公益財団法人国土地理協会

第 18 回学術研究助成（地理学および関連する分野の学術的調査・研究）

過去 100 年の日本の雪の気候変動

研究代表者

高橋

洋

共同研究者

山崎

拓弥 首都大学東京都市環境科学研究科

星亮輔 首都大学東京都市環境科学研究科

首都大学東京都市環境科学研究科

概 要

れている。その一方で、近年には、突発的な豪雪事例を頻繁にニュースで目にする印象がある。気象庁のホー

日本の雪の長期気候変動については、あまり研究さムページなどを見ると、実際のデータでも長期的に雪れていない。過去 50 年程度については、データがあるは減少している地域が見られる。その一方で、近年は平ため、解析可能であるが、雪は一般的に減少しているこ

成 18 年豪雪を皮切りに平成 23 年、24 年、25 年、26とが指摘されているものの、その実態についての調査

年（関東）と 4 年連続で豪雪に見舞われた。さらには、

は気温変動や降水量変動に比べて極めて少ない。また、

平成 28 年（西日本）、平成 30 年の近年まれに見る低温

気象観測資料としては、気象庁による 100 年間程度のと北陸・北海道での豪雪が挙げられる。また、東京での雪データが存在するが、デジタル化されていないため、豪雪もあった。

解析が進められていない。また、雪の減少の一方で、豪このような状況においては、地球温暖化により、地球

雪の頻発も指摘されている。そこで、本研究では、限らの平均気温が上昇している中で、平均的に雪は減少すれた地点での 100 年間の雪の気候変動を明らかにし、る一方で、豪雪が増えているのであろうか。また、都市

過去のデジタル化の重要性を指摘することを目指した。

部は都市化による温暖化（都市ヒートアイランド現象）

実際には、資料の捜索とその資料の整理、デジタル化ににより、地球平均での 100 年間で約 0.7 度の温暖化を時間を要した。一つの例として、豪雪地帯であり、近年、

大幅に上回り、さらに昇温が上乗せされるが、その状況

雪が減少している地域として知られる新潟県の高田を下でも豪雪が増えているのだろうか。最近、雪のニュー

対象に 100 年の雪の気候変動の一部を明らかにした。

スがインターネットに流れると、SNS などのコメント

最近 50 年間の解析では、1980 年代後半から雪が急にに、「昔は東京も雪が多かった」などと、書いてあるの減少し、現在も少ないままであるとされていた。実際にをよく見かけるが、本当なのだろうか？しかしながら、は、2010 年代は比較的多いが、確かに最近 50 年間の過去の豪雪の長期変動についての研究は、せいぜい気データからは、減少トレンドと見ることができそうで象庁の簡易的な解析レポート程度であり（内容もあまある。しかしながら、100 年間のデータを見てみると、

り詳しくない）、過去の観測データに基づく研究論文は1980 年代が極大期と見られ、1960 年以前にも、雪が少見当たらないのが現状である。そのため、雪の気候変動ない時期が見られそうである。しかしながら、データのについて詳しく調査する必要がある。

検証が十分にできていないため、今後も継続的に研究

関東地方などの雪が少ない地域の豪雪は、人々が不を続ける。データの検証自体は難しいので、複数の地点

慣れなこともあり、被害が甚大になりやすい。例えば、の長期変動を解析し、特定の地点だけの変動であるか、

平成 26 年の山梨を中心とした豪雪や平成 30 年の東京

ある程度の空間スケールをもった変動なのかなどから、の豪雪は、大きな社会問題となった。また、平成 30 年

100 年の時系列の妥当性を検証したい。

の北陸地方での豪雪被害は甚大であった。最近は、北陸

このような大変興味深い結果が得られた。地球温暖地方など比較的雪に慣れた地域でも、豪雪の被害が大化による近年の減少だけでは、雪の長期変動は説明できい印象がある。これは、長期的な雪の減少により、雪きないかもしれないことを示唆している。この結果かに不慣れになって来ていることが原因かもしれない。

ら、今後さらなる研究を続けるための初期解析の結果

さらに、北陸地方では、長期的な雪の減少に伴い、自治としては非常に貴重な結果が得られた。さらに、過去の体は除雪費を削減しており除雪能力も下がっている。

古いデータは、一般的に品質に問題がある場合が多い

自治体の除雪は、主に民間の業者に委託されるため、委ので、本助成研究のようなデータと相互比較すること

託費の減少により、除雪能力を維持する民間企業が減により、互いのデータの整合性を確認できる。これによ

少し、急な豪雪に対応できなくなっているようである。

り、今後、過去の気候変動をより詳しく解析できること

さらに豪雪は、気象災害において、死亡者などがとてが期待される。

も多い災害である（https://www.nhk.or.jp/sonae/
special/oyuki/index.html）。多くは、屋根に積もった雪

１．調査研究の目的の「雪下ろし」による事故が多い。これは、日本海側な
どの積雪地域は、長期的な人口減少などの過疎高齢化

日本の雪が長期的に長期減少傾向にあることが知ら2

によるところも大きいと推測される。よって、雪の長期（2019.4.1）

気候変動は、社会的な問題としても非常に重要である。

ただし、このような変更が、どの地点から気象庁のホ

科学的な疑問として、「なぜ近年豪雪が頻発しているームページで記載されているのかわからないため、過のか」は、まだ明らかになっていない。事例数が少ない

去には、一部のデータが掲載されていた場合もあったので、偶然かもしれないが、太平洋側と日本海側の両方と思われる。

で、豪雪が増えている印象がある。一般的に、太平洋側

これらのデータが長期的に利用可能であれば、豪雪の豪雪は、南岸低気圧と呼ばれる低気圧活動による。一の長期変化の解析が比較的容易に行えるが、現時点で方で、日本海側の豪雪は、冬季アジアモンスーンによるは、使用可能データが限られている。それを少しずつ解寒気の吹き出しによって引き起こされるため原因が異析するのが、この研究テーマの最終的な目標である。本なる。それにも関わらず、太平洋側と日本海側の両方で助成研究は、その一部を行った。
気象庁の WEB ページには、降雪深が降雪量と表示

豪雪が頻発していることは、注目に値する。
この研究テーマの最終的な目標は、過去約 100 年間されているが、気象学などでは、降雪深と降雪量は別のの雪の気候変動を明らかにすることである。本助成研意味を持つことが多い。降雪深は、ある単位時間内に積

究では、いくらかの地点の雪の変動について、調べるた

もった雪の深さである。観測方法は、基準となる単位時

めに、一部のデータをデジタル化し、約 100 年間の雪間の始めと終わりの差で定義される。そのため、単位時の気候変動の解明に着手することである。ただし、作業間内での、様々なプロセスによる降雪深の変化の結果が膨大なため、本助成研究の１年間では、いくつかの主となるが、日別値であれば、時別値の積分値との違いは要な地点に関しての雪データのデジタル化と図化を行

比較的小さい。一方で、降雪量は、単位時間当たりの積う。これらによって、100 年規模で見て、平均的な降雪

雪を溶かした降水量である。つまり、ある単位時間の降の変化と、日本の豪雪が増えているのかを調査するこ水現象がすべて雪であれば、降雪量と降水量は一致すとを目指す。

る。このようなことから、気象庁は、より正確に記載すべきである。10 cm の降雪深は、積雪地域ではよくある

２．データ・資料

が、10 cm ＝ 100 mm の降水が、毎日のように降った

2.1 過去 55 年間の雪の気候変動のためのら大変なことである。積雪深は、定義は単純で、ある瞬気象庁データ間の積雪の深さである。雪の情報は、計測方法が単純な

まずは、気象庁の WEB ページや気象業務支援セン

ため、比較的古くから計測されている。あとで用いる

ターなどより提供されている 55 年間（1961 年以降）

1960 年以前の雪のデータは、単位が「cm」ではなく、の雪のデータについて、全国約 120 カ所を対象にして、「尺」の場合もあるようである。

データを使用した。これは本助成研究の研究以前から

2.2 豪雪の解析のためのデータの現状

継続的に行ってきたものである。このデジタルデータ
は、気象庁が配布しているものであるが、すべての地点

現状では、100 年規模の日本の雪の気候変動の研究において、日降雪深は、1961 年以降のデータのみであはほとんどない。年最深積雪のみを調べたものは、新潟る。年最大積雪深データも、基本的に 1961 年以降であ県に限りわずかに見られる。豪雪は 1 週間程度の時間る。一部、参考値として、過去のデータが入力されてい規模で起こるので、年最深積雪や月積雪深だけではなる場合があるが、品質管理で徐々に消えているようで

く、日単位の降積雪深のデータが必要である。この日単ある。2019 年春にも一部のデータが欠測扱いに変更さ位のデータを作成するために、毎日のデータが必要でれている。

あり、デジタル化の作業に時間がかかる。

（気象庁ホームページ（網掛け部引用）：
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/pdf/20190401.
pdf、最終閲覧日:2019.08.30)

2.3 古い資料からのデジタル化作業
実際に古い資料からのデジタル化作業の概要を示す。

一部の地点において、1953 年の降雪の深さの年合計な

実際に作業に使う資料を示す。
・各地点の画像のスキャン（もしくは写真撮影）を行

どを修正しました（修正対象の地点・期間・要素）。
3

補正方法についての情報を集めることができなかった。

う。
・画像の整理を行い、長期的に利用可能な観測データ

問題点は、帳簿の 1962 年以降の気象庁データとクロが、それだけあるのかを調べている。このときに、スチェックができる期間について、新潟県の数地点の人間の目で確認するのが早いが、画像がない年な値を確認したところ、値が違うケースが見られたことどがあり、その所在を確認するのに時間がかかる。

である。帳簿のデータは、1990 年くらいまで確認した

・画像1や画像2などの画像からデータを読み取る。

が、日降雪深にいくらかの違いがある。降雪のタイミン

実際の作業では、以下の様なことがとても時間がグなど概ね一致しているものの、値に少し違いがある。

かかった。漢数字はとても読みにくいので時間が詳しくは、あとに述べる。

かかる。単位が「尺」の場合がある。数字でも記録

このような問題があるため、帳簿から再現したデー者によってはとても読みにくい場合がある。合計

タと気象庁のホームページのデータを単純に比較する

や最高値などの計算が合わない場合があるが、解のは難しいと考え、単純比較はあきらめた。作図の際に決は難しい場合が多い。

も、継続的なデータと見なせるか現時点では判断ができていないため、別々のグラフとして、2 つのグラフを

以上のようなプロセスでデジタル化を行った。

作成し、比較することとした。

2.4 データ解析の上での問題点

長期傾向などを見る上ではそれほど大きな問題では1961 年以降のデジタル化されたデータと 1960 年以ない可能性もある。

前のデータの整合性を確認したところ、一つ大きな問

また、データには常に間違えなどがつきものである

題が見つかった。気象庁のホームページでは、品質確認が、帳簿などを見ていると観測者が明らかに勘違いし後のデータを公開していると思われるが、その方法がているものや書く欄を間違っていると思われるものが明らかではないようである。データについての詳しい

それなりに多く存在することが分かった。雪のデータ

情報は、簡単には得られず、品質確認の方法、具体的なに関しては、降雪深と積雪深を取り違えており、長い間

画像 1: 山形県「米澤」観測地点での昭和 25 年（1950 年）1 月の観測記録の画像
比較的読みやすい画像であるが、日降雪深の記録がなく、積雪深の差分により降雪深を決める必要がある。このような場合は、積雪深に変化がなく、降雪があった場合や、途中から雨に変わったなどで積雪深が減少した日に雪が降った場合などに、降雪日数を過小評価する可能性がある。本助成研究では、ほかの地域との整合性が難しいと考え、デジタル化は断念した。

4

画像 2: 富山県「大杉」観測地点での昭和 6 年（1931 年）1 月の観測記録の画像
漢数字で記録され、単位は「尺」のようであった。この画像はこの種類の中では比較的読みやすい部類である。

月、1 月、2 月）の積算降雪量の気候値である。気象庁

雪が降り続いていることになる事例などがある。
この問題については、修正不可能なものが多いため、では、30 年間平均値を気候値としているが、気候学で利用可能なデータをそのまま使った。一部の問題につは一般的に、長期的な平均値を 30 年に限定せずに気候

いては、あとの 3.6 節に結果の一部としてまとめた。

値と呼ぶのが一般的である。ただし、現在の様に 30 年
間でも気候変化が現れるような状況において、30 年間

３．結果と考察という期間が特別な気候学的な意味を有するとは考え

3.1 日本の雪の気候学的な状況にくい。基本的には、エルニーニョやラニーニャなどのまずは、日本の降雪の基本的な情報を示す。図１は、年々の変動があるため、そのような年々の変動を含め

51 年間（1962 年から 2012 年まで）の北半球冬季（12てみた場合の平均値という意味合いで考えられている。

図１：(a)気象官署の位置と積算降雪深の気候値。(b)冬季平均気温の気候値。
5

本助成研究で扱う、雪の気候変動では、気温などに比べ理法則に基づいて定式化された方程式系をコンピューて様々な時空間スケールの統計分布が正規分布とは見タ上で解き、気温や風、降水量など気象要素の時間変化

なせない場合があることにより、理解が難しいというを計算するためのソフトウェアを気候モデルや気象モ

特徴がある。これは、雨についても同様であり、難しい

デルと呼ぶ。これらのモデルは日々の天気予報や地球問題である。

温暖化予測などに使用されているものである。領域気

図１は 3 ヶ月間の積算降雪深である。積算降雪深の候モデルは対象とする地域のみを高い空間解像度で計

定義については、2.1 節で述べたように、日々の降雪深算することが可能なモデルであり、本助成研究では、本の積算であり、積雪深とは異なる。地域分布はよく知ら

州の日本海側の積雪地域の一部を含む領域を 4.5 km

れているとおりで、平均気温が低い地域で、多いというの高解像度で計算した。高解像度シミュレーションは、特徴があり、大雑把には、緯度によるが、日本は、地形シミュレーションの様々な不確実性やバイアスにより、の影響を強く受けており、日本海側(Sea of Japan side)

実際の降雪量とは異なる可能性があるが、人間の都合で多く、太平洋側（Pacific Ocean side）で少ないといによらずに、均質なデータをシミュレートできるという特徴が目立つ。
平均気温に関しては、
図1bに示した。

う利点がある。シミュレーションには、Weather

また、山岳地域は雪が多いと考えられるが、このデータ

Research and Forecasting Model(WRF) version. 3.4.1

は気象官署（基本的に有人の気象観測所）のデータであを用いて、空間解像度4.5 kmの高解像度実験を行った。

り、その立地は人間がアクセスしやすい場所となって計算コストの制約のために、1986 年の 1 月を対象としおり、基本的に標高が低い。よって、実際の山岳地域をて、1 ヶ月間の実験を行った。
それ以外の詳しい設定は、含めた降雪分布は、少し異なる可能性が高い。

Takahashi et al.(2013)を参考にしている。
図２を見ると、1 ヶ月積算値にもかかわらず、山岳部
では、400 mm を超す降雪量がシミュレーションされ

3.2 冬季気候のシミュレーション
参考として、本助成研究で予備的に実施した領域気ており、海岸部や谷の観測点における観測値よりも大候モデルによる高解像度シミュレーションによる降雪

幅に大きな値がみられる。この大きな値については、別量（単位は mm）の空間分布を示す。領域気候モデル物の限られた山岳部の観測値との比較によって、現実を

図２：WRF で計算された 1 か月間の積算固相降水量（降水量から、液相（雨）を除いたもの）
実験設定は、本文と、Takahashi et al. (2013)を参照のこと。

6

解析をする場合、
1962 年の冬季とは、
1961 年の11 月、

概ね良く再現していることを確認している。標高の高い地域では、多量の水蒸気が降雪となっている。ただし、 12 月から 1962 年の 1 月、2 月などを示すので、注意
詳しい検証のために、今後も既存の観測の継続が必須されたい。12 月から 2 月までの降雪深の平均値の長期である。Ma et al. (2013) などでは、降雪や積雪を直接変動を見ると、よく知られているように、1990 年あた

的に評価するのは難しいため、河川流量を用いて、降水りを境に降雪深が減少しているように見える。ただし、量の再現性を確認し、大規模な河川では（流域面積が大1960 年代、1970 年代、1980 年代にも雪が少ない時期

きい場合には）、再現性が確認されている。

がある。また、1980 年代がピークのため、1960 年代から徐々に増え、1980 年代でピーク、その後減少との見

3.3 日本海側の雪と気象の時系列変化方もできるであろう。平均気温の変化を見ると、降雪深変動と概ね負の相関関係であり、気温が高い時に降雪

まずは豪雪地域で有名な、新潟県の高田についての1962 年以降のデータ解析結果を示す。基本的に冬季の深が浅いという変動をしている。

図３：気象庁のデータによる冬季（12 月、1 月、2 月）についての
月平均気温と月平均降雪深の長期変化
棒グラフは、降雪深を示す。平均気温は濃いオレンジの実線で示されており、オレンジ色の範囲は、最低気温と最高気温の範囲を示す。

図４：図 3 と同様
ただし、月ごとに再計算したもの

7

平均気温の長期トレンドを計算すると、100 年間で1.08 度と概ね世界平均の 100 年間で 0.73 度に近い。高田の観測点は比較的街中にあることを考慮すると都市
ヒートアイランドなどの影響はあまり受けずに、気温が世界平均と同等の速さで上昇していると見ることができる。また、最低気温の長期トレンドは、100 年あたり、1.21 度であり、関東地方などで知られているような、平均気温の上昇を最低気温の上昇が大幅に上回るという傾向は、見えていないようである。詳しいことは、
今後、より多くの地点データを解析することによって結論つけるべきであるが、関東のような冬季の天候が良い地域と積雪地域、また日本海側のような気候でありながら、雪が積もらない地域などの長期気温トレン

図 5：降雪時の日降雪深と気温の関係

ドを調べる必要がありそうである。

各パーセンタイル値は、1 度のビンで計算したもの

次に、各月の時系列を確認する。12 月、1 月、2 月と5）。ただし、実際には、1 日中降雪が見られたかどうか

も 1989 年の小雪年あたりから、降雪深が少なくなってはわからない。平均的には、平均気温 5℃程度まで、降いることがわかる。これは、気温が上昇していることと雪が見られる。全体を見ると多くの点が、-2.5℃から、対応しているようにみえるため、地球規模の温暖化の1℃付近に分布しており、経験的によく知られているよ影響が考えられる。

うに、地上気温が約 2℃付近まで降雪が見られること多いことと整合的である。また、0℃あたりから、大きな3.4 気象場との対応
豪雪がどのような気象場の時に起こるのかについて、高田を対象として調べた。ここで、気象場として重要な

降雪深の頻度は減少する傾向がみられる。よって、全体
としては、気温が寒いほど豪雪イベントが起こりやすい傾向が見られると考えられる。

要素は、主に気温である。より詳しい気象場は、これま

地球温暖化の文脈では、気温の上昇とともに大気がでの研究でもよく知られているとおり、大陸からの寒保持できる水蒸気量（もしくは水蒸気圧）が、指数関数

気の吹き出しにより、気温が下がり、降雪がもたらされ的に増えることが、豪雨が強まることと関連しているることと、日本海上で寒気の吹き出しが「気団変質」プと指摘されている。雪の場合にも、北海道の一部などで

ロセスにより、加湿されることである。Takahashi and雪が増えていることは、これに対応しているのではな

Idenaga (2013)や Takahashi et al. (2013)によると、似いかという議論もある。

たような気象場の条件下であれば、日本海の海面の温本助成研究の結果を見た限りでは、地球温暖化によ度（海面水温; Sea Surface Tempereature; SST）が高り豪雪イベントがさらに強化されるような傾向はあまいほど、気団変質の度合いが大きく、降雪の元となる降り見られなかった。地球温暖化により平均的には降雪

水量が大きくなることが知られている。総合的にみるが減り、降水が増えると考えられる状況の中で、豪雪イと、寒気の吹き出しがないような気象場では、降雪現象

ベントがどのように変化するのかは、非常に重要な情はあまり見られないため、最も重要な要素は、寒気の吹報であるため、今後も継続的な研究が必要である。

き出しの強さであると考えられる。しかしながら、実際の現象はとても複雑であり、寒気の吹き出しと SST の

3.5 100 年間の豪雪変化 -1962 年以降の解析

両方が双方に影響を及ぼしていると考えられる。この51 年間の雪の変化を確認するために、札幌、秋田、

ような、大気と海洋の関係に関しては、似たような状況

高田、福井の４地点の季節積算降雪深の時系列を作成が別の地域でも報告されており、やはり現象としてはした。高田については、スケールアウトしている部分に複雑であることが知られている。

ついては、数字を補っている。

降雪日の日降雪深と日平均気温との関係を見る（図8図６：季節積算降雪深の時系列
地点は、札幌（JMA412）、秋田（JMA582）、高田（JMA612）である

図６を見ると、札幌（JMA412）では、年々の変動は題が見つかった。気象庁のホームページによると、気象あるものの、長期的な変化傾向は見られない。秋田庁データは、品質確認（Quality Check; QC)後のデータ（JMA582）でも長期的な変化傾向は見られない。一方を公開しているようである。データについての詳しいで、高田（JMA612）では、長期的に減少している傾向

情報は、簡単には得られず、品質確認の方法、具体的なが見られる。高田については、一般的に言われているよ

補正方法についての情報を集めることができなかった。

うに、1990 年付近から少雪傾向続いているように見え

降雪データ（積雪深の前日との差）について実際の紙る。また、1970 年代、1980 年代が多雪期間であったと上でのデータと、公開されているデジタルデータを比見ることもできる。ノンパラメトリックな統計的な検較すると、豪雪のタイミングなどは概ね一致している

定(Man-Kendall-test,95％の有意水準)を行うと、上で傾向が見られる。各月の最大降雪日などを調べると、1述べたように、高田だけが長期トレンドが統計的に有日のズレが多く見られるという特徴がある。気象庁ホ意であり、他の地域は、長期トレンドが統計的には有意ームページにこれに関連する思われる注意が掲載されでないという結果が得られた。

ている。

しかしながら、推察はできるものの、1960 年以前の

日界について（以下の網かけ部分は気象庁のホーム

雪の変動を理解するのは難しい。また、雪が長期的に減ページからの引用）

少しているが、過去の変動がどのようなものだったの(気象庁ホームページ: http://www.data.jma.go.jp/

かを知ることにより、地球温暖化による長期的な減少

obd/stats/data/mdrr/man/nikkai.html、最終閲覧日：

傾向の一部を見ているのか、それとも長周期変動の一2019 年 8 月 30 日)部であるのか、もしくは複数の変動がどのように構成「現在では日降水量や日最高気温・日最低気温などのしているのかについて、理解することは非常に難しい。

日ごとの値は「日界」（一日の区切り・境界）を 24 時として観測しています。 1960 年頃までは自動的に観3.6 100 年間の豪雪変化 -データの品質確認

測データを記録する装置が少なかったため、人による1961 年以降のデジタル化されたデータと 1960 年以観測を行わない真夜中の 24 時を日界とすることが容前のデータの整合性を確認したところ、一つ大きな問易ではありませんでした。 このため、古い年代では 24
9時の他に、9 時、10 時、22 時といった時刻を日界として日ごとの値を観測していた地点・要素があります。このように現在の基準とは異なる日界で観測したデータ
を他の地点や現在のデータと比較する場合、観測条件がそろっていることが望ましいことから、日界を可能
な限り 24 時にそろえて統計しなおして掲載しています。このため、当時発行された出版物と日ごとの値や統計開始から 1～10 位の値が異なる場合があります。 」
上述のように、日界の補正が施されているようである。
ここでの問題はこの日界補正が、どの期間に行われ、どの地点のどのデータ（気象要素）に、どの程度施されたのかなどがわからない状況である。よって、実際に日界補正による影響を定量化することは、現状では非常に難しい状況である。今後は、さらなる資料収集などを調査を行う予定である。ただし、気象庁の関係者の話で赤線の以前は、本助成研究でデジタル化したものである。一方で、赤線以後は、気象庁のホームページから取得したものである。そのため、赤線の前後で、データの品質が異なる可能性が高い。また、富山は、1937 年からデータを確認できたので、それ以降を図示している。

図７：富山における季節最深積雪の時系列

は、品質補正の詳しい履歴を確認するのは困難ではな

図８は、本助成研究で一部デジタル化した山形県のいかと言う助言を得ている(personal communication)。 酒田の季節最深積雪の時系列である。酒田では、明瞭な理由としては、担当者の交代や、担当者が、どの程度長減少傾向などはみられない、むしろ、赤線の以前の特定期データの重要性に着眼して補正したかなどの情報がの年を除くと平均的に少ない傾向がある。

ないためである。

図９は、本助成研究で一部デジタル化した新潟県の以上のように、1960 年以前のデータに、気象庁のホ

高田の季節最深積雪の時系列である。他の地点よりもームページで施されている補正を行うのは、困難であさらに長くデジタル化を行うことができた。あとにさるため、本助成研究では、1960 年以前と 1961 年以降のデータを含むような解析では、補正されていないデータを用いることが適当と思われる。ただし、図によっては、品質の異なるデータを連続データのように図化している場合があるので、その場合には図の説明などに記載することとする。

3.7 100 年間の豪雪変化-季節最深積雪データ解析
図７は、本助成研究で一部デジタル化した富山県の富山の季節最深積雪の時系列である。富山の時系列を

赤線の以前は、本助成研究でデジタル化したものである。一方で、赤線以後は、気象庁のホームページから取得したものである。そのため、赤線の前後で、データの品質が異なる可能性が高い。また、酒田は、1940 年からデータを確認できた。図中の薄緑色は、欠測期間を示す。ただし、欠測は、現時点で、本助成研究において、過去の帳簿が見つかっていないということであり、観測の有無は、よくわからない。

見ると、1940 年代、1960 年代、1980 年代に季節最深
積雪のピークがあり、近年は少ないことがわかる。ただし、過去にも、同程度の水準の時期が、たびたび出現していることが興味深い。
1980年中盤から減少し、最近、また増えてきているようにもみえる。いずれにしろ、今回のデジタル化による時系列の過去への延長により、雪の変動には、自然変動も大きく関与していそうで複雑であることがわかる。

図８：酒田における季節最深積雪の時系列
10

が、より増えてくる傾向がある。再度、気象台の倉庫を探せば確認できる可能性もあるが、現時点では確認できていない。この一部だけの時系列をみると、1900 年とそれ以前に少雪期間が存在する可能性がある。例えば、1900 年では、40 cm 程度であり、1990 年代や 2000
年代の極小期に匹敵する少なさである。当時は、近年に比べて、地球温暖化の影響が少なく、寒冷であったと思われるが、雪は少なかった可能性があり、興味深いところである。繰り返しになるが、データの品質に問題がある可能性があるので、注意が必要である。

赤線の以前は、赤線の以前は、本助成研究でデジタル化したものである。一方で、赤線以後
は、気象庁のホームページから取得したものである。そのため、赤線の前後で、データの品質が異なる可能性が高い。また、高田は、1911
年からデータを確認できた。

以上のように、これまで考えられてきた雪の気候変
動が、時系列を延長することで、地球温暖化による雪の減少だけでは解釈できない部分が出てくる可能性がある。品質の問題があり、他のデータとの比較や、原本の再確認などが必要ではあるが、雪の気候変動をより深図９：高田における季節最深積雪の時系列

く理解するために、重要であることは否定できない。特らに長い時系列（ただし、データの品質は低いと考えらに、過去の少雪期や、近年を大きく超える多雪期などがれる）を示す。この時系列では、1990 年代と 2000 年存在した可能性など、とても興味深い結果を得られつ代の少雪が確認できるが、2010 年代は少し増えてきてつある。

いる。1962 年以降のデータでは、1980 年代が極大であったが、1930 年代〜1940 年代にも 1980 年代よりも大3.8 100 年間の豪雪変化と長期気温変動との対応
気象庁の気温データは、1930 年代まで品質管理後にきな、極大が見られる。また、長周期の変動のようにも公開されている。図 11 は、その気温データを用いた、捉えることもできそうで大変興味深い。
図 10 は、本助成研究で一部デジタル化した新潟県の冬季平均（12 月、1 月、2 月）の高田における地上気温

高田の季節最深積雪の時系列である。1900 年代では、の時系列である。冬季の年々の変動を示している。図を

欠測期間（データがみつからないだけの可能性もある）

見ると、先ほどの高田の雪の気候変動の図と対応して、

図９と基本的に同じであるが、さらに信頼度の低いデータを追加したもの。図中の薄緑色は、欠測期間を示す。ただし、欠測は、現時点で、本助成研究において、過去の帳簿が見つかっていないということであり、観測の有無は、よくわからない。

データは気象庁のホームページから取得したものであり、品質管理がされている。そのため、1961 年以前は、雪のデータとの整合性は担保されない。

図 11：高田における冬季（12 月、1 月、2 月）
図 10：高田における季節最深積雪の時系列

平均地上気温の時系列
111980 年代に気温が低くなっており、その後 20 年程度高い傾向があり、2010 年代は、また下がりつつある。
1960 年以前では、1940 年以前に気温が低い時代があり、この時期に、1970 年代、1980 年代よりも雪の多い
極大期であったことに対応していると考えられる。一部で考えられているレジームシフトを時系列から捉えるのは難しい。
図 12 が示すように、富山の気温の時系列も高田と似ているが、1950 年頃に気温が大きく上がった時期があるが、その後徐々に下がって 1980 年代を迎える。また

データは気象庁のホームページから取得したものであり、品質管理がされている。そのため、1961 年以前は、雪のデータとの整合性は担保されない。

1990 年くらいに上昇後、現在は、ゆっくりと下がっていく時期であるとも捉えられる。富山に関しては、この
気温変化が、雪の気候変動と良く合っているかどうかは議論があるところである。

図 13：酒田における冬季（12 月、1 月、2 月）

酒田の気温の時系列も高田と似ているが、1950 年頃

平均地上気温の時系列に気温が大きく上がった時期があるが、その後徐々に

析は、過去 150 年間の地上気圧データをもとにした長下がって 1980 年代を迎える（図 13）。また 1990 年く

期再解析である。図 14 を見ると、1950 年頃までに冬らいに上昇後、現在は、ゆっくりと下がっていく時期であるとも捉えられる。酒田に関しても、この気温変化が、雪の気候変動と良く合っているかどうかは議論がある

季モンスーン気流は弱まり、現在まで似たような強さで推移していることがわかる。このデータから、長期的な気候のレジームシフトのようなものを確認すること

ところである。

はできなかった。また、近年の暖冬に対応して、インデ

この節の最後に冬季モンスーンの指標であるモンスックスが小さな値をとっている一方で、インデックス

ーンインデックス(Hanawa et al. 1988)を 20 世紀再解

は高い値もとり、豪雪などの発生と関連している可能析(https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.

性もある。しかしながら、より詳しい調査が必要である。

20thC_ReanV2c.html）から計算した。20 世紀再解

データは気象庁のホームページから取得したものであり、品質管理がされている。そのため、1961 年以前は、雪のデータとの整合性は担保されない。

イルクーツクと根室の気圧差をもとにした冬季モンスーンの強さを示す指標とされる。年々変動の対応は良さそうだが、長期変動をどれだ
けとらえられるのか不明な点が多い。

図 12：富山における冬季（12 月、1 月、2 月）

図 14：モンスーンインデックス

平均地上気温の時系列(Hanawa et al. 1988)の長期変化
123.9 100 年間の豪雪変化-季節最大日降雪深データ解析
本助成研究で部分的にデジタル化を試みた新潟県の高田の日降雪量の各月の最大値について、時系列を作成した。これは、降雪イベントはせいぜい２、3 日であり、日最大降雪深を用いると、私たちが感じる豪雪に最も近いのではないかと考えたためである。
12 月 1 月 2 月の時系列を見ると非常に興味深いことがわかる。1961 年以前にも、降雪深がそれほど多くはない年が多数見られ、1970 年代あたりが、全体のピークであるように見える。1 月ではそれが非常に顕著であ
図 16：1927 年 2 月 27 日（豪雪日）のる。2 月も、1927 年の一つの豪雪イベントの印象が強

海面更生気圧の分布図

いが、それを除くと、1 月と同様の傾向である。12 月
は、過去に極端な豪雪イベントが、数回見られ、それは最後に、デジタル化によって豪雪日と推定される日少し減少傾向にあるようである。これらのことは、1961の気圧配置を作成した（図 16）。データは、20 世紀再年以降の時系列で見られたような、1970 年代もしくは解析データを用いた。基本的には、寒気が噴き出すよう1980年代から急激に進んだ全球規模の地球温暖化によな、西高東低の気圧配置にはなっているが、この日に豪って、降雪深が減少傾向にあるという簡単な説明だけ

雪イベントであったかどうかは、よくわからない。過去

では、豪雪の変化を説明しにくいことを示唆している。

の長期データには、検証ができていないものが多数あ

本解析では、過去の帳簿の確認作業や写真撮影・デジるため、本助成研究のデータをアーカイブすることにタル化に時間を要したため、解析については十分に時より、データ間の相互比較を行い、相互のデータの信頼間がとれなかった。貴重なデータなので、今後さらなる性の向上に役立てることができる可能性が高い。

解析を進めたい。
本助成研究で、過去の観測データを確認すると、
1940

参考文献

年代などは、現在よりも多くの観測が存在していたこ

Hanawa, K., T. Watanabe, N. Iwasaka, T. Suga and Y. Toba,とが確認できた。ただし、デジタル化の作業が膨大であ

1988: Surface thermal conditions in the western Northり、1 年間でデジタル化とデータ解析はできなかったの

Pacific during the ENSO events. J. Meteor. Soc. Japan, 66,

で、今後継続的な研究が必要である。

445-456.

月別に最大値を決めた。
棒グラフは、月別の最大降雪深。
オレンジは、気温を示す。オレンジの実線がその日の最高気温で、オレンジ色の範囲が最低気温と最高気温を示す

図 15：研究でデジタル化した、月最大降雪深の時系列
13

Ma, X., H. Kawase, S. Adachi, M. Fujita, H.G. Takahashi, M.

Winter Monsoon Season: Timescale Dependency. J. Meteor.

Hara, N. Ishizaki, T. Yoshikane, H. Hatsushika, Y.

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Wakazuki, and F. Kimura, 2013: Simulating river

Takahashi, H.G., N. N. Ishizaki, H. Kawase, M. Hara, T.

discharge in a snowy region of Japan using output from a

Yoshikane, X. Ma, and F. Kimura, 2013: Potential impact ofregional

sea surface temperature on winter precipitation over the

climate model. Adv. Geosci., 35, 55-60,

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Japan Sea side of Japan: A regional climate modeling

Takahashi, H.G., and T. Idenaga, 2013: Impact of SST on

study.J.

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14Japan,

91,

471-488,