Low Temperature Science

低温科学2019 Vol. 77
ISSN 1880 -7593

陸面と大気の相互作用

北海道大学 低温科学研究所 編
Edited by Institute of Low Temperature Science,
Hokkaido Universityはじめに地球の気候システムは，大気，海洋，陸面，生物，雪氷などの要素から構成され，それぞれの要素が互いに影響を及ぼし合いながら変動を続ける相互作用系をなしている．その変動は，太陽放射の変動などの外的要因に対する各要素の第一次的な応答と，それにともなう各要素間のフィードバックが重なることで生じるため，現在の気候の成り立ちはもとより，過去に起こった気候変動の解明，今後に起こるであろう気候変化の的確な見通しのために，各要素間の相互作用に対する理解が重要である．
中でも陸面は，気候システムの中で最も大きな多様性をもつ要素である．陸面上には，降水，温度，日射などの気候や大気の状態に応じて，裸地・植生・雪氷といった，地域に特有な地表面の状態が形成され，その反面，それぞれの地表面状態（アルベド，粗度，水分，熱慣性など）の違いに応じた，異なる影響を大気に対して及ぼしている．また，都市や農耕地など，人為活動による改変を強く受けた領域が少なからず存在しているのも陸面の特徴の一つである．それらの領域では，都市域における建築物や人工排熱，農耕地における植栽や水分管理などのような，人為的な操作によって地表面の熱・水・物質収支が大きく左右されるため，自然の地表面とは異なる影響を大気に及ぼす．一方，都市や農耕地
においては，生活や生産の環境を良好に保つために，地表付近の微気象や，土壌中の水や温度などの条件を適切に維持・管理することが求められ，まさに地表と大気の相互作用過程に関する正確な理解に基づいた実践が必要とされている．
本特集は，森林，都市，農耕地等を含む陸面と大気の相互作用過程に関わる研究において，気象，地球化学，水文，地理，都市工学，農業などの分野でそれぞれ活躍されている
方々に，最近の研究成果を取り入れた解説論文を執筆して頂き，分野を横断する解説集として取りまとめたものである．陸面状態の違いはもとより，数 cm～数 1,000 km にわたる空間スケールの異なる過程を対象とした，基礎研究から応用までを包含する内容になっている．これらの解説論文が，陸面と大気の相互作用に関わる分野横断的な研究の発展に資することになれば望外の喜びである．
最後に，本巻の刊行にあたり，論文を執筆して下さったすべての著者と論文の審査を引き受けて下さったすべての査読者に，この場をお借りして御礼申し上げる．
「低温科学」第 77 巻編集委員会
渡辺

力（北大

低温研)

桑形恒男（農研機構

農環研)

川島正行（北大

低温研)

下山

低温研)

宏（北大

目次
はじめに
A Literature Review on Vegetation-Atmosphere Interaction Research for Carbon Cycle andEnergy Balance in Terrestrial Ecosystems

Hiroki Ikawa

1

冷温帯林の森林植生に由来する大気エアロゾルと雲粒生成への影響

宮﨑 雄三

17

安定同位体を用いた森林生態系における炭素循環の解明

村山 昌平

27

積雪域に大雨が降った時の雪氷水文現象

石井 吉之

41

地表面と永久凍土面の年平均温度の違い ― 年平均気温・地表面温度が氷点下でなくても永久凍土は存在する ―総観気象と大気-陸面相互作用

曽根 敏雄，斉藤 和之

49

佐藤 友徳，中村 哲，エルデンバト エンフバト，寺村 大輝

61

寒気吹き出し時に東京都市域で発生する大気下層の乱気流の数値実験

川島 正行

71

渡辺 力，下山 宏

79

菅原 広史，山野 満男，萩島 理，成田 健一

87

都市大気境界層の大規模計算が示す多スケール間の流れの相互作用

稲垣 厚至

97

大気-陸面相互作用における農耕地の影響とそのモデル化

小野 圭介

105

農耕地における地表面交換係数

石田 祐宣

117

桑形 恒男，伊川 浩樹，丸山 篤志，小野 圭介，吉本 真由美，石田 祐宣，渡辺 力

125

相互作用の担い手─接地層乱流の空間構造を探る
都市域における熱輸送

水田群落微気象モデルの概要と農学分野への応用

高度な農地水管理のための水田水温シミュレーション

丸山 篤志，石田 祐宣，桑形 恒男，渡辺 力

137

低温科学 77 （2019） 1-15
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 1

A Literature Review on Vegetation-Atmosphere
Interaction Research for Carbon Cycle andEnergy Balance in Terrestrial Ecosystems
Hiroki Ikawa1
Received 8 November 2018 and accepted 11 December 2018

It is known that the physical and biological processes that occur at the surface of terrestrial vegetation interact
with the atmosphere. While research tends to focus on either the impact of the atmospheric processes on theecosystem or vice versa, there is a profound need to study ecosystem processes in the vegetation surface-atmosphere
coupled system. This paper aims to review a certain subject matter where mutual influences between vegetation andatmosphere are expected with respect to carbon cycle and energy balance to better understand this need toinvestigate this coupled system. Finally, derivations of basic equations for a clear-sky one-dimensional (1D) planetary
boundary layer (PBL) model and a regional atmospheric model are introduced as they are useful tools to investigate theinteractions between vegetation and the atmosphere.

熱や CO2 の輸送を介した植生-大気境界層の相互作用に関する研究動向
伊川 浩樹1)
陸域生態系の物理・生物的なプロセスが大気のプロセスと相互作用を持つことはよく知られている．
一般的に個々の研究は，大気が生態系の植生に与える影響，もしくは植生が大気側へ与える影響のど
ちらかに特化することが多い．一方で，大気と生態系を一つの系とみなす研究は昔から重要視はされているが，そのような研究は未だに発展途上である．本レポートで，陸域生態系の炭素循環とエネル
ギー収支に関して，大気との相互作用を考慮することが重要であると考える，いくつかのテーマに対する文献調査をおこなった．さらに、植生─大気相互作用を研究する上で有用なツールである，一次
元の大気境界層モデルと領域気象モデルの風速場に関する，基本的な式の導き方について紹介する．
キーワード：植生─大気相互作用，水循環，気候変動，土地利用，雲の生成
Vegetation-atmosphere interaction, Hydrological cycle, Climate change, Land use distribution, Cloudformation

1. Background

Richardsonʼs original scheme of stomatal resistance, but
significant advances have been made in the field of land-More than two decades ago, Entekhabi (1995) wrote

atmosphere interaction. Vegetation-atmosphere inter-in his review article that scientists still use Lewis F.

action research has gained an increasing amount of

連絡先
伊川 浩樹
農研機構・農業環境変動研究センター〒305-8684 茨城県つくば市観音台 3-1-3
Tel. 029-838-8239

e-mail：hirokiikawa@affrc.go.jp⚑) 農研機構・農業環境変動研究センター
Institute for Agro-Environmental Sciences, National
Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba,
Japan

2

伊川 浩樹

attention in the past few decades to link ecosystem andenvironment studies with different spatial and temporal

2. Hydrological Cycle

scales. For example, a received energy on Earthʼs

Water flows continuously among different reser-

surface is distributed to sensible and latent heat fluxes

voirs on Earthʼs surface and in the atmosphere, whereasthat in turn heat or moisten the planetary boundarywater flow and the state of each reservoir are strongly

layer (PBL). Furthermore, a sensible heat flux (moreinterrelated to each other and influenced by the local

accurately buoyancy flux) modifies the PBL height,

energy balance. When estimating evapotranspiration

which affects the budget of heat, vapor, and other gases

from the land surface, not only the moisture status of thein the atmosphere that in turn regulates surface fluxes.

vegetation surface, but also the net impacts on the

These studies have proved that more appropriate

humidity level in the atmosphere and the resultant

boundary conditions must be considered, namely, the topchange in the partition of net radiation must beof the PBL rather than the interface between theconsidered.

atmosphere and vegetation (Margulis and Entekhabi,

Sensitivity analysis with relatively simple land

2001a). Here, I define a coupled system as an integrated

surface and atmospheric models has successfully identi-

system where the atmosphere and an ecosystemfied a number of unique hydrological processes.

interact. Nonetheless, it is useful to assume a simple

Margulis and Entekhabi (2001b) developed an adjoint

system for investigating each process within theframework for a simple land surface and boundary layerboundary layer. Therefore, a majority of recent studies

model. This adjoint framework is useful in efficiently

still implicitly rely on the assumption of an uncoupled

identifying the sensitivities of state variables (e. g.,system where the atmospheric and ecosystem processes

evapotranspiration) to both temporally fixed and variableoccur separately. The difficulty of investigating theparameters and their pathways, which are the compo-

coupled system in an individual study has been anents of the net effect. With the developed adjoint

significant challenge in the advancement of vegetation-model, a sensitivity analysis has been conducted foratmosphere interaction research. In this paper, I aim tolatent and sensible heat fluxes with and without

review a certain subject matter where mutual influences

accounting for boundary layer feedback (Margulis andbetween the atmospheric forcing and vegetation feed-

Entekhabi, 2001a). Their sensitivity demonstrated thatback are evident. By so doing, I hope to betterthe results were clearly different between the coupledunderstand the importance of investigating vegetation-and the uncoupled cases. Specifically, the net effects ofatmosphere interactions in coupled systems in futurea perturbation on the canopy temperature and groundresearch. Note that from a perspective of the land

temperature were dampened when feedbacks to thesurface, I use forcing as an atmospheric effect on

atmosphere was considered. They noted, however, thatvegetation and feedback as vegetation and entrainment

it is still challenging to obtain a clear consensus

effects on the PBL. Our knowledge constrains thisregarding the important parameters that control thesubject matter review to ecosystem- and regional-scale

feedback loops based on case studies.

studies on energy balance and carbon dioxide (CO2) in

A combination of the Penman-Monteith equationterrestrial ecosystems. It is important to note thatand an atmospheric PBL model (e.g., McNaughton andrelevant and important studies have also been conducted

Spriggs, 1986), is one of the simplest modeling ap-

at the global scale (Manabe and Wetherald, 1967; Saito etproaches used to investigate vegetation-atmosphereal., 2004). Marine systems also affect the atmosphereinteractions. van Heerwaarden et al. (2010) quantita-

over the land (Sato and Sugimoto, 2013), and other trace

tively analyzed forcing and feedback effects on thegases and volatile organic compounds (e.g., Miyazaki etdiurnal patterns of evapotranspiration in two contrastingal., 2016; Mochizuki et al., 2015; Vilà-Guerau de Arellano

temperature environments. A single time derivative

et al., 2011) are also important considerations inequation of the Penman-Monteith equation coupled withvegetation-atmosphere research.

the PBL model was employed. Thus, the sensitivity ofthe dependent variable (e.g., evapotranspiration) to each

Review on Vegetation-Atmosphere Interaction Research

independent variable in the equation can be evaluated by
the ratios of their derivatives with respect to time.

3

3. Climate Change

Their model simulations showed that even though theAccording to the classical theory of ecologicaltotal effect of boundary layer feedback (temperature andresearch (e. g., Connell and Sousa, 1983), when the

moisture fluxes from the land surface and entrainment)

intensity of perturbation exceeds a certain threshold in a

was similar between the two environments, the effect ofparticular ecosystem, an alternative stable state, if it

adding or removing moisture had a more significant

exists, appears as the integrative results of different

effect in cooler environments compared to the effect inprocesses across the atmosphere and biosphere. It is,warmer environments, which is reasonable according totherefore, important to understand the processes that

the Clausius-Clapeyron relationship.

are often overlooked owing to other competing factors in

Similar model-based approaches in the frameworkorder to accurately understand the future trajectory ofof a regional atmospheric model have been conducted by

the vegetation-atmosphere coupled system under chang-Santanello and his colleagues (Santanello et al., 2015,

ing climate conditions.

2013, 2011, 2009, 2007). Santanello et al. (2013) eval-

One example where an alternative stable state likely

uated the performance of the NASA Unified Weather

occurs under climate change as the result of changing

Research and Forecasting model (NU-WRF; Peters-

equilibrium among competing factors can be seen in the

Lidard et al., 2015) by coupling three land surface modelcase of different species compositions with different(LSM) schemes and three PBL schemes plus offline LSM

interactions with the atmosphere (Baldocchi et al., 2000;

spin-ups (nine combinations) during dry and wet

Ikawa et al., 2015; Kobayashi et al., 2018; Nagano et al.,conditions in the southern Great Plains region of the

2018; Tsuyuzaki et al., 2008). Eddy covariance is a

United States. NU-WRF was run with a high spatial (～1popular technique that is used to quantitatively under-km) and temporal (～5 s) resolution for one week withstand ecosystem responses to the environment. With

LSMs spun up offline to provide initial land surface

the aid of ecosystem models, eddy covariance data haveconditions. Santanello et al. (2013) compared surface

been utilized to delineate a particular process thatheat fluxes (sensible, latent, and ground heat fluxes), aircontributes to surface fluxes (Katul and Albertson, 1999;

temperature, humidity, PBL height, and the lifting

Lai et al., 2002; Ono et al., 2013; Ueyama et al., 2016).

condensation level (LCL) deficit across the various

Carbon and oxygen isotope techniques can also be usedsimulations and observations.

to understand the role of different ecosystem compo-

Their results included the following:nents (e.g., Murayama et al., 2010; Wei et al., 2017, 2015).

・Surface heat fluxes varied more with the choice of
LSM than with the PBL schemes.

Eddy covariance can also be useful for targeting aparticular ecosystem composition (e. g., forest under-・The difference in the surface heat fluxes between

story) (Baldocchi et al., 2000; Black et al., 1996; Falk et al.,the coupled and the offline models was greater

2005; Helbig et al., 2016; Iida et al., 2009; Ikawa et al.,during wet regimes because shortwave radiation

2015).

was overestimated owing to the inadequate representation of cloud formation.

Ikawa et al. (2015), for example, conducted eddy
covariance flux measurements for a sporadic black・Both LSM and PBL schemes impacted the air

spruce forest in Alaskaʼs interior (Fig. 1) as well as thetemperature, humidity, and LCL deficit, but theunderstory compartment, which accounts for more than

impact of the PBL was greater during wet regimes.

half of the areal fraction estimated by a flux footprint

・Model outputs such as reanalysis data are useful for

analysis. The major findings included the following: (1)investigating land-atmosphere interactions.

the understory contributed to about half (40-80%) of theecosystem CO2 fluxes and an even greater fraction(50-98%) of surface energy fluxes and (2) the ecosystem
and understory fluxes exhibited different responses tovapor pressure deficit. The results suggest that the伊川 浩樹

4

(a)

(b)

Fig. 1. Eddy covariance systems (Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, International Arctic Research Centersupersite, registered as US-Prr in FLUXNET) in a sporadic black spruce site (Ikawa et al., 2015; Nakai et al., 2013; Suzuki et al.,2015) for the ecosystem (a) and for the understory (b).

understory with the current species composition may be

the wetland compared to the mixed boreal forest. The

more vulnerable to extreme wet or dry conditions thansimulation also indicated that the greatest cooling effectblack spruce trees, at least in the short term (e. g., a

was simulated during the snow cover period, likely

season).

because the high albedo resulted in a low sensible heat

Similarly, Helbig et al. (2016) conducted an eddy

flux. They noted that their simulation was limited

covariance measurement for a landscape of a jack pine

because the feedback effects to the atmosphere on theforest in southern Taiga in Canada and for a permafrost-

surface fluxes were not considered.

free wetland, which has been expanding in the forest.
Their observations indicated that the wetland exhibiteda higher albedo in the snow cover season, a greater latent

4. Land Use Distribution: Irrigated Fields

heat flux, and a lower sensible heat flux compared to theLand use distribution and its impact on thelandscape. They further investigated the potential

atmospheric environment have been investigated in theimpact of the conversion of a mixed boreal forest to acontext of land management, environmental change, andhomogeneous wetland on the potential temperature andthe combination of the two (Baldocchi and Ma, 2013;

water vapor in the PBL using a clear-sky PBL model

Baldocchi et al., 2016; Bonan et al., 1992; Hemes et al.,(McNaughton and Spriggs, 1986). They utilized ob-

2018; Law et al., 2018). Aside from greenhouse gas

served surface fluxes as the boundary conditions of theeffects, the atmospheric impacts of a vegetation surface

model, and the model simulations indicated that theare primarily determined by the surface heat fluxes

potential air temperature was lower, the water vapor(Santanello et al., 2013). However, the partition ofpressure was greater, and the PBL height was lower forenergy and its atmospheric impact are complex. For

Review on Vegetation-Atmosphere Interaction Research

5Fig. 2. Mase Rice Paddy Site, one of the oldest continuous eddy covariance sites in Japan.

example, increasing the aerodynamic conductancerice paddy fields (Dong et al., 2016; Kuwagata et al., 2014;

generally lowers the Bowen ratio, resulting in a cooling

Yokohari et al., 2001). However, Chen and Jeong (2018)

effect (Hemes et al., 2018; Chapter 6 in Kondo, 1994); on

reported that the average daily air temperature was

the other hand, a high rate of heat transfer could warm

higher in the irrigated areas compared to nonirrigated

the atmosphere when the availability of moisture isones during the dry seasons on the North China Plain

limited (Baldocchi and Ma, 2013; Chapter 6 in Kondo,

owing to warm temperatures at night.

1994). A cooler (warmer) land surface does not

The spatial distribution of air temperature andnecessarily indicate a cooling (warming) effect on thehumidity near agricultural fields and other land uses

atmosphere, and the mixing between the surface and thehave been reported in Japan (Kuwagata et al., 2018, 2014;

atmosphere must be considered (e.g., Okada et al., 2014).

Oue et al., 1994; Sakakibara et al., 2006; Yokohari et al.,The partition of energy and its impact on the2001). One of the important uses of such information is

atmosphere in the context of land use distribution havein the evaluation of whether and to what extent publicly

been investigated for irrigated agricultural fields. The

available data from local meteorological stations are

impacts of irrigated fields on the atmosphere have long

useful for agricultural management. With a meteoro-

been recognized (Holmes, 1970). In particular, rice

logical data set obtained from one of the meteorological

paddy fields distribute a large fraction of the received

stations of the Japan Meteorological Agency (JMA) andenergy to evapotranspiration instead of a sensible heatfrom an adjacent crop field in the city of Kumagaya

flux (e. g., Ikawa et al., 2017). Ikawa et al. (2017)(known for its high temperature in summer), Kuwagata

estimated the fraction of latent heat flux in net radiation

et al. (2014) compared air temperature between the two

to be 0.73 on average for 13 crop seasons on the basis ofsites for three years. The result revealed that air

the data collected at the Mase Rice Paddy Site, one of thetemperature in the rice paddy field was lower than that

oldest continuous eddy covariance sites in Japan (Fig. 2)

at the JMA site, and the difference was more pronounced(Iwata et al., 2018; Mano et al., 2007; Miyata et al., 2005;

in the daily maximum temperature (＞1°C) when solar

Ono et al., 2015, 2013, 2008; Saito et al., 2005). Low airradiation was high compared to the daily minimum

temperatures are, therefore, often recorded in areas neartemperature. Interestingly, the air temperature differ-伊川 浩樹6

ence between the JMA site and a nearby forest in

Yoshida et al. (2012) simulated rice crop yields under

Kumagaya was known to be more pronounced in thedecreasing rice paddy field areas for two decades (1987-

daily minimum value than in the maximum value.

2006) for the island of Shikoku in Japan with a rice

Different local effects other than vegetation difference

growth model (Iizumi et al., 2009) and a nonhydrostatic

between the rice paddy field and the forest were notregional atmospheric model (Saito et al., 2007). Their

ruled out for a reason of the temperature difference

simulation suggests that air temperature increased morecompared to the JMA site; however, these resultsin the grid cells dominated by rice paddy fields thansuggested that plant function types play an importantothers by five times owing to the decrease in the fractionrole in determining the meteorological conditions overof the area of rice paddy fields. The daily maximum air

vegetation fields.

temperature in the farm lands increased more than the

Kuwagata et al. (2018) further continued their study

daily minimum air temperature over the simulationand compared the air temperature and vapor pressure

period. The resultant decrease in the rice yield was

between a rice paddy field and another JMA site in the

0.27% (1,196t of rice production), which was likely due tocity of Tsukuba, where surface energy flux data were

the shortened growth period with a smaller amount ofavailable. Their main findings included the following:

total absorption of solar radiation. They also indicated(1) air temperature was lower in the rice paddy field thanthat their crop growth model and the regional modelat the JMA site, and the difference was primarily

were driven separately and suggested that considering

explained by the sensible heat flux; (2) the vapor

the fully coupled system with an accurate evaluation ofpressure was higher in the rice paddy field than at thethe latent heat flux would improve their model

JMA site, and the difference was primarily explained bysimulations.

the latent heat flux; and (3) the daily minimum

Even among irrigated agricultural lands, differences

temperature difference in the fallow season was likely

in crop types and varieties alter the interaction between

related to radiative cooling.

vegetation and the environment (Ikawa et al., 2018; Le et

For agriculture, consideration of the vegetation-al., 2011). Based on the results of the Tsukuba free-air

atmosphere coupled system is particularly important forCO2 enrichment experiment (Hasegawa et al., 2016;

estimating the plant body temperature. Yoshimoto etNakamura et al., 2012), Ikawa et al. (2018) estimated2al. (2011) constructed an energy balance model (IMevapotranspiration for a high-yielding rice cultivar

PACT) to estimate the panicle temperature of rice plants(Takanari) and a commonly grown cultivar (Koshihikari)in the region of Kanto in Japan. The model wasunder changing atmospheric CO2 concentrations using

performed for the year 2007 when unusually high airan LSM that consisted of submodels for photosynthesis

temperatures were recorded with the atmospheric(de Pury and Farquhar, 1997) and energy balance

forcing data estimated from a regional atmospheric(Maruyama and Kuwagata, 2010; Maruyama et al., 2017;

model with the model biases corrected using the data

Watanabe, 1994). Our primary finding was thatobtained from local meteorological stations. They

Takanari had 4-5% greater evapotranspiration than that

demonstrated that the panicle temperature was a betterof Koshihikari, but the increase was countered by anindicator for heat-induced spikelet sterility than the air

increase in CO2 expected in 50 years. We further

temperature. Although the atmospheric forcing data

coupled the LSM with the clear-sky PBL model

used in this study may not perfectly represent the(McNaughton and Spriggs, 1986), which simulates thecondition of agricultural fields, this study successfully

PBL height and mean scalar quantity (e.g., temperature,demonstrated the importance of estimating the thermal

humidity, and CO2) in the PBL. These parameters

environment of plant canopy by considering the energy

estimated by the PBL model were fed in the LSM, andexchange between the atmosphere and vegetation andsurface fluxes by the LSM were used for the PBL model.

not solely by air temperature.

The computation was made by an explicit numerical

The integrative effects of atmospheric forcing andmethod with a small time step (1 min). The model

land surface feedback ultimately affect crop production.

results suggested that the change in the cultivars or theReview on Vegetation-Atmosphere Interaction Research

7Fig. 3. Simulated potential air temperature in the PBL (a) and canopy temperature (b) in the
hypothetical cases when Koshihikari or Takanari was extensively grown under the current CO2
concentration (390 mol mol-1) or atmospheric CO2 concentrations elevated by 200 mol mol-1(eCO2). The figure was redrawn from the data in the research by Ikawa et al. (2018).

CO2 conditions has a clear impact on the canopy
temperature and air temperature in the PBL (Fig. 3).
Topography and aerodynamic roughness modulate

5. Cloud Formation and Surface Energy
Partitioning

vegetation-land interactions at an extensive spatial scale.

The net available radiation that a land surface

With a hydrostatic mesoscale atmosphere model, whichecosystem receives is redistributed to sensible and latent

was developed by Kimura and Arakawa (1983),

heat fluxes. These fluxes, in turn, play a key role in

Watanabe and Shimoyama (2015) simulated wind vectors

determining the turbulence in the atmospheric boundary

over the Kanto Plain in Japan. The model simulation

layer, as well as the formation and characteristics of

successfully regenerated a wind convergence near theboundary layer clouds. Moderate levels of cloudcity. However, the model did not simulate the windshading may increase photosynthesis in some plants by

convergence when the same aerodynamic roughness

increasing the diffuse radiation (Freedman et al., 2001;

was assigned for all land types. The value of such a

Mercado et al., 2009; Pedruzo-Bagazgoitia et al., 2017).

mesoscale model is used as a tool to implement a control

The cloud shading determined by the cloud optical depth

experiment over a large spatial scale. Watanabe andhas nonlinear effects on surface fluxes and, therefore,

Shimoyama (2015) further conducted a numericalecosystem feedback to the atmosphere.

experiment by hypothetically reducing the capacity of

The majority of the advancements in cloud-evapotranspiration from the forest by half. One of thevegetation interactions have been accomplished using

most noteworthy results of the hypothetical simulation is

the large-eddy simulation technique (Horn et al., 2015;that basins displayed a particular increase in air

Vilà-Guerau de Arellano et al., 2014). In their seminal

temperature despite the absence of forests. The

work, Vilà-Guerau de Arellano et al. (2014) performed aincreased sensible heat flux in the mountains thatsystematic numerical simulation to investigate how

surround the basins enhanced the valley breeze during

cloud shading affects energy partitioning of C3 and C4

the daytime. The valley breeze was compensated byplants and in return affects cloud formation under two

the subsidence, which supplies adiabatically warmed air

competing factors (namely, the higher (lower) theover the basin.

buoyancy surface flux, the higher (lower) the convection,and the lower (higher) the evapotranspiration). A
particular emphasis was also placed on analyzing theshort time behaviors of stomatal conductance according
to the meta-analysis reported by Vico et al. (2011) and伊川 浩樹

8

how to mimic the perturbations of evapotranspiration

effect caused by evapotranspiration. Despite the dry-measured by the scintillometer technique (van Kesteren

ing air in the PBL, the effect of increased humidity

et al., 2013). Sikma et al. (2017) further elaborated on

outweighed and formed clouds as the PBL developed.

this work by reporting that the pattern of such cloud

They estimated the ratio of entrainment to surface flux

formation depends on the atmospheric structure, whichof water vapor to be 1. 57. Davis et al. (1997) also

was primarily determined by background wind speeds.

displayed an image of the cross section of the aerosol-

Vegetation-atmosphere interactions and the resul-laden PBL height, which provides us a visual sense of thetant cloud formation also interplay with climate change.

PBL top characterized by the entrainment air andIn a model simulation study, Vilà-Guerau de Arellano etconvective cells.

al. (2012) suggested that elevated CO2 decreases

Upper atmospheric processes also affect the CO2

evapotranspiration via stomatal closure, which nega-budget. Combe et al. (2015) compared the performan-

tively affects cloud formation.

ces of two coupled land surface and atmosphere models

Synoptic-scale meteorology also interacts with theand used the one with a better agreement withland surface and affects cloud formation. On the basis

observations to perform a sensitivity analysis of subsi-of the simulation over an idealized terrain using a two-dence and soil moisture with respect to meteorologicaldimensional (2D) cloud-resolving model (Ogura andvariables, intrinsic water use efficiency (intrinsic WUE,

Yoshizaki, 1988), Shinoda and Uyeda (2002) demon-

ratio of photosynthesis and stomatal conductance), andstrated that rice paddy fields in eastern China supply

evaporation fraction (EF). The sensitivity analysis wasadditional water vapor to the wet monsoon and generate

performed by either increasing subsidence or decreasing

shallow convective clouds. Shallow convective clouds

soil moisture, both of which are characteristics of afurther supply the moist to the troposphere, resulting indrought period in the study region. Their findings

a condition that inhibits evaporation cooling of upliftedshowed that both changes in subsidence and soil

air and favors the formation of deep convective clouds.

moisture had a similar level of impact on the EF and
WUE in the short term (one day). In the case of

6. Upper-Atmosphere Processeschanged subsidence, the atmospheric CO2 concentrations within the boundary layer were strongly modu-

I mentioned earlier that the top of the PBL is anlated by a decrease in the height of the boundary layer.

appropriate boundary condition that must be considered

Based on these results, they emphasized the importancefor vegetation-atmosphere interaction research. It isof the upper-atmosphere processes in the vegetation-

important to be aware of how sensitive the processes

atmosphere system. They also added an insightful

within the PBL are to the prescribed boundary

discussion that although day-to-day variations of boun-conditions in the upper atmosphere.

dary layer growth and entrainment are less important

Based on eddy covariance measurements on thefrom an atmospheric state perspective, these processes

land surface and from aircraft (Electra) within thecan be important for a specific period of crop develop-

daytime PBL over boreal forests with the framework ofment when plants are sensitive to heat and water

the Boreal Ecosystem-Atmosphere Study (BOREAS)

stresses.

(Sellers et al., 1997), Davis et al. (1997) reported flux

difference of) fluxes measurements at two levels spaced

7. Clear-Sky 1D Planetary Boundary
Model as a Tool to Analyze Vegetation
─ Atmosphere Interactions

over a significant fraction of the convective boundary

One of the difficulties in vegetation-atmospherelayer.” One of their findings was that the flux divergenceinteractions is that it is often not possible to obtainof water vapor was positive throughout the day, which

information on all relevant processes based on observa-

indicates that the drying effect of the entrainment flux attion. Models are useful to estimate missing information

the top of the PBL was greater than the moistening

at best. Models are often useful in analyzing the impact

divergences for potential temperature and water vapor.
In their study, flux divergence was defined by “(theReview on Vegetation-Atmosphere Interaction Researchof each process on the overall picture of vegetation-

9(ws). Equation (2) is, therefore, rewritten as

atmosphere interactions.

􀀨 􂈒􀀩The mixed-layer theory is one of the most powerful

􎜁

􀀽

􂈒

􎜑􂈒

(4)

tools used to investigate vegetation-atmosphere interac-

Under an ideal condition with a constant jump between

tions, and the theory is utilized in the aforementioned

the boundary layer and the entrainment (ce－cm = const.)

PBL models. Although its application is mostly limited

and no mean vertical velocity (ws = 0), combining Eqs. (1)to 1D conditions with a developed PBL, it makes itand (4) yields

possible to relate land surface processes to the state of
the PBL with simple formulations (Baldocchi and Ma,

􀀽

􎜀

􎜐

(5)

2013; Combe et al., 2015; Helbig et al., 2016; Ikawa et al.,2018; van Heerwaarden et al., 2010). Equations associ-Equation (1) is then reduced toated with the PBL model based on the mixed-layer
theory were developed in the period from 1960 to 1980
(McNaughton

andSpriggs,

1986;

Tennekes

􀀽

􎜀

􎜐

(6)

and

Driedonks, 1981). Here, I introduce basic equations

Ikawa et al. (2018) used Eq. (6) for virtual potential

used in a clear-sky PBL model (McNaughton and Spriggs,

temperature, the mixing ratio of water vapor, and the1986).

mixing ratio of CO2 concentration, whereas Eq. (5) was

A budget equation of a scalar (c) (e.g., temperature,used for virtual potential temperature, assuming that thehumidity, and CO2) averaged over the mixed-layer (cm)entrainment fluxes were zero andcan be written after the Reynolds decomposition as

potential temperature is 0.004 K m . For some details

follows:

and useful interpretations, I recommend Chapters 2 and
􀀽

􎜀

􎜐 􀀫􎜀

4 of Vilà-Guerau de Arellano et al. (2015) and Chapter 11􎜐(1)

where h is the boundary layer height (m),(unit ofscalar􂋅m s ) is a flux of c, and s and e denote the surface－1

and the entrainment, respectively. Here, the equation
relates the land surface process 􎜀of the virtual－1

􎜐 to cm in a very

simple way.

of Stull (1988).

8. Governing Equations for a Regional
Atmospheric Model
8.1 General Equations
Here, I introduce how governing equations often

When the land surface flux, 􎜀􎜐 , is provided either

used in a regional atmospheric model can be derived.

by observation or by an LSM, additional equations are

Starting with the conservation of momentum (e.g., Stull,

needed for 􎜀1988),

􎜐 and h. In order to obtain the equation

for h, the first derivative of the difference in c at the􀀫capping inversion (ce － cm) over time is introduced as

􀀽􂈒

􎨳

􀀫

􎨳

􂈒

􀀱

􀀫􀎽

􎨲
􎨲

(7)

where U (U, V, and W) is the wind vector on the cartesianfollows:
􀀨 􂈒

􀀩

􀀽

􂈒

(2)

coordinate (x, y, and z), g is the acceleration due to gravity(m s－2), fc is the Coriolis parameter,is the air density

The first term in the right-hand side (RHS) of Eq. (2) can(kg m ), P is the pressure (Pa = kg m－1 s－2),

be rewritten as

kinematic viscosity (m s ), is the Kronecker delta, and

－3

2

􂉈

􀀽

(3)

is the－1is the alternating unit tensor.
The Boussinesq approximation assumes that the air

where we is the entrainment velocity and is the verticaldensity varies linearly with temperature and that thegradient of ce (unit of scalar􂋅m－1). The entrainment

density variation is important only in the buoyancy term

velocity (we) is defined as the balance between the(see also Eqs. 17 and 18). With that assumption, Eq. (7)boundary growth (dh/dt) and the mean vertical velocity

can be expanded into mean and turbulent components:

伊川 浩樹10􎜀 􀀫 􎜐􀀫
􀀽􂈒

􎨳

􎨲

􀀫􀎽

􎜀 􀀫 􎜐

􎜢 􎜂 􎜒􎜲
􂈒hydrostatic assumption is still useful for a wide range of

􎜀 􀀫 􎜐
􀀫

􎨳

research questions with relatively easy computations􎜀 􀀫 􎜐􂈒

􎜀 􀀫 􎜐

􀀱

(8)

(Kimura and Arakawa, 1983; Kuwagata et al., 1994;
Watanabe and Shimoyama, 2015). For the z-component,
assuming a hydrostatic condition (

􎜀 􀀫 􎜐
􎨲

􀀱

is the virtual potential temperature (K).

where􀀽􂈒 􎨳 􀀫

􂈒

􎨳

􀀱

􀀫􀎽

􎨲

(9)

􂈒

smaller than the fifth term,
􀀽􂈒

􎨰

􎨰

􎜁􀀱􀀫 􎜑􎜡
􎨰

􂈒

􎨳

(16)

􀀯 􎨰􎜐 by Eq. (16)

􀀱

(10)

􂈒

􎜱􀀽􂈒 􎜁􀀱􀀫 􎜑

􀀫

􎨰

(17)

􎨰

is air density of average The Boussinesq approxima-tion neglects buoyancy

􀀫

􎨳

􎜱􀀽􂈒

􀀫

yields􎨲Assuming that the fourth term in the RHS is much

􀀫

),

􀀽􂈒

Rearranging and multiplying 􀀽 􎨰􎜀􀀱􀀫The Reynolds average yields
􀀫

􎜡

􀀽

􀀯

􀀯 􎨰􀀽􂈒

􀀯 􎨰 in the LHS and assumes

􀀯 . Therefore,􎜡􀀫

I rewrite the third term of the RHS in Eq. (10),

􎜱

􀀽􂈒 􀀱􂈒

(18)

introducing the spatiotemporally averaged potential

For each x-, y-, and z-component, Eq. (15) with thetemperature ( ) and the Exner function ( 􂉡 􀀯 􀀽hydrostatic assumption can be written as

􎜀 􀀯

􎜐

􎨰

􎨯

). T is air temperature (K), P0 is reference

pressure (=1000 hPa), R is the gas constant of dry air(J kg－1 K－1), and Cp is the specific heat at constantpressure (J kg－1 K－1). The average air density ( 0) andaverage Exner function ( ) vary vertically as

􀀫
􀀫

􀀫

􀀫

􀀽

􂈒

􀀫

􀀫

􀀽􂈒

􂈒

􀀽􂈒

with respect to P yields
􀀽

􎨰

􎜁 􎜑

􎸒􎨱

􀀽

􎨰

􎜁 􎜑 􎜁 􎜑
􎨰

􎨰

􎨰

􀀽
􀀽

9. Final Remark
􀀽

(12)

􀀯

and substituting Eq. (12)􀀯 􀀽

into the third term of the RHS in Eq. (10) yields
􀀱

􎨲

(11)

Rearranging Eq. (11),Using 􀀱􀀯 􀀽

􂈒
(19)

=

0

P0/(RT0) (T0≈ －zg/Cp) and =T0/ . Taking a derivative of􂈒􀀽

influences between vegetation and atmospheric forcing
are evident. Vegetation-atmosphere coupled models

(13)

􀀽

In this work, I reviewed certain topics where mutual

have been implemented in the area of hydrological cycles(Margulis and Entekhabi, 2001a; Santanello et al., 2013;

Here, I indicate departures from the reference point by

van Heerwaarden et al., 2010), and these works havedep. The RHS of Eq. (13) hence becomesdeveloped effective tools to investigate vegetation-

􀀽

􀀨 􀀫

􀀩

􎜡

􀀽

􎨳

􀀫

􎜱 (14)

Finally, Eq. (10) can be written as􀀫􀀽􂈒 􎨳 􀀫

􎨳􂈒􎜡􎨳

atmosphere interactions. However, a significant challenge still remains in disentangling the complex interactions beyond very limited conditions where model

􀀫

􎜱􂈒

(15)

simulations have been performed. It is evident thatclimate changes affect vegetation feedback to theatmosphere, particularly in sensitive areas, such as the

8.2 Hydrostatic Assumption

northern high latitudes (Helbig et al., 2016; Ikawa et al.,Although nonhydrostatic models are more common2015), and future investigations are anticipated toin recent atmospheric research (Saito et al., 2007), thequantitatively evaluate the magnitude of the changes inReview on Vegetation-Atmosphere Interaction Research11

the vegetation feedback in such sensitive areas under

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surface (Ikawa et al., 2018; Kuwagata et al., 2018, 2014;
Yoshida et al., 2012; Yoshimoto et al., 2011). Typically,
heterogeneous land surface characteristics make a fully
coupled model simulation challenging in these areas.
The continuous collection of meteorological and yielddata is important. Finally, a vegetation-atmosphere
coupled system is also influenced by the conditions at the
top of and synoptic meteorology beyond the PBL (Combeet al., 2015; Davis et al., 1997; Shinoda and Uyeda, 2002;
Sikma et al., 2017; Vilà-Guerau de Arellano et al., 2014).
A challenge still remains in the fact that the spatial
and temporal scales of observations for the atmosphere
are often much greater than those for the Earth surface,
and their representations are mismatched. The majority of recent studies on vegetation-atmosphere interaction

researchare,

therefore,

based

on

models.

However, our recent work suggests that buoyancy
surface flux is very sensitive to even slight changes inplant water use (Ikawa et al., 2018), and further
reinforcement of the current LSM based on observations
may be necessary in order to accurately evaluate theeffects of vegetation feedback to the atmosphere. Withous and heterogeneous conifer forest. Agric. For. Meteorol.,102, 187-206.

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冷温帯林の森林植生に由来する大気エアロゾルと雲粒生成への影響
宮﨑 雄三1)2018 年 11 月 21 日受付，2018 年 12 月 11 日受理

大気エアロゾル中の有機物は陸域生態系に巨大な自然発生源をもち，気候変動や生物地球化学的な炭素・窒素循環に深く関わる．特に森林生態系においては，エアロゾルを介した大気－植生間の相互作用の定量的理解が必要である．本稿では，気候変化に対する応答感度が高い冷温帯林での森林植生に由来する大気有機エアロゾルの起源，およびエアロゾルの気候影響の評価において重要な有機物の雲粒生成への影響に関し，筆者らが行ってきた観測研究の成果について解説する．

Atmospheric aerosols originated from cool-temperate forest vegetation and theireffects on the formation of cloud particles
Yuzo Miyazaki1
It is crucial to quantitatively understand the origin of biogenic organic aerosol in the atmosphere, because organics
in atmospheric aerosol particles are closely linked to climate impact of aerosol as well as biogeochemical cycle ofbioelements, such as nitrogen and carbon. Origin of natural organic aerosols and their effects on climate through theformation of cloud particles are discussed.
キーワード：大気エアロゾル，森林植生，有機物，雲生成
Atmospheric aerosol, Forest vegetation, Organic matter, Cloud formationの多くは，陸上生態系に由来していると考えられている．

1. はじめにしかし，温暖化など気候変化の影響を受けやすい寒冷域

大気に浮かぶ微粒子（エアロゾル）は，太陽の光を効において，生態系に由来する有機物の「種類」と「量」

果的に散乱・吸収することで気温の変化をもたらす．さの違いがエアロゾルや雲の生成に与える影響については

らに雲を構成する雲粒（個々の水滴や氷晶）ができる際未解明な点が多く，気候に影響する因子のなかで最も不の核（雲凝結核，Cloud Condensation Nuclei; CCN）とし確かなものの一つと考えられている．気候変動のメカニて働くことで，雲や雨の量，雨の降り方に影響を与える

ズムの解明において，生態系由来の大気エアロゾルによなど気候変動の重要な因子である．エアロゾルを構成す

る放射収支や雲・降水過程への影響をより正確に理解する成分の中で最大 80～90％の質量割合を占める有機物

ることは大きな課題として残されている．
生態系に由来する大気エアロゾルには，大気に放出さ

連絡先
宮﨑 雄三
北海道大学 低温科学研究所〒060-0819 札幌市北区北 19 条西 8 丁目
Tel. 011-706-7448
e-mail：yuzom@lowtem.hokudai.ac.jp⚑) 北海道大学 低温科学研究所
Institute of Low Temperature Science,
University, Sapporo, Japanれる揮発性有機化合物（Volatile Organic Compounds;
VOCs）を前駆体として生成する生物起源二次有機エア
ロゾル（Biogenic Secondary Organic Aerosol; BSOA）が含まれる．Hallquist et al.（2009）による見積もりでは，炭素換算で有機エアロゾルの放出生成の半分を超える
88TgC yr－1が BSOA として供給されていると推定されHokkaidoており，BSOA は全球の有機エアロゾルの多くの割合を占めると考えられる．大きい存在量が推定される BSOA

宮﨑 雄三18の雲生成への影響を理解することは，陸上生態系と気候の生成量が増加する．その結果，大気の冷却効果が働くの相互作用（Kulmala et al., 2004）の視点を含め，近年のという負のフィードバックが，エアロゾルを介して陸上

地球温暖化や長期の気候変動を理解する上で重要であ

生態系と大気の間で働く可能性を示している（図 1）．

る．また，
大気エアロゾルは放出生成されるのみならず，

大気中において BVOCs の酸化反応等により生成され地表面への沈着過程を通して陸上生態系に汚染物質など

る BSOA は，極性の官能基をもつことから水溶性の有を負荷することで，生物地球化学的な循環に影響を及ぼ

機エアロゾルと密接に関係している．逆に言うと，有機す．この生物地球化学的なプロセスに伴うエアロゾルのエアロゾルがもつ「水への溶けやすさ」という化学的性

放射影響は，－0.5±0.4 Wm

もの放射強制力に匹敵

質は，官能基や分子構造を通して粒子の生成履歴を示しするという見積もりもなされている（Mahowald, 2011）．

ている．また，水（水蒸気）は普遍的に存在する大気成

陸域生態系の中でも，森林域は大気エアロゾルの重要分であり，粒子の化学的性質が凝結する水分量を決定づな発生源および消失源である．森林における植生の光合けるなど，エアロゾルの吸湿特性と密接に関係する．さ成と植物からの揮発性有機化合物の放出，及び有機物をらに近年では，エアロゾル中の「水」を媒体にした反応中心とするエアロゾル生成は密接に関連しており，大気が，BSOA 生成に重要な役割を果たすことが指摘されてと陸面の生物地球化学的な相互作用を考える上で重要ないる．したがって有機エアロゾルの水溶性特性は，そのプロセスである（図 1）．森林域の中でも，高緯度帯に広生成過程や化学・物理特性を理解する上で重要な指標でがる北方林は世界の森林の約三割を占めている．寒冷圏ある（宮﨑，2012）．

－2の森林植生活動は気温の変化に対する応答感度が高く，

雲凝結核の活性度を制御する主要な因子はエアロゾル

森林を中心とする自然起源のエアロゾルの数濃度は，寒粒子の水溶性と吸湿特性であり，これらは化学組成の関

冷圏の大気境界層内において気温の上昇に伴って増加す数である（McFiggans et al., 2006）．ここで，雲粒の生成ることが明らかになっている（Paasonen et al., 2013）．

ポテンシャルを示すパラメター は主に溶質濃度の大小

こ れ は 主 に，気 温 上 昇 に 伴 っ て 植 生 起 源 の VOCs

によるエアロゾル粒子の吸湿性の違いを表し，エアロゾ（Biogenic VOCs; BVOCs）の放出量が増大し，生成する

ルの雲凝結核活性への化学組成の影響を表現する

BSOA の数が増加するためである．これにより，雲凝結（Petters and Kreidenweis, 2007；持田，2014）．有機物と核として働くエアロゾルの数も増加し，結果として雲粒同様にエアロゾルの主要成分である硫酸塩は，雲凝結核

図 1：有機エアロゾルを介した森林生態系と大気の相互作用の模式図．
気温上昇に伴い森林生態系が有機化合物をより多く放出し，エアロゾル成長と雲粒子濃度を増大させることで放射バランスと森林生態系へ影響を与えるフィードバックを示す．

森林大気エアロゾルと雲粒生成

19の活性に最も効果的な成分であり， 値は 0.6 より大き2013; Miyazaki et al., 2014; Mochizuki et al., 2015; Müller

い値を示す．一方，有機物の値は一般的に小さく，

et al., 2017）．そのなかでも本稿では，冷温帯林の代表的

BSOA のの典型値は 0.3 より低い．植生起源の影響な植生を有する北海道大学・苫小牧研究林および森林総を強く受ける森林大気のエアロゾルにおいて，有機物は合研究所・北海道支所演習林で行ってきた植生起源の有粒子の大きな質量割合を占め，その多くはイソプレンや機エアロゾルと雲粒生成への影響に関する研究について

モノテルペン（主に -ピネン）のような BVOCs から酸解説する．

化生成される BSOA から成る．一方，植生から直接放出される一次生物起源エアロゾル（Primary BiologicalAerosol Particles; PBAPs）もまた，有機エアロゾルの重要な起源となる．図 2 に植生から放出される BVOCs と

2. 森林大気エアロゾル試料の採取および化学分
析と雲粒生成ポテンシャルの測定

BSOA，および PBAPs のトレーサーとなる有機化合物

大気エアロゾル試料の取得は森林総合研究所・北海道の一例を示す．これら植生起源の有機エアロゾルの大半

支所演習林（42°59ʼN，141°23ʼE）内，及び北海道大学・苫は水溶性を示す（Kanakidou et al., 2005）．植生起源有機小牧研究林（42°43ʼN，141°36ʼE）内の各観測タワーにお物と硫酸塩の相対量は，エアロゾルの雲凝結核活性を変いて，それぞれ通年で行った．森林総合研究所・北海道

化させうるため重要であると考えられている．

支所演習林の主要構成種はシラカンバ，ミズナラなどの大気エアロゾルがどのような起源からどのように生成

落葉広葉樹であるが，周囲には常緑針葉樹も存在する．

されたかを知る上で鍵となる因子は，粒子の大きさと化林床植生はササで，地表面を広く覆っており，森林内の学組成であり，ここでは主に寒冷圏の森林大気エアロゾ

キ ャ ノ ピ ー 平 均 高 度 は 約 20 m で あ る（Nakai et al.,ル に お け る 水 溶 性 有 機 炭 素（Water-Soluble Organic

2003）．大気エアロゾル試料は 2009 年 6 月－ 2010 年 12

Carbon; WSOC）の起源と雲粒生成への影響について述

月の期間，約 1 週間ごとにハイボリュームエアサンプ

べる．本稿の筆者らは植生に由来するエアロゾルについラ ー を 用 い て エ ア ロ ゾ ル 全 量（Total Suspendedて，その起源や雲粒の生成に果たす役割を明らかにする

Particles; TSP）を石英繊維フィルター上に連続的に取得ため，2009 年から国内の数カ所の森林観測サイトで長期した．

（数年スケール）
・短期（数週間スケール）の大気観測を北海道大学・苫小牧研究林では粒径（粒子の直径）ご行ってきた（Miyazaki et al., 2012a; 2012b; Jung et al.,とに分けた大気エアロゾルの採取と雲粒生成ポテンシャ

図 2：植生から放出される BVOCs（Biogenic Volatile Organic Compounds）と大気中での反応で生成する BSOA（Biogenic Secondary Organic Aerosol），および植生等から直接大気へ放出される PBAPs（Primary Biological Aerosol Particles）の代表的な有機化合物．

20

宮﨑 雄三

ルの測定を行った．この冷温帯林は落葉広葉樹と人工林である針葉樹林の混合林であり，林床に様々な種類の植物が豊富に生育する．樹種は主にミズナラ，カエデ類，

3. 森林大気中の有機エアロゾル質量への起源寄
与と季節変化カンバ類であり，エゾマツやトドマツなどの針葉樹も散観測された大気エアロゾル中の WSOC の起源を推定生している．林床は主にシダに覆われており，オシダ類する手段として，各起源のトレーサーとなる化合物とが最も優占している．本稿では，苫小牧研究林においてWSOC の時間変動を対応させ，WSOC 質量濃度への各2013 年，2015 年に通年でそれぞれ約 1 週間ごとに連続起 源 の 寄 与 を 統 計 的 に 定 量 化 す る 方 法 が あ る．

取得した大気エアロゾル試料についての研究結果を紹介

Miyazaki et al.（2012a）と Müller et al.（2017）では，何する．粒径別エアロゾル試料を採取するため，カスケー

れ も 因 子 分 析 の 一 つ で あ る Positive Matrix

ドインパクターをハイボリュームエアサンプラーに設置

Factorization（PMF）法（Paatero and Tapper, 1994）をし（Miyazaki et al., 2012b），観 測 期 間 を 通 し て 粒 径

用いた統計解析を行い，森林大気の WSOC 質量に対す0.95 m 以 下 と 粒 径 0.95 m 以 上 の 粒 子 を 石 英 繊 維

る起源寄与の定量化を行った．PMF 法は最小二乗法にフィルターに捕集した．なお本稿では，粒径 0.95 m 以基づく因子分析の一つで，先見情報を必要としない．従下の粒子をサブミクロン粒子，粒径 0.95 m 以上の粒子

来の因子分析と異なる利点としては，推定する濃度が負をスーパーミクロン粒子と定義する．

の値にならないよう計算上の制約をかけることで，より各観測サイトにおいて取得した大気エアロゾルのフィ
ルター試料は冷凍保存した状態で持ち帰り，実験室にお現実的な物理量（ここでは質量濃度）を得ることができる点などである．

いて以下に述べるパラメターを測定した．まず，BSOA

図 3 は森林総合研究所・北海道支所（以下，森林総研

トレーサー化合物や PBAPs トレーサー化合物は有機溶

サイト）において通年で観測されたエアロゾル（TSP）

媒で抽出後，トリメチルシリル（TMS）化し，ガスクロに対し，PMF 解析により計算された季節ごとの WSOC

マ ト グ ラ フ（GC7890N, Agilent）/ 質 量 分 析 計

質量濃度への起源別寄与を示す．植生の成長期にあたる（MSD5975C, Agilent）を用いて測定した（Miyazaki et

初夏の WSOC 濃度のピークには，主に -ピネンの酸化

al., 2012a）．エアロゾル中の水溶性有機炭素（WSOC）おに伴う BSOA 生成と糖類化合物に代表される森林生態

よび無機物は超純水抽出後，それぞれ全有機炭素計

系からの直接放出物が同程度寄与していることが見てと（TOC-LCHP, Shimadzu）およびイオンクロマトグラフ

れる．なお，初夏の糖類化合物は，スクロースに関連す（Model 761 compact IC, Metrohm）を用いて測定を行っる成分が主要な割合を占めることから，花粉がこの時期た．

の WSOC 濃度に大きく寄与することを示唆している．

また，実験室で試料の一部から粒子を再発生させるこ

また，
トレハロース（土壌等の菌類に由来するトレーサーとで，エアロゾルが持つ「雲粒生成ポテンシャル」を測化合物）に関連する化合物が主成分の因子は，初夏と秋定した．ここでは，再発生させたエアロゾルの全個数をに WSOC 質量のそれぞれ 24％と 50％を占めることか

測定し，装置の内部で過飽和（相対湿度＞ 100％）の状態

ら，こ れ ら の 季 節 で は，土 壌 等 か ら の 直 接 放 出 物 がに晒した後，粒径が 0.75-10 m の水滴（雲粒）に成長したエアロゾルの個数を測定する．過飽和の状態に晒す前
後を比べ，雲粒になったエアロゾルの数の割合を「雲粒生成ポテンシャル」と定義し，調べる．本稿で解説する
筆者らの研究では，フィルター試料からエアロゾルを超純水で抽出し，粒子を再発生させることで粒径ごとの雲凝 結 核 の 活 性 度 を Scanning Mobility Cloud
Condensation Nuclei Analysis（SMCA）（Moore, et al.,2010）というシステムによって測定し，前述の雲粒生成
ポテンシャルを示すパラメター を計算した（Müller etal., 2017）．
図 3：森林総合研究所・北海道支所実験林において季節ごとに得られた TSP 中の WSOC 濃度の実測平均値（白丸）と化
学分析・PMF 解析によって推定された各起源の寄与を示す．
Miyazaki et al.（2012a）の図を改訂．

森林大気エアロゾルと雲粒生成

21

WSOC 質量に寄与していると考えられる．特に秋の値（典型値 0.3 以下）（e.g., Pöschl, U. et al., 2010; Fors et

WSOC 濃度増大は，落葉等に伴う微生物等の大気への飛al., 2011）よりも平均的に大きい値を示した．これは純散および BVOCs の放出が WSOC 濃度に寄与している水抽出したエアロゾルの は水溶性成分を対象としていこ と を 示 唆 し て い る．一 方，イ ソ プ レ ン に 由 来 す る

るため，その場測定による非水溶性成分も含むエアロゾ

BSOA は盛夏（7 月-8 月）にピークを示すなど， -ピネ

ルと比べ，一般的に 値が高くなると解釈できる． はンに由来する BSOA とは異なる季節性を示し，この時夏（6 月-8 月）に最大となり，秋（9 月-11 月）に最小と期の WSOC 濃度の約 4 割を占めている．この季節性は，なる明瞭な季節変化を示している．この季節変化は

主に光合成が最も活発になる盛夏において，気温と光強2013 年と 2015 年ともに見られ，再現性のある傾向であ度に依存するイソプレン放出量と大気の酸化能が最大とることがわかる．雲粒生成ポテンシャル の季節変化はなることに起因する． -ピネンに由来する BSOA と併測定された場所に依存するが，過去の研究でも森林大気せ，盛夏の WSOC にはイソプレンに由来する BSOA 生

エアロゾルの吸湿性が低くなる原因は有機物の割合が大成が支配的に寄与している．このように森林大気エアロ

きくなるためで，その有機物は BVOC の放出増加とそ

ゾル中の有機物の量は，植生の活動度に強く影響を受けれに伴う BSOA 生成に起因する，と推測されてきた．

て季節的に大きく変動している．

しかし，それを裏付けるエアロゾル化学組成の測定，特に通年で雲粒生成ポテンシャルと同時に測定した研究例

4. サブミクロンエアロゾルの雲粒生成ポテン
シャルの季節変化
図 4a に苫小牧研究林にて 2013 年と 2015 年に得られたサブミクロン水溶性エアロゾルのは限られていた．
そこで上記の の時系列変動に対応した水溶性エアロ
ゾル中の有機物と硫酸塩の質量割合の季節変化を図 4bに示す．平均すると夏には硫酸塩が支配的な成分でサブの月平均値を示

ミクロン水溶性エアロゾルの約 60％を占め， が最大とす．ここでの （0.26－0.56；平均 0.44±0.07）は他のなることに対応している．一方，秋に水溶性有機物の質

森林大気においてオンライン「その場」測定で得られた量割合（～35％）が最大となる特徴が見て取れ， がこの

図 4：北海道大学・苫小牧研究林において，（a）2013 年と 2015 年に得られたサブ
ミクロン水溶性エアロゾルの の月平均値，2013 年に観測された（b）水溶性エア
ロゾル中の WSOC と硫酸塩の質量割合の季節変化，および（c） -ピネン SOA（3MBTCA は -ピネンの高次酸化生成物），（d）イソプレン SOA，（e）PBAPs の各
トレーサー化合物の季節変化．
Müller et al.（2017）の図を改訂．

宮﨑 雄三22

季節に最小となることと対応する．図 5 に水溶性エアロであるピン酸の濃度が最大となる（図 4c）．さらに，ア

ゾルのと有機物/硫酸塩の比との相関図を示す．1 年

ラビトールやトレハロース等の糖類化合物の濃度も同じ間のデータを通して 値は有機物/硫酸塩の比と負の相

季節に最大値となった．これは前述の森林総研サイトで関を示した（全データ R2 ＝0.60；月平均データ R2 ＝の TSP 中の有機物の季節変化の傾向と類似している．

0.66）．相関係数 R2 は 2015 年のデータでも 0.79（全

秋の有機物の濃度増加は -ピネン由来 BSOA と PBAPs

データ），0.76（月平均データ）と高く，有意な正の相関

両方の濃度増大と関連していることを示している．近年を示した．このことは，硫酸塩に対する有機物の相対的は冷温帯林を含む高緯度帯の森林において， -ピネンがな存在比がサブミクロン粒子の雲粒生成ポテンシャルを根や落葉，高い脱窒速度とともに土壌の微生物活動に制御する重要な因子であることを示唆している．

伴って放出することが報告されている（Aaltonen et al.,

ここで注目すべきは有機物/硫酸塩の比が同程度の値

2011; Faiola et al., 2014）．秋に観測されたエアロゾル中（0.62－0.64）を 示 す デ ー タ 群 に つ い て も， 値 が 秋のピン酸と糖類トレーサー化合物の濃度増加は，この季（0.41－0.42）と冬（0.44－0.47）で有意に異なるという

節のピン酸生成前駆物質である -ピネンが樹木の葉よ事実である（図 5）．これは，水溶性エアロゾルの有機物

りもむしろ林床に由来しており，さらにこれが の減少の化学組成の違いがを変化させることを意味していに関係していることを示唆している．一方，イソプレン

る．具体的には，秋に観測された有機物は，冬よりも吸由来 BSOA のトレーサーである 2-メチルテトロール濃湿性の低い成分を含むことを示唆している．有機物の起度は夏に最大となるが，これは森林総研サイトでの結果

源とそれに伴う化学組成を明らかにするため，図 4c-4eと同様，気温と光強度が最大となるこの時期に，イソプに BSOA と PBAPs の代表的なトレーサー化合物濃度

レンの放出と BSOA 生成量が最大となることに起因すの季節変化を示す．秋には -ピネンの低次酸化生成物

る．
図 6 に PMF 解析によって計算された，苫小牧研究林
での各季節におけるサブミクロンエアロゾル中のWSOC 質量への各起源の寄与を示す．秋は WSOC 質量の 75％が， -ピネンに由来する BSOA および菌類やバクテリア由来の有機物に起因している． -ピネン由来
BSOA の寄与は春にも顕著に大きく，平均で WSOC の57％を占めた．前述の森林総研サイトでの TSP の結果とは異なり，サブミクロン粒子への花粉起源の寄与は小さく，春や夏においても 7％以下となった．これは花粉粒子が主にスーパーミクロン粒子に多く存在することと整合的である．夏には人為起源の硫酸塩起源が WSOC
質量の多く（～57％）を占める一方， -ピネン BSOA や

図 5：サブミクロン水溶性エアロゾルの と有機物/硫酸塩の比との関係．
Müller et al.（2017）の図を改訂．

菌類・バクテリア由来の有機物の寄与は小さい（～28％）という結果が得られている．エアロゾル中の硫酸塩濃度の増大は粒子の酸化状態を高め，高水溶性の有機物の生図 6：PMF 解析によって計算された，各季節における WSOC 質量への各起源の寄与と 平均値．
Müller et al.（2017）の図を改訂．

森林大気エアロゾルと雲粒生成成を促進し，高酸化有機物が夏の WSOC 質量に支配的23

一部説明できると考えられる．

に寄与していることを示唆している．対照的に，冬の以上をまとめると，筆者らの観測結果からは，低緯度

WSOC 平均濃度は年間を通して最も低く，低酸化 -ピ

地域と比べイソプレンの放出量が相対的に小さい冷温帯

ネン BSOA や人為起源の硫酸塩の寄与が支配的である．

林において，秋におけるエアロゾル中の有機物の大部分

これらの結果は，WSOC 質量に対し異なる起源の寄与が（およそ 75％）は，森林内の地表付近で分解された有機雲粒の生成ポテンシャルを制御する上で重要であること

物が土壌や落ち葉などから主に -ピネンとして放出さを示しており，特に秋の林床付近からの有機物放出がれ，大気エアロゾルの生成後に雲粒生成ポテンシャルをの減少の主な要因であることを示唆している．

低下させていることが示唆された．従来は，森林でのBVOCs・エアロゾルの主な放出源は樹木の葉であると5. 冷温帯林における雲粒生成の制御要因の考えが一般的であり，特に本稿で重要性を述べた -ピ
ネンは，主に針葉樹の葉から放出されるというのが一般

エアロゾルの雲粒生成ポテンシャルの減少は，粒子中的な認識であった．また，これまでは雲粒の核として働

における表面活性有機物の増加に起因すると考えられる

く硫酸エアロゾルの数が多いほど，単純に雲粒の数が増（Sorjamaa et al., 2004; Frosch et al., 2011）．前述の のえると考えられてきた．筆者らの研究結果からは，森林減少のメカニズムを説明する一例として，Renbaum-

環境の中でも土壌や落ち葉など林床付近で分解され大気

Wolff et al.（2016）による最近の室内実験を例に挙げる

へ放出された有機物が，サブミクロンエアロゾルの雲粒と，硫酸塩と -ピネン酸化生成物に富む BSOA が内部生成能力を抑制しうる可能性をフィールド観測から初め混合した粒子で液相－液相分離が起きている．この研究て示した（図 7）．

例では，高い相対湿度の条件下で，エアロゾル粒子表面で -ピネン由来の二次生成有機物の相，粒子の内部で水に富む相に分離することを見出しているが，この粒子表面の有機物に富んだ相は，粒子が雲凝結核として活性化

6. 寒冷域植生からのエアロゾル・雲粒生成と生態系へのフィードバックのメカニズム解明に向けてすることを阻害しうる．したがって， -ピネン由来の有近年，冷温帯を含む高緯度帯の森林において，地表付機物が硫酸塩に対して相対的に多い秋において，このメ

近から大気へ放出される有機物の量は，条件によってはカニズムがエアロゾルの雲粒生成ポテンシャルの低下を葉から放出される有機物と同程度であることが指摘され

図 7：本稿で紹介した筆者らの研究（Müller et al., 2017）で提唱された，冷温帯林の林床からの有機物放出がエアロゾルの雲粒生成ポテンシャルを抑制することを示す
模式図．

24

宮﨑 雄三

ている（Faiola et al., 2014）．森林植生は気温変化や日照量，降水の変化など気候影響を受けるだけの「受け身」
ではなく，大気の組成を変化させることで気候の変化に深く関与している．寒冷域における陸域植生の種類の違い，特に地表付近から発生する生態系由来の有機物が雲の生成抑制に与えるグローバルな影響を把握するには，高緯度帯での異なる植生を有する他の森林域での観測データも必要となる．
また，エアロゾル中の液相もしくは固相において，本稿で紹介した有機成分が具体的にどのようなメカニズム
で雲粒への成長を阻害しているのか，他の植生由来の有Atmos. Chem. Phys., 11, 8343-8361.

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た研究結果の裏付け，マクロスケールの影響を理解する
ためのミクロスケールのメカニズムの定量的理解が必要となる．さらに，より広範に高緯度帯全域スケールでの気候影響や生態系へのフィードバックなども今後解明すべき課題である．ここで解説した研究は，温暖化などに起因する寒冷域の植生・土地利用の変化に伴う「有機物の種類と量の変化」が，大気を介して引き起こす将来的な気候影響を精度よく評価する上での，新たな知見となることが期待される．

謝辞
本稿で解説した研究成果は，引用元の原著論文の共著
者など，多くの方々の協力により得られました．研究は文部科学省科研費，住友財団，鉄鋼環境基金，アサヒグ
ループ学術振興財団，ノーステック財団および北海道大学低温科学研究所の助成を受けて行われました．この場を借りて，深謝の意を表します．

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安定同位体を用いた森林生態系における炭素循環の解明村山 昌平1)2018 年 12 月 8 日受付，2018 年 12 月 29 日受理

安定同位体比の測定は，森林生態系の炭素循環の解明，特に各炭素フローの分離評価に有効である．
本稿では，質量分析計を用いた安定同位体比測定と森林生態系における二酸化炭素（CO2）の安定同位体比の変動プロセスの概要を述べる．酸素同位体比を利用した夜間の生態系呼吸を土壌呼吸と葉呼吸に分離する研究例を紹介し，さらに最新のレーザー分光法による CO2の炭素同位体比の連続観測に基づく炭素フロー分離評価の例を示す．

Understanding of carbon cycling in a forest ecosystem using stable isotope
measurements
Shohei Murayama1
Stable isotope measurements are very useful in obtaining a greater insight into the cycling of carbon in forest
ecosystems, especially in the attribution of the net carbon flux into various gross fluxes. In this article, a brief
description of stable isotope measurements using a mass spectrometer is given, along with processes that give rise tovariations in the stable isotopic ratios of carbon dioxide (CO2) in a forest ecosystem. Also included in the discussion arevarious studies highlighting the separation of nocturnal ecosystem respiration into soil and leaf respirations using
oxygen isotopes, as well as separating out various gross carbon fluxes based on continuous stable isotope
measurements of CO2 using a recent laser spectroscopy.
キーワード：安定同位体比，森林生態系，炭素循環
Stable isotope, Forest ecosystem, Carbon cycle

1. はじめに天の日中には活発な光合成により CO2 が正味で生態系に吸収され，夜間には呼吸活動により大気へ放出される

大気と森林をはじめとする陸上生態系との間では，エ日内変動を示す．また，光合成による CO2 吸収が呼吸に

ネルギーおよび水蒸気や二酸化炭素（CO2）等の大気成よる放出を凌駕する植物の生長季の晩春～初秋には正味分の交換が行われている．植物は光合成により大気からで生態系に吸収され，呼吸による放出が光合成による吸CO2 を体内に取り込み，呼吸により CO2 を大気へ放出

収を凌駕する晩秋～初春には正味で大気へ放出される季し，前者が後者を上回る場合，両者の差が植物の生長に節変動を示す．さらに，植物の生長により生態系の群落なる．大気－陸上生態系間の CO2 交換は，生物活動の変構造は変化し，また生態系を構成する植物も変化してい動に対応して日内変動や季節変動等を示す．例えば，晴くと，それに伴ってエネルギーおよび大気成分の大気と

連絡先
村山 昌平
国立研究開発法人産業技術総合研究所 環境管理研究部門〒305-8569 茨城県つくば市小野川 16-1 産総研つくば
西事業所
e-mail：s.murayama@aist.go.jp⚑) 国立研究開発法人産業技術総合研究所 環境管理研究
部門
Environmental Management Research Institute, National
Institute of Advanced Industrial Science and Technology(AIST), Tsukuba, Japan

村山 昌平28の交換も変化する．例えば，伐採や火災等の撹乱のあっ（Graven et al,. 2013）．図 1 に複数の地球システムモデた森林生態系では，撹乱後のしばらくの期間は，森林がルにより予測された，異なる代表的濃度経路シナリオ

再生し植物が生長し始めても，土壌中に蓄積された有機（RCP）に対する 21 世紀末までの海洋（ocean）および陸物の分解等により，正味の CO2 放出を示す．その後，正上生態系（land）による積算炭素吸収量の時系列を示す

味の吸収に転じる頃から，吸収量は増大し森林生態系の（IPCC, 2013）．図より海洋に比べて陸上生態系による吸バイオマスは急増していくが，やがてピークを迎え，森

収量の推定の不確定性が非常に大きい．この不確定性

林の老齢化に伴い，吸収速度は減少していく（例えば，が，喫緊の課題である CO2 濃度の将来予測の高精度化やAmiro et al,. 2006）．同様に，森林の農耕地化や気候変動

植林等による効果的な CO2 削減技術の策定の障害と等に伴う植生の変化も，生態系の炭素循環や大気－生態なっている．陸上生態系の吸収量予測の不確定性が大き系間のエネルギーや大気成分の交換に大きな変化をもたい主な原因は，大気中 CO2 濃度の増加に伴い陸上植物のらすであろう．このように，大気と陸上生態系は炭素循光合成による吸収が活発化する施肥効果や現在の寒冷地

環を通して相互に作用し，陸上生態系の炭素循環は，大の植生の変化により CO2 の吸収量が増大するとともに，

気－陸上生態系間のエネルギー，水収支等と相互に影響

気温や地温の上昇に伴い陸上植物の呼吸や有機物の分解を及ぼし合っている．このため，陸上生態系の炭素循環が活発化することにより CO2 の放出量が増大するため，の理解は，大気－陸上生態系間の相互作用の変動メカニ

両者の効果の程度により陸上生態系による正味の吸収量ズムを理解するための重要な課題の一つである．

が決定されるが，気候変動や CO2 濃度の上昇に対する両

一方，産業革命以降，人為起源の CO2 をはじめとする者の応答は異なっており，それらの理解が不十分なため

温室効果気体が大気中に大量放出され，大気中濃度は急である．これらの問題を解決するためには，微気象学的速に増加しているが，気候変動に関する政府間パネル

なフラックス観測で得られる正味の CO2 交換（NEE）を，（IPCC）の第 5 次報告書（AR5）では，その結果，地球の環境応答性が異なる光合成による CO2 吸収（総一次生エネルギー収支の変化をもたらし，気候システムに影響

産：GPP）と土壌を含む呼吸による放出（生態系呼吸：を及ぼしていることが明瞭であると指摘しているRec）に，さらに土壌呼吸と地上部呼吸等の各炭素フロー（IPCC, 2013）．近年，北半球中高緯度において，大気中に分離し，それぞれについて環境要因との関係を明らか

CO2 濃度の季節変動の振幅増大が検出され，その原因とにする必要がある．

して地球温暖化や CO2 濃度増加に伴う陸上植物の光合

森林生態系においては，1990 年代以降，微気象学方法

成・呼吸活動の活発化が指摘されているが，従来の気候による NEE の観測が行えるようになり，観測網が展開－生 態 系 モ デ ル で は そ の 現 象 を 再 現 で き て い な い

されている．観測で得られる NEE を Rec と GPP に分離

図 1：複数の地球システムモデルにより予測された異なる代表的濃度経路シナリオ（RCP）に対する 21 世紀末までの海洋（ocean）および陸上生態系（land）による積算
炭素吸収量の時系列（IPCC, 2013 を元に改編）．

安定同位体測定による炭素循環解明

29

する方法としては，光合成が行われない夜間で乱流輸送

る安定同位体比の連続観測に基づく炭素フロー分離評価が活発な期間に測定された NEE を Rec と等しいと仮定の例を示す．

し，Rec を温度の関数で近似して推定し，日中も Rec は同様の関数で表されるとして仮定して
􀀽

2. IRMS による安定同位体比の測定(1)􂈒

CO2 の安定同位体比を測定する場合，まず大気試料等により GPP を推定していることが多い．しかし，上述を精製し，高純度 CO2 試料を得る．真空ライン中に試料の仮定にはさまざまな問題点が指摘されており，Rec のを小流量で流して，異なる温度のコールドトラップを用

近 似 式 に つ い て も 大 き な 誤 差 を 伴 う（例 え ば，いて，試料中の H2 O と CO2 をトラップし，CO2 のみをReichstein et al,. 2005）．Rec の土壌呼吸と地上部呼吸へ昇華させて高純度 CO2 を得るクライオジェニック法がの分離については，地表や葉等に設置したチャンバーを従来用いられていたが，ガスクロマトグラフィーを用い用いて呼吸速度を求め，気温，地温，土壌水分等の環境て試料から CO2 を分離し，オンラインで IRMS に導入要因との関係から経験式を作成して推定する方法がある

する方法も普及してきている．質量分析計に導入されたが，空間的な不均一性を考慮する必要がある．

CO2 試料はイオン化され，加速電圧がかけられてイオン

炭素フローの分離評価に関しては，上述の手法以外に，

ビームとなり，さらに磁場がかけられた分析管中で質量

安定同位体比測定を利用した手法も用いられている．

数に応じて分離され，ファラデーカップコレクターに達CO2 の場合，安定同位体比として C/ C， O/ O が主しイオン電流として検出される．CO2 の場合，質量数 44に用いられる．これまでに呼吸と光合成，土壌呼吸と葉（12C16O2），45（13C16O2，12C17O16O），46（12C18O16O，12C17O2，

13

12

18

16

呼吸の各過程における同位体分別（各過程における 12C

13と 13C，16O と 18O の移動や反応のしやすさの違い）が異が配置される．未知試料と同位体比が分かった標準試料なることを利用した分離評価に関する研究が行われてきを交互に測定し，それぞれの 45/44，46/44 のイオン電流ている（例えば，Yakir and Wang, 1996; Bowling et al,.

強度比を求める．さらに様々な補正により，未知試料

2003）．CO2 の O/ O の変動は，H2 O との酸素原子のの 13C/12C，18O/16O が得られる（Allison et al,. 1995）．た

同位体交換によっても起こり，炭素循環だけでなく水循

だし，クライオジェニック法で大気試料から精製された環も関係するため，13 C/12 C の変動と比べて複雑な変動

CO2 試料については，CO2 と質量数が等しく，昇華点がを示す．このため， C/ C を用いた研究が主流であっ近い N2 O も混入しているため，その影響も補正する必た（Farquhar et al,. 1982; Ekblad et al,. 2005）．一方，呼要がある．なお，H2O の 18O/16O は，一定量の試料水に吸と光合成，土壌呼吸と葉呼吸の 18O の同位体分別の違

少量の CO2 を添加し，平衡装置を用いて一定温度に保っいが，一般的に C より大きいため，同位体分別の時間て同位体平衡になった CO2 を IRMS に導入して測定を変動を捉えることができれば， O/ O の利用は，各炭素行い，水と CO2 間の同位体分別に関する補正を行って求フローの分離評価に有効であることが指摘されておりめることができる．

18

16

13

12

13

18

16

C17O16O）が同時に測定できるように 3 つのコレクター（Ogée et al,. 2004），近年は， O/ O に関する研究も進

一般に未知試料の同位体比は，以下に示すように標準められている（Bowling et al,. 2003; Welp et al,. 2006）．

試料の同位体比との千分率偏差である 値（‰：パーミ

また，従来，安定同位体比の測定は，試料を現場で採取

ル）で表す．

18

16

し，研究室に持ち帰って同位体比測定用の質量分析計（Isotopic Ratio Mass Spectrometer：IRMS）で分析して

􀀽

􂈒

􀃗􀀱􀀰􀀰􀀰

(2)

いたが，近年のレーザー分光技術の発展により，現場に

ここで R は，炭素同位体比（ 13C）の場合，13C/12C，酸分析計を設置し，高時間分解能で多量の同位体比データ

素同位体比（ 18 O）の場合，18 O/16 O であり，添え字のを取得して，解析を行うことが可能になりつつある．

sa，st は未知試料，標準試料を表す．標準試料としては，

本稿では，安定同位体比の大気観測に基づく，森林生

CO2 の同位体比についてはサウスカロライナ州白亜紀

態系の炭素循環の解明に関する研究例を紹介する．最初

ピーディー層から算出されたベレムナイト（箭石：イカに IRMS による安定同位体比の分析手法と森林生態系の仲間）の化石を 100％リン酸と 25℃で反応させたときの CO2 の安定同位体比の変動プロセスの概要を述べる．

に生じる CO2 の炭素および酸素同位体比を基準とする

次に 18O/16O を利用した夜間の Rec を土壌呼吸と葉呼吸

PDB-CO2 スケールが用いられていたが，上記化石試料に分離する研究例を紹介し，さらにレーザー分光法によは消費してしまったため，別の標準試料の同位体比から

村山 昌平30

PDB-CO2 スケールを定めた Vienna-PDB (VPDB) -CO2
スケールが現在用いられている．H2 O の酸素および水素 同 位 体 比 に つ い て は，未 処 理 の 標 準 平 均 海 水

3.2 炭素同位体比の変動プロセス
森林大気の CO2 の炭素または酸素同位体比の収支は以下のように表される．

（Standard Mean Ocean Water：SMOW）の同位体比を基準とする SMOW スケールが用いられていたが，現在

􀀽

(6)

􂈒

は国際原子力機関が海水を蒸留し，できる限り SMOWに同位体比を近づけた Vienna-SMOW (VSMOW) の同

ここで， N， R， A はそれぞれ NEE，Rec，GPP に対する位体比を基準とする VSMOW スケールが用いられておCO2 同位体比を表す． N， R， A および NEE が求まれ

り，CO2 の酸素同位体比についてもこれが用いられる場

ば，式（1）と組み合わせて，NEE を Rec と GPP に分離

合 が あ る．な お，VPDB-CO2 のすることが可能になる．

13

C/ C は 0.0112372
12（Zhang et al. (1990) で は 0.011180），

O/ O は18

16

光合成による 13C の同位体分別（ΔA）は，

0.002088349077，VSMOW の 18O/16O は 0.0020052 である（Allison et al,. 1995）．著者は，クライオジェニック法∆ 􂉅 􂈒

により試料の精製を行い，IRMS を用いて CO2 の安定同

􀀽

􂈒

(7)

􀀫

位体比分析を行っているが，精製過程も含めた同位体分
析の総合的な測定誤差は， 13C について 0.02‰， 18O にで表される（Farquhar et al,. 1982）．ここで， p（＝ A）

ついて 0.05‰と見積もられている（Murayama et al,.

は，大気と植物組織の

2010）
．

間隙）の CO2 分圧，a は大気－気孔間の 13 CO2 と 12 CO2a

C，Ca，Ci は大気と葉内（細胞13の拡散速度の違いによる分別（4.4‰），b は固定酵素

3. 森林生態系における CO2 同位体比の変動プ
ロセス
3.1 同位体分別について（Rubisco）により CO2 が固定される際の分別（～27‰）を表す．気孔が開いていて Ci が高い場合は，第 2 項の分別の寄与が大きくΔA は大きくなり優先的に 12CO2 が固定される傾向が強まる．その逆の場合は，第 1 項の気

大気中，水中の拡散による分子の移動や化学反応は，孔への取り込みの拡散過程における分別の寄与が大きく

一般に質量数が小さい同位体ほど起こりやすい．同位体

なってΔは小さくなり，13 C の分別は小さくなる．図 2毎の起こりやすさの違いの程度を同位体分別という．移に大気－葉内間の CO2 交換経路の模式図を示す（Wehr1218

動や反応前後の C/ C， O/ O をそれぞれ Ra，Rb とすand Saleska, 2015）．図に示された各ステップの同位体

ると，同位体分別係数a－b

分別を考慮したより詳細なΔA は，Farquhar and Lloyd

13

􎸒

16

は以下のように表される．

􀀽

􎐼

(3)

(1993)，半場（2009）等に示されている．なお，本稿で対象とする森林生態系の樹木は C3 植物であるが，光合

一般的に同位体分別係数は 1 に近い値を取るため，以下成経路が異なる C4 植物や CAM 植物では，固定酵素との 値を用いて表すことが多い．

して PEP カルボキシラーゼと Rubisco が働き，両者の

􎸒

􀀽

􎸒

􂈒􀀱

(4)

同位体分別が大きく異なるため，これらの植物では C3植物と比べてΔA が小さい．

なお，文献によっては，式（3）の分母と分子を入れ替え

呼吸における 13C の同位体分別（ΔR≅ a－ R）について定義されている場合がある．また，式（4）の値（負にては，光合成により植物に固定された炭素が基になって，なる場合は正値になるように符号を入れ替えた値）が同CO2 として放出されるため，分別がほとんど無く植物体

位体分別（Δa－b：‰で表記）であり，以下のように 値のと関連づけられる（以下は， a－b が正値の場合）．

えられる．特に植物の葉，幹枝，根の呼吸で放出される

∆ 􎸒􀀽

􎸒

􀀽􀀨

􂈒􀀱􀀩􀃗􀀱􀀰􀀰􀀰􂈒􀀽􀀱􀀫 􀀯􀀱􀀰􀀰􀀰􂉈 􂈒C に近い同位体比を持った CO2 が放出されると考CO2 は短いターンオーバータイムで放出されるため，最

􀃗􀀱􀀰􀀰􀀰

􎸒

13

近植物体内に固定された炭素と近い(5)13C を持った CO2が植物からの呼吸で放出されると考えられる．一方，土壌有機物の分解や微生物呼吸で放出される CO2 は，光合成で固定されてからの経過時間が様々であり，最近固定された炭素の

13

C と異なる可能性がある．大気中の安定同位体測定による炭素循環解明

CO2 の

13

C は，低い13

C を持った化石燃料起源の CO2の一部が大気中に残存することにより約 0.02‰年

－1

の

31

3.3 酸素同位体比の変動プロセス
図 3 に日中と夜間の CO2 の

18

O の変動プロセスの模割合で経年減少している（Mook et al,. 1983; Murayama

式図を示す．

et al,. 2010）．そのため，仮に土壌有機物のターンオー

CO2－H2O 間の酸素原子の交換であり，CO2 のバータイムを 30 年とすると，およそ 30 年前の大気に相最後に接触した液体の H2O の当する現在より約 0.6‰高いC を持った CO2 が土壌態系の場合，降水により地表に供給された水の一部は地呼吸で放出されることになる．仮に，光合成で吸収され表面より蒸発するが，残りは土壌中に浸透し，土壌中でた CO2 と同量の CO2 が土壌呼吸（あるいは，一部が土壌呼吸・分解活動により放出された CO2 は，土壌水との間呼吸で）として大気中に放出された場合，大気中の CO2で同位体平衡に達する．この CO2 が土壌呼吸として地濃度は変化しないが，C は増加することになり，同位表面へ移動する際には，大気へ放出されるまでの経路に体的に非平衡状態にあると言える（Tans et al,. 1993）．

おける滞留時間や土壌水分量等に依存して，経路上の土

なお，式（6）の

13

13

18

O は，

18

O に依存する．森林生C の相

壌水と十分に平衡状態に達しない同位体交換も伴う．さ

関から求める方法（Bowling et al,. 2001）や，近年は同位らに土壌中の拡散過程による同位体分別も起こる．これ

体連続測定装置を用いた渦相関法による 13 CO2 の NEEらの結果，土壌中 CO2 より測定から求められている（Griffis et al,. 2008）．

一般に土壌呼吸により大気中 CO2 のNについては，CO2 濃度とO の変動において，重要なプロセスは，

18

13

O が低い CO2 が放出され，

18

18

O は下げられる．一方，植物は日中活発な蒸散作用により，地中より土壌水を吸い上げ，気孔より水蒸気として水を大気中へ放出する．この際，H216O が優先的に放出されるため，気孔内の水の 18O は濃縮され，土壌水のO と比べて高18い値になる．特に好天時の日中，相対湿度が低いときにその傾向は強まる．このとき，気孔内に取り込まれたCO2 の一部は，光合成により体内に固定されるが，残りは葉内の carbonic anhydrase（CA）酵素の働きで気孔内の高18

O の水と速やかに同位体平衡になったのち，固定されないで大気中へ戻ることになる．そのため，一般に光合成時には大気中 CO2 の

18

O は上昇する傾向にある．このように呼吸と光合成で C18O16O の同位体分別効
果が異なるため， 18O を利用して両者の分離が可能とな
図 2：大気－葉内間の CO2 交換経路の模式図（Wehr andSaleska, 2015 を元に改編）．

図 3：日中と夜間の CO2 の18

りうる．一方，夜間についても，日中の蒸散の影響で，気孔内の水のO の変動プロセスの模式図．

18

O は土壌水の18

O と比べて高いため，

村山 昌平32

葉呼吸で放出される CO2 の

18

O は，土壌呼吸で放出されるものより高くなる．このことを利用して，土壌呼吸∆ 􀀽 􀀫および葉呼吸以外の CO2 放出が小さいと仮定した場合，􎜡 􀀨 􂈒 􀀩􂈒 􀀱􂈒􀀫􀀱 􎜱

(9)

􀀽

(10)

微気象学的な手法で得られる夜間の NEE（＝Rec）を土壌呼吸と葉呼吸に分離することが可能となる．一連の 18O 循環のソースである降水のO は，その起源や降18り方などに依存して変動し，土壌水および葉内水の変動はその影響を受け，さらに CO2 の

18

O

18

O の変動もそe􂈒を求めるためには，CO2 と同位体交換が起こっている

場所の葉内水のO 値（ E）が必要である．定常状態に18の影響を受ける．なお，図 3 に示した以外に，地表面付

おいては，以下の関係が成り立つ（Craig and Gordon,

近の大気中 CO2 が表層の土壌水と接触し，土壌表層の滞

1965）
．

留時間に応じて土壌水と同位体平衡あるいは一部平衡に

􀀽

なった後，
大気に戻る非生物的なプロセス（インベージョン効果と呼ばれる）も CO2 の

18

O の変動に影響を及ぼ􀀫 􀀫 􀀫 􀀨 􂈒

(11)

􂈒 􀀩

ここで， sw は植物が吸い上げる平均的な土壌水（あるいすことが指摘されており（Tans, 1998; Miller et al,. 1999;は幹水）のStern et al,. 2001），CO2 の正味の交換がなくても，このに伴う水蒸気の同位体分別（Lee et al,. 2009）， ＊ は水が効果により大気中 CO2 のO は変動しうる．また，土蒸発する際の同位体分別（気液間同位体平衡：温度に依壌表層においても CA 酵素の働きで，CO2－H2O 間の同存）（Bottinga and Craig, 1969），h は相対湿度（0～1），

18位体交換が促進されていることも指摘されている（Wingate et al,. 2009）．

は蒸散が起きている葉周辺の大気中水蒸気の18

Oである．なお，式（11）で仮定した定常状態は，相対湿度

光合成による CO2 の O の同位体分別（ΔA）は以下18の式で表される（Flanagan et al,. 1997）．

や葉の蒸散速度の変動が大きい場合，必ずしも成立しないことが指摘されており，非定常状態の場合の補正式が提案されている（Cuntz et al,. 2003; Lai et al,. 2006）
． E

∆ 􂉅 􂈒
􀀽 􀀫

v

O， k は葉内外間の拡散過程による出入り

18

(8)

􎜀 􂈒 􎜐
􂈒

ここで， a は森林大気中の CO2 の18

葉内へ移動する CO2 の見かけ上の18（葉内水）とe(CO2) との関係は，式（12）および式（13）（Brenninkmeijer et al,. 1983）で示される．

O， A は大気からO， は大気－葉内の水との同位体交換が起こる葉緑体との間の拡散過程に

􀀽

􀀽 􀀫

(12)

􀀱􀀷􀀶􀀰􀀴

(13)

􂈒􀀱􀀷􀀮􀀹􀀳

よる出入りに伴う平均的な同位体分別（7.4‰），Ca および Ce は森林大気および葉緑体の CO2 濃度， a およびは森林大気および葉内水と平衡な CO2 のれ表す．Ce に関しては，植物組織の18e

O をそれぞここで，T は葉内水と CO2 間で同位体交換が起こっている場所の温度（絶対温度 K）である．

C を測定して式

次に呼吸の同位体分別（ΔR）について述べる．土壌呼（6）を用いることで Ci が推定され，さらに Ci と Ce の差

吸のみについて考えた場合（ΔRS）は，式（14）で表される．

13（0.1×Ca～0.2×Ca 程度）を減じることで推定される．

∆ 􀀽 􂈒

ただし，式（6）で見積もられる Ci は，一定期間の平均値であるため，ΔA の日内変動等の短時間の変動を推定する場合は，Ci の変動を推定する必要がある（Welp et al,.

􀀽 􂈒

2006）
．また，式（7）では，葉内水と CO2 が完全に同位体平衡になることを仮定しているが，平衡の程度（ eq）

(14)

􀀽 􂈒 􀀫
􂈒

􀀫

ここで， RS は土壌から大気へ放出される CO2 のは植物種により違うことが指摘されており（Gillon andS

は土壌水と平衡な CO2 のYakir, 2001），樹木では 0.93～0.99 と高く，C4 植物では，

eff

O， SW は土壌水の

18

18

O，
O，

18

は土壌から大気へ放出される際の拡散に伴う実質的0.16～0.38 と低い値を取る． eq を考慮すると式（7）は，な同位体分別を表し，拡散による分別以外に，上述の土以下のとおり修正される．

壌から大気の経路上の土壌水との不完全な同位体交換の影響およびインベージョン効果も含む． eff の具体的な
数 式 に よ る 表 現 は，Tans (1998) お よ び Stern et al.

安定同位体測定による炭素循環解明(2001) を参照されたい．
なお，
以下で述べる夜間の葉呼吸に伴う同位体分別は，式（8）あるいは式（9），（10）で表される．

33

CO2 濃度は，日中は森林上部の活発な光合成による
CO2 吸収により減少し，また活発な大気の鉛直混合により，鉛直方向の濃度差は小さくなる．夕方～早朝にかけては，呼吸による CO2 放出により濃度は増加し，鉛直混

3.4 森林生態系における CO2 の安定同位体比の変動

合が弱まるとともに地表面から放出される土壌呼吸起源

図 4 に岐阜県高山市の冷温帯落葉広葉樹林観測地におの CO2 の影響を受けて，地表付近の濃度が上層よりも高いて夏季（2008 年 7 月 22 日～23 日）に観測された大気

くなる．一方， 13 C の変動は CO2 濃度の変動と逆相関

中 CO2 濃度およびその安定同位体比の鉛直分布の時間を示す．日中は増加して，鉛直方向の差は小さくなり，

変動の例を示す（

夕方～早朝にかけては，減少して特に地表付近のO については，VPDB-CO2 スケール

18

13

C

の値）
．当観測地は，標高 1420 m の乗鞍岳山麓に位置すが低くなる．これらの変動は，以下の過程で説明できる

る．主要な植生は，平均樹高約 17 m のカンバ，ミズナ

であろう．日中は，光合成により，12CO2 が選択的に植ラであり，林床部はササに覆われている（Murayama et

物により吸収され，大気中のal,. 2010）．

光合成による CO2 吸収がなくなり，呼吸により植物体内や土壌有機物由来のれ，大気中の

13

C が増加する．夜間は，

13

C が低い CO2 が大気に放出さC が減少する． 18O についても同様に，

13

CO2 濃度と概ね逆相関を示している． 18 O の変動については，以下のように説明できるであろう．日中活発な蒸散により葉内水の18

O は増加し，光合成に伴い気孔内に取り込まれた CO2 が葉内水と同位体平衡になる．
そうして高い18

O を持った CO2 の一部は植物体内に取り込まれず，拡散により大気に戻るため，大気中のO18は増加する．夜間は，光合成がなくなり相対的に呼吸の影響が強まる．土壌呼吸によって土壌空隙内に放出された CO2 は， 18O が低い土壌水と平衡になった後，さらに拡散による分別を受けて大気へ放出されるため，大気中の CO2 のO は減少する．

18

さて，大気中の CO2 濃度と同位体比が，大気と一つのCO2 起源との交換・混合により決定されている場合，以下の関係が成り立つ．
􀀽

􀀫

(15)

􀀽

􀀫

(16)

ここで，C および は CO2 濃度および同位体比（ 13C ま
たはO），添え字の ob，bg，sc はそれぞれ観測，バック

18

グラウンド，バックグラウンドに対して変動を引き起こす起源を表す．式（15），（16）より，􀀽

図 4：岐阜県高山市の冷温帯落葉広葉樹林観測地において夏季（2008 年 7 月 22 日～23 日）に観測された大気中 CO2 濃
度（a）およびその 13C（b）と 18O（c）の鉛直分布の時間変動の例．
凡例は，観測された概ねの時刻を示す（13hr：7 月 22 日 13時，…，12hr：7 月 23 日 12 時）．未発表データ．

􎜀

􂈒

􎜐

􀀫

(17)

のような関係式が得られる．したがって，バックグラウ
ンドに対して変動を引き起こす起源が一つしかないと考えられる状況であれば，観測で得られた Cob， ob に関して，x：(Cob)－1，y： ob として相関を調べ，式（17）に当てはめて最小自乗法により近似直線を求めることによ村山 昌平34

り， sc を推定することが可能になる．この手法は，考案た場合や，起源が持つ同位体比が変動してしまった場合者の名前から Keeling Plot 法と呼ばれ（Keeling, 1958），

は， sc を正しく推定できなくなる．特に安定同位体比を用いた CO2 濃度の変動の起源推定に広は，降水イベント等により，H2O のく用いられている．なお，
バックグラウンド値が変動し，

CO2 の観測値とバックグラウンド値の偏差の起源を推定する場

いった期間のデータを用いて解析を行うかについて注意

合は，Keeling Plot 法を修正した解析手法も用いられてが必要である．

18

18

O についてO が大きく変動し，

18

O もその影響を受けることがあるので，どういる（Miller and Tans, 2003）．図 5 に図 4 で示したデー
タのうち，光合成の影響を受けない夜間のデータについて，Keeling Plot したものを示す．CO2 濃度の逆数とC は強い相関を示し，最小自乗法で得られた近似直線

13の y 切片（式 17 の4. 安定同位体比を用いた森林生態系の炭素フローの分離評価）は，－26.3‰となった．この値

以下では，安定同位体比を用いて森林生態系の炭素フは C3 植物の代表的な値であり（Vogel, 1980），上記の通ローの分離評価が行われた研究例（Bowling et al, 2003

り，CO2 の変動は森林生態系の生物活動（呼吸活動）におよび Wehr et al,. 2016）を紹介する．

sc

よって生じたことが確かめられた．一方， 18O についても，顕著な相関関係が見られ，最小自乗法で得られた近似直線の y 切片（式 17 の

4.1

18

O の観測による夜間の生態系呼吸の土壌呼吸，葉呼吸への分離）は－16.1‰を示した．つsc

まり，各部位の呼吸で放出された CO2 が接する H2O とBowling et al. (2003) では，米国オレゴン州のポンデ

同位体平衡になった後，拡散による同位体分別を伴ってローサ松から成る森林において，2001 年夏季の夜間に大大気に放出された CO2 の平均的な（各部位の呼吸量で重気，土壌，幹，葉のサンプルを採取して，大気中 CO2 濃

み付けされた平均）度およびO がこの値であったことを示す．

18

Keeling Plot 法は，CO2 濃度の変動要因を調べるため

O，土壌水，幹水，葉内水のO の測定を行

18

18

い，得られたデータから，夜間に土壌呼吸，葉呼吸，生に非常に有効な手段であるが，CO2 濃度および同位体の態系呼吸により大気中に放出される CO2 の

変動レンジが狭いときは， sc の推定誤差が大きくなる．

し，夜間の生態呼吸に占める土壌呼吸および葉呼吸の割

また，観測期間中に CO2 変動を引き起こす起源が変わっ合の変動を試算している．葉内水の
大気中水蒸気の

18

18

O を推定

O については，O（ v）を仮定し，式（11）を用いた推18定も行っている．本研究では，同位体分別について単純化しており，土壌呼吸で大気に放出される CO2 の

18O（ s）については，土壌水と平衡になった CO2 が拡散による同位体分別のみの影響を受けると仮定している（式 14のeffに土壌から大気の経路上の土壌水との不完全な同位体交換の影響およびインベージョン効果を含まない）．
葉呼吸で大気へ放出される CO2 の葉内水と平衡になったe

O（ l）については，

18を持った CO2 が拡散の同位体分別の影響のみ受けると仮定している（式 8 において
Ce＞＞Ca の場合． eq＝1 およびEが定常状態であることも仮定）．生態系呼吸による CO2 の間 の 大 気 中 CO2 濃 度 と

18

18

O（ ec）は，夜O デ ー タ に 関 す る Keeling

Plot で得られた y-切片より推定している．夜間の生態
系呼吸（Rec）について，土壌呼吸（Rs）および葉呼吸（Rl）
以外の呼吸は小さいと仮定すると（図 3 の夜間の模式図参照），

図 5：図 4 で示したデータのうち，夜間のデータに関する
13
C（上）および 18O（下）の Keeling Plot.
図中の R は相関係数を表す．

􀀽

􀀫

(17)

􀀽

􀀫

(18)

安定同位体測定による炭素循環解明

35

式（17）
，
（18）より，生態系呼吸に占める土壌呼吸の割合があるので注意が必要である．本研究では，上述のと合は，おり関連する同位体分別を単純化しているため，そのこ􀀽で表され，各呼吸に対するとに伴う誤差について Bowling et al. (2003) では議論さ

􂈒
􂈒

(19)

れており，より詳細なプロセスを考慮したモデルを導入することで，より精度の高い推定が可能になり得ること

18

O が分かれば，求めることが示唆されている．一方で，複雑な同位体分別プロセスができる．この場合，図 6 に示したとおり，大気の CO2を導入するためには，そのために必要な観測項目が増え

濃度および

18

O データを用いた Keeling Plot で求まる

たり，プロセスを導入するために用いられるモデルに高は， l とsの間に入る必要がある．図 7 に観測期間い精度が求められたりするため，研究対象に応じて必要

ec

中の各呼吸に対する

O および式（19）から求められた18

生態系呼吸に占める土壌呼吸の割合の時間変動を示す．

なプロセスを抽出し，できる限りモデルを単純化することも必要であろう．

観測期間の前に降雨があったが，観測期間中は降雨イベ
ントがなく乾燥化が進んだため，土壌水および葉内水の4.2 レーザー分光法による CO2 安定同位体比連続観測

O が徐々に増加していったことが観測されている．

に基づく森林生態系における炭素フローの分離評

18

それに対応して，図 7 の

l

と

s

も増加し， ec も増加し価ている．式（19）より求められた生態系呼吸に占める土

これまで CO2 の安定同位体比を高精度に測定するた

壌呼吸の割合の期間中の平均は，0.80±0.12（1 ）であめに，2 章で述べた IRMS を用いた分析法が用いられてり，別途チャンバー法で求められた割合（0.77）と良くきた．しかし，森林生態系のように，生物活動の影響に一致していた．

より短時間で CO2 濃度やその同位体比が大きく変動す

本研究の事例では，観測期間中，降雨イベントがなくる観測地では，その変動を正確に捉えるためには，高頻徐々に乾燥化が進んでいったが，
降雨イベントがあると，度に試料を採取して多数の試料の分析を行う必要があ

急激に土壌水のり，
従来の手法では限界があった．一方，
近年のレーザーO が変化する（例えば，Nakazawa et18al,. 1997）．それに応じて各呼吸のO も変化すると考や半導体技術の急速な進歩により，レーザー分光法によえられるが，それぞれの応答時間が異なるため， ec が図る連続測定が普及しつつある．当手法では，CO2 の各同

6 に示された範囲に入らない場合があり，式（19）で求め位体で吸収線波長が異なることを利用し，光学セルに導られる Rs /Rec が 1 を超えたり負の値を示したりする場

入された大気試料中の CO2 の各同位体により，各吸収線

図 6：夜間のデータに関する Keeling Plot から求まる生態系
呼吸の 18O のシグナル（ ec）と土壌呼吸（ s）および葉呼吸（ l）の 18O のシグナルの関係（Bowling et al., 2003 を元に改編）．

図 7：各呼吸に対する 18O シグナル（上）および生態系呼吸に占める土壌呼吸の割合（下）の時間変動（Bowling et al.,2003 を元に改編）．

18

村山 昌平36

で赤外光がどれだけ減衰するかにより各同位体の濃度を

図 8 に観測で得られた日中の大気中 CO2 の

C（ a）

13

求め，濃度比から同位体比が計算される．高精度の同位および夜間の葉呼吸以外の呼吸に対する体分析には吸収線強度が強い 4.3 m 付近の中赤外域のデル計算から求められた日中の光合成固定に対する利用が適しているが，この波長帯には多数の吸収線が密C（ NR）とモ

13

C（ A）および葉内細胞間 CO2 濃度（Ci）の推定値の変13にある．隣接する吸収線の干渉を避けるため，波長幅が動を示す．図より季節の進行とともに， A が増加し，葉狭い中赤外光を射出できるレーザー光源が必要である．

内の Ci が減少しているが，気孔コンダクタンスが減少

また，低濃度の同位体についても高精度に測定できるよ

して Ci が減少し，それに伴い

うに，高感度の検出器やコンパクトで光路長が長く取れられる（式 7 参照）．

Aが増加していると考える光学セルが必要であり，さらにレーザー光源の可変な

図 9 に生長季の前半（6～7 月）と後半（8～9 月）に分

波長範囲も考慮して，濃度で重み付けした吸収線強度がけた 3 年間の平均的な NEE，および同位体観測に基づ

各同位体で近くなるように吸収線を選定する必要があいて分離された DER と-GEP の日内変動を示す．DER

る．以上のような仕様を満たす分析計が開発され，森林と-GEP については，従来の夜間の NEE と温度の関係

生態系における観測にも導入されつつある．測定精度はから求めた結果も示す．図から生長季前半（6～7 月）は，

IRMS よりやや劣るが，近年は IRMS に匹敵するものも生態系呼吸が日中に夜間と比べて半分以下に減少してお使用されるようになってきた．

り，DER が従来法に比べて同位体観測に基づく推定がWehr et al. (2016) は，量子カスケードレーザーを搭

大幅に減少していることが分かる．また，それに対応し載した高精度の CO2 同位体連続測定装置を開発し（100て GEP も減少（図中の-GEP は増加）している．一方，

秒平均値の 3 時間以内の測定に対する 95％信頼区間は

生長季後半（8～9 月）については，夜間と日中の生態系

C：±0.04‰， O：±0.06‰），2011 年 5 月～2013 年

呼吸の差は小さい．従来法と比べても，DEP および

10 月の期間に米国マサチューセッツ州の温帯落葉樹林

GEP はわずかに減少する程度で大きな差は無い．土壌

観 測 地（Harvard Forest Environmental Measurement

呼吸については，日中と夜間の差はチャンバー法によるsite）において，当装置を用いた微気象学的手法（渦相関観測結果から，当観測地では一般的に 10％以内の変動の法）による CO2 および CO2 の NEE 観測を実施した．

小さな変動であることが分かっており，同位体法による同時に熱・水フラックス，各種気象，土壌環境要素，チャ

生長季前半に見られた日中の生態系呼吸の減少は，地上ンバー法による土壌呼吸等の観測も行われた．本研究で部呼吸の減少に起因するものであることが示唆される．

13

18

12

13

は，日中の総 CO2 と CO2 の収支を以下の式で表し，両13

式から日中の NEE を日中の生態系呼吸（DER）と総生態系生産（GEP：総光合成－光呼吸）とに分離して評価することを試み，従来広く用いられている夜間の NEE（Rec）と温度の関係から DER を推定する手法との比較が行われた．
􀀽
􀀽
ここで
13

(20)

􂈒

(21)

􂈒

値は各添え字で示された CO2 フローに対するC のシグナルを表す．本研究では，DER をさらに日中の葉呼吸（FDR）とその他の呼吸，GEP を総光合成（FP）と光呼吸（FPR）に分け（図 2 参照），各 CO2 フローの量
と対応する

13

C が決定された．そのために観測で求められた NEE と NEE および葉以外の呼吸の

13

C が用い

られ，また図 2 で示した詳細な葉内の同位体分別について熱・水フラックス，各種気象，土壌環境要素等の観測結果や過去の文献値を用いてモデル化された（Wehrand Saleska, 2015）．

図 8：日中観測で得られた大気中 CO2 の 13C（ a）（a），夜間の観測で得られた葉呼吸以外の呼吸に対する 13C（ NR）とモデル計算により求められた日中の光合成固定に対する 13
C（ A）（b）および葉内細胞間 CO2 濃度（Ci）の推定値の変動（c）（Wehr and Saleska, 2015 を元に改編）．

安定同位体測定による炭素循環解明

37

図 9：生長季の前半（6～7 月）（a）と後半（8～9 月）（b）における 3 年間の平均的な NEE，および同位体観測に基づいて分離された日中の生態系呼吸（DER）と-GEP の日内変動（Wehr et al., 2016 を元に改編）．

図 10：3 年間の平均的な DER と GEP の季節変動．
本研究で得られた同位体観測に基づく結果と，従来法および従来法で地上部呼吸をゼロ（土壌呼吸のみ）にしたものが比較されている（a）．従来法と同位体観測に基づく DER 推
定の差（ΔDER＝従来法－同位体法）（黒実線）および，1996～2009 年の平均的な夜間の地上部呼吸の変動（金実線）（b）．Wehr et al. (2016) を元に改編．

図 10 には，3 年間の平均的な DER と GEP の季節変効果として個葉レベルでは多くの樹種で観測されており動を示す．本研究で得られた同位体観測に基づく結果（Kok, 1949），上記現象はこの効果を反映しているのかと，従来法および従来法で地上部呼吸をゼロ（土壌呼吸もしれない．

のみ）にしたものが比較されている．また，従来法と同もし，同位体法による推定が正しいとすると，従来法

位体観測に基づく DER 推定の差（ΔDER＝従来法－同による生長季前半の日中の生態系呼吸による CO2 放出位体法）および，1996～2009 年の平均的な夜間の地上部

量および光合成による CO2 吸収量は，過大評価していた呼吸の変動も示す．この図からも，生長季前半（6～7 月）

ことになる．また，同位体法に基づく GEP 推定結果をは従来法の推定が同位体法と比べて大きく，後半（8～9用いた場合，当森林においては，光利用効率，水利用効

月）は両者の差がほとんど無くなっているのが分かる．

率について生長期前半と後半の違いがほとんど無くなっ

ΔDER の変動は，地上部呼吸と類似の季節変動を示した．従来法では生長季前半に GEP が大きく見積もられており，同位体法の推定では，日中の地上部呼吸が大幅ており，その後減少する傾向が見られ（図 10 参照），葉に抑制されていることが示唆される．一方，当観測地にの劣化や水ストレスに依るものと考えられていたが，当おける夜間の生態系呼吸に占める地上部呼吸の割合は，森林においては，
これらの影響は小さいのかもしれない．

チャンバー観測の結果から，葉の厚みが増加し生長呼吸

本研究の結果は，従来の推定値や生態系モデルについてが活発化すると考えられる 6 月は 50％以上になるが，生修正が必要になる可能性や，生態系モデルを用いた陸上長がほとんど無くなる 8 月には 10％程度に減少するこ

生態系における炭素収支予測にも影響を及ぼす可能性をとが見積もられている．このため，地上部呼吸が日中に示唆している．当手法による炭素フローの分離手法につ抑制される場合，日中の生態系呼吸の割合が大きい，生いては，複数の分離手法との比較や他の植生への適用等

長季前半に生態系呼吸への影響が大きくなる．葉におけをとおして，今後さらに検証していく必要がある．

る暗呼吸が光の当たる環境下で抑制される現象は，Kok

38

村山 昌平

5. おわりに
本稿では，森林生態系の炭素循環の研究における安定同位体比測定の有効性について，研究例を交えて紹介した．森林生態系における複雑な炭素循環プロセスをモデル化する上で，安定同位体比の観測データは新たな拘束条件を与える．森林生態系内外の気象・土壌環境要素，
大気－生態系間の熱・水・CO2 収支や CO2 濃度等の変動に追加して同位体比の変動も再現できる生態系モデルを構築することにより，直接観測できない各炭素フローの分離推定精度の向上が期待される．レーザー分光法による連続測定は，まだ研究例が少ないが，今後，さらに測定精度や現場環境における安定性が向上して，高精度の同位体連続観測データが蓄積されれば，上記モデルの検証データとして有効に活用されるであろう．以上により，生態系モデルが改良され，生態系の各炭素フローの推定精度が向上すれば，気候変動に伴う陸上生態系の炭素収支予測の高精度化が可能になり，気候変動予測の高精度化や大規模植林等の陸上生態系を利用した地球温暖化に対する効果的な緩和策等の策定に貢献できることが期待される．

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低温科学 77 （2019） 41-48
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 41

積雪域に大雨が降った時の雪氷水文現象
石井 吉之1)2019 年 1 月 4 日受付，2019 年 1 月 16 日受理

北海道における最近の ROS イベントに関係する研究成果の一部を取り上げて解説した．2012 年
4～5 月は，日射が十分な上に気温が高く風も適度な春の好天が 20 日以上続いたことにより，例年にない速さで融雪が進み，4 月下旬から 5 月初めには ROS イベントが重なって融雪災害が多発した．母子里では，雪面上に著しい大雨が降った場合を想定した模擬降雨散水実験が 2 通りの方法で行われた．
自然積雪法では積雪底面流出が出現する場合と出現しない場合のどちらもが観測された．積雪ブロッ
ク法では積雪底面流出の流出率はほぼ 1 になるが，浸透水の自然の流れを乱している可能性がある．
2018 年 3 月 9～10 日には ROS イベント時に雪泥による河道閉塞が起こり，その後の閉塞部の崩壊によって融雪鉄砲水が発生したと推察される．

Snow hydrological impacts due to rain-on-snow events
Yoshiyuki Ishii1
Some results of recent rain-on-snow (ROS) event studies in Hokkaido are discussed. Snow melting rates during
April to May in 2012 were remarkably fast due to the warm, weak wind and a lot of sunshine conditions. Then,snowmelt hazards occurred many sites during a ROS event from late April to early May. Artificial rain sprinklingexperiments were carried out in Moshiri by the two different ways. One was the natural snowpack method, and theother one was the snow block method. Both methods have merits and demerits. Under the ROS event from March 9 to
10 in 2018 in central Hokkaido, stream water level showed the typical changes at the time of the occurrence ofsnowmelt flash flood.
キーワード：ROS イベント，融雪期，模擬降雨散水実験，融雪鉄砲水
Rain-on-snow event, Snowmelt season, Artificial rain sprinkling experiment, Snowmelt flash flood

かえる．本格的な融雪はその地点の日平均気温が 0℃を

1. はじめに

超え，積雪全層で雪温が 0℃になった後に始まり，積雪

北海道では多くの地点で 2 月下旬にその冬の最深積雪

底面からもさかんに融雪水が流出するようになる．融雪が観測され，その後，3 月から 4 月にかけて融雪期を向速度は，一般には日射（天候），大気放射（雲量，気温，
水蒸気量など），大気からの顕熱供給（気温，風速）など

連絡先
石井 吉之
北海道大学 低温科学研究所〒060-0819 札幌市北区北 19 条西 8 丁目
Tel. 011-706-5583
e-mail：ishiiy@pop.lowtem.hokudai.ac.jp⚑) 北海道大学 低温科学研究所
Institute of Low Temperature Science,
University, Sapporo, Japanの大気条件によって決まる．さらに大雨が降るような気象条件が重なると，高い気温や強い風速による顕熱供給の増大が融雪の加速を招き，大雨と相まって河川流量の急激な増大や傾斜地での土砂崩れなどをもたらすことがある．
積 雪 上 に ま と ま っ た 雨 が 降 る 現 象 は rain-on-snow
Hokkaido（ROS）イベントと呼ばれ，春先の融雪期のみならず冬期の積雪期間中にも起こり，全層雪崩・土砂崩れ・地すべ

42

石井 吉之

りや融雪洪水などの災害要因になっている．ROS イベ
ントに関する雪氷水文学的な研究は，2000 年まではそれほど多くなかった（Harr, 1986; Singh et al., 1997; Markset al., 1998; Marshall et al., 1999; Sui and Koehler, 2001 など）が，2000 年以降は世界各地でさかんに研究されるようになり（Whitaker and Sugiyama, 2005; McCabe et al.,2007; Mazurkiewicz et al., 2008; Eiriksson et al., 2013;
Cohen et al., 2015; Wayand et al., 2015; Juras et al., 2016;
Pomeroy et al., 2016 など），2014 年のアメリカ地球物理学連合秋季大会では“Rain-on-snow floods in a changing
climate”という特別セッションが開催されるまでに至っ

図 1：母子里における 1～5 月の積雪深変化．

た．日本でも，2016 年の日本雪氷学会・日本雪工学会合
同全国大会において特別セッション「Rain-on-snow：積2011～2013 年のそれぞれ 1～5 月の積雪深変化である．

雪時の降雨と災害」が開催され，ROS イベントに関する2011 年は少雪年，2012 年と 2013 年は多雪年であったが，研究の必要性や今後の方向性についての議論がなされ積雪深の大小に関らず 2011 年も 2013 年も同じ速度で融た．また，最近では ROS イベント時に対象とされる湿雪が進んだのに対し，2012 年の融雪はこれらに比べ著し

雪（水を多く含む降雪や積雪）についての関心が高まり，

く速く融雪が進んだ．特に 4 月下旬から 5 月初めにかけ

2017 年の日本雪氷学会誌には湿雪特集号が組まれた．

ては，本州南岸の発達した低気圧が北海道を南から北にしかし，実際に野外での ROS イベントに関する調査研

通過し，南からの暖気の流入によって気温が高く風も強究事例となると数は少ない．その理由は，大雨に強風がい状態が続いたために融雪量が多くなり，これに降雨が重なる悪天候下での観測が必要になるため，必ずしも十重なって北海道各地（初山別村，沼田町，夕張市，霧立

分なデータを得ることができないからであり，それがま峠，中山峠など）で土砂崩れや融雪洪水が発生した．札たこの現象についての理解が遅れる一因にもなってい幌圏の幹線国道 230 号線を管理する北海道開発局の調査る．

によると，中山峠で融雪土砂崩れが発生した 5 月 4 日の

本稿では，積雪域に大雨が降った時の雪氷水文現象と

日換算雨量は 126 mm（雨量 70 mm＋融雪量 56 mm）で，して ROS イベントに焦点をあて，2012 年 4～5 月の北海

過去 18 年間で最も大きな値であった．先述の母子里で

道内陸部から日本海側地域にかけての ROS イベントを

は晴天日の平均的な融雪熱量が 60～80 Wm－2 であるの含めた速い融雪の特徴，北海道北部の母子里で行われたに対し，この時には 107 Wm－2 まで増大した．放射収支

ROS イベントを想定した積雪上への模擬降雨散水実験

量が大きかったことに加え顕熱輸送量の増加も融雪熱量の結果と問題点，および 2018 年 3 月の北海道中央部にの増大に寄与した．このような暖気の流入と顕著な大雨

おける融雪鉄砲水発生時の河川水位変動について報告すに伴って融雪量が著しく増大し災害に至る例は，必ずしる．

も多くはないが良く知られている．たとえば，2006 年 5
月 10～11 日の天塩川の融雪洪水などもその一例である

2. 2012 年 4 月の速い融雪（石井，2012a）．
しかし，2012 年 4 月の速い融雪は 4 月下旬から 5 月初

前節でも述べたように，融雪の進み方には日射や大気めの ROS イベントが起きる以前から観測されていた．

放射，および雪面への顕熱供給を決める気温や風速など

図 2 に母子里近隣の AMeDAS 幌加内における 2011～

が効いており，積雪深の大小には関係しない．融雪の開2013 年のそれぞれ 1～5 月の積雪深，日平均気温，日平始時期や消雪までに要する日数には，その年の気象条件

均風速，日照時間の経日変化を示す．積雪深，気温，日や積雪深の大小に応じた年毎の違いはあっても，融雪の照時間については平年値も併記した．ROS イベント時

進み方すなわち融雪速度には年毎の違いは小さいというには気温が高く風も強かったので融雪量が大きくなった

一般的傾向がある．

が，4 月上旬から下旬にかけては，気温も他の年や平年

ところが，2012 年 4 月の北海道内陸部から日本海側地値と比べ高くはなく，風速も同程度であった．母子里に域にかけての融雪は，
これまでになく速い速度で進んだ．

おける 4 月 18～24 日の 1 週間平均の融雪熱量は 59.2

図 1 は石狩川水系雨龍川源流部の母子里で観測された

Wm－2 で，この地域における晴天日の平均的な融雪熱量

積雪域に大雨が降った時の雪氷水文現象

43

での 21 日間における気温，風速，日照時間の期間平均値
を 3ヶ年および平年値について表 1 にまとめた．2012 年
は他と比べて気温が高く，風が適度に吹き，日照時間が大きいようすが分かる．つまり，日射が十分な上に気温が高く風も適度な春の好天が 20 日以上続いたことが速い融雪につながったと考えられる．一時的な寒気の流入
や，厚い低層雲に覆われ弱い降雨も伴うような悪天候によって，順調に進んでいた融雪が小休止する期間が毎年のように出現するが，2012 年は春の好天が長く続いたことが速い融雪につながり，さらに 4 月下旬から 5 月初めの ROS イベントによって速い融雪が約 1ヶ月も続くことになった．

3. 雪面上への模擬降雨散水実験
ROS イベント時における積雪内部での浸透水の流動や貯留の実態を把握することは，積雪下の土壌層に供給される水の量や応答時間を知る上で重要である．しかし，ROS イベントは毎年のように起きる現象ではなく突発的に起こることが多いので，十分に観測体制を整えてのデータ取得が難しい．そこで積雪の上から模擬的に降雨を散水し，積雪内の水の挙動や積雪底面流出水の流出応答を調べようという研究がなされている（Singh et al.,
1997; Eiriksson et al., 2013; Juras et al., 2016; 石井，2012bなど）．散水実験の方法には，自然積雪の上に散水する方法（自然積雪法）と，積雪ブロックを切り出して散水する方法（積雪ブロック法）の 2 通りがある．自然積雪
法では積雪内浸透水は必ずしも鉛直に流下するわけではなく，層境界などで水平方向に流動してしまうことがあるため，流出率が著しく小さくなる恐れがある．一方，
積雪ブロック法は周囲との浸透水の行き来を遮断するた
図 2：AMeDAS 幌加内における 1～5 月の積雪深，気温，風速，日照時間の経日変化（赤矢印は 2012 年に暖気流入とROS イベントが起きた期間を示す）．

め流出率は 1 に近くなる．しかし，流動場を区切ってしまうので自然状態での浸透水の流れを再現しているとは言いがたい側面もある．どちらの方法にも一長一短があり，どちらがより好ましいかの判断は難しい．この節でであった．また，4 月の月降水量は 55.5 mm で平年値

は，北海道の母子里で行われた上記 2 通りの方法による

65.8 mm よりやや少なく，雨によって融雪が進んだとも

模擬降雨散水実験の結果を述べ，それぞれの問題点や改考えにくい．積雪密度や層構造の鉛直分布を図 3 に示す

善すべき点などについて論じる．

が，2012 年だけが積雪特性が異なるようすは認められな
い．AMeDAS 幌加内における 2012 年の前後 5 年分の3.1 自然積雪法による模擬降雨散水実験

3～5 月の積雪深変化を図 4 に示す．11ヶ年のうち 2012北海道北部の母子里盆地では 2011～2013 年の各融雪

年だけが融雪速度が速いわけではなく，2010 年 4 月下旬

期に，積雪表面に 100 mm 以上の大雨が降った時を想定などにも同程度の融雪速度の期間が見られる．しかし，した模擬降雨散水実験が行われた（石井ほか，2013）．前2012 年のように 4 月上旬から 20 日間以上も速い融雪が年 10 月に地表面に 1 m×1 m の積雪ライシメーターを継続した年はない．図 2 の中で，4 月 10 日から 30 日ま

敷設しておき，
冬の間はこの上に自然積雪を堆積させる．

石井 吉之44

図 3：積雪の層構造と濡れ密度の鉛直分布．

された．流出状況は散水量や積雪深とは関係がなく，その時の積雪の層構造に応じて多様，すなわち積雪内部で鉛直下向きの浸透が顕著な場合と水平方向の流動が顕著な場合のどちらもが起こりえることが明らかにされた（石井ほか，2017a）．こうした違いは層境界での粒径コントラストによると考えられるので，コントラストに応じた流出特性の違いを多次元水分移動モデル（Hirashima et al., 2014）を用いた数値実験によって検討した．積雪底面流出が顕著な場合とそうでない場合につ
図 4：AMeDAS 幌加内における 3～5 月の積雪深変化．

いて再現計算を行った結果，粒径コントラストは層境界での浸透水の滞留を引き起こすという面では重要であるが，積雪底面流出が出現するか否かは，層境界よりさら積雪ライシメーターとは積雪底面から流出する水を集めに下層での水みちの発達の仕方に強く依存することが分てその流量を測る設備である．春になり 2 m 以上の積かった．

雪深が 1 m 程度になるまで融雪が進んだ時期に，市販の噴霧ノズルを用いて雪面上 1 m から模擬降雨を降雨強

3.2 積雪ブロック法による模擬降雨散水実験

度約 35 mmh－1 で散水した．降雨量や散水継続時間は実次に，散水強度を時間的に変化させた場合の模擬降雨

験によって様々であるが，3ヶ年の実験から，積雪底面流散水実験を 2016 年と 2017 年の各融雪期に実施したが，出が顕著に現れる場合とほとんど現れない場合とが観測

両 年 と も 積 雪 底 面 流 出 は 出 現 し な か っ た．そ こ で，

表 1：AMeDAS 幌加内における気温，風速，日照時間の 4 月 10 日から 30 日までの期間平均値．
Air temperature（deg-C）

Wind speed（ms－1）Sunshine duration（hours）

2011

4.0

2.6

4.4

2012

4.5

1.2

6.1

2013

2.7

2.5

3.2

normal year

4.1

－

5.4

積雪域に大雨が降った時の雪氷水文現象

45

クを周囲の積雪から切り離すことは，積雪内の横方向の流れを人為的に妨げることになり，自然状態を再現しているとは言いがたい．鉛直浸透が強調されすぎた結果であると言えよう．融雪期のように積雪内部でさかんな融雪水の浸透が起きている場合，そのようすを観察あるいは測定しようと積雪ピットを掘ると，その断面が大気圧下におかれるため，その断面に向かう流れが起きてしまう．乾雪を対象とした積雪断面観測は，湿雪の場合は必ずしも妥当な方法とは言えない．特に，降雨と融雪が重なった時のように速い積雪内浸透が起きている時には注意が必要である．

4. 雪泥と融雪鉄砲水
2018 年 3 月 9～10 日には，発達した低気圧や前線の影
響で南から暖かく湿った空気が流れ込んで気温が上昇
し，時ならぬ融雪が急速に進んだ．これに太平洋側を中心とした日雨量 100 mm 超の大雨が重なり，北海道各地
で浸水や洪水・雪崩被害が起こった．特に上川管内美瑛町の辺別川では，雪泥による河道閉塞とその崩壊による融雪鉄砲水が発生したと考えられ，河川改修工事中の作業員が被災した．国土交通省の水文水質データベース
図 5：散水開始 1 分後（A）と 30 分後（B）の着色水の浸透状
況（石井ほか，2017b）．

（http://www1.river.go.jp/）に基づき，この時の河川水位変動を検証してみる．近隣の AMeDAS 美瑛における降雨量，気温，風速の変動を図 7 に示す．3 月 8 日から
11 日 ま で の 3 日 間 の 総 雨 量 は 35 mm で，上 流 部 のSingh et al. (1997) や Juras et al.（2016）のように積雪ラ

AMeDAS 白金で観測された 134.5 mm に比べてかなり

イシメーター上の深さ約 1m の積雪ブロック（約 1 m ）少ない．3 日間の雪面低下量が 11 cm なのでこの期間のを切り出し，周囲の自然積雪から切り離した状態で散水

換算雨量は 73 mm となるが，必ずしも洪水をもたらす実験を実施した．青インクで着色した水道水をノズルのような量ではない．被災地を含む近隣の河川水位観測所

先から一定強度 1.2 Lmin （雨量強度にして 72 mmh ）の位置を図 8 に，各観測所におけるイベント前の最低水で 75 分間にわたって散水した．この時の気温は 0～

位をゼロとした時の相対的水位変動を図 9 に示す．A，2℃，積雪深は 102 cm であった．散水開始 1 分後と 30

B，C の 3 地点が美瑛川本流の観測所，D 地点がその支分後の着色水の浸透状況を図 5 に，また，散水量と積雪流の辺別川の観測所である．美瑛川の 3 観測所には降雨

底面流出量の時間変化を図 6 に示す．底面流出は散水終

融雪イベントに対応する類似した水位変動が現れてい了後も 3 時間以上も流出し続け，流出率は 91％であっる．しかし，辺別川の水位変動は他の 3 地点に比べ水位た．積雪ブロックの 4 側面が大気圧にさらされるので，の立ち上がりが遅れ，その後，急激な水位上昇と急低下

積雪内の浸透水の多くが側面に向かうようになり，4 側が起きている．その後でさらに 2 回の水位上昇と低下が面が着色した水で青く染まると予想されたが，1 面だけある．このような水位変動は，河川水の流れが一時的にではなく 4 面が大気圧条件にあったことで，側面の壁をダムアップされた後に，ダム堤の開放によって鉄砲水がつたう流れは顕著にはならなかった．また，ブロックの起きた可能性を示唆する．河川を浮遊するアイスジャム

外へ出ていく水も無かったことから，散水量のほぼ全量やスノージャムからなる雪泥および流木や土砂などが河がブロック内の降下浸透に伴う遅れを伴って積雪底面か

道狭窄部や橋脚部などで流れに取り残されて積み重なら 流 出 し た．こ う し た 結 果 は Singh et al.（1997）やり，一時的に河道が閉塞されて不安定なダム堤ができ，

Juras et al.（2016）の結果と同様である．しかし，ブロッ

その後，ダム堤が崩壊して鉄砲水が生じたと考えられる．

3

－1

－1

46

石井 吉之

図 6：散水量と積雪底面流出量の時間変化（石井ほか，2017b）．

図 7：AMeDAS 美瑛における降水量，気温，風速の時間変化．

北海道のような寒冷積雪地域では，河氷の融解は一時までもないが，気象学及び雪氷学的な観点からの要因分期に集中して起きたり，本格的な融雪期前の大雨によっ析，すなわち，どういう気候条件のもとで発生しやすくて起きることがある．こうした場合には，アイスジャム

なるか等の要因分析も必要と考えられる．

やスノージャムからなる雪泥による河道閉塞，あるいは河川や水路などに廃棄した雪が固くて重い塊となって水流を妨げる通水障害などが生じることがあり，浸水被害

5. まとめや鉄砲水に対する注意が必要である．融雪期における河本稿では，積雪域に大雨が降った時の雪氷水文現象と

道閉塞とその後の鉄砲水発生については，地形学地質学

して，北海道における最近の ROS イベントに関係した及び水理学的な観点からの要因分析が必要なことは言う

研究成果の一部を取り上げて解説した．

積雪域に大雨が降った時の雪氷水文現象

47

図 8：被災地周辺の河川水位観測所の位置（下図は地理院地図より引用）．

図 9：各観測所における河川水位の時間変化．

一般に融雪は地域毎にある決まった速さで進むことがあり，どちらが望ましいかの判断は現時点では難しい．

多いが，好条件が重なると著しく速くなることがあり，2018 年 3 月 9～10 日の ROS イベントではアイスジャ

このような時に大雨が重なると深刻な融雪災害につながムやスノージャムからなる雪泥および流木や土砂などでる危険がある．2012 年 4 月～5 月がまさにその例であ河道閉塞が起こり，その後，閉塞部のダム堤が崩壊してり，大雨に伴う融雪災害が北海道各地で多発した年で融雪鉄砲水が発生したと考えられる．地震や大雨に伴うあった．

土砂崩れによって川水が塞き止められ，河道閉塞湖が生ROS イベントは突発的に起こることが多いので，野外では十分に観測体制を整えてのデータ取得が難しい．そじる例は各地で報告されているが，北海道では雪泥による河道閉塞に対する注意喚起が必要である．

こで積雪の上から模擬的に降雨を散水し，積雪内の水のROS イベント時の雪氷水文現象に関しては，野外観測

挙動や積雪底面流出水の流出応答を調べようという研究

データの蓄積が今後ますます重要になると考えられる．

がなされている．これには自然積雪法と積雪ブロック法

大学や研究機関のみならず行政担当者と連携し合うことという 2 つの実験方法があるが，それぞれに一長一短がにより，道路や河川の膨大な管理用データの中から希少

48

石井 吉之

データの掘り起こしを行えば，ROS イベント時の雪氷水
文現象の実態解明に一歩近づけることが期待される．

謝辞
母子里における気象観測および模擬降雨散水実験には
低温科学研究所技術部の高塚徹・千貝健・森章一・中坪俊一（現・JAXA）の各氏の支援を受けた．本研究の一
部は，文部科学省科学研究費補助金基盤研究（C）課題番
号 26350482 の助成を受けて実施した．

石井吉之，簗場大将，森章一，高塚徹，佐藤陽亮（2017b）積
雪ブロック法による模擬降雨散水実験，
陸水物理研究会報，
39，19．
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低温科学 77 （2019） 49-59
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 49

地表面と永久凍土面の年平均温度の違い― 年平均気温・地表面温度が氷点下でなくても永久凍土は存在する ―曽根 敏雄1)，斉藤 和之2)2019 年 1 月 9 日受付，2019 年 1 月 17 日受理

永久凍土の有無を確認するには，地温観測が必要となるが，広範囲で調査を行うことは困難である．
地表面の温度ならば，観測は容易であるが，それだけでは永久凍土の有無は判明しない．しかし地表面温度と永久凍土の温度との関係性が知られれば，それを手掛かりに地表面温度情報しかなくても永久凍土の有無を推定できるかもしれない．永久凍土面（あるいは最大季節凍結深となる深さ）におけ
る年平均地温と年平均地表面温度との差をサーマルオフセットという．そこで本稿では，サーマルオ
フセットについて，これまでに出版された文献を調べ，年平均地表面温度が 0℃以上あった場合でも永久凍土が存在しうる条件について検討した．その結果，－3℃より小さなサーマルオフセットの値は見いだせなかった．また地表面温度が低い所ほどサーマルオフセットが 0 に近づく傾向がみられた．年平均地表面温度が 0℃以上であっても永久凍土が存在する可能性はあるが，地表面温度が＋3℃以上であれば，永久凍土が存在する可能性は低いといえよう．

Thermal Offset: Difference between permafrost top temperature andmean annual ground surface temperature
Toshio Sone1 and Kazuyuki Saito2
Measurement of ground temperature is required to prove the absence or presence of permafrost, althoughavailability of the in-situ measurements is practically limited. Ground surface temperature is easier to measure, butdoes not suffice for proof. Knowledge on the relationship between mean annual ground surface temperature (MAGST)
and ground temperature can facilitate inference on the absence or presence of permafrost. In this report, we conducted
a synthesis analysis on the thermal offset (TOFF), defined as the temperature difference between the permafrost top
and the ground surface, from the available literature, and investigated the conditions for presence of permafrost at theplaces with MAGST≧0℃. It is found that the lowest TOFF value was －3℃, and TOFF approaches 0℃ as MAGST
decreases. Despite it is possible to have permafrost with MAGST≧0℃, it is very likely to be permafrost-free when
MAGST＞3℃.
キーワード：サーマルオフセット，永久凍土，地表面温度，永久凍土温度
Thermal offset, Permafrost, Ground surface temperature, Permafrost temperature

連絡先
曽根 敏雄
北海道大学 低温科学研究所〒060-0819 札幌市北区北 19 条西 8 丁目
Tel. 011-706-5487
e-mail：tsone@pop.lowtem.hokudai.ac.jp⚑) 北海道大学 低温科学研究所

Institute of Low Temperature Science, Hokkaido
University, Sapporo, Japan⚒) 国立研究開発法人海洋研究開発機構 統合的気候変動
予測研究分野Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology(JAMSTEC), Yokohama, Japan

50

曽根 敏雄，斉藤 和之

1. はじめに永久凍土とは，2 年以上連続して 0℃以下の土壌や岩石のことを指す．現気候下の北半球では，氷床に覆われていない陸域のうちのおよそ四分の一（主に高緯度ある
いは高標高域）を永久凍土が占めている（Zhang et al.,
1999; 2000）．その多くは北方林およびツンドラと呼ばれる植生に覆われているが，第四紀，特に後期更新世以降で，気候-植生-地形が相互に影響しながら形成されており，その中で永久凍土が果たした役割は大きい．
寒冷な地域でも地表付近は夏期に融解し冬期に凍結する層がある．この層を活動層といい，活動層の最深部は永久凍土層との境界となる．この境界面を本稿では永久凍土面という．永久凍土の存在は，夏季に地上植生や活動層中の微生物活動に必要な水分の永久凍土面以下への浸透・流出を防ぐ．また，永久凍土面は活動層内に広がった樹根を支える役目もする．一方で植生（および植物遺骸に由来する有機物層や泥炭層）が断熱層として働くことにより，後氷期における温暖化した環境下でも永久凍図 1：永久凍土の地温プロファイル模式図．
A：年平均地表面温度，B：年平均永久凍土面温度．

土が保持され，
多くの有機炭素が蓄えられることになる．
近年，永久凍土の温度上昇や消失が報告され，また一部(1988) は年平均地表面温度が 0℃以上であっても，現在が融解してそれまで凍結していた有機炭素が分解されるの気候条件下で平衡状態にある永久凍土や，成長していことにより温室効果ガスの追加的供給源となる可能性がる永久凍土が存在する可能性があることを指摘した．

示唆されている（Schuur et al., 2015）．

永久凍土の分布や地温状況を考えるときに，サーマル

永久凍土がどこに存在し，またどのような温度状況にオフセットに関する知識は有益である．特に地表面温度あるのかを知ることは，寒冷域の環境の現状を把握するしか情報がないなかで永久凍土の有無を推定する場合にためにも，環境や社会基盤の将来状況を予測するにも重役立つ．そこで本稿では，サーマルオフセットの実例を要である．永久凍土の存在を確定するには地温観測が必紹介し，これまでの報告からサーマルオフセットが実際要になるが，観測の頻度・範囲・期間は様々な理由からにどのような値をとるのかを調べた．そして年平均地表限られる．気温あるいは地表面という比較的観測しやす

面温度が 0℃以上であった場合でも，永久凍土が存在す

い気象要素から存在が推定できるのであれば，それは有る可能性があるのは，どのような条件下であるのかを検用な情報となる．

討した．

一般に永久凍土の地温プロファイルは図 1 のように説明されている．地表面付近では，夏に地温が高くなり，冬には地温が低下する．地温の年平均値プロファイル

2. サーマルオフセットの定義

は，教科書的には地表面が一番低く，深部になるにつれ

サーマルオフセットは，Romanovsky and Osterkampて地殻熱流量に応じた地温勾配で上昇するように示され(1995) と Smith and Riseborough (1996) に従えば，次る（図 1）．このような場合には，
年平均地表面温度が 0℃のように定式化される．まず年平均気温（Mean Annual

以下でなくては永久凍土は存在しない．しかし実際にAir Temperature：MAAT）は次のように表せる．

は，年平均地表面温度よりも永久凍土面の年平均温度の􀀽

方が低いことがあり，年平均地表面温度が 0℃より高い
場合でも，永久凍土が存在することがある．
永久凍土面の年平均温度と年平均地表面温度の差はサーマルオフセット（thermal offset）といわれる（Burnand Smith, 1988; Goodrich, 1982）．Burn and Smith􂈒(1)

It＝気温の融解指数（℃・日）：日平均気温が正の日の日
平均気温の総和
If＝気温の凍結指数（℃・日）：日平均気温が負の日の日平均気温の総和の絶対値

地表面と永久凍土面の温度の違い

P＝1 年間（365 日）

51（4）を記述しているという．式（4）は，気候的な要因である It と，局所的な要因である nt と rk とでサーマルオ

また年平均地表面温度（Mean Annual Ground Surface
Temperature：MAGST）は次のように示される．
􀀽

􀃗 􂈒

􀃗

フセットが決まることを示している．季節凍土地域においては，f と t の添え字を交換し，符号を反転することで，(2)nt＝夏の気温と地表面温度とのスケーリングファクター（植生効果）

式（4）と同様に定義することができる．なおサーマルオ
フセットという用語が，活動層中（あるいは季節的凍結
融解層中）で深くなるにつれて年平均地温が低下する現象に対して用いられる場合もある（Cheng, 2004）．

nf＝冬の気温と地表面温度とのスケーリングファクター（積雪効果）

一般に永久凍土地域では，年平均地表面温度が高ければ，融解指数が大きくなると見込まれるので，サーマル
オフセットの絶対値は大きくなると考えられる．また同

ここで nt×It は地表面での融解指数，nf×If は地表面でじ年平均気温なら内陸的気候ほど融解指数は大きくなるの凍結指数である．

ので，内陸的な場所の方が同様に大きくなる．局所的に活動層における土質（有機物も含む）の鉛直構造がほは，融解期の地表面温度が高く，融解時と凍結時の熱伝

ぼ一様であり，融解期（春）と凍結期（秋）の土壌水分導率の比が 1 から大きくずれる物質からなる場所ほど絶がほぼ等しく，また地温の変化が主に熱伝導によって決対値は大きくなる．

ま る こ と を 前 提 と し て Romanovsky and Osterkamp

凍土の熱伝導率については，次のようにまとめられて(1995) および Smith and Riseborough (1996) は永久凍いる（木下, 1982）．①乾燥土については，温度による熱

土上面の温度（Temperature at the Top Of Permafrost：

伝導率の変化は小さい．②凍土の熱伝導率は，含水比にTTOP）を次のように表した．

よって変化し，含水比が高いほど大きな値となる．③含􀀽􀃗 􀃗 􂈒 􀃗􀃗

􀃗

(3)

水比が低い場合には，凍土と未凍土の熱伝導率はほぼ等
しい．④含水比が高い場合には，凍土の熱伝導率は，未kt＝地盤の熱伝導率（融解時）凍土の値よりも大きくなり，約 2 倍程度になることもあ

kf＝地盤の熱伝導率（凍結時）

る．⑤凍土の熱伝導率は，温度が低いほど大きな値となる．

この式は以下のように解釈できる．d を活動層の厚さ，野外においても，カナダの条件の異なる 4 地点においTs を地表面温度とし，両辺に kf×P⁄d を乗じると，右辺て測定された活動層中の土壌の熱伝導率は夏に値が小さの第 1 項は融解期（Ts＞0）に活動層へ流入する単位面

く，冬に大きいことが報告されている（Goodrich, 1986）．

積あたりのエネルギー量，同第 2 項は凍結期（Ts＜0）に熱伝導率の例としては，粘土で kf は 2.21 Wm－1K－1，kt

活動層から大気へ流出する同量を表す．永久凍土面の温は 1.13 Wm－1K－1，砂で kf は 3.01 Wm－1K－1，kt は 2.19

度はその両者のバランスにより決定される（永久凍土層

Wm－1K－1 で，有機質土壌で kf は 1.20 Wm－1 K－1，kt はは凍結していることに注意）．なお，前提から，活動層内

0.40 Wm－1 K－1 である（Goodrich, 1982）．Riseboroughの凝固・融解における潜熱の効果は打ち消し合う．

and Smith (1998) は rk のとりえる範囲について，有機したがってサーマルオフセット（Thermal Offset：
TOFF）は，次にように表せる．
􀀽􀀽壌の場合には 0.6 から 1.0 となると求めた．
通 常 で は kf≧kt で あ る の で，式（4）に よ る と，􂈒􀃗 􀃗􀀨

質土壌の場合には 0.3 から 1.0 の範囲にあり，無機質土

􂈒􀀱􀀩

(4)

rk＝ kt/kf（熱伝導率の比）

TOFF≦0 である．永久凍土面の年平均地温が年平均地
表面温度よりも低くなるには，気候的には融解指数の大きい，すなわち夏に温かいところほど有利である．サー
マルオフセットと地表面温度，活動層厚との関係性は 4

Romanovsky and Osterkamp (1995) は，式（4）による章で詳しく考察する．

計算値と実測値，および Goodrich (1978, 1982) による数値解法を用いた計算結果との比較を行って，式（4）の有 効 性 を 確 認 し て い る．ま た Romanovsky andOsterkamp (1995) によると，Kudryavtsev (1981) も式

3. 永久凍土の地温プロファイルの観測例
この章では，地温プロファイル（地温鉛直分布）から

52

曽根 敏雄，斉藤 和之(WD) で の 地 温 観 測 結 果 を 図 3 に 示 す（Romanovsky
and Osterkamp, 1995）．地表付近（約 0.1～0.2 m まで）
は泥炭か泥炭質シルトからなり，有機物を含んだシルト層を覆う．図 3 の特徴は，活動層上部で明瞭な地温勾配の変化がみられることである．FB では，0-0.4 m 深で主な変化が起こり，0.5-0.6 m 深では地温はほぼ一定である．DH では，0.2 m 深上部までで大きな変化がみら
れ，0.3-0.4 m よりも深部では変化は小さくなる．WD
でも同様で，0.2 m 深より上部で明瞭な温度の変化が生じている．また地温プロファイルには年々変動があり，年により活動層の厚さが異なり，サーマルオフセットの大きさにも変化がある．DH と WD では，地表面の温度が高い時に，
地表面と永久凍土面の温度差がより大きい．
しかし FB では，活動層深部ほど地温が低い傾向は共通であるが，温度差と活動層の厚さとの関係は明瞭ではな
い．これは，FB では活動層の厚さの変化が比較的小さ
い た め で あ る と 説 明 さ れ て い る（Romanovsky andOsterkamp, 1995）．
Lin et al. (2015) は，中国のチンハイ・チベット高原の植生環境の異なる数ケ所で地温観測を行った．ここは年平均気温は－4.3℃程度であるが，冬に乾燥して積雪が図 2：カナダ，ユーコン州 Mayo 付近の年平均地温プロファ
イル．
Burn and Smith (1988) を改変．

ほとんどなく，夏は日射により気温よりも地表面温度が高くなるような場所である．これまで見てきた例と同様に，活動層深部に向かって地温が低くなる傾向はみられるが，地表付近では深さ 0.2-0.4 m 付近まで，逆に地表

サーマルオフセットについて議論された事例を挙げる．

の 方 が 低 い よ う な 変 化 が み ら れ る（図 4）．Lin et al.

まずは，カナダ，ユーコン州 Mayo 付近（年平均気温(2015) は，これを Reversed Thermal Offset といって，－4℃）の，表層の 0.1-0.2 m が有機層（モス泥炭）に覆北米やスイスアルプスでは報告されていない稀な例であわれた主にシルト質ロームからなる場所で行われた地温るとした．そして，このような地温プロファイルになる

観測例（図 2）をみてみよう（Burn and Smith, 1988）．年

理由は，Site 4 がほとんど植生のない場所であり，冬季

平均地温プロファイルは，いずれも地表面よりも永久凍の乾燥した凍土の熱伝導率よりも，夏季の湿潤な未凍結

土面で温度が低い．この理由は，前章でも述べたように

土壌の熱伝導率の方が大きくなるためであろうと考え

湿潤な土壌の熱伝導率が融解時よりも凍結時に大きいた

た．チンハイ・チベット高原の別の場所でも同じようなめと考えられる（Goodrich, 1978; 1982）．また，地下深地温プロファイルが観測されている（Luo et al., 2018）．

部ほど地温が低下する傾向が見られるのは大部分が活動

実際には，サーマルオフセットが正の値をとる例は稀層内である．次に地表面温度との関係をみてみよう．地ではなく多数みられる．例えば，カナダ，ケベック州南

点 A，B，E は地表面温度が 0℃以下であり，永久凍土面

東部の山岳（年平均気温－3～－5℃）での観測では，地の温度は地表面よりも 0.4～1.7℃低くなっている．一

表面温度は 2010 年には永久凍土面の温度より高かった

方，地点 C，D，F は地表面温度が 0℃以上であるが永久が，2013 年には永久凍土面の温度よりも低かった（図 5，

凍土層があり，永久凍土面の温度は地表面よりも 1.2～

Gray et al., 2017）．2013 年でも，深さ 5 m 以下では深く

2.1℃程度低い．このように，地表面温度よりも地中のなるにつれて地温が低下するように変化しているが，地温度が低くなり（負のサーマルオフセット），地表面温度表付近から 5 m 深までは逆向きの変化が認められる．

が氷点下ではなくても永久凍土が存在することがある．

カナダ，ユーコン州での観測でも，地表面温度の方が永年 平 均 気 温 が 約 －13℃ で あ る ア ラ ス カ 北 部 の久凍土面の温度よりも低い例は多くみられているFranklin Bluffs (FB)，Deadhorse (DH)，West Dock

（Lewkowicz et al., 2012）．

地表面と永久凍土面の温度の違い

53

図 3：アラスカ北部の年平均地温プロファイル．
FB: Franklin Bluffs, DH: Dead horse, WD: West Dock. Romanovsky and Osterkamp(1995) を改変．

4. サーマルオフセットと年平均地表面温度
4.1 サーマルオフセットの特性
これまでの世界各地での地温観測結果から，地表面温度とサーマルオフセットとの関係を整理する．

サーマルオフセットの値は，それぞれの植生・地形条件
ごとにまとまった分布を示している．例えば，高地のUpland (Peat land, Flat tundra, Lower slope) では，年平
均地表面温度が約－3.4～－6.9℃で，サーマルオフセッ
トは 0.0～－1.0℃の範囲にある（図 6A）．ここでは積Morse et al. (2012) は，カナダの北西準州（NWT），

雪が少ないため年平均地表面温度は低く，乾燥している

Mackenzie Delta（年平均気温－9.4℃）の植生や地形条の で 有 機 質 土 壌 の 発 達 に 乏 し い．低 地 の Alluvial

件が異なる 19 ケ所で観測を行い，サーマルオフセット(Horsetail flat, Willow, Sedge flat・wetland) では，微地は 2006-2009 年の 3 年間で－2.1～0.0℃で，平均的には形に応じて積雪深の変化があり，それが年平均地表面温－0.8℃と報告している．乾燥傾向にある高地（Upland）

度に反映される．積雪が多く湿潤で植生のある場所と土壌水分が多い沖積地（Alluvial）でサーマルオフセッ（Willow）では，年平均地表面温度は＋1.3 から－2.4℃，

トがそれぞれ平均－0.5 と－1.1℃であった．

サーマルオフセットは－0.8～－2.1℃の範囲になる．地

Morse et al. (2012) のデータから，年平均地表面温度，

表面温度や永久凍土面の年平均地温が低いほど，また活永久凍土面の年平均地温，活動層厚とサーマルオフセッ

動層が浅いほど，サーマルオフセットの値は 0 に近づく

トとの間の相関を調べた（図 6）．年平均地表面温度と傾向があるが，ここでは年平均地表面温度とサーマルオ

54

曽根 敏雄，斉藤 和之

図 4：中国チンハイ・チベット高原における 2013 年の年平均
地温プロファイル．
A site2, B site4. Lin et al. (2015) を改変．

フセットとの間の相関が一番良いことが判った．
次に，Morse et al. (2012) に加えて同じくカナダ，北西準州（NWT），Mackenzie Delta (Palmer et al., 2012)，
Inuvik 付近（Tarnocai, 1984），このほかブリティッシュ・
コ ロ ン ビ ア 州（Hasler et al., 2015）と ユ ー コ ン 州（Lewkowicz et al., 2012; Burn and Smith, 1988），ケベッ

図 5：カナダ，ケベック州での地温プロファイル．
Gray et al. (2017) を改変．

ク州南東部の山岳での観測（Gray et al., 2017），さらにア度になると夏の温度が低くなり，有機物の発達には不利

メリカ，アラスカ州（OʼDonnell et al., 2012; Osterkamp,になることが関係するためではないだろうか．年平均気2005; Osterkamp and Romanovsky, 1999; Romanovsky

温が－2℃以上の地点で，サーマルオフセットが－1.8℃

and Osterkamp, 1995; Zhang et al., 1997; Zhang and以下となる点がないのは，資料が少ないためであろう．

Stamnes, 1998）のデータを用いて，北米各地における

年平均気温が約 3℃のアラスカ，アンカレッジ付近でサーマルオフセットと年平均地表面温度との関係を図 7－0.2℃ の 永 久 凍 土 が 存 在 す る と い う 報 告 も あ るに示す．ここで，永久凍土が存在しない場合，季節的最（Yoshikawa, 2013）．

大凍結深における年平均地温と年平均地表面温度との差

上記の北米のデータに，モンゴル（Ishikawa et al.,をサーマルオフセットとする（2 章参照：Romanovsky

2018）および中国，チンハイ・チベット高原（Lin et al.,and Osterkamp, 1995）．

2015; Luo et al., 2018），スイスアルプス（Hanson and

図 7A からサーマルオフセットの値の分布には地域ご

Hoelzle, 2005; Hoelzle and Gruber, 2008; Rödder andとにまとまりがあることが判る．図 7B は観測地点の年

Kneisel, 2012），南 極 半 島 付 近（Chaves et al., 2017;

平均気温を 0℃から－14℃まで 2℃間隔に区分して，
サー

Ferreira et al., 2017; Guglielmin et al., 2014; Hrbáček et

マルオフセットと年平均地表面温度との関係を示した．

al., 2015., Hrbáček et al., 2017; Ramos et al., 2017; Wilhelm

それぞれの温度範囲ごとに点をみると，図の左上側からet al., 2015），南極高緯度（Guglielmin, 2006; Guglielmin

右下側へと分布し，年平均気温が低い場所ほど図の左下

et al., 2011; Guglielmin and Cannone, 2012; Lacelle et al.,側に，高い場所ほど図の右上側に分布している．同じ地

2016）におけるデータを加えたサーマルオフセットと年表面温度であるならば，
年平均気温が低い場所ほど，
サー

平均地表面温度との関係を図 8 に示す．全体的な傾向とマルオフセットはマイナス側へ振れる傾向がみられる．

して，年平均地表面温度が高い時にサーマルオフセット

しかし，
年平均気温が－10℃以下では，
サーマルオフセッの絶対値が大きく，低くなるにしたがって，値は 0 に近トに－2℃以下の値はみられない．これは，サーマルオ

づいている．またサーマルオフセットが正の値となる地

フセットが負の値になる理由として，特に有機物を含む点が北米，モンゴル，チベット，南極のどこでも見られ土壌で凍結時と融解時の熱伝導率の違いが大きくなるこ

ることがわかる．

と（rk＜1）によるとすると，年平均気温が－10℃以下程地表面と永久凍土面の温度の違い

55

図 6：カナダの北西準州（NWT），Mackenzie Delta におけるサーマルオフセットと年平均地表面温度（A），
永久凍土上面の年平均地温（B），活動層厚（C）との関係．
Morse et al. (2012) のデータによる．

4.2 考察

い う こ と に な る．有 機 物 の 層 の 効 果 は，RiseboroughSmith and Riseborough (2002) は，カナダの気象ス

and Smith (1998) も 述 べ て い る．Zamolotchikova

テーションの値を用いて，nt＝0.8 と仮定し，鉱物質土(1988) は，temperature shift という語を用いて，サーマ壌（rk＝0.6）と有機質土壌（0.3）の場合の年平均気温とルオフセットと同じ概念について述べており，東シベリ

サーマルオフセットとの関係を式（4）より算出した．そアでは，サーマルオフセットは，泥炭で－1～－3℃，多の計算によればサーマルオフセットは，例えば年平均気湿な粘土で－0.3～－2.1℃，乾燥した粘土で－0.5℃と温が 0℃の時に約－4.1℃（rk＝0.3），－2.3℃（rk＝0.6）

報告している．

になる．永久凍土の有無にかかわらず，サーマルオフ

年平均地表面温度がプラスであり残存している永久凍

セットの値は－4℃程度にはなりうることが判る．しか土が地下氷を含む場合には，氷を融解するのに必要な潜し図 6-8 によると，年平均永久凍土面温度と地表面温度

熱の効果で永久凍土面の地温は 0℃となり，サーマルオとの差が最も大きい場合でも，－3℃程度までである．

フセットの負の値が大きくなる．図 8 のモンゴルでサーサーマルオフセットが－2℃以下の場所の植生・地形

マルオフセットが－2.6℃となった場所は，植生のない条件としては，有機質のマットに覆われた有機物を多く

lake plain と記載されているが（Ishikawa et al., 2018），

含 む 土 壌 層（Lewkowicz et al., 2012），特 に 泥 炭

残存した氷を含んでいるのかもしれない．年平均気温が（OʼDonnell et al., 2012; Tarnocai, 1984）の存在があげら

氷点下でないような場所で，植生層の影響でサーマルオ

れ，湿地，湿潤で植生のある場所（Morse et al., 2012）とフセットが負の値となっていて存在する永久凍土を eco-

56

曽根 敏雄，斉藤 和之

図 7：北米におけるサーマルオフセットと年平均地表面温度との関係．
（A）地域ごと（NWT：北西準州，B.C.：ブリティッシュ・コロンビア州）（B）年平均気温 0℃から－14℃までの 2℃間隔
Burn and Smith (1988), Gray et al. (2017), Hasler et al. (2015), Lewkowicz et al. (2012), Morse et al. (2012),
OʼDonnell et al. (2012), Osterkamp (2005), Osterkamp and Romanovsky (1999), Palmer et al. (2012), Romanovsky
and Osterkamp (1995), Tarnocai (1984), Zhang and Stamnes (1998), Zhang et al. (1997) のデータによる．

system-driven とする見方もある（Shur and Jorgenson,
2007）．
次にサーマルオフセットがプラスになる例について考察する．中国チンハイ・チベット高原の植生の乏しい地点で見られた地表付近の Reversed Thermal Offset は，前章でも述べたように冬に土壌が乾燥し間隙を空気が満たす一方で，夏には土壌水分が多く，熱伝導率が夏に高くなるためと説明される（Lin et al., 2015）．図 8 に示した南極高緯度の極地砂漠気候のような地域でも，冬期の乾燥した土壌よりも，夏期に融雪によって湿潤化しわず
かに熱伝導率が高くなるため，サーマルオフセットがプラスになると考えられている（Lacelle et al., 2016）．
一方，式（4）に基づく定式化が当てはまらない事象についても検討したい．富士山山頂部は，年平均気温が
図 8：北米，モンゴル，チンハイ・チベット高原，スイス，南極におけるサーマルオフセットと年平均地表面温度との関係．
図 7 のデータに加えて Chaves et al. (2017), Ferreira et al.
(2017), Guglielmin (2006), Guglielmin et al. (2011),
Guglielmin et al. (2014), Guglielmin and Cannone (2012),
Hanson and Hoelzle (2005), Hasler et al. (2015), Hoelzle andGruber (2008), Hrbáček et al. (2015), Hrbáček et al. (2017),
Ishikawa et al. (2018), Lacelle et al. (2016), Lewkowicz et al.
(2012), Lin et al. (2015), Luo et al. (2018), Ramos et al.
(2017), Wilhelm et al. (2015), Zhang et al. (1997) のデータによる．

－6℃であり，永久凍土の存在が推定されたが，2008 年に開始した深さ 3 m までの地温観測では，永久凍土の存在は確認できなかった（池田ほか，2012）．ここでは融解
期に台風などによる降雨量が多く，砂礫層からなる場所
では，降雨の際に雨水が浸透して地温が急上昇する現象がみられた（岩花ほか，2011）．一方，水の浸透性が低い
熔結層からなる場所では，年平均地温が約－3℃の永久凍土の存在が確認された（池田ほか，2013）．このように融解期の降水量が多く熱の移流の効果が卓越する地域では，式（4）は成り立たない．降水が年平均地温を上昇させる効果としては，ロシアでは南部の地域で最大 1～
2.5℃というのが典型的な値で，カムチャツカ南東部で

地表面と永久凍土面の温度の違い

0.3～1.0℃以下，コリマ高地では 0.6℃を超えず，ヤノインデギルカ，コリマ低地とチュコト半島ではほとんど

57

謝辞

0.3～0.5℃ を 上 回 ら な い と い う（Zamolotchikova,

執筆の機会を与えて頂いた北海道大学低温科学研究所

1988）．また植生のない粗い破砕岩からなる山の斜面で，の渡辺力教授に感謝します．また，有益なコメントを頂

地温を 1～4℃上昇させるという観測例があるといういた株式会社工学気象研究所の森淳子博士に深くお礼申（Zamolotchikova, 1988）．アラスカ北部ではサーマルオ

し上げます．本研究は北海道大学低温科学研究所共同研

フセットにプラスの値が見られなかったが（図 7A），降究の成果の一部である．

水量が少なく rk＜1 であり，熱伝導が地温変化の主な要因であるためと考えられる．
カナダでは，式（3）を用いた永久凍土面の年平均地温

参考文献

地図の作成などが行われてきたが（Henry and Smith,Burn, C. R. and C. A. S. Smith (1988) Observations of the

2001），式（3）および式（4）の適応できる地域について，‘thermal offset’ in near-surface mean annual ground

特に降雨量との関係について検討がなされたことはな

temperatures at several sites near Mayo, Yukon Territory,い．図 7A をみるとブリティッシュ・コロンビア州，ケベック州，ユーコン州でサーマルオフセットの値がプラスになっている場所がある．図 7A には山岳地のデータが含まれるが，ユーコン州，ブリティッシュ・コロンビ
ア 州 の 内 陸 山 岳 部 の 年 降 水 量 は 400-600 mm（Lewkowicz et al., 2012）である．またケベック州の例
も山岳地で，降雨量が多いことが推定される．サーマル
オフセットの値がプラスになった場所では，降雨量が多いことや，地表付近の構成物質が降水の浸透性が高いといった局所的な環境条件を反映しているのであろう．

5. まとめと今後の課題
今回文献を調べた限りでは，サーマルオフセットの値
は－3℃が下限となっていることが判った．したがって
年平均地表面温度が＋3℃以上の場所には，永久凍土が存在する可能性は低い．しかし年平均地表面温度が 0℃
以上でも，雨が少なく（例えば年降水量 400 mm 以下），
マット状の植生があり，泥炭などの有機質土壌で湿潤な

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0 に近づく傾向があることが示された．
本稿では使用する資料が限られた．今後は北欧，ロシア，
南米などの地域の資料についても検討したい．式（3）
および式（4）が適応できる地域の検討も必要であろう．
また，より広い範囲に対して永久凍土の有無を推定するには，測定がより多く行われている気温（年平均気温）と地温との関係を知ることが重要になってくる．年平均
気温と年平均地表面温度との差をサーフェスオフセットというが，今後はサーフェスオフセット，サーマルオフ
セットの両者を同時に検討することが必要である．

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低温科学 77 （2019） 61-70
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 61

総観気象と大気-陸面相互作用
佐藤 友徳1），中村 哲1），エルデンバト エンフバト1），寺村 大輝2）2018 年 11 月 18 日受付，2018 年 12 月 12 日受理

大気と陸面の相互作用は様々な時間スケールで生じており，双方の時空間変動において重要な役割を果たしている．ここでは総観規模の大気場と関連した大気陸面相互作用について，ユーラシア大陸の中高緯度帯を対象地域とした研究を概説する．近年の東ヨーロッパから西シベリアの積雪偏差は植
生活動の水に対する依存度を高めていた．さらに，積雪偏差は土壌水分偏差として夏まで情報を持続し，熱波のきっかけとなる準定常波の発生確率を変調する．モンゴル周辺の半乾燥地域では，初夏の土壌水分量が数値モデルによる夏季降水量の季節内変動の再現に重要である．また，陸面状態の不均一性はメソ対流系の発生確率に有意な影響を与えることも分かった．

Atmosphere-land interaction in synoptic-scale meteorology
Tomonori Sato1, Tetsu Nakamura1, Enkhbat Erdenebat1 and Hiroki Teramura2
Interaction between atmosphere and land plays a crucial role in their spatial and temporal variations. This
article reviews recent progresses on atmosphere-land interaction that relates to synoptic meteorology over mid-tohigh-latitude Eurasia. We found a potential impact of snow water anomaly on the following summer climate via
modifications of local vegetation activities and quasi-stationary waves.
キーワード：総観気象，大気陸面相互作用，ユーラシア大陸，土壌水分
Synoptic meteorology, Atmosphere-land interaction, Eurasian continent, Soil moisture

1. はじめに気象の中～長期予報や年々変動に関係する．また，広域の大気陸面相互作用を考える場合には，大気と陸面は鉛

陸面と大気は様々な時空間スケールで相互作用してい直一次元的な関係から複雑化し，水平方向に構造を持つる．土地利用改変のように人間活動の直接的な寄与が大ようになる．結果として，相互作用のシグナルが空間方

きい局地的な大気陸面相互作用については，簡単な解説

向に同調することもある．このような大気と陸面の相互が佐藤（2009）で述べられている．本稿では，特にメソ作用の関係性とその空間的特徴を理解することで，総観スケールから総観スケールの気象の中にみられる大気陸

気象における陸面過程の重要性を把握することができ

面相互作用について，著者らの最近の研究を紹介しながる．現在，国際気候研究プログラム WCRP が主導するら解説する．対象とする現象の空間規模が大きくなるに

S2S（Seasonal to subseasonal）予測プロジェクトでは，つれて，時間スケールも長くなる．本稿で紹介する総観

リードタイムが数週間から数か月程度の気象予報の精度

規模の話題は，数日以上の時間スケールに対応するため，向上において，陸面過程は重要な役割を果たしていると

連絡先
佐藤 友徳
北海道大学 大学院地球環境科学研究院〒060-0810 札幌市北区北 10 条西 5 丁目
Tel. 011-706-2288
e-mail：t_sato@ees.hokudai.ac.jp⚑) 北海道大学 大学院地球環境科学研究院
Faculty of Environmental Earth Science, Hokkaido
University, Sapporo, Japan⚒) 北海道大学 大学院環境科学院
Graduate school of Environmental Science, Hokkaido
University, Sapporo, Japan62

佐藤 友徳，中村 哲，エルデンバト エンフバト，寺村 大輝

認識され，様々な研究が展開されつつある（Mariotti et

作用の過程を図 2 に示す．図 2 の右側，すなわち大気かal., 2018）．

ら陸面への強制は広く知られている．高気圧下で熱波がここで紹介する研究の多くは，中国-モンゴル-ロシア

生じることはいわば当然であり，今回の事例でも疑う余にかけてのユーラシア大陸北東部に位置する気候遷移帯

地はないだろう．しかし，同じ高気圧の条件下でも，土を対象に行われている．日本の天候にも影響するこの地

壌が乾燥している場合と湿潤な場合とでは，前者の方が域は降水量の年々変動が大きく，年降水量に対して多くボーエン比が大きくなるため，熱波が強くなることが予の割合を占める夏季降水量の将来変化は，複数の気候モ想される．実際に 2003 年に発生した欧州の熱波では，デル間で一致した見解が得られていない．もともと中緯数値モデルを用いた感度実験によって，春の土壌が乾燥度帯は自然変動の振幅が大きいため，温暖化のシグナル

していた場合の方が熱波が強化されると指摘されているを検出することが難しいが，それに加えてユーラシア大（Fischer et al., 2007a, b）．Erdenebat and Sato（2016）で陸全域における大気陸面相互作用の外部強制に対する応は，観測データを丁寧に解析し，モンゴルにおける熱波

答過程がモデル間で異なっている可能性も考えられる．

に対する陸面の寄与の評価を試みた．その結果，土壌が以上のことから，広域の大気と陸面の相互作用は，中長

乾燥している場合は，そうでない場合に比べて，熱波の期予報と気候変動研究のどちらにも関連する重要な課題

発生が数日早まることが分かった．すなわち，乾燥したであるといえる．

土壌は熱波の開始を早め継続時間を延ばす効果がある．
また，モンゴルが高気圧支配下にあった日数を大気強制

2. 北東アジアにおける熱波の増加と土壌の乾燥化

インデックスと定義し，大気強制インデックスと熱波の日数を年ごとに比較すると，土壌が乾燥していた年ほど
大気強制インデックスに対する熱波日数の増加率が大きモンゴルを中心とする北東アジア地域では，2000 年代

いことが分かった．すなわち，同様な大気条件下であっに熱波が頻発した．Erdenebat and Sato（2016）によるても，土壌が乾燥しているときほど熱波の総日数が長くと，モンゴルにおける熱波の日数は 1980 年代にはひとなりやすいといえる．この傾向は，領域大気モデルを用

夏あたり 0.6 日，1990 年代は 4.2 日であったのに対し，

いた数値実験でも実証されている（Erdenebat, 2016）．

2000 年代は 9.4 日であり，最も多かった 2002 年は 22 日

これらが意味することは，強い高気圧が原因で，気温上に達した．1981 年～2010 年の気象場を解析すると，

昇と土壌乾燥化が結果であるという関係だけでなく，も2000 年代にはモンゴル周辺の 500 hPa 高度場に有意なともと存在していた土壌水分の負偏差が気温上昇の原因

正偏差が認められることから（図 1），2000 年代にはモンになり得る（図 2 左下）という点である．

ゴル周辺は高気圧に覆われることが多くなったと考える

高気圧下で乾燥化した陸面は，より上層の大気，例えことができる．すなわち，総観規模の大気循環場の変化

ば総観規模の高気圧に対してどのような役割を果たすのが熱波増加の主要因として挙げられる．このときモンゴだろうか？ Fischer et al.（2007b）では，前述の欧州熱

ル周辺で大気と陸面との間に起こっているであろう相互波の事例において，乾燥した土壌がもともと存在してい図 1：気候値に対する 2000 年代の 500 hPa 高度偏差（等値線）および地上
気温偏差（カラー）の分布．
Erdenebat and Sato（2016）より．

総観気象と大気-陸面相互作用

63

水分を用いることよりも，バイアス（気候値からの系統的なずれ）を取り除くことの方が重要であるといえる．
バイアスが含まれる土壌水分初期値を用いた場合にはその悪影響が数ヶ月持続することを意味している．これは，陸面からの顕熱・潜熱フラックスの配分割合が土壌
水分の多寡に応じて敏感に変動する乾燥・半乾燥地域の特徴であろう（Seneviratne et al., 2010）．Sato and Xue（2013）によると，土壌水分の平年からの偏差が特に大きかった 2002 年の干ばつ年では，土壌水分の湿潤バイア
スを補正した効果が顕著である．このように初夏の土壌
水分量が夏季平均降水量に影響するという事実は，リー
図 2：大気陸面相互作用と総観規模大気場の関係．

ドタイム 1ヶ月以上の予報において重要な意味を持つ．
これらの地域では，陸面と大気の間に強い正のフィード

た高気圧偏差をさらに強めることを示している．これバックが存在することで陸面状態の偏差が維持されやすは，図 2 の左側部分に相当する陸面から大気への強制にく，陸面の大気に対する強制が長期間継続していると考相当する．モンゴル周辺においても，土壌水分の偏差にえられる．このフィードバックは局所的なものだけでな

対して図 1 に示したリッジ（気圧の尾根）がどのようにく，4 節で紹介するように大陸規模の大気や陸面の偏差影響を受けるのか，数値実験によって調べられているの持続性にも寄与している可能性がある．

（Erdenebat and Sato, 2018）．しかし，リッジの陸面に対上で述べたように，適切な土壌水分の初期値化はさらする応答は，さらに広域の陸面状態やユーラシア大陸上に時間スケールの短い季節内の降水量変動も改善するのを通過する偏西風の内部変動にも左右されるため，大陸だろうか．Sato and Xue（2013）のモデル出力データをの西に位置する欧州に比べると複雑なようである．これ用いて，土壌水分のバイアスを除去した効果が 5 日平均に関連する研究は 4 節でも述べることにする．

降水量の時間変動を改善するのかどうか検証してみた．
こ の 数 値 実 験 は 地 域 気 象 モ デ ル の 一 つ で あ る WRF-

3. 降水量の季節内変動における初期土壌水分の役割

ARW version 3.0.1（Skamarock et al. 2008）を用いて，各年 5 月 25 日を初期値として 1993 年から 2003 年の 11 年分の夏季の計算を行ったものである．モデルの水平格子

アジアモンスーン地域の降水量変動，特に年々変動に

間隔は 54km とした．土壌水分の初期値は NCEP-DOE

おいては，土壌水分が重要な役割を果たしている．Sato

Reanalysis 2（National Centers for Environmental

and Xue（2013）は，陸面モデル SSiB（Xue et al. 1991;

Predictions および Department of Energy が共同で作成

2001）と結合した領域気象モデルを用いて，夏季東アジ

した再解析データ；Kanamitsu et al., 2002）による 1998

アモンスーンの年々変動に着目した実験を行った．彼ら

年 5 月 25 日の値を使用した（以降，CNTL 実験）．または複数の陸面モデル出力に基づいて作成された初夏の土

感 度 実 験 と し て GSWP2（Second Global Soil Wetness

壌水分量の空間分布を真値と仮定し，これを初期値としProject; Dirmeyer et al. 2006）によって作成された 5 月て用いることで，引き続く夏季の降水量の再現性がどのの気候値（1986-1995 年）を初期値とした実験も行われ程度改善するかを調べた．その結果，低緯度起源の水蒸

た（以降，GSWP 実験）．両実験ともに積分期間中の土気輸送が降水量変動に支配的であると考えられる 35°N

壌水分は陸面過程モデルが予報している．図 3 にモンゴ

よりも南の地域では，土壌水分が補正されても降水量のル周辺（42°-52°N，90°-120°E）を領域平均した 1998 年夏

年々変動は改善されなかったのに対して，中国北西部や季の 5 日降水量の時系列を示す．降水量の観測データとモンゴルなど中緯度の半乾燥地域では，夏季降水量のし て APHRODITE（The Asian Precipitation Highly

年々変動が大幅に改善した．Sato and Xue（2013）の実

Resolved Observational Data Integration Towards the験では 5 月の土壌水分量の気候値を初期値として用いてEvaluation of Water Resources; Yatagai et al., 2009）を用いるため，土壌水分の初期値には年々変動の効果が含まいた．CNTL 実験では，6 月の降水量が観測値の 2 倍近れていない．それにも関わらず，降水量の再現性が向上

くに達し過大であった．一方，GSWP 実験では，6 月のした．すなわち，この地域では年々変動を考慮した土壌

降 水 量 の 過 大 傾 向 が 改 善 さ れ て い る．各 実 験 と佐藤 友徳，中村 哲，エルデンバト エンフバト，寺村 大輝

64

図 3：モンゴル周辺における 1998 年 6-8 月の 5 日降水量の時系列．
黒線，赤線，青線はそれぞれ APHRODITE，CNTL 実験，GSWP 実験による．
表 1：6-8 月の降水量時系列に対する各実験と APHRODITE との相関係数．
1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

CNTL

0.64

0.61

0.25

0.56

0.55

0.07

0.47

0.22

0.57

0.68

0.76

GSWP

0.70

0.59

0.43

0.58

0.56

0.54

0.52

0.35

0.68

0.66

0.86

APHRODITE との間の領域平均 5 日降水量の相関係数

る．Iwao and Takahashi（2006）や Iwasaki and Nii（2006）

を表 1 に示す．実験を行った多くの年において，GSWP

はモンゴルにおける降水量の年々変動に着目し，これを実験の方が観測降水量との相関が高く，現実的な降水量決定する大気場の偏差として，大陸を東西に縦断する波変動を再現できていることが分かる．特に，CNTL 実験

列パターンが存在することを示した．すなわち，ユーラ

において相関が極めて低かった 1995 年，1998 年，2000

シア大陸上を流れる亜熱帯ジェットや亜寒帯ジェットの年において GSWP 実験では顕著な改善が見られた．こ近傍で準定常ロスビー波が伝播し，各地域の降水量のの改善に至るまでの詳細なメカニズムは今後調査する必

年々変動をコントロールしているのである．さらに，

要があるが，土壌水分量の変化に対して内陸の水蒸気輸

Horton et al.（2015）や 2 節で述べた Erdenebat and Sato

送量が変化するだけでなく，大気循環パターンの変化に（2016）では，数十年に及ぶ異常高温の発生頻度のトレン

伴う水蒸気輸送経路の変化も関係していると考えられ

ドも同様に波状パターンを呈していることを示している．さらに，6 節で触れるメソ降水系の振る舞いも土壌る．このことは，準定常波が近年は特定の位相を持ちや水分の大小に応じて変化している可能性がある．また，す い 傾 向 に あ る こ と を 暗 示 し て い る．Koster et al.

表 1 から分かるように降水に対する土壌水分のインパク（2016）は北米大平原の一部に与えた土壌水分偏差が準ト は，年 に よ っ て 異 な っ て い る．Guo and Dirmeyer

定常波を励起し，北米全体に波及する高度偏差を形成す（2013）は，乾燥地域では湿潤年に，湿潤地域では乾燥年ると主張している．このような陸面状態の偏差を起源とに，それぞれ土壌水分と降水量のカップリング強度が強するテレコネクションパターンは，ユーラシア大陸北部

まると主張している．どのような大気場や水文レジームでも存在する可能性がある．しかし，Koster et al.（2016）

が土壌水分の降水に対するインパクトの大小を決めていでも述べられているように，大気-陸面間の相互作用はるのか，今後の進展が期待される．

複雑であり，サンプル数が不十分だと有意なシグナルを検出することが困難である．つまり再解析データ等の過4. 中-高緯度陸域の夏季気温分布と陸面過程

去データのみから陸面の寄与を同定することは容易ではない．そこで，Sato and Nakamura（2018）では，AGCM

ユーラシア大陸上の中-高緯度地域において，夏季降（大気大循環モデル）による大規模アンサンブル実験の

水量や地上気温の年々変動の偏差場に東西方向に走る波

データを解析することで，ユーラシア大陸上における過状パターンが見られることが多くの研究で指摘されてい去の地上気温の偏差場に対する陸面過程の寄与を調べ

総観気象と大気-陸面相互作用

65

図 4：d4PDF による 6-8 月平均地上気温の（a）第 1 主成分および（b）第 2 主成分と，（c，d）各主成分のスコアで回帰した 5 月の表層土壌水分偏差．
（a）および（b）の符号が逆転すれば，（c）および（d）の符号も逆転する．

た．使用したデータは，気候変動リスク情報創生プログ

コアで回帰した 5 月の土壌水分（図 4c）は，黒海・カスラムによる「地球温暖化対策に資するアンサンブル気候

ピ海の北で乾燥偏差（または湿潤偏差）であり，6-8 月の予測データベース」（d4PDF; Mizuta et al., 2017）である．

同地域における高温偏差（または低温偏差）と整合してここでは特に 60 km-AGCM による 1951-2010 年の 60

いる．同様に第 2 主成分スコアで回帰した 5 月の土壌水

年分の過去実験（100 メンバー）の月平均値を使用した．

分（図 4d）はカザフスタン周辺で乾燥偏差（または湿潤

この実験では，過去に観測された全球の海面水温データ偏差）を示した．これらの結果から，カザフスタン-ロシを境界条件として用いている．そのため，過去の海面水

ア-ウクライナ周辺における春の積雪水量偏差や土壌水温変動に対する 100 通りの大気の応答の様子が出力され分偏差が，準定常波の位相の選択に影響し，引き続く夏ていることになる．

のユーラシア大陸広域の気温偏差を決めている，という

夏季（6-8 月）平均したユーラシア大陸周辺の地上気ストーリーを考えることができる．この地域では近年の

温分布（サンプル数 6,000＝60 年×100 メンバー）に対

北極海の海氷面積減少にともなってブロッキングの発生する主成分解析を行い，卓越する気温偏差パターンとそ

頻度が増加し，寒波の発生が増えているとの主張がありの形成過程を解析した．ここでは，温室効果ガス濃度の（Liu et al., 2012），この地域の陸面過程は北極と中緯度の変化などの外部強制と海面水温や海氷分布の変化による気候変動の橋渡しを担う重要なプロセスであるかもしれ

影響を排除し，大気と陸の内部変動に起因する夏季気温

ない．図 6 を見ると，ユーラシア大陸上では 500 hPa 面

変動に着目するため，地上気温として各年のアンサンブ

高度の年々変動の振幅が大きいことが分かる．バイカル

ル平均値からの偏差を解析に用いている．第 1，2 主成湖周辺では 1980 年代は 5700 m 高度線が低緯度側を通分はユーラシア大陸上を東西に走る波状パターンである

過し（赤線），2000 年代には高緯度側を通過（青線）してことから，前述のように準定常波の伝播が夏季気温分布

いる．基本場として高緯度側が低高度（すなわち低気圧）を決める主要因であることが確認できる（図 4a，b）．両で，低緯度側が高高度（すなわち高気圧）であることをモードはそれぞれ約 1/4 波長ずつ水平方向にずれている

考慮すると，2000 年代には同地域は高気圧傾向になってのみで，波長や経路は類似している．また，スコア時系

いるといえる．これとは対称的に 60°E 付近の地域では，列も解析した 60 年間でほぼランダムな変動をしている

2000 年代は 1980 年代に比べて低緯度側に 5700 m 高度ことから，波列パターンは大気-陸面結合系の内部変動

線が位置しているため，低気圧傾向になっている．このによるものと解釈することができる（図略）．100 通りの特徴は図 1 や図 5 とも整合する．

アンサンブルメンバーの中には，図 5 に示すようなユー

これらの結果をふまえると，モンゴル周辺の近年の熱

ラシア大陸上の地上気温偏差が波列状に分布している様波の増加は，大気の内部変動に由来するカザフスタン-

子を現実的に再現するメンバーも存在する．次に，波列

ロシア-ウクライナ周辺の積雪水量の増加が関係していパターンの位相を決める要因を考察する．第 1 主成分ス

る可能性が示唆される．Bulygina et al.（2009）によれば，

66

佐藤 友徳，中村 哲，エルデンバト エンフバト，寺村 大輝

図 5：2000 年代と 1980 年代の 6-8 月平均地上気温の差．
（a）JRA-55，（b）d4PDF．d4PDF の図は特定のメンバー（N＝13）を用いている．東西に並んだ
波列状の気温差の分布，すなわち西ヨーロッパおよびモンゴル周辺における 2000 年代の昇温強化とロシア西部およびカザフスタン周辺における昇温抑制，が（a）と（b）で類似している．

この地域では実際に 1990 年代以降，積雪深の増加が指摘されており，この解釈と整合する．Nitta et al.（2017）によると，全球気候モデルにおいて，融雪に伴って拡大する湿地をモデル中で適切に再現し，低地に融雪水が長期間滞留する状態を表現できるようになると，この地域の夏の高温バイアスが軽減される．これも，この地域の積雪偏差が夏の気温に対して重要な要因であることの証
左である．
本節で述べたような大陸規模の大気陸面相互作用では，冬の積雪偏差が陸面過程の様々なプロセスに蓄積され，夏の気温偏差へと伝達されていることが確認できる．
つまり，本稿の冒頭で述べたように，大気陸面相互作用の詳細な理解は季節予報の改善に貢献できる可能性がある．話は逸れるが，広域かつ長期間持続する熱波は，土壌の乾燥傾向を強め，大規模な森林火災を誘発することがある．シベリア周辺を起源とする森林火災由来の大気
図 6：500 hPa 面におけるジオポテンシャル高度分布．
カラー線は各年代における各年の 6-8 月平均した 5700 m 高度線の位置を表す．黒線は 1981-2010 年の平均を表す．

汚染物質がはるばる日本まで長距離輸送される例も報告されており（Ikeda and Tanimoto, 2015; Yasunari et al.,2018）
，陸面状態の偏差が物質輸送という形で再び広域の大気に情報を伝達するという地球化学的経路が存在す
ることも付け加えておく．

総観気象と大気-陸面相互作用

67

図 7：年最大 NDVI と各気象変数（上段から地上気温，降水量，日射量の順）の年々変動の相関係数の分布．
左段は 1982-1999 年，右段は 2000-2015 年を解析対象としている．玉本（2017）より．

5. 植生活動度と気候偏差の連動の分布を示す．解析では，各グリッドの年最大 NDVIと，年最大 NDVI となる月の気象変数の平年からの偏差4 節で紹介した解析では，カスピ海や黒海の北に位置を用いた．西シベリアからカザフスタンの周辺地域は，するカザフスタン-ロシア-ウクライナの国境周辺で春の周囲に比べて気象変数と植生活動の相関が高いことが分

積雪偏差と夏季平均気温との関係が示唆された．ここでかるだろう．2000 年以前は気温や日射量と植生指数のは，この地域の陸面過程にどのような特徴があるのか，

年々変動に正の相関が認められるが，2000 年以降は，降植生活動と気象条件の年々変動の関係に着目しながら大水量と植生指数との間の正相関が強まっている．すなわ

気陸面相互作用を考えることにする．植生活動の様子をち，解析期間の前半は気温と日射量が植生活動の制限要観測できる高い空間分解能を持つ衛星データが利用可能

因だったが，近年は降水量が制限要因となっている．さになって，既に数十年が経過した．このデータ蓄積のおらにこの地域では，1～2 か月前の降水量と植生指数とのかげで，気候変動に対する陸上生態系の応答がさかんに相関が高いことが分かっており（玉本，2017），降水量偏研究されている．Ramakrishna et al.（2003）や Seddon

差が土壌水分偏差としてシグナルを持続し，夏の植生活

et al.（2016）は植生のモニタリングによく使われる衛星動の偏差として現れるというメモリ効果の存在が示唆さ

搭載センサーである AVHRR や MODIS をそれぞれ利れる．ただし，本研究では気象データの解析には再解析用して植生活動と気象の関係を調べているが，気候変化

データを使用しており，詳細な議論には検討の余地がを議論するためにはさらに長期間の解析が望ましい．そ残っているため，後続研究が待たれる．

こで，玉本（2017）では，1982 年から 2015 年の期間について，正規化植生指数（NDVI: Normalized Difference
Vegetation Index）と気象要素（ここでは降水量，気温，6. メソ対流系を介した大気と陸面の関係

日射量）の関係がどのように変遷しているのか調査した．

最後に，陸面状態が北東アジア地域で発生・発達する植生指数の算出には AVHRR および MODIS のデータ

対流システムに与える影響について述べる．Iwasaki etを用い，気象データは全球再解析データ JRA55 を用い

al.（2008）や Sato et al.（2007）によって，中国北部やモた．図 7 に植生指数と各気象変数の年々変動の相関係数

ンゴル周辺では夏季に対流活動の日変化が顕著であるこ

68

佐藤 友徳，中村 哲，エルデンバト エンフバト，寺村 大輝とが示されている．この対流活動の日変化は山谷風循環のような地形起伏に起因するものに限らず，植生や土壌
水分の空間分布の不均一性に起因することもある．半乾燥地域の西アフリカサヘルでは，地温の分布が不均一であるほどメソ対流系（MCS）の発生数が増加する（Taylor
et al., 2011）．同様の関係がモンゴル周辺でも見られるのかどうか，寺村ほか（2018）では長期間の衛星観測デー
タを用いて解析を行った．その手順と結果は以下の通りである．
気象衛星ひまわり 5 号の赤外輝度温度が－40℃以下となる領域を発達した対流雲とみなし，対流雲の日変化を調べた．解析期間は 1998-2002 年の 6-8 月，対象地域は
40°-50°N，100°-120°E である．この地域では対流雲の面積が午後に最大となるため，ピークとなる時間帯 4 時間

図 8：0.4°×0.4°格子内の LSTBB 分布の標準偏差と対流活動
度インデックスの関係．
対流活動度インデックスは対流活動の日変化振幅が上位
20％を超えた日数で定義した．横棒は LSTBB 標準偏差の 10
パーセンタイルごと（棒）の範囲を示す．バーの横幅は 10％ごとの値の範囲を，短い縦棒との交点はその平均値を表す．

の平均対流雲面積と午前中の 4 時間の平均対流雲面積の差を対流活動度と定義し，それぞれの日について対流活がかりとなる．一般的な短時間降水の数値予報では，下動度を算出した．対流活動度が大きいほど，対流雲が午層風の収束や水蒸気量の増加など，対流活動の予兆であ後に広く発達することを表す．次に，地温分布を推定す

るメソスケール循環を観測によって捕えることが重要でるために可視反射率が 0.2 以下の領域の赤外輝度温度をある．一方，本研究から得られた知見は，メソスケール

地温の指標（LSTBB）とした．ここでは，対流雲の出現

循環の発生に寄与する陸面諸量を解析することで，循環頻度が最も少なかった午前 10 時の LSTBB を解析する．

が生じる前にメソ対流系が発生・発達しやすい場所を見

デ ー タ の 空 間 分 解 能 0.05 度 よ り も 小 さ な 雲 に よ る

つけることができるかもしれない．

LSTBB への影響を極力排除するため LSTBB≦0℃の領域（2）北東アジア地域は夏季のストームトラック（低気圧は解析に用いない．さらに，前後 10 日平均 LSTBB から活動の活発な領域）上に位置している．ここで大量に発の各日の偏差を本解析に用いている．

生する MCS は，自由大気へ水蒸気を輸送する働きがあ

図 8 に LSTBB 分布の標準偏差を対象地域内で平均しるだろう．また MCS 内の凝結加熱は自由大気を強く加た値と対流活動度との関係を示す．LSTBB 分布の不均

熱し，総観規模場を変質させるかもしれない．衛星デー

一性が大きい場合ほど対流活動が活発になりやすいこと

タの解析から指摘されているように，陸面状態の空間不が図から読みとれる．地温分布の不均一性が大きいと，均一性が MCS の発生率に影響を与えているとすると，

熱的局地循環が発達しやすくなり，水平対流の収束域で陸面状態は中緯度の低気圧活動を何らかの形で強制して上昇流が強まる．これが積雲対流のトリガーとなっていいる可能性がある．メソからシノプティックの大気現象ると解釈することができる．ここで紹介した解析方法でや大気場への強制プロセスの解明が今後の重要なテーマ

は，衛星の空間分解能より小さな小積雲の影響を除去でとなるだろう．

きていない可能性があり，LSTBB の標準偏差が大きい日には既に対流雲が発生している可能性を否定できない．
すなわち，午前 10 時の時点で小積雲が多く存在してい

7. 結び

る日ほど，対流活動の日変化が大きくなるという効果も

本稿では，様々な空間スケールで実施されている大気

含まれている．静止気象衛星データを用いて客観的に自陸面相互作用の研究のうち，筆者等が行ったメソスケー

動検出した MCS が最初に発生した位置の LSTBB を詳細

ルとそれより大きな空間スケールの研究に焦点を当ててに調べるなど今後の進展を期待したい．図 8 で示された

執筆した．ユーラシア大陸の中-高緯度地帯に見られる

結果は，改善の余地はあるものの，次の 2 つの観点から

大気陸面相互作用の特徴を図 9 にまとめる．これらの研非常に重要な意味を持つと考えている．

究にはそれぞれ個別の研究動機があり独立に開始した研（1）大気の総観場は各日の MCS の発生確率と潜在的な究であったが，大気陸面相互作用をキーワードにするこ発生可能エリアを決定する．それに対して陸面状態はとで多くの共通項があることを確認でき，なかには今後

MCS の発生しやすい場所をより詳細に特定する際の手発展が期待される発見があった．しかし，それと同時に

総観気象と大気-陸面相互作用

69

図 9：ユーラシア大陸における夏季の大気総観場と大気陸面相互作用．

新しい疑問も浮かんでくる．例えば，東欧～西シベリアの地域では，積雪偏差が植生動態変化や夏のユーラシア
広域の気温パターンに関係することが示唆された．この地域の積雪偏差はどのような要因で形成されるのだろう
か．先行研究では，北極海の海氷面積変動や北大西洋振動の寄与が指摘されているが，その寄与は数 10 年規模
でどのように変動するのだろうか．また，この地域の陸面状態の変化は東アジア地域の季節予報精度に影響するのだろうか．モンゴル周辺の半乾燥地帯では，初夏の土
壌水分が夏の降水量の多寡に寄与していることや，強い降水をもたらすメソ擾乱の発生と関係していることが分

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Erdenebat, E. (2016) Statistical and numerical study of hot

や干ばつなどの極端気象の増加に対して，大気陸面相互

extremes in Mongolia: possible contribution of soil moisture

作用はどの程度の貢献をしているのだろうか．また，陸面スキームの違いによって，将来の極端気象の頻度や強度はどの程度異なるのだろうか．
これらの疑問に答えるためには，大気陸面相互作用の素過程の理解を進めるのと同時に，気象予報や気候変動予測および要因分析などの時間変化を含んだ問いに対して，素過程の理解がどのように適用できるのかを常に探求することが肝要であると考える．

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doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 71

寒気吹き出し時に東京都市域で発生する
大気下層の乱気流の数値実験
川島 正行1)2018 年 11 月 30 日受付，2019 年 1 月 15 日受理

寒気吹き出し時の 2012 年 3 月 26 日の昼過ぎ，東京都市部の北東方向に位置する山岳域から都市部に向かって下層雲が流れ込み，羽田空港では視界不良と乱気流によって飛行機の離発着が遅れた．本
研究では大気メソスケールモデルを用いてこの事例を再現し，強い乱気流の発生に及ぼす下層雲と都市の影響について調べた．感度実験の結果から，乱気流の発生には大気境界層上部での雪の昇華による冷却の他，都市の土地被覆に伴う顕熱輸送の増加が重要であることが示唆された．

Mesoscale model simulation of low-level turbulence in the Tokyo metropolitan
area during a cold-air outbreak
Masayuki Kawashima1
A strong low-level turbulence event occurred in the Tokyo metropolitan area during a cold-air outbreak on 26
March 2012. Mesoscale model simulations showed that the sublimation cooling beneath low-level clouds and theenhanced sensible heat flux over the metropolitan area are responsible for the strong turbulence.
キーワード：境界層乱流，メソスケールモデル，都市の影響
Cloud-land surface interaction, Turbulence, Mesoscale model, Urban effects

象）が起こる．

1. はじめに都市化の進展は，大気境界層の構造の変調を通し，積陸面の状態は，力学・熱収支・物質循環を通して大気乱雲に伴う対流性降水（雷雨）にも影響を与えているこ

境界層の構造に大きな影響を与える．コンクリートやアとが古くから指摘されている．米国の都市部を対象としスファルト等の人工被覆で覆われた都市域は，草地，森

た研究では，大都市の中心部の風下側に夏季の降水の極林等の植生域と比べて保水力が低く，水の蒸発に伴う熱大がみられることや，都市化の進展に伴い，夏季の降水の消費が小さくなるため，日射による熱の蓄積が大きくが増加傾向にあることが報告されている（Changnon,

なる．これに人口排熱の効果が加わることで，都市域で1968; Huff and Changnon, 1973; Burian and Shepherd,は地表面から大気へ与えられる顕熱が大きくなり，気温

2005; Niyogi et al., 2017）．日本国内でも東京都市域を対が周辺の郊外に比べ高くなる現象（ヒートアイランド現

象として様々な研究が行われており，Yonetani (1982)
や藤部（1998, 2004），佐藤・高橋（2000）らにより，夏

連絡先
川島 正行
北海道大学 低温科学研究所〒060-0819 札幌市北区北 19 条西 8 丁目
Tel. 011-706-5491
e-mail：kawasima@lowtem.hokudai.ac.jp⚑) 北海道大学 低温科学研究所
Institute of Low Temperature Science,
University, Sapporo, Japan

季の対流性降水が増加していることが報告されている．
また，佐藤ほか（2006）は，夏季の降水システムに及ぼす東京都市域の影響についてレーダーデータを用いて調べ，日中に山岳域で発生した降水システムを都市が強化すると報告している．
都市の風下側における降水強化の要因であるが，ヒー
Hokkaido

トアイランド循環に伴う下層収束が環境風により都市中心の下流側にずれることで，都市の風下で対流が発生あ

川島 正行72

図 1：気象衛星「ひまわり」の 2012 年 3 月 26 日 10 LT，12 LT，15 LT の可視画像．

るいは強化することが，具体的なメカニズムとして挙げられている（Rozoff et al., 2003; Baik et al., 2001; Kusaka

2. 対象事例

et al., 2014）．他にも都市部と郊外の地表面（摩擦の差）

2012 年 3 月 26 日の昼過ぎ，東京国際空港周辺で強いにより生じる下層風の収束の効果（Hjelmfelt, 1982）や下降流が下層雲の雲底下で発生し，乱気流と視界不良に都市における雲の凝結核となるエアロゾルの放出の効果

よって飛行機の離発着が遅れた．当日は，真冬並みの寒（Rosenfeld, 2000; van den Heever and Cotton, 2007）など

気が日本上空を覆い，図 1 の気象衛星「ひまわり」の可も，都市における降水増加に寄与する要因として示唆さ視画像に示したように，日本海側には発達した筋雲が発れている．

生した．以降，時刻はすべて日本時間（LT）とする．午

夏季の降水システムと比べ弱いこともあり，冬季の前中，太平洋側は快晴であったが，昼前から東京都市部

雲・降水に関係した現象に対する都市の影響を議論したの北西方向に位置する山岳域から東京・神奈川に雲が流研究は比較的少ないが，冬季の降水に対する都市の影響れ込んだ．藤吉・川島（2018）は，この日の東京工業大は無視できるという報告（Changnon et al., 1991）や，夏学の大岡山キャンパスでの観測から，東京都市部では雲季の対流性降水とは逆に，都市の風下で降水が減少する

底がところどころ地上付近にまで垂れ下がった乱層雲にと い う 報 告 も あ る（Changnon, 2004; Perryman and変わり「しぐれ」が発生したこと，雲が大岡山の観測点

Dixon, 2013）．

上を通過する際，ドップラーライダーにより 8 m s－1 を以上に述べたように，都市域における陸面と雲・降水

越える下降流が観測されたことを報告した．寒気吹き出システムの相互作用の観点から，降水に対する都市域のし時には，一般的には太平洋側は快晴になると思われて影響について調べた研究は多く行われてきたが，雲・降いるが，衛星画像を確認するとこのような東京都市部上水システムに伴う風速擾乱に着目し，都市の影響を調べ

空への雪雲の侵入は頻繁に起きていることが分かる．

た研究は殆どない．
2012 年 3 月 26 日の昼過ぎ，東京国際空港（羽田空港）
およびその周辺で強い下降流が下層雲の下で発生し，乱3. 数値実験の設定

気流と視界不良によって飛行機の離発着が遅れた．航空

本研究では，2012 年 3 月 26 日の大気場を領域大気モ

機の離着陸時の安全性，運航効率の効率化の観点から，

デルを用いて再現し，乱気流の発生メカニズムについて

大気下層で起こる乱気流の成因を理解することは非常に考察を行う．領域大気モデルは Weather Research and

重要である．本稿では，冬季における雲と都市域の陸面

Forecasting -Advanced Research (WRF- ARW) Versionの相互作用により生じる現象としてこの事例をとりあ3.2（Skamarock et al., 2008）を用いた．計算領域は図 2

げ，領域大気モデルによる数値実験により大気下層でのに示す範囲で，水平 18 km 格子の領域で総観場を再現

乱気流の発生メカニズムについて調べる．なお，時間・し，この領域に 6 km，2 km 格子の領域を双方向ネスト

空間的に不規則に変動する流れを意味する「乱流」と，して計算を行った．モデル上端は 50 hPa に設定し，鉛「乱気流」の間には明確な区別がないが，本稿では航空機

直方向に 41 層を取った．

の運航に影響を及ぼすような，強い気流の乱れを「乱気流」と呼ぶことにする．

主要な物理過程のスキームとして Thompson の雲微
物 理 過 程 ス キ ー ム（Thompson et al., 2008），MellorYamada-Janjić の境界層スキーム（Janjić, 2002），RapidRadiative Transfer Model (RRTM) 長波放射スキーム

東京都市域の乱気流

73

大気境界層や雲中における小規模な気流の乱れ（乱流）
は領域大気モデルの格子間隔（数 km）では表現できな
いが，現実の大気中では乱流による混合が風速や気温，
水蒸気などの物理量の分布を決める上で極めて重要な役割を持っている．そのため，数値大気モデルでは，予報された風速や気温などの物理量の鉛直分布から，乱流による鉛直混合の強さを推定する手法（大気境界層のパラ
メタリゼーション）を用い，物理量の混合を行っている．
ここでは乱流の強さの指標として，モデルに実装されている大気境界層スキームで推定された，格子サイズ以下の風速の乱れの二乗に比例する物理量である乱流運動エ
ネルギー（Turbulent Kinetic Energy; TKE）を見てゆく．
TKE は，モデルで計算される風速のシア（空間変化）が大きい場所や，日中の地表付近など大気の成層が不安定
図 2：計算領域と標高．

となる場所で生成され大きな値をとる．また，基準となる再現実験（CTRL）のほかに，乱気流の生成に対する（Mlawer et al., 1997），Dudhia 短 波 放 射 ス キ ー ム

雪の昇華の効果，東京都市部の土地被覆の効果を調べる（Dudhia, 1989），を用いた．また，18 km 格子の領域でための感度実験を行った．

のみ Kain-Fritsch の積雲パラメタリゼーション（Kainand Fritsch, 1990）を 用 い た．初 期 値・境 界 値 に は
NCEP/NCAR Reanalysis 1 を用い，海面水温には NCEP
Real-time Global SST データを用いた．時間積分は 2012
年 3 月 24 日 2100 LT から 3 月 26 日 2100 LT について
行った．

4. 結果
4.1 基準実験（CTRL）
図 3 にモデルで計算された 2 km 格子領域における雲・降水物質量（雲水，雲氷，雨水，雪の総和の鉛直積

図 3：基準実験（CTRL）で再現された（a）～（c）鉛直方向に積算した雲・降水物質量（雲水，雲氷，
雨水，雪の総和）と高度 2 km の水平風ベクトル，（d）～（f）高度 1 km の相対湿度と水平風の時系列．
標高の等値線（実線）は高度 500 m から 500 m おき．

川島 正行74分値）と高度 2 km の水平風，高度 1 km の相対湿度と水
平風の時間変化を示す．なお，雲・降水物質量の殆どの部分は雪で占められている．関東平野部では，雪や雨は地上に落下する前に昇華または蒸発してしまい，地上に到達する降水はない．図 1 と同様，1000 LT（図 3a）には寒気吹き出しに伴う雪雲が山岳域でのみ見られ，関東
平野には雲は殆ど存在しない．その後，東京の北西に位置する関東山地を抜けた雪雲が面積を拡大しつつ東南東方向に移動し，1200 LT から 1430 LT にかけ東京都市部を通過した（図 3b，c）．
寒気吹き出し時の北西風が日本列島の山脈を越える
際，気温・気圧が下がることで空気中の水蒸気が凝結し，山脈の日本海側に雪や雨を降らす．このため，山脈を越えてきた風は乾燥した状態となる．山脈を越え関東平野に吹きおろす乾燥した北西風は「からっ風」として知られている．高度 1 km の相対湿度と風ベクトルを見ると，1000 LT（図 3d）には関東北部の山岳の風下（南側）は比較的湿潤であったが，1200 LT（図 3e）には強化した北西風の発達により顕著な乾燥域となった．この乾燥域は 1430 LT（図 3f）には東京都市部にまで伸びている．
図 4 に図 3a の四角で囲んだ領域（139.6～139.8° E，
35.6～35.8° N）について水平平均した TKE と温位，相対湿度と水平風，雪の混合比と，雲の発生や雪の昇華など，水の相変化が起こる際に発生する熱の時間-高度断面を示す．温位は乾燥空気を断熱的に標準気圧（1000hPa）にしたときの温度で，温位が上空ほど高い場合に大気は安定となる．06 LT を過ぎると地表面が日射で暖められることで，地表面付近の温位が上層し，大気下層

図 4：図 3（a）の 四 角 で 囲 ん だ 領 域（139.6～139.8° E，
35.6～35.8° N）について平均した物理量の時間－高度断面
図．
（a）乱流運動エネルギー（陰影，m2 s－2）と温位（等値線，
1 K 間隔），（b）相対湿度（％，陰影）と水平風ベクトル，（c）
雪の混合比（陰影，g kg－1）と水の相変化に伴う加熱（等値
線，0.5 K h－1間隔）．

の成層は不安定になる．この不安定状態を解消するためにモデル中では鉛直混合が起こり，TKE が大きく，鉛直

4.2 雪の昇華の効果

方向の温位傾度が小さな対流混合層が形成される．11

基準実験（CTRL）の結果から，東京都市部での乱気LT には対流混合層は厚さ 2 km 程度に発達する（図流の発生には，乾燥空気中での雪の昇華に伴う冷却の効4a）．対流混合層の高度は 11～15 LT でほぼ一定である果が寄与していることが示唆される．このことを確認すが，13～14 LT にかけ TKE の急激な増加が起きているるため，3 月 26 日 0900 LT 以降の時間について，モデルことが特徴的である．11～14 LT にかけ，対流混合層上の熱力学方程式中で雪の昇華による冷却項を 0 にした実部から高度 4 km までの湿度が増加しているが，これは験（NOSUBL）を行った．図 5 に 3 月 26 日 1200 LT か

解析領域への雪雲の侵入に対応する．一方，14 LT 以降，ら 1700 LT の時間について平均した，地上から高度 2

図 3f に示した乾燥北東気流の侵入により，高度 2 km 以

km ま で の TKE の 平 均 値 の 水 平 分 布 を，CTRL と下が乾燥していることが分かる（図 4b）．図 4c に示し

NOSUBL について示す．図には示さないが，CTRL とた雪と加熱の分布を見ると，乾燥空気と湿潤域の境界に

NOSUBL で雪雲の分布は殆ど変わりない．両方の実験対応した高度・時間で 3 K hに達する顕著な冷却が示

で東京都市部において局所的に TKE が大きくなっていされている．この冷却の大部分は乾燥空気中での雪の昇ることが特徴的であるが，NOSUBL の都市部における華によるものである．下層の TKE の極大はこの冷却とTKE は平均で 0.77 m2 s－2 と CTRL（1.25 m2 s－2）に比対応していることから，上空での冷却が成層を不安定化

べ小さく，TKE の生成において雪の昇華による冷却がさせ，TKE の増加に寄与していたと示唆される．

寄与していることを示している．

－1

東京都市域の乱気流

4.3 都市の土地被覆の効果

75の値は明らかに CTRL よりも小さいことが分かる．図

図 5 の TKE の空間分布を見ると，明らかに東京都市

8 は CTRL と MODLU について図 5 と同様の図を示し

部で TKE が大きくなっていることから，乱気流の発生たものである．MODLU の土地被覆を改変した領域で，には，都市の地表面状態が寄与していることが示唆され

TKE は平均で 0.59 m2 s－2 と CTRL の 50％以下になっる．このことを確認するため，モデル中での地表面状態ており，両者の差（図 8c）の分布を見ても都市の効果がの設定を変えた実験を行った．図 6 に基準実験で用いた

TKE の増加に大きく寄与していることが分かる．図 9

土地被覆分布と，感度実験（MODLU）で用いる土地被は CTRL と MODLU の地表面顕熱フラックスと地表面覆分布を示す．感度実験では東京都市部（図 6b の実線

温度の差（CTRL-MODLU）を示したもので，CTRL でで囲んだ領域）の土地被覆を市街地（Urban and Built-

は都市部の地表面温度が MODLU よりも 4K 程度高く，

Up land）から，畑・牧草地（Cropland/Grassland Mosaic）

これにより顕熱フラックスが MODLU よりもはるかにに変更した．

大きくなっていることが分かる．東京都市部で地表面温図 7 に MODLU について，図 4 と同様の時間-高度断度が高くなったのは，モデル中での地表面における蒸発面を示す．土地被覆を改変した領域は狭いため，CTRL

散（潜熱フラックス）が畑・牧草地に比べ抑制されたたと MODLU とで雪雲の分布や水平風は殆ど変わりないめである．

（図 7b，c）．CTRL と同様に日の出の時刻以降に境界層が発達し，TKE の時間変化は定性的には似ているが，そ

図 5：（a）基準実験（CTRL）で予報された乱流運動エネルギー，（b）雪の昇華に伴う冷却をなくした実験（NOSUBL）で予報された乱流運動エネルギー，（c）CTRL と NOSUBL の乱流運動エネルギーの差（CTRLNOSUBL）．
すべて時刻 1300～1700 LT，地表から高度 2 km についての平均値．各パネルの上の数値（ave）は四角で囲んだ領域の平均値．

図 6：数値実験で使用した土地被覆の分布．
（a）基準実験（CTRL），（b）土地被覆を改変した実験（MODLU）．
（b）の実線で囲んだ領域は都市（Urban
and Built-up land）を畑・牧草地（Cropland/Grassland Mosaic）に変更している．

川島 正行76

5. まとめりその発生メカニズムについて調べた．2012 年 3 月 26
日の昼過ぎ，羽田空港周辺で強い下降流が下層雲の雲底

本稿では，冬季の雲と都市域の陸面の相互作用により下で発生し，視界不良と乱気流によって飛行機の離発着生じる現象として，羽田空港周辺で発生した大気下層のが遅れた．乱気流が発生した気象場の要因としては，雪乱気流をとりあげ，領域大気モデルによる数値実験によ雲が東京都市部上空に西北西から侵入し，関東北部の山
岳風下のおろし風に由来する乾燥空気中での雪の昇華により成層が不安定化したことが領域大気モデルを用いた数値実験から示唆された．
モデルで推定された乱流運動エネルギーの空間分布から，乱気流の発生には，気象場だけでなく，都市域の地
表面の効果が寄与していることが示唆された．モデル中
での地表面状態の設定を変えた感度実験により，都市の土地被覆により顕熱フラックスが周辺より大きくなり，
雲底下での乱流運動エネルギーの増加に寄与していることが確認された．ただし，本研究の数値実験で用いた格子間隔は 2 km と粗く，当然ながら観測と直接比較できるような境界層や雲内部の乱流構造は表現されていな
い．乱流混合による雪の昇華の促進過程なども含め，乱気流の形成メカ二ズムを正しく理解するためには，
Large Eddy Simulation（LES）による数値実験を行う必要がある．
近年，東京などの大都市における局所的な豪雨が社会的問題になっており，都市が対流性降水の発生や強化に与える影響について盛んに研究が行われるようになった．本研究の結果は，冬季の弱い雲・降水システムであっても，都市域における陸面との相互作用により航空機の運航など人間活動に影響を与えうることを示唆している．冬季の雲・降水システムに対する都市の影響も，大気-陸面相互作用の重要な研究課題の一つと考えられ，

図 7：図 4 に 同 じ．た だ し 土 地 被 覆 を 改 変 し た 実 験（MODLU）の結果．

今後の研究の活発化と進展が期待される．

図 8：（a）基準実験（CTRL）で予報された乱流運動エネルギーと（b）土地被覆の改変を行った実験（MODLU）
で予報された乱流運動エネルギー，（c）CTRL と MODLU の乱流運動エネルギーの差（CTRL-NOSUBL）．
すべて 1300～1700 LT，地表から高度 2 km についての平均値．
（b），（c）の破線で囲んだ領域は土地被覆を変更した領域．

東京都市域の乱気流

77

図 9：（a）基準実験（CTRL）における地表面顕熱フラックスと（b）土地被覆の改変を行った実験（MODLU）の顕熱フラックス，（c）CTRL と MODLU の地表面温度の差（CTRL-NOSUBL）．
すべて 1300～1700 LT についての平均値．（b），（c）の破線で囲んだ領域は土地被覆を変更した領域．

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川島 正行

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低温科学 77 （2019） 79-86
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 79

相互作用の担い手─接地層乱流の空間構造を探る
渡辺 力1)，下山 宏1)
2018 年 11 月 30 日受付，2018 年 12 月 27 日受理

著者らは，地表面直上における乱流の空間構造やメカニズムを理解するために，野外のフィールド
における，多数のセンサーを水平方向に配置した観測や PIV 法による流れの可視化計測とともに，数値シミュレーションによる解析を並行して進めている．接地層の乱流には，流れ方向に長く伸びる大規模構造（ストリーク構造）が存在し，主流風速や温度の変動を特徴づけている．その一方で，運動量や熱の輸送に関与する鉛直風速の変動は，それよりも空間スケールの小さな渦構造によってもたらされる．こうしたスケールの異なる 2 種類の構造が互いを強め合うことで接地層の乱流が維持され，大気─陸面相互作用の根幹を担っている．

Exploring the spatial structure of near-surface atmospheric turbulence
Tsutomu Watanabe1 and Kou Shimoyama1
To elucidate the spatial structure and mechanism of turbulence in the atmospheric surface layer, we areconducting field measurements by a horizontal rake of thermocouples and sonic anemometers, a direct inspection ofvelocitiesʼ spatial distributions using a PIV technique and numerical simulations using the lattice Boltzmann method.
Fluctuations in horizontal velocities and temperature are characterized by streamwise-elongated large-scale
structures, i.e., the so-called streak structures, whereas vortical structures of much smaller scales are responsible forcausing vertical velocities that contribute to the vertical transfer of momentum and heat. These two different-scale
structures are mutually reinforcing each other to maintain the surface-layer turbulence.
キーワード：乱流，接地境界層，PIV，野外観測，格子ボルツマン法
Turbulence, Atmospheric surface layer, Particle image velocimetry, Field measurements, Lattice
Boltzmann method

わゆる乱流の状態にある．日々の生活の中で，私たちは，

1. はじめに

風に「息」（強さや向きの細かい変動）があることを体感

地表面に接する厚さ数 10 m ほどの大気層を接地境界

し，煙突から出た煙がたなびく様子や，水面のさざ波や層（または接地層）という．接地層を吹く風は，大小さ

水田の穂波を見ることによって，その様子を断片的に知

まざまな渦を含み，時々刻々と姿を変えながら流れるいることができる．
乱流は，さまざまな大きさをもつ不規則な 3 次元渦運

連絡先
渡辺 力
北海道大学 低温科学研究所〒060-0819 札幌市北区北 19 条西 8 丁目
Tel. 011-706-5488
e-mail：t-wata@lowtem.hokudai.ac.jp⚑) 北海道大学 低温科学研究所
Institute of Low Temperature Science,
University, Sapporo, Japan動からなり，
大気中の熱や物質を拡散させる性質をもつ．
それによる輸送・拡散の効率は，層流状態のときの分子拡散に比べ，はるかに（数オーダーも）大きい．そのため，常に乱流状態にある接地層では，大気の運動量や，地表から放出された熱や物質が速やかに上下方向に輸送される．
Hokkaido

接地層の大気は，直下にある地表面の影響を強く受け，
風速，温度，湿度などが高さとともに急激に変化する特80

渡辺 力，下山 宏

有な微気象環境を形成する．こうした接地層の環境場の空間構造を捉える試みを紹介する．

は，植物の生理・生態プロセス，地表面起源の物質の拡
散，地表面下の熱・水輸送過程，都市環境，寒冷地域での積雪や凍土の消長など，陸面過程に強い影響を及ぼし

2. 細線熱電対列による乱流水平構造の観測ている．その一方で，微気象環境自体も，これらの個別

従来，乱流の空間構造に関する観測的研究では，1 地過程との相互作用によって時空間的な変動を繰り返して点の微気象観測タワーに複数の乱流測器を設置して行いる．相互作用の過程において，地表を構成する個々のう，高さ方向の観測が主流であった．それにより，乱流要素（すなわち土壌，植物，積雪，建築物等）の表面と構造の鉛直断面（高度－時間断面から推定する）に関す

接地層大気の間では，常に熱や物質の交換が行われている 知 見 が 蓄 積 さ れ て き た（た と え ば Bergström andる．そして，接地層大気の中を，乱流が熱や物質を上下

Högström, 1989; Gao et al., 1989）．一方，先行する数値

方向に輸送することにより，上空の大気と陸面との間にシミュレーション研究により，接地層の乱流は，水平面

熱や物質の流れが生じ，よりマクロなスケールの熱・物内にも特徴的な構造（後述）をもつことが示唆されてき質循環へとつながっている．こうした背景から，接地層た．しかし，上で述べた理由から，野外フィールドにおにおける乱流輸送のメカニズムを理解し，支配要因を特いて，乱流構造の水平分布を観測で示した例は多くない

定して適切にモデル化することは，気象学，水文学，生（希少な観測例として Marusic and Hutchins, 2008 によ

態学，農学などの広範な分野に対する重要な貢献となる．

る報告がある）．そこで，応答の速い細線熱電対を横一近年，計算機技術の著しい発展を背景に，乱流の大規線に並べ，1 高度における温度変動の水平－時間断面を模な数値シミュレーションが行われるようになった．そ計測することで，乱流の水平構造を推定する観測を行っれにより，境界層乱流の 3 次元的な構造やその形成メカた．

ニズムに関する解析が進められている．一方，普及が進2009 年 3～4 月に北海道長沼町の畑地で実施した観測

んだとは言え，決して廉価とは言えない乱流計測器を野（大友，2010）の様子を図 1 に示す．この観測では，長さ外フィールドにおいて 3 次元的に配置することは現実的

66 m の直線上に，44 本の細線熱電対と 5 台の超音波風ではないし，仮にできたとしても，無数の測器を設置す

速温度計を設置し，温度や風速の変動を 0.1 秒間隔で連ると流れ場自体に影響を及ぼしてしまう．そうした技術

続記録した．直径 0.05 mm の銅－コンスタンタン熱電的な制約から，観測による実証的な研究はやや遅れ気味

対を自作し，園芸用の細いポールを用いて地面上に設置である．そこで本稿では，フィールド観測に重点を置きすることにより，流れ場への影響を最小限に抑えつつ，ながら，数値モデルも併用しつつ，接地層における乱流

乱流に伴う急速な気温変動の測定を可能にしている．測図 1：乱流水平構造の観測．
平坦な畑地において 44 本の細線熱電対（直径 0.05 mm）と 5 台の超音波風速計（Gill WindMaster）を全長 66 m の直線上に配置している．

接地層乱流の空間構造を探る

81

器の設置高度は地上 1.5 m である．10 分間の平均風向の対流のような構造が現れるようになる．一方，成層がが，測器の列に対して垂直に近いときのデータを解析す安定になると筋状の構造は姿を消し，空間スケールの小ることにより，平均風と平行な水平面内における，乱流

さな細粒状の乱流変動や，内部重力波とみられる波状のの空間構造を求めることができる．

構造がしばしば見られるようになる．乱流に運動エネル

図 2 に観測結果の一例を示す．この図は，大気安定度

ギーを供給するソースには，平均風速の鉛直シアーと浮が中立に近い条件下における乱流の水平構造を，細線熱力の 2 つがあるが，大気安定度の変化とともに，2 つの電対によって計測された温度の時間変動データから推定

ソースの相対的な寄与の大きさや，それぞれの空間スしたものである．図の縦軸は，風向に直交する方向の水ケールが変化するため，乱流構造にこのような違いが生平距離を示し，図の縦幅が熱電対列の全長（66 m）の範

じてくるのである．

囲に相当する．横軸は，図の右端を基準とする風上方向

このように，接地境界層における水平風速や温度の変への水平距離である．ここでは，乱流の特徴が時間的に動には，特に大気安定度が中立～不安定の条件において，変化せずに風に流されるとして（これを Taylor の凍結

空間スケールの大きな構造が関与している．こうした大乱流仮説という；Taylor, 1938; Stull, 1988），基準時刻か

規模な構造は，各物理量の輸送に対する直接的な寄与はらの経過時間に平均風速をかけた値を水平距離としてい大きくないものの，境界層における乱流運動を維持する

る．図によれば，高さ 1.5 m という，地表のごく近くを上で重要な役割をもつと考えられており（Townsend,

吹く風の中に，流れ方向に伸びる筋状の高温域と低温域

1976; Hutchins and Marusic, 2007），その形成プロセスのが交互に存在していることが分かる．特に，暖色で示さ解明に向けた研究が進められている．

れた高温域は，凍結仮説に基づく推定ではあるが，風上

一方，地表面と大気との交換（運動量や熱などの鉛直方向に 100 m 以上にも渡って続いていることが確認でフラックス）には，各瞬間における風速の上下方向の成きる．図には示さないが，超音波風速計によって同時に分である鉛直風速が関与する．図 3 は，5 台の超音波風計測された水平風速変動との照合により，高温の領域は

速計の記録をもとに，図 2 と同じ瞬間の鉛直風速の空間

主流風速が周りより遅い低速な領域とほぼ一致し，低温分布を推定した結果である．この図によれば，鉛直風速

領域は高速領域に対応していることが分かっている．この空間分布には，水平風速や温度とは違う，細かな変動

れまで，乱流の数値シミュレーション研究により，境界が卓越していることが分かる．つまり，運動量や熱など

層の乱流速度場には，「ストリーク構造」と呼ばれる流れのフラックスは，水平風速や温度の変動に寄与する乱流方向に長く伸びる大規模な構造が形成されることが指摘

構造よりもひとまわり空間スケールの小さな構造（渦）されてきた（たとえば Foster et al., 2006）．本観測の結によって輸送されている．しかし，この観測では超音波

果は，現実の接地境界層においても，それと同様な筋状

風速計の設置間隔が広いため，それを十分に解像するこの大規模構造が存在していることを示すものである．

とはできない．輸送に寄与するこうした小スケールの渦

また，同じ観測の結果から，大規模構造が大気安定度の構造をより詳しく調べるためには，風速の空間分布をとともに姿を変える様子を確認することもできた（図はさらに高い解像度で，しかも時間変動からの推定ではな

省略）．変化の傾向のみを簡単に示すと，不安定度が増く直接的に計測する必要がある．

すとともに筋状構造の蛇行が大きくなり，次第にセル状

図 2：図 1 の観測で得られた気温偏差の水平分布．
ここで，気温偏差とは 10 分間の平均気温からの差であり，横軸の風上距離 x は基準時刻からの経過時間と 10 分平均風速（5.95
ms－1）の積である．

渡辺 力，下山 宏

82

図 3：図 2 と同時刻における鉛直風速の水平分布．

3. PIV による乱流空間構造の詳細な直接観測（草地）で実施した観測において，実際に撮影された画像の例を示す（森，2011）．撮影範囲は地面直上の横幅 9

PIV (Particle Image Velocimetry) 法と呼ばれる流速m×高さ 4.5 m 程度の鉛直断面であり，図の右から左にの計測手法（たとえば，可視化情報学会，2002）を，野

向かって吹く風の風下側からレーザー光を照射すること

外の流れに応用することができれば，速度の空間分布をよって，トレーサーの濃淡分布の一断面を可視化したも直接測り，空間スケールの小さな乱流現象の実態を「そのである．風下方向に傾いた濃淡のパターンが流されての場」で明らかにすることができる．PIV とは，風の流いく瞬間が捉えられているのが分かる．地面直上の接地れに混入させたトレーサーの動きをレーザー光で可視化

層では，水平風速が高度とともに急激に大きくなる（つし，その様子を撮影した映像から，画像解析によって各まり大きなシアーをもつ）ため，この図のように，風下

座標における瞬間風速を求める手法である．この手法の斜め上方向に引き伸ばされたような構造が頻繁に形成は，従来，室内の風洞や水路など，流れや撮影の条件がされる．元の動画では，これと同様な風下に傾くパター

安定した環境で用いられてきた．それを，変動の大きなンが，渦巻くような動きを伴いながら，先行するパター

野外環境へ応用するため，広範囲にトレーサーを散布すンに次々とのしかかるようにして流れていく様子を見るることのできるシーディング装置や，輝度の十分でないことができる．このような，地面直上に形成される，空可視化流れを撮影するための最適な方法などについての間スケールの比較的小さな渦構造が，運動量や熱などの開発・改良を進めてきた．図 4 に野外 PIV 法の概念図

物理量を上下方向に輸送する働きを担っているのであを示す．この図は，流れの鉛直断面を計測する際の装置

る．

やカメラ等の配置を示しているが，レーザー光を地表面PIV では，一定時間ごとに撮影された図 5 のようなトと平行に照射し，上方（もしくは斜め上方）からトレーレーサーの濃淡画像をもとに，画像間のトレーサー位置

サーの動きを撮影することで，流れの水平断面を計測すの変位を求めることで，撮影面内の各座標における瞬間

ることができる．

風速を算出する．観測時に取得する動画は，一般的なビ

図 5 に，2010 年 12 月に北海道月形町の石狩川河川敷

図 4：野外 PIV 観測の模式図．

デオカメラを用いる場合には 1 秒間に 30～60 枚の画像

接地層乱流の空間構造を探る

83

図 5：PIV 観測で撮影された画像の例．
撮影範囲はおよそ横幅 9 m×高さ 4.5 m．スケール板の大きさは 30 cm×30 cm．

で構成されるので，各コマの画像について同じ処理を繰

像度で風速の瞬時値を求めることができている．このより返すことで，風速ベクトルの詳細な時空間変動を求めうに，各瞬間における風速ベクトルの詳細な空間分布を，ることができる．そのようにして，図 5 における超音波「その場」で求められることが，野外 PIV 観測の最大の風速計のセンサー部のやや風上側の座標点で算出された利点である．PIV は，夜間における乱流の時空間構造を

風速の水平成分を，超音波風速計による実測値と比較し計測する手法として有望であり，今後も観測事例を積みた結果が図 6 である．PIV によって，超音波風速計で実重ねることで，中立～安定成層下における乱流の空間構測された 0.1 秒毎の風速とほぼ同等の算定結果が得られ造の実態を解明していくことができる．

ていて，乱流の解析に耐えうるデータを取得できることが分かる．
また，PIV によって算出された，図 5 と同じ瞬間にお4. 数値流体シミュレーションの新たな手法

ける風速ベクトルの空間分布を図 7 に示す．ベクトルが乱流の空間構造について，その形成メカニズムまで含算出できるのはトレーサーが明瞭に写っている領域に限めて解明していくためには，数値シミュレーションによられるものの，この図の例では，およそ 25 cm の空間解

る解析を並行して進めるのが有効である．従来，境界層

図 6：PIV によって算出された水平風速と超音波風速計（SAT）による実測値の比較．
ただし，PIV 風速は，時間平均値が実測と一致するようにスケーリングしてある．個々のデータの間隔は 0.1 秒．

84

渡辺 力，下山 宏

図 7：PIV によって算出された風速ベクトルの空間分布．

乱流の数値シミュレーション研究には，流体の運動方程る演算の並列性が高いという優れた特徴をもつ．そのた式であるナビエ・ストークス式に基づく LES（Large-

め，並列演算性能に優れる GPU（Graphics Processing

Eddy Simulation）が 広 く 用 い ら れ て き た（Deardorff,

Unit）を用いることによって大幅な高速化が見込まれ，

1970; Moeng, 1984; Kanda and Hino, 1994; Watanabe,

規模の比較的大きな計算を，ワークステーションやパソ

2004, 2009; Inagaki et al., 2012; Ito et al., 2017）．それらのコン単体で実行することもできる．また，本稿では取り

研究では，計算機性能の著しい向上とともに大規模な数扱わないが，
複雑な形状をもつ物体周りの流れの計算を，値計算が実行されるようになり，高レイノルズ数の流れ

比較的容易に行えることも LBM の特色の一つであるの構造が次第に明らかにされつつある．一方，中規模程（本巻の稲垣厚至氏の解説を参照）．現在のところ，気象度の計算を手軽に実施することができれば，前節で例示の分野ではまだあまり用いられてはいないが，これらのしたような観測結果を解釈するなどの目的で，条件を変優れた特徴をもつ LBM は，今後，特に大気境界層におえた複数回のシミュレーションを行うには効率的であける気象の研究において広く応用されるようになるもの

る．

と思われる．

近 年，計 算 効 率 の 高 い 格 子 ボ ル ツ マ ン 法（Lattice

実際に，LBM によって乱流の数値シミュレーション

Boltzmann Method, LBM; た と え ば Chen and Doolen,を行った結果の一例を図 8 に示す
（中島，
2018）
．これは，

1998）が，数値流体力学の手法として用いられるように

乱流シミュレーションのベンチマークの一つである平行

なってきた．LBM は，流体の巨視的な密度や流速に対平板間流（互いに面した 2 つの平板にはさまれた領域内する予測式を用いるのではなく，ボルツマン方程式に基を一定の外力によって駆動される流れ）を再現し，壁面づき，微視的な流体粒子の運動速度を統計的に取り扱う

付近の乱流構造を解析した例である．計算コストの削減

ことによって，密度や流速の変化を予測する方法である．

のため，粗い格子を用いながらもレイノルズ数の高い流手法の詳細については，例えば蔦原ら（1999）や稲室れの再現を可能にするために，LES の考え方を LBM に（2001）らによる解説を参照して頂くことにするが，重要導入して計算を実行している．図から，空間スケールのな点は，流速が音速より十分遅い通常の条件下では，大きな低速ストリーク構造と，その周りに巻き付くよう

LBM の基礎方程式は（単純であるが）巨視的にはナビにして比較的小さな渦構造が形成されている様子が確認

エ・ストークス方程式と等価になるという点である

できる．壁面の近傍で生じる乱流は，これらの構造が互（Krüger et al., 2017）．LBM は，アルゴリズムが単純ないを強め合いながら，平均流のシアーから運動エネル

ためプログラミングが平易であることや，移流の計算にギーを得ることによって維持される（Robinson, 1991;

ほとんど誤差を含まないことに加え，各計算格子におけ

Adrian et al., 2000; Schoppa and Hussain, 2002）．この計接地層乱流の空間構造を探る

85

図 8：LBM によるチャネル流の数値シミュレーション結果から抽出された壁面付近の乱流構造．
青色と黄色の部分はそれぞれ低速ストリークと渦を示す．レイノルズ数 Re ＝180．

算例は，レイノルズ数の比較的低いケースのシミュレー
ション結果であるが，上で観測された接地層の乱流（レイノルズ数が高い）においても，異なる空間スケールを持つ構造同士の相互作用が，乱流の形成・維持やそれに伴う輸送効率を決定する重要なメカニズムになっている

fluid flows. Annu. Rev. Fluid Mech., 30, 329-364.
Deardorff, J. W. (1970) A three-dimensional numericalinvestigation of the idealized planetary boundary layer.
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Foster, R. C., F. Vianey, P. Drobinski and P. Carlotti (2006)
Near-surface coherent structures and the vertical momen-

ことは間違いない．先に述べた観測手法やこのシミュ

tum flux in a large-eddy simulation of the neutrally-

レーション法を併用した研究を進めることで，それを明stratified boundary layer. Boundary-Layer Meteor., 120,

らかにしていくことが可能である．

229-255.
Gao, W., R. H. Shaw and K. T. Paw U (1989) Observation oforganized structure in turbulent flow within and above a

謝辞
本稿で紹介した解析結果の図は，大友康平氏，森 文
洋氏，中島正寛氏らの修論研究において得られた観測
データや計算結果に基づくものである．また，東工大の稲垣厚至博士には，格子ボルツマン法の導入にあたり的
確なアドバイスを頂いた．本稿で解説した研究の一部
は，JSPS 科研費（26550002）と北海道大学低温科学研究所による助成及び北海道大学低温科学研究所技術部の支援を受けて実施した．

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低温科学 77 （2019） 87-96
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 87

都市域における熱輸送
菅原 広史1)，山野 満男2)，萩島 理3)，成田 健一4)2018 年 11 月 26 日受付，2018 年 12 月 27 日受理

都市の暑熱環境は，将来の気候変動下において重要性を増す社会的課題である．本報では都市キャ
ノピー上における熱輸送について実例を用いて解説した．大気中で熱を鉛直上向きに輸送するのは暖気の上昇と冷気の下降であるが，大気成層が不安定な状態においてキャノピー上での熱輸送を担うのは，上昇する暖気であった．不安定性が強くなるほど，回数は少ないが強い乱流変動によって熱が輸送されていた．キャノピー上での暖気上昇が，日射で加熱された建物壁面での上昇流と関連している例を示した．

Heat transfer in cities
Hirofumi Sugawara1, Mitsuo Yamano2, Aya Hagishima3 and Ken-ichi Narita4
Turbulent heat transport in urban atmospheric boundary layer was investigated through the quadrant analysis
with a field observation data. Heat flux above the buildings was dominated by upward ejection of warmer air in
unstable stratification. In more unstable conditions, less frequent but stronger eddies accounted for a dominantportion of the turbulent heat transfer. An example was shown for a linkage in which the ejection above buildings
corresponds to the buoyancy-driven upflow at the building walls.
キーワード：熱輸送，乱流，都市気候
Heat flux, Turbulence, Urban climatology

1. はじめに象が知られており，都市・郊外間に形成される水平対流のような大気循環が原因とされている（Yoshikado, 1990;

都市域では，地球温暖化と別の都市化に伴うローカル

Ohashi and Kida, 2002）．また，都市の存在が暖候期におな温暖化が生じている．東京では都市化による気温上昇

ける短時間強雨の一因となっている（Sugawara et al.

は地球温暖化によるものと同程度以上であることが指摘

2018; 高橋, 2003）との指摘もある．ただし，降水過程はされている（気象庁，2002）．都市化は特に下層大気に対様々な要因が複雑に作用しているため，慎重な議論が必して多大な影響を及ぼすと考えられている．例えば，沿要である（Kusaka et al. 2014）．

岸域において都市の内陸側では海風の進行が遅くなる現

また，世界人口のうち約 50％は都市で生活しており，

連絡先
菅原 広史
防衛大学校 地球海洋学科〒239-8686 横須賀市走水 1-10-20
Tel. 046-841-8310 ext 3304
e-mail：hiros@nda.ac.jp⚑) 防衛大学校 地球海洋学科
Department of Earth and Ocean Sciences, National Defense
Academy of Japan, Yokosuka, Japan⚒) 航空自衛隊
Japan Air Self Defense Force, Fuchu, Japan⚓) 九州大学 総合理工学研究院
Faculty of Engineering Sciences, Kyushu University,
Fukuoka, Japan⚔) 日本工業大学 建築学科
Faculty of Architecture, Nippon-Institute of Technology,
Miyashiro, Saitama, Japan菅原 広史，山野 満男，萩島 理，成田 健一

88

都市域の大気環境，特に夏季の暑熱環境は社会的に重要

都市キャノピーとして捉えるのが一般的である．都市な研究課題である．例えば，熱帯夜は人間の健康に影響

キャノピーとは，地面から建物の上端付近までの層を指を与える（井原・玄地，2008）．熱中症による死亡者数とす．なお，都市気候では建物キャニオンという用語もあ

気温には正の相関がある（藤部，2013）．

る．これは建物に挟まれた空間のことで，キャノピーよ

都市における夏季の暑熱環境を緩和する方法は，ス

りは少し小さい空間スケールを指す．

ケール別に考えることができる（図 1）．一番小さい人間

都市域を含めて一般に地表面と上空との間の乱流によスケールでは体感温度を下げることを目的とした暑熱対る熱輸送は，sweep と ejection という 2 つの空気の動き策が有効であり，例えば日射遮蔽（Sakai et al., 2012）や（乱流構造）によって行われている．熱が上向きに輸送

遮熱舗装（赤川ほか，2008）がある．建物スケールではされている場合（すなわち上空が低温な場合）を考える

建物から大気への熱輸送を抑制する方法が検討されておと，sweep は上空の低温空気塊が下降流により運ばれてり，屋上や壁面の緑化（一ノ瀬ほか，2006）や高反射性

くる現象，ejection は逆に高温空気塊が上昇流で運ばれ塗料（近藤ほか，2008），あるいはいわゆる省エネ対策がる現象である．sweep と ejection どちらも熱を鉛直上向これにあたる．街区スケール（建物がいくつか集まったきに輸送している．菅原・成田（2012）は都市内に海風

スケール，後に述べる都市キャノピーもこれにあたる）

が進入する際，sweep が ejection より優位であることをでは逆に熱を外へ出すことが目標となる．つまり街区か示している．街区スケールでの暑熱対策を考える際，こら上空への熱輸送を促進し，街区内の人間空間をより低のような熱輸送のメカニズムの理解が重要となる．

温にするわけである．例えば都市計画において風通しのこの sweep，ejection は，都市キャノピーのみならず

よい建物配置を行うなどの方法である（持田・石田，

植生キャノピーにおいてもみられる乱流構造である．一2009）．都市スケールでは，山風や海風など，自然に形成方で，熱ではなく運動量の輸送については，都市キャノ

される冷気を活用して都市を冷やす都市計画が考えられ

ピーと植生キャノピーとで乱流構造が異なるとされていている（一ノ瀬，1993）．

る（森脇・菅原，2012）．具体的には，大気が不安定成層

本報では街区スケールの熱輸送に着目する．都市を街となっている場合，都市キャノピーでは ejection が卓越

区スケールで捉える場合，個々の建物の形状は無視され，

す る こ と が 報 告 さ れ て い る（Feigenwinter and Vogt,

図 1：都市の暑熱環境改善の考え方．

都市域における熱輸送

89

2005; Oikawa and Meng, 1995）．一方で植生キャノピー造である．東西方向の長さは 36 m，南北方向の建物間

では sweep が卓越する（Gao et al., 1992）．この相違の隔は 23.5 m である．200×200 m2 のエリアにほぼ同じ

理由は，
植生キャノピーと都市キャノピーで構成要素（葉

形状の建物が 20 棟並んでいる．

と建物壁）の空間スケールの違いによるものと考えられる（森脇・菅原，2012）．

計測は団地内の 2 つの場所で行った．ひとつは，団地のほぼ中央に位置する給水塔頂上（高さ 37.4 m，給水塔

しかしながら，熱輸送に関してはそのような知見はま

屋上面からは 1.6 m）における 3 次元超音波風速計によだ得られていない．そもそも sweep/ejection といったる計測である．測定時間間隔は 0.1 秒である．給水塔は乱流構造の把握は都市域ではあまり報告されていないの

細長い構造（平面が 3×3 m）をしているため，給水塔自が実状である．そこで，本報では都市キャノピーでの熱体により形成される風の乱れは小さいと考えられる．も輸送における乱流構造（sweep/ejection）について，特にうひとつは，この給水塔から 50 m ほど離れた場所にあ

大気安定度との関係を中心に実測例を示すことにする．

る，都市キャニオンにおける風と気温の 2 次元分布（南なお，どのような場所を「都市」あるいは「郊外」や

北・鉛直断面）測定である．図 2 に測器の配置図を示す．

「田舎」と呼ぶかは，一般社会においては人それぞれ異な3 次元超音波風向風速計と温度計（強制通風式放射シーるであろう．都市気候学の分野では，地上気温に影響をルド付きの熱電対）を壁と地面に設置した．壁および地与える要素（建物などの幾何形状，地表面の材質，人間

面からの距離は約 1 m である．測定時間間隔は風速は活動に伴う排熱）の程度によって都市が分類されている

0.1 秒，気温は 2 秒である．このキャニオンのアスペク（Stewart and Oke, 2012）．幾何形状は例えば建物高さでト比（高さ／幅）は 0.61 であった．都市気候ではこのア表現され，高層の建築物ほど大気の動きを抑制する効果

スペクト比が都市キャノピーの形状パラメータとしてよが大きく，結果的に地上における日向部分の気温を高めく使われる（例えば Grimmond and Oke, 1999）．キャニ

ることにつながる．材質については，例えばアスファル

オンの底面（地面）は草地となっていた．

トなどの非透水性の材質で覆われている場所では日中の表面温度が高くなる．排熱としてはエアコンの室外機か2.2 データのクオリティコントロール

らの排熱や自動車の排気ガスなどがある．あるいは，土

計 15 台の超音波風速計は 5 台のデータ記録装置に分地被覆ではなく人口密度も都市化の指標となる

散して接続した．これはケーブル長や記録装置のチャン（Skoulika et al. 2014）．しかしながら，人口密度 100－

ネル数制限のためである．データ記録装置は約 2 週間に300 人/km 程度の一般的には田舎と考えられるような

1 回の頻度で時刻合わせを行った．データの同期を保証場所であっても，都市化によると思われる高温傾向が報するため，ここでは時刻合わせから 3 日後までのデータ

告されており（Fujibe, 2000），どのようなメカニズムにを使用する．

2

よって高温傾向が表れているのか非常に興味深い．

また，解析は晴天日を抽出して行った．晴天日は日照
時間が可照時間の 70％以上である日とした．さらに，現

2. 研究手法
2.1 住宅団地における計測
計測は東京都杉並区にある荻窪団地（35.7 N，139.6
E）において 2007 年の 6～11 月に行った．団地周辺の地象が解釈しやすいよう，南風あるいは北風時のデータを使用することとした．この風向は都市キャニオンに直交する方向である．最終的には夏の 3 日間（8 月 6，7，22
日）および冬の 2 日間（11 月 23 日，12 月 14 日）を解析対象とした．

形はほぼ平坦で，周辺の土地被覆は 2～3 階建ての住宅が主である．Stewart and Oke（2012）の土地被覆分類（local climate zone）では “compact midrise” に相当す
る．
観測開始時点において荻窪団地はすでに取り壊すことが決まっており，住民は退去した後であった．したがって人工排熱の発生はなかった．これは都市気候の観測と2.3 熱輸送量の計算
乱流による顕熱輸送量 H は，超音波風速計で計測される温度 T および鉛直風速 w を用いて以下のように書
ける．
􀀽

(1)

いう面では大きな利点であり，建物が大気に与える熱的

ただし， は時間平均値を表す．Tʼ および wʼ はそれぞな影響をピュアに捉えることができる．

れ時間平均値からの偏差である．

団地は個々の建物が高さ 14.3 m で東西方向に長い構菅原 広史，山野 満男，萩島 理，成田 健一

90

図 2：観測機材の配置図．
黒丸が超音波風速計．写真は建物間の空間の南北断面を西側から撮影したもの．

􀀽 􂈒

(2)

􂀲􀀽 􂈒

(3)

􎴃

式(1)により，観測条件等にしたがって設定される平均第 3 象限（Tʼ＜0，wʼ＜0）：sweep
第 4 象限（Tʼ＞0，wʼ＜0）：inward interaction
ejection と sweep は熱を上向きに，outward interactionと inward interaction は下向きに輸送する．
トータルの顕熱輸送量に占める第 i 象限の割合 Si は

時間ごとの顕熱輸送量が計算される．この手法による熱輸送量の計測・計算は渦相関法と呼ばれる．なお，詳細

􎟀

􀀽

􎟐

(1)

は省略するが，実際の計算においては，鉛直軸修正のための座標回転および水蒸気変動の補正（塚本ほか，2001）のように表される．ただし，を行っている．

􎟀

2.4 4 象限解析
乱流による熱輸送を sweep と ejection に分解して両者の強度や出現頻度を比較するため 4 象限解析と呼ばれる手法を用いる．4 象限解析は顕熱輸送量（Tʼwʼ）を（Tʼ，wʼ）平面上で 4 つの象限に分解する（図 3）．それぞれの象限の乱流変動は以下のように呼ぶこととする（Shaw et al., 1983）
．

Qi＝

􎝂

􎟐􀀽

􀀱

(2)

􎨰

1（Tʼwʼ is in i－th quadrant)0（otherwise)(3)

は平均時間である．sweep と ejection の熱輸送への寄与度の比 Rs は以下のように書ける．
􀀽

􎨱
􎨳

(4)

第 1 象限（Tʼ＞0，wʼ＞0）：ejection

ま た，時 間 上 で の 第 i 象 限 の 出 現 頻 度 Ji お よ び そ の第 2 象限（Tʼ＜0，wʼ＞0）：outward interaction

sweep・ejection での比 RT は

都市域における熱輸送

91

図 3：乱流変動を Tʼ・wʼ 平面上の 4 象限に分割した例．
キャノピー上における計測例．8 月 22 日 12：20-12：30．回数は 0.1 秒ごとの計測を 1 データとしてカウントしたもの．

􀀽

􎩩

􀀱

(5)

􎨰

􀀽

􎨱
􎨳

(6)

となる．ここで式(2)において解析対象とする Tʼ や wʼ

30 分）
（塚本ほか，2001）からすると若干短い．しかしな
がら，ここでは一般風の風向の変化に対応したキャノ
ピー内の流れ場の変化を示すため，短めの平均時間をとった．平均時間内に風向の変化があると，その計測時
刻における輸送量計測値の品質が落ちるためである．

の絶対値に下限値を設け，弱い乱流（小さな温度・速度
変 動）を 除 い て Si を 求 め る 方 法 が あ る（例 え ば
Feigenwinter, 2000）．しかし，ここでは下限値は設けず，全ての乱流変動を解析対象とすることで，現象の全体像を捉えることとした．

図 4 に晴天日の日変化として夏季（8 月 22 日）と冬季（11 月 23 日）の例を示す．風向は終日ほぼ一定で 8 月

大気安定度の指標として，測定高度 z とモニンオブコ
フ長 L の比 z/L を用いる．L は􀀽

3. 熱輸送を担う乱流構造の日・季節変化􎨲􎜁 􎜑

22 日は南より 11 月 23 日は北よりであった．RS と RT
は都市キャノピー上（給水塔）で測定したものであり，顕熱輸送量の絶対値が 10 Wm－2 以上の時間帯について(7)のみプロットしてある．
RS は夏季であればほぼ終日 1 を超えており，ejection

u＊は摩擦速度，k はカルマン定数（0.4），g は重力加速が sweep より強いことがわかる．また，RS は大気が不度，T は平均気温，T＊は摩擦温度である．z/L は安定成

安定な時間帯ほど大きな値をとっている．この傾向は層時には正の値をとり，不安定成層時には負となる．

Feigenwinter（2000）でも見られている．Rs の季節によ

本報では平均時間

を 10 分としている．これは一般

る違いを見ても，やはり夏季の方が大きな値をとってい的な大気境界層研究における渦相関法の平均時間（10～ることがわかる．これは，夏季は冬季よりも日射が強い92

菅原 広史，山野 満男，萩島 理，成田 健一

図 4：夏季および冬季の典型的晴天日における日変化．
S.R. と S.H. は日射量および顕熱輸送量．大気安定度，風速，RS，RT はキャノ
ピー上における計測値．

ために大気が不安定になりやすく，その不安定成層下で

図 6 はこの大気安定度依存性を別の視点から見たものの大きな浮力が ejection の発生に寄与しているものと考である．データは図 5 のものと同じで，横軸はスカラーえられる．

平均風速である．縦軸横軸とも解析時間 10 分間の標準

一方で，時間占有比率 RT は夏季に 1 を下回っており，偏差で規格化してある．図 6（a）と（b）からは，水平風

かつ冬季より小さい．夏季は冬季に比べて，回数は少な

速偏差が大きいと気温と鉛直風速は負の偏差を示すこと

いが強い乱流変動が顕熱輸送を担っていることがわかがわかる．一方，風速変動が負の側（平均風速よりも弱る．RS と RT の負の相関は夏冬それぞれの日変化にお風）で は 気 温 と 鉛 直 風 速 は 正 の 偏 差 を 示 し て い る．

いてもみられる．

sweep と ejection は瞬時の Tʼ と wʼ で判定されるものであり，図 6 のようなアンサンブル平均された値の正・4. 熱輸送を担う乱流構造の気象条件への依存性
図 5 は，大気安定度と RS，RT の関係について，解析対象とした晴天日 5 日間のデータを示したものである．

負とは必ずしも一致しない．しかしながら，図 6 では気温と鉛直風速の正・負が明確に分離しており，sweep は
強風時に，ejection は弱風時に発生していると考えられる．

ここでは不安定側（z/L＜0）のデータのみ示している．

図 6（c）は顕熱輸送量であり，夏季と冬季に明確な違

RS は大気が不安定になるほど（z/L がマイナスに大きいがみられる．夏季は弱風，強風いずれにおいても水平くなるほど）大きくなり，RT は逆に小さくなっている．

風速の偏差が小さい時よりも顕熱輸送量が大きくなってこのことからも，不安定時には頻度は少ないが強い乱流

いるが，冬季は強風時のみ顕熱輸送量の増加がみられる．

によって熱が輸送されていることがわかる．

したがって，夏季は sweep と ejection の両方で熱輸送が

都市域における熱輸送

図 5：大気安定度と RS，RT の関係．

図 6：風速と鉛直風速・気温・顕熱輸送量の関係．
縦軸横軸は 10 分間の標準偏差で規格化した偏差．

93

94

菅原 広史，山野 満男，萩島 理，成田 健一

なされているが，冬季は sweep が主であるといえる．

力により生じたもの（例えば Offerle et al., 2007）と考えられる．
このとき，上空での熱輸送はどうなっていたであろう

5. キ ャ ノ ピ ー 上 で の ejection 現 象 と キ ャ ノ
ピー内気流構造の関係か？図 8 に給水塔屋上での顕熱輸送量 Tʼwʼ（10 秒間の前章では，キャノピー上の顕熱輸送には弱風時に発生値からの偏差である．図 7（b）に相当する時刻の 30 秒

する ejection が影響を与えていることがわかった．ここ前（12：25：30）に顕熱輸送のピークが見られ（図 8a），では，その ejection とキャノピー内の流れ場との対応に

それは ejection で生じていることがわかる（図 8b）．30ついて一例を示す．図 7 はキャノピー内の流れ場（南北

秒の時間ずれは，キャノピー計測場所と給水塔との距離

風と鉛直風の合成ベクトル）の南北・鉛直断面上での分（キャノピーが給水塔の風下 50 m）および，この時の屋布である．屋上高さでの風が強い時には，図 7（a）のよ

上面での風速（南風 2.5 m s－1）と整合的である．したうなキャノピー内を周回する流れがよく見られる．このがって，キャノピー内での両側壁面での上昇流は，上空ような流れ場の存在は既往研究においても指摘されておでの ejection と対応する現象であることがわかる．すなり（Eliasson et al., 2006; Sugawara et al., 2008），キャノ

わち，キャノピー上を比較的速度の遅い（風速の小さい）

ピー上の速い流れが風下側壁面付近でキャノピー内に入空気塊が通過することで，上空では大気が不安定になりり込み，
壁面や地面に沿って周回するものと考えられる．

ejection が発生し，キャノピー内では浮力により両側壁

この上空の速い流れが下降する動きは乱流輸送における面での上昇流が生じたといえる．浮力によってキャノ

sweep と対応することが想像される．一方，屋上での風

ピー上へ出た空気塊は，上空大気をより不安定化させるが弱いとき（図 7b）には風上側だけでなく風下側の壁面と考えられる．この事例ではキャノピーが給水塔よりもにおいても上昇流がみられ，強風時とは明らかに異なっ

風下側にあるため，上昇流でキャノピー内を出た空気塊

た流れ場となっている．風下側壁面での上昇流は，周回を給水塔で直接測定できているわけではない．給水塔のする流れのように上空の速い流れのキャノピー内への入風上側にもほぼ同じ形状の建物が並んでおり，そこでもり込みではなく，日射により加熱された壁面において浮弱風時には図 7（b）のようなキャノピー内の流れが生じ移動平均）を示した．ここで Tʼ および wʼ は 10 分平均

図 7：キャノピー内の流れ場．
8 月 22 日．図 2 に示した南北断面上での分布で，矢印は 5 秒平均の南北・鉛直風合成ベクトル．図左右両端の灰色四角は建物を示している．図中央上端の矢印は北側建物屋上での計測値．

都市域における熱輸送

95

図 8：図 7 と対応した時刻のキャノピー上での時系列．
8 月 22 日．矢印が水平位置を考慮したうえで図 7（b）と対応する時刻．

ていたことが想像できる．

よる上昇流は，いずれも速度の遅い空気塊時に発生した一連の現象であることが示唆された．

6. まとめ本稿で示されたように，日射加熱が流れ場を変えるのであれば，エアコンや自動車からの人工排熱も影響して都市キャノピーから上空への熱輸送は，人間の生活空

い る と 考 え ら れ る．人 工 排 熱 は そ の 絶 対 量 の 推 定間から外へ熱を逃がすものであり，都市の暑熱環境対策（Moriwaki et al., 2008）や都市域の短時間強雨との関係を考える上で非常に重要である．都市計画では建物配置（Sugawara et al., 2018）からも研究が進められている．

を工夫してこの熱輸送を促進する方策が実際にとられて人工排熱は当然のことながら人間活動の強度によりそのいる．一方で，上空へ輸送された熱は大気を不安定化さ量が変化する．したがって都市気候は，例えば経済活動せることで，都市周辺の風系を変え大気汚染物質の集積との関連も考えられ（足立，1997），自然科学の枠にはまを引き起こし（Ohashi and Kida, 2002），対流性降水を助らない学際的な学問領域であると言える．

長する（Sugawara et al., 2018）．少なくとも数 10 km のスケールでみて，都市が大気現象に与える影響は無視できないものである．本報ではこのキャノピー上での熱輸送について大気安定度との関係，そしてキャノピー内の謝辞
観測においては（独）都市再生機構の協力を得た．

流れ場との関係性について実例を示した．
熱輸送を担う乱流は，大気の成層状態が不安定なほど，回数は少ないが強い ejection の特徴をもっていた．ま

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都市大気境界層の大規模計算が示す
多スケール間の流れの相互作用
稲垣 厚至1)2018 年 12 月 5 日受付，2018 年 12 月 25 日受理

都市建物は地球上で最も大きな粗度要素と捉えられ，それが都市大気境界層を特徴づける要素の一つとなっている．この大きな粗度要素のため，街路を抜ける風の流れは建物幾何形状に強く規定される．一方，近年都市建物形状から大気境界層全体を陽的に解像する，フルスケールの大規模計算が行われるようになり，建物より数オーダー大きな大気混合層の流れが都市地表面近傍の流れに直接的な影響を及ぼすことや，単体建物の影響が非常に広範囲に及ぶことなどが知られるようになってきた．
本論ではこれら時空間スケールの大きく異なる風の相互作用の解説に加え，大気境界層の新しい計算手法として期待される，格子ボルツマン法について紹介する．

Numerical simulation of the interaction process of orderly different scale ofmotions seen in urban boundary layer
Atsushi Inagaki1
Building roughness in urban boundary layer is extremely large compared to the other roughness on the earthʼssurface. Therefore, flow characteristics within the urban canopy strongly depends on the surrounding building
geometry. However, a full-scale simulation of the urban boundary layer has revealed some evidences on the directinteraction of different size of eddies over different layers of the urban boundary layer.
キーワード：渦スケール，格子ボルツマン法，相互作用，大規模数値計算，都市大気境界層
Eddy scale, Lattice Boltzmann method, Interaction, Full-scale computation, Urban boundary layer

1. はじめに都市が作り出す大気環境・気候特性を適切に診断する
ためには，その物理過程を把握することは不可欠である．

れらはつまり，都市のような局所的な地表面の特徴が作る渦構造が，より広域な場を支配する大きな乱流の性質を改変することができるのかといった，乱流現象の階層性に関する問題と考えることができる．

例えば，沿岸域の高層ビル群が背後の都市の気温を増加

日中の都市大気境界層を鉛直一次元に捉えると，上空あるいは減少させるのか，建物が積乱雲の発生に寄与し数 km まで発達する大気混合層，その下の高度 100 m 程ているのか，と言った議論がなされることがあるが，こ度まで発達する接地境界層，建物近傍の粗度境界層ある
いは建物高さ以下の層として定義される都市キャノピー

連絡先
稲垣 厚至
東京工業大学 環境・社会理工学院〒152-8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1 I 4-9
Tel. 03-5734-2768
e-mail：inagaki.a.ab@m.titech.ac.jp⚑) 東京工業大学 環境・社会理工学院
Tokyo Institute of Technology, School of Environment andSociety, Tokyo, Japan層から構成されている．各層は乱流状態にあり，それぞれ大気境界層高度（～1000 m），地面からの高さ（10～100m），建物の大きさ（～10 m）程度の空間スケールを持った渦構造に流れが支配されている．従来の研究体系では各層個別の取り扱いがなされており，メソ気象を考える
上では境界層乱流全体をモデル化し（Wyngaard, 2004），
接地境界層のモデリングでは対数則や Monin-Obukhov
相似則に見られるように大気混合層の挙動や地表面性状

98

稲垣 厚至

を陽的には考慮せず，都市キャノピー層の流れを考える

れた格子内に含まれる粒子群の速度分布関数として記述

上では周囲の建物幾何形状との関係が主に論じられてきする．速度分布関数は速度に関して離散化し，全ての粒た．これは各層で卓越する渦スケールが大きく異なり，子は 1 タイムステップで必ず近隣の格子点上に移動する

スケール分離の考えが鉛直一次元的な議論では妥当に働か，静止すると仮定する．粒子速度は離散的であるが，いたためと考えられる．

格子内の粒子速度の平均値として計算されるマクロな流

しかしながら，実際の大気の流れには各層を隔てる物

体の速度は連続的である．隣の格子に移動（並進）した

理的な壁は無く，地表面近傍のシアで生成された乱流エ粒子はその中で衝突し，移動方向を変える．Bhatnagar-

ネルギーは各層を跨いだ乱流活動により境界層全体へ運Gross-Krook（BGK）モデルはこの衝突則を記述したモ

ばれる．いくつかの研究成果はより具体的に，各層間のデルの一つであり，全ての方向の速度分布関数が単一の直接的な相互作用の存在及びその重要性を指摘してい時間緩和係数に基づいて平衡分布関数に向かうと仮定しる．例えば都市や植生キャノピー内の流れが混合層乱流ている．Boltzmann 方程式中の衝突項を BGK モデルで変動の直接的な影響を受けていることが示されている表現した，格子 BGK モデルは以下の式で定義される．

（Inagaki et al., 2012; Patton et al., 2015）．一方で，地表面の粗度単体から発生する大規模な渦構造が水平数 km 以􀀱􎜀 􀀫 ∆ 􀀬 􀀫∆ 􎜐􀀽 􎜀 􀀬 􎜐􀀫 􎜀 􎜀 􀀬 􎜐􂈒􎜀 􀀬 􎜐􎜐 (1)

上に渡ってその影響を持続することが観測および数値実ここで，fi は i 方向に動く粒子の速度分布関数，fieq は平験により示されている（Fujiyoshi et al., 2009; Park et al.,

衡速度分布関数， は位置ベクトル， は i 方向の粒子

2015; Inagaki et al., 2017）．これらの現象を考えるために

速度，t は時間，∆ t はタイムステップ， は時間緩和係数

は境界層全体を俯瞰した視点が必要であり，各層の卓越である．この式の左辺と右辺第一項が並進過程を表わ

渦スケール全てを解像した大規模数値計算を行うことはし，右辺第二項が衝突過程を表わす．平衡分布関数は一つの解決策である．本論では都市大気境界層を題材

Maxwell-Boltzmann 分布を流速について 2 次オーダーに，大気境界層の大規模数値解析の手法と，スケールのまで展開し，衝突前後で質量と運動量が保存される条件

異なる流れの相互作用の実例について紹介する．

から以下のように導かれる．

2. 都市大気境界層の建物解像数値解析􎜀 􀀬 􎜐􀀽

􎜁􀀱􀀫􀀳 ･ 􀀫 􀀹􀀲 􎜀 ･ 􎜐 􂈒 􀀳􀀲 􎜑
􎨲

􎨲

(2)

ここで， は密度， はマクロな流速，wi は重み係数で

大気境界層の熱対流から建物背後にできる渦までを陽あり粒子速度の離散化に応じて値が変わる．時間緩和係

的に取り扱うためには，大領域且つ高解像度の計算が必数は Navier-Stokes 式との比較から動粘性係数を用いて要である．計算手法は様々存在するが，近年，格子ボル表現される．

ツマン法（Lattice Boltzmann Method, LBM）を用いた流体計算が都市大気境界層の大規模計算に利用されるよう

􀀱
􀀽 􀀫􀀳
􀀲

になった．この計算手法は比較的新しいため気象分野へ

ここで， は動粘性係数であるが，これに sub-grid-scaleの応用事例はまだ少ないが，その計算効率の高さから今（SGS）渦 動 粘 性 係 数 を 加 え る こ と で Large Eddy

後の発展が期待されている．本節では LBM の計算手法

Simulation（LES）による乱流モデルを導入することがについて簡単に説明し，それに加えて都市大気境界層をできる．LES は格子幅以下の小さな渦がもたらす乱流計算するための計算設定について述べる．

輸送の効果を表現したモデルであり，これを導入するこ(3)とで気象計算に要求される大レイノルズ数の流れの計算
2.1 格子ボルツマン法（LBM）
LBM は流体計算法の一つであり，Navier-Stokes 式を使わずに Boltzmann 方程式を用いて流れを記述する．
両者の流体計算過程は全く異なるものの，式の上では等
価 で あ る こ と が 示 さ れ て い る（例 え ば，Cheng andDoolen, 1998）．
LBM では流体のマクロな動きを，流体を構成する仮が可能となる．
粒子の速度分布関数を格子内で平均することで，マクロな密度及び流速が診断的に得られる．
􀀽􂈑 􀀬

􀀽􂈑

ここで， は粒子速度を表わすが，マクロな流速(4)と平行な成分のベクトルである．

想的な粒子群の動きで表現し，その時間発展を予測する．

速度分布関数の境界条件として，Non-slip 条件では粒個々の粒子の動きは個別に取り扱わず，空間内で区切ら子が壁で進行方向と逆方向に跳ね返るとする Bounce-都市大気境界層の大規模計算

Back 条件で表現される（Zhou and He, 1997）．また，
Slip 条件では粒子が壁で鏡面反射するとして表現される．

99

3. 発達する中立都市乱流境界層
LBM で計算された，中立大気安定度の条件下で発達

LBM を使う利点として，質量が粒子の並進及び衝突する乱流境界層の計算結果から，建物が境界層に及ぼす前後で保存されるように定式化されているため連続式を影響について見てみる．図 1 は計算領域を示しており，別途連立して解く必要が無く，またほぼすべての計算を

東京都臨海部の長手方向 19.6 km，スパン方向 4.8 km，

局所的な代数計算で行うことができるため，Graphics

鉛直方向 1 km の領域を対象とする．格子間隔は 2 m とProcessing Unit（GPU）を用いた計算効率が非常に高い

し，実都市にある個々の建物形状が陽的に解像されてい（Onodera et al., 2013）．LBM の都市大気境界層研究でる．流入条件に風速 10 m s－1 の一様流を与えた．実観の利用実績として，これまでに格子数 10,000×10,000×測の再現計算では流入風に含まれる乱流変動や境界層高100 オ ー ダ ー の 都 市 気 流 の 計 算 が 行 わ れ て い る度を考慮する必要があるが（例えば，Lund et al., 1998,（Onodera et al., 2013, Inagaki et al., 2017, Huda et al.,Xie and Castro, 2010），本解析では仮想的な計算例とし

2017）．精度としては Huda et al.，（2017）が示す通り，て，海からの比較的乱れの少ない風を想定した一様な流

既存の Navier-Stokes 式に基づく LES モデルに比べて速を与えた．積分時間は 4,800 秒とし，最後の 1,800 秒

遜色ない．

間のデータを統計処理した．
一様な流入風を与えたため，境界層の下層部に地表面

2.2 都市大気境界層気流計算の設定

状態の影響が反映された接地境界層が十分発達するには

都市大気境界層の計算設定について述べる．日中の大長い吹送距離が必要となる．例えば接地境界層の普遍性

気境界層高度は概ね 1,000 m 程度まで発達し，水平風速を議論する為には境界層高度と粗度要素の大きさがが弱い場合はセル状の構造，ある程度強い場合は流れ方

40～50 倍程度離れている必要があると言われているが向に伸びたロール状の熱対流が形成される（Grossman,（Jimenez, 2004），本計算事例では流入端から約 15 km

1982）．熱対流のアスペクト比はセル状構造の場合はの地点で境界層高度が約 500 m となり，平均建物高さの1.5 程度（Caughey and Palmer, 1979），ロール状で 1.2

約 50 倍の高さを達成している．図は割愛するが，流入程度である（Yagi et al., 2017）．これらを包括するため

端から 5 km 以上内陸へ進むと，境界層の上側半分の層の計算領域として水平 3～4 km 程度の計算領域が必要

では境界層高度及び摩擦速度で無次元化した乱流強度のとなる．格子間隔については道幅を 32 点程度で分解す

鉛直分布が，吹送距離や地表面条件に依らずに相似となると，建物周りの流れについて風洞実験結果をほぼ再現ることが確認されており（Inagaki et al., 2017），バルク

できることが，Direct Numerical Simulation の結果からなパラメータで規格化される一般的な境界層の特徴が再得られている（Coceal et al., 2006）．しかしながら，あら現されている．

ゆる街路についてこの条件を満足する計算を行うことは次に流れの瞬間構造を見てみる．図 2 は高度 198 m

難しく，対象とする街区のみこの条件を適用することがにおける主流風速の水平断面分布を示しており，流れ方

現実的である．建物上空の流れ場に関して，都市の場合向に伸びた低速及び高速域の筋状構造が確認できる．こは建物による圧力抵抗が全抵抗の 9 割以上を占めているの筋状構造は異なる地表面を含む様々な実験条件においことから（Coceal et al., 2006），建物周りの流れが概ね再て確認されており，浮力に比べて地表面抵抗が卓越する現されていれば地表面抵抗及び，それによって駆動されような乱流境界層の普遍的な性質であると考えられている境界層内の現象も再現されると考えられる．Kanda etる（例えば，Tomkins and Adrian, 2003; Watanabe, 2004;

al.（2013）は東京 23 区の中から 1 km×1 km の領域を

Hutchins and Marusic, 2007; Inagaki and Kanda, 2010;

100 地点切り出し，それぞれ 2 m 解像度の LES 計算を実

Takimoto et al., 2011）．ここで筋状構造の幅に着目する施しており，風洞実験や実都市の観測事例から得られたと，下流に行くに従い筋の幅が広くなっていることが確

平均風速分布及び粗度パラメータを概ね再現できること認できる．これについて，中立安定度の条件下で行われを確認している．また，都市街区の計算は風や気温の体た平板乱流境界層の実験結果では，筋状構造の幅は境界感指標の評価に使われることもあるが，その場合人間が層高度の関数として表現できる事が指摘されている直接触れる高さに格子点が設けられるべきであり，その（Marusic and Hutchins, 2008）．一方，ドップラーライ

観点では鉛直格子幅 2 m 以下が望ましい．

ダーで実測された実都市上空の筋状構造の幅は，境界層高度による無次元化のみでは室内実験や数値実験結果と稲垣 厚至100

図 1：計算対象領域．

図 2：主流方向瞬間風速の高度 198 m における水平断面分布（Inagaki et al. 2017 を一部修正）．

一致せず，局所的なシアの強さに依る補正を加えること
で，流れのスケールや大気安定度に依らない普遍的な関面からの高さ， M は局所的な無次元速度勾配であり，
􀀽のように摩擦速度 u* と地表面からの高さ z係となる事が示されている（図 3 及び式(5)，Yagi et al.,で無次元化されている．f は実験から得られた普遍関数

2017; Inagaki et al., 2017）．

とする．この式は，卓越する筋状構造の大きさは境界層

􀀽

􎜁

􎜑

􎸒􎨱

(5)

ここで， y は筋状構造の代表幅， は境界層高度，z は地

高度で決まるものの，その高度変化は，各高度の風速分
布（局所的なシアの強さ）に応じて修正されることを示唆している．なお，これらの筋状構造は接地境界層内の都市大気境界層の大規模計算

101

図 3：無次元化された筋状構造の幅の鉛直分布（Inagaki et al., 2017 を一部修
正）．
縦 軸 は 境 界 層 高 度 で 無 次 元 化 し た 高 さ（z/ ）を 局 所 的 な シ ア の 強 さ􂈂（ 􀀽）で無次元化したもの，横軸は境界層高度で無次元化した，相􂈂
互相関から導かれた筋状構造幅（ y/ ）．破線は実都市の数値実験，ピンクは直方体粗度群に関する風洞実験結果，黄色は粗面平板を模擬した数値実験，
中抜きシンボルはそれぞれドップラーライダーによる都市上空の観測事例で
色は大気安定度の違いを示す（灰色：安定，緑：中立，オレンジ：不安定）．

構造であり，それらが作る風速変動を平均することで対なっていると考えられる．建物背後の風速低減自体は特数則や Monin-Obukhov 相似則のような平均統計量の普筆すべきことではないが，それが 10 km 以上持続するこ遍法則が得られることから，両者は相補的な関係にあるとは自明ではなく，乱流構造の力学過程の理解無くしてといえる．なぜ統計量の普遍法則が成立するのかと言っ説明することは難しい．建物背後にできる長い筋状構造

た流体力学の根本的な問題があるが，上記の通り，それは実都市でもドップラーライダーにより観測されているを考えるためには瞬間的な乱流構造の幾何特性やその力（Fujiyoshi et al., 2009）．一様平板で発達する筋状構造と学過程を考える必要があることが理解できる．これに関は異なり，アンサンブル平均してなお残るこのような特して式(5)は両者の関係を明示した式となっている．

性こそ，都市大気境界層の特徴であると言え，建物より以上の結果は乱流境界層全般に通じるものであり，都数オーダー大きな広域の気象場を考える上でも個々の建市のユニークな特徴とは言えない．ここで再度図 2 の瞬物の存在を無視しえない場合があることを示唆してい間像をよく見ると，(X，Y)＝(10 km，3 km）の個所からる．さらに付け加えておくと，領域内で最も高い建物は太めの筋が下流 10 km 以上に渡って計算領域の下流端

上記とは別であるが，その背後では 10 km 以上も尾を引まで伸びていることが確認できる．この構造の上流端にく構造は見られなかったことから，トリガーとなる建物

は，計算領域内で最大規模の高さと容積を持った建物がの形状，あるいは環境場の条件はやや複雑であると考え存在しており，それが筋状構造を生み出すトリガーとられる．

稲垣 厚至102

4. 大気混合層と都市キャノピー層の相互作用

2011）．
図 4a は建物の 2 倍の高さ（高度 80 m）における，主次に，別の計算事例に基づき，対流混合が都市キャノ

流風速変動値の水平断面分布図である．青は低速領域，

ピー層の流れに及ぼす直接影響について見てみる．こち

赤は高速領域であり，中立大気安定度と同様にそれぞれらの計算では大規模並列計算に対応した Navier-Stokes

筋状の構造を持つことが確認できる．その大きさは個々式に基づく LES モデル（Raasch and Schröter, 2001）をの建物より十分大きく，幅は建物の約 5 倍，流れ方向に使用した．計算条件としては理想化した都市幾何を想定

は数十倍以上の大きさを持っている．これらは浮力とシしており，水平 2,560 m×2,560 m，鉛直 1,710 m の領アで駆動される水平ロール渦であり，境界層全体に渡っ域を 2.5 m で解像し，地表面には高さ 40 m の立方体をてコヒーレントな構造を持つことを確認している．本数

建蔽率 0.25 で整列配置した．建物の屋根面及び床面か値実験における建物高さは均一のため，先の計算事例でら一定の顕熱フラックスを与え（0.1 K m s ），対流混

見た孤立峰から発生するような，地表面条件に固定され合層を発達させた．水平方向は周期境界とし，流入及びた流れは見られず，
ランダムに位置を変えて動いている．

－1

流出端で流量（20 m s ）が時間変化せず一定に保たれ

図 4b，4c，4d は高度 5 m における建物キャノピー層

るように流れを駆動した．計算された流れ場の定性的なの流れを示しており，それぞれ主流方向風速，スパン方

特徴として，接地境界層と対流混合層の乱流統計量がそ

向風速，温位の変動成分の水平断面分布である．建物上

れぞれ相似則に従うことを確認している（Castillo et al.,

空の流れと異なり，正方配列された建物形状に沿って流－1

図 4：風速変動量の水平断面分布（Inagaki et al., 2012 を一部修正）．
（a）高度 80 m（粗度要素の高さの 2 倍）の主流風速変動，（b）高度 5 m の主流風速変動，（c）高度 5 m のスパン風
速変動，（d）高度 5 m の温位変動．
（b）の灰色の領域は高度 80 m における負の主流風速変動値を示す領域である．
筋状の低速領域と高速領域が交互に，Y 方向に並んで形成されている．

都市大気境界層の大規模計算

103

れの分布が強く規定されている．図 4b の主流方向風速

Caughey, S. J. and S. G. Palmer (1979) Some aspects ofについて見てみると，高速域は主流風向（左右方向）に

turbulence structure through the depth of the convective

平行な道路上，
低速域は建物背後に確認できる．しかし，より大きなスケールで俯瞰してみると，キャノピー上の
高速域の下には高速域（図 4a と 4b の赤い領域を対比）のクラスターが街区を越えて形成されていることが確認できる．次に図 4c のスパン方向風速に着目する．この
図には建物高さの 2 倍の高さで観測された低速領域が灰色で示されているが，これとスパン方向風速変動の位置
及び向きと見比べると，上空の筋状の低速領域（灰色の領域）に向かってスパン方向の収束（下側に赤い領域，
上側に青い領域で挟まれている個所）が生じていることが確認できる．図 4d は温位変動の分布を示しているが，上空の低速領域と高温領域が対応していることが分かる．
以上より，キャノピー内の瞬間的な風速分布は，上空で発達する乱流構造の直接的な影響を受けていることが分かる．上空の乱流構造は個々の建物より十分大きいため，街区を隔てて連動する流れが生じている．同様の結果は植生の数値計算でも確認されている（Patton et al.,2015）．

5. まとめ
本論では都市大気境界層の大規模数値計算により示された，空間スケールが大きく異なる流れの相互作用の例を紹介した．ミニマルな計算領域を設けて大気境界層各層の特性を考えることの利点は言及するまでもないが，それだけでは説明の難しい物理過程が存在することを本論で示した．そのような現象を既存の乱流モデルの中でどう扱うのか，あるいは計算機性能を最大限に活用した
フルスケールのシミュレーションを行うべきなのか，今後の検討課題である．

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本研究は科学研究補助金，基盤研究（C）（課題番号
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低温科学 77 （2019） 105-115
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 105

大気-陸面相互作用における農耕地の影響とそのモデル化
小野 圭介1)2018 年 12 月 27 日受付，2019 年 1 月 17 日受理

大気―陸面相互作用を研究する上で大気―陸面結合モデルは重要なツールであり，領域気象解析，
流域水文解析，気候変動予測等において欠かすことのできない存在となっている．陸面モデルは，大気―陸面結合モデルの基幹を成すモデルで，大気の境界条件に当たる地表面フラックスを算出する．
陸面モデルで多様な地表面を表現するために目的と空間スケールに応じた簡略化が行われるが，農耕地に関しては実態とかけ離れた仮定や表現がなされる場合もある．そこで，大気―陸面相互作用における農耕地の扱いについて理解を深めることを目的に，農耕地で実際に起きていること，およびそれをモデル化する際の課題や注意点を考察した．

Challenges for describing agroecosystems in the land-atmosphere interaction
Keisuke Ono1
Land-atmosphere coupled models are widely used for investigating the land-atmosphere interaction in the studies
on regional weather and hydrological analyses as well as climate projections. Land surfaces consist of many types ofland cover/use and thus the exact parameterization of each type of surfaces is a key for the success of those studies.
Cropland occupies substantial area in certain regions, so-called breadbasket. However, in many land surface models,
croplands are expressed as a small number of virtual/actual crop species and not precisely parameterized for crop
growth and crop/field management. Moreover, the spatial distributions of crop/field management as well as thecharacteristics of cropland are highly variable depending on farmersʼ circumstance and governmental policy. This
paper provides a short review and future direction on those topics towards the improvement of land-atmosphere
coupled models.
キーワード：陸面モデル，作物モデル，地表面パラメータ，土地利用
Land surface model, Crop model, Surface parameters, Land cover

1. はじめにことのできない存在となっている（本巻の伊川浩樹氏の解説参照）．大気―陸面結合モデルは，大気中の各種現

大気―陸面相互作用を研究する上で，大気と陸面のエ象を表す大気モデルと，大気の境界条件に当たる地表面

ネルギー輸送が結合し影響を及ぼし合う過程が記述されフラックス（以下フラックス）を算出する陸面モデルかた大気―陸面結合モデルは重要なツールであり，領域気ら成り立っている．一般的な陸面モデルは，熱収支に基

象解析，流域水文解析，気候変動予測等において欠かす

づきフラックス（本稿では，上向き長波放射，運動量，

連絡先
小野 圭介
農業・食品産業技術総合研究機構 農業環境変動研究セン
ター〒305-8604 茨城県つくば市観音台 3-1-3
Tel. 029-838-8239
e-mail：onok@affrc.go.jp⚑) 農業・食品産業技術総合研究機構 農業環境変動研究センター
Institute for Agro-Environmental Sciences, National
Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba,
Japan

106

小野 圭介

顕熱，潜熱の各フラックスを想定する）を求める．熱収の特徴が適切に反映されたことが大きく影響している．

支を解くためには，日射量，大気放射，気温，風速，水五大湖周辺とインドシナ半島の事例では，耕地が森林に蒸気濃度，二酸化炭素（CO2）濃度等の気象条件と，葉面比べてアルベドが高く粗度長が小さいことを考慮するこ積指数（LAI），群落高，粗度長，アルベド，気孔コンダとで現象の再現が可能となった．灌漑の事例は，陸面モ

クタンス等のいわゆる地表面パラメータが必要になる．

デルに灌漑による表層土壌水分の増加が考慮されていな

陸面モデルは，これらの地表面パラメータの大小によっいことで観測データに見られない昇温が計算されたことて植生の種類や量を表現する．農耕地を対象とする場合

から逆説的に導かれたものである．しかし，一般に，陸も同様で，作物種の違い，作物の有無，作物の量や状態面モデルでは，モデル全体のバランスから，耕地の特徴

は地表面パラメータによって表現される．

が大幅に簡略化される場合も多い．例えば，全球への適大気―陸面結合モデルは，面的に適用することによっ用を想定して開発され，その後多くの陸面モデルに影響て両モデルの結合のメリットが最大限に発揮される．たを及ぼした SiB2（Sellers et al., 1996）では，陸域の植生だしこれは，当然のことながら，モデル内で地表面の状を 9 種のパラメータセットで表現することとし（耕地は態と位置関係が意図どおりに表現される場合に限る．計

C3 草原と合わせて 1 つのパラメータセット），パラメー

算対象領域に農耕地があれば，農耕地の地表面状態を模

タの経時変化は考慮されていない（必要に応じて人工衛するパラメータが適切に与えられなければならない．

星データを用いる）．他方，より小さいスケールへの適農耕地（agricultural land）は農業に供される土地で，用を前提としたいわゆる領域気象モデルでは，耕地の分

自然草地と変わりのない粗放的な放牧地から温室等の施類はやや詳しくなる傾向がある．パッケージ化された領設を設置したところまで様々である（ただし，包含する

域気象モデルとして広く使われている WRF には，灌漑

土地利用は農耕地の定義によって異なる）．その中でもの有無や森林との混合土地利用も考慮されるオプション

耕地（cropland）は，人の手によって耕され作物が栽培が用意されている（Skamarock et al., 2008）．しかし，作される土地で，バングラデシュ，ウクライナ，インド，

物種の区別はなく，SiB2 と同様に成長を踏まえたパラ

デンマーク，ハンガリー等の農業活動の盛んな国では国

メータの経時変化も標準パッケージには含まれていな

土 の 50％ 以 上 を 占 め る（Food and Agricultureい．

Organization of the United Nations, 2016）．わが国は，

大気―陸面相互作用を研究する上で，面積や機能の観国土全体では 11.8％（世界平均と同程度）であるが，茨点から農耕地が重要であることは上に述べたとおりであ

城県，千葉県，埼玉県，佐賀県では 20％を超える（農林る．陸面モデルで地表面を表現するためには目的と空間

水産省大臣官房統計部，2018）．世界にも局所的に耕地スケールに応じた簡略化が必要ではあるが，農耕地に関面積割合が極めて高い地域（穀倉地帯とも呼ばれる）がしては実態とかけ離れた仮定や表現がなされる場合も散ある．このような国や地域では，耕地が地域気象に大き見される．そこで本稿では，大気―陸面相互作用におけな影響を及ぼしていることが観測とシミュレーションのる農耕地の扱いについて理解を深めることを目的に，農両アプローチによって示されている．例えば，アメリカ

耕地の中でもとりわけ耕地について，そこで実際に起きの五大湖周辺は，大気―陸面結合モデルと気象記録を用ていること，およびそのモデル化に際しての課題や注意

いた解析から，1900 年代に入り森林が開拓され耕地と点を論じる．筆者自身は大気―陸面結合モデルの開発やな っ た こ と で 最 高 気 温 が 最 大 1.5℃ 低 下 し て い た

利用に直接携わっていないため，大気―陸面結合モデル（Bonan, 2001）．インドシナ半島では，大気―陸面結合についての理解は十分ではないが，和文で類似のものがモデルによるシミュレーションと水の同位体比の分析かないことから一定の役割は果たしうると考えている．なら，20 世紀後半の特定の月の降水量の減少傾向が森林伐

お，農業は気候のみならず文化との関わりにより非常に採によって生じた可能性が高いことが示唆されている

多様な形態をとることから，とくに栽培体系については（Kanae et al., 2001）．さらに，耕地の 21％（Food and筆者が直接知りうる国内の状況を想定する．本稿の内容

Agriculture Organization of the United Nations, 2016）

は，気象分野に限らず，新品種や栽培技術の大気に対すで行われている灌漑の影響も大きい．20 世紀後半に灌る影響の評価，衛星リモートセンシングデータの解釈，

漑耕地が急増した中国東北部やインド北西部では，その物質循環モデルの改良等にも役立つことを期待してい間の気温上昇が，全球気候モデルにより推定されたもの

る．

より大幅に抑制されていた（Lobell et al., 2008）．
このような現象の発見や検証には，陸面モデルに耕地農耕地と大気の相互作用

2. 大気から見た耕地の特徴

107て大きく異なる．形態の変化で特徴的なのは，葉面積と群落高である．単年作物は，数ヶ月の間に発芽から成熟

陸面モデルにおけるイネ等の単年作物を栽培する耕地に達したのち，収穫によってある日突然群落が消滅する．

の扱いについて，自然生態系と比較したときの特徴は次

単年作物は最大 LAI が大きいものが多く（そのようにの 5 点に集約できる．

品種改良され，品種の最大パフォーマンスが得られるように栽培されるため），単位時間当たりの変化がとくに①地表面状態の変化が速い．

大きい．肥料と水分が十分であれば，発芽から 3～4ヶ月②土壌や土壌表面が攪乱を受ける．

程度で最大 LAI が 6～8 m2 m－2 程度に達するのが一般③灌漑，施肥，収穫等にともない物質の水平移動が生じ的である．機能面では，気孔コンダクタンスや気孔の環

る．
④個々の圃場について①～③のタイミングや強度が異なる．
⑤空間分布が固定されない．

境応答特性が生育にともない大きく変化することが上げられる．水稲では，群落の平均的な気孔コンダクタンス
は，生育初期から生育後期にかけておおよそ半減することがわかっている（Maruyama and Kuwagata, 2008; Onoet al., 2013）．また，作物の形態や機能は作物種で大きく①は，作物の成長が速いことと収穫等の大規模な改異なる．群落高は，トウモロコシやサトウキビでは 3 m

変・攪乱が突発的に発生することによる．これは，特定以上に達するが，同等の最大 LAI を持つダイズは最大条件でのモデル化やシミュレーションではその耕地を十で 1 m 程度である．群落構造もトウモロコシとダイズ

分に代表していない可能性があることを意味する．までは大きく異なる．機能面でも，個葉の平均的な気孔コた，年間を通じたシミュレーションを行う場合は，着目ンダクタンスの最大値（開花前後に最大となることが多する作物の作付け期間のみならず，非作付け期間や裏作い）は作物種によって異なる．最近のメタ解析では，イも考慮する必要がある．②は，土壌を耕したり（耕起），

ネで 0.61±0.24 mol m－2 s－1，コムギで 0.36±0.13 mol

表層土壌を細かく粉砕する（砕土）ことにより生じる．

m－2 s－1，トウモロコシで 0.34± 0.19 mol m－2 s－1 が得自然生態系では，森林火災等の大規模攪乱であっても，られている（Hoshika et al., 2018）．さらに，作物では，

土壌の天地返しや砕土が広範に発生することはまずな

形態や機能が，品種や管理によって大きく異なることもい．③も自然状態では大規模には生じないもので，土壌特徴的である．例えば，ソルガムの群落高は，子実型のの水収支や物質収支まで考慮したい場合には定量的に把品種では 1.5 m 程度であるのに対し，サイレージ用の品

握する必要がある．④，⑤は，陸面モデルを走らせるた種では 3 m 近くに達する．また，気孔コンダクタンスにめに，いつどこで何がどのように栽培されたか（され得

も品種間差があることが知られている．インド型イネ品るか）を把握する必要があることを意味する．基本的に種は平均的に日本型イネ品種よりも最大気孔コンダクタ

は生産者の意向が反映されるが，生産者の意思決定にはンスが大きい傾向がある（e.g., Chen et al., 2014）．さら社会の経済的・政策的状況が大きく影響する．とくに⑤に，灌漑や施肥の多寡によってもこれらは大きく変化すは，大気―陸面相互作用を広域かつ長期的（1 年以上）にる．いずれも各作物種・品種にとって最適な範囲があり，予測したい場合には注意を要する．

そこからの逸脱は生育不良を引き起こす．ただし，通常

以下に①，②，④，⑤の要因とその実態について，従の商業生産では灌漑や施肥は最適化されていると見なせ

来のモデルによる扱いを含めて紹介する．③は，メタン

るため，その影響やモデル化については本稿では深く触（CH4）や一酸化二窒素（N2O）等の温室効果ガスの発生れないが，最適と見なせない条件を対象とする場合は作量や物質循環を考える上では重要であるが，それらを扱物モデル等を用いて適切に評価する必要がある．

わない一般的な陸面モデルでは必ずしも考慮する必要が無いため本稿では省略する．

初期の陸面モデルでは，このような作物の特徴が考慮されることはまれで，耕地については仮想的な作物の有無のみが考慮されるのが一般的であった．2000 年以降，

2.1 作物生育

作物の成長過程を予測できる作物モデルと陸面モデルの

作物は自然植生と比較して短期間に形態や機能が大き結合が様々なレベルで行われ，複数の作物に対応する汎

く変わるうえ，耕地には作物以外の植生が通常存在しな用作物モデルを結合した陸面モデルも開発されている

い．そのため，
作物の成長の速さが直接大気に影響する．

（Gervois et al., 2004）．しかし，これらは欧米で開発されまた，形態や機能とその変化速度は，
作物種や品種によったこともあり，水稲や田面水の扱いについては不十分な

108

小野 圭介

と こ ろ が 多 い．一 方，国 内 で 開 発 さ れ た 陸 面 モ デ ル

田で麦類，ダイズ，飼料作物を作付けすることが推奨さ

MATSIRO（Takata et al., 2003）にはすでに精緻な水田・れている．とくにダイズは転換畑として夏季に水田を畑

水稲モデルが開発されているが（Masutomi et al., 2016），

として利用するため，地表面は明らかに水田と異なる特国内のその他の主要作物については水稲と同様の精度で徴を持つ．ところが，国内で多用される国土数値情報のの扱いに至っていない．

土地利用細分メッシュデータはあくまで土地利用図であ作物の成長過程を扱える陸面モデルを大気―陸面結合

り，どのような作物が栽培されていても水田は「田」とモデルに導入し，領域気象解析まで行った事例をいくつして分類される．水田で水稲以外を栽培する事例は比較か紹介する．アメリカ中西部のコーンベルトを対象に大的大規模な経営体においてブロックローテーションの一気―陸面結合モデルで気象再現を試みた研究では，作物環として実施されることが多く，今後農地の集約化や大の LAI を播種日や環境から予測できるモデルを組み込規模化でブロック面積が拡大したり，空間解像の高いシ

むことによってより実測値に近い降水量の出力を得るこ

ミュレーションを行うことがあれば考慮する必要が出てとができた（Levis et al., 2012）．国内の水稲については，くる可能性もある．

大気―陸面結合モデルを用いて水稲栽培面積と領域気象

国内に限らず積雪地域では，非作付け期間の多くが雪の関係，およびその関係が水稲収量に及ぼす影響を解析面となる．このような地域でシミュレーションを行う

した研究がある（Yoshida et al., 2012）．ただし，この研際，積雪や融雪のタイミングが他の土地利用と異なる場

究では，水稲生育を予測する作物モデル（PRYSBI）がメ

合は積雪を明示的に扱う必要がある．とくに畑地では，

ソスケールモデル（JMA-NHM）に影響を及ぼさない構

積雪期間の長さが夏季の地温や土壌水分に大きく影響す造となっており，大気―陸面相互作用という観点では完るため，作付け期間のみを対象とする場合であっても冬全ではない．他方，生育期間の一時期を対象にしたもの

季の積雪状況に関する前歴が重要である．また，気候変であるが，気孔コンダクタンスの異なる 2 つの水稲品種

動にともないわが国でも積雪の量や期間が今後変化するの栽培と大気境界層内の気温や水蒸気圧の相互作用につことが予想されており（Kawase et al., 2013），将来気候

いて，陸面モデルと大気境界層モデルを結合して評価しでのシミュレーションでは耕地でもこのことを考慮するた研究が最近発表されている（Ikawa et al., 2018）．

必要があるかもしれない．

2.2 非作付け期間，多毛作

2.3 土壌の攪乱，土壌表面の改変

陸面モデルで耕地を表現する際，忘れられやすいのが一般的な作物栽培では，作付け準備として，非作付け

非作付け期間や裏作の存在である．これらは一般的な土期間に耕起（土壌を掘り起こすこと）や砕土（表層土壌

地利用分類には現れないが，年間を通じたシミュレー

を細かく粉砕すること）が行われる．また，ダイズや一ションでは考慮する必要がある．例えば，関東地方では部の野菜では，作付け期間中にも除草等の目的で中耕と水稲作付け期間は長くて 6ヶ月程度であり，残りの 6ヶ呼ばれる耕耘（耕起と砕土を行い土壌を栽培に適した状

月間は休耕として裸地の状態で放置されるか裏作として態に整える）が行われることもある．国内では，耕起と麦類が栽培される．関東平野内に位置する熊谷市とつく砕土を同時に行うロータリー耕耘（図 1）が広く行われば市の近郊水田の気象環境を比較すると，冬季の気温低ているが，ロータリー耕耘の耕深は通常 15 cm 程度であ下に顕著な違いがあり，その原因の一つとして熊谷市近るため，土壌の特性や栽培する作物によってはより深く

郊では裏作としてコムギが栽培されていることが影響しまで耕すためにプラウ（図 2）による耕起が行われる．

たと推察する報告もある（Kuwagata et al., 2014, 2018）．

耕起や砕土は，大気側へは表層土壌水分や粗度長の急さらにこの研究では，水稲苗の移植の 10 日ほど前から激な変化となって現れる．一般的なロータリー耕耘は，開始される湛水が最低気温に顕著に影響することも併せ

土壌表面が乾燥した状態で行われ，表面から 15 cm までて報告されている．また，同じつくば市近郊の単作田での土壌が粉砕，均一化される．これにより，表層土壌水

は，非作付け期間の降水量が土壌水分を介して土壌有機分が一時的に増加し，土壌表面の凹凸が小さくなる（図

物の分解速度に影響を与えていることがわかっている

1）．表層土壌水分の増加はアルベドの低下をともなう場（Ono et al., 2015）．これは，年間を通じて CO2 フラック合が多い（Cresswell et al., 1993）．土壌面の凹凸の変化

スや CH4 フラックスを推定する際には非作付け期間のは粗度長の変化をともなう．ロータリー耕耘は地表面の熱収支・水収支の挙動が重要であることを意味している．

凹凸を解消する方向に働くが，プラウによる深耕は凹凸

国内では「水田フル活用」と呼ばれる施策のもと，水を増大させる（図 1，2 を比較するとよくわかる）．ただ農耕地と大気の相互作用

図 1：ロータリー耕耘の様子．
トラクターに標準的なロータリー耕耘部を取り付け，圃場内
をゆっくり走行することで耕起と砕土を同時に行う．耕深（耕す深さ）はロータリー爪の回転半径によって異なるが通常は 15 cm 程度である．耕耘された土壌の表面は，耕耘されていない土壌の表面より起伏が細かく（幾何学的粗度が小さい），直後は相対的に高い土壌水分によって色も濃く見える（アルベドが小さい）．

109

図 3：マルチ資材で覆われた土壌表面．
マルチと呼ばれる主にポリエチレン製のフィルムで土壌面を覆うこと（マルチング）で，地温，土壌水分，雑草・病虫害発生，土壌飛散等を制御する．目的に応じて異なる色のフィル
ムを用いる．この写真のマルチ（透明ポリエチレンフィルム）は，土壌消毒のための燻蒸を促す目的で施用されたものである．

施するタイミングや作業機械の特性に依存するため，土壌物理分野や物質循環分野においても一般化やモデル化は遅れている．陸面モデルへの導入はこれらの開発を待ってからになると思われる．
マルチによる被覆も土壌表面の特性を大きく変化させる．マルチは土壌表面を覆う被覆資材で，多くはポリエ
チレン製のフィルム状のものである（図 3）．マルチで作
物苗以外の土壌表面を覆うことで，雑草の成長，蒸発による乾燥，雨の侵入による過度な湿潤化，熱の移動を制限し，作物の成長を補助する．したがって，マルチは本
来的に地表面熱収支を改変することが目的であり，その影響は陸面モデルでも考慮されなければならない．しか図 2：プラウを行った直後の土壌表面．
プラウ（犂）をトラクターで曳くことによりロータリー耕耘
より深くまで掘り起こすことができる．砕土効果は小さいため，大きな土塊が表面に露出し，幾何学的粗度が大きくなる．

し，
マルチは野菜等の園芸作物に用いられることが多く，栽培規模の観点からイネ等の土地利用作物と比べて，大気―陸面結合モデルで考慮する重要性は現時点では極端に大きいとは言えない．他方，土地利用作物では，収穫

し，ロータリー耕耘でも，実施時の土壌水分によっては時にわらが圃場に散布されることにより土壌表面が一時土塊が形成され，凹凸が耕耘前より大きくなる場合もあ的にマルチ状態になることがある（わらマルチと呼ばれる．また，耕起にともなって土壌中に蓄積されていたる）（図 4 の左側）．わらマルチは収穫後最初の耕耘によCO2 が放出されることもある（Reicosky et al., 1997）．

り土壌中にすき込まれるが（図 4 の右側）
，それが遅れる

さらに，大気側からは直接見えないが，耕起により地温と数ヶ月にわたって地表面に存在する．その間，物理や土壌水分のプロファイルが一旦リセットされるほか，的・生物的な分解によってわらマルチの特性（反射率，砕土により間隙率が変化する．これは，その後の地温や粗度長，熱伝導，通気性）は日々変化する．このような土壌水分の推移に影響を及ぼす．通気性の向上により土期間をシミュレーションの対象とする場合はわらマルチ壌有機物分解が促進されることもある（Dao, 1998）．耕の特性を考慮する必要があるが，経時変化まで含めたわ

起や砕土がアルベド，土壌水分，ガス交換等に及ぼす影らマルチの効果を総合的に扱えるモデルはまだ開発され響は個別には比較的よく調べられているが，総合的に評ていない．

価された研究はほとんどない．耕起や砕土の影響は，実耕起やマルチの他に土壌表面や土壌表層の特性を改変

110

小野 圭介

細分メッシュデータ（解像度は 100 m）が用いられることが多い．しかし，
前述のように，土地利用細分メッシュ
データにおいても，耕地は「田」と「その他の農用地」が区別されているのみで，作目（作物種）や管理の情報は含まれていない．
ある大気状態を大気―陸面結合モデルで再現したい場
合に必要となるのは，本質的には土地の利用形態を表す
土地利用ではなく，実際その土地が何に覆われているのかを表す土地被覆の情報（マップ）である．しかし，土地被覆マップは，耕地の分類が土地利用マップと同じか
図 4：収穫時に散布された稲わらで覆われた地表面（左）とそれをロータリー耕耘によりすき込んだ後の地表面（右）．
一般に，わらで覆われた地表面は，土壌面に比べ，アルベドが高く，蒸発効率（蒸発のしやすさ）が低い．

むしろ粗いものが多く，現時点で耕地に関しては土地被覆マップの優位性は低い．国内では JAXA が，陸域観測 技 術 衛 星 2 号（ALOS2）の 可 視 近 赤 外 域 セ ン サ ー（AVNIR-2）のデータに基づいて国内の 2006～2011 年

するものとして，堆肥や炭（バイオ炭）の施用，客土（土の平均的な土地被覆を解像度 30 m（内部的には 10 m）

壌改善等の目的で土を追加したり入れ替えたりするこで推定したマップ（「高解像度土地利用土地被覆図」）をと）などが挙げられる．客土は，量によっては作土の特提供しており（橋本ほか，
2014），
分類は土地利用細分メッ

性が完全に入れ替わることもある．堆肥は土壌特性を変シュと同等のものとなっている．作目や管理の情報は，化させるほか，黄色土のように色の薄い土壌に投入した各国政府が提供している統計データが最も信頼性が高場合はアルベドを低下させる効果がある．炭も同様にアい．国内の CH4 発生量を推計した研究では，気象庁の地

ルベドを低下させる効果があり（Genesio et al., 2012），

域区分と土壌マップを基礎として，作付けや圃場整備状

国内では従前から融雪促進や土壌改良に用いられている

況等に関する統計データを国内 136 ゾーンに按分した

ほか，近年海外では炭素隔離の目的で大規模に施用されマップを構築し，そこに物質循環モデルの一つであるる事例が見られる．しかし，わらマルチと同様にその効

DNDC-Rice を適用することで信頼性の高い値を得た

果は耕起や分解の影響を受けるほか，すき込みによって（Hayano et al., 2013; Katayanagi et al., 2016）．現時点で土壌の理化学性を変化させる効果もある．わらマルチとは主な統計データの取りまとめ単位が市町村レベルの行

同様に，これらを総合的に評価できるモデルの開発，お政区分であるため，大気―陸面結合モデルへ適用するによびそれらの陸面モデルへの組み込みは今後の課題であは空間分解能が問題となるが，耕地特性の面的な把握とる．

いう観点では考慮に値する手法である．

2.4 作目や管理の空間分布
大気―陸面結合モデルを面的に適用するためには，地3. 耕地を表現する地表面パラメータの特徴

表面状態の空間分布についての情報が必要となる．地表陸面モデルでは，LAI，群落高，粗度長，アルベド，気面状態の空間分布については，リモートセンシングデー

孔コンダクタンス等のいわゆる地表面パラメータの大小

タがよく用いられる．2000 年代中盤以降は，2 機体制とによって植生の種類や量を表現する．耕地を対象とするなった MODIS（NASA が開発した中解像度分光セン

場合も同様で，作物種の違い，作物の有無，作物の量やサー）により全球で 1 日 2 回の観測が可能となり，それ状態は地表面パラメータによって表現される．

らのデータを活用したシミュレーションも多く見られ陸面モデルは，地表面パラメータの種類や数にその特る．しかし，MODIS の標準的なプロダクト（MOD12）徴が現れる．植生地の陸面モデルは，植物群落を表現すでは，従来型の土地被覆カテゴリーが踏襲されており，る層数によって，単層モデル，2 層モデル，多層モデルに

耕 地 は「croplands」ま た は「cropland/natural vegeta-

大別される．それぞれでエネルギーやガスの交換が行わ

tion mosaic」のみとなっている．水田と畑は区別されず，れる層の数が異なり，単層モデルでは土壌と合わせて 1

同じ畑でトウモロコシとダイズが輪作されていても区別層，2 層モデルでは群落と土壌の 2 層，多層モデルでははない．国内では，耕地一区画の面積が小さいため，

群落内に複数の層を想定する．単層モデルはビッグリー

MOD12（解像度は 500 m）より国土数値情報の土地利用

フモデルとも呼ばれ，群落が土壌面を十分に覆っている

農耕地と大気の相互作用条件では現実的な精度でフラックスを予測することがで

111

3.1.2 吸光係数

きる．群落が未発達の段階を含める場合は 2 層モデルがLAI と日射吸収割合を関係づけるパラメータが吸光適している．多層モデルは複雑な群落構造を表現できる係数である．吸光係数は群落内の葉の傾きと分布，ならが，その分パラメータを揃える必要がある．大気―陸面

びに個葉の波長特性に関係している．イネとダイズは対結合モデルでは，計算負荷を抑えるため，単層モデルか

照的で，イネは吸光係数が比較的小さく，群落の下部ま2 層モデルが用いられることが多い．以下ではこの 2 つで日射が透過する性質がある．一方ダイズは，葉が水平のモデルを想定して，前節で述べた耕地の特徴を地表面に近い角度で隙間なく分布することから吸光係数が大きパラメータで表現する際に考慮すべき点や課題を概説すく，ほとんどの日射が群落上部で吸収される．なお，ダる．なお，2 層モデルについては本巻の桑形恒男氏の解イズを含めたマメ科作物は向日運動（太陽の位置によっ説も参照されたい．

て葉の向き・角度が変化する）を行うため，太陽位置と吸光係数の関係を定式化する際は注意が必要である．吸3.1 放射に関するパラメータ

光係数も成長にともなって変化（増加）することが知ら一般的な陸面モデルにおいて，作物群落の日射吸収とれており，それを適切に再現することが重要である．し大気放射吸収に関する主たるパラメータは，LAI と吸光

かし，LAI と同様に，老化にともなう個葉形態や日射吸係 数 で あ る．い ず れ も 成 長 に と も な い 変 化 す る

収特性の変化は肥料条件や生育環境に依存する部分が大（Maruyama et al., 2007）．成長の推定は従来の作物モデ

きいため，モデル化が遅れている．

ルが得意とするところであり，作物モデルとの結合が精度向上の最短ルートと考えられる．ただし，一般的な作

3.1.3 土壌面のアルベド物モデルで計算されるのは LAI のみで，吸光係数は定土壌面のアルベドは，非作付け期間と，作付け期間中数とするか別途与えられる場合が多い．生育期間後半のの群落が閉じるまでの期間は熱収支に大きく影響する．

老化にともなう群落構造の変化についてはモデル化に至

土壌表面のアルベドには，表面のテクスチャや微起伏おるための実測例が圧倒的に不足している．

よび表層土壌水分が影響する．国内の代表的な土壌におけるアルベドと表層土壌水分の関係は，陸面モデルで利3.1.1 葉面積指数（LAI）

用しやすい形で定式化されている（福本・小川，1996）．

LAI は，陸面モデルで植生を扱う上で最も重要なパラ

一方，耕起とアルベドを関連づけた研究は数が少ない．

メータである．吸収日射量や粗度長は基本的に LAI の

海外では数例見られるが（e.g., Matthias et al., 2000），国

関数で表される．LAI は，播種時には 0 m m

で，通内ではまだ行われていないものと思われる．土壌や耕起常の作物は開花頃に最大となる．最大になるまでの期間

方法は国や地域で異なるため，国内でも同様の研究が行は夏作物では 2～3ヶ月であるが，秋まきコムギは 5ヶ月

われることを期待したい．定性的には，アルベドは，耕程度要する．最大 LAI は，作物種，環境，施肥によって起で生成される起伏により低下し，砕土による均平化で大きく変わるが，吸収日射量や粗度長に対する感度は上昇するが，その程度は太陽高度にも依存する．土壌のLAI に対して対数的に増加するため，陸面モデルでは最表面形状と反射特性の関係はある程度の定式化が可能で

大 LAI よりも生育初期の LAI 増加速度が重要となる．

あるため（Irons et al., 1992），耕起と土壌表面形状との開花以降は，葉は群落下部から徐々に枯死する．枯死し関係が明らかになれば，耕起とアルベドのより頑健な定た葉は生理的な機能を失うが，運動量吸収や日射吸収に式化が可能になるものと思われる．

2－2は寄与する．そのため，この時期は，活性が失われていない緑色葉のみをカウントした Green LAI（GLAI）を区

3.2 乱流輸送に関するパラメータ

別して用いることがある．イネ科作物では子実部（穂）単層モデルと 2 層モデルで多く採用されるバルク式型

が群落の上部に位置するものが多く，それらも少なからのモデルでは，接地境界層内の輸送速度（空気力学的コ

ず運動量や日射の吸収に寄与する．しかし，子実部がどンダクタンスとも呼ばれる）を支配するパラメータとしの程度の LAI に相当するのかは十分に調べられておらて粗度長と地面修正量（ゼロ面変位とも呼ばれる）が重ず，一般化したモデルやデータセットの構築は今後の課要である．これらもやはり成長にともなって大きく変化

題である．

する．

112

小野 圭介

3.2.1 地面修正量，群落高界に当たり，地表面付近の複雑な輸送過程が押し込めらバルク式を採用する大気―陸面結合モデルにおいてれたパラメータである．基本的には，地表面の凹凸（幾は，地面修正量は，大気最下層の代表高さから群落まで

何学的粗度）と対応する．単層モデルや 2 層モデルの群の距離を定めるためのパラメータとなる．地面修正量は落層については，地面修正量と同様に群落高と LAI の群落高との比で表したときの特徴が古くから調べられて関数で表されることが多い．ただし，この関数の適用におり，多くの陸面モデルでその比が使われている．地面

当たっては，栽植密度を含めたバルクな群落構造が，そ修正量と群落高の比は，定数とする場合は 0.6～0.7 がの関数の適用条件と大きく外れていないことが前提とな

用 い ら れ，よ り 詳 細 な モ デ ル（Sellers et al., 1996;

る．また，地面修正量にも当てはまることであるが，とWatanabe, 1994）では個葉の抵抗係数と LAI の積で表

くに生育の後半は，今後老化による群落構造変化に関すされる．土壌面では通常，地面修正量，群落高ともに 0る知見が蓄積されることで，異なる関係式，モデルが提であるが，非作付け期間でも収穫後の刈り株が大きい場示される余地がある．加えて，粗度長は地面修正量と同合には考慮する必要がある．なお，作物は森林に比べ群様に高風速時に減少する傾向がある．

落の形状が変化しやすいため，高風速時に群落高が減少

非作付け期間や作付け期間中の土壌面の粗度長は，従し，それにともなって地面修正量も減少する（真木ほか，

来一定値が与えられることが多かったが，例えば水田に

1968）
．また，
地面修正量と群落高の比自体も風速によっ

おいては，本巻の石田祐宣氏，丸山篤志氏の解説で示さて変化（減少）することがある（Legg et al., 1981）．これれているように耕起や田面水位の上下によって変化すらは，1 グリッド内の地表面がすべて作物群落で覆われる．このことは，陸面モデル内の地温や水温の予測にはるような場合や強風条件下では大気―陸面結合モデルでもちろん大きな影響を及ぼすが，大気―陸面結合モデルも考慮する必要があるかもしれない．

の中では他の誤差に埋もれる可能性もあるため，考慮す

群落高は，2.1 で述べたように，作物の成長にともなっるか否かは目的に応じて判断する必要がある．

て変化し作物種によっても大きく異なるため，LAI と同

以上は主に運動量輸送の粗度長（z0）を念頭に置いた様に作物モデルを利用した推定が第一候補となる．しかものであるが，粗度長は顕熱輸送（zT）や潜熱輸送（zq）

し，すべての作物モデルで群落高が出力されるわけではについても個別に定義されるものであり，これらは通常ない．例えば，CERES を結合した大気―陸面結合モデ

z0 と一致しない．zT と zq は，群落層については，z0 の場

ルによる領域気象解析の研究では，群落高は別のモデル

合と同様に，個葉の交換係数と LAI から推定する方法

を用いて推定されている（Tsvetsinskaya et al., 2001）．

が利用されることが多い．他方，土壌面については，半国 内 で 広 く 普 及 し て い る 水 稲 生 育 モ デ ル SIMRIW

理論的に決められた粗度長の対数比（kB－1＝ ln（z0/zT））（Horie et al., 1995）やその派生モデルでは，群落高は内を使って求める方法があるが，耕起後の凹凸の大きい土部的にも計算されない構造となっている．これは，LAI

壌面にどの程度適用できるのかはわかっていない．zTがほとんどの作物モデルで予測されることと対照的であと zq は，原理的に交換面の effective な温度と水蒸気圧

る．LAI が群落光合成量に直接影響するのに対し，群落が必要となることから，z0 に比べて実測から求めること

高は生育予測そのものに直接影響を及ぼさないことかが格段に難しい．そのため，難易度の高い（不確実性がら，作物モデルで積極的に考慮されてこなかったものと高い）測定に依存しない推定法や新たなモデルフレーム思われる．また，群落高が考慮されているモデルでも，ワークの開発が待たれる．

その検証は LAI に比べると軽んじられる傾向がある．
しかし，近年は倒伏や洪水影響の観点で群落高のモデル

3.3 作物生理に関するパラメータ化が見直される動きもあり（Confalonieri et al., 2011; Liu

陸面モデルの作物生理に関わるパラメータは，通常のet al., 2018），今後の進展が期待される．なお，前述のエネルギー輸送を考える上では群落の蒸発（蒸散）のしMasutomi et al. (2016) では，群落高は LAI の関数で表すやすさに関するパラメータのみとなる．このパラメータ

こととし，出穂前後でその関係が変わることを考慮するの表現方法は陸面モデルによって様々であるが，最終的ことにより移植から成熟までの植生高の連続的な算出をには作物の気孔開度（気孔コンダクタンス）と関連づけ可能とした．

られているものがほとんどである．気孔コンダクタンスのモデル化にも長い歴史があるが，決定版といえるもの

3.2.2 粗度長
粗度長は，バルク輸送係数を求める際の地表面側の境はなく，用途に応じて使い分けられている（Damour etal., 2010）．気孔コンダクタンスの日変化を表したい場合

農耕地と大気の相互作用

113

は，作物内部の状態よりも日射や飽差等の外部環境に関一方で，作物モデルと陸面モデルの結合は，作付け期係づけられることが多い．他方，季節変化を表したい場

間のシミュレーションには有効であるが，非作付け期間

合は，必然的に作物の成長と関係づけられる必要がある．

の課題解決には直接つながらない．作物モデルの主眼は陸面モデルではこれまで主に前者の関係が用いられてき作付け期間である．非作付け期間を精緻に扱うためにたが，長期的な予測においては後者も考慮されるようには，2.3 で述べたように，耕起やわらマルチが地表面パなりつつある（Levis et al., 2012）．ただし，作物の老化

ラメータに及ぼす影響の評価とモデル化が急務である．

にともなう種々の変化とそのモデル化については，形態

土壌プロセスを主な対象とする物質循環モデルは，通年面のみならず機能面でも研究が遅れているところであの適用を前提としており，耕起を考慮できるものもある

り，気孔コンダクタンスも例外ではない．現時点では，（Li, 2000）．しかし，物質循環モデルでは粗度長やアル

葉の窒素量の低下に応じて気孔コンダクタンスを低下さベドといった陸面モデルに必須のパラメータは内部的にせるモデルが最もメカニスティックと考えられるが，老も考慮されていないため，モデルの単純な結合は難しい

化により群落内の窒素量分布も変化するため，従来の単と思われる．物質循環モデルに陸面モデルの要素を取り層モデルや 2 層モデルでは扱いづらい．また，生育後半入れることから開始し，そのエッセンスを陸面モデルにの群落の窒素動態については不明なところも多い．老化

フィードバックするという方向性をここでは提案しておはそれまでの成長過程の蓄積であるため，同一品種できたい．物質循環モデルと陸面モデルの結合は，作物モ

あっても環境や管理の微妙な違いが反映されやすい．まデルの場合と同様に双方に大きなメリットがある．物質

ずは，これら老化の扱い方の差異がどの程度大気に影響

循環モデルでは，モデル内の様々な生物・化学反応速度を及ぼすのかを仮想実験（計算）により明らかにするこに用いられる地温がより精緻に推定できることになる．

とが必要と思われる．

陸面モデルでは，肥料成分の動態，N2O や CH4 等の温室効果ガスも予測できることになり，適用環境や用途の幅4．耕地を対象とした陸面モデルの方向性が広がる．
作付けや施肥量等の管理の面的な情報（マップ）は，

これまで述べたように，大気―陸面結合モデルで耕地

大気―陸面相互作用研究のみならず，収量推定，温室効を扱うためには，作物の急速な成長や耕起等にともなう

果ガス排出量推定のほか，社会科学分野も含めて様々な

地表面パラメータの経時変化をどのようにモデル化する分野で高いニーズがある．しかし，日本国内でさえもこかが重要であり，さらにこれを面的に適用することを想のようなマップは未だ作成されていない．大気―陸面相

定した場合には複数の作目（作物種）を同じフレームワー

互作用研究の関心の中心は，やはり，異なる特性を持っクで取り扱えることやその基盤となる土地被覆や管理のた地表面の空間配置が大気に及ぼす影響である．土地被マップの精度が鍵となることを述べた．以下にこれらの覆の把握にはリモートセンシングデータの活用が最も直課題に対する将来展望を記して本稿の結びとしたい．

接的である．地表面パラメータをリモートセンシングか

作物成長過程を扱うモデルとしては，いわゆる作物モら直接得ることができれば，土地被覆推定のステップをデルがあり，2000 年以降，作物モデルと陸面モデルの結省くことができる．しかし，それでもなお，何がどのよ

合が様々なレベルで行われていることは先述の通りであうに栽培されている中でのその地表面パラメータの値なる．今後は，個別に結合モデルを構築することよりも，のかを知ることは将来予測の観点で重要である．例え

すでに汎用作物モデルが結合された陸面モデルをプラッば，前述した JAXA が提供する高解像度土地利用土地

トフォームとして未考慮の作物を加えていくことが効率

被覆図がより高頻度に作成されれば，その動態と統計的と思われる．これらは欧米で開発されたこともあり，

データとを組み合わせた機械学習的アプローチにより，水田や水稲の成長過程については対応が不十分なところ

予測につながる土地被覆動態モデルを作成することも可が多く，国内の研究者の貢献が期待されるところである．

能かもしれない．他方，1 グリッド内に複数の土地被覆

また，並行して，生育後半の群落形状や生理パラメータが存在した場合の扱いについても研究を深める必要があのモデル化研究は計測を含めて進める必要がある．作物る．現在は，各土地被覆のフラックスを面積で按分する

モデル側においても，作物の温度環境や水利用の再現に方法，あるいは構成する土地被覆をコンポジットした地

おいて陸面モデルとの結合はメリットが大きいため，結表面パラメータからフラックスを算出する方法が用いら合モデルを相互に利用できる環境が整えられれば効果的れることが多いが，どちらも直接的な検証が難しいことにモデルの高度化や精緻化が図れる可能性がある．

から甲乙つけがたい．いずれにしても，この問題は，地

114

小野 圭介

表面パラメータをどこまで精緻化すべきかという問いとHorie, T., H. Nakagawa, H. G. Centeno and M. J. Kropff (1995)

併せて考えていくべきものである．耕地の特徴を地表面

The rice crop simulation model SIMRIW and its testing. In:
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低温科学 77 （2019） 117-124
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 117

農耕地における地表面交換係数
石田 祐宣1)2019 年 1 月 7 日受付，2019 年 1 月 17 日受理

農耕地と大気間における運動量や熱・水蒸気等の輸送過程を理解することは，作物生育に適した環境の保全や，周辺の微気候に与える影響を予測する上で大変重要である．本解説では農耕地に焦点を当て，大気陸面間で交換される運動量や熱・水蒸気等を定量的に評価するために欠かせない交換係数について，定義や特性，導出方法を含めて紹介する．交換係数の決定要素は，地表面の粗度とゼロ面
変位，そして大気の安定度である．農耕地において，地表面の粗度とゼロ面変位は植生高と葉面積指数の関数として表すことが可能である．ただし，水面のように滑らかな地表面や微風時の交換係数の扱いには注意が必要である．

Exchange coefficients over agricultural land surface
Sachinobu Ishida1
Understanding the transport processes of momentum, heat and water vapor between the agricultural land surface
and the atmosphere is highly important for controlling cultivation environments and predicting surrounding
microclimate. I introduce the exchange coefficients of momentum, heat and water vapor between the agricultural land
surface and the atmosphere, including their definitions, characteristics and derivation methods. The determinantfactors of the exchange coefficients are roughness lengths, zero-plane displacement height, and stability of theatmosphere. In the case of agricultural land surface, the roughness lengths and the zero-plane displacement height canbe expressed as a function of vegetation height and leaf area index. It must be noted that the exchange coefficients ofsmooth surface and/or under natural convective conditions have characteristics different from other conditions.
キーワード：交換係数，乱流輸送量，粗度長，熱収支，自然対流
Exchange coefficients, Turbulent flux, Roughness length, Heat balance, Natural convection

1. はじめに中／水中に浸透する分と蒸発して再度大気へ還元される分に分配される．一方で空気は粘性流体であるため，地太陽から放射されたエネルギーは，一旦地表面で受け

表面から絶えず摩擦力を受ける．特に陸面は海面等の水止められてからその一部が大気を加熱し，大気を動かす面に比べ多様であり，土地利用により大気に与える影響

原動力となる．また，降水は地表面に到達した後，地も様々である．その中で農耕地は植生地の一種に分類されるものの，人為的に管理されているため自然の植生地

連絡先
石田 祐宣
弘前大学大学院理工学研究科〒036-8561 青森県弘前市文京町 3Tel. 0172-39-3621
e-mail：ishida@hirosaki-u.ac.jp⚑) 弘前大学 大学院理工学研究科
Graduate School of Science and Technology, Hirosaki
University, Hirosaki, Japanと異なり特殊な環境と考えられる．農耕地と大気間における運動量や熱・水蒸気等の輸送過程を理解することは，
作物生育に適した環境の保全や，周辺の微気候に与える影響を予測する上で大変重要である．本解説では農耕地に焦点を当て，大気陸面間で交換される運動量や熱・水蒸気等を定量的に評価するために欠かせない交換係数について，定義や導出方法を含めて紹介する．

石田 祐宣

118

そして CH と CE が顕熱と潜熱に対するバルク輸送係数

2. 交換係数の定義と特性であり，今回主に解説する交換係数である．CH と CE は

2.1 地表面の熱収支

自由水面（ ＝1）においては同一の値となるので，本解

まず，大気陸面間の熱交換について考える．一般的に地表面の熱収支式は次式で表される．
􎜀􀀱􂈒􀁲􀁥􀁦􎜐 􀀫 􀀨 􂈒

面状態や気象条件により異なる値を取る．また，風速が

􀀩􀀽 􀀫

􎨴
􎩓

説では CH を中心に説明する．CH は定数ではなく，地表(1)􀀫

弱い場合は風速 U との積（CHU，CEU）を一つの係数（交換速度）として扱うこともある．

ここで，ref と はそれぞれ地表面のアルベド（日射に対する反射率）と射出率（植生地はほぼ 1 とみなせる），S

2.3 種々の交換係数とバルク輸送係数の関係と L はそれぞれ地表面に到達する全天日射量と大気放既往の交換係数に関する研究を遡ると，熱輸送に関し射量（長波放射量），TS は地表面温度， はステファン・てはニュートンの冷却法則（Newton, 1701）に行きつく．

ボルツマン定数である．左辺全項の総和を正味放射量

オリジナルの表現では物体から失われる熱となっている

Rn と呼ぶことが多く，地表面に与えられる熱エネルギーが，これはすなわち顕熱輸送量のことであり，次式で表と考えることができる．この熱エネルギーは，右辺の各される．

項に分配される．H，lE はそれぞれ主に対流によって地􂈝􀀨

表面から大気へ輸送される顕熱・潜熱，G は地中への伝

􂈒 􀀩

􎩓

(4)

導熱である．潜熱輸送量 lE は，地表面からの蒸発量 E

Newton (1701）では，TSを物体の温度，T を周囲の温度に単位質量あたりの蒸発の潜熱 l を掛けることにより表としている．式（4）の比例係数が広義の交換係数の原型されている．地表面の特性に依存しない全天日射量 Sとなる．ただし，Newton (1701）が発表された段階ではと大気放射量 L が同じであったとしても，地表面の特性式(4)の検証が行われておらず，1800 年代に入ってから（アルベド，地表面の湿潤度，地表構成物の熱的特性）や伝熱工学の分野で検証および交換係数の定量評価が行わ

気象条件（気温，湿度，風速）により各項に分配されるれはじめた．

エネルギー量は大きく異なる．特に顕熱輸送量 H は大蒸発に関しては，Dalton (1802）が自由水面からの蒸気の加熱量であり，潜熱輸送量 lE は熱に換算されてい発量 E を定式化している．水面温度における飽和水蒸

るが蒸発量 E は大気の加湿量に相当し，これら 2 項が気圧 esと空気の水蒸気圧 e の差に比例し，次式のように直上の大気に与える影響は大きい．

表される．
􀀽 􀀨 􎩳􂈒 􀀩

2.2 バルク式による顕熱・潜熱輸送量の表記(5)

顕熱と潜熱の輸送は対流を伴う拡散によって行われ

ここで，C は空気力学的コンダクタンスであり，広義のる．対流を生じる要因は大きく分けると，水平風速の鉛

交換係数の原型である．後に，C は風速の関数になるこ

直勾配（流体力学の分野では機械的作用と呼ぶ）によるとが様々な地表面上で検証されている（例えば，Rohwer,

部分と，温度（密度）差が起因となった浮力による部分

1931; Sverdrup, 1937; Penman, 1948）．

に分類され，実際の対流に両要因は混在しうる．前者の要因が勝っているときの対流を強制対流，後者が勝る場

上記のような経緯より，地表面から輸送される顕熱・潜熱輸送量をそれぞれ

合を自然対流と呼ぶ．顕熱と潜熱の輸送は，対流におけ􀀽 􎩰る機械的作用（強制対流）の強さの指標となる水平風速􀀽

U と輸送（拡散）される物理量の差との積にほぼ比例す
る．このような概念の下，顕熱・潜熱輸送量 H，lE を表

􎩅

􎩈

􀀨

􂈒 􀀩

􎩓

􀁻 􎩓􎩁􎩔􀀨􀀽􎩅􀁻 􎩓􎩁􎩔􀀨

􎩈

􀀨

􀀩􂈒 􀁽􀀽

􎩓

(2)

􂈒 􀀩

􎩓

􎩈

􀁻 􎩓􎩁􎩔􀀨􀀽 􎩰􀀩􂈒 􀁽 (3)􎩓

ここで cp は空気の定圧比熱， は空気の密度，TS は地表

(7)

または，

す式をバルク式と呼び，次のように表す．
􀀽 􎩰

􀀩􂈒 􀁽

􎩓

(6)

􀀽

􎩓􎩁􎩔

􂈒

􎩓

􎩈

􀀨

􀀩􂈒

􎩓
􎩅

(8)

(9)

面温度，T と q は大気の温度（気温）と比湿，qSAT（TS）のように表すこともある．ここで，gH，gE はそれぞれ顕は TSにおける飽和比湿， （＝0～1）は蒸発効率である．

熱・潜熱輸送に関するコンダクタンス（交換速度），rH，

農耕地の交換係数119rEは抵抗である．自由水面ではない土壌からの蒸発や，流体の下方が高温で上方が低温のとき浮力が生じ自然対植物葉面が光合成時に気孔から蒸散を行う場合，それぞ

流による熱輸送が生じる．このような場合，自然対流でれ土壌の乾燥度や気孔の開口度が影響を及ぼすため，式

かつ乱流状態の条件が当てはまり，(6)～(9)の形式が適する場合がある．植物生理が関わる􀁎􀁵􂈝􀁒􀁡

気孔コンダクタンスについては，本巻の桑形恒男氏ほか
や小野圭介氏の解説を参照して欲しい．

(16)と表せる（例えば，Mikheyev, 1968; Fujii and Imura, 1972;

伝熱工学の分野において，式(4)の比例係数を熱伝達

Lloyd and Moran, 1974）．概ね Ra＞106 のスケールにお率 h（convective heat transfer coefficient）と呼び，流体

いては nʼ＝1/3 であり，熱伝達率 h は風速とは無関係で，力学の理論と数多くの実験により定量評価が行われてき物体と周囲の温度差（TS－T）の 1/3 乗に比例することた．熱伝達率 h は式(2)中の cP

U もしくは式(6)中のがわかる（近藤, 1994; Kondo and Ishida, 1997）．繰り返

cP gH に相当する．理論・実験両側面から見つけられたしになるが，ある程度風速 U が弱い条件となった場合

アナロジーにより，実験結果は下記の無次元量で整理さに熱伝達率 h（もしくは交換速度 CHU，CEU，コンダク

れた．

タンス gH，gE）が必ずしも 0 に漸近しないことに注意がH􀁎􀁵􀀽：ヌッセルト数(10)􀁒􀁥􀀽：レイノルズ数(11)：グラスホフ数(12)􀁐􀁲􀀽：プラントル数(13)􀁒􀁡􀀽􀁇􀁲􂈙􀁐􀁲

：レイリー数

(14)

􀁇􀁲􀀽

􎨳

􀀨

􂈒 􀀩

􎩓
􎨲

必要である．

3. 交換係数の導出方法
3.1 交換係数を求めるために必要な観測
ここでは，バルク輸送係数 CH，CE を観測により求める方法を紹介する．CH，CE を求めるためには，式(2)，(3)中の CH，CE 以外の変数と係数を全て求める必要がある．右辺のうち重要な測定項目は基準高度におけるU，T，q および地表面の TS，qSAT（TS）である．その他，

ここで， は対流の代表的長さスケール， は流体の熱伝cPは定数であり， は気温，気圧，水蒸気圧の関数，l は導率， は流体の動粘性係数，g は重力加速度，bʼ は流体

気温の関数である．左辺の H，lE については，次に示すの体積膨張率である．Nu は対流を含めた熱伝達と熱伝渦相関法（渦共分散法）で測定する．

導の比で，無次元化された熱伝達率である．Re は慣性力と粘性による摩擦力の比で，この値が臨界値を超えると流れは層流から乱流へ移行する．実験結果は，強制対

(17)

􀀽

(18)

流の場合と自然対流の場合に大きく分けられる．これら

ここで，の実験は，気象学にとっては比較的小さな空間スケールは温位 ），w と q の共分散値である．この方法で H，lEを対象として行われたものであるため，屋外スケールでを求めるには，w，T，q の瞬時値を 10 Hz 以上の短い周の検証が必要である．

期で測定する必要があるため，一般的には超音波風速温

屋外のスケールで風が強い場合は，浮力が相対的に弱く強制対流でかつ乱流状態の条件が当てはまる．このような条件においては，􀁎􀁵􂈝􀁐􀁲 􀁒􀁥，􀀽 􎩰はそれぞれ鉛直風速 w と T（正確に度計や赤外線ガス分析計等を使用する（タワーフラック
ス観測マニュアル編集委員会，2012）．
ただ，上記の方法により求めたバルク輸送係数は地表(15)

面状態や気象条件によって大きく異なる．バルク輸送係数の性質を理解するためには，次に紹介するモニン・オと表すことができ，Colburn (1964）によると n＝1/3，

ブコフの相似則（Monin and Obukhov, 1954）を用いて整m＝0.8 である．また Re が大きくなるに従い，m の値理する必要がある．

がやや大きくなる傾向があることより，Nu は Re に対してほぼ比例関係にあり，熱伝達率 h（つまり交換速度
CHU，CEU）は風速 U に比例する式(2)，(3)と調和的である．
一方，同スケールで風が極めて弱い場合であっても，

3.2 モ ニ ン・オ ブ コ フ の 相 似 則（Monin-Obukhov
similarity theory）
一般的に，地表から高度数十 m までの接地境界層内
はほぼ乱流状態にあり，大気の性質は乱流統計量によっ石田 祐宣120て表現される．Monin and Obukhov (1954) によって提􎜀 􎜐􂈒

案されたモニン・オブコフの相似則は，この乱流統計量
を運動量輸送量 （＝－；下向きの輸送を正とし，u は主風向方向の水平風速），顕熱輸送量 H，浮力パラ􀀽􀁬􀁮􎜀 􎜐􂈒 􎩓􀀽

􀁬􀁮

􎩓

􂈒

(26)

􎩔

􂈒

(27)

􎩱

メータ g/T0（T0 は場の平均温度）の 3 つのパラメータ

US は地表面における風速で 0 となる．ここで，z0，zT，を用いた関数で一意に決定できるとするものである．こzq はそれぞれ空気力学的粗度（一般的に粗度長と呼ばれれら 3 つのパラメータは接地境界層内では一定とみなる），気温・比湿分布に対する粗度であり，風速・気温・し，組み合わせることで次の 3 つのスケール

比湿の対数分布における切片である．凹凸が大きく摩擦が強い地表面では z0 が大きい．zT，zq も同様の傾向があ􀀽

るが，地表面からの顕熱・潜熱の輸送されやすさが反映􀀯 􀀽 􂈒：速さのスケール［摩擦速度］ (19)されるため zT，zq＝z0 とはならない．また，d はゼロ面変位（または地面修正量）であり，地表面を構成する粗􀀽􂈒 􀀯􀀨 􎩐􀀩􀀽􂈒度物体（農耕地においては植生）が密に配置されている

􀀯：温度のスケール［摩擦温度］ (20)
􎨳

􀀽􂈒
􎨰

􂈙

􀀽
􎩐

場合に，地上高度の基準を修正する高さである．
大気が中立ではない場合，
風速と気温・比湿のプロファ
イルは対数分布からずれる．中立でない場合も含める

􎨲と，各プロファイルは次式のような安定度 L も変数とし
􎨰：長さのスケール［オブコフ長］(21)た関数となる．

が考案された．ここで k（＝0.4）はカルマン定数であり，＞0 を仮定している．u＊ は風速の変動の大きさの指標
で正の値を取り，T＊ は同様に気温変動の大きさを表す．
気象学の分野では，浮力による対流の起こりやすさについて大気安定度という概念があり，下方が上方に比べ高温で浮力が生じる状態を不安定，逆に下方が上方に比べ

􎜀 􎜐􂈒

􎩓

􀀽

􎩍

􎜀 􎜐􂈒

􎩓

􀀽

􎩈

􎜀 􎜐􂈒

􎩓

􀀽

􎩅

􀀬

􀀩

(28)

􀀬

􀀩

(29)

􀀨 􀀬 􀀬

􎨰

􀀨 􀀬 􀀬

􎩔

􀀨 􀀬 􀀬

􀀬

􎩱

(30)

􀀩

M,H,E

は，風速・気温・比湿の鉛直勾配に関する普遍関

M,H,E/ をそれぞれ区間 􀁛

低温で対流が抑制される状態を安定と呼ぶ．T＊ は不安

数

定（H＞0）の時に負の値，安定の時に正の値となる．L分したものであることから積分普遍関数と呼ばれる．

は安定度の指標の一つ（対流における機械的作用と浮力

M,H,E

􎨰

􀁾 􀀬

􎩔

􀁾 􀀬

􎩱

􀁾 􀁝 で積は中立時に式(25)～(27)のような対数式になる．

による作用の比）であり符号は T＊と一致するが，中立

中立時以外の条件を含めた具体的な関数形についてはこ（H＝0）の時に∞で不連続となる．そこで，相似則ではれまで数多くの観測的研究で明らかにされており，近藤＝z⁄L（z：大気側の基準地上高）を安定度の指標とする（1994）で は，不 安 定 時 に つ い て は Dyer and Hicks

ことが多い．式(19)，(20)より，(1970)，安定時については Kondo et al. (1978）の普遍関

􀀽

(22)

􎨲

(23)

􀀽􂈒 􎩐

と表すことができる．また，相似的に比湿や蒸発量についても下記の通り表記できる．
􀀽􂈒 􀀯􀀨

数が紹介されている．
3.3 バルク輸送係数の導出
モニン・オブコフの相似則を踏まえて，観測からバルク輸送係数を求める方法を整理する．説明上，運動量輸􀀩􀀽􂈒

送量のバルク式も紹介する．式(2)，(3)と同様であるが，

􀀯：比湿のスケール［摩擦比湿］ (24)

下向きを正とし，
􀀽

接地境界層内における水平風速，気温，比湿の時間平

􎩍

􎜀 􂈒

􎜐􀀽

􎩓

􎩍

􎨲

(31)

均値の鉛直プロファイルは，大気が中立時（H＝ ＝0）と表される．ここで，CM は運動量に対するバルク輸送に次式のような対数分布となる．

係数である．式(28)もしくは式(25)と式(31)を組み合わ

􎜀 􎜐􂈒

􀀽

􎩓

􀁬􀁮

􂈒
􎨰

(25)

せると，

農耕地の交換係数

􀀽

􎩍

􀀽

􎩍

􎨲
􎨲
􎩍

􀀨 􀀬 􀀬

􀀬

：安定度にかかわらない表記 (32)

􀀩

􎨰

􎨲

􎜁􀁬􀁮 􂈒 􎜑：中立時（L＝∞； ＝0）

􎨲

(33)

121

表 1：各種地表面における粗度長と交換速度．
上段のデータは近藤（2000），FAO Penman（草丈 0.12 m の草地を想定）は Allen et al. (1998) よりそれぞれ引用．＊裸地
面については，ポテンシャル蒸発量（近藤・徐，1997）を求める際の値でもある．
地表面

􎨰

となり，特に中立時においては粗度長 z0 とゼロ面変位 dがわかれば，中立時の CM を求めることができる．また，
CM は風速の測定高度 z にも依存することがわかる．同様に，式(2)，(3)とモニン・オブコフの相似則を組み合わせることにより，
􎨲

􀀽

􎩈

􎩍

􀀨 􀀬 􀀬

􀀬

􎨰

􀀩􂈙

􀀬 􀀩

(34)

􀀬 􀀩

(35)

􎩈

􀀨 􀀬 􀀬

􎩔

􎩅

􀀨 􀀬 􀀬

􎩱

􎨲

􀀽

􎩅

􎩍

􀀨 􀀬 􀀬

􀀬

􎨰

􀀩􂈙

となる．中立時には，
􀀽

􎩈

􀀽

􎨲

􎜁􀁬􀁮 􂈒 􎜑􎜁􀁬􀁮 􂈒 􎜑
􎜁

􂈒
􎨰

(36)

􎩔

􎨲

􀁬􀁮

CHU(m s－1)

湖面・海面

10－4～10－3

1.25×10－3 U10m

積雪面

2×10－4(1.0＋2.0 U1m)×10－3

裸地面

5×10

(2.7＋3.1 U1m)×10－3

草丈 0.1 m の草地

10－2(2.0＋4.5 U1.5m)×10－3

草丈 1 m の水田

0.1

6.0×10－3 U10m

森林

0.5

FAO Penman

1.5×10＊－3

8.0×10－3 U50m
－2

4.8×10－3 U2m

定して求められた値であり，また粗度構成物体の高さや配置密度によっても値は異なるので目安として見てほし

􎨰

􎩅

z0(m)

􎜑􎜁

􀁬􀁮

􂈒
􎩱

􎜑

い．この表には，植生地の基準蒸発量（十分湿っている場 合 の 蒸 発 量）を 求 め る 際 の 交 換 係 数 も 掲 載 し た．
“FAO Penman”の値は FAO（国際連合食糧農業機関）が(37)

Penman-Monteith 法に基づき，草丈 0.12 m の草地を想定した地表面からの蒸発散量を求める際，用いている交となり，z0，d に加え zT,q がわかれば中立時の CH,E を求換係数である（Allen et al., 1998）．裸地面の値は，ポテ

めることができる．風速と気温や比湿の測定高度が異な

ンシャル蒸発量を求める際の交換係数である（近藤・徐,る場合には，式(36)，(37)中にある分母の z がそれぞれ1997）．近藤（1994）では，各種地表面における z0/zT が異なるので注意が必要である．中立時以外の CH,E は，d，

紹介されており，およそ 1～100 の範囲（弱風時の水面の

z0,T,q に加え既知の積分普遍関数

み例外で 1 未満）の値を取るが，概ね z0が大きいと zTもM,H,Eに安定度 L を当て

はめれば式(34)，(35)から求めることができる．
交換係数（バルク輸送係数）の基本パラメータとなる
粗度長 zoとゼロ面変位 d は，まず大気安定度が中立に近大きくなる．式(36)を見て明らかなように，z0,T が大き
いと CHは大きくなる性質があり，この傾向は表 1 にも表れている．

くある程度風が強い条件下で，風速の鉛直プロファイル
観測を複数回行い，式(25)により求める．3 変数（u＊，4.1 滑らかな地表面の粗度z0，d）を同時に求めるため，なるべく多くの高度（4 高

地表面上の大気の流れの大部分は，水平風速の鉛直シ度以上）で測定することを推奨する．原理上，風速と同

ア（勾配）によって生じた乱渦が支配的な乱流状態にあ時に気温・比湿の鉛直プロファイルを測定することによるが，地表面付近のごく薄い層は風速が極めて弱く層流

り zT,q を求めることができるが，中立に近い条件では気状態になっており，渦粘性よりも空気の分子粘性が卓越

温や比湿の鉛直方向の差が非常に小さくなるため，対数した粘性底層と呼ばれる．幾何学的粗度（凹凸）の大き

分布の切片を導出することが困難である．やや不安定のさ hʼ が粘性底層の厚さを下回っているような非常に滑条件下で鉛直プロファイルの観測を行い，積分普遍関数

らかな地表面においては，もはや空気力学的粗度 z0は幾により対数分布からのずれを考慮しながら zT,q を

何学的粗度 hʼ にはよらず，水平風速と空気の分子粘性

M,H,E求めることが望ましい．

によって決定する．同様に気温・比湿分布に対する粗度
zT,q は，分子粘性の代わりにそれぞれ分子温度拡散係数

4. 種々の条件下における農耕地の交換係数と分子水蒸気拡散係数がパラメータとなる．乱流と層流のおおよその境界はレイノルズ数 Re により区分される農耕地に関連する地表面における粗度長と交換速度・が，地表面付近では式(11)の風速に摩擦速度 u＊ を用い

交 換 係 数 を 表 1 に ま と め た（Allen et al., 1998; 近 藤,

た表面レイノルズ数が定義され，この値が 11.6 となる

2000）．ただし，これらは大気安定度が中立の条件を想ような長さℓが粘性底層の厚さとなる．hʼ が粘性底層

石田 祐宣

122の厚さℓを十分下回る場合，z0,T,q は次のように u＊ の関期に 0.2 m の極大値を取った後収穫期まで微減する変数として表される．

化をたどり，石田ほか（1997）に比べ幅広い範囲の値を􀀽􀀰􀀮􀀱􀀱􀀱

(38)

􀀽􀀰􀀮􀀳􀀴

(39)

􀀽􀀰􀀮􀀲􀀲

(40)

􎨰

􎨰
􎩔

􎨰
􎩱

取ることがわかった（石田ほか，2013）．農耕地の水管理や農作物の温度管理の視点から，作付け期間の交換係数を知ることは重要であるが，昨今は農耕地の土地利用による微気候形成や農耕地から排出される温室効果ガスの評価という視点から，非作付け期間の交換係数の評価も重 要 で あ る．非 作 付 け 期 間 の z0 は，Kondo and Sato

これらの関係は，Kondo (1975）で海面上において，(1982）で は 0.006～0.012 m，石 田 ほ か（1997）で はKondo and Yamazawa (1986）で積雪面上において検証

0.015 m であったかが，こちらも測定回数が限られていされている．

た．つくば市真瀬の水田のデータを解析すると，非作付
け期間の z0 は 0.001～0.03 m の範囲となった（石田ほ4.2 植被密度による交換係数の違い

か，2013）．湛水状態や土壌が耕起された平坦な状態で先述のように，たとえ同じ植生高の地表面であってもz0 は mm のオーダーで小さく，水田に株や藁，ひこばえ

植生の配置密度や葉面積指数が異なれば，交換係数の値が散在している状況では cm のオーダーと大きくなり，は異なる．ただ，実際に観測によって植生地の z0,T,q を

非作付け期間でも明らかに管理状況によって z0が異なる

求めようとしても，地表面温度分布が複雑であるため，ことがわかった．粗度長 z0 の値 1 桁の違いは，交換係数

特に zT,q を直接求めることは困難である．Kondo andに換算すると 1.5～2 倍程度の違いに相当する．

Watanabe (1992）は，植物群落を鉛直方向に多層に区切った数値モデルを構築し，植物群落内の乱流による運4.3 自然対流時における交換係数

動量・顕熱・水蒸気輸送も計算することで，群落全体を

2.3 節で説明したように，風が極めて弱い条件でも自1 層もしくは群落と土壌面の 2 層とした場合の交換係数

然対流が発生すれば乱流輸送が生じる．よって，このよを求め，群落全体の乱流輸送量を実測値で検証した．さうな条件下で交換速度 CHU は 0 にならず，表 1 にまとらに Watanabe (1994）ではこの結果に基づき，植生高でめたような「切片」の値が存在する．自然対流時の交換規格化した植物群落の粗度長とゼロ面変位を個葉の交換

速度は，次に示すように地表面と大気の温度差の 1/3 乗

係数と葉面積指数および植生高の関数として表した．そに比例する．

の結果によると，一般的な植生では葉面積指数が大きく

􀀽 􀀨

􂈒 􀀩

(41)

􎨱􎨯􎨳

なるほどゼロ面変位 d は大きくなり幾何学的粗度長 hʼ􎩈に漸近する一方，z0 および CH は葉面積指数が 2 前後のよって式（41）を式（2）に代入すると，時に極大となった．葉面積指数がおよそ 2 を超えると，段々と群落上の乱渦が群落内に入り込めなくなり，群落

􀀽 􎩐

􀀨

􎩓

􎨴􎨯􎨳

􂈒 􀀩 􀀽 􀀨

􎩓

􂈒 􀀩

􎩓

􎨴􎨯􎨳

(42)

上の空気の流れにとっては摩擦が減り z0,T は減少するたと表すことができる．Kondo and Ishida (1997) は，屋外めである．

スケールでこの比例係数 b の値を求めるため室内実験と実際の単一の農耕地において，粗度長 z0 はどの程度季

屋外観測を行った．その結果，比例係数 b の値は，水面節変化するであろうか．石田ほか（1997）は，宮城県遠に 近 い 滑 ら か な 地 表 面 に お い て 1.1×10－3 (m s－1

田郡小牛田町（現美里町）の水田において中立条件下でK－1/3），凹 凸 の あ る 地 表 面 に お い て 3.8×10－3 (m s－1

風速のプロファイル観測を行い，作付け期間に 6 回 z0 のK－1/3）であった．Ishida (2006) は，粗度物体の配置に測定を行った．その結果，z0 は 0.015 m（田植え直後)～

よって比例係数 b がどのように変化するか追加実験を

0.1 m（収穫直前）の値を取った．この値は，表 1 の草地行った．実験では，室内に黒色に塗装したアルミ板を設と水田の範囲に相当する．しかし，この結果は測定回数置し，その上に同じく黒色に塗装した一辺 2 cm のアルが限られていたため，茨城県つくば市真瀬の水田におい

ミ立方体を規則的に配置した．配置パターンは全部で 7て連続的に測定された風速の鉛直プロファイルのデータ通りであり，うち 5 パターンは図 1 に示すように，粗度（小野，2008）を用い，通年のゼロ面変位 d と粗度長 z0物体の配置面積率が 1/32，1/16，1/8，1/4，1/2 となるの変動を解析した．その結果，z0 は田植え直後の 2×ような配置である．加えて，配置面積率が 1/8 のまま，

10－4 m の最小値からイネの生長とともに増加し，出穂

立方体を 2 段（高さ 4 cm），3 段（高さ 6 cm）の場合の 2

農耕地の交換係数123(2017) のモデルで使用した係数 b の値は 2.4×10－3～
3.6×10－3（m s－1 K－1/3）である．

5. おわりに
本解説では，大気陸面間の運動量・熱・水蒸気の輸送に関わる交換係数について，その決定原理や求め方，実測例のレビューを行った．交換係数の決定要素は，地表面の粗度 z0,T,q とゼロ面変位 d，そして大気の安定度である．さらに，農耕地においては，地表面の粗度とゼロ面
変位は植生高と葉面積指数の関数として表すことが可能である．数値モデルに交換係数を導入する方法について
は，本巻の桑形恒男氏ほかの解説と，丸山篤志氏ほかの解説が参考になるであろう．
図 1：自然対流時における交換係数を求める室内実験の際の粗度物体の配置図（Ishida, 2006）．
図中の分数値は粗度物体の配置面積率 r を示す（表 2）．

参考文献
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表 2：自然対流時における粗度物体の配置と交換係数の関係．
Ishida (2006) を一部改変．hʼ は粗度物体の高さ，r は粗度物
体の配置面積率（配置は図 1 を参照）
，dʼ は粗度物体の平均間隔，C，b はそれぞれ H＝C(TS－T)4/3，CHU＝b(TS－T)1/3の比例係数．
hʼ(cm)

rhʼ/dʼ C(W m－2 K－4/3)

b(m s－1 K－1/3)

0

─

─

1.4

1.1×10－3

2

1/32

0.125

2.0

1.6×10－3

2

1/16

0.177

2.5

2.0×10－3

2

1/8

0.250

3.1

2.5×10－3

2

1/4

0.354

3.5

2.8×10－3

2

1/2

0.500

4

1/8

0.500

6

1/8

0.750

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2.6

－3

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5.4

4.4×10－3

the constant flux layer. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 96, 715-

5.6

4.5×10－3

パターンの配置で測定を行った．表 2 は，滑らかな地表面の場合の結果も合わせ，粗度物体の配置パターンごとの比例係数 C，b の値を示した．この結果より，自然対流の条件においても，粗度物体の密度が適度なときに交換 速 度 が 極 大 値 を 取 る こ と が わ か る．こ の 傾 向 は，Kondo and Watanabe (1992) および Watanabe (1994)
による植生上の交換係数と葉面積指数との関係に類似している．
Maruyama et al. (2017) による水田水温を予測する数値モデルでは，イネ群落下の地表面と大気間の顕熱・潜熱輸送量の算出過程において，自然対流時の交換係数も考慮することで水温の推定精度が向上した．植生群落下のような極端に風が弱い条件では，本節で紹介した交換
速 度 を 導 入 す る 必 要 が あ る．な お，Maruyama et al.

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低温科学 77 （2019） 125-136
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 125

水田群落微気象モデルの概要と農学分野への応用
桑形 恒男1），伊川 浩樹1），丸山 篤志1），小野 圭介1）
吉本 真由美1），石田 祐宣2），渡辺 力3）
2018 年 12 月 29 日受付，2019 年 1 月 17 日受理

本報告では水田群落―大気間の運動量・熱・物質輸送と群落微気象環境を物理的な理論に基づき再現する，「水田群落微気象モデル」の概要について説明し，農学分野での応用例について簡単に紹介する．はじめにモデルの構造と基本式について解説した上で，水田微気象を特徴付けるモデル中の重要なパラメータについて説明する．次に農学分野への応用として，イネの生育や稔実に影響を与える地
温や水田水温の評価，コメ品質ならびに高温不稔の発生に影響を及ぼす穂温の推定に加え，イネの生育期間を通した蒸発散量の推移や，収量と直接関係した群落光合成の評価例について，将来の高大気
CO2濃度環境に対する影響評価を含めて紹介する．

Micro-climate model for a rice paddy field and its application to agriculture
Tsuneo Kuwagata1, Hiroki Ikawa1, Atsushi Maruyama1, Keisuke Ono1, Mayumi Yoshimoto1,
Sachinobu Ishida2 and Tsutomu Watanabe3
We introduce the outline of the micro-climate model for a rice paddy field, which simulates the physical processesof momentum, heat and substances (such as H2O and CO2) exchanges between rice crop canopy and atmosphere andmicro-meteorological conditions in the canopy. First, the structure of the model is explained, and the set of equations
are described. We also explain the several model parameters which play important roles in the exchange processes
between the rice crop canopy and the atmosphere and the micro-meteorology in the canopy. The model is useful not
only for agro-environment studies, but also for agricultural practices, through the estimations of agro-environmental
conditions in the rice paddy field, such as paddy water and soil temperatures, evapotranspiration, photosynthesis, andleaf and panicle temperatures of rice crop.
キーワード：作物―大気相互作用，蒸発散，水田微気象，地表面熱収支，作物生産環境
Crop-atmosphere interaction, Evapotranspiration, Micro-meteorology of rice paddy, Land surface heatbalance, Crop production environment

連絡先
桑形 恒男
農研機構 農業環境変動研究センター〒306-8604 茨城県つくば市観音台 3-1-3
Tel. 029-848-8202
e-mail：kuwa@affrc.go.jp⚑) 農業・食品産業技術総合研究機構 農業環境変動研究センター
Institute for Agro-Environmental Sciences, National

Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba,Japan⚒) 弘前大学 大学院理工学研究科
Graduate School of Science and Technology, Hirosaki
University, Hirosaki, Japan⚓) 北海道大学 低温科学研究所
Institute of Low Temperature Science, Hokkaido
University, Sapporo, Japan

126

桑形 恒男，伊川 浩樹，丸山 篤志，小野 圭介，吉本 真由美，石田 祐宣，渡辺 力

1. はじめにするために必要な改良がなされている（Kuwagata et al.,1998）
．水平方向に一様な水田を想定し，植物群落層（一水田や畑地などの作物群落（湛水層や土壌層を含む）

層）と湛水層ならび土壌層との間の熱交換をモデル化すと大気との間では，運動量・熱・物質（水蒸気や二酸化る（図 1）．群落下の地表面（水面または土壌面）ならび炭素）が大気乱流によって効率的に輸送されている．そ

群落層（全体を一層とする）の熱収支は，それぞれ次式

れら大気乱流による輸送過程を通して，作物体の温度分によって表すことができる．

布や群落内の気温・湿度・二酸化炭素濃度などの群落微
気象環境が，群落外の気象条件と作物の生理・生態的な特性に依存した形で形成される．
一方，作物群落と大気間の二酸化炭素や水蒸気の輸送

􀀫

􎩧

􎩌

􀀫􎜀􀀱􂈒

􎩣

􀀫􎜀􀀱􂈒

􎜐

􎩤

􎜐􎜀

􎩌

􎩣

􀀫

􎩌

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􎩧

􀀽

􎨴

􎩧

􎜐􀀽􀀲􎜀􀀱􂈒

􎨴

􀀫

􎨴

􎜐

􎩌

􀀫

􎩧

􎩣

􀀫

􎨴

(1)

􀀫

􎩧

􀀫

􎩣

􎩣

(2)

は，作物群落の光合成や蒸発散の変化を通して，作物のここで Sg と Sc はそれぞれ群落下の地表面と群落層が吸収量や水利用に直接的な影響を与える．葉温や穂温など収する日射量，Hg と lEg は群落下の地表面から大気にの作物体の温度や群落内の気温・湿度分布，根域の温度輸送される顕熱ならび潜熱フラックス（W m－2）
，Hc とや土壌水分もまた，作物の生育や品質，病虫害の発生な

lEc は群落層から大気に輸送される顕熱ならび潜熱フ

どに大きな影響を与える．例えば水稲においては，出ラックス（W m－2）を表す．ただし Eg は群落下の地表

穂・開花時ならびに登熟前期の穂温が，猛暑年の不稔率面から大気への蒸発速度（kg m－2 s－1）
，Ec は群落層から増加やコメの品質低下に直接の影響を与えている可能性

大気への蒸発散速度（kg m－2 s－1）
，l は水の気化熱（Jが示唆されている（Hasegawa et al., 2011; Yoshimoto etkg－1）である．また Ld は群落上端に入射する下向き長al., 2011 など）．また作物病害を引き起こす糸状菌やバ

波放射量（大気放射）（W m－2）を，G は群落下の土壌やクテリアは，結露や降雨による葉面の濡れが原因で植物湛水層に蓄えられる熱フラックス（W m－2）をそれぞれ体に感染しやすくなる．イネの最重要病害である「いも表している．さらに Tg と Tc は，群落下の地表面ならち病」の場合，気温 15～25℃で夜間に葉の濡れが 10 時

びに群落層の温度（K），mL は群落層の長波放射量に対間以上継続すると，いもち病菌が葉に侵入することが知する透過率， はステファンボルツマン定数（＝5.67×られている（越水，1988）．

10－8 W m－2 K－4）である．群落下の地表面と群落層を構

作物や自然植生を含む植物群落と大気間の運動量・熱・物質輸送は，大気に対しても様々なスケールで影響成する個々の葉は長波放射に対して黒体（射出率＝1）であると仮定している．

を与える．例えば耕作期間中の水田においては，顕熱に群落下の地表面－大気間と群落層－大気間における顕比べて潜熱輸送が卓越するため，晴天日の日中に周囲に熱 H と潜熱 lE の交換量は，以下のバルク輸送式で表す

比べて低温となる（Kuwagata et al., 2014, 2018）．これ

ことができる．

は水田の気候緩和作用として知られている．また北半球
で暖候期に大気 CO2 濃度が低下するのは，陸上の植物活動の活発化にともない，植物が光合成によって大気中のCO2 を大量に吸収することが原因である．
本報告では，われわれの研究グループがこれまで開発してきた，水田群落―大気間の運動量・熱・物質輸送と

􀀽 􎩰

􎩈􎩧

􎜀

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􎩅􎩧

􎜀 􎩳􎩡􎩴􀀨

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􎩣

􎩣

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(3)

􀀩􂈒 􎩡􎜐

(4)

􎩡

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(5)

􀀩􂈒 􎩡􎜐

(6)

􂈒

􎩧

􎩧

􂈒

􎩣

􎩣

群落微気象環境を物理的な理論に基づき再現する，「水

ここで Ta，qa，U は，それぞれ群落上における気温（K），

田群落微気象モデル」の概要について説明し，その農学

比湿（kg kg－1），風速（m s－1）であり，qsat（Tg）と qsat

分野における応用例について簡単に紹介する．

（Tc）は地表面温度 Tg と群落温度（群落層の平均的な温度）Tc に対する飽和比湿（kg kg－1），cp は空気の定圧比2. モデルの構造と基本式

熱（J kg－1 K－1）
， は大気密度（kg m－3）をそれぞれ表
す．また CHg と CEg は群落下の地表面－大気間の顕熱と2.1 基本式

潜熱フラックスに対するバルク輸送係数（無次元），CHc「水田群落微気象モデル」の基本的な考え方は，Kondoと CEc は群落層－大気間の顕熱と潜熱フラックスに対す

and Watanabe（1992）に 基 づ い て お り（近 藤，1994;

るバルク輸送係数（無次元）である．

Watanabe, 1994），それに水田群落微気象を正確に再現

群落下の土壌や湛水層に蓄えられる熱フラックス G

水田群落微気象モデル

127

図 1：
「水田群落微気象モデル」における植物群落層と湛水層ならび土壌層との間の熱交換過程の模式図．
各矢印は 3 層の間で交換される熱フラックスを表している．ここで群落下の地表面温度 Tg は湛水層の水温 Tw（鉛直方向に一定値を仮定）と一致する（式11）．上側の図が放射フラックス，下側の図がそれ以外のフラックス（顕熱・潜熱フラックスと地表面下に輸送される熱フラックス）をそれぞれ表している．Lu＝mL Tg4＋（1－mL）Tc4 は 群 落 か ら 大 気 に 放 出 さ れ る 長 波 放 射 フ
ラックスである（本文中では説明省略）．

は次式で表すことができる．
􀀽􀀫􎩷

で深さによらず一定値とする）である．
(7)

􎩳

式（1）
～
（10）が「水田群落微気象モデル」の基本式となる．ここで式（1）～（6）における Tg は湛水層の水温

ここで Gw と Gs は湛水層の貯熱量変化と土壌層への熱

Tw と等しく，土壌面表層の温度 T（s z＝0）は水温 Tw と一フラックス（W m ）で，それぞれ次式によって表され

致する．

－2

る．

􀀽

􎩧

􀀽 􎩷 􎩷

􎩷

􀀽􂈒 􎩳

􎩳

􂈂 􎩷
􀀫 􎩷 􎩷
􎩷
􂈂

􂈂 􎩳
􂈂

􎞁

􎩰

􎜀

􂈒

􎩷

(8)

􎜐

􎩷

(9)

􎨽􎨰

(11)

􎩷

􀀽

􎩳􎨨 􎨽􎨰􎨩

􎩷(12)

10 個の基本式（式 1～10）に対して，未知数は 10 個（Tw，Tc，T（z），Hg，Hc，lEg，lEc，G，Gw，Gs）となり，こscw は水の比熱（J kg－1 K－1）
， w は水の密度（kg m－3），

れら 10 個の未知数に対して式（1）～（10）を解くことがDw は湛水層の深さ（m），w＊p は水田外からの水の流入できる．ここで地温鉛直分布 T（z）
は深さ z の関数であs

速度（m s ），Tw は湛水層の水温（鉛直方向に一定と仮るが，偏微分方程式（10）の数値解として求まる．詳細

定）
（K）
，T

な地温の鉛直分布が不要な場合は，式（10）の代わりに

－1

＊
w

る．また

s

は水田外から流入する水の温度（K）であは土壌の熱伝導率（W m－1

K ），Ts は土壌－1

温度（K），z は土壌面からの深さ（m）を表す．

る（Maruyama et al., 2017）．

土壌温度 Ts の鉛直分布の時間変化は，以下の熱伝導方程式によって表すことができる．
􎩳 􎩳

􂈂 􎩳
􂈂
􀀽
􂈂􀁴
􂈂􀁺

􎜁 􂈂􂈂􀁺 􎜑􂈒
􎩳

􎩳

􎩷 􎩷

􎩰

􂈂 􎩳
􂈂􀁺

強制復元法などに基づいたより簡易な式も利用可能であ
モデル計算の実行には群落上の気象データ（Ta, qa, U,
Sd, Ld）が入力データとして必要である（Sd は全天日射

(10)

量）
．群落下の地表面と群落層が吸収する日射量 Sg とSc については，群落上の全天日射量 Sd から評価し，そcs は土壌の比熱（J kg－1 K－1）
， s は土壌の密度（kg m－3），の評価手法に関しては 2.2 節で説明する．また水田外か

wp は土壌内の水の鉛直フラックス（m s－1）
（下向きに正ら の 水 の 流 入 量 w＊p，水 田 外 か ら 流 入 す る 水 の 温 度

桑形 恒男，伊川 浩樹，丸山 篤志，小野 圭介，吉本 真由美，石田 祐宣，渡辺 力

128

T＊w，土壌内の水の鉛直フラックス wp については外部は葉の傾きを表すファクター（葉の傾きがランダムに分条件として与える．土壌に関する物理パラメータ（cs,

布した条件で F＝0.5），LAI は植物群落の葉面積指数,s）に関しては，既存文献や実測データに基づき決定すs（m2 m－2）である．

る．群落下の地表面－大気間ならび群落層－大気間の顕熱と潜熱フラックスに対するバルク輸送係数（CHg, CEg,

一方，熱収支式（1）と（2）における群落層の長波放射に対する透過率 mL は次式で表される．

CHc, CEc）は群落下の地表面と群落層，大気間の熱輸送に􀀽􀁥􀁸􀁰􎜀􂈒 􎩦􎩌

関する最も重要なパラメータであり，2.3 節で詳しく説
明する．

(22)

􎜐

􎩌

FL は葉の傾きを表すファクター（葉の傾きがランダムに分布した条件で FL＝0.5）で，便宜上の都合で日射伝

2.2 日射ならびに長波放射

達における F とは別の記号で表記する．また df＝1.66

群落下の地表面と群落層が吸収する日射量 Sg と Sc

（全方向に一様な大気放射を仮定）を使用する．

は，植物群落内の日射伝達モデルを用いて評価することができる．植物群落内の日射伝達モデルには，群落によ

2.3 バルク輸送係数

る一次元の日射吸収のみを考慮した簡単なものから，群

ここでは「水田群落微気象モデル」の最も重要なパラ

落内の三次元的な日射吸収・透過・反射過程を考慮したメータである，群落下の地表面－大気間ならび群落層－

複雑なものまで，さまざまなモデルが考案されていて，大気間の顕熱と潜熱フラックスに対するバルク輸送係数

目的に応じて任意のモデルを用いることが可能である．

（CHg, CEg, CHc, CEc）について説明する．これらのバルク

ここでは Ikawa et al. (2018) などで使用している，群落

輸送係数は，接地境界層の乱流による輸送理論に基づい内での一次元的な日射の吸収・透過・反射を考慮した簡て評価することができる．なお，バルク輸送係数の概念

易なモデル（2 成分モデル，Appendix）に基づく，Sg とや理論的背景については，本巻の石田祐宣氏の解説「農Sc の算定式について紹介する．

耕地における地表面交換係数」を参照されたい．

2 成分モデルに基づく群落下の地表面と群落層が吸収する日射量 Sg と Sc はいずれも全天日射量 Sd に比例す

2.3.1 中立条件

る．
􀀽

􎩧

中立な大気条件（群落上の高さ約 100 m 以下の仮温位􎩤􀀽􎜀􀀱􂈒 􂈒 􎜐 􎩤

􎩣

(13)

が鉛直方向に一定な場合に相当）において，群落下の地(14)

バルク輸送係数（CHg）
N（または（CEg）
N）と，群落層－大表面－大気間の顕熱（または潜熱）フラックスに対すると r は群落層全体で定義される日射に対する透過率と気間の顕熱（または潜熱）フラックスに対するバルク輸

反射率（アルベド）であり，次式で表すことができる．

送係数（CHc）
N（または（CEc）
N）の間には，以下の関係式

􀀽􎜀􀀲 􀀯 􎜐 􎜀􀀱􂈒 􎩧􎜐(15)􀀽􎜠􀀱􂈒 􎜀 􀀯 􎜐􎜰􀀯 􎩦(16)が成り立つ（Kondo and Watanabe, 1992）
．

􎜀

􎜐 􀀫􎜀

􎩈􎩣 􎩎

􎜐

(23)

􎜐 􀀫􎜀

􎩅􎩣 􎩎

􎜐

(24)

􎜐 􀀽􎜀

􎩈􎩧 􎩎

􎜐􎩎􀀽􎜀

􎩅􎩧 􎩎

􎩈 􎩎

rg は群落下の地表面のアルベド（日射に対する反射率）

􎜀

で，式中のパラメータ（rfʼ, , A, B）は次式で表される．

ここで（CH）
N ならび（CE）
N は，群落層と群落下の地表面

􎩦􀀽 􎩦􀀯􎜀􀀱􂈒 􎩦􎜐

(17)

􎨲 􎨱􎨯􎨲

(18)

􀀽􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎜐􀀽􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎩧􀀫 􎜐􀁥􀁸􀁰􎜀

􀀽􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎩧􀀫 􎜐􀁥􀁸􀁰􎜀
􀀫􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎩧􂈒 􎜐􀁥􀁸􀁰􎜀􂈒􀀽 􎜀􀀱􂈒 􎩦􎜐ラックス（lE＝lEg＋lEc）に対するバルク輸送係数である．添え字 N は中立条件での値であることを示している．

􎜐􂈒􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎩧􂈒 􎜐􀁥􀁸􀁰􎜀􂈒

を合わせた群落全体の顕熱（H＝Hg＋Hc）ならび潜熱フ

􎜐

(19)

群落下の地表面－大気間のバルク輸送係数，ならび群
落全体（群落層＋地表面）－大気間のバルク輸送係数は，それぞれ次式によって評価することができる．

􎜐
􎜐

(20)
(21)

ここで rf は個葉のアルベド， f は個葉の日射透過率，F

􎜀

􎜐 􀀽

􎩈􎩧 􎩎

􎨲

􎜁

􀁬􀁮

􂈒

􎩡

􎨰

􎜑􎜁

􀁬􀁮

􂈒

􎩡􎨱

􎩔􎨫

􀀽

􎜑 􎜁

􀁬􀁮

􎩨􎩧
􎩡
􎨰􎩳

􎨲

􎜑􎜁

􀁬􀁮

􎩡􎨱
􎩔􎩳

􎜑

(25)

水田群落微気象モデル

􎜀

􎜀

􎜀

􎜀

􎜀

􎨲

􎜐 􀀽

􎜁􀁬􀁮

􎩅􎩧 􎩎

􎜐 􀀽

􎜐 􀀽

􎜐 􀀽

􎩅 􎩎

􎩍􎜐 􎩎􀀽

􎨰

􎜑􎜁􀁬􀁮

􎜑 􎜁􀁬􀁮 􎜑􎜁􀁬􀁮 􎜑

􂈒

􎩡􎨱

􎩱􎨫

􎨲

􎜁

􎩍􎩧 􎩎

􎩈 􎩎

􂈒

􎩡

􎜑􎜁

􂈒

􎩡

􀁬􀁮

􂈒

􎩡

􀁬􀁮

􎨰

􎨰􎨫

􎨲

􎩥􎩧

􀀽

􎩡

􎩡􎨱

􎨰􎩳

􎩱􎩳

􀀽

􎜑 􎜁

􀁬􀁮

􎩡
􎨰􎩳

􎜑

􎜁

􂈒

􎩡

􎨰

􎜑􎜁

􀁬􀁮

􂈒

􎩡􎨱

􎩔

􎜁

􂈒

􎩡

􎨰

(28)

􎜑

非中立な大気条件における，群落下の地表面－大気間の顕熱（または潜熱）フラックスに対するバルク輸送係
数 CHg（または CEg）ならび，群落下の地表面－大気間の

􎜑􎜁

􀁬􀁮

􂈒

􎩡􎨱

􎩱

(29)

􎜑

運動量交換に対するバルク輸送係数 CMg は，それぞれ次式を用いて評価することができる．

􎜁􀁬􀁮 􂈒 􎜑

􎩍

(30)

􎨲

􀀽

􎩈􎩧􎨲

􎨰

ここで（CMg）
N ならび（CM）
N はそれぞれ，群落下の地表
るバルク輸送係数を表す．また k はカルマン係数，za は度を表し，群落下の地表面（水面または土壌面）の空気

􎩍

􀀽

􎩅􎩧􎨲

􀀽

􎩅􎩧

力学的な粗さに依存する．さらに（z0, zT, zq）は群落上の

􎩦

􎝂

􀀽

􎩍􎩧

􀀨 􎩡􎨱􀀬 􎩔􎩳􀀬

(33)

􀀩

􎩧

(34)

􂈒 􀀩 􀀯

􎩷

􀀬

􎩈􎩧􎨱

􀀨 􎩡􀀬 􎨰􎩳􀀬

(35)

􎜰

􎩈􎩧􎨲

􎨲

􀀩

􎩧

􎩅

􀀨 􎩡􎨱􀀬 􎩱􎩳􀀬

(36)

􀀩

􎩧

(37)

􎨱􎨯􎨳

􀀨

􂈒 􀀩 􀀯

􎩷

􎩅􎩧􎨱

􀁷􀁨􀁥􀁮

􎩈􎩧

􎩅􎩧􎨲

􀁷􀁨􀁥􀁮

􎩈􎩧

風速，気温，比湿分布に対する群落全体の空気力学的粗度（m），d はそれら分布に対する群落全体のゼロ面変位

􎩈

􎩥􎩧

􀀽

􎩅􎩧􎨱

気温，比湿分布に対する群落下の地表面の空気力学的粗

􀀩

􎩧

􎨱􎨯􎨳

􀀨

􀀽􀁭􀁡􀁸 􎜠

群落上における風速の測定高度（m），za1 は気温と湿度の測定高度である．一方，（z0s, zTs, zqs）は群落内の風速，􎩦􀀨 􎩡􀀬 􎨰􎩳􀀬

􎩈􎩧

面－大気間ならび群落全体－大気間の運動量交換に関す

􎨲

􎩨􎩧

􀀽

􎩈􎩧􎨱

􎨲
􎩡

ルク輸送係数の計算（2.3.2 の式 40 と式 41）に使用する．
2.3.2 非中立条件

􎨲􀁬􀁮

目の等号の両辺の比較からパラメータ fhc と fec の値が求まり，それらの値を非中立な大気条件における，群落

(27)

􎨲

􎨲

􀁬􀁮

ここでは式（25）～（26）の場合と同様に，それぞれ 2 番

層－大気間の顕熱（または潜熱）フラックスに対するバ

􎨲

􎩭􎩧

(26)

129

􎩭􎩧

􎨲
􎨲

􎩈􎩧􎨲

􎜀􀁷􀁨􀁥􀁮

(38)

􀀽

􎩈􎩧

(39)

􎜐

􎩈􎩧􎨱

􎩍

蒸気輸送に対する長さパラメータを表し，群落の高さ h

ここでM（m）や葉面積指数 LAI などの関数となる（2.3.3 を参は，群落下の地表面に接する大気層（群落内）の風速，

照）．式（25）～（27）においては，それぞれ 2 番目の等号

気温，比湿分布に対する無次元プロファイル関数で，風の両辺の比較からパラメータ fhg と feg，fmg の値が求ま

速ならび気温・湿度の測定高度（za と za1）
，地表面の粗り，それらの値を非中立な大気条件における，群落下の度（z0s, zTs, zqs）
，群落下の地表面－大気間の運動量・熱・

地表面－大気間の顕熱（または潜熱）フラックスと運動

水蒸気輸送に関するモニン-オブコフの安定度スケール

量交換に対するバルク輸送係数の評価（2.3.2 の式 33～

Lg（m）の関数で表され，具体的な関数形に関しては近39）において使用する．

藤（1994）に記載されている．ここで群落下の地表面－

最後に，群落層－大気間の顕熱（または潜熱）フラッ
クスに対するバルク輸送係数（CHc）
N（または（CEc）
N）
を，式（30）～（31）を用いて算定する．

􎜀

􎜐 􀀽􎜀

􎩈􎩣 􎩎

􎜐 􂈒􎜀

􎩈 􎩎

􎜐 􀀽

􎩈􎩧 􎩎

􎜁

􎩨􎩣

􀁬􀁮

􂈒

􎩡

􎨰

􎜑􎜁

􎩧

（za, z0s, Lg），（za1, z0T, Lg），

H（za1, z0q, Lg）

E

大気間の運動量交換に対するバルク輸送係数 CMg は，Lgの計算（式 44 と式 46）に使用する．
弱風で日射が強い条件では，群落下の地表面－大気間の熱・水蒸気輸送に対する自然対流の効果が卓越する．

􎨲

􀁬􀁮

􎜐􎜰

􎩈􎩧􎨱

􀀽

􎜠

（m）
，
（z0+, zT+, zq+）は群落内の地表面の運動量と熱，水􎜀 􎩡􀀬 􎨰􎩳􀀬

􀀽

􂈒

􎩡􎨱

􎩔

􎜑

(31)

群落が存在すると地表面直上の風速が弱くなり，自然対流による輸送が生じやすい．本モデルでは自然対流の理論から算定されるバルク輸送係数（式 34 と式 37）が，接

􎜀

􎜐 􀀽􎜀

􎩅􎩣 􎩎

􎜐 􂈒􎜀

􎩅 􎩎

􎜐 􀀽

􎩅􎩧 􎩎

􎩥􎩣

􎨲

􎜁􀁬􀁮 􂈒 􎜑􎜁􀁬􀁮 􂈒 􎜑
􎩡

􎩡􎨱

􎨰

􎩱

(32)

地境界層の乱流による輸送理論に基づくバルク輸送係数（式 33 と式 36）を上回った場合に，自然対流による輸送が支配すると仮定し，両者のバルク輸送係数の大きい方

桑形 恒男，伊川 浩樹，丸山 篤志，小野 圭介，吉本 真由美，石田 祐宣，渡辺 力

130を採用する．式（34）と（37）における Cf は群落下の地

2.3.3 群落下の地表面と群落層の輸送過程を支配する
輸送パラメータの評価

表面の粗さに依存した係数であるが，湛水層の深さが十分にある水面の場合は，Cf＝1.2～2.4×10

－3

ms

－1

K

群落上の風速，気温，比湿分布に対する粗度（z0, zT, zq）－1/3が使用できる（Kondo and Ishida, 1997; Maruyama et al.,とゼロ面変位 d，群落下の地表面の運動量と熱，水蒸気

2017）
．

輸送に対する長さパラメータ（z0＋, zT＋, zq＋）は，群落下

同様に，群落層－大気間の顕熱（または潜熱）フラッの地表面－大気間ならび群落層－大気間の顕熱と潜熱フクスに対するバルク輸送係数 CHc（または CEc）ならび，

ラックスに対するバルク輸送係数（CHg, CEg, CHc, CEc）を群落全体－大気間の運動量交換に対するバルク輸送係数

評価する上で，最も基本的かつ重要な輸送パラメータでCM は，次式より評価する．

ある．

􎩨􎩣

􀀽

􎩈􎩣

􎩍

􀀽

􎩍

􀀨 􎩡􎨱􂈒 􀀬 􎩔􀀬 􀀩(40)

􀀨 􎩡􎨱􂈒 􀀬 􎩱􀀬 􀀩

(41)

􎩈

􀀨 􎩡􂈒 􀀬 􎨰􀀬 􀀩

􎩅

􎨲

􎜠

􎩍

􎜀 􎩡􂈒 􀀬 􎨰􀀬 􎜐􎜰（za－d, z0, L）
，

M

(42)

􎨲

（za1－d, zT, L），

H（za1－d, zq, L）

E

は，群落上の風速，気温，比湿分布に対する無次元プロ
ファイル関数で，群落下の地表面に接する大気層（群落内）の風速，気温，比湿分布に対する無次元プロファイル関数と同一の関数形（近藤，1994）を用いる．ここでCM は群落全体－大気間の運動量・熱・水蒸気輸送に対するモニン－オブコフの安定度スケール L の計算（式43 と式 45）に使用する．
スケール L と Lg は，次式によって計算される．
􀀽􂈒

􎨰

􎩧

(44)

􀀯􀀨 􎩰 􀀩

􎩍

􀀽

􎩍􎩧

􎨲

(46)

􎨲

􀀽 􀀫􀀰􀀮􀀶􀀰􀀸􀀽􀀽 􎩺􎨰􀀨􀀬 􀀬 􎩤􀀬 􎨰􎩳􀀩

(52)

􎩔

􀀽 􎩺􎩔􀀨

􀀬 􀀬 􎩤􀀬 􎩨􀀬 􎨰􎩳􀀬 􎩔􎩳􀀩

(53)

􀀽 􎩺􎩱􀀨

􀀬 􀀬 􎩤􀀬 􎩥􀀬 􎨰􎩳􀀬 􎩱􎩳􀀩

(54)

􀀽 􎩺􎩔􀀨

􀀬 􀀬 􎩤􀀬 􎨰􎩳􀀩

(55)

􀀽 􎩺􎩔􀀨

􀀬 􀀬 􎩤􀀬 􎩔􎩳􀀩

(56)

􀀽 􎩺􎩱􀀨

􀀬 􀀬 􎩤􀀬 􎩱 􀀩

(57)

􎨰

􎩱

􎨰􎨫

􎩔􎨫

􎩱􎨫

乱流輸送，群落と群落下の地表面の熱収支に関わる各プ（Kondo and Watanabe, 1992; 近藤，1994）．われわれのいては，多層の群落輸送モデルに基づく実験式を使用している（近藤，1994; Watanabe, 1994）
．

(45)

􎨲

􎩶

􀀫􀀰􀀮􀀶􀀰􀀸

􎩶􎩧

(51)

研究グループの「水田群落微気象モデル」（標準版）にお

􎨳

􎩶􎩧

􀀽

􎨲

􎩧

􀀬 􀀬 􎩤􀀩

ロセスの相互作用を理論的に扱った多層の群落輸送モデ(43)

􀀯􀀨 􎩰 􀀩􀀽􂈒􀀽 􎩤􀀨

ルを数値的に解くことによって評価することができる

􎨳

􎩶

􎩧

の関数となる．

これらの輸送パラメータは，植物群落内外の放射伝達，大気の安定度の指標となるモニン－オブコフの安定度

􎨰

指数 LAI，個葉－大気間の運動量，熱，水蒸気に関する輸送係数（cd, ch, ce），群落下の地表面の粗度（z0s, zTs, zqs）

􎨲

􎩥􎩣

􀀽

􎩅􎩣

􎩍

􀀨 􎩡􂈒 􀀬 􎨰􀀬 􀀩

いずれの輸送パラメータとも，群落の高さ h や葉面積

􎨲

􎩧

(47)

􎩶 􎩰

􎩶 􎩰

(48)

􎩧

􀀽

􎩧

􀀫

􎩣

(49)

􀀽

􎩧

􀀫

􎩣

(50)

ここで g は重力加速度（m s ），2.4 水田微気象を特徴付ける各種パラメータ
前節でも述べたように，群落下の地表面－大気間ならび群落層－大気間の顕熱と潜熱フラックスに対するバルク輸送係数（CHg, CEg, CHc, CEc）は群落下の地表面と群落
層，大気間の熱輸送に関する最も重要な係数である．それぞれの係数の大きさによって，群落下の地表面と群落層からの顕熱・潜熱フラックスの大小関係や，群落層における顕熱と潜熱フラックスの比率などが変化し，水温は基準となる温位

Tw や地温 Ts，群落温度 Tc にも影響を与える．バルク（K），u＊ と u＊g はそれぞれ群落全体ならびに群落下の地輸送係数はいずれも，群落の高さ h や葉面積指数 LAI，

表面の摩擦速度（m s－1）
， 􎩶(＝(1＋0.608

個葉－大気間の運動量，熱，水蒸気に関する輸送係数（cd,－2

上の仮温度（K）を表す．

0

)

􎩡

）は群落

􎩡

ch, ce），地表面の粗度（z0s, zTs, zqs）などの各種パラメータ

水田群落微気象モデルの関数となる（2.3.3 を参照）．

131のは，湛水面に入射する日射量の減少による水温低下効

一方，全天日射量 Sd の，群落下の地表面と群落層の吸果が LAI と共に増加し，湛水面と大気間の熱交換抑制

収日射量 Sg と Sc への分配率（Sg/Sd ならび Sc/Sd）と，による水温上昇効果を上回るためである（Kuwagata et

群落層の長波放射に対する透過率 mL も，群落下の地表

al., 1998, 2000, 2008）．

面と群落層のエネルギー分配を支配する重要な要因である．群落下の地表面と群落層のエネルギー分配の変化

2.4.2 個葉－大気間の運動量，熱，水蒸気に関する輸送係数（cd, ch, ce）

は，前述のバルク輸送係数と同様に，群落下の地表面・群落層と大気との間の顕熱・潜熱フラックスならびに，

個葉－大気間の運動量，熱，水蒸気に関する輸送係数

水温 Tw や地温 Ts，群落温度 Tc に影響を与える．これ（cd, ch, ce）は，それぞれ次式によって定義される（近藤，ら日射の分配率（Sg/Sd ならび Sc/Sd）と長波放射の透過

1994）
．

率 mL に対しては，群落の繁茂度の指標となる葉面積指数 LAI に加え，地表面のアルベド rg，個葉のアルベド

􀀽rf，個葉の日射透過率 f，葉の傾きを表すファクター F􀀽 􎩰など，群落層の光学的な特性などを表すパラメータが大きく影響する（2.2 節を参照）．

􀀽

次に，これらの水田微気象を特徴付ける各種パラメー
タに関して，簡単に説明する．

(58)

􎨲

􎩤

􎩨

􎩥

􎜀 􂈒 􎜐􀀽

􎩰􎜀 􎩳􎩡􎩴􀀨 􀀩􂈒 􎜐􀀽

􀀨 􂈒 􀀩
􎩡

􀀨 􎩳􎩡􎩴􀀨 􀀩􂈒 􀀩
􎩡􀀫 􎩳

(59)
(60)

ここで（ , Hl, El）はそれぞれ個葉と大気間の単位面積当たりの運動量輸送量（kg m－1 s－2）
，熱輸送量（W m－2），

2.4.1 群落の高さ h と葉面積指数 LAI

水蒸気輸送量（kg s－1 m－2）を表し，（T, q, u）はそれぞれ群落の高さ h と葉面積指数 LAI はイネの成長に応じ葉面の近傍における気温，比湿，風速である．また ra とて変化し，群落の熱収支と温度環境に大きな影響を与え

rs はそれぞれ葉面境界層抵抗と気孔抵抗（s m－1）であり，

る．田植え（苗の移植）直後の LAI は 0.1 以下であるが，輸送係数（ch, ce）との間に以下の関係式が成り立つ（近イネの成長と共に増加し，出穂期には最大 4～6 程度ま藤，1994）．

で達するが，登熟が進むとやや低下する（Ikawa et al.,2017）
．群落の高さ h について田植え直後は 0.1 m 程度であるが，出穂期以降はおおむね 1 m 以上の高さになる．
「水田群落微気象モデル」において，h と LAI は原則として外部条件として与えることになる．

􀀽

􎩨

􀀽

􎩥

􀀱
􎩡

􀀱
􀀨 􎩡􀀫 􎩳􀀩

(61)(62)

個葉－大気間の運動量，熱輸送は主として葉面境界層

顕熱（潜熱）の群落層と群落下の地表面への分配比における分子拡散によって支配される．運動量，熱に関Hc/Hg（Ec/Eg）は LAI の増加と共に上昇する．例えばする輸送係数（cd, ch）は，葉のサイズや形，植物群落の構

潜熱に関しては，移植直後は群落全体の潜熱 lE の殆ど造などに依存し，イネ群落の場合 cd＝0.18，ch＝0.05 程が群落下の地表面（湛水面）からの潜熱 lEg で占められ

度 と な る（Watanabe and Kondo, 1990; Kondo and

るのに対して（Ec/Eg～0），出穂期には lE に占める lEg

Watanabe, 1992）．一方，個葉－大気間の水蒸気輸送にの 割 合 が 3 割 程 度（Ec /Eg＝2～3）ま で 低 下 す るは葉面境界層における分子拡散に加え，気孔内－葉表面（Maruyama and Kuwagata, 2010）．

間の水蒸気拡散が重要となる．式（62）において ce の評

一方，群落の温度環境に関して，湛水層の水温 Tw の価と直接関わる気孔抵抗 rs（＝gs－1，gs は気孔コンダク

日平均値は，LAI が 1～2 未満では田植え前の水田に比タンスと呼ばれる）は後者の輸送効率に関わるパラメー

べて高めに推移する．LAI が 2 以上になると田植え前タであり，気孔の密度や開き具合の影響を強く受ける．

の水田より低くなり，LAI の増加と共に単調に低下する

また式（61）と（62）より ce を算定するためには，rs のようになる．ただしこれらの特徴は日射量が弱い条件で他に葉面の近傍における風速 u が必要となるが，「水田は顕著でない（Kuwagata et al., 1998, 2000, 2008）．LAI

群落微気象モデル」においては，植物群落内の風速鉛直が 1～2 未満で晴天日の水温が田植え前より高くなるの分布の解析解（Kondo, 1972）に基づく群落層の平均風速

は，群落層が湛水面直上の風速を弱め，水面と大気間のを使用する（Maruyama and Kuwagata, 2008）．

顕熱・潜熱交換を抑制するためで，風が弱い条件ではそ

気孔の開き具合は植物の生理的な調節機能を通して，の効果は小さい．また LAI が 2 以上で水温が低下する

日々の気象条件の日変化やそれに応答した植物の水分状

桑形 恒男，伊川 浩樹，丸山 篤志，小野 圭介，吉本 真由美，石田 祐宣，渡辺 力

132態などの影響を受けて時間単位で変化する．一般に rs

チューニングパラメータとして扱う場合もある（Ikawa

はこれら変数を用いた関数で経験的に表すことができ

et al., 2018; Maruyama et al., 2007）．

る．
􎩳􀀽 􎩳􀀽 􎩧􎩳􀀨 􎩡􎩢􎩳􀀬

􀀬

􎸒􎨱

􀀬

(63)

􀀬 􂀦􀀩

ここで fgs は，葉面の吸収日射量 Sabs，葉の水ポテンシャ
ル

3. モデルの応用
3.1 地温と水田水温，葉面における飽差 Dl（hPa），葉温 Tl …などの関

水田の水温や地温は，イネの生育や稔実に大きな影響

数である．
「水田群落微気象モデル」では，葉面の吸収日を与えていることが古くから知られており，水温や地温

射量のみを考慮した以下の関数を利用しているの評価は重要なモデルの応用の一つである．Kuwagata（Maruyama and Kuwagata, 2008, 2010）．

et al. (2008) は田植え前の群落層が存在しない条件（モ

􎩳

l

􀀽 􎩳􀀽

􎸒􎨱

(64)

􎩳􎩭􎩡􎩸

􀀱􀀫 􎩡􎩢􎩳􎩈􀀯 􎩡􎩢􎩳

デル上では LAI＝0）に「水田群落微気象モデル」を適用し，日々の水温と地温鉛直分布の変化を高精度で再現で

ここで gsmax と SabsH は，イネの生育ステージや生育状態きることを確かめた．また Kuwagata et al. (1998) でに依存したパラメータとなる．また光合成モデルとの結は，LAI の変化と気象条件が水温に与える影響を再現で合を前提とした，以下のモデル式も利用可能である（Ono

き る こ と を 確 認 し て い る．さ ら に Maruyama et al.

et al., 2013; Ikawa et al., 2018）．

(2017) では湛水深の変化による土壌面露出にともなう

􎩳

􀀽 􎩳􀀽

􎸒􎨱

􎩧􎩳

􎩮

􀀨 􂈒 􀀩􀀨􀀱􀀫 􀀯

􎨰􀀩

(65)

􀀫 􎩳􎩭􎩩􎩮

ここで Pn は葉の正味光合成速度（ mol m

地表面粗度の変化を Kondo and Yamazawa (1986) の手法に基づきモデル化し，湛水深の変化が日平均水温と水

s ）
，Cl は

温日変化におよぼす影響を，高い精度で再現することに葉表面での CO2 濃度（ mol mol ），Γは光合成の CO2成功した．後者のモデルの詳細と水田水管理への応用に補償点（ mol mol ），gsmin は気孔コンダクタンスの最小関しては，本巻の丸山篤志氏の解説「高度な農地水管理

値，mgs と D0（hPa）はそれぞれ，光合成に対する応答感のための水田水温のシミュレーション」
を参照されたい．

－2

－1

－1

－1

度と飽差に関する応答特性に関わるパラメータである．

群落層が存在しない条件（LAI＝0）での日平均水温〈Tw0〉を「水田群落微気象モデル」の簡易版（式 1，3，

2.4.3 地表面の粗度（z0s, zTs, zqs）

4 を日平均値〈…〉に適用したモデルで〈G〉＝0 を仮定）

湛水層の深さが十分に深い場合，群落下の地表面は空より計算し，群落層が存在する条件下での日平均水温

気力学的になめらかな面と判断され，実用的には z0s＝〈Tw〉との差〈Tw－Tw0〉を補正することで，田植えから0.06 mm，zTs＝zqs＝0.16 mm が利用できる．湛水深が刈り取りまでの日々の日平均水温〈Tw〉の推移を評価す

概ね 5 cm より浅くなると土壌面が露出し，地表面の粗る手法も開発されている（Kuwagata et al., 2008）．ここ度が増加する．粗度の変化は地表面（湛水面または土壌で〈Tw－Tw0〉は，LAI と気象条件（日射量，風速）を面）－大気間の熱交換を通して水温・地温に直接影響を用いた実験式により表される．
「水田群落微気象モデル」

与えることから，水温や地温の正確な評価のために，この標準版より簡易に日平均水温〈Tw〉が評価できること

れら効果のモデル化も実施している（Maruyama et al.,が本手法のメリットで，気候予測シナリオとイネ生育モ

2017）
．

デルを用いたコメ収量・品質の将来予測（Ishigooka etal., 2017）や，水田水温の影響を考慮したネ発育モデル

2.4.4 地表面と個葉の光学的なパラメータ
湛水温や地温に影響を与える群落下の地表面のアルベ
ド rg は，湛水の有無や土壌の種類に依存し，湛水が存在（Fukui et al., 2017）などで活用され，「モデル結合型作物
気象データベース（MeteoCropDB）」（Kuwagata et al.,2011）上のイネ発育予測にも実装されている．

する場合は 0.05～0.1 程度の値になる（Kuwagata et al.,2008; Maruyama et al., 2007）．また植物群落の日射・長3.2 群落温度環境

波放射環境に関わるイネの葉の光学的なパラメータにつ1 章でも述べたように，出穂・開花時ならびに登熟前

いては，個葉のアルベド rf＝0.3，個葉の日射透過率 f＝期の穂温が，猛暑年の不稔率増加やコメ品質低下に直接

0.2～0.3 を利用し，葉の傾きを表すファクター F と FLの影響を与えている可能性が示唆されている．
「水田群には原則として 0.5（葉の傾きがランダムに分布した条落微気象モデル」（標準版）をベースにして，出穂期以降件）を利用するが，F を群落内外の日射量測定に基づくの穂温を評価するモデル（IM2PACT）が，Yoshimoto et

水田群落微気象モデル

al. (2011) によって開発されている．このモデルにおい

133

2）
．

ては，次の 3 つのステップで，穂の温度の日変化を計算することができる（詳細に関しては上記論文を参照）．

3.3 熱収支と蒸発散量（1）はじめに，穂の存在が群落微気象に影響を与えない

Maruyama and Kuwagata (2010) では「水田群落微気と近似的に仮定し，「水田群落微気象モデル」の基本式

象モデル」に簡易な作物生育モデルを結合することで，（2.1 節）に基づき群落温度 Tc と湛水層の水温 Tw を計

九州 3 地域における水稲の生育期間（田植えから収穫ま算する．水温 Tw と地温は式（8）～（10）で評価するが，で）を通した水田の熱収支と蒸発散量の日々の変化をモ

水田外からの水の流入に伴う熱移動は考慮していない．

デル計算により評価した．計算結果は実測データとよく（2）次に，群落内の熱輸送プロセスを考慮して，（1）の一致し，モデルの有用性が確認された．水田では顕熱に結果から穂が存在する高度での気象条件（気温，湿度，

比較して潜熱の割合が圧倒的に多く，生育期間を通した風速）を算定する．

全蒸発散量に占める蒸散量の割合は 4 割以上であること（3）最後に（2）で得られた気象条件を穂の熱収支式に適がモデル計算によって示された．とりわけ渇水時におい用することで，穂温を計算する．

ては，地域における水利用や灌漑計画の策定のために，

IM2PACT による数値計算に基づき，2007 年の関東・水田における水消費量の評価が必要となる．この結合モ

東海地方を中心とした高温イベント時の穂温の空間分布

デルを用いることで，イネの移植時期の変化が水田におを評価した．穂温は熱収支によって決まるため，日射量

ける水消費量に及ぼす影響の評価が可能となるや湿度，風速の影響も受け，気温の空間分布とは必ずし（Maruyama and Kuwagata, 2010）．また Yoshimoto etも特徴が一致しないことが明らかとなった（Yoshimotoal. (2005) は，イネの FACE（free-air CO2 enrichment）

et al., 2011）．IM PACT は，「モデル結合型作物気象デー

実験において，実測により求めた個葉の気孔コンダクタ

タベース（MeteoCropDB）」（Kuwagata et al., 2011）にンス gs を「水田群落微気象モデル」に適用することで，実装され，気象庁における全国の地上気象観測所（約将来の高 CO2 濃度環境（200 ppm の大気 CO2 濃度の上150 地点）を対象に，任意の時期の穂温や葉温（群落温

昇）がイネの生育期間を通した蒸発散量と水利用効率（乾度）の日変化が評価できる仕組みが構築されている（図物生産量/総蒸発散量）に及ぼす影響を評価した．その2

結果，イネの蒸発散量は高 CO2 濃度環境で 8.2％減少し，水利用効率は 19％向上（乾物生産量は 9.1％増加）するという結果を得た．
3.4 群落光合成と蒸発散量の関係「水田群落微気象モデル」に光合成モデルを組み入れることで，収量と直接関係のある群落光合成が評価できるようになる．Ikawa et al. (2018) では主に生態学分野
で 利 用 さ れ て い る 群 落 光 合 成 モ デ ル（de Pury and
Farquhar, 1997）を本モデルに組み入れ，実際の水田における群落光合成と熱収支，湛水温ならび地温鉛直分布の日変化が高精度で再現できることを確かめた（図 3～4）．
このモデルを用いて，高い光合成能力を持つインディカの多収品種（タカナリ）と国内で慣行的に栽培されているジャポニカ品種（コシヒカリ）との間の，登熟前期における群落光合成と蒸発散量の違いを評価した結果，
図 2：「モデル結合型作物気象データベース」（MeteoCropDB
Ver.2, https://meteocrop.dc.affrc.go.jp/real/）による，群落微
気象ならびに穂温の日変化の評価例（2018 年 7 月 23 日，熊谷）．
この日，熊谷では 40℃以上の高温となったが，昼前後の湿度が 20％台まで低下し，風も比較的強かったため，穂温の日最高値は 34～35℃程度にとどまったものと評価された．

「タカナリ」は「コシヒカリ」に比べて，群落光合成は 1割ほど大きいが，蒸発散量も 5％ほど多くなることがわ
かった（Ikawa et al., 2018）．さらに FACE 実験で得られた生理パラメータに基づき，大気 CO2 濃度の上昇の影
響を調べたところ，将来の大気 CO2 濃度（現在より 200

134

桑形 恒男，伊川 浩樹，丸山 篤志，小野 圭介，吉本 真由美，石田 祐宣，渡辺 力

図 3：光合成モデル（de Pury and Farquhar, 1997）を組み入れた「水田群落微気象モデル」によって計算された
水田の群落光合成と熱収支の日変化，ならびに観測データとの比較（2011 年 8 月，つくば市の真瀬水田フラック
スモニタリングサイト）．
Pc：群落光合成（観測値は純生態系生産力 NEP）
，lE：潜熱フラックス（蒸発散量），H：顕熱フラックス，Gs：
土壌層への熱フラックス．John Wiley and Sons の許可を得て Ikawa et al. (2018) より転載．

ppm 上昇）で「タカナリ」を栽培すると，蒸発散量は現在の「コシヒカリ」とほぼ同程度であるが，群落光合成は現在に比べて約 1.3 倍増加するという結果が得られ，水利用の効率が大幅に増加する可能性が示された（Ikawa et al., 2018）．

4. おわりに
前節での説明にあるように「水田群落微気象モデル」
は，イネの生育環境や水利用などを把握する上で有用なツールである．著者らは現在，コメ収量・品質の評価が可能なイネ生育モデルとの結合ならび，イネの病害発生予察を目的とした結露や降雨による葉面の濡れ時間の予測（Kuwagata et al., 2000）に加え，水田以外の畑地への拡張（「耕地群落微気象モデル」への発展）や，耕地やその周辺の気象環境が評価可能な大気循環モデルとの結合
図 4：光合成モデルを組み入れた「水田群落微気象モデル」によって計算された水田の湛水温 Tw ならび地温 Ts の鉛直分
布（上から順に，土壌面からの深さ 1，2.5，5，40 cm）の日
変化，ならびに観測データとの比較（2011 年 8 月，つくば市の真瀬サイト）．

なども予定していて，今後とも農学ならびにその関連分
野における利用拡大が期待される．

水田群落微気象モデル

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桑形 恒男，伊川 浩樹，丸山 篤志，小野 圭介，吉本 真由美，石田 祐宣，渡辺 力

136structure and density upon the mixing length within andabove vegetation. J. Meteor. Soc. Japan, 68 (2), 227-235.

Appendix􀁥􀁸􀁰 􎜀

きの 2 方向の日射成分（それぞれ S↓ と S↑）のみで表現
する．両成分に対する群落内の日射伝達は，以下の連立微分方程式で表される．
􂈒

􂆓

􎩦

(A1)

􂆑

􎜐􀀫

􎨱

􎨱

􀀽

2 成分モデルでは，群落内の日射を鉛直下向きと上向􀀽 􎜀􀀱􂈒 􎩦􎜐􀀽􂆓

􂆑

群落内日射量の 2 成分モデル

􂆓の下で解くと，次式が得られる．

􎩦􀀨􀀱􂈒 􀀩􀁥􀁸􀁰 􎜀􀀽􂈒 􎜀􀀱􂈒 􎩦􎜐

􂈒

􂆑

􎩦

􂆓

􎩦

􎨱􎨯􎨲

(A8)
􀀯

(A9)

􀀽􀀨􀀱􂈒 􎩦 􎩧􂈒 􀀩

􀀯

(A10)

􂆑

􀀨􀀰􀀩􀀽 􎩧

(A3)

􀀩􀀽
􂆓

􀀨􀀰􀀩

(A4)

Sd は群落上端に入射する日射量（全天日射量），rg は群
落下の地表面のアルベドである．
連立微分方程式（A1）～（A2）を境界条件（A3）
～
（A4）

(A11)

􀀽 􎜀􀀱􂈒 􎩦􎜐􀀽􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎩧􀀫 􎜐􀁥􀁸􀁰􎜀

􎜐􂈒􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎩧􂈒 􎜐􀁥􀁸􀁰􎜀􂈒

変数 L は群落下端から積算した単位土地面積当たりの

􀀨

(A6)

(A7)

がランダムに分布した条件で F＝0.5）である．ここで􂆓􎜐􀀽􀀨􀀱􂈒 􎩦 􎩧􀀫 􀀩

日射透過率，F は葉の傾きを表すファクター（葉の傾き

れぞれ次式で表される．

􀁥􀁸􀁰 􎜀􂈒

􎨱

rf は個葉のアルベド（日射に対する反射率）， f は個葉の葉面積指数）と群落下端 L＝0 における境界条件は，そ􎩦􀀽 􎩦􀀯􎜀􀀱􂈒 􎩦􎜐􀀽􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎨲􎜐(A2)

葉面積（m2 m－2）で，群落上端 L＝LAI（ここで LAI は

􎨲

􎜐􀀫

(A5)

􎜐

式中のパラメータ（r f, , A1, A2, A, F ）は次式で表される．

􎨲􂆑􀁥􀁸􀁰 􎜀􂈒

􎨲

(A12)

􎜐

式（A5）と（A6）より，群落層全体で定義される日射に対する透過率 と反射率 r（アルベド）は，最終的に以下のようになる．
􀀽

􂆑
􂆓

􎜀
􎜀

􀀽􀀨􀀱􂈒 􎩧􀀩

􎩧􎜐􀀽􎜠􀀱􂈒 ( 􀀯 )􎜰􀀯 􎩦
􎜐
􂆓

(A13)

􀀨􀀰􀀩􀀽􎜀􀀱􂈒 􎩧􎜐 􎜀􀀲 􀀯 􎜐 􎩤􀀽

􎩤

(A14)

式（A13）中のパラメータ B は次式で表される．
􀀽􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎩧􀀫 􎜐􀁥􀁸􀁰􎜀
􀀫􎜀􀀱􂈒 􎩦 􎩧􂈒 􎜐􀁥􀁸􀁰􎜀􂈒

􎜐
􎜐

(A15)

低温科学 77 （2019） 137-144
doi: 10.14943/lowtemsci. 77. 137

高度な農地水管理のための水田水温シミュレーション
丸山 篤志1），石田 祐宣2），桑形 恒男1），渡辺 力3）
2018 年 12 月 27 日受付，2019 年 1 月 17 日受理

陸面大気相互作用によって形成される農耕地の熱環境は，作物の生育や収量を左右するなど農業上の重要な役割を果たしている．群落微気象モデルの農業における利用例として，イネの生育に影響を及ぼす水田水温のシミュレーションについて解説した．水田水温を推定する既存モデルをレビューするとともに，田面と群落の熱収支に基づいたモデルを紹介し，田面における熱交換係数の特性を論じた．これをもとに，水田の水深や灌漑時刻など水管理方法によって水田水温がどのように変化するのかシミュレーションを行った．その結果から，水管理方法が水田群落の熱環境に強く影響を及ぼしている可能性を示した．

Simulation of paddy water temperature for advanced water management
on agricultural lands
Atsushi Maruyama1, Sachinobu Ishida2, Tsuneo Kuwagata1 and Tsutomu Watanabe3
The thermal environment of the agricultural land formed by the interaction between the land surface and theatmosphere plays an important role in agriculture to affect growth and yield of crops. As an application example ofmicro-meteorological model in agriculture, a water temperature simulation of rice paddies was described. In addition
to reviewing existing models estimating paddy water temperature, a model based on the energy budgets of the groundand the plant canopy was explained in detail, and the characteristics of the heat exchange coefficient on the paddy
ground surface was also discussed. Based on these knowledge, it was simulated how the paddy water temperature ischanged by water management such as water depth and irrigation time in paddy fields. It was suggested from theresult that the water management strongly affects the thermal environment in paddy fields.
キーワード：作物生育，自然対流，粗度長，熱輸送，深水管理
Crop growth, Natural convection, Roughness length, Heat exchange, Deep-flooding management

1．はじめに響を及ぼす．一方で，農耕地では栽培する作物・作期の選択，あるいは土壌の耕起や水管理などによって陸面の陸面と大気との相互作用によって形成される農耕地の状態を人為的に変化させることができる．そのため，農地温や群落温度などの熱環境は，作物の生育や収量に影業においては，古くから陸面と大気との熱交換（あるい

連絡先
丸山 篤志
農業・食品産業技術総合研究機構 農業環境変動研究セン
ター〒305-8604 茨城県つくば市観音台 3-1-3
Tel. 029-838-8148
e-mail：maruyama@affrc.go.jp⚑) 農業・食品産業技術総合研究機構 農業環境変動研究センター

Institute for Agro-Environmental Sciences, National
Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba,Japan⚒) 弘前大学 大学院理工学研究科
Graduate School of Science and Technology, Hirosaki
University, Hirosaki, Japan⚓) 北海道大学 低温科学研究所
Institute of Low Temperature Science, Hokkaido
University, Sapporo, Japan

138

丸山 篤志，石田 祐宣，桑形 恒男，渡辺 力

は運動量・物質交換）を効果的に利用することで作物の層の熱収支式を解いた上で水温を計算するモデル（井上,

生産が行なわれてきた．例えば，農耕地における“畝”は1985; Kim et al., 2001; Saptomo et al., 2004）である．1）

その典型的なものの一つであろう．畝は，平坦な耕地ののモデルの利点は，構造が簡単なために計算や解釈が容比較的高い場所に作物体を規則的に配置させることで，易なことであり，水田水温の広域分布や気候との基本的

作物の日射環境や風通しをよくすると同時に，地温や土な関係を評価するのに適している．一方で，群落を通じ壌水分を適切に保つ役割を果たしている．あるいは，農た水温への間接的な影響，例えば気孔の環境応答や群落

耕地の“灌漑”も熱環境や水環境を大きく変化させる重要温度の影響は評価することができない．2）のモデルのなものである．灌漑によって土壌水分は増加し，土壌熱

利点は，上記の群落を通じた影響を評価できることであ

容量および日中の潜熱の増加によって一般に地表面温度

り，水温と同時に群落温度や水面の蒸発量，群落の蒸散の振幅は減少する．さらに，水田では水深も人為的に変量を個別に計算できる．そのため，群落微気象と作物と化させることができるため，その管理方法によっても水の基本的な関係を評価するのに適している．3）のモデ

田水温などの熱環境が変化する．

ルの利点は，群落温度の鉛直分布や群落内の乱流輸送を

水田水温は，イネの発育，伸長，展葉，受精など様々含めた総合的な微気象環境を評価できることである．そな生育過程に影響を及ぼす（Shimono et al., 2004; Roel etのため，作物の器官ごとの熱環境の評価や，葉群分布に

al., 2005; Murai-Hatano et al., 2008; Julia and Dingkuhn,

よる微気象の変化の評価などにも広く利用することがで

2013, Fukui et al., 2017）．特に，穂ばらみ期の低温によきる．一方で，モデルの構造が複雑なため，その計算にる受精障害の発生は収量に直接的な影響を及ぼす．夏季

は群落の特性に応じた数多くの熱力学的・生理的なパラの低温日の水田水温は一般的に気温よりも高い傾向があ

メータを必要とする．

り（Kuwagata et al., 2008），さらに水深が深いほど水田

ここでは，2）のモデルに分類される Maruyama and水温の日平均値が高いことが経験的に知られている（佐Kuwagata（2010）をもとに，水田の水深と流入・流出を

藤, 1960; Uchijima, 1976; Stuerz et al., 2014）．そのため，

考慮することで，水管理の影響も評価できるようにした

低温期間中に深水管理によって稲体を保温することで，水田水温のシミュレーションモデル（Maruyama et al.,

低温障害を回避する技術が発達してきた（Satake et al.,2017）を紹介する．モデルの理論的な背景は本巻の桑形

1988）．このような気象条件や水管理方法による水田のほかの解説「水田群落微気象モデルの概要と農学分野へ

熱環境の変化を把握することは，陸面における熱交換やの応用」で詳しく述べているが，図 1 に示す田面と群落

熱収支が農業でどのような役割を果たしているのか理解

における熱収支を以下の式で表す．

する上で重要であろう．ここでは，農業における群落微
気象モデルの利用例として，水田水温のシミュレーショ

􎩧

􀀽

􎩧

􀀫

􎩧

􀀫

ンを紹介する．すなわち，水田水温を推定する群落微気

􎩣

􀀽

􎩣

􀀫

􎩣

􀀫

􎩷

􎩓

(1)

象モデル，田面（群落下の地表面：水面または土壌面）

ここで，Rn は正味放射量，H は顕熱フラックス，lE はにおける熱交換係数の特性，さらに水管理方法による水潜熱フラックスで，添え字の g と c はそれぞれ，田面－

温変化のシミュレーションについて解説する．

2．水田水温を推定する群落微気象モデル
気象条件から水田水温を推定するため，これまでに多くの研究が行なわれており，各種のモデルが提案されている．ほとんどのモデルは地表面の熱収支理論に基づいており，大きく 3 種類に分類される．すなわち，1）田面の熱収支式に基づいて水温を計算するモデル（Uchijima,
1963; 高見ほか, 1989; 丸山ほか, 1998; Cofalinieri et al.,2005; Ohta and Kimura, 2007; Kuwagata et al., 2008），2）
田面と群落の熱収支式に基づいて水温を計算するモデル（Maruyama and Kuwagata, 2010; Smesrud et al., 2014;
Nishida et al., 2018），3）さらに群落を多層に分割して各

図 1：水田における田面および群落の熱収支の模式図．
Ta は気温，Tw は水温，Tg は田面温度，TS は土壌面温度，Rnは正味放射量，H は顕熱フラックス，lE は潜熱フラックス，
Gw は水体の貯熱量変化，GS は地中熱フラックスで，添え字の g と c はそれぞれ田面－大気間と群落－大気間のエネル
ギー交換を表す．Maruyama et al.（2017）の図をもとに作成．

水田水温シミュレーション

139

大気間と群落－大気間のエネルギー交換を表す．田面下

Tc，Rng，Rnc，Hg，Hc，lEg，lEc，Gw，Gs）を数値的にへの熱フラックスは，水体の貯熱量変化 Gw および地中求めることができる．このうち，放射パラメータは，作

熱フラックス GS の 2 つの項に分けている．なお，単位物の葉面積指数および葉の傾き具合によって変化するはここでは省略する．田面と群落における正味放射量はが，
イネの生育期間を通じた熱収支の計算ができるよう，

以下の放射収支式で表す．

それらの要因と作物生育との関係がモデル化されている

􀀽􎜀􀀱􂈒 􎩧􎜐 􎩓 􎩓􀀫 􎩌 􎩌􀀫􎜀􀀱􂈒 􎩌􎜐

􎩧

􎩣

􂈒

􎨴

􎩧

（Maruyama et al., 2007）．同様に，バルク輸送係数も群􎨴􀀽􎜀􀀱􂈒 􎜐 􎩓􂈒􎜀􀀱􂈒 􎩧􎜐 􎩓 􎩓􀀫􎜀􀀱􂈒 􎩌􎜐 􎜀 􎩌􀀫􎩣􎩧􎜐􂈒􀀲􎜀􀀱􂈒 􎩌􎜐

􎨴

􎩣

􎨴

(2)

落の高さや葉面積指数，平均的な気孔コンダクタンスによって変化するが，それらの要因と作物生育との関係がここで，rg は田面のアルベド，RS と RL は群落上の下向モデル化されている（Maruyama and Kuwagata, 2008）．

きの短波放射と長波放射， S とバルク輸送係数はさらに田面の凸凹の鉛直スケールにもは短波放射と長波放L射に対する群落の透過率， はステファン・ボルツマン

依存し，その特性を次節で紹介する．

定数，Tg は田面温度，Tc は群落温度である（ S は本巻の桑形ほかの解説における透過率 と定義が異なるので注意）．なお，田面と群落は長波放射に対して黒体（射出率＝ 1）と仮定している．田面－大気間と群落－大気間における熱交換は以下のバルク輸送式で表す．
􀀽 􎩐

􎩈􎩧

􎜀

􎩧

􀀽

􎩅􎩧

􎜀 􎩳􎩡􎩴􎜀

􀀽 􎩐

􎩈􎩣

􎜀

􀀽

􎩅􎩣

􎜀 􎩳􎩡􎩴􎜀􎩧􎩣􎩣

によって土壌面が水没（あるいは露出）することで変化すると考えられる．そこで，Maruyama et al. (2013) は，

􎩡

􎜐􂈒 􎩡􎜐

􎩧

􎜐

􂈒

􎩣

田面－大気間の熱交換に影響を及ぼす田面の凸凹の鉛直スケール（粗度長）は，図 2 に示すように水田の水深

􎜐

􂈒

􎩧

3. 田面における熱交換係数の特性(3)

􎩡

田面の幾何学的な粗度長と水深との関係を以下の簡単な一次関数で表した．

􎜐􂈒 􎩡􎜐

􎩣

ここで，cP は大気の定圧比熱， は大気の密度，l は水の気化熱，Ta は気温，qa は大気の比湿，U は風速，qsat（Tg）
および qsat（Tc）は Tg および Tc に対する飽和比湿，CHおよび CE は顕熱および潜熱に対するバルク輸送係数である．最後に，水体の貯熱量変化および地中熱フラック
スは，それぞれ水深の関数および強制復元法（Watanabe,1994）に基づいた土壌面温度の関数として以下の式で表す．
􎩷􀀽 􎩷 􎩷 􎩷

􎩷

􀀽

􎩓

􎨱
􎨲

􎜁 􀀲 􎜑􎜡􎩓 􎩓 􎩓􀀫 􎩷 􎩷 􎩩􎩮􎜀

􀀱

􎩓

􀀫􎜀

􎜐􂈒 􎩷 􎩷 􎩯􎩵􎩴􎜀 􎩷􂈒 􎩯􎩵􎩴􎜐

􂈒

􎩷

􂈒

􎩓

􎩩􎩮

􎜐

􎩓􎨰

􎜱

(4)

ここで，cw は水の比熱， w は水の密度，Dw は水深，Twは水温，Qin は流入量，Qout は流出量，Tin は流入する水の温度，Tout は流出する水の温度，TS0 は土壌面温度，
TS0 は土壌面温度の日平均値， は日周変化の角周波数，cS は土壌の比熱， S は土壌の密度， S は土壌の熱伝導率である．
ここで，水面と土壌面は水体の層に接していることか
ら Tg＝Tw＝TSとおくと，式（1）-（4）の 10 個の方程式に，気象条件（RS，RL，Ta，qa，U），水管理条件（Dw，Qin，Qout，Tin，Tout），放射パラメータ（rg，r，mS，mL）
およびバルク輸送係数（CHg，CEg，CHc，CEc）を与えることで，同方程式中の水温を含めた 10 個の未知数（Tw，

図 2：田面における粗度長変化の模式図．
Dw は水深，Dwf は土壌面が水没するときの水深で，Dw＞Dwfのときの田面は全て水面となり，0＜Dw＜Dwf のときの田面は水面と土壌面の両方を含む．

丸山 篤志，石田 祐宣，桑形 恒男，渡辺 力

140

図 3：水田における土壌面の幾何学的な粗度長（h0s）の計測の様子．
（a）基準高度に水平に設置した直尺（b）ノギスによる基準高度から土壌面までの鉛直距離の計測．

􀀽

􎨰

􎝅􎜁
􎨰􎩳

􀀰􀀬

􀀱􂈒

􎩷
􎩷􎩦

􎜑

􀀬􎜀

􎜀

􀀼

􎩷

􂉥

􎩷

􎜐

􎩷􎩦

􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􎜑 􀀽􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􀀫 􎜑􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􎜑 􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􎜑 􀀽􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􀀫 􎜑 􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􀀫 􀀫 􎜑 (6)􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􎜑 􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􎜑 􀀽􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􀀫 􎜑 􎜁 􀀱 􀁬􀁮 􀀫 􀀫 􎜑
􎩡

(5)

􎜐

􎩷􎩦

ここで，h0 は田面の幾何学的な粗度長，h0s は排水時における土壌面の幾何学的な粗度長，Dw は水深，Dwf は土

􎸒􎨲

􎩡

􎨰􎩳
􎩡

􎨰

􎸒􎨱

􎨰􎩳
􎩡

􎨰􎩳

􎸒􎨲

􎩡

􎸒􎨱

􎩔􎩳

􎸒􎨱

􎩡

􎩡

􎸒􎨱

􎨰

􎸒􎨱

􎩱􎩳

􎩡

􎨰

􎩡

􎨰

􎸒􎨱

􎩡

􎨰

􎸒􎨱

􎩈

􎸒􎨱

􎸒􎨱

􎩅

􎸒􎨱

壌面が完全に水没するときの水深である．湛水時におけ

ここで，z0s，zTs，zqs はそれぞれ，運動量，熱，水蒸気にる水面の幾何学的粗度長は土壌面と比べて十分に小さい

対する空気力学的な粗度長である．これらの粗度長をもことから，ここでは無視している．

とに，大気安定度の影響を適切に考慮することで，田面幾何学的な粗度長の定義は，Kondo and Yamazawa－大気間のバルク輸送係数を計算することができる(1986) に従って h0＝2 （ は標高の標準偏差）とし，図 3（Watanabe, 1994）．ただし，水蒸気については表面でのに示すように実際の水田でノギスを用いて基準高度から飽和を仮定しており，水面や飽和した土壌表面など湿っの偏差を 0.125 m 間隔で計測した．その結果，土壌面のた表面を対象とする．また，k はカルマン定数，za は参

幾何学的な粗度長は測線の方向によって異なり，畝に対照高度である．R，BH－1，BE－1 はそれぞれ，粗度関数，

して平行な方向で 21.9 mm，直交する方向で 28.6 mm

底層スタントン数，底層ダルトン数と呼ばれる表面のごであった．この結果から水田における土壌面の幾何学的く近傍における運動量，熱，水蒸気輸送の特徴を表す無な粗度長の代表値を h0s＝25 mm とし，さらに水深がそ次元数で，粗度長に加えて空気の動粘性係数や分子拡散の 2 倍（＝4 ）になったとき土壌面がほぼ水没すると考係数から計算される（詳しくは Maruyama et al., 2017）．

えて Dwf＝50 mm とした．これらの値は水田の土壌特性

なお，この式を用いて先ほどの土壌面の幾何学的な粗度や地域によっても異なると考えられるが，イネの移植栽

長（h0s＝25 mm）を空気力学的な粗度長に換算すると，培では一般的に機械による代かきが行なわれるため，移z0s＝5 mm，zTs＝zqs＝0.15 mm に相当する．

植直後の水田では同程度の値になるものと思われる．

一方で，群落内では一般的に風速が小さいため，田面次に，幾何学的な粗度長と空気力学的な粗度長の理論－大気間の熱交換は強制対流だけでなく自然対流にも支的な関係を Kondo and Yamazawa（1986）に従って以下配される．ところが，バルク輸送係数の計算における大のように表す．

気安定度の補正ではその影響を十分には表現することができない．そこで，自然対流条件下におけるバルク輸送
係数を Kondo and Ishida（1997）に従って以下の式で表す（詳しくは本巻の石田の解説「農耕地における地表面
交換係数」を参照）．

水田水温シミュレーション

141

よる幾何学的な粗度長の変化が水温にどのように関わっているのかを示す解析例である．この図には，札幌における深水管理（水深 10 cm）と浅水管理（水深 0 cm）の
水田の水温差（ T：日平均値）について，実際の観測値とモデルによる計算値が示されている． T は水温と気温との差に依存する傾向があるため，図の横軸に深水管理の水温と気温との差をとってある．また，モデルによる計算値として，式（5）を用いて h0 を変化させた場合（粗度長変化の効果あり）と変化させない場合（粗度長変化の効果なし）の 2 つを示した． T は最大で 2℃程度に達したが，モデルで粗度長変化の効果を考慮しない場
合はこの温度差をほとんど再現できないのに対し，考慮した場合には観測結果に近い値が得られており，粗度長の変化が水温にかなりの影響を与えていることがわかる．すなわち，水深が浅い場合には土壌面が露出することで田面の粗度長が大きくなり，大気との熱交換が活発になることで水温が低くなる．反対に，水深が深い場合
図 4：深水管理と浅水管理の水田水温の差（ T）に対するモデルの再現性．
T の実測値およびモデル計算値（縦軸）を深水管理の水田
水温と気温の差（横軸）に対してプロットしてある．2011 年
7 月 6 日～27 日の北海道農業研究センター（札幌市豊平区）の水田におけるイネの生育初期の観測値および解析結果（Maruyama et al., 2017）をもとに作成．

􀀽 􎩦􎜀

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􎩡􎜐

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り，大気との熱交換が抑制されることで水温が高くなる（図 2 を参照）．

4. 水管理方法による水温変化のシミュレーション
これまでに解説した群落微気象モデルと田面の熱交換􎨱􎩈􎩧

には土壌面が水没することで田面の粗度長が小さくな(7)係数のモデルを用いることで，様々な気象条件や水管理方法による水田水温の変化をシミュレーションできる．

ここで，cf は自然対流に対する熱交換係数であり，この

図 5 には，イネの低温障害が発生するような気象条件を値も土壌面の幾何学的な粗度長によって変化すると考え想定し，札幌の 6 月の低温日を対象に，水深の変化が水られることから，以下の一次関数で表す．

田水温にどのような影響を与えるのかシミュレーション􀀽 􎩦􎩷􀀫􎜀 􎩦􎩳􂈒 􎩦􎩷􎜐

􎩦

􎨰
􎨰􎩳

(8)

した結果を示す．
日平均水温は水深の増加とともに上昇する傾向がみら

ここで，cfw と cfs は水田における水面と土壌面の自然対

れ，その上昇幅は最大で 2.5℃に達している．特に，田流に対する熱交換係数である．これらの値を水田の移植

面の粗度長が変化する水深 5 cm 以下の範囲での上昇が後における熱収支観測から求めた結果，cfw ＝0.0024，

顕著であり，水田水温が田面の粗度長に強く依存していcfs＝0.0036 が得られた．このうち水面に対する値は，過ることがわかる．このことから，水田において低温障害

去に湖や海面で得られている値よりもやや大きいが，この対策として実施される深水管理（Satake et al., 1988）

れは水面上に存在する群落が熱交換面の温度むらを生じは，稲体の一部を（気温よりも水温が高いため）水面下

させる粗度物体として作用することで，通常の開かれたで保温すると同時に，水温自体も上昇させる効果のある

水面よりも熱交換係数が大きくなったものと推察されことがわかる．日最高水温は，水深 5 cm 以下の範囲でる．

は日平均水温と同様に水深の増加とともに上昇する傾向

このようにして，水深による幾何学的な粗度長の変化がみられるが，水深 5 cm 以上の範囲では逆に低下するが式（5）で計算され，強制対流および自然対流の条件下傾向がみられる．これは，水体の体積熱容量が土壌よりでの熱交換速度が式（6）および式（7）-（8）で計算さも大きいため，水体が増加すると熱収支の結果として表れる．実際の計算では，両者で計算される値のどちらか

面温度の日変化が小さくなるためである．一方で，日最大きいほうを熱交換速度として用いる．図 4 は，水深に低水温は水深の増加とともに単調に上昇し，水体の熱容丸山 篤志，石田 祐宣，桑形 恒男，渡辺 力

142

図 5：異なる水深に対する水温変化のシミュレーション．
（計算条件：日平均気温 10℃，気温日較差 10.8℃，水蒸気圧 8.5 hPa，日射量 350 W m－2，風速 2 m s－1，葉面積指数0.25 m2 m－2）．

図 6：異なる灌漑時刻に対する水温変化のシミュレーション．
（計算条件：日平均気温 10℃，気温日較差 10.8℃，水蒸気圧 8.5 hPa，日射量 350 W m－2，風速 2 m s－1，葉面積指数0.25 m2 m－2）．

量の増加の影響を受けて，水深 5 cm 以上の範囲でも上相当の灌漑を定時刻に行い，流入した水は水田全体に速昇が続いている．

やかに広がるものと仮定している．また，流入水の温度

一般に，作物の生育は温度の日平均値だけでなく日最高値や日最低値にも左右される（Lobell, 2007）．そのたは，水源からの距離が十分に離れた用水路を想定し，前日の水田水温の日平均値に等しいと仮定している．

め，水深の変化は，日平均水温と同時に日最高水温や日日平均水温に着目すると，水深が浅い場合は灌漑時刻

最低水温の変化も通じて複雑な形でイネの生育に影響をによって温度が変化し，3～9 時に灌漑を行ったときの温与えていると考えられる．また，低温（あるいは高温）度が高く，反対に 18 時頃に灌漑を行ったときの温度がによるイネの受精障害の発生では，1～2℃の温度変化に低いことがわかる．これは主に，午前中に灌漑を行なう

よって稔実率が最大で 30％以上も異なることが知られことで熱交換の活発な日中の水深が比較的深くなり，そている（Shimono et al, 2005; Maruyama et al., 2013）．それによって粗度長が小さいことが水温を高める方向に作のため，受精障害の発生するような気象条件下では，水用するためである（前節を参照）．一方で，水深が深い場

深など水管理方法の違いが，水温の変化を通じてイネの合には温度変化があまり明瞭でない．すなわち，日平均収量にも影響を与えている可能性がある．

水温は水深が浅い場合ほど灌漑時刻による違いが現れや次に，水管理で毎日の水深を一定に保った場合に，灌すいといえる．次に，日最高水温に着目すると，全ての漑時刻によって水田水温がどのように異なるのかシミュ

水深において，灌漑時刻によって温度が大きく変化してレーションした結果を図 6 に示す．ここでは，先のシおり，特に 12～14 時に灌漑を行ったときの温度が低い．

ミュレーションと同様に札幌の 6 月の低温日を対象に，これは，本来の日最高水温が出現する時刻に比較的低い

それぞれ異なる時刻（1～24 時）に灌漑を実施した場合

温度の用水が流入することで，日最高水温が低く抑えらの水田水温を計算している．減水深は 20 mm day－1 とれるためである．日最低水温も，同様に全ての水深にお仮定し，前日からの減水分を補給するために水深 20 mm

いて灌漑時刻による温度変化が大きく，温度が最も高く

水田水温シミュレーション

143

なる灌漑時刻は 1～4 時の間であった（なお，水深が深い

national cereal yields. Agric. For. Meteorol., 145, 229-238.

ほどその時刻が遅い傾向がみられる）．反対に，水温が丸山篤志，大場和彦，黒瀬義孝（1998）平衡水温モデルによ最も低くなる灌漑時刻は 5～6 時であり，わずかな灌漑
時刻の違いが水田の熱環境に大きな影響を及ぼすことがわかる．

る異常気象年の水田水温の推定．農業気象，54，247-254．
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以上のように，水深および灌漑時刻によって水田水温

Maruyama, A. and T. Kuwagata (2008) Diurnal and seasonalは変化するため，水管理を適切に行うことで，水田水温

variation in bulk stomatal conductance of the rice canopy

を少しだけ制御することが可能である．同様のシミュ
レーションは，任意の気象条件に対して実行できるため，
その結果から水田水温を高く（あるいは低く）する最適な時刻に灌漑を行うことで，イネの生育に適切になるよう温度制御する高度な水管理を行うことができる．このようなモデルシミュレーションに基づいた水管理は現
在，水田の圃場水管理システム（若杉ほか，2018）にも応用されており，気象予報値をもとに冷害対策のために
水田水温を高める最適な灌漑時刻を計算し，圃場の給水装置を自動で遠隔操作する仕組みが構築されている．このように，陸面における熱交換や熱収支の基礎知識を，
気象データやシミュレーションに基づいて農耕地で効果的に活用する新たな利用方法が広まっている．

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■紀要「低温科学」の変遷
・低温科學，第 1 輯（1944 年）−第 10 輯（1953 年）
・低温科學．生物篇，第 11 輯（1954 年）−第 35 輯（1978 年）
・低温科学．物理篇，第 11 輯（1953 年）−第 53 輯（1995 年）
・低温科学．物理篇．資料集，第 27 輯（1970 年）−第 63 輯（2005 年）（このうち，第 1 輯（1944 年 12 月）〜第 3 輯（1950 年 12 月）は岩波書店発行，第 4 輯（1948 年 10月）は北方出版社発行，第 5 輯（1950 年 12 月）以降は低温科学研究所発行）
・低温科学．第 64 巻（2005 年）〜※第 68 巻（2009 年）Supplement Issue（英文増刊号発行）■著作権・本紀要に掲載された論文の著作権は，北海道大学低温科学研究所に属する．
・ただし，原著者が出典を明示して再利用することは妨げない．
・また，掲載論文の一部または全部を電子的に蓄積し，北海道大学低温科学研究所が行う情報提供
サービスにより公開することがある．

2019 年 3 月 20 日
発

行

者

北海道大学
〒060-0819

低温科学研究所

札幌市北区北 19 条西 8 丁目

URL：http://www.lowtem.hokudai.ac.jp
編

集

者

印刷・製本

渡辺

力

㈱アイワード© 2019 Institute of Low Temperature Science, Hokkaido University

北海道大学

低温科学研究所

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