〔論文〕（台風)

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析
吉

岡 大

秋 ・筆

保

弘 徳 ・榎

本

剛

勝

俣 昌

己 ・山

崎

哲 ・横

井

覚

辻

野 智

紀 ・舛

田

あゆみ ・城

岡

竜

一

要 旨
本研究は，観測プロジェクト PALAU2013で観測された台風第1304号の発生に対して，計算期間が５日間のアンサンブルダウンスケール実験を行い，初期値と台風発生の再現性の関係を統計的に調べた．本研究では，全球アンサンブルデータ ALERA2を初期値として，領域気象モデル WRF を用いてダウンスケール実験を行う手法を用いた．アンサンブルメンバーや計算初期時刻の違いで生じる初期擾乱の強さによって台風発生予測の再現結果が異なる結果が得られた．特にその強さが弱い場合と強い場合の間で，ダウンスケール実験での台風発生数の割合に大きな差が現れた．これらのことから，５日間予報における台風発生の再現には，初期値の初期擾乱の強さが重要であることが分かった．また，台風が発生した実験のおよそ半数が，ベストトラックによる台風発生時刻よりも遅い
時刻に台風が発生する結果となり，台風発生のタイミングを正確に予測することは困難であることが確認された．

１．はじめに筆保 2013）．このように，複数の空間・時間スケール

台風は，総観スケールから積雲対流スケールまで，をもつ過程を，数値シミュレーションにより完全に再さまざまな空間スケールを持つ現象が相互に影響し現するのは難しく，台風発生を予報する精度もいまだあって発生する．その過程は，数日間から１週間程度

不十分である．

と比較的長時間にわたる．その過程はまず，台風発生

Fudeyasu et al.（2008）は，全球雲システム解像に適した環境場が形成される「プレコンディショニン

モ デ ル NICAM （ Nonhydrostatic ICosahedral

グステージ」から始まり，メソスケール過程が主としAtmospheric M odel；Tomita and Satoh 2004；て働く「組織化ステージ」が続く（Nolan et al.2007；

Satoh et al. 2008，2014）を用いて，２週間先の台風発生を再現した事例を報告し，発生過程を調査した．

横浜国立大学大学院教育学研究科（現：京都大学大

また，Nakano et al.（2015）は，NICAM を用いて，

学院理学研究科）．

2004年８月の毎日00Z を計算初期時刻として30日間予(連絡責任著者）横浜国立大学教育人間科学部．

報を行い，その予報期間での複数の台風発生の予測可〒240‑8501 横浜市保土ヶ谷区79‑2．

能性について調べた．その結果，2004年８月に北西太

fude＠ynu.ac.jp
京都大学防災研究所．

平洋で発生した台風８事例のうち，２事例は発生日の２週間前，５事例は発生日の１週間前に計算初期時刻

海洋研究開発機構．
名古屋大学宇宙地球環境研究所．
横浜国立大学大学院教育学研究科．

Ⓒ 2017 日本気象学会
2017年 12月を設定した場合に，実際の発生位置と比べて10度以内の誤差でその位置を予測することができた．しかし，―2015年４月３日受領―

その中の同じ台風事例の数値シミュレーションでも，―2017年９月20日受理―

計算初期時刻を変えるとそれが発生するかどうかや，発生時刻が前後する場合があり，台風発生の再現に対
27

874

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析して，モデルの不完全性だけではなく，初期値依存性

２．研究手法が存在することが示唆される．

2.1 アンサンブルダウンスケール実験の設定

一方，Singh et al.（2005）は初期値に注目し，台本研究では，領域モデル WRF（Weather Research

風 ボーガ ス を 用 い て1999年 に 発 生 し た サ イ ク ロ ン

and Forecast, Michalakes et al. 2004）−ARW ver.

Odisha に対応する擾乱の発達過程やトラックの予報

3.4.1を 用 い て，ダ ウ ン ス ケール 実 験 を 実 施 し た．

実験を行っている．また，Chen et al.（2014）は，複WRF を用いて，台風発生の再現を試みた研究は多く数事例を対象とし，台風に発達しうる擾乱の構造の違（Ge et al. 2013；Hogsett and Zhang 2010），その再いによる発達プロセスの違いを示している．しかし，現性には実績がある．

これらの研究は，台風に発達する初期擾乱のみが対象

また，ダウンスケール実験の初期値・境界値にはとされており，台風に発達しない初期擾乱との違いは

ALERA2（AFES−LETKF experimental Ensemble

議論されていない（本研究における初期擾乱の定義に

reanalysis 2, Enomoto et al. 2013）を利用した．

ついては，「2.2 アンサンブルダウンスケール実験を

ALERA2は，大気大循環モデル AFES（AGCM

用いたトラックの作成と台風発生の判定」で詳しく述

Earth Simulator, Numaguti et al. 1997；Shingu etべる）．

al. 2002；Ohfuchi et al. 2004；Enomoto et al. 2008）

forすなわち，これまでどのような初期の擾乱の場合にと，データ 同 化 手 法 LETKF（ Local Ensemble

台風発生の再現性が高くなるのかを，統計的に示したTransform Kalman Filter, Hunt et al. 2007；M iyo-

研究はない．そこで本研究は，どのような初期値のど

shi and Yamane 2007）を用いて作成された63メンのような擾乱が，観測された台風発生時刻に台風の強

バーの 全 球 ア ン サ ン ブ ル 再 解 析 データ で あ る．

度まで発達するかどうか（すなわち，台風が発生する

ALERA2についての詳細は第１表に記す．ALERA2

かどうか）を解析することが目的である．そのため，

は，６時間ごとの解析値と予報値（第一推定値）が全球アンサンブル予報結果を初期値，境界値として，

データセットに含まれている．解析値よりも，予報値

現実に発生した台風の数値シミュレーションを多数実の方が63メンバーのばらつきが大きく，予備実験の結施し，初期値や計算初期時刻によって台風発生の再現

果，メンバーごとのダウンスケール実験結果の間に差性（擾乱の強度や台風発生時刻）がどのように変わるが出やすいことがわかった．そのため，本研究では予のかを統計的に調べた．前述の NICAM を用いた先

報値を初期値，境界値として用いる．

行研究のように，全球モデルを用いた高解像度かつ長本研究で用いた計算領域を第１図に，計算条件・設期間の数値シミュレーションを行うことは，大規模な定を第２表に示す．境界からの影響をなるべく少なく計算機資源を必要とする．そこで本研究では，過去のするために，計算領域は，擾乱が境界から約1000km研究（Yuan et al. 2011）にならい，比較的低い解像以上離れるように設定した．海面水温は，計算初期時

度の全球モデルのシミュレーション結果を初期値・境刻の ALERA2の予報値で固定した実験を実施した．

界値にして，領域モデルによる高解像度数値シミュ

水平解像度は20km と，Nakano et al.（2015）比較

レーションを実施するダウンスケール実験を行った．

してやや大きめに設定し，Kain‑Fritsch 積雲対流パ

また，全球アンサンブル予報の結果を用いることで，ラメタリゼーションスキーム（Kain 2004）を使用し同じ計算初期時刻でも少しずつ異なる複数の初期値にた．本研究の水平解像度の設定は，最新の研究と比較よるダウンスケール実験ができ，統計的な検討が可能すると高い水平解像度ではなく，全ての対流を陽に解となる．本研究の目的は，組織化ステージに該当する

像 す る こ と は 出 来 な い．し か し，Chen and Lin

計算初期時刻やメンバーによって変わる初期値の中の（2011）で は，2000年 か ら2010年 の 台 風 を 対 象 に，何が，数日先の台風発生の再現性に影響しているかを

High‑Resolution Atmospheric Model（HiRAM ）を見出すことである．本研究では，再解析データや衛星用いた水平解像度25km の実験を行い，統計的に良い画像を用いて，擾乱を最も早く同定することが出来た

成績を収めたと報告されている．また，M urakami

台風発生５日前からを組織化ステージとし，ダウンス

and Sugi（2010）では，the Japan M eteorological

ケール 実 験 を 行った（2.1 ア ン サ ン ブ ル ダ ウ ン ス

Agency/M eteorological Research Institute AGCM s

ケール実験の設定）．

（JMA/M RI AGCM ）を用いて，水平解像度20km，60km，120km，180km の実験を行い，120km 以上の28〝天気" 64．12．

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析
第１表

ALERA2のデータセット．

水平格子サイズ1.25度×1.25度

水平格子数

288×145

鉛直格子数

18層

時間分解能

６時間

メンバー数

63

利用できる値

解析値・６時間予報値

第２表

875

WRF モデルによるダウンスケール実験条
件・設定．

計算領域

東経112度〜東経158度
南緯 ８度〜北緯35度

水平格子サイズ

20km×20km

水平格子数

220×220

座標系

デカルト座標系

鉛直層数

40

計算初期時刻2013年６月13日00Z から17
日00Z まで６時間ごとに17時刻

計算積分時間５日間

積雲対流パラメタリ
ゼーション

Kain‑Fritsch

第１図

台風第1304号のトラック．実線は18日以降の気象庁発表ベストトラック，破線は18日以前の ALERA2予報値の高度1000
hPa 渦度から作成したトラックを示す．
ダウンスケール実験の計算領域をハッチ
で 示 す．黒 丸 は PALAU2013に お け る
海洋地球研究船みらいによる観測地点を示す．

主観解析した場合に，その位置を同定出来た最も早い
時刻が13日00Z であった．これは，ベストトラックによる台風発生時刻の５日前にあたる．そのため，本研

高解像度の実験によって，台風の発生頻度や台風発生

究ではアンサンブルダウンスケール実験の計算期間を数の将来変化を示したと報告されている．つまり，水全て５日間に設定している．

平解像度20km の設定で，本研究の目的である雲シス

本研究の対象は，観測プロジェク ト PALAU2013

テムスケールの組織化と，これに対応する台風発生ま（Pacific Area Long‑term Atmospheric observation

での擾乱の発達は十分解像できると考えられる．

for Understanding climate change 2013；城岡ほか

本研究で行う ALERA2‑WRF アンサンブルダウン2013）で観測された，台風第1304号（Leepi）の発生

スケール実験の計算期間設定の模式図を第２図に示過程である．本観測プロジェクトでは，海洋研究開発

す．計算初期時刻は，研究対象の台風発生日である６機構の海洋地球研究船「みらい」M R1303観測航海が月18日00Z に対して５日前の６月13日00Z から６月17実施され，海上でのラジオゾンデ観測や気象レーダー

日00Z まで，６時間ごとに計算初期時刻をずらして17観測などの定点観測を展開した．その集中観測期間中点設定する．この17点の計
算初期時刻に対して，それぞれ ALERA2の ６ 時 間 予
報値63メンバーから作成した初期値63メンバーを用いて，アンサンブルダウンス
ケール実験を実施した．台風第1304号に対応する擾乱
を ALERA2と気 象 衛 星 赤外画像を用いて，台風発生
時刻から時間を戻す方向に
2017年 12月

第２図

ALERA2‑WRF アンサンブルダウンスケール計算期間設定の概念図．
左から右へ時間が進んでいる．ベストトラックの台風発生時刻（18日00
Z）をハッチで示している．
29

876

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析に，観測地点近傍を後に台風第1304号に発達する擾乱

感的に理解しやすい変数であることから，本研究ではが通過した．その際の観測結果は，ALERA2のデー

平均接線風速を擾乱の強さに定義した．

タ同化サイクルによって反映されているほか，本研究

計算初期時刻では，ベストトラックから半径100kmでは初期値の妥当性を確認する際に用いている（3.1以内の格子点全てで V

台風第1304号の概要と観測結果，第６図）．

なる位置（x,y）を初期擾乱の中心位置（x ，y ）と2.2 アンサンブルダウンスケール実験を用いたト
ラックの作成と台風発生の判定を算出し，最も値が大きくした．また，ベストトラックから擾乱の移動速度が時
速60km 以下であることを仮定し，計算初期時刻以降

本研究では，現実の台風発生時刻から５日前までのの時刻では，１時間前の擾乱（もしくは初期擾乱）の

熱帯擾乱が台風強度まで発達するメンバーと，発達し位置より60km 以内の格子点全てで同様に Vないメンバーの差に注目した．以降，本研究では，後出し，最も値が大きくなる位置（x,y）を擾乱の中心に台風強度にまで発達するかしないかに関わらず，初位置（x ，y）と し た．
（x ，y ），
（x ，y）は，先 の 地

期値に検出された台風に発達し得る熱帯擾乱全てを対上10m 風速データと同様に，２km の解像度で算出し象とし，それを擾乱と呼ぶ．そして特に，計算初期時

た．

刻のそれを初期擾乱と呼ぶ．

を算さらに，アンサンブルダウンスケール実験におい

まず，アンサンブルダウンスケール実験結果を用いて，擾乱が台風発生まで発達したかどうかを客観的にて，計算初期時刻から計算終了時刻までの擾乱のト判定するために，先行研究（Oouchi et al. 2006；

ラックを客観的に作成した．初めに，以下の式（1）Nakano et al. 2015）にならい，以下の４つの台風強とアンサンブルダウンスケール実験結果で得られた地度・構造についての発生条件を定義した．

上10m 風を用いて，半径500km の領域における平均(1)中 心 位 置 の 気 圧 が1000hPa よ り 低 く，か つ 半 径

接線風速 Vを算出する．

500km 領域の平均気圧より2.5hPa 以上低い．
(2)中心位置から半径500km 領域の高度850hPa の最

2.5°
(x，
y)＝
500km
360°
×
20km

V

500km
20km
20km
r＝ 20km

∑

360°
2.5°
2.5°
＝
2.5°

∑θ

大渦度が3.5×10 s より大きい．
(3)中心位置の高度700hPa・500hPa・300hPa の気温
偏差（その位置のダウンスケール実験期間平均気

V (r，
θ)

(1)

温との差)の和が２K より大きい．
(4)中心位置から半径500km 領域の地上10m の最大接式（1）左辺は，ダウンスケール実験におけるデカル線風速 V

ト座標系の各格子点（x,y）で定義される．右辺は，最大接線風速 V

が17.0m s よりも大きい．
は，式(1)で示される V の最大（x,y）を原点とした局所円筒座標系で記載しており，値である．先の方法で作成したトラックを利用し，計r は半径方向の格子点番号，θは東を０度とした円周算期間の５日間に，上記の４つの条件を同時に全て満方向の格子点番号である．また，半径500km 以内のたした時点で「台風発生」と判定した．計算期間内に領域の各格子点（r,θ）の接線風速を V（r,θ）としその台風発生が認められたダウンスケール実験のメンた．本研究では，r 方向に25（半径500km/解像度20

バーを「台風発生（以降，発生メンバーと記す）」，こ/km）の 格 子 点（円 周）を 設 定 し，r 毎 に144（360°の条件を同時に全て満たした時刻が一度もなかったメ

解像度2.5°）分割した格子点，あわせて3600格子点をンバーを「台風非発生（以降，非発生メンバーと記計算対象とした．今回は，アンサンブルダウンスケーす）」と分類した．

ル実験の水平解像度20km の地上10m 風速 データ から，緯線経線方向に２km の解像度まで線形補間し，３．結果

その解像度のデータを用いて計算対象の格子点の V

3.1 台風第1304号の概要と観測結果を算出した．これを用いて，r 毎に積分した値を格子点数で単純平均した値を V

第１図は，気象庁発表のベストトラックデータとと し，こ れ を「3.3

ALERA2と気象衛星赤外画像の主観解析による台風

発生メンバーと非発生メンバー」以降で擾乱の強さと第1304号の経路を示す．また第３図は，気象庁発表の呼んでいる．最大接線風速と異なり，渦の面的な広が

台風第1304号の中心気圧の時系列を示す．気象庁は，りを反映した強度であること，また相対渦度よりも直台風第1304号は６月16日06Z に熱帯低気圧，18日00Z

30〝天気" 64．12．

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析

第３図

877

気象庁発表の台風第1304号の中心気圧の時系列．

に台風発生と報告している（以降，18日00Z をベストトラックによる発生時刻と記す）．その後台風は，北上して九州に接近するが，21日00Z に九州西方の海域
で温帯低気圧となった．

第４図

2013年６月11日〜16日の気象衛星赤外画
像（NCEP/CPC ４km global IR data
．丸が 台 風 第1304号 に 対
set より作成）
応する擾乱の位置，三角が観測地点を示す．

第５図

ALERA2予報値の平均値による環境場．
ベクトルが高度850hPa水平風（m s ），丸が台風第1304号に対応する擾乱の位
置，三角が観測地点を示す．

第４図は，気象衛星赤外画像である．16日以前でも，西進する擾乱が台風第1304号の発生に関係していることが確認できる．この擾乱は，11日から北西太平
洋中央部で組織化し，発達しながら西進，フィリピン
東部に到達している．そこで本研究は，ALERA2の予報値を用いて，13日00Z から17日18Z までの台風になる前の擾乱のトラックを，「気象衛星赤外画像で確
認 で き る 擾 乱 に 対 応 し，ALERA2の ６ 時 間 予 報 値
1000hPa 面の1.0×10 s 以上の正渦度を持つ低気圧性循環の中心」という定義で作成した．ALERA2の63メンバー予報値のアンサンブル平均値から主観的に追跡，解析した擾乱のトラックを第１図に示す．擾乱
は，東経145度から西進した後，17日から北上して18日に台風に発達している．
第５図は，ALERA2予報値のアンサンブル平均値
より調べた，擾乱近傍対流圏下層の水平風と，対流圏上昇のジオポテンシャル高度の水平分布図である．これより，熱帯域に卓越している東風によって，後に台風第1304号に発達する擾乱が西進していることが分かる．さらに，フィリピンの東およそ1000km 付近の海上で，東風とモンスーン西風が合流しており，15日に
擾乱は合流域付近に到達したことが分かる．その後，trough（TUTT）の役割を記述しているが，今回の擾乱は転向して北西方向に移動しながら発達し，台風

事例では擾乱付近に存在していないことも確認した

第1304号となった．Sadler（1976）は，1971年６月の

（第５図）
．

台 風 発 達 に 対 す る Tropical upper tropospheric2017年 12月

PALAU2013プ ロ ジェク ト で 実 施 し た，み ら い
31

878

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析

MR13−03航海による東経135度北緯12度におけるラジ オ ゾ ン デ 観 測 結 果 と，
ALERA2の 予 報 値 を ア ン
サンブル平均した水平風と相対湿 度 を 第 ６ 図 に 示 した．観測結果を見ると，擾
乱が観測地点付近に最接近し た15〜16日 で，高 度 ５〜10km 付近が高い相対湿度になっており，風速も強まっている．また，風向変
化 も 時 計 回 り と なって おり，この期間でクラウドク
ラスターが観測地点の西側を通過したことが確認できる．ALERA2の 予 報 値 で
第６図PALAU2013で実施された海洋地球研究船みらいでのラジオゾンデ観測
結果と ALERA2の予報値の時間高度断面図（東経135度 北 緯12度）．
（a）観測による水平風（m s ），（ b）観測による相対湿度（％），（ c）．
ALERA2による水平風（m s ），（d）ALERA2による相対湿度（％）

も，同様の様子が確認できる．
3.2 ALERA2‑WRF アンサンブルダウン
スケール 実 験 に よる擾乱のトラック
第 ７ 図 に ALERA2‑
WRF アンサンブルダウン
スケール実験による，計算
初期時刻ごとの63メンバーの擾乱のトラックと，計算初期時刻の海面水温を示した．この擾乱のトラックには，台風強度の条件を満たしていない非発生メンバーも含んでいる．第７図によると，すべての実験で擾乱
は北〜北西進している．これ は， Yamada etal.

（2016）で示 さ れ た，台 風の予報実験による北進バイ
アスと似た結果となっている．実験毎のトラックと，その予報時刻と同時刻のベ第７図

32

ALERA2‑WRF アンサンブルダウンスケール実験による計算初期
時刻ごとのトラック．シェイドが海面水温（K），黒線が台風発生
メンバー，灰線が非発生メンバーを示す．

ストトラックとのずれは，最大でも13日を計算初期時
刻にした場合の約1500km〝天気" 64．12．

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析

879程度である．また，同じ計算初期時刻におけるアンサ

存在しているのに対し，非発生メンバーは降水域が顕ンブルメンバー間での擾乱の中心位置についても，14

著ではない（図略）．このように，発生メンバーと非日00Z を計算初期時刻とした場合の約1800km 程度が発生メンバーでは，５日後の擾乱の様子に大きな違い

最大のずれである．北緯20度以南は海面水温が302Kが見られた．

以上であるが，それ以北では302K 未満の領域が存在

第９図は，13日12Z を計算初期時刻とした場合の，している（第７図）．擾乱がその海面水温の低い領域

発生メンバーと非発生メンバーで分けた擾乱の強さを避けるような計算初期時刻（13日12Z や14日06Z）（半径500km の平均接線風速）の時間変化を示していは，トラックのばらつきが小さい．一方で，擾乱が海る．箱ひげ図により，最大値・最小値（線の上端・下面水温の低い領域を避けないような計算初期時刻（13端）と，上位25％値・上位75％値（箱の上端・下端）

日18Z や14日00Z）は，トラックのばらつきが大きくを示している．計算初期時刻から16日12Z 頃まで，擾

なった．
また，計算初期時刻が早くなるほど北上するタイミ
ングが早くなり，18日00Z のベストトラックよりも北東に擾乱が位置している．14日18Z 以降を計算初期時
刻に設定した場合，ほぼ全てのメンバーがベストト
ラックによる発生時刻でベストトラックから400km以内に位置している．計算初期時刻が遅くなるほど，台風経路を精度よく再現している．同じ計算初期時刻の異なるアンサンブルメンバーでは，おおよそ同じ方向に進行している結果が得られたため，異なる計算初期時刻を比較した際のトラックの違いについて，本研
究では考慮しない．
3.3 発生メンバーと非発生メンバー
こ こ で，ALERA2‑WRF ア ン サ ン ブ ル ダ ウ ン ス

第８図

13日12Z を 初 期 値 と し た ALERA2‑
WRF アンサンブルダウンスケール実験
結 果（18日12Z）．（a）台 風 発 生 メ ン
バーの 一 例，（b）非 発 生 メ ン バーの 一
例．コンターが海面更正気圧（hPa），
シェイ ド が 高 度850hPa の 相 対 渦 度（10 s ），バ ツ 印 が 台 風 第1304号 の 位
置，三角が観測地点を示す．

ケール実験による，発生メンバーと非発生メンバーの違いを示す．第８図は，13日12Z を計算初期時刻に設定した予報５日後の実験結果（５日間予報による18日
12Z の結果）のうち，発生メンバーと非発生メンバー
それぞれ１つの相対渦度分
布 の 例 で あ る．発 生 メ ン
バーは，低気圧性循環の強まっている位置と海面気圧の低い位置が対応し，擾乱が発達し台風が発生しているが，非発生メンバーは高渦度域がまとまらず，中心気圧が深まっていないことが分かる．また，台風発生
メンバーは，台風第1304号の擾乱と対応した降水域が2017年 12月

第９図

13日12Z を初期値とした ALERA2‑WRF アンサンブルダウンスケール
実験結果．（a）擾乱の平均接線風速の変動幅の時系列，（b）（a）と同
じだが，同計算初期時刻から48時間までを拡大した変動幅の時系列．黒で台風発生メンバー，灰色で非発生メンバー（分かりやすいように横軸方向に少しずらしている），（b）については星印で信頼水準90％の T 検定において有意な差があった時刻を示す．箱の下端上端の値はそれぞれ25％値，75％値，箱の中の線は中央値を示す．箱から伸びる線の上端は最大値，下端は最小値を示す．
33

880

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析

乱は北緯８度から北緯18度付近まで北上し（第７図），
全メンバーの擾乱は発達する傾向にある．その後，非発生メンバーの擾乱のほとんどは発達せず，2.2節で示した最大接線風速のしきい値を満たさなかった．発
生メンバーと同程度の強さまで発達する非発生メン
バーの擾乱もいくつかあったが，2.2節の気圧のしきい値を下回ることがなく，非発生メンバーと判定された．
第10図は，計算初期時刻ごとの発生メンバー数を示
第10図

計算初期時刻ごとの，５日間予報の台風
発生メンバー数．

している．計算初期時刻を14日18Z から17日00Z に設定した場合，再現性は最も低い計算初期時刻でも80％程度と高く，100％の計算初期時刻も多い（期間平均94％）．一 方 で，計 算 初 期 時 刻13日00Z か ら14日12Z
までは，14日06Z を除いて50％以下で再現性はとても悪くなり，まったく発生しない時刻もある（期間平均31％）．このように，発生に対して高い再現性の計算
初期時刻の期間（これ以降高再現期間と記し，14日18
Z から17日00Z までを示す）と低い期間（これ以降低再現期間と記し，13日00Z から14日12Z までを示す）が明確に分かれている．計算初期時刻が，ベストト
ラックによる発生時刻に近いほど発生メンバー数は多い結果であるが，最もその時刻に近い16日18Z や17日
00Z の初期時間では，少し再現性が下がっている．
第11図では，17点の計算初期時刻ごとに，台風発生
メンバーを，ベストトラックによる発生時刻までの６時 間 の 間（17日19Z か ら18日00Z）に 発 生 し た メ ン
バー，それよりも遅く（18日01Z 以降）発生したメン
バー，それ よ り 早 く（17日18Z 以 前）発 生 し た メ ン
バーに分けて，それぞれの数を示している．例えば，14日06Z や18Z，15日06Z を計算初期時刻に設定した
場合は，ベストトラックによる発生時刻までに発生するメンバーが多い．一方，16日06Z 以降を計算初期時
刻に設定した場合，ほぼ全ての台風発生がベストト
ラックによる発生時刻よりも遅くなった．全体で見て第11図

計算初期時刻ごとの時刻別台風発生メン
バー数．
（a）計算初期時刻が13日00Z から14日06Z，（b）同 14日12Z から15日18（b）同 16日00Z か ら17日00Z．ベ ス
Z，
トトラックによる発生時刻と同じ時刻までに発生したメンバーを黒色，それより６時間前（17日18Z）より早く発生したメンバーを白色，ベストトラックによる発生時刻より遅く発生したメンバーを灰色で示す．

も，発生全729実験のうち，約60％の435実験がベスト
トラックによる発生時刻よりも発生時刻が遅くなった．つまり，台風発生までの擾乱の発達（台風発生のタイミング）を，遅く予報してしまう傾向があることが分かった．
また第12図に，アンサンブルダウンスケール実験結果全1071実験を用いた，予報時間別発生数を示している．どの計算初期時刻においても，30時間までは発生
メンバー数が０で，36時間後以降で台風が発生していることがわかる．本来であれば，48時間前に予報でき

34〝天気" 64．12．

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析

第12図

881

全アンサンブルダウンスケール実験の予報時間別台風発生実験数．合計は729実
験である．

第13図

ALERA2予報値から検出した擾乱の平均接線風速．プロットが63メンバーの平均値，箱の下端上端の値はそれぞれ25％
値，75％値を示す．箱から伸びる線の上端は最大値，下端は最小値を示す．

第３表

初期擾乱の強さ別の発生・非発生実験数．

る現象は，24時間前でも予報できることが期待されるが，今回実施した1.25度から20km に力学的ダウンス
ケールする方法で，擾乱が台風の強度まで発達するかを予測する場合には，スピンアップの時間が必要とな
り，少なくとも36時間以上先の台風発生を予測する際に，妥当な結果が得られることが分かった．
3.4 擾乱の発達予測と初期値

初期擾乱の強さ(m s )0.0以上0.5未満

発生
1

6

14％

ALERA2の63メンバー予報値から作成した，計算初

0.5以上1.0未満

47

179

22％

期時刻における半径500km の平均接線風速（本研究1.0以上1.5未満

294

132

69％

では，「2.2 アンサンブルダウンスケール実験を用い1.5以上2.0未満

50

1

98％

たトラックの作成と台風発生の判定」で記述した方法

2.0以上2.5未満

80

0

100％

次 に，初 期 擾 乱 の 強 さ を 調 べ た．第13図 は，で算出したこの値を初期擾乱の強さと定義した）である．箱ひげ図により，63メンバーの初期擾乱の強さの平均値と，そのばらつきを同時に示す．初期擾乱は，非発生 発生割合

2.5以上3.0未満

37

5

88％

3.0以上3.5未満

163

17

91％

3.5以上4.0未満

57

2

97％

合計

729

342

68％

偏東風とモンスーン西風の合流域（第４図）に接近す
る14日から徐々に強くなり，15日から急激に発達し，16日以降でほぼ横ばいである．計算初期時刻ごとの発が台風の強度まで発達する中に，いくつかその強度ま生メンバー数（第10図）は，初期擾乱が強い時刻（第で達しない初期擾乱があるため，高再現期間では相関13図）ほど大きくなるが，その相関関係は低再現期間

が弱くなったと考えられる．

（13日00Z〜14日12Z）での相関係数は0.540で高い正次に，計算初期時刻とアンサンブルメンバーを区別の相関があるものの，高再現期間（14日18Z〜17日00

せ ず，全 実 験 の 初 期 擾 乱1071個 を，そ の 強 さ で0.5Z）での相関係数は−0.166で，相関が弱い．この計

m s ごとに分け，それぞれがどの程度の割合で台風

算初期時刻の平均接線風速でみると，高再現期間と低に発達したかを第３表に示した．1.0以上1.5m s 未

再 現 期 間 の 境 は，ア ン サ ン ブ ル 平 均 で1.3m s で満の値以降から，台風まで発達する割合が増えておあった（第13図）．初期擾乱の強さが同程度のばらつり，高再現期間と低再現期間の境の値と整合的な結果きであっても，初期擾乱が強い計算初期時刻を設定しであることが分かった．

て予報実験を行った場合は，おおよそ全ての初期擾乱
2017年 12月

低再現期間の中でも，13日12Z を計算初期時刻と
35

882

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析

Gray（1968）の台風発生条件によると，惑星渦度や海面水温が，台風発生に重要な環境場の条件とされている．しかし，発生メンバーと非発生メンバー，及び計算初期時刻のいずれについても同程度の緯度帯を解析しているため，惑星渦度の差はほとんどない．また，ALERA2は共通の海面水温を用いたデータセッ
トであり，発生メンバーと非発生メンバーの差は認められない．
４．考察とまとめ本 研 究 で は ， 2013年 の 観 測 プ ロ ジ ェ ク ト
第14図

ALERA2予報値（初期値）の合成図 解析結果（発生29メンバー−非発生34メン
バー）．（a）高度850hPa 相対渦度差の平面図，（b）
北緯8.75度相対渦度差の鉛直
断 面 図，（c）高 度85hPa 比 湿 差 の 平 面
図，（d）北 緯8.75度 比 湿 差 の 鉛 直 断 面
図．シェイドが相対渦度（10 s ）もし
くは比湿（g kg ），ハッチが信頼水準90％の T 検定で有意な差がある領域，
丸が台風第1304号に対応する擾乱の位
置，三角が観測地点を示す．

PALAU2013で観測された，後に台風第1304号に発達する擾乱を対象とし，17点の計算初期時刻（６月13日
00Z から６月17日00Z まで６時間ごと）でそれぞれ63
アンサンブルメンバー，合わせて1071実験の ALERA2‑WRF アンサンブルダ ウ ン ス ケール 実 験 を 実 施
し，初期値と擾乱発達予報実験の再現結果の関係を統計的に調べた．
アンサンブルダウンスケール実験による擾乱のト
ラックを調べると，計算初期時刻ごとに比べても，現実の台風トラックとほぼ同様のトラックであり，同じ計算初期時刻の各メンバー間においても大きな違いはした場合，発生メンバーは29メンバー，非発生メン

見られなかった．これは，大規模環境場の風に影響をバーは34メンバーであり，およそ50％の再現性であっ受ける擾乱の移動において，初期値の影響は小さくはた．擾乱の強さの時間変化を示した第９図によると，

ないが，およそ同様のトラックを取ることを示してい

計算初期時刻では発生メンバーよりも非発生メンバー

る．

は擾乱が弱い．その差は信頼水準90％で有意である．

そして，初期擾乱のうちのいくつかは本研究で用い第14図に，計算初期時刻13日12Z での発生メンバー

たしきい値を満たす台風強度にまで発達したが，計算と非発生メンバーの合成図解析の結果を示す．発生メ

初期時刻の違いによる台風発生再現性の差が得られンバーと非発生メンバーのいずれも，台風第1304号のた．計算初期時刻の初期擾乱がある程度強くなった計

初期擾乱付近の下層には低気圧性循環の場，南西側に

算初期時刻が14日18Z から17日00Z までは，アンサン

比湿の高い領域が広がっており，その分布に大きな違

ブルメンバーのうち，平均して約90％以上が台風発生

いは見られない．しかし初期擾乱付近では，発生メンを再現する高い再現性の期間となり，計算初期時刻がバーの方が強い低気圧性循環であり，比湿が高くなっ

13日00Z から14日12Z では平均約30％以下の低い再現ており，信頼水準90％で有意な差が見られる．これ性の期間と明確に分かれる．計算初期時刻の初期擾乱

は，また初期擾乱の位置（北緯8.75度）の経度方向での強さがある程度強くなると（本研究の定義では，半の鉛直断面図では，初期擾乱直上の高度600hPa 付近

径500km の平均接線風速がアンサンブル平均で1.0まで有意な差が見られた．他のパラメータ（東西風・，台風発生を良く予測することがms よりも大きい）

南北風・気温）についても，初期擾乱の付近で有意なできると考えられる．

差がみられている（図略）．また，この発生メンバー

さらに，低い再現性の期間の中でも約50％の発生割と非発生メンバーでの合成図の比較は，14日12Z を対合であった計算初期時刻（13日12Z）における発生メ

象に行った場合でも，13日12Z と同様の結果が得られンバーと非発生メンバーの合成図解析から，初期擾乱

た．なお，擾乱付近の比湿は，同化システム上，初期の付近で有意な差を検出することができた．これらの擾乱の強さと相関して増加していると考えられる．

結果からも，台風発生の再現には計算初期時刻の初期

36〝天気" 64．12．

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析
参 考

擾乱の強さが影響していることが分かった．初期擾乱
が強ければ台風になりやすいという結果は，先行研究（Emanuel 1989）とも整合的である．
また，計算初期時刻をどこに設定しても，計算を始めてから30時間までは発生実験数が０となっている．
この時間は，擾乱の発達（台風発生）を予測した場合のスピンアップと考えられ，それ以上の長さ，本手法の場合は36時間以上の予報時間を設定する必要である
ことが分かった．そのため，ベストトラックによる発生時刻に近い計算初期時刻を設定した場合では，それよりも遅く発生する実験がほとんどであった．必要な予報時間の長さは，他の事例，他の全球データ，他の領域モデルと，その組み合わせによって異なることが推測されるが，いずれの場合にしても，ダウンスケー
ルを用いた台風強度予報実験を行う際には考慮する必要があることを示している．

文

883

献

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さらに，どの計算初期時刻で見ても，ベストトラッ

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ble data assimilation at JAM STEC. In:Data Assimi-する場合が多い結果となった．今回の結果からは，早lation for Atmospheric, Oceanic and Hydrologic
Applications (Vol. II), S.K. Park and L. Xu (eds.),

く発達する計算初期時刻と遅く発達する計算初期時刻に系統的なものは見出せず，大量のアンサンブルダウ
ンスケール実験を行っても，台風発生のタイミングを正確に予測することは困難であることが確認された．
今後，様々な事例で同様のアンサンブルダウンス
ケール実験と解析を行うことで，台風発生予測の再現精度を高めるのに必要な情報を検討する結果が得られると期待できる．また，本研究では擾乱の強さ（平均接線風速）について着目したが，その他の力学的パラメータについても，さらなる分析が望まれる．
謝 辞
本研究で使用した観測結果を得た，海洋地球研究船
みらい MR13‑03航海の運航，観測に携わった船員，
観測技術員の皆様，茂木耕作博士，長谷川拓也博士，
原田哲夫教授，関本岳朗氏には大変お世話になりました．また，清原康友氏には，本研究について大変有益なご助言を頂きました．感謝申し上げます．本研究の一部は，気候変動リスク情報創生プログラムの助成を受けていて，JSPS 科研費 26282111と17H02956の助成を受けたものです．また，本研究の一部は京都大学
学術情報メディアセンターのスーパーコンピュータを利用して実施しました．

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〝天気" 64．12．

PALAU2013で観測された台風第1304号の発生予報実験における初期値依存性の解析

885

The Analysis of The Initial Data Dependence on Forecast
Experiments for The Tropical Cyclogenesis:The Case Study
of Typhoon Leepi (1304) Observed by PALAU2013
Hiroaki YOSHIOKA ・Hironori FUDEYASU ・Takeshi ENOMOTO
Masaki KATSUMATA ・Akira YAMAZAKI ・Satoru YOKOI
Satoki TSUJINO ・Ayumi MASUDA ・Ryuichi SHIROOKA
Graduate School of Education, Yokohama National University (Present affiliation:Graduate
School of Science, Kyoto University).
(Corresponding author) Faculty of Education and Human Sciences, Yokohama National University. 79 ‑2 Tokiwadai, Hodogaya‑ku, Yokohama, 240‑8501, Japan.
Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University.
Japan Agencyfor Marine‑Earth Science and Technology.
Institute for Space‑Earth Environmental Research, Nagoya University.
Graduate School of Education, Yokohama National University.
(Received 3 April 2015;Accepted 20 September 2017)2017年 12月

39