J. of Wind Engineering, JAWE
Vol.42, No.4(No.153), October 2017

論

日本風工学会論文集
第 42 巻第 4 号（通号第 153 号）平成 29 年 10 月

文

台風による強風ハザードの評価：台風ノモグラムの開発
台風による強風ハザードの評価：台風ノモグラムの開発
Assessing Typhoon Wind Hazard : Development of Typhoon Nomogram
Assessing Typhoon Wind Hazard : Development of Typhoon Nomogram
台風による強風ハザードの評価：台風ノモグラムの開発

Assessing
Hazard: Developmentof 哲也
Typhoon＊４ ＊4 Nomogram＊1＊2
山崎 聖太＊１Typhoon
筆保Wind弘徳＊２
加藤雅也＊３ ＊3竹見
清原 康友＊５ ＊5
山崎聖太

筆保弘徳

加藤雅也

竹見哲也

清原康友

竹見 哲也＊４

清原 康友＊５

Shota YAMASAKI,
Hironori FUDEYASU,
Masaya KATO,
YasutomoYasutomo
KIYOHARA
Shota YAMASAKI,
Hironori FUDEYASU,
MasayaTetsuya
KATO, TAKEMI,
Tetsuya TAKEMI,
KIYOHARA山崎 聖太＊１

筆保 弘徳＊２

加藤 雅也＊３

Shota YAMASAKI, Hironori FUDEYASU, Masaya KATO, Tetsuya TAKEMI, Yasutomo KIYOHARA

SUMMARY
SUMMARY
The strong winds are observed over Japan, although
the distribution is varied because of the mountainous terrain.
The topography effect resulting in the strong winds associated with tropical cyclones (TCs) is intimately linked to theTCpurposeof this study
to examine
the distributionof surface
winds
associatedTCs overterrain.
Japan,
Thetracks.
strongThewinds
are observed
overisJapan,
althoughthe distribution
is varied
becauseof thewith
mountainous
based
onnumerical
experiments.
Using
ensemble
experiments
withseveralTC
cases,
wedetectedthedistributionof
The topography effect resulting in the strong winds associated with tropical cyclones (TCs) is intimately linked to thesurfacewinds
tracksdeveloped
a disaster-prevention
called “Typhoon
TC tracks.
Theassociatedpurpose ofwith
thisTCstudy
is toandexaminethe distributionof surface graphwinds soassociatedwith TCsNomogram”
over Japan,ateach
locationinJapan.
The
TyphoonNomogramisusefulforunderstandingthevariability
in theofbased on numerical experiments. Using ensemble experiments with several TC cases, we detected
the distribution
distribution of
surface
Japan withwhich
dependTC
tracks anda isuseful for reducing
the winddisasterscausedNomogram”
by TCs.
surface winds
winds overassociatedTC
tracksonanddeveloped
disaster-preventiongraph
so called“Typhoon
keywords:
typhoonsimulation,
TyphoonNomogramat each location in Japan. The Typhoon Nomogram is useful for understanding the variability in the distribution of
surface winds over Japan which depend on TC tracks and is usefulfor reducing the wind disasters caused by TCs.
１．はじめに全国を対象に台風に伴う強風と台風経路の関係を調べて，
key words: typhoon simulation,
Typhoon Nomogram
台風が日本列島に接近あるいは通過すると，各地で強台風ハザードマップを作成することを目的とする。
風が発生し，ときには甚大な災害が生じる。このような
１．はじめに台風に伴う強風災害を軽減するためには，台風の経路毎
台風が日本列島に接近あるいは通過すると，各地で強台風は中心ほど暴風となっているため，台風が近づく
全国を対象に台風に伴う強風と台風経路の関係を調べて，ほど強風となる。また，風の回転成分に台風の移動速度
台風ハザードマップを作成することを目的とする。

に強風リスクがどのように高まるかということを地域毎風が発生し，ときには甚大な災害が生じる。このようなで把握することが有効である。そこで本研究では，日本
台風に伴う強風災害を軽減するためには，台風の経路毎が加わるために台風の進行方向右半円に該当する地域で台風は中心ほど暴風となっているため，台風が近づく
風がより強まる。
さらに，台風に伴う風の向きや強さは，ほど強風となる。また，風の回転成分に台風の移動速度――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――に強風リスクがどのように高まるかということを地域毎が加わるために台風の進行方向右半円に該当する地域で＊１
横浜国立大学大学院教育学研究科 大学院生 (研究当時)で把握することが有効である。そこで本研究では，日本
風がより強まる。さらに，台風に伴う風の向きや強さは，

Graduate Student, Graduate School of Education, Yokohama National University――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――＊２＊１ 横浜国立大学大学院教育学研究科
横浜国立大学大学院教育学研究科 准教授
大学院生 (研究当時)
Associate
Professor,
Graduate
Schoolof
Education,
Yokohama
National
University＊1 横浜国立大学大学院教育学研究科
大学院生(研究当時)
Graduate Student, Graduate School of Education,
Yokohama
National
University
Graduate
Student, Graduate School of Education, Yokohama National University＊３
名古屋大学宇宙地球環境研究所＊２
横浜国立大学大学院教育学研究科研究員
准教授＊2 横浜国立大学大学院教育学研究科
准教授
Researcher,
InstituteforSpace-EarthEnvironmental
Research National
Associate
Professor,
Graduate
Schoolof
Education,
Associate Professor, Graduate School of Education,Yokohama
Yokohama
NationalUniversity
University＊3 名古屋大学宇宙地球環境研究所＊４
京都大学防災研究所
准教授 研究員＊３ Researcher,
名古屋大学宇宙地球環境研究所
研究員
Institute for Space-Earth Environmental Research
Associate
Professor,
DisasterPrevention
Research Institute,
Kyoto University
Researcher, Institute for准教授
Space-Earth Environmental
Research＊4 京都大学防災研究所
Professor,会員
Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University＊５
気象予報士会＊４ Associate
京都大学防災研究所准教授＊5 日本気象予報士会 会員
Member,CertifiedandAccreditedMeteorologists
Japan Kyoto University
Associate Professor, Disaster Prevention
Researchof
Institute,Member, Certified and Accredited Meteorologists of Japan(原稿受理年月日：2016年12月13日,
採用決定年月日：2017年8月16日)＊５
気象予報士会 会員

Member, Certified and Accredited Meteorologists of Japan－ 121 －

それぞれの地域の地形の影響を大きく受けて複雑に変化きない台風接近の4～5日前は台風ノモグラムによる簡易する。台風の強風と地形との関係は盛んに調べられてい予測の結果を重視しているとのことである(personalて 1), 2), 3)，入江や海峡，岬 ，谷筋，山の尾根などでは風communication)。日本国内でも，台風情報の量的予測の基4)が強く吹く傾向にあるとされる 。

礎資料として南大東島の台風ノモグラムが作成されてい台風時に発生する強風の特徴や，強風と地形との関係

る 8)。南大東島地方気象台は，比嘉らにより作成された台性を調べた研究では，複雑である台風や地形の特徴を簡風ノモグラムに改良を施し，それらの台風ノモグラムを略化する例が多い

1), 2), 3)。また，異なる経路の台風をシミュレーションする手法にはモンテカルロ法が多く利用さ

用いて 1998 年台風 7 号における風向と風速の予測を行っている 9)。

れている 1), 2)。モンテカルロ法は，台風を特徴付ける数個

上記のように台風ノモグラムは，各地の防災情報としのパラメータ（進行速度，最大風速，中心気圧，最大風てだけではなく，台風に伴う強風の予測にも活用できる。

速半径など）に対して確率分布を設定することで様々なしかし，観測結果で作成する手法 6), 7) , 8)で台風ノモグラム

台風を確率統計的に想定し，その影響を評価できる。菊を作成するためには，長期にわたる台風情報と定点での1)

地ら の研究では，標高や粗度などの地形情報と，モンテ

地上風観測値が必要であり，台風ノモグラムを作成でき

カルロ法で再現された台風の経路や風速分布から，あるるのはその観測地点に限られる。本研究では，従来に変特定地点で想定される風速変動を計算し，その確率分布わる手法として，気象モデルを用いて多数の仮想台風をを評価している。しかし，彼らの研究のように，台風を生成する経路アンサンブルシミュレーションを行い，そいくつかの仮定のもと簡略化すると，強風の発生を力学の結果を用いて台風ノモグラムを作成する。

的に正しく再現できない可能性がある。例えば，台風時

経路アンサンブルシミュレーションを用いた研究にはに那岐山の麓に強風をもたらす「広戸風」は，その発生

Oku et al.10)がある。Oku et al.10)は，台風渦位ボーガス 11)をに風の地形収束と，台風特有の大気の鉛直構造が関係す用いて大気の場を固定しながら計算初期時刻での台風のる 5)。このような台風時に特有の強風の発生を再現するた位置を意図的に移動させる方法で，台風経路アンサンブ

めには，大気の挙動を 3 次元的に解くことができる物理

ルシミュレーションを実施した。その結果，紀伊半島にモデルの利用が有効である。

おける降水リスクが最大となる台風経路が明らかとされJarrell と Englebretson は，横須賀・岩国・佐世保のそれた。このように，台風経路アンサンブルシミュレーショ

ぞれの米軍基地で観測した地上風速を台風の中心位置にンを用いれば，観測データが無い地点に関しても様々な対する座標でマッピングしたところ，台風時の強風分布

経路で台風が通過した時の雨や風の分布が得られる。しが地域毎に固有であることを示した 6), 7)。そして，各地域

かし，渦位ボーガスによる台風経路の操作を用いると，の地上風速を台風の最大風速で規格化した風速比を等値

指向流に影響を与える総観スケールの環境場は操作しな線で示し，それぞれの基地にとって風災害リスクの大き

いため，台風の経路が一定の範囲に収束することになる。

くなる台風位置を示す分布図「台風ノモグラム」を作成

台風ノモグラムを作成できる範囲は，観測結果だけを用した。この台風ノモグラムは，実地形の影響を受けて台いる作成手法に比べて広がるものの，一部の地域に限定

風時に発生した強風をもとに作成されている。そのため，される 10)。

各地域の地形を考慮した台風の位置と地上風の関係を示

広範囲の地域で台風ノモグラムを作成するためには，している。この特徴を踏まえると，台風ノモグラムは各従来の渦位ボーガスによる台風経路の操作ではなく，大地域の台風による強風ハザードを示す防災情報として利気を固定して地形全体を東西にずらした「地形シフト」

用を期待できる。風速比をハザード評価に用いることで，という操作方法が適している。この手法を用いた台風経台風強度に応じて変動する地上風速を規格化でき，それ路アンサンブルシミュレーションでは，台風の経路に影ぞれの台風の強度の影響を除いた強風ハザード評価を実響を与える指向流を台風と共に東西にシフトするため，現できる。さらに，台風の経路と強度が既知である場合，再現された仮想の台風は現実の経路と平行にずれた経路

ある地点の台風ノモグラムの風速比と台風の最大風速ををとる。その結果を用いれば，特定の地域に限らず，広掛け合わせることで，ある地点の地上風速の変化を推定範囲にわたって台風ノモグラムの作成が可能となる。

できる。米軍の予報現業の担当者によると，米軍基地で

本論文では，2 章で地形シフトを用いた台風経路アンサは，台風接近時の強風予報に各基地の台風ノモグラムをンブルシミュレーション手法や台風ノモグラムの作成手活用しており，各国の現業モデルの予報が十分に利用で法の説明と，その手法の妥当性を示す検証方法を記す。3－ 122 －

章では新手法で得られた結果の検証を行い，4 章では台風

事例は地形以外の影響が複雑になるために避けた。これノモグラムに防災利用を目的とした改良を加えた上で，らの条件を満たす台風事例を選択すると，秋に発生した

台風ハザードマップとして利用可能な精度を有するのか

台風に偏っていたため，本研究では季節性の比較はでき

を実際の台風事例に適用することを通して議論する。

ない。

２．実験および検証手法

領域(Domain1)を計算し，水平解像度 5 km の子領域

２．１ 台風経路アンサンブルシミュレーション(Domain2)へネストダウンする。モデル間は双方向ネステ

それぞれの台風事例において，水平解像度 15 km の親

本研究は，大気の数値モデルとしてWeather Researchィングで接続しており，計算コスト削減のため Domain2

and Forecasting (WRF-ARW)モデルVersion 3.6.1 を用いた。

の計算開始時刻は，Domain1 の計算開始時刻より後に設WRF-ARWは，米国大気研究センター (NCAR)が中心と定した(表 2)。地形の影響を調べるためには，できるだけなり開発した3次元完全圧縮非静力学モデルである。これ

高い解像度の計算が一般には望ましい。しかし，予備実までWRFを用いた台風の研究は多く，その再現性には実験として水平解像度 1 km ならびに 3 km の計算を実施し

12)

たが，
得られた結果は水平解像度5 kmと大きな差はなく，

13)

績がある 。
台風経路アンサンブルシミュレーションには，地形シフトの操作を用いて実施した。現実の台風の初期位置で計算コストなどを考慮した結果，以上のような設定に統一した。

行う数値シミュレーションをコントロールラン(CTL)とJRA55 のデータは 1.25°間隔であるため，台風の渦とする。計算初期時間におけるCTLの台風の位置に対して，しての構造が鮮明に表現できていない。この渦をもとに経度方向に約20°の範囲の中で0.2°間隔に海陸分布や地形計算すると台風が十分に発達しないことが懸念されるたを仮想的にずらす。日本列島に相対的に大気全てが東方

め，Domain1 の計算初期時刻の初期渦を，WRF の台風ボ

向または西方向にシフトするため，台風の計算初期時刻

ーガス機能を用いて強化した。また，Domain1 の高度 600の位置だけでなく，経路を決定する偏西風帯や太平洋高

hPa より上層の風にスペクトルナッジングを適用した。各気圧などの指向流もシフトし，台風はCTLの経路とほぼ事例の台風はそれぞれ 106～121 ケースを計算し，東西そ平行の経路をとる(3章参照)。

れぞれへのシフト範囲はそれぞれ日本の岸から500 kmのWRF-ARWの計算設定を表1にまとめる。初期・境界値

範囲を可能な限り覆うように設定している。シミュレーに利用した格子点値データセットは，気象庁55年長期再ション結果の出力間隔は 30 分とした。さらに短時間間隔解析(The Japanese 55-year Reanalysis：JRA-55) である。提で出力することも検討したが，最終的な台風ノモグラム

供されているJRA-55には海面温度がないため，海面温度の分布に大きな影響がないことを確認したため，この出に相当する物理量として輝度温度を利用した。輝度温度

力間隔に統一した。

および地上2 m温度は海陸分布とともに固定し，その他の

２．２ 台風ノモグラムの作成方法

14)

物理量をシフトした。

ここでは本研究で開発した台風ノモグラムについて，

実験対象には，日本に強風災害をもたらした強度の強横浜を例にして説明する。台風経路アンサンブルシミュ

い台風である 1958 年台風 22 号(IDA)，1959 年台風 15 号

レーションにより，台風の中心位置，台風強度（台風最(VERA)，1961 年台風 18 号(NANCY)，1995 年台風 12 号
(OSCAR)，2004 年台風 06 号(DIANMU)，2013 年台風 26

表 1 WRF の計算条件

号(WIPHA)を選択した(表 2・図 1)。これらの台風を対象

Table 1 Calculation condition of WRF
Domain1にした理由は，日本に接近・上陸する台風であって強風の影響を評価する上で，以下の 3 点の理由から適した事例であったためである。1) 強度の弱い台風を数値シミュ
レーションすると，東西にずらすことで台風の経路と強度が CTL と比べて顕著に変わってくるため，なるべく強い強度の台風を選択することが求められる。また，2) 計
算領域の制約から，東西にシフトした経路が日本沿岸から500 km以内の範囲を満たすような事例を選ばなければならない。さらに，3) 同時期に別の台風が存在している

水平解像度
水平格子数
地形データ
鉛直層数
最下層高度
モデル最上端高度
微物理スキーム
放射スキーム
大気境界層スキーム
対流スキーム台風ボーガス－ 123 －

Domain2

15km
5km
220×215601×541GTOPO30
45
約 30m
20hPa
WSM 6-class graupel scheme
Rapid Radiative Transfer Model for GCM

Yonsei University scheme
Kain-Fritsch schemeありなし

表 2 対象とする台風の計算設定（括弧内は Domain2 の計算開始時刻を示す。
）
Table 2 Model integration and setting
事例

国際名1958 年 22 号
1959 年 15 号
1961 年 18 号
1995 年 12 号
2004 年 06 号
2013 年 26 号

IDA
VERA
NANCY
OSCAR
DIANMU
WIPHA

計算期間
[UTC]
1958/09/24 06:00 (09/25 00:00) ~ 1958/09/27 18:00
1959/09/23 18:00 (09/24 18:00) ~ 1959/09/27 06:00
1961/09/13 06:00 (09/14 00:00) ~ 1961/09/16 18:00
1995/09/13 18:00 (09/15 00:00) ~ 1995/09/17 18:00
2004/06/18 12:00 (06/19 06:00) ~ 2004/06/22 06:00
2013/10/13 12:00 (10/14 06:00) ~ 2013/10/16 12:00

東西シフト範囲[度]-13.0 ~ +10.0-12.0 ~ +10.0-8.0 ~ +14.0-14.0 ~ +10.0-8.0 ~ +14.0-13.0 ~ +8.0

計算総数
[ケース]
116
111
111
121
111
106

図 2 台風経路の分類に用いた座標
Fig. 2 Coordination of typhoon nomogram

図 1 計算領域(Domain2)と各台風の標準実験経路
Fig. 1 Model domain and TC tracks

ため，Vg>0，Pn>0 である。Pn は式(2)で与えられる。

大風速），そしてそれぞれの格子点における地上 10 m 風
速が 30 分間隔で得られる。シミュレーションにより再現された台風の中心位置は海面更正気圧が最低値をとる地点として定義した。
規格化に用いる台風最大風速は地上10 m風速ではなく，傾度風を用いることにした。地上 10 m 風速を用いて台風
最大風速を定義すると，海陸の摩擦の差により，上陸台
風の強度の過小評価に繋がることが懸念されるためである。まず，海面更正気圧の座標系を，直交座標から円筒座標に変換する。円筒座標は台風の中心を原点とし，半

Pn 

(2)
ρは大気の密度，p は気圧，n は台風の中心からの距離である。気圧には海面更正気圧を利用し，密度は 1.20 kg/m3
で一定，コリオリパラメータは台風の中心緯度の値で定義した。そして，求めた半径毎の傾度風の最大値を台風
最大風速とする。
台風最大風速が得られたら，それぞれの台風中心位置
で，各位置に台風が存在した時刻の横浜における風速比を，式(3)を用いて計算する。

WS
WR  MWS

径方向の格子間隔（∆r）を 5 km，方位角方向の格子間隔（∆θ）を 1°とした。次に，半径毎に海面更正気圧を方位角平均した上で，式（1）を用いて傾度風を算出する。

Vg 



1
 fr  f 2 r 2  4rPn
2



(1)

ここで，Vg は傾度風を，f はコリオリパラメータを，r は半径を，Pn は気圧傾度力を意味する。低気圧を想定する

1 p

 n

(3)

ここで WR は風速比，MWS は台風最大風速，WS はシミュレーションで得られた横浜における地上10 m風速を意味する。そして，横浜を中心とした円内を等面積で 71 個の区域(「セル」と呼ぶ)に分割し（図 2），風速比をセルに表示することで「横浜−台風ノモグラム」とした。このセルの集合は Jarrell と Englebretson の研究 6), 7)で台風の経－ 124 －

路分類に用いられたものであるが，本研究では円の半径成できる。台風ノモグラムの風速比分布に与える地形のを 500 km にした。以後このセルの集合を「等積円筒座標」

影響が，他の影響に比べて極めて強ければ，台風ノモグと称する。等積円筒座標は，中心から外方向に 6 分割し，ラムの分布には事例間で大きな差は現れないと予想され12 時の方向から時計回りに分割している。セルの番号は，る。一方，事例間の差が大きい場合は，その地域では地「1-1」「2-1」などと表現する。セル一つあたりの面積を形の影響が弱く，他の影響が強いことを示している。本同じにすることで，台風中心が各セルに入る確率から面研究では，各地点で6つの経路アンサンブルシミュレーシ

積の影響を排除し，一つのセルの中の風速比に面積の違ョンから作成された6つの台風ノモグラムがあるため，こいによる偏りが出ないようにする。これまでの台風ノモのうち2つの台風ノモグラムの風速比で比較した相関係

グラムは，風速比を等値線で示したもの(文献 の Fig.5 な数を合計15通りの組み合わせの場合で調べる。この検証ど)であったが，本研究では，これまで示されなかった統で事例間でのばらつきが小さいと確認されれば，セルに計量を算出するためと，一般の方でも分かりやすい防災

使われるデータ量を増やして統計的な信頼性を高めるた情報になることを考慮して，上記のようなセルを塗りつめに，6つの台風事例のノモグラムを合成した「合成台風

ぶした台風ノモグラムに発展させた。

ノモグラム」を作成する。

6)

２．３ 台風ノモグラムの検証手順

第3の検証では，日本全国で作成した合成台風ノモグラ

本研究では，作成した台風ノモグラムが妥当なものでムを，自己組織化マップ15)によって16パターンに分類し，あるのか，大きく分けて4つの検証を行う。以下に順序をそのパターンの地域分布と地形図を比較することで，台おって4通りの検証手順について述べる。

風ノモグラムの分布に与える地形の影響を検証する。自

第1の検証として，台風アンサンブルシミュレーション

己組織化マップは，多次元データの分類に多く利用されから作成した台風ノモグラムと，観測値から作成した台ており，入力したデータを類似度に応じて機械的に分類

風ノモグラム(以後は｢観測台風ノモグラム」と記す)とをし，2次元平面上に写像することができる手法である。本比較する。本研究では，気象庁が提供する台風ベストト

研究では，自己組織化マップに入力する多次元データとラックと気象官署およびAutomated Meteorological Data

して，台風ノモグラムにおける71次元のセルの風速比を

Acquisition System (AMeDAS)での地上風速の観測値から，利用した。なお，陸上全ての格子点(17639地点)のうち，観測台風ノモグラムを作成する。気象庁ベストトラック

71次元全ての風速比が計算できた地域(13305地点分)に関は台風の位置や強度などの情報を6時間(日本接近時は1して入力データを作成した。入力データに対しては最大〜3時間毎)にまとめたデータセットである。台風経路ア

値を1，最小値を0とする標準化を行い，分類された台風

ンサンブルシミュレーションを利用する場合と比べて，ノモグラムの風速比に方位の特徴が現れるようにした。

ベストトラックを用いる場合は，台風の位置情報の量が第4の検証では，台風ノモグラムを新たな台風ハザード

少なく，空間的に均一かつ密なデータが得られていない。

マップとして有効に利用するための検討を行う。従来のそこで，観測台風ノモグラムの作成に使用するデータ量

台風ノモグラムとは異なり，セルで区分したために，一を補うために，ベストトラックを地上風速の観測値の間つのセル中でも多数の風速比の情報があり，統計量も算

隔（1時間間隔）に揃えたデータセットを作成した。まず，出できる。また，台風の経路を合成台風ノモグラムに重ベストトラックに記録されている台風位置（中心の緯度ねることで，ある地点での風速の時間変化も見積もるこ

ならびに経度）および強度（最大風速）に対し，時間方とができる。このような情報を台風接近時の防災情報と向に1時間毎の内挿を施す。内挿手法は一次補間を用いてして社会に向けてどのように発信できるかを議論する。

いるため，台風の進行速度が内挿に用いる2点間で一定であると仮定している。次に，台風強度と地上風速から式

３．台風ノモグラムの検証結果(3)を用いて風速比を計算する。最後に，等積円筒座標で３．１ 台風経路アンサンブルシミュレーションの結果

経路を分類し，セル毎に風速比を平均して観測台風ノモ

図3は，台風経路アンサンブルシミュレーションによりグラムを作成する。なお，地上風観測値とベストトラッ

得られたDomain2での台風経路を示す。太線がCTL，細線

クは，1977年から2015年の期間におけるデータを用いた。

がシフトした実験結果の経路を示している。台風経路の第2の検証として，異なる台風事例それぞれで作成され数はそれぞれの事例で異なり106～121ケース(表2)である。

る台風ノモグラムの差がどれほど大きいのかを調べる。

CTLにおける台風は，現実の台風とほぼ同じ経路をとり，全国各地の台風ノモグラムが台風事例毎に6パターン作

IDAが静岡県中部，VERAが紀伊半島，NANCYが鹿児島－ 125 －

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

図3 事例毎の経路アンサンブルシミュレーションにより得られた台風経路 (a)IDA (b)VERA (c)NANCY(d)OSCAR (e)DIANMU (f)WIPHA
Fig. 3 Simulated typhoon tracks
県，DIANMU が高知県，WIPHA は伊豆半島に上陸し，

図 4 各台風の最大風速の時系列 (a)IDA (b)VERAOSCAR は上陸せずに関東地方の東沖を北上した。CTL(c)NANCY (d)OSCAR (e)DIANMU (f)WIPHA

における積分期間内での台風の平均速度は，IDA が 33

Fig. 4 Simulated maximum winds

km/h と最も低速で，WIPHA が 53 km/h と最も高速で移動した。

後は，高解像度の計算に移行したことに伴う台風最大風

経路アンサンブルシミュレーションの結果，東経 121

速が一時的に増加する様子が見られる。しかし，計算初度から東経 155 度，北緯 22 度から北緯 45 度の範囲を覆期時刻を台風の最盛期以降に設定しているため(表 2)，台

うように，平行な経路をとる多数の台風アンサンブルを

風最大風速は一時的に上昇した後は緩やかに弱まった。

生成することができた(図 3)。この台風経路アンサンブル

経路アンサンブルシミュレーションの台風最大風速は，シミュレーションにより，本州・四国・九州・沖縄本島

台風が海上に位置する計算期間の前半では海面温度の影の沿岸から500 kmの範囲内で高密度の台風経路が得られ響を受けてその強さが経路毎に異なっており，その差はたため，それらの地域では台風ノモグラムの全セルの風

およそ 10 m/s 程度であった。一方，上陸するタイミング

速比を計算できる。しかし，八重山諸島や北海道では台が経路によって異なるため，計算期間の後半では台風最風経路が十分に得られていないため，全セルを満たす台

大風速のばらつきはおよそ 20 m/s と増加した。一般的に

風ノモグラムは作成できなかった。

ボーガス機能を用いて加えた Domain1 の台風は，計算直それぞれの台風の Domain2 における台風最大風速の時

後に数値計算上の粘性と拡散により弱化する。しかし，系列を図 4 に示す。図 3 と同様に太線が CTL，細線がシ

計算が進むに連れて海面からエネルギーを補給し，対流フトした実験結果を示している。Domain2 の計算開始直が組織化することで台風強度が増加した。Domain2 との－ 126 －

みても合成台風ノモグラムは妥当であると言える。図6(a)(b)は横浜−合成台風ノモグラムと横浜−観測台風ノモ
グラムの作成に用いた台風経路，図 6(c)(d)は各セルのサンプル数を示す。図 6(a)(b)の台風経路は，風速比で色分けしている。観測台風ノモグラムにおいて，北寄りに位置するセル内部の台風経路が少ない。これは，台風が北(a)合成台風ノモグラム

上すると移動速度が増加して各セルに位置する頻度が減(b)観測台風ノモグラム

図 5 横浜-台風ノモグラムるためだと考えられる。横浜−合成台風ノモグラムは台風

Fig. 5 Composited and observed Yokohama-typhoon

事例毎に分類しており，事例毎にセル内のサンプル数がnomogram

異なる。具体的には，横浜−観測台風ノモグラムでは 1 セ

通信が始まるころには，台風としての構造が再現されてションでは 1 事例につき 1 セルあたり約 20～30 個あり 6

ルあたり約 5～90 個の経路情報がある一方，シミュレー

いて，計算初期の問題はほぼ解消されていた。

事例合計すると 1 セルあたり約 90～200 個の経路情報が３．２ 観測台風ノモグラムとの比較得られた。横浜を含む神奈川県はもともと台風の上陸・作成された台風ノモグラムを，横浜を例にして検証す

接近数が全国で 10 位と多い県である 16)が，横浜−観測台る。図 5 は，横浜における合成台風ノモグラム(以後「横風ノモグラムでは全セルでの情報量の合計はわずか 2020

浜−合成台風ノモグラム」)と観測台風ノモグラム(以後「横個である。一方，台風経路アンサンブルシミュレーショ

浜−観測台風ノモグラム」)である。それぞれの事例で得ンでは合計 10218 個という観測の約 5 倍の情報量が得らられた横浜−台風ノモグラムの比較については次節で記れている。台風経路アンサンブルシミュレーションのメ

すが，横浜−合成台風ノモグラムと横浜−観測台風ノモグ

リットは，地上風の観測結果がない地域で台風ノモグラ

ラムの同じセル同士を比較した相関係数は 0.87 と強い正ムが作成できる点にあるだけでなく，作成の根拠となるの相関を示している。そのため，横浜では観測結果からデータをより多く蓄積できる点にもある。

図 6 横浜-台風ノモグラムの作成に用いた台風の中心位置とサンプル数
Fig. 6 Samples and numbers data for Yokohama-typhoon nomograms－ 127 －

れぞれで比較した相関係数を 15 組で計算した。横浜−台
風ノモグラムの場合には，各事例の風速比の相関係数が0.76～0.94 の幅にあり，どの組み合わせも高い正の相関にある。このことから，横浜では，本研究で選択した事例
においては，台風事例による依存性が小さいと言える。
陸上の格子点に対し，横浜と同様の解析を行った。ただし，沖縄・九州北西部・本州の西端にあたる地域・能登半島北部・東北などの地域は，台風経路サンプル数の不足により，6 事例全てにおいて全セルを満たす台風ノモ
図 7 観測台風ノモグラムと合成台風ノモグラム

グラムが作成できなかったため解析から除外している。

の相関係数

図 9 は，解析した 8919 地点のうち 33 地点を抜粋し，15

Fig. 7 Correlation coefficients between observed and組の相関係数を箱ひげ図に示している。地域差があるもcomposited typhoon nomogramsのの，横浜以外の地域でも相関係数が高く，ばらつきも小さい。図 10 は，解析した全地点において 15 組の相関

前述のように，横浜−合成台風ノモグラムが観測台風ノ係数の平均を地図上に表示したものである。相関係数のモグラムと高い相関を持っており，よく類似しているこ

全国平均値は 0.79 と高く，九州・四国・紀伊半島・房総とが定量的に示された。観測台風ノモグラムが作成可能

半島で特に高い結果が得られた。ただし，日本海沿岸やな 617 地点において，合成台風ノモグラムと観測台風ノ内陸の地域で相関係数が 0.60〜0.70 とやや低くなった。

モグラムとの相関係数を示したのが図 7 である。観測台

本研究では北上に伴い西向きから東向きへと進路を変え風ノモグラムと合成台風ノモグラムのセル同士の相関係た点で共通する台風を相互に比較したため，事例依存性

数を全国平均すると 0.69 であった。詳細に見ると，関東が小さくなった可能性がある。事例依存性を精密に議論

平野・濃尾平野・仙台平野などの大規模な平野部の地点するためには，本研究で選択した事例と経路の特徴が異の場合に相関係数が高い。また，複雑な地形を有する内なる台風を追加し調査する必要がある。しかし，選択し陸部に比べ，沿岸の地域でも相関係数が高い傾向にあり，た 6 事例の台風は我が国に接近・上陸する台風の典型的また日本海沿岸に比べ太平洋沿岸の地域でより相関が高な特徴を表していることから，それらをもとに作成したい。しかし，全体のうち 5 地点にあたる福島県や長野県

合成台風ノモグラムの示す情報は代表的な風速比分布をの山岳地域などで無相関となっており，これらの地域で表すと判断した。

は，合成台風ノモグラムと観測台風ノモグラムが類似し３．４ 台風ノモグラムの分類と分布
日本列島上の 13305 地点の合成台風ノモグラムを見比ていない。

べると，よく似た分布をした地点もあれば，全く異なる

３．３ 台風依存性の検証
台風ノモグラムの台風事例に対する依存性を調べるたものもある。そこで，台風ノモグラムの地域性を調べる

めに，6 事例の横浜−台風ノモグラムを比較した(図 8)。事ために，自己組織化マップを用いて，全ての地点の合成

例毎にセルの風速比はわずかに異なるものの，それぞれ

台風ノモグラムを客観的に 16 パターン(第 1～16 ノード)の事例で台風が北西に位置した時に風速比が大きくなりに分類した。図 11 にその分類した結果を示す。区別のた

北東に位置した時に風速比が小さくなるということが共めに各パターンの枠に 16 色を割り当てている。各マスの通している。さらに，中心のセルの風速比が北西に比べ右下にある数字は各ノードに該当した地点の数を，左下小さくなっている。詳細に比較すると，WIPHA とにある数字は各ノードに該当した地点の全体に対する割DIANMU では北西象限かつ中心付近において他事例に合を示す。左上の数字はノード番号，右上に主観的に判

比べ風速比が大きい。VERA・DIANMU・NANCY では断した風速比の大きい方位をパターン名として記した。

他事例に比べ，北西のみならず北のセルでも風速比が大

パターン名は東から反時計回りに風速比の強い方位が連きい。IDA では風速比の大きいセルが他事例に比べ南西続している場合は「−」，断続している場合は「・」で分により大きく広がる傾向をもつ一方，OSCAR は南西象限

けている。各ノードの台風ノモグラムの色は 0〜1 の範囲

で風速比が小さくなる。

に標準化された風速比を示す。この分類結果に基づくと，

これら 6 事例の台風ノモグラムにおいて，71 のセルそ最も多いパターンは北東・北西パターン(第 7 ノード)で全－ 128 －

(a) IDA-(b) VERA-(c) NANCY -(d) OSCAR-(e) DIANMU-(f) WIPHA-

図 8 6 事例の台風を用いて作成した横浜-台風ノモグラム
Fig. 8 Yokohama-typhoon nomograms for 6 typhoons
体の 9.9％を占める。一方，最も少ないのは北・南西(第 1ノード)パターンで全体の 3.1％である。
図 12 はその分類の分布を示している。第 2 ノードのパ
ターン(赤色)は，台風が該当地点の北側を通過する時に強風となる地点であり，東北地方北部に多く分布している。
台風が東を通過すると強風となる第 3・4 ノードのパターン(黄色および橙色)は九州・中国・近畿・北陸の各地方の日本海沿岸地域に多い。この理由としては，台風が東側

図 9 台風ノモグラムの事例間における相関係数

Fig. 9 Correlation coefficients for each case of 6-typhoons
nomograms

を通過するときには日本海からの北寄りの風が地形に遮られることなく，これらの地域に吹き込むためであると考えられる。関東地方，静岡県東部，三陸地方沿岸地域
では第 6 ノードのパターン(濃緑色)が占めており，北西および南東を通過する際に強風となる傾向を持つ。関東地
方の東京湾に面した地域では第 11 ノードのパターン(青色)であり，北西を台風が通過した時に強風となる。静岡
県西部から西の太平洋沿岸地域では第 14・15 ノードのパ
ターン(茶色および黄土色)が多く広がる。これらの地域では西寄り，または南寄りの風が吹く範囲に台風が位置する場合に強風となる傾向を持つ。紀伊半島の東側や九州

図 10 台風ノモグラムの事例間におけるおよび四国の北東側では第 8 ノードのパターン(黄緑色)

相関係数の平均値の分布となっており，西および北東を通過するときに強風とな

Fig. 10 Averages of correlation coefficients for each case of

りやすい。第 12 ノードのパターン(水色)は，中国地方や

6-typhoons nomograms

四国の内陸に多い。これらの地域では，地域の西および－ 129 －

東を台風が通過したときに強風となる。

回りに吹き込むことを反映し，想定される風向が方位に

４．台風ハザードマップへの応用

風ノモグラムでは，風向は中心から見て時計回りに高気

４．１ 合成台風ノモグラムでの統計量

圧性回転しており，ベクトルの先端は接線方向からやや沿って連続的に変化する様子が現れている。横浜−合成台

台風ハザードマップに向けて，合成台風ノモグラムの各 71 個のセル内でのばらつきの大きさを示す。風速比の外向きに向いている。
４．３ 台風ノモグラムを用いた風速の推定

平均値に加えて，標準偏差の情報を同時に提供すること

各地域の台風ノモグラムに，観測された台風の経路とで，風速比データの分布形状がある程度理解できるよう強度を入力することで，各地で観測された風速変化を推になり，台風ノモグラムの示す情報の不確実性が可視化定できるかを検証した。ここで検証に用いるのは，関東できる。ここでは風速比の散布度として，標準偏差と変地方に強風をもたらした 2016 年台風 7 号(CHANTHU)で動係数を調べる。
変動係数WRcvは次式(4)により求める。

ある。なお，観測台風ノモグラムを作成する上でWRcv  WRstd
WRav

CHANTHU の観測結果は用いていない。2016 年 8 月 14(4)

日午前 3 時に北マリアナ諸島の西海上で発生した式(4）の WRstd は風速比の標準偏差，WRav は風速比の平CHANTHU は，北上して 17 日午前に関東地方に接近し，均である。風速比の散布度を図 13 に示す。図 13(a)の標

最大風速 28.3 m/s に達した。当初は関東に上陸する予報

準偏差は，風速の平均値が大きい北西象限のセルで最大もあり警戒が呼びかけられたものの，実際は本州東岸沖

25%となっており，平均値が大きいセルでばらつきが大を北上し北海道の襟裳岬付近に上陸した。ここでは，

きくなるという傾向が見られる。一方で北西象限を除け

CHANTHU 接近時に横浜 AMeDAS で観測された地上風

ば，セルのばらつきは小さく，10 %程度に収まっている。

速を，横浜−台風ノモグラムを用いてどの程度表現できる

図 13(b)に示される変動係数は北東象限で大きく，中心のかを調べる。合成台風ノモグラム風速と観測台風ノモグ

セル(1-1)でも大きい。南半円に限定すると，変動係数は

ラム風速は，それぞれの台風ノモグラムと台風経路なら中心を除く内側のセルでの数値が外側の場合よりも小さ

びに台風強度を用いて，式(5)で与えられる。

WSe  WR  MWS

は変動係数とノモグラムの中心(横浜)から各セルまでの(5)式(5)の MWS は気象庁ベストトラックに記録されている距離に関係は見られなかった。横浜以外の地点で合成台

CHANTHU の最大風速，WR は横浜−台風ノモグラムにお風ノモグラムを調べたところ，それぞれの地点で傾向はいて同台風の中心が位置する各セルの風速比を意味する。

違っていた。最終的に防災情報として合成台風ノモグラ

図 14(a)に，横浜−合成台風ノモグラムのセル毎の風速比

ムを利用する時は，セル毎の風速比の平均値だけでなく，の中央値と CHANTHU の最大風速を乗じた風速変化

それぞれのセル内での標準偏差と変動係数といった統計

WSe1，風速比の平均値と CHANTHU の最大風速を乗じ情報も提供することで，平均値の確度も示すことが可能

た風速変化 WSe2，セル毎の 90％信頼区間の風速比を乗となる。また，後述する台風経路と台風ノモグラムからじた風速変化 WSe3 を示す。合成台風ノモグラム風速を

地上風を見積もる場合には，セル毎の風速比の平均値だ

見ると，ノモグラム風速 WSe は，観測風速 WSo の局所的い傾向がある。しかし，横浜−合成台風ノモグラム全体でけでなく，ばらつきと関連する統計量として 90 ％信頼区

な強まりを推定できていないものの，全体的な風の変化

間なども追加する。

はよく推定している。この合成台風ノモグラム風速 WSe

４．２ 風向の情報と横浜における観測風速 WSo との相関係数を求めると

図 13(c)は，それぞれのセルに台風が位置した時に想定

0.65 であった。また，観測風速 WSo はノモグラム風速

される横浜における風ベクトルを示す。この風ベクトル

WSe3 の 90%信頼区間にほぼ収まっている。中央値のは，それぞれの台風経路に伴い横浜で吹いた地上 10 m 風

WSe1 と平均値 WSe2 とで大きな差がないことから，統計を単位ベクトルに直した上で，そのサンプル全ての東西量として平均値と中央値はどちらも適切であることが確

成分および南北成分を各々平均して求めている。単位ベ

かめられた。一方，横浜-観測台風ノモグラムで見積もっクトルに直して風向を求めるため，得られる風向は最多

た風速(図 14(b))については，横浜における観測風速 WSo

風向に近い意味合いをもつ。図 13(c)では，ベクトルの始との相関係数は 0.74 であった。観測風速 WSo はほぼ 90%

点は各セルの重心位置とし，ベクトルの大きさは全ての信頼区間に収まっている。観測においても，中央値 WSe1

セルで統一している。台風の風が中心に向かって反時計と平均値 WSe2 とで大きな差がないことから，統計量と－ 130 －

図 11 自己組織化マップにより各ノードに現れた台風ノモグラム
Fig. 11 16 Nodes of typhoon nomograms classified by self-organizing maps

図 12 16 パターンの台風ノモグラムの地域分布

Fig. 12 Distribution of 16 nodes of typhoon nomograms
して平均値と中央値はどちらも適切である。同じくる。一方で，CHANTHU は強風半径が 500 km に満たない

CHANTHU を解析対象として，実際に観測された風の変台風であったこともあり，台風経路から離れた近畿・中化を，台風ノモグラムによりどの程度表現できたかを全部地方では，推定風速と観測風速との相関係数は 0.2 未満

国的に調べた(図 15)。各地点のプロットの色は WSo とと低い。一事例の検証ではあるが，台風経路から近い地

WSe から算出した相関係数を示す。なお，CHANTHU は域では台風による風速の推定に台風ノモグラムが有効で北海道の北沖まで北上したため，北海道も解析に加えてあることが確認できた。今後さらに複数の台風事例を用いる。関東・東北・北海道の地点では，台風ノモグラム

いて検証していくことが必要である。

を用いた推定風速と観測風速との相関係数は 0.50〜0.80と高く，台風ノモグラムは観測風速をよく推定できてい－ 131 －

(b) 風速比の変動係数(a) 風速比の標準偏差

図 15 観測風速とノモグラム推定値の相関係数
Fig. 15 Correlation coefficient between observed and estimatedwind speeds
５．まとめ
本研究の成果を以下にまとめた。

(c) 各セルの風向

図 13 風速比に関する各セルの標準偏差と変動係数および各セルの風向(1) 経路アンサンブルシミュレーションを用いることで，日本全国 13305 地点の台風ノモグラムを作成した。

Fig. 13 The standard deviation and coefficient of variation of(2) 異なる 6 事例の台風を用いて作成した台風ノモグラ

the wind speed ratio and the wind direction

ムの相互比較ならびに観測結果との比較検証を行い，各地の台風ノモグラムには固有の風速比分布が現れていることを示した。

%
%
(

)

W So
W Se1
W Se2
W Se3

(3) 台風ノモグラムのパターンを自己組織化マップを用いて抽出した。それぞれのパターンに該当する地域の分布を調べたところ，台風ノモグラムの風速比分布が周辺地形の影響を反映していることが明らかとなった。
(4) 従来の台風ノモグラムで示されていなかった風向やばらつきに関する情報の表示を実現し，防災情報としての利用価値を高めた。

%%((5) 台風ノモグラムの実用性を示すために 2016 年台風 7

(UTC)

(a)

)

号を対象として台風ノモグラムを用いた風速推定の精度を検証した。その結果，台風ノモグラムを用いることで

W So
W Se1
W Se2
W Se3

台風通過時の風速を想定できることが確認され，現実の台風に適用可能であることを示した。
今後，実際の台風を対象とした精度の検証を重ねると同時に，台風通過時の強風ハザードと地形との因果関係を明らかにすることで，より科学的根拠に裏付けられる
防災情報とすることを目指したい。

(b)

(UTC)

謝辞

図 14 2016 年台風 7 号に伴う横浜の観測風速および台風
ノモグラムを用いて推定した風速
Fig. 14 Observed wind speed and wind speed estimated by
Yokohama-typhoon nomogram

本研究は，文部科学省気候変動リスク情報創生プログ
ラムの支援のもと名古屋大学並びに東京大学から計算資源の提供を受けて実施された。また，京都大学防災研究
所共同研究一般研究集会 27K-03，28K-05 および共同研究
29G-05，日本学術振興会科学研究費助 17H02956 の支援も受けた。株式会社エムティーアイの皆様には社会実装－ 132 －

に関する御助言および御協力をいただいている。関係各

9) 南大東島地方気象台, 「南大東島の台風ノモグラムの位に感謝の意を表する。なお，本研究は平成 28 年度日本改良」, 沖縄技術ノート, 第 55 号, pp.40-46, (2000)
10) Oku, Y., J. Yoshino, T. Takemi, and H. Ishikawa,

風工学会優秀修士論文賞を受賞したものである。

“Assessment of heavy rainfall-induced disaster potential
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案」, 第 21 回 風工学シンポジウム論文集, 一般社団

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