水文・水資源学会誌，Vol.16,No.4,pp368-374

AMeDAS データによる暖候期降水量と最大 1 時間・日降水量の関係
Relationship Between Warm Season Precipitation and Highest Hourly and Daily Precipitation Based on AMeDAS Data.
牛山 素行*(東北大学大学院工学研究科附属災害制御研究センター)
寶 馨**

USHIYAMA Motoyuki(京都大学防災研究所)

Disaster Control Research Center, Graduate School of Engineering, Tohoku Univ.

TAKARA Kaoru

Disaster Prevention Research Institute, Kyoto Univ.
Abstract

This paper examines the relationship between the warm season precipitation and the historical highest hourly and daily
precipitations based on AMeDAS data during 20 years ( 1979 - 1998, 1148 observatories ) for simple estimation methodof heavy rainfall. The linear regression equation is obtained for the historical highest (20-year highest) precipitation andthe warm season precipitation from April to October, which indicates highest correlation. The equation is used formapping of 20-year precipitation estimates. The equation is also used to define the "heavy rainfall blank areas", in whichsome AMeDAS observatories have the historical highest precipitation smaller than one estimated by the equation.
Defined "heavy rainfall blank areas" are around border between Akita Pref. and Iwate Pref., east area of Nagano Pref.,north area of Nagano Pref., Hokoriku district, Hiroshima Pref., Fukuoka Pref., south area of Kumamoto Pref. and eastarea of Kagoshima Pref. In addition, this paper tries to estimate probable maximum precipitation (PMP) by using anenvelope drawn in the scattergram of the warm season precipitation and historical highest precipitation. Consequently,
the envelope could be a tool for estimating PMP, because it covers the highest records at more than 97% among 154
weather stations of JMA.
Key words: warm season precipitation, historical highest precipitation, probable maximum precipitation,
heavy rainfall blank area, AMeDAS.
要旨
各地域ごとの簡便な豪雨推定手法として，気象庁 AMeDAS 観測所の 20 年間のデータ(1979～1998 年, 1148 ヶ所)
を用いて，暖候期降水量と極値降水量(20 年最大 1 時間・日降水量)の関係について調べた．暖候期降水量と極値
降水量の間には，暖候期の期間の取り方にかかわらず統計的に有意な相関が認められ，4 月～10 月積算降水量と*東北大学大学院工学研究科附属災害制御研究センター 〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 06
Disaster Control Research Center, Graduate School of Engineering, Tohoku University, Aoba 06, Sendai, 980-8579,
Japan, http://www.disaster-i.net/**
京都大学防災研究所水災害研究部門 〒611-0011 宇治市五ケ庄
Fluvial and Marine Disaster Research Division, Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University, Uji, Kyoto
611-0011, Japan.
1水文・水資源学会誌，Vol.16,No.4,pp368-374の相関が最も高かった．暖候期を 4 月～10 月として，暖候期降水量と極値降水量を線形回帰したところ，統計的に有意な回帰式が得られた．暖候期降水量による極値降水量推定値より実測値が小さい観測所を，最近 20 年間の最大規模豪雨が比較的弱い観測所と考え，このような観測所が集中している地域を「豪雨空白域」として抽出したところ，秋田･岩手県境付近，長野県西部・岐阜県北部・北陸付近，広島県，福岡県，熊本県南部，鹿児島県東部などが抽出された．また，暖候期降水量と極値降水量の散布図から作成した包絡線によって暖候期降水量に応じた可能最大雨量(PMP)を推定したところ，日降水量については 154 箇所の気象官署(平均統計年数 66 年)中 150箇所の実測最大値が推定値の範囲内となった．
キーワード:暖候期降水量，極値降水量，可能最大雨量，豪雨空白域，AMeDAS．

水量と言う)の間に，何らかの相関があることが期待さ

Ⅰ．はじめにれる．従来この関係について明確に明確に論じた研究

各地域においてどの程度の豪雨が発生するかを推定はほとんど見当たらない．

することは，防災計画の上からも，また住民に対する防災情報としても極めて重要なことである．このよう暖候期降水量の統計値は，月降水量に基づいているな場面で従来から用いられているのは，既往最大値をので，日降水量や１時間降水量などに比べ，多くの地用いる方法や，
確率雨量を求める方法である．
しかし，点で比較的容易に得やすい上，確率雨量の算出などに確率雨量は，その統計期間中に，たまたま比較的弱い

比べると比較的短期間の観測(一般的な平年値を算出

豪雨しか記録されていなかった場合，過小な値となるする場合でも 30 年程度)で十分信頼し得る値が得られ可能性を持っている．また，長期に渡る降水量記録がる利点がある．また，1km メッシュでの月降水量平年

整備されていなければ，算出ができないという問題も値(気象庁，1996)が算出されていることもあり，暖候ある．これらの問題を改善するとともに，防災情報と期降水量と極値降水量の関係が，式などで定量化されしての容易に活用できること考慮して，より簡便に各れば，従来は確率雨量や可能最大雨量(PMP)などの算地域で生じ得る豪雨の規模の推定方法を検討･提案す

出がしにくかった地域においても，発生し得る豪雨のることが，本研究の目的である．

規模の推定を簡単な方法で行える可能性がある．
また，日本では，春～秋季(以下本研究では暖候期と言う)

この関係式によって推定された最大日降水量などと実に雨の多い地域で豪雨も起こりやすいものと定性的に際に観測されている最大値の差を見ることによって，考えられる．たとえば，理科年表 1998 年版(国立天文過小な豪雨しか記録されていない地域(豪雨空白域)を

台編，1997)に掲載されている気象官署の最大 1 時間・検出できる可能性もある．

日降水量の上位 10 位記録を見ると，1 時間降水量 8 位

これまで，日本の豪雨の地域別の特徴に関しては多の苫小牧を除いて，いずれも関東以西の太平洋岸で，くの研究があり，地形との関連について論じたもの(鈴暖候期降水量が多いと思われる観測所の記録が並んで

木，1961)，地理的分布について論じたもの(二宮，1977)，

いる．暖候期降水量の多い地域は，梅雨前線や台風な

確率雨量の地域分布を示したもの(江藤ら，1986)など

どの影響を受けやすい地域であり，豪雨の発生する可があるが，年降水量や季節別降水量を説明変数として，能性も高い地域であろう．すなわち，暖候期降水量と豪雨の規模について論じたものはあまり例がない．従1 時間降水量・日降水量などの最大値(以下では極値降来の確率雨量等を直接求められない地域における推定2

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観測所のデータを用いることとした．

を行うための検討では，気候区別，地方別などに地域区分を行って確率雨量等を求める方法(高須ら，1994「豪雨」を表す降水量統計量はいくつか考えられるなど)が提案されているが，地域区分の方法が難しい面

が，本研究では最も基礎的な統計量である，１時間降があった．暖候期降水量と極値降水量の関係式が得ら

水量と日降水量を検討対象とすることとした．

れれば，暖候期降水量自身によって地域特性を代表さⅢ．調査結果せることになるので，地域区分を行うわずらわしさが無くなることが期待される．また，算出方法が簡便で

１．暖候期降水量と極値降水量の基礎的関係あるため，地域単位での防災計画を考える際の概算な

暖候期という言葉は，気候学分野などで使用されてど，多様な場面での活用が容易に行えることも期待さいる言葉である．朝倉(1985)によれば日本では 4～9 月

れる．

を指すとされるが，冬季を除く期間を指す言葉として

このような関係を検討するには，多地点における均使用される場合もあり，厳密に用いられているわけで質な暖候期降水量と極値降水量のデータが必要であり，はない．そこで，本研究ではまず，極値降水量と最も従来は検討が困難であった．しかし現在では，気象庁

相関のある暖候期の期間設定について検討した．

AMeDAS 観測網による観測によって，全国 1000 ヶ所

検討対象期間中の極値のほとんどは 4 月～11 月の間

以上で 20 年間の降水量記録が得られるようになった．

に発生しており，1148 ヶ所の観測所のうち 12 月～3

このような検討には多くの要因を考慮することも必要

月に発生しているのは 1 時間降水量が 11 ヶ所，
日降水かと思われるが，まずは基礎的な関係について知るこ

量が 3 ヶ所に過ぎない．また，日本の気候の特徴としとも重要だと思われる．そこで，本研究では，これらて，冬季に降水量が多く，暖候期に少ない地域が存在のデータを利用し，まず暖候期降水量と極値降水量のする．冬季の降水量が多いことは，暖候期の豪雨発生

関係についての基礎的な関係について検討し，①暖候には直接関係しないものと考えられる．そこで，12 月

期降水量と 20 年間の最大値，②暖候期降水量と可能最～3 月以外の複数月の月降水量準平年値(1979～1990

大雨量の関係式を求めた．次に，観測所ごとに①の式

年の平均値で気象庁によって公表されているもの)をで予測された極値降水量と実測値の差を算出し，予測

積算した値と極値降水量の相関を計算した．計算結果値に対して過小な実測値しか得られていない地域の抽を表－ 1に示す．日降水量極値との相関はいずれのケ出を試みた．また，AMeDAS より長期の降水量データ

ースでも相関係数 0.7 以上であるが，1 時間降水量極を用いて，②の式の妥当性について検討した．

値との相関係数は 0.6 前後である．二宮(1981, 2000)によれば，日本においては 1 時間降水量など短時間降水量の極値は，地域差が少なく，日降水量などの極値はⅡ．利用資料検討に用いた基礎資料は，気象庁 AMeDAS 観測所の局地性が現れやすいとされている．暖候期降水量と 1

降水量観測値である．AMeDAS 観測所のうち，降水量

時間降水量極値の相関係数が日降水量とのそれにくらを観測している観測所は約 1300 ヶ所ある．AMeDAS

べ全般に低いのは，この指摘を裏付けていると思われ観測網がほぼ完成したのは 1978 年末であるが，観測所

る．

の廃止･移動もしばしば行われるのでこれらすべての

これらの相関係数を t 検定によって検定したところ，観測所のデータを利用することはできない．本研究ですべて，有意水準 1%で有意な相関が認められた．また，は，1979～1998 年の 20 年間を検討対象期間とし，こノンパラメトリック検定手法として，ケンドールの順の間に観測所の移動や長期の欠測がない，1148 ヶ所の位相関係数を算出し，その有意性を検定したところ，

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やはりいずれも有意水準 1%で有意な相関が認められ

残差標準偏差は，Ed については 65.3mm，Eh についてた．すなわち，暖候期降水量の期間をどのようにとっは 15.2mm であった．これらの統計量が正規分布してたとしても，暖候期降水量と極値降水量の間には，統いるとみなせば，Ed については，この推定値は数十計的に有意な相関があるものと考えていいだろう．

mm オーダーのばらつきを持っていると考えられる．
(2)式によって観測所毎に日降水量の 20 年最大値を予最も相関係数が大きい積算期間は日降水量極値に対測し，分布図にしたものを図－ 2に示す．

して 4 月～10 月(0.740)，1 時間降水量極値に対して 4
月～9 月(0.618)と異なっている．ここでは，日降水量との相関係数が全般に高いこと，1 時間降水量と 4 月

２．豪雨空白域の検討～10 月積算降水量の相関係数も 4 月～9 月積算降水量

上で求めた極値降水量推定式の利用例として，「豪の相関係数とほとんど変わらないことから，4～10 月

雨空白域」の抽出を試みた．災害の経験は風化しやす

積算降水量が，極値降水量と最も相関の高い暖候期降

いものであり，たとえば杉森ら(1994)の長崎水害後 10水量であると判断することとした．

年間の新聞報道量をもとにした検討によれば，災害に4～10 月積算降水量(準平年値)を暖候期降水量とし，対する関心は発災直後を１とすると，5 年後には 10 分

1979～1998 年の 1 時間･日降水量極値との関係を散布の 1 に，10 年後には 100 分の 1 に低下するとされてい図にしたものが図－ 1である．1979～1998 年の極値とる．すなわち，過去の豪雨災害事例から時間が経過しは，20 年間の最大値であり，これは 20 年確率雨量にていればいるほど，その地域の豪雨災害に対する関心相当するものと言っていい．すでに示したように，暖(防災意識)は下がっており，社会の防災力が弱まって

候期降水量と 1 時間･日降水量極値の間には，有意な相いるものと考えられる．豪雨事例は毎年全国一様に発関があり，かつ散布図から一見して，暖候期降水量が生しているわけではないから，「最近豪雨が発生して増えるに従って極値降水量も大きくなっているようにいない地域」があるはずである．本研究では，これを思われる．そこで，暖候期降水量を説明変数として線「豪雨空白域」と呼ぶ．災害からの経過時間とともに形回帰して関係式をもとめたところ以下のようになっ防災意識が低下するという仮定が正しいものとすれば，た．

豪雨空白域は，他の地域に比べて豪雨災害に対する防災意識が低下している地域である可能性が高い．(1),(2)E h = 0.0256 ∗ Pw + 28

(1)

式は，日本付近における暖候期降水量に対する平均的E d = 0.1546 ∗ Pw + 39

(2)

な極値降水量の推定値を与えていると考えられる．この推定値から大きく上回っている観測所では，最近 20両式において Pw が暖候期降水量[mm]であり，Pw に応年間に比較的大きな豪雨が発生し，大きく下回ってい

じた 20 年間の最大値が，Eh(1 時間降水量極値)，Ed(日る観測所では大きな豪雨が発生していない(豪雨空白

降水量極値)として予測されることになる．両式とも，

域)と考えられる． 全観測所のうち，(1),(2)式で予測分散分析表から F 値を求め，回帰係数の有意性を検定された Eh，Ed と実際に記録されている極値の差が負でしたところ，有意水準１%で有意であった．すなわち，ある観測所を分布図にしたのが図－ 3である．この図

暖候期降水量から 1 時間･日降水量極値を予測するこで円の大きい観測所が極値の小さい観測所であり，ことは，統計的には不適切ではないと考えてよさそうでれを「最近 20 年間の最大規模豪雨が比較的弱い観測ある．ただし，寄与率は Ed については 0.548，Eh につ所」と考えた．また，このような観測所が集中していいては 0.384 であり，特に Eh の寄与率は低い．また，る地域を「豪雨空白域」とした．日降水量で見ると，

4

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秋田･岩手県境付近，長野県西部・岐阜県北部・北陸付

候期降水量に応じた可能最大降水量の推定ができる可近，広島県，福岡県，熊本県南部，鹿児島県東部など

能性があることになる．試みに，図－ 1において 1 時が空白域と言ってよそさうである．１時間降水量の空間降水量，日降水量双方について，全プロットを包絡白域は，若干異なるが，秋田･岩手県境付近，長野県西する直線式を求めたところ，下記のようになった．

部・岐阜県北部，熊本県南部，鹿児島県東部などは日降水量の空白域と共通している．このような結果は，

M d = 0.4952 ∗ Pw − 37(3)

本研究で行ったような，全国の多数のデータを用いる

M h = 0.1075 ∗ Pw + 8(4)

ことによってはじめて得ることができる．一例を挙げ
ると，図－ 3において，日降水量が小さい値しか記録

両式において Pw が暖候期降水量[mm]であり，Pw にされていない観測所が集中している岐阜県のみのデー

応じて，Mh (1 時間可能最大降水量)，Md (１日可能最タを用いて，全国と同様の推定式を求めたところ，相大降水量)として推定される．

関係数や回帰係数は統計的に有意であったが，寄与率

検討期間の後に発生した2000年9月の東海豪雨時のが 0.248 と非常に低くなった．また，全国の値から求

最大１時間降水量，最大日降水量，最大 24 時間降水量

めた推定値との比較では，観測値が 100mm 以上小さい

記録は，いずれも(3),(4)式の推定値の範囲内であった．

観測所が 6 ヶ所あったのに対して，岐阜県内のみの値

AMeDAS 観測値以外も含めた日降水量の日本記録としを用いて求めた推定値との比較では，これらの観測所ては 1114mm(日早・徳島県木頭村)がよく知られている．

がすべて推定値より大きな値をとる観測所となってしこの観測所は正確な位置が不詳であり暖候期降水量もまう．

得られないが，同一村内にある AMeDAS 木頭の値をもなお，これらの地域は，「暖候期降水量が多いが 1とに計算すると 1234mm となり，推定値の範囲内とな

時間や 1 日程度の継続時間の豪雨が発生しにくい地

る．1 時間降水量の日本記録として知られているのは域」である可能性もある．しかし，これらの豪雨空白

187mm(長与町役場・長崎県長与町)である．長与の暖域のなかでも，たとえば北陸地方は 1964 年 7 月(昭和

候期降水量平年値は得られないので，10km ほど離れた

39 年山陰北陸豪雨)，1965 年 9 月(台風 24 号)に，現在

AMeDAS 長 崎 の 値 (1549mm) を も と に 計 算 す る との AMeDAS 観測所の近傍で，AMeDAS の極値を大きく

175mm となり，推定値を越えてしまっている．
AMeDAS

上回る降水量を記録している例が少なからず確認できより長期(最短 24～最長 113 年，平均 66 年)の記録がある．また，対象期間以後では，1999 年 9 月に岐阜県北る 154 箇所の気象官署の極値降水量と暖候期降水量平部の一部で，2001 年 6 月には福岡県西部で極値を大き

年値(1961～1990 年の平均値を使用)の関係と，両式にく更新する豪雨が発生しており，これらの地域では豪よる推定値を比較したのが図－ 4である． 1 時間降水

雨が起こらない地域であるとは一概には言えない．

量に関しては 151 箇所(全観測所の 98%)，日降水量に関しては150 箇所(同97%)の観測所の極値が推定値の範囲

３．可能最大降水量(PMP)推定式の検討

内に収まった．１時間降水量・日降水量とも，暖候期

図－ 1を見ると，1 時間降水量，日降水量いずれも

降水量 1000mm 前後の観測所で実測値が推定値を越え左上側が空白となっており，
特に大きな 1 時間降水量，ている．AMeDAS 観測期間の 1979 年以降に，暖候期

日降水量の記録に関しても，暖候期降水量とともに大降水量 1000mm(比較的少雨の地域)前後の地域で，記録きくなっているように思われる．もしそうであれば，的な豪雨が発生していないことを示していると思われプロット点の左上に包絡線(図－ 1細線)を引けば，暖る．

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うかは，今後更に検討が必要である．

暖候期降水量から PMP の推定を試みた(3),(4)式は，AMeDAS より長期の降水量記録にもとづく各地の１時

豪雨の発生には，地形や風向も関与してくる(二宮，間・日降水量極値をおおむね予測したが，推定値を越1981,2001)．また，高橋(2001)が指摘しているように，える記録も複数確認され，PMP 推定手法として妥当で数ヶ月間など長時間降水量に，日降水量などの短時間あるかどうかは，まだ検討の余地がある．

降水量が関与する割合は地域差があることも知られている．本研究で行った，暖候期降水量だけで極値降水量を求める方法は，これらの諸要因を踏まえたものでⅣ．まとめはないが，基本的な統計的検定の結果は，この方法が本研究によって得られた結果を整理すると以下のよ

統計的にまったく不適切なものではないことを示してうになる．
暖候期降水量と 20 年最大 1 時間・日降水量の間いる．本研究で示した極値推定方法は，防災情報としには，暖候期の期間の取り方にかかわらず統計的て活用する簡易推定方法としては，十分実用的なものに有意な相関が認められた．日降水量についてはと言っていいだろう．今後は，1 時間降水量，日降水

4 月～10 月積算降水量と，1 時間降水量について

量のほか，任意時間の積算降水量との相関についても

は4 月～9 月積算降水量との相関が最も高かった．

検討したい．また，確率雨量など他の手法によって求相関係数はそれぞれ 0.740，0.618 で，日降水量極められた値との差の比較などを行い，本手法の有効性値との相関がより高かった．

の検証を進めたい．また，推定値と実測値が大きく乖

暖候期降水量(4 月～10 月積算降水量)と 20 年最大離している地域の特徴についても検討を進めたい．
「豪雨空白域」に関しては，今回は定性的な抽出を1 時間・日降水量を線形回帰したところ，統計的に有意な回帰式(1),(2)が得られた．

行ったのみであるが，「最近 20 年間の最大規模豪雨がすなわち，統計的には，この線形回帰式から暖候

比較的弱い観測所」がある程度まとまって存在するこ期降水量に対応する最大 1 時間・日降水量を計算とがわかった．今後は，より定量的な抽出手法を検討

して差し支えない．

したい．また，抽出された豪雨空白域において，過去

式(1),(2)による推定値より実測値が少ない観測所において現在の記録を大きく上回るような事例が発生を，最近 20 年間の最大規模豪雨が比較的弱い観

しているかどうかをより詳しく検討する必要がある．

測所と考え，このような観測所が集中している地

また，抽出された豪雨空白域の地元住民や防災関係者

域を「豪雨空白域」として抽出をこころみたとこの，豪雨災害に対する認識や，防災施設の整備状況に

ろ，秋田･岩手県境付近，長野県西部・岐阜県北ついての実態調査を試みることを考えている．

部・北陸付近，広島県，福岡県，熊本県南部，鹿謝辞

児島県東部などが抽出された．
暖候期降水量と 20 年最大 1 時間・日降水量の散本研究の一部は，土木学会河川懇談会共同研究，お布図から作成した包絡線によって暖候期降水量

よび平成 14 年度科学研究費補助金基盤研究(C)(1)「土に応じた 1 時間・日降水量の可能最大雨量(PMP)

砂生産場である山腹斜面の崩壊に対する免疫性に関すの推定を試みたところ，154 箇所の気象官署におる水文･地形学的研究」(研究代表者:平松晋也)によるもける 24～113 年間の実測最大値から見ておおむねのである．研究の機会を与えていただいた河川懇談会

妥当な推定値が得られたが，推定値を超過する値

ならびに，各種のご協力をいただいた国土交通省近畿も複数見られた．この推定方法が妥当であるかど

地方整備局に，この場を借りてお礼を申し上げる．

6

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変動に関する基礎的考察，京都大学防災研究所水資源センター研究報告, No.13, pp.67-78

引用文献

鈴木秀夫(1961):日本の地形と降水量分布，地理学評論，

朝倉正(1985):気象学･気候学辞典(吉野正敏ほか編)，二Vol.34, No.8, pp.430-437

宮書店，p.333
江藤剛治・室田明・米谷恒春・木下武雄(1986):大雨の高橋日出男(2001):梅雨期総降水量に対する日降水量の頻度，土木学会論文集，No.369,Ⅱ-5，pp.165-174

階級別寄与について，地理学評論，Vol.74, No.4,
pp.217-232

気象庁(1996):気象庁観測平年値(CD-ROM)，気象業務

高須修二・宮脇千晴・廣瀬昌由・松山兼二(1994):時間

支援センター

雨量の地域特性，水工学論文集，No.38,pp.45-50

国立天文台(1997):平成 10 年版理科年表，丸善
二宮洸三(1977):豪雨の時間スケールから見た降水強度
極値の地理的分布，天気，Vol.24, pp.63-74
二宮洸三(1981):雨とメソ・システム，東京堂出版
二宮洸三(2001):豪雨と降水システム，東京堂出版
杉森直樹・矢守克也・岡田憲夫(1994):防災意識の長期
図表

表－ 1 集計期間別暖候期降水量平均値と極値の相関
Table 1 Relationship between warm season precipitation and the historical highest precipitation

Warm season
considered
Apl. - Sep.
May - Sep.
Jun. - Sep.
Jul. - Sep.
Apl. - Oct.
May - Oct.
Jun. - Oct.
Apl. - Nov.
All year

The numberof data
983
1013
1086
1124
983
1012
1043
982
956

Correlation coefficient
Daily P. Hourly P.
0.736
0.618
0.731
0.605
0.723
0.570
0.719
0.521
0.740
0.616
0.738
0.609
0.731
0.587
0.718
0.603
0.581
0.524

7

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1000

1-hour150

100

50Regression line
PMP line

1-day

Highest daily precipitation [mm]Highest hourly precipitation [mm]

200

800
600
400
200

0

0

0

1000
2000
3000
4000
Mean warm season precipitation [mm]

0

1000
2000
3000
4000
Mean warm season precipitation [mm]図－ 1 暖候期(4～10 月)降水量準平年値(1979～1990 年)と極値の散布図
Fig. 1 Relationship between mean warm season precipitation (Apr. – Oct.) and historical highest precipitation (1979 –1998)

図－ 2 暖候期降水量から推定した 20 年確率日降水量分布図
Fig. 2 Distribution map of estimated 20-year highest daily precipitation based on warm season precipitation.

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図－ 3 暖候期降水量からの推定値より観測極値が小さい観測所
Fig. 3 Observatories where the observed highest precipitation is smaller than the estimated value based on warm season
precipitation.

1000

Japanese highest record (187mm)

1-hour150

100

50
Observed
Estimated

Highest daily precipitation (mm)Highest hourly precipitation (mm)

200

1-day
800
600
400
200
Observed
Estimated
0

0
0

1000
2000
3000
Warm season precipitation (mm)

0

4000

1000
2000
3000
Warm season precipitation (mm)4000

図－ 4 AMeDAS データから求めた PMP 推定線と 154 気象官署(観測期間 24～113 年)の実測極値降水量
Fig.4 Relationship between PMP estimated by AMeDAS data and observed highest precipitation at 154 Weather stations(observed periods are 24 to 113 years).

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