を「降水有」，閾値未満の降水を「降水無」とした場合の，スレットスコア（Treat
Score，TS）を用いる．閾値を 1 mm/h，10 mm/h とし，評価を行う．
3.

結果・考察閾値 1 mm/h の時，どちらの空間解像度も降水以外の気象要素が加わることで九州東部の TS が低下した．このことから少雨において降水以外の気象要素がノイズとなり予測精度が低下したと考えられる．一方で，閾値
10 mm/h に対する九州東部の TS を図１に示す．Case2

図１ 九州東部の TS（閾値=10 mm/h）（左上：Case1，左下：Case2，
右上：Case3，右下：Case4）
参考文献[1] 金子凌, 仲吉

信人, 2020, 土木学会論文集 B1（水工学）, 76（1）, I_129-I_139[2]メソモデル，https://www.data.jma.go.jp/add/suishi

n/cgi-bin/catalogue/make_product_page.cgi?id=Me
sModel（2021/2 閲覧）-306-

SP3-08+ (P3J, B3K)

2020/2021年越し寒波と極越え気流との関係
榎本剛（京大防災研）

はじめに
2020/2021年の冬季は強い冬型の気圧配置に伴い，繰り返し寒波が日本に吹き出し，低温や大雪をもたらした。2020年12月24日，気象庁は「年末
年始の気象の見通し」について報道発表を行い，30日頃から予想されていた強い冬型の気圧配置に伴い，大雪等による交通障害や屋根からの落雪，
路面の凍結，高波に注意するように呼びかけた。
本研究では，低温や大雪をもたらした大陸からの寒気吹き出しの経過について記述し，メカニズ
ムや予測可能性について検討する。

上の寒気を日本海に押し出した。極域への貫入した暖気が北極域を越える過程で気団変質し，換気として日本海に吹き出したと考えられる。

データ
京都大学生存圏研究所生存圏データベースの一つであるグローバル大気観測データに格納されている
気象庁数値予報GPVを用いた。

init 2020122212
valid 2020122212

120°W

100°W80°W
60°W
40°W
20°W
0°E 20°E
80°N

0

120°W

70°N

1010

00
10

1010

40°E

70°N

10
1

00

60°N

60°N

0

10

1020

100°W
70°N

20°E

1020
60°N

103
1010

80°W

の 南 西 に 進 み ， 2 5 日 に は 20 m s−1 超 の 強 風 帯 が80 W, 30 N付近から140 E, 85 Nまで伸びている。
強風は，低気圧の北東80 E, 80 N付近に形成された高気圧の北側を回りながら，北極を越え，
27〜28日にかけてユーラシア大陸を南下し，大陸

40°E
80°N

80°N

（図2）し，その北東進した。30 m s−1 超の強風の中心は23日にはグリーンランドの南端にあり，その後低気圧の移動に伴って24日にはアイスランド

1020

1030
1040

850 hPa面の気温と風の経時変化を見ると，寒気をもたらした大陸上の北風は北極を越えてきていることが分かった。2020年12月25日12 UTCの850 hPa面において，グリーンランドの東に発達した低気圧があり，大西洋から暖気が極域に貫入している（図1）。
この低気圧は22日頃にラブラドル付近で発生

図1 2020年12月25日12 UTCにおける
850 hPa面の気温（陰影），風向風
速（矢印），ジオポテンシャル高度
（等値線）

10
2

寒気吹き出しの経過

0

0°E
0°W

50°N

0
101

40°N

60°W

30°N
40°W

20°W

図2 2020年12月22日12 UTCにおける海面気圧（等値線）-307-

SP3-09+ (P3J, B3K)

積雪変質モデルを用いた日本全域における積雪域推定*庭 野 匡 思 (気 象 研 ・ 防 災 科 研 ), 酢 谷 真 巳 (気 象 庁 ),長 屋 幸 一 (気 象 庁 ), 中 里 真 久 (気 象 庁 ), 石 井 恭 介 (気 象 庁 ), 大 河 原 望 （ 気 象 研 ），山 口 悟 (防 災 科 研 ), 平 島 寛 行 (防 災 科 研 ), 本 吉 弘 岐 (防 災 科 研 )
1.

はじめに

庭野ほか, 2017）と概ね同等であった．更に，我々は，冬季の日本では，日本海側を中心に大量の雪が降り

光吸収性不純物の存在が融雪期の積雪域の変化に与え積もる．時に引き起こされる豪雪は，交通障害などをる影響を，不純物量を入力から除く感度実験を実施し引き起こして生活に大きな影響を与える．本研究では，て調べた（図 2）．結果，融雪期において，光吸収性不我々が開発してきた積雪変質モデル SMAP（Niwano et

純物の存在が積雪域を最大約 10%程度狭めている可能

al., 2012, 2014）を用いて，日本全域を対象とする積雪性が分かった．

シミュレーションを実施する．その結果を精度評価し，気象庁の積雪関連防災情報高度化に結び付ける．本発
表では，2018-2019，及び 2019-2020 冬期におけるモデ
ル評価結果を示す．
2.

使用データとモデル計算手法

使用する積雪変質モデルは，SMAP 最新版（Niwano etal., 2014）である．積雪粒径や光吸収性不純物（ブラッ積雪変質モデル SMAP によって計算された

クカーボンやダスト）の影響を陽に考慮して，積雪ア

図１

ルベドを現実的に計算出来る．また，融雪期に重要と(a)2019 年 2 月 1 日 03UTC における積雪深（m）と，なる積雪内部鉛直方向水分移動は Richards の式に基づ(b)2018-2019 冬期のモデル精度評価結果（決定係数）．

いて詳細に計算する．光吸収性不純物に関する情報は，(b)のプロットは，使用した観測データが取得された地

庭野ほか(2017)と同様に，2011-2012 冬期の長岡におけ点を示す．

る積雪内部不純物量（Niwano et al., 2014）の季節変動をモデルパラメータとして全地点共通に与えることとした．本研究では，気象庁の現業領域天気予報モデル
ASUCA（Aranami et al., 2015）の計算結果を元に作成される領域解析データ（1 時間間隔，水平解像度 1 km）
で SMAP を駆動する．積雪計算に関係するそのデータの重要なポイントは，降水量が現業的に作成されてい図２ 積雪変質モデル SMAP へ光吸収性不純物を入力

る解析雨量に置き換えられていることである．精度評

した場合（Ctrl）と除いた場合（Pure）の，日本全域の価は，アメダス及び気象庁外機関によって測定されて融雪期（3 月以降）における積雪域（国土面積に対するいる積雪深 1 時間値を用いて，10～5 月について行う．

割合）の変化．(a) 2018-2019 と(b)2019-2020 冬期の結果．

3.

結果と考察

SMAP によってシミュレートされた 2019 年 2 月 1 日

参考文献における積雪深を図 1a に示す．一般的に豪雪地帯とし[1] Aranami, K. et al., 2015, CAS/JSCWGNE Researchて広く知られている日本海側で積雪深が大きくなって

Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling, 45,

いる点は良く表現されている．観測データと比較して0505–0506.

得られるモデルの決定係数は，両冬期とも多くの場所
で 1 に近く（2018-2019 冬期の結果を図 1b に示す）
，良
好な精度が確認された．また，モデルのバイアスと二乗平均平方根誤差も調べたところ，これまでポイント
で詳細に調べてきた SMAP の精度（Niwano et al., 2014;[2] Niwano, M., et al., 2012, J. Geophys. Res., 117, F03008,
https://doi.org/10.1029/2011JF002239.
[3] Niwano, M., et al., 2014, Bull. Glaciol. Res., 32, 65-78,
https://doi.org/10.5331/bgr.32.65.
[4] 庭野匡思ほか, 2017, 雪氷, 79(6), 525-538.

-308-

SP3-10+ (P3J, B3K)

100 年 近 く 続 く 柿 岡 地 磁 気 観 測 所 空 中 電 気 観 測 の 後 継 事 業*鴨 川 仁 , 鈴 木 智 幸 ( 静 岡 県 立 大 学 ), 源 泰 拓 (富 士 山 環 境 研 究 セ ン タ ー ),長 尾 年 恭 (東 海 大 学 ) , 藤 原 博 伸 , 大 河 内 博 (早 稲 田 大 学 ),
1.

はじめに

1929 年より続く、柿岡の気象庁地磁気観測所構内にて行われている空中電気（以下、大気電気学でよく使記載することが多い）と呼ぶ[2]。全地球電気回路における電離圏電位を知るには晴天静穏領域の大気電場変動観測である程度理解できる。

われる大気電場という用語で記載する）計測は 2021 年

さらに大気電場は、晴天静穏時の 100 V/m 程度の値

2 月末日をもって終了する。同観測データは利用研究者だけでなく、雷雲直下・近隣では kV/m のオーダーを超が少なくないことから、複数の大学等の研究グループ

え、正負の値を示す強電場となる[2]。その他、放射性によって後継観測ができないか検討がなされた。本発物質の存在や、大気汚染などの輸送などで、大気電場

表は静岡県立大学のグループによる同構内における大は大きく変化することから、地球規模の放射性物質の気電場計測の初期報告となる。

変化（たとえば核実験や原発事故）や、さらに気候変動にも影響うけていると指摘する研究者も多い。

2.

大気電場とは

大気電場は、地面に対して鉛直下向きとなる電場で、以上の経緯から、地表の大気電場計測は地球科学の学問の発展にも大きく寄与しているといえる。

晴天静穏時（上空に雲がなく、無風・微風程度）においては平均 100 V/m 程度の値がある。この値は、日変

3.

後継観測

化をし、UTC で 20 時周辺にピークを持ち、変動幅は平気象庁地磁気観測所は水滴集電器で大気電場観測を

均値の数十％の範囲内に収まる。この日変化は、晴天行っている。この観測手法はケルビン卿が考え出した静穏時ならば全球でほぼ同じ変化をするということがもので歴史はあるが、現在ではフィールド・ミルとい知られており、地球規模の変化といえる。この日変化う機器[3]で大気電場を計測することが一般的である。

は発見に貢献したカーネギー研究船の名前にちなんでそのため本事業では、フィールド・ミルで大気電場観

カーネギー・カーブと呼ぶ[1]。

測を柿岡構内で観測をする。観測は２月下旬からスタ

全球で地方時に無関係で同じ日変化をするということを理解するには、地球全体が以下のような電気回路

ートし、わずかの期間だけ水滴集電器との並行観測を行い、データの接続を行う。

になっていることが原因ということが 1920 年代頃から指摘されており、現在もその理解で誤りはないとされ

4.

データの配布ている。電気回路は、大気の導電率が高い電離圏・中

現在の、気象庁地磁気観測所の大気電場値は、地磁間圏（概ね高度 60 km 以上）と大地（海域も含む）の気観測所から提供されているが、本研究では、全球大２つが球殻型電極となり導電率の低い大気を挟むコン

気 電 場 観 測 ネ ッ ト ワ ー ク GLOCAEM (GLObal

デンサーを構成している。これら電極間の大気は導電

Coordination of Atmospheric Electricity Measurements) [4]率が低いものの宇宙線や天然放射性核種によってわずにて提供される予定である。

かに大気の電離により導電性があり、２つの電極間の電位差による大気電場でわずかに電離圏から大地へ晴

参考文献

天静穏時領域において電流が流れる。つまり放電が生[1] Harrison, R. G., 2013. The carnegie curve, Surv.

じており大気は地球規模の電気回路において抵抗の役

Geophys., 34, 209-232.

割を果たしている。一方、全球的に絶えず発生してい[2] Williams, E., Mareev, E., 2014, Recent progress on theる雷活動において対地雷や電荷を持つ降雨は電離圏おglobal electrical circuit, Atmos. Res., 135, 208–227.

よび大地に電荷を輸送するため、コンデンサーは常に[3] MacGorman, D. R, Rust, W. D., 1998. The Electrical

充電されており、晴天静穏時領域の放電と共存してい

Nature of Storms. Oxford University Press, London.
[4] Nicoll, K.A., et al, 2019, Towards a global network foratmospheric electric field monitoring, J. Atmos.

る回路となる。この回路を全地球電気回路（Global
electrical circuit, 日本語ではグローバル・サーキットと-309-

SP3-11+ (P3J, B3K)

「オープンサイエンス時代」における研究データ共有の国際動向*村 山 泰 啓 (情 報 通 信 研 究 機 構 )

1.

はじめに

王立協会や米国科学アカデミー、OECD（経済協力開発

近年の「オープンサイエンス」や「オープンデータ」

機構）や ICSU（国際科学会議；2018 年より ISC；国際の潮流は、国際的議論からはじまり、2013 年 G8 での研学術会議）などにおける、科学と社会の発展に資する

究データオープン化合意以降、国内でもとくに内閣府

研究データ取扱いの議論を中心としている。(例えばの科学政策検討からはじまり、科学・学術情報を扱う

The Royal Society、2018 など)。近年の科学にとって機関や、大学・研究機関の一部で議論が進められてきデータが不可欠であれば、それは論文と同様に広義のた。本稿では近年の国内外の議論の一端を紹介し、将「科学」の重要な要素であるし、論文同様に科学研究

来像の在り方を議論したい。

の業績とみなす動きもある。そこでは論文を書けば科2.

学研究は終了、という考え方ではなくなっている。

「オープンサイエンス」はオープンがよいのか？

オープンサイエンスには、オープンアクセスジャー

学術研究成果が、持続可能な社会とその開発のためナルの議論も含まれるが、学術政策や政府投資においに必要不可欠な社会的役割を持つとすれば、社会が持て重視されている研究データに関してはなんでも「オ

続可能であるために、学術資産もまた持続可能でなけープンであればよい」といった観念論がかならずしもればならない。地球温暖化や COVID-19 に限らず、今後理想的でないことは以前から議論されてきた。近年はの変化の激しいグローバル社会が、例えば SDGs 達成へ

例 え ば FAIR デ ー タ 原 則 （ Findable, Accessible,

むけて活動する際に、頼るべき判断基準が科学であり、Interoperable, Reusable）をはじめとして、具体的にその基礎がゆらぐことは避けねばならない。

研究活動や関連活動にとってのメリット・デメリット

なお「オープンデータ」は過去、政府系公共データにも配慮する動きも大きくなっている。
「Open Data」のオープン化運動の呼称でもあったが、専門性が高くで は な く 、「 As open as possible, as closed as

有効な利活用のために専門的な訓練が必要とされる先

necessary」などというフレーズも国際会議でよく耳に端的科学データとは取扱いや文化、制度が大きく異なするようになっている。

るため、区別いただく必要がある。例えば欧州連合政

公的資金によって生成される科学データを社会が即府では両者は異なる部局で取り扱われる。

時アクセスできるように、という原則は理想的に聞こ4.

えるが、専門性の高い研究データを専門訓練を受けな

以上、大変大くくりでおおざっぱではあるが、近年のオープンサイエンス、とくに研究データの取扱いに着目した議論について紹介した。
これらは、データを取得して解析、発見へとつながる気象学においても本質的な課題ではないだろうか。そして、気象学研究（あるいは自然科学）というもの
が、自然を相手にした高度な「謎解き」であると
ともに、論文だけでなく、社会で共有すべき知的資産をさまざまな形態で生み出していること、またそのために注がれた労力（これも社会的コストである）などもふくめて科学への資金投入と成果発出として、科学コミュニティと社会が相互に信頼しあい、互いに健全に無理をせず発展していける姿を模索することがいま求められているといえるだろう。

い市民にとってどのように利用可能にするのかそれ自体を疑問視する声もある一方、科学研究のあり方の新
しい方法論を探る調査研究、「Research on research」
や「メタ研究、メタ科学」というかたちで今後必要との声も国際的にあがっている（G7 部会、2020 など）。
研究データを中心にした整備・共有の推進は重要な課題の１つである（例えば内閣府（2015, 2018b）など）。
「わくわく面白いオープンサイエンス」と重なる部分もあるが、そうでない部分もある。科学が不要な無理をせず健全に活動できる、そして科学と社会が相互に恩恵をうける議論が望ましいと筆者は考える。
3.

学術資産としての研究データ

本稿で議論しているオープンサイエンスは主に、欧米のアカデミーや政府機関・予算配分機関、例えば英国

おわりに

-310-

SP3-12+ (P3J, B3K)

「 数 値 予 報 資 料 共 有 Web（ 仮 称 ）」 の 構 築*福 山 幸 生 , 石 田 純 一 , 久 保 勇 太 郎 , 上 田 学 , 原 田 正 輝(気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー )1.

ンテンツを通じ研究者が得た知見の、気象庁の数値予

はじめに

交通政策審議会気象分科会「2030 年の科学技術を見報への還元も期待できる。

据えた気象業務のあり方（提言）」（平成 30 年 8 月）では、「研究機関や国外機関等との積極的な情報交換や研究に必要なデータ提供等の連携をより一層深めていき、
国内外の最新の知見を結集しながら、我が国の気象特3.

数値予報資料共有 Web（仮称）の概要

数値予報資料共有 Web（仮称）で提供するモニタ図の概要は以下の通り（下図参照）。

性を踏まえた『数値予報』技術の飛躍的向上を目指す」

 対象モデル

ことが提言された。

全球モデル（GSM）、メソモデル（MSM）及び局地モデル（LFM）

また、同「気象業務における産学官連携の推進（提言）」（令和 2 年 12 月）では、気象業務による社会への 更新時期…いずれも Initial より 15 時間遅れ

貢献を最大化するため、産学官連携をより一層強化す 提供対象期間（提供開始前のものを除く）

るための施策が提言された。

MSM/LFM は過去約 1 年分、GSM は原則無期限

これらの提言を踏まえ、気象庁では、「数値予報資料
共有 Web（仮称）」を立ち上げる。

 対象領域…日本周辺等、複数のプリセット領域
 成果の還元…提供するコンテンツを利用した研究
成果の発表等を行う場合は事前の共有をお願いす2.

数値予報資料共有 Web（仮称）についてる。また、気象庁が数値予報検証にかかる報道発表

数値予報資料共有 Web（仮称）では、まず気象分野を行う場合等は、事前の助言等をお願いする。

の研究者向けに、現業数値予報モニタ図（可視化画像
Web ページ）を、大学・研究機関の研究者向けに提供

4.

今後の展望

開始する予定である。これにより、研究者側と気象庁

数値予報資料共有 Web（仮称）の運用開始後も、引側で可能な限り同じ図を共有して振り返り、議論を行

き続きモニタ図画像の利便性改善に取り組むほか、数うことで、顕著現象の発生要因等の迅速かつ円滑な情

値予報 GPV の共有等についても、鋭意検討・準備を進報交換・認識共有が期待できる。さらに、こうしたコめていく予定である。

図 数値予報資料共有 Web（仮称）の画面表示例-311-

SP3-13+ (P3J, B3K)

数値天気予報における研究と現業の連携のあり方*三 好 建 正 (理 研 )1.

アメリカの R2O/O2R

ウェア、例えば数値天気予報システムやこれを動かす

アメリカでは、現業の数値天気予報開発と研究コミ

コンピュータを提供する。観測データや初期値のデー

ュニティの連携を推進する活動が古くから進んでおり、タ、コントロール実験を含む標準的な実験環境などをR2O (Research to Operations) 、 O2R (Operations to含む。要するに、現業開発者が普段扱う実験環境を、

Research)と呼ばれている。アメリカ気象学会の Bulletin

研究コミュニティに提供する。さらに、研究予算を投of the American Meteorological Society (BAMS)誌でも複じる。研究のアイデアを公募し、競争的資金を投じて、数の記事で述べられており、例えば Boukabara et al.

研究コミュニティからの知見を集める。NOAA だけで(2016)は O2R/R2O をタイトルに掲げている。ここでいなく、NASA や海軍などが、研究コミュニティに予算う研究コミュニティには、大学や研究機関等の現業開を投じ、公募型の研究を実施している。この際、現業発部門を除くすべての研究組織が含まれる。

開発者と共同研究チームを組むこともある。これに携

数値天気予報に関して、研究コミュニティにおいて、モデル開発やデータ同化に関して多くの研究論文が発わった研究者等が、将来の NOAA の現業開発者になることもあり、人材育成の面でも有効である。

表され、知見が積み重なっている。一方、現業開発部

O2R の範囲は非常に広いが、すべてが行われるわけ

門では、天気予報の精度向上に向けた開発が行われてではない。研究コミュニティが現業で利用するスパコいる。研究コミュニティの成果が現業開発に役立てば、ンに直接アクセスできないし、現業開発者と全く同じ

現業開発者の枠を超えた多くの知見が集結し、効果的実験環境にアクセスできるわけではない。O2R は予算となる。また研究コミュニティにとっても、現業天気次第の面があるが、日本と比べると大幅に進んでいる。

予報の向上に直結する研究テーマが設定でき、研究の社会的インパクトも大きくなる。

2.

日本の現状

より広い視点に立てば、数値天気予報の現業開発に

日本の現業数値天気予報は、気象庁が単独で行って予算を投じ、また研究にも予算を投じており、これらいる。気象庁には研究コミュニティに投じる競争的研が連携することで、より良い数値天気予報を享受した

究資金はこれまでのところないが、気象庁内部に気象

いと思うのは当然である。これを推進するため、研究所を擁し、内部的に研究予算を投じている。一方

R2O/O2R という活動が始まったものと思う。

で、気象庁が保有するデータのうち、研究コミュニテ

しかし裏を返すと、筆者の私見だが、このようなィが要望するものについて、可能な範囲で提供するた

R2O/O2R という活動をしなければ、研究コミュニティ

めの包括的な共同研究を行っている。R2O を目指したと現業開発の連携は自然と進まないのかもしれない。

O2R の活動の一部と言える。

このため、NOAA は R2O/O2R の活動に予算を投じ、連携を推進するための努力が必要なのだと思う。
R2O/O2R とは具体的にはどういうことか。R2O は研3.

日本らしい研究・現業連携のあり方とは？

アメリカの O2R を踏襲することが良いとは限らない

究コミュニティの成果が現業開発に役立てられることが、参考になることもある。日本でもモデル開発やデである。例えば、現業開発者が自らの現業開発に有効ータ同化の研究が進み、R2O を促進するための O2R は、な研究成果を見つけ、実際に取り込んでいくことがあ

現状がベストではないだろう。日本の研究コミュニテる。そのために、例えば現業開発者が学会に参加した

ィはアメリカのそれよりも大幅に規模が小さい。日本

り、論文を読みあさったりする。もし研究コミュニテの研究コミュニティの力を生かした数値天気予報開発

ィが現業開発に役立つために意図した研究を行うことの具体的な方策を考える必要がある。本発表では、日ができれば、R2O は効果的になる。

本らしい R2O/O2R のあり方について、議論したい。

そこで R2O を効率化するために必要なのが、O2R である。O2R とは、現業開発の実験環境を、研究コミュ

参考文献

ニティに提供する活動である。現業システムのソフト[1] Boukabara, S. A., et al., 2016, Bull. Amer. Meteorol. Soc.,
97, 2359-2378. doi:10.1175/BAMS-D-14-00188.1-312-SP3-14+ (P3J, B3K)

「 気 象 集 誌 」 に お け る J-STAGE Data の 利 用 の 取 り 組 み
佐 藤 正 樹 (東 大 ・大 気 海 洋 研 究 所 )1.

はじめに
近年、国内では多くの大学や研究機関等において、研究成果の根拠となる論文の関連データ（エビデンスデータ）の公開を奨励あるいは義務化す
る方針が策定されている。気象学における論文のエビデンスデータには、気象庁から提供される数
値予報データや再解析データ・気象衛星ひまわりやレーダー等の観測データも当然含まれる。気象
集誌 (Journal of the Meteorological Society ofJapan; 以下 JMSJ) は、論文のエビデンスデータのアーカイブ先として、J-STAGE Data パイロット
運用に参加を開始した。本講演では JMSJ による
J-STAGE Data の利用の取り組みについて紹介し、
JMSJ への投稿・J-STAGE Data の利用の検討に資する材料としたい。気象庁データを利用した気象研
究の現状と展望として、論文におけるデータの在り方についての議論も期待する。
2. J-STAGE Data について
JMSJ や SOLA の全論文は国立研究開発法人科学技術振興機構 (JST) が運営する「科学技術情報
発信・流通総合システム（J-STAGE）」を通じて公開している。JST ではデータリポジトリとして2020 年 3 月より J-STAGE Data の試行運用を開始した。J-STAGE Data は、日本におけるオープンサ
イエンスの推進に資することを目的に、J-STAGEの登載記事に関連するデータの公開および流通の促進を支援するものとしている。
JMSJ は J-STAGE
Data の検討段階から積極的に関与し、試行運用中の現状ですでに https://jstagedata.jst.go.jp/jmsj においてデータを公開している（図１、2）。2021 年 2月時点では 7 件のデータが公開されている。
J-STAGE Data は、海外で広く利用されているデータリポジトリ「figshare」を利用している。
J-STAGE Data という大きなリポジトリの中に
JMSJ 独自の個別リポジトリが作成されており、著者や発行機関が J-STAGE 上の論文に関連するデータ(記事関連データ)を登載する仕組みになっている。 J-STAGE Data に登載されたデータにはDOI が付与され、オープンアクセス(CC-BY)で公開される。
また J-STAGE Data のデータを J-STAGE
上の記事に紐付けて示すことが可能である。
JMSJ では、JST が figshare と契約している現状のデータ容量の規模から、1 論文辺りのデータの上限を 100GB 程度と設定した。J-STAGE Data へのデータ搭載は論文の受理後でも可能であり、既に公開済みの論文に関しても遡ってデータ搭載が可能である。J-STAGE Data の利用を希望する方はhttps://jmsj.metsoc.jp/jstage-data/JMSJ_JStageData.pdf
を参照頂きたい。

図 1：JMSJ の J-STAGE Data の表紙ページ。

図 2:J-STAGE Data に搭載された Kodama et al.
(2020) の画面レイアウト。
参考文献：Kodama et al. 2020: Sample data of NICAM
AMIP-typepresent-day
climatesimulation.
https://doi.org/10.34474/data.jmsj.12807935-313-

SP3-15+ (P3J, B3K)

気象学における情報基盤再考*林 祥 介 (神 戸 大 学 理 学 研 究 科 )

1.

はじめに

「気象業務における産学官連携の推進」がうたわれる時代になった[1]。国土交通省あるいは気象庁におけるその位置づけや意義は別途報告があることと思うが、いずれにせよ、ここに至る大きな流れは、情報通信技術の発達の結果、天気予報と防災行政に必要とされる
知見やデータとその処理技術、学術（研究・教育）で必要とされる知見やデータとその処理技術、民間で必要とされる知見やデータとその処理技術の垣根が融解し、誰の目で見ても連続的になったことにあろうと想
像する。
2.

昔の話

究契約によって、気象学会外には排他的な、気象研究
コンソーシアム[3]という形に進化した。
3.

今後のあらまほしき姿

幸か不幸か、情報通信技術はさらに進歩し、利用も高度化し、産官学連携はそこになければならない時代となった。この動きを奇貨として、筆者としては、30年ほど前のインターネット開闢時に断念した、気象に関する産官学あらゆる活動の基盤を支える、情報基盤の構築提供を再度訴えたいところである。残念ながら
公的財源圧縮の圧力はさらに高まっている感は否めな
いが、であるからこそ、財務省のご機嫌を忖度しない、
あらまほしき姿は描いておく必要があるだろう。

年配の方なら、20~30 年ほど前に似たような話を一度共同研究という制約をとりはずすこと（むろん気象聞いたことがある気がするのではないかと思う。
「民間学会という枠組みは外される）、教育にも自由に使える活力」の活用である。しかし、80 年代に端を発する「財こと、データに加えてユーティリティー群も公開され政健全化」＝緊縮財政政策と相まって唱えられた民間

ること、などなどであるが、これに加えて、リアルタ

活力の活用は、予算圧縮を補うべく税金で維持される

イムデータの公開や天気予報となる数値計算の自由化

公的セクターをなるべく減らして民間の力で（コストなども俎上にのせられるべきだろう。IoT 時代にリアルを徴収して）これを回せ、すなわち、「民営化」という

タイムは必須要件である。研究に閉じずに教育まで開ものであった。そのような背景もあって、気象業務法

くこと、それをさらにシームレスに世間に開くことは、は改正され、気象予報会社が認められ、気象予報士のそのまま産業界に資する、少なくとも、その種を作り、資格が設けられた。技術的には、パソコンが一般化し、人材を育成する情報基盤となるはずである。その器をちょうどインターネットが民間に展開され、まさに「産用意するのは本来文科省の仕事ではないかと思うが、官学連携」の展開が予期される状況にあって、それになかなか UCAR/Unidata 発足[4]に至らないのが困っふさわしい情報基盤の確立を主張したものだった。したものだ。

かし、当時、「学」はカヤの外に置かれ、学術レベルのデータは民間では必要とされない特殊専門的なデータであり、機械的な公開はなされないという見解にはばまれた（助けられた？）。まして、教育利用の視点は全く顧みられなかった。要は、政府の基調が財政健全化であったから、ネット時代にふさわしい情報基盤を構築する新規予算を獲得することが、気象庁経由でも文科（文部）省経由でもできなかったに過ぎない。
結局、GPV データの研究・教育目的での利用は「民」とされ、「業務支援」の枠組みに組み込まれてしまった[2]。逆に、「高度」な研究用データの利用は、従来通り気象庁担当部署との共同研究契約により業務として位置付けられ、コスト負担無しでの利用が継続された。
後者は、2007 年、気象庁と気象学会との包括的共同研

参考文献[1] 交通政策審議会気象分科会, 2020, 気象業務における産学官連携の推進（提言）.
https://www.jma.go.jp/jma/press/2012/23b/bunkakai_teig
en.pdf , (2021/2 閲覧)[2] 神沢博, 2002,. データ公開の問題, 評議員の提言に対する理事会の回答 6. 天気, 49, 497-498.
[3] 気象研究コンソーシアム,
https://www.mri-jma.go.jp/Project/coco/ (2021/2 閲
覧)[4] Sherretz, L. A. and D. W. Fulker, (1988), Unidata:
Enabling Universities to Acquire and Analyze
Scientific Data. Bull. Amer. Met. Soc, 69, 373-376.

-314-

SP3-16 (P3J)
気象庁現業数値予報システムの現状と開発計画
佐藤芳昭（気象庁数値予報開発センター）
１． 気象庁現業数値予報システムの概要
気象庁では、天気予報や防災気象情報の発表などの予報業務を確実に実施するための技術基盤として、用途に応じた仕様の異なる複数の数値予報システムを運用している。表に2021年2月現在のシステムの一覧と主な仕様を示す。本稿と徳廣（本大会予稿）では、これらのシステムの現状と開発計画について述べる。
２． 2030年に向けた数値予報技術開発重点計画
平成30年8月の交通政策審議会気象分科会の提言「2030年の技術開発を見据えた気象業務のあり方」では、
観測・予測精度向上に係る技術開発と気象情報・デー
タの利活用促進を両輪とする防災対応・支援の推進の取り組みが求められている。これに基づき、気象庁では
同年10月に2030年に向けた数値予報技術開発重点計
画（以下、重点計画）を策定した。本計画では、豪雨防
災、台風防災、社会経済活動への貢献などを重点目標と掲げ、幅広い連携の推進などを通じて技術革新の推進を実施するとしている。この連携のための取り組みとして2021年1月の数値予報モデル研究会では、研究機関とのマッチングを意識した豪雨防災及び台風防災に関する課題の紹介を実施した。
３． 現業数値予報システムへの開発成果導入状況
現業数値予報システムの改良については継続的に実施している。2019年度以降の主な改良項目としては、
メソ アン サン ブル 予報 シス テム （ MEPS） の運用 開始（2019年6月）、全球モデルにおける全天衛星データ同化及びハイブリッド手法の導入（2019年12月）、全球モ
デル・全球アンサンブル予報ステム（GEPS）の物理過程等の改良（2020年3月）、メソモデルの鉛直層数増強、物理過程等改良、解析高度化（2020年3月）がある。
MEPSはメソモデルに初期値・側面境界値の摂動を与えることで作成し、大雨等に関する客観的な確率予測を行うことを可能とした。なお、摂動作成手法については2020年9月にさらなる改良を実施した。
全球モデルの解析については、これまで晴天域のみしか利用できていなかった衛星データについて、降水
粒子等の影響を考慮した全天同化により、降水域等での利用を開始した。また、ハイブリッド手法は、局所アン
サンブル変換カルマンフィルタ（LETKF）で推定した、状況に応じた流れ依存の背景誤差情報を考慮すること
表

で、誤差情報の空間的な広がりをより適切に与えるようにした。この改良により初期値精度が改善し予測精度が向上した。
全球モデル・GEPSの物理過程については、地形性
抵抗や陸面過程等の改良を実施し、予測精度向上を果たした。
メソモデルについて、解析では、現在予報に利用している気象庁非静力学モデルasucaをベースにしたasucaVarを導入した。また、予報モデルの雲微物理や雲量診
断、境界層や地表面過程など様々な改良を実施することで、予測精度の大幅な向上を果たした。
４． 開発計画
気象庁では引き続き重点計画に則って数値予報シス
テムの改良に取り組んでいる。2021年3月には全球モデ
ルの鉛直層数増強、積雪深解析の改良、土壌水分解
析の導入、LETKFのメンバー数増強によるハイブリッド
手法の高度化、GEPSのメンバー数増強などを行う（氏家ほか、本大会予稿）。また、局地モデルについても、鉛直層数増強や物理過程等の改良を行う（北村ほか、
本大会予稿）。2021年度前半中にはさらに、全球モデ
ルにおける衛星データの全天同化の対象衛星拡充、航空機観測気温データのバイアス補正手法の高度化などを実施する計画である。2021年度末を目指しては、全球モデルの水平解像度を現行の約20kmから約13kmに、GEPSの水平解像度を現行の約40kmから約27kmに、それぞれ強化することを計画している（黒木ほか、本大会予稿）。また同時に物理過程の改良も行う計画である。
メソモデルについては、2021年度末までに鉛直層数の増強や物理過程の改良を行う取り組みを実施しているとともに、2022年度の台風シーズンに3日前からの降水予測を行えるよう、予測時間を延長するための開発に取り組んでいる。
５． まとめこれまで述べたように気象庁では数値予報システムの改良に継続的に取り組んでいる。また、研究機関等の成果を活用できるよう連携の取り組みを模索している。
現業数値予報システムの改良のため、研究機関の方の積極的な関与を期待しているので、ご検討をよろしくお願いしたい。

気象庁で運用中の主な数値予報モデル（2021 年 2 月現在）

-315-

SP3-17 (P3J)

気象庁で現業運用する気候・海洋・大気化学モデルの現状と開発計画*徳 広 貴 之 (気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー )
1.

はじめに

前半に運用を開始する計画である。

気象庁は、令和２年 10 月に行われた組織再編におい波浪モデルには、全球（水平分解能約 50m）と日本て、気象・気候等を予測する数値予報モデルを分野横近海を対象とする沿岸（同約 5km）の２種類の対象領断的に開発できる体制を整備するため、これまで予測域を設けている。全球波浪モデルは外洋波浪図等に、対象によって部署ごとに分散していた数値モデルの開沿岸波浪モデルは波浪警報・注意報等に利用されてい発部門を数値予報課に統合した。

る。また、全球波浪モデルを使用する波浪アンサンブ

これにより、数値予報課では、短期から週間の天気

ル予報システムは、２日先から５日先までの早期注意

予報や気象情報・警報等に基礎資料を提供する全球や情報（警報級の可能性）に利用されている。今後、高メソ等の数値システムに加え、地球環境・気候・海洋

解像度化や予報時間延長等を計画している。

に関する情報の基盤となる多種多様な数値システムの高潮モデルは、高潮注意報・警報で利用する日本域開発も行うこととなった。具体的には、季節予報モデ（水平分解能約 1km～16km）と、アジアの気象局へのル、高潮・波浪・海況モデル、オゾン・エーロゾル・

高潮情報提供を目的とするアジア域（同約 4km）の２

二酸化炭素モデル及び、それらの初期値を作成するデ種類の対象領域を設けている。今後、予報時間延長、ータ同化を開発する。また、長期間の高品質な気候デ高解像度化、アンサンブル予報化等を計画している。

ータセットを作成する長期再解析も実施する。ここで日本沿岸海況監視予測システムは、海面水温や海流は、数値予報課に新たに集約された数値システムの現の一ヶ月予報等で利用されている。本システムは、全状と開発計画を述べる。

球（水平分解能約 100 km）－北太平洋（同約 10 km）－日本近海（同約 2km）の３段階の海洋モデルと変分

2.

現状と開発計画

全球アンサンブル予報システム（２週目以降）は、1

法データ同化システムで構成される。今後、本システ
ムのさらなる改善を行う計画である。

か月予報等で利用され、全球モデル GSM（水平分解能

黄砂解析予測システムは黄砂情報に利用され、全球

18 日先まで：約 40km 34 日先まで：約 55km）を用い

エーロゾルモデル（水平分解能約 40km）を用いている。

ている。今後、高解像度化や大気海洋相互作用の取り今後の開発課題として衛星観測データ利用の拡充等が扱いの高度化等を進めていく。

ある。

季節アンサンブル予報システム（季節 EPS）は、３

紫外線予測システムは紫外線情報に利用され、化学か月予報や暖・寒候期予報等に利用され、大気海洋結輸送モデル（水平分解能約 110km）を用いている。今合モデル（水平分解能 大気約 110km 海洋約 50～

後の開発課題として高解像度化や衛星観測データ利用

100km）を用いている。2021 年度に更新予定の次期シの高度化等がある。

ステムでは、結合モデルの高解像度化・改良等を行う。

大気汚染気象予測システムは大気汚染気象予報の支中長期的には、海洋モデルの渦解像度化や地球システ援を目的とし、アジア域の領域化学輸送モデル（水平ム要素の結合化に向けた調査開発を進め、階層的な地

分解能 20km）及び、東日本や西日本を対象とする高解球システムモデルを使用した季節 EPS の構築をめざす。

像度版領域化学輸送モデル（同 5km）の２種類がある。

気候データ同化システムは、長期再解析と同じシス

今後、高解像度版について、高頻度運用に伴う地上観

テムで計算するデータ同化サイクルを現在まで延長し測データ同化の導入等を計画している。

たもので、気候系監視やモデルの評価検証等に利用さ二酸化炭素解析システムは二酸化炭素分布情報に利れている。現仕様は、気象庁第２次長期再解析（JRA-55）

用され、二酸化炭素輸送モデル（水平分解能約 110km）と同じシステムである。次期システムは、現在、計算と逆解法を組み合わせた手法を用いている。2021 年度（1940 年代末～2020 年）を実施中である気象庁第３には衛星データ同化を導入する予定であり、その後、次長期再解析（JRA-3Q）と同じ仕様とし、2021 年度

領域区分の細分化等を計画している。

-316-

専門分科会４「気候変動・極端気象と都市環境」-317-

SP4-01+ (P3J, B1K)

東京における 19 世紀末以降の気象要素の平日-休日差*藤部文昭 (都立大・都市環境)

1. はじめに
気象要素の週変化は人間活動の影響を反映し，人間活動が気候に与える影響の大きさの指標になる．日本の都市は土休日の気温が平日に比べて低い傾向があり[1], 東京では気圧や風にも平日と休日の差が見出されている[2]．本研究では 19 世紀末以降の資料を使い,
気温等の平日-休日差の長期的な変化を調べた．
2. 資料と解析方法
各気象官署における 1897～2020 年の日平均・最高・最低気温と日降水量を主に使った．東京の平日の気温を周辺官署の値から推定する回帰式を作り, これを休日に適用して観測値との差 ( 以下「休日偏差」)を集計した．各年を中心とする 15 年間の移動平均を取り, 偏差の有意性をその年々変動に基づいて評価した．同様のことを他の気象要素について行った．
_

3. 結果
1950 年代までは, 気温の休日偏差は概して小さい．
しかし, 1920～30 年ごろの日最高気温に正の休日偏差があり (図 1b ), 微雨頻度 (日降水量 0.1 mm 以上
1 mm 未満; 図 2b ) にも正の休日偏差がある 注 1, 2．これらの偏差の理由は不明であるが, 大気汚染の週変化と関係があるかも知れない．
1960 年代以降は気温に負の休日偏差が認められる(図 1a)．偏差は日最低気温よりも日最高気温の方が大きい．また, 近年は気温の休日偏差が縮小している．
東京の観測点は 2014 年末に大手町から北の丸公園へ移ったが, 休日偏差の縮小はその前から始まったよ___

図 1 日平均気温と日最高気温の休日偏差 (各年を中心とする 15 年間の統計値)．日曜日の値については 95%信頼区間を縦棒で, 有意性を○や×の記号で示す．
_

_

_

_

うに見える．降水頻度 (日降水量≧1 mm; 図 2a) にも1980～90 年ごろに負の休日偏差が見られるが注 1, ア
メダスによる多数の周辺地点を使った解析を行った
ところ, 有意な降水頻度偏差は認められなかった．
また, 日射量に正の休日偏差がある ( 図 3) 注 2．20 世
紀半ば以降, 大気汚染対策が進み東京の視程は良くなってきたが[3], 日射量の休日偏差は 1990 年代にかけて増加していたようである．
__

注 1 降水や微雨の頻度偏差は絶対頻度の偏差を表す．例えば,
1 mm 以上の降水が観測される頻度が平日に 0.3, 日曜日に0.28 なら, 日曜日の偏差は – 0.02 である．
注2 微雨の解析に必要な0.1 mm単位の資料が得られるのは1963 年までである．また, 日
射量は 1971 年からである．
_

_

_

_

図 2 降水頻度 (日降 水 量 ≧ 1_mm)と微 雨頻度 (日降水量 0.1 mm 以
上 1 mm 未満) の休日偏差．様式は
図 1 と同じ．
__

図 3 全天日射量の休日偏差．様式は
図 1 と同じ．

-318-

参考文献
[1] Fujibe, 2010: Theor. Appl.
Climatol., 102, 393–401.
[2] Fujibe, 1987, 1988: JMSJ,
65, 923-929; 66, 377 –385.
[3] 川端康弘ほか, 2021: 天気,68, 5 –12.

SP4-02+ (P3J, B1K)

都市部における平日と休日の気温差解析*門 田 拓 樹 (東 京 理 科 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 ),小 野 村 史 穂 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ),仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )
1.

はじめに

3.

結果と考察

人間活動によって生じる人工排熱は都市部での気温

平日と休日の気温差を表 1 に示す．全地点で昼間・上昇の一因となっている．人工排熱が気温に与える影

夜間ともに平日の方が約 0.4℃高く，人工排熱量が多い

響については，シミュレーションを用いて多くの研究と考えられる昼間と少ない夜間であまり差が見られなが行われているが，実際の観測データから明らかにすかった．気温の p 値を見ると，全地点で平日と休日のることは難しい．そこで，本研究では実際の観測デー

気温差が有意な差であることが示された．

タを用いて，都市部における平日と休日の気温差解析

次に，平日と休日の気温差が他の気象因子によるもを行う．平日は休日よりも経済の活動量が多いため，のなのかについて検討する．他の気象因子として，気

平日と休日の気温差は，人工排熱の影響を反映してい温に影響を与える全天日射量[2]について気温と同様にる可能性がある．Fujibe[1]は 1961 年～1985 年の東京の解析した．表 1 の全天日射量の p 値を見ると， 東京・

気象データを対象に平日と休日の気温差を解析し，昼

大阪では有意な差であったが，それ以外の地点では有間で 0.2℃，夜間で 0.1℃，平日の方が高いという結果

意な差が見られなかった．また，有意な差が見られたを得た．しかし，解析期間が古く，人口増加および都

東京・大阪でも差が負であったことから，平日と休日

市化が進行した近年の傾向は明らかになっていない．

の気温差は全天日射量によるものではなく，人工排熱

本研究では，近年の観測データを用いた気温差解析をの違いを反映している可能性が示された．

行い，その気温差の要因について考察することを目的

本研究での東京の解析結果とFujibe[1]の解析結果（昼とする．また，他の地点でも平日と休日に気温差が見間：0.2℃，夜間：0.1℃）を比較すると，本研究の解析られるかを確認するために，東京だけではなく，札幌，結果の方が大きかった．これは以前より人口増加およ仙台，名古屋，大阪，広島，福岡の各地方の中心都市

び都市化が進行し，人工排熱が増加したことが要因のでも行う．

可能性が考えられる．

2.

参考文献

解析手法

本研究では，気象庁が管理する札幌・仙台・東京・[1] Fujibe F.: Weekday-weekend Differences of Urban

名古屋・大阪・広島・福岡に位置する地上気象観測所

Climates Part 1: Temporal Variation of Air Temperatureの 1990 年 1 月～2020 年 9 月の 1 時間毎の気象データを

and Other Meteorological Parameters in the Central Part

解析データとし，気温の欠測時刻は解析データから除of Tokyo. J. Meteorol. Soc. Japan, 65, 923-929,1987.

外した．
祝日と正月3が日を除いた月～金曜日を平日，[2] 三浦健志・三浦徹・丸山利輔・四方田穆: 日射量

土曜・日曜・祝日・正月 3 が日を休日とした．昼間とと地温・気温・計器蒸発量との関係―傾斜地における温度環境形成機構に関する研究 (Ⅱ)―,
農業土木学会論文集,1980 巻89 号, pp.1～6,1980.

夜間に分けて平日と休日の気温差を解析した．また，気温差が有意な差であることを検証するために，有意水準を 0.05 として t 検定を行った．

表 1 平日と休日の気温差・全天日射量差

昼間
気温
夜間
全天
日射量

札幌

仙台

東京

名古屋

大阪

広島

福岡

差 (℃)

0.55

0.41

0.48

0.42

0.44

0.43

0.34

p値

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

差 (℃)

0.42

0.32

0.44

0.44

0.41

0.38

0.33

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

0.00

差 (MJ/m )

0.00

0.00

-0.03

-0.01

-0.01

-0.01

0.00

p値

0.63

0.66

0.00

0.06

0.01

0.11

0.59

p値
2

昼間

-319-

SP4-03+ (P3J, B1K)

東京都区部の屋根面高反射化による
夏季気温低下量の検証*大 山 純 佳 (東 京 理 科 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 ),小 野 村 史 穂 （ 東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 ）， 仲 吉 信 人 (東 京 理 科 大 学 理 工 学 部 )1.

序論

近年，都市化によるヒートアイランド現象が深刻化しており，対策の一つとして，屋根面の高反射化が挙げられる．建物屋根面に高反射率塗料を塗布することで，都市の日射吸収量を低減し，建物や都市大気の蓄熱を抑制する．効果検証を行った既往のシミュレーション研究では，詳細な建物パラメータを反映しない都市モデルを用いた研究 1）2）がほとんどである．これらは，高反射化を行う屋根面積が現実的ではないため，信頼できる結果となっていない．以上を踏まえて，本研究の目的は，屋根面の高反射化による現実的な都市気温低減効果を求めることとする．
2.

シミュレーション手法

3.

結果と考察

結果の解析には助走期間 1 日を排除した 8 日間の平均値を用いる．
降水の影響を排除するために，
降雨後 1 時間のデータは排除した．
各条件における東京 23 区全体を領域平均した
平均気温低下量を図 2 に示す．高反射の反射率・普及率の増加に伴い，東京 23 区およびその周辺
地域の気温低下量は増加することが確認できる．

表 1 屋根面の各反射率αに対する面積割合
ケース名
対策前
対策 1－1
対策 1－2
対策 1－3
対策 1－4
対策 2－1
対策 2－2
対策 2－3
対策 2－4α=0.85
25%
50%
75%
100%
-

α=0.65
25%
50%
75%
100%

反射率65%

α=0.20
100%
75%
50%
25%
75%
50%
25%
-

反射率85%

0.3

気
温 対 0.2
低 策
下 前
量 か 0.1
らの[℃]

気象シミュレーションには，領域気象モデル
WRF を用いる．標準仕様の都市モデルに修正を加え，建物パラメータをグリッド単位で設定した現実的な都市を想定する 3）．また，1 つのグリッドで2 種類の都市形態を計算し，高反射化の普及率を指定するなど詳細な条件設定が可能となる．
初期値・境界値は ERA5-Interim の気象解析デー
タを用い，対象期間は，2019 年 8 月 1 日 UTC から 10 日 UTC（助走期間 1 日を含めた 9 日間）と，晴天日を選定した．計算領域は，東京 23 区を中心とした首都圏とし，解像度は 1 km と設定した．高反射化を行う範囲は東京 23 区のみとし，表 1 に示す通り，屋根面反射率とその面積割合を変化させた 9 ケースの計算を行った．

全屋根面の反射率 85%のとき，平均気温低下量は
東京 23 区全体平均で約 0.28℃，最も低下した地点で約 0.45℃であった．各グリッドの気温低下量の大きさは建蔽率の大きさに依存しており（図略），
詳細なパラメータ設定の重要性を示している．

0
25%

50%

75%

100%

普及率

図 1 東京 23 区全体の平均気温低下量（地上 2 m 平均気温の対策前―対策後）謝辞
本研究は国際共同研究強化（B）JP20KK0096 の助成を受けた．ここに謝意を表す．
参考文献[1] Dev Millstein and Surabi Menon, Environ.Res.Lett 6,2011[2] 平野ら，環境システム研究論文集,33 巻,2005．
[3] Alvin C. G. Varquez, et al. , Boundary-Layer

Meteorol 154:449-469, 2015

-320-

SP4-04+ (P3J, B1K)

2018 年 の 猛 暑 時 に お け る 都 市 の 地 表 面 温 度*山 本 雄 平 ,1.

大 野 晃 季 ， 市 井 和 仁 (千 葉 大 CEReS)

はじめに

都市の熱環境は、都市化や地球温暖化によって長期的に変動しながら、猛暑などの極端現象による急激な参考文献[1] Yamamoto et al.(2018) J. Meteorol. Soc. Jpn., 96B, 65-85.
[2] Yamamoto et al.(2020) Remote Sens., 12, 9.

変動も伴う。猛暑の発生頻度は今後増加することが懸念されていることから、猛暑時の都市熱環境を理解す
ることは重要である。
本研究では 2018 年に発生した猛暑を対象に、熱中症による救急搬送者数が特に多い東京・名古屋・大阪を中心とした３つの都市域における地表面温度の空間分
布特性を明らかにすることを目的とする。
2.

データ・解析手法

地表面温度は、ひまわり 8 号の熱赤外観測データから Yamamoto et al. (2018)[1]の手法により推定した。ひまわり 8 号の熱赤外データは千葉大学環境リモートセン
シング研究センターにて 0.02°格子にリサンプリング
されたものであり[2]、推定される地表面温度データも同じ空間分解能をもつ。
観測頻度は 10 分である。
また、
地表面温度と土地利用、地形との関係を調べるため、
国土数値情報の都市地域土地利用細分メッシュデータ（100m）と SRTM30（90m）データを使用した。それ
ぞれ地表面温度データの 0.02°格子に合わせて、土地利用割合と平均高度として使用した。
2015 年 –2020 年 に お け る 7 月 と 8 月 の 日 中（11:00–14:00）と朝方（4:00–6:00）の地表面温度を推定した。2018 年分のデータに関しては、2 ヶ月間の上位 5 位の平均値を各画素で収集したものを「猛暑データ」として使用した（図１中央）。それ以外の年のデー
タに関しては、各年の中央値を各画素で求めて 5 年分で平均し、「平年データ」として使用した（図１上）。
地表面温度の平年値、猛暑時の偏差、土地利用割合、
標高に基づいてクラスタリング（Ward 法）を行い、猛暑時における地表面温度の空間分布特性を調べた。
3.

結果

平年時には低地の低層建物で高温になるという、土地利用との強い対応がみられた。一方猛暑時には標高が比較的高い地域で高温になるという傾向が確認された。当日の講演では、クラスタリングの結果について

図１. 東京の日中における地表面温度（上：平年時、中央：
猛暑時）と偏差（下）の分布

詳しく述べる。

-321-

SP4-05+ (P3J, B1K)

表 面 サイズがヒートアイランド形 成 に及 ぼす影 響*菅 原 広 史 (防 大 ), 酒 井 敏 （京 大 ）、板 野 稔 久 （防 大 ）1. はじめに
地表付近特に人間が生活する高度 2m 以下の領域
では、気温は表面温度（地面、建物表面）に強く影響される。表面温度は地表面の熱収支で決まり、熱エネル
ギーの入力（日射等）と出力（顕熱等の表面温度に依存する熱輸送量）がバランスするのが表面温度である。
したがって、顕熱の輸送効率（対流熱伝達率、所謂バ
ルク係数）が表面温度しいては地上気温に影響する。
伝熱工学の分野では対流熱伝達率が物体の表面サ
イズ（一方向からの流れを想定すれば風上側の距離）に依存することが知られている。すなわち
Nu cRe(1)(2)α∝
ここで Nu：ヌッセルト数、Re：レイノルズ数、L:物体
サイズ、α：対流熱伝達率である。c はおよそ 0.3、mは 0.5～0.8 の値をとる。式 2 より、表面が大きくなる
ほど対流熱伝達率は小さくなることがわかる。これは物体表面での内部境界層の発達に起因する。
しかしながら、このサイズ依存性は都市気候においてはあまり認知されてこなかった。そこで表面サイズが都市域の気温に与える影響について検討した。
2. 実測値における対流熱伝達率と表面サイズの関係
図１は屋外での既往研究における対流熱伝達率と表面サイズとの関係である。基準高度が地上 10 m、風速は 4 m/s での値を示している。表面サイズは文献に記載してある土地被覆をもとに推定した。ゼロ面変位は無視している。
観測値の傾きは式 2（赤線、青線）に合致しており、屋外の実事物においても式 2 が成立することがわかる。
なお、図中青棒（urban variation）は Macdonald et al.
(1998, Atmos. Env.)および Kanda et al., (2007, JAMC;
2013, BLM)をもとに求めた都市キャノピーでの対流熱伝達率であり、屋根面積割合（λp）が 0.1 から 0.9 の範囲を表している。見つけ面積割合（λf）は実際の市街地で得られたλp による近似式で与えている。都市キャノ
ピーの対流熱伝達率には街区形状（ここではλp）がある程度影響しているが、都市（表面サイズ大）と郊外（植生、表面サイズ小）でのサイズ依存性の方がはる
かに強く影響していることがわかる。

3. 表面サイズの違いが地上気温に与える影響
表面サイズの大小によって地上気温（1.5 m）がどの程度変わるのかを理論計算により検討した。表面サイ
ズ小のケースとして L=O(1cm)の植生地(grass)、表面サ
イズ大のケースとして L=O(100m)のコンクリート面(parking)を想定する。それぞれの対流熱伝達率は式 2で与え、いずれも蒸発は無く、地中伝導熱も無いと仮定する。上空 10m での気温・風速と入力放射量（夏季
晴天日正午を想定）を与えて地表面温度と顕熱輸送量を求めた。さらに得られた表面温度からプロファイル関数を用いて地上 1.5m での気温を求めた（表１）。表面
サイズの違いのみで地上気温に 14.2℃の差（ヒートア
イランド）が生じていることが分かる。

図１ 屋外実測における表面サイズと対流熱伝達率の関係。赤と青の実線は式 2 の傾きを表す。
表 1 計算結果。夏季晴天日正午を想定した計算。
Case

ObstacleαSurfaceAir

size(Wm-2K-1)

temp.

temp.

(oC）

（oC）

dry grassO(1 cm)

42.3

36.6

32.9

parking

O(100 m)

6.7

53.3

47.1

-322-

SP4-06+ (P3J, B1K)

街区歩行者の曝される暑熱環境の実態調査
見田智大 (東京理科大学大学院理工学研究科)，
仲吉信人 (東京理科大学理工学部)
三坂育正(日本工業大学建築学部)
1. はじめに
近年，ヒートアイランド現象により都市域において，熱中症による健康被害が増加傾向にある．国内における熱中症搬送者数は，令和元年には 7 万人，令和 2 年には6 万人を超えている[1]．熱中症の発症の原因としては，
環境，体の状態，行動の 3 つがある．このうち環境，つまり街区歩行者の曝される暑熱環境の悪化は熱中症発症
リスクを増大させる．これに対し環境省では，暑さ指数（WBGT）の測定に基づいた熱中症予防情報を2006年から提供しており，その観測地点の数は全国約 840 地点[2]になる．しかし，これは観測網としては約 21km 四方としているため，街区スケールでの暑熱環境の把握はできていない[3]．この問題の解決方法の 1 つとして，観測機
器自体を移動させて観測する移動観測が挙げられる．これまでも，街区における暑熱環境の評価を移動観測により行う研究はいくつも行われてきた．しかし，こうした観測例の中でも特に放射に関しては移動観測している実例が少ない．そこで，本研究では街区における暑熱環境の把握のために，気象 5 変数（短・長波放射，気温，湿度，風速）を含めた移動観測を行なった．
2. 観測概要
横浜市西区みなとみらい街区において，短・長波放射，気温，湿度，風速の移動観測を行った．観測日時は2020
年 8月 4日，5日，7日，8日の 4日間で，10時から 16時の日中の間に 4 往復実施した．また，日傘の効果を検証するため，往路において測定機器は日射に当たるようにし，復路については傘で日陰を作ることで機器に日射が当たらないようにした．観測機器は，仲吉らによって開発されたウェアラブルな熱環境・人体生理計測システム

は 10 秒平均した値である．表 1 は移動観測地点の最も近くにある AMeDAS 観測所における気温と WBGT の値，
移動観測での出発点の建物の屋上において定点観測した
WBGTの値，同じ屋上にて可搬型観測機器を設置しその時に取得した WBGT の値から定点観測の値を引いたものを平均した値である．図 1 より，気温，WBGT ともに
移動観測中に大きく変動しており，定点観測では捉えきれない気温やWBGTの変化が存在することが表1と比較することでわかる． WBGT については，環境省が定める警戒から厳重警戒，危険までこの観測経路において存在し，短い区間で 3 段階の変化があることから，街区において高い空間密度で気象観測センサを配置する必要があると考えられる．
参考文献[1]消防庁「熱中症搬送者情報 2020」：
https://www.fdma.go.jp/disaster/heatstroke/post3.html[2]環境省「熱中症予防サイト」：
https://www.wbgt.env.go.jp[3]河野恭佑，植田弥月，稲垣厚至，小田僚子：移動観
測手法に基づく東京都市街地の暑熱環境評価，環境情報科学 学術研究論文集 31，2017[4]仲吉信人：ラグランジアン人間気象学，水文・水質源学会誌 vol29 No.4 pp.238-250,2016
29.7℃

往路

34.7℃

29.7℃

34.7℃

復路

[4]を基に作成された，可搬型気象測定機器を用いて測
27.0℃
33.0℃
27.0℃
33.0℃
定した．本システムは強制通風筒内に温湿度センサを配置することで，気温への日射の影響を低減させることが復路
往路出来る．また，付属している Globe Anemo-radiometer により，風速（U），短・長波放射（S・L）を計測でき，こ
図 1 気温（上）と WBGT（下）の移動観測結果
れらから『暑さ指数』とも称される WBGT を算出することが可能となる．またGPSを使用し位置情報も測定し
表 1 AMeDAS での観測値と移動観測機器の精度
た．
AMeDAS
定点観測 WBGTの差
3. 結果と考察
時刻
気温(℃)
WBGT(℃)
WBGT(℃)
分の平均値
移動観測で得られたデータの内，8月 5日の 11時 00分
31.5
31.1
30.6
〜11 時 20 分での観測の気温と算出した WBGT について， 11:00
1.21
11:10
30.9
30.9
移動観測に沿ったグラフを図 1 に示す．プロットした点
11:20
31.6
31

-323-

SP4-07+ (P3J, B1K)
大気安定度の違いによる都市における風速変動・暴風リスクの解析*

竹見 哲也・Guangdong Duan（京大防災研）

1．はじめに2018 年台風 21 号は，近畿地方を縦断し，近畿地方を中心として各地で暴風による被害が発生した．
特に大阪では，市街地・沿岸域・郊外など広範囲で被害が発生し，近年の都市災害として極めて影響の大きな事象となった．現代的な都市の暴風に対するリスクを把握することは，今後の気候変動の影響を考慮すれば，重要なことである．
我々はこれまで，都市の建物・構造物を陽に解像する LES モデルを用いて，市街地での風速変動の数
値解析を行い，都市における暴風リスクの評価を進めてきた（Takemi et al. 2019, 2020）．高層ビルや中低層ビル，大通りや公園など，都市の形態におうじて，街区毎に暴風リスクは大きく異なることが分かった．
本研究では，2018 年台風 21 号による暴風を想定
し，大気安定度を考慮した建物解像 LES モデルによる数値シミュレーションを行う．大阪市の市街地を
解析対象地域とし，都市での風速変動の特徴を定量化することを目的とする．
2．解析手法LES モデルとして PALM（Maronga et al. 2015）を用いた．モデル下端境界に実在都市の建物データにより，都市の形状を 2 m 解像度で陽に設定した．都市の建物データとして，国際航業による DSM デー
タ PAREA-LiDAR を用いた．
市街地建物分布の幾何学的特徴を定量化するため，
建物平均高さ，建物高さ変動の標準偏差，建物面積密度などの指標により評価した．水平格子幅 2 m でLES を実施することから，大阪市街地のうち南北 3km（主流方向）・東西 1 km（スパン方向）の領域を解析対象とした．なお，鉛直高度は 500 m までとした．この解析対象領域の中で，250 m 四方の範囲で各幾何学的指標を算出し，市街地の幾何学的形態と風速変動との関係を調べた．安定度の設定には，上端高度での温度を𝑇
300 K とし，地上温度を𝑇∆𝑇 ∆𝑇
12, 8, 4, 0, 4, 8, 12 の 7 通りに変化させ，温度の高度分布を線形とした．
3．結果とまとめ最初に，安定時∆𝑇
4と不安定時∆𝑇 4の計算
結果から，乱流運動エネルギー（TKE）の分布を示す（図 1）．不安定時の場合に，TKE はより大きな値となっていることが分かる．同様に，最大鉛直風速，
レイノルズ応力，熱フラックスといった各種乱流統
計量も，同じ傾向を示していた．
次に，市街地の幾何学的形態と風速変動に係る物
理量との関係を調べた．図 2 および 3 は，地上高 10m での突風強度（上端高度風速で規格化した最大瞬間風速）と都市形態指標との関係を示す．建物密度が低いほど，また高さのばらつきが大きいほど，突風が強くなり，この傾向は不安定時により顕著である．バルクリチャードソン数により整理した結果，不安定なほど突風が強まることが分かった．
街区毎に暴風リスクが異なることを理解し，今後の都市計画や気候変動適応策を策定することが求められる．

図 2：異なる安定条件での突風強度の建物密度に対する依存性

図 3：図 2 と同じ，ただし建物高さのばらつきへの依存性

図 1：地上高 10 m における乱流運動エネルギーの水平分布．(左)安定時∆𝑇-324-

4, (右)不安定時∆𝑇4．

SP4-08+ (P3J, B1K)

東京および東京国際空港における視程の変化*川 端 康 弘 , 梶 野 瑞 王 , 財 前 祐 二 , 足 立 光 司 , 田 中 泰 宙 , 清 野 直 子 (気 象 研 究 所 )1.

変化である．
東京のみ視程 10km 以上が観測された年間

はじめに視程は観測場所から見ることのできる距離の程度を総日数も示す．なお，視程観測の定義は地方気象台等表すものであり，どの程度見通しがきくかという情報の一般官署と航空官署で異なるが[3]，変化傾向を比較である．視程は気象解析のほか，航空機など交通機関

するため同じ図にプロットしている．

の運行や大気汚染の監視等に利用されている．視程の東京では 1959 年の 240 日をピークに年々減少してい低下は，雨や雪などの降水現象だけでなく，非降水時

る．1997 年前後は一時的に低視程日数が増えるが，2017にも発生する．これは水蒸気や人為起源・自然起源の年では 18 日しか観測されていない．同時に視程 10 km

エアロゾル粒子が関係している．視程は都市化とも関以上観測した日数は年々増加しており，近年では年間連しており，大気汚染が深刻になると低視程状態を引

300 日を超えている．一方，熊谷では 1960 年頃から低き起こす．本研究では近年における都市部の視程の実

視程日数が増えているが，東京に遅れて都市化が進ん態を把握するため，東京および東京国際空港 (羽田空だことが一因と考えられる．1966 年から 1990 年頃まで港) における視程の気候学的特徴について調査した．

ほぼ横ばい傾向を示し，その後は減少傾向となっている．羽田空港や成田空港においても低視程の発現頻度

2.

は減少傾向となっている．

解析データ

視程は一般・航空気象官署の目視観測データを用い

視程は社会活動と都市化に伴う気象場の変化を反映た．比較のために都心郊外の熊谷や成田国際空港のデしている．吸湿性エアロゾルは相対湿度に依存して粒ータも利用した．東京の観測地点は移転したが，本研径が変化することで，視程に影響を与える．都市化が究で示す結果は千代田区大手町の記録である．航空官

進む一方で，低視程日数が減少しているのは，都市域署の統計値については航空気候情報 (航空気候表) かの乾燥化と大気質の改善が関係していると考えられる．

ら取得した．日中を解析対象とし，天気や相対湿度，

東京の相対湿度の年平均値は年々減少しているが[4]，エアロゾル粒子として浮遊粒子状物質 (SPM) のデー

1990 以降に着目すると SPM 濃度の減少が顕著にみらタ[1]も利用した．

れ，都市部の大気環境が改善したことを示している．

結果と考察

図は東京・熊谷の低視程 (5km 以下) および羽田空
港・成田空港の低視程 (5 km 未満) の観測頻度の経年

350

100

東京 (VIS≧10km)
東京 (VIS≦5km)
熊谷(VIS≦5km)
羽田空港 (VIS<5km)
成田空港 (VIS<5km)300
観測日数 [Day]参考文献・データ[1] 国立環境研究所「環境数値データベース」大気環境データ.
[2] Nomoto, S., 1983, Geophys. Mag., 40, 193-284.
[3] 前田緑朗, 2015, 日本風工学会誌, 142, 29-35.
[4] 気象庁, 2014, ヒートアイランド監視報告 2017, 65pp.

250

90
70
60

200

50

150

40

100

30

50
0
1950

1960

1970

1980

1990

図: 低視程日数 (視程 5 km

80

2000

2010

[年]

-325-

発現頻度 (空港) [%]3.

以下／未満) の経年変化．
東京のみ視程 10 km 以上観測した日数も示す．空港については 5 年間平均の発現頻度をプロット (右軸)．観測時刻は熊谷が 15

20時，それ以外は 12 時の観10

測値．1981 年以前は既存

0

研究[2]の結果を図示．

SP4-09+ (P3J, B1K)
ニューデリーの大気質におけるパンジャブ野焼きとエアロゾル放射相互作用の影響○梶野瑞王（気象研、筑波大連携大学院）、Joseph CHING（気象研）、山地一代（神戸大）
Prakhar MISRA（地球研）、石川里桜（筑波大）、滝川雅之（JAMSTEC）、Prabir PATRA（JAMSTEC）、
林田佐智子（地球研、奈良女子大）
1. はじめにで再現されておらず、再現の困難な気流場であった

インド北西部では特に秋季に深刻な大気汚染にか、突発的な発生源（この場合は野焼きの可能性が見舞われる。気流の停滞による地上濃度の上昇に、高い）を考慮できていなかった可能性が考えられる。

収穫祭 Diwali 由来の花火や、またパンジャブ州およ

またエアロゾル放射相互作用を考慮した計算により、びハリヤナ州におけるコメから小麦への移行期間の高濃度を一部再現することが出来たが、このとき風1

野焼きの影響が複合的に作用する 。この季節に卓速が観測値に比べて著しく過小評価していたため越する北西風の風下に位置するニューデリーは、汚（図省略）、まだ問題の解決には至っていない。

染物質の大規模発生源でもあるため、ニューデリー
の大気質においては、ローカルの発生源と野焼きの双方の寄与が考えられる。しかし、数値モデルと発生源の不確実性が相まって、その定量的評価は難しい。そこで本研究では、ニューデリーにおいて PM2.5
が約 1000 µg/m3 に到達した 2019 年秋季の高濃度イ
ベント 1 を対象に、数値実験を行った。
2. 手法用いたモデルは領域気象化学モデル NHM-Chem2である。NHM-Chem は気象モデルとオンラインもし
くはオフライン結合した化学輸送モデルである。オ
フライン結合の場合は複数の気象モデル（WRF、

図 1. 11 月 3 日の計算された地上 CO 濃度（ppbv）。
左が dx=30km ドメイン、右が dx=6km ドメイン、上が人為起源、下が森林火災起源。〇がニューデリー。

asuca、SCALE）を用いた計算が可能である 3。気象予測の不確実性を考慮するために NHM と WRF を用
い、排出量（REASv2, GFAS）の不確実性を評価するために排出量を倍半分した計算を実施した。またエアロゾル放射相互作用を考慮するために、フィードバックを考慮したオンライン NHM-Chem の計算を実施した。

図 2. 2019 年 10 月 26 日から 11 月 9 日までのニューデリーにおける PM2.5 濃度（µg/m3）。点線が観測値（CPCB）、シェードが計算値の排出量と気象場の不確実性幅を示す。

3. 結果
図 1 に高濃度を示した 11 月 3 日 00 UTC の CO 濃度の計算結果を示す。図 2 に高濃度期間を含む PM2.5の 2 週間の時系列の一例を示す。
（図 1, 図 2 共にオ

参考文献[1] Takigawa et al., SOLA, 16, 77-80, 2020.
[2] Kajino et al., JMSJ, 97, 337-374, 2019.
[3] Kajino et al., GMDD, doi:10.5194/gmd-2020-229, 2020.

フライン NHM-Chem の結果。）11/2-5 の高濃度期間を除いて、観測結果はモデルの不確実性の範囲内に収まっており、用いた気象場と排出量の妥当性が示唆された。その一方で、11/2-5 のイベントはモデル

謝辞
本研究は、人間文化研究機構総合地球環境学研究所のプロジェクト（No.14200133）（Aakash プロジェクト）により推進された。

-326-

SP4-10+ (P3J, B1K)

気 象 化 学 モ デ ル Online_NHM-Chem を 用 い た
大気汚染が都市型豪雨に及ぼす影響に関する検討*梶 川 友 貴 1 , 2 , 梶 野 瑞 王 3 , 4 , 大 河 内 博 1
1
早稲田大学創造理工学研究科, 2 筑波大学生命地球科学研究群, 3 気象庁気象研究所,
4
筑波大学連携大学院
1．背景・目的

され，先行研究[1,2]で提唱されているシステムに矛盾

都市における短時間かつ局地的な豪雨現象（以降：都

しない結果であった．これについては今後，ソースレ

市型豪雨）のメカニズムについては，分析化学・安定

セプタ解析を行うことで大気汚染物質の起源解析も行

同位体学的研究から都市の大気汚染物質に注目した都

う予定である．

市型豪雨生成機構が提唱されている [1,2]．これは，都市の活動によって排出・生成される二次生成エアロゾ
ルが，上昇流によって上空に輸送されることで，雲凝結核 CCN もしくは氷晶核 INP として作用し，雲寿命効果および invigoration [3]によって，都市型豪雨が生成している可能性を指摘するものである．しかし，この仮説について数値モデルを用いた気象学的観点を踏まえて行われた研究はほとんど存在しない．本研究ではこの課題について，気象庁気象化学モデル
Online_NHM-Chem [4] を用いて大気汚染による都市型
豪雨への影響を定量的に明らかにすることを目的としている．
2．実験設定先行研究[1,2]において実試料の採取・分析が行われて

図 1 Online_NHM-Chem による 2018 年 8 月 27 日の豪雨イベントにおける各仮想実験間の比較

いる 2017 年 7 月および 2018 年 8 月の各 1 ヶ月間，関東平野を対象に計算を行った．化学場については，大陸の大気汚染の影響を考慮するために東アジア域（45km, 137×92），日本域（9 km, 72×57），関東域（3 km, 102×102）の順にネスティングした．さらに，人為起源大気汚染が豪雨に及ぼす影響を調べるために，人為起源
排出量を 0 %, 80 %にした計算も行った．
3．結果
以下には 2018 年 8 月 27 日の都市型豪雨事例に注目し

図 2 豪雨直前の上空における大気汚染物質高濃度域(Online_NHM-Chem による計算結果)て説明する．図 1 に示す通り，Online_NHM-Chem（FB

参考文献有り実験）では NHM（FB 無し実験）よりも降水が 3[1] Uchiyama et al., 2019, BUNSEKI KAGAKU, 69, 45-68.

時間早まり，人為起源排出量によって降水強度が変化[2] Sugo et al., 2020, J. Jpn. Soc. Atmos. Environ., 55,

した．これは，人為起源エアロゾル量が降水強度に対101-115.

して感度があることを示しており，今後はこれらエア[3] Rosenfeld et al., 2008, Science, 321, 1309-1313.

ロゾル直接効果 ari と間接効果 aci_CCN, aci_INP の ON/[4] Kajino et al., 2020, Geosci. Model Dev. Discuss.

OFF 実験を行い，定量的に明らかにする予定である．

[preprint] (in review)

また図 2 に示すように，降水予定域（早稲田）上空における大気汚染物質（SO42-, NO3-）が比較的高濃度になっていること様子が Online_NHM-Chem によって表現-327-

SP4-11+ (P3J, B1K)
Future projection of the August rainfall in the Tokyo metropolitan area
Quang-Van Doan (University of Tsukuba), Fei Chen (NCAR), Hiroyuki Kusaka (University of Tsukuba), Jie Wang
(Nanjing University), Mizuo Kajino (MRI), Tetsuya Takemi (Kyoto University)

1. Introduction
Projecting the change in future rainfall climate and its
extremes is the first step toward disaster prevention [1],especially in urban areas which have a large population.
Global warming is known to include more moisture
contents in the atmosphere, which increase convective
available potential energy (CAPE) and modify therainfall dynamics. However, the projection of global
warming impact on localized precipitation at a city
scale is not simple since the global warming effectsophisticatedly interacts with mesoscale mechanisms
such as urban heat island, land-sea or mountains breeze[2], that cannot be resolved at a coarse resolution of
global climate models. This study is aimed for
projecting the future change in localized precipitationin Tokyo, in summer month, August, under impact oftheglobalwarming
climateusing
pseudo-global-warming
dynamical
downscaling
approach.

2. Method
The convection-permitting Weather Research andForecast (WRF) model is employed for dynamicallydownscaling the future August rainfall climate up to
the 2090s from CMIP5 GCMs considering emission
scenario RCP8.5. The pseudo-global warming (PGW)
approach is used to generate future initial and boundary
conditions to force the WRF by adding climate
anomalies (between 2080 – 2099 and 1995 – 2014)
from GCMs ensemble mean onto the present climate in
the reanalysis data ERA-Interim. The control
simulation (forced by ERA-Interim) is used forvalidation against in-situ observation data (AMeDAS).
The results show that the WRF is able to simulate therainfall climate over Tokyo in August, in terms of both
diurnal variation and rainfall intensities.

3. Results
Future simulation is compared to the control simulation
at the present time. The results show that the rainfall
will significantly changes by 2090s over whole theTokyo region (Fig. 1). The change is not spatially andtemporally identical. Over mountain areas (north andwest) one can see the decrease of rainfall, whereas therainfall changes over sea and coastal urban area havepositive sign. Figure 2 show the diurnal variation of
rainfall spatially averaged over the land and sea. A
rainfall deficit over the land area during late afternoon

is obvious. Analysis of dynamics behind such changeshows that the CAPE increases is seen for whole day,but the convective inhibition (CIN) also increases
especially over mountainous area during the afternoon.
The enhanced CIN could prevent convection todevelop, which then results in the decrease inprecipitation.

Fig. 1. Spatial distribution of average hourly accumulated
rainfall in August. (a) is PGW simulation for 2090s (FT); (b) is
control simulation at the present time (PR); (c) is difference
between the two simulations. Results from the 2-2km
resolution domain 03.

Fig. 2. Diurnal variation of average rainfall in August from the
PGW simulation FT and present-time control simulation PR.
Results are spatially averaged over land (a) and sea (b).

4. Conclusions
This study show that the future rainfall increases over
the region at a significant level, especially over thecoastal urban area under impact of the warming
climate. However, there is decrease in late afternoon
rainfall over western and northern mountainous area,
which could be attributed to the enhanced CIN. We
suggest the analysis of the interactions between thewarming climate with land sea breeze and urban heatisland circulation should be done to deepening theunderstanding of future rainfall dynamics in Tokyo.
Reference:[1] Takemi et al., Hydrological Research Letters 10(4),119–125, 2016[2] Kusaka et al., QJRMS, 145, 2237-2254, 2019-328-

専門分科会５「気象衛星ひまわり８号・９号の利用とその後継衛星への要望」-329-

SP5-01+ (P3I, A2H)
ひまわり後継衛星のセンサーの検討状況について*別所康太郎・大和田浩美・坂下卓也・山本幹人（気象庁情報基盤部気象衛星課）

１．はじめに気象庁で運用している静止気象衛星ひまわり８号・９号については，2022 年度頃に８号から９号へとその役割を交代しつつ，2029 年度頃に運用を終える予定である．
ひまわりは気象庁の気象業務だけでなく，国内外で幅広く利用されており，宇宙からの気象観測体制を切れ
目なく維持していくためには，2028 年度にはその後継となる衛星を打ち上げる必要がある．わが国の宇宙基本計画でも，ひまわり８号・９号の後継の静止気象衛星は，
遅くとも 2023 年度までに製造に着手し，2029 年度頃に運用を開始することを目指す，とされている．
その一方，近年の気象災害は，台風のみならず，線状降水帯に伴う集中豪雨など極端な気象現象が顕著に現れるようになっている．これらの監視・予測のためには大気の気温や水蒸気の状態を常時，広範囲かつ立体的に観測することが重要である．静止衛星であるひま
わりには，日本を含む広く西太平洋を常時監視できるという極軌道衛星などの周回衛星にはない長所がある．
この強みを活かしつつ，ひまわりの後継衛星に最新の技術を導入することでその気象観測・予測能力を飛躍的に向上させて，自然災害の防止に寄与していくことが喫緊の課題となっている．
その一方，世界気象機関では，2040 年頃の静止気象
衛星への具備が望ましいセンサーとして，高頻度観測機能を備えた多バンドの可視・赤外イメージャや，ハイ
パースペクトル赤外サウンダ，雷イメージャ，紫外・可視・近赤外サウンダを推奨している．本発表では，後継衛星でのこれらのセンサーの性能や利用方法，搭載の可能性等の検討状況を報告する．

２．検討中のセンサー
可視・赤外イメージャについては，後継衛星では，現行の８号・９号の観測性能からの機能強化ができないかを検討している．具体的には観測バンドの追加や波長帯の変更，領域観測機能の強化，観測・処理・配信時
間の短縮，観測データの品質向上などである．
ハイパースペクトル赤外サウンダは，大気や雲・地表面などからの赤外放射を高い波数分解能で測定し，気温や水蒸気などの大気の鉛直構造を観測するセンサーである．静止衛星搭載型の同センサーは，すでに中国
や欧州で運用中または運用予定である．また米国でも次世代静止気象衛星での搭載の検討が始まっている．

台風・線状降水帯の予測精度向上や防災気象情報の高精度化の実現に向けて，同センサーの搭載はひまわ
り後継衛星でも極めて有力な機能になると考えられる．
気象衛星調整会議においても，全球の気温・水蒸気のプロファイルを取得して，数値予報の更なる精度向上に寄与するために，各国の静止気象衛星がハイパースペ
クトル赤外サウンダを搭載し，同センサーによる観測で地球を取り囲んだ状態（Geo-Ring）を目指すことが重要とされている．同センサーは，これまでのひまわりには搭載されていないため，気象庁ではその搭載の可能性や期待される効果について具体的な検討を行っている．
例えば，数値予報に与える効果を客観的に評価するた
めに観測システムシミュレーション実験を実施している．
雷イメージャについては，航空産業への情報提供や，台風の強度予報への活用などが考えられるが，こちらもこれまでのひまわりには搭載されていない．米国の静止気象衛星にはすでに搭載され，観測データも公開が始まっているため，それらのデータを利用して，同センサ
ーの性能や利用法などについて調査をすすめるとともに，その搭載の可否について検討を行っている．
紫外・可視・近赤外サウンダについては，オゾン，微量気体，エーロゾルの観測が可能で，主として大気汚染
物質の監視などに利用される．それらの主要な排出源となっている東アジア・南アジアは，ひまわりの観測領域からするとかなり西に位置しており，ひまわりの観測で効果的な成果が得られるか，慎重に評価する必要がある．

３．おわりに国土交通省の交通政策審議会気象分科会は，2030
年の科学技術を見据えた気象業務のあり方を提言として取りまとめている．その中では，重点的な取組事項の一つとして観測・予測精度向上のための技術開発が謳われており，気象・気候に関わる具体的な目標として，「半日前からの早め早めの防災対応等に直結する（線状降水帯の発生・停滞等に伴う集中豪雨の）予測精度の向上」や，「数日前からの大規模災害に備えた広域避難に資する台風・集中豪雨などの予測精度向上」が挙げられている．また，これらの目標を実現するための具体的な取組内容として，気象衛星を含む気象庁の基幹的かつ総合的な観測網について，更なる充実・高度化を進めることとされている．気象庁では，2030 年の目標
達成に向けて，ひまわり後継衛星も用いながら安全・安心な社会を実現できるよう取り組んでいく．

-330-

SP5-02+ (P3I, A2H)

次期ひまわり搭載イメージャーに関する検討（その２）*樋 口 篤 志 ・ 本 多 嘉 明 (千 葉 大 ), 中 島 孝 （ 東 海 大 ）， 石 坂 丞 二 （ 名 大 ）， 弓 本 桂 也 （ 九 大 ），堀 之 内 武（ 北 大 ）， 中 島 正 勝・木 村 俊 義・太 田 和 敬・橋 本 真 喜 子・棚 田 和 玖・村 上 浩 (JAXA)
1.

はじめに

た．一方，赤外域の更なる高解像度化には本質的な技

次期ひまわりに気象庁が搭載を検討しているイメー

術的課題があるため，1km 化のアプローチとして複数のジャーに関し，有志で検討した結果を昨年度気象学会

センサで採用される 3.9μm を活用するのが適切，との秋季大会にて報告した[1] ．昨年度の報告では，次期ひ意見があった．3.9μm は大気透過率が高く夜間も利用

まわり搭載イメージャーは2023 年度に製作を開始する可能であるため，昼は可視光，夜は 3.9μm を用いるこ

ため多くのブレークスルーを期待するのは難しく，第とで実質的に 1km 化が可能である．一方，3.9μm の放[2] [3]３世代イメージャーの機能・性能をベースに，1.

射輝度は小さく，特に低輝度域の感度向上に課題があ

観測バンドの追加，2.中心波長の変更，3.空間解像度

るため，より有効な利用に関しては更なる検討が必要の変更，4.観測頻度や範囲の変更，5.低軌道衛星センである．

サとの連携，等に関する検討結果について報告した．

2.2.中心波長の変更の再検討（青と緑波長）

本報告は前報告の反響等を踏まえ，再度検討を行なっ

大気・海洋・陸域モニタリングの観点から青，緑のた事象に関して報告する．イメージャー検討に関する

中心波長帯の再検討を行なった．結果的に青は 0.47

前提として，ひまわりは実用衛星のため既存の技術（セ(従来通り)，緑は 0.55 がベストであると結論づけた．

ンサ）の導入が原則となっており，主要光学センサメ

2.2.1. 0.47μm 帯 à 0.44μm 帯 à 0.47 μm 帯

ーカーによるイメージャーを念頭に置いた検討になる．
2.

大気研究では 0.44 が好ましいが，0.44 でなければダ

次期ひまわり搭載イメージャー仕様に関する検討

メというほどではない．一方海洋では 0.44 は溶存有機(その２)物の吸収が相対的に大きくなるためクロロフィル a 濃

次期ひまわりに搭載するイメージャーへの要望として現在のセンサの仕様との違いをリストアップすると度推定には 0.47 の方が望ましい，との結論に達した．
2.2.2. 0.51μm 帯 à 0.55μm 帯

以下のようになる．(1) 水蒸気帯の観測バンド数の違

植生に対する青波長情報との独立性や，他イメージい（3 バンド・2 バンド），(2) 赤外域の解像度 1km 化，

ャーで採用される 0.55 に合わせた方が比較・検証しや(3) 中心波長の変更，である．

すいことから 0.55 がベストである．

2.1. 水蒸気バンドの数

3.

観測領域・範囲頻度

7μm 付近の水蒸気バンド数はこれまでの 1 つから

H8/9 AHI 同様 10 分 FD，2.5 分 JP を基本観測とし，AHI, ABI は 3 バンドになった．
MSG/SEVIRI は 2 つで MTG

残りのスキャンキャパシティーを特定範囲の観測に活でも 2 つである．機械学習による AHI での降水推定解用するのが望ましい．

[4]

析 では，湿潤環境下での背の低い強雨推定時の水蒸

4.

気マルチバンドの有効性を説いたが，機械学習である

次期イメージャーの基本構成の検討としては上記のため 3 バンドなければ‥という訳ではない．同機械学

通りであり，今後さらに検討すべき点は観測精度，デ習を MSG に適応しても同程度の降水推定結果が得られータ提供レイテンシー，L1/L2 プロダクトの再処理，たため，多バンド化は必須だが 3 バンド必須とまでは

Cal/Val 等である．これらについても進捗があり次第発言い切れない．一方，水蒸気 3 バンド化で RGB 合成に

表時に説明する．

よるフルカラー表示が空気塊の定性的な違いの可視化

参考文献

[5]

おわりに

に有用である ため，これらのバンドの継続の必要性[1] 樋口ほか, 2020, 日本気象学会秋季大会, SP3-01+.

について広く意見を求めた方が良いと思われる．

[2] Bessho et al., 2016. JMSJ, 94 (2), 151-183.

2.2. 赤外域の解像度 1km 化[3] Schmmit et al., 2017, BAMS, 98 (4), 681-698.

静止気象衛星初期から搭載され，最も広く利用される 10μm の解像度 1km 化を望む声は大きく，例えば台
[6]

風研究

のブレークスルーに繋がるとの意見があっ[4] Hirose et al., 2019, JMSJ, 97 (3), 689-710.
[5] 樋口ほか, 2018, 気象研究ノート, 第 238 号, 1-9.
[6] Tsukada, Horinouchi, 2020, GRL, 47, e2020GL087ß637.

-331-

SP5-03+ (P3I, A2H)

推計気象分布における日照時間推定アルゴリズム*今 井 崇 人 , 若 山 郁 生 , 小 林 健 二 , 北 村 智 文 , 塚 本 暢 , 丸 山 拓 海 ( 気 象 庁 気 象 技 術 開 発 室 ),吉 田 良 ( 気 象 衛 星 課 ), 林 昌 宏 (気 象 研 究 所 )推計気象分布[1]は、アメダスや気象衛星の観測データなどをもとに推計した面的な気象実況情報
で、全国 1km メッシュ(陸上のみ)の値を 1 時間毎に気象庁ホームページ1で表示、また grib2 形式の数値データ2を（一財）気象業務支援センターから出処理(雲は移動することを利用)を追加した。また
山影対策として、1km メッシュ標高データに基づき直線の放射伝達経路を仮定した山影検出を行った（日照確率はそれぞれ、晴天積雪では 100%、山影
では 0%と設定した）。上記処理の最終結果を日照

配信している。2016 年 3 月から天気、気温を運用
開始しており、2020 年 9 月から日照時間を加えた。以下、この日照時間の推定アルゴリズムを紹介する。

確率と呼ぶ。
日照有無は日照確率が閾値を上回るかで判定した。閾値は、教師データから統計的に算出した太陽
天頂角及び日照確率の時間変動で層別化した定数値

日照時間は直達日射が 120W/m2 以上である（雲・大気・地形等に遮断される日射が約 91%よを基本に、リアルタイムで近隣のアメダス観測値(地方気象台・特別地域気象観測所)に基づく微修正り少ない) 時間の長さで定義される。この情報を面的に推定するため、ひまわり 8 号の日本域観測[2]の 2.5 分毎に日照有無を推定（日照有りの確率;以下、日照確率に基づく）、日照有りとなる時間を積算するアルゴリズムを開発した(図 1)。
日照確率の推定器は機械学習「勾配ブースティンが観測地点の近隣でなされる。
1 時間日照時間のアメダス観測と比較した精度
は、BIAS が 0.73 分、RMSE が 8.26 分であった。
差の要因は、雲域が局在的なときの推定雲域のズレによる過大・過少、取り切れなかった晴天時の積雪
誤判別による過少、地上観測との局所的な障害物表

グ木（Gradient Boosting Decision Tree）」[3]を用いた。教師データとしての日照時間には、なるべく局所的な障害物の影響を除いたアメダス観測値(地方気象台・特別地域気象観測所)を用いた。入力データには気象衛星ひまわりのデータ及び大気透過率

現の違いによる過大が支配的であった。
なお、2021 年 3 月にアメダス (地方気象台・特別地域気象観測所以外) では日照時間の観測を終了
し、これ以降は推計気象分布の日照時間を代替デー
タとして用いている。

などの数値予報データ、太陽天頂角などを用い、この中の雲に関わるデータは日の傾きを考慮して、直線の放射伝達経路を仮定した幾何学的補正を行った。ひまわりの可視バンドデータはおおむね日照確率とよい逆相関を持つが、晴天積雪及び山影において例外的である。晴天積雪対策には氷晶判別に有効

参考文献[1] 若山他, 2020, 測候時報, 87.
[2] Bessho, K., et al, 2016: An Introduction to
Himawari-8/9— Japan’s New-Generation
Geostationary Meteorological Satellites, J. Meteorol.
Soc. Japan, 94, doi:10.2151/jmsj.2016-009.

な近赤外バンドの衛星データを用い、ロジスティッ
ク回帰式などと比較して GBDT では積雪域の多く[3] Tianqi, C., et al, 2016: XGBoost: A Scalable
Tree Boosting System. In 22nd SIGKDD

を雲域と間違えず日照ありと推定できたが、山岳など輝度の高いエリアでは雲域への誤判別が残ったた
め、衛星画像の時間変化情報に基づいた晴天積雪検

Conference on Knowledge Discovery and Data
Mining, 2016

図 1 算出処理の流れ
1
2

http://www.data.jma.go.jp/obd/bunpu/
配信資料に関する仕様 https://www.data.jma.go.jp/suishin/shiyou/pdf/no13803-332-

SP5-04+ (P3I, A2H)
全天候赤外輝度温度データ同化に向けた、シミュレーションの検証とバイアス要因調査
岡本幸三 1、林昌宏 1、端野典平 2、中川雅之 1、奥山新 3
1:気象研究所、2:高知工科大学、3:気象衛星センター
1. 背景と目的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り、多くの数値予報センターが同化利用を行っている。現在は雲の影響を受けない晴天輝度温度（CSR: clear-sky radiance）の同化が主であるが、時空間分布や観測情報が限定的であるため、雲域も含む全天候域の輝度温度（ASR: all-sky
radiance）を同化すべく研究開発が進められている。その際、ASR 観測データの特性そのものに加え、数値予報モデルや放射伝達モデル（RTM）が
ASR をどの程度再現できるかを調査し、同化に適した条件や誤差特性を把握する必要がある。また
この調査は、予報モデルや RTM の改良に向けた検証としても有用である。
Okamoto (2017)は、領域メソスケール同化シス
テムを用いた ASR 再現性の調査を行った。本研
究はこれを発展させて、全球データ同化システムへの適用、観測とモデル計算値の系統的な差（OB バイアス）の要因の調査、その結果を応用した
同化前処理やモデル開発を行っており、その途中経過について報告する。

布である。GSM を用いた O-B は負値を取り、特に低温域で顕著である(a,b,d,e)。AHI のキャリブ
レーションバイアスは低温域で拡大するが-0.5K
程度なので（図略）、この大きな O-B 負バイアスは説明できない。一方 DARDAR から計算した OB では、低温域の負バイアスほとんど見られないことから(c,f)、GSM の上層雲（特に厚い雲）が過少であることに起因していると推測される。
さらに図 1 から、高温域では顕著な O-B 正バ
イアスが見られる。これは GSM および DARDAR
いずれから計算した O-B にも現れていることから、RTM において雲の吸収が過大であることを示唆している。Joint-Simulator を用いてもこの正バイアスの特性は大きく変わらないため(b,e)、
RTTOV に特有の問題ではないことが分かる。この高温域の正バイアスは薄い雲氷でよく見られることから（図略）、例えば両 RTM で用いている
雲氷有効半径の推定を精緻化することとの重要性を示唆している。
学会当日は、ASR 再現性調査に基づいた同化前処理の開発や、上層雲を増加させるための GSMの変更の試みについても報告したい。

2. 方法
謝辞：本研究は、JSPS 科研費 19H01973 及び本研究では、ひまわり 8 号可視赤外イメージャ
JAXA「第２回地球観測研究公募共同研究」の支AHI が観測する ASR に対して、気象庁全球予報援を受けたものです。
モデル GSM と高速放射伝達モデル RTTOV を用いて再現性や O-B バイアスの要因を調査した。観測およびモデルの雲量情報から、晴天域と曇天域を分けて O-B を調査した。さらに観測、予報モデル、
RTM それぞれの誤差の影響を切り分
け る た め 、 異 な る RTM （ JointSimulator; Hashino et al. 2013, JGR）との比較や、AHI のキャリブレーションの低温域でのバイアス量の推定を行った。また雲氷プロファイルとして衛星観測プロダクト（DARDAR）を用いて ASR のシミュレーションを行い、GSM 雲氷を用いたシミュレーションとの比較を行った。
図 1：2018 年 8 月一か月間の雲域での、AHI 観測輝度温度(K、横軸)
3. 結論
図１は ASR の観測と O-B の頻度分と、O-B(K、縦軸)の頻度分布。上段は AHI の band8（水蒸気や雲に感度）、下段は band13（雲に感度）を表す。輝度温度のシミュレーシ
ョン計算は、（左）GSM と RTTOV、（中）GSM と Joint-Simulator、（右）DARDAR と RTTOV を用いて実施。

-333-

SP5-05+ (P3I, A2H)

全天赤外輝度温度のデータ同化による極端気象現象予測*南 出 将 志 (東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 社 会 基 盤 学 専 攻 ),Derek J. Posselt (Jet Propulsion La bora tory, Ca lifornia Institute of Te c hnology )1.

背景

台風や線状降水帯のような極端気象減少は，その発にわたり全天赤外輝度温度同化実験を実施し，急速発
達時の台風強度予測の向上可能性について検証する．

達過程において，総観規模から滞留規模まで多様なスケールの現象が関連し合い，その予測が困難であるこ

2.

手法とが知られている．特に台風の急速発達過程は，カオス

本研究ではアンサンブルカルマンフィルターを用い性の強い対流スケールの影響を大きく受けるため，予た全天赤外輝度温度，及び現業機関で従来同化されて測不確実性が増大し，発達の有無を予測することすらいる観測データセットの同化実験を行った．予測モデ時に容易ではない．台風予測における誤差やバイアス

ルとして 3-km メッシュに設定した対流をシミュレー減少を阻む要因の一つとなっている．

ト可能な Weather Research and Forecast Model (WRF)を，

台風強度予測向上のためには，台風内部領域におけ

観 測 モ デ ル と し て 非 線 形 の Community Radiative

る観測の同化が効果的であることが知られている．しTransfer Model (CRTM)を用いた．モデルやデータ同化手かし，熱帯低気圧のほとんどは陸上に根差した観測網法に関する設定は Minamide et al. (2020)に従うが，特にの及ばない熱帯域の海上で生じ，発達するため，利用で赤外輝度温度の非線形性に対処するため，Minamide and

きる観測は非常に限られている．さらに，対流現象に伴Zhang (2017, 2019)により提案された観測・背景誤差モって，細かい時空間スケールで激しく変動する内部構

デル（AOEI, ABEI）を用いている．

造について，継続的に捉えることは非常に困難である．
最先端の静止軌道観測衛星であるひまわり８号や

3.

結果，結論

GOES-16 は，高い時空間分解能を持ち，発生から消滅

台風強度予測誤差の時間発展結果について下図に示にいたる台風の一生を通じて，対流活動の発生・発達にす．米国国立ハリケーンセンターによるオフィシャル

伴うシグナルを捉えられることが期待されている．特ガイダンス（OFCL）と比較し，本実験（APSU）の予測に，発達するかどうかわからず，航空機観測などの大規

誤差が 20%程度減少した．加えて，予測バイアスもゼ模な観測の実施が難しい初期の台風などにとっては，

ロに近づいており，全天赤外輝度温度観測のデータ同ほとんど唯一の観測ソースとなる場合も少なくない．

化を通じて，発達を過小評価する傾向が改善したこと

静止軌道衛星観測の効果的な利用は，強度発達を中心が分かる．本発表では，より体系的なパフォーマンス評とする台風予測を大きく向上させる可能性がある．本

価結果と共に，同データ同化手法における個々の対流研究では，大西洋にて発生し，GOES-16 にてその急速現象や線状降水帯，大気の川など多様な極端気象現象

発展を観測されたハリケーンについて，複数シーズン

への適用事例についても紹介する．

Figure: 台風強度予測誤差の時間発展．左は二乗平均平方根（Root Mean Square Error），右は予測バイアス．

-334-

SP5-06+ (P3I, A2H)

30 秒 ご と の 衛 星 デ ー タ の リ ア ル タ イ ム 活 用 へ の 期 待*三 好 建 正 , 本 田 匠 (理 研 計 算 科 学 )

1.

はじめに

本発表は、高頻度のデータ同化に 30 秒ごとの衛星デ究グループが開発した。
MP-PAWR は二重偏波レーダで、それまでの PAWR よりも多くの情報を取得する。

ータを活用できるか、という観点で議論する。ひまわ

また、データ処理も大幅に向上し、観測終了後、数り 8 号・9 号は、30 秒ごとに限られた範囲を撮像する

秒以内にデータが取得できる。これは、リアルタイム

機能があり、必ずしも夢物語ではない。30 秒ごとの衛の天気予報を考えると、非常に重要な性能向上である。

星データにどんな価値があり、それを活用するにはど

データを取得するのにかかる時間が、そのまま予報をうすれば良いのか。以下の点が議論のポイントとなる。

作成する時間に上乗せされるからだ。



雨粒が発達する前の積乱雲を捉える

2020 年のリアルタイム実証実験では、観測終了後、



数秒以内にデータが利用できること

概ね 4 分以内に 30 分後までの予報を発出し、安定的に
26 分以上のリードタイムを達成した。

2.

30 秒ごとに更新する天気予報

高頻度のデータ同化の意義は何か。端的には、小さなスケールの現象の予測可能性向上である。

3.

ひまわり 8 号の雲のデータ同化

ひまわり 8 号が捉える雲をデータ同化に生かす研究

気象には様々なスケールの現象が混在する。小さなも進めた。10 分で撮像されるデータをフルに生かすた

スケールほど変動が速く、短時間で非線形性が卓越し、め、10 分ごとに雲域を含む全天候の赤外放射輝度デー

急速に誤差が発達して、カオスとなる。積乱雲のレー

タ同化を行い、高頻度データ同化の利点を示した[3]。

ダデータを見ると、5 分の間に急変する。これをモデル

また、レーダは雨雲を捉えるが、雨雲が発達する前ので表現するには、相応の高頻度なデータ同化が必要と初期段階の雲を捉えることの効果も探った[4]。

なる。頻度が低いとその間にカオス性が卓越し、デー
タが時間方向に積み重ねられない。4 次元データ同化の原理が働かず、毎回コールドスタートするのと同様になって、予測は難しい。

4.

30 秒ごとの衛星データを生かす可能性

30 秒ごとの衛星データを活用するには、観測終了後、数秒以内にデータが利用できることが重要となる。小

筆者らの研究グループは、2016 年にスーパーコンピ

さいスケールの現象は変動が速く、予測可能性が短時

ュータ「京」とフェーズドアレイ気象レーダ（PAWR）

間に限られるため、秒単位の処理速度の向上が重要だ。

を生かした「ゲリラ豪雨予測手法」を開発した[1]。30

また、30 秒ごとの衛星データの有効性を明らかにす秒で得られるPAWR データを30 秒ごとにデータ同化する必要がある。30 秒ごとの衛星赤外データは、鉛直方ることで、4 次元データ同化の原理を 100m メッシュの向に急発達する雲を捉える。水平解像度も、相応に細モデルに適用し、急速に変化する積乱雲をよく捉えるかい方が良い。このような観点の観測システムシミュ

ことに成功した。

レーション実験が重要となる。30 秒ごとの衛星データ

この時、30 秒で得られる PAWR のデータ同化計算には、新しい時代の天気予報を切り拓くだろう。

10 分程度かかっており、実際の天気予報システムとして機能するには大幅な計算速度の向上が必要だった。

参考文献

それから 4 年かけて開発し、2020 年夏季に、30 秒ごと[1] 理 化 学 研 究 所 , https://www.riken.jp/press/2016/に更新するゲリラ豪雨予報のリアルタイム実証実験に成功した[2]。このスピードは世界でも例がない。
この際、2017 年に埼玉大学（さいたま市）に設置された世界初の実用型「マルチパラメータ・フェーズド
アレイ気象レーダ（MP-PAWR）」を使った。MP-PAWR
は、内閣府の SIP「レジリエントな防災・減災機能の強化」の施策として情報通信研究機構をはじめとする研

20160809_1/, (2021/2/15 閲覧)[2] 理 化 学 研 究 所 , https://www.riken.jp/pr/news/2020/20200821_1/, (2021/2/15 閲覧)[3] 理 化 学 研 究 所 , https://www.riken.jp/press/2018/20180118_1/, (2021/2/15 閲覧)[4] Sawada, Y., et al., 2019, J. Geophys. Res. Atmos., 124,
2546-2561. doi:10.1029/2018JD029643-335-

SP5-07+ (P3I, A2H)

静止衛星搭載ハイパースペクトル赤外サウンダの全球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 1 、 上 清 直 隆 1 、 石 元 裕 史 2 、 林 昌 宏 2
1:気 象 庁 情 報 基 盤 部 、 2:気 象 研 究 所
1.

背景

気象庁では、静止気象衛星ひまわり 8・9 号に続く後

測誤差も更新した。
3.

全球 OSSE の結果

継衛星の検討を開始した[1]。ハイパースペクトル赤外

気象庁の現業全球データ同化システムを用いて、サウンダ（HSS）は、後継衛星への搭載を検討している

2018 年 8 月の期間を対象とした実験を実施した。実験

測器の候補の一つであり、これを利用することにより

結果は、[3]で示した結果より晴天域の判定処理が有効

数値予報の予測精度が大幅に改善すると期待される。

に働き、疑似観測利用によるインパクトが明瞭になり、このため当庁では、平成 30 年度から観測システムシミ

解析場と予測場がともに真値としたラジオゾンデ観測ュレーション実験（OSSE）を行い、HSS を後継衛星にに近づいた。また、期間中に存在した台風（台風第 10搭載した場合の数値予報へのインパクトの評価を行っ号から台風第 21 号）に対する台風進路予測誤差では、ている[2,3,4]。本発表は[3]からの進捗として、HSS の疑

疑似観測の利用で改善が見られた（図 1）。

似観測データの利用に関して行った主な変更と、[4]以4.

降に実施した全球 OSSE の結果について報告する。

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

HSS の疑似観測データの利用に関する変更ことを想定した実験である。現在までに、3 時間ごとの疑似観測データは、欧州で計画されている MTG 衛

フルディスク観測の同化、南半球のみ 3 時間観測（北星搭載の HSS（名称は IRS）がひまわりに搭載されるこ半球は毎時観測）の同化など、様々な観測パターンを想とを想定して作成している。疑似観測データを作成す定した場合の数値予報へのインパクトの違いを確認しるための放射伝達モデル RTTOV の入力は ECMWF のている。今後はそれらの結果をまとめ、本大会にて報再解析値である ERA5 とし、当庁の数値予報システム

告・議論するとともに、HSS の有効性の評価検討に活との独立性を高めた。[3]では、RTTOV の出力のうち、かしていきたい。

2.

雲域を考慮して計算された輝度温度（全天候輝度温度）を疑似観測データとしていた。前処理で行う雲域の判

参考文献

定には、現業利用されている極軌道衛星の HSS の品質[1] 別所, 2019,気象学会春季大会予稿集,C160.

管理処理を適用し、その結果晴天域と判定された全天[2] 岡本ほか, 2019,気象学会春季大会予稿集,C162.

候輝度温度を同化していた。しかし、全天候輝度温度の[3] 大和田ほか, 2019,気象学会春季大会予稿集,C163.

値は入力である ERA5 の雲情報（雲量、雲水量、雲氷[4] Okamoto et al.,2020, https://doi.org/10.2151/sola.2020-028

量）に大きく依存することから、本 OSSE 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（TESTCNTL）[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。

-336-

SP5-08+ (P3I, A2H)

ひまわり後 継 衛 星 GeoHSS のメソ OSSE
*藤 田 匡 1, 岡 本 幸 三 1, 瀬 古 弘 1, 大 塚 道 子 2, 大 和 田 浩 美 3
1 気 象 研 究 所 、2 気 象 大 学 校 、3 気 象 庁 情 報 基 盤 部
１． はじめに
気象庁では、静止気象衛星ひまわり 8 号、9 号の後継衛星について、搭載測器の拡充に向けた検討を進めている。
ハイパースペクトル赤外サウンダ（HSS）は、大気の鉛直特性に関する詳細な情報を取得でき、多数の低軌道衛星に 搭載実績が ある 測器であ る 。 静止衛星搭載 HSS（GeoHSS）では高頻度観測も可能となるため、更に大きな有効性が期待される。このため、観測システムシミュレー
ション実験（OSSE）により、全球、及び、メソ数値予報シス
テムへの GeoHSS 同化のインパクト調査に取り組んできた（[1-5]）。これまでに、メソ数値予報については、平成 30
年 7 月豪雨、平成 29 年 7 月九州北部豪雨の事例での調査を実施した。本稿では、新たに行った令和2 年7 月豪雨
事例に関する調査について報告する。
２． OSSE によるインパクト調査
本メソ OSSE では、気象庁のシステムとの独立性が高く、かつ、高精度の場として、ECMWF の再解析 ERA5 を疑似真値場とし、その気温、及び相対湿度の鉛直プロファイ
ルを擬似観測として用いる。2020 年 3 月まで気象庁現業
メソ数値予報で用いられていた JNoVA 4D-Var [6]により、GeoHSS 疑似観測を他の実観測とともに同化し、インパクトを評価した。
３． 実験の結果
2020 年 6 月 30 日 03UTC～7 月 7 日 21UTC の同化サイクルを行い、7 月 1 日 00UTC～7 日 21UTC までの
初期値の予測の高層観測に対する検証を行ったところ、GeoHSS 疑似観測データの要素である気温、相対湿度のほか、直接同化をしていない風にまで同化サイクルや予測を通じてインパクトが及んだ（図1）。また、解析雨量に対する検証では、多くの閾値で予測後半を中心に改善のイ

ンパクトが見られ、予測のリードタイムを延ばす効果がみられた（図 2）。これらは、平成 29、30 年 7 月の豪雨事例とも共通の結果であり、広域に分布する GeoHSS 疑似観測の継続的な同化により、大規模なスケールの場が改善していることを示すとみられる。
7 月 6 日 18UTC の事例では、GeoHSS 疑似観測の同化により、中国地方付近の降水の予測で実況との対応が改善した（図 3）。梅雨前線上の低気圧、上層の谷、下層の暖湿気流入の表現に対応する変化を伴っており、同化サイクルを通じた GeoHSS 疑似観測による大規模な場の改善の効果が降水予測に及んだものと考えられる。これは、
平成 30 年 7 月豪雨で見られた例と類似の傾向であった。
一方、7 月 3 日 21UTC の熊本県付近の局地的な降水の集中の予測では、GeoHSS 疑似観測の同化のみからは改善が得られなかった（図 4）。これは、平成 29 年 7 月
九州北部豪雨の事例でも同様である。ERA5 に基づく疑似観測、データ同化、予報モデルの各分解能などによる限界とみられ、小さいスケールの現象の予測のための高度化は今後の課題である。
謝辞
本研究では気象庁情報基盤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。
参考文献[1] Okamoto et al., 2020, SOLA, 16, 162-168.
[2] 岡本ほか, 2019, 気象学会春季大会, C162.
[3] 大和田ほか, 2019, 気象学会春季大会, C163.
[4] 藤田ほか, 2019, 気象学会秋季大会, A153.
[5] 藤田ほか, 2020, 気象学会秋季大会, SP3-08+.
[6] Honda et al., 2005, QJRMS, 131, 3465-3475.
図 2: 対解析雨量スレッ ト ス コ ア のGeoHSS あり無しの差。20km 検証格子平均 3 時間積算降水量
検証。2020 年 7 月 1
日 00UTC 初期値～7
月 7 日 21UTC 初期値。縦軸:閾値、横軸:予報時間。赤が改善。

図 1: 対高層観測 RMSEの GeoHSS なしからの変化率。2020 年 7 月 1 日
00UTC 初期値～7 月 7 日
21UTC 初期値（56 初期値）。 (a) T, (b) U。枠付きの大きい記号は、改善/悪化が有意である場合を示す。青が改善。

図 3: 2020 年 7 月 6 日 18UTC の前 3 時間積算降水量。(a)解析雨量、(b) GeoHSS あり 5 日 18UTC 初期値 24 時間予測。
(c) GeoHSS
無しについての(b)と同様の図。

図 4: 図 3 と同様。2020 年 7 月 3 日 21UTC の前 3 時間積算降水量。予測は 3 日 00UTC 初期値 21 時間予測。

-337-

SP5-09+ (P3I, A2H)
静止衛星搭載ハイパースペクトル赤外サウンダを想定した
気温・水蒸気鉛直プロファイル推定手法の開発*林昌宏、岡本幸三（気象庁気象研究所）

大和田浩美（気象庁情報基盤部）、小山亮（気象庁大気海洋部）
1. はじめに

1 日 00 UTC～7 月 8 日 23 UTC（一時間毎）の 8

気象庁では、静止気象衛星ひまわり 8・9 号に続

日間における水蒸気（相対湿度）推定値の統計結果

く後継衛星の検討を開始しており（別所, 2019）、搭を示す。GSM の第一推定値から、IRS を用いた推載する測器の一つとしてハイパースペクトル赤外サ

定を行うことで対流圏の水蒸気場が、真値場であるウンダ（HSS）を検討している。HSS は数千ものERA5 のものに近づいていることがわかる。

チャンネルにより高分解能な大気鉛直プロファイルの観測を行うことが可能な測器であり、極軌道衛星

４．今後（LEO）に搭載された HSS は各国の数値予報セン推定した鉛直プロファイルを気象庁メソモデル

ターで同化され、日々の数値予報の改善に貢献して（MSM）に同化することで、そのインパクトを確いる。静止衛星（GEO）に HSS を搭載した場合の認する予定である。また、得られた鉛直プロファイ

インパクトは、たとえば Okamoto et al. (2020)が、ルから大気不安定指数を計算して熱雷事例での検証

欧州で計画されている MTG 衛星の IRS を疑似観測を行う等、ナウキャストにおける有効性を調査する

データとして数値モデルに同化することで予測の改予定である。1D-Var 処理の高度化については、

善が見られることを報告している。数値モデルへの

HSS の観測情報をさらに活用するため、1D-Var で利用に加え、高頻度な観測が可能な GEO HSS で利用するチャンネルを拡充することを予定しておは、大気不安定指数の推定等を通じ、豪雨等の時間

り、今学会ではその進捗について報告したい

的な変化が激しい大気現象の監視（ナウキャスト）
においても活用されることが期待される。
今学会では、GEO HSS として IRS を想定し、その観測から気温・水蒸気の鉛直プロファイルを推定する手法についての開発状況を報告する。
２.気温・水蒸気プロファイルの推定手法
気温・水蒸気量プロファイルの推定手法は、小山ほか（2019）の一次元変分法（1D-Var）の方法を

図 1. 線形理論による IRS の推定誤差（緑：IRS を利用しもとに開発した。IRS への適用に関しては、た推定、紫：背景誤差）。米国標準大気を仮定

Okamoto et al. (2020)を参考にして、1D-Var に利用するチャンネル（36 の気温チャンネルと 25 の水
蒸気チャンネル）や観測誤差共分散行列を決定した。図 1 に、開発した 1D-Var システムを用いて計算した、米国標準大気を仮定したときに期待される推定誤差（逆ヘッセ行列の対角要素の平方根：
Rodgers 2000）を示す。IRS を用いた 1D-Var では
特に、対流圏の気温、対流圏上・中層の水蒸気量の情報が得られることがわかる。

図 2. GSM 第一推定値（紫）と、1D-Var 推定値（緑）のERA5 に対する相対湿度の統計値
左図：ERA5 相対湿度に対するバイアス

３．GSM 第一推定値と ERA5 を用いた調査

右図：ERA5 相対湿度に対する標準偏差1D-Var の性能を確認するため、晴天を仮定し、ERA5 を真値場として RTTOV の放射計算に測器誤差程度のガウスノイズを加えた IRS の疑似観測デー
タを作成し、気象庁全球モデル（GSM）の第一推定

参考文献：
別所, 2019,気象学会春季大会予稿集,C160.
小山ほか, 2019,気象学会春季大会予稿集,P202

値を初期値とした 1D-Var 処理を行った。図 2 に、Okamoto et al.,2020, https://doi.org/10.2151/sola.2020-028

平成 30 年 7 月豪雨の期間に対応する、2018 年 7 月

Rodgers, 2000, World Scientific＊謝辞：本研究は，JSPS 科研費 JP18K03747 の助成を受けたものです。

-338-

SP5-10+ (P3I, A2H)

静止軌道からの雷観測の検討*牛 尾 知 雄 （ 阪 大 ）， 佐 藤 陽 祐 （ 北 大 ）， 吉 田 良 ， 吉 田 智 ， 林 修 吾 （ 気 象 庁 ）吉 川 栄 一 （ JAXA）， 佐 藤 光 輝 ， 高 橋 幸 弘 （ 北 大 ）

1.

はじめに

Thunderstorm や竜巻警報の精度向上，（３）森林火災警

対流圏の大気が地表からの加熱により不安定な成層

報，（４）同化による降水や雷放電の短時間予報の精度を成すとき，その不安定を解消するため積乱雲あるい

向上，（５）衛星からの降水量推定の精度向上，（６）台

は雷雨が発達する．一般的に雷雨は対流セルあるいは

風警報，（７）気候変動モニター，（８）レーダの補完，

降水セルの集合体で構成されており，そのライフサイ（９）航空機被雷低減および安全運行

クル中で，発達期のあられを主成分とする降水の形成

紙面の都合上，上記全てを詳述することはできないに伴い雲内で電荷分離が進行し電荷が蓄積される．そが，例えば，図 1 に示されるように，放電頻度が高い領

して，大気の絶縁破壊強度を越えたとき放電という形

域は，severe thunderstorm や竜巻の警報と一致している態をとって，雲内の電荷が中和される．これを雷放電とことが示されている．特にレーダ観測が疎な領域では，呼び，以上を総称して雷放電現象と呼んでいる．本稿で簡易に注意報や警報が可能となることがわかる．

は，静止軌道上からの雷観測ミッションについて検討
状況を報告する．
2.

衛星からの雷観測

雷放電観測を目的とした最初の衛星は，NASA/MSFCによる OTD (Optical Transient Detector)や，TRMM に搭載された LIS (Lightning Imaging Sensor)(Christian et al.,
1989, 2003)であり，衛星からの光学観測が，雷放電観測に有効であることを実証した．これらの衛星観測によって得られた観測データから，雷放電は主に夏半球の陸上で発生し，その頻度は約 50 flashes/s という結果が

図 1 放電頻度と severe thunderstorm および竜巻の警
報領域の空間分布図（Rudlosky et al. 2020）

得られている．これらの衛星による雷放電の Detection
Efficiency は 90％近くあり，観測技術として確立されつつある．その後，米国 NOAA では 2016 年に静止気象衛星搭載雷観測センサー（GLM: Geostationary Lightning
Mapper）が打ち上げられ，現在，その評価が行われつつある．欧州においても同様なセンサーが検討されており，こうした世界的な動きを受けて，日本においても「ひまわり」への搭載を念頭に，Mssion Inverstigaion
Team (MinT)雷分科会が組織され，検討が開始された．
3.

衛星からの雷観測の意義

衛星から観測される雷放電に関するパラメータは，

参考文献
Christian, H. J., R. J. Blakeslee, and S. J. Goodman, The
detection of lightning from geostationary orbit, J.
Geophys. Res., 94(D11), 13329-13337, 1989
Christian, H.J., R.J. Blakeskee, D.J. Boccippio, W.L. Boeck,
D.E. Buechler, K.T. Driscoll, S.J. Goodman, J.M. Hall,
W.J. Koshak, D.M. Mach, and M.F. Stewart, Global
frequency and distribution of lightning as observed fromspace by the Optical Transient Detector, J. Geophys.
Res., 4005, doi: 10.1029/ 2002JD002347, 2003.
Rudlosky, S., S. Goodman, K. Calhoun, C. Schults, A. Back,
B. Kuligowski, S. Stevenson, and C. Gravelle,
Geostationary Lightning Mapper Value Assessment,
NOAA Technical Report NESDIS 153, 2020

主に放電頻度（flashes/sec/km2）や放電の広がり（area）
等であり，これらがデータ同化，雷放電危険域推定，竜巻等警報等に用いられることになる．静止衛星からの雷観測データの意義は，次の 9 つに大別される（Rudlosky et al., 2020）．
（１）雷害の低減，（２）Severe-339-

専門分科会６「理学的観点と防災上の実用的観点からの線状降水帯の研究の整理」-340-

SP6-01+ (P3J, C3K)
線状降水帯のレビューと今後の課題
加藤輝之（気象大学校）
１．線状降水帯とはおらず、数値モデルの初期値となる解析値の不確
実性が大きくなる。その不確実性の低減を狙って、メソアンサンブル予報が開始されたが、水平解像度が 5km と十分だと言えない。また、海上での観測データの充実を狙って、船舶上での GNSS 可降
水量の観測が試みられており、解析値の精度向上が期待される。一方、線状降水帯の発生しやすい
大気状態が調査されており、Kato(2020)が提案した線状降水帯発生 6 条件は気象庁の現業予報業務でも用いられている。その予報精度向上にも線状
降水帯の発生特性の更なる理解が必要であり、線状降水帯の抽出条件の最適化とともに精度評価が急務である。その上で、AI 技術の活用も含めた
複数の予報手法を駆使すれば、線状降水帯の予測精度向上に繋がると考える。

線状降水帯という用語は、2000 年頃からメソ気象の研究者が使い出したもので、教科書としては“豪雨・豪雪の気象学”（吉崎・加藤 2007）の中で初めて紹介され、多くの集中豪雨をもたらす正体であることが説明されている。また気象庁の用語集では、「次々と発生する発達した雨雲（積乱雲）が列をなした、組織化した積乱雲群によって、数時間にわたってほぼ同じ場所を通過または停滞することで作り出される、線状にのびる長さ 50～300 km 程度、幅 20～50 km 程度の強い
降水をともなう雨域」と説明されている。集中豪雨と同様に、線状降水帯の統一的な定義はないが、解析雨量に代表される 1 時間～数時間の積算降水量分布で明瞭に認識することができる。また防災上の観点から、
降水量についての具体的な説明はされていない。

２．線状降水帯の形成と発生特性
線状降水帯の主な形成過程には、局地前線上に積乱雲が一斉に発生して線状に組織化する破線型と、下層風上側に積乱雲が繰り返し発生して既存の積乱雲と線状に組織化するバックビルディング型(図１)の２つがある。集中豪雨と線状降水帯の発生特性については、
津口・加藤(2014)や Kato(2020)が 24 時間および 3 時
間降水量、最大 3 時間降水量観測時での降水量 50mm以上の領域分布の縦横比を用いてそれぞれを定義することで調査している。それらの結果では、集中豪雨に対する線状降水帯事例の割合は約 50% であり、台風本体周辺を除くと約 3 分の 2 に達する。月別の割合(図２)をみると、集中豪雨は 9 月に一番多く発生し、台風本体周辺・その遠隔での発生が約 70% である。台風の影
響が大きい 8～10 月では台風本体近傍の線状降水帯の割合は 45% 前後とやや低い。梅雨前線付近で大雨が頻発する 6～７月では、集中豪雨のうち停滞前線による事例数が全体の 40% 前後あり、台風の影響が小さい 6
月では 69% になる。特に、6 月の停滞前線では線状降
水帯の割合は 93% に達し、6 月の梅雨前線付近で発生する集中豪雨のほとんどが線状降水帯による。また、事例数は少ないが、5 月も線状降水帯事の割合（～70%）が高く、低気圧周辺での線状降水帯発生数が多い。

図 1 バックビルディング型形成による線状降水帯の階層構造.

３．今後の課題
国土技術政策総合研究所が行った土砂災害をもたらした集中豪雨事例調査では、線状降水帯が半数以上の事例を引き起こし、1 事例当たりの人的被害は線状降
水帯によるものがそうでないものに比べて 3～4 倍になることが示されている。また、近年大雨の発生頻度が増えていることを鑑みると、線状降水帯の更なる理解と予報精度向上が不可欠である。破線型などの下層収束が顕著な環境場で発生する線状降水帯は現業の数値モデルでもある程度の精度で予報することができる
が、バックビルディング型形成による線状降水帯の予報には個々の積乱雲を解像できる水平分解能の数値モデルが必要である（Kato 2020）。また、線状降水帯を組織化する積乱雲を発生させる下層水蒸気は海上から流入するものの、海上での直接観測はほぼ実施されて

図 2 1989～2015 年での (a) 集中豪雨の総観場別発生
事例数（台風本体：台風・熱帯低気圧の中心から500km 以内、台風遠隔：同 500～1500km、停滞前線：
500km 以内）と (b) 線状降水帯の発生数およびその割合の月別推移. 抽出方法は Kato(2020)による.

-341-

SP6-02+ (P3J, C3K)

強雨域の統計解析に適した 5km 分解能解析雨量の変換手法*廣川 康隆 （気象研究所），加藤 輝之 （気象大学校）
背景と目的
線状降水帯含む強雨域を抽出し，その特徴を理解する
上で解析雨量は有効な資料となり得る．しかし解析雨量は
年代により作成手法や分解能（5km：〜2001 年 2 月，2.5km：
2001 年 3 月〜2006 年 2 月，1km：2006 年 3 月〜）等が変化するため，統計解析ではその特徴を考慮する必要がある．そこでトレンド検定および均質性検定から解析雨量の特徴を調べ，強雨域の統計解析に適した 5km 分解能解析雨量への変換手法を開発することを本研究の目的とする．
従来の 5km 分解能変換手法による解析雨量の特徴
Hirockawa et al. (2020)による， 5km 分解能に変換したア
メダス地点を含む格子での解析雨量（JMARA）とアメダスの，1989 年〜2020 年の 1 時間降水量 50mm 以上の年間発生数（NR1>50）を第 1 図に示す．Mann-Kendall 検定では，ア
メダスが「正のトレンド」である一方，解析雨量は「トレンドな
し」と異なった．他の降水量・しきい値による年間発生数でも同様に，アメダスと JMARA とでトレンドは異なる（図略）ことから，JMARA により抽出した強雨域の統計解析は長期変化を適切に反映し得ないことが示唆された．なお Wijngaard etal. (2003) による NR1>50 の均質性検定（Useful，Doubtful，Suspect に分類）では，アメダス・JMARA ともに Useful で，期間内の値は均質であることを示していた．
統計解析に適した解析雨量の 5km 分解能変換手法
従来の変換手法を拡張し，5km 格子内で東西方向 0.5km
毎，南北方向 1km 毎にそれぞれ移動させた 24 通りの 2.5km
格子平均の最大値（JMA+）および 5km 格子内 30 個の 1km
格子値の上位 1，3，4 位（Top01，Top03，Top04）を代表値とする変換手法（第 1 表）の優劣を評価する．各手法による1989 年〜2020 年の NR1>50 の変化（第 1 図）は，アメダスと同様に Top01 と Top03 が正のトレンド，JMA+と Top04 が均質（Useful）であった．他の降水量・しきい値による年間発生数の各検定結果（図略）も総括すると，長期変化をより適切に反映でき得るのは Top03 であった．この妥当性を，アメダスと JMARA，Top03 の 1989 年〜2020 年の NR1>50 の各検定の地理的分布から評価する（第 2 図）．JMARA では本州中心に負のトレンド域や Suspect 域が広がる一方，Top03 では九州や本州太平洋側で正のトレンド域や Suspect 域がやや多いもののアメダスの特徴に近い．つまり Top03 が統計解析により適していると診断できる．また 2006 年 3 月以降の解析
雨量の積算値は，本来の 1km 分解能で積算した降水量を5km 分解能に変換することで過大になることを抑制し（第 3図），より適切な統計資料として扱えることも確認できた．

第 2 図 1989 年〜2020 年の 1 時間降水量 50mm
以上の年間発生数の(a–c)トレンド検定と(d–f)
均質性検定の地理的分布．(a,d)アメダス，(b,e)
解析雨量(JMARA)，(c,f)Top03 解析雨量．

第 3 図 1989 年〜2020 年の 3 時間降水量 80mm
以上の年間発生数のトレンド検定の地理的分
布．(a)5km 変換後に積算した Top03 解析雨量，(b)積算後に 5km 変換した Top03 解析雨量．
第 1 表 解析雨量の 5km 分解能変換手法

第 1 図 1989 年～2020 年の 1 時間降水量 50 ㎜以上の年間発
生数．棒グラフはアメダス，実線は解析雨量（2006 年以降は5km 分解能変換手法で分類；手法の詳細は第 1 表参照）を示す．

-342-

JMARA

5km 格子内の固定 2.5km 格子値の最大JMA+

5km 格子内の任意 2.5km 格子値の最大Top01

5km 格子内 1km 格子値の上位 1 位

Top03

5km 格子内 1km 格子値の上位 3 位

Top04

5km 格子内 1km 格子値の上位 4 位

SP6-03+ (P3J, C3K)
線状降水帯発生環境の気象庁メソ解析によるコンポジット解析（第二報）
清野直子 1・津口裕茂 2, 1・廣川康隆 1・瀬古弘 1・清水慎吾 3（1：気象研究所、2：気象庁、3：防災科学技術研究所）
はじめに
津 口 ・ 加 藤 （ 2014 、 天 気 ） は 、 日 本 に お け る
1995 年～2009 年の集中豪雨 386 事例を統計的に解析し、台風・熱帯低気圧本体による事例を除いた、停滞前線や台風遠隔、低気圧等の総観規模擾乱・環境下での集中豪雨 261 事例のうち、降水分布域の形状が線状であったものが 64.4%（168 事例）を占めることを明らかにした。気象庁ホームページの知識 ・ 解 説 （ 天 気 予 報 等 に 用 い る 用 語 ） [1] で は 、「次々と発生する発達した雨雲（積乱雲）が列をなした、組織化した積乱雲群によって、数時間にわたってほぼ同じ場所を通過または停滞することで作り出される、線状に伸びる長さ 50～300km 程度、幅20～50km 程度の強い降水をともなう雨域」を線状降水帯と呼ぶと説明し、大きな災害の要因となる集中豪雨を引き起こすことがある、としている。
1.

線状降水帯は、停滞性の高いメソスケール降水シ
ステムが持続し、一定の地域にかかりつづけることで生じると考えられる。Unuma and Takemi (2016,
SOLA) は国内の準停滞性対流クラスターの発生状
況を調べ、対流不安定の度合いが強く、下層風の鉛直シアーが大きい場合に線状のクラスターが生じやすい事を示した。Kato (2020, JMSJ) は、大気下層の水平水蒸気フラックスや自由対流高度、大気中下層の湿度などが線状降水帯の発生可能性の指標になることを示している。しかしながら、線状降水帯をもたらす降水システムの形成や維持、強化の過程や要因には未解明の点も多い。ここでは九州の線状降水帯を対象に、発生時の気象条件（環境場）の空間分
布の特徴を明らかにする目的で解析を行った。

状降水帯の発生と関わりが大きいと指摘される気象要素について、線状降水帯とそうでない強雨事例との月別のコンポジット結果を比較した。
結果と考察
抽出事例の最も多かった 7 月の、500m 高度水蒸気フラックスのコンポジット結果を図１に示す。線状降水帯事例（39 事例）、線状でない強雨事例（35 事例）とも、九州西岸から南西海上に水蒸気
フラックスの大きい領域が延びているが、線状降水
帯事例のほうが水蒸気フラックスはより広い範囲で増加していることがわかる。こうした、水蒸気フラックス増大域の拡がりが線状降水帯事例の降水の持続性に寄与している可能性がある。環境の時間的継続性や他の気象要素の特徴についても解析を進める予定である。
3.

(a)[gm-2s-1](b)

データ及び解析方法
第一報（2019 年秋季大会 A361）と同じく、気象庁解析雨量（5 km メッシュに平滑化したデータ）に基づき、2009-2017 年（4-11 月）を対象に、
2.

①

前 3 時間積算降水量が 80 mm 以上の分布域が 5km メッシュで 10 格子以上

② ①の領域内の前 3 時間積算降水量の最大値が100 mm 以上③ さらに、①の領域が 5km メッシュで 20 格子以上かつ長軸対短軸の比が 2.5 以上の条件を満たす、陸上及び沿岸の強雨域を線状降水帯として、また、①と②のみを満たすものを線状でない強雨域として抽出した（Hirockawa et al., 2020に準拠）。第二報では、3 時間を超えて複数回抽出された降水域は一連の降水事例とみなすよう分類方法を改良した。降水開始の直前時刻の気象庁メソ解析値（3 時間毎・5 km 格子）を用い、先行研究で線[gm-2s-1]

図１ 九州における 7 月の(a) 線状降水帯事例および (b) 線状でない強雨事例に対する 500m 高度水蒸気フラックスのコンポジット図。
謝辞 本研究の実施にあたり、戦略的イノベーション創造プロ
グラム（SIP）第２期「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」（線状降水帯の早期発生および発達予測情報の高度化と利活用に関する研究）の支援を受けました。
[1] http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/yougo_hp/kousui.html-343-

SP6-04+ (P3J, C3K)

東アジア域の線状降水帯の統計解析*後 藤 優 太 ,1.

佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )

はじめに

次に，集中豪雨に占める線状降水帯の発生数の比率

線状降水帯は，幅 20km~50km，長さ 50km~300km のを図 2 に示す．このように，東アジア域で見ると九州

バンド状の集中豪雨で，数時間にわたりほとんど同じを中心とする西日本，南西諸島，東シナ海は線状降水帯

場所に留まり，大雨をもたらす(Kato 2020)．日本の集中の寄与が大きい地域であると分かった．

豪雨の約半数を占める一方，日本以外では観測数が少最後に，抽出された線状降水帯について，九州(図 2なく，統計的な研究は存在しない．また，大規模循環と青枠)の 6，7 月(梅雨期)を対象としてコンポジット解析の関係は事例解析に止まり，統計解析は存在しない．

を行った．九州の南で太平洋高気圧が張り出しを強め，本研究では，日本域以外の線状降水帯の発生状況を明

前線上のメソ低気圧との間で気圧傾度が強化された(図らかにするため，衛星全球降水マップ GSMaP を用い，3(a))ことを主要因として(図 3(c))，縁辺南西流による水海上も含めた東アジア広域で集中豪雨と線状降水帯の

蒸気フラックスが強化されていた(図 3(b))．

抽出を試みた．また，九州に着目して線状降水帯と大規

抽出数：917 事例
図 1 線状降水帯

模循環との関係を調べた．
2.

分布．色は走向．

使用データと集中豪雨・線状降水帯の抽出方法

GSMaP の降水強度から，3 時間と 24 時間積算降水量を算出し，1 時間間隔で使用した．地上雨量計で補正していないデータ(version.6)を用い，水平解像度は 0.1 度

図 2 2 度正方領格子である．解析期間は 2000 年~2019 年の 20 年間と域内の集中豪雨にし，冬季を除く 4 月~11 月を対象とした．解析領域は北占める線状降水帯

緯 22 度~46 度，
東経 110 度~150 度であり，海上を含む．

の比率(0~1)．

まず，それぞれの積算降水量の閾値を超えるものを選び，時空間的に近い事例を同一事例と判定後，下層が(a)地上気圧(b)950hPaFLWV と風(𝑞𝑣)′

乾燥している事例を誤検知として除外し，集中豪雨を客観的に抽出した．その中から 3 時間積算降水域を楕
円でフィッティングし，アスペクト比と長軸の長さから線状降水帯と線状以外の集中豪雨に客観的に分類した．下層乾燥の判定やコンポジット解析では ERA5 を(c)FLWV 偏差の風偏差成分使用した．ERA5 は 0.25 度格子である．また，台風関𝑞ത𝑣 ′連の事例を除外するため，RSMC Tokyo-Typhoon Centerの線形分解のベストトラックを使用し，豪雨と台風の中心が(𝑞𝑣)′ = 𝑞ത𝑣 ′ + 𝑞′ 𝑣ҧ + 𝑞′ 𝑣 ′′:気候値からの偏差
ഥ :気候値

1500km 以内の事例は除外した．
3.

FLWV(水蒸気フラックス)

結果抽出された線状降水帯の分布を図 1 に示す．過去の図 3 線状降水帯発生時刻における気候場との偏差．

顕著な線状降水帯として，H16.7 月新潟・福島豪雨やコンターは線状降水帯のコンポジット，(a)のハッチはH29.7 月九州北部豪雨等が抽出できていた．本研究は，気候値との偏差が t 検定 95%信頼水準で有意．

GSMaP の解像度や地形性降水の特性(Kubota et al. 2009)

参考文献

から，特に大気場から強制される比較的スケールの大[1] Kato, T., 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98, 485-509.

きい線状降水帯を中心に抽出できていると考えられる．

[2] Kubota et al, 2009, J. Meteor. Soc. Japan, 87A, 203-222.

-344-

SP6-05+ (P3J, C3K)

令和 2 年 7 月豪雨事例の環境場解析*細 谷 桂 介 (東 京 大 学 理 学 部 ),1.

佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )はじめに

アンサンブルシミュレーションの結果と気圧配置の「令和 2 年 7 月豪雨」では、7 月 3 日から 8 日にかけ平年差から、本事例での FLWV の増大には平年よりもて九州地方で多数の線状降水帯による豪雨事例がみら

南西に張り出した太平洋高気圧の分布が影響していた

れた[1]。本研究では、Kato(2020)[2]により提案された線ことが考えられる。そこで、PV inversion の手法を用い状降水帯発生の 6 条件のうち、「線状降水帯」の発生とて太平洋高気圧を弱めた初期値（3 日 00UTC）を作成

より明瞭な関係のある「500m 高度での水蒸気フラック

し、九州での FLWV および降水量を比較すると、高気ス（FLWV）」と「ストームに相対的なヘリシティ

圧の張り出しを弱めた場合で両者ともに顕著な減少が（SREH）」の二つの値に注目して、過去 20 年間の傾向みられた。

との比較や全球非静力学モデル NICAM による数値シ5.

ミュレーションを用いた解析を行い、本事例における

まとめ
以上の解析から、
令和 2 年 7 月豪雨における FLWV、環境場の特徴を明らかにする。

SREH の増大には、高気圧の南西への張り出しによる南

過去 20 年間の傾向との比較〜南西風の強化、降雨域に対する相対的な南風の強化、

2.

過去 20 年間の 7 月上旬の環境場について調べる。
FLWV= 𝜌𝑞𝑣の変動のうち、水蒸気混合比 q と風速 v の̅ からの偏差()′変動の寄与を、過去 20 年間の平均値()
(𝑞𝑣)′

′

′

そして梅雨前線付近での南北方向温度傾度の増大が影響していたと考えられる。
FLWV Anomaly80を求める。図 1 には、= 𝑞̅𝑣 + 𝑞 𝑣̅ + 𝑞′𝑣′と分離した結果を示す。2020 年 7 月上旬では風速の正偏60

差が大きく、また混合比は負偏差であり、風速がより強20

く寄与していたことが分かった。過去 20 年間のうち 7
月上旬に九州で大雨が発生した年は 2005 年, 2007 年,
2017 年、2018 年であり、これらの年でも、風速偏差の寄与が卓越する傾向は成り立っていた。

40

0
−20
−40
−60
−80

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

て得られる、鉛直シアの強さを示す量である。2020 年

2003（水平風の鉛直シア）の内積を 0〜3km の高度で積分し

2002

−100

2001

SREH は、積乱雲に対する相対風と渦度の水平成分

(qv)¢
qv¢
q¢v
q¢v¢

図１ 水蒸気フラックス𝑞𝑣の平年値からの偏差の寄与．

7 月上旬では相対風の南風成分𝑣 − 𝐶𝑣 の寄与と東西風の鉛直シア𝜔𝑣 が平年よりも大きく、これが値の増大に影響していたと考えられる（図 2）。東西風の鉛直シアには、梅雨前線に沿った領域で南北方向の温度傾度が平年よりも大きくなっていたことが影響したとみられる。また一般的な傾向として、下層の相対風南北成分・
東西風鉛直シアの影響が大きいことが分かった。
3.

NICAM によるアンサンブルシミュレーション
2020 年 7 月 3 日 00UTC の NEXRA プロダクト 20 メンバーを初期値とするアンサンブル解析を行った。3 日
00UTC の水蒸気量、風速と 3 日 18UTC の九州での降図2 2020年7月ストームに相対的なヘリシティ SREH

水量との相関係数の空間分布を調べると、南シナ海〜の各要素の鉛直分布（破線は平年値）．

東シナ海、太平洋の水蒸気と太平洋高気圧の縁辺流が参考文献

降雨に寄与していたことが示唆された。

[1] Hirockawa, Y., Kato, T., Araki, K., Mahiko, W., 2020,

4.

NICAM による感度実験

SOLA, 16, 265-270[2] Kato, T., 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98, 485-509-345-

SP6-06+ (P3J, C3K)

高知県室戸半島から北に延びる線状降水帯の客観抽出と発生環境場*西 井 章 ， 篠 田 太 郎 （ 名 大 宇 地 研 ）， 佐 々 浩 司 （ 高 知 大 理 工 ）
1.

はじめに

面積(降水域のグリッド数で定義)が 328 km2 であった。

四国地方東部では，主に台風接近時に室戸半島を起一般的な線状降水帯の定義[2]と比較すると，室戸ライン

点とし北に延びる停滞性の線状降水システム（線状降は比較的小型の線状降水帯であった一方，1 時間降水量

水帯。以降「室戸ライン」と呼ぶ）が形成（図 1）されが 100 mm を超す猛烈な雨をもたらした事例も複数確ることがある。この降水システムは長時間停滞するこ認された。

とで豪雨をもたらすことがあり，事例解析も行われて発生環境場については，室戸ライン内のエコー頂高

いる ものの，降水システムの形状や発生条件の普遍性

度出現頻度のピークが 8 km 未満である事例(Low-top 事等については明らかになっていない。そこで本研究で例)と 10 km 以上である事例(High-top 事例)とで大きく

は客観抽出を行うことで大雨をもたらした室戸ライン

異なっていた。いずれの事例も下層の水蒸気混合比はを複数抽出し，それらの形状的特徴や発生環境場につ非常に大きい値（~20 gkg-1）を示し，LNB も多くの事いて解析した。

例で 10 km 以上であった。一方で Low-top 事例では下

[1]

2.

使用データ・解析期間

層水蒸気フラックスが非常に大きく（>220 gm-2s-1）中本研究では室戸ラインの抽出に気象庁全国合成レー

層以上が乾燥していたこと，High-top 事例では Low-top

ダーGPV 降雨強度データ（1 km メッシュ，10 分毎）を事例と比較して全層で風速が小さく，これに伴い下層使用した。発生メカニズムや環境場の解析には気象庁

水蒸気フラックスも小さなっていた（150 ~ 350 gm-2s-1）

全国合成エコー頂高度，台風ベストトラックデータ，

他，中層以上が湿潤であったといった相違点も認めら

潮岬高層気象観測，AMeDAS 室戸岬，そして高知市にれた。これらから，Low-top 型では大量の水蒸気が四国設置されたウィンドプロファイラのデータを使用した。

東部に流入したことにより比較的背の低い降水システ

解析期間は 2004 年 6 月から 2020 年 9 月である。

ムであっても大雨をもたらした一方，High-top 型の事

3.

客観抽出手法

例では上層に対流を抑制する要因がなかったことため，本研究において用いた抽出手法は次のとおりである。

Low-top 型より少ない水蒸気量であっても大雨をもたi ) 降雨強度データから 1 時間積算降水量を作成し，20

らしたことが示唆された。発表時には降水の発生位置

mm 以上の降水域を 8 連結ラベリングにより定義する。

と地形との関係性，室戸ラインの走向を決定する要素ii) 降水域を最小面積で外接する矩形により近似する。

などについても議論を行う。

このとき，矩形の長さ，幅，走向（北を 0°，時計回り

参考文献

方向を正，反時計回り方向を負）を降水域の形状パラ[1] Umemoto et al., 2005, Proc. of 11th Conference on Mesoscale

メータとする。

Processes, JP7J.7.

iii) 抽出された降水域の内，①面積 100 km 以上，②幅
2[2] Kato, T., 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98, 485-509.

30 km 未満，③アスペクト比（長さと幅の比）3 以上，④走向が-20°～20°，⑤降水域の最南端が室戸半島（北緯 33.2°～33.6°，東経 134.1°～134.25°の陸上域）に存在，のすべてを満たす降水域を抽出する。
iv) iii)を満たす降水域が 2 時間以上連続で抽出され，かつ連続する 2 時刻間の降水域の和集合に占める重複率
が 0.1 以上ある場合，室戸ライン発生事例とする。事例
どうしの間隔が短い場合，事例間の連続性も確認する。

4.

抽出結果と発生環境場の特徴
本研究では合計で 17 事例の室戸ラインを抽出した。

平均的な室戸ラインの形状は長さが53 km，幅が10 km，

図 1 室戸ライン発生時の降水分布(2018 年 7 月 3 日 15JST)
赤破線で囲われた降水システムが室戸ライン。

-346-

SP6-07+ (P3J, C3K)

大気の川の予測可能性−ひ ま わ り 8 号 の 全 天 候 赤 外 放 射 観 測 の デ ー タ 同 化 に よ る2020 年 熊 本 豪 雨 予 測 を 題 材 と し て −*木 津 理 稔 (東 京 大 学 工 学 部 社 会 基 盤 学 科 ),池 内 幸 司 (東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 社 会 基 盤 学 専 攻 ),南 出 将 志 (東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 社 会 基 盤 学 専 攻 )
1.

背景

3.

結果, 結論「大気の川」は極めて多量の水蒸気を含む空気の流検出された各経度における大気の川について, 大気

れであり, 大量の水蒸気輸送を生じさせる. 大気の川の川の予測特性として位置と幅のばらつきがそれぞれは線状降水帯発生の要因の 1 つとも指摘されており,

ガウス分布とガンマ分布に従うことが明らかになった.

線状降水帯により甚大な被害の生じた 2020 年 7 月の熊この分布を利用することで大気の川の存在を確率とし本豪雨においても大気下層への多量の水蒸気の流入がて表現することが可能となり, 下図がその一例である.

観測されている (Araki et al., 2021) . 水蒸気輸送は降水

結果, 甚大な被害を受けた球磨川流域では 1 日以上前と比べて長い予測可能性があることが明らかになってから高い確率で大気の川が予測可能であったと明らかいる (Lavers et al., 2014) が, 流域に及ぼす影響というとなった. さらに大気の川の存在確率の時間変動を調観点から大気の川の予測の特徴は明らかにされていな

べることで, 存在確率の高い領域は空間スケールが小い. よって本研究では, 水蒸気場の観測に優れたひま

さいことから短時間で予測限界に達する可能性が示唆

わり 8 号の観測データ同化を用いたアンサンブル予測された. 本研究は大気の川の予測を確率として表現すから, 大気の川の予測がどれくらいの時間まで, どれるとともに, その応用可能性を示唆するものである.

くらいの精度で可能かという観点から, 大気の川の予測可能性を明らかにする.
2.

手法

本 研 究 で は WRF-EnKF (Weather Research andForecasting – ensemble Kalman filter) によるひまわり 8号の全天候赤外衛星観測データ同化プロダクト及びア
ンサンブル予測を用いる. モデルやデータ同化に関する設定は Minamide et al. (2020) に準ずるが, 予測モデ
ルにおける演算領域は東シナ海から西日本付近まで広く網羅した領域であり, メッシュは 9-km に設定した.
予測は 7/2 18:00, 7/3 0:00, 7/3 6:00 （本文中全て 2020 年,
世界協定時）の 6 時間ごとに開始し, 各時刻において60 アンサンブルメンバーによる予測を行う.
大気の川の検出には, 海陸や標高差など地形による影響を受けにくい相当温位を用いた. ごく小規模な対流スケールの現象による影響を排除するためフーリエ図：大気の川の存在確率の一例（7/2 18:00 予測開始の変換によるハイパスフィルターを適用した後, 347K 以

7/3 12:00 の予測）

上の相当温位塊で東西方向に最大の広がりをもつもの
を大気の川とした. 経度方向に着目し, 経度方向メッ

参考文献

シュごとに大気の川の位置と幅を定めた.

Minamide, M., et al., 2020, Journal of the Atmospheric
Sciences, 77 (12), 4277-4296.

-347-

SP6-08+ (P3J, C3K)

近年の豪雨災害事例に見られた降雨特性および環境条件の解析*中

七 海 (京 大 院 理 )・ 竹 見 哲 也 （ 京 大 防 災 研 ）はじめにと考えられることから，水蒸気フラックスの収束・発散

日本では，暖候期における集中豪雨が毎年のようにを解析した．大気の中下層（925hPa～700hPa）で大きな発生しており，河川の氾濫・低い土地での浸水などの水

水蒸気の収束が見られた．この収束域は，MAUL の発現

災害や，斜面崩壊による土砂災害に至るケースも近年領域とほぼ対応している．500hPa，300hPa では発散し続発している．このような豪雨事例について，降雨特性ているが，収束量と発散量を比較すると収束量の方がや気象条件から，豪雨災害の発生条件や発生メカニズ

大きく，鉛直積算の収支では，水蒸気は収束しているとムを解明することを本研究の目的とする．

いえる．

Bryan and Fritsch（2000）[1]は，湿潤断熱減率よりも大きな気温減率で，かつ飽和している大気層，湿潤絶考察

対不安定層（moist absolutely unstable layers：MAUL）

MAUL が存在する環境条件下では，地形による強制上が存在することを確認した．MAUL は，湿潤断熱線に対昇のような少しのきっかけがあれば対流が起き，積乱して絶対不安定な大気層のことであり、地形による強雲が作られ，雨が降る．また，MAUL というのは，空気制上昇のような，少しのきっかけがあればただちに積が飽和し，かつ気温減率が湿潤断熱減率より大きいと乱雲が発達するような極めて不安定な状況にあると言いう条件の絶対不安定層であるが，MAUL は長時間持続える．本解析では，特に MAUL に着目する．

することがある．MAUL の継続的な存在には，水蒸気の流入が必要である．

使用データおよび解析手法
本研究では，高層気象観測（ラジオゾンデ）データ・

結論

気象庁 MSM 客観解析データ・解析雨量データを使用し近年日本で発生した豪雨事例では，CAPE は著しく大て解析を行った．2020 年 7 月豪雨を含め，近年の暖候

きな値ではないが，大気非常に湿っていたことがわか期に発生した 5 つの豪雨事例に関して，MAUL や K 指数・った．また，MAUL の発現領域内で大雨が降り，MAUL の

可降水量などのパラメータの解析を行い，環境条件に発生・持続には水蒸気の収束が必要であることがわかついて調査した．

った．

事例解析の結果
気温・相対湿度・水蒸気混合比の鉛直プロファイルから，降水量の急増する時刻と同じもしくはそれよりも前の時刻に，下層から中層まで相対湿度が非常に高くなっていたことが分かった．また，環境パラメータの解析から，CAPE は著しく大きな値ではないが，相対湿度に関係のある環境パラメータの値は大きく，大気が非
常に湿った状態が持続していたことがわかった．さらに，MSM データを用いて上記の環境パラメータの高度毎の空間分布を見ることにより，可降水量が 60mm 以上，

図 1：MSM データによる 2020 年 7 月 4 日 3 時（日本標準時）の MAUL の厚さ（左）と底の高度（右）の分布図．青色の等高線は，
表示時刻から3時間後までの積算雨量が80mm．

K 指数が 36℃以上，500hPa 面の相対湿度がほぼ 100％

参考文献を示す領域で大雨は発生していた．MAUL の解析結果（図[1] Bryan, G. H., and J. M. Fritsch, 2000: Moist absolute1）より，MAUL の存在領域内で大雨が降り，また MAUL
は，長期間（24 時間以上）維持されることがわかった．
水蒸気の流入が MAUL の発生および維持に寄与している

instability: The sixth static stability state. Bull. Amer.
Meteor. Soc., 81, 1207-1230.

-348-

SP6-09+ (P3J, C3K)

仮想大気環境場での線状降水帯の数値実験*若 月 泰 孝 ・ 佐 藤 未 笛
茨城大学

1.

はじめに
日本で集中豪雨をもたらす線状降水帯の大半はバックビルディング（BB）型であるという指摘がある．
BB 型とは，一般に風の鉛直シアが強い場合，既に発達した積乱雲による下降流が風上側の未飽和な下層大気を持ち上げることで，積乱雲の風上側に新たな積乱雲を発生させて積乱雲群へと発達していくものであるとされている．しかし BB 型の発生・維持過程は未だ十分に理解されていない．本研究は，単一の積乱雲が BB 型線状降水帯へ発達していく過程を仮想環境での数値実験で再現し，そのメカニズムの一部を明らかにすることを目的とする．
2.

研究手法
雲解像大気モデルとしてCReSS を用いた．
ただし、発表においては NHM を用いた例も紹介する予定である．計算格子間隔は水平 500m．初期環境場は 2014
年 8 月 19 日 18 時広島付近の鉛直プロファイルを改変し水平均一に拡張して使用した．高さ 4km をピークとする南北方向の鉛直シアが特徴である．また、下層に強さを変えた東風を与えた．
2-1 ALB 法
数値実験において，仮想的な水平一様な大気場から対流を発生させるには初期擾乱が必要である．本
研究での初期擾乱として，対流初期に下層の空気を鉛直方向に断熱的に持ち上げた際の温度変化，水物質の相変化を考慮した気塊持ち上げ混合法（ALB 法）（野澤と若月 2013; 若月と佐藤 2021）を用いる．
2-2 温位傾度実験
線状降水帯の発生要因として，水平一様な大気環
境要件，既存の積乱雲に加え，地形やメソスケールの収束帯などの可能性が考えられる．本研究では初期環境場に図 1 のようなメソβスケール以上の降水帯による冷気プールを想定した温位傾度を与えて実験を行った．温位傾度は以下のような式で表した．
𝜃

𝐴

0.5

1.0
𝜋

arctan𝑥 𝑥
3000.0

exp

2

𝑧
500

'は温位偏差，A は最大温位傾度，x は東西位置，zは高度．ALB 法による初期擾乱は，xc の一点に置く．
3.

結果・考察
温位傾度を与えない実験では，BB は形成されなかった．即ち、鉛直シアときっかけとなる積乱雲だけでは BB は形成されない．一方，最大温位傾度(A)を-3℃とした実験では，断続的な積乱雲の発生が鉛直
シア風上側にみられた（図 2, 図 3）
．しかし，前の積乱雲が発生してから後の積乱雲が発生するまでの時間間隔は約 10 分であった．2014 年広島豪雨時の発生間隔が 40 分程度であったことや前の積乱雲が発達し下降流を発生させるまで時間間隔を考えると，
この間隔は短い．A=-1.5℃に設定し弱い東風を与えると BB 型が発生した．発生時間間隔は 20∼30 分で比較的良好な結果となった．しかし，A=-3℃に設定
し東風を与えると BB 型では一斉に積乱雲が発生した．冷気プールの外出流と東風の収束が強すぎると
BB は形成されない．このように、BB 型の形成維持には、大気安定度，鉛直シアに加え，メソスケール
冷気プールの外出流等と環境風が作る収束の強さとその分布に関係する可能性を示唆する．

図 1 与えた温位傾度(左：地表の温位偏差，右：緯度 30 度での鉛直
傾度断面図)(mm/h)

図 2 地上降雨強度の水平分布．20 分ごとの時間変化．A=-3．

(mm/h)

図 3 降雨強度の緯度時間断面図 (東経 130-130.1 の平均) ．
謝辞
本研究は，JSPS 科研費 JP18H01673，2019 年度名古屋大学宇宙地球環境研究所共同利用・共同研究の支援も受けた．本研究は，神谷明住香氏（名古屋大学），石澤凜人氏（元茨城大）の協力を得た．
参考文献
野澤知弘, 若月泰孝, 2013: 気塊持ち上げ混合による積雲対流シミュレーシ
ョンの初期擾乱作成手法, 日本気象学会 2013 年度秋季大会予稿集, p127
若月泰孝，佐藤未笛, 2021: 数値実験上の積乱雲の初期摂動手法の開発, 日本気象学会 2021 年度春季大会予稿集-349-

SP6-10+ (P3J, C3K)
上層トラフが梅雨前線上のメソαスケール低気圧および令和 2 年 7 月豪雨に与えた影響*栃本英伍 1,2・飯塚聡 1・大東忠保 1（1:防災科学技術研究所
1. はじめに
令和 2 年７月は九州地方を中心に集中豪雨が発生した。
今回の集中豪雨の発生に伴って、梅雨前線上にメソαスケールの低気圧（以後、メソα低気圧）の存在が複数回確認されており、豪雨との関係が示唆されている（Araki et al.
2020; Hirockawa et al. 2020）。また、メソα低気圧の発生・発達に伴って、上層トラフが接近しており、メソα低気圧
および豪雨への影響が示唆される。本研究は、特に九州地方の豪雨に着目し、対流圏上層のトラフがメソα低気圧および九州で発生した豪雨に与えた影響を数値シミュレー
ションを用いて調べた。
2. 実験設定
本 研 究 で は 、 Weather Research Forecasting (WRF)model(Skamarock et al., 2019)を用いてシミュレーションを行った。水平解像度は、 3 km(水平 1336 格子 x 1002 格子
x 50 層)である。シミュレーションの初期値・境界値には
JRA-55 (Kobayashi et al. 2015)を用いた。シミュレーション
開始時刻は、7 月 2 日 9 時、7 月 5 日 9 時, 7 月 6 日 15 時の ３ つ で あ る 。 雲 微 物 理 過 程 は Thompson scheme(Thompson 2008)を用いた。積雲パラメタリゼーションは用いていない。Mellow-Yamada-Nakanishi-Niino level 2.5 ス
キーム (Nakanishi and Niino 2006)を用いた。これらの設定
で、JRA-55 を初期値・境界値として行った数値シミュレーションを標準実験（CNTL）とした。また、3 つの初期時刻の実験をそれぞれ、CNTL02, CNTL05, CNTL06 とした。
上層トラフがメソα低気圧および豪雨に与えた影響を調べるために、上層トラフの影響を初期値・境界値から取り除いた数値シミュレーション（NOUL）を行った。110-130E,
30-50N の領域内における、500hPa より上層の渦位 (PV)偏差（6,7 月からの偏差で定義）によって誘起される 3 次元
的な風、温度、気圧場を Piecewise PV inversion (Davis andEmanuel 1991)を用いて求め、CNTL の初期値・境界値から除くことで、NOUL の初期値・境界値とした。また、３つの 初 期 時 刻 の 実 験 を そ れ ぞ れ 、 NOUL02, NOUL05,
NOUL06 とした。
3. 結果
a. 標準実験の結果
図 1 に CNTL によって再現された 12 時間降水量および24 時間降水量の結果を示す。CNTL02 では、熊本付近に 12
時間で最大 300mm 程度の降水を再現した（図 1a）。降水量としては過少であるが、概ねの降水分布は良く再現できていた。また、CNTL05 では、九州北部での 24 時間で200mm を超える降水量を再現していた（図 1c）。こちらも、観測と比較すると過小評価であり、位置も北側にずれているが、大まかな降水分布は再現出来ていた。CNTL06 でも九州北部で 24 時間最大 300mm 程度の降水を再現していたが、過小評価傾向であり、降水分布が少し北にシフトしていた（図 1e）。一方、大まかな降水分布は再現していたと考えられる。
b. 上層トラフの影響を除いた実験
上層トラフによるメソα低気圧および豪雨に対する影響を調べるために、CNT02 と NOUL02 の結果を比較する。

2:東京大学大気海洋研究所）
まず、7 月 4 日の降水量を比較する。NOUL02 では降水量は顕著に減少しており、九州での降水は鹿児島を除いてほとんど見られなくなっている（図 1b）。また、降水の分布は大きく南にシフトしている。この違いは、CNTL02 とNOUL02 のメソα低気圧の発達の違いに起因している。
CNTL02 では、中国大陸上で対流に伴って低気圧が強化され、その後東進して九州での豪雨に寄与する。一方、NOUL02 では、CNTL02 と比較してメソα低気圧の強化が顕著に弱まったことで、九州での豪雨も見られなくなった。
続いて、CNTL05 と NOUL05 を比較する。CNTL05 とNOUL05 のメソα低気圧の違いを調べたところ、NOUL05
における気圧の弱まり、東進の遅れが見られた（図略）。
一方で、降水量を見ると、NOUL05 では、少し降水域が南にシフトするが、九州北部で 24 時間降水量が 300mm を超える領域が見られ、量的に顕著な降水量の減少は見られなかった(図 1d)。
CNTL06 と NOUL06 のメソα低気圧を比較すると、こちらも NOUL06 では気圧の弱まりが見られた。また、CNTL
では東シナ海での低圧部の南への張り出しが見られたが、NOUL06 ではあまり見られなくなっていた。その結果、NOUL06 では、300mm をおける降水域は見られるものの、
CNTL06 と比較して降水域が北側の海上にシフトしていた（図 1f）。
発表では、上層トラフの影響についてのより詳細な解析結果を報告予定である。
謝辞
本 研 究 の 一 部 は 、 科 学 研 究 費 助 成 事 業 （ 19H05697,
20K21916）の助成による。

図 1 (a) CNTL02 と(b)NOUL02 における 12 時間降水量。(c) CNTL05と(d) NOUL05 における 24 時間降水量。(e) CNTL06 と(f)NOUL06
における 24 時間降水量。単位は mm。

-350-

SP6-11+ (P3J, C3K)

線状降水帯に関する情報に向けた気象庁の取組*髙 橋 賢 一 ・ 坪 井 嘉 宏 ・ 伊 藤 渉 ( 気 象 庁 ) , 益 子 渉 ・ 廣 川 康 隆 (気 象 研 究 所 ), 清 水 慎
吾 ・ 前 坂 剛 ( 防 災 科 学 技 術 研 究 所 ), 増 田 有 俊 ・ 末 吉 雅 和 (日 本 気 象 協 会 )1.

背景ら、この情報の果たす役割は、大雨による災害発生の危

線状降水帯は非常に予測が難しい現象である。線状

険度が急激に上昇していることを認識してもらうとと降水帯が発生するか否かというだけで無く、発生してもに、浸水想定区域や土砂災害警戒区域など、災害の危いる線状降水帯が今後どの程度持続するのか、同じ場険性が認められている場所にいる住民に対して、市町所に停滞するのかといった判断も難しい。しかし、平成村から発令されている避難情報や、危険度分布、河川の26 年８月豪雨や平成 29 年７月九州北部豪雨の様に、線水位情報等を確認する判断を促すこととした。

状降水帯が形成されて急激に洪水や土砂災害などの危
険度が悪化して大きな被害に至る事例がいくつも発生

3.

過去の事例を用いた分析しており、線状降水帯に関する何らかの情報発表が強過去気象庁が名称を定めた多くの気象現象のうち、く求められていた。この様な中、平成 30 年に取りまと線状降水帯が関連している以下の５事例を用いて、どめられた交通政策審議会気象分科会の提言においては、の様な条件で発表することが適切なものとなるか、ま概ね３～５年後を意識した目標として、「半日程度前かたその条件を通年で適用した場合に、どの程度の頻度

ら線状降水帯の発生・停滞等に伴う集中豪雨の発生可

で情報を発表することになるか分析を進めた。

能性を把握すること」が挙げられ、将来的には「半日程事例 平成 26 年８月豪雨（広島県）

度前から線状降水帯の発生・停滞等に伴う集中豪雨の平成 27 年関東・東北豪雨（栃木県）

可能性を確度高く把握し、これに伴う災害発生の危険平成 29 年九州北部豪雨（福岡県・大分県）

度分布も提供すること」も目標として挙げられた。

平成 30 年 7 月豪雨（広島県・福岡県）

この様に予測技術の向上に向けて取り組んでいる中、

令和２年７月豪雨（熊本県・福岡県）

令和２年７月豪雨において線状降水帯により再び大きこの結果、洪水や土砂災害発生の危険度が高まる中な被害が生じた。令和２年度に開催された「防災気象情で、大雨特別警報を発表する前のタイミング（図１参照）

報の伝え方に関する検討会」においても、十分なリード

で情報発表を行うことが可能な発表条件を設定し評価

タイムを確保して提供することは困難であっても、危した結果、年間で 20 事例前後の発表となることが判っ

険な線状降水帯が発生していることを迅速に周知してた。この条件を更に厳しく設定して発表回数を絞り込

少しでも被害の軽減に繋げるべきなどといった議論がむことは不可能では無いが、他方で短いリードタイム

なされ、実況から自動検出し、大雨への警戒を呼びかけを更に削ることになる等の問題点を考え合わせれば、るための情報を発表する取組に着手することとなった。

この内容で設定することが運用開始当初は妥当ではな
いかとの判断に至った。

2.

線状降水帯に関する情報の役割

線状降水帯そのものは頻繁に発生し多くは一時的に出水期からの運用が予定されているが運用開始後も引き続き検証を進めて改善を図って参りたい。

大雨をもたらすだけで大きな被害には至らず終了する。
このため線状降水帯の実況情報に求められるのは「発生している線状降水帯が顕著な災害に至る危険なものかどうか」の見極めである。この様な状況においては既に大雨となって自治体の避難指示等は発令されていることが多いと考えられ、本来なら避難などの対応が完了して情報が必要ないことが望ましい。しかしながら昨今の多くの線状降水帯における被害からは、対応が後手に回ったと思われる事例も見られた。このことか

図１ 過去事例における発表タイミング-351-

SP6-12+ (P3J, C3K)
線状降水帯の 2 時間先までの 3 時間積算雨量予測の精度検証
清水慎吾＊・前坂剛・加藤亮平・下瀬健一・平野洪賓・岩波越 (防災科研),増田有俊・安部智彦・齋藤泰治（日本気象協会）, 中川勝広(NICT)

１．本研究の目的
戦略的イノベーション創造プログラム(第 2 期 SIP)「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」の「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」は、九州地方の水蒸気観測、気象レーダおよびアメダス観測をリアルタイムで同化することで 2 時間先までの 3 時間積算雨量を 10 分毎に予測する技術開発を行っている。本稿では、2019 年 8 月 28 日に佐賀で発生した線状降水帯について、3 時間積算雨量の予測精度を検証し、線状降水帯からの学術的な定義と避難行動などの防災上に必要な実用的な定義について議論を行う。

2．予測手法図１ 2019 年 8 月 28 日 4 時を初期値とした 2 時間先までの積算雨量の予測
分布．
左上が観測，左下が BLEND 法，
右上が気象庁メソスケールモデル(MSM),
右下が気象庁降水短時間予測(通常版)を示す。

雲解像数値モデル CReSS を用いて九州全域 464 km×480 km を
水平格子解像度 1 km で、鉛直 50 層（モデルトップ 20.6 km）を用いて、384 コアによる並列計算で 10 分以内に 2 時間先までの雨量予測を完了させる。本研究で精度検証を行う事例（予備実験）の初期値・境界値については、気象庁 MSM の 3 時間毎の出力を利用し、時間方向に線形内挿することで 10 分毎の初期値を作成した。2020 年からの実験においては、MSM を 1 時間毎に利用可能な
LFM に置き換えて行っている。降水粒子の初期値の作成については Kato et al., 2017(JDR)の方法に従い、国交省 XRAIN の反射強度のデータを用いて行った。XRAIN の動径風や気象庁アメダスの
風向・風速を 3DVAR 法(Shimose et al., 2017: JDR)で同化した。
気象庁高解像度ナウキャストの予測と CReSS の予測をブレンデ
ィングすることでモデルのスピンアップ問題を解決させる。ブレ

図 2 2019 年 8 月 28 日 2 時から 5 時までの 10 分毎の初期値で予測した，ンディング法で得られた予測雨量には位置ズレが生じるため、積BLEND 法（赤棒グラフ）と気象庁速報版降水短時間予測（JMA-SRPF: 水色

算雨量において雨量ピーク値を過小評価する傾向にある。前半 1

棒グラフ）で予測された 2 時間先までの予測 3 時間積算雨量と観測 3 時間

時間先までの雨量予測を、ナウキャスト予測を用いて 7 km 四方

積算雨量（2 時の雨量は 1 時から 4 時までの 3 時間雨量を示す）を黒い実で最大値探査を行った結果を用いて、後半 1 時間を CReSS による線で示す.佐賀地点における青い実線(点破線)が 50 年（30 年）に一度の 3

予測を 11 km 四方で最大値探査を行った結果を合計することで 2

時間積算雨量を示し、破線は学術的な定義に用いられる 80mm を示す。

時間先までの予測積算雨量を求め、XRAIN で得られた過去 1 時間
積算雨量と合計し、3 時間積算雨量を評価する(BLEND 法と呼ぶ)。

4．線状降水帯の定義についての議論

3．線状降水帯の雨量予測結果した。図 2 の 2 時 10 分に（4 時 10 分までの過去 3 時間雨量）、3

SIP 線状降水帯の自動検出結果では、4 時に線状降水帯を検出
図 1 に 2019 年 8 月 28 日 4 時(以後、すべて日本時)から６時ま時間雨量が学術的な線状降水帯の定義として用いられる 80 mm をでの 2 時間積算雨量を示す。気象庁の解析雨量（図 1 左上）に対超えた。図 2 の 3 時から 4 時にかけて（5 時から 6 時までの過去

して、本研究の予測雨量（図 1 左下）は、雨量の過小評価となっ

3 時間積算雨量）、その後雨量は増え続け、50 年に一度の雨量をているが、気象庁 MSM（図 1 右上）と降水短時間予測（図 1 右下）

超え、5 時 50 分に気象庁が大雨特別警報を佐賀県、福岡県、長崎に対して、より観測に近い降雨分布を示している。図 2 は、図 1

県に発表したことに対応した。学術的定義を用いると、大雨特別の佐賀地点における予測された 3 時間積算雨量（2 時間予測と 1

警報に対して 2 時間程度早く検知できるが、必ずしも災害が迫っ

時間過去雨量の合計）の初期値毎の変動を示す。本研究の予測結た状況にあるとは言えないことがある。一方で、数十年に一度の果について、佐賀におけるアメダス観測による真値と 10 分毎の雨量に基づく現況判断は、リードタイムが確保できないが、確実

積算雨量を予測する速報版気象庁降水短時間予測(JMA-SRPF)の 3に災害が迫った状況にあると言える。数十年に一度の雨量を適切者で比較を行う。2 時 30 分以前は BLEND 法と JMA-SPRF の差は少なタイミングで予測することができれば、より長いリードタイム

なく、
両者ともに過小評価である。
2 時 30 分から 4 時までは BLENDを確保しつつ、災害が差し迫った危機的状況を自治体に伝えるこ法で過小評価が改善されている。4 時以降の予測において BLENDとが可能になると考える。本研究では自治体のヒアリング結果も法が過大となっている。

踏まえた 2 時間前予測情報の活用について議論を行う予定である。

-352-

専門分科会７「アジアの水文気候学的変動の予測可能性の向上に向けた
AsiaPEXの展望」-353-

SP7-01+ (P3I, B2H)
降水継続時間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,現所属:(株)NEXCO 中日本)
1. はじめに
極 端 に 強 い 降 水 の 強 度 は 、 ClausiusClapeyron(以下、C-C)の式から得られる大気中の飽和水蒸気量の増加率(約 7%/℃)と同等の割合で増加すると考えられている。しかし、観測データから推定された極端降水の増加率は 7%/℃を大きく上回ることが世界各地で報告されている[1]。一方、このような極端降水の大きな増加率は、総観
規模の降水と対流性の降水という異なるタイプの降水を区別せ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、前線などに伴う総観規模の降水は長い降水継続時間を有する。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[3]。
2. データと解析方法

端降水の強度は減少に転じる。これは、極端降水の強度が継続時間の長いイベントに比べて短い
イベントで小さいことと、気温が高くなるにつれて継続時間の短いイベントの割合が増加することで説明される。一方、より大きな降水強度を持
つ継続時間の長いイベントでは、12℃付近から CC の関係から予想される増加率を大きく上回る変化を示す。従って、将来の気温上昇により、前線等による総観規模の降水システムに伴う極端降水が著しく増加することが示唆される。

解析には AMeDAS で観測された降水量 10 分値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

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。

地点を用いた。
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 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。

謝辞: 本研究は，統合的気候モデル高度化研究プログラ

図 1 は各降水タイプにおける気温ビンごとの発ム（JPMXD0717935561）及び科研費（19H05697）の支援を受けた。

生頻度である。気温と共に継続時間の短いイベン
トの比率が増加する傾向が見られ、特に 20℃付近
から明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、先行研究[4]で指摘されていたように、高い気温で極

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] Hatsuzuka et al. 2021: npjClim.Atmos.Sci., in revision.
[4] 内海他, 2011: 水工学論文集, 55.

-354-

SP7-02+ (P3I, B2H)

イ ン ド •チ ェ ラ プ ン ジ C 帯 レ ー ダ ー の 解 析*村 田 文 絵 (高 知 大 理 工 ), 寺 尾 徹 (香 川 大 教 育 ), 久 保 田 拓 志 (JAXA),
H. J. Syiemlieh, L. Caj ee(NEHU), S. S. Kundu(NESAC), S. A. Choudhury( BMD)

1. はじめに
インド北東部メガラヤ高地の南部に世界的豪雨
地点チェラプンジ(25.27N, 91.73E, 1313mMSL)がある。我々の研究グループはこの地域の降水量分
布を転倒ます雨量計観測網を構築して 2006 年以降観測データを収集し，この豪雨地域の降水シス
テムの特徴を調査してきた。最近インド航空宇宙庁(ISRO)がチェラプンジに C 帯偏波ドップラーレーダーを設置した(図 1)。本稿は JAXA を通じて
ISRO より入手した 2019 年のモンスーン季 7－8
月のレーダーデータの解析結果を報告する。

2. 結果
解析期間中の雨量計によるチェラプンジ及びマ
ウシンラムの総雨量は約 4 千ミリ、最大日雨量は
約 400 ミリ、最大時間雨量は約 60 ミリだった。この地域は準 2 週間周期の季節内変動が卓越しており、7 月 7-14 日頃に顕著な活発期がみられた。図2 は活発期の中で最大時間雨量が観測された日の反射強度の時間高度図とチェラプンジにおける時
間雨量(UTC, LT=UTC+6 時間)を示す。この地域は
夜雨が卓越するが、この日はほぼ一日中降水がみられ、普段あまり雨が降らない日中午後に強雨があった。0－16UTC の間高度 4km 付近に融解層がみられる。また強雨時は高度 2km 以下で反射強度が強まっており、南から移動してきた雨雲からの雨が地形性上昇で生じた下層雲で強化された
seeder-feeder 過程による増雨が示唆される。反射強度が確認できる最大の高さ(降雨頂高度)は 0－
16UTC の間は地上から約 8km (高度 10km 未満)である一方で 16UTC 以降は地上から約 6km と低下した。この時の融解層は不明瞭であり、時間雨量も最大 20mm までだった。発表時には雨量計ネッ
トワークとの validation、夜雨が卓越する日変化に着目した解析も示す予定である。

図１ チェラプンジレーダー周辺の地形(単位:,m)とレーダーからの距離を 10km 毎の円で示す。赤い星印はディスドロメータの位置，赤い丸印は雨量計の位置を示す。

図２ (上)仰角 9°の PPI 画像を用いて作成した反射強度の時間高度図。縦軸は地上からの高度である。
(下)時間雨量。

-355-

SP7-03+ (P3I, B2H)

山岳域の地表付近降水量と地表面降水量*広 瀬 正 史 (名 城 大 学 )， 重 尚 一 （ 京 都 大 学 ）

1.

はじめに

3.

地表近傍の降水鉛直分布

衛星搭載降水レーダデータを用いて地形の急峻なア

上述の手順で地表近傍の降水を推定すると，多くのジア域の降水気候値を細かく解像すると，降水システ

地域で地表面降水量が増加する（図 1）．タクラマカンム群と推定誤差の局所的な特徴が見えてくる．空間的砂漠などの乾燥域では下方減少の降水鉛直分布が顕著に不連続な特徴は，抽出すべき変動に対するサンプリであるため減少傾向となるが，特に浅い降水が卓越す

ング充足度を判断するうえでも注視する必要がある．

る標高の高い山岳域や冬季の中・高緯度において補正

山岳域における降水の気候学的特徴を精確に捉えるたによる増加が顕著である．山岳域では地表付近高度がめに，不完全な衛星観測と空間的な広がりを捉えにく

数百 m ほど高くなるため，地表面クラッターが干渉すい地上観測の接点をさらに深く探ることが必要である．

る高度の降水推定値はより多く補正される．発表では

本研究では，衛星搭載降水レーダが観測する低高度のTRMM PR v.8 による 0.01 度分解能の分布図で見られる

降水と地表面の降水推定値の違いに見られる地域固有

山岳域の局所的な特徴についても紹介する．

の推定誤差について調査した結果を報告する．
4.
2.

データと手法

浅い降水の見逃し

浅い降水の見逃しによる欠損量も降水鉛直分布の補熱帯降雨観測衛星搭載降雨レーダ（TRMM PR）と全正と同程度の寄与がある．浅い降水の割合が 10%を超球降水観測計画主衛星搭載二周波降水レーダ（GPM

えるヒマラヤ山脈沿いや日本海側などで見逃しに関す

DPR）によって推定された各高度の降水強度データをる補正効果が 10%を超える（図 2）．発表では 3 か月平

用いる．ここでは 5 年間の DPR KuPR 06A データの結均値に対する補正を試みた結果も報告する．

果を述べる．
地表面クラッターが干渉しない最低高度を地表付近高度とする．この高度以下の降水鉛直分布を推定し，標準プロダクトの地表面降水量と比較する．環境（海陸，0 度高度）や構造（降水タイプ，降水頂，降水強度
鉛直勾配）によって上空の降水強度鉛直分布を特徴づけ，対応する地表近傍降水強度鉛直分布を全球規模で収集した直下付近の統計から選定する．大部分の地表付近高度に対応する 2km 以下の地表近傍降水強度を主に推定するが，地表付近高度が 3km 程度となる顕著な山岳域の補正も行う．
衛星直下付近の統計を参照し，走査端などでクラッ
ターが厚くなることによって生じる浅い降水の見逃し

図１ 夏季（上）と冬季（下）における地表近傍降
水強度鉛直分布の補正による降水量への影響

による降水の欠損量も評価する．この欠損量は地表付
近高度と浅い降水（降水頂 2.5km 以下）の割合に関連していることから，これらの変数を高分解能情報として作成し，ルックアップテーブルを用いて見逃しの影
響を推定する．なお，この欠損量は衛星直下付近の統計に対する差に対応するものであり，感度以下の降水の見逃しは含んでいない．
図２ 浅い降水の見逃しによる降水量への影響-356-

SP7-04+ (P3I, B2H)

2019 年 7 月 に ネ パ ー ル ・ ロ ー ル ワ リ ン 地 域 で 発 生 し た 豪 雨 の 発 生 過 程*平 田 英 隆 1 ， 藤 波 初 木 2 ， 金 森 大 成 2 ， 加 藤 雅 也 2 ， 佐 藤 洋 太 3 ， 藤 田 耕 史 3 ， 坪 木 和 久 2(立 正 大 学 地 球 環 境 科 学 部 1， 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 2， 名 古 屋 大 学 大 学 院 環 境 学 研 究 科 3)

1.

はじめに

度、水平風および全気柱積算した水蒸気量の偏差を示

JSPS 科研費国際共同研究強化（18KK0098）では、夏している。観測域の南東に、モンスーン低気圧が存在

季ヒマラヤ山岳域における降水変動の実態を把握するしている。モンスーン低気圧中心付近では、10 kg m-2

ために、2019 年 5 月中旬からヒマラヤ山脈東部に位置を超える水蒸気量偏差が生じている。低気圧中心付近するネパール・ロールワリン地域 6 か所（図 2 の丸）と比較して値は小さいが、観測域付近でも水蒸気量のにおいて雨量の現地観測を実施している。2019 年夏季

正偏差（≦4 kg m-2）がみられる。観測域（図 1 赤枠）の雨量観測は成功し、データを取得・回収することがにおける全気柱積算した水蒸気量の時間変化を調査しできた。雨量データを分析したところ、観測期間の中たところ、2019 年 7 月の中で、8 日が最も水蒸気量がで、3 か所（図 2 の緑丸）の観測点で、7 月 8 日に顕著高い値であった（図略）。この湿潤な環境場が、豪雨のな降水増加が観測されていたことがわかった。本研究

発生の一因と考えられる。また、後方流跡線解析の結では、7 月 8 日にロールワリン地域で発生したこの豪雨

果は、低気圧の循環を介して観測域周辺に水蒸気が流の発生メカニズムについて調査した。

入していることを示した（図略）。高湿潤場の形成にモンスーン低気圧が寄与していたことが示唆される。

2.

手法

豪雨の発生環境場の特徴を調べるために、ERA5 再解

4.

豪雨をもたらした降水システムの特徴

析データ（Hersbach et al. 2020）を用いた。さらに、豪豪雨をもたらした降水システムについて調査するた

雨をもたらした降水システムについて理解するために、めに、CReSS によるダウンスケール実験の結果を分析

ERA5 を初期値・境界値とする力学的領域ダウンスケー

した（図 2）。20LT 頃に、観測点の中でも Dongang（図リングを実施した。数値モデルには、領域雲解像モデ

2c の大きな緑丸）において強い降水を観測したので、

ル CReSS (Tsuboki and Sakakibara 2002) を用いた。水平ここではその時刻に注目する。ヒマラヤ山脈東部の斜格子間隔は 0.02°、計算領域はロールワリン地域を含む面に向かって、モンスーン低気圧に伴う南東風が吹い

81.0°E-89.94°E、26.5°N-29.06°N とした。SST には OISSTている（図 2a）
。降水分布に注目すると、尾根に沿って(Reynolds et al. 2007) を使用した。実験期間は、豪雨発降水が生じている（図 2b）。モンスーン低気圧に伴う湿生日（7 月 8 日）を含む 2019 年 7 月 7 日 18LT から 9

潤な南東気流が尾根の南または東側斜面で強制的に持日 1LT とした。

ち上げられた結果、降水システムが発生したと考えられる。この降水システムが、尾根の風下側に位置する

3.

発生環境場の特徴

観測点に降水をもたらしたと考えられる（図 2c）。この豪雨の発生環境場の特徴を理解するために、図 1 に2019 年 7 月 8 日における 500hPa のジオポテンシャル高

図 1 2019 年 7 月 8 日における ERA5 の 500hPa のジオポテンシャル高度（等値線）、水平風（ベクトル）、全気柱積算した水蒸気量の偏差（陰影）。
偏差は、2019 年 7 月の月平均から計算した。

降水システムは、20LT 頃に観測点付近で強まった後に北進しながら消失した。

図 2 2019 年 7 月 8 日 20LT(UTC+6)における CReSS の実験結果。6000 m
高度水平風と(a)地形、(b)地上降水。(c)観測点域周辺（a、b の赤枠）の地上降水の分布。丸は、雨量観測の位置を示す。

-357-

SP7-05+ (P3I, B2H)
雲解像実験におけるヒマラヤおよびその周辺域での夜雨再現実験*杉本志織 1、上野健一 2、藤波初木 3、那須野智江 1、佐藤友徳 4、高橋洋 5(1 JAMSTEC, 2 筑波大, 3 名古屋大, 4 北大, 5 都立大)1．はじめに
夏季にヒマラヤおよびその周辺域で発生する
降水はアジアの貴重な水資源であると同時に、積雲対流に伴う対流圏中上層の加熱によってモンスーン循環の形成・維持に貢献する。ヒマラヤ斜面とその南麓とでは異なる降水の日周期が観測されている。斜面では午後と夜間に 2 度最大となる日周期が卓越するのに対し、南麓では夜間～早朝にのみ降水の極大が現れる。夜間降水の発生要因として、広域のモンスーン気流と局地的な斜面
下降流との収束が示唆されているが、限定的な観測データから統計的に解析することは難しい。
近年、急峻地形を有するヒマラヤ周辺域でも雲解像実験が実施されるようになり、ヒマラヤ斜面
での局地循環やそれに伴う水蒸気輸送過程、雲微物理過程についての評価がなされている。そこで、本研究でも、水平解像度 2km の数値実験を実施
し、ヒマラヤ斜面及び山麓における降水の再現性を調べる。そして、斜面および南麓で夜間降水が発生する際にみられる広域循環の特徴や局所的な降水発生過程について解析する。
2. 数値実験設定
数 値 実 験 に は Weather Research andForecasting (WRF) モデル ver. 3.9.1.1 を用いた。
水平解像度は 2km とし、鉛直方向には不均一 50層を設定した。計算期間は 2003~2010 年の 6~8月とし、各年モンスーン最盛期である 7～8 月を解析対象とした。
計算領域は図 1 のとおりである。
初期値・境界値は ERA5 再解析データから作成し た 。 降 水 の 再 現 性 を 検 証 す る た め 、 GPM
IMERG V06B データおよび現地雨量計観測デー
タ (CEOP_AP)を用いた。総 観規模の 循環場やOLR 分 布 の 解 析 に は 、 ERA5 お よ び NOAAInterpolated OLR データを利用した。

の、空間パターンはよく再現された。WRF モ
デルにて再現されたヒマラヤ斜面および山麓
における領域平均降水量の日変化をみると、過去の観測や GPM IMERG 同様、山麓では深夜～早朝に降水量が最大となるのに対し、斜面では夕方と夜間に 2 度のピークが発生した。さらに、ヒマラヤ斜面降水について現地観測降水量と比較したところ、標高 3500m 以上の地点においては、午前中に一度降水量が減少し、午後に増加する様子が定量的に再現された。また、WRF モデルは、深夜に発生する 2 度目の降水
ピーク時刻を数時間遅く再現した。
ヒマラヤ斜面にて夜間降水が卓越する場合、活発な積雲対流域とともに低気圧性循環がベンガル湾の北西に出現し、ヒマラヤ斜面に水蒸気を輸送した。一方、ヒマラヤ山麓で夜間降水が卓越する場合には、monsoon westerly が南風に転向することで水蒸気が供給された。これ
らの広域循環によってもたらされた水蒸気が、
山岳地形／夜間の斜面下降風と収束すること
で、ヒマラヤ斜面／山麓で夜間降水が発生した。
斜面下降風は、放射冷却の空間パターンや降水の蒸発冷却によって局所的に強められる傾向がみられた。逆に、日中には斜面下降風が発生しないため、降水は主にヒマラヤ斜面の尾根域に集中した。これは、ヒマラヤ斜面では午後に降水のピークが観測されるものの、山麓では見られれない観測事実とも整合する。

3.

結果
WRF モデルにて再現された降水量の水平分
布を GPM IMERG と比較した。日中はヒマラ
ヤ斜面でモデルの降水が過大に再現された。一方、夜間には計算領域全体で過小であったもの

図 1 計算領域の地形．コンターは1000~8000m まで 1000m 間隔．

-358-

SP7-06+ (P3I, B2H)

アジアモンスーンオンセット前後における大気加熱過程の評価
寺 尾 徹 (香 川 大 学 教 育 学 部 )
1.

はじめに

ンスーン域に集中している(図 1)．

AsiaPEX の重要な対象であるアジアモンスーン循環

5 月中旬から 6 月上旬のアジアモンスーンオンセッ

は，現在の地球上でもっとも顕著な循環系の一つであト期の Qm は，ベンガル湾からベンガル平野にかけて大る．海陸分布とチベット高原の影響を受け，北緯 30 度

きい．オンセットに対応してこの領域の Me も大きく増付近に大きな大気加熱が与えられ，広範な経度にわた加した(図 2a)．
オンセットの後この領域の Me は減少し，る南北対流圏気温傾度の逆転が生じ，ユニークな循環

7 月以降には，Me と Qm の中心がヒマラヤ南縁域とチベ系が成立する．

ット高原上に移動した(図 2b)．

AsiaPEX は，アジアモンスーン循環への気候変動イ

降水のない格子においては，M と Qm には強い線形回ンパクトの解明を課題としている．そのためには，気帰関係が見られ，M の変動を Newtonian cooling によっ

候モデルによるアジアモンスーン再現性の向上が必要て説明できることがわかった．7, 8 月のアジアモンスー

である．気候モデルを用いた諸研究[1, 2]は，アジアモ

ン域における放射平衡高温位気塊質量 M0 と放射平衡

ンスーンオンセット過程の理解が，気候モデル再現性に至る時定数(約 6 日)を求めた．

の改善と将来予測おいて重要であることを示している．
そこで本研究は，アジアモンスーンオンセット過程

4.

結論

を対象に，大気加熱過程の評価を行う．特に，360K を高温期気塊質量 M の保存式を用いた非断熱的質量増

超える高温位気塊の対流圏上層への蓄積過程と，360K

加量 Qm の診断は．積雲対流加熱と放射冷却過程の解析を超える高相当温位気塊の大気下層での生成過程を診に使える．大気下層の Me の診断は，積雲対流加熱によ断する方法を提案する．

る Qm の増加の必要条件の推定に使える．これらを用いて，2017 年のアジアモンスーンオンセットに対して，

2.

データと手法

ベンガル湾からベンガル平野に流入する高相当温位気対流圏上層の高温位気塊と下層の高相当温位気塊の塊に伴う対流活動が重要であり，アジアモンスーンオ

ふるまいを記述するため，
2017 年の再解析データERA5ンセット予測可能性の重要な要素であることを示した．

を用いた．各格子における高温位気塊(温位 360K-375K)，
高相当温位気塊(相当温位 360K 以上)の単位面積当たりの質量(M, Me)と等温位面に沿った質量フラックス(F,Fe)，
高温位気塊質量の非断熱的増加量 Qm (apparent mass
source)を求めた．格子の非断熱加熱を伴う対流活動の有無の判定のため，GSMaP(version 6, 雨量計補正プロダクト)を用いた．

図 1 2017 年 7 月の Me の全球分布．
(a)

3.

(b)

解析結果

M, Me ともに，夏季アジアモンスーン域で特に大きいことが確認された．大気下層の Me，すなわち相当温位
360K を超える気塊は，そのほとんどが夏季のアジアモ
ンスーン域にのみ見られ，特にヒマラヤ南縁域やベン

図 2 2017 年(a)28-33 半旬, (b)37-42 半旬の Me 分布．

ガル湾に集中していた．全球積算 Me は 1 月の 1.13×
1013kg に対して，
7 月は 8.63×1014kg と約 76 倍に及び，

参考文献

さらにその 87%にあたる 7.52×10 kg が，60-120E,[1] Ashfaq, M., et al., 2017, Clim. Dyn., 49, 193-223.

10-40N のチベット高原を含む南アジア～東南アジアモ[2] Ashfaq, M., et al., 2020, Clim. Dyn., 52, doi:10.1007/

14

s00382-020-05306-2d.

-359-

SP7-07+ (P3I, B2H)

2020 年 の 活 発 な 梅 ⾬ ・ メ イ ユ に 対 す る イ ン ド 洋 の 影 響*⾼ ⾕ 祐 平 , ⽯ 川 ⼀ 郎 , ⼩ 林 ち あ き , 遠 藤 洋 和 , 尾 瀬 智 昭(気 象 研 究 所 )1.

はじめに2020 年の梅⾬期には，梅⾬−メイユが記録的に活発となり，⽇本では令和２年７⽉豪⾬が発⽣した．また，い海⾯⽔温には，2019 年秋のインド洋ダイポールモー
ド現象に続く⼀連の⼤気海洋変動が関わっていたと⾔える．

中国の⻑江，淮河流域でも甚⼤な洪⽔が発⽣した．これには，熱帯インド洋が平年より⾼温であったことが⼀

4.

まとめ

要因であったことが推察される．本研究[1]では，気象本研究の結果から，2020 年の活発な梅⾬・メイユの庁の季節予報モデルによる数値シミュレーションと解根本要因として，熱帯インド洋の⾼温な海⾯⽔温があ析値により，その影響を確認した．

ったことがわかった．さらに，この海⾯⽔温の状況は，2019 年秋の記録的な正のインドダイポール現象に続く

2.

数値モデル実験
気象庁の現⾏季節予報モデル（⼤気海洋結合モデル）

⼀連の⼤気海洋変動によってもたらされていたことが⽰唆された（図 2）．

を⽤いて，インド洋の⾼い海⾯⽔温の影響を調べた．
2020 年 4 ⽉ 26 ⽇を初期値とする予測実験と熱帯インド洋の海⾯⽔温を平年値にナッジングした感度実験感度実験を実施した．アンサンブルサイズは共に 52 メン
バーである．2020 年 6 ⽉〜7 ⽉の平均場を解析した．
3.

結果

3.1.

インド洋の⾼い海⾯⽔温の影響予測実験では，観測された平年より活発な梅⾬−メ
イユ降⽔が再現されている（図１）．実況と同様にインド洋で対流活発，北⻄太平洋（フィリピン東⽅）で対流
不活発な状況もよく再現されている．⼀⽅，熱帯インド

図１ 令和２年６⽉〜７⽉平均降⽔量の平年差．（a）

洋の海⾯⽔温を平年の値とした感度実験では，こうし

GPCP 降⽔量解析値，（b）（a）の東アジア域拡⼤図とた特徴が再現されていない．このことから，2020 年の⽔蒸気フラックス，（c）予測実験，（d）感度実験．

活発な梅⾬−メイユには，インド洋の⾼い海⾯⽔温が要因であったことが確認される．
3.2.

インド洋の⾼い海⾯⽔温の発⽣要因

本研究では，インド洋の⾼い海⾯⽔温が⽣じた要因についても考察した．2019 年秋には、過去の強い事例に匹敵する正のインド洋ダイポールモード現象が発⽣し，さらに，熱帯インド洋から⻄太平洋にかけて３極海⾯⽔温偏差パターンが持続した．これにより，南インド

図２ 2020 年 6〜7 ⽉のインド洋の⾼温な海⾯⽔温が洋熱帯域に記録的な沈降海洋ロスビー波を⽣じ，この梅⾬にもたらした影響の模式図．

結果，冬から春にかけて熱帯インド洋の南⻄域・⾚道域
で海⾯⽔温が⾼くなった．さらにこの⾼い海⾯⽔温が

参考⽂献

熱帯インド洋の南⻄域の対流を活発化させ，モンスー[1] Takaya et al. 2020, Enhanced Meiyu‒Baiu Rainfall in

ン循環を弱めた．これにより，北インド洋の海⾯⽔温偏

Early Summer 2020: Aftermath of the 2019 Super

差を上昇させた．このように 2020 年夏のインド洋の⾼IOD Event, Geophys. Res. Lett., e2020GL090671-360-

SP7-08+ (P3I, B2H)

東アジアの夏季降水量の将来変化：初夏と晩夏の違い*

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．はじめに東アジアの温暖化予測において、極端降水は増加傾
向がロバストに予測される一方、夏季の平均降水量はモデルや実験設定の違いにより変化傾向のばらつきが大きいことが指摘されている（Kusunoki,2018,ClimDyn、Ose,2019,JMSJ）。
遠藤らは 2020 年春季大会において、高解像度 MRIAGCM アンサンブル温暖化予測実験の解析から、６月は梅雨・メイユ降水帯が強化して東側部分（梅雨降水帯）がやや南下、７月と 8 月は東アジアの大陸北部とその近海で降水量増加の傾向がロバストに予測される一方、
7 月は梅雨・メイユ降水帯の予測ばらつきが大きく、8月は太平洋の降水量変化が小さい、等を示した。本講
演では、MRI-AGCM3.2（大気 60km 格子、Yoshimura 積雲）による感度実験に基づく将来変化の要因について報告する。
２．MRI-AGCM 感度実験
実験リストを表１に示す。HP 実験は現在実験、HF 実
験は 21 世紀末（RCP8.5 シナリオ）の将来実験である。
大気モデルに与えた海面水温（SST）は、HP 実験では観測値、HF 実験では CMIP5 モデル平均偏差を観測値に加えたものを用いた。これらに加えて感度実験を行い、将来変化（HF－HP）を４つの要因に切り分けた。すな
わち、①SST 一様昇温：Exp1－HP、②温室効果ガス（GHG）
増加の直接影響（陸面昇温）：Exp2－HP、③熱帯 SST パ
ターン変化：HF－Exp3、④北半球中高緯度 SST パター
ン変化：HF－Exp4 である。
ここで、Exp1 における 2.74℃
昇温は HF 実験における熱帯平均 SST 偏差に相当する。

表１ MRI-AGCM 感度実験リスト
実験名 GHG濃度
HP
現在
HF
将来
Exp1
現在
Exp2
将来
Exp3

将来

Exp4

将来

海面水温
年数 メンバー数
現在
25
3
将来
25
3
一様昇温（2.74℃）
25
3
現在
25
3
将来
25
3
（ただし熱帯域は一様昇温）
将来
25
3（ただし30N以北は一様昇温）

図１ 日本付近（125E-145E 平均）の降水量変化（陰影、mm/d）の月・緯度断面図。(a)将来変化(HF-HP)、(b)感度実験の総和、(c)GHG 増加（Exp2-HP）、(d)SST
一様昇温（Exp1-HP）、(e)北半球中高緯度 SST パター
ン変化（HF-Exp4）、(f)熱帯 SST パターン変化（HFExp3）。実線：現在気候、斜線： 信頼度 95%以上の偏差。

３．結果
日本付近の降水量変化を図１に、300hPa 東西風変化を図２に示す。初夏（６月）の降水量変化では、SST 一様昇温および熱帯 SST パターン変化の影響が大きく、これに伴う水蒸気増加および上層偏西風の強化・南下が重要な役割を果たしている。
一方で晩夏（７月と８月）になると、GHG 増加（陸面昇温）および北半球中高緯度 SST パターン変化（太平洋中緯度の大きな SST 昇温）の影響も重要になる。これは上層偏西風の弱化・北上および大陸下層の南風強化をもたらし、初夏の要因影響を打ち消す方向に働く。
このため、７月の梅雨・メイユ降水帯の温暖化応答は
6 月よりも不明瞭になると考えられる。
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。

図２ 300hPa 東西風の他は図１と同じ。

-361-

2021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

橋本

明弘

副委員長

平松

信昭

渡部

雅浩

委員

石戸谷重之

廣岡

俊彦

〇石元

裕史

堀之内

武

三好

建正

〇伊藤

純至

〇宇野

史睦

〇工藤

玲

小山

亮

日下

博幸

楠

研一

澤田

洋平

清水

厚

出牛

真

那須野智江

西本

秀祐

西森

基貴

〇野坂

真也

〇林

昌宏

平原

翔二

〇廣川

康隆

藤部

文昭

〇益子

渉

松山

洋

茂木

耕作

安成

哲平

〇渡 邉

俊一

（〇印：委員会事務局）
事務補佐

江口

恵美

［大会実行委員会］
大会実行委員長

植田

宏昭

事務局長

松枝

未遠

事務局
実行委員

櫻井南海子
釜江

陽一

日下

博幸

久保田拓志

古賀

聖治

菅田

誠治

高根

雄也

田中

博

中村

祐輔

西森

基貴

原田真理子

2021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
東京都港区虎ノ門 3-6-9 気象庁内

ISSN 2435-3299 （オンライン）
ISSN 2435-3280 （冊子版）-362-