地球環境研究,Vol.13(2011)

東京周辺域における夏季の対流性降水の特徴
白木洋平＊キーワード：レーダーアメダス解析雨量､ リモートセンシング､ 地理情報システム

１. はじめに都市の発展とそれに伴うヒートアイランドの強化は対流性降水の発生や対流活動の活発化に影響を与えていることが指摘されており､ これまで多くの研究がなされてき た ( た と え ば ､ Huff and Changnon, 1973 ；Changnon and Huff, 1986)｡ 日本でも様々な研究がな
さ れ て お り ､ た と え ば Yonetani (1982) や 藤 部(1998)､ 佐藤・高橋 (2000) らは長期のデータが蓄積されている地域気象観測システム (以下､ AMeDAS：
Automated Meteorological Data Acquisition System)を用いて､ 東京やその周辺域の降水特性の経年変化について評価を行っている｡ また､ 詳細な対流性降水の発生
地域や規模を知るために AMeDAS よりも面的に密なデータを取得することが可能な気象レーダーを用いた研究も

図１. 研究対象地域 (枠内)行われている｡ たとえば齋藤・木村 (1998) や佐藤ほか(2006) は､ 中部関東域や東京都市域の降水システムを造物などの影響があることなどから､ アメダスほど正確レーダーデータによって解析し､ 都市との関連性についではない｡ しかしながら､ レーダーアメダス解析雨量はて述べている｡

レーダーによって推定された密な降水分布をアメダス雨

このように､ 様々な視点や手法によって都市の対流性降水の解析が活発に行われているが､ 一方で対流性降水量で較正することにより､ 両者の長所を生かして作成されている｡の回数を詳細に調べた研究例は少ない｡ そこで､ 本研究では東京周辺域を研究対象地域とし (図１)､ 面的に密な観測データを得ることが可能なレーダーアメダス解析

２. 解析方法

雨量を用いて研究対象地域における対流性降水の回数の本研究の解析期間として1997年､ 1998年､ 1999年の７

特徴について考察を行うこととした｡ ここでレーダーア月､ ８月の計６か月を選定した｡ また､ ヒートアイラン

メダス解析雨量とは､ 気象レーダーとアメダスの長所をドが都市の対流性降水に影響を与えると考えると､ 昼間生かして作成された降水量データのことである｡ 降水はと夜間では降水システムが異なることが推測される｡ そ気圧・気温といった気象要素に比べ極めて局地性が強く､こで､ 昼間と夜間の２つの時間帯において降水回数の抽

特に対流性の降水の場合は約17km 間隔で配置されたア出を行うこととした｡ なお､ 本研究では昼間を12−18時､メダス雨量計でも十分把握できないことが多い｡ また､夜間を18−24時と定義する｡

レーダーでは面的に密な降水分布が推定出来るが､ 上空

次に､ 東京の強雨回数は台風や前線の影響を強く受けの降水粒子を測定していること､ 途中の降水や地形・建ることが知られているが (Kanae et al., 2004)､ 本研究＊

立正大学地球環境科学部

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東京周辺域における夏季の対流性降水の特徴 (白木)図２. 昼間 (12時−18時) における各階級の降水回数は対流性降水に着目しているため､ 総観場の違いによる16−20mm／h, 21−25mm／h, 26−30mm／h, 31−35

影響を極力除去する必要がある｡ 既往研究では､ 強雨がmm／h, 36−40mm／h, 41mm／h 以上の９段階に分都市の影響を受けているかを判断する方法として､ 朝９類を行い､ 分類された数値が１時間に１回降れば１カウ時の地上天気図から関東地方が雨になっていない日､ 台ントとした｡ これを月別に集計し､ その合計を降水回数

風が接近していない日､ 寒冷前線が関東を通過していなとした｡

い日､ 梅雨前線が関東にない日を選定している (佐藤ほか, 2006)｡ 本研究でも同手法を踏襲することとした｡
選定された日数は全186日中51日である｡

３. 結果および考察

次に詳細な降水回数の特徴を知るために降水回数の階

図２に昼間 (12時−18時) における各階級の降水回数級を､ １−５mm／h, ６−10mm／h, 11−15mm／h,を､ 図３に夜間 (18時−24時) における各階級の降水回

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図３. 夜間 (18時−24時) における各階級の降水回数数を示す｡ 昼間における各階級の降水回数を考察すると､や大田区付近にて降水回数の出現を見ることが出来る｡

１−５mm／h, ６−10mm／h の降水回数が関東平野

次に､ 夜間における各階級の降水回数を考察すると､北部や北西部の標高が高い地域に多く見られる｡ しかし

１−５mm／h, ６−10mm／h, 11−15mm／h, 16−20

ながら､ これらの地域には大規模な都市は存在しないた

mm／h では昼間と同様に関東平野北部や北西部にて地め､ これらは都市の影響ではなく地形の影響による対流形の影響による対流性降水が見られる｡ また､ 21−25m性降水であることが推測出来る｡ 一方､ 11−15mm／h,m／h, 26−30mm／h, 31−35mm／h, 35−40mm／h

16−20mm／h, 21−25mm／h, 26−30mm／h, 31−35では特徴的な降水回数を見ることが出来ない｡ しかしなmm／h, 36−40mm／h では､ 特徴的な降水回数を見がら､ 40mm／h 以上の降水回数になると､ 標高が高いることが出来ない｡ しかしながら､ 40mm／h 以上の降地域の他に東京都の中央区や港区､ 千代田区といったい水回数になると､ 標高が高い地域の他に東京都の品川区わゆる都心３区にて降水回数が出現している様子が見て85

東京周辺域における夏季の対流性降水の特徴 (白木)取れる｡(年) 以降のデータに関しても順次解析を行い､ 信頼性以上から､ 都市の存在は昼夜問わず40mm／h 以上のを高めることも併せて必要である｡

降水回数に影響を与えている可能性が示唆される｡ しかしながら､ 夏季の関東地方では午後に日光周辺､ 奥秩父周辺の２地域で降水頻度が高くそれらの降水システムはしばしば東に移動し降水をもたらすこと (齋藤・木村,謝辞本研究の一部は科研費 (若手(B)・課題番号：22700859) の助成により実施した｡ ここに記して感謝する｡

1998)､ 奥秩父から移動してきた降水システムは都市域にて持続すること (佐藤ほか, 2006) といった報告もなされているため､ 今後はこれらの現象についても解析に加える必要がある｡

参考文献
Changnon, S. A. Jr. and F. A. Huff, 1986 : The urban-related
nocturnal rainfall anomaly at St. Louis. J. Appl.Meteor, 25,1985-1995.
藤部文昭, 1998：東京における降水の空間偏差と経年変化の実態−都市の効果についての検討−. 天気, 45, ７−18.

４. まとめHuff, F. A. and S. A. Changnon Jr, 1973 : Precipitation

本研究では東京周辺域を研究対象地域とし､ レーダー
アメダス解析雨量を用いて夏季の対流性降水の回数について抽出を行った｡ その結果､ 昼間 (12時−18時) および夜間 (18時−24時) において40mm／h の降水が東京都心で発生している様子が見て取れた｡ しかしながら､昼間と夜間の２つの時間帯のみで解析を行ったことから､発生した降水が都市の影響を受けて強化されたものであるのか､ 日光周辺や奥秩父周辺から移動してきたものなのかを判断することが困難であった｡ そのため､ 今後の課題として降水回数を取得する時間帯を詳細に分類し､Modification By Major Urban Areas. Bulletin of theAmerican Meteorological Society, 54, 1220-1232.
Kanae, S., T. Oki, and A. Kashida, 2004 : Changes in hourly
heavy precipitation at Tokyo from 1890 to 1999. J. Meteor.
Soc. Japan, 82, 217-247.
齋藤智興・木村富士男, 1998：中部関東地方における夏期の対流性降水の日変化, 天気, 45, 541−548.
佐藤尚毅・高橋正明, 2000：首都圏における夏季の降水特性の経年変化. 天気, 47, 643−648.
佐藤友徳・寺島司・井上忠雄・木村富士男, 2006：東京都市域
における夏季の降水システムの強化, 天気, 53, 479−484.
Yonetani, T., 1982 : Increase in Number of Days with Heavy

降水システムの移動についても検討を行うことが必要と

Precipitation in Tokyo Urban Area, J. Appl.Meteor, 21,

なってくる｡ また､ 研究の対象期間は1997年､ 1998年､1466-1471.

1999年の７月､ ８月の計６か月のみであるため､ 2000

Property of Convective Precipitation Around Tokyo in Summer Season
SHIRAKI Yohei＊*Faculty of Geo-environmental Sciense, Rissho University

Keywords: Radar-AMeDAS precipitation data, Remote Sensing, GIS

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