空想科学の勧め�空想	 空見	 

夢想	 

雲見	  Visible	
 気象学	 

観天望気：「風が雲を持っている。いつも持っているから雲が風を連れてくる。」＊	

＊「天気で読む日本地図」（山田吉彦、PHP新書）�

天気の変化は山から始
北海道樽前山 2010年1月31日	 
まる	 
9時00分�

9時30分�10時00分�

10時30分�風のリモートセンシング�
音、電波、光のドップラー効果

ドップラーソーダー(音）
空気の密度の乱れ

ウィンドプロファイラー
ドップラーレーダー（電波）
雨、雪粒、雲粒
ドップラーライダー(光）
塵（エアロゾル）、	空気分子�p音波は騒音問題ありpマイクロ波は、携帯電話の普及、ペースメーカーなどで使用制限今後も増加p分光技術、レーザー発振技術の発
展（低い消費電力、安全性）光を用いた通信・観測技術が急発展中New Visible気象学�Cloud Science and 3D-CDL
Study of clouds becomes important especially inrecent years, since they play an essential role inglobal climate systems and the earth environment. �Aerosol-Cloud interaction:	

the Largest Climate Uncertainty�Need seamless observation
Aerosol, wind, clouds	

3D-scanning Coherent Doppler Lidar

3D-scanning Coherent
Doppler Lidar	
Mitsubishi Electric Co. Ltd

Laser Source: DFB-Er doped fiber laser(Pre. Amp. : Er doped fiber amplifier][Power Amp.: Yb:YAG laser pumped OPA]
Pulse energy : 0.5 mJ/pulse
PRF : 4kHz, Average power: 2W
Outlook of 3D-CDL	PPI (VAD)
RHI(RHV)

Pulse width: 200 ns
Receiver diameter: 110mm

Wavelength：1.54μm（eye-safe）

Detection range :20km maximum
Resolution:25m minimum
80 range bins: (25m,2km),(50m,4km),(100m,8km)
Intensity (S/N), Doppler velocity, Velocity width

Scanning speed: 〜3rpm (variable)

花火の煙（人工のトレーサー）elevation angle 2.2°

15 July ,2005 20:42 JSTドップラー速度表示の見方�
視線方向の速度成分のみ検出
流れに直交する方向ドップラー速度0�

風向一定の風の場合�ドップラー速度大�ドップラー速度大�

流れと平行な方向ドップラー速度＝風速�ドップラー速度小�Hokkaido
Urban climate

Observation started
on March 2005�Orographic effectSea-breeze

wake of building
Sapporo	K-H wave

Sea of Japan

Rural area

Gravity wave
Fog, Cu, St, Ac, Ci

Urban area
Mountain region

Site of Observation
Sapporo

Downburst
Firework, SmokeJRタワーの後流�
北大病院	
JRタワー
(高さ173m)-2400

0札幌センタービル(高さ102m)と、	2400(m) 京王プラザホ
テル(高さ85m)

JRタワー	

15 March ,2005 06 JST
建物の影響が風下数ｋｍに及んでいる。	

身近に吹く風の可視化�
•穏やかな晴天日に吹く風
•強風時の風の構造
LESの気象への応用、気象研究ノート219号, pp. 164 （2008年11月発行）.	

Fujiwara et al.: Dust devil-like vortices in an urban area
detected by a 3-D scanning Doppler lidar	

J. Applied Meteorology and Climatology 	

doi: 10.1175/2010JAMC2481.1 	

網目構造

elevation angle 2.2°	

14:15 JST 24 April ,2005

弱風< 5m/s�

網目構造�
風速< 5m/s�
Vertical wind speed�LES�Obs.�風ベクトルと上昇流域�

Dust Devil�
Small scale vortex

Visible by tracers of dust in desert
or relatively flat area.

No study on urban and invisible dust devils.
�Possible sources of verticalvorticity:
Tilting of ambient horizontal
vorticity associated withconvective-cell circulation“Fish nets”.

渦検出アルゴリズム（メソサイクロン検出（鈴木ら�2006））�ドップラーレーダー�→�ドップラーライダー�

イメージを表示できません。メモリ不足のためにイメージを開くことができないか、イメージが破損している可能性があります。コンピューターを再起動して再度ファイルを開いてください。それでも赤い x が表示される場合は、イメージを削除して挿入してください。

• 方位微分が閾値以上�• 極大値・極小値の検出�• ランキンの複合渦を�仮定し、フィッティング�vs =

vs =

ζ02

(0 ≤ r ≤ a )r

ζ 0a 2 12⋅r(a < r )時間連続性�ノイズ除去�渦度の見積もり�・生データ�（Bluestein et al. 2004）�2(Vmax − Vmin )δ=D( D = 2a )解析事例�06/10/4、07/6/22、07/6/25	

Invisible and urban Dust Devils (Obs.)
22 June 2007 11:48-12:33 LST	

Doppler velocity （PPI: EL=2.2deg)	

Scale:170m、vorticity 0.15s-1• More than 100 detected• Horizontal scale : 30~320 m�
• Max. Vorticity:0.38s−1• Some cases developed along the sea-breeze front

Streak structure �Ubiquity: Surface wind > 5m/s

05 June ,2005	

elevation angle 2.2°	数値モデルとの比較�Simulated Doppler Velocity�水平風�モデル

鉛直風（上昇・下降）�実測.�The Invention of Clouds
Luke Howard (December 1802)

How these clouds are formed ?�Blue and Wet Thermals
Top of ABL�Cumulus�Momentum Transfer�Momentum ,LH&SH,
Material Exchange�Qqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq
qqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq
qqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq
qqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq
qqqq�

Qqqq�晴天乱流・乱気流
肉眼で見えない大気の乱れ

鉛直シアー不安定
（Kelvin-HelmholtzInstability)

中層から上層の薄い層雲の雲底部に形成された様々な組織的な構造
薄い雲にもかかわらず予想以上に強い上昇・下降流を伴い、航空機の航行に注意が必要�
K-H波状のパターン

乳房雲状のパターン

ダウンバースト状のパターン層雲系の雲底は、気温・湿度・風・等の不連続面に位置しているので、力学的・熱力学的な不安定現象が起こりやすいはずである。
最近、マンマタスなどの研究が進んできたが、雲底部の構造に関する研究は意外と少ない
Kikuchi et al., 1991；
Schultz et al., 2006;
Sassen et al., 2007;
Kanak et al., 2008
Schultz et al., 2006�

乳房雲の研究	

一房の特性	 
•鉛直流： -6.0〜+1.5 (m/s)	 
•水平幅： 0.25〜3(km)	 
•鉛直幅： 0.3〜1.1 (km)	 
•寿命	 	 	 	 	 ： 〜10 (min)	  	 

生成要因	「雲底直下の昇華/蒸発」 「降水粒子の融解」真上鉛直のデータのため、2次元的な時間発展が捉えられていない約10分弱に生じた変化07/05/01/15:00時頃発生した乳房雲状
上下に並んだカール状構造の出現雲の事例解析�房の諸特性n 鉛直流 ：-4.5〜1.5(m/s)n 一房の水平幅：0.35〜1.4 km (0.6 km)n 一房の鉛直幅：0.15〜0.6 km(0.45 km)n アスペクト比* ：0.8〜2.5 (1.6)
( )内は最頻値、*（水平スケール／鉛直スケール）�����	  温度逆転層下の薄い氷雲雲底下は乾燥08:30�20:30�

1 May 2007�凹凸構造�氷晶成長

落下

上昇域での昇華凝結＋潜熱放出��
15:32:30�伴流�
15:33:15�

下降域での昇華蒸発

カール状構造	数100mスケールの混合�

15:34:00�

房状と凹凸構造明瞭化�Stith (1995)��

強い下降流(8 m/s)を伴う房状構造�3.5km�

雲底直下は非常に乾燥	

発生開始高度は0℃高度（3.5km）	

1km付近の安定層直下の薄い下層雲3 June 2005�01：57�03日01:00(JST)	

02日20:30(JST)�03日08:30(JST)�S/N比の強い領域よりも早く下降

下降流は地上に達してはいなかった（地上気象データより）下層の安定層に衝突し、これを通り抜けられなかったためと推測できる

大気境界層の	ハンモック効果�03日02:00(JST)�クッション効果� Fujita,1981�

大気境界層の	ハンモック効果�コールドバブル�ホットバブル�積乱雲からのダウンバースト（10 m/s以上）の観測事例：地上にダメージ無し�23June, 2005 13:41�

風の利用

３杯式風速計回転エネルギー風力発電
ここに陸終わり、海始まるヴァスコ・ダ・ガマ翼車式風速計

長崎市池島での海上風と鳥の観測 ‐洋上浮体型風力発電‐ 観測サイト（長崎県池島）�設置前の建物�観測機器設置状況�ドップラーライダードップラーソーダー
設置後の建物�

鳥監視用レーダーMigrating Soaring Birds Align along Sea-Breeze Fronts: First
Bulletin of the American Meteorological Society (81),2000�Evidence from Israel�Sea-breeze in Israel are quite vigorous but mostly appear without clouds because of thefrequent dry subsidence above the sea breezes and are therefore difficult to directly detectby radar. It has been found, however, that not infrequently, the migrating birds soaring overIsrael identify the SBFs and actively search the upward motion associated with theconverging lines of the SBF in their migration through the country. Here, we present, for the
first time, an example in which migrating birds of the species honey buzzard (Pernisapivorus) are seen by the radar as biological target lines that are very closely aligned with
the SBF convergence lines.�鳥のエコー�鳥のエコーと海風前線�海風前線�

野鳥の飛行数の高度別日周期活動250

バードストライクの危険性のある鳥の種類150

衝突危険高度範囲100

ハシブトガラス

メジロタヒバリ

カワラヒワ

カモ類

セグロカモメ

ウミネコ

ミサゴ

トビ0

カツオドリ

50

ウミウ

海面からの高さ200海風前線と蛾の数�

ウンカの飛来予測�

http://agri.narc.affrc.go.jp/indexj.html�

独立行政法人農業・食品産業技術総合研究機構の中央農業総合研究センター（と九州沖縄農業研究センター、および日本原子力研究開発機構は，高精度な気象シミュレーションを用いて，イネの重要害虫であるウンカの海外から日本への飛来をリアルタイムに予測するシステムを開発しました。ウンカは風によって運ばれると考えられますから、風を予報することが必要です。まず
気象庁が毎日午前9時現在の大気の状態を解析します。その気象データが農林水産研究計算センターのデータベースにオンラインで到着します。それから数値予報モデルMM5（天気予報をコンピュータで行う数値モデル）を用いて当日の午前9時の大気を初期値として3日間の予報を行い、風の状態を計算します。さらにその風を長距離移動シミュレーション
モデルGEARNに入力して、ウンカの位置を計算します。モデルでは、ウンカは中国や台湾の水田地帯に設定された複数の飛び立ち域から、朝方と夕方に飛び立ちます。飛び立つウンカの数はそれぞれの飛び立ち域ごとに約2000匹です。その後風とおなじ速度で移動します。移動中は16℃より高い温度領域中を移動します。ウンカの位置から地上100mまでの大気中の相対的な密度を計算して、分布図にします。予測の精度2004年の評価結果はこちら. 的中率は84から96％でした。2003年シーズンの初飛来（6月12日）を予測できました。また2003年6、7月の40日間の日別捕獲データを用いて評価したところ、的中率は74％でした。これは気象庁が発表した翌々日に九州地区に1mm以上の雨の降る予報の的中率75%（2003年6月）と同程度でした。的中率は、ウンカの飛来を正しく予測できた日数／合計予測日数 100で計算しました。

Wake flow ofthe small island�Time average ofDoppler velocity

Standard deviation ofDoppler velocity
K-H instability WaveOr
Karman Vortex

Bottom-Up Determination of Air-Sea Momentum Exchange Under aMajor Tropical CycloneEwa Jarosz, Douglas A. Mitchell,David W. Wang, William J. Teague�SCIENCE VOL 315 23 MARCH 2007�Wave number�Courtesy of Profs. Mase and Mori (Kyoto Univ.)�WaMoS II radar imagewith measurement boxes�1km×1km�水面変位�Vertical profile of wind velocity�3DCDL�

Assuming a neutrally stable surface layer	

U =u*klnzz0u* = 0.40 ( m ), z 0 = 1.2 × 10−4C = 1.3 ×10−3d(m)風を観ることØ観天望気だけではなくØ風によって輸送される物質（水蒸気・各種気体成分、鳥・昆虫・バクテリア）の挙動を調べること
で、防災、海洋学、生態学、都市工学、エネルギー工学などの発展にも貢献

大気は成層状態が普通→ 気層学→ 大気境界層と自由対流圏との混合水循環と同位体分別�雲・水蒸気�雲・水蒸気�

輸送過程�凝結�凝結�相変化�相変化�蒸発�海・陸�海・陸�

輸送過程�水循環と同位体分別の概念図�同位体分別あり�同位体比保存�

蒸発�

水同位体研究の歴史

2000	

1990	

1980	

機器開発�観測�

モデル�Laser分光による計測�GNIRスタート (2002)	

GC-MSの市販開始�プロ用からアマ用�への転換�ECHAM model	

Hoffman et al. (1993)	

Araguas et al. (1998)	

Rosanski et al. (1993)	

平衡法の確立（水素）�Gonfiantini (1985)	

Rolston et al.(1976)	

Yurtsever et al.(1981)	

質量分析計性能向上�1970	

1960	

1950	

1940	

IORGC/JAMSTEC 栗田直幸

LMD model	

Joussaume et al. (1984)	

同位体GCMの登場�(intensive Obs.)	

Dansgaard (1964)	

酸素同位体比計測�H.Craig(1961)	

Epstein & Mayeda 	

(1953)	

降水の同位体比�
水素同位体計測�観測開始 (GNIP)	

Friedman (1953)	

(Since 1961)	

Bigeleisen et al. (1952)	

質量分析計市販開始�GISS model	

Jouzel et al. (1987)	

Laboratory experiments	

Majoube�(1971)	

Stewart� (1975)	

Merlivat�(1978)	

Merlivat & Jouzel�(1979)	

Jouzel & Merlivat�(1984)	

Water vapor Isotope Analyzer (LGR)	

降水の同位体モニタリング

http://www.waterisotopes.org/	Cavity ring-down 分光法(CRDS)	

30 sec Precision:	

δD=0.5‰ & δ18O=0.15‰	

自然変動は大きい�

同位体を気象学に応用するには、降水よりも水蒸気の同位体比モニタリングが 現地で連続的に、水蒸気同位体比計測する不可欠海風が多層構造の大気に侵入	

CASE 1: SEA-BREEZE�59�CASE 2: DRY INTRUSION & SEA-BREEZE�
2009.05.01
O3(ppm)

0.10
0.08
0.06

r (g/kg)

0.04
76543d18O-16-20-24

dD-100-120-140-160

ppm

10000
8000
6000
00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 22 24

TIME (JST)60�cold frontal passage�61�