第66回(2022年度)

北海道開発技術研究発表会論文

オホーツク海における「うねり性波浪」の特性―冬季・海氷が果たす役割―(国研)土木研究所 寒地土木研究所 寒冷沿岸域チーム ○岩﨑 慎介
大塚 淳一
酒井 和彦
地球温暖化による海氷減少に伴い、オホーツク海の波浪増大が懸念されいる。本研究では、防波堤被災の要因の一つとなる「うねり性波浪」に着目し、同海域におけるうねりの波パワー( P w )とその発生頻度の季節変化や、それらに対する海氷の役割を波浪モデルから明らかにした。
オホーツク海では、うねりのP w とその発生頻度は、明瞭な季節変化を持ち(それぞれの最大値は11月と3月)、それぞれ有義波高( H s )と有義波周期(T s )の時空間変化とよく対応していた。さらに海氷は、H s を減少させることでP w を低下させる一方、T s を増加させるため、うねりの発生頻度を大幅に高くする効果があることを明らかにした。
キーワード：波浪、海氷、うねり、 オホーツク海からこれまで3.5%/10年で減少している(https://www.datj
ma.go.jp/gmd/kaiyou/shindan/a_1/series_okhotsk/series_ok
オホーツク海は、海氷が11月から3月にかけて発達し、 hotsk.html)。海氷は波浪を減衰させる効果を持つことかその後、後退していく季節海氷域であり(図-1a-g:カラら、海を浮遊する自然の防波堤としての役割があると言ー)、世界で最も低緯度に位置する海氷域として知られわれている。したがって、海氷の減少により、沿岸域のている。また海氷が発達している時期は、海上風も比較
波浪増大や、それによる高波被害の増加、沿岸構造物安的強い(図-1a-g:ベクトル)。オホーツク海の海氷は、大定性の低下、海岸侵食の促進などの災害多発が懸念されきな年々変動を持つものの、その年最大面積は1970年代る。しかしながら、オホーツク海の波浪研究に関する知1. はじめに

図-1(a-g)オホーツク海(モデル領域1)における海氷密接度(カラー)と海上風(ベクトル). (海氷密接度はアメリカ海洋大気庁(NOAA)で提供されているデータ16,17)を使用し、海上風は 気象庁で提供されているJRA5515)を用いた。データ期間は1981年9月から2021年8月までの40年間)(h)モデル領域2と波浪観測の位置.(カラーはGEBCO2020による水深を示す。黄色はナウファス観測19)(紋別と紋別南)の位置を示し、青色は北海道開発局網走港湾事務所(網走)による波浪観測の位置を示す。)

IWASAKI Shinsuke, OTSUKA Junichi, SAKAI Kazuhiko-568-

見は非常に少ないのが現状である。このような背景のもと、当チームでは、同海域における波浪特性を把握すべく、海氷域における波浪計算手法の検討 1,2)や、長期波浪場に対する海氷の影響 3)に関して研究してきた。
港湾施設の防波堤の被災に着目すると、従来の設計波とは異なる波高が低くて周期が長いうねり性波浪による事例が確認されている4-7) 。これを受け、2018年改訂の「港湾の施設の技術上の基準・同解説(平成30年改訂版)
8)」にも、設計に用いる波浪にうねりに関する記述が新たに追加された。本研究では、オホーツク海におけるうねり性の波浪の気候学的な特徴とそれに対する海氷の影響を、波浪モデルを用いて明らかにした。また波浪モデルの妥当性を検証するために、予め波浪観測による精度検討も行った(波浪観測の位置: 図-1h)。近年では長期的な波浪変動の指標として、波パワー(Pw)が注目されているため 9)、本研究でもPwに着目して研究を進めた。

点: 図 1-h）。

3. 結果と考察(1) 観測との比較
図-2には、全データを用いた波浪モデルと観測の比較結果を示す。有義波高と有義波周期(Hs とTs)のモデル精度は既往研究 1-3) の結果とも整合的であり、概ね良い再現性が得られている。また、うねり波浪のHs も、全データを用いた結果と同程度であり波浪モデルの信頼性が高いことが分かる(表-1)。一方、
うねり性波浪のTsに関しては、全体の精度と比べて若干低くなる傾向が見られる(バイアスが−0.44 (s)、相関が0.55)。ただ月平均で見ると、 Hs と Ts の誤差は、2時間ごとのそれより小さくなる(表-2) (バイアスは除く)。

2. 手法
本研究では、WAVEWATCH III (WW3) ver.6.0710) のone-way ネスティングを用いて 2 つの領域(図-1a,h)で計算を行った。海氷域のアルゴリズムは、既往研究 1,2)の結果に従い、Meylan ら 11)の手法を用いた。また、発達・散逸のソース項には ST612-14)を適用した。空間解像度は、領域 1 が 0.25°で、領域 2 が 0.08°である。観測との比較では領域 2 のモデル結果を用いている。周波数解像度は 0.035 から 1.1Hz を対数的に 30 分割し、方向解像度は 10°としている。また、海岸線・海底地形には
GEBCO2020(https://www.gebco.net/data_and_products/gridded_bathymetry_data/gebco_2020)を用いた。
モデル外力として、海上風には気象庁より提供されている JRA5515)を使用し、海氷密接度（海面に対して氷に覆われている海面の占める割合を示したもの）はアメリ
カ海洋大気庁(NOAA)で提供している OISST16,17)を用いた。シミュレーションは 1981 年 9 月の初めから 2021 年8月の終わりまで 40 年間で計算を行った。さらに、本研
究では海氷のインパクトを見るため、海氷なしの数値計算も行った。
モデル結果は有義波高(Hs)と有義波周期(Ts)を 1 時間毎に出力し、Pw は次式から求めた。
"#!

!! = $%& #'( $' ,(1)ここで、ρ は海水密度(1025kg/m3)で、g は重力加速度を示す。うねり性波浪は、平山ら 18)の定義に従い、 図-2 波浪モデルと観測の比較結果:(a)有義波高(Hs)と(b) 有
義波周期(Ts). (波浪モデルは海氷ありの計算結果。データ数
波形勾配 0.025 未満かつ周期 8 秒以上とし、それ以は176,334個。カラーは正規化したデータ密度(対数スケー
外の波を便宜的に風波とした。本研究では、うねりル)。図内の左上には、比較結果の基本的な統計値[バイアスに着目した解析結果を紹介する。真値として用いる(Bias),二乗平均誤差(RMSE),相関係数(Corr.)]を示す。)
波浪観測データは 2 時間毎の Hs と Ts を使用した（3 地IWASAKI Shinsuke, OTSUKA Junichi, SAKAI Kazuhiko-569-また式(1)からも分かるとおり、PwはHsの自乗で定義されるため、PwはHsとよく一致している(図-3b)
一方、うねり波浪の発生頻度は、Tsとよく一致することが分かる(図-3b)。
図-4には、うねり波浪のPwとその発生頻度の空間分布を示す(両者が比較的高い時期)。Pw は海氷の少ない南東部で大きな値を示している(図-4aのカラー)。また、時間変化の結果と同様に、Pwの空間分
布はHsのそれとよく対応している(図-4aのカラーとコンター)。

表-1 うねり性波浪のモデルと観測の比較結果.
(海氷ありの計算結果。データ数は30,673個。)

Bias
RMSE
Corr.

HsTs

−0.24 (m)0.41 (m)0.87−0.44 (s)1.32 (s)0.55

表-2 月平均のうねり性波浪のモデルと観測の比較結果.
(海氷ありの計算結果。データ数は352個。)

Bias
RMSE
Corr.

HsTs

−0.19 (m)0.19 (m)0.92−0.71 (s)1.07 (s)0.66(2) 気候学的な特徴
本節ではオホーツク海におけるうねり波浪のPw とその発生頻度、さらにそれらに関連するHs と Ts の気候学的な変化を調べた。図-3aには、40年間の計算結果から得られた月毎のうねり波浪のPwとその発生頻度の時間変化を示す。Pwは7月から11月にかけて増加し、その後、減少する。一方、うねり波浪の発生頻度は3月にピークを示す特徴を持っていることが分かる。

図-3 オホーツク海の全領域で平均した(a)うねり波浪のPwとその発生頻度.(b)同様にうねり波浪のH s とT s . (海氷ありの計算

図-4 (a)9-12月におけるうねり波浪のPw(カラー)とHs(コンタ結果)

ー).(b)2-4月におけるうねり波浪の発生頻度(カラー)とT s(コンター). (海氷ありの計算結果)

IWASAKI Shinsuke, OTSUKA Junichi, SAKAI Kazuhiko-570-一方、うねり波浪の発生頻度は、海氷の多い北西部で高く、Tsの分布と対応していることが分かる(図-4bのカラーとコンター)。この結果は、図-3の結果とも整合的である。
(3) 海氷の役割
うねり波浪に対する海氷の影響を評価するために、海氷ありと海氷なしのモデル計算結果を比較した。海氷が存在する時期(12-5月)、海氷ありのPw は、海氷なしのそれと比べて顕著に減少していることが分かる(図-5a)。両者の差は海氷が多い3月には50%以上であり、海氷が波浪減衰に大きく寄与していることが確認できる。
この結果は、既往研究3)とも整合的である。一方、同様の時期(12-5月)、海氷ありのうねり発生頻度は、海氷なしのそれより高くなる。また、その差も3月には50%以上に達していることが分かる。
海氷なしの Pw の時間変化も、海氷ありの結果と同様に Hs の時間変化とよく対応している(図-5b)。
これは、海氷による Hs の低下が、海氷ありの Pw 減少の原因であることを示す。さらに、海氷なしのうねり発生頻度の時間変化は、Tsのそれと対応している。したがって、海氷ありのうねり発生頻度の上昇
は、海氷によるTsの増加が主な原因だと考えられる（図-5b）。

(海氷ありの結果は図-3の結果と同様。)

うねり波浪のPwとその発生頻度に対する海氷の影
響は、それが多く存在する北西域で顕著になる(図-6)。
また、図-5で示した月毎の時間変化の結果と同様、海氷によるPwの減少域はHsと対応し、発生頻度の増加域は、Tsと対応していることが分かる(図-6のカラーとコンター)。

図-6 2-4月における海氷ありと海氷なしの差.(a)Pw(カラー)とHs(コンター):(b)うねり発生頻度(カラー)とT s (コンター).(値は海氷あり-海氷なし、黄線は海氷縁(海氷密接度15%と定義)を示す。)
図-5 オホーツク海の全領域で平均した海氷あり(黒)と海氷なし(ピンク)の(a)Pwとうねり発生頻度.(b)同様にH sとT s.

IWASAKI Shinsuke, OTSUKA Junichi, SAKAI Kazuhiko-571-

4. まとめ本研究では、オホーツク海における40年間の波浪シミュレーションに基づき、うねり性波浪の気候学的な季節変動特性とそれに対する海氷の影響を調べた。また波浪モデルは現場観測による精度検討の結果、概ね良い再現性を示した。波浪モデルの結果からオホーツク海全域におけるうねり性波浪には、明瞭な季節変動が見られた(うねり波浪のPw とその発生頻度の最大値の月は、それぞれ11月と3月)。また、うねり波浪のPw とその発生頻度の時間空間的な変化は、それぞれHsとTsの変化と良い対応を示した。さらに海氷のありなし実験の比較から、海氷はHs を低下させるが、Ts を増加させることを示した。本研究では、その結果として、海氷がうねり波浪のPwを減少させるが、その発生頻度を大幅に増加させることを定量的に明らかにした。今後は、うねり波浪の発生源や波向きの変化、さらに我々の生活圏に近い沿岸域に着目して研究を進める予定である。

8)

社団法人日本港湾協会：港湾の施設の技術上の基準・同解説(平成 30 年改訂版), p.123, 2018.
9) Reguero, B.G., Losada, I.J., Méndez, F.J.: A recent increase inglobal wave power as a consequence of oceanic warming.
Nature Com., 10(1), 205, doi:10.1038/s41467-018-08066-0,
2019.
10) Wavewatch III Development Group (WW3DG): User
Mannual and System Documentation of WAVEWATCH III
Version

6.07,

Technical

Note

333,

NOAA/NWS/NCEP/MMAB pp.465, 2019.
11) Meylan, M., Bennetts, L. G., Kohout, A.L. : In situ
measurements and analysis of ocean waves in the Antarctic
marginal ice zone, Geophys. Res. Lett., 41, 5046-5051.
doi:10.1002/2014/GL060809, 2014.
12) Rogers, W. E., Babanin, A.V., Wang, D.W.: Observationconsistent input and whitecapping dissipation in a model forwind-generated surface waves: description and simple
calculations, J. Atmos. Ocean Technol., 29, 1329-1346,
doi:10.1175/JTECH-D-11-00092.1, 2012.

謝辞：本稿では、国土交通省港湾局が構築している全国港湾海洋波浪網（ナウファス）において（国研）海上・港湾・航空技術研究所が処理した紋別・紋別（南）のデータと、国土交通省北海道開発局網走港湾事務所で観測された波浪データを使用した。ここに記して謝意を表する。

13) Zieger, S., Babanin, A.V., Rogers, W.E., Young, I.R.:
Observation-based source terms in the third-generation wave
model

WAVEWATCH,Oceanmodel.,96,2-25,

doi:10.1016/j.ocemod.2015.07.014, 2015.
14) Liu, Q., Rogers, W.E., Babanin, A.V., Young, I.R., Romero, L.,
Zieger, S., et al.: Observation-based source terms in the thirdgeneration wave model WAVEWATCH III: updates and参考文献

verification, J. Phys. Oceanogr., 49, 489-517, doi:10.1175/jpo-

1)d-18-0137.1, 2019.

2)

3)

4)

5)

6)
7)

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IWASAKI Shinsuke, OTSUKA Junichi, SAKAI Kazuhiko-572-

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