2022年度春季大会講演予稿集

会期： 2022年 5月 17日 (火)〜 5月 21日 (土 )オンライン開催

121

2022年 5月

日

本

気

象

学

会

日本気象学会 2022 年度春季大会
協賛企業・団体等一覧
今大会の開催にあたり，以下の企業・団体からご協賛を頂きました（2022年4月19日現在；50 音順）．
厚く御礼申し上げます．

ANEOS株式会社
一般財団法人日本気象協会+
英弘精機株式会社
オフィス気象キャスター株式会社+株式会社サニースポット
株式会社ニューテック
株式会社フランクリン・ジャパン
三報社印刷株式会社
全日本空輸株式会社
ダイヤモンドエアサービス株式会社
東京ダイレック株式会社
ビジュアルテクノロジー株式会社（五十音順）+はリクルート対応を行う予定の企業・団体です．

-1-

日本気象学会 2022 年度春季大会
2022 年度春季大会は完全オンライン開催とします．授賞式，受賞記念講演とシンポジウ
ムは関係者を絞って気象庁講堂からオンライン配信します．講演の発表者をはじめ，通常の参加者はオンラインで参加する形式であることをご承知おきください．参加方法は学会ホームページや大会ウェブサイト等でお知らせします．
会期：
2022 年 5 月 17 日（火）～5 月 21 日（土）シンポジウム，授賞式，受賞記念講演，総会：
日程
2022 年 5 月 19 日（木）開催方式 気象庁講堂よりオンライン配信
真鍋淑郎先生ノーベル賞受賞記念特別公開シンポジウム：
日程
2022 年 5 月 21 日（土）午後
開催方式 オンライン配信（大会参加者以外も聴講可能）
申込方法 決まり次第，学会ホームページや大会ページ等でお知らせします．
研究発表：
口頭発表者を含む全ての講演者は講演資料を大会ウェブサイト上で公開する「オンラインポスター講演」を行います．参加者は全てのオンラインポスター講演資料を閲覧可能です．口頭発表は 17 日（火）・18 日（水）・20 日（金）に，ウェブ会議システム（Zoom）を利用して開催します．
大会実行委員会担当機関：
気象庁
大会委員長：
森 隆志（気象庁大気海洋部）
当日の連絡先：大会実行委員会 msj-ecomm2022s@metsoc.or.jp■オンライン大会の参加にあたって
講演や聴講，質疑を行うには気象学会 Google Workspace (G Suite) アカウント（会員）または Google ア
カ ウ ン ト （ 非 会 員 ） が 必 要 で す ． Google Workspace ア カ ウ ン ト 発 行 の 申 請 は ， 会 員 サ イ ト(https://www.metsoc.or.jp/membersite) より可能です．
■オンライン大会ウェブページ（随時更新中）
大会プログラムの他，講演形態や講演・聴講方法についての説明をご覧いただけます．
https://sites.google.com/metsoc.or.jp/spr2022/home■ご質問等おありの方は，下記メールアドレスか，問い合わせフォームよりご連絡ください．
メールアドレス kouenkikaku2022s@googlegroups.com
問い合わせフォーム https://sites.google.com/metsoc.or.jp/spr2022/contact-2-

大会行事予定（オンライン開催）

09:00〜
12:00

ホストA
A1A 降水システムⅠ(PR, 6)

5月17日 13:00〜 A1P 気象予報Ⅰ (WF, 9)（火） 16:00
16:15〜
17:45
09:00～
12:00
5月18日
（水）

13:00
～
16:00

（ ）内は講演番号と講演数
ホストC
C1A 物質循環システム(MC, 8)ホストB
B1A 気候システムⅠ(CL, 8)
B1P 観測手法Ⅰ(OB, 9)

C1P 環境気象 (EM, 4)
産業気象 (IM, 3)
気象教育 (ME, 2)

P1L オンラインポスターⅠ（65）A2A 気象予報Ⅱ (WF, 7)

B2A 熱帯大気Ⅰ (TR, 6)

A2P 降水システムⅡ（PR,9） B2P 気候システムⅡ (CL, 8)

C2A 中高緯度大気 (MH, 9)

C2P 大気境界層 (BL, 5)
大気放射 (RD, 2)

16:15〜
17:45

P2L オンラインポスターⅡ（65）09:00〜
12:00

シンポジウム「線状降水帯に関する研究の最前線と今後の展望」

5月19日 13:30〜（木） 16:00

授賞式および学会賞，藤原賞，岸保・立平賞受賞記念講演

16:30〜
18:00
09:00～
12:00
13:00〜
5月20日 16:00（金）
16:15〜
17:45

総会
A4A 気象予報Ⅲ (WF, 8)

B4A 熱帯大気Ⅱ (TR, 6)

A4P 降水システムⅢ（PR,9） B4P 気候システムⅢ (CL, 9)

P4L オンラインポスターⅢ（65）

16:00〜
18:00

ジュニアセッションⅠ-1

ジュニアセッションⅠ-2

10:30〜
5月21日 12:30

ジュニアセッションⅡ-1

ジュニアセッションⅡ-2（土） 13:30〜
17:00

C4A 大気力学 (DY, 5)
中層大気 (MA, 2)
惑星大気 (PA, 1)
C4P 観測手法Ⅱ（OB,9）

注）オンライン ポスター
講演とジュニアセッショ
ンは，一部講演時間が重複しています真鍋淑郎先生ノーベル賞受賞記念特別公開シンポジウム

発表件数：195 件
当大会予稿集に掲載された著作物については，以下の規程「日本気象学会の刊行物に掲載された著作物の利用について（https://www.metsoc.jp/teikan/MSJ_kitei_copyrightpolicy.pdf）」に準じます．
本プログラムの記載内容に関する問い合わせは,〒305-0052 茨城県つくば市長峰1-1 気象研究所内 講演企画委員会（E-mail: kouenkikaku2022s@googlegroups.com）まで-3-

講演番号とセッション番号の見方

日本気象学会 2022 年度春季大会-4-

講演の方法大会ウェブサイトに講演方法の詳細を掲載しています．必ずご覧いただくようお願いいたします．
オンラインポスター講演・・・

大会ウェブサイト上に掲載された発表資料を閲覧し，発表資料にコメントを残すことで質疑応答を行います．
講演者は G Suite の Meet や Chat を使って，オンラインの質疑応答の場を設定することも可能です.
気象学会会員は，気象学会が発行する G Suite アカ
ウントが必要になります．

・ 聴講者の利便性を考慮して，20 分刻みの開始時刻を設定しています．スムーズな進行ができるよう，持ち時間の厳守にご協力をお願いします．

注意事項
・
・

・

・

口頭発表
・ Zoom を使用したウェブ会議システムによってオンライン上で口頭発表を行います．
・ 講演 1 件あたりの持ち時間は 18 分（講演 14 分･質疑4 分）です.

講演にあたり，予め以下の点をご了承ください.
インターネット接続環境，オンラインポスター講演・
口頭発表に必要なパソコン，マイク，スピーカー等の機材は各自で準備して下さい．
突然の故障や接続の際のトラブルが発生した場合，座長の判断で発表順の繰り下げなどの対応をとることがあります．トラブルへの備えは講演者自身で行って頂くようにお願いします．

お知らせ（領収証について）
PDF 形式の領収証をメールにて送付します．紙媒体の領収証が必要な場合は，講演企画委員会（kouenkikaku2022s@googlegroups.com）までご連絡ください．
（電子版予稿集について）
参加者には，「講演予稿集ダウンロード用パスワード」を事前にお知らせします．
大会には参加せず，予稿集のみ購入を希望する場合は，講演企画委員会（kouenkikaku2022s@googlegroups.com）
までご連絡ください．
（保育支援について）

今大会はオンライン開催のため，保育施設利用費用の補助は行いません．

シンポジウム「線状降水帯に関する研究の最前線と今後の展望」～メカニズム解明，観測，予測の現状と将来～
日時：2022年5月19日（木）（大会第3日）9:00～12:00
場所：気象庁講堂からオンライン配信
趣旨：近年，線状降水帯に伴う災害が顕著で，社会的関心も高まっています．一方，線状降水帯のメカニズムは未だ十分に解明できておらず，観測の強化や予測精度の改善等が喫緊の課題となっています．本シンポジウムでは，これらの最先端の科学的知見について専門分野の方々にご紹介いただくとともに，防災気象情報の改善にどのように反映させていくか，多角的にご議論いただくことを計画しました．
司会者：佐藤正樹（東京大学大気海洋研究所教授）
プログラム：
概要説明：佐藤正樹（東京大学）
線状降水帯のレビューと今後の課題：加藤輝之（気象研究所）
内閣府第 2 期 SIP における線状降水帯の観測・予測技術開発の進捗と実証実験：清水慎吾（防災科学技術研究所）

日本気象学会 2022 年度春季大会-5-

『富岳』を使ったシミュレーション予測実験：三好建正（理化学研究所）
日本における停滞性降水系の特徴と近年の豪雨時に見られた大気環境条件：竹見哲也（京都大学）
線状降水帯の理想化実験：伊藤純至（東北大学）
梅雨の環境場と線状降水帯：川村隆一（九州大学）※総合討論では，上記の講演者に加え，川畑拓矢（気象研究所），中村尚（東京大学），安田珠幾（気象庁）もパネラーとして参加．ファシリテーターは佐藤正樹（東京大学）．

特別シンポジウム「真鍋淑郎先生ノーベル賞受賞記念特別公開シンポジウム」
日時：2022年5月21日（土）（大会第5日）13:30～17:00
場所：気象庁講堂からオンライン配信
趣旨：日本気象学会名誉会員の真鍋淑郎博士（プリンストン大学）が 2021 年ノーベル物理学賞を受賞されたのはまだ記憶に新しい。受賞理由は「地球温暖化を確実に予測する物理気候モデルの開発」で、地球気候をコンピューター上で再現・予測できる数値モデルを開発し、大気中の二酸化炭素濃度の増加による気候への影響を初めて明らかにした真鍋先生の先駆的な研究が評価されたものである。真鍋先生が開拓された数値気候モデル研究は、「気候変動に関する政府間パネル（IPCC）」の評価報告書に代表される地球温暖化研究の進展は勿論のこと、古気候研究も含め、今日の気象学・気候学研究の礎となっているほか、日々の数値天気予報の発展にも影響をもたらしている。そこで本特別公開シンポジ
ウムでは、許可を得て真鍋先生のノーベル物理学賞受賞講演（英語）を日本語字幕付でビデオ上映したあと、真鍋先生の先駆的な研究の意義や今日へのインパクトについて５名の気象学会員が解説する。
司会者：中村 尚（東京大学先端科学技術研究センター教授）
プログラム：
概要説明：中村 尚（東京大学）
真鍋淑郎先生ノーベル物理学賞受賞講演（日本語字幕付ビデオ講演）：真鍋淑郎（プリンストン大学）
真鍋先生が拓いた気候モデリングと温暖化研究―その後の発展―：渡部雅浩（東京大学）
真鍋氏の気候モデル開発を追って：積雲対流と高解像度モデリング：佐藤正樹（東京大学）
古気候モデリングの新展開：阿部彩子（東京大学）
最新の気候モデルが描き出す、地球温暖化と異常気象・日本の将来気候：今田由紀子（東京大学）
真鍋先生のご研究の数値予報に対するインパクト：岩崎俊樹（東北大学）
閉会の挨拶：佐藤 薫（東京大学）

研究会のお知らせ
大会期間中に研究会が予定されています．興味のある方はご自由にご参加下さい.

第 11 回気象学史研究会
主催：気象学史研究連絡会
日時：2022 年 5 月 19 日（木）18:00～20:00
形式：オンライン（リアルタイム形式）
テーマ：「古典籍・古文書の自然現象記録を用いた気候
復元と気候変動」
趣旨：日本では，歴史文書に記録された天候情報など
を用いて気候復元研究が行われてきた．その中でも，桜の開花時期に代表される植物季節や湖の結氷日に関する記録は長期にわたって記録されており，それらを用いた研究成果は，国内外で注目されてきた．
本研究会では，古典籍に記された京都の植物季節と古文書に記された諏訪湖の結氷日の情報を利用した気候復元を行う著名なお二方の先生に，これまでの成果と現在進行中のご研究にもとづく最新の知見を紹介していただく．本会合は気象学史研究に関心を持つ，より多くの方の間の情報・意見交換をうながすため，学会員以外の方にも広く参加を呼びかけて開催する．
コンビーナ・司会：財城真寿美（成蹊大学）

プログラム：
1. 古典籍の植物季節記録による京都の気候復元
青野靖之（大阪公立大学）
2. 579 年間の諏訪湖結氷記録からみた長期気候変動
三上岳彦（東京都立大学）
連絡先：山本 哲（元・気象研究所）

日本気象学会 2022 年度春季大会-6-

気象学史研究連絡会ウェブサイトの問い合わせフォームでご連絡ください．
https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/

リクルート対応について
大会開催にあたり、以下の企業・団体からリクルート対応のご連絡をいただきました（50 音順）。連絡先等は大会ページ（https://www.metsoc.jp/meetings/2022s）にて公開します。
リクルート対応企業・団体：
一般財団法人日本気象協会
オフィス気象キャスター株式会社

2022 年度秋季大会の予告
2022 年度秋季大会は，2022 年 10 月 24 日（月）～10 月 27 日（木）に北海道大学で開催される予定です．大会告示
は「天気」5 月号に掲載予定です．なお，秋季大会の講演申込締切は 2022 年 7 月頃となる予定です．

日本気象学会 2022 年度春季大会-7-

口頭プロ グ ラム

日本気象学会2022年度春季大会

大会第1 日 [5 月17 日（ 火） ] 9 ： 00 ～12 ： 00 口頭・ セッション

A1A, B1A, C1A： 各講演の開始時刻に 差異が生じ る 場合があ る こと を ご留意く ださ い
開始時刻

座長 足立
09:00〜

09:20〜

09:40〜

A1A

B1A

C1A

降水システムⅠ

気候システムⅠ

物質循環システム

透（気象研）新藤永樹（気象研）村山 利幸（東京海洋大学海洋工学部）

PR-01+

CL-01+

MC-01+

足立 透（気象研）

竹村 俊彦（九大応力研）

阿保

PAWRおよびCNNによる竜巻性渦の立体検出技術の初期評価

2022年1月トンガ火山噴火に伴う ライダーで観測される夜間大気
気候変動のシミュレーション
境界層内のCO2濃度増加 イベン
トのトラジェクトリ解析

PR-02+

CL-02+

MC-02+

纐纈 丈晴（名大ISEE）

戸田 賢希（AORI）

今須 良一（東大AORI）

MP PAWR で観測された関東の降雹 事例

温暖化時の海陸昇温コントラス
トメカニズム~準平衡状態~

気象庁観測船による大気中CO2
カラム平均濃度の観測

PR-03+

CL-03+

MC-03+

宮入 真菜（名古屋大学環境学研究科）
マルチパラメータ・フェーズド
アレイ気象レーダデータを用いた孤立積乱雲のライフサイクル
における内部構造の変化

新藤 永樹（気象研）

村山 利幸（海洋大）

水惑星実験及び AMIP 実験による ITCZ と長波雲放射効果の関係について

波長355nmでの黄砂の偏光ライ
ダー観測

PR-04+

CL-04+

MC-04+

櫻井 南海子（防災科研）

黒田 友二（気大）河合真（都立大）

座長 櫻井 南海子（防災科研）
10:00〜

2018年8月26日に発生した「青天 太陽活動の北大西洋振動への影の霹靂」と親雲の特徴
響：海洋の役割座長
10:20〜

10:40〜

11:00〜

慶（名大院環境）

アジアダストの発生・輸送・気候影響に対する臨界摩擦速度の重要性

美山 透（海洋研究開発機構）

田上 雅浩（国立環境研究所）

PR-05+

CL-05+

MC-05+

岩崎 博之（群馬大教育）

塩崎 公大（九大応力研）

柴田 風衣（山梨大学）

雷撃密度と雨量の分布から見た
北関東における雷神社の分布の特徴

WPパターンに対するインド洋昇 偏光光散乱式粒子計測器におけ温の影響る雲粒判定方法の検討および氷雲検出の可能性

PR-06+

CL-06+

MC-06+

塚越 栞奈（名大ISEE）

竹村 和人（気象庁）

山崎 耕平（東大AORI）

梅雨前線帯降水システムで発生した複数の突風の事例解析

ロスビー波の砕波によって生じ
るPJパターンの事例の推定割合

LES領域モデルSCALE-RMを用
いたエアロゾル排出に対する混
合相雲の応答の数値実験

CL-07+

MC-07+

美山 透（国立研究開発法人海洋 田上 雅浩（NIES）
研究開発機構）海洋再解析による北西太平洋の NICAM-WISO による寒冷域での海洋熱波寒波データ
d-excess のバイアス分析-8-

11:20〜

CL-08+

MC-08+

藤原 正智（北大地球環境）

伊藤 彰記（JAMSTEC）

SPARC Reanalysis Intercomparison IMPACTモデルの福江島におけ
Project（S-RIP）の概要とS-RIP る微小エアロゾル元素組成・ブPhase 2計画について
ラックカーボンの高時間分解観測データを用いた評価

口頭プロ グ ラム

日本気象学会2022年度春季大会

大会第1 日 [5 月17 日（ 火） ] 13 ： 00 ～16 ： 00 口頭・ セッション

A1P, B1P, C1P： 各講演の 開始時刻に 差異が 生じ る場合が あるこ とを ご 留意くだ さ い
A1P

開始時刻

気象予報Ⅰ
座長 藤田
13:00〜

13:20〜

13:40〜

14:00〜

匡(気象研)

C1P

観測手法Ⅰ

環境気象
産業気象
気象教育

淳（極地研）藤部

文昭（都立大）WF-01+

OB-01+

EM-01+

畔野 貴弘（気象庁数値予報）飯塚 達哉（NTT）

藤部 文昭（都立大）気象庁局地解析へのハイブリッ
ド同化手法の導入に向けた開発

センサ応答時間を考慮したドローン上昇速度による大気の鉛直分布測定精度の検討

夏季高温による日本の超過死亡率の長期変化WF-02+

OB-02+

EM-02+

樋口 真悠子（気象庁数値予報
猪上 淳（極地研）
課）
気象庁メソ数値解析予報システ 市販のドローンで高精度の気象
ムでの 船舶 GNSS 可降水量の現 観測を行う手法の開発
業利用

大橋 唯太（岡山理大・生物地球）

WF-03+

OB-03+

EM-03+

藤田

小司 禎教（気象研）

田中 健路（広工大環境）

スケールを考慮した変分法による高頻度高密度データ同化手法の検討

遅延量勾配を用いた船舶搭載
GNSS可降水量の品質管理

2022年1月15日のフンガ・トン
ガ―フンガ・ハアパイ火山噴火に伴う日本付近における空気振動の伝播（第１報）

WF-04+

OB-04+

EM-04+岡部

工藤 玲（気象研）
全天カメラによる雲分布・雲底
高度分布の推定

Seiji Shimoda（農研機構北農研）
近年の北日本の冬季積雪傾向の変化が土壌温度に与える影響

大和田 浩美（気象庁）

飯泉 仁之直（農研機構）

WF-05+

OB-05+

IM-01+

岡本 幸三（気象研究所）

大和田 浩美（気象庁）

小畑 淳（気象研）

静止衛星の全天候赤外輝度温度
同化

RTTOV13.1によるMTG/IRSのシ トンガ沖噴火、寒冷化凶作不ミュレーションの調査
安、市場過熱と気候情報

匡（気象研）

いづみ（気象研）

リトリーブ地表面温度を用いた
静止気象衛星CO2バンドの晴天
放射輝度温度データ同化
座長 南出
14:20〜

猪上B1P

将志(東京大学)-9-

気温に感度をもつ循環器・呼吸器疾患の死亡がコロナ禍でどのように変わったか？

14:40〜

15:00〜

15:20〜

15:40〜

WF-06+

OB-06+

IM-02+

南出 将志（東京大学/JPL）

黒沢 裕也（名大ISEE）

飯泉

大アンサンブルによる全天赤外
輝度温度同化を通じた対流の予測可能性

GPM DPR の固体降水プロダク
トの評価

気候変動適応に資する再解析・
予報接合データの作成

WF-07+

OB-07+

IM-03+ソン

岩下

保坂 征宏（気象研）

キウェン（理研）

久人（明星電気）

仁之直（農研機構）

Increasing the Efficiency of theControl Simulation Experimentswith the Lorenz-96 Model

様々な気象条件下における山間部でのGSMaP衛星観測と
POTEKA地上観測との比較分析

気候データ可視化システム
CDVoB（仮称）の開発

WF-08+

OB-08+

ME-01+

前島 康光（理化学研究所・計算科学研究センター）
領域気象モデルを使った局地豪雨の制御シミュレーション実験(2)

青梨 和正（京都大学大学院理納口 恭明（防災科研）
学）
次期GSMaPマイクロ波放射計降 水と空気層で作るベナール・セ
水リトリーバルアルゴリズム
ルの鉛直パターン可視化(V06)開発（その２）： DPRとGMI観測値から求めた固体降水
粒子特性

WF-09+

OB-09+

ME-02+

石橋 俊之（気象研）

古澤 文江（宇地研）山本 哲（芙蓉日記の会）

全球大気と地球表面状態等の結合同化に向けて

多衛星マイクロ波観測データからの降水プロダクトの観測時刻に基いた比較

大日本気象学会員 野中至（到）・千代子

口頭プロ グ ラム

日本気象学会2022年度春季大会

大会第2 日 [5 月18 日（ 水） ] 9 ： 00 ～12 ： 00 口頭・ セッション

A2A, B2A, C2A： 各講演の 開始時刻に 差異が 生じ る場合が あるこ とを ご 留意くだ さ い
開始時刻

座長 山崎
09:00〜

09:20〜

A2A

B2A

C2A

気象予報Ⅱ

熱帯大気Ⅰ

中高緯度大気和久（名大宇地研）春日 悟（三重大学生物資源学研究科）

哲(JAMSTEC)

坪木

WF-10+

TR-01+

MH-01+

原田 やよい（気象研）

山田 広幸（琉球大理）

栃本 英伍（防災科研）

様々な観測データセットを用いたJRA-3Qの品質評価

航空機観測により捉えた台風
Mindulle (2021)の暖気核構造

スプリット前線の統計的特徴と温帯低気圧との関係

WF-11+

TR-02+

MH-02+

直江 寛明（気象研究所）

坪木 和久（名大宇地研）

気象庁長期再解析(JRA-3Q)非衛星時代の品質評価 (その2)新ジェット機へのドロップゾン
デ観測システム搭載と台風
Mindulle(2021)の観測概要

春日 悟（三重大学生物資源学研究科）
日本域へ到来する寒冷渦の特徴-10-

09:40〜

WF-12+

TR-03+

MH-03+

山崎 哲（JAMSTEC）

菱沼 美咲（横国大）山本 晃立（東大AORI）

両半球での 2019 年成層圏突然昇 回転水槽実験装置を用いた台風
温の LETKF 再解析システムで 内部構造の模擬実験の再現性
座長
10:00〜

嶋田宇大（気象研）WF-13+

TR-04+

MH-04+

福井

金田 幸恵（名古屋大学ISEE）

釜江 陽一（筑波大生命環境）

真（東北大）

長期（2001–2020）日本領域再解 顕著台風の多重壁雲構造と強度
析の再現性の検証
変化
座長
10:20〜

10:40〜

11:00〜

寒冷渦の維持に寄与する渦間相
互作用オホーツク海海氷面積の急変動をもたらす大気循環場の特徴
岡島悟（東大先端研）

WF-14+

TR-05+

MH-05+

安藤 滋人（MEC）

嶋田 宇大（気象研）

吉田 聡（京大防災研白浜）

ロケットの安全飛行に向けた気 発達ハリケーンの上層アップシ
象情報の評価(1) ～ゾンデ観測と アー左象限で観測される強い上
毎時大気解析GPVの比較～
昇流について真冬の北太平洋爆弾低気圧活動の1980年代後半からの急激な活発化

WF-15+

TR-06+

MH-06+

対馬 雄一（MEC）

佐々木 春花（気大）岡島 悟（東大先端研）

ロケットの安全飛行に向けた気象情報の評価(2)～気象庁数値予報モデル出力値の精度評価～

台風の極端急速強化における海
洋熱塩構造の役割に関する研究

北太平洋の移動性擾乱活動の「真冬の振幅低下」に対する擾
乱の構造と背景場の役割

WF-16+

MH-07+

小野 耕介（気象研）

齋藤 圭祐（総研大極域科学）

降水予報へのアンサンブル次元の利用

南極氷床上に設置したAWSにより観測された積雪面レベルの時
間変動の特徴とデータ処理手法の検討

11:20〜

MH-08+
平沢 尚彦（極地研）
南極氷床上のAWS群が捉えたトンガ噴火に伴う衝撃波

11:40〜

MH-09+
平沢 尚彦（極地研）
南極昭和基地の地上大気中の7Be濃度の日別通年観測-11-

口頭プロ グ ラム

日本気象学会2022年度春季大会

大会第2 日 [5 月18 日（ 水） ] 13 ： 00 ～16 ： 00 口頭・ セッション

A2P, B2P, C2P： 各講演の 開始時刻に 差異が 生じ る場合が あるこ とを ご 留意くだ さ い
開始時刻

座長 谷田貝13:00〜

13:20〜

13:40〜

14:00〜

A2P

B2P

C2P

降水システムⅡ

気候システムⅡ

大気境界層
大気放射

亜紀代（弘前大理工）大学（地球研）祐太（理化学研究所）

CL-09+

BL-01+

村上 正隆（名古屋大学 宇宙地球環境研究所）
エアロゾル・雲・降水統一（CReSS-4ICE-AEROSOL）モデ
ルを用いた UAE日周対流雲の再現実験

島袋 琉（熊大院 自然科学教育部）
機械学習のクラスタリング技術を用いたアリソフ気候区分の改訂

工藤 達貴（筑波大院）

PR-08+

CL-10+

BL-02+ONG CHIA RUI（東京大学）

山中 大学（地球研）

小野寺 平（筑波大院）

Idealized Large-Eddy Simulationsof Arctic Mixed Clouds Observed
during M-PACE Campaign

多雨米作列島国の行政区画人口
密度依存性の気候学的要因

高密度地上気象観測から判明した清川だしの吹走範囲

PR-09+

CL-11+

BL-03+

馬場 雄也（JAMSTEC）

天野 未空（三重大院生物資源）

久米田 健人（慶應大学）

雲解像モデルに基づくスペクト
ル型積雲対流スキームの性能まとめ

災害級の冷夏が近年発生していない理由とは？

宗谷北部での強風特性について

PR-10+

CL-12+

BL-04+

岡崎 恵（京大院理）竹端 光希（三重大院生物資源）

河合 佑太（理研計算科学）

ふた山形状の雨滴粒径分布の観測事例解析と形成物理メカニズ
ムオホーツク海の海氷変動に及ぼす熱帯海洋からの遅延影響

不連続ガラーキン法を用いた大気ラージエディシミュレーショ
ン: 数値誤差に関する指標の導
出

福井

関口

真（東北大）

生保内だしの気候特性に関する解析

美保（東京海洋大学）

PR-11+

CL-13+

BL-05+

谷田貝 亜紀代（弘前大理工）加藤 実紗（三重大学）

稲垣 厚至（東工大）

弘前市における降水の同位体比 黒潮大蛇行が及ぼす海上の落雷
変動 -2021年2月16日の降水起源- 分布の変化
座長 鈴木
14:40〜河合

PR-07+

座長
14:20〜

山中

熱画像風速測定法を用いた都市
街区内風速分布の観測

賢士（山口大院創成）

PR-12+

CL-14+

正木

北野 慈和（一般財団法人電力中 関口 美保（海洋大）央研究所）
大量アンサンブル気候予測デー 広帯域放射伝達モデルMstrnの気タを用いた風向別風速極値の将 体吸収過程の更新（その１）
来変化の分析

岳志（京大院理）

チベット域における地上ドップ
ラーレーダ観測を用いた衛星搭
載降水レーダ降水タイプ分類ア
ルゴリズムの検証 (その２)RD-01+-12-

15:00〜

15:20〜

PR-13+

CL-15+

RD-02+

吉村 飛鳥（名大ISEE）

福井

桃井 裕広（千葉大学）

深層学習を用いた客観的粒子判
別システムの精度改良

東北南部及び北信越の山岳域における積雪の将来変化

PR-14+

CL-16+

篠原

河合 英俊（放送大学大学院）

雅貴（京大）

レーダ反射強度と落下速度を用いた層状性降水雲中の固体降水粒子タイプの推定
15:40〜真（東北大）

切断近似による偏光放射伝達の効率的計算法の開発

新型コロナ（COVID-19）新規感
染者数と気候の影響（２）PR-15+
鈴木 賢士（山口大院創成）
新しい粒子撮像ゾンデRainscope
による雲内の降水粒子落下速度測定

口頭プロ グ ラム

日本気象学会2022年度春季大会

大会第4 日 [5 月20 日（ 金） ] 9 ： 00 ～12 ： 00 口頭・ セッション

A4A, B4A, C4A： 各講演の 開始時刻に 差異が 生じ る場合が あるこ とを ご 留意くだ さ い
A4A

開始時刻

気象予報Ⅲ
座長 安田
09:00〜

09:20〜

09:40〜

勇輝(東工大)

石崎

B4A

C4A

熱帯大気Ⅱ

大気力学
中層大気
惑星大気

紀子（国環研）中島健介（九大・院・理）WF-17+

TR-07+

DY-01+

髙谷

荒金 匠（AORI）

伊藤 創司（慶應大）深層学習による雷ナウキャスト
高精度化検討

北西太平洋における夏季季節内
振動の北進伝播に対する台風の効果

日本空域の上層における乱気流の発生環境場の季節別特徴

WF-18+

TR-08+

DY-02+

小野寺 孔明（東工大）

荻野 慎也（JAMSTEC）

佐野 美憂（三重大生物資源）

注意機構付き深層学習による都市街区熱環境マップの物理超解像

研究船「みらい」による西太平
洋における2021年夏季モンスーン・対流季節内変動に伴う物質循環の観測

熊野灘で観測された海上竜巻の発生環境場

WF-19+

TR-09+

DY-03+

安田 勇輝（東工大）

石崎 紀子（国環研）

小原 涼太（東北大学院理）回転同変な畳込ニューラルネッ
トによる2次元流体の超解像

パナマにおける降水量の日変化に見られる地域性

Cold Air Damming (CAD)に伴う強い降水帯に対する内陸の地形の高さの影響怜（大阪ガス株式会社）

-13-

座長
10:00〜

柳瀬
WF-20+

TR-10+

DY-04+

北村 祐二（数値予報開発セン
ター）
2022年の気象庁メソモデル更新の概要

坂本 律（新潟大院）

中島 健介（九大・院・理）

熱帯インド洋におけるOLR日気候値振動

トンガ火山噴火により励起された大気海洋波動に関する初期的考察

WF-21+

TR-11+

DY-05+

林 修吾（気象研）

中村 雄飛（東大大海研）

佐藤 宏樹（京大院理）座長 中川
10:20〜

友朗（理研CPR）

雅之(気象研)NHMとasucaによるモデル間相互 赤道Rossby波・Kelvin波に結合比較実験（冬季）
する降水・雲の統計解析
座長
10:40〜

11:00〜

11:20〜

非対称に粗度ブロックを配置した竜巻状渦数値流体実験小林

ちあき（気象研）

WF-22+

TR-12+

MA-01+

山崎

柳瀬 友朗（理研CPR）

奥井 晴香（東大院理）

一哉（東大院理）

MIROCでのスーパーパラメタリ 下層循環と自由対流圏変動の結ゼーションの改良合を通じた湿潤対流の自己集合化メカニズム

全大気長期解析値を用いた北半
球冬季クライマトロジーと成層
圏突然昇温時における渦位構造と惑星規模波の解析

WF-23+

MA-02+

中川 雅之（気象研）

小林 ちあき（気象研）

気象庁全球モデルにおけるグレーゾーンに対応した積雲対流
スキームの開発（１）

再解析で表現される平均子午面
循環の強度差の要因の考察

WF-24+

PA-01+

金浜 貴史（気象庁数値予報）

小郷原 一智（京産大理）

気象庁全球モデルにおける地形
効果表現の改良に向けて複数地域における火星ダストス
トームの自動領域分割-14-

口頭プロ グ ラム

日本気象学会2022年度春季大会

大会第4 日 [5 月20 日（ 金） ] 13 ： 00 ～16 ： 00 口頭・ セッション

A4P, B4P, C4P： 各講演の 開始時刻に 差異が 生じ る場合が あるこ とを ご 留意くだ さ い
開始時刻

座長 末木
13:00〜

13:20〜

13:40〜

14:00〜

B4P

C4P

降水システムⅢ

気候システムⅢ

観測手法Ⅱ

健太（理研計算科学）

横畠徳太（国立環境研究所）

OB-10+

加藤 輝之（気象研）

栗田 直幸（名大宇地研）

岩井 宏徳（NICT）

アメダス３時間積算降水量でみた集中豪雨事例発生頻度の過去
45年間の経年変化

東南極ドームふじ周辺における温暖化影響の実態把握

高出力2μm水蒸気差分吸収ライ
ダーの性能評価

PR-17+

CL-18+

OB-11+

石井 智（京大院理）廣田 渚郎（国立環境研究所）

山中 沙羅（TMU）

潮岬風力実験所におけるマイク
ロ波放射計を用いた降水前の水
蒸気変動の分析

MIROCにおける雲・降水プロセ 次世代衛星搭載コヒーレントラ
ス高度化の雲フィードバックへ イダーのための シミュレータ開
の影響
発に向けて

PR-18+

CL-19+

OB-12+

児玉 真一（東大AORI）

横畠 徳太（国立環境研究所）

吉田 智（気象研）

9月の台風による日本の遠隔降水 地球システム統合モデルによるの力学的解析
将来シナリオ評価

教師なし機械学習によるラマン
ライダーデータのノイズ除去（２）

PR-19+

CL-20+

OB-13+

末木 健太（理研計算科学）

釜江 陽一（筑波大生命環境）

柴田 泰邦（都立大）西日本全域500 m解像度のH30.7
豪雨アンサンブル予報実験

地球温暖化による東アジアにおける極端降水の増加に対する大気の川の寄与ライダーによるCO2・気温観測
精度向上のための気圧高度分布
モデル評価

宏樹（東大大気海洋研）

土井威志（JAMSTEC）

PR-20+

CL-21+

OB-14+

郭 威鎮（気象研）

林 未知也（国環研）

川村 誠治（NICT）

座長

15:00〜

誠治（NICT）

CL-17+

Numerical Simulation on
日本域の気候変動影響評価適応
Feasibility of Rain Enhancement by 研究のために選択されたCMIP6
Hygroscopic Seeding over Kochiの将来予測ミニアンサンブルのArea, Shikoku, Japan in Early
分析
Summer
14:40〜川村

PR-16+

座長 辻
14:20〜

A4P

地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測 －九州実証実験の現状 その２－

堤雅基（極地研）PR-21+

CL-22+

OB-15+

西井

三浦 陽介（JMBSC）

高橋 暢宏（名大ISEE）

高知県室戸半島から南北に延びる地形性線状降水帯 (室戸ライン)の維持機構

水文学的観点から見た高解像度
AGCMの降水の再現性

二重偏波レーダの校正について

PR-22+

CL-23+

OB-16+

北畠 尚子（気象大）楠

堤

2021年8月13～14 日の西日本の大雨に対する前線と総観場の流れの影響

高分解能全球大気モデルの降水量再現性章（名大宇地研）

昌司（気象研）-15-

雅基（極地研）

南極昭和基地大型大気レーダーに付加した受信システムによる長期連続流星風観測15:20〜

15:40〜

PR-23+

CL-24+

OB-17+

中塩竈 秀夫（国環研）

LUCE Hubert（RISH）

九州北部で発生した豪雨事例における環境条件およびMAULの解析

21世紀後半までの降水量変化予測の不確実性低減

Estimation of TKE Dissipation
Rate from Radar Data using a Weak
Stratification Model

PR-24+

CL-25+

OB-18+

辻土井 威志（JAMSTEC）

大野 裕一（NICT）

七海（京大院理）

宏樹（東大大気海洋研）

GPM搭載降水レーダ観測データを用いた 2021年8月に九州で大雨をもたらした降水システムの解析

シグナルノイズ比は季節予測精 WINDAS鉛直速度観測を用いた
度を暗に示すのか？ -日本周辺に 高層雲の解析(6)
おける1ヶ月先の気温予測の精度
調査より-

-16-

オンラインポスター講演プログラム
大会第1 日[5 月17 日（火）]

一般発表

65 件

日本気象学会2022年度春季大会

16 ：15 ～17 ：45

オンラインポスター講演セッション

P1L

BL-06

西場 慧（筑波大学・院）

北陸フェーンに対する海風と風上の大気安定度の影響

BL-07

橋本 明弘（気象研）

2018年4月グリーンランド北西部シオラパルクで 観測された強風に関する数値
実験

CL-01+ 竹村 俊彦（九大応力研）

2022年1月トンガ火山噴火に伴う気候変動のシミュレーション

CL-02+ 戸田 賢希（AORI）

温暖化時の海陸昇温コントラストメカニズム~準平衡状態~

CL-03+ 新藤 永樹（気象研）

水惑星実験及び AMIP 実験による ITCZ と長波雲放射効果の関係について

CL-04+ 黒田 友二（気大）太陽活動の北大西洋振動への影響：海洋の役割

CL-05+ 塩崎 公大（九大応力研）

WPパターンに対するインド洋昇温の影響

CL-06+ 竹村 和人（気象庁）

ロスビー波の砕波によって生じるPJパターンの事例の推定割合

CL-07+

美山 透（国立研究開発法人
海洋研究開発機構）

CL-08+ 藤原 正智（北大地球環境）

海洋再解析による北西太平洋の海洋熱波寒波データ
SPARC Reanalysis Intercomparison Project（S-RIP）の概要とS-RIP Phase 2計画
について

CL-26

内山 常雄（日本気象予報士会）

10年間平均気温の月別変化

CL-27

遠藤 伸彦（国立研究開発法
人海洋研究開発機構）

機械学習を用いた全天日射量推定の試行

CL-28

田中 実（無所属）

梅雨降水量とENSOの最近60年間の関係

CL-29

村崎 万代（気象研）

5kmダウンスケーリングデータにおける極端気候指標の再現性 〜DSJRA-55とJRA-55DSの比較〜

EM-01+ 藤部 文昭（都立大）

夏季高温による日本の超過死亡率の長期変化

大橋 唯太（岡山理大・生物地 気温に感度をもつ循環器・呼吸器疾患の死亡がコロナ禍でどのように変わったか？
球）
2022年1月15日のフンガ・トンガ―フンガ・ハアパイ火山噴火に伴う日本付近
EM-03+ 田中 健路（広工大環境）における空気振動の伝播（第１報）
EM-02+

EM-04+ 下田 星児（農研機構北農研） 近年の北日本の冬季積雪傾向の変化が土壌温度に与える影響
EM-05

帯金 康夫（対馬市役所島のちから推進部）

微気象学（<1km）より小さいスケールでの3D地形による局所降雨予測の研究
Study of prediction method of local rainfall exerted by 3D topography on a scale
smaller than micrometeorology (<1km)IM-01+

小畑 淳（気象研）

トンガ沖噴火、寒冷化凶作不安、市場過熱と気候情報

IM-02+

飯泉

気候変動適応に資する再解析・予報接合データの作成

IM-03+

保坂 征宏（気象研）

気候データ可視化システムCDVoB（仮称）の開発

IM-04

平山 拓明（慶大SFC）

風の予測値と航空機による実測値の比較

MC-01+ 阿保

仁之直（農研機構）

真（都立大）

ライダーで観測される夜間大気境界層内のCO2 濃度増加 イベントのトラジェ
クトリ解析

MC-02+ 今須 良一（東大AORI）

気象庁観測船による大気中CO2 カラム平均濃度の観測

MC-03+ 村山 利幸（海洋大）波長355nmでの黄砂の偏光ライダー観測

MC-04+ 河合

アジアダストの発生・輸送・気候影響に対する臨界摩擦速度の重要性

慶（名大院環境）

MC-05+ 柴田 風衣（山梨大学）

偏光光散乱式粒子計測器における雲粒判定方法の検討および氷雲検出の可能性

MC-06+ 山崎 耕平（東大AORI）

LES領域モデルSCALE-RMを用いたエアロゾル排出に対する混合相雲の応答の
数値実験

-17-

MC-07+ 田上 雅浩（NIES）

NICAM-WISO による寒冷域での d-excess のバイアス分析

MC-08+ 伊藤 彰記（JAMSTEC）

IMPACTモデルの福江島における微小エアロゾル元素組成・ブラックカーボンの高時間分解観測データを用いた評価

MC-09

日本国内における日最高気温とオキシダント濃度の相関およびその長期変動

清水 厚（環境研）

ME-01+ 納口 恭明（防災科研）

水と空気層で作るベナール・セルの鉛直パターン可視化

ME-02+ 山本 哲（芙蓉日記の会）

大日本気象学会員 野中至（到）・千代子

OB-01+ 飯塚 達哉（NTT）

センサ応答時間を考慮したドローン上昇速度による大気の鉛直分布測定精度の検討

OB-02+ 猪上 淳（極地研）

市販のドローンで高精度の気象観測を行う手法の開発

OB-03+ 小司 禎教（気象研）

遅延量勾配を用いた船舶搭載GNSS可降水量の品質管理

OB-04+ 工藤 玲（気象研）

全天カメラによる雲分布・雲底高度分布の推定

OB-05+ 大和田 浩美（気象庁）

RTTOV13.1によるMTG/IRSのシミュレーションの調査

OB-06+ 黒沢 裕也（名大ISEE）

GPM DPR の固体降水プロダクトの評価

OB-07+ 岩下

様々な気象条件下における山間部でのGSMaP衛星観測とPOTEKA地上観測との比較分析

OB-08+

久人（明星電気）

青梨 和正（京都大学大学院
理学）

次期GSMaPマイクロ波放射計降水リトリーバルアルゴリズム(V06)開発（その２）： DPRとGMI観測値から求めた固体降水粒子特性

OB-09+ 古澤 文江（宇地研）

多衛星マイクロ波観測データからの降水プロダクトの観測時刻に基いた比較

OB-19

箕輪 昌裕（FURUNO）

小型マイクロ波放射計による「みらい」洋上水蒸気観測

OB-20

足立 アホロ（気象研）

二重偏波レーダーによる雨滴粒径分布の推定(その5)OB-21

橋口 浩之（京大RISH）

MUレーダー外付け受信専用アンテナを用いたアダプティブクラッター抑圧シ
ステムの開発PR-01+ 足立 透（気象研）

PAWRおよびCNNによる竜巻性渦の立体検出技術の初期評価

PR-02+ 纐纈 丈晴（名大ISEE）

MP PAWRで観測された関東の降雹事例

PR-03+

宮入 真菜（名古屋大学環境学研究科）

マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダデータを用いた孤立積乱雲のライフサイクルにおける内部構造の変化

PR-04+ 櫻井 南海子（防災科研）

2018年8月26日に発生した「青天の霹靂」と親雲の特徴

PR-05+ 岩崎 博之（群馬大教育）

雷撃密度と雨量の分布から見た北関東における雷神社の分布の特徴

PR-06+ 塚越 栞奈（名大ISEE）

梅雨前線帯降水システムで発生した複数の突風の事例解析

PR-25

藤野 梨紗子（慶大SFC）

藤沢市辻堂での2018年9月17日の降水事例における環境場の解析

PR-26

末木 健太（理研計算科学）

豪雨事例の領域ネスティング計算において子モデルの境界付近で偽の降水帯が生じる問題の検討

TR-13

西太平洋ITCZ領域でみられる巻雲の大規模発生

憲敬（福岡大理）WF-01+ 畔野 貴弘（気象庁数値予報） 気象庁局地解析へのハイブリッド同化手法の導入に向けた開発
WF-02+

樋口 真悠子（気象庁数値予報課）

気象庁メソ数値解析予報システムでの 船舶 GNSS 可降水量の現業利用

WF-03+ 藤田匡（気象研）

スケールを考慮した変分法による高頻度高密度データ同化手法の検討

WF-04+ 岡部

いづみ（気象研）

リトリーブ地表面温度を用いた静止気象衛星CO2バンドの晴天放射輝度温度
データ同化

WF-05+ 岡本 幸三（気象研究所）

静止衛星の全天候赤外輝度温度同化

WF-06+ 南出 将志（東京大学/JPL）

大アンサンブルによる全天赤外輝度温度同化を通じた対流の予測可能性

WF-07+ ソン

Increasing the Efficiency of the Control Simulation Experiments with the Lorenz-96
Model

WF-08+

キウェン（理研）

前島 康光（理化学研究所・計領域気象モデルを使った局地豪雨の制御シミュレーション実験(2)
算科学研究センター）-18-

WF-09+ 石橋 俊之（気象研）

全球大気と地球表面状態等の結合同化に向けて

WF-25

水蒸気ライダー同化と位置ズレ補正による線状降水帯の2時間先高精度予測 ―2021年7月10日の顕著な大雨に関する情報発表事例―

加藤亮平（防災科研）-19-オンラインポスター講演プログラム
大会第2 日[5 月18 日（水）]

一般発表

65 件

日本気象学会2022年度春季大会

16 ：15 ～17 ：45

オンラインポスター講演セッション

P2L

BL-01+ 工藤 達貴（筑波大院）

生保内だしの気候特性に関する解析

BL-02+ 小野寺 平（筑波大院）

高密度地上気象観測から判明した清川だしの吹走範囲BL-03+ 久米田 健人（慶應大学）

宗谷北部での強風特性について

BL-04+ 河合 佑太（理研計算科学）

不連続ガラーキン法を用いた大気ラージエディシミュレーション: 数値誤差に関する指標の導出

BL-05+ 稲垣 厚至（東工大）

熱画像風速測定法を用いた都市街区内風速分布の観測

BL-08

川端 康弘（気象研）

日本の主要空港における視程の変化

BL-09

安斎 太朗（JMA-MRI）

Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino モデルを利用した地表面フラックス計算の asuca
での利用と検証

CL-09+

島袋 琉（熊大院 自然科学教
機械学習のクラスタリング技術を用いたアリソフ気候区分の改訂
育部）

CL-10+ 山中 大学（地球研）

多雨米作列島国の行政区画人口密度依存性の気候学的要因

CL-11+

天野 未空（三重大院生物資源）

災害級の冷夏が近年発生していない理由とは？

CL-12+

竹端 光希（三重大院生物資源）

オホーツク海の海氷変動に及ぼす熱帯海洋からの遅延影響

CL-13+ 加藤 実紗（三重大学）
CL-14+

北野 慈和（一般財団法人電力中央研究所）

CL-15+ 福井真（東北大）

黒潮大蛇行が及ぼす海上の落雷分布の変化
大量アンサンブル気候予測データを用いた風向別風速極値の将来変化の分析
東北南部及び北信越の山岳域における積雪の将来変化

CL-16+ 河合 英俊（放送大学大学院） 新型コロナ（COVID-19）新規感染者数と気候の影響（２）CL-30

釜堀 弘隆（AORI）

日本における台風降水量の変動

CL-31

井上 知栄（筑波大・生命環
境）

環オホーツク海領域におけるCMIP6 マルチ気候モデルの冬季気候再現性とそ
の将来変化

CL-32

川瀬 宏明（気象研）

非静力地域気候モデルを用いたJRA-55からの5km長期ダウンスケーリング実験

CL-33

山本 諒（三重大院生物資源） 豪雪地帯と非豪雪地帯における降雪量と風向依存性の違い

EM-06

森岡 丈博（北大院環境）

北海道における熱中症搬送者数と総観場の関係

EM-07

原田 裕太（千葉工大院）

ひまわり8号輝度温度情報と標高値を用いたWBGT推定式MC-10山上 晃央（気象研）

北極でのエアロゾルの変動と循環場の関係

MH-01+ 栃本 英伍（防災科研）
MH-02+春日 悟（三重大学生物資源
学研究科）

MH-03+ 山本 晃立（東大AORI）

スプリット前線の統計的特徴と温帯低気圧との関係
日本域へ到来する寒冷渦の特徴
寒冷渦の維持に寄与する渦間相互作用

MH-04+ 釜江 陽一（筑波大生命環境） オホーツク海海氷面積の急変動をもたらす大気循環場の特徴
MH-05+ 吉田 聡（京大防災研白浜）

真冬の北太平洋爆弾低気圧活動の1980年代後半からの急激な活発化

北太平洋の移動性擾乱活動の「真冬の振幅低下」に対する擾乱の構造と背景場の役割
南極氷床上に設置したAWSにより観測された積雪面レベルの時間変動の特徴
MH-07+ 齋藤 圭祐（総研大極域科学）とデータ処理手法の検討
MH-06+ 岡島 悟（東大先端研）

MH-08+ 平沢 尚彦（極地研）

南極氷床上のAWS群が捉えたトンガ噴火に伴う衝撃波

MH-09+ 平沢 尚彦（極地研）

南極昭和基地の地上大気中の7Be濃度の日別通年観測-20-

OB-22

新堀 敏基（気象研）

2022年1月15日トンガ海底火山噴火により発生した火山灰雲のひまわり8号によ
る解析

OB-23

木下 篤彦（国総研）

夜間におけるカメラ画像を活用した雨量推定手法の検討

OB-24

小田 僚子（千葉工大）

地デジ放送波を用いた千葉県東京湾奥部における水蒸気量変動の事例解析

OB-25

中井

ディスドロメーター観測に基づく降雪粒子分類速報

専人（防災科研）

村上 正隆（名古屋大学 宇宙 エアロゾル・雲・降水統一（CReSS-4ICE-AEROSOL）モデルを用いた UAE日
周対流雲の再現実験
地球環境研究所）
Idealized Large-Eddy Simulations of Arctic Mixed Clouds Observed during M-PACE
PR-08+ ONG CHIA RUI（東京大学）
Campaign
PR-07+

PR-09+ 馬場 雄也（JAMSTEC）

雲解像モデルに基づくスペクトル型積雲対流スキームの性能まとめ

PR-10+ 岡崎 恵（京大院理）ふた山形状の雨滴粒径分布の観測事例解析と形成物理メカニズム

PR-11+ 谷田貝 亜紀代（弘前大理工） 弘前市における降水の同位体比変動 -2021年2月16日の降水起源PR-12+ 正木

岳志（京大院理）

チベット域における地上ドップラーレーダ観測を用いた衛星搭載降水レーダ降
水タイプ分類アルゴリズムの検証 (その２)PR-13+ 吉村 飛鳥（名大ISEE）

深層学習を用いた客観的粒子判別システムの精度改良

PR-14+ 篠原

レーダ反射強度と落下速度を用いた層状性降水雲中の固体降水粒子タイプの推定雅貴（京大）

PR-15+ 鈴木 賢士（山口大院創成）

新しい粒子撮像ゾンデRainscopeによる雲内の降水粒子落下速度測定

PR-27

益子

2021年7月10日に九州南部に大雨をもたらした降水システムの特徴

PR-28

川代 迅（弘前大理工）2018 年 8 月に山形県で発生した豪雨の再現に海面水温が与える影響

PR-30

柴田 泰邦（都立大）パーティクル偏光ライダーによる降水粒子鉛直分布観測

渉（気象研）

RD-01+ 関口 美保（海洋大）広帯域放射伝達モデルMstrnの気体吸収過程の更新（その１）

RD-02+ 桃井 裕広（千葉大学）

切断近似による偏光放射伝達の効率的計算法の開発

RD-03

移流霧の２次元数値シミュレーション：発生と維持に対する赤外放射過程の役
割

北川 裕人（気象大）TR-01+ 山田 広幸（琉球大理）

航空機観測により捉えた台風Mindulle (2021)の暖気核構造

TR-02+ 坪木 和久（名大宇地研）

新ジェット機へのドロップゾンデ観測システム搭載と台風Mindulle(2021)の観測概要

TR-03+ 菱沼 美咲（横国大）回転水槽実験装置を用いた台風内部構造の模擬実験

TR-04+ 金田 幸恵（名古屋大学ISEE） 顕著台風の多重壁雲構造と強度変化
TR-05+ 嶋田 宇大（気象研）

発達ハリケーンの上層アップシアー左象限で観測される強い上昇流について

TR-06+ 佐々木 春花（気大）台風の極端急速強化における海洋熱塩構造の役割に関する研究

TR-14

深層学習を用いた熱帯低気圧の検出に向けて小野 太郎（東管）

WF-10+ 原田 やよい（気象研）

様々な観測データセットを用いたJRA-3Qの品質評価

WF-11+ 直江 寛明（気象研究所）

気象庁長期再解析(JRA-3Q)非衛星時代の品質評価 (その2)WF-12+ 山崎 哲（JAMSTEC）

両半球での 2019 年成層圏突然昇温の LETKF 再解析システムでの再現性

WF-13+ 福井

長期（2001–2020）日本領域再解析の再現性の検証

真（東北大）

WF-14+ 安藤 滋人（MEC）
WF-15+ 対馬 雄一（MEC）

ロケットの安全飛行に向けた気象情報の評価(1) ～ゾンデ観測と毎時大気解析
GPVの比較～ロケットの安全飛行に向けた気象情報の評価(2)～気象庁数値予報モデル出力値の精度評価～WF-16+ 小野 耕介（気象研）

降水予報へのアンサンブル次元の利用

WF-26

気象予測システム(NEXRA)の開発現状

Ying-Wen Chen（AORI）-21-

オンラインポスター講演プログラム
大会第4 日

[5 月20 日（金）]

一般発表

65 件

日本気象学会2022年度春季大会

16 ：15 ～17 ：45

オンラインポスター講演セッション

P4L

BL-10

野坂 真也（気象研究所）

気候シミュレーションデータセットからの局地風検出手法の検討

BL-11伊藤 雄基（千葉工大院）

ドップラーライダー観測に基づく非定常な無次元風速の鉛直分布特性

CL-17+ 栗田 直幸（名大宇地研）

東南極ドームふじ周辺における温暖化影響の実態把握

CL-18+ 廣田 渚郎（国立環境研究所） MIROCにおける雲・降水プロセス高度化の雲フィードバックへの影響
CL-19+ 横畠 徳太（国立環境研究所） 地球システム統合モデルによる将来シナリオ評価
CL-20+ 釜江 陽一（筑波大生命環境） 地球温暖化による東アジアにおける極端降水の増加に対する大気の川の寄与
CL-21+ 林 未知也（国環研）

日本域の気候変動影響評価適応研究のために選択されたCMIP6の将来予測ミニ
アンサンブルの分析

CL-22+ 三浦 陽介（JMBSC）

水文学的観点から見た高解像度AGCMの降水の再現性

CL-23+ 楠

高分解能全球大気モデルの降水量再現性

昌司（気象研）CL-24+ 塩竈 秀夫（国環研）

21世紀後半までの降水量変化予測の不確実性低減

CL-25+ 土井 威志（JAMSTEC）

シグナルノイズ比は季節予測精度を暗に示すのか？ -日本周辺における1ヶ月
先の気温予測の精度調査より-

CL-34

中村 祐貴（三重大院生物資源）

大気・海洋の長期変化による 近年の関東の異常降雪

CL-35

木口 雅司（東大未来）

0.01度高解像度長期降水量データセットの開発

CL-36

山中 晴名（三重大院生物資源）

大気海洋同時観測で視えた日本海のユニークな海洋構造と 2022年1月末の気象
現象への影響力

CL-37

安藤 雄太（新潟大学理学部） 寒冷渦指標でみる初冬の極夜ジェットの季節進行の停滞

DY-01+ 伊藤 創司（慶應大）日本空域の上層における乱気流の発生環境場の季節別特徴

DY-02+ 佐野 美憂（三重大生物資源） 熊野灘で観測された海上竜巻の発生環境場
DY-03+ 小原 涼太（東北大学院理）Cold Air Damming (CAD)に伴う強い降水帯に対する内陸の地形の高さの影響

DY-04+ 中島 健介（九大・院・理）

トンガ火山噴火により励起された大気海洋波動に関する初期的考察

DY-05+ 佐藤 宏樹（京大院理）非対称に粗度ブロックを配置した竜巻状渦数値流体実験

EM-08

トレーサー流動解析を用いた外環道千葉区間開通に伴う自動車排出NOx量分布の推計
全大気長期解析値を用いた北半球冬季クライマトロジーと成層圏突然昇温時における渦位構造と惑星規模波の解析

長谷川 巧（千葉工大院）

MA-01+ 奥井 晴香（東大院理）MA-02+ 小林 ちあき（気象研）

再解析で表現される平均子午面循環の強度差の要因の考察

MC-11

秋吉 英治（環境研）

中高緯度オゾン全量・極気温・極夜ジェットのODS・GHG濃度依存性の500アンサンブル実験

MH-10

宮本 真希（北大院工）前線周辺における環境場の定量化に向けた天気図の活用

OB-10+ 岩井 宏徳（NICT）

高出力2μm水蒸気差分吸収ライダーの性能評価

OB-11+ 山中 沙羅（TMU）

次世代衛星搭載コヒーレントライダーのための シミュレータ開発に向けて

OB-12+ 吉田 智（気象研）

教師なし機械学習によるラマンライダーデータのノイズ除去（２）OB-13+ 柴田 泰邦（都立大）ライダーによるCO2・気温観測精度向上のための気圧高度分布モデル評価

OB-14+ 川村 誠治（NICT）

地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測 －九州実証実験の現状 その２－

OB-15+ 高橋 暢宏（名大ISEE）

二重偏波レーダの校正について-22-

OB-16+ 堤雅基（極地研）OB-17+ LUCE Hubert（RISH）

南極昭和基地大型大気レーダーに付加した受信システムによる長期連続流星風
観測
Estimation of TKE Dissipation Rate from Radar Data using a Weak Stratification
Model

OB-18+ 大野 裕一（NICT）

WINDAS鉛直速度観測を用いた高層雲の解析(6)

OB-26

小阪

OB-27

ZHU CHENDI（ISEE，
Nagoya university）

OB-28

瀬古 弘（気象研）

ウェーブグライダー観測データを活用した人工衛星および再解析データの海面水温の比較方法の検討
Study on hail characteristics based on X-rain data and entropy – Case study for the hailstorm event in July 18, 2017 –線状降水帯の降水予報精度向上を目指した気象観測用ドローンを併用した水蒸
気観測

尚子（NTT）

PA-01+ 小郷原 一智（京産大理）

複数地域における火星ダストストームの自動領域分割

PR-16+ 加藤 輝之（気象研）

アメダス３時間積算降水量でみた集中豪雨事例発生頻度の過去45年間の経年変化

PR-17+ 石井 智（京大院理）

潮岬風力実験所におけるマイクロ波放射計を用いた降水前の水蒸気変動の分析

PR-18+ 児玉 真一（東大AORI）

9月の台風による日本の遠隔降水の力学的解析

PR-19+ 末木 健太（理研計算科学）

西日本全域500 m解像度のH30.7豪雨アンサンブル予報実験

PR-20+ 郭 威鎮（気象研）

Numerical Simulation on Feasibility of Rain Enhancement by Hygroscopic Seedingover Kochi Area, Shikoku, Japan in Early Summer

PR-21+ 西井

高知県室戸半島から南北に延びる地形性線状降水帯 (室戸ライン)の維持機構

章（名大宇地研）

PR-22+ 北畠 尚子（気象大）2021年8月13～14 日の西日本の大雨に対する前線と総観場の流れの影響

PR-23+ 中

九州北部で発生した豪雨事例における環境条件およびMAULの解析

七海（京大院理）

PR-24+

辻 宏樹（東大大気海洋研）

GPM搭載降水レーダ観測データを用いた 2021年8月に九州で大雨をもたらした
降水システムの解析

PR-29

村田

Bhubaneshwarにおける雨滴粒度計の解析

PR-31

田尻 拓也（気象研）

文絵（高知大理工）

つくばで計測された大気エアロゾル粒子の氷晶核能（その4）TR-07+ 荒金 匠（AORI）

北西太平洋における夏季季節内振動の北進伝播に対する台風の効果

TR-08+ 荻野 慎也（JAMSTEC）

研究船「みらい」による西太平洋における2021年夏季モンスーン・対流季節内変動に伴う物質循環の観測

TR-09+ 石崎 紀子（国環研）

パナマにおける降水量の日変化に見られる地域性

TR-10+ 坂本 律（新潟大院）

熱帯インド洋におけるOLR日気候値振動

TR-11+ 中村 雄飛（東大大海研）

赤道Rossby波・Kelvin波に結合する降水・雲の統計解析

TR-12+ 柳瀬 友朗（理研CPR）

下層循環と自由対流圏変動の結合を通じた湿潤対流の自己集合化メカニズム

TR-15

松田 佳奈（三重大）

近接する台風と高・低気圧の統計的特徴

WF-17+髙谷社）

深層学習による雷ナウキャスト高精度化検討

怜（大阪ガス株式会

WF-18+ 小野寺 孔明（東工大）

注意機構付き深層学習による都市街区熱環境マップの物理超解像

WF-19+ 安田 勇輝（東工大）

回転同変な畳込ニューラルネットによる2次元流体の超解像

WF-20+

北村 祐二（数値予報開発センター）

2022年の気象庁メソモデル更新の概要

WF-21+ 林 修吾（気象研）

NHMとasucaによるモデル間相互比較実験（冬季）WF-22+ 山崎

MIROCでのスーパーパラメタリゼーションの改良

一哉（東大院理）WF-23+ 中川 雅之（気象研）

気象庁全球モデルにおけるグレーゾーンに対応した積雲対流スキームの開発
（１）

-23-

WF-24+ 金浜 貴史（気象庁数値予報） 気象庁全球モデルにおける地形効果表現の改良に向けて
WF-27

石水 尊久（個人参加）

HTML5とJavaScriptを用いたGRIB2形式データ処理-24-

講演者索引
講演番号

セッション番号
オンライン

口頭

Hasegawa Takumi（長谷川巧） EM-08

Hashiguchi Hiroyuki（橋口

浩
OB-21

P1L

明弘） BL-07

P1L

CL-21+P4L

B4P

WF-21+P4L

A4A

WF-02+P1L

A1P

Hirasawa Naohiko（平沢尚彦） MH-08+

P2L

C2A

Hirasawa Naohiko（平沢尚彦） MH-09+

P2L

C2A

Hirayama Takuaki（平山拓明） IM-04

P1L

CL-18+P4L

B4P

Hishinuma Misaki（菱沼美咲） TR-03+

P2L

B2A

Hosaka Masahiro（保坂征宏）

IM-03+P1L

C1P

OB-01+P1L

B1P

IM-02+

P1L

C1P

之）
Hashimoto Akihiro（橋本ポスター

Hayashi Michiya（林<A>
Abo Makoto（阿保真）MC-01+

P1L

Adachi Ahoro（足立

アホロ）

OB-20

P1L

Adachi Toru（足立透）

PR-01+P1L英治） MC-11

P4L

Akiyoshi Hideharu（秋吉C1A

Amano Miku（天野未空）

CL-11+P2L

B2P

Ando Shigeto（安藤滋人）

WF-14+

P2L

A2A

雄太）

CL-37

P4L

Anzai Taro（安斎

太朗）

BL-09

P2L

和正） OB-08+

P1L

B1P

TR-07+P4L

B4A

Arakane Sho（荒金

匠）

修吾）
真悠

子）

Hirota Nagio（廣田Ando Yuta（安藤Aonashi Kazumasa（青梨Hayashi Syugo（林未知也）

Higuchi Mayuko （ 樋 口
A1A

P4L

渚郎）

<I>
Iizuka Tatsuya（飯塚<B>
Baba Yuya（馬場雄也）

Banno Takahiro（畔野貴弘）

PR-09+P2L

A2P

WF-01+

P1L

A1P

<C>
Chen Ying-Wen

WF-26

Iizumi Toshichika（飯泉仁之直）Imasu Ryoichi（今須良一）

MC-02+P1L

C1A

Inagaki Atsushi（稲垣厚至）

BL-05+P2L

C2P

OB-02+

P1L

B1P

CL-31

P2L

WF-09+P1L

A1P

PR-17+

P4L

A4P
B4A

Inoue Jun（猪上

P2L

達哉）

淳）

Inoue Tomoshige（井上知栄）Ishibashi Toshiyuki （ 石 橋<D>
Doi Takeshi（土井CL-25+

威志）

P4L

B4P

之）
Ishii Satoshi（石井<E>Endo Nobuhiko（遠藤

伸彦）

CL-27

P1L

Fujibe Fumiaki（藤部文昭）

EM-01+

P1L

Fujino Risako（藤野

梨紗子）

PR-25

P1L

Fujita Tadashi（藤田匡）

WF-03+

P1L

Fujiwara Masatomo （藤原

C1P

紀子）

TR-09+

P4L

Isimizu Takahisa（石水

尊久）

WF-27

P4L

MC-08+

P1L

C1A
C4A

A1P

CL-08+

P1L

B1A

真）

CL-15+P2L

B2P

Fukui Shin（福井真）WF-13+P2L

A2A

OB-09+

P1L

B1P

文江）

Ito Soshi（伊藤創司）DY-01+P4L

Ito Yuki（伊藤

雄基）

BL-11

P4L

OB-10+P4L

C4P

PR-05+

P1L

A1A

久人）

OB-07+P1L

B1P

Kamae Youichi（釜江陽一）CL-20+

P4L

B4P

Kamae Youichi（釜江陽一）MH-04+

P2L

C2A

宏徳）

Iwasaki Hiroyuki（岩崎博之）

Iwashita Hisato（岩下Fukui Shin（福井Furuzawa Fumie（古澤彰記）

Iwai Hironori（岩井

正

智）

智）

Ishizaki Noriko（石崎Ito Akinori（伊藤

<F>

<K>

Kamahori Hirotaka（釜堀Kanada Sachie（金田<H>Harada Yayoi（原田やよい）WF-10+

P2L

Harada Yuta（原田

裕太）

EM-07

P2L

A2A

俊

弘隆） CL-30

P2L

TR-04+P2L

B2A

WF-24+

P4L

A4A

幸恵）

Kanehama Takafumi（金浜
史）

-25-

貴

Kasuga Satoru（春日Kato Misa（加藤悟）

MH-02+P2L

C2A

Minamide Masashi（南出将志） WF-06+

P1L

実紗）

CL-13+P2L

B2P

Minowa Masahiro（箕輪昌裕） OB-19

P1L

WF-25

P1L

PR-16+

P4L

Kato Ryohei（加藤亮平）

Kato Teruyuki（加藤輝之）

Kawabata Yasuhiro （ 川 端康弘）
Kawai Hidetoshi（河合

A4P

英俊）

BL-08

P2L

CL-16+

P2L

Miura Yosuke（三浦陽介）

CL-22+P4L

B4P

Miyairi Mana（宮入真菜）

PR-03+P1L

A1A

Miyama Toru（美山透）

CL-07+P1L

B1A

Miyamoto Maki（宮本

真希）

MH-10

P4L

B2P

Momoi Masahiro（桃井裕広）

RD-02+

P2L丈博） EM-06

P2L

Kawai Kei（河合慶）MC-04+P1L

C1A

Morioka Takehiro（森岡Kawai Yuta（河合佑太）

BL-04+

P2L

C2P

Murakami Masataka（村上

C4P

隆）

Kawamura Seiji（川村誠治）

OB-14+

P4L

Kawase Hiroaki（川瀬

宏明）

CL-32

P2L

Murata Fumie（村田

PR-28

P2L

Murayama Toshiyuki（村山Kawashiro Jin（川代

迅）
雅司）

CL-35

P4L

幸）

Kinoshita Atsuhiko（木下篤彦） OB-23

P2L

Murazaki Kazuyo（村崎Kitabatake Naoko（北畠尚子） PR-22+

P4L

Kitagawa Hiroto（北川

裕人）

RD-03

P2L

WF-20+P4L

A4A

Naka Nanami（中Kitano Yoshikazu（北野慈和） CL-14+

P2L

B2P

Nakagawa Masayuki（中川Kobayashi Chiaki（小林

ちあ

祐二）

き）
Kodama Shinichi（児玉Kosaka Naoko（小阪

真一）

尚子）

Kouketsu Takeharu （ 纐 纈Kudo Rei（工藤玲）

Kudo Tatsuki（工藤達貴）

Kumeta Kent（久米田Kuo Weichen（郭

健人）

威鎮）

Kurita Naoyuki（栗田直幸）

Kuroda Yuhji（黒田友二）

Kurosawa Yuya（黒沢Kusunoki Shoji（楠

裕也）

昌司）

P4L

MC-03+P1L

C1A万代） CL-29

P1L

PR-23+P4L

A4P

WF-23+

P4L

A4A

OB-25

P2L

健介） DY-04+

P4L

C4A
B4A

雅

之）
MA-02+P4L

C4A

Nakai Sento（中井PR-18+P4L

A4P

Nakajima Kensuke（中島

OB-26

P4L

専人）

Nakamura Yuhi（中村雄飛）

TR-11+

P4L

Nakamura Yuuki（中村

祐貴）

CL-34

P4L

PR-02+P1L

A1A

Naoe Hiroaki（直江寛明）

WF-11+

P2L

OB-04+P1L

B1P

Nishi Noriyuki（西

憲敬）

TR-13

P1L

BL-01+P2L

C2P

Nishiba Satoshi（西場

BL-06

P1L

BL-03+P2L

C2P

Nishii Akira（西井PR-21+P4L

A4P

PR-20+P4L

A4P

Nohguchi Yasuaki（納口恭明） ME-01+

P1L

C1P

CL-17+P4L

B4P

Nosaka Masaya（野坂CL-04+P1L

B1A

OB-06+

P1L

B1P

<O>

CL-23+

P4L

B4P

OB-17+

P4L

C4P

慧）

章）

BL-10

P4L

Obata Atsushi（小畑淳）IM-01+

P1L

Obikane Yasuo（帯金

康夫）

EM-05

P1L

OB-24

P2L

TR-08+P4L

B4A

PA-01+

P4L

C4A

僚子）

Ogino Shinya（荻野

慎也）

康

C1P

一

智）

<M>

A2A

真也）

Ogohara Kazunori（小郷原

光）

PR-29

A2P

利

七海）

Oda Ryoko（小田Maejima Yasumitsu （ 前 島

P2L

<N>

<L >
Luce Hubert

PR-07+

A4P

丈

晴）

C2P

正

文絵）

Kiguchi Masashi（木口Kitamura Yuji（北村A1P

Ohara Ryota（小原涼太）

DY-03+P4L

C4A

WF-08+P1L

A1P

Ohno Yuichi（大野裕一）

OB-18+

P4L

C4P

A2P

Okabe Izumi（岡部いづみ）

WF-04+P1L

A1P

Masaki Takeshi（正木岳志）

PR-12+

P2L

Mashiko Wataru（益子

渉）

PR-27

P2L

Okajima Satoru（岡島悟）

MH-06+P2L

C2A

Matsuda Kana（松田

佳奈）

TR-15

P4L

Okamoto Kozo（岡本幸三）WF-05+

P1L

A1P

-26-

Okazaki Megumi（岡崎Okui Haruka（奥井Ong Chiarui（王

晴香）

家瑞）

Ono Kosuke（小野Ono Taro（小野

恵）

耕介）

太郎）

Onodera Taira（小野寺平）

Onodera Yoshiaki（小野寺PR-10+P2L

A2P

Takatani Rei（高谷WF-17+P4L

A4A

MA-01+P4L

C4A

Takehata Mitsuki（竹端光希）CL-12+P2L

B2P

PR-08+P2L

A2P

Takemura Kazuto（竹村和人） CL-06+

P1L

B1A

WF-16+P2L

A2A

Takemura Toshihiko（竹村

TR-14

P2L

CL-01+P1L

B1A

BL-02+

P2L

C1P

怜）

俊

彦）
C2P

孔

Tanaka Kenji（田中健路）

EM-03+

P1L

Tanaka Minoru（田中

実）

CL-28

P1L

WF-18+P4L

A4A

Tanoue Masahiro（田上雅浩）

MC-07+P1L

C1A

Oohashi Yukitaka（大橋唯太） EM-02+

P1L

C1P

Tochimoto Eigo（栃本英伍）

MH-01+P2L

C2A

Owada Hiromi（大和田浩美）

OB-05+

P1L

B1P

Toda Masaki（戸田CL-02+P1L

B1A和久） TR-02+

P2L

B2A

宏樹）

PR-24+

P4L

A4P

明）

賢希）

Tsuboki Kazuhisa（坪木Tsuji Hiroki（辻<S>
Saito Keisuke（齋藤圭祐）

MH-07+P2L

C2A

Tsukagoshi Kanna（塚越栞奈） PR-06+

P1L

A1A

Sakamoto Toru（坂本律）

TR-10+P4L

B4A

Tsushima Yuichi（対馬雄一）

WF-15+P2L

A2A

Sakurai Namiko（櫻井南海子） PR-04+

P1L

A1A

Tsutsumi Masaki（堤OB-16+P4L

C4P

DY-02+P4L

C4A

TR-06+

P2L

B2A

<U>

DY-05+P4L

C4A

Uchiyama Tsuneo（内山常雄） CL-26

P1L

RD-01+P2L

C2P

Sano Miyu（佐野美憂）

Sasaki Haruka（佐々木Sato Hiroki（佐藤

春花）

宏樹）

Sekiguchi Miho（関口

美保）

雅基）

Seko Hiromu（瀬古

弘）

OB-28

P4L

Shibata Fui（柴田風衣）MC-05+P1L

C1A

Yamada Hiroyuki（山田広幸） TR-01+

P2L

C4P

Yamagami Akio（山上

晃央）

MC-10

P2L

Yamamoto Akira（山本哲）

ME-02+P1L

C1P

晃立） MH-03+

P2L

C2A

<Y>

Shibata Yasukuni（柴田泰邦）

OB-13+

P4L

Shibata Yasukuni（柴田

泰邦）

PR-30

P2L

Shimabukuro Ryu（島袋琉）

CL-09+P2L

B2P

Yamamoto Koryu（山本宇大）TR-05+P2L

B2A

Yamamoto Ryo（山本Shimada Udai（嶋田

諒）

CL-33

P2L

B2A

Shimbori Toshiki（新堀

敏基）

OB-22

P2L

Yamanaka Haruna（山中晴名） CL-36

P4L

Shimizu Atsushi（清水

厚）

MC-09

P1L

Yamanaka Manabu（山中大学） CL-10+

P2L

B2P

Shimoda Seiji（下田星児）

EM-04+P1L

C1P

Yamanaka Sara（山中沙羅）

OB-11+

P4L

C4P

CL-03+P1L

B1A

Yamasaki Kohei（山崎耕平）

MC-06+P1L

C1A

Yamazaki Akira（山崎哲）

WF-12+P2L

A2A一哉） WF-22+

P4L

A4A

TR-12+P4L

B4A

WF-19+P4L

A4A

Shindo Eiki（新藤永樹）

Shinohara Masataka（篠原雅貴）PR-14+P2L

A2P

Yamazaki Kazuya（山崎Shiogama Hideo（塩竈秀夫）

CL-24+P4L

B4P

Yanase Tomoro（柳瀬Shiozaki Masahiro（塩崎公大） CL-05+

P1L

B1A

Yasuda Yuki（安田OB-03+P1L

B1P

Yatagai Akiyo（谷田貝亜紀代） PR-11+

P2L

A2P

A4P

Yokohata Tokuta（横畠徳太）

CL-19+

P4L

B4P

Shoji Yoshinori（小司禎教）Sueki Kenta（末木健太）

PR-19+

P4L

Sueki Kenta（末木

健太）

PR-26

P1L

Sun Qiwen（ソンキウェン）

WF-07+

P1L

Suzuki Kenji（鈴木賢士）

PR-15+P2L勇輝）

Yoshida Akira（吉田聡）

MH-05+

P2L

C2A

A1P

Yoshida Satoru（吉田智）

OB-12+

P4L

C4P

A2P

Yoshimura Asuka（吉村飛鳥） PR-13+

P2L

A2P

OB-27

P4L

<T>
Tajiri Takuya（田尻

友朗）

<Z>
拓也）

Takahashi Nobuhiro(高橋 暢宏)

PR-31

P4L

OB-15+P4L

Zhu Chendi
C4P

-27-

BL-01+ (P2L, C2P)
生保内だしの気候特性に関する解析＊工藤達貴（筑波大院）・日下博幸（筑波大学計算科学研究センター）

1．はじめに生保内だしは、秋田県仙北市生保内地区で奥羽山脈から吹き降りる東寄りの局地風である[1]。生保
内だしにより、太平洋側でヤマセが吹くときでも気温が上昇するとされる。そのため、豊作をもたらす風として重宝され、現地の民謡「生保内節」に「宝風」と歌われる[2]。吹走時に気温が上昇することから、吉野は生保内だしをフェーン型の局地風に分類した [3] 。しかし、生保内だしによって冷害が発生した年もある[4]ことから、フェーン型とボラ型の両方のタイプがあると考えられる。また、気候学
的特徴(強度、吹走時の風向風速と気温変化及び気圧配置)は明らかになっていない。
本発表では、生保内だしの頻度、吹走時の気圧
配置と気温変化を解析した結果を報告する。
2．データと手法
解析には、AMeDAS(田沢湖・雫石・角館)における風向風速及び気温の観測値と地上天気図を用いる。風速は、風速計の高さ 10m に補正した値を用いる。2010 年から 2021 年までの 12 年間を対象に生保内だしの吹走事例を抽出し、月ごと、時刻ごとの吹走頻度と吹走開始直後の気圧配置を解析する。典型事例を抽出し、吹走時の気温変化を解析する。なお、次の条件を満たすときに生保内だしの吹走事例とする。
田沢湖で東北東～東南東風かつ風速 5.5m/s 以上の時間が 3 時間以上継続する。
＊6 時間を超えて条件を満たさない場合、条件を満たす最後の時刻を吹走終了時刻とする。
3．結果と考察
生保内だしの吹走日数は 355 日、吹走事例数は
266 事例、吹走時間は 2680 時間 10 分であった。
吹走月は 4～6 月、吹走時刻は 9～12 時が最も多かった。吹走時の気圧配置は、高気圧が日本の東に位置する型が 86 事例と最も多く、次いで日本海
低気圧型が 50 事例と多かった。4・5 月は移動性
高気圧が日本付近を頻繁に通過し高気圧が日本の東に位置するときに生保内だしが吹くため、6 月はオホーツク海高気圧が東北地方に張り出すことが多いため、生保内だしが頻繁に吹くと考えられる。

図1

生保内だし吹走時の気圧配置(左上)日本の東に高気圧(右上)オホーツク海高気圧(左下)日本海低気圧(右下)南岸低気圧

原典：気象庁「天気図」
加工：国立情報学研究所「デジタル台風」

吹走時の気温は上昇する事例が 21 事例と最も多く、下降する事例が 11 事例、変化しないまたはその他の事例が 12 事例あった。

4．まとめ
4・5 月は移動性高気圧によって、6 月はオホー
ツク海高気圧によって生保内だしが頻繫に吹く。
生保内だしにより気温が下降する事例や変化しない事例も存在する。
参考文献[1]本谷研, 2018 ： 秋田県の気候. 日本気候百科, 日下博幸, 藤部文昭, 吉野正敏, 田林明, 木村富士男編,
丸善出版, 70-76.
[2]仲井幸二郎, 丸山忍, 三隅治雄, 1996 : 日本民謡辞典.
東京堂出版, 424pp.
[3]吉野正敏, 1992 : フェーン型とボラ型の局地風に関する気候学的・気象学的・地理学的研究. 地理学評論,
65, 1-16.
[4]北浦史談会, 1976 : 石ころ第 13 号－田沢湖町冷害
特集－. 北浦史談会, 30pp.

-28-

BL-02+ (P2L, C2P)
高密度地上気象観測から判明した清川だしの吹走範囲*小 野 寺 平 (筑 波 大 院 )， 日 下 博 幸 (筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 センター)
1. はじめに
清川だしは山形県庄内平野の最上峡谷出口付近
で吹く局地的な東寄りの強風である．清川だしの吹走範囲に注目した研究がいくつか存在する．地上風観測の結果，清川だしの吹走範囲は最上峡谷出口付
近から庄内平野の中央部に限定された(以降，狭い清川だしとする)[1]．一方で，気象庁観測値や集中気
象観測の結果から，清川だしは最上峡谷出口付近に限定せずに吹走する(以降，広い清川だしとする)ことも指摘されている[2][3]．吹走範囲を示した例は限られ，しかも 1 時刻の地上風分布しか得られてい図 1: 清川だしの地上風分布．
ない[1]．また，気象庁観測値を用いた解析[2]では観丸は独自に測器を設置した地点，四角は気象庁観測地点，
測地点が限られるため清川だしの吹走範囲を判断す
星は他機関からのデータ提供を受けた地点，菱は清川だし
吹走時に風速のインタビュー調査を行った地点．
るには不十分である．そのため清川だしの吹走範囲の詳細については解明されていない．そこで本研究
4．領域気象モデル WRF を用いた清川だし再現実験
では 20 年間のデータを用いた統計解析を行うこと観測された遷移型清川だしを対象に領域気象モデで狭い清川だしと広い清川だしがどの程度存在する
ル
WRF (Weather Research and Forecasting)を用のかを調査し，清川だしの吹走範囲を高時間・空間
いて再現実験を行った．このときの気圧配置は，高分解能での独自地上気象観測によって確かめた．そ圧型から日本海低気圧型に遷移した．再現の結果，して，数値シミュレーションから清川だしの吹走範
地上風分布は観測結果とよく一致し，吹走範囲の時
囲がどのように決定されているのかを明らかにした．
間変化が再現された．清川だしの流れのレジームを検討した結果，吹き始めは最上峡谷の風下でのみお2. 清川だしの解析
ろし風が吹走するために清川だしの吹走範囲が限定
使用データは 1999 年 1 月 1 日~2018 年 12 月 31
されること，最盛期はおろし風が庄内平野で吹くた日の狩川における気象庁観測データ(10 分間平均値)
めに清川だしの吹走範囲が拡大することが明らかとである．清川だしの先行研究や地元住民の認識を参なった．なお，吹走範囲の遷移は出羽山地風上側の考に狩川での日最大風速が 10.8 m/s 以上で，そのと風速の増大が主な要因であった．
きの風向が東～南東の日を清川だし吹走日とし(計172 日)，下限風速 3.4 m/s 以上かつ同風向で事例ご
5. 結論
独自気象観測の結果，吹き始めから最盛期にかけとに整理した．その結果，清川だしは 5523 時間 20て吹走範囲が遷移する清川だしが存在することが明分となった．以降，前述の方法によって抽出されたらかとなった．再現実験の結果，吹き始めはおろし
事例を本研究の清川だしとする．このうち狭い清川
風が最上峡谷風下に限定して吹きやすく，最盛期はだしが吹走する時間は 2517 時間 50 分，広い清川だ
出羽山地のおろし風が吹きやすいために吹走範囲がしが吹走する時間は 2525 時間 10 分となった．
拡大することが明らかとなった．また，出羽山地風
上側の風速が増大することで流れのレジームが遷移
3. 高時間・空間分解能での独自清川だし観測し，清川だしの吹走範囲が拡大することが判明した．
次に清川だしの詳細な吹走範囲を明らかにするために，本研究では庄内地方ののべ 16 か所に測器を謝辞設置して高時間・空間分解能での長期地上気象観測
本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H03084 の助成を実施した．2021 年 3 月 20 日 6:40～2021 年 3 月
により実施されました．
21 日 13:40 (JST)に吹走した清川だしの吹走範囲は，吹き始めには最上峡谷出口付近に限定し，最盛期に
参考文献
は吹走範囲が拡大して庄内平野の広範囲に及んだ[1] 吉野正敏, 1986: 地人書館, 274 pp.
(図 1)．つまり，清川だしには吹き始めから最盛期に[2] 山岸ほか, 1996: 研究時報, 48, 3-14.
かけて吹走範囲が拡大する「遷移型」が存在するこ[3] 佐々木ほか, 2004: 天気, 51, 15-28.
とが明らかとなった．

-29-

BL-03+ (P2L, C2P)
宗⾕北部での強⾵特性について
久⽶⽥健⼈, 宮本佳明 (慶應義塾⼤学)
Kent KUMETA. Yoshiaki MIYAMOTO (Keio University)
1. はじめに

利尻島、礼⽂島と北海道本⼟を結ぶフェリー航路
は、島⺠の⽣活や産業を⽀える重要な交通⼿段である。しかし冬の期間の 1 割で終⽇全便⽋航になってしまい、航路の安定化には⾄っていない[1]。⽋航の事前予測が可能になった場合、予め⼈・物を輸送するなど対策を施すことが可能となる。

図 1: 宗⾕地⽅各地での解析期間における強⾵回数

フェリーが⽋航となる⼀因として、冬季に発⽣す
る北⻄の季節⾵や利尻⼭による局地⾵が起因していると考えられているものの、⽋航時にどのような⾵が吹いていたのかは分かっていない。そこで本研究
では、フェリー航路の安定化を⽬指して、宗⾕北部の強⾵特性を明らかにする。
2. 研究⼿法

本研究では、港が存在する稚内、本泊、沓形、礼⽂の 4 地点で、2010-2020 年の期間のアメダスで得られた⾵データの解析を⾏った。データの時間解像
度は１時間である。本稿では、港の⽋航判断に⽤いられる 10 m/s[1]を「強⾵」と呼ぶ。
3. 結果と考察

図 1 は稚内、本泊、沓形、礼⽂の 4 地点で 20102020 年の間の強⾵回数を表す。図 2 は図 1 で⽰し

図 2: 宗⾕地⽅における強⾵の⾵向

た回数を⾵向別に表したものである。
稚内では北⾵系と北東⾵系において強⾵になるこ

4. まとめとが多いと分かる。北北東の回数が少ないことか

アメダスデータの解析から、宗⾕北部での強⾵ら、北⾵系と北東⾵系だと発⽣メカニズムが異なる

は、⼭岳によって⽣じるおろし⾵、迂回流が主な要ことが考えられ、北⾵系は幌尻岳、北東⾵系は利尻因であることが⽰唆された。今後は⾯的なデータを

⼭のおろし⾵の影響だと⽰唆される。

解析し、強⾵発⽣のメカニズムを解明する。

本泊では南⻄⾵系において強⾵になる事が多いと分かる。発⽣メカニズムは逆転層が存在する時に利5. 参考⽂献

尻島が遮蔽物となり、⾵が迂回流となることで逆転[1] 桑名 智幸,千葉 俊夫,伊藤 徹也 離島フェリー層に急激な沈降が起こるためである[2]。

航路の安定化に向けた実証実験について 港湾空港

北⻄⾵系の強⾵発⽣事例は⾮常に少ないことが分部港湾計画課, 稚内開発建設部 2010 年

かる。このことから⻄⾼東低の気圧配置は強⾵に発[2] 細野達徳・加藤美和・⼩野寺悠・佐藤健 春季

達する事例は少なく、フェリーの運⾏に関与する影における南⻄強⾵の領域調査（第 2 報）札幌管区

響は少ない事が考えられる。

気象台研究会 2013 年-30-

BL-04+ (P2L, C2P)
不連続ガラーキン法を用いた大気ラージエディシミュレーション
数値誤差に関する指標の導出* 河合 佑太(理研計算科学), 富田 浩文(理研計算科学)

はじめに将来的な全球大気ラージエディシミュレーション(LES)に向けた課題の一つは, 力学過程の離散精度である. Kawai and Tomita (2021, Mon. Weather Rev;
以後 KT2021)では, 移流項の離散誤差が乱流モデルに伴う渦粘性項を卓越しないために必要な精度のオーダーを有限差分法の枠組みで議論した. 我々が導いた数値指標によれば, 7~8 次精度は必要であることが示唆された. しかし, このような高精度化を従来的な格子点法で実現しようとすると, 離散式の複雑化やステンシル拡大による計算局所性の悪化が問題となる. そのため, 高精度化が単純であり, コンパクト性が高い特徴を持つ不連続ガラーキン法(DGM)に注目している. 大気計算における DGM の適用可能性を検討するために, DGM による領域 LES モデルを構築し, 大気
境界層乱流の数値実験を実施した. 境界層の鉛直構
造やエネルギースペクトルは, 高次移流スキームを用いた保存型有限差分法に基づく SCALE-RM の結果とおおよそ一致することが確認された(2021 年度気象学会春季大会で報告). しかし, DGM に伴う数値散逸が短波長域のスペクトルに与える影響の数理的解釈は不十分であった. そのため, KT2021 で導いた数値指標を DGM の枠組みに拡張し, DGM の短波長域での数値誤差の影響を調べる. また, KT2021 と同様の基準において, 必要とされる展開多項式の次数(p)を明らかにする. 本発表ではその初期的結果を示す.

数値的指標の定式化

数値的指標の妥当性の検証
半理論的に導いた数値的指標の妥当性を検証するた
めに, Nishizawa et al. (2015) に基づく惑星境界層乱流実験を, DGM に基づく大気 LES モデルを用いて実施した. 実効格子幅を 10 m に固定し, p=3, p=7 の六面体要素を用いる. 乱流スキームの空間フィルタ長は実
効格子幅の 2 倍に設定する. この場合, 8 格子付近まで-5/3 乗則におおよそ従い, それより高波数側では
空間フィルタと数
値粘性の両方がスペクトルの傾きに寄与する. p=3
で, スペクトルは
約 8 格子まで 5/3 乗則に従って
図 2: DGM に基づく大気 LES モデルから得られた三次元速度(高度 500 m)のおり, 我々の基準
エネルギースペクトル.
を満たすことが分かる(図 2). より短波長では数値粘性の影響が顕著となる. これらの特徴は Rdiff からの示唆と整合する.
本研究で導いた数値的指標は, 大気 LES における
p= 3

は, これらの指標が 1 より十分小さい必要がある. 有限差分法では, 修正方程式を容易に導けるため, 数値
誤差項に伴う減衰係数や位相速度が陽に得られたが,そのような導出は DGM では難しい. そのため, Mouraet al. (2015) 等にならってフーリエ固有値解析を用いる. DGM では, 一つの有限要素に多数の自由度が存在するため, 複数の固有値が得られる. 正味の数値解の振る舞いを調べるために結合モードを考える. 厳密
解と数値解の比較によって, 最終的に増幅率や位相

図 1: 数値指標の格子幅と空間スケール依存性. Rdiff は実線, Rdisp
は点線で示している. 図中の印は指標が 10-1 となる点である.

p= 7

数値粘性に関する指標は, 数値粘性に対する渦粘性
項のラプラシアン項の減衰時定数比(Rdiff)として定式化する. 一方, 数値分散に関する指標は, 渦粘性項のクロス項に対する数値分散に伴う位相速度比(Rdisp)で定式化する. 数値誤差が渦粘性項を卓越しないために誤差を定量化でき, 数値粘性に伴う減衰時定数と数値分散に伴う位相速度を見積もることができる. 風上化した数値流束を用いた場合の p=3 と p=7 の DGM に対す
る Rdiff と Rdisp の格子幅と空間スケール依存性を図 1に示す. O(10 m) の実効格子幅において, 8 格子より長波側で Rdiff, Rdisp < 10-1 を要請すれば, 少なくとも
p=3~5 程度は必要であることが示唆される.

DGM の展開多項式の必要次数や数値安定化機構の影響を考察する上で有益な指標となると考えられる.

-31-

BL-05+ (P2L, C2P)

熱画像風速測定法を用いた都市街区内風速分布の観測*稲 垣 厚 至 , 桐 谷 蒼 介 ， 神 田 学 （ 東 京 工 業 大 学 ）伊藤雄基，小田僚子（千葉工業大学）
1.

はじめに

近傍では北風が卓越することが分かった．上空で南風

都市街区の風は，街区内に発せられた熱や物質動態が卓越する際は，観測領域の南側で南風が卓越し，交をコントロールするほか，強風による構造物への影響

差点付近で北風とぶつかり収束していることが確認でや飛散物の発生など，都市での生活環境に密接に関わきた．このような単純な T 字路においても街区内平均っている．街区内の風を計測する方法としてはこれま

風速が複雑な分布を形成することが TIV による実測にで，点計測に代わる測定方法がなく，街区内の複雑なより示された．

風の空間分布を把握するには限界があった．そこで熱画像風速測定法[1][2]を用いて，都市街区内の風の空間分

謝辞

布計測を試みた．

本研究は JSPS 科研費 20H02253，21H04573 の助成を受
けました．

2.

熱画像風速測定法

熱画像風速測定法（Thermal Image Velocimetry，TIV）

参考文献

は，地表面温度の揺らぎの空間分布模様を時空間的に[1] Inagaki et al., 2013, Boundary-Layer Meteor, 149, 1-18.

追跡することで，地表面近傍風速分布を測定する手法[2] Inagaki et al., 2021, Boundary-Layer Meteor,である．地表面温度の揺らぎは主にコヒーレントな渦

https://doi.org/10.1007/s10546-021-00674-6.

構造の通過に伴う地表面と大気の熱交換によりもたらされる．渦構造が風速に依存して移動しているとする(a)と，熱画像に残された渦構造の「足跡」を定量的に追N跡することで，風速測定が可能となる．

12

3.

8

観測概要

2021 年 8 月から 9 月にかけて，東京工業大学大岡山

Building

y

Grass

[m] 4

キャンパス内にて観測を実施した．サーモカメラ（SC5200）を 4 階建ての建物屋上に設置し，アスファ
ルト舗装された T 字路を中心に熱画像を撮影した．こ0

れと同期して，地上の撮影範囲内に風速計及び熱電対

Building-16（6 高度）を 2 地点に設置して地表面近傍の気象場の観

-12

-8

-4

0

-4

0

x [m]

測を実施した．建物屋上にはドップラーライダー及び(b)

超音波風速計を設置して領域気象場の観測を実施した．

N

観測は合計 25 日間，
概ね 12 時から 1 時の間に行った．

12

4.

8

結果

TIV で計測された地上近傍風速と，超音波風速計のBuilding

y

Grass

[m] 4

実測値と比較し，両者の相関が高かったデータを用いて，風向別の条件付きアンサンブル平均を実施した．
風向はドップラーライダーで観測された高度 200m 付

0近の平均値を参照した．図１は北風のケースと南風のBuilding-16

ケースでそれぞれ平均した，地上近傍風速の水平空間分布である．図の北側では，上空の風向に依らず地上

-12

-8

x [m]

図１ 地表面近傍平均風速分布 (a) 北風時，(b) 南風時-32-

BL-06 (P1L)
北陸フェーンに対する海風と風上の大気安定度の影響*西場慧（筑波大学・院）, 日下博幸（筑波大学計算科学研究センター）
1. はじめに北陸地方は, フェーンが頻繁に発生することで有名である. 富山平野で発生する南風フェーン(以下,富山フェーン) は夜間に吹き始める傾向があり, これは夜間に海風が止むからだと推察されている[1].
海外では, フェーンが夜間に吹き始める要因として風上の大気安定度の影響が提唱されている[2].
本研究の目的は, 典型事例を解析することで, 富山フェーンの吹き始めに対する(1)海風の影響を明らかにすること(2)風上の大気安定度の影響を調査することである.

2. 典型事例の選定方法
富山フェーンは一般的に, (1)春に発生する, (2)日
本海低気圧によって引き起こされる, (3)夜間に吹き始める, という特徴を持つことが知られている[1].
この 3 つの条件を満たす事例を, 本研究の典型事例とした. 典型事例について領域気象モデル WRF を用いて数値シミュレーションを行った.

3. 富山フェーンが夜間に吹き始めるメカニズム
日中は, 飛騨山地の風上で混合層が発達するため,大気が中立に近くなる. したがって, 山岳波が発生
せず, おろし風が吹かない. また風下の富山では北寄りの海風が吹く. 夕方になると, 風上の混合層が衰退し, 山岳波が増幅する. 山岳波の増幅によって

図 1: WRF による鉛直断面図. 2016 年 5 月 15 日(a)13:00
JST, (b)18:00 JST, (c) 21:00 JST. シェイドは南北風を表し,
コンターは等温位線である. △は富山の位置を表す.

砕波が発生し, おろし風が吹き始める. しかし, このおろし風は海風によってブロックされ, 富山まで

参考文献

は到達しない. 夜間になると, 海風が止み, おろし[1] Kusaka, H., et al., 2021, Int. J. Climatol., 41, 53505367.
[2] Duine, G. J., et al., 2021, J. Geophys. Res. Atmos., 126,

風が富山まで到達する. このとき富山では, 地上気
温が急上昇し, 地上風が増大する. 富山フェーンのe2020JD033791.

吹き始めには, 飛騨山地の風上の混合層の衰退, さらに風下の海風が止むことが重要である.

謝辞
本研究の一部は, （独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（JPMEERF20192005）により実施された.

-33-

BL-07 (P1L)2018 年 4 月 グ リ ー ン ラ ン ド 北 西 部 シ オ ラ パ ル ク で観測された強風に関する数値実験*橋 本 明 弘 1 , 庭 野 匡 思 1 , 山 口 悟 2 , 山 崎 哲 秀 3 , 青 木 輝 夫 4 , 1
1

気象研究所, 2 防災科学技術研究所, 3 アバンナット北極プロジェクト,
41.

国立極地研究所

はじめに2018 年 4 月，庭野ほか（2018）[1]によってグリーンランド北西部シオラパルクから氷床上の SIGMA-A 地点
までを往復する犬橇観測が行われた．この時シオラパ
ルクで観測された強風の発生メカニズムを，数値実験をもとに検討した結果を報告する．
2.

数値実験と解析
Hashimoto et al. (2018)[2]と同様に，気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）を用いて，水平解像度 1 km でグリーンランド北西部を覆う計算領域を設け，2018 年 4 月
2 日から 30 日までの各日午前 3 時（UTC）を初期時刻として，それぞれ，30 時間の時間積分を行った．さらに，シオラパルクを含め，海岸線上と海上に位置する複図1. 2018年4月5日9時（UTC）から遡った後方流跡

数の地点を起点として，
4 月 4, 5, 6 日の午前 9 時（UTC）線．□はシオラバルク上空，◯は海岸線または海面から 6 時間遡る後方流跡線解析を行った．
3.

上空を起点とするトレーサの8分間毎の位置を表す．

結果

S, Q, Aは，それぞれ，シオラパルク, カナック, SIGMA-

シオラパルク（図 1 の S）では 4 月 3 日から 5 日にAを表す．

かけて風速 10m s-1 に達する強風が観測された．数値モデルはこれをよく再現できていた．その他の観測点について，数値モデルは，SIGMA-A（図 1 の A）では過小評価，カナック（図 1 の Q）では過大評価していた（図略）．後方流跡線（図 1）を見ると，北東から南西へ向けた気流がシオラパルク背後の稜線を乗り越えて
シオラパルクに流下したことを表していた．シオラパ

図2．シオラパルク上空を起点とする後方流跡線上のルクに達する空気塊は 255K 前後の温位を保ちつつ，稜温位（赤, PT）
，水平風速（青, WS），高度（黒実線），線を乗り越えながら速度を増し，風下斜面上で最大速度を示した（図 2）．風下斜面上空では，等温位面が風直下の地形高度（黒点線）．

下に向けて低まった後，上昇しており（図略），ハイド

ェクト（ArCS II）の助成を受けたものです．

ローリックジャンプを伴うおろし風の特徴を示してい

参考文献

た．上流域では，3 日から 5 日にかけて，大気下層が強[1] 庭野匡思, 山崎哲秀, 山口 悟. 北極犬橇観測行

い安定成層をなすとともに，気圧勾配が大きくなり, 北2018. 雪氷. 2018. 80. 6. 588-592.

東の地衡風が強まる環境であった（図略）．今後，当地の強風と環境場との関係についても調べる予定である．
謝辞
本研究の一部はJSPS科研費 JP17K12817, JP15H01733,
JP16H01772, 21H03582，および，北極域研究加速プロジ[2] Hashimoto, A., M. Niwano, S. Yamaguchi, T. Yamasaki
and T. Aoki, 2018: Numerical simulation of lee-side
downslope winds near Siorapaluk in northwest Greenland.
CAS/JSC WGNE Research Activities in Atmospheric andOceanic Modelling, 48, 5.05-5.06.

-34-

BL-08 (P2L)

日本の主要空港における視程の変化*川 端 康 弘 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

上位 3 空港について調べる．図 2 は各時刻における視程は観測場所から見ることのできる距離の程度

発現頻度の平均値を示す．新千歳空港では解析年のを表し，どの程度見通しがきくかという情報である．

前半と後半で大きな違いは見られない．東京国際空

視程は気象状況の把握のほか，大気汚染の監視等に

港および成田国際空港ではどの時刻も視程の改善が利用されており，特に，航空機の離着陸には欠かせ見られる．成田国際空港では明け方に霧が発現するない情報である[1]．雨や雪などの降水現象のほか，ことがあるが[5]，霧も近年減少していると考えられ

霧や風じん・煙霧などによる視程の低下は航空機のる．東京国際空港では解析年の前半において，ピー

運航に影響を与える．本研究では日本国内の主要空

クとなる時刻がその他の空港より遅れ，朝にピーク

港における視程について，気候学的特徴を調査したを持つ．大気汚染物質は人間活動が活発になる日中のでその結果について報告する．

にかけて増加することから，低視程発現時刻のピー
クはこの状況を反映していると考えられる．

2.

解析データ

東京国際
大阪国際

視程は目視観測によって行われた卓越視程である．
卓越視程は，最も見通しの悪い方向における見通しの最大距離で定義される．気象観測データは航空気候情報から取得した．このデータは 5 年間を統計期間としており，本研究で示す各プロットの値は 5 年
平均値である．解析対象とする空港は，新千歳空港，
東京国際空港，成田国際空港，大阪国際空港，福岡空港，那覇空港である．
大気環境の把握には，エアロゾル粒子として浮遊
粒子状物質 (SPM) のデータを用いた[2][3]．観測点
は空港近傍の一般大気監視測定局である．
3.

1990
2000
2010
2020 （年）図 1: 各空港における低視程 (視程 5 km 未満) の発現頻度の経年変化．

東京国際(2012-2016)
成田国際(2012-2016)
新千歳(2012-2016)

図 1 は各空港における低視程 (5km 未満) の発現
低視程の発現頻度が多いが，年変化傾向は小さい．
しかし，東京国際空港および成田国際空港の低視程発現頻度は年々減少しており，東京国際空港では減少傾向が最も大きい．これは東京で観測された低視程日数が年々減少していることと整合的である[4]．
日降水量 0.0 mm 以上の日数には各解析年で大きな変化がないため，降水現象以外にも要因があると考えられる．視程の低下には人為起源・自然起源のエ
アロゾル粒子も関係しているため，SPM 濃度の経年変化を調査した．その結果，濃度は年々減少しており，両空港において大気環境の改善が低視程発現頻度減少の一つの要因であると考えられる．
次に，図 1 において近年の低視程発現頻度が多い

新千歳
那覇

20
視
程
５ 15
㎞
未
満
の 10
発
現
頻 5
度
（
％
） 0
1980

結果と考察

頻度の経年変化である．近年では新千歳空港が最も

成田国際
福岡

東京国際(1996-2000)
成田国際(1996-2000)
新千歳(1996-2000)

30
視
程
５
㎞
未
満
の
発
現
頻
度
（
％
）

25
20
15
10
5

0
0

3

6

9

12

15

18

21 （時）

図 2: 各空港における低視程 (視程 5 km 未満) の発現頻度の時間変化．
参考文献・データ[1] 気象庁, 1998, 81pp.
[2] 国立環境研究所「環境数値データベース」大気環境データ．
[3] 東京都環境局 大気汚染測定データ.
[4] 川端康弘ほか, 2021, 天気, 68, 5-12.
[5] 藤部文昭, 1985, 天気, 32, 419-424.

-35-

BL-09 (P2L)

Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino モ デ ル を 利 用 し た
地 表 面 フ ラ ッ ク ス 計 算 の asuca で の 利 用 と 検 証*安 斎 太 朗 (気 象 研 究 所 )、 中 西 幹 郎 （ 日 本 気 象 協 会 ）、
新野宏（東京大学大気海洋研究所）
1.

はじめに

が存在する。この上限を超える強い安定度の場合、乱多くの気象モデルにおいて、地表面フラックスは、流は存在しないことになるが、フラックスを完全に 0

地面付近の接地境界層で乱流フラックスが高さ方向ににして大気へのエネルギー供給が無くなるのは非現実一様であると仮定し、モニン・オブコフの相似則を用的なため、Rb の上限を 0.26 とした。一方 G20 には Rb

いて推定している。成層が中立な場合、接地境界層での上限は存在しないが、計算安定性のため MSM と同は対数則と呼ばれる関係が成り立ち、非中立時は対数

じ 5.0 を上限とした。

則からのずれを安定度関数と呼ばれる関数で表現する。

実験は MSM に準じた設定で 2019 年 12 月 22 日から

安定度関数には様々な形が提案されており、地表面フ2020 年 1 月 11 日までの 3 時間ごとの初期値（168 初期

ラックスには大きな差異が生ずる。特に地表面付近の値）を用い、予報時間 39 時間分（00,12UTC 初期値は安定度が高い場合、これらの安定度関数間の相対的な

78 時間）の予報を行った。

差異は大きく、フラックスの絶対値は小さいものの、
長時間のうちには地上気温や風速に顕著な差が現れる。

3.

検証と議論

気象庁現業メソモデル（MSM）の asuca で境界層の図 1 は全国のアメダスの地上風速・気温の観測と、1乱流計算に用いられている Mellor-Yamada-Nakanishi

時間ごとのモデル予想値を、予測対象時刻別に 2 つの-Niino スキーム [1]は、乱流の非等方性に応じて複数のスキームで比較検証したものである。N22 では、フラレベルがあり、asuca ではレベル 3 のスキームが使われックスが増加し夜間の高温、強風バイアスが減少した。

ている。一方、定常状態を仮定できる接地境界層ではRb が0.26 を超えた場合の扱いが異なるため、
Rb>0.26

レベル 2 のスキームから安定度関数を導出でき、地表でフラックスを 0 として同様の実験を行っても N22 の面フラックスを推定することができる（N22, [2]）。地

方が高温バイアスがより小さく、Rb<0.26 でも N22 の

表面乱流フラックスを境界層乱流スキームと同じ方程フラックスは G20 より大きい。一方、Rb が 0.26 を超式を基づいて推定することにより、フラックスや乱流えるような強安定な場合でも乱流が存在することが複統計量の不自然な鉛直プロファイルの解消が期待でき数の観測から知られており、強安定な場合での乱流フるが、現在のところ（2022 年 5 月時点）asuca では、成ラックスの取り扱いが N22 の今後の課題である。

層が中立と安定な時の漸近挙動から定式化し、観測にフィッティングすることで導出された地表面フラック
ス計算スキーム（G20, [3]）が使われている。
本研究では asuca の地表面フラックス計算について、
安定時の計算方法を G20 から N22 に変更した場合の地上の気象要素への影響を検証し議論する。
2.

計算手法

実験は、地表面のフラックスの計算を、安定時は N22の定式化に従い、不安定時は既存の計算方法と同じ定

図 1 予報対象時刻[JST]ごとの気温（左）、風速（右）の平均誤差（予測値－観測値）。青：G20、赤：N22

式化に従って行う。
N22 は、慣性小領域が存在する乱流によるフラック

参考文献

スを対象としているため、慣性小領域が存在せず、間[1] 西本秀介, 2020, 数値予報課報告・別冊第 66 号,69-78

欠性を持つ乱流で構成される強安定成層時の乱流は考[2] Nakanishi et al, 2022, doi:10.2151/jmsj.2022-013

慮できず、
バルクリチャードソン数(Rb)には原理上上限[3] Gryanik et al, 2020, doi:10.1175/JAS-D-19-0255.1-36-BL-10 (P4L)

気候シミュレーションデータセットからの局地風検出手法の検討*野 坂 真 也 , 村 田 昭 彦 , 川 瀬 宏 明 , 佐 々 木 秀 孝 (気 象 研 究 所 ), 福 井 真 (東 北 大 学 )
1.

はじめに

がつかなくなっている。そこで、風向別に検出し、南局地風は様々な地域で、局所的に強く吹く地域特有

風が吹いている時の検出された事例を図２に示す。愛

の強風現象である。時には住宅被害や農業への被害を

媛県東部で検出数が多くなっており、やまじ風が適切もたらすこともあり、局地風の将来予測を行うことはに検出された。

重要である。一方で、地域特有の現象であり、発生要

6.

まとめ

因に地形が絡み、現象の発生頻度が高くなく空間スケ

気候シミュレーションデータを利用して局地風の検ールが小さいため、高解像度のモデルでのシミュレー

出手法を検討し、課題はあるものの、検出できた。今ションが必要であり、全国を対象に画一的な手法を用後は将来気候予測データを利用した局地風の将来変化

いての検出や解析は行われていなかった。

について解析を行う。

気象研究所では地域気候モデル NHRCM を用いた解像度 5km のダウンスケーリング計算を利用し、局地風の検出手法の検討を行った。
2.

使用データ
解像度 5km の地域気候モデル NHRCM を用いて、再解析データ JRA-55 からダウンスケーリングを行い、1958 年から 2017 年まで再現計算を行った[1]。
3.

検出手法
局地風は局地的に風が急に強くなり、気温変動を伴うという特徴があると考える。これをとらえるため、6
時間前からの風速変化量が 3m/s 以上ある地点を求め、周囲 200km 以内の格子の平均風速から 1 標準偏差以上

図１ 局地風年間検出回数(回/年)

速く、平均変化量から 1 標準偏差以上大きく変化して赤丸はやまじ風の吹く領域を示している。

いる地点に絞る。それらの地点について、6 時間前からの気温変化量が周囲 200km 以内の格子平均から 1 標準
偏差以上高くなるまたは低くなっている場合に、局地風が発生しているとした。
4.

検出結果
60 年分のデータから検出した局地風の 1 年当たりの発生回数を図１に示す。局地風では、山形県の清川だ
し、北海道の十勝風、群馬県のからっ風等が検出され、富山県や新潟県ではフェーン現象をとらえている。また、東京湾や大阪湾、有明海などの内海で検出数が多くなっている。周囲の陸地と比べて粗度が小さく風が図 2 南風の局地風年間検出回数(回/年)

強まりやすいため検出数が増えていることが考えられ

赤丸はやまじ風の吹く領域を示している。

る。これは平野と山岳でもあり得ることであり、検証謝辞が必要である。

本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プロ

5.

グラム（JPMXD0717935561）及び科学研究費助成事業

風向別の検出やまじ風は愛媛県東部で南風時に吹く局地風であるが、瀬戸内海で全体的に検出数が多く、埋もれて判別（19H01377）の支援を受けた．
[1] 川瀬ほか, 2022, 気象学会 2022 年春季大会-37-

BL-11 (P4L)
ドップラーライダー観測に基づく
非定常な無次元風速の鉛直分布特性*伊 藤 雄 基 , 小 田 僚 子 (千 葉 工 業 大 学 ), 桐 谷 蒼 介 ， 稲 垣 厚 至 ( 東 京 工 業 大 学 )
1.

はじめに

30 分程度の時間平均風速の鉛直分布について，非定常な大気境界層下では対数則とかけ離れた鉛直分布を取ることがある[1]．そこで本研究では，対数則の成立条件などを検討するために，ドップラーライダーによる風速の鉛直分布計測を実施した．ここでは，アンサン
ブル平均的な風速鉛直分布𝑈𝑈が対数則に従うのかという点に着目し，𝑈𝑈と摩擦速度𝑢𝑢∗ の関係を確認した．
2.

観測概要・解析概要

東京工業大学大岡山キャンパスの建物屋上に設置し

図 １ 摩 擦 速 度 𝑢𝑢∗ と 水 平 風 速 𝑈𝑈58𝑚𝑚 の 関 係

た可搬型ドップラーライダー（WLS-8）及び超音波風向風速計（CYG-81000）を用いて都市大気境界層内の風観測を実施した．ドップラーライダーの観測高度は地上
58~518m（高度分解能 20m）
，時間分解能は約 7 秒であり，超音波風速計の観測高度は約 20m で時間分解能は0.1 秒である．解析対象期間は 2021 年 7 月 1 日 15:30~8
月 11 日 9:00 までであり，30 分平均統計量を用いた．
なお，超音波風速計の南西側に倉庫があり風が乱されるため，風向が南西時のデータを除外した．本研究では大気安定度が不安定（データ数 1254）と中立（同 83）
条件下の解析結果を示す．
3.

観測高度ごとの水平風速と摩擦速度の関係

高度 58m における水平風速𝑈𝑈58𝑚𝑚 と，超音波風速計で

図 ２ 回 帰 係 数 a(≈ 𝑈𝑈⁄𝑢𝑢∗ )の 鉛 直 分 布( a ) 中 立 時 と 不 安 定 時 の 比 較 ，( b ) 対 数 則 分 布と の 比 較 と 全 観 測 事 例 （ 中 立 時 ） の 𝑈𝑈⁄𝑢𝑢∗ プ
ロファイル

計測した摩擦速度𝑢𝑢∗ の関係を図１に示す．不安定時・中立時ともに概ね線形関係にあることが分かる．この回

帰直線の傾き𝑎𝑎がアンサンブル平均した𝑈𝑈⁄𝑢𝑢∗ に相当し，中立時の方が𝑎𝑎の値が大きいことが分かる．各高度の𝑈𝑈

中の黒×であり，中立時の回帰係数𝑎𝑎は対数則に概ね従と𝑢𝑢∗ の関係から得られた回帰係数𝑎𝑎を描画したものがうことが確認できた．中立時の全事例の無次元風速プロ

直立しており，鉛直混合が盛んな大気境界層内の風速性の強い実在大気中では，対数則周りにデータが大き図２(a)である．不安定時の𝑎𝑎の鉛直分布は中立時よりもプロファイルの特徴が表れている．
中立時の高度 58m の𝑎𝑎(= 𝑈𝑈⁄𝑢𝑢∗ )を対数則の式(1)に適用し，収束計算によりゼロ面変位𝑑𝑑 = 9.49𝑚𝑚 と粗度長

𝑧𝑧0 = 0.11𝑚𝑚 を得た．𝜅𝜅 はカルマン定数（=0.4）である．
𝑈𝑈

𝑢𝑢∗

1

= ln
𝜅𝜅

𝑧𝑧−𝑑𝑑
𝑧𝑧0

(1)

この𝑑𝑑と𝑧𝑧0 を用いて対数則分布を描いたものが図２(b)ファイルは約 10~30 の幅を持って分布しており，非定常

くばらつくことが示された．今後は風向別に対数則の成立割合や成立高度の評価を行う予定である．
謝辞：本研究は科学研究費補助金基盤研究 B（課題番号：20H02253，
代表：稲垣厚至）の支援を受けた．
参考文献[1] 白井健（2018）：都市大気境界層における非定常な無次元風速の鉛直分布特性，平成 29 年度千葉工業大学修士学位論文．

-38-

CL-01+ (P1L, B1A)
2022年1月トンガ火山噴火に伴う気候変動のシミュレーション*竹村 俊彦，安井 良輔（九州大学 応用力学研究所）

1. 背景
トンガにある海底⽕⼭（フンガ・トンガ＝フン
ガ・ハアパイ⽕⼭）が、2022年1⽉15⽇に⼤規模噴⽕した。噴⽕の衝撃に伴う空振を原因とする潮位変化が⽇本でも観測されたことから、関⼼を集めた現象であった。⼈⼯衛星搭載センサSentinel-5/
TROPOMIおよびSuomi NPP/OMPSのデータ解析
により、噴⽕後の⼤気中のSO2カラム量の⽔平分布が捉えられており（図）、放出されたSO2はおよそ0.4Tgという速報的な解析が研究者によりなされている。また、OMPSによるLimb観測によると、エアロゾルが⾼度約30kmまで到達していることが確認されている。
ピナツボ⽕⼭およびエルチチョン⽕⼭の⼤噴⽕の際のSO2排出量が、それぞれ約20Tg, 7Tgと推定されていることから、今回のトンガ⽕⼭による気温低下
等の気候影響は限定的であると予想される。しかし、科学的・定量的に推定しておくことは必要であろう。そこで、本研究では、エアロゾルの輸送過程
および気候影響を計算する全球モデルを⽤いて、SO2およびエアロゾルの量を観測データと整合的になるように設定した上で、トンガ⽕⼭噴⽕に伴う気候影響をシミュレートする。

2. 実験概要
エアロゾル気候モデルSPRINTARS[1]が結合した
⼤気海洋結合モデルMIROC[2]を⽤いる。まず、SO2やエアロゾルの分布の再現性を検証するために、2022年1⽉のシミュレーションを⼤気モデルにより⾏った。ERA5の⽔平⾵速・気温・地表気圧でナッ
ジングをかけて実施し、解像度は⽔平⽅向T213・鉛図

直40層とした。OMPSによるSO2⽔平分布の時間変化の観測データに近くなるSO2排出パターンを、シ
ミュレーション結果を解析して探索した（図）。その結果、SO2は、前噴⽕の13⽇15:20UTCから2時間
で0.075Tg、本噴⽕の15⽇04:10UTCから2時間で0.6Tgを、⾼度16〜30kmの間で等濃度で与えることとした。SO2は、排出後に酸化して、硫酸塩エアロ
ゾルとなる。また、OMPSによるエアロゾル消散係数の観測データを参照して、微⼩⽕⼭灰をSO2と同じタイミングで0.0375Tg, 0.3Tgを地上から⾼度30kmの間で等濃度で与えることとした。⽕⼭灰の複素屈
折率および対数正規分布のモード半径と標準偏差は、WCP-55 (1983)のVolcanic ashを適⽤した。微⼩⽕⼭灰の凝結核・氷晶核特性は、鉱物粒⼦として扱った。トンガ⽕⼭噴⽕からの排出量なしの場合の実験も実施し、エアロゾル瞬時放射強制⼒および気象場の速い応答の解析に利⽤する。以上の設定を⼤気海洋結合モデルにも適⽤して、2022年末までの気候変動予測実験を実施した。講演では、これらの結果を紹介する。
謝辞
国⽴環境研究所スーパーコンピュータシステムを利⽤して計算を⾏っています。本研究はJSPS科研費
19H05669および環境研究総合推進費S-20の⽀援を受けています。
参考文献[1] Takemura, 2018, https://www.cger.nies.go.jp/
publications/report/i138/ja/.
[2] Tatebe et al., doi:10.5194/gmd-12-2727-2019.

（左）Suomi NPP/OMPS（右）MIROC-SPRINTARSによる2022年1⽉17⽇のSO2カラム濃度。

-39-

CL-02+ (P1L, B1A)

温暖化時の海陸昇温コントラストメカニズム~準平衡状態~
戸田賢希
1.はじめに全球気候モデル(GCMs)による将来気候シミュ

ドバック、熱容量それぞれの海陸間の違いおよび、

レーションは、二酸化炭素濃度の上昇に伴う温暖

海陸のエネルギー輸送の𝜙𝜙に対する寄与を評価す化の特徴として、陸の地表面温度(SAT)の上昇がる診断手法を開発した。今回はこのフレームワー

海洋よりも大きくなることを示唆している。これクを第 6 期結合モデル相互比較プロジェクト

は、温暖化時の海陸昇温コントラストとして広く(CMIP6)の 15 モデルで行った CO2 瞬時 4 倍増実

知られた現象である。海陸昇温コントラストは、

験（初期に二酸化炭素濃度を産業革命前の 4 倍に

GCMs だけでなく、近年の観測データからも確認し、その後一定に保つ実験; abrupt4×CO2）に適されている。人類が生活する陸上で温暖化応答が用し、121-150 年目の平均で定義される準平衡状

大きいという事実は、社会的にも大きなインパク態(near-equilibrium state, NEQ と略)での海陸昇トを持つ。しかし、海陸昇温コントラストという温コントラストのメカニズムを調べた結果を発表

現象の明確さや重要性にも関わらず、その性質やする。

物理的メカニズムについての理解は十分とはいえ

3.結果

ない。

NEQ の𝜙𝜙に対する各気候要素の寄与を図 1 に示

直感的には、熱容量の海陸差が海陸昇温コント

す。その結果、NEQ では海陸の熱容量の差に加えラストを説明するように思える。しかし、熱容量て、ERF の海陸差が重要であることが新たに示唆の海陸差の寄与がないはずの平衡状態でも海陸昇された。発表ではより詳細な結果の考察を紹介す温コントラストが見られることから、熱容量のみる。

が海陸昇温コントラストの要因ではないということが既に知られている。先行研究では海陸昇温コントラストをもたらすいくつかのメカニズムが提唱されているが、いまだに体系的な海陸昇温コン
トラストの理解には至っていない。
2.手法
海陸昇温コントラストは、陸の SAT 昇温量を海
洋の昇温量で割った𝜙𝜙という値で評価され、𝜙𝜙が 1よりも大きい時、海陸昇温コントラストがあるとみなされる。海陸昇温コントラストのメカニズム

図 1：CMIP6 の NEQ における海陸昇温コントラストのを体系的に理解するには、𝜙𝜙に対する様々な気候要

大きさ𝜙𝜙と各要素の寄与のマルチモデル平均。𝜙𝜙𝑒𝑒 はフレ素の寄与を定量的に評価することができ、かつ多様な温暖化シナリオに適用できる診断フレームワ

ームワークによる𝜙𝜙の推定値。𝜙𝜙0 はベースとなる値(=1)。

ークが必要である。そこで、本研究では大気上端

𝜙𝜙𝜆𝜆 , 𝜙𝜙𝐹𝐹 , 𝜙𝜙𝐸𝐸 , 𝜙𝜙𝑈𝑈 , 𝜙𝜙𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 はそれぞれフィードバック、ERF、
海陸間エネルギー輸送、熱容量の海陸差の寄与と、残差。

と大気のエネルギー収支に基づいて、𝜙𝜙を診断する

𝜙𝜙𝜆𝜆𝐸𝐸𝐸𝐸 はフィードバック、ERF、エネルギー輸送の寄与を方程式を導出し、有効放射強制(ERF)、気候フィー

合わせたもの。エラーバーは 15 モデルの 1 標準偏差。

-40-

CL-03+ (P1L, B1A)

水 惑 星 実 験 及 び AMIP 実 験 に よ る ITCZ と 長 波 雲 放 射 効 果 の 関 係 に つ い て
新 藤 永 樹 (気 象 研 究 所 )

1.

はじめに

強まるという正フードバックが働いている。この循環

雲放射効果は、大気大循環や地球温暖化応答に重要強化の駆動源は、晴天放射冷却ではなく、対流によるな役割を果たし、ITCZ（Intertropical Convergence Zone;

非断熱加熱そのものである。これらの結果は、短波雲

熱帯収束帯）の構造、位置、移動を変調することが知

放射効果も同時に OFF にした先行研究（Harrop et al.

られている（Slingo and Slingo 1988; Sherwood et al. 1994;

2016）と整合的であり、本調査から水惑星実験では、

Hwang and Frierson 2013; Fermepin and Bony 2014; Voigt

ITCZ の変調は、短波よりも長波雲放射効果が支配的でet al. 2014; Loeb et al. 2015）。この役割を適切に評価できあることがわかる。短波雲放射効果は、aqua-control のれば、気候モデルの ITCZ バイアスの特定や気候変動予構造を強める方向に働き、両者を OFF にすると長波雲

測におけるモデル間の差異の解釈に大きく貢献するこ放射効果の特徴が勝ることは確認済である。

とになると考えられている。第 6 期結合モデル相互比
較プロジェクト (CMIP6) では、AMIP 実験（歴史海面4.

AMIP 実験の結果

水温で駆動する大気モデル実験）及び水惑星実験（赤水惑星実験は、非常に理想化しているため、現実の

道極大、東西一様海面水温（SST）、陸、季節変化なし

季節変化や海陸分布、非一様な海面水温を与えた AMIPで駆動する大気モデル）で、長波雲放射効果を晴天放実験でどの程度の効果が見えるのかは興味深い。図１

射の値に置き換える実験プロトコルを提案している右）は、36 年（1979-2014）東西平均降水量である。amip(Webb et al. 2017) 。本講演では、長波雲放射効果

では、南半球で降水過多な double ITCZ バイアスが見ら

ON-OFF の比較、及び水惑星実験と AMIP 実験の比較

れ、長波雲放射効果は ITCZ の降水を若干強化している。

を紹介する。

また、水惑星実験と異なり、南半球側の降水ピークのシフト及びバンドの広がりは見られるが、北半球側で

2.

実験データ

は見られない。この結果は年平均であり、季節変化を

気 象 研 究 所 地 球 シ ス テ ム モ デ ル （ MRI-ESM2.0;

詳しく調べると、長波雲放射効果は、冬半球側で顕著

yukimoto et al. 2019）の大気部分を使用し、CMIP6 の実になり（GPCP に対してバイアス）、夏半球の amip の降験仕様に従って行われた水惑星実験、AMIP 実験の長波

水ピーク過多バイアスを低減している。これは、海面

雲放射効果 ON-OFF 実験（aqua-control; aqua-lwoff;

水温の高い領域に対応しており、長波雲放射効果によ

amip; amip-lwoff）の結果を解析する。

る大気安定度変化に関連しているように見えるが、不明瞭なのは、モデルの熱帯降水は、強制した海面水温3.

水惑星実験の結果分布でほぼ決まっているからである。

図 1 左）は、水惑星実験による 10 年東西平均降水量である。aqua-control では、赤道でシングル ITCZ となり、aqua-lwoff 実験では、赤道を挟んでダブル ITCZ となっている。つまり、水惑星実験における長波雲放射
効果は、ITCZ を赤道方向へ集中させ、ダブル ITCZ を低減している。これは、熱帯上部対流圏で長波雲放射
加熱により気温が上昇し、大気がより安定になり、SST
が高い赤道領域に近づくまで対流の発生が抑制されるためである。また、長波雲放射効果は、降水バンドを

図１左）水惑星実験 10 年東西平均降水量(mm/day)

狭くしているように見えるが、これは、対流抑制によ黒：aqua-control 赤：aqua-lwoff

り赤道での水蒸気収束が強められた結果である。そし図 1 右）AMIP 実験 36 年東西平均降水量(mm/day)て、平均子午面循環が強化され、さらに水蒸気収束が

黒：amip 赤：amip-lwoff 灰：GPCP（1979-2013）-41-

CL-04+ (P1L, B1A)
太陽活動の北大西洋振動への影響：海洋の役割
黒田友二 1,2、小寺邦彦 2、吉田康平 2、行本誠史 2、Lesley Gray3
1：気象大学校、２：気象研究所、３：オックスフォード大１、 はじめに
北大西洋域では、太陽活動の１１年周期変動に同期して北大西洋振動(NAO)とよばれる南北双極
子的な気圧偏差が変動する。今回は特に海洋がこの変動に関わって重要な役割を果たしていることを見出だしたのでこのことに重点を置いて発表したい。
２、データと解析方法
近年の解析においては、太陽活動指数として、
カナダ天然資源省作成の F10.7 指数を、大気場データとしてヨーロッパ中期予報センター作成の再解析データ ERA-Interim を使用した。近年の解析
期間は 1979 年～2017 年である。より長期間の歴史的データ解析には、太陽活動指数としてはベルギ
ー王立天文台の太陽黒点数を、NAO データにはイーストアングリア大学作成のデータを使った。海面
水温データとして米国大気海洋局作成の ERSSTv5
は近年も歴史的データ解析にも使用した。
３、結果
これまでの解析(Kodera and Kuroda, 2002)によると、太陽活動が高い年の冬季 11 月には赤道域上
部成層圏が紫外線増大により平年より温度が高まり、それに伴って北半球上部成層圏の低緯度域では温度風の関係により西風風速偏差が生じる。この西風偏差は惑星波との相互作用をにより成層圏
極夜ジェット域で極夜ジェット振動(PJO)とよばれる極向き下向きの西風偏差の下降伝搬を引き起こして対流圏下層に NAO を誘起する。NAO がもっとも太陽活動と対応する時期は、PJO の下降時間スケールにより太陽活動のピーク年の２月頃となる（図 a）。

しかしながら、NAO のピークはラグ０の 2 月に孤立したピークにならず、有意性は低くなるものの図で左上から右下に走るラインに沿って正のピー
クになっていることに注意する。このことは、太陽活動のピーク年を過ぎても段々冬季の早い月にNAO のピークが移動し存在し続けていることを意味する。同様な信号は PJO 指数にも見られた(図略)。
このような NAO 応答の太陽活動の年スケールでの正負の非対称性の要因としては海洋からの寄与が考えられる。そもそも NAO と SST には強い結びつきがあり、太陽活動と SST の関連性は 10 年スケールが重要と思われるので、まずは歴史的 NAOI とSST の両方から 10 年スケール以上を取り出し、NAOI
を SST に回帰した。このパターンは米国東岸から
大西洋中央にかけて広がる正、そのまわりの負の信号で特徴付けられる。次に大西洋域の 10～60N、80W～0E の領域で毎月の SSTA と回帰パターンの内積を取ることで月ごとの SST-NAOI を定義した。
このようにして得られた SST-NAOI について NAOと同様にして太陽活動との近年でのラグ回帰を計算したものが図 b である。NAO に比べて月変動は比較的小さいが年単位では大きく変動している。しかし、季節的にも特に初冬の太陽活動ピーク３年後の時期に大きな信号を持つことが分かる。
このような SST の遅延信号が NAO の遅延信号を作りだしていると考えられる。PJO についても同様にして信号を作っていると考えられる。
参考文献：
Kodera and Kuroda (2002), JGR 107, 2002JD002224
Kuroda et al. (2022), JGR. 127, e2021JD033519.

図、1979 年から 2017 年のデータを使用した太陽活動 F10.7 指数に対する (a)北大西洋振動指数(NAOI) および(b)海面水温 NAO 指数(SST-NAOI) のラグ回帰図。ラグ回帰は月ごとに計算している。縦軸は月、横軸はラグ年で、正は太陽活動が先行することを意味する。コンター間隔は共に 0.1
で破線は負値、細線は０である。また、濃い(薄い)影は統計的に 95(90)％有意な領域を表す。

-42-

CL-05+ (P1L, B1A)

WP パターンに対するインド洋昇温の影響*塩崎公大 (九大応力研)、時長宏樹 (九大応力研)、森正人（九大応力研）
ニョ）とインド洋ダイポール（IOD）を示した。それぞ

1

はじめに

れ Z500 に回帰すると（図 2）、第 1 モードでは東アジア–

エルニーニョ/南方振動（ENSO）発生時に発生するテ

北太平洋のダイポール、第 2 モードでは東アジア–日本

レコネクションパターンとして、Western Paciﬁc (WP)のダイポールに加え WP-like なパターンを示している。

パターンと Paciﬁc-North American (PNA) パターンがこれらの形成メカニズムを理解するため 250 hPa 面によく知られている。エルニーニョ発生時における WP

おける発散風とロスビー波源を見ると、第 1 モードではパターンの形成には西太平洋の対流活動の弱化に伴う

南インド洋から北半球中緯度への渦度移流、第 2 モード

局所ハドレー循環の変調が重要な役割を果たしておりではエルニーニョに伴う西太平洋の局所ハドレー循環の（Shiozaki et al. 2021）、西太平洋の対流活動の弱化に変調を示している。したがって、熱帯インド洋の昇温ははインド洋の海面水温（SST）が寄与していることが分

エルニーニョ発生時における WP パターンを強化する

かってきた（Watanabe and Jin 2002）。しかしながら、可能性を示唆している。

Shiozaki et al. (2021) では地球温暖化トレンドを除去しており、地球温暖化の影響については不明であった。
一方で最近の研究では、地球温暖化に伴ってエルニー
ニョが激甚化する可能性（Cai et al. 2018）やインド洋
は他の海域と比較して急速な昇温傾向を示していること（IPCC AR6）などが指摘されている。そこで本研究で

図 1：DJF 平均した熱帯（10◦ N–10◦ S 平均）における降水

は、WP パターンに対する急速な昇温傾向を示すインド量に対する EOF 第 1 および第 2 モードの時系列を示す。実洋からの影響に注目する。

線：全サンプル（灰色）と平均（太黒）、ゼロ線（細黒）、平均に対する回帰直線（赤）。

2

解析方法
本研究で使用したデータは地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース (d4PDF) における過去実験データを使用した。ENSO の定義は冬平均（DJF
平均）における NINO.3 の SST が 1 標準偏差を超えた事例（エルニーニョ > +1σ 、ラニーニャ > −1σ ）とした。100 メンバ全てから抽出されたエルニーニョ事例に対して、極東域（25◦ –40◦ N, 100◦ –140◦ E, 850 hPa）における気温偏差の 1 標準偏差を基準に暖冬事例と寒冬事
例に分類した。この合成図と先行研究とを比較すること
で d4PDF における観測の再現性を確認した後、熱帯イ

図 2：500 hPa 面における高度場に回帰した DJF 平均した
熱帯の降水量に対する EOF 第 1 および第 2 モードを示す。

ンド洋および太平洋における降水量に対して経験的直交

参考文献

関数（EOF）を適用した。得られた各モードに対して、
熱帯 SST、高度場、ロスビー波源に回帰した。

3

結果
エルニーニョ発生時における極東域が暖冬（寒冬）となった事例では WP（PNA）パターンが卓越しており、再解析データを用いた結果（Shiozaki et al. 2021）とよく似ている。熱帯インド洋および太平洋における降水量に対する EOF では、熱帯インド洋における第 1 モード
で顕著な地球温暖化トレンドが見られる（図 1）。熱帯
インド洋における対流活動と中緯度大気への影響を確認するため、熱帯インド洋における降水量の EOF を熱帯

Cai, W., Wang, G., Dewitte, B. et al. 2018: Increased variability of eastern Paciﬁc El Niño under greenhouse warming. Nature, 564, 201–206.
Shiozaki, M., T. Enomoto, and K. Takaya, 2021:
Disparate mid-latitude responses to the Eastern
Paciﬁc El Niño, J. Climate. 36, pp. 773–786.
Watanabe, M., and F.-f. Jin, 2002: Role of Indian
Ocean warming in the development of Philippine Sea anticyclone during ENSO. Geophys.
Res. Lett., 29, 1478.

SST に回帰したところ、第 1 モードでは南インド洋を中心とした海盆昇温、第 2 モードでは ENSO（エルニー-43-CL-06+ (P1L, B1A)

ロ ス ビ ー 波 の 砕 波 に よ っ て 生 じ る PJ パ タ ー ン の 事 例 の 推 定 割 合*竹 村 和 人 （ 気 象 庁 気 候 情 報 ）， 向 川 均 （ 京 大 院 理 ）
1.

はじめに

パターン事例を対象とする合成図より，砕波と関連す

夏季日本付近でのロスビー波の高気圧性砕波に伴うる対流圏上層での東西方向に伸びた構造を持つ大気循

高渦位大気の低緯度側へ進入は，北西太平洋亜熱帯域

環場偏差及びインド洋全体での正の海面水温偏差が，で力学的に積雲対流活動を励起し，対流圏下層のフィ

北西太平洋亜熱帯域での積雲対流活動を弱化し，砕波

リピンの東海上で低気圧性循環偏差，日本付近で高気が発生しているにも拘わらず，負位相の PJ パターンが圧性循環偏差となる位相を持つ太平洋・日本パターン形成されることが示された．また，砕波を伴わない PJ（以下，正位相の PJ パターン; 逆も同様）の形成を促パターンの事例を対象とするラグ合成図解析より，北すことが示されている[4]．一方，PJ パターンは主に熱西太平洋亜熱帯域での積雲対流活動域が時間とともに帯域の海面水温偏差や季節内振動と関連して発現する

北西進して PJ パターンの形成を促すことが示された．

ことが多数の研究で示されているため，砕波に伴ってこの結果より，砕波を伴わない PJ パターンは，熱帯域生ずる PJ パターンが全事例のどの程度の割合を占めての海面水温偏差や北半球夏季季節内振動の位相と密接いるのかを明らかにすることは大変興味深い．そこでに関連し，「純粋な」熱帯の影響で形成されることが明本研究では，PJ パターンの形成に及ぼす砕波の寄与のらかとなった．

重要性を，熱帯大気海洋変動の寄与と比較しながら定量的に調べるために，砕波を伴う PJ パターン発現事例

参考文献の全事例に対する割合を調べた．

[1] Ishii et al. 2005, Int. J. Climatol., 25, 865–879.
[2] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.

2.

使用データと解析手法

大気循環場の再解析値として気象庁 55 年長期再解析
データ（JRA-55[2]）を，海面水温の解析値として[3] Kosaka and Nakamura 2011, J. Climate, 24, 3935–3955.
[4] Takemura and Mukougawa, 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98,
169–187.

COBE-SST[1]を用いた．対象期間は 1958～2018 年の 7,
8 月である. 気候値は 1981～2010 年の日別平均値を平滑化した値, 偏差は気候値からの差で定義した.
3.

解析結果

まず，先行研究[3]の手法に倣い，850hPa 渦度偏差の主成分分析に基づき数十事例の PJ パターンの発現事例を抽出し，それらの事例を日本の東海上での砕波発現の有無で分類した．その結果，砕波によって生じた正位相の PJ パターンの事例は，正位相の全事例の約 20％を占めることが分かった．この結果は，PJ パターンの形成に対する砕波の寄与が無視できないことを示している．
次に，砕波を伴う正位相の PJ パターン事例を対象とするラグ合成図より，日本の東海上での砕波が，北西太平洋亜熱帯域へ向かう南西方向への高渦位大気の進
入及びそれに伴って力学的に惹起される積雲対流活動
を通して，PJ パターンの形成を促す特徴が見出された．
この PJ パターンの形成メカニズムは，先行研究[4]で示された特徴と一致する．一方，砕波を伴う負位相の PJ

図 1 正位相（赤丸）及び負位相（青丸）の PJ パターン事
例における PJ パターンの指数（横軸）と PJ パターンのピーク 2 日前の砕波の指数（縦軸；単位：K）との散布図．
灰色の陰影は，PJ パターンの指数の絶対値が 2 以下の範囲を示す．丸印の塗りつぶしの有無は，砕波発生の有無（砕波の指数の正負）に対応する．

-44-

CL-07+ (P1L, B1A)

海洋再解析による北⻄太平洋の海洋熱波寒波データ*美 ⼭ 透 ,宮 澤 泰 正 , Sergey Varlamov,章 若 潮 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ア プ リ ケ ー シ ョ ン ラ ボ )1. はじめに
IPCC 第 6 次報告書で、海洋熱波の頻度が 1980 年台
以降倍増したと結論づけられるなど、海洋熱波に対する関⼼が⾼まっている。海洋熱波は⽇本域でも頻発し漁業にも影響を与えている可能性があり(Miyama et al.
2021)、その実態を調べる必要がある。海洋熱波のデー
タセットには⼈⼯衛星海⾯⽔温観測をもとにした物などが存在しているが、本研究では海洋研究開発機構ア
プリケーションラボで作成している北⻄太平洋を対象とした海洋再解析 JCOPE2M から海洋熱波データを作成した。海洋再解析データで海洋熱波を計算する⼈⼯衛星と⽐較したメリットとして、海⾯だけでなく海⾯下の海洋熱波を調べることが挙げられる。また、本研
究では海洋熱波だけでなく、海洋寒波のデータも作成した。

い。⼀⽅、海洋寒波は減少トレンドである(図略)。

2. データと⼿法
海洋再解析 JCOPE2M(Miyazawa et al. 2017)は、北⻄太平洋(108-180°E, 10.5-62°N)を対象として、⽔平分解能 1/12 度のデータである。1993 年以降の⽇平均⽔温を使⽤する。海洋熱波の定義は Hobday et al.
(2018)によった。すなわち、90 パーセンタイルを越える⽔温偏差が 5 ⽇以上続いた場合に海洋熱波とする。
⽔温偏差が気候値と 90 パーセンタイルの差の何倍越えるかにより、1(並み)、2(強い)、3(激しい)、4（極端）とカテゴリを決定した。同様に、10 パーセンタイルを基準として海洋寒波を定義した。気候値は 1993 年から2020 年の平均を⽤いた。

図 1: 2021 年 7 ⽉ 31 ⽇ の 海 洋 熱 波 ・
寒波カテゴリ。正値が熱波、負値が寒 波 。 (a) ⽔ 深 1m 、 ( b) ⽔ 深 100 m。

3. 結果
図 1 は⽇本周辺の 2021 年 7 ⽉ 31 ⽇の海洋熱波・海洋寒波の派⽣状況である。この時は北海道周辺に極端な海洋熱波が発⽣していた。太平洋で亜表層(b)より表層(a)の広がりが⼤きいのは、この海洋熱波に⼤気の影
響が⼤きいことをしめしている。⼀⽅、表層(a)でははっきりしないが、亜表層(b)では⽇本南で⿊潮⼤蛇⾏の寒冷渦が激しい海洋寒波を発⽣させている。
図 2 は、1993 年から 2020 年までの各年に図 1 の領域
平均で海洋熱波が何⽇発⽣したかの時系列である。どの深さでも海洋熱波は増加傾向にあり、特に 2015 年以降の上昇が⼤きい。⽔深 1m の海洋熱波が 2008 年に多いのはエルニーニョの影響と考えられる。亜表層の海
洋熱波にはそのような⼤気の影響を受けた変動は⼩さ

図 2: 各深さの 122〜150°E, 23〜46°N の領域で平均した 1 年間の海洋熱波発⽣回数の時系
列(1993 年から 2020 年)。

-45-CL-08+ (P1L, B1A)SPARC Reanalysis Intercomparison Project（ S-RIP） の 概 要 と
S-RIP Phase 2 計 画 に つ い て*藤 原 正 智 (北 大 地 球 環 境 ), Manney, G. L. (NWRA / New Mexico Tech, USA),
Gray, L. J. (Univ. Oxford / NCAS, UK), Wright, J. S. (精 華 大 学 ), and S-RIP Team

1.

はじめに

いない．S-RIP Phase 2 [2]では，ERA5 のより広範な評

全球大気再解析データは，気象・気候研究において価，および今後利用可能となってくる再解析（JRA-3Q，

重要なデータのひとつである．複数の気象機関が複数

MERRA-3 等）の評価をおこなう．また，診断量や領域のバージョンの再解析データを公開しており，異なる（章立て）については，再考や追加をしたいと考えて再解析データが異なる様子を示すことはよく知られている．特に，対流圏内における各種過程（成層圏とのいる．

力学結合やテレコネクションの観点等）をより多く取SPARC (Stratosphere-troposphere Processes And their
Role in Climate) Reanalysis Intercomparison Project (S-RIP,

り込んでいきたいと考えている．上部中間圏領域の評
価や化学再解析データの評価もおこなう．

https://s-rip.github.io/) は 2013 年から WCRP/SPARC の下で始まったプロジェクトであり、その目的は以下の通表１ S-RIP Final Report [1] の全 12 章の章立て．
Chapter Title

りである：(1) すべての（あるいは最新のいくつかの）
全球大気再解析データを，成層圏を中心として対流

1

Introduction

圏・下部中間圏も含む領域における様々な重要な診断

2

Description of the Reanalysis Systems

3

Overview of Temperature and Winds

4

Overview of Ozone and Water Vapour

5

Brewer-Dobson Circulation

ユーザー）との間の協力関係を確立し，将来の再解析

6

Extratropical Stratosphere-Troposphere Coupling

データの改善につなげる．

7

Extratropical量について比較する；(2) 再解析データ間の相違の原因について理解する；(3) 様々な再解析データの適切な利用についての指針を提供する；(4) これらの活動を通じて，再解析実施機関と SPARC に関わる研究者（データ

Upper

Troposphere

and

Lower

Stratosphere
2.

S-RIP Final Report

S-RIP は 2022 年 1 月に全 12 章（表１）からなる Final
Report を出版した ([1], [2])．本発表ではその概要を紹介する．
第 2 章では，12 種の再解析データについて，予報モデル，同化手法，同化した観測データ，ストリーム等についての詳しい情報をまとめてあり，すべての再解析データユーザーに活用して頂きたい．第 3，4 章では
月平均の力学場，オゾン，水蒸気（上部対流圏～成層圏）に関する基本的な比較・評価をおこなっている．
第 5～11 章では SPARC に関わる力学過程や領域についての詳細な比較・評価をおこなっている．
第 12 章では，
第 3～11 章のまとめを再掲するとともに全体のまとめをおこなっており，Report 全体の概要を把握できる．
3.

S-RIP Phase 2 計画

Report では，ECMWF の最新の再解析 ERA5 については一部の章の一部の診断量についてしか評価できて

8

Tropical Tropopause Layer

9

Quasi-Biennial Oscillation

10

Polar Processes

11

Upper Stratosphere and Lower Mesosphere

12Synthesis Summary

参考文献[1] SPARC (2022), SPARC Reanalysis Intercomparison
Project (S-RIP) Final Report, edited by Fujiwara, M.,
Manney, G. L., Gray, L. J., and Wright, J. S., SPARC
ReportNo.

10,

WCRP-6/2021,

10.17874/800dee57d13,

612

pp.,

availabledoi:athttps://www.sparc-climate.org/sparc-report-no-10/.
[2] Fujiwara, M., G. L. Manney, L. J. Gray, and J. S. Wright(2022), S-RIP Final Report Published, SPARC Newsletter,
58,

12–13,

availableathttps://www.sparc-climate.org/publications/newsletter/spa
rc-newsletter-no-58/.

-46-

CL-09+ (P2L, B2P)

機 械 学 習 のクラスタリング技 術 を用 いたアリソフ気 候 区 分 の改 訂
*島 袋 琉 (熊 本 大 学 大 学 院 自 然 科 学 教 育 部 ), 冨 田 智 彦 (熊 本 大 学 大 学 院
先 端 科 学 研 究 部 ), 福 井 健 一 （ 大 阪 大 学 産 業 科 学 研 究 所 ）1. 研究背景・目的

流が強くなることを，寒候季の寒帯前線帯（③と④の気団とは，気温と湿度が水平方向にぼぼ一様な広が境界線）の位置で表現し，また，夏の梅雨前線帯や秋りをもつ大規模な空気塊を指す．ある特定気団内でのの低気圧性擾乱の頻発域を，暖候季の亜熱帯前線（②天気・天候は固有の性格を有するため，気団は大気のと③の境界線）の位置で捉えており，従来の ACC より特性が総合された，いわば気候の総合的な指標として，も，現実の気候を適切に反映した気候帯図が描かれる．

気候を包括的に表現する[1]．
気候の変化を気団気候学的に理解するにあたり, 本
研究ではアリソフの気候区分（ACC）[2]を参考にする．
ACC は，気団が気候を決定する，という考えのもとに提案された, 代表的な成因的気候区分の１つである.
しかし，ACC は 1 月と 7 月の気温分布のみに着目した模式的な区分であり，現実の大気大循環の支配域との対応が困難な部分もある．ACC に限らず，このように気候を形成する原因に着目した区分は，時に現実の気候とよく対応しないという欠点をとる．本研究では，

Fig. 1 クラスタリング適性数の定量的評価指数．

全球再解析データと機械学習のクラスタリング技術（K-means 法）を用いて，気団域を定量的かつ客観的に決定し，現在の気候をより適切に表現する，新しい成因的 ACC への改訂を行う．

2. 使用データ・解析方法
ECMWF の ERA5 再解析データ[3]を用い，1981–2020
年(40 年)で対流圏下層高度 925-775hPa で鉛直積算した
気温・比湿をクラスタリングの特徴量とした．K-means
法には，適切なクラスタ数を事前に与える必要がある
ため，３つの異なる定量的な評価指標（Distortions Index，Fig. 2 1981–2020 年(40 年)の高度 925-775hPa 鉛直
平均の気温と比湿を用い，寒候季と暖候季で 4 つの気団帯に分類後，両者を総合した世界気候帯図．

Davies-Bouldin Index[4]，Cailnski-Harabasz Index[5]）を総合的に考慮し，クラスタ（気団帯）の数を決定した．

参考文献[1] 福井英一郎（1968）:『気候学』, 古今書院，76p.

3. 解析結果[2] Alissow, B. P.（1954）: Die Klimate der Erde. Berlin.

Fig. 1 は，各クラスタ数における，３つの異なる定量[3] Hersbach, H., et al（2020）: The ERA5 global reanalysis,

的評価指数のスコアであり，これらを総合的に考慮す

RMetS, 146, 1999–2049, https://doi.org/10.1002/qj.3803.

ると，最適なクラスタ数は 4 であると判定できる．

[4] Davies, D. L. and Bouldin, D. W.（1979）: A Cluster

北半球の寒候季（10 –3 月）と暖候季（4 – 9 月）の各

Separation Measure, IEEE , PAMI-1(2): 224–227.

気団帯の分布域を重ね合わせて気候帯図を作成した[5] Calinski, T. and Harabasz, J.（1974）: A Dendrite Method（Fig. 2）
．ここで，斜線部は，寒候季と暖候季で気団のfor Cluster Analysis, Communications in Statistics.

交代が起こる地域である．冬の日本上空でジェット気

Theory and Methods, 3, 1-27.

-47-

CL-10+ (P2L, B2P)

多 雨 米 作 列 島 国 の行 政 区 画 人 口 密 度 依 存 性 の気 候 学 的 要 因*山 中 大 学 （総合地球環境学研究所）
1.

3.

はじめに

人口（雨水量）×面積保存則

山中他（2020 秋 EM03＋, 予稿集 p.107）は日本 47 都

米作地域では人口∝水田面積∝地域内河川の流域降

道府県およびインドネシア 34 州の大部分（北海道やイ

水量（体積）あるいは人口密度∝年降水量（mm）で，ンドネシア外島などでは下位行政区画）のCOVID-19 総

年降水量の海岸集中（Ogino et al., 2016, 2017）からも確

感染者数が一義的には人口密度に比例し，自然災害の認できる．従って各行政区域の人口∝年降水量×面積，

被害者数においても同様になることを指摘した．今回

また年降水量∝1/面積 2 のような傾向をもつ．少雨地域

は，このような行政区画の人口密度差に法則性が見らほど行政区域の面積は広い（雨量 1/4 なら面積 2 倍）．

れることを示し，それが河川流域の降水量（で決まる米

一方，ある期間の降水量の極値∝

生産量）のような気候学的要因によることを主張する．
2.

行政区画の人口・面積の普遍的法則性
日イ両国の行政区画には, 人口 ∝

人口密度 （図 1）

および（人口密度＝人口／面積なので当然） 面積 ∝1

人口密度 という傾向が存在する．すなわち近似的に

人口×面積[km2] ≒一定（≒1011）であり，狭いほど人口が多い．両国の行政区域は千年以上前（日本では 701 年の律令国より前の古代豪族国，インドネシアでも同じ頃の各民族王国）に大島嶼内の河川流域（稜線または河川自期間（Jennings,

1950; 吉野, 1960; 二宮・榊原, 1979; Matsumoto, 1993; 木口・沖, 2010 など）つまりある期間内の降水強度＝降水量/期間の極値∝ 1

期間が知られている．気象現象の空間スケール∝時間スケールから降水強度極値 2×面積
≒一定，また年降水量∝降水強度極値 4 となる．年降水量 2 倍なら降水強度極値は√2 ≒ 1.2つまり 2 割増す．
4.

考察とまとめ感染症では感染率∝ 1⁄平均対人距離 ∝人口密度

体で境される）を基本に成立し，次第に各区域に跨り最終から総感染者数＝人口×感染率∝人口密度∝人口 2，他

的には全土（日本では江戸幕府，インドネシアではバタビの人口密度依存の災害でも同様に総被害者数∝人口 2 とア（ジャカルタ）蘭植民地政府）に及ぶ専制・中央集権下なるので，規模が大きくなると人口に比例した医療・防（完全な一極集中は日本では明治維新後，インドネシアは災体制では対応できない．古代米作本位・専制制に由来独立後）の集中居住（城下町，藩王都）とその人口を養う周する中央集権的一極集中（都市）は，人口比例（住民平辺の広い農業（米作）地域を形成してきた結果である．

等）な民主制には適合していないことが示唆される．

図 1. (a) 日本 47 都道府県および (b) インドネシア 34 州の人口の人口密度に対する分布-48-

CL-11+ (P2L, B2P)

災害級の冷夏が近年発生していない理由とは？
*天 野 未 空 1 ， 立 花 義 裕 1 ， 安 藤 雄 太 2
1
三重大院生物資源，2 新潟大理

1.

はじめに
日本の中でも主要な稲作地域である北日本は，度々発生する冷夏によって凶作に見舞われるなどの被害を受けてきた．例えば，1993 年の大冷夏時には，当時のコメの需要に対し収穫量が大幅に不足し，海外からコメを緊急輸入する事態に陥った．このような“災害級の冷夏”が発生する一因として，オホーツク海高気圧の存在が知られている[1]．この他，日本の夏に影響を及ぼす
海洋現象としてエルニーニョ・ラニーニャ現象，またこれと関係がある気圧配置パターンとして，太平洋-日本（Pacific-Japan，PJ）パターンがある[2]．エルニーニョ現象，負の PJ パターンの場合に日本は冷夏となる[3] [4]．
こういった事実が先の研究により知られている一方，
近年は農業に影響を及ぼすような冷夏は発生していないという事実もある．この理由を統計的に調べ，考察を行った先行研究は存在しない．そこで本研究ではこの理由解明を目的とする．
2. 使用データと解析手法
大気場のデータには JRA-55 を，海面水温（SST）データには HadISST を使用した．いずれも 7 月の月平均データを，1958-2020 年の 63 年分使用し，これを気候値と定義した．近年・冷夏年の指標には，北海道，東北
六県，新潟の気象官署 40 地点の平均気温データを使用
した．北日本気温インデックスを作成し，値が-0.5σ以下であった 15 事例を“冷夏年”，
2010-2020 年までを“近年”と定義した．
近年・冷夏年の大気海洋場の特徴を調べるために，合成図解析を行い，SST，大気下層（975hPa 面）
・上層（250hPa 面）の高度場について，気候値と比べてどのような特徴が見られるかを調べた．さらに，冷夏年の特徴を表す各種インデックスを作成し，近年冷夏が発生していない理由の考察を行った．
3. 結果と考察
近年の合成図解析の結果，SST は（図略）日本周辺
や北太平洋東部，西部熱帯域で有意な高水温偏差となっていた．大気下層の高度場おいては（図略），日本周辺および，北太平洋東部に有意な高気圧偏差が見られた．オホーツク海，フィリピン海付近に有意な差は見られなかった．大気上層の高度場においては（図 1），カムチャツカ半島～北太平洋東部を中心に，日本を含む広域で有意な高気圧偏差が見られた．
冷夏年の合成図解析の結果（図略），SST は日本周辺～北太平洋中央部にかけて低水温偏差となっていた．
大気下層の高度場においては，負の PJ パターンと同様の気圧偏差，オホーツク海高気圧と見られる高気圧偏差も見られた．大気上層の高度場においては，日本を含む極東アジアの広域で低気圧偏差，その南で高気圧偏差と，南北のダイポール構造が見られた．
冷夏年の特徴を表す各種インデックスを作成し（図略），SST，オホーツク海高気圧および PJ パターンの発生，日本付近の下層・上層の高度場について，近年の様
子を 1 年ごとに確かめ，結果をまとめた（表 1）．まず，
近年の SST は，2015 年以外の全ての年で高水温偏差であった．一方，オホーツク海高気圧はほとんどの年で発生しており，近年も冷夏年と同様の特徴が現れていることが分かった．それにも関わらず，冷夏が発生していない理由として，日本付近の SST 上昇が影響していると考えられる．やませのような北東風が吹いた場合
でも，近年は海によって温められた相対的に“暖かいやませ”となっている可能性がある．また，近年は負の PJパターンが発生した年が無く，正の PJ パターンについても，ほとんど発生していないことが分かった．これは，熱帯域の海洋現象の影響を近年受けにくくなっている可能性を示唆している．また，日本付近の大気下層～上層にかけては，近年高気圧化していることが分かった．
これにより，フィリピン海付近の影響が上層を介して日本付近に及びにくくなり，このために負の PJ パター
ンが発生していないと考えられる．また，大気上層の高・低気圧偏差は，偏西風の蛇行と関係していることから，この結果は，近年偏西風の蛇行パターンが変化している可能性を示唆していると考えられる．
4.

参考文献

[1] Yasu-Masa KODAMA et al., 2009 : J. Meteor. Soc. Japan, 87(4),665-685.
[2] Tsuyoshi Nitta et al., 1987 : J. Meteor. Soc. Japan, 65, 373-390.
[3] Xie S. P. et al., 2009 : Journal of Climate, 22(3), 730-390.
[4] Hisayuki Kubota et al., 2016 : Int. J. Climatol., 36, 1575-1589.

図 1．近年における 250hPa 面の高度場の合成図．
（等値線：気候値，
色：気候値からの偏差，点：信頼係数 90%以下，矢印：同面高度場における水平風の気候値からの偏差が信頼係数 90％以上で有意であった風ベクトル）
表 1：近年の大気海洋場の特徴のまとめ
年SST

オホーツク海高気圧

PJパターン

日本付近
上層(Z250)

下層(Z975)

2010 高水温偏差

高気圧偏差

×

高気圧偏差

高気圧偏差

2011 高水温偏差

高気圧偏差

×

高気圧偏差

高気圧偏差

2012 高水温偏差

高気圧偏差

×

高気圧偏差

低気圧偏差

2013 高水温偏差

高気圧偏差

×

高気圧偏差

低気圧偏差

2014 高水温偏差

低気圧偏差

×

低気圧偏差

低気圧偏差

2015 低水温偏差

低気圧偏差

正

高気圧偏差

高気圧偏差

2016 高水温偏差

高気圧偏差

×

高気圧偏差

高気圧偏差

2017 高水温偏差

低気圧偏差

×

高気圧偏差

高気圧偏差

2018 高水温偏差

高気圧偏差

正

高気圧偏差

高気圧偏差

2019 高水温偏差

高気圧偏差

×

高気圧偏差

高気圧偏差

2020 高水温偏差

高気圧偏差

×

低気圧偏差

高気圧偏差

冷夏年の特徴が現れていない場合にオレンジ色で塗りつぶしている．
また PJ パターンの正も負も見られていない年を“×”で表している．

-49-

CL-12+ (P2L, B2P)

オホーツク海の海氷変動に及ぼす熱帯海洋からの遅延影響*竹 端 光 希 ,立 花 義 裕 (三 重 大 学 大 学 院 生 物 資 源 学 研 究 科 ),安 藤 雄 太 (新 潟 大 学 理 学 部 )1. 研究背景オホーツク海は世界で最も低緯度に海氷が拡大する特異な海である．オホーツク海の海氷は顕著な年々変動をしており，その要因として，冬季のシベリアからの
北西風や，オホーツク海付近の気温低下などが知られている[1]．また，オホーツク海の海氷変動と熱帯の海洋との関係を示した先行研究では，エルニーニョ現象の年にオホーツク海の海氷面積が多くなることを指摘している[2]．しかし，この研究ではオホーツク海の海
氷変動と同時期のエルニーニョ現象との関係を見ており，熱帯海洋からの遅延影響については考察されていない．そこで本研究では，オホーツク海の海氷変動に及ぼす熱帯海洋からの遅延影響について考察することを目的とする．
2. 使用データ・解析手法
オホーツク海の海氷データには，気象庁の最大海氷域面積を使用した．SST のデータには HadISST を，大気場，陸面のデータには気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55）を使用した．また，アメリカ海洋大気庁の外向き長波放射（OLR）も使用した．いずれも月平均のデータで解析期間は 1982-2020 年の 39 年間である．
まず，オホーツク海の海氷データからオホーツク海の海氷インデックスを作成した． 続いて，Niño 3 海域
（5°S-5°N,150°W-90°W）の SST を 3 ヶ月の領域
平均した Niño 3 インデックスを作成した．各インデッ
クスそれぞれ線形トレンド除去と標準化を行っている．
そして海氷インデックスに対して Niño 3 インデックスを作成する月を 1 ヶ月ずつずらしていき，両者の間の相関係数の時系列を作成した．また，作成した海氷イン
デックス，Niño 3 インデックスと使用変数とのラグ回帰計算を行った．
3. 結果
ラグ相関分析から，海氷インデックスに対して 1 年
前の 12-2 月の Niño 3 インデックスとの相関は-0.33 となり，信頼係数 95％で有意であった（図 1）．この結果
は，ラニーニャ現象が起こった翌冬には，オホーツク海の海氷が発達する可能性があることを示唆している．1
年間の過程を見るため，1 年前の 12-2 月の Niño 3 イン
デックスを続く 6-8 月の OLR に回帰したところ，フィリピン海付近に活発な対流活動が見られた（図略）．その領域で OLR のインデックスを作成し，7-9 月の850hPa のジオポテンシャル高度に回帰すると，正の PJパターンの気圧配置が確認された（図略）．この結果はエルニーニョ後の夏に PJ パターンが発生すること[3]と整合的である．また，シベリア付近では低気圧偏差が見られており，土壌温度に回帰すると，低温偏差となっていた（図 2）
．その領域で土壌温度のインデックスを作成し自己ラグ相関を調べると，11-1 月まで有意なシグナルが持続していた（図略）．11-1 月のシベリアの低温偏差とオホーツク海の海氷変動は有意な相関がある（図略）ことから，1 年前のラニーニャ現象が翌夏に PJ
パターンを発生させ，シベリアの土壌を介してオホー
ツク海の海氷変動に影響を与えた可能性が考えられる．

図 1．オホーツク海の海氷インデックスと Niño 3 イン
デックスの相関係数の時系列
赤線：信頼係数 90％

図 2．6-8 月のフィリピン海の OLR インデックスと 7-9月の土壌温度の回帰
等値線：回帰係数（℃），陰影：信頼係数 90％以上
参考文献[1] 山崎孝治., 2017, 日本雪氷学会誌, 62, 345-354.
[2] Nishio and Cho., 1996, 日本リモートセンシング学会
誌, 16, 26-31.
[3] Xie et al., 2016, Advances in Atmospheric Sciences, 33,
411-432-50-

CL-13+ (P2L, B2P)

黒潮大蛇行が及ぼす海上の落雷分布の変化*加 藤 実 紗 ¹ , 立 花 義 裕 , 安 藤 雄 太 ² , 佐 藤 敬 子 ³ , 重 田 絵 里 奈¹三 重 大 院 生 物 資 源 , ²新 潟 大 理 , ³株 式 会 社 フ ラ ン ク リ ン ・ ジ ャ パ ン
1．序論
日本の落雷の先行研究はほとんどが事例解析であり，流が強化され，落雷が発生しやすい環境場になったと考えられる．冷水塊ではその逆のプロセスをたどる．

今まで気候学的な視点で研究が行われた例は少ない．

大蛇行，非大蛇行時の落雷数の月推移を見ると，暖水

さらにその対象は陸上で発生したものであり，海上で塊では，大蛇行時で 10 月に約 15 倍の増加が見られた

発生した落雷について述べたものはごくわずかである．

（図略）．年平均の結果を考慮すると，冷水塊では大蛇その一つである Iwasaki（2014）は 2009～2012 年の平行時は落雷数が少なくなるはずだが 9，10，11 月には均的落雷分布を示した[1]．ただしこの研究は数年間の多くなった（図略）．また，陸上の落雷数は降水量と平均的分布を示すにとどまり，長期変化は調べられて

CAPE の積に比例する[7]が，暖水塊と冷水塊では大蛇いない．近年は黒潮大蛇行が発生しており，それに伴行と非大蛇行の比が落雷数と降水量×CAPE で一致しった海面水温の変動が大気に影響を及ぼす[2][3][4]．まない．特に暖水塊ではその違いが顕著（図略）であった，大蛇行時に発生する冷水塊，暖水塊は沿岸部の異た．以上のことから海上の落雷の発生原理の理解が今

常気象の一因となることが指摘されている[5]．これら

後重要であると考える．

の先行研究から黒潮大蛇行は落雷分布に影響すると予

5．謝辞

想される．しかし，黒潮大蛇行と落雷との関係を考察

今回の日本周辺の落雷数につきまして，株式会社フラした研究は存在しない．

ンクリン･ジャパン様の JLDN（Japanese Lightning

そこで本研究では，日本周辺の海上の落雷について

Detection Network）の観測データを使用しました．デー

黒潮大蛇行に着目し，大蛇行が起こることで落雷分布

タを提供して頂きました事を深く感謝いたします．

にどのような変化があるか考察した．
2．使用データと解析手法
本研究では，日本周辺での雷データとして，株式会社フランクリン･ジャパンからご提供いただいた高解像度の月平均落雷数データ[6]を使用した．海面水温のデータとして OISST，降水量のデータとして
PERSIANN-CDR，ERA5 予報・再解析データから潜熱
フラックス，気温，風速，CAPE を使用した．また，2011～2016 年を非大蛇行期間，2018～2020 年を大蛇行

図 1 大蛇行（2018～2020 年）と非大蛇行（2011～2016

期間として，それぞれの変数において大蛇行時と非大年）の落雷数の比 ①全領域，②暖水塊，③冷水塊

蛇行時の比，2 期間の年平均の差，月推移の違いを考察

参考文献

した．

[1] Hiroyuki Iwasaki, 2014, SOLA, 10, 98−102

3．結果・考察[2] Xu, H., H. Tokinaga, and S.-P. Xie, 2010, J. Climate, 23,

大蛇行，非大蛇行時の落雷数の比を見ると大蛇行時は4704–4715

非大蛇行時と比べ，暖水塊の海域で落雷数が約 5 倍以

[3] Nakamura, H., Nishina, A., & Minobe, S, 2012, J. Climate, 25,

上増加，冷水塊で約 2 分の 1 以下に減少していること

7772–7779がわかった（図 1）．次に大蛇行，非大蛇行時の他の変[4] Nonaka, M., and S. P. Xie, 2003, J. Climate, 16, 1404-1413

数の差を見ると,ほぼ全ての変数で暖水塊の海域で上[5] Sugimoto, S., B. Qiu, and N. Schneider, 2021, J. Climate, 34,

昇，冷水塊で低下が見られたが，降水量は明瞭な差が3571-3589

見られなかった（図略）.従って，暖水塊では海面水温，[6] 株式会社フランクリン・ジャパン JLDN 全国雷観測ネット

地上気温が上昇し風速が強くなることにより海から大ワーク https://www.franklinjapan.jp/network/jldn/(2022/2 閲覧)

気への熱，水蒸気輸送が活発となる．この結果上昇気[7] David M. Romps , Jacob T. Seeley , David Vollaro and John
Molinari, 2014, Science. 346, 851-854-51-

CL-14+ (P2L, B2P)

大量アンサンブル気候予測データを用いた
風向別風速極値の将来変化の分析*北 野 慈 和 ( 電 中 研 ), 大 庭 雅 道 ( 電 中 研 ), 早 田 直 広 ( 電 中 研 ), 服 部 康 男 ( 電 中 研 ),星 野 剛 ( 土 木 研 究 所 ), 山 田 朋 人 ( 北 大 )
1.

はじめに

模な山脈の風下側斜面に再現期間風速が高いエリアが世界各国の建築物等の設計基準では，風外力の情報形成され，おろし風（日高しも風，羅臼風等）によるとして風速の再現期待値がマップ形式で示されている．

強風が反映されている．南東よりの地峡風の発生が知

これまでの設計基準の多くでは過去の観測情報に基づられる寿都では，対応する風向で高風速になるものの，

くマップが掲載されているが，近年，温暖化予測に基

HPB の風速値は観測値に対して過小評価である．これづく風外力の設定方法が提示されつつある[1], [2], [3]．

は地形が十分に解析されていないためと推察される．

日本では，対象となる構造物の立地条件や特性に応

北海道全域において，風向別年最大風速の発生季節

じて，複数の風速マップが公開されている．電気学会

は 6-8 月に少ないなどの特徴は観測と整合的である．
そが定める送電用鉄塔設計標準[4]では，山岳域の局地的のほかの季節における年最大風速の発生頻度にはバイな強風により被害が発生していること，気象条件や地アスがあり，地域差が確認される．HPB に対し HFB4K

形により卓越する風向が異なること等を鑑み，気象モ

では，山岳風下の再現期間風速が減少，風上にて増加

デルの解析結果により山岳域等の風速分布も考慮したする等の特徴がみられる（図１の日高山脈付近参照）．

風向別のマップが提示されている．
以上より，山岳域の風速や風向特性に留意したうえで，気候変動の影響を考慮した日本域の設計風速の算定法を考案する重要性が示唆される．本検討では，大量アンサンブル気候予測データ（d4PDF）[5]を高解像度にダウンスケーリングしたデータセットを用い，風
向別風速極値の特性や解析精度を議論する．なお，寿都だし風，日高しも風，羅臼風等，局地風による強風が多く観測されたことのある北海道を対象とする [6]．
2.

データと手法

d4PDF を水平解像度 5km に力学的ダウンスケーリン
グしたデータセット[7]を用いた．これは，d4PDF の領域モデル実験（水平解像度 20km）を入力値とし，非静図１ 北東風の再現期待値の差（HFB4K-HPB）[m/s]

力学地域気候モデル（NHRCM）により，7 月 24 日から翌年 8 月 31 日までの約 1 年間の連続計算を，過去実

参考文献

験（HPB）782 年分・4℃上昇実験（HFB4K）1605 年分[1] Mudd, L., et al., 2014, Nat. Hazards Rev., 15(3), 1-13.

を対象に実施したものである．解析結果の検証に，気[2] Hong, H.P., et al., 2021, Struct. Saf., 93, 2021.

象官署における過去約 70 年分の観測データを用いた．

[3] Standards Australia, Standards New Zealand: AS/NZS

各データの地上風速（U10, V10, 高度補正した風観測値）を用い，8 風向別年最大風速を抽出した．これらに対し，ガンベル分布を仮定し，風向別の再現期間風速を算出した．
主として再現期間50 年の値を対象とした．

1170.2:2021.
[4]送電用鉄塔設計標準 JEC-TR-00007-2015 追補 1
2020-6, 電気企画調査会，2020.
[5] Ishii, M., et al., 2020, Prog. Earth and Planet. Sci., 7,
1-22.

3.

結果の一例

HPB, HFB4K 共に，日高山脈や知床半島などの大規[6] 荒川, 局地風のいろいろ，気象ブックス，pp.171, 2011.
[7] Yamada, T.J., et al., 2021, Atmos. Sci. Lett., e1065.

-52-

CL-15+ (P2L, B2P)

東北南部及び北信越の山岳域における積雪の将来変化*福 井 真 1 , 2 , 山 崎 剛 1 , 高 橋 直 也 3 , 1 , 川 瀬 宏 明 2 , 野 坂 真 也 2
1 東北大学大学院理学研究科, 2 気象研究所, 3 ハワイ大学
1.

はじめに

山岳域における積雪は、水力発電や農業などに欠かきていたとみなせる。
4.

山岳域の積雪量の将来変化せない水資源である。温暖化は、降雪の減少や真冬の降雪量を比べると、現在気候に対して 2K、4K と温融雪量の増加をもたらし、積雪水資源の減少につなが

暖化が進むにつれて減少する。少雪年に着目すると、る懸念がある。しかし、循環場が変化し降水が変わっ

４K 上昇気候下では、真冬(DJF)に限ると、奥只見丸山

たり、温暖化しても氷点下のままであったりすれば、では現在気候の 64%まで、月山志津では 54%まで減少

積雪への影響はより複雑になることが考えられる。

した(図 2 上段)。一方、DJF の平均積雪水当量で比べる

日本域においても、温暖化による降雪の将来変化は、と、奥只見丸山では現在気候の 17%まで、月山志津で場所や年によって、異なる可能性が指摘されているは 7%まで減少する結果となった(図 2 下段)。気温上昇[1][2][3]。積雪については、標高 2000m を超える北アルに伴う降雪量の減少に加え、真冬の融雪量の増加によ

プスにおいて、積雪が多い年は温暖化の影響は顕在化

り、山岳域においても４K 上昇気候下において積雪がしにくいという報告がある[4]。しかし、ここで解析さ大幅に減少する年が出てくる可能性を示唆する。

れた地域は限られている。そこで、本研究は東北南部
及び北信越の山岳域に着目し、積雪量の将来変化について調べる。
2.

手法

水平格子間隔 1km の気象研究所非静力学地域気候モデル(NHRCM)[5]を用いた力学的ダウンスケール実験を行った。ここで、積雲対流も陽に扱う。積雪の消長も陸面モデル iSiB によってオンラインで評価する。領域は東北南部と北信越をそれぞれ図１の通り設定した。

図 1 対象領域。緑枠内が南東北、赤枠内が北信越。陰影がモ
デル標高。等値線(緑は南東北、
赤は北信越)は山岳域の境界線。

境界値には、現在気候、2K 上昇気候、4K 上昇気候の
各気候下のアンサンブル気候データセット d4PDF[6]を
水平格子間隔 5km に力学的ダウンスケールした結果[2][7]を与えた。ただし、各気候下において、372 年分の 5km 格子データのうち、各領域の山岳域の年最大積雪深が上位/中位/下位の５年ずつを抽出して用いた。なお、山岳域として、東北南部ではモデル標高 500m 以上の地域、北信越ではモデル標高 800m 以上の地域とした。
3.

山岳域の積雪量の再現性の評価

東北南部の代表地点として月山志津、北信越の代表地点として奥只見丸山をとり、積雪深について観測と現在気候実験の結果を比較する。中間的な積雪の年の結果は、観測の範囲に含まれていた。極端に多い(少ない)年については、観測の最大(最小)値に比べてやや多く(少なく）なった。観測は 30 年程度であるのに対し、実験で抽出したものは 372 年に 5 度程度の極端な年であることを踏まえると、現在気候下における山岳域の積雪を各年における推移や年ごとの違いをよく再現で

図 2 奥只見丸山(左列)及び月山志津(右列)における少雪年の日降雪量10日移動平均[mm/day](上段)と積雪水当量[kg/m2](下段)。黒/緑/茶が現在/2K 上昇/４K 上昇気候実験。細線が各年の値、太線がその平均。
謝辞
積雪の観測データは、防災科学技術研究所から提供頂いた。
本研究は、文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラム領域
テーマ C「統合的気候変動予測」JPMXD0717935561 の助成を受けた。

参考文献[1] Kawase, H., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 95, 8000-8010.
[2] Sasai, T., et al., 2019, J. Geophys. Res., 124, 13975-13990.
[3] Kawase, H., et al., 2021, SOLA, 17, 1-7.
[4] Kawase, H., et al., 2020 Prog. Earth. Planet. Sci, 7, 10.
[5] Sasaki, H., et al., 2008, SOLA, 4, 25-28.
[6] Mizuta, R., et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc. 98 1383–1398.
[7] 山崎ほか, 2019, シミュレーション, 38(3), 145-149.

-53-

CL-16+ (P2L, B2P)

新 型 コ ロ ナ （ COVID-19） 新 規 感 染 者 数 と 気 候 の 影 響 （ ２ ）*河 合 英 俊 （ 放 送 大 学 大 学 院 情 報 ）
1.

はじめに

2021 年 10 月で COVID-19 感染症「第 5 波」終息後、2021 年末から新たな遺伝子配列の感染力が強い海外か
らの変異株「オミクロン株」が急激に感染拡大してきている（図 1）
。前回報告した第 5 波に続き第 6 波の新規感染者数に影響を与える要因を気候と検査数との関係を東京都で分析した結果を報告する。
2.

新規感染者と気温、蒸気圧、検査陽性率

COVID-19 の第 5 波終息後、第 6 波始まりの 2021 年
12 月 1 日から 2022 年 2 月 11 日まで、東京都における日毎の気象データ、新規感染者数、検査データを下記

図２ 新規感染者数、気候、検査陽性率の関係 （第６波）のオープンデータを正規化（標準化）し分析評価した。
新規感染者数：厚生労働省オープンデータ
気象データ ：気象庁オープンデータ
検査数データ：東京都オープンデータ
分析に利用した方法は、回帰分析を用いて検証した。
3． 結果
前回迄の感染拡大第 5 波の分析結果で、気候との優位性が得られたため、今回は、その気候変数の平均気温、平均蒸気圧と新規に COVID-19 検査データを説明変数として用いて分析した結果は、以下である。

図３ 新規感染者数、気候、検査陽性率の関係 (第６波、水曜日)① 2021 年 12 月 1 日から平均気温、平均蒸気圧が低下

4. 新規感染者の回帰予測モデル

し、正規化値がマイナスとなった 2022 年 1 月 10
日頃から新規感染者が急激に上昇した。
② 上記①の時点から、検査陽性率（※）が右肩上が分析結果でわかることは、第６波の COVID-19 新規感
染者数の予測は、平均気温と平均蒸気圧の他に検査陽性率の重回帰モデルで説明できる。(表 1)

りに上昇している。
（図 2、図 3）

表１ 回帰分析結果（※）PCR 検査と抗原検査の実施件数に対する陽性者数の比率

第６波（2021/12/1～2022/2/11）

3 変数

気温

蒸気圧

検査陽性率

重相関 R

0.96776

0.35968

0.32246

0.96633

重決定 R20.93655

0.129370.10398

0.93380

補正 R2

0.93379

0.117450.091700.93287

5. まとめ
現在、第６波拡大期であるが、新規感染者の増加は、
気温と蒸気圧の低下による影響が大きい。また、検査陽性率との相関が非常に強い。検査陽性率が、過去最大値であり、実際の感染者数はかなり多いと考える。
6. 参考文献[1] 気象庁オープンデータ、過去の気象データ[2] PCR test positive rate revealing the real infection epidemic status
図 1 新規感染者数推移（国内全て、東京、大阪）

examined in the COVID-19 epidemic in Tokyo,Japan、Toshihisa Tomie、medRxiv、2021.11-54-

CL-17+ (P4L, B4P)

東南極ドームふじ周辺における温暖化影響の実態把握
森 野 祥 平 (名 古 屋 大 ), * 栗 田 直 幸 （ 名 古 屋 大 ）， 亀 田 貴 雄 (北 見 工 大 ),本 山 秀 明 （ 極 地 研 ）， 平 沢 尚 彦 （ 極 地 研 ）， La zza ra , M.A.(U. Wisc onsin)
1.

はじめに

変化を強く反映していた．また，春季の平均気温に着世界各地で地球温暖化の影響と思われる現象が多発目すると，1990 年代に寒冷化した後，2000 年以降は温しているが，日本の南極事業が対象としている東南極

暖化傾向を示している（図１）．同様の変動は，内陸域

ドームふじ周辺域では温暖化影響が顕在化していないに位置するヴォストーク基地や南極点でも報告されてと言われている．しかしながら，南極半島や西南極地

おり，赤道太平洋域での対流活発化にともなう遠隔応

域では 0.5℃/10 年という急速な温暖化が進行するなど，答が原因であると指摘されている[4]．そこで，ドーム

南極の一部地域では温暖化の影響が顕在化している[1]．

ふじ基地における春季の平均気温の時系列変化とさらに近年では，南極半島から南極氷床内陸域までの500hPa のジオポテンシャル高度の同時相関解析を行っ

広域において春季（9 月から 11 月）平均気温が上昇傾た．結果は，赤道太平洋域から南極大陸に伝播するロ

向(0.5-0.6℃/10 年)を示しており [2]，温暖化影響の兆し

スビー破列の特徴が見られ，赤道太平洋域で対流活動が南極全域に拡大しつつある．本研究は，観測空白地が活発した影響が南極沿岸域だけでなく，遠くドームであるドームふじ周辺域の長期気温データセットを作

ふじ周辺にも及んでいること示した．これは 2000 年以成し，温暖化影響の実態を明らかにする．

前には見られない現象であり，当該地域においても温暖化影響が顕在化しつつあることを示唆している．

2.

長期気温データセット作成

南極観測事業では，1990 年代より沿岸域からドーム
ふじ基地に至るルート上に複数の自動気象観測測器（AWS）を設置し，観測測器を更新しながら気象観測を継続している．本研究では，20 年にわたる観測デー
タが存在する (1)みずほ基地（70.7S, 44.3E, 2260m），(2)
中継拠点（74.0S, 43.1E, 3353m），そして(3)ドームふじ
基地（77.3S, 39.7E, 3810m）を研究対象地点とし，品質管理及び放射バイアス補正を行い，1994 年から 2021
年までの月平均気温データセットを作成した．本研究の品質管理は，南極研究科学委員会（SCAR）が定めた方針に則って実施した[3]．しかしながら，作成した気温データには数年にわたる欠測期間が存在するという問題点がある．そこで，客観解析データ(ERA5)の地上
2m 気温から観測値を推定する手法を開発し，1979 年から 2021 年までの月平均気温データセット（ERA5 推定値）を作成した．ERA5 推定値の平均２乗誤差は 1.5℃以下であり，年々変動を十分議論できる．
3.

結果と考察

図１ ERA5 推定値による春季平均気温の年々変動
参考文献

1979 年から 2021 年までの年平均気温の時系列変化を[1] Bromwich, D.H., et al., 2012, Nat. Geosci. 6, 139-145.

調べたところ，平均値よりも有意に高い高温年が 2000

[2] Turner, J., et al., 2020, Int. J. Climatol 40, 2986-3007.

年以降に頻出しており，その傾向は３地点とも同様で[3] Turner, J., et al., 2004, J. Climate 17, 2890-2898.

あることが明らかとなった．南極氷床域では冬季の気[4] Clem, K.R. et al., 2020, Nat. Clim. Change 10, 762-770.

温変動が最も顕著であり，この年々変動は冬季の気温-55-

CL-18+ (P4L, B4P)

MIROC における雲・降水プロセス高度化の雲フィードバックへの影響*廣田渚郎 1、道端拓朗 2、塩竈秀夫 1、小倉知夫 1、鈴木健太郎 3(1.環境研、2.岡山大学、3.東大大気海洋研)
はじめに
気候モデルによる気候変動予測には大きな不確実性がある。例えば、世界の気候モデル CMIP6 モデル

善され、その上層雲の高度が温暖化の進行と共に上昇することで、温室効果がより効果的に働き温暖化が促進されることが分かった。

における、二酸化炭素倍増時の全球地表気温の上昇

同様の関係性が、CMIP5/6 の気候モデル間にも見量で定義される“気候感度”には 1.8～5.6℃の幅があられるかを調べた。図の様に、上層雲量と雲の高度る。予測不確実性の最大の要因は、温暖化に対する
雲・降水プロセスの応答(フィードバック)がモデル間で異なることである (Zelinka et al. 2020)。
東大/環境研/JAMSTEC で開発されている気候モデル MIROC では、雲・降水プロセスを高度化するが高くなることで温暖化が促進されるフィードバッ
クの強さの関係は CMIP5/6 モデルにも見られた。モデル間の相関係数は 0.59 である。また、多くの
CMIP5/6 モデルは、DIAG と同様に、観測に比べて上層雲量を過小評価している。雲が高くなることによる雲フィードバックの強さには、CMIP5/6 モデル

改良が行われている。例えば、これまで診断的に扱で-0.67~0.84W/m2/℃の幅があるが、上層雲量との関われていた雨と雪の降水粒子を予報変数として扱い、係性と、上層雲量が観測と整合的なモデルがより信それらの雲との相互作用、放射プロセスへの影響を頼できると考えると、その不確実性の幅(>66%のより精密に表現できる様になった(Michibata et al.

likely range)は、0.15~0.97W/m2/℃に低減することが2019)。本研究の目的は、MIROC における雲・降水できた(Emergent Constraint)。
(謝辞) 本研究は、文部科学省の統合的気候モ
デル高度化研究プログラムの支援を受け、国立環境研究所および JAMSTEC のスーパーコ
ンピュータを利用しています。

プロセスの高度化が雲フィードバックに与える影響を調べる。
データと方法MIROC で、従来の診断型降水スキーム(DIAG)と新しく実装された予報型降水スキーム(PROG)を用いた場合の比較を行う。DIAG と PROG の現在気候
実験と温暖化実験を行う。DIAG と PROG の温暖化
時の雲フィードバックを比較する。特に、Zelinka et al.
(2012)の放射カーネルを用いて、雲の日傘効果や温室効果に関わる、雲の量、高さ、厚さの温暖化への応答の違いを調べることで、フィードバックプロセ
スの理解を深める。更に、17 個の CMIP5/6 モデルとの比較を行い、MIROC に見られたプロセスの違いが、
CMIP5/6 モデルの気候感度の不確実性をどの程度説明できるのかを調べる。

図 1. 雲の高さが関わる長波雲放射フィードバック

結果(縦軸)と上層雲量(横軸)の関係。各点はPROG と DIAG の MIROC の比較を行い、PROG

CMIP5/6 モデルと MIROC の PROG と DIAG

は DIAG に比べて雲フィードバックが大きく、気候を表す。オレンジ線は観測の上層雲量を示す。

感度は 20%程度大きくなった。雲フィードバックがピンク線は、雲フィードバックと上層雲量の変わったことは、雲の量、高さ、厚さの何が変わったことに起因するのかを調べた。その結果、PROG

回帰直線と、そこからの±1σの雲フィードバ

は、DIAG に見られた上層雲量の過少バイアスが改

ック。

-56-

CL-19+ (P4L, B4P)

地球システム統合モデルによる将来シナリオ評価*横 畠 徳 太 (国 環 研 ), 櫻 井 玄 (農 研 機 構 ), 木 下 嗣 基 (茨 城 大 ), 藤 森 真 一 郎 (京 都 大 )Y. Pokhrel (Michigan State University), 伊 藤 昭 彦 (国 環 研 ), 佐 藤 雄 亮 (国 環 研 ),加 藤 悦 史 (エ ネ 総 研 ), 岡 田 将 誌 (国 環 研 ), 立 入 郁 (JAMSTEC), 松 本 健 一 (東 洋 大 ),江 守 正 多 (国 環 研 ), 高 橋 潔 (国 環 研 )
1.

はじめに

3.

結果と議論

将来の地球システムと人間社会の変化を定量的に予測

陸域統合モデルを利用し、さまざまな将来の社会経するためには、気候変動対策を含めた様々な人間活動

済・気候シナリオ（SSP/RCP）のもとで実験を行い、の変化と、地球システムの変化との間の相互作用を、分析を行ったところ、次のような地球―人間システム

定量的に評価することが重要である。例えば、土地利

フィードバックが明らかになった。将来の人口の増加

用改変を伴う緩和・適応策の実施は、地表の植生分布による食糧需要の増加、気候変動緩和策のためのバイを変えることを通して、二酸化炭素の吸収と排出量にオ燃料需要の増加によって、農地面積が拡大する。大影響を及ぼす。また再生可能エネルギーとしてバイオ

きな気候変動が生じるシナリオでは、作物収量が低下

燃料作物を栽培することは重要な緩和策の一つである

することで、より多くの農地が必要になり、農地面積

が、炭素や窒素などの物質循環に影響を与えるだけでをさらに拡大させる。農地面積の拡大は、灌漑のためなく、それによって灌漑が強化されれば、地球システの水需要を増加させるとともに、土地利用変化に伴うムにおける水循環にも大きな影響を及ぼす。この一方

温室効果ガス排出を増加させ、さらに気候変動を促進

で、地球システムの変化が、人間活動にも影響を与えする。発表では、MIROC-INTEG-LAND を活用したさる。例えば将来の気候変化は、人間が利用できる水資

まざまな研究（永久凍土融解による温室効果ガス放出

源や作物の生産に影響を及ぼし、これによって人間にの将来予測; Yokohata et al. 2020b など）や、地球システ

よる土地利用が変わる可能性がある。このため、地球

ム統合モデルを活用した研究についても紹介する。

システムと人間活動の相互作用をモデルに組み込み、地球—人間システムにおける様々なフィードバックを定量的に評価し、将来予測を行う必要がある。本発表
では、これまでにわたしたちの研究チームが開発してきた陸域/地球システム統合モデルによる研究の成果を
報告する。
2.

陸域/地球システム統合モデル

これまでに私たちは、気候モデル（MIROC）における陸面過程モデル（MATSIRO）に、陸域生態系モデル（VISIT）、貯水池やダム操作および灌漑を記述する水資源モデル（H08）、作物の収量を計算する作物モデル（PRYSBI2）、人間による耕作地利用面積を予報する土

図１ 陸域統合モデルの概念図。ボックスがモデル

地利用モデル（TeLMO）を結合させた「陸域統合モデの構成要素（サブモデル）を表し、矢印がサブモデル

ル MIROC-INTEG-LAND」の開発を行った（Yokohata etの間でやりとりする変数を表す。

al. 2020a; 図１）。さらに現在では、陸域統合モデルに
大気・海洋過程を結合させた「地球システム統合モデ

参考文献

ル MIROC-INTEG-ES」の開発を行なっている。地球シ[1] Yokohata, T., et al., 2020a, Geosci. Model Dev., 13,

ステム統合モデルでは、最新の地球システムモデル

4713–4747, https://doi.org/10.5194/gmd-13-4713-2020

MIROC-ES2L がベースとなっている。

[2] Yokohata T., et al. 2020b, Prog. Earth Planet. Sci., 7, 56.
https://doi.org/10.1186/s40645-020-00366-8-57-

CL-20+ (P4L, B4P)

地球温暖化による東アジアにおける極端降水の増加に対する大気の川の寄与*釜 江 陽 一 (筑 波 大 生 命 環 境 ), 今 田 由 紀 子 (気 象 研 究 所 ),川 瀬 宏 明 (気 象 研 究 所 ), Wei Mei (ノ ー ス カ ロ ラ イ ナ 大 学 )
1.

はじめに

3.

結果

中緯度に存在する細長く伸びた強い水蒸気フラック

NHRCM の過去実験から得られた 1 時間ごとの降水

スの帯は、atmospheric river（大気の川）と呼ばれ、上強度をもとに、上位 0.1%に相当する降水を極端降水と陸した際に洪水や土砂災害を引き起こすことがある。

定義すると、温暖化時には、極端降水に相当する降水近年、東アジアで夏季に広い範囲で豪雨が観測されるが春季に 3.1 倍、夏季に 2.4 倍に増加した。次に、この事例には、大気の川が関係していることがある。春季

増加分のうち大気の川による極端降水が占める割合をに日本上空を通過する大気の川は、爆弾低気圧に伴う求めると、春季は 77%、夏季は 46%であった。台風の発達した寒冷前線に沿って形成される事例が多く、強ような大気の川以外の現象が、極端降水事例の大きな風による交通障害をもたらすことがある。

割合を占める夏季や秋季に比べて、春季には気候学的

地球温暖化の進行によって、大気の川は地域や季節によってはより頻繁に発生する可能性が指摘されていな大気の川の役割、および温暖化時の極端降水頻度の増加に果たす役割が大きい。

る（Payne et al. 2020）。加えて、より強い水蒸気フラッ

大気の川通過時に極端降水が観測される典型的な地

クスを伴う大気の川が発生し、より極端な降水をもた域の一つである日本アルプスを対象に、上空を流れる

らす可能性がある。東アジアでは、地球温暖化によっ

鉛直積算水蒸気フラックスと降水強度の頻度分布を確て全体的に発生頻度が増加し、その不確実性の要因の認すると、温暖化時にはより強い水蒸気流とより強い

一部は、亜熱帯西部北太平洋上の気圧偏差を介した熱降水が発生（図 1）し、その大部分が大気の川通過時に帯インド洋・太平洋の海面水温上昇パターンの効果で起きていることがわかった。

あることが指摘されている（Kamae et al. 2019, 2021）。
総観規模の現象である大気の川の振る舞いの将来予測のためには、全球気候モデルが有効である。一方で、
極端降水の頻度・強度を検証するためには、地域的な地形分布を考慮する必要があり、全球気候モデルでは十分に検証できない。そこで本研究では、全球および地域気候モデルによるアンサンブル実験によって、東アジアにおける大気の川の振る舞いとそれによる極端
降水の地球温暖化による変化を検証する。
図１ 日本アルプス上の（a）過去実験と（b）+4K 実
2.

使用データ

気象研究所高解像度大気大循環モデル

験での鉛直積算水蒸気フラックス（横軸）と降水強度（縦軸）の頻度分布．

MRI-AGCM3.2 と非静力学地域気候モデル NHRCM を用いて構築された、d4PDF の過去実験と+4K 実験の結謝辞 本研究は統合的気候モデル高度化研究プログラ

果を用いる。全球モデルを用いた過去実験と+4K 実験ム（JPMXD0717935457、JPMXD0717935561）、科研費の結果から、大気の川の位置を特定し（Kamae et al. 2019,（19H05704、19H05703、19H05697）の支援を受けて実2021）、NHRCM を用いた過去実験と+4K 実験の出力か施されました。

ら、大気の川の直下の降水を抽出し、これを大気の川

参考文献

による降水と定義する。大気の川による降水の気候値

Kamae, Y., et al., 2019, Env. Res. Lett., 14, 054019.

を確認すると、観測データから得られる分布とよく整

Kamae, Y., et al., 2021, Env. Res. Lett., 16, 099501.

合する分布が得られることを確認している。

Payne, A. E., et al. 2020, Nature Rev. Earth Env., 1, doi:
10.1038/s43017-020-0030-5.

-58-

CL-21+ (P4L, B4P)

日本域の気候変動影響評価適応研究のために選択された
CMIP6 の 将 来 予 測 ミ ニ ア ン サ ン ブ ル の 分 析*林 未 知 也 , 塩 竈 秀 夫 (国 環 研 )
1.

はじめに

示せず)．相対湿度については減少傾向に偏りがある．

多数の全球気候モデル(GCM)から少数のサブセット

手法から期待されるように，ミニアンサンブルは 8を選択する手法は，地域的な気候変動の影響評価およ

変数全てについて CMIP6 の予測幅を約 60%以上カバー

び適応研究のための気候シナリオを提供するために重する(図 1a)．一方，温暖化レベルの広いばらつきは，要である．Shiogama et al. (2021) [1]は，CMIP6 アンサン

日平均・最高・最低気温および長波放射の CMIP6 の予

ブルからサブセットを選択するための統計手法を開発

測幅を 70% 以上カバーするのに貢献するが，降水量とし，影響評価・適応研究でよく用いられる 8 つの大気

短波放射，相対湿度，地表風速の予測幅カバー率は約変数(日平均気温，日最高気温，日最低気温，降水量，50%を下回る(図 1b)．降水量と短波放射，相対湿度，地短波放射，長波放射，相対湿度，地表風速)について，

表風速は，全球平均気温の変化ではなく大循環やエア

CMIP6 による日本気候の将来予測のばらつきをよくカ

ロゾル強制の変化などさまざまな要因に敏感であるた

バーするように 5 つの GCM を選んだ(ミニアンサンブ

め，将来予測幅をカバーするために Shiogama et al.

ル)．結果は 1 km メッシュ日本域バイアス補正気候シ(2021) [1]の統計的モデル選定手法が効果的となる．

ナリオデータ作成に用いられ[2]，今後活用が期待される．ただし，ミニアンサンブルのどの GCM が予測幅を効率的にカバーするのに貢献したかは明らかでない．
また，ミニアンサンブルは全球気温変化のばらつきもよくカバーするため，温暖化レベルとの高い相関が予
測幅の広いカバー率に寄与した可能性も考えられる．
本研究では[3]， 影響評価・適応研究に有用な情報を提供することを目的とし，5 つの GCM による将来予測の CMIP6 アンサンブルにおける位置付けを示す．
また，温暖化レベルと 8 変数の変化の相関関係による予測幅のカバー率をミニアンサンブルと比較することにより，
GCM 選定手法の有用性を調査する．
2.

手法

CMIP6 の 19 モデルによる過去再現実験と 3 つの SSP
シナリオ実験での 8 変数の 1961-2010 年と 2051-2100 年の差(将来変化)を，年平均と各季節について解析する．

図１ 日本域での(a) FRCmini と(b) FRCGW の SSP シナリ

各変数の将来変化について 1°格子ごとに，CMIP6 アン

オ平均(%)．左から日平均・最高・最低気温，降水量，

サンブル内での5つのGCM のパーセンタイルランクと，

短波放射，長波放射，相対湿度，地表風速．灰色のバ

CMIP6 アンサンブルの将来予測の最大・最小幅に対す

ーと数値は年平均，マークは季節ごとの結果であり，るミニアンサンブルによるカバー率(Fractional Range

縦線は 3 シナリオ間の幅を示す．

Coverage, FRCmini) [1]および CMIP6 アンサンブルの温暖化レベルと将来変 化の相関関係に よるカバー率(FRCGW)を求め，3 シナリオについて平均する．
3.

結果と考察

パーセンタイルランクの解析から，相対湿度を除き，選択された 5 つの GCM が系統的な偏りなく CMIP6 アンサンブルによる予測幅をカバーすることが分かる(図謝辞 本研究は，(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF20192004)および国立環境研究所の気候変動適応研究プログラムの助成により実施した．
参考文献[1] Shiogama, H., et al., 2021. SOLA, 17, 57–62.
[2] Ishizaki, N., 2021. doi:10.17595/20210501.001.
[3] Hayashi, M., and H. Shiogama, 2022. SOLA (submitted).

-59-

CL-22+ (P4L, B4P)

水 文 学 的 観 点 か ら 見 た 高 解 像 度 AGCM の 降 水 の 再 現 性*三 浦 陽 介 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ), 仲 江 川 敏 之 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

気候変動に伴うシステムの急激な変化点であるティ
ッピング・ポイント(以降、転換点)について検討されている[1]。本研究は河川流量から見た転換点を探ることを最終な目的としている。そのために河川流量に最も大きな影響を与えると考えられる降水について観測値と比較し、その再現性について確認したものである。
2.

使用データ及び手法

図 1 年降水量のバイアス (計算値 – 観測値)

本研究の最終的な目的を実現するためには、連続的な実験結果が必要であるため、150 年連続で計算され、高解像度 20km 格子の結果がある気象研究所全球大気モデル MRI-AGCM3.2[2]の結果を用いることとした。
観測値は陸域のみが対象で、解像度が 0.25 度と高い
GPCC の月平均値を使用した。本研究は河川流量に対する降水の再現性確認を目的としていることから、河図 2 年降水量の相関係数

川流量観測地点の上流域に対する流域平均雨量を対象とし、上流の集水域の情報は GRDC より得た。再現性の確認は現在気候である 1950 年〜2014 年を対象に、10年間を 1 年ずつずらした平均値を用いた。
「10 年間平均
1 年ずらし」と「30 年間平均 5 年ずらし」で結果に大きな違いがなかったため、サンプル数の多い 10 年間 1
年ずらしを用いた。また、ケッペンの気候区分の大部類である 5 区分に対し、再現性の確認を実施した。
3.

図 3 月平均降水量の比較 (左 : 熱帯 右 : 乾燥帯)

結果

大まかな再現性を確認するため、年降水量の全球的な傾向として、バイアスと相関係数の分布を図 1 及び
図 2 に示す。なお、図は各流域の形に応じて色をつけている。図 1 からは計算値が観測値より過大に予測している傾向があり、図 2 からは高緯度の寒帯では高い正の相関と負の相関を示す流域があり、南半球の熱帯

図 4 月平均降水量の比較 (左 : 温帯 右 : 亜寒帯)も負の相関を示す流域がある。
季節的な再現性を確認するため、ケッペンの気候区
分内の集水面積が最大の河川を対象に計算と観測の月平均値を比較した結果を図 3 から図 5 に示す。図 3の熱帯と乾燥帯及び図 4 の温帯は計算が観測と比較して遅れて極大と極小の月が現れる傾向にある。図 5 の寒帯は季節変動を良く再現しているが、亜寒帯である

図 5 月平均降水量の比較 (左 : 寒帯 右 : 亜寒帯)

図 4 のアムール川(ロシア・中国)と図 5 の二番目に大参考文献

きなヴォルガ川(ロシア・カザフスタン)に対して、計算[1] Kusunoki, S., et al., 2020. Sci Rep 10, 4802

は秋から冬にかけて過大に予測する傾向にある。

[2] Mizuta et al., 2012 J. Meteorol. Soc. Japan, 90, 233-258-60-

CL-23+ (P4L, B4P)

高分解能全球大気モデルの降水量再現性
楠
1.

昌 司 (気 象 研 究 所 、 関 西 大 学 ) 、 水 田亮、仲江川敏之（気象研究所）

はじめに

高分解能の大気モデルは計算機資源が膨大なので、温暖化実験では対象期間を限定したタイム・スライス実験が行われることが多い。しかし、この設定では連続した気候の変化やティッピング・ポイント（転換点、臨界点）を評価できない。高分解能大気モデル比較計
画 HighResMIP[1]では、1950 年から 2099 年まで連続した実験が行われた。気象研のモデル MRI-AGCM3.2 もこの計画に参加した[2]。MRI-AGCM3.2 は d4PDF[3]や気象庁温暖化予測情報にも使用されており、他の全球モデ
ルと精度を比較することは信頼度の評価に必要である。
2.

モデルと現在気候実験

23 個の全球大気モデルを用いた。赤道での東西格子間隔は最小 21km（MRI-AGCM2.3S）、最大 278km、平均 78km。
観測された海面水温を与えた 1995-2014 年の 20 年気候値を解析した。
3.

検証結果

モデルの精度は、GPCP 1ddv1.3(1 度格子）で評価した。

図１ 東アジア(110-150E, 20-50N)での 6 月降水量(mm/day)。
(a-c)観測、(1-23)各モデル、(24)全モデル平均 MME。

3.1 全球モデルによる年平均降水量の全球平均は観測より多い。MRI-AGCM3.2S(20km), H(60km)の根 2 乗誤差と空間相関による精度は、全モデルの中では高い(図無し)。
3.2 東アジアモデルは６月の梅雨前線の降水量が不足している(図 1, 2a)。しかし、MRI-AGCM3.2 の精度は全モデルの中では高い(図 2)。7 月の梅雨前線については、空間相関係数が全体に 6 月より低いが、MRI-AGCM3.2 の精度は全モデルの中では高い(図無し)。
謝辞：本研究は、文部科学省統合的気候モデル高度化研究プ
ログラム(テーマ C: 番号 JPMXD0717935561）及び JSPS 科研費
21K03670「大雨変化」、20K12154「パナマ気候変化」の支援
を受けた。

参考文献
[1] Haarrsma et al., 2016: Geosci. Model Dev., doi:
10.5194/gmd-9-4185-2016. [2] Mizuta et al., 2022: JMSJ,

図 2 東アジアにおける 6 月降水量の再現性精度。(a)バイア

doi: 10.2151/jmsj.2021-0068. [3] Ishii and Mori, 2020:

スと根２乗誤差 RMSE。(b)Taylor 図。緑は観測。赤は気象

Prog. Earth. Planet. doi:10.1186/s40645-020-00367-7.

研モデル。AVM は全モデルの精度の平均値。

-61-

CL-24+ (P4L, B4P)
21世紀後半までの降水量変化予測の不確実性低減
塩竈秀夫 1*,渡部雅浩 2, Hyungjun Kim3,4,5, 廣田渚郎 11

国立環境研 2東大大気海洋研 3Moon Soul Graduate School of Future Strategy, KAIST
4Department of Civil and Environmental Engineering, KAIST

はじめに
世界平均気温が将来何度上昇するかの予測には気候モデル間でばらつきがあり、その不確実性を低減するための研究がこれまで数多く行われ、成果を上げてきた。一方、世界平均降水量変化予測の不確実性に関しては、これまで誰もその不確実性を低減することが出来なかった。
降水量変化予測の不確実性低減が難しかった最大の原因は、過去の降水量トレンドに温室効果ガス濃度増加だけでなくエアロゾル排出量増加の影響が多く含まれていることである。温室効果ガス濃度増加による将来の降水量変化と過去の変化の要因が異なるため、過去の変化から将来予測の不確実性を低減するための情報を得ることが困難であった。
我々は、世界平均エアロゾル排出量がほとんど変わらず気温や降水量のトレンドに影響しない期間(1980-2014 年)に着目して、モデルと観測のトレンドを比較することで、エアロゾル排出量増加の影響を受けずに温室効果ガス濃度増加に対する気候応答の信頼性が評価できると考えた。
研究方法と結果
我々は、CMIP5 と CMIP6 の 67 の気候モデルによる
1851-2100 年の気候変動実験データを解析した。こ
こでは、中程度の温室効果ガス濃度シナリオ(RCP4.5/SSP2-4.5)を分析した結果を紹介する。全
67 モデルによる予測が平等に信頼できると仮定した場合は、1851-1900 年平均から 2051-2100 年平均の降水量変化の 67 モデル平均値は 4.0%の降水量増
加で、その予測には 1.9-6.2%増加の幅(5-95%幅)がある（図１）。
21 世紀後半までの世界平均降水量変化予測（縦軸）と 1980-2014 年の世界平均気温トレンド（横軸）の間には、統計的有意な相関があり、エアロゾル排出量が一定で温室効果ガス濃度増加の影響が顕著な期間（1980-2014 年）の気温上昇が大きいモデルほど、将来の降水量増加が大きい傾向にあることが分かる。これは、過去の温室効果ガス増加に伴う気温上昇が大きいモデルほど将来の気温上昇が大きく、また将来の気温上昇が大きいモデルほど将来の降水量増加も大きい傾向にあるためである。観測（横軸のバー）との一致度に基づく各モデルの信頼性評価を考慮した不確実性幅が、色付きの箱ひげ図である。

5

東京生産研

多数のモデルが過去の気温トレンドを過大評価しており、その降水量変化の将来予測の信頼性も低いと考えられるため、箱ひげ図の上限が低くなっており、幅も小さくなっている。
本研究によって、気温だけでなく降水量も予測不確実性を低減できるようになったことで、影響評価
や気候変動対策の政策決定者に対して、より正確な情報を提供できると期待される。
発表論文 Shiogama H., et al. (2022) Emergent constraints on
future precipitation changes. Nature, in press.

謝辞 文科省統合的気候モデル高度化研究プログラム（JPMXD0717935457）、
科 研 費 （ JP21H01161 ）、 環 境 再 生 保 全 機 構 環 境 研 究 総 合 推 進 費(JPMEERF20202002) お よ び National Research Foundation of Korea
grant (MSIT) (2021H1D3A2A03097768)の支援を受けた。

図１

縦軸は将来の世界平均降水量変化予測。横軸は世界平

均気温の 1980-2014 年トレンド。回帰直線を破線で示す。横向きのバーは HadCRUT と GISTEMP4 の 1980-2014 年トレンド。
バーの幅は、内部変動による不確実性を考慮した 5-95%幅。×
と◇はそれぞれ個々の CMIP5 と CMIP6 モデルを表し、紫色は1980-2014 年の気温トレンドが HadCRUT4 より大きく、観測データと整合的でないモデル、黒色は、それ以外のモデル。縦向きの黒い箱ひげ図は、67 モデルの平均値(50%値)および正規分布を仮定した 17-83%幅と 5-95%幅を示している。色付きの
箱ひげ図は、観測との一致度に基づく各モデルの信頼性評価を考慮した不確実性幅。観測データ間のずれを考慮した箱ひげ図(組み合わせ)も示す。

-62-

CL-25+ (P4L, B4P)
シグナルノイズ比は季節予測精度を暗に示すのか？
-日本周辺における 1 ヶ月先の気温予測の精度調査より○土井 威志＊・野中正見＊・Swadhin Behera＊（＊JAMSTEC/VAiG/APL）
キーワード：季節予測, シグナルノイズ比, 予測精度の評価

1.はじめにJAMSTEC アプリケーションラボ では、季節予測シミュレーション「SINTEX-F」を、毎月準リアルタイムに運用しているが、日本を含む、東アジアの予測精度は低いのが現状である。
本研究では、「SINTEX-F」を使って日本の 1 ヶ月先の月平均気温の予測(例えば 11 月初旬時点
で 12 月平均を予測する場合)の精度調査に加えて、予測精度が低い場合においても、何らかの有益な予測情報を発掘することが出来ないかを考えた。特に、「SINTEX-F」の最新版は、100を超えるアンサンブル数(単一の気候モデルを使うシステムでは世界最大規模)で予測を実施しており(Doi et al. 2019, J. Climate)、数値カ
オス性が強い中緯度域の季節予測において、新しい知見を開拓するために、有利であることが期待される。

2. 予測精度の季節性
日本付近(129º‒ 141ºE, 30ºN‒ 37ºN)で領域平均した月平均気温偏差の予測精度の季節性を調べた(図 1)。ここでは、1 ヶ月先(例えば11 月初旬から 12 月を予測する場合)の精度に
注 目 し 、「 SINTEX-F 」 の 最 新 版 に よ る
1983-2020 年の過去再予測結果(108 アンサン
ブルメンバー平均)と NCEP/NCAR 再解析デー
タとの相関係数で評価した。線形トレンドは除去した。その結果、Persistent 予測(予測開始時期の状況が持続すると仮定した予測。その精度は自己ラグ相関係数に相当)の精度を上回るのは、９月の予測のみであった。再解析データを基準として、9 月の気温偏差が 0.5ºC より高い年を選んで合成解析を実施したところ、エルニ
ーニョ・南方振動の影響が大きいことを見出した。
興味深いことに、シグナルとノイズの比(SN
比: ここでは、アンサンブル平均値をシグナル、
アンサンブルスプレッドをノイズとして、その比で定義した)の経年変動に注目し、
1983-2020 で平均した SN 比より SN 比が高い
年の 15 年(1984, 1987, 1988, 1989, 1990,
1994, 1997, 2000, 2004, 2006, 2008, 2009,2010, 2017, 2019)のみを対象に相関係数スキ
ルを計算すると 0.67 で、それ以外の 23 年間で計算したスキル-0.15 と比べてはるかに高精度で あ り ( 差 は 99% の 信 頼 限 界 で 有 意 ) 、Persistent 予測の精度を上回ることがわかった。
さらに、アンサンブル位相空間での共変動解析を実施することで、12 月の日本の気温予測の鍵になるのが、インド洋熱帯域西部の高温偏差や、熱帯太平洋のエルニーニョモドキ的な構造であることを示した。これは、2019/2020 年の記録的暖冬の状況とも酷似していた。
準リアルタイムの季節予測情報として、アンサンブル平均値だけでなく、SN 比やアンサン
ブル位相空間での共変動解析結果も併せて提供することで、各々の予測の精度や予測の潜在的根拠についてより踏み込んだ情報を提供できる可能性があることが示唆できた。それらの情報は、ユーザー側が季節予測結果をさらに深く理解し、その適切な利活用を促進するための一助になると考える。

図 1: 1 ヶ月先(例えば 11 月初旬から 12 月を予測 す る 場 合 ) の 日 本 付 近 (129º‒ 141ºE,
30ºN‒ 37ºN)で領域平均した月平均気温偏差の予測精度(相関係数スキル)の季節性(黒線)。1 に近いほど予測スキルが高い。
SINTEX-F2 季節予測システム(Doi et al.
2019)による 1983-2020 年の過去再予測実験の結果で、108 アンサンブルメンバーの平均値と NCEP/NCAR 再解析データの値から計算した。線形トレンドは除去した。
Persistent 予測の予測スキル(自己ラグ相関係数)は灰色の点線で示した。SN 比が、
1983-2020 年の平均値より高い年を選択し、その年だけで予測精度を計算した場合を赤色の線と○、それ以外の年で計算した場合を青色の線と+で示した。

-63-

CL-26 (P1L)

10 年間平均気温の月別変化
内山常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに

４．地方による差異

10 年ぶりに更新された平年値と 10 年前の平年値を比較したと12 月の月平均気温の上昇幅が小さいという特徴は，日本のすべころ，12 月の気温上昇率が他の月と比較して全国的に低いことがての地域で共通した特徴であった．ほとんどの地域で 12 月の気温分かった．その傾向がいつごろから現れているかを調べるために，上昇幅が最も小さかったが，唯一の例外は伊豆・小笠原の島嶼部で，1950 年以降の 10 年ごとの平均気温の比較検証を行った．

2 月，3 月の気温の低下幅が 12 月より大きかった．
東北，
島嶼部，
中国，
四国は 2010 年代の 12 月の平均気温が 1950

２． 方法
気象庁のホームページの各種データ・資料のページから，155 観

年代の 12 月の平均気温を下回った．それ以外の地方は，気温上昇

測点の 1951 年から 2020 年の月平均気温を調べ，10 年ごとの月幅は小さいといえどもプラス偏差だった．

平均気温を求めた．1951 年から 1960 年までの 10 年間の月平均

５． 10 年ごとの平均気温の変化

気温とそれ以降の 10 年間の月平均気温の偏差を求めた．また，1961 年以降の10 年隔たった各期間の月平均気温の偏差を求めた．

３．1951 年からの 10 年間の平均気温との偏差
1951 年から1960 年の10 年間平均気温に対するその後の10 年

10 年ごとの平均気温の偏差を表 2 に示す．

表 2 10 年ごとに比較した平均気温の変化

間平均気温との偏差を表１に示す．年平均気温の上昇は 80 年代ま

月

61-70

では小さく，90 年代から大きく上昇した．2011 年からの 10 年間

1

-0.33

0.66

平均気温は1951 年からの10 年か平均気温に対して1.05℃上昇し

2

-0.79

ている．

3

表 1 1951-60 年の 10 年間平均気温に対する偏差
月

61-70

1

-0.33

0.27

2

-0.79

3

71-80

81-90

11-20

71-80

81-90

91-00

01-10

11-20

-0.27

1.04

-0.25

-0.04

0.37

-0.04

0.55

0.68

-0.24

-0.59

0.32

0.30

0.59

0.21

0.43

4

0.14

0.00

0.15

0.29

0.14

0.05

5

0.62

-0.19

0.18

0.41

0.21

0.59

91-00

01-10

-0.02

1.06

0.83

0.79

6

0.17

0.50

-0.23

0.37

0.58

0.01

-0.32

-0.34

0.24

0.91

0.67

7

0.27

-0.06

-0.17

0.63

0.09

0.47

-0.59

-0.28

-0.04

0.60

0.81

1.24

8

0.29

-0.50

0.62

-0.01

0.28

0.46

4

0.14

0.14

0.27

0.58

0.71

0.76

9

0.13

-0.34

0.36

0.48

0.44

0.09

5

0.62

0.29

0.39

0.76

0.97

1.56

10

-0.16

0.20

-0.09

0.88

0.24

0.18

6

0.17

0.57

0.34

0.73

1.31

1.31

11

0.04

0.05

0.15

0.69

-0.04

0.35

7

0.27

0.17

0.03

0.66

0.75

1.22

12

-0.49

0.10

0.18

0.61

-0.20

-0.12

8

0.29

-0.18

0.46

0.49

0.78

1.24

年

-0.06

0.09

0.10

0.55

0.20

0.18

9

0.13

-0.17

0.21

0.69

1.12

1.21

10

-0.16

0.10

0.09

0.95

1.19

1.37

11

0.04

-0.01

0.07

0.78

0.75

1.10

12

-0.49

-0.35

-0.18

0.48

0.29

0.17

年

-0.06

0.02

0.11

0.67

0.87

1.05

表 1 の左半分の年平均気温の上昇が小さい間は，5 月，6 月の気温上昇が大きい反面，12 月から 3 月の気温が上昇していない．表
1 の右半分の気温上昇が大きい期間では，すべての季節で気温が上昇しているが，4 月を除き 3 月から 11 月の気温上昇が大きい．特に 5 月，6 月と 10 月の気温上昇が大きい．一方，12 月の気温上昇

1990 年代の気温上昇が大きかったが，その後の気温上昇が穏やかになっていることがわかる．

６．考察
温暖化が進んでいるのに冬が寒いと感じている人が多い．
これは温暖化に対する懐疑論につながることもある．実際，日本では，12 月の気温の上昇率は低い．地方によっては 60
年前より低下しているところもある．春と秋の気温がこの60年でかなり上昇していることと比較すると冬の気温の上
昇が鈍いことは確かである．また，21 世紀になって，日本の気温上昇率は前世紀末より収まっているように見える．

は小さい．

-64-

CL-27 (P1L)

機械学習を用いた全天日射量推定の試行*遠 藤 伸 彦 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),1.

石 川 洋 一 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )はじめに

気象研究所で開発された領域気候モデル NHRCM を用いた現在気候ならびに将来気候のシミュレーションが行われてきた．NHRCM の出力のうち気温・降水量
は精度評価をモデル開発者によって行われた．筆者は気象庁ならびにその他の機関等による観測値を用いて
全天日射量の再現性の評価を実施した．モデルのシミュレーション結果から気候シナリオを作成する際，それぞれの気象要素に対してバイアス補正を行う．ところがモデルの全天日射量と観測値の出現頻度分布の形
状があまりに異なるため，現在よく用いられているバ
イアス補正手法をそのまま適用することは問題であろう．そこで気温・降水量・水蒸気量等にバイアス補正を適用し，それらを入力として全天日射量を推定する
ことを考えた．まず第一歩として，気象庁の観測値を用いて全天日射量を推定する経験式ならびにいくつかの機械学習の手法による全天日射量の推定精度を確認する．
2.

手法ならびに観測値

まず気温ならびに降水量の観測値を用いて全天日射量を推定する経験式 6 種類（[1]～[6]）を選択した．次に機械学習の手法としてサポートベクターマシン（多項式カーネルと RBF カーネル），
ランダムフォレスト，Xgboost，ニューラルネットワークを選択した．
気象庁の 4 官署（館野，札幌，福岡，石垣島）における 1991 年から 2015 年の観測値を用いた．機械学習
手法への入力データとして，日最高・日最低気温，地上水蒸気圧，地上気圧，大気上端水平面日射量，通年日を与えた．なおトレーニング期間を 1991 年から 2010
年とし，2011 年～2015 年を検証期間とした．

図 1． 全 天 日 射 量 推 定 の 再 現 性

現性が高かった．また，地点間で比較すると館野でRMSE がもっとも小さく，福岡で相対的に RMSE が大きかった．地点間で RMSE が異なる原因については，
今後調査地点数を増やすことを通じて検討を行う．
機械学習では，ランダムフォレストの計算コストが最も小さい．Xgboost は計算コストがランダムフォレ
ストの約 10 倍程度高いが，ランダムフォレストとXgboost の RMSE はさほど変わらない．
今後，バイアス補正したモデル出力を機械学習手法に入力することによって全天日射量の推定を試みる．
謝辞：本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研
究プログラムの支援のもと実施された．
参考文献[1] Hargreaves and Samani, 1982, J. Irrig. Drain. Div.,108(3), 225-230.

3.

結果

全季節・全地点をプーリングした場合の全天日射量の再現性を図 1 に示す．農業分野や再生エネルギー分
野でよく利用されている経験式（[1]～[5]）の再現精度
は 4～5 MJ/m2/day 程度であり，中国での適用例と同じ[2] Hargreaves et al., 1985, J. Irrig. Drain. Eng., 111(3),265-275.
[3] Chen et al., 2004, En. Con. Man., 45(11-12), 1759-1769.
[4] Bristow and Campbell, 1984, Agr. Forest Met., 31(2),159-166.

程度の再現性であることがわかった．機械学習の手法[5] Liu and Scott, 2001, Agr. Forest Met., 106(1), 41-59.

では，サポートベクターマシンを除いて，RMSE は 3[6] Mahmood and Hubbard, 2002, Agronomy J., 94(4),MJ/m2/day 程度の大きさであり，経験式と比較して再723-733.

-65-

CL-28 (P1L)

梅雨降水量と ENSO の最近 60 年間の関係
田中実（無所属、土浦市西根西１－６－２１）

１・はじめに
梅雨降水量と NINO3 SST との関係を 1962 年
から 2021 年までの 60 年間調査した。
２．資料
JRA-55 再解析、気象庁の NINO3 SST、インド洋
熱帯域の海面水温（IOBW)、ダイポ－ルモ－ド指数（IOD)、北九州の 7 月降水量デ－タを使用した。
３．梅雨降水量と ENSO の関係
図１に Tanaka（1997）で使用した 7 月の北九州（佐賀、長崎、熊本、福江の平均）降水量とNINO3 SST の関係を示す。赤が＋1℃以上、オレンジが+0.5℃以上のエルニ－ニョ（EL)年、青が1℃以下、水色が-0.5℃以下のラニ－ナ（LA)年である。その他の年は緑で示す。上段の前半の 30 年は論文（JMSJ)の調査と同じで EL 年に多く、LA 年に少なくなつている。下段の最近の 30 年は LA 年
も雨が多い年が多い。
4. IOBW と ENSO の関係
図２に 7 月の IOBW と NINO3 SST の関係を示す。前半の 30 年は EL 年の翌年が高い（Xie etal,2009 により capacitor 効果）のを除くと EL 年に高く、LA 年に低い。後半の 30 年は LA 年も高い年がある。梅雨降水量と IOBW の関係は EL 年
は梅雨降水量と（IOBW）が共に多い（高い） 。
EL 年の翌年は梅雨降水量は少なく（ IOBW)は（高い）。それ以外の年は梅雨降水量と IOBW は正の関係を示す。最近は LA 年でも IOBW が高く
梅雨降水量が多い年がある。
5・梅雨降水量と ENSO・IOBW の関係
図３に上記の関係を JRA 解析で調査した例を示す。左上に EL 年の例（1987）を示す。日本の南に高気圧、北に低気圧で梅雨前線に強い南西風があ り 梅 雨 降 水 量 が 多 い 。 右 上 に EL 年 の 翌 年（1998）で高気圧はフイリピン付近で日本の南に低気圧があり梅雨の雨は南海上に南下する。左下は LA 年で IOBW が低い年（2013）で九州付
近の高気圧で猛暑と少雨であつた。右下は LA 年
で IOBW が高い年（2020）でインド洋とアジア
大陸の温度差が少なくモンス－ンが記録的に弱くチベツト高気圧が弱く大雨の年であつた。近年の LA 年の高い IOBW（1995,2007,2020）は前年の IOD が強い正でその翌年まで IOBW が高いことが多い。（Takaya et al,2020)。近年の EL 年以外の IOD の増加が梅雨降水量と ENSO の関係の減

少につながつている。

図１

7 月の北九州の降水量と NINO3 SST の関係、オレンジ・赤がエルニーニョ年。

図 2 図 1 と同じ。但し 7 月の IOBW。

図３

-66-

JRA 解析による海面気圧と地上風の平年値からの偏差。

CL-29 (P1L)
5km ダウンスケーリングデータにおける極端気候指標の再現性〜DSJRA-55 と JRA-55DS の比較〜＊

村崎万代、仲江川敏之、川瀬宏明（気象研究所）

1.

はじめに
急速な地球温暖化よる気候場の変化は、治水、農業、健康、建設など多方面に影響が及ぶ (IPCC, 2021)。全球データからの力
学的ダウンスケーリング(DDS)は、そのような気候・気象状態を詳細に把握する上で非常に有用な方法である。気象庁、気象研究所においても長期再解析データJRA-55からのDDSにより高精度のデータが得られている。しかし、極端気候指標という観点からは、まだその再現性の検証は十分とは言えない。本研究では、各分野の利用者がニーズにあったDDSデータを活用するために、極端気候指標における２種類の5kmDDSデータを評価し、その特徴を明らかにすることを目的とする。今回はWMOが推奨する62種類の極端気候指標についてAMeDASとの比較を行った。
2. 使用したデータ
JRA-55を境界条件に用いた２種類の5kmDDS。検証期間は1980-2010年。
1) DSJRA-55 20kmNHM→5kmNHMのダブルネスティング。
30時間の短期積分。最初の6時間はスピンアップとし、その後の24時間分を使用。日毎のタイムスライス実験。(詳細はKayaba et

al., 2016, SOLA参照)
2) JRA55-DS 20kmNHRCM→5kmNHRCMのダブルネスティン
グ。1年40日間の連続積分。最初の40日間はスピンアップとし、その後の１年分を使用。１年毎のタイムスライス実験。(川瀬ほか, 2022, 気象学会2022年度春季大会)
3. 結果
降水に関連する極端気候指標の例を示す。RX1day（年最大日降水量）の31年平均では両DDSデータともよく似た分布を示すが (図1a, b)、その差を見ると、北緯35°以南でJRA-55DSの方が多いことがわかる(図1c)。さらに、R10mm (日降水量10mm以上の日の年間日数)をみると、その差は北日本まで及ぶことがわかる（図2c）。RX1dayの２地点(鹿児島、伏木)における年ごとの比較では、両DDSデータとも殆ど観測との相関関係は見られない(図3)。R10mmでは観測と強い相関があるが、負バイアスがあり、その傾向はDSJRA-55の方が大きいことがわかる(図4)。
これらの結果が示すように、同じ境界値を基にした同じ分解能DDSであっても、手法の違いにより相違点がある。発表ではさらに詳細にその特徴について示す予定である。





FushikiKagoshima

図１ RX1day (年最大日降水量) の31年平均値 (a) JRA55-DS、(b) DSJRA-55、(c) その差。







図２ R10mm (日降水量10mm以上の日の年間日数)の31年平均値。(a) JRA55-DS、(b) DSJRA-55、 (c) その差。




DSJRA-55
corr=-0.078
bias=-30.14
JRA55-DS
corr=0.046
bias=-13.74


DSJRA-55
corr=0.745
bias=-9.612
JRA55-DS
corr=0.791
bias=-5.354

DSJRA-55
corr=-0.171
bias=-12.12
JRA55-DS
corr=0.023
bias=-15.38

図3 毎年のRx1day (a)鹿児島、(b)伏木。
横軸AMeDAS、縦軸DDSデータ。


DSJRA-55
corr=0.689
bias=-21.48
JRA55-DS
corr=0.687
bias=-18.29

図4 毎年のR10mm (a)鹿児島、(b)伏木。
横軸AMeDAS、縦軸DDSデータ。

-67-

CL-30 (P2L)

日本における台風降水量の変動
1.

*釜 堀 弘 隆 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),高 薮 縁 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),

はじめに多いが，分部全体の傾向として，台風降水量の方が増加

気候変動に伴って台風が強化されると言う議論が多側に偏っていることが分かる．さらに，年最大１時間全

くあるが，観測的には台風最大風速の変動にはまだ不じょう乱降水量のトレンド分布は 10%/50yr 付近にピー確実性が大きい．これは、台風強度解析の基盤データでクがあるのに対し、年最大１時間台風降水量はあるベストトラックの品質には年代間に大きな差があ30%/50yr 付近にピークがあり，台風による降水強度増り，変動解析に適さないことが大きい．一方，降水量観大が他のじょう乱によるものより大きいことを示して測は均質性が高く，これから台風降水量の年間総量やいる．この結果は，中国における研究と整合的である．

強度の変動を求めることが可能であり，中国において

図２は年積算台風降水量および全じょう乱による年積はすでに調べられており[1]，台風降水量の強化傾向が

算降水量の相対トレンド(%/50yr)を示している。台風降

見出されている．日本においても，中国と同様な結果が水量および全じょう乱降水量ともに増加傾向を示す地

得られるか，アメダス降水量データを用いて調べた．

点が多いが，分布の傾向としてやはり台風降水量の方がより多くの地点で降水量増加傾向を示している．分2.

データと方法論

布のピークを見ても，全じょう乱降水量のピークは

台風位置情報としては気象庁のベストトラックを用

0%/50yr 付近にあるのに対し，台風降水量のピークはいた．一般にベストトラックは 6 時間毎のデータであ30%/50yr 付近にあり大きな増加率を示している．これるため，これを内挿して１時間データとした。降水量は，もまた，中国における結果と整合的である．

アメダスの１時間値を用いた。アメダスシステムは観

アメダス降水量観測から，日本における台風降水量

測開始以来 46 年の歴史を持つが，このうち 40 年以上

はその強度・総量共に増大していることが分かった．こ

観測を継続している地点（全体の約 70%）を今回の解のことは台風による影響が強まる傾向にあることを示析対象とした。また、各アメダス地点から 1000km 以内

しており，中国における傾向と整合的である．講演では，に台風中心が位置する場合を台風降水量と定義した．

これら増加トレンドの地域分布や台風影響時間の傾向など，増加の詳細を紹介する．

3.

結果

図 1 は年最大１時間台風降水量および台風を含む全

参考文献

じょう乱による年最大１時間降水量の50 年あたりの相[1] Ying, M., et al., 2011 : Climate trends in tropical cyclone-

対トレンドを示す地点数の頻度分布を示している（単induced wind and precipitation over mainland China.

位は%/50yr）．いずれの量も増加トレンドを示す地点がGeophys. Res. Lett., 38, L01702.

図 1 年最大１時間台風降水量（黄色）および年

図 2 年積算台風降水量（黄色）および年積算全

最大１時間全じょう乱降水量（水色）の 50 年

じょう乱降水量（水色）の 50 年あたり相対ト

あたり相対トレンドを示す地点数の頻度。

レンドを示す地点数の頻度。

-68-

CL-31 (P2L)

環 オ ホ ー ツ ク 海 領 域 に お け る CMIP6 マ ル チ 気 候 モ デ ル の
冬季気候再現性とその将来変化*井 上 知 栄 ， 植 田 宏 昭 ， 釜 江 陽 一 （ 筑 波 大 ・ 生 命 環 境 ）1. はじめにでも示されていた（e.g., Ogata et al. 2014, JMSJ；Gan et

環境研究総合推進費 4-2102「世界自然遺産・知床を

al. 2017, J. Climate）温暖化時のアリューシャン低気圧のはじめとするオホーツク海南部海域の海氷・海洋変動

強化・北偏傾向は CMIP6 マルチモデル平均においても予測と海洋生態系への気候変動リスク評価」では、オホ確認される。発表当日は、他の要素における現在気候再ーツク海および周辺域における温暖化時の海氷・海洋現性評価や将来予測についても議論する予定である。

変動予測に関する研究を進めている。最新の気候予測モデル群である CMIP6（Eyring et al. 2016, Geosci. Model

謝辞Dev.）に基づいた信頼度の高い温暖化予測情報を得るた

本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進

めには、各モデルの現在気候再現性の評価を行い、再現費（4-2102）により実施した。

性の良いモデル群を選択した上で、将来変化について解析する必要がある。本研究では、環オホーツク海領域
を対象に、CMIP6 マルチ気候モデル群の北半球冬季の
現在気候再現性を評価した上で、その将来変化について調べた。
2. データCMIP6 マルチ気候モデル群の中から、AOGCM 実験
において historical 実験および ScenarioMIP の ssp585 実
験の月平均値が利用できる 22 モデル（各 1 ランのみ）を選択し、解析を行った。現在気候においては historical
実験の 1981-2010 年、将来気候においては ssp585 実験の 2071-2100 年の各 30 年平均値（12～2 月の 3 か月平均）を対象とした。また地表風の再現性評価のために、
JRA-55（Kobayashi et al. 2015, JMSJ）の月平均値を使用

図 1 CMIP6 の個々のモデル（アルファベット）および再現した。

性が良い 18 モデル平均（赤丸）における、12～2 月の 3 か月
平均地表風の水平分布再現性指標（横軸：二乗平均平方根誤

3. 結果

差、縦軸：Taylor のスキルスコア）についての散布図。

オホーツク海を囲む北緯 30～70 度、東経 120～180度の領域における地表風の水平分布再現性について、
JRA-55 の 1981-2010 年の 30 年平均値を基準とし、二乗平均平方根誤差および Taylor（2001, J. Geophys. Res.）のスキルスコアを用いて評価を行った（図 1）。多くのモ
デルは日本周辺の北西季節風やアリューシャン低気圧などの循環場をよく再現していたが、やや再現性が低いモデルも 4 つ存在する。
上記の 4 モデルを除いた 18 モデルの平均について、

図2

CMIP6 の 18 モデル平均における 850 hPa 水平風（ベ大気場の諸変数についての将来変化量を求めた。それ

クトル、風速差 0.5 m s-1 以下は省略）および海面更正気圧（陰らのうち、850 hPa 水平風および海面更正気圧の変化量

影）の 12～2 月平均での将来変化量（[ssp585 実験 2071-2100

について図 2 に示す。CMIP5 マルチ気候モデルの平均

年]マイナス[historical 実験 1981-2010 年平均]）。

-69-

CL-32 (P2L)

陸面過程を含む地域気候モデルを用いた
JRA-55 か ら の 5km ダ ウ ン ス ケ ー リ ン グ 実 験*川 瀬 宏 明 （ 気 象 研 ）， 福 井 真 （ 東 北 大 ）， 渡 邉 俊 一 （ 気 象 研 ）， 大 友 啓 嗣 （ 筑 波 大 ），野 坂 真 也 （ 気 象 研 ）， 村 田 昭 彦 （ 気 象 研 ）， 仲 江 川 敏 之 （ 気 象 研 ）， 村 崎 万 代 （ 気 象 研 ），
1.

はじめに

温上昇は観測より小さく，土地利用の変化の影響を受

近年，日本では極端気象が頻発している．2018 年のけた可能性がある．一方，東日本の日本海側の冬季総夏は記録的猛暑となり，埼玉県熊谷市で最高気温 41.1

降雪量は，標高の 250m 以下の格子では観測と同様に減度を観測した．一方，平成 30 年７月豪雨，令和元年東少傾向を示したが，標高 1500m 以上の格子では増加傾

日本台風，令和２年７月豪雨など，豪雨も毎年のよう向がみられた（図１下）．降水量は標高に関わらず増えに発生しており，いずれも地球温暖化との関連が指摘ており，近年の気温上昇が低標高域には降雪量の減少，されはじめている（Kawase et al., 2021; Imada et al.

高標高域には降雪量の増加をもたらした可能性がある．

2020）．一方，雪に関しては，全国的に年最深積雪が減

発表では極端降雨の変化についても紹介する．

少してきているが，2020/21 年冬季や 2021/22 年冬季な

謝辞

ど，これまでの記録を更新する大雪も発生している．

本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プロ

長期間の気候変化を知る上では長期間の連続観測がグラム（JPMXD0717935561）及び科学研究費助成事業

重要となる．しかし，そのような観測点は限られてい（19H01377）の支援を受けた．

るうえ，山岳部には元々観測点がなく，降水や降雪，
積雪の変化を評価するのが困難である．気象庁 55 年長
期再解析データ(JRA-55)を 5km にダウンスケーリング
したデータ（Kayaba et al. 2016）は，対象期間が 2012
年までであり，近年の極端現象をとらえていない．また，積雪を計算していないなどの課題がある．
そこで本研究では，気象研究所非静力学地域気候モデル（NHRCM: Sasaki et al. 2008）を用いて，1958
年から 2020 年までの長期力学ダウンスケーリングを実施し，気温や降水，積雪等の長期変化傾向を調査した．
2.

実験概要

NHRCM の陸面過程には４層の積雪モデルが実装された iSiB を使用した．本計算では土地利用を固定する．
JRA-55 を境界値として，20km と 5km の２段ネスティン

図１ (上)観測された気温（灰，薄青）と JRA55-5kmDSグで計算した．5km の計算領域は沖縄から北海道を含む．

の気温（青，黒）．青及び薄青は５年移動平均．
（下）

20km(5km)の計算は各年７月 20 日(21 日)から始め，翌

JRA55-5kmDS の標高 250m 以下（茶）と標高 1500m 以上

年の８月末まで計算した．最初の８月末まではスピン（青）の冬季降雪量．上下とも気候値（1991-2000 年）

アップ期間とする．以後，本データを JRA55-5kmDS とからの偏差で示す．破線は線形トレンド．

呼ぶ．気温と降水量，年最深積雪の検証には気象庁

参考文献（2020）で使用された観測点（それぞれ 15，51，30 地[1] Kawase et al,. 2021, SOLA.

点）を用い，モデルの最寄り格子の値と比較した．

[2] Imada et al., 2020, npjCAS.

3.

[3] Kayaba et al. 2016, SOLA.

結果

JRA55-5kmDS は観測された年平均気温(図１上)及び
年降水量の年々変動及び長期変化をよく再現した．気[4] Sasaki et al. 2008, SOLA.
[5]気象庁, 2020, 日本の気候変動 2020.

-70-

CL-33 (P2L)

豪雪地帯と非豪雪地帯における降雪量の風向依存性の違い
山本 諒 1 立花 義裕 1 安藤 雄太 2
1 三重大院生物資源 2 新潟大理

1.

序論

西高東低型の気圧配置の時，北西季節風と強い寒気は日本海沿岸地域に降雪をもたらすことが一般的に知られている．地域ごとの降雪量の違いに関する研究[1][2][3]では，地域内の地形や風向による違いが降雪量の違いをもたらすことを指摘している．日本の広い範囲における降雪地域の地理的分布を考察した研究[4]では，西高東低型の気圧配置の時，日本海沿岸
地域では降雪が起きやすいことを示している．本研
究は，全国的な視点で豪雪地帯と非豪雪地帯における降雪量の違いを決める要因の解明を目的とする．
なお，本研究では気温や海水温，風，地形などの降雪
因子のうち風向に着目した．

2.

使用データ・解析手法

本研究では，日降雪量データとして全国の気象官署 99 地点の気象観測データを用い，降雪量が1cm 以上の日を降雪日として定義した．解析期間は1961/62～2020/21 年の 12 月～翌 3 月である．風向データは気象庁 55 年長期再解析データ JRA-55[5]における 925hPa 面の風速の Daily データを用い，気象官
署の地点を原点として第二象限方向の最短距離の格
子点のデータをその地点上空の風とした．
本研究では，日降雪量の平均値の上位 5 地点
（岩見沢，倶知安，青森，新庄，高田）を豪雪地帯と定義した．まず、風向を 16 方位とし解析期間中の気候学的な風向と降雪日の最頻風向を決定した．
次に，地点ごとの気候学的な風，降雪日の最頻風
向，それら 2 風向のずれをプロットしたマップを作製した．また，以下の式から風向別の降雪確率を定義した．
降雪日の風向別の日数
解析期間の風向別の日数

4.

まとめ

本研究は，豪雪地帯と非豪雪地帯において，気候学的な風向と降雪日の最頻風向及び最も雪が降りやすい風向の比較を行った．この結果，豪雪地帯では
一部を除いて気候学的な風向と降雪日の最頻風向及び最も雪が降りやすい風向が一致した．
一方，非豪雪地帯では，気候学的な風向と最も雪が降りやすい風向が一致する地点は少なかった．以上のことから豪雪地帯と非豪雪地帯における降雪量の
風向依存性の違いが示唆された．

5.

参考・引用文献[1] Kawase, H. et al., 2018： J. Meteor. Soc. Japan, 96（2）, 161-178.
[2] 藤田 敏夫., 1966： 天気, 13, 359-366[3] Tachibana, Y., 1995： J. Meteor. Soc. Japan, 73（3）, 697-715.
[4] 力石 國男, 大西 健二., 1991： 雪氷, 53（4）, 281-289.
[5] Kobayashi, S. et al., 2015： J. Meteor. Soc. Japan, 93（1）, 5-48

＝ 風向別の降雪確率

ここで風向別の降雪確率が一番高い風向を最も雪が降りやすい風向とし，地点ごとの最も雪が降りやすい
風向，気候学的な風向と最も雪が降りやすい風向とのずれを示すマップについても作製した．本研究では，豪雪地帯と非豪雪地帯における風向と降雪量の関係を調べるために，気候学的な風向と降雪日の最頻風向を豪雪地帯と非豪雪地帯で比較する．

3.

いても，多くの地点で 2 風向が一致した．
10cm 以上の降雪日における最も雪が降りやすい風
向は一部地点を除き，豪雪地帯は西北西となり（図略），気候学的な風向と最も雪が降りやすい風向が一致した（図 2）．非豪雪地帯において 2 風向が一致した地
点は，図 1 の結果に比べて大幅に減少した．

図 1 気候学的な風向と 10cm 以上の降雪日における最頻風向のずれマップ

結果・考察

気候学的な風向（図略）は，北海道から中国・四国地方までの広い範囲で一部地域を除いて西北西であった．10cm 以上の降雪日における最頻風向はすべての豪雪地帯において西北西となり（図略），気候学的な風向と最頻風向が一致した（図 1）．非豪雪地帯にお図 2 気候学的な風向と 10cm 以上の降雪日における最も雪が降りやすい風向のずれマップ-71-

CL-34 (P4L)
大気・海洋の長期変化による近年の関東の異常降雪＊

1

1

中村祐貴 ，立花義裕 ，安藤雄太
1
三重大院生物資源，2 新潟大理

1．序論
関東地方は降雪回数・降雪量ともに，日本海側に比べて少ない．そのため，大雪への対策は不十分で，一度大雪が降ると交通等に大きな影響が出る．今後の対策検討のために，関東地方の降雪の将来予測は重要である．数値モデル実験により 21 世紀末は現在と比べて日本のほとんどの地域で総降雪量は減少すると言われている[1]．しかし，数値モデルには予測の不確実性があるため，再解析データにより過去の長期的な変化を考察することも重要である．先行研究には 2014 年の関東の大雪事例[2]のもの，解析期間全体での東京の積雪とユーラシア（EU）パターンとの関係[3]や関東の大雪とブロッキング高気圧との関係[4]を調べたものなどがあるが，長期的な変化を見たものはない．
以上より，本研究では再解析データを用いて関東地方の降雪とそれをもたらす環境場の長期的な変化を調べることを目的とする．
2．使用データと解析手法
降雪・降水量は気象官署の観測データ，海面水温は HadISST，大気場は気象庁 55 年長期再解析データ
JRA-55 を用いた．解析期間は 1961～2018 年の 58 年
間で，降雪量の多い 1,2 月に着目した．また，1988/89
年を境にアリューシャン低気圧が弱まり，日本付近
で気温が上昇した[5]こと，1980 年代後半に東アジアの冬期モンスーンが弱まり北西太平洋のストームト
ラックの活動が活発になった[6]ことから，1988/89 年
を境にすると長期的な変化が見やすい．そのため，1988 年以前を過去，1989 年以降を近年とし，合成図
解析により環境場の差を比較した．
3．結果と考察
まず，一年あたりの総降雪量を過去と近年で比較した．結果，過去が 99cm，近年は 92cm だが，有意な差は無かった．しかし，総降雪量の多い年順に並べると近年の年が上位を占める（図略）．その要因として，近年は大雪事例の回数が増えたのではないか，という仮説を立てた．これを調べるため，まずは降雪事例を抽出した．関東の降雪はほぼ南岸低気圧による．そのため，南岸低気圧による降雪で都県庁所
在地の気象官署と館野（茨城県）の 8 地点中 5 地点
以上で 1cm 以上の降雪を観測した事例を降雪事例とした．結果，過去 40 事例，近年 30 事例抽出された（表 1）．さらに抽出した事例の中で 8 地点合計
100cm 以上の事例を大雪事例とし，大雪事例数の変化を確認した．結果，大雪事例の回数は過去 5 事例，
近年 9 事例と，近年の方が増えていた（表 1）．そこで，移動性高低気圧の個数や強度と関係のあるスト
ームトラックの変化を確認すると，850hPa 面では日本の南海上から東海上で正偏差であった（図 1）．また同様の場所で海面水温の南北温度勾配も正偏差であった（図略）．次に，大雪事例の量についても比較した．まず，降雪日の 850hPa 面の比湿を比較すると，

2

近年の事例では日本の南海上から東海上で正偏差であった．そこで，降雪日の 3~1 日前の場を確認した．
その結果，850hPa 面の比湿は東シナ海から日本の南岸で正偏差となっており，鉛直積算した水蒸気フラックスは，日本の南岸での収束とフィリピン海から
日本の南岸に向かうフラックスが強まっていた．そこで，事例あたりの降水量・降雪量を比較したところ，近年の事例では，降水量は増加していたが降雪量には変化がなかった．また，降雪日や降雪日前 3日間の関東付近の気温偏差を見ると，大気下層では全体的な温度上昇が確認出来た．
以上の結果より，大雪事例数の増加が近年における総降雪量の多い年の増加に大きく寄与していると考えられる．大雪事例数の増加の要因としては，海面水温の南北温度勾配が強化されたことによりスト
ームトラックが強まったことが示唆された．
また，近年は大雪事例で平均降水量が多くなっているが，関東付近の気温も上昇しているため，降雪量の増加にはつながらなかったことが考えられる．

図1

1,2 ⽉ 850hPa ストームトラックの気候値の変化．

図1

ストームトラックの 1,2 ⽉⽉平均 近年―過去の差"""! − 𝑣̅ ²(𝑣は⽇平均，¯は⽉平均の南北⾵)でストームトラックは𝑣計算した．⾊：近年―過去[m²/s²]，ドット域：信頼係数 90%以上で有意な領域

表 1 抽出された全事例と大雪事例

過去

近年

全事例

40

30

大雪事例

5

9

引用文献
[1] Kawase et al., 2016: Climatic Change.,139:265–278[2] Honda et al., 2016: SOLA, 12, 259-264[3] Tachibana et al., 2007: SOLA, 3, 129-132[4] Yamazaki et al., 2015: SOLA, 11, 59-64[5] Tachibana et al., 1996: J. Meteor. Soc. Japan, 74, 579-584[6] Nakamura et al., 2002: J. Climate, 15, 1855-1874-72-

CL-35 (P4L)

0.01 度 高 解 像 度 長 期 降 水 量 データセットの開 発

鳩 野 美 佐 子 (広 大 院 先 進 理 工 ), *木 口 雅 司 (東 大 未 来 ), 芳 村 圭 (東 大 生 研 ), 鼎 信
次 郎 (東 工 大 環 境 ・ 社 会 理 工 学 院 ), 蔵 治 光 一 郎 (東 大 院 農 ), 沖 大 幹 (東 大 院 工 )𝑝𝑝𝑖𝑖
1. はじめに∑𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠
𝑖𝑖=1
𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑘𝑘
2021 年に IPCC は第 6 次評価報告書を発表し、19 世(1)𝑃𝑃𝑗𝑗 =
紀の産業革命以降の地球温暖化によって豪雨頻度が増加し、
1∑𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠
𝑖𝑖=1
今後も増加し続けることを示した[1]。日本でもこの 5 年間だ
𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑘𝑘

けでも、2017 年九州北部豪雨、2018 年西日本豪雨、
2019 年九州北部豪雨と東日本台風(台風 19 号)、2020
年 7 月豪雨など、毎年のように気象庁が命名する災害が発生している。気象庁は、全国に展開する AMeDAS の各観測地点における豪雨の確率を推定しているが、ある地域での降雨イベントを評価する場合、より詳細な空間分布が重要である。降水パターンの分析に加え、グリッド化された降水データセ
ットは、観測所のない流域での水文モデルを用いた洪水分析の入力データとしてよく用いられるが[2]、グリッド化された降水量データセットから得られた空間的な変動性は、極端な降水量イベントとその後の洪水の重大性と特性を評価するうえで重要である[3]。日本において開発された、観測に基づいたグリッド化された降水データセット(GSMaP 等)は、比較的短い期
間 か 解 像度 が 粗か っ た 。 そ れ を 克服 す べ く 開 発 さ れ た
APHRO_JP[4]は 1900～2008 年までをカバーする 0.05
度解像度の日降水量データセットであるが、品質の一貫性を重視し、1901～1976 年の Historical Period は、全国で200 地点未満にとどまるため、局所的な極端降水イベントの解析には不十分である。さらに、社会経済にとって重要である
一級河川でも小さいものでは約 130km2 しかなく、0.05 度の空間解像度では洪水分析には不足している。そこで、本研
究では、利用可能なすべての観測データを利用して、0.01 度の空間分解能を持つ長期降水量データセットを開発した。
2. データ・手法
使用したデータは、1)区内観測所(1926～1975)の日降
水量、2)AMeDAS(1976～2020)の 1 時間降水量[5]、3)水文水質データベース(1976～2020)の 1 時間降水量[6]の 3 つである。また、作成されたデータセットの検証のため、
全国演習林データベースの降水量データ(1990～2009)の
日降水量[7]を用意した。その結果、1926 年から 1975 年
では、ステーションの数を 1000 以上に大幅に増やした。また、1976 年から 2020 年では、APHRO_JP で利用された気象庁のデータに加えて、水文水質データベースを利用し、利用可
能なポイント観測の数をほぼ 2 倍にすることができた。
あるグリッド j における降水量 Pj(mm/T)は、次式(逆距離加重法)を用いて計算した。ここで、pi(mm/T)と dij(m)は、グリッド j に対して i 番目に近い降水量と距離、T はデータセッ
トごとの時間単位、k は距離に対する重みづけパラメータ、
sNum は使用した地点数である。このパラメータ推定は、全国演習林データベースの降水量データをキャリブレーションとヴァリデーションにそれぞれ前半と後半の 10 年を用いた。

その結果と先行研究[8]から、sNum は 3、k は 2 とし、計算に用いる範囲を半径 100km とした。
3. 結果とまとめ開発したデータセットを時空間分解能の異なる
APHRO_JP と比較するため、北海道を除く日本の流域面積の大きい 6 河川(利根川、信濃川、北上川、阿賀野川、淀川、最上川)における平均月雨量と年雨量を計算した結果、
2 つのデータセット間の相関係数は高かった。一方で、極端イベント(1947 年カスリーン台風、1999 年千葉県香取市での豪雨)で比較してみると、使用する地点数の多い本研究のデータセットのほうがより詳細な情報を得ることができ、河川モデ
ルへの入力値としてもより再現性の高い結果が期待できる。
謝辞 本研究は、科研費(JP21K14252, JP21H05002)、
文科省統合プロ(JPMX D0717935457)、九大応力研共同研究、中国建設弘済会技術開発支援事業による。区内
観測所のデジタル化は、藤部文昭氏、松本淳氏(以上都立大) 、 山本晴 彦氏 ( 山口 大 ) の 科 研費(JP18340145,
JP23240122)、平成 19 年度河川整備基金助成事業、
三井物産環境基金 2006 年度研究助成で実施された。また
データセット作成には釜堀弘隆氏(気象研)、竹島滉氏(東大生研)に大変お世話になった。河川マップは、山崎大氏(東大生研)から提供された。
参考文献[1] IPCC, 2021.
[2] 例えば、Cole, S. J. & Moore, R. J., 2009, Adv.
Water Resour., 32, 1107-1120.
[3] 例えば、Douinot, A., et al., 2016, J. Hydrol.,541, 359-370.
[4] Kamiguchi, K., et al., 2010, Hydrol. Res. Lett.,
4, 60-64.
[5] 気象庁,
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/in
dex.php, (2022 年 2 月 15 日閲覧)
[6] 国土交通省, http://www1.river.go.jp, (2022 年
2 月 15 日閲覧)
[7] 東京大学演習林,
http://www.uf.a.utokyo.ac.jp/research_division/data/kishou/ind
ex_english.html, (2022 年 2 月 15 日閲覧)
[8] 例えば、Dirks, K. N., et al., 1998, J. Hydrol.,
208, 187-193.

-73-

CL-36 (P4L)

2022

1

1

*

1

1.

2

2

3

3

4

2

4
2003[1]

2022

2022

1

19

1

1

27

1
JPCZ
1
1

2

1

018 023018 023

3

3
3

JPCZ
JPCZ

2 018 023
11

17m/s
16kg m-2 day-1

JPCZ[1] C. W. Fairall et al., 2003: Bulk Parameterization of

Fairall et al.,

Air–Sea Fluxes: Updates and Verification for the COARE
Algorithm, J. Climate, 16, 571-591.

-74-

CL-37 (P4L)

寒冷渦指標でみる
初冬の極夜ジェットの季節進行の停滞*安藤 雄太1，山崎 孝治2，立花 義裕3，小木 雅世2，浮田 甚郎1，春日 悟31）新潟大理，2）北大，3）三重大院生物資源

1. 研究背景
成層圏の極夜ジェットは冬半球の極域で発生する
強い西風である．多くの先行研究で北極振動など対流圏の環状モードと密接に関連していることが指摘されている．
極夜ジェットの気候値の季節進行を 15 日移動平均の時系列で見ると秋から線形的に風速が増加し，12 月後半～1 月前半にピークに達し，その後減少する（図 1a）．しかし，11 月後半と 2 月後半にはその季節進行が停滞する．2 月後半は成層圏の西風が弱まる成層圏突然昇温が発生しやすい時期である．一方，11 月後半の停滞はあまり知られていない．本研
究では 11 月後半の極夜ジェットの季節進行の停滞とその要因を極端現象と関連の深い寒冷渦との関係を中心に探ることを研究目的とする．

2. 解析手法(a)(b)

図 1 （a）15 日移動平均した気候値の極夜ジェット指数（太線）と標準誤差（灰色）（b）100hPa のEP フラックスの鉛直成分（60-70ºN 平均）．

データは日平均 JRA-55 再解析データを使用した．気候値は 1979～2021 年の平均値，極夜ジェッ
ト指数は 50hPa，65ºN の東西風の東西平均値（Kodera and Koide 1997）を用いた．
11 月後半の線形的な季節変化からのずれを見る
ため，11 月後半から 11 月前半と 12 月前半の平均を引いたものを季節変化からのずれとした．
寒冷渦の指標はトラフと寒冷渦を連続的に捉えることができる Kasuga et al.（2021）を使用した．

3. 結果
TEM 運動方程式より極夜ジェットの減速は EP フ
ラックスの収束と関連する．100hPa の EP フラック
スの鉛直成分を見ると，11 月後半に急増し成層圏で収束したことから成層圏へのプラネタリー波伝播が急増したことが分かった（図 1b）．
このプラネタリー波がどこから来たのかを調べる
ため EP フラックスの季節変化からのずれを見ると，中高緯度の対流圏から成層圏に伝播していた．
次に 100hPa の波活動度フラックス（Plumb1985）の鉛直成分の季節変化からのずれを見ると，東シベリア域で増加したことが明らかとなった．
500hPa ジオポテンシャル高度（Z500）の季節変化からのずれを見ると，東シベリア域で低気圧偏差であった．
寒冷渦の強度・数と関係の深い AS+はこの地域で正偏差，つまり寒冷渦が急増していることが示唆された．発表時には寒冷渦の数や経路などを示す予定である．

図 2 500hPa ジオポテンシャル高度の凹み具合（AS+）の 11 月後半の線形的な季節変化からのず
れ．[m/100km]．
参考文献
Kasuga et al., 2021: Seamless Detection of Cutoff Lows
and Preexisting Troughs, Monthly Weather Review, doi:
10.1175/MWR-D-20-0255.1.

-75-

DY-01+ (P4L, C4A)

日本空域の上層における乱気流の発生環境場の季節別特徴*伊 藤 創 司 1 、 宮 本 佳 明 1 , 2 、 梶 川 義 幸 2 , 3
1:慶 應 義 塾 大 学 、 2:理 化 学 研 究 所 、 3:神 戸 大 学
1.

はじめに

乱気流は航空機の安全な航行を妨げる要素の一つである [1]。様々な予報機関が乱気流の予測を試みている

乱気流周辺の環境場の解析を行った。これらの結果か
ら、日本空域における乱気流の季節と高度による発生要因の特徴を明らかにできた。

が、発生位置と時間を精度よく予測できるシステムはない [2]。乱気流の発生予測が難しい要因の一つに発生メカニズムが明確でないことが挙げられる [3]。さらに、乱気流発生箇所の環境場や発生時の気流の状態など、未解明な点が多い [4]。
本研究では、これまであまりやられていなかった日
本空域における乱気流の解析を上層に焦点を当てて季節別に行う。解析結果から、日本空域の上層における乱気流発生時の環境場の季節別の特徴を明らかにする。
2.

使用データ

本研究では、パイロットが飛行中に遭遇した気象現象を通報したデータである Pilot Report (PIREP)と、メソ

図１. 乱気流の月別遭遇数(上部ヒストグラム)と高度

客観解析データ (MANAL)を用いて解析を行った。解別の遭遇数(右部ヒストグラム)と月ごとの高度別遭遇

析期間は 2010 年 〜 2017 年の 8 年間である。ただし、割合(ヒートマップ)。

今回は雲内乱気流と晴天乱気流の区別をしていない。
MANAL から乱気流発生地点を中心として 321 × 321の格子を作り、東西風・南北風・気温・ジオポテンシ
ャル高度のデータを、各乱気流事例ごとに作成した。
発生地点・高度・時間はそれぞれ線形補間を用いて内
挿した。
3.

結果・考察

図 1 に解析期間における乱気流の遭遇数を月別に平図２. 高度 400 hPa より上空での乱気流遭遇地点を中心均し高度別に割合を出したものを示す。300 ~ 200 hPaとした、1600 km 四方における南北風の平均風速(シェと 600 ~ 500 hPa の二つのピークがあった。よって、高ード)と 60 m ごとの等ジオポテンシャル高度線。中央

度 400 hPa より上空、高度 700 〜 400 hPa 間と高度 700の緑の点が乱気流遭遇地点を示す。右下は、季節ごと

hPa より低空では乱気流の特性が異なると考えられる。

に東西平均した東西風の緯度分布を示す。

図２に風とジオポテンシャル高度のコンポジット解
析の結果を示す。夏季以外では西風が強かった。等ジ

参考文献

オポテンシャル高度線が遭遇した経度周辺で下に凸に[1] Luke N. Storer., et al., 2019, Pure and Applied

なっており、ジェット気流のトラフ周辺で発生した事例が多いと考えられる。夏季では西風が弱かった。

Geophysics volume 176, 2081–2095[2] Sharman, R., C., et al., 2006, Weather Forecast., 21,
268–287, doi:10.1175/WAF924.1.

4.

まとめ

本研究では、PIREP と MANAL を用いて、日本空域の上層における2010 年 〜 2017 年の8 年間で発生した[3] Lane, T. P., et al., 2012, Bull. Am. Meteorol. Soc., 93,
499–515, doi:10.1175/BAMS-D-11-00062.1..
[4] Dutton, J., 1971, Rev. Geophys., 9, 613–657,
doi:10.1029/RG009i003p00613.

-76-

DY-02+ (P4L, C4A)

熊野灘で観測された海上竜巻の発生環境場*佐 野 美 憂 ( 三 重 大 学 生 物 資 源 学 研 究 科 ),西 井 和 晃 (三 重 大 学 生 物 資 源 学 研 究 科 )1.

海上竜巻はこの高度で見られた．8 時 10 分には LCL ではじめに2015 年 9 月に長崎県対馬沖で 6 隻の漁船が転覆し乗の水平面において，観測地点（北緯 34.0036 度，東経組員 5 名が死亡した事故の要因として海上竜巻が指摘

136.994 度）の北西にある南西から北東にのびた正の渦されている．また，2006 年 9 月に宮崎県延岡市で建物度の極大とともに，観測地点近傍で渦度の正負の極大破壊や特急列車の横転などを起こし，3 名の死亡者をだが並んだ構造がみられた（図 1）．この時刻に着目し，した竜巻は，海上竜巻が上陸したものであった．この渦度方程式の各項を評価したところ，伸縮項（図 2a）ように，海上竜巻は海上と陸上の両方に被害を及ぼしは観測地点でわずかに負の値であった．一方で，立ち得るため，その発生要因の解明は重要である．上述の上がり項（図 2b）は相対渦度（図 1）と同様に正負の対馬沖の事例の数値実験では，渦度方程式の各項が評

極大が交互にみられた．このことは渦度の増大に立ち価され，鉛直渦度の増大に対し伸縮項が大きく寄与し上がり項が寄与していたこと示唆している．

ている一方，立ち上がり項は比較的小さいことが示されている[1]．1994 年 10 月に高知県土佐湾で連続的にこの立ち上がり項をもたらした風の場や，南方の低気圧との関係の解明は今後の課題である．

発生した 5 本の海上竜巻は海面付近のシアーライン上で形成された初期渦が鉛直流で引き伸ばされたことが直接的な発生要因と考えられる[2]．しかし，海岸から離れた場所で発生した海上竜巻は，観測事例が少なく研究例が少ない[3]ため，先行研究で提唱された以外のメカニズムも存在する可能性がある．2019 年 6 月 5 日
8 時 40 分頃に熊野灘で海上竜巻が発生し，その近傍でラジオゾンデによる観測が行われた．本事例は観測地から最も近い陸上の間に約 30km の距離があり，陸上から観測することは不可能である．本研究では，数値実験に基づき，この海上竜巻をもたらした発生環境場を

図 1 2019 年 6 月 5 日 8 時 10 分における高度 500m の明らかにすることを目的とする．

相対渦度（色の濃淡；10-4 s-1）と水平風（矢印：ms-1）の水平分布．緑色の丸は観測地点を示す．

2.

解析手法

本研究では，Weather Research Forecasting（WRF）modelを用い，2 段階ネスティングを行った，水平解像度は親領域で 5km，子領域で 1km である．両領域とも熊野灘を中心とした水平 601×601 格子点数で，鉛直 33 層である．初期値・境界値は 3 時間間隔の NCEP FNL 解析
値を用いた．実験期間は，2019 年 6 月 5 日 3 時から 9時までである．

図 2 2019 年 6 月 5 日 8 時 10 分における高度 500m の渦度方程式の（a）伸縮項（10-5 s-2），（b）立ち上がり項3.

結果（10-5 s-2）
．緑色の丸は観測地点を示す．

2019 年 6 月 5 日 9 時は，紀伊半島の南方に前線を伴う低気圧が存在していた（図略）．観測時に放球したラ

参考文献

ジオゾンデデータから，持ち上げ凝結高度（LCL）は[1] Tochimoto et al . ，2019，MWR，147，1989~2007

500m 程度と推定され，また，この高度以上で飽和して[2]小林ら，1997，天気，44，19~34

いたことからも雲底はこの高度であったと考えられる．

[3]小林，2016，天気，63，966~969-77-

DY-03+ (P4L, C4A)
Cold Air Damming (CAD)に 伴 う 強 い 降 水 帯 に 対 す る 内 陸 の 地 形 の 高 さ の 影 響*小 原 涼 太 , 岩 崎 俊 樹 , 山 崎 剛 (東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 )1. はじめに2019 年 10 月 25 日の CAD に伴って発生した沿岸前線に向かって南東から多量の水蒸気が流入し, 千葉県

3. 結果・まとめ
図 2 に 10 月 25 日 12UTC までの 15 時間積算降水量
および, 10 月 25 日 00-03UTC で平均した 293K の等温では日降水量が 200mm を超える大雨となり 11 人の死者が出た. この事例を対象に, CADに伴う大雨に対する地形の高さの影響を調べた. 2020 年の秋季大会では,

位線の位置を示す. コントロール実験は房総半島付近の沿岸前線に沿った大雨を概ね再現したが(図 2a, d),
地形を平坦化した実験 dx1_FLAT では房総半島付近の異なるモデル地形 Mean / Envelope Orography [1]を使用した場合の影響を報告した. 今回は, 地形の高さを変更した数値実験を行うことで, 内陸の地形の高さが CAD

帯状の強雨域が消失した(図 2b). また, 地形を低くした
場合には, dx1_CNTL に比べて帯状の強雨域が内陸側にシフトし(図 2c), 地形を高くした場合には海側にシフに伴う沿岸前線付近の大雨位置に及ぼす影響を調べた.
2. 使用データと実験設定
観測降水量の確認にはレーダーアメダス合成雨量(水平解像 1km)を使用し, 数値実験の初期・境界値にトした(図 2e). 沿岸前線の位置と対応していた 293K
等温位線の位置を見ると, 地形が高いほど鉛直方向の寒気の厚みが増し, より海側に等温位面が張り出したことがわかる(図 2f, g). これは, 内陸地形が高いほど東は気象庁メソ解析(水平解像度5km)を用いた. 数値実験には気象庁非静力学モデル(JMA-NHM)を用い, 図１に示す領域で水平解像度 1km の 4 つの数値実験①

から流入する寒気のせき止め効果が強まったことと対応しており, せき止めが生じない平坦化実験では関東
平野から伊豆諸島方面への寒気の流れ出しが形成され

dx1_CNTL, ②dx1_FLAT, ③dx1_05, ④dx1_15を行った.
dx1_FLAT では領域内の地形を平坦化し, dx1_05 では
地形の高さを dx1_CNTL の 0.5 倍, dx1_15 では1.5 倍

ず, 前線は内陸側へと後退していった(図略).
以上から, 内陸の地形の高さの違いは CAD の寒気の張り出しの違いを通して沿岸前線とそれに伴う大雨位にした数値実験を行った.
初期時刻を 10 月 24 日
21UTC として15 時間後ま置に影響を与えることが示された.
参考文献 [1] Suzuki K., T. Iwasaki, T. Yamazaki, 2021:
Analysis of Systematic Error in Numerical Weather

で計算を行った. 積雲対流パラメタリゼーション
は用いず, 雲物理過程に

Prediction of Coastal Fronts in Japan's Kanto Plain, JMSJ.
謝辞 数値モデルの計算には東北大学サイバーサイエ
ンスセンターの大規模科学計算システムを利用しまし

氷相を含む 2-moment バルク法を用いた.

た. 本研究は, 東北大学変動地球共生学卓越大学院プ
ログラム(SyDE)の支援を受けました.

-78-

DY-04+ (P4L, C4A)
トンガ火山噴火により励起された大気海洋波動に関する初期的考察∗

中島健介 (九大 · 院理)1. はじめに

3. 初期的な結果

2022 年 1 月 15 日午後 1 時過ぎ（JST）トンガのフン

様々の時空間スケールの局在熱強制を与えた結果は、

ガ・トンガ＝フンガ・ハアパイ火山が噴火し、その後、強制が十分短時間で空間スケールが小さければパラメ

日本を含む全球で数日間にわたり気圧変動と海面変動タに鈍感であり以下の様に要約できる. 運動量, 質量強が観測された。特に海面変動は、噴火に伴い通常の津制への応答を含め詳細は当日示すが, 本研究の結果を観波が励起された場合に想定される到達時刻に先立って測された各種波動の諸相を組み合わせ, 噴火の様相 (マ各地で観測され始め、さらにカリブ海など大陸の反対

グマの熱の大気加熱と海水蒸発への分配など) を推定で側でも観測された点が特徴的であり、これは 1883 年のきる可能性がある.

クラカトア火山に伴って観測された事象と共通している。当該の火山噴火の物理的様相の定量的な詳細はまだ明らかになっていない。そこで本研究では、今回の大気海洋擾乱が噴火によりどのように励起され得るかについて、線形モデルを用いて幅広いパラメタをサー
ベイし理論的考察を加える。

幅広いパラメタの局在熱強制によりラム波が励起され, 遠方まで伝わる. 基本場が等温でない場合, ラム波
はパルス幅 10km 程度まで分散するが, その後はほとんど非分散的に振る舞う. 振幅とパルス幅の高度依存性も弱い. 一方, 内部重力波の特性 (鉛直波長, 周期な

2. 方程式系
圧縮性大気およびこれと結合した海洋津波の火山噴火による強制への線形応答を考える。簡単のため系は水平鉛直 2 次元 (x, t) とする. 大気の方程式系 (記号は小倉 [1] に準拠) は、火山による鉛直運動量、質量、熱の強制をそれぞれ F, M, Q としてu∗t

3.1 大気波動の励起特性ど) は、熱強制の高度に非常に敏感である. 特に強制高度が 20km 程度より高い場合, 鉛直波長が長い内部重力波と重力音波が大振幅で励起される. 前者は津波と共鳴し (下記を参照), 後者は固体地球の振動を励起する可能性がある.

3.2 津波の励起

=

−p′x

(1)

強制の幅広いパラメタにおいて, ラム波と共に伝わwt∗=−p′z − ρ′ g + F(2)

る津波が励起される. 気圧偏差と海面変位は同符号で

ρ′t=−u∗x − wz∗ + M

(3)

θt∗

=

−(N 2 /g)w∗ + Q

(4)

ρ′

p′ /c2s − θ∗

津波の速度 (水深 4000m の場合, 約 200m/s) 程度をカ=(5)バーする幅広い位相速度をもつため, 津波を共鳴的に励である。海洋津波は, 水面での圧力擾乱 ps で強制される浅水方程式 (H は水深, ρw は水の密度)

ut
ht

=
=

−ghx + psx /ρw−(Hu)xあり, 高潮等の static な応答とは逆である. 一方, 強制の高度が高い場合に励起される内部重力波は, 典型的な起する. その結果, 地表気圧振幅に対する津波振幅の比は, ラム波が励起する津波よりずっと大きくなる. 内部
重力波の分散性を念頭に置くと, ラム波より後に「通常

(6)
(7)

で記述されるとする。上の二つの方程式系を, 海面 (z =0) における境界条件 (ρas は 海面での基本場大気密度)ps (x, t) =p′ (x, 0, t)(8)w∗ (x, 0, t) =

ρas ht (x, t)(9)で結合して、初期値問題として解く. 上部境界条件はの津波」として伝播した海面変動は, 内部重力波により火山近傍で励起された可能性がある.

3.3 津波とラム波の共鳴
大気基本場を等温 (温度 T), 水深 D を γRT /g とするとラム波と津波が完全に共鳴する. しかしこの条件
で実際に計算を行うと, 伝播速度が異なる二つのモードが現れ, 津波の励起振幅には上限があることがわかった. この特性は, 大気側の方程式を鉛直積分して浅水方
程式と同相の方程式を構成し, これを海側の方程式と結w = 0, 計算領域は水平 3200km または 12800km, 鉛合してモード解析すると再現される. 現実的な場合を直 480km (ただし 400km 以上はスポンジ層) で, 大気含め水深がラム波との共鳴条件を満たさない場合にも,の基本場は等温 (288K) または標準大気, 海の深さは標

励起振幅の上限を近似的に見積もることができる.

準値を 4000m とする. 解像度の標準値は 500m である.

参考文献

∗

1. 小倉義光 (1983): 気象力学通論第 7 章, 東大出版会-79-DY-05+ (P4L, C4A)
非対称に粗度ブロックを配置した竜巻状渦数値流体実験*佐藤宏樹 (京大院理), 竹見哲也 (京大防災研)

図 1 HALF 実験の流線と等圧面。S = 0.28, ブロック高 8 m

1 はじめに
日 本 で は 海 上 で 数 多 く の 竜 巻 が 発 生 し て お り 、中に は 上 陸 し て 被 害 を も た ら す も の も あ る（ 小 林 ほ か

図 2 時間、周平均風速場 (S = 0.28、渦中心周り)。
ベクトルは (動径, 鉛直) 風速、等値線は接線風速。

2014−[1] ）。粗 面 上 の 竜 巻 状 渦 実 験 と し て Natarajan
and Hangan(2012) −[2] などがあるが、海陸境界のよ
うに粗度分布が非対称な場合の実験はみられない。底面に非対称に粗度ブロックを配置した数値流体実験を行い、底面の粗度分布が竜巻状渦に与える影響を考察した。

2 実験方法数 値 流 体 計 算 プ ロ グ ラ ム OpenFOAM v2006(OpenCFD Ltd.) を用いて、底面半径 540 m の円筒領域の側面下部に流入 (動径成分 Ur ∝ z 1/7 , 接線成分

Uθ ∝ SUr , S ：スワール比) を与える実験を行った。底面には水平幅 16 m、高さ 8 m または 64 m の直方体状の固体壁の粗度ブロックを配置した。配置パターンは、底面の右側半分 (x > 0) のみに 90 m で粗度ブロックを配置する HALF 実験のほか、底面全体に粗度ブロッ

図 3 HALF 実験 (S=0.28, ブロック高 8 m) の平均場の流線およびその上での渦中心からの距離と角運動量（単位質量あたり）。x > 0 に粗度ブロックあり。

クを配置する ALL 実験、粗度ブロックを配置しないる。粗度のある (+x, −y) 領域からの流線と粗度のない

NOBLOCK 実験も行った。流体は非圧縮とし、格子ス(−x, +y) 領域からの流線を比較すると、どちらも渦中

ケール以下の影響は Large Eddy Simulation で扱った。

心付近まで接近した時の最終的な角運動量に大差は無い

3 結果
HALF 実験では、粗度ブロックを配置した領域右側(+x, −y) に向かって渦の中心軸が傾斜している様子が見られた (図 1)。HALF 実験で得られた渦の構造と強度は、同数のブロックを 1/2 の面密度で全域に配置した場
合の結果と似ていた（図 2）。
図 3 は、HALF 実験について 180 s 平均場を定常流れとみなし、流線が流跡線と一致するとみなしてその上で渦中心に対する角運動量の履歴を描いたものであが、前者の方が初期に持つ角運動量が大きく、途中で大きく損失していた。粗度による角運動量損失を、流入角度の変化によって補うようにして、渦中心が定まるものと考えられる。

参考文献[1] 小林文明、野呂瀬敬子、木村考承 2014. 第 23 回風工学シンポジウム論文集 pp.169-174[2] Natarajan, D., Hangan, H., 2012. J. Wind Eng.
Ind. Aerodyn. 104-106(2012) 577-584-80-

EM-01+ (P1L, C1P)

夏季高温による日本の超過死亡率の長期変化*藤部文昭・松本 淳 (都立大・都市環境)

1. はじめに
夏の暑さは狭義の熱中症だけでなく，他の原因による死亡にも影響する．1995～2019 年を対象にした統計解析[1]によると，7, 8 月の国内の死亡数は気温偏差 1℃当たり 1.1%
増減し，その変動幅＝超過死亡数は狭義の熱中症 (X30) による死亡数の変動幅の約 8 倍である．超過死亡の多くは高齢者の循環器系あるいは呼吸器系の疾患による．
一方，20 世紀中期には乳幼児の死亡率が現在の数十倍に及び，80 歳以上の高齢者の死亡率も今の 2 倍以上であった．
本研究では 1951 年以降の資料に基づき，20 世紀後半から現在までの死亡率低下期を通じた，夏季高温による超過死亡率の長期変化を調べた．

図 1 7, 8 月の全国の死亡率偏差と気温
偏差 (ともに 9 年平滑値からの差) の時系列．1955～2016 年．

2. 資料と解析方法
人口動態統計による 1951
～2020 年 7, 8 月の年齢別死
亡数と，気象庁による日本の
月平均気温を使った．死亡率(＝死亡数÷人口) は 2015 年の全国の年齢別人口に換算(年齢調整) した．死亡率・
気温とも，各年の前後計 9年間の値を使って平滑値を求め，これからの偏差を求めた．そして，7, 8 月の気温偏差に対する死亡率偏差の回帰係数を超過死亡率の指標にした．回帰は各年の前後計
15 年間を対象にした．

図 2 7, 8 月の死亡率偏差 (9 年平滑値からの差) および死亡率比 (＝死3. 結果
亡率偏差÷全死亡率) について，
気温偏差に対する回帰係数と相関係数
7, 8 月の全国の死亡率偏の経年変化を示したもの．回帰・相関解析は各年の前後計 15 年間を対差 (平滑値との差) は，高温象にした (例えば 2000 年の値は 1993～2007 年についての解析値)．回
年に高い傾向がある (図 1)．
帰係数は真数目盛りと対数目盛りの 2 通りで示し，前者には 95%信頼
死亡率偏差の気温偏差に対区間 (縦棒; 長すぎるものは非表示) と有意性情報 (○) を付加した．
する回帰係数は，対象期間の初期を除いて正であり，かつ，相関が負すなわち暑夏に低い傾向がある (図は省略)．
経年的に低下している (図 2a)．このように，夏季高
男女を比べると，20 歳未満の超過死亡率は男性の温による超過死亡率は以前の方が近年よりも高かっ方が高いが，
80 歳以上は女性の方が高く (図は省略)，
た．全死亡率に対する相対値，すなわち死亡率比 (＝狭義の熱中症の死亡率がすべての年代で男性が高い
死亡率偏差÷全死亡率) の回帰係数も低下傾向にあこととは状況が異なる．
り (図 2b)，夏季高温による超過死亡率の低下は全死亡率の低下よりも急であることがうかがえる．
超過死亡率の経年低下はすべての年齢層に認められ，高齢者よりも若年者の方が急である (図 2c, d)．
なお，新生児の死亡率は 2000 年ごろ以降，気温との謝辞：研究費の一部として，科研費基盤(S) 17H06116 および基盤(A) 19H00562 を使用した．
参考文献[1] Fujibe and Matsumoto, 2021: SOLA, 17, 220-223.

-81-

EM-02+ (P1L, C1P)

気温に感度をもつ循環器・呼吸器疾患の死亡がコロナ禍でどのように変わったか？
*大 橋 唯 太 （ 岡 山 理 科 大 学 生 物 地 球 学 部 ），高根 雄也, 中島 虹（産業技術総合研究所）
1.

はじめに

2021 年秋季大会で，日本の死因で上位を占める心疾

きな気象環境への暴露時間が短くなったことや，特に呼吸器疾患の場合には感染源への暴露機会も減ったこ

患や脳血管疾患などの死亡率が，月平均気温の影響をとが，死亡リスクを低下させたと考えられる．

強く受けている結果を，新型コロナ流行前 10 年間の解謝辞：本研究は，JSPS 科研費・基盤研究(B)「高温な気候暴露の循環器系疾患リスク評価と AI を利用した予測手法の構築」(20H03949；代
表 大橋唯太) の助成を受けています．

析から報告した．本発表では，コロナ禍 2020 年の月平均気温から予想される死亡率と，実際に記録された死25

亡率の乖離を分析してみた．
資料と解析

札幌市・東京 23 区・大阪市について，厚生労働省の人口動態調査 2010~2020 年の月別・死因別死亡数を，
政府統計ポータルサイト e-Stat より取得した．
これらは
年齢階級別・性別でも集計されている．気温に死亡感度をもつ「虚血性心疾患」
・
「不整脈」
・
「心不全」・「脳

MRadj (/100,000)

2.

20

2020
2020

5

Sapporo-3

MRadj = -0.982 MMT + 24.163
r² = 0.223-1の年齢調整済み死亡率として整理した．

70の脳梗塞の死亡率は冬の気温に対して負の感度をもつ

MRadj (/100,000)

80

疾患の死亡率と月平均気温の関係を示す．東京と大阪

60

7

9

11

Osaka

MRadj = 3.941 MMT - 45.993
r² = 0.539

2020

30

年よりも低い（図 1a）．呼吸器疾患の死亡率は夏の気温10に正の感度をもち，脳梗塞と同様に 2020 年の死亡率はMRadj = 2.295 MMT - 9.262
r² = 0.082

Sapporo40
20

MRadj = 0.836 MMT + 21.994
r² = 0.020

2020

Tokyo

(b)
20

22

24

2020

26

28

30

32

MMT in Aug (ºC)

大きな減少を示した（図１b）．もし新型コロナの流行
年の月平均気温から脳梗塞は 2020 年 12 月に東京で

550が，2020 年は（札幌を除き）コロナ前 10 年のいずれのがなければ，10 年間の母平均と信頼区間をもとに，2020

3

MMT in Dec (ºC)

温と上記疾患の死亡数を，65 歳以上人口 10 万人あたり例として図１に，冬 12 月の脳梗塞と夏 8 月の呼吸器

2020

(a)
1

た 2020 年 4 月以降をコロナ禍とみなし，月別に平均気

結果と考察

Tokyo

Osaka

10

コロナ流行に伴う１回目の緊急事態宣言が発出され

3.

MRadj = -1.259 MMT + 28.346
r² = 0.170

15

0

内出血」
・
「脳梗塞」
・
「呼吸器疾患」を，対象とした．

MRadj = 0.173 MMT + 15.524
r² = 0.004

図１（a）12 月の脳梗塞・（b）8 月の呼吸器疾患の死亡率(MR)と月平
均気温の関係．
2010～2019 年から得られる回帰直線と95%信頼区間（破線）の範囲．これにコロナ禍 2020 年のプロットが示されている．

12~55%，大阪で 21~33%，呼吸器疾患は 2020 年 8 月に札幌で 64~90%の死亡率の増加が見込まれた．
2020 年の死亡率の減少には，緊急事態宣言など大規模な人流抑制が影響したと考えられる．NTT ドコモのモバイル空間統計の人口メッシュデータからは（図２），
例えば東京の場合，緊急事態宣言期間（2020 年 4 月 17日～5 月 14 日）および都心エリア平均で，平日正午に39%の人口減少がみられていた．反対に郊外エリアでの人口は増加していたことから，時空間的に変動の大

図２ 緊急事態宣言期間（2020/4/17-5/14）平日正午の，（a）札幌・（b）東京・（c）大阪で前年と比較した 1km メッシュ人口の増減率．

-82-

EM-03+ (P1L, C1P)

2022 年 1 月 15 日 の フ ン ガ ・ ト ン ガ ― フ ン ガ ・ ハ ア パ イ 火 山
噴火に伴う日本付近における空気振動の伝播（第１報）*田 中 健 路 ( 広 島 工 業 大 学 環 境 学 部 )

1.

はじめに

面を解析すると(図 2)，波面が火口を中心とした等距線

南太平洋上のフンガ・トンガ―フンガ・ハアパイ火に対して平行に分布せず，北方ほど波の進行が遅くな

山(南緯 20.546°，西経 175.380°)で 2022 年 1 月 15 日っている．地上観測の分布をみても北方ほど平均速度

13 時 14 分 45 秒に発生した海底火山噴火に伴う衝撃波が低下している傾向が現れており，地上観測と衛星観（空気振動）が大気中を伝播した．その際の海面気圧測の双方の特徴が合致している．先端部が日本上空を変動が秒速 300m/s 前後の平均速度で伝播し，日本の太通過した時間帯の対流圏上層の風の場(図 3)によると，

平洋沿岸で当初の予想到達時刻より 2～3 時間早く第 1

日本の太平洋の南岸に強風軸が南下し，対地速度の減

波の海面変動として観測された．

少に寄与したものと考えられる．

日本近海において気圧波と海洋波の共鳴が成立する
ためには，300m/s 程度の速度はやや過大である．本研
究では，空気振動の上空の風による対地速度の減少の有無を明らかにすることを目的として解析を行った．
2.

使用データ

今回使用した地上観測データは，気象庁の 17 地点の気圧観測(内・釧路・秋田・石巻・輪島・御前崎・館山・
八丈島・舞鶴・広島・厳原・土佐清水・室戸岬・名瀬・
南大東島・父島・南鳥島)，および Weather News 社提供の地上気圧毎分観測値である．現地気圧の時系列デー

図 1 地上観測から算定される日本付近の伝播速度

タからバンドパスフィルター(周期 4～128 分)で変動成分を抽出し，最大振幅を持つ空気振動の第 1 波の先端部のゼロ・アップ点の時刻を求め，これを空気振動の到達時刻とした．火口に最も近い南鳥島(火口から約5967km)の通過時刻を基準として，距離差と時間差から日本付近での平均伝播速度を算出した．
また，ひまわり 8 号の日本域観測データのうち，対流圏中～上層の水蒸気観測に用いられる Band-08 の輝度温度の時間変化の 2 階微分値を求め，空気振動の波

図 2 ひまわり 8 号 Band-08 から解析される波面面の分布を求めた．
3.

結果

南鳥島を基準とした地上気圧観測を基に，平均速度を算定すると，日本付近の平均縁波速度は 270～290m/sの範囲となった．火口を基準とした場合の平均速度は305～313m/s であり，20～30m/s 低下している．火口から南鳥島までの平均速度は 320m/s であり，日本周辺の
太平洋上を通過するときに対地速度が減少したことが

図 3 気象庁 GSM300hPa 面風速場(色塗り部分は火口か示唆される．ひまわり 8 号の Band-08 輝度温度から波らの視線速度が負の領域)-83-

EM-04+ (P1L, C1P)

近年の北日本の冬季積雪傾向の変化が土壌温度に与える影響
下田星児 1 * ・中嶋美幸 ２ ・島崎由美 ３( 1 農研機構北農研芽室・ 2 農研機構東北農研・ 3 農研機構中農研)【はじめに】
北日本の冬季積雪傾向 は変化している。北
海 道 東 部 太 平 洋 側 に位 置 する十 勝 地 方 では、ている。日 本 海 側 では、新 潟 県 を中 心 に積 雪
量 が増 えており、土 壌 環 境 の変 動 傾 向 が、地域によって異なる可能性がある。

1990 年以降、積雪 開始 時期が早まり、それま

本研究は、作物や農作業に影響を与える土で無かった 12 月に 50cm 以上の積雪を記録す壌 温 度 に着 目 し、北 日 本 の冬 季 積 雪 傾 向 のる年が増え、土壌は積雪 による断熱を受けるこ

変化が、地域の土壌温度にどのような変化をもとで、寒冷な外気の影響を受けずに１２月以前

たらすか検証し、農業影響を考察する。

の熱を保持することになり、土壌温度の低下は【方法】

緩慢になった (Hirota et al.,2006)。土壌温度越冬する麦類の栽培試験を行っている農研が農 業 活 動 に与 える影 響 は大 きく、バレイショ

機 構 北 農 研 (北 海 道 芽 室 町 )・東 北 農 研 (盛 岡の小塊茎の越冬を防ぐために雪割り・雪踏みと市 )・中 日 本 農 研 （上 越 市 ）の露 場 で観 測 され呼ばれる、積雪を減じる技術を開発し、地温をている気 象 データを解 析 し、冬 季 の 積 雪 量 と

人工的に低 下させる対策 が、十勝・オホーツク深さ 10cm 地温の変化を検討した。

地域に普及した(Hirota et al.,2011; Shimoda【結果と考察】et al., 2021)。この傾向は 2010 年代に入っても地域ごとの地温は、上越＞盛岡＞芽室の順

続 いたが、2018/19 年 の冬 季 から、一 気 に積となり、概ね気温を反映する。12 月の積雪が地

雪 傾 向 が変 化 し、2019 年 以 降 、北 日 本 太 平温に与える影響が大きく、北農研では、積雪の

洋 側 の１２月 の積 雪 量 は大 きく減 少 している。

多かった 2005/06 年から 2017/18 年まで 0℃

2018/19 年、2021/22 は暖冬により積雪が少なを下回ることがほぼ無かったが、2019/20 年のいが、寒冷でも 2020 年 12 月は、帯広測候所

地 温 は大 きく低 下 し-3℃以 下 を記 録 した。東では、1910 年の統計開始以降初の月間降雨

北・北陸は、12 月から 1 月の積雪が地温に影

量 ゼロ、最 遅 の積 雪 日 を記 録 した。１２月 の積響 を与 えた。麦 類 に与 える影 響 は、調 査 中 で

雪量は少ないが、気温は例年と大きく変わらなある。

いため、浅い積雪により、地上部が越冬を要す

謝辞：本研究は、科研費 JP20H03110 の支援

る秋 まき小 麦 や牧 草 、土 の中 で越 冬 させる一を受けた。

部 のナガイモやにんにくへの凍 害 が懸 念 され-84-

EM-05 (P1L)

微 気 象 学 （ <1km） よ り 小 さ い ス ケ ー ル で の 3D 地 形 に よ る 局 所 降 雨 予 測 の 研 究Study of prediction method of local rainfall exerted by 3D topography on a scale smaller
than micrometeorology (<1km)*帯 金 康 夫 (対 馬 市 役 所 島 つ く り 推 進 部 ),安 田 壽 和 （ 対 馬 市 消 防 団 ），Khenmedekh Lochi n (モ ン ゴ ル 科 学 技 術 大 学 応 用 物 理 学 科 )

1.

はじめに

場で運ばれる。雨滴の大きさは変わらないと仮定した。

長崎県の対馬の空気の流れは水面に浮かぶ洗濯板やヤ地表面に到達した粒子は流下せずその場所（セル）に

スリの目の付近を解くような問題で、通常の機械工学、留まる。シミレーションでは地面セル内の積算粒子数

土木工学などでは対馬の山並みはラフネスとして境界を降雨量に変換する。同時計算は時間がかかるので、面に取り込まれて計算しない。昨今、世界的に、降雨

時間変化していく流れ場を前もって計算してHD に記憶の強度が増し、短時間、局所的な降雨が頻繁に起き、させ、ステップ毎に、新しい流れ場を読みこみ、粒子

深厚な洪水被害が発生している。対馬の様な地形の島の速度を計算、追尾した。流れ場は LBM（D3Q19）、スマでは島全体が山林、急斜面で覆われていることで、峠

ゴリンスキーモデルを使い計算を行った。

ごとに降雨量が異なる。通常行われている河川の流出

5．計算結果計算で仮定されている一様な降雨分布では正確に流出

降雨の積算分布を画像で図１に示した。降雨が多い地を計算できない。今後、詳細な流出量を予測をするた区が赤色になっている。2021 年 7 月と 8 月に降雨計測

めには小スケール（対馬の解析スケール１ｋｍ以下）を実施し、代表的な結果を図 2 に示した。

降雨予測をする方法を研究して流出の予測をする必要

6．結論

がある。

計算結果と測定値は概ね一致した（図 1、図 2）。特に2.

第 3 地点に雨量が多いことは、今回のシミレーション

物理量の詳細設定

長さのスケール：対馬はリアス式海岸、南部は深い谷で知りえたことで、今後、水文計算にこの手法が応用を持つ 300m から 500m の山がフラクタル状、北部も同できると期待できる。

様に 100 から 200m の深い谷で、南北 82 ㎞、幅約 18㎞の細長い島である。東部に長い山脈があり峠を越えるたびに降雨の状態は著しく変わり、風向で雨量分布が大きく異なる。この研究では、北部の短い山脈を形成する御岳付近を解析地区として選択した。
3.

計算条件

格子点は 342x342x44, 風の条件は台風時を仮定、風が強く、横方向の風の運動量が流れを支配していると仮定した。台風の降雨時の風向はアメダスデータ（厳原、

図１．降雨分布（御岳付近）美津島）の解析から、厳原、美津島ともに南であった。
4．雨滴のモデル
台風時、雨を含む雲海の大きさは数キロと仮定し、垂直の雨の構造は単純に雨滴層が存在して、雨滴層より高い高度の状態は考慮に入れない。雨滴層内は均一に雨滴が分布、下層の空気層には INTERFACE 面を通して落下する。落ちた雨滴は乱流場で拡散される。計算は

図 2．御岳付近の降雨分布図(`黄色が台風時)

雨滴粒子が LANGRANGE 的に落下、LES で計算された流れ-85-

EM-06 (P2L)

北海道における熱中症搬送者数と総観場の関係*森 岡 丈 博 (北 大 院 環 境 )， 佐 藤 友 徳 (北 大 院 地 球 環 境 )，田 村 健 太 (北 大 院 環 境 )
1.

はじめに

熱波などの極端な気象は人間の健康や生態系に影響を与えるため，近年注目が高まっている．2018 年 7 月
は記録的な猛暑により，熱中症による全国の死亡者数が 1032 人に上った[1]．この事例では，上層のチベッ
ト高気圧と下層の太平洋高気圧が猛暑の要因であることが示唆されている[2]．しかし，総観規模の大気場と熱中症搬送者数(以下，搬送者数)の関係についてはよ
く分かっていない．また，北海道のような比較的冷涼な地域での搬送者数について調査した研究は少ない．
本研究では，夏季日本周辺の総観場と北海道における搬送者数の関係を明らかにすることを目的とする．
図１. 500hPa ジオポテンシャル高度の偏差で作成し2.

データと手法

本研究では大気のデータとして JRA-55，熱中症搬送た自己組織化マップと各ノードの平均搬送者数(人/日).

者数のデータとして総務省消防庁の北海道全域での搬送者数，地上気温のデータとして気象庁による日最高気温の観測値を用いた．調査期間は搬送者数のデータの入手が可能であった 2008-2021 年とした．総観場を分類するため，日本周辺における 7-8 月の日毎の500hPa面ジオポテンシャル高度の偏差(1991-2020 年平
均との差)を用いて自己組織化マップを作成した．また，搬送者数による総観場の違いを調査するため，各ノードについて搬送者数別に合成図解析を行った．
3.

結果

それぞれのノードに対応する平均搬送者数を調べた

図２. 図 1 の平均搬送者数(人/日)が最も多いノー

ところ，搬送者数が多いノードでは北海道上空に正のドで搬送者数の違いにより作成した 200hPa 面ジオ

高度偏差が卓越していることが分かった(図１)．また，

ポテンシャル高度の合成図．

それぞれのノードについて日搬送者数が 10 人未満と10 人以上でそれぞれ高度別に合成図を作成したところ，搬送者数が多い場合は，北海道上空の 200hPa 面で正の参考文献

高度偏差が強まっていることが分かった(図 2)．これは，[1] 藤部文昭ほか, 2019, 天気, 66, 19-23.

搬送者数が多い日の方が，リッジの中心が北海道上空[2] Imada Y. et al., 2019, SOLA, 15A, 8–12.

に位置しているためと思われる．以上より，500hPa 面，
200hPa 面の正の高度偏差が熱中症リスクを高めている
可能性があることが分かった．

-86-

EM-07 (P2L)
ひ ま わ り 8 号 輝 度 温 度 情 報 と 標 高 値 を 用 い た WBGT 推 定 式*原 田 裕 太 (千 葉 工 業 大 学 大 学 院 ),1.

小 田 僚 子 (千 葉 工 業 大 学 )

はじめに

表 1

環境省と気象庁は湿球黒球温度（以下，WBGT：Wetbulb Globe Temperature）を用いて，2021 年より全国に

水戸
つくば
奥日光
宇都宮
前橋
熊谷
秩父
東京
銚子
千葉
勝浦
館山
横浜

「熱中症警戒アラート」を提供している[1]．提供される観測値は点データであり，どの程度の空間代表性を持つのかは疑問である．そこで，伊落・小田（2020）[2]は，
ひまわり 8 号から得られる輝度温度情報を用いて，熱ストレスを面的に評価する WBGT 推定式の提案をした．その結果，RMSE は 3.0℃以内と面的な熱ストレスの評価が期待できたが，標高の高い地域や薄い雲の存

W B GT 推 定 値 の 精 度 評 価2018-2020年08月
RMSE（℃） 相関係数 一致率
2.094
0.748
0.537
1.926
0.770
0.547
2.438
0.597
0.902
1.950
0.749
0.561
1.928
0.757
0.572
1.894
0.766
0.545
2.144
0.739
0.547
1.879
0.759
0.593
2.201
0.446
0.479
1.776
0.704
0.596
1.945
0.611
0.520
2.204
0.503
0.499
1.818
0.710
0.583

期待値
0.305
0.308
0.897
0.319
0.310
0.308
0.328
0.325
0.385
0.365
0.396
0.417
0.367

kappa係数
0.333
0.345
0.043
0.356
0.380
0.343
0.325
0.397
0.153
0.363
0.204
0.141
0.341

在，水蒸気の流入が推定値の誤差を大きくすることが指摘された．本研究では熱中症危険度の指標が大きく変化しない水準で WBGT を推定すべく，RMSE1℃未満の評価式の提案を目標としている．ここでは，課題の一つである標高による誤差を低減することを目的に，標高を考慮した推定式の提案とその精度評価結果を示す．
2.

解析概要

関東域の一都六県を対象に，ひまわり 8 号の輝度温度情報を用いた．また，対象領域に存在する気象庁地域
気象観測所 75 地点で測定/推定されている WBGT 観測値（1 時間値）
として環境省が提供するデータを用い[1]，
各観測所の標高データを気象庁から取得した[3]．解析
対象期間は 2018～2020 年の各年 8 月とした．なお，
2018 年 8 月 17 日 12 時～20 日 11 時は強い放射冷却で特異な状況であったため，今回の WBGT 推定値の精度評価ではこの期間を除外した．推定式には変数増加法の重回帰分析を行い，RMSE と kappa 係数による精度評価を行った．
3.

標高を考慮した WBGT 推定式

WBGT 観測値を目的変数，各バンドの輝度温度情報と標高を説明変数として重回帰分析を行った結果，以下の WBGT 推定式を算出した．
WBGT = 0.103(Tb7 − Tb9 ) + 0.105(Tb7 − Tb13 )+0.266(Tb13 − Tb15 ) − 0.004(ele) + 20.046（式 1）

ここで，Tbx は輝度温度（K）（x：各バンド番号），ele
は標高（m）である．

地上気象観測所 13 地点における推定精度の各指標を表１に，東京と奥日光における WBGT 推定値の時間変化を図１に示す．本研究で提案した推定式では，RMSE
が 2℃を下回る地点が多くみられ，特に標高の高い奥日図 1 2018 年 8 月における WBGT 観測値と推定値の比較
光では既存式で 5.5℃であった RMSE が 2.4℃となり，標高による推定誤差の改善が見られた．時間変動に着目すると，観測値と比較して，日中の変動は概ね捉えられているものの夜間の変動は 3℃以上高く推定される
日もある．
4.

まとめ

WBGT の面的な評価を目的に，ひまわり 8 号の輝度
温度情報に着目し，標高を考慮した WBGT 推定式を提案した．既存研究と比較し，標高の高い地域での推定精度の改善がみられたが，RMSE は平均で 2.3℃にとどまっている．課題として薄い雲や水蒸気の流入を考慮す
ることが上げられ，複数のバンドを利用した雲判別などから，推定精度を向上していく必要があると考えている．
謝辞：ひまわり 8 号グリッドデータは千葉大学環境リモート
センシング研究センターで提供されたものを利用しました．
参考文献[1] 環境省熱中症予防サイト（2022.2.10 参照）
https://www.wbgt.env.go.jp/[2] 伊落貴之，小田僚子：ひまわり 8 号の輝度温度情報に基づく首都圏を対象とした WBGT 推定式の提案，土木学会論文
集 B1（水工学），76(2), pp.I_271-I_276,2020.
[3] 気象庁：地域気象観測所一覧
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/amedas/ame_master.pdf-87-EM-08 (P4L)
トレーサー流動解析を用いた外環道千葉区間開通に伴う自動車排出 NOx 量分布の推計*長谷川巧，鈴木翼，西塚沙月，村田徹也，小田僚子，赤羽弘和（千葉工業大学）
1.

はじめに

窒素酸化物（以下，NOx）は主に工場や自動車の排出… 解析対象道路

ガスに含まれる物質であり，高濃度の NOx は呼吸器官… 千葉区間に悪影響を及ぼす[1]．2018 年 6 月 2 日に東京外かく環… アメダス,気象台状道路三郷南 IC～高谷 JCT 区間（以降，外環道千葉区
間と称す）が国道 298 号（国道 6 号〜国道 357 号間）
と共に新規開通した．それに伴い川口 JCT～高谷 JCTにかけて利用されていた中央環状線の一部が外環道千0葉区間に転換し，中央環状線の渋滞損失時間が約 3 割

10km

図 1 解析対象領域

減少，また，川口 JCT～高谷 JCT にかけての所要時間のばらつきが約 20 分減少するといった渋滞緩和効果が報告されている[2]．本研究では，接続する高速道路も含めた外環道千葉区間の新規開通による交通流の変化が，周辺地域の大気中 NOx 濃度にもたらす影響について，WRF によるトレーサー解析から考察する．
2.

観測概要

2.1 自動車 NOx 排出量の推計
外環道千葉区間とこれに接続する複数の高速道路を含めた図 1 に示す領域を解析対象領域と設定した．解析対象区間を 5 分あたりに通過する自動車の台数と速度からを示す走行速度データから，自動車 NOx 排出量を推計した[3]．
2.2 WRF によるトレーサー解析
WRF ver3.9 を使用し，FNL データ ds083.2(NCEP)，
国土数値情報 50m メッシュ（標高）／100m メッシュ
（土地利用）データを初期値・境界値として設定した．
解析最小格子サイズは 1km×1km である．
解析対象日時は外環道千葉区間開通前の 2017 年 7 月
7 日(金)と開通後の 2018 年 7 月 13 日(金)とし，2017 年
7 月 7 日の気象条件のもと，2.1 で推計した 1 時間ごとの自動車 NOx 推計値に応じた無次元トレーサーを排出させる．対象高速道路上にある車両感知器台数は，開通前後でそれぞれ 160 台，215 台であるが，WRF の
解析最小格子サイズ内に複数台の感知器が存在する場
合は，同一格子内に存在する複数の自動車 NOx 排出量
推計値を積算した数値をもとに 1 つの格子から排出する無次元トレーサーの重みを考慮している．
3.

自動車排出 NOx 量に基づくトレーサー拡散状況

解析対象日の午前 8 時におけるトレーサー分布図を図２に示す．トレーサーは千葉北西部を超えて茨城県まで流入しており，解析対象路線から排出される NOx

図２ 午前 8 時におけるトレーサー分布図（左：2017/7/7，右：2018/7/13）
は広域的に影響を及ぼしていることがわかる．この時間帯は平均的に新規開通区間を除く路線で開通後の自動車 NOx 排出量は減少していたが，新規開通区間への車両の流入に伴い，当該路線起因の自動車 NOx 排出量は増加している（図２右）．これに伴い，全体的なトレーサー濃度は増加しているが，影響範囲は開通前後で大きく変わらない．当然，空間的な影響範囲は風環境場に依存するため，今後は統計的な解析を進め，解析
対象路線の交通量変化が大気中 NOx 濃度分布に与える影響を評価する．
参考文献[1] 中島泰知，楠本繫子，織田肇：窒素酸化物による大気汚染と生体影響，生活衛生，17，pp.32-43，1973.
[2] 東京外かく環状道路（三郷南 IC～高谷 JCT）開通後の整備効果
https://www.enexco.co.jp/rest/pressroom/press_release/kanto/h31/1225/pdfs/pdf.pdf(2022/02/14 参照)[3] 鈴木翼：環状高速道路の区間新設による交通状況と窒素酸化物排出への効果評価，千葉工業大学修士論文，pp.71，2022.
謝辞：本研究において，国土交通省関東地方整備局千葉国道事務所様，
首都高速道路株式会社様，東日本高速道路株式会社様より，交通量データ及び移動速度データをご提供いただきました．ここに記して感謝の意を表します．

-88-IM-01+ (P1L, C1P)

トンガ沖噴火、寒冷化凶作不安、市場過熱と気候情報
小畑淳（気象研）
1.

はじめに

カーン教授曰く「500 万トン必要」は講演者と同じ考1 月 15 日のトンガ沖海底火山噴火の２日後、大規模え方と思われる。即ち、1991 年ピナツボ 2000 万トンで噴火による気候変動が引き起こす農産物被害を憂慮し

0.4℃低下（観測）、従って 0.1℃低下には 500 万トン必て、農産物関連株の売買が急増した。この事を題材と要。以上の見積もりは、観測解析誤差やモデルの不十して、商業活動安定化に気候情報が果たす役割の可能分な再現性のため不確かであるが、規模としては 500

性を考えてみる。

万～1000 万で整合している。
今回、噴火の気候への影響に関する情報としては、

2.

噴火後の経過と考察

先ず新聞が専門家への取材により市場の過熱を防ぐ性

1/15 トンガ沖海底火山噴火

質（影響は限定的）の記事を伝えたが、遅きに失した

1/16～17 噴火で放出された二酸化硫黄は 40 万トン程度感がある。幸い市場過熱の規模は市場全体の売買（2～（衛星観測、
米ミシガン工科大カーン教授 SNS 投稿）3 兆円）に比べ少額（10 億円）であったが、安定な市

1/17 東京株式市場、農産物の関連株や上場投資信託は場のためには常に先んじて正しい気候情報を社会へ伝売買高が急増（日経）。普段の１０倍の出来高の米穀える努力が必要である。今回は噴火の翌日が日曜であ卸株、1 月最高値の穀物大手株、前日の３０倍の売買ったため、市場の反応は２日後になった。しかし虚実

代金の穀物上場投資信託等が見られた。

に拘わらず市場の反応は素早い。迅速な気候解析予測

1/18～19 報道取材（気候への影響）へ講演者回答と情報伝達を以てしても間に合うか危ぶまれる。

①気象研地球システムモデル、産業革命後（人為二酸化炭素排出、火山噴火二酸化硫黄放出等）歴史実験（1851-2005 年）[1]（図１）参照②通常、全球平均地表面気温の経年変動（標準偏差の 2倍）は約 0.1℃（主にエルニーニョ南方振動等）③これを超える低下が、噴火による気候への影響④1883 年クラカタウ噴火、二酸化硫黄放出 3000 万トン、約 0.3℃（詳細には 0.35℃）低下⑤比例を仮定、0.1℃低下には二酸化硫黄 1000 万トン（詳細には 860 万トン）必要⑥1982 年エルチチョン 700 万トンでも気温は低下する
が、通常の経年変動と区別し難い、結論として 1000
万トン必要
以下、上記の教授の解析や講演者の回答が反映された新聞記事（抜粋）
1/19 朝日 気温下げるガス 放出少なめ 気候への影響
限定的か「気候に影響するのは少なくとも二酸

図１ 気象研地球システムモデル産業革命後歴史実験

化硫黄の放出が１千万トン以上の場合」（1851-2005 年）[1] 全球平均：（上）大気二酸化炭素

1/20 日経 地球寒冷化へ影響「限定的」二酸化硫黄の放濃度、（中）地表面日射、（下）地表面気温

出少なく「少なくとも放出量が 1000 万トンは主な火山噴火による二酸化硫黄放出量（単位 Mt：百万

ないと気候への影響はない」

トン）、放出の高さ、緯度を赤で付記

1/23 読売 気温低下 影響限定的 カーン教授「気温低下のような影響を引き起こすには、少なくとも参考文献

500 万トンの SO2 が必要」

[1] Obata, A., and Y. Adachi, 2019, J. Geophys. Res.:
Biogeosciences, 124, 1865-1886. 10.1029/2018JG004696-89-IM-02+ (P1L, C1P)

気候変動適応に資する再解析・予報接合データの作成*飯 泉 仁 之 直 (農 研 機 構 ),1.

滝 本 貴 弘 (農 研 機 構 ) ,はじめに

気候変動の極端気象への対応力を向上し、社会・経

増 冨 祐 司 (国 環 研 )収穫を迎える南半球の夏作物については、2010 年 9 月
2 日時点で、播種前の栽培計画の検討が可能になる。

済活動への影響を軽減するため適応を進める必要がある。年々変動により生じる高温年は適応技術の試金石となることから、高温や干ばつなど季節スケールの極端現象への適応については季節予報を活用した早期警
戒や意思決定支援を進めていくことが重要である。
しかし、再解析など気象の実績データと予報データ
は時間・空間解像度やファイル形式がそれぞれ異なり利便性に欠ける。また、使用された気候モデルがそれぞれ異なるため、系統誤差（バイアス）の特性も実績
データと予報データで異なると考えられる。そこで、利用者が早期警戒や意思決定支援に使いやすいように、
再解析と予報を一つの日別時系列データに接合したデータプロダクトを作成した。
2.

図１ 再解析・予報接合データの概略

手法

図１は接合データの概略を示す。接合データは全球・0.5°・日別である。再解析には JRA-55[1]、予報には JMA/MRI-CPS2[2]を使用した。バイアス補正手法には最も簡易なデルタ法[3]を使用した。バイアス補正時の基準は気象外力データ（観測値で補正した再解析）である S14FD[4]を使用した。
3.

結果作成した接合データの例を図２に示す。2010 年 1 月
5 日に作成された接合データでは、2010 年 1 月 5 日までが再解析値であり、1 月 6 日から 2010 年 9 月初旬までが予報値（日々変動がある複数の線）、その後、気候図２ 作成した接合データの例。秋田県大潟村付近

値（滑らかな一本の線）となっている。2010 年 3 月 6における 2010-2011 年の日平均気温。接合データの作成

日に作成された接合データでは 2010 年 3 月 6 日までが日はいずれも 2010 年で、1 月 5 日（左上）、3 月 6 日（右再解析値（日々変動がある一本の線）であり、2010 年

上）、6 月 4 日（左下）、9 月 2 日（右下）の 4 ケース。

11 月半ばまでは予報値、それ以降は気候値となる。その後、再解析値が使用された期間が次第に延びていき、

参考文献

それに伴って予報値が用いられた期間が時間的に後方[1] Kobayashi, S., et al. 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93,に移動していく（図１左下・右下）。
接合データを使用することにより、2010 年 9 月頃に収穫を迎える北半球では、イネなど夏作物について、2010 年 1 月 5 日時点で、播種前予測とそれに基づく栽培計画の検討が可能になる。同様に、2011 年 5 月頃に

5-48.
[2] Takaya, Y., et al. 2018, Clim. Dyn., 50, 751-765.
[3] Hay, L. E., et al. 2000, J. Am. Water Resour. Assoc., 36,
387-397.
[4] Iizumi, T., et al., 2017, J. Geophys. Res. Atmos., 122,
7800-7819.

-90-

IM-03+ (P1L, C1P)
気 候 デ ー タ 可 視 化 シ ス テ ム CDVoB（ 仮 称 ） の 開 発*保 坂 征 宏 (気 象 研 究 所

1.

はじめに

気象研究所は 1990 年代から CMIP （Couple

Model Intercomparison Project）に参加して気候予測データを提出するとともに、今世紀初頭からは文部

気候・環境研究部)とパスワードを入力して「ログイン」し、個人作業場を作成・移動する。用意されたいくつかの解析手法（例えば、何らかの物理量を、２期間の平均値とその差を、何らかの領域で描画する、等）から選択し、その作業

科学省の一連の気候変動予測プロジェクトの中で大気場を作成し移動する。物理量、データセット、期間、を行い、特に近年のデータについてはデータ統合・解作成し、）GrADS で描画・画像ファイルを作成し、ブ高解像度の全球・領域気候モデルによる気候変動予測

析システム DIAS 等で公開してきた。

領域、画像ファイル名を指定して（描画等にデータをラウザ上で画像ファイルを描画させる。作成された画

しかしながら、データのハンドリング等の理由によ像ファイルや GrADS スクリプト、切り出したデータ

暖化が進行し、適応策や緩和策の取り組みが進められ

ここで下線は CGI の動作を伴うものである。
「作業

り、広く国民に活用されているとは言えない。地球温る状況のもと、気候変動予測情報の発信に加え、利用・参照しやすい形でのデータ提供を推進すべきだろう。

現状の打開に向け、ブラウザ上で気候変動予測等のデータを可視化等するシステム CDVoB (Climate

Data Viewing system On my Browser) の開発に着手した。

２．CDVoB の概要

CDVoB は、気候・気象データを格納するシステム（DIAS 等）上の HTTP サーバで動作するシステムである。ユーザはインターネットを介して手元のマシ

ンのブラウザから CDVoB にアクセスし、指定するデータを GrADS で描画・画像ファイル化し、これを等は、選択した上でダウンロード可能である。

場の作成」のほか、「用意された解析手法」での取り扱いについて、セキュアかつ利便性の高い仕組みを作っていく必要がある。後者は今後増やしていくことになるが、ひな形となる解析手法をいくつか作成し、それらを参照しつつ増やしていく形を考えている。

CDVoB で利用可能なデータセットを増やす際には、データセットのメタ情報を作成する必要があろう。

個々の解析手法のツールは、それらのメタ情報を参照

することで、既存のツールが新たなデータセットでも利用可能な形になる、そういう枠組みとしたい。
図：CDVoB のイメージ図。

ブラウザ上に表示させる。

CDVoB は、CGI, perl, GrADS (the Grid Analysis

and Display System) 等を使って unix コマンドも利用しつつ、動作する。GrADS は気候予測データの多くを標準で読み込むことが可能であり、データの入出力を GrADS に任せることにより、CDVoB 独自のプログラムを簡素化することができる。

CGI を使う、つまり、HTTP サーバへの書き込み等を含むシステムであるため、セキュアでなくてはな

らないし、サーバへの過剰な負荷をかけてもいけない。

４．おわりにCDVoB は CGI を利用するがここで、HTTP サー

バごとのポリシーや設定の違いにより、多少の作りこ

そうした意味での問題がない、しかし利便性が高く、みが必要になる。各サーバ管理者と相談の上、多くの

ウンロード等が可能になるシステムを目指している。

広く利用可能になるようにしていきたい。

各種解析・画像ファイルの作成・データ切り出し・ダ

３．利用イメージと動作

ユーザはブラウザから CDVoB にアクセスし、IDシステムで利用可能にし、気候変動予測等のデータを※データセットごとの著作権等があることには変わりはありませんので、ご注意ください。

-91-IM-04 (P1L)

風の予測値と航空機による実測値の比較
平山拓明,
1.

宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 )はじめに

航空機にとって、飛行中の風の予測は余分な燃料消費を抑える為にも重要である。そのため出発前に、気象

東西風の値が大きくジェット気流の存在が示唆される。
以上の点から、ジェット気流の南北蛇行に関係して誤差が大きくなることが示唆される。

予報データをもとに飛行開始の 3~4 時間前に飛行計画を作成する。しかし、飛行計画はあくまで予測であり、実際の飛行中の値とは異なることから、特に長時間のフライトでは余分な燃料を消費してしまう[1] [2]。

4.

まとめ

本研究の結果、航空会社が予測する羽田-ロスアンゼ
ルス便間の太平洋上の風予測は、予測時間の経過によ

航空機にとって重要な風の予測精度の向上に貢献すって精度が低下しているのではなく、南北風成分の予るためには、まずどこで、どの程度風速の予測に誤差が測ができていないことから、太平洋上の予測精度が低あるのかを知る必要がある。そこで本研究では、羽田-下していることが示された。

ロスアンゼルス便の風向・風速に着目して、風の予測値

今後は研究結果に関連性の高い太平洋上のジェットと実際に航空機が観測した値の比較を行うことで、予気流の蛇行について、再解析データ ERA5 を用いて予測が外れやすい場所と特徴を明らかにする。

測が外れた付近の環境場を検証していく。

2.

解析手法

本研究では、以下の 2 つのデータ A、B を使用し、2つの検証 1、2 をおこなった。両データとも 2017 年 9
月 5 日から 2018 年 8 月 25 日までの 5 日おきのデータである。便数は 56 便、サンプル数は合計 1,102,610 である。
データ A.)航空会社が飛行計画作成時に巡航高度の航路上の風向・風速を予測した予報データ
データ B.)航空機が巡航高度を飛行した際に観測した
風向・風速
手法 1.)両データの東西風・南北風・合成風で 20 m/s 以
上の誤差がある区間を抽出
手法 2.)データ A を B の各地点に線形内挿して、予測値と実測値の RMSE を計算
図 1(上)予報誤差が±20 m/s 以上外れた時の航路図(下)
3.

結果・考察

離陸後経過時間と RMSE 値の変化

図 1 に予測誤差が±20 m/s 以上外れた時の航路図を示す。図から、予測が大きく外れた区間は、日本とアメ参考文献

リカ付近ではなく、太平洋上の東経 180 度より東側に[1] ビクラマシンハナヴィンダ, 平林博子, マークブラ

多く分布していることがわかる。
また、図１に全データから飛行時間経過と予測値と実測値の RMSE の変化を示す。解析前は、飛行時間経

ウン, “DARP 運用における気象予測誤差の影響に関する検討, ” 2018 年(第 18 回)研究発表会講演概要,
2018

過につれて RMSE が上昇すると仮説を立てていたが、[2] 松本紋子, 宮本佳明, 岡本幸三, 石井昌憲, “衛星搭

離陸後 6 時間をピークに RMSE が上昇し、その後減少

載ドップラー風ライダーデータの同化による航空路

していることがわかった。特に東西風よりも南北風のの風の予測への影響, ”第 37 回レーザーセンシング

RMSE が高い。図には示していないが、この区間ではシンポジウム講演予稿集, 2019-92-

MA-01+ (P4L, C4A)

全大気長期解析値を用いた北半球冬季クライマトロジーと成層圏突然昇温時における渦位構造と惑星規模波の解析*奥 井 晴 香 (東 大 院 理 ),
1.

はじめに

中層大気では，大気波動が大循環の形成において大きな役割を果たす．特に冬季北半球においては，振幅の大きな惑星規模ロスビー波が対流圏から成層圏へ伝播する．これらの波がもたらす波強制は，成層圏突然昇温

佐 藤 薫 (東 大 院 理 )𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝑉𝑉𝑦𝑦 -𝜁𝜁が分布する (図 1c)．これらにより，高さと共に赤道向きに傾いた𝑀𝑀𝑀𝑀𝑉𝑉𝑦𝑦 極大が維持されている．この𝑀𝑀𝑀𝑀𝑉𝑉𝑦𝑦 極大に沿って，惑星規模波 (PW，東西波数 1～3と定義) の強い EPF がみられており (図 1d)，𝑀𝑀𝑀𝑀𝑉𝑉𝑦𝑦 極

大域が PW の導波管の役割を担うことがわかる．

SSW の主要因と考えられている．惑星規模波は，背景

続いて，解析期間に発生した 9 回の大昇温事例に対場の渦位の緯度勾配が正の領域を伝播する．しかし，中し，発生日 10 日前～発生日までの合成図解析を行った

層大気全体の渦位分布の気候学的特徴や気候値からの(図 1e～h)．この期間，極域の高度 80 km 付近では東西偏差について，長期解析値を用いた詳細な記述はほと風が 10 m/s 以下と非常に弱く，複数の事例で大昇温発んど行われていない．本研究では，データ同化システム

生日直前に東西風の逆転が起きていた．クライマトロ

JAGUAR-DAS により作成された 15 年間の大気解析デジーと比べ，𝑀𝑀𝑀𝑀𝑉𝑉𝑦𝑦 < 0域 (図 1e の青色) の低緯度へのータを用いて，成層圏・中間圏の渦位分布と惑星規模波

張り出しが弱く，強い正の𝑀𝑀𝑀𝑀𝑉𝑉𝑦𝑦 極大が 45～60° N，高の伝播経路について，北半球冬季におけるクライマト

度 70～80 km に存在し，ここで PW の上方伝播が顕著

ロジーと成層圏突然昇温発生時の変化を調べた．

である (図 1h)．そこで，成層圏の西風と中間圏での重2.

力波強制を調べてみるといずれも弱く，対応して極域

方法

JAGUAR-DAS[1]により作成された長期大気解析値

中間圏では低温偏差が形成されている (図 1f)．これにを用いた．
水平解像度は T42 (解像できる最小波長～900より 2500～7000 K，45° N 以北の𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝑉𝑉𝑦𝑦 -𝐴𝐴 < 0が弱まkm) で，地表から高度 150 km まで鉛直 124 層で構成される．解析期間は 2004/05 年～2019/20 年の北半球冬季

り (図 1f)， 上記の正の𝑀𝑀𝑀𝑀𝑉𝑉𝑦𝑦 極大が高緯度へ広がっている．このように，重力波強制の弱化に伴う MPV 分布(DJF) とした．この期間，9 度の大昇温が起きている．

の変化が PW の極域中間圏への伝播を促進し，昇温初

渦 位 の 解 析 に は Lait (1994)[2] の modified potential

期の中間圏の東西風逆転に寄与していると考えられる．

vorticity (MPV) を用いた．緯度勾配への各物理量の寄与を調べるため，次のように MPV を分解した[3]．
𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 ≡ 𝐴𝐴(𝑓𝑓 + 𝜁𝜁)𝑁𝑁 2 = (𝐴𝐴0 + 𝛿𝛿𝛿𝛿)(𝑓𝑓 + 𝜁𝜁)(𝑁𝑁02 + 𝛿𝛿𝑁𝑁 2 )≅ 𝐴𝐴0 𝑓𝑓𝑁𝑁02 + 𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝑁𝑁02 + 𝐴𝐴0 𝜁𝜁𝑁𝑁02 + 𝐴𝐴0 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑁𝑁 2≡ 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑉𝑉0 + 𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿-𝐴𝐴 + 𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿-𝜁𝜁 + 𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿-𝑁𝑁 2

ここで𝐴𝐴 ≡ (𝐻𝐻𝐻𝐻/𝑝𝑝)(𝜃𝜃/𝜃𝜃00 )−9/2 ，𝐻𝐻=7 km，𝑝𝑝は気圧，𝜃𝜃
は温位，
𝜃𝜃00 =420 K である．
𝑓𝑓は惑星渦度，𝜁𝜁は相対渦度，
𝑁𝑁 2 は静的安定度を表す．𝐴𝐴，𝑁𝑁 2 の添え字 0 は温位面平均を，𝛿𝛿は平均からのずれを表す．

3.

結果と考察

図 1a～d に DJF の𝑀𝑀𝑀𝑀𝑉𝑉𝑦𝑦 ，𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝑉𝑉𝑦𝑦 -𝐴𝐴，𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝑉𝑉𝑦𝑦 -𝜁𝜁，惑星
規模波の EP flux (EPF，色はその発散)のクライマトロ

ジーの緯度高度図を示す．添え字𝑦𝑦は南北微分を表す．

図 1 DJF のクライマトロジー (a～d) と大昇温前 10

冬半球中間圏では𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝑉𝑉𝑦𝑦 -𝐴𝐴は広い領域で負である．こ

日間 (e～h) の MPV および PW の EPF (矢印) とそのれは，𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝑉𝑉𝑦𝑦 -𝐴𝐴が−𝜃𝜃𝑦𝑦 に依存し，冬半球中間圏では𝜃𝜃𝑦𝑦 >0となるからである．𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝑉𝑉𝑦𝑦 -𝐴𝐴 < 0は𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝛿𝑉𝑉𝑦𝑦 -𝑁𝑁 2 < 0(図示せず) とともに中間圏高緯度の負の𝑀𝑀𝑀𝑀𝑉𝑉𝑦𝑦 域 (図1a) を形成していた．ジェットの軸付近には強い正の発散 (色)．等値線は気温 (b, f) と東西風 (c, d, g, h)．
参考文献：[1] Koshin, D., et al., 2021, GMDD, in review.
[2] Lait, L. R., 1994, JAS, 51, 1754–1759.
[3] Sato, K., et al., 2018, JAS, 75(10), 3613-3633.

-93-MA-02+ (P4L, C4A)

再解析で表現される平均子午面循環の強度差の要因の考察*小 林 ち あ き ( 気 象 研 究 所 )・ 岩 崎 俊 樹 (東 北 大 学 )
1.

はじめに

れた全球同化システム(MRI-NAPEX H014, GSM1705 相Brewer-Dobson 循環（BD 循環）の強度は、対流圏・当)を用いたデータ同化実験を行った。この実験同化シ

成層圏質量交換率の指標であり、各種観測データの蓄

ステムは JRA-3Q とほぼ同等の同化システムであり、積に伴い、長期の経年変化傾向が着目されている。こ

実験期間は 2018 年 12 月から 2019 年 2 月である。

れまで、再解析データに表現される BD 循環は、気候BD 循環は Iwasaki et al (2009)と同様、質量加重付帯状

値として季節性や南北半球の非対称性は再解析間で共平均(MIM)による質量流線関数で定義し、再解析データ

通にみられるが構造や強度に差があること（Iwasaki etの 6 時間値から求めた質量流線関数の季節平均を比較

al, 2009）や JRA-55 の BD 循環強度は増加傾向を示し、した。

ERA-Interim とは 逆 であ るこ と が指 摘さ れて い る

3．結果(Kobayashi and Iwasaki, 2016)。気象庁では第 3 次長期再実験同化システムの基本実験と非地形性重力波抵抗

解析 JRA-3Q を実施しており、JRA-3Q で表現されるをオフにした実験の季節平均質量流線関数(2018 年 12

BD 循環は、JRA-55 と同様、経年変化として増加傾向

月から 2019 年 2 月平均)の差を図１に示す。
基本実験のを示すこと、気候値としては JRA-55 と比べて強度がほうが非地形性重力波抵抗をオフにした実験よりも対80％程度となっていること、が指摘されている（小林流圏上部から下部成層圏での循環が強く表現されていと岩崎,2021 年春季大会）。この気候値の強度差の原因る。このことは非地形性重力波抵抗の導入が解析場でについて調査をおこなった。

表現される子午面循環を強く表現することを示してお2．方法

り、JRA-3Q の子午面循環が JRA-55 より弱い理由を非JRA-3Q は 2018 年 12 月時点の気象庁現業数値解析

地形性重力波抵抗の導入が説明するものではないこと

予報システムをもとに解析システムが構築されている。

を示している。

2009 年 12 月時点の現業システムを用いた JRA-55 と比4．まとめと今後の課題

べ、データ同化に利用する観測データの取り扱い(バイJRA-3Q で表現される BD 循環は JRA-55 より弱く、

アス補正、
衛星輝度温度計算等)をはじめ、利用する SST、

その理由について調査を行っている。多くのシステム

海氷、陸面解析、オゾン、などの境界条件、強制場の変更のうち、全球モデルの非地形性重力波抵抗の導入

変更、使用している全球大気モデルの鉛直水平解像度、は、BD 循環強度の差を説明しないことが分かった。一

長波放射、雲放射、エーロゾルなどの放射過程や、積方、熱帯圏界面付近の非断熱加熱率も BD 循環強度に

雲対流、雲過程の改良、境界層過程の変更など、数多影響を与える可能性があり、現在、同化実験を進めてくの改変がおこなわれた同化システムが使用されていいる。これらの結果についても示す予定である。

る。それぞれの変更はバイアスの改良や予測精度の改善によってその効果が確認され現業システムに採用されており、JRA-55 と JRA-3Q で表現される気候値の差
は 9 年分のシステム改良の成果である。しかし、シス
テム改良は重層的不可逆的に行われているため、BD 循
環強度のようにシステム改変時に確認されない量の再解析データ間の差がどの箇所の変更によってもたらされたのか、を特定することは大変困難になっている。
今回、BD 循環強度の表現に影響を与える可能性のある JRA-55 から JRA-3Q への全球大気モデルの変更のうち、非地形性重力波抵抗の導入および非断熱加熱率の違いに着目し、気象研究所の計算機システムに構築さ

図１ 冬平均質量流線関数(2018 年 12 月から 2019 年
2 月平均)における非地形性重力波抵の導入の影響（黒線）。緑線は基本実験の冬平均質量流線関数。実線は時計回りの循環、点線は反時計回りの循環を示す。

-94-

MC-01+ (P1L, C1A)

ラ イ ダ ー で 観 測 さ れ る 夜 間 大 気 境 界 層 内 の CO 2 濃 度 増 加
イベントのトラジェクトリ解析*阿 保 真 ， 柴 田 泰 邦 ， 長 澤 親 生 （ 東 京 都 立 大 学 シ ス テ ム デ ザ イ ン 研 究 科 ）1. はじめに
我々 は 波長 1.6 µm の 差分吸収ラ イ ダ ー （DIAL:
Differential absorption lidar）を用い、地上から高度2.5km までの CO2 濃度の鉛直分布連続観測を継続的に行ってきた[1-3]。これまでの観測結果から、晴天時昼間の境界層内
は 400 ppm 前後へと減少するが、夜間は地上から高度 1.5～2.0 km 付近まで 400 数十 ppm まで上昇するイベントがしばしば観測されている。このような大気境界内の夜間
CO2 濃度増加のソースが不明であった。今回は簡易的なトラジェクトリ解析を行いソースの推定を試みた。
2. トラジェクトリ解析の方法
粒子追跡法による簡易トラジェクトリーシミュレー
ションを行った。使用した気象場データは、メソ数値予報モデル GPV データの各気圧高度面風データ（経度0.125°×緯度 0.1°グリッド、３時間毎）を緯度/経度
1km メッシュ、高度分解能 100m 相当、時間間隔 20 分に内挿したものを用いた。観測点周囲の CO2 の大規模ソースと推定される各種工場の煙突からの CO2 排出量を公開データから推定し、高度 300ｍに連続的に注入し、煙突からのガスの拡散推定に用いられるプルーム式に合致するように、上下方向並びに水平方向へ拡散させ
CO2 濃度の増加分を 3 次元時系列として計算した。
3.

DIAL 観測とトラジェクトリ解析結果の比較
図 1(a)に東京都立大学日野キャンパス（東京都日野市）
でライダーにより観測された 2020 年 12 月 7〜8 日の CO2
混合比観測結果、下にトラジェクトリ解析により得られた
CO2 濃度の増加分を示す。絶対量の比較はできていないが、どちらも夜間 3〜4 時の時間帯に下層で CO2 増加が見られる。実際の流跡線を見るとこの CO2 のソースは観測点北側にある工場であると推測され、この時間帯に局地的に風が収束することにより高濃度の CO2 が観測点まで輸送されたものと推測される。
今後、解析事例を増やし、解析の妥当性を調べていく。
参考文献[1] Y. Shibata, et al., 2017, Appl. Opt.,56, 1194-1201.
[2] Y. Shibata, et. al., 2018, Sensors, 18, 4064.
[3] 阿保他, 2021, 気象学会 2021 年度秋季大会, MC-04+.

2020/12/07-08 CO25CO2 [ppm]
460(a)

Altitude [km]

4

450
440

3

430
420

2

410

410

420
450 440 430

1

400
390

0
-6

-3

0

3
6
Local time

9

12

15

(b)

図 1 (a) ライダーによる CO2 混合比観測結果（東京都立大学 日野キャンパス）(b)トラジェクトリ解析により得られた観測点上空の CO2 濃度の増加

-95-

380

MC-02+ (P1L, C1A)

気 象 庁 観 測 船 に よ る 大 気 中 CO 2 カ ラ ム 平 均 濃 度 の 観 測*今 須 良 一 (東 大 AORI),
1.

松 見 豊 (名 大 ISEE), 向 井 人 史 , 森 野 勇 (国 環 研 ),はじめに

東京大学と国立環境研究所は、気象庁と環境省との間の申合わせに基づいた温室効果ガス共同観測の一環として、温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT/GOSAT-2と気象庁観測船との同時観測を委託業務として実施している．2021 年度は、凌風丸に取り付けた船の揺れセンサーから得られた情報を元に観測機器の改良を行い、11 月から実際の観測を開始した．
2.

同期観測頻度

2018 年から 2020 年の間の凌風丸の航行記録とGOSAT/GOSAT-2 の観測点から、時間差±12 時間、距

図１ 凌風丸と GOSAT, GOSAT-2 の観測点とのマッチアップ点．円のサイズは半径 100km．

離 100km の条件でマッチアップを取った結果を図１に示す．天候を考えない場合、どちらの衛星も月に 1 回程度の頻度でマッチアップが取れていることが分かる．
3.

船の揺れセンサーと太陽追尾装置

凌風丸は船の揺れの記録がないため、独自の揺れセンサーを設置し、GPS 位置情報と３次元の揺れ情報を
5Hz で記録．すべての観測データはモバイルルーター
経由で船が日本近海にあるときに受信している．2021
年夏の航海時の記録（図２）から、ロール、ピッチど
ちらの方向についても船の揺れの周期は 0.1～0.2Hz が卓越し、振幅は最大で 10°、平均で 5°の触れ角だっ図２ 揺れデータを取得した航海の航路．

た．この揺れを再現するシミュレーターを作成し（図３）、太陽追尾装置を乗せて追尾精度が要求を満たすよ
う駆動部と制御ソフトの改良を行った．
4.

CO2 カラム平均濃度測定用分光器

大気中 CO2 カラム平均濃度の観測は、名古屋大学にお い て 開 発 さ れ た CASTLE-CO2 (Compact Array
Spectrometer Targeting Local Emissions of CO2) を船舶用に改良して用いる．このシステムは、上記太陽追尾装

図３ 揺れシミュレーターによる観測実験．

置と分光器部から成る．分光器部には Ocean Optics 社
製のグレーティング分光器(CO2 1.6μm 帯、dv=1.0cm-1)を使用．太陽追尾装置との間はシングルモードの光ファイバーで接続する．凌風丸への機器設置は、2021 年
11 月に実施した．太陽追尾装置は最上階の甲板部に（図４）、また、分光器部はその直下の機器制御室に設置した恒温槽内に配置し、この日から観測を開始した．
5.

測定精度の評価方法

現在、取得スペクトルから CO2 カラム平均濃度を解析中であり、船の揺れの影響評価を行う．また、同じ装置のある南鳥島と、TCCON サイトである国立環境研

図４ 船上に取り付けられた CASTLE-CO2．

究所データとの比較により、測定精度の評価を行う．

-96-

MC-03+ (P1L, C1A)

波 長 355 nm で の 黄 砂 の 偏 光 ラ イ ダ ー 観 測*村 山 利 幸 (東 京 海 洋 大 学 海 洋 工 学 部 )
1.

はじめに

2021 年5 月 13 日に弱い黄砂が東京首都部でも観測された[1]．このとき，東京海洋大学越中島キャンパスでは，偏光ライダー（波長 355 nm）とサンフォトメータ
ー及びスカイラジオメーター，地上設置したオプティ
カルパーティクルカウンター（OPC）によって，黄砂の動態，黄砂粒子の光学性質を捉えた．黄砂の偏光解
消度は波長 532 nm での観測が多く，精密な多波長観測により特徴が見出せる可能性がある[2]．ここでは日中のサンフォトメーターとの比較から黄砂のライダー比
及び粒子偏光解消度を推定した．また，自由対流圏を輸送される黄砂の地表への降下現象が観測された．
2.

偏光ライダー、サンフォトメーター、OPC による観測結果

東京海洋大学では 1999 年に 355 nm 用の偏光チャネ
ルを増設し，355 nm レーザー光をベースとしたミー・ラマン（窒素・水蒸気）・偏光が測定できるライダーシ
ステムが設置されている．近接して，スカラジオメー
ター（自動），サンフォトメーター（手動），OPC，ラドンモニターを稼働できる．Fig. 1 に 2020 年 5 月 13 日の日中に観測された黄砂層の時間－高度変化を示す．
黄砂粒子の微物理量の一つである粒子偏光解消度（非球形性の指標）を求めるために全偏光解消度（TDR, 大
気からの寄与も含む）が最も高い領域を含む 0951-0956
LT の平均プロファイルから散乱比，粒子偏光解消度（PDR）を求めた（Fig. 2）．方法は同時に測定したサンフォトメーターからの355 nm における大気の光学的厚さ（τ355=0.55）とライダーから求めたエアロゾルの光学的厚さが一致するようにライダー比 S1 を求めた．

Fig. 2. 2020 年 5 月 13 日 0951-0956 LT の観測から導いた(a) 散乱比，後方散乱係数, (b) 偏光解消度．
その結果，S1=37 2 sr であった．レーザービームと受信望遠鏡との視野の重なりが完全でない高度 0.55
km 以下は消散係数を一定として求めた．高度 2~3 km
での PDR の平均値は 19  2 %であった．
関東でのラマン偏光ライダーによって得られた波長532 nm で黄砂層の PDR の値は 20-30 %である[2]．
また，サハラダストに関して PDR は 355 nm の方が 532 nm より小さいことが報告されており，今回の値は報告値 [3]の下限に近い．
3.

大気境界層への黄砂の降下

同日における地表での OPC による 5 m 以上の粒子（大粒子）の個数濃度（個/L）と測定高度 101 m における TDR の相関関係は非常に良いことがわかった（データ省略，[4]）．Fig. 1 より，自由対流圏を輸送される
黄砂粒子は正午頃，十分に発達した大気境界層への遷移層からの取り込み（エントレインメント）によって地表に輸送されると思われる．
参考文献[1] https://www-lidar.nies.go.jp/Tokyo/[2] T. Murayama et al., 2004, Geophys. Res. 31
doi:/10.1029/2004GL021105.
[3] M. Harrig et al., 2017, Atmos. Chem. Phys., 17,10767-10794.

Fig. 1. 2020 年 5 月 13 日に東京都江東区で観測された
TDR の高度－時間断面図[4] T. Murayama et al., 2001, J. Geophys. Res. 106,
18345-18358.

-97-MC-04+ (P1L, C1A)

アジアダストの発 生 ・ 輸 送 ・ 気 候 影 響 に対 する
臨 界 摩 擦 速 度 の重 要 性*河 合 慶 ， 松 井 仁 志 （ 名 古 屋 大 ）， 木 村 玲 二 （ 鳥 取 大 ）， 篠 田 雅 人 （ 名 古 屋 大 ）1. はじめにれぞれ 43%・49%（130%・73%）増加した（図 2）。まアジアダスト（黄砂）は、東アジアの乾燥・半乾燥

た、UST04 におけるエアロゾル－放射相互作用による地域（ゴビ砂漠やタクラマカン砂漠）で強風によって放射強制力は、ゴビ砂漠周辺で増加、中国東部から日地表面から放出されるが、その発生は土壌水分や植生、本で減少し、エアロゾル－雲相互作用による放射強制積雪などの影響を受ける[1]。数値モデルでは、これら

力は、東アジアから北太平洋で減少した。以上から、の地表面状態による影響を臨界摩擦速度 u*t として定量

アジアダストの発生・輸送・沈着をより正確に推定し、化し、摩擦速度（風速）u*が臨界摩擦速度を超えた時にその気候・地球システム（放射、雲、陸域・海洋生態ダストを放出させているが、臨界摩擦速度の不確実性

系、雪氷アルベドなど）への影響をより正しく理解すは大きい。本研究では、全球エアロゾルモデル

るためには、観測などに基づいて、臨界摩擦速度の推CAM5-chem/ATRAS2 [2]を用いて、アジアダストの発定方法を改良し、アジアダストの年間発生量だけでな

生・輸送・気候影響（ダストと放射・雲の相互作用なく、その季節変動も精度よく再現する必要がある。

ど）が、臨界摩擦速度の推定方法によって、どのように変化するかを調べた[3]。
2. 方法
ダストの発生は、陸面モデル CLM を用いて、摩擦速度と臨界摩擦速度からオンラインで計算された[4]。
CLM では、臨界摩擦速度の基準値（滑らかな面での値）
u*t0 は 0.23 m/s に設定されているが、東アジアなどでの

図 1．BASE（赤線）と UST04（青線）における 2012

ダスト観測[5]に基づいて、0.40 m/s に変更したシミュレ

年のアジアダスト発生量の時系列図

ーションも行った（以下、変更前を BASE、変更後を
UST04 とする）。
UST04 におけるアジアダストの年間発
生量は、BASE と同じ値になるように設定した。モデ
ル計算は 2011～2012 年を対象に行い、解析には 2012
年の結果を使用した。また、SYNOP 観測データのダス
ト報からダストイベント頻度（ダストを観測した日数/
対象期間の日数）を計算し、モデルの結果と比較した。
3. 結果・考察
BASE に比べて、UST04 は東アジアで観測された春と夏のダストイベント頻度をよく再現した。UST04 に

図 2．本研究で得られた結果の要約図（パーセント：

おけるアジアダストの発生量は、BASE に比べて、春BASE から UST04 への変化率）に 31%増加し、夏～秋に 46%減少した（図 1）。これにより、UST04 におけるアジアダストの北太平洋での大参考文献

気中量は、春に 67%増加し、夏～秋に 44%減少した。

[1] Kurosaki et al., 2011, Geophys. Res. Lett., 38, L11702.

BASE と UST04 におけるアジアダストの年間発生量は[2] Matsui, 2017, J. Adv. Model. Earth Syst., 9, 1921–1947.

同じ（289 Tg/yr）であるが、その季節変動が変化する[3] Kawai et al., 2021, SOLA, 17, 239–245.

（相対的に春に増加する）ことで、アジアダストの北[4] Kok et al., 2014, Atmos. Chem. Phys., 14, 13043–13061.

太平洋（北極）での大気中量・沈着量は、年平均でそ[5] Kimura & Shinoda, 2010, Geomorphology, 114, 319–325.

-98-MC-05+ (P1L, C1A)
偏光光散乱式粒子計測器における雲粒判定方法の検討
および氷雲検出の可能性*

柴田風衣（山梨大・院），小林 拓（山梨大・院），鈴木啓助（信州山の環境研究センター）

１．はじめに

表1

自由対流圏中の黄砂の動態を把握するため，長野県木曽駒ケ岳千畳敷（2640m AMSL）で，偏光
光散乱式粒子計測器 1(以下，POPC)による測定を実施している．千畳敷は雲に覆われることが多く，雲粒を測定すると，エアロゾルの質量濃度を過大評価してしまう．そこで本研究では，POPC における雲粒の判定方法を検討する．

2021-03,04 AVERAGE
相関係数

相対湿度

正答率

0.3

88.95%

0.35

89.43%

0.4

89.24%

75%

91.35%

80%

93.68%

85%

94.44%

90%

94.51%
91.64%

相関係数or相対湿度

0.35

or

80％

91.54%

相関係数and相対湿度

0.35

and 80％91.57%

ー

64.95%

従来法

３．氷雲検出の可能性

相関係数を用いた場合に，相対湿度のみを使用した場合に比べ正答率が下がった原因を確認した
ところ，画像からは雲内であることが確認され，相対湿度も高かったが，相関関係が低いデータの存在が明らかとなった．このデータの偏光解消度は
高くばらついており，非球形粒子であった．すなわ
ち，水滴ではなく氷晶である可能性が高い．よって，相関係数により雲内かどうか判定し，相関係数
により水雲か氷雲か判定できると考えられる．
参考文献¹Kobayashi, H. et al., Atmos. Environ. 97, 486492, (2014).
2
石井雄太, 山梨大学大学院修士論文, (2020).
1.0

POPC は，ホテル千畳敷の南側のポール取付けられた金属箱の内部に設置した．外気は導電性チ
ューブにより POPC に導入している．ホテル千畳敷のライブカメラの画像から雲の有無を確認し，雲内・雲外の検証用のデータセットを作成した．
POPC は散乱角 60˚のセンサ（粒径用），散乱角 120˚のセンサ（偏光解消度用）を持つ．この２つの散乱角のセンサの信号比を前方後方比と呼ぶ．この比と偏光解消度との相関係数が雲内と雲外で異なるため，雲粒の判定に使用した（図１）．また，相対湿度も判定に使用した．
検証データから各判定条件の正答率を求めた（表１）．相関係数の閾値は 0.3, 0.35, 0.4，相対湿度の閾値は 75, 80, 85, 90, 95％を用いた．
or と andはそれぞれ論理和，論理積を表す．従来法 2 は粗大粒子と微小粒子の個数濃度比から判定している．
この結果から単純に相対湿度のみを用いた場合が最も正答率がよくなることがわかった．
1.0

閾値

95%

２．方法および結果

0.2

0.4

0.6

0.8

r = 0.181

0.0

0.2

0.4

0.6

Depolarization ratio

0.8

r = 0.703

0.0Depolarization ratio

各判定方法の正答率

1

10

100

1000

1

Ratio of forward scattered light intensity to backward

10

100

1000

Ratio of forward scattered light intensity to backward

図１ POPC で測定された前方後方比と偏光解消度との散布図．
右側が雲内，左側が雲外のときの測定結果の例を示す．

-99-

MC-06+ (P1L, C1A)LES 領域モデル SCALE-RM を用いたエアロゾル排出に対する混合相雲の応答の数値実験*山崎 耕平, 鈴木 健太郎（東京大学大気海洋研究所）

はじめにかったが、本研究では水蒸気量が多い環境条件の実験

エアロゾルは雲の放射特性を介して気候に影響を与A で同傾向となったため、この先行研究の解析対象はえる。航跡雲のようなエアロゾルの集中的排出による比較的水蒸気が豊富な環境であったことが示唆された。

筋状の雲は、エアロゾルが雲凝結核（CCN）や氷晶核粒

今後は、モデル表現による応答の不確実性を調べる子（INP）として雲のアルベドを増加させる例である。

ためモデルのパラメータについて感度実験を行い、まこの雲はその周囲の雲との比較により環境条件を固定た混合相の航跡雲の衛星観測研究 [1] での応答の環境

しエアロゾルの影響を調べられる利点があり、水雲の場

場への依存性や応答プロセスを調べるため、観測され合は観測やモデルによる研究が多数行われている [1]。

た代表的な事例のモデル計算を行う予定である。

1

混合相雲の場合、衛星観測で多数の航跡雲を統計的に解(a)

析した研究 [2] では、水雲より降水強度の応答が強まることでアルベドの応答が弱まることが示唆された。一方で、環境条件の特性が雲の応答に影響を与える [1,3]ことが水雲の場合の研究から示唆されている。さらに、混合相雲の場合の観測 [2] やモデル [4] による研究は未だ僅かしかない。そこで、本研究では点源排出のエア
ロゾルに対する混合相雲の応答のプロセスやその環境場への依存性を調べる目的でモデル計算を行った。

2

(b)

手法
二 つ の 混 合 相 雲 の 観 測 キ ャ ン ペ ー ン M-PACE、SHEBA についてのモデル間相互比較研究 [5,6] で用いられた環境条件の設定に基づき、LES（Large Eddy
Simulation）領域モデル SCALE-RM[7,8]ver. 5.4.1 で混合相雲の計算を各 20 時間行った（それぞれ実験 A, Bとする）。計算領域の INP 数濃度を実験 A は 5 通り、
実験 B は 4 通りに設定することで雲の相を液相寄りか
ら氷相寄りまで変化させた上で、それぞれ計算開始 3〜
4 時間後に計算領域最下層中央の点源から CCN を排出した場合としない場合を比較し、点源排出のエアロゾルに対する混合相雲の応答の、雲相による違いを調べた。

3

結果
雲水のアルベドは概ね計算領域が氷相寄りであるほど CCN 排出による相対的応答が小さくなった（図 1a、1b）。この原因として、実験 A、B ともに雲相が氷相寄りであるほど鉛直積算雲水量の相対的応答の値が小さ
く雲粒の有効半径の相対的応答の値は大きい（図 1a、1b）ことがある。一方で雲粒数濃度は実験 A と B で雲相に対する相対的応答の傾向が逆であった（図 1a、1b）が、その原因として環境条件における地表面の潜熱フラックスの値の違いによる計算領域の水蒸気量の大小が示唆された。また、混合相の航跡雲の衛星観測研究[2] では混合相雲で水雲より降水強度の変化率が大き

図 1: (a) 実験 A(b) 実験 B の各 INP 数濃度のケースで計算開始 4〜20 時間後までの雲水の光学的厚さ
𝜏 (liquid) 、鉛直積算雲水量（LWP）、雲粒の有効半径 𝑟c（以上は縦軸が左）、雲粒の数濃度 𝑁c （縦軸は右）の相対的な応答（点源排出を行わない場合で規格化した雲内での応答）。黒の点は時間方向の中央値、黒のバーは第一、三四分位数。

参考文献[1]Christensen, M. W. et al., 2022, Atmos. Chem. Phys.,22, 641-674.
[2]Christensen, M. W. et al., 2014, Geophys Res. Lett.,
41, 6970-6977.
[3]Toll, V. et al., 2019, Nature, 572, 51-55.
[4]Kravitz, B. et al., 2014, Phil. Trans. R. Soc. A, 372,
20140052.
[5]Klein, S. A. et al., 2009, Q. J. R. Meteorol. Soc., 135,
979-1002.
[6]Morrison, H. et al., 2011, J. Adv. Model. Earth Syst.,
3, M05001.
[7]Nishizawa, S. et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8,3393-3419.
[8]Sato, Y. et al., 2015, Prog. Earth. Planet. Sci., 2, 1-16.

-100-MC-07+ (P1L, C1A)NICAM-WISO による寒 冷 域 での d-excess のバイアス分 析*田 上 雅 浩 (国 環 研 ),1.

高野雄紀（東大大気海洋研），芳村圭（東大生研）,
八代尚（国環研）

はじめに

()**)

1

H218O や 1H2H 16O といった水の同位体置換体は蒸発，凝結，降着の際に，熱力学的および拡散係数の違いから
1

16
2

CTRL では𝑆!

を用いているが，SICE では代わり S を用いた．氷過飽和度は SICE のほうが CTRL よりも大きい

軽い水（ H O）とは異なったふるまい（分別）を示す．これため，動的分別係数は SICE のほうが小さい．氷過飽和

まで，著者らは水同位体をトレーサーとして導入した全球度に関する感度を高くすることで，降水 d-excess のバイ

雲システム解像モデル NICAM-WISO を開発し，降水同位

アスが改善するのかを評価した．注意点として，これら氷体比のバイアスから，モデルに大気水循環や雲微物理過

過飽和度は水同位体の診断においてのみ使用するもの

程に関する不確実性を示した．その中でも，動的分別のであり，他のプロセスに一切影響を与えない．

指標である降水 d-excess が，寒冷域において観測値や3.

結果

他の同位体 GCM と比較して過大になることが確認されて図 1 は DJF における CTRL からの降水 d-excess の差

いる．寒冷域では，氷過飽和時の水蒸気の降着により動分の空間分布である．CTRL では寒冷域，特に北アメリカ

的分別が生じる．本研究では，動的分別に対する氷過飽

東部，シベリア，グリーンランド，南極にて，降水 d-excess

和度の感度を変えた感度実験を行い，寒冷域における降が観測値と比べて過大であったが，SICE ではこれらの地

水 d-excess の過大バイアスが改善されるのかを調べ域において降水 d-excess が 10‰近く低下した．このためた．その結果について紹介する．

シベリアにおける過剰な降水 d-excess バイアスが５‰〜2.

10‰改善した．これらの地域では，動的分別係数に対す

研究方法

最新版の NICAM（Satoh et al., 2014）に水の同位体をトる氷過飽和度による影響が考えられる．

レーサーとして導入した NICAM-WISO を用いた．1 モーメ

氷過飽和度における動的分別係数の感度を高くするこ

ントの雲微物過程である NSW6 に，雪などの粒径分布をとで降水 d-excess のバイアスは多少改善したが，北アメ変更したスキームを用いた（Roh et al., 2017）[2]．

リカ，シベリアにおける降水 d-excess のバイアスは残っ

本研究では，2 つの実験（CTRL，SICE）を行った．これ

たままであった．NICAM は中高緯度における混合雲が維らは，水蒸気降着時の動的分別に対する氷過飽和度の持されにくというバイアスがある．これは，混合雲内にて

感度のみを変えたものである．NICAM-WISO における水水雲が消失しやすく，氷雲が生成されやすいためである．

蒸気降着時の同位体分別式は下記のとおりである．

このような雲の中では，水蒸気の降着が起きやすく，結果

𝑑𝑞!"
𝑞$" 𝑑𝑞!
(1)= 𝛼! 𝛼#𝑑𝑡
𝑞$ 𝑑𝑡
ここで，𝑞$ は水蒸気比湿，𝑞! は固相の水物質の比湿，
𝛼! は同位体平衡分別係数，𝛼# は同位体動的係数である．上付きの’（プライム）は，水同位体の比湿である．
𝛼# は下記の式で定義される．

として動的分別が進み，降水 d-excess が高くなりやすい

(&)

𝛼# ≡

𝑅!

(()
𝑅$

を改善するためのパラメタリゼーションが提案されていた
め，今後は新しく提案されたパラメタリゼーションを用いて降水 d-excess のバイアスが低減するのかを確認する．

1
(2)
𝐾$ 𝑓$
()**) +,
1 + -𝛼! 𝐾 " " − 11 -1 − 2𝑆!
1
4
$ 𝑓$

=

()**)

𝑆!
(#)

と考えられる． 最近の研究では，これら混合雲バイアス= [1 − 𝐺! (1 − 𝑆!+, )]+,

(3)

(&)

ここで，𝑅! は氷粒の表層の同位体比，𝑅% は氷粒から十分に離れた水蒸気の同位体比，𝐾% は水蒸気の拡散係('(()

数，𝑓% は通風係数，Si は氷飽和度，𝑆!
は粒と周囲の温度差を考慮した氷過飽和度, 𝐺! は熱力学関数である．
図 1. CTRL からの降水 d-excess の差分の空間分布．

-101-

MC-08+ (P1L, C1A)

IMPACT モ デ ル の 福 江 島 に お け る 微 小 エ ア ロ ゾ ル 元 素 組
成・ブ ラ ッ ク カ ー ボ ン の 高 時 間 分 解 観 測 デ ー タ を 用 い た 評 価*伊 藤 彰 記 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),1.

宮 川 拓 真 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )はじめに

鉱物及び燃焼起源のエアロゾルは，海洋表層へと供給される重要な栄養塩（鉄）濃度を変化させることで，植物プランクトン（一次生産者）を起点とした食物連鎖を通して海洋生態系および気候へ影響を与える．近年，エアロゾル中微量元素の高時間分解観測データが大気化学輸送モデルの評価に使用されるようになった[1, 2]．本発表では，エアロゾル化学輸送（IMPACT）
モデルを福江島における微小エアロゾル元素組成・ブラックカーボンの高時間分解観測データを用いて評価
する．
2.

手法

図１ 2018 年春季の福江島における BC 濃度の比較．

大気化学輸送モデルとしては，IMPACT モデルを用いた．この数値モデルの予測結果は，数値モデル相互比較プロジェクトなどで大気中のエアロゾル観測結果などを用いて，これまで評価された[3]．さらに，西部
北太平洋において，IMPACT モデルは人為起源の影響を受けた微小粒子中の鉱物起源より低い鉄安定同位体比の観測データをよく再現できた[4]．
長崎県福江島において， 2018 年春季に微小エアロ
ゾル粒子中の元素組成の連続観測を実施した[5]．この発表では，ブラックカーボン(BC) [6]に加えて，鉄(Fe)，
ケイ素(Si)，カルシウム(Ca)，鉛(Pb)，銅(Cu)，マンガン(Mn)，カリウム(K)，塩素(Cl)，硫黄(S)の微量元素の観測結果を，モデル計算と比較し，データ解析を行った．
3.

数値実験結果と考察

図２ 2018 年春季の福江島における Fe 濃度の比較．
参考文献

図１に 4 時間ごとに平均された BC 質量濃度の観測デ[1] Kajino, M., et al., 2020, GeoHealth, 4, e2020GH000259.

ータ[6]と IMPACT モデル予測結果の比較を示した．

[2] Chatani, S., et al., 2021, Ajian J. Atmos. Environ., 15,

IMPACT モデルで，BC 質量濃度の観測結果と概ね良い

2021008.

一致が得られた．BC は，主に，人為的な化石燃料及び[3] Ito, A., et al., 2019, Sci. Adv., 5, eaau7671.

バイオマス燃料燃焼起源と推定された．同様に，図 2[4] Kurisu, M., et al., 2021, Atmos. Chem. Phys., 21,に 4 時間ごとに平均された Fe 質量濃度の観測データ[5]と IMPACT モデル予測結果を示した．IMPACT モデル
で，Fe 質量濃度の観測結果と概ね良い一致が得られた．
Fe は，主に，鉱物起源と推定された．さらに，その他の微量元素のモデル計算予測結果を，観測結果と比較

16027–16050.
[5] Miyakawa, T., et al., 2020, JpGU-AGU joint meeting,
AAS07-P25.
[6] Kanaya, Y., et al., 2020, Atmos. Chem. Phys., 20,6339–6356.

し，データ解析を行った．

-102-

MC-09 (P1L)
日本国内における日最高気温とオキシダント濃度の相関およびその長期変動∗

清水厚・永島達也 (国立環境研究所)

はじめに
日本における光化学オキシダント (Ox) 濃度の環境基
準達成率は令和元年度に一般局で 0.2%・自排局で 0%と依然低く、VOC 等前駆物質の排出削減努力が続けられている。今後気候変動が進行した状況において国内の Ox 濃度がどのように変動していくかは各自治体における対策の方針にも影響することから、気温と Ox 濃度との関連についてその地域的な特徴や過去の長期的な変動を把握し、将来予測に利用される数値モデルの再現性等を確認していく作業が必要である。本研究では大気汚染常時監視測定局で測定された日最大 Ox 濃度と気象台における日最高気温の各都道府県における相関関係について過去 42 年間のデータから計算し、その地域特性や長期変動を明らかとするとともに数値モ
デルの再現性について検討を行う。

手法
日最大 Ox 濃度は、1976 年度以降の大気環境常時監
視局における 1 時間値に基づく 8 時間移動平均値の日最大値が午前 9 時から午後 9 時に出現した場合に有効データとして定義した。この値を都道府県内で平均したものと、同県内の気象台における日最高気温との間で線形のフィッティングを 1ヶ月の単位で行う。これにより得られた勾配を気候罰則係数 (Climate Penalty Factor;
CPF、単位は ppb/K) として、その際得られる相関係数と共に 42 年間 (ただし都道府県により Ox データが公開されている期間は異なる)・1–12 月・全都道府県でそれぞれ表示して地域別の傾向や 20 世紀から 21 世紀に掛けての長期変動の特徴を調べる。数値モデルとしては一次排出物質のインベントリとして REAS を利用し、水平解像度 15km または 60km の化学輸送モデ
ル WRF-CMAQ による計算結果から得られる CPF について評価する。

結果・考察
このようにして得られた過去の CPF の一例として、
8 月の CPF 全国分布および 1976 年から 2017 年の間の変動を図 1 に示す。この場合、沖縄県で常に CPF が負、九州では年により負となる他は全国的にほぼ正の値をとり、その絶対値は東北や北陸でやや小さいこと、
また CPF の年々変動は全国で同じような傾向を示すことが分かる。他の月の CPF(図は省略) は国内において概ね正の値を取るものの、12 月から 2 月には広い範囲で負になる他、沖縄においては通年でほぼ負、また 6
月から 9 月にも主に西日本において年によっては負となることが分かった。6-8 月には正の CPF の絶対値も大きいことが多く、年々変動も大きい。

図 1: 8 月における CPF の全国的な分布と 1976年から 2017 年までの変動。暖色と寒色の濃度で CPF を、点の半径で相関係数の絶対値を示す。横軸は都道府県コード (1=北海道. . .47=沖縄)、縦軸は年。
主に西日本、特に沖縄と九州において負の CPF が見られる点については、太平洋側から温暖・清浄な空気塊が流入する影響があると考えられる。一方、夏季に見られる正の CPF は関東や近畿で大きく、主に大都市近傍で高温時に高濃度 Ox が見られる傾向がある。1976
年から 2018 年にかけての変動は、年々変動の大きさに比べると小さいものの、冬季の負の CPF は近年見られにくくなっている模様である。緩やかなトレンドよりも年々変動が大きいことはエミッションの変化よりも気象の影響が大きいことを示唆しており、その空間スケールは西日本全域などの広域に達している。
WRF-CMAQ による計算は計算資源の制約により
1980/1990/2000/2010 年についてのみ CPF が計算され、負の CPF が観測よりも北日本側で見られやすいことや広域で見られる年があることなどが示されている。

今後の展望
数値モデルでの 10 年おきの結果からは CPF に対するエミッションの変動と気象の影響を分離しにくいた
め、今後は 2010–2014 年のような連続した期間の計算
結果から CPF の評価を行っていく。
謝辞
本研究で使用した Ox 時間値は国立環境研究所と地方環境研究所が実施する II 型共同研究「光化学オキシ
ダントおよび PM2.5 汚染の地域的・気象的要因の解明」
によって収集されたものです。

-103-

MC-10 (P2L)

北極でのエアロゾルの変動と循環場の関係*

⼭上晃央（気象研），梶野瑞王（気象研），眞⽊貴史（気象研）

1. はじめに
近年、地球温暖化に伴う海氷減少によって北極域での⼈間活動が活発になっており、北極の⼤気質への関⼼も⾼まっている。Mori et al. (2021,
JGR)ではニーオルスンとバローでのブラックカーボン（BC）の地上観測から、⽉変動の質量濃度はどちらも似ているものの、湿性沈着フラッ
クスはニーオルスンでは冬季に⼤きく、バロー
では夏季に⼤きいことを⽰し、降⽔量の⽉変動に関係することを⽰した。また、Yamashita et al.
(2021, JMSJ)では、中緯度起源の BC の⾼緯度への輸送を NICAM-SPRINTARS でシミュレーショ
ンし、低解像度では局所的な鉛直流を表現できないため対流圏上層でのエアロゾルの輸送を表現できないことを⽰した。
北極域のエアロゾルは地上観測や船舶観測のような点での観測の研究が多い。⼀⽅で、北極低気圧（AC）やブロッキング⾼気圧のような⼤気現象に伴う中緯度起源のものも北極のエアロゾ
ル変動に寄与すると考えられる。本研究では、エアロゾル再解析を⽤いて、北極域におけるエアロゾル変動と循環場の関係について調べた。

⾼ AOD は周辺域に分布していた。従って、ACのライフサイクルに伴ってエアロゾルの変動が異なり、AC は輸送にも除去にも影響していることが⽰唆された。また、⾼ AOD（各⽉の 90%ile 値以上）となった⽇の AOD, SLP および地上⾵の偏差のコンポジット（図 1 下）では、北極域全体が⾼ AOD となるのはグリーンランドとカラ海にそれぞれ⾼気圧、低気圧偏差が存在する時であり、ユーラシアと北⽶を起源とする⾼ AOD
域が北極域へ侵⼊していた。また、カナダ北極諸島やグリーンランドで⾼ AOD となった時は、低気圧と⾼気圧偏差の間の⾵によって北⽶を起源とする⾼ AOD が輸送されていた。⼀⽅で、低AOD 時は、ユーラシアや北⽶の AOD が低く、循環場のみではなく発⽣源の影響が⽰唆された（図略）。また、夏季の北極域の AOD 変動は再解析間で同等であり、ユーラシアと北⽶から伸びる AOD の変動は、CAMSRA および MERRA2においても⾒られた。

2. データと⼿法
エアロゾル再解析データとして、気象庁および気象研究所で開発された全球エアロゾル輸送
モデルである MASINGAR mk-2 を⽤いた JRAero(Yumimoto et al., 2017, GMD)の Aerosol Optical
Depth (AOD)データを⽤いた。JRAero は 6 時間
毎に MODIS によって取得された AOD（60ºS60ºN）を同化している。しかし、北極域では利⽤可能な観測データが限られており、再解析データの不確実性も⼤きいと考えられる。そのため、ヨーロッパ中期予報センターおよびアメリ
カ航空宇宙局が提供しているエアロゾル再解析
データである CAMSRA および MERRA2 の AODも利⽤した。また、⼤気の再解析データとして
JRA-55（Kobayashi et al., 2015, JMSJ ）を⽤いた。全ての再解析データの時間間隔は 6 時間毎
で、対象期間は 2011 年 1 ⽉ 1 ⽇から 2019 年 12⽉ 31 ⽇である。

3. 結果とまとめ2012 年 8 ⽉の AC に伴う JRAero の AOD の分布（図 1 上）は、発⽣・発達期から最盛期にかけて⾼ AOD 領域が AC の東側で⾒られた。⼀⽅で、最盛期以降は AC の中⼼は低 AOD であり、

図 1：（上）2012 年 8 ⽉の AC に伴う AOD の分布（シェード）、（下）⾼ AOD 時の AOD（シェード）、
SLP（コンター）、および地上⾵（ベクトル、⾵速 5m/s 以上のみ、緑と⻘は北⾵と南⾵が 1m/s
以上）偏差のコンポジット。

-104-

MC-11 (P4L)
中高緯度オゾン全量・極気温・極夜ジェットの ODS・GHG 濃度依存性の 500 アンサンブル実験＊

秋吉英治 1・門脇正尚 2・山下陽介 1, 3・長友利晴 1（国立環境研究所 1・日本原子力研究開発機構 2・海洋研究開発機構 3）
はじめに
フロン規制により大気中の等価実効成層圏塩素
（EESC）濃度が 1990 年代終わり頃から減少しているにもかかわらず、1990 年代以降、北極では約10 年に一度の割合で春季に大規模なオゾン破壊が起こっている（1997 年、2011 年、2020 年）。北極域のオゾン量は北極渦の強さやオゾンの中緯度からの輸送の影響を受けてそれらの年々変動が激しく、その激しい年々変動がこの領域のオゾンの ODS や
GHG 濃度依存性をわかりにくくしている。この点を克服するため、ODS 濃度や GHG 濃度をシナリオに沿って連続的に変化させる長期シナリオ実験ではなく、将来起こり得る24ケースのODS濃度とGHG
濃度の組み合わせを作りそれらの濃度下における500 アンサンブル実験（500 年連続計算）を行い、極端なオゾン量を示すアンサンブルについて、北極域オゾン量の ODS 濃度および GHG 濃度依存性を
調べた。
1.

2. 解析
10 年に一度に相当するように、500 アンサンブル
メンバーのうちオゾン量の多い 50 アンサンブルメ
ンバーとオゾン量の少ない 50 アンサンブルメンバ
ーを選んで、その特徴を解析した。また、結果のモ
デル依存性を考慮するため、MIROC3.2 化学気候モ
デルと MIROC5 化学気候モデルの両方を用いた実験と解析を行った。なお、MIROC3.2 と MIROC5の化学計算モジュールは同一である。したがって、両モデルの結果の違いはそれぞれのモデルの気候特性の違いを反映している。

3. 結果
図 1 には、MIROC3.2 化学気候モデルによる
45-90N および 45-90S におけるオゾン全量の ODS
濃度および GHG 濃度の依存性を示す。左からオ
ゾン量の多い 50 アンサンブル平均、500 アンサン
ブル平均、オゾン量の少ない 50 アンサンブル平
均の依存性を示す。45-90N のオゾン全量は ODSと GHG の両方に依存性を示すが、45-90S のオゾン全量は、ほぼ ODS 濃度依存性のみで GHG 濃度
依存性はほとんど見られない。45-90N では、オゾン量の多い 50 アンサンブルメンバーではオゾン全量の ODS・GHG 依存性が弱く、かつ極渦が弱く、成層圏の気温は高かった（図 2）。一方、オゾ

ン量の少ない 50 アンサンブルメンバーでは、オ
ゾン全量の ODS 濃度依存性が大きく、極渦が強く、気温が低かった。このメンバーでは ODS 濃度の増加によってオゾン全量が 220DU 以下（オゾンホールの定義）が発生した。
北半球中高緯度では GHG が増加するとオゾン量が増加すると言われているが、北極大気の年々変動の中で北極渦が安定した年は ODS 濃度依存性が大きくなり、ODS 濃度が高ければ GHG 濃度に拘わらずオゾンホールに匹敵するオゾン減少が生じることをこの実験結果は示している。
本研究は推進費【2-1709】と国環研のスパコンによって行われた。

図１： MIROC3.2 化学気候モデルによるオゾン量の多い 50 アンサンブル
平均（左）、500 アンサンブル平均（中央）、オゾン全量の少ない 50 アン
サンブル平均（右）の、オゾン全量の ODS 濃度（横軸）・GHG 濃度（縦軸）依存性。●は行われた実験を表す。ODS 濃度は 50hPa の等価実効成層圏塩
素濃度（EESC)で表す。
（上段）3 月－5 月の 45-90N 平均（下段）9 月－11
月の 45-90S 平均。

図２： 図１と同じ。ただし、60-90N（上段）および 60-90S（下段）の50hPa 気温の ODS 濃度と GHG 濃度依存性。

-105-

ME-01+ (P1L, C1P)

水と空気層で作るベナール・セルの鉛直パターン可視化*納 口 恭 明 （ 防 災 科 研 ） , 罇 優 子 （ 防 災 科 研 ） ,鈴木真一（防災科研）
1.

はじめに

つのセルの幅も小さくなる．容器を傾けて，セットす気象研究者に限らず，ベナール・セルの規則的なパ

れば，空気層の厚さとともにセルのサイズが変化する

ターン形成は，多くの人に科学的な興味を喚起する古様子が可視化できる（図２）．空気層の厚さが 20 ㎜以

典的な物理現象のひとつである．本報告では，科学教下になると，水滴は一様に結露し，白黒パターンは形育を目的に，空気の鉛直対流パターンを，壁面に結露成されない．

する水滴によって可視化する簡便な新しい方法を見出したので紹介する．

3.

ぬるま湯が用意できなくても室温，水温，容器温度がすべて一様であれば，空気2.

方法

層の上下に温度差が生じないためにパターンは形成さ用意するものは，厚さ 5 ㎜の透明のアクリル板ででれない．しかし，タイリュウジャーの置かれている室

きた密閉容器「タイリュウジャー（縦 85 ㎜，横 600

内が一様な温度であっても，例えば，夏，冷房が入る㎜，奥行き 25 ㎜）」と，室温よりも 10℃程度，温度のか，冬，暖房が切れると，水と空気の熱容量の差によ

高いぬるま湯のみである．タイリュウジャーというのり，温度差が生じ，パターンが生じる．容器に日射がは，もともと筆者らが，中に水と粉粒体を入れて，雪当たっても同様である．また，リセットはむずかしく

崩シミュレータ「ナダレンジャー」として使用していなるが，水の代わりにしめった砂でも同様な実験が可た容器である（図１）
．

能である．

このタイリュウジャーの中にぬるま湯を 5 分目ほど入れて密閉し，テーブルにそっと置き，動かさずに約 1分間待つ．すると，容器の上半分にある空気層に接したアクリルの前後両面に，水蒸気が結露して白っぽくなった領域とそうではない黒っぽい領域からなる規則的な同一パターンが現れてくる（図２）．
この領域は，立ち上る巨大な積乱雲が組織化されて 1

図１ 水が 5 分目ほど入った透明アクリル容器「タイリュウジャー」をもつ Dr.ナダレンジャー．

列に並んだ線状降水帯のようでもあり，几帳面なひつじたちが列をなすひつじ雲のようでもある．結露した
水滴で白く見えている領域で上昇気流，水滴のない領域で下降気流となっており，空気層の上下温度差で形成されたベナール・セルの鉛直パターンが可視化されたものと考えられる．室温よりも温度の高いぬるま湯
は，空気層の上下に温度差を与えるとともに，蒸発と結露によって対流を可視化するための仕掛けでもある．
パターンが形成されたタイリュウジャーを大きく揺り動かして，中のぬるま湯でアクリル容器の内壁の水滴をすべて洗い流すだけでリセットが完了し，そっとテーブルにおいてちょっと待つだけで同じことが再現される．これを繰り返せば，ぬるま湯と室温との温度差がわずかになるまで，何度でもパターン形成が再現できる．
ぬるま湯を追加して空気層の厚さを薄くすれば，一図２ 規則的な対流パターン．空気層の厚さに比例してセルのサイズが変化する．

-106-

ME-02+ (P1L, C1P)
大日本気象学会員

野中至（到）・千代子

山本哲（芙蓉日記の会）
1895（明治 28）年、富士山頂での冬季気象観測をにはその後「寒中ノ登嶽ヲ勸誘ス」（1899）と「寒中初めて試みた野中至（到）（1867～1955）
・千代子（1871

富士山巓實驗談」（1900）（後者は講演会の口述記録）～1923）夫妻の事蹟は小説『芙蓉の人』（新田次郎）

が掲載された以後、『気象集誌』に著作の発表はない。

やテレビドラマ、英語や道徳の教科書・副読本など

至の大日本気象学会への入会は和田雄治と面会しを通じて広く人口に膾炙したものになっている。文た 1894（明治 27）年とされる。1903（明治 36）年

献資料に基づいた歴史的史実の詳細な記述としてはに会頭よりの諮問の件を評議する評議員の制度がで大森（1978）がある。多くの資料を気象学の視点でき、他の 12 名とともに就任している。名簿上の記載

概観し、この事蹟が気象学的にどのように評価されは 1904（明治 37）年までに「至」から「到」になってきたのか検討したい。

ている。1935（昭和 10）年に退会しているが、退会

野中至（「到」が戸籍名であるが、主要著作は「至」

後 20 年を経た 1955（昭和 30）年、逝去に当たり『天名で発表された。
）が私費を投じて富士山頂剣ヶ峰に

気』誌は 1 頁を割いて至に続いて富士山冬季観測に設置した観測所で、中央気象台の嘱託を受け、1895

挑んだ佐藤順一（1872～1970）による追悼文（佐藤（明治 28）年 10 月 1 日に観測が開始され、10 月 111955）を掲載した。葬儀には中央気象台長と富士山

日に千代子も加わり２名での観測が続けられたが、測候所長が参列し、弔辞を奉読したという。

12 月 12 日に慰問のため山頂に到達した強力らによ千代子（戸籍名チヨ）は 1895（明治 28）年 10 月

り夫妻の危機的健康状況が伝えられ、野中の理解者

富士山登山直前に和田雄治宛に大日本気象学会へのであった中央気象台予報課長和田雄治（1859～1918）

入会を願い出る手紙を送り、同年 12 月の会員名簿にらにより 12 月 22 日に救出され観測は終了した。

掲載されたという（大森, 1978）、以後 1911（明治 44）

至は 1886（明治 19）年に第一高等中学校（東京大年までほぼ毎年の名簿に掲載されている。大正期の学予備門の後身）のドイツ語で講義を行うクラスに会員名簿が確認できていないが、逝去時点まで継続入学したが、約 2 年後には中退している。医師になして会員であったことが考えられる。富士山下山後、ることが期待されていたとされるが、1889（明治 22）

活発な執筆活動を展開したことが認められる。山頂

年頃から高層観測事業に関心を寄せ、欧米の高山観観測について記した『芙蓉日記』（1896）は下山後１測所について調べたほか、富士山に冬季を含め幾度か月も経ずに『報知新聞』への連載が開始され、他も登山し実地調査したという。同郷の天文学者・寺誌にも転載された。翌 1897 年には『萬朝報』紙の「女尾寿（1855～1923）の紹介で、1894（明治 27）年に大学」（女子向け教訓書）懸賞に応募して第一等を得和田雄治と面会し、観測が具体化する。当初は「二た。その後も『女学世界』など主に女性向けの雑誌

三ノ觀測器ヲ携ヘ越年ヲ山上ニ試ミ」と述べていたなどに 1900（明治 35）年頃を中心に、確認されただ（野中 1894）が、実際の観測では中央気象台から貸けで 20 編以上の著作がある。内容は家庭道徳から与を受け、乾湿計、水銀気圧計、最高・最低温度計、「改良服」（伝統的和服の近代的改良）提案、最新戦

雨量計、風力計など測候所に匹敵した多種類の測器

艦見学記など多様であるが、気象学に関するものはが持ち込まれた。過酷な環境で測器の多くの障害に皆無である。
『気象集誌』に著作はない。

も見舞われたが、2 時間毎の観測はほぼ抜けなく続

謝辞 所蔵の貴重な資料の閲覧・複写をご承諾くださった
野中家のみなさまに深い謝意を表する。認定 NPO 法人「富士山測候所を活用する会」の活動支援を受けて活動する富士山気象観測史に関心を持つ有志の集まり「芙蓉日記の会」会員諸氏との情報交換と討議を通じて多くを学ぶことができた。本研究は JSPS 科研費 20H00676 の援助を受けた。
おもな参考文献 野中至,1894 富士山頂氣象觀測所設立ノ為ニ敢テ大方ノ志士ニ告ク気象集誌：同 1896:富士山氣
象觀測報文,地学雑誌；大森久雄,1978:新選覆刻日本の山岳名著 解題,大修館書店；佐藤順一 1955 野中至君の逝去を悼む,天気．山本哲・佐藤政博・土器屋由紀子・中山良夫, 2019 秋季大会 P433.

けられた（山本ほか 2019）。中央気象台に提出した報告書「富士山氣象觀測報文」（野中 1896）は『気象集誌』には掲載されていない。
「気象の專門でないので，異論があって地学雑誌に登載した」と佐藤（1955）は記す。観測値は気温の月統計値のみが示されている。2 時間毎の観測資料は出版された形跡はなく解析への利用例も見当たらない。
『気象集誌』-107-

MH-01+ (P2L, C2A)
スプリット前線の統計的特徴と温帯低気圧との関係*栃本英伍 1,2・新野宏 2（1:防災科学技術研究所

1.

2:東京大学大気海洋研究所）

はじめに

スプリット前線モデルは、Browning and Monk
(1982)によって提案された。湿球温位勾配や相当温位勾配で特徴づけられる対流圏中上層の前線
が地上の寒冷前線を追い越し、暖域に侵入すると暖域内の対流不安定が強化される。さらに、暖域に侵入した空気塊が下層暖気を滑昇すると、対流不安定が顕在化し対流を生ずる場合があり、時折大雨や竜巻等突風などのシビアストームを引き
起 こ す (Locatelli et al. 1995; Russel et al. 2008;
Browning 1997)。日本においてもスプリット前線の存在は確認されており（北畠・三井 1998; 金井2002）、大雨との関係も指摘されている（金井2002）。一方、スプリット前線が気候学的にどれくらいの頻度で出現するのか、スプリット前線を伴う温帯低気圧はどのような構造を持っているのかなどは十分に理解されていない。そこで、本研
究では、まずスプリット前線を客観的に抽出し、続いてスプリット前線の気候学的特徴および温帯低気圧との関係を調べた。
2. 使用データと解析方法使用したデータは JRA-55(Kobayashi et al., 2015;
Harada et al., 2016)で、解析期間は 1979-2016 年である。前線の抽出には、Thermal front parameter（Hewson 1998）を用いた。まず、Schemm et al.
(2015)に倣い 850 hPa の相当温位を用いた TFP に
よって下層の 寒冷前線 を抽出し た。続い て 、
600hPa の相当温位を用いた TFP により、中層の寒冷前線（Cold front aloft）を抽出した。中層の寒冷前線と下層の寒冷前線の位置関係から、下層の寒冷前線よりも下流に存在し、かつ 500 km 以上の長さをもつ中層の寒冷前線をスプリット前線として抽出した。また、スプリット前線を伴う温帯低気圧の特徴を調べるために、Hodges (1994,
1995, 1999)の手法を用いて温帯低気圧を客観的に
抽出した。
3. 結果
a. スプリット前線の気候学的分布
上記手法によって抽出されたスプリット前線の 1979-2016 年の間の頻度分布を調べた(図１)。
スプリット前線は、春季と秋季により多く出現していた。特に秋季においては、日本列島付近でスプリット前線の頻度が高くなっていた。一方、冬季は他の季節と比べるとスプリット前線の頻度は少なくなっており、頻度が高い領域は 30°N 以
南に位置していた。
続いて、スプリット前線と温帯低気圧との関係を調べるために、低気圧中心に相対的なスプリッ
ト前線の頻度分布を調べた。スプリット前線は、
低気圧中心の東および南東領域で最も頻度が多く、南北に伸びた特徴を示していた（図２）。
b. スプリット前線を伴う温帯低気圧の構造
最大発達期にスプリット前線を伴う温帯低気圧の構造を調べたところ、低気圧は上層のジェット近傍で発達し、時間と共に上層渦位の接近・発達が顕著であった。上層渦位後面では北西風および下降流の卓越に伴い、低相当温位の侵入が見られ、スプリット前線の形成・強化との関係が示唆される。今後は、スプリット前線と低気圧構造およびジェット気流などの環境場との関係をより詳しく調査する予定である。

図 1. 1979-2016 年の(左) 春季（MAM）、(中央)秋季 (SON)、（右）冬季 (DJF)におけるスプリット前
線の気候学的分布（%）

図 2. (左)春季（MAM）、（中央）秋季（SON）、（右）
冬季（D J F）における温帯低気圧中心に相対的なスプリット前線の頻度分布（カラー；%）コンタ
ーは各季節の下層の寒冷前線の頻度（%）。

謝辞
本研究の一部は、科学研究費助成事業（20K14553）の助成による。

-108-

MH-02+ (P2L, C2A)

日本域へ到来する寒冷渦の特徴*春 日 悟 (三 重 大 学 ), 本 田 明 治 , 浮 田 甚 郎 (新 潟 大 学 ),山 根 省 三 (同 志 社 大 学 ), 川 瀬 宏 明 (気 象 研 究 所 ), 山 崎 哲 ( 海 洋 研 究 開 発 機 構 )1. はじめに
寒冷渦の日本域へ到来する方角は二つのパターンが知られている．一つは，西北西から北西の方角であり，偏西風蛇行に伴うものである．500 hPa 高層天気図を用いて極東域で発生する寒冷渦を統計的 に調査した例[1] では，日本列島の北部からオホーツク海付近を東向きに通過するものが多いことを示した．もう一つのパターンは，南東より到来するものである．主に夏季に太平洋の中央で生成し西進する寒冷渦であり，Tropicalupper tropospheric trough cell (TUTT cell) と呼ばれる．北西太平洋域に発生する TUTT cell を 200 hPa ジオポテン
シャル高度 (以降，Z) を利用し統計解析した例 [2] では，太平洋上の北緯 20º 付近に頻出し概ね西向きに移動することが示された．これらの研究はそれぞれ異なる解析領域で調査されており，尚且つ両領域とも日本の縁辺ではあるが，日本直上を通過した寒冷渦を主眼に置いたものではなかった．また，二つのパターンの方向から到来する寒冷渦を画一的に調査した例はこれまでない．
筆者らはこれまで，寒冷渦の強度を客観的に評価することのできる自動抽出手法の開発に着手してきた[3,4,5]．その抽出手法の特徴は，寒冷渦周囲の Z の凹み具合を幾何学的に評価することで，寒冷渦 (凹み) の強度とサイズ，及びそのサイズに基づく背景の Z 勾配を得られる点にあり，抽出の過程でその背景勾配を取り除くため，前段階のトラフから連続した同一な渦として抽出し，シームレスな追跡を可能とする．本研究では，[5] では着手されなかった自動追跡手法を開発し，日本域へ到来する寒冷渦の特徴を調査した．
データと寒冷渦の追跡手法
データは気象庁 55 年長期再解析 JRA-55 を用いた．
寒冷渦の抽出手法は Kasuga et al. (2021) を用いた．寒冷渦の追跡は，ある時刻の寒冷渦の現象領域を 6 時間後に投影し，6 時間後の現象領域と重複する場合に，同一の寒冷渦と定義し追跡した．寒冷渦の現象領域は抽出された寒冷渦のサイズを基に推定した．複数の寒冷渦
2.

が追跡の候補にある場合，最も近いものを優先的に追跡し，その他は併合または分裂と定義した．
日本域へ到来する寒冷渦の特徴「日本域」を経度 135º，緯度 35ºを中心とした半径1000km の円内と定義し，この内部を通過した寒冷渦を集計した (第 1 図)．解析期間は 1979 年から 2020 年の42 年であり，ここでは 200 hPa の Z より抽出した結果を下にまとめる．
・どの季節でも主に西北西～北西より到来，夏と秋では
南～南西からも到来する．
・南～南西の寒冷渦は比較的弱くて小さい．
・冬に最も少なく，夏に最も多い．
・強い寒冷渦は春に多く，弱い寒冷渦は夏に多い．
・北寄りの経路ではより早い段階で寒冷渦化する．
・強い寒冷渦ほど日本域に接近して最大発達するものが多い．
これらの特徴は先行研究と概ね整合的であり，これまで経験的に語られることの多かった寒冷渦の特徴をも客観的に記述しうる結果を得た．
当日は，移動速度や強度・サイズ等の統計値の詳細のほか，先行研究との比較を議論する予定である．
3.

参考文献[1] 広沢ら, 2006: 東アジアにおける寒冷渦の発生と分布特性. 日本大学文理学部自然科学研究所研究紀要.
[2] Wen et al., 2018: A Statical Analysis of Tropical Upper-Tropospheric Troughs
Cells over the Western North Pacific during 2006–15, J. Appl. Meteorol. Climatol.,
https://doi.org/10.1175/JAMC-D-18-0003.1.
[3] 春日ら, 2019: 寒冷渦・トラフを連続的に補足する新客観的強度指標の提唱. 日本気象学 2019 年度秋季大会, 福岡, C206.
[4] 春日ら, 2021: 寒冷渦・トラフを連続的に補足する新客観的強度指標の提唱 (その２). 日本気象学 2021 年度秋季大会, 津, MH-08+.
[5] Kasuga et al., 2021: Seamless Detection of Cutoff Lows and Preexisting Troughs.
Mon. Wea. Rev., https://doi.org/10.1175/MWR-D-20-0255.1.

本研究は，科学研究費補助金 17H02067 及び 19H05698，国立極地研究所一般共同研究，新潟大学災害・復興科学研究所共同研究，ArCSII 北
極域研究加速プロジェクトの助成を受けています．

日本到来時，強（25 ≤ 𝑆𝑜 𝑚 (100 𝑘𝑚)−1 ）日本到来時，弱（5 ≤ 𝑆𝑜 < 25 𝑚 (100 𝑘𝑚)−1 ）第 1 図，200hPa における寒冷渦の日本域到来経路．赤丸は便宜的な日本域．黒線は到来前，灰線は到来後の経路．到来時の強度により上段に高強度 (25 < 𝑆𝑜 m (100 km)-1)，下段に低強度 (5 < 𝑆𝑜 < 25 m (100 km)-1)，到来時の季節により左から春 (3–5 月，MAM)，夏 (6–8 月，JJA)，
秋 (9–11 月，SON)，冬 (12–2 月，DJF)，到来時のサイズにより破線で比較的小さな渦 (𝑟𝑜 < 500 km)，それ以外は実線，と区別．青点はトラフから寒冷渦へ変化した時刻．橙点は各経路の最大発達点．

-109-

MH-03+ (P2L, C2A)

寒冷渦の維持に寄与する渦間相互作用*山 本 晃 立 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ), 伊 賀 啓 太 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),山 崎 哲 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

した．詳細は講演にて報告する．

寒冷渦はトラフが深まり切離されることによって発生する低気圧性の渦であり，対流圏上層で明瞭である．

4.

議論・まとめ寒冷渦の直下では，一般に大気の安定度が低下するた

山本と伊賀（2021）は，中・高緯度の偏西風帯で維持

め突発的な風雨がもたらされることがある．2021 年 7される高・低気圧に対して，渦間相互作用に着目した維月にヨーロッパで 200 人以上が死亡した顕著な大雨・

持メカニズムの非対称性をコンポジット的に議論した

洪水害が発生したが，数日にわたる寒冷渦 C1 の停滞が[3]が，本研究により寒冷渦の定量的かつ詳細な維持メ

大雨に寄与したと見られている[1]．C1 は 7 月 11 日頃

カニズムが初めて明らかになった．また，高気圧におけに発生（図 1）し，7 月 12〜14 日頃に別の寒冷渦 C2 とる断熱的維持メカニズム[4, 5]との比較から，寒冷渦の一度併合した．
その後再切離して19 日頃まで持続した．

場合には非断熱的効果が無視できないことを支持する

本研究は，C2 との渦間相互作用の立場から持続期間結果となった．今後は数値実験なども用いた本事例の前半（11〜14 日頃）における C1 を詳細に解析し，維持

詳細な解析に取り組む一方で，対象事例を長期的・全球メカニズムを定量的に議論することを目的とする．

的に拡張させた統計解析も行う予定である．

2.

使用データ

解析には全球長期再解析データ ERA5[2]を用いた．
水平格子間隔を 1.00 度に設定し，時間解像度は 1 時間とした．パラメタリゼーション（長波放射，短波放射，すべてのパラメタリゼーション）に伴う気温変化への寄与のみ 1 時間間隔の第一推定値を用いたが，残りの変数は毎正時における解析値である．

図１ 2021 年 7 月 11 日 00UTC における（左）330 K
等温位面の渦位および（右）地点 A-B 間の鉛直断面図．

3.

結果

C1 と C2 を黄字で示した．右図の実線は温位 [K]．

まず C1 を囲む固定領域の内部において渦運動エネ
ルギーの収支解析を行ったところ，C2 は渦間相互作用

謝辞

を通して再切離以降の C1 の維持に寄与するエネルギ

本研究は，JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム

ーの供給を担っていることが示唆された．

JPMJSP2108 の支援を受けたものである．

次に，14 日 00UTC において C1 の内部にトレーサを設置した 3 日間の後方流跡線解析により，C2 に由来す

参考文献

る高渦位のトレーサが約 12％存在していることを確認[1] Kreienkamp, F., et al., 2021,

した．一方で，C2 から C1 への流入過程においてトレ

http://hdl.handle.net/1854/LU-8732135. (2022/2 閲覧)

ーサの渦位が顕著に減少していた．この結果は，特に渦[2] Hersbach, H., et al., 2020, Q. J. R. Meteorol. Soc., 146,

間相互作用の過程において場の非断熱的効果がトレー

1999-2049.

サに対し顕著に働いていたことを示唆している（＊）．

[3] 山本晃立, 伊賀啓太, 2021, ながれ, 40(6), 414-417.

続いて，11 日 00UTC において C2 の内部にトレーサ[4] Yamazaki, A., and H. Itoh, 2013, J. Atmos. Sci., 70, 725-を設置した 3 日間の前方流跡線解析により，C2 から C1に流入するトレーサの具体的な経路を特定した．最後

742.
[5] ------, and ------, 2013, J. Atmos. Sci., 70, 743-766.

に，渦位の時間発展方程式を用いて（＊）における非断熱的効果の内訳および時空間的な分布を定量的に診断-110-MH-04+ (P2L, C2A)

オホーツク海海氷面積の急変動をもたらす
大気循環場の特徴*釜 江 陽 一 (筑 波 大 生 命 環 境 ), 植 田 宏 昭 (筑 波 大 生 命 環 境 ),井 上 知 栄 (筑 波 大 生 命 環 境 ), 三 寺 史 夫 (北 大 低 温 研 )
1.

はじめに

1993/94 冬季（12 月 1 日から 2 月 15 日まで）から

冬季に広い範囲を海氷が覆うオホーツク海の海氷密

2018/19 冬季までを対象に、オホーツク海海氷密接度の接度分布は、風応力や海流、河川流出量などの複数の減少が 4 日以上続く事例を抽出したところ、21 事例が影響を受ける。海氷の張り出しや融解、その年々変動抽出された。このときの海氷分布と大気場を合成解析

は、海面熱収支を介して大気大循環を大きく左右する

すると、北日本の北東側を中心とした地上の低気圧、（Honda et al. 1999）。

その北側の高気圧と、オホーツク海に吹き込む東風偏

これまで、年々変動に卓越する冬季海氷密接度分布の変動とその要因に関する研究が、多数行われてきた。

差が得られた。また、21 事例全てにおいて北側が正の高度場のパターンが 2 日以上持続していた。

冬季東アジアモンスーン、アリューシャン低気圧、北海氷密接度の減少が始まる日を基準として日々の変極振動や北大西洋振動の影響に加えて、Fang and化を合成解析すると、4 日前にアラスカに存在していた

Wallace（1998）と後続の研究では、西太平洋（WP）パ

地上の高気圧偏差がアリューシャン列島上に移動し、ターンがオホーツク海海氷密接度の年々変動に影響す

WP パターンが顕在化するとともに北海道沿岸で低気ることを指摘している。

圧、オホーツク海海上で東風偏差が卓越していた。高

従来の研究では、データの時間解像度の問題から、

度場偏差と海氷の減少の間のずれは 0 日であり、強い

月ごとの特徴や季節平均海氷分布の年々変動に関する相互作用の存在を示唆している。高度場偏差と海氷密調査が行われてきた。今日では、衛星観測や高解像度

接度偏差の解消と入れ替わるように、7 日後には負の北

大気・海洋再解析データをもとに、日ごとの海氷密接

太平洋指数の偏差がピークを迎える様子も確認された。

度の変動を調査することが可能である。本研究では、
日々の変動に注目し、オホーツク海海氷密接度の急激な変動をもたらす大気循環場の特徴を明らかにする。
2.

使用データ

高解像度海洋再解析 GLORYS12V1（Lellouche et al.
2021）の日平均 1/12°水平解像度の海氷密接度データを用いる。同じ解析を Optimum Interpolation Sea Surface
Temperature（OISST） version 2 の海氷データを用いて行うと、同様の結果が得られることを確認している。
WP パターンおよび大気場の調査には JRA-55 を用いる。
図１ 海氷急減事例の合成解析の結果（陰影は海氷
3.

海氷急減事例

密接度、矢印は 925hPa 風偏差、等値線は SLP 偏差）．

オホーツク海で平均した海氷密接度の時系列に着目すると、海氷が張り出す 11 月から 2 月にかけて、数日

謝辞 本研究は（独）環境再生保全機構の環境研究総間に渡って急激に減少する事例を確認することができ合推進費（4-2102）、科研費（19H05704）の支援を受ける。例として 2017 年 12 月 25 日には、地上では二つ玉て実施されました。

低気圧が日本列島を横断し、上空では日本の東側にリ

参考文献

ッジ、日本上空にトラフが張り出し、30 日にかけて北Fang, Z., and J. M. Wallace, 1998, Polar Meteor. Glaciol., 12,側の高度場が高いパターンが持続していた。地上では58-67.

低気圧が発達しながら北東進し、強い東風がオホーツ

Honda, M., et al. 1999, J. Climate, 13, 4430-4440.

ク海に吹き付けていた。

Lellouche, J.-M., et al. 2021, Front. Earth Sci., 9, 698876.

-111-

MH-05+ (P2L, C2A)

真 冬 の 北 太 平 洋 爆 弾 低 気 圧 活 動 の 1980 年 代 後 半 か ら の急激な活発化*吉 田 聡 (京 大 防 災 研 白 浜 ), 岡 島 悟 , 中 村 尚 (東 大 先 端 研 )
1.

はじめに

謝辞

冬季北太平洋は爆弾低気圧活動が地球上で最も活発

本研究は科研費 19H05702、21H01164、文科省統合的な領域の一つであり，その長期変動の理解は気候変化

気候モデル高度化プログラム・テーマ D 統合的ハザーに伴う爆弾低気圧活動の将来変化を知る上で重要であ

ド予測」（JPMXD0717935498）の支援を受けた．

る．しかし，これまでは 1970 年代後半からの衛星観測開始以後の解析が多く，それ以前を含めた変動は明ら

参考文献

かでない．そこで本研究では衛星観測データを同化し[1] Kuwano-Yoshida, A. 2014, SOLA, 10, 199–203.

ていない長期大気再解析データを用いることで，北太[2] Kuwano-Yoshida, A., Okajima, S., & Nakamura, H.,

平洋爆弾低気圧活動の長期変化を解析した．

2022, Journal of Climate, 35, 1113–1133.
[3] Nakamura, H., Izumi, T., & Sampe, T. 2002, Journal of2.

データと解析手法

用いたデータは気象庁全球大気再解析データ
JRA-55C である．このデータは衛星観測を同化せず，

Climate, 15, 1855–1874.
[4] Fink, A. H., Pohle, S., Pinto, J. G., & Knippertz, P., 2012,
Geophysical Research Letters, 39, L07803.

従来型の地上・高層観測のみを同化しているため，観測データの変化による影響が小さく，数十年規模の長期変化を解析可能である．解析期間は 1958/59 から
2011/12 の寒候期（10 月～5 月）である．
爆弾低気圧の抽出には局所発達率LDR24[1]と低気圧
トラッキング[2]による緯度 60 度で規格化した中心気
圧発達率を用いた．LDR24 の要因診断には気圧傾向診
断方程式[4]を用いた．
図 1. 黒枠内で発達率が 1.2 Bergeron 以上の爆弾低気圧
3.

結果

解析期間中，1 月の爆弾低気圧が 1980 年代後半からの発生からの経路頻度分布の 1987 年以降と 1986 年以前の差（陰影, 頻度/月）．黒太線は 95%有意．

北太平洋中央部で急激に増加し，その多くが東シナ海で発生し，日本南岸を通過しながら急発達する事例であった（図 1）
．1987 年以降と 1986 年以前を比較すると，1987 年以降は南シナ海，東シナ海，中国南部に吹き込む季節風が弱化し，対流圏下層が高温湿潤化していた（図 2）．この暖湿偏差の北端に沿って傾圧性が強まり，そこで発生した低気圧が暖湿気塊を伴って北東進し，北太平洋中央部で急発達していた．さらに，上層の渦度移流が弱くても，凝結加熱によって爆弾低気圧化する事例が増えたことが爆弾低気圧数の増加をもたらしていた．
また，爆弾低気圧活動とストームトラックの長期変

図 2. 爆弾低気圧急増メカニズムの模式図．背景は 1 月化の比較から，この爆弾低気圧活動の活発化が近年の

平均の 850hPa 相当温位（K）の 1987 年以降と 1986

ストームトラックの「真冬の振幅低下」の弱化[3]の要

年以前の差（陰影）と解析期間の 1 月平均（赤コン

因になっていることが示唆された．

ター）．黒太線は差が 95%有意な領域.

-112-

MH-06+ (P2L, C2A)

北太平洋の移動性擾乱活動の「真冬の振幅低下」に対する
擾乱の構造と背景場の役割*岡 島 悟 (東 大 先 端 研 ), 中 村 尚 (東 大 先 端 研 ),Yohai Kaspi (ワ イ ツ マ ン 科 学 研 究 所 ),
1.

はじめに

西風の南北シアに伴う変換項の効率は，寒候期を通じ傾圧不安定理論において，傾圧擾乱の最大成長率はてほぼ一定であるのに対し，西風の東西シア（ジェッ

南北温度勾配＝上空のジェット気流の速度と比例する．

ト出口における分流）に伴う変換項は，真冬にその効

北大西洋では，理論と整合的に，真冬に移動性擾乱活率が最大となる．順圧的変換に関わる擾乱構造の指標

動が最大となるが，その一方で，北太平洋ではジェッとして，水平方向の傾きと非等方性を統計的に評価しトの風速が最大となる真冬に擾乱の活動度が極小を示た所，ジェット気流軸の北における傾きの強化を除き，す[1]．理論と矛盾するこの現象は「真冬の振幅低下」

擾乱構造の変換は順圧的変換の季節性を説明しない事と呼ばれ，様々な側面から調査が行われてきたものの，が明らかとなり，背景のジェット気流の季節進行が順

そのメカニズムには未解明な点が多い．発表者は 2021

圧的変換の季節性に重要である事が示唆された．

年度の春季大会において，「真冬の振幅低下」に関わる

傾圧的変換は他の過程と比べて大きく，南北温度勾エネルギー収支解析の結果[2]について報告を行った．

配に伴う有効位置エネルギーの変換が支配的である．

本研究では，さらに擾乱の構造と背景場の「真冬の振対流圏下層では，擾乱の最大成長率の季節性と同様に，幅低下」に対する役割について調査を行った．

擾乱の鉛直方向の傾きの指標は真冬に最大となる．一方で，対流圏中上層では，鉛直西向きの傾きが初冬に

2.

データと手法最大となるが，これが傾圧的変換の初冬のピークに寄

解析には全球大気再解析 JRA-55 を使用した．データ与していると考えられる．東西温度勾配に伴う傾圧的は水平 1.25°格子・6 時間毎で，寒候期を中心とする 9変換の寄与は小さいものの，真冬には背景場から擾乱

月-5 月を解析対象とし，1958/59-2016/17 の 59 季節を解へエネルギーを変換する符号となる．先行研究[3]では析した．移動性擾乱活動を抽出するための時間フィル

500hPa 面における擾乱に伴う東向き熱輸送の重要性がタはカットオフ周期8 日の低周波Lanczosフィルタを用指摘されており，本研究の結果とは整合しないが，こい，低周波成分からのずれを高周波成分とした．気候

れは対流圏下層と中上層では擾乱に伴う東西熱輸送の平均場には 31 日の移動平均を施した．

向きが異なる事に起因すると考えられる．この事は，移動性擾乱に伴うエネルギーの収支解析は，擾乱に伴う運動エネルギー・有効位置エネルギーに対し，各

本研究のように三次元的にエネルギー収支を評価する
重要性を示す．

変換・生成・相互作用成分を評価した[2]．各項は北太平洋領域[130°E-130°W, 20°-65°N]で水平積分した後に

参考文献

地表面から 100hPa 面まで鉛直積分した．さらに，移動[1] Nakamura, H., 1992, J. Atmos. Sci., 49(17), 1629-1642.

性擾乱の振幅の影響を取り除くため，移動性擾乱に伴[2] Okajima, S., Nakamura, H., Kaspi, Y. 2022, J. Climate,う全エネルギーで割ることで，各項の「変換・生成効率」を評価した．

35(4), 1137-1156.
[3] Schemm, S., Rivière, G. 2019, J. Climate, 32(23),8373-8398.

3.

結果

寒候期の間，順圧的変換は移動性擾乱に伴う運動エネルギーを平均場に伴う運動エネルギーへ変換し，擾
乱が背景のジェット気流を加速している事を意味する．

-113-

MH-07+ (P2L, C2A)

南 極 氷 床 上 に 設 置 し た AWS に よ り 観 測 さ れ た 積 雪 面 レ ベ ルの時間変動の特徴とデータ処理手法の検討*齋 藤 圭 祐 (総 研 大 ) ， 平 沢 尚 彦 ( 極 地 研 ， 総 研 大 ) ， 猪 上 淳 ( 極 地 研 ， 総 研 大 )
1.

はじめに

を満たせば新たな積雪面レベルとする．④積雪面レベ

近年の南極全体の氷床質量は減少傾向にあるが，東ルが閾値以内の値のままで参照時間を満たさない場合，

南極氷床に限っては増加傾向にあり，氷床質量損失量

変動成分とし，パルス状の変動や積雪面レベルの変化の増加を妨げる方向に働いている[1]．氷床質量収支はの途中が含まれる．さらに詳細は講演時に説明する．

主に氷床表面質量収支と沿岸域での氷山の流出によっ

3.

結果及び考察て決まるため，将来の氷床質量収支の予測する上で氷

図１は昭和基地から約 650km の内陸に入った標高約

床表面質量収支の変動をもたらす仕組みの理解が必要

3450m の NRP 地点の積雪面レベル時系列を示す．観測

である．

値（a）
，“継続的な積雪面レベル”（b），“変動的な積雪日本の南極地域観測事業（JARE）では 2016 年以降，

面レベル”
（観測値と“継続的な積雪面レベル”との差）

東南極氷床上の H128，MD78，NRP，NDF の 4 地点で，（c）である．“継続的な積雪面レベル”の時系列に見超音波積雪深計を搭載した自動気象観測装置（AWS）

られる不連続的な変化を階段状の変動とする．階段状が運用されている．積雪深計が計測する積雪面レベルの変動は暖候期に発生しやすい傾向がある．また，下の時系列中には，積雪面レベルが短期間の間に上昇し降する場合がある．

下降するパルス状の変動と，上昇後そ積雪面レベルを

図２は NRP における各年の月毎の階段状の変動によ保つ階段状の上昇があり，階段状の上昇が氷床表面にる積雪面レベルの変化量と変動イベントの発生回数をおける涵養に寄与していると考えられる[2]．パルス状示す．11 月〜2 月の正味の変動量の絶対値は 3 月〜9の変動は地吹雪によるデータの攪乱[3]や一時的な雪の月と比較して大きく，階段状の上昇を引き起こす現象

堆積と削剥などの現象を反映している可能性がある．

に季節性がある．当日は H128 地点の解析結果も述べる．

本研究の目的は南極氷床上の積雪面レベルの観測をもとに，氷床表面における氷床の涵養・消耗に関わる現象を明らかにすることである．そこで，積雪面レベ
ルの階段状の変動に着目し，総観規模擾乱などの大気循環との関りや、季節性、年々変動を調べる．そのために，まず，積雪面レベルの時系列から階段状の変動の抽出を行う．本講演では，階段状の変動を抽出する

図１ NRP 地点の観測値（a），“継続的な積雪面レベ手法を説明し，それにより得られた階段状の変動に関ル”（b），“変動的な積雪面レベル”（a と b の差）（c）．

わる総観規模大気循環特徴と季節性について述べる．
2.

データの性質とデータ処理手法

積雪面レベルの観測間隔は 10 分であり，時系列には主にパルス状の変動と階段状の変動，そして測器の計
測精度（概ね１cm）による小さな変動が含まれる．初めに，時系列データから階段状の変動を抽出するために，以下の手順で“継続的な積雪面レベル”と“変動

図 2 NRP の 2019，2020 年の月毎の階段状の変動に的な積雪面レベル”に分離した．①積雪面レベルが閾

よる積雪面レベルの変化量（上）とその発生回数（下）．

値以内（±0．5cm に設定）で継続している参照時間（3上：薄色で階段状の変動による各月の正の変化量と負時間に設定）の平均値を求める．②次の 10 分後の積雪の変化量を示し，濃色で正味の変化量を示す．

面レベルがその平均値に対して閾値を越えれば積雪面

下：上昇の回数を濃色，下降を薄色で積み上げて示す．

レベルの変化とする．閾値以内であれば参照時間を 10[1] IPCC，
https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/ (2022/2 閲覧)

分ずらして平均値を作る．③積雪面レベルの変化があ[2] 平沢他，2021，雪氷，83(1) , 67-77

った場合，変化後に閾値以内の値が継続して参照時間[3] Ryan et al., 2008, J. Atmos. Oceanic Tec., 25(5)，667-684-114-

MH-08+ (P2L, C2A)

南 極 氷 床 上 の AWS 群 が 捉 え た ト ン ガ 噴 火 に 伴 う 衝 撃 波*平 沢 尚 彦 (極 地 研 , 総 研 大 )
1.

はじめに

それよりも遅い．逆回りの方が順周りよりも 4 地点を2022 年 1 月 15 日 4 時 10 分（UT）頃にトンガで大規通過するために要する時間が長い．標高や気温の異な模な噴火が起こった．その影響は地球全体に及び，津る 4 地点通過する際の波動の速度が異なることを反映

波被害や気圧変動が記録された．米国地球物理学会のしている可能性が考えられる．講演当日にはその他のニュースレター[1]や日本でも直ぐに多くの報道が行わデータの解析結果を加えて説明する．

れた．この気圧の変動は南極氷床上に設置した AWS でも観測され，極地研究所は小さな記事を発表した[2]．
この噴火が地球全体の大気に与えた影響は近代的な観測が整備されて以降に起こった希少な現象であった．
世界中に散在する様々な測器により観測された記録を抽出し，残す価値があると思う．そこで，我々が南極氷床上に展開する 4 つの AWS に記録されたデータを編集し，公開する．本講演では AWS に記録された気圧変動とその他のデータの解析結果を紹介する．今後、この現象に関連した AWS のデータを極地研のホームページから公開する予定である．URL 等は講演当日までに決定する．
2.

観測の結果

図１は AWS とトンガの位置を示す．トンガに最も近図１ 南極氷床上に設置した 4 つの AWS とトンガの
位置．

いのはドームふじ・NDF（トンガとの距離 8866 km，標高 3794 m）であり，中継拠点・MD364（同 9154 km，3354 m），MD78（同 9359 km，2428 m），H128（同 9603
km，1377 m）と続く．昭和基地（同 9682 km，20 m）
は H128 から約 80 km 離れて，南極氷床から約 4 km のオングル島にある．
図 2 は各地点の気圧の 3 時間移動平均からの偏差の時系列を示す．噴火から約 9 時間後に全ての地点で大きな正偏差が 2 回，負偏差が 1 回観測された．噴火か

図 2 4 つの AWS によって観測された気圧の 3 時間

ら約 27 時間後には H128 と MD78 では大きな正偏差が移動平均から偏差．縦軸は各地点の 3 時間移動平均

2 回，負偏差が 1 回，MD364 と NDF では大きな負偏差

値を 0 とし，横軸の間隔は 0.5 hPa で描いた．時刻

が 1 回観測された．それぞれ，トンガから近い大円（順は UT．順 1 はトンガから近い大円を通って到達し周りとする）と反対方向の大円（逆回りとする）を通た第 1 回目の衝撃波，逆 1 は反対方向の大円を通っって到達した衝撃波と考えられる．それぞれの時刻かて到達した衝撃波．順 2，逆 2 はそれぞれの 2 周目.

ら約 36 時間後には 2 周目の衝撃波が観測された．気圧
偏差の時間変化の特徴が，場所ごとに 1 周目と異なっ

参考文献ている．波動の分散性や散逸がその要因として考えら[1] Duncombe, J., 2022, Eos, 103,

れる．
3 周目を捉えられているという情報[1]があるが，https://doi.org/10.1029/2022EO220050.

今回の AWS の気圧の解析では明瞭ではない．

[2] https://nipr-blog.nipr.ac.jp/jare/20220118post-203.html

音波の速度では地球一周に約 32 時間を要するところ，-115-

MH-09+ (P2L, C2A)

南 極 昭 和 基 地 の 地 上 大 気 中 の 7 Be 濃 度 の 日 別 通 年 観 測*平 沢 尚 彦 (極 地 研 , 総 研 大 ), 中 村 琢 (岐 阜 大 ), 三 輪 美 代 子 ( 岐 阜 大 ),井 上 睦 夫 (金 沢 大 ), 白 山 栄 (極 地 研 ), 安 田 悠 人 (岐 阜 大 ), 田 阪 茂 樹 (岐 阜 大 )
1.

はじめに

mBq/m3 を超える比較的高い値が夏季と冬季の両時期

Be は主に下部成層圏において大気中の窒素原子やに観測された．夏季と冬季の濃度の極大は 2005 年の観

酸素原子から生成される宇宙線放射性核種（cosmogenic

測値にも現れている．この二山型の季節変化はradionuclide）であり，その半減期は約 53 日である． Be

Neumayer 基地や DdU 基地では明瞭ではなく，昭和基は生成されると直ぐに付近のエアロゾルに吸着し，一地の地域的な特徴の可能性がある．
また，
2020 年は 2005

部は対流圏に混入する．この挙動が着目され，成層圏年に比べて濃度が高い傾向がある．Neumayer 基地の 20からの大気輸送の指標として利用されてきた[1]．我々

年以上に及ぶ観測結果にも年々変動が明らかである．

は南極域における成層圏を経由した大気・物質循環に

太陽活動と大気輸送の年々変動の観点から調べており，

関する理解を深めることを目的として，2014 年から夏

発表当日に述べる．

7

7

季の日ごとの 7Be 濃度の観測を行ってきた．
その結果，
昭和基地付近では総観規模擾乱に伴う tropopause
folding を反映した濃度の増加が顕著に見られることや，
海洋上よりも大陸上で濃度が高い傾向があることが分かった[2]．
成層圏からの大気輸送の季節性や南極氷床上と昭和基地との濃度の違い，それらの原因となる総観規模の大気輸送を知る目的で，昭和基地での冬季の日々の観測を 2020 年から開始した．昭和基地でフィルターに捕集された試料には約 1 年を経たものが含まれるが，金沢大学低レベル放射能実験施設での計測により，ほぼ全ての試料から日ごとの濃度を得ることができた．南極における日別時系列の提出は世界的にも殆どなく，

図１ 昭和基地，及び 7Be 濃度を比較する Neumayer
基地（ドイツ）と Dumont d’Urville 基地（フランス）の位置．

総観規模擾乱やカタバ風の変動に関連した成層圏大気の地上への輸送について研究可能な初めてのデータとなった．尚，昭和基地では 2005 年に年間の前半は約半
月間隔，後半は日別で得た通年のデータがある．
本発表では昭和基地の 7Be 濃度の 2020 年の季節変化について，2005 年の昭和基地のデータや南極の他の基地で示されている季節変化との比較を通して昭和基地の 7Be 濃度の季節変化を特徴づけ，年々変動について述べる．また，日々の濃度の変動に関わる総観規模の

図2

大気輸送について考察する．

(b)2005 年 2 月～06 年 1 月．時系列に重ねた赤線は

Be 濃度の時系列．
(a)2020 年 2 月～21 年 1 月，

7多項式でフィッティングした時系列．
2.

観測の結果

図１は昭和基地，及び 7Be 濃度の観測を過去に実施

参考文献

した Neumayer 基地（ドイツ）と Dumont d’Urville（以[1] Sanak, et al., 1985, Tellus 37B, 109–115.

後 DdU）基地（フランス）の位置を示す．図 2(a)は 2020

[2] 平沢尚彦ほか, 2020, 日本気象学会 2020 年度秋季大年の Be 濃度の日別の時系列である．濃度の極大が 1
7会(ネット開催)．
（Hirasawa et al.，投稿中）月，2 月の夏季と 7 月，8 月の冬季に現れている．10-116-

MH-10 (P4L)

前線周辺における環境場の定量化に向けた天気図の活用*宮 本 真 希 (北 海 道 大 学 工 学 院 ),1.

山 田 朋 人 (北 海 道 大 学 工 学 研 究 院 )はじめに
前線とは大気中に生じる密度界面の一つであり，水平方向に数千キロメートルの長さ，数百キロメートルとに異なるため，目視による前線の判別と色情報を利用する画像解析を組み合わせた手法を構築した．気象データとして MSM の初期値を用いた．

の厚さを有することから，全体の構造や位置を観測で捉えることは難しい．地衡風平衡と静水圧平衡を仮定

3.

結果した場合，前線周辺において水平方向の気温勾配は大

図１(a)に示す通り，天気図から抽出した前線 (黒) のきく，相対渦度の鉛直成分は正である．また，水平方向周辺において等温線が集中する．
850hPa の気温分布をの気温勾配の時間変化は水平風の合流やシアー変形に示すため，地上の前線に対して北側に等温線の集中帯

依存しており，これは前線の形成・消滅を表す物理量とが存在する．2003 年から 2020 年の 6 月から 10 月をして考えられる．上述した物理式と限られた観測情報対象とした前線が存在するグリッドにおける水平方向から導かれる知見と経験を頼りとして，気象庁の予報の気温勾配のヒストグラムを図１(b) に示す．平均 0.7

官が大気場中に前線の位置を推定し，天気図に前線記[K/100km]，最大 9.2[K/100km] であった．

号として記録する．
統一的な前線抽出手法では前線を特徴付ける気象要

4.

まとめ

素を利用した物理指標が用いられる．この物理指標は天気図に示された前線のグリッドデータを作成する

天気図に示された前線周辺において大きい値を取るが，ことで，前線が存在する場での水平方向の気温勾配が一定ではない．すなわち，前線が空間的に不均一な物理得られた．前線全体における物理場の定量化が可能と特性を有していると考えられる．本研究では，前線が存なり，密度界面としての前線の構造や物理特性に関す在しやすい物理条件を特定するために，天気図の前線

る理解を深めるための一助となることが期待される．

をグリッドデータに変換することで，前線周辺における空間的に連続な物理情報を定量化した．

謝辞：本研究は科研費基盤研究(A)19H00815 および北海道気象予測分野(北海道気象技術センター)，文部科学

2.

データと手法省統合的気候モデル高度化研究プログラム領域テーマ

1978 年から 2020 年の 6 月から 10 月における午前

C「統合的気候変動予測」JPMXD0717935561 の支援

9 時（日本時間）の天気図を対象に，前線データの作成を受けて実施されました．また，天気図の画像データはを行った．天気図上における前線の表現方法が年代ご

気象庁より提供いただきました．記して感謝の意を表します.

図１ (a) 2018 年 6 月 15 日午前 9 時における天気図に示された前線 (黒) と気温 (色)．
(b) 2003 年から 2020 年の 6 月から 10 月における天気図に示された前線周辺での水平方向の気温勾配．

-117-

OB-01+ (P1L, B1P)

センサ応答時間を考慮したドローン上昇速度による大気の鉛直分布測定精度の検討*飯 塚 達 哉 ， 中 村 亨 ， 小 阪 尚 子 ， 倉 恒 子 ， 梅 宮 悠 輔 ， 久 田 正 樹
NTT 宇 宙 環 境 エ ネ ル ギ ー 研 究 所
1.

はじめに

ドローンによる大気の鉛直分布測定は，測定する地点および時間に高い自由度を持ちながら高精度な測定を可能にする
ことから，気象観測に有用である[1]．一般に気象センサを搭載したドローンを用いる場合，機体の高いコストと耐久性よ
り長期間に渡った繰り返しの測定が期待されることから，搭載されるセンサにも高い耐久性が求められるため応答時間は長くなりやすい．ドローンの上昇速度が速いとき，大気状況の変化も早くなるため，応答時間が長いセンサでは真値との乖離が大きくなる．一方で上昇が遅いと，計測に要する時間
や消費電力が増加する等のデメリットが生じる．このトレー

図１：(a)ドローン位置における温度変化および応答時間をドオフを考慮して，ドローンの上昇速度を適切に決定する必考慮したセンサ計測値．(b)ドローンの上昇速度と最高高度要がある．

での測定誤差の関係．

本稿では，ドローンの上昇速度とセンサの応答時間を考慮した測定精度を定量的に評価するために，簡易化した温度の鉛直分布をもつ大気に対するドローンでの測定値をシミュレ
ーションした． その結果，時定数が 20 秒のセンサを用いて高度 500m 地点の温度を測定するとき，誤差が 0.5℃以下になるためには上昇速度を 4.5 m/s 以下である必要が分かった．

2.

応答時間を考慮した大気鉛直分測定値の解析

ドローンが一定速度で上昇するときの応答時間を考慮した温度の測定値を求めたい．ここでは簡単のため，真値となる
温度の鉛直分布として，高度 0m にて温度𝑇0 であり，高度の増加とともに温度勾配𝑘にて線形に変化すると仮定する．時定
数𝜏の温度センサを搭載したドローンにより高度 0m から最高高度ℎまで一定速度𝑣で上昇し，最高高度に到達時の真値と測定値の誤差を比較した．
測定値は，伝達関数𝐻(𝑠)をもつセンサのシステムに，ドローンを取り巻く温度の時間変化をラプラス変換した𝑋(𝑠)を入力として与えたときのシステム応答𝑌(𝑠)として表現できる．
このとき，𝐻(𝑠), 𝑋(𝑠), 𝑌(𝑠)は下記の式として表せる．

3.

解析結果と考察

2 章で述べた条件のもと，𝑇0 =15 ℃，𝑘 = −6 ⋅ 10−3 ℃/m，
𝜏=20 s，として解析を行った．図 1(a)に𝑣=5 m/s のときの真値と測定値を示す．真値に対して，測定値は時間遅れをもって追従していることが分かる．
次に，ドローンが最高高度に達した時の真値と測定値の差を測定誤差として定義し，ℎ = 50, 150, 500 m に対して，𝑣と測定誤差の関係性を算出した．その結果を図 1(b)に示す．
どの高度においても，𝑣が大きいほど測定誤差も大きくなることが分かる．ℎ = 500 m のとき，気象測器の検定合格基準値
である 0.5℃以内の誤差に収まるためには，上昇速度は 4.5 m/s
以下である必要があることが分かった．

4.

おわりに

本稿では，ドローンによる大気の鉛直分布観測の測定精度の検討に向けて，応答時間を考慮した温度測定地の精度評価を行った．今後は，ドローンの実観測データを用いた検証や応答時間による誤差を補正して高精度に真値を推定する信号処理手法の検討を行っていく予定である．

𝑌(𝑠) = 𝐻(𝑠) ⋅ 𝑋(𝑠),𝐻(𝑠) =

1,
𝑇𝑠 + 1

𝑋(𝑠) =

𝑘𝑣
.
𝑠2

参考文献
[1] 西原，他．
，"ドローン技術を活用した霧の鉛直気象情報の観測."2020，環境情報科学論文集，pp. 228-233.

-118-

OB-02+ (P1L, B1P)

市販のドローンで高精度の気象観測を行う手法の開発*猪 上 淳 (国 立 極 地 研 究 所 ),1.

佐 藤 和 敏 (北 見 工 業 大 学 )はじめに

無人回転翼機（ドローン）の飛行性能が向上した昨今、汎用小型ドローンに気象センサーを搭載して大気境界層の気象観測を行える環境が整ってきた。しかし、その観測データに機体の排熱や日射の影響がどの程度含まれるのかは十分に検証する必要がある。本報告では、先行研究を参考に、（１）最適な気象センサーの搭載位置を決定するための室内実験、（２）気象センサーに対する放射の影響を軽減する放射シールドの開発、（３）ラジオゾンデや他の気象ドローンとの野外比較実験、から汎用小型ドローンの気象観測性能を調査した[1]。
2.

気象測器の搭載位置の決定方法

DJI 社の Mavic2 Enterprise Dual (以下、M2ED)を使用した。可搬重量は 200g 程度であるため、比較的軽量なInternational Met Systems 社の iMet-XQ2 (以下、XQ2)を搭載測器とした（重量 60g; GPS、気圧、気温、相対湿度を毎秒記録)。プロペラが作り出す下降流によって
XQ2 の通風を維持させるのが有効であるが（Greene etal. 2018）、機体の排熱の影響を考慮した搭載位置にする必要がある。そこで、アルミフレームに M2ED を固定
し、プロペラを回転させた状態で機体底部の気温と風速を計測する室内実験を実施した（図 1）。その結果、
ローターから 5cm 外側に離れた位置が、機体の排熱の影響が小さくかつ下降流が強いことが分かったため、この位置に XQ2 のセンサー部分を配置することにした。
3.

放射シールドの開発

XQ2 はラジオゾンデのようにセンサー部が露出しているが、観測データには日射補正が行われない。また、雲粒や雨滴・雪片が付着すると気温と相対湿度は異常

図 2 ( a) 放 射 シ ー ル ド の 通 風 計 算 、 (b ) 放 射 シ
ー ル ド の 野 外 実 験 、 (c)各 ド ロ ー ン の ラ ジ オ
ゾ ン デ か ら の 気 温 差 ( 2 02 1 年 3 月 2 3 〜 2 5 日 ).

値となる。そこで、日射や雲・降水の影響を軽減するため、センサー部分に被せる放射シールドを作成した（[2]にて公開）。数値計算を元に、シールド内の通風が妨げられない設計とした（図 2a）。３D プリンタによる造形
物に放射リフレクターを塗布し、シールドあり/なしの比較実験を行ったところ（図 2b）、このシールドで高温バイアスを 0.1 度軽減できることを確認した。
4.

野外比較実験

北見工業大学の「オホーツク地域創生研究パーク」で、ラジオゾンデ観測（Vaisala 社 RS41-SGP）と共に M2ED
や 他 の 気 象 ド ロ ー ン （ タ イ プ エ ス 社 R-SWM,
Meteomatics 社 Meteodrone MM670）を昇降させ、10 回分の観測データについて比較した。その結果、M2ED は500m 未満の高度ではラジオゾンデに対し 0.2 度の高温
バイアスで、その他の気象ドローンよりも高精度な結果を得た（図 2c）。ただし、XQ2 が機体の風下に位置する場合は高温バイアスが増幅するため、今後は風向・風速も同時に計測する必要性も示された。講演では各ドローンの気温観測に対する日射の影響や、厳冬期の北海道陸別町での観測結果についても紹介する。
参考文献

図 1 (a)機体底部の気温分布
（陰影）
と風速分布
（等値線）
、
(b)赤外線カメラと(c)可視カメラによる機体の状況.

[1] Inoue & Sato, 2022, Env. Res., 205, 112468.
[2] Inoue & Sato, 2021, http://doi.org/10.17592/001.2021091701-119-OB-03+ (P1L, B1P)

遅 延 量 勾 配 を 用 い た 船 舶 搭 載 GNSS 可 降 水 量 の 品 質 管 理
1,2

小司禎教

1.

2

2

2

2

2

2

3

, 三浦甚哉 , 椿修二 , 東吉一 , 日比野祥 , 小嶋惇 , 中村哲也 , 習田恵三
1:気 象 研 究 所 , 2: 気 象 庁 大 気 海 洋 部 環 境 ・ 海 洋 気 象 課 , 3: 沖 縄 気 象 台

はじめに小司他(2021 秋学会)による船舶搭載 GNSS によるリ
アルタイム可降水量(PWV)解析では、気象庁メソ解析との比較で RMS2.5mm 未満の一致度を得たが、一定の頻度で異常値が発生した。大気遅延量と同時に推定している遅延量勾配を判断基準として異常を判定し、回避する方法を考案した。
2.

異常値の特徴小司他(2021)の解析は、時間幅 90 分の sliding-window(Foster et al. 2005)測位解析を 10 分間隔で更新する。測位解析には RTKLIB 2.4.3 b33 を用いた。天頂遅延量と図 3. 船舶 GNSS PWV の MA との比較（凌風丸、ともに、大気遅延量勾配(MacMillan 1996)(単位は長さ)

2021/4-7）。遅延量勾配の長さによって色分けしている。

を 2 秒間隔で推定する。
大気遅延量が異常となる場合、

3.

以下の特徴がある（図１）。(1)解析のごく初期段階から異常値回避措置
遅延量勾配の閾値を 40mm とし、それ以上の勾配が異常が発生し、解析終端時刻まで継続する。また(2)直推定された場合、sliding-window の開始時刻を 10 分前

前、直後の解析は正常に行われる。解析される遅延量方にずらした解析を行う。このことで異常値の多くを勾配は、99%が 20mm 未満(図 2)だが、GNSS PWV が異回避できることがわかった(図 4)。

常値となる場合、遅延量勾配が 20mm を超える場合がほとんどであった(図 3)。

図１. Sliding-window 解析における(a)鉛直座標と(b)大気遅延量の変化（凌風丸、2021 年 5 月 20 日 14:50~15:50 の解析）。15:30 の解析のみ、異常となっている。

図４. 凌風丸の PWV(折れ線)と遅延量勾配（棒グラフ）の時系列（2021/5/20）。青：これまで。赤：対策後。
今回は一律に遅延量勾配 40mm を閾値としたが、水蒸気量や気象状況等に応じて閾値を最適化することも考えられる。また、異常値の原因は解析初期の搬送波
位相にマルチパスなど異常値の影響と推測されるが、詳細な要因調査も今後必要である。
謝辞：
本研究の一部は JSPS 科研費 20H02420 の支援を受けました。
引用文献：
Foster J. et al., 2005: J. Atmos. Oceanic Technol., 22, 687-695.

図２. 船舶別にみた遅延量勾配の長さの頻度(2021 年)

MacMillan, D. S., 1995: Geophys. Res. Let., 22, 1041-1044.
小司他、2021:日本気象学会 2021 年度秋季大会, OB-23-120-

OB-04+ (P1L, B1P)

全 天 カメラによる雲 分 布 ・ 雲 底 高 度 分 布 の推 定
*工 藤 玲 (気 象 研 ),1.

高 野 松 美 (大 阪 管 区 気 象 台 )はじめにで、RGB 色情報に加えて、輝度の時間変化を取得する。

雲が大気の放射収支に与える影響を評価するために

雲分布の推定は、まず、輝度の時間変動と赤青比からは、雲の三次元分布を把握する必要がある。しかし、複雑

大雑把なシーン（厚く覆われた雲、薄く覆われた雲、快晴、な雲の時空間変動を観測で把握することは難しく、また数

晴天積雲、その他）を判別し、その後シーンに応じて決め値モデルで再現することも困難である。気象庁の雲量やた時間変動と赤青比に対する閾値を使って画素毎に雲を雲の状態の目視観測は、大気放射の分野でも有用で、地判別する。大阪管区気象台の目視観測データを使って雲上日射の長期変動に対する雲の影響解析にも使われて量を検証したところ、1800 事例中、目視雲量±１を正解といる（https://doi.org/10.2151/jmsj.2012-409）。

した場合の正解率は７５．１％、目視雲量±２を正解とした

しかし、近年、観測地点は削減された。

場合の正解率は 82．8％であった。この結果は、先行研

全天カメラは、目視観測を代替する可能性を持ってお究 （ 高 野 2008 、 高 層 気 象 台 彙 報 68 号 、り 、 RGB 色 情 報 を 使 っ た 雲 の 分 布 の 推 定

https://www.jma-net.go.jp/kousou/informati（https://doi.org/10.1175/JTECH-D-15-0204.1）、

on/journal/index.html）と同程度であった。

２ 台 の カ メ ラ を 使 っ た 雲 底 高 度 の 推 定

雲底高度分布の推定は、時間差の画像を疑似的なステ（ https://doi.org/10.5194/amt-11-593-2018 ） 、

レオ撮影に見立てた手法を考案した。まず、一方の画像

機械学習や深層学習による雲量と雲の状態の推定

中の雲に対応する雲を、もう一方の画像からテンプレート（ https://doi.org/10.5194/amt-3-557-2010 ） な

マッチングによって検出する。これによって画像中の雲のどの様々な雲のリモートセンシング手法が開発されてい移動ベクトルが求まる。画素毎の方位が分かっているのる。本研究では、目視観測の代替・補完を目的とし、全天で、２つの雲と撮影地点（画像上の光軸点）を結ぶ三つのカメラを使った雲の自動観測システムを構築した。

点から、三角測量によって雲の高度を算出することができる。通常のステレオ撮影では、２台のカメラの距離が分

2.

自動地上観測システム

かっているので、これを物差しとして高度を定量的に求め本研究では独自に開発した全天カメラを用いる。このることができる。しかし、疑似ステレオ撮影では、物差しが全天カメラは、広いダイナミックレンジを持っており、太陽ないため、算出される高度は定性的なものである。このた

直達光も白飛びせずに観測することができる。このため、め、算出高度を指標として扱う。高度の指標のヒストグラ

太陽周辺の雲も観測することが可能になる。令和２年３月

ムを描くと、下層雲と上層雲の二山が描かれる。ここで二から令和３年１２月にかけて、大阪管区気象台の屋上で、山を分ける閾値を決める。この閾値によって、下層雲と上全天カメラの観測を実施した。撮影は自動で行われ、層雲を画素毎に判別する。カメラで単層雲と多層雲を判RAW データと画像データ（jpeg）は LTE/3G 回線によ別できたかを目視観測データで検証した。644 事例に対って気象研究所のサーバーに逐次転送される。サーバー

する結果は、正解した割合が２１.0％。その内、多層雲をでは、動画作成、雲分布の解析などを行い、その結果は判別できたケースは、4.5%であった。ほとんどのケース

気象研究所のクラウドサーバーを通してオンライン上で公では、高度指標のヒストグラムがはっきりした二山になら開される。大阪管区気象台の職員は、準リアルタイムでなかったため、多層雲を単層雲と誤判別していた。

PC やスマホから画像や動画、解析結果を閲覧すること
ができる。

4.

まとめ

LTE/3G 回線を使った全天カメラによる雲の自動観測
3.

雲分布と雲底高度分布の推定システムは、２年近く安定に稼働した。雲分布の解析は、

予め全天カメラの内部・外部パラメータの校正を行い、概ね先行研究と同程度の正解率で雲を判別することでき画素毎の方位（天頂角と方位角）を決定した。また、撮影た。しかし、雲底高度分布の正解率は、実用には遠い結果

画像中の建物をマスキングし、解析範囲を定めた。撮影であった。このため、現在、２台の全天カメラによるステレ

は、２０秒（または３０秒）の時間差で連続して２回行うこと

オ撮影に方針を切り替えて開発を進めている。

-121-

OB-05+ (P1L, B1P)

RTTOV13.1 に よ る MTG/IRS の シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 調 査*大 和 田 浩 美 (気 象 庁 情 報 基 盤 部 )
1.

背景

3.

特定チャンネルの比較と今後の調査

気象庁では、静止気象衛星ひまわり 8・9 号に続く後今までの OSSE では、IRS1738 の長波長赤外から 36

継衛星の検討を開始した[1][2]。搭載を検討しているハチャンネル、中波長赤外から 25 チャンネルを選択してイパースペクトル赤外サウンダ（HSS）については、観同化利用してきた。長波長赤外については気象庁全球測システムシミュレーション実験（OSSE）を行い、数解析で使用されている極軌道衛星の HSS（AIRS、
IASI、

値予報精度の改善を確認してきた[2][3]。OSSE で必要

CrIS）のそれぞれの使用チャンネルの波数に一番近いな疑似観測データは、放射伝達モデル RTTOV のバージ

チャンネルを、中波長赤外は[4]の使用チャンネルを選ョン 12.2（RTTOV12.2）を使い、欧州で計画されている択した。本調査ではまず、OSSE で同化利用している

MTG 衛星の IRS が気象衛星ひまわりと同じ場所に位置

IRS1738 のチャンネルの波数に一番近い IRS1960 のチした場合のシミュレーションを行い作成してきた。こャンネルを抽出し、ある 137 層の晴天プロファイルかれは OSSE に着手した 2018 年当時、
RTTOV が既に IRS

らそれぞれ輝度温度と気温（T）、水蒸気（Q）の Jacobianの計算に対応していたためである。

（ヤコビアン）を計算して比較した。ヤコビアンは与え

RTTOVは2021 年11 月にバージョン13.1（RTTOV13.1）

る大気プロファイルの各層の T、または Q の変化によがリリースされた。RTTOV12.2 からの主な変更は光学る輝度温度の変化量である。図１に中波長赤外の的厚さの計算のための係数ファイルの更新で、同時にCh.971（IRS1738）と Ch.1041（IRS1960）のヤコビアン

IRS の計算については IRS の最新のレベル 1B の仕様案を示す。Q のヤコビアンは IRS1960 のみ対流圏に負のを反映した係数ファイルが公開された。新仕様ではチ値が見られ、近い波数のチャンネルを選択して同化しャンネル数やサンプリング間隔などが変更になっていても、数値予報での効果は同じものにならないことをるが、RTTOV12.2 はこの新仕様に対応していない。今確認する結果となった。

後 HSS の OSSE で新仕様の IRS の評価を行うことを考今後も IRS1960 のチャンネル毎の特性を丁寧に確認

え、RTTOV13.1 による新仕様の IRS のシミュレーショ

し、同化利用の際の効果的なチャンネル選択につなげンを行い、従来の RTTOV12.2 からの IRS シミュレーシていきたい。

ョンとの比較を行うことにした。
参考文献
2.

[1] 別所, 2019,気象学会春季大会予稿集,C160.

RTTOV13.1 リリース時の IRS の仕様の変更

ここでは、RTTOV12.2 で対象としている従来の IRS[2] 岡本ほか,2020,測候時報第 87 巻,気象庁,99-150.

を IRS1738（1738 は全チャンネル数）、新仕様の IRS を[3] 大和田ほか, 2021,気象学会春季大会予稿集,SP5-07+.

IRS1960（1960 は全チャンネル数）と区別する。表１に[4] Duruisseau et al.,2017,Q.J.R.M.S.,143,2104-2115.

それぞれの観測波数域とサンプリング間隔を示す。
IRS1960 は IRS1738 より観測波数域が広く、サンプ

CH971(IRS1738,RTTOV12) and CH1041 (IRS1960,RTTOV13)

0.01

RTTOV12 QC(Kelvin/(Kg/Kg)*(Kg/Kg)*10^5)

リング間隔が細かくなっている。また、数値予報での利– 14.7 µm）が新たにカバーされ、気温に感度のあるチャンネルが増えたことが特徴と言える。

RTTOV13 QC(Kelvin/(Kg/Kg)*(Kg/Kg)*10^5)RTTOV12 TJ(Kelvin/K)
RTTOV13 TJ(Kelvin/K)

Pressure (hPa)

用の観点では、長波長赤外について 680 – 700 cm-1（14.2

0.1

1

10

表１ IRS の観測波数域とサンプリング間隔
観測波数域（サンプリング間隔）
長波長赤外
IRS1738
IRS1960

中波長赤外
-1

100

1000

700 – 1210 cm

1600 – 2175 cm-1

(0.625 cm-1)(0.625 cm-1)

図１ IRS1738 と IRS1960 のヤコビアン

680 – 1210 cm-1

1600 – 2250 cm-1

（チャンネルの波数は約 1695 cm-1（5.9 µm））-1(0.6031 cm )

-0.01

-1

(0.6037 cm )

-122-

0.00

0.01

0.02

Jacobian

0.03

0.04

0.05

OB-06+ (P1L, B1P)

GPM DPR の 固 体 降 水 プ ロ ダ ク ト の 評 価*黒 沢 裕 也 ・ 高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )

1.

はじめに

いずれかの条件を満たしているピクセルは陸上と海上

全球降水観測計画（GPM）主衛星搭載の二周波降水でそれぞれ 378015 個と 567266 個であった（降水ピク

レーダ（DPR）は周波数の異なる Ku 帯（KuPR）と Ka

セルの約 2.4％と約 1.0％）。そのうち各条件の占める割帯（KaPR）のレーダから構成されている。この二周波合を図 1 に示す。固体降水の存在が示唆されたうちにおける液体や固体降水の散乱や減衰の特性の違いをMSindex は 0.5 割以下、flagGH は 4〜5 割、flagHIP での用いることによる、相の状態の推定や降水粒子タイプ

検出は 6〜7 割を占めている。陸上（海上）で多重散乱の推定に関する研究が盛んに行われている。

が検出されたうちの 6 割（3 割）
で flagGH または flagHIP

GPM DPR Level2 の最新プロダクト（V7）には雹、霰それぞれにより固体降水が検出されている。また、複数の検出フラグ [flagGraupelHail]（以下、flagGH）[1]、粒のプロダクトで固体降水が検出される割合は海上より径の大きい固体降水の検出フラグ [flagHeavyIcePrecip]

も陸上で増加する結果が得られた。
flagGH と flagHIP は（以下、flagHIP）[2]、多重散乱の検出インデックス

共に高密度・大粒径の固体降水の検出フラグであると[MSindex]が含まれている。本研究ではこれら 3 種の固考えられるが、両者で検出された場合はそれぞれの4 割

体降水に関連したプロダクトの関係について調査した。

程度にとどまる結果となった。

これらのプロダクトに共通して用いられているのが、Ku と Ka のレーダ反射因子 Z の観測値の比（dualfrequency ratio：DFRm）である。m は観測値を意味し、減衰補正が行われていないことを表す。

4.

今後の予定

課題として、それぞれのプロダクトの違いを明確にすることでそれらの持つ物理的な意味を明らかにすることが挙げられる。今後は、固体降水を flagGH で検出

2.

使用データ

flagGH は鉛直プロファイル内の観測レーダ反射因子
Zm（Ku）の最大値、ストーム頂高度と DFRm を用いてしたが flagHIP では検出していないなど様々なパターンの事例におけるレーダ反射因子の鉛直プロファイルを解析する予定である。

算出されている。flagHIP は-10℃以下の高度での Zm や
DFRm の最大値を用いて算出される。MSindex は主に多重散乱のプロファイルに特徴付けられる DFRm のKnee と、地表面エコーとその付近の受信電力の傾きから算出されている。
データは GPM DPR Level2 V07 のテストプロダクト
ITE760 を暫定的に使用した。解析期間は 2018 年 7 月から 2019 年 6 月までの 1 年間とした。解析領域は南北
緯度約 65 度以内とした。また MSindex は直下付近の
25 アングルビン（インナースワス）でのみ有効な指標であるため、そのほか二種のプロダクトもインナース
ワスのみで解析した。固体降水の存在を示唆する以下

図 1 陸上（海上）における固体降水に関連したプロダクトの関係. 括弧内の数値は海上を表す.

の(a)~(c)のいずれかの条件を満たしているピクセル数
を母数とし、それに対する各条件の占める割合を調査参考文献

した：(a) MSindex = 100, (b) flagGH > 0, (c) flagHIP > 0。

[1] Le, M., and V. Chandrasekar, 2021, J. Meteor. Soc. Japan,
99, 49–65, doi:10.2151/jmsj.2021-003.

3.

結果

解析期間の陸上または海上において上記の(a)~(c)の[2] Iguchi, T., N. Kawamoto, and R. Oki, 2018, J. Atmos.
Oceanic Technol., 35, 491–502.

-123-

OB-07+ (P1L, B1P)

様々な気象条件下における山間部でのGSMaP 衛 星 観 測 と POTEKA 地 上 観 測 と の 比 較 分 析*岩 下 久 人 (明 星 電 気 株 式 会 社 )
1.

はじめに

南側に存在する可能性が高かった．その出現の精度確

POTEKA 気象観測装置（図 1）は気温，海面気圧，相率は，どちらの場合も 60～70%程度であった(図 2)．

対湿度，風速，風向，日射，感雨，降水量の 8 つの気象要素が観測可能である．気温，海面気圧，相対湿度，
風速，降水量の 5 要素は，気象庁検定を取得している．
2022 年 1 月現在で，検定品のみであれば日本全国に約800 台が設置されている．
POTEKA の地上気象観測網は，
気象庁アメダスのように全国一様ではなく局所的ではあるが，地域によっては観測距離間隔が約 1～10 ㎞の稠密な観測網を構成する．また，40 年以上の観測の歴史を持つ気象庁アメダスと比較

図 2 GSMaP 過小気圧配置(左)と過大気圧配置(右)すると，POTEKA は早いものでも2013 年頃の観測開始であり観測

3.

過小／過大評価を引き起こした様々な気象事例

統計期間は短いが，気象庁アメ

本稿では，2 項で示した出現精度確率が高いケース以ダスの観測地点数が比較的少な

外の 2020 年気象事例について紹介する．例えば，4 地

い山間部に，観測距離間隔が約 2域の内の 2～3 地域で GSMaP の過大評価が確認されたに～10 ㎞の稠密な観測網を構成すも関らず，総観規模レベルにおける低気圧帯が日本列る地域もあり，その中には複数

島の南側に存在しなかった事例（7 月 7 日：線状降水帯，

年の観測統計期間を持つ POTEKA

8 月 8 日：各地で局地的大雨(図 3)），4 地域の内の 2[1]も存在する ．

図 1 POTEKA

地域で GSMaP の過小評価が確認されたにも関らず，総観規模レベルにおける低気圧帯が日本列島の北側に存

2.

衛星の過小／過大評価時に現れやすい気圧配置

在しなかった事例（9 月 6 日：台風 10 号ハイシェンの山間部における GSMaP による衛星降水量観測は，季東シナ海北上による地形性降雨），
4 地域において GSMaP

節や地域によって様々な異なる特徴を持っており，地の過大もしくは過小評価が混在して確認された事例（8上降水量観測に対して，時には過小もしくは過大評価

月 22 日：各地で局地的大雨，10 月 22 日：寒冷前線がが非常に顕著に現れることもある．山間部において日本列島を分断するように通過）などである．

POTEKA が比較的稠密な地上気象観測網を構成し，3 年程度の観測統計期間を持つ 4 地域（(1)長野県，(2)岩手県，(3)島根県，(4)愛媛県／高知県）について，GSMaP
衛星降水量観測とPOTEKA 地上降水量観測との比較検証を実施した．特に，2020 年 7～10 月の 4 か月においては，各地域で GSMaP の過小／過大評価が様々な形で現れていたことが確認された．その中でも 4 地域に共通して過小もしくは過大評価が出現する時には，高確率で現れやすい日本列島周辺の気象条件(気圧配置)が存

図 3 2020 年 8 月 8 日 GSMaP 過大評価も北に低気圧帯在することが確認された．4 地域で過小評価が顕著な時は，総観規模レベルにおける低気圧帯が日本列島の北

参考文献側に存在する可能性が高く，4 地域で過大評価が顕著な[1] 岩下久人, 呉宏堯, 「地上の天気を測る」, 計測自時は，総観規模レベルにおける低気圧帯が日本列島の動制御学会誌「計測と制御」, 第 56 巻, pp.325-330, (2017)-124-

OB-08+ (P1L, B1P)
次期 GSMaP マイクロ波放射計降水リトリーバルアルゴリズム(V06)開発（その２）：
DPR と GMI 観測値から求めた固体降水粒子特性
青梨和正、重尚一(京都大学大学院理学研究科)
１．初めに

(a)

従来の GSMaP マイクロ波放射計(MWI) 降水リトリーバルアルゴリズムでは、固体降水粒子特性（形状、密度）モデルが、降水プロファイルに使っている GPM 2 周波降水レーダ(DPR) L2 data の作成アルゴリズムと一貫していなかった。本研究の目的は、次期 GSMaP（バージョン V06）の MWI アルゴリズ
ム用に DPR、GPM マイクロ波放射計(GMI)の観測値と合う固体降水粒子特性を見つけることである。 今回は、初期的な結果について報告する。
２．手法の概略
我々は、DPR L2 アルゴリズムの降水物理量モデルを基に、KuPR の減衰
補正後の反射因子(Ze)から、非球形を含む固体降水粒子特性に対して固(b)

体降水の融解直径平均値(Dm)と数密度(Nw)を求める手法を開発した。
この Dm,Nw と 0~0.7 kg/m2 の雲氷量から、固体降水粒子による散乱に感度のある 36,89,166GHz 垂直偏波(TB36v,TB89v,TB166v)の 輝度温度(TB)を Liu(2008)の RTM で計算した(TBc)。この TBc と GMI 観測値(TBo)を比較することで尤もらしい固体降水粒子特性モデルを推定した。
３．実験
本研究は上記手法を層状性の降水（2018 年 7 月 5 日 12UTC）、深い対流性強雨（2020 年 7 月 24 日 00UTC）、台風周辺の降水事例（2016 年 9(c)

月 27 日 00UTC）で実験した。この実験では、すべてのレベルの固体降
水に同じ粒子特性モデルを用いて KuPR Ze から Dm,Nw を求めた。その結果、固体降水粒子の形状、密度を変えると、Ze からリトリーバルされる Dm,Nw とそれから計算される TBc が大きく変動した。
これらの TBc と TBo を比較すると、層状性降水では、非球形のsector snow の TBc が TB89v,TB166v 共に TBo に近い値を示した。一方、深い対流性強雨では、周波数ごとに TBo に近い値を示す形状が違った。TB36v では、密度=0.1 の球形粒子、TB89v では、sector snow、TB166v では、6-rosette が最も TBo に近い値を示した（図 1 参照）。台(d)

風周辺の降水でも、周波数ごとに TBo に近い値を示す形状が違った。
TB36v と TB89v では、密度=0.1 の球形粒子、TB166v では、6-rosette が
最も TBo に近い値を示した。
----------------------------------------------------------------------図 1：深い対流性強雨（2020 年 7 月 24 日 00UTC）海上での TBo(X 軸)と TBc(Y 軸)の分散図（単位:K）；(a)球形（密度=0.1）で計算した TB36v; (b)6-rosette で計算したTB36v; (c ) 球形（密度=0.1）で計算した TB166v; (d)6-rosette で計算した TB166v
謝辞:この研究は JAXA「第 3 回地球観測研究公募」の一部である。

reference：Liu, G., "A database of microwave single-scattering properties for nonspherical ice particles." Bulletin of the American

Meteorological Society 89.10 (2008): 1563-1570.

-125-

OB-09+ (P1L, B1P)
多衛星マ イ ク ロ 波観測データ から の降水プロ ダク ト の観測時刻に 基いた 比較∗ 古澤 (秋元) 文江・ 増永浩彦 (名古屋大学 宇宙地球環境研究所)

はじ めに

1

熱 帯 降 雨 観 測 衛 星 (TRMM) と 全 球 降 水 観 測 計 画(GPM) の主衛星が打ち 上げら れ、 マ イ ク ロ 波放射計
(TMI/GMI) に加え 、 降雨レ ーダ (PR/DPR) が搭載され、 降水量の推定精度が画期的に向上し た。 し かし 、 様々な機関から 衛星データ を 用いた降水プロ ダク ト が発表されて いる が、 その元になっ て いる のは、 レ ーダよ り 観測
幅の広い放射計やサウ ン ダーによ る 観測データ である 。
GSMaP(Global Satellite Mapping of Precipitaztion)MWR はマイ ク ロ 波のみによ る 衛星観測に基いて推定された降水量のプロ ダク ト であり 、 放射計の GPM-GMI,
TRMM-TMI, GCOM-W1 AMSR2, DMSP シリ ーズ SSMIS, サウ ン ダーの NOAA シリ ーズ -AMSU, MetOp
シリ ーズ -AMSU 等の観測データ から 降水量が推定さ れて いる 。 GSMaP データ には、 こ の ど の衛星のデータを 使用し たのか と いう 情報が入っ て いて 、 衛星毎に分ける こ と ができ 、 さ ら に、 1 時間 UTC 毎の分布なので、地方時間毎の分布に 変換する こ と で、 衛星毎の地方時刻に基いた解析を 行う こ と が可能である 。 主に、 緯度や経度に落と し 込んだ zonal mean の結果に着目し た結果を 報告する 。 ま た、 こ れら の衛星毎の観測で導出し た降水量を 他のプロ ダク ト と 比較する ため、 GSMaP-MWRに加え、 IMERG(Integrated Multi-satellitE Retrievalsfor GPM)-HQ を 使用し た。 IMERG にはこ の衛星情報
がな く 、 同じ 方法は採れな いので、 1 時間平均にし た上で、 GSMaP と 同じ 衛星のデータ を 使用し た と 仮定して 、 同様の解析を 行い、 各プロ ダク ト の比較を 行っ た
結果も 示す。

結果2

2014–2018 年の GSMaP データ に おいて 、 太陽非同期である GMI や TMI から 求めた海上の降水量の経度分
布や緯度分布は午前が大き く 午後に 小さ い傾向があったが、 図 1 に 示すよ う に 連続的な 変化であり 、 GMI と
TMI 以外の太陽同期衛星で求めた 降水量の分布と は、
大き く 異な っ て いた 。 そ れら の分布は、 地方時刻毎に大き な 違いがあ り 、 平均降水量を 基準と する と 、 海上
では、 地方時刻で 10〜 11 時、 13〜 14 時、 22〜 23 時で降水量が大き く 、 陸では、 12 時で低く 、 0〜 2 時、 10〜
11 時が大き いこ と がわかっ た。 つま り 、 地方時刻で 10
時〜 14 時、 22 時〜 2 時 (＝ 0 時の前後 2 時間) に お いて 、 降水量の推定に特徴がある と いう こ と がわかっ た。

おわり に

2014–2018 年の降水量の変化に ついて GSMaP の使用
衛星の情報を 使用し て 地方時間毎の降水量の比較を 行なっ た。 今後、 さ ら に様々 な視点で精査する 計画である 。

謝辞: 宇宙航空研究開発機構 (JAXA) 受託研究「 Inter-comparisonof global rainfall data products for the imporovement of satellite
rainfall algorithm」 の助成等を 受けて 行っ た。 利用データ は NASAと JAXA に よ り 提供さ れたも のである 。

0.3
0.2

rain rate [mm/hr]

0−1 LT
2−3
4−5
6−7
8−9
10−11
12−13
14−15
16−17
18−19
20−21
22−23

0

0

0.1

rain rate [mm/hr]

3

2014−2018 sea

0−1 LT
2−3
4−5
6−7
8−9
10−11
12−13
14−15
16−17
18−19
20−21
22−23

0.1

0.2

2014−2018 sea

ま た、 協定世界時 UTC 毎、 地方時 LT 毎に 2014–2018
年の GSMaP の使用観測データ の頻度分布を 調べる と 、場所によ っ て 頻度が決ま っ て いて 、 頻度の低い領域がある 事がわかっ た (図 2)。 ま た、 その領域は時刻によ っ て
変化し 、 地方時で 10 時,22 時は観測頻度が平均で 4 割未
満、 11 時,23 時は 2 割未満と 低く (10 時 11 時は南半球が、 22 時 23 時は北半球が頻度が低い )、 GMI,TMI 以外
GCOM-W/AMSR2, MetOp-A&B/AMSU-A, NOAA18&19/AMSU-A の走査端が含ま れる 程度であ る 。 この低い観測頻度が原因で、 降水量が平均から 外れる と考え ら れる 。 TRMM は観測領域が赤道に限ら れる ため
経度分布に おいて は降水量が大き く な る のでそ の影響
も あ る が、 太陽非同期衛星の走査端で極端に 大き な 降
水量があっ たり 、 衛星によ っ て 平均的に降水量が異なる
こ と も 原因である だろ う 。 0 時は観測頻度が 2〜 6 割で、
後 2 時間は 5 割程度と 、 他の時間帯と 遜色はな い。 0
時と そ の後 2 時間は GMI,TMI と DMSP-F16/SSMIS,
GCOM-W/AMSR2, NOAA-18&19/AMSU-A の観測
データ が使用さ れて いる 。 こ れら 、 各衛星毎の降水量
導出ア ルゴリ ズム を 精査する 必要があり そ う だ。
緯度分布に 着目する と 、 GSMaP V6 から V7 に な る こと で、 40 度以上の高緯度に おけ る 緯度 5 度毎の不連続が顕著に な っ て し ま っ て いた が、 V8 で改善し て いる 。
ま た、 経度分布と は異なり 、 観測頻度は赤道で 4 割、 高
緯度で 6 割であ り 、 時刻に よ っ て 変化し な い。 そ のため、 低緯度の海上では、 朝方大き く 、 夜間に小さ い (図1 右)、 ま た、 陸上では朝方小さ く 、 午後大き い、 と いう 特徴があ る が、 こ れは、 観測頻度の影響だけ ではな
く 、 日周変化の影響を 強く 受け て いる も のと 考え ら れる 。 ま た、 使用衛星毎に 見て 行く と 、 TRMM/TMI が同じ 領域であ る のに やや大き な 降水量であ る こ と がわ
かっ た。

−100

0
lonitude [deg]

100

−60

−40

−20

0
latitude [deg]

20

40

60

Fig. 1: longitude dependency (left) and latitude dependency(right) of rain rate over the ocean at GSMaP V7 whole region
based on GPM/GMI. Light gray is AM, and dark gray is PM.

Fig. 2: observation frequency map at 11 and 23 UTC during
201403-201812 at GSMaP V7 whole region (top and middle)
and at 09,10,11 and 12 LT (bottom).

-126-

OB-10+ (P4L, C4P)

高 出 力 2μ m 水 蒸 気 差 分 吸 収 ラ イ ダ ー の 性 能 評 価*岩 井 宏 徳 , 青 木 誠 ( 情 報 通 信 研 究 機 構 )1.

のプロファイル[7]を 2µm 帯に変換し[8]，乱流構造乗数

はじめに

情報通信研究機構では CO2 差分吸収ライダー（Cn2）は SLC Daytime model [9]を用いた．

（DIfferential Absorption Lidar，以下 DIAL）[1]の観測シ

図 1 に積分時間 10 分での冷却型と常温動作型の水蒸ステムをベースとして，新たに開発した波長制御技術

気 DIAL による水蒸気量測定の相対誤差を示す．冷却[2]を組み込んだ水蒸気 DIAL（冷却型）の測定精度検証型と比べ，常温動作型では測定精度の大幅な改善，お実験を 2020 年夏季に実施した．現在，より長距離かつよび，高度 2km まで相対誤差 10％以下での計測の実現

高精度な水蒸気計測実現のために，ツリウムファイバが見込まれる．λOn と λOff の積分パルス数を最適化

ーレーザ励起の Ho:YLF レーザ[3]を用いた水蒸気（Mon=2.34 Moff）[10]した場合の相対誤差を点線で示し

DIAL（常温動作型）を開発中である．本稿ではシミュているが，改善はわずかである．

レーションにより開発中の水蒸気 DIAL の性能評価を行った結果を報告する．
2.

2µm 水蒸気 DIAL の諸元

表１に 2µm 水蒸気 DIAL の主要諸元を示す．常温動作型の各種パラメータはレーザ実験で得られた数値を示している．水蒸気に吸収される波長（On line；
λOn=2050.550nm ）と吸収されない波長（Off line ；λOff=2051.103nm）や望遠鏡の直径などは冷却型，常温動作型とも同じである．常温動作型では，パルス繰り
返し周波数（PRF）を上げて高出力化し，受信帯域を狭
図１ 積分時間 10 分での水蒸気 DIAL による水蒸気量

帯域化してノイズを低減させる方針である．
表１ 2µm 水蒸気 DIAL の主要諸元．
冷却型

測定の相対誤差の高度プロファイル．

常温動作型

C

R1

R2

R3

Pulse energy

50 mJ

33.1 mJ

15.7 mJ

6.7 mJ

Pulse duration

200 ns

150 ns160 ns

500 nsPRF

30 Hz

300 Hz1000 Hz

3000 HzIF frequency

105 MHz

55 MHzSampling rate

400 MHz

200 MHz

Bandwidth

159 MHz

11 MHzパラメータ

Range res.

3.

100 m

性能評価方法と結果

ここでは，夏季の日中を想定した 2µm 水蒸気 DIALの性能評価結果を示す．気温，気圧，水蒸気量，各種
分子の鉛直プロファイルは Tropical atmospheric model[4]を用いた．ただし，CO2 濃度は 410 ppm とした．λOnと λOff での各種分子の吸収断面積は HITRAN データベース[5]を用いて計算した．エアロゾルの消散係数はclear air でのプロファイル[6]，後方散乱係数は 1µm 帯

4.

まとめ

開発中の常温動作型の水蒸気 DIAL の想定される水蒸気測定精度を示した．今後，常温動作型の水蒸気
DIAL を完成させ，各種気象測器との比較検証を行う予
定である．
参考文献
[1] Ishii, S., et al., 2010, Appl. Opt., 49, 1809-1817.
[2] Aoki and Iwai, 2021, Appl. Opt., 60, 4259-4265.
[3] Mizutani, K., et al., 2018, Opt. Lett., 43, 202-205.
[4] Anderson, G., et al., 1986, AFGL-TR-86-0110, 954.
[5] Gordon, I. E., et al., 2017, J. Quant. Spectrosc. Radiat.
Transf., 203, 3-69.
[6] McClatchey, G., et al., 1972, AFGL-TR-72-0497, 411.
[7] Spinhirne, D., et al., 1988, Appl. Opt., 36, 3475-3490.
[8] Srivastava, V., et al., 2001, Appl. Opt., 40, 4759-4769.
[9] Good, R., et al., 1988, Proc. SPIE, 928, 165-182.
[10] Bruneau, D., et al., 2006, Appl. Opt., 45, 4898-4908.

-127-

OB-11+ (P4L, C4P)

次世代衛星搭載コヒーレントライダーのためのシミュレータ開発に向けて*山 中 沙 羅 ， 石 井 昌 憲 ， 竹 中 秀 樹 (都 立 大 )
1.

はじめに

風は大気を動かすため気圧配置と密接に関係し，総観規模な大気運動の指標として重要な気象要素である．
風の観測値は気象予測精度の向上，異常気象予測など
災害リスク低減，地球環境問題の改善に利用される．
SDGs では目標 11「持続可能な都市」や目標 13「気候変動」に関連し，風観測はよりよい社会の実現に必須である．現在の風観測システムは地域による観測点数の差が大きく，数値気象予報において誤差を生じさせている．そのため，広範囲を定期的に同一機器で観測できる衛星観測は非常に有用である 1)．また，世界気象機関が定めるユーザ観測要求の観測精度を満足していない観測の一つに風の高度分布観測がある．そのため，
全球で風の高度分布を観測できる衛星センサーが望まれる 2)．現在風観測実験で用いられているシミュレータ
では，検討している高解像度化に必要なパラメータ設
定が十分にできない問題点がある．また，現在一般化している操作モジュールの導入や新アルゴリズムの実
装，より高解像度なシミュレーションが求められる．
本研究では，全球で風の高度分布観測を可能な衛星センサーを実現するため，次世代衛星搭載コヒーレン
トドップラーライダーのためのシミュレータ開発を目的とする．
2．ライダーシミュレータの概要
シミュレータでは，衛星搭載ドップラー風ライダー
による疑似風観測を行う．レーザ出力や受光部の望遠
鏡口径，受光効率などのライダーシステムのパラメータを設定し，受信信号アルゴリズムを用いて疑似風観
測データとして風速や風速誤差を算出する．受信信号
アルゴリズムの詳細は次項に述べる．現在の衛星搭載
ライダーの仮想観測は，大気の疑似真値場をライダー
シミュレータに入力して生成されており，実観測デー
タと整合し予報誤差を減少させる場として作成されている．この疑似真値場によって計算された視線方向風速を入力値として，シミュレーション実験では視線方
向風速を真値として誤差の付加を行い推定された視線
方向風速が出力されている．
3．受信信号アルゴリズム
受光面積やレーザ出力などを初期値に受信電力の生成を行う．受信電力を時間領域に変換すると光ヘテロダイン検波後の出力信号を得ることができ，これを周波数領域に変換すると正規化されたパワースペクトル密度が得られる．図 1 は光ヘテロダイン検波後の出力信号，図 2 は周波数領域におけるパワースペクトル密度を示す．これを複数レンジ分繰り返し，時空間分解
能に合うよう積分平均を取る．この後，周波数スペク

トルから最尤推定法を用いてピーク検出を行う．また，ライダー方程式を用いて信号対雑音比 SNR (Signal toNoise Ratio)を算出することで，各高度における周波数
スペクトルの算出が可能となる．周波数スペクトルの確率密度分布から平均周波数を求めることにより視線方向風速を求めることが出来る．

図 1 光ヘテロダイン検波後の出力信号

図 2 パワースペクトル密度

4．まとめ
本研究では，全球で風の高度分布観測を可能な衛星センサーを実現するため，次世代衛星搭載コヒーレン
トドップラーライダーのためのシミュレータ開発を目的とした．当日は複数の SNR の周波数スペクトルの確率密度分布 について議論する予定である．
参考文献[1] S.Ishii，et al, 2017, ”Feasibility Study for Future Space-Borne
Coherent Doppler Wind Lidar, Part 1: Instrumental Overview for
Global Wind Profile Observation”.
[2] Philippe BARON, et al, 2017, “Feasibility Study for FutureSpaceborne Coherent Doppler Wind Lidar, Part 2: Measurement
Simulation Algorithms and Retrieval Error Characterization”
謝辞
本研究は JSPS 科研費 19K04849，
19H01973 の助成を受け，シミュレーション実験に情報通信研究機構のシミュレータを利用した．同機構関係者のご支援に感謝いたします．

-128-

OB-12+ (P4L, C4P)

教師なし機械学習によるラマンライダーデータのノイズ除去（２）*吉 田 智 （ 気 象 研 ）、 上 里 達 実 （ 日 立 製 作 所 ）、 川 畑 拓 矢 、 酒 井 哲 （ 気 象 研 ）、 高 橋 温
志 、 横 矢 直 人 、 上 田 修 功 （ 理 研 AIP）

1.

はじめに

ものの、それ以外では概ね DIP 適用により精度が改善

大雨の予測精度向上を目的として、気象研究所では、している。図 3 に 2016 年 9 月 6 日の DIP を用いない場

水蒸気混合比(WVMR)の鉛直プロファイルを得る水蒸合と用いた WVMR を示す。dW/W が大きく観測不確定

気ラマンライダー(RL)を用いた観測とそのデータ同化

性の高い観測レンジの上端付近で WVMR の相違が見実験を進めている（吉田他、2021）。RL 観測データをられ、図 2 の結果を考慮すると DIP 適用によりこのあ

データ同化に効果的に用いるために、本稿では教師なたりの WVMR が改善していると考えられる。

し機械学習の一つである DIP を用いて、RL 観測データのノイズ除去を行う。これまで上里他（2020）によって提案され、川畑他（2020）で進捗を報告してきたが、謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費(19H01983）によって実施された。

本発表では総合的な調査結果について報告する。
2.

Deep Image Prior (DIP)

DIP は CNN(Convolutional neural network)を用いた機械学習で、最初にランダムな画像を入力し、イタレーシ
ョンにより徐々にターゲット画像に近づけていく。何らかの構造を持った入力は少ないイタレーション回数
でターゲット画像に近づく一方で、ランダムノイズで構成される画像はターゲット画像に近づくために多くのイタレーションが必要である。このため、適切なイ

図 1：DIP によるデノイズとゾンデ観測結果の比較。
（赤
破線：DIP 適用なし、実線：各 it の RMSE。100 回のDIP を行いその平均の RMSE を示す）

タレーション回数で計算を止めることにより、ターゲット画像に対して効果的なノイズ除去が可能となる。
3.

結果とまとめつくば市における 2016 年 8 月 12 日から 2016 年 10 月
31 日の期間の RL の観測データに対して DIP を適用し、ゾンデによる WVMR の観測結果(館野)と比較した。イ
タレーション回数(it)を増やすことにより徐々に RMSEが減少し、DIP 適用前(赤破線：1.14g/kg)よりも改善し

図2：dW/W で層別化したWVMR に対するDIPとRMSE。
（赤破線: DIP 適用なし、x: DIP 適用後）ている（図 1）
。ただし、it を 4000 回以上としても RMSEの大きな改善は見られない。一方で、チャネル数(nCH:
DIP の複雑さを示すパラメータ)が 50 以下で RMSE が大きく、また 200 以上で緩やかに上昇している。以上
より、本稿では最適な設定を it=4000、nCH=100 として解析を進める。この設定では DIP 適用によりおよそ27%の精度改善が確認できる。RL 観測の SNR から得られる観測不確定性(dW/W：小さいほうが不確定性が低い)で観測データを層別化し、層別化した各層ごとのRMSE を示す(図 2)。SNR が高く観測の不確定性が低い
場合(dW/W<0.05)では、DIP 適用により精度が改悪する

図 3：2016 年 9 月 6 日の RL 観測結果に対して DIP を適用した結果。
（上）DIP 適用なし、（下）DIP 適用後。

-129-

OB-13+ (P4L, C4P)

ラ イ ダ ー に よ る CO 2 ・ 気 温 観 測 精 度 向 上 の た め の気圧高度分布モデル評価*柴 田 泰 邦 ， 長 澤 親 生 ,1.

阿保 真（東京都立大学システムデザイン学部）
ここで、σi は吸収断面積、Δz は距離分解能、Pi (z) はライ

はじめに

我々は地上付近から高度 5 km までの CO2混合比分布
を連続観測する 3 波長の差分吸収ラ イダ ー（DIAL:
Differential absorption lidar）を開発した[1, 2]。基本的なダイヤル技術は、2 波長発振のレーザを利用し、CO2 吸収ス
ペクトルの吸収ピーク波長（λon）と λon近傍の弱い吸収領域上の波長（λoff ）に同調され、各波長における受光信号強度の差から密度分布を得る。吸収スペクトルは圧力広がり

ダー信号で、添え字 i は波長に対応する。Nonと NTが一致するよう、気温（つまり σi ）が更新され、CO2密度と気温が決定する。ラジオゾンデに対する NCEP GDAS/ FNL の気圧データの差 dp は高度 500～3500m で概ね -1 hPa であった。CO2混合比誤差 dMR は±1 ppm 内、気温誤差 dT は
+1 K 程度となった。3500m 付近の dT の揺らぎは逆転層に起因すると考えられる。

およびドップラーの広がりに依存するので、観測点上空の気温および気圧の高度分布を仮定する必要がある。しかし、これらの仮定誤差は、CO2混合比観測誤差に直結する。
そこで、我々は気温分布を同時に測定するために、λon と
λoffの間に第 3 の波長 λ3を加えた。CO2混合比と気温は二組の DIAL（λonと λoff、λonと λT）から決定される。この方法でも気圧分布の仮定が残っているので、我々はライダー観測所近傍の客観解析データのグリッド点の気圧分布を利用している。本発表では、客観解析データの気圧分布モ
デルを用いた場合の CO2密度測定精度の評価を行う。

図 1 2021 年 1 年間の ラ ジ オ ゾ ン デ 観測と NCEP
GDAS/FNL データの気圧差の平均（Mean error）と標準偏差（RMS error）

2. 客観解析気圧分布モデル評価
館野（36.06N, 140.13E）のラジオゾンデで観測された気圧と、その近傍のグリッド点（36.00N, 140.00E）の NCEPGDAS / FNL の気圧について、2020 年 1 年間の両者の差の平均（Mean error）と差の標準偏差（RMS error）を示す。
600 hPa（約 4000m）以下において、Mean error は -0.2 hPa,
RMS error は 0.4 hPa である。この結果は、NCEP GDAS /FNL データが、都立大ライダー観測地点における 3 波長
DIAL による CO2・気温観測に有用であることを示す。
次に、館野でのラジオゾンデ気温・気圧データを正解とした 3 波長のライダー信号を作成し、同時刻の NCEP
GDAS/ FNL 気温・気圧データを吸収断面積計算の初期値として、CO2 混合比と気温の測定誤差を計算した。各データは 2020 年 3 月 5 日 12 UTC を用い、CO2混合比は高さによらず 400 ppm 一定とした。誤差の計算結果およびラジオゾンデの気温分布を図2に示す。高度zにおけるCO2
密度 N(z) は以下の二組の DIAL 方程式で計算される。
𝑃𝑃𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑧𝑧 + 𝛥𝛥𝑧𝑧) 𝑃𝑃𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑧𝑧)�𝑃𝑃𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑧𝑧) 𝑃𝑃𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑧𝑧 + 𝛥𝛥𝑧𝑧)
2�𝜎𝜎λon − 𝜎𝜎λoff �∆𝑧𝑧
𝑃𝑃𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑧𝑧 + 𝛥𝛥𝑧𝑧) 𝑃𝑃𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑧𝑧)1
𝑁𝑁𝑇𝑇 (z) =ln ��𝑃𝑃𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑧𝑧) 𝑃𝑃𝑜𝑜𝑜𝑜 (𝑧𝑧 + 𝛥𝛥𝑧𝑧)
2�𝜎𝜎λon − 𝜎𝜎λoff �∆𝑧𝑧

𝑁𝑁𝑜𝑜𝑜𝑜 (z) =

1

ln �

図 2 CO2 混合比誤差と気温誤差のシミュレーション結果（2020 年 3 月 5 日 12UTC のデータを利用）
3. まとめ都立大ライダー観測地点において、3 波長 DIAL による
CO2・気温観測に用いる客観解析データの有用性を示した。洋上など、客観解析データの精度が劣る地点での観測を想定し、第 4 の波長 λ4を追加して CO2・気温・気圧を同時観測する手法についても講演にて詳細を報告する。
参考文献[1] Y. Shibata, et al., 2017, Appl. Opt.,56, 1194-1201.
[2] 柴田他, 2021, 気象学会 2021 年度秋季大会, OB-12+-130-OB-14+ (P4L, C4P)
地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測－九州実証実験の現状 その２－*

川村 誠治、花土 弘、金丸 佳矢（情報通信研究機構）

北井 信則、比留間 利通、佐々木 歩、渡辺 琢也、田村 強（日本アンテナ）清水 慎吾（防災科学研究所）
1. はじめに水蒸気はレーダーで見える前の水であり、その動きを監視することは通常の降雨予測をはじめ、局地的大雨や線状降水帯といった豪雨予測にとっても非常に重要である。
情報通信研究機構（NICT）では、地表付近の水蒸気量を面的に観測する手法として地上デジタル放送波の伝搬遅延を用いる技術の研究開発に取り組んでいる[1]。これまで
ソフトウェア無線デバイスと PC を用いたプロトタイプ観測装置を関東域で展開して実証を進めてきた。現在 SIP
第 2 期のプロジェクトの中で、FPGA を用いて低消費電力・安定運用を実現した新しい観測システムを九州地方に展開して、線状降水帯をターゲットとした実証実験を進めている。その概要と現状を報告する。

2. 手法概要
地デジ放送波に埋め込まれている既知のパイロット信号を復調することで算出される遅延プロファイルの位相を用い、ピコ秒レベルで伝搬遅延を精密に測定することで水蒸気量の情報を得ることが可能になる。ピコ秒の精度で測定をするためには放送局や受信点の局部発振器の位相雑音が大きな誤差要因となり、遅延プロファイル上で検出される直達波や反射波の位相はこれら位相雑音を含むためランダムに大きく変動するが、両者の差を取ることで位
相雑音は相殺され、観測地点と反射点の間の伝搬遅延を精度良く測定することができる。

3. 九州観測展開の現状と今後の計画

図 2：阿蘇の観測地点付近の地図。盆地内の阿蘇市役所の他に、大観峰にも観測地点を設け、複数の送信局の電波を利用した観測を実施中。
図 1 に 2022 年 2 月現在の九州観測展開の現状を示す。
赤で示された 5 地点は 2020 年度中に展開を終えて観測データを取得できている。青で示された 10 地点はすでに現地調査を進めており、うち阿久根市と日置市はすでに装置を設置済みである。今年度のうちに残り 8 地点の観測装置の設置を目指している。

4. 阿蘇市大観峰での観測
図 2 には阿蘇の観測点付近の地図を示す。阿蘇では2020 年に設置した阿蘇市役所（盆地内）の他に、2021 年
から大観峰横にも観測点を設けている。このエリアには阿蘇局と阿蘇北局の 2 局の送信所があり、複数の基線を取る
ことができる。市役所と大観峰は約 400m の高低差があり、高さ方向に異なるエリアの観測が可能で、雲海の発生などとの関係についても考察できる可能性がある。

5. 今後の計画
今後、整備ができた観測地点からデータ利用を開始し、順次データ同化を進めていく計画である。観測データを
3DVAR によって 1.5 km メッシュの局地モデル（LFM）に同化させて水蒸気分布を算出することを考えている。この水
蒸気分布はデータ同化の初期値となるほか、水蒸気分布そのものの可視化も準備する計画である。

謝辞：本観測実験は、SIP（戦略的イノベーション創造プ
ログラム）第 2 期「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」研究開発項目 V「線状降水帯の早期発生予測及び発達予測情報の高度化と利活用に関する研究」によって実施されています。
参考文献

図 1：九州観測展開の現状。赤で示した地点がすでに観測を開始している所で、青で示した地点は今年度中に観測装置を展開する予定（阿久根市と日置市は設置済み）。

[1] Kawamura, S., et al. (2017), Water vapor estimation
using digital terrestrial broadcasting waves,Radio Sci., 52, doi:10.1002/2016RS006191.

-131-

OB-15+ (P4L, C4P)

二重偏波レーダの校正について*高 橋 暢 宏 ・ 纐 纈 丈 晴 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )Nobuhiro Takahashi and Takeharu Kouketsu (ISEE Nagoya University)
1.

はじめに

合わせを選び校正値とした。図２ではモデル化した雨

気象レーダの校正は、降水強度の正確な推定や降水

滴粒径分布に Z と ZDR のバイアスを与えた場合の誤粒子の特徴抽出、さらに、レーダのネットワーク化に伴差を示しており、バイアスが０となる付近で誤差が最うデータ合成においても重要である。本研究では、小となっていることを確認できる。

Gourley et al. (2009)[1]の絶対校正の手法を二重偏波レーダである XRAIN の関東地方のネットワークおよびマ
ルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ（MP図 ２ . DSD モ デ

PAWR）に適用した結果を紹介する。

ルに対する Z と2.

ZDR の バ イ ア

手法スによる誤差Gourley et al. (2009) の考え方は ZDR が校正されていマップ

るとして Z の絶対校正を行うもので、図１に示すように、ZDR に対して KDP/Z が雨滴粒径分布によらず、１つの関数で表せることを利用している（特に図１に示ZDR の校正を併せた校正方法は、図２において Z のした Brandes, Zhang and Vivekanandan (2003)[2] によるバイアスに対するZDR のバイアスが１つの直線として雨滴の軸比モデルでは一意性が高いが別の軸比モデル決まるため、ZDR のバイアス直線上の最小値となる点

では ZDR が１dB 以下でばらつきが生じる）。

を Z と ZDR のバイアスと決定した。XRAIN の場合は

XRAIN や MP-PAWR では、ZDR の校正も行う必要がパラボラアンテナを用いているため、仰角間の校正にあるため、Marshall-Palmer 分布を仮定して Z-ZDR 関係

は違いがないと考えられるが、MP-PAWR は、ビーム合を評価するが、同時に、Z の絶対校正が必要となるため、成を行なっているので、全仰角での評価が必要になる。

Z と ZDR を同時に校正する手法を検討した。
3.

評価方法

XRAIN の場合は、複数のレーダがオーバーラップしているため、レーダ間での Z および ZDR の相対的な誤差と校正量の差を比較することにより確認する。また、衛星搭載レーダとの比較を行うことにより、校正結果を確認する。
4.

検討課題

今回は、
Z に対して ZDR および KDP を平均したが、図１. X-band における ZDR と KDP/Z の関係（仰角 0度）。T-matrix (Mishchenko 2002[3])により計算。
まずデータセットの作成として、１dB きざみの Z に

平均前のデータを用いる方法を検討する必要がある。
また、KDP の推定値の誤差に対する検討も必要である。
参考文献

対して ZDR と KDP の平均値を求める。なお、Z と ZDR[1] Gourley et al., 2009: JTECH, 26. 689-7003.

に対しては KDP を用いて減衰補正（Park et al. 2005[4]）[2] Brandes, E. A., Zhang, G., & Vivekanandan, J., 2003: JAM,を施しておく。次に、校正値の推定として Z のバイア

42, 652-660.

スを１dB 刻み、ZDR のバイアスを 0.1 dB 刻みに変化[3] Mishchenko, M. I., 2002: Cambridge University Press.

させて ZDR-KDP/Z の関係式との差が最も小さい組み[4] Park, S.-G., M. Maki, K. Iwanami, V. N. Bringi and V.
Chandrasekar, 2005: JTECH, 22, 1633-1652.

-132-

OB-16+ (P4L, C4P)

南極昭和基地大型大気レーダーに付加した受信システムによる長期連続流星風観測* 堤 雅 基 (国 立 極 地 研 究 所 )， 橋 本 大 志 (国 立 極 地 研 究 所 )，西 村 耕 司 (京 都 大 学 生 存 圏 研 究 所 )， 佐 藤 亨 (京 都 大 学 国 際 高 等 教 育 院 )，高 麗 正 史 (東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 ）， 佐 藤 薫 (東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 )
1.

はじめに

3.

風速観測

南極昭和基地大型大気レーダー（PANSY レーダー）

副産物としての観測であるが，1 日当たりの代表的な（69S, 39E）は，対流圏・成層圏・中間圏の連続観測を

流星エコー数は 104 個程度以上であり，一般的な流星観

中心に各種特殊観測も実施している南極域唯一の大型測専用レーダーと同等からそれ以上である．推定され大気レーダーである[1]．乱流エコーを利用した対流

る風速の時間高度分解能は 1 時間・2km 程度であり，圏・成層圏・中間圏の観測モードは，鉛直風を含む 3

昼夜・季節を問わず連続的に高度域 70-95km で推定可次元風速を高い時間高度分解能で観測可能であり，大能である．図 2 に，2021 年 3 月から 2022 年 1 月にかけ

気重力波の研究などに成果を上げている[2]．一方，中ての日平均風速の推定例を示す．東西風においては，間圏モードは，日射による大気電離が弱くなる夜間（極冬季の東向き及び夏季の西向きの季節変化が明らかで域では特に冬期）には観測時間に制約が生じるため，あり，南北風には夏季の赤道向き流が明瞭に捉えられその補強のための流星エコーを利用した観測手法開発ている．

を行っている[3]．今回は，約 1 年にわたって蓄積されたデータを用いた解析結果を紹介する．
2.

流星エコー観測用付加受信システム概要

流星が高度 70-110km に残す線状の電離飛跡は，電波の強い散乱体であり，比較的簡便な受信システムを使ってそのエコーを元に風速観測が行える．この利点を活かし，大型大気レーダーが中間圏乱流エコー観測を行っている最中に副産物として流星エコー観測行う付
加受信干渉計システムが，筆者らも参加して過去に開発がなされている[4]．その経験を元に，PANSY レーダ

図 2 2021 年 3 月 12 日から 2022 年 1 月 16 日のーに付加する受信装置を開発し（図 1），2021 年 3 月か

日平均風速推定値．上（下）：東（北）向き風速

ら連続観測を開始した[3]．
本開発により，中間圏乱流観測モードの背景風情報を得るとともに，観測高度域を下部熱圏域側に拡張することにも成功した．今後，中間圏乱流観測から得られた風速との比較検証や各種大気波動の解析を進める．
参考文献[1] Sato et al., 2014, J. Atmos. Sol.-Terr. Phys., 118, 2−15,
doi:10.1016/j.jastp.2013.08.022.
[2] Sato et al., 2017, J. Geophys. Res., 122, doi:
10.1002/2016JD025834.
[3] 橋本他, 2021 年気象学会秋季大会.
図１：PANSY レーダーに付加した受信システム概念図[4] Nakamura et al., 1997, Radio Sci., 32, 1203-1214.

-133-

OB-17+ (P4L, C4P)

Estimation of TKE Dissipation Rate from Radar Data using a
Weak Stratification Model* Luce H. (R ISH, Kyo to University ), Kan tha L. (University o f Colo rad o, Boulder ),Hashiguch i H. (R ISH, Kyoto Un iversity), Lawrence D. (University of Colorado, Bould er ),Doddi A. (Unive rsity o f Colorado, Bould er ), Yabuki M. (R ISH, Kyo to University )1.

Introduction

turbulence. From statistical analysis made on

The increasingly fine spatial resolution ofmultiple cases of KH layers identified from 11

numerical weather prediction models requires a

years of LQ7 wind profiler data, 𝐿 was found tobetter parameterization of the mixing intensity

be slightly variable and dependent on the depth D

represented by the Turbulence Kinetic Energy (TKE)ofdissipation rate 𝜀 . VHF radars and UHF windprofilers have the potential to monitor ε.

Interestingly, an equivalence between mean values

Consequently, the radar models of ε need to beboundary layers (CBL), where non-zero mean shears

re-evaluated.

were observed, with 𝐿~0.1 𝐷 (where D is the depth

2.

of the CBL).

The radar models

Several models relate 𝜀 to 𝜎, the 1/2 Doppler

the

KH

layers( 𝐿~0.0875 𝐷) (Fig.

1).

of 𝜀𝑅 and 𝜀𝑆 was also found for convective

4.

Conclusions

non-turbulent

The observed 𝜎 3 dependence of 𝜀 described byeffects. We applied these models to the VHF Middle[2] might be explained by the slight variability

and Upper atmosphere (MU) radar and the UHF (1.357

in L, for the range of values detectable by theGHz) LQ7 wind profiler and compared with 𝜀 derived

radars. We suggest that 𝜀𝑆 is thus more relevantfrom Unmanned Aerial Vehicles (UAV) measurements

than 𝜀𝑁 for shear-generated turbulence at least

made at Shigaraki MU Observatory (Shigaraki UAV

for low Ri values.

spectrum

width

corrected

for

Radar Experiment, ShUREX 2016-2017, [1]). We found
that

the

most

commonly

used

radar

model

2

(𝜀𝑁 ~ 0.5𝜎 𝑁, where 𝑁 is the buoyancy frequency)
fails to reproduce the UAV-derived 𝜀 estimates(𝜀𝑈𝐴𝑉 ). Instead, we found a 𝜎 3 dependence (𝜀𝑅 =𝜎 3 /𝐿 with L~ 50-70 m) [2]. An alternative model[3] whose asymptotic form for weak stratification⃗ ⁄𝑑𝑧| is the(Ri→0) is 𝜀𝑆 = 0.64𝜎 2 𝑆 (where 𝑆 = |𝑑𝑉
horizontal wind shear) was tested. This model is
expected to be valid up to Ri=0.2 at least,
according to Direct Numerical Simulations [4]. 𝜀𝑁Figure 1: (left) 𝑙𝑜𝑔10 (0.64𝑆) vs 𝑙𝑜𝑔10 (𝜎/50) for 192

modelcases of KH layers identified from 11 years of LQ7 windislikely

only

valid

for

strongstratification (Ri→1).

profiler data (2011-2021). (Right) Same as the left3.

panel with 0.0875 D instead of L=50 m.

Results

By estimating S from radar data for a deep

References

turbulent layer generated by a Kelvin-Helmholtz[1] L. Kantha et al.. Prog. Earth Planet Sci., 4, 19, 2017.

(KH) instability, we found good agreement between[2] H. Luce et al., Earth Planets Sci., 70, 207, 2018.

𝜀𝑈𝐴𝑉 and both 𝜀𝑅 and 𝜀𝑆 (but not 𝜀𝑁 ) . This

[3] S. Basu, & A. M. Holtslag, , Envir. Fluid Mech., 21, 1273–

agreement seems to suggest that 𝜎⁄𝐿 ~0.64𝑆, or

1302, 2021.

equivalently, 𝐿 is equal to 𝐿𝐻 /0.64 where 𝐿𝐻 =[4] S. Basu et al., Boundary-Layer Meteorol 178, 167–184,𝜎⁄𝑆 is the Hunt scale defined for neutral

2021.

-134-

OB-18+ (P4L, C4P)
WINDAS 鉛 直 速 度 観 測 を 用 い た 高 層 雲 の 解 析 (6)大野裕一・堀江宏昭・川村誠治・山本真之（情報通信研究機構）
1.は じ め にこ れ ま で 各 地 の WINDAS デ ー タ の 鉛 直 ド ッ
プラ速度を用いて主に高層雲の鉛直速度プ
ロファイルに注目して解析を進めてきた。
そして、長期平均した高層の雲粒子の落下速度が気温と強い相関があり、気温が低い
上空では落下速度が小さく、気温が高い下層になると落下速度が増加し、季節場所によらずに幅の狭いプロファイルに収束する
ことを示してきた。上記の解析をする際に、雲粒子や雨のエコーのみを取り出すために大気乱流からのエコーを取り除いて解析を進めたが、今回はこれまで取り除いていた
大気乱流からのエコーによる鉛直速度に着目して、その統計値を調査した。
2.大 気 乱 流 エ コ ー と 雲 雨 エ コ ー の 分 離使 用 し た WINDAS の 鉛 直 速 度 デ ー タ は 大気乱流からのエコーによる鉛直速度と雲や雨などからのエコーによる鉛直速度が区別
な く 0.1 m/s の 単 位 で 記 録 さ れ て い る 。 落
下速度が大きく、エコー強度の大きい雨のエコーは強度と速度を組み合わせて比較的容易に判別できる。しかし、高層の雲粒子からのエコーは落下速度が小さく、エコー
強度もそれほど大きくないために大気乱流からのエコーとの判別は難しく、誤判別も多くなる。前回までは高層の雲のエコーに注目していたために大気乱流エコーをできるだけ取り除くために鉛直速度とエコー強度の閾値を少し大きめに設定していた。そのため、強度が弱く落下速度の小さな雲のエコーの一部は大気乱流エコーとして判別して取り除かれていた。今回は大気乱流エ
コーの鉛直速度統計値を得るために雲や雨
エコーの混入をできるだけ避けるため、この閾値を調整し直している。
3.大 気 乱 流 エ コ ー の 鉛 直 速 度 の 統 計
図 1 は 2003-2005 年 夏 季 の 熊 谷 WINDASの高度別ドップラ速度別の頻度分布である。左図は乱流エコーと雲雨エコーの両方

図 1 WINDAS 熊 谷 夏 季 の 全 エ コ ー の 頻 度
分 布 (左 )、 大 気 乱 流 エ コ ー の 頻 度 分 布(中 )、 平 均 鉛 直 速 度 と 標 準 偏 差 (右 )を含む全ての観測データの頻度分布で、真ん中の図は雲・雨エコーを取り除いた大気
乱流エコーの頻度分布である。鉛直速度 0m/s 付 近 に 頻 度 が 集 中 し て い て 、 落 下 し ている雨、雲粒子のエコーがほぼ取り除かれて い る こ と が 分 か る 。 し か し 、 高 度 8km あたりの上空では、雲粒子エコーと思われる
データが除去しきれずに、鉛直速度が負に偏っている。右図は大気乱流エコーの鉛直速度を平均した高度プロファイルと標準偏差 を 示 し て い る 。 平 均 鉛 直 速 度 は 8 km より 下 で は ほ ぼ 0 m/s 付 近 で 標 準 偏 差 が 0.2～ 0.3 m/s 程 度 の ば ら つ き に な っ て い る 。
8km 付 近 で 負 に な っ て い る の は 上 述 し た 雲粒子の落下速度の混入と思われる。
図 ２ は 2003-2005 年 冬 季 の 尾 鷲 WINDASを用いた図１同様な頻度分布と平均鉛直速度を描いた図である。左図で上空の雲粒子の落下速度の分布が大気乱流エコーの速度分布と重なっている。大気乱流エコーを取り出した真ん中の頻度図では上空で負の鉛
直速度側が大きく削られている。このために右図で平均速度を計算したときに上昇流になる一つの要因となっている。しかし、全体的に見ても下層から滑らかにつながった 0.4 m/s ほ ど の 上 昇 速 度 が 表 れ て い て 、
実際に平均的に上昇流があるようにも思われる。標準偏差を見ると図１の例と比べて大 き く 、 特 に 2～ 3 km 付 近 で は 0.7 m/s を超えるばらつきがある。長期平均の鉛直風でこのように上昇風があるのは観測システ
ムの問題にも思われるが、山の風下で生じた山岳波の影響も原因として考えられる。
今後、水平風との関係などを含めて、詳し
く調べていきたい。
謝辞
気 象 庁 観 測 部 観 測 課 よ り WINDAS デ ー タ の
ご 提 供 い た だ き ま し た 。本 件 は 、総 務 省 か ら
受 託 し た「 電 波 伝 搬 の 観 測・分 析 等 の 推 進 」の支援を受け行われた。

図 2 WINDAS 尾 鷲 冬 季 の 全 エ コ ー の 頻 度
分 布 (左 )、 大 気 乱 流 エ コ ー の 頻 度 分 布(中 )、 平 均 鉛 直 速 度 と 標 準 偏 差 (右 )-135-

OB-19 (P1L)

小型マイクロ波放射計による「みらい」洋上水蒸気観測*箕 輪 昌 裕 、 岩 堀 太 紀 、 早 野 真 理 子 （ 古 野 電 気 株 式 会 社 ）吉 田 聡 （ 京 都 大 学 ）、 勝 俣 昌 己 、 横 井 覚 （ JAMSTEC）
1.

はじめに

線状降水帯等の気象観測および防災に寄与するため、マイクロ波放射計による洋上水蒸気観測の研究を進めしたモデルを用いて PWV を算出したところ、図 3 左のように RMSE：2.936mm となり、PWV が小さい場合に放射計が僅かに過小評価する傾向となった。

ている。マイクロ波放射計（Microwave Radiometer）は、Passive に大気放射を観測し、PWV（可降水量）や水蒸
気鉛直分布を推定する装置である。本放射計（図 1）の
PWV 算出には機械学習を用いており、教師データはGNSS 水蒸気観測およびゾンデ観測データである。

図 3 左：西宮で学習 右：洋上ゾンデで学習
みらい洋上でのゾンデ観測データで学習（2020/08/05～23 の 128 回）したモデルを用いて PWV を算出した
ところ、図 3 右のように RMSE：1.760mm に改善した。
図 1 FURUNO 製マイクロ波放射計
2.

観測場所

小型マイクロ波放射計を、海洋地球研究船「みらい」
甲板に設置し、太平洋上（パラオ沖等）の水蒸気観測を行った（研究航海[MR20-E01] 2020/08/01～09/14）
。
3.

観測結果

観測期間全体の PWV の時系列グラフを図 2 に示す。

図 4 左：西宮で学習 右：洋上ゾンデで学習
また、図 4 には、放射計による水蒸気鉛直分布算出を評価した結果を示す。西宮で学習（潮岬高層気象観
測データ 2020/03/06～2021/04/30 の 612 回）したモデルを用いて水蒸気鉛直分布を算出したところ、図 4 左のように海表面付近では過小評価、および高度 3km 以上
では過大評価する傾向にあった。そこで、みらい洋上でのゾンデ観測データで学習（2020/08/05～23 の 128
回）したモデルを用いて水蒸気鉛直分布を算出したと

図 2 可降水量 PWV の時系列グラフ

ころ、両者が改善する傾向を示した。

水色の線は放射計で観測した PWV 観測値、☓印のプ
ロットは「みらい」船上から打ち上げたゾンデ観測デ

4.

まとめ

ータから PWV を算出したものである（打上回数：全

小型マイクロ波放射計による PWV および水蒸気鉛

254 回）。グレーアウトした領域は感雨計が降雨を検出

直分布推定値を、洋上ゾンデ観測と比較し評価した。

した期間である。航海全体を通じて、50～70mm の高洋上でのゾンデ観測結果を学習させることで、その海い PWV が観測された。

洋・海域に適した水蒸気学習モデルを生成出来る可能次に示す、可降水量、水蒸気鉛直分布の比較評価に性があることが分かった。

おいては、ともに洋上ゾンデ観測データ（後半 126 回）を正解として評価した。
西宮の GNSS 水蒸気観測で学習（2020/03/05～07/10）※謝辞：「本研究は JSPS 科研費 20H04306 の助成を受けたものです。
」-136-

OB-20 (P1L)
二重偏波レーダーによる雨滴粒径分布の推定（その 5）*1) 足立アホロ・2) 小林隆久・1) 梅原章仁・3) 山内洋・3) 南雲信宏（1: 気象研究所 ,2: 電力中央研究所 ,3: 気象庁）
R(DSD)
1. はじめにR(K )160
雨滴の粒径分布（DSD）は雨に関する基本的なパ
4.0
ラメーターであり、DSD が推定できれば降水強度
140
-0
8X
や液水量など雨に関する様々な物理量が分かるだ.90120
けでなく、その時間や高度変化から雨滴の成長や=D).04
分裂など雲物理に関する情報も得られる．
S
+2
D
100
(
R
Adachi et al. (2015) は DSD に修正ガンマ函数
0X
0.8を仮定し，そのパラメータ (N0, D0, μ) を二重偏波=
80p)レーダーから推定する手法を提案した．但し彼ら
Kd
(
R
60
は形状パラメータ（μ) を距離方向に一定と仮定しており，特に積雲と層雲が混在する場合にはこの40仮定が成り立たない可能性がある．そこで我々は各距離における μ を求め，DSD を推定する手法
20の開発を目指している（足立ら 2020，気象学会）．
0
今回は関東地方の強雨を観測した二重偏波レー0 20 40 60 80 100 120 140 160
ダーのデータからこの手法を用いて粒径分布を推Parsivel R [mm h-1]
定し，地上観測と比較した結果について紹介する． 第１図 二重偏波レーダー観測から推定した降水強度と板橋に設置したディスドロメータの観測値のとの比較
2．2021 年 12 月 1 日の強雨と観測手法(2021.12.1. EL = 1.0 deg.)．
寒冷前線の通過に伴い 12 月 1 日未明に関東地方では激しい雨が降り、ディスドロメータ（Parsivel1) 頻度を設置した板橋でも 170mm/h 以上の強雨を観測 40した．この寒冷前線通過に合わせて気象研究所の 35
C-band 二重偏波レーダーは仰角 1 度の観測を約１分毎に行った．取得したデータから粒径分布の 30
パラメータを推定し，これから更に降水強度を推定した．なお，上空約 1km を観測するレーダーと 25
地上のディスドロメータとの比較にあたり，レー 20
ダー反射因子から雨滴の落下速度を推定し落下時15間によるずれを補正した .

Radar R [mm h-1]DP103．解析結果第１図に推定した粒径分布から求めた降水強 5度（R) の比較結果を示す．粒径分布から推定された降水強度は地上観測とよく一致している．ま 0
N(D)ob_06:39
-10
-5
0
5
10
た Adachi et al. (2015) の結果と比較してバラツ
N(D)es_06:39
m(Radar) - m(Parsivel)
キが小さい．これは μ を各距離で推定しているた
ND_radar_Nw
μ のバイアめだと考えられる．図中，比較のため K DP から推 第 2 図 二重偏波レーダー観測から推定した-1
DSD@0256.parsivel.v6.tb
スの頻度分布（R≥5mmh).
定した降水強度も示す．但しこの K DP は Φ DP から105
推定したものではなく自己整合性を利用して Z とRadar Parsivel
ZDR から推定している (Adachi et al. 2015)．
D0 [mm]2.19
2.14
4
強雨の際にレーダーから推定された μ のバイア
10
4.991
3.876
m
スを第２図に示す . ディスドロメータの観測では
Nw [m-3 mm-1] 4439.6 6043.8
μ の推定にある程度の雨滴の数を必要とするため
R [mm h-1] 43.1
55.4
1000
R>5mm/h の降水について解析を行なった．このZ [dBZ]
47.2
48.8]
図は例外はあるものの μ が ±1 程度の精度で推定 1できていることを示唆している．第３図に地上観100測並びにレーダーから推定した DSD の例を示す． -3 mm両者は μ で１程度，R は 20% 程度異なっている
10が全体の形状は比較的一致している．

4．まとめ
2021 年 12 月 1 日未明の強雨の粒径分布を二重偏波レーダーのデータから推定しこれを地上観測と比較した．その結果，レーダーから推定した降
水強度や形状パラメータは地上観測と比較的よく一致した．また D0 や N w についても同様な結果が得られた（第３図）．

N(D) [m
1
0.1
0.01

0

2

4
6
De [mm]8

10

謝辞
第 3 図 粒径分布の例 (06:39)．ディスドロメータの観測（赤）本研究は JSPS 科研費 20K04092 の助成を受けた．を近似した DSD（青）とレーダーから推定した DSD（緑）．

-137-

OB-21 (P1L)
MU レーダー外付け受信専用アンテナを用いたアダプティブクラッター抑圧システムの開発
橋口 浩之・矢吹 諒・西村 耕司 (京大生存研)
１ はじめに
大気レーダー観測において、しばしば強い地
形性クラッターエコー(山や建物からのエコー)が観測の障害となることがある。MU レーダーの 25 チャンネル受信データに対して、クラッ
ター抑圧法として NC-DCMP (Norm ConstrainedDirectionally Constrained Minimum Power)法が有効 で あ る [Nishimura et al., JTech., 2012;
Hashiguchi et al., Radio Sci., 2018]。しかし、この方法では若干メインローブにも影響を与える
ため、大気エコーの S/N が劣化する。そこで本研究では、水平方向(クラッター方向)に指向性を有する受信専用の外付けアンテナを用いて、S/N 劣化の少ないクラッター抑圧手法について研究した。
２ NC-DCMP 法
NC-DCMP 法では、下記の制約条件付最適化
問題を解く。
1
minimize P = 𝑤𝑤 𝐻𝐻 𝑅𝑅𝑥𝑥𝑥𝑥 𝑤𝑤
2

subject to 𝐶𝐶 𝑇𝑇 𝑤𝑤 ∗ = 𝑁𝑁 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 |𝑤𝑤 𝐻𝐻 𝑤𝑤| ≤ δN

P は信号電力、𝑤𝑤はウェイトベクトル、𝑅𝑅𝑥𝑥𝑥𝑥 は入力信号の共分散行列、C は所望信号の方向ベク
トル、N はアレーの数、δはノルム拘束値、H はエルミート演算子、T は転置作用素、*は複素共役を表す。各サブアレイ(アンテナ)のゲイン𝐺𝐺𝑖𝑖
が異なる場合、方向ベクトルの大きさを𝐶𝐶𝑖𝑖 =�𝐺𝐺𝑖𝑖 ⁄‖𝐺𝐺‖とすれば良い。特に、今回のようにメ
インアンテナが高ゲインで、クラッター抑圧用
ア ン テナ の大 気方 向のゲ イ ンが 無視 でき る
(𝐺𝐺1 ≫ 𝐺𝐺2 , 𝐺𝐺3 , ⋯)ときには、C = [1, 0, 0, ⋯ ]𝑇𝑇 とし
て良い。
提案手法
MU レーダー周辺に、図 1 に示すようにターンスタイルアンテナを 4 基設置した。アンテナからの信号を、リミッター、BPF、LNA を通して増幅した後、MU レーダー観測室まで同軸ケーブルを引き、観測室で LNA でさらに増幅した後、中間周波数(5MHz)にダウンコンバートし、
MU レーダー超多チャンネル受信システムの空
きチャンネルに入力した。
従来のクラッター抑圧法である 25 チャンネ
ルの受信データを独立に使用した NC-DCMP 法と、25 チャンネルを単純合成したものと外付けアンテナ 4 チャンネルで NC-DCMP 法を適用したものを比較した。前者では大気エコーの S/Nが劣化するが、後者では S/N 劣化はほとんど見られなかった。クラッター抑圧特性は、後者では抑圧が十分でない場合があった。これは、外付けアンテナとメインアンテナが離れている
ため、クラッター源の方向によりレンジがずれることが原因の一つと考えられた。そこで、外付けアンテナの受信データのレンジをずらしたものを NC-DCMP 法の入力とした。これにより、実時間処理が可能な計算時間で、クラッタ
ー抑圧を改善することができた。
４ まとめ
MU レーダーに受信専用アンテナを付加し、NC-DCMP 法による S/N 劣化の少ないアダプティブクラッター抑圧システムを開発した。MU
レーダーの実時間処理システムに実装し、対流圏・成層圏標準観測モードで試験運用中である。

３

図１．信楽 MU 観測所に設置された受信専用ターンスタイルアンテナ。

-138-

OB-22 (P2L)
2022 年 1 月 15 日トンガ海底火山噴火により発生した火山灰雲のひまわり 8 号による解析*

新堀敏基・林昌宏・石元裕史（気象研究所）

１. はじめにはいぐも
火山噴火により発生する火山灰雲（以下，灰雲と呼ぶ）や降灰の影響を予測する情報として，航空路
火山灰情報（VAA）と降灰予報がある．気象庁から発表されるこれらの情報は移流拡散モデル（JMAATM）に基づくが，その初期値には噴煙や灰雲の高度の観測値が必要である．
2022年1月15日に発生したフンガ・トンガ－フン
ガ・ハアパイ（HTHH）火山の海底噴火に伴うVAA発
表は，ウェリントンVAACから15日04:39 UTCに第一報の後，西に隣接するダーウィンVAACから22日
23:40 UTCまで継続した．一連のVAAの情報源は静止
気象衛星ひまわり8号（Himawari-8）などに基づき，灰雲の高度は50000～63000 ftで通報された．
本発表では，Himawari-8の赤外画像の輝度温度の解析による，この灰雲の特徴について報告する．
２. 赤外画像
15日の噴火は，Himawari-8画像では04:10 UTCに最初に検知された．HTHH火山（20.536°S, 175.382°W）
はスワス16に当たるため，その撮像時刻から噴火は
03:57～04:07 UTCの間に発生した．その後10分間で噴煙は東南東方向に平均64 m/s以上の水平移動速度
で急速に広がった．04:30 UTCには傘型噴煙が確認され始め，赤外画像（バンド13, 10.4 μm）では火口の東南東47 kmに最低輝度温度-96.9℃ をもつ突出部が解析された（第１図）．この温度は噴火前の対流圏界面付近の最低気温（第２図）より16℃以上低い．
傘型域は輝度温度の激しい変化（第３図）を伴いながら成長し，05:20 UTCまでに平均半径200 kmに拡大した．以降，傘型噴煙からの灰雲は風で西へ流された．夏半球の南緯20度帯は対流圏の偏西風と成層圏の偏東風の違いが明瞭であり（第２図），灰雲が成層圏に達したことは，その流向や輝度温度が14:00 UTC
前後に下降から上昇へ転じたこととも整合している．
３. 課 題
灰雲の赤外輝度温度の著しい変化は，大気と速やかな熱力学的平衡には達しておらず，一般的な噴煙の力学によるオーバーシュートや大気重力波の浮力振動以上の影響を受けた可能性がある．その可能性
として，噴火により発生した衝撃波に由来するとみられる気圧波が考えられる．気圧波はその後，潮位変化も引き起こしたと考えられている．気圧波の伝搬は気象衛星でも観測されており，その影響を想定しておくことは，2021年福徳岡ノ場や今次の様な海底火山で非常に大規模な爆発的噴火が将来発生した
ときに雲頂高度などの即時推測とともに課題である．

第１図 HTHH火山噴火のHimawari-8赤外画像（10.4μm, 2022年1月15日04:30 UTC）．（左）△：火山，○：最高／×：最低輝度温度を観測した位置．
（右）輝度温度の等温線（10℃ごと，ハッチは-80℃以下）．

第２図 HTHH火山上空の気温と風のプロファイル（2022年1月15日04:00 UTC）．15日00, 06 UTCの全球サイクル解析値を内挿．鎖線は対流圏界面付近の高度を示す．

第３図 HTHH火山付近の赤外輝度温度の時間変化（10.4 μm, 2022年1月15日00:00～24:00 UTC）．実
線：火山（第１図の△），点線：最高（同図の○）／破線：最低輝度温度記録位置（同図の×）の10分値．
鎖線は対流圏界面付近の気温（6時間値）を示す．

謝 辞
気象衛星画像の解析には気象衛星センターで作成された「SATAID」を使用した．

-139-

OB-23 (P2L)

夜間におけるカメラ画像を活用した雨量推定手法の検討*木 下 篤 彦 (国 総 研 ), 海 原 荘 一 (エ イ ト 日 技 ), 井 深 真 治 (ブ レ イ ン ズ ),北 本 楽 (国 交 省 ), 中 谷 洋 明 (国 総 研 ), 金 澤 瑛 (国 総 研 )Kinoshista A.(NILIM) ， Kaihara S.(EJEC) ， Ibuka S.(BRAINS)
Kitamoto G.(MLIT) ， Nakaya H.(NILIM) ， Kanazawa A.( NILIM)
1.

はじめに

河川の洪水や土砂災害などの早期警戒・避難においては，現地雨量は最も基本かつ重要な情報である．全国の地上雨量計の数は約 9, 000 箇所以上[1]であるが，山岳地域等を含む全国を地上雨量計のみで観測するのは現実的でなく[1]，また，レーダー雨量計は上空数 km を計測対象としているため，その推定精度は地上雨量計には及ばないとされている[1]．
図１ 降雨実験時の映像の例(300mm/hr)

一方，国土交通省では洪水氾濫や土砂災害の発生しやすい箇所での現地状況把握を目的として監視カメラ
降雨特徴量(CCTV)の設置を進めている．また，その監視映像を活用して画素値のヒストグラムの変化を基にした雨量計測の試みが行われている[2] [3] [4]．監視映像による雨量計測手法の開発において，現地観測では降雨強度の高い時期の映像が得られにくいこともあり，国立研究開発法人防災科学技術研究所（以下「防災科研」と表記）

Peak/FWHM

0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0

の大型降雨実験施設で実験を行った．ここではその実

100
150
200
降雨強度（mm/hr）

250

図 2 降雨強度と降雨特徴量の関係

験のうち，輝度値の方向性ヒストグラムによる降雨計
測[4]に関する実験について述べる．

関係を把握した．

2.

4.

方向性ヒストグラムによる画像雨量計測の概要

50

Σ90°±20°

実験結果

降雨時の夜間のCCTV の映像は，
図1 に示すように，実験で得られた映像を見ると，降雨強度に応じて鉛照明により露光時間内の雨滴の軌跡が鉛直に近い角度

直方向の線状の雨滴が著しく映り込んでいるものの，で線状に映し出された映像となり，降雨強度が高いほ

図 2 に示すように，従来の現地の CCTV の映像の解析

どそれが顕著となる．そこで，CCTＶの映像に対し 2 次で適用していた降雨特徴量( ピーク値/ 半値全幅

元周波数解析を行い，1 角度毎のフィルタで処理し， 0(FWHM))[4]は，降雨強度との比例関係が認められなか～180 度の輝度値のヒストグラムを作成し，ヒストグラった．しかし，ヒストグラムでは鉛直方向に近い角度のムのピーク値/半値全幅(FWHM)を特徴量とし,夜間の降値は大きくなっていることから，90°±20°の総和と雨との相関性が高いことが明らかとなっている[4]．

降雨強度を比較したところ，相関性が認められた．

3.

参考文献

降雨実験の概要

この防災科研の大型降雨実験装置を使った実験では，
目標強雨強度として約 15mm/hr～約 300mm/hr(実際にはばらつきが生じる)で 4 段階変化させた．また，降雨の照明による反射が，降雨特徴量に影響を及ぶため，照[1]牧原康隆, 2020, 気象学ライブラリ１気象防災の知識と実践, 朝倉書店, p.73
[2] Grag, K. and Nayar, S., 2007, International Journal of theComputer Vision, Vol.75, p.3-27

明の条件や照明の種類を変更して映像取得を行い，そ[3]金澤ら,2021, 砂防学会誌,Vol.74,No.3,p.37-48の映像を基に方向性解析を行い，特徴量と降雨強度の[4]金澤ら, 2020, 砂防学会研究発表会概要集, p.683-684-140-

OB-24 (P2L)
地デジ放送波を用いた千葉県東京湾奥部における水蒸気量変動の事例解析*小田僚子，髙谷晃生，鈴木杏梨（千葉工業大学）
花土 弘，川村誠治，金丸佳矢（情報通信研究機構）
1.

はじめに

頻発する豪雨災害に対して，防災・減災の観点から
時空間的に高精度な降雨予測情報が求められている．

る．9:40 頃に千葉エリアの𝜏𝜏 （青線）が急激に増加に転じ 10:00 頃にピークとなった．XRAIN の降雨分布を確認すると，同時間帯に千葉県東京湾岸付近は千葉エ

降雨予測の高精度化につなげることを目的として，国リア（南東）から幕張エリア（北西）へと雨雲が通過立研究開発法人情報通信研究機構は，地上デジタル放しており，9:50 頃に千葉エリアの上空で降雨域がかか送波（以降，地デジ放送波）を活用した地上付近の水り始めた時間であった．千葉エリアの𝜏𝜏が上昇してから蒸気量変動を捉える最新技術を開発した[1]．本研究ではこの最新技術を用い，千葉県東京湾奥部の観測領域

約 20 分後の 10:00 頃に幕張エリアの𝜏𝜏（赤線）も急激な増加を示し，10:05 頃に同エリア上空で降雨が確認

内の水蒸気量変動を推定した．ここでは，雨雲の通過された．各エリアを雨雲が通過する直前に地上高度と地デジ水蒸気量の時空間変化に着目した事例解析結

1km 程度における水蒸気量が増加していることを示し

果について紹介する．

ている．一方で，7:30～9:00 頃や 11:00 以降の両エリ

2.

アの𝜏𝜏 ピークの変動はレーダーによる降雨分布と明瞭

観測概要

大気中を移動する電波は，送信点から受信点に到達するまでに，大気中の水蒸気量に応じてピコ秒レベル
での伝搬遅延が生じる．この遅延時間を高精度に計測することで伝搬経路の空間に存在する水蒸気量を推定する[1]．本研究では，受信点より後方にある建物の反射を利用した反射法により水蒸気量を推定する．地デジ放送波の伝搬遅延量と水蒸気圧の関係は以下の式で
表される．
𝜏𝜏 =

な関係性が見られず，大気境界層内の水蒸気量変化と降雨との関連性を多角的に評価していく必要性がある．
参考文献[1] Kawamura et al., 2017, Radio Science, Water vapor estimation
using digital terrestrial broadcasting waves, 52, 367–377.
謝辞：本研究では，国土交通省が提供する XRAIN リアルタイム雨量
情報サービスを利用した．このデータセットは，文部科学省の補助事
業により開発・運用されているデータ統合・解析システム(DIAS)の下で，収集・提供されたものである．

𝑃𝑃 𝑅𝑅
𝑒𝑒
𝑅𝑅
× 7.76 × 10−5 + × 3.73 × 10−1 2
𝑇𝑇 𝑐𝑐
𝑇𝑇
𝑐𝑐

ここで，𝜏𝜏は伝搬遅延時間(μsec)，𝑅𝑅は受信点から反射体までの距離(m)，𝑐𝑐は光速（299.7924(m/μsec)），𝑃𝑃は現地気圧(hPa)，𝑇𝑇は気温(K)，𝑒𝑒は水蒸気圧（hPa）で

ある．

幕張エリア

今回は 2021 年 8 月 7 日に千葉工業大学新習志野キャンパス 2 号館屋上で受信した東京スカイツリーから

千葉エリアの直達波／反射波（中心周波数 521MHz／観測領域北西－南東方向）について解析した結果を記す．この日は台風の影響で，千葉県東京湾奥部の沿岸部では東か

図１ 解析対象領域 （OpenStreetMap 使用）
受信点(黒丸: 千葉工大) から反射体までの距離

ら西に雨雲が通過し，レーダー画像上で断続的に降雨が確認された．図１に示す通り，千葉駅付近（受信点から 12788m）から海浜幕張駅付近（同 3742m）の“千葉エリア”（水平距離 9046m）と，海浜幕張駅付近からイオンモール幕張新都心付近（同 932m）の“幕張エリア”（水平距離 2810m）の 2 区間の水蒸気量変動を推定した．
3.

雨雲の通過と地デジ水蒸気量変動の関係

図２は 2021 年 8 月 7 日 7:00 JST～13:00 JST の地
デジ放送波の伝搬遅延時間（以降 𝜏𝜏）の時間変動であ

図２

-141-

2021 年 8 月 7 日 7:00～13:00 における伝搬遅延時間𝜏𝜏(psec⁄km)の変動

OB-25 (P2L)
ディスドロメーター観測に基づく降雪粒子分類速報*1中井専人・ 1本吉弘岐・ 1山下克也・ 1砂子宗次朗・ 1山口悟・ 1伊藤陽一・ 1横山宏太郎(1: 防災科研・雪氷)
１．はじめに降雪粒子の種類(以下，降雪種と略す．)はZ‐R
関係を通してレーダー降水量推定に影響する．また，南岸低気圧による雲粒なし結晶起因の雪崩など，雪氷災害に対しても本質的な情報となることがある．近年では降雪種分布は気象レーダーの偏波モーメントを利用して推定され，降水量評価に活用されているが，レーダー観測高度の高さや推定に利用するZ‐R関係式の選択など課題も残している．
防災科学技術研究所では地上観測とレーダーを併用した降雪量推定手法の開発を行っている．その一環として光学式ディスドロメーター観測値から
降雪種分類を行いWeb公開する処理系を作成した．
2．地上降雪粒子観測値の速報処理
光学式ディスドロメーターはThies社製LPM[1]を使用し，1分間隔で粒径－落下速度分布の2次元ヒストグラム(PSVD)をセンサーから受け取るようにした．そのデータを10分ごと更新で処理しており，その内訳は次の通りである．まず，粒径－落下速度
分布はCMF法[2]を用いて代表的な粒径，落下速度のペアに変換し，乾雪についてはさらに便宜的なパラメーターRMIを導入した分類[3]を行った．湿雪については，観測点で同時観測されている気温が0.5℃以上(霰については0.0℃以上)で湿雪として，
CMFを参照して霙と雨に分類した．
３．速報例
図1は2020年12月25日の上越の速報事例である．
1分毎の粒径，RMI値に加えて，降雪種は30分ごとのCMF(間引きではなく前30分データを使用)からを算出してイラストで示した．降雪種が２段になっているのは上段に固相，下段に雨もしくは霙を表示して視覚的に捉えやすくするためである．図1では8時ごろまで代表粒径2mm前後の雨であったものが代表
粒径4mm以上の雪片になり，16時ごろから代表粒
径2～3mmの霰に変化したことが示されている．

４．今後の課題
気象庁高田の観測(自動観測による天気)では，６時過ぎごろまでは雨であったが，その後霙と雪とが入れ替わり記録されたところが本研究と異なる．２
観測点に少し距離があることも理由であろうが，本研究では気温による乾湿判別がかなり簡易であるなど改良すべき点があり，引き続き比較調査が必要である．特に，レーダー偏波モーメントからは霙
とぬれ霰は分けて推定されるので，今後それに合わせた改良が必要である．ぬれ霰を含む降雪種の変化があったときにどうなるかなど，詳細な調査も行いたい．
謝辞：本研究は，防災科研『変容する雪氷災害軽減のための危険度把握と面的予測技術の融合に関する研究』，JR東日本・防災科研共同『鉄道沿線における降雪の面的把握に関する研究』，科研費基盤研究(C)18K03766によります．
[１] 中井専人・山下克也・本吉弘岐・熊倉俊郎・
村上茂樹・勝島隆史, 2020: 球体を用いた室内試験と全粒子ロギングによる1ビーム光学式ディスドロメーターの特性評価. 天気, 67, 89‐108.
[2] Ishizaka, M., H. Motoyoshi, S. Nakai, T. Shiina,
T. Kumakura and K. Muramoto, 2013: A new
method for identifying the main type of solidhydrometeors contributing to snowfall frommeasured size‐fall speed relationship. J.
Meteor. Soc. Japan, 91, 747‐762.
[3] Nakai, S., K. Yamashita, H. Motoyoshi, T.
Kumakura, S. Murakami, and T. Katsushima,
2022: Relationships between radar reflectivity
factor and liquid‐equivalent snowfall rate
derived by direct comparison of X‐band radarand disdrometer observations in Niigata
Prefecture, Japan. J. Meteor. Soc. Japan, Ser.
II, [Advance publication].

図１ 防災科学技術研究所上越観測点
における光学式ディスドロメーター観測に基づく降雪粒子分類速報の例．2020
年12月25日の１日分を示す．●と＋はそ
れぞれ10分毎のRMI[3]とCMF粒径[2]を示す．降雪種分類は30分毎のCMFから求めている．

-142-

OB-26 (P4L)

ウェーブグライダー観測データを活用した人工衛星
および再解析データの海面水温の比較方法の検討*小 阪 尚 子 ( NTT)， 中 村 亨 (NTT), 倉 恒 子 (NTT)， 飯 塚 達 哉 (NTT)， 梅 宮 悠 輔 ( NTT)，伊 丹 豪 (NTT)， 村 田 揚 成 (OIST)， 御 手 洗 哲 司 (OIST)
1.

はじめに

近年、台風や線状降水帯等の極端気象による被害が問題となっている。被害を軽減するためには、より早に含まれ、かつ画素の観測時刻の前後一定の時間幅に含まれる WG 観測データや再解析データの平均値と比較することとする。

く、かつ正確な極端気象の予測が求められている。そ31のためには発生源に近い海域での観測データを用いる

30

ことで予測性能を向上できると考えられる。既存研究

Ts

では、航空機を活用した観測の試みもあり、効果が確

29
28

認されている。本研究では、海域で無人航行し、台風

27観測の実績もある Liquid Robotics 社の Wave Glider

期間：T1～T2

SV2（以降、WG）[1]という測機を用いて気象及び海象

262021/9/24 0:00

人工衛星データ

情報を取得する。WG 観測データを広く研究や実運用でも活用されている人工衛星データや再解析データと比較するため、時空間分解能の異なる各種データを定2021/10/24 0:00

再解析データ

WG観測データ

人工衛星データ

再解析データ

WG観測データ

量的に比較する方法について検討したので報告する。

図１ WG との比較方法(左)と SST 比較結果の例(右)2.

4.

WG 観測データと人工衛星・再解析データ

結果

WG に搭載しているセンサと観測項目は、波浪計（有2021 年 9 月 25 日～10 月 24 日に沖縄本島の南の海域

義波高、ピーク周期等）、気象計（気温、気圧、風向風

で台風の観測を目指して WG を回遊させた。期間中に速）、CTD（塩分濃度、水温、水圧）、ADCP（流向流速等）、

観測エリアに台風 16 号、18 号が発生していたが、台風

蛍光光度計（クロロフィル a 量）である。

の中心に向かうものの台風に関わる領域には到達でき

本研究では、まずは三種類のデータ間の比較においなかった。期間中に観測された人工衛星データは 49 枚て 、 人 工 衛 星 GCOM-W の 海 面 水 温 （ Sea Surfaceであった。人工衛星データに関しては領域や時間幅のTemperature: SST）プロダクトを中心に比較評価する。

設定を変化させながら比較する。WG 観測データと比WG では水温は、CTD と ADCP の 2 種類のセンサで計測し較データの例を図 1(右)に示す。1 ヶ月間での海面水温ている。CTD は水深 6.5m であり、ADCP はフロートの直の変化の傾向は類似していた。

下に設置されており、海面にかなり近いと考えられる
ため、ADCP の水温を比較対象とする。再解析データはPacIOOS の ROMS モデルの海面に一番近い層の水深0.25m の海水温を対象とする。

5.

まとめ

本研究では時空間分解能の異なる各種データの比較
方法について検討した。今後は、数値予報モデルへのデータ同化に対する各種データ要件での効果を評価し、

3.

比較方法

時空間分解能の異なるデータの比較において、30 分

将来的には海域での WG 観測データによる極端気象予測の精度向上を目指す。

間隔の WG に 3 時間間隔の再解析データをアップサンプ
リング（線形補間）する。一方で、人工衛星データは 1

参考文献

日 1 回から多くても数回程度しか観測していないため、[1] S. Mitarai, at al., “Wave glider observations of surface

時系列方向の補間は物理現象の変化を考えると不適切

winds and currents in the core of Typhoon Danas,” Geophysicalである。また画素毎の観測時間幅も短いため、比較のResearch Letters, 43, 11,312-11,319, 2016.

際には図 1(左)に示す通り画素のある一定の周辺領域-143-OB-27 (P4L)

Study on hail characteristics based on X-rain data and entropy– Case study for the hail storm event in July 18, 2017 –Zhu Chendi 1 and Nobuhiro Takahashi 2
1. Department of Eart h and Environmental Sciences , Nagoya University
2. ISEE, Nagoya University
1.

Introduction, Background, and Purpose

three-dimensional structure. We can find difference between

Microphysical processes of hail generation have always

Figure 1 and Figure 2. According to Figure 1, near the 0℃

been a challenge in meteorology. The authors attempt to use

layer (about 3.3 km), the entropy value produces a relatively

the informatics concept of information entropy, combined

large change. This could be the effect of the change in the[1]with radar reflectivity data , to analyze the variation ofphase state of the particles.

particles in the phenomenon of hailfall.
In this presentation, we report the results of our analysis

4.

Future work

using the data of July 18, 2017, when hail and strong

The entropy data based on Radar Reflectivity Factor Z has

precipitation were observed around Ikebukuro Station andrevealed different characteristics from Z itself, and the future

Komagome Station of Tokyo.

work is to analyze the entropy of Differential Reflectivity
ZDR, and the joint entropy of Z and ZDR, and to consider

2.

observation data and analysis methods

The three-dimensional structure of precipitation clouds inthe effect of cloud movement (based on Doppler velocity) tofurther analyze the changes during hailfall.

the Kanto region is shown based on radar reflectivity datafrom the X-band Multi-Parameter (MP) Radar Observation
Network (XRAIN) of the MLIT(The data used are fromthree radar stations in Kantou, Shinyoko and Funabashi and3-dimensional data are created with horizontal resolution of
0.25 km and vertical resolution of 0.5 km)．
The data for the study are for a 25-km area centered on the

Fig1.

Vertical cross section of entropy of Z from 14:35

midpoint of Ikebukuro Station and Komagome Station. The

to 15:30 July 18, 2017, with 5 minutes intervals. According

entropy of radar reflectivity factor Z is calculated as a groupto reports hail occurred at around 15:15.

of 30*30*6 data points around each data point, as the entropy
value of this information point. The definition of entropy [2] isbased on:Here px stands for the probability of each Z-value in groupa, while a is the group of 30*30*6 points.
3.

Analysis results and summary

Figures 1 and 2 show the slices of the central latitudes of

Fig2. Same as Fig 1, except for Z.
References:[1] LiP, JiJL, DingQ W,2021. GRNN hail recognition based

the two stations where hailfall occurred. The entropy of aonentropymethodrandom variable is the average level of information. Here theMeteorMon,47(7):854-861

andfeaturefusion[J].

entropy indicates the number of particles with different Z[2] Shannon, Claude E. A Mathematical Theory ofvalues within a certain range (30*30*6). The entropy value

Communication. Bell System Technical Journal. Julyof Z reflects the degree of chaos of the particles in the1948, 27 (3): 379–423.

-144-

OB-28 (P4L)

線状降水帯の降水予報精度向上を目指した
気象観測用ドローンを併用した水蒸気観測*瀬古弘、足立アホロ、梅原章仁、佐藤英一、小司禎教、酒井哲、吉田智（気象研究所）

1. はじめに気象研究所では、近年、豪雨を引き起こす線状降
水帯の予報精度向上を目指し、緊急研究「集中観等による線状降水帯の機構解明」を実施し、令和 4 年 6～7 月に九州において集中観測を行う予定である。
その一環として気象観測用ドローンを用い、令和 3
年２～３月につくばにおいてゾンデとの比較観測を行ったうえで、九州北部ではレーダー位相観測と併用して屈折率の時間変化の平面分布を得るとともに、九州西側の東シナ海上では気象観測船上で飛行させるドローン観測と船舶 GNSS 観測を併用することで、水蒸気量の鉛直分布が推定できるかどうかを確認する。本予稿ではこれらの計画を紹介したい。
2. レーダー位相観測と併用した屈折率時間変化量の水平分布推定
送電鉄塔等の固定物から反射して戻る気象レーダ
ーの電波から、電波の位相が水蒸気等で遅れる性質を利用して、大気下層の気温と水蒸気の関数である
屈折率の時間変化を得ることができる[2]。大気下層の水蒸気分布を得ることができれば、線状降水帯の実況監視に有効な観測データになることが期待できる。しかし、レーダー屈折率観測は観測高度が不明のため、気象観測用ドローンで鉛直プロファイルを高頻度に観測し、時系列を比較することでレーダー屈折率の観測高度を得る（図 1）。本研究では気象庁現業の福岡レーダーを用いて、九州北部の大気下層の屈折率の時間変化の平面分布を得る。

ことができる。この偏差が求められれば、ドローン観測
値を併用することで、気象観測船の進行方向に沿った水蒸気量の鉛直分布を得ることができる。この鉛直分布により、水蒸気量がどれだけ下層に偏っているかをデータ同化で与えることができれば、可降水量よりもより大きな予報へのインパクトが期待できる。
4. 今後の予定
本予稿では計画を述べたが、春季大会までに福岡レーダーの位相データが得られることから、春季大会では九州北部の屈折率の時間変化分布を、また、気象観測船上のドローン観測では、高分解能な数値予報モデルから作成した模擬視線水蒸気量データをトモグラフィー法に適用して、視線データを与える最適な頻度等の調査結果を示す予定である。
謝辞
福岡管区気象台のご協力により福岡レーダーの位
相データを取得します。ここに記して感謝いたします。
本研究は、気象研緊急研究「集中観等による線状
降水帯の機構解明」によるものです、船舶 GNSS データは、科研費「船舶搭載 GNSS による東シナ海水蒸気，波浪，海面高度の観測」（代表 小司禎教）により取得します。
参考文献[1] Seko, H. et al, 2004: J. Met. Soc. Japan, 82, 569-586.
[2] Seko, H. et al, SOLA, 5, 145-148.

3. 船舶 GNSS 観測と併用した水蒸気量の鉛直分布
推定
気象庁気象観測船上でドローンを飛行させ、高度1km までの水平風や気温、水蒸気量の鉛直分布を得る（図 2）。地上固定の GNSS 観測による視線水蒸
気量では、トモグラフィー法により水蒸気量の 3 次元構造を解析する研究が行われている[1]。船舶搭載
GNSS による視線水蒸気量解析では、アンテナの揺動により変化する反射波や位相特性の影響を評価し除去する必要がある。そこで、ここでは船舶 GNSS 観
測の疑似視線水蒸気量を数値予報モデルの出力から作成し、トモグラフィー法を適用して、地上 GNSS
観測と同様に、水蒸気量の水平平均値からの偏差が得られることを確認する。トモグラフィー法は、GNSS
受信機の位置が固定されている場合（GEONET 等）
は GNSS 衛星の動きが遅いために解析領域内で視線が交差しないため推定が困難である。船舶 GNSS
観測では、受信機の移動に伴って視線が多く交差するため、数少ない GNSS 受信機でも鉛直分布を得る

図１ レーダー屈折率推定のためのドローン観測

図 2 気象観測船上でのドローン観測-145-

PA-01+ (P4L, C4A)

複数地域における火星ダストストームの自動領域分割*小 郷 原 一 智 (京 都 産 業 大 学 理 学 部 )

1.

はじめに

Camera (MOC) によって観測された赤青両波長の画像

1 火星年で千個以上発生すると言われている火星のを使用する．[1] に基づいて作成した Arcadia 平原のダ

ダストストームを，機械学習を用いて自動で検出する

ストストーム識別器は，高い精度を示している（図 1）．

方法がすでにいくつか提案されている．なかでも [1]は Arcadia 平原西部に注目し，深層学習を用いてダスト

3.

結果

ストームの領域分割を行う方法を提案した．しかし，Arcadia 平原の画像のみで訓練された識別器を，他の彼らの研究は 40°×30°の領域に限定されており，識別地域にそのまま流用すると，識別精度は著しく低下し器も当該領域の画像でしか訓練されていない． すなわ

た．地域が異なれば地面のアルベドパターンも異なる

ち彼らの方法を火星全体に応用しようとすると，50 個ので，この結果自体は自然である．一方，[1] の方法で以上もの識別器を必要とすることになる．本研究では，

北半球の別の地域の画像を用いてその地域専用の識別

Arcadia 平原の画像で訓練した識別器が，他の地域にお器を訓練しても，Arcadia 平原ほどの精度は得られなかけるダストストーム領域分割にどの程度転用できるのった．

かを検証するとともに，彼らの方法を用いて他の地域で別途識別器を訓練すると，どの程度の精度になるの

4.

参考文献

[1] Ogohara, K. and R. Gichu, 2022, “Automated

かを調査する．

segmentation of textured dust storms on mars remote sensing
2.

データ
Mars Global Surveyor (MGS) 搭載の Mars Orbiter

images using an encoder-decoder type convolutional neuralnetwork”, Comput. Geosci., 160, 105043.

図 1 Arcadia 平原西部におけるダストストームの領域分割の結果．
（上段）MGS/MOC によって観測された赤色画
像．
（中段）筆者が目視で作成した教師画像．
（下段）Arcadia 平原の画像で訓練された識別器による予測画像．陰影はダストストームらしさを示している．
（[1]の Fig. 4 を改変）

-146-

PR-01+ (P1L, A1A)

PAWR および CNN による竜 巻 性 渦 の立 体 検 出 技 術 の初 期 評 価*足 立 透 １ ,石 津 尚 喜 ２ ,楠 研 一 １ ,猪 上 華 子 ３ ,新 井 健 一 郎 ２ ,鈴 木 修 １ ,藤 原 忠 誠 ４ ,鈴 木 博 人 ４( １ 気 象 研 究 所 , ２ アルフ ァ電 子 /気 象 研 究 所 , ３ 気 象 庁 大 気 海 洋 部 , ４ 東 日 本 旅 客 鉄 道 )
1.

はじめに

事例であるにも関わらず、被害域通過の約 20 分前から

我々は竜巻の高度な監視・直前予測を目的として、検出し、下層の渦の強まりを捉えるなど、当該技術のフェーズドアレイ気象レーダー(PAWR)と畳み込みニ

高い有用性が示唆された。一方で、降雨減衰や乾燥大ューラルネットワーク(CNN)を用いた渦の立体検出技

気の流入に起因すると考えられる渦パターンの部分的術の開発を進めている。本発表では、顕著な気象場の欠落による見逃しも確認され、課題の克服に向けた技

データを用いた当該技術の初期評価の結果を報告する。

術の高度化が必要であることも明らかになった。

2.

検出技術

次に、竜巻被害報告のない時間帯のデータに着目し本技術では、PAWR による多仰角ドップラー速度デたところ、台風環境下の境界層ストリークに伴う誤検ータを単一仰角ごとに扱い、CNN による 2 次元渦探知

出を大幅に軽減する効果が確認された。境界層ストリ技術（特許第 6756889 号）を適用して渦候補の抽出とークによる筋状の気流は、その揺らぎや歪みなどによ

物理量の算出を行った。次に、多仰角で抽出されたこって、しばしば渦と紛らわしいドップラー速度パター

れらの渦候補について品質管理を施した上で、鉛直・ンを形成する。PAWR による多仰角観測に基づく本技

時間連続性を有するものを立体的な渦として抽出した。

術では、高度方向に強い一貫性を持たないこのような3.

構造を効率よく排除することができたと考えられる。

実験と結果利用するデータは、気象研究所及び日本無線株式会

4.

まとめ

社がつくば市及び千葉市でそれぞれ運用する PAWR の本研究では、PAWR および CNN による渦の立体検出

観測データである。2015 年から 2021 年にかけて激しい技術について、初期評価を行った。竜巻性の被害事例

風雨が観測された計 46 日間、各サイト 310~340 時間分に対して概ね良好な結果が得られたほか、境界層ストのデータを対象として、渦検出の評価実験を実施した。

リークに伴う誤検出の軽減効果が認められるなど、本

まず、観測圏内に発生した竜巻性の被害事例 9 件（図技術の有用性が示唆された。今後、より総括的な評価

１左）に着目したところ、概ね被害域の通過前の時間を行い、諸課題の克服に向けた技術の高度化を目指す。

帯から渦の検出に成功していることが明らかになった。

謝辞 本研究は、官民研究開発投資拡大プログラム

図 1（中・右）に、つくば市の PAWR から約 55km の距（PRISM）および JSPS 科研費（JP21K03666）の助成の離で発生した JEF0 の竜巻事例を示す。遠距離で観測さもとで推進した。解析の一部には、日本無線株式会社

れた比較的に弱い竜巻という、渦検出の難易度が高いが運用する PAWR データを使用した。

図 1（左）つくば市および千葉市の PAWR（△に位置）の観測圏内で発生した竜巻性の被害事例。なお、鎌ケ谷市
及び草加市における被害は、竜巻の可能性があるものの特定に至らなかった事例である。
（中）2019 年 7 月 27 日に佐野市で発生した竜巻に伴う渦の立体検出の結果。
（右）検出された渦の半径・回転速度の時間・高度断面図。

-147-

PR-02+ (P1L, A1A)

MP-PAWR で 観 測 さ れ た 関 東 の 降 雹 事 例*纐 纈 丈 晴 , 高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ),
1.

はじめに

4.

今後の予定

雹は非常に発達した積乱雲に伴ってもたらされ，日本予稿では 2018 年 8 月 27 日の降雹事の観測例を示

本国内では春から初夏にかけてを中心に降雹による農したが，MP-APWR の観測開始後には関東地方で降雹作物等への被害が発生する．特に，関東平野では雹を（もしくは霰）が複数回観測されている．発表ではこもたらすような発達した積乱雲が発生することがしばれらの事例について，事例解析の結果を紹介する．

しばある.このような関東地方における降雹事例について，2017 年 12 月より東京周辺の降水雲の観測を行っている埼玉大学設置のマルチパラメータ・フェイズドア
レイ気象レーダー（MP-PAWR）の観測データを用いて積乱雲内部の粒子分布およびその時間変化を調べる．
2.

使用データ・手法

埼玉大学設置の MP-PAW[1]によって得られる偏波パ
ラメータ（レーダー反射強度 Zh，レーダー反射因子差
Zdr，偏波間位相差変化率 Kdp，偏波間相関係数ρhv）を用いて降水粒子判別[2]を行い，降雹をもたらす積乱雲
内部の降水粒子分布を調べる．また，積乱雲の雷活動（落雷極性と頻度）を調べるため，中部電力の落雷位置標定システム（LLS）のデータも用いた．本予稿ではスペース等の都合上，2018 年 8 月 27 日の埼玉県を中心とした降雹事例について紹介する．
3.

事例

図１ 2018 年 8 月 27 日 19:45 の高度 7km における降2018 年 8 月 27 日は 13 時過ぎから埼玉・東京両都県

水粒子判別結果（カラー）と落雷地点および地上で降西部の山地で積乱雲が発生し始め，15 時以降は両県平雹が見られた大まかな位置．仰角 30°以上となる領域

野部でも雷雲が次々に発生した．特に，17 時半～19 時

は偏波情報劣化のため降水粒子判別を行わない．

半頃は雷活動が非常に活発であり，埼玉大学の停電によってこの時間帯は MP-PAWR が欠測となっている．

謝辞

この日の 21 時の館野における高層気象観測では，0℃

解析では SIP(戦略的イノベーション創造プログラ

高度は約 4.9km，-10℃高度は約 6.7km であった．図１

ム )「レジリエントな防災・減災機能の強化」において

は MP-PAWR が観測を再開し，かつ東京都内で降雹の開発された MP-PAWR と，中部電力の LLS のデータを報告[3]があった時間帯である 19:45 の落雷地点（正極

使用させて頂きました．

雷：桃色の+印、負極雷：黒色の×印）と降雹のあった
大まかな地点の目安（赤色点線）を示す．カラーは高参考文献

度 7.0km における降水粒子判別結果である．[3]で降雹

[1] Takahashi, N., et al., 2019, J. Disaster Res, 14, 235-247.

が報告された付近は減衰の影響が大きいため降水粒子[2] Kouketsu, T., et al., 2015, J. Atmos. Oceanic Technol., 32,

判別が欠損となっているが，周辺では湿霰が判別され，さらに多くの落雷が観測されていることから，積乱雲が発達していたことがうかがえる．

2052-2074.
[3]

気 象 庁 ,

現 地 災 害 調 査 報 告 ,https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/tornado/n
ew/20180827/20181024_tokyo.pdf, (2022/2 閲覧)．

-148-

PR-03+ (P1L, A1A)

マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダデータを用いた孤立積乱雲のライフサイクルにおける内部構造の変化*宮 入 真 菜 (名 古 屋 大 学 環 境 学 研 究 科 ),1.

高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )はじめに[1][2]の結果同様，初期の降水コアは Wet Graupel で構

近年，通称「ゲリラ豪雨」と呼ばれる局地的大雨や成され，落下に伴いrain に変化する様子が確認された．

集中豪雨などの急激な気象変化による被害が大きな

一方，Case2 では上層で Wet Graupel が多く生成されて問題となっている．それらは発達した積乱雲によっていたが，Case1 のような降水コアに合った Wet Graupel

もたらされるが，1 つの積乱雲の寿命は 30~60 分と短は確認されなかった．また，MP-PAWR によるドップ

時間であり，早期予測が難しい．マルチパラメータ・

ラー速度の解析による結果から，Case1 では積乱雲内

フェーズドアレイ気象レーダ（MP-PAWR）は，『迅速

部のドップラー速度の変動が大きく，明確な収束や発な雨雲把握』と『正確な降水量観測』という 2 つの目

散といった風の流れが見られたが，Case2 では Case1

的を 1 つのレーダで実現することができるため，雨雲に比べてドップラー速度の変動が小さく，発散や収束全体の姿や降雨の状態を連続的に捉え，上空で発生すがはっきりとは見られなかった．このような積乱雲内る“豪雨のたまご”を素早く観測し，ゲリラ豪雨など

部での風の影響により，Case2 では Case1 に比べて降も早期に探知できるようになることが期待される．

水コアに対する Wet Graupel ができにくい環境であっ本研究では，MP-PAWR によるデータを利用し，積たと考えられる．これら二つの事例の解析から，孤立乱雲の発達のパターンや積乱雲の発達における相互積乱雲の内部構造の変化の違いやその環境の違いに作用の理解を目的とし，孤立積乱雲の解析を行った．

ついて比較をすることができた．

対象とした事例は 2018 年 8 月 2 日 15~16 時頃に東京

4.

今後の計画

都で観測されたものである．当日は東京都東部でいく

風速の鉛直分布などの解析を行い，雲内部のより詳

つもの積乱雲が発生しており，その中の二つのケース

細な時間変化を明らかにする．また，他の事例の解析もを解析した．

行い，共通する特徴や特有の特徴などの比較を行うこ

2.

とで，積乱雲の発達におけるより細かい分類や，次か

使用データおよび解析手法使用した MP-PAWR データは半径 60 km，高度 15 kmの 3 次元情報を，30 秒で 114 仰角，300 方位角でカバら次へと発生し衰退していく積乱雲の相互関係を明らかにしていく．

ーするものである．解析は，個々の積乱雲の同定，ライフサイクルの特徴抽出(ファーストエコーの高度，最大エコー頂，最大エコー強度，粒子判別)を行った．
3.

結果

解析を行った二つのケースをそれぞれ Case1，Case2とする．Case1 は大田区のあたり(レーダから見ておよ
そ南南東の方角)で発生し，15:06:30 – 15:32:00 までの
約 25 分間の事例であり，川口らによる先行研究[1][2]でも解析が行われている．Case2 は墨田区のあたり(レーダから見ておよそ南東の方角)で発生し，15:11:00 –15:42:00 までの約 31 分間の事例である．どちらもレーダ反射因子 30dBZ 以上の領域を定義した降水コアが検出され，そのコアが地上付近まで落下したとほぼ同時に地上での降水が最大となっていた．二つのケー
スの降水コアについて，Case1 では鉛直方向，Case2 では斜め方向と構造の違いが見られた．MP-PAWR と舘野の高層気象観測によって得られた気温のデータを用いて粒子判別[3]を行った結果，Case1 では先行研究

図１. 2018 年 8 月 2 日に観測された孤立積乱雲の二つの事例における最盛期の鉛直構造の比較．上段はレーダ反射因子を，下段は粒子判別の結果を表す．
参考文献[1] 川口ほか，2020: 日本気象学会 2020 年春季大会，P328．
[2] 川口ほか，2020: 日本気象学会 2020 年秋季大会，PR-03(P3P)．
[3] Kouketsu et al., 2015: JTECH. 32,2052-2074.

-149-

PR-04+ (P1L, A1A)
2018 年 8 月 26 日に発生した「青天の霹靂」と親雲の特徴＊

櫻井 南海子 1・工藤剛史 2

（1：防災科学技術研究所・2：音羽電機工業）

1. はじめに雷雲の側面からリーダが飛び出して地面に落ちてくる
負極性落雷がある。青天の霹靂という。雷への警戒心が薄くなりがちな雨が降っていない領域に落雷することがあるため、非常に危険な雷である。青天の霹靂は、雷の 3次元観測が可能になってから、めずらしい現象ではないことが既に米国などで報告されている。しかしながら、日本
では、Sakurai et al. (2022)が事例解析を報告しただけ
で、青天の霹靂の実態把握は殆ど行われていない。本研究で は 、 防 災 科 研 が 首 都 圏 に 展 開 し て い る Lightning
Mapping Array (Tokyo LMA)を用いて、2018 年 8 月 26 日に観測された青天の霹靂の事例解析を行ったので、結果を
報告する。

参考文献
Sakurai et al., 2022:3D total lightning observation
network in Tokyo metropolitan area (Tokyo LMA), J.
Disaster Res., 16, 778-785.

雷放射源の鉛直分布

2. データ
解析に使用したデータは、Tokyo LMA で観測された雷放射源の位置標定点と埼玉大学に設置されている MP フェー
ズドアレイ気象レーダ(MP-PAWR)、フランクリン・ジャパ
ン（JLDN）の落雷および雲放電データである。
解析した事例は、2018 年 8 月 26 日に茨城県南西部で発達した雷雲とそこから発生した青天の霹靂である。
3. 観測結果
2018 年 8 月 26 日 18 時 45 分 50 秒から 19 時 2 分 30 秒
(JST)の期間に Tokyo LMA で観測された雷放射源の分布図と鉛直プロファイルを図 1 に示す。電荷構造解析から、この雷雲は上層に正電荷領域、中層に負電荷領域、下層に正電荷領域をもつ 3 極構造をしていた（図略）。雷放射源の鉛直分布を見ると、
高度約 13km と約 6km に極大が見られ、それぞれ正電荷領域と負電荷領域に対応する。この雷雲では、負電荷領域の雷放射源数の極大の方が上層の正電荷領域の雷放射源数よりも大きかった。通常、VHF 帯の観測では、正電荷領域の雷放射源の検知数の方が負電荷領域で位置標定される雷放射源数に比べてずっと多い。このことから、この雷雲は通常の雷雲よりも負電荷領域が大きかった
可能性が考えられる。JLDN の落雷データを見ると、この雷雲から発生した対地雷の殆どが負極性落雷だった。青天の霹靂は、中層の負電荷領域と上層や地面等の正電荷領域との間で中和する負極性落雷である。これらのことから、
この雷雲は青天の霹靂が起こりやすい雷雲の電荷構造だったと考えられる。
図 1 の矢印で示す雷放電を抽出し、雷雲と重ねて三次元表示したものを図 2 に示す。リーダが高度 10km 付近から雷雲の外に飛び出し、地面に向かって進展する様子が見られる。雷雲は図の左から右へ移動しており、青天の霹靂による落雷は、雷雲の進行方向から見て後方に落雷していた。
4. まとめ2018 年 8 月 26 日に茨城県内南西部で発達した雷雲を解析し、雷雲および青天の霹靂の特徴について調べた。発表
では、18 時 51 分の事例以外の青天の霹靂についても報告する。
謝辞 本研究の解析に、NICT の MP フェーズドアレイ気象
レーダ（MP-PAWR）を使用しました。

図 1 2018 年 8 月 26 日 9 時 45 分 50 秒から 10 時 2分 30 秒(UTC)に Tokyo LMA で観測した雷放射源の分布を示す。色は寒色系から暖色系へ時間の経過を示している。

図 2 2018 年 8 月 26 日 18 時 51 分に発生した青天の霹靂と親雲。黄色の丸は Tokyo LMA で観測された雷放射源を示し、シェードは NICT の MP-PAWR で観測された降水域を示す。白色、青色、橙色、赤色は、それぞれ 30 dBZ、40 dBZ、50 dBZ、60 dBZ を示す。
雷印は、JLDN で観測された落雷地点を示す。地図は国土地理院の色別標高図を使用。

-150-

PR-05+ (P1L, A1A)
雷撃密度と雨量の分布から見た北関東における雷神社の分布の特徴
後藤

恵津子(無所属)・＊岩崎

1．はじめに
夏期に熱雷が多発する北関東（栃木・埼玉・群馬・茨城）には，雷電神社や火雷神社など「雷」を冠する神社があり，雷神社と呼ばれている．その祈願目的には，雷を恐れる「雷除け」と雷からの恵みを期待する「雨乞い」に大別される．同じ雷神を祀る神社でありながら，「恐れ」と「恵み」という人間の相反する感情が反映されている．落雷が多い地域には雷除雷神社が多く，雨が少ない
地域では雨乞雷神社が多いとする文献も多いが，その関係を定量的に示した研究は知られていない．
ここでは，夏期の雷撃密度・雨量の分布と雷神社の祈願目的の関係を定量的に示し，更に，過去の雷神信仰などの研究成果を参考にすることで得られた知見を紹介する．
2. 雷神社の定義と解析データ
ここでは社名に｢雷｣を冠する神社を｢雷神社｣と定義した．北関東 4 県の宗教法人名簿に記載された神道系の神社（7040 社）には 104 社の雷神社が，更に，インターネット上の地図と聞き取り調査から 72 社の雷神社が確認できた．この 176 社の雷神社のうち 167 社において現地での聞き取り調査を行い，94 社の祈願目的を明らかにした．
次に，2009-2020 年 の夏期（7 月 15 日 –9 月 15日）を対象に，緯度・経度 0.1 度の空間分解能で，雷撃密度と雨量の分布を作成した．雷撃密度と雨量の計算には，それぞれ，WWLLN (World Wide
Lightning Location Network） データとを気象庁合成
レーダーデータを用いた．
3．祈願目的と雷撃密度と雨量の分布との関係
第 1 図に祈願目的別の雷神社の分布を示す．関
東とその隣接県には 131 社の雷神社が鎮座しているが，その 82%が北関東に在る．雷神社の数は栃木，埼玉，群馬，茨城の順に少なくなる．茨城県には，関東三雷神の金村別雷神社と別雷皇太神（第1 図の KB と B）があり，雷神信仰が浸透していると思われるが，その 2 社の中間は雷神社の空白域（第 1 図の青楕円）であることは興味深い．
雷を恐れる雷除雷神社と雷からの恵みを期待す
る雨乞雷神社は，それぞれ 31 社ある．第 2 図から，
雷除雷神社は宇都宮周辺などの雷撃密度が高い地
域に，雨乞雷神社は埼玉中部や茨城県の雨量の少ない地域に多いことが分かる．これを定量的に示すために，北関東を 0.2 度× 0.3 度の格子で分割し，雷撃密度と雷除雷神社の割合，および，雨量と雨乞雷神社の割合を調べ，その結果を第 3 図に示す．
全神社数に占める雷除雷神社の割合は雷撃密度と高い正の相関があり，また，雨乞雷神社の割合は雨量と負の相関がある．それぞれの相関は統計的に有意である．つまり，これまで定性的に解釈されてきた雷神社の祈願目的と落雷頻度・雨量との関係を定量的に示すことができた．

博之(群馬大学教育学部)
4．雨乞雷神社が重視されなかった地域の特徴
雨量の多い地域には雨乞雷神社は少ない(第 3b図)．しかし，民俗学の研究によると，農作物の生育状況が天候に大きく左右された時代には，気候学的に雨量の多い地域でも旱天が続くと雨乞い行事が行われていた．では，なぜ，雨量が多い地域
では雷神社に雨の恵みを託さなかったのか．
ここでは雷除雷神社が集中するが，雨乞雷神社が確認されておらず，かつ，夏期雨量が多い宇都宮周辺に注目する(第 2 図)．宇都宮近傍の市貝町には 1183 年に建立された社格の高い闇龗（くらお）神社が鎮座し，宇都宮周辺には 90 社以上の高龗神社もある(第 1 図の赤点)．「龗」は水を掌る龍神を意味し，闇龗神社と高龗神社は雨乞いのための神社でもある．宇都宮周辺は闇龗神社と高龗神社の信仰圏に属するため，あえて 雨乞
雷神社を建立する必要がなかったのかも知れない．
第 1 図 雷神社の分
布．青色の破線楕円は，茨城県の雷神社の空白域を示す．祈願目的別の雷神社と龗神社の位置を重ね書きしている．北関
東 4 県については，
全神社の位置も小点で示してある．

第 2 図：雷撃密度の分布（a）と雨量分布（b)．図中の丸は，祈願目的別の雷神社の位置を示す.

第 3 図： 解析単位の全格子（経度 0.2 度×緯度 0.3 度）についての（a）雷撃密度と雷除雷神社の割合，（b）雨量と雨乞雷神社の割合-151-PR-06+ (P1L, A1A)

梅雨前線帯降水システムで発生した複数の突風の事例解析*

1.

塚 越 栞 奈 ・ 坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )はじめにと梅雨前線に伴う暖湿流が原因であり，降水セルの発梅雨前線が停滞していた 2020 年 7 月 8 日 0630JST ご
ろから 0740JST ごろにかけて，三重県桑名市，岐阜県

達期に鉛直渦度増大と強い上昇流が，衰退期に非常に強い降水に伴う下降流が発生したと考えられる．

加茂郡八百津町，愛知県豊橋市，静岡県浜松市の 4 ヶレーダ解析では，4 つの突風のうち 3 つが竜巻，1 つ所で突風被害が確認された．また，これら突風は気象がダウンバーストと識別された．三重県桑名市の突風

庁現地災害調査で現象区別が特定されていない[1]．本はデュアルドップラー解析で竜巻と識別され，強降水研究は客観解析データを用いた環境場推定とレーダ解

域分裂時に形成されたフックエコーと弱い反射強度域

析による突風の現象識別を行った．これにより本事例(Weak echo region)の境界で発生していた．
岐阜県八百津が発生した環境場と発生した突風の種類を明らかにし，町の突風は降水セル衰退期の非常に強い降水域で発生

4 つの突風がどのように発生したのか考察することをしており，単一ドップラー解析でダウンバーストと識目的とする．

別された．愛知県豊橋市と静岡県浜松市の突風はボウ
エコー頂点付近の前面で発生しており，いずれも単一

2.

使用データと手法

ドップラー解析で竜巻と識別された．分裂した降水シ

環境場推定には気象庁局地客観解析及び XRAIN 合
成雨量を使用した．

ステムの構造や降水セルの発達段階の違いが，近接した時間内に異なるタイプの突風を発生させたと考えら

レーダ解析には突風発生地点を観測範囲とする安城，

れる．

尾西，
鈴鹿，
浜松の XRAIN レーダのドップラー速度(Vr)と水平反射強度(Zh)を使用した．単一ドップラー解析に

4.

まとめ

よる渦・発散の検出，または [2]の手法を用いたデュア

2020 年 7 月 8 日に東海地方で発生した 4 つの突風にルドップラー解析による鉛直流の検出を行い，各突風

ついて事例解析を行った．突風発生時，梅雨前線帯のの現象を識別した．

内部で暖気移流と寒気移流によるシアラインが形成されたことで降水システムが発達した．この降水システ

3.

結果と考察

ムの分裂や分裂後の構造の違いと，システム内部の降突風発生時刻付近，東海地方には梅雨前線が停滞し

水セルの発達段階の違いにより，短い時間内でダウンており日本海は気圧の谷となっていた．2020 年 7 月 8

バーストと竜巻というタイプの異なる突風が発生した

日0630JST~0730JST のXRAIN 合成雨量をFig.1 に示す．

と考えられる．

南西―北東走向の梅雨前線の降水帯内部に 20 mm/h 以
上の強降水域が存在し，0630JST にこの強降水域が南北に分裂した．分裂後，北側の降水域では非常に強い降水がみられ 0700JST 以降この降水域が弱まっていることから降水セルが衰退期に入ったと考えられる．また，南側の強降水域はボウエコーとなり 0730JST にかけて
強い降水強度を維持した．局地客観解析ではこの強降

Fig.1 2020 年 7 月 8 日 0630JST-0730JST における XRAIN

水域に対応すると考えられる大きな相当温位勾配が存

合成雨量 (単位は mm/h, ×印は突風発生地点を示す。)-1

在した．勾配周辺の CAPE は 300 Jkg 以下の小さな値を示し，勾配の南東側で南風と暖気移流，北西側で西風と寒気移流がみられた．このことから環境場はスー
パーセルが発達しにくい場で，梅雨前線帯内部における低相当温位空気塊前面のシアラインに降水システムが発達したと考えられる．これは西側からの寒気移流

参考文献[1] 気象庁竜巻等の突風データベース最近発生した事例一覧(速報),https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/tornado/new/list_new.ht
ml (2022/02/06 閲覧)[2] 清水・前坂, 2007, 防災科学技術研究所研究報告, 70,
1-8.

-152-

PR-07+ (P2L, A2P)
エアロゾル・雲・降水統一（CReSS-4ICE-AEROSOL）モデルを用いた
UAE 日周対流雲の再現実験*村上正隆 1,2，長谷川晃一 3，紀平旭範 3，榊原篤志 3，竹村俊彦 4，吉住蓉子 1，篠田太郎 1，加藤雅也 1（1 名古屋大学宇宙地球環境研究所，2 気象研究所，3 中電シーティーアイ，4 九州大学応用力学研究所）
1. はじめにエアロゾルの雲・降水影響（意図的・非意図的気象改変）に関する研究の一環として，雲核・氷晶核として働
くエアロゾル粒子の雲生成・降水発達に及ぼす影響を調べるため，CReSS-4ICE パラメタリゼーション（村上ほか，
2021 年度春季大会）にエアロゾル・雲・降水統一パラメ
タリゼーションを追加し CReSS-4ICE-AEROSOL を開発し、理想化実験で動作確認を行ってきた（村上ほか，2021 年度秋季大会）．
本稿では、夏季 UAE 上空に発生した日周対流雲を対象として，全球エアロゾルモデル，SPRINTARS（Takemura etal., 2000, 2002, 2005）の計算結果を初期値・境界値とした現実的数値実験を行い、航空機観測データを用いてCReSS-4ICE-AEROSOL モデルの再現性能を検証したので，その結果を報告する。

は SPRINTARS からの質量混合比と CReSS-4ICE-AEROSOL 側のモード径の初期値・分散幅・粒子密度から数濃度を算出している．後者 2 種はそれぞれ 3 ビンの質量混合比分
布から粒子密度を考慮して数濃度を計算し、3 ビンを合計した質量混合比と数濃度で対数正規分布を規定（モード
径の初期値を決定、分散幅は固定値）する．

3．UAE 日周対流雲の再現実験
2017 年 9 月 16 日に UAE 東部山岳域上空で発生した日周
対流雲（Orikasa et al, 2020）を対象として、全球エア
ロゾルモデル, SPRINTARS, の計算結果
（海塩，
ダスト，
有機炭素，無機炭素，有機・無機炭素の内部混合，硫酸塩
エアロゾルの空間濃度）を初期値・境界値とする，エアロ
ゾル・雲・降水統一雲物理パラメタリゼーションを組み込んだ数値モデル，CReSS-4ICE-AEROSOL，を用いたシミュレーションを実施，エアロゾル・雲の微物理構造に関するモ
2. CReSS-4ICE-AEROSOL の概要
デル性能の検証を行った．
雲・降水粒子の取り扱い(CReSS-4ICE)：雲・降水粒子は
図１にCCNとINPとして働く主要なエアロゾル種と考えら
雲水・雨水・雲氷・雪・霰・雹の 6 種類からなり，それれる硫酸塩と鉱物ダスト粒子数濃度の 16 日 10 LT におけらの粒径分布は３パラメータからなるガンマ関数で表し， る空間分布を示す。
形状パラメータは任意の値を持つことができる．雲氷は粒径が小さく（落下速度も小さく），雲粒捕捉成長を開始
する前の粒子と定義した．詳細は村上ほか（2021 年度春季大会）を参照のこと．
エアロゾルの取り扱い（CReSS-4ICE-AEROSOL）：大気中及
び雲粒子・降水粒子中の各種エアロゾル（最大 20 種まで）
は対数正規分布を仮定し、混合比と数濃度を予報変数とし，移流・拡散・沈降・Precipitation scavenging ・
Nucleation scavenging 過程を考慮して計算される．雲図１ 雲底直下の硫酸塩（左）、ダスト（右）エアロゾル
粒子・降水粒子間の衝突・併合過程に対応して，雲粒子・ 数濃度（#/kg）の水平分布と 24N を通る鉛直分布
降水粒子中のエアロゾル濃度の変化も計算される．雲粒
子・降水粒子の蒸発・昇華蒸発時のエアロゾル粒子の大
図２には、これらエアロゾル粒子を雲底から取り込んで発
気中への再放出も考慮されている．各エアロゾル種は CCN
生した日周対流雲の雲底付近(3.7km)の雲粒数濃度と能（吸湿度）と氷晶核能（INAS）で特徴付けられる．詳-10℃高度（7.0km）付近の雲氷数濃度の水平分布を示す。
細は村上ほか（2021 年度秋季大会）を参照のこと．
SPRINTARS からのエアロゾル情報の取り込み：SPRINTARS
では，硫酸塩，有機炭素，無機炭素，有機炭素と無機炭素からなる内部混合粒子，海塩，鉱物ダストの 6 種類のエアロゾルの質量混合比を予報変数としている．前者 4
種は対数正規分布を仮定して，モード径・分散幅・粒子密度を固定値としている．後者 2 種はそれぞれ、μサイ
ズ 3 ビン，サブμサイズ 3 ビンの計 6 ビンの質量混合比
で粒径分布を表現している．各エアロゾル種の CCN 能と
図２ 16 日 14 LT における雲底直上の雲粒（左）、-10℃
して異なる吸湿度（固定値）を与えている．
高度付近の雲氷（右）の数濃度（#/kg）
CReSS-4ICE-AEROSOL では，これら 6 種のエアロゾルを 8
つのモード（海塩と鉱物ダストはμサイズとサブμサイ
シミュレーション結果は航空機観測から得られた雲微物
ズの bi-modal）の対数正規分布で扱っている．前者 4 種
理構造をおおむね再現していることが示された。

-153-

PR-08+ (P2L, A2P)

Idealized Large-Eddy Simulations of Arctic Mixed Clouds
Observed during M-PACE Campaign*Ong Chia Rui (東 京 大 学 ),1.

小 池 真 (東 京 大 学 ),三 浦 裕 亮 (東 京 大 学 )Introduction

端 野 典 平 (高 知 工 科 大 学 ),Table 1.

Low-level mixed-phase clouds play very important role

Experiment

Dominant habit

Dominant type

for Arctic climate. However, there is still great uncertainty inControl run

Dendrite

Graupelunderstanding microphysical properties and processes ofPlate run

Plate

Graupelthese clouds and how they are represented in numerical

Spherical run

Plate (regular hex.)

Graupelmodel simulations. In general, Arctic mixed-phase clouds

Column run

ColumnGraupelhave been studied using large eddy simulation (LES) and

Crystal run

Dendrite

Crystalmodel inter-comparison has been conducted for specificcloud systems observed during field campaigns to evaluate

3.

Results and conclusion

model performance. A cloud system observed over the open

In the control run we find a good agreement withsea during the Mixed-Phase Arctic Cloud Experiment,

observations, including liquid water content and ice water

M-PACE, is one of these well-known systems, in which

content when ice particle number concentration is

active riming took place [1]. In this study, we simulate thisreproduced．We will present results from the sensitivity

cloud system to evaluate performance of the SCALE-AMPS

experiments in which ice habits influence the water content

LES model [2, 3, 4], which adopts one of the mostof mixed-phase clouds through Wegener-Bergeron-Findeisen

sophisticated cloud microphysical representation, following(WBF) and riming processes due to different terminal

the setup used in the previous inter-comparison study. We

velocity and collisional efficiency.

also conduct sensitivity test of ice habits to study the impact
of different ice habits on evolution of mixed-phase clouds.
Reference:2.

Model setup

We adopt the bin spectral microphysics scheme AMPS,
which can preserve the particle geometrical characteristics
and mass composition by defining the axis lengths, crystal[1] Klein, S.,et al., 2009, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 135,
979-1002[2] Nishizawa, S., et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8,3393-3419.

mass, riming mass, and aggregation mass as prognostic[3] Sato, Y., et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 12, 23.

variables in each bin．The computational domain is 10 km[4] Hashino, T.,Tripoli G. J., 2007, J. Atmos. Sci., 64,

wide and 2 km high. Integration time is 12 hr. The grid size is2210-2237

50 m and 20 m in horizontal and vertical directions,
respectively. We follow [1] for the initial and boundary
conditions. The water vapor profile is taken from theballon-sonde data at the Barrow station. We turn on theimmersion freezing scheme which uses the classicalnucleation theory for ice formation. Table 1 summarizes
dominant ice habits and types in the control run andsensitivity tests.

-154-PR-09+ (P2L, A2P)

雲解像モデルに基づくスペクトル型
積雲対流スキームの性能まとめ*馬 場 雄 也 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

対流活動を伴う積雲対流は、大気大循環モデルでは
通常は計算格子で解像できないため、積雲対流スキー
ムを用いてモデル化する必要がある。しかし、計算格子で解像せずに積雲対流をうまくモデル化することは難
しく、このため積雲対流スキームはモデルバイアスの主な原因となってきた。従来の研究では積雲対流をより精緻に表現するために工夫が重ねられてきたが、モデルは複雑化したものの性能向上は限定的など、成功

図１：積雲対流内部構造の概略図

した開発は多くはない。これはモデルの中で何をどのように表現しようとするか、そのモデル化の方法が誤っていたためであると考えられる。
（１）積雲対流スキームはその特性上、計算格子内に含まれる多数の積雲
対流をモデル化するため、グリッド内部の統計的な雲の構造を表現する必要があり、（２）その構造は現実に即した法則に従って形成されなければならない。この２点に着目し、筆者は新しい積雲対流スキームを開発
し[1]、性能の評価を行ってきた。この発表ではその性能のまとめについて発表する。

流と深い対流をバランスよくかつタイミングよく再現できていることが分かった。小規模の変動に対する性
能として熱帯低気圧、降水の日周期についても調べている。熱帯低気圧についてもスキームは現象の再現性を向上させた。熱帯低気圧の再現性はモデルバイアスに依存していて、バイアスが低下することで熱帯低気圧の発生頻度、強度、分布が改善することが確認された[6]。また、解像度を上げたときの強度改善傾向も向上
していた[7]。降水の日周期も積雲対流スキームが苦手とする現象であるが、開発したスキームは従来スキー

2.

積雲対流スキームの開発とその性能

雲の構造を観測データのみから詳細に得ることは難しいため、モデル化する積雲対流のデータは雲解像モ
デルにより統計的に得ることが望ましい。雲の構造を決めるのにはエントレインメントが大きな影響を持つことから、雲・大気間の質量交換に着目してシミュレー
ションから得られた物理量を解析し（図１）、雲内部のエントレインメントモデルを開発した[1]。このモデル

ムと異なり、変動が特に大きい海大陸での日周期を観測と比較して良好に再現することができている[8]。
3.

今後の展開
開発した積雲対流スキームは様々な大気モデルで性能向上を示した。大気・海洋結合モデルでも性能向上を示す可能性が高く、予測研究に役立てられることが期
待されている[5]。

は積雲対流の深さに寄らず適用可能で、積雲対流のス
ペクトル表現[2]と合わせて適用することで、様々な深さの雲を一つのスキームで表現することを可能とした。
積雲対流スキームが苦手とする現象の一つに雲の階層的構造を持つマッデン・ジュリアン振動（MJO）があるが、開発したスキームはどの大循環モデルでも MJOを再現可能であることが分かった[1, 3, 4, 5]。通常、積雲対流スキームの性能は実装されるモデルに依存することが多いが、このことは開発したスキームが普遍的に高い性能を持つことを示している。性能向上の原因を調べると、組織化された対流が発達する際に浅い対

参考文献[1] Baba, Y., 2019, Clim. Dyn., 52, 309-334.
[2] Arakawa, A., Schubert, W. H., 1974, Atmos. Sci., 31, 674701.
[3] Baba, Y., 2020, Atmos. Res., 233, 104707.
[4] Baba, Y., Giorgetta, M. A., 2020, J. Adv. Model. Earth Sys.,
12, e2019MS001732.
[5] Baba., Y., 2021, Int. J. Clim., 41, 6690-6712.
[6] Baba, Y., 2021, Quart. J. Rol. Met. Soc., 147, 1170-1188.
[7] Baba, Y., Ogata, T., 2022, Dyn. Atmos. Ocn., in print.
[8] Baba., Y., 2020, Dyn. Atmos. Ocn., 70, 21-39.

-155-PR-10+ (P2L, A2P)

ふた山形状の雨滴粒径分布の観測事例解析と形成物理メカニズム
岡 崎 恵 ・ 竹 見 哲 也 ・ 柳 瀬 友 朗 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ), 大 石 哲 ・ 梶 川 義 幸・ 山 浦 剛 ・ 松 嶋 知 樹 (神 戸 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 )， 阿 波 田 康 裕 （ JAXA）
1.

序論

雨滴粒径分布は降水現象の定量的な理解に必要である。粒径分布の関数として指数分布[1]や修正ガンマ分
布[2]が広く使用されている。ふた山形状の雨滴粒径分
布とは、数密度が最大となる小さい粒径クラスに加え中程度の粒径クラスにも極大を持つ分布のことである。
その形成メカニズムについては様々な見解があるものの、統一した見解は未だ示されていない。本研究では、
ふた山形状の雨滴粒径分布の形成物理メカニズムについて、観測値解析により解明することを試みる。
2.

使用したデータ
千葉県勝浦市において 2DVD (two dimensions video

disdrometer) (35.21N, 140.32E) と X バンド二重偏波気象

図 1 2DVD 上空の降水形態(𝐾!" )。横軸:時間(JST),縦軸:高度(km)。

レーダー (35.15N, 140.32E) による同期観測を行った。
本研究では台風と低気圧の影響によって関東地方で大雨となった 2019 年 10 月 25 日の事例を対象とした。
3.

2DVD 観測結果

5.

結論

ふた山形状の雨滴粒径分布は、① 降雨システムが対流性降雨から層状性降雨へ移り

日本時間16:14~16:16の間にふた山形状の雨滴粒径分

変わることによる降雨量の減少

布が観測された。ふた山形状の雨滴粒径分布が観測さ② 対流性降雨からもたらされる大きなサイズの降水れる直前まで 30mm/h 以上の強い降雨が続いていたが、粒子の増加によって促進される衝突併合過程

その後、約 10mm/h 以下まで減少し、雨滴粒径分布はふによって生成されると提案する。

た山型となった。降水強度の減少に伴い、新しい降水粒

6.

今後の展望

子の生成も減少したと考えられる。一方で、粒径の小さ

今回の結論を踏まえ、別の事例に関して解析を行い、い降水粒子の衝突併合過程による成長は、降雨が弱ま

論理の整合性を図りたい。また、ふた山形状の雨滴粒径った後も継続していたことが示唆される。ふた山形状

分布は一般的に使用される修正ガンマ分布では表しきの雨滴粒径分布の 2 つ目のピークは、降雨量の減少すれない[3]ため、降雨強度推定に対して影響を及ぼしてる中、その粒径より小さい粒子による衝突併合過程にいる可能性がある。そのため、雨滴粒径分布がふた山によって形成されたのではないかと考えられる。

なる時間帯の降雨強度推定について検討したい。

4.

X バンド二重偏波気象レーダー観測結果と考察

雨滴粒径分布がふた山になる直前まで𝐾!" が 3 以上の降雨域が存在していた(図 1)。ふた山型の雨滴粒径分

参考文献[1] Marshall, J. S., and Palmer, W. M: The Distribution of

布が見られた時間帯では、𝐾!" は 1 未満となった。𝐾!"

Raindrops with Size., J.Meteor., Vol.5,pp.165-166, 1948.

が 3 以上の降雨は対流性降雨、𝐾!" が 1 未満の降雨は層[2] Ulbrich, C.W.: Natural variations in the analytical form of状性降雨であることが示唆される。降雨量の減少は対

the raindrop size distribution, J.Climate Appl. Meteor.,

流性降雨から層状性降雨への移り変わりによるものでVol22,pp.1764-1775,1983.

あったことが考えられる。また、対流性降雨内には多く[3] D’Adderio, L. P., F. Porcù, and A. Tokay, 2015:の大きな雨粒が含まれており、大きな雨粒の存在によ

Identification and analysis of collisional breakup inって衝突併合過程が促進されたことが示唆される。

natural rain. J. Atmos. Sci., 72, 3404-3416.

-156-

PR-11+ (P2L, A2P)
弘前市における降水の同位体比変動 -2021 年 2 月 16 日の降水起源上野優（弘前大学理工学部）, *谷田貝亜紀代（弘前大学大学院理工学研究科）,
芳村圭（東京大学生産技術研究所）⒈

はじめに
降水の安定同位体比は相変化の際、分別と呼ばれる同位体比の変化により、その水が経た相変化と循環過程の逆推定が可能となる[1]．そのため、冬季の地形性降水の雲微物理過程を理解のために、水の安定同位体を用いた研究が進められているが、日変化
や季節変動に関する研究はまだ多くはない．そこで、本研究では弘前市における冬季の日降水の安定同位体比を観測し、モデル (IsoRSM [2])を用いて同位体比変動の解析から、変動の原因と降水の輸送経路を明らかにすることを目的とする．
⒉

データと解析手法
降水観測は 2020 年 12 月 1 日から 2021 年 2 月 28日まで、弘前大学理工学部屋上 (青森県弘前市)でポリ袋を入れたバケツを 24 時間設置して行い、採集した降水は水同位体分析計 (Picarro L2120-i)で分析し、水の安定同位体 (δ18O, δ2H)と d-excess (δ2H – 8δ18O)を求め、2021 年 2 月 16 日に観測された発達した低気圧通過に伴う降水を対象事例とした．
モデルは、米国環境予測センター (NCEP)とスク
リプス海洋学研究所 (ECPC)にて開発された領域気象スペクトルモデル (RSM)に、新たなトレーサーとして水の安定同位体を導入した領域版大気大循環モ
デル IsoRSM を用いて、対象期間は 2020 年 11 月 26
日 00UTC~2021 年 3 月 1 日 00UTC とし、初期・境界条件を変え、次の 2 つの方法で、計算領域を
28.277~50.158ºN、119.58~146.258 ºE、解像度 30km で実行した．方法Ⅰは、水の安定同位体をトレーサーとして設定した同位体実験で、上記期間の同位体比の再現を確認した．方法Ⅱは、水蒸気の発生領域を
2 つ日本海域に設定した色水実験で、北領域の 36~50ºN, 120~140 ºE と南領域の 28.5~36 ºN, 120~140 ºE とし、各領域から蒸発した水の寄与を調べた．なお、モデルの出力観測値は前 1 時間の値である．
さらに、解析には ERA5 再解析データを用い、渦位、比湿、鉛直流、風速を使用した．
⒊

結果と考察
24 時間平均した方法Ⅰの結果と、観測結果における安定同位体比の関係は、相関係数 0.69、標準偏差3.42 で再現性が極めてよい. 対象事例についてモデ
ルと観測結果を比較する (“方法Ⅰ, 観測結果”で値を示す)．酸素同位体比は方法Ⅰと観測結果で共に最低値 (-17.4 ‰, -20.9 ‰)となり、d-excess はやや低い
値 (10.1, 7.8)で、降水量も共に多かった (26.1 mm,

14.9 mm)．
また、方法Ⅰの 1 時間毎の δ18O 変動傾向から 3 つの期間 (T1: δ18O 低下, T2: δ18O 上昇, T3: δ18O 低下傾向)を抽出し、方法Ⅱから水蒸気起源を検討した．その結果、T1 では南北領域起源からの水蒸気の寄与が1%未満であることから、発達した低気圧による太平
洋起源の水蒸気によってもたらされた降水であり[3]、降水量の増加に伴い δ18O が低下する一方、dexcess は T1 後半の変化が少ないことから降水量効
果が変動原因であると考えられる．T2 では北領域起源の地表面降水量に水蒸気の割合が 2 月 15 日
12UTC において最大で 42%まで増加し、南北領域起源の水蒸気を合わせて 50%未満であることから、T1と同様に、太平洋起源の水蒸気が降水に含まれていると考える．また、T3 では北領域起源の水蒸気が地
表面降水量に 44%含まれていた一方、成層圏起源の空気が 600hPa 気圧面まで流入していることが明らかになった．

a)

b)
c)
d)
図 1 対象事例における 1 時間毎のモデル (方法Ⅰ, Ⅱ)結果．横軸は、2021年の日付を表す．a) 酸素同位体比、b) 北領域（緑）と南領域（橙）の蒸発の寄与、c)水素同位体比、d)降水量

⒋

今後の課題
観測対象とした 2020/2021 年の降水安定同位体比の特徴、対象事例における 1 時間毎の δ18O の変動原
因や降水起源の詳細については当日示す．
謝辞

本研究は、弘前大学機関研究および総合地球環境学研究所の同位体環境学共同研究事業の支援により行った．

引用文献[1] 芳村圭ほか, 2009, 気象学における水安定同位体比の利用, 気象研究ノート 第 220 号, 日本気象学会, 128pp.
[2] Yoshimura, K., et al., 2010, Regional downscaling for stable water isotopes: A
case study of an atmospheric river event, Journal of geophysical research, 115.
D18114, doi:10.1029/2010JD014032, 13pp.
[3] 山口純平, 2021, 令和 3 年度 2 月 15 日から 17 日にかけての発達した低気圧の解析, 令和 3 年度日本気象学会東北支部気象研究会・仙台管区気象台東北地方調査研究合同発表会予稿集, 28pp.

-157-

PR-12+ (P2L, A2P)

チベット域における地上ドップラーレーダ観測を用いた衛星搭載
降水レーダ降水タイプ分類アルゴリズムの検証（その２）*正 木 岳 志 (京 大 院 理 、 RESTEC), 重 尚 一 (京 大 院 理 ), 山 田 広 幸 (琉 球 大 )
1.

はじめに

過後には、ブライトバンドが明瞭に現れ、対流性から層降水タイプ分類では、分類指標として鉛直流の情報

状性への変遷が確認できる。Shimizu et al. (2001) では、が重要である。しかし、レーダ観測では、多くの場合鉛同事例に対し対流性分布は確認できなかったとしたが、直流の観測が難しいため、レーダ反射因子（Z 因子）の本研究により対流性分布が明らかとなった。これは強度や分布を用いて降水タイプ分類を行う。これによMapes and Lin (2005) の手法による VAD 法適用前の観り降水タイプ分類の誤判定が生じ得る。衛星搭載降水測データ積算手法の効果であると推察される。

レーダ TRMM PR や GPM DPR の降水タイプ分類

PR 降水タイプ分類アルゴリズムでは、ブライトバン（Awaka et al., 2016, JTECH）も同様の手法を採用しておドの検出とオーストラリア・ダーウィン域を対象としり、PR 観測データを用いた統計解析の結果、夏期チベ

た Steinar et al. (1995)の手法をベースとして全球一様にット域では降水の日周期が卓越する一方、午後の降水

適用しており、Z 因子の最大値が 40 dBZ より強い場合、の多くが層状性降水と判定された。本研究では、チベッ

対流性降水と判定される。この事例における降水タイト域を対象に GAME-Tibet プロジェクトの観測データ

プ分類の誤判定は、チベット高原の地域特性の考慮がを用いて衛星搭載降水レーダによる降水タイプ分類ア

不十分であることに起因していると考えられる。

ルゴリズムの検証を行った。
2.

(a)

(b)

データと解析手法

NASDA（現 JAXA）は、GAME-Tibet プロジェクトの一環で 1997 年から 1998 年に X バンドドップラーレー
ダ（以降、NASDA レーダ）を標高 4548m に設置し降水観測を行った（Shimizu et al., 2001, JMSJ）。本研究では、NASDA レーダと衛星搭載降水レーダの同時観測を確認するため、PR V06A level-2 プロダクトを、0 度高度算出のため ECMWF Reanalysis v5（ERA5）を使用した。
また、NASDA レーダ観測から鉛直流を推定するため、

図１(a)：PR 降水タイプ分類。青色は層状性、赤色は対流性、円（実線）は NASDA レーダ観測範囲、円（破線）はVAD 評価域を示す。(b)：NASDA レーダ降水タイプ分類。
色は PR 降水タイプ分類と同じ。円は VAD 評価域を示す。
3

Mapes and Lin（2005, MWR）の手法を基に Velocity
azimuth display（VAD）法を用いて水平発散（Div）の鉛直分布を解析した。
3.

結果

NASDA レーダと PR の同時観測が行われた 1998 年
8 月 1 日 22:43 LT では、NASDA レーダ観測範囲で PR
降水タイプの大部分が層状性降水に分類されている（図１a）。また、PR 降水タイプ分類で採用されている手法を NASDA レーダ観測結果に対して適用した結果、

図２：NASDA レーダによる Div と Z 因子の時間-高度断面。
等値線は Div（間隔 0.3 × 10−4 𝑠 −1 ）、陰影は Z 因子、緑
線は 0 度高度、矢印は PR 通過時刻を示す。

ほとんどが層状性降水に分類された（図１b）。なお、降水タイプ分類は、0 度高度より 1km 下層の液層域で評価した。他方、Div の時間-高度断面から、PR 通過時には下層収束の対流性分布が確認された（図２）
。PR 通

謝辞
本研究で使用したVAD解析プログラムはマイアミ大
学 Brian Mapes 教授にご提供いただきました。

-158-

PR-13+ (P2L, A2P)

深層学習を⽤いた客観的粒⼦判別システムの精度改良*吉 村 飛 鳥 ・ 坪 木 和 久 ・ 篠 田 太 郎 ・ 村 上 正 隆 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )大 東 忠 保 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )・ 清 水 健 作 （ 明 星 電 気 株 式 会 社 ）
1.

はじめに

定形粒子は形が多様であること, 粒子が小さいことが雲はさまざまな形状をした粒子によって構成されている.

考えられる. 教師データに不定形粒子として追加してこの粒子を詳細に観測し, その分布と時間変化を知ることいる画像は, 目視でも判別が困難なものが含まれていで、降水の形成過程や雲の放射特性をあきらかにすることる. 教師データが明確でないものは, 深層学習でも明ができ, 雲・降水システムの理解が深まる. 粒子を直接観確に行われない. さらに, 本研究で使用した YOLO は測するために, 雲粒子ゾンデ(HYVIS)が用いられている.

小さな物体を判別することが不得意であるため, 不定

HYVIS は約１時間の観測で, 11 万フレーム程度の動画を形粒子の検出や判別が困難と考えられる. また, 実際撮影する. その映像について従来の解析では, 数フレーの雲内には, 教師データ以上に多様な粒子が存在してムごとに切り出し, 目視で粒子の判別と計測を行っていた.

いるため, 雲粒子を完全に分類することは困難である

しかし, 解析に膨大な時間を要するとともに, 客観性を保と考えられる.

つことが難しいことから、統計的研究が難しいという問題が

4.

まとめ

あった. 吉村他(2021)では, 深層学習を用いて粒子の形

本研究では, 吉村他(2021)のシステムから, 全ての粒状を客観的に判別するシステムを構築した. 本研究では,子に対して判別精度を向上させるため, 改良を行なっ構築したシステムの高精度化を目的としている.

た. 深層学習画像認識アルゴリズムである YOLO を使

2.

用し, HYVIS で撮影された画像, 典型的な形状をしたデータと方法

画像CPI 画像を用いて学習を行なった. その結果, 不定
形粒子を除く全ての粒子では精度が向上した. 一方で,に使用する教師データ, 学習の精度を確かめる検証デ

不定形粒子は雲内の粒子の多様性から, 深層学習によータには, 2013 年パラオ共和国で HYVIS により撮影さる判別が困難であった. これを解決するために, 不定れた画像(①)に, 典型的な粒子の画像(②),雲粒子を撮像形と壊れた板状粒子を同一分類として学習させた.

する Cloud Particle Imager (CPI)画像(③)を追加し教師データを増やした. 教師データ、検証データとは独立なテ
ストデータには, ①, ②, の他に新型のHYVIS で, 鮮明

⾒逃し⼩本研究では, 深層学習画像認識アルゴリズムとして
You Only Look Once v5(YOLO)を使用した. また, 学習

なデジタル画像を撮影する Cloud Scope の画像を用いた. 学習の際に, 複数の教師データグループの作成や学習を行い比較した.教師データの増加の他に, 教師データと学習結果の差分二乗値の最小値を見つける勾配降下法の計算法の変更も行なった.
3.

結果と考察

最も粒子の判別精度が高かった教師データは, ①,②, ③に加え, 粒子の回転拡大縮小によるデータ拡張
をし, さらに勾配降下法を改良したものであった. 教
師データ数の増加に伴い学習される数が増え, 回転・拡大縮小によって粒子の存在姿勢がより現実のものに近く学習できたためである. さらに, 勾配降下法の改善により, 教師データとの差も精度よく小さくなったと考えられる.
全ての粒子に対して, 精度が大幅に向上したが, 不定形粒子の向上はわずかだった. この原因として, 不誤検知⼩

図 1 学習の精度. X, Y は HYVIS のみでの精度，▼と■は最も改良された結果を表している.横軸は誤検知を表す Precision, 縦軸は見逃し率を表す Recall で，図中の数値はそれらの調和平均を，HYVIS のみの結果との差分である．ALL は全ての粒子の平均, SW は過冷却水滴,
AG は aggregates, IR は不定形, CO は柱状, PL は板状, FD
は凍結水滴, CP は鼓状, BU は砲弾状粒子を示す.

-159-

PR-14+ (P2L, A2P)

レーダ反射強度と落下速度を用いた
層状性降水雲中の固体降水粒子タイプの推定*篠 原 雅 貴 , 重 尚 一 ， 青 梨 和 正 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ),岩波 越（防災科学技術研究所）, 花土 弘（情報通信研究機構）
1.

はじめに

次に降水粒子タイプと鉛直風との関係を調べた。図固体降水粒子に関してはこれまで主に地上での観測

２はそれぞれの事例の時間平均した鉛直風分布(実線)研究が行われてきた。本研究では粒子タイプごとの落と融解層上端高度(点線)を示している。これを見ると雪下速度の違いを利用して上空の層状性降水雲中の固体片の多い事例では上昇流が弱く、霰と雪片が両方存在

降水粒子タイプの推定を行った。終端落下速度の算出

している事例においては上昇流が強いことがわかる。

には鉛直方向に向けた Ka バンドレーダのドップラー

このことより上昇流が強いほど降水粒子の密度が増加

速度 V と 400MHz ウインドプロファイラのドップラー

していることが推測される。

速度 Va を利用した。そして全球降水観測衛星二周波降
水レーダの降水推定アルゴリズムを用いて先行研究での粒径と落下速度の関係を利用して降水粒子タイプを
推定した。
2.

データと手法
本研究では 2004 年に CREST-GSMaP チームとCREST-LAPS チームが共同で実施した沖縄梅雨集中観測のデータを用いた。
まず粒子の終端落下速度Vt を V、
Va を用いて式(1)で求めた。
Vt ＝ －(V － Va)(1)

そして落下速度と粒径の関係として Locatelli andHobbs(1974)の紡錘型霰と濃密雲粒付き雪片の関係式を用い、Seto et al. (2021)の降水推定手法より霰と雪片に対するレーダ反射強度と質量重み付き落下速度の関係を算出した。そして描いた参考曲線と、観測されたレーダ反射強度と終端落下速度の関係との比較を行い、事

図１：各事例のレーダ反射強度[dBZ]と落下速度[m/s]の正規化した頻度分布と理論曲線

例ごとの降水粒子タイプの推定を行った。
3.

結果

図１は異なる３つの日時の層状性降水のレーダ反射
強度と落下速度の正規化した頻度分布を示している。
図１の３枚の図に共通して描かれた実線が霰、破線が雪片のレーダ反射強度と落下速度の関係である。これを見ると霰の方が雪片よりも落下速度が大きくなることが見て取れる。これは先行研究での傾向と一致している。各事例の特徴を見ると、まず図１左上の事例においては破線の周りに多く分布しており雪片が多い事

図２：事例ごとの鉛直風の時間平均と融解層上端高度例だと考えられる。図１右上では実線の周りに多く分

参考文献

布し、霰の多い事例だと考えられる。図１下の事例でLocatelli, J. D. and P. V. Hobbs, 1974: J. Geophys. Res., 79,

は２つの曲線の間に広く分布し、霰と雪片の両方が存在した事例だと考えられる。

2185-2197.
Seto, S., et al., 2021: J. Meteor. Soc. Japan, 99, 205-237.

-160-

PR-15+ (P2L, A2P)
新 し い粒子撮像ゾンデ Rainscope による雲内の降水粒子落下速度測定*鈴 木 賢 士 （山口大院創成）・根間 綾 香 ・原 優 里 佳（山口大農）
杉 立 卓 治 ・清水 健 作 （明星電気(株)）・藤原 正 智 （北大院環境）
Gunn and Kinzer (1949) によく似た分布を示し，雪１．はじめにビデオゾンデは雲内の降水粒子を直接撮像する特粒 子 の落下速度は 1 m/s 程 度であった。これは殊ゾンデとして雲物理学的な観測研究に有用である

Rainscope による降水粒子落下速度測定が十分な精が，我々はこのビデオゾンデを大幅に改良し，新しい度を持っていることを示している。ただし，図１(g)(h)

気球搭載型の降水粒子撮像ゾンデの開発を進めてきのように複数の粒子が連続して観測される場合は落た（清水ら 2021，根間ら 2021）。
これまでの 1680MHz

下速度の測定は困難である。

帯によるアナログビデオ信号送信に代わり，送信可能

また，2022 年 2 月 10 日には水戸市小吹町においな情報量が限られる 400MHz 帯を使用するため，ゾて Rainscope の試験飛揚を実施した。この日は南岸

ンデ内にて得られた粒子画像圧縮を行っている。

低気圧に伴う降雪があったが，雪に変わる前，地上でRainscope は内蔵する赤外線センサーを降水粒子がは弱い降雨が観測されていた 14:30 JST に放球した。

横切るとカメラの電子シャッターにより落下中の粒

放球後すぐの上空 300m では小さな雪片が観測され子の静止画像をとらえる仕組みで，画像のデジタル化始めたが，地上付近では直径 1mm 程度の雨滴も観測

により受信アンテナから数 10km 離れても鮮明な粒できた。結果は学会当日に報告する。

子画像が受信できる。降水粒子はランダムに赤外線センサーを通過するため，最大 1 秒間に 2 回もしくは 4回撮像された画像は一旦ゾンデ内で保存され，2 秒に
1 枚の画像を順番に地上に送信する。この Rainscopeの開発により，特に上空の氷粒子について，図１に示すように，粒子の輪郭，立体感，凝集具合などがはっきりと認識できる画像取得が可能になった。
さらに，この Rainscope にはもう一段の赤外線セ図１．Rainscope がとらえた降水粒子画像（2021 年 12 月
21 日および 25 日，塩沢雪害防止実験所）

ンサーが搭載されており，上下２つのセンサーを粒子が通過した時刻を記録することで，降水粒子の落下速度が測定可能となった。降水粒子の落下速度の知見は雲内の微物理プロセスの解明に加え，通常のゾンデでは測定できない雲内の上昇流を見積ることが可能になる。根間ら（2021）はプロトタイプによる試験結果を報告したが，今回は雨雪の地上試験および実際の降
水雲内への試験飛揚の結果を報告する。

２．地上試験および飛揚試験結果
2021 年 12 月 21 日および 25 日に鉄道総研・塩沢
雪害防止実験所において，Rainscope を地上に設置し
図２．塩沢で地上設置された Rainscope により測定された
粒径－落下速度分布．●は雨滴，○は雪粒子を示す．

て降雨時および降雪時の落下速度測定試験を実施した。12 月 21 日には降雨時に雨滴を観測、25 日には
降雪時に雪粒子を観測した。図２は粒径－落下速度の分布を示す。雨滴は最大で直径 2mm 程度であったが，※ 本研究は「総務省戦略的情報通信研究開発推進事業
SCOPE（JP195003007）」により実施されました．

-161-

PR-16+ (P4L, A4P)
アメダス３時間積算降水量でみた集中豪雨事例発生頻度の
過去 45 年間の経年変化
加藤輝之（気象研究所）
１. はじめに(a)

日本での大雨発生頻度の経年変化は、気象庁の官署
データやアメダスデータを用いて、日降水量や 1 時間
積算降水量（P1H）などを対象に調べられてきており、それらの調査結果は統計的有意な増加傾向を示している（Fujibe et al. 2005; Fujibe 2015）。一方、線状降水帯に代表される数時間の大雨である集中豪雨の経
年変化についての調査はなされていない。そこで、本研究ではアメダスの 3 時間積算降水量（P3H）を用いて、
集中豪雨事例の発生数における経年変化を調べた。

２. データと調査方法
1976～2020 年のアメダスで観測された P1H データ（正時から正時）を用い、1979 年以前から継続して同
一地点番号で観測されている 881 地点に、観測地点が近傍へ移転されて継続的に観測されている地点を加えた 1178 地点を対象とした。集中豪雨事例（以降、集中豪雨）は津口・加藤（2014）や Kato (2020)が設定した
P3H=130mm を閾値として抽出した。具体的には、日界に関係なく連続して 1 時間ごとに P3H を算出して、その値が前後 6 時間の値よりも大きい場合を１つの事例とした。また、P3H で判断した集中豪雨と P1H で判断した短時間大雨の発生数の特徴を比較した。その際、単純に集中豪雨の発生数（年平均 49.2 事例）と短時間大雨の発生数がほぼ同数（年平均 50.5 事例）になるように、P1H の閾値は 68mm とした。長期変化傾向の有意性は、Mann-Kendall 検定による Z 値で判断した。

３. 過去 45 年間の集中豪雨の経年変化(b)

図１ P3H≧130mm（赤）と P1H≧68mm 以上（黒）の 1300
地点当たりの(a)年単位と(b)7 月の発生回数の経年変化. 細線は 5 年移動平均、太線は長期変化傾向(Trend)、Mean は年平均回数、Sig は標準偏差．

年単位の変化（図１a）では、気象庁の気候変動監視レ
ポートで示されている P1H≧50mm および P1H≧80mm の発生数と同様に、集中豪雨と短時間大雨の発生数は信頼水 表１ P3H≧100, 130, 150, 200mm の 1300 地点当たりの年平均発生数(Mean)、10 年でみた長期変化傾向
準 99%以上で長期増加傾向を示しているが、集中豪雨の(Trend/10ys)と Mean で規格化した値(Trend/10ys/
増加率の方が１割ほど高くなっている。P3H の閾値を変Mean)、標準偏差を Mean で規格化した値(σ/Mean)、
えた場合（表１）、年平均発生数で規格化した増加割合は
長期変化傾向に基づいた 1976 年に対する 2020 年
閾値が大きくなるほど増大している。このことは、降水の比(Ratio/45ys)、および Z 値(Z value、2.69 以
量の多い大雨ほど長期増加傾向がより明瞭になってい
上：信頼水準 99%以上で統計的に有意)．
ることを意味している。
月別の変化（表２）では、梅雨期の集中豪雨の長期増加傾向が顕著で、7 月の発生頻度（図１b）が 45 年間で約 3.8 倍（信頼水準 95%以上）に増大している（短時間
大雨は約 2.8 倍）。8 月には集中豪雨の増加傾向は見られず、要因としては大量の下層水蒸気の流入頻度が減った
ことが考えられる。一方、短時間大雨の発生数（表略） 表２ 表 1 と同じ、ただし 6～10 月における P3H≧130mmの結果．Z 値は正(負)値では増加(減少)傾向を示し、は統計的には有意ではないが増加傾向を示し、要因としその絶対値は 1.68(2.02)以上で信頼水準 90(95)%ては気温上昇にともなう大雨をもたらす積乱雲の発生以上で統計的に有意.
しやすい大気状態の出現頻度の増大が考えられる。9 月
では短時間大雨の発生数の増加傾向は小さく、これは 8月のように大雨をもたらす積乱雲の発生しやすい大気状態の出現頻度増大が見られなかったのが要因だと考えられる。一方、集中豪雨の発生数は統計的には有意ではないが増加傾向を示している。10 月については統計的に有意な特徴はみられない。

-162-

PR-17+ (P4L, A4P)

潮岬風力実験所におけるマイクロ波放射計を用いた
降水前の水蒸気変動の分析*石 井 智 (京 大 院 理 ),1.

吉 田 聡 (京 都 大 学 防 災 研 究 所 )はじめにら反応があり，その約 3 時間前から水蒸気量が徐々に

降水前の水蒸気は大きく変化することが知られてお減少し始め（図 1（a））
，また，降水の約 13 分前からり，GPS 可降水量（神田ほか[1]）や，数値モデル（Tsuji

2000 m 以下で水蒸気量が減少した（図 1（b））
．ここで，et al.[2]）を利用したものなど，多くの研究が行われて2021 年 8 月 15 日 21JST，8 月 16 日 00JST の地表面にいる．降水前の可降水量変動だけでなく，高さごとの水おける水蒸気分布を確認すると 21JST では水蒸気の多蒸気変動を解析することは降水システムの特徴を知る

い領域が流入していたが，00JST では乾燥空気が流入しうえで重要であると考える．そこで，本研究では，潮岬ていた（図 2）
．この乾燥空気の流入が降水直前に水蒸

風力実験所に設置してあるマイクロ波放射計を用いて，気量が減少した要因と考えられる．

降水前の水蒸気変動の特性を調査する．
2.

方法

和歌山県の潮岬風力実験所に設置してある古野電気
株式会社製のマイクロ波放射計の水蒸気量データを使用する．データは約 20 秒ごとに取得し，高度 10000 m
までの 100 m ごととなっている．5000 m までは気象庁の潮岬でのゾンデ観測結果との相関係数が約 0.8 以上と高い相関がある[3]ため，本研究では，5000 m までのデータを使用する．他に，気象庁のメソ数値予報モデル（MSM）の初期値，2 時間先までの予報値を使用する．
MSM の水平分解能は 5 km である．解析期間は 2020 年
8 月 21 日 14 時から 2021 年 8 月 31 日までとする．
まずは，マイクロ波放射計のデータを，中央値で 1 分

図 1：マイクロ波放射計の水蒸気変動．(a)降水の約 6ごとのデータに変換する．次に，マイクロ波放射計付属

時間前からの水蒸気変化．灰色領域は降水期間．(b)降の感雨計の値を用いて，降水イベントを抽出する．感雨

水開始(0 分)から 20 分前の水蒸気変化．

計は水滴が付着すると電流が流れ，その時の電圧を記録する．雨が降っていない期間の値は 0 である．降水
イベントの抽出条件は以下の通りである．1. 感雨計が反応している時間が 10 分以上継続している，2. 降水の
前 1 時間以内に別の降水がない，3. 降水の前 20 分以内に水蒸気量が 0 となる高度がない，4. 降水開始の 1 分
前の水蒸気量の地上から 5000 m までの鉛直積算値（以

図 2：(a)2021 年 8 月 15 日 21JST，(b)2021 年 8 月 16

下，Sum WV）と 2 分前の Sum WV の差（以下，∆𝑊𝑉2）

日 00JST における MSM 初期値の地表面の水蒸気分が±4 mm 以内である．条件 4 については，極端な変化は誤検出と考え、±4 mm 以内とした．

布(g m-3)．矢羽根は風向，風速(m s-1)．
謝辞：本研究は古野電気株式会社との共同研究及び科

3.

研費 20H04306 の成果である．

結果とまとめ降水イベントは 121 事例抽出された．これらの事例

参考文献の降水開始の 1 分前の Sum WV と 30 分前の Sum WV[1] 神田ほか, 2000, 天気, 47(1), 7-15.

の差（以下，∆𝑊𝑉30）と∆𝑊𝑉2の対応関係を調査した[2] Tsuji, H. et al., 2021, Geophysical Research Letters, 48,（図示せず）．本解析では，∆𝑊𝑉30，∆𝑊𝑉2ともに減少する事例，特に 2021 年 8 月 16 日の降水事例に焦点を置き，解析を行った（図 1）．感雨計は 16 日 00:08JST かe2021GL095030.
[3] 岩堀ほか, 2021, 気象学会 2021 年度春季大会講演予稿集, 135.

-163-

PR-18+ (P4L, A4P)

9 月の台風による日本の遠隔降水の力学的解析*児 玉 真 一 , 佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )
1.

はじめに

前線形成については Day–2 から Day0 にかけてより

秋季の日本では，台風が日本から遠く離れた南海上前線強化が強まっており，特に Day0 時では台風の北かに位置しているときに，多大な降水がもたらされる場

ら北東方向に強くあらわれている(図 2)．また，850 hPa

合がある．この遠隔降水現象は台風東側からの暖かくの相当温位のリッジや等相当温位線で示される前線位

湿った風によって前線が刺激されることで発生すると置に対応していることが以前の解析と合わせて分かっ考えられているものの，そのメカニズムについては明た．台風が接近していない場合の大雨事例についても瞭に理解されていない．また，北米で発生する遠隔降調べており，台風の有無で降水メカニズムにどのよう水に類似した現象は Predecessor Rain Event (PRE)と呼な違いがあるのかについても解析を進めている．

ばれており，先行研究からいくつかの特徴が示されて今後の研究では，より詳細な力学的解析の解釈に加いる[1] [2]．しかし，日本の事例は主に海洋上，北米のえて，台風と高気圧の張り出し変化の関係性や，台風事例は主に大陸上で発生するために，メカニズムに異と高気圧周りの水蒸気分布についても調べていく予定

なる点があると考えている．2021 年度春季大会

である．

(TR-20)では 9 月の台風による遠隔降水の全体的な特徴について発表した．今回は特に力学的なメカニズムに着目した解析の結果について報告する．
2.

データと手法

解析期間は 1980 年から 2019 年までの 40 年間の 9 月で，抽出領域は日本付近の長方形領域[130–150°E,
30–40°N]である．台風データは気象庁ベストトラック
を，降水量，その他物理量は ERA5 を使用した．遠隔図 1 Q ベクトル Day–2 (左)と Day0 (右)降水事例については領域内で日降水量 40 mm 以上の日

(矢印は Q ベクトル(600–800 hPa 平均)，陰影は Q ベクのうち，
台風が遠隔にあった日 (台風中心と降水域中心

トル収束(600–800 hPa 平均)，
等値線は700 hPa 気温[℃]，の距離が 500 km から 1500 km の範囲内)として抽出し○は台風中心中央値，△は day0 時の降水域中央値)

た．各中心の定義については，台風中心は降水日の12UTC の時の位置，降水域中心は日降水量の最大値の場所とした．最終的に，遠隔降水事例として 58 事例抽出された．Q ベクトルと前線形成関数の計算では ERA5の解像度を 0.25°から 1.25°に変換して⾏った．また，コンポジット解析では抽出された58 事例の各降⽔域中⼼をそれらの中央値に合わせて⾏った．
3.

図 2 前線強化 Day–2 (左)と Day0 (右)結果

Day–2 と Day0 の両時間とも事例抽出領域内の降水(陰影は 925 hPa 前線強化，等値線(黒)は 925 hPa ジオ

域中央値に対応する付近で Q ベクトルの収束が見られポテンシャル高度[m]，等値線(赤)は 925 hPa 気温[℃]，

た(図 1)．このことから降水域付近は上昇流が励起され○と△は図 1 と同じ)る地点であることが説明され，特に Day0 時では台風中

参考文献

心の北東に収束域が位置している．また，この地点は[1] Galarneau, T. J. Jr., L. F. Bosart, and R. S. Schumacher,

Day0 時で 700 hPa の鉛直運動がある場所と 200 hPa のジェットストリーク入り口右側の場所と一致している
ことが以前の解析と合わせて分かった．

2010, Mon. Wea. Rev., 138, 3272–3297.
[2] Moore, B. J., L. F. Bosart, D. Keyser, and M. L. Jurewicz,
2013, Mon. Wea. Rev., 141, 1022–1047.

-164-

PR-19+ (P4L, A4P)

西 日 本 全 域 500 m 解 像 度 の H30.7 豪 雨 ア ン サ ン ブ ル 予 報 実 験*末 木 健 太 1 , 2 ， 梶 川 義 幸 1 , 3 ， 足 立 幸 穂 1 , 2 ， 富 田 浩 文 1 , 2 ， 大 石 哲 1 , 3（ 1. 理 研 計 算 科 学 ， 2 . 理 研 開 拓 ， 3. 神 戸 大 ）1. はじめに
平成 30 年 7 月 4 日から 8 日にかけて西日本を襲った
豪雨は，広島・岡山を中心に大きな被害をもたらした．
全球アンサンブル予報（水平解像度約 100 km，100 メンバー）の解析[1]によれば，6 日～7 日に日本海付近に生じたメソ低気圧の発生予測が西日本域の降水量予測に重要であった．また，領域アンサンブル予報（水平解像度 18 km，50 メンバー）の解析[2]によれば，3 日～5 日に日本海を通過した台風 7 号の進路予測と，豪雨期間中に琉球諸島付近に存在した対流擾乱の強度予測が重要であった．一方，各地域の災害リスクを正確に評価するためには，降水システムを表現可能な高解像度のアンサンブル予報により局地的な確率的予測を行う必要がある．本研究では，西日本全域を水平解像度
500 m で表現するアンサンブル予報実験を実施し，広島地域などの降水量予測のリードタイムを調べた．
2. 計算設定
理化学研究所で開発している領域気象・気候モデル
SCALE-RM ver. 5.4.3[3][4]を用いた．西日本域で降水量が増加した 7 月 4 日 1200UTC から 7 日 1200UTC までの 72 時間を対象に，2，3，4 日 0000UTC を初期時刻とする予報実験（以下 2 日初期値予報などと呼ぶ）を実施した．SCALE-LETKF システム[5]により作成された
全 50 メンバーの解析値を初期値，NCEP GFS の予報データを全メンバー共通の境界値とした．一方向のオン
ラインネスティングシステム[6]を利用し，3 つの解像度（Domain#1: Δx = 18 km，Domain#2: Δx = 3 km，Domain#3: Δx = 500 m）の計算を同時実行した．Δx = 500
m の最内 Domain は 936 km 四方であり，西日本のほぼ全域をカバーする．鉛直層数は Domain#1，#2 が 36 層，
Domain#3 が 70 層 で ある． 雲 微 物理 ス キー ム はDomain#1，#2，#3 全てで 1 モーメントバルクスキーム[7]を利用し，Domain#1 のみ積雲スキーム[8]を用いた．
乱流スキームとして，Domain#1，#2 では MYNN lev.
2.5[9]，Domain#3 では Smagorinsky[10]を使用した．
3. 結果
西日本から関東地方，日本付近の海上までをカバーする広領域での 72 時間雨量の空間平均は，気象庁の解析雨量データに基づく値 107 mm に対し，Domain#2（Δx= 3 km）の 2 日初期値予報のアンサンブル平均が 104mm，3 日初期値予報 99 mm，4 日初期値予報 100 mmであった．日本付近の総降水量が解析雨量データ程度になることは 2 日時点で既に予測されていた．一方，より狭い西日本域に着目すると，
解析値 225 mm に対し，
2，3，4 日初期値予報は，Domain#3（Δx = 500 m）のア
ンサンブル平均でそれぞれ 130，113，163 mm となり，4 日初期値予報の降水量は 2 日，3 日初期値予報の降水量より増加した．さらに，多数の土砂災害が生じた広島地域に着目すると，解析雨量 415 mm に対し，2，3，
4 日初期値予報の降水量はそれぞれ 108，93，199 mmとなり，西日本域よりも大きな増加率で，4 日初期値予報の降水量が増加した（図 1）．降水量予測のリードタ
イムは着目する空間スケールに依存するが，広島地域の災害リスクは 4 日 0000UTC の時点で急激に増加したことが本実験により示された．
4. まとめ平成 30 年 7 月豪雨を対象に，50 メンバーのアンサン
ブル予報実験を西日本全域 500 m の水平解像度で実施した．72 時間雨量予測のリードタイムは，着目する空間スケールが小さくなるほど短くなるが，土砂災害が多発した広島地域の場合，4 日 0000UTC 初期値の予測において，豪雨が生じる可能性が急激に高まった．

図 1．7 月 2，3，4 日初期値予報における，4 日 1200UTC から 72 時間の広島地域の累積降雨量の時系列（全50 メンバー）．
太線はアンサンブル平均．72 時間雨量が 300 mm を超えたメンバーには，各グラフ右端（T = 72 h）に×印を付した．
謝辞
本研究は公益財団法人計算科学振興財団研究教育拠点（COE）
形成推進事業の支援を受けた．本研究の計算には，理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」を利用した．
参考文献[1] Kotsuki, S., et al., 2019, SOLA, 15A, 1–7.
[2] Honda, T., and T. Miyoshi, 2021, SOLA, 17, 113–119.
[3] Nishizawa, S., et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8, 3393–3419.
[4] Sato, Y., et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.
[5] Lien, G.-Y., et al., 2017, SOLA, 13, 1–6.
[6] Yoshida, R., et al., 2017, Parallel Comput., 65, 21–31.
[7] Tomita, H., 2008, J. Meteor. Soc. Japan, 86A, 121–142.
[8] Kain, J. S., 2004, J. Appl. Meteor., 43, 170–181.
[9] Nakanishi. M., and H. Niino, 2004, Bound-Lay. Meteor., 112,
1–31.
[10] Smagorinsky, J., 1963, Mon. Wea. Rev., 91, 99–164.

-165-

PR-20+ (P4L, A4P)
Numerical Simulation on Feasibility of Rain Enhancement by Hygroscopic Seeding over Kochi Area,
Shikoku, Japan in Early Summer
Wei-Chen KUO* (MRI), Katsuya YAMASHITA (NIED), Masataka MURAKAMI (ISEE, Nagoya
University; MRI), Takuya TAJIRI (MRI), Akihiro HASHIMOTO (MRI) and Narihiro ORIKASA (MRI)
Hygroscopic seeding is a potentiallymeasurements of BG aerosol properties in Kochi

suitable technique for increasing precipitation

city, windward of the area chosen as a target for thefrom warm clouds. The seeding aerosol particles

precipitation enhancement, during June 2010

are larger than the background (BG) cloudsynchronized with the instrumented aircraft

condensation nuclei (CCN), thus could be used toobservation, and also measured the micro powder

prevent the smaller BG CCN from nucleating to(MP, mainly consists of NaCl) and hygroscopic

cloud droplets, resulting in broader droplet

flare (HF, mainly consists of KCl and CaCl2)

spectrum and fewer cloud droplets with larger

particles released by aircraft as the cloud seedingmean sizes. However, WMO (2000) stated thatmaterials.

measurements of the key steps in the chain ofphysical events

In this study, we use the detailed bin

associated with hygroscopic

microphysics parcel model originally developed byseeding are needed to confirm this conceptual

Chen and Lamb (1994) and improved bymodel.

rain

substituting Kohler theory with kappa-Kohler

enhancement by hygroscopic seeding, it istheory at MRI, to realistically simulate theimportant to understand the physicochemical

activation of BG aerosol particles in Kochi withproperties of the BG aerosols particles acting as

corresponding atmospheric and environmental

CCN and cloud types suitable for cloud seeding

conditions, and the effects of MP seeding and HF

and their microphysical structures. Kuba andseeding on initial cloud microstructure by

Murakami

idealized

comparing the mean droplet sizes and droplet

hygroscopic seeding simulations by using a 2D

number concentration. The possible dilution of

kinetic model and found that the key change in

MP and HF particles after releasing, and themicrostructures for precipitation enhancement isinclusion of anti-caking materials for MP seeding

the increase in mean droplet size and decrease inare also considered in the simulations to verify the

droplet number concentration.

cloud seeding effects. Basically, MP seedingTo

access(2010)

thefeasibility

performedof

As a part of the Japanese Cloud Seeding
Experiments

forPrecipitation

resulted in an increase in mean droplet sizes andAugmentation

decrease in cloud droplet number concentrations(JCSEPA) project, Fujibe et al. (2008) reported

and vice versa for HF seeding, which means MPthat the Sameura Dam, which is the main waterseeding has positive seeding effect and HF seeding

supply for Shikoku and is located in Kochi area

has negative seeding effect. The inclusion of anti-

with mean annual precipitation amount exceedingcaking materials for MP seeding deteriorates the

3,000 mm, has often experienced severe waterseeding effect, but this adverse effect is limited andshortage because of the large variation of annual

does not largely change the efficacy of MP seeding.

summertime precipitation from year to year. If thecloud seeding is effective enough, the water sourceof this area could be more stable in the future. In
the JCSEPA project, we performed ground-based

References

Chen, J.-P., and D. Lamb, 1994: J. Atmos. Sci., 51, 2613-2630

Kuba, N., and M. Murakami, 2010: Atmospheric Chemistry andPhysics, 10, 3335–3351.
WMO, 2000: WMP Report No. 35, World MeteorologicalOrganization, Geneva Switzerland, 68pp.

-166-

PR-21+ (P4L, A4P)

高知県室戸半島から南北に延びる地形性線状降水帯(室 戸 ラ イ ン )の 維 持 機 構*西 井 章 ， 篠 田 太 郎 ( 名 古 屋 大 学
1. はじめに
山地上やその近傍で発生する線状降水帯の維持にどうような地形効果が重要であるかは山地の標高や風向・風速場などにより異なる。したがって，各地で発生した地形性線状降水帯の維持機構を解明することは依然として重要である。昨年の春季大会で発表者らは高知県室戸半島から南北に延びる地形性線状降水帯(室戸ライン)17 事例の形状などを調べ，対流雲の高さが比較的低い事例(エコー頂の最頻値 8km 未満，以降 Low-top 事例)と高い事例(同 10 km 以
上，以降 High-top 事例)があることを報告した[1]。本研究では 2018 年 7 月 3 日 11-20JST に発生した
Low-top 事例と同年 8 月 15 日 16-21JST に発生した
High-top 事例の維持機構を国土交通省 XRAIN 合成
雨量データ(250 m メッシュ, 1 分間隔)，気象庁
AMeDAS(室戸岬，海陽)，ウィンドプロファイラ(高知)，メソ解析により調べた。
2. 発生環境場
両事例とも四国の西に台風または熱帯低気圧，東に太平洋高気圧がある総観場であったが，四国付近
で強い冷気外出流や総観規模の強い収束は認められず，室戸ラインの維持に地形効果が重要であったことが示唆された。風向は両事例とも地上付近が東南
東～南南東で高度約 2 km にかけて南へ転向する構造が持続していた。発生直前時刻のメソ解析から算出した LFC は両事例とも 600-700 m であった。

宇宙地球環境研究所)

3. 室戸ライン維持メカニズム
いずれの事例も南端で対流雲が次々と形成される
バックビルディング(以降 BB)型の線状降水帯であったため，本研究では BB の維持機構を調べた。
Low-top 事例では下層風が東南東から南南東に転向
するとともに室戸ラインの走向と形成位置が若干変化したが，走向転向前(11-15JST，図(a))は標高 600 m
以上の尾根上で，転向後(17-20JST，図(b))は標高
500-800 m の尾根上といずれも LFC と同程度かそれ以上の山地上で室戸ラインは発生していた。したがって，Low-top 事例は斜面上昇流により BB が維持されていたと考えられる。一方 High-top 事例は LFC 未
満の山域から室戸ラインが発達していた(図(c))。この事例における図(c)赤枠で示した南南西から北北東に延びる尾根(最高標高 650 m)に対する Froude 数(Fr = U/(NmH)，U は H 以下の平均風の尾根に直交する成分，Nm は未飽和の湿潤 Brunt-Väisälä 振動数，H
は尾根の高さ)は 0.56 であったことから，High-top 事
例の BB はこの尾根にブロックされ南南西風に転向した気流と海から直接流入した南南東風が形成した
下層収束により維持されていたことが示唆された。
謝辞
国交省 XRAIN データは DIAS により，ウィンドプロファイラとメソ
解析は京大生存圏データベースにより提供されているものを用いた。

参考文献[1] 西井ら, 2021, 2021 年度日本気象学会春季大会, SP6-06+

図 室戸ライン南端の(a)走向転向前の Low-top 事例(2018 年 7 月 3 日 11-15JST)，(b)走向転向後の Low-top 事例(7月 3 日 17-20JST)，(c)High-top 事例(2018 年 8 月 15 日 16-21JST)における平均降雨強度(等値線)と標高分布(陰影)。

-167-PR-22+ (P4L, A4P)

2021 年 8 月 13～ 14 日 の 西 日 本 の 大 雨 に 対 す る
前線と総観場の流れの影響*北 畠 尚 子 （ 気 象 大 ）、 黒 良 龍 太 （ 気 象 庁 ）
1.

はじめに

2021 年 8 月中旬は、本州付近で前線が活発化し盛夏期としては異例の大雨となり、特に 13 日から 14 日にかけては九州北部から中国地方にかけていくつかの県で特別警報が発表された。平成 30 年 7 月豪雨時（北畠ほか 2020）と同様に、太平洋側ではなくどちらかというと日本海側寄りで降水量が多くなったのは、そこに組織的な上昇流励起の寄与があったことが考えられる。
本研究では、この大雨に対する前線や上空の流れの影
響を明らかにすることを目的とする。使用するデータ
は JRA-55 再解析データと気象庁メソ解析である。
2.

総観～メソαスケールの前線構造

図 1 14 日 00UTC の 850hPa 温位（赤線、K）、水平温

西日本には 8 月 11 日から前線が停滞し、13 日夜から

位傾度（シェード、K (100km)-1）、前線強化（黒細線、14 日にかけて九州の北から中国地方で下層の前線が強K (100km hour)-1）、風（ベクトル、m s-1）
、ジオポテン

まって（図 1）
、その南側で強雨となった。図 2 の南北

シャル高度（黒太線、m）。

断面の相当温位分布では、下層から中層まで傾斜した前線の構造で、850hPa より下層ではほぼ対流不安定、
34°N 付近では中立成層となっている。そしてそこで水蒸気フラックスの南と北からの収束が鉛直対流に対応している。下層の水蒸気フラックスの大きさは寒気
側でも暖気側の 1/2 程度と、無視できる大きさではなく、日本海の高い SST の影響が示唆される。
3.

上層の流れ

図 2 の前線は下層（図 1）だけでなく中層（図省略）
も前線強化となっていた。関連する上層の流れは、13日初めまでは蛇行の小さいジェット気流が見られたが、14 日には渤海付近が弱いトラフ、日本付近はリッジと

図 2 14 日 00UTC の 130E 南北断面における南北風になった（図 3）
。リッジ強化は降水に伴う非断熱加熱のよる水蒸気フラックス（カラー、g kg-1 m s-1）、比湿（黒影響が考えられる。トラフにおける力学的圏界面の折線、g kg-1）、相当温位（赤点線、K）。

れこみは弱く、西日本に上空の寒気や乾燥空気の影響はなかったが、リッジの強化により朝鮮半島から日本
海北部ではジェット気流が強まって、上層の前線強化に寄与し、逆にジェット気流と上層の前線の強化に伴う上昇流の励起は降水の増大に寄与したことが考えられる。
（右）
図 3 14 日 00UTC の 2PVU 面温位
（カラー、
K）
、
気圧（赤線、hPa）、風（矢羽）。黒実線は 850hPa 渦位
（PVU）
。

-168-

PR-23+ (P4L, A4P)

九州北部で発生した豪雨事例における環 境 条 件 お よ び MAUL の 解 析*中1.

七海（京大院理）,

はじめに

竹見哲也（京大防災研）,
Bryan and Fritsch（2000）では，湿数が 1 度以下で空

近年，九州北部では，暖候期における集中豪雨が頻

気が飽和しているとみなしていた．この湿数が 1 度以繁に発生しており，毎年のように様々な災害が発生し下という条件は，日本の暖候期における各豪雨事例でている．このような暖候期の集中豪雨がどのような気の気温から相対湿度に換算すると，およそ 88％～94％

象条件の下で発生しているのかを研究することは，豪である．そのため，本研究での MAUL の判定条件は，雨の発生機構を解明する足がかりとなり，気象学の基Bryan and Fritsch（2000）より厳しい条件である．

礎的研究のみならず，予報精度の向上といった実用上の面でも非常に重要である．また，同じ地域で発生し3.

結果とまとめた豪雨事例の解析を行うことで，集中豪雨が発生する

MAUL と降水量，水蒸気フラックスの収束の関係を

気象条件の特徴を比較しやすくなり，暖候期の集中豪明確にするために，図 1 左列に示す解析領域内におい雨の発生条件について理解をより深めることができるて、1000hPa～700hPa の MAUL の発生面積・領域内のと考えられる．

３時間積算降水量・水蒸気フラックスの収束量の時系

Bryan and Fritsch（2000）は，メソ対流系において，列を調査した．図 1 右列から，特に降水強度の強い時

湿潤断熱減率よりも大きな気温減率で，かつ飽和して間帯のグラフのピーク位置に注目すると，MAUL が先いる大気層，湿潤絶対不安定の層（moist absolutelyにピークになった後，水蒸気フラックスの収束と降水

unstable layers：MAUL）が存在することを確認した．

量のピークが見られる．このことから，MAUL は降水

この MAUL の存在が集中豪雨の発生に関わっているをもたらす原因となる可能性があると考えられる．ま可能性があり，MAUL 発現特性について理解を進める

た，水蒸気フラックスの発散が顕著になると，その後ことで，MAUL を用いたより精度の高い豪雨予測が可

MAUL の面積が減っていく事から，MAUL の持続には能になると期待できる．

水蒸気フラックスの収束が重要な役割を担うことがわ

本研究は，九州北部で発生した最近の豪雨災害事例

かった．

において，環境条件，特に MAUL の発生状況に注目して解析を行った．MAUL と集中豪雨の発生との関係を解明することを本研究の目的とする．

2.

使用データと解析手法

本研究では，平成 29 年 7 月九州北部豪雨，令和 2 年
7 月豪雨，令和 3 年 8 月の前線による大雨の 3 事例を対象として解析する。本研究では，気象庁 MSM 客観
解析データ・解析雨量データを使用して解析を行った．
気象庁 MSM 客観解析データは，3 時間間隔の格子点データである．
本研究では，MAUL を解析するにあたり，気温減率と湿潤断熱減率の比較を容易にするため，相当温位を用

図 1：本研究で対象とする 3 事例における，MAUL（ピンク）・いて，下式のような条件を満たす層を MAUL とする．

降水量（青）
・水蒸気フラックスの収束（緑）の時系列図．

𝜃𝑒は相当温位，RH は相対湿度である．

参考文献
Bryan, G. H., and J. M. Fritsch, 2000: Bull. Amer. Meteor.
Soc., 81, 1207-1230.

-169-

PR-24+ (P4L, A4P)

GPM 搭 載 降 水 レ ー ダ 観 測 デ ー タ を 用 い た
2021 年 8 月 に 九 州 で 大 雨 を も た ら し た 降 水 シ ス テ ム の 解 析*辻 宏 樹 ,1.

高 薮 縁 ( 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),はじめに

042338)。解析に利用したデータは GPM 主衛星の軌道

九州域では近年、大きな被害をもたらす豪雨が頻発に沿った観測データ(L2 データ)で、水平解像度が約 5している。Tsuji et al. (2021)では、気象庁メソモデル

km、鉛直解像度は 125 m である。3 次元の降水量(MSM)初期値データを用いて、九州域での大雨の統計(PrecipRate)と補正済み反射強度(zFactorCorrected)、降水解析を行った。この解析では、大雨に先行して自由対種別(raintype)データを用いた。

流圏が加湿化、湿潤絶対不安定層(MAUL)を伴うメソス

3.

結果

ケールに組織化した降水システムが発達、維持され、GPM で観測された降水域には、30 mm h-1 を超える強大雨をもたらしていることが示された。しかし、Tsuji et

い降水が熊本付近や 32N 付近に含まれていた(図 1)。こal. (2021)では個々の豪雨事例についての詳細な解析はの領域は MSM による解析で MAUL が確認される領域

行われていない。

と一致していた。図 2 は図 1 の白点線に沿った鉛直断

九州域での大雨時に自由対流圏が湿った環境場で発面を示す。MAUL が確認される強い降水域では対流性達するメソスケールに組織化した降水システムの特徴

降水が確認できるが、雨域の大部分はブライトバンドを明らかにするために、2021 年 8 月中旬の九州におけを伴う層状性降水から成っていた。対流性降水の降水

る大雨事例の際に発達した降水システムを対象とした

頂高度は 12 km 程度であり、極端に背の高い対流では事例解析を行った。この降水システムに対して、Tsuji etなかった。対流の背の高さの指標である雨域内最大 40

al. (2021)と同じ手法で解析を行うと、豪雨に先行した

dBZ エコー頂高度は 7 km であった。これは、熱帯海上

可降水量の増加や MAUL が確認されていた。加えて、や日本域の極端降水イベントで特徴的な値(6-8 km)と

この降水システムは GPM 主衛星搭載レーダ(KuPR)に整合的であった。これらの結果は、今回観測された

よって観測されていた(図 1)。本発表では、KuPR の観

MAUL を伴う降水域の特徴が、熱帯海上で見られるメ

測データを使って、MAUL を伴うメソスケールに組織

ソスケールに組織化した降水システムの特徴と整合的化した降水システムの 3 次元的特性を解析した結果をであることを示唆している。

報告する。

GPM 降水量

GPM レーダー反射強度(zFactorCorrected)

図1: GPM 主衛星搭載降水レーダ(KuPR)が観測した 2021 年 8 月 11 日の降水分布(mm h-1)。
2.

データと解析手法

解析対象とした降水システムは 8 月 11 日 15 JST ごろに GPM KuPR によって観測されている(軌道番号

図 2: 図 1 の白線に沿った鉛直断面図。上図は降水量(mm h-1)、下図は補正済み反射強度(dBZ)を示す。横軸は scan 番号、縦軸は高度。最下段は KuPRのレーダ反射強度から推定された降水種別を示し、青が層状性、赤が対流性、緑はその他を示す。
参考文献
Tsuji, H., et al. (2021). Geophysical Research Letters, 48,e2021GL095030. doi:10.1029/2021GL095030-170-

PR-25 (P1L)

藤 沢 市 辻 堂 で の 2018 年 9 月 17 日 の 降 水 事 例 に お け る 環 境場の解析* 藤 野 梨 紗 子 1 ,宮 本 佳 明 1 , 2
1 :慶 應 義 塾 大 学 大 学 院 政 策 ・ メ デ ィ ア 研 究 科 , 2 :慶 應 義 塾 大 学 環 境 情 報 学 部
1.

はじめに

エアロゾルは、アルベド効果や寿命効果を通じて、雲特性に影響を与える。一方で、雲はエアロゾルの生成や度と一致している。また、下降流域となっている高度950 hPa から 800 hPa 付近においては、雨水混合比の大きい領域となっている。

降水を通じて起こる除去(湿性除去)に影響を与える。この相互作用を介し、様々な変数によってエアロゾルの

4.

まとめ

付着量は決まるが、個々の降水イベントにおける除去

本研究では、観測データによる PM2.5 除去率が大きメカニズムの詳細はわかっていない[1]。これまでに、

かった 2018 年 9 月 17 日の降水事例でのシミュレーシ

藤沢市辻堂における降水量と PM2.5 の観測データの解ョンを行った。その結果、観測データで示された析を行い、降水開始前後 1 時間での PM2.5 濃度値減少

PM2.5 濃度値減少の発生要因として、湿潤対流を通じを示した(2021 年度春季気象学会)。また、各降水イベン

た PM 2.5 の除去が起こっていた可能性が示唆される。

トにおける PM2.5 の降水に伴う除去率 (scavenging rate)

今後エアロゾルの挙動を解く計算も行い、この事例でを算出し、PM2.5 は降水量が多いほど除去率が大きくなの湿性除去の過程を解析する。

ることを示した(2021 年度秋季気象学会)。今回は、観測
データ解析にて算出した除去率が、72%と大きかった
降水事例を対象として、シミュレーションを行い、環境場を解析した。
2.

実験設定及びモデル

使用したモデルは、SCALE-RM version 5.4.4[2,3]であ

図 1 積分開始時間から 2 時間後の 2018 年 9 月 17
日 17 時における風と地上降水量。

る。積分期間は、2018 年 9 月 17 日 15UTC から 9 月 18(a)高度 850hPa での風 (m/s)、(b)地上降水量の 1 時

日 09UTC の 18 時間であり、計算領域は、35.34°N、間値 (mm/h)

139.45°N を中心とする 600 ㎢ (格子数 120 x 120)の範囲である。水平格子間隔は 5 km、鉛直層数は 19,528 m
までを 32 層として、初期値・境界値にはメソスケール
解析値(MANL)を使用した。雲微物理過程には、6-class
1-moment スキーム (Tomita 2008) を使用した。
3.

結果

図 1 に、2018 年 9 月 17 日 17 時の高度 850 hPa における風向・風速と地上降水量の 1 時間値を示す。850 hPaの風向分布からは、除去率を算出したデータの観測地点である中心座標付近で、南東風と北風の収束がみら

図 2 積分開始時間から 2 時間後の 2018 年 9 月 17 日れた。また、この収束の強い地点付近で、地上降水量が17 時における、高度 1000 hPa から 200 hPa での、混合

1 時間に 12 mm 以上に達していた。

比と鉛直流の鉛直断面図。

図 2 に、2018 年 9 月 17 日 17 時の 1000 hPa から 200
hPa での凝結物混合比と雲水混合比、雨水混合比、鉛直(a)凝結物混合比 (g/kg)、(b)雲水混合比 (g/kg)、(c)雨水
混合比 (g/kg)、(d) 鉛直流 (m/s)

流の鉛直断面図を示す。高度 600 hPa 付近において、鉛直流が強い領域がみられ、雲水混合比の値が大きい高

参考文献[1] Textor, C. et al. (2006), [2] Nishizawa et al. (2015), [3] Sato et al. (2015)-171-

PR-26 (P1L)

豪雨事例の領域ネスティング計算において子モデルの境界付近で偽の降水帯が生じる問題の検討
末 木 健 太 (理 研 計 算 科 学 ， 理 研 開 拓 )1. はじめに講演者の別の発表（西日本全域 500 m 解像度の H30.7
豪雨アンサンブル予報実験）で紹介する豪雨事例の領域ネスティング計算では当初，水平解像度 3 km の親モ
デルと水平解像度 500 m の子モデルの接続において，子モデルの境界内側に偽の降水帯が生じていた（図 1a）．
対象領域（図 1a 実線枠内）における親モデルと子モデ
ルの総降水量を比較すると，子モデルの雨量の方が少ない傾向となり（図 1b），対象領域上流側で偽の降水が生じた影響により，子モデル内部領域への水蒸気供給が減少していた可能性がある．この事象は，豪雨シミュレーションにおける降水量の定量的な評価に影響する恐れがあり，何らかの改善策が求められる．本研究では，領域ネスティング計算において，親モデルと子モデルの大気場を緩やかに接続するために設けられている緩和領域に着目し，偽の降水を抑制し，計算領域内部に適切に水蒸気を供給する設定を検討した．
2. 使用モデルと緩和領域の設定
理化学研究所で開発している領域気象・気候モデル
SCALE-RM ver. 5.4.3[1][2]を用いた．実験では，平成 30
年 7 月豪雨を対象に，3 つの水平解像度（Domain#1: Δx= 18 km，Domain#2: Δx = 3 km，Domain#3: Δx = 500 m）の計算を一方向のオンラインネスティングシステム[3]により同時実行したが，本研究では Domain#2（親モデル）と Domain#3（子モデル）のネスティングに着目す
る．子モデルの境界内側には緩和領域が設けられ，緩和領域内では水平風速，温位，水蒸気，水凝結物，密度が親モデルの値にナッジングされる．境界でのナッジングの時定数 τ を与えると，親モデルと子モデルの値の差にかかる減衰係数 α は α = e / τ となる（e は，緩和領域の外側から内側にかけて 1 から 0 へと変化する係数．詳細は SCALE-RM のユーザーズガイド[4]を参照のこと）．本研究では，緩和領域の幅 L と，境界でのナッジングの時定数 τ に関する感度実験を行った．
3. 感度実験の結果
偽の降水が生じた当初の実験（図 1a）
では，
L = 30 km，
τ = 20 s としていた．アンサンブルのうち偽の降水が顕著に生じていたメンバーを対象に，L を 30，66，138 km，
τ を 2，20，200，2000 s と変化させる感度実験を行った結果，L = 138 km，τ = 2000 s のときに，境界付近の降水が最も抑えられていた．L を 100 km 以上とし，τ
を当初よりも長く設定する必要があると示唆されたた
め，次に L を 144 km に固定し，τ を 100 s から 100000 sまで変化させる感度実験を行った．境界付近の降水量は τ が 1000～10000 s のときに最も抑えられていた（図2a）．また，下流側での平均降水量の減少幅は，τ が 8000s 以上のときに抑えられていた（図 2b）．L = 144 km の場合，τ を 2 h 以上に設定することで計算領域内部に適切に水蒸気が供給されることが示唆された．
4. まとめ領域ネスティング計算において，子モデルの境界付
近に偽の降水帯が生じ，子モデル内部領域の雨量が減少する問題を改善するため，親モデルと子モデルを接続する緩和領域の設定を再検討した．実験では，緩和領域の幅を 100 km 以上，境界でのナッジングの時定数を O(1 h)に設定することで，問題の改善がみられた．

図 1．(a) H30.7 豪雨のアンサンブル予報実験における 72 時間
総降水量のアンサンブル平均（全 50 メンバー）．(b) 各メンバーについて，対象領域における親モデルの平均降水量を横軸に，子モデルの平均降水量を縦軸にプロットした散布図．

図 2．(a)子モデル境界付近の 72 時間総降水量の最大値の τ 依
存性．点線は親モデルの値．
(b)下流側の平均降水量について．
謝辞
本研究は公益財団法人計算科学振興財団研究教育拠点（COE）
形成推進事業の支援を受けた．本研究の計算には，理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」を利用した．
参考文献[1] Nishizawa, S., et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8, 3393–3419.
[2] Sato, Y., et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.
[3] Yoshida, R., et al., 2017, Parallel Comput., 65, 21–31.
[4] SCALE-RM ユーザーズガイド, https://scale.riken.jp/ja/
documents/, (2022/2 閲覧)-172-PR-27 (P2L)

2021 年 7 月 10 日に九州南部に大雨をもたらした降水システムの特徴*益子 渉 （気象研究所）
１．はじめに2021 年 7 月 10 日梅雨前線の南側にあたる九州南部では、太平洋高気圧縁辺の下層暖湿気の流入、上空の寒気の影響、総観スケールの力学による上昇流場に位置するなど大雨の発生しやすい環境場であった。その状況下において、鹿児島県薩摩地方や宮崎県南部山沿いを中心に総降水量が 400mm を超える記録的な大雨となった。
特に雨が強まったのは 00～09JST と比較的短時間であったが、降水システムの時間変化は激しく、以下の 3 つのステー
ジを経ていた。①対流の発生とともに組織化した東西走向の極めて発達した線状の降水系、②コールドプールの発達とともに多数の積乱雲群を伴った南北幅広の対流域、③下層擾乱前面の南北走向の対流域。本研究ではステー
ジ②に着目し、降水システムの発達・維持機構について
数値シミュレーションを用いた調査を行った。
２．数値シミュレーション結果
気象庁非静力学モデル（Saito et al. 2006, MWR）を使用
し，初期値・境界値には気象庁メソ解析値を用いて実験を行った。まず水平解像度 1km のモデルを 7 月 10 日 00
JST を初期値として実行し，その結果を用いて水平解像
度 250m の実験を行った。その結果，実況に比べて降水
強度は弱く、1 時間程度の遅れも見られるものの、実況で見られた降水システムの各ステージの特徴的なパターンが再現され、ステージ②では南北幅広の降水域が東西に延びていることが分かる（図 1a）。アメダスによる実況では時間とともにコールドプールが強まり、ステージ②では降水システムに伴う気温低下は約 6 度と梅雨期としては顕著なものだった。シミュレーションにおいても同様の特徴が再現され、図 1b の南北断面をみると、降水シス
テムは下層の環境場の風のアップシア側に傾いており、傾斜したコールドプール上端面上で対流が立っていることが分かる。
米国を中心としたスコールラインの研究においては、
RKW 理論（Rotunnno et al. 1988, JAS）が提案され、降水システムの発達・維持には、環境場の鉛直シアとコール
ドプールに伴う負の浮力によって生成される水平渦の強さがバランスした状態が適していると指摘されている。
今回、雨滴の蒸発の程度を調節することでコールドプー
ルの強さを変化させ、降水システムに与える影響を調査した。雨滴の蒸発を 50 %に抑制してコールドプールを弱めた実験（図 1c,d）では、標準実験に比べて降水分布が北側に少しずれるともに、降水が集中化しシャープな線状の降水系が形成されている。鉛直断面をみると、コー
ルドプールの先端に集中して強い対流が立っており、降水量も増大していた。一方、雨滴の蒸発を除去しコール
ドプールをほぼなくした実験（図 1e,f）では、局所的に強い対流は立っているものの、線状の降水システムとしては組織化されていないことが分かる。これらの結果は、コールドプールは降水システムの組織化に必要であるが、過度な冷気は対流の発達を阻害することを示しており、今後環境場の鉛直シアとの関係をふまえて詳細に調査する予定である。
謝辞：本研究の一部は科学研究費助成事業（20K04071）の助成による．

(a)

(c)

(e)

(b)

(d)

(f)

図１．(a) 水平解像度 250m の実験による 7 月 10 日 08JST の高度 3km の降水物質の分布（シェイド）と風ベクトル．(b) (a)の黒実線に沿った南北鉛直断面図．降水物質（シェイド）、相当温位（コンター）、断面上に投影された風（矢印）を示す．
（c）(d)(a)(b)に同じ．但し、雨滴の蒸発を 50 %に抑制しコールドプールを弱めた実験．
（e）(f) (a)(b)に同じ．但し、雨滴の蒸発を除去しコールドプールをほぼなくした実験．

-173-

PR-28 (P2L)2018 年 8 月 に 山 形 県 で 発 生 し た 豪 雨 の 再 現 に
海面水温が与える影響*川 代 迅 (弘 前 大 理 工 )
1.

はじめに

スがある HIMSST の方が大気の不安定性が大きく対流のメソ気象モデルによる豪雨の再現には, 初期・境界条発達に有利な環境であった. 同様に900hPa の水平収束件として大気, 地表面, 植生, 地形などのデータが必要を比較した結果, 内陸や沿岸で強い収束が発生した頻である. 海面水温もそのうちの一つであり, 気象モデ

度の分布に差が見られた. 水平収束の差も降水量の増ルで用いられる海面水温データセットの値には不確実減に寄与していると考えられる. モデル予測精度を統性がある. 先行研究で 2013 年に北東北で発生した豪雨

計的に検証するため Equitable Threat Score (ETS)をの再現において海面水温に温かいバイアスがあれば降計算した. 弱い降水において海面水温に大きな差があ

水量が過大に評価されることが示された[1]. また, 西る HIMSST と OISST は明瞭に ETS の差があった. 強い降

日本の豪雨が 7 月に最も多く発生する傾向は東シナ海

水においては実験間で ETS の差が無く, どの実験でもの急激な温暖化がなければ再現できないことが示され予測精度が低かった.

た[2]. 本研究は, 2018 年 8 月 5 日に山形県で発生した豪雨事例について複数の海面水温データセットを用いて対照実験を行い, 海面水温のバイアスが降水量に与える影響の調査を目的とする.

4.

今後の課題

予測精度向上に海面水温を初期条件から変化させることと東北の豪雨に最適な物理過程の選択が必要である. モデル設定の再検討結果について当日に示す.

2.

モデルとデータ

メソ気象モデルは The Advanced Research WRF[3],大気データの初期・境界条件は ERA5 再解析 (ヨーロッパ中期予報センター)を使用した. モデルの空間解像度を 6km, 2km と変更しネスティングを行い, 鉛直層を45 層に設定した. 2018 年 8 月 4 日 0 時（協定世界時）
から 48 時間のモデル計算を行った. 海面水温データセ
ットは, ERA5 に組み込まれた SST, MGDSST (JMA),HIMSST (JMA), OISST (NOAA), OSTIA (UKMO), MW IR(REMSS), MUR (NASA JPL), GAMSSA (ABOM)の 8 種類用意した. 海面水温は 2018 年 8 月 4 日の値を初期条件とし, この値を一定にして実験を行った. モデル予測と

図 1 初期条件の SST の領域平均と領域平均降水量の散布図と回帰直線

観測値の降水量を比較するために RadarAMeDAS を使用
した.

参考文献
[1] Iizuka, S., & Nakamura, H., 2019, Journal of3.

結果

風上側の日本海の海面水温が高いほど領域平均の総Geophysical Research: Atmospheres, 124, 4365–4381.
[2] Manda, A. et al., 2014, Sci. Rep. 4, 5741.

降水量が多くなり, 観測値よりも降水量を過大に予測[3] Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D. O.,した実験があった. 海面水温と降水に明瞭に差があっ

Liu, Z., Berner, J., … Huang, X. -yu. , 2021, A Description of

た HIMSST と OISST を使用した実験を比較したところ,

the Advanced Research WRF Model Version 4.3, NCAR

日本海上で対流有効位置エネルギー・相当温位・対流Tech. Note NCAR/TN-556+STR, 145 pp.

抑制・自由対流高度などに差が見られ, 温かいバイア-174-PR-29 (P4L)

Bhubaneshwar における雨滴粒度計の解析⃝

村田 文絵 (高知大理工), 寺尾 徹 (香川大教育), Sandeep Patnaik (IIT, Bhubaneshwar)

1. はじめにBhubaneshwar はインド半島東側のベンガル湾に面した地域にあるインド・オリッサ州にある都市である。モンスーン季にはベンガル湾北部からインド半島内を北西方向にのびるモンスーントラフに近く、しばしばモンスーン低気圧やサイクロンに伴う雨が生じている。本研究は INCOMPASS プロジェ
クト (Turner 2019) よって Bhubaneshwar に設置された雨滴粒度計の解析を行い、この地域の降水と雨滴粒度分布の特徴を明らかにする。

2. 用いたデータ

103

3
2.5

102

2
1.5

101

1
0.5

100

0
0
4

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

14

16

18

20

22

6
5
4
3
2
1
0
-1
24

12
14
TIME (IST)

16

18

20

22

24

Dm
Nw

3
2
1
0
0

2

4

6

8

10

12

log10Nw (mm-1m-3)

観測期間中、複数のモンスーン低気圧或いは弱いサイクロンに伴う降水を観測した。左図に一例として 2017 年 10 月 19 日 12UTC の気象衛星ひまわ
り赤外輝度温度と 10 月 19 日の雨滴粒度分布、雨滴
粒度パラメータ Dm (中心粒径) と Nw (一般化切片パラメータ) の時系列を示す。この低気圧はインド気象局による定義において depression まで発達した。
しばしば粒径 2mm 以上の大きな雨滴を含む雨が観測されており, Dm は 1.5mm 程度, log10 Nw は 3–4(mm−1 m−3 ) 程度が観測されている。一方, 降水日変化の特徴は午後の日中の降水が卓越する。GSMaPによるとインド半島東側の海岸近くの内陸において、
日中に日射加熱に伴うと思われる積乱雲の発達がよくみられる (図略)。発表では低気圧及び降水日変化に伴う雨滴粒度分布の特徴について示す予定である。

3.5
DIAMETER (mm)3. 結果

N(D)(mm-1/m3)
10420171019
4

Dm (mm)

雨滴粒度計は Thes Clima 社の光学式雨滴粒度計
LPM である。観測期間は 2017 年 4–12 月及び 2019
年 7–10 月である。データには時々粒径が最も小さいクラスにおいて雨滴とは考えられない幅広い落下速度を観測しており, Kalina et al.(2014) の手法を用いて除いた。

TIME(UTC)

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0

2

4

6

8

10

図 1: 上から 2017 年 10 月 19 日 12UTC の
Himawari-8 赤外輝度温度 (三角が Bhubaneshwar の位置), 雨滴粒度分布の時系列, 及び Dm (赤線) 及びNw (青線) の時系列を示す。一番下の図は 2017 年の降水平均日変化を示す。

-175-

PR-30 (P2L)

パーティクル偏光ライダーによる降水粒子鉛直分布観測*柴 田 泰 邦 、 佐 藤 諒 典 (東 京 都 立 大 学 シ ス テ ム デ ザ イ ン 学 部 )Yasukuni Shibata, Ryosuke Sato (Tokyo Metr opolitan University)
1.

はじめに

首都圏の降雪による交通や物流への影響は重大な問

見ても、雨滴と雪片が時間をおいて交互に地上へ降りてきている様子が観測された。

題となっている．我々は個々の降水粒子の偏光情報を取得し、それが球形（雨滴）か非球形（雪片、霙、霰
など）かを判別するパーティクル偏光ライダーを開発した[1,2]。指向性の高いパルスレーザー光を用いるのでレーザービーム体積が小さく，個々の降水粒子から偏光情報を取得できる利点がある．本講演では，2022
年 1 月 11 日の降雪時に，東京都立大学日野キャンパ
スにおいて観測した降水粒子の鉛直分布例を示す．
2.

図 1 2022 年 1 月 10 日に観測されたライダー信号

パーティクル偏光ライダーによる降水粒子判別

直線偏光したレーザー光が球形の粒子に照射されると，その後方散乱光の偏光面は保持され，非球形粒子の場合は偏光面が変化する．偏光解消度 δ はレーザー
偏光面と平行の散乱光 P// と垂直の散乱光 P⊥の比 P⊥/P// で表される．先行研究より雨滴の δ は 0.1 以下，
雪片の δ は 0.4～0.5 程度、溶けかかった雪の δ は 0.7

図 2 2022 年 1 月 10 日に観測された降水粒子の雨・雪程度であることが分かっている．降水粒子からの散乱

鉛直分布（●：雨滴、x：雪（溶けた雪を含む）

光は大気分子やエアロゾルからの散乱光より 2 桁程度
大きく，大気に照射されたパルス光が降水粒子に当た謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP19K22030 の助成を受ければ，パルス状の散乱信号が受光され、個々の降水粒たものです。

子の偏光情報を正確に計測できる．
参考文献
3.

鉛直分布観測[1] Y. Shibata, “Particle polarization lidar for precipitation

2022 年 1 月 10 日 11:02～11:07 に，東京都立大学日particle classification”, Appl. Opt., to be published.

野キャンパス（東京都日野市）においてパーティクル[2] 柴田, 気象学会 2021 年春季大会, PR-36, 2021.

偏光ライダー観測を行った．レーザー波長は 1064 nm,
パルス繰り返しは 2 Hz, ビーム径は 10 mm, ビーム拡がり角は 0.1 mrad である。降水粒子がレーザー光を横切るように、ライダーは仰角 45°に傾けた。図 1 にライダー信号の距離二乗補正信号を示す。高度 300 m 付
近と 600m 付近に雲があった．図 2 に降水粒子の種別ごとの鉛直分布，1 パルスごとの P//成分から得た距離二乗補正信号、地上気温の経時変化をそれぞれ示す．種
別はδ≦ 0.2 を雨滴、0.2<δを雪片と定義した。地上では雨主体の霙（霰や溶けかかった雪片）と雪片主体の
霙が数分ごとに変化していた。図 2 の降水粒子分布を-176-

PR-31 (P4L)

つ く ば で 計 測 さ れ た 大 気 エ ア ロ ゾ ル 粒 子 の 氷 晶 核 能（ そ の 4）
*田 尻 拓 也 ・ 折 笠 成 宏 ・ 財 前 祐 二 ・ 郭 威 鎮 (気 象 研 ),村 上 正 隆 (名 大 宇 地 研 )
1.

はじめに

ぜ合わせた後，乾燥することで簡易に内部混合粒子を気象研究所にて大気エアロゾル粒子（AP）の地上モ生成した．この粒子を雲生成チェンバー内に導入し，ニタリング計測を 2012 年より通年で行っており，AP

実験初期値を気圧 1,000hPa, 気温+5℃, 露点－15℃と数濃度や雲核（CCN）能・氷晶核（INP）能の季節変化

して氷晶発生実験を行い，ATD 粒子のみの事例およびを観測している[1]．前々回（2021 春），雲生成チェン

外部混合の事例と比較した．雲粒発生については，3バーを用いた AP の実験事例（非ダスト日）について，

事例とも－18.8℃にかけて始まり，ATD 粒子と内部混

INAS（AP 総表面積当たりの INP active site 数）密度の合粒子の事例では速やかに氷晶発生へ移行しすぐに雲

温度依存性を指標とした INP 能を地上モニタリング観

粒が消費されたのに対し，外部混合の事例では幾分緩測の月平均値と比較し，AP の混合状態による INAS 密

やかに氷晶発生が開始され雲粒生成が比較的持続した度の変動を示唆した．前回（2021 秋）は，AP の外部混

（図１）
．今回の比較事例では，内部混合粒子が暖かい

合が INP 能に及ぼす影響について，標準粒子を用いた温度域から比較的高い INAS 密度を示し，－27℃付近

外部混合実験結果を示した．今回は，前回同様に内部までには外部混合の事例についても，他の 2 事例と同混合が INP 能に及ぼす影響について議論する．

様な INAS 密度となった．各事例における試料粒子のCCN としての働きが，ATD による氷晶形成に差異を生

2.

AP の混合状態と CCN・INP 能

じた可能性が示唆される．

つくばで地上採取された AP の電子顕微鏡解析から，

1012

通常 AP は混合しており，黄砂飛来時では CCN・INP
粒子の混在が観測されている．一方，黄砂粒子表面は塩化物などによる内部混合の影響を受けることが知られている．鉱物ダストと水溶性物質との混合において，1010

Illite-2

ns m

長距離輸送に伴うエイジングにより硫酸塩・硝酸塩・

K-feldspar
Internal
ATD+AS

1011

能を有する鉱物ダスト粒子と CCN 能を有する硫酸塩

108

External
ATD+AS

個別粒子レベルではそれぞれの鉱物組成や物性、不均
107

一反応の度合いに依存して異なる様相を呈し，CCN 能としては吸湿特性の変容を通じて雲形成に関与するとIllite

109

ATD

Dust
ATD

106

考えられる．しかし，AP の連続計測では個々の粒子を-30

選択的に分離することは困難であり，混合状態にある
AP の吸湿度の解析値は，低吸湿度の鉱物ダスト粒子と，

-25

-20

Temperature (degC)-15

図１ チェンバー実験による試料粒子の INAS．

海塩や硫酸塩などの高吸湿度の水溶性粒子の範囲内で見かけ上，事例ごとに大きく異なる．AP の INP 能評価

4.

今後の予定

において，混合状態にある AP のなかで氷晶発生に寄与

鉱物ダスト粒子と水溶性物質による内部混合についする粒子を適切に取扱うには，実験的に外部混合と内て，混合度合いを明瞭に変化させた感度実験を行い，部混合を切分けた解析手法の工夫が必要であり，一助

雲粒生成から氷晶発生に至る過程における内部混合のとしてダスト標準粒子を用いた雲生成チェンバー実験

影響に関して温度依存性の変動幅を把握する．地上モに取組んでいる．

ニタリング観測データとの比較を行い，混合状態を考慮した INP 能の定式化を進めたい．

3.

雲生成チェンバーによる内部混合実験

ダスト標準粒子の ATD と水溶性 AP の代替粒子としての硫酸アンモニウム（AS）を用いて，蒸留水中で混

参考文献[1] Orikasa, N., et al., 2020, SOLA, 16, 212-219.

-177-

RD-01+ (P2L, C2P)

広 帯 域 放 射 伝 達 モ デ ル Mstrn の
気体吸収過程の更新（その１）*関 口 美 保 （ 東 京 海 洋 大 学 )
1.

はじめに

本研究によって更新されたモデルは相関 k-分布モデ

気象・気候モデルに必須の物理過程として、放射伝達ル ⽐ 較 プ ロ ジ ェ ク ト (CKDMIP; the Correlated K-

過程が挙げられる。放射伝達過程は、力学過程で計算さDistribution Model Intercomparison Project)[8]に参加する。

れた大気場に対して放射エネルギーの伝達を計算し、

CKDMIP は同じ吸収線データベースを用いて広帯域モ

各層の大気の加熱率を出力する。放射伝達モデルはこデルを作成し、設定された 34 シナリオ、100 地点の大の過程をモデル化したものであり、計算コストの都合

気について放射伝達計算を行い、LBL モデルに対して上、多くの仮定やパラメタリゼーションが用いられて評価、比較を行う。太陽放射領域について、波数 250 –いる。時間・空間スケールの高解像度化が進んだ近年で50000 cm-1 のそれぞれの気体の光学的厚さが提供されは、詳細な表現が可能になったことにより、モデル変数ており、これを用いて吸収テーブルを作成した。吸収気の誤差も改善したと言える。筆者は高解像度気候計算

体は、H2O, CO2, O3, N2O, CH4, O2, N2, CFC-11（等価吸収

時代に即した放射伝達モデルの発展について検討を行強度）, CFC-12 が提供されているが、CFC-11,12 に関しっている。本研究では、気体吸収過程の太陽放射領域にてはこの領域では扱わない。

ついての更新を示す。

3.

2.

使用データと放射伝達モデル

吸収テーブルの構築

CKDMIP ではバンド数に対する精度を確認するため、本研究では、広帯域放射伝達モデル MstrnX [1]の更新

複数のバンド数のモデル結果を提供することが推奨さについて示す。MstrnX は旧 CCSR（現東大 AORI）で開れている。本研究では、太陽放射領域について 6, 14, 22,発された放射伝達モデルであり、MIROC[2]、NICAM[3]30 バンドの吸収テーブルを作成した。大会では、などに導入されている。高速化のため、吸収過程と散乱

CKDMIP 大気に対するそれぞれの評価と参加する他の過程はあらかじめテーブル化されている。気体吸収テモデルとの比較を示す予定である。
Band range
gasBand rangeーブルは 29 バンド 111 チャンネル版（以下、温暖化対
応版）が CMIP6 向けに採用されている。この気体吸収
テーブルは二酸化炭素倍増状態やメタン、一酸化二窒素が増加した状態を再現するように最適化されており、二酸化炭素 4 倍増のケースで放射強制力の精度が不十分であることが指摘されている[4]。また、太陽放射領域での吸収が少ないことも示されている[5]。これは、使用している吸収線データベースが HITRAN2004 [6]であり、近年のデータベースの更新により水蒸気の吸収線が大幅に増加したためと考えられる。
更に、
従来 4 µmで太陽放射領域と地球放射領域を分離していたが、範囲外の寄与を考慮するため、太陽放射と地球放射を分離して計算するように更新する。バンド内の積分点数、
積分点、重みに関しては、従来通り最適化手法を用いて決定する。目的関数は LBL モデルを真値とした TOA,
地表面、対流圏界面の放射フラックスと加熱率の二乗平均誤差を用いる。初期値を数通りに設定し、閾値以下の誤差の積分点数を採用する。

gas

1000 – 3300
H2O, CO2
11480 – 11620, H2O, O3,O2
3300 – 3760
H2O, CO2, N2O
12850 – 13220,
3760 – 4600
H2O, O3, CH4, N2 14300 – 14500
4600 – 5350
H2O, CO211620 – 12850 H2O, O35350 – 6000
H2O, CH413220 – 14300 H2O, O3
6000 – 7000
H2O, CO2, CH414500 – 15400 H2O, O37000 – 7550
H2O, CH4
15400 – 24000 H2O, O3,O2
7550 – 8500
H2O, CO2, CH4, O2 24000 – 25500 H2O, O3
8500 – 9100
H2O, CH4
25500 – 27400 O2
9100 – 9650
H2O, CO2, O3, O2 27400 – 30000 O3, O29650 – 11000 H2O, O3, O2
30000 – 36000 O3
11000 – 11480 H2O, O3, CH436000 – 50000 O3, O2
表１： Mstrn_SW (22 バンド)の波数領域と吸収気体

参考文献[1] Sekiguchi and Nakajima, 2008, J. Quant. Spectrosc.
Radiat. Transfer, 109, 2779–2793.
[2] Tatebe et al., 2019, Geosci. Model Dev., 12, 2727 – 2765.
[3] Satoh et al., 2008, J. Comput. Phys., 227, 3486 – 3514.
[4] Pincus et al., 2015, Geophys. Res. Lett., 42, 5485–5492.
[5] Smith et al., 2020, Atmos. Chem, Phys., 20, 9591 – 9618.
[6] Rothman et al., 2005, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer,96, 139–204.
[7] Rothman et al., 2013, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer,
130, 4–50.
[8] Hogan and Matricardi, 2020, Geosci. Model Dev., 13,
6501-6521.

-178-

RD-02+ (P2L, C2P)切断近似による偏光放射伝達の効率的計算法の開発*桃 井 裕 広 , 入 江 仁 士 （ 千 葉 大 ） , 中 島 映 至 （ 環 境 研 ） , 関 口 美 保 （ 海 洋 大 ）
1.

はじめに

3.

結果

エアロゾルの気候影響を定量化するためには，エア

図 1 にダストエアロゾルにおける本手法の相対誤差

ロゾルの微物理・光学特性や物理過程の解明が不可欠を示す．1 次補正（P1-IMS，図 1b）により，delta M 法である．近年，エアロゾルの観測に従来の天空輝度観測を用いた散乱位相行列𝐏∗ による放射輝度で存在していに加え，偏光成分の観測が広く行われつつある．これらた振動（図 1a）を取り除けているが，前方散乱に強いの輝度観測からは放射伝達モデルを介することでエア誤差が生じている．この誤差はより高次の散乱（図 1c-

ロゾルの物理特性の推定が行われている．そのため，放d）を補正することで取り除くことができ，前方ピーク

射伝達モデルの精度は推定に影響を与え，またリアルの多重散乱が強くなる比較的光学的に厚い大気（光学タイム解析には高速性が求められる．GCOM-C や的厚さ 1 程度）においても，本手法を利用することで

GOSAT-2 などの衛星観測[1]や，SKYNET[2]などの地上放射輝度を 1%以下，偏光成分を 0.2%以下の精度で保観測に広く使われている OpenCLASTR project[3]が開発ったまま N を小さく（N ~ 10）して計算コストを下げてする放射伝達コード（RSTAR[4]，PSTAR[5]）は，異方計算できることがわかった．

性の強い位相関数をもつ粗大粒子や雲粒子などを含む
大気下では精度を担保するためにはコストの高い計算を要する．本研究では，偏光を含む大気下で，角度モー

Azimuth angle(a) Delta-M(b) P1-IMS(c) P2-IMS(d) P3-IMS

Azimuth angle

メントを保存した切断近似[6]により前方ピークを分離
し，分離した前方散乱については逐次散乱近似計算により補正する方法（Pn-IMS 法[7]）を開発した．また，
RSTAR/PSTAR 統合コード RpSTAR に導入した．
2.

手法

本研究で開発した Pn-IMS 法は，異方性の強い前方散

Zenith angle

乱を効率的に切断する delta M 法[6]を利用して，無偏光

Zenith angle-100大気近似の下で開発された補正法（TMS/IMS 法[8]）を，10
Relative error [%]偏光を含む放射伝達に拡張することで得た．さらに，

図 1: ダストエアロゾル（光学的厚さ 2）における N = 5

TMS/IMS 法はそれぞれ 1 次/2 次までの補正に対し，任で求めた地上の下向き放射輝度の相対誤差．(a) 散乱位

意の n 次の散乱を定式化した．

相行列𝐏∗ による放射輝度，(b-d) 本研究で開発した n 次

まず，散乱位相行列𝐏を球関数展開し，delta M 法に
̂ とその他𝐏∗より M 次で打ち切ることで前方ピーク 𝐏までの補正（Pn-IMS）による放射輝度．
（Momoi et al.[7]を一部改変）

̂ + (1– 𝑓)𝐏∗ ．M 次で表現される𝐏∗に分離する：𝐏 = 𝑓𝐏による放射輝度𝒖∗ ついては RSTAR，
PSTAR 等の離散座

参考文献

標法[4,5]により N(=M/2)個の求積点を用いて精度良く[1] Hashimoto and Nakajima, 2017, JGR, 122, 6347-6378.

解くことができる．しかし，𝐏による放射輝度と比べて[2] Nakajima et al., 2020, AMT, 13, 4195–4218.

ncos(𝑀Θ)の Gibbs 振動を伴う誤差が生じる．P -IMS 法[3] OpenCLASTR project, http://157.82.240.167/~clastr/

では，差分放射伝達方程式から n 次の補正放射輝度を[4] Nakajima and Tanaka, 1986, JQSRT, 35, 13–21.

解析的に得ることでこの振動を打ち消し，求めたい放[5] Ota et al., 2010, JQSRT, 111, 878–894.

∗

̂ 𝑛 ）ことを可能にし
射輝度𝒖を再現する（𝒖 ≈ 𝒖 + ∑ 𝒖[6] Wiscombe, 1977, JAS, 34, 1908–1922ている：[7] Momoi et al., 2022, JQSRT, 277, 107976, 1–15.

̂ 𝑛 = (1 − 𝑓𝜔)𝑛−1 𝜔𝒖̂ 𝑛 [𝐙̂𝑛−2 − 𝐙̂𝑛−1 + 𝐙̂𝑛 ]ℎ𝑛 (𝜏, 𝜇)，̂(Ω, Ω′ )𝐙̂𝑛 (Ω′ , Ω0 )．
𝐙̂𝑛+1 (Ω, Ω0 ) = ∫ 𝑑Ω𝐏[8] Nakajima and Tanaka, 1988, JQSRT, 40, 51–69.

-179-

RD-03 (P2L)

移流霧の２次元数値シミュレーション：発生と維持に対する赤外放射過程の役割
北川裕人（気象大学校）

1. 目的

4. 物理過程

移流霧は，湿潤空気が温度の低い地表面上へ移流して露点以下に冷却されることにより生じる．湿潤空気が冷たい海面上へ移流して起こる海霧はその典型である．

大気乱流：1 次クロージャ，霧頂エントレインメント
赤外放射：狭帯域射出率法
液水（0 − 3000cm−1 ，21 バンド）

可欠である．この研究では，移流霧の発生および発達に

H2 O line（0 − 900, 1200 − 3000cm−1 ，19 バンド）
H2 O cont.(e & P タイプ)（0 − 3000cm−1 ，21 バンド）

おける放射過程の役割を，２次元の数値シミュレーショ

CO2 （582 − 752cm−1 ，3 バンド）ンを用いて明らかにする．

O3 （1000 − 1065cm−1 ，1 バンド）

このように，霧の発生，発達には湿潤空気の冷却が不２次元シミュレーションを利用する狙いは，計算量を抑えて結果を詳細に解析すること，現象をある程度簡略化し物理過程の理解を容易にすることである．

5. 結果
図 1 に海面温度分布および計算領域（水平）を，図 2に移流霧の計算結果を示す．

2. 事例

霧の発生には赤外放射の水蒸気吸収による冷却が必要

2019 年 5 月 25 日夜から 26 日朝にかけて，房総半島
沖で海霧が発生した．暖かい海上の湿った空気が伊豆諸で，本事例では e タイプ連続吸収（cont.）が重要な役割を果たすことが確認できた．一方，霧頂における強い放島付近から，房総半島に沿って南下する親潮の冷水域へ， 射冷却は，霧層へのエントレインメントを促進する．こ
移流することによる移流霧と考えられる．現場海域では， の冷却がない場合，霧層の厚さが著しく小さくなるとと

26 日未明に貨物船同士の衝突事故が発生している．
日本の南に中心をもつ高気圧に覆われて上空には下降

もに，発生した霧は水平移流により下流へ輸送され，霧層が発生場所で維持されないことがわかった．

気流があり，海面付近では南西から北東へ 5m/s 前後の
空気の流れが持続していた．衛星観測によると，霧は夜半頃に千葉県勝浦市沖付近で発生が始まり，時間ともに水平に拡大し，衝突事故の報道等から霧層の厚さは 100m
を少し超える程度であったと推定される．

3. ２次元数値シミュレーション
計算領域（水平）：南西−北東方向に 180km（図 1）（鉛直）：海面から高度 800m まで
解像度（水平）：1500m（鉛直）：5m

図 1: 海面温度分布と水平の計算領域（青線）

積分時間：10 時間（日没から日出までの夜間）
支配方程式：dv
1= K − ∇p + g − 2ω × v
dtρ
v = (北東成分, 北西成分, 鉛直成分)
  
θdθLLvθL = θ −
ql
= Qθ
dt
T
Cp

dqt
qt = qv + ql
= Qqdt
NS 方程式：Boussinesq 近似，SMAC 法
Poisson 方程式：反復解法
空間差分：3 次精度風上差分

図 2: 計算された霧水量の分布（g kg−1 ）時間差分：オイラー陽解法-180-

TR-01+ (P2L, B2A)

航空機観測により捉えた台風 Mindulle (2021)の暖気核構造
山田広幸 1,8, 伊藤耕介 1,8, 平野創一朗 1, 坪木和久 2,8, 篠田太郎 2, 加藤雅也 2, 金田幸恵 2, 大東忠保 3,辻野智紀 4, 嶋田宇大 4,8, 中澤哲夫 4,長浜則夫 5, 清水健作 5, 堀之内武 6,8, 高橋暢宏 2, 清水慎吾 3,8, 南出将志 716

琉球大学理学部, 2 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 3 防災科学技術研究所, 4 気象研究所, 5 明星電気,

北海道大学地球環境科学研究院, 7 東京大学大学院工学系研究科, 8 横浜国立大学台風科学技術研究センター

1. はじめに
台風の進路・強度予測の高精度化を目指して中心気圧と最大風速の高精度データを取得する航空機観
測プロジェクト T-PARCII では、2021 年から新たなジェット機 Gulfstream-IV を使用する。この航空機は従来機に比べ、最大飛行時間が 4 時間から 8 時間に増え、最大飛行高度が 45,000ft に増加したのが特徴である。この航空機による初めての台風観測を、
2021 年第 16 号(Mindulle)に対して実施し、ドロッ
プゾンデを目の中に 5 個、壁雲に 11 個、その外側に 15 個の合計 31 個を投下した（図 1）。本発表では観測された暖気核構造の特徴を報告する。

参考文献
Durden 2013, MWR, 4256-4268.
Yamada et al., 2021: JMSJ, 99, 1297-1327.

2. 結果と考察
気象庁の解析によると、中心気圧は観測期間を含
む 18 時間内に 950 から 935hPa に低下しており、
緩やかな発達から定常状態に移行する段階を観測したことになる。環境場の 200-850hPa 鉛直シアーは
東向き 6.7 m s-1 で、moderate な強さのシアーの影
響を受けていた。衛星可視画像によると、目の直径
は対流圏下層で約 80 km と比較的大きかった。これ
ら は 、 2017 年 第 21 号 (Lan) の 観 測 期 間 の 特 徴(Yamada et al. 2021)に類似する。
図 2 は目の中心付近に投下したドロップゾンデのデータを用いて作成した温位プロファイルである。
紫の線が環境場からの温位偏差(𝜃 𝜃 )を表す。高度
約 3, 10 km に極大が、観測の上端(14km)付近に増加傾向がみられ、多重な暖気核構造になっていた。
相当温位は海面付近と対流圏上層で約 380K に達しており、この点は、Lan とよく似た特徴である。
暖気核と海面気圧の関係について、先行研究(Durden 2013 の図 18)と比較するため、900-250hPaで平均した気温偏差(𝑇 𝑇 )を計算した（図 3）。こ
こでは Mindulle を含め、これまで航空機または地上からのゾンデにより目の中で取得した 4 つの台風の暖気核について示す。先行研究と同様、海面気圧と気温偏差には負の相関がみられる。破線は、静水
圧平衡の式を用いて対流圏上端を 17km、環境場の対流圏平均気温を-21℃と仮定して求めた気温偏差と気圧の関係で、観測結果と概ね整合する。ただしMindulle と Lan を比較すると、両者では気圧が10hPa 程度異なるのに気温偏差はほぼ同じである。
従って、中心気圧の決定には静水圧平衡だけでなく、他の要因も関与すると考えられる。
謝 辞 ： 本 研 究 は 科 研 費 補 助 金 (16H06311,
JP19K03973, 21H04992)の助成を受けました。

図 1 台風の中心に相対的なドロップゾンデの投下
経路と飛行経路。背景は 9 月 29 日 0530UTC の可視画像。

図 2 目の中心付近の温位偏差(𝜃 𝜃 ) 、温位(𝜃)、相当温位(𝜃 )、飽和相当温位(𝜃 ∗ )、破線は環境場の温位(𝜃 )。

図 3 航空機からのドロップゾンデ、または地上からのラジオゾンデにより観測された、台風の目の温位偏差と海面気圧の関係。破線は静水圧平衡から求められる温位偏差と海面気圧の関係。

-181-

TR-02+ (P2L, B2A)

新ジェット機へのドロップゾンデ観測システム搭載と台 風 Mindulle(2021)の 観 測 概 要*坪 木 和 久 1,2・ 山 田 広 幸 3・ 伊 藤 耕 介 3・ 平 野 創 一 朗 3・ 清 水 健 作 4・ 長 浜 則 夫 4・
篠 田 太 郎 1・ 加 藤 雅 也 1・ 金 田 幸 恵 1・ 大 東 忠 保 5・ 辻 野 智 紀 6 ・ 嶋 田 宇 大 6 ・ 中 澤 哲 夫 6 ・
堀 之 内 武 7・ 高 橋 暢 宏 1・ 清 水 慎 吾 5・ 南 出 将 志 8
1 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ,2 横 浜 国 立 大 学 台 風 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー
3 琉 球 大 学 理 学 部 , 4 明 星 電 気 株 式 会 社 ,5 国 立 研 究 開 発 法 人 防 災 科 学 技 術 研 究 所
6 気 象 庁 気 象 研 究 所 ,7 北 海 道 大 学 地 球 環 境 科 学 研 究 院 , 8 東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科

1.

はじめに

3.

台風 Mindulle(2021)観測

海洋上で発生する台風の中心気圧や最大風速の高精

台風 16 号（Mindulle）が 2021 年 9 月 23 日に北緯 13.6

度データを取得し、進路・強度予測の高精度化と台風度、東経 143.3 度で発生し、沖縄方面に向かって北西にの構造の理解を目的として、航空機によるドロップゾ

進んだ。Mindulle は 9 月 26 日にフィリピンの東でスーンデ観測を実施してきた。このプロジェクト T-PARCII

パー台風の強度に達し、その後、強度は低下した。9は、5 年間の第 1 期が 2021 年度に終了し、2021 年 7 月

月 29 日、沖縄本島の南西で北緯 23 度付近に達したとから科研費基盤研究（S）（21H04992, 研究代表者坪木）き、G-IV に搭載されたドロップゾンデ観測システムをにより第 2 期が開始された。今期は、台風強度の正確使って、Mindulle の航空機観測を実施した。

な計測と予測に加え、急速発達のメカニズムや二重壁

Mindulle の内部コア領域を観測するため、
高度 45,000

雲構造の解明を目的としている。ここでは T-PARCII にフィートで、バタフライパターンで眼への 3 回の貫入

おける台風の航空機観測の概要を報告する。

観測を行った。眼と眼の壁雲の周辺に合計 31 個のドロップゾンデを投下し、観測と名古屋大学へのリアルタ

2.

新ジェット機ガルフストリーム IV

ダイヤモンドエアサービス株式会社のガルフストリ

イムデータ送信実験が成功した。これにより中心気圧と最大風速に加えて、眼の暖気核構造が観測された。

ーム II が退役し、新たにガルフストリーム IV（G-IV）が就航した。名古屋大学総長裁量経費の支援により、

4.

台風の眼内部の観測と中心気圧の導出

2021 年 8 月に明星電気株式会社のドロップゾンデ観測

ドロップゾンデは、気圧、気温、湿度をセンサーでシステムを G-IV に搭載した。それを用いて 2021 年 9測定するのでこれらは精度がよいが、高度は GPS を用

月 7 日、日本海上空でドロップゾンデ投下試験飛行をいるため、海面から数 100m までは正しい値が得られな実施した。このとき G-IV の後を別のジェット機が追尾い。そこで仮温度から層厚を求め、全層の高度プロフ

し、高度 2 万フィートでドロップゾンデ投下を観察しァイルを再構築し、バイアスを除去した後、海面更正た。図 1 は G-IV 主翼付根部に設置された射出口からドにより海面気圧を求める方法を開発した。表 1 は眼のロップゾンデが射出された瞬間の様子である。

中心付近の観測から導出した海面気圧である。観測値
は気象庁ベストトラックと比べて変動が大きく、最大で 10hPa を超える差が見られた。このように海面気圧の導出を高精度化し、精度のよい中心気圧が得られた。
表 1：2021 年 9 月 29 日の眼内部のドロップゾンデ観
測の海面気圧と気象庁ベストトラックの時間内挿値

図 1：G-IV からのドロップゾンデ射出の瞬間。
（ダイヤモンドエアサービス(株)提供）

投 下 時 刻
（UTC)

中心までの
距離 (km）

海面気圧（観測）(hPa)

気象庁ベスト
トラック内挿

04：25
05：09
05：25
06：04

27
10
19
21

951
946
948
936

938
936
936
935

-182-

TR-03+ (P2L, B2A)

回転水槽実験装置を用いた台風内部構造の模擬実験*菱 沼 美 咲 ， 筆 保 弘 徳 （ 横 浜 国 立 大 学 ）， 辻 野 智 紀 （ 気 象 研 究 所 ），伊 藤 耕 介 （ 琉 球 大 学 ）， 乙 部 直 人 （ 福 岡 大 学 ）， 松 岡 大 祐 （ JAMSTEC ）
1.

はじめに

播していなかった．

日本気象学会 2021 年度秋季大会では，回転水槽を用いた台風内部構造の模擬の可能性を提示した．そこでは，実験設定の改良や実験数のご指摘を頂いた．本研
究では，上記の課題を解決し，引き続き台風内部構造の模擬と発生する波動メカニズムの解明を目的とした研究を行った．
2.

手法

本研究では，回転水槽実験装置（舛田他, 2015 天気），
実験槽と同じ回転をさせた高感度カメラで撮影，撮影した映像から粒子画像流速測定法（PIV 解析）を行っ

図：各実験の実験槽ほぼ中央の円周で発生した相対渦

た．台風構造を模擬するために，通常の実験とは異な度のホフメラー図．相対渦度は暖（寒）色系が正（負）り中央水槽が高温域，外側水槽が低温域になる実験設

で示す．横軸は左から 0 から時計回り方向に 360 度，定に拡張した．台風は渦度のピークが中心ではなく壁

縦軸は約 5～20 分で期間は 5 分間ですべて統一してい雲付近に存在するため，壁雲の内側と外側で渦度勾配

る．回転速度は 2～11 rpm の範囲である．

が異なる．その効果を模擬するため，実験槽底面に高4.

考察・まとめ低差をつけた壁雲あり実験（さらに壁雲内側実験，壁まず，温度差ありの実験結果について考察する．壁

雲外側に分類），壁雲なし実験の 3 種類の実験設定に拡雲なし実験における波動が温度差のみによって発生し張した．条件①温度差 20 ℃，条件②温度差なしで、水た波動であり，温度差ありの条件における背景流と一深 4cm または 6 cm，回転速度 1～12 rpm（1rpm 間隔）

致する．壁雲内側実験において，壁雲なし実験よりもの約 140 回以上の実験を行った．解析は回転開始から 5

遅い時計回りの伝播が見られたことから，時計回り方～20 分の 5 分間を切り出した結果を解析した．

向の背景流に合わせて，反時計回り方向の波動伝播が3.

存在すると考えられる．壁雲外側実験においては，壁

結果

実験設定によって規則的な波動の有無があったが，雲なし実験よりも速い時計回りの伝播が見られたこと

本稿では波動伝播が顕著な結果を示す．図は壁雲ありから，背景流に合わせて時計回り方向の波動伝播が存なしと温度差ありなしで区別したホフメラー図である．

在すると考えられる．この波動伝播は，渦ロスビー波

温度差あり実験の背景の流れ（背景流）は時計回りでを模擬した波動伝播ではないかと考える．渦ロスビー

あった．温度差あり壁雲なし実験のホフメラー図から，

波は渦度が高い方を右に見て伝播する特徴があり，実発生した波動が時計回りに，速度は約 0.1 cm/s で伝播

験結果の波動伝播と同様の特徴をもつ．

したことがわかる．壁雲内側実験（外側実験）では波

次に温度差なしの実験結果について考察する．温度動が時計回りに伝播したが，その伝播速度は壁雲なし

差なし壁雲なし実験で波動が発生した原因は，実験中実験よりも遅い（速い）．一方，温度差なし壁雲なし実で水面上部の温度（室温）と実験槽底面の鉛直方向で

験では，不規則な波動が発生していた．その背景流はの温度差が発生したために，対流運動が起きたのでは弱いながらも反時計回り方向に発生したため，そのホないかと考えられる．それが背景流の流れで反時計回

フメラー図は断続的にではあるが，反時計回りに伝播りに移動したものがホフメラーで観測されたと考察ししている．温度差なし壁雲内側実験では比較的規則的た．これは，温度差なし壁雲あり実験でも発生したが，な波動が発生していて，壁雲なし実験よりも速く反時

渦度偏差勾配の効果により，渦ロスビー波的な振る舞

計回りをしていた． 壁雲外側実験では規則的な波動がいが観測されたのではないかと考察した．

発生していたが，発生した波動はどちらの方向にも伝-183-

TR-04+ (P2L, B2A)

顕著台風の多重壁雲構造と強度変化*金 田 幸 恵 (名 古 屋 大 学 )、 嶋 田 宇 大 、 辻 野 智 紀 （ 気 象 研 究 所 ）、 小 山 亮 （ 気 象 庁 ）、
坪木和久（名古屋大学）
1.

はじめに

は台風経路の SST が非常に高いものの、上層（高度

一つの眼を中心に複数の同心円状の壁雲を持つ台風

150hPa）の気温が比較的高い傾向がみいだされた。一を多重壁雲(CE)台風と呼ぶ。1997-2006 年、カテゴリー

方、NCE は上層に強い寒気がみられるほど R25 が縮小

5 強度（最大風速 Vmax が 137kt 以上）に達した台風のする傾向にあった（図示せず）。これらの特徴は、非常72%に CE がみられた[1]。一般に、CE は海面水温(SST)に暖かい海上で急発達した CEM に対して上層の高温が高く、鉛直シアが小さい環境でみられ、多重壁雲化傾向がその発達停止や著しい水平拡大のカギを握るこ(SEF)前後の強度変化は小さいとされている[1]。既存のとを示唆する。CEM の最大強度維持傾向は既知である

研究[1][2]はSEF 時刻に対する時間変化に着目しているが、本研究にて Vmax が 140kt に達した時刻に着目する

一方、強い台風は大半が急発達(RI)することも知られてことで、成熟期前の急発達傾向や、強風域・暴風域等いる。本研究では、既存研究と異なり、Vmax が 140kt

が成熟期以降においても継続して拡大すること、またに達した時刻の前後48 時間に対する時間変化に着目し、後者が上層の気温特性に関連する可能性があることがカテゴリー5 台風の CE と強度変化の関係を調査した。

明らかになった。

2.

データ

Joint Typhoon Warning Center(JTWC)及びRSMC-Tokyo(JMA) のベストトラックから最大風速(1 分平均;Vmax)と強風半径(R15)・暴風半径(R25)をそれぞれ用いた。
R15と R25 は長径と短径を平均した。1997 年～2014 年のVmax が 137kt を越えたカテゴリー5 の顕著台風を対象とする。[2]の多重壁雲台風リストから、多重壁雲構造を 20 時間以上保った事例を CEM(8 例)、より短時間で壁雲交換した事例を ERC(19 例)とする。比較のため、多重壁雲構造が確認されなかったカテゴリー5 の台風
を NCE(16 例)として抽出した。SST 及び環境場の解析には、JRA-55 の 6 時間毎 1.25 度データを用いた。
3.

結果と議論

Vmax が初めて 140kt に達した時刻を t=0 としてコンポジットした Vmax の時間変化を図１に示す。t=0h 以
降、CEM は 140kt 以上を約 30 時間維持する一方、ERC
や NCE における継続時間は約 18 時間であった。NCEにおいては、その後、急激な減衰傾向が顕著であった。
t=-48h の時点で CEM はもっとも弱いが、その後、急激に発達する; t=-24h～0h には大半が 24 時間前からの発達率がRI の定義を満たす30kt 以上であった（図示せず）。
次に R15, R25 の時間変化に着目する。CE 台風と比較して NCE では R15, R25 ともに小型傾向にある。また、CEM は t=0h で Vmax の増加は止まるが、R15, R25
については拡大を続け、t=24h には NCE の倍近くまで巨大化した。
環境場を調査したところ、他の事例と比較して CEM

図１ Vmax が 140kt に達した時刻を t=0 としてコンポジットした時間変化。上から Vmax,強度変化, R25, R15。
参考文献：[1] Kuo et al. (2009), MWR, [2] Yang et al. (2021), JGR
謝辞: 本研究は、「台風の強度解析・予報精度向上に資する台
風の衰弱時や多重壁雲時における風・中心気圧の関係及び強度変化メカニズム解明」に関する共同研究（気象庁・気象研究所・名古屋大学）の一環として実施された。多重壁雲台風
リストは国立台湾大学の H.-C. Kuo 教授の研究チームから提供を受けた。本研究は、文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラム及び 20H05166 の支援を受けた。

-184-

TR-05+ (P2L, B2A)

発達ハリケーンの上層アップシアー左象限で観測される強い上昇流について
嶋 田 宇 大 (気 象 研 ), Paul Reasor, Robert Rogers, Michael Fischer,Frank Marks, Jonathan Zawislak, and Jun Zhang (NOAA/HRD)
1. はじめに
熱帯低気圧 (TC) の強度変化と構造の関係を理解し、で発生・発達し、強い接線風速で移流しながら USL で対流活動の最終段階を迎えていると考えられる。

TC の強度予測精度を向上させることは重要な課題でなぜ IN 事例では SS 事例より強い対流が発生・発達ある。最近の研究では、ハリケーンの発達 (IN) 事例はするのか？コンポジット解析を通じ、二つの可能性が定常 (SS) 事例に比べ、アップシアー（鉛直シアーベク見出された。一つは、IN 事例の眼の内部領域にはダウトルの後方側）左象限 (USL) でより強い上昇流を持つ

ンシアー側の眼の壁雲に向かう対流圏下層アウトフロ

傾向が明らかにされてきた[1, 2]。しかしなぜ IN 事例はーが存在し、眼の中の高相当温位気塊を対流発達域にUSL でより強い上昇流を持つのか、その役割は何かに供給可能な構造になっていた。もう一つは、IN 事例のついては未解明である。USL で強い上昇流が起こる理

眼の壁雲外側の下層インフロー域には SS 事例より強由がわかれば、TC の強度変化と構造の関係性が理解でい反射強度が観測され、より湿潤な環境だったことがき、強度予測の改善につなげられる。本研究では、長示唆された。渦度解析の結果、USL の強い上昇流はア期にわたる米国海洋大気庁 (NOAA) 航空機搭載レーップシアー側の中上層の渦度増加に大きく寄与していダーデータを用いて、IN 事例と SS 事例の事例統計とた。以上の解析結果から、USL 上層の強い上昇流は、

コンポジット解析を行い、ハリケーンの IN 事例で強い

ハリケーンが発達しているシグナルであり、ダウンシ

上昇流が USL で卓越する原因と役割を調査した。

アー側の強い対流活動の結果であり、ハリケーンを深2. データと解析方法
本研究では、NOAA 航空機搭載の X バンドドップラ

い渦に発達させる役割を果たしていると考えられる。

ーレーダーデータに基づく、ハリケーン三次元風速及謝辞
本研究は文科省宇宙関係在外研究、 JSPS 科研費

び反射強度のデータを用いた。このデータは 2km の水

19K14797 及び 19H00705 の助成を受けたものです。

平解像度と、高度 0.5km から 18km まで 0.5km の鉛直
解像度を持つ。
期間は 1997 年から 2019 年までである。
データはハリケーンの移動速度に相対的な座標で扱い、
動径方向には最大風速半径 (RMW) で規格化し、方位角方向には鉛直シアーベクトルの向きにそろえた。
解析事例は、IN と SS 事例が共に存在する強度 80kt
以上 140kt 未満で、かつ最大到達可能強度未満の事例とした。IN 事例の定義は、航空機観測の実施に最も近い
時刻 (00, 06, 12, 18 UTC) をはさんだ前後 6 時間の強度変化量が 10kt 以上、SS 事例の定義は同±10kt 未満とした。事例数は IN 事例が 29、SS 事例が 38 だった。
3. 解析結果
個別事例を調査した結果、ハリケーンの IN 事例のうち半数以上で、高度 12 ㎞の USL に波数 1 の上昇流ピークが存在していた。また鉛直流の CFAD (高度別の頻度分布)を調べると、IN 事例は SS 事例と比べてダウン
シアー側の眼の壁雲内で 2-6m/s の上昇流頻度が高く、USL の上層では 2-8m/s の上昇流頻度が高かった。この事実から、IN 事例ではより強い対流がダウンシアー側

図 1: ハリケーンの発達事例にみられた内部コア構造と対流活動の特徴を示した概要図. 雲の絵は眼の壁雲における対流活動を示し、定常事例と比べて上昇流が強かった動径範囲をカバーしている. 雲の絵は上昇流が卓越する高度に応じて、下層から上層へ三段階で色が濃くなる. 青矢印はインフロ
ー、橙矢印はアウトフローを示す.

参考文献[1] Rogers et al. 2013, MWR.
[2] Wadler et al. 2018, MWR.

-185-

TR-06+ (P2L, B2A)

台風の極端急速強化における海洋熱塩構造の役割に関する研究*佐 々 木 春 花 (気 象 大 学 校 ),
1.

はじめに

本 井 達 夫 (気 象 大 学 校 )1997 年から 1998 年にかけて急速強化海域の海洋環境

1990 年代後半の気候シフトにより、西部熱帯太平洋

場に気候シフトの影響があることを TCHP から確認しの大気環境場は台風の急速強化を妨げる一方、海洋環た。この海域の TCHP は加速度的に増加し、等温層と境場は促進する状況に変化した[1]。また 北西太平洋海混合層の深さの差で定義されるバリアレイヤーは気候

域では極端な急速強化を伴う台風が近年頻発している

シフト後に低緯度ほど、特に秋に増加した。台風海洋結ことが報告されている[2]。しかし、台風の強化率や最合モデルの感度実験から、進行速度が 8m/s 以下の時、大強度が気候シフト前後の海洋環境場の変化、特に海気候シフト後に最大強化率が大きくなった。バリアレ

洋熱塩構造の違いにどのように影響されるのか、未だイヤーが存在する海洋環境場では、成層の強化により明らかではない。ここでは統計解析と台風海洋結合モ

鉛直混合が抑制されるため、台風通過域における海面

デルを用いた数値実験により、海洋熱塩構造が台風の水温の低下量は小さくなり、結果として最大強化率が極端急速強化に果たす役割を研究した。

大きくなっていた（図１）。

データ

気象庁ベストトラックデータ(1977-2020 年)と ADTHURSAT[3] (1978-2017 年) を台風解析データとして使用した。2009 年版全世界海洋データ(WOA09)の水温・
塩分気候値、2018 年版全世界海洋データ(WOA18)の水
温・塩分 10 年平均値及び“Heat & Salt”水温(1955-2020年)・塩分(2005-2020 年)各年季節毎の偏差(WOA09 からの偏差)[4]と COBE-SST[5]の海面水温 (1958-2020 年)を

Max Intensity Rate [kt/24h]2.

BLT vs no BLT

60

noBLT
BLT
55
50
45
40
35
30 0

2

海洋解析データとして使用した。気象庁 55 年長期再解468TC Speed[m/s]1012

析(JRA-55)[6] の気温、比湿、海面気圧、風応力 (全て

図 1 モデル環境場が 10 月・気候シフト後・台風進路

1958-2020 年) データを大気解析データとして使用した。

西向きの場合の計算結果の平均値（BLT ×：バリアレ

3.

イヤーあり）とバリアレイヤーなし実験の結果（noBLT

方法

本研究では最大風速 24 時間変化(∆𝑉24ℎ )が 30kt 以上の台風を急速強化台風、50kt 以上の台風を極端急速強＋）の台風進行速度別最大の∆𝑉24ℎ 比較。緑色のエラー
バーは標準偏差。

化台風と呼ぶ。海水温 26°C 以上の熱量(TCHP)の計算には、Heat & Salt から得られる偏差に WOA09 の気候

参考文献

値を加えたデータを用いた。また Heat & Salt に倣い、

[1] Zhao et al. 2018, Journal of Climate, 31, 8163-8179.

冬を 1-3 月とし、以下 3 ヶ月刻みに季節を分類した。台[2] Song et al. 2020, Environmental Research Letters, 15, 084

風進路・進行速度・海洋環境場が∆𝑉24ℎ に与える影響を調べるため、軸対称台風モデル[7]と 3 次元海洋モデル[8]の台風海洋結合モデルを構築し、感度実験を実施し[3] Kossin et al. 2020, Proceedings of the National Academyof Sciences, 117, 11 975–11 980.
[4] Levitus et al. 2012, Geophysical Research Letters, 39.

た。
4.

043.

結果と考察

急速強化台風と極端急速強化台風は夏と秋に頻繁[5] Ishii et al. 2005, International Journal of Climatology: A
Journal of the Royal Meteorological Society, 25, 865–879.

に見られたことから、本研究ではこの 2 つの季節にお[6] Kobayashi et al. 2015, 気象集誌. 第 2 輯, 93, 5–48.

いて台風の急速強化が検出される海域を急速強化海域[7] Rotunno and Emanuel 1987, Journal of Atmosphericと定めた。気候シフト後に急速強化台風の発生率は増加し、急速強化を経験する位置は西へ移動していた。

Sciences, 44, 542 – 561.
[8] Price et al. 1986, Journal of Geophysical Research:
Oceans, 91, 8411–8427.

-186-

TR-07+ (P4L, B4A)

北西太平洋における夏季季節内振動の北進伝播に対する台風の効果*荒金匠, 佐藤正樹, 宮川知己, 渡部雅浩 (東京大学大気海洋研究所)
1.

はじめに

成されていると主張することが可能である. しかし

近年の研究[1,2,3]において台風は存在期間は短い

解析結果は, 台風除去後に弱化した北進伝播を示し

ものの, その激しい対流活動により季節平均値や季ている. したがって, このことを強く主張すること

節分散の表現に影響を与えていると報告されていはできないが, 多くの台風によって BSISO の北進る. 一方, 北半球夏季季節内振動 (BSISO) の活発期

伝播が強まる可能性は必ずしも否定できない. よりにおいて, 多くの台風が発生することが報告されて詳細な解析のために, 渦度収支を用いた BSISO のいる[4]. したがって台風シグナルは BSISO の表現

北進伝播に対する台風の寄与の推定が有用であるとや特性に影響を与えている可能性がある. 本発表で考えられる.

は北西太平洋 (WNP) の BSISO の北進伝播に対する台風シグナルの効果について報告する.
2.

データと解析手法
本研究では JRA55 再解析 6 時間毎のデータ (元データ) を用いた. また JRA55 における 1958 年から 2019 年に WNP に存在した台風渦を PV inversionを用いて除去したデータ (台風除去データ) を作成した. 季節内 (20–80 日) フィルタリングした元データの下層渦度偏差の基準領域 (10°N–20°N, 130°E–
140°E) で領域平均した時系列 (1958–2019 年, 6–10
月) に対して, それぞれのデータをラグ回帰した.
これら二つの解析の差から BSISO の北進伝播に対する台風の効果を推定した.
3.

結果と考察

図1

季節内フィルタリングしたオリジナルデータ

120°E–150°E で平均した下層渦度偏差のラグ–緯における下層渦度偏差の基準領域 (10°N–20°N,

度断面図を図 1 に示す. 図 1a は元データにおける130°E–140°E) で領域平均した時系列 (1958–2019

北進伝播を示しており, その位相速度はおよそ年, 6–10 月) に対しラグ回帰し, 120°E–150°E で平均(25/30)° day−1である. 台風除去データの解析でみられる北進伝播の位相速度はほとんど変化しないが,した下層渦度偏差. (a) 元データ, (b) TC 除去データ,(c) それらの差. 黒線は (25/30)° day −1 の位相速度.

その振幅が減少している (図 1b). この差は, BSISOの北進伝播における台風の効果と考えられ, 15°N か

参考文献

ら 35°N にかけて振幅の増加がみられる (図 1c). こ[1] Hsu H.-H. et al., 2008, J. Climate Dyn., 21, 2960–

れは，台風シグナルが BSISO の北進伝播に関連していることを示しており, また台風が BSISO の北進伝播を促進している可能性を示唆している.
多くの台風発生が BSISO の活発期を作り出す可能性について考察する. もし台風シグナルを除去した際に BSISO の北進がほとんどなくなるのであれ
ば, 台風発生数の多いときに, BSISO の活発期が形

2975.
[2] Arakane S., and H.-H. Hsu, 2020, Climate Dyn., 54,
3201–3226.
[3] Arakane S., and H.-H. Hsu, 2021, J. Climate, 34,
7443–7460.
[4] Kikuchi, K, 2021, J. Meteor. Soc. Japan, 99, 933–
972.

-187-

TR-08+ (P4L, B4A)

研 究 船 「 み ら い 」 に よ る 西 太 平 洋 に お け る 2021 年 夏 季 モ ン
スーン・対流季節内変動に伴う物質循環の観測*荻 野 慎 也 , 鈴 木 順 子 , 木 下 武 也 , 城 岡 竜 一 , 勝 俣 昌 己 , 耿 驃 , 永 野 憲 , 谷 口
京 子 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 清 水 健 作 , 杉 立 卓 治 (明 星 電 気 ) ,植 木 巌 , 米 山 邦 夫 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

それに伴う対流圏上層の高気圧性循環が形成されつつ夏季の西太平洋域ではモンスーンや対流季節内変動あった。
「みらい」での観測では、この高気圧性循環に(BSISO)に関連した活発な対流活動により、大気の流れ伴う中緯度からの物質輸送が捉えられている可能性がの場が変動し、それに伴う中緯度・熱帯間および対流ある。

圏・成層圏間の物質の輸送が起こっていると考えられ4.

ている。また、対流活動により励起された各種波動がまとめ2021 年 5 月下旬から 7 月上旬にかけて研究船「みら上層大気の流れ場を変動させることで、大気大循環やい」MR21-03 航海において、夏季モンスーン、西太平

物質輸送に影響を与える。しかし、その実態は直接観洋対流に伴う物質輸送、力学変動を捉えることを目的

測の不足もあり、必ずしも明らかではない。特にオゾに、オゾンゾンデ、水蒸気ゾンデ、超高層ゾンデの観

ンと水蒸気は気候の形成に本質的な役割を果たすため、測を行なった。モンスーン循環発達期における、オゾ

その変動の実態を明らかにすることは地球環境変動のン・水蒸気データおよび、超高層の温度・風速データ

理解に重要である。また、そのような輸送過程の変動を取得することができた。今後、モンスーン循環と各に影響する各種大気波動の実態は特に通常の気球観測

種擾乱による物質分布の変調過程の解析、水蒸気ゾン

では到達不能な高度 30 km 以上の領域で不明な点が多く残されている。我々は 2021 年夏季に研究船「みらい」
において、オゾンと水蒸気の空間的な分布実態とより高層の力学過程を捉えることを目的に気球観測を西太平洋において実施した。本稿ではその概要を報告する。
2.

観測概要
観測は YMC (Years of the Maritime Continent) の一環として、2021 年 5 月 24 日から 7 月 8 日にかけての研究

デの品質評価、巻雲生成機構と水蒸気輸送の解析、超高層ゾンデ観測による波動を中心とした力学解析などを行ない、結果を報告する予定である。
謝辞
観測の実施に当たっては、研究船「みらい」の乗員および日本海洋事業の観測技術員の方々のご協力を頂きました。深く感謝いたします。

船「みらい」
による西太平洋航海の航路上で行なった(図1)。日本を出航後、南下、西進する途上、定点観測地点、
その後北上する途上において、11 回のオゾン・水蒸気
ゾンデ観測、15 回のオゾンゾンデ観測、27 回の超高層ゾンデ観測を行なった(詳細は図 1 参照)。水蒸気ゾンデ
は明星電気の新型鏡面冷却型水蒸気ゾンデ Skydew を用いた。超高層ゾンデは、3000 g (一部 4000 g) のバルーンに明星電気 iMS-100 を取り付け飛翔させ、通常の気球観測では到達しない、高度およそ 40 km までの温度と風速を測定するものである。オゾンゾンデには
En-sci 製 Model-1Z ECC を使用した。
3.

観測期間中の気象場の状況

観測期間中、西太平洋域での対流活動は比較的不活

図 1 みらい MR21-03 航海におけるオゾンゾン

発であり、BSISO のシグナルも不明瞭であった。一方、

デ、オゾン・水蒸気ゾンデ、超高層ゾンデの放東南アジア域ではモンスーンの対流が活発化しており、球地点(＋)と放球回数。

-188-

TR-09+ (P4L, B4A)
パナマにおける降水量の日変化に見られる地域性
石﨑 紀子 1・仲江川 敏之 2・Reinhardt Pinzón3・佐々木 秀孝 2
（1:国立環境研究所, 2:気象研究所, 3:パナマ工科大学）*

1. はじめに
パナマは熱帯に位置しており、カリブ海と太平洋に面していることから、その気候は ENSO や熱帯低気圧などの様々な大規模現象の影響を受ける。
熱帯収束帯の移動に伴い雨季と乾季が見られ、雨季には他の熱帯域と同様に強い日変化があることが知られている。しかし、地上観測や十分な時間
解像度を持つ降水量データがないために、降水量の日変化はほとんど調べられていない。衛星を用いた研究はいくつかあるが、水平解像度や観測期間が十分でないなどの課題がある。Nakaegawa et al.
(2019) は狭い範囲に位置する 4 つの地点における日変化について調べ、その季節変化が地点ごとに大きく異なることを示している。このことから、
日変化の地域性の把握には高解像度の数値シミュ
レーションが役立つと考えられる。本研究では、
パナマ周辺を対象に領域モデルを用いた力学的ダ
ウンスケーリングを実施し、地上観測や衛星観測と比較、検証を行いながら、日変化の季節性や地域性を明らかにすることを目的とする。
2. モデルとデータ
本研究では、水平解像度約 20km の MRI-AGCM
3.2S を境界条件として駆動した水平格子間隔 5kmの領域モデル NHRCM（NHRCM05）と、NHRCM05を境界条件とした水平格子間隔 2km の NHRCM（NHRCM02）を用いた。計算領域を図 1 に示す。
1980 年から 1999 年の各年 12 月 1 日から 13 ヶ月のタイムスライス実験を行い、最初の 1 か月をスピンアップ期間として除いた残り 12 ヶ月を解析に用いた。20 年間の数値実験結果から、月ごとに平均
した時別値を作成し、気候学的な日変化の特徴を
調べた。
3. 結果
パナマ周辺における気温や降水量の気候学的特
徴は NHRCM05 と NHRCM02 で良く再現されていることが示されている（Pinzón et al. 2021）。図 2 は
西経 79-79.5 度における 7 月の降水量の緯度－時間
断面を示す。陸上では、現地時刻の午後 2 時から 6時頃に降水量のピークがあり、それが夜間にかけて衰退するのに対し、海上の降水はそれと入れ替わるように夜間に発達している。南側に位置する
太平洋上では沿岸から離れた海上にピークのある
降水が夜中に発達し、午前中にかけてゆっくり衰退する様子が見られた。また、北側のカリブ海上
でも同じ夜間に発達する降水が見られるものの、降水強度は太平洋側よりも弱く、陸上に近いとこ
ろにピークを持つ。また、この北側の降水システ
ムは陸上にも降水をもたらしていることがわかる。

これは、Nakaegawa et al. (2019) が示した地点ごとの日変化の地域性の特徴とも一致している。すな
わち、この経度帯では、沿岸に近い地域では夜間から午前中にかけて海上にピークをもつ降水シス
テムの影響を受け、午後になると陸上で発達する
降水システムによる強い降水が発生することを示している。この両者の関係性などについてはさらに解析が必要である。また、パナマ西部の高標高地域では、日中の陸上の降水が太平洋上に移動する様子が見られ、海上での再発達はほとんど見られなかった。地域差や季節性と関連する要因についても、NHRCM05 や地上観測や衛星データ等を利用して議論する。

図 1 ： NHRCM05 と NHRCM02 の 計 算 範 囲 。 色 は
NHRCM02 の標高を示す。

図2：西経79-79.5度付近における7月の降水量の緯度－時間断面。縦軸は現地時間。下のパネルは対応する経度帯における標高を示す。矢印は日平均からの東西・南北風
偏差。

-189-

TR-10+ (P4L, B4A)

熱 帯 イ ン ド 洋 に お け る OLR 日 気 候 値 振 動*坂 本 律 , 浮 田 甚 郎 , 本 田 明 治 (新 潟 大 学 )
1.

はじめに

Climatological Oscillation) が卓越していることが分かっ

MJO (Madden-Julian Oscillation) は、
インド洋から太平た (図省略)。また、TMPA 降水データの日気候値にお洋にかけて対流活動を伴いながら東進する 30-60 日の

いても、OLR と同様の振動が得られたため、この DCO

時間スケールを持つ変動である。MJO は、活発な対流がノイズでないことが分かった。

活動に伴う上層の発散風が励起するロスビー波の伝播

DCO を構成する各年の OLR 時系列は 1 年を通じてによる NAO や極渦などとの連関が指摘されており[1]、振動しており、ISM の発生時期である 5 月以降に各年

MJO による遠隔影響の理解は予測可能性の向上に寄与の振動の位相が比較的揃っていた。これより、ISM のする。この遠隔影響を評価する際に、RMM (Real-time

発生に伴う活発な対流活動が各年の振動の位相を固定

Multivariate MJO) index[2] に代表される EOF を用いた

し DCO が出現すると考察された。IMS onset を基準に指標によって定義されるが、EOF は MJO と他の現象として一致させたOLR 時系列と元の時系列の標準偏差をの背景に存在する非線形な物理プロセスを陽に考慮す比較したところ、前者の標準偏差が小さくなることがることが困難である事に加えて、MJO 指標によって分かった (図 2)。これらの結果より、ISM が各年におMJO の表現が異なることが指摘されており[3]、用いる

けるOLR 時系列に見られる振動の位相を揃えることで、指標によって他の現象との関係性が異なって見える可DCO が出現することが示唆された。

能性がある。
このような背景から、本研究では熱帯対流活動を指標により捉えるのではなく、熱帯対流活動の全体像を包括的に捉える視点から個々の対流活動の変動パター
ンとその関係性を明らかにすることを目的として、日気候値から熱帯対流活動の変動パターンを抽出した。
2.

使用データ・解析手法
熱帯対流活動の指標として外向き長波放射 (OLR)

参考文献[1] Lee, R. W., S. J. Woolnough, A. J. Charlton-Perez, and F. Vitart, 2019,
Geophys. Res. Lett., 46, 13535–13545.
[2] Wheeler, M. C., and H. H. Hendon, 2004, Mon. Weather Rev., 132, 1917–
1932.
[3] Straub, K. H., 2013, J. Clim., 26, 1130–1151.
[4] Wang, B., Q. Ding, and P. V. Joseph, 2009, J. Clim., 22, 3303–3316.
本研究は ArCSⅡ北極域研究加速プロジェクトの助成を受けています。

を 1979/1/1-2020/12/31 の期間で用いた。また、降水デー
タとして TMPA 3B42 v7 を 1998/1/1-2019/12/30 の期間で用いた。OLR の日気候値から抽出された変動と ISM(Indian Summer Monsoon) との関係を評価するために、
ISM のオンセット (IMS onset) を 40°E-80°E、5°N-15°N
で領域平均した 850hPa の東西風 (ERA5) が 6.2 m/s 以
上の日が 7 日以上継続した初日として定義した[4]。
OLR の日気候値の経度-時間断面図から特定の領域・

図 1. OLR 日気候値のホフメラー図

期間に発生する現象を抽出し、スペクトル解析によりその現象の卓越周期を確認した。また、ISM onset を基準として各年の OLR 時系列を一致させることで、抽出された変動と ISM との関係を考察した。
3.

結果

10°N-10°S で平均した OLR の日気候値より、5 月から 10 月のインド洋において、およそ 40 日周期の振動が抽出された (図 1)。日気候値に対して経度ごとに卓越周期を確認したところ、インド洋においては他の経度帯と比べて 40 日周期の振動 (以下 DCO : Daily

図 2 . OLR 標準偏差
暖色 : 元の時系列
寒色 : ISM onset で一致させた時系列-190-

TR-11+ (P4L, B4A)

赤 道 Rossby 波 ・ Kelvin 波 に結 合 する降 水 ・ 雲 の統 計 解 析*

中 村 雄 飛 , 高 薮 縁 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1. はじめに雲活動としては、2-5 km での下層雲が先行して発生

熱帯域における湿潤対流は積雲の発達高度による分することが認められた。続いて 12-16 km での上層雲が類や、層状性降水を伴い組織化した MCSs によって特徴明瞭に発達したが、中層雲を伴わなかった。位相が進んづけられる。赤道波はこのような湿潤対流と結合すること

で降水量がピークとなると、5-10 km での中層雲が大きでより浅くまた各波モードでおよそ共通な等価深度を持な正偏差を示した。このことは、shallow な対流・deep

つなどの特徴を示す。赤道波に結合する対流活動の詳細な組織化の程度の低い対流・よく組織化した対流システ

な特性についての知見は未だ不足している。本研究では

ムという変遷を示している。TRMM の降水イベントデー

衛星観測データを積極的に活用して結合する対流活動のタが示す降水特性の変遷とよく整合する。

詳細を統計的に調査する。

4. 考察と展望2. 使用データと解析手法

Ｒｏｓｓｂｙ波の降水が活発な位相では、可降水量は非常

TRMM PRレベル 2プロダクト(2001/12~2014/11)に高い正偏差を示していた。これによって対流の深い発を降水特性の解析に用いた。また、降水イベントを 5 種類

達や組織化が支持され、同期した発達となっていると考(MCS, deep, congestus, shallow, others)に分類えられる。一方で、降水への主要は MCS が担っているこ

して解析した。CloudSat/CALIPSO レベル２レーダ・ラとから、top-heavy な対流加熱が支配的である。

イダープロダクト(2006/6~2010/8)を雲特性の解析にＫｅｌｖｉｎ波では、波が持つ鉛直に傾いた湿度場の構造用いた。可降水量(CWV)には SSM/I による観測データと、降水特性の変遷がよく対応している。すなわち、地表を用いた。赤外輝度温度を利用したスペクトル解析によっ面付近に湿潤偏差があり自由対流圏は乾燥・下降流偏差て対流結合性赤道波の検出と位相の決定を行い、この位の位相では浅い積雲が、自由対流圏下層まで湿潤である相に基づいて偏差合成図解析を行った。

が中層は乾燥偏差の位相では組織化の程度の弱い深い3. 結果

対流が、また対流圏全体にわたってよく湿っているときに

Rossby 波では、CWV の大きな偏差と降水の偏差がは MCS が、それぞれ発達している。加えて、MCS が最

正負ともに非常によく同期する特徴を示した。対流活動も降水をもたらすので、top-heavy な加熱が主である。

が活発な位相では、MCS と deep な対流が同期して発TRMM によ る 降水イベ ン トの解析と 、CloudSat

達した。降水量への貢献は MCS が主体的であった。一/CALIPSO による雲活動の解析は整合的な結果を示し

方で、対流活動が抑制される位相の後半で shallow とている。よって、それぞれからの対流加熱・放射加熱の見

congestus な対流の発生がピークを示した。

積もりを複合的に用いて非断熱加熱の推定を行いたい。

雲活動としては、12-16 km での上層雲の変動が強くみられていることに加えて、5-10 km の中層雲もほとんど同期した偏差を示している。このことは、deep な対流や MCS に伴う上層 anvil 雲の張り出しと、層状性降水をもたらす雲層の発達がほとんど同期していると解釈できる。TRMM の降水イベントデータが示す対流活動の特徴とよく整合する結果である。
Kelvin 波では、降水・CWV の正偏差が同期する一方で、降水量が負偏差を示すにもかかわらず CWV は負偏差を生じない。はじめ shallow な対流が発生し、引き続
いて congestus な対流が頻繁に発生した。これらの降水量への貢献は限定的であった。deep な対流によって

図： 降水量とイベント発生頻度の種類別分布。(a): Rossby

降水がもたらされると、その後 MCS の発達によって降水波における降水量分布, (b) Kelvin 波における降水量分布,

量はピークに達した。

(c) Rossby 波におけるイベント発生頻度分布, (d) Kelvin 波
におけるイベント発生頻度分布-191-

TR-12+ (P4L, B4A)

下層循環と自由対流圏変動の結合を通じた
湿潤対流の自己集合化メカニズム*柳 瀬 友 朗 (理 化 学 研 究 所 ), 西 澤 誠 也 (理 化 学 研 究 所 ), 三 浦 裕 亮 (東 京 大 学 ),竹 見 哲 也 (京 都 大 学 ), 富 田 浩 文 (理 化 学 研 究 所 )1.

に示すように, CSA非発生事例においては, 高度1km以はじめに深い湿潤対流はしばしば大規模に組織化するが, ど上の自由対流圏においては反時計回りの循環が卓越しのような水平スケールにおいてどのような物理機構がているのに対し, 地表付近においては時計回りの循環

対流の組織化に重要であるのかについての理解は不十が卓越している. 一方, 図 1a に示すように, CSA 発生

分である. 水平一様な境界条件を課した放射対流平衡

事例においては, 自由対流圏のみならず乾燥域の地表(RCE)実験において, 大気が自発的に湿潤雲域と乾燥付近においても反時計回りの循環が卓越している. こ

晴天域へと大規模水平分離することがある. 最近我々の反時計回りの循環が, CSA の特徴である水蒸気の水は, この対流の自己集合化(CSA)は水平領域幅が約

平不均一性の増幅に本質的役割を担うと考えられる.

500km 以上の場合に発生することを発見し, CSA はメ(a) 水平領域幅960km実験 (集合,終10日)

ソ α スケール以上において重要であることを示唆した[1]. 本研究は, 水平領域幅増加に伴う CSA の発生をより詳細に調べることで, CSA の発生機構の理解を深め
る. 特に, 水蒸気の水平輸送に重要な役割を果たす下層循環の発達機構, 及びその自由対流圏における水蒸(b) 水平領域幅384km実験 (散在,終10日)

2.

Height (km)

気・放射・対流の水平変動との結合過程に注目する.
データ・新たな解析手法
本研究は, 非静力学領域大気モデル SCALE-RM[3,4]を用いて行われた一連の RCE 実験データセットを用い

-2.5

0

PW percentile

る[1]. 二重周期側面境界条件を課した 3 次元計算領域

図 1. 水蒸気–高度空間における循環. シェードは等において, 海面温度 300K 一定の下部境界条件を課し,

PW 線を横切る水平風速. コンターは準 3 次元流線関数

雲微物理・放射・地表フラックス過程を陽に表現するこを計算領域面積で除した量で, 実線(破線)は正値(負値)とで大気状態を RCE へと時間発展させる.

で時計回り(反時計回り)の循環を意味する. 横軸方向

また本研究では, 乾燥域から湿潤域に亘る循環の特に平均した準3 次元流線関数の鉛直分布を左に示す. (a)徴を定量化するために, 等可降水量(PW)線による水平CSA 発生事例. (b) CSA 非発生事例. 水平格子幅 1km.

領域分割に基づく新手法を導入し, 循環強度の指標である準 3 次元流線関数を提案する. 既往研究[5]によっ

4.

展望て提案された有効流線関数の算出手法とは異なり, 本

本研究ではさらに, (1)下層循環を駆動する力学的要

手法は大気柱の水平並び替え操作を行わないため水平

因, (2)下層循環発達のトリガーとして乾燥域の自由対方向のトポロジーの情報が損なわれないという利点が流圏下降流が境界層に鉛直貫入する過程, (3)自由対流

ある. 準 3 次元流線関数は次のように定義される:

圏下降流と非断熱加熱・水蒸気の関係を詳しく調べた.

Ψ!,# ≡ # (𝜌𝑤)|# !$# 𝑑𝑆,%"

これらの結果に基づき, 下層循環と自由対流圏変動の結合を通じた CSA 発生機構の全体像を提示する[6].

ここで, 𝑖は等 PW 線のインデックスで, 𝐷! は等 PW 線で囲われた乾燥側の水平領域である.

参考文献[1] Yanase et al. (2020), [2] Muller et al. (2022), [3] Nishizawa

3.

結果
図 1 に水蒸気–高度空間における循環を示す. 図 1b

et al. (2015), [4] Sato et al. (2015), [5] Bretherton et al. (2005),[6] Yanase et al. (2022, JAS, under review).

-192-

TR-13 (P1L)

太平洋 ITCZ 領域でみられる巻雲の⼤規模発⽣*⻄ 憲敬 1・濱⽥ 篤 2・三浦裕亮 3・佐藤正樹 4（1:福岡⼤理 2:富⼭⼤学術研究部 3:東京⼤院理・4:東京⼤⼤気海洋）
中・東部熱帯太平洋の熱帯収束帯(ITCZ)の中に、の発⽣より 2‒3 ⽇前を初期値とする再現実験をが⼀気に変形して南北 2‒3 本の主に巻雲から構成

若⼲の発⽣位置・時間および形態の差はあるもの

東⻄数千 km におよぶ帯状の雲域が形成され、それ7km 格⼦で⾏った。

される雲帯に変形する様⼦が観察される(Hamadaの、3 例すべてで東⻄に⻑い雲帯の形成とその分割

い て は 、 こ の 現 象 が 新 し い 再 解 析 ECMWF

ついて、21 ⽇ 00Z 初期値の実験結果を⽰す。観測et al. 2013, JMSJ)。少なくとも雲の分布と変化につReanalysis v5 (ERA5)でよく表現されていることを
昨年度春季⼤会で報告した。今回は ERA5 内にみられる現象の物理的解釈を進めるとともに、全球雲解像モデル NICAM を⽤いて、その再現を試みた。

再解析データについては主に ERA5 (0.25°格⼦)を⽤いた。衛星画像としては、Himawari-8 の毎時観測データおよび NCEP/CPC L3 Half-Hourly 4km
global merged IR を⽤いた。

が再現された。図 1 に、2020 年 12 ⽉ 24 ⽇の例にされた雲と、ERA5 と NICAM による上部対流圏における凝結物の変化を⽐べる。23 ⽇ 12Z 頃における 6〜8N 付近の帯の形成および 24 ⽇ 06Z 頃の３本への帯の分割などについて、観測された雲域(図1a)を ERA5(図 1b)は⾮常によく表現している。
NICAM 実験の結果(図 1c)では、雲帯の形成はよく再現され、分割については 3 本でなく 2 本への変化となっているが、タイミングなどは観測と似ている。
ERA5 には雲に関する情報が同化されているので、 このように、東⻄に⻑い雲帯の⽣成、さらにその分雲の分布や変化が衛星観測とあっていても、その維割の両⽅が、2‒3 ⽇前の初期値から再現されるとい持機構が現実の現象を正しく表しているか判断しにくい。そこで、ERA5 を初期値とする NICAM を⽤いた数値実験を⾏い、どのような物理が現象の発⽣に重要かを調べることにした。2020〜2021 年に発⽣した顕著な 3 例の分割イベントについて、雲帯

うことは、この現象の発⽣がかなり⼤規模な⼒学過程に由来していることを⽰唆する。今回は再現された事例について、雲帯の形成および分割過程を分析した結果を報告したい。

図 1: 2020 年 12 ⽉ 23-25 ⽇における帯状雲域中⼼経度付近(160-170E)で平均された(a) global IR データによる等価⿊体温度(K), (b) ERA5 による 200hPa における雲氷量(kg/kg)の対数, および(c) NICAM 実験(21 ⽇ 00Z 初期値)による⾼度約 12km における雲氷量(kg/kg)の対数，の緯度時間分布.

-193-

TR-14 (P2L)

深層学習を用いた熱帯低気圧の検出に向けて
小 野 太 郎 (東 京 管 区 気 象 台 )
1.

はじめに

台風やハリケーンなどの大型の熱帯低気圧は人間生
活、農業、林業、漁業、インフラに対して甚大な被害をもたらし、熱帯低気圧の発生をできる限り早く予測することは非常に重要な課題となっている。ところが、発生前の熱帯低気圧（熱帯低気圧のタマゴ）は専門家でさえも正しく識別するのは難しく、熱帯低気圧の発

図１ YOLOv5 のアーキテクチャ[4]

生予測を精度よく行うのは難しい現状がある[1]。
Matsuoka et al. (2018) は、深層学習を用いた熱帯低気
圧検出モデルを独自に開発し、雲解像気象モデル
NICAM [2] により生成された大気シミュレーションデ
ータ（画像化されたデータ）から熱帯低気圧とそのタマゴを検出した [3] 。深層学習による物体検出技術は
日々開発や調整が続けられており、本研究では近年改良された YOLOv5 [4] などについて熱帯低気圧検出タ
スクに対する適用を検討した。
図 2 YOLOv5 を用いた熱帯低気圧の検出
2.

深層学習を用いた熱帯低気圧の検出

物体検出では、物体の候補を抽出した後に深層ニュ
ーラルネットワークで分類を行う方法(Region proposal

参考文献[1] 海洋研究開発機構, 2018: 熱帯低気圧（台風等）検出アル

method)などが提案されている。YOLO[5]はこの抽出とゴリズム作成 https://signate.jp/competitions/134

分類の処理を一貫して行うことが可能な深層学習であ(2022/02/15 閲覧)る。その処理速度から静止画像だけでなく、動画など[2] Kodama, C. et al, 2015: A 20-year climatology of a NICAM

リアルタイムでの物体認識としても普及している。図 1

AMIPtype simulation. Journal of the Meteorological Society ofは改良された YOLOv5 のアーキテクチャであるが、Japan, 93, 393–424.

Transformer Prediction Heads (TPH)を統合することで、従[3] Matsuoka, D., M. Nakano, D. Sugiyama, and S. Uchida, 2018:

来よりも高密度な対象について処理を行うことができ

Deep learning approach for detecting tropical cyclones and theirるとされており、熱帯低気圧検出タスクへの適用が考

precursors in the simulation by a cloud-resolving global

えられる。

nonhydrostatic atmospheric model. Progress in Earth and学習及び検証データには、雲解像気象モデル NICAM

Planetary Science, doi: 10.1186/s40645-018-0245-y.

から生成された64px × 64pxのグレースケールパッチ画[4] Zhu, X., S. Lyu, X. Wang and Q. Zhao, 2020: TPH-YOLOv5:

像を使用し、YOLOv5 によって学習を行ったところ熱

Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for

帯低気圧の検出について一部出力を得た(図 2)。学習及Object Detection on Drone-captured Scenarios.

び検証データ量を増加させ検討する予定である。

https://arxiv.org/pdf/2108.11539.pdf(2022/02/15 閲覧)

謝辞：海洋研究開発機構よりデータを利用させて頂き、[5] Joseph, R., S. Divvala, R. Girshick and A. Farhadi, 2015: You

これまでに様々なご支援を頂きました気象研究所、気Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.

象衛星センター及び東京管区気象台の皆様に感謝いた

https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf

します。

(2022/02/15 閲覧)-194-TR-15 (P4L)

近接する台風と高・低気圧の統計的特徴*松田佳奈 1, 立花義裕 1, 安藤雄太 2(1.三重大学大学院
1.

生物資源学研究科

はじめに

2.新潟大学理学部)

例のほうが台風から離れた位置にいる傾向が確認され台風の強度変化は SST などの海洋場以外に大気場かた．両事例の台風の大きさと強さをみた結果，2000

らも影響を受ける．Kitabatake et al., (2020) では，中緯年以前に使用されていた階級である“中型”または度の低気圧の発達に熱帯低気圧が影響していることに“小型”の台風のみとなった．また，両事例の約 8 割

ついて議論されている[1]．しかしながら，大気間によが，気象庁が定義する“強い”台風より最大風速が小る台風との相互作用に関する研究は，個々の台風の多さい台風であった．

様性から事例解析が多く，普遍的な理解は得られてい図 1 はそれぞれ CTL と MOD の海面更正気圧の時間ない．そこで本研究では台風強度に着目して複数の事変化を表す．10 月 27 日 12UTC の時点で CTL の中心

例をみることによって，一般性の解明を目的とする．

気圧が 975hPa であることに対し，MOD の中心気圧は2.

985hPa となった．この結果から低気圧の発達に台風

データ・解析手法
本研究では 1999 年～2019 年の日本周辺域の地上天

気図から台風と高・低気圧の距離が 1000 km 以内[2]にが影響していることが示唆される．
今後は台風と高・低気圧の位置が異なる事例で数値ある事例を抽出し解析を行った．事例抽出の対象外と実験を行うことによって各事例の共通点を模索した

している条件は以下の通りである．台風と 1000 km 以

い．また，現在は 12 時間ごとの地上天気図から事例内に複数の高・低気圧がある．高・低気圧と 1000 kmを抽出しているため，より客観的に解析を進めるため以内の台風が既に上陸後であるもの．台風と熱帯低気に再解析データから事例を抽出することが課題であ圧の事例．なお，台風や高・低気圧の時間変化は事例

る．

数に含めず同一のものとして扱う．相互作用の検証に

図1

は領域気象モデル WRF ver.3.4.1 を用いて数値実験を

海面更正気圧実行した.大気場には ERA-interim，SST データにはの時間変化．

OIsst を初期値・境界値として使用し，水平解像度は等値線と陰影45 km，鉛直層数は 80 層とした．期間は 2009 年 10 月は海面更正気26 日 00UTC から 10 月 27 日 12UTC まで積分した．

圧を示す．

台風の除去後に積分した結果（MOD とする）と，除CTL (上) と去を行わずに積分した結果（CTL とする）との比較を

MOD(下)

行った．
3.

結果・考察
事例の抽出を行った結果，高気圧事例は 8 例，低気圧事例は 13 例抽出された．台風を中心においたときの高・低気圧との位置関係（図略）を示した．両事例

参考文献[1] Kitabatake et al., 2020, J. Papers in Meteorology andGeophysics Vol. 68, 1–19,[2] Brand . S, 1970, J. Appl . Meteor , 9 . pp.433-441で台風の北側に高・低気圧が位置しており，高気圧事-195-

WF-01+ (P1L, A1P)

気象庁局地解析へのハイブリッド同化手法の導入に向けた開発*1 畔野 貴弘, 1,2 横田 祥, 1 大井川 正憲, 1 秋元 銀河, 1 河野 耕平, 2,1 幾田 泰酵（1 気象庁数値予報開発センター, 2 気象研究所）
1.

して実施した実験を CNTL とし，CNTL に対して背景

はじめに気象庁の局地モデル（水平格子間隔 2 km）の初期値[1]

誤差を重み(𝛽!( , 𝛽"( ) = (0.5,0.5)でハイブリッド化したを作成する局地解析 では，データ同化手法として 3 次

実験を M020，M100 とする．M020 はハイブリッド化

元変分法（3DVar）を採用している。2022 年 2 月現在，に利用する MEPS を 1 つの初期時刻（20 メンバー），

この 3DVar は第一推定値に対する背景誤差共分散行列

M100 は 5 つの初期時刻（100 メンバー）用いた．

として気候学的に推定した固定値（B! ）を使用してい実験の結果，M020 や M100 では強雨や地上要素の予るため，予測の不確実性の時空間分布を解析に反映で測が CNTL に対して改善し，M100 の方が大きく改善[2]

きない．このため，メソアンサンブル予報 （水平格子した．特に 7 月 3 日 12UTC 初期値の予測では，熊本県

間隔 5 km，摂動メンバー数 20）の予報値のアンサンブ

を中心とする線状降水帯がより実況に近い位置に表現

ル平均からの差（以下，MEPS 摂動）を用いて場の流れされた（図）．この初期値を作成する解析では，M100 がに依存した予測誤差を表す誤差共分散行列（B" ）を作

最も線状降水帯付近への暖気の流入が強くなった（図[3]成し，これをB! に混ぜて用いるハイブリッド同化 を略）．これは，利用するアンサンブルメンバー数を増や局地解析に導入することを試みた．

すことで九州および西海上の予報の不確実性（スプレッド）が大きいことが伝わり，その結果流れに依存した

2.

ハイブリッド同化の概要

インクリメントがより強く入ったためと考えられる．

今回導入するハイブリッド同化では，下記の評価関数の最小化によって解析インクリメント𝛿𝐱を得る．
1
1𝐽(𝐯) = 𝐯 # 𝐯 + (H𝛿𝐱 − 𝐝)# R$% (H𝛿𝐱 − 𝐝) + 𝐽&!
22𝛿𝐱 ≡ B%/( 𝐯 ≡ .𝛽! B%/(
!
)

&

𝐯!
𝛽" B%/(" 0 1𝐯 2

まとめ

局地解析において，MEPS による誤差共分散を気候学的な背景誤差共分散に混ぜることにより，強雨や地上要素の予測精度が向上することを確認した．本手法(M100)は 2022 年 3 月に現業局地解析へ導入予定であ

"

)

4.

&

ここで𝐝 = 𝐲 − 𝐻(𝐱 )は観測値𝐲 の第一推定値𝐱 かる．

らの差，𝐻とHは観測演算子とその接線形，Rは観測誤差共分散行列，B! は気候学的な背景誤差共分散行列，

(a)

(b)

(c)

(d)

B" は MEPS 摂動から作成された誤差共分散行列，𝐽&! はバイアス補正項，𝛽! と𝛽" はハイブリッドの重みである．
B" の作成にあたっては，誤差分散をB! と同程度の大きさにするために高度 5.5 km における温位の「（気候学的な誤差分散）／（MEPS 摂動の分散の水平平均）」をB"に乗じる誤差共分散膨張を行った．さらに，サンプリン
グ誤差を軽減するために 5 つの初期時刻の MEPS 摂動を用いてメンバー数を 100 にした上で距離によってガウス型に減衰する関数（e–0.5 になる距離：水平 100 km，
鉛直 0.5 km）を乗じる空間局所化を行った．
3.

性能評価

ハイブリッド同化導入の影響を確認する実験を 2020
年 7 月 2–15 日の期間（3 時間毎）で行った．2021 年 5
月時点の現業局地解析相当の設定に対してB! を再調整

図：2020 年 7 月 3 日 18–21UTC の 3 時間積算降水量(mm)．
(a)は解析雨量，(b–d)は 12UTC の解析値からの予報(b:CNTL, c: M020, d: M100)．
参考文献[1] Ikuta et al., 2021, J. Meteor. Soc. Japan, in press.
[2] Ono et al., 2021, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 147, 465–484.
[3] Lorenc, 2003, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 129, 3183–3203.

-196-

WF-02+ (P1L, A1P)

気象庁メソ数値解析予報システムでの船 舶 GNSS 可 降 水 量 の 現 業 利 用*樋 口 真 悠 子 (気 象 庁 数 値 予 報 課 )
1.

はじめに

予測のスレットスコア等の統計的な検証では概ね中立

線状降水帯等、顕著な降水の発生要因の１つとしてであったが、顕著な降水の予測が改善する事例が見ら

大気下層における海上からの水蒸気の流入が挙げられれた。予測が改善する事例では、予測初期における水蒸る。そのため、予報初期値における海上の水蒸気場の精

気場の表現が特定の時刻の船舶 GNSS 可降水量を同化

度を上げることができれば、顕著な降水の予測改善にすることで明瞭に変化した場合が多かった。そのようつながると期待できる。船舶搭載 GNSS による可降水な事例では、船舶 GNSS 可降水量の観測位置付近で可量解析値[1]（以下、船舶 GNSS 可降水量）は海上に

降水量の解析場の勾配がより明瞭となるといった特徴

おける水蒸気観測のひとつであり、船舶 GNSS を同化がみられた。

することにより顕著な降水の予測が改善した例も示さ

4.

まとめ

れている[2]。また、制限はあるものの、ある程度任

メソ解析で新規利用開始した船舶 GNSS 可降水量は、

意の場所・時刻で観測を行うことができるという利点がある。このような背景から、気象庁では、メソ数

データ品質が地上 GNSS 可降水量と同程度であること、

値予報システムの解析部分（メソ解析）において、船舶が改善する事例があることが分かった。一方で、海上でGNSS 可降水量の利用を実施した（2021 年 8 月 31 日

観測するため周囲に観測が少ない船舶 GNSS 可降水量

〜10 月 31 日）。本発表では、船舶 GNSS 可降水量の品に対して、地上 GNSS 可降水量と同様の品質管理処理

質と、船舶 GNSS 可降水量の同化が気象庁メソ数値解を行ったことで、正しいと思われる観測が除去される

析予報システムに与える影響について報告する。

事例も見られた。今後は、海上の可降水量の特性に合わ2.

せた品質管理処理の改善を行いたい。

新規利用する観測データと品質管理処理について

船舶 GNSS 可降水量を同化に利用することで降水予測

メソ解析で新たに用いる船舶 GNSS 可降水量は、気象庁の観測船 2 隻と協力機関の船舶 4 隻の計 6 隻（2021

表１. 地上 GNSS と船舶 GNSS の可降水量の D 値統計

年 12 月時点）から気象庁に向けて配信されたものである。メソ解析においては、船舶 GNSS 可降水量とほぼ同様の原理で可降水量を算出する地上 GNSS 可降水量
を、品質管理処理や間引き処理などを実施した上で現業利用している。船舶 GNSS 可降水量の利用においても、地上 GNSS 可降水量に対して行う処理[3]と同様の
品質管理処理・間引き処理を行った。
3.

船舶 GNSS 可降水量の品質、降水予測への影響

調査期間（2021 年 6 月 1 日～7 月 15 日）に得られた
船舶 GNSS 及び地上 GNSS の可降水量観測値を、予測値と比較すると（表 1）、船舶 GNSS 可降水量は予測値に対してやや負バイアス傾向であるが、バイアスの大−1

図１ 2021 年 6 月 17 日から 6 月 25 日の気象庁観測船・凌きさは地上可降水量と同程度(~10 mm)、D 値の標準

風丸の船舶 GNSS 可降水量の時系列図。横軸は観測時刻、縦偏差も同程度であった。このことから、船舶 GNSS 可

軸は可降水量(mm)。黒線：予測値。青点：品質管理処理を通降水量と地上 GNSS 可降水量のデータ品質はほぼ同程過した観測値。赤四角：品質管理処理で除去された観測値。

度であると考える。また、品質管理処理により、外れ値等が概ね適切に除去されていることを確認した（図１）。
船舶 GNSS 可降水量の利用が降水予測に与える影響について調査したところ、メソ領域を対象とした降水

参考文献[1] 小司ほか, 2021 年度秋季大会講演予稿集 137p
[2] Ikuta et al, 2021, Q J R Meteorol Soc. 1-19
[3] 気象庁, 2010, 数値予報課報告・別冊第 56 号, 54–60.

-197-

WF-03+ (P1L, A1P)
スケールを考 慮 した変 分 法 による高 頻 度 高 密 度 データ同 化 手 法 の検 討
藤 田 匡 、 瀬 古 弘 、 川 畑 拓 矢 、岡 本 幸 三 （ 気 象 研 究 所 ）１．はじめにリモートセンシング観測の高度化により、時間、空間的に広く分布する均質な高頻度、高密度のデータが取得可能となってきている。本研究では、その数値予報での有効な活用のためのデータ同化技術の高度化に取り組む。検討には気象庁現業メソ解析で 2020 年3 月まで運用された
JNoVA 4D-Var [1]による実験システムを用いる。これまで、ドップラー速度観測を中心に、高頻度高密度同化で考慮が必要となる観測誤差（R）の時空間相関の特性を調査し、これを4D-Varに導入した。また、流れに依存する背景誤差（B）を導入し、高頻度高密度同化における有効性を確かめた[2,3]。さらに、様々なスケールの有効な情報の抽出に向けて、ウェーブレット空間でのアンサンブル制御
変数を導入した[4]。本研究では、ひまわり 8 号による大気追跡風の同化による調査を行った。
２．大気追跡風の観測誤差相関
Desroziers et al. (2005)の手法により、時間空間方向の R 相関を 1 週間のデータ同化サイクルで診断した。水平方向には、相関が 0.2 となる距離が約 200 km と、長い相関幅がみられた（図 1）。大気追跡風は、10 分間隔で撮影された数十km 程度の画像パターンの移動ベクトルから算出され、代表する解像度が低いため、代表性誤差のス
ケールが大きいものと考えられる。水平・鉛直・時間方向それぞれの R 相関（図略）の、おおよその振る舞いを近似して、同化システムに組み込んだ。
３．観測誤差時空間相関を考慮したスケール依存同化
4D-Var、ハイブリッド 4D-Var、スケール依存ハイブリッド 4D-Var により、3 時間同化ウィンドウで大気追跡風を約50 km、30 分間隔で同化した。R 相関を考慮すると、これを無視した場合と比較して、観測誤差は、大きい（小さい）スケールの固有成分で大きく（小さ

図 1 大気追跡風の観測誤差水平相関。2018 年 7 月 1～7 日の統計。U
赤、V 黒。
図 2 大気追跡風の同化による2018
年 7 月 3 日 06UTC の解析の同化ウ
ィンドウ開始時 03UTC の東西風イ
ンクリメント。上から、4D-Var、ハイブリッド 4D-Var、スケール依存ハ
イブリッド 4D-Var。左から、モデル
面 35 層（~350hPa）の観測誤差(R)
相関有り、R 相関無し、鉛直断面（左図点線に沿った断面）R 相関有り、
R 相関無し。黄色丸（25 層の図）、
赤矢印（鉛直断面）は、台風のおおよその位置を示す。

く）なる。対応して 4D-Var による同化ウィンドウ開始時の東
西風インクリメントで、特に鉛直断面で R 相関有りの方が、若干より小さいスケールのパターンを持つ傾向が見られた（黒楕円）。
4D-Var では観測値が多く風速も大きい上層でインクリメ
ントが大きいが、ハイブリッド 4D-Var では流れ依存 B により、台風付近を中心により下層でも大きいインクリメントがみられる。流れ依存 B は多様なスケールの情報を持つ。
ハイブリッド 4D-Var ではこの効果が大きくインクリメントは
詳細な構造を持ち、R 相関の有無によるスケールの差は4D-Var よりは小さい。ただし、B にはサンプリングノイズが含まれる可能性もある。
スケール依存ハイブリッド 4D-Var では、B の特性や局所化をスケール毎に指定する。インクリメントは定性的にはハイブリッド 4D-Var と類似するものの、小さいスケールのパターンが減り、より滑らかである。各観測の遠方のインク
リメントのノイズが抑制されたものと考えられる。特に、台風付近で局地的な強いインクリメントが減少した（黒矢印）。また、R 相関の有無による差は小さいものの、R 相関有りのほうがやや小さいスケールを持つ領域もみられた（黒破線
楕円）。
今後、広域高頻度高密度観測の利用に適した同化手法の検討にさらに取り組む予定である。
謝辞
本調査では気象庁情報基盤部数値予報課が開発したメソ数値
予報システムの数値解析予報実験システムを用いた。本調査の一部は、JST AIP JPMJCR19U2、JSPS KAKENHI Grant
Number JP 19K23467、21K03667、及び「富岳」成果創出加速プログラム「防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測」の支援を受けたものである。
参考文献[1] Honda et al., 2005, QJRMS, 131, 3465-3475.
[2] Fujita et al., 2021, MWR, EOR.
[3] 藤田, 2020, 数値予報課報告・別冊第 66 号, 145-155.
[4] 2020（WF-09+）、2021（WF-07+）年度気象学会秋季大会.

-198-

WF-04+ (P1L, A1P)

リトリーブ地表面温度を用いた
静 止 気 象 衛 星 CO2 バ ン ド の 晴 天 放 射 輝 度 温 度 デ ー タ 同 化*岡 部 い づ み 1 , 岡 本 幸 三 1 ,1: 気 象 研 究 所

1.

はじめに

3.

石橋俊之 1

品質管理手法の改良と同化実験

気象庁を含む世界の多くの現業気象数値予報センタ

前回の発表で示したアフリカ赤道付近での予測精度

ーでは、静止気象衛星による水蒸気(WV: Water Vapor)

改悪の原因としては、調査の結果、雲の誤混入である

バンドの晴天放射輝度温度データ(CSR: Clear-Sky

可能性が高く、これに対応し品質管理手法の改良を行

Radiance)を同化している。これらのデータは、主に対った。また、リトリーブ地表面温度の検証結果を受け

流圏中上層の水蒸気に関する情報を持っており、同化て、
全層透過率の高い冬半球でも CO2 バンド CSR デーすることにより水蒸気場の解析精度向上や、水蒸気・タを利用することとし、最新の気象研全球解析予報実

高度・気温等の予測精度向上が見られる[1]。
CSR には、

験システムを用いて実験を行った。その結果、CO2 バ

WV バンド以外にも赤外バンドの観測から作成された

ンド不使用の実験に対し、利用した場合は気温・水蒸

輝度温度データもあり、2020 年気象学会秋季大会では、

気・風速・高度場などの各気象要素の予測精度が、熱対流圏中下層の気温に関する情報をもつ二酸化炭素帯または夏半球で最大 5 日予報まで改善した（図２）。

(CO2)バンドの CSR データ同化インパクトについて発

また、冬半球でも改善または中立の結果となった。

表した。このデータの利用が難しい点は、全層大気透過率が高く地表面の影響を受けやすい点である。そのため、前回の発表では全層透過率の比較的低い地点での利用に留めた実験を行い、その結果から、夏半球を中心に水蒸気や気温・高度場の予測精度改善が得られることを示した。一方、アフリカ赤道付近では対流圏下層の予測精度が悪化するなど課題が残った。今回は、

図１. モデル第一推定値（左）・リトリーブ値（右）を縦軸、
GCOM-C の地表面温度を横軸とした確率密度分布図。
冬半球での利用も追加した実験結果について発表する。 Meteosat-8 観測領域、統計期間は 2020 年 1 月。
それらの課題に対応するため品質管理手法を改良し、また、これらの CSR データの同化に必要な放射計算に用いるリトリーブ地表面温度について、JAXA が運用する気候変動観測衛星GCOM-C の地表面温度プロダク
トを用いて検証したので紹介する。
2.

リトリーブ地表面温度の検証

気象庁全球解析予報システムでは、CSR 以外の衛星
データ輝度温度の放射計算にモデル第一推定値の地表面温度を用いている。しかし、大気の温度と比較して
地表面温度の数値予報モデルによる再現は難しく、誤差が大きいため、これによる放射計算の誤差が問題となる。そのため、CSR データ同化では、窓バンドの CSR
からリトリーブした地表面温度を用いている。今回、改めて GCOM-C による地表面温度プロダクト[2]をリ
ファレンスとして検証を行った。その結果、リトリー
ブ地表面温度は、モデル第一推定値より誤差の標準偏差が最大 45%小さいことが分かった（図１）。

図２.気温（左）と高度（右）の対 ERA5 再解析値予測誤差
減少率[%]。暖色が改善を意味する。縦軸は気圧高度、横軸
は予報時間。対象領域は熱帯、統計期間は 2020 年 8 月。
参考文献
[1] Okabe, I., 2020: Operational use of GOES-16
clear-sky radiance (CSR) data in JMA’s global NWP system.
Research activities in Earth system modelling. Working
Group on Numerical Experimentation. Report No. 50, 17-18,
WCRP Report No.12/2020. WMO, Geneva[2] Moriyama, M., 2020: GCOM–C1/SGLI Land Surface
Temperature Product Algorithm Theoretical Basis Document(Version2).
Retrievedfromhttps://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver2/V2A
TBD_T4A_LST_Moriyama_r1.pdf-199-

WF-05+ (P1L, A1P)
静止衛星の全天候赤外輝度温度同化
岡本幸三 1、石橋俊之 1、岡部いづみ 1、林昌宏 1
1:気象研究所
1. 背景と目的
気象衛星によって観測される赤外輝度温度は、
数値予報データ同化において最も影響の大きな観測データの一つであり、多くの数値予報センターが利用している。現在は雲の影響を受けない晴
天輝度温度（CSR: clear-sky radiance）の同化が主であるが、時空間分布や観測情報が限定的であるため、雲域も含む全天候域の輝度温度（ASR:
all-sky radiance）を同化すべく研究開発が進められている。CSR 同化と比べ ASR 同化は、モデルや放射伝達モデルの観測再現性が悪いことや、気象状況に応じた特性（観測やモデルの誤差統計など）の変化が大きい、非ガウス性や非線形性が強いといった課題に対処する必要がある。
筆者らはこれまで、ひまわり８号搭載イメージ
ャ AHI の赤外バンドに対して、気象庁全球数値
予報システムを用いてモデルの再現性の調査や（Okamoto et al. 2021, QJRMS)、気象状況（特に雲の放射効果）に応じた同化前処理の開発を行ってきた。本発表ではこれらの開発の概要と全球データ同化システムに導入した途中結果について紹介する。
2. 調査・開発概要
ASR 再現性調査から、気象庁全球モデルの氷雲が過小であること、放射伝達モデル（本研究ではRTTOV を用いる）が薄い雲氷で吸収を過大に計算することが分かった。同化処理では、雲の影響が大きく再現性が著しく低い観測は品質管理で取り除き、残った観測はバイアスを補正して同化する。再現性やバイアスは雲の放射効果が大きく影響するため、この雲効果を表現するパラメータ(b) 0<CA<0.5

3. 同化実験結果
2020 年 7 月 10 日～9 月 17 日の全球データ同化実験を行い、AHI の ASR 同化の効果を CSR 同化と比較した。本予稿執筆時点では、短期予報では対流圏上中層の水蒸気や気温が改善する一方で、2 日以降の予報では改悪も見られることを確認している。そのため品質管理やバイアス補正の高度化に加え、放射伝達モデルの更新（RTTOV
v10 から v13）や、ひまわり以外の静止衛星にもASR 同化を適用すべく準備を進めている。
謝辞：本研究は、JSPS 科研費 19H01973 及び
JAXA「第２回地球観測研究公募共同研究」の支援を受けたものです。

(c) 0.5<CA<1.5(d) 1.5<CA

SD and mean of O-B [K](a) obs error model

CA を新たに開発した（Okamoto et al. 2014;
QJRMS）。例えばバイアス補正では、他の輝度温度観測と同様に変分法バイアス補正を適用しているが、バイアス量を推定するための説明変数として CA を追加する。
同化対象とするバンドは、モデル再現性や線形性が比較的高く、対流圏中上層の水蒸気情報を得られるバンド（AHI ではバンド 8,9,10）とする。
これら 3 つの水蒸気バンドの ASR は、雲の効果が大きいところでは荷重関数が重なり独立した
情報はほとんど得られない一方で、晴天に近い状
況では異なる高度の水蒸気情報が得られる。また雲の効果に応じて観測誤差の分散値も増大する。
そのため、観測誤差値は CA に応じて線形に増大するモデルを構築し、バンド間相関は CA の値に応じて 3 種類の行列を用意した（図１）。

CA [K]

図 1：(a)雲効果パラメータ CA に対する、観測誤差モデル（黒線）、O-B 標準偏差（赤線）、O-B 平均値（青線）。
観測誤差モデルは O-B 標準偏差を近似する線形関数として求めた。2018 年 8 月一か月間の AHI バンド 10 データから計算し、データ数は灰色棒で対数（右軸）表示。(c-d)3 種類の CA に応じたバンド間誤差相関。

-200-

WF-06+ (P1L, A1P)

大アンサンブルによる全天赤外輝度温度同化を通じた対流の予測可能性*南 出 将 志 (東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 社 会 基 盤 学 専 攻 ),Derek J. Posselt (Jet Propulsion La bora tory, Ca lifornia Institute of Te c hnology )
1.

背景

3.

結果，結論

「いつ」
「どこで」大気の対流活動が発生するか予測

GOES-16 による全天候赤外衛星観測データ同化を通することは，発達過程に伴う強いカオス性のため，数値じて，対流活動の解析・予測精度が改善した．環境場と予報分野における挑戦的なトピックの一つである．特して，メソ-α（2000-200 km），-β（200-20 km）スケーに対流活動は，より組織化された現象（例えば台風や線

ルの水蒸気場は，対流活動発生の 1-3 時間程度前から状降水帯など）発達の基幹的プロセスであり，極端気象

特徴的な湿潤傾向のシグナルが同定できる（下図 a）．

現象の予測可能性を阻む主要因の一つである．よって，

このような対流活動に比べて比較的大きなスケールの対流発達を規定するメカニズムやシグナルの理解は，環境場は，“対流活動が発生しやすい”状態の発生を拘

数値気象予測分野の発展において不可欠である．

束するが，必ずしも内部で発生する個々の対流の場所・

ひまわり８号や GOES-16 は，フルディスクスキャン

時間を規定するものではないことが明らかになった．

で 2km メッシュ・10 分間隔の解像度を持ち，対流活動

個々の対流活動に伴う水蒸気場の湿潤シグナルは，メを補足できるようデザインされた最先端の静止軌道観

ソ-γ（20-2 km）スケールにおいて，対流活動ピークの測衛星である．本発表では，筆者が開発してきた全天赤15-5 分前程度において，明確に表出した（下図 b-d）．

外輝度温度データ同化を用いて，対流スケールデータ

アンサンブル数の増加によって，小規模スケールの同化システムにおける，対流シグナルの補足・再現可能

ノイズが減少し，より効果的に非対流圏での対流活動

性について検証する．特に，1000 を超える大規模アンを抑えることができた．一方で，ノイズとともに小規模

サンブルによるパフォーマンス向上可能性を探る．

スケールの相関シグナルも失われてしまい，大アンサ

2.

ンブルは必ずしも個々の対流の解析・予測精度向上に手法

本研究では，米国 NASA による Convective Processes

繋がらなかった．よって，対流活動が「いつ」「どこで」Experiment (CPEX)中にカリブ海で発生したメソスケー

発生するか正確に捉えるためには，数値モデルや観測

ル対流システム内部の対流活動をケースとして用いる．

の高解像度化や，”flow-dependent”な対流発生のシグナ

ペンシルバニア州立大学で開発された EnKF データ同ルをとらえるため更なる同化手法開発の必要性が示唆

化システムを用いて，全天赤外輝度温度データ及び現された．本発表では，より体系的な解析結果を紹介する．

業で用いられる観測データセットの同化実験・アンサ

4.

参考文献

ンブル予測実験を実施する．特に，データ同化によってMinamide, M., D. J. Posselt, 2021: Using Ensemble Data

解像された対流活動に着目し，それらの発生と環境場

Assimilation to Explore the Environmental Controls on theの関係について，アンサンブル共分散を解析する．

Initiation and Predictability of Moist Convection, Journal of
the Atmospheric Sciences, doi:10.1175/JAS-D-21-0140.1.

図：対流活動に伴うピーク時の上昇気流と，水蒸気の環境場のラグタイム相関-201-

WF-07+ (P1L, A1P)

Increasing the Efficiency of the Control Simulation Experimentswith the Lorenz-96 Model*Qiwen SUN 1 , 2 , Takemasa MI YOSHI 1 , Serge RI CHARD 1 , 21 ) Da t a Assim ila t io n R esea rch Tea m , R I KEN C en t er f o r C o m p u t a t io n a l Scien ce
2 ) Gra d u a t e Sch o o l o f M a t h em a t ics, Na go y a Un iv ersit y

In the MSJ 2021 autumn meeting, we
presented the preliminary results of thecontrollability of extreme events with theLorenz-96 model. The results show that the
number of extreme events during a long enoughevolution of a chaotic dynamical system can besignificantly reduced by applying small,predesigned perturbations to the system. Thosesmall signals generate powerful effects andeffectively prevent extreme events. The
effectiveness of the method is related to the highsensitivity to initial conditions which could
ultimately lead to modifications of extreme eventswith infinitesimal perturbations. Figure 1 shows
the success rates of the experiments with respect
to different sizes of perturbations and the forecast
lengths.
The follow up research focuses on better
understanding the effect of different kinds ofperturbation vectors and increasing the efficiencyof the control simulation experiments. In the
preliminary experiments, the criterion forgenerating perturbations is set as at least one
ensemble member showing an extreme value inthe forecast. This criterion was chosen based on
the consideration of not missing any chance fortaking action to avoid extreme events. In thispresentation, we discuss how this strict criterion
generates extra false alarms which could result intaking too much unnecessary efforts. To
understand the results, we study the effect of
perturbations which are false alarms byeliminating them in the experiments. We also
evaluate the effectiveness of the criterion by
studying the predictability of the LETKF method.
The potential refinement of the experiment

design was indicated by the results of partial
perturbations experiments, namely applying
perturbation to a subset of all states (Fig 2). In thispresentation, we discuss the properties of various
choices of the perturbed locations and how theyaffect the controllability and the cost of total
efforts.
.

Fig. 1 Success rates of control simulation experiments.

Fig. 2 CSE result for partial perturbations.

-202-

WF-08+ (P1L, A1P)
領域気象モデルを使った局地豪雨の制御シミュレーション実験(2)*前島 康光 1,

(1. 理研・計算科学研究センター,

三好 建正 1, 2, 3

2. メリーランド大学,

1. はじめに発表者らの研究グループでは、2050 年の社会像として、「気象を制御し、豪雨や台風などの気象災害の恐怖から解放された社会」を掲げ、 2021 年 1 月より半年間、ムーンショット型研究開発制度の新たな目標検討に向けた調査研究を行ってきた。その一環として、近年頻発する甚大な災害をもたらす豪雨現象に対し、微小な介入による擾乱がカオス性により大きく発達し、降水量や降水域を災害が起きない方向へと制御することを目的とした、制御シミュレー
シ ョ ン 実 験 (Control Simulation Experiment; CSE,
Miyoshi and Sun 2021, in press)に取り組み、第一報を2021 年度秋季大会にて報告した(三好 WF-11+; Q.
Sun and Miyoshi WF-30; 寺崎・三好 WF:02+； 前島・
三好 WF-12+)。本発表では、前回の前島・三好の発表に引き続き、平成 26 年 8 月豪雨を対象に、領域気象予報システム SCALE-LETKF(Miyoshi et al. 2016;
Lien et al. 2017) を用いた CSE の結果を報告する。
2．制御シミュレーション実験(CSE)の概要(1) カイトを用いた観測システムシミュレーション
実験(OSSE)CSE に先立ち、「平成 26 年 8 月豪雨」を対象とした OSSE を行う(Maejima et al. in prep)。OSSE では高度 1000 m まで上昇するカイト上に気象観測測器を取り付けた、新しい観測システムを想定する。データ同化サイクルは 2014 年 8 月 18 日 1800 JST～8 月
20 日 0000 JST まで行う。数値モデルの水平解像度
は 1 km、同化ウインドウは 1 時間、アンサンブルメ
ンバー数は 50 である。
(2) 微小擾乱の作成(1)の OSSE における解析値を初期値としたアンサンブル予報を行い、広島付近で最も強い降水を予報したメンバーと、最も弱い降水を予報したメンバーを選ぶ。両メンバーの選択に当たっては、1 時間予報の結果からメンバーを選び作成した擾乱を同化する実験(CSE-1)と、3 時間予報から作成した実験(CSE-3)を行う。
全てのモデル予報変数に対して両メンバーの差を取り、Nature run の水平解像度、タイムステップに合わせるように内挿する。さらに風速の最大値が 0.1 m
s-1 となるように規格化して、Nature run に与える擾
乱とする。
(3) Nature run の制御とデータ同化実験(1)で作成した擾乱を Nature run に毎タイムステッ

3. 海洋研究開発機構)

プ与えて制御を行う。制御した Nature run から改めて観測データを作成して、これを同化する実験を行う。その後、同化実験による解析値を初期値として、(2)～(3)の過程を繰り返す。
本研究では OSSE と同じ 8 月 18 日 1800JST～20
日 0000 JST の期間、1 時間毎に CSE サイクルを繰り返した後、8 月 20 日 0000 JST におけるアンサンブ
ル平均の解析値を初期値とした 6 時間予報を行い、豪雨に対するインパクトを評価した。

3. 結果と今後の課題
図 1 に、8 月 20 日 0000 JST～0600 JST の 6 時間
積算降水量[mm]を示す。非制御の Nature run ではピークの降水量が 216 mm と、非常に激しい降水が起きているが、CSE-1, CSE-3 ではともにピークの降水量が 90～100 mm と、非制御の Nature run に対して
約 45％にまで減少している。さらに CSE-3 では、降水帯の位置が東に約 60km ずれている。この結果から、3 時間予報の結果に基づいて微小擾乱を作成することで、より強い降水の制御可能性があることが確かめられた。発表では、比較的制御の道筋が立てやすい風向・風速や気温に制御変数を絞った実験を行い、豪雨現象へのインパクトと制御可能性についても報告する予定である。
(a) CSE‐1(b) CSE‐3[mm](c) Nature run

図 1: 8 月 20 日 0000 JST～0600 JST の 6 時間積算降

水量[mm]。(a) CSE-1, (b) CSE-3, (c) Nature run(非制御)の結果をそれぞれ示す。

謝辞
本研究は、JST ムーンショット型研究開発事業・
ミレニアプログラム「気象制御可能性に関する調査研究(グラント番号 JPMJMS20MK)」(代表: 三好建正)-203-

WF-09+ (P1L, A1P)

全球大気と地球表面状態等の結合同化に向けて*石 橋 俊 之 （ 気 象 研 究 所 ）全球の大気状態の解析において、最も重要な情報
源は観測データである。大気解析や予測精度の向上のためには、より多くの観測情報をデータ同化によって無矛盾に統合する必要がある。一方で、現在大気解析で同化されている観測は、利用可能な観測のごく一部でしかない。これは、数値予報システムの近似精度等に起因している。
地球表面（海面及び陸面）状態（Earth Surface State:
ESS）の情報を持った観測は、大気状態解析において、同化の難しい観測の一つである。ESS は大気モ
デルでは下部境界条件となるため、物理過程が十分に表現できないこと等が主な理由である。例えば、晴天域の衛星赤外窓チャンネル（10.4μm）の観測は、
大気最下層や ESS の情報を持っているが、既存の大気解析に単純に追加しても、誤った応答によって、適切な同化はできず、大気解析精度を改善しない（図1）。現在、大気解析に利用されている多くの衛星観測も ESS の情報も含んでいるが（図 2）、この情報は同化されていない、一方で、例えば海洋が大気の予報精度に与える影響は大きい（図 3）。
近年、大気と海洋等を対象にした結合同化がはじまっているが（Laloyaux (2015）等）、大気と相互作
用の強い海面過程は、海洋の平均的な時間スケールに比べて速いため、海洋モデルで十分に表現されていないなど、既存の各媒質単体モデルを単純に結合しても、十分な境界過程が同化で利用可能とはならない場合がある。このため、境界過程だけを部分的に結合する研究もはじまっている（Akella (2017)等）。
本研究では、気象庁全球大気数値予報システムを拡張して、ESS と大気を同時に解析することで、同化される観測情報を拡充し、大気・ESS 結合系の解析や予報精度を向上することを目的とする。先行研
究の部分結合の方法を高精度なアンサンブル生成や誤差共分散等によって高精度化するとともに、低周波マイクロ波や赤外窓観測などの同化も可能にして観測情報を拡充する。
謝辞： 本研究は JSPS 科研費 JP17K05658 の助成を受けたものである。

図 1 赤外窓チャンネル同化による 850hPa 気温解析場の変化（上）と初期 24 時間降水量の変化（下）。

図 2 全球大気解析に利用中の衛星輝度温度観測の SST 感度。
左図は水蒸気、右図は気温に感度をもつ観測。

図 3 観測種別ごとの予報精度へのインパクト。OCEAN は海
洋観測の大気に対するインパクト-204-

WF-10+ (P2L, A2A)

様 々 な 観 測 デ ー タ セ ッ ト を 用 い た JRA-3Q の 品 質 評 価*原 田 や よ い 1 , 古 林 慎 哉 2 , 髙 坂 裕 貴 2 , 千 葉 丈 太 郎 2 , 徳 広 貴 之 21
気象研究所気候・環境研究部, 2 気象庁数値予報開発センター
1.

はじめに

現在、気象庁は長期再解析データの更なる品質向上

3.

評価結果

を図るため、現行の気象庁 55 年長期再解析（JRA-55;

熱帯域を中心とした降水量の過剰バイアスが軽減さ

Kobayashi et al. 2015）実施以降の全球数値解析予報シスれたことは前回発表で示したが、1979 年以降の GPCP

テムの開発成果とデータレスキューや衛星データの再との空間アノマリ相関係数を見ると（図）JRA-55 から処理による過去の観測データ拡充の成果を活用した気の改善が 2000 年以降よりも明瞭となっている。また、

象庁第３次長期再解析（Japanese Reanalysis for Three

JRA-55 では 1990 年代から 2000 年代にかけて過剰バイ

Quarters of a Century; JRA-3Q）の本計算を実施している。

アスの増加が見られていたが、JRA-3Q ではその増加幅

JRA-3Q は 2018 年 12 月時点の現業全球データ同化シが 6 割程度に抑制されていることが分かった（図省略）。

ステムの低解像度（TL479 解像度）版に基づいており、次に GNSS-RO との比較から、
熱帯対流圏中層の乾燥

1940 年代末以降を解析対象としている。1990 年代以降

バイアスが概ね解消されたことが分かった。またを対象とした本計算（ストリーム A）は 2021 年 5 月にJRA-55 では 1960 年代から 1970 年代にかけて熱帯対流完了し既に公開されている他、1960 年代以降を対象と

圏中層水蒸気の明瞭な増加がみられていたが、JRA-3Q

したストリーム B は 1989 年末まで到達している（2022では安定した経年変化を示すことが分かった。これら

年 2 月現在）。

は JRA-3Q のデータ同化システムで使用されている数

前回発表（2021 年春季大会、WF-24/P2L）では、JRA-55

値予報モデルの物理過程の総合的な改善により対流圏で課題とされた海上熱フラックスや大気上端外向き長水蒸気のバイアスが大きく軽減されたことが寄与して波放射フラックスの過大バイアス、成層圏オゾン濃度いる。このように数値予報モデルのバイアスが軽減さの過少バイアス等が軽減されていることを報告した。

れることにより、観測データの地点数や品質などの変本発表では様々な観測データセットを用いた評価に加遷が解析値に与える影響が軽減され、再解析プロダク

えて、長期的なプロダクトの均質性にも着目した品質

トが安定した経年変化を示すことが分かった。

評価結果を報告する。
2.

評価に用いた主な観測データセット

JRA-3QCERES… TRMM 衛星などに搭載されている地球放射収支計により作成された観測データセット。
ISCCP…国際衛星雲気候計画により作成された地球のJRA-55

輝度・雲量に関するデータセット。
MLS/Aura…米国航空宇宙局の Aura 衛星に搭載されたマイクロ波リムサウンダ観測により作成された観測データセット。
GPCP …全球降水気候計画により作成された衛星デー
タや地上観測を基に作成された降水量データセット。

図 12 か月移動平均した熱帯域対 GPCP 空間アノマリ相関の時系列図。平年偏差は各データの 1991～2010 年平均の平年値を用いて計算している（ただし ERA-40 は 1991～2001 年平均、TRMM は 1997～2010 年平均）。

TRMM …TRMM 衛星観測から推定された降水量デー
タセット。

Kobayashi, S., Y. Ota, Y. Harada, A. Ebita, M. Moriya, H.

GPM…GPM 主衛星に搭載された降雨レーダー観測か

Onoda, K. Onogi, H. Kamahori, C. Kobayashi, H. Endo, K.

ら推定された 3 次元潜熱加熱データセット。

Miyaoka, and K. Takahashi, 2015: The JRA-55 Reanalysis:

GNSS-RO…GNSS 掩蔽観測からリトリーブされたレベ

General specifications and basic characteristics. J. Meteor.

ル 2 水蒸気データセット。

Soc. Japan, 93, 5–48.

-205-

WF-11+ (P2L, A2A)

気 象 庁 長 期 再 解 析 (JRA-3Q)非 衛 星 時 代 の 品 質 評 価 (そ の 2)
*直 江 寛 明 1 , 古 林 慎 哉 2 , 髙 坂 裕 貴 2 , 千 葉 丈 太 郎 2 , 徳 広 貴 之 2 ,
原 田 や よ い 1, 小 林 ち あ き 1, 今 田 由 紀 子 1
1
気象研究所, 2 気象庁数値予報開発センター

1.

はじめに

3Q では上部成層圏において JRA-55JRA-55 でみられた

気 象 庁 で は 現 在 , 第 ３ 次 長 期 再 解 析 (Japanese

衛星観測の切り替え伴う不連続が解消され時間的な連

Reanalysis for Three Quarters of a Century; JRA-3Q) を実

続性が向上している. ERA-Interim や ERA5 では衛星プ施しており, 解析対象期間である 1940 年代末から 2020

ロダクト切り替えの差異が顕著である. 図 2 に全球平

年 (以降、準リアルタイムで作成継続) についてプロダ

均降水量の時系列を示す. JRA-3Q では JRA-55 よりもクトを作成している. プロダクトの公開は気象業務支降水の過大バイアスが改善しており, ストリーム A, B

援センターを通じて 2022 年 1 月に開始し、それ以外の間で連続的である.

データ提供協力機関からも2022 年度から順次開始予定
である。
再解析データの利用促進には再解析の評価活動が極めて重要で、データの信頼性に関する情報提供が鍵である. 非衛星時代（1970 年代以前）は評価用の観測デー
タが乏しいため,JRA-3Q の評価は, JRA-55 や他機関の長期再解析のプロダクト間の相互比較によって行う。
着眼点は、衛星時代における相互比較の差が非衛星時
代でも同程度であるかの確認, 品質の均質性と一貫性があること, 衛星観測時代と非衛星観測時代との長期変化傾向についてである. 本発表では JRA-3Q 非衛星時代の品質評価結果について報告する.
2.

JRA-3Q の概要
データ同化システムは 2018 年 12 月時点の気象庁現図 1. 全球平均気温の気候値(1990-2010)からの偏差

業数値解析予報システムを用いており、水平解像度はの時系列. (a) JRA-3Q, (b) JRA-55, (c) ERA5, (d) ERA-

TL479 (インナー解像度 TL319)、鉛直 100 層でモデルト

Interim. 単位は K.

ップは 0.01hPa、解析手法は 4 次元変分法である。2021
年 12 月の時点で、ストリーム A（1991-2020 年)の計算は既に終了し、ストリーム B（1960 年代～1980 年代）とストリーム C (1940 年代末～1950 年代) についても2021 年度中に計算が完了する予定である。
JRA-3Q の境界条件として用いている日別３次元オゾン分布は、MRI-CCM2 を再解析の気象場で駆動し、衛星観測オゾン全量をナッジングして作成している。
JRA-55 と比べて大幅に改善し、品質も一貫している。
3.

非衛星時代の初期評価結果

図 1 に全球平均の気温偏差プロファイルの時系列 (気図 2. 全球平均降水量の時系列. JRA-3Q, JRA-55,

候値 1990-2010)を示す. 観測データの再処理や物理過JRA-55C, ERA5, ERA-Interim, 20CRv3, GPCP (ver2.3)

程の大幅な改良により系統誤差が縮小したため JRA-

(単位: mm/day ).

-206-

WF-12+ (P2L, A2A)

両半球での 2019 年成層圏突然昇温の LETKF 再解析システムでの再現性∗

山崎哲（JAMSTEC），野口峻佑（JAMSTEC）

実験的全球アンサンブル再解析 ALERA (AFES-Time series of spreads and T10mb [K] (NH)245

LETKF experimental ensemble reanalysis) におけ240

SSW (10-mb Tmean)

Tmean

235

る，成層圏突然昇温の再現性と解析スプレッドの振

230
225
220

る舞いについて調査した．これまで，ALERA とそ

215
210
3.5

のデータ同化システムを使って，特定の観測の予報

10-mb T3
2.5
2

spreadへのインパクトを見積もる観測システム実験などが行れてきた（例えば，Yamazaki et al. 2021）．今

1.5
1
0.5
0
-0.5
-1

回，我々は ALERA のシステムのモデルトップを約-1.5
430-mb Epz3

spread

0.1 hPa まで変更し，成層圏を解像できるモデルとした．さらに，Terasaki and Miyoshi (2017) で開発さ

2
1
0
-1

れたの LETKF での放射輝度同化スキームを実装し，-2
550-mb Epz

4

AMSU-A 放射輝度観測を同化できるようにした．こspread3の新システムを使って，成層圏で重要な循環変動で

-3
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
-2
4

spreadを対象とした．ALERA は，両半球でのイベントに
東風形成のタイミングを他の再解析と比較して遜色

0

-2

を行った．

100-mb Epz

300-mb Epz

32

spread

おける気温の昇温のタイミングや西風弱化あるいは

1-1

ある成層圏突然昇温（SSW）の再現性について調査

2018 年 12 月から 2019 年 9 月を ALERA システムで解析し，その間に両半球で発生した SSW イベント

2

1
0
-1
-2
-3

12/06
2018

ない再現性を示した．さらに，解析アンサンブルス

12/13
2018

12/20
2018

12/27
2018

01/03
2019

01/10
2019

01/17
2019

01/24
2019

01/31
2019

Date

プレッドがイベント発生の数日前に極大となるシグナルが見られた（図 1）．このシグナルは，Enomoto

図 1: 北半球 SSW イベントについて，300 hPa から 10
hPa (下パネルから，300, 100, 50, 30, 10 hPa) における，特定の緯度帯で平均された解析スプレッド
最初に発見されたものである．しかしながら, モデルの時系列を示す．最上部のパネルのみ ALERA 解
トップが約 3 hPa の旧版の ALERA システムでみら析（アンサンブル平均）値で，60◦ 以北の緯度帯でれた Enomoto et al. におけるシグナルと，成層圏を平均された 10 hPa 帯状平均気温 [K] の時系列を示
す．
30 hPa 以下ではプラネタリー波の活動が大き解像できるシステムでみられた本研究で着目するシい緯度帯で，10 hPa は 60◦ 以北の緯度帯で平均さグナルとには，若干の差異があると考えられる．
れる．30 hPa 以下の高度は上向き E-P フラックス[kg s−2 ]，10 hPa では帯状平均気温 [K] についての
さらに，この解析スプレッドに現れるシグナルの解析スプレッドを示している．全ての解析スプレッ
特徴を，様々な高度についてより詳細に調査を行なっ
ドは時間方向（2018 年 12 月〜2019 年 1 月）につた．このシグナルは成層圏上・中部でのみ顕著で，下いて規格化されており，振幅 1 が 1 標準偏差に相当する．
部成層圏や上部対流圏では見られなかった（図 1）．

et al. (2010) で北半球の 1 つの SSW 事例について

解析アンサンブル摂動場のジオポテンシャル高度場についての主成分分析によって，シグナルが成層圏で等価順圧的な構造と，解析アンサンブル平均場の分布に対して東西に 90◦ 位相がずれた構造を持っていることがわかった．この構造の特徴から，アンサ
ンブル摂動・スプレッド場に現れるシグナルは順圧不安定であることが示唆された．

文献• Enomoto, T., et al., 2010, Geophys. Res. Lett..
• Terasaki, K., and T., Miyoshi, 2017, J. Meteor. Soc. Japan.
• Yamazaki, A., et al., 2021, Wea. Forecasting.

-207-

WF-13+ (P2L, A2A)

長 期 （ 2001–2020） 日 本 領 域 再 解 析 の 再 現 性 の 検 証*福 井 真 , 曽 我 大 輝 , 小 原 涼 太 , 臼 井 健 , 瀧 口 海 人 , 小 野 佳 祐 , 廣 瀬 大 河 , 松 島 沙 苗 ,白 川 栄 一 , 伊 藤 純 至 , 岩 崎 俊 樹 , 山 崎 剛 (東 北 大 院 理 ),斉 藤 和 雄 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー /東 大 大 気 海 洋 研 /気 象 研 ), 瀬 古 弘 (気 象 研 )
1.

はじめに

が多く夏季に比べ大きくなった。

我々は、日本域を対象とした水平格子間隔 5 km の長台風の中心位置の平均誤差は 60km で、台風ボーガス期領域再解析を実施している。領域再解析を通じて、を同化している JRA-55 と同程度となった。中心気圧に

気候変動の影響把握や、過去のメソスケール極端気象

ついては、台風の強度情報は直接同化していないものの解析、気象情報の利活用促進、数値モデル改善などの、中心気圧の誤差は平均で、16hPa から 13hPa まで減への貢献を目指している。

少し、台風ベストトラックとの対応が JRA-55 に比べて既に、長期再解析における一貫性を重視して同化観改善した。側面境界付近では JRA-55 と同じくバイアス

測を地上気圧及びラジオゾンデ観測に限定した領域再が大きかったが、日本の南岸を中心に改善した(図略)。

解析システムを構築しており[1]、現在は長期間(過去 60

側面境界付近では台風のスピンアップの問題があるも年程度)を対象とした領域再解析を実行する段階に入っのの、側面から離れると、台風の内部コアをある程度ている。本発表では、2001 年 7 月から 2021 年 6 月の解像できる高解像度モデルを用いた再解析の有効性が20 年分の領域再解析の結果の再現性について、JRA-55

表れることを示唆する。

の再現性と比較しながら評価した結果を報告する。
2.

領域再解析システム

日本域で AMeDAS 地点への内挿値を平均した降水量の季節進行について、領域再解析では観測と同様に

領域再解析システムは、JRA-55[2]を境界とし、一方

７月及び９月に極大をとったが、JRA-55 では 9 月は極向ネストによって東アジア域を水平格子間隔 25 km、日大とはならなかった。９月は、九州、四国、紀伊半島

本域を水平格子間隔 5 km と段階的に解像度を上げるの東斜面で降水量の多い地域が観測される(図１上段)。

NHM-LETKF を用いた再解析を行うように構成されて領域再解析ではその特徴をよく再現できていた(図１下いる[1]。同化データには、地上気圧及びラジオゾンデ

段右)が、JRA-55 では不十分であった(図１下段左)。高の観測に加え、海上のみで台風中心位置を利用した。

解像度化に伴い、地形の影響を反映できるようになっ

解析において、第一推定値には解析中心からの予報をたこと、台風強度の日本付近での再現性が改善したこ

用い、予報誤差共分散は 30 メンバーの摂動ランからをとが要因と考えられる。

評価した。対象期間は 2001 年 7 月から 2021 年 6 月までの 20 年間とした。計算は１年１ストリームに分け、各年の開始時刻を 25km 格子の再解析では 6 月 20 日
12UTC、5km 格子の領域再解析は 6 月 21 日 12UTC とした。評価には、スピンアップ期間を除いた、7 月から
翌年 6 月までを用いた。
3.

結果

期間を通じて概ね安定した動作を確認した。同化された観測数は、ラジオゾンデによる斉時観測の有無によって 00/12UTC と 06/18UTC で異なることを除くと、概ね一貫しており、第一推定値が観測から離れすぎ、同化する観測数が極端に少なくなることはなかった(図略)。海面更正気圧における JRA-55 に対する根平均二乗差は、夏季(JJA)は平均 0.66±0.14hPa で、冬季(DJF)
は平均 0.87±0.22hPa で推移した(図略)。冬季は、観測の少ない日本の南海上を低気圧が発達・通過すること

図１ 9 月の平均降水量[mm/day]。上段が AMeDAS 観測値、
下段左が JRA-55、下段右が領域再解析。

謝辞
本研究は、JST 共創の場形成支援プログラム JPMJPF2013 の支援を受けたものです。

参考文献[1] Fukui, S., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96, 565-585.
[2] Kobayashi, S., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48.

-208-

WF-14+ (P2L, A2A)

ロケットの安全飛行に向けた気象情報の評価(1)～ゾンデ観測と毎時大気解析 GPV の比較～
安藤滋人（気象工学研究所） 対馬雄一（気象工学研究所） 高田望（気象工学研究所）
１．はじめに庁の高層気象観測は00UTC（09JST）、12UTC（21JST）

ロケットは大気中を風圧を受けながら飛行するため、ロが用いられているため、9時、21時及びその直後のデー

ケットの安全飛行には、ロケット飛行中の風圧を正確に

タは精度が高い可能性があるため、時間毎の検証も行

把握・予測することが重要である。

った（表１）。

上空の風データの把握はゾンデ観測によるのが一般

表１ 時刻ごとのゾンデ観測データと毎時大気解析GPVの最大風速の相関係数的であるが、ゾンデ観測には一定のコストを要する。また、ロケット事業の観点からは、ゾンデ観測による風デ

全データ

4時

6時

8時

10時

ータと同程度の精度の風データを低コストで入手出来る

0.992

0.992

0.993

0.992

0.991

ことが望ましい。
今回、気象庁から提供される毎時大気解析GPVの風
データ（時間解像度：1時間 水平空間解像度：5km 鉛
直空間解像度：地上及び1000hPa～100hPaまで16層）

同表に示すとおり、相関係数は0.991～0.993であり、時刻による精度の大きな差はなく、毎時大気解析GPV
は全時刻を通じ高い精度であることを確認できた。

をゾンデ観測値と比較し、毎時大気解析GPVの風デー

３．ロケットの飛行環境を考慮した風の推定精度評価

タの精度を検証した結果について報告する。

ロケットを打ち上げに際しては、大気密度が大きいほ

２．毎時大気解析の精度評価GPVの比較
気象庁毎時大気解析GPVとゾンデ観測データ（観測地点：和歌山県串本町：北緯33.545度 東経135.890度）
を用いて、風の推定精度評価を行った。 検証期間はゾンデ観測データを行った2019年10月～2021年6月迄
（月10日、日4回）とした。 図１に風の鉛直分布におけど、風圧がロケット機体へ与える影響は大きい。以下に
平 均 風 圧 エ ネ ル ギ ー 誤 差 （ AWE ： Averaged Wind
pressure energy Error)をロケット飛行環境を考慮した風の精度評価指標として定義した。
1

１

2

AWE = 𝑁 ∑𝑁
𝑖=1 𝜌(𝑖)|Ｖ𝑜 (𝑖) − Ｖ𝑒 (𝑖)|２

る風速の最大値をそれぞれ抽出し、最大風速の相関を

𝜌：大気密度（kg/m3）Ｖ𝑜 ：観測風ベクトル

分析した。

Ｖ𝑒 ：推定風ベクトル 𝑁：鉛直観測総数※密度については、気温、気圧から、乾燥大気(湿度=０)として計算した。
全観測データを対象に、毎時大気解析GPVのAWEを算出した。その結果、平均値：5.945、最大値：49.717、
最小値：1.305であった。平均的には誤差が小さいと言えるが、事例によっては大きな値が見られた。
４．今後の展開
毎時大気解析GPVは風データの推定値として十分な精度があることが解った。一方、AWEにて誤差の大きい事例も見られ、この要因や気象特性を特定する必要がある。また、今後、ロケット打ち上げ判断の際には１～２日先の予測が必要となるため、風データの予測値も同

図１ 鉛直分布における最大風速の散布図
同図からゾンデ観測データと毎時大気解析GPVの相様に精度検証を行い、ロケットの打ち上げに特化した気象データの活用を検討する。

関は高い（相関係数 R=0.992）ことが確認できた。
なお、毎時大気解析GPVへの入力データには気象-209-

WF-15+ (P2L, A2A)

ロケットの安全飛行に向けた気象情報の評価(2)～気象庁数値予報モデル出力値の精度評価～
対馬雄一（気象工学研究所） 安藤滋人（気象工学研究所） 高田望（気象工学研究所）
１．はじめにロケットは大気中を風圧を受けながら飛行するため、ロケットの安全飛行には、ロケット飛行中の風圧を正確に把握・予測することが重要である。ロケット飛行計画は、2日程度先までの気象状況等に基づいて策定される。

い結果となった。これについては、GSMのMSMに対する予測精度上の優位性を示していると推測され、メッシュの粗さが奏功していると考えられる。
1日前、2日前の予測について、2019年10月～2021
年6月までの全ての日のAWEを計算した（表）。その中本研究では、気象庁から提供されるMSM（更新頻度：

でも比較的誤差の大きかった事例について、気象条件

3時間毎 水平空間解像度：10km 鉛直空間解像度：地を分析し、補正方法の検討を行うことで予測情報の信上から100hPaまで14層 予測リードタイム：39時間先）及

頼性を向上させる方法を考案したい。

びGSM（更新頻度：6時間毎 水平空間解像度：20km

さらに、毎時大気解析GPVの推定データ及び気象庁

鉛直空間解像度：地上から100hPaまで14層 予測リード

GSMの予測データを時系列で並べ、地図上に３次元グ

タイム：84時間先）の風の予測データを毎時大気解析

ラフィック表示させるシステムを開発した（図1）。これによGPVの推定値と比較し、ロケット飛行中に想定される上り、過去から未来、下層から上層の風向、風速が一目瞭

空風の予測データの精度を検証した。

然であり、ロケットの安全飛行のための支援に役立てたい。

２．データと解析手法
検証対象地点は和歌山県串本町：北緯33.545度 東

今後も、気象工学的な観点からの有益なデータ分析、システム開発等に注力する。

経135.890度)、予測に用いるデータはGSM(グリッド：北緯33.6度 東経136.0度)、MSM(グリッド： 北緯33.5度
東経135.9度)とした。また、検証期間は2019年10月～

表1．AWE結果

2021年6月とした。

平均(J/m3)

最大(J/m3)

最小(J/m3)

5.945

49.7171.305

10.07458.810

1.678

5.958

56.669

1.087

9.202

52.8651.543

ロケット打上げの本格的な準備は、打上げの約2週間前から実施される。打上げ2日前までの予測については
GSMを用いるが、打上げ1日前の予測はGSMとMSMの2パターンあり、その両方についての精度を検証した。
検証方法については、ロケット飛行中に機体の受ける風圧が想定と異なるとロケット運行上問題があると考毎時大気解析GPV(5kmメッシュ)
MSM 1日先(10kmメッシュ)
GSM 1日先(20kmメッシュ)
GSM 2日先(20kmメッシュ)

え、以下に示す風圧エネルギー誤差(AWE：Averaged
Wind pressure energy Error)を、ロケット飛行環境を考慮
した風の精度評価指標として定義した。
以下の定義では、風速ベクトルの誤差が同じであっても大気密度が高い層における誤差が平均風圧エネル
ギー誤差(AWE)に対する寄与率が大きい。大気密度の鉛直分布は下層程大きくなっているため、AWEは大気下層における風ベクトルの誤差に対して大きなペナル
ティを与える定義となっている。
３．結果と考察
毎時大気解析GPV、GSM、MSMのそれぞれのAWE

図1．鉛直風の３次元グラフィック表示（串本町）

を表１に整理する。表１より、1日前の予測について、平（過去データ：毎時大気解析GPV 予測データ：GSM）

均メッシュの細かいMSMの方が精度が高いと予想したが、GSMの方が誤差が小さく、毎時大気解析GPVに近-210-

WF-16+ (P2L, A2A)

降水予報へのアンサンブル次元の利用
小野耕介（気象研究所）
1. はじめに
気象庁ではメソモデル（MSM）による予測の不確実性を表すためにメソアンサンブル予報システム（MEPS）[1]
を運用している。予測の不確実性は通常スプレッド（SPD）が利用されるが、SPD の大きさは流れに依存する。図 1 及び 2 に MSM の 3 時間降水量のスレットス
コア（TS; 閾値 10mm）が高かった事例と低かった事例の予測を示す。図 1 は大陸からトラフが接近し梅雨前
線上の降水が強まった事例であり、等相当温位（EPT）
線の集中帯に降水が予測され SPD は大きいが、降水予測精度は高い（TS=0.59）。一方、図 2 は総観場の影響が小さい事例であり、九州の南西部を中心に西からの暖湿気により降水が予想され、降水域の SPD は小さいが、降水予測精度は低い（TS=0.02）。
以上のように、SPD は予測の不確実性を表すがその大きさは環境場によって左右され、降水予測精度とも必ずしも結びつかないことがわかる。これは SPD が確率密度関数（PDF）の幅のみを反映し、多峰性等の形状に関する情報を持たないためである。
アンサンブル次元（ED）[2][3]は大気が持つ局所的な低次元性を表す指標として総観規模の予測可能性研究に利用されてきた。ED はアンサンブル摂動が張る局所空間の自由度に対する指標であり、PDF の多峰性に関連する量と考えられる。そこで本研究では、MEPS により予測された EPT に対して ED を計算し、降水予測精度との関連を調べる。

図 1 2018 年 6 月 19 日 00UTC 初期値の 24 時間予報。
(a)解析雨量[mm/3h]、(b)MSM 予想降水量[mm/3h]とそのスプレッド（右下）、(c)925hPa における相当温位[K]（等値線）とそのスプレッド（色）、及び(d)そのアンサンブル
次元（色）。

2. アンサンブル次元
ED は個々の格子点において、周辺格子を参照した局
所的な摂動ベクトル（次元 n）を列とする n×k の共分
散行列（k はメンバー数）の固有値を基に計算される[2][3]。
ED は摂動ベクトルが全て直交する場合に最大値 k を取り、摂動が全て同一の場合に最小値 1 を取る。したがって、ED が大きいほど予測された場には多様なモードが存在し、予測が困難であると考えられる。
3. 事例
図 1,2(d)に両事例の ED を示す。図 1 では、梅雨前線
上の降水域で ED が小さく、予測可能性が高いことが示唆される。一方、図 2 の事例では予想降水域に沿って ED の大きい領域が延び、予測可能性が低いことを示唆している。現在 2018･2019 年の夏季の降水事例に対して、ED と降水予測精度の関連性を調査している。
参考文献[1] Ono, K., et al., 2021, Quart. J. Roy. Meteor. Sci., 147, 465-484.
[2] Patil, D., et al. 2001, Phys. Rev. Lett, 86, 5878-5881.
[3] Oczkowski, M., et al. 2005, J. Atmos. Sci., 62, 1135-1156.

図 2 図 1 と同じ。ただし 2018 年 9 月 20 日 00UTC 初期
値。

-211-

WF-17+ (P4L, A4A)

深層学習による雷ナウキャスト高精度化検討*髙 谷 怜 (大 阪 ガ ス 株 式 会 社 ),1.

窪 田 康 大 (株 式 会 社 オ ー ジ ス 総 研 )はじめに

近年気象分野では，降水ナウキャストに（同黒線）に比べ，時間経過に伴う精度悪化を抑制し、高い精度を維持することが出来た．

CNN(Convolutional Neural Network) や RNN(Recurrent
Neural Network)などの深層学習手法を取り入れた予測

4.

まとめ・今後研究が複数見受けられる[1][2]．本研究はこのような深今回の実験では，深層学習を用いることで，雷活動度

層学習手法を用いた機械学習モデルを，雷ナウキャス

を雷ナウキャストより高精度に予測できるか検証し，トの高精度化に用いることが出来るか，検証したもの

活動度 1 について，本研究の深層学習モデルのほうがである．雷はタイムスケールの小さい気象現象である

高い精度を得られた．

ため，深層学習を活用して短時間で予測が出来れば，利用価値があると考えられる．

今後は，本研究モデルの更なる高精度化を目指すと同時に，既存のナウキャストや気象シミュレーション
計算と組み合わせる価値があるか，検証したい．

2.

学習モデル・実験設定

本研究で用いたモデルのアーキテクチャを図 1 に示
す．本モデルは U-Net[3]をベースとし，雷活動の時間変化を学習するために，Encoder の各 Convolutional2D 層
を Convolutional-LSTM 層に変更している．また，
Encoder の変更に伴い Decoder の各 Convolutional2D 層
を Convolutional3D 層に変更している．
学習データには，雷ナウキャスト・GPV 降水ナウキ
ャストを利用した．雷ナウキャスト解析値および予測
値と，降水ナウキャスト予測値をモデルへの入力値と
図 1：本研究モデルのアーキテクチャ

し，60 分先までの雷活動を予測するよう学習した．
なお雷活動度は 0 から 4 までの五段階があるが，活動度毎のサンプル数の偏りが非常に大きいため，本研
究では活動度 1 以上と 0 の二値分類問題に簡略化した．
実験に用いた学習データは 4 年分（2017/6-2021/6）である．また対象のエリアは，大阪を中心とする正方形状の領域(192km×192km)とした．
精度評価は雷ナウキャスト解析値を真値とし，その10-60 分前にモデルが予測した活動度とどれだけ一致していたかを，適合率（precision）
・再現率（Recall）および F1Score を用いて評価した．
3.

図 2 大阪エリア，雷活動度 1 以上/0 の結果と考察

図 2 は，気象庁雷ナウキャスト・本研究モデルそれ

予測 F-1 スコア（赤：本研究モデル,黒：気象庁雷ナウキャスト）

ぞれの，全格子点における活動度 1 以上の予測精度を，
縦軸を精度評価値(F1Score)，横軸を予測のリードタイ
ムとしてプロットしたものである．

参考文献[1]Shi et al., 2015, NIPS 28, 802-810.

精度評価値は時間経過とともに悪化していくが，本[2]大塚ほか, 日本気象学会 2019 秋季大会 B352

研究のモデル（図 2 赤線）は，雷ナウキャスト予測値[3]Ronneberger et al., 2015, MICCAI 234-241-212-

WF-18+ (P4L, A4A)

注意機構付き深層学習による都市街区熱環境マップの
物理超解像*小 野 寺 孔 明 , 大 西 領 ， 安 田 勇 輝 (東 京 工 業 大 学 )Onodera, Y., Onishi, R., Yasuda, Y. (Tokyo Institute of Technology)

手法とデータ本研究では，特徴量ごと，ピクセルごとにアテンショ
ン 重 み を 付 与 す る PA-SRN (Pixel Attention SuperResolution Network)を新たに提案する．
今回は，都市街区における猛暑日を対象とした建物
解像・微気象シミュレーションを行い，得られた地上
2m 高度の温度分布を超解像する．微気象シミュレーシ
ョンには Multi-scale Simulator for the Geoenvironment(MSSG) (e.g., [4]）を用い，３次元の放射過程も計算した[5]．対象都市街区として，学習・テスト用に東京駅周辺，テスト用のみに大阪駅周辺を設定した．PA-SRN には，温度分布の他に建物高さ，地表面の下向き短波長日射量，平面方向の東風・北風の速さ分布を入力した．

結果

図 1 は，東京における超解像結果の一例である．PASRN は，3 次補間と比べ，温度場のより細かい構造を超解像可能であることがわかった．そして同様の結果
が大阪における超解像からも得られた．また，各都市において全テストデータに対する誤差を評価した．結果，
PA-SRN は 3 次補間よりも誤差が小さく，特に大阪においてもこの傾向が見られたことから，PA-SRN は十分に汎化していると言える．
建物高さ

教師データ

３次補間
温度[℃]

図１ 超解像結果（東京）4.

考察PA-SRN は，物理量の空間変化が推論にどう影響するか，そして物理量間の相互作用をアテンション重みの解析により調べることができる．ここでは [2] に従い，ビルに対するアテンション重みを解析する．
大阪における，建物高さに対するアテンション重みと日射分布の一例を図２の左・中央に示す．アテンショ
ン重みの大小は日射の強弱に対応している．この結果
は，日向と日陰の違いに応じ，建物壁面の重要度が決定されることを意味する．さらに日射の弱い領域では，アテンション重みが大きく変動することもわかる（図 2
右）．これは，放射以外の物理過程を PA-SRN が考慮していることを示唆する．例えば，日陰では放射による非断熱加熱が弱く，建物壁面が作る乱流の混合が温度分
布を変化させ得る．発表では，風速ベクトルが温度場の超解像に与える影響も議論する予定である．
アテンション重み分布

日射分布

アテンション重みの変動
日向
日陰

頻度

2.

3.

ピクセル値

未来都市では，大気の変化に応じ，様々な自律機器が社会サービスを提供すると考えられている．例えば，風速予測情報を利用することで，ドローンはより安全に飛行できる．これらのサービスは，建物を考慮したリア
ルタイム微気象予測を必要とする．しかし，その計算コストは大きく，社会実装は容易ではない．このコスト低減のため，低解像度の画像から高解像度の画像を推定する超解像技術と物理シミュレーションを併用した超解像シミュレーション法が提案されている[1]．この手法は，微気象予測のリアルタイム運用を可能にし得る．
流体の超解像には，畳み込みニューラルネット(CNN)が有用であると報告されている(e.g., [1])．先行研
究[2]では，注意機構を CNN に導入し，微気象シミュレーションから得た温度場を超解像した．ここで，注意（アテンション）機構とは，入力に応じて動的に重み（アテンション重み）を付与する仕組み[3]を指す．[2]では，入力物理量を畳み込みして抽出された特徴量に対してアテンション重みを付与している．結果，提案する 3 次補間より高性能であることを示した．また，アテンション重みの解析から，モデルは物理法則を学習しており，特に建物高さに大きな重みが付与されていることを明らかにした．一方，その注意機構付き CNN
は空間（ピクセル）ごとに変動する物理を考慮しきれていない．
本研究では，ピクセルごとに重みを付与する注意機
構を導入することで，空間変動する物理までを陽に考慮できるモデルを提案する．このモデルを微気象計算
結果の超解像に適用し，その性能を評価した．

地表面からの高さ[m]

はじめに

重み

1.

重み分布の標準偏差

図２ アテンション重み・日射分布の例と，日射の強弱で分割した各アテンション重みの標準偏差（大阪）参考文献[1] Onishi, R., et al., 2019, SOLA, 15, 178-182.
[2] Yasuda, Y., et al., 2022, Build Environ, 209, 108597.
[3] Hu, J., et al., 2018, CVPR, 7132-7141.
[4] Takahashi, K., et al., 2013, J Phys Conf Ser, 454, 012072.
[5] Matsuda, K., et al., 2018, J. Wind. Eng. Ind. Aerodyn., 173,
53-66.

-213-

WF-19+ (P4L, A4A)
回転同変な畳込ニューラルネットによる 2 次元流体の超解像*安 田 勇 輝 (東 京 工 業 大 学 )

1.

はじめに

3.

同変な畳込ニューラルネット

畳込ニューラルネット (CNN) は流体分野で近年盛

事前知識として同変性を CNN に組み込む手法が提んに応用されている[1]。流体の速度はベクトル量であ案されている[5]。群論の正則表現を利用し、回転操作

るが、畳込演算の際、画像の色のようにスカラーとしてをピクセルの置換として表す。結果、畳込演算は学習に扱われることが多い。本研究は「CNN 内でベクトルを依存しない回転同変性を獲得する。本研究は、方法[5]スカラーとして扱って良いか」という問いを、超解像のを利用し、非同変 CNN[2,3]から同変 CNN を構築した。

枠組みで考察する。
超解像は、画像の解像度を上げる技術を指し、ダウン

4.

実験方法

スケーリングに対応する用語である。CNN を利用した教師データである低/高解像の速度場は、スペクトル・

超解像は、気象を含めた流体分野でも有効である [1-4]。

ナッヂングを組み込んだ順圧不安定シミュレーション

本研究は、データの対称性次第で、超解像された速度がから得た。高解像速度に空間方向の移動平均を作用さベクトルとして振る舞わないことを示す。

せて得られた低解像場も、比較対象として利用した。

2.

共変性と同変性ベクトルやスカラーは、座標変換に伴う変換規則 (共変性) により区別される。例えば、座標回転の際、ベクトルの向きは変化するが、この変換は回転行列 𝑅 で表わされる。一方、スカラーは回転で値が変わらず、変換
行列は恒等的に 1 となる。
超解像された速度がベクトルとして振る舞う十分条
件は、入力の低解像速度 𝒗𝑳𝑹 を回転させた際、出力̂𝑯𝑹 も同様に回転することである。この条件は CNN
𝒗
による超解像 𝑓 に同変性を課すことで満たされる。同変性は 𝑓 と 𝑅 の可換性として記述され、以下の式

5.

実験結果

移動平均による速度場に対し、同変/非同変 CNN は
細かい構造の再現に成功している (図 2 上)。同変 CNN̂𝑯𝑹𝑓(𝑅𝒗𝑳𝑹 ) = 𝑅𝑓(𝒗𝑳𝑹 ) = 𝑅𝒗

は訓練パラメータ数が少ないため、少量のデータで学を満たす （図 1）。入力がベクトルの場合、同変性によ習可能なことも分かった。物理法則の共変性がデータり、出力もベクトルの共変性を持つことが保証される。

に反映される場合、同変 CNN を利用すべきである。
スペクトル・ナッジングによる速度場に対し、同変
CNN は高解像場の再現に失敗している (図 2 下)。この原因を調べるため、同変誤差 ‖𝑓(𝑅𝒗𝑳𝑹 ) − 𝑅𝑓(𝒗𝑳𝑹 )‖を求めた。もしデータが回転共変性を持つ場合、非同変
CNN の同変誤差は学習により減少する。移動平均による速度場と異なり、スペクトル・ナッジングによる速度では、この誤差減少を確認できなかった。発表では、グラフィカル・モデルを用いて、この原因を考察する。
既存データが回転共変性を持たない場合、同変 CNN
は推論精度の悪化を招き得る。この時、ベクトルをスカラーとして扱う通常の CNN の利用が正当化され得る。
[1] Brunton et al., 2020, ARFM [2] Fukami et al., 2019, JFM [3] Bode et al.,2021, PROCI [4] Yasuda et al., 2022, BAE [5] Weiler & Cesa, NeurIPS2019-214-

WF-20+ (P4L, A4A)
2022 年の気象庁メソモデル更新の概要∗

北村 祐二, 沢田 雅洋

草開 浩, 西本 秀祐
気象庁数値予報開発センター

1. はじめにメソモデルは日本域を予報領域とした水平解像度 5 kmの予測モデルとなっており、防災気象情報や航空気象情報の作成支援、降水短時間予報への入力を主な目的として、1 日 8 回、予測期間 51 時間 (00, 12UTC 初期値) ま
たは 39 時間 (03, 06, 09, 15, 18, 21UTC 初期値) で運用している。数値予報開発センターではメソモデルの更新を
2022 年に予定している。この更新では、衛星観測デー
タの利用拡充を主な目的として鉛直層を 76 層から 96 層に増強し、モデル上端高度を 21.8 km から 37.5 km に引き上げる。また、台風が日本に接近する可能性がある場
合等に 3 日先までの総雨量予測情報を提供するとした「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」に示された目標に沿って、00, 12UTC 初期値の予測期間を 51 時間
から 78 時間に延長する。あわせて、予測精度改善のために海洋混合層モデルの導入等物理過程の改良を行う計画である。本講演では、2022 年に更新予定のメソモデルの改良の概略について報告する。
2. メソモデルの更新内容
2022 年に更新予定のメソモデルでは鉛直層数を 76 層
から 96 層に増強する。本変更では地上から 76 層の層配置はほぼ現ルーチンと同様とし、モデルトップを 21.8 km
から 37.5 km に引き上げる。また、予測精度改善を目的として鉛直 1 次元海洋混合層モデルの導入、陸面の蒸発散プロセスの精緻化、境界層モデルの改良等の物理過程の改良を行う。
現在のメソモデルは、予測時間が進むにつれ台風が過発達する傾向にあることがこれまでの調査から分かっている。この要因の一つとして、海面水温 (SST) を初期値から固定していることが挙げられる。鉛直 1 次元の海洋
混合層モデルの導入は、大気の風応力によって海洋が鉛直混合されて SST が低下する効果を取り入れることにより、台風の過発達バイアスを軽減させることを意図したものである。用いた海洋混合層モデルは Price-WellerPinkel (PWP) モデル (Price et al. 1986) で、メソモデルに導入するにあたり、予測時間が進むにつれ非現実的な海水温にドリフトすることを防ぐために、初期値にナッジングする処理を加えた。
地上気温の日変化が不明瞭（日中の低温バイアス、夜間の高温バイアス）であることや地上比湿が予測期間を通して負バイアスとなることがメソモデルの予測特性に見られる課題である。このため、より現実的な土壌水分気候値を作成するとともに、蒸発散プロセスの定式の改良を行うことで、地上気温・比湿のバイアスの低減を試みた。蒸発散フラックスの定式化については、陸地での格子平均の蒸発散を遮断降水の蒸発・結露、植生域の蒸発散、裸地面の蒸発の 3 つのソースからの寄与としてそれぞれ考慮できるようにし、各プロセスについても見直した。境界層スキームについては、現在採用している
MYNN レベル 3 モデル (Nakanishi and Niino 2009) で用いる、混合長や乱流運動エネルギー (TKE) の散逸率を特徴づける長さスケールの定式化を見直した。現行の実装
では、対流圏上層で TKE が生成される場合に乱流フラッ
クスが過剰になることがあったが、境界層と自由大気とで長さスケールを区別することによりこの問題の解決を図った。

3. 予測特性の変化
図 1 に 2020 年 7 月 1 日から 9 月 15 日を対象とした、台風の中心気圧平均誤差および最大風速平均誤差の統計
検証結果を示す。現ルーチンのメソモデル（青線）は予
測時間が進むとともに中心気圧の負バイアス、最大風速の正バイアスが拡大する傾向が見られるが、改良したメソモデル（赤線）はいずれのバイアスも軽減することが分かる。講演では、地上要素等の予測特性の変化も含め報告する予定である。
参考文献
気象庁, 2018: 2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画,

https://www.jma.go.jp/jma/press/1810/04b/
nwp_strategic_plan_towards_2030_181004.html
Nakanishi and Niino, 2009: Development of an improved turbulence closure model for the atmospheric boundary layer, J.
Meteor. Soc. Japan, 87, 895–912.
Price et al., 1986: Diurnal cycling: Observations and models of
the upper ocean response to diurnal heating, cooling, J. Geophys. Res., 91, 8411–8427.

図1

台風の中心気圧平均誤差（左）、最大風速平均誤差（右）の予測時間別検証結果。横軸は予測時間を表し、黒点は検証事例数（右縦軸）を示す。青線、赤線
がそれぞれ現ルーチン、改良したメソモデルの結果を
示す。

-215-

WF-21+ (P4L, A4A)

NHM と asuca に よ る モ デ ル 間 相 互 比 較 実 験 （ 冬 季 ）*林 修 吾 ， 渡 邉 俊 一 ， 橋 本 明 弘 ， 藤 田 匡 (気 象 研 )
1.

はじめに

に気象庁メソ解析を使用し，06UTC および 18UTC 初期

気象庁では，現業用メソスケール数値予報モデルと値の 18 時間積分を各日 2 回実施し，それぞれの後半 12して asuca [1]を開発し，5km および 2km の水平解像度

時間を解析対象時刻とする．500m 以下の解像度実験でで日々の天気予報に用いられている．また以前に開発

は，NHM-1km の FT3hr を初期値，FT4-18hr を境界値とされた NHM [2]も研究用途で広く利用されている．

して与え，15 時間積分を行い，同様に後半 12 時間を解

2021 年度秋季大会[3]では令和 2 年 7 月豪雨を対象に

析対象時刻とする．

2km～250m 解像度でモデル間相互比較実験を行い，両者のモデルの再現性を統計的に比較・検証を行った．

4.

モデル間相互比較結果

本研究では，2020/21 冬季の豪雪期間を対象に同様のモ

ここでは，初期的な解析結果として 2km，1km 解像

デル間相互比較および検証を行うことを目的とする．

度での再現実験について，各モデルの降水量検証を行った結果を紹介する．図の期間積算降水量に示すとお2.

使用したモデルとその設定

り，レーダーアメダス解析雨量に対して両者の全体的NHM と asuca それぞれについて 2km，1km，500m，な降水再現性はほぼ同様である．また対象とした 2 事

250m の解像度で再現実験を実施する．モデルの設定や例間の降雪分布の違い（山地を中心とした降雪か平地

物理スキームの選択は前回の発表同様に現業やこれまを中心とした降雪か）についてもよく再現している．

での研究でよく利用され実績のあるものを使用する．

スレットスコアで見ても nhm2km 以外はほぼ同等であただし asuca については最新の改良を取り込んだバー

る．500m，250m のより高解像度での検証結果についジョン(r8885)を使用した．

て今後解析を進めていく．

3.

対象期間
気象庁 HP において「災害をもたらした気象事例」

として2020/21 冬季には大雪事例が2 期間とりあげられている．一つは 2020 年 12 月 14～21 日の本州日本海側
山間部を中心とした大雪事例，二つ目は 2021 年 1 月 7～11 日の日本海側平地を中心とした大雪・暴風事例である．本研究ではこの 2 期間を対象に再現実験を行った．水平解像度 2km と 1km の実験では，初期値境界値

参考文献[1] 気象庁, 2014, 数値予報課報告別冊第 60 号.
[2] Saito et al., 2006, Mon. Wea. Rev., 134, 1266–1298.
[3] 林修吾ほか, 2021, 2021 年度秋季大会予稿集.
図 上 段 ： 2020/12/13 12UTC か ら 12/22 12UTC
ま で の 2 1 6 時 間 積 算 降 水 量 ．左 か ら レ ー ダ
ー ア メ ダ ス 解 析 雨 量 ， NHM-1km ，
asuca-1km， 1 時 間 雨 量 ス レ ッ ト ス コ ア .
図 下 段 ： 2021/01/06 12UTC か ら 1/12 12UTC
ま で の 1 4 4 時 間 積 算 雨 量 ．図 の 並 び は 同 上-216-

WF-22+ (P4L, A4A)
MIROC で の ス ー パ ー パ ラ メ タ リ ゼ ー シ ョ ン の 改 良*山 崎 一 哉 、 三 浦 裕 亮 (東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 )
1.

はじめに

3.

結果

3 次元雲解像モデルと比較して小さい計算量で積雲

標準実験、SP 実験と気候値との比較を図 1 で示す。

対流を陽に表現する手法として、鉛直 2 次元の雲解像

降水に関しては、標準実験において SPCZ 域・アジア

モデルを子モデルとして親モデルの各格子に割り当て

モンスーン域・中央アメリカ周辺・高緯度帯で過剰降水て積雲対流を計算させるスーパーパラメタリゼーショとなっているのが SP 実験では緩和された。ただし、スン（以下、SP） が提案されており[1]、発表者はこの手

トームトラック・熱帯アメリカ大陸周辺などでは、SP法を改良し、先行研究[2]より大規模に行うことで、雲実験で降水が過少となった。

解像気候計算を実現することを目指している。本研究外向き長波放射(OLR)は、標準実験では気候値からでは、2021 年秋季大会に引き続き、気候モデル MIROC±20 W/m2 の差がある一方、SP 実験では熱帯を中心にと雲解像モデル SCALE-RM を用いた全球スーパーパ

50 W/m2 の大幅な射出過少域が広がる結果となった。こラメタリゼーションの実装と改良を行った。

の射出過少域では外向き短波放射は過大になっており、対流圏上層の雲量が過大になっていると考えられる。

2.

手法

親モデルとなる全球モデルには MIROC 6.0 AGCM を用いた。
水平解像度は T85、鉛直 40 層
（トップ約 1 hPa）

現在はこの雲量過大の緩和に取り組むとともに、子領域の水平方位を鉛直シアに合わせて動的に設定したことの効果を具体的に検証中である。

とした。子モデルとなる雲解像モデルは SCALE-RM
v5.3.6 を用いた。領域は鉛直 2 次元とし、水平格子は2 km×32、鉛直座標は親モデルの各格子とできるだけ近い配置の高度座標とした。計算量削減のため、親モデ
ルの物理量を水平 2×2 格子で平均し、この平均量に子領域を 1 つずつ結合した。雲微物理過程に 1 モーメン
トバルク法を用いた場合は対流圏に顕著な低温バイア
スが現れたため、2 モーメントバルク法 [3]を用いた。
雲解像計算の主なターゲットである深い対流は鉛直
シアの影響を強く受けるが、本研究での子領域は 2 次
元であるため、領域と垂直な方向の鉛直シアの影響を表現することができない。そこで、子領域の水平方位は、対流圏全体における鉛直シアの方向と一致するように動的に設定した。
OISST 月平均海面水温の 1991～2020 年気候値を境界値とし、静止大気から標準の MIROC 6.0 AGCM で 5 年
間スピンアップして得た初期条件を用いて、1 年積分を行って年平均値を気候値と比較した。
比較対象とする気候値は、降水には GPCP v2.3（1981～2010 年平均）、外向き短波・長波放射には CERESEBAF Ed 4.1 (2005～2015 年平均)、それ以外の変数に関しては JRA-55（1991～2020 年平均）を用いた。
また、スーパーパラメタリゼーションを行わずに
MIROC 6.0 標準の積雲対流パラメタリゼーション[4]を用いた実験も合わせて行い、これを標準実験とした。

図１ 標準実験（CTL、左列）と SP 実験（右列）での、年平均の降水量（上段）と OLR（下段）。等値線は気候値、塗りは各実験の結果から気候値を引いた差を表す。
参考文献[1] W. Grabowski, 2001, J. Atmos. Sci., 58, 978-997.
[2] Hanna, M., et al., 2020, J. Adv. Model. Earth Syst., 12,e2019MS001863.
[3] Seiki, T. and Nakajima, T., 2014. J. Atmos. Sci., 71, 833853.
[4] Chikira, M. and Sugiyama, M., 2010. J. Atmos. Sci., 67,
2171-2193.

-217-

WF-23+ (P4L, A4A)
気象庁全球モデルにおけるグレーゾーンに対応した積雲対流スキームの開発（１）*中川雅之，吉村裕正（気象研究所），松林健吾（気象庁数値予報開発センター）

１．はじめに
気象庁では「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」で，台風防災についての重点目標を達成するための開発の方向性として，全球モデル（GSM）の水平
格子間隔を 10km 以下へ高解像度化すること，高解像度化したモデルにより適した新しい物理過程を開発することを掲げている．この解像度はモデルにおいて，積雲の一部が格子平均場によって表現されはじめるとともに従来の近似が不適切になる，積雲対流スキームのグ
レーゾーンとなっている．本研究では今後のモデル水平高解像度化に向けグレーゾーンに対応した積雲対流
スキームを開発している．本発表ではスキームのフィードバック部分をグレーゾーンに対応させるため，まず[1]および[1]を拡張した手法を GSM に導入して初期的な実験を行った結果について報告する．
２．手法
従来のほとんどの積雲対流スキームは，積雲の上昇流・対流性下降流と，これらによる質量の輸送を補償す
る補償下降流が格子内で閉じることを仮定している．しかしながらこの仮定は，モデルの水平解像度が高くなると不適切になる．そこで[1]は，[2]による非静力学モデ
ルでの手法を拡張し，静力学モデルで補償下降流の効
果を積雲対流スキームの中でなく力学過程で扱う手法を構築した．本研究では，[1]の手法をさらに拡張し「積雲対流スキームの中で扱う補償下降流の割合」を表す
パラメータαを加えて GSM に導入した．連続の式と保存量φの収支の式は以下のようになる．

𝜕𝜌𝜕𝑡= −𝛁H ∙ (𝜌 𝒖H ) −𝜕(𝜌 𝑤)𝜕𝑧− ( 1 − 𝛼)

𝜕𝑀𝑛𝑒𝑡
𝜕𝑧
(1)

𝜌

𝜕𝜙

−

𝜕𝑡

= −𝜌 𝒖H ∙ 𝛁H 𝜙 − 𝜌 𝑤𝜕𝜙𝜕𝑧𝜕𝑀𝑢 (𝜙𝑢 − 𝜙) 𝜕𝑀𝑑 (𝜙𝑑 − 𝜙)𝜕𝜙−
− (1 − 𝛼)𝑀𝑛𝑒𝑡
𝜕𝑧
𝜕𝑧
𝜕𝑧
(2)

ただし力学過程と積雲対流スキームの関連する項のみ示している．上式で H は水平，¯は格子平均値，下付きの u は積雲の上昇流，d は対流性下降流の値であることを表し，Mnet は積雲の上昇流と対流性下降流を合計した正味の上向きマスフラックスである．力学過程で使う連続の式(1)に右辺第 3 項を加えることで，補償下降流の効果を含むテンデンシーを力学過程で計算する．
式(2)右辺第 3～5 項は従来の手法と同様に積雲対流
スキーム内で計算する．なお両式でα=0 とすると[1]と一致し，α=1 とすると従来の手法と一致する．
３．結果
GSM（2020 年 3 月現業化版[3]，積雲は荒川-シューバート スキーム ） に 上記 手 法を導 入し ， 水平 解像度
TL959（約 20km）でα=0 として単発予測実験を行った．
予測初期 24 時間における帯状平均加熱率の差を図 1に示す．補償下降流に伴う気温の時間変化が，従来の手法では積雲対流スキームの中で表現されるのに対し，
本研究の手法では力学過程の中で表現されている．比湿についても同様であった（図略）．合計した加熱率の差（図 1 右）を見ると，概ね差は小さいものの，熱帯対流
圏上部で本研究の手法の方が加熱率が小さくなっており，結果として予測時間が進むと気温が低くなる傾向が見られた．合計した加熱率が小さくなる原因は明らかでなく，調査を行っているところである．
今後は引き続き加熱率の変化の原因を調査するとともに，台風や積雲の組織化の表現などに着目した詳細な評価を進める．また積雲モデルやクロージャについてもグレーゾーンへの対応に向けた調査を行う計画である．
参考文献[1] Malardel, S., Bechtold, P., 2019, Q. J. R.
Meteorol Soc., 145, 1832– 1845.
[2] Kuell, V., Gassmann, A. and Bott, A., 2007, Q.
J. R. Meteorol. Soc., 133, 479–490.
[3] 気象庁, 2021, 全球モデルの改良. 数値予報開発
センター年報（令和 2 年）, 気象庁数値予報開発セン
ター, 31-41.

図 1. 予測初期 24 時間平均帯状平均加熱率の差（本研究の手法－従来手法，K/day）．左から積雲，力学，その和．

-218-

WF-24+ (P4L, A4A)
気象庁全球モデルにおける地形効果表現の改良に向けて
金浜 貴史 ∗ 、氏家 将志
気象庁数値予報開発センター

1 はじめに大気の流れは地表面起伏（地形）の強制を常に受けており、その影響は局地的な循環から大気大循環に至るまで広範囲に渡る。数値予報モデルの観点では、地形
効果は力学過程によって陽に解かれる一方、支配方程式の時空間離散化の結果として表現されなくなったス
ケールの効果はサブグリッド地形性抵抗としてパラメ
タライズされる。気象庁全球モデル（GSM）においても、地形効果表現の改良は予測精度に大きな影響を与えている。近年ではサブグリッド地形性抵抗の扱いの改良 [1] や 2 次格子の採用とモデル標高作成手法の見直し [2] により予測精度向上を得た。本発表では GSM の地形効果表現の更なる改良に向けた試みとして高精度
全球数値標高モデル (Digital Elevation Model; DEM)の利用と実効地形解像度の推定について報告する。

2 高精度全球 DEM の利用
2.1 全球 DEM
GSM ではモデル標高とサブグリッド地形性抵抗パラ
メタリゼーションのパラメータ作成に GTOPO30[3] をではなく、実効解像度以下のスケールの効果を表現するべきと提唱されている。本発表では先行研究 [7] にな
らい、地形の水平解像度を変えずに大気の解像度を変化させた複数の実験を行い、帯状平均鉛直積算角運動量方程式における解像地形によるトルクの変化量を評価することで GSM の実効地形解像度を推定した。

3.2 結果2 次格子を用いた GSM では地形の水平解像度に対して大気の水平解像度が 4 倍程度以上となると、解像地形によるトルクが大気の解像度によらずほぼ収束することが分かった。したがって、GSM の実効地形解像
度は切断波数 N に対し N/4 程度と推定される。

4 今後の予定
今後は、サブグリッド地形性抵抗のパラメータ作成にも高精度の DEM を利用し、また、実効地形解像度以下のスケールをパラメタゼーションで考慮することで、GSM の地形効果表現の改良に取り組む予定である。

用いている。一方で、より新しく精度の良いデータセッ
トとして GTOPO30 の後継である GMTED2010[4] が作成されているほか、最近、種々のバイアスを除去した

MERIT DEM[5] も公開された。これらのデータセッ
トの GSM の予測精度への影響を評価した。
2.2 比較実験
GMTED2010 あるいは MERIT DEM を用いてモ
デル標高を作成し、解析予報サイクルにより影響を評価した。解釈を容易にするためサブグリッド地形
性抵抗パラメタリゼーションのパラメータファイル
は従来通り GTOPO30 で作成したものを使用した。

MERIT DEM ではカバーされていない南緯 60 度以
南は RAMP2[6] で補完した。夏冬 1 か月間の解析予報サイクル実験の結果、従来の GTOPO30 に対して
GMTED2010, MERIT DEM の順に予測精度が向上
することが確認された（図 1）。また、GMTED2010
では南極半島周辺の地形が適切に表現されておらず、周辺領域で予測精度が顕著に低下することが明らかになった。

3 実効地形解像度の推定3.1 手法近年の研究では、サブグリッド地形性抵抗パラメタ
リゼーションでは格子間隔や切断波数で求まる解像度

図 1 2020 年 1 月を対象とした 5 日予報の海面更正
気圧対解析 RMSE 差 (GTOPO30-MERIT DEM)とその帯状平均。暖（寒）色系が MERIT DEM によるモデル標高を利用した実験の RMSE 減少（増加）
を示す。

参考文献
[1] 気象庁数値予報開発センター. 全球モデルの改良. 数値予報開発センター
年報. 気象庁数値予報開発センター, 2021.
[2] 黒木ほか. 気象庁全球モデルの水平高解像度化に向けた力学過程の開発.
2021 年度春季大会講演予稿集. 日本気象学会, 2021.
[3] Dean B. Gesch, et al. New land surface digital elevation model
covers the earth. Eos Trans. AGU, Vol. 80, No. 6, p. 69, 1999.
[4] Jeﬀrey J. Danielson and Dean B. Gesch. Global multiresolution terrain elevation data 2010 (GMTED2010), 2011.
[5] Dai Yamazaki, et al. A high-accuracy map of global terrain
elevations. Geophys. Res. Lett., Vol. 44, No. 11, pp. 5844–
5853, jun 2017.
[6] H Liu, et al. Radarsat antarctic mapping project digital elevation model, version 2. Radarsat Antarctic Mapping Project
digital elevation model version 2, 2001.
[7] Takafumi Kanehama, et al. Which orographic scales mattermost for medium-range forecast skill in the northern hemisphere winter? Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Vol. 11, No. 12, pp. 3893–3910, December 2019.

-219-

WF-25 (P1L)
水蒸気ライダー同化と位置ズレ補正による線状降水帯の2時間先高精度予測―2021年7月10日の顕著な大雨に関する情報発表事例―*

加藤亮平，清水慎吾，下瀬健一，平野洪賓 (防災科研)，白石浩一（福岡大），吉田智（気象研）

1. はじめに

3. 予測結果

線状降水帯に伴う大雨による被害を軽減するために、防災科研では、戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」の一環として、九州地方を対象に線状降水帯に伴う大雨を高頻度(10分毎)に2時間先まで高解像度(1km)でリア
ルタイムに予測する技術開発を行っている。
2021年7月10日に線状降水帯による大雨に伴い鹿児
島県薩摩地方に顕著な大雨に関する情報が発表され、河川の氾濫などにより鹿児島県を中心に床上浸水等の大きな被害が発生した。この大雨事例に対して、SIPで開発した予測システムによって2時間先の大雨危険度予測に成功した。その成功の鍵は最新水蒸気観測（水蒸気ライダー）データの同化と特許出願済の位置ズレ補正技術であったことが解析により明らかになったため、その詳細について報告する。
2. 予測手法
本研究の予測システムの特色は、観測、ナウキャスト、データ同化を行った数値予測の予測結果を位置ずれ補正等の技術を用いてブレンドし2時間先の3時間積算雨量を予測することである（ブレンディング予測）。さらに、予測された3時間積算雨量に対して大雨の稀さを意味する再現期間を計算する。再現期間の値が大きい場所ではその土地における雨が稀であり、大雨による災害が起こる可能性が高いことが示唆される。
ブレンディング予測では数値予測のスピンアップ問題を解決するために、予測開始から1時間先までを気象庁高解
像度降水ナウキャスト、1時間先から2時間先までをデータ同化を行った雲解像数値モデルCReSS（水平格子1km）による数値予測を用い、過去1時間のXRAINにより観測された雨量を用いて3時間積算雨量を計算する。ナウキャストと数値予測による予測雨量には、特許出願済の位置ズレ補
正の技術を用いる。この技術は、ナウキャストと数値予測という異なる予測雨量を足し合わせる際に、それぞれの予測に対して位置ズレが存在することで、予測される積算雨量のピークが観測に比べ過小となり、災害の危険性を適切に予測するのが難しいという課題の解決を図ったものである。この位置ズレ補正においては、ナウキャストと数値予測
それぞれが持つ統計的な位置ズレスケールの情報を基に、それぞれの予測に対して各格子点の雨量を統計的な位
置ズレの範囲内の最大値で置き換える空間フィルター（最大値フィルター）を適用する。この最大値フィルターにより強雨域を空間的に広げたそれぞれの予測を足し合わせることで、大雨に伴う積算雨量のピークを予測することを可能とする。最大値フィルターの空間スケールは、それぞれの予測の精度を基にナウキャスト7km四方、数値予測
11km四方に設定した。
数値予測の初期値は3DVAR+IAUの手法を用い、10分毎の高頻度更新でデータ同化を行った客観解析データを用いた(Shimose, et al. 2017, JDR)。同化に利用する観測データには、国交省XRAINのレーダー動径風、アメダスの
風向・風速に加え、鹿児島県下甑島と長崎県野母崎に設置された水蒸気ライダーによる水蒸気の鉛直プロファイルを用いた。客観解析データ作成における初期の背景場及び数値予測の境界値には気象庁局地数値予報モデル(LFM)の予測値を用いた。

図1に2021年7月10日3時（日本時間）における前3時
間積算雨量に対する再現期間を示す。観測（図1a）を見ると、2つの線状降水帯により大雨がもたらされ、再現期間が長い2つのラインが出現していた。2つのラインのうち南側のラインについては50年に一度の大雨
を水蒸気ライダーの同化のありなしに関わらず予測することができた（図1b, c） 。一方、北側のラインを見ると、下甑島の水蒸気ライダーの同化を行うことで予測雨量が増加し、ピークの位置は15km程度北東にずれているものの、同化なしでは予測されなかった10年に一度の稀な雨の予測に成功したことがわかる。位置ズレ補正の技術を使わない場合（図1d）は、位置ずれ補正ありの場合に予測できていた北側の線状降水帯による危険度を予測できなかった。このことから、水蒸
気ライダーの同化と位置ズレ補正の両方の技術を組み合わせることで、より適切に大雨の危険度を予測できたといえる。

図1 2021年7月10日3時（日本時間）における前3時間積算雨量に対する再現期間。(a)観測(XRAIN)、 (b) ライダー同化あり＆位置ズレ補正ありの予測、 (c) ライダー同化なし＆位置
ズレ補正ありの予測、 (d) ライダー同化あり＆位置ズレ補正
なし予測。

4. まとめ2021年7月10日に鹿児島県薩摩地方で顕著な大雨に関する情報が発表され水害をもたらした線状降水帯に伴う大雨事例において、最新水蒸気観測（水蒸気ライダー）データの同化と特許出願済の位置ズレ補正の技
術により、ブレンディング予測による2時間先の大雨
危険度予測に成功した。
今回示した予測は土砂災害警戒情報よりも40分早く、災害につながる可能性の高い大雨の発生を予測できており、既存の警戒情報よりも避難に向けたリードタイ
ムを長く確保できる可能性を示すものである。発表では水蒸気ライダー同化と位置ずれ補正の予測雨量への感度についてより詳細に示す予定である。

謝辞：本研究は、戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第２期「国家リジリエンス（防災・減災）の強化」（テーマV）によって実施されました。本研究では国土交通省が提供するXRAINを利用しました。またこのデータセットは、文部科学省の補助事業により開発・運用されているデータ統合解析システム(DIAS)の下で、収集・提供されたものです。

-220-

WF-26 (P2L)

気象予測システム(NEXRA)の開発現状*Ying-Wen Chen1, 佐藤正樹 1, 寺崎康児 2, 小槻峻司 3, 三好建正 2, 久保田拓志 4(1 東京大学大気海洋研究所, 2 理化学研究所計算科学研究センター, 3 千葉大学, 4 宇宙航空研究開発機構)

1. はじめに2017 年から東大・理研・JAXA の連携で開発され続けている NEXRA (NICAM-LETKF JAXA
Research Analysis) は、正 20 面体格子非靜力大気
大循環モデル NICAM (Nonhydrostatic Icosahedral
Atmospheric Model; Satoh et al. 2014, 2017) に局所
アンサンブル変換カルマンフィルター(LETKF;
Local Ensemble Transform Kalman Filter; Hunt et al.
2007)を導入したデータ同化システム(NICAMLETKF; Kotsuki et al. 2017a, b; Terasaki et al. 2015)
による作成した初期値を使用した全球天気予測シ
ステムである。予測した気象情報は「世界の気象
リアルタイム(https://www.eorc.jaxa.jp/theme/NEXRA/index_j.htm)」 にて公開されている。本発表はプロジェクト「衛星全球降水マップのデータ同化システム
NEXRA の高度化と NEXRA を用いた気象リアル
タイム解析」のもと、宇宙航空研究開発機構のスーパーコンピュータシステム (JAXA
Supercomputer System; JSS) に構築された NEXRAの開発状況、及び NEXRA のデータを利用した
2021 年 7 月に起きた熱海大雨をターゲットとした
アンサンブル予測実験を紹介する。

2, NEXRA システム
JSS3 の運用開始に合わせて NEXRA の同化シス
テムおよび予測システムは以下の通りに変更した。
a) 同化システム：NICAM—LETKF の同化サイク
ルは 6 時間おきに 1 日 4 回(00/06/12/18 UTC)を行なっている。JSS3 運用開始と同時に同化プロセス
では、これまでの従来型観測 PREPBUFR、改良型
マイクロ波探査計(AMSU-A)、ガウス変換を用いた衛星全球降水マップ(GSMaP)のほか、新たにク
ロストラック走査マイクロ波放射計(ATMS；温度と湿度)とマイクロ波サウンダ(MHS；湿度)のデー
タを新たに取り入れた。アンサンブル数は 100 から 128 に拡張した。モデルの境界条件の海面水温や海氷密接度は NCEP FNL の速報解析値を使用している。
b) 予測システム： NEXRA の予測は NICAMLETKF の全メンバーによる解析値の平均値を大気の初期値を用いて、水平解像度を 112 km (cumulus
parameterization を使用)、鉛直解像度をモデルトッ
プ 40km まで 38 層の設定の元に 5 日予測を計算していた。JSS3 の計算性能の向上により、7 月から、NEXRA の予測の鉛直解像度を維持し、水平解像度を 14 km(cumulus parameterization 不使用)に変更された。水平解像度 14 km の初期値はNICAM-LETKF で作成された解析値の平均（水平解像度 112km）から線形内挿したものを使用する。予測におけるモデルの境界条件の海面水温や海氷密接度はこれまでと同様に NCEP FNL の速報
解析値を使用しており、計算開始時刻の値を固定している。また、大雨や台風などによる災害リス
ク評価用の参考データとして、アンサンブル予測の実施も可能となっている。

3.事例解析
新たに公開された高解像度化した NEXRA のデータを用い、2021 年 6 月下旬から 7 月上旬にかけて日本各地で梅雨前線に伴う大雨の事例の解析結果について紹介する。NEXRA の計算結果によると、6 月 30 日から 7 月 9 日の 10 日間において日本近辺は常に帯状の水蒸気が存在していた。この
水蒸気の帯は 7 月 1 日から 3 日にかけ日本の南岸に存在し、4 日に西日本付近まで北上し、5 日から 7 日にかけて日本海側に移動した後に、九州地方までに南下した。期間中に鳥取県・島根県・九州南部に線状降水帯による大雨が発生した。図 1
は NEXRA による 2020 年 6 月 30 日午前 9 時を初期値とした 7 月 1 日から 3 日までの 3 日間予測累積雨量(112 km(1a)/14 km(1c))と同期間における衛星全球降水マップ GSMaP の観測雨量(2b)の比較である。解像度を上げることにより、雨の分布はよく捉えられたと同時に雨量の予測も改善された。
発表では、現在の NEXRA の運用情報や 2020 年 7
月大雨の予測事例を中心に紹介する。

図 1: ⽇本時間 2021 年 7 ⽉ 1 ⽇ 10 時から 3 ⽇ 09 時までの累積⾬量(mm)の⽐較。(a)NEXRA 112 km 予測結果、(b)GSMaP
観測値(解像度 0.1˚x0.1˚)、(c) NEXRA 14 km 予測結果。⾚点は熱海の位置を⽰す。

謝辞：本研究は JSS3 を利用した。

-221-

WF-27 (P4L)

HTML5 と JavaScript を 用 い た GRIB2 形 式 デ ー タ 処 理
* 石水

1.

はじめに

尊久

応や、検証業務などに活用した。

2015 年度秋季大会 [1]では、気象庁予報課の降水短

図 1 に、(一財)気象業務支援センターが公開した修正

時間予報関連 GRIB2 形式データの読み込み処理を、ス

済み[2]土壌雨量指数実況値(1km) GRIB2 形式サンプル

マートフォンやタブレット端末などの Web ブラウザ上

デ ー タ を 、 XMLHttpRequest(Ajax) 通 信 で 取 得 し 、で利用できるよう、HTML5 と JavaScript 言語で実装す

JavaScript 言語でデータ読み込み処理を行い、HTML5 のる試みについて報告した。本大会ではその後の発展にCanvas 上に画像表示した例を示す。

ついて、地方気象台在職時の調査研究を基に報告する。
2.

背景

地方気象台は、大雨による災害発生が予想される際、防災気象情報の発表を通じて、担当地域の府県および市区町村による避難指示等の発令判断を支援するなどの地域防災業務を担っている。平常時は、府県の担当部署と連携し、発表予報や防災気象情報を検証するほか、上級官署の指導の下、大雨警報の基準値などの発表判定基準等の最適化に取り組んでいる。府県や市区町村
から対象事例の降水短時間予報や、危険度分布(キキクル)の判定結果、各種指数の値などの問い合わせがあれ
ば、地方気象台は可能な範囲で速やかに対応すること
図 1 土壌雨量指数実況値(1km)の分布図を心掛けている。
そこで地域防災支援や検証業務の一層の改善を図る
ため、全国の地方気象台の行政業務用 PC などのクライ

4.

(2021 年 12 月 1 日 8 時 日本標準時)
まとめ

アント端末の Web ブラウザから、気象庁本庁に整備さWeb ブラウザの標準機能である HTML5 と JavaScript

れた開発用データ提供サーバ上の降水短時間予報関連

言語のみを用いて、GRIB2 形式データ処理を実装し、の GRIB2 形式データを XMLHttpRequest(Ajax)通信で取地方気象台の地域防災支援や、検証業務等に活用した。

得し、数値などの詳細を確認できる手法を検討した。

この手法が、C 言語プログラムを用いたソフトウェアと同様に、実用的であることを実証できた。

3.

手法と結果

参考までに、C 言語や Rust 言語等のソースコード資[1]に示したように、JavaScript 言語にて、ランレング

産を、JavaScript バイナリ表現の WebAssembly[3]へ直接ス圧縮を含む GRIB2 形式データの読み込み、カンマ区

コンパイルする開発環境の存在も指摘しておきたい。

切りテキストおよび HTML5 の Canvas への出力処理を

なお、
この調査研究で用いた JavaScript 言語のソース実装した。地方気象台から気象庁内サーバへのコードは整理を行い、公開することを検討している。

XMLHttpRequest(Ajax)通信には、サーバ側にクロスドメ
イン通信を許可する設定が必要となるが、気象庁旧予参考文献

報部予報課開発班が対応して下さった。

[1] HTML5 と JavaScript を用いたデータ処理の試み,

その後、彦根および広島地方気象台のイントラ Web

石水尊久, 2015, 日本気象学会秋季大会予稿集 P112

ページ内に、HTML5 と JavaScript 言語を用いた降水短[2] 気象庁大気海洋部, 配信資料に関するお知らせ

時間予報関連 GRIB2 データ読み込みページを公開し、「土壌雨量指数(1km)」の配信領域の設定値の一部誤

防災関連機関からの土壌雨量指数値等の問い合わせ対りについて, 令和 4 年 2 月 9 日[3] WebAssembly, https://webassembly.org/,(2021/1 閲覧)-222-

2022年度春季大会講演予稿集

編集（五十音順）［講演企画委員会］
委員長

橋本

明弘

副委員長

青栁

曉典

廣岡

俊彦

三好

建正

渡部

雅浩

石戸谷重之

〇石元

委員

平松

信昭

堀之内

武

裕史

〇伊藤

純至

〇宇野

史睦

〇工藤

玲

小山

亮

日下

博幸

楠

研一

澤田

洋平

清水

厚

出牛

真

西本

秀祐

西森

基貴

〇野坂

真也

〇林

昌宏

平原

翔二

〇廣川

康隆

藤部

文昭

〇益子

渉

松山

洋

茂木

耕作

安成

哲平

〇渡邉

俊一

那須野智江

（〇印：委員会事務局）
事務補佐

江口

恵美

［大会実行委員会］
大会委員長

森

隆志

実行委員長

安田

珠幾

副実行委員長

榊原

茂記

太原

芳彦

実行委員

及川

義教

後藤

優太

中村

貴

齋藤

篤思

2022年 4月 30日 発行
編集兼発行者

公益社団法人 日本気象学会
東京都港区虎ノ門 3-6-9 気象庁内
ISSN 2435-3299 （オンライン）
ISSN 2435-3280 （冊子版）-223-