地球環境研究，Vol.21（2019）

地上稠密観測データに基づく関東平野北西部で発生する
ダウンバーストにおける地上気象場の解析
大

津

佑

介＊

中

村

祐

輔＊＊

キーワード：ダウンバースト、ガストフロント、稠密気象観測、収束発散、鉛直渦度

１．はじめに
ダウンバースト（Downburst：以下、DBと表記）とは、1961年以降、我が国におけるDBや竜巻等の発生は、気象庁の突風データベース（以降、JMA-DBと表記）に
よってまとめられている。ただし、既存の突風事例の対流雲内部の下降流（Downdraft）により地表付近に達調査は住民からの被害通報を契機とする現地調査のみ

した空気塊が放射状の強い発散流を引き起こす際の下降である。そのため仮にDBが発生していても、被害が出流や発散流である（Fujita and Byers, 1977）。DBによっていない事例や比較的風が弱い事例は発生数にカウントて地上で発散する冷気外出流（Outflow）の先端部はガされない恐れがある。正確なDB発生数を把握するため

ストフロント（Gust Front：以下、GFと表記）と呼ばには、高時空間分解能を有する稠密気象観測データの取れ、それらの通過時には気温急低下や気圧急上昇が発生

得と、それを生かしたDBの抽出手法が必要である。例

することが報告されている（Charba, 1974；Wakimoto,

えば、岩下ほか（2017）は突風抽出手法として、明星電

1982）。これらの現象の一般的な空間スケールは数kmで気㈱の高密度地上気象観測システムPOTEKAデータに

時間スケールは数分程度と言われている（Houze, 2017）。

対して、気温および気圧の１分変化量に閾値を設定する

このようにDBは極めて小さい時空間スケールの強風を手法を提唱した。ただし、彼らが設定した気温変化量生じさせるため、しばしば局地的な被害（家屋やビニー-2.0℃/minや気圧変化量+0.8hPa/minの閾値について

ルハウスの倒壊など）をもたらす。そのためDBの詳細な性状を把握することは、現象の予測精度向上や被害の低減を目指す上で非常に重要である。

は、具体的な導出過程が述べられておらず、詳細な検証も行われていない。

そこで本研究では、関東平野北西部において水平解像

我が国におけるDBおよびGFの既存の研究は大きく３度約２km、時間解像度１分で観測されているPOTEKA

つに区分される。①DBの発生環境場について統計解析の実証実験データを利用し、関東平野北西部において発したもの（例えば、大野ほか, 1996など）、②現象の構造生したDBの事例抽出を行い、抽出された事例についてに着目したもの（例えば、小林ほか, 2007など）、③予測

地上気象場の特徴を明らかにする。そして、地上の気温指標について評価および検討したもの（例えば、松村・

変化と気圧変化に着目し、DB事例抽出に最適な閾値を川村, 2012など）である。ただし、これらの研究は大気検討する。また、これまでDBの発生や大きさを検出すの下～中層に着目したものが多く、地上気象場の詳細なるために、ドップラーレーダーを用いた発散場の解析が特徴について議論された例は非常に少ない。その要因と実施されてきた（Wilson et al.，1984）。DBの検出手法やして、ルーチンの地上気象観測における水平解像度の不突風予測の観点からも発散場の議論は重要と考えられる足が挙げられる。例えば、日本全国に展開されている気が、地上の観測値によってDB発生時の発散量が算出さ

象庁地域気象観測システムAMeDASは風観測の水平解れた事例は皆無であるため、地上風データによる発散量

像度が平均21kmであるが、DBの空間スケールは数kmの算出を試みる。

であるために水平解像度が不十分である。以上のことか
ら、DBの地上気象場を把握するためには、空間高密度な観測網が必要である。
また、DBの統計データに関しても議論の余地が残る。

＊＊＊

立正大学・地球環境科学部・学部生
立正大学大学院・地球環境科学研究科・博士後期課程
133

地上稠密観測データに基づく関東平野北西部で発生するダウンバーストにおける地上気象場の解析（大津・中村）

２．２

２．研究手法２．
１

ダウンバースト事例の抽出方法

岩下ほか（2017）で示されている通り、DBによる突

使用データとその概要

風の通過時には気温の急低下と気圧の急上昇が生じるた

本研究では、明星電気㈱が展開・管理する高密度地

め、本研究では気温および気圧の１分あたりの変化量に

上気象観測システムPOTEKAの実証実験エリアで得ら着目して対象事例の抽出を行った。まず、解析対象期間

れた観測データを利用する。POTEKAの実証実験器はにおける解析対象領域内のすべてのPOTEKAの１分値

主に、実証実験エリア内の小学校屋上（おおよそ10m～

データを用いて、気温および気圧の１分あたりの変化量

15mの高さ）などに130地点程度設置されている。関東を算出した。そして、気温は2.0℃/min以上の低下、気平野北西部におけるPOTEKA観測網は2013年より展開

圧は0.5hPa/min以上の上昇を示した地点が存在した場されているが、その後観測地点の整備や追加などが実施

合、対象事例とした。また、上記の条件を満たす事例がされ、2014年夏季以降におよそ現在の全観測地点におけ

同時点で複数存在する場合や、異なる地点であっても対る観測が開始された。そのため、本研究の解析対象期間

象領域内で連続的に存在する場合には、同一事例としては、2015年１月から2017年12月までの３年間とする。ま扱った。

た、解析には期間を通して観測されていた92地点のデー

しかし、上記の条件により抽出された事例には、DBタを使用した（図１）。

事例だけでなくその他の要因による突風事例や非突風

POTEKAはソーラーパネルによる発電機能と通信事例が含まれている可能性がある。そこで本研究では、機能が搭載されており、外部電源が不要の自立型観測

Charba（1974）やWakimoto（1982）を参考に、対象事器となっている。観測データは随時携帯回線を通じて例の中で以下の３つの条件をすべて満たすものをDB事

サーバーに集められ、契約者向けの専用ホームページ

例と判定した。すなわち、①突風（急速な風速上昇）が

POTEKA NET（http://www.potekanet.com/index.

みられること、②突風発生時に活発な積乱雲が付近を通php）で利用することが出来る。POTEKAの観測項目過していること、および③突風時に降水を記録しているは８要素であり、気温・湿度・気圧（現地、海面）・日ことである。具体的な判定条件として、①はPOTEKA

射量・風向・風速・感雨・雨量を１分間隔で観測していの風速データより、前１分あたり5.0m/s以上の風速の急る。観測項目ごと１分間隔に品質情報が付記されており、上昇を示す地点がみられた場合とした。②は当該時刻に本研究ではデータの品質のばらつきを抑えるために正常最も近い時間の気象衛星ひまわりの衛星画像（可視およ値のみ使用している。

び赤外）より、解析対象領域とその近傍に積乱雲が確認された場合とした。③は①を満たした地点において

36˚30'NN

Gunma Pref

AMeDASPOTEKA

Kiryu

N

Takasaki

Isesaki[m]
Tatebayashi

5000
4000

Honjo

Saitama Pref
139˚00'E

3000
Kumagaya139˚30'E

2000

10 km

50 km

1000
0

図１ （左）POTEKA実証実験エリアのうち本研究で使用した92地点を示す。●および■印はPOTEKAが設置されている地点およびAMeDASを示しており、緑線は等高線を標高150m以上から50mごとに描いている。
（右）関東地方を示しており、黒枠は左図の領域を示す。
134

地球環境研究，Vol.21（2019）

POTEKAの感雨センサーが降水を記録した場合とした。

N

C1 C2 C3 C4 C5

一般にDBは強い降水を伴うウェットDBと降水を伴わなC10いドライDBに分けられる。しかし、我が国におけるDB

C16 C17 C18の発生実態を調査した大野ほか（1996）は、1981年から1994年までの13年間に発生した25件がすべてウェットDBであったと報告しており、我が国で発生するDBは大C29例の条件として③を加えた。
２．
３

C24 C25 C26

C19

半がウェットDBであると考えられる。そのため、DB事

C30 C31

図２

水平発散、鉛直渦度の算出手法

水平発散および鉛直渦度の算出は平面近似法（甲斐ほPOTEKA観測点および設定した平面近似法の単位円分布。各単位円は図左上から順にC1、C2とナンバリングし、全31円設定した。

か，1995）を用いて行った。鉛直渦度の算出を試みる理由については３．２節で述べる。対象地域において任意実態を調査した大野ほか（1996）とも特徴が一致していの格子点を中心とした局所直交座標系を定め、当該格子る。

点から所定の距離内の観測値を用いて、当該格子点にお図３に抽出された2017年７月16日のDB事例（Case５）

ける風の 、 成分をそれぞれ以下の平面の式（１）おの気温、海面気圧および風向・風速の時系列と、顕著なよび（２）発散流がみられた17：32の最大瞬間風速および風向の水
式（１）
式（２）

平分布を示す。ここで時系列を示した３地点は、２．２節で定義されたDB事例の判定条件①を満たす突風出現地点である。17：32の最大瞬間風の水平分布から、■および★地点が発散流の影響を受けていることが分かる。

に最小二乗法により当てはめ、係数 ~ を決定する。

また各地点の時系列において、１分変化量が5.0m/s以上

式（３）る傾向がある。このような特徴は、Case１～４におい

これにより、水平発散 および鉛直渦度 はそれぞれの突風を示す時刻は、気温が急低下する時刻と一致している。ただし気圧に関しては、急上昇の直後に急低下すても同様にみられた（図省略）。
表１に示されたDB事例全５事例について、突風出式（４）として求めることができる。算出には実証実験エリア内

現地点における気温低下および気圧上昇を調べたとこ
ろ、気温は2.3℃/min以上の低下（閾値（１））、気圧は0.6hPa/min以上の上昇（閾値（２））が確認された。たに展開されているPOTEKA地点を円一つに約４～５地

だし、気温および気圧の閾値にそれぞれの値を使用して点含めるよう、単位円の半径を５km、格子点を５km間DBを抽出した結果、非DB事例が多数抽出されてしまっ

隔に定めた（図２）。

た。全抽出事例に対して非DB事例の占める割合は、閾
値（１）の場合が50.0%、（２）の場合が96.9%であった。

３．結果および考察
３．
１

ダウンバースト事例の抽出結果

2015年１月から2017年12月までの３年間において、抽出された対象事例は気温の条件によるものが18事例、気圧の条件によるものが313事例であり、同一事例を合わしたがって、気温変化あるいは気圧変化のみの閾値ではDB事例のみを抽出する精度が悪いと考えられる。そこ
で、両者を組み合わせた条件値を導入し、気温変化については-2.0℃/min~-2.5℃/minと気圧変化について
は+0.5hPa/min~+1.0hPa/minの範囲で、それぞれ0.1

間隔で変化させた36通りの条件を調査し、DB事例のみ

せると全320事例であった。そのうち、DBが発生した事を抽出することに適切な組み合わせを検討した（表２）。

例としてJMA-DB未掲載の２事例を含めた５事例が抽出

その結果、DB事例を全て抽出した上で、非DB事例をされた（表１）。５事例はいずれも６月と７月に発生し、抽出する割合が最も低かった組み合わせは、気温は

発生時刻は14時から18時であった。これらはDBの発生

2.3℃/min以上の低下かつ気圧は0.6hPa/min（または135地上稠密観測データに基づく関東平野北西部で発生するダウンバーストにおける地上気象場の解析（大津・中村）

0.5hPa/min）以上の上昇とした場合であり、非DB事例

３．２

抽出事例の解析の割合は16.7%であった。以上のことから、気温および本節では前節による事例抽出の結果、JMA-DB未報告

気圧それぞれで閾値を設定するよりも、両要素を組み合事例であり広範囲（埼玉県本庄市・埼玉県熊谷市）に突わせて閾値を設定することでDB抽出の精度が上昇する風を記録したCase５について議論する。実況天気図（図ことが示唆された。

省略）によると、2017年７月16日は本州の南海上に太平洋高気圧が張り出し南寄りの暖湿気が流入、オホーツク

Event

Occurrence Area

2015年６月15日 16時事例前橋市

2

2016年６月20日 16時事例前橋市

3

2016年７月４日 16時事例

伊勢崎市

JMA-DB報告事例4

2016年７月14日 14時事例

本庄市～伊勢崎市

JMA-DB報告事例5

2017年７月16日 18時事例

本庄市～熊谷市

TemperatureWind Velocity

17:30

1007

17:45

18:00 360

Direction

4
0
17:00

17:30

17:45

1007

Temperature23
1617:20

SLP
17:35

17:50

17:35

17:50

12
8
4
0
17:20

1006
18:20 360
315
270
225
180
135
Wind Velocity 90
45
Direction
0
18:05
18:20

18:05

（★）

5 m/s

■

33

SLP

139˚30'E

10 km

1010

1009

31
29

1008

27
25

20
Saitama Pref

139˚00'E

Temperature

23●
Wind Velocity [m/s]★

35

SLP [hPa]

Gunma Pref

17:00

16

17:15

17:30

17:45

Wind Velocity

18:00

1007
360
315

Direction

270

12

225

8

135

180
90

4
0

17:00

45

17:15

17:30

17:45

Wind Direction [deg]36˚30'N

17:15

315
270
225
180
135
90
45
0
18:00

1008

28

Temperature [℃]Wind Velocity [m/s]

8

17:15

Temperature [℃]1008Wind Velocity [m/s]

29

1009

33

1009

SLP

SLP [hPa]33

12 17:00

JMA-DB報告事例（●）

Wind Direction [deg]Temperature [℃]

（■）

25

Remarks

1

SLP [hPa]

Case.

抽出されたDB事例

Wind Direction [deg]

表１

0

18:00

図３ 2017年7月16日17：32における（左下）最大瞬間風速とその風向の水平分布。分布内の記号（●、■、★）は観測地点を示しており、時系列は分布内の記号に対応した各地点の気温、海面気圧、最大瞬間風速とその風向を示している。
136

地球環境研究，Vol.21（2019）表２

気温変化（行：単位は℃ /min）および気圧変化（列：単位はhPa/min）の条件を変えたときの、各閾値における非DB事例数/抽出数（非DB事例の抽出割合[%]）。灰色で示された領域は表1におけるDB事例を全て抽出した組み合わせを表す。
+1.0hPa/min+0.9hPa/min+0.8hPa/min+0.7hPa/min+0.6hPa/min+0.5hPa/min－2.5℃ /min

0/2（0.0％）

0/2（0.0％）

0/3（0.0％）

0/3（0.0％）

0/4（0.0％）

2/6（33.3％）－2.4℃ /min

0/2（0.0％）

1/3（33.3％）

1/4（25.0％）

1/4（25.0％）

1/5（20.0％）

2/6（33.3％）－2.3℃ /min

0/2（0.0％）

1/3（33.3％）

1/4（25.0％）

1/5（20.0％）

1/6（16.7％）

1/6（16.7％）－2.2℃ /min

0/2（0.0％）

2/4（50.0％）

3/6（50.0％）

3/7（42.9％）

3/8（37.5％） 6/11（54.5％）－2.1℃ /min

0/2（0.0％）

2/4（50.0％）

3/6（50.0％）

3/7（42.9％）

3/8（37.5％） 6/11（54.5％）－2.0℃ /min

0/2（0.0％）

3/4（75.0％）

4/7（57.1％）

4/8（50.0％）

3/8（37.5％） 6/11（54.5％）

海には別の高気圧が位置し東北地方にかけて冷気が流入

時系列を示す。発散量の最大値が示されたのはDBの中していた。性質の異なった空気の収束部には停滞前線が心に最も近いＣ19であり、突風時刻の17：32において形成され、前線は東北地方から朝鮮半島を通り華中へ長が示された（図５ａ）。同時刻の発散量

く東西に伸びていた。

の水平分布において強い発散域が示されるのはＣ19の

図４には、Case５における最大瞬間風速・風向、前みであり、極めて局所的であることが分かる（図５ｂ）。

１分における気温および気圧の変化量の水平分布を示

これらより、Ｃ19における強い発散流は、DBの強い下す。ここでは、DB発生の直前時刻の17：22（以降、発降流により生じたものと考えられる。一方Ｃ30におい

生期）、DB本体付近で顕著な発散流がみられた時刻のて、10.0m/s以上の強風が吹く時間帯には明瞭な収束を

17：32（以降、最盛期）とDB本体付近で発散流がみら示した（17：53にれなくなった時刻の17：52（以降、衰退期）について示

おける発散量の水平分布では、熊谷市～桐生市にかけす。発生期（図４ａおよび図４ｄ）では、気温および気て弧状の収束域が確認された（図５ｃ）。Koch（1984）

圧に大きな変化は認められない。一方、最盛期（図４ｂは、冷気外出流の前面において、冷気が相対的に暖かい

および図４ｅ）では、対象地域南西部の本庄市付近の地

空気とぶつかることで強い収束が生じ、アーククラウド

点において10.0m/s以上の風速が示された。それらの地（Arccloud）が形成されやすいことを報告している。本点における風向は一定でなく、東～南の範囲で放射状に研究においても、冷気外出流とみられる強風が吹く領域

広がっている。さらに、その周辺地域では、気温が約において弧状の収束域が形成されており、その特徴は-1.5℃/min、気圧が約+0.5hPa/minの大きな変化が生

Koch（1984）の報告と一致する。

）。さらに、同時刻にじている。これらから、DB中心からの冷気外出流の影DB最盛期の17：32において、DB中心に近い地点では響によって周辺域で気温および気圧の急変化が生じてい時計回りに南側の地点ほど風速が強い傾向がみられたることが示唆された。さらに、風速および風向からDB（図４）。そこで、DBの回転成分を議論するために２．３の中心は本庄市北西部（図４ｂおよびｅの○領域）であ節で示した手法により鉛直渦度 の算出を試みた。そのることが推測される。その後の衰退期（図４ｃおよび図

結果、強い発散量が示されたＣ19の17：32における渦度４ｆ）では、DB発生域の本庄市においては風速が小さは負の値（くなっている一方、熊谷市などでは風速が大きくなっての渦度域は局所的であり、その他地点における渦度のいる。本庄市と熊谷市における風速のピーク時刻の違い

絶対値の平均値（

は、■および★地点と、●地点における風速の時系列のきい変化であった（図省略）。また他のDB事例において違いからも確認できる（図３）。さらに熊谷市では、気も、DBの中心付近では渦度の大きい値が示された。し温が約-1.0℃/min、気圧が約+0.5hPa/minの変化が生かしながら、各事例によって渦度の正負が異なっており、）を示した。この顕著な負）と比較して非常に大じている。以上のことから、本庄市北西部で発生した

Case２およびCase４が正の値、Case１およびCase５がDBからの冷気外出流が、時間経過とともに南東方向へ

負の値をそれぞれ示した。これらより、DBが回転成分進行したことが示唆された。

を有しており、その回転方向は事例によって異なること

図５はDBによる冷気外出流が通過したと考えられるが示唆された。ただし本研究では、渦度を算出する際にＣ19およびＣ30の突風通過時刻前後における発散量の半径５km領域を平面近似したため、DB以外の一般風の137

地上稠密観測データに基づく関東平野北西部で発生するダウンバーストにおける地上気象場の解析（大津・中村）

36˚30'N(a)36˚30'N

Gunma Pref(d)Gunma Pref

2.7
5 m/s

0.7

2.1

5 m/s

1.5

0.3

0.9
0.3

0.1

−0.3

−0.1

−0.9

−0.3

−1.5
Saitama Pref

139˚00'E36˚30'N

10 km

−2.1
−2.7

139˚30'E(b)

Saitama Pref

139˚00'E36˚30'N

Gunma Pref

−0.5

10 km

−0.7

139˚30'E(e)Gunma Pref

2.7
5 m/s

0.7

2.1

5 m/s

1.5
0.3

0.1

〇

−0.3
−0.9

−0.1
−0.3

−1.5
Saitama Pref

139˚00'E36˚30'N

10 km

−2.1
−2.7

139˚30'E(c)

Saitama Pref

139˚00'E36˚30'N

Gunma Pref

−0.5

10 km

−0.7

139˚30'E(f)
Gunma Pref
0.7

2.7
5 m/s

2.1

5 m/s

1.5
0.3

0.1

−0.3

−0.1

−0.9

−0.3

−1.5

139˚00'E

図４

−2.1
−2.7

139˚30'E

139˚00'E

C19

C30

C19
C30

36˚30'N(c)
36˚30'N

Gunma Pref

Divergence

2

〇

-2

138

3.5
5 m/s

2.5
1.5

0

図５

Gunma Pref

3.5
5 m/s

17:20

−0.7

139˚30'E

(b)

4

-4

−0.5

139˚30'E
Saitama Pref 10 km

Case5における（左：（ａ）、（ｂ）、（ｃ））前１分気温変化量（単位は℃/min）
、
（右：
（ｄ）
、
（ｅ）、（ｆ））前1分海面気圧変化量（単位はhPa/min）および最大瞬間風速とその風向の水平分布を示す。（ａ）と（ｄ）は17：22（発生期）、（ｂ）と（ｅ）は17：32（最盛期）、（ｃ）と（ｆ）は17：52（衰退期）を示す。（ｂ）（ｅ）
では風向風速から推定される本事例のDB中心を〇で示す。

(a)
6

10 km

0.5
0.3

0.9

Saitama Pref

0.5
0.3

0.9

〇

0.5

Saitama Pref

17:35

17:50

18:05

18:20

139˚00'E

1.5

0.5

0.5

−0.5

−0.5

−1.5

139˚30'E

10 km

2.5

−1.5

−2.5

Saitama Pref

−3.5

139˚00'E

10 km

−2.5
−3.5

139˚30'E

Case5の（ａ）C19およびC30における発散量の時系列。灰色枠はC19およびC30領域内に設置されている観測点で10m/s以上の突風が発生した時間を表す。（ｂ）、（ｃ）は17：32、17：53における発散量（単位は）、最大瞬間風速とその風向の水平分布を示す。（ｂ）では風向風速から推定されるDB中心を〇で示す。

地球環境研究，Vol.21（2019）

影響を受けて渦度の傾向が変化した可能性もある。よって今後は、渦度の算出方法についてのさらなる検討が必謝辞
本稿は、第１筆者の立正大学地球環境科学部環境シス
テム学科卒業論文の骨子について、第２筆者をスーパー要である。

バイザーにしてまとめたものである。指導教員である中川清隆教授には多大なご指導を頂いた。匿名査読者から

４．結論のコメントは原稿改良の際に大変役立った。本稿で使用

本研究は関東平野北西部において展開されている高密

した高密度地上気象観測システムPOTEKAの実証実験

度地上気象観測システムPOTEKAデータを用いてDBのデータは、熊谷市を通して明星電気㈱からご提供頂いた。

事例抽出を行い地上気象場について調査した。その結果、記して心より深謝の意を表します。

本研究で定義した事例抽出手法により、解析領域内においてJMA-DBで報告されている３事例に加えて、未掲載

参考文献の２事例が抽出された。さらに、気温変化および気圧

Charba, J, 1974：Application of gravity current model

変化の条件を組み合わせて検討した結果、気温は2.3℃/

to analysis of squall-line gust front. Monthly Weather

min以上の低下かつ気圧は0.6hPa/min（または0.5hPa/min）以上の上昇とすることで、DB事例の抽出精度が上昇した。このことから、気温変化と気圧変化それぞれの閾値で事例を抽出するよりも、それらの閾値を組みReview, 102, 140-156.
Fujita, T.T., and R.M. Byers, 1977：Spearhead echo anddownburst in the crash on airliner. Monthly Weather

Review , 105, 129-146.
岩下久人・小林文明，2017：稠密気象観測データによるダウ

合わせた方が有効であることが示唆された。これらの閾

ンバーストに伴う気圧変化．日本気象学会大会発表予稿集，値については、①ほかの地域においても適用できるのか、

112，239.

②対象期間外においても適用できるのか、をそれぞれ検討することによって、本研究で提唱した手法の一般性を高められるものと考えられる。
抽出された事例の解析を行った結果、DBや冷気外出流の影響下では突風が通過した時刻において顕著な気温

岩下久人・森田敏明・柴田耕作，2017：地上稠密気象観測
データを利用した突風予測手法の汎用性検証．日本気象学会大会発表予稿集，112，437.
甲斐憲次・浦健一・河村武・朴（小野）恵淑，1995：東

京環状八号線道路付近の上空に発生する雲（環八雲）の事
例解析．天気，42，417-427．

急低下と気圧急上昇が確認された。これは、岩下・小林

小 林 文 明・ 鈴 木 菊 男・ 菅 原 広 史・ 前 田 直 樹・ 中 藤 誠 二，（2017）が報告した事例と特徴が一致する。さらに、DB

2007：ガストフロントの突風構造．日本風工学会論文集，の最盛期にはDB本体付近において放射状の発散流が確
認され、

の発散量と

の負

の渦度が局所的に示された。これらより、DBの発散流が回転成分を有している可能性が示唆された。一方、衰退期には最盛期に発散した冷気外出流が、東方向へ弧状に進行したことが示された。そして、冷気外出流の進行
地域では明瞭な収束域も確認された。このことより、本事例においてGFの形成が示唆された。
防災上の観点からDBの発生予測や実態把握は非常に重要である。しかしながら、本研究においてJMA-DB未掲載の事例が発見されたことにより、JMA-DBの報告事

32，21-38．
Koch, S.E., 1984：The role of an apparent mesoscale
frontogenetic circulation in squall line initiation. Monthly

Weather Review , 112, 2090-2111.
村松貴有・川村隆一，2012：日本におけるダウンバースト発
生の環境場と予測可能性．天気，59，827-845．
大野久雄・鈴木修・楠研一，1996：日本におけるダウン

バーストの発生の実態．天気，43，101-112．
Houze, Jr, R.A., 2017：Cloud dynamics, Second Edition,
Academic Press, 432p.
Wakimoto, R.M., 1982：The life cycle of thunderstorm gustfronts as viewed with Doppler radar and rawinsondedata. Monthly Weather Review , 110, 1060-1082.

例以外にもDBが相当数発生している可能性が推測されWilson,J.W., R.D. Roberts, C. Kessinger and J.McCarthy,

る。以上のことから、日本国内におけるDBの正確な発1984：Microburst wind structure and evaluation of

生数を把握しその実態を議論するためには、稠密気象観

Doppler radar for airport wind shear detection. Journal of

測が継続的に実施される必要があると考えられる。

Climate and Applied Meteorology , 23, 898-915.

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地上稠密観測データに基づく関東平野北西部で発生するダウンバーストにおける地上気象場の解析（大津・中村）

Analysis of Surface Meteorological Fields of Downburst
over the Northwestern Kanto Plain based on Surface
High Density Meteorological Observation Data
OTSU Yusuke＊ , NAKAMURA Yusuke＊＊
Undergraduate Student, Faculty of Geo-environmental Science, Rissho University
Graduate Student, Graduate School of Geo-environmental Science, Rissho University＊＊＊

Key words: Downburst, Gust Front, High Density Meteorological Observation, Convergence and Divergence,
Vertical vorticity

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