〔論文〕

₄₀₁₁ ：₄₀₉ （週間メソアンサンブル予報；陸面過程；BLASTAM；結露；葉面濡れ確率予報）

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証
池

田

翔＊₁・山

崎

剛＊₂・岩

福

井

真＊₂・菅

野

洋

要

旨

崎

光＊₃・大久保

俊

樹＊₂

さゆり＊₄

イネ葉いもち病等の誘因となる葉面の濡れについて，降水による濡れだけではなく結露による濡れにも対応でき
る葉面濡れ確率予報システムを開発し，圃場の観測値を用いて検証を行った．まず，全球週間アンサンブル予報を
気象庁非静力学モデルにより力学的にダウンスケールした結果，濡れと関係の深い相対湿度₈₉％以上となる予報確率は，予測対象日が降水日の場合は ₄ 日前から，非降水日の場合は ₁ 週間前から，気候学的な出現確率よりも精度が高かった．次に，高解像度化したアンサンブル予報データを利用し，濡れを相対湿度の閾値で判定する湿度法と陸面過程モデルで推定する手法の性能を比較した．結露とその蒸発を陽に計算できる陸面過程モデルを用いることで，既存の湿度法に対して，地理的な汎用性と葉面濡れ継続時間の予測精度が向上することを確認した．本研究で提案する葉面濡れ確率予報は，決定論的手法に対して信頼度情報を付加できるという長所を持つ．

1 ．はじめに適な気象条件として以下の ₃ 点が挙げられる．①弱く農作物の「葉面濡れ」は，病原菌による葉面病害のて持続的な降雨（大雨だと菌が流れてしまう），②葉面発生に関わる重要な指標である．葉面濡れ継続時間がの水分が乾かない程の弱い風，③低日照．すなわち，病害発生に必要な時間を超え，かつ病害発生に適する

梅雨期頃にヤマセが持続的に吹走している時に感染し温度条件が満たされると病害が発生する．イネ葉いもやすいとされている（菅野・小林 ₂₀₀₈）．

ちは，いもち病菌の胞子が葉に付着して侵入菌糸が発従来，イネ葉いもち病の予察には，BLASTAM（越生し，イネ体内に侵入するまでに，₁₅～₂₅℃の気温下

水 ₁₉₈₈；林・越水 ₁₉₈₈）が広く使われてきた．BLAS-

で の 葉 面 濡 れ 時 間 が₁₀時 間 以 上 必 要 で あ る（ 吉 野

TAM は，葉面濡れ時間と感染に必要な適温をアメダ

₁₉₇₃；山口 ₁₉₈₄；Kim and Mogi ₁₉₈₆）．

ス観測値（降水量，日照，風速，気温）から経験的に気象が規定する葉面濡れには，降水や水蒸気の結露

推定し，葉いもち発生危険度を判定する．ただし，早による濡れがあり（Wichink Kruit et al. ₂₀₀₈；北海道

朝の「結露」等，降水によらない湿潤状態の発生が多中央農試 ₂₀₁₁；菅野ほか ₂₀₁₈），いもち病の発生に好い盆地や山間地の水田において，BLASTAM ではい（連絡責任著者）東北大学大学院理学研究科（現：仙＊₁台管区気象台）．
E‒mail：sho.ikeda@met.kishou.go.jp＊₂

東北大学大学院理学研究科．

＊₃

農研機構農業環境研究部門．

＊₄

農研機構東北農業研究センター．
―₂₀₁₉年 ₅ 月₃₀日受領――₂₀₂₁年₁₀月₂₂日受理―Ⓒ ₂₀₂₂

日本気象学会₂₀₂₂年 ₃ 月

もち病を予察しきれないことが指摘されている．これは，BLASTAM は相対湿度を利用しないため，結露を考慮できないことが要因と考えられている（大久保ほか ₂₀₁₅）．
葉の濡れの推定手法には，相対湿度の閾値で判定する湿度法のような経験的手法と，陸面過程モデルを用
いて水・熱収支に基づき推定する物理的手法がある．
湿度法のような経験モデル（Gleason et al. ₁₉₉₄；Sentelhas et al. ₂₀₀₈）の長所は，放射量のような入手しづ
3

134

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

らい予報データが無くても，圃場ごとに相対湿度の閾

デルを用いて力学的にダウンスケールした（STEP₁）．

値を適切に設定できれば，物理モデル並みの濡れ再現

さらに，力学的ダウンスケールにより高解像度化した性が得られる点である（Wichink Kruit et al. ₂₀₀₈）．

アンサンブル予報データを用いて，湿度法（菅野ほか

ただし，観測と濡れ予測式を圃場ごとに作成するコス₂₀₁₈）または陸面過程モデル₂LM（Yamazaki et al.

トがかかる点と現在気候からの変動が想定される将来

₁₉₉₂, ₂₀₀₄; Yamazaki ₂₀₀₁）によりイネ葉面濡れの有気候のもとで不向きな点は短所である．

無を計算し，それぞれの濡れ推定手法の濡れ確率とし

一方で，Yamazaki et al.（₂₀₀₄）等の陸面過程モデルて出力した（STEP₂）．なお，本論文において，湿度の長所は，天気予報や気候予測で使われる数値モデル

法での相対湿度の閾値は，菅野ほか（₂₀₁₈）が宮城県の気象データを用いて，物理的関係（葉面水・熱収支）

名取市の試験水田において最適化したイネ葉面濡れ指から結露や雨滴による濡れを陽に計算することがで標である₈₉％を用いた．一方，陸面過程モデル₂LMき，いずれの圃場にも同等の条件で濡れを推定するこは，葉面保水率（葉面の最大保水量に対する計算したとができる点にある．

保水量の割合）が ₀ より大きければ，葉面濡れありと

近年，社会の自然志向の高まりと農作業に係る費定義した．また，一般にアンサンブルメンバー数を増用・手間の削減のため，限定的，効率的な薬剤散布がやせば，確率予報の精度は向上することが期待される

求められている．しかしながら，決定論的予報を用いため，親モデルの週間アンサンブル予報の₂₇メンバー

た病害予察結果は，「感染あり」か「感染なし」で表さすべてを用いた．

れるため，薬剤散布等に多くの費用を要する農業現場

葉面濡れ確率予報システムを提案するために，以下にとって，当たり外れの影響が大きいことが想定されの₂.₂～₂.₆節に記す検証を行った．これらの検証の ₁

る．そこで，アンサンブル予報から得られる信頼度情

つ目の目的は，濡れと関係の深い「事象①：相対湿度

報を付加できれば，予察の利用価値が高まるであろ

₈₉％以上」の予測可能性を確かめることである． ₂ つう．このような考えのもと，既に， ₉ メンバーによる目の目的は，「事象②：イネ葉面濡れあり」について，

アンサンブルハインドキャスト実験結果（Fukui et al.

₂ つの濡れ推定手法（湿度法と陸面過程モデル₂LM）

₂₀₁₄）を BLASTAM に適用した，イネ葉いもち感染の比較を行い，その予測精度を確かめることである．

確率 予 報 の 精 度 検 証 が 行 わ れ て い る が（ 紺 野 ほ か

次節以降，圃場の観測データと各検証目的・指標に₂₀₁₅），結露による濡れに対応できないことが課題とついて記す．検証に用いた予報モデルと観測データはして残っている．また，適切な確率値を算出するために，

第 ₁ 表，検証指標の簡単な説明は第 ₂ 表に整理した．

メンバー数を更に増やすことが望ましいとされている．
そこで本研究では，葉面濡れを物理的に推定できる

2.1 圃場（水田）における観測圃場における観測は，₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月にかけて，第陸面過程モデル₂LM（Two Layers Model）を用いて，₁ 図に示す宮城県内の名取，鹿島台，古川，川渡で実結露にも精度良く対応できる葉面濡れ確率予報システ

施した．各圃場の気候学的特徴は，圃場に隣接するアムを提案することを目的とする．そのために，確率表

メダスの平年値を用いて，第 ₃ 表にまとめた．第 ₂ 図

現を更に良くする理由で，紺野ほか（₂₀₁₅）が用いたに示すように，イネの植生上方の気象要素（気温，風メンバー数の ₃ 倍となる，週間アンサンブル予報の₂₇

速，相対湿度，日射量，下向き長波放射量，降水量）

メンバーすべてを使うこととした．

と，葉面濡れセンサーによるイネの葉面濡れ状態につ

2 ．方法

いてのデータを取得した．測定高度について，気温，
風速，相対湿度は地上約 ₂ m，日射量，下向き長波放

まず，濡れに重要な相対湿度の再現性を確かめるた

射量は地上約 ₁ m，降水量は地上付近である．葉面濡

め，気象庁非静力学モデル（Saito et al. ₂₀₀₇）の中のれセンサーは地上約₅₀cm のイネの植生の中に設置し₂ つの陸面過程の比較を行った（STEP₀）．気象庁全た．また，観測に使用した測器を第 ₄ 表に示す．

球解析値を初期値・境界値に用いて， ₁ 日ごとに初期測定水田の周辺環境について，名取は ₀ °～₁₈₀° 方

化して短期積分（₂₄時間予報）を繰り返し，水平解像

向（東側）に広がる水田から₁₀₀m 程度は離れるが，度 ₅ km にダウンスケールを行い，相対湿度の再現性

観測した風向は北～北東と東～南が上位₇₀％程度を占を検証した．次に，第 ₁ 図のように，気象庁全球週間

めており，概ね水田上を吹走した気流を観測したと考アンサンブル予報をメンバーごとに気象庁非静力学モ

える．一方で，鹿島台，古川，川渡は水田に囲まれていた．

4〝天気〞 ₆₉．₃．

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

第₁図

135

結露対応版の週間メソアンサンブル葉面濡れ予報システムの概要．検証を行う東北地方における気象庁の₁₇
地上気象観測点は黒丸で，宮城県内の試験 ₄ 圃場は四角で地点名とともに示した．地形図の等高線は，₂₀₀m，₄₀₀m，₈₀₀m を示す．予報実験では，週間アンサンブル予報の₂₇メンバーすべてを用いて，水平解像度 ₅ kmについて，初期時刻₁₅UTC で ₇ 日先までダウンスケールを行った．また，葉面濡れの推定には，図の上方に示す湿度法と陸面過程モデル₂LM を用いた．

第₁表

検証に用いた予報モデルと観測データ．MRI/JMA‒SiB および SLAB は，気象庁非静力学モデルの中の陸面過程モデルである．MRI/JMA‒SiB はキャノピー（植生）の効果があるが，SLAB はキャノピー（植生）の効果がない陸面過程モデルである．一方，₂LM（Yamazaki et al. ₂₀₀₄）は，気象庁非静力学モデルとは独立なキャノピー（植生）を持つ陸面過程モデルである．また，相対湿度のバイアス補正は，付録 D の（D₁）式の線形重回帰式による．
入力データ（親モデル）

STEP

検証名

STEP₀

検証 A 全球解析値

STEP₁（相対湿度）

STEP₂
（濡れ）

濡れ推定
モデル

相対湿度のバイア
ス補正の有無MRI/JMA‒SiB
および SLAB―

無：圃場

圃場の相対湿度

観測データ

検証 B

全球週間アンサ
ンブル予報値

SLAB

―

無：圃場，
有：東北地方圃場および東北地方
₁₇地点の相対湿度

検証 C

全球週間アンサ
ンブル予報値SLAB―

有：東北地方

東北地方₁₇地点の相
対湿度

検証 D

全球週間アンサ
ンブル予報値

SLAB

湿度法

有：圃場

圃場の相対湿度および濡れセンサー検証 E 全球解析値
検証 F

₂₀₂₂年 ₃ 月

気象庁非静力学モデ
ルの中の陸面過程

全球週間アンサ
ンブル予報値

SLAB

湿度法および 無：圃場（相対湿度
圃場の濡れセンサー
₂LM
以外も無）

SLAB

湿度法および 無：圃場（相対湿度
圃場の濡れセンサー
₂LM
以外も無）
5

136

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証
第₂表
検証指標

式番号

説明

使用図

検証 A

―

予報値が持つ観測値との系統的な誤差（最適値は ₀ ）第₃図

アンサンブルスプレッド

検証 B

（A₁）式

アンサンブルメンバーの分散（バラツキ）

第₄図

RMSEEM

検証 B

（A₂）式

アンサンブル平均予報値の予報誤差

第₄図

検証 B

（A₃）式

比が ₁ で分散（バラツキ）が最適な
アンサンブル予報

第₅図

検証
C，D

（B₂）式

確率の平均値が持つ観測頻度との系統的な誤差（最適値は ₀ ）

第₇表

検証 C

（B₃）式

確率予報の予報誤差（最適値は ₀ で大きいほど悪い）

―

検証 C

（C₁）式

気候学的な出現確率を基準とした確率予報の善し悪し（最適値は₁.₀で正の時に確率予報が有効）

第₆図

検証 D

―

確率○％という予報が実際にその通りかどうか（対角線で最適）

第₇図

検証 E

―

葉面濡れの適中率（最適値は ₁ ）

第₈図

検証 E

―

濡れ観測回数に対する濡れ予報回数の比（最適値は ₁ ）

第₈図

検証 F

―

ROC 曲線より下側の面積で大きいほど予報確率による検出力が高い

第₉図

STEP

バイアス

STEP₀

STEP₁

Spread‒Skill の関係 R
確率のバイアス

STEP
₁，₂

ブライアスコア（BS）
ブライアスキルスコア
（BSS）

STEP₁

信頼度曲線
スレットスコア
頻度バイアスSTEP₂

ROC 面積

第₃表

圃場名

検証名

各検証指標の説明．

試験 ₄ 圃場の気候学的特徴について．気象データは各試験圃場に隣接するアメダスの平年値（₁₉₈₁～₂₀₁₀
年の ₆ ～ ₈ 月）より算出した．なお，気温の日較差は，日最高気温と日最低気温の差である．
施設名

緯度（北緯） 経度（東経）気温の 平均
標高
降水量
日較差 風速［m］［mm/month］［℃］ ［m/s］

名取

耕谷アグリサービス

₃₈度₈.₃分

₁₄₀度₅₅.₀分

₂

₁₄₁.₅

₆.₁

₂.₉

鹿島台

東北大学大学院生命科学研究科附属湛水生態系野外実験施設

₃₈度₂₇.₆分

₁₄₁度₅.₅分

₃

₁₃₈.₆

₇.₅

₂.₂

古川

宮城県古川農業試験場

₃₈度₃₅.₉分

₁₄₀度₅₄.₇分

₂₈

₁₄₆.₈

₈.₀

₁.₉

川渡

東北大学大学院農学研究科附属複合生態フィールド教育研究センター

₃₈度₄₄.₆分

₁₄₀度₄₅.₆分

₁₇₀

₁₉₅.₈

₈.₅

₁.₂

第₂図

6

宮城県古川農業試験場の水田における観測（著者が₂₀₁₃年 ₇ 月に撮影）．（a）観測した気象データは気温，
風速，相対湿度，日射量，下向き長波放射量，降水量．（b）葉面濡れセンサーをイネの植生の中に設置．
〝天気〞 ₆₉．₃．

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

2.2 【検証 A】アンサンブル予報実験に向けた相対湿度の再現性137

ル予報実験の設定を第 ₅ 表に示す．TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble；Swinbank

濡れに重要な相対湿度の再現性を確かめるために，

et al. ₂₀₁₆）アーカイブの気象庁全球週間アンサンブル

気象庁非静力学モデルの中の ₂ つの陸面過程の比較を

予報システム（JMA‒WEPS）から得た鉛直層の粗い行った． ₁ つは，MRI/JMA‒SiB（Simple Biosphere）

摂動成分を内・外挿して（Saito et al. ₂₀₁₀），決定論的モデル（Sellers et al. ₁₉₈₆；大泉・三浦 ₂₀₀₈）で，地な気象庁全球数値予報モデル（JMA‒GSM）に線形結

表面の水・熱収支と大気下層の作用が精緻な，キャノ

合し，全球アンサンブル₂₇メンバーを作成した．予報

ピー（植生）を含む陸面過程モデルである．もう ₁ つ

事例数は₂₀₁₅年 ₆ 月 ₁ 日～ ₈ 月₃₁日の₉₂初期値とし，は，SLAB モデル（原 ₂₀₀₈）で，キャノピー（植生）

水平解像度 ₅ km で ₇ 日予報（₁₆₅時間予報）を行っはないが地表面の水・熱収支の計算は行われている陸た．なお，実験名 NHM‒₁₅km/NHM‒ ₅ km の初期時面過程モデルである．比較を行う理由は，MRI/JMA‒

刻は₁₂UTC/₁₅UTC である．

SiB の植生濡れを利用できれば，大気‒植生間で物理的【検証 B】では，相対湿度のアンサンブルスプレッドに一貫した葉面濡れ予報を期待できるからである．ダについて，Spread‒Skill の関係（付録 A 参照）を用い

ウンスケールの初期値・境界値に用いたデータは，気て検証を行う．また，【検証 C】では，濡れに重要な指象 庁 全 球 解 析 値 と 海 面 水 温 解 析 値（NOAA Daily

標となる「事象①：相対湿度₈₉％以上」の予測可能性

OISST；Reynolds et al. ₂₀₀₇）である．気象の再現デーを確かめるために，ブライアスコア（付録 B 参照）よタ の 作 成 手 法 は， 気 象 庁
DSJRA‒₅₅（Kayaba et al.
₂₀₁₆）を参考にした．すなわ

第₄表

試験 ₄ 圃場における農業気象観測システム．葉面濡れセンサーはすべての圃場で，LWS‒L Dielectric, Campbell Scientific を用いた．

ち， ₁ 日ごとに初期化して短期積分（₀₆UTC 初期値の₂₄時間予報）を繰り返すことで総観場の予報誤差は小さくし，
₁ 日を通しては物理的連続性のある水平解像度 ₅ km の時
系列気象データを作成した．
陸面過程以外の物理過程は，次節以降で説明するアンサン
ブル予報実験も含めすべて同じ設定とした．なお，結果に

名取

鹿島台

古川

川渡

気温

HMP₁₅₅,
Vaisala

HMP₁₅₅,
VaisalaWXT₅₂₀,VaisalaWXT₅₂₀,Vaisala

風速

CYG‒₅₁₀₈,Young

CYG‒₅₁₀₃,
Young

WXT₅₂₀,VaisalaWXT₅₂₀,Vaisala

相対湿度

HMP₁₅₅,
Vaisala

HMP₁₅₅,
VaisalaWXT₅₂₀,VaisalaWXT₅₂₀,Vaisala

日射量

CHF‒LP₀₂,
Hukseflux

CHF‒LP₀₂,
Hukseflux

CHF‒SR₀₁,
HuksefluxMR‒₂₂,
Eko

下向き長波放射量CHF‒IR₀₂,
Hukseflux

CHF‒IR₀₂,
Hukseflux

CHF‒IR₀₁,
Hukseflux

CHF‒IR₀₂,
Hukseflux

降水量

CTKF‒₁,climatec

CTK‒₁₅PC,
climatec

AMeDAS,JMA

AMeDAS,
JMA

記すが，以降のアンサンブル
予報実験では，濡れに重要な
相対湿度の再現性が良い
SLAB モ デ ル を 選 択 し た．
【検証 A】では，圃場における相対湿度の時別値について，₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間の統計的なバイアス（系統誤差）

第₅表

週間アンサンブルダウンスケール予報実験の設定．

実験名NHM‒₁₅km

水平解像度

₁₅km

₅ km

格子数

₁₃₀×₁₄₀×₃₆

₁₃₀×₁₆₀×₃₆
₁₆₅時間

NHM‒ ₅ km

予報時間

₁₆₈時間

タイムステップ

₆₀秒

₂₀秒

初期値・境界値

JMA‒WEPS

₁₅km の出力値

雲物理過程

氷相を含むバルクモデル

対流パラメタリゼーション

Kain‒Fritsch スキーム（Kain and Fritsch ₁₉₉₀）

度のアンサンブルス

乱流クロージャープレッドと予測可能

Improved Mellor‒Yamada level ₃ スキーム
（Nakanishi and Niino ₂₀₀₉）

陸面過程

SLAB モデル（原 ₂₀₀₈）

海面水温

NOAA Daily OISST（Reynolds et al. ₂₀₀₇）
メンバー共通の偏差固定予報 SST（持続予報）の検証を行った．

2.3 【検証 B，C】相対湿性
アンサンブルダウンスケー
₂₀₂₂年 ₃ 月

7

138

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

り算出するブライアスキルスコア（付録 C 参照）を用

気象データのバイアス補正は，バイアスを低減させる

いて検証を行う．ここで，観測データに気象庁の相対効果よりも，陸面過程モデル₂LM の入力値として，₆

湿度の時別値も用いたのは，圃場だけでは空間代表性

気象要素（気温，風速，相対湿度，日射量，下向き長に問題があることと，気候学的な出現確率を得るため

波放射量，降水量）間の物理的不整合をもたらす可能に長期間の観測データが必要となるからである．気候性がある（Yoshida et al. ₂₀₁₅）．したがって，この ₆

学的な出現確率の算出には，₁₉₉₀～₂₀₁₄年の観測デー

つの気象要素についてバイアス補正はしない．なお，

タを用いた．なお，各スコアの時別値を ₇ 日先までの陸面過程モデル ₂ LM については付録 E に示した． ₂

予報日ごとに日平均化し，₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間につ手法により推定した葉面濡れの時別のスコアについいて統計的な検証を行った．

て，₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間の統計的な検証を行った．

2.4 【検証 D】湿度法に基づく濡れ確率予報の信頼度

濡れのカテゴリー検証では，濡れの有無を予報と実況それぞれについて判定し，標本を第 ₆ 表のように ₄

まずは，「事象②：イネ葉面濡れあり」について，簡つのカテゴリー（FO，FX，XO，XX）に分類する．

便な湿度法の予報信頼度を検証した．沿岸の名取で最検証指標には，濡れの適中率であるスレットスコア

適化された相対湿度の閾値（₈₉％以上）が，他の地点（Threat Score；TS＝FO/（FO＋FX＋XO））と頻度バ

でも適用できるかどうか確かめることを目的とする．

イアス（Frequency Bias；FB＝（FO＋FX）（/ FO＋XO））

ここで，各アンサンブルメンバーの相対湿度の予報値を用いた．スレットスコアは，予報または実況で「濡は，線形重回帰式（付録 D の（D₁）式参照）により，れあり」の場合の予報適中に着目して評価する．また，予報地点と予報時間ごとにバイアス（付録 B の（B₂）

頻度バイアスは，実況で「濡れあり」に対する予報で式参照）を除去した．予報信頼度の検証には，信頼度「濡れあり」の事例数の比で，₁.₀より大きい（小さい）曲線（横軸に事象の予報確率をとり，検証期間中，そと予測頻度が過多（過少）であることを示す．両スコの予報確率が出たときに実際にその事象が観測されたアの最適値は₁.₀である．

頻度を縦軸に表す図）を用いる．なお，この信頼度曲線は，傾き ₁ の対角線であることが望ましく，濡れと

2.6 【検証 F】湿度法と陸面過程モデル₂LM による週間濡れ確率予報の比較

相対湿度の時別値を用いて ₇ 日先までの予報日ごとに【検証 E】との違いは，週間予報における濡れ予報確集計した．確率のバイアスの算出では，濡れと相対湿率（ ₇ 日先までの₁₆₅時間予報）を用いて，₂ 手法の濡度のバイアスの時別値を予報日ごとに日平均化した．

れ検出力の比較を行うことを目的とした点である．

これらについて，₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間の統計的な検₂.₃節に記述したように，本研究の週間メソアンサン証を行った．

ブル濡れ予報の初期時刻は₁₅UTC である．ここで，検2.5 【検証 E】湿度法と陸面過程モデル₂LM による濡れ再現性の比較証に用いる ROC（Relative Operational Characteristics）曲線は，様々な確率を閾値として，それ以上（未陸面過程モデル₂LM（Yamazaki et al. ₂₀₀₄）のメ満）ならば濡れあり（なし）の予報として分割表を作

リットを湿度法と比較しながら確かめることが目的でり，確率の閾値ごとに捕捉率（Hit Rate；Hr＝FO/

ある．気象データは，初期値・境界値に全球解析値を（FO＋XO））と誤検出率（False Alarm Rate；Fr＝FX/

用いて水平解像度 ₅ km に高解像度化した，【検証 A】（FX＋XX））を計算して，Fr－Hr 平面上に点をプロッのデータ（₀₆UTC 初期値の₂₄時間予報の時別値）を利トしてつないだ曲線である．この確率予報に全く情報用する．気象庁非静力学モデルの中の陸面過程は，相がなければ，Hr＝Fr となり傾き ₁ の対角線となる．

対湿度の再現性が良い SLAB モデルである．ここで，ROC 曲線は，この対角線より左上に膨らむほど良い確率予報であることを示すから，ROC 曲線から下の面積

第₆表

葉面濡れのカテゴリー検証に用いた ₂ ×
₂ 分割表．
濡れセンサー検出

濡れ予報
（モデル）
8

である ROC 面積は，確率予報の ₁ つの評価指標となる（高野 ₂₀₀₂）．【検証 F】では，濡れ確率 ₀ ～₁₀₀％の間で₁₀％ごとに増加させて，複数の濡れ確率を閾値ありなしとした．なお，ROC 面積は，濡れ確率の時別値を用い

あり

FO

FX

なし

XO

XX

て ₇ 日先までの予報日ごとに集計し，₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間について統計的な検証を行った．
〝天気〞 ₆₉．₃．

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

139

第 ₃ 図 【検証 A】試験 ₄ 圃場における相対湿度のバイアス．気象庁非静力学モデルの中の陸面過程の比較で，（a）は MRI/JMA‒SiB モデル，（b）は SLAB モデル，黒色丸（FRK）は古川，灰色丸（KTB）は川渡，白色丸（KSD）は鹿島台，十字（NTR）は名取を示す．₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間の統計的な結果を示し，バイ
アスなしで最適値の ₀ （実線）となる．

3 ．結 果； 相 対 湿 度（STEP0/1）.
3 1 【検証 A】相対湿度の再現性

第 ₃ 図は，気象庁非静力学モデルの中の陸面過程による相対湿度のバイアスの比較である．第 ₃ 図 a は MRI/JMA‒
S i B モ デ ル， 第 ₃ 図 b はSLAB モデルを示す．MRI/
JMA‒SiB は，内陸・山地（古川，川渡，鹿島台）において
負（乾燥）バイアスが大きかった．特に，非降水日は相対湿
度の負（乾燥）バイアスや気温の正（高温）バイアス，比湿の負バイアスが顕著だった

第 ₄ 図 【検証 B】相対湿度の予報誤差とアンサンブルスプレッド．黒色四角はアンサンブル₂₇メンバー平均値の ₂ 乗平均平方根誤差，白色丸は全₂₇メン
バーのアンサンブルスプレッドを示す．ただし，（a）は試験 ₄ 圃場の平均，（b）は気象庁観測の東北地方₁₇地点の平均である．₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の₉₂初期値による統計的な結果を示す．

（図略）．
一般に，数値予報モデルに大きなバイアスがあるした．第 ₄ 図により，予報誤差に対してアンサンブルと，アンサンブル予報もそのバイアスを含んでしま

スプレッドは不足しており，特に予報初期において顕い，アンサンブル予報の利用価値は低下する（経田著である．すなわち，第 ₅ 図に示すように，Spread‒₂₀₀₆）．したがって，以降のアンサンブル予報実験でSkill の関係は₁.₀より小さい．アンサンブルスプレッ

は，濡れに重要な相対湿度の再現性を優先し，気象庁

ドが予報誤差と同程度（Spread‒Skill の関係が₁.₀）で非静力学モデルの中の陸面過程は SLAB モデルを用いあれば，アンサンブルメンバーのより適切な分散（バる．

ラツキ）を利用し，現状よりも精度の高い確率予報が3.2 【検証 B】相対湿度のアンサンブルスプレッド
第 ₄ 図に，相対湿度の予報誤差とアンサンブルスプ

レッドの関係を示す．なお，東北地方における気象庁

展開できる．

3.3 【検証 C】高湿度の予測可能性ある予報対象時刻における観測値の確率分布に対しの観測地点については，【検証 C】で予測可能性を検証て，アンサンブル予報値の確率分布の広がり方は，予するため，各アンサンブルメンバーの相対湿度の予報

報 初 期 と 後 期 で は 異 な る． 例 え ば， 予 報 対 象 時 刻

値に対して，付録 D の（D₁）式によりバイアス補正を₁₆UTC に対して，初期時刻が₁₅UTC の ₁ 時間予報

₂₀₂₂年 ₃ 月

9

140

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証（FT＝ ₁ ）と₁₄₅時間予報（FT＝₁₄₅）では，アンサンb（FT）は，予報期間を通して東北地方₁₇地点の平均

ブルスプレッド（分散）は異なる．したがって，付録

で最大－₀.₁（－₁₀％）程度だった．付録 B の（B₄）

B の（B₂）式に示すように，予報時刻によって予報確

₂
式第 ₂ 項のバイアス項 b（FT）
は₀.₀₁から₀.₀₂程度，率のバイアス b（FT）は異なる．そこで，アンサンブ

ブライアスコア BS（FT）は₀.₁₃から₀.₁₇程度であり，ルスプレッドを補正する意義は，アンサンブル予報の（B₄）式における b（FT）₂の項の BS（FT）への寄与

確率分布を観測の確率分布に近づけ，確率のバイアスはごく小さいため，算出した BS（FT）をバイアスのを小さくすることであると考えられる．

ない確率によるブライアスコア BS′（FT）と考えて以しかしながら，本研究では，各アンサンブルメン

下議論を行う．

バーの予報値に対してバイアス補正をしたが，アンサ

第 ₆ 図 a に示すように，ブライアスキルスコアの東

ンブルスプレッド（分散）の補正は行っていない．し北地方₁₇地点の平均値は， ₇ 日先にかけて正である．

たがって，まずは，確率のバイアスの大きさを確認す

よって，相対湿度が₈₉％以上となる予報確率は，事象る．事象①（相対湿度₈₉％以上）の予報確率のバイアスの気候学的な出現確率による予報に対して， ₁ 週間程
度は精度が高い．次に，第 ₆ 図 b は予測対象日が降水日，第 ₆ 図 c は予測対象日が非降水日に，相対湿度が₈₉％以上となる予報確率のブライアスキルスコアとリードタイムの関係を示す．予測対象日が降水日に対するブライアスキルスコアの算出では，例えば，ある観測地点における降水観測日（ ₈ 月 ₈ 日）に対して，
₈ 月 ₇ 日初期値の ₁ 日予報， ₈ 月 ₆ 日初期値の ₂ 日予報，…， ₈ 月 ₁ 日初期値の ₇ 日予報を用いた．非降水日に対しても同様に統計処理した．ブライアスキルス
コアの₁₇地点平均値が正となる期間に注目すると，相第 ₅ 図 【検証 B】相対湿度の Spread‒Skill の関係．
第 ₄ 図 b より算出した Spread‒Skill の関係
で，最適値は₁.₀である．₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の₉₂初期値による統計的な結果を示す．

対湿度が₈₉％以上となる予報確率は，予測対象日が降
水日の場合は ₄ 日前から，非降水日の場合は ₁ 週間前から，気候学的な出現確率よりも精度が高い．
Fukui et al.
（₂₀₁₄）は，日平均気温のアンサンブル

第 ₆ 図 【検証 C】事象①（相対湿度₈₉％以上）の予報確率に対するブライアスキルスコア．気象庁の東北地方₁₇地
点における相対湿度の観測値とアンサンブル予報₂₇メンバーを用い，（a）は全事例（₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の₉₂初期値），（b）は降水日，（c）は非降水日を対象として算出した統計的な結果を示す．降水日に対するブ
ライアスキルスコアの算出では，例えば，ある観測地点における降水観測日（ ₈ 月 ₈ 日）に対して， ₈ 月
₇ 日初期値の ₁ 日予報， ₈ 月 ₆ 日初期値の ₂ 日予報，…， ₈ 月 ₁ 日初期値の ₇ 日予報を用いた．非降水日に対しても同様に統計処理した．箱ひげ値は下から，地点スコアの最小値，第 ₁ 四分位，中央値，第 ₃ 四分位，最大値，折線は地点スコアの平均値を示す．最適値は₁.₀で，正の時に確率予報が有効である．
10〝天気〞 ₆₉．₃．

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

141

第 ₇ 図 【検証 D】試験 ₄ 圃場における湿度法に基づく確率濡れ予報の信頼度曲線．横軸は相対湿度₈₉％以上を予報する確率［％］，縦軸は相対湿度₈₉％以上の観測/予報頻度［％］と葉面濡れありの観測頻度［％］を示
す．灰色の実線は事象①（相対湿度₈₉％以上）の観測頻度［％］，黒色の実線は事象②（葉面濡れあり）の観測頻度［％］，黒色の破線は事象①（相対湿度₈₉％以上）を予報する頻度［％］を示す．₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間の統計的な結果を示し，信頼度曲線（灰色/黒色の実線）のリードタイムによる違いは小さいため，
₇ 日予報のみを示す．

平均値予報と東北地方におけるアメダス観測値との相関を
EOF により解析し，梅雨前線
モードで ₂ 日，ヤマセモード

第 ₇ 表 【検証 D】試験 ₄ 圃場における予報確率のバイアス．白色および灰色セル
内の数字は，付録 B の（B₂）式により算出した，事象①（相対湿度₈₉％以上）および事象②（葉面濡れあり）に対する予報確率のバイアス［％］を示す．スコアの最適値は ₀ で，₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間の統計的な結果を示す．

で ₅ 日，高気圧モードで ₈ 日の予測可能性があることを示した． 直 接 比 較 は できないが，本結果においても，予測

₁日予報

₃日予報

₅日予報

₇日予報

圃場名

事象①

事象②

事象①

事象②

事象①

事象②

事象①

名取

－₄

＋₄

－₆

＋₄

－₇

＋₃

－₇

＋₃

鹿島台

₀

－₈

－₂

－₁₀

－₁

－₁₀

－₃

－₁₂

古川

－₄

－₁₈

－₆

－₂₀

－₉

－₂₃

－₉

－₂₅

川渡

－₁₀

－₄₉

－₁₁

－₄₉

－₁₄

－₅₄

－₁₃

－₅₅

可能性期間が低気圧系（降水日）は短く，高気圧系（非降事象②水日）は長いという，同様の傾向が見られた．

らのずれが大きくなっていく傾向が見える．また，確

降水日は主に低気圧等に伴う雨滴による濡れ，非降率のバイアスを示す第 ₇ 表により，濡れ確率のバイア

水日は主に高気圧に覆われて放射冷却で葉面温度が低

スは，どの予報日も名取では小さいが，鹿島台，古川，下することに伴う結露による濡れに関連すると考えら

川渡の順に濡れ確率の負バイアスが大きくなる．これれる．したがって，結露による濡れを予報する方がらの結果により，名取以外の圃場では，相対湿度の閾

リードタイムは長いと推察される．

値が不適切であることが推測される．したがって，名4 ．結果；葉面濡れ（STEP2）
4.1 【検証 D】湿度法に基づく濡れ確率予報の信頼度

予報信頼度曲線はリードタイムによる違いが小さい取のように適切な相対湿度の閾値を決めることができる場合，相対湿度のみを用いる湿度法は，農業利用上簡便である．

4.2 【検証 E】湿度法と陸面過程モデル₂LM による濡れ再現性の比較ため，第 ₇ 図に ₇ 日予報のみ示す．沿岸の名取におけ

本節以降，濡れ推定手法の高度化として陸面過程モる濡れの信頼度曲線は概ね対角線に近い．しかしなが

デル₂LM を導入し，湿度法と比較を行った結果を示ら，精緻にパラメーター（相対湿度の閾値）が調整さ

す．ここで，いもち病の誘因の ₁ つとなる早朝の露は，れた沿岸の名取を起点に，内陸から山地に遠ざかるに

夜間に結露し気温が上昇する朝以降，昼頃にかけて蒸

つれて，鹿島台，古川，川渡と順を追って，対角線か発して消失することが多い．したがって，夜から翌日

₂₀₂₂年 ₃ 月

11

142

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

午前にかけての時間帯に着目することは，評価の ₁ つ

象データを用いた時系列のスコアでも上述の特徴が見のポイントになると考えられる．

られた（図略）．

第 ₈ 図に，濡れ適中率の ₂ 手法による比較を示す．
名取では湿度法の適中率は，夜から翌日午前にかけ

4.3 【検証 F】湿度法と陸面過程モデル₂LM による週間濡れ確率予報の比較て，陸面過程モデル₂LM と同程度である．しかし，鹿週間予報において，いずれの圃場と予報日について

島台と古川では朝 ₇ 時以降の午前にかけて，川渡ではも，陸面過程モデル₂LM は湿度法よりも ROC 曲線が夜から翌日午前にかけて，湿度法の適中率が陸面過程対角線から左上に向かって膨らんでおり（図略），濡れモデル₂LM よりも低い．一方，名取では湿度法の頻度

検出力の高い確率予報であることを示す．次に，これバイアスは，夜から翌日午前にかけて，陸面過程モデを数値化した ROC 面積を第 ₉ 図に示す．陸面過程モル₂LM よりも₁.₀に近く良好である．しかし，鹿島台

デル₂LM を用いる手法は，湿度法よりも予報期間を通と古川では朝 ₇ 時以降の午前にかけて，川渡では夜間して ROC 面積が大きく，濡れ確率予報としての情報も含め，湿度法の頻度バイアスが陸面過程モデル₂LM

価値が高い．

よりも過少である．したがって，名取以外の圃場において，湿度法の適中率が陸面過程モデル₂LM よりも低い主な要因は，湿度法の頻度バイアスが低下し，予測が不足することが考えられる．なお，実際の圃場の気第 ₈ 図 【検証 E】試験 ₄ 圃場における湿度法と陸面過程モデル₂LM を用いた葉面濡れ再現実験の比較．横軸は予報時刻（JST），左縦軸は適中率（黒色），右縦軸は頻度バイアス（灰色）を示し，最適値は両スコアともに₁.₀である．頻度バイアスは₁.₀より大きい（小さい）と予測頻度が過多（過少）であることを示す．また，三角印（RH₈₉）は湿度法，丸印（₂LM）は陸面過程モデル₂LM で，₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間の統計的な結果を示す．
12〝天気〞 ₆₉．₃．

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

143

5 ．考察
5.1 陸面過程モデル₂LM の導入による確率濡れ予時間が中断した予報となった（第₁₀図 c）．

濡れの再現実験（第 ₈ 図）と週間濡れ確率予報（第認した．これまでの検証結果により，陸面過程モデル

₉ 図）において， ₂ 手法の濡れ検出力の違いを理解す

₂LM を用いることで，広く他の地域においても，朝のるための例として，晴天時早朝の「結露」の予報事例

濡れ継続時間の予報に有利と考えられる．特に，葉上を説明する．日本の東から張り出す高気圧に覆われた水滴は存在時間の長いことの他に，消失時刻の遅いこため，₂₀₁₅年 ₈ 月 ₂ 日から ₃ 日にかけて，宮城県内はとが発病の重要な要因となり，午前の消失の遅れる山

概ね晴れた．第₁₀図に，古川における確率濡れ予報の間部ほど発病が多いといった指摘もある（鈴木 ₁₉₆₉）．

時系列を濡れセンサーの検出とともに示す．センサー

したがって，Yamazaki et al.
（₂₀₀₄）等の陸面過程モデによる濡れは， ₈ 月 ₂ 日夜から ₃ 日朝頃（FT＝₃₃頃）

ルを用いて物理的に葉面の結露や蒸発を計算すること

報の他地点への拡張性

沿岸の名取で最適な湿度法の閾値（₈₉％以上）は，内陸の古川では不適切であると推測されることを再確にかけて検出された．降水は観測されなかったため，

で，大久保ほか（₂₀₁₅）が BLASTAM の問題にあげ

結露で葉が濡れていたと考える．陸面過程モデル₂LMていた，内陸盆地・山間部における結露（降水によらは，₂₁～₂₉時間予報で結露を予報し，₂₉時間予報以降ない湿潤状態）を含む濡れの予測精度の向上が期待では結露の蒸発を予報した（第₁₀図 a）．観測された₂₁～

きる．

₃₃時間予報の時刻での濡れに対し，決定論的予報（摂動を与えていない予報）では₂₁～₃₄時間予報で濡れが5.2 今後の課題

夏季天候の温暖化予測では，₂₁世紀末にかけても引判定され，確率的予報では₂₁～₃₃時間予報は高確率

き続きヤマセは出現し（Kanno et al. ₂₀₁₃），ヤマセとで，₃₄時間予報以降は確率が低下するという信頼度情

梅雨期の遅延が予測されている（Kitoh and Uchiyama

報が付加されている（第₁₀図 b）．湿度法は，₃ 日朝 ₇₂₀₀₆；遠藤 ₂₀₀₈；Endo ₂₀₁₂）．したがって，これま時以降の昇温に伴う相対湿度の低下により，濡れ継続

でとは異なる時期に発病する可能性のある作物病害にも対応できるような濡れ予報が今後は求められる．数
値予報モデルを用いた作物体の濡れ情報は，異常天候による病害リスク管理において，地球温暖化の適応策の実施にも活用できる．本研究の課題について，以下に ₃ 点記述する．
まず，アンサンブル予報データの高度利用に向けた課題を記述する．相対湿度の予報実験（STEP₁）において，水平解像度 ₅ km のアンサンブルスプレッドは，予報誤差に対して不足していた．初期値の分散（バラツキ）
を大きくする改善が必要である．これによって，不確実性の表現が改善された確率情報により，葉面濡
れの予報ができる．
次に，予報データを陸面付近の事象（農業気象）に応用する場合の課題を記述する．まず，結露濡れへのインパクトを見るために，気象庁非静力学モデルの中第 ₉ 図 【検証 F】試験 ₄ 圃場における湿度法と陸面過程モデル₂LM を用いた週間濡れ予報
確率の検出力の比較．灰色（RH₈₉）は湿度法，黒色（₂LM）は陸面過程モデル₂LM
で，₂₀₁₅年 ₆ ～ ₈ 月の期間の統計的な結果を示す．箱ひげ値は下から，地点スコアの最小値，第 ₁ 四分位，中央値，第 ₃ 四分
位，最大値を示す．折線は試験 ₄ 圃場のROC 面積の平均値であり，値が大きいほ
ど濡れ検出力が高いことを示す．
₂₀₂₂年 ₃ 月の陸面過程を MRI/JMA‒SiB に設定した非降水日の結露に対する予備実験では，乾燥傾向がみられた（図略）．また，【検証 A】の再現実験では，MRI/JMA‒SiBの相対湿度は負（乾燥）バイアスだった．これらのことから，アンサンブル予報実験（STEP₁/₂）では，気象庁非静力学モデルの中の陸面過程に MRI/JMA‒SiB
を利用しなかった．この負（乾燥）バイアスは，MRI/
JMA‒SiB における土壌水分初期値を各予報サイクル
13

144

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証間で繋いでいくことにより大きく改善される可能性はは，大変に利用価値が高い．物理的に濡れを推定できある．予測精度を重視する気象庁の現業メソ／局地気れば勿論それに越したことはないが，仮に，葉面濡れ

象モデルでの陸面モデルの動向も注視しつつ，今後改も観測できる場合には相対湿度の閾値を決めることが善すべき課題としたい．

でき，湿度法を用いて濡れ推定ができる．そのあとで，最後に，いもち病予報における課題を記述する．湿病原菌の活動に好適な温度帯を加味した病害の検証が度法は，相対湿度の閾値が合う場合に農業利用上簡便期待される．加えて，農業気象分野におけるアンサン

である．もし，アメダスの観測項目に相対湿度を加え

ブル予報による情報提供のあり方として，当たり外れることができれば，ポスト BLASTAM（葉いもち病発の大きい決定論的な情報に対する，確率的な病害情報

生予察法）としての「結露対応版 BLASTAM₂（仮称）」の利用方法についての議論も望まれる．

第₁₀図

14

古川の圃場における濡れ確率予報の事例（₂₀₁₅年 ₈ 月 ₁ 日₂₄JST 初期値）．（a）は陸面過程モデル₂LM の規格化した葉面保水率（最大保水量に対する計算した保水量の割合）で，上方の十字は濡れセンサー検出あり，黒色太線は決定論的予報（摂動を与えていない予報），灰色線群は摂動ラン（ほかの異なる₂₆パターンの予報）を示す．（b）と（c）において，黒色折線はそれぞれ陸面過程モデル₂LM と湿度法に基づく濡れ確率，点列はそれぞれの手法による決定論的予報で濡れあり，上方の十字は濡れセンサー検出ありを示す．予報時間 FT（Forecast Time）は，FT＝₂₁（ ₈ 月 ₂ 日₂₁JST），FT＝₂₇（ ₈ 月 ₃ 日₀₃JST），FT＝₃₃（ ₈ 月 ₃ 日₀₉JST），
FT＝₃₉（ ₈ 月 ₃ 日₁₅JST）を図中に記した．
〝天気〞 ₆₉．₃．

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

6 ．まとめ145ました．

本研究では，第 ₁ 図に示すように，気象庁全球週間
アンサンブル予報システムのダウンスケールデータを用いた，葉面濡れ確率予報システムを提案した．まず，現状のいもち病発生予察法（BLASTAM）が予測できない結露による濡れは，相対湿度の閾値が適切な場
合，湿度法で対応可能と考えられる．そこで，結露とその蒸発を陽に計算できる陸面過程モデル₂LM を導入することにより，湿度法における相対湿度の閾値が決められない他地点への濡れ予報の「拡張性」が示された．さらに，アンサンブル予報データの活用によって，確率的に濡れ予報ができるようになった．なお，

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downscaling prediction experiment for medium‒range
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バーから算出するよりも適切な確率表現が可能になる
葉面濡れと関係の深い事象①（相対湿度₈₉％以上）のら，非降水日の場合は ₁ 週間前から，気候学的な出現確率よりも精度が高かった．次に，事象②（葉面濡れあり）の確率予報について，湿度法は濡れの目安となる
相対湿度の閾値が適切な場合，濡れ予報確率のバイアスは小さく予報信頼度は良好だった．しかしながら，閾値が不適切と推測される圃場においては，最大で－₅₀％程度もの濡れ確率の負バイアスがみられた．そこ
で，陸面過程モデル₂LM を導入することにより，湿度法よりも濡れ確率の検出力が高くなり，地理的な汎用性と濡れ継続時間における予測精度が向上することを
確認した．
謝

辞

本研究の一部は，内閣府戦略的イノベーション創造
プログラム（SIP）「次世代農林水産業創造技術」（管理法人：生研支援センター）によって実施されました．
アンサンブル予報実験には，TIGGE で公開されている気象庁全球週間アンサンブル予報データを使用しました．気象庁全球数値予報モデル（JMA‒GSM）のデー
タは，京都大学生存圏研究所が運営する生存圏データ
ベースによって収集・配布されたものです．編集委員と査読各氏には，懇切丁寧なアドバイスをいただきました．また，ヤマセ研究会（東北地域における気象・
気候情 報 の 精 度 向 上 と 高 度 利 用 に 関 す る 研 究 会；
http://wind.gp.tohoku.ac.jp/yamase/）においてもコ
メント等をいただきました．皆さんありがとうござい₂₀₂₂年 ₃ 月

献terms of probability. Mon. Wea. Rev., 78, ₁‒₃.

メンバーすべてを用いた．これによって，少数のメン

予報確率は，予測対象日が降水日の場合は ₄ 日前か文

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146

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

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吉野嶺一，₁₉₇₃：イネいもち病菌の侵入に関する予察的研
究Ⅱ 接種温度と侵入率の経時変化．日本植物病理学会
報，39，₁₈₆．

付録 A：Spread‒Skill の関係

確率予報が上手くいくためには，（A₁）式のアンサンブ

Sellers, P. J., Y. Mintz, Y. C. Sud and A. Dalcher, ₁₉₈₆: A

ルスプレッドが，（A₂）式のアンサンブル平均予報値の予Simple biosphere model（SiB）for use within general

報誤差と同程度であることが望ましい．すなわち，（A₃）式

Sentelhas, P. C., A. Dalla Marta, S. Orlandini, E. A. Santos,

待する．この指標は，₁.₀より小さい（大きい）とアンサン

T. J. Gillespie and M. L. Gleason, ₂₀₀₈： Suitability of rel-

ブルスプレッドが小さい（大きい）ことを示す（高野 ₂₀₀₂）．

circulation models. J. Atmos. Sci., 43, ₅₀₅‒₅₃₁.

で定義される Spread‒Skill の関係は，₁.₀になることを期

ative humidity as an estimator of leaf wetness duration.
Agric. For. Meteorol., 148, ₃₉₂‒₄₀₀.

鈴木穂積，₁₉₆₉：いもち病と気象．農業気象，24，₂₁₁‒
₂₁₈．
16

Spread（FT）＝

√∑∑
N

M

₂
₁
₁
（A₁）
f （FT）－f（FT）
i
N i＝₁ M m＝₁ m,i〝天気〞 ₆₉．₃．

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証
RMSEEM（FT）＝R（FT）≡

√∑
N

₂
₁
（FT）
f
－o（Ti＋FT） （A₂）
N i＝₁ iSpread（FT）
M－₁
×
₂
（FT）
M＋₁ RMSEEM
₂（A₃）

記号はそれぞれ，FT：予報時間，Ti：初期時刻，Spread（FT）：アンサンブルスプレッド，RMSEEM
（FT）
：アンサン
ブル平均予報値の ₂ 乗平均平方根誤差，R（FT）：Spread‒
Skill の関係，i：事例（イニシャル），N：事例数，M：ア
ンサンブルサイズ，fm,i（FT）：m 番目のメンバーの予報値，fi（FT）：アンサンブル平均予報値，o（Ti＋FT）
：観測値で
ある．

指標である．すなわち，ブライアスキルスコアは，完全予報できれば₁.₀，気候学的な出現確率よりも予報誤差が大
きいと負となるため，正の時に有効な確率予報であることを示す．
BSS（FT）＝₁.₀－

BSfcst（FT）（FT）
BSclim

（C₁）

∑
N

（FT）＝
BSfcst₂
₁p（FT）－a（Ti＋FT）
N i＝₁ iBSclim（FT）＝₂
₁
p （T ＋FT）－a（Ti＋FT） （C₃）
N i＝₁ clim i

（C₂）

∑
N

記号はそれぞれ，FT：予報時間，Ti：初期時刻，BSS（FT）：ブライアスキルスコア，BSfcst（FT）：予報確率によ付録 B：ブライアスコア（Brier Score）

ブライアスコアは，確率予報の精度を検証するための指標である（Brier ₁₉₅₀）．特に本付録では，ブライアスコア
が含む確率のバイアス項を示す．まず，（B₁）式に示すよ
うに，予報確率は予報時間に依存する確率のバイアスを持
つ．

るブライアスコア，BSclim（FT）：事象の気候学的な出現確率によるブライアスコア，N：事例数，i：事例（イニシャル），p（FT）：予報確率，pclim（Ti＋FT）：事象の気候学的な
i
出現確率，a（Ti＋FT）：事象の有無である．
付録 D：バイアス補正

p（FT）＝pi’（FT）＋b（FT）
i（B₁）：予報確率，pi’
記号はそれぞれ，FT：予報時間，p（FT）
i（FT）：確率のバイアスを除去した確率，b（FT）：確率のバ
イアスである．
ここで，確率のバイアスは，（B₂）式に示すように，確率をたくさん集めた時の平均値と事象の出現頻度が一致しないことによるバイアス（系統誤差）で定義する．
b（FT）≡

147∑
N

₁
p（FT）－a（Ti＋FT）
N i＝₁ i（B₂）

₂LM に入力し，濡れを計算することを想定したため，（D₁）
式に示す線形重回帰式により，相対湿度のバイアスを除去した．

∑β（FT）x （FT）

ys,m
（FT）＝β₀,s（FT）＋

E

e,s

e,s,m

（D₁）

e＝₁

記号はそれぞれ，y：目的変数，x：説明変数，β：重回帰式の係数，FT：予報時間，s：水田または気象庁の観測地点，m：アンサンブルメンバー，E：説明変数の総数，
e：説明変数の要素である．気象庁現業の時系列湿度ガイダ
ンスを参考にし，地上相対湿度，地上風の東西・南北成分，

記号はそれぞれ，FT：予報時間，Ti：初期時刻，N：事
例数，i：事例（イニシャル），p（FT）：予報確率，a（Ti＋i
FT）：事象の有無である．
次に，ブライアスコアは（B₃）式で定義される．（B₄）
式第 ₁ 項は，確率のバイアスを除去した確率によるブライ
アスコア，（B₄）式第 ₂ 項は，確率のバイアス項である．
ブライアスコアは，完全に適中する確率予報で最適値の₀.₀となる．
BS（FT）≡

各アンサンブルメンバーの気象データを陸面過程モデル

地上風速，下・中層雲量，前 ₁ 時間降水量，海面更正気圧を説明変数に用いた．各アンサンブルメンバーについて，
各予報地点と ₁ 時間ごとの予報時刻に対してバイアス補正をした．なお，目的変数に水田または気象庁の観測地点で観測した相対湿度，説明変数にアンサンブル平均のモデル
予報値を用いて，予報地点と予報時刻ごとに層別化して係数βを作成した．
付録 E：陸面過程モデル2LM（Two Layers Model）∑
N₁p（FT）－a（Ti＋FT）
N i＝₁ i₂

₂LM（Yamazaki et al. ₁₉₉₂, ₂₀₀₄; Yamazaki ₂₀₀₁）は，（B₃）

キャノピー（植生）₂ 層構造を持つ陸面過程モデルである．

（B₄）

キャノピー上の気象要素（気温，風速，相対湿度，日射量，

付録 C：ブライアスキルスコア（Brier Skill Score）

次元の水・熱収支の計算を行う．葉の保水量にあたる，第＝BS’（FT）＋b（FT）
₂

ブライアスキルスコアは，（C₁）式に示すように，事象の気候学的な出現確率に対する，確率予報の有効性を示す

₂₀₂₂年 ₃ 月

下向き長波放射量，降水量）を入力し，地表面における ₁
k 層のキャノピー水分量方程式は，以下の（E₁）式に示す．
dMk
Ek＝Pk－Dk－ （₀≤Mk≤Mxk；k＝₁,₂）
dt
ρ

（E₁）
17

148

気象庁全球週間アンサンブル予報のダウンスケールデータを用いた相対湿度および葉面濡れの確率予報実験と検証

記号はそれぞれ，Mk：キャノピー水分量，Mxk：キャノ

記号はそれぞれ，PAI：植物面積指数，Prk：第 k 層上端

ピー最大水分量，Pk：遮断降水，Dk：水捌け（キャノピーに達した降水量，Δt：タイムステップ，ρa：空気密度，a：

超過水分量），Ek：遮断蒸発，ρ：水の密度である．（E₁）

植物面積密度（＝PAI/δ，δ：crown space の厚さ），ch：

式右辺の ₃ 項は，以下の（E₂）～（E₄）式で表され，（E₄）

顕熱輸送係数，δk：キャノピー厚さ，Uk：風速，Tck：キャ式の Ekは正で蒸発，負で結露を示す．

ノピー温度，qsat（Tck）：飽和比湿，qk：比湿である．
イネのパラメーターは，水田における観測（Yamazaki et

⎧
Mk ⎞
⎧
Pk＝ ₁.₀－exp⎨－₀.₅PAI⎞⎨ ×Prk （E₂）
⎠ ₁.₀－ Mxk ⎠
⎩
⎩
k

Ek＝ρa

k

k

k

k

k

せた．すなわち，PAI は₀.₆～₅.₀，キャノピー高さ h は
₀.₀₅～₀.₉₀m，幹部（trunk space）はキャノピー高さ h の⎧M －Mx ，（M ＞Mx ）Δt⎩ ₀ ，（M ≤Mx ）Dk＝⎨

al. ₁₉₉₂）に基づき，₆ 月 ₁ 日から ₈ 月₃₁日にかけて変化さ（E₃）

₀.₁倍とした．また，タイムステップΔt は₁₅₀秒とし，葉面保水量等の陸面予報変数を ₁ 時間ごとに出力した．

Mk
ac δ U［q （Tck）－qk］
Mxk h k k sat⎞q （Tc ）＞q のとき ₀≤ Mx ≤₁，⎞
⎠ q （Tc ）＜q のとき MxM ＝₁ ⎠
sat

k

sat

Mk

k

k

k

k

k

（E₄）

k

A Probabilistic Forecast Experiment and Its Verification for Relative Humidity and Leaf
Wetness with Downscaling Data of One‒Week Ensemble Prediction System of the Japan
Meteorological Agency
Sho IKEDA＊1, Takeshi YAMAZAKI＊2,
Toshiki IWASAKI＊2, Shin FUKUI＊2,
Hiromitsu KANNO＊3 and Sayuri OKUBO＊4（Corresponding author）Graduate School of Science, Tohoku University（Present affiliation: Sendai
Regional Headquarters of the Japan Meteorological Agency, 1‒3‒15, Gorin, Miyagino‒ku, Sendai‒shi,
Miyagi 983‒0842, Japan）.
E‒mail: sho.ikeda@met.kishou.go.jp＊2
Graduate School of Science, Tohoku University.
＊3
NARO Institute for Agro‒Environmental Sciences.
＊4
NARO Tohoku Agricultural Research Center.
＊1（Received 30 May 2019; Accepted 22 October 2021）

18〝天気〞 ₆₉．₃．