この文書は出力は解像度1200で！
研究会報告

：

：

：

（ナウキャスト；竜巻；桜開花予想)

第８回天気予報研究会の報告
第８回天気予報研究会は, 2011年２月25日（金）13

短時間の間に浸水被害が生じることである. 例えば,

時30分から17時30分まで, 気象庁講堂で開催され, 約

2008年７月28日の兵庫県神戸市都賀川の鉄砲水による90人が参加した. 古川委員長による開会の挨拶の後,

被害では14時30分から30分の間に都賀川流域で局所的

平松, 海老原, 別所の司会の下で, ２つの特別講演とに多量の雨が降り, 10分間で1.3m の 水 位 が 上 昇 した. これにより, 河川親水施設や遊歩道で遊んでいた５題の講演があった. 以下に講演要旨を記述する.
(天気予報研究連絡会)
天気予報研究連絡会：

多数の市民・学童が流され, うち５名が水死した.
2008年８月５日の東京都豊島区雑司が谷の豪雨では,降り始めから20分の間に100mm/h に達するような猛海老原智（気象庁予報部), 登内道彦（(財)気象業 務 支 援 セ ン ター), 平 松 信 行（(財)日 本 気 象 協

烈な雨が降った. これにより下水道内の水位が急上昇
し作業をしていた５名が流されて水死した. 当時, マ会), 古川武彦（委員長, 気象コンパス), 別所康太郎（気象庁観測部), 吉野勝美（全日本空輸株式会

スメディアはゲリラ豪雨と呼び, 連日のようにその被害を報道した. このため, ゲリラ豪雨は2008年度の社).
）は当時の所属を表す.

「現代用語の基礎知識選」の新語・流行語大賞のトッ（プ10にも選ばれるなど社会的にも大きく着目された.

【特別講演】（２）ゲリラ豪雨の早期検知

極端気象に強い都市創り

一般に, 降水予測は用いる手法とリードタイムの違いにより次の三種類に分類することができるであろ―局地的豪雨の監視とナウキャストは可能か―
真木雅之（防災科学技術研究所)
本研究会では, 都市域で浸水被害を引き起こす局地
的豪雨（いわゆるゲリラ豪雨）について, マルチパラ
メータレーダによる最近の研究成果やメカニズム解明と予測に向けてスタートした研究プロジェクトについて紹介する.
（１）背景：ゲリラ豪雨と都市型水害
高度に発達した交通網や通信網が整備され, 数百万う. 第１は気象レーダから得られた降水の３次元分布
情報に基づく５分先までの降水予報で, ここでは早期検知と呼ぶことにする. 第２はいわゆる降水ナウキャ
ストで, 外挿法に基づく５分から１時間先までの予報である. 第３は降水短時間予報で, 外挿法による予報と数値予報を組み合わせた１時間から６時間先までの予報である. これらの呼び方は国によって異なる. 第の人が生活する大都市には, 局地的豪雨や強風などの２と第３の定義は気象庁の定義に従っている.
早期検知は上空の降水の形成・発達・衰弱を検知す

極端気象に対する脆弱性が内在している. アスファルることで地上の降水を予測する方法である. 降水は上ト舗装の道路や密集したコンクリート建物は地中への空で形成・発達し, いずれ地上に到達するであろうと

雨水の浸透を低下させるため, 局地的豪雨があると雨いう前提に基づいている. 上空での降水の形成・発達

水が一気に下水道や中小河川へ流れ込む. 排水処理機能がこれに追いつかない場合には雨水が下水道や中小の指標としてエコー頂高度（あるいは雲頂高度), 鉛
直積算雨水量（VIL), 降水コアの形成などが考えら

河川からあふれ出し, 道路や低地の冠水, 繁華街や地れる. エコー頂高度は対流性降水雲の活動度の指標と下街での浸水による被害が発生する. これがいわゆる都市型水害である. 都市型水害の大きな特徴は極めてしてよく知られている. 鉛直積算雨水量（VerticallyIntegrated Liquid Water Content:VIL）は雨水量を鉛直方向に積算した量である. 在来型レーダの場合,Ⓒ 2012 日本気象学会
2012年６月

雨水量は反射強度か ら 推 定 さ れ る（例 え ば Greene

第８回天気予報研究会の報告

49 8

and Clark 1972). よく 知られているように, この関
係式は雨滴粒径分布の変動
や氷粒子の混在の影響を受
け る た め, 推 定 さ れ た
VIL に は 大 き な 誤 差 が 伴う. 例えば, 雹が混在する
場合には大きな反射強度が観測され, その結果, 雨水
量が過大評価される. この点を利 用 し て 雹 の 検 出 にVIL が 利 用 さ れ て い る（例 え ば , Amburn andWolf 1997；Edwards andThompson 1998). 従来のVIL の 推 定 手 法 が 被 る 問
題点を克服するために
Hirano and M aki（2010）
は X バ ン ド 偏 波 レーダ の
比偏波 間 位 相 差 を 用 い た
VIL の 推 定 手 法 を 提 案 した . Hirano and M aki（2010）はその推定手法を
雑司が谷豪雨の事例（Kato and Maki 2009）に
適 用 し, VIL が 地 上 の 降
雨の５分から10分先行して増加す る こ と を 見 い だ した. こ の 結 果 は VIL を 用
いた降水の早期検知が可能であることを示唆するもの
で あ る. Boudevillain etal.（2006）は RadVIL と第１図

2008年８月５日雑司が谷で発生した局地的大雨の発生機構を説明する模式図. (a)シングルコアタイプの積乱雲. (b)マルチコアタイプの積乱雲（Kim et al. 2012より).

名付けた, 超短時間降雨予報モデルを提案し実際の区雑司が谷での豪雨事例について偏波間位相差から計

レーダ観測データにより精度検証をおこなった. ５つ算した５分毎の雨水量の３次元分布を解析した. それの事例への適用結果から, RadVIL は超短時間予報にによれば, 高度４〜５km に形成された降水コアが次々に地上に落下して地上に降水をもたらしていた.

有効であると述べている.
降水コアは雨水量の３次元的な分布から求められる

上空の降水コアの形成は地上の降雨の強まりよりも約情報である. ここでは降水コアを「大気中で雨水量が局所的に集中している領域」と定義する. 地上の降水15分前であった（第１図参照). このことは, 降水コ

は上空の降水分布により決まるので, 降水コアの高を示すものである. 中北ほか（2011）は2008年の神戸度, 特徴, 時間変化などを把握することができれば地上のゲリラ豪雨の早期検知が可能になるはずである.

市都賀川の豪雨を解析し, 地上の豪雨の前にゲリラ豪アを検出することで降水の早期検知が可能であること

雨の卵が上空に形成されていたことを報告している.

Kim et al.（2012）は, 2008年８月５日の東京都豊島〝天気" 59. 6.

第８回天気予報研究会の報告

49 9（３）研 究 プ ロ ジェク ト「気候変動に伴う極端気象に強い都市創り」の概要
現象解明〜予測〜防災まで, ゲリラ豪雨を総合的に捉えよ う と す る 研 究 プ ロ
ジェクトが100名を越える研究者・防災担当者の参加のもと2010年７月から開始された.「気候変動に伴う
極端気象に強い都市創り」
で, 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第２図科学技術戦略推進費研究「気候変動に伴う極端気象に強い都市創り（2010〜2014年度）」の研究項目と研究体制.

システ ム の 改 革 プ ロ グ ラム」に採択された研究プロ
ジェクトである.
☆ 使命
理学・工学・社会学の研究者で構成される研究チー

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る.
☆

稠密観測による極端気象のメカニズム解明

ムにより, 首都圏に稠密気象観測網を構築して極端気ゲリラ豪雨などの極端気象を予測し極端気象に強い象の発生プロセス, メカニズムを解明し, 現象を早期都市を実現するにあたっての隘路の一つに, 極端気象に検知しエンドユーザーに伝達する「極端気象監視・自体の実態がよくわかっていないことがあげられる.

予測システム」を開発し, 関係府省・地方公共団体・

この研究テーマでは, 40名を超す気象学研究者が参加

民間企業・住民との連携のもとで社会実験をおこな

し, 12の参画研究機関が所有する最先端の研究用観測機器と国交省の既存の観測機器による稠密観測を実施

う. 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る.
☆ 研究テーマと研究体制
このプロジェクトは３つの研究テーマ「稠密観測にして極端気象の実態を明らかにする. 参加研究機関は気象研, X‑NET レーダグループ（防災科研, 中央大学, 防衛大学校, 山梨大学, 電力中央研究所, 気象協会), (株)東芝, 国土技術政策総合研究所, 情報通信研究機構, 電子航法研究所, 北海道大学, 大阪大学でよる極端気象のメカニズム解明（テーマ１）」,「極端ある.

気象の早期検知・予測システムの開発（テーマ２）」,☆

極端気象の早期検知・予測システムの開発「極端気象に強い都市創り社会実験（テーマ３）」から極端気象に強い都市創りにあたっての隘路の一つ構成される（第２図参照). プロジェクトには計25を超える研究機関, 大学, 地方公共団体, 民間企業とに, 狭い範囲で急速に発達する極端現象に対して, 時
空間的に詳細な情報を的確なタイミングで伝達する技

100人を超える研究者・実務者が参加している. 研究術が未開発であることがあげられる. この研究課題で

テーマ１, ２, ３の責任機関はそれぞれ気象研究所（以降, 気象研), 防災科学技術研究所（以降, 防災科

は, 防災機関や国民が準備対応をおこなうに十分な精度と余裕時間を持つ極端気象監視・予測システムを開研), 東洋大学で, 防災科研が代表機関として全体をとりまとめる. 各機関および参加者の間の連携をはか発することを目標としている. 研究体制は, 防災科

るために, 運営委員会, 連絡協議会, ワーキンググ
2012年６月

研, 気象協会, 気象研, 国総研, 京大防災研が手法を開発し, 社会実験機関である東京消防庁, 東京都江戸500

第８回天気予報研究会の報告

川区, 東京都立高校, 横浜市, 藤沢市, JR 東日本,
JR 東海, 大林組の協力を得てシステムの試験および定着・発展をはかる.

測, 事例解析, 予測研究からゲリラ豪雨の実態や発生する環境場が解明され, 神出鬼没で予測できないゲリ
ラ豪雨のイメージが払拭されることを期待したい.

☆ 極端気象に強い都市創り社会実験「気候変動に適応した新たな社会の創出に向けた技
術開発の方向性（総合科学技術会議, 平成22年１月）」
において指摘されているように, 開発する技術は実社
会に実装され継続的に利用されるものでなければならない. この研究課題では, 東洋大学と防災科研が主体となり, 関連省庁, 地方自治体, 民間企業, 一般住民

参 考

文

献

Amburn,S.A.and P.L.Wolf,1997:VIL densityas a hailindicator. Wea. Forecasting, 12, 473‑478.
Boudevillain, B., H. Andrieu and N. Chaumerliac, 2006:
Evaluation of RadVil,a radar‑based very short‑term
rainfall forecasting model. J. Hydrometeor., 7,
178‑189.

の連携のもと, 開発した極端気象監視・予測システムの社会実装に向けた社会実験を実施する. 社会実験の

Edwards, R. and R. L. Thompson, 1998: Nationwide
comparisons of hail size with WSR‑88D vertically

結果は極端現象に強い都市創りについての提言として

integrated liquid water and derived thermodynamic
sounding data. Wea. Forecasting, 13, 277‑285.

まとめる. 研究体制は, 東洋大学, 防災科研, 日本大学, 成城大学, 社会実験対象機関である.
☆ 鍵となる新たな観測技術
このプロジェクトの最終目標は, 得られた知見や開発した手法が, 極端気象に強い都市創りに向けた様々な取り組みに利用されることである. このための鍵となるのは, プロジェクト終了後に利用可能な観測基盤が整備されていることである. 利用可能な観測基盤という観点から次の２つの技術に期待したい. その第１は, 国土交通省河川局が３大都市圏（関東, 中部, 関西）と主要な８つの地方都市で試験運用を開始した
X バンドマルチパラメータレーダネットワークである. この観測網からは, 250m の空間分解能を持った
高精度の雨量情報が１分毎に提供される. 第２の技術Greene,D.R.and R.A.Clark, 1972:Vertically integrated liquid water‑A new analysis tool.M on.Wea.Rev.,
100, 548‑552.
Hirano, K. and M . M aki, 2010:M ethod of VIL calculation for X‑band polarimetric radar and potential of
VIL for nowcasting of localized severe rainfall‑Casestudy of the Zoshigaya downpour, 5 August 2008‑.
SOLA, 6, 89‑92.
Kato, A. and M . M aki, 2009, Localized heavy rainfall
near Zoshigaya, Tokyo, Japan on 5 August 2008
observed by X‑band polarimetric radar ‑Preliminary
analysis ‑. SOLA, 5, 89‑92.
Kim,D.‑S.,M .M aki,S.Shimizu,M .Jang,and D.I.Lee,
2012: Precipitation cores in a multi‑cellular storm

は2014年と2016年に気象庁が打ち上げを予定している

over Zoshigaya, Japan, on 5 August 2008 as observedby two X‑band polarization radars. J. M eteor. Soc.

気象衛星ひまわり８号と９号である. この衛星は高頻度観測が可能で従来の30分毎の観測が2.5分毎になる

Japan (submitted).
中北英一, 山口弘誠, 山邊洋之, 2011：レーダー情報を用ため, 積乱雲の初期の発達を捕らえると期待される.

いたゲリラ豪雨の卵の解析. 京都大学防災研究所年報,(52B), 547‑562.

優れた情報が社会で有効に利用されるためには, 配信のための計算機や高速・大容量の通信回線の整備に加えて, 社会制度の規制緩和が必要になるかも知れな【特別講演】

い. 2012年から実施される社会実験では技術的な問題
点のみならずソフト面での様々な問題点を抽出し解決

市町村を対象にした警報・注意報についてしていくことが重要である.

気象庁で発表する防災気象情報のうち, 最も良く知（４）最後に

髙橋賢一（気象庁予報部予報課)
られているのが警報・注意報であるが, この警報・注
意報が避難勧告等の防災対応の判断や住民の自主的な本講演では, 現在, 予測が難しいとされている局地
的豪雨（ゲリラ豪雨）についての最近の研究成果と避難行動をよりきめ細かく支援するものとなるよう,

2010年にスタートした戦略推進費研究プロジェクト表していたものを, 2010年５月27日から原則市町村を「気候変動に伴う極端気象に強い都市創り」を紹介し発表対象とすることとし, 発表する地域数は375からた. 今後, プロジェクトで進めているキャンペーン観

1777（2010年５月27日現在）へと大幅に増加した.

これまで都道府県内を幾つかに分けた地域を対象に発〝天気" 59. 6.

第８回天気予報研究会の報告

501

その変更のきっかけとなったのは, 2004年（平成16年）の風水害である. 平成16年７月新潟・福島豪雨及除を示すだけではなく, 以下に挙げる要素から成っている（第４図参照).

び平成16年７月福井豪雨と, 観測史上最多となる10個①注意警戒文の台風の上陸などで, 多くの災害が発生し, この年の風水害による死者及び行方不明者は200名を超えた.
これらの災害においては, 自治体による避難勧告等の判断や伝達について, ①適切なタイミングと対象地域への発令, ②住民への迅速・確実な伝達, ③避難勧告等を受けた住民の避難行動, が課題として挙げられた. これらの課題に対処するためには, 自治体の避難勧告等や住民の避難行動等の防災に関する判断を的確

府県予報区内をまとめて特に重要な事項を簡潔な文章で記述する.
②対象地域
警報・注意報を発表する地域を具体的な市町村名等で記述する.
③警報・注意報の種類
各対象地域ごとに警報・注意報の種類を記述する.

に支援することが出来るように, 避難勧告等の判断基

また大雨警報については, 特に警戒を要する災害が判るように, 大雨警報（土砂災害) , 大雨警報

準に適合した基準で, 気象官署及び河川管理者が警報（浸水害) のように警報名と警戒を要する災害の種等の情報を発表することが必要とされた. この指摘を類を併記して記述する.

受ける形で, 気象庁では防災機関の防災対応の各段階に適合した警報・注意報などの防災気象情報を発表するために, 情報の改善を検討し, 市町村を対象とした
警報・注意報の発表を実施することとなった. この時に市町村の防災対応について, どの防災気象情報を適合させるかということについて整理したものを第３図に示す.

④警戒期間・注意期間
各対象地域, 各警報・注意報ごとに, 警戒及び注意が必要な期間を記述する.
⑤現象のピークの時間帯
特に現象のピークが予想できる場合は, 期間中のピークの時間帯を記述する.
⑥特記事項

この様に実施することが決まった市町村を対象とし

大雨警報・注意報において, 大雨に伴う浸水害や土た警報・注意報であるが, その内容は単純に発表・解砂災害に対する警戒や注意の呼びかけを明記して記第３図
2012年６月

防災気象情報と市町村の防災対応の整理.

502

第８回天気予報研究会の報告

第４図

警報・注意報の内容.

述する. また, 注意報において, 今後現象が激しくなり警報の発表の可能性がある場合には, その時間

ついて, それまで降水量を中心に分析していたのを見直し, 災害の危険性を示す指標として降水量を基に開帯を示して警報へ切り替える可能性を述べることが発された土壌雨量指数や流域雨量指数といった指数値

ある.
⑦気象要素とその量的予測値

も事例ごとに調査し, それらの指数値も使って, 災害をより適切に捉えるような発表基準とした.

各対象地域, 各警報・注意報ごとに, 発表の根拠となった降水量や風速などの量的予測値を記述する.

また, 発表地域数の増加に伴い, 警報・注意報に含まれる情報量は格段に多くなり, それをどの様に伝え

なお, 雷など量的予測値が記述されない種類もある.

るのかという点も問題だった. 特に, 広い地域の状況⑧付加事項

を不特定多数に伝えるテレビ・ラジオなどのマスメ
ディアは, 警報・注意報が発表されている市町村ごと

各対象地域, 各警報・注意報ごとに, 警報・注意報に関連して留意すべき現象の特徴を付加事項としての内容を短時間で伝達するには限界があった. また,広域を管轄する防災機関などにとっては, 多数の市町記述する. 例えば雷注意報が発表される場合は, 状
況に応じて突風あるいは竜巻, ひょうといった付加村の状況が一目で分かるような資料を必要とし, 一方事項が加わる.

報・注意報の対象になっているか否かが求められるな

この様な内容の市町村を対象にした警報・注意報を始めるにあたっては, 幾つかの課題があった. 一つはど, 利用者のニーズは様々であり, 警報・注意報には, この伝達の制約と多様なニーズを踏まえた上で活発表基準に関する問題である. 気象庁では, 過去の気用しやすい形式であることが求められた. この問題に

象現象と災害の関係を分析し基準を決めているが, そ対して検討した結果, コンピュータにおける自動処理

れまでは広域における情報発表に用いてきた基準しかを前提に XML（Extensible Markup Language）と持っていなかった. このため, 各市町村を対象に警報・注意報を発表する場合でも最適な基準となるよう呼ばれる形式を採用した. XM L を利用することで,各利用者のニーズにあった加工を施すことで様々な使に気象と災害の関係をさらに分析し, 全市町村の基準の見直しを2008年に一斉に実施した. この分析においい方に合った形で利用することが可能となり, この伝達の問題について多少は緩和できたと考えている. 同ては, 過去の大雨や洪水災害事例における気象状況に時に県内の一覧表など汎用的な使い方については,で多くの住民にとっては自己の生活する地域がどの警〝天気" 59. 6.

第８回天気予報研究会の報告

503

XML と並行して情報を配信することになった.
市町村を対象とした警報・注意報は, 気象庁内だけ突風が発生する可能性を「発生確度１・２」として,ではなく情報を伝達する機関や情報を利用する自治体

ような特徴がある.

など関係機関の多くの方々の尽力・協力を得て, 地道

・発生確度２：予測の適中率（現象の発生確率）は,な準備を経た後に2010年５月から運用を開始した. 警

発 生 確 度 ２ の 領 域 で ５〜10％程 度, 捕 捉 率 は報などを始めとする防災気象情報は, 気象学の知見を活かして災害をもたらすような現象を予測して迅速に

20〜30％程度である. 発生確度２となっている県な

２つの階級で表している. 発生確度１及び２には次の社会に還元することで, 国民の生命・財産を守る役割

どに竜巻注意情報を発表する.
・発生確度１：予測の適中率は, 発生確度１以上の領を果たしている. 社会のニーズの変化と共に進化して域で１〜５％程度と発生確度２の地域よりは低い

いかねば旧態依然の情報として省みられなくなるであが, 捕捉率は60〜70％程度と発生確度２に比べ見逃

ろう. 今回の市町村を対象とする警報・注意報の発表

しが少ない.
発生確度２及び１の分布は, 次のように作成してい開始は, 小さな一歩ではあるが防災気象情報の改善を示す重要な一歩であると思う. 県や市町村などの自治体からは, 市町村名が明示的になり判りやすくなった, 自分の事と感じるようになったと評価を頂いている一方で, 局地的な大雨の時など警報が出ても大したことが起こらずに, 今まで以上に 外れたといった印象が強くなっているという意見も頂いている. このる. なお, 竜巻発生確度ナウキャストにおける突風の解析・予測技術の概要図を, すでに「天気」2010年10月号の「気象業務の窓」に掲げたので, 参照願いたい.
①まず, 気象ドップラーレーダー観測による「メソサ様に, 残されている課題もまだまだ多い. この一歩をイクロンの自動検出」と, 数値予報資料を基にした
突風関連指数（大気の状態の不安定度や鉛直シアー

活かすためにも, 今後も引き続き情報の改善に努めての大きさを指数化したもの）と気象レーダー観測をいきたい.

基に計算する「突風危険指数」の２つの指標を用いて, 10km 格子毎に突風の「総合判定」を行う. 総【講演】
１. 竜巻発生確度ナウキャストについて

合判定では, 時空間的に幅を持たせた上で２つの指標の AND 条件（メソサイクロン検出の有無と突風

瀧下洋一（気象庁予報部予報課)

危険指数の閾値以上）を調べ, 突風発生の可能性の気象庁は, 2004年から提供を行っている「降水ナウ
キャスト」に加え, 2010年５月から, 雷の激しさや雷高い10km 格子（突風有り判定格子）を特定する.
②次に, 突風有り判定格子の周辺40km 範囲内で積乱雲が発生すれば突風の可能性が高い領域と仮定しの可能性を解析して１時間先まで予報する「雷ナウキャスト」, 竜巻などの激しい突風が発生しやすい気象状況を解析して１時間先まで予報する「竜巻発生確
度ナウキャスト」の提供を開始した. 本研究会では,「竜巻発生確度ナウキャスト」の解析・予測手法などについて紹介した.

て, これを「発生確度２背景」とする. また, メソ
サイクロンが検出された, もしくは, 突風危険指数が閾値以上（OR 条件）である10km 格子の周辺100km 範囲内を「発生確度１背景」とする.
③発生確度２背景と気象レーダー観測による降水強度

竜巻発生確度ナウキャストが対象とするのは, 竜巻
注意情報と同様に, 積乱雲に伴い発生する竜巻やダウの閾値（20mm/h）以上が重なる10km 格子を「発ンバーストなどによる激しい突風である. これらの現象は, 規模が小さく継続時間が短いため, その発生を風が発生する時には, 発達した積乱雲により, 降水
強度は100mm/h 以上になっていることが多いが,直接観測したり予測することは困難である. このた

既に発達した積乱雲のみに着目していると急に発達

め, 竜巻発生確度ナウキャストでは, 気象ドップラー
レーダー観測などの資料から「竜巻が今にも発生する

する積乱雲から発生する竜巻などの激しい突風を見（または発生している）」可能性の高さを推定してい閾値は20mm/h とやや低めに設定している. 発生

る.
竜巻発生確度ナウキャストは, 10分毎に10km 格子

確度１についても同様に, 発生確度１背景と降水強
度 の 閾 値（20mm/h）以 上 が 重 な る10km 格 子 をで解析・予測（10〜60分）を行い, 竜巻などの激しい「発生確度１」と判定する.

2012年６月

生確度２」と判定する. 実際に竜巻などの激しい突

逃してしまうおそれがある. このため, 降水強度の第８回天気予報研究会の報告

504④１時間先までの予測では, 突風が発生しやすい状態

2010年５月下旬から開始された. 大雨や雷雨の, よりである「発生確度２及び１背景」の領域は, 判定時
刻から１時間その場所で持続すると仮定し, これにタイムリーな予測情報の見出し, それらの適切な提供, 効果的な防災情報としての利用可能性等について

降水強度の移動予測を重ねることで, １時間先まで幅広く議論したい. 実学的な観点からの発表を試み,の発生確度２及び１の分布を作成している.

関係各位（気象学会や気象予報士会会員, 防災担当者

竜巻発生確度ナウキャストは, 積乱雲の発達に応じ等）に議論の場を提供したい.

て解析・予測されるものであり, 積乱雲の発達する前の段階から発表される各種の気象情報と合わせて, 段（１）はじめに
近 年, 気 象 庁 の 発 表 す る「竜 巻」,「雷（か み な

階的に利用するのが効果的である.

り）」,「大雨」等に関するナウキャスト情報などを利①気象情報や天気予報

用し, 適時適切な警報等を発することにより, 各種災

低気圧の発達などにより災害が予想される場合は,害を未然に防止できる態勢が整備されつつある. しか半日〜１日程度前に県などを対象に予告的な気象情報

し, 情報を発する側とその情報を利用する側との間に, 意思疎通がいつも良くできているとは言い難いの（例えば, 大雨と雷及び突風に関する○○県気象情報）を発表している. このとき, 竜巻などの激しい突風も予想される場合には,「竜巻などの激しい突風に注意」

が現状である. ここでは, 情報を発信する側と, 情報を受ける側との間にある様々なギャップ, それらをどという言葉を用いて注意を呼びかける.

のようにして埋めていく必要があるか等についてひろ②雷注意報

く議論していきたい.

雷注意報は, 積乱雲に伴う激しい現象（落雷・ひょう・急な強雨・突風）に対して数時間前を目処に注意（２）予測情報（予報など）の提供状況を呼びかける情報であるが, 竜巻などの激しい突風が予想される場合には,「竜巻」を明記して特段の注意を呼びかける. 雷注意報が発表された段階で, 竜巻発
生確度ナウキャストの監視を強めるのが効果的であ

短期予報から短時間予報, そしてナウキャストと次第に予報する時間帯が短くなる.
すなわち, 週間予報は, 概ね１週間先まで, 短期予報は数日先, そして短時間予報では飛行場傾向予報は１日程度, また多くの現業飛行場予報（FCST）は,る.
③竜巻注意情報・竜巻発生確度ナウキャスト

半日程度先までの気象予報である. 数時間先までの３
時間傾向予報などは, 飛行場などピンポイントの地点

竜巻発生確度ナウキャストは, 10分毎に常時提供される情報である. 発生確度２が現れた県などには竜巻やその周辺域に限り, どのような気象現象が生起し,注意情報が発表されるので, 竜巻注意情報が発表されたら, 竜巻発生確度ナウキャストにより竜巻などの激しい突風が発生しやすい地域の詳細や移動を把握し,刻々と変化する状況を監視するのが効果的である.
これらの情報は, 気象庁のホームページで提供しており, 竜巻発生確度ナウキャストは, レーダー観測や

例えば航空が対象であれば,「視程」,「雲底高度」,「天気現象」等を刻々と予報することが求められる.
一方, 予報を用いる運用者の方はどうかというと,航空関係など, 目的がはっきりしている部署では, 使
用者側の意識も高く, また予報の精度やその限界についても自身で判断し, 運用に活用している. しかし,

降水ナウキャスト, 雷ナウキャストと同じページで,一般の自治体や個人のレベルになると, 予報や予測情報の解釈に大きな差があるように思う.

要素を切り替えて表示できるため, 激しい突風発生の（３）事例による検証等

可能性の監視に有効である.

2009年夏の兵庫県佐用町の豪雨災害, 2010年夏の岐

２. 豪雨や雷雨予測のための試み（降水・雷ナウキャ
スト利用上の注意事項等）

阜県多治見市他の豪雨災害, 同年夏の岡山県日本原駐屯地（陸上自衛隊）の落雷災害などは, いわゆる「ゲ道本光一郎（防衛大学校)

リラ豪雨」によるものと思われる.
また, 2011年初からの日本列島への寒波襲来による2009年から10年にかけて, いわゆる「ゲリラ豪雨」

大雪等の被害についても, 記憶に新しい事例である.

的な大雨被害や落雷事故が頻発した. 地球環境の変化
による温暖化の進行であろうか. 従来からの「降水ナウキャスト」に加えて,「雷ナウキャスト」の運用が（４）これからの課題等
2010年の「千葉県大原落雷事故」例などは, 雷注意
報は発表されていたものの, 現地は曇り空, 小雨, 雷〝天気" 59. 6.

第８回天気予報研究会の報告

鳴等もなかったように報じられている. 前述の雷ナウ

505

少々残念である.「落雷から身を守るには」という内21世紀に入って早十年以上が経過した.「地震, かみなり, 火事, 親父」という諺を再考し, 国民的な防災意識の高揚につなげることが災害国として今後益々

容は, 気象庁発行の雷ナウキャスト他の普及パンフに必要なことであろうと思う.

キャストの情報も上手く活かされなかったのではと,もあり, 著者が会長（当時）を務めている「日本大気電気学会」が監修をさせて頂いた. それだけでなく,学会員等を広く動員しての全国各地への普及教育活動

３. 岐阜大学による気象予報業務の現状と今後の展開
吉野 純・小林智尚・安田孝志

も継続中である. しかし, 学会員等の活動には限界が（岐阜大学大学院工学研究科)

あり, また, 地域による受け入れ態勢などの温度差や会員の有無による普及活動そのものの達成の困難さ等

国立大学法人岐阜大学では, 2005年６月に大学初となる気象予報業務許可（許可第87号）を気象庁長官よが見られるのも事実である.

り取得し, 毎日朝９時に愛知県・岐阜県を対象に36時

このあたりの解決策として, 日本気象学会や日本気象予報士会の活用が益々望まれるのではないかと考え間先までの短期予報（気象・波浪）をウェブページ上られる. 地域の, 地元の気象のご意見番的な活躍, 青
少年等への知識の普及教育の促進等, いろいろと活動
域を広げることが必要であろう. また, 地方自治体等
では, 気象予報士や防災士の活用について, この際,
もう一度真剣に考えて頂き, 我々のような国家機関の気象従事者等と, 地方との橋渡し的な役割を担えるよ
うな仕組み作りも, これからの時代には必要ではない
かと思う.

第５図
2012年６月

にて発表している（第５図). この気象予報業務は,
メソ気象モデル PSU/NCAR M M 5（Dudhia 1993）
による水平格子間隔２km の高分解能気象予測に基づ
くものであり, 現在３名の専任気象予報士によって運営されている. 既に業務開始より６年が経過しており, 教育研究活動のための利用にとどまらず, 地域住民の皆様方にも広く活用して頂いている.
６年間に蓄積された予報データベースに基づいて,予報精度向上のための新たなシステム開発・改良につ

岐阜大学局地気象予報（http://net.cive.gifu‑u.ac.jp/).

第８回天気予報研究会の報告

506

いても平行して進めている. 詳細な精度検証（吉野ほか 2008）によって, 複数の予報項目の中でも特に夏季における降水量の予報精度が悪いことが明らかとなっており, 独自のレーダーデータ同化システム（吉野ほか 2009）やモデルアンサンブル予報 シ ス テ ム（吉野ほか 2011）などが開発されている. これによって, 2010年７月可児豪雨の豪雨発生箇所に対して発生
24時間前の高精度予測を実現している.
岐阜大学の気象予報業務では, 高分解能気象予測
データを気象工学的に活用してゆくことも目標として

第６図

桜の開花予想手法のフロー.

おり, 近年では, 風力発電量（深尾ほか 2006）や太陽 光 発 電 量（橋 本 ほ か 2008）と いった 自 然 エ ネ ル
ギー予報にも適用することで, 電力系統安定化技術の１つとして注目されている.
参

考

文

献

ている.
当協会の桜の開花予報は, 気象台の観測する標本
木, 自治体や公園の観測する桜, 測候所の無人化の後に住民が継続して観測し, 開花日や満開日が特定できDudhia, J., 1993:A nonhydrostatic version of the Penn
State‑NCAR mesoscale model: Validation tests andる資料が揃った桜の木を対象にしている. 開花日の予

simulation of an Atlantic cyclone and cold front.M on.
Wea. Rev., 121, 1493‑1513.

去の開花日と気温のデータから作成した予測式を用い

深尾一仁, 吉 野純, 田 中章, 小 林 智 尚, 安 田 孝 志,

2006：リアルタイム局地気象予測システムによる風力エ
ネルギー量の予測. 風力エネルギー, 30(1), 92‑98.

測は当協会の独自の予測式で行っている. 予測式は過ている（第６図参照).
開花日の予測に使用する気温データは2010年から気象庁の１ヶ月・３ヶ月アンサンブル予報を活用してい潤, 宇佐美景子, 小林智尚, 吉野 純, 安田孝志,
2008：大 気 放 射 モ デ ル SMARTS2 と 局 地 気 象 モ デ ル

るが, 平成23年はアンサンブル予報から地上気温を予MM 5 による全天候型分光日射推定モデルの提案. 太陽エネルギー, 34(4), 57‑64.

を図り, ひいては開花日予報の精度向上を目指した.

橋本

吉野純, 野村俊 夫, 片 山 純, 木 下 佳 則, 安 田 孝 志,
2008：メソ気象モデル M M5 によるピンポイント24時間
降 水 量 予 測 の 精 度 に つ い て. 水 工 学 論 文 集, 52,
325‑330.

吉野純, 野村俊夫, 安田孝志, 2009：降水量予測の精度向上のための位置誤差修正法に基づくレーダーデータ同化システムの開発. 水工学論文集, 53, 379‑384.

吉野純, 飯田潤士, 安田孝志, 2011：モデルアンサンブ

ル予報による2010年７月可児豪雨の予測可能性. 水工学
論文集. 55, 475‑480.

測する手法をより改良し, 長期の気温予報精度の改善

５. 長期予報を活かした独自さくら開花予想
渡辺正太郎, 増田雅昭（(株)ウェザーマップ)
ウェザーマップでは2010年よりさくらの開花予想を始めた. 農業向けを中心に詳細な長期予報を開発した
ため, それを活かせないかと考えたことがきっかけだ.「当たらない」「使えない」と言われる長期予報の活用法を, さくらの開花予想をもって一般の方に目に見える形で示そうとコンテンツを開発, 長期予報の気温がさくら開花予想の結果に直結するという解説を随時加えた.

４. 日本気象協会の桜の開花予報について
一般財団法人日本気象協会は2007年から桜の開花予

コンテンツは, 開花日・満開日予想や桜前線など従来のものに加えて,「さくら見頃グラフ」や「開花・満開確率グラフ」などがある. 特に第７図に示した確報を行い, 当協会が運営する天気総合ポータルサイト

率グラフは, 予想日を１日だけ発表し１日のずれも許「tenki.jp（http://tenki.jp）」と 携 帯 公 式 サ イ ト「気象協会晴曇雨」で公開している. 桜の開花情報は利用容されないというこれまでの開花・満開予想に, 確率者の関心が高く, tenki.jp のアクセス数は季節ごとの開の確率を示している.
モ デ ル は 気 象 庁 で も 使 用 し て い た 青 野・小 元

小田美穂（日本気象協会)

コンテンツとしては花粉情報に次ぎ２番目に多くなっ予報による「幅」の概念を持ち込み, 日毎に開花・満〝天気" 59. 6.

第８回天気予報研究会の報告507

より現実に近い形で再現することが求められる. そこで, 各地点ごとに10000通りの気温推移を３か月先までシミュレーションする手法をとった. １か月予報はアンサンブル予報の格子点値（GPV：grid point value）を独自にクラスター解析し, それぞれのクラス
ターやメンバーを重み付けし, 地点ごとの補正もしている. ３か月予報はガイダンス・過去の推移・自己相関や非正規分布する気温の特性を加味した. シミュレーションにより予測精度が上がることはもちろん,
第７図

開花・満開確率グラフの一例（2011年２月18日発表の名古屋の予想). 縦軸は確率で横軸は日付. 左側の山は開花予想
で, 右側は満開予想.

確率表現が可能となったため情報量が多くわかりやす
い形でさくら開花予想が発表できたと考えている.
初年度の結果としては開花３週間前の予想精度が関
東から西の地域で誤差２日を切るなど, 詳細な１か月
予報を利用した成果が出せたのではないかと考察して（1990）の温度変換日数やチルユニットを使った手法

いる. １月下旬に発表した開花２か月前の予想も誤差をベースに, 条件やパラメータを追加. 過去50年の５日程度と, 平年値の誤差７日を下回り一定の傾向を

データを使い, 期間やパラメータを変えたすべての組
み合わせを計算し, 地理的になめらかにパラメータが示すことに成功したと考えている. 一方で気温の予測が難しかった北日本で予想が安定しないなど問題点も変化していくよう考慮しつつ最適なものを選択した.

残っている. 今後も改善を続けていきたい.

また冬季の低温指標であるチルユニットも区間限定の２次関数へと適用方法を改良した.
上記のモデルに実際に観測された気温を投入すると誤差はおよそ２日以内となるので, 気温の予測は非常に重要である. 加えて気温変換日数は非線形変換であるため, 期間平均気温などではなく日々の気温推移を

2012年６月

参 考

文献

青野靖之, 小元敬男, 1990：チルユニットを用いた温度変換日数によるソメイヨシノの開花日の推定. 農業気象,
45, 243‑249.