H28.2.2 神戸大学集中講義、V

V： 1月26日、1140-1310
季節予報の利活用促進の取り組み～サンダルとゴキブリと季節予報～

気象研究所 前田修平
＊講義資料には、気象庁が実施している季節予報担当者向けの研修資料（季節予報研修テキスト、Web技術指導、東京気候センター（TCC)研修資料）から多くを引用しました。
1

気象庁の任務
気象業務法第一条
この法律は、気象業務に関する基本的制度を定めることによって、気象業務の健全な発達を図り、もつて災害の予防、交通の安全の確保、産業の興隆等公共の福祉の増進に寄与するとともに、気象業務に関する国際的協力を行うことを目的とする。

災害の予防• 警報、特別警報• 台風情報• 竜巻注意情報

交通の安全確保

産業の興隆• 空港の気象観測と予報• 週間天気予報• 異常天候早期警戒情報• 季節予報• 海上悪天予想図と波浪予想図の提供

2

概要
V.１ 季節予報とその利活用の実態
V.2 季節予報の利活用促進の取り組み
V.3 気象庁HP「気候リスク管理」の紹介
V.4 おわりに3V.１ 季節予報とその利活用の実態

4数日以上の時間スケールの変動
東京の日平均気温（2013年）
35 ℃

平年値
2013年

30

７日移動平均○冬は寒くて、夏は暑い（季節変化）○気温は日々変動する○平年に比べて、気温が高い時期、低い時期がある

25
2015（平年から隔たった「天候」）
105

12月1日

11月1日

10月1日

9月1日

8月1日

7月1日

6月1日

5月1日

4月1日

3月1日

2月1日

1月1日

05平年から隔たった天候の影響例（平成２２年夏の猛暑）【食料分野】

野菜・果樹の品質低下等

畜産への影響水産への影響

コメの品質低下（平成22年10月18日 朝日新聞）

養殖業への被害（平成22年9月3日 日本農業新聞）【自然生態系分野】
樹木枯れ（平成22年8月28日
日本経済新聞）（平成22年8月30日産経新聞）（平成22年9月14日 日本経済新聞）（平成22年8月30日東京新聞）

【流通・小売分野等】
コンビニ売上増

エアコン売上増

プール・ビールの需要増（平成22年8月26日 東京新聞）（平成22年10月13日 東京新聞）（平成22年8月11日 読売新聞）【健康分野】
熱中症患者増（平成22年8月18日日本農業新聞）

・夏季の猛暑や低温、冬季の低温や高温、春・秋における季節外れの低温や高温など、いわゆる「天候」の偏りの社会への影響は大きい。
・天候を対象に、気象庁は「季節予報」を発表

季節予報の作成
予報支援資料

数値予報モデル

大気の現在の状態（流体力学、熱力学の方程式の群）

陸面の現在の状態＋物理過程アンサンブル

数値予報モデルによる過去事例の予報実験（ハインドキャスト）
初期値・検証データ

予測

精度
評
価資料)

海洋の現在の状態

初期値
アン
サン
ブ
ルダガ
ウインダスンケスー
リ統ン計グ的(予想天気図類検証結果
西日本の気温の３か
月予測例

長期再解析データ
過去の大気・海洋・陸面の状態＊1か月予報では、大気のみを精緻化した数値予報モデルを用いている。

予報官による予報作成と発表
8気象庁の季節予報
種類

発表日時

概 要

異常天候早 原則月・木曜日 ５日後から14日後までの間の７日間平均気温が「かなり高い」または「かな期警戒情報 14時30分り低い」となる天候の可能性 等

１か月予報 毎週木曜日

向こう１か月間の平均気温、降水量、日照時間、降雪量 等

３か月予報 毎月25日頃

３か月平均気温、降水量、降雪量 等

暖候期予報 ２月25日頃

夏（6～8月）の平均気温、降水量 等

寒候期予報 ９月25日頃

冬（12～２月）の平均気温、降水量、降雪量 等

14時30分
14時
14時

14時

9地方季節予報で用いる地域区分

全国を１１の地方に分けて予報。

10確率予報
季節予報では確率を用いた予報表現が基本
気候的出現率（過去30年、1981～2010年を3階級に等分）

低い
３３％

平年並
３３％

高い
３３％

ある予報

低い
２０％

平年並
３０％

高い
５０％

11

３か月予報における確率の評価
３か月予報の「３か月平均気温」と「３か月降水量」の2009年1月～2013年12月の5年分の評価結果で、確率の信頼度を示しています。

12

１か月予報における確率の評価
１か月予報の「１か月平均気温」「１か月降水量」「１か月日照時間」の2009年～2013年の5年分の評価結果で、確率の信頼度を示しています。

13

異常天候早期警戒情報（2009年～）
概ね２週目までに、平年からの隔たりの大きな天候の発生する恐れに関する確率的な予測情報

極端現象の予測

確率予測分布の予測

利用者の「意志決定」に使いやすい情報

14予測例：2013年10月半ばの日本の異常高温
9月26日からの、10月7日～10月13日の7日平均場の予測（2013年）℃

東京の日平均気温（2013年）

実況

予測（アンサンブル平均）

3530

地上気
温

25201510

平年偏差（℃）

平年偏差（℃）

5

上空の西
9月26日からの7日平均気温予測（上 風0空1500m付近、東日本、平年偏差）。
赤線は実況、青・緑・黒線が予測℃

平年偏差（m/s）

平年偏差（m/s）

アジアジェット気流の北上に伴う、帯状の高温をよく予測
9月27日に、10月5日からの1週間を対象に、高温の異常天候早期警戒情報を発表
15

2013年に発表した1か月予報と実況
予報期間の初日

10月
発表

7月
発表

4月
発表

1月
発表

2013/12/27
2013/12/20
2013/12/13
2013/12/6
2013/11/29
2013/11/22
2013/11/15
2013/11/8
2013/11/1
2013/10/25
2013/10/18
2013/10/11
2013/10/4
2013/9/27
2013/9/20
2013/9/13
2013/9/6
2013/8/30
2013/8/23
2013/8/16
2013/8/9
2013/8/22013/7/26
2013/7/19
2013/7/12
2013/7/5
2013/6/28
2013/6/21
2013/6/14
2013/6/7
2013/5/31
2013/5/24
2013/5/17
2013/5/10
2013/5/3
2013/4/26
2013/4/19
2013/4/12
2013/4/5
2013/3/29
2013/3/22
2013/3/15
2013/3/8
2013/3/1
2013/2/22
2013/2/15
2013/2/8
2013/2/1
2013/1/25
2013/1/18
2013/1/11
2013/1/4

予報確率（％）
低い 平年並 高い
50
50
40
50
30
40
30
40
30
30
20
10
10
10
20
20
30
20
20
10
10
20
30
40
10
20
10
20
20
10
20
20
20
30
40
50
40
50
40
30
30
20
30
20
40
40
40
30
30
30
40
50

30
30
40
30
40
30
40
40
30
303040
20
30
30
40
30
40
30
40
40
30
30
30
40
30
40
30
30
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40
40
40
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40
30
40
40
40
30
30
40
30
40
30
30
40
40
30
30

実況
平年偏差（℃）
20
20
20
20
30
30
30
20
40
40
50
50
70
60
50
40
40
40
50
50
50
50
40
30
50
50
50
50
50
60
40
50
40
30
20
20
20
20
20
30
30
50
40
40
30
20
30
40
30
30
30
20

-1
-1
-0.7
-0.6
-0.4
-0.2
-0.2
-0.7
-0.5
-0.4
0.3
0.9
1.8
2.3
2.1
2.2
0.9
0.1
-0.3
00.5
1
0.9
0.6
0.3
1.1
1.9
1.9
2.1
1.71.4
1.9
1.8
1.3
0.5
-0.9
-1.9
-2.1
-2-1.1
-0.3
0.3
0.9
1.1
0.9
-0.3
-0.9
-1-0.800.3-0.5

北陸地方の1か月予報（2013年1月4日～12月27日発表分）
・予報要素：1か月平均気温
実況の色分け高い
平年並
低い
予報の色分け3階級のうち予報された確率が最も大きな階級に実況の階級と同じ色をつけた

傾向は予測できている16

季節予報の利活用状況
平成22年度気象庁調査（気候情報の利活用に関するアンケート）速報②数週間から数ヶ月後の季節の天候に関する情報（季節予報）を対象に調査を実施
調査手法 ： 郵送調査 発送数 1075通 回収数 302通
農業・水産業／エネルギー／製造業／メディア／金融・保険／商社・販売／
運輸・旅行／レジャー等の分野の企業・機関に調査を実施【アンケート結果概要】○88%の企業等が気候の影響を受けている‐ 農業・水産、エネルギー、レジャー関連の割合が高い○62%の企業等が気候の影響を軽減・利用するための対策を講じている○40%の企業等が業務に季節予報を利用している→ ・ただし、参考利用に留まっている企業等が多数○40％の企業等が業務に季節予報は不必要としている→ ・現在の季節予報は気候リスク管理に不十分

・季節予報の利用可能性が十分に知られていない

現在の季節予報は、その潜在的な価値のわりに活用されていない
17

V.2 季節予報の利活用促進の取り組み○数値予報モデルの改良などの予測技術の改善による予測精度の向上○利用者の意思決定に使いやすい季節予報などの提供（利便性の向上）○利用者（潜在的利用者）と連携した、季節予報活用の成功事例の創出と、その事例を利用した普及18

気候サービスのための世界的枠組み(GFCS:Global Framework for Climate Services)
気候サービスのための世界的枠組みの構築＊2009年に開催された第３回世界気候会議（WCC-3）で構築が決定された（GFCS: Global Framework for Climate Services)
WCC-3のテーマ
政策決定のための気候予測（季節予報から十年規模の予測）

気候サービスの提供者と水資源管理や農業等の分野における利用者間の連携強化を通じて、利用者が意思決定に活用しやすい気候情報の提供を実現するための枠組。
・
政府

1979：FWCC ・・・・WCP（WCRPなど）の策定、IPCCの設置（1988）
1990 :SWCC ・・・・UNFCCCの採択(1992)、GCOSの設立(1992)

水利農業エネルギー

運輸

分野別利用者

健康

利用者
ユーザー
①
インターフェース
プログラム
プラットフォーム
②

生態系

観光

民間部門

のう

気候サービス情報システム①ユーザーインターフェース
プラットフォーム（UIP)
利用者との連携強化②気候サービス情報システム（CSIS)
世界⇒地域⇒各国気象局等⇒利用者③観測と監視③
観測と監視④
研究とモデリング

全球気候観測システム(GCOS)等強化④研究とモデリング
世界気候研究計画(WCRP)等強化

全てのコンポーネントで能力開発も行う
7

19

利用者と連携した成功事例の創出
気候の影響を受けやすい分野の専門家と連携して、季節予報を使った「気候リスク管理」の成功事例を作る。
宮城県水産研究センターとの協力による、わかめ養殖向け水温予測
農業研究機関との共同研究、水稲の冷害・高温障害対策など

消防庁などとの協力による、熱中症対策を呼びかける情報の改善

電事連の要請を受け、2週目の電力需給予測のための気温予測＜参考＞東京電力HPより•「日本アパレル・ファッション産業協会」の協力のもと、 H24年度は会員各社（5社）に提供いただいた数年分の販売データと気象庁の気象観測データを用いて、アパレル業界に与える気候の影響について、気象庁とアパレル側とで共同して「対話」しつつ分析•

H25年度は7社の協力を得て「気候リスクへの対応」も20

「気候リスク管理」の三つの過程• 気候リスクに対応して、気候の影響を軽減あるいは利用することを「気候リスク管理」と呼ぶ。
• 「気候リスク管理」の三つの過程（認識、評価、対応）
気候リスクを気候リスクを評価する

認識する

気候リスクへ対応する

気候リスクの軽減

搬
送者
数

2週間先の28℃以上の確率：66%

28℃
28℃

熱中症に注意！

気温

猛暑等による熱中症患者の増加

熱中症患者が増える
気温の値を把握熱中症発生の可能性が高まった場合にお知らせ

水やテントの増設等対応

21

農業分野

県の農業行政機関などの専門家により、気候の影響評価が既に行われ、影響を軽減する対策もあるケースが多い

例：米の栽培における気候リスク管理

気候リスク管理（（独）農研機構東北農業研究センター提供）

専門家と協力して、季節予報を用いることで「対策」を改善できないか22

農業分野：農研機構との共同研究（Ｈ23-27年度）
気候予測情報を活用した農業技術情報の高度化に関する研究
中央農研：メッシュ農業気象データ作成と主要作物の生育予測
東北農研：２週目気温予測メッシュ作成・提供とアマテラスの構築
北海道農研：野良イモ防除のための土壌凍結深予測
近畿中国四国農研：小麦赤かび病防除と小麦開花日予測
九州沖縄農研：水稲の高温障害予測（成果）
メッシュ農業気象データ★過去だけでなく、気象予報データの活用。利用
講習会実施。
作物モデル：水稲出穂期予測等（課題）
１か月予測ガイダンス
取り込み方法検討・検証。

２週目予測情報提供★精度に関する情報の作成やアンケートの実施
利用講習会実施。
いもち病発生予測

アマテラス構築に関する諸課題検討

土壌凍結深予測

小麦赤かび病予測

水稲高温障害予測★気温局地性による予測誤差評価、NHMを用いた検討。

★2週目までの予測情報利用で開花日予測が改善。システムWeb公開。

★１か月予測を利用したシミュレーションにより予測利用の有効性示す。

２週目気温ガイダンスを効果的に取り入れるための検討。

予測精度の向上。追加防除のためのガイダンス利用検討。

予測が外れた場合の影響評価。現地試験による検証。

23

農業分野：山形県農業総合研究センターの取り組み「気象確率予測資料を用いた水稲刈取適期の予測」（横山 克至、東北の農業気象 58巻 Mar. 2014） http://kishosib.ac.affrc.go.jp/kaishi58-read.pdf

山形農研の取組概要
・気象庁から過去の気温予測データを提供
・山形農研が独自に調査し、有効性を実証
・農業技術情報への利用を検討※気象庁HPで公開している気温予測データで対応可能
刈取適期予測は、平年値を用いて多くの農業機関が実施・刈り遅れによる品質低下防止
・乾燥調整施設稼働準備、人員確保
・落水時期調整（水田が乾かないと収穫機械が入れない）※出穂期、害虫防除適期、果樹開花日等の様々な予測に応用可能
24山形県農業総合研究センター横山氏「水稲刈取り適期予測」調査資料（気象庁一部改変）

結 果
10

１週目

2Wｶﾞｲﾀﾞﾝｽﾃﾞｰﾀによる予測
4Wｶﾞｲﾀﾞﾝｽﾃﾞｰﾀによる予測
平年値による予測

9

２週目

予測値

４週目

その後

平年値
予測値

8

平年値

平年値

7

年次数

３週目

赤色は２週間先まで気温予測値を、クリーム色は４週間先まで気温予測値を使用し、ともにその後は平年値を使用して刈り始め日を推定。青斜線
は平年値のみを使用して刈り取り適期を推定。

65432
10-5-4-3-2-101234567

観測気温による刈り始め推定日との誤差（日）図 予測データ(8/11以降）を用いた水稲刈り取り時期予測
気温平年値と気温予測データを用いた水稲刈り始めの推定日と実際のの精度（山形水田農試、1985～2012年）

刈り始めの日（推定日）の差0付近がもっとも良く、グラフの左（右）ほど、予測日が早すぎ（遅すぎ）ということを表している。予測実施日は毎年8月11日で、刈り取り適期は概ね９月中旬以降。予測データは各週とも週平均値を使用している。
25

実際の農業気象情報で活用（H26から）

山形県置賜総合支庁西置賜農業技術普及課発表

http://agrin.jp/ufile/7/37/22041/image1_file0114080217221132079.pdf

26

2週目の気温予報値を利用した水温予測

宮城県水産技術総合センター

大船渡
陸前高田

気仙沼

（出典：ワカメ養殖通報 H25.10.30

気仙沼水産試験場発表）
岩井崎

過去の大船渡の気温関係式
過去の岩井崎の水温

2週目の大船渡の気温予報値
関係式2週目の岩井崎の水温予測値

27

小売分野：季節予報の作成者と（潜在的）利用者とのギャップを埋める
季節予報の作成者：気候の影響と対策を知らない（潜在的）利用者 ：気候の影響、季節予報そのもの＆性質を知らない作成者

利用者

・まずは、気候の影響を受けやすい分野の専門家と連携して、季節予報利活用の成功事例を作る。2週間～1か月の気温の予報から。
・その結果を使って、他の分野にも拡げる（普及）。

28アパレル分野における気候リスク評価（目的と内容）• 気候の影響評価に基づく気候リスク管理の有効性を示す実例（成功事例）を示すために実施。
• 「日本アパレル・ファッション産業協会（JAFIC）」の協力のもと、協会会員各社に提供いただいた過去数年分の販売データと気象庁の気象観測データ（主に気温）および２週間先までの気温予測を用いて、気候の影響分析と対策について調査（委託調査）。
• 本調査で用いた販売データは、気候以外の要因をできるだけ排除するために、セール品などを含まないプロパーデータ（正価での販売商品に関するデータ）を用いた。
29

H24年度の調査の経過
•
•
•
•
•
•

気象情報利活用状況ヒアリング
意見交換会
意見交換会（協会から気象庁への要望）
意見交換会（気象庁から協会への回答）
気象情報についてのセミナー
調査の実施に関する打ち合わせ（会員各社への協力の呼びかけ）• H24.10.2
調査打ち合わせ(1)• H24.11.15 調査打ち合わせ(2)• H24.12.11 調査打ち合わせ(3)• H25.1.23
調査打ち合わせ(4)• H25.2.19
調査打ち合わせ(5)• H25.4.22
調査打ち合わせ(6)• H25.5.1
調査報告書の気象庁ＨＰでの公開• H25.6.26
アパレルセミナーの実施
H24.4.13
H24.5.18
H24.6.26
H24.7.4
H24.8.1
H24.9.730

調査例：2月～5月にかけてのサンダルの販売数と日平均気温（東京）
2009年

2010年

2011年

2012年

25

濃い細線：平均気温
薄い太線：販売数（サンダル）
20※データは７日移動平均している。

平 15均
気温（℃ 10）販
売数

502/1 2/7 2/132/192/25 3/3 3/9 3/153/213/27 4/2 4/8 4/144/204/26 5/2 5/8 5/145/205/26 6/1（アパレル側のコメント・対応策等）•
15℃を超えるあたりで販売数の上昇がみられ、気温上昇とサンダル販売数の増加に相関が実感できる。２週間前の気温予報を把握することで店舗への最適な商品供給が可能となる。
•

サンダルが売れる気温になる前に商品を過不足なく手配し、品切れなく喜んで頂ける。結果として業績向上にもつなげられる。

31

インナー主要５アイテムの販売数量構成比と気温顕著な高温で秋冬用肌着トップ・ボトムのシェアが一時的に停滞。気温の低下とともに拡大。
気温の低下に対応して秋冬用肌着トップ・ボトムのシェアが拡大。

肌着ボトム
肌着トップ

アパレル各社のコメント

この関係は大きな発見！今後、気温の影響を考慮した売り場の検討に非常に参考になる。

インナー主要５アイテムの販売数量構成比と平均気温の関係（7日間移動平均値）
販売数：首都圏の店舗 気温：東京

32

アパレル側のコメントなど• 初秋期の残暑など平年値から大幅に乖離した気温傾向の際、本来展開すべきアイテム以外でどのような別アイテムを代替展開すべきかの参考になる。
• 婦人雑貨の売場では、防寒目的だけでなく、ファッションとしてニット帽を被る方も多くいらっしゃり、まだ暑い時からお買い上げされる先取り需要もあるので、全てが気温の関係という事ではないが、防寒的要素の販売（需要）に関しては、気温との関係が、店舗での展開に大いに役立つ。
• アイテム間の売上構成比が、気温の変化に明瞭に対応して変化することは大きな発見。こうした気温との関連性が見出せたことは、今後、気温の影響を考慮した売場を検討する上で非常に参考となる。
33

調査結果とその普及調査報告書(H26.4、気象庁ＨＰで公開)

アパレルセミナー(気象庁、H25.6)

http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/H25_apa_chousa.html

アパレルセミナー(気象庁、H26.6)
ファッション・ビジネス・ソリューション出展(東京ビッグサイト、H26.1)

写真はここ限り流用不可

34

成果を活用した実証実験

第2回気象情報の産業利用のためのWS資料より（右下図を除く）。
http://www.jma.go.jp/jma/kishou/minkan/srs_ws.html

35

ドラッグストア分野における調査結果

4月下旬から6月中までは気温の変動と販売数の増減が連動している。

9月以降、気温が急激に下がるタイミングでかぜ薬の販売数が増えている。

ゴキブリ用殺虫剤およびかぜ薬の販売数と平均気温の関係（７日間平均値）

36

経口補水液の販売数と気温
平均気温

搬送者数

販売数
平均気温と経口補水液販売数の関係（東京）
赤線は販売数が大きく伸びる目安の気温（23℃）。スポーツドリンクは25℃。

平均気温及び販売数、熱中症搬送者数の推移（東京）
細線は平均気温、太線は経口補水液の販売数、棒グラフは熱中症搬送者数を示す。7日移動平均値。

※最初に30℃に達したときが、その年の最大の販売数となる。

平均気温と熱中症搬送者数の関係（東京）
赤線は熱中症搬送者数が増えはじめる気温（25℃）。
37

熱中症対策商品の販売対策の検討（経口補水液・スポーツドリンク等）
2013年6月28日発表
2週間先の気温予測
25.0℃以上の確率：69％

熱中症患者が増え、経口補水液やスポーツドリンクの販売の増える
25℃に注目。
25℃を超える確率は約70％
ドラッグ各社のコメント「予期せぬ事態」（予想していなかった暑さ、寒さ）への利用がポイント！

・在庫の早めの確保
・熱中症対策コーナーの設置
・ポップやボードで熱中症注意促進・薬剤師の熱中症予防の相談
38

V.3 気象庁HP「気候リスク管理」

39

「気候リスク管理」解説ページの開設（H25)～気象情報を利用して気候の影響を軽減してみませんか？～＜コンテンツ＞○気候リスク管理の基本概念と実施手順の解説○農研機構やアパレルファッション産業協会と実施した気候リスク管理の実例紹介○気候リスク管理実践に必要な気象観測データや予測データ＜充実＞○農研機構との共同研究報告書掲載（2014.4.1）○アパレル調査報告書掲載（2014.4.30）

http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/

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観測データダウンロードサイトの充実○気象データを統計処理して、ダウンロードできるツールを整備○CSV形式で取得でき、自ら持つデータと比較が容易に
平成25年
5月公開

○過去５年、10年平均との差などの統計処理が可能○日、旬、月別値などのほか、７日間平均値など任意の期間の値を取得可能○一度選んだ地点や要素など記憶しておくことが可能

過去の気象データ・ダウンロードトップページ

http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/＜充実＞○特定期間の複数年表示・取得
機能追加 （2014.2.27）○時別値の表示・取得機能追加（2014.9.17）
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1か月予報予測資料の提供
従来の早警予測資料に加えて、１か月予報予測資料を追加（当面28日平均気温のみ）（追加）○アンサンブル平均値○昨年の値○過去10年平均値
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/probability/index.html

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過去気温予測資料（ハインドキャスト）の提供○過去の気温予測データ（ガイダンス）を取得できる（現在の技術で過去の気温を予測したもの）○CSV形式で取得でき、自ら持つデータと比較し、ガイダンスの利用価値を確認・実感できる43

V.４ おわりに• 季節予報は、１週間を超えるような長い時間スケールを持つ「気候システムの変動」に基づく予報である• 潜在的な利用価値のわりに利用されていない• まずは、気候の影響を受けやすい分野の利用者と連携して、季節予報を用いた気候リスク管理の成功事例を作る• 多くの分野における多様なユーザーによる利用を、民間気象事業者とも協力しながら促進する• 季節予報を用いた気候リスク管理の促進は、産業の興隆に必ず資する• 予測可能性の高い熱帯域の各国での気候リスク管理のサポートも重要。
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講義の狙い• 日々の天気予報や週間天気予報は、主に大気の総観規模擾乱の予測に基づいて作成される。
• 一方、１か月予報や３か月予報などの「季節予報」は、惑星波など総観規模擾乱より時間スケールが長く空間スケールも大きい大気の現象、また、エルニーニョ現象などの大気海洋結合系の現象の予測に基づいて作成される。
• この講義では、季節予報の概要を理解するとともに、これら関連する現象とその予測の概要を、実際に観測された事例と地球流体力学の知識を用いて理解する。
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質問回答

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基本場からの順圧的運動エネルギー変換∂Ke/ ∂t =CKx+CKy
CKx=-(u2-v2) ∂ub/ ∂x, CKy=-uv ∂ub/ ∂y

擾乱成長

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アジアジェット出口では？？

世界一周？

順圧不安定モード？？
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