土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

統計的台風シミュレーションに基づいた
一様な海面水温上昇と風速の再現期待値の関係
小林

俊之 1・山田均 2・勝地弘 3・筆保

弘徳 4

1 正会員

大日本コンサルタント株式会社 （前 横浜国立大学）（〒330-6011 埼玉県さいたま市中央区新都心 L.A.タワー）
E-mail: kobayashi_toshiyuki@ne-con.co.jp (Corresponding Author)

2 フェロー

3 フェロー

横浜国立大学教授 大学院都市イノベーション研究院（〒240-8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-5）
E-mail: yamada-hitoshi-cj@ynu.ac.jp

横浜国立大学教授 大学院都市イノベーション研究院（同上）E-mail: katsuchi@ynu.ac.jp
4 横浜国立大学教授

教育学研究科（同上）E-mail: fude@ynu.ac.jp

地球温暖化によって海面水温（SST）が上昇しており，台風が成因となる風速の再現期待値の増加が懸念されている．しかしながら，将来の SST 上昇の分布は不確定でもある．本研究では，過去の SST 分布に対して一様に SST が上昇した場合を境界条件とし，統計的台風シミュレーションを用いて SST 上昇と風速の再現期待値における関係の推定を目的とした．まず，推定に用いた台風の移動モデルや，一様に SST を上昇させる方法は，高解像度台風モデルの結果と比較することで妥当性を評価した．そして，一様な SST
上昇により，東日本，西日本，九州周辺における風速の 100 年再現期待値は増加する結果が得られた．最後に，21 世紀末には，それらの地域において，現在で再現期間 400 年に相当する風速が再現期間 100 年以下となる可能性を示した．

Key Words: typhoon simulation, sea-surface temperature, recurrence wind speed, global warming

1. はじめにョン（TY-sim）がある．これは，長期間（例えば，1 万年）の台風を生成し，ある対象地点に対して各台風がもたらす風速値を疑似的に長期間分得ることで，その地点
における風速の再現期待値を推定するものである．SSTの影響を考慮できる TY-simを用いることで，SST上昇と構造物の設計に用いる設計基準風速には，一般的に再現期待値が適用される．道路橋耐風設計便覧 1)では 100
年再現期待値相当に基づいている．北日本以外では 100

年再現期待値に匹敵する強風の成因として，台風が支配
風速の再現期待値の関係は推定可能と考えられる．
TY-simには物理過程に基づいたモデルがある．これは，的である．一方で，地球温暖化によって海面水温（SST）
が上昇している 2)．SST 上昇は台風の強度を増加させる
境界条件等を与えることで物理方程式に基づいて計算を懸念がある 3)．これより，構造物の長寿命化を図る上で， 行うモデルである．この方法は計算コストが膨大であり，SST 上昇によって，どの程度のオーダーで風速の再現期
計算機資源の問題から，長期間分の計算を行うことが容待値が増加するのかを議論する必要がある．
易ではない．その現状で，大量のアンサンブル数を実現
風速の 100 年再現期待値を求める際に，順序統計量とした例が d4PDF4)（地球温暖化対策に資するアンサンブ
極値分布を用いて推定する方法がある．しかし，信頼でル気候予測データベース）である．これは，水平解像度
60km の全球気候モデル（GCM）を用いて，産業革命以きる風速の観測期間は 100 年に満たず，順序統計量の性質により，推定される 100 年再現期待値が観測期間に依降で全球平均気温が 4℃上昇する場合を仮定し，5400 年
存して変化しやすい．この問題を解決する手法として，
分実験をした出力結果を有する．しかし，水平解像度
2km 程度の高解像度でなければ低い中心気圧の再現が困
物理過程あるいは統計モデルに基づく台風シミュレーシ

243土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

type）は台風の発生から終了までを生成するモデルである．イメージ図を図-2 に示す．勝地ら 11)はこの方法により，SST の影響を受ける台風の盛衰システムを構築しており，任意の SST分布を境界条件とした計算が可能である．具体的には，現時点の台風の位置における SSTおよ
び移動速度，中心気圧から 6 時間後の移動速度，中心気圧を重回帰式によって逐次計算する手法により，SST の影響を考慮している．なお，最近では，台風の強度予報
でも重回帰式による手法が注目されている 12)．更に，著者ら 13)は勝地らの移動モデルを改良し，中心気圧の平年的な値，極端に低い値に関して過去の台風と確率分布を比較し，非常によく一致する結果を得ている．なお，著者らのモデルは中心気圧の変化のみに SSTの影響を考慮

図-1 サイト限定型モデルのイメージしており，年台風発生回数，発生位置，移動経路，台風の終了条件，後述する移動速度等の取りうる範囲については過去の台風と変わらない状態で計算を行う．既往研究として，中心気圧以外の将来変化も考慮するために
d4PDF における台風からパラメータ推定をした統計モデ
ルがある例えば 7)．しかしながら，前述のバイアス補正や後述する将来の SST分布が不確定なことによる問題がある．したがって，過去の台風の中心気圧のみに SSTの影

図-2 領域限定型モデル（Full-track type）のイメージ

難となる問題 5)がある．この影響などにより，d4PDF の台風における中心気圧を，過去の台風と比較した場合に， 響を考慮して，風速の再現期待値を求める方法は一つの手段といえる．
バイアスがあることが知られている．また，d4PDF にバ6), 7)
一方で，将来的な台風経路の変化は不確定であるが，イアス補正を行った既往研究はあるものの ，これら移動速度の変化にも SSTの影響を受けると仮定する方法
は平年的な中心気圧の頻度補正にとどまっている．本研があり，その妥当性については興味があるところである．
究では，風速の再現期待値に着目するため，それに対し勝地ら 11)はその例であるが，6 時間毎の逐次計算のみにて影響の大きな，極端に低い中心気圧における頻度の再現性も求められる．平年的な中心気圧と，年最低中心気
考慮しており，発生時の移動速度には考慮しておらず，圧のような極端に低い中心気圧は確率分布が異なるため， 不完全なモデルであった．したがって，両者に SSTを考
片方の確率分布の補正を行ったとしても，もう一方の確慮した場合の，台風経路の変化について議論することを率分布が補正されるとは限らない．そして，両者を同時考えた．妥当な結果を得ることができれば，SST の影響に補正する手法は確立されていない．
を受けた台風経路の変化が風速の再現期待値に与える影本研究で用いる TY-sim は，統計的過程に基づいたモ
響も評価できる．
デルである．これは移動モデルと強風場モデルから構成
他方で，将来の SST 上昇の分布は不確定である 4)．そされている．移動モデルは，過去の中心気圧，移動速度
こで，過去の SST分布に対して一様（平均的）に SSTをの変化などを基に，統計的に中心気圧と台風中心座標を上昇させたものを境界条件とする方法を考えた．一様なSST 上昇量と風速の再現期待値の関係を推定しておくこ生成するモデルである．強風場モデルは経験式や力学的近似解を用いて，移動モデルから生成された台風中心周とで，不確定な将来の SST上昇量に対して，容易に風速りの強風環境を再現するモデルである．両者を用いるこの再現期待値を推定できる．また，再現期待値上昇のオとで，対象地点に長期間の台風がもたらす風速を高速でーダーを知る指標にもなる．
計算することができる．移動モデルには，サイト限定型，
本研究では，著者らの中心気圧のみに SSTを考慮させ
8)
領域限定型（Full-track type）などがある ．統計的過程にたモデル（V-nonSSTモデル）と勝地ら 11)のモデルに修正
9)基づいたモデルはRussel により提案され，それはサイトを加えた移動速度の発生時および逐次計算にも SSTを考慮した移動モデル（V-SST モデル）の再現性の確認を行
限定型であった．サイト限定型は対象地点から 500km圏
う．次に，過去の平均 SST分布に対して，一様に SSTを内のみで台風を生成するものである．イメージ図を図-1に示す．日本では石原ら 10)などが研究を行っている．しかしながら，この方法では SSTの影響を考慮した台風を再現することが難しい．一方で，領域限定型（Full-track

上昇させた場合を境界条件とし，V-SST モデルに対しては，生成された台風の経路の確認，V-nonSST モデルに対しては，既往の高解像度台風モデルの出力結果 14)との244

土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

図-3 シミュレーション範囲（赤枠）と格子番号比較を行う．そして，二つのモデルの妥当性を検討する．
同時に，一様に SSTを上昇させる方法が，分布的 に SST

START
Nyearの決定を上昇させる方法の結果と対応するのかを検討する．最後に，一様な SST 上昇量と風速の 100 年再現期待値の関係を推定する．

i=1
i=i-1

台風の発生位置の決定
i=i+1

2. V-nonSST モデルと V-SST モデルの説明

北緯31.5度以北に存在する
場合の終了時Δ𝑝の決定(1) 計算概要
V-nonSSTモデルおよびV-SSTモデルに共通する計算概要について，文献 13)で再構築された移動モデルを基にSST分布の決定

Yes

台風発生時の𝑽, Δ𝑝の決定
𝑽もしく
はΔ𝑝 が
閾値を
超えた

説明する．
a) パラメータ推定に使用する観測値
移動モデルのパラメータ推定に用いる観測値（本研究では，データセットを観測値と称す）は気象庁のベスト
トラックデータと NOAA の Extended Reconstructed Sea
Surface Temperature v5（ERSST）15)を用いる．ベストトラ
ックデータは主に 6 時間毎の台風および熱帯低気圧の中

No

終了条件を
満たす
No

Yes

6時間後の𝑽, Δ𝑝を計算
台風終了
Nyear=iYes

No

心気圧，中心座標が記載されており，等質性を確保する
1万年分
No
ために台風（最大風速約 17m/s 以上）のデータ区間のみ実行した
Yesを使用した．また，ERSST は全球を対象とした解像度
END
2.0°×2.0°における各月の平均 SST 分布である．両者共に 1951~2017 年で 6~10 月の観測値のみを用いて移動モ
図-4 移動モデルの計算フロー
デルのパラメータ推定を行った．
b) シミュレーション範囲と計算フロー
シミュレーション範囲（赤枠）と格子（大きさはお，各格子で台風の観測値が存在しない，または 3 個以
2.5°×3.0°）および格子番号を図-3 に示す．台風の各下である場合には，周辺格子からモデルのパラメータに特性（移動速度の傾向など）は地点によって異なるため， おける平均値を計算し，補間している．
異なるパラメータを格納するため格子を設けている．な
計算フローを図-4 に示す．ここで，Nyear は台風年発生

245

𝑣

km/h

土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

観測値
2変量正規分布𝑣

km/h

図-5 格子番号 224の移動速度の観測値（𝑣 ，𝑣成分）と 2

格子番号 224の移動速度の観測値（𝑣 ，𝑣

図-6

変量正規分布

，𝑆𝑆𝑇成

分）
𝑣

回数，𝑽, 𝛥𝑝は台風の移動速度，中心気圧低下量（周辺気圧 1013hPa から中心気圧を引いた量）を意味する．移動速度𝑽は次のように定義される．
𝑣
𝑣
𝑽𝑻

5
1

相関係数

(1)
ここで，𝑣 ，𝑣 は南北，東西方向の移動速度成分を意味する．そして，正の場合はそれぞれ北方向，東方向を表す．
SST分布は 6~10月の各月の SST分布を 1セットとして境界条件にでき，台風を生成する毎にどの月の平均 SST，𝑣 と𝑆𝑆𝑇， 𝑣

と𝑆𝑆𝑇，

𝑣 と𝑣

𝑣 と𝑆𝑆𝑇 近似式 ，𝑣と𝑆𝑆𝑇 近似式

と𝑣

北緯(°)

近似式

10

15

20

25

30

50

100

150

200

250

0

-1
1

分布を使用するのかを，日本に接近した台風の頻度分布
格子番号に従う疑似乱数から決定している．なお，境界条件に使図-7 格子番号（北緯は目安）と各相関係数の関係
用する SST分布は，図-3 の格子の解像度に変換して用いる．
(2) 移動速度の計算方法
次に，6 時間毎の中心気圧低下量の逐次計算方法につ発生時の移動速度に関しては，V-nonSSTモデルは 2変
いて，次に示す．
量正規分布（𝑣 ，𝑣 ），V-SSTモデルは3変量正規分
(2)
∆ ∆𝑝
∆𝑝
∆𝑝
∆ ∆𝑝
𝛼 ∆𝑝
𝛼 𝑆𝑆𝑇 𝑏(3)
布（𝑣 ，𝑣 ，𝑆𝑆𝑇）に従う疑似乱数により決定した．
ここで，∆𝑝 ，∆𝑝 は 6 時間後と現時点の∆𝑝であり， 格子番号 224 の観測値と，推定した 2 変量正規分布を図5 に示す．なお，格子内の発生時と発生時以外の台風の
𝑆𝑆𝑇は現時点の台風中心の座標に対応する格子の SST と移動速度の傾向は変わらないため，両者の観測値を用いし，𝛼 ，𝛼 ，𝑏 は回帰係数を意味する．式(3)より，て 2 変量正規分布のパラメータを推定している．2 変量
正規分布は確率変数間の相関を考慮できるので，概ね適合する分布となることがわかる．図-6 に SST を加えた 3

SST が∆𝑝に与える影響を計算している．6 時間毎の移動速度の逐次計算については後述する．発生時および逐次計算中に，観測上の最大値あるいは最小値に基づいた以下の範囲を超えた場合に発生時から再計算となる 13)．
(4)
0.0 ∆𝑝 143.0 hPa(5)33.0 𝑣
109.0 km/h
(6)64.0 𝑣
145.0 km/h

変量の観測値の分布を示す．相関係数は，𝑣 と𝑣 では 0.4436，𝑣 と𝑆𝑆𝑇では-0.4049，𝑣 と𝑆𝑆𝑇では-0.3983であった．これより，格子番号 224 では強くはないが相関がみられた．この結果より，SST と移動方向成分に相関を考慮するために，3 変量正規分布を仮定している．
ただし，後述する強風場モデルは高気圧時の風速算出を
なお，3 変量正規分布は観測値が少ない場合は，過剰な想定したものではないため，∆𝑝が 0.0 hPa より小さい
パラメータとなる．式(5)，(6)の範囲を超える移動速度
場合は再計算とせず，0.0 hPa を頭打ちとする．
の台風しか発生させられない問題が生じないように，事台風の終了条件は，台風がシミュレーション範囲外を前の分析より，観測値が 11 個以上の格子に限ってパラ出たとき，∆𝑝が 5hPa 以下になったとき，北緯 31.5°以メータを推定し，それ以下の格子は周辺格子の平均値に北に存在してかつ過去の台風の終了時∆𝑝の頻度に従っ
より補間した．
て疑似乱数により決定された終了時∆𝑝以下となったと13)
相関係数を図-7に示す．𝑣 と𝑆𝑆𝑇および𝑣 と𝑆𝑆𝑇はきである．いずれかに該当すればその台風は終了する ．

246

北緯(°)

北緯(°)

北緯(°)

北緯(°)

15 25 35 45

5 15 25 35 45

5 15 25 35 45

5 15 25 35 45

3

a1
a2

3

3

3

1
0
-1
-2
-3
1

200

1
0
-1

a3
a4

2
1
0
-1
-2

-2
-3

400

1

2

標準偏回帰係数

2

b1

1

200

-3
1

400

格子番号

格子番号

200

標準偏回帰係数，標準偏差5標準偏回帰係数，標準偏差標準偏回帰係数

土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

1
0
-1
-2
-3
1

400

b2

2

2

格子番号

200

400

格子番号

図-8 V-nonSST モデルの格子番号（北緯は目安）に対する標準偏回帰係数と，重回帰モデルの残差の標準偏差
北緯(°)

北緯(°)

5 15 25 35 45

3

3

3

3

1
0
-1

-3
1

200

格子番号

400

c1
b1

2

1
標準偏回帰係数

2

a1
a2

1
0
-1
-2

a3
a4

2
1
0
-1
-2

-3
1

200

-3

400

格子番号

1

200

標準偏回帰係数，標準偏差5 15 25 35 45

-2

図-9

北緯(°)

5 15 25 35 45

標準偏回帰係数，標準偏差標準偏回帰係数

北緯(°)

5 15 25 35 45

2
1
0
-1
-2
-3
1

400

格子番号

c2
b2

2

200

400

格子番号

V-SST モデルの格子番号（北緯は目安）に対する標準偏回帰係数と，重回帰モデルの残差の標準偏差（北緯は目安）(a) 6 月(b) 7月(d) 9月(c) 8 月(e) 10 月

図-10 1951~2017 年の平均海面水温分布北であるほど負の相関の傾向がある．また，相関係数が負の格子は𝑣 と𝑆𝑆𝑇では約 55%，𝑣 と𝑆𝑆𝑇 では約67%であった． 半分以上の発生位置で，SST 上昇に伴い，移動速度は北方向に遅く，西方向へ速くなるといえる．

247

移動速度の逐次計算では，移動速度の各方向成分の 6
時間変化量∆𝑣 ，∆𝑣 を次のように定義する．
∆𝑣
∆𝑣

𝑣
𝑣

𝑣
𝑣

(7)

土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

3. 移動モデルの再現性評価と妥当性検討

ここで，𝑣
，𝑣
，𝑣
，𝑣
は南北方
向，東西方向の 6 時間後，現時点の𝑣 ，𝑣 を意味する．そして，逐次計算は次の各重回帰式に基づいて 6 時
間毎に行われる．
𝑎 𝑎 𝑣
∆𝑣
𝑏
𝒆
(8)
𝑎 𝑎 𝑣
∆𝑣
𝑏
∆𝑣
∆𝑣

𝑎
𝑎

𝑎
𝑎

𝑣
𝑣

𝑐
𝑐 𝑆𝑆𝑇

𝑏
𝑏

(1) 境界条件となる海面水温分布a) 過去の台風との比較用の海面水温分布
3.(2)における過去の台風との再現性の確認で使用する
境界条件である SST分布について説明する．パラメータ推定に用いた観測値と同様の期間（1951~2017 年）における 6~10 月の各月平均 SST 分布を用いることにした．
ここで，𝑎 ，𝑎 ，𝑎 ，𝑎 ，𝑏 ，𝑏 ，𝑐 ，𝑐 は回帰係数， ERSSTを用いることとし，求められた各月平均 SST分布
𝒆は誤差項である．誤差項は平均値 0，標準偏差は∆𝑣 ， を図-10 (a)~(e)に示す．
𝒆 (9)b) 海面水温上昇時に関する妥当性検討用の海面水温分
布3.(3)と 3.(4)および 4.での境界条件となる SST 分布について説明する．本研究では，過去気候を 2006~2016 年の6~10月の平均 SST分布で定義しており，図-10 (a)~(e)と同∆𝑣 の残差から求めた𝜎 ，𝜎 の各正規分布に重みづけされた疑似乱数（正規乱数）とする．V-nonSST モデル
は式(8)，V-SST モデルは式(9)を用いる．
式(8)，(9)の目的変数と説明変数を各平均値と標準偏差を用いて標準化した際の回帰係数（標準偏回帰係数）
および，重回帰式の観測値との残差の標準偏差を図-8，
図-9 に示す．なお，格子番号と同時に示される北緯は，目安である．これより，SST を考慮しても，標準偏回帰係数，標準偏差の変動はほとんどないことがわかる．また，𝑏 ，𝑏 は比較的小さいことがわかる．𝑏 ，𝑏 が小さいということは，現時点の移動速度および誤差項の影
響が 6 時間後の移動速度の変化量に与える影響が大きいことを意味する．なお，誤差項の影響は重回帰直線なりに分布する変数を表現している．したがって，発生時から 6 時間後の移動速度を計算するとき，発生時移動速度の影響を比較的受けるといえる．つまり，逐次計算のみ
ではなく，発生時移動速度にも SSTを考慮することが重様の分布傾向をもつ．なお，11 年間としているのは，対象とする期間中で SSTの変化をなるべく抑えるためである．過去気候に対して，一様に SSTを上昇させる際に，

平均SST上昇量(℃)

最大でどの程度まで上昇させるか，各月が同じ温度だけ上昇するのかに関する検討を以下に示す．

要である．加えて，SST の𝑣 への寄与度を表す𝑐 は，
北緯25°付近で多くが負になる．したがって，25°付近
では SST上昇によって，西側に台風が移動しやすくなる

6

期間1－期間2
期間2'－期間1'4

期間1－期間320Jun.

ことが考えられる．

Jul.

Aug.

Sep.

Oct.

図-11 ERSST と MIROC-ESMの各月の海面水温上昇量（エラーバーは標準偏差）V-nonSST
V-SST

v

観測値

相対度数

観測値

相対度数

相対度数

観測値
V-nonSST
V-SST

V-nonSSTV-SSTv

移動方向(°)

年存在数(個)(a) 主方向移動速度(b) 移動方向(c) 年存在数

年最大中心気圧低下量(hPa)

主方向移動速度(km/h)

相対度数

観測値
V-nonSST
V-SST

v

観測値

V-nonSST
V-SST

v

𝑙𝑛

中心気圧低下量(hPa)(d) 中心気圧低下量

𝑙𝑛 𝐹(e) 年最大中心気圧低下量

図-12 過去の台風と V-nonSST モデルと V-SST モデルの各台風特性における相対度数分布および極値分布の比較（大阪の例）

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土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

(a) 過去気候(b) 2℃上昇時(c) 4℃上昇時

図-13 V-SST モデルから生成された台風経路の海面水温上昇による変化

図-15 東日本，西日本，九州の台風抽出範囲

ついて3.(3)で，台風強度の妥当性について3.(4)で，海面
水温上昇量と風速の 100 年再現期待値について 4.で議論

図-14 高解像度台風モデルに用いた9月における平均海面水温14)

分布の過去と将来の差分 （破線は領域 A）

を行った．
16)

GCM の一つの例として，CMIP5 が提供する MIROCESM17)の RCP8.5シナリオ（2100年に温室効果ガス排出量が最大となる最悪のケースに相当）がある．このモデルが出力した SST分布の結果を参考に，一様上昇の最大値(2) 過去の台風と計算値の比較による再現性の確認
図-10 (a)~(e)のSST分布を境界条件として，V-nonSSTモ
デルと V-SST モデルから台風を生成し，大阪から 500km
圏内に存在した台風を抽出する．そして，過去の台風の主方向移動速度と移動方向（東に進む方向を 0°とし，反時計回りを正），年存在数，中心気圧低下量の相対度
数分布，年最大中心気圧低下量の極値分布と比較を行った．今回，極値分布は暫定的に極値 I 型分布とし，プロットには Hazen の方法を用いた．結果を図-12 (a)~(e)に示す．ここで，𝐹 は極値 I 型分布の累積分布関数を意味する．これより，V-nonSSTモデルおよびV-SSTモデルによる計算値は観測値に非常に近い分布となった．主方向移
動速度に関しては，比較的観測値よりも計算値の方が大きいが，概ね傾向は示せていると考えられる．

を決めることにした．なお，MIROC-ESM の出力結果はデカルト座標系で南北方向に 192 分割，東西方向に 256分割された解像度である．風速の 100 年再現期待値が支配的となる日本の地域を含み，それらの地域に襲来する台風がSSTの影響を受ける範囲である，北緯4~39°，東経 108~180°（ 領 域 A と 称 す ） で 2006~2016 年と2090~2100 年の 6~10 月の平均的な上昇量を調べた．その結果，平均 3.61℃上昇することがわかった．
次に，2006~2016 年を期間 1，1970~1980 年を期間 2，
1930~1940 年を期間 3 として，ERSST から領域 A を対象とした各月の SST 上昇量を調べた．同じく，MIROCESMのRCP.8.5シナリオにおける2006~2016年を期間1’，2090~2100 年を期間 2’として調べた結果を図-11 に示す．
これより，過去の観測値および GCM 出力結果より，各(3) 海面水温上昇時における台風経路の妥当性
SST 上昇時の台風経路について調べる．V-SST モデル

月によって平均値に大きく差が出ないことを示した．
したがって，過去気候と，過去気候の 6~10 月の各月
平均 SST分布を 0.5℃ずつ一様に SSTを上昇させ，3.61℃
よりも大きい 4℃まで上昇させた 9 パターンの SST 分布に過去気候および2℃，4℃上昇させたときのSST分布を境界条件としたときの 30 年分の台風の移動経路を図-13(a)(b)(c)に示す．なお，過去の年台風発生回数に従っているので発生個数はほとんど変わらない．これより，SSTが上昇するほど西に進んで中国大陸に上陸する台風が多を用いて，海面水温上昇時における台風経路の妥当性に

249

土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

豊田ら(過去気候)

移動モデル(過去気候)

豊田ら(将来気候)

移動モデル(SST上昇量2.5℃)
移動モデル(SST上昇量3.5℃)

最大風速(m/s)

移動モデル(SST上昇量3.0℃)

台風の再現実験に用いた初期条件，境界条件，同化条件に加算することで行っている．なお，豊田らの過去気候
は，本研究の過去気候の期間とは異なるが，平均 SSTについては，ほとんど変化しないので，同様の過去気候として議論を行う．以上の方法により，2000~2017 年に上陸した計 49 個の台風に対して疑似温暖化実験を実施している．今回は，その結果における西日本，九州に上陸した台風の最大風速の平均値と標準偏差を比較対象とする．また，豊田らが比較用として用いているベストラッ
クデータを使用した過去気候の最大風速との比較も行う．
なお，計 49 個の台風に対して，V-nonSST モデルは 1 万年分の台風を用いて比較する．
豊田らは 9 月の SST における将来気候と現在気候の差分を図-14 のように与えている．これより，領域 A では
概ね2.5~3.5℃の上昇である．そこで，V-nonSSTモデルから，過去気候および一様に 2.5℃，3.0℃，3.5℃上昇させた SST分布をそれぞれ境界条件としたときの台風を生成した．次に，図-15 に示す西日本と九州の範囲に入った
台風の中心気圧の値を抽出した．中心気圧𝑝 を最大風
速𝑈 に換算するために，次の式を用いた 18)．

40
30
20
10
0

西日本
(平均値)

九州
西日本
九州
(平均値) (標準偏差) (標準偏差)

図-16 高解像度台風モデルと V-nonSST モデルから生成された台風の最大風速の比較

くなり，日本に襲来する数が極端に減少することがわかる．図-7 と図-9 より，北方向に遅くなり，西方向に速くなるという傾向が，このような結果を生じさせたと考えられる．
過去の台風の移動速度と SSTの統計的な関係が SST上

1.53𝐶𝐼
3.03𝐶𝐼 1010.01(10)𝑝𝑈
0.09𝐶𝐼
13.49𝐶𝐼 8.38
(11)
ここで，𝐶𝐼は台風強度の指標を示す．式(10)にて𝑝 から𝐶𝐼を求め，式(11)から𝑈 を算出した．計算された最大風速の平均値と標準偏差を図-16 に示す．過去気候の最
大風速の平均値，標準偏差は非常によく一致しているため，図-15 で粗く指定した西日本，九州の範囲が概ね対応していると考えられる．そして，最大風速の平均値が2.5~3.5℃上昇したときの範囲に高解像度台風モデルの結果が収まっていることがわかる．また，標準偏差も概ね同様の値である．これより，SST 上昇時の V-nonSST モデルおよび一様に SSTを上昇させて境界条件とする方法
は，一つの有効な手段であることを示した．

昇後も続くと仮定した場合の結果は，以上に示す通りである．今回の結果と類似した台風経路の傾向は，GCM等を使用した既往の研究では見られない．GCM 等の物
理モデルの場合は，年台風発生数や発生位置なども変化することから，結果のかい離が生じたと考えられる．加えて，台風の移動速度は気圧配置の影響等を受けるものと考えられ，単一の格子における SST のみが 6 時間後の移動速度変化量に寄与するモデルでは無理があったことも考えられる．上記の理由から，勝地ら 11)のモデル化に対して修正を加えた提案手法では，将来における台風の移動速度として妥当性が低い結果となった．
(4) 海面水温上昇時における台風強度の妥当性
海面水温上昇時の V-nonSST モデルおよび一様に SSTを上昇させて境界条件とする方法の妥当性を調べる．地球温暖化進行後を模擬した GCMの出力結果(SST等)を境界条件とした，物理過程に基づく TY-sim による平均最大風速を比較することで，妥当性を評価する．

4. 海面水温上昇量と風速の 100 年再現期待値

豊田ら 14)は高解像度台風モデルを用いて，疑似温暖化実験を行っている．高解像度モデルは自動移動ネスティ
ングによって，台風外側の環境を 27km メッシュ，台風
全体構造を9kmメッシュ，内部コアを3kmメッシュで計算するなど，高解像度かつ効率的な計算を可能としている．疑似温暖化実験は，CMIP5 が提供する RCP8.5 シナ
リオや histrical シナリオ（過去の再現シナリオ）における GCM出力結果の将来気候（2080~2099年）と過去気候（豊田らは現在気候と称しており，2000~2019 年として，定義している）の月平均場（SST 等）の差分を，過去の250(1) 強風場モデル
風速の 100 年再現期待値を求めるために，移動モデルから生成された台風の強風環境を再現する強風場モデルについて説明する．
気圧場𝑝 𝑟 ⁄𝑟 は次に示す Schloemer の式を用いる．
𝑝
𝛥𝑝 exp 𝑟 ⁄𝑟
(12)
𝑝 𝑟 ⁄𝑟
ここで，𝑟は台風中心と対象地点との距離，𝑟 は最大風速半径を意味する．最大風速半径は，比較した経験式の中で最も観測値の再現性が高いと評価 19)されている河合ら 20)の提案式を用いる．
𝑟
94.89 exp 𝑝
967.0 ⁄61.50(13)土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

較して年最大中心気圧の精度が悪いため 13)，今回は対象としない．過去気候および一様に SSTを上昇させたものを含む 9 パターンの SST 分布をそれぞれ境界条件として，再現性，SST 上昇時の妥当性が示された V-nonSST モデ
ルから台風を生成した．そして，推定範囲内で 0.5°間
隔に対象地点をシフトさせて，各対象地点から 500km圏内に存在した台風を抽出した．そこから，年最大風速を
Hazen の方法で極値 I 型分布にプロットし，標準極値変量𝑠ln ln 𝐹 )が 4.6に最も近い値を 100年再現期待値とした．
過去気候の 100 年再現期待値の推定結果を図-17 に示す．日本では太平洋沿岸域で非常に大きな風速となり，
宮城，鹿児島周辺は特に大きい．一様に SSTを上昇させたときの図-17 に対する 100 年再現期待値の増加率（風速増加率）を図-18 (a)~(h)に示す．なお，本研究では，べき乗則 1)のように，FFW と任意の高さの風速は定数比に

地表面の摩擦の影響を受けない上空風（FFW: FritcionFree Wind）の風速は次の式 21)を用いる．
𝑈𝑓𝑟

𝐶 sin 𝜓2𝑓𝑟

𝜙

𝐶 sin 𝜓
2

𝜙

𝑟 𝜕𝑝
𝜌 𝜕𝑟

(14)

ここで，𝑈 は円周方向成分の風速，𝐶は主方向移動速度，𝜙は移動方向，𝑓はコリオリパラメータ，𝜓は対象
地点の台風中心に対する角度（東を 0°として，反時計回りに正），𝜌は空気密度（=1.20kg/m3）である．
FFW から地上風に変換する際には境界層のモデルが必要となる．台風時境界層のモデル化には種々の方法が提案されている例えば 21),22)．しかし，それらのモデルは対象地点における各風向毎の粗度長（地表面の粗さのパラメータ）推定のために，なるべく多くの台風時に観測された風速値が必要となる．したがって，任意の地点で地上風を求めることは困難である．本研究では，日本全体の広域的な SST 上昇量と風速の 100 年再現期待値における関係を対象とするため，任意地点で計算可能な FFWの 100 年再現期待値で SST 上昇量との関係を評価する．
(2) 海面水温上昇に応じた風速の100年再現期待値に関する広域的な推定
SST上昇に対する FFWの 100年再現期待値を広域的に推定する．推定範囲は台風がもたらす風速が 100 年再現
期待値として支配的な地域となる九州から関東までを包括する北緯30~38°，東経128~141°とした．なお，台風の強風を著しく受ける，沖縄周辺に関しては他地域と比

図-17 過去気候における FFW の 100年再現期待値(a) 0.5℃上昇(b) 1.0℃上昇(c) 1.5℃上昇(d) 2.0℃上昇(e) 2.5℃上昇(f) 3.0℃上昇(g) 3.5℃上昇(h) 4.0℃上昇

図-18 SST 上昇による風速増加率の変化（コンターは風速増加率の値）

251土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

0.10ln ln 𝑅⁄ 𝑅 1
(15)
1.07
ここで，𝑈 は再現期間𝑅に対応する風速，𝑈 は 100 年
再現期間に対応する風速である．𝑅を 400 年とし，𝑈を 30m/s，45m/s として式(15)にそれぞれ代入した場合，
𝑈 から𝑈 を引いた差は約 5.0m/s，7.6m/s となる．したがって， 21世紀末に，過去気候で再現期間約 400年の風
速が再現期間 100 年になるといえる．西日本，東日本の場合は，再現期間 400 年の風速が再現期間 100 年よりも更に短い再現期間になると考えられる．

風速増加率(平均値)

1.25

𝑈

1.2
1.15
1.1

東日本
西日本
九州

1.05
1

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

SST上昇量(℃)

図-19 各地域における SST 上昇量と風速増加率の関係

𝑈

0.61

（エラーバーは標準偏差を示す）

5. 結論

なると仮定する．したがって，風速増加率は地上でも図-18 (a)~(h)の分布になるとして議論を行う．図-18 (a)~(h)より，SST が上昇するほど，風速増加率が平均的に大きくなる傾向がある．また，図-17 で風速が小さい地域の方が，風速増加率が比較的大きい傾向も見受けられる．これより，台風がもたらす風速が 100 年再現期待値として支配的になる地域が増える可能性を示している．また，防災上の観点から，いままで台風の強風被害が少なかった地域（例えば北関東および東北地方など）でも，SST上昇によって大きな被害をもたらす可能性が高くなることも考えられる．

本研究では，著者ら 13)が再構築した中心気圧低下量にのみ SST を考慮したモデル（V-nonSST モデル）と勝地ら 11)のモデルに修正を加えた移動速度にも SST を考慮したモデル（V-SST モデル）の各相関係数および標準編回
帰係数の表示，過去の台風との再現性評価，SST 上昇時の妥当性評価を行った．同時に，SST 分布を一様に上昇させる方法の妥当性も検討した．最後に，V-nonSST モ
デルと，既往研究に基づいた強風場モデルを用いて，一様に上昇する SST 上昇量と風速の 100 年再現期待値の関係を推定した．結果を以下に示す．
(3) 各地域に着目した海面水温上昇量と100年再現期待
1) 標準編回帰係数の比較を行い，現時点の台風の移動
速度が 6 時間後の移動速度に与える寄与が大きいこ
値の関係とを示すことで．移動速度にも SST を考慮する場合
図-15 に示す地域を東日本，西日本，九州と定義する．
は，6 時間毎の逐次計算のみではなく，発生時の移東日本は，台風の強風が 100 年再現期待値として支配的動速度にも SST を考慮することの重要性を示した．
と考えられる地域を有した範囲を設定した．各地域に着
2) V-nonSSTモデルおよびV-SSTモデルから生成された
目して，SST 上昇量と 100 年再現期待値の増加率におけ
台風の移動方向，年存在数，中心気圧低下量の相対る関係をプロットした結果を図-19 に示す．これより，
SST の上昇によって風速増加率の平均値が単調増加して度数分布と年最大中心気圧低下量の極値分布が，過去の台風と概ね一致した．主方向移動速度の相対度いることがわかる．また，北の地域ほど風速増加率が大数分布も概ね傾向は示せている．
きいことも示している．
3) V-SST モデルから生成された台風は，SST が上昇す
道路橋耐風設計便覧 1)で，設計基準風速は高さ 10m，るほど中国大陸に上陸する頻度が多くなった．類似
粗度区分 II の再現期間 100 年に相当する風速（基本風速）
した台風経路の傾向は既往の研究では見られない．
結果のかい離の原因は，年台風発生数や発生位置が，SST 上昇によって変化しないと仮定していることにあると考えられる．また，単一の格子における SST
のみが 6 時間後の移動速度変化量に寄与するモデルに基づいて計算される．基本風速マップでは，日本の各地域に基本風速は記載されており，5m/s 間隔で 30~45m/sの間で設定されている．一方で，GCM 出力結果の一例
として，MIROC-ESMの RCP8.5シナリオによれば，21世
紀末に 3.61℃上昇する．このときの図-19 の九州における風速増加率の平均値は約 1.17 である．風速増加率が1.17の場合，基本風速が30m/sの地域では約5.1m/s，45m/sの地域では 7.7m/s 増える．道路橋耐風設計便覧 1)では，
地域区分の基本風速は 5m/s 刻みで区切られている．し4)

たがって，基本風速が一段階以上大きくなることを意味する．次に，風速の上昇量を再現期間で表すために以下の式 1)を用いる．

252

では，台風の将来変化を表現し得ないことも考えられる．
高解像度台風モデルの疑似温暖化実験と，V-nonSST
モデルから生成された台風の最大風速を比較し，概ね一致する結果が得られた．これより，V-nonSST
モデルおよび一様に SST を上昇させる方法が有効な手段の一つであるといえる．

土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

5)

6)

SST が上昇するほど，風速増加率（SST を上昇させたときの過去気候における風速の 100 年再現期待値の増加率）は大きくなる傾向があり，過去気候で風速が小さい地域の方が，風速増加率は特に大きい．
今回定義した東日本，西日本，九州の範囲において，MIROC-ESMの RCP8.5シナリオが出力した21世紀末の平均SST上昇量より，基本風速が5m/s以上増える
ことを示した．これは，再現期間約 400 年の風速が再現期間 100 年以下になることを意味する．

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analytical model for wind field simulation under typhoonboundary layer considering multi-field correlation andheight-dependency, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, Vol.175, pp.77-89, 2018.
(Received April 6, 2020)(Accepted March 16, 2021)

253土木学会論文集A1（構造・地震工学）, Vol. 77, No. 2, 243‐254, 2021.

RELATIONSHIP BETWEEN UNIFORMLY INCREASING SEA SURFACETEMPERATURE AND RECURRENCE WIND SPEED BASED ON STATISTICALTYPHOON SIMULATION
Toshiyuki KOBAYASHI, Hitoshi YAMADA, Hiroshi KATSUCHIand Hironori FUDEYASU
Increasing sea surface temperatures (SST) caused by global warming might affect the recurrence windspeed by typhoon. Because the future spatial distribution of SST is uncertain, we proposed a method foruniformly increasing SST for use as the boundary condition of typhoon model. The output of statistical
typhoon simulation with uniform increase of SST yielded the typhoon intensity, as did the model based on
physical processes. Furthermore, estimation of the relation between the amount of SST increase and recurrence wind speed of typhoons was conducted using statistical typhoon simulation with uniformly increasing
SST. Results show that 400-year recurrence wind speed will be less than the 100-year recurrence value inareas except Okinawa and northern Japan by the end of the 21st century.

254