京都大学防災研究所年報 第 56 号 B 平成 25 年 6 月
Annuals of Disas. Prev. Res. Inst., Kyoto Univ., No. 56 B, 20132010 年夏のロシアブロッキングのメカニズムと予測可能性
Mechanism and Predictability of the Persistent Blocking
over Russian Region in the Summer of 2010

藤井晶(1)・向川均・黒田友二 (2)Aki FUJII(1), Hitoshi MUKOUGAWA and Yuhji KURODA(2)(1) 京都大学大学院理学研究科(2) 気象研究所(1) Graduate School of Science, Kyoto University(2) Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency
Synopsis
We investigate the mechanism and predictability of a strong and persistent blocking
residing over Russia from late-July to mid-August of 2010 using a reanalysis dataset and
two kinds of forecast datasets. It is found that the following different mechanisms
contributed to the enhancement of the blocking: During a maintenance period of theblocking in the end of July, when the predictability of the blocking was much reduced incomparison with the adjacent periods, an anticyclonic vorticity forcing associated withhorizontal divergence in the upper troposphere due to a deepening trough upstream ofthe blocking was a predominantly important factor for the blocking formation; during
another maintenance period in early-August, an anticyclonic vorticity forcing producedby the interaction between the climatological horizontal convergence and the coexisting
anticyclonic anomaly in the upper troposphere over the western part of the Eurasiancontinent was a key to maintain the blocking. These maintenance mechanisms are also
found to be inherent to the Russian blocking in the summer of 2010.

キーワード: 異常気象，熱波，ブロッキング，予測可能性
Keywords: anomalous weather, heat wave, blocking, predictability

1.

はじめに

その発生・持続要因や予測可能性に関して既に次のような研究結果が発表されている．

2010年6月下旬から8月中旬にかけて，東ヨーロッ

Dole et al.（2011）は，2010年の外部強制力（海面

パ・ロシア西部を中心にブロッキングが発生し，各水温，北極海の海氷面積，温室効果ガス濃度）が，地に異常高温をもたらした（Fig. 1）．1か月以上に同年夏季のブロッキングの発生や熱波の強さにどのわたり持続したこのブロッキングは，これまで夏季程度影響していたのかをモデルシミュレーションににユーラシア西部で発生したブロッキングの中ではより調べ，ロシア西部の高気圧偏差や熱波の強さは，持続期間が最も長く，また，ブロッキング強度（熱これら三つの境界条件によって強制されたのではな

帯大気の北への張り出し）も過去最大を記録した．

く，大気の内部力学によって駆動されていたことをこのような顕著な特徴を持った事例であったため，示した．しかしながら，Dole et al.（2011）は，論文― 265 ―

及ぼしたこと（小寺ほか, 2012）などが示唆されているが，本研究では中高緯度大気内部変動の観点から
本事例を解析する．

2.

データ及び解析手法

2.1

データ

本研究では三つのデータを使用した．まず，2010
年夏季の大気循環場の特徴を捉えるために2010年5Fig. 1 Observed maximum temperature during a period from
June to August 2010 based on Barriopedro et al. (2011). The
anomaly from the climatology is shown in parentheses.

月から2010年9月まで期間のJRA-25/JCDAS再解析データ（Onogi et al., 2007）を使用した．この再解析データは6時間毎（0000, 0600, 1200, 1800UTC）に，
1000hPaから0.4hPaまでの23層の等圧面で，緯度経度では考慮していない大気と陸地面との相互作用の重要性，すなわち，ユーラシア西部での高温の持続に伴って発生した干ばつが熱波をより一層強化した可能性があることを示唆している．また，海面水温とブロッキングの発生頻度との関連について，Schneidereit et al.（2012）は，1989年～2010年の再解析データを用いて統計的解析を行い，夏季にラニー
ニャ現象が発生した年には，30˚E～60˚Eの経度帯でブロッキング発生頻度が有意に増加することを示し，2010年夏季の長寿命ブロッキングがラニーニャ現象に伴う海面水温偏差の影響を受けた可能性があることを示唆している．
一方，2010年夏季の長寿命ブロッキングの予測可能性について，Matsueda（2011）は，各国の現業予報機関のアンサンブル予報データを用いた解析を行った．その結果，2010年夏季の事例は他のブロッキング事例に比べ予測可能性が高いが，8月上旬のブロ
ッキング持続期には30˚E～45˚Eの経度帯で予測可能性が悪化することを示した．この経度帯におけるブロッキングの予測可能性の悪化について，Matsueda（2011）は，ブロッキングのすぐ南西に位置するトラフの予測が困難であったことが原因であると示唆しているが，トラフがどのようにブロッキングの予測精度に影響を及ぼしたのかは明らかでない．また，
これまでの研究では，2010年夏季のブロッキングの発生や持続に寄与するメカニズムについても明らかにされていない．
そこで，本研究では，再解析データと予報データを用いて，2010年7月～8月にロシア西部で1か月以上持続したロシアブロッキングに注目し，その持続メ
カニズムの解明と予測可能性に関し詳細な解析を行う．先に述べたように，先行研究の中には，2010年の海面水温偏差がブロッキングの発生・持続に寄与
していたこと（Schneidereit et al., 2012; 森ほか, 2012）
や，熱帯の対流活動がブロッキングの形成に影響を1.25度間隔の格子点上で与えられる．
一方，予測可能性を評価するために，気象庁現業1
か月アンサンブル予報データと，気象研究所/気象庁
統一大気大循環モデルによるハインドキャスト予報
実験データを使用した．
気象庁現業1か月アンサンブル予報は，毎週水曜日と木曜日の1200UTCを初期時刻として，数値予報モ
デル（GSM0803C）を用いて実施された．モデルの水平解像度はT159で，鉛直層数は0.4hPaまでの24層である．予報初期値は気象庁全球客観解析データ（GANAL）で与えられ，海面水温は時間変化する気候値と初期時刻における偏差を固定して与えた場で規定される．アンサンブルメンバーは24個の摂動ランと摂動を含まない1個のコントロールランで構成される．初期擾乱はBreeding of Growing Mode（BGM）
法を用いて生成され，南緯20度以北の全層で与えられる．予報期間は816時間（34日間）で，データは6
時間毎に，1000hPaから1hPaまでの22層の等圧面上で，
緯度経度2.5度間隔の格子点上で与えられる．
気象庁現業1か月アンサンブル予報データは週2回しか実施されないため，予測可能性の時間変動を解析するのは困難である．そのため，気象研究所/気象庁統一大気大循環モデル（MRI/JMA-AGCM
GSM0305）を用いて，2010年6月1日0000UTCから2010
年8月15日1800UTCまでの期間について，6時間毎（0000, 0600, 1200, 1800UTC）の初期時刻から948時
間（39.5日間）のハインドキャスト予報実験を行った．このモデルの水平解像度はTL95で，鉛直層数は0.4hPaまでの40層（気圧－シグマハイブリッド鉛直座標）である（Kuroda, 2010）．初期値はGANALで与えられ，初期摂動は含まない（コントロールランのみ）．海面水温は，気象庁現業1か月アンサンブル
予報と同様に与えている．予測結果は，1000hPaから0.5hPaまでの24層の等圧面上で，経度1.875度毎のガ
ウス緯度上において6時間間隔で出力されるが，ここでは，緯度経度2.5度間隔の格子点上に水平内挿した― 266 ―

データについて解析を行った．また，Kuroda（2010）の条件を満たした場合に，ブロッキングが発生したに従い，ある初期時刻の直前の5日間に実施した20と判断した．Matsueda（2011）は2010年夏季のブロ

個の予報ランを用いてアンサンブルメンバーを構成

ッキングを検出する際に，低周波フィルターを施しして使用した．このアンサンブル手法はLaggedていない場についてこれらのインデックスを定義しAverage Forecasting（LAF）法と呼ばれる．

たが，本研究では，ブロッキングが大気の長周期変過去のブロッキングに関する研究で，ブロッキン
グの形成・持続には，周期約10日以上の低周波変動動であることを考慮し，500hPa高度場の低周波変動成分を用いてブロッキングの発生を定義した．

成分と，総観規模擾乱で代表される高周波変動成分

ブロッキング強度 I は，National Weather Serviceとの相互作用が重要であることが示されているので（NWS）Climate Prediction Center（CPC）と同様に，（Nakamura et al., 1997），本研究でも同様に，循環各偏差場を低周波変動成分と高周波変動成分とに分離

値 GHGS max で定義した．すなわち，ブロッキング

して解析を行った．すなわち，6時間毎に与えられるが発生した経度では I= GHGS max，ブロッキングが発再解析データと予報データのそれぞれについて，ラ

生していない経度では I=0 となる．

に対して式（1）により与えられるGHGSの最大

ンチョス低周波フィルターを適用して低周波変動成分を抽出し，高周波変動成分は元の偏差場から低周

2.3

渦度収支解析

波変動成分を差し引いた残差として定義した．ここ

本節では，ブロッキングの持続要因を調べるためで用いたランチョス低周波フィルターのカットオフに実施した渦度収支解析（Cash and Lee, 2000; Mori

周期は8日である（データウィンドウ幅は16日）．なand Watanabe, 2008）について説明する．気圧座標系

お，予報データの予報初期の期間に上記のランチョ

におけるプリミティブ方程式系での渦度方程式を用

ス低周波フィルターを施す場合，予報初期時刻以前

いると，等圧面高度場偏差の低周波変動成分 ZL のの期間のデータも必要となるが，その期間について

時間変化は，

は，再解析データを用いてフィルタリングを行った．

Z L f 0 7
  i  Rtg i 1

気候値は，1979年1月から2006年12月までの日々の平均値に対し，60日をカットオフ周期とするランチ(4)ョス低周波フィルターを施した値を使用した．偏差場は元のデータから気候値を差し引いた残差としてで記述される．ただし， は緯度55度におけるコリ

定義した．

オリパラメータ， は重力加速度， R は残差（渦度の鉛直移流項，傾斜項，摩擦消散項をむ）で，2.2(

ブロッキングの検出

本研究では，Tibaldi and Molteni（ 1990）を参考に，) は，

1   2 (vL ) 2   2 ([V ]   L  VL  [ ])500hPa高度場の南北勾配を用いてブロッキングの検出を行った．この検出手法では，各経度において60˚N付近を中心とする500hPa高度場の南北勾配に関する3   2 (V *   L  VL   * )二つのインデックス 4   2 {( f   ) VL   L  V }GHGS 

Z 500( 0 )  Z 500( S )0  S(1)

5   2{  (VL L ) L }GHGN 

Z 500( N )  Z 500( 0 ) N  0(2)

 6   2 {  (VH  H ) L } 7   2{  (VL H ) L    (VH  L ) L }を利用する．ここで，，，であり，緯度間隔 を，

0 ，2.5 ，5 の3通りで与え，それぞれについてGHGSである．ここで()は水平速度ベクトル，  はとGHGNを求め，少なくとも一つの に対して，
相対渦度で，X は日々の気候値（X は任意の物理量）

GHGS  0 かつ
GHGN  5.0 (m/緯度)を表し，XL 及び XH はそれぞれ偏差場の低周波変動(3)成分及び高周波変動成分を表す．また，[X] はXの東西平均場， X*は [X] からのずれ成分，f は緯度変化するコリオリパラメータ，― 267 ―

( ⁄

⁄

)は水平微

(a)

(b)

Fig. 2 Horizontal distribution of the residual term R (a) and the horizontal divergence term 𝜉 at 250 hPa averaged
over a period from 0000UTC 16 July to 1800UTC 15 August (color shade). Regions with anti -cyclonic (cyclonic)
forcing are shaded by warm (cool) colors. The 250-hPa geopotential height field averaged over the same period isshown by contours (contour interval is 100 m; the bold line indicates 10700 m).

分演算子である．
各渦度収支項の物理的意味は次の通りである．まず，は低周波変動成分の南北風による惑星渦度の移流，

は気候場の東西一様成分と偏差場の低周波

変動成分との相互作用，

Brier score

∑

(

)

(5)

を使用した．ただし，再解析データでブロッキングの発生が確認された領域（すなわち，の領域）

は気候場の東西非一様成における予測精度を調べるために，は各時刻に実分と偏差場の低周波変動成分との相互作用を表し，

際にブロッキングが発生した領域（）の経度

以下ではこれら三つの項の和∑方 向の格子 点数で定 義した ． また， n は各時刻 に流項と呼ぶ．

を渦度の水平移は発散項で，偏差場の低周波変動成を満たす経度方向の格子点， はメンバー数

分と気候場の収束・発散による渦度生成を表す．以20のアンサンブル予報データから求めた経度方向の下では， ∑

運の格子点nにおけるブロッキング発生確率を線形項と呼ぶ．

は低周波変動成分同士の相互作用（ロスビー波束伝播に伴う渦度フラックスの収束に対応），（Matsueda, 2011）で，は高周波変成分同士の(6)相互作用（総観規模擾乱に伴う渦度フラックスの収束に対応），

は低周波変動成分と高周波変動成分
を非線形項とと定義した．式（6）で，Mはブロッキングの発生を呼ぶ．また，鉛直流による寄与（渦度の鉛直移流項との相互作用を表し，以下では∑予測したアンサンブルメンバーの数を表す．本研究及び傾斜項）は，Cash and Lee（2000）と同様に，摩では，式（5）より，実際にブロッキングが発生した

擦消散項とともに残差Rに含めて扱う．Fig. 2に示す

領域内だけでブライア・スコアを評価しているため，

ように，ロシアブロッキングの中心付近において，評価に用いた経度方向の格子点数

残差 Rは他の項に比べて小さいことが確認できる．

定でないことに注意する．また，式（5）では時間的に一を満たす場合，つまり，ブロッキング発生領域が経度2.4予測可能性の評価

方向に5度以上の拡がりを持つ場合についてのみ予

前述のMRI/JMA-AGCMによ るハインドキャスト

測精度を評価した．ブライア・スコアは，値が0に近予報実験データを用いて構成したメンバー数20のアいほど予測精度が良く，1に近いほど予測精度が悪い

ンサンブル予報でのブロッキングの予測精度の評価ことを意味する．

方法について説明する．本研究では，予測精度を定量 的に評価 するため に，以下 で定義さ れるブラ イ

3.

結果

3.1

ブロッキング発生領域の時間発展

ア・スコア― 268 ―

(a)(b)

Fig. 3 (a) Time variation of the blocking strength(m/latitude) at each longitude (x-axis) during a period from
June to August, 2010. (b) Time variation of the blocking
strength (m/latitude) averaged over western Eurasia (30˚E～70˚E). The occurrence period of the Russian blocking isdefined as a time interval delimited by the two vertical lines(from 1800UTC 20 July to 1200UTC 12 August).
2010年6月～8月に発生したブロッキングの経度－ンに対してLAF法を適用し，メンバー数20のアンサ

時間発展をFig. 3aに示す．図に示した値は，低周波

ンブル予報としてハインドキャスト予報実験データ

フィルター（カットオフ周期は8日）を施した500hPaを取り扱った（Kuroda, 2010）．

高度場について求めたブロッキング強度である．Fig.

Fig. 4に，120時間予報におけるブロッキング発生

3aから，2010年夏季のブロッキングは次の三つのブ確率を示す．ブロッキング発生確率は式（6）で定義

ロッキングが連続的に発生した事例であることが分した．この結果から，本事例ではブロッキングの発

かる．すなわち，6月中旬の北大西洋ブロッキング生を予測しやすい時期と予測しにくい時期とが明瞭（10˚W付近），6月下旬～7月下旬のヨーロッパブロに分かれていることが読み取れる．まず，ブロッキ

ッキング（30˚E付近），7月下旬～8月中旬のロシア

ングの発生を予測しやすい時期は，6月中旬の北大西

ブロッキング（50˚E付近）である．この時間発展の

洋ブロッキング形成期（6月15日頃），6月下旬のヨ特徴はMatsueda（2011）で示された結果でもよく捉えられている．また，本研究ではFig. 3aに基づき，それぞれのブロッキングの開始・終息時刻を決定した．まず，30˚E～70˚Eの経度帯におけるブロッキン
グ強度Iの領域平均値 I を求め（Fig. 3b），初めて I  0
を満たした時刻をブロッキング開始時刻とした．そして，再び I  0 となる直前の時刻をブロッキング終
息時刻と定義した．その結果，ヨーロッパ・ロシア
ブロッキング開始時刻は7月5日1800UTC，終息時刻
は8月12日1200UTCと決定できた．また，ロシア西部
でブロッキングが発生した時期を， I が極小となる時刻（7月20日1800UTC）からブロッキング終息時刻（8月12日1200UTC）までと定義した．以下では，特に，この期間に注目してロシアブロッキングの持続メカニズムと予測可能性について調べた．

3.2

予測可能性の時間変動

Fig. 4 Predicted occurrence probability of blocking at

本節では，ハインドキャスト予報実験データの解

each longitude (x-axis) for a lead time of 120 hours by

析結果に基づき，2010年夏季のブロッキング事例のthe hindcast ensemble forecast experiment. The y-axis is

予測可能性について議論する．なお，以下では，6the valid time of forecast. The observed blocking

時間毎に実施された摂動を含まないコントロールラ

regions are shown by black curves (see also Fig. 3a).

― 269 ―

ロッキングの西側領域（30˚E～45˚E）におけるブロッキング発生確率は，その東側領域（45˚E～60˚E）
よりも低く，ロシアブロッキングの西側領域の予測精度が悪いことが分かる．
次に，2010年夏季のブロッキング発生の予測精度の時間変動について調べた．そのために，式（5）で定義されるブライア・スコアを用い，解析値でブロッキングが発生した領域で予測値の発生確率を定量的に評価した（ただし，ブロッキング領域が経度方
向に5度以上の拡がりを持った場合にのみ評価した）．
Fig. 5 Time variation of Brier Score for the

その結果をFig. 5に示す．ロシアブロッキング発生期

prediction of blocking occurrence by the hindcast間（7月20日1800UTC～8月12日1200UTC）に注目す

ensemble forecast experiment. The x-axis denotes the

ると，ロシアブロッキングへの遷移前（7月21日頃）

valid time of forecast from 0000UTC 11 July to

及び遷移後（7月28日頃）の持続期と，ブロッキング

0000UTC 18 August. The red, green, and blue lines

終息期（8月9日頃）に，特に3日予報の予測精度が悪

denote lead times of 72, 120, and 168 hours,化していることが分かる．一方，遷移開始直後の7

respectively.

月26日頃では，ブロッキングの予測精度は非常に良い．

ーロッパブロッキング開始期（6月23日頃），7月上以上の結果から，2010年夏季の事例の予測可能性

旬の持続期（7月5日頃及び7月15日頃），7月25日頃

について，次のような特徴が挙げられる．まず，形のロシアブロッキングへの遷移開始後の期間，そし成期（6月15日，6月23日，7月5日頃）におけるブロて，8月6日頃の持続期（45˚E～60˚Eの領域）である．

ッキング領域の予測可能性は，持続期（7月11日，7

特に，北大西洋ブロッキングに関しては，168時間予

月21日，7月28日頃）と比較して予測可能性が高いこ報でも75%以上の高い確率でブロッキングの発生をとが示された．一般に，ブロッキング形成期には予予測できていた（図は省略）．一方，ブロッキング

報誤差が増大し，一旦ブロッキングが形成されると発生の予測が困難な時期で注目すべきは，7月11日及

予測誤差は減少する傾向にあることがこれまでの研び21日頃のヨーロッパブロッキング持続期，7月28

究で示唆されているが（ Tibaldi and Molteni, 1990;

日頃のロシアブロッキング持続期である．特に，7Kimoto et al., 1992），2010年夏季の事例における予

月21日頃のブロッキング発生確率は72時間予報でさ測可能性の変動は過去の事例とは異なっている．た

え50%未満であった（図は省略）．また，Matsueda

だし，ロシアブロッキングへの遷移開始直後（7月26（2011）でも指摘されたように，8月上旬のロシアブ

日頃）の持続期に予測精度が向上することは先行研

(a)

(b)

Fig. 6 (a) Ensemble average of predicted 250-hPa low-pass filtered height anomaly (m) at 1200UTC 26 July 2010 for
the JMA 1-month ensemble forecast (25 members) starting from 1200UTC 21 July 2010. (b) Regressed anomaly of thepredicted 250-hPa low-pass filtered height (m) at 1200UTC 26 July based on the predicted 250-hPa low-pass filteredheight at 1200UTC 28 July averaged over the Russian region (32.5˚E～62.5˚E, 50˚N～70˚N) for the same ensemble
forecast (contour interval is 5 m). The color shades indicate regions where the statistical significance of the regression
exceeds 95 %. Warm (cool) color indicates positive (negative) correlation.

― 270 ―

究の結果と整合的である．

り検定した）．すなわち，予測されたイタリア上空

次節では，7月末の予測精度悪化の要因を詳細に調の低気圧性偏差が大きいほど，その2日後に予測されべるために，気象庁現業1か月アンサンブル予報デー

たロシア域の高気圧性偏差は大きくなる傾向にある．

タを用いた解析を行った．

また，回帰場で見られる偏差（Fig. 6b中のL’）の中
心はアンサンブル平均予測場で見られる低気圧（Fig.

3.3

7月末におけるブロッキングの予測と関連する循環場の解析

る．さらに，その偏差の水平分布から，低気圧性偏前節のハインドキャスト予報実験データの解析結差Lが北西－南東方向に引き伸ばされるとき，ロシア

果から，7月末はブロッキング発生の予測精度が比較域でのブロッキングが発達する傾向となることが分

的悪い時期であることが示された（Figs. 4 and 5）．

かる．

6a中のL）の中心よりもやや東に位置することが分か

本節では，7月21日1200UTCを初期時刻とする気象庁

ただし，回帰場で見られる偏差L’との負相関は，

現業1か月アンサンブル予報データ（メンバー数25）

key dayの4日前（7月24日1200UTC）から2日前（7月を用い，250hPa高度場偏差の低周波変動成分の予測

26日1200UTC）までの期間でのみ統計的に有意であ値に注目してずれ回帰分析（Mukougawa, 2005）を実る．さらに，Fig. 6bで示されるように，より上流側

施することにより，予測精度が悪化する7月末におけの北大西洋域での高度場偏差とロシア域の高度場偏るロシア上空の高度場の予測と関連する循環場につ差との相関は有意でない．これらの相関関係の特徴

いて解析を行った．

はkey dayを2～3日前後に変更しても同様である．ここのずれ回帰分析では，key dayを7月28日1200UTCのように，7月末のロシアブロッキング領域での高度（ 予 報 7日 目 ） と 定 め ， key dayに お け る ロ シ ア 域

場予測値が有意に関連するのは，その予測時間の4（32.5˚E～62.5˚E, 50˚N～70˚N）の高度場予測値と，日前までのイタリア上空の高度場予測値であったた

それ以前の時刻における高度場予測値との回帰を求め，ロシアブロッキングが予測可能な期間は，このめた．ロシア域を上記の領域で定義した理由は次節

時期に極端に短くなったと考えられる．

で述べる．

上記のずれ回帰分析で示されたイタリア上空のト

Fig. 6に，key dayの48時間前（7月26日1200UTC）

ラフの強化は，トラフ軸を北西－南東方向に傾斜さの高度場予測値に対するずれ回帰分析の結果を示す．

せることにより，トラフ軸からその北東側に位置す

Fig. 6bから，key dayにおけるロシア域の高度場予測

るロシア西部のブロッキング高気圧へ向かうロスビ値は，その48時間前のイタリア上空の高度場予測値

ー波の波活動度フラックスを増大させ，ロシアブロ（Fig. 6a中のL）と有意水準95%以上で統計的に有意ッキングを強化していたと考えられる．実際に，再に負の相関を持つことが分かる（Student-tテストによ解析データを解析した結果，ロシアブロッキングの

(a)

(b)

Fig. 7 (a) Horizontal distribution of 250-hPa height (contour) averaged over the occurrence period of the Russian
blocking (from 1800UTC 20 July to 1200UTC 12 August). Contour interval is 100 m, and the bold line indicates 10700
m. The color shade indicates the anomaly from the climatology, and its scale is shown at the bottom of this panel. The
open star indicates the location of the maximum height anomaly at 47.5˚E and 60˚N in the Russian blocking region,
which is shown by the rectangular region (32.5˚E～62.5˚E, 50˚N～70˚N). (b) Time variation of 250-hPa heighttendency 𝐴 ≡ 𝜕𝑍𝐿 𝜕𝑡 in the Russian blocking region projected on to the time-averaged height anomaly of theblocking (Fig. 7a) using Eq. (7). The period when the 250-hPa height tendency has a positive (negative) value such as
period (1) and (3) [period (2) and (4)] is defined as the growing (decaying) period.

― 271 ―

支解析の結果を示す．本研究では，式（4）に基づき，(a)

高度場偏差の低周波変動成分の時間変化⁄ に寄

与する渦度収支項に注目して解析を行った．
Fig. 7bに，ロシア域（32.5˚E～62.5˚E，50˚N～70˚N）
における⁄ の時間変動を示す．ただし，高度場

変化傾向

≡

⁄

及び渦度収支項≡()は，ロシアブロッキング発生期間（Fig. 3b）
で平均した250hPa高度場偏差パターン (
(

に

(b)
Pi 

（Fig.
)
7a）

)を射影した値， A ( x, y) B( x, y) cos dxdy
 cos dxdyi(7)を用いて評価した．式（7）の積分領域は，Fig. 7aの矩形領域（32.5˚E～62.5˚E，50˚N～70˚N）である．また，式（7）により，ロシア域でのブロッキングに相当する250hPa高度場偏差パターンを効果的に強化す
る渦度収支項の寄与 ()が抽出できる．

本研究では，Fig. 7bで示されたの符号によって，

ロシアブロッキング発生期間を次の四つの期間に区Fig. 8 Time variation of each term of Eq. (4) in the
Russian blocking region. (a) 𝐴 , ∑𝑖

分した．

𝜉𝑖 (total),
𝜉𝑖

期間①：7月21日0000UTC～7月29日0600UTC(nonlinear terms). (b) 𝐴 , and each term of 𝜉 (see

期間②：7月29日1200UTC～8月2日1200UTC

Eq. (8)).

期間③：8月2日1800UTC～8月7日1800UTC∑𝑖

𝜉𝑖(advection),𝜉(divergence),∑𝑖

期間④：8月8日0000UTC～8月12日1200UTC
すぐ上流側で発達するトラフの軸は7月24日～7月27
日頃に北西－南東方向へ傾斜し，このトラフからロ

ここで，

シアブロッキングに向かう波活動度フラックスが増である期間②及び④と衰退期として，各期間で支配大する様子が確認できた（図は省略）．

的な力学的メカニズムについて解析した．

である期間①及び③を発達期，

以上のように，2010年夏季のブロッキング事例のまず，ロシアブロッキング発生期間における各渦予測可能性に関してMatsueda（2011）が指摘した，

度収支項の時間変動をFig. 8に示す．ここでは発達期

ブロッキングのすぐ南西に位置するトラフとブロッ（期間①及び③）に注目して議論する．Fig. 8aから，キングの予測精度との関連性は，本研究で実施した

期間①と期間③では発散項

ずれ回帰分析によって，より定量的に実証すること

圧 性偏差を 促進する 最も主要 な項であ り，移流 項

ができた．

∑

と非線形項∑

が，ロシア域での高気は，逆に高気圧性偏差を減少させる作用を持つことが分かる．従って，ロシア

3.4

渦度収支解析

ブロッキングの発達はいずれの期間も発散項 によ

前節では，アンサンブル予報データの統計的解析ってもたらされている．ただし，期間①の後半（7から，ブロッキングのすぐ南西に位置するトラフ（以月27日～7月29日）では，高気圧性偏差の形成に対す

下，L1と呼ぶ）の発達とロシアブロッキングの強化

る非線形項の寄与も増大している．

とが有意に関連していることが示されたが，どのよ

次に，ロシア域の高気圧性偏差の形成を促進した

うなメカニズムにより両者が関連したのかは明らか

主要因である渦度生成項 について詳しく調べる．

にされていない．そこで本節では，この点も含め，は，ブロッキングの持続に寄与した力学的要因を渦度収
支解析（Cash and Lee, 2000; Mori and Watanabe, 2008） 4   2 {( f   ) VL   L  V }(8)

により調べ，さらにその結果を予測可能性と関連付けて議論する．

のように二つの項から成り，式（8）の第1項，第2

まず，JRA-25/JCDASデータ用いて実施した渦度収項は，それぞれ循環偏差場の低周波変動成分と，気― 272 ―

(a)(b)

Fig. 9 (a) Horizontal distribution of 250-hPa height tendency (color shade) induced by the first term of the righthand side in Eq. (8) averaged over the period (1) (from 0000UTC 21 July to 0600UTC 29 July). The warm (cool)colored regions have a positive (negative) value. The contours show the time-averaged 250-hPa height anomaly (thecontour interval is 50 m) during the Russian blocking period. (b) Same as in Fig. 9a except for 250 -hPa horizontal
divergence associated with the low-frequency anomaly 𝛻 𝑉𝐿 . Divergent (convergent) regions are shaded by warm
(cool) colors.
候場の発散・収束による渦度生成を意味する． の度 f よりも一般には1桁小さく，(

̅̅̅)

第1項及び第2項の時間変動をFig. 8bに示す．ただし，立つと考えられるため，北半球（）では， のが成り式（7）に従って，ロシア域の高気圧性偏差（Fig. 7a）

第1項は低周波変動成分による水平発散（に射影した値を示す．この結果から，期間①と期間が存在する場合に高気圧性偏差を生成する効果を持③では で支配的な項が異なることが分かる．すな

つ．また，準地衡方程式系において，偏西風中に存

わち，期間①（7月下旬）では の第1項，期間③（8在する短波長の定在波に伴う渦度バランスを考慮す月上旬）では の第2項による高気圧形成がそれぞれると，定在波に伴う水平発散は，帯状風に伴う相対）渦度移流 とバランスする必要がある．このため，支配的である．

対流圏上層では，高気圧性偏差の下流側（上流側）

3.5

期間①で支配的な持続メカニズム

で水平収束（水平発散）に伴う低気圧性（高気圧性）

Fig. 9aに，250hPaにおける の第1項の空間分布（た偏差形成傾向が，帯状風による定在波の東進傾向をだし，期間①で時間平均した値）を示す．この図か相殺する．このように，帯状風中に存在する定在波ら， の第1項は，ロシア域のほぼ全体で高気圧性偏では，この水平発散に伴う高度場偏差形成傾向と，差を生成する効果を持つことが分かる（大きさは約10-3 m/s ≈ 100 m/day）．気候場の相対渦度 ̅̅̅は惑星渦

定在波に伴う高度場偏差自体とは相関しないため，
定在波に伴う水平発散はそれ自身の増幅には寄与しない．実際，Cash and Lee （2000）は，過去のブロ
ッキングの解析から，渦度生成項 は渦度の水平移流に伴うブロッキングの東進を抑制する役割を持つことを示している．
しかしながら，2010年7月下旬のブロッキング発達期には， の第1項は広範囲で高気圧性偏差を生成す
る効果を持ち（Fig. 9a），この時期のブロッキング
強化の主要因となっていた．これは，上述したよう̅̅̅)に，北半球では(であるため， の第1Fig. 10 Time variation of horizontal divergence at
250-hPa averaged over a region (20˚E～30˚E, 40˚N～
50˚N). The black line indicates the observed value
during 2010 while the green line shows theclimatology.

項が広範囲にわたり高気圧性偏差を生成するためには，ブロッキングの下流側での発散がより大きな値を持つことが必要と考えられる．実際に，2010年7月23日～7月26日では，イタリア上空のトラフL1の発達に伴い，その下流（Fig. 9bの緑色で囲まれた領域）― 273 ―

(a)(b)

Fig. 11 (a) Ensemble average of the predicted 250-hPa ∇ 𝑉𝐿 (color shade) and 𝑍𝐿 (contour: contour interval is 50m)
at 1200UTC 24 July 2010 for the JMA 1-month ensemble forecast (25 members) starting from 1200UTC 21 July
2010. (b) Concurrently regressed anomaly of the predicted ∇ 𝑉𝐿 at the same time (contour: contour interval is
5×− s-1) upon the predicted 250-hPa height anomaly averaged over the rectangular region (10˚E～25˚E, 35˚N～

50˚N). The color shades indicate regions where the statistical significance of the correlation exceed s 95%, which isassessed by Student’s t-test.
は大きな正の値となっていた（Fig. 10）

タを用いた解析を行った．この解析では，7月21日

以上の再解析データを用いた解析結果から，期間1200UTCを予報初期時刻とするアンサンブル予報デ①におけるブロッキングの発達には，ブロッキングータ（メンバー数25）を用いて回帰分析を実施した．

の上流側で水平発散が大きくなったことが重要であ

その結果，まず，7月下旬のブロッキングの上流側にでることが示唆された．以下では，この水平発散の増

おける

大とブロッキングの発達との関係を定量的に明らか

ラフL1（10˚E～25˚E，35˚N～50˚N）付近での高度場にするため，気象庁現業1か月アンサンブル予報デー

偏予測値と有意に関連することが示された（Fig. 11）．

(a)の予測値は，同時刻のイタリア上空のト(b)Fig. 12 (a) Same as in Fig. 10a except for 0600UTC 26 July 2010. Ensemble average of the predicted ∇ 𝑉𝐿 (color
shade) and 𝑍𝐿 at 250-hPa (contour: contour interval is 50m). (b) Concurrently regressed anomaly of the predicted
250-hPa height tendency 𝜕𝑍𝐿 𝜕𝑡 (contour: contour interval is

5×−ms-1) at the same time upon the predicted∇ 𝑉𝐿 averaged over the rectangular region (20˚E～30˚E, 40˚N～50˚N). The color shades indicate regions where thestatistical significance of the correlation exceeds 95%, which is assessed by Student ’s t-test.

― 274 ―

すなわち，トラフL1の強い発達を予測したメンバー

く予測したメンバーでは，その領域での日積算降水では，トラフL1の下流域（ブロッキングの上流域）

量も大きい（両者の相関係数は0.824で，その統計的で同時刻に水平発散

が有意に大きいことが示

有意性は99%以上）ことが分かった．一方，トラフされた．さらに，Fig. 12bから，トラフL1の下流域のL1の強度（250 hPa高度場偏差の低周波変動成分）は水平発散が大きいメンバーでは，ロシアブロッ

トラフL1の下流域での降水量と有意（両者の相関係

キング域において高度場の時間変化傾向が有意に大数は-0.826で，その統計的有意性は99%以上）に関連

きいことが示された（有意水準95%以上）．この回していた（Fig. 13a）．すなわち，7月下旬における

帰予測場（Fig. 12b）における⁄の大きさは，-4

イタリア上空のトラフを強く予測したメンバーでは，

ロシアブロッキング域で約0.5×10 m/s ≈ 5 m/dayで，そのトラフの下流域で降水量が多く，その領域でのアンサンブル平均予測値（約5 m/day）と同程度であ対流圏上層の水平発散も強くなることが示された．

る（同時刻の再解析データにおける

⁄

の値は約

従って，期間①（7月21日0000UTC～7月29日0600UTC）

25 m/day）．以上より，ブロッキングの上流側でのでは，ブロッキングの上流側で，降水に伴う非断熱

水平発散の強さはブロッキングの発達と関連し，さ加熱によって強い上昇流が生じ，対流圏上層で大きらに，その水平発散の強さはイタリア上空のトラフ

な水平発散が発生して，その下流側でブロッキング

L1の強さと有意に関連することが，定量的にも示さを発達させたと考えられる．すなわち，7月下旬のブれた．

ロッキングの発達にはその上流側での非断熱加熱過次に，ブロッキングの上流側での水平発散の強さ程が重要であることが示唆された．

と関連する物理的要因について，同じ気象庁現業1

7月末にブロッキングの予測精度が悪化したことか月アンサンブル予報データを用いて解析を行った．

（Figs. 3 and 4）は，ブロッキングの発達に非断熱加対流圏上層での水平発散の強さは，対流圏内の鉛直

熱過程が重要であったこととも関連している可能性

流の大きさと関連し，鉛直流の大きさはその地点でがある．実際，7月21日1200UTCを予報初期時刻とすの非断熱加熱量，すなわち，降水量と関連する可能る気象庁現業1か月アンサンブル予報データの解析性が考えられるため，予測値を用いて降水量と水平から，予報開始後すぐ（予報3日目）にイタリア上空

発散との相関関係を解析した．

のトラフL1の強度の予測にばらつきが生じ，それにその結果，Fig. 13bに示すように，7月24日（予報3日目）に，トラフL1の下流側で水平発散

(a)

を強

伴い，トラフL1の下流域における降水強度と，その上空での水平発散の強さの予測に大きなばらつきが(b)

Fig. 13 (a) Scatter diagram of the predicted 250-hPa daily-mean low-frequency height anomaly (m) averaged over therectangular region (10˚E～25˚E, 35˚N～50˚N) (x-axis) and the predicted accumulated precipitation (mm/day) during
the preceding 24 hours averaged over the downstream region (20˚E～30˚E, 40˚N～50˚N) (y-axis) at 1200UTC 24 July2010 for each ensemble member of the JMA 1-month ensemble forecast (25 members) starting from 1200UTC 21 July
2010. (b) Same as in Fig. 13a except for the predicted accumulated precipitation (mm/day) during the preceding 24
hours averaged over the region (20˚E～30˚E, 40˚N～50˚N) (x-axis) and the predicted 250-hPa ∇ 𝑉𝐿 averaged overthe same area (y-axis).

― 275 ―

(a)(b)

Fig. 14 (a) Horizontal distribution of 250-hPa height tendency (color shade) induced by the second term of the righthand side in Eq. (8) averaged over the period (3) (from 1800UTC 2 August to 1800UTC 7 August). The warm (cool)colored regions have a positive (negative) value. The contours show the time-averaged 250-hPa height anomaly (thecontour interval is 50 m) during the Russian blocking period (same as in Fig. 9a). (b) Same as in Fig. 14a except for
the horizontal divergence associated with the climatological flow ∇ 𝑉̅ (color shade) and 𝜁𝐿 (contour: contour
interval is×−s-1) at 250 hPa. Divergent (convergent) regions are shaded by warm (cool) colors.

生じていた．この水平発散の予測の大きなばらつき（期間③）に支配的な持続メカニズムについて議論

が，ブロッキングの予測精度を悪化させたと考えられる．これは3.3節で実施したずれ回帰分析の結果

す る ． Fig. 14a に ， 250 hPa に お け る の 第 2 項− (̅̅̅̅) の空間分布（ただし，期間③で時間（Fig. 6）と整合的である．

平均した値）を示す．この図から，期間③におけるの第2項はユーラシア西部全域で正の高度場偏差を3.6形成する傾向を持つことが分かる（大きさは約10-3

期間③で支配的な持続メカニズム

次に，8月上旬におけるロシアブロッキング発達期

m/s ≈ 100 m/day）．

(a)

(b)

Fig. 15 (a) Ensemble average of the predicted 250-hPa vorticity source term 𝑆≡𝜁𝐿 ∇ 𝑉̅ in Eq. (8) (color

shade) and 𝑍𝐿 (contour: contour interval is 50 m) at 0600UTC 5 August 2010. Cool (warm) colored regions haveanticyclonic (cyclonic) vorticity forcing for the JMA 1-month ensemble forecast (25 members) starting from
1200UTC 28 July 2010. (b) Concurrently regressed anomaly of the predicted 250-hPa 𝜕𝑍𝐿 𝜕𝑡 at the same time(contour: contour interval is

5×−ms-1) upon the predicted 𝑆

at 250 hPa averaged over the rectangularregion (10˚E～35˚E, 30˚N～45˚N). The color shades indicate regions where the statistical significance of thecorrelation exceeds 95%, which is assessed by Student’s t-test. Warm (cool) colored regions have a positive(negative) correlation.

― 276 ―

を持つことが分かった（Fig. 15b）．すなわち，ギリ
シャ上空で生成する渦度が負で大きいほど，ロシア
西部のブロッキング領域での高度場変化傾向は正で大きくなることが示された．なお，ロシア北西部（白海付近）では，両者の相関係数の統計的有意性は99%以上であった．また，8月3日～8月6日の期間についても，同様の相関関係が得られた（図は省略）．Fig.
⁄15bより，回帰予測場でのの大きさは，ブロ-4

ッキングの中心付近で約10 m/s ≈ 10 m/dayであり，
これはアンサンブル平均予測値（約10m/day）と同程度の大きさである（なお，解析値における⁄は約50 m/day）．このように，期間③（8月2日18UTC～8月7日18UTC）におけるブロッキング領域の高度
場変化傾向の予測値は，ギリシャ上空における の̅̅̅̅ の予測値と第2項による渦度ソース
Fig. 16 Low-pass filtered height anomaly (m) (color
shade) and the associated wave-activity flux (m2s-2)(vector) of Takaya and Nakamura (2001) at 0600UTC
26 Jult (top) and 0600UTC 28 July (bottom).

有意に関連していることが示された．
次に，このギリシャ上空の高気圧性偏差 HG の形成・維持要因について議論する．そのために，式（7）をギリシャ域（10˚E～35˚E，30˚N～45˚N）に適用して渦度収支バランスを解析した．その結果，高気圧

このようにHGの形成期（7月26日～8月1日）においては の第1の第2項が正の高度場偏差を形成す̅
るのは，気候場の収束域（）に低周波変動項と成分の高気圧性渦度偏差（

けるブロッキングの発達と同様のメカニズムと，低）が存在する場合，が重要であることが分かった．すなわち，ギリシャ上空の高気圧HGは，前節で述べた7月下旬におまたは，その逆の場合である．すなわち，気候場の周波変動成分に伴う渦度フラックスの収束によって

水平発散域とブロッキング発生域の位置関係により，形成されたと考えられる．実際，Fig. 12bより，トラ

ブロッキングは発達あるいは減衰する．実際，Fig.

フL1の下流側（Fig. 12aの緑色の矩形で示した領域）

14b に示すように，夏季のユーラシア大陸上の気候における対流圏上層の水平発散が強いほど，ギリシ

場では，ギリシャ上空に収束域（以下，CGと呼ぶ）

ャ域から黒海上空にかけて高気圧性偏差の生成が強が存在する．また，2010年7月25日頃から収束域CG化されることが分かる．また，250 hPaにおける波活の上空に高気圧性偏差（以下，HGと呼ぶ）が形成し動度フラックス（Takaya and Nakamura, 2001）の解析始める様子が確認できた．従って，期間③におけるから，トラフL1が強化（7月26日頃）した後の7月28

ロシアブロッキングの持続では， の第2項の寄与が日頃に，トラフL1から射出する波活動度フラックス

重要であったと考えられる．

ベクトルは，北東方向と東方向に分岐し，高気圧HG

8月上旬におけるロシアブロッキングの持続と̅̅̅̅ ) との関連を定量的に明らかの第2項 − (にするため，2010年7月28日1200UTCを予報初期時刻が形成し始めることが確認できた（Fig. 16）．以上の結果は，ギリシャ上空の高気圧HGの形成に の第1項と の寄与が重要であったことと整合的である．

とする気象庁現業1か月アンサンブル予報データ（メ一方，8月1日～8月6日にギリシャ上空の高気圧性

ンバー数は25）を用いて回帰分析を実施した．具体

偏差HGは衰退傾向にあるが（偏差減衰の主要因は基的には，Fig. 15a の緑色の矩形で示したギリシャ上
空の収束域CG（10˚E～35˚E，30˚N～45˚N）における̅̅̅̅ の予測値の第2項による渦度ソースと，同時刻の高度場変化傾向⁄ との関係を調べ

本流に伴う渦度の水平移流），それに抗って高気圧性偏差を維持していたのは であった（ の第1項，第2項ともに高気圧形成を促進する向きに作用した）．
この時期の高気圧HGの維持の予測について，気象た．8月5日0600UTC（再解析データで の第2項の寄庁現業1か月アンサンブル予報データを用いて調べ

与が極大となる時刻）についての回帰分析の結果をた結果，7月28日1200UTCを予報初期時刻とするアン

Fig. 15bに示す ．

サンブルメンバーでは，ギリシャ域における高気圧

その結果，ギリシャ域CGにおける渦度ソースの偏差の大きさを比較的良く予測できていた．これは，予測値とロシア北西部における高度場変化傾向

予報初期時刻に十分発達したトラフL1と高気圧HG⁄の予測値とは統計的に有意な負の相関関係が存在しているためであると考えられる．しかしな― 277 ―

がら，予報における高気圧HGの維持要因については，

収束・発散場とブロッキングに伴う低周波変動成分との相互作用によって発達したことが示された．すより詳しい解析が必要である．

なわち，ユーラシア西部の夏季の気候場における対

4.

まとめ

流圏上層でのギリシャ域の強い収束域に，ブロッキ
ングに伴う負の相対渦度偏差が存在したことにより，2010年夏季にユーラシア西部では1か月以上の持

渦管の伸縮に伴う負の渦度生成が生じ，ロシア域で続性を持った強いブロッキングが発生し，主にロシブロッキングが維持・強化したことが分かった．まア西部を中心に顕著な高温をもたらした．このブロた，気象庁現業1か月アンサンブル予報データの解析

ッキング事例は，6月中旬に10˚W付近で持続した北からも，この時期におけるロシア域での対流圏上層

大西洋ブロッキング，6月下旬～7月下旬に30˚E付近の予測高度場の時間変化が，ギリシャ上空での高気で持続したヨーロッパブロッキング，7月下旬～8月

圧性偏差の強さと統計的に有意に関連していること

中旬に50˚E付近で持続したロシアブロッキングが連が示された．

続して発生した事象と捉えることができる．本研究最後に，Matsueda (2011) と同様に，ハインドキャ

では，最も高度場偏差の大きかったロシアブロッキ

スト予報実験データの解析から，8月上旬にロシアブ

ング（7月下旬～8月中旬）に着目し，その持続メカ

ロッキングの西側領域での予測精度は，東側領域にニズムと予測可能性を明らかにするために，比べて悪いことが示された．この予測可能性の領域

JRA-25/JCDASデータ，気象庁現業1か月アンサンブ

依存性について，今後解析する予定である．

ル予報データ，気象研究所/気象庁統一大気大循環モ

参考文献

デルによるハインドキャスト予報実験データを用いて詳しく解析した．
まず，再解析データを用いて実施した渦度収支解
析の結果から，7月下旬におけるロシアブロッキング

小寺邦彦・向川均・藤井晶（2012）: 2010年7月の日本の猛暑の出現と熱帯循環場の急変, 気象研の発達期では，水平発散の低周波変動成分に伴う高究ノート第225号「2010年夏 日本の猛暑」, pp. 65-76.

気圧性渦度生成が重要であることが示された．この

森正人・渡部雅浩・木本昌秀（2012）: MIROC大気

渦度生成は，7月24日～7月27日にブロッキングの南モデルによる2010年夏季の天候再現実験, 気象研

西（イタリア上空）でのトラフの強化に伴い，トラ究 ノ ー ト 第 225 号 「 2010 年 夏 日 本 の 猛 暑 」 , pp.

フ下流域の対流圏上層で低周波変動成分に伴う発散

127-145.

が増大したことと関連していた．このことは，このBarriopedro, D., Fischer, E. M., Luterbacher, J., Trigo, R.

時期のロシアブロッキングの発達には，その上流域

M. and Garcìa-Herrera, R. (2011): The hot summer ofにおいて降水に伴う非断熱加熱により強化された対

2010: Redrawing the temperature record map of Europe.

流圏上層での水平発散が重要な役割を果たしていた

Science,

ことを示唆している．

10.1126/science.1201224.

Vol.

332,

pp.

220-224,doi:

また，ハインドキャスト予報実験データの解析かCash, B. A. and Lee, S. (2000): Dynamical process ofら，7月末にロシア域でブロッキングの予測精度が特

block evolution. J. Atmos. Sci., Vol. 57, pp. 3202-3218.

に悪化することが示された．さらに，気象庁現業1

Dole, R., Hoerling, M., Perlwitz, J., Eischeid, J. andか月アンサンブル予報データの解析から，同時期にPegion, P. (2011): Was there a basis for anticipating theおけるロシア西部のブロッキング域での対流圏上層

2010 Russian heat wave?, Geophys. Res. Lett., Vol. 38,の予測高度場と，その4日前までのイタリア上空におL06702, doi: 10.1029/2010GL046582.

けるトラフ域の予測高度場との負の相関は統計的にDuchon, C. E. (1979: Lanczos filtering in one and two

有意であるが，それより以前，あるいは，北大西洋

dimensions, J. Appl. Meteor., Vol. 18, pp. 1016-11022.

域などのより上流域での予測高度場との相関は有意

Fischer, E. M., Vidale, P. L., Seneviratne, S. I., Lüthi, D.

でないことが示された．従って，2010年7月末にロシand Schär, C. (2007): Soil moisture-atmosphere

ア域でのブロッキングの予測精度が悪化したのは，

interactions during the 2003 European summer heat

ブロッキングがイタリア上空でのトラフの急速な強wave, J. Clim., Vol. 20, pp. 5081-5099.

化という直前の要因によって発達したためであった

Kimoto, M., Mukougawa, H. and Yoden, S. (1992):

ことが示唆される．なお，イタリア上空のトラフのMedium-range forecast skill variation and blocking

強化要因とその予測可能性については今後検証する

transition: A case study, Mon. Wea. Rev., Vol. 120, pp.

必要がある．

1616-1627.

一方，8月上旬のロシアブロッキングは，気候場のKuroda, Y. (2010): High initial-time sensitivity of― 278 ―

medium-range forecasting observed for a stratosphericin blocking formation, Mon. Wea. Rev., Vol. 125, pp.

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（論文受理日：2013年6月3日）