極端な豪雨に対する予測研究の現状と今後の展望

川畑拓矢（気象研究所）

豪雨は増加している
1時間降水量50mm以上（非常に激しい雨）の
年間発生回数は増加傾向が明瞭

10年間で水害・土砂災害が発生しなかった市町村はわずか3％!
55％の市町村では10回以上発生

出典：気象庁ホームページ

2廣川（2020）

線状降水帯

台風

局地的大雨

120km
30km
100km

線状の雨雲が数時間停滞

数百kmに広がる
雨雲がゆっくり移動100km

いろいろな場所で雨雲が発生・発達3

廣川（2020）

ここでは，3時間150㎜以上の雨を集中豪雨と定義．2009年～2020年の4月～11月に発生した集中豪雨の分布
豪雨は少ないのに水害は発生？
→ 豪雨と災害を結びつける必要

線状降水帯
325
線状降水帯以外 356

九州や，四国・近畿の太平洋側で集中豪雨が多く発生している
東北や北海道は少ないが，日本全国どこでも発生する可能性がある
集中豪雨は線状降水帯だけでなく，線状降水帯以外でも発生している（おおよそ1:1の割合）
4数値予報とアンサンブルとカオス「いま」を知る「シミュレーション」と「観測」を結ぶ

観測

同化「未来」を予測シミュレーション

数値予報モデルの初期値を提供

アメダス、ひまわり、気象レーダーなど

スパコンで

5

気象災害の確率的な予測を目指して確率的な予測

単一の予測
午後3時

夕方6時

朝9時

何時に、自分の真上にどのくらいの量の雨が降るのか？

予測3

長時間の予測は不可能
カオスだから何時に、自分の真上にどれくらい何％の確率で降るのか？
曇20％ 夕方6時
弱い雨50％

やや強い雨20％
アンサンブル
モデルで様々な未来の可能性を確率で表現→ 比較的長時間の予測が可能

強い雨10％(線状降水帯など)「大アンサンブル」で「確率」を予測
6

数値予報とアンサンブルとカオス「いま」を知る「シミュレーション」と「観測」を結ぶ

観測

同化「未来」を予測シミュレーション
2日後
5日後
9日後

アメダス、ひまわり、気象レーダーなど

少しずつ異なった未来へ「確率」を予測アンサンブル

少しずつ異なった初期値

カオス

大アンサンブル
で確率を予測7アンサンブル数

アンサンブル予報によって得られる付加情報• マルチシナリオ
複数のシミュレーションがあると様々な場合の想定が可能（大雨や強風について、起こりうる様々な場所、時間、強さ）• 信頼度情報
複数のシミュレーションが似たような予測を行った場合は、これを信頼してよさそう• 確率予測大多数のシミュレーションがあるなら、信頼度を確率で表すことが出来る。
（100mm以上の雨が80％の確率）
8マルチシナリオ例• 九州各地の様々な場所に、様々な形の線状降水帯が予測されている。

9

信頼度の利用例
週間予報や台風予報ではアンサンブル情報を利用して、予報の信頼度を付加している

気象庁HPより
10

1000個の異なった線状降水帯予測
25個

確率分布
（1時間に20mmを超える）

40個
11

令和 2 年 7 月豪雨～ 球 磨 川 の氾 濫 ～• 線状降水帯による集中豪雨により、7月4日早朝、熊本県球磨川が氾濫。
• 7月31日まで日本各地に被害をもたらした一連の大雨は「令和2年7月豪雨」と名称が定められた。
• 死者84名（令和2年11月2日14時時点内閣府とりまとめ）。
• 線状降水帯の発生数は2009年以降で最多（Hirockawa et al. 2020)

球磨川浸水状況（7月4日)
国土交通省九州地方整備局

12実験設定
メソモデル、メソアンサンブルの予報領域

今回の実験 Duc et al. (2021)
初期時刻：7/3 18時（氾濫発生半日前）
領域：左図（赤枠）
解像度：2 km
メンバー数：1000（メソアンサンブルの50倍）

気象庁メソモデル
初期時刻：7/3 18時
領域：左図全領域
解像度：5 km
今回の実験の予報領域

気象庁メソアンサンブル
初期時刻：7/3 21時
領域、解像度ともメソモデルと同じ
メンバー数：2113強い降水の長時間の持続を予測「単一の予測」による降水量予測（7/4 03-06時の前3時間降水量）
観測された線状降水帯（解析雨量）

7/40時

気象庁メソモデル

100㎜

100㎜

3時

今回の実験

氾濫発生100㎜
100㎜

6時
0.41510100㎜2050 100 mm

Duc et al. (2021)

14

検証領域
（球磨川流域）強い雨を精度良く予測
予測精度（FSS; 降水強度毎） 100mm/3h 以上の1.0

メソ解析を初期値としたNHM（2km)
メソモデル
1000-アンサンブル

強い雨に対して、今回の実験の精度が特に良い

75

1250.80.60.40.20.0
50100

降水強度 (mm/3h)

Duc et al. (2021)15

3時間で50㎜を超える確率（大雨の目安)1000 メンバーのアンサンブルで確率予測7/40時観測された線状降水帯（解析雨量）

今回の実験（1000メンバー）

大雨の確率80％以上の状態が長時間にわたって持続3時

気象庁メソアンサンブル（21メンバー）
予測できていない80%

単一予測に対する信頼情報を1000メンバーで！

氾濫発生

80%

6時
Duc et al. (2021)
0.4

15102050 100 mm

Duc et al. (2021)20406080100 %16検証領域（球磨川流域）

災害をもたらすほどの大雨の発生確率
災害発生には積算降水量が重要
積算降水量mm

氾濫発生時刻観測値

1000個の中の最大値

この中に20%
この中に60%300

観測値270mm

200200mm

この中に90%

球磨川氾濫時に積算降水量が•
••

決定論予測
平均値

150mm
100

観測値270mmを越える確率→20％200mm→60％
150mm→90％
7/3
18時

大雨を高い確率で予測できたが、7/4
時刻
6時
どのくらい危険なのか？
Duc et al. (2021)

Duc et al. (2021)

17気象・水文学の協働で災害を予測する
雲や雨を予測する気象モデル

洪水を予測する水文モデル

2014年広島豪雨の再現実験（Oizumi et al. 2020）
スーパーコンピュータ「京」で計算

気象庁土壌雨量、表面雨量、流域雨量指数(土砂災害）（浸水害）（洪水害）

キキクル
(危険度)

500m解像度

18出典：気象庁 19

1000 メンバー

既往最大値の超過確率

1000メンバー

10

20

30

> 40％

解析雨量

既往最大値を超過•••

予報では早い時間に流域の北部の支流で既往最大値を超過した。
球磨川は6時頃には40％以上のメンバーが既往最大値を超過する事を予測した。
支流でも、既往最大を超過する予測した。

（大泉他、2021）

20流域雨量指数（千寿園）
氾濫発生時刻千寿園（産経新聞）

史上最高を超える確率

60%
単一の予測も観測も史上最高を超える

洪水発生時に史上最高を超える確率

40%
半日前から！

災害発生確率を予測
予測開始

大泉ほか
（2021）21

まとめ
 7月の球磨川の氾濫を対象に、半日前からの確率予測を1000メンバーのアンサンブル予報により実施
 災害をもたらすような強い雨を高い発生確率で予測
 流域雨量指数を用いて、洪水災害の高い発生確率を予測
 今後の発展に向けて
 内水氾濫、土砂災害、強風へも対応したい
 確率情報の利用方法の検討

大アンサンブルで気象予測から災害リスク予測へ！
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