海面水温特性を考慮した台風シミュレーションの移動モデルの再構築
Reconstruction of Typhoon Tracking Simulation Model Considering Sea-Surface
Temperature Properties
小林俊之＊１

山田均＊２

勝地弘＊２

筆保弘徳＊３

Toshiyuki KOBAYASHI, Hitoshi YAMADA, Hiroshi KATSUCHI, Hironori FUDEYASU

SUMMARY
Sea surface temperature change due to the global warming may affect the development of typhoons. In order toestimate extreme wind speed, a tracking model of typhoon simulation considering the sea surface temperature wasdeveloped before, but there were some discrepancies between estimation and observation. In this study, from theviewpoint of characteristics of linear model in the updating calculation, data period for the modeling was restricted tosummer based on the number of typhoons approaching to the Japan. Focusing on the latitude of 31.5 degrees northwhere almost all typhoons start to weaken, the termination condition of the typhoons was clarified. In addition, if thevalue calculated by updating calculation in the model exceeds the threshold, it was recalculated from the time ofoccurrence of a typhoon. As a result, the typhoon intensity approached the observed value by applying these
improvements to the tracking model.
key words: Typhoon simulation, Monte-Carlo simulation, Extreme value, Global warming, Sea-surface temperature

１． まえがき技術の発展により、風による振動を考慮しなければならないフレキシブルな構造が増えていることから設計風

気象観測データは 100 年を満たないために、そのような長い再現期間における年最大風速の再現期待値は外挿とならざるを得ない。

速の重要性は極めて高い一つの項目である。日本の設計解決策の一つとして Georgiou ら 1)や日本では光田、藤風速を議論する上で、台風による強風が支配的な要因の井ら 2),3)、石原ら 4)、松井ら 5)によって研究が進められて一つとなる。しかしながら、信頼できる各地の風速等のきた統計的台風シミュレーション（以後、台風シミュレ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――＊１ 横浜国立大学都市イノベーション学府 大学院生（kobayashi-toshiyuki-sk@ynu.jp）
Graduate student, Yokohama National University＊２ 横浜国立大学都市イノベーション研究院 教授
Professor, Yokohama National University＊３ 横浜国立大学教育学研究科 准教授
Associate Professor, Yokohama National University

ーションと呼ぶ）がある。これは過去の台風の観測値を分布については触れられておらず、強度の再現性につい基にモデル化し、1 万年分などの大量の疑似的な台風を対ては疑念があった。移動モデルの更なる改良及び強度の象地点に襲来させるモンテカルロシミュレーションを行

評価を極値分布においても行わなければ、長い再現期間

うものである。この方法は建築物荷重指針・同解説 に示

における設計風速の評価が正しく解明できない。

6)

X new = aX old + b  SST + c + e

されるように、明示的に設計の中に組み込まれる場合も(1)

ここで、X new ：6 時間後の値、X old ：現時点の値、SST ：出てきている。
一方で、物理過程から台風をシミュレーションする方

その位置での海面水温、 a, b, c ：回帰係数、 e ：誤差項法もあり、最近では地球温暖化時の気象現象を解析する試みまで行われている 7)。しかし、中條ら 8)は、計算時間

本研究では、移動モデルを対象として 3 つの改良策をの関係から設計外力推定に必要なデータ数を得るために提案した。1 つ目は逐次計算における重回帰モデルのパラは非現実的で、モデルによって再現性が異なる問題を指メータ推定に用いる観測値の期間を 6~10 月に限定する

摘している。その問題を鑑みて、経験的な事象を確率統こと。
2 つ目は北緯 31.5°以北で衰弱過程にある台風が多計的に議論する台風シミュレーションは設計風速の根拠いことから、その領域に存在する台風に対して事前に終として一つの妥当な方法である。

了時の中心気圧低下量を確率分布から決定すること。3

地球温暖化によって海面から水深 100m までの温度は

つ目は逐次計算で算出される値に対して、観測上で得ら

21 世紀末にはおおよそ 0.6~2.0℃上昇する とされている。

れた最大値を閾値として設定し、それを超えた場合にモ

そして、海面水温が上昇することは台風の強度が増す原

デルの整合性を保つために発生時から再計算をさせるこ因となる懸念がある。海面水温が変化した際の年最大風とである。これらの改良策が台風強度に及ぼす感度の確

速の極値分布は未知であり、長い再現期間を推定する場認を行い、台風シミュレーションの移動モデル再構築を合にどの程度の影響があるのかは議論すべき点であるた目的とした。

9)め、海面水温を一つのパラメータとした台風シミュレー
ションで定量的に明らかにする取り組みが行われている。

２． 従来の移動モデルとパラメータ設定

宮田ら 、勝地ら は海面水温を 1 つのパラメータと２．１ 移動モデルに用いる観測データ

10)

11)

して考慮させながら台風の発生から終了地点までをシミ

モデルパラメータの構成に使用している台風の観測値

ュレートするフルトラック型台風シミュレーションを構

は気象庁のベストトラックデータにおける 1951~2017 年

築した。これは大きく分けて「移動モデル」と「強風場のものから 1711 個の台風を用いている。抽出した際の条モデル」の二つで構成される。前者は台風の発生から終件については以下の通りである。

了までの台風の中心位置と中心気圧を確率統計的にシミ・ュレーションするモデルである。後者は前者によって得られたデータに気圧場と風速場の経験式、あるいは力学

熱帯低気圧が台風として定義されるのは風速 34 ノ
ット以上のため、そのデータ区間のみ使用している。

・

ベストトラックデータは基本的に 6 時間毎の記録で的近似解などを適用して台風中心まわりの強風環境を再あるが、日本接近時などに短時間による記録も含ま現するモデルである。前者の中の移動速度や中心気圧にれている。しかしながら、1 時間毎に等速と仮定す

関する逐次計算の重回帰モデルの説明変数として海面水るなどして内挿を行うと時間変化量が 0 となり、重温のパラメータを組み込むことで、台風に与える影響を

回帰モデルにおけるパラメータ推定の際に異常が生反映できる。しかし、そのモデル式(1)は海面水温及び中じるなどが懸念されたため、6 時間毎のデータのみ

心気圧低下量などの現時点の値と 6 時間後の値の回帰式を使用している。

であり、特に中心気圧低下量に関してはデータが増える

・ほど a は 1 に近づき、乱数の影響が支配的となる問題があった。そこで、著者らは他のシミュレーションでは時間変化量に対して時系列モデルを適用している例
る方法等の提案、改善を施している

除外されている。
・が。ただし、各地周13)

辺の中心気圧低下量の相対度数分布にはまだ明らかな観測値との差があることや、年最大中心気圧低下量の極値

東経 180°以東から越境した台風は性質が異なるため除外されている。

8),12)

多いことから、変化量を目的変数とした回帰式を適用す

北緯 4°以南で発生する台風は観測数が少ないため、・再発達する台風を再現することは現状では難しいことから、再発達前のみのデータを用いている。

年台風発生回数 の決定

観測値

Simulation range

Latitude(°)

2変量
分布

台風の発生位置の決定

台風発生時の

の決定

終了条件を
満たす
No

Longitude(°)
図 1 シミュレーション範囲と発生地点の観測値とそのモデルの比較

VoldからVnewの計算

Fig. 1 Simulation range and comparison of observed occurrence

Yes

終了

points and the model
ΔpoldとSSTからΔpnewの計算

２．２ シミュレーション範囲と計算フロー
台風の観測数が少ない箇所では後述する逐次計算の精度が下がり、非現実的な動きを助長する等の問題がある
ため、シミュレーション範囲は図 1 の太枠のように設定

No

回実行した

1万年繰り返すYes

されている。この範囲外に存在してから札幌、大阪、那図 2 移動モデルにおける計算フローの概略

覇の500km圏内に存在した台風は1711個の台風からは確Fig. 2 Outline of calculation flow in tracking model

認されず、経験上で日本に襲来したほとんどの台風はこの範囲内に収まる動きを示すことから、妥当な範囲といが最も小さい確率分布、パラメータを使用している。まえる。

た、RMSE を求める際に対数正規分布とワイブル分布に逐次計算のために推定されるパラメータは場所によっ

おいては普通目盛りに座標変換を行って正規分布のものて特性が変化すると考えて、シミュレーション範囲を規と同等の比較ができるようにしている。例として年台風

定サイズの格子で区切り、それぞれの格子で推定してい発生数の場合を示す。図 3 に示す RMSE より対数正規分る。格子の大きさは 6 時間毎の移動量における平均値μ布が採用されている。図 4 より、観測値の度数分布と各と標準偏差σからμ±3σの絶対値の最大値が東西方向

確率分布を比較し、RMSE が小さいほど当てはまりが良で約2.9°、
南北方向で絶対値が約2.4°であることから、

いことが再確認できる。

それらが収まるように 3.0°×2.5°のサイズとされている。

発生地点に関しては、南北方向にワイブル分布、東西方向に対数正規分布が採用されている。発生地点は南北

移動モデルの計算フローを図 2 に示す。終了条件は以方向と東西方向の相関も考慮させて 2 変量分布として発下に示す二つが使われている。

生させるために、東西方向については条件付期待値、条・

中心気圧低下量が 5hPa 以下

・

台風が範囲外に存在

件付標準偏差の式(2),(3)から表される式(4)より、条件付正規分布 f X |Y ( x | y) の確率変数を対数変換させたものを用いている。その際、上記の最尤推定法に加えて、相関係

２．３ 確率分布とパラメータ推定
年台風発生回数と発生位置、発生時の中心気圧低下量の確率分布とパラメータの決定は天野らの台風特性パ

14)

σ
E ( X | y) = μx +ρ X ( y −μY )σY(2)σX | y =σX 1 −ρ2(3) 1  x − E ( X | y) 2 
exp  −  
σX | y 2 
2σX | y
 


(4)

ラメータの算出方法に準じて以下の通りに行われている。
観測値と最尤推定法によりパラメータを決定した正規分布、対数正規分布、ワイブル分布(いずれも二つのパラメータをもつ)を確率紙上にプロットし、二乗平均平方根
誤差(RMSE：Root Mean Square Error)を比較して、その値

f X |Y ( x | y ) =1ここで、X , Y ：発生地点における経度、緯度の確率変数、生時以外に存在した台風の移動速度を比較すると場所ご

σ：標準偏差、ρ：相関係数、添え字は各確率変数のパとに両者は類似した傾向を示すことから、後者も含めてラメータおよび条件付パラメータ、条件付確率分布であパラメータを推定している。例として格子上（緯度ることを意味する。

21.5~24°,経度 162~165°）のパラメータ推定に利用した観測値と 2 変量正規分布についての例を図 5 に示す。ち

数などについても別途求めている。図 1 に観測値と以上

なみに、それぞれ北を正、東を正としている。

の方法を用いたワイブル分布と条件付対数正規分布の 2
変量分布を示す。発生範囲は観測値が収まる北緯２．５ 6 時間毎の逐次計算を行う移動速度のモデル

4~31.5°、東経 99~180°としており、発生地点がシミュ

重回帰モデルを用いて、現時点の値から 6 時間後の値

レーション範囲外であれば、その時点で終了として次のを推定している。本来、台風の移動については偏西風や台風を発生させている。

偏東風、太平洋高気圧の縁辺流などの指向流 15)が一つの要因となっており、まわりの大気の流れが影響を与える。

２． ４ 発生時移動速度

その流れ全ての確率的な表現を行うことは煩雑となるこ発生時の移動速度は場所毎に分布が異なるため、式(4)とや、長い計算時間を伴うことから、過去の観測値を基による 2 変量正規分布で格子毎にパラメータを推定してに現時刻値から次の移動速度を推定することは妥当な手いる。また、各格子上における発生時の移動速度と、発段であると考える。
移動速度は南北方向と東西方向の 2 成分 v NS 、vEW をもつベクトルとして式(5)のように定義される。
V = vNST

v EW 

(5)

添え字で 6 時間後の値は new、現時点の値は old と付けて

(a) Normal distribution

図 4 観測値の度数分布と各確率分布との比較
Fig. 4 Comparison of frequency distribution of observed values
and each probability distribution
南北方向移動速度(km/h)(b)Log-normal distribution(c)Weibull distribution

観測値
2変量正規分布東西方向移動速度(km/h)

図 3 確率紙上における確率分布毎の観測値との比較（こ図 5 観測値と発生時移動速度を決定する 2 変量正規分

こで、 x は年台風発生回数を示す）

布の比較

Fig. 3 Comparison with observed values for each probability

Fig. 5 Comparison of observed value and bivariate normal

distribution on probability paper

distribution model showing occurrence movement speed大値より閾値を定めているため、 −33.0  NSv  109.0 、区別し、式(6)にV の変化量ΔV を示す。
ΔV = V new − V old(6)

ΔV を目的変数とした重回帰モデルは各変数を式(7)で正−64.0  EWv  145.0 (単位は km/h)を範囲として、
閾値を逐次計算の頭打ちとした。

規化し、式(8)のように表される。正規化パラメータと重回帰モデルにおけるパラメータは格子毎に推定されてい２．６ 6 時間毎の逐次計算を行う中心気圧低下量のモる。

デル
Z (S ) = (S − s ) /  s(7)

Z (ΔV ) = AZ (Vold ) + b + e(8)

ここで、 A , b ：回帰係数行列と回帰係数ベクトル、
e ：誤差ベクトル

また、回帰平面(説明変数が 2 つであるため平面で表現される)と観測値の誤差における標準偏差を誤差ベクトル

中心気圧低下量Δp は 1013hPa から中心気圧を引いた量で定義している。移動速度と同様にして、Δp の 6 時( p ) は式(9)で表され、海面水温を SST と間毎の変化量ΔΔ

すると、その重回帰モデルは式(10)のように表される。
ΔΔ( p ) = Δpnew −Δpold

(9)

Z ΔΔ
( p) = a1 Z (Δpold ) + a2 Z ( SST ) + b + e(10)

ここで、 a1 , a2 , b ：回帰係数、 e ：誤差項

成分としている。そして、その成分を er とすると、

N (0, er 2 ) で表される正規乱数がシミュレーションに用

海面水温分布は米国の国立気候データセンター配布のいられている。その際、0 から 3er 以上離れた値が出現しExtended Reconstructed Sea Surface Temperature

た場合は再試行することとなる。ちなみに、観測上の最v516) と呼ばれるデータセットを用いた。そこから、
1951~2017 年の海面水温分布より海面水温の回帰係数を推定している。また、シミュレーションは台風の上陸数の多い、1951~2017 年の 7~9 月における平均海面水温を用いている。中心気圧低下量の閾値と範囲は0.0 Δp  143.0 (単位は hPa) として、移動速度と同様に決定している。
(a) August-January

３． モデル及びパラメータの問題点と改良策
３．１ パラメータ推定に使用する観測データ
従来の方法ではパラメータ推定に 1~12 月の観測デー
タを用いていた。それゆえに、台風が日本に接近する経
験の少ない月の海面水温も使用してパラメータ推定を行っていた。また、それらは接近する経験の多い月より比較的低い海面水温であると考えられる。海面水温の変動について調べるために、日本南海における 8 月と 1 月の(b) August-June

平均海面水温の偏差を調べた。図 6(a)に示すように、
0.5~7.5℃ほどの比較的大きな変化があることがわかった。
一方で、気象庁で公開されている日本本土（沖縄を除く）に接近した台風の相対度数分布は図 7 に示される。6~10
月はそれぞれ相対度数が 5%以上である。ここで、6~10
月の海面水温の大まかな変動を見るために、6 月と 8 月、8 月と 10 月の平均海面水温の偏差を同様に図 6(b)(c)に示す。6 月から 10 月にかけて平均海面水温は 0~3℃ほどの(c)August-October

変化であることがわかり、自明であるが 1 月と 8 月の偏図 6 海面水温の偏差差に比べて小さいことがわかった。したがって、重回帰

Fig. 6 Sea surface temperature deviation

モデルは線形であるため、説明変数の取りうる範囲の変化によってフィッティングが変化しやすいので、1 年の海了時中心気圧低下量は 10~30hPa 付近のものが多く、稀に面水温の変動幅が大きいことで適合が悪くなっていた可60hPa などの場合もある。したがって、従来の終了条件で能性が明らかとなった。それに対し、接近数の多い 6~10

は終了しているはずの台風が日本に襲来していた。

月の観測値のみを用いることで変動幅を抑えられ、解決できることが考えられる。
また、従来のモデルでは上陸数の関係から 7 月、8 月、ある台風の中心気圧低下量の時系列変化を図 8 に示す。
一般的に台風は発達時に中心気圧低下量が徐々に大きくなり、その後、衰弱期に入り小さくなる。また、この例

9 月の平均海面水温の平均の分布を用いて、シミュレーシ

では発生時よりも終了時の方が中心気圧低下量は大きい。

ョン中に一律の海面水温分布としていた。しかしながら、このことから、２．３の方法より、終了時の中心気圧低海面水温の分布は月ごとに変化していることや、接近す

下量の確率分布を決定し、事前に確率分布から決めた値

る台風を考えると 6 月、10 月の海面水温も考えなければ以下となったら終了するシミュレーションを構築するこ

ならず、各月の海面水温によって台風の強度が変化するとを検討したが、発生時点でその値を下回ることがあり、ことも考えられる。

発達するはずの台風が発生時に即終了させられてしまう

以上より、海面水温の変動幅を小さくすることで、日問題があった。

本に襲来する台風強度がより観測値に適合すると考えて、それを解決するために、衰弱過程にある台風のみに着

6~10 月のみの観測値を用いてパラメータ推定を行うこと目をした。事前に行った分析より、北緯 31.5°以北に存とした。この期間は図 7 の接近数から鑑みて妥当である

在した台風の中心気圧低下量の時間変化量は 0 以下の値と考えられる。そして、6~10 月の接近数のみの相対度数を 95%以上が示しており、ほとんどの台風が衰弱していから累積度数分布を作り、0~1 の一様乱数によって台風毎ることがわかった。そこで、北緯 31.5°以北に存在したに各月の海面水温分布を決定することとした。

台風の終了時中心気圧低下量の確率分布を２．３の方法
により図 9 に示すような対数正規分布に決定した。そし３．２ 終了時中心気圧低下量についてて、台風の発生時にこの分布から終了時の中心気圧低下

中心気圧低下量が5hPa以下になったときを一つの終了

量を予め定めておき、シミュレーション上で北緯 31.5°

条件として設けていた。しかし、実際の台風における終以北に位置し、なおかつ中心気圧低下量が定められた値以下となった場合に終了させるようにした。
３．３ 逐次計算時における閾値を超えたときの扱い
逐次計算は乱数に委ねられる部分があることから、非現実的な値を算出することがある。これを避けるために閾値を設けており、そこを頭打ちとしていた。しかし、頭打ちを設けることはモデルに沿わない計算結果を修正

図 7 日本本土に接近した台風の月毎の相対度数分布
Fig. 7 Monthly relative frequency distribution of typhoons
approaching the main island of Japan

図 9 北緯 31.5°以上に存在した台風の終了時中心気圧低下量における度数分布と各確率分布
Fig. 9 Frequency distribution and each probability distribution
図 8 2015 年台風 15 号の中心気圧低下量の推移

of central pressure difference at the end of the typhoon which

Fig. 8 Temporal change of the central pressure difference

exists at greater than or equal to 31.5°N

図 11 各地方における改良策毎の誤差指標 K の比較
Fig. 11 Comparison of error index K for each improvement
図 10 大阪周辺に存在した台風の中心気圧低下量の観measure in each region

測値とシミュレーション値の比較
Fig. 10 Comparison of observed and simulated central pressure

すると、I-1 は値が低い側に全体的な分布がシフトして観difference of typhoon existed around Osaka

測値と離れる結果となった。I-2 は、今まで低い中心気圧
低下量のまま襲来していた台風を抑制することができ、するので、モデルの整合性が失われることが懸念された。

分布全体が観測値に近づく傾向のある結果となった。こしたがって、閾値を超えた値が出た場合は発生時からの結果より、今までは終了時の中心気圧低下量による影再計算をさせることとした。将来的に閾値を超える値が響が大きく、左側に重心が寄り、分布形が変化していた

実際の現象で起こる可能性を否定できないが、本研究でためと考えられる。
また、
I-3 による変化はほとんどなく、は暫定的な値として観測上の最大値を用いることとし、全体的な分布に対して影響を及ぼさなかった。

式(11)(12)(13)の閾値を用いた。中心気圧低下量が負になる場合のみは、非常にそのような例が少ないことや、そnK =  ps (i ) − po (i )

(14)

i =1

の時点で終了条件を満たすこと、最小値側の問題である

ここで、 ps ：シミュレーションの相対度、 po ：ため年最大風速の極値分布にほとんど影響をもたらさな

観測値の相対度数、i ( = 1, 2,..., n )：階級の番号

いと考え、0 を頭打ちとして計算をさせた。

−33.0  NSv  109.0 (km/h)(11)４．２ 年最大中心気圧低下量の極値分布における感度−64.0  EWv  145.0 (km/h)(12)

図 12 に大阪における年最大中心気圧低下量の分布の0.0 Δp  143.0 (hPa)(13)

例を示す。プロットは Hazen の方法で、極値Ⅰ型分布として示した。従来モデルが年最大中心気圧低下量を過大

４． 改良策毎の感度分析

評価しているのに対して、I-1 は分布が全体的に低い側に

実際にシミュレーションを 1 万年分試行し、札幌、仙シフトし、観測値により近づく結果を示した。また、I-2

台、横浜、名古屋、大阪、高知、広島、福岡、那覇の各は極値分布にほとんど影響を及ぼさず、I-3 は変化が無い

地方における気象台等を中心に半径 500km 圏内に存在し部分もあるが、標準化変量が 1 あたりから大きくなるにた台風を抽出して、その中心気圧低下量と、年最大中心

つれて極値分布が観測値側にシフトした。他の地域でも気圧低下量を調べた。３．の各節で述べたそれぞれの改

ほとんど同様の傾向を示した。

良策を I-1、I-2、I-3 と呼ぶこととして、結果を従来モデルと比較して改良策毎の感度を調べた。

５． 移動モデルの再構築
I-1、I-3 のように年最大中心気圧低下量の極値分布が観４．１ 中心気圧低下量の相対度数分布における感度測値に近づく改良策でも中心気圧低下量の分布は悪くな

図 10 に大阪の中心気圧低下量における相対度数分布

るなどの結果があった。しかし、I-2 を組み合わせることの例を示す。また、定量的にこの分布を比較するためにによって終了時中心気圧低下量を抑制し、相互的に改善式(14)に示す誤差指標 K により、各地方の観測値との誤されることで解決できると考え、全ての改良策を組み込差を調べた結果を図 11 に示す。誤差指標はその値が小さ

んで移動モデルの再構築を行い、４．と同様に観測値といほど、全体的にシミュレーション値が観測値に近づいの比較を行った。

8)ていることを示す。これらの結果より従来モデルと比較

大阪の中心気圧低下量の分布例を図 13 に示し、各地方

(a)I-1(c)I-3(b)I-2

図 12 大阪周辺に存在した改良策毎の年最大中心気圧低下量の極値分布に関する改良策毎の比較
Fig. 12 Comparison of the extreme value distribution of the annual maximum central pressure difference of typhoon existed
around Osaka for each improvement measure

図 13 大阪周辺に存在した台風の中心気圧低下量の観測値と従来モデルと再構築モデルの比較
Fig. 13 Comparison of observed values of central pressure difference of typhoon existed around Osaka with former andreconstructed models

図 14 各地方における従来モデルと再構築モデルの誤差指標 K の比較
Fig. 14 Comparison of error index K between former and reconstructed models in each region

(a)Yokohama(b)Osaka(c)Kochi(d)Naha

図 15 各地周辺に存在した台風の年最大中心気圧低下量の極値分布における観測値と従来モデルと再構築モデルの比較
Fig. 15 Comparison of observed values and former and reconstructed models in the extreme value distribution of annual
maximum central pressure difference of typhoons existed around each region
における誤差指標 K を図 14 に示す。年最大中心気圧低(1)6~10 月の観測データから移動モデルのパラメータ

下量の分布についても横浜、大阪、高知、那覇を例とし推定を行い、シミュレーション時は各月の海面水温て図 15 に示す。これらの結果から改良策が相互に作用分布を適用することで、線形モデルの特徴を活用し、し、 K は大幅に小さくなり、年最大中心気圧低下量の分

各月の海面水温で発達する台風を再現して年最大中布においても観測値に非常に近い結果となることがわか

心気圧低下量の極値分布を観測値に大きく近づけるった。ただし、那覇に関しては台風の接近数が 11 月でもことができた。

ある程度多いことから、そのデータが反映できないこと(2)

95%以上が衰弱過程である北緯 31.5°以北に存在しや、終了時の中心気圧低下量が北緯 31.5°より南では終

た台風の終了時中心気圧低下量を事前に決定するこ了時中心気圧低下量は 5hPa 以下のままである。したがとで、中心気圧低下量の相対度数分布における左側って、今回の改良策の効果が発揮されず、誤差指標 K がに重心が寄ることを抑制し、誤差指標 K を小さくす

大きくなった。また、年最大中心気圧低下量の分布につることができた。

いても過大評価となった。移動モデルが那覇に対応する(3)には別の改良策を今後検討していく必要がある。

逐次計算時に閾値を超えた場合、再計算を行わせることでモデルの整合性を保ち、年最大中心気圧低下
量の極値分布を観測値に近づけることができた。

６．まとめ

(4)

移動モデルに以上の 3 つの改良策を全て適用した再本研究では、海面水温を考慮した台風シミュレーショ

構築モデルを用いて、再度台風強度を観測値と比較

ンにおける移動モデルの改良策とそれぞれが台風強度にしたところ、非常に良い一致が得られた。ただし、及ぼす影響を調べた。また、改良策を全て適用してモデ那覇に関しては強度が観測値の分布と離れる結果とルを再構築した後の台風強度についても調べた。得られなり、今後の検討が必要である。

た結果は以下の通りである。

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