資料２－２気候変動に伴う極端気象に強い都市創り(TOMACS)Tokyo Metropolitan Area Convection Studyfor Extreme Weather Resilient Cities(TOMACS)〈気候変動に対応した新たな社会の創出に向けた社会システム改革プログラム〉（独）科学技術振興機構・文部科学省“Social System Reformation Program for Adaption to Climate Change”
Strategic Funds for the Promotion of Science and Technology (JST/MEXT)

連絡先：
独立行政法人 防災科学研究所
観測・予測研究領域
水・土砂防災研究ユニット〒 305-0006 つくば市天王台 3-1
http://www.bosai.go.jp/

ウェブサイト：
http://www.mpsep.jp/

mailing address:
Storm, Flood and Landslide Research Unit,
Monitoring and Prediction Research Department,
Independent Administrative Institution
National Research Institute for Earth Science andDisaster Prevention
3-1 Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 305-0006 Japan
http://www.bosai.go.jp/e/

website:http://www.mpsep.jp/e/© Copyright 2012 JST Project “TOMACS for Extreme Weather Resilient Cities” – All rights reserved

2012.5/300

ご挨拶Presidential Greeting
科学技術戦略推進費（科学技術振興機構 / 文部科学省）「気候変動に対応した新たな社会の創出に向けた社会システムの改革プログラム」

Strategic Funds for the Promotion of Science and Technology (JST/MEXT)“Social System Reformation Program for Adaption to Climate Change”

気候変動に伴う極端気象に強い都市創り
岡田義光

Tokyo Metropolitan Area Convection Study for Extreme Weather Resilient Cities (TOMACS)

防災科学技術研究所理事長

Yoshimitsu Okada
President, National Research Institute for Earth Science andDisaster Prevention (NIED)取りまとめ機関の代表者といたしましてご挨拶を申し上げます。本プロジェクトは近年注目を集めておりますゲリラ豪雨などの極端気象現象に関しまして、理学、工学、社会科学の総力を結集して立ち向かおうとするものであります。本プロ
ジェクトのミッションは、単に極端気象のメカニズムに切り込むサイエンスとしての側面に止まらず、実用的な監視・予測システムを開発すること、そしてそれを社会に実装することまでを目指していることに大きな特徴と意義がございます。
防災科学技術研究所では、今から 7、8 年前に科学技術振興費によりまして、高度即時的地震情報伝達の実用化プロジェクトという事業を担当した実績があります。これは当時、経済活性化のために国が始めましたリーディングプロジェク

We thank you for your interest in the “Tokyo Metropolitan
Area Convection Study for Extreme Weather Resilient Cities (TOMACS)” project, which is detailed herein. I would liketo give you all a word of greeting as a representative of the
National Research Institute for Earth Science and Disaster
Prevention (NIED), which is responsible for achieving this research project mission. The aim of the project is to challenge
extreme weather phenomena, such as torrential rainfall inurban areas, with a team consisting of scientists, engineers,and sociologist, to mitigate urban disasters. The tasks of thepresent project are not only to understand the mechanismsof extreme weather but also to develop a practical monitoringand prediction system for extreme weather, and to implement
the system in society through social experiments, which is oneof the unique features of the present research project.

トの一環と位置づけられまして、文部科学省の委託を受けて
平成 15 年度より 5 カ年の計画で実施したものです。参加
機関は、防災科学技術研究所と気象庁、NPO 法人リアルタ
イム地震情報利用協議会、そして日本気象協会でございました。このプロジェクトは、当時防災科学技術研究所が開発を進めておりましたリアルタイム地震情報と、気象庁が進めていたナウキャスト地震情報を統合しまして、新たに緊急地震速報と呼ばれるようになりましたシステムを開発したものです。プロジェクトを開始して 4 年目の 8 月から特定の事業者に向けて限定的な試験配信を開始し、最終年度の平成 19
年 10 月からは、テレビやラジオを通じまして広く一般に向けた緊急地震速報を配信できるに至りました。ごく短い期間で研究開発の成果が実用的なレベルにまで到達して、現実に社会への情報発信が始められたと言うことは、数あるリー
ディングプロジェクトの中でも大成功の部類に属するものであったと自負いたしております。この極端気象プロジェクトに関しましても、緊急地震速報の気象版のような形で実用的な成果にまでこぎつけて、大きな社会貢献が実現されるようになることを強く希望いたしております。

1

During the period 2003-2007, NIED was in charge of the “Research Project for the Practical Use of Real-time Earthquake
Information Network”, which was one of the leading projects
funded by Japan Science and Technology Agency(JST)/Ministry of Education,Culture,Sports,Science & Technology(MEXT)
to revitalize the Japanese economy. The participating organizations were NIED, the Japan Meteorological Agency (JMA),
the nonprofit organization “Real-time Earthquake Information
Consortium”, and the Japan Weather Association (JWA). The
project developed a new earthquake early warning system,
which was integrated with the NIED real-time earthquake
information system and the JMA earthquake nowcasting system. The project succeeded in starting the service of delivering earthquake information to limited end-users from August
2006, and to citizens via TV and radio from September 2007.
We are proud of what we have accomplished in such a shortperiod of time, and believe that the project was a great success. As for the present extreme weather phenomena research
project, my desire is for it to achieve its mission and to make agreat contribution to society.

要約– Outline –はじめに「気候変動に伴う極端気象に強い都市創り」は科学技術戦略推進費（科学技術振興機構 / 文部科学省）の研究プログラム「気候変動に対応した新たな社会の創出に向けた社会システムの改革プログラム」の一つです。ここでは研究プロジェクトの背景、使命、研究テーマ、研究体制について説明しています。
なお、研究プロジェクトの略称名として TOMACS (Tokyo
Metropolitan Area Convection Study for Extreme
Weather Resilient Cities) を用いることがあります。日本
語プロジェクト名称「気候変動に伴う極端気象に強い都市創り」
を直訳したものではありませんが、研究内容をより具体的に表現しています。

使命

理学・工学・社会学の研究者で構成される研究チームにより、首都圏に稠密気象観測網を構築して極端気象の発生プロセス、
メカニズムを解明し、現象を早期に検知しエンドユーザーに伝達する「極端気象監視・予測システム」を開発し、関係府省・地方公共団体・民間企業・住民との連携のもとで社会実験をおこないます。開発したシステムは他の都市域へも適用できることを示すとともに社会実験から提起される諸問題を議論し、関係府省や地方公共団体への提言としてまとめることにより社会の変革を図ります。

研究テーマ

このプロジェクトは次の３つの研究テーマから構成されています。
研究テーマ１： 稠密気象観測による極端気象のメカニズム		解明
研究テーマ２： 極端気象の監視・予測システムの開発
研究テーマ３： 極端気象に強い都市創り社会実験

研究体制

このプロジェクトには計 25 を越える研究機関、大学、地方公共団体、民間企業と 100 人を越える研究者・実務者が参加しています。防災科学技術研究所が代表機関として全体をとりまとめます。研究テーマ１、研究テーマ２、研究テーマ３の責任機関はそれぞれ気象研究所、防災科学技術研究所、東洋大学です。各機関および参加者の間の連携をはかるために、運営委員
会、連絡協議会、ワーキンググループを設けて定期的に議論するほか、ホームページを通じての情報共有や研究会を開催しています。

Introduction“Tokyo Metropolitan Area Convection Study for Extreme
Weather Resilient Cities (TOMACS)” is one of the research projects of the “Social System Reformation Program for Adaption
to Climate Change” under the “Special Coordination Funds
for Promoting Science and Technology” of MEXT. The background, mission, research topics, and organization of TOMACS
are described herein.

Mission Statement

The present research project aims to understand the processes and mechanisms of extreme weather, using dense meteorological observation networks designed in the Tokyo Metropolitan Area, to develop an extreme phenomena monitoringand prediction system, and to implement social experiments
on extreme weather resilient cities in collaboration with related government institutions, local governments, private companies, and residents.

Research Themes

The project consists of the following three research themes:
Theme 1: Studies on extreme weather with dense meteorological observations
Theme 2: Development of the extreme weather early detection and prediction system
Theme 3: Social experiments on extreme weather resilient
citiesOrganization

More than 25 organizations and over 100 people participate
in the present research projects. NIED is the representative
research institute. Meteorological Research Institute(MRI),
NIED, and Toyo University are responsible for research themes
1, 2, and 3, respectively. Liaison council, steering committee,
and working groups are set up in the project to discuss theresearch plans and research results of each topic, and to share
information so as to achieve the project purpose efficiently
and in a coordinated manner.

2

TOMACS とは？ ― 背景と使命 ―What is TOMACS ? – Background and Mission

TOMACS とは？ ― 研究テーマ ―What is TOMACS ? – Research Themes

背景

研究テーマ

Background

科学技術戦略推進費（科学技術振興機構 / 文部科学省）は、「気候変動に対応した新たな社会を創出するための社会システム改
革プログラム」を開始しました。このプログラムでは、温室効
果ガスを削減すると同時に、削減だけでは避けられない温暖化の影響に適応するため、気候変動の適応策や緩和策の基礎となる要素技術を開発し実証実験を通じて社会システムの改革を目指します。このパンフレットは、2010 年度に採択された４課
題のうち、「気候変動に伴う極端気象に強い都市創り」（代表研
究機関：独立行政法人防災科学技術研究所）の概要と研究内容を紹介しています。

In 2010, JST launched a new program named “Social System
Reformation Program for Adaption to Climate Change” under the "Strategic Funds for the Promotion of Science andTechnology"* of MEXT. The program aims to develop the elementary technologies which are required for not only the
reduction of greenhouse gases, but also the adaptation of
new societies to future global warming impacts that cannot
be avoided by such reductions. This brochure describes theresearch project “Tokyo Metropolitan Area Convection Studyfor Extreme Weather Resilient Cities (TOMACS)” which is oneof four research projects adopted by the JST.

* Previously, “Special Coordination Funds for Promoting Science and Technology”

使命

高度に発達した交通網や通信網を有し、数百万以上の人々が生活する大都市には、台風、集中豪雨、落雷、突風などの激しい
気象擾乱に対する脆弱性が内在しています。今後の気候変動に伴って懸念される局地的大雨（いわゆる「ゲリラ豪雨」）の多発化や巨大台風の発生は都市型災害の被害を甚大化する可能性が高く、局地的大雨・強風などの極端気象＊の監視・予測技術の確立は急務です。本研究では理学・工学・社会学の研究者で構成される研究チームにより、首都圏に稠密気象観測網を構築して極端気象の発生プロセス、メカニズムを解明し、現象を早期に検知しエンドユーザーに伝達する「極端気象監視・予測システム」
を開発し、関係府省・地方公共団体・民間企業・住民との連携のもとで社会実験をおこないます。開発したシステムは他の都市域へも適用できることを示すとともに社会実験から提起される諸問題を議論し、関係府省や地方公共団体への提言としてまとめることにより社会の変革を図ります。

Mission

It is recognized that large cities with populations of several
million people are inherently vulnerable to severe weather,such as torrential rainfall, lightning, and tornados. An increasein the occurrence of torrential rainfall and giant typhoons,
which may be due to global warming, can cause extensive
damages to large cities. Thus, the development of extreme
weather early detection and prediction system is urgent.
The present research project aims to understand the processes and mechanisms of extreme weather, using dense meteorological observation networks designed in the Tokyo Metropolitan Area, to develop a monitoring and prediction systemof extreme phenomena (MPSEP), and to implement social
experiments on extreme weather resilient cities in collaboration with related government institutions, local governments,
private companies, and residents.

Research Themes

TOMACS は次の３つの研究テーマ「稠密気象観測による極端気象のメカニズム解明」、「極端気象の監視・予測システムの開発」、「極端気象に強い都市創り社会実験」から成り立っています。

TOMACS consists of three research themes: “Studies on extreme weather with dense meteorological observations”, “Development of extreme weather early detection and prediction
system”, and “Social experiments on extreme weather resilient
cities”.

プロジェクト構成

Project Structure

総合科学技術会議
社会実証戦略委員会

課題１：稠密気象観測による極端気象のメカニズム解明

Council for Science and Technology Policy
Social Experiments Strategy Committee/ Cabinet Office

Theme1 : Studies on Extreme Weather withDense Meteorological Observations【先端的観測システムと気象学研究者による現象解明】(1) 新たな観測技術の開発・実用化（気象研・情報通信研究機構・大阪大・東芝）(2) 稠密観測によるメカニズム解明（気象研・防災科研・電子航法研・山梨大・北大・
中央大・防衛大・電中研・気象協会）(3) 統計的解析 （気象研）【New insights for the mechanism of extreme weather】(1) Development of new technologies(MRI・NICT・Osaka University・Toshiba Co.)
(2) Field campaign in the Tokyo area
(MRI・NIED・ENRI・University of Yamanashi・Hokkaido University
Chuo University・NDA・CRIEPI・JWA)(3) Statistical analysis (MRI）＊ 極端現象：特定地域において、統計的な分布範囲からみてまれな現象。

リアルタイム観測
データ
Real time observationdata

首都圏において局地的大雨や洪水を引き起こす深い対流に目標を定める

沿岸環境に位置する東京首都圏では、温暖な季節になると様々な型の深い対流が発生します。

Targeting deep convections causing local heavy rainfall and flash flooding in urban areas.
Many types of deep convection are generated in the warm season in the Tokyo Metropolitan Area, which is located in a coastal
environment.

総括責任者
Representative

連絡会議

運営委員会

• 稠密観測Ｗ G• 監視・予測技術ＷＧ• 社会実験ＷＧ• 実証結果の議論• 問題点の抽出−提言• 成果の社会への定着

Liaison Council• Periodical meetingwith all participants• Observation WG• Nowcasting WG• Social experiments WG

Steering Committee• Evaluations on
research plan
• Progress review• Recommendation to
the Cabinet Office

科学技術の啓発

必要なデータの要求

Enlightenment of science &technologies

Demand on data
エンドユーザーの要求
End user needs

課題２：極端気象の監視・予測システムの開発

課題３：極端気象に強い都市創り社会実験

Theme2 : Development of Extreme Weather
Early Detection & Prediction System

Theme3 : Social Experiments on
Extreme Weather Resilient Cities【ユーザとの双方向のやりとりを通じた開発】(1) 発生予測手法の開発（防災科研・気象研・国総研・電子航法研）(2) 監視・予測システムの開発と運用（防災科研・気象協会・京大防災研）(3) データベース構築（防災科研）【Collaborative developments with end users】(1) Extreme weather nowcasting and forecasting(NIED・MRI・NILIM・ENRI)(2) Monitoring and Prediction Systems of Extreme Weather(MPSEP)(NIED・JWA・DPRI)(3) Extreme weather data base（NIED)

3

研究代表者
Principal investigator

システムへの要求
Demand on
Systems

監視・
予測情報
MPSEP outputs【社会実験を通じたシステムの定着】(1) ４つの分野での社会実験（防災科研・東洋大・気象協会・都環研）① 救助活動（東京消防庁）② 危機管理（江戸川区・横浜市・藤沢市・南足柄市）③ 社会基盤（JR 東日本・JR 東海・大林組）④ 生活・教育（住民・学校等）(2) 解析と問題点の抽出（東洋大・日大）【Evaluation and adaptation of MPSEP】(1) Social experiments in four fields(NIED・Toyo University・JWA・TMRIEP）① Rescue Services（Tokyo Fire Dept.）② Risk Managements（Local governments）③ Infrastructure（JR East・JR Central・Obayashi Co.）
④ Education（High school）(2) Analysis of experiments(Toyo University・Nihon University)4

1 稠密気象観測による極端気象のメカニズム解明

TOMACS とは？ ― 組織 ―What is TOMACS ? – Organization
参加者

本研究プロジェクトには計 25 を越す機関と 100 名を越す研究者および地方公共団体等の防災担当者が参加しています。防災科学技術研究所が中核機関として全体を統括します。
研究テーマ１は気象庁気象研究所が責任機関となり、計 12の研究機関や大学が参画し、極端気象の稠密観測を実施してその実態を解明します。研究テーマ２は防災科学技術研究所が責任機関となり、計 10 機関が参画し、「極端気象早期検
知・予測システム」を開発します。研究テーマ３は東洋大学が責任機関となり、計 11 の大学、研究機関、地方公共団体、民間企業が参画し社会実験をおこないます。各研究テーマは互いに関連しているため機関の中には複数の研究テーマに参加しているところもあります。

運営委員会

Studies on Extreme Weather with Dense Meteorological Observations

Participants
A total of 25 organizations and over 100 people participate in
the present research projects, which consists of three research
themes: 1) Studies on extreme weather with dense meteorological observations, 2) Development of extreme weather early detection and prediction system, and 3) Social experiments
on extreme weather resilient cities.
NIED acts as the core research organization for the whole project, with responsibility for its planning and accomplishment.
MRI is responsible for the first research theme, in which a totalof 12 research institutes and universities are involved. NIED is
responsible for the second research theme, involving a totalof 10 research institutes and universities. Toyo University is
responsible for the third research theme, where a total of 11
research institutes, universities, and national and local government organizations participate.

使命と参加機関使命

首都圏を対象に、最新の観測システムと既存観測システムを結集した稠密気象観測により多数の積乱雲を観測します。それらのデータを用いて、環境場、積乱雲の発生要因、発生・発達・衰弱までのプロセスを理解した上で、データ解析、数値モデル再現実験等により災害をもたらす積乱雲、及び災害をもたらさない積乱雲の発生・発達・衰弱メカニズムを解明するとともに、研究テーマ２で使用するデータセットを作成
します。

参加機関

気象研究所がコア研究機関としてこの研究テーマの使命を遂行します。観測には、X-NET グループ（防災科学技術研究

研究テーマの進捗状況を把握し、研究成果を社会改革に結びSteering Committee

所、中央大学、防衛大学校、山梨大学、電力中央研究所、日つけるために総括責任者である防災科研理事長の下に運営委

The steering committee for the project is set up under thepresident of NIED. The committee, which consists of prominent figures in various fields related to the present project,advises participants on the planning and accomplishmentof observational and numerical studies of extreme weather,development of the early detection and prediction system,and the execution of social experiments. The committee also
discusses the results of social experiments and summarize a
proposal for the establishment of extreme weather resilient
cities, which proposal will be submitted to the Social Experiments Strategy Committee of the Cabinet Office.

本気象協会）、東芝、北海道大学、情報通信研究機構、大阪

員会を設けています。運営委員会はプロジェクト外部の様々な専門家により構成され、プロジェクト全体の円滑な運営を図るために、極端気象の観測研究の立案と遂行、極端気象の早期検知 / 予測システムの開発、社会実験の実施などに関する助言をおこないます。また、社会実験の結果を議論し内閣
府社会実証戦略委員会に対して極端気象に強い都市創りに向けた提言をまとめます。

連絡協議会とワーキンググループ

研究機関および参加者が多岐・多数にわたっていることから、各参画機関が有機的に連携して調査研究し、より効率よく成果を生み出すため、研究代表者の下に連絡協議会を設置しています。連絡協議会は各参画機関の代表者により構成され、各研究テーマにおける研究計画と研究成果について議論し情報を共有します。各研究テーマの具体的な研究内容や技術的問題点は稠密観測ワーキンググループ、早期検知・予測ワー
キンググループ、社会実験ワーキンググループの 3 つのワー
キンググループで議論し解決していきます。

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Research Theme

Liaison Council & Working Group
Because the project covers many different fields, such as remote sensing, meteorology, hydrology, and sociology, andinvolves a large number of participants, the liaison council
is setup under the principal investigator of the project. The
council, which consists of delegates of each participating organization, discusses the research plans and research resultsof each topic, and share information so as to achieve the project purpose efficiently and in a coordinated manner. The relevant working groups for dense meteorological observations,extreme weather early detection and prediction, and social
experiments hold discussions on each research topic, and create appropriate and detailed research plans.

大学が参加しています。

Mission and ParticipantsMissionTo understand the initiation, development, and dissipation
processes of convective precipitation, and to clarify the mechanism of localized heavy rainfall, which are potential causes ofnatural disasters such as flooding and landslides, a variety of
cumulus activities are studied by dense research and operational meteorological observation networks in the Tokyo Metropolitan Area, numerical experiments, and statistical analysisof environmental conditions preferable for extreme weather.

Participants
MRI is the core research institute to accomplish the research
mission. The following organizations are participating in thisresearch theme: X-NET group (NIED, Chuo University, National
Defense Academy(NDA), University of Yamanashi, Central
Research Institute of Electric Power Industry(CRIEPI), JWA),
Toshiba Corporation, Hokkaido University, National Instituteof Information and Communications Technology(NICT), andOsaka University.

TOMACS の概要
2011 年～ 2013 年の夏期に気象研究所、防災科学技術研究所などの研究機関が参加して首都圏で深い対流の密な気象観測がおこなわれます。

Outline of TOMACSTOMACS, in the summers of 2011 to 2013, with a dense observation network from MRI, NIED, and other groups as a test-bed
for deep convection.

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1 稠密気象観測による極端気象のメカニズム解明

Research Theme

Studies on Extreme Weather with Dense Meteorological Observations

稠密気象観測Dense Meteorological Observations

気象観測機器Meteorological Instruments

2011 年～ 2013 年の夏期に研究用の観測機器と現業の観測機器を用いたフィールドキャンペーンが首都圏でおこなわれます。観測には気象研究所などの研究機関が参加し、対流圏の環境場、境界層、積乱雲の初期の発達過程と一生を明らかにします。大都市での深い対流の密な気象観測網はユニークであり、世界的なテストベッドとして着目されています。

The field campaign in the Tokyo Metropolitan Area, using research instruments and operational meteorological networks
is planned by MRI and other groups in the summers of 20112013 to target the tropospheric environment, boundary layer,
initiation of convections and lifecycle of thunderstorms. The
dense meteorological observations in the Tokyo Metropolitan
Area is being considered as an international test-bed for deep
convection study.

TargetMeteorological Parameter

環境場

Environment[ 無降雨 ]
積雲 ( 可視画像・赤外画像）[Non-Precipitation]
Cumulus (VIS, IR)[3 次元、大気境界層 ]降水分布[3D, High Spaciotemporal]
Precipitation Distribution[3 次元 ]
降雨と風速 / 偏波パラメータ[3D Field]
Precipitation and Wind
Polarimetric Parameters[ 鉛直プロファイル ]雨滴粒径分布

高度に都市化された場所でのゾンデ観測はリスクを伴います。このため、放球にあたっては事前にシミュレー
ションを行うことによりゾンデの軌跡を計算して安全を確認しています。気象庁は UHF ウインドプロファ
イラにより 10 分間隔で高層風の観測をおこなって

GPS Network

おり、本プロジェクトでもそのデータを利用します。

GPS Meteorology is fully adapted for the experiment to obtain information on atmospheric water vapor, which is a primary source of
convections. JMA has operated the GPS analysis to obtain measurements of precipitable water vapor (PWV) and has assimilated GPS
derived PWV to the mesoscale model using the GPS earth observation network (GEONET) of the Geospatial Information Authorityof Japan(GSI). In the experiment, to increase the resolution of GPS,
5 receiver sets have been installed in the eastern area of the Tokyo
Metropolitan Area.

現業

UAV（無人飛行機）
ドップラーライダ
UAV, Doppler Lidar稠密地上気象観測ネットワーク
High spaciotemporal surface
meteorological network
ウエブカメラWeb Cameras

ku-バンド高速スキャンレーダ
Ku-band Fast Scan Radar

トワーク（GEONET）のデータ解析を業務としておOperational

ラジオゾンデGPS ネットワーク (GEONET)UHF ウインドプロファイラ
Radiosonde / GPS Network (GEONET)/ UHF Wind Profilers
ラジオゾンデ / UHF ウインドプロ
ファイラ / アメダス

値モデルのデータ同化に用いられます。TOMACS
では新たに 5 台の GPS を首都圏に設置して空間解像度をあげています。

TOMACS におけるラジオゾンデ観測Radio sonde observations in TOMACS

GPS ネットワーク
GPS Network
TOMACS: GPS Observation
For monitoring of water vapor variation
KNAN:
Tokyo University of Marine
Science & Technology

URYS:
Urayasu City Clean Center

KHJM
Oota Incineration Plant

アメダス
AEROS

KWSK:
Kawasaki Harbor Joint Gov.
Building

AMeDAS, AEROS

UMHT:
Umi-hotaru PA

気象庁 MTSAT( ラピッドスキャンイメージャー )JMA MTSAT (Rapid Scan Imager)

・新規５GPS 点を設置
・海ほたるをのぞく 4 地点で毎時オンライン収集
・海ほたるでは太陽電池パネルによる自主電源観測– Five new GPS sites are installed in addition to GEONET– Online data acquisition at four stations except for UMHT
– Solar –powered energy supply at UMHT—

X-NET（X バンド偏波レーダ）
C−バンド偏波レーダ

国交省 Ｘ - バンド MP レーダ
気象庁 C- バンドドップラーレーダ

X-NET (X-band Polarimetric)
C-band Polarimetric Radar

MLIT X-band Polarimetric RadarJMA C-band Doppler Radar

マイクロレインレーダ

こなっています。得られた可降水量はメソスケール数

Radiosonde, UHF Wind Profilers,
AMeDAS

無人飛行機 (UAV)

実験の鍵の一つは大気境界層の観測です。無人飛行機による大気観測技術を開発し、対流が始まる前の環境場の測定を首都圏においておこないます。地表面からの顕熱 / 潜熱フラッ—(Vertical Profile)
Drop Size Distribution

Micro Rain Radar[ 地上 ]
雨滴粒径分布、降水量

ディスドロメータ（2DVD・光学）
AWS

雨量計ネットワーク（アメダス、国交省、地方自治体）(Surface)
Drop Size Dist., Rainfall Amount

Disdrometer (2DVD, Optical)
AWS

Rainguage Networks(AMeDAS, MLIT, Local Government)—

気象庁 LIDEN
JMA LIDEN

雷Lightning

いくつかの場所でラジオゾンデ観測をおこないます。

水量を求めるために国土地理院の GPS 地球観測ネッ

Instrument

Research

Radiosonde
Microwave Radiometers[Surface]
Temperature, Wind, Rain, Td, Pressure

Thunderstorms

研究[Troposphere]
Temperature, Water Vapor, Wind

[ 地上 ]
温度、風、降雨、露点温度、気圧

積乱雲

観測機器

ラジオゾンデマイクロ波放射計[Boundary Layer]
Temperature, Water Vapor, Wind

Radio sonde soundings are carried out at several sites in the Tokyo
Metropolitan Area to capture the atmospheric environment forheavy rainfall. Because the observations are planned in a highly urbanized area, risk assessment utilizing sonde trajectory simulation
are required before sonde launch. UHF wind profilers are operated
by JMA to measure wind profiles every 10 minutes.

に GPS ネットワークが用いられます。気象庁は可降[ 対流層 ]
温度、湿度、風[ 大気境界層 ]温度、湿度、風Radio Sonde & Wind Profiler

局地的大雨の発生する環境場を捉えるために首都圏の対流の主要な源である水蒸気に関する情報を得るため

Meteorological Facilities used in TOMACS
気象パラメータ

ラジオゾンデとウィンドプロファイラ

Environmental Observations

GPS ネットワーク

TOMACS で用いられる気象観測機器

目標

環境場の観測クスと大気境界層の高さ、積雲の形成の関係はシンチロメー
タ、ラジオゾンデ、気温プロファイラ、ウインドプロファイ
ラ、ラピッドスキャン衛星画像等の解析を通じて研究します。
都市が大気境界層に及ぼす影響
は数値モデルを用いて明らかにします。

TOMACS GPS
GSI GEONET
Other Organizations

Unmanned Air Vehicle (UAV)
One of the keys to the experiment is measurement of theatmospheric boundary layer. The relationship between sensible/latent heat flux from the surface and the height of theboundary layer and initiation of cumulus clouds is studied
using scintillometer, radio sonde soundings, temperature profilers, wind profilers and rapid-scan satellite images. Numerical models, which can simulate the effect of urban areas on
the atmospheric boundary structure, are also
used. Observations with an UAV are planned inselected areas in the Tokyo Metropolitan Area
to measure environmental conditions prior toconvection initiation.

Use of UAV for atmospheric observation

78

1 稠密気象観測による極端気象のメカニズム解明

Research Theme

Studies on Extreme Weather with Dense Meteorological Observations

地上自動気象観測ネットワーク (AWS)

地上気象の詳細な時空間変動をとらえるために自動気象観測
ネットワーク（AWS）をレーダ観測範囲の西側に設置します。風向・風速は１秒間隔で、気温・湿度・気圧は 10 秒
間隔で測定します。6 カ所の AWS サイトには光学式ディスドロメータを設置して 10 秒間隔で雨滴粒径分布と降雨強度を測定します。これらの地上観測データは極端気象の詳
細な構造やレーダの QPE や QPF のアルゴリズムの検証に利用します。

Dense AWS Network
A network of twelve Automated Weather Stations (AWS), withhigh spatiotemporal resolution, was set up in the western partof radar observation area. The observation intervals are 1 second for wind direction and wind speed, and 10 seconds fortemperature, humidity, and pressure. Six laser-based optical
disdrometers were mounted on each six stations to measuredrop size distribution and rainfall intensity during the intervalof 10 seconds. These surface data are used to study a detailed
structure of extreme weather and to validate radar QPE and
QPF algorithms.

積乱雲の観測Thunderstorm Observations

ドップラーライダ

気象庁の静止気象衛星（MTSAT）のラピッドスキャンでは 5 分
毎に画像データが得られます。このデータは積乱雲の初期の形成を調べるのに有益な情報です。MTSAT から得られる対流雲の情報とGEONET から得られる可降水量の情報を用いて対流の始まりとその後の発達過程を研究します。気象庁によるラピッドスキャンの試
験観測は 2010 年の夏に開始されました。2011 年の夏からは 5
分毎に可視画像と赤外画像が提供されています。ラピッドスキャン
画像は対流雲の初期の急発達の過程を明らかにするものとして期待されています。

JMA 静止気象衛星 (MTSAT)JMA Geostationary Satelite (MTSAT)
気象庁静止気象衛星センター
JMA Meteorological Satellite Center

MTSAT ラピッドスキャン領域
MTSAT Rapid Scan Area

Geostationary Satellite (MTSAT)

Rapid scans from the JMA Geostationary Satellite MTSAT, performed
every 5 minutes, are used to provide useful information on the initiation of thunderstorms. The convective cloud information observed by
MTSAT, and information on precipitable water distribution given by
GEONET, will be used to study the initiation of convections and theensuing processes that develop. Test operations of JMA Geostationary
Satellite (MTSAT; Himawari) rapid scans began in the summer of 2010. Since the summer of 2011, visible and IR images have been
provided to the experiment every 5 minutes. The rapid scan images are expected to elucidate rapid changes in convection initiation.

Doppler Lidar

本プロジェクトのユニークな点の一つは様々なリモートセン
シング機器を用いて対流の初期の検出と雷雨の発生から消滅までの一連の過程を観測することです。プロジェクトでは対流が発生する前の海風前線の振る舞いと大気境界層の気流構造を調べるために計 4 台のドップラーライダが用いられます。2 台は研究用ドップラーライダ（情報通信研究機構、北海道大学）で 2 台は成田空港と羽田空港の現業用ドップラー
ライダ（気象庁）です。

地上観測稠密ネットワーク
Dense AWS network

One of the unique features of the experiments is that a variety of advanced remote sensing techniques are employed todetect the initiation of convections and to observe the complete lifecycle of thunderstorms. In the experiment, two research Doppler lidars (NICT and Hokkaido University), as wellas two operational Doppler lidars (JMA) at Narita and Haneda
airports, are operated to make observations of the behaviorof sea breeze fronts and air flow in the atmospheric boundary
layer prior to initiation of convection.

ドップラーライダの外観
Doppler lidar

C1
A1

静止気象衛星 (MTSAT)

B1

D1

C2

D2

B2

Ku バンドレーダ

Ku-band Radar

Ku バンド FM チャープ MP レーダは大阪大学と住友電工により開発されたレーダです。このレーダの大きな特徴はラピッ
ドスキャンが可能なことです。反射強度、ドップラー速度、
偏波レーダパラメータの 3 次元分布を 1 ～ 2 分間で測定することができます。空間分解能は約 10m です。このレーダ
により、積乱雲の詳細な構造と発達過程が明らかになると期待されています。

A Ku-band FM-Chirp fast scan MP radar, which was developed by Osaka University and Sumitomo Electric Industries,
is used in the field experiment. This radar makes full volume
scans each 1 to 2 minutes, and observes reflectivity, Doppler
velocity and polarimetric parameters at approximately 10 mintervals. It is expected that thunderstorm structure will be illustrated in very high temporal-spatial resolutions.

レーダネットワーク

Research radars and operational radars are concentrated in
the Tokyo Metropolitan Area: X-NET (5 X-band polarimetricradars and 3 Doppler radars), two Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism(MLIT) X-band polarimetric radars,
an MRI C-band polarimetric radar and three JMA C-band operational Doppler radars.

首都圏には多くの研究用レーダと現業レーダが設置されています。防災科学技術研究所、中央大学、防衛大学校、日本気象協会、山梨大学、電力中央研究所の研究用 X バンドレー
ダをネットワークで結んだ X-NET と名付けられたレーダ
ネットワーク、気象研究所 C バンド偏波レーダ、国土交通
省の現業用 X バンド MP レーダ、気象庁の現業用 C バンド
ドップラーレーダなどです。

Radar Network

C3

A2
B3

D3
C4

研究用および現業用レーダネットワーク
Research and operational radar network

Ku バンドのラピッドスキャンレーダ
Ku-band rapid scan radar

MRI C- band MP radar

1450mm

X- NET
Primary
Feed

MP-X3

Low-Loss
Luneberg Lens

JWA

Legend:Weather Transmitter WXT520 - x 12 ((Surface weather data)
Laser-based optical disdrometer - x 6 (DSD, Rain fall intensity)

JMA Kashiwa C- band
Doppler radar

Transmitter

CRIEP
YMNS

CHUO

Tokyo Metroplois
MP-X1

JMA Narita
Airport C- band
Doppler radar

MP-X2

Receiver

NDA

0

9

50

100km

JMA Haneda
Airport C- band
Doppler radar10Research Theme

2 極端気象の監視・予測システムの開発

Development of Extreme Weather Early Detection & Prediction System

使命と参加機関Mission and Participants

使命

Mission稠密観測から得られるデータをリアルタイムで処理し、極端気象を早期に検出・予測する技術を開発するとともに、極端気象による災害が発生する直前に、市区町村内の地区スケー
ルで、緊急に防災情報を伝達する「極端気象早期検知・予測システム」を開発し、社会実験区で運用します。また過去に発生した類似の災害を検索し、事前の防災対策の参考となる情報を提供する極端気象データベースを構築します。

参加機関

防災科学技術研究所がコア研究機関としてこの研究テーマの使命を遂行します。開発にあたって、気象研究所、国土技
術政策総合研究所、京都大学、電力中央研究所、日本気象協会、電子航法研究所、気象庁が参加しています。

The aim of the second research theme is to establish a “Monitoring and Prediction System of Extreme Phenomena ” which
can process real-time data from dense meteorological observation networks and predict localized heavy rainfalls andstrong winds. Information from the MPSEP will be utilized in
the social experiments described in the third theme. The research theme also aims to establish an extreme weather database, which will be useful for planning disaster countermeasures.

Participants
NIED is the core research institute for the accomplishmentof the research mission. The following organizations are participanting in this research theme: MRI, National Institute forLand and Infrastructure Management(NILIM), Kyoto University, CRIEPI, JWA, Electronic Navigation Research Institute(ENRI),
and JMA.

研究テーマの概要

Outline of Research Theme
Theme 1
Improvement of Forecast Techniques(MRI, NIED, JMA, JWA,
Kyoto University)

Theme 2
Monitoring and Prediction System(NIED, JWA, NILIM, ENRI)➀

END USERS
消防

X-NET が設定しているテストベッドエリアは東京都庁を中心にして半径 50km のエリアです。便宜上、このエリアを東京首都圏と呼ぶことにします。このエリアの中には東京 23 区（人口 850 万）、横浜（360万）、川崎（130 万）などのいわゆるメガシティ５都市が含まれています。圏内の全人口は約 3000 万人で、カナダの総人口に匹敵します。毎朝の通勤・通学で交通機関を利用している人は約 1000 万という、世界でも特異な人口密集地帯です。

X-NET

X-NET を構成するレーダは、防災科学技術研究所の3 台の MP レーダ、2009 年に新たに製作された、
電力中央研究所と山梨大学の各 MP レーダ、中央大学、防衛大学校、日本気象協会の各ドップラーレーダの計８台です。X-NET の各レーダの配置と観測範囲を図に示します。X-NET により、ほぼ 200km 四方の領域が観測範囲です。この観測範囲内には東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県の全域と茨城県、静岡県、山梨県、栃木県、群馬県の一部が含まれます。全てのレーダはドップラー機能を有しており、複数台のドップラーレーダの解析から風向風速分布を求めることができます。その領域は図の内側の円弧内の領域です。アンテナのスキャンモードは 5 分毎のボリュー
ムスキャンを基本としますが、各研究機関独自の観測モードでのスキャンで観測することもあります。
空間分解能は、レンジ方向が 100m ～ 200m、方位角方向が１.3°前後です。

テストベッド。数値は人口（単位：百万人）
Test bed. Numbers show population in millions

For
Rescue Services

地方自治体
危機管理

テストベッドFire
Departments

救助活動

➁

テストベッドと X-NET

Test-Bed and X-NET
Test Bed

The project test-bed is the Tokyo Metropolitan Area, which is definedin the present study as the 50km area surrounding the headquartersof the Tokyo Metropolitan Government. The Tokyo Metropolitan Area
is the world’s most populous metropolitan area: the total populationin these cities is approximately 30 million, which corresponds to theentire population of Canada. About 10 million people use some kindof public transportation every morning to commute to their schools
and offices. The area contains most of Tokyo, Kanagawa, and Saitama prefectures and a part of Chiba prefecture. Five mega-cities arewithin the area; the 23 wards of Tokyo (8.5 million), Yokohama City
(3.6 million), Kawasaki City (1.3 million), Saitama City (1.2 million),and Chiba City (0.9 million). The networked radar setup in the Tokyo
Metropolitan Area is one of the unique features of the present study.

X-NET

X-NET is an advanced X-band research radar network that has been
implemented by NIED and several universities and research institutes to mitigate urban disasters caused by severe storms. The figure
shows the locations of the research radars which compose the XNET; the network consists of three NIED polarimetric radars, a Chuo
University Doppler radar, an NDA Doppler radar, and a JWA Doppler
radar. All the research radars are X-band wavelength. The EBN radarin Kanagawa has been in operation since 2003. All data from theconnected radars are sent to NIED in Tsukuba via an optical communications system. The NIED MKA polarimetric radar in Tochigi,
first set up from June to October, 2009, is transportable. The CRIEPI
and University of Yamanashi X-band polarimetric radars have been
incorporated into X-NET since 2011. The X-NET observation area isapproximately 200×200 km. The basic antenna scan mode is volume
scan, with a 5-minute repetition time. Horizontal resolution, which isdependent on the characteristics of the individual radar system, is
100-200 m in range direction and about 1.3° in azimuth angle.

X-NET を構成するレーダと観測範囲
X-NET Radars and Observation Area

Tokyo Metropolitan Area

Local
Governments

For
Risk Managements

Theme 3
Database of Extreme Phenomena(NIED)➂

社会基盤
For
Social Infrastructure

鉄道・建設
Railroad andConstruction
Companies

➃

生徒・先生

教育

Students
and Teachers

For
Education

11

12

Research Theme

2 極端気象の監視・予測システムの開発

Development of Extreme Weather Early Detection & Prediction System

X-NET プロダクト

X-NET Products

X-NET プロダクトのレベル

Level of X-NET Products

X-NET のレーダデータは処理レベルによりレベル 0 から
レベル 4 に分類されます。レベル 0 のデータは各レーダに特有な生データで、データの種類や収録フォーマットは各
レーダシステムに依存します。レベル１のデータはレベル
0 のデータを NetCDF と呼ばれるフォーマットに変換したものです。座標系は極座標系です。レベル 1 のデータにフィルタ処理、降雨減衰補正、ドップラー速度の折り返し補正が施されたデータをレベル 1.5 と定義します。このレベルのデータの品質が高位レベルのデータの精度に大きく影響するために、ここでのフィルタ処理や補正方法は極めて重要です。レベル 2 のデータは、レベル 1.5 データから求められる気象学的変数です。データフォーマットは自己記述型（NetCDF）ですが、座標系は緯度・経度座標系に変換されています。レベル 2 のデータの例としては、雨量、風向風
速、降水パラメータ（粒径分布や降水粒子のタイプなど）の
2 次元分布、3 次元分布などが挙げられます。レベル 3 のデー
タは、解析プロダクトとも呼ばれ、レベル 1.5 やレベル 2のデータから計算されます。例えば、流域面積雨量分布 (AR)、
時間積算雨量（CR）、実効雨量 (ER)、鉛直積算雨水量 (VIL)などです。このほか降水粒子の種類 (HT) や粒径分布 (DSD)などの微物理パラメータやエコー頂高度分布、運動学的パラメータ（収束発散、渦度など）、強風域情報などもレベル 3に分類されます。レベル 1 ～ 3 のデータが現況データであるのに対して、レベル 4 のデータは予測情報です。外挿法に基づく降水量ナウキャスト、データ同化手法を用いた数値モデルによる短時間予測結果などがその例です。

X-NET data is classified from level 0 to 4 according to the levelof processing managed.
Level 0 data is raw radar data, which is usually recorded in theoriginal format used by each radar manufacturer. Level 1 data
is raw data after format conversion to NetCDF.
Level 1.5 data refers to radar data after fundamental corrections such as attenuation correction and unfolding of Doppler
velocity data. The accuracy of the correction scheme of thislevel has a large impact on higher level data, such as those forrainfall rate and wind speed. The data format used for levels 1
to 4 is NetCDF.
Level 2 data is essentially real-time data which refers to “basic”
meteorological products calculated from Level 1.5 data. Level
2 data can be classified as two dimensional or three dimensional, which are denoted as “2p” and “2v”, respectively.
Level 3 data are “advanced” meteorological data calculated
from Level 2 or Level 1.5 data, examples being distributionsof the area of rainfall (AR) within a drainage area, cumulative
rainfall (CR), effective rainfall (ER), and vertically integrated
liquid water content (VIL). Objectively analyzed wind field adjusted with a numerical model is also categorized into the Level 3 products. Additional examples include echo top height,
kinematic parameters, and wind gust data.
Level 4 data are “forecasted” products. While the X-NET products are basically retrieved from research radar data, some
X-NET products depend on numerical forecasting data andoperational weather information (supplemental data).

QPE

Quantitative Precipitation Estimate (QPE)

X-NET 定量的降水量推定 (QPE)

Algorithm of X-NET QPE
The figure below shows a flowchart of the X-NET radar QPE
procedure. In the first data quality control procedure, nonprecipitation echoes, such as ground clutter, anomaly echoes,
and multiple scattering echoes, are removed. Corrections for
topographic partial blocking of ZH and ZDR are also done at thisstage. Calculation of KDP is one of the key procedures of the
QPE. In this part, procedures such as unfolding, filtering, andrange derivation of the differential phase shift ΦDP are done
before the calculation of KDP.

図は X-NET の定量的降水量推定（QPE）の流れ図です。デー
タ品質管理の第一は地形エコー、異常エコー、多重散乱エコーなどの非降水エコーの除去です。反射因子（ZH）や反射因

子差（ZDR）の減衰補正もこの段階でおこなわれます。KDPの計算は QPE の根幹となる部分です。折り返し補正、フィルターリング、偏波間位相差Φ DP のレンジ微分の計算から

KDP が求められます。

X-NET の定量的降雨量推定（QPE）

X-NET QPE
定量的降水量推定
Quantitative Precipitation Estimate

150.0
100.0
80.0
60.0
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0
5.0

X-NET プロダクト

2.0

X-NET Products

1.0
0.1

Data Level

Description

Format (Coordinate)

Example138.5

生レーダデータ / Raw radar data

System dependent(usually polar)

T, Z, V, W (for conv. radar)
ZDR, ρhv, ΦDP, KDP (for pol. radar)

Level 1

生レーダデータ / Raw radar data

NetCDF (polar)

同上 / Ditto

Level 1.5

品質管理後の生レーダデータ
Raw radar data after quality control

NetCDF (geographic)

同上 / Ditto

2p２次元の基本気象プロダクツ
Two dimensional “basic” meteorol products

NetCDF (geographic)

R, M, (u, v, w)

2v

３次元の基本気象プロダクツ
Three dimensional “basic” meteorol products

同上 / Ditto

同上 / Ditto

37.0

3p

２次元の高度基本気象プロダクツ
Two dimensional “advanced” meteorol products

同上 / Ditto

AR, CR, ER, VIL, HT, DSD, (u,v)

36.5

Level 0Level 2

Level 33v
4p

Level 44v

３次元の高度基本気象プロダクツ
Three dimensional “advanced” meteorol products

同上 / Ditto

２次元の予報気象プロダクツ
Two dimensional “forecasted” meteorol products

同上 / Ditto

３次元の予報気象プロダクツ
Three dimensional “forecasted” meteorol. products

HT, DSD, (u, v, w)a

139.5

37.0

150.0

36.0

R, M, AR, CR, ER, VIL, SW

同上 / Ditto

R, M, (u, v, w)

35.0

同上 / Ditto

気象学的パラメータ
Meteorological parameters

JMA

気象庁の天気情報
Operational weather information from JMA

同上 / Ditto

レーダ, 客観解析, MSN
Radar, Objective Analysis, MSN

140.5

37.0

150.0

36.5

100.0

100.0

80.0

80.0

60.0

60.0

50.0

36.0

50.0

40.0

40.0

30.0

30.0

20.0

35.5

20.0

10.0

2.0

2.0

139.5

140.0

140.5

80.0
60.0

36.0

50.0
40.0
30.0

35.5

20.0
10.0
5.0
2.0

35.0

1.0

0.1
139.0

100.0

5.0
35.0

1.0

138.5

150.0

36.5

10.0

5.0

雲解像非静力学モデルの計算結果
Outputs from Cloud Resolving Storm Simulator

140.0

合成降水量マップ
Composite Precipitation Map

35.5

CReSS
Supplemental

139.0

1.0

0.1
138.5

139.0

139.5

140.0

140.5

0.1
138.5

139.0

139.5

140.0

140.5

R: rain rate, M: rain water content, (u, v, w): wind vector, (u, v, w)a: assimilated wind vector, AR: area rainfall
CR: cumulative rainfall, ER: effective rainfall, VIL: vertically integrated liquid water, HT: hydrometeor type
DSD: drop size distribution, SW: strong wind area

13

14

Research Theme

2 極端気象の監視・予測システムの開発

Research Theme

Development of Extreme Weather Early Detection & Prediction System

QPF

Quantitative Precipitation Forcast (QPF)

X-NET 定量的降水量予報 (QPF)

Three types of QPF

本研究では降雨予測を次の三種類に分類して開発をおこないます。(1) 降水の 3 次元分布構造に基づく降雨の早期検出、(2) 外挿法に基づく 1 時間先までの降水予報（ナウキャス
ティング）、(3) 数値モデルに基づく 4 時間先までの降水予報です。最後の手法では気温、気圧、風向・風速、水蒸気な
どの気象要素も予報されます。

Three types of forecasting method are employed; early detection of precipitation based on three-dimensional precipitation
structure, 1-hour precipitation forecasts (nowcasting) basedon the extrapolation method, and 4-hour forecasts based on anumerical model . The latter method forecasts meteorologicalparameters such as temperature, air pressure, wind speed anddirection, and water vapor.

早期検知手法では上空の降水の発達の情報を用いて 5 分先の降水予測をおこないます。上空の降水情報としては鉛直積
算雨水量（VIL）や降水コアの情報があります。
ナウキャストに用いられる外挿法では過去のレーダ画像から相関法により求められた移動ベクトルを用いて将来の降水の場所を推定します。ナウキャストの予報精度は入力降水量情報の正確さに依存します。X バンド MP レーダの雨量情報を用いることで予報精度が向上することが確かめられています。その他の誤差要因として降水システムの定常性の仮定があります。降水の発達・衰弱時にはこの仮定が成り立たないのでナウキャストの精度は低下します。

The early detection method utilizes information on precipitation development in the upper atmosphere for 5 minute forecasts. Examples are the vertical integrated liquid water content (VIL) and the formation of precipitation cores.

4 時間先の降水予報はデータ同化手法を組み込んだ雲解像
数値モデルによりおこないます。本研究では実時間３次元同化手法を開発します。動径風と GPS 可降水量を組み込んだ
4 時間先までのデータ同化にかかる計算時間は約 15 分です。予報領域は関東平野で水平解像度は水平 3km、鉛直方
向の 38 層の解像度です。

The extrapolation method used in nowcasting predicts future
locations of precipitation areas with the use of motion vectors,
which are obtained by the correlation analysis of consecutive
radar images. The accuracy of this method depends on theaccuracy of the input rainfall information. We are examining
how the MP radar QPE improves the nowcasting accuracy. The
other nowcasting error source is assumption of steady statesof precipitation systems; thus, the accuracy of nowcasting is
not high for rapidly developing or decaying systems.
Four hour QPF is based on a cloud-resolving numerical modelwith a data assimilation technique. We are developing a realtime three-dimensional data variational (Real-time 3DVAR)
analysis as the data assimilation technique. The calculation
time for 3 hour QPF is around 15 minutes. The forecasting area
is over the Kanto Plane, with a horizontal resolution of about
1km and 38 vertical layers.

予報モデルの分類

Classification of Forecasting Methods
Use of VIL (NIED)①直前予測（〜５分前）

3 極端気象に強い都市創り社会実験

Social Experiments on Extreme Weather Resilient Cities

使命と参加機関使命

極端気象情報の利用者の例として、地方公共団体、鉄道、建設現場、学校、個人等を対象に、緊急時において、どのタイ
ミングにどのような情報を必要としているかを調査・分析し、利用者に応じた災害情報の伝達方法を研究します。「極端気象早期検知・予測システム」による社会実験を実施し、極端気象の発生時に、実際に地方公共団体、鉄道、建設現場、学校、個人等に早期検知・予測情報を配信し、情報伝達による被害軽減効果を検証します。

参加機関

東洋大学がコア研究機関としてこの研究テーマの使命を遂行します。社会実験には、防災科学技術研究所、東京都環境科学研究所、日本大学、東京消防庁、東京都江戸川区、横浜市、藤沢市、南足柄市、JR 東日本、JR 東海、大林組が参加し
ています。

社会実験
－社会実験を通じたシステムの定着－
1. ４つの分野での社会実験：救助活動、危機管理、社会基盤、
教育
2. 解析と問題点の抽出、提言

Mission and ParticipantsMission
The aim of the third research project is to validate the effectsof MPSEP on the prevention of disasters, and the reduction ofdamage in those situations, through field tests of the MPSEP
in four different disciplines; rescue services, risk managements, infrastructure, and education. To make MPSEP suitablefor practical use, and before implementing any social experiments, surveys are conducted for each experimental field on
what information is appropriate and on the effective means oftransmitting such information.

Participants
Toyo University is the core university for the accomplishmentof this research mission. The following organizations are participating in this research theme: NIED, the Tokyo Metropolitan Research Institute for Environmental Protection (TMRIEP),
Nihon University, Tokyo Fire Department (TFD), Edogawa inTokyo,Yokohama/Fujisawa/Minamiashigara in Kanagawa, East
Japan Railway Company (JR-East), Central Japan Railway Company (JR-Tokai), and Obayashi Corporation.

Social Experiments– Evaluate and adapt the developed nowcast system –1. Social experiments in rescue services, risk managements,
infrastructure, and education
2. Recommendations for extreme weather-resilient cities

3-dimensional cell tracking

雨粒Very short-range forecast(~5 minutes)

Nowcasting of strong wind
(Kyoto Univ., NIED, JWA)

Use of MTSAT “rapid scan” (JMA, MRI)

Assimilation of TOMACS data(MRI, NIED)

Improvement of numerical forecast (MRI, NIED)②ナウキャスト（〜１時間前）
Nowcasting(~1 hour)③同化技術と
数値予報（〜６時間前）Data assimilationand numerical forecast(~6 hours)

15

16Research Theme

3 極端気象に強い都市創り社会実験

Social Experiments on Extreme Weather Resilient Cities

社会実験

Social Experiments

例１：東京消防庁

Example 1: Tokyo Fire Department (TFD)

東京消防庁では、防災科学技術研究所が運用しているＭＰ
レーダーの観測画像を防災科研サーバー上に開設した当庁専用のサイトに各消防署等がアクセスすることにより、局地的
大雨等の風水害時に情報収集手段として活用している。

The fire stations can utilize the MP radar information website
which is specially prepared for the Tokyo Fire Department(TFD)
to obtain local heavy rainfall information and others. The website is provided by NIED.

社会実験

Social Experiments

例３：JR 東日本・JR 東海、大林組

JR 東日本と JR 東海は、X バンド MP レーダネットワークの定量的降水量推定（QPE）情報と定量的降水量予報（QPF）情報を、
鉄道の安全運行を管理する交通コントロールシステムの補助情報として利用することを検証します。大林組は、高所での建設作業の安全性の確保に、X バンド MP レーダネットワークから得られる強風
情報を活用できないかを検証します。

Example 3: JR-East, JR-Tokai, Obayashi
Corporation

The East Japan Railway Company and the Central
Japan Railway Company examine X-NET QPE and
QPF information for their computer-assisted traffic
control systems. Obayashi Corporation is examining
X-NET wind nowcasting for safety management athigh construction sites.

大林組、JR 東日本、JR 東海での社会実験
Social Experiments by JR-East, JR-Tokai, and Obayashi Corporation
大林組：高所建設作業の安全管理のための X-NET の強風情報の利用
Obayashi Corporation examines X-NET wind nowcast for safety management at high construction sites

Nowcast of strong winds

Damaged craneJR 東日本とＪＲ東海：列車運行システムへの X-NET

Tokyo Sky Tree (634m)

QPE,QPF の利用

East Japan Railway Company and Central Japan Railway Company examine X-NET QPE and QPF information for their computer-assisted traffic control system.

例２：横浜市

Example 2: Yokohama City

横浜市は、X バンド MP レーダネットワークの定量的降水量推定（QPE）情報と定量的降水量予報（QPF）情報を、
河川での急な増水による水害を防ぐために利用することを計画しています。具体的には市が管理している親水拠点（親水公園）の内 18 ヶ所に設置済みの 20 基の警報装置に QPE
および QPF 情報を組み込み、その効果を検証します。

Yokohama City is planning to utilize QPE and QPF informationfrom X-band radar network for improving flash flood warning systems in urban water parks. They set up and operate 20
warning systems at 18 water parks. They are examining the effectiveness to introduce QPE and QPF information into theirwarning systems.

の都立高校で自然科学・環境・防災に関する出前講義をおこ

The Tokyo Metropolitan Research Institute for Environmental
Protection plans to set up surface meteorological instruments
and X-NET monitor displays in several high schools in the metropolitan area to be used for science education and students
safety management.

実験をおこないます。
● Warning for rapid increase of water level● Warning lamp and announcement● Automated operation

Wa
Wa tchi
rn ng
ing

JMA

Six children were killed by sudden increase of river water(Toga river, Kobe in Hyogo, July 28, 2008)

Yokohama city set up and operate 20
warning systems at 18 water parks

17

Example 4: Tokyo Metropolitan Research Institute for Environmental Protections

末を設置して、学生や職員の防災情報として利用するためのPresent System

m l
ar al
Al infRa

Lead Time

Evaluation

Raingauge (on site)

No lead time for evacuation

X

Raingauge (near site)

Some lead time if there is enough number of raingauges near
the site○River level (on site)

No lead time for evacuation

X

River level (upstream)

Insufficient lead time due to short river channel

X

Information from JMA

60 minute lead time for nowcast (accuracy ?).
Warning accuracy or delay
5-15min with high accuracy○
under
examination



Shinkansen JR-East

例４：東京都環境科学研究所

ないます。また、X バンド MP レーダ情報を閲覧できる端

After 10 minutes

X-NET products

Transport operation control system

東京都環境科学研究所では地上気象観測機器を設置した複数

横浜での社会実験
Social Experiment in Yokohama City

Information

72 hour effective rain

東京都立高校での社会実験
Experiment by TMRIEP
東京都環境科学研究所：理科教育と防災教育のために、地上気象観測機器とX-NETモニターを都立高校へ設置
Tokyo Metropolitan Research Institute for Environmental Protection plans to set up surface
meteorological instruments and X-NET monitor displays in several metropolitan highschools for science education and students safe management.

How to measure weather?

Future System
Add X-NET products to the present system
  • Rainfall amount / watershed• QPE and QPF

What is convection?

Atmospheric Measurements

Doppler Radar (NIED)

X-NET Monitor Display

18