2021年度秋季大会講演予稿集

会期： 2021年 12月 2日 (木)〜 12月 8日 (水 )オンライン・現地開催

120

2021年 12月

日

本

気

象

学

会

日本気象学会 2021 年度秋季大会
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（2021年10月26日現在；50 音順）．厚く御礼申し上げます．

ANEOS株式会社
英弘精機株式会社
日本海洋事業株式会社+
一般財団法人日本気象協会*+
株式会社ニューテック*
ビジュアルテクノロジー株式会社*
株式会社プリード（五十音順）*は会場内に併設されるブースにて展示を行う予定の企業・団体です．
+は会場内に併設されるリクルートブースを設ける予定の企業・団体です．

日本気象学会 2021 年度秋季大会-1-

日本気象学会 2021 年度秋季大会
会期：2021 年 12 月 2 日（木）～12 月 8 日（水）（6～8 日：現地開催）
会場：三重大学 三翠ホール他〒514-8507 三重県津市栗真町屋町 1577 https://www.mie-u.ac.jp/traffic/index.html
開催形式：
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 1」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．口頭発表は現地参加でのみ講演及び聴講が可能です．運営にかかる負担を軽減するため，口頭発表のオンライン中継は行われません．第 4
日午後の授賞式，受賞記念講演，シンポジウムはオンライン中継がなされます．なお，新型コロナウイルス
感染状況の急速な悪化等によって，現地開催を中止して口頭発表と全体行事をオンライン開催に切り替える
場合があります．
大会実行委員会担当機関：三重大学，名古屋地方気象台，名古屋大学，愛知教育大学，日本気象予報士会東海支部，津地方気象台，富山大学，東海大学，日本気象協会中部支社大会委員長：立花 義裕（三重大学）
当日の連絡先：大会実行委員会事務局 059-232-1211（三重大学の代表電話） （三翠ホール 内線 2705）
交通の案内：
1）中部国際空港（セントレア）から三重大学まで「セントレア」から「津なぎさまち」まで高速船で約 45 分（運賃 2，520 円）．「津なぎさまち」から「津駅前」まで三重交通バスで約 15 分（運賃 220 円），「津駅前」（東口バスのりば 4 番）から「大学病院」または「大学病院前」まで三重交通バスで約 15 分（運賃 220 円）．
2）JR 津駅，近鉄津駅，伊勢鉄道津駅から三重大学まで「津駅前」（東口バスのりば 4 番）から「大学病院」または「大学病院前」まで三重交通バスで約 15 分（運賃 220 円）．
3）近鉄江戸橋駅から三重大学まで
徒歩で約 15 分
会場案内図：

1

これまでのオンデマンド講演はオンラインポスター講演へと名称を変更しました．
日本気象学会 2021 年度秋季大会-2-

■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/atm2021/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 kouenkikaku2021a@mri-jma.go.jp
問い合わせフォーム https://sites.google.com/metsoc.or.jp/atm2021/contact

日本気象学会 2021 年度秋季大会-3-

大会行事予定
A 会場： 大ホール（三翠ホール）
B 会場： 小ホール（三翠ホール）
C 会場： イノベーションホール
（地域イノベーション研究開発拠点 C 棟 3F）
D 会場： 大講義室（生物資源学部校舎 2F）

12月2日
（木）

12月3日
（金）

09:30〜
11:30
13:00〜
15:00
15:15〜
17:15
09:30〜
11:30
13:00〜
15:00
15:15〜
17:15
09:30〜
12:30

12月6日
（月）
14:00〜
17:30
09:00～
11:30
12月7日
（火）

A会場

シンポジウム・授賞式・記念講演： 大ホール（三翠ホール）
受付： ホワイエ（三翠ホール）
大会事務局： 控室（三翠ホール）

B会場（ ）内は講演番号と講演数
D会場

C会場

P1A オンラインポスター講演コアタイム（一般発表 58件，専門分科会1 5件）
P1P オンラインポスター講演コアタイム（一般発表 50件，専門分科会2 12件）
P1L オンラインポスター講演コアタイム（一般発表 46件，専門分科会5 16件）
P2A オンラインポスター講演コアタイム（一般発表 52件，専門分科会3 10件）
P2P オンラインポスター講演コアタイム（一般発表 52件，専門分科会4 10件）
P2L オンラインポスター講演コアタイム（一般発表 53件，専門分科会3 9件））
A3A 専門分科会4「気 B3A 観測手法Ⅰ(OB， 12)
候変動に伴う異常天候のストーリーライ
ン構築について」(SP4， 8)

C3A 大気力学(DY，
3)
中層大気 (MA， 4)
物質循環システム(MC， 4)

D3A 気候システム
Ⅰ(CL， 11)

A3P 降水システム
Ⅰ(PR， 14)

C3P 大気境界層(BL， 12)

D3P 気象予報Ⅰ(WF， 4)
熱帯大気Ⅰ (TR， 10)

C4A 中高緯度大気(MH， 10)

D4A 熱帯大気Ⅱ(TR， 8)

A4A 気候システムⅡ(CL， 10)

B3P 専門分科会3「惑星大気研究の現状と展望：探査・観測と理論・数値研究」(SP3，13)
B4A 観測手法Ⅱ(OB， 7)大気放射(RD， 3)

13:00〜
15:30

授賞式，受賞記念講演

15:45〜
17:45

シンポジウム
気象学の最新知見を活かした地域との協働～地球温暖化時代の持続可能な社会への転換を目指して～

09:30～
12:30
12月8日
（水）
14:00〜
17:30

A5A 気候システムⅢ（CL， 10）

B5A 気象予報Ⅱ（WF， 12）

A5P 専門分科会5「気 B5P 降水システムⅡ
象・気候分野における (PR， 14)
計算科学研究の展望」(SP5， 15)

C5A 専門分科会1「気象災害から暮らしを守る啓発・普及活動」（SP1， 5）
気象教育 (ME， 3)
環境気象 (EM， 4)
C5P 専門分科会2「宇宙からの風観測が拓く未来」(SP2， 11)

発表件数：373 件（専門分科会 62，一般発表 311）
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: kouenkikaku2021a@mri-jma.go.jp）まで

日本気象学会 2021 年度秋季大会-4-講演番号とセッション番号の見方

日本気象学会 2021 年度秋季大会-5-

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．
気象学会非会員は，通常の Google アカウントが必要になります．



一般口頭発表・専門分科会
・ 一般口頭発表の講演 1 件あたりの持ち時間は 14 分
（講演 11 分･質疑 3 分）です.
・ 専門分科会の発表時間については世話人からの指示に従ってください．
・ 講演には PC プロジェクターを使用できます．
・ 講演にあたり，予め以下の点をご了承ください.
 パソコンは各自で準備して下さい．会場にはプロ

ジェクター，VGA ケーブルおよび HDMI-VGA 変
換アダプタを準備します．VGA（ミニ D-sub15 ピン），あるいは HDMI（フルサイズ）コネクタを装備した PC が使用できます．
セッション開始前の休憩時間などを利用して，必ず接続の確認を行っておいて下さい．また接続が不安な場合は，セッション開始前に会場係に申し出て下さい．
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．携帯用メディアによるバックア
ップファイルの準備など，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．

注意事項
・
・

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．

お知らせ（大会参加票・領収証等の送付について）
事前に PDF 形式の大会参加票をメールにて送付します．参加者は大会参加票を印刷して持参のうえ，そのまま会場へお越しください．会場での受付は不要です．
領収書は大会終了後にメールにて送付する予定です．
（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．

シンポジウム「気象学の最新知見を活かした地域との協働～地球温暖化時代の持続可能な社会への転換を目指して～」
日時：2021年12月7日（火）（大会第4日）15:45～17:45
場所：三重大学 三翠ホール（三重県津市栗真町屋町）※オンラインで同時配信
趣旨：気象・気候研究分野では，社会的に大きな影響を与える地球温暖化に伴う気候変化や豪雨や豪雪等極端現象のメカニズムや予測等に関する研究が盛んにおこなわれています．一方，こうした個々の極端現象に伴う災害あるいはその将来変化に地域でどう対応していくか，防災や地球温暖化適応等様々な観点から地方自治体等関係機関で検討が行われています．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，地域の防災対策や地球温暖化適応の取り組みや課題について，一見勝之氏（三重県知事）にご紹介いただき，こうした最先端の科学的知見を地域の関係機関と協働して持続可能な社会転換に活かす方策等について，ご議論いただくことを計画しました．
プログラム：
シンポジウムの趣旨：立花義裕（三重大学）

日本気象学会 2021 年度秋季大会-6-近年の我が国の異常気象：顕著事例の実態・メカニズムと地球温暖化との関連：中村尚（東京大学）
地球温暖化で変わる大雨と大雪：川瀬宏明（気象庁気象研究所）
防災情報の効果的な発信～テレビの役割，多様化するメディアの中で～：多森成子（気象キャスター）三重県の地球温暖化対策と防災・減災の取組（仮）：一見勝之（三重県知事）
パネルディスカッション：パネラー 中村尚，川瀬宏明，多森成子，一見勝之
コーディネーター 立花義裕

専門分科会の概要紹介
気象災害から暮らしを守る啓発・普及活動
口頭発表日時：2021 年 12 月 8 日（水）（大会第 5 日）9:30～12:30
オンラインポスター講演コアタイム日時：
2021 年 12 月 2 日（木）（大会第 1 日）9:30～11:30
趣旨：気象災害が毎年のように発生し，私たちの暮ら
しを守る大切さを再認識させられている.気象庁や自治体から様々な情報が発信されているにも関わらず，多くの被害がでている.この現状を踏まえて，気象庁は警戒レベルに対応した防災気象情報を発信し，自らの判断で最善の安全確保行動をとるように促している.また，通信環境が多様化され，行動の判断となる情報がリアルタイムで入手できるようになってきている. 個々の様々な生活環境の中で重要となる情報はそれぞれ異なる.各自が地域の状況に照らし合わせて，防災行動に必要な気象知識を深め，情報を効率よく活用する術が求められている.そこで，自らの暮らしを自ら守る適切な行動をとれるようにするには，どのような啓発・普及活動をすればよいか，幅広い視点で議論したい.
世話人：槇野泰夫（日本気象予報士会東海支部），多々良秀世（日本気象予報士会東海支部），関谷不二夫（日本気象予報士会東海支部），川井睦夫（日本気象予報士会東海支部），鈴木浩文（日本気象予報士
会東海支部），加藤宏明（日本気象予報士会東海支部），岡田登志惠（日本気象予報士会東京支部）

宇宙からの風観測が拓く未来
口頭発表日時：2021 年 12 月 8 日（水）（大会第 5 日）14:00～17:30
オンラインポスター講演コアタイム日時：
2021 年 12 月 2 日（木）（大会第 1 日）13:00～15:00
趣旨：気候変動は世界各地で深刻な気象災害をもたらし，安心安全な社会の実現が求められている．安心
安全な社会を実現するために，数値予報に必要な技術開発を推進し，数値予報精度の大幅な向上が必要である．風は基本的な気象要素であるが，数値予報に必要な精度での全球的な風観測は行われておらず，
全球での風の高度分布が望まれていた．欧州宇宙機
関は，2018 年 8 月に全球の風観測を目的として衛星搭載ドップラー風ライダーを打ち上げ，その有用性を明らかにした．日本でも衛星搭載ドップラー風ライダーが検討されている．気象庁が検討している静止気象衛星の後継機搭載サウンダ―からは，高頻度な風の高度分布を算出できる可能性がある．本専門分科会では，宇宙からの風観測に関する講演を募り，理解を深め，宇宙から観測された風情報を有機的に統合し，その価値を最大化させる風観測のあり方や方向性について会員とともに幅広く議論をしたい．
世話人：石井昌憲（東京都立大学），岡本幸三（気象研究所），久保田拓志（宇宙航空研究開発機構），関山
剛（気象研究所），宮本佳明（慶應大学），松本紋子（ANA ホールディングス）惑星大気研究の現状と展望：探査・観測と理論・数値研究
口頭発表日時：2021 年 12 月 6 日（月）（大会第 3 日）14:00～17:30
オンラインポスター講演コアタイム日時：
2021 年 12 月 3 日（金）（大会第 2 日）9:30～11:30，
15:15～17:15
趣旨：複数の惑星探査によってデータが蓄積され， 同時に将来の計画が検討されている. 金星探査機「あかつき」は観測を続けており， 平均流や擾乱の構造の理解に迫りつつある. 外国の探査機によって観測されてきた火星についても， 衛星からのサンプルリ
ターンを主目的とする Martian Moons eXploration(MMX) 計画が日本で検討されており， 衛星だけでなく火星本体の観測も予定されている. ガス惑星やその衛星の探査の準備も進んでおり， 系外惑星については地上および宇宙望遠鏡を用いた観測が精力的に進められている. 他方， それら観測の結果の解釈と理解を進展させるために理論的および数値的な研究が進められており， データ同化を用いた研究も試みられている. 本分科会では， それら多角的に行われている惑星の大気の研究成果を持ち寄り， 包括的な理解を目指して今後の進展を展望する機会としたい.
世話人：高橋芳幸（神戸大学），杉本憲彦（慶應義塾大学），今村剛（東京大学），石渡正樹（北海道大学），

日本気象学会 2021 年度秋季大会-7-中川広務（東北大学）

気象・気候分野における計算科学研究の展望
気候変動に伴う異常天候のストーリーライン構築について
口頭発表日時：2021 年 12 月 6 日（月）（大会第 3 日）9:30～12:30
オンラインポスター講演コアタイム日時：
2021 年 12 月 3 日（金）（大会第 2 日）13:00～15:00
趣旨：2018 年 7 月豪雨と猛暑，2019 年台風 15 号の大風や 19 号の広域洪水被害，2020 年７月豪雨など，
近年続く記録的な異常天候について地球温暖化の影
響が言及されている．気候変動の影響を適切に評価し対応するためには，異常天候が将来いかに変化し得るかを物理的解釈と共にわかりやすく説明する必要がある．気候モデルの予測する将来変化には大循環に関するばらつきも大きく，格子の粗いモデルでは小スケール現象を直接表現できない困難も伴う．
その中で，地域スケール気候の将来変化の様々な可能性を見逃さない方法を探るのが「ストーリーライン」の試みである．地域スケールの影響評価や適応研究のために CMIP マルチモデル予測のばらつきの幅を表現できる少数の代表モデルを選択し，それらの描く将来像の幅を提示することも重要である．本
専門分科会では，気候変動に伴う異常天候のストー
リーライン構築について活発な議論と研究交流を行いたい．
世話人：高薮縁（東大大気海洋研究所），中村尚（東大先端研究センター），堀之内武（北海道大学），
仲江川敏之（気象庁気象研究所），江守正多（環境研究所）

口頭発表日時：2021 年 12 月 8 日（水）（大会第 5 日）14:00～17:30
オンラインポスター講演コアタイム日時：
2021 年 12 月 2 日（木）（大会第 1 日）15:15～17:15
趣旨：気象・気候分野はこれまで高性能スーパーコン
ピュータの進歩とともに発展してきた．特にスーパーコンピュータ「京」（2012 年共用開始），および「富岳」（2021 年共用開始）を使って，世界を驚かす先進的な研究が進められてきた．そこで本分科会では，「富岳」の後継も見据え，これまで高性能スーパーコンピュータで得られてきた成果や今後の展望（夢）を参加者と共有することで，気象・気候分野における 5-10 年後に達成したい科学目標，およびそのために必要な高性能スーパーコンピュータやモデル開発のあるべき姿について議論を行う．次世代を担う若手研究者・学生にもぜひ参加頂きたい．世話人らはこれまで分野横断的な「計算科学フォーラム」の活動に携わってきた．本分科会をきっかけに，計算科学を用いる，気象・気候学と関連他分野との間の橋渡しを担うプラットフォーム形成を目指す．
世話人：足立幸穂（理研計算科学），大塚成徳（理研計算科学），小玉知央（JAMSTEC），寺崎康児（理研計算科学），河宮未知生（JAMSTEC），滝川雅之（JAMSTEC），富田浩文（理研計算科学），三好建正（理研計算科学）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.
おいて陸域が果たす役割が多数報告されている.そこ
で今回は，IPCC 第 6 次報告書に深く関わった研究者にご講演いただく：同報告書第 6 章 "Short-lived
climate forcers" の Review Editor を務められた金谷有剛氏(海洋研究開発機構)を話題提供者としてお招きし，特に大気化学の観点から陸域の果たす役割や，今後の陸域研究に対する期待などについて話題提供
いただく(他講演者も加わる可能性あり).

統合的陸域圏研究連絡会
日時：2021 年 12 月 3 日（金）夕刻
オンライン開催
テーマ：「陸域圏研究：IPCC-AR6 から」
趣旨：気候システムは陸域圏と強いフィードバックを持った形で成り立っており，大気–陸域間のエネルギ
ー収支や水文過程，CO2 をはじめとする各種温室効果
ガスの交換やエアロゾル(の前駆体)のエミッション
を介して気候に作用している.また人間活動に由来するエミッションや土地利用変化も陸上で生じており，
これによって産業革命以降の気候は大きく変化してきた.これまで本研究会では，このような陸域圏を中心としながら分野横断的に勉強会を開催してきた.今
年は IPCC の第 6 次成果報告書(WG1)の出版年であり，本報告書においても気候システム・地球システムにプログラム：
1. 研究会趣旨説明 [10 分]
2. 講演 金谷有剛氏 (海洋研究開発機構) [30 分]
3. 他講演 [30 分，省略の可能性あり]
4. 質疑応答および総合討論 [15 分]
連絡先：羽島知洋(海洋研究開発機構)
hajima@jamstec.go.jp

日本気象学会 2021 年度秋季大会-8-

研究会 HP：http://seib-dgvm.com/liku/history/2021_1.html

第 10 回気象学史研究会
主催：気象学史研究連絡会
後援：日本科学史学会東海支部
日時：2021 年 12 月 2 日（木）18:00～20:00
オンライン開催
テーマ：「気候変動解明への歴史からのアプローチ」
趣旨：2021 年 8 月，気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の第 6 次評価報告書（第 1 作業部会）「自然科学的根拠」が公表され，気候システムや古気候的証拠への関心が高まりを見せている．本研究会では気候変動と歴史の関係を主題とし，①大気研究により過去に異常気象が起きたシステムを解明するとともに，②最新の高精度古気候復元から明らかになった過去の寒暖や乾湿の気候変動の状況を紹介する．
さらに，気候変動に対して日本社会がいかに対応してきたのかも議論する．こうした過去の気候変動解

明は，未来への展望を考える上でも示唆に富むだろう．
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．
プログラム：
1. 立花義裕（三重大学）「太平洋戦争末期の異常気象について」
2. 中塚武（名古屋大学）「高時間分解能での古気候復元による新たな可能性」
招待コンビーナ・司会 財部香枝（中部大学）
連絡先：山本 哲（研究連絡会世話人・元気象研究所）
ご連絡は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 を ご 利 用 く だ さ い ．

https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/

保育施設の利用について
気象学会では，大会期間中の保育施設利用費用の一部補助を行います．
学会からの保育補助は下記の保育支援ガイドラインに則ります．
https://www.metsoc.jp/jinzai/files/childcare_support_guideline.pdf
保育施設への申込は直接利用者個人で行ってください．補助の申請は事前に気象学会事務局・下記担当者
へ 11 月 25 日（木）までにご連絡下さい．
保育施設の利用を検討されている方は，お気軽に担当者にお問い合わせください．
連絡先 気象学会事務局
E-mail: chief@metsoc.jp
TEL: 03-6453-0611

また，現地開催期間中において，三重大学周辺の保育施設を紹介します．当該施設との交渉やお子さまの送り迎えは利用される方でお願いします．ただし，新型コロナウイルス感染症に関わる社会情勢次第で施設がサービスを取りやめることもあります．
経費支援については，紹介する施設以外で利用した場合も含めて支援します．
連絡先 日本気象学会中部支部事務局
E-mail: chubu-admin@metsoc.jp
TEL: 052-751-5125

リクルートブースの設置について
日本気象学会では，気象学会に所属する大学院生や有期雇用の若手研究者のキャリア形成をサポートするため，企業の就職担当者と就職を希望する参加者が直接情報交換する場として，大会会場内・ホワイエ（三翠ホール）にリクルートブースを設置します．なお，ブース訪問希望者の予約等の手続きは不要です．
リクルートブース設置企業
一般財団法人日本気象協会：12 月 6 日（月）12 時 30 分～12 月 8 日（水）14 時 00 分
日本海洋事業株式会社：12 月 6 日（月）12 時 30 分～12 月 8 日（水）12 時 00 分

2022 年度春季大会の予告
2022 年度春季大会は，2022 年 5 月 17 日（火）～5 月 20 日（金）にオンラインで開催される予定です．大会告示は「天気」12 月号に掲載予定です．なお，春季大会の講演申込締切は 2022 年 2 月頃となる予定です．

日本気象学会 2021 年度秋季大会-9-日本気象学会2021年度秋季大会

口頭プログラム大会第3日 [12月6日（月）] 9：30～12：30 口頭・セッション
A3A, B3A, C3A, D3A
A3A

B3A

C3A

D3A

専門分科会4「気候変動に伴う異常天候のストーリーライ
ン構築について」

観測手法Ⅰ

大気力学
中層大気
物質循環システム

気候システムⅠ

趣旨説明（堀之内
座
堀之内
長

武）

武（北大地球環境） 神慶孝（国環研）橋本

大志（極地研）SP4-01+

OB-01+

DY-01+塩竈佐藤黒田秀夫（国環研）晋介（NICT）

相澤拓郎（極地研）CL-01+

龍馬（防衛大・地球） 菅野 湧貴（電中研）

日本の適応策推進のための気 さいたまMP-PAWRによる背 超音波風速計を用いた複合渦 寒気の冷たさとその生成・消候シナリオ研究の高い対流雲観測データの鉛 の構造解析
滅の定量的な評価
直分解能
SP4-02+OB-02+

DY-02+

CL-02+

佐藤

民田

神谷

相澤

尚毅（学芸大）晴也（名大宇地研）

圭（富山大院・理）拓郎（極地研）CMIP6マルチ気候モデルによ 降雪粒子のミリ波レーダ後方 熱帯海洋上の対流活動におけ 20世紀中頃の北極域寒冷化：
る冬季中部日本における気候 散乱断面積の屈折率特性
る大気成層とエアロゾルの影 エアロゾル強制力と北極域数予測
響十年規模変動（PAMV）の貢献
SP4-03+小坂

OB-03+

DY-03+

CL-03+

優（東大先端研）

久保田 拓志（JAXA
奥井 晴香（東大院理）村上 茂教（気象大）EORC）
CMIP6 モデルにおけるシルク 全球降水観測計画「GPM」の 重力波解像モデルを用いた中 線型化モデルの固有値解析にロードパターンの温暖化に伴 プロダクトバージョンアップ 層大気重力波の鉛直波数スペ 現れる長周期固有モードのモ
う変調について
クトルへの寄与の検証
デル・解像度依存性
SP4-04+OB-04+

MA-01+

CL-04+

尾瀬

青梨

木下

倉持

智昭（気象研）

和正（京大）

武也（JAMSTEC）

将也（筑波大学院）

夏季東アジアにおける海面気 次期GSMaPマイクロ波放射計 大型ゴム気球を用いた高度アリューシャン-アイスラン
圧将来変化のパターン分析
降水リトリーバルアルゴリズ 30km以上のラジオゾンデ観測 ド低気圧とMIM法に基づく子―CMIP６とCMIP５の比較― ム(V06)開発（その１）の試み
午面循環の共変動座
塩竈長

秀夫（国環研）SP4-05+OB-05+

MA-02+若月岩下橋本泰孝（茨城大理）久人（明星電気）

CL-05+

大志（極地研）木村 詞明（東大大気海洋研）
北極海における海氷年齢分布
豪雨現象の地球温暖化に対す 山間部における衛星降水量観 南極昭和基地大型大気レーる応答実験
測（GSMaP）と地上降水量観 ダーにおける中間圏風速観測 の変化
測（POTEKA）との統計比較 拡充のための流星レーダー機
分析
能の開発
SP4-06+OB-06+

MA-03+

CL-06+

神澤

広瀬

坂崎

竹端

望（立正大）

民志（JAXA）

貴俊（京大院理）

光希（三重大学）

CMIP6による夏季アジアモン GSMaPヒストグラム補正手法 成層圏QBOの西風・東風領域 オホーツク海の海氷変動に影
スーン降水量の将来変化の改良中に見つかった準停滞性赤道 響を及ぼす熱帯海面水温から
波
の遅延効果

-10-

座
長

広瀬
SP4-07+

民志（JAXA)酒井OB-07+哲（気象研）

MA-04+木村研）

詞明（東大大気海洋

CL-07+

堀之内

武（北大地球環境） 阪本 晴香（大阪大学大学
杣木 優介（東大先端研）
佐藤 瞭（先端研）
院）
CMIP5による梅雨の将来変化 GSMaPにおける雲移動ベクト 2019年南半球成層圏突然昇温 冬季北太平洋域における長周のモデル間差異における循環 ル導出格子間隔の検討
発生直前のロスビー波束の伝 期大気変動のエネルギー論的
場の役割
播
考察
SP4-08+OB-08+

MC-01+

CL-08+

河谷

清水

酒井

栗原

芳雄（JAMSTEC）

陸（京都大院理）哲（気象研）

和夫（無所属）

上部対流圏－成層圏の温暖化 衛星搭載降水レーダの山岳域 成層圏エアロゾルの長期変約10年で太平洋を横断する海
レスポンス差が日本周辺の気 降水検出アルゴリズムの改良 動：ライダー観測と気象研究 面水温正偏差域
候場に与える影響（II）
所地球システムモデルとの比 －短周期変動の特徴－
較
総合討論

OB-09+

MC-02+

CL-09+（高薮 縁（東大AORI））

山中

中前

村上

沙羅（TMU）

久美（京大防災研）

茂教（気象大）2018年夏季の気象場を用いた 東アジアの乾燥地域における Arnoldi法・Lanczos法を用い衛星風観測シミュレーション 対流混合層の発達とダストイ た高解像度大気モデルの固有ベント発生との関連
値・特異値解析に関する研究
OB-10+

MC-03+

CL-10+

岸淵

眞木

北林

航大（TMU）

貴史（気象研）翔（都立大）

鉛直風測定のための直接検波 気象研究所地球システムモデ アジアモンスーン域のエアロ式ドップラー風ライダー開発 ルを用いた黄砂の将来変化
ゾルによる気温応答とSST
フィードバックの関係性
OB-11+

MC-04+神阿保

慶孝（環境研）宮地 友麻（北大院環境科学）
大気粒子・気温・風の鉛直プ ライダーにより観測された自 インド－太平洋海域におけるロファイル計測ライダーの考 由対流圏CO2濃度の増加イベ 観測データから十年規模内部案
ント
変動を抽出する手法の比較
OB-12+柴田

泰邦（都立大）ライダーによる大気境界層気温鉛直分布の連続観測(2)-11-

真（都立大）

CL-11+

日本気象学会2021年度秋季大会

口頭プログラム大会第3日 [12月6日（月）] 14：00～17：30 口頭・セッション
A3P, B3P, C3P, D3P

座
栃本
長

A3P

B3P

C3P

D3P

降水システムⅠ専門分科会3「惑星大気研究の現状と展望：探査・観測と理論・数値研究」

大気境界層

気象予報Ⅰ・熱帯大気Ⅰ

英伍（防災科研）

杉本

PR-01+

憲彦（慶應大）中島

SP3-01+

虹（産総研）

BL-01+山田

広幸（琉球大）TR-01+

高野 雄紀（東大大気海洋
須田 智也（東大新領域）研）
民間気象業務における「顕著 金星の雲形態の統計的解析
雨準備情報」の運用

名越 利幸（岩大研産セン山田 広幸（琉球大理）
ター）
冬季長期気象･映像観測によ 航空機観測により捉えた台風
る本州一寒い岩手薮川の低温 Lan (2017)の二重暖気核構造の維持に関わる熱力学過程

PR-02+

SP3-02+

BL-02+加藤

今村

輝之（気象研）

線状降水帯発生6条件の出現
頻度の気候変化TR-02+

剛（東京大学）西原 大貴（岡山理大院・生 辻野 智紀（北大地球環境）物地球）
金星の雲頂温度に見る惑星規 深層学習によるライブカメラ 単一ドップラーレーダ風速観模波動
画像を用いた霧の視程判別
測から台風の渦構造を推定す
る新手法

PR-03+

SP3-03+BL-03+中今井

大橋 唯太（岡山理大・生物 林 昌宏（気象研）
地球）
三次盆地で発生する放射霧の ハイパースペクトル赤外サウ
数値シミュレーション（第2 ンダを用いた台風中心部の大報：季節性）気プロファイル解析

七海（京大院理）正尭（京産大）近年の豪雨災害事例における 金星雲頂で卓越する5日周期
MAULの解析擾乱の南北熱輸送

TR-03+

PR-04+

SP3-04+BL-04+

TR-04+

竹見

山本

田嶋

堀之内

哲也（京大防災研）

勝（九大応力研）

壯太（立正大・院）

武（北大地球環境）

2021年7月熱海豪雨をもたら 金星大気大循環モデルの中の 秩父盆地における雲海の形成 ひまわり8号の30秒観測が捉した降水系の発達環境条件： 短周期擾乱の構造機構に関する研究
えた台風Haishen (2020)の風速
MAULの役割構造
PR-05+

SP3-05+BL-05+

TR-05+

山田 将喜（筑波大院生命地 狩生 宏喜（TU）
重田 祥範（環境大）
塚田 大河（北大院環境科
球科学研究群）学）
夏季に日本付近を通過する大 金星大気におけるケルビン波 鹿児島県薩摩川内市沿岸部で 静止気象衛星を用いた台風強発生する局地風”川内川あらし” 度推定に向けて－SAR海上風
気の川に対する台風の遠隔影 と雲の変動の関連性の風速と継続時間
響との比較検討－PR-06+

SP3-06+

BL-06+趙

藤澤

太田

寧（JAMSTEC）

由貴子（慶應大）WF-01+佳似（気象予報士会） 南出将志（東大）

熱潮汐波に着目したあかつき水 梅雨前線の接近に伴う突風の 全天赤外輝度温度のデータ同
Impact of warm SST in thewestern Subtropical Pacific on 平風速のデータ同化
解析の試み
化による台風の急速発達予測
the Heavy Rain of 2020 in Japan －金星客観解析データ作成の試み－
ポスター概要紹介・休憩
座長高橋芳幸（神戸大）PR-07+

SP3-07+栃本

小郷原

英伍（防災科研）

一智（京産大理）重田

祥範（鳥環大）BL-07+

WF-02+臼井

寺崎健（東北大院理）

スプリット前線を伴う温帯低 Arcadia平原における火星ダス 2009年3月23日のからっ風に
気圧によって生じた大雨の数 トストームの特徴関する事例解析
値シミュレーション-12-

康児（理研計算科学）

全球気象モデルを使った台風の制御シミュレーション実験

座
加藤
長

輝之（気象研）平野

PR-08+

SP3-08+根間

櫻井 龍太郎（東大・院・新 西 暁史（防衛大）飯田 康生（横国大）領域）
電波掩蔽データ解析による火 新潟の猛暑に対する台風のポ Faxai(2019)および
星大気の微細構造の抽出
テンシャルゾーンの検証
Hagibis(2019)による海面水温低下の解析

綾香（山口大・農）

新しい降水粒子撮像ゾンデ
Rainscopeの性能評価
PR-09+

SP3-09+梶川樫村

友貴（筑波大）BL-08+

創一朗（琉球大）BL-09+

博基（神戸大院・理） 牧園

善樹（鳥環大）TR-06+

WF-03+中下

早織（京大理）エアロゾルおよび周辺地形が 全球非静力学火星大気大循環 米子平野における海風侵入と 気象庁GSMを用いた2019年台
東京における都市域豪雨に与 モデルの開発: 地形あり計算 気温分布の関係性
風第19号の再予報実験
える影響に関する数値実験
PR-10+

SP3-10+BL-10+

TR-07+鈴木青木佐藤光（岐阜地台）二重偏波レーダーによるメソ 火星衛星探査計画MMXによる火星気象観測
降水システムの解析－2019年10月25日 千葉県の記
録的大雨事例－

都市内の流れの乱流長さス
ケールを支配する都市パラ
メータの調査那須野 智江（海洋研究開発
機構）
中緯度の海面水温偏差が西太平洋の台風活動に 及ぼす影
響：2018年夏季感度実験

PR-11+

SP3-11+

BL-11+

TR-08+

川島

黒田

中島

平野

康平（阪大院・工）翔平（JAXA/ISAS）

剛史（東北大・理）

拓人（筑波大CCS）

虹（産総研）

創一朗（琉球大理）

二重偏波フェーズドアレイ
火星RSLからの水放出シミュ
レーダを用いた畳み込み
レーション
ニューラルネットワークによる3D-Nowcast手法の開発
SP3-12+PR-12+

電力需要の気温感応度に着目 前線が台風の進路に及ぼす影
した領域気候・都市気候・建 響
物エネルギー連成数値モデルの検証
BL-12+

WF-04+

刀祢

高根

鳥山

晴菜（東大AORI）

石渡

正樹（北大・理）雄也（産総研）菜海子（お茶大情報）

GPM/DPR データを用いた極 大気吸収係数が海惑星の気候 新型コロナ外出自粛で都市気 台風進路図への自動ラベル配端降水イベントとその環境場 レジーム図に与える影響
候はどう変わったか？
置手法の提案についての統計解析
SP3-13+PR-13+
TR-09+
上野 健一（筑波大学生命環 佐々木 洋平（摂南大・理工）
境）
長野県における暖候期の短時 高速回転する球殻内の熱対流
間強雨の発現とGPMプロダク によリ生成される高緯度順行
トによる検証ジェット大和田

PR-14+

TR-10+

瀧口本田

海人（東北大学）

長野県における雨氷現象の数値モデルによる解析

真由（お茶大）地球温暖化による台風並進速度変化

明治（新潟大理）

雨台風・風台風の統計的解析
と考察

-13-

日本気象学会2021年度秋季大会

口頭プログラム大会第4日 [12月7日（火）] 9：00～11：30 口頭・セッション
A4A, B4A, C4A, D4A
A4A

B4A

気候システムⅡ
座 伊東 瑠衣（気象業務支援セ 花土
長 ンター）
構）
CL-12+
伊東

観測手法Ⅱ
大気放射
弘（情報通信研究機

安藤

OB-13+C4A

D4A

中高緯度大気熱帯大気Ⅱ

雄太（新潟大学）

MH-01+高須賀機構）

大輔（海洋研究開発

TR-11+

瑠衣（JMBSC）

清水 健作（気象防災事業
鈴木 香寿恵（法政大理工） 横井 覚（JAMSTEC）
部）
温暖化に伴う日本域での極端 400MHz帯気象援助局による Atmospheric River による南極 船舶定点観測データを用いた
高温の変化とその地域性
雲/降水粒子撮像ゾンデ
域へのエアロゾル輸送(1)インド洋－太平洋暖水域におCloudscopeとRainscopeの開発
ける大気境界層エネルギー収
支解析
CL-13+

OB-14+

MH-02+

TR-12+

遠藤

越野

平沢

仲江川

洋和（気象研）梅雨と秋雨の過去120年間の長期変動

寛之（KUT）

尚彦（極地研）敏之（気象研）深層学習を用いた音響雨量計 南極昭和基地における降水の パナマ運河上流域における降の開発
観測
水日周期の季節変化

CL-14+

OB-15+

MH-03+

TR-13+

今田

矢吹

直江

伊藤

由紀子（気象研）

諒（京大生存圏）

寛明（気象研）誠人（名古屋大院）

高解像度のラージアンサンブ MUレーダー外付け受信専用 南半球成層圏突然昇温と対流 衛星観測データ解析による
Stability Iris 仮説の検証に向け
ルシミュレーションによって アンテナを用いたアダプティ 圏の予測可能性についてて見積もられる豪雨の発生頻度 ブクラッター抑圧システムの開発の季節予測可能性
CL-15+

OB-16+

MH-04+

TR-14+

成川

川村

岡島

小寺

陽路（筑波大）誠治（NICT）

悟（東大先端研）

邦彦（気象研・気候）

地球温暖化に伴う冬季の温帯 地デジ放送波を用いた地表付 擾乱のオイラー統計量におけ 海洋大陸域の対流活動の季節
低気圧活動と降雪量の変化
近の水蒸気量観測る高低気圧性渦の寄与の分離 進行に及ぼす成層圏赤道QBO－九州実証実験の現状－の影響
CL-16+

OB-17+

MH-05+立花花土永山

聡一朗（筑波大）鈴木

香寿恵（法政大学）

義裕（三重大学）

弘（NICT）

TR-15+

福富 慶樹（名古屋大学
ISEE）
冷たいオホーツク海は，太平 地デジ放送波を用いた地表付 日本付近における二つ玉低気 季節内赤道ケルビン波の中緯
洋高気圧を強化し梅雨も強め 近の水蒸気量観測
圧と水蒸気輸送の関係
度波動による強制と波動エネる－山岳域での反射法の利用に
ルギー伝達経路の特定--平成30年7月豪雨にも影響-- ついて その2－座
長
CL-17+
稲津

OB-18+

MH-06+

TR-16+

將（北大院理）上野 健一（筑波大学生命環 田村 健太（北大院環境）
中村 雄飛（東大大海研）
境）
自己組織化写像を用いた北海 地上観測および衛星データに 冬季北海道周辺における低気 赤道Kelvin波・Rossby波の結道における豪雪予測
基づく中部山岳域における夜 圧通過数の減少傾向とその要 合過程に関する統計解析
間の雲海発生傾向
因Cl-18+
川瀬宏明（気象研）OB-19+

MH-07+

TR-17+

山崎

宮本

高須賀

一哉（東大院理）

2020/21冬季の大雪に工業化以 ひまわり8号におけるRGB合降の温暖化が及ぼす影響
成画像の高解像度化

真希（北大院工）大輔（JAMSTEC）

北海道における前線特性の変 対流圏上層の混合ロスビー重化
力波が励起するMJO発生機構

-14-

座
長

王 敏睿（東海大情報技術センター）
CL-19+

RD-01+

MH-08+

TR-18+

小原

王

春日

清木

亘広（都立大）敏睿（東海大情技セ）

悟（新大院）

亜矢子（JAMSTEC）

南岸低気圧による関東地方の EarthCARE/MSI雲プロダクト 寒冷渦・トラフを連続的に捕 北半球夏季季節内振動に伴い降雪頻度とENSOの関係
におけるSmile effectの定量的 捉する新客観的強度指標の提 発達する積雲対流活動と季節
評価
唱（その2）
平均場におけるPJパターンとの関係
CL-20+

RD-02+

MH-09+

中村 祐貴（三重大院生物資 Damiani Alessandro
本田 明治（新潟大理）源）（CEReS/Chiba U）
近年の関東地方における降雪 Variabilities in PM2.5 and black 寒冷渦指標でみる2020/21年冬の極端化とそれをもたらす環 carbon concentrations
季の日本海側の大雪
境場の変化
reproduced by aerosol opticalproperties
CL-21+
浅野RD-03+

MH-10+

裕樹（筑波大・院）

駒﨑 寛和（筑波大学理工情 安藤 雄太（新潟大理）
報生命学術院）
d4PDF用いた関東平野での着 大気境界層内での長波放射に 寒冷渦指標でみる日本海側の雪および降雪の将来変化着目した放射モデルの相互比 大雪をもたらす環境場の特徴
較

-15-日本気象学会2021年度秋季大会

口頭プログラム
大会第5日 [12月8日（水）] 9：30～12：30 口頭・セッション
A5A, B5A, C5A
A5A

B5A

気候システムⅢ座
西森長

基貴（農研機構）

専門分科会1「気象災害から暮らしを守る啓発・普及活
動」
気象教育
環境気象
槇野 泰夫（日本気象予報士
会）

気象予報Ⅱ

近藤

圭一（気象研）CL-22+

WF-05+

山崎隈

一哉（東大院理）

C5A

SP1-01+

健一（東大先端研）

伊藤 忠（予報士会東海支部）
MIROCへのスーパーパラメタ ClimCORE日本域気象再解析 2014年7月9日に南木曽で発生
リゼーションの実装と初期評 についてした土石流の原因となった大価
雨のメソ気象場と強い降水の
発生原因の考察CL-23+

WF-06+

SP1-02+

廣田

初塚

多々良

渚郎（環境研）大輔（防災科研）

秀世（CAMJ/WFT）

CMIP5/6における対流活動に ブレンディング予測を用いた 防災講座における地域の大雨着目した下層雲フィードバッ 線状降水帯に伴う大雨の予測 特性
クの不確実性の制約
精度検証
CL-24+

WF-07+

SP1-03+

片岡

藤田

中山

崇人（JAMSTEC）

匡（気象研）

秀晃（気象予報士会）

MIROC6を用いた季節から数 スケールを考慮したドップ
シチズンサイエンスと防災情
年規模気候予測
ラー速度の変分法データ同化 報の主体的活用の検討
CL-25+

WF-08+

SP1-04+

中村

中村

松本

哲（北大地環）佑希（気象庁）武寛（WFT）

北極温暖化に伴うシベリアの 気象庁全球解析システムへの ワークショップ 大雨避難行
熱波と東アジアの豪雨の連関 カルマンフィルタを用いた航 動シミュレーション等
空機気温データバイアス補正
手法の導入
CL-26+

WF-09+

SP1-05+

北出

近藤

若月

拓海（筑波大）圭一（気象研）泰孝（茨城大理）

ブロッキング高気圧を伴う熱 陸域マイクロ波輝度温度同化 令和元年東日本台風水害にお
波の地球温暖化による変化
における地表面射出率と地表 ける住民の避難行動とその背面温度の推定景座長大橋唯太（岡山理科大）

CL-27+

WF-10+

ME-01+楠三好

滋野

昌司（気象研）気象研究所全球大気モデル
MRI-AGCM3.2の降水量再現性座長

哲秀（龍谷）「富岳」を使ったリアルタイ 気象防災の観点からみた中学
ムのゲリラ豪雨予報
校教科書記述の危うさ
西澤CL-28+

建正（理研）

誠也（理化学研究所）

WF-11+

ME-02+

鬼頭 昭雄（気象業務支援セ 三好 建正（理研）
重田 祥範（環境大）ンター）HighResMIP実験による北西太 Lorenz-63モデルを使った制御 中学理科第2分野「天気とそ平洋での極端降水トレンドと シミュレーション実験の変化」に関する視覚的学習
その転換
方法－生徒への意識調査と映像教
材の開発－

-16-

CL-29+

WF-12+石崎

前島紀子（国環研）ME-03+

康光（理研計算科学） 山本哲（気象庁）

アナログ手法を用いた統計的 領域気象モデルを使った局地 昭和戦前期までの気象事業に
ダウンスケーリングの検証
豪雨の制御シミュレーション おける民間部門の寄与
実験CL-30+

WF-13+

EM-01+西森古川

太田

基貴（農研機構）

大誠（JMA）

佳似（気象予報士会）

非対角な観測誤差共分散行列 積算気温を用いたウグイス初
Future changes in monsoon
climate in Indonesia by usingを用いたLorenz 96 モデルに 鳴日予報の試験運用
bias correction and downscaling よるOSSE
methods
CL-31+

WF-14+

EM-02+

加藤 内藏進（岡大・教育・ 榎本 剛（京大防災研）
大橋 唯太（岡山理大・生物
理科）
地球）
ドイツ付近の冬の極端な低温 非線型観測演算子に対する最 暖候期における気候の年次差日の出現とその季節的背景に 適化手法
が脳心血管・呼吸器疾患の死関する総観気候学的解析
亡に及ぼす影響WF-15+

EM-03+

赤見 彰一（筑波大学大学
金盛 友香（北大院理）院）
Lorenz-96モデルを使った粒子 温暖化気候における望月寒川
フィルタのデータ同化インパ (札幌市)の氾濫リスクの推定
クトの研究
WF-16+

EM-04+西澤小川

誠也（理研計算）公子（お茶大）ニューラルネットワーク代理 我が国のPM2.5測定量データモデルを用いた4次元変分法 に関する包括的解析
データ同化

-17-

日本気象学会2021年度秋季大会

口頭プログラム
大会第5日 [12月8日（水）] 14：00～17：30 口頭・セッション
A5P, B5P, C5P
A5P
専門分科会5「気象・気候分
野における計算科学研究の展望」
趣旨説明（足立 幸穂（理研
計算科学））座
大塚長

成徳(理研計算科学)

B5P

C5P

降水システムⅡ

専門分科会2「宇宙からの風観測が拓く未来」
趣旨説明（石井 昌憲（都立大））橋本

明弘（気象研）石井昌憲（都立大）SP5-01+

PR-15+

SP2-01+

宮川

岩下

岡本

知己（東大AORI）

久人（明星電気）幸三（気象研究所）「富岳」における週～季節の 地上稠密気象観測
衛星による風観測と数値予報
全球スケール予測の取り組み （POTEKA）を利用した突風 データ同化
予測手法の予測精度検証
SP5-02+

PR-16+

SP2-02+

末松

新井

石井

環（AORI）

健一郎（気象研）

昌憲（都立大）NICAM-DYAMOND2実験で ドップラーレーダーで捉えた 衛星搭載ドップラー風ライ再現されたMJOの雲微物理依 山形県庄内沖日本海上空の渦 ダーによる風観測
存性について列の特徴
SP5-03+
高須賀

大輔（JAMSTEC）

PR-17+

SP2-03+楠下地

研一（気象研）和希（JMA/MSC）

全球雲解像気候実験に向けた AIを用いた竜巻等突風の自動 静止気象衛星ひまわりを用い
NICAMの標準設定見直しと 予測・情報提供システムの開 た風観測の紹介
改良
発－概要と中間成果－
SP5-04+PR-18+

SP2-04+ （招待講演）

升永

出井

芳村

竜介（東大AORI）

走（立正・院）

圭（東大）

全球雲解像度－渦解像度結合 北海道における竜巻発生環境 水蒸気同位体比データ同化にモデル実験へ向けた取り組み 場の特徴について
よる気象予測精度の改善
座長岡本幸三（気象研）SP5-05+

PR-19+

高野 雄紀（東大大気海洋研）
NICOCOによる高解像度気候計算に向けた基礎調査

藤井 虎太朗（高知大院理
嶋田 宇大（気象研）
工）
高知大学レーダーネットワー 台風における風観測の重要性
クで捕捉した雲内の渦の特性 とSARによる台風の風観測の取組み

SP5-06+

PR-20+

SP2-06+

山田

石戸

坂崎

洋平（JAMSTEC）

空（高知大院理工）SP2-05+（招待講演）

貴俊（京大院理）1100メンバー全球高解像度台 宮崎に竜巻をもたらす台風遠 全大気圏衛星観測（SMILES隔の降水システム
2）計画
風アンサンブル実験
SP5-07+PR-21+大泉澁谷

伝（JMBSC）

SP2-07+

朋伸（立正大学・院） 吉岡 真由美（JAXA/EORC）
1000メンバーアンサンブル気 若狭湾内における冬季雷発生 衛星搭載ドップラー風ライ
象予報の洪水予測への利用
頻度の特徴
ダーの観測データを用いた台風の構造解析

-18-

座
長

新井

健一郎（気象研）

SP5-08+PR-22+

SP2-08+

龍岡

古川

西澤

照久（東電HD）

郁将（山口大・農）智明（環境研）大気汚染物質，飛来海塩およ GPM主衛星搭載二周波降水 衛星搭載風ライダーによるエ
びぬれによって生じる大気腐 レーダDPRプロダクト(V06X) アロゾル観測
食のモニタリング技術と腐食 の検証―暖候期の雷を伴う降速度マップの開発
雨事例―
座
長

久保田
SP5-09+ （招待講演）
筆保 弘徳（横国大）タイフーンショット計画
台風制御に向けて～座
寺崎長

拓志（JAXA)

PR-23+

SP2-09+石原岡部

正仁（気象研）いづみ（気象研）～ 二重偏波レーダーから見たマ Aeolus衛星のドップラー風ラルチセル型積乱雲内の雹の生 イダーデータ同化インパクト成プロセス

康児（理研計算科学）

SP5-10+ （招待講演）佐藤 陽祐（北大院理）PR-24+

SP2-10+吉村松本

飛鳥（名大ISEE）

紋子（ANAHD）

気象雷モデルでの数値予報に HYVIS画像自動粒子判別シス 産官学共創プロジェクトによ向けたモデル改良の取り組み テムの砲弾状粒子の精度改良 る衛星搭載ドップラー風ライ
ダーミッションの検討（航空機利用編）
SP5-11+ （招待講演）
河合PR-25+

佑太（理研計算科学） 三隅

SP2-11+

手柴 充博（ウェザーニューズ）
高解像度大気計算における力 東京におけるエアロゾル・雲 産官学共創プロジェクトによ学スキームの離散精度の影響 相互作用のレジーム分類
る衛星搭載ドップラー風ライ
に関する研究ダーミッションの検討（民間
利用の可能性について）
SP5-12+ （招待講演）
富田良平（防災科研）

PR-26+

浩文（理研計算科学） 村上

総合討論

正隆（名大宇地研）

富岳開発における協調設計

エアロゾル・雲・降水統一雲
微物理パラメタリゼーション（CReSS-4ICE-AEROSOL）の開発

SP5-13+ （招待講演）

PR-27+

八代

橋本尚（国環研）

明弘（気象研）計算機システムと気象・気候 2018年冬季降雪シミュレー
分野のアプリケーションのコ ションから得られた降雪粒子
デザイン：NICAM-LETKFの 特性の時空間分布
経験から
SP5-14+ （招待講演）

PR-28+

氏家 将志（気象庁数値予近藤 誠（北大院理）報）
気象庁全球モデル開発の展望 北海道の複数の降雪事例を対と将来の計算機対応に向けた 象とした雲微物理スキームの取り組み
評価
SP5-15+ （招待講演）
北村 祐二（気象庁数値予報）
気象庁非静力学モデルasucaの大規模計算に向けた開発計画と課題総合討論（小玉 知央（JAMSTEC））-19-

オンラインポスター講演プログラム

日本気象学会2021年度秋季大会

大会第1日 [12月2日（木）] 9：30～11：30 オンラインポスター講演セッション P1A
一般発表 58件
BL-01+
BL-02+

名越 利幸（岩大研産セン
冬季長期気象･映像観測による本州一寒い岩手薮川の低温ター）
西原 大貴（岡山理大院・生物
深層学習によるライブカメラ画像を用いた霧の視程判別
地球）

BL-04+田嶋壯太（立正大・院）

秩父盆地における雲海の形成機構に関する研究

BL-11+中島

虹（産総研）

電力需要の気温感応度に着目した領域気候・都市気候・建物エネルギー連成数値モデルの検証

CL-01+

菅野 湧貴（電中研）

寒気の冷たさとその生成・消滅の定量的な評価

CL-02+

相澤拓郎（極地研）20世紀中頃の北極域寒冷化：エアロゾル強制力と北極域数十年規模変動（PAMV）の貢献

CL-03+村上茂教（気象大）線型化モデルの固有値解析に現れる長周期固有モードのモデル・解像度依存性

CL-04+倉持将也（筑波大学院）

アリューシャン-アイスランド低気圧とMIM法に基づく子午面循環の共変動

CL-05+

木村

詞明（東大大気海洋研） 北極海における海氷年齢分布の変化

CL-06+竹端

光希（三重大学）

オホーツク海の海氷変動に影響を及ぼす熱帯海面水温からの遅延効果

CL-07+

佐藤瞭（先端研）

冬季北太平洋域における長周期大気変動のエネルギー論的考察

CL-08+

栗原

CL-10+

北林

CL-11+

宮地

CL-43

尾瀬

智昭（気象研）夏季日本域月別海面気圧の近年「トレンド」と温暖化予測

DY-01+

黒田龍馬（防衛大・地球）

超音波風速計を用いた複合渦の構造解析

DY-02+

神谷圭（富山大院・理）

熱帯海洋上の対流活動における大気成層とエアロゾルの影響

EM-01+

太田佳似（気象予報士会）

積算気温を用いたウグイス初鳴日予報の試験運用

EM-02+大橋球）

唯太（岡山理大・生物地

IM-01

大庭

雅道（電中研）

IM-02

藤部
境）

文昭（都立大・都市環

MA-01+

木下

武也（JAMSTEC）

大型ゴム気球を用いた高度30km以上のラジオゾンデ観測の試み

MC-01+

酒井哲（気象研）

成層圏エアロゾルの長期変動：ライダー観測と気象研究所地球システムモデルとの比較

MC-02+中前

久美（京大防災研）

東アジアの乾燥地域における対流混合層の発達とダストイベント発生との関連

ME-01+滋野

哲秀（龍谷）

気象防災の観点からみた中学校教科書記述の危うさ

ME-03+

山本

哲（気象庁）

昭和戦前期までの気象事業における民間部門の寄与

MH-01+鈴木

香寿恵（法政大理工）Atmospheric River による南極域へのエアロゾル輸送(1)MH-02+平沢

尚彦（極地研）

南極昭和基地における降水の観測

MH-03+直江

寛明（気象研）

南半球成層圏突然昇温と対流圏の予測可能性について

OB-01+

佐藤

晋介（NICT）

さいたまMP-PAWRによる背の高い対流雲観測データの鉛直分解能

OB-02+民田

晴也（名大宇地研）

降雪粒子のミリ波レーダ後方散乱断面積の屈折率特性OB-03+

久保田

OB-04+

青梨

約10年で太平洋を横断する海面水温正偏差域－短周期変動の特徴－
アジアモンスーン域のエアロゾルによる気温応答とSSTフィードバックの関係
翔（都立大）
性
インド－太平洋海域における観測データから十年規模内部変動を抽出する手法
友麻（北大院環境科学）の比較
和夫（無所属）拓志（JAXA EORC）
和正（京大）

暖候期における気候の年次差が脳心血管・呼吸器疾患の死亡に及ぼす影響
無光無風（ダーク・ドルドラム）にともなう変動性再生可能エネルギー低出力
イベントの分析
気象・災害関連語の新聞記事件数の長期変化

全球降水観測計画「GPM」のプロダクトバージョンアップについて
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
１）

-20-

OB-06+広瀬民志（JAXA）

OB-07+阪本

晴香（大阪大学大学院） GSMaPにおける雲移動ベクトル導出格子間隔の検討

OB-27

野津
境）

雅人（都立大・都市環

PR-02+

加藤輝之（気象研）

線状降水帯発生6条件の出現頻度の気候変化

PR-03+中

七海（京大院理）

近年の豪雨災害事例におけるMAULの解析

PR-04+

竹見

PR-05+
PR-06+

哲也（京大防災研）

GSMaPヒストグラム補正手法の改良

日本の南海上における春季降水ピークの水平分布

2021年7月熱海豪雨をもたらした降水系の発達環境条件：MAULの役割

山田 将喜（筑波大院生命地球
夏季に日本付近を通過する大気の川に対する台風の遠隔影響
科学研究群）
Impact of warm SST in the western Subtropical Pacific on the Heavy Rain of 2020 in
趙 寧（JAMSTEC）
Japan

PR-07+栃本英伍（防災科研）

スプリット前線を伴う温帯低気圧によって生じた大雨の数値シミュレーション

PR-08+

根間

綾香（山口大・農）

新しい降水粒子撮像ゾンデRainscopeの性能評価

PR-09+梶川友貴（筑波大）PR-10+

鈴木光（岐阜地台）PR-41

大矢康裕（岐阜大学）

RD-01+王

敏睿（東海大情技セ）RD-02+

Damiani Alessandro（CEReS/Chiba U）

TR-01+山田

広幸（琉球大理）

TR-02+辻野智紀（北大地球環境）

TR-03+

林

TR-04+

堀之内

TR-23

川端

康弘（気象研）アンサンブル予報を用いた台風発生予測と発生環境場

WF-01+南出将志（東大）

全天赤外輝度温度のデータ同化による台風の急速発達予測

WF-02+

寺崎康児（理研計算科学）

全球気象モデルを使った台風の制御シミュレーション実験

WF-03+中下

早織（京大理）気象庁GSMを用いた2019年台風第19号の再予報実験

WF-04+

鳥山

菜海子（お茶大情報）

台風進路図への自動ラベル配置手法の提案

WF-05+隈

昌宏（気象研）武（北大地球環境）

健一（東大先端研）

エアロゾルおよび周辺地形が東京における都市域豪雨に与える影響に関する数
値実験
二重偏波レーダーによるメソ降水システムの解析－2019年10月25日 千葉県の記録的大雨事例－
2019年台風19号で大雨をもたらした前線強化の要因解析2
EarthCARE/MSI雲プロダクトにおけるSmile effectの定量的評価
Variabilities in PM2.5 and black carbon concentrations reproduced by aerosol opticalproperties
航空機観測により捉えた台風Lan (2017)の二重暖気核構造の維持に関わる熱力
学過程
単一ドップラーレーダ風速観測から台風の渦構造を推定する新手法
ハイパースペクトル赤外サウンダを用いた台風中心部の大気プロファイル解析
ひまわり8号の30秒観測が捉えた台風Haishen (2020)の風速構造

ClimCORE日本域気象再解析について

専門分科会1「気象災害から暮らしを守る啓発・普及活動」 5件
2014年7月9日に南木曽で発生した土石流の原因となった大雨のメソ気象場と強い降水の発生原因の考察

SP1-01+伊藤忠（予報士会東海支部）

SP1-02+

多々良秀世（CAMJ/WFT）

SP1-03+中山

秀晃（気象予報士会）

シチズンサイエンスと防災情報の主体的活用

SP1-04+

松本

武寛（WFT）

ワークショップ

SP1-05+若月泰孝（茨城大理）

令和元年東日本台風水害における住民の避難行動とその背景

防災講座における地域の大雨特性

大雨避難行動シミュレーション等-21-オンラインポスター講演プログラム

日本気象学会2021年度秋季大会

大会第1日 [12月2日（木）] 13：00～15：00 オンラインポスター講演セッション P1P
一般発表 50件
BL-05+重田

祥範（環境大）鹿児島県薩摩川内市沿岸部で発生する局地風”川内川あらし“の風速と継続時間

BL-07+

臼井健（東北大院理）2009年3月23日のからっ風に関する事例解析

BL-13

中田

潔（一般）

上位下位複合蜃気楼像形成についての定量的解析

CL-12+

伊東瑠衣（JMBSC）

温暖化に伴う日本域での極端高温の変化とその地域性

CL-13+

遠藤

洋和（気象研）梅雨と秋雨の過去120年間の長期変動

CL-14+

今田

由紀子（気象研）

高解像度のラージアンサンブルシミュレーションによって見積もられる豪雨の発生頻度の季節予測可能性

CL-15+

成川

陽路（筑波大）地球温暖化に伴う冬季の温帯低気圧活動と降雪量の変化

CL-16+立花義裕（三重大学）

冷たいオホーツク海は，太平洋高気圧を強化し梅雨も強める--平成30年7月豪雨にも影響--

CL-17+

稲津將（北大院理）自己組織化写像を用いた北海道における豪雪予測

CL-18+

川瀬宏明（気象研）2020/21冬季の大雪に工業化以降の温暖化が及ぼす影響

CL-19+

小原亘広（都立大）南岸低気圧による関東地方の降雪頻度とENSOの関係

CL-20+中村源）

祐貴（三重大院生物資

CL-21+

浅野

裕樹（筑波大・院）

d4PDF用いた関東平野での着雪および降雪の将来変化

CL-22+

山崎

一哉（東大院理）

MIROCへのスーパーパラメタリゼーションの実装と初期評価

DY-03+

奥井晴香（東大院理）

重力波解像モデルを用いた中層大気重力波の鉛直波数スペクトルへの寄与の検証

EM-03+金盛友香（北大院理）

温暖化気候における望月寒川（札幌市）の氾濫リスクの推定

EM-04+

小川

公子（お茶大）我が国のPM2.5測定量データに関する包括的解析

MA-02+

橋本大志（極地研）

南極昭和基地大型大気レーダーにおける中間圏風速観測拡充のための流星レー
ダー機能の開発

MC-03+眞木

貴史（気象研）気象研究所地球システムモデルを用いた黄砂の将来変化

MC-10

白石

浩一（福岡大）線状降水帯の予測精度向上のためのラマンライダーを用いた水蒸気観測

MH-04+

岡島悟（東大先端研）

擾乱のオイラー統計量における高低気圧性渦の寄与の分離

MH-05+永山

聡一朗（筑波大）日本付近における二つ玉低気圧と水蒸気輸送の関係

MH-06+

田村

健太（北大院環境）

冬季北海道周辺における低気圧通過数の減少傾向とその要因

OB-08+

清水陸（京都大院理）

衛星搭載降水レーダの山岳域降水検出アルゴリズムの改良

OB-09+山中

沙羅（TMU）

2018年夏季の気象場を用いた衛星風観測シミュレーション

OB-10+

岸淵

航大（TMU）

鉛直風測定のための直接検波式ドップラー風ライダー開発

OB-11+

神慶孝（環境研）

大気粒子・気温・風の鉛直プロファイル計測ライダーの考案

OB-12+柴田

泰邦（都立大）ライダーによる大気境界層気温鉛直分布の連続観測(2)OB-13+

清水健作（気象防災事業部）

400MHz帯気象援助局による雲/降水粒子撮像ゾンデCloudscopeとRainscopeの開発

OB-14+

越野寛之（KUT）

深層学習を用いた音響雨量計の開発

PR-11+川島

康平（阪大院・工）二重偏波フェーズドアレイレーダを用いた畳み込みニューラルネットワークによる3D-Nowcast手法の開発

PR-12+刀祢晴菜（東大AORI）

GPM/DPR データを用いた極端降水イベントとその環境場についての統計解析

PR-13+上野境）

健一（筑波大学生命環

PR-14+

瀧口

海人（東北大学）

長野県における雨氷現象の数値モデルによる解析

PR-15+

岩下

久人（明星電気）

地上稠密気象観測（POTEKA）を利用した突風予測手法の予測精度検証

PR-16+

新井

健一郎（気象研）

ドップラーレーダーで捉えた山形県庄内沖日本海上空の渦列の特徴

近年の関東地方における降雪の極端化とそれをもたらす環境場の変化

長野県における暖候期の短時間強雨の発現とGPMプロダクトによる検証-22-

AIを用いた竜巻等突風の自動予測・情報提供システムの開発－概要と中間成果－

PR-17+

楠

PR-18+

出井走（立正・院）

PR-19+藤井虎太朗（高知大院理工） 高知大学レーダーネットワークで捕捉した雲内の渦の特性

PR-20+石戸空（高知大院理工）

宮崎に竜巻をもたらす台風遠隔の降水システム

TR-06+

飯田

康生（横国大）Faxai(2019)およびHagibis(2019)による海面水温低下の解析

TR-07+

那須野構）

TR-08+平野

創一朗（琉球大理）

TR-09+大和田

真由（お茶大）地球温暖化による台風並進速度変化

TR-10+

本田

明治（新潟大理）

雨台風・風台風の統計的解析と考察

WF-06+

初塚大輔（防災科研）

ブレンディング予測を用いた線状降水帯に伴う大雨の予測精度検証

WF-07+

藤田匡（気象研）

スケールを考慮したドップラー速度の変分法データ同化の検討

WF-08+

中村佑希（気象庁）

気象庁全球解析システムへのカルマンフィルタを用いた航空機気温データバイ
アス補正手法の導入

WF-09+

近藤

圭一（気象研）陸域マイクロ波輝度温度同化における地表面射出率と地表面温度の推定

WF-10+

三好

建正（理研）「富岳」を使ったリアルタイムのゲリラ豪雨予報

研一（気象研）北海道における竜巻発生環境場の特徴について

智江（海洋研究開発機 中緯度の海面水温偏差が西太平洋の台風活動に 及ぼす影響：2018年夏季感度実験
前線が台風の進路に及ぼす影響専門分科会2「宇宙からの風観測が拓く未来」 12件
SP2-01+

岡本幸三（気象研究所）

衛星による風観測と数値予報データ同化

SP2-02+石井昌憲（都立大）衛星搭載ドップラー風ライダーによる風観測

SP2-03+

下地

和希（JMA/MSC）

静止気象衛星ひまわりを用いた風観測の紹介

SP2-04+

芳村

圭（東大）

水蒸気同位体比データ同化による気象予測精度の改善

SP2-05+嶋田

宇大（気象研）台風における風観測の重要性とSARによる台風の風観測の取組み

SP2-06+坂崎貴俊（京大院理）

全大気圏衛星観測（SMILES-2）計画

SP2-07+

吉岡

真由美（JAXA/EORC）

衛星搭載ドップラー風ライダーの観測データを用いた台風の構造解析

SP2-08+西澤智明（環境研）衛星搭載風ライダーによるエアロゾル観測

SP2-09+岡部

いづみ（気象研）

Aeolus衛星のドップラー風ライダーデータ同化インパクト

SP2-10+松本紋子（ANAHD）

SP2-11+

手柴ズ）

充博（ウェザーニュー

SP2-12

岩井宏徳（NICT）

産官学共創プロジェクトによる衛星搭載ドップラー風ライダーミッションの検討（航空機利用編）
産官学共創プロジェクトによる衛星搭載ドップラー風ライダーミッションの検討（民間利用の可能性について）
衛星搭載ドップラー風ライダーの測定精度検証-23-

オンラインポスター講演プログラム

日本気象学会2021年度秋季大会

大会第1日 [12月2日（木）] 15：15～17：15 オンラインポスター講演セッション P1L
一般発表 46件
BL-08+

西BL-09+

牧園

善樹（鳥環大）米子平野における海風侵入と気温分布の関係性

BL-10+

佐藤

拓人（筑波大CCS）

都市内の流れの乱流長さスケールを支配する都市パラメータの調査

CL-23+廣田

渚郎（環境研）CMIP5/6における対流活動に着目した下層雲フィードバックの不確実性の制約

CL-24+

片岡

崇人（JAMSTEC）

MIROC6を用いた季節から数年規模気候予測

CL-25+

中村哲（北大地環）北極温暖化に伴うシベリアの熱波と東アジアの豪雨の連関

CL-26+

北出

拓海（筑波大）ブロッキング高気圧を伴う熱波の地球温暖化による変化

CL-27+

楠

CL-28+

鬼頭 昭雄（気象業務支援セン
HighResMIP実験による北西太平洋での極端降水トレンドとその転換
ター）

CL-29+

石崎紀子（国環研）CL-30+

西森

基貴（農研機構）

CL-31+加藤科）

Future changes in monsoon climate in Indonesia by using bias correction anddownscaling methods内藏進（岡大・教育・理 ドイツ付近の冬の極端な低温日の出現とその季節的背景に関する総観気候学的
解析

CL-32

渡邉

俊一（気象研）領域気候モデルNHRCMの日射量の再現性の改善

CL-33

土田

耕（九大院・理）CMIP6 piControl実験における摂動フィードバックパラメータ(PFP)の変動とその
要因分析

DY-04

吉川

将貴（京大理）

回転球面上の浅水強制乱流のエネルギースペクトルについて

EM-05

山村 麻紀子（兵庫県立大・環
住環境の視点から見た地域気候の将来変化
境人間）

MA-04+

杣木優介（東大先端研）

MC-05

石戸谷

重之（産総研）MC-06

紺屋恵子（JAMSTEC）

インド・ヒマラヤ，山岳氷河からの流出量の推定

MH-07+

宮本

真希（北大院工）北海道における前線特性の変化

MH-08+

春日悟（新大院）

寒冷渦・トラフを連続的に捕捉する新客観的強度指標の提唱（その2）

OB-15+矢吹諒（京大生存圏）

OB-16+

川村

誠治（NICT）

OB-17+花土弘（NICT）

OB-20

岩堀太紀（古野電気）

小型マイクロ波放射計を用いた船舶「白鳳丸」における洋上上水蒸気量の観測

OB-21

酒巻

洋（三菱電機）気象レーダーにおける地形エコー除去の高度化

OB-22

沖崎

武蔵（琉球大院理工）

デジタル写真に写る発光体認識: 雷研究を目的として

PR-21+

澁谷朋伸（立正大学・院）

若狭湾内における冬季雷発生頻度の特徴

PR-22+

古川

郁将（山口大・農）GPM主衛星搭載二周波降水レーダDPRプロダクト(V06X)の検証－暖候期の雷を伴う降雨事例－

PR-23+石原

正仁（気象研）二重偏波レーダーから見たマルチセル型積乱雲内の雹の生成プロセス

PR-24+

吉村

飛鳥（名大ISEE）

HYVIS画像自動粒子判別システムの砲弾状粒子の精度改良

PR-25+

三隅良平（防災科研）

東京におけるエアロゾル・雲相互作用のレジーム分類

PR-26+村上

正隆（名大宇地研）

エアロゾル・雲・降水統一雲微物理パラメタリゼーション（CReSS-4ICEAEROSOL）の開発

PR-27+

橋本明弘（気象研）2018年冬季降雪シミュレーションから得られた降雪粒子特性の時空間分布

暁史（防衛大）昌司（気象研）新潟の猛暑に対する台風のポテンシャルゾーンの検証

気象研究所全球大気モデルMRI-AGCM3.2の降水量再現性

アナログ手法を用いた統計的ダウンスケーリングの検証

2019年南半球成層圏突然昇温発生直前のロスビー波束の伝播
大気観測に基づく代々木街区CO2排出量の起源別推定－ 緊急事態宣言に伴う排出量変動の検出 －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
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－
地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測－山岳域での反射法の利用について その2－

-24-

PR-28+近藤誠（北大院理）北海道の複数の降雪事例を対象とした雲微物理スキームの評価

PR-29

廣川

康隆（気象研）

解析雨量を用いた線状降水帯検出手法の改善

TR-11+

横井覚（JAMSTEC）

船舶定点観測データを用いたインド洋－太平洋暖水域における大気境界層エネ
ルギー収支解析

TR-12+仲江川

敏之（気象研）TR-13+伊藤

誠人（名古屋大院）

衛星観測データ解析によるStability Iris 仮説の検証に向けて

TR-14+

小寺

邦彦（気象研・気候）

海洋大陸域の対流活動の季節進行に及ぼす成層圏赤道QBOの影響

TR-15+福富

慶樹（名古屋大学ISEE）

季節内赤道ケルビン波の中緯度波動による強制と波動エネルギー伝達経路の特定WF-12+

前島康光（理研計算科学）

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

WF-13+古川

大誠（JMA）

非対角な観測誤差共分散行列を用いたLorenz 96 モデルによるOSSE

WF-14+

榎本剛（京大防災研）

非線型観測演算子に対する最適化手法

WF-15+

赤見彰一（筑波大学大学院） Lorenz-96モデルを使った粒子フィルタのデータ同化インパクトの研究

WF-20

和田

章義（気象研）

パナマ運河上流域における降水日周期の季節変化

海洋貯熱量が台風強度予測に与える影響について

専門分科会5「気象・気候分野における計算科学研究の展望」 16件
SP5-01+宮川知己（東大AORI）「富岳」における週～季節の全球スケール予測の取り組み

SP5-02+

末松

環（AORI）

NICAM-DYAMOND2実験で再現されたMJOの雲微物理依存性について

SP5-03+高須賀

SP5-04+升永竜介（東大AORI）

SP5-05+高野雄紀（東大大気海洋研） NICOCOによる高解像度気候計算に向けた基礎調査

SP5-06+

山田洋平（JAMSTEC）

1100メンバー全球高解像度台風アンサンブル実験

SP5-07+

大泉伝（JMBSC）

1000メンバーアンサンブル気象予報の洪水予測への利用

SP5-08+龍岡

照久（東電HD）

大気汚染物質，飛来海塩およびぬれによって生じる大気腐食のモニタリング技
術と腐食速度マップの開発

SP5-09+筆保

弘徳（教育学部）

タイフーンショット計画

SP5-10+佐藤陽祐（北大院理）

気象雷モデルでの数値予報に向けたモデル改良の取り組み

SP5-11+

河合佑太（理研計算科学）

高解像度大気計算における力学スキームの離散精度の影響に関する研究

SP5-12+

富田浩文（理研計算科学）

富岳開発における協調設計

SP5-13+八代尚（国環研）

計算機システムと気象・気候分野のアプリケーションのコデザイン：NICAMLETKFの経験から

SP5-14+氏家

将志（気象庁数値予報） 気象庁全球モデル開発の展望と将来の計算機対応に向けた取り組み

SP5-15+北村祐二（気象庁数値予報） 気象庁非静力学モデルasucaの大規模計算に向けた開発計画と課題

SP5-16

洪大輔（JAMSTEC）

竟書（東大理）全球雲解像気候実験に向けたNICAMの標準設定見直しと改良
全球雲解像度－渦解像度結合モデル実験へ向けた取り組み～台風制御に向けて～

Ensemble of Radiative-Convective Equilibrium Simulations near the Aggregated andScattered Boundary-25-

オンラインポスター講演プログラム

日本気象学会2021年度秋季大会

大会第2日 [12月3日（金）] 9：30～11：30 オンラインポスター講演セッション P2A
一般発表 52件
BL-03+大橋球）

唯太（岡山理大・生物地

BL-06+

太田佳似（気象予報士会）

梅雨前線の接近に伴う突風の解析の試み

BL-12+高根雄也（産総研）新型コロナ外出自粛で都市気候はどう変わったか？

BL-14

仲山 瑞希（兵庫県立大・環境
兵庫県の日本海側地域におけるフェーン現象の事例解析
人間）

CL-34

足立

CL-35

佐々木

CL-36

加藤

茜（三重大生物資源）

全球的に見るテレコネクションとGDP成長率の共変動

CL-37

加藤

大輔（東京海上研）

複数のバイアス補正を適用したd4PDFによるチャオプラヤ川の極値流量の将来
変化予測

CL-38

平原

翔二（気象庁）

次期季節予測システムJMA/MRI-CPS3

CL-39

村田

昭彦（気象研）日本の降水頻度の将来変化に対する相対湿度の影響（2）

CL-40

柳澤

哲（TMU）

ENSOの位相による夏季アジアモンスーンの変調

CL-41

荒川

隆（RIST）

ILS大規模実験試行における計算性能評価

CL-42

吉野

純（岐阜大工）2019年台風19号の大雨に関する擬似温暖化進路アンサンブル実験

CL-44

中澤

哲夫（東大

気象庁再解析データ JRA-3Q での台風表現の評価

CL-45

原田

やよい（MRI）

CL-46

西井
源）

和晃（三重大学生物資

MC-07

山上

晃央（気象研）MC-08

日暮明子（NIES）

ME-02+重田

祥範（環境大）ME-04

馬場

賢治（酪農大環境）

スマートフォンを利用した高度と気圧を理解する実験の取り組み

MH-09+

本田

明治（新潟大理）

寒冷渦指標でみる2020/21年冬季の日本海側の大雪

MH-10+

安藤雄太（新潟大理）

寒冷渦指標でみる日本海側の大雪をもたらす環境場の特徴

MH-11

小林

ちあき（気象研）

南半球成層圏突然昇温後の負の南極振動の季節予測可能性

OB-18+上野境）

健一（筑波大学生命環

OB-19+

山崎

一哉（東大院理）

ひまわり8号におけるRGB合成画像の高解像度化

OB-23

小司

禎教（気象研）船舶搭載GNSSによるリアルタイム海上可降水量解析

OB-24

山本

真之（NICT）

1.3GHz帯ウィンドプロファイラにおける測定データ品質管理手法の評価

OB-25

日置 壮一郎（LOA, Univ.
Lille）SGLIによる高空間分解能観測を活用した人工衛星の運動に由来する偏光観測誤
差の推定

OB-26

内田

大平（都立大）レーダネットワーク環境下における干渉波除去手法の検討

OB-28

山田

芳則（叡啓大学）

Dual-PAWR解析と数値モデル結果に基づく鉛直流の相互比較

PR-30

川口

真司（気象庁数値予報） 寒気流入と大雪との関連性に関する研究

PR-31

吉田

智（気象研）PR-32

中井

専人（防災科研・雪氷） 2021年1月7-9日上越大雪時にLPM PE観測された降雪粒子特性

PR-33

笠見

京平（東大AORI）

Cバンド二重偏波レーダーを用いた令和2年4月24日の関東地方降雹事例解析

PR-34

北畠

尚子（気象大）2021年7月1～3日の静岡県付近における大雨時の前線構造

幸穂（理研計算科学）
春花（気大）大海研）

三次盆地で発生する放射霧の数値シミュレーション（第2報：季節性）

地域気候変化の評価のための力学的ダウンスケーリング手法に関するレビュー
1990年代の気候シフトが熱帯低気圧の最大可能強度へ与えた影響

JRA-3Q長期再解析の赤道波・熱帯低気圧の表現性能評価
高解像度海面水温データの大気再解析への影響～冬季日本海上の例～
対流圏下層の気温予測誤差へのエアロゾルの影響
衛星搭載ライダー・イメジャー複合解析手法による全球エアロゾル特性の長期解析
中学理科第2分野「天気とその変化」に関する視覚的学習方法－生徒への意識調査と映像教材の開発－

地上観測および衛星データに基づく中部山岳域における夜間の雲海発生傾向

線状降水帯の風上側の水蒸気鉛直プロファイルの観測-26-

PR-35栗林正俊（長野県環保研）

中部山岳域における降水・積雪の経年変化率と標高の関係

PR-36

益子

渉（気象研）

アメダス1分値データを用いた突風の統計解析

PR-37

川瀬

宏明（気象研）

区内観測が捉えた過去の関東平野の大雪と気象モデルを用いた再現実験

PR-38

山地

萌果（JAXA/EORC）

衛星観測によるアジアモンスーン地域の降水特性

PR-39

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
水タイプ分類の検証

TR-05+

塚田大河（北大院環境科学） 静止気象衛星を用いた台風強度推定に向けて－SAR海上風との比較検討－

TR-16+

中村

雄飛（東大大海研）

TR-17+高須賀

大輔（JAMSTEC）

TR-18+清木

亜矢子（JAMSTEC）

北半球夏季季節内振動に伴い発達する積雲対流活動と季節平均場におけるPJパターンとの関係

TR-19

馬場雄也（JAMSTEC）

積雲対流スキームで再現される熱帯低気圧の解像度依存性

TR-20

竹村

和人（京大院理）

北西太平洋でのロスビー波の砕波が熱帯低気圧に及ぼす影響

WF-11+

三好

建正（理研）

Lorenz-63モデルを使った制御シミュレーション実験

WF-16+西澤誠也（理研計算）

ニューラルネットワーク代理モデルを用いた4次元変分法データ同化

WF-17

高野

哲夫（気象予報士会）

ＧＳＭ地上を用いた山形県内における冬季気温ニューロ・モデルの開発

WF-18

佐藤

優花（東大）

機械学習を用いた気象庁天気図の前線を再現する自動化手法の開発

WF-19

内山

常雄（予報士会）

更新平年値に見る年・月平均気温の変化

WF-22

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3）－2019年T15とT19の強雨域の比較－

赤道Kelvin波・Rossby波の結合過程に関する統計解析
対流圏上層の混合ロスビー重力波が励起するMJO発生機構

専門分科会3「惑星大気研究の現状と展望：探査・観測と理論・数値研究」 10件
SP3-01+

須田智也（東大新領域）

金星の雲形態の統計的解析

SP3-02+今村剛（東京大学）

金星の雲頂温度に見る惑星規模波動SP3-03+今井正尭（京産大）金星雲頂で卓越する5日周期擾乱の南北熱輸送

SP3-04+山本勝（九大応力研）

金星大気大循環モデルの中の短周期擾乱の構造

SP3-05+

狩生

宏喜（TU）

金星大気におけるケルビン波と雲の変動の関連性

SP3-06+

藤澤由貴子（慶應大）

熱潮汐波に着目したあかつき水平風速のデータ同化－金星客観解析データ作成の試み－

SP3-07+

小郷原

一智（京産大理）SP3-08+櫻井域）

龍太郎（東大・院・新領

SP3-11+黒田剛史（東北大・理）火星RSLからの水放出シミュレーション

SP3-12+

石渡正樹（北大・理）大気吸収係数が海惑星の気候レジーム図に与える影響

Arcadia平原における火星ダストストームの特徴
電波掩蔽データ解析による火星大気の微細構造の抽出-27-

オンラインポスター講演プログラム

日本気象学会2021年度秋季大会

大会第2日 [12月3日（金）] 13：00～15：00 オンラインポスター講演セッション P2P
一般発表 52件
BL-15

川端康弘（気象研）東京における1990年代の低視程日数増加と大気環境

BL-16

長瀬

大和（岐阜大学）

屈折率構造定数Cn2に関する超音波風速温度計計測

BL-17

北野

慈和（電中研）風速一様・安定度一定条件のおろし風の水理学的表現の検討

CL-09+村上茂教（気象大）Arnoldi法・Lanczos法を用いた高解像度大気モデルの固有値・特異値解析に関
する研究

CL-47

小畑

淳（気象研）

地球システムモデルの土地利用と凶作

CL-48

森

正人（九大応力研）

CL-49

山崎

剛（東北大理）東北地方における将来の気候変化

CL-50

松本

由布（東海大院）

極軌道衛星を用いた雲特性の長期全球解析（その1：研究計画）

CL-51

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

CL-52

樋口

太郎（AORI）

CL-53

行本

誠史（気象研）CMIP6モデルによる北半球平均降水量の長期変化
大気海洋結合モデル実を用いた氷期の急激な気候変動に対する地球軌道要素の影響に関する研究

WACEパターン形成・維持に対する大気－海氷結合の役割

チベット高原の有無に起因した東アジアにおける温暖化に伴う水循環応答の逆
転

CL-54

國吉

優太（AORI）

CL-55

松村

伸治（北大院地球環境） 熱帯太平洋温暖化による将来の北半球極渦の非対称化

CL-56

小長谷

DY-05

仙石

和正（都立大）関東平野におけるCold-Air Dammingの気候学的特徴

DY-06

足立

透（気象研）PAWRで観測された令和元年房総半島台風に伴う境界層ストリーク

EM-06

山田

恭平（長野環保研）

EM-07

蔡

MA-03+坂崎貴俊（京大院理）

成層圏QBOの西風・東風領域中に見つかった準停滞性赤道波

MC-04+阿保真（都立大）

ライダーにより観測された自由対流圏CO2濃度の増加イベント

MC-09

織田

雄大（九大総理工）気候モデルへの対流圏主要エアロゾルの2モーメントビン法の導入

MH-12

甲斐田

MH-13

中野

満寿男（JAMSTEC）

台風温低化の長期トレンドの解析

MH-14

大島

和裕（青森大学）

オホーツク海へ大気から供給される淡水変動と大気循環場の関係

OB-05+

岩下

久人（明星電気）

山間部における衛星降水量観測（GSMaP）と地上降水量観測（POTEKA）との統計比較分析

OB-30

石原竜希（神戸高専）

Ku帯広帯域二重偏波レーダによる降水観測 －降雪を伴う事例－

OB-31

瀬古

弘（気象研）

空港気象レーダーによる屈折率の時間変化

OB-32

飯塚

達哉（NTT）

ドローンによる異なる天候下における鉛直プロファイル大気環境計測の精度評
価

OB-33

小原

慧一（JAXA）

衛星搭載高性能マイクロ波放射計による積算水蒸気量の長期トレンド比較

OB-34

磯田

総子（NICT）

フェーズドアレイ気象レーダのクラッタ除去を目的とした
セマンティックセグメンテーションの利用検討その4

PR-01+

高野雄紀（東大大気海洋研） 民間気象業務における「顕著雨準備情報」の運用

PR-40

青木

理沙（名大ISEE）

2011年台風Talasに伴うatmospheric riverがもたらす豪雨の時間発展

PR-42

高橋

暢宏（名大ISEE）

航空機搭載フェーズドアレイレーダを想定した台風観測のシミュレーション

PR-43

佐藤

友徳（北大院地球環境） 異なる総観場のもとで生じた強雨に対する海面水温の影響

貴志（東大AORI）

穎（リモセン）

2つの退氷期の気候シミュレーションから示唆される南極温暖化メカニズム

フェーン現象とヒートアイランドによる2018年8月22日の長野県北東部における昇温イベント
東アジアの越境大気汚染エアロゾルに及ぼすモンスーンの影響に関する観測的研究

新乃輔（九大総理工） 日本周辺域の低気圧の出現個数について-28-

二重偏波レーダーによる降水粒子判別結果とBOLTによる三次元電荷分布との
相互比較

PR-44

梅原

章仁（気象研）

PR-45

中野
研）

博文（千葉大CEReS小槻

PR-46

藤野

梨紗子（慶大SFC）

辻堂における降水量・風速とPM2.5の関係

PR-47

鈴木

雄斗（九大院・理）

2021年1月の大雪事例でみられた長白山系のカスケード効果

PR-48

荒木

健太郎（気象研）

2021年7月1～3日の静岡県を中心とした大雨の環境場

PR-49

林田

敦史（名大ISEE）

梅雨期の沖縄周辺で観測された強雨域における偏波パラメータの鉛直分布

RD-03+
RD-04
TR-21
TR-22

畳み込みニューラルネットワークを用いた雪結晶分類

駒﨑 寛和（筑波大学理工情報
大気境界層内での長波放射に着目した放射モデルの相互比較
生命学術院）
気候変動観測衛星『しきさい』の観測データを用いたエアロゾルと海色の同時
関口 美保（海洋大）推定法の解析と検証
メキシコ湾流の微細構造と遠隔海域のハリケーンの発達について～2016年ハリ藤原 圭太（九大院・理）ケーンNICOLEの事例解析～
水平解像度1kmの領域大気海洋結合モデルを用いたTyphoon Hagibis (2019) 及び
金田 幸恵（名大ISEE）
それに伴う大雨の将来変化予測

TR-24

片山

卓彦（東京海上研究所） 確率台風モデルを用いた台風季節予測の可能性調査②

TR-25

菱沼

美咲（横浜国大）

回転水槽を用いた台風壁雲構造の再現実験

TR-26

柳瀬

亘（気象研）

凝結熱と傾圧性から生じる低気圧の多様性

WF-21

和田

章義（気象研）2018年台風第12号(JONGDARI)の数値シミュレーション(2)

WF-23

杉

WF-24

小笠原

宏司（京大理院）

WF-25

大塚

成徳（理研計算科学）

WF-26

林

正人（気象研）修吾（気象研）グレーゾーンの積雲対流スキーム
疎行列解法を用いたRBF浅水波モデル
深層学習による3D降水ナウキャストの高精度化に向けた開発
NHMとasucaによるモデル間相互比較実験

専門分科会4「気候変動に伴う異常天候のストーリーライン構築について」 10件
SP4-01+

塩竈秀夫（国環研）日本の適応策推進のための気候シナリオ研究

SP4-02+佐藤尚毅（学芸大）CMIP6マルチ気候モデルによる冬季中部日本における気候予測

SP4-03+小坂優（東大先端研）

CMIP6 モデルにおけるシルクロードパターンの温暖化に伴う変調

SP4-04+尾瀬智昭（気象研）夏季東アジアにおける海面気圧将来変化のパターン分析－CMIP6とCMIP5の比較－

SP4-05+若月泰孝（茨城大理）

豪雨現象の地球温暖化に対する応答実験

SP4-06+

神澤望（立正大）CMIP6による夏季アジアモンスーン降水量の将来変化

SP4-07+堀之内

SP4-08+

河谷芳雄（JAMSTEC）

SP4-09澁谷

亮輔（AORI）

SP4-10横山千恵（東大AORI）

武（北大地球環境）

CMIP5による梅雨の将来変化のモデル間差異における循環場の役割
上部対流圏－成層圏の温暖化レスポンス差が日本周辺の気候場に与える影響（II）
広域極端降雨現象のストーリーライン構築のための主成分分析による環境場の分類と将来変化の帰納的推測
GPM DPRとCMIP6モデルとを用いた初夏日本付近の降水特性のストーリーライ
ン研究

-29-

オンラインポスター講演プログラム

日本気象学会2021年度秋季大会

大会第2日 [12月3日（金）] 15：15～17：15 オンラインポスター講演セッション P2L
一般発表 53件
BL-18

西場

慧（筑波大学）

北陸のフェーンの日変化に対する地形の効果

BL-19

守永

武史（気象研）温度成層のある境界層乱流の風速変動

BL-20

西見

耕汰（TUMSAT）

沿岸域における渦相関法とバルク法による大気安定度評価方法の比較

CL-57

山中
源）

晴名（三重大院生物資

CL-58

轟木

亮太朗（東大）海洋循環が氷期サイクルに与える影響の解析

CL-59

宮本

歩（東大先端研）

カリフォルニア沖下層雲が北太平洋の気候に与える影響

CL-60

西片

杏佳（茨城大理）

西日本における過去40年間の梅雨前線と降水量の経年変化

CL-61

横山

史典（茨城大理）

北日本初冬の低温多雪傾向と極域大気循環構造の経年変化

CL-62

高橋

洋（都立大）TRMM・GPMの長期データによる過去23年間おける梅雨前線降水活動の活発化

CL-63

石田

悠貴（新潟大院）

北半球冬季の亜熱帯域における対流圏界面高度と熱帯の対流トレンド

CL-64

川添

祥（北大院理）北海道において強い降水をもたらす低気圧の温暖化解析

CL-65

林

未知也（国環研）

北西太平洋表層水温の長周期変動と人為的地球温暖化

CL-66

安清

莉奈（九大院・理）JPCZおよびそれに関連した豪雪イベントの将来変化

CL-67

大屋

祐太（北大工）大量アンサンブルデータを用いた準季節環境場の分類による北海道周辺域の降雨量の海面水温依存性

DY-07

中島

健介（九大・院理）

積雲加熱の時空間揺らぎによる大気自由振動常時励起

DY-08

万田

敦昌（三重大生物資源） 日本海の海面水温前線がJPCZに及ぼす影響 2021年1月の事例解析

EM-08

平田 祥人（筑波大学システム
東京の気象の1 分値データにおける曜日効果
情報系）

EM-09

中村

真悟（筑波大）短期的・長期的な暑熱順化を考慮した都道府県別の熱中症救急搬送リスク予測

IM-03

大竹

秀明（産総研）

積雪時の太陽光発電出力の予測誤差の事象

MA-05

本田

淳一（九大院理）

北半球におけるオゾンの変動と子午面循環について

MA-06

喜多川

MC-11

財前

MC-12
MH-15

太一（九大院・理）祐二（気象研）シナリオ別将来気候における大気・海洋の応答の違い

成層圏突然昇温により引き起こされる赤道域半年周期振動の年々変動
UAEから日本に至る自由対流圏エアロゾルの特徴－その2

大野 耕平（金沢大学自然科学
原子間力顕微鏡を用いた海洋起源有機エアロゾルの個別粒子付着力測定研究科）
寒冷渦と相互作用した台風Lionrockの温帯低気圧化時の構造変化の違いについ入江 健太（京大院理）
て

MH-16

亀井

千尋（北大・院・理）

日本周辺の二つ玉低気圧における爆弾低気圧に関して

MH-17

美山

透（JAMSTEC/APL）

日本周辺海水面温度のトレンド・変動特性

OB-29

橋本

真喜子（JAXA）

静止衛星搭載イメージングフーリエ変換分光計の初期検討(1)

OB-35

堀江

宏昭（NICT）

EarthCARE/CPR検証用雲観測レーダによる連続観測（その2）

OB-36

折笠

成宏（気象研）氷晶核計とPCVIによる雲残渣粒子の観測（序報）

OB-37

纐纈

丈晴（名大ISEE）

名大Xバンド偏波レーダーを用いた降水粒子判別法高度化の検討 －2021年夏季
雷雲事例の観測データを用いて－

OB-38

栗原

璃（鉄道総研）レーダー画像に適用可能な画像解析技術の検討

OB-39

瀬戸 拓也（九州大学応用力学
ドップラーライダー観測による鉛直流と高度の関係解析
研究所）

OB-40

妻鹿

友昭（阪大院工）

PR-50

田上
域）

雅浩（地球システム領

PR-51

田尻

拓也（気象研）Sparse PCA解析を用いて衛星全球降水マップ（ GSMaP） 高度化のための赤外雲域マップの利用
同位体NICAMによりシミュレートされた降水d-excessの検証
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3）-30-

PR-52

木下直樹（九大院・理）

北陸雪雲の微物理的・電気的構造への ice-ice collisions による二次氷晶生成過程
の効果

PR-53

藤田

実季子（JAMSTEC）

九州地方における水蒸気量の長期変化

PR-54

中

PR-55
PR-56
PR-57

陽（高知大院）

高知市における層状性降水の雨滴粒度分布の特徴

草野 優一郎（富山大・都市デ
北西太平洋の熱帯低気圧が大気の川の形成に及ぼす影響
ザイン）
小野 有紀（富山大・都市デザ マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダを用いたダウンバーストの力
イン）
学的構造の解析ひまわり8号高解像度データで見られたインドネシア・バンドン降雹事例にお池田 浩光（京大院理）ける積乱雲の特徴

PR-58

辻

PR-59

TONG

TR-27

服部

TR-28

耿

TR-29

市川

TR-30

原

TR-31

藤波

初木（名大ISEE）

夜間にベンガル湾西岸からヒマラヤ山麓にかけて加速するモンスーン湿潤気流の時空間構造WF-27

本田匠（理研計算科学）

雷観測の観測システムシミュレーション実験: 2017年九州北部豪雨事例

WF-28

大塚

道子（気象大）ひまわり8号全天候輝度温度同化における観測誤差に関する調査

WF-29

澤田

謙（MRI）

変分法メソ解析システムにおける過飽和制約の効果

WF-30

SUN

Qiwen（理研）

Lorenz-96モデルを使った極端事例の制御可能性

WF-31

三浦

裕亮（東大・理）正20面体格子へのポアッソンソルバーの実装

泰成（富大）
LING（防災研究所）
美紀（JAMSTEC）
驃（JAMSTEC）
花（琉球大理工）啓喜（九大気象）“暖かい雨"と“冷たい雨"における降水粒子特性の違い
Effects of Mountain-Plains Solenoid on Diurnal Cycle of a Heavy Rainfall Event over
YHRV in 2020
北半球冬季におけるボルネオ渦の出現頻度とMJOの位相の関係「みらい」レーダーにより観測されたスマトラ島沖における海陸風循環の特徴
4月の南西諸島近海で発生する顕著な雷活動
水蒸気場変化に対する台風雷活動の応答

専門分科会3「惑星大気研究の現状と展望：探査・観測と理論・数値研究」 9件
SP3-09+樫村

博基（神戸大院・理）

全球非静力学火星大気大循環モデルの開発: 地形あり計算

SP3-10+

青木翔平（JAXA/ISAS）

火星衛星探査計画MMXによる火星気象観測

SP3-13+佐々木SP3-14黒田剛史（東北大・理）

火星古気候のGCMシミュレーション：流水地形の再現

SP3-15藤澤由貴子（慶應大）

金星大気中の自発的な重力波放射の数値実験

SP3-16中川

広務（東北大・理）

地球型惑星大気にみられる乱流拡散係数の多様性

SP3-17

岩中達郎（東大地惑）

金星探査機あかつきによる紫外雲画像を用いたSO2輸送の研究

SP3-18高橋星）

芳幸（神戸大・理・惑

SP3-19石渡

正樹（北大・理）洋平（摂南大・理工） 高速回転する球殻内の熱対流によリ生成される高緯度順行ジェット

金星大気の放射計算と放射対流平衡実験
雷雲を想定した質量強制により生じる巨大惑星表層流-31-

講演者索引
講演番号

セッション番号
オンライン

口頭

ポスター

<A>
Abo Makoto（阿保 真）

MC-04+

P2P

Adachi Sachiho（足立 幸穂）

CL-34

P2A

Adachi Toru（足立 透）

DY-06

P2P

Adachi Ahoro（足立 アホロ）

WF-22

P2A

Aizawa Takuro（相澤 拓郎）

CL-02+P1A

D3A

Akami Shoichi（赤見 彰一）

WF-15+P1L

B5A

Ando Yuta（安藤 雄太）

MH-10+P2A

C4A

Aoki Risa（青木 理沙）

PR-40

P2P

Aoki Shohei（青木 翔平）

SP3-10+

P2L

B3P

Aonashi Kazumasa（青梨 和正） OB-04+

P1A

B3A

Arai Kenichiro（新井 健一郎）

P1P

B5P

PR-16+

Arakawa Takashi（荒川 隆）

CL-41

P2A

Araki Kentaro（荒木 健太郎）

PR-48

P2P

Asano Yuki（浅野 裕樹）

CL-21+

P1P

C3A

ME-04

P2A

Baba Yuya（馬場 雄也）

TR-19

P2A

EM-07

RD-02+

A4A

B4A

<E>
Endo Hirokazu（遠藤 洋和）

CL-13+P1P

A4A

Enomoto Takeshi（榎本 剛）

WF-14+

P1L

B5A

<F>
Fudeyasu Hironori（筆保 弘徳）

SP5-09+

P1L

Fujibe Fumiaki（藤部 文昭）

IM-02

P1A

Fujii Kotarou（藤井 虎太朗）

PR-19+

P1P

Fujinami Hatsuki（藤波 初木）

TR-31

P2L

Fujino Risako（藤野 梨紗子）

PR-46

P2P

Fujisawa Yukiko（藤澤 由貴子） SP3-15

P2L

Fujisawa Yukiko（藤澤 由貴子） SP3-06+

P2A

WF-07+

P1P

Fujiwara Keita（藤原 圭太）

TR-21

P2P

Fukutomi Yoshiki（福富 慶樹）

TR-15+P1L

D4A

Furukawa Ikumasa（古川 郁将） PR-22+

P1L

B5P

Furukawa Taisei（古川 大誠）

WF-13+

P1L

B5A

TR-28

P2L

Hanado Hiroshi（花土 弘）

OB-17+

P1L

Hara Hironobu（原 啓喜）

TR-30

P2L

Harada Yayoi（原田 やよい）

CL-45

P2A

Hashimoto Akihiro（橋本 明弘） PR-27+

P1L

B5A

<H>

Hashimoto Makiko（橋本 真喜

A5P

B5P

B3P

B4A

B5P

OB-29

P2L

MA-02+P1P

C3A

Hatsuzuka Daisuke（初塚 大輔） WF-06+

P1P

B5A

Hattori Miki（服部 美紀）

TR-27

P2L

Hayashi Masahiro（林 昌宏）

TR-03+P1A

Hayashi Michiya（林 未知也）

CL-65

P2L

Hayashi Syugo（林 修吾）

WF-26

P2P

Hayashida Atsushi（林田 敦史）

PR-49

P2P

Higuchi Taro（樋口 太郎）

CL-52

P2P

Higurashi Akiko（日暮 明子）

MC-08

P2A

Hioki Souichiro（日置 壮一郎）

OB-25

P2A

Hirahara Shoji（平原 翔二）

CL-38

P2A

Hirano Soichiro（平野 創一朗）

TR-08+P1P

D3P

Hirasawa Naohiko（平沢 尚彦）

MH-02+P1A

C4A

Hirata Yoshito（平田 祥人）

EM-08

P2L

Hirokawa Yasutaka（廣川 康隆） PR-29

P1L

Hirose Hitoshi（広瀬 民志）

OB-06+P1A

B3A

Hirota Nagio（廣田 渚郎）

CL-23+P1L

A5A

Hishinuma Misaki（菱沼 美咲）

TR-25

P2P

Honda Junichi（本田 淳一）

MA-05

P2L

Honda Meiji（本田 明治）

MH-09+P2A

C4A

Honda Meiji（本田 明治）

TR-10+P1P

D3P

Honda Takumi（本田 匠）

WF-27

P2L

Horie Hiroaki（堀江 宏昭）

OB-35

P2L

Hashimoto Taishi（橋本 大志）

P2P

P1A

Fujita Tadashi（藤田 匡）

子）<D>Damiani Alessandro

P2L

Geng Biao（耿 驃）<C>
Cai Ying（蔡 穎）

PR-53

<G>

<B>
Baba Kenji（馬場 賢治）

Fujita Mikiko（藤田 実季子）

D3P

Horinouchi Takeshi（堀之内 武） SP4-07+

P2P

A3A

Horinouchi Takeshi（堀之内 武） TR-04+

P1A

D3P

-32-

Hung Ching-Shu（洪 竟書）

SP5-16

P1L<I>

Kamizawa Nozomi（神澤 望）

SP4-06+

P2P

A3A

Kanada Sachie（金田 幸恵）

TR-22

P2P

Kanamori Yuka（金盛 友香）

EM-03+P1P

C5A

Kanno Yuki（菅野 湧貴）

CL-01+

P1A

D3A
B3P

Ichikawa Hana（市川 花）

TR-29

P2L

Idei Kakeru（出井 走）

PR-18+P1P

B5P

Karyu Hiroki（狩生 宏喜）

SP3-05+

P2A

Iida Koki（飯田 康生）

TR-06+P1P

D3P

Kasami Kyohei（笠見 京平）

PR-33

P2A

Iizuka Tatsuya（飯塚 達哉）

OB-32

P2P

Kashimura Hiroki（樫村 博基）

SP3-09+

P2L

B3P

Ikeda Hiromitsu（池田 浩光）

PR-57

P2L

Kasuga Satoru（春日 悟）

MH-08+P1L

C4A

Imada Yukiko（今田 由紀子）

CL-14+P1P

A4A

Kataoka Takahito（片岡 崇人）

CL-24+P1L

A5A

Imai Masataka（今井 正尭）

SP3-03+

P2A

B3P

Katayama Takuhiko（片山 卓彦） TR-24

P2P

Imamura Takeshi（今村 剛）

SP3-02+

P2A

B3P

Kato Akane（加藤 茜）

CL-36

P2A

Inatsu Masaru（稲津 將）

CL-17+P1P

A4A

Kato Daisuke（加藤 大輔）

CL-37

P2A

Irie Kenta（入江 健太）

MH-15

P2L

Kato Kuranoshin（加藤 内藏進） CL-31+

P1L

A5A

Ishida Yuki（石田 悠貴）

CL-63

P2L

Kato Teruyuki（加藤 輝之）

PR-02+P1A

A3P

Ishido Sora（石戸 空）

PR-20+

P1P

Kawabata Yasuhiro（川端 康弘） TR-23

P1A

MC-05

P1L

Kawabata Yasuhiro（川端 康弘） BL-15

P2P

Kawaguchi Masashi（川口 真司） PR-30

P2A

Ishihara Masahito（石原 正仁）

PR-23+

P1L

Kawai Hidetoshi（河合 英俊）

CL-51

P2P

Ishihara Ryuki（石原 竜希）

OB-30

P2P

Kawai Yuta（河合 佑太）

SP5-11+

P1L

A5P

Ishii Shoken（石井 昌憲）

SP2-02+

P1P

Kawamura Seiji（川村 誠治）

OB-16+

P1L

B4A

Ishiwatari Masaki（石渡 正樹）

SP3-19

P2L

Kawase Hiroaki（川瀬 宏明）

PR-37

P2A

Ishiwatari Masaki（石渡 正樹）

SP3-12+

P2A

B3P

Kawase Hiroaki（川瀬 宏明）

CL-18+P1P

A4A

Ishizaki Noriko（石崎 紀子）

CL-29+P1L

A5A

Kawashima Kohei（川島 康平）

PR-11+P1P

A3P

Isoda Fusako（磯田 総子）

OB-34

P2P

Kawatani Yoshio（河谷 芳雄）

SP4-08+P2P

A3A

Ito Masato（伊藤 誠人）

TR-13+P1L

D4A

Kawazoe Sho（川添 祥）

CL-64

P2L

Ito Rui（伊東 瑠衣）

CL-12+P1P

A4A

Kimura Noriaki（木村 詞明）

CL-05+P1A

D3A

Ito Tadashi（伊藤 忠）

SP1-01+

P1A

C5A

Kinoshita Takenari（木下 武也） MA-01+

P1A

C3A

Iwahori Taiki（岩堀 太紀）

OB-20

P1L

Kishibuchi Kodai（岸淵 航大）

OB-10+P1P

B3A

Iwai Hironori（岩井 宏徳）

SP2-12

P1P

Kishita Naoki（木下 直樹）

PR-52

P2L

Iwanaka Tatsuro（岩中 達郎）

SP3-17

P2L

Kitabatake Naoko（北畠 尚子）

PR-34

P2A

Iwashita Hisato（岩下 久人）

OB-05+P2P

B3A

Kitabayashi Sho（北林 翔）

CL-10+P1A

D3A

Iwashita Hisato（岩下 久人）

PR-15+P1P

B5P

Kitade Takumi（北出 拓海）

CL-26+P1L

A5A

Kitagawa Taichi（喜多川 太一） MA-06

P2L

Kitamura Yuji（北村 祐二）

SP5-15+

P1L

Kitano Yoshikazu（北野 慈和）

BL-17

P2P

Kitoh Akio（鬼頭 昭雄）

CL-28+

P1L

Kobayashi Chiaki（小林 ちあき） MH-11

P2A

Kodera Kunihiko（小寺 邦彦）

TR-14+P1L

D4A

Kohara Nobuhiro（小原 亘広）

CL-19+P1P

A4A

Komazaki Hirokazu（駒﨑 寛和） RD-03+

P2P

B4A

Kondo Keiichi（近藤 圭一）

WF-09+P1P

B5A

Kondo Makoto（近藤 誠）

PR-28+P1L

B5P

Ishidoya Shigeyuki（石戸谷 重
之）

B5P

B5P

C5P

<J>
Jin Yoshitaka（神 慶孝）

OB-11+

P1P

B3A

<K>
Kaida Shinnosuke（甲斐田 新乃

MH-12

P2P

Kajikawa Tomoki（梶川 友貴）

PR-09+

P1A

Kamei Chihiro（亀井 千尋）

MH-16

P2L

Kamiya Kei（神谷 圭）

DY-02+

P1A

輔）

A3P

C3A

-33-

A5P

A5A

Konya Keiko（紺屋 恵子）

MC-06

P1L

Kosaka Yu（小坂 優）

SP4-03+

P2P

Koshino Hiroyuki（越野 寛之）

OB-14+

P1P

Kouketsu Takeharu（纐纈 丈晴） OB-37

P2L

Kubota Takuji（久保田 拓志）

OB-03+

P1A

Kuma Kenichi（隈 健一）

WF-05+P1A

Kuniyoshi Yuta（國吉 優太）

CL-54

P2P

Kuramochi Masaya（倉持 将也） CL-04+

P1A

Kuribayashi Masatoshi（栗林 正

Miyoshi Takemasa（三好 建正） WF-10+

P1P

B5A

A3A

Miyoshi Takemasa（三好 建正） WF-11+

P2A

B5A

B4A

Mori Masato（森 正人）

CL-48

P2P

Morinaga Takeshi（守永 武史）

BL-19

P2L

B3A

Murakami Masataka（村上 正隆） PR-26+

P1L

B5P

B5A

Murakami Shigenori （ 村 上 茂

CL-03+P1A

D3A

CL-09+

P2P

D3A

CL-39

P2A

BL-16

P2P

MH-05+P1P

C4A

Nagoshi Toshiyuki（名越 利幸） BL-01+

P1A

C3P

教）
D3A

Murakami Shigenori （ 村 上 茂
教）

PR-35

P2A

Kurihara Aki（栗原 璃）

OB-38

P2L

Kurihara Kazuo（栗原 和夫）

CL-08+

P1A

D3A

<N>

Kuroda Ryoma（黒田 龍馬）

DY-01+P1A

C3A

Nagase Yamato（長瀬 大和）

Kuroda Takeshi（黒田 剛史）

SP3-14

P2L

Kuroda Takeshi（黒田 剛史）

SP3-11+P2A俊）

Murata Akihiko（村田 昭彦）

Nagayama Soichiro（永山 聡一
B3P朗）

Kusano Yuichiro（草野 優一郎） PR-55

P2L

Kusunoki Kenichi（楠 研一）

PR-17+P1P

B5P

Naka Akira（中 陽）

PR-54

P2L

Kusunoki Shoji（楠 昌司）

CL-27+P1L

A5A

Naka Nanami（中 七海）

PR-03+P1A

A3P

TR-12+P1L

D4A

Nakaegawa Tosiyuki（仲江川 敏

<M>

之）

Maejima Yasumitsu（前島 康光） WF-12+

P1L

B5A

Nakagawa Hiromu（中川 広務） SP3-16

P2L

Maki Takashi（眞木 貴史）

MC-03+P1P

C3A

Nakai Sento（中井 専人）

PR-32

P2A

Makizono Yoshiki（牧園 善樹）

BL-09+P1L

C3P

Nakajima Kensuke（中島 健介） DY-07

P2L

Manda Atsuyoshi（万田 敦昌）

DY-08

P2L

Nakajima Ko（中島 虹）

BL-11+P1A

C3P

Masaki Takeshi（正木 岳志）

PR-39

P2A

Nakamae Kumi（中前 久美）

MC-02+P1A

C3A

Mashiko Wataru（益子 渉）

PR-36

P2A

Nakamura Shingo（中村 真悟）

EM-09

P2L

Masunaga Ryusuke（升永 竜介） SP5-04+

P1L

A5P

Nakamura Tetsu（中村 哲）

CL-25+P1L

A5A

Matsumoto Ayako（松本 紋子）

SP2-10+

P1P

C5P

Nakamura Yuhi（中村 雄飛）

TR-16+P2A

D4A

SP1-04+

P1A

C5A

Nakamura Yuki（中村 佑希）

WF-08+P1P

B5A

Nakamura Yuki（中村 祐貴）

CL-20+P1P

A4A

Matsumoto Yu（松本 由布）

CL-50

P2P

Nakano Hirofumi（中野 博文）

PR-45

P2P

Matsumura Shinji（松村 伸治）

CL-55

P2P

Nakano Masuo（中野 満寿男）

MH-13

P2P

Mega Tomoaki（妻鹿 友昭）

OB-40

P2L

Nakashita Saori（中下 早織）

WF-03+

P1A

Minamide Masashi（南出 将志） WF-01+

P1A

D3P

Nakata Kiyoshi（中田 潔）

BL-13

P1P

Minda Haruya（民田 晴也）

OB-02+P1A

B3A

Nakayama Hideaki（中山 秀晃） SP1-03+

P1A

Misumi Ryohei（三隅 良平）

PR-25+P1L

B5P

Nakayama Mizuki（仲山 瑞希）

BL-14

P2A

Miura Hiroaki（三浦 裕亮）

WF-31

P2L

Nakazawa Tetsuo（中澤 哲夫）

CL-44

P2A

Miyaji Yuma（宮地 友麻）

CL-11+P1A

D3A

Naoe Hiroaki（直江 寛明）

MH-03+P1A

C4A

Miyakawa Tomoki（宮川 知己）

SP5-01+

P1L

A5P

Narukawa Hiro（成川 陽路）

CL-15+P1P

A4A

Miyama Toru（美山 透）

MH-17

P2L

Nasuno Tomoe（那須野 智江）

TR-07+P1P

D3P

Miyamoto Ayumu（宮本 歩）

CL-59

P2L

Nema Ayaka（根間 綾香）

PR-08+P1A

A3P

Miyamoto Maki（宮本 真希）

MH-07+

P1L

Nishi Akifumi（西 暁史）

BL-08+

P1L

C3P

Matsumoto Takehiro （ 松 本 武
寛）

C4A

-34-

D3P

C5A

Nishiba Satoshi（西場 慧）

BL-18

P2L

Nishihara Hiroki（西原 大貴）

BL-02+

P1A

Nishii Kazuaki（西井 和晃）

CL-46

Nishikata Kyoka（西片 杏佳）

<S>
C3P

Sakai Tetsu（酒井 哲）

MC-01+P1A

P2A

Sakamaki Hiroshi（酒巻 洋）

OB-21

P1L

CL-60

P2L

Sakamoto Haruka（阪本 晴香）

OB-07+P1A

B3A

Nishimi Kota（西見 耕汰）

BL-20

P2L

Sakazaki Takatoshi（坂崎 貴俊） MA-03+

P2P

C3A

Nishimori Motoki（西森 基貴）

CL-30+P1L

A5A

Sakazaki Takatoshi（坂崎 貴俊） SP2-06+

P1P

C5P

Nishizawa Seiya（西澤 誠也）

WF-16+P2A

B5A

Sakurai Ryutaro（櫻井 龍太郎）

SP3-08+P2A

B3P

Nishizawa Tomoaki（西澤 智明） SP2-08+

P1P

C5P

Sasaki Haruka（佐々木 春花）

CL-35

P2A

Nodzu Masato（野津 雅人）

P1A

Sasaki Youhei（佐々木 洋平）

SP3-13+

P2L

B3P

Sato Naoki（佐藤 尚毅）

SP4-02+

P2P

A3A

Sato Takuto（佐藤 拓人）

BL-10+

P1L

C3P

OB-27

<O>

C3A

Obase Takashi（小長谷 貴志）

CL-56

P2P

Sato Tomonori（佐藤 友徳）

PR-43

P2P

Obata Atsushi（小畑 淳）

CL-47

P2P

Sato Yousuke（佐藤 陽祐）

SP5-10+P1L

Oda Katsuhiro（織田 雄大）

MC-09

P2P

Sato Yuka（佐藤 優花）

WF-18

P2A

Ogasawara Koji（小笠原 宏司）

WF-24

P2P

Satoh Ryo（佐藤 瞭）

CL-07+P1A

D3A

Ogawa Kimiko（小川 公子）

EM-04+P1P

C5A

Satoh Shinsuke（佐藤 晋介）

OB-01+P1A

B3A

SP3-07+

P2A

B3P

Sawada Ken（澤田 謙）

WF-29

P2L

Seiki Ayako（清木 亜矢子）

TR-18+P2A

Ohara Keiichi（小原 慧一）

OB-33

P2P

Sekiguchi Miho（関口 美保）

RD-04

P2P

Ohba Masamichi（大庭 雅道）

IM-01

P1A

Seko Hiromu（瀬古 弘）

OB-31

P2P

Ohta Yoshiji（太田 佳似）

BL-06+P2A

C3P

Sengoku Kazumasa（仙石 和正） DY-05

P2P

Ohta Yoshiji（太田 佳似）

EM-01+P1A

C5A

Seto Takuya（瀬戸 拓也）

OB-39

P2L

Ohtake Hideaki（大竹 秀明）

IM-03

P2L

Shibata Yasukuni（柴田 泰邦）

OB-12+

P1P

Ohya Yuta（大屋 祐太）

CL-67

P2L

Shibuya Ryosuke（澁谷 亮輔）

SP4-09

P2P

Oizumi Tsutao（大泉 伝）

SP5-07+

P1L

A5P

Shibuya Tomonobu（澁谷 朋伸） PR-21+

P1L

B5P

Okabe Izumi（岡部 いづみ）

SP2-09+

P1P

C5P

Shiegta Yoshinori（重田 祥範）

BL-05+P1P

C3P

Okajima Satoru（岡島 悟）

MH-04+P1P

C4A

Shiegta Yoshinori（重田 祥範）

ME-02+P2A

C5A

Okamoto Kozo（岡本 幸三）

SP2-01+

P1P

C5P

Shigeno Tetsuhide（滋野 哲秀）

ME-01+P1A

C5A

Okizaki Musashi（沖崎 武蔵）

OB-22

P1L

Shimada Udai（嶋田 宇大）SP2-05+P1P

C5P

Okui Haruka（奥井 晴香）

DY-03+

P1P

Shimizu Kensaku（清水 健作）

OB-13+P1P

B4A

Ono Kohei（大野 耕平）

MC-12

P2L

Shimizu Riku（清水 陸）

OB-08+P1P

B3A

Ono Yuki（小野 有紀）

PR-56

P2L

Shimoji Kazuki（下地 和希）

SP2-03+

P1P

C5P

Oohashi Yukitaka（大橋 唯太）

BL-03+P2A

C3P

Shiogama Hideo（塩竈 秀夫）

SP4-01+P2P

A3A

Oohashi Yukitaka（大橋 唯太）

EM-02+P1A

C5A

Shiraishi Koichi（白石 浩一）

MC-10

P1P

Orikasa Narihiro（折笠 成宏）

OB-36

P2L

Shoji Yoshinori（小司 禎教）

OB-23

P2A

Ose Tomoaki（尾瀬 智昭）

CL-43

P1A

Somaki Yusuke（杣木 優介）

MA-04+P1L

C3A

Ose Tomoaki（尾瀬 智昭）

SP4-04+

P2P

Suda Tomoya（須田 智也）

SP3-01+P2A

B3P

Oshima Kazuhiro（大島 和裕）

MH-14

P2P

Suematsu Tamaki（末松 環）

SP5-02+

P1L

A5P

Otsuka Michiko（大塚 道子）

WF-28

P2L

Sugi Masato（杉 正人）

WF-23

P2P

Otsuka Shigenori（大塚 成徳）

WF-25

P2P

Sun Qiwen

WF-30

P2L

Owada Mayu（大和田 真由）

TR-09+

P1P

Suzuki Hikari（鈴木 光）

PR-10+P1A

A3P

Oya Yasuhiro（大矢 康裕）

PR-41

P1A

Suzuki Kazue（鈴木 香寿恵）

MH-01+P1A

C4A

Ogohara Kazunori（小郷 原 一
智）

C3A

A3A

D3P

-35-

A5P

D4A

B3A

Suzuki Yuto（鈴木 雄斗）

PR-47

P2P

<T>

WF-19

P2A

Ueno Kenichi（上野 健一）

PR-13+P1P

A3P

Ueno Kenichi（上野 健一）

OB-18+P2A

B4A

Ujiie Masashi（氏家 将志）

SP5-14+

P1L

A5P

Tachibana Yoshihiro（立花 義裕） CL-16+

P1P

Tajiri Takuya（田尻 拓也）

PR-51

P2L

Umehara Akihito（梅原 章仁）

PR-44

P2P

Takahashi Hiroshi（高橋 洋）

CL-62

P2L

Usui Ken（臼井 健）

BL-07+

P1P

Takahashi Nobuhiro（高橋 暢宏） PR-42

P2P

Wada Akiyoshi（和田 章義）

WF-20

P1L

Wada Akiyoshi（和田 章義）

WF-21

P2P

Wakazuki Yasutaka（若月 泰孝） SP4-05+

P2P

A3A

Takahashi Yoshiyuki （ 高 橋 芳

A4A

Uchiyama Tsuneo（内山 常雄）

C3P

<W>

SP3-18

P2L

Takane Yuya（高根 雄也）

BL-12+P2A

Takano Tetsuo（高野 哲夫）

WF-17

P2A

Takano Yuki（高野 雄紀）

PR-01+P2P

A3P

Wakazuki Yasutaka（若月 泰孝） SP1-05+

P1A

C5A

Takano Yuki（高野 雄紀）

SP5-05+P1L

A5PWang Minrui（王 敏睿）

RD-01+P1A

B4A

SP5-03+

P1L

A5P

Watanabe Shunichi（渡邉 俊一） CL-32

P1L

TR-17+P2A

D4A

Takehata Mitsuki（竹端 光希）

CL-06+

P1A

Takemi Tetsuya（竹見 哲也）

PR-04+

P1A

Takemura Kazuto（竹村 和人）

TR-20

P2A

Takiguchi Kaito（瀧口 海人）

PR-14+

P1P

Tamura Kenta（田村 健太）

MH-06+

P1P

Tanoue Masahiro（田上 雅浩）

PR-50

P2L

Tashima Shota（田嶋 壯太）

BL-04+

P1A

Tatara Hideyo（多々良 秀世）

SP1-02+

Tatsuoka Teruhisa（龍岡 照久）

幸）Takasuka Daisuke （ 高 須 賀 大輔）
Takasuka Daisuke （ 高 須 賀 大

C3P

<Y>
Yabuki Ryo（矢吹 諒）

OB-15+

P1L

B4A

D3A

Yamada Hiroyuki（山田 広幸）

TR-01+

P1A

D3P

A3P

Yamada Kyohei（山田 恭平）

EM-06

P2P

Yamada Masaki（山田 将喜）

PR-05+

P1A

A3P

A3P

Yamada Yohei（山田 洋平）

SP5-06+

P1L

A5P

C4A

Yamada Yoshinori（山田 芳則）

OB-28

P2A

Yamagami Akio（山上 晃央）

MC-07

P2A

C3P

Yamaji Moeka（山地 萌果）

PR-38

P2A

P1A

C5A

Yamamoto Akira（山本 哲）

ME-03+P1A

C5A

SP5-08+

P1L

A5P

Yamamoto Masaru（山本 勝）

SP3-04+

P2A

B3P

Terasaki Koji（寺崎 康児）

WF-02+P1A

D3P

Yamamoto Masayuki（山本 真

Teshiba Michihiro（手柴 充博）

SP2-11+

P1P

C5P

之）

OB-24

P2A

Tochimoto Eigo（栃本 英伍）

PR-07+P1A

A3P

Yamamura Makiko（山村 麻紀

Todoroki Ryotaro（轟木 亮太朗） CL-58

P2L

EM-05

P1L

Tomita Hirofumi（富田 浩文）

SP5-12+

P1L

A5P

Yamanaka Haruna（山中 晴名）

CL-57

P2L

Tone Haruna（刀祢 晴菜）

PR-12+P1P

A3P

Yamanaka Sara（山中 沙羅）

OB-09+P1P

B3A

Tong Ling

PR-59

P2L

Yamazaki Kazuya（山崎 一哉）

CL-22+P1P

A5A

WF-04+P1A

Yamazaki Kazuya（山崎 一哉）

OB-19+P2A

B4A

Yamazaki Takeshi（山崎 剛）

CL-49

P2P

Tsuchida Kou（土田 耕）

CL-33

P1L

Yanagisawa Tetsu（柳澤 哲）

CL-40

P2A

Tsuji Taisei（辻 泰成）

PR-58

P2L

Yanase Wataru（柳瀬 亘）

TR-26

P2P

Tsujino Satoki（辻野 智紀）

TR-02+P1A

D3P

Yashiro Hisashi（八代 尚）SP5-13+

P1L

Tsukada Taiga（塚田 大河）

TR-05+P2A

D3P

Yasukiyo Rina（安清 莉奈）

CL-66

P2L

Yokoi Satoru（横井 覚）

TR-11+

P1L

Yokoyama Chie（横山 千恵）

SP4-10P2P

Yokoyama Fuminori（横山 史典） CL-61

P2L

輔）

Toriyama Namiko （ 鳥 山 菜 海子）<U>Uchida Taihei（内田 大平）

OB-26

P2A

子）

D3P

-36-

A5P

D4A

Yoshida Satoru（吉田 智）

PR-31

P2A

Yoshikawa Masaki（吉川 将貴） DY-04

P1L

Yoshimura Asuka（吉村 飛鳥）

PR-24+

P1L

B5P

Yoshimura Kei（芳村 圭）

SP2-04+

P1P

C5P

Yoshino Jun（吉野 純）

CL-42

P2A

SP2-07+

P1P

CL-53

P2P

Zaizen Yuji（財前 祐二）

MC-11

P2L

Zhao Ning（趙 寧）

PR-06+

P1A

Yoshioka Mayumi（ 吉 岡 真由美）
Yukimoto Seiji（行本 誠史）

C5P

<Z>
A3P

-37-

BL-01+ (P1A, C3P)

冬 季 長 期 気 象 ･映 像 観 測 に よ る 本 州 一 寒 い 岩 手 薮 川 の 低 温*名 越 利 幸 (岩 大 研 産 セ ン タ ー )・ 向 井 陽 佑 (岩 大 教 育 )N AG O SH I T,( Iw a te U niv e r si ty ) ・ MU K AI Y, ( Iw ate Un iv e r si ty )
1.

はじめに

4.

観測結果

岩手薮川は 1945 年 1 月 26 日に，-35.0℃（旧薮川小

ソーラーパネル駆動の測機 A は，冬季の日射量減少

学校）を記録し，本州で最寒の地域として有名であの影響を受け、欠測が多かったため,測機 B の気象デー

る.1988 年 2 月 17 日には，-27.6℃（アメダス薮川）をタを解析した.測機 B で低温による欠測部分は,測機 A

記録し,この日のそれぞれの盛岡地方気象台での最低気のデータで補った.まず,気温に注目したところ,日変

温は，-20.6℃と-14.4℃である．これはアメダス（薮川）化とは異なる急激な気温の低下が見られた.月平均気が盛岡地方気象台との標高差（約 500m）から気温減率

温と氷点下になった回数を見ると－15℃以下を記録しを考慮しても，薮川の最低気温の下がり方が著しい．こたのは期間中 8 回あった.

のことから，薮川には本州最寒の地域といわれる程の

5.

まとめ

最低気温が記録される理由が何かあると考えられる．

前述の 8 回の前後2 日間観測データを解析した結果，

そこで、これまでの観測が、特別観測であること、気温，

旧薮川小学校周辺，アメダス（薮川）の共通項として，

気圧、湿度のデータしかないことを考慮し、融雪装置付①約 1m/s 以下という微風きの超音波風速計と可視・赤外カメラを用いた冬季の②東寄りの風ないしは、風向不明

長期観測を実施したので、以下、報告する．

③移動性高気圧に覆われる

2.

④前日に数 cm の降雪（断熱効果）がある

目的

薮川の長期冬季特別観測を行った事例として，吉野⑤最低気温出現時刻は，6 時から 7 時頃

（1996）による観測データは，気温と湿度のみである.

⑥当日は晴天である

また，先行研究のデ－タは実際に-35℃を記録した旧薮

これらとなる.この条件が組み合わさった時,日変化

川小学校から西に約12 ㎞離れた外山地区に設置のアメとは異なる急激な気温の低下が現れることが分かった.

ダス薮川のものである.そこで，本研究では，旧薮川小すなわち,薮川の低温が生じるメカニズムは,「移動性学校に隣接した民家の畑で冬季の長期間観測（2019 年

高気圧下で晴天・微風，前日に数 cm 以上の降雪の際

9 月 27 日～2020 年 4 月 30 日）を行い，アメダス（薮に，地面からの熱を遮断し，雪面からの放射冷却の効果

川）のデ-タと比較しながら 5 つの気象要素と画像からが働き，急激な気温低下が出現する. 」と言える．この低温が生じるメカニズの解明を試みた.

結果は、近藤（1987）が現地の人から聞き取った内容と

3.

一致した。

観測方法

薮川は、-15℃通常の風速計では、
１）観測測機：使用した観測測機は，測機 A・B・C とし，A：WXT520 のソーラパネル駆動，B：WXT520 の100V 電源供給融雪機能付き，C:オンラインライブカメラ（可視・赤外）の 3 種類使用した.
２）観測方法：旧薮川小学校に隣の民家の畑に，測機 A
は，2019 年 9 月 27 日～2020 年 4 月 30 日，測機 B
は，11 月 5 日～年 4 月 30 日，測機 C は，12 月 19日～4 月 29 日で設置し，気象及び映像データを取得.
３）データの整理・分析：取得した気象データ（気温,

図１ 降雪映像（2020 年 1 月 8 日）夜間（黒い部分）

平均風速,平均風速の風向,気圧,湿度）を解析し，測機 C

参考文献の画像データ（降雪・積雪）で低温が生じるメカニズ[1] 近藤純正（1987）：身近な気象の科学，東京大学出版会 208 頁．

の解明を試みた.また,アメダス（薮川）の気象データと[2] 吉野徳康（1996）：岩手県藪川地域の低温に関する総観気候学，季比較し、その違いを考察した.

刊地理学 Vol.48，pp70-71（東北地理学会）-38-

BL-02+ (P1A, C3P)

深層学習によるライブカメラ画像を用いた霧の視程判別*西 原 大 貴 ， 大 橋 唯 太 (岡 山 理 科 大 学 大 学 院 生 物 地 球 科 学 研 究 科 )１. はじめに
一般的に、盆地地域では放射霧が発生しやすく、山頂付近からは美しい「霧の海」を一望できる。その反面、霧の発生は視程を悪化させ、道路交通に悪影響を及ぼしている。道路や河川に設置されたライブカメラ画像
を用いれば、霧の視程を判別することが可能である。そこで、本研究では、広島県北部の三次盆地で発生する放射霧を対象に、河川ライブカメラの画像と視程の分類を行い、深層学習を利用した霧の視程判別モデルの精度検証を実施した。
２. 研究方法
霧の視程の分類は、三次河川国道事務所が公開している河川ライブカメラの画像１）を使用した。画像は 10
分ごとのデータで、期間は 2019 年 10 月 1 日～11 月 18
日と 2020 年 10 月 1 日～11 月 18 日の約 3 か月間である（約 13000 データ）
。画像で確認できる橋梁や街灯などを目標物に定め、その目標物までの距離を基準に画像を視程ごとに分類した。本研究では、視程を「100m」、「600m」、「1000m」、「2300m」、「3400m」と「非発生」の計 6 クラスに分類し、教師データを作成した（図１）。
教師データは、ホールドアウト法を用いてデータを分割し、訓練データを 80％、検証データを 20％に設定した。ニューラルネットワークのライブラリには Kerasを使用し、画像データと視程データに対して、深層学習の一つである畳み込みニューラルネットワーク（CNN）(a)非発生(b)視程 3400mを利用した。CNN では中間層を 8 層に、学習回数を 20回に設定した。
３. 解析結果
CNN による学習で作成された霧の視程判別モデルは、
検証データを使った精度評価の結果、正解率（Accuracy）
が 91％に達した。正解率は評価指標の一つで、すべての判別結果の中で正解していた数の割合を示す（石川，2018）。この視程判別モデルを使用し、教師データに含めなかった 2019 年 11 月 9～13 日の画像をテストデー
タとして視程を判別させた。表１に、視程ごとに分類した画像の判別結果の例を示す。
目視により視程「600m」、「1000m」、「非発生」に分類
した画像は、モデルで判別された視程と一致することがわかった。また、上記 3 クラスの画像は、深夜に発生した霧の画像と朝に発生した霧の画像の両方に対して、高い精度で視程を判別させることが可能であった。
次に、視程「2300m」と「3400m」の画像の判別結果をみると、モデルの視程判別の精度が悪いことがわかった。視程「2300m」の画像では、深夜における視程は判別できなかったが、朝における視程はモデルの判別結果と一致した。一方で、視程「3400m」の画像は、深夜と朝の両方で目視による視程とモデルの判別結果が一致しなかった。この要因の一つとして、視程「2300m」と「3400m」を区別するための画像の特徴量が小さかったことが考えられる。しかし、視程が 1 ㎞以上、10 ㎞未満となっている状態は「もや」と判断されるため、視程が 1 ㎞未満の状態である「霧」の画像を高精度で判別できたことは、深層学習による画像を用いた視程判別が有効であると考えられる。
補注１）
三次河川国道事務所，http://www.cgr.mlit.go.jp/miyoshi/，(2021/7 閲覧)
表１ テストデータに対する視程の判別結果の例(c)視程 2300m(d)視程 1000m

画像データの時刻
2019年11月10日午前3時2分
2019年11月12日午前10時3分
2019年11月10日午前9時52分
2019年11月13日午前2時23分(e)視程 600m(f)視程 100m

図１ 教師データに使用した河川ライブカメラの画像の例。(a)～(f)の 6 クラスに視程を分類した。

2019年11月10日午前3時32分
2019年11月12日午前7時43分
2019年11月10日午前3時52分
2019年11月10日午前9時2分
2019年11月10日午前5時12分
2019年11月12日午前7時53分

-39-

視程

判別結果 正誤

非発生

非発生

○

3400m

2300m
非発生

✕
✕

2300m

1000m
2300m

✕
○

1000m

1000m

○

600m

600m

○

BL-03+ (P2A, C3P)

三次盆地で発生する放射霧の数値シミュレーション（第２報：季節性）*大 橋 唯 太 ,1.

西 原 大 貴 (岡 山 理 科 大 学 大 学 院 生 物 地 球 科 学 研 究 科 )はじめに

霧層内では乱流運動エネルギーTKE が特に大きくな

広島県の三次盆地で発生する大規模な放射霧のドロっており，既述の湿潤断熱減率が鉛直対流によって形ーン観測と数値シミュレーションの結果を，2020 年秋成されたものだとわかる．特に 11 月 13 日の霧の上層季大会で報告した．本発表では，10・11・12 月の各月

部では，シアーによる乱流生成が負の浮力による消滅

で放射霧の再現を試み，実測と比較することで季節にを超えており（図２），霧の鉛直成長が促進されたと考よる違いを考察した．

える．おそらく盆地という地形が，このシアーを強めている可能性がある．発表では季節ごとに，周辺の山

2.

数値シミュレーションの高さや海面温度が霧層の深さに与える影響を，モデ2019 年の 10～12 月に実施したドローンによる霧層

ルの感度実験で調べた結果も含める予定である．

内の気象観測のうち，放射霧の拡大が確認された 10 月

0

23 日，11 月 13 日，12 月 16 日の早朝をターゲットにし0

た．WRF Ver.4.2 によってシミュレーションを実行し，0

解析対象の１日前から助走計算をおこなった．子領域

MARの水平解像度は 500m，鉛直解像度は最下層 8m とし，

0

（a）気温

雲微物理には double-moment の P3 スキーム（Morrison

0

and Milbrandt, 2015），境界層には MYNN のレベル 3500

境界値には，ERA-5 再解析を用いた．

400

霧発生時の水平視程 VIS（km）は，Meteorological
Optical Range（MOR；気象光学距離）とした次式から推定した（Koschmieder, 1924；Gultepe et al., 2010）．
VIS = 0.8771 / (LWC・Nd)0.49034

Height a.s.l. (m)（Nakanishi and Niino 2006）を選んだ．計算の初期値・

（1）

5.8

6.0

6.2

6.4

6.6

6.8

7.0

Specific humidity (g/kg)

300
200
100

式中の LWC は霧水量(g/m3)，Nd は霧水の数密度（/cm3）
であり，P3 スキームでそれぞれ計算される．

（b）比湿（c）霧水量（d）視程0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0200

Liquid water contents (g/m3)

400

600

800

1,000

Visibility (m)

図１ WRF で再現された 2019 年 11 月 13 日午前 6 時の(a)気温・(b)比湿・(c)霧水量・(d)視程の鉛直プロファイル．(a)

3.

結果と考察

と(b)の〇と破線はドローン観測の結果．赤い実線はドロ

図１に例として，大規模霧が発生した 2019 年 11 月

ーン観測地点を含むモデル格子点，青い実戦はそれに隣

13 日午前 6 時のプロファイル結果を示す．霧層内の気接する格子点での計算結果．視程は(1)式による推定．

温（a）は，ドローン観測と WRF 計算がよく一致して
おり，湿潤断熱減率（図中の MAR の勾配）で低下して観測・モデルともみられた．これは霧水の生成に起因する減少だと，計算された霧水量（c）のプロファイル

（b）

（a）
Height a.g.l. (m)いる．比湿（b）は，霧内部の上層ほど減少する特徴が，からも明らかである．視程の観測は行っていないが，WRF による(1)式からの推定では霧の上層ほど短くな(LT) 14

り，下層で 300~500m，上層で 80～140m となった．こ

16 18

20 22

00 02

(m2/s3)

04 06

08 10

12

(LT) 14

16 18

20 22

00 02

04 06

08 10

12

(m2/s3)

れは，上層ほど霧水量も数密度も増加することに起因

図 2 WRF で計算された 11 月 12 日正午～13 日正午の(a)TKE

する．この 11 月の結果は，10 月と 12 月の観測，計算の浮力による生成・消滅項と(b)シアーによる生成項の時結果に比べて霧水量の生成も多く，霧層も厚くなった．

間-高度断面図．コンターは霧水量(g/m3)．

-40-

BL-04+ (P1A, C3P)

秩父盆地における雲海の形成機構に関する研究*田 嶋 壯 太 (立 正 大 ・ 院 ),渡 来 靖 (立 正 大 )1. はじめに
盆地霧を盆地周囲の標高が高い場所から見下ろすと，雲海として観望することができる．埼玉県西部に位置する秩父盆
地でも秋によく雲海が発生することで近年有名になっており，
観光資源として活用されている．秩父盆地で発生する霧について調査した松島・関口（1967）では，秩父盆地で発生する霧の約 7 割が放射霧であることが示された．しかし，雲海として観望できる霧の発生メカニズムに関する研究は無く，今後
雲海を観光資源としてさらに活用するためにはより詳細な形
成機構を把握する必要があると考えられる．
そこで，本研究では，秩父盆地で発生する霧の時空間的特徴や，その水蒸気源について調査し，雲海として観望できる
霧の発生条件を検討することを目的とする．
2. 研究手法
2.1. 独自観測
盆地内の気温の鉛直分布を測定するために，盆地斜面に気温と相対湿度を測定できる測器を設置し，5 地点で観測を行った．観測期間は 2018/10/19～2020/12/24 である．測器は重田（2012）を参考に作成した自然通風シェルターに格納し，街灯などに地表面から 2.5m の高さに設置した．逆転層の有無の判別には，盆地内の 5 高度のうち少なくとも 1 層で逆転が見られれば逆転層を伴う事例とした．ただし，測器の器差を考慮し，気温差が 0.4℃以上となる時を逆転層と判定した．
2.2. 雲海の観察
雲海の有無の判別には，秩父市が設置している秩父雲海カメラの画像を利用した．雲海とは，標高の高い場所から見下ろすと霧が海のように広がって見える現象であり，見下ろす場所が霧に包まれたらそれは雲海と言えない．そこで，本研究における雲海の定義を次のように定めた．
① 秩父雲海ライブカメラの画像で，盆地底が完全に雲で見えなくなること② 秩父盆地西側に設置された秩父雲海カメラの画像から，盆地東側の外秩父山地が下層雲に隠されずに鮮明に見えていること
霧が秩父盆地内を広く覆う典型事例を抽出するために①，盆地周辺の高地から雲海として観察される条件として②を設定し，典型的な事例を抽出した．
2.3. 再現計算
WRF（Weather Research and Forecasting）モデルを利用して再現計算を行い，観測データのみでは分からない雲海発生
時の時空間的特徴を捉える．さらに，数値実験を行い，雲海発生の条件を明らかにする．
利用した WRF モデルは Version3.7.1 であり，3 段階のネス
ティングを行った．鉛直層数は 44 層とし，eta_levels を直接指定することで下層の鉛直分解能を細かくした．初期値と境

秩父市役所
秩父雲海カメラ5km
図 1 ： W RF に よ る 2 0 1 8 / 11 / 1 0 0 5 : 0 0 J S T の 地 上
か ら 約 3 0 m 付 近 の 雲 水 量 の 再 現 結 果（ 赤 線 ： 標
高，矢羽根：風向・風速，緑破線：秩父雲海カ
メラの画角）
界値は，大気に MSM，地温・土壌水分については NCEP 提供の
FNL を用いた．

3. 結果及び考察
逆転層形成時の事例の一つである 2018/11/30 の早朝の気温の鉛直分布をみると，二つの逆転層が確認できた．この時の秩父雲海カメラの画像より，下層の逆転層内で雲海が形成されていたと考えられる．形成された雲海の雲頂付近では放射冷却が継続されることにより，上空でも逆転層が発達し，2つの逆転層が形成されたと考えられる．
2018/11/10 早朝に発生した雲海事例を対象にシミュレーシ
ョンを行った結果，秩父盆地内に霧が再現できた．再現結果と秩父雲海カメラの画像より，盆地北側で霧が発生し，盆地中央部の秩父市役所がある市街地で北寄りの風になったことで霧が広がったと推測できる．
再現計算は観測でも見られた前日日中の秩父盆地内での弱い降水を再現し，最上層の土壌水分量の一時的な増加を経て盆地内の水蒸気混合比増加が夜間まで影響し，霧の発生に繋がったようにも見える．そのため，今後は数値実験により盆地内での降水の効果を検証する予定である．
謝辞
観測測器の設置の許可を頂いた秩父市役所や秩父ミューズ
パーク管理事務所に深く感謝いたします．
参考文献
重田祥範，2012：自然通風式シェルターと小型グローブ温度計の開発―熱中症指標 WGBT 観測への適用性について―．日本生気象学会
雑誌，49（3），83.
松島馨，関口良夫，1967：秩父の霧について．気象庁研究時報，20（10），38-45．

-41-

BL-05+ (P1P, C3P)
鹿児島県薩摩川内市沿岸部で発生する局地風‟川内川あらし“の風速と継続時間
重田 祥範（公立鳥取環境大学環境学部）（a）放射霧2．研究概要研究対象地域は，川内平野から川内川河口を網羅するように東西 15km，南北約 9km の範囲で，計 20 箇所の観測点を設けた（図省略）．観測項目は，気温（℃），
相対湿度（％），大気圧（hPa），風向（°）・風速（m/s）の5 項目であり，サンプリング間隔は風況を 1 分，そのほかの気象項目を 10 分とした．また，霧の動態を把握するため，定点カメラを川内川河口と寺山山頂（約 250m）の 2 箇所に取り付けた．
3．結果
典型的な川内川あらしが発生した 2021 年 1 月 14 日の風向・風速の時系列変化を第 2 図に示す．当日は平野部（盆地内）で放射霧，沿岸部（川内川河口）で蒸気
霧がそれぞれ発生した．夜間における盆地内の風速は，概ね 0.5m/s 以下であり，静穏な状態が続いていた（第2 図 a）．一方，川内川河口においては，20：00 頃から
東寄りの風が強まり，翌日の 11:00 頃まで継続した（第2 図 b）．風速は，22:00 以降に 4m/s 以上となり，日の出直後から 9:00 頃にかけては最大約 6m/s を記録した（最大瞬間風速：8.0m/s）．ここで，この値を重田ほか（2014）で報告されている“肱川あらし”の観測結果と比較すると，風速の値はやや小さい．しかしながら，今回の初期観測が必ずしも川内川あらしの強風軸を捉えているとは言えず，鉛直測定を含めたさらなる調査が必要である．発生頻度などその他の結果については当日に詳しく紹介する．
（a）薩摩川内市中心部
10.0

360
315

8.0

270

225

6.0

180

4.0

風向（°）

1．はじめに
薩摩川内市は，鹿児島県北西部に位置し，県内で最大の面積を有する市である．西側は東シナ海に面しており，中心市街地は，海岸から約 10km 内陸部に位置する．川内平野には，九州で 2 番目の流域面積をもつ
川内川（一級河川）が東から西方向に縦断している．そのため，温暖な気候と豊かな水源に恵まれ，日本有数の養殖うなぎの産地でもある．その一方で， 2021 年 7
月の大雨は記憶として新しく，川内川の氾濫など気象災害に悩まされる地域でもある．
川内平野は盆地形状を有しているため，晩秋から春先にかけて内陸を中心に放射霧がしばしば発生する（第 1 図 a）．さらに，盆地内で発生した冷気は重力流となって川内川に沿って流れ，河口付近の狭窄部で強制的に収束され，河口から沖合数㎞まで蒸気霧をともなった冷気が発散する（第 1 図 b）．このような局地風は，地形や熱的な影響で駆動される大気の流れであり，人間
生活と密接な関りをもっている．そのため，地元ではこの現象を川内川で吹走することから“川内川あらし”と呼んでいる．川内川あらしに類似した強風は，愛媛県大洲市で発生する“肱川あらし”などがある（例えば，重田ほ
か，2014；三浦ほか，2020）．しかしながら，本研究で取り上げている川内川あらしは，日本の局地風について報告している吉野（1986）や日下・西（2012）の中でも記載されておらず，その実態はほとんど知られていない．
そこで本研究では，薩摩川内市において 2020 年 10
月下旬から広範囲かつ多地点で気象観測を実施し，川内川あらしの風速や継続時間，そして発生頻度について明らかにした．さらに，タイムラプス機能を搭載した定点カメラを設置し，川内平野で発生する放射霧ならびに沿岸部で発生する蒸気霧の時空間的変動を捉えることに成功した．

風速（m/s）

*

135
90

2.0

45
15:00

18:00

（b）川内川河口

21:00
0:00
3:00
時刻（h:mm）

6:00

9:00

10.0

360
315

あらしの発生8.0
風速（m/s）（b）蒸気霧

0
12:00

270

225

6.0

180

4.0

135
90

2.0

45
0.0
12:00

第 1 図. 定点カメラによる霧の動態（2021 年 1 月 3 日 8:00）（a） 寺山山頂（西方向），(b) 川内川河口（左岸）．

15:00

18:00

21:00
0:00
3:00
時刻（h:mm）

6:00

9:00

0
12:00

第 2 図. 風向・風速の時間変化（2021 年 1 月 13～14 日）（a） 薩摩川内市中心部，(b) 川内川河口大橋（左岸）．

-42-

風向（°）

0.0
12:00

BL-06+ (P2A, C3P)

梅雨前線の接近に伴う突風の解析の試み*太 田 佳 似 （ 日 本 気 象 予 報 士 会 関 西 支 部 ）川村俊博（奈良地方気象台）
1.

はじめに

先行研究で,2019 年の台風 20 号が温低化する過程で近畿地方の広い範囲で発生した突風について議論した[1].その際,実際に突風が起きたと期待される観測を検出するために,10 分間平均風速と最大瞬間風速の相関を取り,そこからの偏差の大きな最大瞬間風速の記録
を「突風期待観測」として抽出し,それらの観測地点「突図 2 降水域と突風期待観測点分布の時間変化

風期待観測点」が大気の不安定な状態を示す低 SSI 領
域周辺に分布していることを示した.

4.

実況データから推定した突風の構造

この手法を他の事例で確認するため,本報告では

05 時 20 分頃には奈良でも突風が観測され,この時の2020 年 7 月 8 日朝に近畿地方を通過した梅雨前線（図実況データ（図略）から突風の構造を推定した（図 3）.

1）に伴う突風について解析を行った.

図１ 7 月 8 日 6 時の天気図と 5 時の赤外線雲画像
2.

突風の観測

大阪府柏原市（八尾アメダス南東 4km）において,7 月
8 日の早朝 5 時に突風が吹き,建設中の市役所新庁舎の足場が数十 m に亘って崩れ,東脇を走る JR 大和路線の架線を切断し,列車は終日運休となった.また,三重県
桑名市周辺では,朝 6 時半頃に突風が吹き,住宅 4 棟の屋根瓦が飛ぶなどの被害があり,津地方気象台と名古屋地方気象台で現地災害調査が行われた[2].その他にも近畿地方の広範囲で突風が観測された.
3.

突風期待観測点の解析

突風の原因としてはダウンバーストやガストフロン
ト が考えられる.前述の手法で突風期待観測点を求めたところ、先行研究同様、低 SSI 領域周辺部に分布していた（図略）。また、直接,降水域と比較した図 2 から,梅雨前線の降水域の東進に伴い,主にその前面に突風期待観測点が集中していることが分かる.これらのことから,突風期待観測点が,ダウンバーストもしくはガストフロントを的確に捉えていると推察される.

図 3 突風の構造の推定（横軸が時間軸）
5.

柏原市の突風事例

本事例は,図 2 の 05 時の図から強い降水域前面の現象で,また,高安山気象レー
ダーのドップラー実況画像（図略）から,全般に南寄りの風の中,下層に北寄りの風が入り,強い収束が起きていたことが分かる.足場が崩壊した新庁舎裏を走る JR 大和
路線は,この付近 1 キロ以上
直線区間の谷構造で,そこを北寄りの風が集中して吹き抜けたと推測される（図 4）.

図 4 大阪府柏原市の参考文献

被災位置（赤い建物）[1]太田佳似「温低化過程の台風 1920 号の突風解析の試
み」,日本気象学会 2020 年度秋季大会 ,BL-04[2]津・名古屋地方気象台,2020,現地災害調査報告 令和
2 年 7 月 8 日に三重県桑名市、三重県桑名郡木曽岬町及び愛知県弥富市で発生した突風について-43-

BL-07+ (P1P, C3P)

2009 年 3 月 23 日のからっ風に関する事例解析∗

臼井 健，伊藤 純至，岩崎 俊樹，山崎 剛（東北大院理）1 はじめにれる。隣接した領域ではこのような特徴は見られず、地表付近の風速は弱かった。凸型山岳内部の半盆地では、

本研究では 2009 年 3 月 23 日のからっ風の形成メカニ

両側の斜面で半盆地内に向かって下降する流れが存在しズムを解明することを目的とする。からっ風とは冬からていた (図 1 c, d)。以上の結果は先行研究 [1] の特徴と

春先に関東で吹く北西よりの乾燥した風である。冬型の一致する。よって、本事例においても凸型山岳により下気圧配置の際に多く観測され、関東平野で扇状に広がっ流地表付近に強風領域が形成された可能性がある。

た強風領域と隣接した弱風領域が存在するといった特徴

また、上流側の大気の特徴を調べるため、後方流跡線がある。その形成メカニズムとしてボラ型の downslope

解析を行い強風領域および弱風領域の上流領域を特定

windstorm、gap wind、季節風の下向き運動量輸送など

し、dividing streamline の高度 (hdiv ) を Ito and Niinoが考えられている。Nishi and Kusaka (2019) [1] は数(2016) [4] に従い計算した。hdiv は山を乗り越える流れ

値実験を行い、凸型山岳 (convex-shaped mountain) がと山回り込む流れの境界の高度を表す。D3 から求めた

からっ風の形成に大きな影響を与えていることを指摘し結果、強風領域、弱風領域の上流側で hdiv はそれぞれた。本事例では 23 日の朝に成田空港で航空機事故が発1434m、1030m であった。約 400m の差があるため、上生し、その間接的な要因の一つとして「風向風速の変化

流大気の特徴が下流での強風・弱風領域の形成に影響しや気流の乱れ」が挙げられている [2]。そこで、本事例にた可能性も示唆され、さらなる解析が必要である。

関して先行研究との比較等を行い、大気場の特徴やからっ風の形成メカニズムについて考察した。

2 使用データと実験設定
気象庁非静力学モデル JMA-NHM [3] を用い、水平
解像度 5km (D1) 、2km (D2)、1km (D3) の 3 段階のネスティングを行った。地形データは GTOPO30 を使用し、鉛直層数は 80 層 (約 13km まで) で計算を行った。D1 の初期・境界値に MSM 初期値、乱流スキームにMellor-Yamada-Nakanishi-Niino level 2.5 (Nakanishiand Niino 2006) を用いた。D2 と D3 では乱流スキー
ムに Deardorff (1980) を用いた。D3 の計算期間は 2009年 3 月 22 日 21 JST から 3 月 23 日 09 JST までである。

3 結果と考察D3 の計算結果を毎時大気解析、AMeDAS、ウィンド
プロファイラ、ラジオゾンデの観測と比較したところ、計算結果は観測をよく再現してることが確認できた。また、関東平野で凸型山岳下流に強風領域とそれに隣接した弱風領域が再現されており (図 1 a)、成田周辺はその境に位置していた。凸型山岳下流では、強風領域に対応
して 500m 高度で風速の発散場が定常的に広く分布し(図略)、強風軸に沿って下降風の領域が広く存在していた (図 1 b)。強風軸が下流に向かって次第に降下していることから、運動量の下向き輸送が生じていると考えら

図1 D3 の 2009 年 3 月 23 日 06:48JST における (a):600m 高度の水平風. (b): 青線鉛直断面における水平風の平行成分 (コンター) と鉛直風 (シェード). 赤線鉛
直断面における (c): 温位 (コンター) と水平風の垂直成分 (シェード), (d): 水平風の平行成分, (e): 鉛直風

謝辞
本研究は交通運輸技術開発推進制度（国土交通省）の支援を受け、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た。

参考文献[1] Nishi and Kusaka, 2019, J. Meteor. Soc. Japan, 97,
787-803.
[2] 運輸安全委員会, 2013, 航空事故調査報告書, AA2013-4-2[3] Saito, K., et al., 2006, Mon.Wea.Rev., 134, 1266-1298.
[4] Ito and Niino, 2016, Mon.Wea.Rev., 144(1), 139-148.

-44-

BL-08+ (P1L, C3P)

新潟の猛暑に対する台風のポテンシャルゾーンの検証*西 暁 史 （ 防 衛 大 ）， 中 村 真 吾 （ 筑 波 大 ）， 日 下 博 幸 （ 筑 波 大 ）Akifumi Nishi (National Defense Academy, Japan), Shingo Nakamura (Univ. Tsukuba),
Hiroyuki Kusaka (Uni v. Tsukuba)
1.

はじめに

5.

HTPZ に台風が存在する（存在しない）にもかか

新潟は日本有数の米の生産地であり，急激な高温がわらず暑くならなかった（暑くなった）事例

起こると米の生育障害や白穂を起こることがあり，近HTPZ を台風が通過したにもかかわらず，日最高・最年大きな問題になっている．中村ほか（2020）は，新低気温が平年値より低い事例が見られた．それらの原潟では台風が日本近海に存在する場合にフェーン現象

因は，①台風が近すぎること，もしくは台風よりも新が起こりやすいことを示し，新潟における猛暑のポテ

潟の近くにあるその他の擾乱の影響（低気圧，前線な

ンシャルゾーン（以後，HTPZ）を提案した[1]．しかしど）により，雲や降水が発生したためであった．

ながら，HTPZ は猛暑が引き起こした台風の範囲を示し

一方で，HTPZ に台風が存在しないが，日最高・最低

たものである．したがって，台風が新潟から遠すぎる，

気温が平年値よりも高い事例も見られた．それらの原もしくは台風が弱すぎるなどの原因で，たとえ台風が因は，①台風以外の原因によるフェーン現象（日本海

HTPZ を通過したとしても，必ず新潟で猛暑やフェーン

低気圧，高気圧など），②台風が静岡～関東沖（HTPZが発生するとは限らない．そこで，新潟を対象とした範囲外）にあった場合であった．

HTPZ の検証を行った．
2.

使用データ
気象庁のベストトラックデータ（1950～2019 年），

1950～2019 年の新潟の気象官署の気温，風，海面更正
気圧データを用いた．
3.

HTPZ の定義
新潟の日最高・日最低気温の記録上位 100 日におい

6.

まとめ台風が HTPZ に入ると新潟では最高・最低気温が高くなりやすいことが分かった．HTPZ に入ったにもかかわらず，新潟で猛暑が起こらなかった事例の原因は，台風やそのほかの擾乱に伴う雲や降水の影響であった．
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（JPMEERF20192005）により実施された．

て，以下の①～④を満たす台風を，猛暑をもたらす可能性がある台風とした；①日最高・最低気温発生時刻において，台風の中心

参考文献[1] 中村ほか, 2020: 気象学会 2020 年度春季大会予稿集，C409

が 27.5～42.5°N，120°～140°E に存在する，②対象の新潟と台風の気圧傾度（dP/dx）が1.0 hPa/100 km 以上である，③①と②を満たす台風のうち dP/dx が最も大きい．
④最高（最低）気温発生時刻において，新潟でフェーンの風向（112.5～157.5°）の風 3m s-1 以上．
以上の基準を満たす台風の日最高・最低気温発生時
刻における台風の中心位置がすべて入る範囲（125～138°E，31.2～40.9°N，図 1 の四角）を HTPZ とした．
4.

HTPZ に台風が存在した場合の新潟の気温の特徴
7 月から 9 月を対象に，台風が HTPZ を通過中の日最高および最低気温を，それぞれの同時期の平年値と比

図 1 新潟に猛暑をもたらした台風の経路（灰色の点と線）較すると，平年よりも最高（最低）気温が 1～2℃程度．黒丸と矢印はそれぞれ，最高気温およびと HTPZ（四角）高くなり，なおかつ，フェーンの風向の場合は，最高最低気温が発生した時刻の台風の位置とその時刻の新潟（最低）気温が 3℃程度高くなることが分かった．

の風ベクトルである．

-45-

BL-09+ (P1L, C3P)

米子平野における海風侵入と気温分布の関係性*牧 園 善 樹 ， 重 田 祥 範 (公 立 鳥 取 環 境 大 学 )
1.

はじめに

工被覆率に関しては，約±0.51 以上と 5％有意水準で有海陸風循環とは陸と海との熱容量の差によって生じ意な相関があったものの，海風の吹走時には相関が認る熱的局地循環である．中でも，日中に吹走する海風は，められなかった．一方，天空率においては海風の吹走時

一般的に夜間の陸風よりも風速が大きく，相対的に低に最大－0.69 と 5％有意水準で有意な負の相関がみら

温な空気塊の侵入により，都市部の気温上昇が抑制された．

れると予想される．例えば，吉田・佐々木ほか（2004）
は，東北地方沿岸地域において海風による気温形成の数値解析をおこなった．その結果，海風により沿岸部の気温上昇が抑制されていることを明らかにしている．
そこで本研究では，日本海に面している鳥取県西部の米子平野において定点型の気象観測を実施し，海風
侵入における気温分布の時空間変化を明らかにした．
さらに，その時の気温形成の要因について何が寄与するのか実測データをもとに分析した．
2.

観測概要

米子平野内で 17 地点の観測点を設けて長期的に気温

第 1 図 鳥取県米子市における気象観測地点

観測を実施した．気温のサンプリング間隔は 5 分毎で（●は気温を測定している地点）ある．観測地点を第 1 図に示す．
3.

解析方法

解析データは，寒暖差が大きく、明瞭な海陸風循環が発生する秋季のデータを用いる．中でも，米子アメダスのデータより海風が卓越している日を選定した．その結果，日照時間が 10.3 時間と晴天日で，日較差が 12.2℃と明瞭な海陸風循環が発生すると予想される 2020 年
10 月 20 日のデータを用いた．前節において観測された
気温データに対しては前後 10 分間の中央平均を施している．
また，米子平野における気温の決定要因を分析する

第 2 図 風速及び風向の時間変化にあたり，観測地点の海岸距離・天空率・人口被覆率の（2020 年 10 月 20 日）パラメータを用意した．観測地点の海岸距離について
は，Google Earth より日本海からの距離を観測地点ごとに測定した．
4.

結果

第 2 図に 2020 年 10 月 20 日の風速及び風向の時間変化を示す．図から夜間に陸風，日中には風向が変化し海風が吹走していたことが分かる．また，14：30 には最
大風速 4.8 m/s の海風が吹走していた．
この海風吹走時の各パラメータと気温の相関分析を
第 3 図 各パラメータと気温の相関おこなった．その結果を第 3 図に示す．海岸距離と人（2020 年 10 月 20 日）-46-

BL-10+ (P1L, C3P)

都市内の流れの乱流長さスケールを支配する
都市パラメータの調査*佐 藤 拓 人 (筑 波 大 CCS),
1.

はじめに

日 下 博 幸 (筑 波 大 CCS)
4.

まとめ

都市内は平地上より乱れた流れ場が形成される. 乱本研究では, LES モデルを用いて都市内の乱流長されの特性を表す量として乱流長さスケールを考えると,スケールの支配パラメータを調査した. 調査の結果,

この乱流長さスケールは, 建物の高さや道路幅などの乱流長さスケールは基本的には建物高さによって支配

都市パラメータに支配されていると考えることができされるが, その関係は必ずしも線形的でない可能性がる. この視点で, 異なるアスペクト比を持つ建物群を示唆された. また. 場合によっては道路幅も長さスケ用いた長さスケールの支配パラメータの調査[1]や, 2 つールに影響しうることがわかった. 今後は実験ケースの建物間の渦の形状と建物高さ・道路幅の関係の調査を増やしながら H および D と乱流長さスケールの関係[2]が行われてきた.

をさらに議論していく予定である.

本研究では, 理想建物群内の流れの Large-eddy
H2D2

simulation (LES)から乱流長さスケールの支配パラメー
H2D1

タを探ることを目的とする.
2.

H1D1
H1D2

手法

理想建物として, 建物高さ H, 道路幅 D が 10m のものを基準(H1D1)とし, 建物高さのみを 2 倍にしたもの
z/H(H2D1), と道路幅のみを 2 倍にしたもの(H1D2), 建物
高さと道路幅の両方を 2 倍にしたもの(H2D2)を用意した. 建物幅は全ての実験で 10m に固定し, 計算領域内に 16 個の建物を 4x4 で配置した. 側方境界は周期境界とし, 駆動力として流速と代表長さで規定される平均圧力勾配(0.01U2/max{H,D})を x 方向に与えた. 大気は全層中立とし, 下部境界は熱に関してゼロフラックスとした. 空間解像度は水平・鉛直ともに 1m とした.
3.

結果

L/H

図 1 に 4 つのそれぞれのケースで推定された乱流長

図 1 建物高さで無次元化した乱流長さスケール L の鉛

さスケールの鉛直プロファイルを示す. 図 1 をみると,

直プロファイル. 線種, 色は図中の通り. ここで無次元

H1D1, H1D2と, H2D1, H2D2の2組で鉛直プロファイル化のための建物高さ H は各ケースの建物高さである.

の形が類似それぞれ類似している. 特に H2D1 と H2D2
は値も同程度である. これに対してH1D1 とH1D2 は特

謝辞に z/H<1.0 で値が 0.1 程度異なる. これらから, 特に本研究成果は筑波大学計算科学研究センターの学際

H=20m の場合はH が支配パラメータであると言えるが,共同利用プログラム（Oakforest-PACS）を利用して得ら

H=10m の場合は H だけでなく D も支配パラメータとれ た も の で す . ま た , 本 研 究 は JSPS 科 研 費

して一部寄与する可能性があることが示唆された. まJP21K03656 の助成を受けたものです.

た, H=10m のケースと H=20m のケースで得られた長さ

参考文献

スケールは, たとえ D が同値な場合でも値が同程度と[1] Okaze, T., et al., 2015, J. Wind Eng. Ind. Aerodyn., 144,

ならない. これは, H と乱流長さスケールが線形的でない関係である可能性を示唆している.

79-83.
[2] Xie, X., et al., 2006, Building and Environment, 41,
1352-1363.

-47-

BL-11+ (P1A, C3P)

電力需要の気温感応度に着目した領域気候・都市気候・建物エネルギー連成数値モデルの検証*中 島 虹 (産 総 研 ), 髙 根 雄 也 (産 総 研 ), 亀 卦 川 幸 浩 ( 明 星 大 学 ),山 口 和 貴 (東 京 電 力 ホ ー ル デ ィ ン グ ス 株 式 会 社 )1. はじめに工業化以降の人間活動による温暖化は 2017 年には約1.0°C に達した (IPCC 2018)．こうした温暖化は夏季の冷房用エネルギー消費を増加させる．空調機器からの排熱は都市の気温を 1°C 近く上昇させることが数値モ
デルにより示されてきた．
数値モデルの改良・発展のためにはモデルで予測される電力需要を実データと検証する必要がある．しかし，検証の多くではモデルの空間解像度 (数 km2) に対して，検証用データの空間解像度が粗い (>100km2)．そのため，モデルの空間解像度に即した実データとの検証は不足している．
また，これまでの電力需要検証では熱波や連続した晴天日などの数日間を検証期間とする場合が多い．電
力需要は日々の気温により変動する．そのため，気温上昇に対する電力需要の上昇 (気温感応度) がモデルで正しく再現されていることを検証する必要があるが，このことを実データから検証した例はいまだ少ない．
本研究では Kikegawa et al (2014) により開発された，と比較した．
二乗平均平方根誤差は 1.66-1.88°C であり，既往研究と比較しても妥当な精度であった．
建物用途が単一に近い格子を業務街区，集合住宅それぞれ抽出し，電力需要の再現性を検証した．図 1 にモデルと実測値の平日の電力需要日変化を示す．平均
絶対パーセント誤差 (MAPE) は業務街区，集合住宅でそれぞれ4.1%，
6.0%であり，良好な再現精度であった．
図 2 に平日 12 時の気温と電力需要の関係をモデルと実測値について示す．(ΔEC/ΔT) は回帰直線の傾きである．
いずれの建物用途においてもモデルの(ΔEC/ΔT) は実
測値とよく一致する．
この結果は WRF-CM-BEM が様々な気象条件下における電力需要を良好に再現可能であり，温暖化による電力需要や人工排熱に対する影響を評価することに有用であることを示唆するものである．

領域気候・都市気候・建物エネルギー連成数値モデル(WRF-CM-BEM) により予測される夏季電力需要を実
電力データを用いて検証する．検証にはモデルの空間
解像度 (1km2)に即した空間解像度 (数 km2) で東京都
市圏を網羅した電力需要量データを用いた.
2.

手法

年 4 月 1 日から 2019 年 12 月 31 日の電力需要量データ

図 1 モデル (青) と実測値 (オレンジ) の (a) 業務
街区，(b) 集合住宅における平日の電力需要日変化．
陰影は標準偏差を示す．

を利用した．また， AMeDAS の時間値を取得した．
本研究で用いる WRF-CM-BEM では建物の内部発熱量を計算するために非空調由来の電力需要量 (ベースロード) を入力する．また，ベースロードはモデルが予測する空調電力需要量との和により電力需要量を与える重要なパラメータである．このベースロードを格子
別，時刻別，平日・土曜・日祝日別に， Ihara et al. (2008)と同様の手法で算出した．
計算期間は初期時刻を 2018 年 6 月 25 日 9 時とし，9月 1 日 9 時までの 67 日間とした．本要旨では 7 月 1 日
から 7 月 30 日までを解析期間とし，その結果を示す．

図 2 モデル (青) と実測値 (オレンジ) の (a) 業務
街区，(b) 集合住宅における平日 12 時の気温と電力需要の関係．ΔEC/ΔT は回帰直線の傾き．

3.

謝辞

東京電力管内における配電用変電所エリア毎の 2015

結果

電力需要量の検証に先立ち，解析期間のうち晴天日
18 日を対象に 4 地点の AMeDAS 気温とモデルの気温

本研究は環境研究総合推進費 (JPMEERF20191009)の助成を受けて行われた．

-48-

BL-12+ (P2A, C3P)

新型コロナ外出自粛で都市気候はどう変わったか？
*髙 根 雄 也 (産 総 研 ), 中 島 虹 (産 総 研 ), 亀 卦 川 幸 浩 ( 明 星 大 )

1.

はじめに

力消費量のベースロード値の変化の結果である（上記

新型コロナウイルスの感染拡大は、世界中の人間の外出自粛期間中は空調を使用しないため）。図 1 は、外行動を劇的に変えた。世界の多くの都市はロックダウ

出自粛の気温への影響を示している．都心業務街区でンされ、国内では緊急事態宣言の発出により、外出が大は平均で約 0.06℃（最大 0.25℃＠銀座周辺）の気温低

規模に自粛された。このようなロックダウンや外出自下が計算されている。電力消費量の分布とは異なり都粛により、大気汚染物質の減少や温室効果ガスの減少

心部の周辺でもわずかな気温の低下が起きてる地点がが多数報告されている。一方で、ロックダウンや外出自

広がっている。この主な理由は交通排熱の減少である。

粛は人工排熱を低下させ、気温へも影響も与えると推なお、これらの気温低下量は、Fujibe (2020)による東京察されるが、その報告例は僅かである。

の気温低下量の推定値 0.40±0.21℃よりも小さい。

Fujibe (2020)では、気象庁アメダスによる観測値に基

今後は、残りの外出自粛期間まで計算を進めるととづき、新型コロナウイルス感染拡大に伴う外出自粛（以もに、暖房需要のある第２回緊急事態宣言時の評価を降、新型コロナ外出自粛、あるいは単に外出自粛と呼ぶ）行う。また、対象地域を全国の都市圏に広げる。これにが気温へ及ぼす影響について統計的に調査した。

より、外出自粛の気温・電力消費量への影響の季節性やNakajima et al. (2021)では、外出自粛に伴う人間活動の地理的な相違を把握するとともに、外出自粛のような変化により、大阪市の気温が 0.1℃程度、電力消費量が人間行動変容が、気候変動時代における都市部の気候40%程度低下した可能性を指摘している。しかし、この変動適応策になり得るかどうかを判断する。

推定は実際の外出自粛期間ではないため、実際の外出自粛期間中での評価が望まれる。
本研究では、実際の外出自粛期間における首都圏を対象とした外出自粛の気温・電力消費量への影響について報告する。
2.

結果2020 年の第 1 回全国統一の緊急事態宣言期間中（2020 年 4 月 16 日〜5 月 13 日）の人口と 2019 年の同期間の人口の比によると、東京の都心では顕著な人口の減少が見られる一方、その周辺部は人口変化が少な
い地点や増加している地点がある。交通量の 2020 年・2019 年比では、都心を中心としてその周辺でも交通量が減っている。これらの人口比および交通量比を領域
気候―都市気候モデル（WRF-CM-BEM）に入力する。
WRF-CM-BEM で計算された外出自粛が気温および
電力消費量へ及ぼす影響の速報値を図 1 に示す。この図１ 新型コロナ外出自粛が地上気温へ及ぼす影響．2020
年 4 月 8 日〜14 日の 9〜18 時の平均値．

結果は、現状で計算が終了している 4 月 14 日までの結果である。外出自粛により、都心業務街区では電力消費2

量が平均で 35% (4.5W/floor-m ) 低下した一方で、その謝辞：本研究は公益財団法人鉄鋼環境基金環境助成研究および環境研究総合推進費 (JPMEERF20191009) の支援を受けた。

周辺の大部分の住宅地では微増している。この電力消費量の変化は主に人口変化比から算出した建物内の電-49-

BL-13 (P1P)

上位下位複合蜃気楼像形成についての定量的解析中田潔 ( 一 般 )Kiyoshi Na k at a ( N 0 a ff i li at i o n )１. はじめに蜃気楼は通常、反転虚像が実物像の上側に見える上位蜃気楼と、下側に見える下位蜃気楼の二つに分類される。今回は上位下位複合型の蜃気楼について考察する。非常に稀な光学現象であるが、2013 年 9 月の日本気象学会誌に掲載された、柴田清孝氏の論文「安定成層大気による多像の蜃気
楼：レイ・トレーシングと温度構造推定の可能性」に述べられている。それによると、「2013 年 1 月
12 日の早朝に根室市の別当賀川が風蓮湖へ注ぐ
河口近くから凍結した風蓮湖越しに北西の対岸の別海町を撮影（写真）した。距離約 16km にある町の実像の建物の上に『上位蜃気楼』の虚像が数個、その上にはさらに遠くの雪原の蜃気楼が帯状に重なっている。建物の下にも『下位蜃気楼』の虚像が見えている。」とあり、この建物付近を模式的に描いた図も掲載されている。さらに当日の気象条件について「別海町のアメダスによると両日とも夜間の温度変化は小さく、風向は西よりで風速は 1m 以下、08 時頃から日照があり、日中は快晴であった。気温は夜明けとともに急速に上昇するが、風には大きな変化は起きていない。」と紹介されている。これらの情報をもとに、複合型蜃気
楼像が定量的なレベルまで再現できることを確認するためにシミュレーションを行った。
２．鉛直気温分布関数
定性的には、観測点よりも下に暖気があると下位蜃気楼、観測点よりも上に暖気があると上位蜃
気楼が観測されることはすでに知られているので、発生時の地表付近の鉛直気温分布関数として、下層反比例型、中層円弧型、上層 S 字型を結合した関数を合成した。基本的には、夜間の放射冷却で冷え切った氷結湖面が日の出とともに温められ、氷結湖面に近接する大気の気温が上昇していく状況を想定している。複合型蜃気楼が撮影されたのは 07 時過ぎ、別海町での気温が、07 時、08 時でそれぞれ-18.8℃、-14.7℃であることを反映させ、３領域の境界高度や高層温度のパラメータを変えて作成した鉛直気温分布関数が（図１）である。

（図１）３．水平気温分布
鉛直気温分布関数のパラメータが、観測点からの距離Ｘの正弦関数に依存するとして等温線を表示（図２）し、水平方向の気温分布も可視化した。

（図２）
４．複合型蜃気楼像の形成
鉛直及び水平気温分布を最適化した気温分布関数を設定すると光線経路図（図３）が得られた。

（図３）
上向きに捻じれた光束、下向きに捻じれた光束、捻じれが戻った光束の三つの光束が、一旦は分離し、16km 地点では丁度合流することにより、正立像の上下に反転倒立像をもつ複合蜃気楼像が形成されることが分かったので紹介する。

-50-

BL-14 (P2A)
兵庫県の日本海側地域におけるフェーン現象の事例解析*仲山 瑞希・奥 勇一郎（兵庫県立大学・環境人間学部）
1. はじめに
兵庫県は本州のほぼ中央に位置し、北は日本海、
南は瀬戸内海に面し、南北に多様な気候を有するのが特徴の県である。1981 年から 2020 年までの 40 年間における気象庁の地上観測データによると、日本
海側の豊岡の平均気温は 14.4℃と、瀬戸内海側の神戸 16.5℃や姫路 15.3℃と比べて低いにも関わらず、
日最高気温が 35℃以上の猛暑日の日数は、豊岡が579 日と神戸 165 日や姫路 200 日と比べて 2 倍以上を数える。豊岡をはじめとする日本海側沿岸の地域において猛暑日がもたらされる主な原因はフェーン現象によるものであり、熱中症対策の視点からも、このような事例について調べることは重要である。
2. 数値実験デザイン
豊岡において 2020 年 8 月 25 日から 6 日間にわたり猛暑日を記録した事例を対象とし、領域気象モデ
ル WRF を用いた数値実験を行った。水平解像度 4kmの第 1 領域内に同 1km の第 2 領域（図 1）を設定し、計算対象期間は 24 日 21 時から 28 日 03 時まで、このうち 25 日 00 時から 3 日間を解析対象期間とした。
3. 結果と今後の予定
図 1 から姫路や京阪神地域の都市部と同等の暑さの地域が豊岡をはじめとする日本海側沿岸の地域に分布している様子が見て取れる。これらの地域では相対湿度が 50％未満と非常に乾燥していることもわかる。一方、第 2 領域のほぼ全域において南寄りの風が確認できる。加えて、図 2 の姫路―豊岡間における南北鉛直断面では海抜高度 900m 以下の下層全層においても南寄りの風が吹いており、その風下側である日本海側沿岸の地域は瀬戸内海の地域と比べて高温かつ乾燥していることから、典型的なフェーン現象が再現できているものと判断できる。
今後はこの事例のフェーン現象の構造、高温をもたらす空気塊がどこから移動してきているのか、地域の特徴についても詳しく調べていく予定である。

豊岡

豊岡

姫路

姫路

図 1: 2020 年 8 月 26 日 14 時の地上 2m 高さの気温（左図）と相対湿度（右図）、および地上 10m 高さの水平風（ベクトル）の水平分布図。

姫路

姫路

豊岡

豊岡

図 2: 2020 年 8 月 26 日 14 時の相当温位（左図）と相対湿度（右図）の姫路－豊岡間における南北鉛直断面図。
ベクトルは南北風および鉛直風の成分を、灰色は地形をそれぞれ示す。

-51-

BL-15 (P2P)

東 京 に お け る 1990 年 代 の 低 視 程 日 数 増 加 と 大 気 環 境*川 端 康 弘 , 梶 野 瑞 王 , 財 前 祐 二 , 足 立 光 司 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

トしている．SPM，NOx，SO2 のどの要素も近年は視程は観測場所から見ることのできる距離の程度

濃度が年々減少しており，大気環境が改善してきてを表す．視程は気象状況の把握のほか，航空機などいることを示している．しかし，1980～1990 年代に交通機関の運行や大気汚染の監視等に利用されてい着目すると，SPM や SO2 と比較して，NOx はやや増る．視程の低下は，雨や雪などの降水現象だけでな

加傾向になっている．この傾向は低視程日数の多い

く，非降水時にも発生する．これは人為起源・自然時期と対応しているように見える．大気質は社会活

起源のエアロゾル粒子や水蒸気が関係している．都動の影響を反映しているが，藤部[3]はこの時期に日市化に伴い大気汚染が深刻になると，周囲は霞み低

射量の平日－休日差が大きいことを示した．1990 年

視程状態を引き起こす．都市部を代表する東京では，代の低視程日数の増加と NOx の濃度変化は，この日1960 年前後には視程 5 km 以下となる日数が 200 日

射量の偏差傾向と類似している．なお，吸湿性エアを超えていたが，大気環境の改善に伴い低視程日数

ロゾルは相対湿度に依存して粒径が変化することでは年々減少傾向となっている[1]．しかし，1990 年代

視程に影響を与えるが，解析期間では湿度 75%以上には一時的に低視程日数が増加している．そこで本の観測日数に大きな変化は見られなかった．低視程研究では，この時期における視程に着目し，大気環

日数が 6～8 月に多いことも考慮すると，光化学スモ境変化との関連について調査した．

ッグが顕著に現れた可能性がある．

視程は気象庁地上観測点である東京 (解析期間内
では千代田区大手町) の目視観測データを用いた．
降水時を除くため天気の気象要素も利用した．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)，窒素酸化物 (NOx), 二酸化硫黄 (SO2)

視程5km以下の観測日数解析データのデータ[2]を利用した．測定場所は東京観測点から半径 5 km 以内に位置する一般大気監視測定局であ
宿) である．解析にはこれら 3 地点のデータを平均した値を用いた．
3.

結果と考察

図 a は東京の低視程 (5km 以下) 観測頻度の経年変化であり，12 時における非降水時の低視程日数を(b)
SO2 , NOx 年平均値 （ppm）

り，千代田区神田司町，中央区晴海，国設東京 (新示す．低視程日数は年々減少傾向にあり，近年では数日しか観測されておらず視程は良くなってきている．しかし，1990 年代に一時的に低視程日数が増えている．季節的な特徴を見るために 3 か月ごとの値を見ると，低視程日数が増加した期間では，特に 6～8 月の夏季に多い傾向がある．
図 b は大気汚染物質の年平均値の経年変化である．
視程を観測した地点から半径 5 km 以内に位置する
一般大気監視測定局の 3 地点を平均した値をプロッ

東京
100
合計
90
1-2,12月
80
3-5月
70
6-8月
60
9-11月
50
40
30
20
10
0
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

(年)

0.12

0.10

0.10
0.08

SPM
SO2

0.08

NOx
0.06

0.06
0.04

0.04

0.02

0.02

0.00

0.00
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 （年）SPM 年平均値 （mg m-3）

(a)

2.

図: 東京における低視程日数 (視程 5 km 以下) と大気環境の平年変化．
(a) 12 時における非降水時の日数を季節別にプロット．
(b) 東京観測点から半径 5 km 以内に位置する一般大気監視測定局の年平均値の 3 地点平均．
参考文献・データ[1] 川端康弘ほか, 2021, 天気, 68, 5-12.
[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] 藤部文昭, 2021, 日本気象学会春季大会予稿集, 119, 318.

-52-

BL-16 (P2P)

屈 折 率 構 造 定 数 𝐶𝑛2 に 関 す る 超 音 波 風 速 温 度 計 計 測*長瀬大和 (岐阜大学自然科学技術研究科),玉川一郎 (岐阜大学流域圏科学研究センター)
1.

表１

はじめに

レーザー光に対する大気揺らぎの評価指標としては

評価時間(分)屈折率構造定数𝐶𝑛2 が用いられる．これは，慣性小領域
での主に気温変動の影響を受けた屈折率変動の大きさを表すもので接地境界層では，水平一様かつ定常な乱

𝑪𝟐𝑻 と 実 験 式 の 比 較
高高度

低高度

平均値

標準偏差

平均値

標準偏差

1

5.03

10.27

1.87

6.13

2

4.10

10.59

1.51

5.73

流場に対してMonin-Obukhovの相似則(MOS)を利用した

5

2.25

6.48

0.66

0.26

10

1.84

3.13

0.63

0.22

𝐶𝑛2 の式が下記の様に提案されており，

30

1.03

0.31

0.65

0.29

2

−2

𝐶𝑇2 = 5𝑇∗⁄𝑧 3 (1.0 + 6.4|𝑧⁄𝐿|) 3𝑧 ⁄𝐿 < 02−1
𝐶𝑇2 = 6.34 (𝑇∗2 ⁄𝑧 3 ) {1.0 + 7.0(𝑧⁄𝐿) + 75(𝑧⁄𝐿)2} 3 𝑧⁄𝐿 < 0

上 式 は Wyngaard(1973)[1]， 下 式 は Thiermann,V and
H.Grassl(1992)[2]が提案した式である．今回は実験式の精度検証，適用限界を調べ，超音波風速温度計の音響
パスの影響について考察を行った．
2.

実験概要

図１ 大気揺らぎの上限スケールを 0.64m，2.0m，3.2m

2019 年 12 月 9 日～11 日に，名古屋港南 5 区無人飛行に設定し，15cm の移動平均を行った構造関数

ロボ ット実証実 験場 にて実 験を行っ た ．地上 約
1.6m(低高度)と 5~8mの高所作業車上(高高度)に超音波て大きく減衰して評価されていることが考えられる．

風速温度計を設置し，乱流観測を行った．
3.

平均時間，高度別による𝐶𝑇2 の変動

5.

まとめ

(1)

高高度では 30分程度，低高度では 5分程度の平均時間が結果の安定性に必要であった．高高度の直各平均時間の𝐶𝑇2 と実験式(Thiermann)の比を求めて平接評価した𝐶𝑛2 と実験式は比較的よく一致した．

均値，標準偏差を算出した．表１より高高度の 30分は比較的実験式と近い値が得られた．低高度の 5~30分は(2)

低高度での𝐶𝑛2 の計測結果は，渦サイズの制限と実験式の約 0.6 倍程度であり，平均値，標準偏差とも

音響パス，サンプリング周波数の平均の影響で大に似たような値であることからみている乱流変動が同きく減衰して評価されていたが，𝑢∗ ，𝑇∗ ，𝑧⁄𝐿などの乱流統計量はかなり適切に評価されており，

じで 1 分，2 分になると乱流輸送量の一部だけを捉え両者に寄与する渦スケールの違いが示唆された．

ており，MOS が成立しない状態にあるのではないかと考えられる．
謝辞
4.

超音波風速温度計の音響パスによる影響
大気揺らぎの上限スケールをそれぞれの高度にカルマン定数(0.4)を掛けた値 0.64m，2.0m，3.2mとしてそれ以上は一定振幅に設定し，超音波風速温度計の音響パ
ス 15cm の移動平均を行った構造関数のシミュレーシ
ョン結果を図１に示す．上限スケールが小さくなるにつれて音響パスの影響を受け，減衰が大きくなることが示唆された．低高度の𝐶𝑇2 が実験式の約 0.6 倍程度に収まっている原因として音響パスの平均の影響によっ

本実験で使用したデータは，岐阜大学と川崎重工業
株式会社との共同研究での実験により得られたものである．また，解析には，JSPS科研費 JP20H05892の助成
を受けた．
参考文献

[1] Wyngaard, J.C.:Amer. Meteor. Soc., 101-149, 1973
[2] Theirmann, V. and H. Grassl: Bound.-Lauer Meteor., 58,
367-384, 1992

-53-

BL-17 (P2P)

風 速 一 様・安 定 度 一 定 条 件 の お ろ し 風 の 水 理 学 的 表 現 の 検 討*北 野 慈 和 (電 力 中 央 研 究 所 ), 服 部 康 男 (電 力 中 央 研 究 所 ),山 田 朋 人 (北 海 道 大 学 )
1.

はじめに

以上の Winters and Armi (2012)の理論をベースとし，

国土の多くが複雑な山岳地形で構成される日本列島

本検討では，山岳下流に内部跳水の式を適用する．内では，おろし風等の局地風が多く存在する．家屋や社部跳水は，Houghton and Kasahara (1968)と同様，跳水前会インフラ等へ損傷・倒壊被害を招くことから，おろ後の質量保存則，および運動量保存の関係から導かれ

し風の発生パターンの把握は工学上重要である．

る波速の式を適用し導出する．さらに，成層が弱く

おろし風は，二次元性の強い山脈に直交して風が吹

Blocked flow が形成されないケースも対象に，理論を拡き，成層と風速の条件を満たす際に発生することから，張する．以上より，Scorer 数の逆数 U/N を山頂高さ M

Hydraulic controlled flow の特徴を有することで知られ，で規格化したパラメタ δ で制御される解析解を得る．

同様の特徴を持つ開水路流や偏西風ジェットと比較される場合も多い．おろし風は，成層の不連続面（逆転

3.

結果と考察

層）を有する場合と，連続成層中で発達する場合とに得られた解析解と Lin and Wang (1995)の数値解との大 別 さ れ る ．前 者 は ，Long(1954) や Houghton and

比較から，以下の結果・考察を得た．Lin and Wang (1995)

Kasahara (1968)の研究に代表され，山岳周りでの常流かでは，δ<0.9 の場合，風下斜面上で内部跳水が停滞する．

ら射流への変遷，上下流の移動跳水について浅水流モ

本解析解も同様の結果を示し，特に，δ<0.4 程度にて内デルの非線形解析解により説明される．後者について

部跳水が発生する位置が山頂付近である点について整は，山岳波砕波後の山岳周辺での常流から射流への変合的である．一方，Lin and Wang (1995)では，0.9<δ<1.12

遷を Smith(1985)の線形解析解，Winters and Armi(2012)

で内部跳水が下流に伝搬するが，本解析解では風下斜の非線形解析解等で説明されている．一方，これらの面で内部跳水が停滞する解を得た．この不整合は，山連続成層中のおろし風の解を発展させ，山岳風下の内岳付近で流量・エネルギーの損失，Stagnant layer と部跳水の形態を論じた報告は見られない．本発表では，

Actove controlled layer とのエネルギー・流量のやり取り

Winters and Armi (2012)の解析解を山岳風下の跳水も対を考慮していないことに起因すると推察される．近年

象に拡張し，既往の数値解（Lin and Wang, 1995）と比の検討で内部跳水前後のシア不安定や上層の流量保存

較することで，解の適用可能性や課題を論じる．

などの条件が提案されている．今後はより実態に合う
内部跳水条件を導入する方法を考案したい．

2.

解析解の概要Winters and Armi (2012)は，①よどみ層に対応する流速 0・密度一定の層（Stagnant layer），②山岳上流側下層の流速 0 の層（Blocked flow），③水理学的に制御される層（Active controlled layer）を設定し導出される（図１）．無限遠方風速・安定度を鉛直方向に一定（U，N），

図１ 対象とする場の模式図

山頂の高さを M とし，これらを既知とする．Active

参考文献

controlled layer のうち，十分に山岳より離れた上流での[1] Long, R. R., 1954, Tellus, 6 (2), 97-115.

安定度は N であると仮定し，同 layer 内の浮力は reduced[2] Houghton, D. D., Kasahara, A., 1968, Commun. Puregravity g’=g Δρ/ρ0 で与える．ここで，Δρ は Stagnant layer

Appl. Math., 21, 1-23.

と Active controlled layer の平均密度との差で設定する．

[3] Smith, R. B., 1985, J. Atmos. Sci., 42, 2597-2603.

以上の手続きにより，浮力 g’が働く障害物周りの浅水[4] Winters, K. B. Armi, L., 2012, J. Fluid, Mech, 700,流として Active controlled layer を表現でき，山頂での限界水深を仮定することで，その上下流の常流・射流の水深を規定することができる．

502-513.
[5] Lin Y.-L. and Wand T.-A., 1996, J. Atmos Sci., 53,
139-158.

-54-

BL-18 (P2L)
北陸のフェーンの日変化に対する地形の効果*西場慧（筑波大学理工情報生命学術院）, 日下博幸（筑波大学計算科学研究センター）
1. はじめに着目すると, 富山, 糸魚川は日中(6～17 時)に吹き終

富山気象官署(以下富山)や糸魚川 AMeDAS(以下わる事例が多く, 富山では全事例の 64%, 糸魚川で糸魚川)のフェーンは, 夜間に風速の強化, 日中に風は全事例の 63%を占めた. 一方, 福井のフェーン吹

速の弱化する日変化がみられ, その要因として, 総

走終了時刻は夜間(18～5 時)が多く, 全事例の 68%

観規模の気圧場と熱的な局地気圧場の重ね合わせのを占めた.

効果が考えられている[1]. 北陸の地形に着目すると,富山, 糸魚川(いずれも gap あり)のフェーンは夜

富山ではその南側に鞍部(大きな gap), 糸魚川ではそ間に開始し, 日中に終わる日変化を示したことから,の南側に峡谷(小さな gap)がある. 一方で, 福井気象

総観規模の気圧場と熱的な局地気圧場の重ね合わせ

官署(以下福井)は, その南側に鞍部や峡谷がなく, 三の効果が考えられる. 一方で, 福井(gap なし)のフェ方向が山脈に囲まれた半盆地である. 現状, 地形とーンは日中に開始し, 夜間に終わる日変化を示した.

フェーンの日変化の関係を解明した研究はない. そ福井は総観規模の気圧場と熱的な局地気圧場の重ねこで本研究では, 異なる地形の 3 地域におけるフェ合わせよりも, 日射による冷気湖破壊, 混合層発達ーンの日変化を明らかにする.

がフェーンの日変化に効果的だと考えられる. 北陸のフェーンの日変化をもたらす要因は, 地形によっ

2. 手法て異なることが考えられる.

本研究では, 糸魚川, 富山, 福井を研究対象地域とした. 解析対象期間は, 2007 年 1 月 1 日～2020 年
12 月 31 日とした. 地上の気象データは, 気象庁
AMeDAS データ(時別値), 上空の気象データは, 気
象庁 MSM の解析値を用いた. [2]を参考に, フェー
ンを定義した. 地上の条件は,①風下の気温が平年値(1990-2019)に比べて高い.
②風上より風下の温位が高い.
③山の方角から風が吹いている.
950 hPa 高度の条件は,④山の方角から風が吹いている.
図 1 フェーンの開始時刻の相対頻度. 富山は黒棒,
3. 結果

福井は白棒で示している.

2007～2020 年の期間に, 富山では 313 事例, 糸魚川では 230 事例, 福井では 323 事例のフェーンが抽参考文献出された. 富山, 糸魚川のフェーンの吹走開始時刻[1] Arakawa, S., et al., 1982, Pap. Meteor. Geophys., 33, 149-163.

は夜間(18～5 時)が多く, 富山では, 全事例の 76%,[2] Kusaka, H., et al., 2021, Int. J. Climatol., 2021, 1-18.

糸魚川では全事例の 79%を占めた. 一方で, 福井の謝辞

フェーンの吹走開始時刻は日中(6～17 時)が多く, 全本研究の一部は, （独）環境再生保全機構の環境研究総合

事例の 72%を占めた. またフェーン吹走終了時刻に推進費（JPMEERF20192005）により実施された.

-55-

BL-19 (P2L)

温度成層のある境界層乱流の風速変動*守 永 武 史 , 毛 利 英 明 , 萩 野 谷 成 徳 , 八 木 俊 政 , 森 一 安 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

接地層で安定度が中立の場合, 流れ方向の平均風速
𝑈の鉛直分布は高さ𝑧の関数としての対数則が成立する.
野外観測や風洞実験から, 流れ方向の風速変動の分散〈𝑢2 〉も対数則が成立することが示されている[1]. 現
象的理論である Townsend による「attached eddy」仮説から, 流れ場を地表面に接した相似な渦の重ね合わせと看做すことで分散の対数則が導かれる[2].
本研究では温度成層の場合について, 気象研究所の大型風洞装置における実験結果より応力一定層における流れ方向の風速変動の分散〈𝑢2 〉の対数則近似の成立状態や対数則の傾きや切片の安定度依存性について

図 1 流れ方向の風速変動の分散, 斜線部分は応力一定層. 凡例
は●が 2ms-1, ▼が 3ms-1, ■が 6ms-1, 温度差は青が 10℃で黄緑が 5℃で安定, オレンジが 15℃で赤が 30℃で不安定, 黒は 0℃.

調べた.
2.

風洞実験
気象研究所の大型風洞装置の測定部は長さ 18m, 幅3m, 高さ 2m である. 気流温度を測定部入口で監視し,測定部の床面を温度調整して安定成層や不安定成層を作成した.
測定部と同じ断面の風上側-4.4m から測定部の終わりまでの床面に直径 3 ㎜の金属棒を幅 3m, 間隔 0.1mで配置し粗度とした. 流入風速𝑈∞ は 2, 3, 6ms-1 である.
3.

解析手法

Townsend の「attached eddy」仮説[2]より,〈𝑢2 〉
𝑧= 𝐴 − 𝐵 ln ( )
(1)
2
𝑢∗
𝛿
ここで, 𝑢∗ は摩擦速度で応力一定層における測定点

図 2 式（1）の切片（a）, 傾き（ｂ）の安定度との関係, 斜線部
分は中立時の値.

の平均を採用した. 𝛿は境界層の 99%厚さである. 温度

似は, 概ね良い近似として成り立つことが解った. 式

成層では, 切片𝐴と傾き𝐵は安定度の関数として取り扱（1）の切片𝐴と傾き𝐵のリチャードソン数との関係をう.

図 2 に示す. 図 2（a）切片は安定成層で値が大きくな

安定度の評価は勾配リチャードソン数𝑅𝑖を使用する.
𝑅𝑖 =𝑔 𝜕Θ/𝜕𝑧Θ0 (𝜕𝑈/𝜕𝑧)2方, 図 2（b）傾きは安定度に依存する傾向は見られな(2)

ここで, 𝑔は重力加速度, Θ0 は床面温度, Θは平均温
度で冷線温度計を用いて別途, 鉛直分布を測定した.
4.

り, 不安定成層で値が小さくなる傾向が見られた. 一

結果と考察

図 1 は摩擦速度𝑢∗ で規格化した流れ方向の風速変動の分散〈𝑢2 〉である. 横軸は対数で表し, 99%境界層厚
さ𝛿で規格化した高さ𝑧である. なお, エラーバーは±1σである. 温度成層が強くなると中立時の値からずれ,
成層の影響が見られた. 応力一定層における対数則近

かった.
流れ場を地表面に接した相似な渦と看做すことで現象的理論から切片では浮力の影響を受けた大きな渦が値に反映されるため, 安定度の依存がみられた. 一方,
傾きは地表面付近で決まるため, 浮力の影響をほとん
ど受けてない結果となった.
参考文献[1] Marusic, I. et al. , 2013, J. Fluid. Mech, 716, R3.
[2] Townsend, A. A. , 1976, The Structure of Turbulent Shear
Flow, 2nded. , 150-156.

-56-

BL-20 (P2L)
沿岸域における渦相関法とバルク法による大気安定度評価方法の比較* 西 見 耕 汰 （ 東 京 海 洋 大 学 大 学 院 海 洋 科 学 技 術 研 究 科 ），竹山優子，稲津大祐（東京海洋大学学術研究院）
1.

𝑧

はじめに

𝐿
𝑧

大気境界層において大気安定度は風の鉛直プロファ

𝐿𝑧

イルをはじめとした風況を理解する重要な指標であり，{ 𝐿

渦相関法やバルク法によって評価できるとされている．
渦相関法は応答速度の速い計測器による直接観測によ

3.

=

𝑅𝑖𝐵
1−5𝑅𝑖𝐵(0 < 𝑅𝑖𝐵 < 0.2)

= 𝑅𝑖𝐵 (𝑅𝑖𝐵 < 0)
=

10𝑅𝑖𝐵
𝑅𝑖
(1− 𝐵 )

(3)

(𝑅𝑖𝐵 < 0, 海からの風)

4.5

結果と考察

り，信頼性が高いとされている．一方，バルク法は渦相𝑧/𝐿を 1：不安定，2：中立および 3：安定の 3 つのカ関法に比べて観測が容易であるという利点がある．欧テゴリーに区分し，番号差をカテゴリー差として表 1 に州で実施された過去研究における両方法の比較では，示す．両手法によって得られた𝑧/𝐿のうち，77.7%が同

風速が 4 m/s 以上の時に安定度のカテゴリーの約 65%

じカテゴリーに含まれており，カテゴリー差 1 の時とが一致をすることやバルク法が不安定時に渦相関法よ合わせると 88.9%が同じカテゴリーか一方が安定もしりも強い不安定を示すとの報告があるが，大気不安定

くは不安定であるのに対してもう一方が中立という組な時期が多い特異な日本周辺海域における検証例は少み合わせであることが分かった．風速 4 m/s 以上に限ない．そこで本研究では，日本沿岸域における両方法の定すると，93.3%がカテゴリー差 0 もしくは 1 に含ま比較検証を実施した．

れ，さらに風速 7 m/s 以上に限定するとカテゴリー差 02.

もしくは 1 に含まれる𝑧/𝐿は 98.8%まで増加した．𝑧/𝐿

データと解析方法

の相関係数も 3 m/s 以下の低風速を含む時は 0.1 以下

2.1 観測機器と解析期間
3 次元超音波風向風速計は千葉県館山市にある桟橋
上に海岸線から 125 m 付近，海面から 3 m の高さに設置され，10Hz の頻度で風向と風速が観測している．また，温度計は海面から 2 m の高さに設置している．両者の観測期間は 2020 年 12 月の一年間である．

大気安定度はモニン・オブコフ相似則によって説明され，モニン・オブコフ長𝐿によって以下で定義される．
𝐿=−̅̅̅̅̅̅̅
′𝑇′
𝑧𝑘𝑔𝑤
∗3
𝑢 𝑇̅

とから，風速が高い時に両手法による𝑧/𝐿は一致しやす
いことが分かった．
次に，カテゴリー差 2 の両方法による𝑧/𝐿が安定と不安定の反対となる場合に注目する．カテゴリー差 2 となる月毎の出現割合によると，5 月と 6 月が突出して多′ 𝑇′の̅̅̅̅̅̅
い（図 1）．図 2 に 5 月 24 日から 31 日の𝛥𝑇と−𝑤

2.2 渦相関法による大気安定度の算出𝑧であるが，風速 7 m/s 以上では 0.62 となった．このこ

時系列を示す．𝛥𝑇は正負を跨いで昼間に正，夜間に負′ 𝑇′は昼間に負，夜間̅̅̅̅̅̅
となる日変化をしている一方，−𝑤に正となることが多い．これは，浮力の作用とは異なる(1)′ 𝑇′は鉛直風速と温̅̅̅̅̅̅
ここで，𝑧は高度，𝑢∗ は摩擦速度，𝑤度の共分散，𝑘はカルマン定数，𝑔は重力加速度，𝑇̅は平鉛直流の存在によるものだと考えられる．発表では日
照時間や風速，風向毎の比較についても報告する．
表１ 大気安定度のカテゴリー差ごとの頻度
カテゴリー差(%)

均温度である．
本研究では，
平均時間を 10 分間とした．
2.3 バルク法による大気安定度の算出

0

1

全体

77.7

11.2

11.1

0.1以下

4~ m/s

72.9

20.4

6.7

0.17

7~ m/s

80.7

18.1

1.2

0.62

2 相関係数バルク法による大気安定度の指標としてバルク・リ
チャードソン数がある．
𝑅𝑖𝐵 =

𝑔 2
𝑧
𝐶𝑝
𝑈2

𝑧𝛥𝑇+

(2)

ここで，𝛥𝑇は温度差（気温―水温），𝐶𝑝は定圧比熱，𝑈は平均風速である．バルク・リチャードソン数と𝑧/𝐿の関係は過去研究を参考に下の式を用い，それぞれの方法で求めた𝑧/𝐿を比較した．

図 1 カテゴリー差 2 の 図 2 5 月 24 日から 31 日の𝛥𝑇と′ 𝑇′の時系列変化
̅̅̅̅̅̅
月ごとの出現頻度−𝑤-57-

CL-01+ (P1A, D3A)

寒気の冷たさとその生成・消滅の定量的な評価*菅 野 湧 貴 (電 力 中 央 研 究 所 ),1.

岩 崎 俊 樹 (東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ),年から 2020 年までの 40 年の冬季（12 月-2 月）平均をはじめに

本研究は，冬半球の大気の冷たさをしきい値との温計算した．図 1 に半球積分した各非断熱過程による寒位差（𝜃𝜃𝑇𝑇 − 𝜃𝜃）として定義し，その半球総量や生成・消気容量の生成・消滅率を示す．鉛直拡散は海上と陸上で滅を定量的に評価する．この定義に基づけば冷たさは役割が異なるため，海洋上と陸域・海氷上に分けて示す．

極域を中心とする中高緯度の下層に分布する断熱保存

全生成率（長波放射と陸上・海氷上の鉛直拡散の和）は量であり，その生成と消滅は非断熱過程のみで表現さ全消滅率（海洋上の鉛直拡散，湿潤過程，短波放射の和）れる．本研究は，放射，水蒸気凝結，鉛直拡散の各物理とよくバランスしている．全生成率のうち，86%が長波

過程が大気の冷たさの生成と消滅に果たす役割とその放射による放射冷却，残りが冷たい地表面との熱交換

気候変動影響を明らかにする．

による放射冷却の間接的効果である．全消滅率の内訳
は，海洋上の鉛直拡散が 56%，湿潤過程が 35%，短波2.

放射が 9%である．鉛直拡散は寒気による海洋の直接的手法

しきいの温位面以下の大気の冷たさ（以下，これを寒気容量と呼ぶ）は次式で表現される [1]．
𝑝𝑝

射冷却によって生成された寒気の大部分が海洋の冷却(1)𝑠𝑠(𝜃𝜃 − 𝜃𝜃)𝑑𝑑𝑑𝑑
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 ≡ ∫𝑝𝑝(𝜃𝜃) 𝑇𝑇
𝑇𝑇

な冷却を表し，湿潤過程は間接的な冷却を表すため，放に使われる．解析インクリメントの冬季平均の寒気容
量収支への寄与は小さい．

本研究では，大気大循環を考慮してしきいの温位を 280

大会では，寒気容量の生成・消滅の空間的な分布を示K とする．寒気容量の収支式は次式のように書くことす．また，気候変動影響が解析インクリメントに大きくができる．

見られることを示す．

𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕

𝑝𝑝

𝑝𝑝

𝑠𝑠
𝑠𝑠
(𝜃𝜃 − 𝜃𝜃)𝐯𝐯𝑑𝑑𝑑𝑑 − ∫𝑝𝑝(𝜃𝜃= −∇ ⋅ ∫𝑝𝑝(𝜃𝜃𝜃𝜃̇𝑑𝑑𝑑𝑑
) 𝑇𝑇
)
𝑇𝑇

𝑇𝑇

(2)

ここで，右辺第 1 項が寒気容量の水平フラックスの収束，右辺第 2 項が非断熱過程による寒気容量の変化である．長期再解析データで収支をバランスさせるには，
解析インクリメントを組み込む必要がある．解析イン
クリメントを含めたとき，半球積分した寒気容量の収支式は次式となる．
𝜕𝜕

𝜕𝜕𝜕𝜕

𝑝𝑝𝑠𝑠
𝛥𝛥𝛥𝛥
〈𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁〉 = − 〈∫𝑝𝑝(𝜃𝜃�𝜃𝜃̇ ＋ � 𝑑𝑑𝑑𝑑〉
)
𝑇𝑇

𝛥𝛥𝛥𝛥

(3)

ここで，𝛥𝛥𝛥𝛥 ≡ 𝜃𝜃𝑎𝑎 − 𝜃𝜃𝑓𝑓 は温位の解析インクリメン

ト，𝛥𝛥𝑡𝑡は同化時間間隔である．本研究では，非断熱加熱に伴う温位変化は次式のように各過程に分解し，各過程の寒気容量収支への寄与を定量的に評価する．
𝜃𝜃̇ = 𝜃𝜃̇LW + 𝜃𝜃̇SW + 𝜃𝜃̇VDF + 𝜃𝜃̇moist(4)

ここで，下添え字 LW は長波放射，SW は短波放射，VDF は鉛直拡散，moist は湿潤過程による温位の変化を

図１ 冬季北半球で積算した各非断熱過程による寒気容量の変化．棒グラフは左から，全生成率，全消滅率，長波放射，陸上と海氷上の鉛直拡散，
海洋上の鉛直拡散，湿潤過程，短波放射，解析イ
ンクリメント．全生成率と全消滅率の定義は本文
を参照．

表す．
参考文献
3.

冬季平均場の特徴

本研究では，JRA-55 大気再解析データ[2]から 1981

[1] Iwasaki, T. et al., 2014, J. Atmos. Sci., 71, 2230-2243.
[2] Kobayashi, S. et al., 2015, JMSJ, 93, 5-48.

-58-

CL-02+ (P1A, D3A)

20 世 紀 中 頃 の 北 極 域 寒 冷 化 ： エ ア ロ ゾ ル 強 制 力 と 北 極 域 数
十 年 規 模 変 動 （ PAMV） の 貢 献*相 澤 拓 郎 ( 国 立 極 地 研 究 所 ), 大 島 長 ( 気 象 研 究 所 ),行 本 誠 史 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

を抽出すると、AMO や IPO と異なる、北極域に制限さ観測によると、北極域は 1940 年から 1970 年にかけれた数十年規模変動 (PAMV) が同定され、それは 20 世て寒冷化し、1970 年前後 10 年間の北極域平均気温は、

紀中頃の寒冷化の空間パターンと類似していることが1940 前後 10 年間と比較して 0.7℃～0.95℃低い。この分かった。

寒冷化は、CMIP5 の気候モデルの再現性がよくないため、気候変動の重要な側面であるにもかかわらず、温暖化と比較すると、研究が十分とは言えない。しかし、気候モデルに基づく研究で、人為的エアロゾルの増加が北極寒冷化に貢献したことが指摘されている(e.g.,
England 2021; Fyfe et al., 2013; Gagne et al., 2017; Shindelland Faluvegi 2009)。太平洋十年規模振動 (IPO) や大西
洋数十年規模振動 (AMO) などの内部変動も北極寒冷化に寄与していると考えられている。したがって本研
究は、北極寒冷化に対する内部変動と外部強制力の貢献度を包括的定量的に評価することを目的としている。
2.

DAMIP 実験DAMIP（Detection and Attribution Model Intercomparison
Project）に参画した 13 の気候モデル(Table 1)の地上気温の出力結果をもとに解析を行う。
DAMIP は主に、全強制力を与えた実験 (HIST)、人為
的温室効果ガス強制力のみを与えた実験 (GHG)、エア
ロゾル強制力のみを与えた実験 (AER)、太陽と火山の強制力のみを与えた実験 (NAT)で構成される。また内部変動を評価するため産業革命前標準実験 (CNTL)を
用いた。
3.

結果

CMIP6 の 35 モデル平均では、
北極域平均気温は 1940年から 1970 年にかけて－0.2℃低下する。図 1 に要因別の気温変化量を示す。エアロゾルの強制力に対する応答は－0.65℃と見積もられ、温室効果ガス強制力に対する応答－0.44℃を加味しても、正味で負である。太陽と火山の強制力に対する応答は－0.14℃と見積もられる。
以上から、エアロゾル強制力が 20 世紀中頃の北極寒冷

図１化に大きく貢献したことが分かる。

HadCRUT5 の気温変化。箱は±1 標準偏差、ひげは最大

CNTL から寒冷化に対する顕著な内部変動パターン

各強制応答と内部変動。三角は観測の値、最小値を表す。

-59-

CL-03+ (P1A, D3A)

線型化モデルの固有値解析に現れる長周期固有モードのモデル・解像度依存性
吉田知也（福島地方気象台）
・村上茂教（気象大学校）
1. はじめに

直方向に有限差分を用いた標準的なスペクトル・プ

大気大循環の長周期変動はテレコネクションパ

リミティブモデル、傾圧モデル B は鈴木・村上（2020

ターンと呼ばれる特徴的な空間構造を伴って現れる

年度春季大会予稿）で示された鉛直方向に鉛直構造ことが多い。テレコネクションパターンの同定には関数を用いた 3 次元スペクトル・プリミティブモデ

観測データの統計解析が通常用いられるが、気候平ルであり、いずれも水平方向は球面調和関数展開に均場等のまわりに線型化した大気モデルの固有値解よるスペクトル法が用いられている。

析が用いられることもある。後者の研究は、順圧モデルに対しては Simmons et al.(1983)他幾つか行わ

3. 結果・考察

れ、それなりの成功を収めたかに見えたが、3 次元

複数の統計解析の結果から、冬季北半球 500hPaの傾圧モデルに対しては、Tanaka and Seki (2013)

高度場には、PNA、EA、WA、WP、EU の 5 つのテ

等の一部の例外を除いて十分な成功を収めている様

レコネクションパターン（TP）が存在することを確には見えない。これには、3 次元モデルの場合、自認した。各モデルの TP の再現状況は表２の通り。

由度が大きくなりすぎて、表現行列の固有値分解を

また、図 1 に T42V15 解像度モデルで得られた PNA

十分な解像度で実施できないという事情が考えられに似たモードを示す。これらの結果から、TP の再現

る他、モデル自体の表現力にもある程度依存していにはある程度の解像度が必要なこと、特に傾圧モデる様に思われる。本研究では、順圧・傾圧等複数のルにおいては鉛直解像度の重要性が見て取れる。た線型大気モデルの固有値解析を複数の解像度の下でだ、現状の計算ではすべてのモードが完全に分離し行い、得られる長周期モード解を観測の統計解析かて得られている訳ではない。

ら得られるパターンと比較しながら系統的に調べた。

2. 研究手順表2

各モデルの TP の再現状況

順圧モデル

T42

EA

最初に、Wallace and Gutzler(1981) が行った解

順圧モデル

T106

EA,PNA,EU,WP

析に基づいて、JRA-55 再解析データの統計解析を

傾圧モデル A

T42L10

EA行うことで、冬季北半球 500hPa 高度場に存在する傾圧モデル B

T42V7

PNA

テレコネクションパターンを調べた。次に、線型化

傾圧モデル B

T59V7

PNA

モデルを用いて冬季気候平均場を基本場とした固有傾圧モデル B

T42V15

EA,PNA,EU,WP,WA

値分解を行い、得られる長周期モード解や固有値の分布を、統計解析で得られたパターンと比較しながら系統的に調べた。用いたモデルと解像度は以下の通りである。
表1

モデルの種類と解像度
解像度（切断波数、鉛直層数、鉛直モード数）

順圧モデル

T42 、T106

傾圧モデル A

T42L10傾圧モデル B

T42V7、T59V7、T42V15

ここで順圧モデルとしているのは球面上の非発散
渦度方程式に基づく順圧モデル、傾圧モデル A は鉛

図 1 T42V15 の解像度での固有値分解で得られた PNAに似たモードの流線関数偏差[107m2/s]。矢印は高谷・中村の波活動度フラックス。高度は約 550hPa。

-60-

CL-04+ (P1A, D3A)

ア リ ュ ー シ ャ ン -ア イ ス ラ ン ド 低 気 圧 と MIM 法 に基づく子午面循環の共変動*倉 持 将 也 (筑 波 大 学 理 工 情 報 生 命 学 術 院 ) , 植 田 宏 昭 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 )
1.

はじめに

岸で寒気と北風（東アジア冬季モンスーンに対応），東

温位面での質量重み付け帯状平均（MIM）[1] はラグ

岸で暖気と南風がそれぞれ強まる．同時に対流圏上層

ランジュ的に全球子午面循環を表現し，変換オイラー

では東アジアトラフと北米側のリッジの深化が見られ，

法（TEM）と比べて地表付近の境界条件を正確に表す

北太平洋域で惑星波が増幅する．北太平洋両岸の熱とことが可能である．MIM 法に基づく平均子午面循環に

南北風の強化は，どちらも南北渦熱輸送（v’T’）の強化

は，冬半球に明瞭な中高緯度直接循環（ETD 循環）がに対応するため，波活動度フラックス[7]を用いた解析

現れ，これは MIM 法で定義される E-P フラックスの発から，
AII 負の時は AII 正や気候値と比べて北太平洋域，

散収束により駆動される．ETD 循環の強度は，鉛直 E-P

特に東岸で定常ロスビー波の上方伝播が強化されるこ

フラックスの大きさと共に年々変動することが知られとが示された．一方，北大西洋では定常ロスビー波のているが[2]，地域的な現象とどのように関係するか理伝播の様子に大きな違いはなかった．これらを帯状平解されていない．そこで，本研究では初めに 1 月の ETD

均の視点から見ると E-P フラックスの増加と対応する

循環強度指数の年々変動から SLP 空間場への線形回帰ため，AII 負の時に ETD 循環は強化される（図 2）．こ

図を作成した（図 1）．すると，アリューシャン低気圧の逆は AII 正の時にも当てはまり，AL-IL シーソーと（AL）とアイスランド低気圧（IL）の逆位相を持った

ETD 循環の共変動関係は統計的に有意であった．

変動（AL-IL シーソー[3]）が確認された．AL-IL シー

ETD 循環の変調に伴ってハドレー循環にも変化が見

ソーがどのように帯状平均子午面循環と共に変動するられた（図 2）
．AL の変動は熱帯海洋と密接であるたのか，そのメカニズムを波動-平均流相互作用の観点かめ，この影響を反映していると考えられる．AL と熱帯ら，主に惑星波の変調に着目し解析を行った．

海洋，ETD 循環とハドレー循環の共変動は大気大循環における熱帯-中高緯度相互作用の存在を示唆する．

2.

使用データおよび手法

大気の再解析データとして気象庁長期 55 年再解析データ[4]、
海面水温データとして COBE-SST[5]を用いた．
解析期間を 1979 年～2020 年の 1 月として，AL-IL シー
ソーインデックス（AII）[6]を用いてシーソーが負/正の年を抽出し，合成解析を行った．帯状平均からの差を渦成分と定義する．
3.

結果

参考文献
[1] Iwasaki, T., 1989, J. Meteor. Soc. Japan, 67, 293-312.
[2] Iwasaki, T. and Y. Mochizuki, 2012, SOLA, 8, 115-118.
[3] Honda, M., et al., 2001, J. Clim., 14, 1029-1042.
[4] Kobayashi, S., et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93,
5-48.
[5] Ishii, M., et al., 2005, Int. J. Climatol., 25, 865-879.
[6] Nakamura, H. and M. Honda, 2002, J. Meteor. Soc.
Japan, 80, 1051-1067.
[7] Plumb, R. A., 1985, J. Atmos. Sci., 42, 217-229.

AII 負の時は，深まった AL に対応して，北太平洋西

図１ 1 月の ETD 循環強度指数に対する SLP の線形回帰係数の分布．濃い（薄い）陰影は，相関係数が 99％（90%）の信頼限

図２ 1 月の AII 負の質量流線関数[1010kg/s]

界で有意であることを示す．統計期間は 1979 年～2020 年．

の合成値．陰影は気候値からの偏差を示す．

-61-

CL-05+ (P1A, D3A)

北極海における海氷年齢分布の変化*木 村 詞 明 (東 大 大 気 海 洋 研 ), 羽 角 博 康 (東 大 大 気 海 洋 研 ),大 山 元 夢 (国 立 極 地 研 究 所 ), 山 口 一 (国 立 極 地 研 究 所 )1. はじめに

3. 結果

海氷厚は海氷の状況を知る上でもっとも重要なパラ生成から年月が経った年齢が大きい海氷はグリーン

メータであるが、それを高精度で連続的に観測するこランドからカナダ多島海沖を中心に分布し、グリーンとは容易ではない。一方、海氷の年齢は海氷の厚さとランド東岸に流出するほか、時計まわりの海氷循環にの間に強い関係があることが知られている[1]。本研究

よってアラスカ沖へ広がっている。その分布は年によ

では、人工衛星による観測データをもとに、海氷の後って大きく変化しており、近年では夏季の大規模な融方軌跡を生成時まで追跡することによって海氷の年齢

解と大西洋への流出によって2017 年に大きく減少したを見積もり、その経年変化を明らかにするための解析

のち、徐々に面積を増やしつつある。また、2020 年にを行った。また、海氷年齢の分布が夏季の海氷分布には生成から 3 年以上経過した古い氷がアラスカ沖ボー

及ぼす影響にも注目した。

フォート海に帯状に広がり、それは 9 月の最小期にも融解せずに残った（図）。今年も同様にボーフォート海

2. データと手法
解析には、衛星搭載のマイクロ波放射計 AMSR-E おに古い海氷が広がっており、夏季の海氷分布への影響が注目される。

よび AMSR2 による観測データから導出された、2003

海氷の後方軌跡をもとにした海氷年齢の推定には、年から 2021 年までの海氷漂流速度を用いた。海氷漂流

連続した高精度の海氷漂流速度データが必要であり、速度は面相関法で計算した毎日の 60km グリッドのも導出できる期間は 10 年ほどである。現在、より長期のの[2]を使用した。

観測データが利用できる SSM/I による海氷漂流速度デ

海氷の履歴を把握するため、任意の日の海氷域上に粒子を 10km 間隔に配置し、毎日の漂流速度データを用

ータや気象データを用いて、より長期の海氷年齢分布を推定する取り組みをすすめている。

いてその移動軌跡を後方に追跡した。最長で６年（2190
日）の追跡を行い、海氷密接度が 15%を下回った日を参考文献

海氷の生成日とすることにより、海氷が最初に生成し[1] Tschudi M.A., et al., 2016, Remote Sensing, 8, 457.

た場所と生成からの経過日数を推定した。

[2] Kimura N., et al., 2013, Polar Research, 32, 20193.

図：2020 年 7 月 15 日の海氷日齢分布（左）と 2020 年 9 月 10 日の海氷分布（右）。

-62-CL-06+ (P1A, D3A)

オホーツク海の海氷変動に影響を及ぼす
熱帯海面水温からの遅延効果*竹 端 光 希 (三 重 大 学 生 物 資 源 学 研 究 科 ), 立 花 義 裕 (三 重 大 学 生 物 資 源 学 研 究 科 ),安 藤 雄 太 (新 潟 大 学 理 学 部 )
1.

研究背景

これは先行研究の結果 2 と整合的である．また，1 年前の DJF

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の Niño 3 インデックスとの相関は-0.26 となり，信頼係数 90％海である．オホーツク海の海氷変動を及ぼす要因として，冬で有意であった．この結果は，ラニーニャ現象が起こった翌季のシベリアからの北西風や，オホーツク海の海面水温

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（SST）などが知られている[1]．また，オホーツク海の海氷示唆している．

変動と熱帯の海洋との関係を示した研究が存在しており，エ7 年移動平均したオホーツク海の海氷インデックスと SST

ルニーニョ現象の年にはオホーツク海の海氷面積が多くなるの回帰からは，太平洋十年規模振動（PDO）の正のパターン

ことが知られている．しかし，先行研究ではオホーツク海のに類似した水温分布が確認された（図 2）．海氷インデックス

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，を 975hPa ジオポテンシャル高度に回帰すると，北太平洋上に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

低気圧偏差が見られた．これは PDO が正のパターンの時にアで本研究では 1 年前の熱帯海洋とオホーツク海の海氷変動とリューシャン低気圧が強まること[2]と整合的である．これらの関係に着目する．

のことからオホーツク海の海氷の長周期変動は，太平洋の大一方，オホーツク海の海氷変動には十年規模の長周期の変規模な水温変動と同期していることが示唆された．

動成分も見られる．しかし，年々変動に比べて長周期変動の0.21

研究は少なく，そのプロセスは解明されていない．
以上のことから，本研究ではオホーツク海の海氷の年々変動について，熱帯の海面水温からの遅延影響について考察す-0.26

る．また，長周期変動について，その変動要因を考察する．

2.

使用データ・解析手法

オホーツク海の海氷データには，気象庁の最大海氷面積を使用した．SST のデータには HadISST を，大気場のデータには JRA-55 長期再解析データを使用した．いずれも月平均のデ

図1オホーツク海の海氷インデックスと Niño3 インデッータで，解析期間は 1970/71 年の冬季から 2018/19 年の冬季まクスの相関係数の時系列

での 49 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 インデックスと大気場や SSTとのラグ回帰計算を行った．さらに，長周期の変動成分を見るため，海氷インデックスに 7 年の移動平均をかけて回帰計

図2

99 95 90 90 95 99
7 年移動平均したオホーツク海の海氷インデックスと

SST の回帰 等値線：回帰係数（℃），陰影：信頼係数（％）

算を行った．

参考文献

3.

[1] 山崎孝治, 2000：オホーツク海の海氷面積と冬の大気循環との相互結果と考察

ラグ相関分析から，海氷インデックスに対して，同時期のDJF の Niño 3 インデックスとの相関が 0.21 となった（図 1）．

作用, 雪氷, 62, 345-354[2] Mantua, N. J. et al. 1997: A Pacific Interdecadal Climate Oscillation with
Impacts on Salmon Production. Bull. Amer. Meteor. Soc., 78, 1069-1079.

-63-

CL-07+ (P1A, D3A)

冬季北太平洋域における長周期大気変動のエネルギー論的考察*佐 藤 瞭 ， 縄 隼 佑 ， 小 坂 優 ， 中 村 尚 （ 東 京 大 学 先 端 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー )
1.

はじめに

4.

エネルギー論的考察

冬季北太平洋域で卓越する長周期大気変動パターン

それぞれの回帰偏差場に対し，各エネルギー変換・生として，太平洋-北米（PNA）パターンや西太平洋（WP）

成効率，及びそれら全てを足し合わせた正味のエネル

パターンが知られている．PNA パターンは北太平洋中

ギー効率を参照点の位置に対する関数で表す．PNA パ

央部の南北双極子構造の気圧偏差場を伴い北米へと連ターン，WP パターンは，それぞれの参照点と同じ緯度なる波列によって特徴づけられ，熱帯からのロスビーの東西風偏差に対する回帰パターンの中で，最もエネ

波列に加え，順圧エネルギー変換や移動性擾乱からのルギー効率が高い．この結果は，それぞれのテレコネク

フィードバックがその維持・形成に重要であると指摘

ションパターンがその位置で卓越するように大気の内されている[1][2]．WP パターンは北西太平洋・極東域

部過程が働いていることを示唆する．また，35°N ではに南北双極子構造の気圧偏差場を持ち，その維持には

気候平均場からの順圧（運動）エネルギー変換の寄与が傾圧エネルギー変換を通じた気候平均場からの有効位

大きく，45°N では順圧エネルギー変換と傾圧エネルギ

置エネルギーの獲得が重要であると指摘されている[3]．

ー変換が同程度に寄与していることが分かった（図 1）．

このような長周期大気変動パターンの維持メカニズム
が，地理的な場所に応じてどのように変わり，さらにそれが背景場のどのような特徴によって決まるかを系統的に調べる研究はまだなされていない．本研究では，南北双極子構造の気圧偏差場を持つ冬季北太平洋上の長周期大気変動に対し，循環偏差場維持メカニズムの地
理的位置による違いを系統的に調査する．
2.

データと解析手法

気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55）の 1959~2017年までの冬季（12, 1, 2 月）の月平均値を用いた．
大気の内部過程に注目するため，各月の気候値からの差からさらにその冬季平均を引いた量を偏差とする．
南北双極子構造の気圧偏差を持つ大気循環偏差場を北太平洋全域に渡って抽出するために，北太平洋域を緯度 5°・経度 10°間隔で設定した各地点における 500 hPa
東西風偏差を参照時系列とした．各参照時系列に対す
る線形回帰場として偏差パターンを得た．
得られた偏差場に基づき，順圧変換 CK，傾圧変換 CP，非断熱加熱によるエネルギー生成 GP，周期 8 日以下の
短周期擾乱からのフィードバック CKHF + CPHF を評価した[3]．それらの北半球・地表~100hPa 積分値を，偏差場の運動エネルギー + 有効位置エネルギーの同領域

図 1. (上) 35ºN，(下) 45ºN の各経度における 500hPa

での積分値で規格化することで，効率を評価した．

東西風偏差への回帰場に対する各エネルギー変換・

3.

生成項及びそれらの和の効率．

偏差場の構造東西風偏差に対して回帰することにより，南北双極子構造の循環偏差パターンを抽出できた．また，PNA

参考文献

指数や WP 指数[3]との相関が最も高い u′ (35ºN, 175ºW),[1] Feldstein, S.B., 2002, Q.J.R. Meteorol. Soc., 128, 775-796.

u′ (45ºN, 165ºE)に対する回帰場は，PNA パターン，WP[2] Lau, N., 1997, Bull. Amer. Meteorol. Soc., 78, 21–34

パターンとよく似た構造を捉えている（図略）．

[3] Tanaka, S., et al., 2016, J. Climate, 29, 6597- 6616

-64-CL-08+ (P1A, D3A)

約 10 年 で 太 平 洋 を 横 断 す る 海 面 水 温 正 偏 差 域―短周期変動の特徴－*栗 原 和 夫 （ 無 所 属 ）， 小 林 ち あ き （ 気 象 研 ）1.

太平洋を東進する海面水温正偏差域

前回の学会[1]で，北緯 30 度～45 度の緯度帯に，太

討を行う．
謝辞

平洋を東進して約 10 年で横断する海面水温正偏差域

本研究では，気象庁が公表する再解析データ(JRA-55)（および負偏差域）が見られることを報告した、このを使用しました．

変動は米国西海岸に到達した後再び日本周辺から別の参考文献

位相が現れて東進を繰り返す．この海面水温の変動は[1] 栗原・小林 2021: 約 10 年で太平洋を横断する海面

気象庁の再解析データ(JRA-55) [2]により作成された，時間―経度断面図（北緯 30 度～45 度で緯度平均）に見られる．

水温正偏差域. 気象学会 2021 年度春季大会．
[2] Kobayashi, S., et. al., 2015: The JRA-55 Reanalysis;
General specifications and basic characteristics. J. Meteor.
Soc. Japan, 93, 5-48, doi: 10.2151 /jmsj.2015-001.

図では海面水温の 5 か月移動平均値と 11 年移動平均[3] Kurihara, K., 2003: Quasi-six-year fluctuation in summer

値の差の断面図を，1980 年から 2015 年まで太平洋領域

surface air temperatures in Japan, J. Meteor. Soc. Japan, 81,について 3 枚並べた．縦実線を境として米国西海岸が1289-1297.

日本につながり，暖色は正偏差（高温偏差）を，寒色
は負偏差を表し，等値線は 0.5℃毎である．図に示した
斜め実線は経路を表す．
2.

北日本の夏季地上気温の準６年周期変動との関連

一方，
北日本の夏季の気温は約 6 年の周期で変動し，気温の極大が約 6 年毎に現れることが示されている（Kurihara(2003) [3]）．北日本の夏季気温の極大は約 6年周期で現れ，図の期間でも主に 5 年毎に極大値が見られた．この極大年を図に矩形で示した．夏季気温の極大は，海面水温の正偏差域が日本周辺にあるとき（青色矩形）と，太平洋の中央部付近にあるとき（緑色矩形）に見られ，太平洋の広い範囲で海面水温が大きく上昇している（図略）．
3.

正偏差域の微細構造と北日本夏季地上気温変動

太平洋を東進する海面水温正偏差域には，1 年程度の短周期変動の微細構造が見られる．その振幅は大規模な変動に比べて大きく，太平洋の広い範囲が明瞭な正偏差に覆われる．夏季気温の極大年にはこのような短図 北緯 30 度から 45 度で平均した海面水温偏差（5周期変動が伴っていることが多い．今回は日本の気候

か月平均値から 11 年平均値を引いた値）．暖色は正偏の年々の変動に影響を持つと考えられる太平洋の海面差，寒色は負偏差を表す．太平洋域の同じ図を 3 枚並

水温の変動の特性を，特にその微細構造に着目して検べ境を縦実線で示した．矩形は北日本地上気温極大年．

-65-CL-09+ (P2P, D3A)

Arnoldi 法・Lanczos 法を用いた高解像度大気モデルの固有値・特異値解析に関する研究
細井大豪（新潟地方気象台）
・村上茂教（気象大学校）
1．はじめにLanczos 法を適用し固有値解析・特異値解析を行なっ

異常気象の分析において、テレコネクションパターン

た。基本場には JRA-55 再解析データの 7 月の気候値おの同定はしばしば重要な役割を果たす。同定手法の１つ

よび地形データを線型内挿したものを用いた。Arnoldi 法に、気候平均場のまわりに線形化した大気モデルの力学による固有値解析では、直接的な固有値分解を行なう場

演算子行列の固有値・特異値解を行う方法がある。その合の 1/8 程度のメモリで成⾧モードを計算できた（図１,

際の力学演算子行列の要素数はモデルの自由度の 2 乗、

2）
。また、より高解像度なモデルを用いた固有値解析に計算時間は 3 乗に比例するので、モデルが高解像度であより、これまでの解像度で見られたパターンに加え、アるほど固有値・特異値解析に多くのメモリと計算時間を

フリカ偏東風波動(AEWs)と思われる波動などの新たな必要とする。例えば、Kosaka et al. (2009)の結果から推パターンが抽出された（図略）。一方、Lanczos 法による測すると、特異値分解でシルクロードパターンの抽出に特異値分解については、球面上の順圧渦度モデルでは卓必要とされる解像度の表現行列は倍精度実数で 100GB越する定常パターンを計算できたが、全球プリミティブ

を超え、解析にはさらに数倍のメモリが必要となる。

モデルを用いた解析では条件数が大きいために (A A) 𝒙

本研究では、陽な行列表現を必要とせずより少ないメ
モリと計算時間で固有値・特異値解析ができる Arnoldiを計算するための反復計算が収束せず、必要な卓越モードを計算することができなかった。

法および Lanczos 法を用いてテレコネクションパターンの同定を行うことを試みたので、その結果について報告する。
2．研究手法
Arnoldi 法は非対称行列に、Lanczos 法は対称行列に対する計算法である。これらの手法は、固有値問題を適切な部分空間上へ射影して考える。その計算過程では、あるベクトル 𝒙 に行列 A を作用させた結果であるベクトル
A𝒙 が得られれば良く、大規模行列 A の各成分を必要としない。A𝒙 の計算には線形化した大気モデルのコードを

図 1. T42L10 線型モデルの固有値分解（直接法）における固有値の分布図（基本場：７月気候値）。行列の次元 57288 必
要メモリ 52.6GB 計算時間 121696 秒。

利用するが、力学演算子行列 A は一般に非対称行列になるため、固有値解析には Arnoldi 法を用いる。また、特異値解析には対称行列である A A に Lanczos 法を適用することになる。Arnoldi 法による左固有ベクトルの計算やLanczos 法による特異値解析には、ベクトル 𝒙 に対し
A 𝒙 を計算するための随伴モデルを作成する必要がある。ただし、単純な Lanczos 法では小さな特異値の計算精度が悪いため、A A𝒙 の代わりに(A A) 𝒙 を計算する。この計算には反復法の共役勾配法を利用する。

図 2. 同上、ただし Arnoldi 法による。行列の次元 10000 必
要メモリ 5.4GB 計算時間 3848 秒

3．計算結果とまとめ
球面上の順圧渦度モデルおよび全球プリミティブモデ
ルをそれぞれ線形化したモデルについて、Arnoldi 法・-66-

CL-10+ (P1A, D3A)

アジアモンスーン域のエアロゾルによる気温応答とSST フィードバックの関係性*北林 翔，高橋 洋（東京都立大学 都市環境科学研究科）
1. はじめにられる．一方で，インド周辺ではその周りの地域よりも

アジアモンスーン域は東アジア・南アジアを中心として世界中で最も人為起源エアロゾル（AA）の排出量が多い地域の 1 つである

[1]

気温低下量が小さく，いくつかの気候モデルでは気温の上昇も見られた．

．AA の排出量の増加はアジアモ

インド周辺の気温変化がその周りの地域と異なる理由

ンスーン域の気候変動に影響を及ぼしており，モンスーを調べるために，雲量・循環場・放射フラックスの確認

ン循環の変動などを通して，その地域の気温・降水量なを行った．その結果によると，対象領域は下降流偏差が[2]

どの変化をもたらしている．

卓越しており，雲量は減少，地表に達する短波放射量は

アジアモンスーン域のエアロゾル応答は，応答の時間増加していることがわかった．以上の結果から，AA のスケールの違いや要因から「速い応答」と「遅い応答」

存在によって，インド周辺域では循環場の変調・雲量のの 2 つに分けられることが指摘されており，遅い応答は減少を通して地表に達する放射が増加，気温がその周りエアロゾル応答による対象域周辺の SST 変動が寄与しての地域より下がらなかったと考えられる．

いると考えられている[3]．

この気温応答について，速い応答・遅い応答の寄与

この研究では，南アジアモンスーン域の AA による気を調べるために，historical と hist-piAer の組に加え，温応答について，CMIP6 の気候モデル実験の出力を用い

histSST と histSST-piAer の組の差を比較した．インドて調べた．気温応答については速い応答と遅い応答に分

周辺の気温の応答とその周りの地域の気温応答の差を各離を行い，両者の寄与についても評価を行った．

気候モデル・各アンサンブルで導出し，それを両実験の2. 使用データ・方法

解析には，CMIP6 の historical 実験，AerChemMIP[4]の hist-piAer 実験，histSST 実験，hist-piAer 実験に参加している気候モデルの出力を用いた．hist-piAer 実験
は historical 実験をベースに，AA の排出量を産業革命前に固定した実験である．histSST，histSST-piAer は上
述の 2 つの実験と同様であるが，SST を境界値として与える実験である．
使用した要素は気温・雲量・風・地表面の放射・潜熱・
顕熱フラックスである．以上の要素について，historicalと hist-piAer，histSST と histSST-piAer をそれぞれ比較

組で比較した．この解析から，速い応答のみの場合よりも速い・遅い応答両方が含まれる場合の方が気温応答のばらつきが大きく，インド周辺の気温の高くなることがわかった．よって，SST フィードバックを含んでいる遅い応答は，変動のばらつきを大きくし，インド周辺とその周りの地域の差を大きくする作用のあることが示唆さ
れた．

参考文献

[1] Li, Z. et al. (2016), Rev. Geophys., 54, 866–929.
[2] Bollasina, M. A. et al. (2011), Science, 334, 502–505.
[3] Andrews, T. et al. (2010), Geophys. Res. Lett., 37, L14701.
[4] Collins, W. J. et al. (2017), Geosci. Model Dev., 10, 585–607.

することで，AA の増加に伴うアジアモンスーン域の気
温変化について評価を行った．さらに，2 つの実験設定の組を比較することで，その気温変化に対して速い・遅い応答がどの程度寄与しているかを評価した．

3. 結果
まず historical と hist-piAer の両実験の結果の差をとることで，AA 増加に伴う気温変化を確認した（図 1）．
その結果，多くの領域で AA 増加による気温低下がみられた．これはエアロゾルが直接・間接効果を介して地球に入射してくる太陽放射を減少させることが要因と考え

図 1. MIROC6 地表気温の気候値．historical，hist-piAer 各実験の差をプロットした．

-67-

CL-11+ (P1A, D3A)

イ ン ド −太 平 洋 海 域 に お け る 観 測 デ ー タ か ら
十年規模内部変動を抽出する手法の比較*宮 地 友 麻 (北 大 院 環 境 科 学 ), 谷 本 陽 一 (北 大 地 球 環 境 , JAMSTEC)
1.

はじめに

差し引く。

数十年以上にわたる全球規模の観測データには、大最後に、手法 I-III との比較としての手法 IV では、

気-海洋系における内部変動と、放射強制力の変化に伴

XExt=0 と置く。

う外部強制の影響が含まれる。内部変動を解析するた4.

結果 ① 各海域における内部変動

めに、観測値から外部強制成分を取り除く際、その手法

手法 I-IV から得られた内部変動に対して、それぞれは解析結果に大きな影響を与える可能性がある。実際

EOF 解析を行い、手法間の比較を行った。本研究では、に、異なる手法によって内部変動と外部強制成分を切

熱帯太平洋、熱帯インド洋、インド–太平洋全域の 3 海[1][2]

は、太平洋とインド洋にお域において EOF 解析を行った。手法 I から得られた内ける十年規模変動の海盆間関係について、異なる結果

部変動は、どの海域においても SST 第１モード(PC1)とを示した。

SLP PC1 の高い正の相関関係を示した。また、第１モー

り分けた２つの既存研究

本研究は、複数の手法によって観測値から抽出されドの空間パターン(EOF1)は、いずれの海域でも太平洋

た、
インド-太平洋海域の十年規模内部変動を比較する。

数十年規模振動(IPO)との関連を示した。
手法 II-IV から

その上で、最も適切と考えられる手法を提示する。

得られた SST 及び SLP の内部変動における PC1、
EOF1

2.

は、必ずしもこのような特徴を示さない。

データ

観測データとして、３セットの海面水温(SST)データ

それぞれの海盆における SST PC1 と SLP PC1 の有意(1：COBE-SST2、2：GISST 2.3b と OISST v2、3：HadISST1

な相関関係は、Bjerknes feedback[3]に代表される、熱帯のと ERA-interim SST)、同じく 3 セットの海面気圧(SLP)

大気-海洋間の結合変動として解釈できる。

データ(1：JRA-55、2：NCEP/NCAR Reanalysis 1、3：ERA-② 海盆間の相関関係

40 と ERA-interim)を用いた。加えて、マルチモデルシ

手法 I によって得られた、各海域における SST PC1

ミュレーションデータとして、Coupled Model Inter-

及び SLP PC1 は、海域間で有意な正相関を示した。こcomparison Project 5(CMIP5)から、計 36 メンバーのれらの相関関係は、先行研究[2]で指摘されたようにイン

historical シナリオ(1958–2005 年)、RCP4.5 シナリオ

ド–太平洋間の海盆間相互作用として解釈される。手法(2006–2017 年)を用いた。解析期間は、1958 年から 2017

II-IV から得られた SST 及び SLP の PC1 は、このよう年である。十年規模変動を調べるために、全てのデータな関係性を示さない。

に 8 年のローパスフィルターをかけた。

5.

3.

内部変動を抽出する手法

本研究では、観測値から内部変動を抽出する 3 種類

まとめ手法 I によって抽出された SST 及び SLP の内部変動
は、
インド–太平洋を跨いだ大気-海洋結合変動として解の手法(手法 I, II, III)を比較した。

釈できる。一方、手法 II-IV から得られた結果は、気候

手法 I：外部強制の影響を代表する指数として、全球平力学的な解釈ができない、もしくは外部強制の影響を

均気温のマルチモデルアンサンブル平均(GMSTMME)を残している事を示唆し、内部変動として取り扱うこと用いる。あるグリッド、ある変数の観測値 X の外部強は適切でない。

制成分 XExt と内部変動 XInt は以下のように求められる。

それゆえ、インド–太平洋海域における観測データか𝑋!"# = 𝛼 × 𝐺𝑀𝑆𝑇$$% + 𝛽

ら十年規模の内部変動を抽出するには、GMSTMME を外𝑋&'# = 𝑋 − 𝑋%"#

部強制成分の指標として用いる手法 I が最も適切と判

ここで、𝛼は𝐺𝑀𝑆𝑇$$% に対する観測値 X の回帰係数、断した。本発表では、マルチモデルデータに手法 I を適

𝛽は定数。

用した結果についても、紹介する。

手法 II：各グリッド、各変数において、線形トレンドを

参考文献

取り除く、最も簡易的な手法である。

[1] Han et al., 2014, Climate Dynamics, 4, 1357-1379.

手法 III：各グリッドで、各変数の MME を観測値から[2] Dong and McPhaden, 2017, J. Climate, 30, 1971–1983.
[3] Bjerknes, 1969, Mon. Weather Rev., 97, 163-172.

-68-

CL-12+ (P1P, A4A)

温暖化に伴う日本域での極端高温の変化とその地域性*伊東瑠衣 1 , 2 , 川瀬宏明 2 , 今田由紀子 21
気象業務支援センター, 2 気象研究所
1.

はじめに

の極端高温日の 200hPa 高度場、850hPa 気温場、海面更

極端な高温現象が世界的に深刻な問題になる中、日正気圧（SLP）場を対象に、平年値（1981－2010 年平均）本でも例外ではなく、すでに歴代最高気温の上位 20 位

偏差の合成図を作成した。その結果、地点間の違いはが 40℃以上となっている。先行研究では、夏季の高温

SLP に顕著に現れた。例えば熊谷では、熊谷の北側に低に関して、総観規模では、上層と下層の２つの高気圧

気圧偏差、南側に高気圧偏差が見られ、周辺の山地かに関連づけて議論される一方、地域規模では、地形性

らのフェーンを促す気圧パターンとなった。

の風の場（フェーン）が着目される。本研究では、温この SLP の高気圧偏差場と低気圧偏差場を使って、暖化に伴う気候変化が日本の極端な高温の発生に及ぼ

気候場と極端高温時における気圧差の将来変化を求めす影響について、特にその地域性に着目して調べた。

た。日本海側の地点では、気候場から求めた気圧差のまた総観規模と地域規模での高温時の特徴がどのよう

将来変化は小さく、極端高温時には気圧差が小さくなに作用し、極端な高温の将来変化の地域性にどう関係った。よって、将来、気候場とは異なり、極端高温時するのかも明らかにした。

にフェーン発生の傾向は弱まる。一方、太平洋側の地点では、気候場での気圧差が大きくなり、極端高温時

2.

使用データ

には変化が比較的小さいため、高温時の環境場の変化

地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測デー

は気候場と同等であり、極端高温の昇温が大きくなる

タベース(d4PDF)のほか、JRA-55 および気象官署データ

要因として、フェーン以外の、例えば、連続無降水日を用いて、６月から９月の日最高気温の旬別平年値偏の増加や 850hPa 気温の昇温が示唆される。

差上位 10％の事例を夏季の極端高温として解析した。
d4PDF と JRA-55 については、領域気候モデル NHRCM による５km 解像度のダウンスケーリング結果（d4PDF
DS05、JRA-55 DS05）から高温事例を抽出した。温暖化時の将来気候条件は、全球平均気温が産業革命前から４℃昇温した場合を想定している。
3.

極端高温の空間分布

d4PDF DS05 から求めた極端高温は、観測値と概ね一致し、JRA-55 DS05 との違いは陸域平均で 0.5℃以下であった。図１には、平均気温、日最高気温、極端高温の４℃温暖化時の昇温量の分布を示す。平均気温と日最高気温の空間分布は似ており、高緯度ほど昇温量が大きく、一般的な温暖化の傾向と一致する。また山地では昇温量が大きく、西日本の太平洋側では小さい特徴を示した。一方、極端高温については、日最高気温とは異なる空間分布を示し、日本海側で比較的小さい

図１ ４℃温暖化時の昇温量（℃）
。(a) 平均気温、(b)日最傾向であった。

高気温、(c) 極端高温。

4.

5.

地域性をもたらす環境場

謝辞

極端高温時の環境場の特徴を明らかにするため、日

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

本の複数の地点について、現在気候条件下での各地点

ラム」領域テーマ C（JPMXD0717935561）の下で実施した。

-69-

CL-13+ (P1P, A4A)
梅雨と秋雨の過去 120 年間の長期変動
遠藤洋和（気象研究所）
１

はじめに
Endo (2011, SOLA)は、1901 年～2009 年の東日
本・西日本の梅雨降水量を解析し、梅雨初期に有意な減少傾向、梅雨末期に日本海側地域で有意な増加
傾向、20 世紀前半の梅雨初期に明瞭な数十年規模変動が見られることを示した。
本研究では、日本の雨季である梅雨と秋雨を対象に、平均降水と極端降水について、1901～2020 年の長期変動の実態を調べた。
２ 観測データ
1901 年以降継続的に観測が行われ移転等による統計切断のない東日本・西日本の気象官署（44 地点）
における地上降水量の日・旬統計値を解析した。解析期間は 1901 年～2020 年の 120 年間とした。
気象庁の広域区分に従い、東日本日本海側（EJ、５地点）、東日本太平洋側（EP、16 地点）、西日本日本海側（WJ、10 地点）、西日本太平洋側（WP、13地点）の４地域に区分し、さらに全域平均（ALL、44 地点）を定義した。
３ 結果
５月下旬～８月中旬の地域平均旬降水量について、
20 世紀前半と 21 世紀初頭の比較を図１に示す。両期間の変化を見ると、梅雨初期（６月上旬～中旬）
は減少、梅雨中期～末期（６月下旬～７月下旬）は増加しており、降水量の極大時期は季節的に遅れている。秋雨期の降水量は（図２）、中期（９月下旬～
10 月上旬）は顕著に減少する一方、末期（10 月中旬～下旬）はやや増加している。降水量極大は、21 世紀初頭では不明瞭化している。以上の傾向は 120 年間の長期トレンドでも見られる（図略）。
平均降水量（Pav）および季節最大１日間降水量（Rx1d）の長期トレンドに関して、梅雨期と秋雨期で比較した（表１）。梅雨期は、Pav と Rx1d ともに
EP 地域を除いて増加傾向で、特に WJ 地域の Rx1d
増加が顕著である（22.8%/100 年、17.5%/℃）。一方
で秋雨期は、Pav はすべての地域で減少傾向を示す。
Rx1d は、WJ 地域を除いて増加傾向で特に EP 地域
で増加率が大きい（12.8%/100 年、9.9%/℃）。
過去 120 年間の長期トレンドを一言で表現すると、梅雨は活発化、秋雨は不活発化している。両者の長期トレンドが異なる点は大変興味深い。現象の形成要因として前者はモンスーン、後者はストームトラック活動や台風の影響が大きいことから、これらの長期変動の違いが関係している可能性が考えられる。

謝辞

本研究は JPSP 科研費（若手研究 21K13154）の助成を受けた。

図１ ５月下旬～８月中旬の地域平均旬降水量（mm）。
黒破線は 1901～1950 年平均、赤実線は 2001～2020 年
平均。統計的有意（信頼度 90%以上）な差がある場合、塗りつぶしでプロットした。

図２

８月中旬～１１月上旬以外は図１と同じ。

表１ 平均降水量（Pav）、季節最大１日間降水量（Rx1d）の線形回帰トレンド（%/100 年）。期間は 1901
～2020 年、変化率の基準は 1901～1950 年平均。統計的有意（信頼度 90%以上）なトレンドを太数字で示す。

-70-

６⽉〜７⽉

９⽉〜１０⽉

Pav

Pav

Rx1d

Rx1d

EJ

10.8

8.8

-7.6

6.9

EP

-4.2

-2.1

-4.0

12.8

WJ

12.0

22.8

-14.1

-9.8

WP

7.0

10.1

-2.6

6.9

ALL

5.2

8.4

-6.3

5.3

CL-14+ (P1P, A4A)
高解像度のラージアンサンブルシミュレーションによって見積もられる豪雨の発生頻度の季節予測可能性*今田由紀子（気象研），川瀬宏明（気象研）

1. はじめに化、台湾東部が大雨になる際にはラニーニャに伴う近年、連続する豪雨災害が日本国内で多大な被害

南シナ海での台風存在密度の増加が、それぞれ大雨をもたらしている。このような局所的な豪雨の発生

日数の増加の主要因になっていることが明らかにな

確率を数カ月先まで予測することは、これまで困難

り、熱帯太平洋の海面水温変化が高い予測可能性のであるとされてきた。その理由の一つとして、豪雨源になっていることが示された。

の発生に重要な循環場は中緯度域の大気ノイズに大これらの結果は、実際の季節予報システムの解像きく影響を受けることから、S/N 比が低くなること

度を上げてアンサンブル数を増やすことで、大雨のが挙げられる。また、局所的な豪雨にはメソスケー

確率予測が部分的に可能になる可能性があることを

ルの降水システムや地形など、一般的に季節予測で示唆している。

用いられている気候モデルでは再現が難しい細かいスケールの要素が重要となってくることも、予測が難しい理由の一つである。
本研究では、「地球温暖化対策に資するアンサン

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（JPMXD0717935457、JPMXD0717935561）の協力を得た。

ブル気候予測データベース（d4PDF）」の地域気候
モデル NHRCM（水平解像度 20km）による 100
メンバーの過去再現実験の結果を用いて、東アジア
で発生する局所的な大雨の頻度を対象に、季節予測のスキルの上限値となる潜在的予測可能性を見積もる試みを行った。

2.

結果
図１は、1951 年から 2016 年の各月の大雨日数

図 1. 100mm/day を超える大雨日数の潜在的予測可能性（perfect model approach によるアノマリ相関係数）。
(a)7 月の日本周辺、(b)8 月の日本周辺、(c)10 月の台湾。

（100mm/day を超える日数）を対象に、潜在的予測可能性の指標として用いられる perfect model
approach によるアノマリ相関スキル（100 メンバ
ーのうち 1 メンバーを正解として、残り 99 メンバ
ーのアンサンブル平均値との相関係数を計算。これを 100 回繰り返す）を見積もった結果である。7 月の西日本の西側斜面、および、10 月の台湾東部に高い予測可能性が存在することが分かる。d4PDFの MRI-AGCM（水平解像度 60 ㎞）のアンサンブ
ル実験を利用して見積もった場合には、このような高いアノマリ相関スキルは得られないことから（図略）、これらの地域の大雨頻度の予測には、高解像度の気候モデルが不可欠であることが分かる。
特に潜在的予測可能性が高かった、7 月の九州西部と 10 月の台湾東部の大雨日数のインデックスに対して大規模場の変数を回帰した結果（図 2）、九州西部が大雨になる際にはエルニーニョ終息期に見られる南西風強化に伴う梅雨期の水蒸気収束の強図 2. (a)：7 月の九州西部の大雨日数インデックスに回帰した 850hPa 高度（陰影）と鉛直積算水蒸気フラックス（→）
、(b)10 月の台湾東部の大雨日数インデックスに回帰した台風の存在密度、(c)および(d)：7 月の九州西部
および 10 月の台湾東部の大雨日数インデックスにそれぞれ回帰した海面水温偏差。ドットは 98％有意水準を超
える領域。

-71-

CL-15+ (P1P, A4A)
地球温暖化に伴う冬季の温帯低気圧活動と降雪量の変化*成 川 陽 路 (筑 波 大 学 大 学 院 生 命 地 球 科 学 研 究 群 ), 釜 江 陽 一 ( 筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ) ,

1.

はじめに

活動度のピークは現在よりも約 10 度極側へ移動した．

我が国では，冬季にはユーラシア大陸から吹き込む

そのため，温暖化による気温上昇があっても降雪が降

冷たい季節風のために，例年各地で多量の雪が降り，社

雨に変化しない高緯度では，冬季の積算降雪量は増加

会に大きな影響を与える．今後，日本を含む中緯度におするが，気温上昇による降雪への影響が大きい日本周ける降雪・積雪量は，地球温暖化の影響を強く受けると辺を含む中緯度では減少する傾向を確認した．世界的考えられており，温暖化による変化を詳細に予測するに見ると，シベリアやチベット高原，北アメリカ大陸の必要がある．そのためには，冬季の低気圧活動の変化と，高緯度地域では降雪量が増加する傾向にあり，それよ

それによる地域ごと（日本海側，太平洋側など）に異なりも低緯度側では減少する傾向にある．

る降雪システムを考慮する必要がある．
気候モデルによる温暖化予測実験の結果[1]によると，

日本付近では，冬季の平均気温は約 4.5℃上昇し，積算降雪量は約 50mm 減少した．特に，もともと降雪量

亜熱帯から中緯度の大気の安定化と中緯度上空の南北の多い中部山岳地域で大きく減少している．一方，北海

温度勾配の増加の結果，ハドレー循環の極方向への拡

道内陸部の標高が高い地域では降雪量の減少が少ない．

大と中緯度ジェット気流の極方向へのシフトが起こる．

また，海面水温上昇パターンを変えた 6 つの実験を比これにより日本上空のジェット気流の南下が抑えられ較すると，日本付近の気温の上昇と降雪量の減少に，相ると，真冬でも日本付近で低気圧が頻繁に発達できる関係数 0.78 の強い相関が見られた．

ようになると予測されている[2]．また，日本における領域モデル実験の結果によると，北海道内陸部にお豪雪の温暖化による変化を，領域気候モデルを用いて

いて降雪量が増加する傾向がある．当日は，その要因を詳細に調査した研究[3]によると，日本海側の山岳地域調査した結果を報告する．

で現在よりも強い豪雪が起こりうることが指摘されている．
本研究では，地球温暖化に伴う冬季の温帯低気圧の活動の変化を調べるとともに，現在と温暖化時の降雪量を検証することで，温暖化時の低気圧と東アジアの降雪量の関係について調査する．
2.

使用データ・手法

気象研究所大気大循環モデル MRI-AGCM3.2 と非静力学モデル NHRCM による d4PDF 実験[4]の結果を使用する．観測された海面水温などを全球モデルに与え

図：12～3 月（DJFM）における，（a）現在（1952～2011 年平均）のス

た過去実験（1952～2011 年）と，6 種類の海面水温上昇

トームトラック活動度（m2/s2；陰影）と（b）その将来変化，等値線はパターンを仮定した 4℃上昇実験（2052～2111 年）につ（a）の陰影と同じ．

いて，冬季（12 月～3 月）平均降雪量を比較する．
また，降雪をもたらす冬季の温帯低気圧活動（ストー

謝辞

ムトラック）を評価した． 300hPa 面における総観規模
1
擾乱の渦の運動エネルギー2 (𝑢′ 2 + 𝑣 ′ 2 )によってストー

本研究は，科研費（19H05704）の支援を受けた．

ムトラックを評価した．

参考文献[1] Lu, J., et al., 2008, J. Climate, 21, 5835–5851.

3.

結果[2] Mizuta, R., 2012, Geophys. Res. Lett., 39, L19707.

全球モデル実験の結果によると，温暖化時に中緯度[3] Sasai, T., et al., 2019, J. Geophys. Res. Atmos., 124,13975–13990.

ジェット気流の極方向へのシフトが起こるとともに，[4] Mizuta, R., et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98, 1383–1398.

低気圧活動は北緯 40～60 度を中心に強化され，低気圧-72-

CL-16+ (P1P, A4A)

冷 た い オ ホ ー ツ ク 海 は ，太 平 洋 高 気 圧 を 強 化 し 梅 雨 も 強 め る--平 成 30 年 7 月 豪 雨 に も 影 響 -*立 花 義 裕 ・ 川 崎 健 太 (三 重 大 学 )・ 中 村 哲 ・ 山 崎 孝 治 (北 海 道 大 学 )1.

要旨て上空の偏西風を強めるように作用する（図のカーテ

甚大な災害を引き起こした西日本豪雨時（平成 30 年

ンに重ねて描いた矢印）．また，渦と平均流の相互作用

7 月豪雨）のオホーツク海の SST は平年より約 2 度低は北の上空の低気圧や南の太平洋高気圧を強めるようかった．梅雨前線は低温のオホーツク海気団と暖かいにも作用する．この作用には傾圧擾乱と順圧擾乱の双小笠原気団の間にできる前線と説明されることが多い

方が効いているが，傾圧擾乱の寄与が大きい．高気圧が，オホーツク海気団の礎となる冷たいオホーツク海の西の縁を回る南から北へ向かう気流が日本近傍で強の役割を明確に示した研究は無い．本研究では低温の化される．南に位置する大気は高温多湿であり，高温オホーツク海が太平洋高気圧を強め，ひいては梅雨の多湿の大気が日本に流れ込むことで，梅雨の雨量が増

降水量を増やすことを数値実験とデータ解析により明す（図の細矢印）．また，梅雨前線雲での凝結加熱も太らかにした．さらに，低温のオホーツク海が無くとも平洋高気圧の強化に寄与している．

梅雨現象は起こることを示し，梅雨にとってオホーツ

4.

ク海は副次的な役割であると示した．なお，本研究は，
Kawasaki et al. (2021) の論文内容に基づいている．西日[1]

気候学的意義と地球温暖化時のへの影響

オホーツク海が無くても梅雨は存在できるので，教科書や解説書を書き換える必要があろう．

本豪雨時は，本研究による数値実験結果で示したオホ

オホーツク海が低温である主因に海洋潮汐混合効果

ーツク海の影響を示したプロセスと類似していたことと海氷の存在がある．温暖化が進行しても潮汐は変化

から，西日本豪雨も Kawasaki et al. (2021) で示した過せず，熱慣性の大きい海氷も直ちに無くならないこと

程が作用していたことが示唆された．

からからオホーツク海の低温は維持される．温暖化に

2.

より日本の南の気温は上がり南北の温度差が大きくな[1]

本研究成果の新しい点

1) 低温のオホーツク海は太平洋高気圧を遠隔的に強めることで，偏西風が強まり太平洋高気圧も強化される．

ている（図 1 の高気圧部分）．オホーツク海が，対峙すしたがって，低温が維持されるオホーツク海の影響でる太平洋高気圧を強めていることを示した．

将来は梅雨が強化される可能性がある．

2) 強められた太平洋高気圧の西の縁を暖湿気流が流れ込むことで梅雨が強化される（右図の細矢印）．
3) 低温のオホーツク海が無くても，梅雨は弱まるが存在する．したがって，梅雨の存在に対しては，オホー
ツク海は主役ではない．
3.

オホーツク海が梅雨を強めるメカニズム概要
低温の SST の影響でオホーツク海上空の大気が冷やされ，その冷たい大気は偏西風に乗りアラスカまで達する．この寒気と南の暖気との間に南北の強い温度差

図 1：日本上空の模式図（オホーツク海上空の低気圧が生じ，その温度差が原因で東西に列をなす総観模のの下には地上のオホーツク海高気圧がある）高気圧と低気圧や高気圧擾乱（ストームトラック）が活発とな低気圧をまわる細線は気流の流れを示す

る．
（図のカーテン状に描いた波線部）．この破線を描いた緯度帯は，気候学的なストームトラック域であり

参考文献

かつ気候学的な偏西風の軸の位置でもある．従って気[1] Kawasaki, K., Tachibana, Y., T. Nakamura, and K.

候学的ストームトラック活動が冷たいオホーツク海にYamazaki，2021, Role of the cold Okhotsk Sea on the

よって強化される．この東西に列をなす高低気圧の群

climate of the North Pacific subtropical high and Baiu

れは，擾乱に伴う渦活動と平均流との相互作用によっprecipitation Journal of Climate, 34, 495-507, DOI:
10.1175/JCLI-D-20-0432.1-73-

CL-17+ (P1P, A4A)

自己組織化写像を用いた北海道における豪雪予測
稲津

將・川添

祥（北大院理）・森

これまで北海道に豪雪をもたらす天気
図パターンについては、種々の解析が行われており、現業においてもよく知られている(Tachibana 1995, JMSJ)。もっとも典型的なものは西高東低の気圧配置で西～北西風が卓越するとき、日本海上に寒気が吹き付けて筋状雲ができ、岩見沢・倶知安など日本海側の一部地域に豪雪をもたらすものである。一方、太平洋側に豪雪をもたらす天気図パターンは、南岸低気圧の通過によることが多い。このようなパターンを客観的に整理することは主成分分析などでも行えるだろうが、本研究では背後にある非線形力学系におけるアトラクタをイメージして自己組織化写像によって行った。
本研究では気候変動予測および季節内

正人（九大応力研）

予測における北海道の豪雪を対象とする。
気象庁再解析データ JRA55 に基づき、11月～3 月における天気図パターンを自己組織化写像により分類した(図)。北海道の豪雪と対照した結果、(1)南岸低気圧通過(2)西風卓越、および(3)北風卓越に天気図
パターンを大別した。予測データの各ノードへの射影はノルム最近傍により評価する。
気 候 変 動 予 測 d4PDF(Mizuta et al.
2017, BAMS)を解析した結果、岩見沢における豪雪と連関する(2)パターンの増加がみられた。温暖化により初冬・晩冬の降雪は減少するものの、真冬の豪雪頻度はむしろ増えることがわかった。一方、(1)パターンはそれほど変わらず、暖気移流
場での降雪は降雨となる傾向にあった。
この研究では、自己組織化写
像への射影が、地域の豪雪に対する季節内予測にも有効であることが確認された。本
研究結果は Journal of Applied Meteorology and Climatology に 投 稿 中 で あ る（ 環 境 再 生 保 全 機 構
JPMEERF20192005 より研究資金を得た）。
図：1960/61 から 2019/20 までの、寒候期(11 月～3 月)における北海道
周辺の海面気圧偏差に基づく自己組織化写像。等値線は海面気圧を表し、等値線間隔は 4 hPa ごとである。陰影は海面気圧偏差(hPa)を表し、右下の基準の通り。各パネル上部のノード番号とともに括弧書き
でノードに属するデータ数を記録した。データは気象庁再解析データ
JRA55 に基づいた。

-74-

CL-18+ (P1P, A4A)

2020/21 冬 季 の 大 雪 に 工 業 化 以 降 の 温 暖 化 が 及 ぼ す 影 響*川 瀬 宏 明 ， 今 田 由 紀 子 ， 渡 邉 俊 一 （ 気 象 研 究 所 ）本 田 明 治 （ 新 潟 大 学 ）， 山 崎 哲 （ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）
1.

はじめに

3.

結果と考察

2020 年 12 月から 2021 年 1 月にかけて，北陸地方を

CTL は CASE1 の山岳域での降雪(図 1a)及び CASE2 の中心に大雪となった．12 月中旬は，新潟県中越から群JPCZ に伴う降雪(図省略)をよく再現した．CTL と NonW

馬県北部にかけて降雪量が多くなる山雪型の大雪，1を比較すると，CASE1 では気温上昇に伴い，日本海から月上旬は，日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）に伴う発達

日本海沿岸部で降雪量が大幅に減少する一方，内陸部した雪雲が北陸地方に流れ込み，新潟県上越から富山や山沿いでは降雪量の増加が見られた(図 1b)．これに県の沿岸部で降雪量が多い里雪型の大雪であった．

対し，CASE2 では沿岸部と内陸ともに降雪量が増加する

一方，過去の研究から，地球温暖化に伴い，ひと冬に降る雪の総量は減少するが，短期間に降る極端な大傾向が見られた（図省略）．これは CASE2 が CASE1 に比べ気温が低かったことが原因とみられる．

雪は増加することが指摘されている（Kawase et al.

CASE1 において，
SST の変化のみを考慮した実験では，

2016; Sasai et al. 2019）．近年，気温上昇が加速し降水量が大きく増加し，広範囲で降雪量も増加した(図ており，2020/21 年冬季に発生した大雪が地球温暖化の1c)．一方，気温変化のみを考慮すると，大気の安定化

影響を受けていた可能性がある．本研究では，2020/21に伴う降水量の減少に対流圏の気温上昇の影響が加わ年冬季に発生した大雪に対して，工業化以降の気温及り，降雪量はほぼ全域で大幅に減少した(図 1d)．

び海面水温（SST）の上昇が及ぼした影響を評価する．

謝辞

2.

本研究は科学研究費助成事業（19H05697, 19H01377）

実験概要

本研究では 2020 年 12 月 14 日から 17 日
（CASE1）と，及び文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラ

2021 年 1 月 7 日から 11 日（CASE2）を対象事例とする．

ム（JPMXD0717935561，JPMXD0717935457）の支援を

2.2 再現実験(CTL)受けた．

気象庁非静力学モデル（JMA-NHM; Saito et al. 2007）
を用いて 2 つの大雪事例の再現計算を行った．側面境
界値には気象庁メソ客観解析（MA），SST には HIMSSTを使用した．２段の One-way ネスティングを行い，格子間隔は5km と2km とした．
5km 計算の初期時刻として，
12 月 11 日(CASE1)と 1 月 5 日（CASE2）のそれぞれ 00Zから 21Z まで 3 時間毎の 8 時刻を用いた．2km 実験は，
7 実験すべて 12 月 13 日 00Z（CASE1）と1月7日（CASE2）00Z を初期時刻として実施した．
2.1 非温暖化実験(NonW)
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）の過去実験と非温暖化実験を元に，

図１ NHM で再現された CASE1 における 96 時間積算

工業化以降の日本周辺（120E－150E，27.5N－47.5N）

降雪量．８実験平均．
（a）CTL，（b）CTL と NonW のの気温と SST の変化を見積もった．ここでは d4PDF の差（温暖化の影響），（c）SST 上昇の影響，（d）気温上延長実験を用いて，現在気候を 2010-2019 年としてい昇の影響．赤十字は高田と藤原（沿岸と内陸）の位置．

る．この差分を MA から差し引いたデータを NHM の境界

参考文献

値として与えることで，非温暖化実験（NonW）を実施[1] Kawase et al. 2016, Climatic Change.

した．また，気温のみ、SST のみをそれぞれ変化させた[2] Sasai et al. 2019, JGR.

感度実験も実施した（NonW_SST，NonW_ATM）．

[3] Saito et al., 2007, JMSJ.

-75-

CL-19+ (P1P, A4A)
南 岸 低 気 圧 に よ る 関 東 地 方 の 降 雪 頻 度 と ENSO の 関 係*小 原 亘 広 , 高 橋 洋 (東 京 都 立 大 都 市 環 境 科 学 研 究 科 ),
1.

はじめに

3.

解析結果

南岸低気圧とは, 日本列島の南側を北東方向に進始めに, 南岸低気圧の 1 冬季あたりの発生数を調む温帯低気圧である. この南岸低気圧の発生・発達

べた. ＋PDO 時では, EN 時に発生する南岸低気圧数には, 全球や北半球スケールの現象が背景場としては, LN 時の約 2 倍であり, Ueda et al (2017)とも同様

存在している(荒木 2019). その 1 つとして, エルニの傾向を示した. 一方, －PDO 時では, EN 時と LNーニョ南方振動(ENSO)との関係が指摘されている.

時の発生数はほぼ同数であった . このことから ,具体的には, エルニーニョ時は, 南岸低気圧の頻度

ENSO の位相 によ る南岸低気圧数の変化傾向が,がラニーニャ時より増加することに伴い, 関東地方

PDO の状態により異なることがわかった.

などで降水/降雪量が増加する傾向が知られている

つづいて, 南岸低気圧発生中に各気象官署で降雪(Ueda et al 2017). そこで本研究では, 南岸低気圧とが観測された南岸低気圧(降雪事例)の, 1 冬季あたり

ENSO との関係に注目し, ENSO フェーズごとに関東の発生数を調べた(表 1). ＋PDO 時では, LN 時の降

地方で降雪をもたらす要因を明らかにすることを目

雪事例数は, EN/NEU 時と比べ最も少なかった. －的とする.

PDO 時でも, LN 時の降雪事例数が最も少なかったが,2.

＋PDO 時ほど大きく減少しなかった. さらに, 南岸

データと方法

本研究では, 対象期間を 1961 年から 2017 年まで

低気圧数と降雪事例数を比較したところ, 南岸低気の寒候期(12 月から 3 月まで)とした. 解析期間が約

圧数が多い ENSO－PDO の位相で, 降雪事例数も増

60 年間と長期間であることから, 太平洋十年規模振加するといった関係は, 必ずしもみられず, 南岸低動(PDO) の影響を受けている可能性があるため, 本

気圧数だけでは, 降雪を説明することができないこ研究では PDO にも着目した.

とが考えられる. 今後は, カテゴリー毎の循環場の

南岸低気圧経路の抽出や大気場の特徴を解析するために, 気象庁 55 年長期再解析データ(JRA-55)を使違いを調べることで, ENSO－PDO の位相ごとに降雪をもたらす要因について詳しく調べる.

用した. また, 関東地方の気象状況を調べるために,
気象庁の気象官署の日降雪量などを使用した.
温帯低気圧の検知・追跡の方法は, Serreze et al.

参考文献
荒木健太郎., 2019, 気象研究ノート, 239, 1-45.

(1993)をもとにした. 南岸低気圧の定義は, 低気圧

Ueda, H., et al., 2017, Asia Pac J Atmos Sci, 53(2), 287-293.

が東経 120 °－135 °, 北緯 25 °－34 °と東経 135 °－Serreze, M. C., et al., 1993, Meteorol. Atmospheric Phys, 51,

142.5 °, 北緯 25 °－36 °の 2 つの領域を通過した場合

147–164.

とした.
ENSO の定義は, 気象庁の基準をもとに, Nino.3 海域の海面水温の基準値との差の 5 か月移動平均値が

表1

1 冬季あたりの降雪事例数. *のついた値は t 検定の結果, 有意水準 95％で有意であることを示す.

6 か月以上続けて, ＋0.5℃以上となった場合を「エルニーニョ(EN)」, －0.5℃以下となった場合を「ラニーニャ(LN)」, ±0.5℃以内となった場合を「ニュートラル(NEU)」とした. PDO の定義は, 気象庁で公開されている PDO index を使用し, その 6 年移動平均値が, 正の年を「＋PDO」, 負の年を「－PDO」とした. ENSO と PDO を組み合わせた 6 つ位相別に特徴を調べる。

-76-

CL-20+ (P1P, A4A)
近年の関東地方における降雪の極端化とそれをもたらす環境場の変化＊中村祐貴 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
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．

果，過去と近年で平均降雪量に有意な差は無かった
が，850hPa 面気温と平均降水量は有意に増加していた（図略）．そこで，降雪量を含む降水量が増加した
要因を調べるため潜熱フラックスを比較した．結果，
日本海とオホーツク海で正偏差（上向き）であった（図 1）．また，極端降雪各事例で 54 時間の後方流跡線解析を行うと，日本海から関東地方へ向かう空
気塊の流れが確認できた（図略）．
以上の結果より，極端降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．極端降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，近年の方が極端降雪事例の平均降水量が多いのは，潜熱フラックスの正偏差の強い日本海から関東上空に輸送される水蒸気量が多くなっていることが考えられる．

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，近年は降雪量の多い事例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ものなので，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，降雪量が多い事例数の変化を確認するため，抽出した事例の中で 8 地点合計
100cm 以上の事例を極端降雪事例とした．結果，極端降雪事例数は過去 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（図略）．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、
極端降雪事例の量についても比較した．比較した結図 1 潜熱フラックスの偏差（上向き正）．色：近年-過去[W/m²]，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極端降雪事例

過去

近年

全事例

40

30

極端降雪事例

59

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, 1855-1874-77-

CL-21+ (P1P, A4A)

d4PDF を 用 い た 関 東 平 野 で の 着 雪 お よ び 降 雪 の 将 来 変 化*浅 野 裕 樹 1 ， 日 下 博 幸 2 , 稲 津 將 3(1 筑 波 大 学 ・ 生 命 環 境 科 学 研 究 科 2 筑 波 大 学 ・ 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー
3北海道大学・大学院理学研究院)
1.

はじめに

3.

結果

世界最大級の都市圏である東京都市圏を有する関東

将来気候下の関東平野での年平均降雪頻度は 0.47 回

平野では、南岸低気圧によって１冬季に平均数回の降で、現在気候下の 1.20 回と比べて 0.67 回（56%）減少

雪が発生する。この降雪は発生頻度が少ないものの、交する。南岸低気圧による降水時の関東平野での気温は、通機関の麻痺や建物倒壊など、多大な被害を引き起こ

現在から将来にかけて平均 2.2℃上昇しており、この気すことがある。

温上昇が将来の関東平野での降雪頻度減少の主な要因

関東平野では着雪情報も重要である。着雪とは、建造であると考えられる。一方、降水を伴う南岸低気圧の到物に雪が凍り付く現象である。特に、送電線へ着雪する

来頻度は将来 8%減少する（将来気候下で年平均 6.1、

ことで、送電線が断線し大規模な停電が引き起こされ

現在気候下で 5.6 回）。
これに伴って降雪頻度も将来 8%

ることがある。

（0.10 回）減少する。従って、降雪頻度の減少に対する本研究は、将来および現在気候の冬季南岸低気圧それぞれに対して、関東平野にもたらす降雪・着雪の有無

寄与率は、気温上昇が 86%、降水を伴う南岸低気圧の減少が 14%である。

を調査し、関東平野での降雪頻度や着雪頻度を明らか

将来気候下の関東平野での年平均着雪頻度は 0.09 回にすることを目的とする。さらには、イベント別の降雪で、現在気候下の 0.93 回と比べて 0.84 回（90%）減少

量や着雪量の将来変化も調査する。

する。降雪頻度と同様に、気温上昇が将来の関東平野で2.

の降雪頻度減少の主要因であると考えられる。降水を

データ・手法関東平野での降雪・着雪のような、発生頻度が小さい

伴う南岸低気圧の到来頻度の減少に伴って着雪頻度も現象の将来予測を行う場合は、大規模なアンサンブル

将来 8%（0.07 回）減少する。従って、降雪頻度の減少

実験データを用いることが望ましい。そこで、本研究でに対する寄与率は、気温上昇が 91%、降水を伴う南岸

は、d4PDF の全球実験（d4PDF_GCM）と領域実験

低気圧の減少が 9%である。

（d4PDF_RCM）の 2℃昇温実験と過去実験データそれ
ぞれ 48 メンバーを用いて、同地域の将来の降雪・着雪を解析した。
d4PDF_RCM の降水量、気温、風速から着雪量を計算した。着雪は降水・気温・風速・湿度に左右される現象であるため、それら全てを考慮できる着雪モデル（坂本ほか, 1987）を用いた。
低気圧トラックを d4PDF_GCM から低気圧追跡プロ
グラム NEAT（Inatsu, 2004）を用いて計算し、計算された低気圧トラックから関東の南岸を通過する低気圧を抽出した。抽出された南岸低気圧それぞれに対して、関
東平野での降水・降雪・着雪の有無を調査した（図 1）。
南岸低気圧別に降水量・降雪量・着雪量を積算し、それ
ぞれイベント降水量・イベント降雪量・イベント着雪量とした。関東平野での降雪・着雪・降水の有無および降
雪量・着雪量・降水量は、東京、つくば、熊谷、宇都宮、熊谷の気象官署に最も近い 5 グリッドの平均値で評価した。

図 1 降水形態別南岸低気圧の到来数の将来変化
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（JPMEERF20192005）により実施された。
参考文献[1] Mizuta et al., 2017: Bull. Amer. Meteor. Soc., 98, 13831398[2] 坂本ほか, 1987: 電力中央研究所報告, T03[3] Inatsu, M., 2009: Atmos. Sci. Let., 10, 267-272-78-

CL-22+ (P1P, A5A)
MIROC へ の ス ー パ ー パ ラ メ タ リ ゼ ー シ ョ ン の実装と初期評価*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

（南緯 20 度～北緯 20 度）における降水量の気候値か

現在の気候モデルにおいて、積雲対流の振る舞いはらの差異を RMSE で表すと、標準実験で 4.1mm/日であパラメタリゼーションで表現されているが、その表現

ったのに対して SP 実験では 3.0mm/日であり、SP では

性は十分とはいえない。この問題を克服する一つの方

気候値の再現性が改善した。しかし、中高緯度において法として雲解像モデルが有効であると考えられるが、は、SP 実験では降水が過少となった。

大きな計算コストが課題となる。そこで、より小さい計

東西平均気温に関しては、標準実験における極域成

算量で積雲対流を陽に表現する手法として、鉛直 2 次層圏の顕著な高温バイアスが SP 実験で緩和された一元の雲解像モデルを子モデルとして親モデルの各格子方、SP 実験では対流圏に顕著な低温バイアスが生じてに割り当てて積雲対流を計算させるスーパーパラメタいる。また、ジェット気流の緯度や風速に関しても SP

リゼーション（以下、SP） が提案されており[1]、発表

実験ではバイアスが生じた（図なし）。

者はこの手法を改良し、先行研究[2]より大規模に行う

このように、
現段階での SP-MIROC は標準の MIROC

ことで、雲解像気候計算を実現することを目指していと比較して改善された点があるものの、課題も顕著でる。本研究では、気候モデル MIROC と雲解像モデルある。本研究は非常に限られた計算資源で行っており、

SCALE-RM を用いて全球スーパーパラメタリゼーショ

各種物理過程の調整も未実施である。よって、ここで述

ンを実装し、その初期評価を行った。

べた結果をベースラインとして、今後は結合手法・計算2.

手法

親モデルとなる全球モデルには MIROC 6.0 AGCM を

領域の調整や、より大規模な計算資源を用いた実験を通して大幅な改善を目指す。

用いた。水平解像度は T85、鉛直層は𝜎 − 𝑝ハイブリッ
ド 40 層（モデルトップ約 1hPa）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。領域は南北方向を取り除いた鉛直 2 次元とし、水平格子間隔
は 2km、水平領域幅は 64km、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 4×4 格子で平均し、この平均量に子領域を 1 つずつ結合した。計算の初期条件は MIROC CGCM の過去再現実験における1950 年 1 月のスナップショットとし、同実験における海面水温を境界値として与えたうえで 3 か月積分を行って最後の 1 か月を気候値と比較した。
比較に用いる気候値は、降水に関しては GPCP v2.3

図１ 標準実験（CTL、左列）と SP 実験（右列）で（1981～2010 年平均）、それ以外の変数に関してはの、3 月の平均日降水量（上段）と東西平均気温（下段）。

JRA-55（1991～2020 年平均）を用いた。

等値線は気候値、塗りは各実験の結果から気候値を引

また、スーパーパラメタリゼーションを用いずにMIROC 6.0 標準の積雲対流パラメタリゼーション[3]を用いた実験も合わせて行い、これを標準実験とした。
3.

結果

標準実験、SP 実験と気候値との比較を図 1 で示す。
降水に関しては、標準実験において SPCZ が過剰表現となっているのが SP 実験では緩和された。低緯度

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] Chikira, M. and Sugiyama, M., 2010. J. Atmos. Sci., 67,
2171-2193.

-79-

CL-23+ (P1L, A5A)

CMIP5/6 における対流活動に着目した
下層雲フィードバックの不確実性の制約*廣田渚郎 1、小倉知夫 1、塩竈秀夫 1、Peter Caldwell2、渡部雅浩 3、釜江陽一 4、鈴木健太郎 3(1.環境研、2.ローレンス・リバモア国立研究所、3.東大大気海洋研、4.筑波大学生命環境系)
はじめに図のモデル間の対流と雲フィードバックの関係性及平衡気候感度(ECS; CO2 倍増に対する全球地表気び観測の対流活動度を利用すると、雲フィードバッ

温の平衡応答)には、1.5~4.5℃の大きな不確実性があクの確からしい値は 0.5~3.4W m-2 ℃-1 程度だと推定

る(IPCC AR5)。不確実性の最大の要因は、大気大循

することができる(図 1 ピンク線)。
この幅は、
全 CMIP

環の下降流域に広がる下層雲応答(フィードバック)

モデルの雲フィードバックの幅-2.0~4.9W m-2 ℃-1 よがモデルごとに異なることにあると考えられている

り小さいので、この結果は雲フィードバックの不確(Zelinka et al. 2013 など)。一方、気候モデルによるパ

かさを低減することに繋がる。

ラメータ摂動実験によると、雲フィードバックの強また、解析の結果、対流活動度が大きいモデルは、

さは、特に対流スキームのパラメータに強く依存す小さいモデルに比べて、逆転層が弱く、下層雲が少ることが知られている(Shiogama et al. 2012 など)。本ないことが分かった。これらのモデルでは、対流が研 究 で は 、 Coupled Model Intercomparison Project

過剰に活発なことで、大気下層の安定層の発達と下Phase 5 (CMIP5) と CMIP6 のデータ解析から、下層層雲の形成を妨げていると考えられる。そして、対雲と対流が関係するメカニズムを調べ、下層雲フィ流が活発なモデルでは現在気候の下層雲量が少ない

ードバックの不確実性を制約する(Hirota et al. 2021,

ので、将来の下層雲量の減少に伴う温暖化の加速効Environ. Res. Lett.)。

果が働きにくくなっていると考えられる。

データと方法CMIP5/CMIP6 の 65 個 の 気 候 モ デ ル に よ るhistorical(1981-2000) 、 piControl(150年 ) 、(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。

abrupt4xCO2(150 年)実験データを解析する。対流特性を調べる為、月平均データに加えて、日平均デー
タも利用する。比較のため、GPM の降水量、CloudSatの雲量、HadISST の SST などの観測データ、ERAIの再解析データを用いる。
下層雲をコントロールする逆転層の強さの指標はestimated inversion stength (EIS; Wood & Bretherton2006)を利用し、対流活動度は日平均降水量が 5mm以上の日の頻度で表す。
結果
EIS が 3℃以上の熱帯海上の下降流域における、
CMIP 気候モデルの対流活動度と雲フィードバックの関係を図に示す。相関係数は-0.59 で、対流活動度が小さいモデルほど、雲フィードバックが大きく、地球温暖化が加速される傾向がある。横軸の対流活動度を衛星観測から見積もると 2.2%程度になる。つまり、ほとんどの気候モデルには、この地域の日々の対流が観測に比べて活発すぎるバイアスがある。

図: 観測の熱帯海上の下降流域(EIS>3℃)における対流活動度と短波雲フィードバックの関係。各点が 65 個の CMIP 気候モデルを表し、オレンジ線は
衛星観測に基づく対流活動度を表す。ピンク線は回帰直線と雲フィードバックの±1 標準偏差の幅。

-80-

CL-24+ (P1L, A5A)

MIROC6 を 用 い た 季 節 か ら 数 年 規 模 気 候 予 測*片 岡 崇 人 1 ・ 建 部 洋 晶 1 ・ 小 山 博 司 1 ・ 望 月 崇 1 , 2 ・ 大 越 智 幸 司 1 ・
直 江 寛 明 3・ 今 田 由 紀 子 3・ 塩 竈 秀 夫 4・ 木 本 昌 秀 4・ 渡 部 雅 浩 5（1 海洋研究開発機構、2 九大、3 気象研、4 環境研、5 東大大気海洋研）
1.

はじめに

いた。とりわけ、QBO は３年先まで相関係数 0.8 を越

例えばエル・ニーニョ／南方振動(ENSO)や太平洋十える有意な予測スキルが見られた。冬季の北大西洋振年規模変動(PDV)のように、気候は様々な時間スケール動の予測スキルも向上してはいたが、依然としてモデや空間パターンで変動し、世界各地で異常気象を誘発

ルに内在する誤差の影響を受けていた。

する。また、このような気候の内部変動は、人為的な数年規模においても半分以上の領域でスキルの改善

気候変化を相殺・増強することで、パリ協定が掲げるが見られ、北大西洋と熱帯太平洋の年平均海面水温偏「2°C 目標」の一時的な超過にも影響しうる。
それゆえ、差に予測可能性を示した。とりわけ、MIROC6 は 1970

このような気候変動の精確な予測は社会に裨益するた

年代の気候レジームシフトに伴う北大西洋や東部熱帯

め、これまで多くの努力がなされてきた。

太平洋の海面水温変化を、MIROC5 やヒストリカル実

本研究では、第 6 期結合モデル相互比較プロジェク
ト(CMIP6)に貢献する大気海洋結合モデル MIROC6 を用いて気候予測実験を行い、季節から数年規模気候変験よりもよく予測できていた (図 2)。
また、50 メンバを用意した 2020 年 11 月 1 日を開始
日とする数年規模予測の結果についても紹介する。

動の予測スキルを調べた。
2.

モデルと実験設定
使用した大気海洋結合モデルは MIROC6 であり、大気は水平解像度 T85、鉛直 81 層、海洋は水平解像度
360x256、鉛直 63 層である。上層 3000m の海洋水温・
塩分偏差および海氷密接度 (絶対値)の客観解析データ(Ishii and Kimoto 2009)を Incremental Analysis Update により同化し、また、JRA55 再解析データを大気初期値

図 1：予測開始後(a)最初の冬および(b)最初の夏の平均地表気温の MIROC6 による予測スキル(アノマリ相関係数)。ドットは信頼度 90%以上の領域を表す。

として与えることにより初期化を行った。1960 年-2018
年の各年 11 月 1 日を開始日として、予測期間 10 年、アンサンブル数 10 メンバの事後予測実験を行った。
数ヶ月先から 10 年までの時間スケールの気候変動は
外部強制と内部変動の重ね合わせである。初期化の効果を調べるために、外部強制によってのみ駆動されたヒストリカル実験(50 メンバ)を使用した。また、比較のため、MIROC5 を用いた気候予測実験結果の解析も
行った。
3.

結果

事後予測実験による予測スキルを調べたところ、
MIROC6 は熱帯海洋上を中心に、予測開始後最初の冬や夏の地表気温を有意に予測できていることが分かった (図 1)。特に、ENSO や成層圏準二年振動(QBO)、バ
レンツ-カラ海氷密接度の再現性向上に伴い、MIROC6の季節予測スキルは MIROC5 から全体的に改善されて

図 2：1970 年代の太平洋海面水温のレジームシフト。(a)MIROC6 による予測値、(b)MIROC5 による予測値(共に予
測 2-5 年目)、(c)観測データ、(d)(a)と(b)の差。ドットは信頼度 90%以上の領域を表す。パネル右上の数値は、観測パ
ターン(c)との中心化および非中心化パターン相関係数。

-81-

CL-25+ (P1L, A5A)

北極温暖化に伴うシベリアの熱波と東アジアの豪雨の連関*中 村 哲 ,1.

佐 藤 友 徳 (北 大 地 球 環 境 )はじめに2020 年夏，ユーラシア大陸では記録的な天候事象が連続して起こった．一つはシベリアの熱波で，極東のベ
ルホヤンスクで 38℃を記録した．もう一つは東アジアの豪雨で，中国の長江流域および日本では九州を中心に全国的に強い降水が観測され，大きな被害があった．
熱波の増大や，強い降水イベントの増加は，一義的には地球温暖化の影響として考えられるが，両者に直接の関係があるかどうかは議論されていない．本研究では特に 2020 年夏の熱波と豪雨イベントに着目し，気象庁の全球アンサンブル予報モデルのデータから両者の関係を見出し，また極端な北極温暖化をシミュレートした大気大循環モデル実験により，北極温暖化が両者の関係に与える影響を評価した．

により北極温暖化に対する応答を評価した．
3.

結果

2020 年 6 月下旬には極東シベリア上空のブロッキン
グ高気圧が発生し，記録的な熱波の原因となった（図1ab）．このブロッキングの発達はユーラシアを横断する波列状のパターン（EOF2）と，大陸全域の昇温傾向パターン（EOF4）の重ね合わせである（図 1cd）．
気象庁のアンサンブル予報ではこのブロッキング高気圧の発達はよく再現されていた．さらに 50 メンバー
ある予測スプレッド内の高度場と10 日後の降水量の線型関係を利用し，観測されたブロッキング高気圧の強度で降水量予報を復元すると，東アジアの豪雨イベン
トの降水量が 10-20％程度増加した．

2.

使用データとモデル実験設定

2020 年夏の循環場の特徴を評価するため，JRA55 再
解析 6 時間毎データを用いた．1958-2020 の 11 日移動
平均 500hPa 高度場に対する EOF 解析から夏に特徴的な循環パターンを抽出した．GSMaP 降水量データを用
い，長江流域（TRIP 河川流域データ）および梅雨領域（夏季の気候値で 9mm/d を超える領域）の降水量を評価した．
熱波と豪雨の関係を把握するために，気象庁の現業
全球予報モデル（GEPS2003）のデータを使用した．これは毎週水曜日を初期値とした50 メンバーの全球アン
サンブル予報データである．
極端な北極温暖化をシミュレートする実験として
AFES4.1（解像度：T79L56）を用いた感度実験を行った．
現在気候の SST・海氷気候値を与えたコントロール実
験に対し，d4PDF の 2℃昇温実験に用いられる６つのSST・海氷将来予測気候値を 55°以北のみに与えた摂動実験を行い，300 年（=50 年×６種類）積分値の比較

図１ (a)2020 年 6 月下旬の 500hPa 高度場とその平年偏差．（b）東経 105-135°平均した高度場のホフメラ図．
(c)EOF2 および 4 による復元．(d)EOF スコアの時系列．

北極温暖化実験では，6 種類の境界条件に対するロバ
ストな応答として極東を覆う高気圧偏差が現れ，これは観測の EOF4 パターンに対応する（図 2ad）
．応答のEOF4 パターンの強度は，東アジアの降水量応答と明瞭な線形関係が見られ（図 2de），2020 年夏の状況とよく一致している．
アンサンブル予報，北極温暖化実験の解析結果はそれぞれ内部変動，外部強制による極東ブロッキング高気圧の発達が東アジアの豪雨イベントを強化することを示す．両者を結びつける力学的メカニズムの解明は今後の課題である．
謝辞：本研究は北極域研究加速プロジェクト(ArCSII)（JPMXD1420318865）および科学研究費補助金（19H05668）の助成を受け実施されました。

図２ 北極温暖化実験の 6，7 月平均の（a）500hPa 高度場，（b）降水量の応答．6 種類の境界条件で応答シグナルが同符号の領域を点々でハッチする．
（c）6 種類の境界条
件ごとの高度場偏差の EOF スコア．
（d）境界条件ごとのEOF スコアに対する長江流域，梅雨領域の降水量応答．

-82-

CL-26+ (P1L, A5A)
ブロッキング高気圧を伴う熱波の地球温暖化による変化*北 出 拓 海 (筑 波 大 学 大 学 院 生 命 地 球 科 学 研 究 群 ), 釜 江 陽 一 ( 筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ) ,松 枝 未 遠 (筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー ),
1.

はじめに

近年，世界各地で熱波による社会経済的被害が深刻化している．高温が数日間続く現象である熱波は，温暖化の進行によって発生頻度が増加すると考えられている[1].[2]によると，熱波を含む夏の極端な高温発生日のうち，最大 80%がブロッキング高気圧と関連している%とされている．
d4PDF の全球平均気温 4℃上昇を想定してさまざま
な海面水温上昇パターンを仮定したアンサンブル実験の結果によると，地球温暖化時には全体的にブロッキ
ング発生数が減少する傾向がある[3]．同時に，夏季ユーラシア大陸北東部から北西太平洋にかけては増加する可能性があることを指摘した．

図 1 6 種類の温暖化実験におけるのブロッキングを伴う極端な高温事例の頻度（%）

これまでに，世界的な熱波とブロッキングの関係性，
ブロッキングの発生頻度の将来変化に関する理解が進んでいる一方で，温暖化時の熱波とブロッキングの関係性やブロッキングを伴う熱波の発生数の変化については明らかにされていない．

率が 30%以上と高い値を示した．
極端な高温事例の中で，ブロッキングを伴うものの発生頻度を示したのが図 1 である．極端な高温事例の本研究では，ユーラシア大陸北東部・北西太平洋域の発生頻度が高い東経 130°~140°に注目すると，CCSM4

夏季に焦点を当て，地球温暖化の進行による夏季のブ

実験（海面水温上昇パターンの変化がエルニーニョ的ロッキングの頻度と熱波の頻度や関係性の変化を調査

ではない）が最も高い頻度を示していることがわかる．

した．

この実験では，ブロッキング発生頻度が最も高くなるという結果を示しており，温暖化時においてもブロッ2.

使用データ・手法

MRI-AGCM3.2 を用いたアンサンブル気候予測デー

キング高気圧が極端な高温事例に対して重要な役割を果たしていることが示唆される．

タベース d4PDF[4]の過去実験および海面水温上昇パタ

発表では，高温日とブロッキングの持続性を調査すーンを変化させた 6 種類の+4℃実験の結果を用いて，るとともに，時間的・位置的な関係を検証した結果を紹500hPa ジオポテンシャル高度からブロッキング高気圧介する．

を抽出した[3]．また日最高気温データを用いてブロッ
キング発生時の熱波を抽出し[5]，ブロッキングと熱波

謝辞の関係性，将来変化を調べた．

本研究は，科研費（19H05704）の支援を受けた．

3.

参考文献

結果

6 つの海面水温上昇パターンを仮定したアンサンブ
ル実験それぞれにおいて，対象地域であるユーラシア
大陸北東部・北西太平洋域でのブロッキング発生頻度の将来変化を予測した．結果として，赤道付近でのエルニーニョ的昇温パターンを持つ実験では頻度が減少し，それ以外の実験では頻度が増加する傾向が見られた．
極端な高温事例の発生頻度は，対象地域全域で増加している．特に沿海州やオホーツク海北沿岸では，増加[1] Russo, S., et al., 2015, Envion. Res. Lett., 10, 124003.
[2] Pfahl, S., and H. Wernli, 2012, Geophys. Res. Lett., 39,
L12807.
[3] Matsueda, M., and H. Endo, 2017, Geophys. Res. Lett., 44,5158-5166.
[4] Mizuta, R., et al., 2012, J. Meteor. Soc. Japan, 90A, 233258.
[5] Fang, B., and Lu, M., 2020, J, Geophys. Res. Atmos., 125,
doi: 10.1029/2019JD031627.

-83-CL-27+ (P1L, A5A)

気 象 研 究 所 全 球 大 気 モ デ ル MRI-AGCM3.2 の 降 水 量 再 現 性楠1.

昌 司 (気 象 研 究 所 、 関 西 大 学 ) 、 仲 江 川

敏之（気象研究所）

はじめに

気象研究所では全球大気モデル MRI-AGCM3.2[1] (以下 MA と略記)を用いて、d4PDF[2]や HighResMIP[3]などの水平解像度が非常に高い温暖化予測実験を実施してきた。MA の降水量再現性は、CMIP5 大気モデルより概ね良い[4, 5]。本研究では、MA の降水量再現性を
CMIP6(以下 C6 と略記)大気モデルと比較した。
2.

モデルと現在気候実験

MA は HighResMIP[3] に 参 加 し た 格 子 間 隔 が20km(SPD)と 60km(HPD)の 2 種類のモデルを用いた。C6は、日降水量があり、グレゴリオ暦を採用した 36 個のモデルを選んだ。解析したのは、観測された海面水温[3, table 1]をモデルに与えた AMIP 実験である。期間

図１ 東アジアにおける夏(6-8 月)の降水量(mm/day)。(a-c)

は 1995-2014 の 20 年。降水量の指標は、年平均降水量

観測、(d-h) モデル, R:RMSE, B:Bias, C: 相関、(a)GPCP(PAV)、季節平均降水量、年最大日降水量(R1d)、年最1ddv1.3(1 度 格 子）、(b)GPCP v2.3(2.5 度 ） , (c) CMAP

大 5 日降水量(R5d)などを用いた。

v1705(2.5 度), (d)SPD, (e)HPD, (f)C6 モデル平均、(g)最良C6 モデル、(h)再悪 C6 モデル。最良最悪は RMSE で評価。

3.

検証結果

モデルの精度は、GPCP 1ddv1.3(1 度格子）で評価した。
3.1 全球
全球平均は、全ての降水量指標で MA、C6 共に観測値より多い。MA の空間相関は、全ての降水量指標で C6と同程度か高い。
3.2 東アジア
図 1 は東アジア(110-150E, 20-50N)の夏の降水量である。C6(f)は日本の陸上の降水が観測より少ない。

図 2 東アジアにおける夏の降水量再現性（空間相関）の水

SPD(d), HPD(e)は、概ね日本の陸上の降水を再現して

平分解能依存性。横軸は赤道における東西格子間隔(km)。

いる。MA の空間相関は、PAV とすべての季節で C6 より概ね高い。MA の空間相関は、全ての降水量指標で C6

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と同程度か高い。図 2 は夏の降水量再現性の格子間隔

ログラム(テーマ C: 番号 JPMXD0717935561）及び JSPS 科研費依存性である。格子間隔が小さい高解像モデルほど空20K12154「パナマ気候変化」の支援を受けた。

間相関が高い。
格子間隔と再現性の相関は-0.529 で99%有意である。

参考文献

3.3 パナマ[1] Mizuta et al., 2012: J. Meteorol. Soc. Japan,

熱帯の例としてパナマ地域(77-83.5W, 7-10N)で検証

doi:10.2151/jmsj.2012-A12. [2] Ishii and Mori, 2020: Prog.

した。MA の空間相関は、PAV とすべての季節で C6 より

Earth. Planet. doi:10.1186/s40645-020-00367-7. [3]

概ね高い。MA の RMSE は、PAV とすべての季節で C6 よHaarrsma et al., 2016: Geosci. Model Dev., doi:

り概ね小さい。C6 のバイアスは大きくばらついている

10.5194/gmd-9-4185-2016. [4] Kusunoki, 2016: Clim. Dyn.,

が、MA のバイアスはほとんどゼロである。

doi: 10.1007/s00382-016-3335-9. [5] Kusunoki, 2017:

Atmosphere, doi: 10.3390/atmos8050093.

-84-CL-28+ (P1L, A5A)
HighResMIP 実験による北西太平洋での極端降水トレンドとその転換*鬼頭昭雄（気象業務支援センター）、遠藤洋和・水田亮（気象研究所）
１ モデルと実験
極端降水に対する台風の役割は北西太平洋で大きい。Kitoh and Endo（2016 SOLA）は、全球 20km
格子気象研究所大気大循環モデル（MRI-AGCM3.2）
による将来予測実験から、北西太平洋の年最大 1 日
間降水量（Rx1d）は、台風の存在頻度が減少するた
め長期平均として減少する地域が出る可能性を示した。また Kitoh and Endo（2019 JMSJ）は 60km 格
子の d4PDF 大規模アンサンブル実験から、日本付
近の台風由来の Rx1d は、台風頻度の減少により平均的に減少するものの、10 年に 1 回といった低頻度の Rx1d は逆に増加することを示した。
ここでは HighResMIP の大気モデル実験から、現在（1950–2014, highresSST-present）及び将来（2015–2050, highresSST-future）の日降水量デー
タを利用できる 12 モデル（うち 6 モデルの格子間
隔は 60km 以下）の結果を解析した。将来実験では
RCP8.5 シナリオでの 12 の CMIP5 モデル平均の海面水温将来変化が現在気候に足し合わされている。
２ 結果
Rx1d 絶対値のモデル間の違いが大きい（最小と最大で 3 倍近い差）ため、各モデルの 1998–2014 年
平均かつ 10°S–55°N 平均値により正規化してから
12 モデルの平均を計算した。図 1(a)に 12 モデル平均の 120°E–150°E における Rx1d の時間・緯度断面図を示す。年々の変動が大きいため、20 年移動平均を図 1(b)に示す。
値の大きい 20°N 付近を見ると、
20 世紀中は増加トレンドのあるものの、その後減少に転じ、2020 年代の極少期を経て、再度増加トレンドを示している。21 世紀に入ってから減少とその後の増加を示しているモデルは、12 モデルのうち約半数、かつ解析期間の最終年に 10°N–30°N 平均で極大値となるモデルも約半数であった。なおモデルの
空間解像度との関係性は見られなかった。
20km 格子の MRI-AGCM3.2S では 2100 年までの予測結果があるので、図 2(a)にその結果を示す。
また台風による降水とそれ以外の降水とを分離した
結果を図 2(b, c)に示す。台風存在頻度の減少（図 2d）による「台風による Rx1d」の減少（図 2b）と、温暖化による大気中水蒸気量の増加（図 2e）による「台風によらない Rx1d」の増加（図 2 c）の兼ね合いにより、2020 年代を転換点として、その後後者が前者を上回り、Rx1d が再度増加に転じる変化が起こっている。なお、25°N 以北では、台風存在頻度減少にかかわらず、大気中水蒸気量の増加により、全期間を通じて Rx1d が増加している。

図１ (a) 12 の HighResMIP 大気大循環モデルによる
Rx1d の 120°E–150°E 平均した時間・緯度断面図。各モ
デルの 1998–2014 年平均かつ 10°S–55°N 平均により正規化してから 12 モデルの平均を計算した。(b) 20 年移動
平均。横軸は 1950 年から 2050 年。

図２ (a) MRI-AGCM3.2S で計算された 120°E–150°E
平均した Rx1d（mm）の時間・緯度断面図。20 年移動
平均。(b) (a)と同じ、ただし熱帯低気圧による降水。(c)(a)と同じ、ただし熱帯低気圧によらない降水。(d) 台風
存在頻度（個/年）。(e)可降水量（g/kg）。横軸は 1950 年から 2100 年。
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（JPMXD0717935561）により実施した。

-85-

CL-29+ (P1L, A5A)
アナログ手法を用いた統計的ダウンスケーリングの検証
石﨑 紀子 1・塩竈 秀夫 1・花崎 直太 1・高橋 潔 1（1:国立環境研究所）*

1. はじめに
日本における気候変動の影響評価や適応策の立案のため、ダウンスケーリングされた高解像度の気候シナリオの開発が進められている。そのうち、統計的ダウンスケーリング手法による気候シナリ
オは、対象とする変数について、粗い解像度の全球モデルの出力を 1km メッシュに内挿した後、バイアス補正を行うものが多い（Ishizaki et al. 2020,
Nishimori et al. 2019）。しかしこの手法では、元の全球モデルの気象変数の時間変動を引き継ぐため、全球モデルの同一格子内に含まれる地点で同時に雨が降るなど、地形の効果を十分に考慮できていないという問題が指摘されてきた（石崎ほか, 日本
気象学会 2021 年度春季大会）。この問題を解決するためには、ダウンスケーリングの過程に地形因子を考慮するなどの工夫が必要となる。本研究では、Bias Corrected Constructed Analog (BCCA)を参考に、過去の類似パターンを用いたダウンスケーリ
ングを行い、日別降水量の再現性について評価を行った。
2. 手法とデータ
本研究では、JRA-55 再解析データの降水量から
アメダス観測地点の降水量を推定する。アナログ
手法では、まず JRA-55 再解析データと同じ空間解像度にしたメッシュ農業気象データを用いて、JRA-55 再解析の降水量を月ごとの CDFDM 手法（Ishizaki et al. 2020, Iizumi 2010）でバイアス補正を行う。その後、バイアス補正された降水分布パ
ターンと類似する降水分布を、JRA-55 と同じ解像度の観測データベースから検出する。類似度はRMSE で定義し、対象とする日を含む月の前後月を合わせた 3 か月×トレーニング期間の年数から、
RMSE の少ない 30 日を選ぶ。後述するように今回はトレーニング期間が 20 年であり、各日に対して
約 1800 日から RMSE の小さい 30 日が選択される。
さらに、規格化した日本域（120－150E, 20－50N）の地上気圧パターンを用いて、対象日との RMSE
が少ない順に 3 日分を選択し、対応する高解像度の観測値を平均したものをダウンスケール出力とした。1980－2019 年のアメダス観測値及び再解析
データを用いて、前半と後半の 20 年に分けて推定を行い、検証期間の出力を評価した。特に地点間の時間変化の相関に着目し、オリジナルのデータや単純な空間内挿と CDFDM 手法による統計的ダ
ウンスケーリングデータとの比較を行った。
3. 結果
図 1 に観測地点最寄りの JRA55 再解析データの降水量をとったときと、本手法（アナログ手法）

による降水量の 1 月のバイアス（観測地点の降水量との比）を示す。JRA55 は水平解像度が 1.25 度
であり、地点ごとの地域特性を捉えられないため、太平洋側で過大、日本海側で過小バイアスが顕著である。一方、本手法では太平洋側の降水量が過小であるものの、日本海側の降水量のバイアスは概ね除去されている。降水量の過小傾向は既存研
究とも整合的であるが、空間内挿後に月ごとのCDFDM 手法を行う統計的ダウンスケーリングに比べると、バイアスの除去には課題が残る。また、各地点における降水量の時間変動の相関係数を計算し、地点間の関係性を確認した。図 2 は相関係数の閾値を超える最大距離の分布を示す。観測によれば、卓越する気象現象のスケールを反映して
太平洋側では地点間の相関係数が大きく、日本海側では小さい傾向があるが（図 2a）、これまでの空
間内挿＋CDFDM 手法によるバイアス補正ではもとの再解析データの地点間相関を引き継ぎ、太平洋側と日本海側との違いを捉えることができなかった（図 2b）。本手法では、全国的に観測よりも相関係数の高い範囲が広い傾向があるが、北海道や日本海側で相関係数が小さく、より観測に類似したパターンが得られた。本手法の類似場の定義や統合方法を検証し、将来予測への適用を目指す。

図 1：各地点の 1 月の平均降水量のバイアス（観測との比）。(a)は JRA-55 オリジナルデータの最寄り値、(b)は本手法による推定値のバイアスを示す。

図2：1月の日降水量の相関係数が0.7を超える地点との最大距離の分布。単位はkm。(a)アメダス観測値、(b)月
ごとCDFDM手法のみ、(c)本手法。

-86-

CL-30+ (P1L, A5A)

Future changes in monsoon climate in Indonesia by using bias
correction and downscaling methods*Motoki NISHIMORI (NARO), Michihiko Tonouchi, Hiroshi Satoda (JMBSC),
Kadarsah, Agus Sabana and Dodo Gunawan (BMKG)
1. Introduction
The climate of Indonesia located under the equator is
predominated by the monsoon of both northern andsouthern hemispheres. Climate changes in Indonesia
would affect not only agricultural production but also thewhole economy. The future climate changes were
projected by GCM simulation, but the geographicalfeatures of Indonesia are very complicated. Therefore,various types of downscaling methods involving RCM
simulations are necessary to find detailed changes in the
monsoon climate over Indonesia. In this study, we aim toclarify the future climate change of Java Island. Various
types of bias correction (BC) methods combined with thestatistical downscaling/spatial disaggregation (SD)method are applied.
2. Data and methods
We mainly used the historical data set for 20 years(1991-2010) data at 12 SYNOP stations over the central
and western Java Island provided by BMKG.
Temperature (daily mean (TG), daily maximum, daily
minimum), daily precipitation (RR), and sunshine
duration are stored. Monthly maximum temperature,minimum temperature, mean temperature, precipitation
data from 1981 to 2010 were also provided to interpolate
the BC station dataset to a gridded one. We use two BC
methods for CMIP-5 GCM output, the gaussian-type
scaling method (GSA)[1] and the cumulative distributionfunction-based downscaling method (CDFDM)[2]. In thisanalysis, only the BC and SD results of historical and
RCP8.5 runs of the MRI-CGCM3 were shown.

3. Results and discussions
Figure 1 shows the seasonal change of monthly rainfall
amount over the reference period (1991-2010). Though
the seasonal change and amount of rainfall derived from
MRI-CGCM3 were different from the observed one, both
GSA and CDFDM were well captured the seasonal
characteristics of the observed climate. The geographicaldistribution of near future (2041-2060) changes weredifferent in each BC method. The result of GSA was quite
like the GCM original output (upper panel of Fig.2) inthat, the rate of TG increase was almost 1.45℃, and the
RR slightly decreased over the northern side of Java. But
those for CDFDM were different for TG and RR, whichshow relatively higher TG (+1.7 ℃) and quite over-estimated (over 110%) for RR. Two reasons for thesedifferent results are presumed; the total number of
SYNOP stations applied to CDFDM is too small, andanother is the GSA method applied only to monthly data.

Fig.１ Seasonal change of the amount of monthly rainfall
at Jakarta over the reference period (1991-2010). The red(black) line shows the data from observation (GCM:
MRI-CGCM3), and the red (blue) bar shows after bias
correction by CDFDM (GSA).

Fig. 2 Future (2041-2060 average) changes of averaged TG(contour line) and RR in the monsoon rainy season(Nov.-Apr.) referred to the reference period.
Acknowledgement:This research was performed by The Project of Capacity
Development for Implementation of Climate Change
Strategies of JICA via JMBSC.
References:[1] Ishizaki, N. N., et al., SOLA, 16, 80-85 (2020).
[2] Iizumi et al., J. Geophys. Res., 117: D11114 (2012)-87-

CL-31+ (P1L, A5A)

ドイツ付近の冬の極端な低温日の出現とその季節的背景に関する
総観気候学的解析（学際的文化理解教育への寄与も意識して）*加 藤 内 藏 進 （ 岡 山 大 ・ 教 育 ・ 理 科 ）， 三 宅 千 尋 （ 岡 山 大 学 ・ 教 育 ・ 理 科 ）， 卒 業 生 ），桑 名 佑 典 （ 西 宮 市 立 夙 川 小 学 校 ）， 大 谷 和 男 （ テ レ ビ せ と う ち （ 株 ）），加藤晴子（元岐阜聖徳学園大・教育・音楽）
1． はじめに
ドイツ付近では緯度が高い割に冬の平均気温は低くない。しかし，日々の気温変動は大きく，「ファスナハト」と呼ばれる厳しい冬を追い出す伝統行事 (武田1980)の季節感にも繋がる「極端な低温日」も時々出現する。また，そのような冬の後に来る「春・5 月」を喜ぶドイツの民謡や芸術歌曲等も多い（加藤他（2017），
濱木他（2018），加藤(晴)・加藤(内)（2019，『気候と音楽−歌から広がる文化理解と ESD−』，協同出版）。

第 1 図 ドイツ付近（50°N/10°E）における 1971 年〜2010 年で集しかし，「極端な低温日」がどのような日々や年々の計した日平均地上気温（℃）の階級別出現頻度分布の季節経過(%)。

変動性を伴いながら出現しているのか，また，それら階級幅は 2℃毎にとり，各階級の中央値を横軸に記した。また，当該がドイツ付近やより広域の季節進行の中でどのように日付における頻度は，当日をはさみ前後 7 日の計 15 日間で算定し，1

位置付けられるのか，については十分には把握されて日ずつ日付をずらして統計した。

いない（三宅他（2019;本秋季全国大会）が， 2000/01
年冬についての事例解析を行ってはいるが）。また，こ

3．極端な低温日の出現頻度の年々の違いや日々の変動のような視点での冬への遷移の理解は，日本列島付近

NOAA の HP 掲載の AO（北極振動）指数の「冬」での初冬の時雨などとの，比較気候学的な視点も交えたの平均値が負の年が，「冬」の平均気温は低く-7℃以下

学際的文化理解教育への貢献も大きいことが期待されの「極端な低温日」の日数も多かったが，そのようなる（例えばリルケの詩『秋』（Herbst）の時期の気候の傾向から外れる年も少なくなかった。但し，「極端な低季節的背景を，本研究のような視点で把握するなど）。

温日」の日数が 15 日以上の年は，AO>0 では 2 冬しかそこで本研究では，1971〜2010 年の NCEP/NCAR 再解

なかったのに対し，AO 指数<0 では全 23 冬のうち 8 冬析データ（2.5°×2.5°緯度経度格子，Kalnay et al.

あった（これらを，「典型年」と呼ぶことにする）。

1996）に基づき，上述の視点での解析を行った。

これらの「典型年」には，半月〜1 ヶ月程度の周期で2．ドイツ付近の冬の気温に関連した季節的変化の季節内変動の振幅が，12 月中旬頃〜3 月上旬頃は短ドイツ付近の格子点（50°N/10°E）における日平均気

周期変動の振幅と同程度に大きかった点が注目される。

温の40 年間での階級別出現頻度分布の季節経過によれ

つまり，「典型年」には，気温の季節内変動に伴いかな

ば（第 1 図），11 月中旬以降，3 月中旬にかけては，日りの高温日も出現する一方，「極端な低温日」の数日以

平均気温が季節的にほぼ一定の「底」となるとともに，上持続する期間が「冬」に 2〜3 サイクル出現し，その日々の変動幅は大変大きくなった（以下，この時期を「冬」全体での「極端な低温日」の日数が多くなった。

「冬」と呼ぶ）。しかも，季節平均からの振れは，高温

このように，「冬」に入ってからの，ドイツ付近での日側とよりも低温側に特に大きく広がるという非対称性

平均気温の日々の変動性の季節的急増と「極端な低温を示し，日平均気温-10 ~ -15 ℃程度の極端な低温日も日」の出現頻度の気候学的増加は，全体の 1/4 程度の「典出現していた。
「日平均気温-7℃以下」を閾値とした「極型年」における特徴を強く反映している可能性が示唆

端な低温日」の出現頻度は，ひと冬あたり（上述の約された。なお，当日は，そのような時間スケールでの120 日あたり）せいぜい 7 日弱ではあるが，これば，決「極端な低温日」出現に関係する大気場の特徴や，季して稀な現象ではない点に注意が必要である。

節サイクルの中での位置付けなどにも触れたい。

-88-CL-32 (P1L)

領 域 気 候 モ デ ル NHRCM の 日 射 量 再 現 性 の 改 善*渡 邉 俊 一 1 , 村 田 昭 彦 1 , 野 坂 真 也 1 , 川 瀬 宏 明 1 , 福 井 真 1 , 2
1. 気 象 研 究 所 , 2. 東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科
1.

はじめに

月の日射量の減少が小さい（図 1）．8 月の空間分布の

気候変動の影響評価や適応に向けて，従来の降水量差を見ると，特に CTL で過少バイアスが大きかった西や気温に加えて，陸上での日射量，相対湿度，風速，

日本や東日本太平洋側の日射量が多くなっている（図積雪量など，様々な物理量についてのニーズが高まっ略）．雲物理量を解析したところ，日射量の変化は KFている．これらの物理量は非静力学地域気候モデル

スキーム内の雲から雨への変換の閾値を小さくしたこ（NHRCM[1]）を用いたダウンスケーリングで計算さとで，雲水が減少したことが原因であった．

れているが，その再現性は十分に評価されていない．

5.

放射に用いる雲量診断スキームの変更（CLD）

特に日射量には大きなバイアスがあることが指摘され

NHRCM の放射に用いる雲量は，部分凝結スキームている[2]．日射量改善に向け，モデルのパラメータとを用いて計算される．このスキーム内では，水雲と氷新しい雲量診断スキームについての感度実験を行った．

雲を気温により診断しているが，上層雲が不自然に広2.

がる傾向があった．そこで，現業の MSM・LFM に用

実験設定

格子間隔 20km の NHRCM を用いて JRA-55 を境界

いられている雲量診断スキーム[4]を NHRCM に導入し値とする完全境界実験を行った．対象期間は 1995 年 9てテストを行った．CTL と CLD を比較すると（図 1），

月-2000 年 8 月とし，各年について 8 月から翌年 8 月ま

CLD の方が冬季は日射量が少なく，夏季は日射量が多でのタイムスライス実験を行い，最初の 1 ヵ月を除く

い．これにより，日射量のバイアスは，冬季，夏季と12 か月を解析した．さらに，感度実験として，以下のもに減少している．空間分布をみると，冬季は日本海

2 種類を行った．

側で日射量の減少が大きく，夏季は太平洋上や西日本，・KF スキームに関する感度実験（KF）

東日本の太平洋側で日射量が増加していた（図略）．冬・放射に用いる雲量診断スキームの変更（CLD）

季の変化は雲量診断に雪を含めたことが原因であり，従来の NHRCM の結果を標準実験（CTL）として，感度実験による改善を評価した．
3.

夏季の変化は上層雲の広がりが少なくなったことが原因であると考えられる．

標準実験のバイアス

気象官署における全天日射量データを用いて，バイアスの評価を行った．モデルと観測の比較は，モデル内の最寄りの格子点を用いた．CTL では，7, 8 月のみ過小となっており，それ以外の月は過大バイアスがある（図 1）．特に，5 月，6 月と比較して，7，8 月に日射量が減少する特徴は，境界値として与えた JRA-55 には見られず，NHRCM のバイアスであると考えられる．
この特徴は，異なる格子間隔の NHRCM を用いた他の実験にも見られ，先行研究[2]でも指摘されている．

図 1 全観測点で平均した月別平均日射量（W/m2）
．

4.

参考文献

KF スキームの雲雨変換率に関する感度実験（KF）

NHRCM の基になった NHM では，解像度ごとに湿[1] Sasaki et al., 2008, SOLA, 4, 25-28.

潤過程のパラメータについて調整がなされている[3]．

[2] 遠藤, 西森, 2018, 2018 年度気象学会秋季大会

NHRCM では，これまで解像度によらず 5km 用に調整

[3] 成田ほか, 2008, 数値予報課報告・別冊第 54 号

された値を用いていたが，ここでは 20km 解像度の実験[4] 草開, 2020, 数値予報課報告・別冊第 66 号

において，特に KF 対流スキームのパラメータの値を変謝辞

更して実験を行った．CTL と KF を比較すると（図 1），

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

冬季の日射量はほとんど変化しないが，KF は 7 月，8（領域テーマ C; JPMXD0717935561）の支援を受けた。

-89-

CL-33 (P1L)

CMIP6 piControl 実験における摂動フィードバックパラメータ(PFP)の変動とその要因分析*

⼟⽥耕, 望⽉崇, 川村隆⼀, 川野哲也（九⼤院・理）1. はじめに
地球温暖化において、将来の気温が何度上昇するのか、は極めて基本的な問いである。しかし、将来の気温上昇に対する予測の不確実性は依然として⼤きく、その主要因は基盤となる気候感度（温室効果ガスの増加のような外⼒に対する気候システムの応答の⼤きさ）の過去から現在、将来に渡る推定が容易ではないことである。特に、平衡状態に達するま
での気候感度は⼀定ではなく、経年変化することが、近年⽰唆されており（例として、Gregory andAndrews, 2016）、歴史実験や観測を⽤いた気候感度の推定を難しくする⼤きな要因となっている。気候感度の変動の要因としては、海⾯⽔温のトレンド
パターンによる⼤気⼤循環や雲の変化（Mauritsen,
2016, Zhou et al., 2014）が挙げられる。海⾯⽔温のトレンドパターンの変動には、温室効果ガスの増加といったような、温暖化に直接的に寄与する要因
以外に、数年から数⼗年規模の内部変動も関与しているが、過去の研究ではこれら双⽅の要因が含まれており、切り分けができていないのが現状である。
そこで、これまでは、内部変動が気候フィードバ
ックの変動に与える影響を CMIP6 の主要モデルの⼀つである MIROC6 piControl 実験を⽤いて調査し、成果を公表してきた（2020 年気象秋学会 CL30、2021 年気象春学会 CL-15）。今回は CMIP6
マルチモデル解析により、MIROC6 を⽤いて確認された内部変動による気候フィードバックの変動メ
カニズムとの共通点や相違点をまとめ、変動メカニ
ズムをより総合的に評価することを⽬的とした。

2. 使⽤データ・パラメータの定義
CMIP6 piControl 実験の内、解析期間が500年以上ある20モデルの⽉平均データを使⽤した。また、解析期間の全年平均からの偏差を気候システムの内部変動による偏差と定義した。
地表⾯温度の偏差に対する⼤気の応答を⽰す指標
として、摂動フィードバックパラメータ（Perturbation Feedback Parameter、以後、PFP）
を次のように定義した。
𝛼=−におけるPFP時系列の標準偏差が0.37[W/m2/K]であることを踏まえると、0.21-2.30というばらつき
幅は⼤きい。このことから、⼤気と海洋の変化が相互に影響しあう基本的特徴（例えば、全球平均地表
⾯温度の変化(𝑇 ! )に対する⼤気上端での正味の放射(𝑁 ! )のラグ相関関係）が、モデル間で⼀致していな
いことが考えられる。
そこで、年々変動における 𝑇 ! 、𝑁 ! の関係を調べるために、両者のラグ相関解析を⾏なった。𝑇 ! を中⼼としたラグ相関解析では、𝑇 ! と𝑁 ! の関係が、Lag0と1の両⽅でピークをもつ(group A)、Lag 1でピークをもつ(group B)、Lag 0でピークをもつ(group C)グループにおおよそ分類できた（図1）。
各グループにおいて、PFPの変動と深く関係した
30年平均で定義される背景場を調査し、⽐較した。group A(MIROC6を含む)では、MIROC6モデ
ルで確認されたような⾚道太平洋⽔温の東⻄コント
ラストがほとんどのモデルで確認されたが、group
BやCでは共通した特徴が確認されなかった。
また、MIROC6モデルを⽤いた解析では、PFPの変動には太平洋中緯度域における数⼗年規模の変動も寄与していた。数⼗年規模変動では⼤気と海洋が相互に影響しあっているので、⼤気海洋結合モデルを⽤いた実験において、𝑇 ! と𝑁 ! がLag 0でも⾼い相関をもつことが指摘されている（Xie et al.,
2015）
。実際、観測における 𝑇 ! (NCEP/NCAR)と!
𝑁 (ISCCP)のラグ相関関係を調べると、group Aのものとよく対応していたことから、group Aを重点的に解析することが良いと判断された。
したがって、group Aにおける、PFPの変動とそれに対応する背景場や年々変動の関係をより詳細に調査する。MIROC6モデルで確認されたPFPの変動とそのメカニズムと⽐較しつつ、PFPの変動メカ
ニズムを総合的に評価した結果について発表する。

∆𝑁 !
∆𝑇 !

ここで、∆𝑇 ! , ∆𝑁 ! はそれぞれ全球平均地表⾯温度
偏差[K]と⼤気上端での正味の下向き放射偏差[W/m" ]を表す。𝛼の値が⼤きいほど、地表⾯温度の上昇に伴い、地球から宇宙へ放出される正味の放射が⼤きくなり、負のフィードバックが⼤きいことを⽰している。なお、PFP の年代による変化を抽出するために、30 年間の年平均値の時系列から最⼩⼆乗法を⽤いて PFP を計算した。

C: |Lag 0| > |Lag1|

A: |Lag 0| ≒ |Lag1|

B: |Lag 0| < |Lag1|

3. 結果

図1 CMIP6 piControl実験を⽤いた、全球年平均地表⾯温度偏差(𝑇 ! )に対する、⼤気上端での正味の下向き放射(𝑁 ! )偏差のラグ相関において、Lag 0における相関の値を横軸、Lag+1における相関を縦軸とした散布図。ここで、偏差は各年の前後合わせて30年平均からの偏差で定義している。また、⾚字でgroup
A(|Lag0| ≒ |Lag1|)、⻘字でgroup B(|Lag0| < |Lag1|)、⿊字でgroup C(|Lag0| > |Lag1|)を⽰している。

MIROC6 piControl 実験で確認されたのと同じように、PFPはどのモデルでも中⻑期的に変動した。⼀⽅で、その変動の平均は、0.21-2.30[W/m2/K]の値を⽰した。MIROC6 piControl実験

謝辞：本研究は、新学術領域研究「変わりゆく気候系における中緯度⼤気海洋相互作⽤hotspot」 JP19H05703 、および統合的気候モデル⾼度化研究プログラム JPMXD0717935457 からご⽀援いただきました。

-90-

CL-34 (P2A)

地域気候変化の評価のための力学的ダウンスケーリング手法に関するレビュー*足 立 幸 穂 (理 研 計 算 科 学 ),
1.

はじめに

富 田 浩 文 (理 研 計 算 科 学 )候値成分のみ補正することで、DDS 結果の気候値成分

地域気候変化の予測・評価への力学的ダウンスケーと擾乱成分の両方が改善されることを期待している。

リング（DDS）手法の適用においては、(i)親モデルのバ

これは、DS 結果が RCM の State curve の影響を受ける

イアスの影響をできる限り軽減すること、(ii)大規模ス

ためであり、制約に対する RCM の自由度が高い場合にケールの気候変化にともなう地域気候変化のメカニズ

より有効な手法といえる。

ムを理解すること、の大きく２つを目的として、様々な実験手法が提案されている。

当日は、数学的表記による領域気候計算結果に含まれる不確実性の整理についても発表の予定である。

本発表では、Adachi and Tomita (2020)で行った地域気
候変化の評価を目的に提案されたDDS 手法に関するレビューより、(1) 各手法の境界条件のバイアス補正の考
え方に基づく分類、及び、(2) 領域気候計算結果に含まれる不確実性の数学的表記と考察、について紹介する。
2.

DDS 手法の制約条件

各手法の比較を容易にするため、RCM に与える制約条件となる大規模スケールの大気状態 Ψ を二成分に# ! + Ψ"[!] 。ここで、分ける（Nishizawa et al, 2018）：Ψ = Ψ
!
# は Ψ を時間方向に平均した気候値成分、Ψ"[!] はΨ
気候値成分からの差である変動を表す擾乱成分である。
異なる Ψ の二成分を組み合わせることで、様々な制
約条件を作成することが可能であり、将来気候変化要
因の理解（Adachi et al., NComm, 2017 など）や予測の不確実性の要因分析（Adachi et al., ASL, 2018）などの研究が行われている。

図１: DDS 手法のバイアス補正観点での分類分け(Adachi and Tomita, 2020, Figure 4)。横軸は気候値成分（Climatology）、縦軸は擾乱成分（Perturbation）。A（白×印）はバイアスを含まない実際の気候状態、Gp（黒×3.

バイアス補正観点での DDS 手法の分類

印）は GCM から提供される現在気候。実線、点線、破図１は気候値成分と擾乱成分を軸に持つ位相空間上線はモデル及び実際の気候値成分と擾乱成分の間の対に、現在気候実験の制約条件（境界値）と DDS 結果の応関係（State curve）を示す。GCM はバイアス（実線と関係を示したものである。直接 DDS 手法（図１a）が破線の差）を持つため、Gp と A は一致しない。Bp（白GCM の出力値をそのまま使用するのに対し、SCC と丸）は Gp にバイアス補正を施した気候状態で、RCM のPGW 手法では、制約条件の気候値成分と擾乱成分を実制約条件を示す。丸形や楕円形の陰影は、Bp の制約条

際の大気状態 A に完全に置き換える（図 1b）。それに件下において RCM で DS された気候状態である。

対し、MBC 手法は制約条件の気候値成分のバイアスのみを（図 1d）、MVBC、QQC、NBC 手法は両方の成分

参考文献のバイアスを補正する（図 1c）。これらの手法では、バ[1] Adachi, S. A., and H. Tomita, 2020, J. Geophys. Res., 125,

イアス補正により、直接 DDS 手法よりも DDS 結果はe2019JD032166, https://doi.org/10.1029/2019JD032166

実際の気候状態 A に近づくことが期待される（図 1bd）
。また、MBC 手法を除いて、各手法のバイアス補正
は、DDS 結果が制約条件の近くに分布することを前提としているが、MBC 手法（図 1d）では、制約条件の気[2] Nishizawa et al., 2018, PEPS, 5:2,
https://doi.org/10.1186/s40645-017-0159-0
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ました。

-91-

CL-35 (P2A)

1990 年 代 の 気 候 シ フ ト が熱帯低気圧の最大可能強度へ与えた影響*佐 々 木 春 花 (気 象 大 学 校 ) ・ 本 井 達 夫 (気 象 大 学 校 )
1.

はじめに

TCHP の増加トレンドが大きく, 30 年ごとの TCHP ト

Zhao et al. (2018) によると,1990 年代に起きた気候シ

レンド値の増加率も大きかった. また, Lepage Test に

フトによって, 西部熱帯太平洋の熱帯低気圧 (TC) のよって有意水準 5%で 1997~1998 年に気候シフトを検大気環境場は TC の急速強化を妨げるような状況に, 海出した.

洋環境場は TC の急速強化を促進するような状況に変大気環境場 (気温 t, 比湿 r, 海面気圧 p, 風応力 f) と化した. また, Song et al. (2020) は, 北西太平洋の北緯

海洋環境場 (海面水温 sst) について, 気候シフト前

10 度~20 度, 東経 120 度~150 度の海水温上昇に対応し(1975~1994 年, P1) と気候シフト後 (2005~2017 年, P2)て, 急速発達する台風（RITC）の中でも, より強い RITCの差を解析した. t, r, sst は RIR で月によって傾向が違っ

が 1979 年~1998 年の期間よりも 1999 年~2018 年の期

たが多くの月で増加していた. f の変化から RIR で海上間に頻発していることを報告している.

の東風が強まっていることがわかった.

本研究では, 1990 年代の気候シフトによる熱帯低気

MPI を見積もったところ, RIR において P2 平均の方

圧の大気環境場・海洋環境場の変化が熱帯低気圧の最が P1 平均より大きかった. 一つの要素だけ P1 [onlyP1],

大可能強度(MPI)へ与えた影響について解析したので

他は全て P2 の値にして MPI を計算し, P2 の MPI との報告する.

差を求めたところ, P1 にした要素が t と r の時は onlyP1の値の方が大きく, sst の時は onlyP1 の値の方が小さか

2.

データ

った (図 1). また, 1958~2020 年の MPI の経年変動を見

台風に関しては 1977~2020 年の気象庁ベストトラッ積もったところ, そのトレンドは正であった. しかし,クデータを使用した. 海洋に関しては Heat & Salt

sst のみ気候値にしたところ MPI の経年変動トレンドは(Levitus et al. 2012) [ 水温は 1955~2020 年, 塩分は負になった.

2005~2020 年], WOA09 の水温・塩分気候値データとRIR は元々TCHP が大きい海域であり, TCHP の加速

COBE-SST[1958~2020 年]を使用した。大気に関しては度的な増加はウォーカ循環が強まったことに関連して

JRA-55 の気温, 比湿, 海面気圧, 風応力のデータをいると考えられる. また, MPI に関する結果から, 気候

1958~2020 年まで使用した.

シフトによって大気環境場は台風発達を抑制する方向に, 海洋環境場は台風発達を促進する方向に変化した

3.

方法

ことが明らかとなった.

Tropical Cyclone Heat Potential (TCHP) の計算に関し

MPI difference in RIR
6て, Heat & Salt の塩分が 2005 年からのため密度と比熱

Vmax Difference[m/s]は気候値（WOA09）を使って計算し, 気候値を使った
TCHP は各年データを使った TCHP とほとんど差がな
いことを確認した. MPI は Emanuel の WISHE 理論に基

4

3

2

1

0

-1

づき, COBE-SST と JRA-55 を用いて計算した. 最大風
速 24 時間変化が 30kt 以上の TC を RITC とした.

r
p
t
sst

5

-2
01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

11

12

Month

図１ 各月における P2 の MPI からある一つの要素
のみの P1 にした MPI (onlyP1) の値を引いた差の値．

4.

結果と考察

北西太平洋において RITC が多く発生する場所を解

参考文献

析したところ北緯 6~24 度, 東経 124~170 度であった.

Song. et al., 2020, Environ. Res. Lett., 15, 084043.

この海域を RI Region (RIR) とした.

Zhao et al., 2018, J. Climate, 31, 8163-8179.

TCHP に関して調べたところ, RIR では他の海域より

Levitus et al., 2012, Geophys. Res. Lett., 39, L10603.

-92-CL-36 (P2A)
全球的に見るテレコネクションと GDP 成長率の共変動*加藤 茜 1, 立花 義裕 1, 小松 謙介 2, 安藤 雄太 1，3（1.三重大学大学院 生物資源学研究科 2.気象庁気象研究所 3.新潟大学理学部）

分類基準

特徴

表2

レベル1
0～1460ドル
未満

レベル2

レベル3

1460～5840 5840～11680
ドル

30N～30Sの 東南アジア、アフリカ中心 アフリカ中心

レベル411680ドルドル未満

以上

ユーラシア大ヨーロッパ

陸、南米など 州、北米などの新興国中心 の先進国中心

3. 結果・考察
表 2 に着目すると，レベル 1 はテレコネクション

上位 30%の国の相関係数の正負の割合
レベル

テレコネク 平均し 相関係数

PDO指数

ション指数 た月
JJA
JFD

SOI

JJA
JFD

の符号

レベル1

レベル2

レベル3

レベル4

正

20.0%

20.0%

10.0%

81.3%

負

80.0%

80.0%

90.0%

18.8%

正

30.0%

40.0%

50.0%

81.3%

負

70.0%

60.0%

50.0%

18.8%

正

80.0%

66.7%

70.0%

37.5%

負

20.0%

33.3%

30.0%

62.5%

正

80.0%

83.3%

60.0%

52.6%

負

20.0%

16.7%

40.0%

47.4%

表 3 産業別 GDP における上位 30%の国の相関係
数の正負の割合レベル

テレコネク 平均し 相関係数

PDO指数

ション指数 た月
JJA
JFD
JJA
SOI

第二次産業

産業

PDO指数

JFD
JJA
JFD

SOI

JJA
JFD

レベル

相関係数
の符号

指数や季節に関わらずどちらかの符号に偏っている
ことがわかる．PDO 指数が正のとき（エルニーニョ傾向にあるとき）レベル 1 の国々の GDP 成長率は下がる傾向にあると考えられる．表 3 に着目すると，第三次産業のレベル 4 もテレコネクション指数や季節を問わずどちらかの符号に偏っていた．このことから先進国の第三次産業の GDP 成長率は，PDO 指数が正のときに上がる傾向があると言える．以上のことから PDO も GDP に影響を与えること，同じテレコネクションであっても国や産業によって GDPに与える影響は異なることが示唆された．

第三次産業

1. はじめに
気象や気候は経済活動に影響を与える．気象・気候と経済は，どちらも全球的な影響を及ぼすことがある．たとえば，リーマンショックのようにある国の経済が多くの国の経済に影響を与えることがある．
同様に，エルニーニョ・南方振動（ENSO）のように，ある地域の気象が全球的に影響を及ぼすこともある．
そのため，気象・気候と経済の関係を調べる際は，全球的な視点から解析することが重要であると考えられる．先行研究には，世界の実質財貨の物価が上昇するとき，その変動のうちほぼ 20%は ENSO が原因である可能性を示唆したものがある[1]．しかし，
ENSO 以外のテレコネクションが経済に影響を与える可能性や同じ気象現象でも国や産業によって経済への異なる影響がもたらされる可能性について，先行研究では考慮していない．これらの論点は気象・
気候と経済の関係をより正確に捉えるために必要なことだと考えられるが，着目した先行研究はない．
そこで，本研究は各国の GDP へ全球的に影響を与えるテレコネクションは ENSO 以外に存在しないのか，
同じテレコネクションでも GDP にもたらす影響は
国や産業によって違いがないのかを調べた．
2. データ・解析方法
テレコネクション指数は，南方振動指数（SOI），
太平洋十年規模振動（PDO）指数[2]を使用した．これらは 6 月から 8 月（JJA）もしくは 1 月から 2 月，
12 月（JFD）で 3 か月平均している．経済活動の指数は，世界銀行が集計した各国の 1 人当たり GDP のデータを使用した．GDP は国全体，第一次産業，第二次産業，第三次産業の 4 種類を使った．解析期間は 1960 年から 2017 年である．毎年の GDP 成長率
を国ごとに求め，各テレコネクション指数との相関係数を求めた．続いて，2017 年の GDP に基づいて国を 4 つのレベルに分類し[3]（表 1），各国の相関係
数の絶対値を求めレベルごとに上位 30%を取り出した．そして各レベルにおける相関係数の正負の割合
を調べ，レベルによって割合に違いがないかを調べた．また，第一次産業，第二次産業，第三次産業のGDP においても同様の解析を行った．
表 1 各国の分類方法とレベルごとの特徴

の正負

レベル1

レベル2

レベル3

レベル4

正

10.0%

40.0%

20.0%

62.5%

負

90.0%

60.0%

80.0%

37.5%

正

30.0%

26.7%

40.0%

68.8%

負

70.0%

73.3%

60.0%

31.3%

正

70.0%

60.0%

60.0%

56.3%

負

30.0%

40.0%

40.0%

43.8%

正

100.0%

86.7%

64.3%

61.1%

負

0.0%

13.3%

35.7%

38.9%

正

30.0%

57.1%

66.7%

100.0%

負

70.0%

42.9%

33.3%

0.0%

正

45.5%

50.0%

60.0%

93.8%

負

54.5%

50.0%

40.0%

6.3%

正

60.0%

35.7%

11.1%

12.5%

負

40.0%

64.3%

88.9%

87.5%

正

60.0%

57.1%

33.3%

5.9%

負

40.0%

42.9%

66.7%

94.1%

参考文献
[1] Allan D. Brunner, (2002), El Nino and World Primary
Commodity Prices: Warm Water or Hot Air?, Review
of Economics and Statistics, 85, 176-183[2] Zhang, Y. et al., (1997), ENSO-like interdecadal
variability, Journal of Climate, 10, 1004-1020.
[3] Hans Rosling. Et al, (2019), Factfulness: Ten Reasons
We're Wrong about the World--And Why Things Are
Better Than You Think, Flatiron Books, 352p.

-93-

CL-37 (P2A)

複数のバイアス補正を適用した
d4PDF に よ る チ ャ オ プ ラ ヤ 川 の 極 値 流 量 の 将 来 変 化 予 測1

加藤大輔, 1 篠原瑞生, 2 加藤雅也, 2 坪木和久, 3 田中智大, 4 立川康人, 5 中北英一

（1 株式会社東京海上研究所, 2 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 3 京都大学大学院地球環境
学 堂 ,4 京 都 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 , 5 京 都 大 学 防 災 研 究 所 ）
1.

表 -1

はじめに

バイアス補正手法一覧

項目

国外の流域においても地球温暖化による手法

水災害の激甚化が予測されている．d4PDF を
非超過確率分布の作成方法

活用してわが国の流域を対象に極値流量の将来変化を予測した事例は多いが，国外の流域を対象とした事例は少ない．そこで本研究使用して極値流量の将来変化を予測した．
d4PDF から作成した入力降水データをも

表 -2とに分布型キネマティックウェーブモデル
1K-DHM[1]を用いて流量を算出し，年最大流量を再現期間別にプロットした．HPB，

APHRO_MA
ベース補正

HFB2K，HFB4K による結果を比較すること
で将来変化を予測した．流量計算の対象地点

雨量計データ
ベース補正

である C.2 ステーション上流域については
め，APHRO_MA，雨量計観測データを基準に(G)

ガンマ分布にフィッティングした値を使用（HFB 作成時に平均と分散の差を維持）

(g)

日降水量

(D)

月降水量

(M)

領域平均雨量で補正(c)

格子毎に異なる基準で補正

(g)

対象格子

研究手法

d4PDF の降水データにバイアスが存するた(H)

ガンマ分布にフィッティングした値を使用

降水データの時間スケール

では，チャオプラヤ川流域を対象に d4PDF を
2.

実際の値を使用

入力降水データ一覧
バイアス補正手法＊

d4PDF
実験名

HDc

HDg

HMc

HMg

GDc

GDg

GMc

gDc

gDg

HPB

○

○

－

○

○

○

○

－

－

－

HFB2K

○

○

－

○

○

○

○

○

○

○

HFB4K

○

○

－

○

○

○

○

○

○

○

HPB

－

－

○

－

－

－

○

－

－

―

HFB2K

－

－

○

－

－

－

○

－

－

○

HFB4K

－

－

○

－

－

－

○

－

－

○

＊”HDc”等のバイアス補正手法を表す 3 文字のアルファベットのうち、左のアルファベットは非超過確率分布の作成方法，中央のアルファベットは降水データの時間スケール，右のアルファベットは対象格子を表す．

補正した．補正手法については，表-1 の通り
非超過確率分布の作成方法，降水データの時間スケー
ル，対象格子について複数の手法を適用し，表-2 の通り補正手法の組み合わせの異なる複数のパターンのデータを作成した．異なるバイアス補正手法をもとに作成した複数パターンの入力降水データを用いることで，バイアス補正の手法が流量算出値に与える影響を確認
しつつ将来変化を予測できる．蒸発散量は d4PDF のTRNSL，EVPSL をもとに推定し降水量から差し引いた．

●流量観測値●HPB モデル算出値（APHRO_MA をベースに補正）●HFB2K モデル算出値（APHRO_MA をベースに補正）●HFB4K モデル算出値（APHRO_MA をベースに補正）●HPB モデル算出値（雨量計観測データをベースに補正）●HFB2K モデル算出値（雨量計観測データをベースに補正）●HFB4K モデル算出値（雨量計観測データをベースに補正）

水平分解能は 60km とした．
3.

結果

図-1 に C.2 ステーションにおける年最大流量の将来変化を示す．雨量計観測データを基準に補正した入力
降水データによる流出計算結果は，33 年分の流量観測

図-1 C.2 ステーションにおける年最大流量の将来変化

値の中の上位イベントとよく整合した．また，バイアス補正手法の違いが流量算出値に与える影響が大きいこ

参考文献と，チャオプラヤ川流域においては気温上昇に伴う年[1] 京都大学工学研究科水文・水資源学研究室：1KFRM/DHM，adistributed flood routing model and distributed hydrologic model based onkinematicwave theory using HydroSHED topography data ，
http://hywr.kuciv.kyoto-u.ac.jp/products/1K-DHM/1K-DHM.html (参照日：2021/7/19)

最大流量の増加が顕著であることが確認できた．

gMc

-94-

CL-38 (P2A)

次 期 季 節 予 測 シ ス テ ム JMA/MRI-CPS3*平 原 翔 二 、 久 保 勇 太 郎 、 吉 田 拓 馬 、 小 森 拓 也 、 千 葉 丈 太 郎 、 関 口 亮 平 、 越 智 健 太 、髙倉 寿成、金浜貴史、市川悠衣子、杉本裕之、足立恭将、石川一郎、藤井陽介（気象庁、気象研究所）

1.

はじめに

気象庁では、３か月・暖寒候期予報等の精度向上のため次期現業季節予測システム JMA/MRI-CPS3（以降CPS3）を開発している（2022 年 1 月の運用開始予定）。
本発表では、現行システム JMA/MRI-CPS2 [1] (以降CPS2)からの変更点や、CPS3 の精度評価結果について
報告する。
2.

システムの変更点とインパクト

CPS3 の予報モデルは、CPS2 と同様に大気－陸面－
海洋－海氷結合モデルとなっている。大気・陸面モデ
ルは全球大気モデル GSM2003 [2]に更新し、さらに雲や積雲パラメタリゼーション等に改良を加えた。海洋・海氷モデルは、解像度を東西 0.25°×南北 0.25°（渦許容解像度）まで引き上げて、特に熱帯の渦活動（図図１１）や ENSO の再現性を改善させた。

1999年 12月 22-26日 の ５ 日 平 均 海 面 水 温 。 上
か ら 海 面 水 温 解 析 値 [4]、 CPS3、 CPS2の 予 測
11-15日 目 。

海洋データ同化手法には３次元変分法に代えて４次熱帯不安定波の表現の比較

元変分法（4DVAR）を採用した[3]。ここでは、あらかJRA-3Q

じめ低解像度格子（1°×0.3-0.5°）で 4DVAR を行った

CPS3

CPS2

後に渦許容解像度までダウンスケーリングする２段構成の初期値化手法を採用することで、システム全体の計算コスト削減を図っている。
再予報の大気初期値と海洋同化強制力には、次期長期大気再解析 JRA-3Q [2]を利用する。現業運用時には現業全球大気解析 GA [2]の速報解析を併用することで予測計算実行日をこれまでより前倒しする予定である。

図２ インド洋に MJO の対流活発位相がある初期値から開始した予報の、200hPa 速度ポテンシャル経度―時間3.

断面合成図（全季節）

精度評価結果

図２は、インド洋にマッデン・ジュリアン振動（MJO）の対流活発位相がある初期値から開始した予報の5°S-5°N の平均。初期値の位相は[5]の定義に従って計算した。

200hPa 速度ポテンシャル経度―時間断面合成図を示す。
CPS3 ではインド洋の対流と結合した MJO 位相がゆっ

参考文献

くりと東進する様子がより良く表現されるようになっ[1] Takaya, Y., et al., 2018, Clim. Dyn., 50, 751-765.

ている。当日は、季節内～季節予測精度について、よ[2]気象庁, 2021, 数値予報開発センター年報.

り詳しく報告する。

[3] Usui, H., et al., 2015, Mon. Wea. Rev., 143, 3874–3892.
[4] Merchant, C.J., et al., 2019, Sci Data, 6, 223.
[5] Matsueda and Endo, 2011, GRL, 38, L11801.

-95-

CL-39 (P2A)

日本の降水頻度の将来変化に対する相対湿度の影響（２）*村 田 昭 彦 , 野 坂 真 也 , 佐 々 木 秀 孝 , 川 瀬 宏 明 （ 気 象 研 究 所 ）
1.

はじめに

将来気候のそれぞれについて、上記の指標を求めた。

前回（2020 年度秋季大会 CL-32）、夏季の西日本を対象にして、地球温暖化に伴う地上相対湿度の変化が降4.

結果

水頻度の変化に与える影響を調べた。その結果、陸上

7 月の降水頻度の現在から将来にかけての変化を示

においては、相対湿度が高く且つ負の変化を示す場所

す（図 1a）。日本海側、瀬戸内の一部を除いて、降水頻

で無降水時間の割合が増加する傾向にあることが分か

度が減る傾向にある。特に、四国・九州沖の太平洋でった。しかしながら、主に月平均の値を解析したため、の減少傾向が顕著である。

原因と結果の議論ができなかった。

太平洋では相対湿度の指標の変化は正で且つ大きなこれを解決するため、今回は 1 時間降水量データか値を示している（図 1b）。この指標は無降水時から降水

ら降水イベントを抽出し、対流に影響を及ぼすと考え直前にかけての下層相対湿度の上乗せ分の量を表してられる各イベントの直前時刻の下層相対湿度を調べた。

いるので、太平洋で降水が起こるためには、将来は現

そして、現在気候と将来気候の結果を比較することで、在よりも相対湿度の値が大きくなることが必要である

相対湿度変化の降水頻度変化に及ぼす影響について、ことを意味する。一方、降水頻度が増加傾向を示す地

夏季の西日本に着目して解析した。

域（日本海側、瀬戸内の一部）では、指標の変化が負となっており、降水が起こりやすい状況に変化してい2.

使用したデータ

ると考えられる。

格子間隔 2km の非静力学地域気候モデル（NHRCM）

以上のことから、相対湿度が降水頻度に影響を及ぼによる、21 世紀末の 20 年（2077～2096 年）を想定しす可能性のあることが示唆される。今後はそのメカニ

た将来気候実験（RCP8.5 シナリオ）及び 20 年（1981

ズムについて考察する予定である。
(a)(b)～2000 年）の現在気候実験で得られたデータ[1]を用いた。このモデルでは積雲パラメタリゼーションは使われていない。出力データの時間間隔は 1 時間で、夏季のデータを使用した。なお、将来気候実験は 4 メンバーで構成されているが、本稿ではその中の代表的なメンバー（アンサンブル平均の海面水温を使用したメンバー）を用いた。
3.

解析方法

それぞれのモデル格子点において、降水（1 mm h-1
以上で定義）が時間的に連続していれば、それを一つ

図１ (a) 7 月（20 年平均）の降水頻度の変化率[%]。変の降水イベントと定義した。まず、イベント直前の状

化率は 100×（将来／現在－1）で定義。(b) 7 月（20況を調べるため、各イベントが始まる直前の時刻にお年平均）における 950hPa の相対湿度差の指標の変化

ける下層（ここでは 950hPa）の相対湿度を用いて、年、[%]。変化の値は、将来－現在で定義。指標の意味に

月、地点毎に平均値を計算した。これらの値から月、

ついては本文を参照。等値線は標高（500m 毎）。

地点別の 20 年平均値を求めた。同様に、無降水期間の相対湿度についても 20 年平均値を求めた。これら二つ

謝辞： 本研究は文部科学省「統合的気候モデル高度化の量の差（つまり、イベント直前の相対湿度から無降研究プログラム（JPMXD0717935561）」のもとで実水期間のそれを差し引いた量）を計算し、降水の発生施された。

しにくさの指標とした。この手順に従い、現在気候、参考文献： [1] Murata, A. et al., 2017, SOLA, 13, 219-223.

-96-

CL-40 (P2A)

ENSO の 夏 季 ア ジ ア モ ン ス ー ン へ の 影 響 の 位 相 に よ る 違 い
柳澤

哲・高橋

洋（東京都立大学

１. 研究目的

都市環境科学研究科）

今回示した 2 つのカテゴリーの他 ENSO のカテゴリ

これまで多くの研究で, El Niño や La Niña 現象により,ーについても, JJA 以外の季節も含めて, アジアモンス

アジアモンスーン域の降水量が影響を受けることが知ーンの変調の調査を引き続き行う予定である.

られてきた[1]. 一方で,エルニーニョ・南方振動（ENSO）とアジアモンスーン域の降水量の関係が, 長期的に変化している. また近年, El Niño の衰退期にアジアモン
スーン域の変化シグナルが顕著であることが知られてきた[2].
本研究では El Niño と La Niña のそれぞれの発達年や衰退年など ENSO の位相に応じて, アジアモンスー
ン地域の降水量分布や大気循環場がどのように変化す
るのかを調べる.

2. 使用データ及び手法
本研究では降水量データは Global Precipitation
Climatology Project（GPCP）, 大気循環場データはJapanese 55-year Reanalysis Conventional（JRA—55C）,
海面水温データは COBE-SST を用いた. まずは, 1979年から 2012 年までの 6 月から 8 月（JJA）の期間を解析した.
ENSO の発達期と衰退期にわけて,カテゴリーを分類するために、気象庁の Niño 3.4 SST index を利用した。基本的には, El Niño と La Niña について, それぞれ発達年と衰退年を定義した. また, El Niño から La Niñaに変わる年なども分類した. 各カテゴリーに対してコ
ンポジット解析を用い降水偏差と大気循環場偏差の特徴を調べた.
図１ El Niño 発達期（上）と La Niña 発達期（下）に3. 結果

おける降水偏差[mm/day]（陰影）, 850–hPa の水平風のEl Niño 発達期には海洋大陸や南アジアでは,降水量

偏差[m/s]（ベクトル）.有意水準 90%を満たしているが少なく, ベンガル湾から西太平洋にかけて, 若干多降水偏差のグリッドにはドットをプロット, 水平風のい傾向がある. 日本付近の偏差は, はっきりしない. La

偏差は黒色で表示している（灰色は有意でない）.

Niña 発達期には, 南アジア, 海洋大陸, 赤道中央太平
洋では, El Niño 発達期に対して, 概ね対称となる傾向

参考文献

が確認できる（図 1）. しかしながら, ベンガル湾から[1] Wang, 2006, Interactions between the Asian monsoon andフィリピン海にかけての気候学的なモンスーントラフ

the El Niño/Southern Oscillation, Lau and Wang, Eds., The

域では, どちらも有意な偏差が見られず, 偏差も 2 つAsian Monsoon, Springer Praxis, pp.513-546.

のカテゴリーで対象になっていない. また, 日本への影響も若干異なる.

[2] Xie et al., 2016, Advances in Atmospheric Sciences, 33(4),411-432.

-97-

CL-41 (P2A)

ILS 大 規 模 実 験 試 行 に お け る 計 算 性 能 評 価*荒 川 隆 (RIST), 新 田 友 子 (東 大 生 産 技 術 研 究 所 ), 大 沼 友 貴 彦 （ 東 大 生 産 技 術 研
究 所 ）、 竹 島 滉 （ 東 京 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 ）， 芳 村 圭 （ 東 大 生 産 技 術 研 究 所 ）
1.

はじめに

スに集める部分がボトルネックになっていることがわ

統合陸域モデル ILS(Integrated Land Simulator)は陸面

かった。ここではサブルーチン MPI_Reduce を用い、全過 程 モ デ ル MATSIRO を 中 核 と し て 河 川 モ デ ル

領域分の配列の重ね合わせでデータを集めている。こCaMa-Flood や IO コンポーネント等で構成されている。

のため通信負荷が高く実行時間の増大につながったと

ILS は大気モデル（例えば MIROC-AGCM）の下部境界考えられた。そこで通信方法を MPI_GatherV に換え、として用いられるだけでなく、単体の陸域モデルとし各プロセスが保持するデータのみを送受信するようにて様々な用途に用いられることが想定されている。陸した。結果を図 2 に示す。128N, 249N が改良後の実行

面の空間解像度は大気のそれに比して小さいことから時間である。改良後は時間がスケールしており IO のボ陸域単体での計算解像度は大気と結合される場合よりトルネックは解消されたことがわかる。

小さくなることが想定される。今回富岳を用いた高解時間（秒）像度実験の試行課題が採択され、全球陸域超高解像度
シミュレーションに向けたテストが実施された。そこで本大会では、この試行課題で得られた様々な知見のうち計算性能の評価について報告する。
2.

2500
2000
1500
1000
500
0

IO コンポーネント高解像度実験

16

32

64

128 128N 249N

今回の試行実験では CaMa-Flood を除く MATSIRO とIO コンポーネント(ILSIO)で実験を行った。MATSIRO

図 2 IO 改良後の実行時間

は計算に水平依存性がなく並列性能は良好であると予想された。そこではじめに ILSIO の性能を評価するた

3.

全体高解像度実験

め、MATSIRO:0.1°、ILSIO:0.01°で実験を行った。積

MATSIRO を 0.01°とし、1024,2056,4098,8193 プロセ

分期間は 2 日間である。IO を 160 プロセスに固定し、スで実行した場合の各部の実行時間を図 3 に示す。メ

MATSIRO のプロセス数を 16 から 128 まで変化させたインの計算部分_MATSIRO1d が実行時間の大半を占め、ときの MAIN の時間を図 1 に示す。64 プロセスまではかつプロセス数に対してスケールしており良好な計算実行時間が短縮されているがそれ以上では時間は一定

性能が確認された。
10000
1000

2500
2000
1500
1000
500
0

時間(秒)

時間（秒）

で IO 側がボトルネックになっていることがわかる。

100

10
1
0.11000

16

32

64

128

図 1 IO のみ高解像度での実行時間
IO 側のボトルネックを調べるために IO コンポーネ

10000

Main

ICI_sync

MATSIRO_driver_get_Boundary_MATSIRO1d_ICI_put

図 3 全体高解像度実験での MATSIRO の実行時間

ント各部の実行時間を詳細に調べたところ、領域分割

参考文献

されたデータをファイル出力するために一つのプロセ[1] Nitta, T., et al., 2020, PEPS, 7, 68-98-

CL-42 (P2A)

2019 年 台 風 19 号 の 大 雨 に 関 す る 擬 似 温 暖 化 進 路 ア ン サ ン ブ ル 実 験*吉 野 純 , 栗 野 優 真 , 小 林 智 尚 (岐 阜 大 学 )， 豊 田 将 也 (豊 橋 技 術 科 学 大 学 )
1.

はじめに

を加算することで擬似温暖化進路アンサンブル実験を

2019 年台風 19 号（以降，T1919）により，関東地方を中心に広範囲で大雨となり，全国 13 都県で大雨特別行い，T1919 に対する近畿・中部地方における可能最大降水量（3 日間積算）の将来変化を定量化する．

警報が発表され，河川の氾濫など各地で甚大な被害が生じた[1]．今後，T1919 による大雨を新たな想定外力

3.

結果と考察

に設定することで，将来の温暖化による影響をも考慮

まず，高解像度台風モデルにより，T1919 の進路，に入れて，全国各地の中長期的な防災・減災対策を講

強度，および，関東地方における降水量を精度良く再じてゆく必要がある．

現できることを確認した（図省略）．進路アンサンブル

本研究では，領域気候モデルを用いて擬似温暖化進実験により，近畿・中部地方における可能最大降水量

路アンサンブル実験を行うことで，T1919 の直撃を免は，台風 19 号が仮に最悪の進路で近畿・中部地方に接れた近畿・中部地方に最悪の進路で接近・上陸した場

近・上陸した場合，紀伊半島では 1959 年の伊勢湾台風

合の大雨（可能最大降水量）を評価するとともに，T1919に匹敵する大雨となり，岐阜県北部の木曽三川の上流に対する温暖化（4 ℃上昇）による可能最大降水量の域では伊勢湾台風を上回る大雨となった（図 1a）．また，

将来変化を定量化することを目的とする．

擬似温暖化進路アンサンブル実験により，可能最大降水量は紀伊半島で+200 mm，木曽三川の上流域で+502.

数値計算手法～150 mm と増加する傾向を示した（図 1b）．また，温本研究では，台風予測に特化した高解像度台風モデ

暖化による可能最大降水量の将来変化は，およそ最悪

ルにより[2]，T1919 に対して発生から消滅までの 3 段の進路から東西に±0.5°の進路のずれがもたらす積算階ネスティングによる再現実験（3km 格子）を行い，降水量の差に匹敵することが明らかとなった（図 1c）．

再現精度の検証を行う．初期・境界条件には，NCEP
全球最終解析値 FNL（6 時間毎）を使用する．また，

参考文献

入力する初期・境界条件を西方向にずらすことにより[1] 気象庁, https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/

合計 60 ケースの進路アンサンブル実験を行い，近畿・report/2019/20191012/jyun_sokuji20191010-1013.pdf

中部地方に最悪の進路で接近した場合の可能最大降水量（3 日間積算）を評価する．また，同様の初期・境界条件に対して温暖化気候差分（RCP8.5 の 2080-2099 年）

I_1519-I_1524.

(b)

350

[mm]

[mm]

(c) ±0.5° ±1.0° ±1.5° ±2.0°±2.5° ±3.0°

進路アンサンブル実験

領域平均第 n 位降水量[mm](a)(2019/10 閲覧)[2] 吉野ら, 2015, 土木学会論文集 B2 (海岸工学), 71,300

擬似温暖化進路アンサンブル実験

250

200

150

100

50

0
1

6

11

16

21

26

31

36

41

46

51

56

61

上位第 n 位

図 1 (a) T1919 に対する可能最大降水量，(b) T1919 に対する可能最大降水量の将来変化，(c) 進路アンサンブル
実験と擬似温暖化進路アンサンブル実験による各 60 事例の領域平均第 n 位積算降水量のパレート図．

-99-

CL-43 (P1A)

夏季日本域月別海面気圧の近年「トレンド」と温暖化予測*尾 瀬 智 昭 、 遠 藤 洋 和 、 仲 江 川 敏 之
1.

はじめに

(気 象 研 究 所 )日本域海面気圧分布の近年「トレンド」には 21 世紀

文科省・気象庁「日本の気候変動２０２０」本編には、

末温暖化予測と矛盾しない形で、地球温暖化の影響が見夏季東アジア域の海面気圧の近年（1980～2018 年）トられるようである。一方、熱帯太平洋域の海面水温変化

レンドが示されている。ここでは、上記期間の夏季平均や、熱帯北西太平洋域の積雲対流活動の変化など、温暖に加えて、6~8 月別の海面気圧の近年「トレンド」を計化予測や「トレンド」の理解に、今後の課題もありそう算した（図 1 と図 2）。ここでの、「トレンド」は線形回である。

帰による計算結果で、地球温暖化のほかに、エアロゾル
変化、大気や海洋の自然変動や統計誤差を含んでいると考えられる。今回は、これを CMIP6 の 21 世紀末温暖化予測と比較することによって、どの程度、整合性が両者間にあるのかを調査した。
2.

解析方法

38 の CMIP6 モデルによる ssp585 シナリオ実験（2076～2095 年）と歴史実験（1980～1999 年）の差をモデル

図 1 （左）夏季平均の海面気圧の近年(1980～2018 年)「トレンド」、（右）6 月の場合。

毎に全球昇温４K で規格化し、21 世紀末温暖化時の海面気圧変化として解析した。これを、1980 年～2018 年のJRA-55 再解析の海面気圧の近年「トレンド」（図 1 と図
2）と、日本域（120-150E、25-45N）における空間相関係数で類似性を評価した。
3.

解析結果
表 1 の温暖化予測平均とトレンド間の空間相関は正図 2 図 1 と同じ。 ただし、（左）7 月の場合、
（右）8
月の場合。

であり、日本域の近年「トレンド」には、日本の北方に低気圧偏差、南方に高気圧偏差など 21 世紀末温暖化予測と矛盾しない空間分布が見える。
しかし、月別にみると 6 月はやや相関が低く、7 月は

表 1 図 1 と図 2 の海面気圧の近年（1980～2018 年）「トレンド」と、38CMIP6 による 21 世紀末温暖化予測との間の日本域空間相関係数の解析結果。

かなり低い。そこで、近年「トレンド」と 1980～2018

38の CMIP6

モデル平均

相関 0.6 以負相関の年の各月の年々変動偏差との空間相関係数を調べたと

予測

の空間相関

上のモデル

モデル数

数の割合

の割合

ころ、6 月と 7 月ともに 1980 年代に負相関の年が多い
一方、6 月の場合は 1999～2005 年の期間に、7 月の場合

夏季平均

0.60

11/38

4/38

には 2009～2015 年の期間に、比較的高い正相関の年が

6月

0.58

10/38

8/38

集まっているようであった（図省略）。前者はハイエイ

7月

0.30

2/38

11/38

タスの期間に相当するところから、熱帯太平洋海面水温

8月

0.67

12/38

7/38

変動の影響が大きいことが示唆される。後者の期間は、
気象庁資料によれば熱帯北西太平洋で対流活動（OLR）

謝辞： 本研究は、（独）環境再生保全機構の環境総合が活発であり、7 月の近年「トレンド」では日本の南の研究推進費（JPMEERF20192004）およびJPSP科研費（若太平洋高気圧が北上傾向となっていて整合的である。

手研究21K13154）の助成を受けたものです。

4.

まとめ

-100-

CL-44 (P2A)

気 象 庁 再 解 析 デ ー タ JRA-3Q で の 台 風 表 現 の 評 価*中 澤 哲 夫 ・ 釜 堀 弘 隆 (気 象 研 、 東 大 大 海 研 )
1.

はじめに

5.

今後の課題

気象庁の新しい再解析データ JRA-3Q での全球の台

今後、JRA-25、JRA-55 と比較して、JRA-3Q で台風

風を、気象庁や NOAA などの Best Track データと比較について、以下のような解析を進めていく予定である。

して、どのように表現できているかを調べたので報告する。
2.

JRA-3Q

JRA-3Q は、JRA-25、JRA-55（Kobayashi et al. 2015）＊台風再現率の空間分布・長期変化および、既存再解析との比較＊再現された台風場の観測との比較、既存再解析との比較に次ぐ気象庁の新しい再解析データセットであり、鉛直 100 層、水平約 40 キロの解像度で、新たなパラメタリゼーションスキームを取り入れたり、GNSSの屈折角など新しい観測データを取り入れたデー
タ同化を行い、1947 年までさかのぼって行われる。
現在、試験的データを使って、さまざまな品質評価が行われている。
3.

JRA-3Q での台風の存在条件

JRA-3Q で台風が存在するかどうかは、Hatsushika
et al. (2006)の３条件（850hPa での正渦度、地上気圧のローカル負偏差、700-200hPa 間の層厚のローカル正偏差）の他に、地上風速（>17.2 m s-1）と 300hPa
気温のローカル正偏差の５つをすべて満たす時で判断した。
この他に、Camargo & Zebiak (2002)や、Yamada etal. (2017)、Sugi et al. (2020)などの条件などがあり、これらの条件についても、さらに今後検討していく必要がある。
4.

1989 年の例

第１図は、1989 年 5 月から 11 月までの北緯 30 度から南緯 30 度内の５条件を満たした緯度方向の格子点（点彩域）と、Best Track データの台風中心経度を示した。経路の横に、台風番号を付記している。
この図からわかることは、（１） 北西太平洋においては弱い台風についても表現できている。
（２） 東太平洋においては、弱い台風（EP08）がJRA-3Q で表現できていない。
（３） 東太平洋や北大西洋においては、弱い台風（EP11, EP17, EP18, A03）の発生初期をJRA-3Q で表現できていない。

北西太平洋

北東太平洋 北大西洋第１図 1989 年 5 月から 11 月までの JRA-3Q での台風と、Best Track の台風中心位置（・）。
参考文献[1] Camargo & Zebiak, 2002, Wea. Forecasting, 17, 11521162.
[2] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48.
[3] Hatsushika et al. 2006, J. Meteor. Soc. Japan, 84, 891-905.
[4] Sugi et al., 2020, SOLA, 17, 70-74.
[5] Yamada et al., 2017, J. Climate, 30, 9703-9724.

-101-

CL-45 (P2A)

JRA-3Q 長 期 再 解 析 の 赤 道 波 ・ 熱 帯 低 気 圧 の 表 現 性 能 評 価*原 田 や よ い 1 , 釜 堀 弘 隆 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

3.

評価結果

現在気象庁は、気象庁第３次長期再解析（JapaneseJRA-55 では赤道季節内振動（MJO）に対応する 25

Reanalysis for Three Quarters of a Century; JRA-3Q）の本～90 日周期 OLR 変動の振幅が寡少であることが課題

計算を実施している。JRA-3Q は 2018 年 12 月時点の現とされてきたが（Harada et al. 2016）、JRA-3Q では、観業全球データ同化システムの低解像度（TL479 解像度）

測には及ばないものの、JRA-55 より MJO の振幅が強版に基づいており、JRA-55（Kobayashi et al. 2015）実施

く表現されている（図 1）。時空間スペクトル解析によ以降の現業システムにおける開発成果が反映されている赤道波のパワースペクトル比をみても、MJO のシグる。解析期間は 1940 年代末以降を対象としているが、ナルが強まり、観測に近い値となっている（図省略）。

1990 年代以降を対象とした本計算（ストリーム A）は

一方、混合ロスビー重力波や東進慣性重力波について2020 年末まで完了し、ストリーム B は 1981 年まで到は、1990 年代にはあまり改善が見られなかった（2000達している（2021 年 7 月現在）
。本発表では 2021 年春

年代にはやや改善）。また赤道波のスペクトルそのもの

季大会に行った中間報告（原田ら 2021, WF-24）に引きは全体的に寡少傾向となっており、今後の課題と言え続き、赤道波や熱帯低気圧の表現性能について、様々る。また熱帯低気圧に関しては、JRA-55 では 1990 年

な観測データセットとの比較・検証を行った結果を報代以降の熱帯低気圧の弱化トレンドが指摘され、特に告する。

北大西洋・東部太平洋で顕著だった（Harada et al. 2016）。
JRA-3Q では、同海域において 2010 年頃までは高い検2.

評価に用いた衛星観測データセット

出率が維持されていることが分かった（図省略）。なお、

NOAA OLR…米国大気海洋庁の NOAA 衛星により観

当日には 1990 年代以降の個々のハリケーンの事例につ測された外向き長波放射量データセット。

いても紹介する予定である。

ISCCP（International Satellite Cloud Climatology Project ）…国際衛星雲気候計画により作成された地球の輝度・雲量に関するデータセット。
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。
TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）…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.
Onoda, K. Onogi, H. Kamahori, C. Kobayashi, H. Endo, K.
Miyaoka, and K. Takahashi, 2015: The JRA-55 Reanalysis:
General specifications and basic characteristics. J. Meteor.
Soc. Japan, 93, 5–48.
Harada, Y., H. Kamahori, C. Kobayashi, H. Endo, S.
Kobayashi, Y. Ota, H. Onoda, K. Onogi, K. Miyaoka, and K.
Takahashi, 2016: The JRA-55 Reanalysis: Representation of
atmospheric circulation and climate variability. J. Meteor.
Soc. Japan, 94, 269–302.

図 1 25～90 日周期でバンドパスフィルタを施した OLR(5°S–5°N 平均)の経度ー時間断面図。期間は 1990 年 1～3 月。

-102-

CL-46 (P2A)

高解像度海面水温データの大気再解析への影響〜冬季日本海上の例〜*西 井 和 晃 (三 重 大 学 生 物 資 源 ), 中 村 尚 (東 京 大 学 先 端 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー ),万田敦昌（三重大学生物資源）
1.

はじめに

化されている（図 1c）．これには，日本の沿岸に沿って

JRA-55CHS 再解析[1]は，気象庁 55 年長期再解析

JRA-55CHS の SST がより高く（図 1a），日本沿岸での(JRA-55) ”ファミリー” [2,3]に最近加えられた．人工衛北西風の強化が寄与していると考えられる．この収束

星データを同化しない JRA-55C[2]とほぼ同一であるが，強化に伴い，日本海側での降水量と積雪量が増大して海面水温（SST）データとして COBE-SST[4]ではなく，いる（図略）．これには高温 SST に伴う海面蒸発の増大より高解像度の MGDSST[5]が用いられた点が異なっ

による大気中の水蒸気量増加の寄与も含まれる．

ている．黒潮続流域などの強い SST 勾配を伴う西岸境
界流の海上において，JRA-55CHS は JRA-55C と比較して，対流圏下部におけるメソスケール構造をより現実的に表現していることが既に報告されている [1]．本研

謝辞
本 研 究 は 科 学 研 究 費 助 成 事 業 （ JP19H05702,

JP19H05697）の支援を受けた．

究では，冬季日本海海上における両再解析の気候平均場の差異から，日本海の細かな SST の分布が大気に与え得る影響について評価することを目的とする．
2.

使用したデータ

JRA-55CHS，および JRA-55C を用いる．前者に与えられた MGDSST の解像度は 1/4 度，後者に与えられた
COBE-SST は 1 度である．予報モデルの水平解像度はTL319 (約 55km)である．1985/86 ~ 2011/12 の冬季（12~2月）気候平均場を解析対象とした．
3.

結果

冬季気候平均の地表面温度は，日本海の北緯 40 度より北部で JRA-55CHS が JRA-55C より 2 度ほど低く（図1a），これを反映して，北緯 40 度付近での SST 勾配の差が大きい（図 1b)．この緯度帯に気候平均的に存在す
る SST 前線が，前者でより明瞭なことを反映している．
この SST 勾配の強化に伴って地上風の発散が顕著になっている（図 1c）．海面付近で北西の季節風が SST 前
線の低温側（北側）で相対的に減速，高温側（南側）で加速を受けていることに伴っており，運動量の鉛直
混合メカニズム [6]を示唆している．この発散強化に伴う下降流の強化は，その直上での自由対流圏で収束の強化と，降水量の減少を伴う．一方，SST 前線の北側
で高気圧性の渦度が強化している（図 1d）．地上の気圧が高いことから（図略），低温 SST に伴う圧力調整メカ
ニズム[7]もはたらくことを示唆する．
一方，日本の日本海側の陸上で地表付近の収束が強

図１ 2 つの再解析間の差．(a) 地表面温度（K）．(b)
地表面温度の水平勾配の絶対値(K/1000km)．(c) 地上風(矢印:m/s)とその収束(10-6 s-1)．(d)地上風とその渦度(10-6s-1)．黄（青）色は 5%で有意な正（負）の差を表す．
参考文献[1] Masunaga, R., et al., 2018, SOLA, 14, 6-13.
[2] Kobayashi, C., et al., 2014, SOLA, 10, 78-82.
[3] Harada, Y., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94,
269-302.
[4] Ishii, M., et al., 2005, Int. J. of Climatol., 25, 865-879.
[5] 栗原ら, 2006, 測候時報, 73, S1-S18.
[6] Wallace, J. M., et al., 1989, J. Climate, 2, 1492-1499.
[7] Lindzen, R. S., et al., 1987, J. Atmos. Sci., 44, 2418-2436.

-103-

CL-47 (P2P)

地球システムモデルの土地利用と凶作*小 畑 淳 ・ 辻 野 博 之 （ 気 象 研 ）
1.

はじめに

肥効果によりほとんどの地域で生産は増加する（図１）。

生態系や社会に影響を与える旱魃・凶作を気象研地

従って、純一次生産を農作物と見做せば、将来は常に球システムモデルにより探る。将来の温暖化について

豊作で飢饉が無くなる様に思われる。但し、タイやブ

2020 春大会 B159 では大陸規模の変動を解析したが、ラジルの様に、産業革命前に比べ 21 世紀後半まで生産

今回は特に植物生産の時空間分布を詳細に調べる。

が少ない国や地域もある（図１下）。この生産減少は、
20 世紀後半から 21 世紀中頃にかけてモデルに与えた

2.

実験と解析結果激しい土地利用（図２）による植生（一次生産者）の気象研地球システムモデル[1][2]（第６期結合モデル

減少(40～50%)が原因である。これらの国では食糧不足

相互比較計画 CMIP6 参加）の産業革命後人為二酸化炭が予想されるが、土地利用が農業生産増加のための耕素排出実験（２１世紀将来実験 2015-2100 年は ssp585：

作であれば、その脅威は減るであろう。2060 年頃から

排出量最多シナリオ）を産業革命前実験の定常状態

は土地利用による植生減少が無くなるため、これらの（2021 春 CL-20 P2M）と比較する。

国でも二酸化炭素施肥効果により 2080 年頃から純一次生産（そして植生）が回復、急増する。モデルに与えた将来の土地利用は各国の社会経済予測に影響され、不確かさが大きい国もある。このため、豊作・凶作の
将来予測の確信度は国により異なる。

2041～60 年
陸域 降水量 偏差の平均

1951～90 年の平均

2061～70 年
純一次生産 偏差の平均

図１ 気象研 地球システムモデル

2015～54 年の平均

２１世紀将来実験、産業革命前との差
多くの人口を有するモンスーンアジア陸域の純一次生産について、21 世紀の年平均値は、大気二酸化炭素

図２ モデルの土地利用による炭素排出(gC/m2/year)

増加（産業革命前 285ppm→2015 年 385ppm→2100 年
950ppm）による光合成促進効果（施肥効果）が効いて、

参考文献

産業革命前の 1.2～1.8 倍（2015～2100 年）に増える。

[1] Obata, A., and Y. Adachi, 2019, J. Geophys. Res.:

エルニーニョ型温暖化（水蒸気(潜熱)増加→熱帯大気安Biogeosciences, 124, 1865-1886. 10.1029/2018JG004696

定化→ Walker 循環の弱まり）のため、東南アジア、中[2] Yukimoto, S., et al., 2019, J. Meteor. Soc. Japan, 97,

南米等で陸域の降水は減少するが、強い二酸化炭素施

931-965. 10.2151/jmsj.2019-051-104-CL-48 (P2P)

WACE パ タ ー ン 形 成 ・ 維 持 に 対 す る ⼤ 気 − 海 氷 結 合 の 役 割*森 正 ⼈ (九 ⼤ 応 ⼒ 研 ),1.

⼩ 坂 優 (東 ⼤ 先 端 研 ),はじめに

⽥ ⼝ ⽂ 明 (富 ⼭ ⼤ )⽐較する(図 1)。変動の極⼤域は両実験で概ね同じもの

地球温暖化の進⾏に伴い、北極の海氷が減り続けての(図 1a-b)、C-run の⽅が北極域や北太平洋域、北⼤いる。気候モデルによる将来予測実験によると、温暖化

⻄洋域で⼤きい(図 1c)。次に、どのような⼤気循環偏対策が⼗分でない場合には、夏季の海氷は今世紀中に差パターンがこのような分散の違いをもたらしている

消失すると予測されている。海氷の減少が北極域のみのかを調べるために、⼤気変動を主要変動モードに分ならず中緯度・熱帯域の気象や気候にも影響を与える

解し[3,4]、上位 3 モード(NAO, PNA, WACE)のみでことが近年明らかになりつつあり、影響の定量的な評

SLP 偏差場を再構築し、その分散を C-run と A-run で価やメカニズム解明が⼤きな課題となっている。

⽐較した(図 1d-f)。上位 3 モードの分散差(図 1f)は、Warm Arctic‒cold Eurasian (WACE）パターンは、冬全変動の差(図 1c)の特徴をよく説明することが分かる。

季に海氷減少の影響を東アジア中緯度域へ伝えるテレ

C-run と A-run の分散の違いを各モード毎に調べると、コネクションパターンであり、北極のバレンツ・カラ海

第 3 モード(WACE)が、ユーラシア⼤陸北部からバレで海氷が少ない時に正位相の出現確率が増え、東アジ

ンツ・カラ海にかけて⾒られる最も⼤きな分散差に寄ア中緯度域に寒気をもたらしやすくなる[1]。これまで与している。また同様に、NAO も北極海やグリーンラは海氷減少に対する⼤気応答が AGCM を⽤いて調査

ンド周辺の分散差に寄与している。これらの結果は、⼤されることが多かったが、AGCM は観測データに⽐べ

気−海洋−海氷間の相互作⽤によって主要な変動モーてWACE パターンの振幅を系統的に過⼩評価すること

ドの分散が増⼤していることを⽰唆している。

がマルチモデル解析から明らかになった[2]。このこと
は、AGCM ではそもそも考慮されていない⼤気−海洋−海氷間の相互作⽤が WACE パターン(すなわち東アジアへの影響)のより正確な表現に不可⽋である可能性を⽰唆していた。そこで、MIROC6 結合モデルと⼤気モデルの結果を⽐較することで、WACE パターン形
成に対する結合過程のインパクトを調査した。
2.

実験と解析⼿法

MIROC6 結合モデルの historical run (2014 年まで)
ならびに SSP5-8.5 scenario run (2015 年以降) (以下 Crun) から得られた⽉平均の海⾯⽔温、海氷密接度なら

図１ 冬平均 SLP の分散（hPa2）。(a) C-run, (b) A-run, (c)びに海氷厚を MIROC6 ⼤気モデルに与え、C-run と同

C-run minus A-run。(d-f) (a-c) と同じだが上位 3 モードのみ

じ外部強制の下で、1979 年から 2022 年の期間で積分で再構築したもの。

した(以下 A-run)。C-run の 50 のアンサンブルメンバ
ーそれぞれに対して1 メンバーづつのA-run を⾏った。
両実験で⽉平均の海⾯⽔温、海氷密接度ならびに海氷
厚は完全に同⼀であるが、モデルの各タイムステップ
での⼤気−海洋間あるいは⼤気−海氷間の相互作⽤がA-run には含まれていないため、両実験の差は⼤気−
海洋−海氷間の結合効果を表していると解釈できる。
3.

結果
冬平均 SLP の年々変動の分散を C-run と A-run で

参考⽂献[1] Mori, M. et al., 2014: Robust Arctic sea-ice influence on
the frequent Eurasian cold winters in past decades. Nat.
Geosci. 7, 869-873.
[2] Mori, M. et al., 2019: A reconciled estimate of theinfluence of Arctic sea-ice loss on recent Eurasian cooling.
Nat. Clim. Change 9, 123-129.
[3] Van den Dool et al., 2000: Empirical orthogonal
teleconnections. J. Clim. 13, 1421-1435.
[4] Smoliak, B. V. & Wallace, J. M., 2015: On the leading
patterns of northern hemisphere sea level pressure
variability. J. Atmos. Sci. 72, 3469-3486.

-105-CL-49 (P2P)

東北地方における将来の気候変化*山 崎 剛 ， 諸 岡 浩 子 ， 岩 崎 俊 樹 （ 東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ）
1.

はじめに

2) 降水量の将来変化

地球温暖化が顕在化し，将来の気候変動に関心が寄

年降水量は南部で減少傾向，北部で増加傾向がみらせられている．地方自治体での適応策の検討には信頼れる．特に北部日本海側での増加が目立つ．季節別でできる気候変動予測が必要である．本発表では気候変は冬季の太平洋側で増加，夏季の南部で減少の傾向が動 適 応技 術 社会 実装 プ ログ ラ ム（ SI-CAT ： Socialある．しかし，降水量に関してはメンバー間の差が大Implementation Program on Climate Change Adaptation

きく，有意性などを慎重に検討する必要がある．

Technology）によって作成された力学的ダウンスケーリ

図 1 は年最大日降水量について，30 年に 1 度の大雨

ングによる大規模な高解像度予測データセットにより，を評価したものである．評価方法は各格子の年最大日

東北地方の気候変化について検討した結果を報告する．

降水量（372 年分）を降順に並べ，12 番目と 13 番目の平均とした（372/30=12.4 より）．全体的に増加の傾向で

2.

将来予測データセットの概要

気象庁気象研究所の非静力学地域気候モデルにより，あるが，特に太平洋側の山地の東斜面や日本海側山地の南斜面での増加が顕著である．増加比でみると北部

力学的ダウンスケーリングで作成された水平解像度が大きく，場所によっては 4℃上昇で 2 倍近くなってい5km のデータセットである（「大気近未来予測力学的ダる．東北地方では西南日本に比べて，これまで大雨がウンスケーリングデータ（東北から九州）by SI-CAT」．

少ない傾向であったが，今後は注意を要する．

以下 SI-CAT DDS5TK と略す）[1]を用いた．
初期値と境界値は水平解像度 20km の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
領域モデル実験[2]の現在気候実験，4℃上昇実験および2℃上昇実験[3]が用いられている．d4PDF の現在気候，4℃上昇，2℃上昇はそれぞれ 12 メンバーを選び，期間を 1980 年から 2010 年までの 31 年間として延べ 372 年分の計算を行った．将来予測に関しては，気象庁からも温暖化情報が公表されている[4],[5]．これらに比べてSI-CAT DDS5TK は近未来に相当する 2℃上昇実験（2040 年ころ）を含むことと，多数のメンバーを含み確率的な検討が可能なことが特徴である．
3.

結果

1) 気温の将来変化
データの月ごとの頻度分布を調べると 2℃上昇および 4℃上昇において，現在気候の年々変動の標準偏差を超える上昇となっている．これは，現在の気候ではほとんど経験しないような気温の高い年が，将来には平年の状態になることを示す．4℃上昇における東北地方の年平均気温の現在気候からの差をみると，内陸部の盆地・平野で昇温量が大きい．これは冬季の積雪期間の減少に伴う顕著な昇温の影響を反映している．以上の結果は気象庁による予測情報[4],[5]と基本的には同じ性質である．

図１ 年最大日降水量（mm/d），30 年に 1 度の大雨．
左より現在気候，2℃上昇，4℃上昇．コンターは標高．
謝辞 本研究は文部科学省気候変動適応技術社会実装
プログラム JPMXD0715667163 および統合的気候モデ
ル高度化研究プログラム領域テーマ C
JPMXD0717935561 の助成を受けた．
参考文献[1] 山崎ほか，2019，シミュレーション 38(3), 145-149.
[2] Mizuta et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98,1383-1398.
[3] Fujita et al., 2018, Geophysical Research Letters, 45.
[4] 気象庁，2017，地球温暖化予測情報第 9 巻.
[5] 仙台管区気象台，2019，東北地方の地球温暖化予測
情報.

-106-

CL-50 (P2P)
極軌道衛星を用いた雲特性の長期全球解析（その１：研究計画）＊ 松本由布(東海大院)、王敏睿(東海大 TRIC)、中島孝(東海大 TRIC)
１，はじめに

私達の身近な存在である雲は気象だけでなく、災害の発生や地球温暖化の予測にも影響するため、その動態メカニズムの解明と予測が重要である。なかでも雲のフィードバックは気候変動予測に不確実性をもたらす重要な要因として 1980 年代前後から注目を集めてきた(例：Somerville and Remer, 1984
による放射対流平衡実験)。しかし、雲微物理過程
は雲力学過程に比べて対象スケールが小さく、数値計算手法は存在しているが必ずしも確立されていないという状況である。また、IPCC 第 5 次報告書
(IPCC, 2013)によると、エアロゾルによる雲調整の放射強制力は負であることを示しているが、依然エラーバーが大きい。このエラーバーを小さくするための不確定性を低減させることが本研究の目的である。ここでは研究計画について述べる。
２，エアロゾル間接効果
気候変動におけるエアロゾルの効果として、エアロゾル自身が雲核となり雲過程に寄与する間接効
果というものがある。例えば、海洋上を航行する船
舶の煙突から排出される煤煙による雲特性の大規模な変化が間接効果である。エアロゾルの放射強制力を定量化し、エラーバーを低減するためには、雲に注目する必要がある。そこで本研究では、雲の発生、成長、消滅過程を解明するため、極軌道衛星を用いた雲特性の長期全球解析を実施する。なお、解析期間は３年程度以上を予定している。
３，使用する衛星データ
本研究で使用する衛星センサーは、当面の間は ATrain の Aqua 衛星搭載 MODIS（多波長イメージャー）と CloudSat の CPR（雲レーダー）である。2023
年以降は、多波長イメージャーMSI と雲レーダーCPRが同時搭載された EarthCARE 衛星のデータを用いる予定である(図 1)。

しておくものである。LUT から抽出した輝度と衛星から観測された輝度を比較することで物理量の推定を行う。その際、観測バンドによっては地表面反射や熱放射を含むため、比較を行う前にこれらの不要成分を観測値から除去する。多波長イメージャの逆推定から得た光学的厚さ、有効粒子半径、雲頂温度とともに、同時観測した雲レーダーのレーダー反射因子を用いて CFODD と呼ばれる雲の成長過程の可視化を制作する(Nakajima et al. 2010, Suzuki
et al.2010)．CFODD では、エアロゾルを核に雲粒が発生する凝結過程、雲粒同士の衝突により雲粒が成長する衝突併合過程、そして成長した雲粒が雨になる降雨過程を明瞭に分離することができる。
５，今後の展望３年間程度以上の長期解析を行う前に、試験運用
として 1 ヶ月分のデータ解析を行う。そして、その解析が正常に稼働し結果が妥当であることが確認でき次第、数年分の長期解析を行う。

図 1 EarthCARE 衛星による観測模式図(©JAXA, NICT, ESA)
References：
IPCC (2013) WG I, Summary for Policymakers.,2013, Cambridge
University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.

４，研究方法
まずは衛星搭載多波長イメージャーから観測された放射輝度から光学的厚さ、有効粒子半径、雲頂温度を逆推定する。その際にルックアップテーブル(LUT)と呼ばれるデータベースを用いる(Nakajima
and Nakajima, 1995, Kawamoto et al．2001)。LUT
は、あらかじめ多数の雲特性を想定し、衛星で観測されるであろう観測輝度を放射伝達方程式で計算

Kawamoto, K., T. Nakajima, and T. Y. Nakajima, 2001, J. Climate, 14,2054-2068.
Nakajima, T. Y., and T. Nakajima, 1995, J. the Atmos. Sci., 52, 4043-4059.
Nakajima, T. Y., et al., 2019, Prog Earth Planet Sci 6:52.
Somerville, R. C. J. and L. A. Remer, 1984, Journal of GeophysicalResearch, 89, 9668-9672.
Suzuki, K., T. Y. Nakajima, and G. L. Stephens, 2010, J. Atmos. Sci., 67,
3019-3032.

-107-

CL-51 (P2P)

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

はじめに

新型コロナ（以下、COVID-19）新規感染者数拡大における気候の影響を評価するために、2020 年 1 月 6 日
から 2021 年 7 月 21 日までの東京都の気温、湿度、降水量と新規感染者数を分析した結果を報告する。
2.

新規感染者と気温、湿度、降水量

COVID-19 発生前の 2020 年 1 月から、東京都における日毎の気象データと新規感染者数を下記のオープンデータを用いて分析評価した。

図２ 気温、湿度との関係 （2021)

新規感染者数：厚生労働省オープンデータ （東京都）
気象データ ：気象庁オープンデータ （東京都）
平均気温、平均湿度、降水量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
2020 年度は、気温と湿度の上昇に相関して、新規感染者数が増加し、8 月 1 日に急に湿度が減少するまでが感染第２波を形成している。その後、湿度が、急激に減少した時期が第２波の頂点となり新規感染者が減少

図３ 降水量との関係 （2021）

4. 感染者の予測に向けてしている。更に、11 月 24 日から気温と湿度が徐々に減分析結果でわかることは、COVID-19 新規感染者数の少し、新規感染数が 12 月まで急拡大し感染第３波とな

予測は、気温と湿度の重回帰モデルで説明できる。表った。(図 1)

１に曜日毎における COVID-19 新規感染者数と気温、湿2021 年度は、気温と湿度が 2 月下旬まで上昇する過程の中で、新規感染者数が減少している。感染第４波
も、気温が上昇する過程で新規感染者数が減少し、2020
年同様、7 月上旬、湿度が急激に減少に転じた時期から、度の重回帰モデルで分析した結果を示す。
表１ 新規感染者数と気温、湿度との重回帰分析結果
Y （新規感染者数）＝X 1 （気温）
F rom

To

日

＋ X 2 （湿度）
月

金

土

all

1/6/2020

6/7/2021 0.3127743 0.3743524 0.2551373 0.2956772 0.2572874

一方、2021 年度は、降水量が無い日が続き感染第４3/2/2020

6/7/2021 0.3127743 0.5196999 0.4363783 0.5030459 0.4169412

波を形成し、降水量のある日により感染第４波は収束

3/30/2020

6/7/2021 0.5603548 0.5923387 0.4772856 0.5170264 0.4854992

5/4/2020

6/7/2021 0.5945048 0.6252433 0.5167209 0.5560982 0.5384146

感染第５波として新規感染者数が増加している。
（図 2）

した。このことより、降水量は、新規感染者数を抑制

0.0727674 0.1162547 0.0391254 0.0620757 0.0627383
0.0727674 0.2469162 0.1647252 0.2293427 0.1703976
0.2907432 0.3288606 0.2016253 0.2424796 0.2323277

する効果がある。
（図 3）0.3294891

0.368371 0.2398524 0.2836616 0.2864845

上段：R、下段：補正R 2

5. まとめCOVID-19 新規感染者数予測は、気候の影響が大きい。
今後は、他の気象情報、東京以外の国地域における気候との関係を分析評価する必要がある。
謝辞：放送大学大学院情報プログラムの山田ゼミ山田恒夫教授、合同ゼミ教授陣のご指導ご鞭撻に深く御礼申し上げます。

6. 参考文献
図 1 気温、湿度との関係 （2020）[1]気象庁 https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/[2] Mesay Moges ,ScienceDirect, Science of The Total Environment, 2020
[3] YuWu,ScienceDirect、,Effects of temperature and humidity on the daily
new cases and new deaths of COVID-19 in 166 countries,2020-108-

CL-52 (P2P)

チベット高原の有無に起因した東アジアにおける温暖化に伴う水循環応答の逆転*樋口太郎、 阿部彩子、 Wing-Le Chan (東京大学大気海洋研究所)
1.はじめに濃度の変化に対する水循環応答の違いを検証するために、

大気 CO2 濃度の増加によって水循環がどのように変化

大気 CO2 濃度を 285, 571, 856 ppm と設定した感度実するかは、温暖化研究におけて最も重大な関心事の一つで験を行った。加えて、チベット高原の高さに対する温暖化ある。全球気候モデルを使用した数値モデリング研究から、に伴う水循環応答の違いを調べるために、現在地形におけ

東アジアでは、平均降水量が将来の地球温暖化とともに増るチベット高原の高さのみを段階的に小さくした (20-

加し、より湿潤化することが示唆されている(IPCC, 2014)。

80%)、CO2 感度実験も同様に実施した(285, 571 ppm)。

一方で、白亜紀の地質学的な証拠によると、白亜紀の中で3.結果

大気 CO2 濃度が高く温暖な白亜紀中期に、比較的寒冷な

現在、鮮新世、始新世、白亜紀実験で、全球的な水循環

前期や後期に比べて東アジアにおいて乾燥化が進行した

感度は 1.98-2.14％/K の範囲であり、その差は小さかった。

ことが示されている(e.g., Hasegawa et al., 2012)。Higuchi

また、熱帯や中緯度域で降水量が増加し、亜熱帯で降水量

et al. (under review)では、大気海洋結合モデル MIROC4m

が減 少する”rich get richer” パターン (Held and Soden,を用いて、地質学的な証拠が示す白亜紀中期の東アジアの2006)が、東西平均した特徴として共通にみられた。一方

乾燥化を再現するとともに、現在と白亜紀の温暖化に伴うで、東アジアの地域的な温暖化に伴う水循環応答は、地理

水循環の応答の違いはチベット高原の有無に起因してい条件によって実験間で大きく異なっていた(図 1)。チベッる可能性を示した。一方で、白亜紀と同様にチベット高原

ト高原が存在する現在、鮮新世実験では、温暖化予測と同が存在しないが大陸配置が異なる始新世や、現在と同様に様に、温暖化に伴い東アジアの年間降水量が増加した。チ

チベット高原が存在する一方で氷床などの条件が異なる

ベット高原が存在しない始新世、白亜紀実験では逆に年間

鮮新世のような、白亜紀から現在までの他の時代で温暖化

降水量が減少した。この東アジアにおける温暖化に伴う真に伴う水循環応答がどのように変化するかについては調

逆の水循環応答はチベット高原の有無に起因した基本場

べられていない。また、東アジアにおける温暖化に伴う水と夏季大気循環の応答の違いに起因している。さらに、チ循環応答がチベット高原の高さによってどのように変化

ベット高原の高さに関する感度実験から、大気 CO2 濃度するのかは分かっていない。そこで本研究では、現在、鮮の増加による東アジアの年間降水量の変化は、チベット高新世、始新世、白亜紀の地理条件を用いた大気 CO2 濃度

原の高度が約 60％付近で逆転することが分かった。

感度実験を行い、温暖化に伴う全球-地域的な水循環応答を比較し、その共通点や相違点を調べた。また、チベット
高原の高度を段階的に変えた条件での大気 CO2 濃度感度実験を実施し、チベット高原の高さと温暖化に伴う水循環変化の関係をより詳細に調べた。

2.モデルと実験設定
本研究では大気海洋大循環モデル MIROC4 m(Hasumi
and Emori, 2004)を用いて、現在、鮮新世、始新世、白亜
紀の大陸配置、山岳地形を境界条件とした数値シミュレー
ションを行った。また、それぞれの地理条件での大気 CO2

図 1 CO2 濃度の変化に伴う東アジアの年間降水量の変化-109-

CL-53 (P2P)

CMIP6 モ デ ル に よ る 北 半 球 平 均 降 水 量 の 長 期 変 化*

1.

行 本 誠 史 1， 大 島 長 1， 相 澤 拓 郎 2,1（ 1:気 象 研 究 所 ， 2:極 地 研 究 所 ）はじめに

人為起源エアロゾル強制の変化が相対的に小さい期

地球温暖化に伴って全球平均の降水量が増加するこ間 II で、北半球降水量トレンドと全球地上気温トレンとが予想されている。しかし降水量の長期の観測は北ドの関係を調べた（図省略）。これら二つのトレンドの半球の陸上に偏在しており、地球システムモデルによ間には、相関（r=0.50）があるが、観測と比較すると、る変化の再現性を検証することが難しい。そこで、比CMIP6 モデルの多くは、この期間の気温上昇トレンド

較的観測の多い北半球平均の降水量の長期変化についを過大評価している一方、降水量増加トレンドは過小て、第 6 期結合モデル相互比較計画（CMIP6）マルチ

評価していることがわかった。

モデルによる再現性を評価する。全球平均降水量の変20 世紀半ば以降の北半球降水量の減少・増加トレン化は大気のエネルギー収支で規定されるが、半球平均

ドを比較的よく表現している MRI-ESM2.0 について、の場合は、それに加えて大気による顕熱エネルギーと変化の要因を大気のエネルギー収支から解析した。そ水蒸気（潜熱）の南北輸送が関わってくる。これらをの結果、期間 I の減少トレンドに対しては大気の放射冷解析することにより、北半球平均降水量の変化の要因

却の減少の寄与が最も大きく、期間 II の増加トレンドを探る。

に対しては赤道を横切る北向きの潜熱輸送が最も大きな寄与であることがわかった。

2.

データと解析方法

検証に用いた降水量の長期観測データは、GPCC Full
Data Monthly Product v2020 [1], CRU TS4.03 [2], およびGHCN Monthly v2 [3]である。これらはいずれも、20 世紀初頭からデータがある基本的に陸上（海洋性の島を含む）の観測をもとに格子点化されている。1981–2010
年の平均からの偏差を年平均し北半球で平均した。
CMIP6 のマルチモデルは、historical 実験で降水量のデータが提出されている 49 モデルを使用した。観測との比較のため、GPCC と同じ 2.5°×2.5°格子に内挿し、GPCC 観測のない格子点をマスクして、観測データと同様の処理を行った。ただし、エネルギー収支の解析
においては、マスクせずに平均したデータを用いる。
アンサンブル実験の各メンバーについてこれらを作成し、それらのアンサンブル平均を作成した。
3.

結果

図１は、観測およびモデルによる北半球平均年降水量偏差の時系列を示している。20 世紀半ば以降、観測は減少トレンド（期間 I : 1953–1982 で −8.7mm/dacade）

図１ 北半球平均年降水量偏差の時系列（1981–2010
年基準，単位は mm）。●, □, △マークは観測（GPCC,
CRU, GHCN）、黒線は３つの観測値を合成し 3 年移動
平均したもの。青線は CMIP6 マルチモデル平均（太線）とモデル間標準偏差範囲（細線）。青点は各モデル。赤線は MRI-ESM2.0。図中の数値は期間 I 及び期間 II におけるトレンド（単位は mm/decade）。

とそれに続く増加トレンド（期間 II : 1983–2012 で+14.5mm/decade）を示している。CMIP6 マルチモデル

参考文献

平均は、同様の傾向を示すが、期間 I の減少トレンド（−[1] Schneider, U., et al., 2017, Atmosphere, 8(3), 52.

4.5mm/decade）、
期間 II の増加トレンド（+8.2mm/decade）[2] University of East Anglia Climatic Research Unit, P.D.

共に観測よりも小さい。

Jones, I.C. Harris, 2008, http://badc.nerc.ac.uk/data/cru/[3] NOAA, https://www.ncdc.noaa.gov/ghcn-monthly-110-CL-54 (P2P)

大気海洋結合モデルを用いた氷期の急激な気候変動に対する地球軌道要素の影響に関する研究*國 吉 優 太 (東 大 AORI ), 阿 部 彩 子 (東 大 A O RI), 陳 永 利 (東 大 AORI ),シ ェ リ フ 多 田 野 サ ム (リ ー ズ 大 学 ), 齋 藤 冬 樹 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

研究背景

常状態に留まる時間が短くなり頻繁に振動する結果(最最終氷期のグリーンランドでは数十年の間に 10℃前も短い振動周期では約 1,500 年の周期)を得た(図 1)。本後の気温上昇を記録する温暖化イベント(ダンスガー

研究結果は、地軸傾斜角と歳差のそれぞれの要素が数

ドオシュガー(DO)イベント)が数千年間隔で 25 回程千年スケールの気候とAMOCの変動に直接的に影響し度起きていた[1]。この気候変動の発生は、大西洋子午ていることを示している。地軸傾斜角と歳差の変化は、面循環(AMOC)が強くて北半球が温暖な亜間氷期モー

日射量季節分布を通じて南北両半球極域における地表

ドと AMOC が弱くて北半球が寒冷な亜氷期モードの面付近の気温の季節性や海氷季節分布を変化させる働

多重解の間を急激に遷移することと密接に関係していると考えられている[2]。この気候と AMOC の変動のきがある。さらに大気-海洋表層の変化は海洋内部の水周期にはばらつきがあり、その要因として大気二酸化

及ぼし、AMOC の振動の有無や振動周期の変調に寄与

炭素濃度[3][4]や北米氷床の大きさ[5]などの氷期の背している可能性がある。

温・塩分の 3 次元的分布と海洋成層の安定性に影響を景気候場の影響が示唆されてきた。さらに、氷期の気候をコントロールする主要な外力の 1 つである地球軌道
要素(地軸傾斜角と気候歳差から成る天文学的強制)が数千年スケールの気候変動に影響する可能性も示唆されているが[6][7][8]、数値モデルによる定量的な研究はまだ少なく、その部分の理解が不足している。
2.

研究目的

大気海洋結合モデル MIROC4m を用いた氷期気候実験の解析を通じて、AMOC の振動に対する地球軌道要図１：地軸傾斜角 23°で 2 通りの歳差の実験(左:strong boreal

素の直接的影響を調べる。

season、右 weak boreal season)に関する、(上)AMOC の流量

3.

(1 Sv=106 m3/s)及び(下)グリーンランド(マゼンタ色)と南大洋

研究手法・実験設定

大気海洋結合モデル MIROC４m を使用し、中氷期の(緑色)の地表付近の気温の時間変化。

大気 CO2 濃度 (220ppm)の条件で、地球軌道要素に関し

5. 参考文献て以下の 6 通り(地軸傾斜角３通り×歳差２通り)の実[1] Dansgaard, W., et al., 1982, Science, 218(4579), 1273-1277.

験を実行した。氷床は氷期最盛期の分布を与える。

[2] Ganopolski, A., & Rahmstorf, S., 2001, Nature, 409(6817), 153-

・地軸傾斜角：22°,23°,24°の 3 通り

158.

・歳差：北半球夏至に近日点の条件(strong boreal season)[3] Buizert, C., & Schmittner, A., 2015, Paleoceanography, 30(12),と北半球冬至に近日点の条件(weak boreal season)の 2 通

1595-1612.

り(ただし離心率は共通の値 0.04)[4] Kawamura, K., et al., 2017, Science advances, 3(2), e1600446.

4.

[5] McManus, J. F., et al., 1999, science, 283(5404), 971-975.

結果・考察

６通りの実験から地軸傾斜角が大きくなるほど、モ[6] Brown, N., & Galbraith, E. D., 2016, Geoscientific Model

デル積分時間の中で亜間氷期の期間が長くなり亜氷期

Development, 12(9), 3889-3913.

の期間は短くなる結果を得た。また、歳差により北半球[7] Lohmann, J., & Ditlevsen, P. D., 2018, Climate of the Past,の季節性が増大する時(weak boreal season の条件から

14(5), 609-617.

strong boreal season の条件になった時)、AMOC が準定[8] Timmermann, A., et al., 2010, Paleoceanography, 25(4).

-111-CL-55 (P2P)

熱帯太平洋温暖化による将来の北半球極渦の非対称化*松 村 伸 治 (北 大 院 地 球 環 境 ), 山 崎 孝 治 (北 大 北 極 域 研 究 セ ン タ ー ),堀 之 内 武 (北 大 院 地 球 環 境 )
1.

はじめに

た．将来の熱帯太平洋 SST 温暖化の結果，PNA パター

将来の成層圏は温室効果ガスの増加に伴って強い放ンは東にシフトすることが予測されており(図１c)，ア

射冷却が支配的となり，特に冬季では極渦の存在故にリューシャン低気圧の東へのシフトが成層圏への波の北極寒冷化が強まると予測されている．しかし，極渦鉛直伝播を経てユーラシアで極渦を強め，北アメリカの将来変化は極めて不確実性が大きいとされ，これまで弱める働きをしていることが分かった．この非対称で気候モデル間におけるコンセンサスは得られていなな極渦は 2030 年代に急激に強まることが予測されておい．その一方で，過去数十年間に亘って，晩冬の極渦り，ユーラシア中高緯度域の地上気温変動に影響を及が北アメリカからユーラシアの方向へ僅かにシフトしぼす可能性も考えられる．詳細は[4]を参照．

ていると報告されている[1]．本研究ではこの極渦シフトが今世紀末に亘って著しく強化されることを見出し，

a

b

c

d

その要因は熱帯太平洋温暖化にあることを示す．
2.

データと実験手法

データは CMIP5 モデルによる 20 世紀再現実験および RCP8.5 シナリオ実験の出力データを使用し，過去(1970–1999)と将来(2070–2099) に関して 30 モデルのアンサンブル平均の差を将来変化とした．
また，放射強制力を現在の設定とした大気大循環モ
デルを用いた実験結果を利用して[2]，極渦の変化に対する北極温暖化，中緯度温暖化，熱帯温暖化の影響を評価した．さらに，線形傾圧モデルを用いて熱帯太平
洋から成層圏北極域への遠隔応答を調べた[3]．
3.

結果

将来の冬季成層圏における帯状平均した鉛直分布では，高緯度域の寒冷化は低緯度域よりも極めて弱く現れている（図略）．これは平面図で見ると地理的に大きな偏りがあるからである．例えば，150 hPa 気温ではユーラシア側で大多数のモデルが寒冷化を示しており（図 1a），30 hPa でも極東ユーラシアで最も低温化が顕著となっている（図 1b）．ところが，北アメリカではモデル間の一致に乏しく，70 hPa 付近では寒冷化どころ
か温暖化が大多数のモデルで確認された（図略）．実際に 30 hPa 高度ではユーラシアで極渦の強化，北アメリ
カで弱化となる波数１の変化を示しており（図１d），
両大陸間における気温変化の相違と整合的である．
モデル実験から，北極および中緯度温暖化はそれぞ
れ極渦の弱化と強化に寄与するのに対し，この非対称な極渦変化は熱帯温暖化に起因していることが分かっ

図１: 冬季(DJF) 150 hPa と 30hPa における気温(°C)と高度(m)の将来変化．点線はモデルの 80%以上が同符号の変化，網掛けは 80%以下を示す．高度は eddy 成分に基づき，実線は正，破線は負の気候値を示す（等値線 100 m 間隔）．

参考文献[1] Zhang et al. 2016, Nat. Clim. Change, 6, 1094–1099.
[2] Matsumura et al. 2019, Geophys. Res. Lett. 46,
3973–3981.
[3] Yamazaki et al. 2020, Atmos. Chem. Phys. 20, 5111–5127.
[4] Matsumura et al. 2021, Geophys. Res. Lett. 48,
e2021GL093440.

-112-

CL-56 (P2P)

2 つの退氷期の気候シミュレーションから示唆される
南極温暖化メカニズム*小 長 谷 貴 志 (東 大 大 気 海 洋 研 ),

1.

はじめに

阿 部 彩 子 (東 大 大 気 海 洋 研 )4.

議論

氷期サイクルにおける氷期から間氷期にかけての気本研究の実験は, 最終退氷期の気候フォーシングの候遷移はおよそ 1 万年かけて生じた。アイスコアや海

うち北大西洋への淡水流入のみを変更したものである。

底堆積物から得られる気候復元によると, 退氷期にはこの設定でも AMOC と南極気温の点で 2 つの退氷期の海洋深層循環（北大西洋子午面循環, AMOC）の変動を違いを生じる結果が得られた。今回の実験で得られた反映した気候変動のパターンが生じたことが示されて退氷期後の間氷期の南極の気温の違いは、海洋深層循

いる。退氷期の中でも、現在の間氷期の前の退氷期（最環に対する南極気温応答に 1000 年以上の時間がかかる

終退氷期, 2-1 万年前）と 1 つ前の退氷期（14-13 万年前）

ことによって生じると考えられる。

を比較すると、AMOC の変動の時系列に違いがみられ

最終間氷期初期の南極の気温は現在の間氷期よりもる：最終退氷期の前は退氷期中期(1.4 万年前)に 1 度の2℃程度高かったことが知られているが、最終間氷期のAMOC 強化・弱化イベントが起きているが、1 つ前の条件を用いた気候モデル実験では十分再現されていな

退氷期にはそれがない（図 1b, Menviel et al. 2019）。こかった。本研究の結果は、退氷期の気候変化影響が海の違いについて、2 つの退氷期では北半球氷床の融解速

洋深層循環の長い時定数を通して間氷期の南極気温に度の違いが、海洋への淡水流入を通した AMOC 影響がも影響を与えていることを示唆する。

言われている。
2.

手法

本研究では, 大気海洋結合モデル MIROC4m を用いて, 氷期から間氷期にかけての時間変化する境界条件
に対する大気海洋応答を計算した。時間変化する境界
条件には地球の軌道要素, 温室効果ガス, 海洋への淡水流入があり, 最終氷期から現在の間氷期にかけての実験結果はObase and Abe-Ouchi (2019)で検証している。
本研究では, 氷床モデルや海水準記録を参照して(Abe-Ouchi et al. 2013; Menviel et al. 2019), 北大西洋高緯度域への淡水流入量のみが1.5 倍程度異なる2 つの実

図１氷期から間氷期にかけての古気候データ（左）とモデルの実験結果（右）の比較験を行った。2 つの退氷期の違いに着目するために氷期―間氷期のタイミングを合わせて比較する。

参考文献[1] Menviel, L., et al. (2019), The penultimate deglaciation:

3.

protocol for Paleoclimate Modelling Intercomparison

結果

Project (PMIP) phase 4 transient numerical simulations

北大西洋高緯度域への淡水流入量を多くした実験でbetween 140 and 127 ka, version 1.0. GMD.

は, 間氷期の始まりまで AMOC が弱い状態を維持する
結果になった（図 1b）。また、南極の気温は AMOC が[2]

Obase,T.,A.

Abe-Ouchi(2019),

Abrupt弱い間に上昇トレンドを持ち、間氷期の始まりで

Bolling-Allerod warming simulated under gradual forcing

AMOC が強化された後に寒冷化して間氷期の水準に戻of the last deglaciation, GRL.

る結果になった（図 1c）。このように AMOC と南極気

[3] Abe-Ouchi, et al. (2013), Insolation-driven 100,000-year

温について、2 つの退氷期の気候変化の特徴を再現した。

glacial cycles and hysteresis of ice-sheet volume. Nature-113-CL-57 (P2L)

*

(

),

(

)

[1]
2m

[2]
SSP1-2.6
SSP3-7.0

60

SSP2-4.5[1] M. Meredith et al., 2019: Polar Regions: Special reporton the ocean and cryosphere in a changing climate. Water
Policy, 3, 203-320.
[2] T. Bracegirdle et al., 2020: Twenty first century changes
in Antarctic and Southern Ocean surface climate in
CMIP6. Atmospheric Science Letters 21, 1-14.
[3] B. O’Neill et al., 2016: The Scenario Model
Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6.
Geoscientific Model Development, 9, 3461-3482.

SSP5-8.5

6

CMIP6
14
2m
SSP1-2.6

SSP5-8.5

2071 2100[3]1971 2000

12, 1, 2

2m

∆2m

∆
2m

∆

1
SSP5-8.5∆2m

SSP1-2.6

SSP5-8.5[2]
SSP1-2.6
SSP5-8.5

2m

2

-114-

2

SSP1-2.6

CL-58 (P2L)

海洋循環が氷期サイクルに与える影響の解析
＊轟木

齋藤
1.

亮 太 朗 （ 東 京 大 学 ） , 阿 部 彩 子 (東 京 大 学 )
冬 樹 (国 立 研 究 開 発 法 人 海 洋 研 究 開 発 機 構 )はじめに

特に MIS3(45ka 付近)では海水準換算 50m ほどまで氷

更新世の気候は、寒冷な氷期と温暖な間氷期が繰り返

床量が減少した。続いて、退氷時に AMOC の再開が起

す、氷期・間氷期サイクルによって特徴付けられており、きないことを仮定した実験と、AMOC が回復する実験

北半球高緯度の夏の日射量の変動がその駆動源とされを比較した。Bølling–Allerød 期における AMOC の強化ている。一方、AMOC(北大西洋子午面循環)に代表されがないと、ある場合に比べ、B-A 期における氷床の融解るような海洋のモードの変化は、bi-polar seesaw メカニ

量は相対的に少なく、北米氷床の融解は 8ka 付近まで

ズムと密接に関連しており、退氷の際には重要な役割

継続的に続くことがわかった。AMOC の強化が存在すを持っている(Shakun et al., 2012)。しかしながら、近年る実験では、B-A 期にまずユーラシア氷床から 0.3Sv 程退氷時のみならず、氷期サイクル全体を通して、ダンス

度の融解が起こり、その後北米氷床の 0.3Sv 強の融解がガード・オシュガーイベント(DOE)に代表されるような、起こっていた。

海洋循環の変化が氷床に与える影響についての氷床モデル研究(Niu, 2019; Alvarez-Solas, 2019)が行われている。
本研究では、氷床-気候モデル IcIES (Abe-Ouchi et al.,2013)に新たに海洋循環の効果を考慮し、氷床の AMOC
変動に対する応答について調べた。
2.

手法

氷床-気候モデル IcIES(Abe-Ouchi et al., 2013)を用い、最終氷期サイクルにおける北半球氷床のシミュレーシ
ョンを行なった。本研究では、先行研究である AbeOuchi et al. (2013)の 氷床モデル IcIES に、北澤 修士論
文(2013)で用いられた海洋循環の効果を加える項を追加して実験を行った。海洋循環の強さは、グリーンラン
ドのアイスコア(NGRIP)の酸素同位体比から推定を行っている。まず初めに、125kaBP から 0kaBP までの最図１ 海洋循環効果を与えた氷床モデル実験(下段;赤)終氷期サイクル全体について海洋循環の効果を与えると与えない実験(下段;緑)実験と与えない実験を行い、最終氷期サイクル全体で

参考文献の海洋循環の効果を調べた。次に、Bølling–Allerød 期と[1] Shakun, J. D. et al., 2012, Global warming preceded by

いう最終退氷期に AMOC が強くなる時期において、increasing carbon dioxide concentrations during the last

AMOC を弱いままにする実験を行い、比較を行った。

deglaciation. Nature, 484(7392), 49–54.
[2] Niu, L., Lohmann, G., & Gowan, E. J. (2019). Climate

3.

結果

Noise Influences Ice Sheet Mean State. Geophysical Research

125kaBP から現在までの北半球氷床(北米氷床+ユーラ

Letters, 46(16), 9690–9699.

シア氷床)の変動を計算した結果(図 1)、10 万年周期の[3] Alvarez-Solas, J. et al., 2018, Oceanic forcing of the

氷期サイクルは再現できており、海洋循環変動の効果

Eurasian Ice Sheet on millennial time scales during the Last

による、氷期サイクルの周期や退氷のタイミングへのGlacial Period. Climate of the Past Discussions, 1–27.

直接的な影響は見られなかった。海洋循環の効果を考[4] Abe-Ouchi, A., et al., 2013, Insolation-driven 100,000-

慮に入れた実験(赤)では、海洋循環の効果を考えない実

year glacial cycles and hysteresis of ice-sheet volume. Nature,験(緑)と比べ、氷床の融解と成長の振幅が大きくなり、

500(7461), 190–193.

-115-

CL-59 (P2L)

カリフォルニア沖下層雲が北太平洋の気候に与える影響
1

1

1

1

*宮本歩 , 中村尚 ，宮坂貴文 ，小坂優 ，謝尚平

2

1. 東京大学先端科学技術研究センター，2. カリフォルニア大学スクリプス海洋研究所
1.

はじめに

4.

ハワイ周辺のハリケーンへの示唆

亜熱帯高気圧の東側で卓越する下層雲は，日傘効果

ハワイ周辺には，地表亜熱帯高気圧の赤道側の傾圧による海面水温（SST）低下や雲頂における長波放射

構造を反映して，下層の貿易風と上層の西風との間に冷却を通じて，亜熱帯高気圧へ正のフィードバックを鉛直シアーが存在しており，ハワイに接近するハリケする可能性が示唆されている。我々は，大気海洋結合ーンを弱化させている。下層雲に対する地表の高気圧

モデルの感度実験を用いて，南インド洋亜熱帯高気圧

応答は，非断熱冷却応答と整合的に上層に低気圧応答に対する下層雲の放射的影響を定量的に評価したを伴う。この循環応答に伴う鉛直シアー強化は，夏か（Miyamoto et al. 2021a,b）。本研究は，同様の手法をら秋の気候値の約25%を説明していた。また，同時に北太平洋へ適用した結果を報告する。

下層雲はハワイ周辺の SST も低下させている。つまり，カリフォルニア沖の下層雲はハワイへのハリケーン襲

2.

大気海洋結合モデル実験・大気力学モデル実験

来を防ぐように働いていることが示唆された。

大気海洋結合モデル CM2.1 を用いた。標準実験（CTL）に加え，放射スキームにおいて北東太平洋亜熱帯域の海上下層雲量を人為的に 0%にする，雲放射効果なし実験（NoCRE）を行った。それぞれの 50 年
気候値を計算し，CTL から NoCRE を引くことで，下層雲の放射効果の影響を抽出した。
3.

結果

南インド洋同様に，下層雲が北太平洋の SST 低下と地表亜熱帯高気圧強化をもたらすことが分かった（図図 1 JJA の SST（色）と 10m 風の応答（矢印）の応答。線は

1）。これらの応答は，NoCRE 実験で下層雲を消した

CTL 実験における SST 気候値（2ºC 毎）を示す。長方形の枠

領域よりも南西側に広がっており，風-蒸発-SST（WES）

は NoCRE 実験で下層雲の放射効果を消した領域を示す。

フィードバックを示唆する。なお，古くから議論されている南東太平洋の下層雲影響と異なり，赤道反対称
な風や降水量の応答は誘起されない。
下層雲に対する北太平洋の亜熱帯高気圧や SST 応答
は，晩夏にもっとも強いという季節性があることも分かった。晩夏は北東太平洋の SST が 1 年で最も高く，

参考文献
Miyamoto, A., H. Nakamura, T. Miyasaka, and Y. Kosaka, 2021a,
Radiative impacts of low-level clouds on the summertime
subtropical high in the south Indian Ocean simulated in acoupled general circulation model. Journal of Climate, 34,
3991-4007, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-20-0709.1.

熱帯収束帯が北に張り出しやすい。一方，下層雲は日Miyamoto, A., H. Nakamura, T. Miyasaka, and Y. Kosaka, 2021b,

射量の多い春から夏にかけてその強い日傘効果によりWintertime weakening of low-cloud impacts on the

SST を強く低下させる。この SST 低下が熱帯収束帯のsubtropical high in the south Indian Ocean, submitted to

極偏を抑えることで降水量を大きく減少させるため，

Journal of Climate. [ Available at https://www.atmos.rcast.u-

凝結加熱の減少に付随する松野ギル応答が地表亜熱帯

tokyo.ac.jp/ayumu/publication.html ]高気圧を強化している。

-116-

CL-60 (P2L)

西 日 本 に お け る 過 去 40 年 間 の 梅 雨 前 線 と 降 水 量 の 経 年 変 化*西 片 杏 佳 ， 若 月 泰 孝
（茨城大学

はじめに
近年地球温暖化が進行している中，梅雨前線活動に伴う大雨は西日本を中心に頻発している．先行研究によって，これまで梅雨の季節進行や降水量に変動が生じていることが示唆されているが，2000 年代
以降の梅雨期に着目した研究は少ない．そこで本研
究は 1979 年~2019 年の再解析データ及び AMeDAS
観測データを用いて梅雨期における西日本の梅雨前線と降水量の解析を行った．
1.

データと手法
本研究では NCEP-DOE 再解析の 6 時間値を使用して，中層の高湿度域や下層ジェット，南北相当温位
傾度にしきい値を設け梅雨前線の抽出を行った．期
間は 1979 年~2019 年 6 月及び 7 月，
範囲は[20N-40N]，[125E-135E]を対象とした．併せて同データから偏西風の抽出を行った．また，気象庁 AMeDAS 観測デー
タを用い，降水量の解析を行った．1979 年~2019 年
6，7 月の月別及び旬別の総降水量，日最大降水量データを使用した．観測点ごとに傾き／平均値×100で定義した経年変化率（%/年）を求め，有意水準 0.1
として t 検定を行った．

理工学研究科）

総降水量の増加と，九州山地以南と四国西部の日最大降水量の増加傾向が見られた．6 月下旬では，総降水量で九州南部の増加，中国地方の減少，日最大降水量で九州南部の増加傾向が見られた．7 月上旬
では総降水量が九州南部と四国で増加，日最大降水量が九州南部と長崎で増加傾向が見られた．7 月中
旬には，中国地方で総降水量減少傾向が見られた．

2.

結果抽出した梅雨前線の平均位置と出現時間の経年変化を調べた．その結果，6 月の梅雨前線の平均位置に有意な南下傾向が見られ，同様に偏西風の南下も見られた（図 1）．梅雨前線の形成と維持には偏西風
によって輸送される大気中層の暖気が大きな役割を果たしており[1]，今回解析された偏西風の南下が前線の北上の遅れに影響を与えたことが示唆される．
一方で，7 月では前線出現の有意な減少傾向が見られた．解析対象 41 年間から前半 20 年と後半 20 年を抽出し，梅雨前線の変化を旬ごとに比較した結果（図2），梅雨前線の北上の遅れは，特に 6 月中旬に顕著であった．この北上の遅れは偏西風の南下傾向が対応していた．また，6 月下旬には 30°N における前
線出現時間の有意な増加が見られた（図略）．一方，
7 月中旬の出現時間の減少が顕著にみられた．
これらの結果と AMeDAS 観測データを比較した．
図 3 は 6 月の月別解析の結果である．総降水量と日最大降水量の双方で奄美諸島，九州・四国の南部で増加，中国地方で減少傾向が見られた．また旬別値
解析（図略）では，6 月中旬に九州及び四国南部で

図 1 6 月の偏西風(300hPa)，梅雨前線平均緯度経年変化．それぞれの点線は近似曲線を示す．

3.

図 2 旬ごとの梅雨前線平均緯度(上)，出現時間(下)比較（実線:1979
年～1998 年平均，点線:1999 年～2019 年平均)．●：有意水準 10%で有意な変動，〇：有意ではない変動を示す．

図 3 積算降水量と日最大降水量の経年変化率 (10%有意)．
参考文献[1] Sampe, T., Xie, S., 2010, J Clim., 23, 113-134.

謝辞

本研究は，環境省推進費 S-18 および統合的気候モデル高度化研究プログラムの支援で実施している．

-117-

CL-61 (P2L)

北日本初冬の低温多雪傾向と極域大気循環構造の経年変化*横 山 史 典 ， 若 月 泰 孝（茨城大学理工学研究科）

はじめに
地球温暖化の進行により，日本海側では降雪量は減少すると予測されている．しかし，Honda etal.(2009)や Mori et al.(2014)などは，北極海のユーラシ
ア沿岸における夏季の海氷減少が，冬季のユーラシ
ア大陸中緯度域における低温偏差と関係する可能性があることを示した．本研究は，アメダスデータの解析から積雪の経年変化を分析し，客観解析データの解析から，主に極域の大気循環の変動が日本の積雪に及ぼす影響を考察した．

行とともに南東側へ拡大，伝播する様子がみられ，
12 月頃に北日本を覆った．また、上向き長波放射と顕熱フラックスの和は，シベリア沿岸で大きい正偏差がみられた（図 2）．このことから，気温上昇とそれに伴う北極圏のシベリア沿岸の海氷減少が，定常
ロスビー波といった大気循環を励起し，ユーラシア
大陸中緯度域の低温偏差や，12 月の北日本に低温偏差をもたらしたと推測された．これに，日本海での高温偏差が影響し，北日本の山岳域での降雪の増加が観測されたと推測された．

研究手法
解析に用いるデータは全て月値データである．気象庁のアメダスデータについては，1979 年～2019 年の 41 年間の平均気温，総降水量，最深積雪，積算降
雪量，降雪 20cm 以上日数の経年変化を調べ，有意水準10%でt 検定またはMann-Kendall 検定を行った．
また，高層気温データについては，観測が開始された 1988 年から 2019 年の 32 年間を対象に同様にした．
海面水温データについては，COBE-SST2(Hirahara etal.2014)を用いた．客観解析データについては，
NCEP-DOE Reanalysis を用いた．このデータを用いた主成分分析では，全月の気温，気圧もしくは高度，
風速，上向き長波放射および顕熱フラックスの 5 要
素で，地表面と気圧面 3 層の計 4 層に対して同時に解析した（表 1）．

表 1 主成分分析の期間・範囲・要素

1.

2.

結果・考察
アメダスデータ解析では，12 月の東北地方山沿い
で，寒冷化及び積雪・降雪の増加がみられた．また
高層気温の解析では，特に 12 月と 1 月の秋田と輪島
で気温が低くなり，寒波の回数が増加していることが分かった（図略）．周辺の水蒸気量は日本周辺で増加傾向にあり，日本海での大きな海面水温上昇傾向と対応していると推定された．日本海での海面水温上昇は暖候期で特に大きいが，12 月頃までその傾向が残っていた．12 月の気温低下のパターンと関連性を，極域を中心とする大規模循環構造の観点から解析する目的で実施した，客観解析データの主成分分析では，第 1 主成分の主成分得点は，負から正の方向へ経年変化する傾向にあり（図 1），秋季のシベリア沿岸の海氷変動と負の相関があった．その第 1 主
成分では主に 700hPa で 10 月のモンゴル・中国東北部で低温偏差がみられた．この低温偏差は，季節進

図 1 第 1 主成分の主成分得点（1/1000 倍）の推移

3.

図 2 第 1 主成分の固有ベクトル×標準偏差（1000 倍）．700hPa
気温（左;℃）と上向き長波放射と顕熱フラックスの和（右;W/m2）(上 10 月，下 12 月)
参考文献
Honda, M., J. Inoue, S. Yamane, 2009: Influence of low Arctic sea-ice minima on anomalously cold
Eurasian winters. Geophysical Research Letters, 36, L08707, doi: 10.1029/2008GL037079
Masato, M., M. Watanabe, H. Shiogama, J. Inoue, M. Kimoto, 2014: Robust Arctic sea-ice influence on
the frequent Eurasian cold winters in past decades. Nature Geoscience, 7, 869–873

謝辞
本研究は，環境省推進費 S-18 および統合的気候モデル高度化研究プログラムの支援で実施している．

-118-

CL-62 (P2L)

TRMM・ GPM の 長 期 デ ー タ に よ る
過 去 23 年 間 お け る 梅 雨 前 線 降 水 活 動 の 活 発 化*高 橋 洋 (都 立 大 ・ 都 市 環 境 ),1.

はじめに
令和 2 年 7 月豪雨を始め、近年、梅雨前線に関連し

藤 波 初 木 (名 古 屋 大 ・ ISEE)が示唆される。これは、近年頻発する梅雨期の気象災害に強く関連している可能性があると思われる。

た、気象災害が大きな社会問題となっている。温暖化な

さらに、関連した大気循環場として、鉛直積分した水どに関連して、気象・気候シミュレーションによる梅雨

蒸気フラックスを解析すると、太平洋高気圧を回る水の降水量変動などについては、多くの研究がなされて蒸気輸送が強化されていることが確認できる。また、対いる。一方で、観測データによる実態の把握は、あまり流圏上層のジェットに沿った循環場として、朝鮮半島

見られない。

付近で、低気圧循環場の偏差が見られ、これも、近年の

最近 23 年間については、熱帯降雨観測衛星

降水活動の強化と整合している。
また、2020 年の梅雨期の状況は、長期的な変化と類

降水観測計画 Global Precipitation Measurement

似していることも分かった。今後は、長期的な降水活動

Mission (GPM)により、ほぼ均質なデータが利用できの活発化の原因を調査する必要がある。

そこで、本研究では、近年の梅雨前線に関連した豪雨の長期変化が、観測データから確認できるのかを主な目的として、研究を進めた。
2.

データと解析手法
1998 年から 2013 年までは、TRMM を、2014 年

から 2020 年までは、GPM の降水レーダーのみのデータを用いた。これら 2 つの衛星データを用いることの大きな利点の一つは、過去 23 年間の降水活動を、面Precip.(>0.5mm/h) Freq. [%]Precip.(>0.5mm/h)
Freq.
[%]
[Rain
count]
Precip.
Fq. count/Obs[%] (>0.5mm/h)
0.5 mm/hr以上の降水頻度[Rain
count]
Precip.
Fq. count/Obs[%] (>0.5mm/h)

る状態である。

Time−series
Precip.
Freq.
Time−series
Precip.
Freq.
[%][%]
Meiyu-Baiu
Precip.
Fq.
[%]
Meiyu−Baiu(115−135E,27−33N)
梅雨前線帯の降水頻度の変化
Meiyu-Baiu
Precip.
Fq.
[%]
Meiyu−Baiu(115−135E,27−33N)
8

8
7 7
6 6
5 5

0.5PF
左軸
0.5PF
10PF
10PF 右軸的にほぼ同じ品質で解析することができることである。

0.80.80.60.6
0.40.4

4 4
3 3
2 2
1 1
0 0

Precip.(>10mm/h)
Freq. [%]
Precip.
Fq. [%] (>10mm/h)
Precip.(>10mm/h)
Freq.
[%]
Precip.
Fq.count/Obs[%] (>10mm/h)[Raincount]
10.0
mm/hr以上の降水頻度[Rain count/Obs count]

Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)と全球

0.20.2
10PFの各11年の平均値

0.00.020002004
20042008
20082012
20122016
20162020
2020
2000
year
year
year
year

TRMM と GPM を長期的に扱うために、複数のしき

図１ 梅雨前線帯(27‒33 N, 115‒135 E)におけるい値を設定し、降水頻度を比較した。これにより、雨の降水頻度の時系列。黒丸の実線は、0.5 mm/hr 以上の降り方の変化も調べることができる。

降水頻度。青丸の破線は、10.0 mm/hr 以上の降水頻

また、関連する大気循環場のデータも確認するために、JRA-55 の再解析データも利用した。

度。オレンジの破線は、10.0 mm/hr 以上の降水頻度の 11 年平均値（1998 年から 2008 年および 2009年から 2019 年）
。

3.

結果と考察
日本を含む東アジアモンスーン域における、梅雨期

参考文献の降水頻度の長期変化について解析した結果、最近 11（本発表は、以下の論文をもとにしている）

年間（2009 年〜2019 年）の梅雨前線帯における降水Takahashi, H.G., Fujinami, H. Recent decadal

活動が、その前の 11 年間（1998 年〜2008 年）よりenhancement of Meiyu‒Baiu heavy rainfall over

も活発である、という観測結果が得られた (図 1）
。0.5

East

mm/hr および 10.0 mm/hr のしきい値を用いた降水

https://doi.org/10.1038/s41598-021-93006-0

頻度について、どちらも統計的に有意に増加していることから、降水活動そのものが活発になっていること

-119-

Asia.

Sci

Rep

11,

13665

(2021).

CL-63 (P2L)

北半球冬季の亜熱帯域における対流圏界面高度と熱帯の対流トレンド*石 田 悠 貴 (新 潟 大 学 大 学 院 自 然 科 学 研 究 科 ),浮 田 甚 郎 , 本 田 明 治 (新 潟 大 学 理 学 部 )
1.

はじめに

ドについて NINO3.4 に対する回帰解析を行うと極めて類似し全球平均をした対流圏界面高度は近年上昇傾向にあり, そたパターンが得られる事から（図１）, この東西非一様性はの主要因として人為起源の温室効果ガス，オゾン量の変化がLa Niña 傾向との関係が疑われる.

指摘されている(Santer et al. 2003). 一方 Wilcox et al. (2012) は,しかしながら, NINO3.4 自体に有意な La Niña トレンドが無対流圏界面高度のトレンドが亜熱帯域において顕著な東西非い事から, 次に熱帯の対流活動の指標となる OLR を用いた解一様性を持つことを示したがその理由についてはこれまで明析を行った. OLR のトレンド（図 2a）は，海洋大陸においてらかにされてこなかった．本研究では 1979 年から 2017 年に対流活動の活発化（有意）, 中部・東部熱帯太平洋にかけておける北半球冬季の対流圏界面高度（以下 Ztrop）について解の不活発化（有意でない）を示す. この対流活動の変化と整析を行い，この東西非一様性と熱帯の対流活動の変化との関合的に, 海洋大陸上において対流圏では上昇流が強化される係について調べた．

傾向，対流圏上層の循環場には発散傾向（図 2c）が見られる．
一方で中部・東部熱帯太平洋にかけては, 対流圏上層の循環

2.

解析手法

場において収束傾向が見られる．

大気データに Japanese 55-year Reanalysis (JRA-55; Kobayashi

上記の結果より, 偏差としての ENSO サイクルにしての基et al. 2015) を，熱帯の対流活動の指標として外向き長波放射

本場, 即ち海洋大陸上における対流活動とそれに伴う Walker

データ (OLR, NOAA) を用い，1978/79 年から 2016/2017 年のcirculation の変化傾向と, より広域な対流圏上層の循環場の変

39 冬季 (12, 1, 2 月) について解析した．対流圏界面高度の決化が, Ztrop のトレンドに関する東西非一様性にとって重要で定には渦位の分布による Dynamic tropopause と，気温減率にあることが示唆される.

よる Lapse rate tropopause を緯度方向に結合した Blended

Ztrop のトレンドに関して東半球側のインドからチベット

tropopause (Wilcox et al. 2012) を使用した．また ENSO の指標

にかけての領域とオーストラリア西部沖合での強い上昇傾向

として NINO3.4 指数 (NOAA Climate Prediction Center) を用いと, 中部・東部熱帯太平洋域のダイポールの２つに別けて, 前た．

者は対流活動の変化に伴ったより直接的な影響, 後者は対流
圏上層の循環場の変化を介したより間接的影響という視点か3.

結果とまとめら, Ztrop のトレンドに関する東西非一様について対流圏界面

Ztrop のトレンドに関する東西非一様は，インドからチベッ

高度の定義に基づいた解析結果を紹介する予定である．

トにかけての東西の領域とオーストラリア西部沖合で強い上
昇傾向，東部太平洋において南北両半球の赤道側で下降, 中
緯度側で上昇傾向のダイポール構造（下降傾向は統計的に有意でない）という２つの特徴を持つ．さらに Ztrop のトレン

図 2 （下段）OLR（中段）鉛直流（上段）150hPa における速度
ポテンシャルのトレンド．OLR は赤（青）が対流の不活発（活発）
図 1：対流圏界面高度のトレンド（色）と NINO3.4 に対する回帰係数（線）．

傾向 (2×105 [m2 s-1/decade] 毎)，鉛直流は赤（青）が下降流（上トレンドは赤（青）が上昇（下降）傾向（50 [m/decade] 毎）を，回帰係昇流）傾向 (5×10-3 [Pa s-1/decade] 毎)，速度ポテンシャルは赤（青）数は実線（破線）が負（正）を（200 [m] 毎）を示す（符号反転）．

が収束場（発散場）の傾向 (1 [Wm-2/decade] 毎) を示す．

-120-

CL-64 (P2L)

北海道において強い降水をもたらす低気圧の温暖化解析
川添祥・稲津將（北大院理）・山田朋人・星野剛（北大院工）21%、C4 では熱帯低気圧で 31%、温帯低気圧で7％増加する事が示唆された。
次に、各クラスターの低気圧特徴の将来変化解析を行った。その結果、熱帯低気圧ではすべてのクラスターでより強い低気圧が発生し、低気圧の面積は縮小する傾向が示された。一方、温帯低気圧は同じく面積は縮小するが、強度に大きな変化は見られなかった。これらの結果から、低気圧の種類によって温暖化により力学・熱力学的効果の影響に相違がある可能性が考えられる。

1. はじめに
極端な降水事象は近年幅広い地域で増加傾向を示しており、温暖化が進行すれば、より強く，より頻繁にこのような現象が起こりうる可能性が高いと予想されている。しかし、極端降水現象が実際どのように変化していくかは、大気環境場や降水システムより相異しうるものである。そこで、本研究では北海道を対象とし、温帯低気圧と熱帯低気圧がもたらす極端降水現象の将来変化を大規
模アンサンブル気候予測データ d4PDF（Mizuta
et al. 2017）を用いて解析した。
2. データと解析方法
本研究では、d4PDF の過去実験と+4K 昇温実
験を使用し、現在気候と将来気候のそれぞれに対し北海道においての極端降水イベントをもたらす
大気環境場を天気図分類で明らかにする。天気図
分類は 60 km 解像度全球モデルの海面気圧偏差を使用した。降水データは水平解像度約 20 km 領域気候モデルを北海道領域に対して 700 年分以上を対象に力学的ダウンスケーリングを施した 5km 解像度の 6 時間データを使用した（Hoshino
et al. 2020）。
まず、北海道で広範囲で極端降水（1 年に一度程度に相当する降水イベントが北海道陸域 10%以上）が発生し、北海道中心から 10°の範囲に低気圧が存在する事例を抽出した。低気圧は隣接閉領域トラッキング手法 NEAT（Inatsu 2009）を使用した。熱帯低気圧は Satake et al. 2013 に準ずる方法で同定し、それ以外を温帯低気圧とした。
天気図分類には K-means 法によるクラスター解析を行った。

図 1．広範囲で極端降水が発生し、低気圧が北海道付近に位置する 4 つのクラスター分類。等値線
は 2 hPa 毎。シェードは海面気圧偏差。赤枠を通過する低気圧は本研究の対象事例。

3. 結果
広い範囲で極端降水が発生要因とする大気場は、
低気圧が東北地方（図 1a/b、C1/C2）、北海道日本海側（C2）、十勝/三陸沖周辺（C3）に位置するパ
ターンに分類された。降水分布は低気圧の位置に依存する。例えば、C2（図 1b）では道東・道央 南部中心に極端降水が発生し、
C4 では主に道東で極端降水が発生した。+4K 実験ではどのパターンに関わらず降水量が増加傾向を示しており、
C2 パターンで熱帯低気圧の場合は 51%、温帯低気圧では

謝辞：本研究は環境再生保全機構・環境研究総合推進費 JPM20192005、文部科学省統合的気候モ
デル高度化研究プログラム JPMXD0717935561の支援を受けた。
参考文献：
Inatsu 2009: ASL, 10, 267-272.
Hoshino et al. 2020: Atmosphere, 11, 435.
Mizuta et al. 2017: BAMS, 98, 1383-1398.
Satake et al. 2013: J. Climate, 141, 3539-3555.

-121-

CL-65 (P2L)
北西太平洋表層水温の長周期変動と人為的地球温暖化*林 未 知 也 , 塩 竈 秀 夫 , 小 倉 知 夫 ( 国 環 研 )
1.

はじめに

日本南岸沖を含む北西太平洋の海面水温は，2020 年
8 月に観測史上で最も高い値を記録した．前大会では，
北西太平洋海面水温が本事例を超える確率を見積もる
ことで，2020 年 8 月の異常高温が人為的放射強制力に起因する可能性が極めて高いことを示した[1,2]．しかし本事例には，人為的地球温暖化に加えて，大気や海洋の内部変動も複合的に海面水温の上昇へ寄与したと考えられるが，その定量的な議論は不十分であった．
特に，北西太平洋の表層水温は数十年規模から 50 年を超える変動を強く伴うことが観測的に知られており(図 1 の黒実線)，近年の表層水温および海面水位[3]の上昇要因を理解するためには長周期変動に対する外部
強制応答の寄与を明らかにする必要がある．そこで本
研究では，北西太平洋表層(120°E-180°, 20°N-35°N, 5-300m 深度)での 8 月平均水温の長期変化について，気候モ
デル MIROC6 (Tatebe et al. 2019)のラージアンサンブル(MIROC6 LE)および第 6 期結合モデル相互比較計画(CMIP6, Eyring et al. 2016)のマルチモデルアンサンブル
を観測と比較する．
2.

データと手法

観測的データとして客観解析水温データ(ProjD V7.3,

は 1961-2010 年平均からのずれとし，非温暖化実験については過去再現実験を基準とする．
3.

結果と考察

観測的な 1955-2020 年の北西太平洋表層水温偏差の長期変化は，MIROC6 LE の過去再現実験の強制応答(アンサンブル平均)と 1 標準偏差の範囲内でよく一致する(図 1)．1980 年以前には過去再現実験と非温暖化実験の差が小さく，1960 年代前半に観測される水温低下は非温暖化実験でも確認される．この水温低下と 10 年ほど持続する負偏差は 1963 年のアグン火山噴火に起因すると考えられる(Church et al. 2005)．1980 年以降に観測される昇温傾向は，過去再現実験により再現される．この昇温は，人為起源の温室効果ガス増加による昇温効果
が人為起源のエアロゾルによる冷却効果を卓越することによる．また， 2000 年以降に観測される正偏差は過去再現実験の 50 メンバーが示す変動の範囲内である．
同様の結果は CMIP6 アンサンブルからも確認される．
以上の結果は，北西太平洋表層水温の数十年規模の変動は内部変動であり，50 年を超える長周期変動は外部強制への応答であることを示唆する．特に 2020 年の高い表層水温は，海面水温と同様[1,2]，人為的地球温暖化に起因する可能性が極めて高い．

Ishii et al. 2017)を用いる．MIROC6 LE (50 メンバー)と
気候変動の検出と要因分析に関するモデル相互比較計

謝辞 本研究は，文部科学省「統合的気候モデル高度化研究

画(DAMIP, Gillett et al. 2016)に参画する CMIP6 の 6 モ

プログラム」(JPMXD0717935457)の助成により実施した．

デル(各 3 メンバー)による人為的放射強制と自然外部

参考文献

強制を与えた過去再現実験(1850-2020 年; 2015 年以降[1] 林ほか, 2021. 日本気象学会 2021 年度春季大会, CL-08+.

は SSP2-4.5 シナリオ)および工業化以降の人為的放射[2] Hayashi et al., 2021. Geophys. Res. Lett., 48(1), e2020GL090956.

強制を含めない非温暖化実験の結果を解析する．偏差[3] 文部科学省・気象庁, 2020. 日本の気候変動 2020, 本編, 29p.

図 1 北西太平洋表層の 8 月の水温偏差(平均領域: 120°E-180°, 20°N-35°N, 5-300 m; 単位: °C)．MIROC6 LE による過去再現実験(赤)と非温暖化実験(青)のアンサンブル平均(太線)および±1 標準偏差(実線)．過去再現実験の各
アンサンブルメンバーを薄い赤点線で示す．黒実線は 1955-2020 年の観測(客観解析水温データ, ProjD)を示す．

-122-

CL-66 (P2L)

JPCZ お よ び そ れ に 関 連 し た 豪 雪 イ ベ ン ト の 将 来 変 化*安 清 莉 奈 ， 川 野 哲 也 ， 川 村 隆 一 ， 望 月 崇 （ 九 大 院 ・ 理 ）1. はじめに

JPCZ より東西方向になっている。その結果，本州日本

近年、本州日本海沿岸部の降雪に対する地球温暖化

海沿岸部では収束の大きい領域（JPCZ）が北側にシフの影響が調査されており、地球温暖化に伴う本州の内トしている様子が見られた。この JPCZ の北へのシフト

陸部での豪雪イベントの降雪量と頻度の増加が指摘さを反映して、降水量分布も Shinoda et al. (2021)の結れている（[1] Kawase et al. 2016）。日本海沿岸部の果よりも北側にシフトしている（図 2a）。これらのこと

豪雪イベントの多くは，日本海寒帯気団収束帯（Japan

から、将来気候では JPCZ に伴う豪雪イベントの発生頻

Sea polar air mass convergence zone; JPCZ）に関連

度が現在気候より北側で増加する可能性が考えられる。

して発生するため，JPCZ の将来変化を調査することは一方、Type2 は Type1 と比べて日本海上の気圧傾度が大変重要な研究課題であるが，気候モデルの時間空間

小さく、JPCZ 付近に低圧部が存在している（図 1b）。

分解能はメソスケールのJPCZ を解析するには不十分で

また、降水量の多い領域が日本海上に存在しており、ある。したがって本研究では、気候モデルデータを初

日本海上の低圧部と一致していた（図 1b, 図 2b）。こ

期値・境界値として，領域気象モデル WRF を用いた力のような Type2 の特徴については Shinoda et al.

学的ダウンスケーリングシミュレーションを行い，将(2021)による現在気候の特徴と一致していた。

来気候での JPCZ の活動を調査することを目的とする。
2. 使用データ・実験設定

当日は、2090 年代に加え、他の年代のシミュレーシ
ョン結果の解析結果についても発表する予定である。

使用したモデルは領域気象モデル WRF（ver.3.9.1.1）
である。初期値・境界値として、MIROC6（[2] Tatebe etal. 2019）の SSP5-8.5 シナリオに基づく実験データ（水平解像度は 250 km）を用いた。2 重の計算ドメインを採用し，それらの水平解像度は 10 km、3.33 km とした。
雲微物理スキームは WSM6、PBL スキームは YSU スキー
ムを使用し、ドメイン 1 のみ積雲対流スキームとして

図 1 925 hPa における水平風発散（×10⁻⁵ s⁻¹）と SLP

Kain-Fritsch スキームを使用した。計算期間は 2090の 12 時間平均のコンポジット。
（a）Type1、（b）Type2。

年代の 11 月 28 日 00UTC から 3 月 3 日 00UTC である。
3. 結果
Shinoda et al.（2021）[3]を参考にして JPCZ の事
例抽出と分類を行った結果、2090 年代において JPCZ
は 42 事例が抽出された。さらに、北西季節風の強い事例である Type1 として21 事例が、弱い事例であるType2として 21 事例が分類された。Shinoda et al. (2021)

図 2 12 時間積算降水量のコンポジット。
（a）Type1、による分類結果との比較から、将来気候では Type2 の（b）Type2。

割合が増える可能性が示唆される。
図 1 は各タイプの海面更正気圧（SLP）と水平風発散

謝辞の 12 時間（ピーク時刻から 12 時間）平均のコンポジ

本研究は、科研費 JP20H00289 の支援を受けて行った。

ット、図 2 は各タイプの 12 時間積算降水量のコンポジ参考文献ットである。図 1a を見ると、Type1 では日本海上のト[1] Kawase et al. 2016, Clim Change., 139, 265-278.

ラフに対応するように JPCZ が存在しているが，その走[2] Tatebe et al. 2019, Geosci. Model Dev., 12, 2727–2765.

向は Shinoda et al. (2021)で抽出された現在気候の[3] Shinoda et al. 2021, Int J Climatol., 41, E602-E615-123-

CL-67 (P2L)

大量アンサンブルデータを用いた準季節環境場の分類による北海道周辺域の降雨量の海面水温依存性*大 屋 祐 太 (北 海 道 大 学 大 学 院 工 学 院 ),1.

山 田 朋 人 (北 海 道 大 学 大 学 院 工 学 研 究 院 )はじめに

去気候と同程度の割合で存在する．多発年傾向では，北北海道周辺域の夏季の降雨量は 7-8 月に集中する傾海道の西側の降雨量は相対的に高い傾向を示す．さら向がある．特に中心に位置する日高山脈付近で降雨量に将来実験では，台風が北海道周辺を通過した頻度をが多く，2016 年に十勝川流域に災害をもたらした台風

求めた．北太平洋に高気圧が卓越する気象場ではどの性の降雨も同エリアに発生した豪雨事例である．一方

SST モデルにおいても北海道周辺に台風が接近する割で，線状降水帯のような局所的な降雨は北海道西側お合が高く，使用した SST モデルによって北海道に台風よび日本海上に多く発生し，その発生数は準季節スケが接近する割合は 25%程度の差があることを示した.

ールの環境場および海面水温によって特徴付けられることが観測事実から示されている．本研究は，大量アン
サンブルデータの準季節平均場を分類し同地域にもたらす降雨量と海面水温の関係を示すものである．

4.

まとめ

本研究では，d4PDF の 4 度上昇実験，2 度上昇実験，
過去実験それぞれにおいて準季節平均した環境場を分類し，線状降水帯の多発年と似た気象場を示すデータ

2.

解析手法

文部科学省による複数の学術研究プログラム(「創生」、

群を抽出し，図に示すよう相対的に多雨傾向にあることを示した．現在，線状降水帯の発生数は調査中である．

「統合」、SI- CAT、DIAS)間連携および地球シミュレー

一方で，多発年傾向に類似せず降雨が増加するデータ

タにより作成された d4PDF を使用し，自己組織化マッ群が存在したが，これらは北海道台風の接近数が多い

プ（SOM）によって準季節平均の環境場を分類した．

傾向を示し，その発生数は将来減少することが示され

SOM は，ニューラルネットワークによる教師なし学習

た．こうした結果は，大量アンサンブルデータの超高解方法の一つであり，高次元入力データを類似度に基づ

像度化を限られた資源内で行うためのデータ群の効果

いて 2 次元マップに変換し分類することができる．

的な選定に寄与するものである．

SOM に使用した変数は，110km 解像度に空間外挿した
海面更正気圧（SLP）と 500hPa のジオポテンシャル高度（Z500）の 7・8 月平均データである．使用した変数
およびその空間的な分布は完全に独立せず，互いに相関を持つため，主成分分析を施し寄与率が 95%を満たすものだけを取り扱い，4 度上昇実験，2 度上昇実験，
過去実験それぞれに対し同様の分類を行い，線状降水帯が観測上多く発生した気象場に類似するデータ群（多発年環境場）を調べた．
3.

解析結果

多発年環境場に分類されるメンバーは過去実験において 20.5%で存在し，
ラニーニャ傾向の年に相対的に多図 多発年環境場への類似度と降雨量の関係く存在する．一方で僅少年傾向に分類されるメンバー

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
ラム領域テーマ C「統合的気候変動予測」JPMXD0717935561 および，科研費「19H00815」の支援を受け実施されました．
参考文献
1. Yamada, T. J.; Sasaki, J.; Matsuoka, N.: Climatology of line‐shaped
rainbands over northern Ja-pan in boreal summer between 1990 and2010. At-mospheric Science Letters, 13(2), 133-138, 2012.
2. Kohonen T.: Self-organized formation of topologi- cally cor- rect
feature maps. Biological Cybernetics 43, 59–69, 1982.

の割合は 21.5%となり，エルニーニョ傾向年が多く含まれる．2℃上昇において多発年に分類される割合は微増，4℃上昇で 3 割増しで発生と増加傾向にあり，僅少年に分類される割合は，2℃上昇で 3 割減少し 4℃上昇で過-124-

DY-01+ (P1A, C3A)

超音波風速計を用いた複合渦の構造解析* 黒 田 龍馬 ， 板 野 稔久

(防 衛 大 ・ 地 球)

１．はじめに
前回(2021 春季大会)に引き続き、防衛大の特殊回
転風洞において縦横比 a=0.857、ｽﾜｰﾙ比 S=1.01(案
内羽の流入角 θ=60°)、ﾚｲﾉﾙｽﾞ数 Re=6660 で駆動した際に発生する副次渦を３つ伴う複合渦について、「超音波風速計」を用いた計測と解析を実施した。
前回の計測範囲は、半径 0~12cm、底板から高さ10~34cm であったが、今回は半径 0~30cm、高さ10~58cm まで拡張し、また、地表面において圧力測定を実施したので、その結果について報告する。
２．測定及び解析手法
3cm ｽﾊﾟﾝの超音波風速計(WA-790,ｿﾆｯｸ社)を使用
し、３成分の風向・風速を半径方向・鉛直方向とも
3cm 間隔で計測した。各点における計測時間は、測定間隔を 0.1 秒(10Hz)で４分間とした。取得ﾃﾞｰﾀから、平均流速及び分散を算出した後、ﾊﾟﾜｰｽﾍﾟｸﾄﾙ及びｺｽﾍﾟｸﾄﾙを導出した。その際、前回は、取得ﾃﾞｰﾀを8 分割し、30 秒毎に求めた各種ｽﾍﾟｸﾄﾙ 8 つを平均して平滑化を実施したが、今回は取得ﾃﾞｰﾀを分割せずに、求めたｽﾍﾟｸﾄﾙに Parzen ｳｨﾝﾄﾞｳ(b=0.2)を適用した。また、前回採用した主流方向に軸を合わせる座標変換は、今回は実施しなかった。一方、底板における静圧分布を知るため、ﾃﾞｼﾞﾀﾙﾏﾉﾒｰﾀｰ(DM-3700,
ｺｽﾓ計器)を用いた圧力測定も実施した。
半径 35cm における圧力を基準点とし、その点との差圧を中心から半径 34cm まで 2cm ずつ、各点 0.1 秒間隔で４分間測定した。風速ﾃﾞｰﾀの解析法と同じく、記録ﾃﾞｰﾀ
から平均圧力分布及びｽﾍﾟｸﾄﾙを導出した。
３．結果
ﾊﾟﾜｰｽﾍﾟｸﾄﾙ(図 1)及びｺｽﾍﾟｸﾄﾙ(図 2)の周波数-半径
分布では、収束槽及び対流槽を含む全ての高さで1.0Hz 以下の低周波と約 2.7Hz の高周波(副次渦の公転に相当)に極値が存在した。特にｺｽﾍﾟｸﾄﾙでは、収束槽内の高さ 25cm において副次渦の中心が通過する半径(r~14cm)を境に、内側が正、外側が負となり、この境界で運動量が収束する形で輸送されている様子が確認された。対流槽(z=37~58cm)では内側の正の領域がほぼ消滅し、内側への運動量輸送のみが支配的であった。圧力分布では最低値が副次渦の中心が通過する半径付近に現れ(図 3)、ｽﾍﾟｸﾄﾙでもその半径に極値を確認できた(図 4)。

図 1 ﾊﾟﾜｰｽﾍﾟｸﾄﾙの周波数-半径分布 U(z : 25cm)

図 2 ｺｽﾍﾟｸﾄﾙの周波数-半径分布 UV(z : 25cm)

図 3 平均値及び標準偏差を加減した圧力分布

図 4 圧力のﾊﾟﾜｰｽﾍﾟｸﾄﾙ周波数-半径分布(z : 0cm)

-125-

DY-02+ (P1A, C3A)

熱帯海洋上の対流活動における大気成層とエアロゾルの影響
神 谷 圭 *1， 安 永 数 明 *2， 濱 田 篤 *2
*1
富 山 大 学 大 学 院 理 工 学 教 育 部 ， *2 富 山 大 学 学 術 研 究 部 都 市 デ ザ イ ン 学 系
1.

はじめに

少ない時は、主にターゲット領域であるパラオ周辺域

雷は、激しい対流の発達しやすい熱帯の陸域や沿岸の東側に位置するマリアナ諸島付近からの海洋起源の域で多く発生する一方で、熱帯の海洋上では、成層が気塊が多くなっていた。これらの結果は、エアロゾル

不安定であっても、雷はあまり発生しないことが知らが雷活動において重大な影響を及ぼしていることを示れている。しかし海洋上であっても、船舶の航路に沿唆する。しかし、発雷数の少ない事例の一部において、って、雷活動が局所的に強化されることが報告されて気塊はフィリピン、インドネシアなどからの陸から到いる。先行研究では、統計的な観点から人為起源エア来していると考えられるものがあった。これは、発雷

ロゾルと雷活動の統計的な関連性を調べているが、個数が多い時の後方流跡線解析と同様の特徴であるため、別の事例に着目した研究は限られている。本研究では、前述の結果が正しいとすると、これらの事例において

発雷数が多い事例・少ない事例に着目しながら、エアも発雷数は増加して良いはずである。しかし後方流跡

ロゾルの熱帯海洋上における対流活動の影響を調べた。

線解析の結果を詳細に調べると、パラオに至るまでに

2.

気塊は OLR が低い領域を通過していることから、これ使用データ・解析方法

解析では、パラオ周辺（2.0°N~12.0°N、130°らの事例では、ターゲット領域に到達する前に、降水E~140°E）をターゲット領域として設定し、当該地域によりエアロゾルが気塊内からほとんど落とされてしにおける 2009 年から 2018 年までの雷活動を World

まったと考えられる。また雷が多い事例と少ない事例

Wide Lightning Location Network（空間解像度 0.1°×の違いを、（エアロゾルとは関係なしに）温度成層から0.1°）、外向き長波放射量データは NOAA Interpolated

説明できるかを明らかにするために、CAPE や CIN とOutgoing Longwave Radiation の Daily Mean（空間解像度

発雷数、OLR の関係について調べたところ、CAPE・

2.5°×2.5°）と一緒に調べた。ここでは、発雷数が多CIN の値と発雷数、OLR との間に、有意な関係性を発い日（N>20000）として、2009 年 10 月 19 日、2014 年

見できなかった（図 1）。以上から、熱帯海洋上の雷活

10 月 03 日、2018 年 8 月 15 日、2018 年 10 月 26 日の 4動では、エアロゾルがより本質的に重要な役割を果た事例を抽出した。同様に、発雷数が少ない日（N<2500

していることが示唆される。

かつ、領域平均した OLR が 180W/m 以下）
として、
2009

4.

年 8 月 28 日、2012 年 10 月 21 日、2016 年 10 月 10 日、

本研究では発雷数が多い事例と少ない事例を解析・比2018 年 8 月 23 日の 4 事例を抽出した。ターゲット領域

較を行い、陸起源と海洋起源の気塊がもたらす影響の2において OLR が 180W/m 以下である部分を緯度経度違い（陸起源の場合は発雷数が多く、海洋起源の場合

3°×3°のグリッドで切り出し、それぞれの事例におには発雷数が少ない）について確認することができた。

いて、NOAA HYSPLIT MODEL を用いて、気塊の 96

また図 1 が示す結果より、雷が多かった日と少なかっ

時間の後方流跡線解析を行った。また対象事例の発生た日との間で熱量の変化に大きな特徴はないことが分前後での成層の安定性を調べるために、雷の発生事例

かった。このことから雷活動は大気成層の不安定の強前後のパラオ（Station Number：91408）のラジオゾンデ

さではなく、エアロゾルの方がより強く影響している

データを用いて、対流有効位置エネルギー（CAPE）、と考えられる。

2

まとめ

対流抑制（CIN）を計算した。
3.

結果

後方流跡線解析では、発雷数が多い時にフィリピン
やインドネシアなど、ターゲット領域の西側に位置す
る陸起源の気塊が多くなっていた。2018 年 8 月 15 日の事例ではボルネオ島などで発生した森林火災があった時期に対応しており、解析領域内のライダー観測でも対流圏下層にエアロゾルの増加がみられた。発雷数が

図1
CAPE－OLR に発雷数（点の大きさ）の要素を加えた散布図
左図 2016 年 10 月、右図 2018 年 8 月-126-

DY-03+ (P1P, C3A)

重力波解像モデルを用いた中層大気重力波の鉛直波数スペクトルへの寄与の検証*奥 井 晴 香 , 佐 藤 薫 ( 東 大 院 理 ), 渡 辺 真 吾 (JAMSTEC)
Okui, H., Sato, K. (Th e Univ ersi ty o f To ky o ), an d Watan ab e, S. (JAMSTEC)
1.

はじめに

3.

結果

大気重力波は，ロスビー波と並ぶ大気の基本波動で

図 1 に各緯度での下部成層圏のスペクトルの東西平ある．重力波は時空間スケールが小さいため捉えるの均を示す．高度領域は[2]に倣った．橙色の曲線は[2]のは難しいが，1980 年代に登場した大型大気レーダーや160°W におけるスペクトルである．灰色の直線は𝑚𝑚−3

高解像ラジオゾンデにより，観測的研究が進んだ．そしの傾きを持つ[3]の理論スペクトルを表す．スペクトルて，水平風や気温の鉛直波数（𝑚𝑚）スペクトルは，およの折れ曲がりの波数を，重力波と全水平波数成分のス−3に比例する特徴的かつ普遍的な構造を持つこと

ペクトルについて[5]の（13）式にフィッティングしてが明らかとなった（例えば，MU レーダー観測[1], 太平
リギリの振幅を保ちながら伝播する状態の重力波（飽求め，図 1 に記号で示した．ここではそれぞれ𝑚𝑚𝑔𝑔∗ ，𝑚𝑚∗と呼ぶ．赤道付近では，𝑚𝑚∗ は𝑚𝑚𝑔𝑔∗ に比べ小さく，𝑚𝑚𝑔𝑔∗ よ和重力波）を仮定した理論モデルがいくつか提案され赤道域では赤道波が存在し，これが𝑚𝑚スペクトルに大た（[3]や[4]）．しかし，そもそも観測された𝑚𝑚スペクト

きく寄与するためと考えられる．

そ𝑚𝑚

洋縦断観測[2]）．これに対して，局所不安定が起こるギ

ルを構成する水平風や温度揺らぎが全て重力波であるかは確かめられていない．そこで，本研究では重力波解
像 GCM データを用いてこれを確認することにした．
2.

研究手法

り低波数で両スペクトルの振幅のずれが顕著である．

図 2 は，𝑚𝑚𝑔𝑔∗ 及び𝑚𝑚∗ の推定を図に示す各高度について行い，その東西平均値を緯度の関数として示したものである．両半球の低・中緯度では，𝑚𝑚𝑔𝑔∗ は高高度ほど小さい（上部中間圏では下部成層圏の 1/3～2/3 倍）．こ用いたデータは，2019 年 1 月にオンセットとなった

れは，飽和重力波の理論に基づく予想[3]と整合する．

北極成層圏突然大昇温事例の重力波解像大気大循環モデル（Japanese Atmospheric General circulation model for

一方で，𝑚𝑚∗ は上部中間圏（z=60～90 km）を除いてあまUpper Atmosphere Research）の再現実験データ（2020 年

スペクトルへの寄与が大きいためと考えられる．

秋大会予稿参照）．解像度は T639L340（水平波長≳60 km，

参考文献：[1] Tsuda, T., et al., 1989, J. Atmos. Sci., 46, 2440–2447.
[2] Sato, K., et al., 2003, J. Geophys. Res., 108, 4491.
[3] Smith, S. A., et al., 1987, J. Atmos. Sci., 44, 1404–1410.
[4] Sato, K., & Yamada, M., 1994, J. Geophys. Res., 99,
20,623–29,631.
[5] Allen, S. J., &Vincent, A. 1995, J.
Geophys. Res., 100,
1327–1350.

鉛直グリッド間隔 300 m）．モデルトップは約 150 km．
水平全波数 21 以上の成分を重力波として取り出した．
全水平波数成分の𝑚𝑚スペクトルを計算し，重力波の𝑚𝑚ス
ペクトルと比較した．東西風に比べジェットの影響の少ない南北風𝑣𝑣について解析した．理論と比較するために，解析した高度領域では，浮力振動数や水平風シアーがほぼ一定であることを確認済みである．解析期間はり変化しない．これは，低波数では重力波以外の現象の成層圏突然昇温以前の 2018 年 12 月 5～20 日とした．

図 1 各緯度（±5°平均）での𝑧𝑧= 18～25 km の東西平均𝑚𝑚スペクトル．
実線は重力波成分，破線は全水平波数成分のもの．85°S を基準に𝑚𝑚を 10倍ずつずらして示した．灰色の実線は[3]の理論スペクトル，橙色の曲線
は[2]の 160°W でのスペクトル．■は𝑚𝑚𝑔𝑔∗ ，□は𝑚𝑚∗ をそれぞれ表す．

-127-

図 2 東西平均した（左）𝑚𝑚𝑔𝑔∗ と（右）𝑚𝑚∗ の緯度分布．色は図の下部に示す高度領域に対応する．

DY-04 (P1L)
回転球面上の浅水強制乱流のエネルギースペクトルについて∗

吉川将貴・石岡圭一 (京都大学大学院理学研究科)

1. はじめにNastrom and Gage (1985) が，大規模大気運動のエネル
ギースペクトルが水平スケール 500km の付近を境に，低波
数域で波数の −3 乗，高波数域で波数の − 35 乗に近い羃則を示すことを見出して以来，この羃則の成因についての研究が数多く行われてきた．Lindborg (1999) は，低波数域の −3
乗羃は，二次元乱流的なエンストロフィーカスケードと整合的であるが，高波数域の − 53 乗羃はエネルギー逆カスケード
では説明できないと結論している．近年，高波数域の − 53 乗羃の成因について，鉛直波長の非常に短い慣性重力波 (IGW)が重要であることを示唆する研究 (Callies et al., 2016) もあるが，そのような IGW が解像できないような GCM においても高波数域の − 53 乗羃は見られており (Hamilton et al.,2008)，モデルの鉛直解像度と − 53 乗羃との関連性は明らかになっていない．そこで，Lindborg and Mohanan (2017)(以下，LM17) は，IGW を含む，鉛直解像度が粗い極限のモデルとして，f 平面浅水系の強制乱流の数値実験を行った．ただし，通常の浅水系ではなく，エネルギーのモード毎の分解を行えるように，全エネルギーが場の変数の二次量で書けるような浅水トイモデル方程式を提案した．結果として，渦モード
強制と波モード強制の違いによって，平衡状態のエネルギー
スペクトルの形状に違いが見られることを示した．
本研究では，まず，LM17 で導入された浅水トイモデル方
程式の回転球面版を新たに導き，そのトイモデル方程式を用いて，強制散逸乱流の数値実験を行い，強制のモードの違い
によって平衡状態のエネルギースペクトルの形状がどう変わるかについて調べる．
2. 回転球面上の浅水トイモデル方程式
LM17 の f 平面上の浅水トイモデル方程式を参考にして，回転球面上の浅水トイモデル方程式を導出した．基本的には，
回転球面上の浅水方程式において，移流項を回転成分の流れによるものに限定し，水深場の発展方程式における流れの発散成分にかかる非線型効果を無視することによって導出される．導かれた方程式において，強制散逸がない場合，場の変数の二次で書けるエネルギーが保存されることが示される．
3. 波動のモード分解
回転球面上でのモード分解は，ハフ関数展開を用いる必要がある．以下，エネルギースペクトル等の計算では，便宜上，定常地衡流成分および西向きロスビー重力波成分を含めて，
ロスビー波モードに分類し，ケルビン波モードと東向きロスビー重力波モードは，IGW モードに分類する．
4. 数値実験の設定
強制および散逸を加えて回転球面上の浅水トイモデル方
程式の時間発展を行う．球面調和関数展開のスペクトル法を用い，切断波数は T682 とした．強制の入れ方は Scott andPolvani (2007) を参考にした．ただし，エネルギー注入率な
どのパラメータ設定は，高速回転惑星ではなく，地球を意識したものにした．極での変形半径は 0.1× 球半径となっている．全波数 10 付近に強制を加え，高波数域での高階粘性と低波数域での低階拡散で散逸させている．IGW モードとロ
スビー波モードを強制した 2 つのケースを計算した．

5. 結果
最終状態 (5000 球回転時間) の前後の時間で平均したエネ
ルギースペクトルとエネルギーフラックスを図 1 に示す．ロ
スビー波モードを V, IGW モードを W と略記しており，エネルギーフラックスの分類においては，たとえば，VWW は
ロスビー波モード +IGW モード +IGW モードの三波相互作用によるエネルギーフラックスを表している．

図 1: エネルギースペクトル (上) とエネルギーフラックス (下)．横軸はエ
ネルギー注入波数 (10) で規格化した全波数．左は IGW モード強制の場合．
右はロスビー波モード強制の場合．エネルギースペクトルの図の緑線は IGW
モード，青線はロスビー波モード，赤線は合計．エネルギーフラックスの図の緑線は VVV, 桃線は VVW, 赤線は VWW, 黄線は WWW, の相互作用によるもの．黒線は合計．

IGW モードのエネルギースペクトルの傾きは，どちらの強制の場合でもほぼ − 35 になっている．ロスビー波モードのエネルギースペクトルの傾きは，IGW モード強制ではほぼ− 53 , ロスビー波モード強制ではほぼ −3 になっている．エネ
ルギーフラックスについては，ロスビー波モードの相互作用(VVV) は，ロスビー波モード強制の場合低波数域で，IGW
モード強制の場合高波数域で，それぞれ負であり，逆カスケー
ドになっている．また，IGW モード強制では大部分のエネ
ルギーは高波数側にカスケードし，ロスビー波モード強制では低波数側にカスケードしていることが分かる．
6. まとめLM17 で提案された f 平面浅水トイモデル方程式を回転球面上に拡張し，強制散逸乱流の数値実験を行った．波動モードのハフ関数展開を行うことにより，エネルギースペクトルをロスビー波モード，IGW モードの成分に分解することができた．また，強制モードがロスビー波モードか IGW モー
ドかによって，エネルギースペクトルの形状やエネルギーフ
ラックスの向きが大きく異なることが示された．
参考文献
Callies et al. (2016): J. Atmos. Sci., 73, 4853–4872.
Hamilton et al. (2008): J. Geo. Res.: Atmos., 113, D18.
Lindborg (1999): J. Fluid Mech., 388, 259–288.
Lindborg and Mohanan (2017): Phys. Fluids, 29, 111114.
Nastrom and Gage (1985): J. Atmos. Sci., 42, 950–960.
Scott and Polvani (2007): J. Atmos. Sci., 64, 3158–3176.

-128-

DY-05 (P2P)

関 東 平 野 に お け る Cold-Air Damming の 気 候 学 的 特 徴*仙 石 和 正 ・ 高 橋 日 出 男 ・ 藤 部 文 昭 ・ 高 橋 洋 (東 京 都 立 大 学 都 市 環 境 学 部 )
1.

はじめに

CAD の月別平均発生数は，全ての CAD では 9～10 月

Cold-Air Damming (CAD) とは、南北に連なる山脈をに最も多かった（Fig. 2）．一方で，強い CAD の発生比

西部に持つ平野部に冷たい東風が吹くとき、下層冷気

率は寒候期が高かった．時刻別の発生頻度（図略）でがせき止められて北よりの風となり、南へ寒気移流をは，全ての CAD については昼過ぎに少ない傾向が見らもたらす現象である[1]．南北に連なる山脈を西部に持れたが，強い CAD については明瞭ではなかった．継続

つ関東平野は，CAD が発生する地理的条件を満たすこ

時間別の発生頻度（図略）によれば，強い CAD は持続とが指摘されている[2]．これまで南岸低気圧接近時に時間の長いものが多かった．

生じる CAD について議論[3]された一方で，他の発生環境場での CAD を解析し，気候学的特徴を示した研究は少ない．そこで本研究では，関東平野における CAD の発生傾向に着目して，地上気象観測値を用いて CAD を抽出し，統計分析を行った．
2.

データと手法

本研究では，福島，高田，熊谷，銚子，静岡の 5 地
点の毎時地上気象観測値を用いて，[1]と[3]を参考に
1991~2020 年の 30 年間から CAD の事例を抽出した．
欠測値は除き，3 時間以内に再開した CAD は一連の事例とみなした．また，[3]にならい抽出時に求めた各時
刻の気圧の尾根の強さを示す指標を CAD の強度とし，各事例期間における最大強度順に CAD を並べた際の上位 50％を強い CAD とした． 抽出後，発生数や発生

Fig. 1

時刻，継続時間の特徴を調べた．

2019 年 11 月 23 日 9 時 (JST) の地上の海面更正気圧と風．線分
AB に沿って鉛直断面を解析した．

3.

発生事例

関東平野における CAD の特徴を知るため，抽出した
CAD 発生事例のうち三陸沖に高気圧が位置する典型的な北高南低の気圧配置であった 2019 年 11 月 23 日 9 時(JST)を対象として，事例解析を行った．気象官署・特別地域観測所・AMeDAS の地上気象観測値によって解析した関東平野周辺の地上場を Fig. 1 に示す．南東北から相模湾にかけて，山脈東側に沿う気圧の尾根に対応
して北よりの風が明瞭であった．CAD の鉛直構造を把握するため，メソ数値予報モデルの初期値 GPV を用い

Fig. 2

CAD の月別平均発生数て図中の線分 AB に沿った下層の鉛直断面を解析すると，山脈東側の 950hPa 以下の高度で，幅 100～150km

参考文献の北よりの風を伴う寒気ドームが認められた（図略）．

[1] Bailey, C. M., et al., 2003, Weather and Forecasting, 18,

4.

[2] 荒木健太郎, 2015, 天気, 62, 57-59.

641-661.
統計分析結果30 年間の解析の結果，399 事例の CAD が抽出された．

[3] 荒木健太郎, 2019, 気象研究ノート, 240, 285-298.

-129-

DY-06 (P2P)

PAWR で観 測 された令 和 元 年 房 総 半 島 台 風 に伴 う境 界 層 ストリーク*足 立 透 、益 子 渉 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

台風の中心部付近では、筋状の気流構造である境界の線における鉛直断面を図 1（中）に示す。ストリーク
構造が高度 1~2 km にまで達しており、上部が台風に対層ストリークが発生し、しばしば突風性の強風被害をして外側に傾斜していることが分かる。図 1（右）に水もたらす。しかしながら、その 3 次元構造は未解明で平風の高度プロファイルを示す。特に動径風においてあり、時空間分解能の高いレーダー観測が必要であっは、とりわけ顕著な鉛直シアが確認され、その変曲点た。そこで本研究では、千葉県を中心とする関東地方

高度は 0.8km 付近に位置していた。

に甚大な強風被害をもたらした令和元年房総半島台風

これらの観測結果は、気象庁 NHM を用いた水平解に着目し、フェーズドアレイ気象レーダー(PAWR)を用

像度 250m の数値シミュレーション結果と概ね整合すいた境界層ストリークの立体解析を行った。

ることが明らかになり、台風動径風の鉛直シアが当該

2.

観測と解析

2019 年 9 月 9 日未明、茨城県つくば市および千葉県

ストリークの主たる成因であることが示唆された。
4.

まとめ

千葉市に設置された 2 台の PAWR によって、当該台風

本研究では、令和元年房総半島台風に伴う境界層スの中心部付近の気流が詳細に観測された。本研究では、トリークについて、PAWR 観測データの立体解析を行取得されたドップラー速度データから、移動平均をかった。その結果、台風の接線方向に伸びる境界層スト

けた基本場とそこからの偏差成分を抽出し、境界層ス

リークの 3 次元構造を定量的に導出することに成功しトリークの立体構造を導出した。さらに、多仰角観測た。講演では、観測と数値シミュレーションの結果をデータに対して VAD 法等を適用して、台風の動径風・比較するとともに、さらに外側の領域で観測された、接線風の高度プロファイルを算出した。

台風の動径方向に伸びるサブキロメートル・スケール

3.

の微細な境界層ストリークについても紹介する。

結果

図 1（左）に仰角 1.5 度における境界層ストリークを謝辞 本研究は、JSPS 科研費（JP17K13007, JP21K03666）示す。台風の接線方向に伸びる 4～8km の間隔で並んだの助成を受けて推進したものです。解析には、気象研

筋状のストリーク構造が確認でき、強風・弱風の速度

究所および日本無線株式会社がそれぞれに運用する、2差は概ね 10m/s と見積もられた。図 1（左）のピンク色

台の PAWR による観測データを使用しています。

図 1. 2019 年 9 月 9 日午前 3 時 17 分 59 秒に（左）仰角 1.5 度で捉えられた境界層ストリークと（中）その直交断面（左図のピンク色の線）における鉛直構造。両者ともに、基本場からのドップラー速度の偏差（±7m/s の範囲、強風域を正とする）を色で表す。同時刻に算出された台風の（右上）接線風と（右下）動径風の高度プロファイル。

-130-

DY-07 (P2L)
積雲加熱の時空間揺らぎによる大気自由振動常時励起∗

中島健介 (九大 · 理)

1. 大気自由振動の広帯域励起

3. ラム波モードの熱励起見積もりの基本

地球大気運動の支配方程式を線形化し、時間および大気を加熱すると直接的な応答としては音波が生成

経度方向に周期性を仮定し、さらに鉛直方向と緯度方し、この鉛直伝播に伴う静水圧調節の後, 加熱域上側の向に変数分離する枠組みが、大気潮汐その他、大気波動

大気は上方に変位する (Bannon[7]). この変位の結果水の考察の枠組みとして用いられてきた (Chapman and

平圧力勾配を生じラム波が生じる. 励起振幅は静水圧

Lindzen [1] など)。この「鉛直構造方程式」の固有値

調節後の変位をラム波の鉛直構造で重み付け積分して（等価深度）は 10km 程度であり、対応する波の水平速

得られる.

度は音速（約 330m/s）である。一方, 水平構造方程式のモード解が Longuet-Higgins [2] により詳細に調べられており、それらは、ゆっくり西進する「ロスビーモー
ド」と、大きな位相速度をもつ「重力波モード」に大別される。これらに対応して、全球的な地上気圧観測
で、ロスビーモードと対応つけられる「4 日波」（東西波数 2）「5 日波」「10 日波」（東西波数 1）(Hirota and

Hirooka [3])、全球的な重力波モード（東西波数 1 のケル
ビンモード）と対応つけられる「33 時間波」(Matthews

and Madden [4]) と呼ばれる東進波が存在することが知られてきた。
最近, Sakazaki and Hamilton [5] は全球再解析デー
タにより、惑星規模のみならず, 波数 10 以上までの重力波モードが励起されていることを見出した. さらに

4. 結果の概要
積雲の総量、寿命などについて現在の地球の観測事
実を参照し、下図の流れにより、積雲活動の時空間揺らぎによるラム波励起振幅を見積もった。結果の概略は以下の通りである。i) 積雲が個別に時空間的にランダムに生成消滅すると仮定すると, 励起振幅は観測を下回る（特に惑星規模波動）。ii) しかし, 積雲がクラウド
クラスタースケール (大きさ数百 km, 寿命 10 時間) に組織化して生じると仮定すると, 計算される惑星規模
波動の励起振幅は大きくなり, 十分に観測を説明する.

iii) 励起振幅は stochastic に時間変動すると予想され,観測 (Matthews and Madden) と整合的である. 具体
的な詳細については, 当日議論する.

Nishida et al[6] は, アメリカ大陸に展開された地震観測網に付随する稠密な気圧計観測データを分析して, 波数

20 から 1200 以上まで、Lamb 波が常時励起されていることを示している。ラム波は大気下層に捕捉されて音速で水平に伝わる波であるが、全球的に考察する場
合には、水平構造方程式の重力波モードに対応し、鉛直構造は前述の鉛直構造方程式の固有関数と同じである。以上を総合すると、地球大気において、惑星規模
から波数 1000 以上の高波数まで全スケールにわたり

振幅見積もりの方法概略

途切れることなく、等価深度 10km の Lamb 波モード
が常時励起されていることになる。

2. 励起源として積雲を想定する理由
上のような広帯域の大気自由振動の励起源として、ここでは積雲対流を想定する。その理由は、積雲対流は1km 程度の空間スケールの孤立したデルタ関数的な熱源であるので、空間的に波数 0（全球）から 10,000 程
度 (波長数 km) までの広帯域の波源となり得ること,
そして, 積雲は 1 時間程度の寿命であり、そのライフサ
イクルの間にも加熱構造に大きな変動があるので、時間的にも周波数がゼロ (周期数十日以上) から数 mHz

参考文献

1. Chapman, S., and R. S. Lindzen (1970): Atmospheric Tides, 106-174.
2. Longuet-Higgins, M.S. (1968): Phil. Trans. Royal
Soc. London. Series A, Math. Phys. Sci. 511-607.
3. Hirota, I., and T. Hirooka, (1984): J. Atmos. Sci.,
41, 1253–1267.
4. Matthews, R.A., and Madden, R.A.,(2000): J. Atmos. Sci., 57, 3488–3497.
5. Sakazaki, T., and Hamilton, K. (2020): J. Atmos.
Sci. 77, 2519-2539.

程度 (周期数百秒) までの広帯域の波源となり得ること

6. Nishida, K., Kobayashi, N., and Fukao Y. (2014):
Geophys. J. International 312-316.

である。

7. Bannon, P. R. (1995): J. Atmos. Sci. 52, 1743-1752.

-131-

DY-08 (P2L)

日 本 海 の 海 面 水 温 前 線 が JPCZ に 及 ぼ す 影 響
2021 年 1 月 の 事 例 解 析*万 田 敦 昌 (三 重 大 生 物 資 源 ),1.

中 村 尚 (東 大 先 端 研 ), 西 井 和 晃 (三 重 大 生 物 資 源 )はじめに

周辺のそれぞれの領域で異なるという結果が得られた

近年の研究によって, 日本海に存在する顕著な海面(図 1). ①は日本海極前線近傍, ②は日本海南部の比較

水温前線が, 温帯低気圧のような総観スケールの擾乱

的強い水温前線近傍に位置し, それぞれ地上風の発散に及ぼす影響が明らかになりつつある. 一方, 海面水偏差, 収束偏差となっていた. ①の発散偏差は朝鮮半

温前線が日本海寒帯気団収束帯 (JPCZ) のようなメソ

島東岸における CTL の冷水偏差上の風速減少域と対応

スケール擾乱に及ぼす影響については, 総観スケールしていた。時系列で見た場合, ②では収束と降水のピーの擾乱と比較して十分な調査が行われていない. 海面

クが非常に良い一致を示すのに対し, ①ではあまり明水温分布と大気擾乱の空間スケールが近接してくるメ瞭な対応が見られなかった. ①は②と比較して, 冬季

ソスケールにおいては, 海面水温前線に対する大気の季節風の風上側に位置しており, 大陸との距離が②よ応答特性が総観規模とは異なり, より局地性を帯びたりもずっと短いことから, 海面からの元々の水蒸気供ものとなる可能性がある. 本研究では, 2021 年 1 月 7 日

給が少なく, 海上風の変化に対する蒸発の応答が相対～11日にかけて出現したJPCZに伴って, 日本海沿岸を的に現れにくかった可能性がある. また, ②において中心とした広い範囲で大雪となった事例を対象とした

降水量の極大 (極小) 値の出現から数時間ほど経過し

数値実験を行うことで, 日本海の海面水温前線が JPCZた後に, ③の極小 (極大) 値が出現しており, 風上側のと降雪に及ぼす影響を調べた.

②における降水に伴う水蒸気消費が風下側の③の降水に及ぼす影響が示唆された. 新潟県沿岸の④の領域で

2.

手法

数値実験には領域気象モデル WRF (ver. 4.1.5)を用いた。大気，海面水温データにはそれぞれ NCEP final

は地上風収束と降水量の時間変化の対応はあまり明瞭ではなかったが, 対流圏下層の水蒸気混合比と降水量の間には比較的良い対応関係があった.

analysis, OSTIA NRT level 4 SST を用いた. 計算領域は
大小 2 つの領域の入れ子とし, 水平格子間隔はそれぞれ 15 km, 5 km とした。鉛直層数は 50 層である.
海面水温前線の影響を見るため, 本研究では再現実験 (CTL)に加え，海面水温前線周辺海域 (北緯 37.5～
44 度, 東経127～140.5 度)で平滑化した海面水温を用いた比較実験 (SMO)の 2 種類の実験を行った. SMO における大気データは CTL と同一である. 各実験について
計算開始時刻を 1 月 6 日 00 時から 7 日 00 時 (UTC)まで, 6 時間ずつ遅らせることで 5 通りの標本を作製する
アンサンブル実験を行い，1 月 8 日から 12 日までの 4日間の計算結果を解析に用いた.

図１ CTL と SMO の 4 日降水量の差 (太線)と CTL の海面水温 (細線). 太い実(破)線はそれぞれ 10mm/4-d の3.

結果

CTL における 1 月 8 日から 12 日の 4 日間の平均値を

正 (負)偏差を表す(危険率 5%で有意). 細線は 1℃間隔.
番号の意味は本文参照.

SMO における平均値からの差（”偏差”）として比較す
ると, おおよそ JPCZ に沿って，①朝鮮半島沖合で降水弱化, ②日本海中央部で降水強化, ③能登半島沖合と④新潟県沿岸で降水弱化となり, 降水量の増減が JPCZ

謝辞
文部科学省科学研究費 (17H02958, 19H05697), 九州
大学応力研共同研究所 (2021 S3-3)の支援を受けた.

-132-

EM-01+ (P1A, C5A)
積算気温を用いたウグイス初鳴日予報の試験運用*太 田 佳 似 （ 日 本 気 象 予 報 士 会 関 西 支 部 ）植田睦之（バードリサーチ）
1.

はじめに

測日）を算出し,4 日毎に発表（図 3）.5%予測は 39 地

先行研究で,ウグイスの初鳴日が桜の開花と同様,有点の観察日と予測日の差異の平均的な頻度分布で初鳴

効積算気温で予測できることを示した[1] [2].また,そのき確率が 5%となる日とピーク予測の差異から決定した.

中で 2020 年の東京での観測日を用いた検証を行い,「30
日前予報」の実用可能性が得られた.本報告では,先行研究の 39 地点のウグイス初鳴日予測モデルから,全国モデルを開発し,バードリサーチの「季節前線ウォッチ」[3]で試験運用した内容と結果について述べる.
2.

全国モデルの作成

上記 39 地点のモデルでは，全国のウグイスの初鳴日を予測するには不十分なため,全国モデルを検討した.39 地点の 2005〜2019 年の年平均気温と有効積算気温の関係を調べ，ほぼ線形関係が得られたため（spearman の順位相関 r = 0.78, S = 2217, P < 0.001, n =39；図 1）,
有効積算気温 Ta = 26.101×平均気温−51.304を全国 788 ヶ所の気象観測地点に適用し，この Ta を用いて各地点の予測日を求めた.

図 3 全国モデルのピーク予測と 5%予測（水戸の例）
5.

運用での予報の更新

前述の 30 日前予報は,全国モデルで観察日を 30 日早めた有効積算気温と平均気温の関係式を作成し，求めた予測日に 30 日を加える.今回は 60/30/25/20/15 日前
予報を作成し,より精度の高い後者の予報が確定するごとに予報を更新した.
6.

2021 年の予測日（ピーク予測）の検証

2021 年の観測日（186 件）を用いて予測を検証した.2
件以上の観測データのある 26 地点（147 件,79%）につ
図 1 年平均気温と有効積算気温の相関
3.

全国モデルの検証

上記結果を 2020 年の初鳴き情報（152 件）で検証しいて図 4 に示す.(1)60 日前予報が北海道で遅い,(2)西日本で予測日が全体的に遅い等の特徴が見られ,今後の解析で来年以降のウグイス初鳴日予測に生かしたい.

た（図 2）.予測日との差の絶対値は，全国モデルが 9.9±8.6（SD）日，過去の観察日の平均値が 17.3±18.2 日
で，有意に前者がよく予測できており（t89＝-3.96，
P=0.0001），平均 7.4 日，42.7%予測が改善された.95%
信頼区間幅も全国モデル 5.4,過去平均 10.1 であった.
頻度 Freq uen cy

2010A) 積算気温によ る 予測b y effective accum ulated
tem p erature

020B) 過去平均から の予測
b y averag e d ate

図 4 2021 年の平均観測日と予測日

10
0
-100

-50

0

50

100

予測日と 観察日と の差（ 日）Differen ce b etw een th e p red iction d ate an d th e ob servation d ate

図 2 有効積算気温の予測日と過去平均の比較
4.

「季節前線ウォッチ」上で試験運用

参考文献[1]太田佳似,植田睦之,2020, 気象データを用いたウグ
イス初鳴日予報の試み, 日本気象学会秋季大会,159[2]太田佳似,植田睦之,2020, 積算気温をもちいたウグ

この全国モデルで,気象庁が生物季節観測を行ってイスの初鳴き日の推定,Bird Research 16,A39-A46

来た 93 地点のピーク予測（初鳴き観測が最多となる平[3]バードリサーチ「季節前線ウォッチ」https://www.bird-

均的な観測日）と 5%予測（初鳴き観測のほぼ最初の観

research.jp/1_katsudo/kisetu/index_kisetsu.html :7/5 確認-133-

EM-02+ (P1A, C5A)

暖候期における気候の年次差が脳心血管・呼吸器疾患の死亡に及ぼす影響*大 橋 唯 太 , 宮 田 朱 理 (岡 山 理 科 大 学 生 物 地 球 学 部 ) ,井 原 智 彦 (東 京 大 学 大 学 院 新 領 域 創 成 科 学 研 究 科 )
1.

はじめに

小関係は疾患によって異なっていた．2010～2019 年の過去 10

脳・心血管疾患と呼吸器疾患の発症や死亡は，気象変化の年間にみられた最も低い月平均気温の年の死亡率を基準にし影響も受けることが世界各国で疫学分析から示されている

た高温年の相対リスクを計算した結果を，表１にまとめる．

（例えば，Xu and Inaba 2003; de Blois et al. 2015; Huang et al.

GLM の実行では，東京の 5・10 月と 7・8 月の組みあわせ2020）．日本でも既往研究はあるものの，近年を対象とした分で，それぞれ精度の良いモデルが作成された．モデル作成時

析調査が少ない一方，2020 年以降は新型コロナの感染拡大にに算出された赤池情報量基準（AIC）の値から，夏季 7・8 月

起因する国民の行動変容により，気象・気候の影響を分析すの死亡率の高低は月平均気温のみを説明変数に取ればよく，ることが困難となった．また，大半は死亡が現れやすい冬季

一方で春秋季 5・10 月では説明変数に月平均気温だけでなく，を対象にしているが，夏季の高温影響は注目されることがあ

気温と降水量の交互作用項も含めた方がモデルの精度が向上

まり多くない．そこで本研究では，コロナ拡大前の直近 10 年

した．降水量（降水日数）の多寡は人の日常行動に影響を及間に対して，暖候期（本研究では 5～10 月）を対象とした疾ぼしていることが予想でき，分析を深めていく必要がある．

患死亡と気候変化の関係分析を行った．
2.

資料データと解析方法

本研究では地理的に異なる気候を考慮し，札幌市・東京 23区・大阪市の３都市を解析対象に選んだ．厚生労働省による
人口動態調査の 2010～2019 年の死因別死亡数を取得した．この統計データは政府統計ポータルサイト e-Stat で公開されており，今回は年齢階級別・月別に集計されたものを用いた．
対象疾患には，WHO の国際疾病分類 ICD-10 に準拠した「急性心筋梗塞」
・「（心筋梗塞を除く）虚血性心疾患」
・
「不整脈／
電導障害」
・
「心不全」
・
「脳内出血」
・「脳梗塞」
・「くも膜下出

図１ 虚血性心疾患を例にした，2010～2019 年の 10 年間

血」
・「肺炎」を選んだ．

における死亡率の気温感応度（MRadj /℃）の月変化グラフ．

これらの死亡データを年齢調整した後に，月死亡率と月平均気温の単相関分析を行った．得られた回帰係数から，死亡

表１ 最も高温になった年の相対リスク．1.1 以上の値

率の気温感応度（MRadj /℃）の経月変化を疾患別に追跡した．

を示した月に対しての相対リスクの範囲を示している．

また，変数応答の非線形性も予想し，一般化線形モデル

大阪市

東京23区

札幌市

（GLM）を python プログラムによって試行した．このときの心筋梗塞

1.35~1.39

1.31~1.42

1.37~1.65

説明変数には，月平均気温・月降水量・その交互作用項を選

虚血性心疾患1.25~1.65

1.10~1.54

1.28~1.32

択した．GLM のリンク関数は対数関数，誤差構造（確率分布）

不整脈／伝導障害

1.1 未満1.1 未満

1.39~1.63はガンマ分布として実行した．

心不全

1.1 未満1.1 未満

1.28~1.41

3.

くも膜下出血1.1 未満1.1 未満1.1 未満脳内出血

1.1 未満1.1 未満1.1 未満死亡発生率の月平均気温に対する感応度をみた結果を示す．5

脳梗塞

1.26~1.41

1.10~1.34

1.19~1.76

月と 10 月の春・秋季は負の感応度，つまりこの時期の気温が肺炎

1.15~1.16

1.21

1.31~1.54

結果と考察

図１に例として，虚血性心疾患による（人口 10 万人あたり）

低い年ほど死亡率が増加する傾向がみられる．これとは対照的に 7・8 月の夏季になると，正の感応度をもつことがわかり，

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夏の高温化が死亡を増やす事実を示すものである．３都市の患リスク評価と AI を利用した予測手法の構築」(20H03949；研究代表

うち札幌市の気温に対する死亡率の応答が弱いが，地域の大者 大橋唯太) の助成を受けています．

-134-

EM-03+ (P1P, C5A)
温暖化気候における望月寒川(札幌市)の氾濫リスクの推定*金盛友香 1・稲津將 1・鶴巻亮一 2・星野剛 3・山田朋人 3・松岡直基 2・佐藤陽祐 1
1: 北大院理, 2: 北海道気象技術センター, 3: 北大院工

1.

はじめに

の貯留高を予報し、表面流出、表層流出、地下水流

気候変動によって北海道内の大雨や短時間強雨の出を算出するものである。流出孔の高さ、流出係数、頻度が増加することが予測されており、気候変動

浸透係数は、遺伝的アルゴリズムを用いて、2014 年を踏まえた氾濫リスクの評価は喫緊の課題である。

9 月 11 日の降雨と流量に最適になるように推定しとくに、中小河川は降雨から流出までの時間が短た。また、既存の H-Q 関係式より流量から水位にく、ピーク流量が大きいため、局地的・集中的な降換算した。

水によって氾濫が起こりやすい。また、都市河川では、氾濫により人命・財産の被害が大きくなりやす

3.

い。そこで本研究では、札幌市の中小都市河川であ望月寒川の氾濫危険水位を超えた大雨であった

2

る望月寒川（流域面積は 21.9km だが、そのうち上2

結果

2014 年 9 月 11 日の降水を用いて流量の評価を行流の 6.13km を研究対象とした）を対象として、温った。図は 2014 年 9 月 11 日の望月寒川で観測さ暖化気候における氾濫リスクを評価する。

れた降水と水位（黒色）と、温暖化気候における降
水とその降水をタンクモデルに入力して得られた

2.

手法

水位（赤色）を示している。温暖化気候において降

地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測デ

水量の増加に伴ってより流出のピークが鋭くなっータベース d4PDF[1]の領域実験を力学的ダウンスている。本研究では、札幌市周辺の複数 AMeDAS 点

ケーリングによって水平解像度 5 km に変換したもの降水を用いて、同様に流出を評価し、気候変動下のを使用した。力学的ダウンスケーリングによっ

における氾濫可能性を調べた。

て得られた d4PDF の過去実験と将来実験（4℃上昇実験）の 1 時間降水量上位１%の値を比較し、極端

謝辞：本研究は環境再生保全機構 JPMEERF20192005

降水の降水量の増加率を調べた。望月寒川周辺のにより実施された。

複数地域の 10 分降水量の観測データにこの増加率を乗じたものを温暖化気候における極端降水とし

4.

参考文献

た。

[1] Mizuta, R., et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98,

本研究で用いた河川流出モデルは 3 段タンクモデ1383-1398.

ルである。同モデルは降水を入力値とし、タンク内

図(黒)2014 年 9 月 11 日の望月寒川で観測された(線グラフ)降水と(棒グラフ)水位。(赤)温暖化気候想定で同事例の降水を 1.4 倍したものと、それをタンクモデルに入力して得られた水位。破線は氾濫危険水位。

-135-

EM-04+ (P1P, C5A)

我 が 国 の PM2.5 測 定 量 デ ー タ に 関 す る 包 括 的 解 析*小 川 公 子 ( お 茶 大 情 報 ),
1.

はじめに

神 山 翼 (お 茶 大 情 報 )季節的に分けた解析を行い, 結果を図２に示す.

近年の急速な経済発展に伴い, 大気汚染物質問題がたとえば相対湿度の季節変化は, 図の１列目に示す

世界中で問題視されている. PM2.5 はその中でも最もように春と夏に正の相関をもつ都市の数が増え, 季節

有害な物質の一つであり, 粒径 2.5μm 以下と小さいで大きく変化している. 一方１年を通して, 太平洋ベため, 呼吸器系の奥深くまで入り込みやすいことから

ルト沿いには正の相関が分布する. 高湿度は NO3-の生

健康への影響が大きい(1). 急速に経済発展した中国で成を促進し, 気温が低いことによりガス-粒子平衡が粒は世界の中でも大気汚染物質排出量が多く, また大気子側に偏り, 生成した NO3-が焼失しづらいとされる(3).

汚染を死因とする数が年々増加しているため, 大気汚染に関する研究は多く行われており, PM2.5濃度は排出量だけでなく気象要素と大きく関連がある事が報告されている. 本研究の目的は, 日本における PM2.5 濃度と気象要素の関係を包括的に解析することである.
2.

空間的変動

図 1 に PM2.5 濃度の偏差と相対湿度, 気温, 風速, 気圧の各偏差から算出した相関関係を空間分布で示す.
PM2.5 と相対湿度は大部分が負の相関を示すが, 太平洋ベルト沿いの都市部では正の相関を示す. 要因は都市部と郊外のエアロゾルの種類の違いと湿度の違い

図 2 季節的変動 PM2.5 濃度の偏差と相対湿度, 気温,の２点が知られている .

風速, 気圧の各偏差から算出した相関係数(2)

気温は強い相関は多く見られず, 東日本で正の相関,4.

結論・今後の課題

西日本に負の相関が分布している傾向がある. 例えば

解析結果が示すように, 相対湿度では太平洋ベルト

九州で見られる強い負の相関の理由は, 気温が高いとに沿って正の相関を示し, 似た現象は中国でも同様に空気の対流が促進され大気汚染物質の希釈と分散が起見られる. 先行研究(2)では, 正と負の相関持つ地域の違こるためであると知られている(2).

いは, エアロゾルの種類の違い（都市工業型または清浄

風速では主に正の相関が見られるが, 太平洋ベルト海洋型）であると結論付けている.

沿いの地点に限り負の相関を持つところも多く, PM2.5

他の気象要素では相対湿度ほど中国と同じ傾向がみを多く排出する地点では風が弱いほど周辺地域に運ばられなかった. 国内で観測される PM2.5 のうち日本国

れず PM2.5 をため込むことが推測される.

外からの越境汚染の割合が大きい日本では, 越境汚染

気圧では九州に強い正の相関が見られる. 気圧が高の影響を多く受ける九州地方とその他の地方を分けて

いと大気境界層が低くなり, 大気汚染物質の鉛直拡散考察し, 成分量やバイオマス燃焼の発生量などを含めが妨げられることなどが原因として考えられる .

た解析を行う必要がある.

(2)

今後の研究では観測点をより大局的に分別して,多変量解析を行い, 国内地域差, 中国と日本の地域差の要因を明らかにする予定である.
図 1 空間的変動 PM2.5 濃度の偏差と相対湿度,
気温, 風速, 気圧の各偏差から算出した相関係数

参考文献[1] 環境省：微小粒子状物質県境影響評価検討会報告書,

3.

季節的変動

前節で行った解析は, 概略を捉えるのに有益な一方,
季節の影響を大きく受けると考えられる. そこで次に

2008[2] Yang. Q et al. (2017) Int. J. Environ. Res. Public Health.
14, 1510[3] Shuichi H. (2017) J. Jpn. Soc. Atmos. Vol. 53 No. 1-136-

EM-05 (P1L)

住環境の視点から見た地域気候の将来変化*山村 麻紀子・奥 勇一郎 （兵庫県立大学・環境人間学部）
1. はじめに
近年、環境配慮型の建築が多く建設され、様々な技術が導入されている。一方、地球温暖化によると思われる急激な気候変化、気候の極端化が指摘され、地域における持続可能な日々の暮らし、住環境を実現する
ためには気候予測を考慮した設計が求められる。そのような設計デザインのための基礎資料となるべく、本研究では住まいを取り巻く環境の視点から日射量等の気象要素の将来変化とその地域特性を調べた。

1951-20112051-2111％

W/㎡

2. 使用データ
日射量の将来変化を調べるため、
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:
図 1: 下向き短波放射量（上）と曇天率（下）の 6 月における
database for Policy Decision making
期間平均値
for Future climate change）のうち水の多い地域では降雪量などの気象要素も住まい
平解像度 60km の全球大気モデルによる 1951 年
を取り巻く環境の視点から重要であるため、今後から 2011 年までを想定した過去実験と、RCP8.5はこれらの将来変化についても評価していきた
シナリオに基づく 2051 年から 2111 年までを想い。
定した将来実験における下向き短波放射（日射量）と曇天率の月平均値データを使用した。
謝辞
本研究では、文部科学省による複数の学術研究
3. 結果
プログラム（「創生」、「統合」、SI-CAT、DIAS）間
過去実験と将来実験における下向き短波放射連携および地球シミュレータにより作成された量と曇天率の 6 月の期間平均値を図 1 に示す。将
d4PDF を使用した。
来変化に地域差があるものの、おおむね下向き短波放射は増加し、曇天率は減少する傾向が見て取280れ、両者の関係から互いに整合的であることがわ
240かる。この将来変化の季節依存性を調べるために、
200
一例として姫路市を含む格子点における下向き
短波放射量（図 2）と曇天率（図 3）の過去実験
160
および将来実験における期間平均値の季節変化120を示す。10 月を除いて、将来実験の下向き短波放80
射量は過去実験のそれと比べて大きく、中でも 6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 月
月と 7 月の差が大きい。一方、将来実験の曇天率
1951-20112051-2111
は 10 月を除いて過去実験のそれと比べて低くな
図 2: 下向き短波放射量の月別期間平均値っている。これらから、下向き短波放射量や曇天率の将来変化には季節にも偏りがあることが分
80
かった。
70
60
4. 今後の予定
50
d4PDF には異なる初期値と下部境界条件の海40
面水温（SST）を与えた過去実験 100 メンバ、SST
30の将来予測空間パターンを考慮した将来実験 90
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 月
メンバ（6 パターン×15 メンバ）があり、図 1 等
1951-20112051-2111
で示した将来変化が統計的に有意なものかを評図
3:
曇天率の月別期間平均値
価することができる。加えて、気温、降水量、雪-137-

EM-06 (P2P)

フェーン現象とヒートアイランドによる2018 年 8 月 22 日 の 長 野 県 北 東 部 に お け る 昇 温 イ ベ ン ト*山 田 恭 平 (長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 ),
1.

はじめに

栗 林 正 俊 (長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 )CTRL は 22 日の気温をよく再現していた（図 1 右）。図2018 年 7 月は日本では猛暑となり、この猛暑イベン

2 に長野地方気象台周辺での NU と CTRL の温位差をトは人為起源の影響によるものであり、今後数十年の示す。22 日では 1K 程度となっており、都市域が高温間に同様の猛暑が起こりうる可能性が示唆されているに影響していたが、昼間と夜間ではほとんど差がなか[1]。標高が高く寒冷地として知られる長野県でも日最った。図 3 に RM および NU と CTRL の 17 日からの温高気温35℃以上となる猛暑日と日最低気温が25℃以上

位上昇量の差を示す。
RM による日平均温位の上昇量はとなる熱帯夜が増加しており、続く 2018 年 8 月は長野

CTRL よりも小さく、山が取り除かれたことで 22 日は

県北東部の長野地方気象台（36.662°N, 138.192°E, 418

昇温が 1K 程度弱くなっており、中部山岳と長野都市部

m a.s.l.）では、17 日（23.8℃）から 22 日（38.5℃）にかが同程度寄与していた。一方、21 日から 22 日にかけてけて日最高気温で 14.7℃上昇し、22 日は歴代 3 位の高は NU と CTRL で温位上昇率もほぼ同程度で、都市域温となった。本研究ではこの昇温について、フェーン現の存在は温位差には影響していたが、昇温率にはほと象と都市化のふたつの要因に着目し解析を行なった。

んど影響していなかった。

2.

解析手法

図 4 に長野地方気象台で温度極大となった 22 日 15気象計算を非静力学領域気象モデル WRF v3.6.1 を用時からの後方流跡線解析の結果を示す。おおむね 2 ついる。初期値と境界値は NCEP Final Analysis (GFS-FNL)のルートで空気塊は長野に接近しており、このうちglobal tropospheric analyses を、土地利用データは 21-

2km 以上の高高度から接近した空気塊は断熱的に長野

category IGBP-Modified MODIS を用いる。境界層スキーを加熱していた。

ム、都市キャノピーはそれぞれ Bougeault and Lacarrere
PBL、Single layer, UCM を適用する。計算期間は 2018 年
8 月 12 日から 25 日までの 2 週間である。再現計算（CTRL）のほか、長野盆地の都市域を森林にした条件（ No Urban; NU ） と 中 部 山 岳 を 取 り 除 い た 条 件（Removal Mountain; RM）でも計算を行い、比較する。
計算領域は図 1 のとおりで、3 重ネストにより長野県周辺地域を水平解像度 3.3 km で計算した結果を解析する。↑図 2.長野地方気象台周辺の後方流跡線解析は Read Interpolate Plot post processing NU とCTRL の日平均温位差。
package (RIP [2])を用いて行う。

↑図 4. 22 日 15 時の長野地方気象台周辺からの後方流跡線追跡の結果。

↑図 3. 長野地方気象台周辺の 17 日を基準とした温位上昇
量の RM と CTRL の差、および NU と CTRL の差。
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
図 1. (左) WRF 計算領域。

(体系的番号 JPMEERF20192007)により実施した。

(右) 長野地方気象台の気温観測値と WRF 計算値。

参考文献

3.

[1] Imada, Y., Watanabe, M., Kawase, H., Shiogama, H., &結果

長野地方気象台での観測値と各計算値を比較すると、

Arai, M. (2019). SOLA, 15A-002.
[2] Stoelinga, M. T., 2009, NCAR, 10.

-138-

EM-07 (P2P)
東アジアの越境大気汚染エアロゾルに及ぼすモンスーンの影響に関する観測的研究*蔡 穎（千葉大学），入江

仁士（千葉大学），Alessandro Damiani（千葉大学）

１． はじめに岸線から離れるにつれて AOD が減少する傾向が見気候変動は世界各地でその影響が顕在化してきてられ(図 2)。また、東京の経度(約 135°)では中国の海おり、社会の最大の関心事のひとつとなっている。

岸線の 44%まで減少したことが分かった。本講演で気候変動はモンスーンを変化させ、さらには東アジ

は、このような減少の度合いの年ごとの変動をアジ

ア域の気象場の変化を介してエアロゾル等の越境大アモンスーンの年々変動の観点から議論する。

気汚染の分布等に顕著な影響を及ぼすことが予期される[1,2]。このようにエアロゾルの越境汚染の変化
はモンスーンの変化や気候変動によって応答すると考えられるが、その実態を示す観測データは限られている。そこで、本研究では、地球観測衛星
Terra/Aqua の MODIS センサーの長期のエアロゾル光学的厚さ(AOD)データ(550 nm)を NASA の全球グリッド再解析データ MERRA-2(Modern-Era Retrospective
analysis for Research and Applications)とともに解析し、

図 1: 2003-2020 年における MODIS (a)(c)と MERRA-2 (b)(d)

アジアモンスーンが東アジアの越境大気汚染エアロの年平均値と年増加量を示す。

ゾルに及ぼす影響を観測データから定量的に評価することを試みる。
２． 方法
本研究では、2003 年から 2020 年までの長期の観測データとして MODIS AOD データを用いた。また、雲などによるデータ欠損の影響を抑えるために、
MERRA-2 の AOD データも解析した。両データについて、グリッドごとのトレンド解析およびホフメラー
ダイアグラム解析を行った。特に中国―日本のあいだのエアロゾルの越境大気汚染の分布の変動とアジ
アモンスーンとの対応を調べた。
３． 結果・考察
2003 年から 2020 年までのあいだ、中国大陸や日本
では広域にわたって AOD が年々減少する傾向があることが分かった(図 1)。しかしながら、依然として

図 2：2003-2020 年における 20-40°N の緯度帯の AOD の経

中国華北平原の AOD は高く、エアロゾルの重要な発度-時間分布(ホフメラーダイアグラム)。赤枠が中国海岸線

生源であることが分かった。このことを確認したう(経度 120°E-125°E)を示す。

えで、中国の下流域に着目したところ、中国沿岸か
ら北東方向に延びる AOD が高い領域が海洋上で顕在化していたことが分かった。これは、この期間のアジアモンスーンに伴う平均的な偏西風の結果として解釈される。さらに、20-40°N の緯度帯の MERRA-2
AOD データの経度分布を解析したところ、中国の海

参考文献：[1] Jeong, J. and Park, R., 2017. Winter monsoon variability andits impact on aerosol concentrations in East Asia.
Environmental Pollution, 221, pp.285-292.
[2] Qin, J., Shi, A., Ren, G., Chen, Z., Yang, Y., Zou, X. and Zhang,P., 2020. Severe Historical Droughts Carved on Rock in the
Yangtze. Bulletin of the American Meteorological Society,101(6), pp.E905-E916.

-139-

EM-08 (P2L)

東京の気象の 1 分値データにおける曜日効果*平 田 祥 人 (筑 波 大 学 ),
1.

はじめに

人類は，気象や気候に大きな影響を与えている．特に，

山 田 芳 則 (叡 啓 大 学 )系列予測よりも，2 種類目の曜日効果を考慮に入れた時
系列予測の方が，平均的な予測誤差が小さくなる傾向

地球温暖化や極端な気象など大きな時間スケールで，が見られた(図 1)．特に，降水量では，1 時間先付近の人類が，気象や気候に影響を与えているという事実は，数十分間の部分で，1 種類目の単純な時系列予測よりも，一般に広く認識されるようになってきている[1]．しか

2 種類目の，曜日効果を考慮に入れた時系列予測の方が，し，小さな時間スケールで，人類が，気象にどのような予測誤差の改善幅が大きい傾向を確認した(図 1)．

影響を与えているかに関しては，研究が，あまりない．
そこで，本研究では，東京の気象の 1 分値データを

5.

まとめ

用いて，曜日に着目して解析することにより，人類が与

上記の結果は、分や時間といった小さい時間スケー

えていると思われる気象に対する小さな時間スケール

ルでも，気象に曜日効果があることを意味すると思わでの効果を明らかにすることを試みる．

れる．曜日，つまり，7 日という周期は，人類が人為的に作り出した時間スケールであると考えられる．その2.

使用したデータ

ここでは，気象庁により提供された東京の気象の1 分
値データを用いる．変数としては，日射量，気温，風速，
降水量である．期間は，2006 年 1 月 1 日から 2015 年
12 月 31 日までの 10 年間である．

ため，気象の曜日効果は，分や時間といった小さい時間スケールに対しても，人類の活動が，気象に影響を与えていることを意味するものと思われる．
また，今回得られた結果は，予備的な結果なので，気象の曜日効果を考慮することで，防災という観点から価値のある気象予測が得られるかどうかは，まだ，わか

3.

解析手法

らない．この観点で，今後の研究を進める．

1 分先から 120 分(2 時間)先までの時系列予測を以下の方法で 2 種類用意する．各気象の変数に関して，次の計算を行う．ある時刻の直前の 1 年間分のデータをデータベースとして用いて，それに続く 120 分間の観6.

謝辞

本研究は，JSPS 科研費 JP19H00815 の助成を受けた研究である．

測値を予測する．予測には，無限次元の遅れ座標[2]を用いる．つまり，過去の時間点と現在の時間点の、無限次元の遅れ座標での距離を再帰的に計算する．そして，
1 種類目の時系列予測では，
この距離が短いほうから20
点の時間点を求める．そして，その時間点から p 点先(1≦p≦120)の観測値の単純平均によって，p 分先の時系列予測を構成する．
2 種類目の時系列予測では，無限次元の遅れ座標を使って求めた距離が近い点で，かつ，現在の時間点と曜日が同じ時間点を 20 点探してきて，20 点の近傍点を求める．その後の手続きは，1 種類目の時系列予測と同様である．もし，気象に曜日効果があれば，1 種類目の時系列予測よりも，2 種類目の時系列予測の方が，予測誤差が小さくなる傾向が観察できる可能性がある．
4.

結果

降水量, 気温, 風速のデータで，1 種類目の単純な時

図１ 2 種類の時系列予測の平均的な予測誤差．
参考文献[1] Oreskes, N., 2004, Science, 306, 1686-1686.
[2] Hirata, Y., et al., 2015, Sci. Rep., 5, 15736.

-140-

EM-09 (P2L)

短期的・長期的な暑熱順化を考慮した
都道府県別の熱中症救急搬送リスク予測*中 村 真 悟 1 ， 佐 藤 亮 吾 1 ， 日 下 博 幸 2(1 筑 波 大 学 生 命 環 境 科 学 研 究 科 2 筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )
1.

はじめに

ることが示された. (ii)の近未来予測から, 近未来にお日本では暑熱環境の悪化に伴う熱中症患者数の増加

ける熱中症救急搬送者数が救急医療体制へ与える負荷が大きな社会問題となっている．この傾向は温暖化がが約 2.6 倍増加すると示唆された．(iii)の予測から, 暑

進行することで今後さらに深刻化することが懸念され熱耐性の獲得やライフスタイルの変化によって, 全国る．従って，そのリスク評価を行うことが急務である．

的に約 30－40%程度熱中症救急搬送リスクが抑えられ

具体的なリスクとして，救急医療体制への負荷の増大

ることが分かった。特にエアコンの普及に代表されるが挙げられる．救急医療体制への負荷についての議論

ライフスタイルの変化を考えると, 近未来の熱中症救するため近年、将来の熱中症救急搬送者数（以下，搬送急搬送リスクが baseline のそれを下回る地域もあった.

者数と呼ぶ）を予測するモデル[1]が開発されている．
しかし，開発されたモデル[1]は一夏を通した短期的な暑熱順化は考慮しているが，数十年スパンの長期的な暑熱順化について考慮されていない。この長期的な暑熱順化の要因は住民の暑熱耐性の獲得やエアコンの普及に代表されるライフスタイルの変化がある．そこで，本研究では既存の予測モデル[1]を用いて，近未来（2031―2050 年）の救急搬送者数の予測を行うことに加え，長期的な暑熱順化を考慮した予測実験を行う．
2.

手法

搬送者数の将来予測には，搬送者数の日別値を目的変数とし，日最高気温を説明変数とする予測モデル[1]を用いた．日最高気温データは，将来気候予測データセットである NARO2017-V2.7r から取得した[2]．排出シ
ナリオは RCP8.5 とし，予測の対象期間は 1981―2000

図１ RCP8.5 シナリオの 2031～2050 年における熱年（Baseline）及び 2031―2050 年（近未来）とした．

中症救急搬送者数の増減率（1981～2000 年比）
．晩夏の

3.

予測式を用いた予測結果(上)．ライフスタイルの変化を結果

将来予測実験として，(i) 温暖化による気温上昇のみ考慮した近未来予測（下）．

を考慮した近未来 (2031-2050) 予測, (ii) 温暖化による気温上昇と人口動態の変化を考慮した近未来予測 (iii)

謝辞 本研究は，文部科学省気候変動適応技術社会実

温暖化による気温上昇・人口動態の変化および長期の装プログラム「気候変動の影響評価等技術の開発に関

暑熱順化を考慮した近未来予測を行った．長期的な暑する研究」JPMXD0715667165 の助成を受けた．また，

熱順化は以下の２つの予測実験から推定した．①初夏

本研究の一部は，（独）環境再生保全機構の環境研究総から一夏期を通して晩夏期相当の暑熱耐性を持つと仮合推進費（JPMEERF20192005）により実施された．

定した予測実験．②baseline の期間においてエアコンの普及率が低い地域の住民が, 近未来において似た気候

参考文献

を持つ別地域と同様の暑熱耐性の獲得やライフスタイ[1] 佐藤亮吾ほか, 2020, 日本気象学会春季大会, B404.

ルの変化を起こしたと仮定した予測実験．

[2] 西森基貴, 2019, 農研機構地域気候シナリオ 2017(i) の近未来予測から近未来における熱中症救急搬送リスクは baseline（1981－2000）と比べ約 2.3 倍にな[Data set], デ ー タ 統 合 ・ 解 析 シ ス テ ム (DIAS).
https://doi.org/10.20783/DIAS.568.

-141-

IM-01 (P1A)

無光無風（ダーク・ドルドラム）にともなう変動性再生可能エネルギー低出力イベントの分析*大 庭 雅 道 , 菅 野 湧 貴 , 野 原 大 輔 (電 力 中 央 研 究 所 )
1.

はじめに

の強化に伴うヤマセ型、②低気圧通過後の北風型、③梅

風力発電や太陽光発電などの変動性再生可能エネルギ

雨・秋雨前線型、④①と③の複合型）。また、ダーク・ドー（VRE）は、発電時に二酸化炭素を排出しないため、地ルドラム発生数の経年変動は、熱帯インド・西太平洋域の

球温暖化対策に大きく貢献する。一方、「無光・無風」の

海面水温変動により励起されたテレコネクション（遠隔応期間が数日続く、いわゆる「ダーク・ドルドラム（Dark答）と関連していることがわかった。

Doldrums）」は、VRE の普及率が高い場合、電力供給が長期間途絶えるリスクにつながる（Matsuo et al. 2020）。わが国においては、現状ダーク・ドルドラムから問題が生じる
ほど VRE の導入量は多くないものの、2050 年カーボンニュートラルの達成のための電力の安定供給に向けて、ダーク・ドルドラムの詳細な発生時期や要因について明らかにする必要がある。そこで、本研究では、日本におけるダー
ク・ドルドラムの気候学的・気象学的な発生の特徴とその要因を明らかにする。

2.

VRE 出力遡及再構築データの作成

図１ (a) 実測データ(2017-2019 年)と(b) VRE 出力遡及再構築データ

本研究では、太陽光発電と風力発電がバランス良く導入（1978-2020 年）における東北エリアの各月のダーク・ドルドラムのされている東北電力エリアを対象とした。ダーク・ドルド

発生率。
（左）VRE 出力合計、（中）太陽光のみ、（右）風力のみの場

ラムの気候学的な特徴を把握する目的で、数年分の VRE合、濃淡はそれぞれ継続時間 1・3・5 日。

の実測データを数十年分に拡張した。具体的には、ランダ
ムフォレストを用いて、アメダス気象観測データ（気温・
日照時間・風速）を入力データ、実測データを出力データ
として統計関係を構築し、1978～2020 年の太陽光・風力
発電量をそれぞれ推定した。得られた過去 43 年間の VRE
出力遡及再構築データから、東北電力エリアでは主に夏季にダーク・ドルドラム（ここでは、太陽光と風力の合計が定格出力の 10％以下になる期間で定義）が発生することがわかった（図１）。

3.

ダーク・ドルドラムの発生要因
当該エリアの夏季における地上風ベクトルの空間分布に自己組織化マップ（Self-Organizing Map: SOM, Kohonen1982）を適用し、1978～2020 年における長期の気象場の図２ ダーク・ドルドラムの発生頻度（条件付き確率）の高い４つの分類を得た。解析には気象庁全球大気再解析データ

気象場。WP1（ヤマセ型）、WP2（北風型）、WP3（複合型）、WP4（梅JRA-55 を使用した。東北周辺域の気象場をトーラス型

雨・秋雨前線型）に対応する地上気温（度；左）、全雲量（％；中央）、

SOM を用いて、15×15 の 225 パターンに分類した。得ら

地上風速（m/s；右）と海面更正気圧（hPa、等高線）。

れた気象場と VRE 出力遡及再構築データとの対応関係から、ダーク・ドルドラムの発生頻度が高い 4 つの支配的な

参考文献

天候パターンが特定された（図２；①オホーツク海高気圧[1] Ohba, M., D. Nohara, and Y. Kanno, 2021: Climatology
of Dark Doldrums in East Japan, submitted to RSER.

-142-

IM-02 (P1A)

気象・災害関連語の新聞記事件数の長期変化*藤部文昭・松本 淳 (都立大・都市環境)

1. はじめに
新聞記事の件数は, その話題に対する社会の関心を表す尺度の 1 つである．藤部・松本[1]は, 新聞社の記事検索システムを使い, 気候変動と夏の暑熱に関連する記事件数の長期変化を調べた．その結果, 近年は暑熱や熱中症の記事が増える一方で, ヒートア
イランドや熱帯夜の記事は減ったことが見出された．
本研究では, 極端現象を中心とする気象用語や, 災害に関連する用語の記事件数の長期変化を調べた．
2. 資料と解析方法
都立大からオンラインで閲覧できる朝日新聞「聞蔵Ⅱビジュアル」, 毎日新聞「毎索」, 読売新聞「ヨミダス歴史館」, 日本経済新聞「日経テレコン 21」を使った．約 50 の用語について, 東京本社版の見出
しと本文を検索し, 年ごとのヒット数を集計した．
対象期間は 1990～2020 年とした．
3. 結果
上記 31 年間を通じ,“豪雨”“暴風”“土砂崩れ”“高潮”など, 極端気象や災害に関連する語の記事数が増えている（図 1）．増加はほぼ連続的であり, 災害に対する社会の関心が徐々に高まってきたことを示唆する．一方“集中豪雨”の記事数は減り, 豪雨の記事に“集中豪雨”が使われる頻度は大きく減少した（図 2）．観測や予報の分解能が上がって局地的な大雨を捕捉しやすくなり, 「集中」という言葉を冠する動機が薄れたのかも知れない．なお, 2008 年から使われ始めた“ゲリラ豪雨”を加えれば,“集中豪雨”の記事数の減少は有意ではなくなるが,“豪雨”
に対する相対的な減少傾向は解消しない．このほか,
理由は分からないが“崖崩れ”が減っている．
また, 近年は“天気予報”が減って“気象情報”
が増えてきた（図 3）．社会に対して予報だけでなく現況を含む幅広い情報提供が求められるようになったことを反映していると考えられる．なお, 1990 年
代に行われた予報自由化と気象予報士制度の導入により, 当時の天気予報関連の記事が多かった可能性を考え,“予報士”“自由化”を含まないという条件をつけて検索をやり直してみたが,“天気予報”の記
事数の減少率は変わらなかった．
“梅雨”の記事数は変化が小さいが,“秋雨（秋霖）”や“季節風”は減っている．全体として, 災害に直結しない日常的な気象用語の記事数は, 横ばいある
いは減少傾向にある．
参考文献[1] 藤部・松本, 2021: 日本ヒートアイランド学会誌, 16, 1−8.

図 2 “集中豪雨”の年間記事数, および“豪雨”との記事数比の経年変化．

図 1 各用語の年間記事数（検索によるヒット数; 4
紙の平均値）の経年変化．ピンクの点線は 1 次回帰を示し, いずれも危険率 1%で有意．黒点線
は平均値．

図 3 “天気予報”の年間記事数, および“気象情報”との記事数比の経年変化．

-143-

IM-03 (P2L)

積雪時の太陽光発電出力の予測誤差の事象*大 竹 秀 明 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 福 島 再 生 可 能 エ ネ ル ギ ー 研 究 所 )
1.

はじめに

なったものである. このような状況を改善するために

現在, 太陽光発電システムが大量に導入されている

は, 太陽光発電システム上の積雪の動態を把握し, 発

中, 翌日の太陽光発電出力の予測大外れが電力の系統

電予測へ応用していくことが必要となる. 本研究では,運用に与える影響が課題として挙げられている. その今後, メガソーラーサイトにおける積雪の動態や気象中の一つとして, 北海道や本州の日本海側の積雪地域

要素, 雲の時間変化をモニタリングし, 降雪時の出力においては, 太陽光発電システム上の積雪があること

予測の高度化へつなげる取り組みを検討している.

で, 出力予測が大きく外れることがある. そのためには, 気象予報の情報だけでなく, 降雪のタイミング, 太3.

今後の研究計画

陽光発電システム上の積雪の動態把握, 融雪・落雪過程

ほくでんエコエナジー（株）のメガソーラーサイト(道の理解と発電予測へのモデル化が重要である. 現在の東エリア)において, この冬からの気象計測, 雲と積雪

電力システムのモデルにおいては, 積雪効果も含めたのモニタリング観測をスタートさせる予定である. 太運用が進められているものの出力予測が大きく外れる

陽光発電上の積雪の動態の把握を行い, 融雪・落雪のタことがある. 北海道エリアにおける積雪による出力予イミングと発電出力予測への応用に繋げる予定である.

測の大外れについては, これまで（大竹, 2020）によって, 発電出力予測のコンペティションに関する誤差分

引用文献

析において議論がなされている. 本研究ではまず最近

大竹秀明, 2020, 日本太陽エネルギー学会誌, Vol.46,の北海道電力エリアでの出力予測の大外れ事例についNo.1, pp.57-62.

て分析を行った結果を報告する.
謝辞 本研究は科研費・基盤研究 B「太陽光発電システ
2.

積雪時の出力予測の大外れ

ム上の積雪動態の解明と予測への展開」（研究課題

図 1 は北海道エリアで生じた大雪事例における前後

21H01873, 2021-2023 年度）に置いて実施中である. 観の電力の需給状況を示したものである（期間：2021 年

測においては北海道電力（株）井上氏, ほくでんエコエ

3 月 1 日-7 日）. 青線は電力需要を, 黒線は火力発電, 赤ナジー（株）にご協力頂いている.

線は太陽光発電, 緑線は風力発電, 桃色は連系線を使った他電力エリアからの送電を示す. 2021 年 3 月 2 日に北海道エリアでは大雪となり, アメダス（本別）では24cm の積雪が観測された. 寒気により暖房が使われ電力需要も高くなるが, 降雪時はほとんど太陽光発電が生じないため, 主に火力発電で電力需要が賄われている. また, 翌日から天候が回復することから徐々に太陽光発電の出力も高まる. 降雪により, 太陽光発電シ
ステムの表面は積雪に覆われた状況となり, 翌日の太陽光発電の出力予測の誤差（データ出典, 北海道電力（株）ホームページ「発電量調整供給の概要」URL:
https://www.hepco.co.jp/network/con_service/supply_ove
rview/genecapacity/index.html」）をみると, 約 700MW の過小予測になっている(図略). 中央給電指令所における運用においては, 気象予報側における翌日の天候（日射量の予測値）や発電出力への積雪の取り扱いの考慮がなされているものの出力予測が大きく外れる事態と

図１ 2021 年 3 月 1 日から 7 日における北海道電力
エリアの電力の需給状況-144-

MA-01+ (P1A, C3A)

大型ゴム気球を用いた高度 30km 以上のラジオゾンデ観測の試み
木下武也 (JAMSTEC)・荻野慎也（JAMSTEC）
・鈴木順子（JAMSTEC）
・城岡竜一（JAMSTEC）
・杉立卓治（明星電気）
・清水健作（明星電気）
1. はじめに
高度 30km 以上における温度と風速の観測は1990 年代に定常的なロケットゾンデ観測が終了して以降、それ以下の高度に比べ少ない状況である。そこで簡易に観測可能なラジオゾンデ
観測の垂直方向の範囲を、高度 30km 以上を含む上部成層圏に広げるため、2019 年 11 月 5～6日に守谷市で大型ゴム気球を用いた試験観測を実施した。4 回の試験放球を行った結果、2 回は高度 40km 以上に到達した。
高度 30～40km に
おいて得られたデータ、特に温度データの精度を確認するために、衛星や再解析データと比較を行った。また高度 38～40km 付近に見られる波状構造に対し、ホドグラフ解析などを実施することで重力波の特性を調べた。最後に、大型ゴム気球を用いた観測キャンペーンについても紹介する。
2. 使用データの概要
2019 年 11 月 5～6 日のつくば放球所（36°N,
140°E）にて地方時 17 時、20 時、23 時、6 日
02 時に合計 4 回の試験放球を行った。当時の
天候は晴れで地上はほぼ無風であった。使用したラジオゾンデは明星電気の iMS-100 で 1～3回目の放球では 3000g バルーン (TX3000)を使用し、浮力は 1600g、1000g、2000g、4 回目の放球では 4000g バルーン (TA4000)を使用し、浮力は 2000g とした。フライト構成は、バルー

図 1：2019 年 11 月 5 日 17 時、20 時、23 時、6 日の 2 時に観測した東西風速（左）、南北風速（中）、温度（右）の高度分布。風速は 30m/s ずつ、温度は10℃ずつずらしてプロットしている。

ンから 7.5m の位置にパラシュート、そこから30m の巻き下げ機をつなぎ、最後に iMS-100
を取り付けた。
3. 結果
東西風速・南北風速・温度の鉛直構造を図 1に示す。対流圏界面は約高度 10km に位置し、ジェットの中心は圏界面高度より上に存在す
ることがわかる。鉛直波長 2～4km の擾乱に着目すると高度 20～24km、34～37km、38～40km 付近に波状構造が見られる。高度 38～40km 付近の波状構造はホドグラフ解析によって水平波長約 130km で上向きに伝播する慣性
重力波と推定できた。
4 回の試験観測の到達高度はそれぞれ
40.27km、37.85km、40.66km、33.34km であった。この 4 回の観測で得られた上昇率を図 2に示す。これより最高到達高度付近では、上昇率が 0m/s に近づいていることがわかる。これらの観測から高度 40km を超える観測を実現するためには、浮力 1600～2000g の間で調整する必要があると考えられる。しかし統計的に示したものではないため、さらに観測を重ねる予定である。最後に本発表では、2021 年 5～7 月にかけて実施した「みらい」での船上高層ゾン
デ観測についても簡単に結果を紹介する予定である。

図 2：4 回の観測で得られた上昇率の高度分布。
10m/s ずつずらしてプロットしている。

-145-

MA-02+ (P1P, C3A)

南極昭和基地大型大気レーダーにおける中間圏風速観測拡充のための流星レーダー機能の開発
橋 本 大 志 (国 立 極 地 研 究 所 )， 堤 雅 基 (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

南極昭和基地大型大気レーダー（PANSY レーダー）は、69.0°S，39.6°E に位置する南極昭和基地に設置された VHF 帯の大型大気レーダーである。PANSY レーダーの標準的な観測手法は、天頂及び東西南北に 10度ずつ傾けた 5 つのビームによって得られた視線方向
風速を用いて風速の三成分を算出する Doppler Beam
Swing（DBS）法であり、対流圏から中間圏までの風速推定に用いられている。しかし中間圏では日射による大気の電離が観測のために必要で、特に冬においては日中の比較的短い時間帯に観測が制限される。
そこで我々は、中間圏観測の性能強化を目的として、DBS 法と並行運用可能な流星エコーを利用した観測シ

図 2 流星風観測用アンテナアレイの配置

ステムの開発を進めてきた。流星レーダーによる水平各アンテナは等価的なアンテナ間最短距離が 0.5 波長

風の観測は、時間・高度分解能には劣るものの季節やとなるように配置されており、 到来方向推定において時間による影響を受けにくく、連続した風速推定が可不確定性を生じにくい (Jones+, 1998）
。

能である。

3.

初期観測結果

本発表では、2021 年 3 月より連続観測を開始した

図 3 は観測を開始した 2021 年 3 月 13 日 12UT からPANSY レーダーの流星風観測システムについて、シスの 1 週間について、流星風観測によって推定された水テムの構成と初期観測の結果を報告する。

平風速を示したものである。流星風観測の有効な視野

2.

内である高度 75 — 95 ㎞ 程度の範囲内で連続的に風流星風観測システムの概要

図1 にPANSY レーダーの標準観測及び流星風観測シ
ステムの信号処理フローを、図 2 にアンテナの配置を速推定ができており、周期約 12 時間の下向き位相速度を持つ波状構造が見られる。

示す。図 1 に示す通り、PANSY レーダーの多チャンネ

今後、PANSY レーダーの標準観測（DBS 法）の結果

ル観測機能とソフトウェア信号処理を用いて各受信機と詳細に比較して、精度や信号処理法の検証を行う。

から得られた受信 IQ 信号を別々に処理することで、標準観測と流星レーダー観測の機能を同時に両立させることが可能である。また、本システムでは PANSY レー
ダーの標準観測によって副次的に生じる流星エコーのドップラーシフト及び到来方向を、図 2 に示した 5 本の受信専用アンテナを用いた干渉計によって推定する。

図 1 標準観測と流星風観測の信号処理フロー

図 3 流星観測による風速推定結果（上段：南北風、下段：東西風）-146-

MA-03+ (P2P, C3A)

成 層 圏 QBO の 西 風 ・ 東 風 領 域 中 に 見 つ か っ た 準 停 滞 性 赤 道 波*坂 崎 貴 俊 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ), Kevin Hamil ton (University of Hawai’i)
1.

はじめに

4.

議論とまとめ

熱帯成層圏には東風と西風が約２年周期で交代する

著者らが知る限り、これらの赤道波モード構造は過準二年周期振動 (QBO)が存在する。QBO は基本的に東去に報告例がない。コンポジット解析により、これら

西一様な現象と認識されているが、西風位相（以下、のモード構造は（上記 2 例に限らず）しばしば現れる

W-QBO）には西風領域が熱帯－冬季成層圏までつながことも分かった。線形モデルを用いた考察からも、励ることで中・高緯度の準停滞性ロスビー波が熱帯に進起源は中・高緯度からのロスビー波進入であると思わ

入し、QBO の東西非一様性が大きくなる [1, 2]。反対れる。ただし、特にケルビン波については線形論ではに東風位相(以下、E-QBO)ではロスビー波は臨界緯度説明できず、臨界緯度付近の非線形過程や移動性擾乱

（背景東西風がゼロとなる緯度）で砕波して急激に減との相互作用が重要であることが示唆された。

衰し、QBO の東西非一様性は小さくなる [2]。
一方で、このように熱帯に南北伝播してきたロスビ
ー波が、赤道上空でどのような形態をとるのかは明らかになっていない。我々は最新の再解析データ（ERA5）を解析したところ、QBO の西風・東風中に、それぞれ
赤道ロスビー・ケルビン波モードの構造を持つ停滞性擾乱を発見したので報告する (Sakazaki and Hamilton,
to be submitted to Journal of Geophysical Research)。
2.

データ

図１: (a) Nov. 1994、(b) Jun. 2000 における帯状平均東西風の緯度-高度断面。コンター間隔: 5 m s-1。

ERA5 [3] の月平均データにおける 10 hPa 面の擾乱場（東西偏差成分）を解析する。これは準停滞性成分と見なせる。また、10 hPa 面より下の高度には（ほぼ）常に臨界高度（背景東西風がゼロとなる高度）が存在するため、対流圏から鉛直伝播する準停滞性擾乱の影
響はほぼないと考えられる。
3.

結果 (W-QBO と E-QBO の二事例の解析)

W-QBO のケースとして、1994 年 11 月の事例を示す。
熱帯中部成層圏には深い西風領域が存在し、10 hPa 面
では 20°S 付近に臨界緯度が存在する（図 1a）。10 hPa
面の擾乱場（水平風とジオポテンシャル；図 2a-b）を見ると、赤道付近では位相の南北伝播が見られず、赤
道対称な赤道ロスビーモード構造が形成されている。
E-QBO のケースとして、2000 年 6 月の事例を示す。

図 2: (a-b) Nov. 1994, 10 hPa 面の水平風（ベクトル）

赤道上空では 10 hPa を中心に深い東風領域が形成されとジオポテンシャル（カラー）の (a) 東西偏差成分、（図 1b）、（線形論では）ロスビー波の進入はないとさ

および(b) 東西波数 1 成分。いずれも経度-緯度断面。

れるケースである。ところが 10 hPa 面の擾乱場を見る(c-d) Jun. 2000 の結果。

と、振幅は小さいながらも赤道ケルビン波の構造が形

参考文献

成されていることが分かる。さらにこれは南半球のロ[1] Ortland, D. A. (1997), G. R. L., 24, 1999–2002.

スビー波が臨界緯度(20°S)を超えて影響を及ぼしてい[2] Hamilton, K., et al. (2004), J. Atmos. Sci., 61, 383-402.

るように見える（図 2c-d）。

[3] Hersbach, H., et al. (2020), Q.J.R.M.S., 146, 1999-2049.

-147-

MA-04+ (P1L, C3A)

2019年南半球成層圏突然昇温発生直前のロスビー波束の伝播*杣木優介、中村尚、関澤偲温（東京大学先端科学技術研究センター）、

西井和晃 (三重大学生物資源学研究科)
１．はじめに海上から伝播してきたロスビー波列に伴って、高気圧偏成層圏突然昇温(SSW)は、冬半球成層圏に入射する 差（流線関数負偏差）が Bellingshausen 海上に，強い低大振幅の惑星波が成層圏の西風を減速させることで、 気圧性偏差が南西大西洋上にそれぞれ発達し、それら極域成層圏の気温が急激に上昇する現象である [1]。 の間で上向き WAF が強まっている。東向きの WAF は亜2019 年 9 月に発生した南半球での SSW は、極夜ジェ 熱帯ジェットに沿って顕著である。(15ºS, 165ºE)およびットの反転には至らなかったものの、観測史上初で （30ºS, 135ºW)付近は、対流圏中層に強い上昇流偏差あった 2002 年の SSW に次ぐ顕著なものとなった。 を伴い積雲対流が活発であった。これらの領域には正の今回の SSW は、Bellingshausen 海や Amundsen 海上に RWS 及びそのやや下流側に正（高気圧性）の渦度偏差形成された強い高気圧性循環からの、主に東西波数 1 が存在する。以上から、活発な積雲対流が対流圏上層成分に伴う強い波活動度の上向き伝播によって発生 での発散流と高気圧性偏差を生み出し、ロスビー波列のした[2]。本研究は、2019 年南半球 SSW 発生直前の 3 励起源となったと考えられる。
次元的なロスビー波束伝播と循環偏差場の形成、及びその励起源について明らかにすることを目的とす 参考文献
る。
[1] Matsuno, T., 1971, J. Atmos. Sci., 28, 1479–1494.
２．使用データ・解析手法[2] Lim, E.-P., et al., 2021, Bull. Am. Meteorol. Soc., 102,
気象庁55 年長期 再解析 デ ータ (JRA-55) 、および E1150-E1171.
NOAAのOLRとOISSTを用いた。移動性擾乱に伴う変[3] Plumb, R. A., 1985, J. Atmos. Sci., 42, 217-229.
動を除くために5日移動平均を施した。また、日別気[4] Takaya, K., and H. Nakamura, 2001, J. Atmos. Sci.,
候値は1979~2019年の平均とした。ロスビー波の群速 58, 608-627.
度を診断するため、先行研究[3](P85)および[4](TN01)の波活動度フラックス(WAF)を用いた。

３．結果
100hPa 面での上向き WAF が極大となった、2019 年 9月 4 日における P85 WAF と高度場東西非対称成分(𝑍 ∗ )を図 1 に示す。成層圏での𝑍 ∗ は東西波数 1 成分が卓越している。南米大陸の南端上空に存在する強い低気圧
中心の直下では上向き WAF が特に強く、WAF はそこか
ら東向きかつ赤道向きである。この WAF は Ross 海やAmundsen 海上の対流圏高気圧から成層圏低気圧に向かっている。いずれの𝑍 ∗ も高度とともに西に傾く構造を示し、上向き WAF と整合的である。
図 2 には対流圏における TN01 WAF 及び流線関数
偏差、Rossby Wave Source(RWS)等を示した。豪州の東

図 1：2019 年 9 月 4 日の TN01 WAF (矢印:水平成
分、影:鉛直成分)及び𝑍 ∗ (等値線)。(左)10hPa 水平断面、(右)50~65ºS 平均の経度高度断面。

図 2：2019 年 9 月 2 日の(上)250hPa の TN01 WAFと流線関数偏差(黒線)と気候値東西風(赤線)。前日の(中)OLR 偏差(影)と SST 偏差(青線)と 500hPa 鉛
直 p 速度偏差(赤線)、(下)250hPa の RWS(影)と渦度偏差(黒線)。いずれにおいても正偏差は実線、負偏
差は破線。

-148-

MA-05 (P2L)

北半球におけるオゾンの変動と子午面循環について*本 田 淳 一 (九 大 院 理 ),
1.

はじめに

北半球における成層圏のオゾンは、年ごとに増減を繰り返しながら変動している。特に冬季から春季にかけてのオゾンは、成層圏に存在する子午面循環の変動
や、化学的要因により顕著な経年変化を示す。[1]によると、1970 年代末から 1990 年代後半にかけての冬季か
ら春季にかけてのオゾンは、成層圏における子午面循
環の強度の変化と強い相関を示すことを指摘した。
本研究では、2001 年から 2020 年にかけての冬季から春季にかけてのオゾン量の変動と、子午面循環の駆動源となるプラネタリー波の活動度を表す指標として
Eliassen-Palm (E-P)フラックスの鉛直成分（以下 Fz）の相関を計算し、2000 年代以前と 2000 年代以降の傾向の比較を行った。さらに、各年の 11 月から 3 月にかけてのオゾン量の日変化量と Fz との相関を計算し、冬季から春季にかけてオゾン量の変動の特徴を考察した。
2. 使用データと解析手法
本研究では、地球観測衛星 Earth Probe 搭載の NASAの測器 Total Ozone Mapping Spectrometer（TOMS）によるオゾン全量データと、NASA の地球観測衛星 Aura 搭
載の Ozone Monitoring Instrument（OMI）によるオゾン
全量データ、同衛星搭載の Microwave Limb Sounder（MLS）によるオゾン混合比を用いた。Fz には、NASAの長期再解析データ MERRA2 を用いた。解析期間は2001 年～2020 年とし、この期間の平均を気候値とした。
まず、北緯 40 度から北緯 70 度で平均した 100hPa

廣 岡 俊 彦 (九 大 院 理 )0.68（図省略）、オゾン混合比では下部成層圏 56.2hPa 面
で 0.74（図 2）という高い相関が得られた。一方で、年によって相関が無い年もあり、例えば 2019 年は、オゾン全量では 0.1、オゾン混合比では 0.12 であった。
4. 考察と今後の課題
オゾン冬季傾向と Fz の相関は、2000 年以前と比較す
ると減少しており、これは 2000 年以降に成層圏突然昇温（以下 SSW）が頻発したことによる 2 つの変量間の非線形的振る舞いに起因すると考えられる。また、オゾンの冬季傾向と Fz の相関が、2001 年から 2010 年に減
少し、2010 年代が増加していることは、SSW が 2000
年代に頻発し、2010 年代に減少した事実とも一致している。一方で、オゾンの日変化量と Fz の相関は、年によって大きく異なり、上記の 2018 年、2019 年はいずれも SSW が生起した年であることから、相関の減少が
SSW の発生のみに起因するわけでもないようである。
今後は、年ごとのオゾン量の変化の要因を明らかにするために、SSW が発生した年に注目して、オゾン量の変動に対する子午面循環の影響を考察したい。

面 Fz の 12 月から 2 月の平均値と、北緯 60 度以北で平均した帯状平均オゾン全量（DU）の 3 月平均から 11 月
平均の差（以下オゾン冬季傾向）について、両者の気候値からの偏差の相関を計算した。さらに、各年の 11 月から 3 月にかけての北緯 60 度以北で平均した帯状平均
オゾン全量（DU）、もしくは帯状平均オゾン混合比

図 1 北緯 40 度から北緯 70 度で平均した 100hPa 面
E-P フラックス鉛直成分の 12 月から 2 月の平均に関する気候値偏差（青線）と、北緯 60 度以北で平均した帯状平均オゾン全量（DU）の 3 月平均から 11 月平均の差（オゾン冬季傾向）に関する気候値偏差（赤線）の経年変化図。

（ppbv）の日変化量
dO3[day]=(O3[day+1]-O3[day-1])/2
を 7 日移動平均し、同期間で同様に 7 日移動平均した、
北緯 40 度から北緯 70 度で平均した 100hPa 面での Fzとの相関を計算した。
3.

結果

冬季 100hPa 面 Fz とオゾン冬季傾向の気候値偏差の相関は、2001 年から 2020 年では 0.56（図 1）であった。
一方で、2001 年から 2010 年では 0.09、2011 年から 2020
年では 0.64 と、前半と後半で大きな違いが見られた。
また、冬季から春季における 100hPa 面 Fz とオゾンの日変化量の相関は、例えば 2018 年のオゾン全量では

図 2 2017 年/2018 年の北緯 40 度から北緯 70 度で平均した 100hPa 面 E-P フラックス鉛直成分（青線）と北緯 60 度以北で平均した 56.2hPa 面でのオゾン混合比（ppbv）の日変化量（赤線）の時間変化図。
謝辞:本研究は JSPS 科研費 JP20H01973 の助成を受けた。
参考文献[1] L.Salby, F.Callaghan, 2002, J. Climate, 15, 3673-3685.

-149-

MA-06 (P2L)
成層圏突然昇温により引き起こされる赤道域半年周期振動の年々変動*

喜多川太一・廣岡俊彦(九大院・理)・江口菜穂(九大応力研)

はじめに
赤道域半年周期振動(SAO)には，成層圏界面付近と中間圏に，位相が半周期ずれる 2 つの振動が存在することが知られており，それぞれ SSAO，MSAOと呼ばれている．成層圏突然昇温(SSW)が発生すると，子午面循環が励起され，極域だけでなく赤道域においても大循環の変化が生じる．SAO も同様に，
SSW の影響を受け変動することが考えられる．大羽田他(2015：日本気象学会 2015 年度春季大会公演予稿集 B157)は，その観点から，北半球冬季の SSW 生
起と SSAO の変動との関係を調べ，SSW の生起がSSAO の変動を増幅する可能性を指摘した．本研究では，大羽田他(2015)の解析期間を拡張し，SSW 時の赤道域上部成層圏循環および SSAO の変動の特徴を明らかにするために，SSW 発生前後の中高緯度の力学場と，SSAO に関わる赤道上の東西風および気温変動との関係を詳細に解析した．

使用データと解析手法

図 1．SAO 極大期のコンポジット解析結果．赤太線は
北緯 60 度，10hPa おける帯状平均東西風，青太線は
北緯 80 度，10hPa における帯状平均温度，緑太線は赤道，1hPa における帯状平均東西風の時間変化図．
各細線は各物理量をコンポジットした気候値的季節進行を示す．Day0 は気温の極大日である．

次に，解析期間内の 1 月に発生した SSW に伴う，極域成層圏(10hPa)の東西風と気温，赤道成層圏(1hPa)の気温についてコンポジット解析を行った

本研究では，アメリカ航空宇宙局(NASA)作成の
MERRA2 再解析データを使用した．MERRA２デー
タの水平解像度は 0.625×0.5 度(経度×緯度)，鉛直
方向に 42 層がある．解析期間は，2000 年から 2020
年 で あ る ． 解 析 手 法 と し て は TEM 方 程 式 系(Andrews et al. 1987)を用いた．

解析結果(図 1)．ここで Day０は 10hPa における極域気温の極大の日である．この図より，SSW の最盛日近辺で赤道域の東風が 1.5 倍程度強化されていることがわ
かり，SSW が SSAO の増幅を引き起こしている可能性が示唆される．そこで，SSW 発生時に励起される残差平均子午面循環を調べると，赤道域 SSAO 高度では上昇流が駆動され，負の温度極大が形成されていた(図は省略)．温度風の関係を考えると，この

まず，SSAO の平均的な時間変化を見るために，
赤道上 SSAO 高度(1hPa)における東西風気候値の季節進行とその年々変動を調べた(図は省略)．その結果，SSAO は，夏至・冬至の時期に東風の極大，
春分・秋分の時期に西風の極大を迎え，北半球冬季

ような温度構造は，SSAO 高度における東風シアーに対応し，SSW が SSAO の東風加速を引き起こしていると解釈できる．
発表では，SSAO 高度でのより詳細な解析を行う
ために，MLS データを使用した結果を示す．

の 12-1 月の東風位相の時が最も年々変動が大きい
ことがわかった．このことより，北半球の真冬時のSSW は，SSAO の東風極大期に発生し，大きな年々

謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP20H01973 の助成を受けた．

変動を引き起こす可能性が考えられる．

-150-

MC-01+ (P1A, C3A)

成層圏エアロゾルの長期変動：ライダー観測と気象研究所
地球システムモデルとの比較*酒 井 哲 1 , 内 野 修 2 , 永 井 智 広 1 , 吉 田 智 1 , 小 司 禎 教 1 , 大 島 長 1 , 眞 木 貴 史 1 ,森 野 勇 2 , Richard Querel 3 , Ben Liley 3
1． 気 象 研 究 所 , 2． 国 立 環 境 研 究 所 , 3． NIWA
1.

はじめに

km、それ以外の期間はおおよそ 18-22 km にあるのに比べて、地球システムモデルでのピーク高度は数 km 高い響を与える．大規模火山噴火によって大量の硫酸エア

ところにあることが分かる．発表ではこれらの違いの

ロゾルや火山灰が生成されると、地表面気温の低下や原因について、衛星観測データも参考にして議論する．

モデルで再現して影響を評価することは重要である．
気象研究所ではつくば (36°N) とニュージーランド・ロ

行っている．本発表ではその観測結果と気象研究所で開発された地球システムモデル（MRI-ESM2）[3]によるシミュレーションとの比較結果を紹介する.
2.

エアロゾルライダー観測

つくばでは 1982 年から、ローダーでは 1992 年から観測を行っている [4] ．観測波長は 532 nm、観測パラ
メータは後方散乱比・係数（エアロゾル濃度に対応）と偏光解消度（非球形性の指標）である．
3.

比較結果

Integrated Aerosol Backscattering Coefficientat 532 nm (sr-1) (Lidar)

境研究所と NIWA と共同で成層圏エアロゾルの観測を

1E-3

5E-2

1E-4

5E-3

1E-5

5E-4

1982

ーダー (45°S) にライダーを設置し、ローダーは国立環

5E-1

Aerosol Optical Thickness (ESM-2)

されている[1, 2]．したがって、その分布状態を監視し、つくば
Altitude Range: First tropopause - 33 km
Lidar, Tsukuba
ESM-2, Run1
ESM-2, Run2

Chi
1E-2

2020

Year

Pin

ローダー

Gri
Puy
Nab

Cal

5E-1

Altitude Range: First tropopause - 33 km
Lidar, LauderESM-2, Run1
ESM-2, Run2
1E-3

5E-2

1E-4

5E-3

1E-5

Aerosol Optical Thickness (ESM-2)質が成層圏まで達し、長期間とどまる観測結果も報告

Pin

1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

最近では大規模な森林火災やアジア起源の大気汚染物

Chi
1E-2

5E-4

1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

航空機の運行障害など、社会にも大きな影響を与える．

Integrated Aerosol Backscattering Coefficientat 532 nm (sr-1) (Lidar)

成層圏エアロゾルは全球に分布し、地球の気候に影

1982

Year

2020

図１ つくば（上）とニュージーランド・ローダー（下）のライダーで観測された成層圏エアロゾル後方散乱係数の高度積分値（赤線）と気象研究所地球システムモ
デルで再現された光学的深さの時系列（水色 (Run1)と濃い青 (Run2)）．

図１にライダーで観測したエアロゾル後方散乱係数の高度積算値と地球システムモデルで再現された波長550 nm のエアロゾル光学的深さの比較結果を示す．な
お縦軸のスケールは消散係数/後方散乱係数比を 50 srとして合わせている．つくば、ローダーともに地球シ
ステムモデルで CMIP6 用の成層圏エアロゾル濃度デー

1982

2020

1982

2020

タを使用した計算（Run1）よりも、同モデルで火山性SO2 をエミッションとして与え、火山性エアロゾルが化
学反応過程により生成される計算（Run2）の方が、ライダーデータと良く一致していた（図 1）．しかしつくばについては、中小規模火山噴火の影響があった2008-2013 年はライダー観測値よりも低い値を示した．
図 2 にライダーで観測した後方散乱比と地球システ
ムモデルの Run2 で再現されたエアロゾル消散比の時
間-高度断面図を示す．成層圏エアロゾル濃度のピーク
高度を比較すると、ライダー観測では 1982 年のエルチ
チョン火山噴火、1992 年のピナツボ火山噴火時は 20-25

図 2 つくばのライダーで観測された成層圏エアロゾル
後方散乱比（上）と地球システムモデル（Run2）で再現されたエアロゾル消散比（下）.
参考文献[1] Khaykin et al., 2020, Commun．Earth Environ., 1, 22．
[2] Fujiwara et al., 2021, ACP, 21, 3073-3090.
[3] Yukimoto et al., 2019, JMSJ, 97, 931-965.
[4] Sakai et al., 2016, JGR, 121, 10283-10293.

-151-MC-02+ (P1A, C3A)
東アジアの乾燥地域における対流混合層の発達とダストイベント発⽣との関連
中前久美、⽵⾒哲也（京都⼤学防災研究所）

1． はじめにN 緯度帯でも同様の特徴が認められた。さらに、⽇最⼤

⽇本で春季の⾵物詩として知られている「⻩砂」は、LCL ⾼度別に各対象地域内での各ダスト天気の発⽣頻

中国⼤陸の乾燥・半乾燥地域において発⽣するダストス

度を調べたところ、タクラマカン砂漠地域、特に⻄部でトームなどのダストイベントが起源である。このようなはフローティングダストが最も頻繫に観測されていたダスト現象は、発⽣時の気象条件によって周辺地域へ拡（図２）。⼀⽅、ゴビ砂漠地域では、ダストストームが⼤し、条件がそろえば発⽣したダスト粒⼦が⻑距離輸送

観測される頻度が⾼くなり、そのときの⽇最⼤ LCL ⾼度される事が過去の研究によって明らかにされてきた。特が地上⾼度 4000ｍ以上になることもあることがわかっに、近年の観測技術の発展に伴って、地上観測や衛星観た。これらの結果と先⾏研究から、タクラマカン砂漠地測など多くの定量的な研究が⾏われてきた。またそれら域では、盆地内部にダスト粒⼦が⻑く滞留するようなイのデータを⽤いた⼤気モデルからの計算結果などから、ベントが頻発するものと考えられる。ゴビ砂漠では、ダ周辺地域における気象状態とダストイベントとの関連に

ストストームが発⽣したときに LCL ⾼度が⾼ければ、海ついても多くの研究が⾏われている。本研究では、抜⾼度が⾼いため、容易にダスト粒⼦が⾃由対流圏に流Kurosaki and Mikami(2003)に倣って、地上観測による⻑⼊すると推察される。

期間データを⽤いて、ダスト天気の種類ごとに周辺地域

参考⽂献の気象状態との関係を探る。特に、地上気温から持ち上

Kurosaki and Mikami 2003, GRL,30(4)げ凝結⾼度（LCL）を計算し、これを対流混合層の⾼さ

Takemi and Seino 2005, JGR,110(D18)の⽬安とすることで、それぞれのダスト天気と混合層の⾼さとの関係について、統計的な特徴を記述する。

２．データ
本研究で⽤いるデータは、SYNOP（WMO 地上実況気象通報）観測によるものである。ここでは、気温・⾵速・
⾵向とダストに関する現在天気（WW＝06, 07, 08, 09, 30–
35, 98）を⽤いる。ダスト天気を、フローティングダスト(WW=06)、ブローイングダスト (WW=07, 08)、ダストス
トーム(WW=09, 30–35, 98) の 3 種類に分類して解析する。

図１：30−40N 緯度帯における SYNOP の平均⽇最⼤ LCL

解析期間は、1979 年から 2017 年の 39 年分の春季（３，（点）と⾵速（⾊）。⾼度 (m) は海抜⾼度である。

４，５⽉）である。

３．解析結果本研究の解析は、Takemi and Seino (2005)に倣って、解析対象地域を５つ（⻄部および東部タクラマカン、⻄
部および東部ゴビ、中国東北部）に分割して⾏った。図１は、35°N−40°N 緯度帯に位置するすべての SYNOP
観測点におけるダストストーム天気発⽣時の平均⽇最⼤
LCL ⾼度と⾵速である。この結果から、ダストストーム
天気が発⽣したときの⽇最⼤ LCL ⾼度は地上 3000ｍ−
4000ｍ以上になることがわかる。これは、40°N−50°

図２：⻄部タクラマカン内でのフローティングダスト発⽣時の⽇最⼤ LCL ⾼度別頻度分布。⾼度は地上⾼[m]。

-152-MC-03+ (P1P, C3A)

気象研究所地球システムモデルを用いた黄砂の将来変化*眞 木 貴 史 ， 田 中 泰 宙 ， 関 山 剛 ， 梶 野 瑞 王 ， 大 島 長 ， 神 代 剛(気 象 研 究 所 )1.

背景ている．このうち，自然起源エアロゾルのダスト，海黄砂は東アジアの乾燥地域で発生し，主に春季に日塩については MRI-ESM2 で計算された各種地表面状態

本付近に到来する．黄砂は人間活動のみならず気候・を基に発生量を計算している．今回のテーマであるダ

天候にも影響を与えるといわれており，先進的な数値

ストに関しては摩擦速度，土壌水分，植生，積雪等の予報センターは黄砂を含むエアロゾルの数値モデルへ

パラメータよりダスト放出量を計算するスキームを採の導入試験等を進めている．社会・経済・科学的影響用している．

を持つ黄砂であるが，将来の気候変動に伴い発生量や下流域への輸送量がどのように変化するかについては

3.

結果

まだ十分な知見が得られていない．黄砂の発生は地表

ゴビ砂漠における黄砂発生量のトレンドを図 1 に示面付近の風速や地表面の状態（積雪，土壌水分，砂質，す．全期間を通じて多くのシナリオやアンサンブルメ

植生等）に非常に敏感であり，これらの正確な予測がンバーで微増となっているが，黄砂の主な発生時期で非常に難しいためである．今回，気象研究所が開発しある春季は多くの実験で増加傾向が見られる．黄砂発た地球システムモデル（MRI-ESM2）の結合モデル相互生に関連の深い要素との相関関係を見ると，全期間を比較計画（CMIP6）の計算結果を用いて，黄砂の発生

通じて摩擦速度との相関が最も大きく，春季では土壌量とそれに関わる各種パラメータの将来予測結果の解

水分や積雪量との負相関も見られた（表略）．

析を試みた．
4.
2.

解析手法

今後の計画

今後は，実験のアンサンブル数を増やすと共に，黄MRI-ESM2（Yukimoto et al.，2019）は大気，海洋，

砂の発生量に加えて日本付近の濃度や飛来経路，黄砂

陸域，エアロゾル，大気化学等の各種モジュールがカ

発生量変化をもたらす要因等に関して解析を進めていップラーを経由して結合された地球システムモデルでく予定である．

ある．CMIP6 実験における MRI-ESM2 の解像度は大気が TL159（水平格子間隔約 120km），エアロゾルが TL95

5.

謝辞

（同約 180km），大気化学が T42（同約 280km）である．

本研究は環境研究総合推進費（5-2001）および科学研究

1850 年 1 月から 2014 年 12 月までの過去再現実験を行費補助金（19H04316）の支援を受けて行われた．

い，それ以降は 2100 年 12 月まで 7 種の SSP シナリオ実験を行った（過去再現実験と SSP370 は 5 アンサンブ

参考文献

ルメンバー）．エアロゾルモデルは気象研究所が開発を[1] Yukimoto, S., et al．
，2019，J. Meteor. Soc. Japan，97，

行ってきた MASINGAR mk-2（Tanaka and Chiba，2005）
である．このモデルはダスト（黄砂），海塩，硫酸塩，
黒色炭素，有機エアロゾルを外部混合として取り扱っ

931-965.
[2] Tanaka, T and Chiba, M. 2005，J. Meteor. Soc. Japan，
83A, 55-278.

図 1：ゴビ砂漠における黄砂発生量トレンド（基準年（2015～2024 平均）に対する年増加率）-153-

MC-04+ (P2P, C3A)

ラ イ ダ ー に よ り 観 測 さ れ た 自 由 対 流 圏 CO 2 濃 度 の増加イベント*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

波長 1.6 µm の 差分吸収ラ イ ダ ー （DIAL: Differential
absorption lidar）を用い[1-2]、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。これまでの観測結果から、夜間は地上から高度 1.5～2.0 km 付近まで
400 数十 ppm まで上昇し、晴天時の昼間の境界層内は 400
ppm 前後へと減少する日変化が観測されている。2020 年から、自由対流圏における CO2 混合比の増加主因と考えられる
大陸都市部起源の CO2 流入の様子を観測する目的で高高度観測モードを追加し、夜間の CO2 混合比分布観測を行っている[3]。本講演では、自由対流圏領域にみられた CO2 混合比の増加事例について紹介する。
2.

DIAL 観測結果
図に東京都立大学日野キャンパス（東京都日野市）で観測した 2021 年 3 月 13〜14 日の CO2 混合比プロファイルを示す。各プロファイルは 5ppm ずつシフトしてプロットしている。
高度 3〜5km 付近に CO2 混合比の増加が見られる。通常は
高度 5 km までを時間分解能 30 分、高度分解能 300m で処理をしているが、今回はより高高度まで詳細に解析するため、
高度 3km 以上の濃度は時間的に安定していることから時間分解能を 120 分と長くし、高度 6 km までを高度分解能 150mで処理した。
高度 2km 以下の混合層内では、明け方に向けて CO2 混合比が増加する夜間晴天時の典型的な変動が見られるが、自由対流圏ではそれとは関係なく緩やかに上端高度が下がってくる様子が見られる。
3/14 3 時の天気図では前線を伴った低気圧が東北沖にあり、今回のイベントは民間航空機による CO2 高度分布観測で見られた、春季に東アジアからの汚染大気の吹き出しにより
上部対流圏に運ばれた CO2 濃度の高い気塊が寒冷前線の背後に分布し、低気圧とともに東進した事例[4]に対応しているように見える。講演では、バックトラジェクトリー解析、衛星画像解析等の結果と比較し議論する。
3. まとめ高度 5 km 以上までの CO2 混合比鉛直分布観測が可能な
高高度モードを従来の DIAL に追加した。これにより、普段はCO2 変動の小さい自由対流圏高度領域に CO2 の増加イベン
トが観測された。今後、観測例を増やし、このようなイベントの季節変化や、イベントの頻度について調査したい。
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 年度春季大会,MC-03+.
[4] Shirai et al., Tellus Series B, 2012.

図 DIAL による CO2 混合比観測結果（2021 年 3 月 13〜14 日：東京都立大学 日野キャンパス）-154-

MC-05 (P1L)

大 気 観 測 に 基 づ く 代 々 木 街 区 CO 2 排 出 量 の 起 源 別 推 定– 緊急事態宣言に伴う排出量変動の検出 –*石 戸 谷 重 之 (産 総 研 ), 菅 原 広 史 (防 衛 大 ), 寺 尾 有 希 夫 (国 環 研 ),
髙 根 雄 也 (産 総 研 ), 亀 卦 川 幸 浩 (明 星 大 ), 中 島 虹 (産 総 研 ),兼 保 直 樹 (産 総 研 ), 青 木 伸 行 (産 総 研 )
1.

はじめに

図 1 に、第一回の緊急事態宣言が発出された 2020 年

日本政府が掲げた2050 年カーボンニュートラル達成

4-5 月の期間と、比較対象としてそれ以前の 3 年間の同には二酸化炭素（CO2）削減のための革新的技術の社会月の期間における、代々木街区の CO2 排出総量（CO2 フ

実装が必要であるが、同時に、CO2 削減の達成度を評価

ラックス観測値）と、都市ガス消費、石油消費、生物起する手法の確立も重要な課題となる。本研究では、都源（人間+植生）の CO2 排出量の分離評価結果を示す。

市・大気間の CO2 フラックスと都市キャノピー上の酸

緊急事態宣言期間の CO2 排出総量は例年に比して 20%

素（O2）および CO2 濃度の観測に基づき、街区スケーほど低下しており、その主要因は自動車等の石油消費ルにおいて都市ガス消費と石油消費に由来する CO2 排の減少（約 40%）であること、一方で都市ガス消費は出量を分離して推定する手法を開発した[1]。当該手法若干増加（約 20%）したことが示された。これらの傾を新型コロナ感染拡大に伴う第一回の緊急事態宣言期

向は CO/CO2 比の観測結果からも支持され、かつ、石油間の解析に応用し、同時に観測された CO 濃度や都市消費の変化は自動車交通量の変化と概ね整合的であり、気候モデルの評価結果とも相互検証することで、緊急都市ガス消費の増加は宣言期間の外出自粛の影響であ事態宣言に伴う CO2 排出量の変化を排出源別に検出しることが都市気候モデルによる解析から示唆された。

たので報告する[2]。
2.

方法

東海大学代々木キャンパス内観測タワーでは、
CO2 フ
ラックス、O2 と CO2 濃度、および CO 濃度の観測をそれぞれ 2012、2016、および 2017 年より継続している。
CO2 フラックスはタワートップの 52m 高度で渦相関法
により観測している。O2 と CO2 濃度は同 52m および都
市キャノピー上の 37m で高度を切り替えながら観測しているため、濃度の高度差を用いた傾度法により都市
大気間フラックスのO2 とCO2 の交換比
（Oxidative Ratio:
OR = -DO2DCO2-1 mol mol-1）を導出できる。また、都市ガス消費、石油消費、人間呼吸および植物活動の OR は

図１ 代々木街区における日平均 CO2 排出量の起源
別推定結果（4-5 月平均）。

文献値等からそれぞれ 1.95、1.44、1.2 および 1.1 と仮定した。さらに、代々木街区での人間呼吸量を NTT ド

謝辞：本研究は(独)環境再生保全機構 環境研究総合推

コモの人口統計データから、植生 CO2 フラックスを都進費(JPMEERF20191009)、環境省地球環境保全等試験

内緑地の観測結果からの外挿により推定することで、研究費(経 1454, 1953)、JSPS 科研費 JP18K01129、

都市ガス消費量と石油消費量を未知数とした都市大気

JP24241008 等により実施された。観測サイトの立ち上の O2 と CO2 の収支式を解くことができる。得られた解げと保守に際し東海大学 中島孝先生にご協力頂いた。

析結果の妥当性は、自動車交通量や、都市気候モデルで推定した都市ガス消費量、さらに CO/CO2 濃度変動比と参考文献の比較から検証する。

[1] Ishidoya, S., et al., 2020, Atmos. Chem. Phys., 20, 52935308.

3.

結果[2] Sugawara, H., et al., 2021, Geophys. Res. Lett., In press.

-155-MC-06 (P1L)

インド・ヒマラヤ，山岳氷河からの流出量の推定*紺 屋 恵 子 1 , 永 井 裕 人 2 , 1 , 藤 田 耕 史 3 , 1 , 滝 川 雅 之 1 , 坂 井 亜 規 子 3 , 1 , 縫 村 崇 行 4 , 1(1. 海 洋 研 究 開 発 機 構 , 2. 早 稲 田 大 学 教 育 学 部 , 3. 名 古 屋 大 学 環 境 学 研 究 科 ,4. 東 京 電 機 大 学 理 工 学 部 )１はじめに
ヒマラヤは，世界の他の地域と比較しても，山岳氷

３方法
３-１. 熱抵抗値の検出

河が特に急速に縮小している地域の一つである．氷河

氷河上デブリ域の熱抵抗値の検出には Fujita andからの流出水量は，下流河川の水量変動への影響が大Sakai, (2014) の方法をもとにクラウドコンピューティ

きく (e.g. Azam et al., 2021) ，モデル研究にて世界の氷ング環境（Google Earth Engine）を使用し, ASTER デー

河の縮小とその結果としての流出量が見積もられていタなどから広域での空間分布を推定する．

る．しかしながら，ヒマラヤの氷河の多くは，表面を岩屑（デブリ）に覆われているタイプの「デブリ氷河」

３-２. 氷河質量収支・流出量の計算であるため，氷河変動を単純なモデルで見積もること

上記の熱抵抗値と，Fujita and Sakai (2014) でネパーが難しい．

ル・ヒマラヤのデブリ氷河について適用された質量収

本研究では，1) 衛星画像からデブリの厚さの代替指支モデル・流出モデルを改良して利用する．氷河質量

標となる熱抵抗値を推定し，2) 質量収支モデル，水文

収支モデルはこれまで多くの氷河に適用されてきた．

モデルを使用することで流量を推定する．また，モデ

水文モデルは改良したバケツモデルで，氷河表面からルのインプットとして使用するため，3) 対象地域の高の流出および氷河内部からの流出を計算し．河川への解像度気象データセットを作成する．

流出量を見積もる．

本研究はインドの研究機関である National Centre for
Polar and Ocean Research (NCPOR)，
およびIndian Instituteof Technology Indore との共同研究として実施している．
本発表では研究概要および進捗について報告する．

３-３. 高解像度気象データセットの作成
山岳域であるため，観測データが限られることに加え空間的な差異が大きい．そのため，ERA 再解析デー
タを WRF により 1 km 程度までダウンスケールする．

２対象地域とデータ
インド北部 Chandra 川流域の集水域に含まれる Bara

気象データは質量収支モデルおよび水文モデル計算に利用する．

Shigri 氷河，
Samudra Tapu 氷河などを対象とする（図 1）．
モデル計算を行い，観測データと比較して検証を行う．
将来的には対象地域をヒマラヤ全域へと拡張することを計画している．研究の流れは図 2 の通りである．

図 2 研究のフローチャート．
参考文献[1] Azam, M. F. et al., 2021, Science.
[2] Fujita, K. and Sakai, A., 2014, Hydrol. Earth Syst. Sci.,
図 1 対象地域.

18, 2679-2694.

-156-MC-07 (P2A)

対流圏下層の気温予測誤差へのエアロゾルの影響*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
大気中のエアロゾルは放射を散乱吸収する
ことによる直接効果と、凝結核として働く間接効果によって気象や気候に影響を与える。
気候変動へのエアロゾルの影響は多数研究が行われているものの、短期から中期予報（数日から数週間）への影響についてはあまり調べられていない。Zhang et al. (2016, Atmos.
Chem. phys.)では、2015 年 6 月のカナダの森
林火災によるエアロゾルが米国北西部の気温の短期予報に影響を与えたことを示した。また、Huang and Ding (2021, Sci. Bul.)ではエア
ロゾルの影響の指標である光学的厚さ（Aerosol Optical Depth, AOD）の全球の分布と対流圏下層の気温の予報誤差から、エアロゾルの影響を考慮していないことが現業数値
予報モデルにおいても対流圏下層における気温の短期予報の誤差をもたらしている可能性を示した。
本研究では、現業の数値気象予報モデルの一つである全球アンサンブル再予報データ及び、全球エアロゾル再解析データを用いて、短期予報における対流圏下層の気温予測に対するエアロゾルの影響について調べた。

特に夏季のインド北部（図 1 上）やアフリカ
中央部、冬季のアフリカ北部、秋季の南米北部で、月平均で 1℃以上の高温バイアスが見られた。また、AOD と日々の予報誤差の相関を調べたところ、誤差の大きかったインド北部、アフリカ中央部、南米北部において高い相関が見られた。それぞれの領域において相関が高い時期や高度が異なり、インド北部では春季から夏季において 850hPa の気温誤差との相関が最も高かった（図 1 下）。一方、アフリカ中央部では春季から夏季における
700hPa および 850hPa の気温誤差と相関が、南米北部では、秋季から冬季における925hPa の気温誤差との相関が高かった。また、インド北部では、硫酸塩、炭素、粉塵エ
アロゾルとの相関が高く、海塩エアロゾルとの相関は低いなど、エアロゾルの種類による影響の違いも見られた。

2. データと手法
現業数値予報データとして米国気象局(NCEP)の Global Ensemble Forecast System
Version 12 (GEFSv12)の再予報データ(Zhou etal., 2018)を用いた。GEFSv12 再予報データは同一のモデルを用いた予報であり、2000 年
1 月以降の日々の気象予報データを提供している。また、予報を検証するために、NCEPの解析データである GDAS 解析値および再解
析データである NCEP FNL 再解析値を用いた。エアロゾルのデータとして、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 を用いた再解析データである JRAero (Yumimoto et al.,2017, GMD)データを用いた。
GDAS を用いた解析は 2015 年 7 月 8 日から2017 年 12 月 31 日までを、NCEP FNL 再解
析を用いた解析では 2011 年 1 月 1 日から
2017 年 12 月 31 日を解析対象期間とした。

3. 結果とまとめ
1 日予報の対流圏下層における日々の気温の予報誤差は季節、領域による変動があり、

図 1:（上）インド北部における 1 日予報の850hPa 気温の誤差の月平均値および、（下）AOD と予報誤差の相関係数の分布。

-157-

MC-08 (P2A)

衛星搭載ライダー・イメジャー複合解析手法による
全球エアロゾル特性の長期解析*日 暮 明 子 ・ 西 澤 智 明 (国 立 環 境 研 究 所 ), 工 藤 玲 (気 象 研 究 所 ),及 川 栄 治 ・ 岡 本 創 (九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 )
1.

はじめに

中国(北部を除く)では WS, BC ともに明確な減少が示

エアロゾルは地球大気の放射収支に少なからざる影

され、越境汚染の影響を受けていた東シナ海・日本など響を与えているが、未だその見積もりには大きな不確周辺地域でも減少傾向となっている。これに対し、もう実性があり、消散係数・粒子有効半径や組成の高度分布

１つの排出大国インドでは WS の強い増加傾向が示さといった詳細な微物理特性の把握が求められてきていれた。また、東南アジア・アマゾン周辺・シベリア・北る。こうした背景のもと、エアロゾル組成の全球三次元

米大陸北部などで、WS と BC に増加傾向が示され、分布を得ることを目的とし、衛星搭載ライダーとイメ

森林火災の頻発・大規模化の影響の可能性が示された。

ジャーの複合解析手法の開発が行われている[1] [2]。

本発表では、鉛直分布の長期解析結果についても報CALIOP と MODIS の複合解析手法[2]では、主要なエ告する。

アロゾルである水溶性粒子(WS:硫酸塩, 硝酸塩, 有機
エアロゾルの混合物)、光吸収性粒子(LAC: 水溶性と黒色炭素の内部混合)、鉱物ダスト(DS)、海塩粒子(SS) の
4 種類のエアロゾルの消散係数の鉛直分布と鉛直平均としての乾燥状態でのモード半径(SS 除く)が推定される。本研究では、この手法を用いて CALIOP と MODISの 2007 年から 2016 年の全球解析を行い、エアロゾル
種毎にみられる長期変化について調べた。
2.

データと解析方法

解析には、CALIOP の 532nm と 1064nm の後方散乱係数及び 532nm の偏光解消度、MODIS の band1(620-670nm) と band2 (841-876nm) の 散 乱 輝 度 、

図１ 2007 年から 2016 年までのエアロゾル種毎の波長532nm における光学的厚さの全球月平均値の時系列。
(上段左:WS, 上段右:LAC, 下段左:DS, 下段右: SS)

MERRA-2 再解析データの気圧・気温・湿度・オゾンの大気データ、MODIS の地表面アルベドデータを使用した。そして、CALIOP L2 VFM プロダクを使用し雲を除去し水平 10km、鉛直 120m で移動平均した CALIOP データと CALIOP の観測とマッチアップした MODIS L2雲マスクで雲除去した MODIS の放射輝度データを使用し、エアロゾルリトリーバルを行った。
3.

解析結果

エアロゾル種毎の光学的厚さは、全球平均としてみると、WS, LAC, DST には北半球の夏に高く冬に低い
季節変動がみられ、年々で季節変動にばらつきはある
ものの、10 年間での変化量は WS, LAC, DS, SS それぞれにおいて 0.0026, 0.0010, -0.0012, -0.001 とほぼ横ばい

図 2 エアロゾル種毎の光学的厚さの 2007-2011 年と 20122016 年の 5 年間平均の差分(上段左:WS, 上段右:LAC, 下段左:DS, 下段右: SS)【謝辞】本研究は JSPS 科研費 17H06139 の助成を受けた 。

であった (図１)。
一方、2007-2011 年と 2012-2016 年の 5 年間平均の差分を全球分布(図 2 )で見ると、特徴的な変化がみられた。

参考文献[1] Nishizawa et al., 2019, RSSJ, 39, 215-224.
[2] Kudo, R., et al., 2018, EPJ Web of Conference, 176, 08012.

-158-

MC-09 (P2P)
気候モデルへの対流圏主要エアロゾルの２モーメントビン法の導入*織田雄大 1, 竹村俊彦 2
1. 九州大学大学院総合理工学府, 2. 九州大学応用力学研究所

1. はじめに
大気中のエアロゾルが齎す気候変動への影響を正確に評価することは、近年加速度的に進んでいる
地球温暖化を定量的に評価する上で重要であるが、依然としてその予測における不確実性は大きいままとなっている。この要因の一つが、数値モデルにおけるエアロゾル微物理過程、特に粒径に依存する放射の散乱や雲核形成などの表現である。エアロゾルの粒径の表現方法の一つが、粒径を有限個に分割するビン法と呼ばれる手法であり、対数正規分布などを仮定するモーダル法に比べ粒径依存の効果を忠実に表現できる。
そこで本研究では、主要エアロゾルである炭素性粒子（ブラックカーボン、有機物）、土壌粒子、海塩に対してビンモデルを構築し、すでに実装の済んでいる硫酸塩と併せて主要エアロゾル全体のビンモデル化を目指し、モーダル法との差などを検証する。
ビンモデルの導入とともに、エアロゾル数濃度も予報変数とする 2 モーメント法の導入を検討する。
2. ビン法適用の気候モデルの概要
本 研 究 で は 、 大 気 海 洋 結 合 モ デ ル MIROCSPRINTARS を使用し、水平解像度は T 42（経度緯度約 2.8˚格子）、鉛直分解能は 20 層としてシミュレーションを実行する。SPRINTARS は炭素性粒子、硫酸塩、土壌粒子、海塩の主な対流圏エアロゾルの全球分布と気候影響に加え、硫酸塩前駆物質である
二酸化硫黄、硫化ジメチルの全球分布をシミュレー
トする。これまでの SPRINTARS では、炭素性粒子
はモーダル法、土壌粒子と海塩はビンごとの質量混合比のみ予報する１モーメントビン法が用いられており、硫酸塩のみが数濃度も併せて予報する２モーメントビン法を適用することが可能であった（山口・竹村, 2015）。硫酸ガスからのエアロゾルの核生成や凝結過程はすでに導入されている。これによって導出された各種エアロゾルの粒径分布の結果を図 1 に示す。硫酸塩に適用されているビンモデルについて
は、最小半径が 0.5nm、最大半径を 1.0µm とし、これを 18 ビンに分割して計算している。
本研究では、SPRINTARS で計算する全てのエア
ロゾル粒子に対して２モーメントビン法を導入し、エアロゾルの微物理過程に加え輸送過程や光学特性を粒径に応じて計算させる。その結果を、上述の従来の SPRINTARS のシミュレーション結果と比較・検証するとともに、エアロゾル混合状態の粒径分布の観測データとも比較・検証する。粒径設定は炭素性粒子で 0.08µm〜５µm、土壌粒子と海塩で 0.１µm〜10µm、
ビン数はそれぞれ 18 ビンを予定している。
参考文献
山口慶人, 竹村俊彦, 2015: エアロゾルの微物理過程を表現するビン法数値モデルの開発. 日本気象学会 2015 年春季大会.

図 1 現状の SPRINTARS での東アジア（上）、南大洋（下）でのモデル最下層でのエアロゾル質量粒度分布の年間平均値。単位は
縦軸（質量分布）が kg/m3、横軸（粒子の半径）が m である。ブ
ラックカーボンと有機物の粒径分布は、対数正規分布を仮定したモーダル法の結果を表示している。

-159-

MC-10 (P1P)
線状降水帯の予測精度向上のためのラマンライダーを用いた水蒸気観測
白石浩一（福岡大学）、吉田智、酒井哲、永井智広、小司禎教 (気象研究所)、
西憲敬(福岡大学)、清水慎吾（防災科学技術研究所）*

１．はじめに

3．結果

近年、毎年のように線状降水帯が発生し、甚大な水2020 年は、長崎では 6 月 19 日から、下甑島では 8

害、土砂災害が報告されており、線状降水帯の予測に

月 29 日から観測を行い、水蒸気ライダーの観測期間

よる事前対応は、喫緊の課題となっている。しかし、に、ゾンデ観測による比較検証を実施した(図 1)。下甑

数 10km から 100km 程度の比較的狭い範囲に数時間のライダーでは、ライダーで得られる水蒸気混合比のの内に記録的な大雨をもたらす線状降水帯を事前予測

鉛直プロファイルは、ゾンデの結果と比較すると、日することは、既存の気象観測技術では大変困難である。

中では高度 2500ｍまで、夜間では高度 4000m まで観要因の一つに水蒸気の詳細な高度分布の情報の不足が測できていることが分かった。

挙げられる。

2020 年の観測では、6 月 25 日に長崎県で、バック

我々は、2018 年から戦略的イノベーション創造プロ

ビルディング型の線状降水帯が発生し、長崎のライダ

グラム第 2 期(SIP2)「国家レジリエンス（防災・減災）

ーにより、線状降水帯の下層風の風上側の水蒸気の鉛の強化」の「線状降水帯の早期発生及び発達予測情報

直プロファイルを連続的に観測することに成功した。

の高度化と利活用」において、線状降水帯の早期発生

また、2021 年の観測でも、7 月 10 日に鹿児島県で線予測の精度向上を目的としたラマンライダーによる水状降水帯が発生し、下甑島のライダーで計測すること

蒸気観測の計画を行っている。気象研究所が所有してができた。発表では、観測結果についても詳細に報告いた水蒸気ライダーを長崎県長崎市野母に、2019 年まする予定である。

でに新たに当プログラムにおいて製作した水蒸気ライ
ダーを鹿児島県薩摩川内市鹿島(下甑島)に設置し、謝辞：内閣府総合科学技術・イノベーション会議の戦2020 年と 2021 年の夏季に集中観測を実施してきた。

略的イノベーション創造プログラム（SIP)「国家レジ本発表では、製作した水蒸気ラマンライダーの仕様、リエンス（防災・減災）の強化」によって実施された。

2020 年 9 月に実施したゾンデ観測による検証結果、
2020 年と 2021 年の観測状況についての報告を行う。

4
２．観測場所と観測装置
下甑島と長崎で観測に使用したライダー装置は、い波の 355nm に対する水蒸気と窒素分子のラマン散乱
光を受信している。望遠鏡で集光した散乱光は、光電子増倍管により電気信号に変換され、トランジェント
レコーダを用いて、アナログ計測とフォトンカウント
計測により計測される。新規で製作したライダー装置
は、気象研究所のライダー装置をプロトタイプとして

3

Altitude[km]ずれも、光源に Nd:YAG レーザーを使用し、第 3 高調

2

1

Sonde
Lidar

設計しており、観測範囲を広げるために、より高出力のレーザーを選定し、望遠鏡も 40cm 口径の望遠鏡に
変更した。

0
0

2

4

6

8 10 12 14 16 18 20取得した観測データから 15 分の時間積算で水蒸気

Water Vapor Mixing Ratio[g/kg]

混合比の鉛直プロファイルを作成し、リアルタイムで

図 1 下甑島設置の水蒸気ライダーとゾンデで得られた水蒸気混合比の比較.。
ゾンデは、2020 年9 月8 日23:42に放球。ライダーは、23:44-23:59 の測定データ。

共有サーバに転送し、リアルタイムデータ同化を実施する本研究のグループに提供する。

-160-

MC-11 (P2L)

UAE か ら 日 本 に 至 る 自 由 対 流 圏 エ ア ロ ゾ ル の 特 徴 -そ の ２*財 前 祐 二 ,1.

折 笠 成 宏 , 田 尻 拓 也 (気 象 研 究 所 ), 村 上 正 隆 (名 古 屋 大 学 ),はじめに成分の粒子がほぼ同程度の割合で存在した。この結果

自由対流圏での鉱物粒子の長距離輸送は、中国・中は、西アジアから自由対流圏の西風により広域にサブ央アジアから東アジア・北太平洋への輸送(黄砂)や北ミクロンの鉱物粒子が輸送されていたことを示す。特アフリカから大西洋・南北アメリカ大陸への輸送（サに粘土鉱物は、氷晶核としての能力が認められており、ハラダスト）がよく知られている。しかし、アラビア

混合雲の形成や降水機構に影響を与えている可能性が半島を中心とする西アジアから南アジア、東アジアへある。Almino-silicate には、S,K が平均重量で 5%程度含の輸送についてはよくわかっていない。この領域の自まれていたので、雲粒子に容易に取り込まれると考え

由対流圏では基本的に亜熱帯ジェット（強い西風）がられる。

存在する。また、鉱物粒子は雲核や氷晶核として作用
し、降水に影響することが知られている。この研究では、UAE から日本に至る低中緯度の自由対流圏で航空機を用いて試料を採取し、サブミクロンサイズの鉱物粒子を中心に TEM/EDS による分析を行い、鉱物組成と水溶性成分との混合状態を調べた。
2.

方法

2017 年の 9-10 月に、図１に示すように西アジア(UAE)からインド、東南アジア、東アジア（日本）に至る領域の高度 6-7km において、航空機(King Air-200T)を用いて、エアロゾルサイズ分布、ＣＣＮ個数濃度を測定するとともに、インパクターで粒子を採取し、電図 2 領域別の粒子タイプの個数割合

子顕微鏡で元素組成と混合状態を調査した。

図１．フライトコース
3.

結果

西アジア、南アジアでは鉱物が多く、東南アジア、
東アジアでは、硫酸塩や EC/OC が比較的多かったが、全域で鉱物粒子が一定割合存在していた。鉱物粒子は、
粘 土 鉱 物 に 代 表 さ れ る Si,Al が 主 成 分 の 粒 子(Almino-silicate)と Calcite や Dolomite のような Ca が主-161-

MC-12 (P2L)

原子間力顕微鏡を用いた海洋起源
有機エアロゾルの個別粒子付着力測定*大 野 耕 平 (金 沢 大 学 自 然 科 学 研 究 科 ),岩 田 歩 (慶 応 義 塾 大 学 理 工 学 部 ),福 間 剛 士 (金 沢 大 学 ナ ノ 生 命 科 学 研 究 所 ),岩 本 洋 子 (広 島 大 学 統 合 生 命 科 学 研 究 科 ),濱 崎 恒 二 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),松 木 篤 (金 沢 大 学 環 日 本 海 域 環 境 研 究 セ ン タ ー )
1.

はじめに

3.

結果と考察

インフラ設備の腐食による塩害は，主に海洋起源エ

本研究で得られた付着力を比較すると，単糖類粒子

アロゾル（SSA）の付着によって引き起こされる．海（Glu と Fu）が最も高い付着力を示した（Fig. 1.）．SF

塩粒子（SS）の付着挙動に関する数値流体シミュレー

粒子は AFM 像より，コアシェル構造を持つ粒子が多くション研究では，粒子が物体表面に接触すればそのま見つかったため，
コア粒子（SF (Core); 無機塩主体）と，ま付着すると仮定されているため，粒子の付着が過大

シェル粒子（SF (Shell); 有機物に富む）に区別して示し評価されている可能性がある．よって，SSA の付着をた．シェル粒子の付着力はコア粒子よりも大きく，単より精度よく予測するためには，粒子が持つ表面への糖類粒子に次ぐ大きさだった．SS 粒子と ASS 粒子の付付着力の詳細な情報が必要である．

着力に差はなく，SF のコア粒子と同程度であった．

海塩粒子を代表とする SSA の主成分は無機塩である

また実大気試料からは数は少ないが，著しく高い付が，近年の研究ではサブミクロンの SSA に占める有機着力を持つ海塩粒子（Super Adhesive Sea Salt）も発見さ

物粒子の質量比が高いことが報告されている[1]．よっ

れた．これらの粒子の形態や組成には SF や単糖類粒子て多様な混合状態，化学組成を持つ SSA の付着力の違と多くの類似点が見られたことから，有機物に富むいを反映するには，個別粒子ごとの測定が必要である．

SSA である可能性が高い．

そこで本研究では，微小な探針をサンプルに直接接以上の結果より，無機塩粒子と比較して有機物，特触させることで形態測定や物性評価が可能な原子間力に単糖類は大きな付着力を持つことが明らかになった．

顕微鏡（AFM）に着目し，個別粒子レベルの付着力測よって，海洋中の有機物が SSA の付着性を高めている

定法[2]を開発した．ここでは，特に海洋起源の有機エ可能性が示唆されたが，波の花に含まれる有機物は単アロゾルを対象に，SSA の付着性を評価した．

糖類とは限らないため，今後は有機物粒子の付着力に2.

関するさらなる調査が必要である．

実験方法

本実験では比較試料として，人工海塩（ASS）と標
準単糖類のグルコース（Glu）とフコース（Fu）をアト
マイザーで粒子化した．さらに有機物に富む SSA のモデルとして，能登半島で捕集された波の花（SF）を使用し，バブラーでエアロゾル化した．また，実大気試料を金沢大学角間キャンパスで捕集し，SEM-EDX（HITACHI, S-3000N; HORIBA, EMAX-500）
および顕微
ラマン分光（TOKYO INSTRUMENTS, Nanofinder®HE）
により SS 粒子を同定した．
これらの粒子はインパクターを用いてシリコンウェ

Fig. 1. Adhesion forces of ambient SS (sea salt) and SF (sea

ハー上に捕集され，AFM（TOKYO INSTRUMENTS,foam) particles measured in this study. Values for PSL (polystyrene

Nanofinder®HE）による測定を行った．形態測定と付着

latex), ASS (artificial sea salt), Glu (glucose), and Fu (fucose) are

力測定にはそれぞれ，Olympus 社の OMCL-AC240TS

also shown for comparison.

と NANOSENSORS™社の AdvancedTEC™のカンチレ

参考文献

バーを使用した．この際， 湿度による測定結果への影

1.

O’Dowd et al. (2004) Nature 431: 676–680.

響を抑えるため，RH20%前後の条件下で行った．R 言

2.

Ono et al. (2020) Atmosphere 11: 1–14.

語を用いて測定結果から付着力を導出した．

-162-

ME-01+ (P1A, C5A)

気象防災の観点からみた中学校教科書記述の危うさ*滋 野 哲 秀 (龍 谷 大 学 文 学 部 ／ 京 都 教 育 大 学 大 学 院 連 合 教 職 実 践 研 究 科 )

1.

はじめに

解にはなっていない。これは寒冷前線では積乱雲、温中学校の学習指導要領が 2021 年度から完全実施され暖前線では乱層雲という図が強調されている点から生た。文部科学省検定済理科の教科書を分析すると、温起すると考えられる。中学校の理科教員に、この点に帯低気圧と前線に伴う降水域の記述が前線の寒気側についてインタビューしたところ、教員自身も「自分はだけ描かれ、前線の暖気側には全く雲がない図も掲載

地学専攻ではないので、教科書のとおり忠実に教えてされている[1]。こうした教科書の内容はビヤークネスいる」と述べている。2021 年 7 月 10 日の熊本や鹿児島モデルのみの記述をした今までの教科書とほとんど変の豪雨と天気図の関連について学生、中学校教員に提わっておらず、これを忠実に学ぶだけでは出水期に発示すると「確かに教科書の雨域ではなく前線付近と前生する大雨災害のメカニズムについてミスコンセプシ線の南側で発生している」と理解してくれた。

ョン（誤認識）を生じさせてしまう。理系に進学する
学生は、大学入試科目の関係で、高校地学の履修をす

3.

ミスコンセプションを生起させない気象学習

ることが少なく、気象分野を学ぶ最後の機会が中学校 2

気象に関する学生のミスコンセプションを分析する

年生となる。中学校の理科教員も同様で、大学での専と気象分野の学習が系統的になっておらず、天気図か

攻が地学以外の場合が多く、気象に関しては教員自身

ら風向を読む学習ができていない点が明らかになった。

のミスコンセプションも存在する。本稿では、そうし（ある理系大学の受講生に同じ天気図を用いて風向をた点の調査結果を報告し、今後の気象防災教育の在り記入させたところ 6 年間で正解は 0／150 人であった）方についての課題提起としたい。

天気図と風向に関しては、学習指導要領の関係で転向
力が高校での学習とされているため教科書には「発展」

2.

気象防災に関する学生のミスコンセプション事例という書き方で風向について少しだけ記述されている

加藤（2013）は「中学校で習う低気圧モデルでは、程度である。天気図の「等圧線が風向を表している」

寒冷前線上で積乱雲が発生し、寒冷前線と温暖前線にという点を重視し、天気図の等圧線をなぞり矢印をつ挟まれた領域には雲が存在せず晴天域となっています。

けるという方法で風向を考えると、暖気移流や寒気移—(中略)— 2012 年 4 月 3 日に日本海上で急発達したこの流がすぐに理解できる。前線はこうした気流の境界で

爆弾低気圧は- (中略)— 気象衛星ひまわりの雲画像をあることもすぐに理解でき、暖湿気が流入する場は積

みると晴天域と教えられた場所には積乱雲によるもの

乱雲が発達する大気の状態が不安定な場であることをだと思われる雲域が広がっています」「日本付近では寒理解させる必要がある。ただし、天気予報では大気の冷前線と温暖前線に挟まれた暖域と呼ばれる領域でよ状態が不安定という語が頻出するにもかかわらず、大く大雨が観測されます」[2]と述べており、気象関係者

気の安定不安定は高校での履修となっているため、空では暖湿気が流入し大雨災害が発生しやすい場と理解

気の上昇が起こりやすいといった表現で説明する必要されているが、中学校の教科書では晴天域と記述されがある。

ており、この場で大雨が降るという理解にはならない
記述になっている。

本稿では、5 社の教科書の記述を分析し、初等中等教育における気象防災の課題を提起したい。

筆者が担当している三つの大学の授業で、温帯低気
圧と前線に伴う雨域について学生に質問すると、よく参考文献学んできたと思える学生は、加藤が指摘しているよう[1] 啓林館（2020）「未来へ広がるサイエンス２」な中学校で学んだ低気圧モデルを理解していて雨域がpp103-106

前線の北側にあるという理解をしている。また、積乱[2] 加藤輝之（2013）「第 4 章集中豪雨の研究」『天気と雲は寒冷前線付近と夏場に発生するという点は理解し気象についてわかっていることいないこと』筆保弘ているが、その他の場でも積乱雲が発生するという理

徳/芳村圭編著 ペレ出版 pp147-148-163-

ME-02+ (P2A, C5A)
中学理科第 2 分野「天気とその変化」に関する視覚的学習方法－生徒への意識調査と映像教材の開発－*

重田 祥範（公立鳥取環境大学環境学部）
・谷口 万里子（西宮市立上甲子園中学校）

1．はじめに
平成 30 年度に実施された中学校第 3 学年が対象の
全国学力・学習状況調査の報告書により，多くの生徒が授業で習得した知識と日常生活で体験する自然現象
を結び付けることに課題を抱えており，知識を活用できていないと指摘されている．また，地学的領域の平均正答率は 4 分野の中で最も低く，特に風向の観測方法や記録の仕方に関する問 1 の正答率は 37.8 % と，問題全体を通しても 2 番目に低い数値となっていた．よって，気象分野は，天気や湿度といった身近な自然現象を扱うにもあるにも関わらず，苦手意識をもっている生徒が比較的多い単元であるといえる．
本研究では，鳥取市内の中学校を対象として気象に関する意識調査を実施した．そのうえで，生徒の気象への興味・関心を高め思考力を育成する授業をおこなうために，空の様子を撮影したタイムラプス動画と地上天気図を用いて，前線の通過に伴う天気の特徴を視覚的に学習させる映像教材を開発した．
.
2. アンケート調査
中学生の理科に対する意識と，気象に関する興味・関
心の程度を調査するため，2020 年 12 月上旬，鳥取市の中学生第 1 学年から第 3 学年の計 196 名にアンケート調査を実施した．アンケートを実施した約 70%の生徒が理科に対して好意的な回答をしており，その半数以上が理由として観察・実験の楽しさを挙げていた．また，90％を超える生徒が実験・観察をたくさんしたいと答えており，理科の学習における観察・実験の重要性が伺える結果となった．よって，中学生が理科に興味・関心をもって学習するためには，実験・観察の役割が非常に大きいことが分かった．一方で，計算問題や考える
ことへの苦手意識，テストの点数等の理由から，理科に対して否定的な意識をもっている生徒も約 3 割存在していた．したがって，生徒の学習意欲を引き出すような実験・観察活動の充実，分かりやすい授業をおこなう一方で，生徒が苦手意識をもっている計算問題や，考える活動をどう工夫していくかが重要である．
また，天気図から読み取れる情報について記述問題を設けたところ，回答していた生徒は全体のたった 2 割にとどまった．理由としては，知識を学習したが忘れてしまったこと，知識としては覚えているが，情報を読み取る
際に活用することができなかったことが予想される．

限られた授業中に観察学習をおこなうことは難しい．以上の理由より，教科書の表現を暗記させる授業をせざるを得ないことが多い．そのため，本来身近な現象を扱う
単元にも関わらず，生徒の苦手意識が高い単元となっていると考えられる．よって，授業の中で空の様子を観察できるような，教材や手段が必要となっている．本研
究ではタイムラプス動画を用いることで，寒冷前線による天気の変化の特徴を学習することができる映像教材を作成した（第 1 図）．これにより，授業中に空の様子を観察することが可能となる．また，地上天気図や気象庁の降水，風向，気温等のデータを組み合わせることで，前線の通過に伴う天気の変化の特徴を，単に暗記させるのではなく，観察した内容から見いださせる授業が可能である．さらに，動画の撮影に一般的なトレイルカメラを用いることで，機器を簡単に設置することができた．メ
ンテナンスについても電池交換やデータの回収を除いてほとんど必要なかった．そのため，多忙を極める教員にも，時間的な負担は比較的少ない．さらに，カメラを校舎に取り付けることで，生徒の目の前で撮影することもできる．日頃からカメラを目にすることにより，習得した映像をより身近なものとして感じることができ，観察活動
への興味・関心をより高めることが可能となる．
その一方で，現在の中学生は，知識を活用する力，図やグラフ，観察結果から物事を考察する力に課題があるとされている．また，理科への苦手意識への理由として，考えることが苦手であると回答していた生徒が約 1割存在していた．単にグラフや教科書の写真を使用するのでは，生徒の興味を惹きつけることは難しい．生徒の内面に秘めた「学びたい」，「知りたい」という思い（いわゆる知的興奮や好奇心）を引き出すために，間近で撮影された映像教材の活用は，非常に効果的であると推測される．タイムラプス動画は前線と天気の変化だけ
ではなく，他の単元も活用できる可能性が大いに秘めている．時間的な問題で観察が難しい単元も，動画を用いることで授業に取り込むことが可能となり，それらを用いた観察活動，考える学習を繰り返しおこなうことで，生徒の考える力を育成できる．

3. 映像教材の開発
中学生の理科への興味・関心を高めるためには，実験・観察学習の充実が必須である．しかし，教科書に書かれている大気現象は，必ずしも授業中で発生するとは限らない．また，その変化の様子は緩慢であるため，

第 1 図. タイムラプス動画を用いた映像教材-164-ME-03+ (P1A, C5A)
昭和戦前期までの気象事業における民間部門の寄与
山本哲（気象庁）
１

はじめに
昭和戦前期までの気象事業における民間部門の寄治期から複数の女性気象学会員が確認されるが気象学者と呼べる人物は見いだされていない。日本の気与について記述する。

象学分野で女性の活動が目立ってくるのは昭和期に２入ってからである。当時大学では女子の入学はほと測候所・観測所の設置・運営
国家事業としては難しい挑戦的活動（野中至んど認められておらず、大学で気象学を学んだ女性（1867-1955）による富士山頂観測所（1895（明治の存在は知られていない。女子理数系高等教育機関

28）年））、「気象熱心家」（頓野廣太郎（1859-1892)

として官立の東京女子高等師範学校があり、実際多による頓野市立山口測候所（1888-1898（明治 21-

くの女性科学者を排出しているが、気象学研究者と31）年））・篤志家等（実業家藤井能三（1846-1913）

なった者は見いだされてない。ほかに当時の学校制らによる伏木測候所（1884（明治 17）年-）、銚子

度で「専門学校」として位置付けられた高等教育機

港民有志による銚子測候所（1886（明治 19）年）

関があった。その一つ、私立の東京女子大学から多によるもの、産業分野では、製塩業・野崎武吉郎

くの卒業生が中央気象台で活動したことが確認され（1848－1925）による味野測候所（1894-1928（明る。彼女らはいずれも数学専攻部卒業生で、『気象治 27-昭和 3）年）など数多くが知られる。住友別集誌』に女性として初の単著論文を著した益田國母子鉱業所では 1898（明治 31）年に私立別子高等小（生没年不詳・第一回卒業）、大日本気象学会で女学校に測器を設置し気象観測を開始した。所長とし性初の単独講演を行ったとみられる長岡和歌子て愛媛県松山測候所長だった佐竹文治（生没年不詳）（1914-2014・第五回卒業）などが含まれる。彼女を招き、以後観測網を拡充し、大正期には最大 15らを含め、いずれもが気象学におけるキャリアを短観測所を設置して山岳・上層風観測を含む観測を実期間で中断しているが、気象庁に定年まで勤めた者

施し私設の電信線を用いて中央気象台への通報も行もいる。また対米戦末期には同専攻部学生が陸軍気った。天気予報も行い、中央気象台でまだ発表して象部に勤労動員され、風船爆弾のための計算に従事いなかった翌々日の予報も「執業上入用と認むるをしたことも確認される。同専攻部で気象学が教えら以て」試みられた。佐竹は『気象集誌』等に別子でれたという記録はなく、同大と気象事業関連機関との観測結果をもとに多数の著作を発表し当時の日本の繋がりは未解明である。

気象学界にも貢献した。昭和期に観測網は縮小され大阪府立女子専門学校は実業家・山田市郎兵衛

1934（昭和 9）年末をもって廃止された。栃木県・（1851-1928）からの敷地と建設費の寄附により

足尾鉱業所内には 1898（明治 31）年 11 月に私営の1924（大正 13）年設立され理数系高等教育を行う

足尾測候所が設置された。背景には足尾鉱毒事件が家政理学科も置かれた。同校で講師を務めた大阪府あったとされ、烟気観測、雨量観測通報、雷雨観測

大阪測候所長・前田末廣（1875-1940）が行った｢気等を実施した。気象官署の国営移管が完了した象学」の講義は、当時日本の女子高等教育機関で行1939（昭和 14）年度以降も私営として活動を続け、われた唯一のものとみられる。同校を気象学の卒業

戦後 1954（昭和 29）年に施設等を国に寄付し活動

論文を提出して 1938（昭和 13）年に卒業した松尾を宇都宮測候所足尾雨量通報所に引き継いだ。これ

喜代子（1917-1997）は、卒業直後から定年まで中ら私設の測候所・観測所の観測資料はその多くが今

央気象台・気象庁に勤め（結婚に伴う約 3 年の中断

日ほとんど活用されず、設置目的や活動実態も不明がある）、気象庁初の女性課長に就任したほか、女なまま忘れ去られようとしているものも少なくない。

性として最初期の学会での女性単独講演・学会誌単３

著発表などを含む多数の調査研究を在職中に行った。

気象学を支える女子理数系高等教育
大日本気象学会には野中至の妻・千代子（1871-1923）、頓野廣太郎の妻・キヨ（1867-1906）など明

文献は紙幅の関係で省略する。
本研究は JSPS 科研費 JP20H00676 の助成を受けた。

-165-

ME-04 (P2A)

スマートフォンを利用した高度と気圧を理解する実験の取り組み
馬場賢治 1
1：酪農学園大学 大学院酪農学研究科/農食環境学群
１．はじめに「気圧」については，中学校学習指導要領（2018）
により「気圧を取り上げ，
圧力についての実験を行い，圧力は力の大きさと面積に関係があることを見いだして理解するとともに，大気圧の実験を行い，その結果を空気の重さと関連付けて理解すること」と明記されているので，中学校で履修済みではあるが，目に見えないこともあり，概念については定着があまり見られない一つである．本学では，地学実験において静力学
平衡を利用した気圧と高度の関係について理解する取り組みを行っており（馬場，2014），身近な一般的なア
ネロイド気圧計とスマートフォンを利用した観測を行うことにより，体験を持って理解することを目指している．
２．計器
本学の 10 階建ての中央館（約 40m）を利用して，観測可能な 1 階外，3 階，6 階，8 階，10 階，および屋上において，
晴天弱風日を選んで観測を行っている．
学生実験とは別に各種気圧計を用いて事前実験も行っている．
実験に使用した気圧計は，アネロイド気圧計（数千円～数万円の 3 種類），スマートフォン，および，おんどとり TR-73U（T＆D 社）である．Apple 社 iPhone6
以降，および，iPad Air2（第 5 世代）以降は，Bosch
Sensortec 社（2020）のピエゾ抵抗式圧力センサーが内蔵されており，Si 単結晶版を受圧素子として，その歪の抵抗値の変化により圧力を検出している．尚，内蔵センサーの値を出力するために，無料アプリ（「気圧計」，「Bar-o-Metter」等）をインストールしている．
アプリを利用する際，アプリによっては気圧センサー
値を示さず，位置情報から周辺気圧より出力する場合もあるため注意が必要である．尚，TR-73U もピエゾ抵抗式である（T＆D 社メール回答）．
尚，空気密度を算出するために，地上と屋上においてアスマン通風計を用いて気温を計測した．

子などの写真を見せた後に，静力学平衡の考え方を図やアニメーションを表示しながら，一部の四角い空気
柱の上下の圧力差と高度差を用いて，式の展開を説明している．その後，中央館において各種気圧計を利用して観測を行わせている．これらを用いて，地上との気圧差を算出し，静力学平衡を用いて，各階の高さを計算させた．ここで，気圧差を用いたのは，機器間の補正を考慮せずに簡易的に行うためである．
４．結果と考察
事前実験からアネロイド気圧計とスマートフォン等の気圧センサーを比べると，アネロイド気圧計の観測値の方が，分散が大きく，1 階との気圧差がやや小さ
かった．一方，気圧センサーによる観測では，分散が小さく，同気圧差は大きくなった．静力学平衡から求めた高度は，気圧センサーにより観測された値を用いる方がより精度が高い，現実的な結果となった．学生の実験でも概ね同様の傾向はみられるが，アネロイド
気圧計を 10 分の 1 単位まで読み切れていない場合や
視線方向が悪い場合などがあり，事前実験と比較すると気圧差の分散値が大きくなり，それに合わせて高度もばらつきが大きくなった．
2016 年以降の学生へのアンケート結果から，スマー
トフォンを用いた実験に関しては，計算は苦労しながらも「身近なスマートフォンで実験できる」
，
「親近感
が沸いた」
「後からでも自分で実験できる」など肯定的な意見回答が多くみられた．一方で，不満な意見としては，充電が減ることやセンサー内蔵の機種ではないこと，
インストールが面倒などの意見も若干見られた．
アネロイド気圧計を用いなくとも学生が持っているスマートフォンを利用した方が，デジタル値で表示され，且つ，精度良く静力学平衡の式から高度を求めることが出来るので，気圧の概念を理解しやすいことが
示された．
参考文献）
馬場賢治（2014）：高度と気圧の関係を理解する実験の取り組みについて．日本地学

３．導入と解析方法
教職課程の学生ではあるが，気象を専門としている
学生はいないので，地上と飛行中の機内のスナック菓

教育学会第 68 回全国大会北海道大会講演予稿集，147-148．
Bosch Sensortec（2020）：BMP280 Data sheet．BST-BMP280-DS001-23, 48pp.
文部科学省（2018）：中学校学習指導要領（平成 29 年告示）
．東山書房，329p．

-166-

MH-01+ (P1A, C4A)

Atmospheric River に よ る 南 極 域 へ の エ ア ロ ゾ ル 輸 送 (1)*鈴 木 香 寿 恵 (法 政 大 理 工 ), 原 圭 一 郎 (福 岡 大 理 ), 徳 永 旭 将 (九 工 大 ),後 藤 大 輔 (極 地 研 /総 研 大 ), 平 沢 尚 彦 (極 地 研 /総 研 大 ), 山 内 恭 (極 地 研 /総 研 大 )
1.

はじめに

算出した高高度(画像では白くなる)の雲ピクセル数は近年，水蒸気輸送と豪雨(雪)には対流性の雲が連なっ少なく，降雪量も大きくはなかった．ほかのブリザーて形成される Atmospheric River(AR)が関連しているとド時の BC 濃度ピークについても同様に大陸起源の粒考えられるようになり，南極域においても極方向の水跡線が得られ，AR の雲画像も確認できている．

蒸気フラックス強化となる背景場と AR の観測事例が4.

報告されている[1]．そこで，昭和基地の降雪時に AR

まとめ

AAR によるエアロゾル輸送モデルを構築するために，と判別できる雲画像を用いた深層学習による自動識別2009 年における昭和基地へのエアロゾル輸送についてに取り組んできた[2]．また，客観解析データを用いた解析を行った．ブリザード発生時の BC 濃度ピークは

全球規模の AR とエアロゾル輸送の関連について報告

大陸起源となる粒跡線と AR 雲とに関連があることががされており[3]，Aerosol Atmospheric River (AAR)とな示唆された．

って高濃度エアロゾルが輸送されることが示されている．
本研究では，これまで行ってきた AR による水蒸気輸送だけではなく，陸起源と考えられる大気中微量物
質の輸送も同時に捉え，大気による物質輸送過程を機
械学習による予測モデルを構築することを目指す．まずは，AR とエアロゾル輸送の関連について 2009 年のブリザードイベントについて調べた．
2.

使用データと手法

今回は2009 年における昭和基地で観測された時間平均値および日平均値のエアロゾルデータ(粒径別数濃度,

図１ 2009 年昭和基地における日平均エアロゾル粒

Black carbon (BC)濃度), CO 濃度と積雪深，昭和基地で径別数濃度(灰実線>0.3μm, 灰点線>0.5μm, 左軸)，日受信した NOAA/AVHRR センサによる雲画像を用いた．

平均・中央値 BC 濃度(右軸)，ブリザード期間(赤).

ブリザードを降雪イベントとしてエアロゾル濃度の変化や粒跡線解析による大気輸送経路の違いを調べ, ARとエアロゾル輸送の関連性について検討を行った．粒跡線の計算及び図の作成には，ERA-Interim データ及び
国立極地研究所粒跡線モデル[4]を用いた．計算する粒子は標高 3000~5000m から後方に 7 日計算した．
3.

結果と考察

図 1 は, 粒径別数濃度, BC 濃度, ブリザード期間を示したものである．粒径別数濃度は, レンジは異なるものの変動自体は同期しており, 特に冬〜春にかけてロー

図 2 (左)2009 年 6 月 6 日昭和基地からの後方粒跡線．

カルな海塩粒子放出の影響などが反映されていると考(右) 同日に観測された熱赤外チャンネル画像.

えられる．6 月 6 日から 7 日にかけて B 級ブリザード

参考文献

が観測されており，その際の後方粒跡線と熱赤外チャ[1] Gorodetskaya et al., GRL, 2014

ンネルの合成雲画像を図 2 に示す．低気圧の前方に長[2] Suzuki et al., Advances in Artificial Intelligence, 2021

く連なる雲が確認でき，粒跡線からは南米を起源とし[3] Chakraborty et al., GRL, 2021

た大気輸送が行われたことが予測できる．雲画像から[4] Tomikawa and Sato, 2005; http://firp-nitram.nipr.ac.jp-167-MH-02+ (P1A, C4A)

南極昭和基地における降水の観測*平 沢 尚 彦 (極 地 研 究 所 ), 小 西 啓 之 (大 阪 教 育 大 学 ) , 藤 吉 康 志 (元 北 海 道 大 学 ),柴 田 和 宏 (第 62 次 南 極 観 測 冬 隊 ), 岩 本 勉 之 (北 海 道 紋 別 市 役 所 )
1.

はじめに

地球温暖化において南極氷床の質量の変動は主要なえている（平沢・山田 2019）．講演時には本事例に加えて、比較事例や LLJ と降水の関係について議論する．

関心事の一つである．南極氷床全体が 1990 年代から質量を減らしている中で，日本の活動領域である東南極の西部域だけは 2000 年代半ばから現在（2016 年）まで
質量を増や続けている（IPCC 特別報告，Meredith et al.
2019）．降水量の増加がその原因であると考えられているが，定量的把握やメカニズムの理解には今後の観測と研究を待たねばならない．将来の変化を見守っていくことも必要である．
南極域における降水の観測は世界的にも多くない．

図１ 昭和基地の地上風速の時系列．2021 年 1 月 1
日～7 月 5 日．

昭和基地では 2021 年（第 62 次南極観測隊）から X バ
ンドドップラーレーダーを設置し，特にこれまでできなかった強風時の降水の観測を含めた年間降水量の観測や降水システムの研究を始めている．これに併行して，シーロメーター，ディスドロメーターによる観測，
ゾンデ強化観測を実施している．本研究の目的は，①
年間降水量の定量的把握，②カタバ風や大陸地形の影響を受けた沿岸部の降水形成機構の理解，③PANSY レ
ーダーデータとのクロスチェックによる力学的パラメータの検討を主としている．尚，2022 年に設定される
YOPP-SH の特別観測に呼応して，降水システムの理解を深めることも計画されている．本講演ではこれまで半年間のデータを基に、主に強風を伴う降水（ブリザード）の特徴を議論する．
2.

観測の結果

図１は昭和基地の地上風速の時系列である．3 月後半から強風イベントの頻度が増し，6 月まで頻繁に発現した．これらの全てのイベントに於いて，常に強い降水

図１ 3 月 19 日の強風・降水イベントの（上）レーが形成されているのではないことが分かった． 例とし

ダー反射から評価したドップラー速度（19 日 00 LT），て，3 月 19 日の強風・降水イベント時の観測結果を図

気象ゾンデによる風速（赤），風向（青），気温（黒），

２に示す．明瞭なレーダー反射強度は高度 3 ㎞付近ま湿度（橙）の鉛直プロファイル（19 日 09 LT）．

で観測され，その部分ではドップラー速度を評価した（上段）．高度 500 m を中心に電波軸方向の成分として

参考文献

36 m/s を越える強風が観測された．この強風は下段に[1] Meredith et al., 2019, Polar Regions, In: IPCC Special

示したゾンデ観測でも捉えられている．総観規模擾乱
に伴う強風イベントの際に地形性ブロッキングにより形成される下層ジェット（LLJ）と降水帯を捉えたと考Report.
[2] 平沢尚彦・山田恭平， 2019，日本気象学会 2019 年度秋季大会、福岡．

-168-MH-03+ (P1A, C4A)

南半球成層圏突然昇温と対流圏の予測可能性について*直 江 寛 明 1 , 小 林 ち あ き 1 , 前 田 修 平 21
気象研究所, 2 気象庁気候情報課
1.

はじめに

から初夏にかけてアンサンブル平均 ACC が 0.6 を下回

南半球の成層圏突然昇温 (SSW) は珍しく, 2019 年のる予報期間は 7-8 日である. 2019 年は 8-13 日の範囲に

minor SSW, 2002 年に波数 2 型の major SSW, 1988 年波あり, 総じて予報時間が長い. 8/14 初期値はその前後比

数 1 型の minor SSW, の 3 例しか報告されていない. 強

べて極端に短い. 2002 年, 1988 年のハインドキャストにい SSW や成層圏極渦強化があると, 対流圏でも環状よる ACC を図 b, c に示す. 両年とも 9 月下旬に SSW

モードが負または正になる状態が２か月程度持続があり, その後 ACC が長くなっている.

(Baldwin and Dunkerton, 2001)するため, SSW や極渦強化に伴う大気循環場は、成層圏だけでなく対流圏にも予今後, 2019 年 8 月に ACC の変動が大きくなった要因
について調べる予定である.

測可能性があると言われている. また 冬の北半球で負の環状モードのとき, マルチ予報モデルの解析から予報スキルが高くなることが指摘されている (Minami
and Takaya, 2020). 予測可能性に与える因子は, 成層圏過程の他に, 陸面過程, 海面水温など下部境界やオゾンなど様々あり, また全ての SSW で予測スキルが高くなるわけではないが, 南半球 SSW についても北半球と同様予測可能性が高くなることが期待される. しかし
南半球での SSW は事例が少ないため, 南半球 SSW に伴う対流圏の予測可能性の研究は少ない. そこで本研
究では, 南半球 SSW に伴う大気循環場変化と対流圏での予測可能性を調べたので報告する.
2.

使用データと解析手法

本研究では, 気象庁１か月予報データと再予報デー
タ, 及び気象庁長期再解析(JRA-55)を用いた. 予報デー
タは, 気象庁全球アンサンブル予報システム (JMA
GEPS1701; TL479/TL319-L100, トップ 0.01 hPa)を用いて作成され, メンバー数 50, 初期日から 34 日先まで,
2.5 度間隔の気圧面出力値を用いた. 再予報 (ハインド

図１ Z500 20-80S のアンサンブル平均日平均値のアノ

キャスト) データは, 予報システムと同様の仕様で,マリー相関 (ACC). (a) 2019 年 7-11 月初期値予測, JMA-

1981-2012 の 32 年間, 初期日は毎月 10 日, 20 日, 月末

GEPS 1 か月予報 (毎週). 初期値 8/14, 8/21, 9/11, 11/27 は日 (12Z), メンバー数５である. 現業予報と再予報の仕青、橙、赤、青線で、9/11 は SSW が起きているとき. (b)様で大きく異なる点は初期摂動作成手法で, 前者は2002 年 7-11 月初期値のハインドキャスト (月３回). 9

LETKF と特異ベクトル (SV) 法の併用で, 後者は SV

月下旬に SSW, 赤線は 10/10 初期値．(c) 1988 年 7-11 月

法である [1]. 解析期間は, 南半球 SSW が発生した,

初期値のハインドキャスト．9 月下旬に SSW があり,2019 年, 2002 年, 1988 年の 9 月を中心とした晩冬～初

赤線は 9/30 初期値．

夏である. 予測可能性の評価として, 500 hPa 高度のアノ マ リ ー 相 関 (anomaly correlation coefficient: ACC)

参考文献

(Taguchi 2016; Rao et al. 2019) を用いた.

[1] 気候情報課, 2017, 季節予報研修テキスト, １か月

3. 結果

2019 年の気象庁１か月予報の結果(ACC-

Z500 20-80S, 7-11 月初期値)を図１a に示す. 南半球晩冬

予報システムの更新, ～全球アンサンブル予報シス
テムの運用開始～, 27, 気象庁地球環境・海洋部.

-169-

MH-04+ (P1P, C4A)

擾乱のオイラー統計量における高低気圧性渦の寄与の分離*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

向が対流圏下層でも見られるが，低気圧性曲率の頻度

移動性低・高気圧は中高緯度における日々の天気変は下層ジェットの軸周辺でも高く，高気圧性曲率は亜動の大部分を説明する．これらの移動性擾乱は，運動熱帯高圧帯に対応する北緯 20-25 度付近に高頻度の領量と熱の輸送を通じ，背景のジェット気流を維持する域を示し，ラグランジュ的トラッキングに基づく先行役割を果たす．しかし，ジェット気流との相互作用に研究の結果と整合的であった[3]．

おける高低気圧それぞれの寄与については理解が不十擾乱に伴う対流圏上層の南北風の分散(V’V’300)に対分である．本研究では，曲率を用いて高低気圧性渦をする高低気圧渦による気候平均的な寄与は，いずれも同定する新手法に基づき，それらの擾乱のオイラー統

東部北太平洋で最大となるが，高気圧性渦の寄与は低計量，さらにはジェット気流へのフィードバック強制

気圧渦の寄与と比べてやや大きく，その極大がより下やエネルギー収支への寄与を定量的に評価した[1]．

流に位置していた．極向きの東向き運動量フラックス(U’V’300)についても，高気圧性渦の寄与は低気圧渦に

2.

データと手法

大気再解析 JRA-55 を利用して解析を行った．データ

比べて大きかった．一方で下層の極向き熱フラックス(V’T’850)は，低気圧渦の寄与が支配的だった．

は水平 1.25°格子・6 時間毎で，1959-2017 年を解析対象

これらの運動量・熱フラックスは，背景のジェットとした．移動性擾乱活動を抽出するための時間フィル

気流に対する擾乱のフィードバック強制を示唆する．

タはカットオフ周期8 日の低周波Lanczosフィルタを用

低気圧性渦に伴う西風加速は，地表面付近の渦駆動ジい，低周波成分からのずれを高周波成分とした．

ェットとその北縁の低気圧性シアの維持・強化に支配

高低気圧性渦の同定は局所的な曲率に基づき行った．

的に寄与していた．一方で高気圧性渦は，対流圏上層

時間フィルタを施していない相対渦度をシア渦度と曲の亜熱帯ジェット軸から中緯度への西風運動量の輸送率渦度に分離し，後者をスカラー風速で除する事で曲に重要な役割を果たしていた．なお，北大西洋やイン率が得られる．曲率が正・負の領域をそれぞれ低気圧・ド洋においても，北太平洋と類似した結果を得た．

高気圧性渦領域と見做し，正・負の曲率が観測された

さらに，高低気圧性渦の寄与に分離した擾乱のオイ

格子点のみで，各時間ステップの擾乱に伴う極向き熱

ラー統計量から，大気のエネルギー収支への高低気圧

フラックス等を積算する事で，各オイラー統計量の気性渦の寄与を評価した．傾圧的変換は低気圧性渦の寄候平均における高低気圧性渦の寄与が得られる．

与が高気圧性渦と比較して 60%程度大きい一方，順圧擾乱による背景場へのフィードバック強制の評価は，的変換の寄与は同程度であった．これらの結果は西風擾乱による運動量・熱フラックスに伴う高度変化傾向

加速を評価した結果と整合的である．また，非断熱加を局所的に求める事で行った[2]．さらに地衡風平衡を熱に伴うエネルギー生成は両者ともに正の寄与であり，仮定する事で西風の加速・減速としてのフィードバッ

エネルギーフラックス項は高気圧性渦の寄与が支配的クを評価した．大気のエネルギー収支解析は 2021 年春であった．

季大会での講演と同様で，移動性擾乱に伴う運動・有効位置エネルギーに対する各変換・生成項及びエネル

参考文献

ギー水平フラックス項を評価した．各項は北太平洋で[1] Okajima, S., H. Nakamura, Y. Kaspi, 2021, Sci. Rep., 11,

水平積分し，地表面から 100hPa 面まで鉛直積分した．

13202.
[2] Okajima, S., H. Nakamura, K. Nishii, T. Miyasaka, A.

3.

結果

北太平洋の対流圏上層において，低気圧性曲率はジ
ェット気流の軸の北側でより頻繁に観測される一方，
高気圧性曲率の頻度は南側でより高かった．同様の傾Kuwano-Yoshida, B. Taguchi, M. Mori, Y. Kosaka, 2018,
J. Clim., 31, 297-315.
[3] Hoskins, B. J. K. I. Hodges, 2002, J. Atmos. Sci., 59 (6),1041-1061.

-170-

MH-05+ (P1P, C4A)

日本付近における二つ玉低気圧と水蒸気輸送の関係*永山聡一朗（筑波大学大学院生命地球科学研究群）, 釜江陽一（筑波大学生命環境系）,
見延庄士郎（北海道大学理学研究院）
1. はじめに

また，南側の低気圧が 140˚E を通過する直前のタイミ

二つ玉低気圧は，日本海低気圧や南岸低気圧と比べ，ングで南側の低気圧の中心を基準とするコンポジット解

悪天が広範囲に及び，ときに大雨・強風災害をもたらす析を行った．大気の川は南側低気圧中心の南東に最大値[1]とされ，日本付近における重要な現象の 1 つである．
二つ玉低気圧と同様な現象は日本以外でも広く観測されており，北大西洋域での複数の低気圧に関する調査[2]を持つ分布（48％）を示した。また、北側低気圧の76％が南側低気圧の北西側に存在した．大気の川の形状ごとに比較すると，大気の川を引き継ぐ事例は北側低気圧が北東方向に存在するときに発生しやすい．また，大では，ノルウェーで発生した大気の川を伴う極端降水を気の川を引き継ぐ事例は日本全体に最も多く降水をもたもとに，単一の低気圧通過時の大気の川に加え，二つ玉らす一方，降雪量に関しては，南側低気圧のみに大気の低気圧が引き込む水蒸気輸送の効果について指摘した．

川がみられた事例で最も多くなった．

しかし，このように大きな影響をもたらす二つ玉低気

当日は，1959 年から 2019 年のデータをもとに，客観

圧が南方からの水蒸気輸送とどのように対応しているの的に低気圧を抽出し，解析を行った結果についても発表かについての日本付近における研究は，個々の事例解析する。

にとどまり，統計的な研究は行われていない．本研究では，日本付近に発生する二つ玉低気圧に対して，水蒸気輸送の特性に着目し，大気の川の存在する割合やその有無，また二つ玉低気圧通過時の降雪量，降水量の関係等
ついて統計的な特徴を明らかにする．
2. 研究手法
気象庁アジア太平洋地上天気図（ASAS）を用い，
2002 年から 2019 年 10 月-3 月の日本付近に発生した二つ玉低気圧を抽出し，大気の川の有無，形状，南北の低気圧の最大発達率等で分類を行った．大気の川の抽出等には気象庁 55 年長期再解析データ（JRA55）[3]を用い

図1

二つ玉低気圧（南側）の中心基準のコンポジッ

た．水蒸気フラックスの絶対値が顕著に大きい領域が，ト．SLP(等値線：hPa)，AR 存在頻度(陰影)，北細長い形状をしているとき，その領域を大気の川と定義

側低気圧の中心(×印)．

し[4]，二つ玉低気圧との位置関係を調査した．加えて，気象官署のデータを用い，二つ玉低気圧がもたらす

謝辞

降雪量，降水量の分布と，大気の川の形状，位置関係を

本研究は，科研費（19H05704）の支援を受けた．

統計的に調査した．
参考文献
3. 結果
18 年間で二つ玉低気圧は 200 事例検出された．このうちの 77％で大気の川が確認され，二つ玉低気圧全体の発生のピークは 12 月に現れた．

[1] 櫃間道夫, 2006, 天気, 53, 519-523.
[2] Sodemann H., and A. Stohl, 2013, Mon. Wea. Rev., 141,
2850–2868.
[3] Kobayashi, S., et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 548.
[4] Kamae, Y., et al., 2017, J. Climate, 30, 5605–5619.

-171-MH-06+ (P1P, C4A)

冬季北海道周辺における低気圧通過数の減少傾向とその要因*田 村 健 太 (北 大 院 環 境 ),

1.

はじめに

佐 藤 友 徳 (北 大 院 地 球 環 境 )変化傾向が，北海道周辺における低気圧通過数の減少

冬季日本周辺では低気圧が頻繁に通過し，強風や降傾向の約 50%を説明することから，北海道周辺での低雪をもたらす．最近の研究[1]によると，冬季日本周辺

気圧通過数減少の主な要因は，西高東低の気圧配置でにおける温帯低気圧の通過数は有意ではないが減少傾

北海道西岸沖に発生する低気圧の減少だと考えられる．

向である．冬季の日本海では局地的な強風や降雪をもたらす小低気圧の発生数も多く[2]，特に日本海北部で発生する小低気圧の多くは北海道に接近，上陸する[3]．
ただし，このような水平規模の小さい低気圧は，低気圧活動の経年変化を調べた先行研究では解析から除外されている．そこで本研究では，小低気圧も含めた低気圧の追跡を行い，北海道周辺における低気圧通過数の経年変化傾向とその要因を明らかにする．
2.

データと手法

解析には JRA-55 再解析データを用いた．期間は1958/59 年から 2019/20 年までの各年 12 月から 3 月とし

図１ 低気圧通過数の経年変化．ハッチは 5%の有意水準を満たすトレンドがあることを示す．

た．低気圧の追跡には海面更正気圧(SLP)から 6 時間毎に低気圧中心を追跡する手法を用いた．ここでは SLP
が周囲 8 格子よりも低く，かつ SLP の 31 日移動平均からの差が周囲 8 格子の平均よりも 50Pa 以上低い点を低気圧中心と定義し，地形の影響を除いたすべての低気圧を追跡した．また，Self-organizing maps (SOMs) [4]を用いて低気圧発生時の総観場の特徴を調査した．
3.

結果

図 1 に日本周辺の低気圧通過数の経年変化を示す．
北海道周辺で有意な減少傾向が見られる．北海道周辺を通過する低気圧の発生場所を調べたところ，その多くが北海道西岸沖で発生していた．そこで，北海道西図２ SOMs マップにおける標準化 SLP 合成図．
参考文献

岸沖での低気圧発生時の総観場の特徴を調査した．図 2[1] Lee J., et al., 2019, Clim. Dyn., 54, 1131–1144.

に北海道周辺の気圧配置を分類した SOMs マップにお[2] Yanase, W., et al., 2016, J. Clim., 29, 419–437.

ける標準化 SLP の合成図を示す．ここでは北海道周辺[3] Tamura, K., and T. Sato, 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98,の領域で標準化した SLP を入力値として，SOMs による学習と分類を行った．気圧配置の特徴から，図 2 の左側 3 列を西高東低型と定義する．SOMs マップの各ノードにおける北海道西岸沖での低気圧発生数を調査したところ，西高東低型のノードで発生数が多いことが分かった．この西高東低型で発生する低気圧の経年

1261–1277.
[4] Kohonen, T., 1982, Biol. Cybern., 43, 59–69.
謝辞
科学研究費補助金（19H05697，19H05668）および北極域研究加速プロジェクト（ArCS II，JPMXD1420318865）
による支援を得た．

-172-

MH-07+ (P1L, C4A)

北海道における前線特性の変化*宮 本 真 希 (北 海 道 大 学 大 学 院 工 学 院 ),
1.

はじめに

山 田 朋 人 (北 海 道 大 学 大 学 院 工 学 研 究 院 )3.

結果

昭和 56 年 8 月上旬，北海道において前線が一因とな

北海道に前線が存在する回数の年平均は 9.6 回である豪雨災害が発生し，日本三大河川のひとつである石り，1978 年から 1995 年までの前半 18 年間と 2002 年か

狩川が破堤・氾濫したため，広い地域で浸水が発生し

ら 2020 年までの後半 19 年間では，前半（平均 6.9 回）

た．8 月上旬に前線が北海道付近に存在しており，太平に比べて後半（平均 11.9 回）は前線の存在回数が多い

洋側から北上してきた台風12 号によって暖湿な空気が（図は省略）．過去 37 年間において前線が存在すると流入したため大雨につながった．2012 年 9 月上旬にもきの気象場の偏差を図 1 に示す．色は 700hPa における前線の影響で同流域に多量の降雨がもたらされたこと

相対渦度 [1/s]，
矢印は 850hPa における水蒸気フラック

で，石狩川水系の中小河川が氾濫した．

ス[g/kg m/s]，コンターは 500hPa におけるジオポテンシ

本研究では，北海道周辺における前線の特性に関し

ャル高度 [m] である．(a) 8 月，(b) 9 月，(c) 10 月のどて統計的な整理を行うために，地上天気図を利用しての月においても北海道の北西側に正の相対渦度，南東前線の特性を調べ，北海道周辺における前線の年々変側に負の相対渦度が位置している．

化を明らかにした．さらに前線が存在する気象場の特徴を調べた．

4.

まとめ

本研究では，北海道において前線の存在回数が増加
2.

データと手法していることを明らかにし，前線が存在する気象場で1978 年から 2020 年まで（ただし，1996 年から 2001

は北海道の北東側に低気圧性循環，南東側に高気圧性

年は除く）の 8 月から 10 月を対象期間とした．気象庁

循環が確認された．北海道に前線が存在する回数が増が発行する各日午前 9 時（日本時間）における地上天加している気象要因についてさらに解析を行った．発気図を画像解析することで，前線の数値データを作成

表で詳細を説明する．

した．ただし，2002 年以降は日本周辺域，1995 年以前
はアジア太平洋域の天気図を利用した．前線が北緯 42度から 45 度，東経 139 度から 144 度内の領域に存在する日を「北海道に前線が存在する日」と定義した．また，NCEP/NCAR Reanalysis 1[1]の日平均データを使用した．

謝辞：本研究は (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 の支援を受けて実施されました。天気図のデータは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。

参考文献[1] E.Kalnay et al., 1996, BAMS, 77(3), 437-472.

図 1 1978 年から 2020 年まで（1996 年から 2001 年を除く）の (a) 8 月，(b) 9 月，(c) 10 月において，北海道に前線が存在する日の気象場の偏差．色は 700hPa 等圧面における相対渦度 [1/s]，矢印は 850hPa 等圧面における水蒸気フラックス [g/kg m/s]，コンターは 500hPa におけるジオポテンシャル高度 [m] の偏差を示す．

-173-

MH-08+ (P1L, C4A)

寒冷渦・トラフを連続的に捕捉する
新客観的強度指標の提唱（その２）*春 日 悟 , 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. はじめに寒冷渦は，偏西風蛇行に伴う総観規模 (直径数百 km〜約 2000km) の対流圏上層の低気圧であり，しばしば
集中豪雨や竜巻などのメソスケール (数 km～数百 km)の擾乱 (メソ擾乱) に関与する．防災の観点からもメソ擾乱の予測リードタイムの向上は重要であり，時空間
スケールの大きい総観規模現象に属する寒冷渦のライ
フサイクルに着目することは，問題解決の一助となりうる．
上記の目的に対しその初期段階として，前回の発表[2]で提案した新寒冷渦指標を完成させた[1]．本発表では新指標を改めに紹介したうえで，具体的な適用例や
寒冷渦とそれに先行するトラフの統計解析の結果などを示す．
新寒冷渦指標の紹介
本指標の特徴および先行研究と比較した利点は，(i)スナップショットより高度凹みの強度・位置・スケー
ル・背景場の情報を同時に取得できること，(ii) 等圧面
高度場での局所的な凹みを渦と背景流とに分離し寒冷渦をトラフの段階から連続的に捕捉・評価できること，(iii) 凹みの大きさに最適な計算格子を自動的に選択しデータの水平解像度に依存せず強度を計測できること，にある．
図 1b は図 1a 内の寒冷渦を東西に貫く A–A’線上の高度偏差東西分布である．凹みの底と他点の 2 つの高度を繋ぐ直線の傾きは，他点が高度分布の曲線に接する
時に極大となる (図 1b 赤実線)．この傾きは接点における凹み中心向きの気圧傾度力 (∝地衡風近似における接線風) に比例することより，
これを凹みの強度として「最適傾き」 (optimal slope, 𝑆𝑜 ) ，底と接点との水平距
離を凹みのスケールとして「最適半径」 (optimal radius,
𝑟𝑜 ，図 1b 緑矢印) と定義した．また𝑟𝑜 を利用し凹み周
囲の「局所的な背景傾き」 (local background slope, 𝑆𝐵𝐺 )を定義した．これらの変数は，東西南北 4 方向への高度差の傾きを計算し平均する関数 (𝐴𝑆 + ，図 1a の陰影)の極大を捜索することにより取得される． トラフと寒冷渦は高度極小点の有無により区別されるが，背景場と凹みの強度の比 (𝑆𝐵𝐺 /𝑆𝑜 , slope ratio) を用いても簡易的に区別可能である．

参考文献[1] Kasuga et al., 2021: Seamless Detection of Cutoff Lows
and Preexisting Troughs. Mon. Wea. Rev., preprint,
https://doi.org/10.1175/MWR-D-20-0255.1.
[2] 春日ほか, 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.
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。

a2.

寒冷渦手法の適用
図 1c は 2015 年 4 月 11 日から 16 日にかけて，200hPa 高度 (データは JRA-55) をもとに本指標により抽出された寒冷渦のライフサイクルを示す．この寒冷渦が本州上空を通過した 15 日 04UTC (日本時刻 13 時) 過
ぎに，長野県佐久市と静岡県静岡市に竜巻を発生させた．本指標によりトラフの段階から寒冷渦に至るまで，
強度・位置・スケールを追跡できることが示された．
本事例において水平解像度を 2.5º に落としたデータを用いて寒冷渦の強度を計算したところ，高度ラプラ
シアンに比べ解像度依存性は小さいことも確認された．
当日はより多角的に新指標の性能を評価した結果を
発表する．

b

c

3.

図 1. (a) 2015 年 4 月 13 日 12UTC の 200 hPa 高度 (線; gpm) と𝐴𝑆 + (色;m (100 km)-1)．色点の位置は凹みの中心，その色は凹みの強度 (最適傾き, 𝑆𝑜 ; m (100 km)-1)．円は最適半径 (𝑟𝑜 , km) を半径に持つ．青矢印は局所的な背景傾きであり，色はその強度 (𝑆𝐵𝐺 ; m (100 km)-1)．(b) パネ
ル a の A–A’線に沿った高度の東西分布．(c) a と同じ寒冷渦の生成か
ら消滅直前まで追跡した例．凡例はパネル a と同様．ただしトラフは緑円，寒冷渦は青円，赤円は竜巻発生直前の寒冷渦．下図は𝑆𝑜 (橙色線)，𝑆𝐵𝐺 (青色線)，𝑟𝑜 (棒, 色は上部の円に対応) の時系列変化 (ライフサイクル)．横軸の目盛は日ごと．

-174-

MH-09+ (P2A, C4A)
寒冷渦指標でみる 2020/21 年冬季の日本海側の大雪*本田明治 1,2, 川瀬宏明 3，山崎哲 4
1: 新潟大学理学部 2: 新潟大学災害・復興科学研究所 3: 気象研究所 4: 海洋研究開発機構

１．はじめに2020/21年冬季は一冬を通してみると北日本はほぼ平年並だったが、東日本以西は高温傾向であった。降水量は日本海側で全般に多かったものの、降雪量は平年並かやや少なかった。一方最深積雪は各地で集中降雪が発生した本
州日本海側では平年の倍を超える地点も多かった。この冬の特徴は、前半と後半で大きく北半球の大気循環場の状況が異なっていたことで、前半が全国的に低温・日本海側を中心に大雪に見舞われたが、後半は全国的に高温少雪となった。
日本海側を中心に大雪となった冬の前半は、ユーラシア
大陸上の亜寒帯ジェットの蛇行が顕著で、西シベリア上空にブロッキング高気圧が発生し、下流にあたる日本付近にかけて南に蛇行して寒気が流れ込みやすくなった。特に強い寒気が流れ込んだタイミングで、日本海側各地でしばしば集中降雪に見舞われた。特に12月中旬から1月中旬にかけては，全国的にしばしば寒気が入り、12月中旬は山沿いで、1月上中旬は海岸平野部で集中降雪となったところが多く、各地の交通網に多くの影響が出た。本研究ではこの2回の集中降雪をもたらしたと考えられる上空寒気の振る舞いを、新規に提唱する寒冷渦指標によって評価する。
２．寒冷渦指標寒冷渦は偏西風の蛇行に伴って低緯度側に張り出した
寒気が切離されて形成される、対流圏上空を中心とした寒気を伴う低気圧である。Kasuga et al. (2021, MWR）は、
寒冷渦の中心位置、強度、半径の３要素を、気圧面高度場のスナップショットから出力するスキームを開発した。このうち寒冷渦強度は、等圧面の凹みの程度を渦の深さと半径に基づき平均勾配関数としてグリッドごとに評価した量で、その極大値を寒冷渦中心として定義している。
３． 2020 年 12 月中旬の大雪事例
12 月 15 日～17 日を中心に東北南部～北陸信越の山沿いを中心に各地で大雪に見舞われた。特に新潟県～
群馬県県境一帯を中心に 48
時間降雪量が 150～200 セ
ンチに達する大雪となり、関越道で約 1000 台が立往生する事態を招いた。日本
付近の天気図をみると等圧線の間隔が狭くほぼ南北に走る典型的な山雪型の気圧配置を示していた。図１上
左の実線は 12 月 16 日 9 時の対流圏上空 200 hPa 面の高度分布である。シベリア
沿岸につながる上空の気圧の谷が袋状にオホーツク海
上に延びており北極起源の寒気が示唆される。寒冷渦指標によると寒冷渦中心は北海道付近（極大強度 21 m/100 km-1）にあり、オホーツク海から日本列島全体がその影響下にあることが分かる。寒冷渦は数日及び数百 km の時空間スケールを持ち、動きが遅く停滞しやすいのが特徴である。この時も 13 日～17 日までこの寒冷渦の影響下にあった（図 1 下左）。
４．2021 年 1 月上中旬の大雪事例
1月8日～11日にかけては東北～北陸の海外平野部を中心に大雪となった。特に新潟県上越地域を中心に集中降雪に見舞われ、高田では24時間降雪量103センチを記録し，最深積雪も11日に249センチを記録した。図１右上からは200 hPa高度場でオホーツク海を中心に高度極小が見られる。一方寒冷渦指標による寒冷渦中心はその500 km以
上南の日本海上（極大強度27 m/100 km-1）にあった。地
上天気図では日本海上で等圧線の間隔が緩む里雪型であったが、寒冷渦を伴う上空寒気の影響で海外平野部の各地
で大雪になったと考えられる。この時も7日～12日までこの寒冷渦の影響下にあった（図１右下）。
５．まとめ
2020/21年冬季の大雪２事例について、新しく提唱された寒冷渦指標で評価したところ、両事例とも寒冷渦が上空に停滞しており、上空寒気の中心位置を明瞭に特定することができた。当日は寒冷渦指標を他の顕著大気現象に適用した結果も紹介する予定で、寒冷渦の振る舞いと顕著大気現象の定量的な関係を評価していきたい。
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。

図１.（上左）2020 年 12 月 16 日 21 時における 200 hPa 面高度（m: 実線）、寒冷渦指標（〇：寒冷渦の中心位
置、円：寒冷渦の半径、グレースケール：寒冷渦の強度（m/100 km））、矢印：背景基本場勾配の方向、寒冷渦中
心近傍の数値：勾配比（背景基本場勾配／平均関数勾配）、寒冷渦の目安は勾配比＜1.3）。
（上左）（上右）に同じ、
但し 2021 年 1 月 8 日 21 時。
（下左）2020 年 12 月 13 日～17 日平均の寒冷渦強度（平均関数勾配）。
（下右）（下左）に同じ、但し 2021 年 1 月 7 日～12 日平均。

-175-

MH-10+ (P2A, C4A)

寒冷渦指標でみる日本海側の大雪をもたらす
環境場の特徴*安藤 雄太，本田 明治，春日 悟（新潟大）
1. 研究背景
日本は豪雪，豪雨など極端気象が多く毎年被害が出ている．これらの現象の理解を深め予測することが必要である．そのためには複数の事例に共通する特徴を見つけることが重要である．
極端気象に関する研究は現象が起こる数日スケールに着目したものは事例解析が多く統計解析は少ない．現象の理解には数日スケールでの統計解析を行うことも大切である．
本研究は日本海側の大雪時に現れる環境場の共通の特徴を調べることとし，その一例として日本でも有数の豪雪地帯をもつ新潟県に着目した．

今後は，この低気圧偏差の強さと降雪量との関係を調べたり他の地点で豪雪が発生したときの場を調べ，共通の特徴や相違点などを考察する予定である．

2. データ・解析方法
データは 6 時間ごとの JRA-55 再解析データ（1958～2021 年 3 月）を使用した．極端気象が発生するときには上空に寒冷渦やトラフが現れることが多いが，それを検出する寒冷渦指標として
Kasuga et al. (2021) の手法を用いて 6 時間ごとに計算を行った．
豪雪時の大気場の特徴を調べるため，以下の方法
で豪雪日を定義し，それぞれ合成図解析を行った．
新潟と高田の気象官署の 2 日間合計降雪量の月最大値の 30 年平均値（1991-2020 年）の冬季（12-2月）平均値が 13cm と 30cm であるため，それぞれ
これを超えた 2 日間合計降雪量の初日を豪雪日と定義した．

図 1 年ごとの新潟の 2 日間合計降雪量が 13cm 以
上の事例数．（1-3 月は前年として数えている，例
えば 2021 年 1-3 月は 2020 年）
(a)

(b)

3. 結果
豪雪の事例数は新潟で 166 事例，高田で 230 事例であった（図 1）．1 事例以上ある年がほとんどであり，事例数は近年減少傾向である．事例の多くが1，2 月である．
豪雪日当日の合成図（日平均）を見ると，中国東北部を中心に低気圧偏差があることが分かる．6 時
間ごとに計算した寒冷渦指標のジオポテンシャル高度のへこみ具合を表す指標（AS+）で見てみると同じ場所に正の大きな領域が存在する．気候値からの偏差の AS+でも同様の場所の値が大きかった．降雪日 3 日前の場ではこの低気圧（AS+正）偏差は西のバイカル湖付近に存在していた（図略）．高田でも同様の解析を行ったがほぼ同じ結果が得られた．このことから新潟や高田で豪雪が発生するときは中国
東北部に中心をもつ低気圧（AS+正）偏差が西から移動してくることが関係していることが示唆される．

図 2 新潟で 2 日間合計降雪量が 13cm 以上だった
降雪日当日の合成図（日平均）．（a）300hPa ジオ
ポテンシャル高度（色：気候値からの偏差，線：生値）[m]（b）300hPa ジオポテンシャル高度場のへこみ具合（色：AS+，6 時間ごとに計算したものを日平均した，線：300hPa ジオポテンシャル高度の生値）[m/100km]．
謝辞
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．
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.

-176-

MH-11 (P2A)

南半球成層圏突然昇温後の負の南極振動の季節予測可能性*小 林 ち あ き ( 気 象 研 究 所 ), 前 田 修 平 (気 象 庁 )
1.

はじめに

ンバの AAO 指数予測を度数分布にすると(図２)、ハイ2019 年 9 月初めに、17 年ぶりに南半球成層圏で突然ンドキャスト実験の予測分布より負値側にずれ、2 か月

昇温(SSW)が発生し、その後、対流圏では負位相の南極のリードタイム後においても確率分布として負の振動(AAO)が 10 月半ばから 12 月末まで卓越・持続しAAO を予測していた。また、気候値 SST 実験も確率分た。前回までの発表では、9 月を初期値とする季節予測

布の負値側へのずれを示し、負の AAO 予測に海面水温実験が負の AAO の発生とその後の持続を精度良く予偏差の影響が小さいことが示唆された。

測していること、AAO の発生のタイミングに対して熱4．まとめと今後の課題

帯 SST の影響がほとんどみられないこと、を示した。

2019 年の南半球 SSW 後におきた対流圏の負の AAO

今回は、7 月を初期値とする季節予報実験を追加し、リの季節予測可能性について季節予測モデルを用いた調

ードタイムを伸ばした場合の負の AAO の季節予測可査を行った。7 月初期値の予測実験ではアンサンブルメ

能性を調査した。

ンバによる確率分布として負の AAO を予測した。気候2．データと方法

値 SST 実験も同様に負の AAO を確率分布として予測

実況解析は JRA-55 再解析を、予測データは現業季節しており、AAO 予測可能性に海面水温偏差の影響が小予測モデル(CPS2;大気海洋結合モデル)による 2019 年 7

さいことが示唆された。今後は、異なる初期値の予測

月 15,30 日を初期値とする 104 メンバアンサンブル 6

結果も用い、この比較的長い AAO の季節予測可能性がか月予測実験結果を用いた。平年値は 1981-2010 の 30

どのようにもたらされたのか、成層圏の予測可能性と年平均値で、それからのずれを偏差とした。季節予測との関係を調べたい。

実験は、1981-2010 年の 7 月 15,30 日を初期値とする 5
メンバハインドキャスト実験から予測時間依存するモ
デル気候値(300 メンバ平均)を作成し、それらからのずれを偏差としている。また、AAO 予測の海面水温偏差との関係を調べるため、予測モデル内で全球 SST をモ
デル気候値 SST にナジングさせた気候値 SST 実験も行い比較した。
3．結果
SSW に伴う成層圏から対流圏にかけての極渦の強弱の時間変化の指標として、南緯 60 度以南で平均した帯

図１ 300hPa 高度場規格化偏差の時間緯度断面図
状平均高度場の規格化偏差の時間高度断面図をみると、 2019/8/15～12/31。上：再解析、中：9 月初期値、下：7
9 月初めの SSW 以後、極渦の弱い状態が成層圏上部で 月初期値季節予測実験
降する様子、10 月半ばから 12 月まで対流圏で正偏差が持続する様子が、弱い振幅ではあるが 7 月初期値とす
る季節予測実験で予測された（図略）。300hPa 高度偏差の時間緯度断面図(図１)をみると、10 月半ばから南緯60 度以南の高緯度で正偏差、中緯度(南緯 35～60 度)負

25
20
15
10
5
0

<-5
-5
-4.5
-4
-3.5
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
5<

持続した様子や、高度場正偏差の中心が成層圏内を下偏差と対流圏の負のAAO が持続する様子が9 月初期値ではよく予測されたが、7 月初期値のアンサンブル平均では中緯度の負偏差が明瞭ではなかった。しかし、10月から 12 月（OND）の 3 か月平均の各アンサンブルメ

JRA-55(62事例)

季節予測実験

ハインドキャスト(7月初期値)

全球気候値SST実験

図 2 OND 平均 AAO 指数の度数分布。縦軸：確率(%),
横軸：AAO 指数の規格化偏差。季節予測実験は 2019 年 7 月
初期値の 104 メンバ。ハインドキャストは 7 月初期値 30 事
例*10 メンバ。全球気候値 SST 実験は 2019 年 7 月初期値の104 メンバ。

-177-

MH-12 (P2P)

日本周辺域の低気圧の出現個数について*甲 斐 田 新 乃 輔 (九 大 総 理 工 ),

1.

はじめに

低気圧に関する研究は盛んに行われているが，近接する複数の低気圧の出現頻度に関する研究は少ない．

山 本 勝 (九 大 応 力 研 )ると、これらの出現場所は明瞭でなくなるので，中心気圧低下が弱い発達初期および発生域に対応することが推察される．

そこで本研究では，日本付近における低気圧の出現個数について統計解析を行い，日本周辺域（20°N−50°N，

4.

まとめ

120°E−150°E）で同時に何個の低気圧が出現しやすいの

62 年間の再解析データを用いて時刻あたり日本周辺か？を調査することで，二つ玉低気圧のような近接す

域に存在する低気圧の出現個数に関する統計解析を行る複数の低気圧（低気圧群）の出現頻度を明らかにすった．10 月～1 月では，時刻あたり日本周辺域内に存る．

在する低気圧は 1～2 個に集中するが，6 月を中心に夏
場では 1～5 個に出現個数の頻度が広がる．発表では，

2.

データ

本研究では，気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)の客観「出現個数の変動の特徴」や「朝鮮半島の付け根や日本南岸で出現する低気圧の特徴的な気圧配置」につい解析データ(Kobayashi et al. 2014; Harada et al. 2016)を用て整理した内容についても言及したい．

いた．解析期間は 1958 年~2019 年の 62 年間で，解析領※本研究は，新学術領域研究(科研費番号 JP19H05696)

域は日本付近の 20°N−50°N，120°E−150°E とし，5×5の助成を受けました．

格子内で 1028hPa 以下の極小値を低気圧として扱う．
検出した極小値が時刻ごとにいくつあるかカウントした個数を「日本周辺域の低気圧の出現個数」とし，その統計的な特徴にまとめた．
3.

結果

図 1 は月別の日本周辺域の低気圧出現個数の頻度を示す．6 月を中心に 5~9 月は 3 個に最頻値をもち，1～5
個の広い分布をもつ．11 月~2 月は最頻値が 1~2 に集中している．この頻度分布は，夏場は、大陸や前線上の低気圧および台風により、日本周辺に域に比較的多くの低気圧が出現するのに対し，冬場は、単独もしくは

図１ 月別(縦軸) の時刻あたり日本周辺域に存在する低気圧の個数(横軸)の頻度(％, カラーバー)．

２つの低気圧の出現が卓越する．これは，秋から春にかけた寒冷期に二つ玉低気圧がしばしば見られることに対応する．
図 2 は年別の日本周辺域の低気圧出現個数の頻度を示す．低気圧出現個数は一年で平均すると 2 個が最も多く，出現個数（横軸）の最頻値の年々変動は見られないが，出現頻度（濃淡）に関しては，20－30％の間で変動する．今後、季節ごとに気候変動指数との相関を調査する必要がある．
出現場所に関しては，甲信越（夏）から房総半島沖（冬）、朝鮮半島の付け根の日本海沖、および台湾東岸
で出現頻度が高い．しかし，1000hPa 以下の低気圧で見

図２ 年別(縦軸)の時刻あたり日本周辺域に存在する低気圧の個数(横軸)の頻度(％, カラーバー)．

-178-

MH-13 (P2P)

台風温低化の長期トレンドの解析*中 野 満 寿 男 ,1.

山 田 洋 平 ， 小 玉 知 央 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )はじめに

熱帯低気圧である台風は、中緯度に達すると温帯低26.0°N へ、終了緯度が 38.5°N から 34.5°N へと近年南に移動していることがわかった。

気 圧 へ と徐 々 に 構 造 が変 化 す る （ 温 帯 低 気 圧 化

ET 開始時点における環境場の変化を調べるため、台風

extratropical transition、以下 ET と呼ぶ）
。ET 途上の台風

中心の周りの合成図解析を行った。その結果、近年 6は、強風半径が広がるとともに、対流域の非軸対称化

月は中心の北側で SST が低下しており、200-850hPa のを生じ、しばしば大雨や竜巻などの極端大気現象を引

鉛直シアーは大きくなっている一方で 10 月は中心の北き起こす。ET の気候学的特性については、すでに側で SST が上昇、鉛直シアーが減少していた。

Kitabatake (2011)[1]により調べられているが、地球温暖今後は高解像度モデルによる気候モデル相互比較化の進行に伴うトレンドや将来変化についてはほとん

HighResMIP データを用い、将来変化についても解析をど調べられていない。本研究では、モデルを用いた将すすめたい。

来変化を調査する準備段階として、過去約 60 年に及ぶ
観測的データセットを用いて、ET の長期トレンドの解析を行うとともに、環境場のトレンドとの関係性を調査する。
2.

データと解析手法

大気場の解析には JRA-55 を用いる。また、海面水温の解析には COBE-SST を用いた。台風は JRA-55 にト
ラッカーTempestExtremes v1.1 [2]を適用して抽出した。
比較のため、IBTrACS-WMO v3r10 に含まれる RSMCTokyo 台風ベストトラックデータも用いた。ET の開始・完了の定義は Hart (2003)[3]に従い、下層の軸対称

図１ tempestextremes による台風発生個数（赤線）

構造の指標 B と温暖核構造の有無の指標 VTL により決と ET する台風の個数（青線）、ET する台風の割合（緑

定する。

線）
。ベストトラックによる台風発生個数(黒線)も比較のため示す。

3.

結果

図１は台風の個数、ET する台風の個数と台風の個数

参考文献

に対する ET する台風の割合の経年変動を示す。トラッ[1] Kitabatake, N., 2011, J. Meteor. Soc. Japan, 89, 309-325.

カーはベストトラックデータの 78%の台風を抽出した。

[2] Ullrich, P. A. and C. M. Zarzycki, 2017, Geosci. Model

台風の発生個数はベストトラックデータ、トラッカ
ー双方で明瞭な減少トレンドが見られる一方で、ET す

Dev. 10, 1069-1090[3] Hart., R.E., 2003, Mon. Wea. Rev., 131, 585-616.

る台風の個数には明瞭なトレンドは見られず、結果として ET する台風の割合は増加傾向にあることがわか

謝辞

った。

本研究は科研費新学術「変わりゆく気候系における中台風シーズン(6-10 月)における、ET の開始・終了平緯度大気海洋相互作用 hotspot」公募研究「高解像度デ均緯度を解析期間前半(1958-1989)と後半(1990-2019)とータを用いた 100 年スケールの台風温低化と中緯度大で、月別に比較した。6 月は開始緯度が 27.4°N から

気海洋変動の解析」(JP20H05175)の支援を受けた。

30.5°N へ、終了緯度が 31.9°N から 35.8°N へと近年北へ移動していた一方で、10 月は開始緯度が 27.5°N から-179-

MH-14 (P2P)

オホーツク海へ大気から供給される淡水変動と大気循環場の関係*大 島 和 裕 (青 森 大 学 ) ， 立 花 義 裕 ( 三 重 大 学 )， 小 松 謙 介 ( 東 京 大 学 )
1.

はじめに

オホーツク海は海氷が現れる南限であり，海氷生成
にとって海洋表層の低塩分層が重要な役割を果たす。
低塩分層の形成には，周囲からの淡水流入が影響して
おり，オホーツク海への淡水供給源として陸域からの河川水流入，オホーツク海上の降水量，および周囲海域との海水交換が挙げられる。従来は，主河川である
アムール川からの淡水流入が大きな役割を果たすと言われてきたが，本研究ではその検討を行うため，大気から供給される淡水変動について調査を行った。大気からオホーツク海へ供給される淡水量としては正味降

図１ オホーツク海上における水蒸気フラックス収束

水量を見積もる必要があるが，ここでは簡易的に水蒸の季節変化（mm/month）

気フラックス収束を用いて解析した。
2.

使用データと解析方法

気象データとして，気象庁 55 年長期再解析（JRA-55）の 1979 年から 2020 年まで 42 年間の鉛直積算水蒸気フ
ラックスと 850hPa 高度場（z850）の月平均値を用いた。
大気からオホーツク海へ供給される淡水量を見積もる
ため，オホーツク海領域を緯度 45°～60°，経度 140°～
155°と定め領域平均の水蒸気フラックス収束を算出し，の 42 年間の時系列を月ごとに比較し，両者の相関係数を求めた（図 2）。水蒸気フラックス収束が大きな値をとる5月から8月にかけて負相関となり，
特に季節変化で極小となった 6 月に負相関が強い
ことが分かった。この結果から，夏に大気からオ
ホーツク海へ供給される淡水の（水蒸気フラックス収束）変動は，オホーツク高気圧の影響を強く受けると考えられる。

月ごとに 42 年間の平均値を求めて季節変化を調べた。
また，大気循環場との関係の調査するため，同様にオ
ホーツク海領域で平均した z850 を求めて比較した。
3.

正味降水量の季節変化

オホーツク海上における水蒸気フラックス収束の季節変化を図 1 に示す。5 月から 8 月の夏期に大きな値となるが，6 月に極小を示し，2 山ピークの特徴を持つ。アムール河川流量の季節変化も 2山ピークを示し（Tachibana et al. 2008），春のピー
クは 5 月または 6 月とほぼ同じであるが，秋のピークは流量が 9 月であるのに対して，水蒸気フラックス収束は 1 ヶ月早い 8 月の極大である。
4.

正味降水量と大気循環場の関係

水蒸気フラックス収束の 6 月の極小は，オホー
ツク高気圧による影響が予想される。そこで，
オホーツク海上の水蒸気フラックス収束と z850

図 2 各月の水蒸気フラックス収束と z850 の相関係数
参考文献[1] Tachibana, Y., K. Oshima, and M. Ogi, 2008, Seasonaland interannual variations of Amur River discharge andtheir relationships to large-scale atmospheric patterns andmoisture fluxes, Journal of Geophysical Research, 113,
D16102, doi:10.1029/2007JD009555.

-180-

MH-15 (P2L)

寒冷渦と相互作用した台風 Lionrock の温帯低気圧化時の構造変化の違いについて*

入江健太（京都大学大学院理学研究科），竹見哲也（京都大学防災研究所）

1. はじめに台風が温帯低気圧化する際，中緯度トラフと相互作用することで，再発達や急発達することが知られている。これらのメカニズムや相互作用の条件について，これまで観測や数値実験によって明らかにされてきた。
2016 年台風 10 号（Lionrock）は，日本の観測史上初めて東北地方太平洋側から上陸した台風であり，その経路には寒冷渦が関与していたことが明らかにされている。また，
Lionrock は最終的に寒冷渦と合併し，一つの渦となったが，この時寒冷渦が一時的に強化していたことが分かっている。寒冷渦と台風の合併により，台風の温帯低気圧化時の構造変化と寒冷渦の強化にどのような関係があるのか，本研究ではアンサンブル実験を行い，2つの渦間の距離に注目した解析を行った。

ターに分類することができた（図 1）。このうち，最も寒冷渦に近かったクラスターと遠かったクラスターのコンポジットの結果を例に挙げる。近いクラスター（Cluster5）は，遠い
クラスター（Cluster6）と比較して，寒冷渦との合併が早く，CPS（Cyclone Phase Space; 低気圧位相空間）で見たときの構造変化も早い
ことが分かった。また，寒冷渦の高渦位空気と台風の高渦位空気のカップリングは，近い
クラスターでは顕著であったが，遠いクラス
ターでは明瞭でなかった（図 2）。

2. モデル設定
使 用 し た モ デ ル は WRF-ARW Ver. 4.1.3(Skamarock et al., 2019) であり，二重ネスティ
ングを課した。水平解像度は，親領域（D1）が 15km，子領域（D2）が 5km，鉛直層数は 50層である。D2 には渦追跡ネスティングを採用した。初期値・境界値には NCEP FNL を用いた。積雲対流（Kain-Fritch, Tiedke；D1 のみ），
雲 微 物 理 （ WSM6, Lin, Morrison, Thompson,
WDM6），惑星境界層（YSU, MYJ, MYNN2,
MYNN3, Shin-Hong）スキームを組み合わせる
物理アンサンブルを行い，50 メンバーを作成した。8 月 27 日 00 時 UTC から 120 時間の計算を行った。
距離によって相互作用の特徴の違いを調べるために，寒冷渦との距離が近いメンバーと遠いメンバーに分けて議論する。クラスタリ
ングには DTW（Dynamic Time Warping；動的時間短縮法）による k-means 法を用いた。DTW
は時系列データの類似度算出方法である。

3. 距離と相互作用の関係計算された台風の経路について，シルエッ
ト分析とエルボー法を用いて，8 つのクラス

図 1．
クラスター数決定に用いた指標とクラスタリングから得られた各クラスターの経路図。(a)はシルエット係数，(b)はエルボー法で用いたクラスター内誤差平方和，(c)はクラスタリングされた経路を示している。

図 2．2016 年 8 月 30 日 12 時 UTC における，コ
ンポジットしたクラスターの台風中心と寒冷渦
中 心 間 の 鉛 直 断 面 図 。 (a) は 近 い ク ラ ス タ ー（Cluster5）を，(b)は遠いクラスター（Cluster6）を示している。(a)と(b)の左図の実線に沿って鉛直断面を取った。右図の陰影は渦位 [PVU]を表し，等値線は温位 [K]を表す。

-181-

MH-16 (P2L)

日本周辺の二つ玉低気圧における爆弾低気圧に関して*亀 井 千 尋 ・ 見 延
1.

庄士郎（北大・院・理）はじめに二つ玉低気圧とは，二つの低気圧のライフサイクルのある時点において，日本列島を挟むように日本海側

表１．二つ玉低気圧における爆弾低気圧の事例数の分布．色塗りを施したマスは，爆弾化する低気圧の領域とカレンダー
月について最多のマスである．

と太平洋側にそれぞれ一つずつ存在する低気圧のペアである[1]．この二つ玉低気圧の一方または両方が爆弾
低気圧化[2]することがあり，先行研究において事例解析がなされている [3,4]．しかし，一定期間の全ての二つ玉低気圧の爆弾化を調査する研究は行われていない．
そこで，本研究では，二つ玉低気圧の爆弾化について，
解析期間の全事例を調査し，その特徴を明らかにすることを目的とする．

4.

考察

二つ玉低気圧のうち，太平洋側の低気圧が爆弾化しやすいことは，爆弾低気圧を強める要因の一つが，黒潮2.

データと方法における大気海洋相互作用であること[7,8]と整合的で本要旨で報告する解析期間は 2010 年から 2019 年のある．二つ玉低気圧の爆弾化が 12 月に最多でありなが1，2，12 月（ただし，2019 年 12 月は除外した）であら，1 月に最小となることは，ストームトラックの mid-る．

winter suppression[9]と関係している可能性がある．

九州大学川村隆一教授の研究室で作成された，メガなお，本要旨で報告した方法では，爆弾低気圧化しな

ストーム情報データベース[6]の情報と地上天気図[7]をい二つ玉低気圧を扱うことができない．そのため爆弾比較し，二つ玉低気圧が生じており，かつ二つ玉低気圧

化する二つ玉低気圧の月毎分布が，二つ玉低気圧自体のどちらかまたは両方が爆弾化する場合を選び出した．

の月毎分布を反映しているのか，あるいはそうではな

さらに，二つ玉低気圧において，日本海側の低気圧がいのかなどを調査し得ない．そこで二つ玉低気圧を客爆弾化する場合，太平洋側の低気圧が爆弾化する場合，観的に検出するための低気圧トラッキングを開発し，両側の低気圧が爆弾化する場合の 3 タイプに分けて，

現在その方法を用いて，爆弾化しない二つ玉低気圧をそれぞれのタイプの発生数をカレンダー月ごとに数え，解析対象に含め，解析期間もより長期とする解析を進

日本海側と太平洋側の低気圧のどちらが爆弾化しやすめている．講演時には，主としてその結果について報告

いのか，またどの月に爆弾化しやすいのかを調査した．

する予定である．

3.

参考文献

結果

2010 年から 2018 年の 1，2，12 月，2019 年 1，2 月[1] 櫃間道夫, 2006, 天気.

において，二つ玉低気圧における爆弾低気圧の事例数[2] Sanders F. and Gyakum J. R., 1980, Mon. Wea. Rev.

は 18 であった．18 の事例を 3 タイプに分類した結果が[3] Yamamoto M., 2012, Meteorol. Appl.

表 1 であり，太平洋側の低気圧が爆弾化するものが全[4] Fu S. M., et al., 2018, J. Geophys. Res. Atmos.

事例数の 7 割を占めた．月別では 12 月が最多で半数で[5]メガストーム情報データベース,

あり，1 月が最小であった．両側の低気圧が爆弾化する
事例は 12 月にのみ見られた．

http://fujin.geo.kyushu-u.ac.jp， (2020/01 閲覧）[6｣ 気象庁天気図,
http://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/hibiten/index.html ，(2020/1 閲覧）[7] Hirata H. et al., 2016, J. Geophys. Res. Atmos.
[8] Kuwano-Yoshida A. and Minobe S., 2017, J. Climate.
[9] Nakamura H., 1992, J. Atmos. Sci.

-182-

MH-17 (P2L)

⽇本周辺海⽔⾯温度のトレンド・変動特性
Sparse PCA 解 析 を ⽤ い て*美 ⼭ 透 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ア プ リ ケ ー シ ョ ン ラ ボ )1. はじめに
⽇本周辺の海⾯⽔温は、他の海域に⽐べ上昇率が⼤きい。このことは近年の豪⾬を強化していると考えられ、その把握と理解は重要な課題である。⽔温変化は
⿊潮・親潮や対⾺暖流の影響で複雑な空間構造を持ち、領域毎にそのトレンドや変動の特徴が異なる。本研究では、トレンドを含んだ領域毎の海⽔⾯変動特性を調べるために、Sparse Principal Component Analysis(SPCA)⽤いた。
2. データと⼿法解析した⽔温場は NOAA OISST Ver. 2.1 である。⽔
平分解能は 0.25°である。1983 年から 2020 年の⽇平均データを各年の季節毎の偏差のデータにした。各季節毎に解析したが、ここでは夏期(7,8,9 ⽉平均)結果をしめす。トレンドも含めた解析を⾏うために、トレンドは差し引かない。
偏差の夏期⽔温偏差の時空間データに SPCA を⽤いた。Principal Component Analysis (PCA, EOF 解析と同じ)が解析領域全体に広がる直交する空間モードに分解するのに対し、SPCA は領域に集中した空間モードに分解するという特徴がある(美⼭ 2020 年秋期気象学会)。本研究では第 9 モードまで求めた。
3. 結果
図 1 は PCA を⽔温偏差の時空間データに PCA を適⽤した時の空間モードである。PCA の場合、全領域で同符号の第 1 モードがもっとも分散寄与率が⼤きく、時系列に含まれるトレンドももっとも⼤きい(0.68℃/decade)。
それに対し、SPCA の場合は領域に集中した空間モード(図 2)と、それに対応する時系列(図 3)に分解される。
これにより、データにもとづいて領域を⾃然に分割し、それぞれの領域のトレンド・変動特性を調べることができる。例えば、PC6 はオホーツク海と中⼼とした変動、PC7 は⿊潮･親潮間の混合領域の変動である。空間的に接した領域であるが、トレンド・経年変動の様⼦は違う。PC6 の時系列は経年変動が⼤きくなりながら、温度が上昇している。⼀⽅、PC7 の時系列は 2010 年
以降に正偏差が続くというMiyama et al. (2021)で報告したような時系列になっている。
Miyama, T., S. Minobe, and H. Goto (2021),
doi:10.3389/fmars.2020.576240.

図 1: PCA の 主 要 9 モ ー ド 。 ％ は 分 散 寄 与率 。図 中 の 数 字 は 各 モ ー ド の 時 系 列 か ら 計
算 し た 線 形 ト レ ン ド (10 年 あ た り の °C)。

図 2: 同じく SPCA の結果。

図 3: SPCA 各モードの時系列(⻘線)。⾚線は線形トレンド
線。

-183-

OB-01+ (P1A, B3A)
さいたま MP-PAWR による背の高い対流雲観測データの鉛直分解能*

佐藤晋介、磯田総子、花土弘、川村誠治（NICT）、前坂剛、清水慎吾（防災科研）、大塚成徳、三好建正（理研）
がビーム幅より支配的となるが、逆転が生じるのはEL=65deg でレンジ 9km 以下と限られた範囲に過ぎない。
また、実際のビーム幅に対して、0.5deg 刻みというのは2 倍以上のオーバーサンプルで、仮にビーム幅以下の解像は困難と考えると低仰角ではレンジ 20 km で 420m、60km で 1250m の鉛直分解能となる。しかし XRAIN の 5
分ごとの代表的な 3 次元観測仰角が 0.5-16.0deg 範囲
のみで 1.5deg 刻みであることを考えると PAWR の鉛直
分解能は非常に優れており、特にレーダー近傍の短レンジ範囲では非常に詳細な鉛直観測が可能となる。

１．はじめにSIP「レジリエントな防災・減災機能の強化：豪雨・竜巻予測技術の研究開発」で開発されたマルチパラメー
タ・フェーズドアレイ気象レーダー（MP-PAWR）は、埼玉大学に設置され 2018 年 3 月から観測が開始された。リアルタイムの MP-PAWR 観測データを用いたゲリラ豪
雨予報の実証実験は SIP で実施されたほか、JST のAIP 加速課題「ビックデータ同化と AI によるリアルタイム
気象予測の新展開」で「富岳」を使って 30 秒ごとに更新
する 30 分後までの 1000 メンバーのアンサンブル予報
実験が 2021 年 7 月 20 日～8 月 8 日、8 月 24 日～9
月 5 日に実施された。PAWR の一番の優位性は従来型レーダーでの 5～10 分ごとの 3 次元観測が 30 秒ごとに実現できるようになったことである。この時間分解能の進展に対して、空間分解能の優位性は議論されることが少ない。従来型レーダーではパラボラアンテナを全方向に機械駆動するのに対して、PAWR では仰角方向に電子スキャンを行う。この時ファンビームによる送信とデジタルビームフォーミング(DBF)による受信を組み合わせることで 0.1 秒以内に 100 仰角以上の観測データが取得できる。ただしアンテナサイズは従来型レーダ
ーとほぼ同じため、ビーム幅は約 1.2 度と変わらない。
本研究では、これらの特徴を今一度再考することで、
PAWR ではどのような条件で高い空間分解能の観測が可能となるのか、この優位性を活かした新たな PAWR
データの利活用が考えられないかについて議論する。

16

HEIGHT (km)

14
12
10
8
6
4
2
0
0

5

10

15

20

25
30
35
40
GROUND RANGE (km)

45

50

55

60

EL=65.0
EL=46.0
EL=34.0
EL=23.0
EL=12.0
EL=6.0EL=5.5EL=5.0EL=4.5EL=4.0EL=3.5EL=3.0EL=2.5EL=2.0EL=1.5EL=1.0EL=0.5EL=0.0

図１ MP-PAWR の観測仰角とビーム高度．送信ファンビームは７本(0.0-6.0,6.5-12.0,12.5-23.0,24-34,35-46,47-65,66-90) 、 受 信 ビ ー
ムは 114 本(every 0.5 in 0-23, every 1.0 in 24-90, 数値は deg) ．

(a)

(b)

Ze

Ze

HEIGHT (km)２．MP-PAWR の観測仰角
図１はさいたま MP-PAWR の通常観測 (Auto02) で用いている観測仰角設定とそれらのビーム高度である。
ここで横軸は 4/3 等価地球半径を用いて計算した地表面に沿った距離である。図では仰角６度以下のみで実際の受信ビーム(0.5deg ごと)を図示し、それ以上の仰角では送信ファンビームの境界仰角のみを示している。
実際の設定仰角は 0.0-23.0deg までは 0.5deg 刻み、
23-90deg までは 1.0deg 刻みで合計 114 仰角の観測データを取得している。高度 16km までのデータを高感度に観測するため、送信ファンビームごとに PRF とヒット
数および短/長パルスの切替を調整しているが、レンジ
分解能（RESO）は全て 75 m である。図示したとおり、ビーム幅と観測仰角の間隔による鉛直分解能は距離によって変化し、例えば高度 16km、RANGE=20km では
EL=53deg,(46+30 仰角数/174m+267m))、RANGE=40km
では EL=23deg(46 仰角数/348m)、RANGE=60km では
EL=16deg(32 仰角数/500m)となる。なお高い仰角ではレンジ分解能による鉛直分解能 (RESO*sinEL) の方

３．背の高い対流雲観測データの鉛直分解能
図２は MP-PAWR の直ぐ西側で高度 15km まで発達した積乱雲の最盛期における降水エコーの東西鉛直断面図である。(a)は水平・鉛直グリッドサイズ 100m で再近接法で座標変換した結果、(b)は水平・鉛直分解能
250m グリッドで半径 0.85km の Cressman スキームで座標変換した結果である。ここでは仰角を間引いたりせず
グリッドサイズと平滑化手法を変更しただけであるが、(b)は従来レーダーの観測データを模擬した想定である。
従来レーダーでは観測仰角の上限や上空の空間分解
能不足によりエコー頂付近のデータが抜けたり階段状になるという問題が大きいが、ここでは空間分解能の違いによる鉛直構造の再現性に注目する。この事例ではどちらの分解能でも高度 4km 以上の４つの降水セルと高度 2km 以下の傾いた弱いエコーなどの大まかな構造は再現できている。しかし、100m グリッドで解像される-15 km 以西の地表面付近の弱いエコ－、高度 11 km
以上に散在する弱い粒状エコー、高度 5 km、レンジ-16
km にある弱いエコーが大きく印象を変えている。

Y=-3 km

RANGE (km)

16

22

26

30

Y=-3 km

34

38

42

46 dBZRANGE (km)図２ 背の高い対流性降水(2011 年 7 月 11 日,15:05:31JST)の
東西鉛直断面図．(a)水平・鉛直分解能 100m で再近接法で座標変換した結果、(b)水平・鉛直分解能 250m で半径0.85km の Cressman スキームによる座標変換結果．

４．まとめ・今後の課題
PAWR の高い鉛直分解能は、レンジ 20 km 程度よりレーダーに近い領域における背の高いエコーに対して特に有効であることが実データからも示された。レンジ
20 km では EL=0.5 deg 刻み領域（EL<23 deg、高度 8 km以下）で 175 m 以下の鉛直分解能を有し、水平方向には RESO=75 m 以下の分解能を有する。しかしビーム幅
は従来のパラボラアンテナと同程度なので、遠距離における鉛直分解能の劣化は同程度と考えるべきであり、DBF によるオーバーサンプリングの効果は別途確認する必要がある。この MP-PAWR の高い空間分解能の観測データは、近年発展がめざましい AI による超解像技
術への応用が大いに期待される。
本研究は SIP 第 2 期 「線状降水帯の早期発生及び発達予測情報 の 高 度 化 と 利 活 用 に 関 す る 研 究 」 お よ び JST AIPJPMJCR19U2 の支援を受けた。

-184-

OB-02+ (P1A, B3A)

降雪粒子のミリ波レーダ後方散乱断面積の屈折率特性
民田 晴也(名大宇地研)はじめに
レーダ降雪強度の高精度化、偏波レーダシグナルのトでは虚数部に大きなギャップがあるが、σb LUT の屈
折率虚数部は 10−2 までで十分である。

高度利用を目標に、粒子立体形状観測機器（MSI）を

図２に σb の粒子サイズ特性（35 GH ｚ）を示す。粒

開発、35GHz 帯偏波雲レーダとの同期観測を行い、降子幅 6,10,13 mm に共振点があり、非球形粒子であり雪粒子のミリ波散乱特性について調べている。10 GHz

偏波面毎に差も存在し、水平・垂直偏波の σb 比 (Zdr 相の粒子後方散乱断面積 σb は粒子幅 14 mm まで単調

当) は激しい変動を示すことがある（e.g. 図１ c）。電増加、その後、減少に転じる特性を持ち（図２の横軸

波伝播の特徴として、屈折率変動は波長変動に相当し、を 3.5 倍）、粒子サイズと σb の物理的意味を理解し易

屈折率が大きいほど波長に対して粒子サイズは大きく

いが、ミリ波帯の σb は複雑な粒子サイズ特性を示し、なる。屈折率は粒子物性（温度や密度など）から決ま

偏波シグナルの理解も難しい。本稿に結果を示さない

るパラメータであり、LUT から周波数特性を織込んだが、Zdr (粒子平均縦横比を代表する偏波レーダシグナ

近似式化への発展を検討したい。

ル）は、大きな降雪粒子が支配的な時間帯よりも、小(a) Refractive Index 35 GHz
10さな粒子が支配的な時間帯に明瞭な値を示す傾向があ(b) 10 log(σH/σV) W:H=6:4

1
0

RI 10x (imag)−1

る。観測立体形状や粒子密度の最適化による偏波シグ

100

ナル評価よりも、ミリ波散乱特性の基礎的理解を深め

σb の Look-Up Table(LUT) 作成と評価を行った。

10

−4

−5

Imag

解析法を用い算出、屈折率、粒子サイズ（縦・横）と−3

wetness 10%-1

ることが必要と考え、回転楕円体の σb を FDTD 電磁

−2

1.0

10-2

1.5

wetness 1%

2.0

RI (Real)(c) 10 log(σH/σV) W:H=9:6
15

0

-3

12

10

−1

ラ画像から立体形状を再現するが、形状再現できない
粒子画像も多く取得している。粒子画像の有効利用のため、LUT を用いて σb を定義する手法開発を目標としている。観測立体粒子および LUT（回転楕円体）のσb を比較、観測と再現レーダシグナルの比較検証と並
列進行しならが、粒子形状感度実験と LUT の最適化に取り組んでいる。
散乱計算

FDTD 法を利用して回転楕円体の散乱特性を算出しRAIN (0degC)ICE (-5 degC)
DrySnow (-5 degC)
wetness 0.1-100%
3
WetSnow (0.1 g/cm3)
WetSnow (0.5 g/cm )

10-4

10-5

RI 10x (imag)

MSI は 4 方向のラインスキャン画像と２方向のカメ

1

2

3

4 5 6

9
−2
6
−3
3
−4

8 10

0

−5

−3
1.0

1.5

Real

2.0

RI (Real)

図 1: (a)35GHz の複素屈折率。雨滴は 0 ℃、氷は-5 ℃、乾雪は密度 0.1〜1 g cm−3 、湿雪は密度 0.1 および 0.5 g cm−3
で濡れ度 1〜10%を表示。(b)(c) 水平・垂直偏波の σb 比の屈折率特性の例。粒子サイズ：(b) 回転楕円体幅 6mm：高さ4mm、(c) 幅 9mm:高さ 6mm。

た。格子サイズは 0.2 mm、計算時間ステップは 0.1 ps
10-3（計算安定条件は 0.38 ps 未満）。無反射吸収層 20 層と

H9.8
H8.6
H7.4
H6.2
H5.0
H3.8
H2.6
H1.4
H0.7

-4

10

自由空間 5 層を粒子を囲うように追加配置（計算空間10-5は粒子サイズ１辺に 50 grid 追加）することで、計算安

10-6

形状解像度は十分とは言えない。また、FDTD 法では
板状粒子形状（１格子高）の σb に信頼性がなく、最低計算粒子高 0.7mm の粒子のみ、0.1 mm 格子で解像することで鉛直格子数を増やし計算した。
結果
図 1a に雨滴、湿雪、乾雪、氷粒子の複素屈折率 (35σb (m2)定性を高めている。しかし、格子サイズ 0.2 mm では

10-7

MIE (sphere)

10-8
10-9
10-10
10-11
10-12

GHz)、図 1b,c に横長回転楕円体の水平/垂直偏波 σb 比

0

2

4

6

8
10
width (mm)

12

14

16

の屈折率特性の例を示す。図は屈折率虚数部が 10−2 以

図 2: σb 粒子サイズ特性 (35 GHz)。赤線は MIE 散乱（球下の領域に明瞭な差はなく、実数部が散乱特性を決め形粒子）、粒子高 0.7 から 9.8 mm の回転楕円体の水平偏波の後方散乱断面積 σbH （屈折率：1.1 + 0.01 i）。

ることを示している。乾雪と湿雪は複素屈折率チャー-185-

OB-03+ (P1A, B3A)

全 球 降 水 観 測 計 画 「 GPM」 の プ ロ ダ ク ト バ ー ジ ョ ン ア ッ プ に つ い て*久 保 田 拓 志 ・ 田 島 知 子 ・ 広 瀬 民 志 ・ 山 地 萌 果 ・ 沖 理 子 (JAXA/EORC),
高 橋 暢 宏 （ 名 古 屋 大 学 ） , 青 梨 和 正 （ 京 都 大 学 /JAXA） , 高 薮 縁 (東 京 大 学 )
1.

はじめに

プロダクトとなるバージョン 07 を 2021 年 10 月に公開

全球降水観測（GPM）主衛星は、2014 年 2 月の打上する予定である。潜熱加熱（SLH）プロダクトも、バ

げ以降、順調に観測を続けている。GPM 主衛星は、宇ージョン 07 を 2021 年 12 月に公開する予定である。

宙航空研究開発機構 （JAXA ）と米国航空宇宙局（NASA）の共同ミッションであり、日本が開発した二周波降水レーダ DPR と、米国が開発した GPM マイク
ロ波放射計 GMI の 2 種類のセンサを搭載する。
さらに、GPM 主衛星と複数のコンステレーション衛星群の連携により、GPM 計画では、高頻度の全球降水

3.

GSMaP プロダクトについて
2021 年 10 月に公開する予定の GSMaP バージョン 5（アルゴリズムバージョン 8）による 2014 年 7 月の地
表降水分布を図 1 で示すが、バージョン 5 では、以下のような改良を予定している。

マッププロダクトを提供する。全球降水マップは日米・推定域を極まで拡張（ただし、マイクロ波センサ

で別々に開発・運用され、日本では、GSMaP（Global

推定のみ。海氷上やグリーンランド上は、推定の難し

Satellite Mapping of Precipitation）プロダクトを提供する。

さから本バージョンでは欠損値とする。
）

本発表では、2021 年度に予定されている DPR プロダ
クトと GSMaP プロダクトのバージョンアップについて紹介する。

・Metop-C 衛星搭載 MHS や Suomi-NPP、NOAA-20
衛星搭載 ATMS 等の新規センサの追加
・降水データベースとして、より長期の GPM/DPR
データの利用等。

2.

GPM/DPR プロダクトについて
JAXA および NASA は、2018 年 5 月 21 日に Ka 帯降

水レーダ（KaPR）のスキャンパターンを変更した。
KaPRの高感度ビームは、従来、観測幅の中心付近を観測していたが、上記変更後、KaPR の高感度ビームは、KaPRのマッチドビームの外側を観測することで、KaPR による 250km 観測幅を実現した。
DPR では、Ku 帯降水レーダ（KuPR）と KaPR によ・青梨（2019）に基づく、固体降水の厚みの指標による散乱アルゴリズムの改良
・Shige and Kummerow （2016）に基づく、地形性豪雨推定手法の改良
・マイクロ波センサ間のバイアス補正手法の導入（Yamamoto and Kubota 2020）
・ヒストグラムマッチング手法の導入による、マイクロ波・赤外放射計複合アルゴリズムの改良

り、同じ降水を２つの周波数で観測することにより降（Hirose et al. 2021）

水の推定精度ならびに感度を向上させた（Masaki et al.

・地上雨量計補正手法（Mega et al. 2019）の改良

2020; Seto et al. 2021; Masaki et al. 2021 等）。
さらに KuPRと KaPR の観測結果の違いを利用することで、霰や雹などの固体降水を検出するなど、様々な降水タイプの分類手法が可能となった（Awaka et al. 2016; Iguchi et al.
2018; Le and Chandrasekar 2021 等）。この KaPR のスキャンパターンの変更により、2 周波情報に基づく推定手法を 250km 観測幅で適用可能となり、降水推定手法の高度化が期待できる。
JAXA と NASA は、バージョン 06A アルゴリズムに基づく研究プロダクト（バージョン 06X）を 2020 年 6
月に提供を開始し、これが KaPR のスキャンパターン
変更に対応した初めてのプロダクトとなった（Awaka et
al. 2021）。現在、降水推定手法をさらに向上させた標準

図 1：GSMaP バージョン 5 プロダクト（試験処理結果）による、2014 年 7 月の地表降水分布。

-186-

OB-04+ (P1A, B3A)
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１）
青梨和正、重尚一(京都大学大学院理学研究科)
１．初めに

４．ratioCSmwi を用いた補正について

本研究の目的は、次期 GSMaP（バージョン V06）のマイク

本研究は、ratioCSmwi でクラス分けした、DPR 地上降水強ロ波放射計(MWI)降水リトリーバルアルゴリズムを開発するこ度と GMI リトリーバル値の統計的な関係を調べたところ、図 1とである。現在の GSMaP（バージョン V05）は、陸上、海岸のと同様の ratioCSmwi による変動がみられた。

リトリーバル値に海上よりも大きな誤差がみられる。また、このリトリーバル誤差は様々な物理量（輝度温度(TB)計算誤

発表では、これを基に GMI リトリーバル値を ratioCSmwi に依って補正した結果についても報告する予定である。

差、降水の対流・層状性割合など）に依る変動がみられる。
今回は、リトリーバルアルゴリズムに降水の対流・層状性
割合に応じた補正を導入する。
２．降水の対流・層状性割合に依る(V05)の解析誤差
図１は、2014 年 7 月の陸上の GPM２周波降水レーダ(DPR)の降水の対流・層状性割合(ratioCS)でクラス分けした、
GPM マイクロ波放射計(GMI)からのリトリーバル値と DPR 地
上降水強度の瞬時値の分散図を示す。ただし、ratioCS は、
緯度経度 0.5 度毎の DPR の対流性、層状性降水域割合(rflg_conv,rflg_stra)から以下のように計算した：
ratioCS=rflg_conv/(rflg_conv+rflg_stra)。
（但し、TB 計算誤差の影響を減らすため、非降水域の観測
TB と 0mm に対する TB 計算値の差の絶対値が３K 以下のデータを選んでいる。）この図から ratioCS が大きいほど GMI
リトリーバル値のばらつきが大きくなることが分かる。また、
ratioCS が大きいほど、弱い降水に対して、GMI リトリーバル
値が DPR 地上降水強度より小さくなる傾向がある。
３．降水の対流・層状性割合の推定手法

図１：2014 年 7 月の陸上の ratioCS でクラス分けした、GMI リトリー
バル値（Y）と DPR 地上降水強度の瞬時値（X）の分散図(mm/hr) 。
（上）ratioCS>0.5;（下） ratioCS < 0.1

本研究は、Olson et al (2001)などに従い、2014 年 7 月～
2015 年 4 月の GPM データを用いて、ratioCS と GMITB の空間的変動や偏波差と ratioCS の相関を調べた。また、ratioCSと GANAL の固体降水の厚みの指標(FPD_ENV)や気温、RH等との相関についてもチェックした。
その結果、ratioCS は、GWI の 89GHz TB から計算した降水の非一様性(sigma89),89GHz TB の偏波差(dtb89vh),
FPD_ENV,地上気温と比較的高い相関を示した。これに基づいて、本研究は 2014 年 7 月～2015 年 4 月の上記の 4つの指標から SVD fitting で ratioCS の指標(ratioCSmwi)を求めた（図 2 参照）。尚上記期間での両者の相関は 0.735 である。

図２：2014 年 7 月の陸上の ratioCSmwi（Y）と ratioCS（X）の分散図。
reference：
Olson, W., Y. Hong, C. D. Kummerow, and J. Turk, A texturepolarization method for estimating convective/stratiform
precipitation area coverage from passive microwave
radiometer data, J. Appl. Meteorol., 40, 1577–1591, 2001.

-187-

OB-05+ (P2P, B3A)

山 間 部 に お け る 衛 星 降 水 量 観 測 （ GSMaP） と地 上 降 水 量 観 測 （ POTEKA） と の 統 計 比 較 分 析*岩 下 久 人 (明 星 電 気 株 式 会 社 )
1.

はじめに

POTEKA 気象観測装置は気温，海面気圧，相対湿度，
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，気象庁の検定試験を通過している．
2021 年 7 月現在で，日本全国に約 1000 台が設置され，地上気象観測を継続している．POTEKA 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，また40 年以上の観測の歴史を持つアメダスと比較すると，
POTEKA の観測期間は非常に短い．しかし，アメダスの図 2 長野(標高 656m)/岩手(標高 396m)POTEKA 観測点

観測地点数が比較的少ない山間部に，観測距離間隔がでの GSMaP/POTEKA の毎正時 1 時間降水量の瞬時値比較

約 2～4 ㎞の稠密観測網を構成する地域もあり，その中【赤丸領域にて，長野県の GSMaP が降水量過大評価】には複数年の観測統計を持つ POTEKA も存在する．
2.2 3 年間総降水量の合計値比較分析
各 POTEKA 観測点における 2018 年 3 月～2021 年 2 月の3 年間のGSMaP とPOTEKA の総降水量を比較分析した．
地上総降水量に対する衛星総降水量の合計値の比率は，長野県山間部は岩手県山間部より非常に大きかった．
図 2 で示した 2 地点について，・長野の観測点(標高 656m)の 3 年間総降水量
GSMaP：6958.2 ㎜，POTEKA：3225.0 ㎜ (約 2.16 倍)・岩手の観測点(標高 396m)の 3 年間総降水量
図 1 POTEKA 気象観測装置と全国の POTEKA 気象観測網

GSMaP：3619.7 ㎜，POTEKA：3171.0 ㎜ (約 1.14 倍)【2021 年 7 月 3 日 1:47 関東東海に線状降水帯発生】
2.3 季節毎(暖/寒候期)の総降水量の合計値比較分析
2.

山間部における降水量の統計比較分析

2.2 で実施した 3 年間の GSMaP と POTEKA の総降水量

長野県池田町/筑北村(POTEKA 観測点：14 地点，標高：について，寒候期(11～4 月)と暖候期(5～10 月)に分け,

541～904m，観測開始：2017 年 3 月～)と岩手県葛巻町

GSMaP と POTEKA の総降水量を比較分析した．長野県と(POTEKA 観測点：7 地点，標高：330～722m，観測開始：

岩手県のどちらにも共通し，衛星の過大評価は寒候期

2017 年6 月～)の山間部 2 地域における GSMaP とPOTEKAの方が暖候期よりも大きかった．

のそれぞれの降水量の比較分析を実施した．

図 2 で示した長野の観測点について，・長野の観測点(標高 656m)の寒候期総降水量

2.1 毎正時 1 時間降水量の瞬時値比較分析
2018 年3 月～2021 年2 月の3 年間について，
各POTEKA
観測点で，GSMaP と POTEKA のそれぞれの毎正時 1 時間

GSMaP：2628.5 ㎜，POTEKA：833.0 ㎜ (約 3.16 倍)・長野の観測点(標高 656m)の暖候期総降水量
GSMaP：4329.7 ㎜，POTEKA：2392.0 ㎜ (約 1.81 倍)

降水量の瞬時値比較分析を実施した．地上降水量観測に対し，長野県山間部の GSMaP 降水量観測は，岩手県

3.

まとめ

山間部のそれに比べ過大評価傾向が強かった. 図2 は，山間部の衛星の降水量観測は，平地に比べて複雑な長野県(14 地点)と岩手県(7 地点)のそれぞれからある傾向を示すことが多い．今後も，様々な地域において，1 地点をピックアップし，分布図に描いたものである．

山間部の衛星と地上の降水量比較分析を継続していく．

-188-

OB-06+ (P1A, B3A)

GSMaP ヒ ス ト グ ラ ム 補 正 手 法 の 改 良*広 瀬 民 志 , 久 保 田 拓 志 , 田 島 知 子 (JAXA) ， 妻 鹿 友 昭 , 牛 尾 知 雄 (阪 大 )
1.

はじめに

全球衛星降水観測マップ（GSMaP）はマイクロ波放射計（PMW）搭載衛星の観測網の隙間を，静止気象衛星の高頻度観測を用いて補間し，高頻度の全球降水観測を可能にしている．しかし PMW 観測と比較して，補間プロダクトは熱帯域で上層雲からの雨を過大評価する傾向があり，GSMaP プロダクトに時・空間的な不均一性を生じさせていた．そのため，GSMaP は本年度に行われたアルゴリズム・バージョン 5 へのメジャー
アップデートにおいて，PMW+IR 複合アルゴリズム（CMB）に対するヒストグラム補正手法を導入した．
この補正手法の導入により，熱帯上層雲に対する補間
プロダクトの降水過大評価は大幅に改善したが（Hirose
et al. 2021），一方で中層雲以下の雲に対する降水過小評
価傾向はあまり改善されないという課題が残った．本
研究では，この問題を解決するためヒストグラム補正
手法の改良を行った結果を紹介する．
2.

ヒストグラムマッチング

この手法は CMB プロダクトが推定した降水強度の観測頻度分布を作成し，PMW 観測の降水強度分布と一致するよう補正する手法である．個々の補正式は線形補間によって決定され，元となる CMB プロダクトの降
水強度標本の強度順を入れ替えることなく，分布全体

図 1．
CMB－PMW 降水強度差の 2018 年 8 月月積算値．
結果は 25°S-25°N の範囲で領域平均したもので，
ISCCP の雲種分類法に基づく 9 つの雲種別に計算した．

を補正する．分布は直近 6 時間の観測データから個別

これまでの検証結果では，ヒストグラムマッチング手に作成するため，同時観測のマッチング精度に伴う誤法の導入によって上層雲に対する過大評価傾向は大幅差が含まれない点が優れている．

に改善されたものの，中層以下の雲に対する過小評価

本研究では JAXA ひまわりモニタの雲種分類データ

傾向は十分に改善されていなかった．

を用いた．このデータは国際衛星雲気候計画（ISCCP）

ヒストグラム補正手法は補正前の降水強度が同じ値

が開発した，静止気象衛星観測を用いた雲種分類法にであれば同じ補正値が適用されるため，同じ降水強度

基づいて作成されている．

で上層雲に対する過大評価と中下層雲に対する過小評

3.

結果

本年度行われた GSMaP メジャーアルゴリズムアッ
プデート導入以前の結果を用いて，CMB 補間プロダク
トと PMW 観測との熱帯域における降水強度差を図 1aに示す．正の値は CMB 補間プロダクトの降水過大評価を示す．図を見ると Deep convective や Cirrostratus などの上層雲に対して，CMB プロダクトは顕著な過大評価傾向を持っていたことがわかる．一方で中層以下の 6
種の雲に対しては逆に過小評価傾向を示している．

価が混在していた場合改善が難しくなる．そこで本研
究では，過大評価傾向が顕著な上層雲と，過小評価傾向が顕著な中下層雲をそれぞれ分離してヒストグラム補正を行うことで，結果の改善を試みた．図 1b は改良版のヒストグラム補正手法後の結果を示す．図を見ると上層雲に対する過大評価傾向だけでなく，中下層雲に対する過小評価傾向も大きく改善していることがわ
かる．この手法は次回以降のアルゴリズムアップデー
トで導入予定である．

-189-

OB-07+ (P1A, B3A)

GSMaP に お け る 雲 移 動 ベ ク ト ル 導 出 格 子 間 隔 の 検 討* 阪 本 晴 香 ， 妻 鹿 友 昭 ， 和 田 有 希 ， 牛 尾 知 雄 （ 大 阪 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 ）， 林 修 吾 （ 気 象 研 ）
1.

はじめに

に示す．格子間隔が 0.8°以上になると，どの格子間隔でもGlobal Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) は，JAXA

0.778 ～0.808 内と同程度の相関係数が得られた．格子間隔がが提供している全球降水マップである．GSMaP では，低軌道小さくなると相関係数が低くなり，精度が下がっていた．こ衛星搭載のマイクロ波放射計によって雨域を観測し，静止気

れは格子間隔が小さすぎることで雲の動きを正しく捉えられ

象衛星の赤外画像から導出された移動ベクトルに基づき，降ていないことが原因だと考えられる．

水域を移動させて降水マップを作成している．この移動ベク

ひまわり 8 号の画像を用いた場合，0.8 度以上の格子間隔

トルは， 1 時間間隔・格子間隔 2.5°でパターンマッチング

で LFM データと比較して，比較的精度良い雲移動ベクトルがによって導出され，その後，0.02°間隔に内挿したものが用得られ，GSMaP の精度向上に利用できることがわかった．今いられている．そのため，GSMaP の時空間分解能を向上させ

後，他の事例についても解析を行い，最適な格子間隔を決定るためには雲移動ベクトルの分解能向上が必要となる．2014

し，GSMaP に応用する予定である．

年に打ち上げられたひまわり 8 号からは，時間分解能 10 分，
空間分解能 0.02°の高分解能な赤外輝度温度データが取得可能となったため，本研究では，ひまわり 8 号の高時間・空間
分解能データを使用し，格子間隔を変更して高分解能雲移動
ベクトルを導出する．そして，局地数値予報モデル GPV に含まれる風速データの初期値 (LFM データ) と比較を行い，雲移動ベクトルの精度を検証した．
2.

手法

本研究では，千葉大学環境リモートセンシング研究センタ
ーで提供されているひまわり 8 号 グリッドデータ (時間分
解能 10 分，空間分解能 0.02°) を使用した[1]．また，計算領域は日本領域 (120°E ~ 150°E，50°N ~ 20°N) とした．2020

図 1 2020 年 9 月 6 日 05:00~05:10 における雲画像と各格子間

年 9 月 6 日 05:00～05:10 (台風 10 号が日本列島に接近) ，赤隔での雲移動ベクトル (東西成分) の導出結果

外域 (バンド 13，波長 10.4 μm) のデータを用いて以下の計算を行った．正規化相互相関によるテンプレートマッチングを行い，雲移動ベクトルを導出した．10 分間隔で撮影された 2枚の雲画像のうち，1 枚目の雲画像を一定の格子間隔で分割
し，テンプレート画像とした．また，2 枚目の画像において，
テンプレート画像と同じ地点で，格子間隔より 20 画素大き
い間隔で分割し，参照画像とした．格子間隔を 0.1°から 2.5°まで 0.1°刻みで変更し，上記の方法で雲移動ベクトルを導出した．その後，双三次補間を行い，雲移動ベクトルを 0.02°
格子間隔に内挿した．また，各格子間隔で導出した雲移動ベ

図 2 2020 年 9 月 6 日 05:00 ~ 05:10 の雲画像を用いて導出しクトルの精度を検証・比較するために，
2020 年9 月6 日05:00

た雲移動ベクトル (東西成分) と同日 05:00 における LFM デにおける LFM データとの相関係数を求めた．

ータ (東西成分) の相関係数

3.

4.

結果と考察

参考文献

例として，雲画像と各格子間隔 (0.5°，1°，1.5°，2.0°，[1] Yamamoto, Y., K. Ichii, A. Higuchi, and H. Takenaka:2.5°) での雲移動ベクトル (東西成分) の導出結果を図 1 にGeolocation accuracy assessment of Himawari-8/AHI imagery

示す．格子間隔を 1.5°, 1.0°にすることで，台風 10 号の渦

for application to terrestrial monitoring. Remote Sensing, 12,の動きを捉えられていることが確認できた．また，導出した1372, 2020

雲移動ベクトルと LFM データ間の相関係数のグラフを図 2-190-

OB-08+ (P1P, B3A)

衛星搭載降水レーダの山岳域降水検出アルゴリズムの改良*清 水 陸 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ） , 重 尚 一 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ） ,井 口 俊 夫 (Mar yland Uni versity) , Cheng-K u Yu (国 立 台 湾 大 学 )
1.

はじめに

度は KuPR が受信するエコー強度から推定されている

地形性降水は雨量計や衛星搭載マイクロ波放射ものであり(Iguchi et al. 2020, https://www.eorc.jaxa.jp/

計による観測が難しいため、衛星搭載降水レーダに

GPM/doc/algorithm/ATBD_DPR_202006_with_Appendix_

よる観測が重要になる。しかし、衛星搭載降水レー

a.pdf)、実際より高く設定されている可能性がある。本ダは山岳域で地表面クラッターの影響を強く受け研究では送信電力値と周波数の異なる二つのレーダ K

低い高度の雨を捉えるのが難しい。本研究では、衛uPR と KaPR の受信電力値を用いて、CFB 高度を新た星搭載降水レーダの浅い山岳域降水の検出の改良に推定した。地表面クラッターによる受信電力値の値を行った。

は送信電力値と周波数に依存する。そのため KuPR(1012.

2.0 W, 13.6 GHz)と KaPR(146.5 W, 35.5 GHz)で地表

データ

台湾北部の山岳域には他に例を見ない高密度の面クラッターによる受信電力値の大きさが異なり、Ku

雨量計が設置されており(Cheng and Yu 2019, J.

PR と KaPR の受信電力値の差(Diff)の値が、地表面クラ

Atomos. Sci.)、この雨量計とさらに地上レーダのッターの影響を受ける高度でジャンプする。このジャデータを衛星搭載降水レーダの降水強度データとンプの高度から CFB 高度を推定した。

比較した。

5 事例で KuPR の CFB 高度以下で地表面クラッター

衛星搭載降水レーダとして全球降水観測計画の影響による Diff の値のジャンプがみられた。CFB 高(GPM)主衛星搭載の二周波降水レーダー(DPR)の度をジャンプの高度まで下げることで、クラッター領

2014 年 3 月から 2020 年 2 月の期間のデータを使用

域を狭めて浅い雨を捉えられるようになり、地上レーした。GPM/DPR は Ku バンドレーダ(KuPR)、Ka バ

ダと比較しても同様の雨の分布を捉えることに成功しンドレーダ(KaPR)の二種類の周波数で構成されてた(図 1(a)~(c))。

いるが、KuPR の方がより感度が高いため、降水強度データとして KuPR Near Surface Rain (NSR) デー
タを用いた。ここで NSR データは地表面クラッターの影響を受けない最低高度の降水強度データである。雨量計データは Da-Tun rain gauge network(DTRGN) (Cheng and Yu , 2019)の 1 分間隔のデータを用いた。地上レーダは S-バンド地上ドップラーレーダである Wu-Fen-San (WFS)レーダを用いた。
3.

結果

Terao et al. (2017, SOLA)の手法に倣って KuPR データと雨量計、地上レーダデータとを比較した結果、KuPR
が 10 mm/h 以上の強い雨を見逃している事例が 12 件存在した。中にはクラッターの影響が小さい直下付近の

図 1 (a) 元の CFB 高度での KuPR データ、(b) 改良した観測でも、降水頂がクラッターフリーボトム (CFB)高CFB 高度での KuPR データ、(c) 地上レーダデータ、での台度以下である事例も存在した。地上レーダのレーダ反湾北部山岳域のレーダ反射強度水平分布。(d) (a)~(c)内直線に

射強度プロファイルから、これらの強い降水は CFB 高

沿った断面での KuPR のレーダ反射強度プロファイル。紫、度以下の浅い降水であったことが判明した(図 1 (d))。
CFB 高度以下の浅い降水を捉えるためには、クラッ

ピンク、茶色の線がそれぞれ、元の KuPR の CFB 高度、新たに推定した CFB 高度、地形の標高を表す。

ター領域を狭めることが重要である。KuPR の CFB 高-191-

OB-09+ (P1P, B3A)

2018 年 夏 季 の 気 象 場 を 用 い た 衛 星 風 観 測 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン*山 中 沙 羅 ， 石 井 昌 憲 ， 竹 中 秀 樹 (都 立 大 )， 岡 本 幸 三 ， 石 橋 俊 之 ， 岡 部 い づ み ，田 中 泰 宙（ 気 象 研 ），久 保 田 拓 志 ，藤 平 耕 一 ，今 村 俊 介（ JAXA），宮 本 佳 明（ 慶 大 ），松 本 紋 子 （ ANAHD）
1. はじめに
風は大規模に大気を駆動する重要な気象要素である．
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その点数の空間的な不均一さによって数値気象予報において誤差を生じているため，広範囲に均一なデータを観測できる衛星観測は非常に有用である[1]．世界気象機関が定めるユーザ観測要求を満たしていない
観測に風の高度分布観測があり，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]．欧州宇宙機
関は 3 次元風場の分析 改善のため 2018 年から
ADM-Aeolus を運用しており，日本ではワーキンググル
ープが組織され宇宙空間でのコヒーレント式ドップラーライダーの実現可能性を検討している．本研究では全球で風の高度分布を観測可能な衛星センサーを実現するため，衛星搭載ライダーシミュレータを用いて2018 年夏季の気象場を用いた疑似衛星風観測シミュレーションを行い，風観測性能の評価を目的とする．
2. 衛星搭載ライダーシミュレータ
本研究では衛星搭載性・観測精度等の検討を行うため，コヒーレント方式の衛星搭載ドップラーライダー
による視線方向の疑似風観測シミュレーションを行う．
表 1 に案 1，案 2 のパラメータ値を示す．シミュレーシ
ョン期間は 2018 年 8 月の 1 カ月間，衛星軌道は高度300km・極軌道，水平方向の分解能は 50 ㎞相当とし，波長やレーザ出力が異なる 2 種類のシミュレーションを行った．また鉛直分解能と階層は，それぞれの案に対し 2 種類行い，A では高度 0〜3 ㎞に対し 0.5 ㎞，高度 3～8 ㎞に対し 1.0 ㎞，高度 8〜20 ㎞に対し 2.0 ㎞とする 19 階層，B では高度 0〜12 ㎞に対し 0.5 ㎞，高度12〜20 ㎞に対し 1 ㎞とする 34 階層とした．
表 1．パラメータ値
設定パラメータ

案1

案2

波長[㎛]

2.00

1.55
0.05

送信電力値[J]0.09

レーザーパルス送信間隔[Hz]

60

150

パルス幅 [ns]

200

2,000

視線方向風速の天底からの角度（仰角）[°]

-35.0

-35.0

衛星進行方向に対する方位角[°]9090

平均時間[s]（水平方向のグリッド間隔）

6.4

6.4

主ヘテロダイン効率

0.4

1

3. 衛星搭載ライダーシミュレーション
図 1，
図 2 にシミュレーション結果で得られた案 1-A，
案 1-B の視線方向風速の頻度分布を示す．大気境界層
内では，地表面に近づくにつれて風速が弱くなり，高度が高くなるにつれて風速が強まる傾向が確認された．
対流圏界面付近から高い高度では視線方向風速 5m/s を超える頻度が最も多い．これはジェット気流の高度帯と定性的に一致している．鉛直分解能を上昇させることにより，鉛直シアーといった風の高度分布の詳細な分析につながることが期待できると示唆される．

図 1．案 1-A における視線方向風速

図 2．案 1-B における視線方向風速

4. 結論
本研究では，衛星搭載ドップラー風ライダーによる全球風観測性能の評価を行うことを目的としてシミュレータによる疑似衛星風観測を行った．鉛直分解能を変えたシミュレーション実験結果から，風の鉛直構造把握のために鉛直分解能を増加させる方法は有用であり，鉛直分解能増加は信号対雑音比による風観測性能とトレードオフの関係にある．今後，鉛直分解能と風観測性能について検討していく．
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では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．

-192-

OB-10+ (P1P, B3A)

鉛直風測定のための直接検波式ドップラー風ライダー開発*岸淵航大, 石井昌憲, 竹中秀樹(東京都立大学), 西澤智明, 神慶孝(国立環境研究所),
岩井宏徳(情報通信研究機構), 岡本創(九州大学)
はじめに
大気循環モデルを用いた気候変動予測の不確定性の 70%は雲が要因であるとされている[1]．その中で，雲の微物理特性の再現性にはモデル間で最大 10 倍
以上の差が存在する[2]．現在打ち上げ予定の衛星
EarthCAREに期待される一つに，雲周辺の鉛直風の測定がある．そこで，雲周辺の鉛直風を測定することで地上と衛星搭載ライダーに存在するスケールギ
ャップを埋め，衛星解析技術の向上に貢献するため，地上設置型直接検波式ドップラー風ライダーの開発を目指している．本研究では，受信光学系の調整と検証を行い，鉛直風観測の初期結果を示す．
1.

鉛直風速の導出
ドップラー周波数の検知にはエタロンを用いたダ
ブルエッジ法を採用する[3]．図 1 に示すようにフィル
ターをレイリーブリルアン散乱スペクトルの両裾に配置
すると，各フィルターを透過する信号強度は鉛直風によるドップラー周波数に応じて増減するため，これらの比を用いてドップラー周波数を求めることができる．
図 2 に示すようにフィルター2 はウェッジプリズムを配置
し，エタロンへの入射角を変化させることでフィルターの間隔が変化するのを利用してダブルエッジを再現した．
光検出器によって各フィルターの信号強度が𝐼1, 𝐼2として得られる．表 1 にライダー装置の諸元を示す．

鉛直風試験観測
実際の観測ではミー散乱信号の混在によって信号強度比の値が変化し，測定感度にバイアスが生じる
ため，後方散乱比を考慮して測定感度を計算することで，各高度の信号強度比と後方散乱比の値に対応する風速を計算した．2021 年 6 月 24 日 22 時(JST)の鉛直風試験観測の結果を図 3 に示す．左図は各フィルターの受信信号𝐼1 ,𝐼2 の光電子数である．右図は時間分解能 15 分，高度分解能 300mとして鉛直風速を計算した結果である．
3.

2.

図 3. 鉛直風試験観測例
比 較 検 証 用 の CDWL(Coherent Doppler Wind
LiDAR)か ら ，高度 0～4km における鉛直風速は± 0.5m/s 程 度 で あ る が ， 本 研 究 で 用 い る
DDWL(Direct-detection Doppler Wind LiDAR) で は±3.0m/s 程度の値となった．この理由として，各高度における信号強度比の変動が挙げられる．この原因
として，風速測定感度の決定，時空間分解能の設定，レーザー発振周波数の変動等が考えられる．
まとめ
直接検波式ドップラー風ライダーの受信光学系の調
整とフィルター性能の検証を行った．今回の測定では風速の計算に使用可能なフィルター性能が得られ，これを用いた鉛直風の観測事例を示した．
今後，風速測定感度，時空間分解能，レーザー発振
周波数の変動等の考察を進め，観測データの解析アル
ゴリズムの改良を行いながら，鉛直風試験観測を実施していく予定である．
4.

図 1. ダブルエッジ法による風観測原理図

謝辞
本研究はJSPS 科研費 17H06139の助成を受けたものです．本システム調整にあたり，情報通信研究機構関係者のご支援に感謝いたします．
5.

図 2. 観測装置の概要
表 1. ライダー装置諸元

6.

参考文献
[1] IPCC 第５次報告書[2] Waliser et al.,2009, Li et al.,2008[3] C. Flesia, et. al., Appl. Opt., 38, 432 (1999)-193-

OB-11+ (P1P, B3A)

大 気 粒 子・気 温・風 の 鉛 直 プ ロ フ ァ イ ル 計 測 ラ イ ダ ー の 考 案*神 慶 孝 , 西 澤 智 明 , 杉 本 伸 夫 (環 境 研 ), 石 井 昌 憲 (首 都 大 ),岡 本 創 (九 大 応 力 研 )
1.

はじめに

この時，レイリー散乱は PMT array で測定した信号を大気粒子（雲・エアロゾル）は太陽光の散乱や吸収全て足し合わせることにより得られる．気温の測定は，を通じて地球の放射収支に影響を与えている．大気粒

干渉縞のコントラストの大きさから決定される．また，子は気候変動予測における大きな不確定要素となって風の測定については，干渉縞の位相情報を抽出し，リおり[1]，その空間分布や物理的・光学的特性の把握はファレンスからのシフト量を計算することで視線方向重要である．一方で，大気粒子による大気の加熱・冷の風速が決定される．干渉縞のコントラストと位相は，却や，それに伴う大気の安定度を調べる上で，気温のPMT array の測定信号について正弦関数でフィッティ

鉛直分布は重要なパラメータである．また，大気の鉛

ングすることにより得られる．

直流の情報は，エアロゾルの鉛直輸送と雲物理過程の理解において必須である．大気粒子・気温・風の鉛直

4.

おわりに

分布を高い時間・高度分解能で測定できるツールとし

本稿では，大気粒子・気温・風の鉛直分布を同時にてライダーが挙げられるが，これらのパラメータを同計測するライダー手法について，システム構成とパラ時に計測できるシステムはほとんどない．本研究では，

メータ導出方法を簡単に記述した．本システムでは，

ヨウ素吸収フィルターとマイケルソン干渉計を組み合ヨウ素フィルターを用いることで大気粒子成分を完全わせることで上記３要素を同時に計測するライダーシに除去し，大気分子成分のみを選択して測定できるた

ステムを考案したので報告する．

め，エアロゾル層や雲の内部でも気温・風の情報を抽出できるのが大きな利点である．発表では，システム

2.

ライダーシステム

設計と感度解析の結果について報告する．

図１にライダーシステムのブロック図を示す．光源にはシングルモード Nd:YAG レーザーの第二高調波を使用する．レーザー波長はヨウ素吸収線に合わせる．
大気からの後方散乱光を望遠鏡で集光し，マルチモー
ドファイバーを使って分光部に送る．分光部では，まず受信光の１部を取り出し，大気粒子からのミー散乱＋大気分子からのレイリー散乱の信号を計測する．その後，ヨウ素吸収フィルターを用いてミー散乱（＋レイリー散乱の一部）を除去し，レイリー散乱成分のみを透過させる．さらに，マイケルソン干渉計を用いてレイリー散乱成分を分光し，干渉縞のイメージを PMT
array で測定する．この時，レーザー光の一部を積分球に取り込み，リファレンス光として受信部に送る（ヨウ素フィルターの後で合流させる）．
3.

大気粒子・気温・風の導出

図１ ライダーシステムのブロック図．

ライダー測定信号から，雲・エアロゾルの消散係数
を後方散乱係数と独立して導出する．ミー散乱＋レイ【謝辞】 本研究はJSPS 科研費17H06139 の助成を受けた

リー散乱の信号とレイリー散乱信号の比を計算するこものです．

とにより後方散乱係数を，レイリー散乱信号の高度方【参考文献】

向の傾きを計算することにより消散係数を抽出する．

[1] Peace A. H. et al., 2020, Environ. Res. Lett., 15, 0940a6.

-194-OB-12+ (P1P, B3A)

ラ イ ダ ー に よ る 大 気 境 界 層 気 温 鉛 直 分 布 の 連 続 観 測 (2)*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研究科）
吉田 智（気象研究所）

はじめに

我々は地上付近から高度 2.5 km までの気温鉛直分布を連続観測する、CO2 吸収スペクトル強度の温度依存性を利用した 3 波長差分吸収ライダー（DIAL: Differential
absorption lidar）を開発した[1, 2]。これまでの 3 波長 DIAL
は、アナログモードで高度 2.5 km までしか統計誤差 1.0℃
以下の精度を得ることができなかった。そこで、我々は受信系に高度 2～5 km までを観測するチャンネルを新たに追加し、従来のアナログモードと合わせて地上付近から高度 5 km までの気温鉛直分布観測を可能にした。本講演では、システムの概要と観測結果を報告する。
2. 受信系の改良
図 1 に改良した気温測定用 3 波長 DIAL のブロック図を示す。口径 25 cm の望遠鏡で受光した散乱光は、ビー
ムスプリッター（BS: beam splitter）で 90%:10%に分けられ
光電子増倍管（PMT: photomultiplier tube）に入射する。
90%側は 16bit AD 変換器によりアナログモードで、10%側

140.1E）でラジオゾンデによって観測された気温分布（3/5
21:00LT と 3/6 9:00LT）、および NCEP FNL の再解析デー
タ（3/6 3:00LT; 36N, 139E）を示す。DIAL の観測結果は、
高度 0.39 km から 2.4 km まではアナログモード、高度 2km から 5 km まではフォトンカウントモードである。時間分
解能は 30 分、高さ分解能は 300 m で、1 プロファイルごとに+5℃ずらして表示している。5 日の観測開始当初、高度3.4 km に典型的な沈降性逆転層があり、時間経過とともに
約 -200 m/h で下降していることが分かる。ラジオゾンデ
観測の 5 日 21 時を見ると、同じ高度に逆転層が見え、翌
6 日の 9 時に 2.3 km まで下降している。一方、再解析データでは高度 3 km 前後で気温勾配の大きい領域が見られるが、明瞭な逆転層は得られていない。以上から、3 波
長 DIAL によって、高度 5km までの気温分布をラジオゾン
デや再解析データより高い時間分解能で計測可能である
ことが示された。

はフォトンカウンターによりフォトンカウントモードでそれぞれ PC にデータが記録される。ダイナミックレンジ調整用に減光（ND: Neutral Density）フィルターを用いている。

図 2 3 波長 DIAL による気温分布観測結果（左）、館野におけるラジオゾンデ観測と再解析データ（右）4. まとめ
気温分布測定用の 3 波長 DIAL システムを改良し、高図 1 フォトンカウントモードを追加した気温測定用 3 波長
DIAL のブロック図
3. 観測例
東京都立大学 日野キャンパス（35.7N, 139.4E）において、2020 年 3 月 5 日 23:25 から 6 日 5:05 まで、気温鉛直
分布の連続観測を行った。図 2 に DIAL による気温分布
観測結果と、北東に約 90 km 離れた茨城県館野（36.1N,

度 2.5 km までだった観測上限高度を高度 5 km に延ばした。ラジオゾンデ観測や再解析データでは捉えられない
気温分布の短時間での時間変化が、3 波長 DIAL を用いることによりにより可能となることが示された。
謝辞：本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H01983 の助成を受けたものです。
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 年度春季大会, OB-22-195-

OB-13+ (P1P, B4A)

400MHz 帯 気 象 援 助 局 に よ る 雲 /降 水 粒 子 撮 像 ゾ ン デ
Cloudscope と Rainscope の 開 発*清 水 健 作 , 長 浜 則 夫 , 杉 立 卓 治 (明 星 電 気 株 式 会 社 )鈴木賢士（山口大学）, 藤原正智（北海道大学）
1.

はじめに

象を狙ったものではなかった。これら飛揚試験を通し

HYVIS (Murakami and Matsuo 1990) や Videosondeて、Cloudscope においては、昼間の雲中において、固(Takahashi 1990)といった雲/降水粒子撮像装置ビデオ

定のカメラゲインでは、振り子運動による姿勢変化とゾンデは、1980 年代に開発され、雲微物理の解明に大太陽との位置関係によって、画像が白飛びすることがきく寄与してきた。一方、ビデオゾンデが利用する 1680

確認された。Rainscope においては、撮影の際の光量がMHz 帯の電波は、近年、他の業種・産業における電波有

不足しており、また、降水粒子に対してライティング

効利用の観点から需要が高まりつつある。

により輪郭の鮮明度に差が出ることが確認された。こ

本研究では、上空で捉えられる雲／降水粒子映像出れらの問題については、ハードウェアのアップデート

力を装置内にてデータ圧縮・符号化し 400MHz 帯の気象を実施中であり、早々に解決される見込みである。

援助局の適応範囲内での伝送を可能にした新しい雲/

これらの観測では、放球から気球破裂の後、落下中

降水粒子撮像ゾンデ「Cloudscope」と「Rainscope」をに至るまで、安定して画像取得が出来ることが確認で開発した。本発表では、この開発された Cloudscope ときた。これは従来の HYVIS や Videosonde では通信回線

Rainscope を用いて実施されている放球試験の結果を上の制約から困難であった。

報告する。
4.
2.

放球試験の概要

今後の計画

茨城県水戸市では、9 月まで Cloudscope および放球試験の目的は、既存のビデオゾンデとの同一Rainscope のアップデートを実施し完成度を高めると性・相違性の確認と性能評価である。HYVIS、Videosonde

共に、12 月までは特定の気象現象を対象としたリモー

は、台風、梅雨、雪雲、巻雲と様々な気象現象下で運トセンシング機器及び既存の HYVIS、Videosonde との用されてきたために、Cloudscope 及び Rainscope に対比較観測を実施する。沖縄では 9 月以降に台風等を対する単一の場所・気象条件での比較観測だけでは不十象とした観測、札幌では 1 月に雪雲を対象とした観測分と考えられる。そのために、複数の異なる気象条件を実施し、来年度の実用化を目指す。

下での比較検証を行っている。有限なリソースで行う放球試験のため限界があるのは認めつつも、国内で実施できるある程度の範囲の観測条件で評価すべきであると考えた。当初、沖縄（5－6 月）、茨城（6 月―12月）及び札幌（1 月）に Cloudscope および Rainscopeと HYVIS および Videosonde の比較観測を予定していたが、沖縄での観測は緊急事態宣言の影響を受け 9 月以降へと変更になっている。各観測においては他の研究機関の協力を得ながら最新の偏波レーダとの相互検証も併せて実施する計画となっている。
3.

茨城での放球試験

6 月より茨城県水戸市にて試験飛揚を開始した。これ

図 1: Cloudscope（左）および RainScope(右)の内部
および筐体の写真

まで Cloudscope を 2 回、Rainscope2 回の観測を実施した。ここまでの飛揚試験は、測器自身の機能、性能確認としての位置づけで実施されており、特定の気象現

謝辞

本 研 究 開 発 は 総 務 省 SCOPE ( 受 付 番 号

JP195003007 ) の委託を受けたものです。

-196-

OB-14+ (P1P, B4A)

深層学習を用いた音響雨量計の開発
越 野 寛 之 (高 知 工 科 大 学 院 )， 端 野 典 平 (高 知 工 科 大 学 )
1.

はじめに

ことはなく，幅 80Hz と比べても過小評価になっていな

雨滴粒径分布は降水現象を理解するための基本的ない．このことから雨音の周波数を特定して学習させる情報である。ディスドロメータは一般に高価格で電力のは有効な手段である．

の安定した供給が必要であり，山中に数多く設置する学習による推定では，どれも負の値に大きく出ているには向いていない．そこで，本研究では低価格で雨量及のが，これは晴れの学習を行っていないことが主な要

び雨滴粒径分布を計測できる機器の開発を目的とし，因だと考えられる．

近年注目されている深層学習を用いて，雨量強度で変降水量との相関が特に高い周波数で作成した回帰モ

化する雨音から降水量を推定する方法を検討する．

デル(図 1 右下)で推定したところ，10mm 以上の推定が幅 2Hz で行なった推定に比べて観測雨量との差がある

2.

音響雨量計

ことがわかる．これはサンプル数が少ないこともある

石川ら(1997)[1]の試作した音響雨量計は，金属缶の中が，雨量が大きい場合に他の周波数帯にも雨音成分がにマイクを設置し PC で記録していた．これを用いて雨あることを示唆している．

音成分に対して雨音強度と雨滴体積及び落下速度の関係が室内実験によって示された．

5.

本研究で試作した初号機は，塩ビのパイプにシリコン

周波数の幅を大きくするとノイズによる影響を受けシートを張り，その内部に指向性マイクを設置しラズにくくなるが，同時に推定の結果が過小評価になるこ

ベリーパイで記録した．その後，試行を重ね現在は塩ビとを示した．

のパイプにはまるプラスチック製の丸箱の中に全指向

今回の推定で使用したサンプル数は600 と少ないサン性マイクを設置することにした．

プル数だが，雨音の周波数を特定することで，深層学習

まとめによる回帰推定でより精度が良くなる可能性を示した．
3.

使用データと解析手法

製作した音響雨量計を里山に設置し，実際の降雨を約

今後は，背景音を除去し，雨音の周波数を特定する予定である．

5 分間録音したデータにフーリエ変換し，周波数の幅を決めてパワー平均したデータと，その近くに設置しているディスドロメータで観測した降水量を用いる．音
データを対応する降水量でラベル付けした．深層学習には 1mm 以上の降水を選び，そのデータを訓練データと教師データにわけて学習を行なう．周波数の幅を粗くしたデータと細かくしたデータ，さらに降水量との相関に基づいて周波数を除去したデータで比較を行う．
また，単に降水量と最も相関のある周波数で多項式回帰モデルを作成したものでも比較する．
4.

結果と考察

図 1

音声データから推定した降水量．

推定した結果を図１に示す．まず幅 2Hz（図 1 左上）と幅 80Hz（図１右上）で比較すると，幅 80Hz では幅

参考文献

2Hz ほど大きい値は出ていないが,これは平均化によっ[1] 林尚志，鶴田泰士，石川忠晴 (1997): 音を利用した雨て過小評価になっていると考えられる．

量計の試作とテスト，水文学論文集 第 41 巻，988

次に，同周波数幅で降水量と相関の小さい周波数を除去したもの(図 1 左下)で比較すると，推定が大きく出る-197-

OB-15+ (P1L, B4A)

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
矢吹 諒・橋口 浩之・寺田 一生・山本 衛 (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。クラッター抑圧 法 と し て NC-DCMP (Norm ConstrainedDirectionally Constrained Minimum Power)法が提案され、MU レーダーの 25 チャンネル受信デー
タに適用し、効果があることが実証されている[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 が劣化するという問題がある。そこで本研究では、水平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 = 𝑤 , 𝑅.. 𝑤
2subject to 𝐶 7 𝑤 ∗ = 𝑁 𝑎𝑛𝑑 |𝑤 , 𝑤| ≤ δN
P は信号電力、𝑤はウェイトベクトル、𝑅.. 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𝐺Bが異なる場合、方向ベクトルの大きさを𝐶B =C𝐺B ⁄‖𝐺‖とすれば良い。特に、𝐺F ≫ 𝐺H , 𝐺J , ⋯のときには、C = [1, 0, 0, ⋯ ]7 として良い。

MU レーダー受信システムに入力した。幸い、
MU レーダーの超多チャンネル受信システムには 4 つの空きチャンネルがあるので、それを利用した。
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が劣化することがあるが、後者では見られなかった。クラッター抑圧特性は、後者では抑圧できる場合と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からだと考えられる。外付けアンテナの受信データを複数のパターンでシフトした
ものを仮想アンテナとし、NC-DCMP 法に利用することで、抑圧結果を改善した。
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。今後、
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を行う予定である。

３ 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図１．信楽 MU 観測所に設置された受信専用ターブルを引き、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、 ーンスタイルアンテナ。

-198-

OB-16+ (P1L, B4A)
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－*

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. 新たな観測装置
九州展開に用いている新たな観測装置の写真を図 1 に示す。プロトタイプ観測装置ではソフトウェア無線のデバ
イスを用いて AD 変換した信号を PC 内で処理していたが、この装置では FPGA を用いて処理をし、通信ユニットによりデータをクラウド上に集約することができる。消費電力
はプロトタイプ観測装置の約半分程度になり、観測の異常停止などのトラブルもほぼ無く安定運用できている。

図 2：九州観測展開の現状。赤で示した地点がすでに観測を開始しているところで、青で示した地点は今年度中に観測を開始する予定。

4. 九州観測展開の現状と今後の計画
図 2 に 2021 年 7 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、今年度のうちに観測装置の設置、運用開始ができる見込みである。
現在観測データをデータ同化するための準備を進めている。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：FPGA を用いて低消費電力・安定運用を実現した新しい観測装置。

[1] Kawamura, S., et al. (2017), Water vapor estimation
using digital terrestrial broadcasting waves,Radio Sci., 52, doi:10.1002/2016RS006191.

-199-

OB-17+ (P1L, B4A)
地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測
̶山岳域での反射法の利用について その２̶

花土弘・金丸佳矢・川村誠治 (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)
1. はじめに
NICT では、地上デジタル放送波の伝搬遅延量測定による対流圏下層の水蒸気量観測の研究開発を行っている。これまで市街地において、送信局として東京スカイツリーを利用し建物等の人口
構造物を反射体として利用する反射法[1]で実施してきた。 SIP2「線状降水帯」では、2021-2022
年度に九州実証実験を実施するが[2]、地形、送信局の状況が関東平野と九州地方で異なり、①市街地で容易に確保可能な反射体が郊外・山岳域で確保できるか、②山岳域、特に谷間では小出力の中継局が展開されているがこれらが利用可能か、等の確認すべき項目があり、そのための山岳域での反射法による地デジ水蒸気観測実験 [3] を実施した（図 1 参照）。
複数の反射体を利用することで、この領域の水蒸気量の推定が可能になる

直達波
送信局

（東京スカイツリー）

直達波

送信局

反射波
反射体
（建物）

受信局
（観測点）

反射波

3. 観測された山岳からの遅延プロファイル
図 3 に一日分の遅延プロファイルの強度変化を示す。使用された地デジ受信システムは同時に４つの周波数の測定が可能で、図 3 左は周波数が一番
低 い ( 波 長 が 長 い ) 485 MHz で 、 上 に 冬 季(2020/02/28)、下に夏季(2020/09/28)を示す。
図３右は周波数が一番高い(波長が短い) 623
MHz の冬季である。瞬時の遅延プロファイルは
右下のグラフに示すように、横軸を遅延時間とし、直達波を 0 μsec として反射波は反射体の距離に対応して異なる遅延時間で観測される。図 3 の遅延時間 0-10 μsec 付近の反射波は受信点近傍の事物による比較的鋭いピークの形状で、従来の反射法ではこれらの位相変動を利用してきた。
それに対して、遅延時間 55-75 μsec にゆっく
り増加しているものが図 2 の左下の点線で囲った山体からの反射と考えられる。強度については季
節変化はあまり無いことがわかる。

市街地では多数ある反射体が少ない可能性受信局（観測点）

図１ 市街地と山岳域での反射法の違い
2. 山岳域での水蒸気量観測実験
群馬県嬬恋村大前に地デジ受信装置を設置し、冬季 (2020/02/13-03/27) 、 夏 季 (2020/07/1609/30)に長期の伝搬遅延量の観測を実施した。図2 に送信局である草津中継局と受信点および反射体の位置関係と標高を示す。
[3]

図２ 送信局・受信点・反射体の位置関係

図 3 遅延プロファイル強度変化(一日分)
周波数および季節の違い
謝辞：本観測実験は，総合科学技術・イノベーション会
議の 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」「線状降
水帯の早期発生及び発達予測情報の高度化と利活用に関する研究」（代表：清水慎吾）で実施された。

参考文献[1] Kawamura et al., “Water vapor estimation
using digital terrestrial broadcasting waves”,
Radio Science, Vol. 52, 367-377, 8 March2017,
DOI:10.1002/2016RS006191.
[2] 花土他, “地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測 ―九州実証実験への準備状況 その２―", 2021 年日本気象学会春季大会.
[3] 花土他, “地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測 ―山岳域での反射法の利用について―", 2020 年日本気象学会秋季大会.

-200-OB-18+ (P2A, B4A)

地上観測および衛星データに基づく
中部山岳域における夜間の雲海発生傾向*上 野 健 一 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ), 小 林 勇 輝 (朝 日 航 洋 株 式 会 社 )Kenichi UENO (Uni v. Tsukuba), Yuki KOBAYASHI ( Aero Asahi Corporation )
1.

はじめに

図ｂの 12 エリア中，6 エリア以上で同時に下層雲が雲海とは高所から見下ろした時に雲が平坦に広がる発現した日に関して輪島，館野，および浜松における 9

景観（現象）で，主に早朝から午前中に出現し，山岳時のゾンデデータを分析したところ，多くの事例で沈域の雲海を観光対象にするスキー場も増えている．本

降性逆転の存在が明らかとなった．これらの日は，富研究では，長野県・富士見パノラマスキー場（以下，

士見高原上で大規模雲海が観測された日とも一致した．

パノラマスキー場）にて，2017－2019 年暖候期（5－11

沈降性逆転は日本海上に中心を持つ高気圧圏内で形成月）に地上気象観測を実施し，雲海の出現パターンとされていた．パノラマスキー場の異なる標高から撮影

局地気象の関係を把握した．さらに，気象衛星ひまわ

された画像をもとに算出した雲海の雲頂高度は，当日

り 8 号の多バンドデータを利用して中部山岳域で夜間に輪島にて検知された逆転層の下面高度とおおむね一に雲海が発生しやすい地域を特定し，総観場にみられ致した．以上から，中部山岳域の山間部で早朝に発生る特徴を明らかにした[1] ．

する大規模雲海には，夜間の放射冷却とともに，総観規模の高気圧に伴う沈降性逆転層の存在が重要である

2.

富士見高原に出現する雲海の分類ことが示唆された．

パノラマスキー場の 1780ｍ地点に定点カメラを設置
し，八ヶ岳山麓の富士見高原上に発生する雲海を撮影した．さらに，山麓 1050ｍにかけたゲレンデ・畑地に複数の測器を設置し，地上風・相対湿度・放射冷却量の変動から局地気象の特徴を把握した．その結果，撮影された雲海には大規模雲海・東側・西側の 3 つの形
態が存在し，大規模雲海（図ａ）は早朝に高頻度で観察される一般的な雲海であり，西側に偏る小規模雲海
は大規模雲海の未発達なもの，東側に偏る小規模雲海

図 (a)2017 年 10 月 26 日の大規模雲海と(b)衛星から検は地形性滑昇雲であることが示唆された．

出された夜間下層雲の発生頻度分布および卓越エリア
（黒枠域）

3.

中部山岳域での夜間下層雲の検出

ひまわり画像の色調から夜間雲解析を行う手法[2,3]

謝辞：衛星データは千葉大学環境リモートセンシング

を参考に，バンド 7（中心波長 3.9µm），バンド 13

研究センターより取得しました．富士見パノラマリゾ（10.4µm），バンド 15（12.4µm）のデータを利用してートには観測への全面協力を頂きました．

夜間の下層雲領域を経験的に検出するアルゴリズムを参考文献構築した．中部山岳域に適用し，下層雲が高頻度で出[1] 小林勇輝, 上野健一, 2021: 地上観測および衛星デ現する 12 のエリアを特定した（図ｂ）．富士見高原周ータに基づく,中部山岳域における夜間の雲海発生

辺では，衛星画像により下層雲が検出された日の 77％

傾向, 天気, 受理.

で現地でも雲海が観測されており，これらのエリアは雲海が発生しやすい地域であると考えた．一方で，この手法では夜間の上層雲が雲海検出の妨げとなった．

[2] 志水菊広, 齋藤幸太郎, 山本幹人, 2018: RGB 合成画
像. 気象研究ノート, 238, 59-72.
[3] 木下仁, 成田正巳, 吉松雅行, 2016: ひまわり 8 号の画像を利用した霧の監視. 気象庁予報技術研修テ

4.

広域で発生する雲海と沈降性逆転

キスト, 22, 94-133.

-201-

OB-19+ (P2A, B4A)
ひ ま わ り 8 号 に お け る RGB 合 成 画 像 の 高 解 像 度 化
山崎一哉
1.

(東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 )はじめに

一般的に、バンド間の差異を適切に再現できないこと

多バンド・高頻度観測を特徴とするひまわり 8 号[1]に起因する色調の乱れが発生しがちであるが、本研究の運用が開始されてから 6 年以上が経過し、利用可能の手法で高解像度化した RGB 合成画像（図 1 右）は色となった可視〜近赤外の複数のバンドから作成するカ調に顕著なノイズを含んでいないことがわかる。

ラー合成画像の利用が盛んになっている。しかし、ひまこの手法の精度の定量的な検証を以下のように行っ

わり 8 号の最も高い解像度（赤道直下 0.5km）はバンドた。まず、低軌道衛星しきさいが観測した解像度 250m

3 に限定されており、それ以外の可視・近赤外バンドのの画像を取得して格子変換を行い、ひまわり 8 号バン

解像度は 1km か 2km である。そのため、解像度 0.5km

ド 1～5 の解像度 500m に相当する画像を合成して参照のカラー画像はそのままでは得ることができない。

値とした。次に、同時刻に観測されたひまわり 8 号の

このような解像度の差異の解決方法としては、高解

1km と 2km 解像度のバンドを 3 種類の手法（単純な像度なバンドから抽出した高波数成分を低解像度なバ

Lanczos 内挿・静止衛星画像処理ライブラリ Satpy[3]でンドに与えることで全バンドを高解像度化する手法が使用されている Ratio sharpening・本研究の手法）を用

陸域衛星観測においては従来から多数知られ[2]、パン

いて 500m 格子に高解像度化し、参照値との相関係数を

シャープニングと総称されている。しかし、静止気象衛比較した。その結果、本手法で得た高解像度化画像は星においてはパンシャープニングの利用は十分に進ん

Lanczos 内挿・Ratio sharpening より高い相関を持っておでおらず、その精度の検証も不足している。

り、本手法は既存のシャープニング手法と比較してよ

そこで本研究では、
静止気象衛星であるひまわり8 号

り高い精度を有していることが明らかになった。

での利用に適した、低計算量かつ単純なパンシャープ
ニングの手法を構築し、その精度を検証した。
2.

手法

ここでは高解像度なバンド 3 を鋳型バンド、それ以外のバンドをカラーバンドと称し、鋳型バンドを用いてカラーバンドを高解像度化する手法を述べる。
鋳型バンドとカラーバンドの解像度の比を r とおく。
低解像度カラーバンドを𝑐、高解像度鋳型バンドを𝐻、高解像度格子を r×r ピクセルごとに平均して低解像度

図１ 2021 年 3 月 24 日 12:00 JST の知床半島周辺の̅̅̅̅̅̅
格子に変換する操作を上線、Lanczos 法または線形内挿

ひまわり 8 号 Natural Color RGB 画像。RGB 合成にはバで低解像度格子から高解像度格子へ内挿する操作をア

ンド 3・4・5 を用いており、
バンド 3 は高解像度(0.5km)、

スタリスクで表すと、高解像度化カラーバンド𝐶は以下

バンド 4・5 は低解像度(それぞれ 1km、2km)である。

の操作で得られる。

全バンドを 2km 格子に平均して描画したものを左側に

̅ )∗𝐶 = 𝐻 + (𝑐 − 𝐻

この手法は平均や内挿といった簡易な演算のみを用示し、本研究の手法を用いて全バンドを 0.5km 格子に
高解像度化したものを右側に示す。

いるため処理が高速であり、リアルタイム処理を求められることも多い静止衛星のデータ処理に適している。

参考文献[1] Bessho, K., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94, 151-183.

3.

性能評価

低解像度バンドを上述の手法で高解像度化したうえで合成した Natural Color RGB 画像を図 1 に示す。高解像度化を適用することで、雲や地形の構造がより細部[2] Amro, I., et al., 2011, EURASIP J. Adv. Sig. Proc.,
2011:79.
[3] The PyTroll Team, https://satpy.readthedocs.io/, (2021/7
閲覧)まで解像されている。パンシャープニングにおいては-202-

OB-20 (P1L)

小型マイクロ波放射計を用いた船舶「白鳳丸」における洋上水蒸気量の観測*岩 堀 太 紀 、 箕 輪 昌 裕 、 髙 島 祐 弥 、 井 上 修 平 、 中 田 匠 、 早 野 真 理 子 （ 古 野 電 気 ）、
吉 田 聡 （ 京 都 大 学 ）、 川 合 義 美 （ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）、
岡英太郎、西川はつみ（東京大学大気海洋研究所）
1． 背景
近年、洪水や土石流災害などの甚大な被害をもたらす、局地的豪雨・線状降水帯が問題となっている。線状降水帯の形成には、大量の水蒸気の流入が関係していると考えられ、陸上だけでなく洋上から流入する水
蒸気量の把握が望まれている。
上記課題に寄与するため、当社では水蒸気を観測する小型のマイクロ波放射計（16～28GHz 帯）の研究開発を進めている。
2． 観測概要

図 2 PWV の時系列グラフ
次にラジオゾンデとマイクロ波放射計の PWV の相関図を（図 3）に示す。ラジオゾンデ観測と同時刻の国立研究開発法人海洋研究開発機構（JAMSTEC）のマイクロ波放射計のデータをプロットした結果、相関学術研究船「白鳳丸」のコンパスデッキにマイクロ波

係数は 0.989、
RMSE は 0.657 mm と高い相関を示した。

放射計および雲カメラを設置し（図 1）、洋上での連続観測を行った。航海期間は 2021 年 2 月 14 日～25 日の12 日間（白鳳丸 KH-21-1 研究航海）である。
本発表では、航海時に同時に行われたラジオゾンデ
による観測結果をリファレンスとし、マイクロ波放射計（観測間隔：1 分毎）における水蒸気量の観測結果を検証・評価したため、これを報告する。
なお、マイクロ波放射計は、本観測の前に、予め水蒸気量算出に関する校正および学習（※気象庁ゾンデ
観測データを使用）を行った。
図 3 ラジオゾンデとマイクロ波放射計のPWV 相関図4． まとめ白鳳丸に設置した小型マイクロ波放射計を用いて洋上の水蒸気観測を行った。マイクロ波放射計により推定した PWV 値は、ラジオゾンデから算出した PWV
図 1 FURUNO マイクロ波放射計（左）3． 観測結果

値と高い相関を示しており、洋上でも高時空間分解能で観測が可能であることを確認した。

白鳳丸で観測された、マイクロ波放射計およびラジ

今後は、水蒸気の高度分布推定を検討し、洋上の水蒸

オゾンデの PWV（可降水量）の時系列グラフを（図 2）

気観測、および、線状降水帯を含む降水現象の予測精に示す。2 月 15 日は強い降雨のためマイクロ波放射計

度の向上へ貢献していきたい。

で正確な PWV 値の算出ができなかった（グレー表示部分）と推測されるが、2 月 16 日以降の計 13 回のラ※本研究は白鳳丸 KH-21-1 研究航海に乗船された研究者・クルーのジオゾンデの放球時間帯には、観測精度の低下を生じ皆様にご協力頂き実現しました。ここに感謝致します。

る強い降雨は見られず、ラジオゾンデとマイクロ波放※本研究は MEXT 科研費 JP19H05700、JSPS 科研費 JP20H04306 の助

射計の PWV 値が概ね一致する結果が得られた。

成を受けたものです。

-203-

OB-21 (P1L)

気象レーダーにおける地形エコー除去の高度化*酒 巻 洋 , 川 合 万 莉 絵 , 中 溝 尚 道 , 松 田 知 也 , 柿 元 生 也 (三 菱 電 機 ),芝 田 博 志 (三 菱 ス ペ ー ス ・ ソ フ ト ウ ェ ア )
1.

はじめに

地形エコー（グランドクラッタ）と呼ばれる地面や山，建物等からの反射波は，気象エコーに比べて高い電力を持ち，気象観測の妨げとなることから，通常は信号処理段において地形エコーのドップラー速度がほぼゼロである特徴を利用して除去される．しかし，このとき同様にドップラー速度がほぼゼロの気象エコー

前には残っていた地形エコー領域が減り，減衰していた右側の気象エコー領域が改善していることがわかる.
4.

まとめ

本稿では，気象レーダーにおける地形エコー除去の高度化について報告した．今後は事例を増やしパラメータの最適化を行う.

を減衰させることがある．本稿では，地形エコーと気象エコーを弁別することにより，気象エコーの減衰を低減する地形エコー除去方式について報告する．
2.

地形エコー除去方式

図１に提案する地形エコー除去方式の概念図を示す.
提案法は，気象エコーと地形エコーの類別を行うエコー類別部と，気象エコー領域のみを抽出する気象エコ
ー領域判定部と，減衰した気象エコー領域を復元する
エコー領域再構成部からなる. エコー類別部・気象エコー領域判定部で採用しているパラメータは，先行研究

図１ 提案する地形エコー除去方式．

[1-3]において有効性が報告されているもので，あらか
じめ気象／地形エコーらしさに基づきメンバシップ関
数化している. 図２にメンバシップ関数の例（CSR，CPA）を示す. なお，図１のオレンジ色のパラメータは，
texture parameter と呼ばれる周囲のレンジセルを含めた変化量を示す.

図２ メンバシップ関数の例（CSR，CPA）．

観測値が入力されると，エコー類別部では各パラメータの帰属度を重み付け加算した結果から当該レンジセルについて，⓪気象エコーのみ，①地形エコー除去
対象である気象エコー＋地形エコー，②非常に強いため無効化する地形エコー，のいずれかを出力し，気象
エコー領域判定部では同様に⓪気象エコーのみである
か否かを出力する. ここで，エコー類別部の結果が①で気象エコー領域判定部の結果が⓪であるレンジセルは
上述のドップラー速度ゼロ付近の気象エコーである可能性が高いことから，エコー領域再構成部において⓪
気象エコーのみ，に修正する.
3.

提案方式の性能評価

図３に除去前・改善前（全面に地形エコー除去を適(a)除去前(b)改善前(c)改善後図３ 地形エコー除去例（除去前，改善前，改善後）．
謝辞
本処理は，気象庁の二重偏波気象レーダー装置製作の一環で開発したものであり，気象庁より提供を受けた東京レーダーによる IQ データを使用しています．

参考文献[1] Tsukamoto, N, et al., 2016, WMO/CIMO/TECO-2016,
P2(68).

用）
・改善後（提案法）の地形エコー除去例を示す．同[2] 山内, 他, 2012, 測候時報, 79, 39-52.

図において黄色破線は地形エコー領域を，灰色破線は[3] Hubbert, J. C., et al., 2009, J. Atmos. Oceanic Technol.,

ドップラー速度ゼロを含む領域を表す. 改善後は，改善

26, 1165-1180.

-204-

OB-22 (P1L)

デジタル写真に写る発光体認識: 雷研究を目的として*沖 崎 武 蔵 (琉 球 大 院 理 工 ),
1.

はじめに

これまで我々は雷放電路の色分析, 明るさ分析を行下 地 伸 明 ( 琉 球 大 工 ),
だ.
4.

結果と考察

ってきた[1--3]. 雷放電路のみを分析するには前処理とRAW データにデモザイク処理を行うことで B, G, R

してそれらを抽出する必要がある. この前処理には人チャンネル画像が得られた. さらに, 発光体認識処理的労力と膨大な時間が取られてきた. そのため, 本研を適用することでデジタル画像に写る発光体を特定

究ではデジタル写真から効率よく雷放電路を抽出するした. 認識結果を確認したところ, 発光体はほぼ認識ことを目的として, アルゴリズムを開発した. 我々はされていた. しかし, 幾つか誤認識の存在を確認した.

雷放電路は発光体であるという特徴に注目した. デジ

極めて淡い雷放電路の一部と人工光源の一部を認識

タルカメラに写る発光体には雷放電路以外に人工光源していなかった. それとは逆に, 幾つかの非発光体をがある. しかし, 雷放電路と人工光源は人間の目視で発光体と認識していた.

容易に判別できる. このことから, アルゴリズム開発

未認識の淡い放電路は人間の目視確認でも難しい

では発光体認識処理を行った.

ものであり, 雲散乱光の明るい画像で比較的多く確認

2.

された. 人工光源の未認識はおそらくノイズ処理で認

デジタル写真雷放電現象の写った 14 枚のデジタル写真の RAW データを分析した. その中の 1 枚を Fig.1 に示す. RAW デ

識対象から外された結果だと考えられる. 淡い雷放電
路と人工光源の未認識は少ない結果であった.

ータはそのままでは画像処理を施すことができないた

発光体認識処理は一部の非発光体を発光体と誤認

め, RAW データにデモザイク処理 (バイキュービック

識していた. 誤認識したものを確認したところ, 白い補間)を適用することで B, G, R チャンネル画像を生成

建物の壁, 信号機のポール, グラウンドのゴールポス

した.

ト, 植物の葉の反射, 田んぼの水面反射などがあった.
しかしこれらの誤認識は人間の目視で容易に判別できる. そのため, 雷放電路を効率よく抽出する目的に対して, これらの誤認識は重要ではない.

Fig.１ 雷現象が写ったデジタル写真．(写真提供: 青
木豊)
3.

発光体認識

生成した B, G, R チャンネル画像に発光体認識処理を

Fig.2 発光体認識結果.

適用した. 発光体認識は四分位フィルタリングに基づ

参考文献

いている. 四分位フィルタリングで得られる画像には[1] N. Shimoji, et al., 2016, Results Phys., 6, 161-162.

細かいノイズが確認されたため, ノイズ処理を行った.

[2] N. Shimoji, et al., 2017, Results Phys., 7, 2085-2095.

さらに, 得られた画像の発光体の周りを認識線で囲ん[3] N. Shimoji, T. Nakano, 2019, Results Phys., 15, 102662.

-205-

OB-23 (P2A)

船 舶 搭 載 GNSS に よ る リ ア ル タ イ ム 海 上 可 降 水 量 解 析
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
10 日未明、東西に延びる線状降水帯が発生し、鹿児はじめに小司(2021)で検討した解析手法を用い、2021 年 3 月

島、宮崎、熊本県に大雨特別警報が発表された。

26 日より、気象庁海洋気象観測船凌風丸(JGQH)、啓風

豪雨発生前後に啓風丸は九州西方北緯 31.5 度、東経丸(JPBN)に二周波GNSS受信機と解析用PC等を搭載し、128 度付近に位置し、6 時間間隔のゾンデ観測を行った

10 分間隔の船上リアルタイム可降水量解析を開始した（図 2、3）。図 2 から、啓風丸上空で 7 日 18UTC(8 日(気圧、気温は船の気象観測値を利用)。これまでに得ら

3 時 JST)から 8 日 00UTC(8 日 9 時 JST)にかけて、可降れた結果を報告する。

水量の増加がみられ、10 日 01UTC(10 日 10 時 JST)頃ま2.

データ取得率、他の観測、客観解析との比較

で、60mm を超える時間帯が多かったことがわかる。

6 月 30 日までの結果では、データ取得率が凌風丸で10 日 2 時(JST)の平面図（図 3）から、同時刻啓風丸は98.0%、啓風丸で 96.6%であった。欠測の主な要因は、西南西から鹿児島県北部に連なる降水帯の西端付近で、ノート PC の原因不明のスリープが一回（凌風丸）、保東西に延びる 60mm を超える可降水量の大きい領域の守が数回、残りは利用するリアルタイム軌道情報が解ほぼ中央に位置していた。

析センター(GPAS)で作成されなかった、あるいは北緯40 度以北、東経 160 度より東で航行中、準天頂衛星の仰角が低くなる時間帯に、同衛星から送信されるリア
ルタイム軌道情報が取得できなかったことによる。
気象庁メソ客観解析(MA)、GCOM-W のマイクロ波
観測及び船上放球の高層ゾンデ観測との比較（表 1）では、MA とゾンデに対しては負バイアス、GCOM-W に

図２. 7 月5～12 日の啓風丸船上の可降水量。（青）GNSS、

対してプラスのバイアス、RMS はいずれも 2.5mm より（赤）MA、（△）ゾンデ、（■）GCOM-W。

小さい（ゾンデとの比較散布図を図 1 に示す）。
表 1. 観測、解析との比較結果
MA
GCOMW
ゾンデ

凌風丸
啓風丸
凌風丸
啓風丸
凌風丸
啓風丸

BIAS(mm)
-0.54
-0.88
+1.19
+1.20
-0.79
-0.68

RMS(mm)
2.28
2.37
2.02
2.35
2.20
1.65

Sample
3958
3542
49
61
33
27

図 3. 7 月 10 日 2 時(JST)における（左）解析雨量と船舶
GNSS 可降水量。（右）GCOM-W による可降水量分布。スケール左は雨量、右は可降水量。
今後も観測を継続し、精度評価を進めるとともに、品質管理、異常値解析の回避手法等、解析のさらなる安定化を追求する。
謝辞：
高層ゾンデ観測の一部は JSPS 科研費 20H02420、及び内閣府
総合科学技術・イノベーション会議の戦略的イノベーション

図１. 高層ゾンデ観測との比較
3.

7 月 10 日、九州の豪雨事例

創造プログラム（SIP)「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」の支援を受けました。

-206-

OB-24 (P2A)

1.3GHz 帯 ウ ィ ン ド プ ロ フ ァ イ ラ に お け る
測定データ品質管理手法の評価*山 本 真 之 ・ 川 村 誠 治 （ NICT）
1.

ウィンドプロファイラ（WPR）における受信信号のいるアダプティブクラッタ抑圧（ACS）は、適応信号

デジタル処理処理により受信サブアレイアンテナから得た受信信号

ウィンドプロファイラ（WPR）は、気温や水蒸気のの時系列を重み付き合成することで、クラッタの到来

擾乱に伴う電波屈折率の変動が発生させるエコー（大方向における受信アンテナのサイドローブレベルを低気エコー）を検出し、そのドップラーシフトから晴天下させる[6］。

域における風速 3 成分（鉛直流・東西風・南北風）の所望の大気エコーを極力保持しつつ非所望のクラッ

高度プロファイルを測定するレーダーである。国内外

タを低減する ACS と、インコヒーレント積分時においの気象機関が、気象状況の把握や気象予報を目的として信号強度の時間変化から干渉波やクラッタを検出す

た WPR の定常観測を実施している。

る QC を組み合わせることが、WPR から得られる風速

WPR のアンテナで検出される受信電波には、所望の等の測定データ品質の向上に有用であると考えている。

大気エコーだけでなく、地表や空中に存在する物体か

情報通信研究機構が有する 1.3GHz 帯 WPR である

らの散乱エコー（クラッタ）や WPR 以外の電波送信源

LQ-13 を用いた、QC 手法の評価に取り組んでいる。発から到来する干渉波が混入する場合がある。大気エコ

表では、QC 手法の評価に関するこれまでの取り組みとーの強度は微弱であるため、クラッタや干渉波が混入

成果を報告する。

すると風速の測定データ品質が低下する。そのため、
WPR の受信信号に対してデジタル信号処理による品

謝辞

質管理（QC）を行うことで、非所望のクラッタや干渉

本件は、総務省から受託した「電波伝搬の観測・分析

波の混入を低減する必要がある。

等の推進」の支援を受け行われた。

2.

参考文献
[1] Lehmann, V. and G. Teschke, Ann. Geophys., 26(4),759-783, 2008. doi:10.5194/angeo-26-759-2008[2] Morse, C. S., R. K. Goodrich, and L. B. Cornman, J.
Atmos. Oceanic Technol., 19(3), 274-295, 2002.
doi:10.1175/1520-0426-19.3.274[3] Merritt, D. A., J. Atmos. Oceanic Technol., 12(5),985-995,
1995.
doi:10.1175/1520-0426(1995)012<0985:ASAMFW>2.0.
CO;2[4] Wilfong, T. L., S. A. Smith, and R. L. Creasey, J.
Spacecraft and Rockets, 30(3), 348-354, 1993.
doi:10.2514/3.25522[5] World Meteorological Organization: Experience of theJapan Meteorological Agency with the operation of windprofilers, Instrument and Observing Methods Report
No.110,31-33,
2012.
https://library.wmo.int/index.php?lvl=notice_display&id=
13911#.YPYxwcRxeM9[6] 山本真之，川村誠治，西村耕司，今井克之，斎藤浩
二，浜田隆行，山口博史，中北英一，山口弘誠，情報 通 信 研 究 機 構 研 究 報 告 , 65(1), 27-42, 2019.
https://www.nict.go.jp/publication/shuppan/kihou-journal/
houkoku65-1_HTML/2019R-02-05(08).pdf

デジタル信号処理による受信信号の品質管理

過去の論文等において、WPR におけるデジタル受信信号を用いた QC 手法が示されている。受信信号の複素時系列を用いた QC には、周波数フィルタ処理により所望の大気エコーと非所望のクラッタを分離することで、クラッタを低減する方法がある[1]。ドップラー
スペクトルを用いた QC には、ドップラースペクトルのレンジ方向及び周波数方向における強度変化を用いて干渉波やクラッタの混入が疑われる領域を検出することで、大気エコーのスペクトルパラメータの推定精度低下を防ぐ方法がある[2]。また、ドップラースペク
トルの積分（インコヒーレント積分）において信号強度の時間変化を調べることでクラッタの混入が疑われるデータ点を検出し、インコヒーレント積分の対象から除く方法がある[3][4]。風速ベクトルを用いた QC には、風速ベクトルの時間及び高度方向の連続性を調べることで風速の誤推定が疑われる不良データを検出する方法がある[5]。複数の受信サブアレイアンテナを用-207-

OB-25 (P2A)

SGLI に よ る 高 空 間 分 解 能 観 測 を 活 用 し た
人工衛星の運動に由来する偏光観測誤差の推定*日 置 壮 一 郎 (Univ ersit é de Lille),1.

背景

雲やエアロゾルが気候変動に与える影響を定量化し、Jerome Riedi (Université de Lille)

3.

結果

2 つの疑似観測データの比較の結果、偏光放射輝度の変化しつつある気候の中で精度の良い気象予測を行う

誤差は、放射輝度の衛星進行方向に沿った２階微分（ラためには、雲やエアロゾルの物理特性や物理過程の解

プラシアン）で決まり、放射輝度にはあまり依存しな

明が欠かせない。人工衛星を活用した雲やエアロゾル

いことが分かった。そこで、直線偏光度の誤差を衛星のイメージング観測は、空間分解能、時間分解能（観進行方向ラプラシアンを放射強度で除したものの関数

測頻度）、波長分解能ともに向上してきており、2015

として示したのが図 1 である。四分位範囲の大きさは x

年からは「ひまわり８号・９号」の運用開始により、軸値が 0.2 に到るまでは拡大するが、それ以降はほぼ一

従来は極軌道衛星で 1 日 2 回のみ実施されてきた多波定である。ほとんどのデータは x 軸値が 0.2 以下の領域

長での雲・エアロゾル観測が飛躍的に高頻度で実施さに集中しており、誤差の四分位範囲は最大でも-1%かられるようになった。さらに、2018 年には JAXA の「し3%の範囲であることが分かる。同様な傾向は雲だけできさい」衛星に搭載された Second-generation Global

なく、雲に覆われていない陸場でも見られ、分布にはImager (SGLI) センサにより、高解像度での偏光観測が若干の差があるものの、誤差の四分位範囲は最小で実現した。2030 年にかけては欧州・米国から偏光観測-0.4%、最大で 2%であった。

装置を搭載された衛星が次々と打ち上げられる予定で以上のことから、3MI の偏光観測データには若干のあり、今後の雲やエアロゾルのイメージング観測では正方向の誤差があり、その大きさ（四分位範囲の大き偏光観測や多方向観測が活用されていく見込みである。

さ）は衛星進行方向ラプラシアンの関数として表すこ

偏光観測を実現するためには、観測光をビームスプとができることが示された。

リッターや分光素子で分割するか、時空間的に観測装置の偏光特性を変えるか、のいずれかの方法で撮影された複数の画像を合成する必要がある。このうち、後者の手法は、装置が複雑化しないことが長所であるが、人工衛星の運動により偏光観測に誤差が発生するという欠点がある。本発表ではこの人工衛星の運動に伴う偏光観測の誤差の大きさを定量化した成果を報告する。
2.

手法

本発表では、欧州気象衛星開発気候（EUMETSAT）
が 2024 年 に 初号 機 の打 ち 上 げを 予 定 して いる
Multi-viewing, Multi-channel, Multi-polarisation Imager(3MI) センサからのデータに含まれる、人工衛星の運動に伴う偏光観測の誤差の大きさを定量化した。3MI

図 1: 海面または湖水上の雲を対象とした、疑似データ

センサの空間分解能は 4 km であり、
SGLI の 1 km の 1/4間の直線偏光度の差（運動有−運動なし）。赤線は中央である。そこで、SGLI で取得された実際の偏光観測成値、灰色の領域は四分位範囲を示す。上部の棒グラフ

果を4×4ピクセル毎に平均して3MIの疑似観測データ

はデータ件数の分布を示す。図は Hioki et al. (2021)[1]を作成した。疑似観測データの作成にあたっては、人を元に改変。

工衛星の運動の効果を含めたデータと運動の効果を含

参考文献

まないでないデータを作成し、これらを比較すること[1] Hioki, S., et al., 2021, Atmos. Meas. Tech., 14,で人工衛星の運動に由来する誤差を定量化した。

1801-1816.

-208-

OB-26 (P2A)
レーダネットワーク環境下における干渉波除去手法の検討*内田大平(都立大), 吉川栄一(JAXA), 牛尾知雄(阪大), 石井昌憲(都立大), 竹中秀樹(都立大)1. 序論

4. シミュレーションによる検証

近年,ゲリラ豪雨や突風などの局地的・突発的な気本研究では,受信信号モデルとして所望信号𝐱 𝐬 を象現象が増加傾向を示している.これらの気象現象

降雨からの後方散乱信号,干渉信号𝐱 𝚯 を降雨からのをより短時間・高精度に捉える為には,レーダを高密散乱信号とし,共に観測距離 20-30km にわたる連続度に設置・運用する必要がある.しかし,それに伴い電的な信号と仮定した.送信波形には,所望波𝐒,干渉波𝚯

波干渉の影響が発生するという課題がある.現在は,

ともに一般的に気象レーダで使用されるチャープ信

各レーダが異なる周波数帯域を利用し,電波干渉を

号を,異なるパルス幅を与えて仮定した.上記より,受回避しているが,気象観測が利用できる周波数帯域

信信号𝐲 = 𝐒𝐱 𝐬 + 𝚯𝐱 𝚯 + 𝐧を作成し,二つの気象レーには限りがある.複数レーダの周波数共用・高密度運ダ間の電波干渉シミュレーションを行った.

用の実現には,干渉波除去技術の確立が求められる.

図 1 に所望信号電力-100dBm,干渉信号電力-50dBm

本研究では,複数レーダ間の相互干渉の影響を抑における従来手法と提案手法における所望信号推定

圧し,レーダのより高密度な運用を実現することで,結果の比較を示す.青線で示す従来手法では,レンジ

局地的・突発的な気象現象をより短時間・高精度に

サイドローブを伴い,推定すべき所望信号(真値)から捉えることを目的とし,先行研究[1]においてパルス

約 40-50dBm 高く信号推定しており,干渉抑圧が不十圧縮に用いられていた Minimum Mean Square Error 法

分である.オレンジ線で示す提案手法では,干渉信号(以後,MMSE 法)の干渉波除去への応用を試みた.

をノイズレベルまで抑圧し,所望信号のみを正確に推定できている.

2. 信号モデル(1)式に干渉信号を含む受信信号モデルを示す.
(1)

𝐲 = 𝐒𝐱 𝐬 + 𝚯𝐱 𝚯 + 𝐧 = 𝐀𝐱 𝐚𝐥𝐥 + 𝐧

レンジサイドローブ

𝐒𝐱 𝐬 は所望信号, 𝚯𝐱 𝚯 は干渉信号, 𝐧はノイズ信号項である. 𝐱 𝐬 , 𝐱 𝚯 はそれぞれ観測ターゲットおよび干渉信約 50dBm

号からの,複素振幅レンジプロファイルベクトルを

約 40dBm

表す.𝐒, 𝚯は第一列目をそれぞれ遅延なしの所望・干渉信号波形とするテプリッツ行列を表す.また,行列T

𝐀 = [𝐒 𝚯],ベクトル𝐱 𝐚𝐥𝐥 = [𝐱 𝐓𝐬 𝐱 𝐓𝚯 ] である.
図 1 所望信号推定結果比較

3. 干渉除去手法
干渉適応型パルス圧縮の MMSE 法について述べ

レーダ信号シミュレーションを通して,二つの気象

る.コスト関数を次式に示す.
(m)

2

(m)

H
Jall = E [|x̂all − 𝐖𝐚𝐥𝐥

𝐌𝐌𝐒𝐄(m)5. 結論

H𝐲| ] + Re {λ (𝐖𝐚𝐥𝐥

𝐌𝐌𝐒𝐄 (m)𝐀(m) − 1)} (2)レーダが同一の周波数帯域を使用することを想定した相互干渉環境下において,MMSE 法を応用するこ

コスト関数を最小化するように解くことで,繰り返とにより,干渉信号の影響を抑圧し,所望信号を検出し計算により求まる重みベクトルが次式で示される.

することが可能であることが示唆された.

(𝐢)

𝐑

(i)−1

𝐀(m)

(3)
H
−1
𝐀(m) 𝐑(i) 𝐀(m)
これを全観測レンジ分にわたり求める事で得られる
𝐖𝐚𝐥𝐥 𝐌𝐌𝐒𝐄 (𝐦) =重み行列を用い, MMSE 解が次式のように求まる.
(𝐢)

(𝐢)𝐇

𝐱̂ 𝐚𝐥𝐥𝐌𝐌𝐒𝐄 = 𝐖𝐚𝐥𝐥𝐌𝐌𝐒𝐄 𝐲

(4)

参考文献
[1] H. Kikuchi, E. Yoshikawa, et al., 2017, "Adaptive
Pulse Compression Technique for X-Band Phased
Array Weather Radar," in IEEE Geoscience andRemote Sensing Letters, vol. 14, no. 10, pp. 1810-1814.

-209-

OB-27 (P1A)

⽇本の南海上における春季降⽔ピークの⽔平分布*野 津 雅 ⼈ 1 , 松 ⼭ 洋 1 , 松 本 淳 1 , 2
1: 東 京 都 ⽴ ⼤ 学 ・ 都 市 環 境 学 部 , 2: 海 洋 研 究 開 発 機 構
はじめに
南岸低気圧と呼ばれる, 前線を伴い九州から本州の南海上を北東進し, 広範囲に降⽔をもたらす温帯低気
圧は, 社会的にも⼤きな影響を与えることから注⽬されている [1]. しかし, 南岸低気圧の経路上の伊⾖諸
島での影響は詳しく調べられていない. 伊⾖諸島では,
⽇本の他の多くの観測地点では⾒られない降⽔量季節
変化の三峰性が明確に⾒られる（図１）. 3 つの降⽔
ピークのひとつは 3 ⽉に現れ, ⼋丈島で最も顕著である. このピークは南岸低気圧の影響を受けている可能性が⾼い. 伊⾖諸島での 3 ⽉降⽔量は, ⽇本の他の地域での夏季降⽔量を超える値を⽰す場合もある. 今後の気候変動により, 3 ⽉の降⽔ピークが防災上留意すべき現象となる可能性も考えられる.
⽇本の南海上の地上降⽔観測は島嶼部に限られる.
したがって, ⾯的な降⽔量分布を地上観測のみで知ることは困難で, 将来変化を予測する際のモデル検証の妨げとなる. ⼀⽅で, 近年は衛星観測をもとにした
GSMaP などの降⽔量データが利⽤できるようになった. 本発表では, GSMaP データを⽤いて, 伊⾖諸島を中⼼に⽇本の南海上での降⽔の季節変動を, 前述の三峰性のようなピーク数と 3 ⽉の降⽔に着⽬し記述した結果を報告する.

れは南岸低気圧が東進に伴って発達する性質に対応する. また, 伊⾖諸島の東側でも南岸低気圧の春季降⽔へ与える影響が強いことが⽰唆される. このことから,海への淡⽔供給を通して, 海洋側の⼒学に影響を与えている可能性が考えられる.
今後はこのような衛星降⽔を元にした降⽔データの有効性を評価し, 結果の妥当性を議論する必要がある.

2.

象庁観測値を使⽤）. ⽔⾊の範囲は気象庁全観測点のとる⽉

1.

データと解析⼿法
TRMM および GPM 衛星によるマイクロ波観測をもとに降⽔量を推定した GSMaP ⽉降⽔量データを⽤いた. 解析期間は 2000 年 7 ⽉から 2021 年 6⽉までの 21 年間である. 原則として標準プロダクト
MVK Version 6 を使い, 2014 年 2 ⽉以前は準標準プ
ロダクト RNL Version 6 を使った. ⽔平分解能は0.1° である.
まず, 各⽉降⽔量の 21 年気候値を計算した. この
⽉気候値を⽤いて, 各グリッドでのピークを数えた.
ただし, ⽉気候値が年平均気候値を下回る場合はピー
クとして数えなかった.
結果と考察
⽇本の南海上では, 北緯 25° 以北で⼆峰性の降⽔ピークをもつ季節変動が卓越した（図２）. ⼀⽅, 伊⾖諸島を含む, 東経 137° 以東・北緯 33° 以北で 3 つ以上の多峰性ピークをもつ領域が存在する. 3 ⽉にピークをもつ領域は, この多峰性ピーク領域と概ね⼀致する.
以上の結果から, 南岸低気圧の通過域で 3 ⽉の降⽔ピークが⾒られるのは中部⽇本以東の領域である. こ

謝辞: 本研究は科研費（21K01018）の⽀援を受けた.

図 1 ⼤島（⻘）, 三宅島（緑）, ⼋丈島（⻩）, ⽗島（⾚）
における⽉降⽔量気候値（1990 年 8 ⽉以降の 30 年分の気
降⽔量気候値の範囲を⽰し, ⿊太線で中央値, ⿊細線で上位
25, 75% 値を⽰した.

3.

図 2 GSMaP ⽉降⽔量データを⽤いて解析した, 降⽔の季
節変化のピーク数とそのピークに 3 ⽉が含まれる領域（濃⾊で⽰す）の分布.

参考⽂献[1] 荒木健太郎, 2016: 南岸低気圧. 天気, 63, 123–125.

-210-

OB-28 (P2A)

Dual-PAWR 解 析 と 数 値 モ デ ル 結 果 に 基 づ く 鉛 直 流 の 相 互 比 較
山田芳則（叡啓大学）
1.

はじめに

上昇流や下降流の大きさを精度よく算出することは
降水雲や降雪雲の理解にとって非常に重要とはいえ、

4 m s-1 と dual-PAWR 解析結果に近く、下降流の大きさ
も 2 m s-1 と小さく、レーダー解析の結果と同様の値となっている．

これらの実際の大きさを明らかにすることは現在でもきわめて困難である．本講演では、対流活動が比較的穏

謝辞：本研究は科研費「最先端解析手法を用いた多様やかな降水システムについて、dual-PAWR（デュアル・な地表面上でのシビア現象発生機構の解明と予測

フェーズドアレイレーダー）解析と高解像度の数値モ(19H00815)」の支援を受けて実施しています．

デルの結果に基づいて、鉛直流の大きさを相互比較した結果を紹介する．
2.

Dual-PAWR 解析と数値実験対象とした事例は、2019 年 7 月 11 日に大阪湾上やそ内陸の風の周辺に出現した、対流活動が比較的穏やかな降水シ
ステムである．Dual-PAWR 解析は日本気象学会 2021 年
度春季大会での講演と同様に複雑地形上にも適用可能
な MUSCAT 法で行った．解析での鉛直解像度は 0.25Akm、最低の解析高度は神戸レーダー上空 0.25 km とした．水平解像度は 0.5 km である。数値実験では気象庁
非静力学モデルを用いて、7 月 11 日 00UTC 初期値で 5km 解像度モデルを実行し、この結果にネストした 03
UTC 初期値の 2 km 解像度モデル結果にさらにネストさせて 0.5 km 解像度モデルを 08UTC 初期値から実行した．2km と 0.5 km 解像度モデルの鉛直層数は60, 5 km 解像度モデルでは 50 層とした．
3.

解析結果

図 1：神戸レーダー上空の高度 3.1 km における鉛直流（陰影）と地表に相対的な水平風（矢印）．上昇流と下降流の極大値を数値で示す．

図 1 と 2 に、それぞれ、dual-PAWR 解析とモデル実
験の結果を示す．レーダー解析結果において、内陸では地形エコーの影響を受けている風速成分が存在するた
め、比較時には海上での鉛直流に注目する．図 1（図 2）の高度は海面から 3.1 km (3.2 km) とほぼ同じである．
レーダー解析の時刻が 2020 JST, 数値実験の結果が2200 JST と違いがあるのは、数値モデルで再現された
降水システムの出現のタイミングが遅れていたためである．レーダー解析から算出された上昇流の最大の大きさは、およそ 4 – 5 m s-1 であり、対流活動が活発であった事例（今年度の気象学会春季学会で報告）での上
昇流の大きさ（最大で十数 m s-1）と比較するとかなり小さく、対流活動が比較的弱かったことと整合している．下降流の大きさは 2 m s-1 程度と、この大きさも春季大会の事例での十数 m s-1 の大きさよりもかなり小さかった．数値実験の結果でも、上昇流は最大でおよそ

図 2：FT=5 (Valid: 2200 JST) における高度 3.2 km での鉛直流の場（陰影）．0.5km 解像度実験結果．

-211-

OB-29 (P2L)

静 止 衛 星 搭 載 イメージングフーリエ変 換 分 光 計 の初 期 検 討 (1)*橋 本 真 喜 子 , 佐 藤 世 智 , 中 島 正 勝 , 木 村 俊 義 (JAXA)

1.

はじめに
世界気象機関（WMO）において、2040 年頃の静止気象衛星への搭載が望ましいセンサとして、多バンドの可視赤外イメージャの他に、ハイパースペクトル赤外サ
ウンダ、雷センサ、紫外・可視・近赤外サウンダが勧告されている[1]。赤外サウンダ搭載では，台風進路や線状
降水帯等の予測精度向上が期待される[2]。また、環境省の将来構想の温室効果ガス（GHG）観測体制の新たな枠組み案（基本政策部会令和元年 11 月報告）において，静止からの特定域の継続監視が挙げられている。
静止常時観測は、GHG 濃度の日変化を捉えることができる利点がある。海外では赤外サウンダについて気象
観測、GHG 観測それぞれで開発が進められており、気象観測用としては，中国の FY-4 シリーズ/GIIRS (2016,2021 年打上)や欧州の MTG-S/IRS (予定)、GHG 観測用としては回折格子を用いた米国の GeoCarb（予定）が挙げられる。
GIIRS や MTG-IRS の観測原理は GOSAT シリーズ
搭載 TANSO-FTS と同じフーリエ変換分光計 (FTS) であり GHG 観測とは波長域が異なるが類似のセンサである。そこで、将来的な一つの展望として静止軌道における気象観測用赤外サウンダと GHG 観測センサを共通化できないか，技術的な課題抽出や実現可能性を探る観点から初期的な検討を行なった。
方法
初期検討として、実績のある TANSO-FTS をベースとしたスケール検討を実施した。TANSO-FTS は高度666km, 瞬時視野(IFOV) 10.5km で近赤外〜熱赤外までのバンドを観測する（表１）。観測時間は 4 秒/インタ
ーフェログラムである。TANSO-FTS を静止軌道の高さ(36,000km) まで持ってきた場合の観測性能を元に，観測時間と波数サンプリング間隔、観測画素数を MTGIRS に合わせ（10 秒/インターフェログラム、0.625cm-1、160×160 画素），IFOV はその倍数（4，8，12，16km）、
偏光観測なしを仮定した。また、干渉計前に集光光学部を置き，入射開口を大きくすることで光量を確保する
方法の検討も含めて、信号対雑音比(SNR)等性能評価実施した。SNR の評価については、複数回スキャンによる検討も行なった。
表 1. GOSAT/TANSO-FTS の観測バンドと波数. P,S は偏光観測
バンド-1

波長域（cm ）1P, 1S2P, 2S3P, 3S

4

12900-13200

5800-6400

4800-5200

700-1800

3.

結果
アフォーカル比（集光部の有効開口径比）を上げると SNR は改善するが，一方で短波長や画角端ほど波数分解能は低下する。特にバンド１の波数分解能要求・観測視野がアフォーカル系に対する制約を与える。図
1 に、アフォーカル比 3、TANSO-FTS の SNR を実績値
である 400 で計算した、各 IFOV の観測スキャン回数あたりの SNR を示す。例えば、SNR200 を達成するためには、IFOV12km のとき，スキャン回数 3 回，観測時間 30秒が必要となる。今回TANSO-FTS をベースとした検討
結果として，IFOV8km 以下では SNR の確保は難しい
が、 IFOV12km（およそ市区町村単位）で GHG を特定域で連続的に観測できる可能性は期待できそうである。
ただし，今回の検討ではバンド 1 での制約が大きかったことや、検出器性能や長時間積分，ポインティング機
構の精度など技術的に検討を要する点があり，調査を継続していく必要がある。

2.

図 1. GOSAT/TANSO-FTS をベースとしたスケーリング検討による IFOV ごとの SNR とスキャン回数の関係。観測時間は１スキャ
ンあたり 10 秒。

[1] WMO, 2019, Vision for the WMO integrated global
observing system in 2040
[2] 岡本等, 2020, 気象庁 測候時報, 87, 99-150-212-

OB-30 (P2P)

Ku 帯 広 帯 域 二 重 偏 波 レ ー ダ に よ る 降 水 観 測-降 雪 を 伴 う 事 例 石 原 竜 希 ， 中 村 佳 敬 (神 戸 高 専 )， 妻 鹿 友 昭 ， 牛 尾 知 雄 (阪 大 院 工 )， 吉 川 栄 一 （ JAXA）
1.

はじめに

Ku 帯広帯域レーダ（Broad Band Radar：BBR）は送信
波に広帯域信号を用いることで，単一偏波観測時の距
離分解能約 2.4m,半径 20km を約 1 分かけてボリューム

文献[1] E. Yoshikawa et al., IEEE TGRS, 48, 3225 - 3235, 2010.
[2] 藤原ほか，日本気象学会 2017 年度春季大会, B106.
[3] 浅井ほか，日本気象学会 2018 年度秋季大会, P446.

スキャンを行う，時空間分解能が高い小型気象レーダ[1]で使用されている C, X 帯と比べ高周波であることから，
高距離分解能を実現するものの降雨減衰の影響を受けやすいため，BBR の二重偏波化と，比偏波間位相差𝐾!"から降雨強度の推定が期待される．これまでの降雨観測により，偏波パラメータを用いた降雨強度推定は，雨量が 3mm/h 以上の事例で実現した[2, 3]．しかし，二重偏軸降⽔量[mm/h]である ．BBR で使用する Ku 帯は他の地上気象レーダ

2
1.8
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
17:10

17:20

17:25

時刻

波 BBR において降雨以外の観測実績がないため，今回

図 1 ディスドロメータによる降水量

は降雪時に観測を行い，その特徴を調べた．
2.

17:15

Ku 帯広帯域レーダによる固体降水観測事例

2021 年 2 月 18 日 17 時から 17 時 34 分にかけて BBRを用いた二重偏波観測を行った．BBR の仰角を 3 度とし，ディスドロメータの設置方向に方角を固定した．送
信信号は帯域が 12MHz のアップチャープ信号を用いた．BBR の設置点からおよそ 6.47km 離れた地点に設置されたディスドロメータ(OTT Parsivel)で観測された降水量を図 1 に示す．このディスドロメータから出力された天気コード(WaWa)は 71, 72 と弱から並の降雪であった．17 時 14 分 52 秒における距離補正した水平偏波の平均受信信号電力と偏波間位相差∅!" を図 2 に示す．降水エコーが 3.5km から 8km の範囲で存在し，この範囲の降水エコーは 17 時 13 分から 21 分まで確認された．図２の事例はディスドロメータが降水量約1.8mm/h を記録した 2 分前であり，このときの𝐾!" から雨量を推定したところ約 2.3mm/h となった。
3. おわりに
二重偏波 BBR を用いた降雪観測を行った．本観測では降水量が少ない降雪が主であり，事例の蓄積が必要である．また，降雨時と雪などの固体粒子を含む場合における∅!" や𝐾!" の差異についての検討を行うことで，
偏波パラメータからの降水粒子の判定を含めた固体降
水における降水強度推定方法の検討を行う．

図 2 2021 年 2 月 18 日 17 時 14 分 52 秒の平均受信信号電力(上)，偏波間位相差∅!" (下)-213-OB-31 (P2P)

空港気象レーダーによる屈折率の時間変化*瀬古弘、佐藤英一、梅原章仁、鈴木修、足立アホロ（気象研究所）
山内洋、南雲信宏（気象庁大気海洋部）
1.はじめに: 気象ドップラーレーダーの搬送波の位相の遅れから大気の屈折率が推定できる。屈折率は気温と水蒸気の関数であり、その時間変化により電波が通過した地
域の水蒸気や気温の時間変化を捉えることができる（図 1）。
これまで気象研究所のドップラーレーダー(気象研レーダー)を用いて数時間程度の屈折率の時間変化を解析してきたが、ここでは、空港ドップラーレーダー（DRAW）の位相データから求めた数か月の解析結果を報告する。
2.屈折率の時間変化の推定法: 最低仰角(0.7 度)の位相データから次の手順で屈折率の時間変化を求めた。①位
相の時間方向のバラツキから送電鉄塔などの固定物の場所を求める。②固定物の場所について、前の観測時刻から位相差を作成し、さらにレンジ方向にレーダーに最も近い点の位相差を差し引いたうえで、影響範囲 5 ㎞でスムージングを行う。③レンジ方向で隣の値との差を取り、レンジ方向の隣との距離の 2 倍当たり（往復分）の位相の遅れを求める。④前の観測時刻からの位相の遅れの値であるため、求めたい時間内の値を合算して、時間内の遅れにする。
3.結果: 先ず、複数のレーダーで同じ場所を見た場合に同じように変化しているかどうかを確認する。2019 年 8 月
26 日 21 時２0～40 分の気象研レーダーと羽田・成田
DRAW の位相の遅れを図 2 に示す。独立した観測であるが、重なる領域で位相の遅れが同様な変動をしていた。
次に、東京都環境局の大気汚染測定結果のデータを用いて屈折率の時間変化の比較を行った。スカイツリーの高度 150m の気温と気圧、気象庁の東京の地上気圧、スカイ
ツリーに近い亀戸の地上気温から、高度 150m の湿度と気圧を推定し、それらから求めた屈折率の時間変化とレーダーの位相の遅れから屈折率の時間変化に換算した値を比較した(図３)。値が約 1/2 倍になっているものの、似た変化を示すことがわかった（図 3 では符号を反転し 2 倍の値を描画）。現在、1/2 倍の原因はスムージングの影響によるものかを確認している。
最後に、観測範囲内の遅延量の時間変化の特徴を見ると、図 4 で示すように一般風が小さい時にはスケールが小さく、海陸風が発達している場合に南北に延びるより大きなスケールで変動していた。これらは、このデータが境界層の研究に利用できる可能性を示している。
4.まとめ: これまでは研究用レーダーを利用してきたが、本報告では現業用レーダーも使い、複数のレーダーでの変動を確認するとともに、地上観測データとの対応等を確認した。特に、長期間の解析により、レーダーの遅延量の時間変化はスカイツリーの地上観測データと対応があり、大気下層の気象データとしての利用が期待できることがわかった。今後は、引き続き、地上観測データとの対応を確認して精度を上げるとともに、本データを用いた境界層や夏季の雷雨の発生との対応の解析を行う予定である。
謝辞 羽田・成田 DRAW データは気象庁大気海洋部からいただきました。東京都環境局大気汚染測定結果のデータを利用しました。ここに記して感謝いたします。

図 1 レーダーデータから屈折率を求める模式図

図 2 気象研レーダーと羽田・成田 DRAW の屈折率の時間変化。

図 3 2019 年 8 月の羽田 DRAW から求めたスカイツリーの位置の屈折率の時間変化とスカイツリーの観測データによる屈折率の時間変化の時系列。

図 4 羽田 DRAW で得られた位相の時間変化の分布。変動の水平スケールの小さい場合(左)や海風の侵入により大きなスケールの変動がみられる場合(右)がある。

-214-

OB-32 (P2P)

ドローンによる異なる天候下における鉛直プロファイル大気環境計測の精度評価*飯 塚 達 哉 ( NT T ) ， 小 阪 尚 子 ( NT T ) ， 倉 恒 子 ( NTT ) ， 梅 宮 悠 輔 ( NTT ) ， 設 樂 丘 ( タ イ プ エ ス )NT T. ( Nip p o n Te le grap h and Telep ho n e Co rp o rat io n)
1.

はじめに

れの天候に対しても，誤差が測定器誤差より小さく，

ドローンによる大気環境計測は，自律的に空間上の雨天時でも十分高い精度での測定をできることがわか

位置を制御しながら計測を行えるため，高精度な大気る．湿度に関しては，晴れにおいて誤差が最も大きくの鉛直プロファイルを得る手法として期待されている

なり，曇りと雨においては測定器誤差より小さくなっ[1]．本稿では，ドローンによる大気環境計測の精度にた．湿度が低い晴れのときには誤差が測定器誤差と比対する天候の影響を調査するために，晴れ，曇，雨の較して大きくなる観測がしばしば見受けられた一方で，各天候におけるドローンの大気環境計測精度の評価を雨による計測精度の低下は見られなかった．

行った．
4.
2.

おわりに

ドローンによる大気環境の鉛直プロファイル計測

本稿では，ドローンによる異なる天候下における大晴れ，曇り，雨のそれぞれ天候下でドローンにより

気環境計測の精度評価のため，ラジオゾンデの計測値

最大 300m 上空までの大気の鉛直プロファイルの計測との誤差を比較し，雨において精度を落とさずに大気を行った．精度検証のため，ドローン飛行と同時にラ

環境計測が可能であることを確認した．今後は，ドロジオゾンデを放球し，同高度での測定値の比較を行う．

ーンによる大気観測の能力評価に向けて，晴れのとき

千葉県君津市の施設である Dream Drone Flying Fieldの湿度計測の精度向上や，より高高度領域や海洋，山において，2021 年 3 月 12 日から 2021 年 3 月 14 日の期間，都市などの様々な場所での観測における精度評価

間内で合計 20 回，7 時，8 時，9 時，12 時，15 時，17や精度向上手法の確立を目指す．

時，18 時，19 時，20 時，21 時の時刻に行った．実験
時の天候は，晴れ 4 回，曇り 9 回，雨 7 回であった．
使用したドローンは ACSL-PF2 であり，搭載している
気象センサにより大気環境を計測できる．ラジオゾン
デは RS-11G を用いた．本実験では、気温及び湿度を計測し，搭載されているセンサの計測精度はドローン・
ラジオゾンデともに気温誤差±0.5 ℃，湿度誤差±5%であった．
図１：ドローン及びラジオゾンデによる気温の鉛直
3.

実験結果と考察

分布の計測値．エラーバーは計測器の誤差を示す．

観測期間の 20 回の計測において，天候の差による観測精度を比較するため，雨である 3 月 13 日 8 時及び晴表 1：各天候・計測値における二乗平均平方根誤差．

れである 3 月 14 日の午前 8 時の観測における，各高度

晴れ

曇り

雨

に対するドローンとラジオゾンデの気温計測値を図 1

温度（℃）

0.37

0.30

0.48

に示す．図中のエラーバーは計測器の精度を示してお

湿度（％）

5.27

2.69

3.57

り，両者の測定値は概ね一致していることがわかる．
表 1 に，各天候の温度と湿度に対して，ドローンとラ

参考文献

ジオゾンデの同高度における計測値の二乗平均平方根[1] 西原，他．
，"ドローン技術を活用した霧の鉛直気象

誤差を記す．温度に関しては，晴れ，曇り，雨のいず

情報の観測."2020，環境情報科学論文集，pp. 228-233.

-215-

OB-33 (P2P)

衛星搭載高性能マイクロ波放射計による積算水蒸気量の長期トレンド比較*小 原 慧 一 1 ) , 久 保 田 拓 志 1 ) , 可 知 美 佐 子 1 ) , 計 盛 正 博 2 )1)
宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 地 球 観 測 研 究 セ ン タ ー , 2)気 象 庁 情 報 基 盤 部 数 値 予 報 課
1.

はじめに

2.

解析結果

水蒸気は地球規模での気候・水循環変動メカニズム

図 1 の時系列に示すように、JAXA（実線）と RSSを解明する上で鍵となるパラメータであり、水蒸気量（破線）の積算水蒸気量の全球平均値には、
およそ 1mmを全球規模で長期間継続的に観測・解析することが非程度のバイアスが全期間を通して見られる。さらに水常に重要である[1]。特に、衛星搭載マイクロ波放射計

平分布（図 2）や緯度帯平均などで詳しく見ると、北半による観測は、可視・赤外センサと異なり、雲などの球、中・高緯度の夏季に限定して現れる平均 3mm 程度

影響を受けず、1980 年代後半から現在に至るまで複数の大きなバイアスと、全球的に季節に依存せずに現れ衛星により継続的に行われており、水蒸気量の全球長

る 1mm 弱の弱いバイアスの 2 種類に分類できることが期観測に欠かせない観測データとなっている[2]。

分かった。JAXA と RSS プロダクトの平均 3mm 程度の

AMSR-E、AMSR2 はそれぞれ Aqua 衛星、水循環変大きなバイアスの原因を明らかにするため、ラジオゾ

動観測衛星「しずく」（GCOM-W）に搭載された衛星

ンデや GPS などの観測データとの比較や、他の物理量搭載高性能マイクロ波放射計シリーズであり、海洋上（海面水温、海上風速、大気プロファイル）との関連の鉛直方向に積算した水蒸気量の推定が可能である[3]。

性を調査した。発表ではそれらについても紹介する。

また、観測軌道もセンサ仕様もほぼ同等である
31

AMSR-E と AMSR2 は、二つの観測期間を合わせて、

1 回ずつ観測することが可能なため、全球規模での積算
水蒸気量の長期観測・解析に適している。さらに、2023

28
27

2200
1199
//001
1

2200
1166
//001
1

2200
1155
//001
1

2200
1144
//001
1

2200
1133
//001
1

2200
1111
//00
11

2200
1122
//001
1

2200
1100
//001
1

2200
0099
//001
1

2200
0088
//001
1

2200
0077
//001
1

2200
0066
//001
1

2200
0055
//001
1

2200
1188
//001
1

2

25

2200
1177
//001
1

RSS
JAXA

26

2200
0044
//001
1

と AMSR2 は 2 日間で地球上の 99％以上の場所を昼夜

TPW [kg/m ]プを除いて、19 年以上観測を継続している。AMSR-E

29

2200
0033
//001
1

2002 年 6 月から現在に至るまで､10 か月程度のギャッ

30

図 1 JAXA（実線）と RSS（破線）の積算水蒸気量の全球平均値時系列。

年度には、AMSR2 後継センサである AMSR3 が搭載された GOSAT-GW 衛星が打上げ予定であり、AMSR3 による観測を統合したさらなる長期データセット作成が見込まれる。
しかしながら、
これまでの解析で AMSR-E と AMSR2の積算水蒸気量の値には、わずかなセンサ間ギャップが存在することが分かっており、長期データセット作
成に課題が残されている。センサ間の校正の違いなどを正しく評価し、長期気候データレコードを構築する
ためにも、AMSR-E、AMSR2 のそれぞれのプロダクトの精度をより厳密に評価することが重要である。
本研究では、米国の Remote Sensing Systems（RSS）と NOAA が、それぞれ独自アルゴリズムにより推定している AMSR-E, AMSR2 積算水蒸気量プロダクトやラ

図 2 RSS と JAXA の積算水蒸気量プロダクトの2012-2020 年における 7 月平年値の差（RSS JAXA）。
参考文献[1] Schröder, M., et al., 2018, Earth Syst. Sci. Data, 10,1093–1117.

ジオゾンデや GPS などによる観測データを用いて、[2] Mears, C. A., 2018, Earth and Space Sci, 5, 197-210.

JAXA プロダクトとの比較・検証を行った。主に JAXA

[3] Kazumori, M., et al., 2012, European J. Remote Sens., 45,と RSS の積算水蒸気プロダクトの水蒸気量時系列の違

63–74.

いや場所、季節に依存した違いを明らかにする。

-216-

OB-34 (P2P)

フェーズドアレイ気象レーダーのクラッタ除去を目的とした
セマンティックセグメンテーションの利用検討その 4＊

磯 田 総 子 、 佐 藤 晋 介 （ NICT）、 木 村 優 志 （ Convergence-Lab.）、 三 好 建 正 （ 理 研 ）1. はじめにフェーズドアレイ気象レーダー(PAWR)のリアルタ
イム観測データは 3 次元降水ナウキャスト[1]やスマホ
アプリ「3D 雨雲ウォッチ」[2]などで利用されているが、精度良い予測のためにはデータ品質管理（Quality
Control：QC）が重要である。これまでの QC 方法は、反射強度のテクスチャやドップラー速度の閾値などをもとに降水／非降水判定を行っているが、様々なレー
ダーエコーに対して一定の閾値で降水／非降水を判断すると誤判定が生じてしまうことがある。この問題を改善するために、深層学習の一分野で、画像の要素を画素単位で分類するセマンティックセグメンテーショ
ンを利用し、QC に役立てようとしている。現在まで、ESP（Efficient Spatial Pyramid）Net [3]を用いて、高速で精度よく降水／非降水エコーの判定ができることが分かってきた[4]。本研究では、より高精度な推定を目指して、レーダーエコーの複数仰角の情報を利用してモデルを作成し、単一仰角のみで作成されるモデルによるセグメンテーションとの結果を比較する。
2. データの準備と推定結果評価手法
学習データとして、2015 年から 2017 年の対流性降水10 事例から従来の QC の結果が適切であると目視で確認された 103 の事例を選んだ。最初に単一仰角モデル
として、各仰角の反射強度のカラー画像（極座標表示）と、従来の QC 結果から作成した 3 値のアノテーショ
ン（降水エコー、非降水エコー、データなし）を学習
し、仰角ごとのモデルを作成した。次に 3 つのカラー
チャンネル（RGB）に連続する３仰角のレーダーエコ
ーをグレースケールとして入れ込んだ画像データを作成し、中央の仰角のアノテーションを使ったモデルを作成した。例えば 8 番目仰角については、3 つのカラー
チャンネルにそれぞれ 7，8，9 番目仰角の反射強度を
グレースケールに変換して組み合わせた画像データを、通常のカラー画像の代わりに用いて、3ch 別仰角モデルを作成した。2 種類のモデルのデータ作成方法の概念図を図 1 に示す。学習回数は学習時の検証精度の違いの効果を調べるために、100 回と 300 回の 2 通り行った。
3. セグメンテーション結果の比較
セマンティックセグメンテーションの推定結果を評価するために、テストデータとして 2019 年のデータか
ら従来の QC 方法で適切に降水／非降水エコーが判別されていると思われる対流性降水を８事例選択した。
これらについて、従来の QC 結果を正解データとし、
単一仰角モデルで判別させた結果と、3ch 別仰角モデルで判別させた結果を比較し、正解率（8 事例のそれぞれの正解率の平均）を求めて比較を行った。

El=n

El=n

単一仰角カラー画像データ
El=n-1rg

El=n

アノテーション

El=n+1
b

El=n

El=n

アノテーション
3ch 別仰角のカラー画像データ

図１：単一仰角モデル(上)と 3 チャンネル別仰角モデル(下)を作成する学習データの作成方法概念図。アノテーションは赤が降水エコー、黒が非降水エコー。

2 つのモデルの平均正解率について、7，8，9，10 番
目の仰角データ（それぞれ仰角は 5.3，6.2，7.2，8.2 度）の結果を表 1 に示す。
表 1：検証データの平均正解率(%)
3ch 別
仰角

単一仰
角

学習回数

7 番仰角

8 番仰角

9 番仰角

10番仰角

300 回

84.80

86.60

82.08

84.66

100 回

81.27

88.68

88.48

85.25

300 回

81.53

83.02

80.33

80.28

100 回

81.09

84.95

81.63

82.72

いずれのケースでも 3ch 別仰角データを用いた場合のほうが正解率は上がっており、対象となる仰角だけでなく３次元的に周囲のデータを取り入れたモデルを作成することで、推定の精度を上げる可能性があることが分かった。また、学習回数は７番目仰角では 100 回
よりは 300 回のほうが正解率は高いが、それ以外の仰角では逆転しており、詳細は今後の課題である。
4. まとめPAWR は 3 次元データを同時に得ることができるので、セマンティックセグメンテーションのモデルを作る際に同時に別の仰角の情報を持たせ、情報量を増やすことができる。今後この結果を利用して、推定の高精度化を図っていきたい。
謝辞：本研究は、JST AIP JPMJCR19U2 の支援を受けたものである。
5. 参考文献[1] S. Otsuka, et al., Wea. Forecasting, 2016. doi:
10.1175/WAF-D-15-0063.1.
[2] 小池佳奈，ほか、気象学会 2015 年度秋季大会予稿
集，B355，2015.
[3] Mehta, et al., arXiv:1803.06815v3, 2018.
[4] 磯田総子、ほか、気象学会 2021 年度春季大会予稿集、2021.

-217-

OB-35 (P2L)

EarthCARE/CPR 検 証 用 雲 観 測 レ ー ダ に よ る 連 続 観 測（ そ の 2）
*堀 江 宏 昭 、 大 野 裕 一 、 花 土 弘 (情 報 通 信 研 究 機 構 )１．はじめに情報通信研究機構(NICT)は、
EarthCARE 衛星搭載雲観
測レーダ(CPR)プロジェクトを宇宙航空研究開発機構(JAXA)と共同で 実施 している。また、 NICT は
EarthCARE/CPR の校正・検証用として、W 帯地上設置
型雲観測レーダ 2 式をこれまでに開発した。ひとつめはEarthCARE/CPR の最小検出感度-35dBZ を評価するた
めの高感度雲観測レーダ (HG-SPIDER)であり、ふたつ
めは衛星からのドップラ速度計測の誤差要因であるアン
テナビーム内の雲の不均一を測定するため電子走査雲観
測レーダ (ES-SPIDER)である。本稿では、両レーダの観測概要と昨年 7 月から約 1 年間実施している HGSPIDER による連続観測の結果を紹介する。
２．高感度雲観測レーダ(HG-SPIDER)の概要
HG-SPIDER は、感度-40dBZ(距離 15km, 1 秒積分
図 2 2020 年 7 月から 1 年間の高度別 Z 因子頻度時)の鉛直上向きを観測するレーダ（図 1 左）である。連続運用に備えるため、データ処理システムを更新している。
３．電子走査雲観測レーダ(ES-SPIDER)の概要
ES-SPIDER は、鉛直上方の 4.5 度以上の範囲を 1 次
元に電子走査し観測するレーダで、鉛直方向（真上）の感度は-27dBZ、走査端での感度は-21dBZ（いずれも距離5km, 1 秒積分時）である。また、高度 5km で衛星のフットプリント相当を走査することができる。
レーダとしては、送信は固定のファンビーム、受信は 1次元の電子走査となっている（図１右）。デジタルビームフォーミング(DBF)と呼ぶ、計算処理により各ビーム方向のデータを同時に取得できる処理システムとなっている。
４．観測結果HG-SPIDER は昨年 7 月より連続観測開始した。ただし、メンテナンスのため 1 ヶ月の中断期間がある。図 2・
3 に 2020 年 7 月から 1 年間の高度別 Z 因子頻度及びドップラ速度頻度を示す。Z 因子はレドーム等減衰補正され

図１ HG-SPIDER(左)、ES-SPIDER(右)図 3 2021 年 7 月から 1 年間の高度別ドップラ速度頻度ていない。
ドップラ速度頻度は融解層部分について降雨の頻度と時期に依るが、上の部分は個体の雲粒子のサイズによると思われ、若干ではあるが低い高度ほど大きな落下速度となっている。連続観測により、このような雲の統計情報を用いた EarthCARE/CPR の検証を予定している。加
えて ES-SPIDER による連続観測も準備しており、取得
データによる雲の不均一性の評価を予定している。
謝辞 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。

-218-

OB-36 (P2L)

氷 晶 核 計 と PCVI に よ る 雲 残 渣 粒 子 の 観 測 （ 序 報 ）*折 笠 成 宏 , 田 尻 拓 也 ,財 前 祐 二 , 郭 威 鎮(気 象 庁 気 象 研 究 所 )1.

PCVI の機構図を図１に示す。CFDC の場合、3～5μm

はじめに

気象研究所では、つくばにおいて実大気エアロゾル粒子

以上の粒子を捕集したいが、その場合の設定流量と 50%の地上モニタリング観測を連続して実施し、エアロゾルのカットオフ径の例を表１に示す。流量制御は、Pumped flow,

粒径分布のほか、
雲核計と氷晶核計による活性化スペクト

Sample out flow, Add flow の 3 つを MFC で同時に行う必要

ルを同時測定している。
実際に雲粒や氷晶に活性化したエ

あるが、Labview によるプログラムで制御と記録を行う。

アロゾル粒子（雲残渣粒子）の同定を行うためには、

CFDC チェンバー底部からの Sample in flow は、上述したPumped Counterflow Virtual Impactor (PCVI; Boulter et al. 2006,

3 つの流量から求まるが（図１参照）、CFDC の測定時流

Kulkarni et al. 2011) と測定機器の連結により、雲残渣粒子

量 10LPM との差を別の配管や MFC で制御する。Sampleと interstitial 粒子を分別することで、エアロゾル全体と比out flow の配管は、電子顕微鏡用サンプリング装置へ連結

べて、どのような物理化学特性を持つ粒子が活性化に寄与

し、後で雲残渣粒子の物理化学特性等を解析する。

していたかを実験的証拠として調べることが可能となる。

CFDC と PCVI を連結した外観を図２に示す。CFDC チ

今回、航空機搭載型の氷晶核計 CFDC（斎藤ほか 2012

ェンバー底部と PCVI を直線的に連結するため、CFDC 全秋）に、PCVI を連結する機構を製作した。実際の雲残渣

体を 40cm 程度で自動昇降する機構を付加した。CFDC で粒子を捕集した本解析はこれから予定されるが、整備した活性化した氷晶が PCVI の上流までに昇華するのを防ぐ

状況や今後の観測の方針を中心に報告する。また、最近のため、PCVI 全体を冷却する機構も付加した。ドライアイ

先行研究より、PCVI を用いた実験観測による主な結果もス破片(2～数 cm 大)を冷却ボックス内（図２参照）に挿入

紹介したい。今後は、雲生成チェンバーや雲核計に連結しする。ある程度の密封と断熱材により、冷却状態を保つ。

た PCVI から雲粒・氷晶発生実験による成果も期待できる。

3.

2.

観測方法

初期結果と課題

流量制御を可変で設定できることを確認した。実際の透CFDC は、Rogers(1988)の改良型であり、サンプルエア

過率がどのようになっているか、PSL 粒子等を使って検証のインレット部で 50%カットオフ径 1μm の２段式インする必要がある。また、ドライアイスの冷却により、ボッパクターを入れることにより、氷過飽和のチェンバー内で

クス内の温度が-30℃以下を連続１日程度は保持できるこ

3μm 以上まで成長した氷晶を氷晶核としてカウントする。

とも確認した。

CVI は、カウンタフローを利用して大きな粒子を小さな

実大気において設定温度-25℃の氷晶核数濃度を 1 個/L

粒子と空気力学的な「ふるい」にかけ、大きな雲粒・氷晶と仮定し、
電顕サンプリング装置を用いて１時間程度の運のみを後流側へ通過させる機構を持ち、元々は航空機や風用から数十個の雲残渣粒子が測定されるかどうか確認し、洞で使われていたものを、PCVI ではポンプで強制吸引す採取が確認されたら、雲残渣粒子と interstitial 粒子の大きる等の改良を加えている。

さや組成を比較調査することが当面の課題である。
表１ PCVI の設定流量とカットオフ径 (Kulkarni et al. 2011).

（注：50%カットオフ径は、実験測定と CFD 計算の比較）

図１ PCVI の機構図（流量④＝①＋②－③）.

図２ CFDC と PCVI を連結した外観（左）および冷却ボックス内の PCVI 本体（右）.

-219-

OB-37 (P2L)

名大 X バンド偏波レーダーを用いた降水粒子判別法高度化の検討― 2021 年 夏 季 雷 雲 事 例 の 観 測 デ ー タ を 用 い て ―*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

名古屋大学地球水循環研究センター（現：宇宙地球環境研究所）では 2007 年秋に X バンド偏波レーダーを導入し，これまで種々の降水雲の観測を行ってきた．
その結果得られた観測データを用いて，著者は X バン
ド偏波レーダー用の降水粒子判別法の開発を行った（Kouketsu et al., 2015, JTECH）．本研究では導入から 10年以上が経過する現在も安定した品質の偏波観測デー
タの得られる名大偏波レーダーを用いて観測された2021 年夏季の孤立性の雷雲をいくつかピックアップし、降水粒子判別法の高度化について検討を行う．
2.

観測データ・方法

名古屋大学宇宙地球環境研究所（35.15°N，136.97°
E）設置の X バンド偏波レーダーを用いて得られる 6
分毎のボリュームスキャン（15 仰角：0.6－33.5°）を用いて 0.5km×0.5km×0.5km 格子間隔の CAPPI データ

図 1：2021 年 6 月 14 日 16:24 の高度 6.0km における降水粒子を作成し、各格子点に降水粒子判別を行う．入力パラ判別結果．UC は偏波パラメータ観測の品質の都合で判別でき

メータは偏波レーダー観測で得られるレーダー反射強ない領域を示す．

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、および、最寄りの観測点で

4.

判別法の課題ある潮岬の高層気象観測データで得られる気温を用い

今回例で示した事例以外にも，本判別法は夏季雷にる．判別結果は―１）霧雨 DZ，２）雨 RN，３）湿雪

ついて，雷雲の雷活動の度合いと霰と判別された領域

WS，４）乾雪 DS，５）氷晶 IC，６）乾霰 DG，７湿の体積の間に正の相関が見られ，対流活動により霰が霰 WG，８）雨＋雹 RH―の 8 種類のうち，存在する確生成され，電荷分離機構[2]により雷雲が帯電するとい率の最も高い 1 種類を出力する．

う先行研究の知見と整合的な判別結果をもたらしている[3]．しかし，各格子において降水粒子 1 種類のみを

3.

適用例

出力するという特性上，現状では粒子の混合状態を推

本予稿では 2021 年 6 月 14 日に岐阜県大垣市付近で定できない．発表では存在可能性が最大の粒子だけで発生した孤立性の雷雲に対する降水粒子判別法の適用はなく，2 番目の粒子とその可能性についても評価し，例を示す．この事例では名大レーダーから 30～40km の降水粒子判別結果利用の高度化を検討・議論する．

距離で雷雲が発生し，発生から消滅までの偏波レーダ
ー観測データがえられた．雷雲発生時の 0℃高度は約

参考文献

4.3km，-10℃高度は約 6.0km（潮岬高層気象観測）であ[1] Kouketsu, T., et al., 2015, J. Atmos. Oceanic Technol., 32,った．図 1 に同日 16:24 の高度 6.0km における降水粒

2052-2074.

子判別結果を示す．一部 WG が判別されるなど，対流が[2] Takahashi, T., 1978, J. Atmos. Sci., 35, 1536-1548.

活発であったことが示唆され，気象庁 LIDEN で雲放電・[3] Kouketsu, T., et al., 2017, J. Geophys. Res., Atmos., 122,

対地雷が観測されていた事実と整合的であった．

doi:10.1002/2016JD026283.

-220-

OB-38 (P2L)

レーダー画像に適用可能な画像解析技術の検討*栗 原 璃 (鉄 道 総 合 技 術 研 究 所 ), 高 見 和 弥 , 長 峯 望
1.

はじめに

ではうまくとらえられなかった可能性がある．

気象レーダーは上空の風情報を得るのに有効な手段

今後は，移流モデルから算出される移流ベクトル[2]であり，近年では複数台のドップラーレーダーを使用との比較を進めるとともに，メソスケールの現象を捕した三次元風速場推定手法の検討が進められている[1]．

捉するための画像解析技術の検討および三次元への拡

しかし，風速場が求められる領域はレーダーの観測範張を実施する予定である．

囲と比べて制限されてしまい，また鉛直流の算出精度には課題がある．鉄道防災において重要な地上風速の評価には，突風発生時の三次元構造の理解が不可欠である．そこで本研究では，新潟で観測された突風事例
を対象にレーダー画像を用いた画像解析から水平風速場を推定し，デュアルドップラー解析と比較した結果を報告する．
2.

使用データと解析手法

鉄道総研では突風観測を目的として，2019 年から新潟で小型偏波レーダー観測（1 分間隔のボリュームスキ
ャン 2 基＋RHI1 基）および地上風観測を実施している．
これらの観測網で得られた突風事例を対象に，以下の

図 1 デュアルドップラー解析による高度 1km の水平風速場．

画像解析により水平風速場を推定した．
突風発生前後のレーダー画像（高度 1km のレーダー反射因子ZH の分布）からテンプレート画像を取得する．
そして時刻 t の入力画像と時刻 t-1 のテンプレート画像とを比較して類似度が最も高い箇所を探し出し，その移動量から風向・風速を算出する．なお類似度の算出には ZNCC（Zero means Normalized Cross Correlation）を使用し，類似度が 0.8 以下またはベクトルの大きさが閾
値以上の場合は棄却した．
3.

結果と考察

2020 年 9 月 9 日 17:51 に新潟アメダスで観測された
突風は，RHI 観測よりダウンバーストであることがわ

図 2 画像解析による推定風速場．背景画像は 17:51 におけるかった．
図1 は突風発生時のデュアルドップラー解析，

高度 1km の ZH の分布（値が大きいほど黒で示す），〇は新潟

図 2 は画像解析による水平風速場を示す．図 1 と図 2

アメダスの位置，□は小型偏波レーダーの位置を示す．

を比較すると風速場推定範囲は 2 倍程度に広がったが，卓越風向および風速は異なることがわかった．具体的

謝辞：地上風観測に際しては，新潟大学の本田明治教授および韓東生准教授にご協力いただきました．

には，画像解析では新潟アメダス上空付近（南東風）
を除いて主に南風であり、デュアルドップラー解析で

参考文献

は主に東風であった．画像解析の結果は，日本付近の[1] 前坂剛，真木雅之，岩波越，三隅良平，清水慎吾：X バンドドッ

停滞前線に南から湿潤な空気が流れ込んでいた当時のプラーレーダネットワークを用いた地上風の推定手法について第気象概況と一致することから，移流自体は表現できて

20 回風工学シンポジウム論文集，pp.199-204，2008．

いるものと考えられる．しかし，今回入力画像とした[2] 椎葉充晴，高棹琢馬，中北英一：移流モデルによる短時間降水予

ZH の分布のみではダウンバーストに伴う収束・発散ま測の検討，第 28 回水理講演会論文集，土木学会，pp.349-354，1984.

-221-

OB-39 (P2L)

ドップラーライダー観測による鉛直流と高度の関係解析*瀬 戸 拓 也 , 岡 本 創 , 佐 藤 可 織 , 及 川 栄 治 , 藤 川 雅 大 （ 九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 ）岩 井 宏 徳 , 青 木 誠 (情 報 通 信 研 究 機 構 )石 井 昌 憲 (東 京 都 立 大 学 )西 澤 智 明 , 神 慶 孝 (国 立 環 境 研 究 所 )1.

研究背景・目的

各時刻における信号対雑音比の鉛直微係数を用いて、気候変動予測精度向上に対する関心が国際的に高ま2019 年 4 月(4/20-4/28)の雲底高度を決定した。その観測っている。雲は地球の放射収支や水循環と密接に関連結果と、本大学で開発された MFMSPL-2 の雲マスクとのしており、気候変動予測の大きな不確定性要素とされ比較を図１に示す。CDWL による雲底高度は、MFMSPL-2ている。雲の物理特性や、雲の生成・消滅過程を理解の雲底高度に、およそ一致している。

する上で、鉛直流と雲特性の関係が重要である。
Foutoukis らは、航空機観測による雲粒数密度、雲底下の鉛直流、エアロゾル数濃度や化学組成から、雲粒子の活性化のパラメタリゼーションを検証し、鉛直流が雲粒子の再現性にもっとも感度がある事を示した。積雲対流パラメタリゼーションに関しては、IPCC AR4 以降、大気大循環モデルで積雲中の鉛直流を扱うモデル

図１ CDWL による雲底（赤）と MFMSPL-2 による雲域が増えている(Donner et al., 2011)。氷粒子の生成にも鉛（黒）直流が本質的であると指摘されている。2022 年度には初のドップラー雲レーダや高スペクトル分解ライダ等

次に、雲底と雲底直下の鉛直速度の比較では、良いを搭載した EarthCARE 衛星の打ち上げが予定されてお対応を示して、雲底下の上昇速度が大きかった。雲底り、雲内部の鉛直流の観測も期待されている。

付近の鉛直流と雲底高度の関係を調べた結果、雲底下

本研究では地上のドップラーライダと多視野角・多の鉛直流と、
雲底高度の相関係数は 0.4 程度であった。

重散乱偏光ライダーによる複合観測データを用いて、雲底や雲底下の鉛直流と雲底高度の関係解析を行った。
2.

ドップラーライダー(CDWL)

本研究では小金井の情報通信研究機構のドップラー
ライダ（Coherent Doppler Wind Lidar, CDWL）の鉛直上
向きのデータから、鉛直流を求めた。また CDWL のデータに適用可能な雲マスクを開発し雲域の特定も行っ

図２ 雲底判定があった場合、雲底下の平均速度（赤）た。雲域の検証として、波長 355nm の多視野角・多重と雲底の平均速度（青）の高度分布

散乱ライダ(MFMSPL-2)を用いた。これは、波長 532nmで開発されたものを波長 355nm に拡張したものであり、

参考文献

2022 年度打ち上げ予定であるEarthCARE に搭載予定の[1] Fountoukis, C., et al., 2007, J. Geophys. Res.

ATLID ライダと同じ波長である(Okamoto et al., 2016,[2] Donner, L. J., et al., 2011, J. Clim.

Nishizawa et al., 2021)。CDWL では、時間分解能 1 秒, 空

[3] Okamoto, H., et al, 2016, Opt. Express

間分解能 96m で鉛直流の観測データを記録した。

[4] Nishizawa, T., et al., 2021, JQSRT.
謝辞：本研究は JSPS 科研費 17H06139 の助成を受けま

3.

解析結果

した。

-222-

OB-40 (P2L)
衛星全球降水マップ（GSMaP) 高度化のための赤外雲域マップの利用∗

妻鹿友昭，牛尾知雄 (阪大院工)，久保田拓志 (宇宙航空研究開発機構)，
重尚一 (京大理)，青梨和正 (宇宙航空研究開発機構)

1 はじめに宇宙航空研究開発機構 (JAXA) が提供している衛星
全球降水マップ (GSMaP) は人工衛星による観測デー
タから推定された．時間空間分解能は 1 時間 0.1 度の
全球降水マップである．GSMaP の降雨推定に用いる
主な測器はマイクロ波放射計 (PMR) である．しかし，
PMR の観測幅から全球観測には数時間必要である．そこで，GSMaP では PMR の未観測域の降雨推定に静止衛星の赤外画像 (IR) を用いている．GSMaP MVK の
未観測領域における降雨は IR 輝度温度から雲移動ベク
トルと輝度から降雨量を推定し，雲移動ベクトルによる前後の時間の降雨を移動させカルマンフィルタを用いて移動後の降雨強度を修正している．また，雨量計
補正 GSMaP (GSMaP Gauge) では，IR の輝度温度を用いて雨域を決定している．なぜなら，雨量計補正に用いる雨量計データである NOAA Climate Precipitation

図 1 ひまわり 8 号 10µm 赤外輝度温度 (2020 年 8 月
1 日 00UTC)

CenterUniﬁed Gauge-Based Analysis of Global Daily
Precipitation の分解能は 0.5 度グリッドのみの補正だと，雨量計のグリッド情報の影響が大きくなり，積算降
水量に不自然な幾何構造を持つためである．また，現在開発している GSMaP 高分解能化においてはひまわり
8 号や GOSE-R シリーズが持つ高分解能 IR を用いて水平分解能を上げることを検討している．本発表ではGSMaP の IR 利用の高度化ための，雲域や雲判別の検討について発表する．

図 2 図 1 の雲判定（左）と同時刻の可視 RGB の合成画像（右），雲判定は赤が雲，黄色が MIX，緑は不確定，青が晴れの領域を示している．

2 IR の雲域判定
IR の雲域判定は Internatinal Satellite Cloud Climatology Project の雲域判定 [1] を用いた．雲判定にもちいた赤外画像は分解能 0.1 度では GSMaP で用いられている NOAA CPC Globally-merged, full-resolution IRを用いた．また，高分解能化の実験として千葉大環境リ
モートセンシング研究センターの緯度経度直交座標系精密幾何補正済済ひまわり 8 号データを利用した．例としてひまわり 8 号の IR の輝度温度，雲判定，可視光を図1 に示す．図 1 は 2020 年 8 月 1 日 00UTC である．波
長 10µm の赤外画像を図 1，その時の雲判定及びひまわ
り 8 号の RGB3 色可視光合成図を図 2 に示す．低温の270K より低い雲やその周辺の雲の判定はよく一致している．一方，可視で見える図中央や左下，緯度経度 43
度 132 度付近の 280K より高温の低い雲の形は十分に捉えられていない．また，45 度，132 度付近の薄い雲も判定している．輝度温度で見れば 250–260K とやや冷たいが，可視で見ると薄い雲である．薄い雲の下に降雨がある可能性は低いため，雲の光学的厚さを考慮に入れるとGSMaP の改善に役立つと考えらられる．

図 1，図 2 から 10µm の IR 画像だけでは十分な雲の判別は難しいことが判る．スプリットウィンドウ等の他の波長の情報を用いて光学的厚さなどの情報を GSMaPに利用する手法を検討し，現在の輝度温度テーブルの利用や他の波長を用いて雨域推定の改善を行なう．

3 おわりに静止衛星の IR 輝度温度による降雨判定を用いて降雨域の判定を用いて GSMaP の改良手法の検討を行なった．発表では GSMaP Gauge の雨域判定における雲域判定の利用法や赤外 10µm 以外のチャンネルの利用した雲判別を GSMaP MVK や高分解能 GSMaP への適用について述べる．

参考文献[1] Rossow, W. B. and L. C. Garder, 1993, J. Climate, 6, 2441–2369-223-

PR-01+ (P2P, A3P)

民間気象業務における「顕著雨準備情報」の運用*高 野 雄 紀 1 2 , 渡 邊 正 太 郎 21 東大大気海洋研究所, 2 株式会社ウェザーマップ
1.

はじめに

調査をした。時空間的に近いものについては同じ事例

気象庁が2021 年6 月17 日13 時より運用開始した「顕とみなしている。

著な大雨に関する情報」（以下、顕著雨）は、線状降水

表 1 は顕著雨が発表された 4 事例について、準備情帯により災害発生の危険度が急激に高まっていること

報のリードタイム（何分前に発表されたか）を示してを解説する情報である。この情報が発表されると、テいる。3 事例では 50〜60 分と十分な時間が確保されたレビ報道やネットニュースでの対応が必要となるため、が、7/7 の島根の事例では 10 分と直前であった。これ発表されうる状況を事前に把握しておくことが円滑なは、R3≧100mm の領域が内陸側に移動したことで、領業務遂行に必要となる。そこでウェザーマップでは独域内部に土砂災害・洪水の危険度の高い格子を含むよ

自に顕著雨の発表条件を緩和した条件を設定し、「顕著うになったためである。

雨準備情報」として所属気象予報士向けにメール通知

表 2 は顕著雨準備情報が発表されたが顕著雨が発表を行っている。この準備情報について、実際の顕著雨されなかった空振り 4 事例を示す。顕著雨の発表条件の発表のリードタイムや、顕著雨が発表されなかったのうち満たさなかった条件はいずれも R3≧150mm で空振り事例に関して評価を行った。

あった。
今後、2021 年の新たな事例や 2019・2020 年の過去事

2.

方法

顕著雨の発表条件[1]を 90%程度に緩和する形で、顕例についても同様の解析を行い、リードタイムの短い事例や、空振り事例の特徴を調べる予定である。

著雨準備情報の発表条件を定義した：• R3≧100mm の面積が 500km2 以上• 長軸・短軸比≧2.25の両方を満たした上で、

表 1 顕著雨事例と顕著雨準備情報のリードタイム。トリガの「洪水」は洪水キキクル条件、「土壌」は土壌雨量指数の特別警報充足率条件を表す。

• R3≧140mm の格子が 2 格子以上

時刻(JST)場所

リードタイムトリガ条件• (土砂キキクル薄紫格子が2格子以上かつ特別警報

6/29 2:40

沖縄本島

50 分

洪水

充足率≧70％格子が 1 格子以上) または (洪水キ

7/1 8:50

伊豆諸島

60 分

土壌

キクル薄紫格子が 2 格子以上)

7/7 5:00

島根

10 分

洪水

7/10 3:20

宮崎・鹿児島

60 分

洪水・土壌

の両方、または• R3≧135mm の格子が 2 格子以上
• (土砂キキクル濃紫格子が2格子以上かつ特別警報

表 2 顕著雨準備情報が発表されたが顕著雨が発表されなか充足率≧80％格子が 1 格子以上) または (洪水キった事例。不足条件の「150mm」は R3≧150mm 格子条件を

キクル濃紫格子が 2 格子以上)表す。

の両方を満たす。
ここでR3 は5km 解析雨量R1 の3 時間積算値である。
さらに、リードタイムを伸ばすことを目的として、以下のように R1 を重み付き積算した R3F を定義した：
R3F = (2/3)×R1(2 時間前) + R1(1 時間前)+ (4/3)×R1
R3とR3Fのいずれかで上記の条件を満たす場合に顕著
雨準備情報が発表される。
3.

結果

2021 年 6 月 17 日から 7 月 23 日までの事例について

時刻(JST)場所

不足条件

7/7 10:20

鳥取

150mm

7/8 6:50

広島・愛媛

150mm

7/8 15:20

鳥取

150mm

7/18 9:00

高知

150mm

参考文献
[1] 気象庁: 顕著な大雨に関する情報,
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/bosai/kenchoame.html (2021/7/24 閲覧)-224-

PR-02+ (P1A, A3P)
線状降水帯発生６条件の出現頻度の気候変化
加藤輝之（気象研・応用気象）
１．はじめにKato（2020）は過去の集中豪雨事例での大気環境場
から統計的に線状降水帯が発生しやすい６条件を提示
した：①水蒸気フラックス量（FLWV）> 150 g m-2 s-1、②自由対流高度までの距離（DLFC）< 1000 m、③500hPaと 700hPa 相対湿度（RH）> 60 %、④ストームに相対的なヘリシティ（SREH）> 100 m2 s-2、空間 400 km 平均の 700hP 鉛直流（W）＞0 m s-1 と⑥平衡高度（EL）＞
3000 m。ここで、①と②、⑥は 500m 高度データ（Kato2018）をベースに判断する。本研究では、この６条件を満たす領域（以降、６条件領域）の出現頻度の気候
変化を気象庁長期再解析データ（JRA-55）の高解像度版（0.5 度メッシュに内挿）を用いて調査した。

２．6 条件の JRA-55 の特性とその対処
JRA-55 の６条件の各要素が気象庁メソ解析と同様の出現頻度特性を持っているかを調査した。その結果、
850hPa 付近に不自然な高温バイアスの存在が判明し、⑥の判断には 500m 高度データ以外に、925hPa と 900hPaのデータも利用し、最大の EL を算出することで対応した。また③には若干の乾燥バイアスがあったために50 %とし、④は低分解能による水平渦度の過小評価を踏まえて SREH > 90 m2 s-2 とした。なお③と④の変更
は調査結果を大きく変えるものではなかった。

３．６条件領域の出現頻度の気候変化
６条件領域の出現頻度の年変動が大きいため、統計期
間（1959-2020 年）の前半と後半の差または比（後半/前半）から出現頻度変化の特徴を見出すことにした。６月の出現頻度（図１a）は日本列島南方で停滞する梅雨前線
図１(a)６月と(b)８月での６条件領域の出現頻度の付近で高く、九州南部では 7 % を超える領域が存在し、1959-2020 年の期間平均（等値線と網掛け）と気候
気候変化では九州西岸で最大 1 % 程度の増加（比で 1.2
変化（期間後半と前半の平均値の差、カラー）．
倍）となっている。その要因として、南シナ海上での南寄りの風の強化とそれに伴う暖気移流により鉛直シア 表１ 1959-2020 年８と９月の期間後半と前半での日本列島への接近、上陸台風の増減数およびその比が強まって梅雨前線帯での西風が強化され、その結果と（括弧内）．<500km、500-1500km は熱帯低気圧（TC）
して SREH の増大に繋がっていたことがわかった。７月
中心からの距離で、その領域に入る場合の後半と前では梅雨前線の北上に伴い日本列島付近で６条件領域
半との比（表２で示す地域での範囲）.
の出現頻度が高くなり、九州西岸では 10 % を越えたが、気候変化に６月ほどの顕著な増加はみられなかった（図略）。これは通常、７月中に梅雨が明けるため、後述する８月の特徴と案分されることが要因だと考えられる。８月（図１b）では出現頻度は最大で 4 % となり、期間後
表２ ９月の地域別発生６条件領域の出現頻度の半には西日本の大半で出現頻度がかなり減少している。
1959-2020 年平均および期間後半と前半の平均値
この主要因は熱帯低気圧（TC）の影響（500～1500km の比（括弧内）．All は全領域、<500km、500-1500km、
PRE 領域も含む）が小さくなったためである（表１）。な>1500km は熱帯低気圧（TC）中心からの距離で、そお九州北部では出現頻度の増加が若干みられるが、これれぞれ TC 近傍、遠隔とそれ以外の領域に入る場合．
は TC の影響がない領域（>1500km）に入る場合の増加によるものであった。逆に９月では日本列島に対する TC の影響（表１）が大きくなり、沖縄や四国を除く太平洋沿岸部で６条件領域の出現頻度が顕著に増加している（表２の All）。このことは、表２で示した沖縄・九州北部を除く地域では、TC 近傍、TC 遠隔、その他でほぼ同程度の出現頻度であるものの、気候変化では TC の影響がある領域に入る場合で顕著に出現頻度が増加している一方、それ以外では顕著に減少しているためである。

-225-

PR-03+ (P1A, A3P)

近 年 の 豪 雨 災 害 事 例 に お け る MAUL の 解 析*中1.

七 海 （ 京 大 院理 ）,竹 見 哲 也 （京大 防災研 ）,本研究で対象とした事例は，平成 29 年 7 月九州北部

はじめに

日本では，暖候期における梅雨前線や台風などの活豪雨，平成 30 年 7 月豪雨，令和元年 8 月九州北部豪動の影響で集中豪雨が毎年のように発生しており，社雨，令和元年東日本台風（2019 年台風第 19 号），令和

会に極めて大きな影響をもたらす．暖候期の集中豪雨

2 年 7 月豪雨である．

がどのような気象条件の下で発生しているのかを研究

3.

結果とまとめし理解を深めることは，豪雨の発生機構を解明する足本予稿では，令和 2 年 7 月豪雨の事例を対象としがかりとなり，気象学の基礎的研究のみならず，予報精て調べた結果を示す．MAUL と降水量，水蒸気フラッ度の向上といった実用上の面でも非常に重要である．

クスの収束の関係を明確にするために，図 1 の解析領

Bryan and Fritsch（2000）は，湿潤断熱減率よりも大き

域内の 1000hPa～700hPa の MAUL の発生面積・領域内

な気温減率で，かつ飽和している大気層，湿潤絶対不安の３時間積算降水量・水蒸気フラックスの収束量の時定の層（moist absolutely unstable layers：MAUL）が存在

系列を調査した．図 2 から，特に降水強度の強い時間することを確認した．暖候期の集中豪雨の発生には多帯のグラフのピーク位置に注目すると，MAUL が先にくの条件があり，複雑に絡み合っている．その中で，ピークになった後，水蒸気フラックスの収束と降水量

MAUL の存在も，集中豪雨の発生に関わっている可能のピークが見られる．このことから，MAUL は降水を性があり，MAUL 発現特性について理解することは，もたらす原因である可能性があると考える．また，水蒸

豪雨をもたらす積乱雲の発達メカニズムをより深く理気フラックスが発散すると，その後 MAUL の面積が減解し，より精度よく予測するために役立つことが期待っていく事から，MAUL の持続には水蒸気フラックスできると考える．

の収束が重要な役割を担うことがわかった．

本研究は，近年の豪雨災害事例において，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，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．
Bryan and Fritsch（2000）は，気温減率が湿潤断熱減率よりも大きく，かつ空気が飽和している層を MAUL とした．本研究では，気温減率と湿潤断熱減率の比較を容易にするため，相当温位を用いて，下式のような条件を満

図 1 解析領域．

たす層を MAUL とする．𝜃𝑒は相当温位，RH は相対湿
度である．
𝜕𝜃𝑒
𝜕𝑧

< 0 𝑎𝑛𝑑 RH ≥ 95 %Bryan and Fritsch（2000）では，湿数が 1 度以下で空気が飽和しているとみなしていた．この湿数が 1 度以下という条件は，日本の暖候期における各豪雨事例での気温から相対湿度に換算すると，およそ 88％～94％である．そのため，本研究での MAUL の判定条件は，
Bryan and Fritsch（2000）より厳しい条件である．

図 2 MAUL（ピンク）・降水量（青）・水蒸気フラックスの収束（緑）の時系列図．

参考文献
Bryan, G. H., and J. M. Fritsch, 2000: Bull. Amer. Meteor.
Soc., 81, 1207-1230.

-226-

PR-04+ (P1A, A3P)
2021 年 7 月熱海豪雨をもたらした降水系の発達環境条件：MAUL の役割*

竹見 哲也・中 七海（京大防災研）

1．はじめに2021 年 7 月初旬，梅雨前線の停滞に伴い，東海地方から関東地方にかけて大雨が発生した．7 月 3 日には，静岡県熱海市で土石流が発生し，多数の方が犠牲となり，大きな被害が生じた．本土石流自体の発生要因については，人為的な原因も含めて調査が進んでいるところである．一方で，大雨そのものが発生した気象学的な原因を明らかにすることは，近年の多発する豪雨災害を考えると，防災・減災の観点から重要なことである．
そこで本研究では，熱海で土石流災害をもたらした大雨の気象学的な発生要因を探るため，降水系の発達環境条件を調べた．
2．使用データと解析手法
降水系の発達環境を調べるため，気象庁のメソ予報モデル（MSM）の初期値である解析値を用いた．
MSM 解析値は，3 時間間隔の格子点データである．
降水データとして，気象庁合成レーダー観測値，およびアメダス地上観測値を用いた．日本暖候期の準停滞性降水系の発生環境場を調べた Unuma andTakemi (2016, QJ) の研究に基づき，環境場の安定度に係る各種指数・パラメータを MSM 解析値により算出した．特に，Bryan and Fritsch (2000) により提唱 さ れ た 湿 潤 絶 対 不 安 定 層 （ Moist Absolutely
Unstable Layer: MAUL）に着目して解析した．豪雨
発生に及ぼす MAUL の存在の役割については 2019
年台風 19 号による豪雨でも指摘されている（Takemi
and Unuma 2020, SOLA）．本研究では，次式を満たす
大気層（複数ある場合は下層）を MAUL とした．
𝜕𝜃
𝜕𝑧

0, RH

一方，気温減率は対流圏下部（850-500 hPa）で 4.5～5 K/km 程度であり，このため浮力は大きくならずに CAPE の数値もとりわけ大きくはなかった．
こういった状況で MAUL の出現特性を調べた．図
2 は，図 1 と同じ時刻での MAUL の厚みおよび底面の高度の分布を示す．2 km 以上の厚みを持った
MAUL が高可降水量場に局在しており，底面高度が1 km 以下と低高度であることが分かる．3 時間後までの積算雨量を見ると，MAUL の存在域で大雨が生じていることが分かる．
このように局在化した分厚い MAUL 域で大雨が発生することから，MAUL の存在が大雨発生のポテ
ンシャルを高めているものと言える．

図 1：2021 年 7 月 3 日 00 時における可降水量(mm)．

95%.

なお，時刻はすべて日本標準時により示す．
3．結果とまとめ6 月末から 7 月初旬にかけて，梅雨前線が本州太平洋側の沿岸付近に停滞していた．前線帯に沿って，高い可降水量の領域が東西に伸びていた．図 1 に，7
月 3 日 00 時における可降水量場を示す．中国大陸から東シナ海を経て九州から関東地方にかけて，65mm 以上の領域が伸びており，特に東海から関東地
方では沿岸域に細長く東西に伸びている様子が分かる．このような大量の可降水量場は，前線帯に吹き込む高い水蒸気輸送によって形成されたと考えられる．特に，東海地方から関東地方での沿岸域で高い
水蒸気輸送が見られ（図示せず），図 1 のシャープな
高い可降水量場に対応している．さらに相対湿度を調べると，300 hPa 以下で 90％以上となっており，
極めて湿潤な状況であった．

図 2：図 1 と同時刻における MAUL の厚み(km)（上）および底面の高度(km)（下）．点はアメダスでの当該時刻から 3 時間後の積算雨量（10 mm 以上から 10 mm 刻みで水色から紫で色分け）．

-227-

PR-05+ (P1A, A3P)

夏季に日本付近を通過する大気の川に対する台風の遠隔影響*山 田 将 喜 （ 筑 波 大 院 生 命 地 球 科 学 研 究 群 ）， 釜 江 陽 一 （ 筑 波 大 生 命 環 境 系 ）
1.

はじめに

の関連が示唆される．事例発生地点は東日本の日本海

大気の川とは，温帯低気圧に伴う寒冷前線の前面に側に集中しており，特に 7 月～8 月にかけて，南シナ海沿って，南方から流入した水蒸気が中緯度帯を細長くや東シナ海上の台風から日本海を経由して水蒸気が流流れる現象である[1]．大量の水蒸気と強い下層風が特れ込む事例が多く見られた（図 1）．一方で 9 月は，小徴であり[2]，上陸し斜面に沿って上昇することで，大笠原諸島付近の台風から東日本の太平洋側へ水蒸気が雨，またそれに伴う洪水を引き起こすことが知られて流れ込むものもあり，月によって傾向が異なる．この結いる[3]．

果に関連して，海面更正気圧偏差の分布を確認した．事

春から秋にかけての東アジアでは，大気の川がもた

例日にはどの月にも太平洋高気圧の西への張り出しがらす降水が総降水量および極端な豪雨（日降水量 100

見られ，7 月および 8 月には北日本・東日本で台風とはmm 以上）の発生事例の内の多くを占めることが明ら別の低圧部が生じており，離れた位置にある前線に向かになっており，特に夏季の大気の川および豪雨につかって水蒸気が輸送され，豪雨をもたらしている様子

いては南の海上の台風との関連が示唆されている[4]．

が確認できた．また，太平洋高気圧は，7 月は関東の南熱帯低気圧からの水蒸気塊流入によって，熱帯低気圧

岸沖，8 月と 9 月は東日本の東方海上に張り出してい本体から北側に離れた場所に形成される 100 mm/24 h

た．発表では，台風の諸要素との関連も併せて，月ごと

以上の降雨帯は，北米で PRE（Predecessor Rain Event）と呼ばれており[5]，同様の現象が大気の川形成時にもの要因の違いを報告する．

起きている可能性がある．
本研究では，北西太平洋の台風から大気の川下の豪雨格子点への明確な水蒸気輸送が確認できる事例を抽出し，台風の遠隔影響と大気の川の形成および豪雨の発生の関連性について，定量的に評価する．
2.

使用データおよび解析手法

日降水量は APHRO_JP，台風は RSMC ベストトラッ
クデータを用いる．大気の川の抽出は，JRA-55 の鉛直

図１ 事例発生数分布（左）および事例日における台風

積算水蒸気フラックスを気候値と比較し，その偏差の中心位置の頻度分布（陰影）と鉛直積算水蒸気フラック

大きさや領域の形状をもとに大気の川を抽出した[4, 6]．

ス（等値線，ベクトル）（300 kg/m/s 以上を表示）（右）．

本研究では，1977 年～2015 年の 7 月～9 月において，日本の各格子点での日降水量上位 1 %を豪雨と定義し，謝辞

豪雨と大気の川の両方に該当する格子点の上流側に台

本研究は科研費（19H05704）の支援を受けた．

風が存在し，その台風由来の鉛直積算水蒸気フラック
ス 300 kg/m/s 以上の領域と繋がっている事例に注目した．ただし，台風中心格子点から 500 km 以内の事例は除いた．
3.

結果とまとめ抽出した事例は計 108 事例であり，月別では 8 月が39 事例で最も多いものの，総台風発生日数に対する総事例数の割合は 7 月が 9.1 %と最も大きく，梅雨前線と

参考文献[1]Zhu, Y., and R. E. Newell, 1998: Mon. Wea. Rev., 126, 725-735.
[2]Gimeno, L., R. Nieto, M. Vazquez, and D. A. Lavers, 2014:
Frontiers in Earth Science, 2, 1-6.
[3]Ralph, F. M., et al. 2006: Geophys. Res. Let., 33, L13801.
[4]Kamae, Y., et al. 2017: J. Meteor. Soc. Japan, 95, 411-431.
J. Climate, 29, 4885-4903.
[5]Cote, M. R., 2007: M.S. thesis, Department ofAtmosphericand Environmental Sciences, University at Albany, State
University of New York, 198pp.
[6]Mundhenk, B. D., et al. 2016: J. Climate, 29, 4885-4903.

-228-

PR-06+ (P1A, A3P)

Impact of warm SST in the western Subtropical Pacific on the
Heavy Rain of 2020 in Japan*趙1.

寧 (JAMSTEC)

Introduction

In 2020, extreme precipitation hit Japan and caused greatclimatological SST. Please refer to our presentation for
detailed settings.

social and economic losses．Our previous study showed thatthe subtropical regions contributed the most in the moisture3.

Results

accumulation over the Kyushu area during the heavy rain via

Our results show that the CTL run well reproduced theevaporation and lower tropospheric convection, especiallyheavy rain fall (Fig. 2a) and the large moisture transport

the western subtropical Pacific region (WP, 122-140E,(IVT; Fig. 2b) over the Kyushu region. On the other hand,

15-30N) [1]. Moreover, our preliminary analysis showed that,when we applied the climatological SST, the totalcomparing with the 20-year climatology, the sea surface

accumulated precipitation reduced about 18%. It istemperature (SST) over the WP region was extremely warm

interesting that the mean integrated vapor transport (IVT)

before and during the heavy rain of 2020 (Figure 1).

over the Kyushu region only decreased about 5%, while a

Although it is natural to expect this warm SST played a role

northward shifting was also found. Overall, the current

during the heavy rainfalls, it remains unclear. Thus, the goal

preliminary results demonstrated that the warm SST over theof this study is to quantitatively evaluate the impact of warm

WP region had clear and nonnegligible impact on the heavy

SST over the WP region on the heavy rain of 2020 in Japan.

rain of 2020 in Japan. Further results will be shown in thepresentation.

Figure 1 Time series of SST over the WP region, including 20-year
climatological SST (solid line), SST anomaly in 2020 (dotted line),and SST anomalies in other years (grey lines).

2.

Model Settings

Following previous studies [1-2], we conducted a set ofsensitivity experiments based on the WRFV4.1.5 model. The
study domain covers the entire East Asia (94-166E,
2.5-45.5N), with a 9-km resolution and 60 sigma-layers. It
also contains a 3-km two-way nested inner domain

Figure 2 (a) Accumulated precipitation over Kyushu region and (b)(120-140E, 13-30N) for better presenting the lower

mean meridional integrated vapor transport (IVT; 1-15 July).

tropospheric convection over the WP region, which wasproved to be important in our previous study [1]. The initial

参考文献

and lateral boundary conditions were obtained from ERA5

[1] Zhao, N., Manda, A., Guo, X., Kikuchi, K., Nasuno, T.,reanalaysis and OISSTv2.1.
The control run (CTL) was performed from 26 June 00
UTC to 00 UTC 15 July using the 2020’s SST, while theclimatology run (CLM) was performed using the 20-year

Nakano, M., et al., 2021. Geophysical Research Letters,
48, e2020GL091441, doi:10.1029/2020GL091441[2] Manda, A., Nakamura, H., Asano, N. et al., 2014.
Scientific Report, 4, 5741, doi:10.1038/srep05741-229-

PR-07+ (P1A, A3P)
スプリット前線を伴う温帯低気圧によって生じた大雨の数値シミュレーション*栃本英伍 1,2・飯塚聡 1（1:防災科学技術研究所
1. 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、下層の前線や気流場、海洋等とどのように相互作用し、大雨に寄与しているのかは十分に理解されていない。また、総観場の低気圧からメソスケールの大雨に至る階層構造の理解は十分になされていない。そこで本研究は、数値シミュレーショ
ンの結果を用いて、スプリット前線を伴う温帯低気圧によって生じた大雨事例の解析を行った。
2. 事例の概要
本研究で着目した大雨事例は、2013 年 4 月 6 日の事例である。2013 年 4 月 6 日〜7 日にかけて、温帯低気圧が日本列島を通過し、四国〜中部〜東海地方で大雨を生じた。
特に、神奈川県海老名では、2013 年 4 月 6 日に 1 時間降
水量 102mm（地点別通年歴代 1 位）, 24 時間降水量 223mm（地点別 4 月 1 位）を記録している。2013 年 4 月 6 日の地上天気図では、低気圧が日本海と紀伊半島付近に解析されていた（図略）。東海〜関東付近にかけての大雨は、温暖前線の近傍で発生していたと考えられる。JRA-55 から下層及び中層の前線の時間発展を調べたところ、2013 年
4 月 6 日 9 時ごろから、相当温位勾配で特徴づけられる中層の前線が下層の寒冷前線を追い越し、スプリット前線的な構造を示していた（図略）。
3. 実験設定
本 研 究 で は 、 Weather Research Forecasting (WRF)model(Skamarock et al., 2019)を用いてシミュレーションを行った。水平解像度は 2 km (水平 1200 格子 x 1200 格子 x50 層)である。シミュレーションの初期値・境界値には
JRA-55 (Kobayashi et al. 2015)を用いた。シミュレーション
開始時刻は、4 月 5 日 9 時である。雲微物理過程は Morrison
scheme (Morrison et al. 2009)を用いた。惑星境界層スキームには MYNN level 2.5 スキーム (Nakanishi and Niino 2006)を用いた。初期値・境界値には JRA55 を用いた。
4. 結果
a. 標準実験（CNTL）
CNTL において、静岡県や神奈川県の大雨は観測と比較して概ね再現されていた。神奈川県の降水では 24 時間で200mm 以上の降水が再現された（図 １a）。この大雨に着目すると、6 日 21 時ごろ、温暖前線近傍の東海沿岸に局地前線が発生し、南西―北東方向に軸を持つ降水域が見られた。この降水域は 2−3 時間程度停滞し、23 時前後にはさらに強化され、再現された最大 1 時間降水量は 86mm 程度（22-23 時）に達していた。この時、CNTL において、中・上層の前線が寒冷前線に先行するスプリット前線の構造が見られた（図１b）。この降水システムに関連した前線

2:東京大学大気海洋研究所）の特徴の時間変化を調べるために、前線を南北に通る鉛直断面の特徴を調べた（図 2）。20 時 50 分における前線の鉛直構造を見てみると、高度 2-4km 付近に局所的に強まった相当温位勾配が見られ、上昇流が存在している(図 2a)。
しかしながら、それよりも下層は陸から拡大している寒気に覆われており、前線構造は見られない。一方、2250JSTになると、低気圧に伴う南からの暖湿流に伴い、地上付近に相当温位勾配の強い領域が現れている(図 2b)。また、中層では南から低相当温位の流入に伴う対流不安定の強化が確認でき、スプリット前線が降水に影響していることが考えられる。これらのことから、期間において前線構造が時間と共に変化し、降水強度に影響したことが示唆される。
b. 感度実験 (NOSSTA)
一方、海面水温（SST）の特徴を調べたところ、東海沖では気候値からの偏差が最大 3℃を超える顕著な昇温域が見られており、下層の暖湿気への影響を介して大雨に影響していた可能性が考えられる。そこで、東海沖で見られた
高 SST の影響を調べるために、東海沖（136-141.5E, 32.535.5N）の海面水温を気候値に置き換えた数値シミュレー
ション（NOSSTA）を行った。
CNTL と NOSSTA 実験の 24 時間降水量を比較すると、静岡県及び神奈川県における降水の減少が見られた(図略 ) 。 特 に 神 奈 川 県 で 200mm/24hr を 超 え る 降 水 量 は
NOSSTA では見られなくなっていた。また、降水域の海側へのシフトも見られた。これらの降水の違いに関する詳細なプロセスの研究を現在進行中である。

図 1. (a) CNTL の 24 時間降水量 (b)22 時 50 分における 5km 高度の相当温位（色；K）、1.5km 相当温位（実線；K）。 (b) (a)の黒線に沿った相当温位（色；K）と相対湿度（%）の鉛直断面。

図 2. CNTL の、139.41°E に沿った(a)20 時 50 分と(b)2250 分の南北断面。相当温位（色：K）、上昇流（実線; m s-1）、断面に沿った風ベクトル（矢印；m s-1）

謝辞
本 研 究 の 一 部 は 、 科 学 研 究 費 助 成 事 業 （ 19H05697,
20K14553）の助成による。

-230-

PR-08+ (P1A, A3P)
新しい降水粒子撮像ゾンデ Rainscope の性能評価*根間綾香（山口大農）鈴木賢士（山口大院創成）・清水健作・杉立卓治（明星電気）
１．はじめに

画像劣化させたものに比べ，Rainscope による画像は

我々は新しい気球搭載型の降水粒子撮像ゾンデのはるかに鮮明である。ゾンデが上昇して上空の氷粒子

開発を進めてきた（清水ら 2020 春・秋大会）。これまが観測されるようになるとこのように画像劣化が激での 1680MHz 帯によるアナログビデオ信号送信にしく，背景のノイズも顕著になるが，Rainscope では

代わり，送信可能な情報量が限られる 400MHz 帯を距離によらず鮮明な画像を得ることができる。

使用することで，ゾンデ内にて画像圧縮を行い，2 秒

コロナ渦のため実現が遅れているが，既存のビデオに 1 枚の粒子画像を地上に送信する。このゾンデはす

ゾンデと Rainscope ゾンデの同時飛揚による粒子画

でに「ビデオ」ゾンデではないため，降水粒子および像の比較検証を茨城県水戸市のゾンデサイトにて実雲粒子を観測対象とするゾンデを「Rainscope」

施する予定で，学会当日にはその結果も報告する。

「CloudScope」とそれぞれ名づけた。現在、開発は最

また，降水粒子の落下速度の推定に関しては，すで終段階にあり，実際の降水雲内への試験飛揚や地上でに設計・試作は完了しており，現在，レーザー雨滴計の降水観測による性能比較を実施している。今回は，Parsivel やマイクロレインレーダ MRR を使った地

Rainscope ゾンデの特徴と性能評価結果について報上での比較検証試験を実施している。その結果もあわ告する。

せて報告する予定である。

２．Rainscope の特徴
Rainscope（図１上）は，カメラ，赤外線センサーに加え，LED 照明を内蔵し，赤外線センサーを横切ると LED が発光し，カメラの電子シャッターにより降水粒子の静止画像をとらえる仕組みで，センサーの粒子検出性能は既存のビデオゾンデ（Suzuki et al.
2012）と同程度としている。
これまでのビデオゾンデはアナログビデオ信号伝送方式だったため，ゾンデが受信アンテナから遠く離れると，画像背景にスノーノイズ（砂の嵐）が増え，粒子の検出が難しいこともあったが，この Rainscope
は，粒子画像がデジタル化されたことによって，画像劣化がなく，飛揚試験では 100km 離れても鮮明な映像の送受信が可能であることが確かめられている。
また Rainscope 開発では，上空の降水粒子の落下

図１．Rainscope 内部の写真（上），地上試験でとらえた雪片画像（左下）と試験飛揚でとらえた雪結晶（右下）

速度の測定というこれまでにない観測手法に挑戦している。Rainscope 内部に水平に並べた 2 つの赤外線センサーを通過した時間を記録できるようにデザイ
ンされている。ゾンデの上昇速度を考慮することで，粒子の落下速度を推定することを目指している。

３．性能評価結果
ガラスビーズを使った画像比較の結果を図２に示す。距離 20km 離れたところでの送受信を想定して

図２．花びら型のガラスビーズによる画像比較．左はRainscope による画像，右は 20km 離れた場所での送受信を想定して画像劣化させたアナログ動画から抽出した画像．
本研究は総務省戦略的情報通信研究開発推進事業 SCOPE（JP195003007）により実施しています．

-231-

PR-09+ (P1A, A3P)

エアロゾルおよび周辺地形が東京における都市域豪雨に与える影響に関する数値実験*梶 川 友 貴 1 , 2 , 梶 野 瑞 王 3 , 4 , 大 河 内 博 2
1
筑波大学生命地球科学研究群, 2 早稲田大学創造理工学研究科, 3 気象庁気象研究所,
4
筑波大学連携大学院
1. 背景・目的

ると，雪・霰が高度 8 km 以下に集中した．以上のこと

都市（東京）における短時間かつ局地的な豪雨（以から，CCN の空間的な分布によって雲の鉛直構造が大降：UHR）については，化学・安定同位体学的観点にきく変化し得ることが示された．但し，何れの感度実基づき，大気汚染物質の集積や二次生成粒子生成によ験においても東京の降水は強化された（12 時間積算降る雲凝結核 CCN や氷晶核 INP 数濃度の増大が UHR の

水量で 13.75-29.75%）．発表当日は，上空の水物質と地トリガーになると報告されている[1]．また，東京の上降水の関係に注目し，より詳細な解析結果を報告す

UHR 事例の 56.25%が北西域を起源としており（北西パ

る予定である．

ターン），北西からのガストフロントと南東からの海風による収束場が都市のエアロゾルを上空に輸送している可能性を，一般環境大気測定局のデータを GIS で解析した結果から報告している[2]．本研究では，単層都
市キャノピースキームを用いた気象庁非静力学モデル
NHM-SPUC[3]による各種感度実験によって，上記報告について数値モデルによる検証を行う．
2. 実験設定
先行研究[2]において北西パターンとして詳細に報告され，かつ本研究で用意した UHR の客観的抽出法でもUHR として認定された 2017 年 7 月 18 日の事例を対象

図 1 北関東山地壊変実験 12 時間積算降水量の比較とした．北西パターンにおける北西の山間部および東京湾の海風の影響を検証するために標高改変実験および湾埋め立て実験を行った．また，都市域からのエア
ロゾルの供給による UHR の盛衰について検証するために，東京都市域上空と計算領域全域それぞれに対して CCN / INP 数濃度を 0.1 倍, 10 倍にする感度実験を行った．感度の与え方は先行研究[4]に倣った．
3. 結果
3.1 地形改変実験
北関東の標高を 2 倍にした実験において，本事例では東京における降水が有意に強化されることが確認で

図 2 CCN 数濃度実験における東京 23 区上空の各カテゴリの高度-混合比頻度分布図

きた（図 1）．また，東京湾埋め立て実験では，東京での降水への影響は確認できず，局所的な海風の効果は

参考文献

認められなかった．但し，地形改変に伴う気象場の他[1] Uchiyama et al., 2019, BUNSEKI KAGAKU, 69, 45-68.

の要素への影響も今後考慮する必要がある．

[2] Sugo et al., 2020, J. Jpn. Soc. Atmos. Environ., 55,

3.2 CCN/INP 数濃度感度実験
図 2 に示すように，計算領域全体で一様に CCN 数濃度が増大すると，高度 6 km 以上の雪・霰の混合比が増大した．一方で東京上空のみで CCN 数濃度を増加させ

101-115.
[3] Aoyagi and Seino, 2011, J. Appl. Meteorol. Climatol., 50,
1476-1496.
[4] Takahashi et al., 2021, Earozoru Kenkyu, 36, 55-64.

-232-PR-10+ (P1A, A3P)

二重偏波レーダーによるメソ降水システムの解析－ 2019 年 10 月 25 日 千 葉 県 の 記 録 的 大 雨 事 例 －*鈴 木 光 (岐 阜 地 台 ), 大 塚 道 子 (気 象 大 ), 瀬 古 弘 , 嶋 田 宇 大 , 梅 原 章 仁 (気 象 研 )
1.

はじめに

解層高度付近で ZDR が大きく、偏波間相関係数 ρHV が小二重偏波レーダーは大雨をもたらすメソスケール降さい特徴を示した（図 1a, b）。一方、融解層高度より下

水システムの構造や降水特性の三次元分布を詳細に把層では地上に近づくにつれ ZHH と偏波間位相差変化率

握するのに有効であり、降水システムの発達と二重偏KDP が増大した（図 1c, d）。このような層状性降水に埋波情報の特徴の関連が報告されている[1][2]。災害に結め込まれた比較的浅い対流性降水（埋込み型の対流、びつく大雨の監視や予測の観点からも重要な情報を与図 1 の白線で囲んだ領域）が大雨をもたらしていた。

えることが期待されるが、気象庁の業務用レーダーの二重偏波化は途上にあり、これに関する知見は必ずし

4.

まとめと今後の課題も十分でない。本研究では、千葉県に記録的な大雨を二重偏波レーダーの観測データを用いて 2 種類の降もたらした 2019 年 10 月 25 日の事例について二重偏波

水システムの構造や周辺の詳細な風分布を調べた結果、

空港気象ドップラーレーダー（二重偏波 DRAW）を用

それぞれの特徴や降水に伴う下層渦の存在が明らかにいて解析し、降水粒子特性まで含めた降水システムのなった。A に見られた埋め込み型の対流の形成・発達

詳細な形態と構造、その変化などについて報告する。

や降水過程は、二重偏波情報に着目することでメカニズム解明や大雨監視・予測に役立つ可能性があり、今

2.

研究方法

後も解析事例の蓄積が必要である。

本研究では、主に羽田・成田 DRAW の観測データを使用した。本事例は前半と後半で降水の特性が異なる

謝辞： 本研究で使用した DRAW の観測データは気象ことが特徴である。前半に生じた降水システム A と後庁観測部（当時）から提供いただきました。

半に生じた降水システム B（以下単に A, B）の違いに着目し、ZPHI 法[3]により減衰補正した水平偏波反射強度 ZHH と反射因子差 ZDR や、降水粒子判別[4]から降水

(a)

(b)

(c)

(d)

システムの微物理的構造を調べた。さらにデュアル解
析、セルトラッキングにより系の力学的構造も調べた。
3.

結果と考察

午前中から昼頃にかけては層状性降水が支配的であり、房総半島付近の局地的な前線上で停滞性の A が発達した。下層で東～南東の風と北寄りの風が収束、南寄りの中層風によって対流セルが移動しており、バッ
クアンドサイドビルディング型の線状降水帯[5]と類似

図 1 羽田 DRAW による鉛直断面観測（10:15 JST）。(a) 反射する特徴が見られた。また A 付近には下層渦が存在し

因子差 ZDR (dB)、(b) 偏波間相関係数 ρHV、(c)水平偏波反射強た。夕方に大雨をもたらした移動性の B は深い対流で度 ZHH (dBZ)、(d)偏波間位相差変化率 KDP (deg/km)．

あり、下層渦も B が南から発達するのに伴い、より背の高い渦となって降水帯と共に北東進した。B につい

参考文献ては高度 3.5～5 km を中心にあられが存在していたと[1] Shusse, Y., et al., 2009, J. Meteor. Soc. Japan, 87, 865-875.

推定され、降水粒子判別であられを判定した体積の増[2] Oue, M., et al., 2014, J. Meteor. Soc. Japan, 92, 457-481.

加と発雷回数の増加には強い関連性が見られた。

[3] Bringi, V. N., et al., 2001, IEEE, 39, 1906-1915.

本事例では、A が深い対流性の B と比較しても強い雨をもたらしていた。A を二重偏波情報で見ると、融[4] Zeng et al., 2001, Mon. Wea. Rev., 129, 1882-1904.
[5] 瀬古弘, 2010, 気象庁研究時報, 62, 1-74.

-233-

PR-11+ (P1P, A3P)

二重偏波フェーズドアレイレーダを用いた畳み込みニュー
ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に よ る 3D-Nowcast 手 法 の 開 発*川 島 康 平 、 金 東 均 、 妻 鹿 友 昭 、 和 田 有 希 、 Philippe Baron 、 牛 尾 知 雄（ 大 阪 大 学 大 学 院 ）、 吉 川 栄 一 （ JAXA）、 林 修 吾 （ 気 象 研 ）、 菊 池 博 史 （ 電 気 通 信 大 ）1

はじめに
短時間の雨雲の動きを予測するために気象レーダで観測した雨雲を元に 30 秒間隔で三次元空間の予測を行う 3D-Nowcast 手法が開発されている[1]。しかしこれは移流ベクトルをもとに予測を行う手法であり時間が経つにつれて精度が急激に低下するという課題がある。

図 1:（左）観測結果, （中）3D-Nowcast 予測, （右）そこで本研究では三次元畳み込みニューラルネットワ

3D-CNN 予測 による結果。2019/08/0115:03:22 から 10

ーク(3D-Convolutional Neural Network, 3D-CNN)[2]

分後の 15:13:22 を予測。高度 1 km の断面図を使用することで 3D-Nowcast で大きく精度が低下して

表 1:3D-Nowcast と 3D-CNN の予測結果の比較

いる 10 分後の予測精度の改善を試みた。
2

研究手法
本研究では埼玉大学に設置されているマルチパラメ閾値閾値

37.5dBZ

10dBZ

相関係数

平均誤差(dBZ)

POD

POD

3D-Nowcast

0.58

1.1

0.52

0.73

3D-CNN

0.73

-1.0

0.24

0.83

ータ・フェーズドアレイ気象レーダ（Multi Parameter
Phased Array Weather Radar, MP-PAWR）で観測したデータを使用した。2019 年 08 月 01 日 15 時頃、埼玉県近傍で発生した対流性降水セルに対して提案手法を用いた降水予測実験を行った。CNN の学習用データとして
MP-PAWR による観測結果と 3D-Nowcast による予測結果、計算過程で求めた移流速度ベクトルなどを入力した。
ま た CNN に よ る 予 測 結 果 の 精 度 検 証 の た め に
3D-Nowcast による予測と 3D-CNN による予測を観測結

図 2:縦軸を予測結果（左：3D-Nowcast,右 3D-CNN）、
横軸を観測結果としたときの散布図

果と比較することで評価した。評価指標として相関係
数、平均誤差、 Probability of detection （POD)を

dBZ 以上の領域が少ないことからもわかる。この理由と使用した。POD とは観測結果が閾値を超えた場合においして予測手法の違いがあげられる。3D-Nowcast 手法はて、閾値を超えると予測することのできた割合であり雨域を移動させることで予測を行うため、レーダ反射１に近いほど実際の事象を予測できていることを示す。

因子の値そのものは変化しない。一方 3D-CNN は雨域の

今回は閾値として 37.5dBZ と 10dBZ を使用する。それ

形状やレーダ反射因子の値の学習を行う。今回は短い

ぞれ降雨強度では 10.1 mm/h、0.2mm/h に相当する。

間で衰退する雨域も多くあり、これらを学習した結果、
図 2 のようにレーダ反射因子を過少推定したと考える。

3

結果と考察

結論として 3D-Nowcast より高い相関を示したが、今後

表１より相関係数、平均誤差、閾値 10 dBZ の POD

も強雨の予測を中心に改善が必要であるといえる。

において 3D-Nowcast よりも 3D-CNN が良かった。これは CNN が雨域の形状を学習することで 3D-Nowcast の予

4

参考文献

測を修正したと考えられる。一方で表 1 の強雨[1]Otsuka, et al. 2015, Weather Forecasting,（37.5dBZ）における POD において 3D-CNN よりも

31,329-340

3D-Nowcast の方が優れた値を示した。これは図 1 の[2]Dong-Kyun Kim, et al. 2021, Atmospheric Research,

3D-Nowcast と 3D-CNN を比較した際に 3D-CNN の方が 30

In Press-234-

PR-12+ (P1P, A3P)

GPM/DPR デ ー タ を 用 い た 極 端 降 水 イ ベ ン ト と そ の 環 境 場 についての統計解析*刀 祢 晴 菜 ,1.

高 薮 縁 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )はじめにた、AR では弱い雨でも 40 %を超える層状性降雨面積

近年、豪雨災害の激甚化が指摘されており、気候変動による極端降水の頻度や強度の変化に注目が集まっている。極端降水の将来変化について、気温上昇が最も重要なファクターとして挙げられるが、極端降水イベン
トをもたらすシステム (台風、温帯低気圧など) の発生
場所や頻度のシフト、システムごとの極端降水イベン
トの頻度や強度の変化も重要である。

率を持つ。
4. 考察と今後の展望

本研究の目的は、地球上の各地域の極端降水イベン
トがどういったシステムによってもたらされるのかを定量化し、その降雨特性と環境場の関係を明らかにすることである。
2. データと解析手法

R max が強いと AR の寄与率が上がることから、極端降水において可降水量が重要な可能性がある。
今後は各カテゴリーのどのような環境場でR max が強くなるのか解析を行う予定である。

雨域特性から、ET は大規模な層状性の雨域、Diurnalは小規模で対流がちな雨域、AR は MCS のようなよく組織化した雨域を伴うと考えられる。また、TC の弱い
雨は孤立した対流である一方、強い雨は組織化した雨域によると考えられる。

使用データは、GPM 2 周波降雨レーダ、台風データ
ベース IBTrACS、NOAA GridSat-B1 赤外輝度温度、再解析 ERA5 である。解析期間は 2014 年 4 月～2020 年
3 月、解析領域は南北緯度約 65 度以内とする。
GPM DPR near surface rain の単連結から雨域データ
ベースを作成し、雨域内の最大降雨強度をR max とする。
降雨をもたらすシステムとして、TD を含む熱帯低気
圧 (TC)・温帯低気圧 (ET)・Atmospheric river (AR)・日
周期降雨 (Diurnal)・その他 (No category)の 5 つのカテ
ゴリーを各々定義し、雨域が各カテゴリーの影響下に

図 1 海上の雨域に対する各カテゴリーの寄与率（数）。

あるか判定する。なお、カテゴリー同士の重なりは許す。
3. 結果
図 1 に海上の雨域のR max に対する、各カテゴリーの寄与率を示す。R max が強くなると ET の寄与率が下がり、AR および TC の寄与率が上がる。Diurnal は比較的弱い雨で寄与率が高い。
次に、海上の雨域のR max に対する平均雨域面積を図
2 (a) 、層状性降雨面積率を (b) に示す。いずれのカテゴリーでもR max が強いほど雨域面積は大きい。ETはそれ以外のカテゴリーよりも雨域面積が大きく、強い雨域に注目すると Diurnal は ET, AR, TC より有意に小さい。TC の弱い雨域は Diurnal と同等に狭いが、強い雨域は AR, ET と同等に広くなる。AR は TC, Diurnalに比べ、弱い雨域でも降雨面積が大きい。
ET ではR max に関わらず層状性降雨面積率が大きい
が、それ以外のカテゴリーではR max が強いほど層状性
降雨面積率が増加し、特に TC では急激に増加する。ま図 2 海上の雨域について、R max と (a) 平均雨域面積、(b) 層状性降雨面積率の関係をカテゴリー毎に示している。エラーバーは 95 %信頼区間を示す。

-235-

PR-13+ (P1P, A3P)

長野県における暖候期の短時間強雨の発現とGPM プ ロ ダ ク ト に よ る 検 証*上 野 健 一 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ), 栗 林 正 俊 (長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 )，小 林 元 （ 信 州 大 学 農 学 部 附 属 AFC）
Kenichi UENO (Uni v. Tsukuba), Masatoshi KURIBAYASHI ( Nagano Environmental
Conser vation Research Institute ), Haj ime KOBAYASHI (Shinshu Univ.)
1.

はじめに

3.

中部山岳域スケールでの強雨の発現

気候変動に伴う極端な降水の中部山岳域における発雨量計データによると強雨は中部山岳域の南西～南

現傾向を把握する事は，防減災や観光資源への影響を縁（長野県内では南部）で出現しやすい．GSMaP-MVK

算定する上で重要である．観測網に乏しい山岳域でははこの特徴を再現しているが頻度を過大評価してお衛星降水量データの活用に期待がかかっている一方で，り,GSMaP-Gauge は雨量計データに合うように補正さそれを検証する高分解能の地上データに乏しく，定量れている．長野県内での強雨頻度は，7 月にピークを持的な検証作業は少ない．長野県を中心とした日降水量

ち 8 月から 10 月まで高頻度となり，夕方と夜間に多く分布の地上観測と GSMaP 衛星降水量[1]との違いは降なる日変化傾向を示す．これは，強雨の発現に梅雨前

水をもたらす総観規模擾乱に依存する[2]事が明らかに線や台風といった総観規模擾乱と雷雨や夜雨の卓越となっている．本研究では，長野県が独自に実施していいった山岳の熱的影響が混在しているためと考えられ

る時間降水量データと GPM プロダクツ[3]を使い，短る．GSMaP-MVK での強雨頻度は雨季・夕方の増加が時間強雨（以後、強雨）の発現傾向を明らかにした.一

不明瞭で，温帯低気圧に伴う過大評価[2]や暖かい対流方で，2 か所の集中観測域を設定し，メソスケールでの性降水の過小評価が影響している可能性がある．一方，

時間降水量変動特性に関しても比較分析を行った．

GSMaP―Gauge の強雨頻度には夕方の増加が見られた．

2.

4.

データおよび解析方法

擾乱による違いと今後の予定

地上観測は，長野県河川課が 234 地点に設置した雨

長野県内の強雨発現域は，停滞前線や寒冷前線通過量計による 2015－2020 年 4－11 月の時間降水量に，中時は県南，台風通過時は中部以南, 熱雷と考えられる事

部山岳域周辺のアメダス時間降水量を加えたデータを例は西部に分布した．西駒では台風・停滞前線により，使用した．衛星降水量は，GSMaP-MVK/Gauge データ

富士見高原では台風および熱雷による強雨が多い．一（Ver.7,時間間隔,0.1 度格子点）を使用した．解析では，

方で，GSMaP の強雨事例は雨量計のものと食い違いが地点別に時間降水量を強度別に並び替え，上位 10%に多く，時間変化も平滑化されている．データ蓄積を待入る日時を選出した．これらの頻度が県内のどこでいって事例解析を行い，不一致の要因を特定する．

つ増加するかを明らかにし，GSMaP 格子点値の頻度分＜謝辞＞本研究は宇宙航空研究開発機構・第 2 回地球布で再現できているかを確認した．さらに，強雨が県観測研究・共同研究（21RT000129）して実施した．

内で多発した日の気圧配置を分類し，GPM-DPR データ
による降水擾乱構造の分析を試みた．

＜参考文献＞

多降水が出現しやすい県南を代表した西駒ケ岳周辺[1] Kubota et al., 2007: Global precipitation map usingと，内陸を代表した富士見高原周辺にて転倒マス式雨satellite borne microwave radiometers by the GSMaP

量計を敷設し，集中観測を実施した．得られたデータ

Project : Production and validation. IEEE Transactions on

から時間降水量にみられる標高差と風上風下の違いを

Geoscience and Remote Sensing, 45, 2259-2275.

把握し，地形に依存した降水量の増減メカニズムを考[2] 上野健一，他，2019： 暖候期の中部山岳における察する。2017－2021 年のデータ蓄積を待ち，GSMaP 格

総観規模擾乱に応じた降水分布と衛星降水量の比較、子点値との比較を行うとともに，GPM-DPR データとの地学雑誌、129、31-47.

マッチング事例の選出を試みる予定である．

[3] JAXA, 2017: GPM プロダクト概要．71p．

-236-

PR-14+ (P1P, A3P)

長野県における雨氷現象の数値モデルによる解析*瀧 口 海 人 , 山 崎 剛 (東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ),
1.

はじめに

雨氷とは上空の融解層で一度融解した降水が地上付られ、雨氷が発生する場所を追跡する際に有効であると思われる。

近で再冷却される現象で、2016 年 1 月 29 日から 30 日
にかけて関東甲信地方において大規模な雨氷現象が観測された。特に長野県松本市周辺においては倒木など
による交通障害等大規模な被害が見られた。本事例では関東の南岸を通過する前線を伴う低気圧により関東
甲信地方上空に融解層が形成され、同時に一部の地域
では地表付近に薄い寒気層が存在し雨氷が発生しやすい場を形成していた。先行研究より寒気は北、および東から流入したことが示唆されている[1]。本研究では数値モデルを用いて雨氷害が観測された長野県松本市
を中心に寒気場の詳細な解析と、雲物理過程による雨
氷発生地域の考察を行った。
図１ 1 月 30 日における寒気質量と寒気質量フラックスの2.

実験方法・使用データ

本実験においては気象庁メソ解析(水平解像度 5km)

差分(1km 解析から 2km 解析を引いた)。シェードは寒気質量(hPa)、ベクトルは寒気質量フラックス(hPa*m/s)

を初期・境界値として使用した。計算は気象庁非静力学モデル(JMA-NHM)を用い、水平解像度は 2km、1kmで行った(1kmの計算は2kmの結果を境界値としてネス
トした)。2km の計算は初期時刻を 1 月 28 日 12JST として 48 時間、1km は初期時刻を 1 月 29 日 12JST として 24 時間の計算を行った。雲物理過程は氷相を含む 2モーメントバルクスキームを用い、積雲パラメタリゼ
ーションは KF スキームを使用した。
寒気の流入に関しては寒気質量解析[2]による解析を行った。
3.

結果

雨氷が観測された 1 月 30 日 00JST においての 2km

図 2 1 月 30 日における地上から高度 1000m での PGACRと 1km の寒気質量解析を行ったものの差分を図 1 に示の生成量(kg/s)の分布図。1km 解像度での計算結果を示した。

した。ダウンスケールを行う事により、日本海、北関東から流れてくる寒気が強く表現され、融解した降水の再冷却を行う地表付近の寒気層の形成が行われたと

4.

まとめ

ダウンスケールを行うことで今回のような山間部で考えられる。

は寒気場の再現性の向上が見られた。雨氷現象についまた、NHM における降水の分類において、雨滴があらては PGACR の分布を見ることでその発生地域の予測れに変化する量の内、あられが雨滴を吸収併合する量ができる可能性がある。

(ここでは PGACR と呼ぶ)を出力したところ(図 2)、地表付近での出力分布と雨氷の発生地点が概ね一致して参考文献いることがわかった。これは PGACR が氷点下で降水[1] 村松・山崎, 2019, 東北の雪と生活,34,56-60.

がある際に過剰に生成される傾向があるため[3]と考え[2] Iwaski et al., 2019, J. Atmos. Sci., 71(6),2230-2243[3] Barszcz et al., 2018, Weather and Forecasting., 33, 767-782.

-237-

PR-15+ (P1P, B5P)

地 上 稠 密 気 象 観 測 （ POTEKA） を 利 用 し た
突風予測手法の予測精度検証*岩 下 久 人 (明 星 電 気 )， 小 林 文 明 （ 防 大 地 球 ）， 諸 富 和 臣 ・ 嶋 村 重 治 （ 日 本 無 線 ） ,樋口篤志・大矢浩代・鷹野敏明・高村民雄（千葉大学）
1.

はじめに

2.

観測稠密度の違いによる予測精度の変化

地上稠密気象観測(POTEKA)の観測開始から並行して

図 1 の結果については，群馬県の稠密気象観測網の検討を続けてきた突風予測手法は，概念的設計までは観測距離間隔が約 1～2 ㎞で，高い観測稠密度を持って完了している．この突風予測手法は，ダウンバースト

いたために精確な予測結果が得られたと考えられる．

や竜巻などメソγスケール(サイズ:2～20 ㎞)の局地的今後，システムを広域に展開していく中で，必ずしも気象変化により生じる突風を予測対象現象としている．

理想的な高い稠密度を保てない場合も想定されるため，その現象サイズよりもさらに細かい稠密気象観測網

稠密度の違いによる予測精度変化を把握しておく必要(距離間隔:1～5 ㎞)のリアルタイム気象急変観測情報がある．仮想で群馬県観測網の稠密度を半分程度(距離を利用し，その予測を可能としている．例えば，気温

間隔 2～4 ㎞)とした 2 つのパターンで,予測精度変化を

急低下を伴うダウンバーストでは，最初の気温急低下確認した．(図 2)地点を初期観測点(始点)として，その後段階的に観測される気温低下地点を自動追跡し，最新リアルタイム
情報を基に気象現象の進行速度と方向を更新修正する
ことで，その進行先に存在する地点に突風発生可能性と発生時刻を前もって伝えるシステムとした．また，気象急変に対して閾値(ダウンバーストの場合，1 分間

図 2 観測稠密度を半分程度にした 2 つのパターン

2℃低下)を設け，各観測点の気温低下度合を識別する

パターン 1 では，被害域への突風発生予測可能性のことで，突風発生可能性が高い領域と低い領域を切り

事前通知は，本来の稠密度よりも 9 分遅れとなった．

分けて危険度識別を行い，予測領域絞込機能を備える

最終的な突風発生予測領域の予測結果は，本来稠密度[1]こととした ．(図 1)の 2 倍程度の広がりがあった．また，パターン 2 では，近年，工事現場や空港などでダウンバーストや竜巻

突風発生予測可能性の事前通知は，19 分遅れとなった.

などの突風予測に対するニーズが再び高まっている．

最終的な突風発生予測領域の予測結果は，同様に本来突風予測の社会実装に向けて，予測精度検証が必要な

稠密度の 2 倍程度の広がりがあった.(図 3)

フェーズへと変わって来ている．

図 3 2 つのパターンにおける最終的な突風予測結果
3.

まとめ

地上稠密気象観測網を利用した突風予測手法の社会実装に向け，稠密度の違いによる予測精度変化検証や
気象急変閾値の妥当性確認などを進めて行く．
図 1 地上稠密気象観測を利用した突風予測手法【2015 年 6 月 15 日群馬県 F1 ダウンバーストに対する突風予測手法シミュレーションによる予測結果】

参考文献[1]Iwashita., et al., 2020: J. Atmos. Electr., Vol.38.
pp.53-66, (2020)-238-

PR-16+ (P1P, B5P)

ドップラーレーダーで捉 えた山 形 県 庄 内 沖 日 本 海 上 空 の渦 列 の特 徴*

新 井 健 一 郎 1、 楠 研 一 2、 石 津 尚 喜 1、 猪 上 華 子 3、 鈴 木 修 2、 藤 原 忠 誠 4(1:アルファ電 子 /気 象 研 究 所 、2:気 象 研 究 所 、3:気 象 庁 大 気 海 洋 部 、4:東 日 本 旅 客 鉄 道 )1. はじめに鉄道用の突風探知システム開発に向けた共同プロ
ジェクトの一環として 2007 年 10 月から山形県庄内地方で実施している突風の高密度観測では、2 台のドップラーレーダー観測により、庄内沖の日本海上に発達した寒冷前線等に伴うバンド状エコー付近に、複数の渦から成る渦列が形成される事例を多数捉えてきた。それらの中には、上陸時に地上突風被害をもたらすものも存在した[1][2]。さらに低高度を高頻度かつ比較的遠距離まで観測することで、庄内沖の日本海上に発達した長大な渦列の発達過程を詳細に捉えている[3]。本稿ではこれまでに捕捉した多数の渦列事例のうち、概ね南西-北東方向に伸びたバンド
状エコーに伴う渦列に着目し、その構造の時間変化と発生環境について解析し報告する。
2. データ
解析で主に使用するデータは JR 東日本のドップ
ラーレーダー [4] の反射強度およびドップラー速度
データである。低仰角 2 仰角（0.6°、1.0°）を交互に高頻度（4rpm）で PPI 走査している。最大観測
半径は 60km であり、この範囲内において仰角 0.6°
観測面は高度 1km 以下を走査することになる。解析
事例の抽出対象期間は 2016 年 12 月中旬から 2019年 3 月末まで（2017 年 4～9 月を除く）である。

事実上 1 高度のデータのみであるが、渦列に対する進行方向前方（南東）側および後方（北西）側の気流場をドップラー速度分布から算出すると、北西側の水平風ベクトルの向きはシア帯の走向に直交す
るか、やや西寄りの成分が強く、渦の移動ベクトルはこれに準ずる向きを示した（図 1）。
今回集めた 68 事例において隣り合う渦のマージが一部でも確認できたのは 18 事例であった。
4. まとめと今後
ドップラーレーダーの低層高頻度観測データから、庄内沖日本海上に出現した様々な渦列の様態を確認した。その一方で、渦列が見られた事例と同様のバ
ンド状エコーと水平シア帯が存在しながら、渦列が殆どあるいは全く確認できなかった事例も存在した。
これらの事例との違いについても今後解析を進める予定である。
参考文献[1] 新井ほか、2012、日本気象学会 2012 年春季大会、B203.
[2] Inoue et al. 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94, 507-524.
[3] 新井ほか、2017、日本気象学会 2017 年秋季大会、A203.
[4] 藤原ほか、2017、日本気象学会 2017 年秋季大会、A201.

3. 渦列の出現特性と特徴
対象期間においてドップラー速度データを用いて確認した渦列のうち、全長が 60km を超えるような南西-北東走向の水平シア帯付近に見られるものは 68
事例確認できた。うち 66 事例が 10 月～3 月の寒候期に集中していた。これらのおよそ 60％（41 事例）
が寒冷前線に伴うもので、25％（17 事例）は庄内沖
周辺に存在する小低気圧が関係するものであった。
ドップラー速度データの目視において特に渦列が顕著な 13 事例では、渦列内の渦同士の間隔は 3～9km であった。個々の渦が反射強度データにおいて明瞭なフック状エコーを伴う場合には渦間隔がやや広い傾向があったが、フック状エコーに対応する回
転性速度分布の間に１つあるいはそれ以上の弱い回
転性速度分布が存在する箇所も見られた。

図 1 渦列顕著 13 事例においてドップラー速度データから算出した、渦列・水平シア帯の走向を南北に規格化した時の、渦列の北西側空気塊の水平風ベクトル（青）、南東側空気塊の水平風ベクトル（赤）、および渦列の移動ベクトル（緑）。core-gap 構造が明瞭なフック状エコーが連なる 2 事例を橙色太枠で囲む。

-239-

PR-17+ (P1P, B5P)

ＡＩを用いた竜巻等突風の自動予測・情報提供システムの開発-概要と中間成果＊楠 研一 1 ・足立 透 1 ・鈴木修 1・石津 尚喜 2・猪上 華子 3・新井 健一郎 2 ・川又 幸 2 ・藤原 忠誠 4・鈴木 博人 41） 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. はじめに竜巻等突風を素早く的確にとらえ、災害リスクを減らすための気象予測情報が必要とされている。われわれは、竜巻等突風に対する防災・減災を目指し、
人工知能（ＡＩ）等の利用を含めた研究課題を重点的に推進している。研究の成果は、東日本旅客鉄道株式会社により、AI を用いた冬季日本海側の突風に対する列車運転規制方法として 2020 年 11 月の実用化に活用された。本発表では研究の概要とこれまでの成果、さらに将来計画を紹介する。
2. 研究の目的
積乱雲内で局所的に発生して急激に発達しながら移動する竜巻をドップラーレーダーのパターンから
AI で探知し、追跡から進路予測までリアルタイムに行うシステムを、高速交通等への情報提供を念頭に開発する。高速交通のみならず、突風の影響を受けやすい様々な分野での実用化につながると期待される。また海外でも竜巻災害は多く報告されている。
将来的には開発するシステムの海外展開も念頭に置く。
3. AI 利用の背景
竜巻探知のため、地上付近のドップラー速度場から、気流の局所的な回転パターンを精度よく検出するためは以下の①②が必要である。
①クラッタやシアなど、回転と紛らわしいパターンの除外②夏季竜巻に多く見られる、歪みや欠落を含んだ、多様な回転パターンの抽出
これらは人間の目では見分けがつくものの、定式化した数学モデルに当てはめ一定のしきい値を設け処理する方法では、①②は片方を優先するともう片方が悪くなるトレードオフの関係にあり、両者を同時に満たすことは難しい。そのため AI 技術の中で特に画像認識分野での実用化が急速に進んでいる深層学習を利用することを考えた。

術を開発する基本情報となる、国内外の各種気象レーダーを収集し、データ標準化・ビッグデー
タ化を図る。
(2) 竜巻の自動検出技術の開発
深層学習モデルの中で「畳み込みニューラルネッ
トワーク（Convolutional Neural Network, CNN）」を用いてドップラー速度パターンの背景（積乱雲）か
ら突発的・局所的に発生する竜巻に関する特徴量を検出する手法を開発する。
一台のレーダーで得られる竜巻事例には限りがあり、さらに夏季竜巻は時として破壊的な被害をもたらすものの発生頻度は少なく、大量の学習デー
タを収集することはできない。将来的な社会実装を念頭に、これまで行ってきた教師あり学習に加え、ラベルが付与されていないデータを使った最新手法の利用可能性の検討も行う。そのことにより、各
気象レーダーデータから集約したレーダーデータから効率的に学習を行うことができ、再学習結果を共有することで、突風探知能力をコンスタントに向上させる仕組みを目指す。
(3) 自動予測・情報提供システムの開発
実用化へつなげるためには、AI の検出結果から、気象情報に翻訳する必要がある。そのため AI で検出された竜巻を追跡し、進路予測等を行うシステムを開発する。
謝辞 この研究の一部は官民研究開発投資拡大プ
ログラム（PRISM）の支援を受けている。

4. 研究開発の概要
基礎研究から実用化に資する一気通貫の 3 テーマで構成されている。
(1) 竜巻に関するレーダーデータベースの構築
深層学習（教師あり学習）を用いた自動検出技-240-

PR-18+ (P1P, B5P)

北海道における竜巻発生環境場の特徴について*出 井 走 (立 正 大 ・ 院 ),1. はじめに

渡 来 靖 (立 正 大 )果は見つからなかった.各パラメータについて,全事例

竜巻は晴天日に砂漠や裸地で観測される塵旋風とはの竜巻発生時刻を基準とするラグコンポジットの時系

異なり,積乱雲の上昇気流で力学的に駆動される渦であ列をみると,CIN を除く全てのパラメータで,竜巻発生

り[1],ミクロスケール現象の 1 つに分類される.竜巻が時刻付近で極大となる推移をしていた.

発生した際には,甚大な被害を出す可能性があるため予②海上竜巻と陸上竜巻での時系列(平均値) 陸上竜巻測することは重要であるが,発生頻度の少なさや時間・と海上竜巻で明確な差がみられたのは,Ki・SReH・EHI・

空間スケールの小ささから現状で正確に予測すること

KHI であった.Ki と SReH は,陸上竜巻の方が高い値をとは困難である.そのため,気象モデルを使用した環境場る傾向がみられた.EHI とKHI は,海上竜巻ではほぼ一定の再現実験や統計的研究など,日本における竜巻発生環の値で推移しているのに対し,陸上竜巻では発生時刻付

境場について多くの先行研究が行われてきた.しかし,

近で値が高くなる傾向があった.

竜巻発生前後 1 時間程度の環境場の特徴に着目している研究が多く,それが竜巻発生時特有の特徴か判断するには,もう少し長い期間の時系列変化を確認するべきである.そこで本研究では,環境パラメータを用いて,日本
における竜巻発生前後数時間の環境場の特徴について明らかにすることを目的とする.
2. 解析手法
本 研 究 で は ,JRA-55 領 域 ダ ウ ン ス ケ ー リ ン グ(DSJRA-55)データ[2]を用いて,竜巻発生をもたらす可能性のある環境場の診断に用いられる 7 つの環境パラメータ(表 1)を算出する.
発生した竜巻の情報は,気象庁が公開している竜巻等の突風データベース[3] を用いる. 対象事例の選別
は,DSJRA-55 の期間が 2012 年以前であること,2007 年

図 1 竜巻発生時刻(0h)の前後 12 時間における竜巻発
生域での CAPE の時系列．灰実線は各事例の時系列，
赤実線は平均，青点は各事例の極大を示す．
表１ 使用するパラメータ
CAPE(Convective Available Potential Energy) SReH(Storm Relative energy Helicity)
CIN(Convective Inhibition)

EHI(Energy Helicity Index)

Ki(K index)

KHI(K-Helicity Index)

TT(Total Totals index)

以降竜巻等の突風データベースの統計方法が変更されたこと, 先行研究で,竜巻の発生環境場を調査する際,総観場別・地域別・季節別・に指数の解析を行うのが適当である[4]と述べられていることを考慮して,2008 年-2012 年の期間中,北海道で発生した竜巻事例,全 28 事例

謝辞：DSJRA-55 データセットは気象庁により作成されたものであり，文部科学省の委託事業により開発・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．

(内 20 事例は海上竜巻)を対象事例として調査を行う.
参考文献
3. 結果
竜巻の発生環境場について議論を行うために,表 1 に示す 7 つの環境パラメータについて,竜巻発生地点から
緯度経度±0.3°以内の領域における発生前後 12 時間の時系列を作成し,調査を行った.
①全事例の時系列 Ki・TT・CAPE(図 1)・EHI の極大
値を示す時刻は,多くの事例で竜巻発生前に出現していることが分かった.CIN・SReH・KHI は一貫性のある結[1]水野孝則,新野宏,小林文明,鈴木修,加藤輝之,坪木和久,田村幸雄,赤枝健治,海老原智,2007：気象研究所主催「竜巻シンポジウム」報告,天気,54,889-898.
[2]Kayaba et al．2016: Dynamical regional downscaling using theJRA-55 reanalysis (DSJRA-55)．SOLA，12，1-5[3]気象庁, 2017：竜巻等の突風データベース.
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/tornado/index.html[4]飯塚義浩，加治屋秋美，2011:数値予報資料から求めた竜巻に関連する大気環境指数の統計的検証，天気,58,19-30.

-241-PR-19+ (P1P, B5P)

高知大学レーダーネットワークで捕捉した雲内の渦の特性*藤井虎太朗(高知大院理工),佐々浩司(高知大理工)
1. はじめに判断されなかった渦は２つとも上陸していないこと

著者らは、レーダーデータの機械学習により、海上がわかった。このため、被害を与えることなく夜間から接近する竜巻親雲の早期発見をめざして、レーで漏斗雲も目撃されないため、竜巻として認定されダーの反射強度とドップラー速度分布より竜巻親雲ていなかったと思われる。このような渦を含む親雲の形態や移動速度、渦の位置関係などの特性を調べ

は竜巻注意情報発表時以外にも数多く存在しているている(藤井・佐々,2021)。これまでは高知地方気象

可能性が高く、将来的には降水システムの認められ台から報告された竜巻事例のみを解析対象としている全期間で親雲の統計特性を明らかにする必要があた。しかし、過去の気象庁室戸レーダーを使った竜ると考えられるが、ここでは、竜巻注意情報発表期

巻親雲の解析(杉村・佐々,2013)では、竜巻として認間中のみを調べ、竜巻をもたらした渦とそうでない

定されている渦以外にも親雲内に渦が多く存在して渦の違いについて調べる予定である。

いることがわかっている。
今回は竜巻注意情報発表期間中に解析対象を拡大

謝辞

し、海上で消失したものなど被害をもたらさなかっレーダーネットワークは総務省受託研究 SCOPE(受た事例も含め、渦を含む積乱雲の特性を調べた結果

付番号:165009001)の委託により整備された。また、について報告する。

本研究は JSPS 科研費 18H01682 の支援を受けた。

2. 解析手法
2014 年 4 月から現在までに高知県で発表された竜巻注意情報発表期間のうち、高知大学レーダーが観測を行なっている地域と期間を解析対象とした。主に最低仰角 3 度のデータを使用し、データを grib2
形式に変換したのち Draft で描画して、渦の渦径や速度差、渦を含む親雲の規模と形態、移動速度などを調べた。

図 1 2018 年８月 22 日のレーダー画像
ドップラー速度分布の黒い丸印は渦の位置を示す。

3. 結果
竜巻注意情報発表期間中に竜巻をもたらした親雲以外に渦が認められた 2018 年 8 月 22 日の事例を図1 に示す。この事例では、高知地方気象台の報告で竜巻として捉えられた渦は左端の丸で示すものであったが、同時に海上に渦を含む積乱雲が２つ認められた。これらの渦は竜巻とされた渦と比べて、渦径も速度差も同程度であった。図２は渦の経路図で、

図 2 2018 年８月 22 日に発生した渦の経路図

竜巻と判断された渦の経路を赤線、判断されなかっ竜巻をもたらした渦の経路を赤線、それ以外の渦のた渦の経路を青線で示している。これにより竜巻と経路を青線で示す。

-242-

PR-20+ (P1P, B5P)

宮崎に竜巻をもたらす台風遠隔の降水システム*石 戸 空 (高 知 大 院 理 工 ), 佐 々 浩 司 (高 知 大 理 工 )
1.

はじめに

500hPa ではほぼ南風が支配的な暖気移流の環境場であ

これまで、2018 年の台風 24 号接近に伴い高知市長浜った。SReH は宮崎が 276m2/s2、高知が 205m2/s2 であり地区にJEF1の突風被害をもたらした竜巻親雲が台風中

スーパーセルが発生しやすい 150 m2/s2 より大きく、高心から 500km 以上離れたアウターレインバンドのはる知の事例[3]ではメソサイクロンが認められている。移かに外側の降水システムである波状雲 [1-3]によるもの

動速度の違いは宮崎の場合、下層の西風成分が強いこであったことを明らかにしてきた。同様な事例が他のとによるものと考えられる。

台風においても発生していないか調べたところ、前日の 9 月 29 日 22:30JST 頃に宮崎県綾町に突風被害をもたらした降水システムが似ていることがわかった。今
回は宮崎の事例について高知の事例を比較しながら発謝辞
本研究は文部科学省科研費 18H01682 の支援を受けて進められた。

生環境場を明らかにすることにより、台風遠隔で竜巻をもたらす降水システムの特性を調べる。

参考文献[1] 佐々浩司，
西井章, 2019, 日本気象学会関西支部例会

2.

解析

降水システムは気象庁種子島レーダーのGPV データ

講演要旨集, 148, 6-9.
[2] 佐々浩司，石戸空，村田文絵，西井章，2020，日本

を用いて解析を行うとともに、環境場は、メソ数値予報

気象学会 2020 年度秋季大会講演予稿集，239

モデル初期値(MSM)により解析した。比較対象とする[3] 佐々浩司，石戸空，2021，日本気象学会 2021 年度

高知の事例については、室戸レーダーと高知大学物部

春季大会講演予稿集，159

レーダー、須崎レーダーのデータおよび、局地モデル
LFM の初期値を用いている。
3.

結果と考察

宮崎に突風被害をもたらした降水システムを図１に示す。高知の事例ほど明瞭ではないが、海岸線にほぼ平行な北北東の走向をもつ波状雲が、北西方向に移動速度 14.1m/s で次々に海上から流入しており、被害は丸印の付近でもたらされた。移動速度と波状雲の走向は
右に 58 度ずれていた。一方高知の事例は北北西に16.9m/s で移動する波状雲で、その走向は移動方向から5２度右にずれていた。比較すると、移動方向がやや西図 1

22:35JST における種子島レーダーによる反射強度とドップラー速度よりで移動速度もやや遅いが、移動速度と降水システ
ムの走向との関係はほぼ同様であった。種子島レーダ
ーからの距離が遠く、親雲の雲頂高度は評価できない
が、より南部に形成されている波状の降水システムについては 40dBZ 以上の強エコー域の高度が 5km 程度で高知の波状雲よりやや高かった。竜巻に関連すると思われる渦は図１丸印に認められた。
図 2 に MSM 初期値から求めた宮崎(29 日 21JST)と高知(30 日 06JST)のホドグラフを示す。宮崎、高知ともに下層は台風による南東風が吹いていたが、中層の図２ 宮崎と高知の海上における 500hPa 面までのホドグラフ。赤矢印は波状雲の移動速度。時刻は宮崎が 29 日 21JST, 高知が 30 日 6JST。

-243-

PR-21+ (P1L, B5P)

若狭湾内における冬季雷発生頻度の特徴
澁 谷 朋 伸（立正大・院）*，渡来
１．はじめに

靖（立正大）

３．結果

日本海側で発生する冬季雷は世界的に珍しい現象とさこれまでの研究で指摘されている若狭湾域での冬季雷れており，夏季ではあまり見られない正極性落雷の発生率

頻度の極小傾向が本研究の対象期間においても同様であが高いことや，落雷が放電するパターンとして一発雷や上るか確かめるため，月別の落雷頻度分布図を作成した．第向き雷が多いことが知られている[1，2]．これまで，北陸

1 図に 12 月の結果を示す．図より，福井県の三国付近や地方を対象に冬季雷の落雷密度の地理的特徴を調べた研新潟県南部の上越付近，輪島付近などで頻度が高くなって究として，[3]や[4]などがある．[3]では，福井県の若狭湾

いる一方，能登半島・佐渡島の東側や若狭湾周辺では頻度地域を対象に 1995 年 11 月 30 日〜1996 年 2 月 28 日までが低くなっており，既存研究での指摘と同様の傾向が見らの冬季雷落雷密度を調査した．その結果，全放電（雲放電れた．このような特徴は他の月でも類似していた．また，および対地放電）は三国付近で高く，落雷密度は丹後半島

若狭湾内と三国付近の領域を定義して対象期間全体でので高い傾向を示すが，若狭湾地域では全放電と落雷の両方

各領域の落雷発生日数を調べたところ，若狭湾内のみでのとも発生密度が低いと報告されている．三国や丹後半島で発生日数が 23 日，三国付近のみでの発生日数が 39 日で発生密度が高くなる理由として，地形の影響や寒気団およ

あるのに対し，若狭湾内と三国付近の両方で発生した日数

び陸風によって形成される不連続線によるものだと述べが 92 日あった．両領域とも発生した 92 日について，それている．[4]は，北陸地方を対象に 1993 年〜2001 年（9 年

ぞれの日における各領域の落雷発生数を比較したところ，間）の冬季雷発生頻度の空間分布について調査し，能登半

若狭湾内が三国付近よりも多く発生したのが 33 日である

島西側や新潟県南部で落雷密度が高く，能登半島や佐渡島のに対し，三国付近が若狭湾内よりも多く発生したのがの東の海上や若狭湾が低いと報告した．落雷密度の高い地

59 日となった．この結果は，落雷をもたらすシステム単域は日本海上で発達する低気圧性のメソ擾乱の影響や強位で，若狭湾内での落雷を抑制する機構が働いている可能い北西風によって形成される収束場の影響が大きく，一方性を示唆する．今後さらに調査を進め，若狭湾内で冬季雷で能登半島や佐渡島の東の海上では地形効果による対流発生頻度が周辺より少なくなる要因について考察する予抑制の影響で落雷密度が低いと考察されている．このよう定である．

に，若狭湾域における冬季雷発生頻度は周辺地域に比べて少ない傾向が指摘されているが，若狭湾に着目した研究例が少なく，若狭湾における冬季雷の特徴やその要因については不明な点が多い．そこで本研究では，近年の雷観測データを用いて，若狭湾とその周辺地域における冬季落雷密度の特徴と，その要因を明らかにすることを目的とする．
２．研究手法2.1 使用データ
気象庁が観測を行い，気象業務支援センターより提供されている雷監視システム（Lightning Detection Network

第 1 図：2017〜2020 年における 12 月の落雷密度分布図

system；以下 LIDEN とする．）のデータを使用した．落雷
頻度については，QGIS を用いて緯度 0.05°✕経度 0.05°
格子ごとの落雷数をカウントして算出した．
2.2 研究対象期間および対象領域
研究対象期間は，2017 年 11〜2018 年 3 月，2018 年
10 月〜2019 年 3 月，2019 年 10 月〜2020 年 3 月，2020
年 10 月〜2021 年 3 月の４冬分とする．研究対象領域は若狭湾地域を含む北陸地方から山陰地方にかけてとする（図
省略）．

参考文献
[1] 道本光一郎，1998：冬季雷の科学，新コロナシリーズ，
No.41，コロナ社，45pp.
[2] 北川信一郎，2001：雷と雷雲の科学―雷から身を守るには−，森北出版，144p．
[3] 藤沢仰，川村隆一，2005：北陸地域における冬季雷の傾向と落雷発生環境，天気，52，449-460.
[4] 李鍾浩，和田将一，河崎善一郎，松浦虔士，竹内真，
園井康夫，1998：北陸，若狭地方における 1996 年度
冬季雷の活動，天気，45，655-661pp.

-244-

PR-22+ (P1L, B5P)
GPM 主衛星搭載二周波降水レーダ DPR プロダクト(V06X)の検証―暖候期の雷を伴う降雨事例―*古川郁将・小田哲路（山口大農）鈴木賢士（山口大院創成）・竃本倫平（鉄道総研）
１．はじめに

３．結果および考察

全球降水観測計画 GPM 主衛星に搭載されている2019 年 9 月 4 日は，日本海に前線が停滞し，南の二周波降水レーダ DPR は，Ka 帯および Ku 帯の降

台風の影響により，暖かく湿った空気が流入し，九州

水レーダで構成されており，雲物理学的な特徴を示すの山岳域で雷雨が発生した。DPR は 15:26 JST に九プロダクトを提供している。2018 年 5 月の GPM 主

州上空を北西から南東に通過した。図 1d は DPR の衛星のスキャンパターン変更に伴い，新バージョン

Ku 帯レーダによる反射強度であり，九州山地にいく

V06X が研究プロダクトとして提供されている。

つかの降水域がみられる。図 1a～c は，放電分布と

V06X には，雲内の霰や雹の存在の有無を示す

flagGraupelHail 分布，binMixedPhaseTop（福岡にflagGraupelHail や，固体降水粒子と液体降水粒子がおける高層気象観測による 0℃高度 4625m で色分け混在する融解層と呼ばれる領域の上端の高度を示す

している），typePrecip をそれぞれ示しており，落雷

binMixedPhaseTop などが含まれている。
本研究では，

分布と flagGraupelHail が対流性と分類された領域

雲内の霰の有無や上昇流の存在がその発生メカニズ

でよく一致しており，binMixedPhaseTop は 0℃高度

ムに関連している雷分布をひとつの指標としてこれよりも上空に検出されていた。つまり，雷発生に重要

らプロダクトの検証を行った。

な霰のような固体降水粒子と強い上昇流の存在を示

２．雷を伴う降雨事例

唆する結果であった。

対象とした事例は，2018 年から 2021 年の暖候期

雷分布との比較によって，V06X に追加された新しに日本周辺で発生した降雨のうち，強い降水が見られ，

いプロダクトはその妥当性がある程度確かめられたかつその周辺で雷が発生していた 15 事例である。雷

が，組織化した豪雨では必ずしもその傾向が見られな

データは，フランクリンジャパン社の全国雷観測ネッ

い事例もあり，さらなる解析とともにアルゴリズム改

トワーク（JLDN）による DPR の通過前後 20 分間

良の余地もあることが示唆された。学会当日は他の事の雷放電位置（対地・雲間），極性データを用いた。

例についても報告する。

図 1 2019 年 9 月 4 日午後に九州山地に発生・発達した熱雷事例．
（a）flagGraupelHail と落雷位置（b）binMixedPhaseTop（c）typePrecip（桃色：対流性，青：層状性）（d）Ku 帯レーダによる反射強度（高度 1.5km）-245-PR-23+ (P1L, B5P)

二 重 偏 波 レーダーから見 たマルチセル型 積 乱 雲 内 の雹 の生 成 プロセス石 原 正 仁 ＊ ( 気 象 研 究 所 客 員 ）・ 南 雲 信 宏 ( 気 象 庁 大 気 海 洋 部 )1. はじめにZDR の雹層が明瞭

二重偏波気象レーダーによって雹が検出できることはであり、高度 2km

知られている(Holler et a., 1994; Ryzhkov and Zrni 2019)。

では0.8 のρhv が雹

日本でも報告例はあるが（山内ほか 2018; 出世 2018）、

表面の融解を示

雹の生成プロセスを議論した例は少ない。ここでは、マル

し、この頃に地上

チセル型積乱雲を二重偏波レーダーの偏波情報によってに雹がもたらされ解析し、その内部において上空に雹が生成され降雹に至るたと思われる。

までのプロセスを調べた。

13:25 には降雹を

２．データと事例もたらした降水セ

2018 年 5 月 24 日 13 時過ぎに、東京都八王子駅周辺でルは急速に衰弱降雹が発生した。
この降雹をもたらした積乱雲を成田の空し、雨滴から成る

港気象レーダーの偏波データ（水平偏波反射因子 Zh、反射

新たな対流コアが因子差 ZDR、偏波間相関係数 ρhv）によって解析した。こ

上空に発生した。

の日、関東地方は東シナ海西部に中心をもつ移動性高気４． 気流場圧の前面に位置し、対流圏中層のトラフが通過した後の成田と羽田の空

大規模な下降場(図１)内の強い風の鉛直シアーの中で、お港レーダーの

そらく日射加熱にともない多摩地域に積乱雲が発生し、
八

dual 解析から、雹

王子市に雹を降らしながら中層の北西風に移流され(図 2)、をもたらした降水

時速 60km/h の早い速度で移動して川崎市海岸付近で消滅

セル周辺の気流場

した。
これは南西端にいくつもの降水セルが生成消滅を繰を見た。上空に雹り返す寿命 1 時間強のマルチセル型積乱雲であり、これら層が生成された

降水セルのうちのひとつに雹が生成され地上に降雹をも13:10 の南北断面たらした。

図( 図 3) の高度

３．偏波パラメタによる雹の生成プロセス

2km では南からの13:05 に衰弱期の降水セルの最下層の強雨域に南からの暖降水セルへの強い

気がのし上げる形で上昇流が作られ、高度 4km の 0℃層流入と収束が見ら付近に 60dBZ の Zh、2dB の ZDR、0.8 の ρhv を示す過冷却れ、それに伴い高

雨滴・氷晶層ができた。13:10（図 3）には 60dBZ の Zh 層

度4kmには7m/sのは上下に広がり、高度 5km には 0.9 の ρhv を示す乾いた大上昇流が作られきな雹の層ができ、ここでの-3dB の ZDR は雹によるレー

た。この適度の強ダー波の共鳴を示唆している。13:15 には高度 5km 付近にさの上昇流の中で雹が 図3 雹を含む降水セルの南北断面図

は乾いた雹が留まる一方、2km 付近の 40dBZ の Zh、3dB成長した。一方降水セルの高度 5km では、トラフ後面の大のZDR、0.8 のρhv は表面が融解中の雹の存在を示している。

規模下降場の中で降水セルの上昇流の頭が押させえつけ

13:20 の高度 5km から 3km までは 60dBZ の Zh、0~2dB のられるようにして水平に発散し、その一部が降水セルの南側に流出し、さらにその一部が下降し、また上昇流内に取り込まれるという雹生成に特有な“鉛直循環”(Browning

八王子

and Foote 1975)が発生したように見える。この鉛直循環は
13:15 まで続き雹の生成を継続させた。

下降場

５．まとめ
偏波パラメタと気流解析により、積乱雲内の雹の生成プ
ロセスが理解された。30 分程度の降水セルの寿命の中で、

図1 15 時500hPa GSM 高度とω

図2 成田ﾚｰﾀﾞｰ Zh と地上気温・風

ほぼ 15 分の間に雹が上空に生成され、地上に落下した。

-246-

PR-24+ (P1L, B5P)

HYVIS 画 像 自 動 粒 子 判 別 シ ス テ ム の 砲 弾 状 粒 子 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

画像ともにすべての bu が形状のよく似た co に誤検出

雲内部の氷粒子の形成や降水への発達過程を理解すされた. 一方で教師データ C では雪の結晶図鑑のみが,るために, 雲を構成する粒子の直接観測が非常に有用

教師データ D では, 雪の結晶図鑑, HYVIS 画像ともにである. 粒子の形状, 大きさ, 数濃度や粒径の鉛直分布

目視と同程度に bu として検出された.

を得る一つの手段として, 雲粒子ゾンデ(Hydrometeor

教師データC, D の学習精度を図1に示した. Precision

Video Sonde : HYVIS)(Murakami and Matsuo, 1990)が使用

は 1.0 に近いほど誤検知が少なく, Recall は 1.0 に近されてきた. 従来は, HYVIS によって得られた映像デいほど見逃しが少ないことを表す.教師データ C,D ではータを画像に分割し, 粒子の分類と大きさの計測を目

全ての粒子平均の Precision, Recall が 0.4 から 0.5 であ視で行なっていた. そのため, 粒子の判別が客観的にる. bu について注目すると、教師データ C の判別精度行えないことや, 全ての観測データを判別するためには,検出されたにもかかわらず,Precision, Recall ともには膨大な時間がかかるなどの問題があった. これらの0.0 であった。これに対して 教師データ D では,問題を解決するために, 吉村他 (2021, 日本気象学会春Precision が 1.0 となる改善が見られた. 回転画像を拡大

季大会) では, 深層学習を用いて粒子の判別を行うシ

縮小させた教師データ C と比べて, それぞれ別の回転ステムを構築した. Aggregate や過冷却水滴は目視と同画像, 拡大縮小画像を加えた教師データ D では精度が等の精度で判別できたが, 不定形粒子や砲弾状粒子は改善された. AI は大きさに左右されやすく, 拡大縮小は判別精度が低い. そこで本研究では, 判別精度が低か

不適切な学習となる場合がある.

った砲弾状粒子に焦点をあて, 目視と同等の精度で判

4.

深層学習アルゴリズムである yolov5 を使用して,別するシステムに改良することを目的としている.
2.

データと方法まとめ

HIVIS 画像の自動粒子判別システムを構築した(吉吉村他(2021)と同様に、深層学習の教師データ, 検証村,2021). 回転拡大縮小を加えた 4 つの教師データを作データ, 検出データとして, 2013 年にパラオ共和国で観成し、砲弾状粒子（bu）の精度を比較した. bu について測された熱帯降水システムの顕微画像のうち, 0℃より

教師データ C では Precision が 0 であったのに対して、低い気温高度のデータを使用した. 砲弾状粒子に限り,

回転画像と拡大縮小画像を追加した D では, Precision が雪の結晶図鑑 (菊池, 梶川, 2011)の典型的な形状の画像

1.0 になり,誤検知が少なくなった点で、精度が大幅に改を用いた. 教師データ, 検証データのラベル付けは, 過善されたといえる.

冷却水滴 (sw), 柱状粒子 (co), 鼓状粒子 (cp), 板状粒

表 1 教師データの種類と内容.

子 (pl), 雪片 (ag), 凍雨 (fd), 不定形粒子 (ud), 破砕板状粒子 (pb) , 砲弾状粒子(bu)の 9 種類に分類した.
HYVIS の動画から 1 秒間に 30 枚のフレーム毎に画像を切り出し, その画像を認識しやすいように編集した.

小

教師データ, 検証データに使用可能な形状や輪郭のはっきりした画像を選定し, ラベル付けを行った. 教師
データとして,表 1 に示す 4 つのセットを用意した. 物
体検出アルゴリズムである yolo v5 (Redmon et. al.,2016)

見逃しにより, 教師データで学習させ, 検出データで粒子の判別を行った. 本研究では、教師データに使用した雪の結晶図鑑も検出データに追加し精度の比較に使用した.
3.

結果と考察

教師データ A, B では, 雪の結晶図鑑の粒子, H Y V I S

大
大

誤検知

小

図 1 学習データの精度. 左は教師データ C, 右が教師
データ D の結果である.

-247-

PR-25+ (P1L, B5P)

東京におけるエアロゾル・雲相互作用のレジーム分類*三隅良平（防災科研）, 宇治靖（防災科研）, 當房豊（極地研），
三浦和彦（東京理科大），森樹大（東京大），岩本洋子（広島大）
1.

はじめに

いる．Reutter et al. (2009)の基準に従い， 0.5 < Seff を

大気中のエアロゾル粒子は雲凝結核（CCN）として

aerosol-limited レジーム, Seff < 0.2 を updraft-limited レジ

働くため，その数濃度（Na）が増加すると，雲粒数濃度

ームとし，その中間を transitional レジームとする．

（Nc）が増加するとともに有効半径(re)が減少し，雲の図 2 は，各レジームにおける N0.8％と Nc_max の関係を反射能が高まる（Twomey 効果）．しかし，Na と Nc の関

示す．すべてのレジームにおいて，N0.8%の増加とともに係は必ずしも線形ではなく，Na が極端に増加すると Nc

Nc_max が増加する傾向があるが，aerosol-limited レジームの増加率が小さくなることが指摘されている．これはでは近似曲線の傾きが大きく，決定係数（R2）も大きい

雲凝結核（CCN）の競合効果によるもので，Nc が増えのに対し，updraft-limited レジームではこれらの値が小ることによって過飽和度が低下し，生成される雲粒がさく，Nc の変動に対する CCN の寄与が比較的小さいこ抑制されるためである．Reutter et al. (2009)はパーセルとが示唆される．

モデル・シミュレーションの結果から，Nc の変動を，エアロゾルの影響が大きい「aerosol-limited レジーム」，
上昇流の影響が大きい「updraft-limited レジーム」，その中間にある「transitional レジーム」に分類している．
Twomey 効果を議論するとき，このようなレジーム分類を考慮することが重要である．そこで本研究では，東京スカイツリーで観測された下層雲についてレジーム分類を試み， aerosol-limited レジームが出現しやすい大気
環境を議論する．
2.

観測

観測は東京スカイツリー高度 458 m 地点で行われた．
雲粒粒径分布は，Fog Monitor（Droplet Measurement
Technologies, FM-120）によって測定された．また CCN

図１ 観測された 48 事例における N0.8%と Seff の関係．
等値線は Nc_max (cm-3)を表す．

の 測 定 は CCN カ ウ ン タ ー （ Droplet Measurement
Technologies, CCN-100）で行われた．過飽和度を 0.1%，
0.2%，0.5%，0.8%の 4 種類に設定し，個々の過飽和度について 30 分間隔（すなわち 2 時間のサイクル）で測定した．
観測された下層雲のうち，
2018 年 3 月から 2020
年 8 月に得られたデータを解析対象とし，降雨がなく
60 分以上継続した 48 事例を抽出した．
3.

結果抽出した 48 事例について，1 分間隔で観測された Ncの 95 パーセンタイル値を Nc_max とし，CCN の過飽和度
スペクトルとのマッチングにより有効過飽和度（Seff）を求めた．図 1 は過飽和度 0.8%における CCN 数濃度（N0.8%）を横軸に，Seff を縦軸にとり，各事例の Nc_max
をプロットしたものである．Seff が大きいときは水平方
図２ レジーム別の N0.8%と Nc_max の関係

向の等値線間隔が狭く，Seff が小さいときは広い．これは Twomey 効果が過飽和度に依存することを反映して-248-

PR-26+ (P1L, B5P)
エアロゾル・雲・降水統一雲微物理パラメタリゼーション（CReSS-4ICE-AEROSOL）の開発*村上正隆 1,2，長谷川晃一 3，紀平旭範 3，榊原篤志 3，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）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た（CReSS-4ICE-AEROSOL）．
大気中及び雲粒子・降水粒子中の各種エアロゾルの質
量・数濃度は，移流・拡散・沈降・Precipitation
scavenging ・Nucleation scavenging 過程を考慮して計算される．雲粒子・降水粒子間の衝突・併合過程に対応して，雲粒子・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気中への再放出も考慮されている．
意図的気象改変研究に対応するため，複数の固定点・移動点からのシーディングエアロゾルの撒布機能も有している．
本稿では，CReSS-4ICE-AEROSOL の概要と，それを用いた人為起源エアロゾル（硫酸塩、有機炭素、無機炭素）の多寡による積乱雲の微物理構造に及ぼす影響に関する理想化実験の結果を報告する．

bb、昇華核に関する inas の係数 cc と dd である．
表１

計算開始1 時間後のSupercell の中心付近を通るW の鉛直分布（左上）と水過飽和度の鉛直分布（左下），雲・降
水粒子の数濃度（#/kg)の鉛直分布を図１に示す．上昇流
コアでは 30m/s に達し,水過飽和度も１％を超えていた．

2. CReSS-4ICE-AEROSOL の概要
雲・降水粒子の取り扱い(CReSS-4ICE)：雲・降水粒子は
雲水・雨水・雲氷・雪・霰・雹の 6 種類からなり，それらの粒径分布は３パラメータからなるガンマ関数で表し，
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．
図１
エアロゾルの取り扱い：
人為起源エアロゾルの濃度（表１の赤枠で囲んだ値）を・大気中および雲・降水中エアロゾルを最大 20 種まで予10 倍（HIGH)と 1/10（LOW)にした感度実験の結果を，領域
報変数
平均雲粒数濃度（左）と雲氷数濃度（右）の高度分布の形
・エアロゾルは対数正規分布，混合比と数濃度が予報変で図２に示す．人為起源エアロゾル濃度を 10 倍にするこ数とによって下層の雲水数濃度は数倍、上層のアンビル雲を・各エアロゾル種は CCN 能（吸湿度）と氷晶核能（INAS） 構成する雲氷数濃度も数倍になることがわかる．
で特徴付けられる・エアロゾルの初期値：高度分布（水平一様），
または、時間変化を考慮した 3 次元分布（全球エアロ
ゾルモデル SPRINTARS の計算結果）にも対応
3．アンビル雲微物理構造の人為起源エアロゾルに対する感度実験
CTL 実験における硫酸塩，海塩，鉱物ダスト，有機炭素，
無機炭素エアロゾルのパラメータの値を表１に示す．
上から、混合比と数濃度の初期値、ガンマ分布の代表粒径、密度、分散幅、吸湿度、凍結核に関する inas の係数 aa と

図２

-249-

PR-27+ (P1L, B5P)

2018 年 冬 季 降 雪 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン か ら 得 ら れ た
降雪粒子特性の時空間分布*橋 本 明 弘 1 ， 石 坂 雅 昭 2 ， 山 下 克 也 2 ， 本 吉 弘 岐 2 ， 中 井 専 人 2 ， 山 口 悟 2 ， 林 修 吾 11

気象研究所，2 防災科学技術研究所%$*3#C, 19K0497841.

/021!+&'0

2018 年冬季北陸地方の大雪事例の降雪・積雪粒子特(a)

性や降水機構に関する研究を進めている．本稿では，この時に現れた 3 つの降水システムについて，降雪粒子

A
B

特性の違いを調べた結果を報告する．
2.

!,).-" $(, 20214

はじめに

C

数値実験と解析橋本ほか(2020)[1] 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 で日本海(b)

全域を覆う計算領域を設けた．2018 年 2 月 4 日から 6日までの各日 21 時（日本時）を初期時刻として，それAB

ぞれ，30 時間の時間積分を行い，予報時間 6〜30 時間

Cの 1 時間間隔の出力データを解析に使用した．
日本海沿岸 100 km 以内の領域を南西−北東方向に(c)

1．4 km 間隔で区切り，それぞれの区間毎に，観測またA

は数値実験で得られた物理量の平均値を求め，計算領域南西端から北東に向かう距離の関数とした．
3.

B

C

結果
図 1 は，観測・数値実験から得られた物理量の時間―距離断面を表している．日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）にともなう降水システムが，2 月 5 日に，山陰から北陸

図 1

日 本 海 沿 岸 100 km 以 内 の 領 域 の (a )に向けて沿岸海上を移動した（図 1a，A）．ここでは，

降 水 強 度（ シ ェ ー ド ，気 象 庁 解 析 雨 量 ）と 輝

降水強度が比較的強く，雲頂温度が低かった．その後，度 温 度（ 黒 線 ，Hi ma wa ri -8，Ch13），(b)降 水

北陸沿岸海上では，筋状雲による降水が支配し（図 1a，

強 度 （ シ ェ ー ド ， J MA-NHM） と 降 水 に 対 すB），雲頂温度は比較的高くなった．東北地方沿岸にはる 霰 寄 与 率（ 黒 線 ，J MA-NHM），(c )地 上 の 降

低気圧にともなう降水システムが迫り（図 1a，C），降

雪 粒 子 の 数 濃 度 （ シ ェ ー ド ， J MA-NHM） と水強度は強く，雲頂温度は低くなった．数値モデルは，

雲 頂 温 度（ 黒 線 ，J MA-NHM）．横 軸 は ，橋 本

この推移を概ね再現できていた（図 1b，1c）．数値実験

ほ か （ 2020） の 図 1 で 示 し た 南 西 か ら 北 東から得られた降水に対する霰寄与率（図 1b，黒線）は，へ向かう距離，縦軸は上から下へ時間の経

JPCZ（A）では小さく，筋状雲（B）と低気圧（C）で過 を 表 す ． 図 中 赤 点 は 発 雷 位 置 （ L IDE N），

大きかった．地上の降雪粒子の数濃度（図 1c，シェー

A，B，C は ，そ れ ぞ れ ，J PCZ に と も な う 降ド）は，JPCZ（A）と低気圧（C）で高く，筋状雲（B）

水 シ ス テ ム ，筋 状 雲 ，低 気 圧 に と も な う 降 水で低かった．
この事例で現れた3つの降水システムは，システムを表す．

それぞれ異なる降雪粒子特性を示していた．一方，
LIDEN によって捉えられた発雷位置（図 1，赤点）の分布は，JPCZ（A），筋状雲（B），低気圧（C）いずれ

謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 16K05557， 19K04978，
20H04196 の助成を受けたものです．

も雷活動があったことを示している．今後，それぞれの参考文献

降水メカニズムの他、力学的・熱力学的特徴との関連を[1] 橋本ほか， 2020， 日本気象学会 2020 年度春季大調べる必要がある．

会， P209．

-250-

PR-28+ (P1L, B5P)

北海道の複数の降雪事例を対象とした
雲微物理スキームの評価*

近 藤 誠 (北 大 院 理 )・ 佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 )・ 勝 山 祐 太 (森 林 総 研 )・ 稲 津 將 (北 大 院 理 )1.はじめに氷晶の Bergeron 過程[1]とライミングは、過冷却水がり，Kondo et al. (2021)で示された季節風事例の再現は，一般性をもったものであることが示された．

重要な役割を果たす成長過程である[2]．とくに，ライ
ミングを経た降雪は，沿岸部の降雪の過半を占めることから、ライミングは重要な成長過程といえる[3]．雲内の過冷却水分布は降雪機構ごとの鉛直流に依存する[4]．そのため、過冷却水が降雪に与える影響の程度は事例ごとに異なる．Kondo et al. (2021) [5]では，冬季季
節風下の降雪事例において，ボリュームスキャン型ビデオディスドロメータ（VSVD [6]）との比較を行い，2-moment スキームが降雪再現に有効であることを示した．ただし，これはあくまでも事例研究での結論にすぎない．そこで，本研究では１冬季分の数値計算を実施し，その結果を解析することで，降雪機構ごとの過冷却水の特徴と氷晶の成長への寄与を明らかにする．

2.実験設定図 1：季節風事例(左列)と低気圧事例(右列)の平均日降水量．
(a), (b)が解析雨量，(c), (d)が計算値を示す．

領域気象モデル SCALE [8][9] を用いて 2017 年 12
月 1 日から 2018 年 2 月 28 日の毎日の 0 時からの 30 時間分の計算から，初期から 6 時間をスピンアップとして取り除いた各計算を繋いで 3 か月間計算とした．計
算領域は 43.65°N，139.82°E を中心とする 900 km2 の範囲である．水平格子間隔は 1 km，鉛直は 19,528 m までを 57 層とした．初期値・境界値は 3 時間間隔のメソスケール解析値 MANL である．また，雲微物理スキー
ムは，2-moment バルクモデル（SN14[7]）を用いた．雲微物理 スキ ーム の 評 価 に は ， 解 析 雨 量 お よ び 札 幌(43.79°N，142.35°E)で観測された VSVD データを合わせて用いた．
解析にあたり，冬季季節風下の事例と低気圧通過時の事例を区別するために，ひまわり 8 号による輝度温度の観測値を用い，計算領域の 5% 以上で 211～230 Kの範囲の輝度温度となる事例を低気圧事例，85% 以上
で 239～253 K となる事例を季節風事例とした．

3.結果と議論
分類した事例を合成した結果，モデルは低気圧事例(図 1a, c)と季節風事例(図 1b, d)の降水量と降水分布の特徴を再現した．よって，輝度温度を用いた事例分類が妥当であることが示された．また，VSVD との比較から SN14 は観測された粒径-落下速度分布及び，落下速度の頻度分布をよく再現した(図 2)．以上の結果よ

図 2：（左列）低気圧事例および（右列）季節風事例で合成した札幌における(a, b)粒径-落下速度分布と，(c, d)落下速度の頻度分布．赤 ，青，黒はそれぞれ 霰，雪，VSVD による観測を示し、(a, b)においては霰と雪の和を緑で示す．
引用文献[1] Bergeron (1935) Proc. 5th Assembly U.G.G.I., Lisbon, Portugal, 1935, 156-180, 1935
[2] Tapiador et al. (2019) doi:10.1016/j.atmosres.2018.09.010[3] Harimaya and Sato (1986) J. Fac. Sci. Hokkaido Univ., 8(4), 355–366.
[4] Kusunoki et al. (2004) doi:10.1175/1520-0493(2004)132<0174:TCAEOO>2.0.CO;2[5] Kondo et al. (2021) doi:10.2151/sola.2021-012[6] Katsuyama and Inatsu (2021) doi:10.2151/sola.2021-006.
[7] Seiki and Nakajima (2014) doi: 10.1175/JAS-D-12-0195.1.
[8] Nishizawa et al. (2015), doi:10.5194/gmd-8-3393-2015.
[9] Sato et al. (2015), doi:10.1186/s40645-015-0053-6.

-251-PR-29 (P1L)

解析雨量を用いた線状降水帯検出手法の改善*廣 川 康 隆 , 加 藤 輝 之 (気 象 研 究 所 )1. はじめに
3 時間積算解析雨量分布の形状や時空間連続性から，客観的にLinear-Stationary（LS）型強雨域を検出する手法を開発した[1] [2]．
検出した LS 型強雨域は，典型的な線状降水帯の約 80%を捕捉していた一方， 線状降水帯に含めるべきではない地形性降水等の事例（以後，非線状降水帯事例）も含まれていた．そこで本研究では，LS型強雨域のうち非線状降水帯事例を客観的に除外する手法を開発
し，「LS 型強雨域を線状降水帯として扱う」ことの妥当性を示す．
2. 従来手法で検出した LS 型強雨域の特徴
水平解像度 5km に変換した 3 時間積算解析雨量[3]を用いて，2009 年～2020 年暖候期（4 月～11 月）に抽出した LS 型強雨域 452
事例が，線状降水帯の特徴を有しているかをレーダー降水強度の時間変化等から主観的に確認した．その結果，線状降水帯の妥当性判
定は，○：303 事例，△：36 事例，×：113 事例に分類された（第 1 図）．
×判定事例のうち 70%以上が台風によるもので，主に壁雲やアウター
バンド，地形にともなう強雨域や移動の速い非停滞性の強雨域であった．これら×判定事例を除外する条件を見出す．
3. 非線状降水帯事例の除外条件とその妥当性

第 1 図 LS 型 強 雨 域 の出 現 分 布 ．
実 線 は線 状 降 水 帯 の主 観 的 な妥
当 性 を示 す： ○(Certainty,緑 )， △(Doubtful,黄 )， ×(Suspect,赤 )．
配 色 と英 字 は第 2 図 も同 様 ．

台風近傍では×判定事例が集中しており（第 2 図），台風と強雨域との距離は除外条件の 1 つとなり得る．ほかに強雨域の降水量や 1
時間解析雨量による強雨域（以後，R1 強雨域； 検出条件は 40mm 領域に最大 60mm 以上含む事例）の有無およびその形状の特徴，総降水量と 3 時間降水量との差が小さいこと（強雨域の非停滞性を示唆）等が判定別に異なる特徴を示した（図略）．これらの特徴をベースに，
非線状降水帯事例の除外条件を以下のとおり構築した：(1) 強雨域と台風の距離 300km 以内，かつ台風中心気圧 980hPa
以下，かつ最大 3 時間降水量 300mm 未満(2) 強雨域と台風の距離 500km 以内，かつ総降水量 200mm 未満(3) 強雨域と台風の距離 500km 以内，かつ長軸・短軸比 2.5 以上のR1 強雨域事例数が 1 以下
(4) 総降水量 180mm 未満，かつ総降水量と最大 3 時間降水量の差

第 2 図 LS 型 強 雨 域 の位 置 を原点 とした， 台 風 の相 対 的 な位 置 ．

10mm 未満，かつ R1 強雨域の最大重複率 20%未満
条件 1，2 は台風の壁雲やアウターバンドにともなう強雨域を，条件 3，4 は移動の速い非停滞性の強雨域や地形性強雨域を，それぞれ除外する場合に有効である．上記条件を考慮すると，LS 型
強雨域 452 事例のうち 371（81）事例が線状降水帯（非線状降水帯）に分類される（第 3 図）
．×判定のうち 39 事例（約 35%）は除外できず，そのほとんどは移動の速い非停滞性の強雨域事例であった．一方，○または△判定でも 7 事例（約 2%）が除外されたが，顕著な大雨をもたらした典型的な線状降水帯は含まれていない．以上の結果から，除外条件を考慮した LS 型強雨域を線状降水帯と扱うことは妥当であり，本研究での開発手法は今後の線状降水帯の統計解析を進める上で有効であると考えられる．

-252-

第 3 図 除 外 条 件 を考 慮 した， ○・△・ ×判 定 別 の線 状 降 水 帯 の分類 結 果 （ 緑 :採 用 ， 赤 :除 外 ） ．

参考文献[1] Hirockawa et al., 2020, J. Meteor. Soc. Japan.
[2] Hirockawa et al., 2020, SOLA.
[3] 廣川・加藤，気象学会 2021 年春季大会予稿．

PR-30 (P2A)

寒気流入と大雪との関連性に関する研究*川 口 真 司 (気 象 大 学 校 ， 現 所 属 ： 気 象 庁 数 値 予 報 開 発 セ ン タ ー ),加 藤 輝 之 (気 象 大 学 校 ， 現 所 属 ： 気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

トク周辺から津軽海峡付近への寒気流出が顕著に見ら冬季日本海側では，寒気吹き出し時にしばしば大雪れた．8 地点を対象に調査した結果，DP = 300 hPa がが観測される．大雪が社会に与える影響は大きいため，

大雪の 1 つの目安であり，大雪時の山岳部の VEL が平大雪について様々な研究がなされてきた．しかし，現業

野部よりも大きいことが里雪型と山雪型の違いとしてモデルでは大雪を量的に正確に予測することは難しい．

見出された（図 1：秋田と角館での結果）．全 8 地点で平野沿岸部での予測降雪量の改善には，水平解像度 1

日降雪量上位 75 位以内の日には SST と DP に弱から中km 以下のモデルが必要である[1]が，1 km 以下のモデ程度の負の相関が見られた．これは，気団変質によってルの現行運用は 2030 年頃まで待たなければならない．

発達した雪雲が生じるためには下層の温度と SST に大

そこで，大気状態と大雪との関連性を見出すことが大きな温度差が必要だが，海面水温が高くなれば寒気の雪の量的予測を補うためには重要となる．本研究では，強さが相対的に弱くても大きい温度差を確保できるた

寒気質量（DP），寒気質量フラックス（FLCA）[2]およめだと考えられる．また，各地点の大雪日 25 を調べる

び寒気質量の平均風（VEL）[3]を用いて大気状態を調と，秋田ではメソ擾乱と前線または下層トラフ，秋田以査し，海面水温（SST）も含めて大雪との関連性を見出

外の平野部と大野では日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）

すことを目的とする．

末端の降雪バンド，角館と赤名では季節風に平行な筋

2.

状雲（L モード），十日町では季節風に直交する筋状雲

使用データと解析手法

本研究では，AMeDAS および気象官署の日降雪量と毎時降雪量，JRA-55 再解析データ（0.5 度メッシュ），
NOAA 提供の SST データを利用し，統計解析の期間は1981 年から 2020 年の冬季（12 月〜3 月）とした．

（T モード）による大雪事例が多かった．
今後の課題として，
本研究では8 地点を調査したが，降雪量は地域差が大きいため，さらなる地点を調査する必要がある．
DP(280K)

Akita

VEL(280K)

Akita

本研究の解析で寒気流入の指標として用いた DP，

DP ≡ 𝑝% − 𝑝(𝜃) )，FLCA ≡ /

23

6

400

9

𝒗𝑑𝑝

300

2(45 )

VEL ≡ FLCA ∙ DP
ここで，𝑝% ：地上気圧 [hPa]，𝜃) ：特定温位 [K]（本研100Kakunodate
Matsue

400

400

300

地点の大雪日 25（日降雪量上位 25 位以内）をもたらした気象擾乱・気圧配置のパターンに分類して調査した．
結果と今後の課題

DP は 1 月から 2 月にかけて日本周辺で最も大きく，
FLCA と VEL では 12 月から 2 月にかけてウラジオス

400

200

300

Kakunodate
Matsue

6

6

12

400

400
400

300
200

まず12月から3月までの各月におけるDPとFLCA，する SST と寒気流入の各指標の関係を調べ，最後に各VEL(280K)
VEL(280K)
9である．

名）での大雪時の寒気流入の特徴および日降雪量に対36DP(280K)
DP(280K)−6 ℃から 280 K とした）
，𝒗：水平風ベクトル [m s -1]

新潟，福井，松江）と山岳部（角館，十日町，大野，赤9

200

究では，雪の目安とされている 850 hPa 気圧面の気温

VEL の気候値の分布を調査した．次に平野部（秋田，

9

300

:;

3.

400

400

FLCA，VEL は以下のように定義される．

9

9
300
200

6
9

15

12 9

12

200

9

12

100 100

6

9
6
9

3 3
20.0m/s

6000.0hPa*m/s

21

84 147 210 273 336 399 462[hPa]

0.72 3.60 6.48

10.08 12.96 15.84[m/s]

図１ 秋田（上図）と角館（下図）の大雪日 25 を対象に平均した DP（左図）および VEL の大きさ（右図）の分布図．ベクトルはそれぞれ FLCA（左図），VEL（右図）を示す．右図白枠は SST を算出した領域．
参考文献[1] 加藤輝之, 2019, 気象研究ノート, 241, 576-583.
[2] Iwasaki, T., et al., 2014, J. Atmos. Sci., 71, 2230-2243.
[3] Yamaguchi, J., et al., 2019, JMSJ, 97, 275-293.

-253-

PR-31 (P2A)

線状降水帯の風上側の水蒸気鉛直プロファイルの観測*吉 田 智 、 酒 井 哲 、 永 井 智 広 (気 象 研 )、 白 石 浩 一 （ 福 岡 大 ）、
幾田泰酵、瀬古弘、小司禎教（気象研）
1.

はじめに

インパクトを調査する。

長崎市および鹿児島県下甑島で水蒸気ラマンライダ

謝辞：研究の一部は JSPS 科研費（19H01983）および内ーによる観測を 2020 年から実施している。2020 年の観閣府総合科学技術・イノベーション会議の戦略的イノ

測では、水蒸気ライダーデータの同化により、線状降ベーション創造プログラム（SIP)「国家レジリエンス（防水帯に伴う降水量の予測精度向上の事例を示した。

災・減災）の強化」によって実施された。観測場所を

2021 年 7 月 10 日未明に鹿児島県北東部において、6 時ご提供いただいた長崎市及び薩摩川内市にこの場を借間雨量で、400mm を超えるバックビルディング型の線

りて謝意を表す。

状降水帯が発生した。本稿では、この線状降水帯に伴い観測された風上側の下層の水蒸気鉛直プロファイルについて示す。
2.

結果

2021 年 7 月 9 日から 11 日にかけて、日本海海上に停滞前線が存在し、南海上からの湿った大気が断続的に流入し、日本海沿岸や九州など各地で大雨が発生した。
図 1 に 7 月 10 日 00 時の気象庁局地解析(LA)から得た
大気下層の水蒸気混合比・水平風および 6 時間の積算
雨量を示す。同図に示す通り、下層では南西風が卓越しており南西からの 19g/kg を超える湿潤な大気が鹿児島県北部に流入している。LA の結果によると 7 月 9 日
21 時頃から 6 時間にわたりこの湿潤な大気の流入が継続している。この湿潤な大気の流入に伴い、下甑島の西方沖で積乱雲が次々と発生、その後東進し、バック
ビルディング型の線状降水帯を形成した。
図 2 に長崎および下甑島で観測された水蒸気混合比

図 1：局地解析から得た 2021 年 7 月 10 日 00JST の高度 535m における水蒸気混合比(カラー)および水平風（矢印）。
6 時間積算雨量(ピンク：7/10 00JST から06JSTまで)を示す（200mm から 100mm 毎）。ライダー観測点、
AMeDAS(紫尾山)を×、▲で示す。

の鉛直プロファイルと紫尾山観測点の降水量を示す。
LA で示された通り、下甑の観測点でも同様に 7 月 9 日の 21 時頃から水蒸気の下層流入が 6 時間継続している。
線状降水帯の風上側で下層水蒸気の上昇後、紫尾山で降雨が観測され始め、線状降水帯形成に至ったことが分かる。この線状降水帯発生前の水蒸気上昇は長崎の観測点では見られないことから、図 1 の通り、東シナ
海からの湿潤な大気の流入は局所的な現象であることが示唆される。
3.

まとめ

長崎と下甑島において水蒸気ラマンライダー観測を実施した。2021 年 7 月 10 日に鹿児島県北部で発生した
線状降水帯事例について、風上側で降水が始まる数時
間前から下層水蒸気量の上昇を明確に捉えることに成功した。今後、水蒸気ライダーデータを同化し、その図 2：(a,b) 2021 年 7 月 9-10 月に長崎及び下甑の水蒸気ラマンライダーで観測した水蒸気鉛直プロファイ
ル。(c)AMeDAS（紫尾山観測点）の 1 時間降水量。

-254-

PR-32 (P2A)
2021年1月7‐9日上越大雪時にLPM PE観測された降雪粒子特性*1中井専人・ 1山下克也・ 2熊倉俊郎・ 1本吉弘岐(1: 防災科研・雪氷; 2: 長岡技大・環境社会基盤工学)
１．はじめに2021年1月6日から15日にかけて、北越地方では
交通障害，休校，住宅破損などの被害が多発し、新潟県上越市(高田(気象庁))においては6，12，24，
48時間降雪量が統計開始以来の極値を更新した。
上越市にある農研機構北陸研究拠点内において防災科学技術研究所が行っている降雪粒子観測機器
も冠雪で観測が中断したが，降雪の一部について
LPM(Thies製 )による観測値が得られていた．このLPMは全粒子の測定値が得られる設定(PE)で運用しており[1]、これを用いた結果を発表する。
2．2021年1月7-9日の上越(高田)の降雪
2.1 降雪パターンの時間変化
高田では1月8日を中心にまとまった降水があった．
図1は気象庁高田観測点の時別値に、高田の降水が強かった期間について合成レーダーの降水分布
パターンに基づく期間区分1～9(図の上)を追記したものである．高田の気温はほとんど0℃以下であり，降雪が続いたことを表す．期間ごとに特徴的なパターンは，期間1：寒気前面の収束線に伴うと思われるバンドの通過、期間2，8： Tモード筋雲，期間3，4：西から糸魚川沖を回り込んだ雪雲，期間5，
6，7、9：富山湾で発達したりそこから新潟県にかけて停滞した雪雲，というパターンであった．期間
3，6では中越地域で陸風が出ており(図1)，このため西から移動してきた雪雲が東進できずに，高田で強い降雪になっていた可能性がある．
2.2 LPM PEに見られた期間による差異
LPM PE観測は期間4以後は冠雪でかなりのデー
タ欠落があったとみられるため、それ以前でまとまった降雪のあった期間2と3を定性的に比較した．図2は期間2と3の粒径・落下速度分布図である．期
間2は霰が30%近くあったが，期間3は雪片と小粒子が卓越しており、小粒子の中でも落下速度小さめのものが多かったことがわかる．数としてはどちらも小粒子が2/3以上を占めたが，その比率は期間3の方が大きかった．

3．おわりに
本稿では降雪粒子の種類ごとの相対的な多寡を定性的に述べるにとどまった．降水量には大きい粒子が強く影響するので，今後，CMF[2]等粒子の質量を考慮した解析をしていきたい．
参考文献[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.
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』及びJAXA ER2GPN104によります。

図１

気象庁高田の観測値及び寺泊，柏崎の風向風
速の時系列．矢羽根は長羽根が２m s -1 ．強い
降雪による積雪急増時(↓印)には，中越地域海沿い(寺泊，柏崎)で陸から風が吹いていた(一部欠測有り)．

図２-255-

LPM PE観測した，左)期間2，右)期間3の粒径-落下速度分布．見やすさのため粒子数を1/20に間引いて表示している．約8.7mmより大きい値は丸められて計測される2)．

PR-33 (P2A)

C バンド二 重 偏 波 レーダーを用 いた
令 和 2 年 4 月 24 日 の関 東 地 方 降 雹 事 例 解 析*笠 見 京 平 1 , 2 , 高 野 雄 紀 1 , 2 , 渡 邊 正 太 郎 2
1
東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 , 2 ウェザーマップ
1.

はじめに

令和 2 年から気象庁の東京レーダーは二重偏波レーダーに更新され、反射強度だけでなく、降水粒子の種類や大きさに関わる多くの情報を得られるようになった。
しかし、二重偏波レーダーから得られる情報を実際の予報の現場でどのように利用できるかについてはまだ不確かな点が多い。そこで今回は、気象過去データの利

気象庁東京レーダー用環境(令和 2 年度)という枠組みで気象庁から公開された東京レーダーの観測データを用いて、令和 2 年 4月 24 日の関東地方の降雹事例について解析を行った。
2.

解析手法

この研究では 2020 年 4 月 24 日の 0600UTC から
1230UTC まで 5 分毎の観測データについて解析を行っ

図 1 降水粒子判別結果(2020 年 4 月 24 日 0900UTC)た。この観測データは千葉県柏市にある気象庁の C バ(PPI、仰角 0.0°)

ンド二重偏波レーダーから得られたものである。Dolan
et al. (2013)[1]を元にした粒子判別も行った。粒子判別には LFM の気温を用いているが、3 次元的な気温分布ではなく、ある 1 点(北緯 36 度、東経 140 度)の 1 次元
的な気温を用いている。
3.

結果

この日に雹が見られた千葉県北西部や埼玉県南部などで、粒子判別においても雹が表現されていることを確認できた(図 1)。粒子判別には二重偏波レーダー観測で得られる偏波パラメータのうち水平偏波反射強度 Z、反射因子差 ZDR、偏波間位相差変化率 KDP、偏波間相
関係数 ρhv の 4 つと LFM の気温を用いているが、雹が表現されている領域では特に Z の値の上昇が顕著に見

図 2 降水粒子判別結果(2020 年 4 月 24 日 0810UTC)られる。また、この領域の下層では、ZDR と KDP の値(RHI、東京レーダーの西 28km における南北断面)の上昇が見られ、これは雹や霰の融解に対応していると考えられる[2]。ρhv については雹に対応した顕著な

参考文献

特徴は見られなかった。この雹を伴うシステムはゆっ[1] Dolan, B., Rutledge, S. A., Lim, S., Chandrasekar, V.,
and Thurai, M., 2013, Journal of Applied Meteorology andClimatology, 52(9), 2162-2186.
[2] Alexander V., and Dusan S., 2019, ProQuest Ebook
Central, 246- 253

くりと西から東に移動し、0730UTC 頃から少なくとも5 時間近く維持していた。
雹ができる 30 分くらい前から高密度の霰が高度
1~4km 付近で増加しており(図 2)、これを捉えることによって雹のナウキャストができる可能性があることを示唆している。

-256-PR-34 (P2A)

2021 年 7 月 1～ 3 日 の 静 岡 県 付 近 に お け る 大 雨 時 の 前 線 構 造*北 畠 尚 子（ 気 象 大 ）、牧 野 眞 一（ 気 象 庁 ）、梶 原 靖 司 、岩 下 裕 二 、伊 藤 享 洋（ 気 象 大 ）
1.

はじめに

7 月 1 日から 3 日にかけて、伊豆諸島北部と東海地
方・関東地方南部で大雨となり、72 時間降水量が500mm を越えたところもあった。この降水期間には 7
月 1 日は伊豆諸島北部、2 日と 3 日は静岡県を中心に降水量が多かった。本研究では特に 1 日と 3 日の前線構造を比較することで、この降水期間中のメカニズムの変化を明らかにすることを目的とする。使用したデー
タは JRA-55 再解析データと気象庁メソ解析である。
2.

7 月 1 日の前線構造

この日は、大規模場では東西に前線帯がのび、上層

図 1 1 日 00UTC の 950hPa 温位（赤線、K）、水平温位

では 200hPa を中心にジェット気流がほぼ直線状の東西傾度（シェード、K/100km）、前線強化（黒細線、流となっていた（図略）。この日の強雨が生じていた

K/100km/hour）、風（ベクトル、m/s）。

34N 沿いでは下層の前線が顕著で（図 1）、この前線強化による上昇運動が強雨に寄与したことが考えられる。
このときは中上層（500hPa 付近から上層）の前線は 36N以北に位置し、前線帯は上層ほど北に傾いた構造であった（図略）。
3.

7 月 3 日の前線構造

この日は下層前線は本州の陸上付近まで北上して不明瞭になっていた。一方、対流圏上層の顕著なトラフが北日本を通過した。400hPa ではこのトラフの前面で前線弱化、後面で前線強化となっており、3 日 00UTC
は Q ベクトル発散（下降運動励起）が日本海、収束（上昇運動励起）が北日本と中部地方付近で生じていた（図図 2 3 日 00UTC の 400hPa ジオポテンシャル高度（黒2）。そしてこれに伴う温位（気温）の中上層前線が 37N線、m）、気温（赤線、℃）、Q ベクトル（ベクトル、付近で顕著になっていた。この中上層温位前線の暖気

m2 s-1 kg-1）とその発散（シェード、10-18 m s-1 kg-1）。

側にはトラフ後面から乾燥空気が流入していたため、相当温位で見た中上層の前線は温位の前線より南の 35－36N 付近に位置した（図 3）。このため東海・関東地
方南部では成層が不安定になっていた。そこへ南岸での下層湿潤空気の地形性上昇があり、中層の前線に沿った強雨域となったと考えられる。
（右）図 3 3 日 00UTC の 139E に沿った南北鉛直断面の相当温位（黒線、K）、その水平傾度（シェード、
K/100km）、相対湿度（点線、％）
。

-257-

PR-35 (P2A)

中部山岳域における降水・積雪の経年変化率と標高の関係*栗 林 正 俊 (長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 )
1.

はじめに

長野県は 2019 年 4 月に信州気候変動適応センターを設置し，気候変動の実態や予測・影響等の情報を発信してきた[1]．長野県は標高 1000 m 以上の地域に気象庁の観測点が複数あり，気候変動の実態を標高に応じて評価できることは全国的にも稀で，夏季降水量の経年変化の標高依存性に関する知見等が得られている[2]．
しかし，気候変動の影響を受けやすいとされる高山帯には気象庁の観測点が皆無で，高山帯も含めて気候変

図 1 1993～2015 年の年降水量の経年変化率と標高の関係．(a)観測値(小さい点は移転あり, 四角動の実態を評価することは重要な課題である．そこで，は有意水準 10%で有意)，(b)モデル値．

本研究ではモデルによる気候再現計算結果を解析して，降水・積雪の経年変化率と標高の関係を評価する．
2.

方法

気象庁による長野県内の観測値のうち，気象観測統
計指針の正常値と準正常値(資料数が全体の 80%以上)に分類された値のみ解析に使用した．観測点の移転がある場合，移転前後の統計値の均質性については，気象観測統計指針に示されている条件に従った．解析には，御嶽山(2195 m)の降水量観測点で年降水量の正常値が得られている 1993～2015 年のデータを使用した．
長期気候再現計算は，JRA55 を非静力学地域気候モデル(NHRCM)の初期値・境界値に用いて，2 重ネストにより東アジアを 20 km 格子，日本を 5 km 格子で実施された．この計算は，1 年毎に前年 7 月末から 8 月末までの約 1 年 1 ヵ月間が連続積分され，1980～2015 年の合計 36 年分実行された．解析には，1981～2015 年の中

図 2 モデルが再現した 1981～2015 年の(a)年降水部山岳域の結果を使用した．

量，(b)年降雨量，(c)年降雪量，(d)年最深積雪，

経年変化率は，各観測点や各モデル格子で単回帰分の各経年変化率と標高の関係．

析して得られる回帰係数を解析対象期間で平均した値
で割り，100 をかけた値として計算した．

の地域で経年変化率が概ね正の値であるのに対し，標3.

高1000 m 以下の地域ではばらつきが大きいものの比較

結果

1993～2015 年の年降水量の変化率と標高の関係は，的負の値が多かった(図 2c)．年最深積雪の経年変化率

観測・NHRCM ともに負の相関がある(図 1)．
1981～2015と標高の関係も年降雪量と同様の傾向を示した(図 2d)．

年についても NHRCM で同様の解析を行った結果，類謝辞

似した傾向が示された(図 2a)．なお，1979～2015 年の本研究は，(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費

長野県における 6 月の月降水量の観測値で同じ解析を(体系的番号 JPMEERF20192007)により実施した．

行っても類似した傾向を示すことが報告されている[2]．

参考文献

降水量を降雨量と降雪量に分けて同じ解析を行うと，[1] 信州気候変動適応センター, https://lccac-shinshu.org/,

年降雨量はより顕著に高標高地域で経年変化率が負の値を示した(図 2b)．一方，年降雪量は標高 1000 m 以上

(2021/7/9 閲覧)[2] 栗林ら, 2019, 地学雑誌, 128(1), 21-30.

-258-

PR-36 (P2A)
アメダス 1 分値データを用いた突風の統計解析
益子 渉 （気象研）

２．使用データ
アメダス観測所では2008 年3 月から順次最大瞬間風速（3 秒平均風速）の観測が開始された。今回、2009 年から2020 年までの全国のアメダスの1 分値データを用いて解析を行った。1 分値データには前 1 分間最大瞬間風速や前 10 分平均風速などが記録されている。風を観測している観測点のうち、a)標高 1000m 以上または 1km 格子データを用いた最大傾斜角が 15 度以上、b)統計期間が 10
年未満、c)期間内に 2.5km 以上移設または風速計の設置
高度を 5m 以上変更、これらのいずれかの条件に該当する地点と、突風発生頻度の特性が著しく異なる山形県小国、北海道羅臼、和歌山県清水を除いた計 838 地点のデータを用いて統計解析を行った。

場合があるため突風発生日数でみると、0.63 日/年となった。発生した突風のうち、台風に伴うもの（中心から800km 以内）が 4059 事例で全体の 42.5%と多くなっていた。そして、月別発生数でみると、9 月、10 月の発生頻度が高くなっているが、これは台風に伴うものがかなりの割合を占めていることが分かる（図１）。対照的に、台風以外の突風の発生数は 3 月、4 月、12 月に多く、初冬と早春に多く夏季に少ないといった特徴がある。
発生分布でみると、突風は全国的に発生しているが、沿岸部や島嶼部で多く（図 2）、平均すると沿岸部は内陸より発生頻度が約 2 倍大きくなっていた。特に太平洋岸で多くなっており、三陸沿岸は気象庁竜巻等の突風デー
タベース上では発生事例数が少ないが、Mashiko (2019,
JMSJ)と同じく今回のアメダスの複数点でも発生頻度が高くなっていることが示されている。また、日変化に関しては、台風に関係しない突風は 14-15 時に発生頻度のピークがみられたが、台風に伴うものは日中午後のピー
クは小さく夜間に最大のピークがみられるなどの特徴があることが分かった。
表 1．JEF スケールに対応させた突風の発生数
Rm

Rating
3秒風 [m/s]

W 3s < 25

R0

R1

R2

R3

R4

R5

25≦W 3s<39 39≦W 3s<53 53≦W 3s<67 67≦W 3s<81 81≦W 3s<95 95≦W 3s

Total

突風数

5185

4207

155

2

0

0

0

9549

台風に伴うもの

1578

2329

150

2

0

0

0

4059

1800
1600

台風に伴うもの
台風と関係なし

1400
1200

Frequency

１．はじめにMashiko (2019, JMSJ)では、2002 年から 2017 年までの全国の気象官署 151 地点の地上観測データを用いて、突風の統計解析を行った。これにより、突風の発生頻度や発生分布の特徴が明らかになるとともに、台風の眼の壁
雲の内縁には突風をもたらすフィラメント状のエコー域が存在することなどが明らかになった（Mashiko andShimada, 2021, MWR）
。また、こういった突風事例の統計的な検出結果は、突風の予測手法の開発において気象庁
突風データベースとともに検証用のデータとして利用されることや、鉄道や航空機などの運輸分野における防災対策などに役立てられることが期待される。今回は全国のアメダス 1 分値データを用いることで、より詳細な突風の統計解析を行った。

1000
800
600
400

３．突風の定義
今回の解析では、Mashiko (2019, JMSJ)に従い、次に示す突風の定義を用いて解析を行った。A）瞬間風速（3 秒
平均風速）が前 10 分平均風速より 15m/s 以上大きい、かつ突風率（瞬間風速/前 10 分平均風速）が 2 以上。B）瞬
間風速が、前 3 分平均最大瞬間風速よりも 10m/s 以上増加。C）瞬間風速は後 10 分平均風速より 10m/s 以上大きい。これらすべての条件を満たすものを突風と定義し、A）と B）のみ満たすものを”ステップ型強風”として抽出した。抽出された突風の最大瞬間風速の値に対して、日本版改良藤田スケールの風速に対応させてランク付け（R0～R5）を行い、JEF0 未満のものはRm とした
（表1）
。
４．結果
抽出された突風は 9549 事例で（表 1）、ステップ型強
風は 371 事例であった。全地点で平均すると、突風の発生頻度は 1 年当たり 0.96 回、25m/s 以上の突風に限ると0.44 回/年となった。また、1 日に複数の突風が発生する

200
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Month

図１．突風の月別発生数

図２．1 年当りの突風発生頻度の分布
謝辞：本研究の一部は科学研究費助成事業・基盤研究 C（20K04071）の助成による．

-259-

PR-37 (P2A)

区内観測が捉えた過去の関東平野の大雪と気象モデルを用いた再現実験*川 瀬 宏 明 ， 村 田 昭 彦 ， 野 坂 真 也 （ 気 象 研 ）， 土 屋 智 紀 ， 上 野 健 一 （ 筑 波 大 ），福 井 真 （ 東 北 大 /気 象 研 ）， 野 沢 徹 （ 岡 山 大 ）、 西 井 和 晃 （ 三 重 大 ）， 大 庭 雅 道 （ 電 中 研 ）
1.

はじめに

観測した事例は，1968 年 2 月 15 日であった（図 1a）．

降雪頻度が少ない関東から九州にかけての太平洋側

次いで多かったのが 1967 年 2 月 11 日であるが，大雪の地域では，積雪を観測している地点が極めて少なく，を観測した地点は，1968 年 2 月 15 日の事例とは大きく

大雪発生時に積雪あるいは降雪の分布を把握するのが異なった（図 1b）．関東平野で大雪が発生する際には，困難である．2014 年 2 月 14-15 日には関東甲信地方で

このほかにも複数のパターンがあることが分かった．

記録的な大雪となり被害が出たが，気象庁のアメダス

一方，1968 年 2 月 15 日の事例に対して，NHRCM によ

では密な積雪分布を把握できなかった．一方，自治体

る再現実験の結果と区内観測と比較すると，NHRCM は観等が観測した積雪深を活用することで，積雪を面的に測された降雪分布をよく再現していた．特に茨城県南把握する試みが実施されている（伊豫部ほか，2015）．

部では，降雪の多い地域と少ない地域の境がはっきり

気象庁は 1970 年代後半以前，外部委託による気象観としており(図 1c,d)，これには沿岸前線に伴う気温の測を実施していた（区内観測）．区内観測点で観測され不連続線が関連していた可能性が考えられる．

た積雪深は 1 日 1 回ではあるが，アメダスと比べると謝辞

かなり高密度であり，これを用いれば過去に発生した

本研究は科学研究費助成事業（19H01377）及び文部科

大雪の詳細な積雪分布を把握できると期待される．本

学省統合的気候モデル高度化研究プログラム

研究では，区内観測から積雪深を読み出し，主に関東（JPMXD0717935561）の支援を受けた．

平野を対象に過去の大雪事例の特徴を調査する．また，気象モデルによる再現実験の結果と比較し，モデルの再現性の検証，及び降雪発生時の環境場を考察する．
2.

解析方法

2.1 関東平野の大雪事例の抽出
区内観測の積雪観測は午前 9 時のみのため，前日と当日 9 時の積雪深の差から降雪深を算出した．各地点の降雪深を昇順に並べて地点ごとに日降雪深の順位を作成し，関東地方（群馬県を除く）の区内観測点の多くで上位となった日を大雪事例とした．ここでは 1958
年から 1977 年までを解析対象とする．
2.2 再現実験
気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55）を境界値として用い，非静力学地域気候モデル（NHRCM; Sasaki etal. 2008）よる力学的ダウンスケーリングを実施した．
2 段ネスティングを行ない，外側は 20km，内側は 5km

図１（上段）2 つの大雪事例．赤，緑，青は期間内 1の格子間隔で計算する(JRA55-DS5km)．5km の領域は日位，2 位，3 位を示す．
（下段）1968 年 2 月 15 日に（左）本全国を覆う範囲である．計算は 7 月から開始し，翌観測された降雪深（cm）と（右）再現された降雪量（mm）．

年 8 月末まで行う形式で 1958 年から実施した．

参考文献

3.

[1] 伊豫部ほか，2015，雪氷．

結果と考察

関東平野の最も多くの区内観測点で 1 位の降雪深を[2] Sasaki et al. 2008, SOLA.

-260-

PR-38 (P2A)

衛 星 観 測 によるアジアモンスーン地 域 の降 水 特 性*山 地 萌 果 (JAXA/EORC, 都 立 大 ), 高 橋 洋 （都 立 大 ）

1.

はじめに

3.

結果

降水は全球の水循環を考える上で非常に重要な要素の 1

降水量（R）や降水頂高度は先行研究[1]と同様に，モンつである．近年の気候変動によって頻発・激甚化している洪スーン期に比べて，プレモンスーン期の方が降水量は少ないが，水や干ばつなどの極端気象にも密接に関わっていることから，

平均的な降水頂高度は高く，対流がより深く発達しているこ

人間生活に大きな影響を与える現象でもあり，降水量の分とが示唆される結果が得られた．

布に加え，その特性を理解する必要がある．とりわけ日本を

また，衛星観測による新しい情報として，降水粒子に関含むアジア域では，特徴的なモンスーン気候が卓越している．

わる物理量も本研究では解析を実施した．図 1 に対象領域

これは季節によって生じる海陸コントラストにより形成されるもにおける Dm の地理的分布を示す．インド亜大陸やインドシナ

ので，大規模に大気や水が循環することで，季節的に異な半島を中心とした陸域に着目すると，プレモンスーン期（図る降水をもたらしている．

1a）は，モンスーン期（図 1b）に比べて地表付近の雨滴粒

本研究では，モンスーンアジア域の降水特性のさらなる理解に資することを目指し，衛星観測データを用いて降水特性の統計解析を実施した．特に，プレモンスーン期とモンスーン期の降水特性を比較することで，それらの季節変化を調査し径が平均的に陸上で大きいという特徴がみられ，明瞭な海
陸コントラストが確認できた．
(a) プレモンスーン(b) モンスーン

た．観測的側面から，統計解析情報を提供することにより，数値モデルの改良にも貢献できると考えられる．
2.

使用データと手法

図１ 平均雨滴粒径 Dm [mm]の分布．

モンスーンアジア域を中心とした比較的広範囲な領域（北緯35 度～南緯10 度，東経50 度～150 度）を対象とし，プレモンスーン期（4～5 月）とモンスーン期（7～8 月）の降
水特性を調査した．
使用データは熱帯降雨観測衛星(TRMM)に搭載された降雨レーダ（PR）と全球降水観測計画（GPM）主衛星に搭載された二周波降水レーダ（DPR）の 23 年間の衛星搭載
降水レーダ（1998～2013 年は TRMM/PR，2014～2020
年は GPM/DPR）によるプロダクト（L2Ku, Version06A）を

また，図 2 に示す固体降水の存在比率の地理的分布から，プレモンスーン期（図 2a）は，モンスーン期（図 2b）に比べて固体降水が存在する比率が高くなっていることがわかった．先行研究[1]から雷活動がプレモンスーン期に活発であることが知られており，上昇流を伴う深い対流によって高くまで発達し，上層での固体降水の増加とも整合的と考えられる．
(a) プレモンスーン(b) モンスーン

用いた．
プレモンスーン期とモンスーン期の降水量（R），降水頂高度，質量重み付き平均雨滴粒径（Dm），固体降水の存在比率（降水量が検出された頻度に対する固体降水の検図 2 平均固体降水の存在比率の分布．

出フラグ [flagHeavyIcePrecip] の頻度の割合）などの 0.5度緯度経度格子平均をそれぞれ算出し，地表付近における

参考文献

地理的分布を比較した．

[1] Kodama, Y. M., et al., 2005, Geophys. Res. Lett., 32, 1–
4. https://dx.doi.org/10.1029/2005GL022986-261-

PR-39 (P2A)

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の検証*正 木 岳 志 (京 大 院 理 、 RESTEC),
1.

はじめに

降水タイプは、降水過程の違いから「対流性降水」と

重 尚 一 (京 大 院 理 )ーダによる Z が 15 dBZ 前後（図２b）であった同時観
測時には層状性降水と判定された。

「層状性降水」の主に２つのタイプに分類されてきたチベット域は標高が高いため可降水量が少なく、対（Houze, 1997, BAMS）。しかし、衛星搭載降水レーダに流性降水があったとしても降水強度は弱い。そのため、

よる降水タイプ分類アルゴリズムは、観測されたレー

可降水量を考慮して Z の閾値を変動させる必要がある

ダ反射因子の強度・分布の評価を基本しており（Awakaと考える。

et al., 2016, JTECH）、降水の物理過程を考慮する余地がある。本研究では、チベット域を対象に GAME-Tibet プ
ロジェクトの観測データを用いて解析を行った。
2.

データと解析手法GAME-Tibet プロジェクトは、チベット域における水循環の解明を目的とし 1997 年から 1998 年に行われた地上観測キャンペーンである。NASDA（現 JAXA）は
X バンドドップラーレーダ（以降、NASDA レーダと呼ぶ）を標高 4548m に設置し、降水エコーおよびドップ
ラー速度を観測した（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、熱帯降雨観測衛星（TRMM）

図１：PR 降水タイプ分類。青色は層状性、赤色は対流性、橙色はその他、円（実線）は地上レーダ観測範
囲、円（破線）は VAD 評価域を示す。

搭載の降雨レーダ（PR）V06A level-2 プロダクトを、同時観測時の環境場を確認するため ECMWF Reanalysisv5（ERA5）を使用した。また、NASDA レーダ観測結果を使いPR 降水タイプ分類を検証するため、
Mapes andLin（2005, MWR）の手法を基に Velocity Azimuth Display（VAD）法を用いて水平発散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 16:43 Z において、NASDA レーダ観測範囲で
PR 降水タイプは大部分が層状性降水に分類されてい図２：NASDA レーダ観測結果。(a)VAD 評価域の水平る（図１）。この傾向は Fu and Liu（2007, JAMC）や Fun

発散の鉛直分布。エラーバーは±1𝜎 を示す。(b)レーダ

et al. （2013, JMSJ）と整合する。一方、NASDA レーダ

反射因子の鉛直分布。縦軸は気圧、横軸はレーダ中心位

観測による水平発散の鉛直分布は、下層収束、上層発散

置からの距離、緑線は 0 度高度を示す。

の対流性分布を示した（図２a）。
PR 降水タイプ分類アルゴリズムでは、降水エコーの謝辞

レーダ反射因子（Z）の最大値が 40 dBZ より強い場合、本研究で使用した NASDA レーダデータおよびデコ

対流性降水と判定される。この閾値は、地上気象レーダ

ードプログラムは琉球大学山田広幸准教授に、VAD 解

観測や熱帯の深い対流性降水の観測結果が基礎となっ析プログラムはマイアミ大学 Brian Mapes 教授にご提ており全球統一的に適用される。そのため、NASDA レ

供いただきました。御礼申し上げます。

-262-

PR-40 (P2P)

2011 年 台 風 Talas に 伴 う atmospheric river が も た ら す
豪雨の時間発展＊1.

青 木 理 沙 ・ 坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )はじめにが静岡県に豪雨をもたらしたことがわかる。

台風は中心から外側降雨帯の領域で豪雨をもたらすが、それ以外に中心から離れたところで豪雨が発生す

4.

まとめ

ることがある。そのような豪雨をもたらす水蒸気がど

本研究でのように流れ込むのかは問題である。本研究ではそのは、2011 年台候補として、atmospheric river（AR）を考える。AR と風 Talas がは、温帯低気圧の寒冷前線に伴って形成される、帯状のAR を伴って大量の水蒸気の流れのことで、それ以外では梅雨前線

いることをに伴うものが指摘されている。しかし、台風に伴う AR確認した。さについては、これまで指摘されたことがなく、その形成

らに、AR にプロセスや形成メカニズムなども解明されていない。

よって静岡

そこで、本研究では、紀伊半島に大水害をもたらした

県に豪雨が2011 年台風 Talas を例として、Talas が日本に接近した

発生したこ

ときの AR の形成の有無と、台風の中心から離れた地とが分かっ

図 1 2011 年 9 月 2 日 12 時 UTC の域での豪雨との関係性を調べ、AR のもたらす水蒸気流

た。

鉛直積算水蒸気量（kg m-2）と鉛直

入量と豪雨の時間発展の関係をあきらかにすることを積算水蒸気フラックス（kg m-1 s-1）。

目的とする。
2.

データ

本研究では、
気象庁55 年長期再解析データを用いて、鉛直積算水蒸気量と鉛直積算水蒸気フラックスを求めた。また、気象庁 1km メッシュ全国合成レーダーデー
タを用いて静岡県の降水量を調べた。
3.

解析結果

台風 Talas が日本に上陸する直前の鉛直積算水蒸気

図 2 2011 年 9 月 2 日 00UTC から 4

量と鉛直積算水蒸気フラックス（図 1）を見ると、台風

日 00UTC までの総積算雨量 （mm）。

-2

中心の東側に鉛直積算水蒸気量が 50 kg m を超える大量の水蒸気のフラックスが形成されていることが分かる。また、この水蒸気の流れは帯状をしており、熱帯の水蒸気貯留域とつながっていることから、熱帯から中緯度に水蒸気を運んでいる水蒸気の通り道であると考えられる。さらに、この水蒸気の通り道は台風の中心と独立しており、台風 Talas の接近時に形成された AR と考えられる。また、図 2 より、台風 Talas に伴う AR が発生している期間に、静岡県では 3 日間総積算雨量が1400mm を超える領域も確認された。
図３では、北向きの鉛直積算水蒸気フラックスと静岡県での 10 分間平均降水量の時間変化を比較し、AR

図 3（a）34°N での鉛直積算水蒸気フラックス（kg m-1s-1）の 2011 年 8 月 29 日 00UTC から 2011 年 9 月 7 日（b）34.5°〜35.5°N、137°
18UTC までの経度時間断面。
〜139°E の降水量の領域平均値の同期間の時間変化。

-263-

PR-41 (P1A)

2019 年 台 風 19 号 で 大 雨 を も た ら し た 前 線 強 化 の 要 因 解 析 2*大 矢 康 裕 (岐 阜 大 学 ),
1.

はじめに

吉 野 純 (岐 阜 大 学 )している．これは更に上流側にある越後山地も含めた

2021 年の気象学会春季大会にて 2019 年台風 19 号

山岳よるフェーン現象によるものであると考えられる．

(以降 T1919)による千曲川上流域での大雨をもたらし

以上の結果と考察から，千曲川上流域での大雨のメ

た前線強化の要因として，降水の蒸発による下層の冷カニズムをまとめると次のように結論づけられる．

却効果に焦点を当てて，
メソ気象モデル MM5 によって

⚫ 関東山地の地表面付近では，大雨時には北東風とな解析した結果を報告した．しかしながら，台風接近時っていて，越後山地等の風下側でのフェーン現象ににおける降水による蒸発冷却と前線強化過程について

よる高温位かつ未飽和な空気塊が流入した．

は依然として明らかとなっていない．本研究では，基⚫ 関東山地の上空では，台風に伴う東風により流入し準実験と蒸発なし実験との間の比較から，千曲川上流た積雲から落下してきた降水粒子によって，地表面域における大雨のメカニズムについて考察する．

付近の未飽和な空気塊の蒸発冷却が促進された．
⚫ その結果，台風内部の高相当温位な空気との間で前

2.

計算手法

T1919 が東日本を接近・通過した 2019 年 10 月 11 日

線強化が生じることで，関東山地による強制上昇を上回る大雨となった

12 時 Z～同 13 日 00 時 Z における 6 時間毎の NCEP 最終解析値 FNL を使用して，PUS/NCAR メソスケール気象モデル MM5 (Dudhia, 1993)を用いて，27km (D1)，9km

榛名山(D2)，3km (D3)，1km (D4)の 4 段階ネスティング(図１)

赤城山

により，36 時間の数値積分を実施した．前線強化をもたらしたと考えられる寒気の流れを調査するために，基準実験(cntl)と蒸発なし実験との間の比較を行った．

図２ 計算開始 19-23 時間後の cntl の平均温位[K]と矢羽根 (0.995σ，D4)．

図１ MM5 の解析領域の設定と D4 の地形．
3.

結果と考察

図2に大雨の時間である計算開始19-23時間後の平均の温位と風の地表面付近(0.995σ面)の結果を示す．榛
名山や赤城山からの高温位かつ未飽和な空気塊がT1919 北側の北東風により関東山地に流入している．
この高温位の空気の流入は地表面付近では明瞭であるが，高度 2km 付近(0.825σ面)まで高度を上げると不明

図３ 計算開始 19-23 時間後の平均温位の cntl と蒸発瞭になった(図略)．基準実験と蒸発なし実験の地表面付なしとの偏差[K]と cntl の風 (0.995σ，D4)．

近の温位の偏差(図 3)より，関東山地に流入した空気塊

参考文献

は蒸発により徐々に冷却されている様子が見て取れる．

[1]大矢，吉野，2020，日本気象学会 2020 年秋，PR-46

上流側の前橋の観測データ(図略)を見ると，千曲川上[2]大矢，吉野，2021，日本気象学会 2020 年春，PR-25

流域の大雨の時間帯は，相対湿度が低下し気温が上昇-264-PR-42 (P2P)

航空機搭載フェーズドアレイレーダを想定した台風観測のシミュレーション*高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

最初の段階では非常に簡単なモデルとして、そこで Z

日本学術会議の大型研究マスタープラン 2020 では、と Z の関数として落下速度と鉛直流場を与えた。

日本気象学会から日本大気化学会・日本航空宇宙学会と共同で「航空機観測による気候・地球システム科学

4.

結果

研究の推進」を提案し、重点課題に採択されている。

図１に直線飛行の場合（図の北東―南西を往復）の Z

提案の中では、台風の航空機観測の重要性が強調されとドップラー速度場を示す。Z は、元の Z を再現してている。これまで、レーダによる観測は実現できていいることを確認した。またドップラー速度も想定したないため、本報告では、マルチパラメータフェーズド

視線方向の成分が得られていることを確認できた。

アレイレーダを航空機に搭載すること想定して、観測シミュレーションを行った。
2.

レーダの仕様想定しているレーダの仕様は表１に示す。2018 年に開発されたマルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ（MP-PAWR）をベースとして考えて、2 偏波のフェーズドアレイレーダとした。周波数は MP-PAWR と同じ X 帯のほか、小型化を目指した Ku 帯 Ka 帯も想定している。また、航空機に搭載することを想定して小さなアンテナにしている。観測レンジはドップラー速

図１ 直線飛行時の高度 3 ㎞の（左上）水平風と Z（右度の折り返し速度範囲等を考慮して決めた。
3.

上）鉛直流、（左下）観測ドップラー速度（右下）観測 Z

シミュレーション手法
航空機の飛行ルートは簡単のために高度 13km として、台風の周りの円周上を飛行する場合と目を横切る
形の直線飛行とした。飛行方向に対して左側に仰角-90度から 10 度まで走査することとした。台風の構造は、

5.

今後の予定

実際の台風のシミュレーションの結果を用いた観測シミュレーションを作成するとともに、降水粒子タイ
プと粒径分布を与えて偏波パラメータを計算する。

表１ 想定するマルチパラメータフェーズドアレイレーダの諸元
Parameter

Value

Note

Frequency(band)X, Ku, （Ka）

Based on the development experience
X-band: patch antenna/waveguide slot array antenna
Ku-band: waveguide slot array antenna

Observation
range (km）50～100 km

PRF ：2500～4000 Hz (PRF=2500Hz → 60km）
Nyquist velocity：60 m/s (X-band, PRF=4000Hz) or dual PRF

Polarization

Dual pol.（H、V）

Need for hydrometeor classification

Tx power

400 W

Solid state power amplifier

Antenna type1-D or 2-D phasedarray

1-D system is relatively easy
2-D antenna system is applied for MP-PAWR

Antenna scan

±30°

Need to consider the effect of grating lobes-265-PR-43 (P2P)

異なる総観場のもとで生じた強雨に対する海面水温の影響*佐 藤 友 徳 (北 大 院 地 球 環 境 ),

1.

はじめに

初 塚 大 輔 (防 災 科 研 )降水量は，北海道内のほとんどの地域で REAL 実験の日本周辺では強い降水の頻度が増加していることが方が大きかった．つまり，海面水温が高いほど降水量

地上観測等により指摘されている．その要因として気が増加することを示している．総観場の異なる 2 事例

温上昇に伴う大気中の水蒸気量の増加が挙げられる．

に着目して降水強度階級ごとの頻度を調べたところ，

これは GNSS による観測でも確認されており，気温上日本海上を通過する強い水蒸気移流を伴う 8 月 18 日は，

昇につれて可降水量が顕著に増加することが知られて70mm/dayを超える強い降水を示す格子がREAL実験でいる[1]．一方，海面水温の上昇も降水の強化に影響を増加していることが分かった（図 1b）．また，強い降水与えていることが多くの先行研究において指摘されての発生場所がやや南下していた．それに対して，8 月

いる．ただし，日本周辺で生じる強い降水は様々な総

24 日の事例では，10mm/day 以上の降水が発生した格子

観場によってもたらされており，海面水温の影響がこで増加が確認できる（図 1d）．このことから，強雨域だ

れらの強雨事例に対して同様に働いているとは考えにけでなく比較的弱い降水も SST 昇温に対して増加する

くい．最近の研究によると，地上気温と降水強度の関傾向にあるといえる．

係は総観場によって異なることが分かっており[2]，これと同様に海面水温の降水に対する影響も総観場の特徴によって異なる可能性がある．本研究では数値モデルを用いた感度実験によってこの効果を評価することを目的とする．
2.

方法

解析対象期間は 2013 年 8 月とした．この期間には北日本周辺の海面水温は平年よりも 1℃以上高く，北海道
では短時間強雨が頻発した．数値実験は WRF-ARW
ver4.13 を用いて北海道周辺の領域を格子間隔 2km で約
1 か月間の積分を実施した．初期値・境界値には JRA55
および OISST を用いた（REAL 実験）．また，高い海面
水温の影響を調べるために，OISST を用いて作成した
日別気候値の海面水温を下部境界条件とする実験も同

図１:（a） 2013 年 8 月 18 日および（c）8 月 24 日に様に 1 か月間実施した（CLIM 実験）．

おける REAL 実験で再現された日降水量（mm/day）．
（b）と（d）は各実験による北海道の陸上格子におけ3.

結果る日降水強度の確率頻度分布．

まず，解析対象期間の総観場の概況を述べる．8 月上旬～中旬には北海道周辺は下層の南西風が卓越してい参考文献

た．特に 8 月 18 日には前線通過に伴って線状の強い降[1] Fujita M. and Sato T., 2016, Sci Rep.

水バンド確認された（図 1a）．対照的に 8 月下旬は対流[2] Hatsuzuka D., Sato T., Higuchi Y., 2021, npjCAS.

圏中層に寒気を伴うトラフが通過し成層不安定による強雨がしばしば発生した．8 月 24～25 日には北海道内

謝辞の各地で局地的な強雨がみられた（図 1c）．以降はこの本研究は統合的気候モデル高度化研究プログラム

2 つの事例に着目し，海面水温の寄与を調べた．

（ JPMXD0717935561 ） お よ び 科 学 研 究 費 補 助 金

REAL 実験と CLIM 実験を比較すると，1 か月間の総（19H05697）による支援を得た．

-266-

PR-44 (P2P)

二重偏波レーダーによる降水粒子判別結果と BOLT による三次元電荷分布との相互比較*梅 原 章 仁 , 吉 田 智 , 林 修 吾 (気 象 研 ), 南 雲 信 宏 , 山 内 洋 (気 象 庁 ), 吉 川 栄 一 (JAXA)
1.

はじめに

3.

結果

帯電する降水粒子を介した電荷分離の把握は、円滑な

図 1(a)に解析期間・領域内の高度別降粒子体積と，符航空機の運航に有用な発雷ポテンシャルの推定に役立

号付き標定点（PP，MN，MP）のヒストグラムを示す．このつ[1]．電荷分離機構として有力とされる着氷電荷分離機

PP，MN，MP それぞれの近傍に存在する，各降水粒子の構 [2] （以下，T78）では，熱雷において，霰と氷晶の衝突

積算体積を計算した結果を図1(b)に示す．MN 周辺には，により電荷分離が生じ，-10℃以上の湿った霰はポケット正霰が最も多く 56.9%，次いで乾雪強が 25.4%，雹 9.4%と分電荷（PP），-10℃以下の乾いた霰はメイン負電荷（MN），

布していた．PP 周辺では，雨／雹が最も多く，混合相（雨その上の氷晶はメイン正電荷（MP），とそれぞれ帯電し，／霰，雨／雹，湿雪を含む）の粒子は 54.1%，霰・雹に関

三極構造になると説明されている[2]．この三次元的な電連する粒子は47%を占めていた．MP周辺では，乾雪強が

荷分布は Broadband Observation network for Lightning and最も多く 37.7%，次いで，乾雪弱が 21.9%，霰が 17.1%であThunderstorm (BOLT)による三次元雷標定データの解析った．これら，降水粒子と電荷分布との対応は，T78 と非常から得ることができる[3]．本発表では，気象庁・気象研でに良く整合しており，T78 を真と見なせば各電荷周辺に判開発している二重偏波レーダーによる降水粒子判別アル

別された降水粒子の種別は尤もらしいと言える．少なくとも，

ゴリズム（HCA）の結果[4]と，BOLT による三次元電荷分布

負電荷の周辺に霰が多く存在することは確認できた．一方を比較することで，HCA と T78 の一貫性を確認し，HCA ので，－10℃高度未満で判別された霰（図1(a) 高度5 km 前

妥当性を検証することを目的とする．

後）については，必ずしも全てが PP に対応しなかった．こ

観測データと解析手法の点について，霰の誤判別の可能性を否定できないが，

2.

羽田空港の二重偏波空港気象ドップラーレーダーのデBOLT の観測精度や，電荷判別手法にも依存する．詳細ータに HCA を適用した結果[4]と，BOLT の三次元雷標定

は大会当日に述べる．

データから，電荷符号を判定した各標定点[3]を用いた．

参考文献：

対象は，典型的な熱雷事例の発達期（2016 年 7 月 14 日

[1] Yoshikawa and Ushio (2019) BAMS, 100(8), 1443-1452.

1550～1620 JST）とした．解析領域はこの降水系のみを含[2] Takahashi, T. (1978) J. Atmos. Sci., 35, 1536–1548.

む 60 ㎞四方とした．

[3] Yoshida et al. (2017) J. Geophys. Res. Atmos., 122, 3821–3836

比較する際，各電荷符号付き標定点の周辺（水平半径[4] 梅原ほか，A404，日本気象学会 2019 年度秋季大会

300m 以内かつ鉛直±150m 以内）に存在する各降水粒子

謝辞：本研究は，JSPS 科研費 JP19K23466 の助成を受けの体積と，各電荷情報で紐づけられた粒子内での各種別ました．BOLT データは気象研・JAXA・ENRI の共同研究の割合を求めた．

の中で得られたものを利用させていただきました．

図 1：(a) 解析期間・解析領域内における高度別降水粒子体積（色は(b)と共通）と各符号付き標定点のヒストグラム（実線），(b)各電荷符号付き標定点の周辺（水平半径 300m 以内かつ鉛直±150m 以内）に存在する各降水粒子の体積．

-267-

PR-45 (P2P)

畳み込みニューラルネットワークを用いた雪結晶分類*中 野 博 文 (千 葉 大 ・ 理 ), 小 槻 峻 司 (千 葉 大 ・ CEReS), 佐 藤 陽 祐 （ 北 大 院 理 ）Nakano H., Kotsuki S. (Chiba University), Sato Y. (Hokkaido University)
1.

はじめに

正解ラベルと画像が紐づいた学習データをモデルに入降雪粒子の形状・密度・サイズ(粒径)と言った雲微物

力し，学習させる．そして，学習済みモデルにテスト

理特性は複雑であり，数値モデル内での微物理特性の画像を入力し，テストデータの予測ラベルを出力する．

仮定が計算結果に大きな影響を及ぼす．そのため，降その予測ラベルとテストデータ元が持っている正解ラ

雪粒子の微物理特性に関して観測データとの比較を通ベルとを比べ，
2 つの評価指標 (Accuracy と CSI; Critical

した検証・改良モデルによる降雪・降水の再現性の向Success Index) によってモデルの精度を評価した．

上が重要である．近年，降雪粒子の形状や密度といった微物理特性を詳細に取り扱う雲微物理モデルが増えてきているが(Chen et al. 1994, Hashimoto et al. 2020,2.

結果・今後の方針使用したデータの画像サイズ120×120 ピクセルとし，Hashino et al. 2011, Shima et al. 2020 など)，現状ではモデCNN のフィルターサイズ 5×5，層数 4 層 (うち 2 層はルの検証のために重要な「降雪粒子の形状に関するそ

畳み込み層) とした場合の結果を表 1 にまとめた．
今後の場観測」が十分に存在していない．本研究の目的は，は検証用データの Accuracy が 80%以上になるように

雪結晶画像からその雪氷種を分類する学習器を開発し，

CNN モデルの精度改善を試みる方針である．

検証データの整備によりモデル開発を加速化させるこ

表 1: 各テストデータでの精度評価結果とである．本研究では機械学習における画像認識の手法の一つである CNN（Convolutional Neural Network）を分類モデルとして用いて，角柱状・角板状・樹枝状の 3
種類の雪結晶を分類する．図 1 は本研究の概略図である．モデルの学習データとして，菊池・梶川 (2016)の雪の結晶図鑑 （Picture bookα）の一部を用いた．モデルの評価データとして，Picture bookαの一部 (学習デ3.

謝辞ータとして用いていないデータ)，汎用性の検証データ

本研究を実施するにあたり，北海道大学寄附分野北として，Kenneth Libbrecht (2014)の Snowflake (Picture

海道気象予測技術分野(北海道気象技術センター)の支

bookβ)，より観測データに近い実データとして，スマ援を受けました．

ートフォンで撮影された雪結晶写真のデータ (Snowproject pictures) の 3 種の雪結晶画像を使用した．
まず，

図 1: 学習・検証データと，学習・検証のフローチャート-268-

PR-46 (P2P)

辻 堂 に お け る 降 水 量 ・ 風 速 と PM2.5 の 関 係*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.

背景

水量が 0.5 mm 以上に達する前後 1 時間において、
PM2.5

エアロゾル数濃度の増加により、雲粒数濃度の増加の濃度値の減少がみられる。減少量は 32.96%である。

や雲粒の粒径減少による雲の長寿命化など、エアロゾ

また、降水後 2 時間後以降において、PM2.5 濃度値の上ルは雲特性に影響を与える。一方、雲はエアロゾルの生昇がみられた。一方、風速は、降水前後 6 時間におい成や降水を通じて起こる除去(湿性除去)に影響を与えて、大きな変動はみられない。

る。このエアロゾルと雲の相互作用を介して、地上降水量への影響においても、様々な変数によって付着量が

4.

まとめ

決まる。例えば、個々の降水イベントにおける除去メカ2018 年 1 月から 2020 年 12 月の辻堂における降水ニズムの詳細については、未解明な点が多い(Textor et

量・風速と PM2.5 の関係性を解析し、降水量は降水前

al, 2006)。そこで本研究は、藤沢市辻堂における降水量・

後 1 時間にて 32.96%の減少がみられ、風速では降水前

風速と PM2.5 濃度値を解析し、関係性を明らかにする。

後の大きな変動がみられなかったことから、降水前後

2021 年度春季大会で、降水発生時に PM2.5 濃度が減少の PM 2.5 の濃度値減少に、湿性除去が有効に働いていすることを示したが、降水以外の影響を調べるため、新ることが示唆される。

たに風に関する変数についても解析を行った。
2.

データ解析方法

本研究では、環境省大気汚染物質広域監視システムの神奈川県藤沢市、明治市民センターの PM2.5 濃度 1
時間値(速報値) 2018 年 1 月から 2020 年 12 月分(環境省,
2016c)を用いた。また、降水量と風速データについては、
気 象 庁 AMeDAS (Automated Meteorological Data

図１ 解析期間における 1 時間降水量・風速(縦軸)とAcquisition System)の藤沢市辻堂における 1 時間値を用

PM2.5 濃度(横軸)の散布図。
右図に風速と PM 2.5 濃度、いて解析を行った。

左図に 1 時間降水量と PM2.5 濃度の関係を示す。

3.

結果

図 1 に、神奈川県藤沢市辻堂で 2018 年 1 月 1 日 0 時
から 2020 年 12 月 31 日 24 時までに観測された降水量
1 時間値と PM2.5 濃度 1 時間値(左図)を、風速と PM2.5
濃度 1 時間値(右図)を、それぞれ散布図で示す。降水量が多いほど PM2.5 の濃度が小さく、1 時間降水量が 15mm 以上の場合は、PM2.5 が 20 μg/㎥を超えることは

図 2 1 時間降水量が 0.5 mm 以上の場合を基準としない。また、降水量が 0 mm の場合、PM2.5 濃度はどのた降水発生前後 6 時間の PM 2.5 濃度値(左図)と風速(右値にも分布をしている。一方で、風速は小さいほど図)の時間変化図。黒線で各時の平均値を、エラーバー

PM2.5 濃度が大きい値に分布している場合が多い。

で標準偏差(0.5σ)を示す。

図 2 に、神奈川県藤沢市辻堂で 2018 年 1 月 1 日 0 時
から 2020 年 12 月 31 日 24 時までの期間で、観測され参考文献

た 1 時間降水量が 0.5 mm 以上であった場合を基準とし[1] Textor, C. et al. 2006: Analysis and quantification of the

た、前後 6 時間の PM2.5 濃度値の変化(左図)と風速のdiversities of aerosol life cycles within AeroCom.
Atmos. Chem. Phys., 6, 1777-1813.

変化(右図)におけるコンポジット解析結果を示す。降-269-

PR-47 (P2P)

2021 年 1 月 の 大 雪 事 例 で み ら れ た 長 白 山 系 の カ ス ケ ー ド 効 果*鈴 木 雄 斗 ， 川 村 隆 一 ， 川 野 哲 也 ， 望 月 崇 (九 大 院 ・ 理 )1. はじめに2021 年 1 月上旬に日本海で急発達した低気圧（爆弾低気圧）が北日本に接近し，その後日本海側では断続的な大雪となって各地で被害が発生した。2021 年度気象学会春季大会 [1]では領域気象モデル WRF（version
4.2.2）を用いて，この一連のイベントに対する朝鮮半島の北に位置する長白山系の影響評価を行った。爆弾
低気圧に関して，再現実験（CTL run）では低気圧中心
近傍から南西方向にトラフが延び，それに伴う正の渦度域が長白山系の風下領域まで達していた。一方で長白山系と朝鮮半島の山地を全て除去した地形改変実験（MOD run）では，CTL run で再現されたトラフは見られず，低気圧中心付近の構造も変化していた。また CTLrun と較べて，日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）[2]領域
内の降水量が減少し，対照的に北陸地方中心に日本海沿岸部の期間降水量は約 20％増加した。さらに沿岸部の領域平均降水量の時間推移を詳しくみると，CTL run
で降水量が多い期間（期間Ⅰ）と MOD run で降水量が多い期間（期間Ⅱ, Ⅲ）に分けられた。期間Ⅰは前述の爆弾低気圧のトラフにトリガーされた降水帯が南下して強い降雪をもたらしており，JPCZ を分類した[3]のType1B に類似していた。一方期間Ⅱ, Ⅲは典型的な西高東低の総観場になり，むしろ Type1A に近かった。また CTL run の期間Ⅱ, Ⅲにおいて，新潟県の沿岸部にJPCZ とは別の降水域が見られ，その地域の降水量に大きく寄与していた。これは陸上の低相当温位域と海上の相対的な高相当温位域との間に形成された
Mesoscale costal front（MCF）に対応しており，本発表
では期間Ⅱで見られた MCF について報告する。
2. MCF の形成と特徴
1 月 8 日 20UTC 頃から，能登半島付近にあった JPCZの降水域が南下し始め，9 日 03UTC 頃に JPCZ と MCFの降水域にスプリットした。その後 10 日 00UTC 頃ま
で MCF 降水域は停滞し，福井県付近に停滞した JPCZとは別に新潟県の沿岸部でも降水が集中した（図 1）。
MCF の降水が活発だった高田平野付近（高度 200 m）
へ 9 日 18UTC に流れ込む空気塊を後方流跡線解析で調査すると，JPCZ 南側の西風に移流され中部山岳を超えて高田平野の南側から流入する空気塊（経路 A: 28%）と，新潟平野上空を通過して下降しながら高田平野に流入する空気塊（経路 B: 22%）が見られ，それらがMCF 北側から境界層経由で流入する空気塊（経路 C:49%）と収束していた（図 2 上）
。また経路 A, B は陸域での冷却に加え，雪の昇華冷却の影響で相当温位が低下していた一方，経路 C の空気塊は日本海上で強い変質を受けて 15～20 K ほど相当温位が上昇していた。対照的に MOD run においては MCF が形成されず，後方流跡線解析においても日本海から直線状に流入する空気塊が多数を占めていた（図 2 下）。
このように，総観規模の爆弾低気圧からメソスケー
ルの JPCZ，JPCZ から MCF というカスケード的に連鎖する一連の現象には長白山系が直接・間接的に大きな寄与をしている事が明らかになった。MCF の形成要因の詳細はその他の感度実験結果と併せて発表時に示す。

図 1 : 再現された（CTL run）1 月 9 日 03UTC から 1 月
10 日 00UTC までの積算降水量（陰影 : mm）
。

C

A

B

図 2
高田平野付
近の高度 200m（地表面が200 m 以上の場合，その地表面の高度）
へ9 日18UTC
に流入する
空気塊の流
跡線。上図はCTL run，
下図
は MOD runにおける結果。流跡線の色は高度(m)を表す。

謝辞
本研究は JP19H05696, JP20H00289 の支援を受けています．
参考文献[1] 鈴木ほか. 2021: 日本気象学会 2021 年度春季大会予稿集
MH-04[2] Nagata et al. 1991, J. Meteor. Soc. Japan, 69, 419–428.
[3] Shinoda et al. 2021, Int J Climatol., 41, E602-E615.

-270-

PR-48 (P2P)

2021 年 7 月 1～ 3 日 の 静 岡 県 を 中 心 と し た 大 雨 の 環 境 場*荒 木 健 太 郎 ， 加 藤 輝 之 ， 廣 川 康 隆 ， 益 子 渉 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

これらのことから，本事例における大雨の環境場の2021 年 7 月 1～3 日に静岡県を中心に大雨となり（図特徴として，梅雨前線近傍での下層水蒸気流入と上層1），熱海市で土石流が発生したほか，浸水害などの被

寒気流入による大気の状態の不安定化，上層トラフに害が相次いだ．本研究では大雨の発生環境場とその要よる力学的影響が考えられ，地形によって山岳域での因を把握することを目的とし，事例解析を行った．

降水が強化されていたことが示唆される．

2.

使用データと方法

本研究では，レーダー・解析雨量・アメダスで降水特性を調査し，気象庁局地客観解析を用いて大気環境場を調べた．それらの時間変化を確認するため，図 1
実線枠内の前 1 時間最大雨量，破線枠内の環境場パラメータ（Araki et al., 2021, SOLA）を求めた．また，気象庁メソ客観解析を初期値・境界値として JMA-NHM
による水平解像度 2km の数値実験（初期時刻 6 月 30
日 9 時，78 時間積分，500×500×75 格子）を行って大雨を再現し，地形の影響について評価した．
3.

大雨の発生環境場の特徴

図 1 7 月 3 日 15 時までの 72 時間積算雨量．

7 月 1～3 日は梅雨前線が西～東日本の南岸に停滞しており，梅雨前線南側では西からの流れと太平洋高気
圧縁辺の流れが合流し，東海では可降水量（PWV）の大きな状況が続いていた．静岡県付近では 1 日明け方
～朝，2 日朝～昼前，3 日未明頃に降水のピークが見られた（図 2）．特に前 1 時間降水量の大きかった 3 日未
明には東海～関東南部に下層シアラインが見られ，その南側で下層水蒸気流入が顕著であり，降水システム
が他の時間に比べて組織化していた．1～3 日にかけて
可降水量は 65～70mm で大きな変化は見られなかった
ものの，950hPa の水蒸気フラックス量（QFLX）は断続的に強まる時間帯があり，これは水平風速の強まりに対応していた（図略）．また，500～250hPa の上層ではトラフが日毎に東海上空を通過しており，たびたび上層の気温が低下し，大気の状態も不安定化（平衡高度：LNB 上昇，対流有効位置エネルギー：CAPE 増大など）していた．さらに，トラフ通過前のタイミング
で 700・500hPa の総観スケールの上昇流も強まっており，これは降水のピークと良く対応していた．
数値実験の結果，総降水量はやや過大であったものの、観測と近い雨量分布の大雨が再現された（図略）．

図 2 解析雨量による図1 実線枠内の前 1 時間最大雨量，

標高を 0m にする感度実験の結果，総雨量は減ったもの

気象庁局地客観解析による破線枠内の 950hPa のの大雨は再現されていた（図略）．大雨の背景場として

QFLX・PWV，
950hPa の空気塊を持ち上げたLNB・CAPE，梅雨前線の存在が重要であり，地形は山岳域での降水

700・500hPa の鉛直流（400km 移動平均）の時間変化．

を強化する役割を果たしていたことが示唆される．

各パラメータの算出方法は Araki et al. (2021)に準拠．

-271-

PR-49 (P2P)

梅雨期の沖縄周辺で観測された強雨域における偏波パラメ
ータの鉛直分布*林田敦史・篠田太郎 (名古屋大学 宇宙地球環境研究所), 山田広幸(琉球大学 理学部)
1.

はじめに

コンポジットした CFAD (図 1 左: 𝑍𝐻 , 図 1 右: 𝑍𝐷𝑅 ) を

梅雨期にはしばしば，災害をもたらすような短時間で作成した．図 1 に示す様に，融解層付近や上部で𝑍𝐷𝑅 の大量の雨，強雨がもたらされる．強雨をもたらす雨の空

中央値が 0 から負の観測されたものの，𝑍𝐻 の中央値で間分布の理解のためには，レーダー観測が多く用いら大きな値をとった領域は少なかった．したがって，存在れてきた．中でも偏波レーダーでは，降水量の推定以外

する氷粒子は球形～やや縦長の形状をとる，氷晶や粒にも，偏波パラメータを用い粒子の種類や形状を推定

径の小さな霰であると考えられる．

することができる．

また，融解層の下で，𝑍𝐻 , 𝑍𝐷𝑅 ともに下層に向かって

先行研究によって，強雨はエコートップが低く，融解増加していた．𝑍𝐷𝑅 の中央値から，𝐷0 [𝑚𝑚] = 0.5 +層の下で液滴同士での衝突併合成長が支配的な対流域

23
1.5𝑍𝐷𝑅 − 0.4𝑍𝐷𝑅+ 0.03𝑍𝐷𝑅の近似式[4]を用い，粒径のに関連すると示唆されている[1]．強雨をもたらした対推定を行った．BBF 法で定義した融解層の最下層 (3流が存在する領域において，偏波パラメータを用いてkm) での中央値は 1.1 mm 程度，最下層 (500m) におけ

落下中の降水粒子の粒径の変化を推定した研究は少な

る粒径の中央値は 1.8mm 程度であると推定した．

い．

以上より，強雨域中の対流域で，降水粒子は大きな氷したがって，本研究では梅雨期に対流域で観測された粒子の融解によるものではないと考えられる．融解層

強雨をもたらした雨粒が，どのように形成されたのか

から最下層までに液体の状態で 0.7 mm 以上，衝突併合

偏波パラメータを用いて明らかにすることを目的とすによって成長していると推定される．今後は同時期，同る．

地域の事例，別の地域の事例について解析予定である．

2.

データ・手法

本研究では琉球大学千原キャンパス理学部棟屋上に設置された，名古屋大学 X 帯偏波レーダーの PPI デー
タから作成した，CAPPI データを用いる．CAPPI デー
タの時間解像度は 6 分，水平・鉛直解像度は 500 m で，解析期間は 2017 年の梅雨期間中に，那覇での気象庁ア
メダスの最多日降水量であった 6 月 19 日の 1 日分である．解析に用いたパラメータは𝑍𝐻 , 𝑍𝐷𝑅である．名瀬の高層気象観測[2]データを用いて 0℃高度を 4.5 km と定義した．
また，対流域はブライトバンドフラクション法 (以下

図 1: 強雨域中の対流域について， 2017 年 6 月 19 日

BBF 法) [3]で定義した．強雨域は高度 2 km で 35 dBZ

1 日分の 6 分ごとの 240 時刻についてコンポジットし以上の値が観測された鉛直カラムと定義した．

た，𝑍𝐻 [dBZ] (左) と𝑍𝐷𝑅 [dB] (右) の CFAD を示す．色3.

は割合を示し，CFAD 上の実線は中央値を示す．

結果・考察
240 時刻全体での高度 2 km におけるグリッド数は降

水域，強雨域，強雨域中の対流域でそれぞれ 6547995，

参考文献

416442，373767 と，強雨域に対する強雨域中の対流域[1] Hamada, A., et al., 2015, Nat.Commun.,6, 6213.

の割合は 90%と，対流域が支配的であった．降水粒子[2] Atmospheric Soundings, http://weater.uwyo.edu/uppeの鉛直分布を推定するために，𝑍𝐻 と𝑍𝐷𝑅 の鉛直カラム

rair/sounding.html, (2020-12-18)

をそれぞれ集めた CFAD を用いた．具体的には，全時[3] Rosenfeld, D., et al., 1995, J. Appl. Metwor., 34 198-211.

刻の CAPPI データから強雨域を抽出し，強雨域の中で，[4] Anagnostou, M. N.et al., 2008, J. Hydrometeor., 9,

BBF 法によって融解層付近に𝑍𝐻 のピークが少ない対流

589-600.

域を抽出した．得られた強雨域中の対流域を全時刻で-272-

PR-50 (P2L)

同 位 体 NICAM によりシミュレートされた降 水 d-excess の検 証
*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

18
2

1 2

た．シベリアや北アメリカ北部の地域では，雲水量よりも16

H O や H H O 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

雲氷量のほうが多いため，低温下での氷晶形成プロセス
での不確実性を示唆する．

軽い水（1H216O）とは異なったふるまい（分別）を示す．軽い

低温下での氷晶形成プロセスにおいて動的分別が生じ

水に対する水の同位体置換体の質量比は，水の同位体

るのは，氷への水蒸気の降着であり，それは氷に対する18

2比（δ O とδ H）と呼ばれ，水循環過程における各プロセ

過飽和度により変化する．モデル内の過飽和度を定性的スの内訳を表す天然のトレーサーとして用いられている．

に評価するため、シベリア域を対象に、降水と下層水蒸

気象学では，GCM などにトレーサーとして導入され，モデ気との差分を評価した。その結果、該当地域の同位体比

ル内の水循環の検証に用いられている．著者らはこれまは降水のほうが高く、d-excess は水蒸気のほうが低かっ

でに全球雲システム解像モデル NICAM に水の同位体をた。この結果は、降着が比較的飽和に近い状態で生成さトレーサーとして導入し，降水の同位体比を検証を進めてれたことを示唆する。飽和に近い状態で降着すると、降着

2

18

きた．本研究では，δ H–8×δ O で定義される動的分別が進むほど水蒸気の d-excess は高くなり、このように高の指標である d-excess を対象に，モデルで再現された降くなった水蒸気により降水の d-excess が高く、観測値を

水 d-excess を検証する．

過大評価したと推察された。内陸部における降水 d-2.

excess の不確実性についてさらに評価する予定である．

研究方法

最新版の NICAM[1]に水の同位体をトレーサーとして導入した同位体 NICAM を用いた．シングルモーメントの雲微物過程である NSW6 に，雪などの粒径分布を変更した
NSW6-Roh スキームを用いた[2]．1979 年から 1984 年までの気候実験を行い，1980 年以降のデータを用いて平均

参考文献[1] Satoh, M., et al., 2014, Progress in Earth and Planetary

Science, 1(1).
[2] Roh, W., et al., 2017, Journal of the Atmospheric

Sciences, 74(1), 167-184.

化したものを検証に使用した．降水の同位体比の観測値
は全球降水同位体ネットワーク（GNIP）に登録されている
391 地点の観測データを使用した．モデルは降水の同位体比の空間分布を良く再現しておいることを確認している（δ18O とδ2H ともに空間的な相関係数は 0.87 程度）．
3.

結果

図 1 は GNIP および NICAM による降水 d-excess の気
候値の空間分布を示したものである．モデル気候値とGNIP との空間的な相関係数は–0.14 であり（図 2），モデ
ルは降水 d-excess の平均的な空間分布をほとんど再現
できていなかった．モデルは降水の同位体比の空間分布を良く再現していたことから，この結果は，動的分別に関するプロセスにおいて不確実性があることを意味する．地
域ごとに観測値と計算値とを比較すると，南アメリカおよびヨーロッパで過小評価，シベリア，北アメリカ大陸北部において大きく過大評価していた．南アメリカはモデルの同位体比が高いことから降水の蒸発が，ヨーロッパでは
地中海付近の降水 d-excess の再現性が低く，地中海から蒸発した水蒸気の循環に不確実性があると考えられ

図 1. GNIP（上）および NICAM（下）による降水 d-excess の分布．

-273-

PR-51 (P2L)

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 3）
*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

による氷晶形成に変調をきたした可能性がある．この気象研究所にて，雲核（CCN）計・氷晶核（INP）計ことを反映し，外部混合の場合の INAS は－23℃以下を含むエアロゾル測定装置を用いた大気エアロゾル粒から遅れて増加し，－27℃付近で追いついた（図２）．

子（AP）の地上モニタリング観測を 2012 年より通年で行っており，AP 数濃度や CCN・INP 能の季節変化に関

4.

今後の予定

する知見が報告されている[1]．前回（2021 春）は，雲

ダスト粒子と水溶性粒子による外部混合実験につい生成チェンバーを用いた AP の実験事例（非ダスト日）て，数濃度比を変化させた実験を行い，雲粒生成からについて，INAS（AP 総表面積当たりの INP active site

氷晶発生に至る過程における外部混合の影響の定量化

数）密度の温度依存性を指標とした INP 能を地上モニ試みる．また，地上モニタリング観測データとの比較

タリング観測の月平均値と比較し，INAS 値が多様であを行い，混合状態を考慮した INP 能の定式化を進めたり AP の混合状態によって変動することが示唆された．

い．

2.

AP の外部混合と INP 能

つくばで地上採取された AP の電子顕微鏡解析から，塩粒子の混在が観測されている．エアロゾル粒子計測
技術上，これらの粒子を選択的に分離することは困難であるため，混合状態にある AP の吸湿度を計測すると，
低吸湿度のダスト粒子と，海塩や硫酸塩などの高吸湿

k=0.01

k=0.1

k=1

0

能を有する（非球形）鉱物粒子と CCN 能を有する硫酸

AP

1

k=

通常 AP は混合しており，黄砂飛来時では CCN・INP

Critical supersaturation [%]標準粒子を用いた外部混合実験に基づいて議論する．

NaCl(NH4)2SO4
IlliteKosa
local dust

0.1

AP

0.01

0.1

大きく異なって解析される（図１）．AP の INP 能の評

図１ AP の吸湿度．

価においては，外部混合状態にある AP のなかで氷晶発

1012

生に寄与する粒子を適切に取り扱うため，解析手法のK-feldspar

1011

工夫が必要である．

ATD

1010

ダスト標準粒子として ATD を，水溶性 AP の代替粒

Illite-2ns m

雲生成チェンバーによる外部混合実験

Illite109

ATD+AS

107

ェンバー内に外部混合状態を作り，実験初期値を気圧1,000hPa, 気温+5℃, 露点－15℃として氷晶発生実験を

ATD

Dust

108

子として硫酸アンモニウム（AS）を用いて，雲生成チ

106

行い，ATD のみの場合と比較解析した．雲粒発生につ-30

いては，2 事例とも－18.8℃にかけて始まり，ATD のみの場合では速やかに氷晶発生へ移行しすぐに雲粒が消1

Dry diameter ( m)度の水溶性粒子の均衡により見かけ上 AP の吸湿度が3.

k=0.001

今回は，AP の外部混合がINP 能に及ぼす影響について，

-25

-20

Temperature (degC)-15

図２ チェンバー実験による試料粒子の INAS．

費されたのに対し，外部混合の場合では幾分緩やかに氷晶発生が開始され雲粒生成が比較的持続した．この参考文献違いから，雲粒生成初期に AS と ATD が競合し，ATD[1] Orikasa, N., et al., 2020, SOLA, 16, 212-219.

-274-

PR-52 (P2L)
北陸雪雲の微物理的・電気的構造におけるice-ice collisions による二次氷晶生成過程の効果*木下直樹・川野哲也・川村隆一 (九大院・理),鈴木賢士 (山口大院・創成), 杉本聡一郎 (電中研), 高橋劭 (九大名誉教授)
1

はじめに活発な積乱雲内では氷晶核よりも 2–3 桁も大きな
氷晶数が観測されることがある。これは通常の氷晶
核形成では説明できない。そのため、既存の氷粒子
から新たな氷晶を生成する過程（二次氷晶生成）がい
くつか提案されている。これまで最も有力視されてきた二次氷晶生成過程は、雪や霰などの氷粒子に水滴が衝突合体する際、特定の温度 (−8 ∼ −3 ℃) で氷晶芽が放出される過程：Hallett-Mossop process(Hallett and Mossop, 1974) であり、多くの雲解
像数値モデルに導入されている。しかし、近年の雪雲の直接観測 (Takahashi et al., 2017; 2019) により、Hallett-Mossop process が有効に働く温度より雲底温度が低い雲でも多くの氷晶が確認され、氷粒
子どうしの衝突で氷晶芽が生成される過程：ice-ice
collisions (Takahashi et al., 1995) が注目されている。
一昨年度（木下ほか, 2019, P443）及び昨年度の秋
季大会（木下ほか, 2020, PR-30、以下『昨年の発表』）
では、ice-ice collisions を数値モデル WRF の雲微
物理スキームに導入し、北陸の雪雲において氷晶数
濃度が良く再現されることと、ice-ice collisions が微物理構造や降水に与える影響を示した。しかし、雲内の微物理構造が変化したことでその電気的構造にも影響を与えることが示唆される。本稿では、WRF に帯電と放電の過程を組み込んだモデルである WRF-elec (Fierro et al., 2013) を用いた ice-ice
collisions のパラメタリゼーションの導入の影響について述べる。

2

研究手法

雲微物理スキームには、氷晶・雪・霰・雹を扱
う NSSL 2-moment バルクスキーム (Mansell etal., 2010) を用いた。Ice-ice collisions による二次氷晶生成率の計算方法として、昨年の発表と同様にSullivan et al. (2018) に基づく方法と Phillips etal. (2017) の方法を用いた。前者の先行研究は温度依存性のみを考慮して生成率を表現しているが、本研究では粒径のべき乗（ここでは basp 乗と表現）の依存性を加え、その場合の二次氷晶生成率を解
析的に計算し、雲微物理スキームに導入した（拡張Sullivan スキーム）。
数値モデル WRF-elec (Fierro et al., 2013) を用いて、新潟県柏崎市周辺で発生した雪雲の数値実験を行った。数値実験の時刻は 2012 年 12 月 23
日 23 UTC—24 日 03 UTC で、このときビデオゾ
ンデによる雲・降水粒子及びその電荷の直接観測(Takahashi et al., 2017; 2019) が行われた。上空

図 1 本研究の感度実験によって再現された、01:10 UTC における総電荷密度の鉛直プロファイル（右上の陰影で示された観測地点周辺の水平平均）。凡例は二次氷晶生成率が低い順に上から並び、“gen-Sullivan” は拡張 Sullivan スキームを表す。

には寒気が流れ込んでおり気圧配置は典型的な西高東低であった。また、日本海側から T モードに対応
する降水エコーが流入しており、観測地点周辺で雷はほとんど発生していなかった。Ice-ice collisionsの効果を調べるため、先述のスキームおよびパラメータを変更した場合の感度実験を行った。

3

結果

図 1 は 01:10 UTC においてシミュレーションで再現された総電荷密度の鉛直プロファイルを示している。この時観測地点周辺に再現された雪雲は主に下層が正電荷、上層が負電荷の 2 極構造を持っており、これは観測結果と整合的であった。Ice-ice
collisions を導入した結果氷粒子や雲水の量が変化したことから予想されるように、電荷分布も変化したことが分かる。Ice-ice collisions 無し（紺点線）と basp = 0.9（濃緑実線、昨年の発表で観測と最も近い氷晶数濃度を再現したことが示された）を比較すると、• 負電荷を担う氷晶と雪の落下が遅くなり上層に留まることで電荷逆転高度は数百 m 上昇し、観測とより整合的になった。
• 電荷のピーク高度も上昇しているが、ピーク値
はあまり変化しなかった。
低い二次氷晶生成率を再現した Phillips スキーム
（黄破線）は ice-ice collisions 無しとほぼ同じ電荷構造を示し、一方で極端に高い二次氷晶生成率を再現した元の Sullivan スキーム（赤実線）では電荷分
離がほとんど無かった。
謝辞 本研究は科研費 JP19H05696 の支援を受け
て行った。

-275-

PR-53 (P2L)

九州地方における水蒸気量の長期変化*藤 田 実 季 子 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )1.

背景

近年，九州などで持続的な降雨が梅雨期に発生し，こ以上から，近年の水蒸気量増加や高水蒸気量の維持れに伴う災害で多くの被害が報告されている．記録的は，およそ 2km より上空の水蒸気量の寄与が特徴的とな大雨の要因として日本付近への大量の水蒸気の流入考えられる．発表では 2021 年の状況や，地上気温・総が挙げられ，温暖化による水蒸気量の増加の影響など

観場との関係を合わせ議論する予定である．

も議論されているが，この時期の水蒸気の量的な長期変動についてはほとんど調査されていない．本研究では国土地理院の GNSS 陸上観測網で観測されたデータ
から可降水量算出し，水蒸気長期変動の特徴に注目して解析を行った．
2.

データ解析

7 月を対象に，
国土地理院で公開されている GNSS 電子基準点 F5 解の対流圏遅延量推定値について，品質管理したのちに可降水量を算出した．可降水量推定には
近傍の気象官署で観測された地上気圧・地上気温を用いた．比較的長期に観測されている GNSS 電子基準点

図１ 7 月平均の GNSS 可降水量（折線グラフ）と連を選び 1998 年から 2020 年の過去 23 年にわたる可降水

続高水蒸気観測時間（棒グラフ）の年別時系列．熊本

量 1 時間値を算出し解析を行った．解析には気象官署（黒），人吉（赤）阿久根（青）を示す．阿久根は 1998の地上湿度，近傍のラジオゾンデデータも利用した．

〜2001 年欠測．

3.

結果解析された GNSS 可降水量のうち一例として熊本付
近の時系列を示す（第１図）．可降水量は増加傾向にあり，特に最近 5 年には著しい増加が観測されていた．
この地域の50 パーセンタイルに相当する可降水量はおよそ 50 mm と算出され，この値を連続して超過する時
間数を「連続高水蒸気観測時間」としてカウントしたと
ころ，
特に可降水量の増加が著しい最近5 年において，水蒸気量が比較的多い状態がより長く維持する傾向がみられた．
さらに近傍のラジオゾンデデータ（鹿児島）から，水

図２ ラジオゾンデ（鹿児島）で観測された可降水量

蒸気のスケールハイトに相当する800hPa を境界に上下に対する下層水蒸気量（850hPa より下層）の割合．最の水蒸気量の可降水量に対する割合を調べたところ，

近 5 年（2016〜2020 年：灰）とそれ以前の 5 年（20112016 年以降，800hPa より下層の水蒸気の割合が可降水〜2015 年：薄赤）の頻度分布をそれぞれ示す．

量のおよそ半分を下回る頻度が高い傾向にあった（第２図）．類似した手法で GNSS 観測点の可降水量に対する下層水蒸気の割合を推定し長期変化を確認したとこ

本研究は JST 創発的研究支援事業により行われました

ろ，ラジオゾンデの結果と同様の傾向であった（図略）
．

-276-

PR-54 (P2L)

高知市における層状性降水の雨滴粒度分布の特徴*中 陽 (高 知 大 院 ),1.

村 田 文 絵 (高 知 大 理 工 )はじめに

雨滴粒度分布（以下 DSD）とは，単位体積中に存在する雨滴の粒径ごとの雨滴数濃度のことである．DSD を知ることは，レーダー降水強度推定の精度向上や豪雨の形成過程を知る手がかりを与える．2021 年春学会では，
高知市五台山で観測した DSD は降水強度や降雨頂高度によって変化することを示したが，層状性降水と対流性降水の判別を行っていなかった．この判別は，降水
雲の特徴と DSD を関係づけるために必要であると考える．本研究では，ウインドプロファイラより融解層を判断し，層状性降水を対象に DSD の解析を行い，特徴を調査する．
2.

使用データ・解析手法

本研究で使用した観測装置はＯＴＴ社の光学式雨滴粒度分布計 Parsivel2 である．観測地点は高知市五台山にある牧野植物園（北緯 33 度 32 分 47.7 秒、東経133 度 34 分 40.4 秒）で，2016 年 1 月から 2018 年 12月までの 3 年間のデータを用いる．
また，水平距離約 3.5 ㎞離れた，気象庁ウインドプロ
ファイラ高知(北緯 33 度 34 分 6 秒，東経 133 度 33 分)の鉛直流速を用いて融解層を仮定した．鉛直流速は291m ごとに最大高度約 12 ㎞まで観測され，降水粒子が存在している時は降水粒子の落下速度を測る．
図 1 に 2016 年 6 月 16 日の事例を示す．融解層付近
で鉛直流が下向きに強化され(図 1a)，隣接する高度間の流速差をとる(図 1b)と，約 1.5~2.0m/s 速くなっている．このような場合を層状性降水と判断した．
3.

結果・まとめ図 1 では，09-15JST と 20-23JST に層状性降水が見られる．その降水に対応した DSD は，粒径 2.0 ㎜程度やそれ以上の大きな雨滴を含む傾向がある．また，降水
強度が一時的に強くなる時，DSD の分布幅は粒径の大きい方向に拡大する傾向がある．一方，融解層が見ら

図１ 2016 年 6 月 16 日の時系列データ．(a)ウインドプ

れなくなった直後には，粒径 0.5~1.0 ㎜の小さい雨粒のロファイラでの鉛直風速(m/s)．(b)隣接する高度間の鉛雨が見られる．発表時には，3 年間にわたるデータを用

直流速差(m/s)．点線と実線は，それぞれウインドプロ

いて層状性降水の DSD の特徴を示す予定である．

ファイラ上空と Parsivel2 上空の降雨頂高度(全国合成レーダーより)．(c)Parsivel2 が観測した降水強度(㎜/h)．
(d)Parsivel2 が観測した DSD((mm-1m-3)．

-277-

PR-55 (P2L)

北西太平洋の熱帯低気圧が大気の川の形成に及ぼす影響*草 野 優 一 郎 （ 富 山 大 ・ 都 市 デ ザ イ ン ）・ 濱 田 篤 ・ 安 永 数 明 （ 富 山 大 ・ 学 術 研 究 部 ）1.

IVT を増加させた要因を地上天気図から推測したとこ

はじめに
中緯度域における水蒸気輸送の 90%は大気の川に起ろ、IVT が急激に増加した台風（図 1; 35 個）では、図因しており（Zhu and Newell 1998, MWR）
、大気の川は3 に示すように台風が台湾付近を通過した後にそのや中緯度域の降水活動に重要な役割を果たしていると考や北側で前線が形成され、その前線が日本付近に接近・えられる。また、2018 年 7 月西日本豪雨など甚大な被通過して IVT を増加させたことが示唆された。

害を発生させた極端降雨事例においても、大気の川との関係が指摘されている（e.g., Hirota et al. 2016, MWR）。

今後は、台風と前線形成の関係や、対流圏下層と上層での影響の現れ方について調べていく予定である。

大気の川の形成を予測することは防災・減災の観点からも重要であるが、その形成過程については未だ系
統的に理解されているとは言えない。形成要因の一つに台風が挙げられるが、接近・上陸による直接的な影響だけでなく、間接的な影響もあることが分かってきた（Yoshida and Itoh 2012, JMSJ）。
本発表では、北西太平洋における熱帯低気圧が大気の川の形成に及ぼす影響について、特に遠隔影響に着目した解析を行った結果を報告する。
2.

使用データと解析手法
JRA-55 再解析データ（水平 1.25°、6 時間毎）を用いて、鉛直積算水蒸気輸送量（IVT）を下式で求めた

図 1 2004 年台風 27 号について、IVT130E（青）・IVT30N（水色）・中心気圧（橙）の時間変化を示した図。

（Kamae et al. 2017,JC）
。
1

100

2

1

100

IVT = √( ∫1000 𝑞𝑢 𝑑𝑝) + ( ∫1000 𝑞𝑣 𝑑𝑝)𝑔2𝑔

𝑞 は比湿、𝑢, 𝑣 はそれぞれ東西・南北風速である。
台風が大気の川に与える遠隔影響を調べるため、日本の南海上で発生したが日本には近づかず台湾やフィリピン付近を通過して大陸に向かう台風（232 個）を解析対象とした。九州付近での IVT との関係を調べるため、130°E, 30–35°N での平均値（IVT130E）および 130–
135°E, 30°N での平均値（IVT30N）を求め、これらと気図 2 中心気圧最低時刻と IVT130E, IVT30N 極大時刻との時間差の頻度分布。

象庁ベストトラックによる台風中心気圧の関係について解析を行った。解析期間は 1977 年～2020 年である。
3.

結果
すべての台風について中心気圧と IVT の時間変化（図 1）を目視精査したところ、63 個の台風で中心気圧が最も低下した数日後に IVT が急激に増加していた。
中心気圧が最も低下した時刻とその後最初に IVT が極大となった時刻の差を求め、その頻度分布を調べた（図図 3 2020 年 11 月 6 日 3 時・7 日 12 時の地上天気図。

2）結果、IVT は中心気圧が最も低下した時刻からおよそ 96 時間後に極大となる傾向を示すことが分かった。

-278-

PR-56 (P2L)

マルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダを用いた
ダウンバーストの力学的構造の解析*小 野 有 紀1.

( 富 山 大 学 都 市 デ ザ イ ン 学 部 ), 濱 田 篤 （ ）Ono Y. (Toyama University),

はじめに2018 年 8 月 27 日 19 時 40 分頃、東京都練馬区と杉並分から 19 時 50 分にかけて持続していた。また、くぼみの近くではレーダから離れる風と近づく風の交互に区にかけてダウンバーストによるものと思われる突風なっていたことが見られた。

災害が発生した[1]。このようなダウンバースト（DB）

4.

の前兆をとらえることは DB の発生を予測するためにも重要であると考えられる。

まとめと今後

本研究では[1]で見られた①、③について概ね確認することができた。しかし、正確なくぼみの判断、収束・DB の前兆として①降水コアの下降、②雲内における発散を確認や、[2]で示された形成過程の解析にはより収束場の増加、③中層のエコーのくぼみが表れること

正確な風の場の推定が必要である。したがって今後は 3が示されている[2]。特にエコーのくぼみの形成につい次元変分法による風の場を推定する方法を行う予定でて鉛直シアによる回転が降水により立ち上がり、渦度ある。

対が形成されることが周囲の空気を流入することに寄謝辞：本研究の PAWR データは高橋暢宏さん(名古屋大与し、くぼみが形成される可能性を示唆している[3]。

学)に提供していただきました。

しかし、解析された事例は少ない。そこで本研究ではMP‐PAWR により観測された 8 月 27 日のダウンバー
ストの事例について解析を行い、先行研究で示された前兆の確認を行った。
2.

データと解析手法

埼玉大学にある 30 秒間隔でボリュームスキャンを行
う MP‐PAWR の観測データを使用した。レーダーデータ
として、ドップラー速度（Vd）とレーダー反射強度(Zh)のデータを用いた。解析期間は 2018 年 8 月 27 日の 19
時 34 分～19 時 59 分である。
3.

結果

今回解析された DB を発生させた孤立積乱雲はレーダ

図 1．19 時 34 分の東経 139.65 度で切ったレーダ反射強度と地上のドップラー速度の重ねた図のほぼ直上で観測されており、南東方向に移動していた。DB が発生した位置のほぼ直上には 45dbz 以上の降水コアが見られ、降水コアは観測のあった 19 時 34 分
から 45 分にかけて落下する様子が見られた。
図１は 19 時 34 分、東経 139.6 度で切ったレーダ反
射強度と地上のドップラー速度を重ねた図である。図１ではDB の発生位置(東経139.6度・北35.7 度付近) の鉛直方向 2km～4km に北向きに凸状となるようなくぼみが見られ、3 ㎞付近で最も深まっていた。
図２は同時刻の 3 ㎞おけるくぼみの反射強度(左図)

図 2．
19 時 34 分における高度 3 ㎞のレーダ反射強度(左図)とドップラー速度(右図)とドップラー速度(右図)である。星印はレーダの位置

参考文献を示している。矢印はくぼみを示しており、下側の矢[1]東京管区気象台 現地調査報告書 平成 30 年 10 月 24 日

印が図１で見られたくぼみに相当している。下側のく[2] Roberts and Wilson., 1989, J. Appl. Meteor., 28(4), 285-303.

ぼみのドップラー速度はレーダに近づく風が 19 時 34

[3] Lee et al., 1992, Mon. Wea. Rev., 120(10), 2211-2225.

-279-

PR-57 (P2L)

ひまわり 8 号高解像度データで見られたインドネシア・バン
ドン降雹事例における積乱雲の特徴*池 田 浩 光 1 , 重 尚 一 1 , 青 梨 和 正 1 , 2 , 広 瀬 民 志 2 , 濱 田 篤 3 ,Nurj anna Joko Trilaksono 4 , Rahma Yanti 4 , Dinda Shabrina Medyani 4 ,Prawira Yudha Kombara 5( 1 京 大 院 理 , 2 JAXA, 3 富 山 大 学 術 研 究 部 , 4 バ ン ド ン 工 科 大 , 5 LAPAN)
1.

はじめに2017 年 4 月 19 日, 23 日, 5 月 3 日に, インドネシアのバンドンにおける雹が, 現地の X バンド気象レーダ
ーによって観測された[1]. これら 3 つの雹事例はいず
れも 13:00-15:00LT の時間帯で確認された. X バンド
レーダーで降水・降雹が確認されたのとほぼ同時刻に,レーダーエコーの西側において, 急激な積乱雲発達が静止衛星ひまわり 8 号の可視画像及び赤外画像によって確認された. バンドンの盆地ではたびたび降雹が報告されている. また, 積乱雲の発達もひまわり 8 号により観測されている.
本研究では, X バンドレーダーのキャンペーン期間(2017 年 3 月~5 月)に関して, ひまわり 8 号のデータを用いてバンドン降雹事例における積乱雲の特徴について解析を行う.
データ・解析手法
降雹位置の情報として, バンドン南東に設置されていた LAPAN 可搬型 X バンド気象レーダー(GAMIC
model GMWR-25-SP)[1]によるボリュームスキャンから得られた, レーダー反射因子の CAPPI データを用いた. また, ひまわり 8 号のデータとして, 10.4 µm 帯の輝度温度(BT13)と, 6.2 µm 帯と 10.4 µm 帯の輝度温
度差(⊿BT)を用いた. 対流圏においては BT13 が低い
ほど雲頂高度は高い. また, ⊿BT が正となる時, 雲がオーバーシュートしたことを示唆する指標となる[2].
後述の視差補正には, 静止衛星雲頂高度プロダクト(Hamada and Nishi, 2010, JAMC)を用いた.

乱雲についての BT13 極小値の時間変化のグラフである. 14:30LT において 190K(高度約)にも達していることがグラフから読み取れる. 解析期間中にバンドン付
近で発達したその他の積乱雲については, オーバーシ
ュートもせず BT13 極小値が 200K を下回ることもな
いという事例がほとんどであった.
3 つの降雹事例と積雲発達の関係性が示唆されたが,それ以外の積雲発達事例についても現地の情報なども踏まえてより詳細に解析していく必要がある.

2.

結果
ひまわり 8 号のデータがレーダーエコーの位置に対し西側にずれるという不一致が起こっていた. それは視差が原因である. 静止衛星の観測データについては,観測される雲頂高度が高いほど, また雲が観測される地点の衛星天頂角が大きいほど視差の影響が大きくな
り, 都市スケールでの解析ではその補正が必要である.
バンドン(106.6°E, 6.9°S)は, ひまわり 8 号(140.7°
E, 0°N)の衛星天頂角が約 40°となる地点にある.
2017 年 4 月 19 日 13:50LT の BT13 に対して視差補正を行った結果が図 1 である. この雲頂高度は約 17kmに達し, 補正後のBT13 のコンターの位置は, 補正前と比べ北東約 14km に移動し, X バンドレーダーのエコーの位置と概ね一致した.
3 つの雹事例での積乱雲は, いずれもオーバーシュ
ートが起こっており, BT13 極小値も 200K を下回る結果となった. 図 2(a)は, 2017 年 5 月 3 日 14:30LT の⊿BTのカラーマップであり, 積乱雲がオーバーシュートを起こしたことが分かる. 図 2(b)は, 図 2(a)と同じ積

図 1 2017 年 4 月 19 日 13:50LT の BT13 に対する視差補正を表した図. コンターは BT13 を表し, カラーマップがレーダ
ー反射因子を表す. 左図が補正前であり, 右図が補正後.

3.

図 2 (a) 2017 年 5 月 3 日 14:30LT の⊿BT のカラーマップ.
ピンクの点は⊿BT が正となる点を表し, 白いコンターはBT13 を表す. (b) (a)と同じ積乱雲についての BT13 極小値の時間変化を表したグラフ.

参考文献[1] Trilaksono, N. J., et al., 2020,
Presented at
WCRP/SPARC SATIO-TCS joint workshop on
Stratosphere-Troposphere Dynamical Coupling in the
Tropics, 21-25 February 2020, Kyoto University, Kyoto,
Japan.
[2] Bedka, K., M., et al., 2012, Appl. Meteor. Climatol., 51,
1811-1822.

-280-

PR-58 (P2L)“暖かい雨”と“冷たい雨”における降水粒子特性の違い*辻 泰 成 ¹， 安 永 数 明 ²， 濱 田 篤 ²(1 富 山 大 学 理 工 学 教 育 部 ， 2 富 山 大 学 学 術 研 究 部 )
1.

はじめに

の極大における Dm と Nw の相互関係を明らかにするた

大気中を落下する雨粒は、地上付近では一般的に直めに、
Dm とNw に関する2 次元頻度分布を調べた(図1c）。

径 1-3mm 程度の大きさをもつ。この粒径は雨の強さだ

図 1a・1b と比較すると、２つの極大は互いに関係してけでなく、雨粒が経てきた雲微物理過程によっても変おり、Dm(0.6 mm)付近の極大は Nｗ(4.5 mm-1 m-3)の極化する。例えば熱帯の対流・層状性の降雨では、粒径大と対応し、Dm(1.0 mm)付近の極大は Nw(3.5 mm-1 m-3)

別の頻度分布(DSD)を特徴づけるパラメータに大きなの極大と対応していることが分かる。これは、降水粒違いがあり、これは雨の微物理過程や上昇流の強さの子特性が２つのタイプに分けられることを意味する。

違いを反映していると考えられている。このことから、

すなわち、１つは粒径(Dm)よりも雨滴数(Nw)が降水強

DSD の変動特性を理解することは、降水に伴う潜熱の鉛度に寄与するタイプ（雨滴数タイプ）であり、もう 1

直プロファイルの推定、数値モデルにおける微物理過

つは Nw よりも Dm が降水強度に寄与するタイプ（粒径程のパラメタリゼーション、リモートセンシングによタイプ）である。このような２つの粒子特性について

る降雨強度の推定という点で重要である。

は、熱帯海洋性地域の観測でも類似の報告がされてお熱帯域での DSD パラメータの統計的な特徴について

り、雨滴数タイプは対流に、粒径タイプは層状に関連は、様々な観測データを統合的に用いた整理が進めら付けられている。そのため、先行研究で示された対流れている。一方で、中緯度の DSD パラメータに関してと層状に分離する直線を用いて本結果を整理すると、

は事例報告が多く、特に地形の影響を受けない海洋上

分離線に対して 2 つの極大は共に層状の領域に位置しでの理解は不足している。中緯度は低緯度と異なり、(図 1c の直線)、先行研究で示された熱帯の対流・層状明瞭な季節変動や、前線の通過等に伴う大きな気温変では、本解析の結果を分類できないことが分かった。

動があるため、低緯度域の理解をそのまま当てはめる

ここで改めて、それぞれの典型的な事例に着目し環境ことはできない。以上から本研究では、中緯度海洋上場を調べると、粒径タイプは梅雨前線のような背の高の暖候期における DSD パラメータの統計的な特徴を、い発達した降水システムの場合に、数タイプは背の低降水特性と結びつけながら整理することを目的とする。

い非組織化の降水システムの場合に観測されているこ2.

とが分かった。これは降水の発達高度が、粒子特性の使用データ・データ処理

本研究では、石川県輪島市舳倉島に設置された光学違いに影響を与えていることを示唆する。この事例解式ディスドロメータ(LPM)による観測データを解析し析の結果を統計的に確かめるために、Himawari-8 が観た。解析期間は、2020 年 4-9 月の暖候期である。解析

測している輝度温度を用いて、R-Dm 関係を層別化した。

にあたっては、1 分おきに出力される粒径ごとの雨滴数すると 260K 程度を境に、輝度温度が高いほど雨滴数タから、体積重み付け平均粒径(Dm)と切片パラメータ

イプが卓越し、輝度温度が低いほど粒径タイプが卓越(Nw）を計算した。また同時に出力される降水強度(R）していた。この結果は、暖かい雨で生成された雨が雨も解析に用いた。LPM で確認された粒径特性の雲システ

滴数タイプ、冷たい雨で生成された雨が粒径タイプにムとの対応を確認するために、Himawari-8(赤外バンド

相当していることを示唆していると考えられる。

13)による等価黒体温度のデータを用いた。

(a)

3.

(b)

(c)

結果・考察

図 1a と 1b は、それぞれ R-Dm、R-Nw に関する 2 次元
頻度分布を示しており、一般的に R が大きくなるにつれて Dm・Nw も大きくなることが分かる。これは、降水
強度が強くなると共に雨滴サイズは大きく、雨滴数は多くなることを意味する。さらに詳しく見ると、
R-Dm(Nw)の頻度分布に、２つの極大が確認できる。こ

図 1: (a) R-Dm 関係 (b) R-Nw 関係 (c) Nw-Dm 関係の相対頻度分布を示している。暖色ほど高頻度を示す。(c)の黒実線
は対流・層状の分離線を示し、低値側が層状領域である。

-281-

PR-59 (P2L)

Effects of Mountain-Plains Solenoid on Diurnal Cycle of a Heavy
Rainfall Event over Yangtze-Huai River Valley in 2020
*Ling Tong (Kyoto University, DPRI), Tetusya Takemi (Kyoto University, DPRI)
1.

Introduction
Torrential rainfall is one of the most devastating
natural disasters over East Asia during the mei-yu
season, which typically lasts from mid-June to
mid-July. They may occur along a quasi-stationary
front during a period of several days or even 1–2 weeks
Meanwhile, the complex terrain over Yangtze-Huai
River Valley (YHRV) generates a regional-scale
mountain–plains solenoid (MPS) between themountain ranges and the plains imapacting the local
precipitations. An understanding of the preferred hourand locations of these local heavy rainfalls has valuable
implication for quantitative precipitation forecast,disaster prevention, and other studies. We examined arecord-breaking heavy rain case hit both China andJapan in 2020 July, the impact of a MPS on the diurnal
variations of precipitation and mesoscale convective
vortices (MCVs) that were confined to a narrow
latitudinal corridor (<5° latitude) for six successivenights repeatedly in the midnight-to-midmorning hoursof 4–10 July 2020 over YHRV.
2. Method
An explicit (convection-permitting) version of the
WRF model, wtih the hourly 31-km-resolution ERA5
reanalysis data being applied to provide initial andboundary conditions, is used to simulate the heavy
rainfall event. Three nested domains with grid
spacing of 9km, 3 km and 1km, respectively, and 51
eta layers at a 50hPa model top were configured.
The domain1 in WRF covers the exact foothills ofTibetan Plaeau, the eastern part of Sichuan, as wellas the Middle-YHRV, the Lower-YHRV and adjacent
Oceans. While the domain2 was targeted locallyparts, espcially the YHRV region of China. The
domain3 was more specificlly narrowed to areas
where mesoscale precipitation cores were. The
modeling system employs the QNSE PBL scheme, theunifed Noah land surface scheme, the TTRMG as

longwave and shortwave radiation parameterizations,
the WSM6 microphysics scheme , and New
Kain-Fritsch scheme as Cumulus physics only inDomain1.
3.

Results
Simulations and observations show that a train of
MCSs concurrently developed overnight along aquasi-stationary mei-yu front over 6 days. This process
was regulated primarily by a nocturnal low-level jet(NLLJ) in the southwesterly monsoon that formed oversouthern China and extended to central China. But thesimulation also indicates that under a strong MPS, thecores of the rainfall always occur around the areas ofmountains. Rainfall systems mainly develop at thefoothills after midnight and propagate eastward, in an
association with the upward branch of the nighttime
MPS, and the nocturnal rainfall in the plains exhibits a
topographic contrast to the afternoon rain falling overthe mountains
The two peaks are: a. 1400-2000 LST (afternoon toearly evening) irregularly scattered distribution occurs;
b. 0200-1000 LST (late night to midmorning) the
preferred location and timing of rainfall with theformation and easterly propagation of the local systems
occurs.
At nighttime, the mesoscale vortice(v1)-mesoscaleconvective system(c1) couplet is developed into a large
MCV (v2) when it moves into the plains after sunset inassociation with enhanced convective activities (c2)during nighttime and morning hours.(fig.1)The
mesoscale vortices play apparent roles in triggeringand organizing moist convection along the mei-yu
front, while diabatic heating from moist convection isessential in the development and strengthening of themesoscale vortices. The nocturnal development of themesoscale vortex v2 and convective activity c3 arefurther enhanced by the development of a strong NLLJ
over the plains.

-282-

RD-01+ (P1A, B4A)

EarthCARE/MSI 雲プロダクトにおける Smile effect の定量的評価＊

王敏睿 1,中島孝 1（1:東海大学情報技術センター）
１．はじめに

３．結果

日欧共同ミッション・EarthCARE は、雲・エアロ
ゾルの 3 次元分布の全球観測及び、それらの相互作用の科学的理解の深化を目的とする気象衛星プロジ
ェクトである（2023 年初頭に打ち上げ予定）。
EarthCARE に搭載する 4 つのセンサのうちの多波長イメージャ（MSI）は、可視光から熱赤外の多波長計測により雲・エアロゾルの水平分布を観測し、水雲の微物理量や雲鉛直プロファイルの推定、他アクティブセンサとの複合解析、水平不均質性の影響の定量化など、様々な役割を担う。
直近の研究では、JAXA/EORC より提供された各
ディテクター・ピクセル（以下ピクセル）に対する
MSI の応答関数（response coefficient）のデータから、特定の帯域（band）において応答関数がピクセルによってシフトする現象（smile effect）が確認された。
Smile effect によって MSI プロダクトに含まれる雲プ
ロファイル（光学的厚さ COT、雲粒径 CDR）の結果に誤差が生じ、短波放射収支の推定にも悪影響を及
ぶリスクがある。本研究では将来の MSI の主な観測対象である水雲・氷雲を想定し、smile effect による
雲プロファイルの誤差を定量化し、雲物理量のリト
リーブ精度へ与える影響の程度を評価する。
２．評価ピクセル
MSI 各帯域のうち、band１と band３では smile
effect が確認された（図 1）。したがって、smile effectの評価用に、band１と band３それぞれの最左端（最短波）と最右端（最長波）の応答関数を与えるピク
セルを、計４つ選定した。また、参照用に衛星天頂角が天底（NADIR）のピクセルを加えた。それぞれのピクセルに対応する band１と band３の応答関数を抽出し、MSI に実装する雲特性解析アルゴリズム
CAPCOM [1][2]を用いて放射輝度（Radiance）を計算、COT・CDR との関係を図式化した。さらにそこ
から COT・CDR の推定誤差を求めた。水雲・氷雲
とも、それぞれのピクセルにおける放射輝度の計算
では、太陽天頂角（θ0）を 20°及び 60°の 2 パターンを用意した。

結果の一例として、図２に水雲を対象とした、band
１の最短波端における COT・CDR の推定誤差の分布を示す。X 軸と Y 軸はそれぞれ COT（τ）及び CDR（re）を意味する。検証の結果、典型的な水雲（Re＝8um, 8<τ<32）に対して、全てのケースにおいて
COT・CDR の推定誤差は 6％以内に収めた。また、典型的な氷雲（Re＝40um, 8<τ<32）の場合においても COT・CDR の推定誤差は 5％を超えなかった。
４．まとめ
現時点の結果より、MSI 雲プロダクトにおけるsmile effect による水雲・氷雲プロファイルへの影響は無視できるものと推測される。今後は全球雲解像
大気モデル NICAM に Joint-Simulator を適用した疑似衛星データと CAPCOM による雲リトリーブを照合することで、さらなる検証を行う予定。

図 1．Band1 と Band3 で確認された応答関数のシフト現象（Smile Effect）、及び 4 つの評価ピク
セルの位置

図 2．Band1 の最左端における COT・CDR の推
定誤差分布
参考文献
[1] Nakajima, T. Y. and Nakajima, T., 1995, Journal of the Atmospheric Sciences, 52, p4043-4059.
[2] Kawamoto, K. et al., 2001, Journal of Climate, 14, p2054-2068.

-283-

RD-02+ (P1A, B4A)
Variabilities in PM2.5 and black carbon concentrations reproduced by aerosol optical properties*Damiani A. (Chiba University), Irie H. (Chiba University), Hoque H.M.S. (Nagoya University), Nakayama T.
(Nagasaki University), Matsumi Y. (Nagoya University), Kondo Y. (National Institute of Polar Research), and Da
Silva A. (NASA Goddard Space Flight Center)
1. Introduction
Aerosol particles influence the Earth’s climate, but
substantial uncertainty remains regarding their radiative
effects. Moreover, exposure to fine particulate matter(PM2.5) can cause respiratory and cardiovascular diseases.
PM2.5 concentrations are usually measured by groundbased instruments but there are far fewer instruments
located outside of urban areas. PM2.5 estimations fromsatellite remote sensing can complement surface
observations. The algorithms that have been developed
rely largely on satellite-based aerosol optical depth (AOD).
Overall, near-surface estimates by passive remote sensing
are difficult, as cases of elevated aerosol have to be
excluded and absorption (spectral) information is needed.
Further explorations of the relationship between aerosol
concentrations and their optical properties using groundobservations could improve the accuracies of thesesatellite-based algorithms. Within this framework, weused recent ground-based observations, recorded at Chiba
U., to reproduce the variability of the aerosol surface
concentration. The exploitation of the 3-dimensional
information enclosed in the MAX-DOAS partial column,
which can be more directly linked to the surface aerosol
concentration, was an innovative feature of this study. In
addition to PM2.5, by exploiting the sensitivity of the UV
spectral region to the aerosol absorption, we proved thatblack carbon (BC) mass concentrations can be reproducedwith sufficient accuracy. We further evaluated our
findings by using the corresponding aerosol products of
the Modern-Era Retrospective analysis for Research andApplications, Version 2 (MERRA-2) and demonstrated
consistency among the datasets and MERRA-2 products.
2. Data and methods
In the following procedure, to reduce uncertainty, we useddaily median values of data recorded within 9 am to 15
pm LT (Table 1). The fine-mode fraction (FMF) of aerosol
particles with a diameter of < 2.5 μm relied on the particle
size distribution retrieved from the sky radiometer. The
absorption Ångström exponent (AAE) values were
calculated as follows:ln(AAODλ) = a–AAE x ln(λ)(1)
We combined the aerosol profile information from MAXDOAS and columnar aerosol optical properties from thesky radiometer as follows:
fAODλ[0–1 km] = AODλ[0–1 km] x [F2.5](2)
In our approach, the fine AOD of the partial column below
1 km (i.e., fAOD[0–1 km]) corresponded to the mean
AEC of the partial column at 357 nm retrieved from the
MAX-DOAS instrument multiplied by the F2.5 parameter
retrieved from the sky radiometer. Then, we defined thefine AAOD of the partial column (i.e., fAAOD[0–1 km]):
fAAODλ[0–1 km] = fAODλ[0–1 km] x [1-SSAλ](3)This was based on the column-based SSA values retrieved
from the sky radiometer.

Table 1. List of instruments and retrieved datasets. Observations
from 12/11/2019 to 31/12/2020 were recorded at Chiba U.
Instrument Measurements

Wavelength(nm)

Retrieved
parameter

TransmittanceAmbient BC
565
of light
mass conc.
POM-02
Direct and340, 380, 400,
AOD,
(skyradiome angular sky 500, 675, 870, AAOD, SSA,
ter)
radiance
1020
FMF
Light
Compact
scattering
625
PM2.5
PM2.5
intensity
Scattered
AOD, AEC
MAX-DOAS
310–515
sunlight[0–1 km]
AD-Net Mie-scattering
1064, 532
PBLH, AEC
lidar
lidar
COSMOSTime
resolution(minute)References

10

Kondo et al. 200910

Mok et al. 2018;
Hashimoto et al.
2012

1

Nakayama et al.
2018

15
15

Irie et al. 2008,2015
Sugimoto et al.
2008

3. Results
This study showed that partial column optical properties
better reproduced the variability of the surface aerosol
concentrations, compared with the total columnar-based
information. In this manner, we demonstrated that thevariabilities of the PM2.5 and BC mass concentrations
could be simulated with comparable accuracy (Fig. 1). A
moderately strong correlation was observed between thecolumnar fAOD and the PM2.5 surface massconcentration and between the fAAOD and BC. The
stronger correlation between BC concentrations andfAAOD in the VIS-UV spectral range was likely related
to the larger AOD; consequently, the uncertainty in SSA
was smaller in the VIS-UV range than in the NIR range.
By combining sky radiometer and MAX-DOAS retrievals
at UV wavelengths, we showed that the fAOD[0-1km]
better reproduced the variability of PM2.5 than did thecorresponding total column-based estimates. Similarly,
we showed that the fAAOD[0-1km] at UV wavelengths
was able to satisfactorily reproduce the variability of thesurface BC mass concentration.

Fig. 1. Scatter plots of PM2.5 and fAOD[0–1 km] (a), PM2.5
and fAOD (i.e., total column) (b), surface BC concentrations andfAAOD[0–1 km] (c), and BC concentrations and fAAOD (i.e.,
total column) (d).

References
Damiani, A., Irie, H. et al., Remote Sensing, (in rev.)-284-

RD-03+ (P2P, B4A)

大気境界層内での長波放射に着目した放射モデルの相互比較*駒 﨑 寛 和 (筑 波 大 学 理 工 情 報 生 命 学 術 院 ),吉 川 耕 司 (筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー ),日 下 博 幸 (筑 波 大 学 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )
1.

はじめに

数値モデルを用いて夜間のヒートアイランドを正しく再現するためには、乱流と人工排熱、長波放射を精Roger-Walshaw モデルはおおむね観測値と整合しているが、フラックスが小さいときに過大評価する傾向がある。

度よく計算する必要がある。これらの要素の中で、乱流と人工排熱がヒートアイランドに与える影響に注目

4.

結論した研究は多くされてきた。しかしながら、都市境界

コンセプトの異なる4 つの長波放射モデルを用いて、層の大気に及ぼす長波放射フラックスの影響に着目し地表面での下向き長波放射を計算し観測値と比較した。

た研究はほとんどされていない。とりわけ、都市地表

その結果、RRTM が最もよい精度であることが分かっ面での下向き長波放射フラックスについて、長波放射た。これは、ヒートアイランド現象を再現する際に用モデルによる計算値と観測値を比較した研究はない。

いる長波放射モデルとして、今回検討したモデルの中

そこで本研究では、複数の長波放射モデルから得られ

では RRTM が最も適していることを示唆している。

た地表面での下向き長波放射を相互比較することで、
ヒートアイランド研究に対する各モデルの精度や有用性を検討する。
2.

手法

観測値から構築された経験式（近藤モデル）[1]と灰色
大気モデル（Mahrer-Pielke モデル）[2]、バンドモデル（Roger-Walshaw, モデル）[3] 、相関 k-分布法モデル（RRTM）[4]の 4 つの大気長波放射モデルによって計算された地表面での下向き長波放射フラックスを観測値と比較すると同時に相互比較する。経験式は放射伝達方程式を解かず、経験的な関数を用いて下向き長波放射を計算する。灰色大気モデルは、放射伝達方程式を波数分解せずに解き、バンドモデルと相関 k-分布法モ
デルは波数分解して解く。ただし、この二つのモデルはバンド平均透過率の計算方法がそれぞれ異なり、相関 k-分布法モデルの方がより現実的である。モデルの精度検証は、1991 年から 2016 年までの館野の気象台の目視観測で雲量が 0 であった時間帯の観測値を用いて行った。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP21K03656 の助成を受けたものです。

3.

結果

図 1 に観測値と各モデルによる計算結果を示す。近

参考文献

藤モデルと RRTM は他のモデルに比べて観測値とよく[1] 近藤純正 他, 1991, 天気, 38, 41-48.

一致している。Mahrer-Pielke モデルは、下向き長波放[2] Mahrer, Y., and R. A. Pielke, 1977, Mon. Wea. Rev, 106, 818-830.

射フラックスが小さいときに過大評価し、フラックス[3] Roger, C. D., and C. D. Walshaw, 1966, Quart. J. Roy. Meteor. Soc, 93,

が大きいときに過小評価する傾向がある。

43-54.
[4] Mlawer, E. J., et al., 1997, J. Geophys. Res, 102(D14), 16663-16682.

-285-

RD-04 (P2P)

気候変動観測衛星『しきさい』の観測データを用いたエアロゾルと海色の同時推定法の解析と検証*関 口 美 保 (東 京 海 洋 大 学 学 術 研 究 院 ), 石 崇 (中 国 科 学 院 ),橋 本 真 喜 子 (JAXA/EORC), 中 島 映 至 (環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

3.

大気エアロゾルは直接的効果と間接的効果を通じて、解析結果

図１に有明海での AOT、
クロロフィル-a 濃度(Chl-a)、

地球気候に大きな影響を与えている。人為起源エアロ

波長 490nm での正規化海面射出輝度(nLw)の SIRAW 法

ゾルの排出は年々増加しているとされており、抑制をによる解析結果（上段）と SGLI 標準プロダクト（下段）図るためにもより正確な推定が必要である。エアロゾを示す。SIRAW 法で推定した Chl-a の空間分布は、有ルの衛星解析アルゴリズムの多くは、あらかじめ定義

明海の南部を除き、プロダクトの空間分布と一致し、有されたエアロゾルモデルや地表モデルに対する衛星信

明海北東部の海岸線付近の水の流れに沿って植物プラ

号をシミュレートしたルックアップテーブルを採用しンクトンのブルームを捉えている。また、湾口では Chl-ている。しかし、エアロゾルは光学的に薄い場合が多く、a 濃度の変化が顕著である。一方、エアロゾルの分布は、エアロゾルの光学特性や種類、波長に依存する地表の大規模な気象条件やエアロゾル／前駆体の発生源に支状態に強く影響されるため、地表の状態が一様ではな

配されていると見られ、AOT 分布のプリュームパター

い都市部や沿岸部でエアロゾルの光学的厚さ(AOT)をンにはっきり示されている。波長 490nm での nLw はプ

推定することは難しい。この困難を克服し、多波長観測

ロダクトよりも SIRAW 法による結果の方が大きいが、を活用するために、エアロゾルと地表面の変数を同時

AERONET-OC により近い値を推定している。

に取得する多波長アルゴリズムの開発が進められている[1][2]。当研究グループでも、次世代アルゴリズムとして多波長多ピクセル法(MWP 法）[3]とエアロゾルと海色の同時推定法（SIRAW 法; SImultaneous Retrieval of
Aerosol and Water-leaving radiance ）[4][5] を開発し、GOSAT-2/CAI-2 エアロゾルプロダクトに採用され、提供されている。本発表では GCOM-C/SGLI による観測
データを用いて、SIRAW 法による大気エアロゾルと海色の解析結果を示す。また、AERONET-OC との検証を行い、SGLI プロダクトとの比較も示す。
2. 使用データと解析手法
本研究では、気候変動観測衛星『しきさい』に搭載されている可視赤外線放射計 SGLI（Second Generation
Imager）の大気上端放射反射率プロダクト(ver.2)を用いて推定を行った。また、JRA-55 の地表面気圧・湿度、AURA/OMI のオゾン全量データも用いた。
検証では、AERONET-OC サイトである Ariake Tower(33.104N,

130.272E),

Kemigawa-Offshore(35.611N,

140.023E), Socheongcho (37.423N, 124.738E)での解析結果を⽤いた。解析はプロダクトと検証サイトのデータが合致する⽇時を 2019 年 1 月〜2020 年 9 月から選択した。また、SGLI プロダクト（海上 AOT、クロロフィ
ル-a 濃度、正規化海⾯射出輝度）も⽐較に使⽤した。

図１ 2020 年 5 月 8 日の AOT（左）、Chl-a（中）、波長 490nm の nLw（右）の SIRAW 法による解析結果（上段）と SGLI プロダクト（下段）の比較。図
中の白丸は AERONET-OC の Ariake-Tower 観測サイ
トの位置を示す。
参考文献[1] Dubovik, O., et al., 2011, Atmos. Meas. Tech., 4, 975–
1018.
[2] Lyapustin, A., et al., 2018, Atmos. Meas. Tech., 11,5741-5765.

[3] Hashimoto, M., and T. Nakajima, 2017, J. Geophys. Res.,
122, 6347–6378.
[4] Shi, C., and T. Nakajima, 2018, Atmos. Chem. Phys.

18, 3865–3884.

[5] Shi, C., et al., 2020, IEEE. T. Geosci. Remote. Sens.

58, 1-12.

-286-

TR-01+ (P1A, D3P)
航空機観測により捉えた台風 Lan (2017)の二重暖気核構造の維持に関わる熱力学過程
山田 広幸 1, 伊藤 耕介 1, 坪木 和久 2, 篠田 太郎 2,
大東 忠保 3, 山口 宗彦 4, 中澤 哲夫 4,長浜 則夫 5, 清水 健作 5
1 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

1. はじめに2017 年台風第 21 号(Lan)に対する上部対流圏の航空機観測を、ドロップゾンデシステムを備えた民間ジェット機を用いて行った。この台風は観測を行った 2 日間において、環境場の鉛直シアー(850200hPa、半径 200-600km)が 5 から 13 m s-1 に強まるなかで、中心気圧 926～929hPa の強度を維持した。目の中心付近に投下したドロップゾンデにより、この期間に対流圏中層(3-4km)と上層(12km 以上)に
温位偏差の極大をもつ二重暖気核構造が 2 日間にわたり観測された(図 1 紫線, Yamada et al. 2021)。本講演では、この暖気核の維持に関わる熱力学的過程について解析した結果を述べる。

上層からのドロップゾンデ観測が、台風強度と暖気
核構造の維持過程の理解に有用であることを示す。
謝辞：本研究は科研費補助金(16H06311, 16H04053,
JP19K03973)の助成を受けました。雲頂高度データ
は気象コンソーシアムのサーバーから取得しました。
参考文献

Betts, 1982: JAS, 39, 1484-1505.
Tsujino et al., 2021: JAS, 78, 595-617.
Yamada et al., 2021: JMSJ, 99, (in press).

2. 結果
2 つの暖気核には相当温位で 10 K 以上の差があり(図 1 赤線)、起源が異なることが示唆された。暖気核は下降気流による断熱昇温により形成されると仮定し、飽和点分析(Betts 1982)により沈降の最大高度差(𝑍𝑍𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 − 𝑍𝑍)を調べた(図 2)。この高度差は全層に渡って 2.5km 以内であり、観測最大高度(13km)に お い て も 飽 和 点 高 度 ( 𝑍𝑍𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 ) は 壁 雲 の 雲 頂(16.3~16.6km)より下に存在したので、暖気核の空
気塊は壁雲から流入して沈降したことが示唆された。
上部暖気核の相当温位は 380K に近く、目の境界層の観測値とほぼ同じだった(図 1)。この高い相当温
位は、壁雲やその外側では観測されなかったので、
上部暖気核の空気塊の起源は目の境界層であると考えられた。この検証のため、1 日目にダウンシアー
左側の目と壁雲で得た 3 つのプロファイルを用いて、パーセル法に基づき考察した(図 3)。目の境界層はほぼ飽和しているので、湿潤断熱的な上昇を仮定すると、目の境界層と壁雲上昇流域の気温は同一の湿潤断熱線(この場合は湿球温位 27.7℃の断熱線)に沿うはずである。実際、目の境界層(図 3a の赤い破線域)と壁雲上昇流域(図 3b,c の赤い破線域)において、気温が断熱線に沿うことがわかる。壁雲の上昇流域は、上部(台風の中心側)で相当温位が高く、絶対角運動量(図省略)が小さい 2 層構造になっていた。

図 1 目の中心付近の温位偏差(𝜃𝜃 − 𝜃𝜃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 )、温位(𝜃𝜃)、相当温位(𝜃𝜃𝑒𝑒 )、飽和相当温位(𝜃𝜃𝑒𝑒∗ )のプロファイル。実線は 10 月 21
日、点線は翌日の観測値。破線は環境場の温位(𝜃𝜃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 )。

図 2 飽和点高度と観測点高度の差(𝑍𝑍𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 − 𝑍𝑍)のプロファイ
ル。目の中に投下した 7 つのゾンデについて示す。

3．まとめ目の境界層から上部暖気核に輸送される高相当温位の流れの存在が示唆された。この結果は同じ台風の数値実験による流跡線解析の結果(Tsujino et al.
2021)とも整合する。この流れは鉛直シアーが強まる環境において上部暖気核を維持するのに寄与すると考えられた。以上の結果は、航空機による対流圏

図 3 (a)目と(b,c)壁雲における skew T-log P ダイヤグラム。
赤点は未飽和層で計算した飽和点高度(𝑍𝑍𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆 )。紫の実線は湿球温位 27.7℃に対応する湿潤断熱線を表し、陰影は 3 ms-1 以上の上昇流域を表す。

-287-

TR-02+ (P1A, D3P)
単一ドップラーレーダ風速観測から台風の渦構造を推定する新手法
辻野 智紀・堀之内 武 (北海道大学 地球環境科学研究院)・嶋田 宇大 (気象研究所)ている. 動径風成分では, 最大風速半径付近で波数 2 構造の
3 m s−1 程度の値が推定されており, 真値との差は観測範囲に渡って 1 m s−1 以内である. この結果は, GBVTD においてゼロと仮定される非対称動径風を, 本手法のアプローチによって考慮することが可能となったことを意味する. N は任意にとることができ, 他の波数でも同様の精度を有することを確認している (N ≤ 5).
GBVTD では軸対称接線風の推定が, レーダ視線方向に対する非対称風の方位角位相に影響を受けることが指摘されている ([1]). 新手法においてこのような位相依存性があるかを調べるため, 図 1 の非対称構造の位相を方位角方向に変化
させ, 軸対称接線風の推定値の変化を調べた (図 2). 新手法
では非対称成分がどのような位相に位置していたとしても,軸対称接線風の真値と推定値の差は 1 m s−1 以内であり, 軸対称接線風の推定に充分な精度を有していることが示された(図 2b). 今後は実際のドップラー風速観測データに本手法を適用し, 渦構造の推定や力学的な解析を行う.
Vt for Analysis

(a)

120
20

100

30.

30.

25.

.
30

25.

ΔV [m/s]
10.
1.
−1.

20
20.

20.

0
−60

−40

−20

0

20

40

0
−60

60

X (km)

Vr for Analysis

(c)

−40

−20

0

−10.

20

40

60

X (km)

Vr for Retrieval

(d)
120

120

Max Diff.
.
−1

100

1.

8.7E−01[m/s]

100

.
−1

−2.

ΔV [m/s]−1.

2.

Y (km)YY(km)
(km)

2.

.
−1

1.

20

0
−60

−40

−20

0

20

10.
1.
−1.

20

40

−10.

0
−60

60

−40

−20

0

20

40

60

XX (km)(km)

XX (km)(km)

図 1 波数 2 非対称をもつ解析的な非発散渦 (左) に対する新手法の推定結果 (右). (上) 接線風, (下) 動径風 (ms−1 ). カラーは推定値と真値の差 (m s−1 ). 仮想的なレーダ
は (X, Y ) = (0, 0) に存在する.
Vt for Retrieval

(a)

(b)

320

320

280

280

160

θ (o )

45.
40.

5.
10.

20.

25.

240
200

30.

240
200

35.

θ (o )θ (degrees)

ΔVt (retrieval − analysis)

360

360

0.

0.

0.

160
0.

120

120
80

80

40

40
0.

0

3. 結果
図 1 は非発散な波数 2 成分の水平風を軸対称風に足した渦に対し, N = 2 での新手法の推定結果である. 真値の渦は(2) 式で完全に表現される. 接線風について, 観測範囲の外縁境界周辺で, 真値と推定値の間に 1 m s−1 以上の差が存在する. これは外側に非対称風がゼロとなる境界条件を設定したことに由来する. 一方, 最大風速半径周辺を含めた観測範
囲のほとんどでは, 真値と解析値の差は 1 m s−1 以内となっ

0.

1.

40

40

45.
40.
35.
30.
25.
20.
15.

と定義し, R を最小する Φ, Ψ を求める.
レーダに直交する風速は Vd に反映されないため, 求める(Φ, Ψ ) に不定性が存在する. 不定性を回避し, 問題を安定に解くため, 渦の観測範囲外縁で非対称風がゼロとなるように,Φ1≤k≤N に境界条件を設定する. Φ1 については観測範囲の内縁においても, 渦の移動速度に基づく境界条件が設定される. 同様の不定性回避のため, Vd への反映が少ない発散風の位相成分に対応する Ψ1 について, 全半径で推定に用いない.
この手法の精度を検証するために, 軸対称なランキン渦 (最大風速 40 m s−1 , 最大風速半径 20 km) に非対称水平風 (振幅約 5 m s−1 ) を重ね合わせた解析的な渦 (真値) を推定する.

−2.

60

−2.

と表現する. 実際のレーダ観測で得られた水平 2 次元ドップ
ラー視線風 (Vd ) と, (2) 式で表現される V のドップラー視
線風への投影 (proj(V )) に基づく残差の 2 乗を
全観測点
∑
R≡
[Vd − proj(V )]2
(3)

60

0.

(2)

80

2.

80

1.

−2.

2.

を用いて

∂Φ
∂Ψ
V =−
−
∂r
r∂θ

. 35.

40

20

Ψ = Ψ0 (r) + [ΨS1 (r) sin θ + ΨC1 (r) cos θ]
∂Φ
∂Ψ
U=
−
,
r∂θ
∂r

40

60

20.

40

.
.
40 45 45.

25.

25.

. .
40 35

YY(km)
(km)

80

.

.

45

30

.
40 45.

30.

35

.

80

60

Max Diff.
2.9E+00[m/s]

100

20.

本研究ではヘルムホルツ分解定理に基づき, 渦中心を原点とした平面極座標 (r, θ) 上の任意の水平風 [V = (U, V ),U = 動径風, V = 接線風] を, 流線関数 (Φ) と速度ポテン
シャル (Ψ ):N∑
Φ = Φ0 (r) +[ΦSk (r) sin (kθ) + ΦCk (r) cos (kθ)],
(1)
k=1

20.
.

.

2. 手法

Vt for Retrieval

(b)

120

35

気象レーダによるドップラー風速は, 送信電波の周波数と,対象物に反射した受信電波の (ドップラーシフトした) 周波数から観測される. このとき, ドップラーシフトするのは, 対象物の移動速度のうち, レーダビームに沿った成分のみである. よって単一のレーダ観測では, レーダビームに直交する成分の風速は観測できない. 単一ドップラーレーダ観測から台風の渦構造を推定する手法として, Ground-Based Velocity
Track Display (GBVTD [1]) が広く用いられる. GBVTD
は台風渦の中心を原点とする平面極座標上で, 各半径でのドップラー視線風を方位角方向にフーリエ解析することで, 台風の軸対称風と低波数非対称風を推定する. しかし, GBVTD
では非対称動径風をゼロと仮定しており, この仮定が軸対称
風の推定精度に影響を与えうる. 非対称動径風を考慮することで, 非対称構造が顕著な場合の渦において, より精度のよい軸対称接線風推定が可能となることが期待される.
本研究では GBVTD と異なるアプローチから, 非対称動
径風成分を考慮した新しい渦の推定手法を提案する. 提案された手法を解析的な渦に適用し, 手法の妥当性を検証する.

30.

1. 研究目的Y (km)

∗

10

20

30

R
(km)
R (km)

40

50

0

10

20

30

40

50

R
(km)
R (km)

図 2 図 1 の渦について, 推定された軸対称接線風への非対称構造の方位角依存性. (a) 推定された軸対称接線風 (m s−1 ),(b) 推定値と真値の差 (1 m s−1 ごと). θ = 0◦ , 180◦ , 360◦のとき, 非対称成分の位相が図 1 となる. 軸対称接線風の真値は波数 2 の方位角位相によらないことに注意する.
参考文献[1] Lee, W.-C., et al. (1999), Mon. Wea. Rev., 2419-2439.

-288-

TR-03+ (P1A, D3P)
ハイパースペクトル赤外サウンダを用いた台風中心部の大気プロファイル解析*林昌宏、和田章義（気象庁気象研究所）小山亮（気象庁大気海洋部）

1. はじめに台風が発達してくると中心部の暖気核はより明瞭

眼の中の大気が観測されていると考えられる。図 1となり、衛星画像上で台風の「眼」が見られるよう

ップゾンデ観測の気温（左）・相対湿度（右）プロになる。この暖気核構造は台風の強度に関連していファイルを図 2 に示す。気温・相対湿度とも 1D-ることから、衛星により大気プロファイルを正確にVar の推定値は初期値（GSM）に比べ、ドロップゾ

推定し、時系列的にモニタリングできれば、台風強ンデ観測値と近い値が得られている。しかし、特に度の実況把握だけでなく、今後の盛衰の兆候も捉え

気温に関してはドロップゾンデ観測に寄せ切れていられる可能性がある。高鉛直分解能かつ高精度な大ない。この要因として、GSM の影響が誤差行列の気プロファイルの観測には衛星搭載のハイパースペ

設定により残っていること、下層雲に影響があるチ

クトル赤外サウンダ（赤外 HSS）があるものの、台ャンネルを除いた影響などが考えられる。

風域では壁雲のような分厚い雲が存在し、観測できる領域が限られる。しかし台風の眼の中は沈降場における断熱加熱が生じ、対流圏上・中層はむしろ晴天となっているため、台風の眼が見られる成熟期においては、赤外 HSS 観測は有効と考えられる。
今大会では、赤外 HSS 観測データを用いた台風
中心部の大気プロファイル推定手法を紹介する。

左の赤い×の地点における、GSM、1D-VAR、ドロ

４．今後
観測・背景誤差行列の最適化、雲域の処理（QC・リトリーバル）の高度化、マイクロ波サウンダの同時利用等を開発方針として考えている。
謝辞：TPARC-IIのドロップゾンデデータを利用しました。本

研究は，JSPS 科研費 JP18K03747 の助成を受けたものです２.気温・水蒸気プロファイルの推定手法
気温・水蒸気量プロファイルの推定手法は、[1]で開発された 1D-Var（一次元変分法）の手法を赤外HSS に適用したもの[2]を利用した。赤外 HSS 観測として S-NPP 衛星搭載の CrIS を、背景値として気象庁全球モデル（GSM）予測値を用いた。気象庁のデータ同化で用いられているチャンネルに加え、情報量を用いたチャンネル選択[3]により 100 チャンネ
ルを CrIS のチャンネル選択として解析した。雲の図 1. 左図：CrIS（10.9μm）観測の輝度温度、右図：

影響があるチャンネルの除去については、CO2 スラ

CO2 スライシング法により推定した雲頂高度（気圧）イシング法[4]により求めた雲頂高度より下層に感度

左図真ん中の赤い×は図 2 の 1D-Var を実施した地点があるチャンネルを判定し 1D-Var においてそのチャンネルを利用しないという処理を導入した。
３．1D-VAR 解析事例とドロップゾンデによる検証
台風中心部における 1D-Var の性能を確認するため、2018 年台風第 24 号（Trami）について、航空機による台風直接観測プロジェクト（T-PARCII）のドロップゾンデデータを利用して気温・水蒸気量
プロファイルの比較を行った。2018 年 9 月 25 日
05UTC 付近で得られた CrIS 赤外窓チャンネル

図 2. GSM（紫）、1D-Var（緑）、ドロップゾンデ（青）の気温（左）・相対湿度（右）鉛直プロファイル（10.9μm）の輝度温度と、CrIS 観測から CO2 ス
ライシング法により求めた雲頂高度を図１に示す。

参考文献：

CrIS は可視赤外イメージャと比べて解像度が荒い[1]小山ほか, 2019, 気象学会秋季大会予稿集,P202（衛星直下 14km）が、この時間帯でははっきりとした眼が確認でき、壁雲にそれほど影響を受けずに[2]林ほか, 2021, 気象学会春季大会予稿集, SP5-09+[3]Rabier et al., 2002, QJRMS, 122, 1011-1027[4]Menzel et al., 1983, JCAM, 22, 377-384-289-

TR-04+ (P1A, D3P)
ひまわり８号の 30 秒観測が捉えた台風 Haishen (2020)の風速構造
堀之内武*・辻野智紀（北大・地球環境）・林昌宏・嶋田宇大・柳瀬亘・和田章義（気象研）・
筆保弘徳（横浜国大）・山田広幸（琉球大）
はじめに速が広く求まった。この時刻では壁雲は南北に伸び2015 年 7 月の運用開始以来，ひまわり８号衛星に（波数２），中心付近の渦は東によっている（波数１）より，台風を追尾して約 1000 km 四方の領域を 2.5などの非対称構造が見える。壁雲の角度が比較的浅分間隔で撮像する機動観測が実施されている。これ

い西から南側にかけて，3～4 m/s の上昇流がみられを使って，目の中の風速の動径分布が推定できるこる（上層雲がかかるところでは偽の鉛直流がみられとが，最近示された（Tsukada and Horinouchi,る）。角運動量分布からは，様々なことが推定できる

2020; Tsujino et al., 2021）。

（上層の流れの下流になる西側でも壁雲上部から外

ひまわり８号は，約 30 秒の間隔で東西 1000km,

向きに一旦減少するのは乱流混合の効果を示唆する

南北 500 km の領域を観測する機能を持ってる。本など）。より広範囲の風速推定からは，波数２の構造研究では，2020 年の台風 10 号(Haishen)に対し行が広がっていることが示された（図略）。今後，諸量われた 30 秒観測データを用いて，雲追跡による速の分布とその時間変化より，台風内の対流と力学過度推定を実施した。その結果，2.5 分観測では難し

程について研究を進める。

いケースでも推定でき，台風の診断に役立つことがわかってきたことを報告する。

30 秒観測より壁雲における明暗構造の急な時間変化が明瞭に捕らえられた。1 分間隔に間引くと結果の取得率が低下し，2.5 分間隔では風速推定が困手法難となる領域が増加することが明らかになった。

視差補正を行ったバンド 3 の可視画像（分解能約500 m）を，目視で調整し時間的にスプライン補間

謝辞 本研究では気象庁保有の情報を利用しました。

した台風中心に対し，正距方位図法の 500 m 間隔格

本観測に協力していただいた気象庁気象衛星課及び子に補間した。相互相関によるテンプレートマッチ

気象衛星センター関係官に感謝します。

ング（サブピクセル推定有）をラグランジュ的に前方・後方に 2 ステップずつ実施し，QC 基準を満たす場合について前後計 2 分間の平均速度を風速とした。テンプレートサイズは 11×11 pix (5.5×5.5 km)。
これらの数値は複数種類試し，結果の頑健性を確認した。QC 基準は，初期テンプレート画像（アルベド値）が，0.05 以上の差を持ち，へり以外で最大または最小になること（簡易的な筋の回避法），相関係
数が基準値以上であること，途中の風速変化や前方後方の風速差が一定値以下であることである。
各追跡の終点と始点の雲頂高度の差を時間で割ったものを鉛直風とした。雲頂高度はバンド 13 の輝度温度と JRA-55 の気温プロファイルより定義した。
温度構造は JRA-55 の分解能と精度の影響を受ける
ものの，高度差への影響は大きくないと考えられる。
一方，薄い上層雲域の鉛直風推定には問題がある。

図 結果の例。2020 年 9 月 4 日 2:16UT から一分お本解析ではこの領域の除去は行っていない。

きに行った 5 回の風速推定結果の平均：ベクトル（左上），接線風（右上の色），絶対角運動量（右下の色），結果
図のように目の中，壁雲表面，上層雲雲頂での風

鉛直風（左下の色）。コンター（共通）は同期間の平均雲頂高度。左上の画像はバンド 3 輝度の瞬時値。

-290-

TR-05+ (P2A, D3P)

静止気象衛星を用いた台風強度推定に向けて—SAR 海 上 風 と の 比 較 検 討 —*塚 田 大 河 (北 大 院 環 境 科 学 ),1.

堀 之 内 武 (北 大 院 地 球 環 境 )は二重壁雲事例であること，2017 年台風 5 号 NORU

はじめに

台風内部コア領域の風速構造を監視することは，台と 2018 年台風 26 号 YUTU はそれぞれ減衰開始後 4

風力学の理解や強度推定において重要である。近年の日後と 1.5 日後で，眼の上空に上層雲が入り込んでき

静止気象衛星の性能向上を受け，我々は従来よりも物ており，見かけの眼の半径が小さいことが対応悪化の理的な解析に基づく台風強度推定手法の確立を目指し原因であった。本研究ではこのような事例を客観的にている[1]。近年，低軌道衛星の C-band SAR 観測におい取り除くことを今後の課題とする。

て，異なる偏波の情報を結合することで強風下でも飽水色の事例を除いた単回帰により，RMWest = -0.0441

和することなく海上風をリトリーブする手法が開発さ+ 1.0208 Reye という回帰式を得た。また，これによるれた[2]。これにより，静止気象衛星では見えない壁雲

平均絶対誤差（MAE）は 3.5 km であった。

下の風速分布が明らかとなった。本研究では，静止気衛星から監視可能な「眼の半径」と，SAR 海上風から

4.

謝辞

衛星画像は情報通信機構 NICT サイエンスクラウド得られる「最大風速半径（RMW）」の関係を調査する。

よ り 取 得 し ま し た 。 SAR 海 上 風 プ ロ ダ ク ト は
2.

Ifremer/Cyclobs より取得しました。

データと手法

眼の半径の解析にはひまわり８号の赤外画像（B13,
10.4 μm）を用いた（分解能は時間 2.5 分，水平 2 km）。
RMW の解析には Sentinel-1A/1B および RADARSAT-2
による C-band SAR 観測からリトリーブされた海上風
プロダクト[2]（水平 1 km 分解能）を使用した。解析期
間は 2015 年 7 月（ひまわり８号運用開始）から 2020
年 12 月まで，
解析領域は経度 100°E–180°E とした。
SARの観測時刻に最も近い時刻の赤外画像において，眼の存在が認められた全 24 事例を対象とした。
全赤外画像に対して視差補正を施した。赤外画像の
台風中心には，気象庁ベストトラックの補間による中心位置から半径60 km 以内の最高輝度温度BTeye を求め，
BTeye - 30 K より高温の連続領域の外接円中心を採用した。SAR 海上風の台風中心には，前述の赤外画像中
心から半径 20 km 以内の最小風速値 Veye を求め，Veye +15 m/s より低風速の連続領域の外接円中心を採用した。
両画像を中心からの正距方位図法に投影した。眼の半図１：台風の眼の半径と最大風速半径（RMW）の相径は，投影後の赤外画像に対して同様の手順で外接円関図。色は最大風速を，文字は各事例の台風名を示すを当てはめた時の半径とした。RMW は半径 200 km 以

（同一事例で複数回の SAR 観測があることに注意）。

内で SAR 海上風の方位角平均が最大となる半径とした。

灰色の直線と数式は水色の事例を除いた回帰式である。

3.

参考文献

結果
眼の半径と RMW の対応を図 1 に示す。眼の半径と[1] Tsukada and Horinouchi, 2020, GRL, 47, e2020GL087637.

RMW は非常に良く対応した。対応の乏しい水色文字[2] Mouche, A., et al., 2019, J. Geophys. Res., 124, 6,

で示された３事例について，2018 年台風 24 号 TRAMI

3905–3922.

-291-

TR-06+ (P1P, D3P)

Faxai(2019)および Hagibis(2019)による海面水温低下の解析*飯田康生 1・2，筆保弘徳 1，田中裕介 2，飯塚 聡 3，宮本佳明４
1. 横浜国立大学大学院，2. 海洋研究開発機構，3. 防災科学技術研究所，４．慶應義塾大学
1. はじめに果が含まれていないため Co が低い（高い）が，dSST

Faxai(2019)および Hagibis(2019)は，それぞれ非が高い（低い）点がみられる．この結果から台風通

常に強い台風で日本に上陸し，東日本を中心に甚過に伴う SST 低下には海洋の状態だけでなく台風

大な被害を与えた．これらの台風は強度や移動速の特徴も重要となることがわかった．

度は異なるものの，同じ海域を比較的よく似た経

また，Co の台風項にのみ着目すると，Hagibis

路で関東に接近した．しかし，Faxai と Hagibis では Faxai より海洋を冷やすポテンシャルを持つはその海面水温（SST）低下量や低下範囲は異なっ

が，海洋に着目すると Hagibis は Faxai より，冷ていた．そこで台風通過に伴う SST 低下量が，台

えにくい海であったことがわかった．Hagibis の

風と海洋の特徴がどれほど効いているのかを明ら方が Co は大きく海洋モデルや衛星観測結果から

かにするために高解像度海洋モデルを用いてクー

海洋は Hagibis の時の方が冷えていたことから台リングパラメータ(Co )[1]を算出し，SST 低下量

風インパクトが大きかったことが考えられる．

(dSST)との関係を解析した．
2. 手法とモデル
クーリングパラメータ Co は台風が海洋を混合させる効果の度合いと，海洋の混ざりにくさの比で表された，海洋がどの程度冷えるかを示す無次元の指標である．
海洋モデルは，気象庁気象研究所が開発する海洋大循環モデル MRI.COM Ver.4.7[2]をベースとして開発された．この解像度は，水平 1.85 km，鉛直35 層である（0.25～5825 m）．海面境界条件には，Co と dSST の相関関係：Co は台風中心に対してお図1

MSM と JRA-55 を与えている．この海洋モデル結よそ 2°の範囲で 16 点計算し，全 773 点プロット

果の水温を 1 m ごとに内挿し，Co と台風通過に伴した（水温の欠損や Co＞20 は除いた）．台風の各位う SST 低下量の算出した．

置に対して 24 時間前の海洋状態を基準とし，dSST

3. 結果と考察

は基準とした時間から台風通過 12 時間後の SST 低

今回の解析では Co が 20 以下のものを用いた．

下量と定義した．

図 1 は Co と dSST の関係であり，それぞれおおよ

参考文献

そ対応している．Co が高いほど，dSST が大きくな[1] Miyamoto, Y., G. H. Bryan, and R. Rotunno, 2017: Anっている傾向がみられる．Co の平均値は Faxai がanalytical model of maximum potential intensity for tropical

2.70，Hagibis が 4.45 であり，1.65 倍 Hagibis の方

cyclones incorporating the effect of ocean mixing.

が大きく，dSST の平均値もまた 0.93℃，1.49℃とGeophysical Research Letters, 44, 5826-3885.

Hagibis の方が 1.6 倍大きく，全体の相関はおおよ[2] 辻野博之ほか，2017：気象研究所共用海洋モデル第４

そ 0.40 であった．ただし Co には湧昇や移流の効版（MRI.COMv4）解説．気象研究所技術報告書．

-292-

TR-07+ (P1P, D3P)

中緯度の海面水温偏差が西太平洋の台風活動に
及 ぼ す 影 響 ： 2018 年 夏 季 感 度 実 験*那 須 野 智 江 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 中 野 満 寿 男 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),村 上 裕 之 (米 国 地 球 流 体 力 学 研 究 所 ), 菊 地 一 佳 (国 際 太 平 洋 研 究 セ ン タ ー ),山田洋平（海洋研究開発機構）
1.

はじめに

図２に大気平均場の NWPACCLIM 実験の CLIM+実

海面水温変動が，台風の活動度に大きな影響を及ぼ験からの差を示す. 正の SSTA を除去した日本の東のすことは, 広く認識されている．本研究では，季節内か海域で, 対流圏下層に高気圧性の循環偏差が発生し,ら季節スケールに焦点を当て，全球非静力学モデル

亜熱帯の東風が強まり，熱帯のモンスーン西風が弱ま

NICAM [1]を用いた感度実験を行うことにより，特定のると共に（図２a），海面からの潜熱供給が減少する応海域の海面水温偏差（SSTA）が，季節平均の大気場や答がみられる（図２c）．台風の発生する緯度帯では，季節内振動および熱帯擾乱（台風や初期擾乱）の活動

高気圧性循環の南風（北風）域で上昇流（下降流）のにどのような影響を及ぼしうるかを明らかにすること

深い循環の変化が現れ，上昇流（下降流）偏差のあるを目的としている．2020 年度秋季大会では，2018 年のフィリピン付近（中部太平洋域）では湿潤化（乾燥化）

夏季を対象とする実験結果から，SSTA が対流圏下層おが見られる（図２b, c）．可降水量変化の分布は潜熱加よび鉛直循環場の応答を介して擾乱活動の強度や分布熱の変化のみでは説明できず, 循環場による輸送の寄に作用することを示した．日本近海の北西太平洋では，

与が大きい．台風発生において対流圏中層の鉛直流や近年正の SSTA が目立つ（例えば 2018 年, 2020 年）．そ水蒸気が重要な因子であることから, これらの大気大こで今回は中緯度の SSTA の影響に注目する．実験設

規模場の応答が台風の発生・発達の違いをもたらした定については、[2]および 2020 年度秋季大会予稿を参照と考えられる．

されたい．

3.

2.

中緯度北西太平洋の SSTA 感度実験

まとめ

中緯度北西太平洋の SSTA が, 海面フラックス（直接

本稿では, 2018 年の SSTA を全球に与えた実験効果）だけでなく，対流圏の深い循環場の応答を通し（CLIM+）および中緯度北西太平洋のみ気候値に置きて, 水蒸気や鉛直流の分布を変えることによって（間接換えた SSTA を与えた実験（NWPACCLIM）（各 36 メ効果）
，台風の発生・発達に有意な影響を及ぼしうるこ

ンバー, 7－9 月）の比較を示す．

とが分かった．発表では季節内振動の変化についても台風の発生分布をみると（図１a, b），NWPACCLIM

議論する．

では 20 度以北での発生が減じ, フィリピン周辺での発参考文献

生が増加している．この傾向は, 熱帯低気圧積算エネル[1] Satoh, M. et. al., 2014, PEPS, 1, 18.

ギー（ACE）の差異とも整合的であり（図 1c），中緯度[2] Qian,Y. et al., 2019, GRL, 46, 12293-12302.

の海面水温が高いことで，熱帯や亜熱帯の SSTA の影
響ほど顕著ではないが（図略），西太平洋亜熱帯域での台風の発生・発達が助長されていたことが示唆される.

図１ (a) CLIM+実験 (b) NWPACCLIM 実験における台風発生分
布, (c) ACE の差（2018 年 7－9 月, 36 メンバー平均）．
謝辞: 数値実験には, 京コンピュータ（課題番号 hp180182）および地球シミュレータを用い, ポスト処理には JAMSETC Data
Analyzer を用いた. 本研究は, 科学研究費補助金（JP20H01386,
JP20H05172, JP20H05175）の支援を受けて行った.

図２ NWPACCLIM 実験－CLIM+実験 (a) 2ｍ気温 (b) 鉛直速度（10-30N 平均）(c) 海面からの潜熱フラックス (d) 可降水量（7－9 月, 36 メンバー平均）．
（赤線：有意水準 90％）ベクトルは (a、c)10m 風速 (d) 850 hPa 風速．

-293-

TR-08+ (P1P, D3P)

前線が台風の進路に及ぼす影響*

平野創一朗・伊藤耕介（琉球大理）

1. はじめに気象庁が発表する台風進路の 72 時間予報の誤差は、依然として平均 300 km 程度あり、予報システ
ムの改善が急がれる。台風が日本付近に近づく際、その北東側に前線が見られる場合がある。このような状況では、台風の進路予報に西進バイアスが見られ場合が多い。例として、図 1 に、2020 年台風第14 号の、気象庁の全球予報モデルによる進路予報とベストトラックを示す。10 月 8 日以降に見られた東進を適切に予報できていないことがわかる。前線付近ではしばしば低気圧性の渦が見られ、この渦は台風進路に影響を与えうる。そこで、本研究では、
前 線 付 近 の 渦 が 台 風 進 路 に 与 え る 影 響 を PV
inversion により調べる。ここでは、2020 年台風第14 号の事例解析の結果を示す。
2. データ
データとして、ECMWF Reanalysis v5 (ERA5) を用いた。水平方向のデータ間隔は 0.25°、時間間隔
は 1 時間である。鉛直方向については、100 hPa から 1000 hPa の範囲のデータを用い、間隔は 25 hPa
もしくは 50 hPa である。

図 1: 気象庁ベストトラック（黒線）と ERA5（赤線）における、10 月 5 日から 11 日にかけての 2020 年第14 号の経路。黒×印は各日の 0000 UTC における台風中心の位置。青線は、10 月 7 日 1200 UTC を初期値とする、気象庁全球予報モデルによる進路予報を表わす。青×印は 24、48 及び 72 時間予報値。

3. 結果
図 1 に、気象庁ベストトラックと ERA5 における、台風第 14 号の経路を示す。両者における経路はよく一致していることが見て取れる。また、気象庁の全球予報モデルが適切に予報できなかった東
図 2: 気象庁ベストトラック（黒線）と ERA5（赤線）
進が 10 月 8 日以降に見られる。図 2 に、気象庁ベにおける、2020 年第 14 号の中心気圧の時系列。
ストトラックと ERA5 における台風の中心気圧を示す。10 月 7 日から 10 日かけて、ERA5 の方が 5から 15 hPa 程度中心気圧が高いが、定性的な中心
気圧の時間変化は再現されている。
次に、前線付近の渦が台風の東進に与える影響を調べるために、PV inversion により、前線付近の渦に伴う地衡風を計算した。前線に伴う渦として、相当温位の水平勾配の大きさが 0.2 K km-1 以上かつ、準地衡渦位が 2×10-4 s-1 以上の領域を抽出した。結果を図 3 に示す。台風が東進を始める 10 月 8 日
0000 UTC には、前線付近で正の渦度が大きくなり(not shown)、台風付近で前線付近の渦に伴う西北西からの風が見られる（図 3）。台風中心から 400 km
以内の平均風速は 0.3 m s-1 であった。これは、前線付近の渦の発達が、台風の東進に寄与した可能性を示唆する。今後は、過去の事例にさかのぼって、統 図 3: 10 月 8 日 0000 UTC での、850 hPa における準地衡渦位
計解析を行う予定である。
（色）、及び PV inversion により求めた、前線付近の渦に伴謝辞：本研究は科研費補助金（18H01283）の助成を受けました。

う地衡風（矢印）。前線付近の風は示していない。相当温位の水平勾配の大きさが 0.2 K km-1 以上の領域を緑線で示す。

-294-

TR-09+ (P1P, D3P)
地球温暖化による台風並進速度変化
大和田 真由 1 ・神山翼 1 (1：お茶大情報)

1

はじめに

刻ごとに求めた.

将来地球温暖化の進行に伴い台風の並進速度に影響を与える可能性が高いものの, 影響は明確にされていな
いため, 不確実さが大きい. そこで本研究では, 擬似温暖化手法を用いて 2015 年台風 18 号の気象シミュレー
ションを行い, どのように気象が変化するのかを評価する.
現在気候の実験においては地域気候モデルの過去再現実験を行う. 擬似温暖化の実験においては現在気候実験に用いた再解析データに大規模場の変化を与えた
データセットを用意し, これを境界値として実験を行う. そして行った現在気候実験と擬似温暖化実験を比較することで, 変化を評価する. これが擬似温暖化手法
である.
温暖化すると台風の移動速度に影響を与えると言われている. 台風の速度が遅くなればなるほど, 影響を受ける時間が長くなり, 被害が甚大になることが予想される.
そのため, どのような変化をするのか評価することは極めて重要な課題となる.Kossin(2018)[1] によると, 地球温暖化により熱帯循環が弱まり, 台風の移動速度が 1946
年から 2016 年の間に世界的に 10 パーセント減少したと指摘している. これに対して,Moon et al.(2019)[2]によると衛星以前の時代のデータも含むため, 台風の検出に系統的なバイアスが存在する可能性が高いとして, 減速は実際の気候変化ではない, または誇張されているのではないかと述べている. また,Yamaguchi etal(2020)[3] によると, 地球温暖化により, 偏西風が北偏することで中緯度帯の台風を移動させる風が弱まり中緯度帯の台風の移動速度は遅くなるのではないかと指摘している. 移動速度の変化に与える影響が複数あり,十分に把握されているわけではないので, 本研究では,地球規模ではなく特定の小さい空間スケール分割（日本）での分析を行うことで, 変化の傾向を明らかにしたいと思う.

2

データと数値シミュレーションの設定

2.1

設定

領域大気モデルである SCALE Regional Model のVersion 5.3.3 を用いてシミュレーションを行う. デー
タは NCAR の FNLdata(全球最解析データ) の 2015
年 9 月 8 日 0 UTC から 2015 年 9 月 10 日 0 UTC までの 72 時間のデータを用いた. 擬似温暖化実験は, 海
面水温 (SST) に加算することで行った.
・現在気候実験 (control)
・擬似温暖化実験
plusXK:SST に XK 加算 (X=1,2,3,4)2.2

移動速度の求め方

台風の中心位置を求める. その時刻とそれから 6 時
間後の中心位置の大円距離を計算し, 距離を 6 で割ったものを, その時刻の移動速度とする. これを各々の時

3

結果

3.1

再現性

数値シミュレーションを現在気候条件で行い, 得られた台風強度に対して, 気象庁のベストトラックデータ(RSMC Best Track Data) と対比することで精度の検証を行った. 比較的ベストトラックに近い経路と最低気圧をとる台風をシミュレーションすることが出来た.

3.2

現在気候実験と擬似温暖化実験の比較

現在気候実験では最低気圧は 982.1hPa であり,SST
を 1K 足すと 979.0hPa に,SST を 2K 足すと 978.9hPaに,SST を 3K 足すと 977.3hPa に,SST を 4K 足すと976.8hPa となり,SST を加算すればするほど台風の発達が見えた.
ま た, 上 陸 前 の 平 均 移 動 速 度 は,control が33.46(km/h),plus1K が 33.9(km/h),plus2K が35.21(km/h),plus3K が 35.72(km/h),plus4K が36.55(km/h) となり,SST を加算すればするほど速く
なった.

4

まとめ

今回,2015 年台風 18 号を擬似温暖化させることでどのように変わるのかを評価した.SST を加算すると, 中心気圧が下がり台風強度が強くなった. そして, 上陸前の台風の移動速度が増加した. 上陸前の鉛直シアを比較すると擬似温暖化した方が小さかったので勢力が維持されたのではないかと考えている. 他の台風でもシ
ミュレーションを行い, 最低気圧と台風の経路の精度が高かった 2013 年台風 18 号と 2012 年台風 7 号で同じ検証を行った.2015 年台風 18 号同様に鉛直シアが小さい領域と台風の移動速度が速かった領域が一致していた.
今回行なった台風以外の台風でも同じ条件のもとシ
ミュレーションを行うことで台風の移動速度に影響を与える要因を精査する必要がある. また, 台風がどの高度の風に乗ったのかを精査していきたい.

参考文献[1] Kossin, J. P. A global slowdown of tropicalcyclone translation speed.
[2] Moon, I.-J., Kim, S.-H. Chan, J. C. L. Climatechange and tropical cyclone trend.
[3] Yamaguchi, M., Chan, J.C.L., Moon, IJ. Global
warming changes tropical cyclone translation
speed.

-295-

TR-10+ (P1P, D3P)
雨台風・風台風の統計的解析と考察
有冨拓人, 本田明治, 浮田甚郎 (新潟大学理学部)
１． はじめにする場合は上回った観測所が多い方を採用しているため、

雨台風と風台風は通過後に雨と風どちらの被害が大き

最盛期のポイントといえる。雨台風では日本から離れた東

かったかで分類されるものであり、具体的な基準が存在しシナ海に最盛期のポイントが固まっており、「台風が前線ないため、これに触れた研究は少ない。しかし、雨と風でを刺激する」と表現される遠隔降水の可能性が考えられる。

は被害の内容や対策が異なるため、2 つの台風の特徴を知風台風では日本海に最盛期のポイントが多くなっていることは重要である。そこで、本研究は雨台風・風台風のた。台風の進行方向の右側では風速が大きくなることが一

定義と分類を行い、台風の基本的な気象要素の統計的解析

般的に知られており、日本海通過時に右半円に入る日本本によって得られた結果をもとに、それぞれの台風の特徴を土で強風が観測されたと考えられる。

考察することを目的とする。

3.2

２． 使用データと解析手法

台風の強度を維持した時間から算出した寿命について

2.1

使用データ

寿命・強度

雨台風の平均寿命は 129 時間で風台風の 151 時間、雨風

雨台風と風台風の定義には気象庁の過去の観測データ

台風の 169 時間に比べ短いことが分かった。ただし、風台

から日ごとの値を用いた。観測所は気象庁が台風の接近の

風と雨風台風には有意差が認められなかった。次に最大風判断に用いる気象官署等から 153 地点を選択した。観測

速の最大値を用いた強度について、雨台風は平均強度が

データは最大 1 時間降水量、日降水量、最大瞬間風速の 3

69knot で風台風の 81knot、雨風台風の 82knot と比べ小つを使用した。解析対象期間はこれらのデータが揃っていさいことが分かった。強度に関しても風台風と雨風台風にる 1990-2019 年の 30 年間とし、この期間に接近した合計

有意差は認められなかった。

359 個の台風を抽出し定義と分類を行った。

４． 今後の展望

台風の解析には気象庁のベストトラックデータを用い

95%ile 値を上回った観測所の分布や 99%ile 値に変えてた。気象庁の監視領域で発生した台風の観測時刻、最大風

極端な台風を調査することで災害対策に役立てていく。

速、中心位置等の詳細なデータが記録されたもので、これを用いて経路や寿命、強度などの解析を行った。
2.2

雨台風・風台風の定義

本研究では雨台風の定義について、短時間の強雨と長期間にわたる大雨で起こる災害が異なってくることから、最大 1 時間降水量と日降水量の 2 種類のデータを使用した。
雨台風・風台風の定義手法を述べる。始めに、台風の接近の定義に従い各台風が接近していた日を台風接近日として抽出した。次に各台風接近日について、観測所ごとに

図１ ベン図を用いた各種台風の定義

30 年間各年の前後 10 日間をデータセットにとり、その雨台風

95%ile 値を計算した。そして 153 地点の観測所のうち 20地点以上で台風接近日の観測値がデータセットの 95%ile

20°

値を上回っていた台風を雨台風・風台風と定義した。
以上の定義手法の結果を図 1 に示す。3 つの観測データ

10°の分類では重複する台風が存在するため、今回は雨と風で

110°

120°

130°

140°

それぞれにのみ属した台風を雨台風・風台風とし、両方に

160°

風台風

属した台風を「雨風台風」と新たに定義し比較に用いた。
３． 雨台風・風台風の特徴

150°

20°

結果の統計的有意性を示す検定として t 検定を用いた。
3.1

経路

10°

各種台風の経路を図 2 に示す。雨台風・風台風と定義されたときの台風の中心位置を星印で表している。複数存在

110°

120°

130°

140°

150°

160°

図２ 各種台風の経路 (星印は最盛期の台風中心を表す)-296-

TR-11+ (P1L, D4A)
船舶定点観測データを用いたインド洋－太平洋暖水域における大気境界層エネルギー収支解析
横井 覚 （海洋研究開発機構）

1. 背景と目的
インド洋－太平洋暖水域は熱帯のなかでも積雲対流活動が特に活発な海域である。対流活動の強度や特徴を決める要素のひとつに大気境界層（BL）の湿潤静的エネルギー（MSE）が挙げられる。BL の MSE 収支には、
主に次の４つの物理過程が関与している。海面熱フラッ
クスが MSE を増加させる一方で、BL 内の乱流活動に起因する境界層上端でのエントレインメント（Ent）、降水活動に伴う対流ダウンドラフト（CD）、そして（影響は相対的に小さいが）放射が MSE を減少させる。海面からのMSE 流入が熱帯の対流活動や循環場を駆動していることを考えると、MSE がどのような形態で BL から流出しているのかを調べることは重要な研究テーマであるといえる。しかし、多くの推定手法が提案されてきた海面熱フラックスと比べ、Ent や CD の影響を定量化することはこ
れまであまり試みられていなかった。
著者らは、（国）海洋研究開発機構の海洋地球研究船「みらい」にて 2008 年に実施した定点観測データを用いて Ent と CD の影響の定量化手法を開発してきた（横井・勝俣, 2020, 日本気象学会 2020 年度秋季大会講演予稿集 TR-07）。本研究では、この手法をインド洋－
太平洋暖水域内で実施した他の定点観測にも適用し、
熱帯海洋上の BL MSE 収支について調査した。

3. 結果見積もられた mCD 日平均値はエコー被覆率と、mEnt
日平均値は海上風速と有意な正相関があった。CD が降水活動、Ent が BL 乱流に起因することと整合的であり、適切に見積もられていることがわかる。また、これらは海面フラックスとも良い対応関係があり、mCD は顕熱と、
mEnt は潜熱と有意な正相関が見られた。
それぞれの定点観測期間で平均した、Ent による BL
減 少 量 （ mEnt ΔMSEEnt ） と CD に よ る 減 少 量 （ mCD
ΔMSECD ）の値は航海により大きく異なるが、MR15-04を除いて概して前者の方が大きい（図 a）。また、周辺の降水活動の強さとの関係をみると、CD による MSE 減少
量の Ent による減少量に対する比（図 b 横軸）とエコー被覆率（同縦軸）との間に有意な正相関が見られ、良い精度で線形近似できる。解析した８航海のなかには、外洋に加えて日変化が卓越する沿岸域での観測もあるな
ど、多様な環境場・条件での観測データを扱っているが、それらの結果がほぼ同一直線上に乗る点は興味深い。
表：本研究が解析対象とした定点観測の一覧。定点座標の上添え字は、それぞれ 1: インド洋外洋上、2: インドネシア
海大陸沿岸海域、3: 西部熱帯太平洋外洋上を指す。
Cruise ID
MR06-05
MR08-02
MR11-07L1
MR11-07L2
MR13-03
MR15-04
MR17-08
MR20-E01

定点座標(0N, 80.5E)1(12N, 135E)3(8S, 80.5E)1(8S, 80.5E)1(12N, 135E)3(4.1S, 101.9E)2(4.2S, 101.5E)2(12N, 135E)3

定点期間
2006/10/24-11/25
2008/06/06-06/27
2011/09/30-10/23
2011/10/31-11/27
2013/06/13-06/30
2015/11/23-12/16
2017/12/05-12/31
2020/08/06-09/07

2. 使用データ及び解析手法
研究船「みらい」が実施した８航海（表参照）の定点観測データ（特に、一般海上気象、高層観測、C バンドレーダデータ）を解析した。このうち MR08-02 のデータは横井・勝俣（2020）でも解析したものである。
Ent や CD による MSE 減少量は、これらの過程により自由大気から BL に流入する空気塊の質量フラックス（mEnt, mCD ）と、それらの空気塊と BL の空気塊の MSE の差（ΔMSEEnt, ΔMSECD）の積で表される。本研究では、これらの量の日平均値について、
BL 準平衡を仮定し一般海上気象と高層観測データを用いて見積もった。具体的な手法は横井・勝俣（2020）を参照していただきたい。
また、「みらい」周辺の降水活動の強さを、半径 30km 以内の領域 図：それぞれの定点観測期間中で平均した、(a)（横軸）CD による MSE 減少量（mCD
ΔMSECD）と（縦軸）Ent による MSE 減少量（mEnt ΔMSEEnt）の散布図、及び(b) （横における高度 2km のレーダエコー軸）これらの減少量の比と、（縦軸）「みらい」周辺のレーダエコー被覆率の散布図。
（≧15dBz）の被覆率で評価した。
(b)の点線は、線形フィッティングの結果をあらわす。

-297-

TR-12+ (P1L, D4A)

パナマ運河上流域における降水日周期の季節変化*仲 江 川 敏 之・楠 昌 司 ( 気 象 研 究 所 )・R. Pinzon・J. Fabrega (パ ナ マ 工 科 大 学 )・J.A. Cuevas,
H.A. De Lima, E. Cor doba(パ ナ マ 運 河 庁 ) ・ 中 山 恵 介 (神 戸 大 学 )・ J.I.B. Lao ・ A.L .
Melo ・ D.A. Go n za lez ( ETES A, パ ナ マ 気 象 局 )
1.

はじめに

測データは 2000 年頃から観測が開始されており、本研

パナマは中米の南端に位置し、気候は熱帯である。
熱帯収束帯の南北移動により、降水の季節変化もある

究では期間を統一するため、2000-2016 年(y)の 17 年間(N)のデータを用いた。

が、少雨季であっても 1mm/日程度の降水量はある地域が多い。広く知られているように、熱帯では降水日周3.

結果期が卓越する地域が多い。パナマでの先行研究として最下流端にある Chico では、4 月～11 月の間 15LST

TRMM 観測による研究[1]があるが、地上雨量計によるに降水強度のピークが存在する(図 2)。また、11 月か

研究は無い。そこで本研究では、地上雨量計を用いて、ら 12 月掛けて若干ピークは弱まり、1 月～3 月に掛け

パナマ運河に山岳上流部の降水日変化を調べた[2]。

ては明瞭なピークが現れない。Rio Piedras と Chamon
も降雨強度は異なるが、よく似た季節変化を示した。

2.

対象領域、方法、データ

対象領域は、パナマ運河の東に位置するチャグレス
川の上流部を対象とした(図 1)。
流域面積は 414km2 で、TRMM プロダクトの 1 グリッド以下の面積で、急峻な山岳域がほとんどを占める。

図 2 Chico 観測地点(図 1 の最左下黒点)における降水量日周期の季節変化[2]。
図１ 研究対象となるパナマ運河上流域。矩形領域内の黒丸地点が観測地点。西側にパナマ運河[2]。

年降水量が 5,000mm に達する Esperanza(図 1 の最北黒点)では、ピークは 15LST であるものの、午前中にも気候学的な降水の日周期(DP)を調べるために、月降雨強度が高い時刻が多くの季節で見られる。この地(m)・時間(h)別に降水量(P)の平均値を以下の式(1)で点は、カリブ海側との分水嶺に位置し常に偏東風を受算定した。

け、季節によらず降水があることと関係がある。
謝辞： 本研究は JSPS 科研費 20K12154、国土交通省「開発途上国研究機関交流事業」、パナマ国科学技術革新局(1)
データは、パナマ運河庁が管理する地上雨量計に（SENACYT）JICA、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）JPMXD0717935561」、なよって計測されたものを用いた。観測地点は Chico,

どから様々な形での支援を受けた。

Rio Piedras, Chamon Esperanza の 4 地点である。標高

参考文献

は、それぞれ 104,198,201,2100,1780ｍで、降水量は[1] Sorooshian et al. 2002. J Clim. 15. 983-1001.

2700mm～5000mm 程度と多雨かつ差異も大きい。時間観[2] Nakaegawa et al. 2019, PlosONE.

-298-

TR-13+ (P1L, D4A)

衛星観測データ解析による
Stability Iris 仮 説 の 検 証 に 向 け て*伊 藤 誠 人 (名 古 屋 大 院 環 境 学 研 究 科 ) ・ 増 永 浩 彦 (名 古 屋 大 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )
1.

近辺の CFP に注目すると，950hPa から 150hPa 近くまはじめに

熱帯に存在する高層雲は，短波放射・長波放射の双方で雲が存在し，同地点の𝜔に着目すると，0.5Pa/s 以上のを通じて地球放射収支バランスに大きな影響を与えて上昇流が発生していることがわかる．他事例でも積雲いる．熱帯高層雲が関与する気候フィードバックを説と上昇流の対応は概ね確認されており，CCCM データ

明する理論の一つとして、「Stability Iris 仮説」が提案さセットと ERA5 には一定の整合性が認められる．
また，れている[1]．この仮説では，地球温暖化の進行ととも深い対流雲周囲の 10S-5S の𝑄𝑅 に着目すると，800hPa-に対流圏上層の静的安定度が上昇すると、熱収支の観400hPa では放射冷却が周囲より強いことがわかる．本点から圏界面付近の下降流が弱化し，これに伴い上空発表では、ERA5 を使用した𝑆ならびに𝜔と𝑄𝑅 から式(1)の雲量が減少し効率的に長波放射冷却が行われると考を検証した上で， 現実大気における Stability Iris 仮説

えられている．数値シミュレーションをもとに提案設の妥当性について議論する．

立された本仮説は，観測による検証はまだ十分に行われていない．本研究では，衛星観測データ解析を行い，(a) CFP(b) QR (K/day)

現実大気における Stability Iris 仮説の妥当性について考察する．
2.

使用データと解析手法

本研究では，A-Train 衛星コンステレーションに搭載されているセンサ（CPR，CALIOP，CERES，MODIS）
から作成された CCCM データセット[2]と，再解析デー
タである ERA5 を使用する．これらのデータを水平解

図 1 CCCM データセットから求めた
W100-W80 における南方軌道の CFP(a)と QR (b)

像度0.25°，鉛直解像度25hPa(1000-750hPa，
250-100hPa)，
または 50hPa(750-250hPa)に統一し，20S から 20N の範囲を解析する．解析期間は 2007 年 1 月から 2010 年 12月とする．CCCM データの CFP（Cloud Fraction Profile）
が 1km から 16.5km まで 0.5 以上のイベントを深い対流雲として抽出し，その周囲の環境場をコンポジット解
析する．
3.

結果とまとめ

熱力学第一法則から，熱帯大気において無降水領域
では式(1)が近似的に成り立つ．
𝑄𝑅 = −𝜔𝑆

(1)

𝑇𝑅 𝜕𝑇
−
𝑝𝑐𝑝 𝜕𝑝(2)

𝑆=

ここで，𝑄𝑅 は放射加熱率，𝜔は下降流，𝑆は静的安定度，
𝑇は気温，𝑅は気体定数，𝑝は気圧，𝑐𝑝 は定圧比熱を表す．
図 1 は，2007 年 4 月 19 日，100W-80W の南行軌道における CCCM データセットから求めた CFP(a)と𝑄𝑅 (b)，図 2 ERA5 から求めた W100-W80 における南行軌道の ω (Pa/s)
参考文献[1] Bony, S., et al., 2016, Proceedings of the National
Academy of Sciences, 113(32), 8927–8932.
[2] Kato, S., et al., 2011, J. Geophys. Res., 116, D19209.

図 2 は図 1 と同地点の ERA5 から求めた𝜔である．5N-299-

TR-14+ (P1L, D4A)

海洋大陸域の対流活動の季節進行に及ぼす
成 層 圏 赤 道 QBO の 影 響*小寺邦彦（気象研・気候）,那須野智江(JAMSTEC),江口菜穂（九大・応力研）,
原田やよい（気象研・気候）
１．はじめに

３. 結論

成層圏準２年振動（QBO)のマデン・ジュリアン振動

12 月にはスマトラ、ボルネオ島の非常に深い対流によ（MJO）に対する影響が明らかになってきた。特に、り対流圏界面付近にケルビン波類似応答を誘起する．

下部成層圏 QBO が東風位相の場合は北半球冬季にはこれによる低温が QBO の東西風シアーに伴う気温偏MJO の対流中心はインド洋から海洋大陸（MC)を横断

差に重畳し、QBO の東風位相では海洋大陸東部の TTL

して太平洋に東進するが、西風位相の場合は MC で弱により大きな気温の低下が生じる事でニューギニア域

化してしまう．しかし、QBO にともなう成層圏の気温の深い対流活動を活発化し、対流の東進が促進される．

変化は対流圏界面遷移層（TTL)まで届かず、MJO の対流に対する影響がどの様な機構によるのか不明である．
北半球冬季にインド洋から海洋大陸（MC)を横断して太平洋に東進する対流活動というのは、そもそも、季節進行にともなう気候値の対流の変化として認められる．ここでは、この季節進行に伴う対流活動が QBO
によりどの様に変調されるかについて調べる．
２．結果
西部 MC での対流が一番活発になる 12 月の気候値（図 1）を見ると、スマトラ、ボルネオの山間部で非常Fig. 1 December climatology. (a) Longitudinal temperature
gradient (∂T/∂x)(color),andhorizontal divergence(contours) over 5°S-5°N . (b) Nighttime cloud top pressure.

に高い対流が発達し、対流圏界面付近では経度方向の
気温傾度（∂T/∂x）に赤道ケルビン波に類似した応答が見られる．赤道ケルビン波は西風の中では鉛直に伝播できないので、圏界面付近の対流に対する応答も成層
圏 QBO の位相で変化する． 図 2 に QBO の位相を70hPa の東風、西風位相で２分した 1979－2019 年の 12
月平均の気温偏差（T')と気温傾度（∂T/∂x < 0）の合成
平均図を示す．下部成層圏の気温は東西風の鉛直シアーの違いから西風位相では正、東風位相では負偏差になっている．また、ケルビン波類似応答は東風位相の場合には対流圏界面からさらに上方へと伝播している．
この為に対流圏界面でも、東風位相の場合には東経 120度付近より東側では TTL がより低温になっている．
QBO の位相別に赤道外向き長波放射（OLR）の気候値
を見るとスマトラ、ボルネオ域では対流活動の差は小Fig. 2 (a) December climatology (5°S-5°N) for T’ (color),

さいが、東部のニューギニア付近では東風位相の方が∂T/∂x (<0:Contour) for QBO-E. (b) Same as (a), but for

対流活動がより盛んになっている．

QBO-W. (c) OLR for QBO-E and-W. (d) Normalized
December mean OLR difference between QBO-E and –W.

-300-

TR-15+ (P1L, D4A)

季節内赤道ケルビン波の中緯度波動による強制と波動エネルギー伝達経路の特定*福 富 慶 樹 , 相 木 秀 則 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

大気場データに対してコンポジット解析を行い、波動

赤道ケルビン波は熱帯の大規模積雲集団を伴う主要の卓越構造の時空間発展と性質を調べた。季節内ケルな対流活動性擾乱であり赤道熱帯域を東に伝播し、一ビン波は東西波数 3 の構造を示し、10-20 m/s の位相速

般的に総観規模から季節内の広範な時間スケールと東度で東進する。これはインド洋上で初期発達し、海洋

西波数 1-10 程度の空間スケールを持つ。赤道ケルビン

大陸上を越えて東太平洋上を中南米方向へ進行してい波の発達には中緯度波動の赤道への伝播が重要な役割

く。この季節内ケルビン波の発達に役割を果たす南半を果たす(Straub and Kiladis 2003, Lubis and Jacobi

球中緯度ロスビー波は東西波数 4-5 を示し、インド洋

2014, Huaman et al. 2020)が、これまで主に総観規模

上で赤道熱帯域に侵入した後、太平洋域へ進行しつつスケールの中緯度強制による効果の特徴が主にとらえ

対流圏上層の季節内ケルビン波の形成に寄与するが、られてきた。本研究では 10-20 日程度の周期を持つイ

ロスビー波は中央太平洋上で南東へ転向し中高緯度へ

ンド洋太平洋上の季節内スケール赤道ケルビン波を総向けて離脱していく。中緯度ロスビー波の進行に伴う観規模とは明確に区別し、南半球中緯度波動による強南半球中緯度から赤道熱帯域への波動エネルギー注入

制過程を調べ、総観規模赤道ケルビン波に関わる過程

経路の特定を AGC17 波動エネルギーフラックス(WEF)をとの類似と相違を明らかにする。さらに、各種赤道波

適用して行った結果、中央インド洋上、オーストラリ

擾乱に伴う群速度現象を診断可能な新しい型の波動エ

ア—海洋大陸上、
中央太平洋上の 3 か所に存在していた。

ネルギーフラックス式(Aiki et al. 2017：AGC17)を用

赤道向きの波動エネルギーフラックスは平均的にオーいて中緯度ロスビー波から赤道ケルビン波への連続的ストラリア上で最大である。インド洋上ではケルビン

な波動エネルギー伝達経路を追跡し、熱帯波動擾乱に波の初期発達に、オーストラリアおよび太平洋上では対する中緯度強制の特定方法としての有効性を示す。

そのさらなる強化に寄与している。また、赤道熱帯域
での季節内ケルビン波のエネルギー輸送経路の帯を明

2.

データ

確に特定し、中緯度からの波動エネルギー輸送との接JRA-55 大 気 再 解 析 デ ー タ , NOAA OLR デ ー タ

続を示した。これにより異なる種類の波動(中緯度ロス(1979-2018)を用いた。 解析は 40 年間の北半球夏季

ビー波と赤道ケルビン波)間のエネルギーの伝達経路(JJA)について行った。

を連続的に描くことに成功した。

3.

解析と結果

時空間フィルター法により OLR の季節内ケルビン波

図(下) 波動擾乱の発達期間で平均した AGC17 波動エ成分(周期 8-25 日, 東進波数 1-6 以内)を抽出し、そのネルギーフラックスの分布。コンターは東西成分、シ

拡張 EOF 解析の主要モードの指標から波動卓越イベン

ェードは南北成分。ベクトルは 10 unit 以上を描画。

トを抽出た。次に 8-25 日スケールフィルターを施した-301-

TR-16+ (P2A, D4A)

赤 道 Kelvin 波 ・ Rossby 波 の 結 合 過 程 に 関 す る 統 計 解 析*中 村 雄 飛 、 高 薮 縁 ( 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1. はじめにが強く同期している(図 2b)。降水特性は先行する浅い熱帯域における湿潤対流は積雲の発達高度による分

積雲からより直接的に MCSs へと遷移している。一方類や、層状性降水を伴い組織化した MCSs によって特で、鉛直流と DSE は位相がそろっており重力波とは対徴づけられる。赤道波はこのような湿潤対流と結合す応しない。

ることでより浅くまた各波モードでおよそ共通な等価

どちらの波でも、降水を多くもたらすのは MCSs で深度を持つなどの特徴を示す。この結合メカニズムにあった。加えて降水の多い位相では上層に高 DSE 偏差

ついては様々に提案されてきたものの実際の現象のなが存在しており、これと MCSs からの top-heavy な非断かでどのように機能しているかは明らかとはいえない。

熱加熱が同期することで、有効位置エネルギーの生成

本研究では赤道波擾乱とそれに結合する対流活動を統と擾乱運動エネルギーへの変換が生じ結合波を維持し計的に調査することで結合過程を議論する。

ていることを示している。

2. 使用データ・手法

4. 考察と展望

TRMM PR レベル 2 プロダクトを降水特性の解析にKelvin 波の鉛直に傾いた構造がもたらす水蒸気場の用いた。擾乱場の解析には ERA5 再解析データを用い変遷と下層東西風収束は、はじめ孤立した積雲の活動た。赤外輝度温度を利用したスペクトル解析によってを励起する一方で、これらの積雲が場を湿らせたのち

対流結合性赤道波の検出と位相の決定を行い、この位には MCSs の活動が活発となるような、対流活動の変相に基づいて合成図解析を行った。

遷をもたらす。この変遷と鉛直に傾いた DSE の構造が3. 結果よく対応し、
擾乱の維持に貢献する。
これは gravity wave

Kelvin 波は鉛直に傾いた擾乱の構造を持つ。鉛直流

mode の結合メカニズムであることが強く想定される。

と乾燥静的エネルギー(DSE)がおよそ 1/4 波長ずれておRossby 波では、地表面からの水蒸気フラックスと渦り(図 1a)、重力波と相似な構造を示している。湿潤偏循環による摩擦収束が水蒸気源となり、鉛直に直立し差は位相の進展とともに地表面付近から自由対流圏中た構造と上昇流が効果的に CWV を高めている。この層に向かって発達する(図 1a)。一方、対流活動は浅い

高 CWV が対流を励起していることから、
moisture mode

積雲から深い積乱雲、MCSs への tri-modal な変遷を示の結合メカニズムであることが示唆される。

している。鉛直積算水蒸気量(CWV)はごく弱い振幅しこれらの波は対照的な対流結合メカニズムを示すた

か示さず、
特に乾燥偏差はほとんど存在しない(図 1b)。

め、等価深度の共通性を正当化しないかもしれない。

Rossby 波は鉛直に直立した構造を持つ(図 2a)。非常

しかしながら、どちらも擾乱運動エネルギーを供給すに大きな振幅を持つ鉛直積算水蒸気量(CWV)と降水量

るのは MCSs であるという共通項が見いだされおり、その影響については今後の課題となる。また、MJO への拡張も重要な展望として挙げられる。

図 1. Kelvin 波の赤道上断面。(a): 擾乱
場、色は比湿偏差、黒線は鉛直速度偏差、緑線は DSE 偏差。(b): 降水偏差(赤線)と CWV 偏差(青線)の分布。

図 2. Rossby 波の北緯 10°上断面。各量は図 1 と同様。

-302-

TR-17+ (P2A, D4A)

対流圏上層の混合ロスビー重力波が励起するMJO発生機構*高須賀大輔1, 神山翼2, 三浦裕亮3, 末松環3
1. 海洋研究開発機構, 2. お茶の水女子大学, 3. 東京大学
1. はじめにマッデン・ジュリアン振動 (MJO) は熱帯域で最も顕3. 結果“MJO2”の発生 (11/17) 前後の力学場の変動を解析し著な季節内擾乱であり、ひとたび発生するとその影響は様々な気象・気候場に及ぶ。このため、特にインド
洋でのMJO発生過程の解明は重要であり、様々な説がたところ、発生約10日前から上層で周期約5日のMRG

提唱されてきた。MJO発生に好都合な環境場の形成要因として、大規模な水蒸気変動に着目した研究は盛んな一方で、環境場が整った上でいつどのようにMJO対流が発生すべきかの理解は未だ乏しい。これを補う有効な観点として、赤道波に代表される力学変動に伴う対流励起プロセスが考えられる。実際、最近の観測研究により、MJO発生前後における混合ロスビー重力波が中央インド洋で卓越・西進する状況が確認された。
この状況を想定したモデル実験の結果として、赤道域での南北風の時間経度断面 (図1左) を見ると、“壁”に伴う東西収束のために上層MRGは波長短化と位相速度低下を経験しながら伝播していることがわかる。ここで着目すべきことに、上層MRGが x=5000km 付近でわずかな正の群速度 (赤矢印) を伴って徐々に増幅した後、下層MRGの波束が形成・東向きに射出 (青矢印)(MRG) の卓越が報告されており [1–3]、MJO発生はイされる様子が見られた。このプロセスと“MJO2”の発
生前後 (図1右) を比較すると、上層MRGの位相速度低ンド洋の対流圏中上層でのMRG増幅が端緒となるこ

下と西インド洋での増幅、続く下層MRGの波束形成とも示唆されている [2,3]。しかし、下層の水蒸気／力
学変動の影響を強く受けるであろうMJO対流を、上層(=“MJO2”対流の励起源) に至るまでよく整合している。

MRGがどう発生させるかは本質的に非自明である。

べるため、MRGに伴う渦運動エネルギー (EKE)の収支

上層でのMRG増幅と下層での波束形成の要因を調そこで本研究では、MRGの背景場を構成するWalker

解析を行った。結果、Walker循環に伴う上層東風が西循環が西インド洋で狭い下降流 (以下、“壁”) を持つこ

インド洋にEKEを移流するとともに、東西収束によっと[4]に着目し、“壁”の影響で上層MRGが西インド洋てwave accumulationが進むことで、上層でMRGが増幅で増幅した結果、最終的にMJOスケールの対流励起にし、そのエネルギーが下方に分散して下層MRGの波束至る一連の物理機構を、熱帯大気を模した力学モデル
実験とMJOの事例解析を通じて新たに提示する。

形成に至ることが分かった。この妥当性は、MRGの2. 使用データと力学モデルの実験設定
事例解析の対象として、2011年10–11月に実施された集中観測“CINDY2011”における“MJO2”を選択し、観測期間中のGan島でのradiosondeデータ、ERA-Interim(0.5°)、降水量データ (GSMaP) を用いて解析した。

レイトレーシングによっても確められた。また、上層の周回ケルビン波の侵入は、上記プロセスを促す役割を担うことも示した。本研究は、季節内の時間スケー
ルで起きるMJO発生に対して、それよりも速い力学変動と背景循環場とのスケール間相互作用の重要性を初めて明確に示すものである (Takasuka et al. 2021, GRL)。

力学モデルは、対流圏深さ16kmの下で順圧・第1／
第2傾圧モードに展開した力学場・温位場を解く、東西40,000km, 南北8,000kmの赤道 β チャネルとして構築した。Walker循環に対応する定常循環は、北半球冬季の気候値を模した加熱を与え、静止状態から200日積分することで得た。その上で、MJO発生前の状況に対応するように、MJO発生領域 (西インド洋) より東側の上層にMRGの構造を付加し、新たに30日積分を行った。この設定で、MJO発生前に観測される上層MRGが背景循環との相互作用下でどう振る舞うかを解析し、現実のMJOの発生過程を説明しうる解の存在可能性を調査した。なお、インド洋でのWalker循環は、“壁”の存在により、上層では東風の収束域となっている。

図1. MRGに伴う南北風変動 (上層: 陰影; 下層: 等値線) の赤道域における時間経度断面図 (左) 力学モデル (右) “MJO2”
参考文献[1] Yang, D. et al., 2010, J. Atmos. Sci., 68, 226-239.
[2] Yasunaga, K. et al., 2010, Mon. Wea. Rev., 138, 4158-4174.
[3] Takasuka, D. et al., 2020, J. Atmos. Sci., 77, 4211-4231[4] Kohyama, T. et al., 2021, J. Geophys. Res. Atmos., in revision.

-303-

TR-18+ (P2A, D4A)
北半球夏季季節内振動に伴い発達する積雲対流活動と季節平均場における PJ パターンとの関係＊

清木亜矢子１・小坂優２・横井覚１（1. 海洋研究開発機構、2. 東大先端研）
１．はじめに
北半球夏季の熱帯域において支配的な季節内振動
は北半球夏季季節内振動（BSISO）と呼ばれ、大規模な積雲対流活動が暖水域を北東進することが知られている。一方、フィリピン海における積雲対流活動は、太平
洋－日本パターン（PJ パターン）を発生させ東アジア域
へ遠隔影響を及ぼすことが指摘されている（e.g., Nitta
1987）。
2019、2020 年秋大会では、BSISO と PJ パターンとの統計的関係や中緯度応答について調査し、季節内規
模の PJ パターンと BSISO の位相との間に有意な相関があることを示した。また、フィリピン海で積雲対流が活発化する BSISO の位相 6-7 において、PJ パターンに類似した中緯度応答が出ることを示した。本研究では、
BSISO に伴いフィリピン海で発達する積雲対流活動とPJ パターンの経年変化との関係について調査した結果を報告する。
２．データと解析手法
積雲対流活動の指標にはNOAAの日平均 OLRを、
気象データには気象庁の再解析データ（JRA-55）の日平均値を使用した。総観規模擾乱の活動度の指標として、850hPaにおける擾乱の運動エネルギー（EKE）を計算した。ここでは、平均場を11日移動平均、擾乱場をそこからの偏差として定義している。また、大規模場の海
洋 デ ー タ と し て 、 日 平 均 海 面 水 温 デ ー タ (Reynolds
high-resolution OI SST) を 用 い た 。 解 析 期 間 は 、
1979-2018年の北半球夏季（6-8月）とした。
BSISOの指標には、季節内フィルターをかけたOLR（北緯30度-南緯30度の領域）に対してEEOFをかけた
Kikuchi et al. (2012)の指標を用いた。振幅が１を超える日が15日以上続く事例をBSISO事例として抽出し、位相1-8を分類してコンポジット解析を行った。
経年規模でのPJパターン指標には、6-8月平均の850hPa渦度偏差に対し、北緯10度-60度、東経100度-160度にEOFをかけて得られた第一モードの時系列を用いた。本研究における正のPJ年はフィリピン海付近が低気圧偏差、東アジア中緯度域が高気圧偏差となるパターンを示す。
３．結果と考察
図１は、BSISO の位相 4、6 における季節内フィルターをかけた SST 偏差と EKE 偏差のコンポジット結果を示す。
2020 年秋季大会において、位相 4 までは BSISO に伴う積雲対流活動に大きな違いはなかったが、位相 5 以降では正 PJ 年においてフィリピン海により活発な対流活動
らみられることを示した。その差は EKE にも表れており、
位相 6 を比べると、正 PJ 年の熱帯西部北太平洋域において、総観規模擾乱が急激に活発化していることがわかる。擾乱が活発化する前の位相 4 で比べると、正 PJ
年ではフィリピン東方に暖水偏差が広がっているのに対し、負 PJ 年での暖水偏差は南シナ海を中心に広がっている。この結果から、季節内規模の SST 偏差における空間分布の違いが、その後の積雲対流の発達に大きく影響する可能性が示唆される。
謝辞：本研究は JSPS 科研費(18H05879)の助成を受けたものです。

図１ 正の PJ 年（左）、負のPJ 年（右）の BSISO を基準とした、季節内 SST 偏差（ ℃ , カ ラ ー ） と 850hPa
EKE 偏差（コンター）のコン
ポジット図。上段が BSISOの位相 4、下段が位相 6 を示す。コンター間隔は 3m2s-2 であり、実線は正の値を示す。ドットは SST 偏差において 95％の有意水準を超えた領域を示す。

-304-

TR-19 (P2A)

積雲対流スキームで再現される熱帯低気圧の解像度依存性*馬 場 雄 也 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

全球モデルを用いた熱帯低気圧（tropical cyclone, TC）のシミュレーションでは、再現性に積雲対流スキームが大きな影響を持っており、再現性を向上させるためにその影響が調べられてきた。TC の再現性にはモデルに依存する部分も多いが、モデルに依存しない傾向として、モデルの水平解像度を上げると、TC の発生頻度が上がり、強度も増加し、観測・再解析値に近い値を示
す傾向があることが知られている[1]。モデル毎に解像度を変化させることで、どのようにモデル結果が変化、改善するかは既往研究でよくまとめられているが、解像度を上げることで結果が改善する理由は、既往研究で明確にされていない。本研究では積雲対流スキーム
により再現される TC が、解像度の変化によってどのように変化し、モデル結果が改善されるか、その理由を明らかにすることを目的とした。
2.

実験設定および結果

使用した全球大気モデルは AFES ver.4[2]である。実験設定は先の研究で用いた AMIP 実験に従う。TC の解像度依存性を調べるため、T63(200-km)、T119(100-km)、
T239(50-km)の３つの水平解像度を用いた（不確実性を低減するため、各ケース３メンバーとした）。より現実に近い積雲対流を再現するため、著者が開発したスペ
クトル型積雲対流スキーム[3]を用いた。異なる解像度の TC を検出するため、Camargo-Zebiak アルゴリズム[4]を利用するのに加えて、同一解像度(T63)上にモデル
結果を変換し、高波数成分をカットしてから TC の検出・追跡を行った。
TC の発生分布を比較したところ、解像度を上げることで各海域にて TC の発生頻度が上がっていることが確認できた。ただし、モデルバイアスの影響で過剰となる場所も見られた。TC 強度も既往研究が指摘したとおり、解像度を上げると最大風速・最小気圧のスペクトルは観測値により近づく結果となった。基本場による違いを Genesis Potential Index(GPI)により調べた結果、解像度による違いは小さいことがわかった。従って、TCの変化は平均場ではなく、局所的な構造の違いに由来している可能性が示唆された。TC の鉛直構造を調べた

図１：熱帯低気圧中心付近の鉛直構造のコンポジット（シェード：気温偏差、黒線：半径方向風速、灰色線：鉛直風速）て、温度勾配が急になっていることがわかった（図１）。
温度勾配に比例して、湿度偏差も大きくなり、TC 中心へ向かう半径方向風速、鉛直風速も上がっている。このことはまた、解像度が低いと温度勾配がうまく解像できず、半径方向の循環を弱めることを意味している。
TC 中心付近の循環を作るアイウォールは水平スケー
ルが 100km 以下であり、アイウォールに由来する水平
勾配、鉛直循環をうまく再現できない低解像度モデル
ではこのような温度勾配の劣化が現れ、モデルの再現性を低下させるものだと考えられる。
3.

まとめ

全球大気モデルを用いて積雲対流スキームで再現される熱帯低気圧の解像度依存性を調べた。モデルの再現性は同一モデルを利用した場合、平均場よりも局所的な熱帯低気圧の構造が再現できるかに依存しており、解像度を上げることで再現性が向上することがわかった。
参考文献[1] Strachan, J. J., J. Clim., Vol.26 (2013), 133-152.
[2] Kuwano-Yoshida, A. et al, Q. J. R. Meteorol. Soc., Vol.136(2010), 1583-1597.
[3] Baba, Y., Clim, Dyn., Vol.52 (2019), 309-334.
[4] Camargo, S. J., Zebiak, S. E., Wea. Forecasting, Vol.17(2002), 1152-1162.

ところ、解像度が高いほど TC 中心から外縁部にかけ-305-

TR-20 (P2A)

北西太平洋でのロスビー波の砕波が熱帯低気圧に及ぼす影響*竹 村 和 人 （ 京 大 院 理 , 現 気 象 庁 ）， 向 川 均 （ 京 大 院 理 ）
1.

はじめに

夏季日本付近におけるロスビー波の砕波に伴う高渦

参考文献[1] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.

位大気の低緯度側への進入は, 北西太平洋亜熱帯域で[2] Takemura et al. 2017, SOLA, 13, 120–124.

の活発な積雲対流活動の原因となる[2, 3]. 2016 年 8 月[3] Takemura and Mukougawa, 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98,

は, 日本の東海上で頻発した砕波に関連して, 日本の169–187.

南東海上で積雲対流活動が活発化し, 台風が相次いで発生した[2]. 上記のことを踏まえて, 本研究では, 砕
波が熱帯低気圧（TC）の発生及び発達に及ぼす影響を詳細に調べるため, 日本の東海上で過去に発生した砕波 44 事例を対象に，TC の発生を伴う事例の割合, 及び砕波の発生期間に検出された TC の個数を調べた.
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[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.
TCの解析には気象庁ベストトラックを用いた. TCの発生数は個数の前日からの増分, 発達率は中心気圧の 1
日あたりの変化率で定義した.
3.

解析結果

砕波中心の南側（図 1b の緑破線枠域）に Tropical
Depression 以上の階級を持つ TC が存在する砕波事例は24 事例検出され, 全 44 事例の約 55%を占めていた. 図
1 に, 砕波ピーク日（day0）における 360K 渦位と降水量正偏差域の砕波 24 事例での合成図, 及び TC の位置,
発達率, 経路を, 砕波中心位置からの相対座標で示す.
さらに, day–10～+10 の期間での砕波 24 事例におけるTC の全個数及び発生数の時系列を図 2 に示す. 砕波の図 1 砕波 24 事例で合成した, day0 における（a）360K 渦位（陰影; 単位: PVU）, 降水量正偏差（紫線; 単位: mm d–1）の 5 日移動平均, 及び（b）day0 に検出された TC の位置（〇印）, 発達率（〇印の色; 単位: hPa d–1）, 及び発生から消滅に至る全経路（灰色線）.（a）の点は降水量正偏差が 95%
信頼度水準で統計的に有意な領域を表す. （b）の緑破線枠
域は TC の検出領域を示す. 縦（縦）軸は, 砕波全事例で平均した砕波中心位置（32.4oN, 160.9oE）からの相対緯度（経度）を示す.

発生に伴って, day0 以前の数日間に砕波中心の南西側で積雲対流活動が活発化し, TC の発生及び発達が見られた. 一方, 砕波の減衰期間（day+1 以降）では TC の個数は減少し, TC の強度も減衰していた（図示せず）.
これらの結果は, 日本の東海上で発生する砕波が, 高渦位大気の低緯度側への進入を通して, 北西太平洋での TC の発生をもたらす可能性を示している.
本発表では，上記の解析結果の他，TC の発生や経路と関連する大気循環場及び海面水温の特徴についても報告する予定である．

図 2 day–10～+10 における, 砕波 24 事例での TC の全個数（黒線; 右軸）及び発生数（棒グラフ; 左軸）の時系列.

-306-

TR-21 (P2P)
メキシコ湾流の微細構造と遠隔海域のハリケーンの発達について～2016 年ハリケーン NICOLE の事例解析～＊

藤原圭太, 川村隆一 (九大院・理)１．はじめに値は、CTL run が CLM run よりも約 1 K 高い。
これまで、黒潮の存在そのもの（［1］&［2］）や黒３．結果
潮の海面水温（SST）変動（［3］）が、環境風に伴うCTL run の再現性は、観測（HURDAT2）と較べて水蒸気流入量の変化を介して、日本に接近する秋台概ね良い。NICOLE は、メキシコ湾流の南海上を北上風の発達や内部構造に遠隔的に影響する（黒潮の遠する際に発達しているが、CLM run では強化が抑制隔影響）ことを見出してきた。また、黒潮などの暖流されている（図 1b）。特に、CTL run の NICOLE が急では、海洋渦などに起因する微細構造が明瞭である。 速に発達する 13 日以降、両実験間の強度差がより明
その微細構造は、暖流と大気との間の熱・水蒸気交換
瞭となっている。この強度差は、NICOLE の内部コアに大きな影響を与えるため、遠隔海域の台風への水構造やメキシコ湾流からの境界層経由の水蒸気流入
蒸気流入量を制御する要因の一つになり得る。
の違いに起因しており、NICOLE 周辺の環境場（直下しかし、先行研究では、上述の遠隔影響における暖の SST・鉛直シア・中層湿度など）に関しては、両実流の微細構造の役割は議論されていない。さらに、他
験間の差異が非常に小さいは確認している（図略）。
海域の熱帯低気圧に対して、同様の議論が可能かど
また CTL run では、メキシコ湾流の暖水域（海域うかも不明である。そこで本研究は、2016 年 10 月にA・B）から NICOLE への水蒸気輸送の実態を調査す
メキシコ湾流近海を北上したハリケーン NICOLE をるために、前方流跡線解析を実施した（図 2）。その解析対象として、メキシコ湾流の微細構造が遠隔海結果、ローカルな暖水域から蒸発した水蒸気の流入域のハリケーンの発達に与える影響の解明を目指す。 量は、ちょうど 12 日後半から 13 日前半にかけて最
２．実験設定数値モデルには CReSS を使用し、水平解像度は0.04°、初期時刻は 2016 年 10 月 9 日 12UTC とした。
大気の初期値・境界値には NCEP GFS、SST にはNOAA OISST を与えた。この標準実験（CTL run）に加えて、メキシコ湾流（図 1a の水色の枠）の微細構造を除去するために、当該海域の SST を気候値に置き換えた感度実験（CLM run）を実施した。両実験間では、メキシコ湾流のローカルな暖水域（図 1a の海
域 A・B）にて、200 W/m2 程度の熱フラックスの差が生じている。また、当該海域で領域平均した SST の大となることが判明し、その期間は NICOLE の発達率が特に大きい期間に該当する。また、図 2 はメキ
シコ湾流から NICOLE への水蒸気流入が、常に生じているとは限らないことを示唆している。
学会当日では、メキシコ湾流のローカルな暖水域
から NICOLE への効率的な水蒸気輸送を可能にする
環境要因や、その水蒸気流入のタイミングと NICOLEの内部コアの構造変化の関係を考察する予定である。
・参考文献[1] Fujiwara et al. (2020a). JGR-A, 125(1), e2019JD031356.
[2] Fujiwara et al. (2020b). SOLA, 16, 151-156.
[3] Fujiwara and Kawamura. (2021). under review.
図 1a. 陰影：シミュレーション期間で時間平均した海面熱フラックスの差（CTL minus CLM）。等値線：CTL run の
SST 分布。ハリケーンの経路（緑：観測、
黒：CTL run、赤：CLM run）も描いている。水色の枠は、SST 改変領域を表す。
図 1b. 実線：台風中心気圧（緑：観測、
黒：CTL run、赤：CLM run）。図中の丸印：中心気圧の 12 時間降下量が最大となる時刻。点線：地上 10 m の最大風速（青：観測、灰：CTL run、橙：CLM run）。

図 2a & b. 海域 A・B にそれぞれ配置した空気塊（初期高度：500 m）の前方流跡線解析の結果（CTL run）。海域 A・B
は、図 1 に対応する。流跡線の色は、流跡線解析の開始時刻（灰：10 日 00UTC、
赤：10 日 12UTC、橙：11 日 00UTC、
紫：11 日 12UTC、青：12 日 00UTC、
緑：12 日 12UTC）を表す。流跡線解析の終了時刻は、全て 14 日 00UTC である。なお、CTL run のハリケーンの経路も併せて描いている。

-307-

TR-22 (P2P)

水平解像度 1km の領域大気海洋結合モデルを用いた
Typhoon Hagibis (2019) 及びそれに伴う大雨の将来変化予測
1)

1.

*金 田 幸 恵 1)・ 相 木 秀 則 1),2)・ 坪 木 和 久 1)

名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 、 2)海 洋 研 究 開 発 機 構

はじめに2019 年 10 月、静岡県に上陸した Typhoon Hagibis（令雨は太平洋側を中心にさらに増加した（図１c）。
東日本の大雨は、Hagibis の進行方向（中心から北側）

和元年東日本台風）は、東日本を中心とする広い範囲の Outer rainbands (RB)により、上陸の約１日前から始に記録的豪雨をもたらした。将来温暖化気候下では、まった。そこで、Kanto (KN) と S-Tohoku (ST) 領域（図気温の上昇とともに水蒸気量が増加し、台風もより強１c）について、台風の RB と Inner-core (IC:台風中心かくなると予測されている。したがって、台風に伴う降ら約 200km 以内相当) にわけて降水の将来変化を調査

雨も、大きく増加する可能性がある[1]。そこで、Typhoon

した。まず、KN、ST の RB、IC ともに大気下層の水蒸

Hagibis (2019) を対象に、高解像度領域大気海洋結合モ

気混合比は領域平均で 21%～23%増加した。この値はデルによる擬似温暖化実験を実施して、Hagibis とそれClausius-Clapeyron の関係に基づく増加率と整合的であに伴う大雨の将来変化を調査した[2]。

る。領域平均降水量においては 24%～38%の増加であ2.

った（図２a）。特に、KN の RB では、温暖化気候下でモデルと手法

実験には、雲解像モデル CReSS に３次元海洋モデル

台風北側の RB が著しく発達し、降水開始が早まり降

NHOES を結合した水平解像度 0.01 度格子の領域大気

水継続時間が延びた結果、総降水量で 90%もの増加が

海洋結合モデルを用いた[3] 。まず気象庁客観解析デーみられた。IC については、ST では 38%増加したが、タ 及び JCOPE2 再解析データを初期値・境界値に再現

KN では 25%の増加にとどまった。KN では台風が強い

実験（CNTL）を行った。積分期間は 2019 年 10 月 10

勢力を保っていたため、KN 東海上の SST が大きく低日1800UTCからの2.5 日間である。
擬似温暖化実験で、下し（図２b）、台風の発達が抑制されていた。一方、大気場に加算する温暖化差分は気象研究所全球大気

ST では、台風による強風が弱まるとともに台風の移動20km モデルによる気候変動予測実験（現在気候速度が増加しており、東海上での SST 低下量が小さか

1979–2003、RCP8.5 シナリオの 21 世紀末 2075–2099）

った。学会では、台風とそれに伴う雨の将来変化量に[4]から作成した。海洋には、温暖化による SST の上昇

対して海洋表層の初期プロファイルが与えるインパク

分（計算領域平均で 3.34K）を水深 100m で Tocean100 にトもあわせて議論する。

なるよう減少させた値を与えた。Tocean100 を 0.0～3.34K
まで 0.5 K 刻みで変えた 8 本の感度実験（PGW00, 05, 10,
15, 20, 25, 30, C）を実施した（詳細は[2]参照）
。
3.

結果と議論

Hagibis は日本の南海上で最低中心気圧 915hPa に発達した後、中心気圧 955hPa の比較的強い強度を保った
まま 12 日 0900UTC 静岡県伊豆半島に上陸した。その後、移動速度を増しつつ東北南部から太平洋上に抜け

図１ 2019 年 10 月 11 日 0000 UTC～10 月 13 日 0000 UTC の総降水量。(a)解析雨量、(b)再現実験、(c)変化量[PGW00-CNTL]。

た。この台風の接近・通過に伴って 11 日 1200UTC 頃から 13 日 0000UTC にかけて、東日本の太平洋側を中心に記録的豪雨がもたらされた（図１a）。再現実験では、台風の強度変化や移動速度（図示せず）とともに、
関東東部山岳域や東北の東沿岸の 400mm 以上の多雨域といった降水の量や空間分布をよく再現した（図１b）。擬似温暖化実験で、台風の最低中心気圧は再現実
験から平均 38 hPa 低下した。台風の経路・速度に大きな変化はみられなかった。温暖化気候下、東日本の大

図２ a) 領域平均降水量。
b) KN 及びSTの東海上(34.5–36.5 N,
141–143N及び36.5–38.5 N, 142–144 N)の領域平均SST低下量。
参考文献: [1] Watanabe et al. (2019), [2] Kanada et al. (2021), [3]Aiki et al. (2015), [4] Mizuta et al. (2012)
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JPMXD0717935561 及び科研費20H05166 の支援を
受けた。

-308-

TR-23 (P1A)

アンサンブル予報を用いた台風発生予測と発生環境場*川 端 康 弘 , 山 口 宗 彦 (気 象 研 究 所 ),筆 保 弘 徳 (横 浜 国 立 大 学 ), 吉 田 龍 二 (CIRES/NOAA)
1.

はじめに

てばらつきがあるが，確率が高かった事例では，予報

台風の発生を数日前から予測することは，台風の接初期に台風のもととなる低圧部が存在していた．一方

近や上陸に対して，より長いリードタイムを確保する

で，強度 TS を基準とした予測では，First entry を基準ことができるため防災上重要である．また，農業や観とした確率よりも全体的に高くなっており，2 日前には光など様々な産業活動にも有効な情報となる．近年，

どのセンターも 50%程度の確率以上で予測できている．

海外の現業予報センターでは数日前から台風発生に関

これは防災的な観点から，発達する台風についての有する情報を提供している[1]．台風予報ではアンサンブ

効な知見となりうる．発生予測をセンター別に見ると，

ルの有効性が議論されているが，複数の海外センター

NCEP の確率が最も高い．しかし，頻度バイアスを調のアンサンブル予報を用いることで，熱帯低気圧の活査したところ，NCEP は他のセンターより大きく，台動度予測の精度が良くなることが示された[2]．一方で，風を過大に予測している可能性がある (図 2)．

実際の個々の台風について，各センターの発生予測確

台風の発生環境場は，シアーライン，東西風合流域，率を調査することは最新の予測システムの現状を把握

偏東風波動，モンスーン渦，先行台風によるエネルギ

する上で意義がある．また，台風の発生には環境場がー散逸の 5 つの下層流れ場パターンで分類される．本

影響していると考えられる[3]．そこで本研究では，ま発表では，発生予測確率と各パターンの関係性についず各国の数値予報センターが何日前から台風の発生をても報告する予定である．

予測できていたか検証し，次に発生予測と対流圏下層の環境場に関連があるかどうか調査した．
2.

解析手法

発生予測検証には，気象庁 (JMA)，欧州中期予報センター (ECMWF)，米国環境予測センター (NCEP)，英
国気象局 (UKMO) の 4 つの数値予報センターの全球
アンサンブル予報を用いた．また，解析値は気象庁ベストトラックを使用し，検証期間は 2017～2020 年である．ベストトラックの基準とする時刻の解析位置を中心として，半径 500 km 以内に渦が予測されているかど
うかを探索した．各予報時間 (FT) において，全アンサ

図 1: 台風発生確率予測．
実線の FT=0 は台風が発生した時刻，
点線の FT=0 は台風強度 TS になった時刻を示す．

ンブルメンバーのうち，この円内に存在するメンバー
をカウントすることで発生予測確率を定義した．
3.

結果

解析対象の全ての台風で平均した台風発生予測確率を図 1 に示す．実線の FT=0 は，ベストトラックにおいて初めて熱帯低気圧の発生が解析された時刻 (First
entry) に対応する．また，点線の FT=0 は台風の強度がTropical Storm (TS) になった時刻に対応する．First entryを基準とした予測では，平均的な確率は予報時間とともに減少する傾向にあるが，UKMO は 4 日前までほぼ一定の特徴が見られる．予報時間が長くなるほど各センター間の確率の差は小さくなっており，5 日前では高くても 20%程度である．予測確率は個々の台風によっ

図 2: 頻度バイアス．FT=0 は台風が発生した時刻を示す．
参考文献[1] Titley, H. A. et al., 2019, Trop. Cyclone Res. Rev., 8, 166-180.
[2] Yamaguchi, M et al., 2015, Wea. Forecasting, 30, 1695-1709.
[3] Yoshida, R. and H. Fudeyasu, 2020, Mon. Wea. Rev., 148, 559-576.

-309-

TR-24 (P2P)

確率台風モデルを用いた台風季節予測の可能性調査②*片 山 卓 彦 1 ， 水 島 佳 緒 2 ， 今 田 由 紀 子 3 ， 宮 川 知 己 4 ， 渡 部 雅 浩 4 ， 木 本 昌 秀 5（ 1㈱東京海上研究所， 2 東京海上ディーアール㈱， 3 気象研究所， 4 東京大学大気海洋研究所， 5 国立環境研究所）

1. はじめに台風はひとたび接近・上陸すれば多大な被害を及ぼす気象現象であり，その予測精度向上に向けて多くの取組がなされているところである．当研究所では社会全体のリスク軽減に資するため台風活動の季節予測可能性に関する調査を行っており，2020 年度秋季大会では Emanuel et al（2004, JAS）の軸対象モデル CHIPS を改良した確率台風モデルを用いて台風接近数を予測し（計算期間：1958～2016 年，6～11 月），5 月中旬初期
値のハインドキャストを入力値とした場合に r=0.58 の有意な予測スキルがあることを報告した．今回は同モ
デルを用いて，夏と秋に分けた接近数の予測スキル等，追加の検証を行ったので報告する．
2. 方法
確率台風モデル（以下，モデル）は強度モデルと経路モデルから成っており，台風発生・経路上での強度の推定には CHIPS をもとに構築した台風強度モデルを用いた．経路モデルでは，周囲の 850，700，500，200 hPaの各高度における風の月平均値を用いて実際の台風の動きを最もよく再現できる比率を定め，βドリフトの効果，各高度の風の日々変動データを加えて台風の移
動方向，速度を決定した（図 1）．モデルに入力した環
境場は格子間隔 2.5 度の月平均値であり，再現性の検証
では気象庁長期再解析 JRA55 を，予測スキルの検証には気象庁季節予報モデル事後予報実験データ（季節予報モデル:JMA/MRI-CPS2，全 5 アンサンブル，1979～
2014 年．以下，ハインドキャスト）を用いた．
接近数は気象庁定義に合わせて全国の気象官署（ただし与那国島と父島は除外）から 300km 以内に進入した台風の数とし，観測は気象庁 HP の数値を用いた．計
算期間は 1979～2014 年である．

3. 結果
1958～2016 年の期間で，6～8 月（JJA），9～11 月（SON）に分けて台風の予測スキルを検証した．まず，モデルの検証として，JRA55 を入力値として発生させた台風と観測台風の接近数の年々変動を計算した．
JJA は r=0.61，SON は r=0.53 の有意な相関があり，いずれも再現性を有することが確認できた．
次に，ハインドキャストを入力値として発生させた
台風（5 アンサンブル平均）と観測台風の接近数の年々変動を比較したところ，JJA は 5 月中旬初期値のハイン
ドキャストを用いて r=0.53 と有意な予測スキルが認められた一方で，SON は 8 月中旬初期値のハインドキャ
ストを用いても r=0.16 にとどまった（図 2）．この要因としては，台風発生域におけるハインドキャストの予測スキルが SON では限定的であることに加えて，渦度の大小が台風発生数に影響しやすい確率台風モデルの特性が影響していると考えられる．
また，7～10 月の台風強度ごとの接近数に関して観測とモデルの相関を調べたところ，「接近時に非常に強い勢力」の台風数では r=0.28 にとどまったが，「接近時に強い勢力」の台風数では r=0.56 と有意な予測スキルが認められた（図略）．
モデルの特性による不確実性はあるものの，前回報
告の結果も含め，台風シーズン全体（6～11 月）および
JJA に関して月平均の環境場と確率台風モデルを用いた接近数等の季節予測可能性が認められ，その予測結果は社会全体のリスク軽減に有用な防災情報となり得ることが分かった．

JJA

SON

図 2 観測台風とモデルの接近数の年々変動
上：JJA，下：SON．モデル（ハインドキャスト利用）は 5 アンサンブル平均の接近数．いずれも全期間の平均を 1 として規格化している．
図 1 確率台風モデルの概要①～⑥の手順で台風の発生から消滅までの経路を推定する．

-310-

TR-25 (P2P)

回転水槽を用いた台風壁雲構造の再現実験*菱 沼 美 咲 ， 筆 保 弘 徳 （ 横 浜 国 立 大 学 ）， 辻 野 智 紀 （ 北 海 道 大 学 ），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

た図(a)より，実験槽内に時計回りのジェットが発生し台風の中心付近であるコア領域は軸対称構造を持つていることがわかる．台風の回転方向とは逆向きになとされている．しかし現実の壁雲は必ずしも同心円でるが，水槽の回転よりも相対的に遅い流れであることはなく，台風事例の発達過程において多角形に変形すを示しており，回転水槽の回転速度を足すと，反時計る．台風は，中心に暖気核を持ち，対流圏下層（上層）

回り方向の運動である．軸対称流・非軸対称流や，非で接線風速が大きい（小さい）という風速分布をもち，軸対称流の中で波数ごとに分解した渦運動エネルギー

中緯度傾圧帯と比べて逆転した温度風関係を満たしてを見ると(b)，実験槽内に波数 3 の蛇行があることが定いる．そこで本研究では，中緯度傾圧帯を模擬してき

量的にわかる．相対渦度偏差のホフメラー図(c)を見る

た回転水槽実験から，温度構造を逆転した実験を行うと，正負の渦度の分布より実験槽内の流れは常に波数 3ことで台風のコア領域の非軸対称構造やその振る舞いであることがわかる．また，波数 3 の流れ場が図(d)でを再現できるかを調べる．

ある．

2.

手法

本研究では，二重回転円盤を用いた回転水槽実験を行い，さらに粒子画像流速測定法（PIV 解析）により解析した．台風構造に拡張するために，通常の実験とは異なり中央水槽が高温域，外側水槽が低温域になる
ような温度設定を行った．実験は，温度差（10～30 ℃），
回転速度（1～12 rpm）
，水深（2～10 cm）の条件を変えながら，台風実験（β効果なし），壁雲内側（図 1(a)），

図 2：台風壁雲とβ効果なしの回転水槽実験の PIV 解

壁雲外側（図 1(b)）の 3 種類を行った．壁雲内側と壁析画像．(a) 2017 年 10 月 21 日 14 時，台風 21 号の壁雲

雲外側の模擬として図 1 のよう地形性β効果をつけた付近のひまわり８号可視画像，(b) 台風条件下での回転(図 1)．また，PIV による速度分布を運動エネルギーに水槽実験結果を PIV 解析した画像

変換し，フーリエ解析により波数分解して，非軸対称成分の割合を定量化した．

図 1：回転水槽実験におけるβ効果．(a) 壁雲内側の模式図 (b) 壁雲外側の模式図
3.

結果・考察

本稿では，台風実験（温度差 20 ℃，回転速度 2 rpm，
水深 8 cm）の結果だけを示す．図 2 は，台風の壁雲付
近の画像(a)と回転水槽実験結果を PIV 解析した画像(b)である．回転水槽実験結果は，同じ回転で測定した水図 3：β効果なしの回転水槽実験結果．(a) 実験槽内の面の運動である．回転水槽の実験槽に非軸対称の流れ

流れをベクトル表示した図，(b) 実験槽内で発生した流ができており，回転水槽実験の流れは台風多角形壁雲れを帯状平均し波数解析した図，(c) 相対渦度偏差のホと類似している．

フメラー図，(d)波数 3 の流れを取り出して相対渦度を

図 3 は同じ回転水槽実験の結果である．流線で示し

示した図．

-311-

TR-26 (P2P)

凝結熱と傾圧性から生じる低気圧の多様性*柳 瀬
1.

亘 (気 象 研 究 所 )はじめに

全球の衛星画像やシミュレーション結果を眺めると、圧性により温低の発達を促進する。また、低気圧のダ
ウンシア側（西風シアの場合は東側）に励起される上地球上には熱帯低気圧（熱低）や温帯低気圧（温低）昇流の成因は[3]、熱低では渦軸傾斜による断熱冷却をを始め、実に多様な総観～メソαスケールの低気圧が伴う温度風調節である一方、温低では南風の暖気移流形成している。本発表では、日本周辺や他の海域で形に伴う浮力であり、メカニズムは大きく異なる（図２）。

成する低気圧の多様性について紹介し、それらの形成

上層擾乱も多くの低気圧では成層の不安定化や上昇メカニズムの類似点・相違点について議論する。

流の強制により発達を促進するが、熱低の場合には発達を抑制する効果もある。各プロセスがどのような条

2.

様々な種類の低気圧

低緯度の暖かい海洋上と中緯度の傾圧帯は、それぞ件でどのような役割を担うかについて適切に理解する
ことが、低気圧の多様性を理解する上で重要である。

れ熱低と温低が発達しやすい環境場として知られているが、それ以外の環境場でも低気圧は発達している。
海面温度が 26.5℃以下の海洋上でも熱低に似た擾乱が発達することが報告されており、北大西洋では亜熱帯
低気圧、地中海ではメディケーン（図１）などと呼ばれている。これらの現象は上層擾乱がトリガーとなる場合が多く、上層の寒気が低気圧の発達に必要な対流を活性化させる。上層擾乱に加え、海面から大量の顕熱・潜熱が供給される寒気吹き出しの環境では、高緯度でもポーラーロウのような擾乱が発達できる。海面

図 1 2018 年 9 月 28 日のメディケーン Zorbas のシミュや下層の高温・高湿度だけではなく上層の低温も考慮

レーション。鉛直積算した雲水・雲氷・雨・雪・霰（シした発生環境の指標としては、Coupling Index などが提ェード）。高度 8000m の気圧（コンター; 2hPa ごと）は案されている[1]。

上層擾乱の存在を示す。水平格子間隔 2km の気象庁非凝結熱が傾圧不安定波の発達を促進するという理論

静力学モデルを使用。

で解釈できる擾乱も多い。爆弾低気圧はその代表であり、また、複雑な梅雨期のメソ低気圧や冬季のポーラーロウにも同様の側面があると考えられている。一方で、対流圏上端の渦位偏差が重要な役割を担う傾圧不
安定波に対し、凝結熱により中層で生成される正負の渦位が重要な役割を担う Diabatic Rossby Vortex というメカニズムも提案されている。このメカニズムによる

図２ 西風鉛直シアの環境場における低気圧のダウン

擾乱は西部北太平洋では暖候期に多く[2]、梅雨期のメ

シア側（東側）の上昇流（緑矢印）のメカニズムの概ソ低気圧との関連が示唆される。

念図。
（左）熱低での渦軸傾斜。
（右）温低での暖気移流。Jones [3]の概念図を西風シアに変更して作成。

3.

低気圧の形成プロセス

多くの低気圧に影響するプロセスとして、傾圧性・上層擾乱・凝結熱・海面熱供給などが重要である。注
意が必要な点として、似たプロセスが低気圧によって

参考文献[1] McTaggart-Cowan, R. et al.,2015, BAMS, 96,

1929-1943.

異なる役割を担う場合がある。例えば、鉛直シアは熱[2] Boettcher, M. & H. Wernli, 2013, MWR, 141, 1139-1154.

低の構造を変形して発達を抑制するが、中緯度では傾[3] Jones, S. C., 1995, QJRMS, 121, 821-851.

-312-

TR-27 (P2L)
北半球冬季におけるボルネオ渦の出現頻度と MJO の位相の関係
服部 美紀 (海洋研究開発機構)
1． はじめに
ボルネオ渦は冬季アジアモンスーン期にボルネオ島⻄岸域に出現する低気圧性循環で、その多くは北
東モンスーンに伴うコールドサージが南シナ海から⾚道域へ到達する際に発⽣する[3,1]。強いコールドサージがボルネオ渦の発達や降⽔の強化をもたらすことが指摘されており[4]、これらにより南シナ海周辺の対流活動が活発化することが知られている[2]。
⼀⽅、北半球冬季の南シナ海周辺およびインドネ
シア海⼤陸域の対流活動の活発化にはコールドサー
ジの南下とともにマッデン・ジュリアン振動(MJO)の通過も強く影響するが、MJO の卓越時にはボルネオ渦が発達しにくいことが報告されている[2]。⻄太
平洋で MJO が活発化する際にボルネオ渦が強まる
ことも指摘されているが、MJO の位相によるボルネ
オ渦の出現頻度や強度の違いは詳しく調べられていない。本研究では MJO の位相とボルネオ渦の出現回数の関係を 20 年間のデータを⽤いて調べた。
2． データおよび解析⼿法
ボルネオ渦とコールドサージの解析には気象庁⻑
期再解析データ JRA-55 を使⽤した。本研究ではボルネオ渦を東経 105 度から 115 度、⾚道から北緯 5度の領域内（図 1）に出現した 850 hPa における⽔平相対渦度 0.7×10-4 s-1 以上のものと定義し、強度には渦度の最⼤値を⽤いた。コールドサージは北緯15 度の東経 110 度から 117.5 度の線上(図 1)で平均した 925 hPa における⽔平⾵の北⾵成分が 8 m s-1 を超えるものと定義した。MJO は RMM [5]の位相と振幅を⽤い、振幅が 1 より⼤きい場合を MJO 活発期として位相を考慮し、振幅 1 以下の場合はすべて
MJO ⾮活発期として扱った。
解析期間は 2000 年 12 ⽉から 2020 年 2 ⽉までの20 年間で、冬期 3 ヶ⽉を解析対象とした。
3． 結果
2000 年 12 ⽉ 25 ⽇のボルネオ渦を例として図 1に⽰す。コールドサージの南東に渦が出現している
ことがわかる。図 2 にボルネオ渦の出現回数および平均強度と MJO の位相との関係を⽰す。ボルネオ
渦は MJO ⾮活発期に最も多いが、MJO 活発期の中では位相 5 で最も多く出現することがわかる。
また、渦の強度は MJO ⾮活発期よりも活発期の位相 4-8の⽅が強いことが⽰された。特に位相 5 におけるボルネオ渦の強度は最も強く、MJO に伴う⻄⾵が渦の強化に影響していると考えられる。

図 1．2000 年 12 ⽉ 25 ⽇ 00UTC における 850 hPaの相対渦度と 925 hPa の⽔平⾵。

図 2．MJO の位相ごとのボルネオ渦の出現回数(棒グラフ)と渦の強さ(折れ線)。⽔⾊はボルネオ渦の数、⻘⾊はコールドサージを伴う数を⽰す。位相 9 はMJO ⾮活発期(振幅 1 以下)を⽰す。
参考⽂献[1]Chang, C. P., et al., 1979, Mon. Wea. Rev., 107,812‒829.
[2]Chang, C. P., et al., 2005, Mon. Wea. Rev., 133,
489‒503.
[3]Cheang, B. K., 1977, Pure Appl. Geophys., 115,1303‒1333.
[4]Koseki, S., et al., 2014, Atmos. Chem. Phys., 14,4539‒4562.
[5]Wheeler, M. and Hendon, H. H., 2005, Mon. Wea.
Rev., 132, 1917‒1932.

-313-

TR-28 (P2L)「みらい」レーダーにより観測されたスマトラ島沖における海陸風循環の特徴＊

耿 驃 ・ 勝俣 昌己 （海洋研究開発機構）

1．はじめに
スマトラ島沖において、海陸風循環とそれに伴う活発な対流活動がよく知られている。しかし、海上における
海陸風循環の特徴や大規模な擾乱の通過に伴う海陸風循環への影響について、観測事例が少なく未解明な点が多く残されている。本研究は、2015 年の 11 月―12
月にスマトラ島沖の沿岸部に行われた「みらい」レーダ
ー観測で得られたデータを用いて、海上における海風・陸風の日変化と伝播、そして、異なる大規模な擾乱の通過に伴う海陸風循環の変動に関する解析を行った。
2．解析方法まず、VARD(Velocity ARea Display)法(Easterbrook1975)を用いて、海岸線に直交する方向に沿って 15 ㎞毎に水平風向・風速を求める。そして、大規模な低気圧
性循環と高気圧性循環の通過を特定し、ぞれぞれの擾乱における平均的な日変化を伴う海風・陸風を抽出する。
3．解析結果図 1 には、大規模な低気圧性循環（a）と高気圧性循
環（b）に伴う海風・陸風の日変化を示す。擾乱の種類にかかわらず、海風・陸風の位相と伝播パターンが類似している。海風は、午前中に海岸付近に形成され、その後、陸側へ伝播すると共に、海側へ 100 ㎞以上も伝播している。海上において、海風が再発達し、深夜まで維持されている。また、陸風が夕方頃から海岸から海側へ伝播し、海上で再発達することも見られる。
一方、大規模な擾乱の種類によって海風・陸風の強さが大きく異なる。低気圧性循環の通過に伴う海風・陸風
が高気圧性循環の通過時に比べると約 2 倍の強さで観測されている。また、海上で発達した陸風が低気圧性循
環の通過時により速い速度で海側へ伝播している。
4．まとめ
2015 年の 11 月―12 月に「みらい」レーダーにより観測されたスマトラ島沖における海風・陸風の日変化と海側への伝播を調べた。海陸風循環は規則的に形成されて海側へ伝播する一方、大規模な低気圧性循環の通過に伴いより強くなっていた。解析結果は大規模な擾
乱がスマトラ島沖における海陸風循環の強度に大きく影響をすることを示唆している。
参考文献
Easterbrook, C. C., 1975: Estimating horizontal wind fields by
two-dimensional curve fitting of single Doppler radarmeasurements. Preprints 16th Radar Meteorology

Conf, Houston, Amer. Meteor. Soc., 214-219.

図 1 海岸線に直交する風のアノマリーの日変化。(a)と(b)はそれぞれ観測サイトを通過した大規模な低気圧性循環と高気圧性循環に伴う
平均的な海風・陸風の特徴を示す。レーダーは 0 km に位置する。鉛
直太い破線は海岸の位置（レーダーから約 50 km）を示す。

-314-

TR-29 (P2L)
4 月の南西諸島近海で発生する顕著な雷活動
市川花 • 伊藤耕介 (琉球大学理工学研究科)
1. はじめに南西諸島近海では梅雨期前の 4 月であるにも関わらず、雷を伴う顕著な雷活動が起こることが報告されている(沖縄地方顕著現象報告第 46 号)。4 月の顕著な雷活動の事例は梅雨期と比較すると少ない
ものの、夏季と同じ程度の割合で発生していた。しかし、4 月に南西諸島近海で発生する雷活動の詳細についての過去の研究は存在しない。本報告では、
気象庁の LIDEN(雷監視システム)と再解析データ
を用い、顕著な雷活動の分布とその環境場を調べた。

2. 使用データ
雷のデータは LIDEN を使用した。標定精度を確保するため、対地放電( 以下、CG)のみを用いる(Hayashi and Marui 2016)。
LIDEN は 2006 年から 2020年までのものが使用可能であったが、2015 年頃の測器の更新前後で CG の分布が大きく変わっていたため、2016 年から 2020 年のものを使用した。環境場の解析には気象庁 55 年長期再解析データ(JRA55)とメソ数値予報モデル GPV(MSM)の解析値を用いた。JRA-55、MSM ともに解析期間は 2016 年から 2020 年までの 5 年間とした。

所と黒潮流域、CG の発生域が概ね対応していた(図略)。東経 127 度での相当温位の鉛直断面と上昇流を比較すると、ともに北緯 28 度以南では上昇流があり(図 3)、上昇流域は概ね SST が 24 度以上の領域に対応する。高い SST は大気を暖め上昇流を引き起こすが、黒潮による高い SST(北緯 26~28 度)は
黒潮上の圧力調整メカニズムによる収束(Minobe etal. 2008)によってさらに上昇流が強化することから、黒潮流域は図 1(a)の発雷日数の分布と対応していると考えられる。L1000 では黒潮上で励起されている収束に加え、移動性高気圧に伴う暖湿流の流入によって上昇流が強化されやすく、また 4 月は中層
(500hPa)で西風が卓越していることから、メソ対流系としても発達しやすい環境であった。これらの要因が 4 月の南西諸島での雷活動を活発化させていたものと考えられる。

3. 結果
南西諸島近海では、8 月の発雷日数の合計が 151日であるのに対し 4 月は 111 日と少ないが、顕著な

図 1: 2016 年から 2020 年の 4 月における(a)1 ヶ月あたりの発雷日数(b)一日当たりの CG 回数。

雷活動があった(図 1)。4 月以外を含めた 5 年間のうち、図 1 赤枠内(北緯 20~31 度、東経 122~131 度)で10000 回/day 以上の CG を観測した日は 74 日(全体の 5%程)であったが、そのうち 10 日が梅雨期より前の 4 月に発生していた。事例数を増やすため、4月に発生した雷活動のうち CG 回数が 1000 回/day
を超える日(41 事例)について、目視で環境場と対応させると、低気圧の中心や低気圧に伴う寒冷前線によるものは 8 個、高気圧の西側の縁で発生するもの
は 17 個、停滞前線の近傍で発生するものが 13 個
(そのうち 10 個は 2016 年)であった。発雷時の環境

図 2 (JRA55): 950hPa での相当温位(K)と風速(unit:
10m/s)。(a) L1000、(b) NL。図 1 の赤枠でのコンポジット平均場の詳細を調べるため、CG が 1000 回/day 以上観測された日の平均的な環境場(以下、L1000)と CG が観測されなかった日の平均的な環境場 (以下、NL)を比較して考察する。
950hPa 面で L1000 と NL の相当温位と風を比較すると、L1000 場合に移動性高気圧の西側の縁で南から相当温位の高い空気が流入していた(図 2)。先行研究で黒潮が下層収束と対流性降雨を引き起こすことが示唆されており(Xu et al. 2011)、L1000 においても移動性高気圧に伴う南西風が収束する場

図 3 (MSM): 東経 127 度での相当温位の鉛直断面(contour: K)と上昇流(color: 10−3 m/s (a)L1000 (b)NL。黒潮流域は北緯 26~28 度。

-315-

TR-30 (P2L)

水蒸気場変化に対する台風雷活動の応答*原 啓 喜 ・ 川 野 哲 也 ・ 川 村 隆 一 ・ 望 月 崇 (九 大 院 ・ 理 )
1.

はじめに

近年のコンピュータ性能の向上に伴い,電荷分離から放電までを含む雷過程が組み込まれた気象モデルを用いて計算コストの高い数値計算が行われるようになってきた.Sato et al.(2021)は熱帯低気圧(TC)のライフサイクルと雷活動の関係性について数値モデルを用いて調査を行った.その結果,TCが急発達(RI)する前および RI 初期では対流有効位置エネルギーが高い領域に形成される対流雲によって雷がもたらされ,RI 後期お水蒸気プロファイルによって TC に内向き輸送される
水蒸気量にどのような差が生じるか調べた.TC 中心から半径𝑅 = 150 km地点における水蒸気 flux の動径成分を地表面から0℃高度まで積算した値の平均値を
̅̅̅̅
̅̅̅̅
−𝐹
𝑄𝑣 とする.各実験における−𝐹𝑄𝑣 の値と高度1 kmにお̅̅̅̅
ける最大風速の時間変化を図 1 に示す.−𝐹
𝑄𝑣 の増加に̅̅̅̅
伴い TC 強度の増加が見られた.この−𝐹𝑄 増加期間𝑇1𝑣

における雷活動に着目した.図2 に期間𝑇1 の前半で平均よび定常状態時には二次循環に沿った壁雲領域におけした放電密度𝜌̅̅̅の分布を示す.内部コア(𝑅< 150 km)𝐿における𝜌̅̅̅の平均値および最大値は
CNTL よりも𝐿る対流雲が雷を引き起こしているということが明らかになった.熱帯海洋上で発生し中緯度へ移動する TC は,

MOD の方が大きくなった.これはこの期間における̅̅̅̅−𝐹
𝑄𝑣 の積算の大きさの順番と対応する.また,MOD で

そのライフサイクルの中で変化する TC 周囲の環境場の影響を受けている.よって,TC ライフサイクルにおはより中心側で放電密度が増加する傾向にある.一ける雷活動の特徴をより深く理解するためには,TC ラ
イフサイクルで変化する環境場と雷活動の関係性について議論することは重要である.
本研究では,TC 環境場の中でも特に重要だと考えられる水蒸気量およびその鉛直分布に着目し,その水蒸気場の変化と台風雷活動の関係性を調べた.
2. 手法

方,CNTL との強度差が大きくなる期間𝑇2 において,内部コアにおける𝜌
̅̅̅の平均値は
CNTL の方が大きい.
𝐿
当日の発表では,期間𝑇1 , 𝑇2 における雲内の微物理構造に着目して,内向き水蒸気輸送量と雷活動の関係性について議論する予定である.
4. 謝辞
本研究は科研費 JP19H05696 の支援を受けて行った.

用いたモデルは電荷分離・放電過程が組み込まれた
領域気象モデル WRF (version 3.9.1.1)である.理想化
実験の設定として,静穏な初期環境場に Rotunno and
Rmanuel(1987)で定式化された渦を挿入し,時間積分を行った.初期渦の大きさ,コリオリ力,SST の値はSato et al.(2019)の設定を用いた.初期環境場として
JRA55 の 2010-2019 年 7 月における太平洋海域

̅̅̅̅
図 1；各実験における TC 強度(折れ線グラフ)および−𝐹
𝑄𝑣 (棒グラフ)(142 ∼ 160∘ 𝐸,5 ∼ 25∘ 𝑁)の時空間平均データを用いた.以降,この実験設定を CNTL と呼ぶ.CNTL の TCが定常状態(|Δ𝑣24ℎ | < ±5 m/s)となった時刻𝑡0 (計算開の時間変化を示す. 𝑄𝑣 を変更した時刻をtime = 0 hとしている.

始 113 時間後)に TC 周辺(TC 中心から1000 km四方以上離れた領域 A)の水蒸気混合比(𝑄𝑣 )を変更し,再度時間積分を行った.𝑄𝑣 プロファイルは相対湿度(𝑅𝐻)プ
ロファイルから算出した.𝑅𝐻プロファイルは初期環境場と同様 JRA55 の 2010-2019 年 7 月における時空間
平均データを用いた. 領域は南シナ海領域(110 ∼120∘ 𝐸, 10 ∼ 25∘ 𝑁)とし,以降 MOD run と呼ぶ.
3. 結果
時刻𝑡0 に領域 A における水蒸気混合比の鉛直プロフ
ァイルを変更した.領域 A における水蒸気量の鉛直積算̅̅̅̅
図 2；−𝐹
𝑄𝑣 が増加した期間𝑇1 の前半(33 ∼ 43 h )における放電密度の大きさの平均値は CNTL<MOD である.変化させた[flash/column]のコンポジット図. 紫色の円は中心から半径50 km
150 kmの位置を示している.

-316-

TR-31 (P2L)

夜間にベンガル湾西岸からヒマラヤ山麓にかけて加速するモンスーン湿潤気流の時空間構造*藤 波 初 木 , 金 森 大 成（名古屋大学宇宙地球環境研究所）
1.

はじめに

ヒマラヤ山脈とメガラヤ高原南面の夜間降雨が卓越す

夏季南アジアのヒマラヤ山脈やメガラヤ高原の南斜る領域と一致する(図 b). 一方, バングラデシュ上に流面とその周辺は, 世界で最も雨の多い領域である. 降入している強い北向き水蒸気フラックス偏差は, スリ

水現象は明瞭な日変化を示し, 深夜から早朝にかけて

ランカ周辺からベンガル湾西岸に沿って存在する強いの夜間降水が卓越する. この夜間降水は, ベンガル湾

北向き水蒸気フラックス偏差の一部としてとらえるこからガンジス平原に流入する下層湿潤モンスーン気流ともできる. この水蒸気フラックス偏差はフラックス

が夜間に平原上で加速し, 斜面に流入する水蒸気フラ

収束偏差を伴っており, 同沿岸域の夜間降雨の卓越とックスが増大することが原因であることがわかってき一致する. これらの沿岸域に沿ったフラックスの増大た (Terao et al. 2006; Fujinami et al. 2017; 2021). ガンジ

は、海岸から 200～300km の範囲で, 下層 (1000～

ス平原上の下層湿潤気流の風速は, 平原上に発達する

900hPa)の北風成分が夜間に増大することが原因である.

大気境界層の日変化の影響を強く受ける.日中は対流混

この結果はインド亜大陸規模の水蒸気フラックス増大

合層(または sub-cloud layer)が発達し, 下層モンスーン

も南アジアの夜間降雨の発生に寄与している事を示唆

気流は減速するが, 夜間に安定境界層が形成されると,する.

ガンジス平原上の 975～925 hPa に風速の極大をもつ下層モンスーン気流が加速する. この夜間の下層風速の増大は夜間ジェット(nocturnal jet)としてとらえることができる. 本研究では, 解析対象をインド亜大陸から
ベンガル湾全域を含む領域に拡大し, 南アジアの山岳域に夜間降雨をもたらす大規模な水蒸気フラックスの変化を明らかにすることを目的とする.
2.

データ

本研究では降水量の解析に熱帯降雨観測衛星(TRMM)のPR データ(2A25 ver. 7)を使用する. 解析期間は 1998 年～2014 年（17 年間）の 6 月～9 月である. データは 0.05 度×0.05 度の格子点データに変換し, 1 時間

図 a：夏季の鉛直積分水蒸気フラックス(kg m–1 s–1)

間隔の日変化の気候値データを作成した. 大気循環場の夜間(23 時～2 時)と日平均値との差(ベクトル).

の解析には ERA5 再解析データを使用した. 解析期間

色階調は ERA5 の地形 (m).図 b:ベクトルは図 a と同は TRMM-PR と同じである. 時間解像度は 1 時間, 空間

じ.色階調は鉛直積分水蒸気フラックス収束(×10–5

解像度は0.25 度である. TRMM-PR と同様に日変化の気

kg m–2 s–1)の夜間と日平均値の差.収束偏差域のみ色候値を作成して解析に使用した. 本解析では東経 90 度

階調で示す.

の地方時を使用した.
3.

結果

ヒマラヤ山脈とメガラヤ高原の南斜面に水蒸気フラックスの流入が最も大きくなる夜間 (23 時～2 時)には,ガンジス平原上に大きな北向き水蒸気フラックス偏差が存在する(図 a). この水蒸気フラックスの収束偏差は

4.

参考文献

[1]Terao et al. 2006, Geophysical Research Letters,
https://doi.org/10.1029/2006GL026156[2] Fujinami et al., 2017, Journal of Geophysical Research:
Atmospheres, https://doi.org/10.1002/2016JD026116.
[3] Fujinami et al., 2021, Journal of Geophysical Research:
Atmospheres, https://doi.org/10.1029/2020JD034255.

-317-

WF-01+ (P1A, D3P)

全天赤外輝度温度のデータ同化による台風の急速発達予測*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

台風の急速発達過程（Rapid intensification）は，カオ

2.

手法

ス性の強い対流スケールの影響を大きく受けるマルチ

本研究ではアンサンブルカルマンフィルターを用いスケール相互作用を含む現象である．特に急速発達期

た全天赤外輝度温度，及び現業機関で従来同化されての強度の数値予測は困難であり，予測不確実性がそのいる観測データセットの同化実験を，2017 年度のハリ他のタイミングに比べて増大するばかりでなく，大きケーンシーズンにおいて実施した．モデルやデータ同なネガティヴバイアス（i.e. 台風の急速発達を見逃す，化手法に関する設定は Minamide et al. (2020)に従うが，あるいは強度を低く予測してしまう）傾向があること

特に赤外 輝度温度 の 非線形性に対 処するため，が指摘されている．

Minamide and Zhang (2017, 2019)により提案された観測・

台風強度予測向上のためには，台風内部領域におけ

背景誤差モデル（AOEI, ABEI）を用いている．数値実

る観測の同化が効果的であることが知られている．し験結果について，Ota et al. (2013)による FSOI を適用し，かし，熱帯低気圧のほとんどは陸上に根差した観測網

観測の種類に応じた台風強度予測への貢献度を解析しの及ばない熱帯域の海上で生じ，発達するため，利用でた．

きる観測は非常に限られている．さらに，対流現象に伴って，細かい時空間スケールで激しく変動する内部構

3.

結果，結論

造について，継続的に捉えることは非常に困難である．

各観測による台風強度予測の精度向上への貢献度によって，発達するかどうかわからず，航空機観測などのについて下図に示す．ラジオゾンデなど（sounding）の大規模な観測の実施が難しい初期の台風などにとって，従来観測は強度予測に対して一定の効果があるものの，

静止軌道観測衛星であるひまわり８号や GOES-16 は，急速発達期の台風内部に観測が存在することは稀であほとんど唯一の観測ソースとなる場合も少なくない．

ることなどから，結果としてトータルで強度予測精度

本研究では，大西洋にて発生し，GOES-16 にてその急を 1hPa 程度改善するにとどまった．一方で，全天候赤

速発展を観測されたハリケーンについて，衛星観測同

外衛星観測（Radiance）は，観測一つ一つの影響は従来化実験を実施し，急速発達時の台風強度予測の向上可

観測に比べて小さいものの，台風内部領域において二能性について検証する．特に，アンサンブル手法による桁以上も多量の観測データを利用することができ，総観測感度解析（Forecast Sensitivity Observation Impacts:

合的に最も大きく予測精度の向上に貢献したことが明FSOI）を実施し，従来の観測データと比較した全天候

らかになった．本発表では，詳細な解析結果や，より体赤外衛星観測の相対的なパフォーマンスについて紹介

系的なパフォーマンス評価結果について紹介する．

する．

Figure: (a)観測の種類に応じた台風強度予測への貢献 (b)(a)を観測一つ当たりの値に変換したもの (c) 観測数-318-

WF-02+ (P1A, D3P)

全球気象モデルを使った台風の制御シミュレーション実験*寺 崎 康 児 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )1. はじめに
数値天気予報の精度は、予報モデルやデータ同化の改善、観測技術の発展などによって向上し続けている。
数値天気予報システムの開発において、新たなデータ「台風中心気圧を高くする」ことを目的変数として制同化手法や観測データの影響評価等に観測システムシ

ここでは制御変数を水平風のみ、制御範囲を台風中心

ミュレーション実験（OSSE）が有効である。Miyoshi andから半径 500km 以内かつモデル面第 1 層のみとした場

Sun (2021)は、OSSE を発展させた“Nature”を制御す合の結果を示す。図 1 は、台風中心気圧の時系列を示る 制 御 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 実 験 (CSE: Control

す。Nature run の台風中心気圧（黒線）は 6 月 24 日

Simulation Experiment）の理論を提唱し、予測可能性

06UTC に 963.3hPa と最も低くなり、九州に上陸した 6から制御可能性への道筋を示した。さらに、Miyoshi

月 28 日 00UTC は、982.6hPa であった。そして、制御実

and Sun(2021)は Lorenz-63 の 3 変数モデルを用いて制験の結果（緑線）を見ると、Nature と比較して 1 日早御実験を行い、バタフライ効果の名の通り、非常に小さく 24 日 06UTC にピークを示したものの、その後は急速な擾乱を与えることで制御可能であることを示した。

に台風中心気圧が上昇し、26 日 00UTC には約 990.9hPa

本研究は、Miyoshi and Sun(2021)を基に、全球数値天まで弱まった。また、本実験で大気から奪った運動エネ

気予報システム NICAM-LETKF を用いて、理想実験下でルギーは 6 日間で約 78TJ となっており、約 15 万 kW にの台風制御のシミュレーション（CSE）に挑戦した。

相当する。

2. 実験方法
本研究では、全球水平解像度 112km とし、アンサン
ブル数は 64 とした。OSSE では、一つのモデルランを真の大気”Nature”とし、それをサンプルした観測値を4. まとめ本研究では、気象学における予測可能性から制御可能性への第一歩として、Miyoshi and Sun (2021)で提案された手法に基づき、全球数値予報システム NICAM-作成する。CSE ではさらにこの”Nature”を望む方向へ

LETKF を使って台風の制御シミュレーション実験を行制御する。本研究では、太平洋上で発生し、6 月 28 日

い、台風中心気圧を上げることに成功した。今後は、何00UTC くらいに九州地方に上陸する台風をターゲット

を目的変数にするか、介入可能性を考慮した制御方法とした。CSE の実験方法は以下の通りである：など様々な視点から検討を進める。

l64 メンバーのアンサンブル予報を実行。

l

24 時間アンサンブル予報から「望ましい」メンバ

御実験を実施した。

3. 結果
本実験では、
6 月23 日00UTC を制御開始時刻とした。

ーと「望ましくない」メンバーを選び、「差」を取り制御シグナルとする。
l

モデルのタイムステップ毎に、制御シグナルを与えながら Nature を制御する。ここでは、水平風のみを制御対象変数とした。また、実際の介入可能性を考慮し、運動エネルギーを減少させる水平風のみを与えた。

l

制御下の Nature を基に観測データを生成しデー

図１ Nature run（黒線）及び制御後（緑線）の台風中心気圧の時

タ同化を実行（上に戻る）。

系列。

観測変数は、地表面気圧、東西風、南北風、気温及び参考文献

水蒸気量とした。CSE において、何を目的変数にするか、[1] Miyoshi, T., and Sun. Q., 2021: Control Simulation

つまり、何を望ましい未来の気象とするかが重要であExperiment with the Lorenz’s Butterfly Attractor, Nonlin.

る。例えば台風の場合、台風の中心気圧、最大風速や降Processes Geophys. Discuss. [preprint], in review.

水量などが考えうる。本研究では、初期的実験として、-319-

WF-03+ (P1A, D3P)
気象庁 GSM を用いた 2019 年台風第 19 号の再予報実験∗

中下早織（京大理），榎本剛（京大防災研/海洋機構），竹村和人（京大院理，現 気象庁）

1 はじめに2019 年台風第 19 号（令和元年度東日本台風）は 10
月 12 日に伊豆半島に上陸し，東日本に大きな被害をもたらした．気象庁では上陸の 6〜4 日前に上陸位置を高い精度で予報しており，その予報精度は世界の主要予報センターと比較して圧倒的に高かった．しかし上陸 3 日
前に急激に精度悪化し，その後の予報は他のセンターや2019 年の年平均と同程度の誤差となっている [1]．
本研究では，気象庁全球スペクトルモデル GSM を用いて台風第 19 号の再予報実験を行い，進路に対する海面水温の影響を調べた．

2 使用モデル
予報モデルとして現業 GSM（GSM2003）の一世代前のモデルである GSM1705 を利用した．これは 2019 年

図 1 気候値 SST を与えた実験（実線）と現業予報（破線）の進路．赤線：00 UTC 初期値，青線：12 UTC 初期
値，黒線：ベストトラック．白抜き丸は 12 日 12 UTCにおける中心位置．等値線は 00 UTC からの実験における 12 日 12 UTC の海面気圧（等値線間隔 4 hPa）．

10 月時点で用いられていたモデルである [2]．提供され海面水温は主に台風の進行速度に大きな影響を与えるこている初期値等のデータは Tl63（格子間隔約 270 km）とがわかった．発表では上記の内容に加えて，海面水温用であるが，本研究では Tl319（格子間隔約 55 km）

を解析値に置き換えた実験の結果も示す予定である．

で実験を行った．Tl319 用の初期値として，力学過程への入力（地表気圧，風速，気温，比湿）は気象庁 55

謝辞

年長期再解析（JRA-55 [3]）のモデル面データから作

GSM は数値予報研究開発プラットフォームから提成し，物理過程への入力（陸面解析値）は再解析データ

供 さ れ た ．現 業 予 報 デ ー タ は 京 都 大 学 生 存 圏 デ ー タ（JRA-55，ERA5 [4]）と陸面解析値（Today’s Earth [5]，ベース，JRA-55 は DIAS，Today’s Earth プロダク

GLDAS [6]）から作成した．

ト は JAXA EORC か ら 取 得 し た ．本 研 究 は 科 研 費

3 気候値 SST による再予報実験
海面水温として日別に内挿された月別気候値を与えて，予報精度の急激な悪化が見られた前後である 9 日

00 UTC と 12 UTC から 84 時間積分を行い，現業予報の進路と比較した（図 1）．台風の中心位置は海面気圧の放物面近似によって求めた．予報初期には実験と現業で進路に大きな差はないが，実験の台風の進行速度は現業予報と比べて遅く，上陸時刻に最も近い時刻（12 日

12 UTC）においても海上に台風が位置している．初期
時刻を変えた場合，00 UTC からの予報では実験と現業の進路の方向が概ね一致しているのに対し，12 UTC からの予報では実験の方が現業予報よりも東に進路をとっ

19H05698 の助成を受けた。

参考文献[1] Nakashita, S., and T. Enomoto, 2021: SOLA, 17A,
33–37, doi:10.2151/sola.17A-006.
[2] 気象庁, 2019: https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/nwpreport/65/No65 all.pdf, 2021 年 7 月 26 日閲覧.
[3] Kobayashi, S., et al., 2015: J. Met. Soc. Japan, 93,
5–48, doi:10.2151/jmsj.2015-001.
[4] Muñoz-Sabater, J., et al., 2019: accessed on 26. Jul.
2021, doi:10.24381/cds.e2161bac.
[5] https://www.eorc.jaxa.jp/water/index j.html, 2021 年
7 月 26 日閲覧.
[6] Rodell, M., et al., 2004: accessed on 26. Jul. 2021,
doi:10.5067/TXBMLX370XX8.

ており，よりベストトラックに近づいている．以上から，-320-

WF-04+ (P1A, D3P)

台風進路図への自動ラベル配置手法の提案
鳥山菜海子 13 ・高野 雄紀 23 ・渡辺 正太郎 3(1: お茶大情報 2: 東大大気海洋研 3: 株式会社ウェザーマップ)

1. はじめにベルの各色は予報円の各色に対応している．既存手

台風の予測情報を表現する台風進路図は，防災上法と提案手法を比較すると，提案手法はラベルの重誰にとっても明瞭で誤解しにくい必要がある．台風なりが存在せず，それぞれのラベルと予報円の対応

進路図の日時を表すラベルを配置する際には，ラベ付けが容易になった．図２の評価関数による統計的

ル同士が重ならないこと，ラベルが予報円や接線がな評価でも，提案手法は既存手法と比べて総合的に改重ならないこと，ラベルが対象とする予報円に最も善しており，ラベル同士の重なりについては 99.8%

近いこと，ラベルの進路に対する左右の切替が少な以上の場合に解消できることが示された．

いことが求められる．しかし，こうした台風進路図

今後の課題としては，より実用的な場面で提案手法

特有の制約条件を満たすようなラベルの自動配置手を発展させていきたい．例えば，1 枚の図に複数の台法は確立されていない．株式会社ウェザーマップで風が存在する場合のラベル配置や，図の画角に応じは，ラベルを単純手法で自動配置したのち，人の手でてラベルサイズを自動決定することへの対応を行い位置を修正しており，作業コストの大きさが課題とたいと考えている．

なっている．そこで本研究では，台風進路図にラベルを自動で配置するアルゴリズムを提案し，人力による作業負担を軽減することを目的とする．

2. 手法
既存手法 (手法 I, II) では，台風進路図の中心線同士がなす角を二等分する方向にラベルを配置する．

参考文献
Hirsch, S. A. (1982).An algorithm for automatic nameplacement around point data, The American Cartographer, 9(1), 5–17.
Kamada, T. (1989).Visualizing Abstract Objects andRelations – A Constraint-Based Approach, World Scientiﬁc Series in Computer Science.

これに対し提案手法 (手法 III) では，ラベルの初期配置を行なった後に，重なったラベルに対してラベルを移動して調整する．初期配置は手法 II に対して改良を加えたものを用いる．ラベル同士が重なった
場合は，ラベルの配置範囲の定義し，ラベル同士の重図1

ラベル配置例 図 B 2018 年台風 16 号の 8なった面積に応じてラベルの位置を予報円の中心に

月 13 日 18 時 (JST) 発表の台風進路図に対するラ

対して少しずつ回転させることを繰り返すことで行

ベル配置． (a) 手法 I でラベルを配置したもの (b)う．範囲外にラベルが配置された場合は，範囲内に手法 III でラベルを配置したもの

ラベルを戻すようにラベルを回転させる．ラベルの左右切替は一回までとし，切り替えた位置での評価を各切替で行い，最も評価が良いものを選択するよ
うにした．それぞれの手法を用いて，9 年分の台風進路図に対してラベルを配置し，次にラベル配置に求められる制約条件に対応する 4 つの評価関数を用いた評価を行った．

3. 結果・まとめ
図 1 は 2018 年の台風 16 号に対し，既存手法 (手法I) と提案手法 (手法 III) を適用したものである． ラ

図2

解析結果 全ての予報円について，手法ごとに 4 つの評価関数の頻度を示した図．数値が小さ
いほど評価として良い．

-321-

WF-05+ (P1A, B5A)

Model)

数値予報
風予報を
デルの側
入力とし
デルや季
なるもの

をした静
ル法を採
過程・物理
約 20 km14 年 3 月
用を行なっ
予報のほ
のガイダ
（第 I 部

ClimCORE 日 本 域 気 象 再 解 析 に つ い て*隈 健 一 , 大 野 木 和 敏 , 宮 坂 貴 文 , 牧 原 康 隆 , 中 村 尚 （ 東 大 先 端 研 ）
1.

はじめに

また，メソデータ同化に用いる解析雨量についても，

JST 共創の場形成支援プログラム（COI―NEXT）のも分解能を１km メッシュに統一して過去にさかのぼり再と，東大先端研を地域拠点とする ClimCORE(地域気象デ処理を実施する計画である．また，解析雨量は気象庁のータと先端学術による戦略的社会共創拠点)が，中村尚利用目的から，陸上の防災に特化して最適化されてい教授をプロジェクトリーダー(PL)とする10 年計画としるところがあり，ClimCORE では海上も含めて時空間的て昨年度採択された．ClimCORE では，最新の気象庁数により均質な性能のメッシュデータを目指して再処理

値予報システムを用いて計算される日本域の気象再解を実施する．再処理された解析雨量については，気象再析を軸にSDGs に関わるさまざまな社会課題に取り組む

解析に用いるだけでなく，陸面水文研究や豪雨研究なこととしている．ここでは，本プロジェクトにおいて気どさまざまな研究にも活用いただくことを考えている．

象学等の学術コミュニティへの期待を中心に議論することとする．

3.

データ利活用研究

ClimCORE においては，激化する極端現象への対策等
2.

日本域気象再解析の計画

さまざまな社会応用に向けた利活用研究も重要な柱で日本域再解析の意義等は２年前の学会大会予稿集

ある．５km 分解能の日本域再解析は社会応用に向けた[1]で示した通りである．さまざまなスタイルの再解析

基盤的なデータであり，その利活用研究を推進していが考えられる中で，社会応用への展開を重視して，くが，それだけで社会のニーズにすべて応えられるわ

ClimCORE では，解析期間は限定されるが，衛星データ

けではない．さまざまな社会応用のニーズに応じたダ等を利用した最新の気象庁システムによる再解析を目

ウンスケール等の高次処理を通じて，社会応用が大き標としてその準備を進めている．現業システムに準じく広がるものと考えている．
．

た処理を基本として，計算領域としては，図１の気象庁

特に，陸面水文過程，海洋過程については，気象再解の現業の MSM 領域，格子間隔約 5km で 4 次元変分法に析を外力としてデータ同化を実施することで，これらよる解析を１日 8 回，3 時間間隔で実施する．水平境界が基盤的なデータとしてさらなる社会応用の対象が拡条件としては，2022 年に完成予定の JRA-3Q(40km メッ

大される．こうした関係者とは緊密にコミュニケーシシュ)を用いる予定である．過去の衛星観測データの状

ョンをとりつつ，再解析データを活用した陸面水文や況等を踏まえて，21 世紀期間の再解析を実施すること

海洋のプロダクトが作成されるようにしたい．また，近を目標とし，データの扱い等が容易な最近の期間から年，深層学習を活用した研究が気象学会でも盛んにな

順に再解析を進めていく計画である．

ってきているが，長期間の比較的均質な品質の気象再MSM

解析と解析雨量データを教師データとして活用するな
LFM

ど，予測研究を含めたブレークスルーも期待できよう．
研究基盤となる再解析データの作成については，
ClimCORE の参加機関でもある気象庁の協力により計画を進めていくが，学術コミュニティからもさまざまな形のご支援を期待している．今後のメソ気象研究を担う世代の人材育成や気象業務への貢献を視野に入れつ
つ，学術分野との連携を進めていきたいのでよろしくお願いしたい．
参考文献

図 4.7.1 メソモデルの予報領域 (黒実線) と局地モデルの予図１
報領域気象庁現業領域モデルの計算領域（気象庁より）(赤実線) を示す。それぞれの領域において、破線の外側は側面境界の緩和領域 (第 4.4.3 項参照)。

[1] 隈，中村，岩崎 日本域領域再解析の推進に向けて 2019 年日本気象学会秋季大会予稿集 p114

del)

の作成を
シュ鉛直
ある。非
化には有

積雲対流過程については、積雲対流の発生初期における鉛直輸送の表現を主目的としたパラメタリゼーショ-322-

WF-06+ (P1P, B5A)
ブレンディング予測を用いた線状降水帯に伴う大雨の予測精度検証*初塚大輔，清水慎吾，加藤亮平，下瀬健一（防災科研）
1. はじめにおいて用いられている 80mm/3h とした．

戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2
期「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」
（線状

3. 結果

降水帯の早期発生および発達予測情報の高度化と利図 1 に 7 月 4 日 0 時から 6 時まで 3 時間毎の 3 時

活用に関する研究）では，線状降水帯による災害か

間積算雨量の分布を示す．解析雨量（図 1 上）では，らの確実な避難を実現するために，九州地方を対象

線状降水帯が時間経過とともに形成されていく様子に，ほぼリアルタイムで 2 時間先までの雨量を高精が見られ，予測（図 1 下）においても同様の傾向が度に予測する技術開発を行っている．これまで，数確認できる．図 2 に前述の 4 つの評価指標を用いて値シミュレーションにおけるスピンアップの問題を計算したスコアの時系列を示す．スコアは解析雨量解決するために，数値予報と高解像度降水ナウキャに合わせて 30 分毎に算出している．
予測された 3 時

ストを組み合わせた予測手法（ブレンディング予測）

間積算雨量は，形成初期段階（0 時～1 時）では過大を開発しており，その有効性の検証等が行われてい傾向であったが，それ以降はやや過大であるが顕著る（清水他，2021 年春季大会予稿）．本研究では，なバイアスは見られなかった．また，残りの 3 つの予測精度に関する評価指数を用いて，ブレンディン

指標については，期間を通して比較的安定したスコグ予測によって得られた 2 時間先雨量の精度についアが得られた．期間内で単純平均したスコアは，て定量的な評価を行うことを目的とする．本予稿でPOD が約 0.6，FAR が約 0.5，CSI が約 0.4 となり，は，令和 2 年 7 月豪雨の事例結果を示す．

概ね良好な予測であったと考えられる．
今後は，より事例数を増やして統計的な解析を行

2. 予測データおよび検証方法
本研究で使用するブレンディング予測データは，

うことで，線状降水帯に対するブレンディング予測の有効性を検証する予定である．

前半 1 時間を高解像度降水ナウキャスト，後半 1 時
間を雲解像数値モデル CReSS によって予測された雨量を合計した 2 時間積算雨量である．予測間隔は
10 分毎で，水平解像度は 1km である．なお，予測
データには，各格子点の雨量を周辺の最大値で置き換える位置ズレ補正が適用されており，雨域予測の位置ズレによる過小評価を防ぐ役割を果たしている．
CReSS による数値実験の設定および位置ズレ補正の方法については，清水他（2021 年春季大会予稿）を参照されたい．また，線状降水帯を含む強雨域は，3 時間積算雨量に基づいて定義されることから（Hirockawa et al. 2020, JMSJ），本研究では予測

図 1: 2020 年 7 月 4 日 0 時，3 時，6 時における 3 時間積
算雨量の分布．
（上）解析雨量（下）ブレンディング予測された 2 時間積算雨量と XRAIN で得られた過去 1
時間の積算雨量を合計した 3 時間積算雨量について
予測精度の検証を行った．
ブレンディング予測に対する検証データとして，
気象庁解析雨量（1km メッシュ）を用いた．評価指標には，バイアススコア，POD，FAR，CSI の 4 つの指標を用いた．検証領域は，図 1 に示した点線四角内とし，検証期間は 7 月 4 日 0 時から球磨川で氾濫が発生した時刻に近い 7 月 4 日 6 時までの 6 時間とした．閾値は，Hirockawa et al. (2020, JMSJ)に

図 2: ブレンディング予測による 3 時間積算雨量の予測精度のスコア時系列．
（a）バイアススコア，（b）POD，（c）
FAR，（d）CSI-323-

WF-07+ (P1P, B5A)
スケールを考 慮 したドップラー速 度 の変 分 法 データ同 化 の検 討
藤田匡 （気象研究所気象予報研究部）
１．はじめにリモートセンシングをはじめとする観測技術の著しい進ウェーブレット空間での構成に変更することによって、位置展により、大気の詳細な情報を持つ時間空間分解能の高験を行った。アンサンブル摂動（図 a）を様々な空間スケー

い観測データが利用可能となってきている。これらの高頻ルの成分に分解し（図 b-d）、それぞれの位置及びスケー

度高密度観測データの数値予報における有効な活用は

ルに制御変数を割り当てて、変分法による最適化の対象と重要な課題である。

する。それぞれの成分について、アンサンブルによる背景に加えて空間スケールに応じた背景誤差特性を与える実本研究では、このような観測データの一つとしてレーダ

誤差共分散を用い、各成分のスケールに応じた局所化もーのドップラー速度を取り上げ、変分法データ同化の高度適用する（図 e-g）。ドップラー速度データを同化して得ら化の検討を行う。検討は 2020 年 3 月まで気象庁現業メソれるインクリメント（図 h）は、多様なスケールの成分の重ね解析で運用されていた JNoVA 4D-Var [1] に基づき、こ合わせとなる。

れを拡張したシステムを用いる。これまでに、高頻度高密

今後、各スケールの背景誤差の特性、高頻度高密度観

度観測データの同化で重要となる観測誤差相関を組み込

測のデータ同化における効果、スケール分解能や局所化

み、また、観測データの持つ情報をより大気の状況に即しをはじめとする最適な設定などの検討に取り組む予定でて解析値に反映するため、流れに依存する背景誤差を導ある。

入した[2-4]。
ドップラー速度データは、高分解能であると同時に広が謝辞りを持って分布しており、様々な空間スケールの情報を含

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

んでいる。空間スケールに応じたデータ同化を行い、多様

予報システムの数値解析予報実験システムを用いた。本調査のなスケールの情報を有効に抽出して解析値に反映させる

一部は、JST AIP JPMJCR19U2、JSPS KAKENHI Grant

ための高度化として、ウェーブレット空間でのアンサンブ

Number JP 19K23467、21K03667、及び「富岳」成果創出加

ル制御変数の導入を進めている[5]。本稿では、この取り

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

組みについて報告する。

象・大気環境予測」の支援を受けたものである。
参考文献

２．スケールを考慮した変分法データ同化
4D-Var に流れに依存する背景誤差を組み込んだハイブリッド 4D-Var では、アンサンブル予報による流れへの依存性の情報を使用している。ここで、アンサンブル摂動に割り当てる制御変数を、従来の格子空間での構成から、(b)[1] Honda et al., 2005, QJRMS, 131, 3465-3475.
[2] 藤田ほか, 2019 年度気象学会秋季大会, A152.
[3] 藤田ほか, 2020 年度気象学会春季大会, A353.
[4] 藤田, 2020, 数値予報課報告・別冊第 66 号, 145-155.
[5] 藤田ほか, 2020 年度気象学会秋季大会, WF-09+.

(c)

(d)

(a)

(h)

(e)

(f)

(g)

図 (a): 880hPa 付近のモデル面における１メンバーの東西風アンサンブル摂動。
(b), (c), (d): 摂動(a)をウェーブレット展開により異なる空間スケールに分解した成分の例。(e), (f), (g): 各成分(b),(c),(d)の空間スケールの 54 メンバーアンサンブルによる東西風の背景誤差相関。空間スケールに応じた局所化を適用した。図中補助線（黒破線）の交点の位置と周囲の各点との間の相関を示す。(h):札幌レーダーのドップラー速度観測（10 分毎 3 時間）を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ハイブリッド
4D-Var で同化した際の 850 hPa における同化ウィンドウ最初の時刻の東西風インクリメント。札幌レーダーの位置を丸印で示す。

-324-

WF-08+ (P1P, B5A)

気象庁全球解析システムへのカルマンフィルタを用いた
航空機気温データバイアス補正手法の導入*中 村 佑 希 (気 象 庁 数 値 予 報 課 )
1.

はじめに

ータを同化したところ，ラジオゾンデ気温データに対気象庁の全球解析システムでは民間の航空機によりして，数値予報モデルから計算された第一推定値の 200観測された気象データを同化に利用しているが，航空～300hPa 付近のバイアスが減少した．気温の平均解析

機の気温データにはバイアスがあること[1]が知られて場について確認したところ，海外気象機関の解析場とおり，データ同化で利用するためには，バイアスを適比較して存在していた，200～300hPa 付近の高温バイア

切に補正する必要がある．これまで気象庁では月に 1

スが減少した．この解析値を初期値に用いた気温・高度，各航空機・高度別に気温の観測値と数値予報モデ

度の予測結果については，主にラジオゾンデ・解析場

ルから計算される第一推定値の差分（D 値）の 1 ヶ月に対して RMSE が減少し概ね改善傾向であることが確

統計を基に補正値を作成し，翌 1 ヶ月間の気温データ

認できたため，2021 年 6 月に現業システムに導入した．

の補正を実施してきた[2]．しかし，この手法は補正値

4.

まとめと今後の展望の計算方法や更新頻度が適切とは言えず，また，バイカルマンフィルタを用いたバイアス補正を気象庁全アスを計算するデータ数が既定値に満たない場合はバ球解析に導入することで航空機気温データの利用状況

イアス補正を行わない等，効果的なデータ利用というが改善し，気温・高度の予測精度が改善したため，2021

観点からも課題があった．そこで，現状の問題を改善

年 6 月に現業システムに導入した．今後は当手法をメする新たなバイアス補正手法を考案・実装し，解析・ソ・局地解析システムにも導入していく予定である．

予報精度への影響を調査した．
2.

新たなバイアス補正手法について

航空機気温データのバイアス補正については，海外気象機関では変分法バイアス補正が導入されているところもある[3]．しかしながら，変分法バイアス補正は開発コストが高いため，今回はより低コストで実装可
能なカルマンフィルタを用いたバイアス補正手法を考案した[4]．補正値は個別の航空機・気圧高度・飛行状
態別に計算し，更新頻度は毎解析時（6 時間毎）とした．
実際の観測データを用いて当手法を評価したところ，従来の手法より適切に補正値の計算が行われることを
確認した．
3.

実験設定と結果

2020 年 8 月 27 日時点の気象庁全球解析・予報システ
ムに相当するものをコントロール実験（CNTL）に用い，

図１ 200hPa 付近を巡航中のある特定の航空機が観測した気温の D 値の時系列．期間は 2019 年 8 月．上図が CNTL，下図が TEST．緑線が各解析時刻における D
値，赤線が期間中の D 値平均．

CNTL にカルマンフィルタを用いたバイアス補正を実装したものをテスト実験（TEST）とし，実験期間を 2019

参考文献

年 8 月, 2020 年 1 月に設定し影響評価を行った．実験[1] Ballish, B. A. et al., 2008, Bull. Amer. Meteor. Soc., 89,

初回の補正値は，事前に 2 年間分カルマンフィルタを実行したものを利用した．
実験の結果，TEST では CNTL と比較し，数値予報モ

1689-1708.
[2] 酒匂啓司, 2010, 平成 22 年度数値予報研修テキス
ト, 33-37.

デルから計算された第一推定値に対して航空機気温デ[3] Zhu, Y. et al., 2015, Mon. Wea. Rev., 143, 3774–3803.

ータのバイアスが減少し，適切にバイアス補正が行わ[4] 気象庁数値予報開発センター, 2021, 数値予報開発れたことを確認した（図１）．また，この補正されたデセンター年報（令和 2 年）, 103-104.

-325-

WF-09+ (P1P, B5A)
陸域マイクロ波輝度温度同化における地表面射出率と地表面温度の推定*近藤圭一 1,2、岡本幸三 1、入口武史 1*、藤井秀幸 3、清水宏幸 2、青梨和正 4
1 気象研究所 (1* 2019 年 3 月まで気象研究所)、2 気象庁数値予報課、
3 宇宙航空研究開発機構、4 京都大学大学院理学研究科
1. はじめに
近年の数値天気予報において、衛星観測同化は予報精度向上に大きく貢献している。その中でもマイクロ波サウンダはマイクロ波域の大気の吸収特性を利用して、気温・水蒸気等の鉛直プロフ
ァイル情報を提供し、数値予報に役立てられている。衛星輝度温度同化では、数値モデルの出力値である第一推定値から輝度温度相当量を計算する必要があり、その際に地表面射出率を利用する。
地表面射出率は陸面の状況に大きく左右されるため、CNRM Atlas の気候値データを使用している現業の気象庁データ同化システムでは、輝度温度相当量に誤差が生じやすい。
そこで本研究では、数値天気予報におけるマイ
クロ波輝度温度同化の高度化のため、気象庁全球
デー タ 同化シ ステ ムを気 象 研究所に 移植 し た
MRI-NAPEX に、地表面射出率を動的に推定する
Dynamic Emissivity (DE, Karbou et al. 2006) を導入し、データ同化サイクルを行い、DE が予報に与えるインパクトを調査した。

として求めることができ、両サウンダのチャンネ
ル 1 (23.8 GHz) で推定した𝑇𝑇𝑠𝑠 を DE で用いる。
本研究では、2018 年 8 月を対象にデータ同化
サイクルを実行し、12 UTC の解析場を初期値として 11 日予報を行っている。現業システムと同じ CNRM Atlas の射出率とモデルの地表面温度を用いた実験を CNTL、
DE を適用した実験を TEST
とする。
3. 結果
図 1 は、AMSU-A のチャンネル 6 において、
CNTL 及び TEST 実験に対する輝度温度の観測値と第一推定値の差（O-B）の根二乗平均の差分を表したものである。アフリカ大陸及び中央アジ
アを中心に値がマイナスになっていることから、
DE の導入により第一推定値が観測に近づいていることを示している。ECMWF 解析値との比較では予報にも改善傾向があることがわかってきている（図略）。

2. 手法
DE では、地表面射出率𝜖𝜖は以下の式により推定する（Karbou et al. 2006）。
𝜖𝜖 =

↓
↑
𝛤𝛤 − 𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 − 𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎↓
�𝑇𝑇𝑠𝑠 − 𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎�𝛤𝛤↓
ここで、𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 は放射輝度温度の観測値、𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
は大↑気下端の下向き放射輝度温度、𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 は大気上端の上向き放射輝度温度、𝑇𝑇𝑠𝑠 は地表面温度、𝛤𝛤は大気の透過率である。本研究ではマイクロ波サウンダ
AMSU-A 及び ATMS を DE の対象とし、両サウンダの地表 面付近に感 度のあるチ ャンネル 3（50.3 GHz）で推定した地表面射出率を、それぞれ AMSU-A のチャンネル 6，7、ATMS のチャンネル 7，8 で利用する。
本研究を実施する中で地表面温度も重要であることもわかってきたため、射出率と同時に地表面温度も推定する（Karbou et al. 2006）。地表面温度𝑇𝑇𝑠𝑠 は CNRM Atlas の気候値データによる射出率𝜖𝜖𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 から、𝑇𝑇𝑠𝑠 =↓↑
𝛤𝛤 − 𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 − (1 − 𝜖𝜖𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 ) 𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝜖𝜖𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝛤𝛤

図 1 CNTL 及び TEST 実験の O-B の RMS の差分（TEST-CNTL）。対象は AMSU-A のチャンネル 6で、2018 年 8 月の平均を示す。

4. まとめ
地表面温度を同時推定する DE の導入により、輝度温度相当量が精度良く推定され、同化結果に改善をもたらすことを示した。今後は、より地表面に感度の高いチャンネルへの DE の適用を検討・調査することに加え、陸域での雲域判別等の品質管理の改良も進めていく。今大会発表時には、最新の結果を発表する。

-326-

WF-10+ (P1P, B5A)

「富岳」を使ったリアルタイムのゲリラ豪雨予報*三 好 建 正 , 雨 宮 新 , 大 塚 成 徳 , 本 田 匠 , 前 島 康 光 , James Taylor,
富 田 浩 文 , 西 澤 誠 也 , 吉 田 龍 二 , 山 浦 剛 , 宇 野 篤 也 , 末 木 健 太 (理 研 ),石 川 裕 , Yin Jie, 堀 敦 史 (国 立 情 報 学 研 ), 佐 藤 晋 介 , 川 村 誠 治 (情 報 通 信 研 ),牛 尾 知 雄 (大 阪 大 ), 小 池 佳 奈 , 星 絵 里 香 , 滝 澤 智 彰 (エ ム テ ィ ー ア イ )筆者らは、2021 年 7 月 20 日から 8 月 8 日までと 8
月 24 日から 9 月 5 日までの期間、スーパーコンピュータ「富岳」とマルチパラメータフェーズドアレイ気象
レーダ（MP-PAWR）を使い、首都圏において 30 秒ごとに更新する30 分後までの超高速高性能降水予報のリ
アルタイム実証実験を行っている[1]。本稿を執筆している 2021 年 7 月 28 日時点、実験を実施中であり、本発表ではこの結果について報告する。
2013 年10 月から開発に着手し、2016 年8 月には「『京』と最新鋭気象レーダを生かしたゲリラ豪雨予測」を発表した[2]。この方法に基づき、リアルタイムで計算可能なシステムを開発し、2020 年 8 月には筑波大学と東京大学が共同で運用するスーパーコンピュータ
Oakforest-PACS を使って「30 秒ごとに更新するゲリラ
豪雨予報」を実施した[3]。今回はこれらの成果に基づき、新たに 2021 年 3 月から供用が開始となった「富岳」を使うことで、以下の点を主に強化した。

図 1：理研天気予報ウェブページで発表している降水予

実施年

2020

2021

報の例。2021 年 7 月 28 日 13 時 11 分 00 秒（日本時間）

LETKF のアンサ

50

1000

を初期時刻とした 13 時 18 分 30 秒の降水予報を示して
いる。

ンブル数
30 分予報のアン

1 (アンサンブル

11 (うち1 つはア

サンブル数

平均解析値)

ンサンブル平均
解析値)

境界値データNCEP GFS

JMA MSM

ネスト領域

4重

2重

図 1 には本稿執筆時点で発表中の予報の例を示す。
図 2 にはスマートフォンアプリで配信する予報のイメージを示す。
参考文献[1] 理化学研究所, https://www.riken.jp/pr/news/2021/
20210713_1/, (2021/7/28 閲覧)[2] 理化学研究所, https://www.riken.jp/press/2016/
20160809_1/, (2021/7/28 閲覧)[3] 理化学研究所, https://www.riken.jp/pr/news/2020/20200821_1/, (2021/7/28 閲覧)

図 2：スマートフォンアプリ「3D 雨雲ウォッチ」のイメージ。左：雨の 3 次元的な分布、右：30mm/h を超える豪雨確率。10 個のアンサンブル予報から確率を算出した。[1]より転載。

-327-

WF-11+ (P2A, B5A)

Lorenz-63 モ デ ル を 使 っ た 制 御 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 実 験*三 好 建 正 (理 研 ), Qiwen Sun (理 研 計 算 科 学 ・ 名 古 屋 大 )

1.

はじめに

擬し、Nature Run (NR)とする。NR をサンプリングして気象はカオス力学系である。その特徴は「バタフラ観測データを生成する。NR を知らないシミュレーショ

イ効果」として知られ、初期値のわずかな違いが後のンを実行し、観測データを使うことで、NR を推定する。

大きな違いへと導く初期値鋭敏性である。決定論的カ使った観測で NR を推定するのが大気客観解析、観測

オスを発見した Lorenz [1]によれば、「ブラジルで蝶（バよりも先の時刻を推定するのが予測になる。推定値がタフライ）が羽ばたくと、3 日後にテキサスで竜巻が起

NR に近いほど、誤差が小さい。様々なデータ同化手法

こる」。そのせいで予測が難しく、予測可能性に限界がや、観測システムを仮想的に試すことができて、予測生じる。本発表では、この初期値鋭敏性を逆手に取り、可能性の研究では有効な方法として広く応用されていわずかな介入によって後の大きな違いを生み出す効果

る。

的な制御の観点で、制御可能性について考える。喩え

さて、本研究では、NR に制御シグナルを与えて、望て言えば、「バタフライ」を適当な時・場所に置くこと

む方向に導く制御シミュレーション実験（CSE: Control

で 3 日後の遠方の竜巻を防ぐ、といった考えである。

Simulation Experiment）を設計した[2]。OSSE を実行し、このような発想に至ったのには、現在の高精度な数

アンサンブル予報を元に、望む方向へと制御するため

値天気予報がある。これまでの数値天気予報の発展をの摂動を算出する。これを NR に与えて、NR を望む方

顧みると、1950 年代にコンピュータの利用が始まり、向へと制御する。摂動の大きさや、アンサンブル予報

当初の 30 年ほどはモデルの改善が最優先課題であった。

の長さによって、制御の効率が変わる。これが制御可

その後モデルの精度が上がってくると、相対的に初期能性を調べるための CSE となる。

値の重要性が高まり、データ同化やアンサンブル予報

Lorenz-63 モデル[1]を使って実験したところ、図に示といった予測可能性の研究が進んできた。30 年ほどかすように、Lorenz アトラクタ（2 つの羽が広がっている

けて現在の高精度な予測が実現している。

ように見えるため「バタフライアトラクタ」として知

高精度な予測が可能になると、次は制御である。予られる）を片側にトラップする制御に成功した[2]。与測と制御はコインの表裏のようなもので、実際、デー

えた摂動はごく微小で、観測誤差の標準偏差を√2 とし

タ同化の方法論はカルマンフィルタなど制御理論と共た実験において、このわずか 3%の大きさの摂動で制御通する。これからの 30 年は制御可能性の理論が進むの可能であった。

ではないかと思えてくる。
これまで気象改変の研究は古くから進められてきた。
例えばクラウドシーディングがよく知られるが、雲の発生メカニズムに裏付けられた方法である。他にも雷誘導などが知られるが、筆者が知る限り、カオス力学
系の特徴に注目した観点での取り組みはない。
これまで高度に発展してきた予測可能性の研究は、今後もその重要性は変わらず、発展を続けるだろう。

図：Lorenz アトラクタ（左）と CSE の結果（右）。[2]

予測の精度がここまで高まってきて、いよいよ予測との Fig.1 より転載。

対をなす制御の可能性という新たな学術の流れが生まれないか、本研究ではその可能性を探りたい。

参考文献[1] Lorenz, E. N., 1963: J. Atmos. Sci., 20, 130-131,

2.

OSSE から CSE へ

予測可能性の研究で有効なのが、観測システムシミ

https://doi.org/10.1175/1520-0469(1963)020%3C0130:D
NF%3E2.0.CO;2ュレーション実験（OSSE: Observing Systems Simulation[2] Miyoshi, T. and Q. Sun, 2021: Nonlin. Proc. Geophys.

Experiment）である。シミュレーションにより自然を模

Discuss., preprint, https://doi.org/10.5194/npg-2021-24-328-

WF-12+ (P1L, B5A)
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*

前島 康光 1, 三好 建正 1, 2, 3

(1. 理研・計算科学研究センター, 2. メリーランド大学, 3. 海洋研究開発機構)
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、 カオス理論に基づいた微小な介入を行う
ことで、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 andSun 2021, preprint)を進めてきた。
本発表では、2014 年 8 月 19 日から 20 日にかけて
広島市で大規模な土砂災害をもたらした、平成 26 年
8 月豪雨を対象事例として、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 について報告する。

2．制御シミュレーション実験(CSE)の概要(A) 平成 26 年 8 月豪雨を対象とした観測システム
シミュレーション実験(OSSE)
CSE に先立って、平成 26 年 8 月豪雨を対象とした OSSE を行う(Maejima et al. in prep)。まず領域気象
モデル SCALE(Nishizawa et al. 2015)を用いた 500 m
解像度のシミュレーションを、2014 年 8 月 19 日 0900
JST から 8 月 20 日 0900 JST まで 24 時間行い、これを Nature run とする。Nature run を 1 km 解像度にアップスケールして、NCEP PREPBUFR、及びカイトを用いて高度 1 km 以下の大気を観測する新しい測器によるデータを作成し、これを 1 時間毎に同化する実験を行った。データ同化実験の実施期間は 8 月 19
日 1200 JST から 8 月 20 日 0900 JST、水平解像度は1 km、アンサンブル数は 50 である。
(B) CSE の方法(1) 微小擾乱の作成(A)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び、全てのモデル予報変数に対して両メンバーの差を取る。この差を、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し、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。

(2) 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
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。
(3) 擾乱の再生成と Nature run の再制御
(2)で行ったデータ同化実験による解析値を初期値としたアンサンブル予報を行い、(1)の手法に沿って新たに微小擾乱を作成する。これを(2)で制御した
Nature run に与えて、さらに Nature run の制御を行う。
CSE では(1)～(3)の過程を、OSSE の同化サイクルと同じ周期で繰り返すことで、逐次 Nature run を制御していく。

3. 結果と今後の課題
ここでは、
8 月 19 日 2300 JST から 1 時間毎に CSEのサイクルを繰り返して Nature run を制御する実験を行った結果を示す。図 1 は 8 月 20 日 0100 JST から 0200 JST の 1 時間降水量[mm h-1]である。オリジ
ナルの Nature run では 80 mm h-1 を超える強い降水が起きているが、CSE では 45 mm h-1 程度にまで減少しており、微小擾乱を与え続けることによって降水を弱めることが示された。
本発表では、全てのモデル変数に対して微小擾乱を与えたが、現実的には雲・降水の変数を直接制御することは難しい。今後は、比較的制御への道筋が立てやすい風向・風速や気温など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を調べる予定である。

図 1: 8 月 20 日 0100 JST～0200 JST の 1 時間降水量[mm h-1]。(a) Nature run, (b) CSE 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)の補助を受けた。

-329-

WF-13+ (P1L, B5A)

非対角 な観測誤差共分散 行列 を用 いた
Lorenz 96 モデルによる OSSE
*古 川 大 誠 (気 象 庁 地 震 火 山 部 ), 大 塚 道 子 (気 象 大 学 校 )
1. はじめに
近年、衛星等のリモートセンシング観測により時空間的に高密度な観測データが得られるようになった。
高密度の利点を生かして観測情報をより詳細に引き出結果を図 1 右に示す。横軸が時間方向で、縦軸が各時
間ステップに対して、20 日間平均した解析誤差(RMSE)である。
図 1 左の赤実線が真の R（FOAR 行列）で同化したすために、観測誤差共分散行列(R)で非対角成分を用いて誤差相関を考慮した同化手法が研究されている[1]。
観測誤差相関を考慮せずに近接した観測データを同化

解析値のRMSE で、緑実線が 4 つの固有値を用いた固有値分解行列による RMSE で、青実線が対角行列による RMSE である。真の R で同化した解析値のRMSE と利用すると、解析値の精度が悪化することが知られている。通常の数値予報システムでは、対角な R を用い、誤差相関が無視できる距離まで観測データを間引いた固有値分解行列による RMSE はそれぞれ対角行列による RMSE に対して 10％、3％ずつ精度が向上していることが分かる。

り、観測誤差を大きくしたり(観測誤差膨張)する。
本研究では、簡易モデルを用いて同化システムを構築し、観測システム・シミュレーション実験(Observing

観測誤差膨張を行った場合について、図 1 右の赤、緑、青実線はそれぞれ対角成分を 4、2、1 倍にして同化した時の RMSE である。2 倍の RMSE は対角行列のSystem Simulation Experiment；OSSE)を行い、水平距離方向の誤差相関を持つ観測データに対して、観測誤差
相関を考慮したR や観測誤差膨張を行ったR が解析精

RMSE と同程度であったが、4 倍の RMSE は若干の減少が見られた。

度にどのように影響するか調べる。

4. 今後の課題
観測誤差膨張に加えて、間引きの効果を評価できる
ように、さらに実験設定を検討する。

2. 方法
簡易モデルは格子点40 点の Lorenz 96 モデル[2]と格子点 200 点の拡張 Lorenz 96 モデル[3]を用いた。同化手法はメンバー数50のアンサンブルカルマンフィルタ用
い、各メンバーの観測値にそれぞれ摂動を与える摂動観測法(Perturbed Observation Method)を採用した。各格
子点上の観測間に誤差相関を与えるために、対角成分に近接した非対角成分ほど相関係数が 1 に近い、FOAR
行列(First-order autoregressive)を真の R として用いる。
適当な初期値から簡易モデルで予報して疑似的に真値を作成した後、真の R を用いて疑似観測値を作成する。
その観測値を、いくつかの種類の R を用いて同化することで得られる解析値の精度を評価する 。解析誤差の発散を防ぐために局所化と共分散膨張を行っている。
3. 結果
観測誤差相関を考慮した際の有効性を確かめるために、対角行列と非対角行列である FOAR 行列、FOAR
行列を近似した固有値分解行列[4]を R として 200 格子
点で同化した比較結果を図 1 左に、通常の対角行列と観測誤差膨張を行った R を 200 格子点で同化した比較

図 1 [左] 誤差相関を持つ 200 格子点の観測値の同化による解析誤差(|解析値-真値|)を RMSE で示す。 [右]観測誤差膨張を行った200 格子点の観測値の同化による解析誤差の RMSE。
参考文献[1]藤田 匡, 2020: 数値予報課報告・別冊, 第 66号, 144-155.
[2] Lorenz, E. N., and K. A. Emanuel, 1998: J. Atoms
Sci., 55, 399-414.
[3] Lorenz, E. N., 2004: J. Atoms Sci., 62, 1574-1587.
[4] Fisher, M. 2005: ECMWF Technical Memoranda.

-330-

WF-14+ (P1L, B5A)
非線型観測演算子に対する最適化手法∗

榎本剛 （京大防災研/海洋機構）
・中下早織（京大理）ある特別な場合なので，ヘシアン再計算の有効性かどう

1 はじめにかより現実的な条件設定で調査する必要がある。

同化されるデータの大半を占める衛星データに対す
る観測演算子は非線型である。最尤法アンサンブルフィ
ルタ（Maximum Likelihood Ensemble Filter, MLEF ）[2] は線型化や微分を回避して導出されている。しかし，観測演算子が非線型の場合，コスト函数は 2 次ではないため，共軛勾配法や準ニュートン法のような凸函数に対する最適化手法が有効かどうかは必ずしも明らかではない。そこで，本研究では風速の単一観測 [1] を MLEF を謝辞
本研究は，科研費 21K03662 の助成を受けた。

参考文献[1] Bowler, N. et al., 2013: Q. J. Roy. Meteor. Soc., 139,
1505–1519, doi:10.1002/qj.2055.
[2] Zupanski, M. et al., 2008: Q. J. Roy. Meteor. Soc.
134, 1039–1050, doi:10.1002/qj.251.

用いて行い，異なる最適化手法に対する解の収束特性について調べる。

2 実験設定
風速観測は√(CGR 1.3707, 2.6686) 3.00006
u2 + v 2 obs = 3m s−1 で，観測誤差の標準偏差は 0.3m s−1 である。初期アンサンブルは平均(ū0 , v̄0 ) = (2, 4)m s−1 のまわりに標準偏差 (2, 2) のガ
ウス分布で 1000 メンバーを乱数生成する。MLEF[2] の最適化手法として，最急降下（GD）法，共役勾配（CG）
法，L-BFGS 法を用い，ヘシアン前処理により制御変数
を変数変換する。さらに，厳密ニュートン法（EN）では

2
0
2
4
6

変数変換はせず，次のニュートン方程式を解いた。

Hk wk = −gk

4

6

ここで Hk , xk , gk はそれぞれ k 回目の反復におけるヘ6

シアン，制御変数及び勾配ベクトルである。

4

3 結果

2

L-BFGS の最初の降下方向は最急降下方向であるが，この GD と同一の解を改善することはできなかった。

CG は 1 回共軛方向に降下し L-BFGS よりも精度が向上したが，2 回目の以降は最適化が行われなかった。これは固有値が一つであることに対応して共軛方向が一つしかないためであると考えられる。そこで，更新された

一方 EN は 31 回の反復で収束した。なお，EN では
反復毎にヘシアンや勾配を更新するがアンサンブル摂動

2

0

2

4

6

8

0
2
4
6

アンサンブルでヘシアンを再計算するリスタートを CGに適用した。リスタートあり CG は 16 回で収束した。

4(EN 1.3789, 2.6644) 3.0000

(1)

図1

6

4

2

0

2

4

6

8

解析された東西・南北風の散布図。(a) リスター

トあり CG 及び (b) EN。+ は初期アンサンブル平均，◦ は解析値,• は解析アンサンブルメンバー，円は観測
値 ± 標準偏差は更新しない。
今回の実験は単一観測に対して多数のアンサンブルが-331-

WF-15+ (P1L, B5A)

Lorenz-96 モ デ ル を 使 っ た 粒 子 フ ィ ル タ のデータ同化インパクトの研究*赤 見 彰 一 (筑 波 大 学 生 命 地 球 科 学 研 究 群 ) , 近 藤 圭 一 (気 象 研 究 所 ),田 中 博 (筑 波 大 CCS)
1.

はじめに

化を行わず、PF の局所化スケールは 5 とする。

アンサンブルカルマンフィルタ (EnKF)[1] は、誤差分布がガウス分布に従うという仮定の下で最適な解析

4.

結果と考察

値を得る。しかし、熱帯の積雲対流やストームトラッ

全ての格子点で観測がある場合は、EnKF が PF の解クの周辺では非ガウス性が強くなる事で、EnKF の仮定

析精度を上回った。これは、PF の粒子数が十分ではなが満たされなくなるため、解析誤差が大きくなる傾向い為と考えられる。

がある[2]。

一方、格子点番号 1～20, 31 に観測がある場合 (現実一方、粒子フィルタ (PF)[3] は EnKF の様なガウス分における大陸と海洋の観測密度の違いを再現) は、布の仮定を置かないため、非線形性が強い顕著現象に

EnKF と PF の解析精度がほぼ等しい値を示した。これ

対しても有効だが、大量の粒子数を必要とする。したにより非ガウス性が強まった事で、チューニングパラ

がって、長らく大気モデルの様な多次元系では機能しメータの値次第では PF が EnKF の解析精度を上回る可ないとされてきたが、近年になって機能する事が示さ

能性が示唆された。

れつつある。本研究では、PF が大気モデルで機能し、かつ EnKF の解析精度を上回る条件を明らかにする事(a)を目的とする。
2.

手法

本研究では、簡易モデルに EnKF の一種の観測摂動法 (PO)[4] と PF を実装し、局所化スケールや膨張係数に加え、観測点数や観測誤差といったチューニングパ(b)

ラメータを変化させて理想化実験 (OSSE) を繰り返す
事で、どの様な条件下であれば PF が EnKF の解析精度を上回るか調査する。
それぞれの解析精度を評価する指標には、真値と解
析値の二乗平均平方根誤差 (RMSE) を用いる。
図 1 (a) 全格子点で観測が得られる場合の EnKF (青線)
3.

実験設定

本研究では、一定の緯度圏上に存在する任意の物理と PF (赤線) の解析 RMSE の時系列図 (b) 格子点番号
1～20, 31 でのみ観測が得られる場合の時系列図

量の時間発展を表す Lorenz-96 モデルを使用する。モデルの格子点数は 40、外力項は 8 であり、時間積分の間

参考文献

隔は 0.01 とする。真値は時間間隔 0.05 毎に作成し、観[1] Kitagawa, G., 1996, J. Comput. Graph. Stat., 5, 1–25.

測値は観測誤差 1.0 の正規乱数を真値に加える事で作[2] Kondo, K., and T. Miyoshi, 2019, Nonlin. Processes.

成する。ここで、Lorenz-96 モデルでは時間間隔 0.05 がGeophys., 26, 211-225.

現実大気における 6 時間に相当する。本研究の実験期[3] Evensen, G., 1994, J. Geophys. Res., 99, 10143-10162.

間は 2 年間とする (データ同化のサイクル数は 2920) 。

[4] Whitaker, J. S., and T. M. Hamill, 2002, Mon. Wea. Rev.,

なお、アンサンブル数 (粒子数) は 1000、EnKF は局所

130, 1913–1924.

-332-

WF-16+ (P2A, B5A)

ニューラルネットワーク代理モデルを用いた
4 次元変分法データ同化*西 澤 誠 也 (理 化 学 研 究 所 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )

1.

はじめに

を示している。繰り返し回数が進むことでコスト関数

データ同化は、数値天気予報システムのような決定が減少している。これにより、代理モデルを用いた 4

論的数値シミュレーションシステムにおいては極めて次元変分法データ同化によって初期値が改善できるこ

重要な構成要素の一つである。4 次元変分法は、物理的とが分かった。また、4 次元変分法の繰り返し中に、そに整合的な時間変化を得ることができる有効なデータの時点での最新の初期値を使った物理シミュレーショ

同化手法である。4 次元変分法のもっとも大きな課題は、ンを行い、その結果を用いて代理モデルを更新するこ

コスト関数の初期状態に対する微分を計算するためにとで、さらにコスト関数を減少させることが分かった。

必要なアジョイントモデルの作成のコストが大きいこ

なお、本研究の詳細は [2] を参照のこと。

とである。
そこで、本研究では、機械学習によって得られる代理モデルを用いることで、アジョイントモデルの作成
コストを大幅に削減する手法を提案する。そして、本手法の実現可能性を、Lorenz 96 モデル[1]を用いた 4次元変分法実験によって示す。また、より正確な代理モデルや同化した初期値を効率よく得るための手法を
提案する。
2.

結果

まず、Lorenz 96 モデルの物理シミュレーションモデ
ルによるアンサンブルシミュレーションを行った。次

図１ 4 次元変分法データ同化実験における反復回数に、この物理シミュレーションの結果を教師データとに対するコスト関数の変化。M, K はそれぞれ、代理モ

して、機械学習による代理モデルの作成を行った。こ

デル学習に使用した物理モデルシミュレーションのアの学習においては、1 ステップ学習と複数ステップ学習

ンサンブル数、データ同化反復中での代理モデルの更の 2 段階で学習を行うことが効率的なニューラルネッ

新頻度を表している。実線および点線は、それぞれ代トワークの学習に効果的であることが分かった。また、

理モデルおよび物理モデルを用いたコスト関数を表し学習に用いる物理シミュレーションのデータを、同化ている。

対象の時系列と近いアンサンブルに限ることで、代理モデルの対象を状態空間中の一部領域に限定し、その謝辞

結果、より効率よく正確な代理モデルが得られること

本研究は、JSPS 科研費 (JP19H01974) および JST AIPが分かった。

加速課題 (JPMJCR19U2) の助成を受けたものです。

次に、得られたニューラルネットワーク代理モデルを用いて 4 次元変分法データ同化実験を行った。ここ

参考文献

では、代理モデルを用いて得られたコスト関数の微分[1] Lorenz, E. N., 1996, ECMEF Seminar on predictability,

によって初期値が改善するかどうかに着目するため、

1-18.

データ同化実験の設定は最も簡単なものとした。観測[2] Nishizawa, S., 2021, 4D-Var data assimilation using an

データは誤差を含まないとし、すべての格子点で観測

adjoint model of a neural network surrogate model.

値が存在するとした。同化窓幅は 0.5 とし、0.05 毎に

ESSOAr, doi:10.1002/essoar.10507570.1

10 時間ステップ分の観測があるとした。図 1 は、4 次
元変分法における反復回数に対するコスト関数の変化-333-

WF-17 (P2A)
ＧＳＭ地上を用いた山形県内における冬季気温ニューロ・モデルの開発
高野 哲夫 （ （一社） 日本気象予報士会 ）1.諸言
近年は気象情報分野における人工知能の活用が目覚ましい．また，近年の記録的豪雪や記録的暖冬などを経験し，東北・北陸地方における雪情報への潜在的なニーズは高まりを見せている．
筆者はこれまで，山形県域の GSM 地上 GPV を入力変数，降雪量を出力変数（予測対象）とするニューロ・モデ
ルの試作・予測実験を試み，幾つかの事例において降雪量の極大域・極小域の分布傾向を再現することができた（高野 2020a，2020b, 2021）．
そこで今回は，新たに GSM 地上 GPV を入力変数，時別気温を出力変数（予測対象）とするニューロ・モデルの試作し予測実験を試みた．

入力層

xin_1

xin_i

xin_42

出力層

sin_1

sout_1

sin_i

sout_jsin_42

sout_14（※0～

変 換

xout_1

xout_jxout_14

逆変換

第１図 ニューロ・モデルの構造（高野 2021 改）
xin：格子点気温(℃)，sin：内部入力値
xout：地点別気温(℃)，sout：内部出力値

過去の学習
地上ＧＰＶ

将来の予測

時別観測値

地上ＧＰＶ

地点別気温

格子点気温

ＤＢ
格子点気温
変 換

変 換
変 換
ＮＮ
機械学習 ⇒ 最適化 （※0～1 の実数で内部処理）

1 𝑥𝑖𝑛 − 𝑚𝑖𝑛1
𝑠𝑖𝑛 = (
)+
4
𝜎𝑖𝑛
2

逆変換
予測結果

𝑥𝑜𝑢𝑡 = (𝑚𝑜𝑢𝑡 − 2𝜎𝑜𝑢𝑡 ) + 4𝜎𝑜𝑢𝑡 ∙ 𝑠𝑜𝑢𝑡
ここで，x は気温，添字の in は入力側，out は出力側を示す．今回は m，σ の値に格子点／観測地点毎の平均値の1.0 倍，および標準偏差の 1.5 倍を各々適用した．

中間層

地点別気温

（※内部値 s は 0～1 の実数）2.ニューロ・モデルの構造と学習使用する GSM 地上の格子点は，山形県付近に対応する
東西方向 6×南北方向 7 の計 42 格子点である．各格子点における時別気温の予報値を入力変数とする．一方，出力変数は山形県内 14 地点における時別気温（19 時～翌 6時）である．
第１図にニューロ・モデルの構造，第２図には機械学習と予測の計算フローを示す．ユニット数は高野（2021）と同様に入力層 42，中間層 7，出力層 14 とした．訓練パ
ターン（3504 件）は 2016～2020 年の各 1～2 月の予報値
および観測値を基に生成した．
また，ニューロ・モデルの内部では，入力変数 xin を内部入力値 sin に変換し，内部出力値 sout を出力変数 xout に逆変換する仕様とした．この変換・逆変換には次式を適用す
る（高野 2020a，高野 2020b, 高野 2021）．

ニューラルネットワーク

格子点気温

第２図 ニューロ・モデルの計算フロー（ＤＢ：訓練ＤＢ，ＮＮ：ニューラルネットワーク）

3.ニューロ・モデルの計算結果
今回は 2021 年 1～2 月の各日 19 時～翌 6 時を対象に気温の予測実験を試みた．予測結果の一例として，2021 年
1 月 9 日 6 時の予測と実況の気温分布を第３図に示す．この図では 0.0065℃/m の減率で標高補正した気温値を記載している．両者の間で相対的な高温域と低温域の分布の特徴は概ね一致したが，予測誤差の大きな地点も見られた．
今後も継続して検討と改善を進めたい．

4. 参考文献
高野哲夫，2020a：ＧＳＭ地上とニューラルネットワークを用いた山形県内の降雪量解析の試み．日本気象学会
2020 年度春季大会講演予稿集 P108．
高野哲夫，2020b：ＧＳＭ地上を用いた山形県内における降雪量ニューロ・モデルの開発．日本気象学会 2020 年度
秋季大会講演予稿集 SP4-3．
高野哲夫，2021：ＧＳＭ地上を用いた山形県内における降雪量ニューロ・モデルの開発（第３報）．日本気象学会
2021 年度秋季大会講演予稿集 WF-23．

第３図 気温分布の予測(左)と実況(右)の比較
予測・実況共に 0.0065℃/m の気温減率で標高補正□：相対的に高温の地点，〇：相対的に低温の地点-334-

WF-18 (P2A)

機械学習を用いた気象庁天気図の前線を再現する自動化手法の開発∗

佐藤優花 1,3 ・高野雄紀 2,3 ・渡邊正太郎 3(1: 東京大学理学系研究科, 2:東京大学大気海洋研究所, 3:株式会社ウェザーマップ)

1 はじめにち, 温度勾配, 温度から求めた TFP, 緯度が大きく寄与
していることがわかった.

気象庁のアジア太平洋地上天気図は, 気圧配置や前同様に,2020 年 1 月 1 日について寒冷前線の予測を線などが描かれている. 前線は, データに基づき予報

行ったところ, 図２のようになった. この予測において官の考察のもとで描かれており, 人間を介したものとも, 実際の前線の位置で概ね高確率になっており, よくなっている. 人間の引いた前線を再現するような客観整合している. しかし, 実際の寒冷前線よりも末端が長解析手法を開発することで, 人的コストの削減に繋がい予測となった. この予測には, 温度勾配, 温度から求ると期待される. 本研究では, 数値予報データから, 気

めた TFP, 発散が大きく寄与していることがわかった.

象庁天気図における前線を自動で抽出する手法の開発を目的とする.

2 手法

4 結論・今後の課題
予測の結果, 前線の特徴が大きく出ているような寒冷前線や停滞前線の場合は検出しやすく, 実際の前線

アジア太平洋地上天気図から前線の位置情報を取得と概ね同位置に前線を描くことができた. しかし, 実際

し, 前線の存在の有無を表す 1°格子データへと変換の天気図にない前線を予測する場合があるため, 説明

し, これを目的変数とする. また,GSMGPV(全球域)

変数の追加などを行い, 精度を向上させる必要がある.

のデータを 1°格子に間引き,925hPa 面の Location

また, 今後は他の季節に適合した前線モデルの作成や

Equation [1] , 渦度, 発散, 水蒸気及び温度から求め温暖前線や閉塞前線の場合についても適合するようなた Thermal front parameter [2](以下 TFP とする),モデルを作成していきたい.

850hPa 面の温度移流, 温度勾配の 7 つを求め, これに緯度, 経度を加えた 9 つを説明変数とする. 機械学習
モデルは RBFSVM, ナイーブベイズなど複数手法を試し,LightGBM [3] を採用した. 計算量の効率化のため, 前線の存在する格子とその周囲の格子及び対象範囲においてランダムに抽出した格子について学習させ

参考文献[1] Hewson, T.D. (1998), Meteorol. Appl., 5, 37-65.
[2] Renard and Clarke (1965), Mon. Wea. Rev., 93,
547-556.
[3] https://github.com/microsoft/LightGBMている.
停滞前線が顕著に現れる６月について学習させるモデルと寒冷前線が顕著に現れる１月について学習させるモデルをそれぞれ用意した. 学習期間は 2014 年から 2019 年の 6 年で, １日につき 00UTC の１時刻分を使用している.

3 結果

図 1 2020 年 6 月 1 日 00UTC の停滞前線 (左) とモデルによる予測結果 (右).

2020 年 6 月 1 日について停滞前線の予測を行った
ところ, 図１のようになった. 色の濃淡は LightGBM
が出力する前線の予測存在確率を表している. 実際の前線の位置で概ね高確率となっており, よく整合している. しかし, 実際には前線が存在しない場所でも確率の高いところが存在している. また 2020 年 6 月の停滞前線を予測するにあたっては, モデルの説明変数のう

図 2 2020 年 1 月 1 日 00UTC の寒冷前線 (左) とモデルによる予測結果 (右).

-335-

WF-19 (P2A)

更新平年値に見る年・月平均気温の変化
内山常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに10 年ぶりに平年値が更新された．日本の年平均気温は 0.3℃上昇した．代表的 155 観測点の年平均気温と月平均気温の変化を調
べた．

8

枕崎

0.184

横浜

0.449

9

萩

0.187

前橋

0.441

10

名護

0.192

仙台

0.436

直近 10 年間に移転のあった観測点に*を付けた．測定環境の良２． 方法と対象観測点で平均した傾向

好な場所に移転した岡山の気温低下が目立つ．浜松は 2020 年に日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

最高気温の歴代 1 位を記録したが，ここも観測点移動の影響を受

測点の 1991 年から 2020 年の 30 年間の日平均気温の平年値を調けていると思われる．上昇幅の大きな観測点には関東の，上昇幅のべ，1981 年から 2010 年の 30 年間の日平均気温と偏差を求めた．

小さな観測点には九州以南の場所が多く含まれた．

その値を月ごとに平均し，月平均値を求め，365 日間の平均値を用
いて年平均気温の偏差を求めた．なお，この年平均気温は気象庁の定義とは異なる．
155 観測点で平均した月平均気温と年平均気温の新平年値の旧平年値からの偏差を図 1 に示す．

４．月平均気温の上昇幅の小さな観測点と大きな観測点
月平均気温の上昇幅が小さい観測点を順に並べると，岡山の 11
月が最小で―0.66℃，上位 25 位までには岡山のデータ 12 個がすべて入る．続いて新潟の 3 個のデータが入り，それに富士山の 4月が入り，それ以外の観測点では，萩の 12 月，小樽の 12 月など，
すべて 12 月の値であった．

0.5 ℃

一方，上昇幅が大きな観測点は，浜松の 10 月が最大で+0.80℃，

0.4

25 位までには浜松のデータが 3 個入る．2 位は釧路の 7 月だが，0.3

25 位までにその他の観測点の 7 月の値が 13 個含まれる．

0.2

５．上昇幅の小さな月の 16 地方別特徴

0.1

12 月の気温上昇幅が最も小さな地方が16 地方中11 地方と多かった．続いて 4 月の気温上昇幅が小さい地方が多かった．

0
J FMAM J J A S OND Y
図 1 年・月平均気温の新平年値の旧平年値との偏差10 月，3 月，7 月，5 月の気温上昇幅が大きく，12 月，4 月，1月，8 月の気温上昇幅が小さい．

３．年平均気温の上昇幅の小さな観測点と大きな観測点
年平均気温の上昇幅の小さかった観測点と大きかった観測点の上位 10 位を表 1 に示す．
表 1 年平均気温の上昇幅の小さい・大きい観測点（℃）
順位

観測点名

上昇幅

観測点名

上昇幅

1

岡山＊

-0.341

浜松＊

0.576

2

新潟＊

0.080

千葉

0.514

3

南鳥島

0.136

つくば

0.481

4

名瀬

0.142

宇都宮

0.475

5

牛深

0.172

水戸

0.475

6

雲仙岳

0.178

熊谷

0.465

7

種子島

0.183

東京*

0.452

６．上昇幅の大きな月の 16 地方別特徴
10 月の気温上昇幅が最も大きな地方が 16 地方中 8 地方，7 月の上昇幅が最も大きな地方が 16 地方中５5 地方と多く，続いて 3
月の気温上昇幅が大きい地方があった．

６．考察
10年ぶりに更新された平年値を旧平年値と比較することによって，観測地の温暖化進行状況が読み取れる．ただ，
この 10 年間に観測点移転があると，その影響が表れることがある．
年間では全国平均で 0.3℃の気温上昇がみられたが，月ごとに上昇幅は異なり，12 月の上昇幅は大半の観測点で最も小さかった．例外は南日本の観測点であった．
梅雨明け前後から猛暑に襲われることが多くなったことを反映して，7 月の気温上昇幅は大きい．また，秋の訪れが遅くなったことを感じるように，10 月の気温上昇率が最も大きい．一方で，12 月の気温上昇幅は小さく，冬の訪れに大きな遅れを感じないことと対応している．
このような季節進行の変化感覚と対応した平年値の更新結果であった．

-336-

WF-20 (P1L)

海 洋 貯 熱 量 が台 風 強 度 予 測 に与 える影 響 について
*和 田 章 義 、 碓 氷 典 久 、 広 瀬 成 章 、 林 昌 宏 （ 気 象 研 究 所 ）
1.

はじめに

気象庁は令和２年 10 月 28 日から日本沿岸海況予測システム(JPN)の運用を開始した。解析・予測される海水温データ等の水（図 1）。T1521、T1824 はどちらもこの沖縄南方海域を通過した台風であった。NP05 で見られた海洋表層における正偏差は NP01
では小さく、むしろ 50m 深より下層で負偏差となっている。
この結果について、J-OFURO データベースから見積もった台

平解像度は日本沿岸域で水平解像度 2km（従来は 10km）、北太平洋海域で水平解像度 10km（従来は緯経度 0.5°）と高解像度

風通過前後３日間における海面水温差と２つの海洋解析データ化される。この JPN による海洋解析データの変更は気象庁におセットから計算された海洋貯熱量差を比較した。その結果、台風

ける海洋貯熱量（TCHP）解析の変更を通じて、台風強度予報ににより海面水温低下が生じると、NP01 において海洋貯熱量が影響することが予想される。ここでは J-OFURO データセット

NP05 よりも小さくなる特徴が見られた（図省略）。

（Wada et al. 2020）、Argo フロート観測データ及び非静力学大気4.

波浪海洋結合モデルによる数値シミュレーション結果を用いて、結合モデルによる数値シミュレーション

海洋解析データの違い海洋貯熱量解析を通じて台風強度予測
へ与える影響を考察する。

2.

使用したデータ・モデル

本研究で用いる北太平洋版 JPN データ(NP01)は気象研究所
で計算され、その実験設定は気象庁現業運用システムのものと多少異なる。例として、大気外力について、現業では全球客観解
析データ（水平解像度 20km 相当）を用いるのに対し、気象研究所での計算は気象庁 55 年長期再解析データを使用した。本研
究では比較として、北太平洋版高解像度海洋長期再解析データ
セット FORA 及び気象庁のものと同等の海洋解析データ(NP05)を使用した。NP01 と NP05 データの検証のため、Argo フロートによる観測データを使用した。さらに J-OFURO の海面水温データから作成した台風通過時の海面水温低下に関するデータを解析に用いた（Wada et al. 2020）。
2015 年台風第 21 号(T1521)と 2018 年台風第 24 号(T1824)の２
事例について、NP01 と NP05 で海洋初期値を作成し、非静力学
大気波浪海洋結合モデルによる数値シミュレーションを Wada etal. (2020)と同様の実験仕様でそれぞれ実施した。

3.

Argo フロートデータを用いた検証

図２ 非静力学大気モデル（NHM）及び非静力学大気波浪海洋結合モデルによる T1824 における中心気圧のシミュレーション結果。●は気象庁ベストトラックデータ。

ここでは T1824 の数値シミュレーション結果を紹介する。図２は2018 年９月 23 日 00UTC を初期時刻とした T1824 における中心気圧の時間変化である。シミュレーションされた T1824 の経路は
図２に示す４つの実験ともに気象庁ベストトラックと整合的であり、有意な差は見られなかった。NP01 は NP05 と比較して低温、低TCHP 傾向にあったものの、非静力学モデルによる中心気圧の値は NP01,NP05 の間でほとんど変わりなかった。結合モデル実験結果においては低温、低 TCHP 傾向であるにも関わらず、
NP01 は T1824 の成熟期において中心気圧を NP05 の結果よりも深めていた。
JPN(NP01)の海水温解析結果及び解析される TCHP はFORA(NP05)に比べて低温、低TCHP傾向にあることは沖縄南方海域に限定される傾向ではなかった。こうした低温傾向にもかかわらず、結合モデルの結果ではむしろ成熟期において中心気圧を深めていた。台風直下に限定すると、NP01 の TCHP が NP05
より高い状況も見られたためと考えられる（図省略）。この点については、より多くの事例において、同様の傾向が見られるかどう

図１ Argo 観測水温データ平均値を基準とした（左図）NP01 及び（右図）
NP05 の平均値との差の 0-100m 深プロファイル。

2013-2018 年の 7-11 月期間、沖縄南方海域（北緯 18-24 度、
東経 125-135 度）において、Argo フロートデータを用いて NP01と NP05 について海面から 100m 深の水温を 10m 毎に検証したかを確認する必要がある。
謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP18H03737 及び 18K03747 の助成により実施されました。
参考文献[1] Wada, A., H. Tomita, and S. Kako, 2020, Journal of
Oceanograpy, 76, 419-437.

-337-

WF-21 (P2P)2018 年 台 風 第 12 号 (JONGDARI)の数 値 シミュレーション(2)*和 田 章 義 , 柳 瀬 亘 , 岡 本 幸 三 (気 象 研 究 所 ), 高 村 奈 央 （気 象 庁 ）
1.

はじめに

2018 年台風第 12 号の経路及び強度変化の予測可能性における偏差の値は大きい. 実際に全球大気解析データを用いて CPS 解析すると, 図２のような連続性は見難くなる.

大気海洋環境場の役割, 特に上層寒冷渦や海水温変動が海洋結合の効果について, 積分初期においては軸対称性に影響

JONGDARI に及ぼす影響を明らかにするため, 非静力学大気モするものの、暖気核構造への移行及び寒気核構造への変化に対す

デル(NHM)及び非静力学大気波浪海洋結合モデル(CPL)による数る影響は大気海洋初期値の違いと比較すると小さい. 従って, 図

値シミュレーションを実施し, 2019 年度秋季大会では渦位に着目

１の台風強度予測に関する問題、特に中心気圧の急降下に関してした結果を報告した[1]. ここでは台風シミュレーションにおけるは、海洋応答過程よりはむしろ大気海洋初期値の精度に問題があ

海洋結合の効果と初期時刻における大気海洋初期値の違いによった可能性がある.

る台風構造への影響に着目する. 台風構造への影響を見るために,複数の初期値を用いた台風シミュレーションデータを用いた低気圧位相空間（Cyclone Phase Space: CPS)[2]解析結果を示す.

2.

実験概要

数値シミュレーションにおける水平解像度は3km, 領域の広さ
は 3000 x3000 km と設定した. 大気モデルの初期値, 側面境界値
は気象庁全球大気解析データ（水平解像度 20km 相当）, 海洋モ
デルは気象庁 2018 年７月 29 日を初期時刻とした海洋予報値(水平解像度 0.5°)を使用した. 非静力学大気波浪海洋結合モデルによるシミュレーションで用いた物理過程等の詳細な設定については 2019 年度秋季大会予稿集[1]を参照されたい. 初期時刻 2018年７月 25 日 12UTC から７月 28 日 12UTC まで, ６時間毎に 144
時間の数値積分を実施した．CPS 解析については初期時刻と最終

図１ 気象庁ベストトラックによる2018 年台風第12 号の中心気圧(hPa)時間変化及び非静力学モデル, 非静力学大気波浪海洋
結合モデルによりシミュレートされた中心気圧(hPa)のアンサン
ブル平均の時間変化. エラーバーは標準偏差を示す.

時刻を除く１時間毎に, 移動方向における気温差(B)及び対流圏下層(-VTL)と上層(-VTU)における温度風に関連するパラメータを計算した. ただし水平解像度が 3km と細かいため, 最大値、最小値及び平均を求める際, 上位 25%及び下位 25%を除いた. 計算領域は台風中心を基準として 500km である. 計算領域を 300km,
150km と変更しても、結果に大きな違いは見られなかった.

3.

結果

2019 年度秋季大会では台風経路の再現性及び7/25 12UTC 初期
値のNHM とCPL のシミュレーション結果から, 台風と寒冷渦域の渦位分布を示した[1]. ここでは中心気圧の時間変化（図１）に着目する. 気象庁ベストトラックにおいて解析された 7/26-27 の中心気圧の急効果及び 7/29 以降に見られる中心気圧の維持を本
シミュレーションでは再現することはできなかった. 結合モデル
によるシミュレーション結果から、29 日以降の過発達は海洋結合により抑制されたものの、大気海洋初期値の違いによる中心気圧の変動は海洋結合の効果よりも大きいことは明瞭である.
図２は CPS 解析結果(アンサンブル平均及び標準偏差)である.
7/25 18UTC において下層寒気核・軸対称構造であった台風は, 発
達期に下層暖気核・B=10 付近へと移行し、日本上陸後には再び
下層寒気核・軸対称構造へと連続的に変化する様子が見られる.
寒気核・暖気核構造に関しては大気海洋初期値の違いによる標準

図 2 7 月 25 日 18UTC から８月２日 00UTC までの CPS 解析
結果（□は NHM アンサンブル平均、〇は CPL アンサンブル平均）。縦軸及び縦方向のエラーバーは.熱的非対称性（前線性）／
熱的対称性（非前線性）、横軸及び横軸のエラーバーは下層暖気核／寒気核を示す.
参考文献[1] 和田・岡本, 2019 年度気象学会秋季大会講演予稿集, P367.
[2] 北畠, 2011, 天気, 801-803.
謝辞
本研究の一部は科学研究費補助金(19H01973, 19H05696)の支援を受け, 実施された.

-338-

WF-22 (P2A)
二重偏波レーダーによる雨滴粒径分布の推定（その 3）-2019 年 T15 と T19 の強雨域の比較 *1) 足立アホロ・2) 小林隆久・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）
1. はじめに
雨の降水強度や液水量あるいは電波の減衰量など
雨に関する物理量の多くは粒径分布から一意に定まる．さらにその時間変化が分かれば雨粒の成長や分裂など雲物理に関する情報も得ることができるため，粒径分布を二重偏波レーダーから推定する手法が提案されてきた．Adachi et al.(2015) は粒径分布を規定する３つのパラメータ (N0, D0, μ)を偏波パラメータから推定する手法を提案した．
但し彼らは形状パラメータ（μ）を視線方向に一定と仮定しているため，同一方向に積雲と層雲が混在する場合には誤差が大きくなる可能性がある．
そこで彼らは μ をゲート毎に推定する手法を開発している（足立ら 2020，気象学会）. 今回は開発中の手法を用いて台風による強雨の粒径分布を解析し，合わせて課題についても検討した．

(a)2019.09.09 03:25:38 JST(b)2019.10.12 20:56:07 JST

2．2019 年の台風 15 号と 19 号による強雨
2019 年の台風第 15 号 ( T15) と 19 号 ( T19) は関
東地方を通過し豪雨をもたらした．T15 では東京都の江戸川臨海で 9 月 9 日の 4 時 29 分までの１時間に 72.0m m（全国 4 位），T19 では埼玉県の越谷で 10
月 12 日の 21 時 10 分までの 10 分間に 13.0m m（歴代 2 位）の猛烈な雨を観測した．この時の気象研究所の二重偏波レーダーの減衰補正後の反射因子の分布を第１図に示す．補正には推定した粒径分
布から求めた電波減衰量を用いた．T15( a ) では東
京湾上の目やレインバンドなどが明瞭にみられる．
一方 T19( b ) は台風の中心はこの時埼玉県付近にあると推定され，これに伴う強い反射因子域や神奈川県に伸びるレインバンドは見られるものの目は不明瞭である．解析の結果，これらの豪雨は台風の目の壁雲に伴うものであることが示唆された .

4．まとめと課題
2019 年の T15 と T19 を対象に二重偏波レーダーから粒径分布を推定し両者の比較を行った．その結果，海上の T15 の方が粒径分布の幅が広いことが示唆された . 一方，この手法は ZDR のバイアスに極めて敏感で鉛直観測による校正が必須であること，また台風の強風の吹き付けによりレドームの風上側が不均一な水幕で覆われてしまうと μ が推定できなくなることが分かった（図略）．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 20K04092 の助成を受けた．

(a)2019.09.09 03:25:38 JST(b)2019.10.12 20:56:07 JST

第 2 図 二重偏波レーダー観測から推定した粒径分布から求めた (a)T15 と (b)T19 の降水強度．黄色い四角は粒径分布を推定した強雨域（R ≥ 30 mm h-1）を示す .
10000

T15

1000

T19

100

N [mm-1 m-3]

3．解析結果第 2 図に推定した粒径分布から求めた降水強度の分布を示す．図中の四角は解析した強雨域を示し豪雨を観測した地上観測点を含んでいる．T15 の中心気圧は 04 時で 960h P a，T19 は 21 時で 960h P aとなっており，解析時点でも両者の強度はほぼ等しいと考えられる．解析した領域における 30mm h -1
以上の雨の粒径分布の平均値を第 3 図に示す．T15と T19 の降水強度は同程度で地上観測とも整合している . しかし T15 は小粒から大粒の雨を含んでおり，併合により大粒の雨が生成されることを示唆している．一方 T19 は海面からの水蒸気の供給がないためか中粒の雨が卓越し，雨滴成長は相対的に少ないと推定される .

第１図 二重偏波レーダー観測から推定した 2019 年の (a)T15 と (b)T19 の反射因子 Z [dB]( 減衰補正後 )，(EL = 1.0 deg.)．

T15
T19
D0 [mm]1.8±0.6
2.1±0.5m
1.8±3.7
5.7±3.8
log(Nw) [m-4] 7.3±0.8
6.9±0.6
R [mm h-1] 59.2±25.7 53.8±20.8
N
1947
3022

10
1

0.1

0.01

0

-339-

1

2
3
6
7
4
5
第 3 図 推定された粒径分布． De [mm]

WF-23 (P2P)

グレーゾーンの積雲対流スキーム*杉1.

正人・吉村裕正 （気象研究所）

はじめに

大気モデルで 2 ㎞～20 ㎞の解像度は、積雲対流のグ
レーゾーンと考えられている。この解像度では、個々

模収束（境界層上部の格子平均上昇流 wB ）に比
例すると仮定する。

の積雲対流を直接表現することができないので、パラMc 

メタリゼーションが必要であるが、従来のパラメタリ
ゼーションは、対流雲の雲量  が格子面積に比べて十

900
wB
M c0 
M c0w0
0

分小さい（   1 ）と仮定しているので、そのままで

ここで、M c 0 は従来のスキームで CAPE から計算

はグレーゾーンの解像度のモデルには適さない。グレされたマスフラックスを表す。

ーゾーンでは、対流雲の雲量  の変化を考慮したスキームが必要になる。

3.

実験結果

図１に、解像度 7 ㎞の気象研究所全球大気モデル2.

対流雲の雲量 を考慮した積雲スキーム

GSAM を用いて行った実験の結果を示す。 （ａ）の コ

対流雲の集団の平均上昇流速度を wc 、環境場の上

ントロールラン（GSAM の標準の YS スキームを用い

 とすると、一般に昇流（下降流）平均速度を wている）では、比較的弱い積雲対流が広範囲に広がっ

クスは、M c   wc   w と表される。従来の積は、集中した強い対流が散在している。これに対し、

wc  w となるので、対流雲の集団のマスフラッ

雲対流スキームでは、マスフラックス M c は対流
有効位置エネルギーCAPE から計算されることがている。一方、（ｃ）の積雲対流スキームなしの実験で（ｂ）マスフラックスを対流雲の雲量に比例させた実験では、両者の中間の適切な強さの積雲対流が表現されている。

多い。新スキームでは、雲量  は境界層内の大規図１ 解像度 7 ㎞の気象研究所全球大気モデル GSAM_210625 で、異なる積雲対流スキームを用いた予報実験の
1 時間降水量（mm/hr）。初期値 2019 年 9 月 6 日 12Z からの 12 時間予報。
（ａ）コントロール実験（YS 積雲スキーム）、（ｂ）マスフラックスを雲量に比例させる積雲スキーム、(c) 積雲対流スキームなしの実験。3 つの実験とも、
大規模凝結は Tiedtke 雲スキームを用いている。

-340-

WF-24 (P2P)

疎行列解法を用いた RBF 浅水波モデル*小笠原宏司 1 （京大院理）, 榎本剛 2 （京大防災研/海洋機構）
1. Graduate School of Science, Kyoto University, 2. Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University
1. はじめに
球面上の浅水波モデルにおいて、メッシュレスである動径基底函数（RBF）手法は球面調和関数を用いな誤差の成長を抑制するため、先行研究[3]で研究されている数値粘性を用いたフィルターの適用が必要である．

た浅水波モデルとも競合できる精度を有することか
ら注目されている．しかし、高精度を有する反面でRBF 手法は微分演算子行列を格納するために節点数𝑁に対してO(𝑁 ! )のメモリを必要とする欠点がある。
そこでスペクトル精度を保持したまま、メモリ要求量の削減ができる可能性のある手法としてGaussian RBF を用いた疎行列手法(RBF-GAS)が先行研究[1]において考案されている．本研究では，RBFGAS を浅水波モデルに適用し，精度や時間安定性の調査を行う．

図１

誤差の収束性.片対数グラフであり、縦軸

横軸はそれぞれ誤差と節点数.
2. 数値実験
Gaussian RBF に基づく内挿行列を生成し，10"#$ 以
下を 0 として疎行列化した．
Williamson et al. (1992) [2]に示されている浅水波
モデルのテストを用いて RBF-GAS の誤差の収束性と時間安定性を評価した．また，固有値解析を行い安定性を評価した．

3. 結果

Case3 における𝑡 = 1[day],𝛼 = 0における層厚

図２ 誤差の時間発展.節点数 2562 点．両軸とℎのℓ! 誤差を図１に示す．誤差は節点数の増加にもに線形目盛である．

対して指数関数的に収束する．次に層厚ℎのℓ! 誤

5. 参考文献

差の時間発展を図 2 に示す．誤差はおよそ線形[1]榎本剛, 2017, 京都⼤学防災研年報, 61, 366-に成長していることがわかる．しかし、積分期371.

間の 5 日目以降に数値的不安定が生じた．固有[2] Williamson et al., 1992, J. Comput.Phys., 102, 211–

値解析を行ったところ、数値不安定と整合的に正の実部が存在していることが分かった．

224.

[3] Fornberg and Lehto, 2011, J. Comput. Phys., 230,
2270–2285.

4. 課題

正の実部を持つ固有値がもたらす指数関数的-341-

WF-25 (P2P)

深 層 学 習 に よ る 3D 降 水 ナ ウ キ ャ ス ト の高精度化に向けた開発*大 塚 成 徳 ・ 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )
1.

はじめに

3.

実験設定

フェーズドアレイ気象レーダ(PAWR)は 30 秒毎に

今回は情報通信研究機構が神戸に設置している

60km 圏内の 3 次元的な降水分布を稠密に得られる高性

PAWR のデータのみを入力に用いて実験を行い、数値能な測器であり、ゲリラ豪雨などの短時間的な顕著現天気予報のデータは入力しない。2019 年 6 月 10 日

象を検出・予測するために有効であると期待されてい12:10-17:39 JST のデータで学習し、17:40-18:09 JST のデる。これまで PAWR のデータを用いて移動ベクトルにータで評価を行った。データは 250m 直交格子に変換しよる時空間補外を用いた三次元降水ナウキャストの開た後、降水のある部分を 64×64×32 ピクセルの形状で発を行ってきた(Otsuka et al., 2016)。また、数値天気予

切り出して学習・予測を行った。以下の実験では 3D

報でのデータ同化利用に向けた研究を進め(Miyoshi et

ConvLSTM を 5 層重ねており、各層の間では 2×2×2

al., 2016 など)、500m 格子での 30 秒毎のデータ同化おの max pooling および average pooling と unpooling を組

よび 30 分予報のリアルタイム実証実験に成功した。

み合わせてダウンサンプル-アップサンプルを行って、

近年、深層学習を用いた予測手法は様々な分野で利最終段の出力は元画像と同じ解像度になるようにした。

用が進んでいる。
本研究ではConvLSTM (Shi et al., 2015)

各層の隠れ状態・セル状態は 6 チャネルずつとし、入を基にした手法を開発し、PAWR 観測および数値天気

力の前段として 5 層×16 チャネルの U-Net 構造、出力予報の予測を ConvLSTM によって融合する取り組みを段としてチャネル統合する層を入れる。

行ってきた（大塚ほか、2020）。本発表では観測データのみを用いた深層学習手法の高精度化について示す。

4.

結果

ここでは損失関数を変えた実験の結果を示す。バイ2.

手法

3 次元畳み込み長短期記憶(3D ConvLSTM)を複数重
ねたネットワークを用いて、エンコーダ・デコーダ構

アス項を加えた場合とヒストグラムの差の項を加えた場合では、後者の Fractions Skill Score が強雨域・大きい
空間スケールで良いことが分かる。

造を構成する。3D ConvLSTM を重ねる層数を増やすとモデルの表現能力は向上するが、3 次元畳み込みを用いているため、計算量とメモリ消費量が大幅に増加する。
計算量とメモリ消費量を抑えるため、今回はダウンサ
ンプル-アップサンプルとスキップ接続を用いて、
U-Netのような形状に 3D ConvLSTM を重ねる手法を試みる。
また、3D ConvLSTM への入力の前段階に、CNN による通常の U-Net を挟み、前処理を行う。
学習に用いる損失関数として、L2 ノルムが良く用い

図１ 予報時間毎の Fractions Skill Score。黒：損失関られるが、降水予測では外れ値に敏感であることが問数にバイアス項を加えた場合、赤：ヒストグラムの差題になる。そのため L1 ノルムが用いられることも多い。

の項を加えた場合。スコア算出のスケールは 1×1, 10

本研究では L1 と L2 を組み合わせた Huber 損失を用い×10, 100×100 ピクセル（線が太いほど大スケール）。

ることで、外れ値に強く学習が効率的に進む損失関数を構成する。また、ピクセル毎に評価する L1 ノルムや参考文献

L2 ノルムでは二重ペナルティ問題が生じるため、本研[1] Otsuka et al., 2016, Wea. Forecasting, 31, 329-340.

究では大域的な指標を用いた弱拘束を追加する。ここ[2] Miyoshi et al., 2016, BAMS., 97, 1347-1354.

では二つの手法を試した。一つはバイアス、もう一つ[3] Shi et al., 2015, NIPS 28, 802-810.

は降水強度のヒストグラムの差を損失関数に追加する。

[4] 大塚ほか, 日本気象学会 2020 年度秋季大会, WF-22.

-342-

WF-26 (P2P)

NHM と asuca に よ る モ デ ル 間 相 互 比 較 実 験*林 修 吾 ， 渡 邉 俊 一 ， 橋 本 明 弘 ， 藤 田 匡 (気 象 研 )
1.

はじめに

期値，FT4-18hr を境界値として与え，15 時間積分を行

気象庁では，現業用メソスケール数値予報モデルとい，後半 12 時間を解析対象時刻とする．

して asuca [1]を開発し，5km および 2km の水平解像度
で日々の天気予報に用いられている．また以前に開発

4.

モデル間相互比較結果された NHM [2]も研究用途で広く利用されている．今

ここでは，初期的な解析結果として 2km，1km 解像

後，研究用途でも asuca へのモデル移行が進む予定であ度での再現実験について，各モデルの降水量検証を行

る．
このため，
asuca でこれまでの利用実績が少ない1kmった結果を紹介する．図 1 の期間積算降水量に示すと以下の解像度での再現性を確認する必要がある．今回

おり，レーダーアメダス解析雨量に対して両者の全体はモデル間相互比較実験を行った上で，両者のモデル

的な降水再現性はほぼ同様である．ただし図 2 に示すの再現性を統計的に比較・検証することを目的とする．

ように，1 時間降水量のスレットスコアは 10-30mm/hrのやや強い雨について，NHM-1km は再現性が良い．こ2.

使用したモデルとその設定

れらの再現性の違いの原因や，500m，250m のより高NHM と asuca それぞれについて 2km，1km，500m，250m の解像度で再現実験を実施する．モデルの設定や物理スキームの選択は現業やこれまでの研究でよく利用され実績のあるものを使用する．またこれらのモデルパラメータを変更することによる再現性の違いも今

解像度での検証結果について今後解析を進めていく予
定である．
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.

後調査する予定である．
3.

対象期間

昨年，西日本を中心に多くの雨をもたらした「令和 2年 7 月豪雨」を対象として 2020 年 7 月 2 日から 9 日の
九州地方の再現実験を行う．水平解像度 2km と 1km の実験では，初期値境界値に気象庁メソ解析を使用し，06UTC および 18UTC 初期値の 18 時間積分を 14 回実施
し，それぞれの後半 12 時間を解析対象時刻とする．
500m 以下の解像度実験では，NHM-1km の FT3hr を初(a)

図 2 各モデル 1 時間降水量の解析雨
量 1km 格 子 に 対 す る ス レ ッ ト ス コ ア .

(b)

(c)

図 １ 2020/7/2 12UTC か ら 7/9 12UTC ま で の 168 時 間 積 算 降 水 量 (モ デ ル は 12h 積 算 ×14 回 )．
(a)レ ー ダ ー ア メ ダ ス 解 析 雨 量 ， (b)NHM-1km， (c)asuca-1km.

-343-

WF-27 (P2L)

雷観測の観測システムシミュレーション実験:2017 年 九 州 北 部 豪 雨 事 例*本 田 匠 (理 研 計 算 科 学 ), 佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 ),三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )

1.

はじめに

擬似雷観測とした。

気象予報の精度を向上させるためには、気象衛星や

アンサンブル初期値は[6]と同様の手法で作成し、気象レーダーによる観測データを効果的にデータ同化

18-km mesh の領域において米国環境予測センター

し、より良い初期値を得ることが重要である。近年、(NCEP)の従来型観測を 6 時間ごとに同化した。アンサ

これらの観測に加えて、気象衛星からの雷活動の観測

ンブル数は 100 とした。18-km mesh アンサンブル予報

をデータ同化することが試みられている。例えば、[1]を実行し、その結果を初期値と境界値として 3-km mesh

では雷活動と霰体積などのモデル変数との間の統計的の内側領域の spin up アンサンブル予報を行い、7 月 5

な関係性を観測演算子に用い、アンサンブルカルマン

日 06 UTC の 3-km mesh 初期アンサンブルを得た。雷をフィルタ(EnKF)で気象衛星による雷活動の擬似観測を伴うメンバー数が 0 の場合、[5]と同様に各高度で計算同化した。また、[2]は[1]の手法を用いて雷活動の実観したモデル変数の摂動と雷観測相当量の摂動との間の測を同化し、良好な結果を得ている。これらの研究で回帰直線の傾きから得たアンサンブル摂動を用いて、は統計的に求めた観測演算子が用いられているが、陽解析インクリメントを得た。

に雷過程を含む数値天気予報(NWP)モデルを EnKF とともに用いれば、流れ場に応じた雷活動観測のデータ同化が可能になると期待される。

3.

結果

図は Nature run と気象庁レーダーから得られた降水

我々はこれまで、陽に雷過程を予報する NWP モデル

パターンを示している。大分付近で観測された多量の

SCALE[3, 4]と EnKF を用い、雷活動観測のデータ同化

降水を、Nature run でも良く再現できている。また、強に関する基礎的な調査を行ってきた。このアプローチ

い降水に伴う活発な雷活動も再現されていた(図略)。こでは、雷活動が観測されている領域で全てのアンサンの Nature run から作成した擬似雷観測データを[5]の手

ブルメンバーが雷を予報していない場合、解析インク法を用いて同化した結果については当日に報告する。

リメントが得られない。同様の問題は気象レーダーによる反射強度観測のデータ同化にもみられ、[5]は統計的に得た摂動を追加する手法を開発し、その有効性を示している。本研究では、[5]と同様の手法を雷活動の観測へ適用し、その同化インパクトを観測システムシ
ミュレーション実験で調査する。
2.

手法

本研究では、SCALE を用いた領域アンサンブルデー

図 (左) Nature run と(右) 気象庁レーダーデータによる 18 時間積算降水量(mm)。

タ同化システム SCALE-LETKF[6]を使用する。2017 年

参考文献

7 月に発生した九州北部豪雨を対象とした。気象庁メソ[1] Allen, B. J., et al., 2016, Mon. Wea. Rev., 144.

解析データを初期値と境界値とする 1-km mesh の単一[2] Kong, R., et al., 2020, Mon. Wea. Rev., 148.

予報を 2017 年 7 月 5 日 00 UTC から実行し、Nature run[3] Nishizawa, S., et al., 2015, GMD, 8.

とした。雷過程には、[7]で実装されたスキームを使用[4] Sato, Y., et al., 2015, PEPS, 2:23.

した。モデルが出力する各水平格子点の発雷数を水平[5] Yokota, S., et al., 2018, J. Geophys. Res. Atmos., 123.

9x9 格子で 1 時間ごとに積算し、発雷数の 10%の標準[6] Lien, G.-Y., et al. 2017, SOLA, 13.

偏差を持つ正規分布の乱数を加え、9-km mesh の 2 次元

[7] Sato, Y., et al., 2019, PEPS, 6:62.

-344-

WF-28 (P2L)

ひまわり８号全天候輝度温度同化における観測誤差に関する調査
古 川 大 誠 (気 象 庁 地 震 火 山 部 ), *大 塚 道 子 (気 象 大 ),岡 本 幸 三 (気 象 研 )1.

過冷却雲，混合雲, 厚氷雲, 薄氷雲, 多層雲と 7 段階ご

はじめに

Okamoto et al. (2019) は，ひまわりの全天候輝度温度とに設定して，それぞれの BC あり（赤実線），BC な(All Sky Radiance: ASR) のメソスケール同化実験を行し（緑実線）バンド間誤差相関（Band 9 と 10）を示す．

い，雲域では晴天域に比べて空間方向やバンド間での雲タイプ 5〜7 の上層雲では，BC なしの相関が他の観測誤差相関が大きいことを示した．雲域まで含めた

雲タイプと比較して少し高いが，BC ありでは減少した．

輝度温度同化を将来的に現業で実現するには，観測誤雲の効果が大きいときに O−B の負バイアスによって起差相関の取り扱いは重要な課題である．

こる疑似相関が，BC によってある程度抑えられた可本調査では，全球同化システムによるひまわり ASR

能性が考えられるが，詳細に調べる必要がある．雲域で同化実験（Okamoto et al. 2021）の結果を用いて，時間

観測誤差相関が大きくなる要因と適切な BC や QC な

方向と 3 つの水蒸気バンド間の観測誤差相関を診断的

どの前処理，誤差設定についても，さらなる調査が必要に見積もった．また，雲の効果が大きいところで観測値である．

とモデルの第一推定値との差（O−B）が負バイアスとなることを補正するバイアス補正（Bias Correction: BC）

表１．バンド間誤差相関の影響について調べた．
2.

方法

全球同化システム（MRI-NAPEX G005; ハイブリッ

Band 8 & 9Band 9 & 10

Band 10 & 8

ASR

0.939

0.951

0.827

CSR

0.471

0.425

0.042

ASR (BC)

0.832

0.464

0.285

ド 4D-Var；同化窓 6 時間）でひまわり 8 号の水蒸気バ
ンドの Band 8（6.2 μm）， 9（6.9 μm），10（7.3 μm）の晴天輝度温度（Clear Sky Radiances: CSR）と ASR を，2018 年 8 月 3 日 12UTC ~ 9 月 11 日 18UTC の期
間でそれぞれ同化した実験結果を利用した．Desroziers
et al. (2005) の手法により，観測誤差共分散行列の構造を推定した．また，BC を同化前処理に導入した実験としていない実験で結果を比較する．
3.

結果

チャンネル間について，同一の同化窓の観測同士で，観測誤差相関を見積り，期間内で平均した結果を表１

図１ 各雲タイプでのBand 9と10の観測誤差相関．

に示す．CSR では，0.04〜0.47 に対し，ASR では，0.83〜0.95 程度の高い相関がみられた．
BC により，
ASR
（BC）

参考文献

の誤差相関は減少する傾向があった．時間方向の観測

Desroziers., et al., 2015, Q. J. R. Meteorol. Soc. 131, 3385−

誤差相関については，CSR と ASR であまり違いはみられず，1 時間差で，0.3~0.4 程度で，その後は 0.2 未満に下がっていった（図略）．
BC の効果について，8 月 13 日を例にして，さらに調べてみる．図１に，雲タイプを 1〜7 まで, 晴，水雲，

3396.
Okamoto, K., et al., 2019, Q. J. R. Meteorol. Soc. 145, 745−
766.
Okamoto K., et al., 2021, Q. J. R. Meteorol. Soc, underrevision.

-345-

WF-29 (P2L)

変分法メソ解析システムにおける過飽和制約の効果
澤田謙（気象研究所）

1

はじめに

変分法データ同化システムにおいては，制御変数の設計や誤差共分散の簡略化などのために，意図せず物理量として適切な範囲を超えた値を最適値として算出する場合がある．実際，相対湿度は上下限を持つ物理量であるが最適値に過飽和状態や負の水蒸気状態が含まれることがあり，このことが水蒸気量に関するインバランスを引き起こし，予測初期の降水再現性低下の問題（スピンダウンやスピンアップ）に関連していると考えられる．そこで，2020 年まで気象庁で現業利用された非静力学メソ４次元変分法（JNoVA）データ同化システムに外点ペナルティ関数法による過飽和制約を導入し，その効果を調査してきた．本報告では，2020年度春季大会での報告に続き，平成 30 年 7 月豪雨事
例に対するサイクル解析予報実験の結果について報告する．

2

λ の値において似通った降水検証スコア（FSS）を持つことが示された（図２）．これは λ の値が小さくてもサイクルを進めることで過飽和制約の効果が十分に浸透したためと考えられ，新手法による予測初期（概ね FT=6 まで）の降水再現性改善の効果は堅牢なものと考えられる．従来手法に比べて気温上昇の効果は比較的大きかったが，観測値（主に高層観測と航空機観測）と比較したところ，地表付近を除いてバイアスや2 乗平均平方根誤差が小さくなっていることも確認できた（図略）．
引き続き，異なる事例での新手法の効果を確認するとともに，現在の現業メソ・局地解析システムである
asuca-Var での実装・効果確認を行いたい．

4

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP 19K23468 の助成を受け
ています．

実験設定

JNoVA の最適値探索部分において，各格子点 i における比湿 qvi の値が 0 から飽和比湿 qvsi までの範囲内にあることを制約条件として課すために，∑
αJqv (x0 ) = λ(gi (x0 ))igi (x0 ) = max{0, −qvi (x0 ), qvi (x0 ) − qvsi (x0 )}の形式のペナルティ関数を評価関数に加える外点ペナ
ルティ関数法を適用した．ここで，x0 は最適値探索における偽相対湿度を含む制御変数（格子間隔 15km）で，最適値探索により得られた値を高解像度モデル（格子間
隔 5km）で同化窓の期間分（3 時間）時間発展させて解析値が得られる．また，λ > 0, α ≥ 1 はペナルティパラ
メータで，今回は計算負荷の軽減のため l1 型のペナルテ
ィ関数を採用して α = 1 とし，λ = 100, 200, 500, 1000の場合を調査した．
平成 30 年 7 月豪雨事例を対象とし，6 月 28 日 12UTCから 7 月 8 日 12UTC までサイクル解析を行い，12 時 図 1: ﬁrst cycle 解析値（6/28 12UTC）における前 3間おきに (00,12UTC 初期値の)12 時間予報を作成した． 時間積算降水量 [mm/3h] の比較：RA は解析雨量，Ctrl
は従来解析値，L100〜L1000 は λ = 100〜1000 とした場合の新解析値．
3 実験結果・考察
新手法では，過飽和状態となった領域で比湿を減らし気温を上昇させる効果があるが，気温上昇の効果を受けて水蒸気量が増える領域も局所的に現れ，対流形
成のトリガーとなりうることが確認できた．また，温度場・水蒸気場やそれらのインクリメントの時間発展の様子からは，新手法では従来手法に比べて初期のショックが緩和されていることも示唆された（図略）．ﬁrst
cycle においては，λ の値が大きいほどより効果的に降水表現の改善に結びついたが（図１），サイクル解析を 図 2: FSS の時系列比較. 検証格子 10 km, a) 閾値 1.0
進めるにつれてその違いは小さくなり，幅広い範囲の mm/h ， b) 10.0 mm/h．

-346-

WF-30 (P2L)

Controllability of Extreme Events with the Lorenz-96 Model(Lorenz-96 モ デ ル を 使 っ た 極 端 事 例 の 制 御 可 能 性 )*Qiwen SUN 1 , 2 , Takemasa MIYOSHI 1 , Serge RICHARD 21 ) Dat a As s im i lat io n Re sear ch Team , R I KE N Ce n ter fo r Co m p u t at io n al Sci en ce
2 ) Grad u a te Sch o o l o f Math e m at ic s, N ag o y a U n iv ers ity

The successful development of numerical
weather prediction (NWP) helps better
preparedness for extreme weather events. Weather
modifications have also been explored, forexample, when enhancing rainfalls by cloudseeding [1]. However, it is generally believed thatthe tremendous energy involved in extreme events
prevents any attempt of human interventions to
avoid or to control their occurrences. In this study,
we investigate the controllability of chaotic
dynamical systems by using small perturbations togenerate powerful effects and prevent extreme
events. The high sensitivity to initial conditions
would ultimately lead to modifications of extreme
weather events with infinitesimal perturbations.
In a preliminary experiment with theLorenz-63 model, it has been shown that theLorenz attractor stays in a regime, without shifting
to the other one, if small perturbations are suitably
applied to its nature run [2]. In the present study,
we extend this approach to the Lorenz-96
40-variable model [3], as a simple prototype of
weather system on some latitude circle, anddesign a new control simulation experiment(CSE). In this framework, our goal is to avoid
extreme values in a 100 years run, with these
extreme values defined by the 200 biggest valuesof the nature run over 100 years.
Given any initial time tm, we run a T days
forecast with the analysis ensemble given by the
LETKF. A control is then applied to the nature run
if at least one ensemble member shows an
extreme value in the forecast. This control consists
in applying a perturbation signal every 0.01 time
steps (0.05 = 6 hours) before the next observation,
see Fig. 1. These perturbations are obtained byrescaling the differences between two ensemble

members. This forecast-control-analysis process isrepeated each 6-hour over the 100 years run. A
comparison between the states values with andwithout control is provided in Fig. 2. We also
study the efficiency of the control as a function of:
the amplitude of the perturbation signal, theforecast length, the localization of the perturbation
signal, and the total energy. It is expected that thiscontrol method can be applied to more
complicated weather systems and to other chaotic
dynamical systems not limited to NWP.

Fig. 1 Control simulation experiment.

Fig. 2 Control experiment result in 100 years run.
[1] Flossmann, A. I., et al., 2019: Bull. Amer. Meteorol. Soc.,
100, 1465-1480.
[2] Miyoshi, T., Sun, Q., 2021: Nonlin. Proc. Geophys.
Discuss. [preprint].
[3] Lorenz, E., 1996: Seminar on Predictability, Vol. I,
ECMWF.

-347-

WF-31 (P2L)

正 20 面 体 格 子 へ の ポ ア ッ ソ ン ソ ル バ ー の 実 装*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

全球非静力学モデル NICAM [1]は、正 20 面体格子を簡単なテスト関数を用いてポアッソンソルバーの性用いた A-grid 変数配置[2]を採用している。A-grid 変数

能を評価した結果を表 1 に示す。共役勾配法では、格配置や B-grid 変数配置[3]は速度を予報変数とするため、子が細かくなるにつれて繰り返し回数は単調に増加し、力学場の時間発展にはポアッソン方程式の解法が不要

glevel-09（水平格子サイズ約 15km）[2]では計算が収束であり、地球シミュレータ・京・富岳のような大規模並しなかった。一方で、マルチグリッド法を用いた計算で列計算機に適した変数配置と考えられてきた。

は、格子の細かさによらず繰り返し回数は一定（約 15

一方で、最近活発に研究されている雷予報モデル(例回）で、計算量の増加が期待通り抑えられている。

えば[4])では、電荷分布から電場を導出する際にポアッglevel共役勾配法

マルチグリッド法

ソン方程式の解法を避けることができない。しかし、正

4

35

15

20 面体格子のような変則的な格子に対しては、高速な

5

62

15

6

113

14

7

280

14

8

593

13

9

---

12

並列ポアッソンソルバーはライブラリとして提供されていないので、自前で実装する必要がある。
本研究では、将来的に全球非静力学モデルを全球雷予報モデルへと拡張するための基礎として、正 20 面体
格子に水平 2 次元のポアッソンソルバーを実装した。
また、マルチグリッド法を用いる際に必要となる延長
補間、制限補間も実装した。本予稿では初期的な結果のみ簡単に報告する。
2.

補間スキームとポアッソンソルバー

粗い格子から細かい格子への延長補間、および、細かい格子から粗い格子への制限補間には、保存性・一貫性・単色性を満たす 2 次精度の内挿法を採用した。6 角形または 5 角形セル内で 2 次関数を再構築する 3 次精度の内挿法は、単色性を保持せずマルチグリッド法の収束を悪化させるため採用していない。
ポアッソンソルバーには、共役勾配法とマルチグリッド法の 2 つを実装し、比較した。マルチグリッド法のサイクルは簡単な V-cycle とし、スムーサーには減速ヤコビ法を用いた。各ステップにおいてスムーサーの適用回数は 4 回とした。正 20 面体格子の構造の複雑さのため、マルチカラー・ガウスザイデル法のような収束の速い手法は構成できていない。各並列要素内のみでガウスザイデル法を用いる簡易な手法では、いくらか収束が速くなるものの、
1~2 サイクル程度の違いしか生じないため、計算効率のメリットはほとんどないと考えられる。

表 1: 共役勾配法とマルチグリッド法の収束までの繰り返し回数。マルチグリッド法は V-cycle の適用回数。

4.

まとめ

正20 面体格子に共役勾配法とマルチグリッド法のポ
アッソンソルバーを実装し、簡単なテストを行なった。
マルチグリッド法では、正 20 面体格子のマルチグリッ
ド構造を有効に活用している。共役勾配法とマルチグ
リッド法の比較では、特に高解像度計算においてマル
チグリッド法が有用であるという教科書通りの結果が得られた。
ポアッソンソルバーの解法は、「専門家に相談すべきであるということを“常識として”知っているべき」[5]
事柄のため、改良については専門家に相談しながら進める必要があるだろう。
参考文献[1] Kodama, C., et al., 2021, Geosci. Model Dev., 14, 795-820.
[2] Tomita, H., et al., 2001, J. Comput. Phys., 174, 579-613.
[3] Miura, H., 2019, Mon. Weather Rev., 147, 2485-2509.
[4] Sato, Y., 2021, Mon. Weather Rev., 149, 753-771.
[5] 伊理正夫・藤野和建, 数値計算の常識、共立出版
謝辞：
科研費 20H04196, 20H05729 の助成を受けています。

-348-

SP1-01+ (P1A, C5A)

2014 年 7 月 9 日 に 南 木 曽 で 発 生 し た 土 石 流 の 原 因 と な っ た
大雨のメソ気象場と強い降水の発生原因の考察*伊 藤 忠 (気 象 予 報 士 会 東 海 支 部 )Ito T. (CAMJ. Tokai Branch),
1.

はじめに

長野県南木曽町は何度も土石流災害に見舞われ，「蛇抜けの碑」などを通じてその教訓を後世に残してきた．しかし，2014 年 7 月 9 日 17 時 41 分ごろ大規模な土石流が発生し大きな災害となった[1]．このような災害が発生したのは，風化の激しい地質の急流河川に短時間に集中した大雨が降ったことが挙げられている[1]．長野地方気象台は大雨洪水注意報などで大雨や土砂災害に対する警戒を呼び掛けていたが，警報の発表は土石流発生後の 17 時 45 分となった[2]．この大雨の予測可能性については，WRF Model を用いた再解析で，7 月 8 日

上空の温位，相当温位および飽和相当温位の鉛直分布

15 時の初期値データから予測できたという指摘があるである．自由対流高度は 800 hPa 高度(南木曽の地表面が[3]，警報が遅れたことを考えると，災害前に予知すから約 1500 m の高さ)と見積もられる．

ることはやはりむずかしかったと思われる．その後の資料に，当該時刻ごろに発達した積乱雲や強い降水域
が南木曽地方に局在していたことが報告されている[1,4]が，それらの発生原因については記載されていない．
しかし，発生原因について考えておくことは防災上重要である。本報告ではこの点について考察した．
2.

メソ気象場

図１は，南木曽の気温，10 分間降水量および風速の時系列変化を示したものである．15 時 10 分から 16 時
10 分の間に気温が約 2.5℃降下し，1 m/s の風速の増加が見られた．その後，16 時 30 分ごろから降水量が増加

3.

強い降水の発生原因の考察

し，17 時 10 分ごろと 17 時 40 分ごろに 10 分間降水量

15 時過ぎに南木曽の気温が階段状に低下したのは，が約 15 mm (時間降水量換算で約 90 mm/h の猛烈な雨)

濃尾平野の冷気層が東進し南木曽の西側の山地からあとなった．図２は 15 時と 18 時の中部地方の地上気温ふれ出したことを示唆する．あふれ出した冷気が南木

分布(0.6℃/100 m で標高補正)である。15 時の時点で濃曽を覆う大気を高さ1500 m の自由対流高度まで持ち上

尾平野にあった冷域が18 時の時点で南木曽付近に張りげることによって，局所的かつ急激に積乱雲が発達し出している．図３は冷気が侵入する前(15 時)の南木曽

短時間の強い降水となったと考えられる．
4.

参考文献

[1] 萬徳，2014，Sabo, 116, .2-7.
[2] 長野地方気象台，2014，2014 年 7 月 9 日南木曽町の警報・注意報発表状況．

[3] 綱川 ほか，2018，第 67 回砂防学会研究発表
会概要集，P002, 373-374.
[4] 東京管区気象台，2014，平成 26 年台風第 8 号と梅雨前線による大雨に関する気象速報．

-349-

SP1-02+ (P1A, C5A)

防災講座における地域の大雨特性
多 々 良 秀 世 (日 本 気 象 予 報 士 会 /ウ エ ザ ー フ ロ ン テ ィ ア 東 海 )
1.

はじめに

毎年のように発生する気象災害は、人々の適切な避は梅雨前線の南側で東シナ海や日本海から西よりの暖湿流が流れ込みやすい天気図が多くなっている。

難行動が大切であるが、正常化バイアスなどでなかなか避難が出来ない状況にある。一方、国では警戒レベ

図 1a 月別出現頻度

図 1b 月別出現頻度

図 2a 天気図型出現頻度

図 2b 天気図型出現頻度

図 3a 東海豪雨天気図

図 3b 令和 2 年 7 月豪雨

ルやこのレベルに相当する防災気象情報を整理・改善
し、自主的な避難行動を促している。防災講座ではこれら避難に関する情報や防災気象情報を説明するとともに、地域の大雨の特性を学習することも適切な避難行動をより促すものと考えられる。
2.

地域の大雨特性の調査方法

地域の大雨を把握するには、過去の地域の災害事例を調査すること、大雨のデータベースを利用して過去の大雨事例を調査すること等がある。ここでは、過去
約50 年間観測されているアメダスの日雨量の上位１０位のデータ（気象庁の HP）を活用し、市民が分かりやすく理解しやすい月別及び天気図別により大雨特性を把握する。なお、天気図分類は加藤等(*1)に一部追加し、低気圧（L）、寒冷前線（CF）、停滞前線（F）、台風・
熱低本体（T1）、台風・熱低遠隔と前線（T2+F）、台風
遠隔（T2）、その他の 7 分類とした。
３. 調査結果
調査は、東海地域の愛知県名古屋、岡崎、三重県津地点の A グループでは図 1a に月別出現頻度、図２a に
天気図型出現頻度、最近災害が発生した熊本県人吉、
福岡県朝倉、島根県美山、岡山県高梁の地点の B グループでは図 1b、図 2b にそれぞれ月別と天気図別を示す。
この結果によると、A グループは秋雨時期の９月がピークで梅雨時は少ない。B グループでは高梁以外は 7
月の梅雨時が多くなっている。
天気図型では、A グループは台風遠隔と秋雨前線の影響（T2+F）が多く、B グループでは高梁以外は梅雨前線(F)が多い。天気図例として東海地域で記録的な大雨となり各地で災害が発生した東海豪雨の天気図を図3a に、令和２年 7 月豪雨で球磨川沿いに大きな被害をもたらした 7 月 4 日を図 3b に示す。
A グループでは西側に山地があり南側が太平洋に面しており、台風や太平洋高気圧の縁辺からの暖湿流が流れ込みやすい天気図が多くなっている。B グループで

３. まとめと今後の課題
今回の過去の大雨事例を基に地域の特性を調査すると、大雨が多発する時期や天気図の特徴が把握できる事が解った。防災講座は、警戒レベルや防災気象情報
だけでなく、地域に密接した大雨特性も紹介することによって、自主的な避難行動をより促すものと思われる。
今後の課題としては、これらの教材を利用した分か
りやすい講座内容の工夫すること、調査地点をさらに増やし、暖湿な気流の流入方向と地形の関係等をより解析する必要がある。
参考文献(*1) 津口裕茂・加藤輝之, 集中豪雨事例の客観的な抽出とその特性・特徴に関する統計解析, 天気 61-350-

SP1-03+ (P1A, C5A)

シチズンサイエンスと防災情報の主体的活用
中山秀晃（日本気象予報士会）
１．はじめに頻発する気象災害から人々の暮らしを守るために、利用者が主体的に防災気象情報を活用し、安全で適切な行動をとれるようにすることが求められている。防災気象情報の理解と利用を高めるには、どのような工夫が必要なのか。
今回の報告では、WebGIS の仕組みを応用した、シチズン
サイエンスの具体的事例を紹介し、防災ワークショップや学校教育の場面において、一般市民や学生を巻き込んだ防災気象情報の主体的活用プランを提言したい。
２．ソフト防災が抱える課題
防災対策には、ハードとソフトの両面がある。砂防ダムなどの施設が完成すれば、すぐに減災効果が発揮できるハード防災とは違い、ソフト防災はシステム開発や性能向上
が減災に直結するわけではない。開発された防災システム
が、人々に理解され、利用されて初めて効果を発揮する。
この人々（利用者）による理解と利用が不十分であるために、地域の実情に合った主体的な避難行動に結びつかずに
被災してしまう事例が多いと考えられる。
３．シチズンサイエンスの可能性
シチズンサイエンスとは、職業科学者ではない一般の市民によって行われる科学的活動を指し、ヨーロッパ各国やアメリカ合衆国では、野鳥観察に天体観察など古くからの研究実績がある。近年、この活動が Web 上での ICT 活用と相まって世界的に進展しつつあり、気象観測や生物多様性の調査など様々な分野で応用され、大きな成果を上げている。日本においては、1960 年代に沼津市の石油コンビナー
トの誘致反対運動から始まった市民科学と言われる活動が有名であるが、近年のシチズンサイエンスでは、この市
民科学の活動に加えて、ビッグデータを図表や地図として広く公開することで、市民のプロジェクトに関する科学的理解を深め、プロジェクトに参加することへの意欲を向上させるものになっている。気象分野においても、広く一般
市民や児童・生徒・学生を巻き込んだシチズンサイエンスのシステムを構築し、気象データの収集から、防災気象情報の理解を深め、安全で適切な行動をとれるようにする絶好のチャンスなのではないか。
４．気象分野におけるシチズンサイエンスの萌芽
日本の気象分野では、以下のような取り組みがある。
①民間気象会社による気象リポート②研究機関が開発した Web システム（第 2 図）
③研究者個人による雪結晶写真の収集システム④日本気象予報士会による、雨雪判別や積雪情報の収集、
生物季節観測データの収集など（第１図、第 3 図）
☆市民や児童・生徒・学生を加えた統一システム構築へ①誰がこのシステムを設計・開発・運用するのか。
②研究者と参加市民との関係をどう調整するのか。
③観測データや写真など著作物の扱いをどうするか。
④観測データの信頼性をどう確保するのか。
⑤参加市民の人権や個人情報をどう守るのか。
☆参考文献：
中山秀晃，2015:日本気象学会秋季大会予稿集，B362
牛島素行，2008:豪雨の災害情報学,9-35

第１図：WebGIS を活用した事例
雨雪判別図とアメダス気温分布図の比較

第２図：Web システム構築による事例
防災科学技術研究所の「ふるリポ！」

５．課題
気象分野における統一的なシチズンサイエンス構築に

第３図：ビッグデータの活用事例
雨雪判定サイトの構築と活用

向けて、次のような課題が考えられる。

-351-

SP1-04+ (P1A, C5A)

ワークショップ

大雨避難行動シミュレーション等*松 本 武 寛 、 植 松 久 芳 、 多 々 良 秀 世 、 與 語 基 宏（ NPO 法 人 ウ ェ ザ ー フ ロ ン テ ィ ア 東 海 ／ 日 本 気 象 予 報 士 会 東 海 支 部 ）
1.

はじめに

近年、広域化、激甚化した豪雨による洪水災害や土砂災害が頻発し、多数の人命が失われている。

◎ワークショップ（避難行動力養成）●避難行動訓練シミュレーション
参加者を５～６名に班分けして、各班ごとに共通

地震と違って、気象に関しては予報（警報など）がテーマ「伊勢湾台風級の大型で非常に強い台風が当地発表され、また、防災気象情報も災害を機にいろいろを襲来する場合、モデル家族は、いつ、どこへ、誰と、改善されて来ているが、なぜ、人名の損失を避けられ避難したら安全か？ 避難判断に利用する防災気象ないのか？ 高齢社会において、激甚化した豪雨災害

情報や避難情報、問題点や課題」を検討する。

から命を守るにはどうしたら良いのか？
実効性の高い災害対応ができる地域社会を築くことが喫緊の課題である。

各人自分で考え、仲間と話し合い、班としての発表
内容をまとめて、代表が皆さんの前で発表する。
●マイタイムライン・避難カードの作成
避難行動訓練シミュレーションで学んだことを活か2.

防災啓発活動事例の紹介

ここでは、NPO 法人ウェザーフロンティア東海独自の防災啓発活動「避難行動シミュレーション等」をして、参加者各人が自分（および家族）のための避難判断・行動基準を検討してマイタイムライン用紙にまとめたものを避難カードに記載する。

実践したワークショップ事例を紹介する。
これは、およそ１０年前から実践してきた愛知県
河川課の事業「みずから守るプログラム」の活動で培った実践的知見をベースにして、タイムラインを活用
した「避難行動シミュレーション＋避難カード・マイ
タイムライン」に進化させたもので、ワークショップ
で実践的な取り組みを行う。

3.

今後の課題

今回紹介するのは、愛知県東海市の支援により、気象災害の恐ろしさや危機感、防災気象情報や避難

地元自治会が主体となり、住民の自主的参加により情報利用の有用性をいかに伝えるか、使えるものとし行った活動事例である。
（本年７月実施）て受け止めてもらえるか、伝える側と受け止める側のウェザーフロンティア東海は座学、避難行動訓練

ギャップは依然として大きいように思われる。

シミュレーション、避難カード・マイタイムライン等

このギャップを埋めていくこと、言い換えれば、の作成指導、ワークショップ全体の進行を行った。

受け止めたくなるような伝え方の工夫を今後の課題とおよそ３時間にも及ぶ長時間にもかかわらず、座学、して取り組んでいきたい。

ワークショップ、検討結果発表など、参加者の意欲的高齢者は、情報の入手すら苦労する人が多い。

な取り組みで進行した。

「自分の命は自分で守る（自助」は防災の基本であ＜座学・ワークショップの概要＞

るが、同時に「自治会あるいは近隣の仲間で助け合う

参加住民の防災に関する基礎知識の習得、避難行動（共助）」ことも大切、たとえば、スマホやパソコンに力養成による自主避難を目的とした活動である。

明るい人がいち早く、情報を入手、高齢者等に「逃げ◎座学（基礎知識の習得）：当地の地勢と災害リスク、

なきゃコール」を電話でする、あるいは直接訪問して災害履歴、気象現象や気象災害、防災気象情報・河川

避難をうながす、等の共助システムを地域に根付かせ

情報・避難情報とこれら各種情報の発表・発令のることも大切と考える。

タイミングおよび情報の入手方法等について学習。

-352-

SP1-05+ (P1A, C5A)

令和元年東日本台風水害における住民の避難行動とその背景*1 若 月 泰 孝 ， 2 木 村 理 穂 ， 3 田 中 耕 市 ， 3 伊 藤 哲 司
1 茨城大学 理工学研究科, 2 元茨城大学 理学部, 3 茨城大学 人文社会科学部

はじめに
令和元年東日本台風は、東日本各地に水害や土砂災害による甚大な被害をもたらした。茨城県でも 65
河川で決壊・越水が確認され、水戸市北部や大子町をはじめとする市町村の広範囲で浸水被害が発生した。本研究では、被災地住民にアンケート調査及び聞き取り調査を行い、水害時の住民の情報取得行動とその背景が避難行動に及ぼす影響を分析した。特に情報種別の情報取得率と避難行動誘因率（取得した情報が避難のきっかけになった割合）に着目し、それらが日頃の対策や水害の進展とともにどのように変化するかを分析した。
1.

結果と考察
図 1 によると，避難のタイミングによらず、身近な人の声かけや行政の戸別訪問の避難行動誘因率は高い傾向にあった。一方で、テレビ・ラジオや防災
行政情報、プッシュ型エリアメールの避難行動誘因
率は水害の進展とともに低下する傾向にあった。地域に特化した水位や氾濫の情報について住民からの要求が多く、テレビ・ラジオやエリアメールなどは十分な情報を与えられていないことが示唆された。
また、ホームページの情報取得率は低調だったものの、水害の進展とともに増加していた。これは、避難行動を判断するために、より詳細な情報を求めた結果であると考察した。
平時の対策に着目すると、早期避難者ほど、家族で避難経路や避難場所を確認したり、地域で水害対策の取り組みを行ったりしている人の割合が高かった（図 2）。過去の経験について、効果的だったと回答している人は早期避難者の割合が高く、逆効果だ
ったと回答している人は事前避難をしていない割合が高かった（図略）。さらに、自治会等で避難経路等の確認や防災訓練を行っている人や過去の被災経験が今回の早期避難行動に効果的だったと回答した人
は、防災行政情報等の情報を避難行動に結びつけやすくなっていた。これに加えて、回答者の心理的背景と平時の対策に関してクラスター分析を行い、近い属性ごとに 4 つのグループに分けてそれぞれの情報取得行動を調査した（図略）。各グループの特徴はそれぞれ、①平時の対策をしていても心理的正常性
バイアスが働いたと思われるグループ、②心理的バイアスが弱く、日頃の対策もしていないグループ、③避難できない事由があるが、地域で対策を行っているグループ、④対策は何もしておらず、避難の判断に迷うグループである。①のグループは、浸水確認後の避難に大きな割合を占め、テレビ・ラジオやホームページの情報が避難行動のきっかけになりにくい傾向が見られた。このことから正常性バイアス
が避難行動を抑制している可能性が示唆された。今後の課題として、平時の対策を促し、正常性バイア
スが働く人への対策を研究する必要がある。

2.

図 1 避難行動・情報種別の情報取得率と避難行動誘因率（水戸市）。
()は対象人数。

図 2 避難時刻ごとの各種平時の対策をとっている人数の割合。()
は対象人数。
謝辞
本研究は，茨城大学台風 19 号災害調査団，日本原子力発電株式
会社共同研究の支援で実施している．また，アンケート調査は水戸市防災・危機管理課、大子町、防災科学技術研究所で共同実施した。
解析にあたってご助言をいただいた防災科学技術研究所の臼田裕
一郎氏、大塚理加氏に深く感謝申し上げる。あわせて、アンケート
調査にご協力いただいた関係各位に深く感謝申し上げる。

-353-

SP2-01+ (P1P, C5P)
衛星による風観測と数値予報データ同化
岡本幸三 1、岡部いづみ 1、久保田拓志 2、石井昌憲 3
1:気象研究所、2:JAXA、3:東京都立大学
多くの数値予報センターでは、マイクロ波散乱計による海上風、静止衛星や極軌道衛星搭載
数値予報における解析および予測精度の向上
イメージャによる AMV、Aeolus 水平風を現業のため、衛星による風観測データは不可欠である。 的に同化している。
AMV や Aeolus の風情報は、衛星からの風観測は、50 年に及ぶ歴史があるもの
地衡風バランスが弱い熱帯域で特に予測改善の、気温などと比べると全球的な風観測網は十分効果が大きい。また海上風は大気下層で改善効とは言えず、現在でも新しい観測手法や導出処理果を持つ。なお 4 次元変分法などの高度な同化が開発・提案されている。2018 年 8 月に欧州宇システムを用いて、水蒸気や雲の影響を受けた
宙機関が打ち上げたドップラー風ライダー搭載
輝度温度観測を同化することにより、風の情報
衛星 Aeolus は、世界で初めて水平風の鉛直分布を取り出すこともできるが、風観測と合わせてを全球的に提供することに成功した。多くの数値
同化することにより、さらに改善効果が拡大す
予報センターが、この風データを同化することにる。
SAR や GNSS-R による強風域での風観測は、より数値予報精度を有意に改善させており、全球算出精度にまだ改善の余地があり、同化も一部の風観測の重要性を改めて示すこととなった。
研究にとどまっているが、台風の強度解析・予測
本発表では、数値予報でデータ同化される現在の改善ために重要である。ドップラーを用いた詳および近い将来の衛星風観測と、これらを同化す
細・鉛直解像された詳細な風観測は、観測範囲やることによる数値予報精度の改善効果について頻度が限定的であるが、広域・高頻度な AMV と概要を紹介する。
相乗効果が期待できることに加え、モデルや同化システムの検証にも有効である。

1. はじめに

2. 衛星による風観測

衛星から観測される代表的な風観測を表１に挙げる。ここでは、海面粗度情報から推定される海上風、大気上層の雲や水蒸気分布の移動から推定される大気追跡風（AMV）、大気分子・
エーロゾル・雲・降水などのドップラーシフトから推定されるドップラー風、という 3 種類に大きく分類した。
海上風については、マイクロ波散乱計やマイクロ波放射計が複数の衛星にも搭載され広く使われている。近年では GNSS 衛星の測位電波や、合成開口レーダ（SAR）の電波による海面反射を利用して、台風などの強風域・降水域での観測も試みられている。
AMV は、静止衛星搭載イメージャから算出されるものが一般的だが、ハイパースペクトル赤外サウンダから推定される水蒸気鉛直分布から 3 次元的な AMV の算出も試みられている。
ドップラー風は、上述した Aeolus による水平風に加え、2022 年度に打上げが予定されている EarthCARE 衛 星 に 搭 載 さ れ る 雲 レ ー ダ
CPR が世界で初めて鉛直風を観測する計画である。

謝辞：本研究は、JSPS 科研費 19H01973 及び19K04849 の支援を受けたものです。
表１：衛星風観測一覧。2D は 2 次元平面的に算出されることを表す
種類
衛星／センサ例 特徴
海上風
散乱計
Metop/ASCAT
2D
マ イ ク ロ 波 GCOM-W/
風速のみ
放射計
AMSR2
SAR
Sentinel, ALOS-2 2D 強風下
2D、強風下GNSS-RCYGNSS
大気追跡風（AMV）
イメージャ Himawari8,
広域・高頻度、2D
MODIS
ハ イ パ ー サ Metop/IASI,
広域、高頻度、鉛
ウンダ
直解像
MTG/IRS多 方 向 イ メ MISR
ステレオ観測にージャ
より鉛直解像ドップラー風風ライダー Aeolus/ALADIN
水平風、鉛直解像
雲レーダ
EarthCARE/CPR 鉛直風、鉛直解像
降水レーダ 日米で検討中
鉛直風、鉛直解像

3. 数値予報データ同化-354-

SP2-02+ (P1P, C5P)

衛星搭載ドップラー風ライダーによる風観測*石 井 昌 憲 （ 都 立 大 ） ， 岡 本 幸 三 ， 岡 部 いづみ（ 気 象 研 ） ，
久 保 田 拓 志 （ JAXA） ， 松 本 紋 子 （ ANAHD） ， 宮 本 佳 明 （ 慶 大 ）

1.

はじめに

よってコヒーレント方式と直接検波方式の二つが光のリモートセンシング技術の大気観測への応用は，ある．光ヘテロダイン検波を用いるコヒーレント方式

強力なサーチライトを用いた 1930 年代に始まる．1953

は，散乱体がエアロゾルや雲であるの対し，直接検波

年に，Middleton and Spilhaus が初めて LIght Detection And

方式は，大気分子，エアロゾルや雲が散乱体である．

Ranging (LIDAR，以下，ライダー)を用語として使用した． 1960 年に Maiman によってルビーレーザ発振

3.

世界の衛星搭載ドップラー風ライダー（波長 0.69 µm）が確認される．ルビーレーザは，10 年

米国 NASA では，1970 年代後半よりコヒーレント

後のアポロ計画で着陸用レーザ高度計として搭載され方式の衛星搭載 DWL の検討が始まる．1990 年代にた．1964 年に Geusic et al（1964）によって，ライダーの入るとコヒーレント方式に加えて直接検波方式も大気観測に発展をもたらす Nd:YAG レーザ（波長１.06検討されるようになる．現在も両方の方式で実現にµm）が開発される．その後も様々な波長帯でレーザの向けた技術開発が行われている．欧州 ESA では，発振が確認され大気観測に応用されるようになる．

直接検波方式 DWL が，4 番目の Earth Explore ミッ

一般的なライダーによる大気観測は，大気中にパルスションとして 1999 年に選ばれ，2018 年 8 月に DWL

レーザを射出し，レーザ光が照射された散乱体（大気搭載衛星・Aeolus が打ち上げられた．Aeolus は，世界

分子，エアロゾル，雲，水蒸気，大気微量成分等）からで初めて全球の視線方向の水平風速を観測し，観測の散乱光を測定することで，遠距離に浮遊する散乱体

された風データをデータ同化することによって数値までの距離，光学的特性，風速等の情報が取得される．

予報精度が改善することを示した．Aeolus の運用は、

本発表では，視線方向の風速を測定するドップラー

コミッショニングフェーズ後、運用期間を 3 年、後期

風ライダー（Doppler Wind Lidar：DWL）の開発に運用を 1 年とされている．日本では，国際宇宙ステー

ついて振り返り，将来の衛星搭載ドップラー風ライダ

ション搭載コヒーレント方式 DWL の検討が 1990 年

ーの実現に向けた観測性能や利用方法の可能性等に

代後半に行われ，その後，超低高度衛星搭載 DWL のついて報告する．

検討が行われている．

2.

4.

ドップラー風ライダー

おわりに

風によって運ばれる微小な散乱体にレーザ光が多くの地域で自然災害がますます深刻になって照射されると，ドップラー効果によって，入射した

おり，数値予報精度の向上は，防災や災害のリスクを

レーザ光の周波数はわずかながら周波数偏移する．

低減するためにますます重要とされている．その様な

DWL は，ドップラーシフトした後方散乱光の周波数

中で，Aeolus は全球で風の高度分布を観測することで（∆𝑓）を決定することで視線方向風速を観測できる

数値予報精度に大きなインパクトを与えることをライダー装置である．レーザの波長を λ とすると，示した．Aeolus の運用期間が近づいており，ESA は風の速度𝑣は，

衛星搭載 DWL による全球風観測を継続するため，
𝑣=

!∙∆$
%

,

（1 式）

後継機の検討を開始している．日本においても衛星搭載 DWL が実現されることを期待したい．

と与えられる．たとえば，波長が 0.355 μm と 2 μm とすると，風速 1 m s-1 の偏移周波数は，それぞれ
0.355 μm ： 5.63 MHz
2μm： 1 MHz

5.

謝辞

本発表は，JSPS 科研費 19K04849，19H01973 の助成を受けている．

となる．DWL よる風速の測定方法は，検出方式に-355-

SP2-03+ (P1P, C5P)

静止気象衛星ひまわりを用いた風観測の紹介*下 地
1.

和希（気象庁・気象衛星センター）

はじめに

気象庁の最新の静止気象衛星であるひまわり 8 号と9 号は、東経 140.7 度に位置し、アジア東部から西太平洋に及ぶ広範な領域の気象観測を行っている。その観測データから作成される気象プロダクトは、各国の気象機関に配信され、様々な目的のために利用されている。本講演では、ひまわりの気象プロダクトの一つである大気追跡風（Atmospheric Motion Vector、以下 AMV）
について紹介する。AMV は数値予報や気候再解析において、解析場を作成するために用いられることが多いが、台風周辺の海上風速を推定するなど実況監視においても利用されている。本講演では AMV の算出アルゴリズ
ムやそのデータの入手方法について紹介する。
2.

AMV の特性AMV は、衛星画像上の雲の移動を解析することにより、上空の風の情報を得るプロダクトである。AMV は世界各

図 1 台風 Omais(1605)の中心付近の風ベクトルの３次地の衛星運用機関によって作成されており、静止気象

元分布図。

衛星・極軌道衛星のデータから算出される。

4.

AMV の算出精度

上述のように、雲の移動を解析する事によって上空

AMV は衛星プロダクトであり、ゾンデ等の直接観測デの風の情報を得ているため、静止気象衛星から算出さータよりも誤差は大きいと考えられる。比較的誤差がれる AMV の空間カバレッジは水平方向・鉛直方向共に大きくなる冬季（2 月）における対ゾンデ検証では、対非常に広い。ただし、雲が存在しない晴天域や厚い上

流圏上層(100-400hPa)では約 6m/s、対流圏下層

層雲に覆われている対流圏下層では、AMV を計算するこ(700-1000hPa)では約 4m/s のベクトル誤差が見られる。

とは難しい。一方、静止気象衛星による観測は高頻度に行われるため、上層雲の隙間から観測できた下層雲5.

AMV データの取得方法についての情報から下層の風のデータを得るチャンスも多い。

ひまわりの AMV データは、専用回線で各国の気象機状況にも依存するが、台風周辺領域においても、図１

関に配信されており、WMO Information System (WIS)に示すように多くの立体的な風のデータを得ることがからインターネット経由で取得できる。また、気象研可能である。

究コンソーシアムに CSV 形式の AMV データを配信しており、参加者であれば取得して利用できる。

3.

算出アルゴリズムの概略

AMV の算出処理で重要な部分は、①雲の形状を追跡して雲の移動量（＝風ベクトル）を推定する追跡処理、②風ベクトルの対応高度（＝雲の高さ）を推定する処理の２つである。追跡処理は相互相関法によるパター
ン照合に基づいて行われる。雲高度推定は、
「衛星が観

参考文献
[1] 下地和希（2017）ひまわり 8 号大気追跡風アルゴリズムの紹介．気象衛星センター技術報告, 62, 73-77.
[2] 林昌宏・下地和希（2013）大気追跡風算出アルゴリズム .
気象衛星センター技術報告 , 58, 1-109.

測する放射量」と「数値予報の鉛直プロファイルと、[3] Nonaka, K., S. Nishimura, and Y. Igarashi, 2019: Utilization of

ある雲高度を入力したときの放射伝達計算結果」が最Estimated Sea Surface Wind Data Based on Himawari-8/9も一致する雲高度を求めることによって得られる。

Low-level AMVs for Tropical Cyclone Analysis., RSMCTokyo -Typhoon Center Technical Review, 21.

-356-

SP2-04+ (P1P, C5P)

水蒸気同位体比データ同化による気象予測精度の改善*芳 村 圭 (東 京 大 学 生 産 技 術 研 究 所 )・ 多 田 真 嵩 ・ 取 出 欣 也
1.

はじめに

温を含む多くの気象変数の解析精度が向上した。そのこの 20 年間で、水同位体比を用いた水文気象学的研例として、図 1 は IASI 同位体比を同化した実験と無観究は世界規模で大きく様変わりした。それは特に、2測実験の誤差を時系列で表しており、上段が同化した

つの技術の革新による寄与が大きい。一つは分光分析変数である対流圏中層での水蒸気同位体比δ2H、下段を駆使した水同位体比観測技術の進展、もう一つは、が 2m 気温である。無観測実験（黒）より IASI 同化実

水同位体大循環モデルに代表される水同位体モデルの験（赤）のほう精度よく解析出来ているのが見て取れ進展である。そして近年では、双方の技術進展を利用る。詳細な説明は省略するが、データ同化したあと 5

した水同位体比データ同化研究が筆者のグループによ

月 1 日以降を予測する実験においても IASI をデータ同って進められている。本要旨では、人工衛星による水化した実験では無観測実験よりも予測精度が向上した。

同位体比観測分布を用いた理想化データ同化実験研究（Toride et al., 2021）と、実際の衛星観測値をデータ同化した研究（Tada et al., submitted）について紹介する。
2.

理想化実験によるポテンシャル計測

欧州人工衛星 MetOp 搭載の分光センサーIASI から得られた水蒸気同位体比の観測情報を、全球同位体大気
大循環モデル IsoGSM によるシミュレーション結果とデータ同化し、より精度良く水蒸気同位体比分布を推計するとともに、それにより風速や気温・比湿などの大気環境場がどの程度改善するか否かを確かめた。具
体的には、IASI による水同位体の観測数は既存の運用されている観測データの数に比べ 50 分の 1 程度である

図 1 観測値に対するシミュレーションの水蒸気同位が、追加で水同位体比を同化した場合、理想実験上で体比の RMSD の全球平均（上段）、再解析データに対対流圏中層において風速、比湿、温度場が 10％以上改するシミュレーションの 2m 気温の RMSD の全球平均善することを確認した。次いで、熱帯の熱構造へのイ（下段）。黒、赤のマーカーがそれぞれ、無観測実験、ンパクトを解析し、水同位体比観測の効果は対流活動

IASI 同化実験を示す。

が活発なハドレー循環の上昇部で卓越し、大規模循環
を通して非局所的な改善をもたらしていることを示し

4.

おわりに

た。さらに、データ同化の変数局所化法を応用し、同理想化実験においては、既存の気象観測データに水位体比の力学的プロセス（輸送）に比べ、熱力学的プ

蒸気同位体比観測を加えることで気象予測精度の顕著

ロセス（相変化）の方が予測の精度向上に重要であるな改善が確認できたが、実観測データを用いた場合、ことを解明した。

既存の観測データがない場合にしか予測精度の改善は確認できていない。この原因として、IsoGSM による熱3.

実際の衛星観測値を用いたデータ同化実験

上記を踏まえ、IASI の実測データ同化実験を行った。
2013 年 4 月 1 日から 4 月 30 日まで、IASI の水同位体

帯域の降水の再現精度が悪く、比較的高い精度を持つとされる IASI の水同位体比観測をうまくデータ同化できていないためだと考えられる。

比観測値のみをデータ同化した実験と、何もデータ同化しない無観測実験とを行い、比較した。データ同化[1] Toride, K., et al., 2021: doi: 10.1029/2020GL091698

期間においては、実際に観測された水蒸気同位体比を[2] Tada, M., K. Toride, K. Yoshimura, 2021: Scientific

データ同化することで、水蒸気同位体比だけでなく気Reports, in revision.

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SP2-05+ (P1P, C5P)

台風における風観測の重要性とSAR に よ る 台 風 の 風 観 測 の 取 組 み
嶋 田 宇 大 、 林 昌 宏 （ 気 象 研 ）、 田 殿 武 雄 （ JAXA）、 磯 口 治 （ RESTEC）、
大 木 真 人 （ JAXA）、 山 口 宗 彦 、 柳 瀬 亘 （ 気 象 研 ）1. 台風における風観測の重要性
熱帯域での風観測は非常に重要である。熱帯域や台うとともに、品質のさらなる改良、風向のリトリーバ
ル手法の開発等を行っている。

風内部では、コリオリパラメータが小さく、現象の水

ESA が提供する SAR 海上風 (以下、SAR wind とい平スケールがロスビーの変形半径より小さいため、地う、1 分平均値風速相当)については、従来プロダクト

衡風平衡の議論から、気圧場が風の場にアジャストすやベストトラックと比較検証を行い、実利用に向けた

る関係にあることが知られている。この関係のため、検討を行っている。大気下層 AMV から推定した海上

渦のないところで活発な対流が起きても、そのエネル

風速（AS wind、10 分平均値風速相当）との比較では、

ギーは重力波として散逸し、台風の発生につながらな

SAR wind が 20m/s を超える場合、AS wind に大きな負い[1]。台風のデータ同化では、風の場を同化した方がバイアスが見られた。気象庁ベストトラックとの比較

気圧場を同化するよりインパクト（進路予測の改善なでは（図 1b）、ベストトラックの最大風速が 50m/s 以上

ど）がある[2]。熱帯域の風情報は台風の強度・構造をの事例において SAR wind の最大風速がベストトラッ

正確に把握する上でも不可欠である。

クのそれを大幅に上回っていた。一方、50m/s 以下の事

2. 合成開口レーダー(SAR)による風観測の取組み
従来の風観測には、衛星海上風、大気追跡風(AMV)、
ゾンデ等があるものの、低解像度または高風速域で観測不可のため、台風状況下の風観測が欠乏していた。
合成開口レーダー(SAR)は照射した電波の後方散乱を高解像度で観測する測器である。風速が大きいほど海面の後方散乱強度が強くなる関係を利用して風速を推定する。SAR による多偏波観測では高風速域でも後方散乱強度が飽和しない。JAXA と気象研では 2019 年に共同研究チームを立ち上げ、ALOS-2/PALSAR-2 (L例ではベストトラックと SAR wind の最大風速にバイアスがほとんどなかった。
今後は、台風の雲分布と風速分布の相関関係と、過去の SAR wind を ground truth として利用することで、衛星雲画像から台風の風速分布を推定する手法を開発する。データ同化によるインパクト調査も行いたい。
謝辞
SAR wind の開発は JAXA・気象研の共同研究で進めるとともに、フランス国立海洋開発研究所の研究者らと協力している。

バンド)による台風風観測の取組みを開始した。また欧州宇宙機関(ESA)で先行してプロダクト開発された
Sentinel 衛星及び RADARSAT 衛星による(C バンド
SAR) 海上風を用いた応用利用研究も開始した。
高風速域の風観測が得られれば、不確実性の高い台風の強度や構造の推定精度を向上させられるとともに、将来的には台風強度予測ガイダンスやデータ同化を通じた数値モデルの精度向上が期待される。
3. これまでの結果と今後の予定
ALOS-2/PALSAR-2 の風速リトリーバルは、米国の航空機によるハリケーン観測(SFMR)とのマッチアップに基づく、後方散乱強度と風速のモデル関数を作成して行う。2021 年 7 月現在、航空機との同期観測は 6 回実施され、50m/s を超える風速域のマッチアップに成功した。現在は作成したモデル関数から試験プロダクトを作成し（図 1a）、ベストトラック等との比較検証を行

図 1: (a) ALOS/PALSAR-2 で観測された, Hurricane Geneviene(2020)の風速分布. 2020 年 8 月 18 日 19:56UTC 頃. (b) 2015 年
から 2020 年までの台風 130 事例を対象とした, SAR wind の
最大風速(x 軸) 対気象庁ベストトラックの最大風速 (y 軸).

参考文献[1] 伊藤久徳, 2007: 台風研究-II-台風の力学-熱帯の力
学と台風の発生. 月刊海洋, 39, 136-144.
[2] Wu., CC., et al. 2006: Tropical cyclone initialization andprediction based on four-dimensional variational data
assimilation. J. Atmos. Sci., 63, 2383-2395.

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SP2-06+ (P1P, C5P)

全 大 気 圏 衛 星 観 測 （ SMILES-2） 計 画*坂 崎 貴 俊 ・ 斎 藤 昭 則 (京 大 院 理 )・ 落 合 啓 (NICT)・ Philippe Baron (阪 大 院 工 )・
塩 谷 雅 人 (京 大 生 存 圏 研 )・ SMILES -2 検 討 チ ー ム
1.

はじめに：中層大気の風観測の重要性する。受信するサブミリ波としては、地球大気の高度

地球大気は対流圏・成層圏・中間圏・熱圏に分類さ15 km から 150 km 程度の範囲を途切れなく精度良く観れるが、各圏は互いに独立ではなく力学・光化学・放測するのに適した周波数の組み合わせの 638 GHz 帯、射過程を介して相互作用している。さらに、大気圏上763 GHz 帯、2 THz 帯を選定する。

部（熱圏）は電離圏・磁気圏のプロセスを介して宇宙

O3、H2O、O2 などの輝線のドップラーシフトから中・空間ともエネルギーのやり取りをしている。このよう上層大気の視線風速を算出することができる [3]。観測に、地球大気環境の理解には、宇宙空間も含めた結合は二機のアンテナで行い、それぞれで観測された視線

過程を明らかにする必要がある。

風速情報から、中・上層大気の中性風ベクトルのグロ

大気の上下結合は主に下層から上方へ伝播する大ーバルな分布を明らかにする。

気波動を介して行われるが、これら大気波動の鉛直伝

大気の風と温度の観測精度見積もりを図 1 に示す。

播特性は主に風の場によって規定されるため、その三ISS の高度から口径 30 cm のアンテナで観測した場合、次元構造を把握することは必須である。

高度分解能は約 5 km となるが、中－上層大気の風を中・高緯度の風は地衡風バランスを元に気温観測などからある程度推定することができるが、そのバラ

1~10 m s-1 の精度（シングルスキャンの精度）で観測することができる。

ンスが成り立たない赤道域の風は直接観測に頼らざるを得ない。しかしながら中～高層大気の風観測は過去にほとんど例がなく、結果として赤道上空では帯状
平均東西風でさえ不確実性が非常に大きくなっている [1]。
2.

SMILES-2 の概要と検討状況

全大気圏衛星観測（SMILES-2）計画は、地球大気をサブミリ波（テラヘルツ波の一部）帯で観測する衛星観測計画である[2]。2009 年に国際宇宙ステーション(ISS)で実施した SMILES の技術を継承し、中・上層大気（高度 15-150 km）の風・温度場と大気微量成分を日
周期成分まで含めて高精度で観測することを目的としている。計画には気象学・超高層大気物理学の研究者

図 1 638 GHz, 763 GHz, 2 THz の超伝導受信機でリム観測を行が携わっており、得られる観測データは地球大気上下った場合の風と温度の計測精度の見積もり。3 つの周波数帯結合の描像解明、気候変動の監視、数値天気予報・宇それぞれを単独で使用して観測した場合の計測精度を破線で、

宙天気予報の精度向上に貢献することが期待される。

3 周波数を全て使用した場合の計測精度をオレンジ線で示し

現在、SMILES-2 は再び ISS 上から観測を行うことをている。口径 30 cm のアンテナを使用して ISS から観測した

目指して検討を続けている (2025 年以降も ISS の運用

場合で高度分解能は 5 km 程度と推定される。

が継続されることが条件であるが)。ISS は太陽非同期

参考文献

軌道であるため、中間圏・下部熱圏領域で卓越する日[1] Kawatani, Y., et al. (2016), Atmos. Chem. Phys. 16, 6,681-6,699.

周期成分（大気潮汐）を捉えられる利点がある。

[2] Shiotani, M., et al. (2020), IGARSS 2019 - 2019 IEEE

3.

中・上層大気の水平風観測について

本ミッションでは、地球大気のリム方向からのサブ
ミリ波放射を高感度に受信してそのスペクトルを取得

International Geoscience and Remote Sensing Symposium,
8788-8791.
[3] Baron, P., et al. (2020), Atmos. Meas. Tech., 13, 219–237.

-359-

SP2-07+ (P1P, C5P)
衛星搭載ドップラー風ライダーの観測データを用いた台風の構造解析*吉岡真由美 1・久保田拓志 1・岡部いづみ 2・岡本幸三 2
1.JAXA/EORC, 2.気象研究所
1.はじめに鉛直解像度は 250-2000 m である。

欧州宇宙機関(European Space Agency: ESA)の3.Aeolus による観測風の台風事例での検証

科学ミッション衛星 Aeolus は、全球三次元の風の2020 年 8 月に観測された台風 T2004 号が東シナ場の解析を向上させることを目的とし、衛星からの海に存在する間、Aeolus がその台風近傍の上空を風観測を行うために 2018 年 8 月に打ち上げられた。

何度か通過した。台風が最盛期で台湾の北に位置しAeolus にはドップラー風ライダー(Doppler Windた 2020 年 8 月 3 日 09UTC に Aeolus が通過した際

Lidar: DWL)である ALADIN (Atmospheric Laserの Mie 風分布を図示する。入電した全データの風分

Doppler Instrument)が搭載されており、上空から

布では各高度とも風速のばらつきが大きく構造が不異なる高さの大気の後方反射のドップラーシフトを明瞭である(図 b、Rayleigh 風も同様)。この観測風計測することで視線方向(Line Of Sight: LOS)の風

を風速と同時に通報される測定誤差が大きいデータ

速の高度分布が得られる。Aeolus は DWL を搭載しや、気象庁全球解析の第一推定値と比較し差の大きた初の観測衛星として運用開始から現在までに検証いデータを除去し、品質管理済みのデータのみを抽が進められている。衛星 DWL により観測された風出した。この操作により、異常な風速が除外され、速データは、数値予報モデルに同化にすることで天T2004 の事例では台風北側の風については比較的下気予報の予測精度向上や、長期的な観測データとし

層も台風中心周りの風の分布をとらえていることがて気候モデルへの利用などへの期待をされている。

示された(図 c)。このことは、Aeolus により観測さその一環として、風データとしての精度検証が進れた風データを GPV 等の他のデータセットと比較

む Aeolus により計測された風速分布は、どのぐら

し、吟味することで、顕著現象の構造もとらえるこい気象現象の様相をとらえることができているのとができる可能性を示唆する。

か？に興味が持たれる。Aeolus のこれまでの運用
期間中、低気圧や台風などのメソスケール顕著現象が観測され、衛星の観測経路が近傍を通過する機会があった。本報告では、2020 年夏季に日本周辺域(a)で観測された台風の近傍を Aeolus が通過した事例を取り上げ、衛星 DWL から得られた風を用いた解析を報告する。
2.Aeolus 観測の風データプロダクト
ESA の Web サイトでは、Rayleigh spectrometer及び Mie spectrometer を用いて測定されたデータ(b)を基にして作成された L2B の Rayleigh/Mie 風のHLOS(Horizontal Line Of Sight)風データセットが
公

開

さ

れ

て

い

る

(https://earth.esa.int/eogateway/catalog/aeolusscientific-l2b-rayleigh-mie-wind-product)。水平解(c)

像度は Rayleigh/Mie 風それぞれ 87 及び 10 km、

図: 2020 年 8 月 3 日台湾付近の Mie 風鉛直分布-360-

SP2-08+ (P1P, C5P)

衛星搭載風ライダーによるエアロゾル観測*西 澤 智 明 （ 国 立 環 境 研 究 所 ）、 神 慶 孝 ( 国 立 環 境 研 究 所 ),石 井 昌 憲 (東 京 都 立 大 学 ),
1.

はじめに

技術の応用により近赤外波長での DWL データに対して短期的な気象予報と共に長期的な気候変動も視野にもエアロゾル・雲層識別が可能となる。また、減衰付

入れた数値予測精度の向上を主眼に、ESA による全球

き後方散乱係数を用いてエアロゾルおよび雲の光学的風観測ミッション ADM-Aeolus が計画され、2018 年 8濃度である消散係数（ないし後方散乱係数）の高度分

月から衛星搭載ドップラー風ライダー（DWL）による布の推定も可能である[2]。ただし、エアロゾル・雲の全球観測が開始された。世界初の３次元（水平・鉛直）

消散係数・後方散乱係数比（ライダー比）を仮定する

での全球風データの発出となり、数値予測精度の向上必要があり、これをどう設定するかが重要な課題となに大きな期待が寄せられている。また、このミッショる。推定された消散係数の高度積分により光学的厚さ

ンは、エアロゾルプロダクト（消散係数の高度分布なも算出できる。太陽光を光源としたイメージャー等のど）もスピンオフプロダクトとして公開している。３

パッシブセンサーとは異なり、夜間も推定できる点が次元風データとの複合利用から、鉱物ダストや噴煙粒

ライダー観測の利点となる。別のアプローチとして、子等の広域動態把握や数値予測の精度向上といったエ

地表面や海面での減衰付き後方散乱係数を用いること

アロゾルに関わる大気環境分野への応用（社会実装）

で、光学的厚さの推定ができる。ただし、地表面や海も期待されている。

面の反射率の算出（ないし既存のデータ）が別途必要

日本国においても、DWL による全球風観測ミッショとなり、これが検討課題となる。また、このアプロー

ン計画が進行している。ADM-Aeolus では、紫外波長チの利点として、推定された光学的厚さをコンストレ（355nm）での高スペクトル分解ライダー技術を用いたインとすれば、減衰付き後方散乱係数の高度分布デー

直接検波方式による風観測が行われているが、日本でタから、消散係数の高度分布と気柱平均でのライダー

は近赤外波長での光ヘテロダイン検波を用いたインコ比の推定も可能となる。本発表では、上記手法を用いヒーレント方式による風観測が検討されている。また、た解析例についても紹介する。

日本国においても、DWL 観測データを用いた風プロダ
クトの創出と共に、エアロゾルプロダクトの創出も検討されている。
そこで本研究では、上記の近赤外波長域でのインコ
ヒーレント方式による DWL の測定データを用いたエアロゾル推定の可能性について検討している。本発表
では、この検討の初期結果について述べると共に関連するデータ解析結果についても紹介する。
2.

DWL 観測データを用いたエアロゾル解析

インコヒーレント方式の DWL からは、信号校正を経て減衰付き後方散乱係数が得られる。これを入力デー

図１ DWL データを用いたエアロゾル・雲プロダクトの推定フロータとして用いることで、図１に示すようなエアロゾル
プロダクトの創出が考えられる。また、エアロゾルと参考文献

共に雲に関する情報も得られる。合わせて図１に記載[1] Hagihara et al., 2010, J. Geopphys. Res., 115,

する。

http://dx.doi.org/10.1029/ 2009jd012344.

減衰付き後方散乱係数を用いたエアロゾル層と雲層の識別は、NASA の衛星搭載ライダーCALIOP の減衰付き[2] Nishizawa et al., 2011, J. Quant. Spectrosc.

Radiat. Transfer, 112, 254-267.

後方散乱係数を用いて行われている[1]。よって、この-361-

SP2-09+ (P1P, C5P)

Aeolus 衛 星 の ド ッ プ ラ ー 風 ラ イ ダ ー デ ー タ 同 化 イ ン パ ク ト*岡 部 い づ み 1 ,1.

岡 本 幸 三 1,
1:気 象 研 究 所

はじめに

石 橋 俊 之 1,

風速・気温・水蒸気・高度場の各要素について改善し衛星搭載ドップラー風ライダー(Doppler Wind Lidar:

た（図 1b）。特に熱帯での改善幅が大きく、東西風速のDWL)は、大気中のエアロゾルや雲の流れをドップラー

12 時間予報では 5%以上の改善となる高度もあった。

効果で捉え、視線方向の風速を観測するセンサである。

ただし、熱帯の対流圏下層の高度場で、予報初期に改

晴天域でも観測でき、鉛直分解能の高い風プロファイ

悪となる高度も見られた。品質調査からレイリー風のルが得られる。2018 年、欧州宇宙機構(European Space

下数層は他の層より観測誤差が大きいことが示されてAgency: ESA)が世界で初めて DWL 搭載衛星 Aeolus のおり、熱帯対流圏下層の高度場予測悪化との関連性調

打ち上げに成功した。既に欧州中期予報センター

査や品質管理手法の改善が今後の課題である。実験期(ECMWF)などの気象予測システムで現業利用が開始

間中に発生していた台風 20 個を対象とした検証では、されており、DWL データ同化による風速・高度・気温・

１日予報以降の進路予測精度改善が示された（図略）。

水蒸気場の予測精度向上が報告されている[1]。日本でも、DWL データ同化インパクトについて OSSE による研究がなされており[2]、気象学会 2021 春季大会では、
これに関連した取り組みを紹介した。今回は、DWL 実
データによるインパクト評価として、Aeolus による
DWL データ同化実験結果について報告する。
2.

同化実験設定と結果

図 1. (a)第一推定値と航空機による東西風速観測値の差の2019 年 12 月末時点の気象庁全球解析システム相当

標準偏差変化率。縦軸は気圧高度。負の値が第一推定値と観の設定をコントロール実験とし、その設定に加えて、測値の整合性向上を意味する。(b)対 ERA5 東西風速予測精度

Aeolus による L2B プロダクトの視線方向の風速データ

改善率の全球平均。横軸が予報時間、縦軸が気圧高度。赤が（以下、Aeolus データ）を利用した実験をテスト実験

改善を意味する。

とした。Aeolus データには、大気中の分子からのレイ

3.

まとめ

リー散乱光を捉えたレイリー風と、大気中のエアロゾ

ESA が運営する世界初の DWL 搭載衛星 Aeolus によルや雲粒のミー散乱光を捉えたミー風の２種類がある。

る視線方向の風速データの同化インパクトを評価した。

レイリー風は地上約 20km まで、ミー風は約 16km まで

その結果、同化した実験の第一推定値と他の観測デーをそれぞれ 24 層の分解能で観測している。今回のテス

タとの整合性が向上し、各気象要素の解析精度向上がト実験では、他の現業センターでの利用実績や品質特示唆された。また各気象要素の予測精度も予報初期か性を踏まえ、晴天域ではレイリー風を、雲域ではミーら予報後半まで改善し、特に熱帯で顕著であった。2020

風を利用した。実験期間は、解析実験が 2020 年 6 月 10

年夏季の台風 20 個を対象とした検証では、進路予測精日～11 月 10 日、予報実験が同年 6 月 20 日～11 月 10度向上が示された。

日である。実験の結果、Aeolus データの同化により、

4.

第一推定値と他の観測データとの整合性の向上が見ら

謝辞：

本 発 表 は 月 末 時 点 の JSPS 科 研 費

19K04849，
19H01973 の助成を受けたものである。

れた（図 1a）。航空機やラジオゾンデの風・気温などの参考文献

観測データを初め、他の衛星による気温や水蒸気の情[1] Rennie, M. P. and L. Isaksen, 2020, The NWP impact of

報を持つ輝度温度データなどとの整合性も向上しておAeolus Level-2B winds at ECMWF, ECMWF Technical

り、風・気温・水蒸気場の解析精度が改善したことがMemorandum, 864.
[2] Okamoto, K. et al., 2018: Feasibility Study for FutureSpace-Borne Coherent Doppler Wind Lidar Part 3:
Impact Assessment Using Sensitivity Observing System
Simulation Experiments, JMSJ, 96, 179-199.

示唆された。ただし、対流圏下層に感度のある一部の輝度温度データとの整合性が悪化した（図略）。予報精
度は予報初期から予報実験を実施した 5 日予報まで、-362-

SP2-10+ (P1P, C5P)

産官学共創プロジェクトによる衛星搭載ドップラー風ライダ
ーミッションの検討（航空機利用編）*松 本 紋 子 (ANA ホ ー ル デ ィ ン グ ス 株 式 会 社 )， 藤 平 耕 一 (宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 ),宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 ), 岡 本 幸 三 (気 象 研 究 所 )， 石 井 昌 憲 (東 京 都 立 大 学 )
1.

はじめに

現在の航空機運航は，数値予報モデルにて予報された上層気象データに基づき，飛行経路や飛行高度を設用することで, 飛行経路や飛行高度の最適化を図ることができ, より燃料消費量及び CO2 排出量の削減が期
待される.

定し，飛行を実施している．しかしながら，風向・風速などの気象情報は予報と実態では異なる場合が多く，計画と実際に使用する燃料差が一定程度生じている.

4.

定性調査

全球グローバル 3 次元風観測システムでは, 地表か

航空機に重要な対流圏中・上層の気象予測に重要なら高度 12 km まで 1 km 以下間隔で風速観測が可能であ風の観測は，広い範囲を測定するものとしては、陸域ることから, 乱気流の検知および乱気流予測精度の向の一部を除いて衛星風など 2 次元的なものに限られて上が期待されている. 晴天乱気流など現在予測が難し

おり、全球グローバル 3 次元風観測の導入によって, 上いとされている乱気流の検知および事前予測が可能と層気象予測の精度向上が期待されている．

なることで, 安全運航並びに燃料削減に寄与すること

本稿では, 国立研究開発法人 宇宙航空研究開発機構が期待される.

と ANA ホールディングス株式会社の共創プロジェク

また, エアロゾルの動きで風速を観測することから,

トにより検討を進めている全球グローバル 3 次元風観

現在高度毎に観測できていない火山灰の拡散状況に測システムが航空機運航へのインパクトを紹介する.

ついて, 高度毎における拡散状況を把握できると期待されている. 火山灰は航空機に甚大な被害をもたらす

2.

航空機運航へのインパクト検証について

航空機運航では，数値予報モデルにより予報された上層
気象データを用い，飛行経路や飛行高度を設定し，燃料使

ため、火山灰濃度の高いエリアからの確実な迂回, 迂
回エリアの縮小などにより, 安全運航並びに燃料削減に寄与すると考えられる.

用量を予測し，搭載燃料量を確定している．温度・気圧・
風向風速等の予報値は、実測値とは異なるため，計画と実際に使用する燃料量の差が一定程度生じる.

5.

おわりに

風観測衛星による風観測データが航空業界にて産業本研究では、2013 年に国立研究開発法人情報通信研究利用が進むことでもたらされるインパクトは非常に大機構と気象庁気象研究所が実施した，超低高度軌道に対すきいと考えており, 全球グローバル 3 次元風観測シス

る将来の衛星搭載コヒーレントドップラー風ライダーのテムが実現されることを期待したい．

影響評価を行う際に用いた観測システムシミュレーショ
ン実験（OSSE）の結果[1] [2] [3]を用いて, 航空機運航への影響を検証した．

謝辞
本研究は，科学研究費基盤研究 C19K04849 の支援を受けて行われた.

3.

定量調査

全球グローバル 3 次元風観測データを数値予報の新
たな入力値として追加した場合, 数値予報にて予測された風速誤差が 0.5~1m/s 改善する[4]ことから, 飛行計
画作成時に計画した想定使用燃料量と実際の使用燃料量の誤差が少なくなることが期待され, 搭載燃料の適正化により燃料消費量及び CO2 排出量の削減につながると考えられる.
また, 飛行計画作成時に予測精度の高いデータを使

参考文献[1] Ishii, S., et al., 2017, J. Meteor. Soc. Japan, 95, No. 5, pp.
301−317.
[2] Philippe, B., et al., 2017, J. Meteor. Soc. Japan, 95, No. 5,
pp. 319−342.
[3] Okamoto, K., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96, No.
2, pp. 179−199.
[4] Matsumoto, A., et al., 2020, JSASS 2020 4455.

-363-

SP2-11+ (P1P, C5P)

産官学共創プロジェクトによる衛星搭載
ドップラー風ライダーミッションの検討（民間利用の可能性について）*手 柴 充 博 、 駒 篤 志 (株 式 会 社 ウ ェ ザ ー ニ ュ ー ズ )、藤 平 耕 一 (宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 (JAXA))
1.

いての観測の活用を検討した。WNI では海運業界に対しはじめに2018 年度より宇宙航空研究開発機構（JAXA）およびて、航路の安全確保や最適運航に関し全世界でのサーANA ホールディングス株式会社（ANA）では、衛星搭載

ビスをすでに展開しており、その中で、中東のホルムズ

ドップラー風ライダー（DWL）ミッションの事業化に向海峡周辺や、南アフリカのダーバン周辺、南米ラプラタけた検討を実施している。株式会社ウェザーニューズ

川河口付近では、観測網が乏しいだけではなく、気象的（WNI）では、気象解析及び気象予測等に対する精度向にシビアな強風や突風が発生し、風圧面積の大きい大1上を目指し、自社で小型観測衛星を打ちあげている 他、型船舶の着離桟や荷役といった港湾作業に対する事故

気象庁をはじめとする各国気象機関が打ちあげる気象や遅延への懸念が常にある。これらについては、衛星観

衛星ひまわり等の気象衛星データの活用を進めている。

測の特徴である全世界での観測を用い、観測データを

今回、DWL ミッションに対しては、実際に風データが取日本に集約して日本からサービスできると、地上観測得された際に、風データを用いたビジネス化の可能性を補完しサービスを高度化することが可能となる。ま

検討および、今後衛星を継続的に運用していくためのた、強風や突風について、ある程度パターン化が可能と複数衛星の打ちあげや維持費用等に係る原資の確保がなれば、時間リードタイムをもって強風や突風に対す可能かどうかについての検討を行っている。

る対応が可能となると考えられる。

本稿では、JAXA と ANA の共創プロジェクトにより検討を進めている DWL ミッションについて、民間における活用についての例および課題を整理する。

3.

まとめ

DWL から得られる風データについては、民間での利用可能性の検討を進めており、気象予測モデルへの反映

2.

による予測精度の向上だけではなく、気象解析値の精

DWL データの活用イメージ

現在、想定されている DWL のセンサースペックとし度向上や、これまで観測網が密にない場所での観測値ては、地表から高度 12km まで 300〜1000m ごとに風速が得られることによる新たな価値が見いだせる可能性

2を観測できる 。まずはこのスペックを元に、どのようがある。講演では、具体的な活用事例について述べる予な利活用が考えられるか、民間気象会社としてのアプ定である。

リケーションの検討を行なった。まず、このスペックは日本全国に展開されている気象庁ウィンドプロファイ

参考文献

ラネットワーク（WINDAS）のスペックに近い。WINDAS の

1. 株式会社ウェザーニューズプレスリリース、2017：

場合、特に冬場の水蒸気が少ない大気成層において、観ウェザーニューズ、2 機目の気象・海象観測衛星

3

測可能な高度が低くなる傾向があり 、DWL によって大「WNISAT-1R」打ち上げ成功！〜世界中の海氷観測

気中上層（高度 5〜10km 程度）の風分布が得られると、や台風・火山灰の立体観測に挑戦〜

この高度における気象解析結果の向上が期待できる。

（https://jp.weathernews.com/news/17208/）

一方で、現状まずは衛星 1 基による運用であり、日本

2. 藤平他、2021：産官学共創プロジェクトによる衛星

上空を恒常的に観測することは困難である。そのため、搭載ドップラー風ライダーミッションの検討（全引き続き DWL 観測による気象解析精度向上の効果を検体構想編）、日本気象学会 2021 年度秋季大会予稿

討した上で、将来的には複数衛星による観測の時間頻集

度向上および観測可能領域の増加によってもたらされ3. 気象庁観測部観測課観測システム運用室、2009：局

るメリットについても定量的な評価を続けていく。次地的気象監視システム（WINDAS）の運用状況についに、衛星観測の特徴である、地上観測が困難な地域につて、測候時報、76、2−3-364-

SP2-12 (P1P)

衛星搭載ドップラー風ライダーの測定精度検証*岩 井 宏 徳 , 青 木 誠 , 大 城 満 (情 報 通 信 研 究 機 構 ), 石 井 昌 憲 ( 東 京 都 立 大 学 )
1.

はじめに

供された．WPR データを用いた解析から，2B10 の期

2018 年 8 月 22 日にドップラー風ライダーALADIN間において，Rayleigh/Mie ともにバイアスは 2B02 の期を搭載した衛星 Aeolus が ESA により打ち上げられ，間より減少（-0.82/-0.51 m/s; 図 1c,d）していることを確2020 年 1 月 9 日からは ECMWF で Aeolus により得られ認した．また，ランダムエラーも僅かではあるが減少

る風データの数値予報モデルへのデータ同化が開始ししている．

た．2019 年秋季大会において Aeolus の風データの精度
検証の初期解析結果について報告したが，本稿では日本における地上センサを用いた統計的な解析結果について報告する．

4.

まとめ

本稿では Aeolus の 2B02 と 2B10 の期間におけるAeolus と WPR の比較結果から，顕著にバイアスが改善されていることを示した．発表では NICT のドップラ

2.

検証実験の概要

ALADIN は波長355 nm の直接検波方式のドップラー

ーライダーとラジオゾンデを用いた解析結果についても報告する．

ライダーであり，レイリー散乱（Rayleigh）とミー散乱（Mie）によるドップラーシフトを分離して，それぞれ
東西風成分に近似する Horizontal LOS (HLOSAeolus)を計測する．解析には ESA から提供されている Level 2B(L2B)プロダクトを用いた．L2B プロダクト生成の処理
系（baseline）は順次更新されており，本研究では 2B02
（2018/10/1～2019/5/15）と 2B10（2019/6/28～12/31 と2020/4/20 ～10/8 ）の期間を対象に解析を行った．
HLOSAeolus の測定精度検証のため，NICT のドップラー
ライダーとラジオゾンデに加えて，気象庁のウィンド
プロファイラ（WPR）の水平風データを用いた．Aeolusの観測点から半径 100km 以内，かつ観測時間差が 30
分以内のWPR データを選択し，WPR の水平風をAeolusの観測レンジビン内で平均し，Aeolus の視線方向に投影 し て HLOS を 算 出 し た (HLOSWPR) ． そ し て ，
HLOSdiff(＝HLOSAeolus－HLOSWPR)からバイアスや標準偏差等の統計量を算出し，HLOSAeolus の精度検証を行っ
図１ 2B02 と 2B10 期間における WPR の HLOS とた．

Aeolus の Rayleigh/Mie の HLOS との比較結果．
3.

比較結果

Aeolus の観測開始直後である 2B02 の期間において，Rayleigh/Mie ともに正のバイアス（1.69/2.42 m/s）を示している（図 1a,b）．他機関の検証結果[1]においてもRayleigh/Mie ともに正のバイアスを示しており，本解析

参考文献[1] Witschas, B., et al., 2020, Atmos. Meas. Tech., 13,
2381–2396.
[2] Weiler, H., et al., 2021, Atmos. Meas. Tech. Discuss.

と一致する．このバイアスの主な原因として，Aeolusの軌道に依存した主鏡の変形により分光器への光の入謝辞：本研究の一部は科学研究費補助金（課題番号：

射角が変化していることが分かった[2]．2B10 において

17H06139，19K04849，および 19H01973）の支援を受は，この主鏡変形の補正をかけた L2B プロダクトが提け実施された．ここに謝意を表す．

-365-

SP3-01+ (P2A, B3P)

金星の雲形態の統計的解析*須 田 智 也 (東 京 大 学 大 学 院 新 領 域 創 成 科 学 研 究 科 ),今 村 剛 (東 京 大 学 大 学 院 新 領 域 創 成 科 学 研 究 科 )
1.

研究目標

金星は惑星全体が, 硫酸が主成分の雲に覆われている. 低緯度付近の雲を紫外線で観察すると, 図 1 に示すような細胞状の細かい構造がしばしば見られるが, 未だそのような雲形態が生じる要因は解明されていない.
惑星規模の波動との関連も考えられるが，調べられて

図 2 分散の計算に用いた画像データ. (2018 年 10 月 26

いない．

日 12 時撮影データを使用.) 左図が処理前のデータ, 右

そこで本研究では雲形態の小規模な構造の形成過程

図がハイパス処理を行ったデータである. ローカルタを調べるため, 雲画像の統計的な解析を行った.

イムが正午の経度を中心に東西 45°ずつ描画している.

解析には, 金星探査機あかつきが 283nm の紫外波長で撮影した画像を用いた．

図 3 赤道域における，輝度値（黄色）と微細構造の輝度値（青色）の分散の時間変化. 大規模な明暗がおよそ
4 日周期で変動することが報告されているため, 4 日ごとに灰色の点線を入れてある．
図 1 金星の雲画像. (2018 年 11 月 16 日 7 時撮影.) 撮

また, 赤道付近のデータを切り出し, wavelet 解析やフ影された画像を緯度経度座標系に展開してある. 惑星

ラクタル解析を行った. 図 4 に wavelet 解析の一例を示

規模の明暗のコントラストが見られる一方で, 一部分

す.

では細かい構造が見られる.
2.

解析

まず大規模な明暗のコントラストと細かい構造の関連を見るために,太陽光入射角・出射角の影響を除いた
輝度値と, 約1200km 以下の構造を残すハイパスフィル
ターをかけた図 2 のような画像内の輝度値の分散の時間変化を比較した. 図3 はその計算結果を示している.

図 4 赤道域における微細構造の輝度値の分散が大きい

この計算結果から, 分散は数日の時間スケールでお場合の, 輝度値の wavelet スペクトル. (2018 年 10 月 27

よそ 1 桁にわたる大きな変化をしていることが分かっ

日 8 時撮影データを使用.)た. 約 4 日周期で変化する輝度値と同期しているように見えるが, 周期性については更なる解析が必要であ

この結果から, 波長にして約 10°以上の成分が大きなる.

振幅を持ち, それよりもスケールが小さい部分では構造が乏しいことが窺われる.

-366-

SP3-02+ (P2A, B3P)

金星の雲頂温度に見る惑星規模波動*今 村 剛 ， 梶 原 直 也 (東 京 大 学 新 領 域 創 成 科 学 研 究 科 ), 田 口 真 (立 教 大 学 理 学 部 ),神 山 徹 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 )1.

金星雲頂の波動注目する．背景風に対する位相速度と緯度構造から，

金星大気では高速の東風（スーパーローテーション）

周期 3.6 日の波はケルビン波，周期 5.0，5.4 日，6.1など大気循環の維持に惑星規模の波が重要な役割を果

日の波は南北対称なロスビー波であると考えられる．

たしていることが考えられる．金星は自転が遅いためにコリオリ力が極めて小さいが，スーパーローテーシ
ョンがもたらす旋向風バランスのもとでは風速擾乱に対してコリオリ力に似た慣性力が働き，そのためにロ
スビー波や赤道ケルビン波といった波動が存在しうる．
これまで金星の大気波動については，主に紫外画像を用いて紫外吸収物質の分布や雲追跡風の変動の周期性が調べられ，波数 1 のケルビン波やロスビー波と思われる振動が検出されてきた[1]．しかしこれらの波動の空間構造は十分に決定されておらず，角運動量輸送への寄与もわかっていない．本研究では、金星探査機あかつきに搭載された中間赤外カメラ LIR が継続的に取得した熱赤外画像から，惑星規模の波に伴う雲頂温度

図１ 緯度ごとの Lomb-Scargle スペクトル．白い破線は 95%信頼レベル，赤線は背景風の周回周期の振動を抽出した．
振幅と位相の緯度構造の一例として，5.0 日波の構造
2.

解析手法

を図 2 に示す．位相は緯度方向によくそろっており，

ここでは 2017 年 5 月 18 日から 142 日間のデータを

グローバルな振動を取り出せていることがわかる．振用いた．LIR は 1–2 時間ごとに金星ディスク全体を視幅は南北の高緯度で極大を持つ．発表ではこのような野に収めて撮像を行い，24 時間のうちおよそ 8 時間は

緯度構造の起源について考察する．

データ転送のために観測を休止している．なるべく等間隔のデータとするため，約 12 時間おきにデータを取り出して緯度 10°ごとに時系列解析を行った．
データのランダム誤差は 0.3K 程度と小さいものの，
系統誤差は 3K 程度であり，絶対値の変化から振動を取り出すのに支障があることが懸念されたため，東西方向の温度勾配を算出してこの時間変化を解析することとした．雲層からの熱放射は出射角によって変化する
ため，ここでは画像ごとに出射角 40–60°での値を金星
ディスクの西側と東側で読み取り，その差分から温度勾配を計算した．得られた時系列データを FFT とLomb-Scargle 法の 2 通りで解析した．
3.

解析結果

図 2 5.0 日波の振幅（上）と位相（下）緯度構造

図 1 に Lomb-Scargle スペクトルを示す．特定の周期で南北両半球の広い緯度帯に明瞭なピークを持つ多く

参考文献の振動成分が見られる．ここでは矢印を付した成分に[1] Imai, M., et al., 2019, J. Geophys. Res., 124., 2635-2659.

-367-

SP3-03+ (P2A, B3P)

金星雲頂で卓越する 5 日周期擾乱の南北熱輸送*今 井 正 尭 (京 産 大 ),1.

神 山 徹 (産 総 研 ),堀 之 内 武 (北 大 ), 田 口 真 (立 教 大 )背景

金星探査機「あかつき」搭載紫外線イメージャ (UVI)の昼面連続観測によって, 雲追跡の手法 [1] から雲頂
高度~70 km での熱潮汐波や惑星波 (4‒5 日程度の短周期擾乱)といった大気波動と思われる擾乱の水平構造が得られている. 我々は, 2017 年 7 月から 10 月に 3 ヶ図１: 出射角 50 で再現された熱潮汐波の温度構造

月間に渡って卓越する 5.1 日周期の風速変動を捉え,
南北 40 度付近を中心とする南北に対象な惑星規模 (波

3.

結果と議論

数 1) の渦構造をもつことや, 振幅が約 20 日で増大し

図 2 に LIR 画像解析から得られた 5.1 日周期の短周

50 日程度で減衰する惑星波の消長を明らかにした [2].

期擾乱に伴う温度場と, 同座標系での UVI 365 nm 画

UVI で観測された渦構造は, 線形モデルを用いてシ像を用いた雲追跡風から得られた風速場を示す. LIR 画

ミュレーションされた赤道Rossby 波 [3]と類似の構造

像内に存在する地形性の大気波動やその他の擾乱に由をもっている. しかし, ~5 日のRossby 波を励起するメ

来する小さい空間スケールの温度変化が存在するが、カニズムは明らかになっておらず, 金星雲頂部で頻繁

相対経度 180 より東側で温度 (𝑇’) が高くとなる明確に観測される短周期擾乱は十分理解されていない.

な波数 1 構造が見られる. 対応する波数 1 の渦構造はそこで本研究では, 「あかつき」に搭載された中間赤外カメラ (LIR) 画像から短周期擾乱に伴う温度変化を取り出し, UVI で観測された 5.1 日波の南北熱輸送を調査し, 5 日波の起源に関する議論を行う.

極向きの南北風 (𝑣’) が高温側に重なり, 定性的に極向$$$$$ > 0) であることが明らかになった.
き熱輸送 (𝑣’𝑇’
観測された 5 日波が Rossby 波である場合, 今回の極向き熱輸送を示す結果は群速度が上向きの波を示唆する. 依然として下層の励起源は不明であるが, GCM

2.

LIR 観測と画像解析

数値シミュレーションによって高度~50 km から上方

LIR は雲頂付近からの波長 10 µm の熱放射を通常 2に広がった構造をもつ傾圧不安定波の存在が示唆され時間毎に観測しており, 昼夜区別なく全ローカルタイている [5]. 5 日の短周期擾乱は, 雲頂にて数ヶ月で消ムをカバーした温度分布を得ることができる. ただし,長する特徴をもつため, 現在この傾圧不安定波を励起

LIR が観測する高度は赤外放射の出射角 (e )に依存し源とする Rossby 波の鉛直伝搬か, 傾圧不安定波の上て変化するため, 一定の高度の輝度温度データを解析

部構造を観測していると考えられる.

するために, e = 50

3.5 のデータを抽出した. 使用

したデータは, 5.1 日波の風速振幅がピークとなった2017 年 7 月 18 日からの 30 日間に取得された金星距
離 > 60,000 km の全球観測画像である.
まず, 雲頂高度で最も顕著に見られる熱潮汐波に伴う温度の水平擾乱を抽出するため, e = 50 3.5 の領域を用い, 平均的なローカルタイム−緯度の輝度温度分布図を作成し先行研究 [4]と整合的な熱潮汐波の水平構造を得た (図 1). 次に, このローカルタイム固定
成分を各観測データから減算し, 温度の残差から短周期擾乱に伴う温度構造を抽出した. 雲追跡データの周期解析から決定された 5.1 日周期で回転する座標系を設定し, 2017 年 7 月 18 日 0:00 UT 時点の太陽直下点
を相対経度 180 とした場合の温度構造を再現した.

図 2: 5 日周期の短周期擾乱の温度・風速構造
参考文献[1] Horinouchi et al., 2017, Meas. Sci. & Tech., 28, 085301.
[2] Imai et al., 2019, J. Geophys. Res., 124, 2635‒2659.
[3] Imamura, 2006, J. Atmos. Sci., 63, 1623‒1636.
[4] Kouyama et al., 2019, Geophys. Res. Lett., 46, 9457‒9465.
[5] Sugimoto et al., 2014, Geophys. Res. Lett., 41, 7461‒7467.

-368-

SP3-04+ (P2A, B3P)

金星大気大循環モデルの中の短周期擾乱の構造*山 本 勝 (九 大 応 力 研 ),1.

廣 瀨 拓 海 (九 大 総 理 工 ), 池 田 恒 平 ( 国 立 環 境 研 ),高 橋 正 明 (国 立 環 境 研 )はじめにYamamoto et al. (2019, 2021)は，Ikeda (2011)の金星大気大循環モデル(GCM)に地形を組み込んだ数値実験を波よりも長い．この 7.5 日波は，雲上部では高緯度ロス
ビー波として，雲底では赤道ケルビン波と高緯度ロス
ビー波のペアとして出現する（図１）．

行い，地理座標および太陽固定座標から見た大気大循

雲上部の高緯度ロスビー波は，極向き水平熱輸送を環構造や長周期波動（潮汐波と定在波）を調査した．本介した帯状平均有効ポテンシャルエネルギーからの変研究では，上記の研究で言及されていない短周期擾乱

換が起こり，傾圧不安定による維持・形成が示唆される．

について調査した．本稿では，スナップショットで見ら雲底では，帯状平均流より速い赤道ケルビン波と帯れる特徴的な擾乱構造を概観したのち，短周期擾乱の状平均流より遅い高緯度ロスビー波のペアが出現する．

中でもっと卓越する 7.5 日波の詳細について記述する．

臨界緯度を横切る赤道向き運動量輸送に伴い，帯状平
均運動エネルギーからの変換が起こるので，これらの2.

モデルと解析方法

波の成因として水平シアー不安定（あるいは順圧不安

Yamamoto et al. (2021)と同じく，東大大気海洋研の定）が示唆される．臨界緯度では，7.5 日波の流線関数

GCM を用いてT63L52 の解像度で行った実験結果を解や速度ポテンシャルが臨界緯度を横切るような形で，析した．本研究では，風速，温度，ジオポテンシャル高ケルビン波とロスビー波が結合している．加えて，対流度を時空間についてフーリエ分解した成分の中で，最圏の高緯度圏界面で強化される高緯度ロスビー波は，も卓越した短周期波動（7.5 日波）の回転成分と発散成

鉛直向き運動量輸送による帯状平均運動エネルギーか分の構造を調べた．また，エネルギー変換に基づき発生

ら擾乱成分への変換も大きい．

要因について調査した．

赤道ケルビン波の東西風成分は雲底(高度 50km)で東西流ジェットコアを形成する．この東西風は，発散成分3.

特徴的な擾乱構造

だけでなく回転成分により形成される．高度 45 km で雲頂の鉛直流では，C を左右反対にしたような円弧は，発散成分より回転成分が卓越する．このように，この細かい弓状構造が形成される．赤道域の高地に定在の高度域のケルビン波は水平発散が卓越する重力波とする弓状構造は朝方や夕方に上昇流と下降流が強化さは大きく異なる．

れ，円弧の筋が明瞭に表れる．他方，昼間や夜中の高地
では，それぞれ上昇流と下降流の 1 日潮成分の極大・極小に埋もれて，円弧状筋構造は明瞭ではない．このよ
うに，朝方や夕方の赤道域の高地で弓状構造が出現しやすい．
雲底の鉛直流では，Ｖを横に傾けた直線的な筋模様が見られる．この筋模様は数日スケールの変動が大き
く，寿命が短い．赤道では東西風のジェットコアが 7.5
日周期で金星を一周する．雲頂と比較して雲底は安定度が低く，太陽光加熱が小さいので，定在波や潮汐波のシグナルが弱く，短周期擾乱が顕著に表れる．
4.

7.5 日波雲頂や雲底の短周期波動の中で最もシグナルが強いのは，東西波数１の 7.5 日波である．数値モデルの帯状流は観測よりも遅いため，あかつきで観測された 5.5 日

図１ 7.5 日波のジオポテンシャル高度振幅(m, 濃淡)と帯状平均大気安定度（K/km, 等値線）
．緑線は位相速度と帯状平均流が同じになる臨界線(EGU21-3657 の講
演資料より)．
※本研究は，科研費(科研費番号 JP17H02960)の助成を受けま
した．

-369-

SP3-05+ (P2A, B3P)

金星大気におけるケルビン波と雲の変動の関連性*狩 生 宏 喜 1 ,黒 田 剛 史 1, 寺 田 直 樹 1, 笠 羽 康 正 1, 山 本 勝 2,
高 橋 正 明 3, 池 田 恒 平 4, 杉 本 憲 彦 5
1
東北大学, 2 九州大学, 3 東京大学, 4 国立環境研究所, 5 慶應義塾大学
1.

はじめに

近年、あかつきの IR カメラによって金星の雲層下層(48-55 km)で光学的厚さが東西方向に急激に変化するの構造が移動する周期でのジオポテンシャルおよび光学的厚さの擾乱を調べると、ケルビン波の構造に一致
して光学的厚さが変化することが確認された。

ような不連続構造が見つかった[1]。この研究では非線

次に、ケルビン波による温度・鉛直風擾乱の位相と形ケルビン波による鉛直風擾乱が光学的厚さの変化に

雲生成率の位相を調べると、先行研究[2]とは異なり、関わっていることや、光学的に厚い部分は粒径の小さ

鉛直風が雲の光学的厚さ変動の原因となることが示唆い粒子に富んでいることが示唆された。また雲の物理された。また、光学的に厚い部分で粒径の小さい粒子過程を取り入れた AFES Venus GCM を用いた研究[2]でに富む特徴も再現された。我々のモデル結果では鉛直

は Kelvin-like な重力波による温度擾乱が雲の厚さの変風が上向きの領域で硫酸蒸気が雲層の下より運ばれ、動を引き起こすことを示し、雲が厚い部分では粒径が雲底付近で凝結することによって雲が生成されており、大きくなると考察している。

これは観測[1]で示された粒径分布の特徴とも一致する。

本研究では先行研究[2]で考慮していない粒径のモー発表では、より詳細な観測[1]との比較、雲の光学的

ドとその時空間変化を考慮した雲生成過程を含む金星

厚さ変動のメカニズムについて先行研究[2]と異なる示

GCM を用いて、雲層下層でのケルビン波に伴う雲の変唆が得られた理由についての考察も示す予定である。

動と鉛直風との相関を調べ、観測との比較を行った。
2.

使用データ・手法

本研究で用いた金星 GCM は MIROC [3]をベースとし、分解能は T21L52 で、地表から高度約 95 km までを計算する。大気放射過程及び運動量と熱の水平拡散・
鉛直拡散係数は[4]と同一で、硫酸蒸気の生成に関わる
簡単な化学過程と雲生成の物理過程を新たに導入している。硫酸雲は硫酸蒸気量が過飽和になる場所で生成され、その粒径は Pioneer Venus 観測に基づく定義 [5]に従いモード 1 (有効半径 0.49 µm)、モード 2 (同 1.18

図 1 2.26 µm での光学的厚さの分布。黒は光学的に厚い部分を示している。

µm)、モード 2’ (同 1.40 µm)、モード 3 (同 3.65 µm)の 4
種類を考慮しており、この部分がモード 1 と 2 のみを

参考文献

考慮した先行研究[2]との差異となっている。今回のシ[1] Peralta, J., et al., 2020, Geophysical Research Letters,

ミュレーションでは地形の効果を導入し、風速場と雲47(11), e2020GL087221.

の分布が十分定常状態になった後の 5 金星日分のデー[2] Ando, H., et al., 2021, Journal of Geophysical Research:

タを用いて解析を行った。

Planets, 126(6), e2020JE006781.
[3] K-1 model developers, 2004, K-1 Technical Report No. 1,

3.

結果

あかつき IR カメラの観測で使われている波長(2.26µm)での光学的厚さを計算すると、観測[1]で報告され

The Univ. of Tokyo.
[4] Yamamoto, M., et al., 2019, Icarus, 321, 232-250.
[5] Crisp M., 1986, Icarus, 67, 484-514.

たような雲の厚さが東西方向に急激に変化するような構造が得られた(図 1)。さらに高度 50 km において、こ-370-

SP3-06+ (P2A, B3P)

熱潮汐波に着目したあかつき水平風速のデータ同化―金星客観解析データ作成の試み―*藤 澤 由 貴 子 （ 慶 大 ）、 村 上 真 也 （ JAXA）、 杉 本 憲 彦 （ 慶 大 ）、 高 木 征 弘 （ 京 産 大 ）、
今 村 剛 （ 東 大 ）、 堀 之 内 武 （ 北 大 ）、 は し も と じ ょ ー じ （ 岡 大 ）、 石 渡 正 樹 （ 北 大 ）、
榎 本 剛 （ 京 大 ）、 三 好 建 正 （ 理 研 ）、 林 祥 介 （ 神 戸 大 ）
1.

はじめに

金星探査機「あかつき」の観測により、紫外カメラの雲追跡による水平風速、中間赤外カメラによる温度の水平分布のデータが蓄積されつつある。本研究の目

球的な改善に成功した。また、Venus Express の水平風速データを同化した先行研究[4]とも整合的である。
今後は、得られた同化結果を世界で初めての金星の客観解析データとして、公開していく予定である。

的は、我々がこれまでに開発してきた、金星大気大循環モデル「AFES-Venus」[1] を基にした金星大気デー
タ同化システム「ALEDAS-V」[2] を用いて、あかつきの観測データから、高時間・空間分解能の金星の客観解析データを作成することである。本発表では、金星の雲層上部における太陽加熱で励起され、太陽とともに移動する惑星規模の大気波動である熱潮汐波に着目して、作成した解析データの検証を行った。
2.

実験設定

AFES-Venus では、シグマ座標系における乾燥大気の
球面プリミティブ方程式を基礎方程式に用いている。
解像度は T42L60 である。物理パラメータは金星の観測値に基づく。地形は考慮していない。初期値にはスーパーローテーションを仮定した東西風を設定し、4 地球
年間のスピンアップを行ったところ、観測と整合的な風速場が得られた。
ALEDAS-V は、局所アンサンブル変換カルマンフィ
ルター（LETKF）を用いたデータ同化システムであり、

図１ 2018 年 10-11 月平均の高度 70km における東西風(a,b,c) と南北

アンサンブルメンバー数は 31、同化サイクルは 6h、観風(d,e,f)の緯度ローカルタイム図。(a,d) 観測、(b,e) 同化なし結果、(c,f)

測ウィンドウは 1h である。インフレーションは 10%で同化した結果。(b,c,e,f)は帯状平均からの偏差である。

固定した。局所化は、先行研究[2]と同様に水平 400km、鉛直 log p = 0.4 に設定した。

謝辞

同化に用いた観測データは、あかつき紫外カメラ

本研究は、地球シミュレータ公募課題「AFES を用い(365nm)の雲追跡[3] により得られる水平風速であり、た金星・火星大気の高解像度大循環シミュレーション」、

2018 年9 月から12 月の期間について雲層上部である高科研費・基盤 S「あかつきデータ同化が明らかにする金度 70km に同化した。観測誤差は 4m/s に固定した。

星大気循環の全貌」の支援を受けて行った。

3.

参考文献

結果

東西風の同化の結果(図 1c)は、同化なし結果(図 1b)[1] Sugimoto et al., 2014, J. Geophys. Res. 119, 1950–68.

に比べて赤道付近の東西波数 2 の構造が午前側に 2 時[2] Sugimoto et al., 2017, Scientific Reports, 7(1), 9321.

間ほどシフトしている。この構造は観測結果と近く、[3] Ikegawa & Horinouchi, 2016, Icarus, 271, 98–119.

AFES-Venus が持っている熱潮汐波の位相のずれの全[4] Sugimoto et al., 2019, Geophys. Res. Lett., 46, 4573–80.

-371-

SP3-07+ (P2A, B3P)

Arcadia 平 原 に お け る 火 星 ダ ス ト ス ト ー ム の 特 徴*小 郷 原 一 智 (京 都 産 業 大 学 理 学 部 )

1.

はじめに

火星のダストストームの多発地帯として知られている地域にはいくつかあるが，その 1 つが北半球にある

委の発生数は南半球夏の季節が多い．近日点付近の発生数は低下しているものの，北半球冬至後の Ls=300°
付近の季節は特に多い．

Arcadia 平原西部である[1]．Arcadia 平原西部は，[1]が提案した 3 種類のダストストームのうち，plume-like4.

考察とまとめdust storm の最も明瞭な多発地帯である． [1]や[2]が報北半球の真冬である近日点付近にダストストームが告したのは，北半球もしくは全球で合計したダストス

少ないのは，中緯度に強いに西風ジェットがあること

トームの面積の季節変化であるから，特定の地域のダを考えれば不自然である．しかし，ちょうどこの時期

ストストームの発生数の季節変化を得ることができなに選択的に傾圧擾乱が弱まることが報告されており，

い．同様に，個々のダストストームの発生日時や緯度

これと矛盾しない．目視検出した場合のダストストー

経度も明らかになっていないので，当該地域でダストム数もこの時期低下するとされている[2]．本研究ではストームが発生する際に典型的な大気環境もわからな

約 3 火星年分の観測画像を用いたが，そのうち Mars

い．そのような情報がまとめられているのは[3]のみでYear (MY) 25 の Ls=180°付近からは global dust storm があるが，彼らの報告は Mars Global Surveyor (MGS)によ発生したため，それより小さなダストストームが発生

る観測の初期に限定されており，1 火星年に満たない．

しないか，発生しても目視検出すらできない．したが本研究では，Arcadia 平原を対象に深層学習を用いてダって，図 1 の Ls=200°から 250°におけるダストデビル

ストストームを自動検出し[4]，当該地域におけるダス数には負のバイアスがあると考えられる．

トストームの発生数の季節変化や，面積の分布を調査
した．

参考文献
[1] Kulowski, L., et al., 2017, Adv. Space Res., 59, 2,

2.

データ

715-721.

MGS に搭載された Mars Orbiter Camera (MOC)によっ[2] Wang, H., et al., 2005, J. Geophys. Res., 110, E7, 1-20.

て取得された，およそ 3 火星年分の赤青 2 色の可視光[3] Cantor, B., et al., 2001, J. Geophys. Res., 106, E10,

画像を使用する．緯度経度座標に変換したのち，23,653-23,687.

160°E-200°E, 25°N-55°N の領域を切り出した．MGS は[4] Ogohara, K. and R. Gichu, submitted, Comput. Geosci.

太陽同期極軌道衛星であるから，Arcadia 平原は 1 sol[5] Wang, H. and A. P. Ingersoll, 2002, J. Geophys. Res., 107,

（火星の 1 太陽日）あたり 1 回，14:00LT 付近に観測さE10, 5078, doi:10.1029/2001JE001815

れる．全部で約 2000 sols 分の画像に対して光学補正[5]およびハイパスフィルターを施したのち，[4]で提案された方法で画像中のダストストームのセグメンテーシ
ョンを行った．ダストストームが検出された画像を著者が目視確認し，偽陽性画像を除外した．
3.

ダストストームの発生数
図 1 は Arcadia 平原の観測数（青）と Arcadia 平原において自動検出されたダストストーム数（赤）の季節変化である．Ls=250°付近の観測数が最も少ないのは，
この時期が近日点付近であるが故，火星の公転運動の面積速度が大きいからである．一方，ダストストーム

図 1 Arcadia 平原の観測数（青）とダストストームの発生数（赤）の季節変化．

-372-

SP3-08+ (P2A, B3P)

電波掩蔽データ解析による火星大気の微細構造の抽出*櫻 井 龍 太 郎 , 今 村 剛 (東 京 大 学 大 学 院 新 領 域 創 成 科 学 研 究 科 )

1.

はじめに

これまで火星周回機を用いた電波掩蔽観測により,火星大気の温度構造が求められ,そこから大気重力波,

うことである. 具体的には,受信信号のフーリエ変換の位相を周波数で微分することにより,周波数が観測されるべき時刻を求める.

対流境界層,夜間に発生する氷の雲による薄い安定層などの様々な微細構造が存在することが明らかにされ

3.

初期結果例

てきた.電波掩蔽観測は,探査機から送信され惑星大気

図 1 と図 2 は,それぞれ幾何光学法と電波ホログラフを通過したのち地上局で記録された信号から大気構造

ィによる温度と温位の比較例である. 図 1 から, 電波ホを導出するものであり,惑星大気中の微細な構造を研

ログラフィでは幾何光学法に比べ地表付近の急激な温究するための効果的な手法の一つである.しかし上記度低下をとらえることができていることがわかる.また,の気象の研究のためには,より高い高度分解能が求め

図 2 からは電波ホログラフィでの結果のみ温位が中立られる.そこで本研究では,火星探査機 Mars Globalに近く対流が発生していると考えられる層が複数検出

Surveyor から得られた電波掩蔽データを次節に述べるされていることがわかる.

2 つの手法で解析し,結果を比較した.
2.

解析手法

① 幾何光学法
従来の解析手法である幾何光学法では, 受信信号の時系列を小区間に分割し, それぞれフーリエ変換を行うことで各瞬間の受信周波数を求め, そこから電波経路を算出して大気構造を求める. しかし, 幾何光学法
では鉛直分解能がフレネルゾーンによって制限される.
フレネルゾーンとは, 電波の電力が通過する経路の太さのことであり, それにより鉛直分解能が 1 km 程度に制限される.そのため, 前節で述べたようなメソスケー

図 1 幾何光学法と電波ホログラフィの温度の比較例.

ルの現象を十分に分解し解析することができない.

紫色は電波ホログラフィ, 緑は幾何光学による.（73ºN,② Full Spectrum Inversion（FSI）

LS=107º，LST=3.7h）

幾何光学法に対し,近年考案された電波ホログラフィ法の一種である Full Spectrum Inversion（FSI）（Jensen etal. 2003）が Imamura et al.（2018）によって金星大気に応用され, 幾何光学法と比べて大幅に鉛直分解能が向上することにより, 従来の解析では捉えられなかった
大気中の細かい構造が見えることが示された. 新手法である FSI では, 以下に述べる二つの特徴により幾何光学法の制限を解決する. 一つ目の特徴は, 受信信号の時系列データ全体を一度にフーリエ変換することである.これにより, 観測中に探査機が移動する範囲全体
が一つの合成開口となり, 高分解能の実現が可能とな
る. 二つ目の特徴は,各時刻の受信周波数を求めるので

図 2 幾何光学法と電波ホログラフィの温位の比較例.

はなく, 各周波数が観測されるべき時刻を求めるとい（74ºS, LS=113º, LST=13.8h）-373-

SP3-09+ (P2L, B3P)
全球非静力学火星大気大循環モデルの開発： 地形あり計算*樫村博基 (神戸大/CPS)， 八代尚 （環境研）， 西澤誠也， 富田浩文 (R-CCS)， 小郷原一智 （京産大），
黒田剛史 (東北大)， 中島健介 (九州大)， 石渡正樹 (北海道大)， 高橋芳幸， 林祥介 (神戸大/CPS)
1.

はじめに
火星では水平数十から数百m規模のダストデビル(塵旋風)から， 全球規模のグローバルダストストームまで， 大小様々な規模の砂嵐が観測されているが， これらのスケール間の相互作用は解明されていない． また火星は大気が薄く海がないため， 昼夜間の寒暖差が大き
く， 地表付近の鉛直対流が成長し卓越すると考えられるが， 大気大循環に対するその役割は解明されていな
い．
我々は， 観測されている水平数 km 規模の鉛直対流を全球的に再現し， その気象・気候学的役割を調べるた
めに， 全球非静力学の火星大気大循環モデルを開発している． 開発は， 非静力学大気大循環モデル「SCALEGM[1]」（力学コアはNICAM-DC[2]に基づく）に， 既
存の汎惑星大気大循環モデル「DCPAM[3]」の火星大
気物理モジュールを移植する形で進めてきた． これまでに火星大気放射や地表面過程， ダスト過程を導入し，
全球 1．9 km 格子の高解像度計算を実現してきた[4，5]． ただし， これまでの計算は地形を省略した設定で行っていた．

MY2．5[10]で計算した． 初期値は 200 K の等温静止
大気・土壌とした．
火星地形はNASAのMars Global Surveyor/
Mars Orbiter Laser Altimaterの観測による高解像度データ[11]を， モデルの水平・鉛直解像度に合わせて， 勾配を緩和し， 低解像度化したものを使用した．
3.

計算不安定
試行の結果， 火星設定のSCALE-GMに大規模地形を導入すると， 容易に計算が不安定化することが分かった． 地形に沿った座標系において， 計算安定のためには地形勾配をモデル格子のアスペクト比の半分以下に抑えることが必要とされているが[12]， この条件を満たしていても不安定となった（図）． その原因は， 地球に比べて， 標高差が大きく， 大気が薄いことで生じる， 強い
斜面風に伴う速度と温度の鉛直勾配にありそうである．
発表ではこれまでの試行の結果を紹介し議論したい．

火星の地表面は， 非常に起伏に富んでおり， 南北半
球で平均標高に 4 km 程度の差があり， 最大標高差は30 km を超える． 加えて薄い火星大気は， 地表面からの熱や運動量フラックスの影響を強く受けるため， 地形を考慮することは火星の気象・気候を考察する上では欠かせない． そこで本研究では， 火星地形を導入した
高解像度計算を試行する．
2.

モデル・実験設定
SCALE-GMは非静力学の3次元運動方程式系を正20面体準一様格子上 有限体積法 解くモ ル ある． 今回は水平解像度 glevel 5 （Δx 〜 150 km)から glevel 8 （Δx 〜 20 km）で試行した． 鉛直座標は，地形に沿った規格化高度 z*-座標であり， 大気上端を55 km に設定した． 地表から z* = 17．5 km までは，
Δz* = 250 m （70層）とし， そこから大気上端までは徐々に層間隔を広げて30層を配置した． 時間積分は，
水平は陽解法で， 鉛直は陰解法で計算される[6]．
放射モデルは[7]に基づく． 簡単のため， ダストの光学的厚さは地表面で 0．2 の固定分布とした． 土壌は18層とり，熱容量は 9．7×105 [J K−1 kg−1]， 熱伝導率
は 0．076 [W m–1 K–1]とした． 地表アルベドは 0．2 とし， 地表面フラックスはBH91B95[8，9]， 鉛直拡散は

図：計算不安定発生した時刻・場所での南北風 (上) と気温 （下）の南北-高度断面． 最下層は強い北風（斜面を上る風）と高温， 2番目の層は南風（斜面を下る風）と低温になっている． この計算の水平解像度は glevel 5．
謝辞：本研究は， 文部科学省ポスト「京」萌芽的課題３ 「太陽系外惑星（第二の地球）の誕生と太陽系内惑星環境変動の解明」および「富岳」成果創出加速プ
ログラム「宇宙の構造形成と進化から惑星表層環境変動までの統一的描像の構築」の一環として実施しました． 数値計算には， HPCIシステム利用研究課題（課題番号：hp200124， hp210164）のもと， 理化学研究所のスーパーコン
ピュータ「富岳」を使用しました．

参考文献[1] SCALE, https://scale.riken.jp (2021/7/20)[2] NICAM-DC, http://r-ccs-climate.riken.jp/nicam-dc/ (2021/7/20)[3] DCPAM, https://www.gfd-dennou.org/library/dcpam/ (2021/7/20)[4] 樫村他, 2017, 日本気象学会2017年度秋季大会, A404.
[5] 樫村他, 2019, 日本気象学会2019年度春季大会, D301.
[6] Tomita & Satoh, 2004, Fluid Dyn. Res., 34 (6), 357–400.
[7] Forget et al., 1999, JGR, 104, 24155–24175.
[8] Beljaars & Holtslag, 1991, J. Appl. Meteor., 30 (3), 327–341.
[9] Beljaars, 1995, QJRMS, 121 (522), 255–270.
[10] Mellor & Yamada, 1982, Rev. Geophys. Space Phys., 20, 851–875.
[11] PDS Geosciences Node, https://pds-geosciences.wustl.edu/
missions/mgs/megdr.html (2021/7/20)[12] Mahrer, 1984, Mon. Weather Rev., 112, 918–922.

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-374-

SP3-10+ (P2L, B3P)

火 星 衛 星 探 査 計 画 MMX に よ る 火 星 気 象 観 測*青 木 翔 平 (JAXA), 中 川 広 務 (東 北 大 学 )， 小 郷 原 一 智 (京 都 産 業 大 学 )， 今 村 剛 (東 京 大 学 ),神 山 徹 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ), 今 井 正 尭 (京 都 産 業 大 学 ), 佐 藤 隆 雄 (北 海 道 情 報 大 学 ),佐 川 英 夫 (京 都 産 業 大 学 ), 益 永 圭 (JAXA), 寺 田 直 樹 (東 北 大 学 ), 臼 井 寛 裕 (JAXA),MMX 火 星 圏 サ ブ サ イ エ ン ス チ ー ム
1.

はじめに - 火星衛星探査計画 MMX

間スケールが数時間の現象が重要な役割を果たしうる

火星衛星探査計画(Martian Moons eXploration, MMX)[4]．このようなダストイベントを 10 階調程度で検出すは, 火星衛星フォボスからのサンプルリターンに挑む,るために，太陽散乱光の強度を相対精度 1%程度，空間宇宙航空研究開発機構が主導するミッションである[1].

分解能 10 km より高い空間分解能で，15 分毎に全球を2024 年の打ち上げに向けて, 準備が進められている.

可視撮像する．また氷雲を同様の時空間分解能で撮像ミッションの理学目的は,「１. 火星衛星の起源を明らすることにより，水の局地的・短時間スケールの相変

かにし, 内外太陽系接続領域における惑星形成過程と化や輸送をとらえる．以上の観測を，フォボス夜側か物資循環に制約を与える.」「２. 火星衛星からの視点で,つ火星昼側に探査機が位置している間継続して行う．

火星圏変遷の駆動メカニズムを明らかにし, 火星圏進化史に新たな知見を加える」ことである[1]. 後者の理学目的達成のための１つとして, 火星本体の気象観測も行う. その目標は, 「火星気候の変遷に関わる火星物
質循環のメカニズムに制約を与える. 具体的には, 火
星大気中および大気と地表間のダストと水の輸送過程にダストストームと水蒸気・雲の全球分布の時間変動から制約を与える」ことである[1]. 気象観測の成果は，宇宙空間へ散逸する大気の観測やフォボス表面から持ち帰るサンプルの分析とともに，火星気候の統合サイ
エンスの重要部分を担う.
2.

火星衛星探査計画 MMX による火星気象観測

B. 水蒸気の赤外分光撮像観測
局地的な水蒸気輸送や水の相変化・日変化サイクルを捉えるために，近赤外低分散スペクトルから水蒸
気・氷雲・レゴリス中の水を定量し，光化学過程及び循環の指標となる CO の情報, さらに CO2 吸収帯から大気循環の指標となる地表面気圧を導出することで，「地殻-大気の水交換」「大気循環に伴う水蒸気輸送」「雲生成」を切り分け，火星環境における水循環の詳細に迫る．
先行研究から数十〜数百 km の顕著な水蒸気量の不均一構造が捉えられており，その鉛直積算量は，10pr-μm 程度である[5]．これらの構造とそれに伴う水蒸気変動を捉えるため，水蒸気の積算量を精度 1 pr-μm，

火星大気において最も振幅の大きい変動成分は 1 日

空間分解能 10km でマッピングする．
これらを可視撮像(太陽)周期変動であるので，水蒸気およびダストの大気による高分解能ダスト観測と同時に行うことで，ダスへの供給・輸送の時空間スケールも，それ相応の短時

トや雲生成について理解することができる．

間であることが予想される. しかし, 従来の大多数の火星探査機は極軌道衛星であり，水蒸気やダストが大気へ供給されている様が十分に高い時間分解能でモニタリングされてこなかった. MMX は火星に対してほぼ
赤道衛星に存在する火星衛星を観測する軌道に投入される. すなわち火星を赤道軌道かつ高い軌道高度から観測でき, 日変化の時間スケールのダスト輸送と水輸

3.

準備状況

2025 年の観測開始に向けて, 近赤外低分散スペクト
ルで取得される分光撮像データ解析のアルゴリズムを,放射伝達モデルを用いて開発中である. 既存の探査機
データを用いてアルゴリズムの検証と可視撮像データ処理の準備を進めている.

送を高時空間分解能で連続モニタリングする絶好の機

参考文献

会となる．以下に, MMX による火星ダスト・水蒸気観[1] 倉本 他, 遊星人, 2018 年 27 巻 3 号 p. 207-215.

測の精度についてまとめる[2].

[2] 青木 他, 遊星人, 2018 年 27 巻 3 号 p. 224-228.

A. ダスト・氷雲の可視撮像観測
ダスト量の違いにより火星表面の反射率は 0.2-0.3程度の範囲で変化する[3]. 局地的に強いダストストー[3] Szwast, M.A., et al., 2006, J. Geophys. Res., 111.
[4] Spiga, A., et al., 2013, J. Geophys. Res., 118, 746–767.
[5] Melchiorri, R., et al., 2009, Icarus, 201, 102–112.

ムの数値実験によれば，空間スケール 100 km 程度，時-375-

SP3-11+ (P2A, B3P)

火 星 RSL か ら の 水 放 出 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン*黒 田 剛 史 (東 北 大 ・ 理 )， 黒 川 宏 之 (東 工 大 ELSI)，
青 木 翔 平 (ISAS/JAXA)， 中 川 広 務 (東 北 大 ・ 理 )

1.

はじめに

では観測は困難という結論に至った．とはいえ，放出

現在の火星表層における水環境と生命存在可能性を

水蒸気量分布はローカルな地形の影響を大きく受ける

探るにあたり，Recurring Slope Lineae (RSL)と呼ばれる，ことも示唆され，モデルと観測の水平分解能をキロメ

クレーターの斜面などに季節的に観測される黒い筋模ートルスケールに上げた検証が今後望まれる．

様[1]が着目されている．これの発生要因についてはまだ議論中であるものの，液体の(塩分を含む)水が表層に表出している可能性が示唆されている．そこで我々は火星大気大循環モデル(MGCM)を用いて，RSL が水の表出によるものと仮定した場合に想定される水蒸気の放出とその広がりの様子をシミュレーションし，それをリモートセンシング等の観測で捉えることができるかどうかの検証を行った[2]．
図 1 RSL 水蒸気放出計算を行った地点の名前・緯度・2.

モデルの概要経度(地形データは Mars Global Surveyor 観測[8]より)．

MGCM は MIROC モデルをベースに開発されたDRAMATIC [3]を用い，水平分解能 T106 (グリッド間隔
約 1.1°:~67 km)，大気上端高度約 90 km の鉛直 53 層(最下層の厚さは約 10 m)で計算を行った．RSL 1 つあたりの面積を観測[1]から 0.1 km2 と仮定し，RSL の分布[4]をもとに図 1 で示した 5 点における単一の RSL からの水蒸気放出の様子を計算した．放出率は実験検証[5]に基づき，CAP と VM では地表温度 238 K 以上で 0.1 mm
h-1 (塩水を想定)，SML 3 点では地表温度 273 K 以上で 1mm h-1 (真水を想定)と設定した．放出計算において水蒸
気の凝結・雲生成は考慮していない．なお，水蒸気放出過程に影響を与える昼間の地表温度の MGCM 結果

図 2 各放出点における，RSL から放出された水蒸気は Mars Global Surveyor 観測[6]と比較して，放出計算をの混合比(シェード)，風速場(白矢羽根，ただし鉛直方

行った地点・季節において 5 K 以下の差異である．

向は 50 倍に拡大)，
温位(黒コンター)の経度・高度分布．

3.

参考文献

結果

ローカルタイム夕方における水蒸気の鉛直分布を図[1] McEwen et al., 2014, Nature Geosci., 7, 53–58.

2 (放出計算を行った季節は図に記載：それぞれの地点[2] Kurokawa et al., Icarus, submitted.

の夏季，ただし低緯度の VM については夏季と冬季の[3] Kuroda et al., 2016, J. Atmos. Sci., 73, 4895–4909.

両方)に示す．地形が平坦な CAP，SML1，SML2 では[4] Stillman et al., 2017, Icarus, 285, 195–210.

対流境界層の中で地表から 10 km 程度の高さまで水蒸[5] Altheide et al., 2009, Earth Pla. Sci. Letters, 282, 69–78.

気が持ち上げられ，一方で斜面に位置する VM，SML3[6] Christensen et al., 2001, J. Geophys. Res., 106,

では斜面風で水蒸気が持ち上げられる様子が見られた．

23823–23871.

しかし放出水蒸気のカラム量は背景水蒸気量[7]の 300[7] Smith, 2008, Rev. Earth Pla. Sci., 36, 191–219.

分の 1 以上にはなりえず，今回の MGCM を用いた検証[8] Smith et al., 1999, Science, 284, 1495–1503.

-376-

SP3-12+ (P2A, B3P)

大気吸収係数が海惑星の気候レジーム図に与える影響
河合 佑太 (理研・計算科学), 高橋 芳幸 (神大・理/CPS), ∗ 石渡 正樹 (北大・理),
中島 健介 (九大・理), 竹広 真一 (京大・数理研), 樫村博基 (神大・理/CPS),
富田 浩文 (理研・計算科学), 林 祥介 (神大・理/CPS)
研究目的

過程では, 静力学ブジネスク方程式系を用いる. 海洋の近年, 地球程度の質量を持つ系外惑星が複数発見さ中規模渦や対流による混合には Gent and McWilliams

れてきており, 多様な惑星の気候に関する考察が盛ん(1990, J. Phys. Oceanography) や Marotzke (1991,
J. Phys. Oceanography) のスキームを用いる. 海氷モ
デルは鉛直 3 層熱力学モデルであり, 海氷輸送は水平拡散で表現する. 表面アルベドの温度依存性は階段関
数 (表面温度が摂氏 −10 度以下で 0.5, それより高い
場合は 0) で表現する. ただし, 各格子点の表面アルベドの値は, 格子セル内の表面温度分布を線形関数で表現して得られる表面アルベドのセル平均により決定する. 海洋の取り扱いとして, 水平 2 次元沼モデル (表面の熱容量をゼロに設定), 水平 2 次元板海モデル (深さ60 m), 軸対称海洋循環モデルの 3 種類を用いる. 用い
る太陽定数 (S) の範囲は約 1150 ― 1550 W/m2 とした. 大気モデルの解像度は, T21L16 (S ≤ 1450 W/m2
) または T21L32 (S > 1450 W/m2 ) に設定した. 海洋モデルの解像度は南北 64 点・鉛直 60 層, 海氷モデ
ルの解像度は南北 64 点である.

に行われている (Wit et al., 2018, Nat. Astron. など).
気候の多様性を考察する際には, 気候レジーム図 (横軸に太陽定数, 縦軸に氷境界緯度をとり気候状態をプロットした図) が用いられる. Ishiwatari et al. (2007,

J. Geophys. Res., この論文で用いたモデルにはバグが発見されたので, 後に修正論文 Ishiwatari et al., 2021が出版された) では, 全球凍結状態と暴走温室状態の双方を含む気候レジーム図が作成された. Ishiwatari etal. (2021) の議論に対して, 河合他 (2018, 気象学会秋季講演会) は海洋の熱容量・熱輸送の効果を導入する
拡張を行なった. そこでは, Ishiwatari et al. (2021) と同じ灰色大気吸収係数の値を用いた大気海洋結合モデ
ル実験を行い, 海洋の取り扱いを変えても気候レジー
ム図における解のブランチ構造はあまり変化しないこと, Rose (2015, J. Geophys. Res.) が示した帯状非凍結状態 (waterbelt state; 赤道域のみ凍結していない状態) が現れないことを報告した. その後, 吸収係数を大きくすると気候レジーム図の解のブランチ構造が変化し得るということがエネルギーバランスモデルを用いた考察によってわかった (詳しくは講演で説明する予定). ここでは, 吸収係数を大きくした場合について大気海洋結合モデル実験で得られる海惑星 (全球が海洋で覆われた惑星) の気候レジーム図について調べた結果を示す.

モデルと実験設定
大気モデルとして, 3 次元プリミティブ方程式系に基

結果
吸収係数を大きくした実験では, 沼モデル及び板海モデルを用いた場合には 1 本の部分凍結状態のブランチが得られた (河合他, 2018 と同様の結果) のに対して, 軸対称海洋循環モデルを用いた場合には 2 本の部
分凍結状態のブランチが得られた. その一方のブラン
チは氷境界緯度が緯度 40 度から 60 度となる状態から成り, もう一方は氷境界緯度が緯度 30 度付近で維持される状態から成る. この 2 種の解のブランチは接続していない. 氷境界緯度が緯度 30 度付近で維持される状態は, Rose (2015) が議論している帯状非凍結

づく惑星大気大循環モデル DCPAM (https://www.

状態に対応するものだと考えられる.

gfd-dennou.org/library/dcpam/) を用いる. 放射過程では Nakajima et al. (1992) の灰色大気放射ス
キームを用いる. 水蒸気の吸収係数として kv = 0.1
m2 /kg, 乾燥空気の吸収係数として kn = 1.0 × 10−5
m2 /kg を用いる (Ishiwatari et al, 2021 で用いられた
値は, kv = 0.01 m2 /kg, kn = 0.0 m2 /kg). 凝結過程では Manabe et al. (1965, Mon. Wea. Rev.) の湿潤対流調節スキームと大規模凝結スキーム, 鉛直乱流混合過程では Mellor and Yamada level 2 スキームを使用する. 海洋海氷モデルは軸対称モデルである. 海洋の力学

まとめ
大気の吸収係数の値によっては, 全球が海洋と灰色大気に覆われた惑星の気候レジーム図のブランチ構造が海洋の取り扱いにより大きく変化し得ることがわかった. しかし, 地球の太陽定数の値の近傍では, 暴走温室
状態・部分凍結状態・全球凍結状態が多重解として共存するという結果は海洋の取り扱い方によらない. 太陽定数が同じでも実現される気候状態には多様性がありえるということは, 系外惑星の気候を予測する上で注意すべきである.

-377-

SP3-13+ (P2L, B3P)

高速回転する球殻内の熱対流によリ生成される
高緯度順行ジェット*佐 々 木 洋 平 （ 摂 南 大 学 理 工 学 部 ） , 竹 広 真 一 （ 京 都 大 学 数 理 研 ） ,石岡圭一（京都大学理学研究科）, 榎本剛（京都大学防災研）,
中 島 健 介 （ 九 州 大 学 理 学 研 究 院 ） , 林 祥 介 （ 神 戸 大 学 理 学 研 究 科 /CPS）
1.

はじめに

殻の上下端の温度差Δ𝑇𝑇を用いてスケーリングを行なう.

木星と土星の表層の流れは, 赤道周辺の幅の広い順方程式系にあらわれる無次元数は HA2007 と同じ値を行ジェットと中高緯度で交互に現われる互いに逆向き用いる. プラントル数𝑃𝑃𝑟𝑟 = 𝜈𝜈 ⁄𝜅𝜅 =0.1, エクマン数𝐸𝐸𝑘𝑘 =の幅の狭いジェットに特徴づけられている. この表層のジェットが深部領域の対流によって生成されているのか, 表層の流体運動の結果なのかは未だに明らかになっていない. 深部領域の対流による説明の試みとして, 高速回転する球殻中の熱対流モデルが研究されて𝜈𝜈 ⁄Ω𝐷𝐷2 = 3𝑥𝑥10−6 ,修 正 レ イ リ ー 数 𝑅𝑅𝑎𝑎 =𝛼𝛼𝑔𝑔𝑜𝑜 Δ𝑇𝑇 ⁄Ω𝐷𝐷 = 0.05 , 加えて球殻形状を表す無次元数2である球殻の内径外径比も HA2007 と同じく𝑟𝑟𝑖𝑖 ⁄𝑟𝑟𝑜𝑜 =0.85とする. ここで𝜈𝜈, 𝜅𝜅, 𝛼𝛼, 𝑔𝑔𝑜𝑜 はそれぞれ動粘性率, 熱拡散率, 熱膨張率, 球殻上端での重力加速度である. 実

きており, Heimpel and Aurnou (2007)[1](以下, HA2007)は,空間での格子点は, 間隔を HA2007 に揃えつつ計算領

それまでに考えられていた深いモデルよりも薄い球殻域を全球に広げ, 経度方向に 1024 点, 緯度方向に 512

領域内の深部対流運動を考え, レイリー数が十分大き

点,鉛直方向に 65 点を配置する. 一方スペクトル空間でく内球接円筒での対流が活発な場合に, 赤道域の順行

は, 球面調和関数を全波数を 341, チェビシェフ多項式

流と中高緯度の交互に現われる狭いジェットが共存すを 64 次までで打ち切る.

る状態を数値的に再現した. 彼らは, 中高緯度の交互のジェットは, 接円筒内に発生する軸方向に一様な 23.

結果

次元的な渦に対して, 内外境界面の地形性ベータ効果

長時間積分の結果, 散逸パラメターによらず, 高緯が働き, ラインズスケール程度の幅のジェットとして度の順行帯状流が接円筒内の低緯度側から形成されて出現したものであると説明している. しかしながら回いる様子が観察された. 初期の段階では振幅の小さな

転球殻内の対流についても, Obuse et al (2010)[2] が示唆

順行ジェットが接円筒内側そばのところに形成されてするように, 長時間積分を行うとラインズ効果が働かいるのに対して, 時間が立つに連れてジェットの振幅

ず, 最終的には交互の狭いジェットが消滅してしまうが大きくなり, その位置が高緯度に移動してくる. こ

可能性がある. 実際 HA2007 の行った時間積分は 1600の接円筒内のジェット生成機構を調べるために,円筒座回転程度と短い.

標系の下での角運動量輸送を計算し, 時空間スペクト

そこで本研究では、薄い球殻対流の数値計算を長時

ル解析を行ったところ, 接円筒内側そばの順行ジェッ間行うことで, 赤道域および中高緯度領域の帯状流がト領域に明瞭な角運動量フラックスが経度波数成分 1形成されるか否かを吟味してきた. その結果, 散逸パ

から 10 まで存在している. それらの振動数が負であラメータに関係なく, 高緯度での縞状構造が消滅し,ることから、負の角運動量が接円筒側へ向かって輸送

南北半球でそれぞれ 1 本の順行ジェットが出現するされていることが示唆される.

ことを見出した. 今回は, この高緯度ジェットの形成過程を丁寧に吟味し, その維持機構を解明することを
試みる.

参考文献
[1] Heimpel M., Aurnou, J., 2007, Icarus, 187, 540-557.
[2] Obuse, K, Takehiro, S., Yamada, M.,2010, Phys. Fluids,

2.

モデル

22, 056601

モデルは回転する内外半径𝑟𝑟𝑖𝑖 ,𝑟𝑟𝑜𝑜 の球殻中のブシネス

ク流体の支配方程式からなる. 長さスケールとして球殻の厚さ𝐷𝐷 = 𝑟𝑟𝑜𝑜 − 𝑟𝑟𝑖𝑖 ,時間スケールとして回転周期1⁄Ω,

自転角速度粘性拡散時間𝐷𝐷2 ⁄𝜈𝜈 , 温度スケールとして球-378-

SP3-14 (P2L)

火 星 古 気 候 の GCM シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ： 流 水 地 形 の 再 現
鎌 田 有 紘 (東 北 大 ・ 理 )， *黒 田 剛 史 (東 北 大 ・ 理 )， 笠 羽 康 正 (東 北 大 ・ 理 )，寺 田 直 樹 (東 北 大 ・ 理 )， 中 川 広 務 (東 北 大 ・ 理 )

1.

はじめに

約 38～36 年前の火星の地表には液体の海が存在していたと考えられ，Valley Networks と呼ばれるその当時的な温暖化(隕石衝突・火山噴火等) [2]や氷河の底での融解[8]による地形形成を考慮することで，観測流水地形分布をよく説明できる可能性がある．

にできた流水地形が火星地表面の赤道～南半球中緯度に帯状に分布しているのが観測されている[1]．この頃の火星大気は 0.5~2 bar の大気圧を持つ二酸化炭素を主成分としたものと考えられているが，当時の太陽放射が現在の約 75%程度のため，二酸化炭素と水蒸気の放射効果のみでは十分な温室効果が得られない[2]．一方で火山活動や隕石の衝突，蛇紋岩化作用により供給されうる水素が数%大気に混入されていれば，CO2-H2 の衝突誘起による赤外線の吸収で十分な温室効果を実現できる[3]．本研究ではこれらの先行研究結果を踏まえ，当時の火星気候と流水地形分布の再現シナリオについて，大気大循環モデル(GCM)を用いた検証を行った[4]．
2.

モデルの概要用いた火星古気候 GCM (PMGCM)は MIROC モデル
をベースとし，これを火星大気に適用した DRAMATIC[5]の大気放射過程・二酸化炭素雲生成過程を導入して，水平分解能 T21 (グリッド間隔約 5.6°:~333 km)，大気上
端高度約 60 km の鉛直 15 層で計算を行った．地形はTharsis 山地形成とそれに伴う地軸移動が起こる前の推定[6]を用い，海面高度は-2.3 km [7]に設定した．

図 (a)地表気圧 2 bar，水素混合比 6%，軌道傾斜角 40°

合わせて地表流水モデル CRIS (Catchment-based

計算における流水量分布，(b)地表気圧 0.5 bar，水素混

RIver Simulator) [4]を開発，µm スケールから cm スケー

合比 6%，軌道傾斜角 60°計算における氷床分布と観測

ルまでの土砂の掃流砂輸送と浮遊砂輸送を考慮し，流水地形分布との整合性(黒：整合的，灰：観測は存在

PMGCM で求めた降水量分布とカップリングさせて，するがモデルで再現できなかった部分) [4]．

PMGCM よりも高い T106 (グリッド間隔約 1.1°:~67 km)
相当の水平分解能で地表流水量分布を求めた．

参考文献[1] Hynek et al., 2010, J. Geophys. Res., 115, E09008.

3.

結果

PMGCM 計算は地表気圧 0.5~2 bar，水素混合比 0~6%，[2] Wordsworth, 2016, Annu. Rev. Earth Planet. Sci., 44,
381–408.

軌道傾斜角 20°~60°の様々な条件の下で行った．古火星[3] Kamada et al., 2020, Icarus, 338, 113567.

が温暖で流水地形が液体の降水により生じたと仮定す[4] Kamada et al., 2021, Icarus, 368, 114618.

ると，観測流水地形の再現を説明できる領域は最大で[5] Kuroda et al., 2013, Geophys. Res. Lett, 40, 1484–1488.

も図(a)で示した約 43%にとどまる．一方で気圧が低く[6] Bouley et al., 2016, Nature, 531, 344–347.

寒冷な気候を想定した場合，図(b)の条件では氷床分布[7] Cirton et al., 2018, Nature, 555, 643–646.

の 9 割以上が観測流水地形分布と整合しており，突発[8] Galofre et al., 2020, Nature Geosci., 13, 663–668.

-379-

SP3-15 (P2L)

金星大気中の自発的な重力波放射の数値実験
杉 本 憲 彦 (慶 大 ), 藤 澤 由 貴 子 *(慶 大 ), 樫 村 博 基 (神 戸 大 ), 野 口 克 行 (奈 女 大 ),黒 田 剛 史 (東 北 大 ), 高 木 征 弘 (京 産 大 ), 林 祥 介 (神 戸 大 )
1.

はじめに

は低緯度と中高緯度に, Qz case では高緯度に見られ,自転の遅い金星大気中には, 自転を追い越す高速のそれぞれ熱潮汐波と傾圧波からの自発的な放射が示唆

東西風（スーパーローテーション）が存在する. 大気大される. 図 1c, d に, 赤道における鉛直風（カラー）の循環モデルを用いた数値実験では, この再現を目標に,

経度高度断面を Nominal と Qz case について示す. 熱潮

伝統的に低解像度で長時間積分が行われてきた.

汐波に伴うジオポテンシャル偏差（コンター）に伴い,一方, 我々のグループでは, 地球シミュレータ上でNominal case では重力波が見られる一方, 熱潮汐波の存最適化された地球の大気大循環モデル AFES を基に,在しない Qz case では見られない. この結果は, 熱潮汐

金星 AFES を開発し, より高い解像度の数値実験を実

波からの自発的な重力波放射を強く示唆している.

施してきた. そして, 現実的なスーパーローテーショ
ンの再現[1]や維持[2], 周極低温域[3]や雲の巨大な筋状

4.

まとめ

構造[4]の再現と生成メカニズムの解明, さらに金星大金星 AFES による世界最高解像度の数値実験により,

気データ同化システムの開発[5]など, 世界初となる雲層上端（～70km）で, 熱潮汐波や傾圧波からの自発

様々な研究成果を挙げてきた.

的な重力波放射を再現した. 発表では, 局所ロスビー

本研究では, 金星 AFES による世界最高解像度の数値実験を実施し, 金星探査機で観測される小規模な重数を用いた自発的放射の診断や, 重力波のもたらす鉛
直運動量輸送についても議論したい.

力波を再現, その励起メカニズムを調べた[6].
2.

実験設定

金星 AFES では, 乾燥大気の球面プリミティブ方程式をシグマ座標系で計算する. 物理パラメータは金星の 観 測 値 に 基 づ く . 格 子 点 数 は 1920 × 960 ×
260(T639L260)で, 分解能は水平に約 20km 間隔, 鉛直に最高で約 250m 間隔である.
太陽加熱は観測に基づいて設定し, 熱潮汐波を励起させる日変化成分を含めた“Nominal case”と日変化成分を含まない“Qz case”で計算を行った. 長波放射過程はニュートン冷却で簡略化し, 緩和先に水平一様な温度
場を設定, 係数に先行研究の値を用いた. 他に水平と

図１ 鉛直速度（カラー）とジオポテンシャルの擾

鉛直の渦粘性, 乾燥対流調節, スポンジ層などを含む.

乱（等値線）のスナップショット：（a, b）高度 70km で初期値に, スーパーローテーションを仮定した剛体の経度緯度断面図, （c, d）赤道での経度高度断面図. a, c

回転の東西風を設定し, 温度場は東西風とバランス(傾は nominal case で b, d は Qz case.

度風平衡)させた. また, 静的安定度は観測値を模擬した. この初期値を用いて, 次第に解像度を上げ, 計 5.5

参考文献

地球年のスピンアップを行った.

[1] Sugimoto et al., 2019, Geophys. Res. Lett., 46, 1776–84.
[2] Sugimoto et al., 2014, Geophys. Res. Lett., 41, 7461–67.

3.

結果

図１a, b に, 高度 70km における鉛直風（カラー）の[3] Ando et al., 2016, Nature Communications, 7, 10398.
[4] Sugimoto et al., 2017, Scientific Reports, 7, 9321.

経度緯度断面を Nominal と Qz case について示す. 重力[5] Kashimura et al., 2019, Nature Communications, 10, 23.

波によると考えられる小規模な擾乱が Nominal case で[6] Sugimoto et al., 2021, Nature Communications, 12, 3682.

-380-

SP3-16 (P2L)

地球型惑星大気にみられる乱流拡散係数の多様性*中 川 広 務 , 吉 田 奈 央 (東 北 大 学 ・ 理 ), 藤 原 均 (成 蹊 大 学 ・ 理 工 ), 寺 田 直 樹 (東 北 大学・理 ), 今 村 剛 (東 京 大 学 ), 関 華 奈 子 (東 京 大 学・地 球 惑 星 科 学 ), 青 木 翔 平 (JAXA・ISAS), 笠 羽 康 正 (東 京 大 学 ・ 理 )Nakagawa H., Yoshida N. (Tohoku University), Fujiwara H. (Seikei University), Terada N.
(Tohoku University), Imamura T., Seki K. (University of Tokyo), Aoki S. (JAXA/ISAS),
Kasaba Y. (Tohoku University)
1.

はじめに

の高度での乱流拡散係数の導出を試みた. 初期結果に

乱流拡散係数は惑星大気中の鉛直輸送を特徴づける

よれば, 昼夜で乱流拡散係数は大きく異なり, 昼側が重要な物理パラメータである. しかし, 計測の困難さ

夜側よりも一桁近く大きく, 近日点付近では 108 cm2s-1

から未だに大きな不確定性が存在する. その上, 先行に達することを発見した. 特に, 2018 年に発生した惑

研究で得られた各惑星の乱流拡散係数は多様性に富み,星規模のダストストーム時には観測レンジを超え, 乱例えばタイタンでは他の惑星で推定されているよりも流拡散係数が 108 cm2s-1 を上回る結果を示唆した.

2 桁も大きく[1], 我々は惑星間の違いを包括的に理解4.

考察するに至っていない. また, 近年火星では, 中層大気に我々の近年の成果は, 高度, 季節, 地方時, ダスト状

水蒸気が高速鉛直輸送され, 数週間〜数ヶ月という短態によって乱流拡散係数が大きく変化することを示唆

いスケールで宇宙への水素流出を増加させることが新している. ダストまたはヘイズを介した太陽光の直接たに発見されたことから, 高速鉛直輸送時の乱流拡散

吸収が大規模な温度変化およびそれに伴う風景変化を係数がどう変化しているのか興味深い. 本研究の目的引き起こし, 上層大気の鉛直輸送に重要な役割を果た

は, 火星と金星における乱流拡散係数を更新すべく近すことは, タイタンの大気にみられるような地球型惑

年の我々の研究成果を報告する.

星大気で共通した特徴と言える. 表 1 に今回更新した

2.

ものも含めた各惑星の乱流拡散係数をまとめた.

金星

欧州金星探査機 Vex 搭載 SOIR によって得られた CO
プロファイルおよびPioneer Venus によって得られたHe

表１ 各惑星の乱流拡散係数．
惑星

乱流拡散係数 m2s-1

参考文献

110 km 以下では 4.03 x 10 cm s 、140 km 以上では 2.41

地球

数 10〜200[4]

x 108 cm2s-1 の新たな乱流拡散係数プロファイルを提案

金星

4,000→400[2][3]

し, 先行研究[2]より観測プロファイルを再現すること

火星

1,000〜10,000 以上

This studyに成功した[3]. 先行研究は高度 100 km 以下では一桁以

木星

400

[6]

上の過小評価, 高度 160 km 以上では一桁以上の過大評

土星

10,000[7]

価をしていたことになる. 均質圏界面付近高度 130 km

タイタン

5,000〜100,000[1]

プロファイルを再現する乱流拡散係数を検証した結果,
6

2 -1

付近では先行研究より一桁以上小さい値を示唆した.
3.

火星

参考文献

Yoshida et al. (in prep.)が, 欧州火星探査機 TGO 搭載[1] Muller-Wodarg and Yell, 2002, , 95, 8000-8010.

NOMAD による新たな太陽掩蔽観測から, 中層大気の[2] Von Zahn et al., 1980, J. Geophys. Res., 85, 7829.

乱流拡散係数の導出を試みた. その結果, 近日点付近[3] Mahieux et al., 2021, Icarus, 361, 114388.

である南半球夏の温暖な季節には 108 cm2s-1 に達し, こ
れは遠日点付近の寒冷な季節に得られた 107 cm2s-1 よりも一桁も大きいことを示している. この結果は, 近年の研究を支持するものである[4][5]. また, Nakagawa et[4] Slipski et al., 2018, J. Geophys. Res., 123,
10.1029/2018JE005704.
[5] Yoshida et al., 2020. J. Geophys. Res., 125,e2020JE006378.

al. (in prep.)は, 米国火星探査機 MAVEN 搭載 IUVS によ[6] Yelle et al., 1996, J. Geophys. Res., 101, 2149.

る星掩蔽観測から均質圏界面の直接検出に成功し, そ[7] Atreya, 1987, Adv. Space Res., 7, 12, 79.

-381-

SP3-17 (P2L)

金 星 探 査 機 あ か つ き に よ る 紫 外 雲 画 像 を 用 い た SO 2 輸 送 の 研 究*岩 中 達 郎 ， 今 村 剛 (東 京 大 学 )
1.

研究の背景

多重散乱を考慮した放射輸送計算として，本研究で金星全体を覆う雲層は，気候システムに大きな影響

は多重散乱の効果を計算できる Adding-Doubling 法[5]を及ぼす．この雲は硫酸エアロゾルで構成されており，を採用した． Adding-Doubling 法では，立体角積分をその生成メカニズムとして，雲層の下部に多く存在す行う必要があるが，本研究では求積法の 1 種であるる SO2 が雲頂まで力学的に輸送され，光化学的に生成

Lebedev 求積法[6]を採用することにより，計算される

し，子午面循環とともに沈降し熱分解により SO2 へ分放射方向が空間的に一様に得られた．

解されるというサイクルが考えられている[1]が，その輸送のメカニズムは未解明である．

今後，あかつきの観測時の幾何学的条件（入射角・出射角・位相角）と同条件で， SO2 混合比だけを変化

金星大気中の SO2 の空間分布を観測することを目的させて放射輸送計算を行い，観測結果と一致する SO2の 1 つとして，金星探査機あかつきに搭載された紫外混合比を求め，更にこれを紫外画像上の各領域で行うイメージャ（UVI）が金星周回軌道上で観測を継続的に予定である．これにより，2 時間おきに撮影されている行っている[2]．この観測では，SO2 の吸収帯の中心に紫外画像から SO2 混合比を求めることにより，SO2 の空

近い 283 nm での紫外画像の撮影[3]が行われており，こ間的，時間的な分布を導く予定である．

れは吸収体であるSO2 の分布の指標とみなせる．
更に，この紫外画像上のパターンを追跡（雲追跡）すること
により，水平方向の風速分布が得られている[4]．
そこで，本研究では紫外画像と風速分布の関係を解
析し，SO2 の雲下層部からの供給プロセスを考察した．
また，雲の生成メカニズムの解明を目的として，雲頂
での SO2 の混合比の定量のための放射輸送モデルを開発した．本発表では，解析結果から考察した SO2 輸送
プロセスを説明するとともに，放射輸送モデルによる計算結果と紫外画像との比較による SO2 の空間分布の一例を示す．

図 1 発散と上昇流，反射率の変化と SO2 量の変化の2.

紫外雲画像の解析による SO2 の供給過程の解析

それぞれの関係．発散と反射率の時間変化に負の関係

雲追跡により導出された水平風 v の水平発散 ∇･vがあり，局所的には上昇流によって SO2 が供給されてを上昇流の指標とし，紫外画像上の反射率 A とその空いることが示唆された．

気塊の移動に伴う時間変化 DA/Dt をそれぞれ SO2 の4.

存在量とその供給の指標（図 1）とし，これらの関係を[1] Mills, F.P., Esposito, L.W. and Yung, Y.L., 2007,

解析した．その結果，時間・空間的に局在化した対流

Exploring Venus as a Terrestrial Planet, 73-100.

による SO2 の輸送が示唆された．更に，長時間平均化[2] Nakamura, M., Imamura, T., Ishii, N., Abe, T.,

した場で同様の解析を行うことで，波数 2 の熱潮汐波

Kawakatsu, Y., Hirose, C., ... Kamata, Y., 2016, Earth Planetと考えられる惑星規模の循環による SO2 の供給プロセ

Space, 68, [75].

スが示唆された．

[3] Yamazaki, A., Yamada, M., Lee, Y.J., Watanabe, S.,

3.

Horinouchi, T., Murakami, S., ... Nakamura, M., 2018, Earth,

放射輸送モデルの開発と今後の展望紫外画像上の明暗は吸収体である SO2 の効果と散乱

参考文献

Planets and Space, 70 (1), [23].

体である硫酸エアロゾルの両方の効果を反映しており，[4] Ikegawa, S. and Horinouchi, T., 2016, Icarus, 271,

直接的に SO2 の混合比を表しているわけではない．よ

98-119.

って，雲の生成メカニズムを定量的に調べるには SO2[5] van de Hulst, H.C., 1980, Academic Pressの雲頂での混合比の分布が必要である．

[6] Lebedev, V., 1976, Computational Mathematics andMathematical Physics, 16, 10-24.

-382-

SP3-18 (P2L)

金星大気の放射計算と放射対流平衡実験∗

高橋芳幸 (神戸大理), はしもとじょーじ (岡山大自然),
石渡正樹, 倉本圭 (北大理), 樫村博基, 林祥介 (神戸大理)
はじめに

結果

金星の地表付近の大気は約 730 K, 90 気圧に達する構築した放射モデルを用いて, 金星大気中の放射場

高温, 高圧の条件にあり, 地球大気とは大きく異なるこを計算した. 大気構造としては, 温度分布には Venusとから, その放射場の計算は容易でなかった. 実際, こInternational Reference Atmosphere (VIRA, Seiﬀ et

れまでに行われてきた大気大循環モデルを用いた研究

al., 1985) の子午面分布を与え, 組成分布には水平一様では, 放射過程として長波に対してニュートン冷却をで Crisp (1986) および Pollack et al. (1993) に基づ

課し, 短波に対して加熱率を与えたものが複数行われ

く鉛直分布を与えた. また, 雲の分布は, Crisp (1986)てきた (e.g., Yamamoto and Takahashi, 2003). しかに基づいて与えた. この条件で日平均の放射場を計算しながら, 計算機の高速化と, 金星下層大気でも適用可

した.

能な光学パラメータの整備などにより, 金星大気の高計算された子午面分布を用いて全球平均の放射場を精度な放射計算も行われるようになっており, 放射伝求めると, 惑星アルベドは 0.76 であった. これは観測達方程式を陽に解きつつ大気大循環が計算されるよう(∼0.80±0.02) とおよそ整合的であり, 他のグループになってきている (e.g., Lebonnois et al., 2010; 池田,(Read et al., 2016) による放射対流平衡の結果 (0.76)

2010).

と一致している. また, 大気上端における上向き長波放

他方, 我々も様々な惑星の表層環境を調べるための射フラックスと地面における下向き正味短波放射フラッ大気大循環モデルと放射モデルの構築に取り組んできクスはそれぞれ 154.4 Wm−2 , 16.5 Wm−2 であり, 観ており, その一環として金星大気の放射モデルを構築

測から見積られる値 (それぞれ 157.0±6.9 Wm−2 , ∼17

してきた. 今回は, これまでに構築した金星大気放射

Wm−2 ) と整合的であった.

モデルについて概説し, それを用いた金星大気放射場の計算と放射対流平衡実験について紹介する.

モデル
我々は, 金星大気に限らず, 様々な惑星大気に適用することを目指して放射モデルの構築に取り組んできており, その重要な応用対象の一つが金星大気である.
構築した放射モデルは, ラインバイラインモデルと相関 k 分布モデルからなる. ラインバイライン計算では,
高温・高圧の金星大気中の放射場を扱うために, H2 O,

CO2 , CO については HITEMP の吸収線データを用
い, その他の分子については, HITRAN の吸収線デー

計算から得られた放射フラックスの南北分布 (図 1)を調べてみると, 観測されているように, 大気上端での長波放射フラックスはほぼ一様となっていた. また, 地
面における正味短波放射フラックスは, 赤道において∼22 Wm−2 であった.
また, 構築した放射モデルを用いて, 放射対流平衡実験を行った. 平衡状態は, VIRA の温度分布を初期条
件として時間発展させることで求める. 実験においては組成分布と雲分布を上に述べたように与える. 実験の結果得られた地面温度は 730 K であり, 雲層付近に対流層が形成される. 放射対流平衡の温度分布については講演で紹介する予定である.

タを用いた. さらに, 古火星気候の研究や, これまでの金星探査の結果に基づいて提案されている連続吸収の吸収係数を取り入れている. 構築したラインバイライ
ンモデルの妥当性は, 計算結果をこれまでの観測結果と比べることで確認した.
相関 k 分布モデルは, 構築したラインバイラインモ
デルで計算した吸収係数を用いて構築したものであり,
金星大気のモデルは 26 バンドで構成される. 現時点

図 1: 日平均放射フラックスの緯度分布

では, 相関 k 分布モデルにおいて, 鉛直組成分布を仮定している.

-383-

SP3-19 (P2L)

雷雲を想定した質量強制により生じる巨大惑星表層流
鈴木 綾馬 (北大・理)，佐々木 洋平 (摂南大学・理工)，石渡 正樹 (北大・理)
研究目的
巨大惑星表層には，赤道域における緯度幅の広いジェットや中緯度域における緯度幅の狭いジェットから成る帯状構造，極域における渦構造が存在することが知られている．球面 2 次元モデルを考えると，帯状構造や極渦のような大規模構造はエネルギーの逆カスケー
ド効果によって小規模乱流から形成される可能性がある．このような小規模乱流を引き起こす候補として，雷雲が考えられている (Ingersoll et al., 2000, Nature)．

Showman (2007, J. Atmos. Sci.) と Brueshaber etal.(2019, Icarus) はこの雷雲を想定した質量強制を加えた浅水実験を球面の一部の領域で行った．Showman(2007) は中緯度の一部 (緯度 0◦ -70◦ ，経度 0◦ -120◦ )を計算領域とした数値実験より，帯状構造が形成されることを示した．Brueshaber et al.(2019) は極域 (緯度 60◦ より高緯度領域) を計算領域とした数値実験より，極渦が形成されることを示した．Bruehsaber etal.(2019) は極渦の数や大きさ，渦度の符号といった特徴が Burger 数 (Bu = (Ld /a)2 , Ld : 変形半径, a: 惑星半径) の値に強く依存するということも示した．しかし，Showman (2007), Brueshaber et al.(2019) はど
ちらも領域計算であったという問題がある．領域計算の場合，領域外からの運動量輸送が無視され，ジェッ
トや渦の構造に影響を与える可能性がある．
本研究の目的は雷雲を想定して与えた質量強制による数値実験を全球で行い，帯状構造と極渦が形成されるのかを調べることである．また，それらの構造を先行研究で得られた結果と比較し，領域計算で得られた結果の妥当性を検討する．

モデル
用いたモデルは地球流体電脳倶楽部の階層的地球

流体スペクトルモデル集 (SPMODEL; Takehiro etal.2006, Takehiro et al., 2013) である．基礎方程式
は, Showman (2007), Brueshaber et al.(2019) と同様,
1.5 層浅水系である．上層の厚さの時間発展方程式に雷雲を想定した質量強制項を与える．質量強制では，正負の割合・個々の強制領域の半径・強制の緩和時間を指定する．強制域の個数は全球で平均的に 50 個となるようにする．惑星半径と自転角速度は木星の値を使用する．Bu = 9.72 × 10−5 , 正の質量強制のみを与える場合を標準実験とし, Bu の値として 1.00 × 10−2まで増加させた実験もおこなった．空間離散化にはス
ペクトル法を用い，時間積分は数値粘性項については
クランク・ニコルソン法, それ以外の項には 4 次のル
ンゲクッタ法を用いた．解像度は T170 とした．

結果
標準実験では帯状構造と渦構造が形成した．質量強制の正負の割合や，空間的大きさを変更した実験を行ったが，帯状構造や極渦の構造はほとんど変化しないことがわかった．また，極渦の特徴は Burger 数の値に強く依存する結果を得た (図)．Burger 数が小さい場
合，木星で観測されるような比較的小さな複数の渦が形成し，Burger 数が大きくなるにつれて，土星，天王星，海王星で観測されている単一の低気圧性渦が形成する．これらの結果は，Showman (2007), Brueshaber

et al.(2019) で得られた結果と整合的である．
ただし，Showman (2007) と同じパラメータを使用
した計算結果では赤道域でのジェットの風速が彼らの結果に比べて，約 10 倍大きいという結果が得られた．
この結果は Showman (2007) では考慮されていない極域あるいは反対半球の存在がジェットの強度に影響を与える可能性を示唆しているかもしれない．

図: (上段) 北極から見た無次元ポテシャル渦度の水平分布．(下段) 東西平均東西風の緯度分布．

Bu= 9.72 × 10−5 , 4.86 × 10−4 , 1.46 × 10−3 , 4.44 × 10−3 , 1.00 × 10−2 の場合を示す．

-384-

SP4-01+ (P2P, A3A)
日本の適応策推進のための気候シナリオ研究
塩竈秀夫 1*,石崎紀子 1, 花崎直太 1, 高橋潔 1, 林未知也 1, 江守正多 1, 高薮出 2
1

国立環境研, 2気象研究所

はじめにもしパリ協定の 2℃/1.5℃気候安定化目標が達成できたとしても、現在（1℃）より温暖化は進み影響は大きくなる。そのため地球温暖化の対策としては、
温室効果ガスの排出削減策（緩和策）と並んで、気候変動の影響を低減するための対策（適応策）が重要になる。日本においては、既に顕在化しつつある、あるいは将来に生起が懸念される気候変動影響に適応する取り組みを加速するため、「気候変動適応法」が施行された(2018 年)。現在、適応策推進に貢献するために、様々な分野で研究を加速することが求められている。しかし「緩和」に比べると「適応」の知名度はまだ低く、気象学会の会員の中にも詳しくない方が多いのではないだろうか？ 本講演では、
近年の適応に関する動向に触れながら、我々が取り組んでいる「気候シナリオ研究」を紹介する。
気候変動適応センターと A-PLAT
気候変動による影響は地域ごとに大きく異なり、経済的社会的な状況も様々である。適応策を適切に実施し気候変動による被害を回避・軽減するためには、地域における取組が大変重要になる。そのため全国の自治体等に、地域の気候変動適応に関する情報拠点である地域気候変動適応センター が設置されつつある。また、適応法によって「影響や適応に関する情報基盤の中核」と位置付けられた国立環境研究所内に気候変動適応センター（CCCA）が設立された。CCCA では、地方公共団体、事業者、個人などの適応策を支援するために、気候変動適応情報プラットフォーム A-PLAT）を開設し、情報提供を行っている (https://adaptation-platform.nies.go.jp/)。
気候変動影響評価報告書と 5 年サイクル
適応法では、おおむね 5 年ごとに気候変動影響の総合的な評価報告書を作成することが義務付けられ、これまでに 2015 年と 2020 年の 2 回「気候変動影響報告書」が公表されている。また我が国における過去の気候変動と将来の気候予測の全体像を示す「日本の気候変動 2020」が文科省・気象庁から刊行されている。この 5 年ごとに刊行される気候変動影響評
価報告書は、IPCC 報告書と並んで、日本の気候変動研究のペースメーカーとなるものであり、すでに次の 2025 年報告書に向けて、気候変動予測、影響評価、適応策などの研究が活発に行われている(adaptation-platform.nies.go.jp/plan/institute/expert_review_team/pdf/02/02_report.pdf)。
統計的ダウンスケーリングによる気候シナリオ
影響評価研究では、気候モデルによる予測実験データを加工したものを「気候シナリオ」と呼んで、影響モデルの入力データとして用いる。影響評価研
究では、多数の気候モデルの予測を利用することは研究資源の観点から難しいため、少数の気候モデルの予測を選んで使うことが多い。しかし、過去 10年ほどの間、影響評価研究において共通気候シナリ
オとして用いられてきた 4 つの気候モデルは、CMIP5
アンサンブルの予測幅を適切にカバーしていないことが明らかになった(Shiogama et al., 2020, SOLA)。
現在、気候変動影響報告書 2025 に向けた影響評価
研究が進んでいるが、そこで用いる気候シナリオは、
気候変動予測の不確実性を幅広くカバーしている必要がある。我々は、CMIP6 アンサンブルの予測幅を良くとらえる少数のモデルサブセットを選択する手法を開発した(Shiogama et al., 2021, SOLA)。この手法で選択した 5 つモデル(MRI-ESM2.0, MIROC6,ACCESS-CM2, IPSL-CM6A-LR, MPI-ESM1-2-HR)の出力
データを日本域で 1km 解像度に内挿し、バイアス補
正したものを A-PLAT で公開している（石崎 2021,
https://doi.org/10.17595/20210501.001）。このデータは、既に大規模な影響評価研究プロジェクト（環境省推進費 S-18 等）において共通気候シナリオとして利用され始めている。
この 5 モデルの選択に際しては、影響モデルでよく使われる 8 変数に関して幅広くカバーできることを基準としたが、大雨や熱波などの極端気象現象に関しては考慮しなかった。本セッションの主題である「ストーリーライン」は、これらの共通気候シナ
リオ５モデルが、極端気象現象に関してどのような性質を持っているかを分かりやすく示し、気候変動
予測と影響評価の連携を推進する上で有用なアプローチである。
謝辞（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（ERTDF 2-1904, JPMEERF20192004）の助成を受けた。

-385-

SP4-02+ (P2P, A3A)

CMIP6 マルチ気候モデルにおける冬季中部日本での降水変動∗

佐藤尚毅 (東京学芸大), 堀之内武 (北大), 河谷芳雄 (JAMSTEC)

1 はじめに
気候予測において用いられるストーリーラインとよばれる手法では, 干ばつや大雪のような要素を, マル
チモデル気候予測実験によって得られた大規模場の変化に関連づけ, 場合分けの形で説明する. 本研究では,
局地性の大きい冬季の本州の山地や日本海側の地域の降水に着目し, 関連する大規模場の温暖化トレンドを
複数のモデル間で比較し, 将来気候において実現する
可能性のあるストーリーを議論する.

2 冬季の中部日本における将来予測
本研究では, CMIP6 気候モデル 29 個を解析の対象とする. 比較的強い温暖化を想定している ssp585 シナリ
オで予測された, 中部日本 (35.0∼37.5◦N, 137.5∼140.0◦E)の冬季 (12∼2 月) の気温と降水量 (現在気候からの相影響は大きくないと見られる.
対流圏上層での東西風の将来予測を調べたところ,
どちらのグループも亜熱帯域で負偏差, 亜寒帯域で正偏差となっていた. 2 つのグループの間で比較すると,B グループのモデルのほうが亜熱帯ジェットの弱化が顕著に見られた (図は省略). 亜熱帯ジェットの強度が比較的維持されている A グループのモデルでは, 南岸
低気圧の経路に相当する領域での降水活動が維持されている.

CMIP6 マルチモデルによる冬季の中部日本での降水の将来気候の予測としては, 日本海低気圧が活発化することにより降水が増加するストーリーと, 日本海
低気圧は活発化するものの南岸低気圧が弱化すること
により降水が減少するストーリーの 2 通りが想定されるといえる.

対値) のトレンドを図 1 に示す. いずれも 21 世紀における 100 年あたりの線形トレンドで表示した. 100 年
間の昇温量は 3∼10 K の範囲でばらついている. 降水量の変化に注目すると, 降水量が減少するモデルもあれば, 増加するモデルもあることがわかる. 図 1 において 2 標本間での t-統計量が最大になるように, 29 モ
デルによる結果を 2 グループに分けたところ, 降水量が増加傾向の 20 モデル (白丸)(以下, A グループ) と減少する 9 モデル (黒丸)(以下, B グループ) に分かれた. 昇温量の平均値には大差はない.

3 大規模場の変化傾向
A グループと B グループのモデルが予測した大規模場の変化傾向の違いを調べる. 2 つのグループのモ

図 1: ssp585 シナリオで予測された中部日本における 21
世紀 100 年間の気温と降水量の変化傾向. 白丸は A グルー
プ, 黒丸は B グループに属するモデルの予測結果.

デルが予測した降水量の変化傾向のマルチモデル平均を図 2 に示す. どちらのグループにおいても北太平洋の中高緯度域で広い範囲にわたって降水の増加が見られる. この海域では冬季には低気圧活動が活発である
ことから, 予測された降水量の増加が低気圧活動の活発化に関連するものであると示唆される. 一方で, 亜熱帯域では降水量の減少が予測されている. 日本付近に注目すると, 冬季に南岸低気圧が多く通過する本州
南岸では, B グループでの降水の減少幅が A グループよりも有意に大きい. この差異が図 1 における 2 つのグループでの降水量の変化傾向に対応している. 北日

図 2: ssp585 シナリオで A グループ (上) と B グループ

本の日本海側では局地的な降水の増加も若干見られる(下) のモデルが予測した, 100 年間の降水量の変化傾向. 等

が, 北西季節風に伴う地形的な降水の変動の直接的な

値線間隔は 0.2 mm/day, 負の等値線は点線.

-386-

SP4-03+ (P2P, A3A)

CMIP6 モデルにおけるシルクロードパターンの温暖化に伴う変調*小坂 優 (東京大学先端科学技術研究センター)

1.

はじめに
シルクロードパターンは夏季アジアジェットに沿う(a) ACCESS-CM2 (3 members vs 3 members)

波列状の⼤気循環変動で特徴付けられ，2018 年の豪⾬
や引き続く熱波など，東アジアに夏季の異常気象をもたらす主要なテレコネクションパターンの⼀つである．
本研究は夏季 (6〜8 ⽉) 平均場の経年変動としてのシルクロードパターンに着⽬する．
d4PDF を⽤いた解析では，アジアジェット域におけ(b) IPSL-CM6A-LR (32 members vs 11 members)

る 200 hPa 南北⾵速の経験直交関数により抽出したシルクロードパターンが 4 ºC の地球温暖化によって有意に弱化することが⽰された[1]．この弱化は，対流圏成層度の強化及びジェット軸⾼度の上昇に加え，顕著なアジアジェットの南下を伴っており，傾圧エネルギ
ー変換を通じたエネルギー獲得効率の低下と，上流か(c) MIROC6 (50 members vs 3 members)ら⼊射する波活動度の弱化の寄与が⽰唆された．しかしこの解析は i) 6 種類の SST 変化パターンを与えているとはいえ単⼀のモデルに基づいており，また ii) SST
変動が変化しないことを仮定している．そこで本研究は CMIP6 によるマルチ気候モデルシミュレーションデ
ータを⽤いて，地球温暖化に伴うシルクロードパター(d) MPI-ESM1-2-HR (10 members vs 10 members)

ンの変調を調査する．
2.

使用データと結果
34 の CMIP6 気候モデルによる SSP3-7.0 実験を

historical 実験と比較する．ほとんどのモデルでアジア
ジェットに沿った 200 hPa 南北風速変動の弱化が見ら(e) MRI-ESM2-0 (7 members vs 5 members)

れ，大きなアンサンブルサイズを持つモデルでは有意な弱化が支配的である (図 1)．強化を示す地点が目立
つモデルは2 つあるが，ほとんどの地点で有意でない．
これらの結果はシルクロードパターンの robust な弱化を示唆する．また多くのモデルでアジアジェットの南偏を示し，一部のモデルはアジアジェットの弱化が顕著である．今後はモデル間の差異に着目した解析を進める予定である．
参考文献[1] ⼩坂 優・内⽥ 裕太, ⽇本気象学会 2020 年度秋季
⼤会予稿集, p53．
[2] Shiogama, H., et al. 2021, SOLA, 17, 57-62.

–1.1 –0.9 –0.7 –0.5 –0.3 –0.1 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9 1.1 [m2/s2/K]

p > 0.05

図 1. 夏季 200 hPa 南北風速の気候学的分散の変化 (陰影)．2051~2100 年と 1951~2000 年の差を，年平均全球
平均地表面気温の変化でスケール．Shiogama et al. [2]が選定した 5 モデルの結果．ハッチングは F 検定で 5%有
意水準を満たさない差を表す．等値線は 1951-2000 年
気候平均 200 hPa 東西風速 (20・30 m s–1).

謝辞: 本研究は (独) 環境再⽣保全機構環境研究総合推進費 (JPMEERF20192004)，⽂部科学省統合的気候モデル
⾼度化プログラム (JPMXD0717935457)，JSPS 科研費 (JP18H01278, JP19H05703) の⽀援を受けた．

-387-

SP4-04+ (P2P, A3A)

夏季東アジアにおける海面気圧将来変化のパターン分析― CMIP６ と CMIP５ の 比 較 ―* 尾 瀬 智 昭 、 遠 藤 洋 和 、 高 谷 祐 平 、仲 江 川 敏 之 ( 気 象 研 究 所 ) 、前 田 修 平（ 気 候 情 報 課 ）1.

はじめに
Ose et al. (2020) は、38 の CMIP5 モデルの夏季東

アジアの海面気圧将来変化に対して、その要因を調べる
ため EOF 解析を適用し、地上気温変化分布ならびに温暖化時における鉛直安定度変化に伴う熱帯域鉛直流の変化を、各 EOF の要因として同定した。さらに後者は、モデル現在気候の降水量分布再現性と結び付けて考えうることを示した。今回は、38 の CMIP6 モデルに対して同様の EOF 解析を実施し比較した。

図 1 38CMIP6 平均の夏季海面気圧（等値線：2hPa 毎）と将来変化（色：0.5hPa 毎）。

2.

解析方法

38 の CMIP6 の ssp585 シナリオ実験（2076～2095 年）と歴史実験（1980～1999 年）の夏季東アジア（110-160E、10-50N）海面気圧分布差を、モデル毎に全球年平均昇温
４K で規格化し、EOF 解析を適用した。
3.

解析結果
海面気圧将来変化のモデル平均（図 1）および EOF 第

1～3 モード（図 2～図 4）は、CMIP5 と CMIP6 モデル間で類似していることがわかった。
北日本に低気圧偏差、南方に高気圧偏差の分布の EOF2

図 2 海面気圧変化 EOF 第 1 モードの線形回帰（等値線：0.2hPa 毎）。色は、現在気候降水量との相関。

（図 3）は、どのモデルでも正方向の変化を示し温暖化
シグナルとして信頼性が高いと言える。北半球大陸北部の昇温と高い相関は CMIP5 でも確認されていて、このEOF の要因として考えられる。
EOF3 (図 4) は、夏季東アジアの南風の弱化の気圧配置を示す。CMIP5 と同様に熱帯のインド洋および太平洋の現在気候降水量再現性との高い相関が確認できる。

図 3 EOF 第 2 モード。色は、将来気温上昇との相関。

CMIP5 と全く違った結果であったのは、たとえば、EOF1の海面水温変化との相関分布である（図略）。一方、EOF1でも CMIP5 の場合と類似性が高い関係が、現在気候降水量分布との相関分布に見られる（図 2）。
4.

まとめ38 の CMIP6 モデルと CMIP5 モデルの海面気圧将来変

図 4 EOF 第 3 モード。色は現在気候降水量との相関。

化の EOF 解析結果を比較し、共通する特徴を確認すると
ともに、海面水温変化との関係など、大きく異なる点も

謝辞：本研究は（独）環境再生保全機構の環境総合研究

存在し再考が必要である。

推進費（JPMEERF20192004）の助成を受けたものです。

-388-

SP4-05+ (P2P, A3A)

豪雨現象の地球温暖化に対する応答実験*若 月 泰 孝 ， 小 林 香 澄
（茨城大学

1.

はじめに
近年，数時間にわたって停滞する線状降水帯や大雨をもたらす台風などによって，河川の氾濫や土砂災害など，数多くの災害が引き起こされている．このような災害をもたらす豪雨の発生回数は，近年増加傾向にある．しかし，個々の豪雨現象が温暖化によってどのように変化するのかなど，不明な点も多くある．本研
究では，梅雨前線帯の線状降水帯による豪雨事例である平成 29 年九州北部豪雨と平成 30 年 7 月豪雨（西日本豪雨），令和元年東日本台風（台風 19 号）を対象に，それらのメソスケールの豪雨現象が，地球温暖化
環境下でどのように降水量などの特徴が変化するのかを調べた．
2.

研究手法
気象庁で開発された雲解像非静力学大気モデル
NHRCM (Nonhydrostatic Regional Climate Model) を数値モデルとして用い，大気の初期・側面境界条件，海面境界条件には客観解析データ(MANAL, MGDSST)を用いて，水平解像度 1km の数値実験を行った．
3.

再現実験
再現性を確認するために，解像度や初期値，境界条件を変更して実験を行った．その結果，台風 19 号，
西日本豪雨の再現性は非常に高いことが確認できたが，九州北部豪雨の再現性は，上流側（東シナ海上）の水蒸気量の調整により再現性を向上させることができた．このことは，豪雨再現において水蒸気量に対する感度が高いこと，客観解析の東シナ海上の水蒸気量データ精度に課題があることを示唆している．
4.

将来気候実験
地球温暖化を想定した将来気候実験には，疑似温暖化手法を用いた．この際，RCP8.5 シナリオの 21 世紀末を想定し，地表面付近で 4℃の昇温を与えた．また，対流圏上層で昇温量が大きくなる安定化昇温パター
ン（全球気候モデルから得られる結果）と，対流圏内で一様に 4℃昇温する中立昇温パターンの 2 通りの気候差分（図 1）を用いて将来気候実験を行った．将来
気候実験においては，安定化昇温と中立昇温どちらもの気候差分を与えても降水量が増加し，特に中立昇温実験の方が降水量の増加率が大きかった．九州北部豪雨，
西日本豪雨，
台風 19 号の結果が表 1 に示される．
安定化昇温実験において降水量の増加が九州北部豪雨では約 50%，台風 19 号では約 35%，西日本豪雨で理工学研究科）は約 30%であり，特に九州北部豪雨で，飽和水蒸気圧
上昇効果（CC 効果）の 30%を大きく上回っていた．
Hibino et al. (2018) は，同様の手法で線状降水帯事例（広島豪雨）を調査し，安定化昇温実験では降水量は顕著に増加せず，中立昇温実験では，降水量の増加を報告している．中立昇温実験では，水蒸気量の増加によって降水量が増加し，安定化昇温実験では，大気の安定化により降水量の増加を抑制すると考えられる．
本研究の九州北部豪雨，西日本豪雨と台風 19 号の実験結果は，Hibino et al. (2018) の結果と異なり，CC 効
果を大きく超える降水量の増加がみられた．九州北部
豪雨，西日本豪雨においては線状降水帯の発生数が温暖化によって増加すること，台風 19 号においては増えた水蒸気を集めて降水を増やす効果が示唆された．
5.

今後
現在，疑似温暖化実験の境界条件に，週間アンサンブルのアンサンブル平均からの摂動を上乗せする実験を行う準備をしており，結果の不確実性の評価に用いる予定である．また，Rainfall-Runoff-Inundation (RRI)
モデルによる茨城県内河川の氾濫流出計算による河川への影響評価も準備している．研究進捗にあわせた内容で発表する．

図 1 将来気候実験気温差分（実線：安定化昇温，波線：中立昇温）
表 1 現在気候と将来気候の総降水量増加量（領域平均値）カッコ内の時間は積分時間．
九州北部豪雨台風 19 号
西日本豪雨
（18 時間）（54 時間）（96 時間）
50
35
30
安定化昇
温（%）
75
43
37
中立昇温
（%）
引用文献
Hibino, K., I. Takayabu, Y. Wakazuki, T. Ogata, 2018: Physical responses of
convective heavy rainfall to future warming condition: case study of the Hiroshima
event. Frontiers in Earth Science-Atmospheric Science, vol. 6, no. 35, pp. 1-9, 2018.

謝辞
本研究は，統合的気候モデル高度化研究プログラム，環境省推進
費 S-18，JSPS 科研費 JP18H01673，名古屋大学宇宙地球環境研究所
共同研究，茨城大学台風 19 号災害調査団の支援で実施している．

-389-

SP4-06+ (P2P, A3A)

CMIP6 に よ る 夏 季 ア ジ ア モ ン ス ー ン 降 水 量 の 将 来 変 化*神 澤 望 (立 正 大 学 地 球 環 境 科 学 部 ),高 橋 洋 (東 京 都 立 大 学 都 市 環 境 科 学 部 ),1. はじめに
夏季アジアモンスーン（ASM）がもたらす降水は現地の重要な水資源であり、その年々変動は時に洪水や干ばつなどの自然災害をもたらす．例えば，ASM 域には太平洋・日本（PJ）パターンという，北半球の夏季に熱帯のフィリピン周辺の対流活動が活発だと中緯度の日本を含む北西太平洋域
が平年より高気圧が強まるという特徴を持ったテ
レコネクションがある．日本の夏の気候に影響を与えることが知られており，2018 年の 7 月中旬か
ら下旬にかけて日本の広範囲で発生した高温現象に関しても PJ パターンが部分的に寄与していた[1]．
人間が生活する上で，ASM 降水量や PJ パター
ンが地球温暖化によって将来どのように変化するかを理解することは重要である．そこで本研究では、ASM および P J パターンの将来変化を調べることを目的として，第 6 期結合モデル相互比較プ
ロジェクト（CMIP6）を用いてマルチモデル解析をおこなった．

付近のモンスーン西風の強化は，JJA でも月ごとでも有意なシグナルが見られた．南シナ海とフィリピン周辺に関しては，統計的有意な降水量の変化は確認できなかった．
今後は、sub-seasonal（約 15 日）のタイムスケー
ルで解析をおこない、ASM および PJ パターンの将来変化について調べる．PJ パターンは ASM 域の現象である．したがって，ASM が背景場として
季節内や年々変動の時間スケールで PJ パターンに影響を与えている可能性がある．ASM は発達期である 7 月に季節進行が著しく，PJ パターンのソースである北西太平洋赤道域と応答先である中緯度でも大きな変化が見られると予想されるので，それが将来変化にどのような影響を及ぼすか，考察する予定である．

2. 使用データ
CMIP6 に参加した 27 の大気・海洋結合モデルを用いた.現在気候には historical 実験（1990-2014年）、将来気候には SSP585 実験（2075-2099 年）の月平均値をそれぞれ用いた[2]．各実験結果は
2.5 度グリッドに変換して使用した.
3. 結果
CMIP6 のマルチモデルアンサンブル結果によると，CMIP5 のときと同様に，ASM の JJA 降水量は増加傾向を示した（図 1）．月ごとの将来変化予測を見ると，降水量の空間変化パターンは 6, 7,
8 月を通して JJA のものと似ていたが，変化量が大きい場所は異なっていた．それに対応して，モデル間のばらつきが大きい地域も月によって違いが見られた．日本に関しては，降水量の有意な増加傾向が最も全体的に見られたのは 6 月だった．
対流圏下層の循環場の変化に関しては，北緯 20°

図１ 27 の CMIP6 モデルによる JJA 降水量（シェード; mm/day）と 850 hPa 水平風（ベクトル; m/s）の将来変化予測．表示されている部分は有意水準 90%で有意．
参考文献[1] Shimpo, A., et al., 2019, SOLA, 15A, 13-18.
[2] Eyring V., et al., 2016, Geosci. Model Dev., 9, 1937-1958.
＜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）により実施した．

-390-

SP4-07+ (P2P, A3A)
CMIP5 による梅雨の将来変化のモデル間差異における循環場の役割
堀之内武*・（北大・地球環境）
・河谷芳雄（JAMSTEC）・佐藤尚毅（東京学芸大）
はじめにるが，同一モデルの RCP4.5 と RCP8.5 の結果の差CMIP データに基づく，東アジア夏季モンスーン

バリアンスは，多くの指標について，無相関な場合(EASM)乃至は梅雨(Baiu, Meiyu, Changma) の将の半分程度であったので，ある程度はモデルに内在来変化については多数の論文が出版されている。しする特性を反映している。

かし，モデル間の差異を含め全体像を見渡せる研究はないと考えられる。本研究もその域には遠いが，なにがしかの新しい示唆はあると思われる。

結果と結論
Baiu 域，Meiyu 域，Changma 域を設定し，降水EASM は，いわゆる Wet gets wetter の Wet 側にの将来変化のモデル間スプレッドと様々な量との相あり，温暖化により全球平均以上の降水の増加率が関を計算したところ，対象域の南側の水蒸気フラッ見込まれるが，モデル間の差異は大きい。モデル間

クスの北向き成分のスプレッドとの相関が高いことのばらつきは従来，マルチモデルアンサンブル結果が分かった（Baiu の場合南の海上）。この相関は特の不確実性の程度を示唆するものとして扱われたきに６月に高く決定係数が 0.5 程度になるが，その原たが，「ストーリーライン」アプローチでは，ある程因は，この時期は SST が盛夏ほど高くなく，降水に度は「起こり得る変動の幅」であるとみなし，それおいて長距離輸送された水蒸気がもととなる割合ががどのように生ずるかを診断することが特徴の一つ

高いからと考えられる。上記フラックスの変化はである。グローバルな温暖化の中で，「循環場がこの850 hPa の南北風の変化との相関が非常に高く，ほように変化すれば，評価対象の変化はマルチモデル

ぼ下層の南北風の変化に支配される。しかし，より

アンサンブルからはこのように異なる」というよう

広く太平洋高気圧の大規模な変化との関連を見出す

な見方や表現をする。すると結局，伝統的な長周期のは困難で，３領域の降水変化間の相関も弱く，局変動の研究のアプローチとあまり変わらなくなる

所性が高かった。このことは大規模なモンスーンの（というのが我々の理解である）。

インデックスの変化などが必ずしも良い指標となら本研究では，主に陸上の降水に着目し，領域をあないことを示唆する。

る程度分け，さらに 6-8 月期を月ごとに分けて扱う。

６,7 月の Baiu の変化のモデル間スプレッドを少なからぬ研究は，6-8 月の３か月平均で，海上の200 hPa の南北風の変化に回帰すると，シルクロー

割合のほうが広い領域を取った統計を示しているが，ドパターンのような相関パターンが現れる。この構

月ごと，領域毎の変化の違いは大きいので，結果を造は，日本の南海上の下層の南北風に回帰したほう

応用する観点からは，解釈が難しいことが多い。一が高く，その鉛直構造から，上下層のジェットのつ方で，細分化は，無意味な差異のクローズアップや，ながりと説明でき，それが上流に辿れることが示唆

断片化の問題をはらむ。そこで，細分化したうえでされる。現れる構造はマルチモデル平均の変化傾向

全体的な傾向をみるよう努める。

（即ち，平均的な定在シルクロード波列の変化）とは位相が東西に 90°ほどずれることから，各モデル

データと手法の位相変化は様々であり，梅雨降水を強化するもの

CMIP5 の historical ラン（現在気候）およびやその逆のものがあることが示唆される。また，こRCP4.5, RCP8.5 の月平均値を 2.5 度格子に内挿しれよりは弱く，メカニズムも未特定だが，熱帯上部たものを用いた。使用モデル数は 32 で Horinouchi

対流圏の相対的な昇温量（前節に書いた規格化をしet al (2019)と同一である。1979-1999 年の平均からていることに注意）と梅雨降水変化に負相関がある

2079-2099 の平均への変化を将来変化とした。それことも分かった。（以上を含む内容を J. Climate にぞれを各モデルの全球昇温量（同期間の地表付近の投稿し改訂中。
）今後は CMIP6 も使用する。

気温の全球平均の変化）で除して規格化し，両シナリオを統合的に扱った。各モデル１アンサンブルメ

謝辞 本研究は環境研究総合推進費 2-1904 の共同研ンバーのみ用いているので，内部変動の影響をうけ究として実施した。

-391-

SP4-08+ (P2P, A3A)

上部対流圏－成層圏の温暖化レスポンス差が日 本 周 辺 の 気 候 場 に 与 え る 影 響 （ II）*河 谷 芳 雄 (JAMSTEC), 堀 之 内 武 (北 大 地 球 環 境 ), 佐 藤 尚 毅 (東 京 学 芸 大 )1. 研究目的
2021 年度春季大会（MA-05）において、CMIP5 モデルを用いて、温暖化に伴う上部対流圏及び成層圏の変差の符号まで変わる。温暖化に伴う冬季日本域降水変化は上空大気を指標に取ったストーリーに強く依存していることが判明した。

化が特に日本周辺の対流圏に影響を及ぼすかどうか、ストーリーライン手法(Zappa and Shepherd 2017)を用いた初期結果を発表した。本発表はその続編である。
本手法では、マルチモデル平均から将来変化を考察するのと異なり、各モデルの予測結果を、起こり得る現象としてストーリーに分け調査する。対流圏―成層
圏結合は、北大西洋振動（NAO）等を介してヨーロッ
パ域で顕著に見られ、先行研究も多くある。一方日本

図 1．温暖化に伴う日本域降水量変化。(a)温暖化時に域では複雑な現象が相互に絡み合い、上層大気の影響

熱帯圏界面温度上昇が高く、成層圏極渦が高緯度側でが見えにくく、先行研究も少ない。

強くなるモデル群、(b)圏界面温度上昇が低く、極渦が本研究は CMIP5 各モデルの上部対流圏－成層圏の温暖化レスポンスの差に着目し、ストーリーライン手法

低緯度側で強くなるモデル群による、全球気温 1K 上昇
あたりの冬季降水量変化(mm/day/K)を用いて、上層大気が日本域周辺の対流圏現象の変化に及ぼす影響について調べることを目的とする。
2. 使用データ及び手法
35 種類の CMIP5 の Historical および RCP8.5 実験について、それぞれ 1959-1990 年、2068-2099 年の冬季（12,1, 2 月）平均データを用いた。熱帯上部対流圏気温及び成層圏極渦の変化を指標に取り、Zappa and Shepherd(2017)と同様な重回帰分析を行った。この手法によりモデル群を、温暖化時の熱帯圏界面温度上昇が高い/低い、
成層圏極渦が高緯度/低緯度側で強くなる、の 4 つのグ
ループに分けて考察する。
3. 結果
図1 は1K あたりの気温上昇に伴う日本域降水量変化である。ここでは(a)温暖化時に熱帯圏界面温度上昇が

図 2．全球気温上昇及びストーリーライン指標を関数に高く、成層圏極渦が高緯度側で強くなるモデル、(b)圏

した冬季北日本（北緯 35 度以北）降水量の変化。全球

界面温度上昇が低く、極渦が低緯度側で強くなるモデ

気温上昇は 1960-1990 年からの偏差。
縦軸のストーリー

ル、について示す。前者では日本域ほぼ全体で降水量

ライン index は正（負）の場合、熱帯圏界面温度上昇がが増加しているのに対して、後者では南日本での降水大きく（小さく）、成層圏極渦は高緯度側（低緯度側）

量減少が顕著である。図 2 に全球気温上昇及びストーで強くなる。上の★は図 1a、下の★は図 1b に相当。

リーライン指標を関数にした冬季北日本（北緯 35 度以北）降水量の変化を示す。降水変化は気温上昇（横軸）謝辞：本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総と指標（縦軸）の両方に依存し、指標によって降水偏合推進費（JPMEERF20192004）により実施した。

-392-

SP4-09 (P2P)

広域極端降雨現象のストーリーライン構築のための主成分分析による環境場の分類と将来変化の帰納的推測*澁 谷 亮 輔 , 高 薮 縁 , 横 山 千 恵 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )
1.

はじめに

南北流(850 hPa), ジオポテンシャル高度 (850 hPa)]の2018 年 6 月末から 7 月にかけて西日本を中心に梅雨間の時系列的変動について EOF 解析を行い、これらの前線に伴う豪雨現象が多発し、広範囲で災害をもたら物理量間の主要な変動成分について抽出を行った。な

したことは記憶に新しい。Shimpo et al. (2019)を始めとお調べた各物理量は、極端降水現象の同時観測点数にする研究群は西日本豪雨時の大気循環場を解析し、豪対する回帰係数が極大となる点を中心とする 20°×

雨発生に関わる環境場の存在を明らかにした。こうし10°の矩形領域で空間平均した。

た夏期の空間的に大規模な豪雨の解析は事例的研究、

図 1 は抽出された EOF の第一・第二成分に対応する

あるいはコンポジット解析を軸とした統計的研究が主

時間関数 (PC1, PC2)と、同位相空間における極端降水流であるが、こうした手法では抽出された統計的有意現象発生点数の関係を示している。また、EOF 解析にな要素群がお互いにどのような関係にあるのか調べる

用いた各成分の PC1, PC2 に対する因子負荷量も同時にことは出来ず、従って豪雨の将来変化の物理的解釈に描画した。抽出された PC1, PC2 成分は極端降水現象発結びつけるのが難しい。そこで本研究は西日本域夏季

生点数を良く説明していることが分かった。このようの広域極端降雨現象のストーリーラインを構築するたな極端降水現象の位相空間上の分布は、PC1, PC2 軸をめ、同現象と関係する環境場群を統計的に抽出し、そそれらに近い成分（例えば相当温位傾度、可降水量）の将来変化を帰納的に推測することを試みた。

の変動に置き換えても成立した。本研究では極端降水
量の位相空間依存性が不変であると仮定し、これを用

2.

使用データと極端降水現象の定義

極端降水現象は 6～7 月に計測された 40 年間の 12 時

いて CMIP6 モデルにおける極端降水量の将来変化をス
トーリーライン的に記述することを試みる。

間積算雨量に基づく降水現象のうち、上位 1%の降水イ
ベントとして各 AMeDAS 観測地点で定義する (44 事例)。また環境場との関係を調べる際には、観測点と台風中心との距離が 1000 km よりも遠い時に観測された
降雨イベントのみについて解析を行った。次に、
1979~2018 年の 6, 7 月(00UTC~12UTC, 12UTC~24UTC)
において、西日本で極端降雨現象が同時に観測された
AMeDAS 観測地点数 (同時観測点数)を調べ、これを順序統計量として整理した。環境場の解析には JRA55 再解析データ(1979—2018)を用いた。
3.

広域極端降水現象と関係する環境場の抽出

極端降水現象の同時観測点数は、梅雨期の豪雨に関する様々な物理量 (例えば西日本上空の可降水量)との間に統計的に有意な相関関係を持つ。本研究では先行研究において豪雨との関与が指摘されてきた計 19 種類の物理量 [可降水量、東西風 (300, 500, 850 hPa), 相当
温位(300, 500, 850 hPa), 相当温位傾度(300, 500, 850hPa), 温位傾度 (500, 850 hPa), 力学的上昇流 (300, 500,
850 hPa), 前線形成関数 (850 hPa), 温度移流 (500 hPa),

図 1:豪雨との関係が指摘されている 19 種類の変数に対して行った EOF 解析により抽出された第一成分・第二成分の時間関数と、同位相空間上の極端現象発生点数との関係。黒点は EOF 解析した各変数の PC1, PC2 成分に対する因子負荷量 [×5]を示している。

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）の支援を受けて実施された。

-393-

SP4-10 (P2P)
GPM DPR と CMIP6 モデルとを用いた初夏日本付近の降水特性のストーリーライン研究*横山千恵・高薮縁（東京大学 AORI）
１． はじめに初夏日本付近の降水特性が将来いかに変化しうるか
物理的解釈に基づいて理解することは重要である。
横山と高薮（2021 年春季大会）では、Yokoyama et al.
(2019)を踏まえ、全球降水観測（GPM）主衛星搭載
2 周波降水レーダ観測と、19 個の第 6 次結合モデル
相互比較計画（CMIP6）気候モデル予測とを組み合
わせ、局地的豪雨を含む「小面積」タイプおよび集中豪雨をもたらす「組織化」タイプの雨の将来変化を推定し、そのばらつきを含めて地域的な降水特性の将来変化を議論した。特に、Shiogama et al. (2021)
が日本の気候変動の影響評価・適応研究のために選択した 5 モデルに着目し、大規模場の違いにより、組織化降水の将来変化が日本の東西で異なることを示した。将来の東日本（137.5-142.5E, 35-40N; 現在の平均 SST<20℃）の組織化降水は SST 増加により増える一方、西日本（130-135N, 30-35N; 現在の平均
SST≥20℃）の組織化降水変化は、亜熱帯ジェットに伴う力学項変化に起因して、モデル間でばらつく。
さらに、組織化降水の将来変化について、上述の 5モデルが CMIP マルチモデルの予測のばらつきの幅を表現できることを示した。
本研究では、上述の 5 モデルの比較解析から得られた結果について、他のモデルも含めて調査・検討
し、初夏日本付近の降水特性の将来変化をより良く理解することを目的とする。

ける現在気候SSTと組織化降水将来変化との散布図を作成すると、SST ~20℃を境に両者の関係が変化することが確認される（図1）。
20℃以下ではどこでも、将来の全般的なSST増加（図略）により組織化降水が増加する。一方、20℃以上では降水は増減どちらも見られる。ω500将来変化と組織化降水将来変化の散布図は、現在SSTが20℃以上の地域では、上昇流が弱化するほど組織化降水が減少する傾向を示した
が、20℃を下回る地域では、上昇流変化によらず将来の組織化降水は増加を示した（図略）。
ここで準地衡風ω方程式を考えると、ωは主にQベ
クトル収束で表される力学項と非断熱加熱項とによって強制される。ωに対する力学項の効果を調べるため、ω500将来変化と500 hPaのQベクトル発散将来
変化との空間相関係数をモデル毎に計算した。図2
は現在SSTが20℃以上の地域に対する結果である。
相関係数はモデル毎にばらつき、負相関を示すモデルもある。上述の5モデル（図2の赤字で示されたモデル）は比較的力学項が効くものが多いが、無相関を示すモデルもあり今後さらに調査が必要である。
以上の解析結果は、前回大会の結果を概ね支持する
一方、力学項がω500に影響しないモデルもあるためこれらを分けて考える必要性を示唆した。

２． データと解析方法
2014-2017 年 5-7 月の GPM KuPR 雨域データベー
ス、気象庁 55 年長期再解析、NOAA Daily Optimum
Interpolation Sea Surface Temperature を用いる。また、
19 個の CMIP6 モデルの 1980-2005 年（historical）及び 2075-2100 年（ssp5-8.5）5-7 月のデータを用いる。
解析手法は、Yokoyama et al. (2019)と同様である：①GPM DPR に基づき、雨域を面積と層状雨量比により上述の 3 タイプに分類。②各タイプに対し、海面水温（SST）及び 500hPa 大規模鉛直風（ω500）を指標とした参照テーブル（LUT）を作成。③LUT を用い、CMIP6 各モデルの SST 及び ω500 から各タイ
プの雨量分布を再構築し、将来変化を推定。
３． 結果と考察
前回大会の結果は5モデルにおいてSST ~20℃を境に大規模場と組織化降水との関係が異なることを示した。そこで、19モデル及びMME（マルチモデルア
ンサンブル）平均に対し、130-142.5E、30-40Nにお図 1. 130-142.5E、30-40N における現在気候 SST（横軸）と組織化降水の将来変化（縦軸）との散布図。
各モデルと MME（■）について示されている。

図 2. 現在 SST≥20℃に対する、ω500 将来変化と500 hPa の Q ベクトル発散将来変化との空間相関係数。赤字のモデルは選択された 5 モデル。
謝辞：本研究は、東京大学の運営費による「水と気候の大規模データ解析
研究拠点」プロジェクト、(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF20192004)及びJAXA降水ミッションの支援を受けた。

-394-

SP5-01+ (P1L, A5P)
「富岳」における週〜季節の全球スケール予測の取り組み*宮 川 知 己 , 1 山 田 洋 平 , 2 末 松 環 , 1 升 永 竜 介 , 1 高 須 賀 大 輔 , 2 中 野 満 寿 男 , 2 小 玉 知 央 , 2
八 代 尚 ,3 佐 藤 正 樹 ,1 三 好 建 正 ,4 小 玉 貴 則 ,1 川 崎 高 雄 1
1.東 京 大 学 , 2.JAMSTEC, 3.国 立 環 境 研 究 所 , 4.理 化 学 研 究 所
1.

はじめに

文部科学省のスーパーコンピュータ「富岳」成果創出プログラムの「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」テーマ２ “全球スケー
ル予測” では、極端気象現象について週〜季節といった中長期の確率予測を実現することを目指し、NICAMを用いた全球高解像度計算による大規模なアンサンブ

を初期日として 100 メンバーずつ、計 600 メンバーのNICAM 14km 実験.
4) 海洋結合実験 (升永, 川崎)
NICAM (水平 14 km) を海洋モデル COCO(水平 0.25 度,
および 0.1 度)と結合させた NICOCO による実験.
季節計算で太平洋中央熱帯域に冷舌型の SST バイアスの成長を抑制するために flux 調整を導入した実験.

ル実験に取り組んでいる. この時間スケールにおいて

3.

は、台風などの極端気象そのものの再現に加えて、そ

1) 実験開始日が台風15号発生の9日前になると観測との背景場となる大規模場の変動を捉えることが重要でおおまかに類似した発生域・経路を持つ台風の発生確あり、そのためには高解像度かつ広域をカバーする数率が上昇した. さらに、リードタイムが短いほど台風へ

値モデルを使用する必要がある. これまでも ES、京コと発達する初期渦が現実と一致する割合が高くなるこンピュータをはじめとする大型計算機群を活用して台とが確認された.

風や季節内振動の予測可能性についての調査が行われ

2) 狙いとする MJO の東進が非常に良く再現されるこてきた（e.g., Miura et al., 2007, Miyakawa et al. 2014,と、一方で高層雲が過剰傾向となることを確認した。

Nakano et al. 2015, Nasuno et al. 2017, Yamada et al. 2019,3) アンサンブルメンバー間における MJO 発達・西太Shibuya et al. 2021）. このような実験には大量の計算資

平洋への伝播タイミングの頻度分布が西部太平洋の湿源を必要とすることが、これまでの調査において得ら

潤化と関連してリードタイムに対して不連続となるこれる統計情報を限定的なものとし、モデルの改良・調とが確認された.

整においても大きな障害となっていた. 「富岳」では従4) COCO を渦解像化することにより日本近海を含む西来よりも容易に、また桁違いのアンサンブル数での確

岸境界流域のバイアス低減が期待できる一方で、太平率情報を得ることが可能であり、極端現象の中長期予

洋中央熱帯域の SST バイアスについては flux 調節によ測に長足の進歩をもたらすと期待される. 本発表では、り効果的に抑制されることが確認された.

テーマ２の取り組みの概要と進捗状況を紹介する.

4.

2.

これまでに実施した主要な実験

結果・進捗

展望

極端現象の中長期予測の実現において重要な台風・

最終的に季節内振動や海洋の変動を含む大規模場の季節内振動・海洋結合についての調査は着実に進展し変動とその影響下での極端現象の動向を捉えることをている。一方で、モデル気候値の収集、テールリスク

目的とし、2020 年度は以下の実験を中心に実施した。

の評価、中高緯度の影響、高度化の進んでいるデータ

1) 台風 1100 メンバーアンサンブル実験 (山田)同化技術の取り込み、モデル自体の改良（e.g., 鉛直の2019 年 9 月 5 日に発生して 9 日に上陸、房総半島を表現, 雲微物理）など多岐に渡る課題があり、引き続き中心に大きな被害をもたらした台風 15 号について、幅広い分野の専門家との連携・協力が不可欠である。

8/26 - 9/4 の各日を初期日として 100 メンバーずつ、計
1100 メンバーの NICAM 14km 実験.
2) MJO DYAMOND2 実験 (末松)全球雲解像モデル比較プロジェクト DYAMOND2 で対象としている 2020 年 1-2 月のマッデン・ジュリア
MJO の高解像度（水平 3.5km 鉛直 78 層）実験.
< https://www.esiwace.eu/services/dyamond/winter >謝辞: 本研究は、文部科学省「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」（課題番
号: hp200128/hp210166）の一環として実施しました。本研究の一部は、
Oakforest-PACS（東京大学）の計算資源の提供を受けて実施しました。
また、本研究の一部は KAKEN 19H05703, 19K03966 の一環として実施しました。
参考文献: [1] Miura H., et al., 2007, Science, 318, 1763-1765.

[2] Miyakawa T., et al., 2014, Nature Commun. 5, 3769.
[3] Nakano M., et al. 2015, Geopys. Res. Lett., 42, 567-571.

3) MJO 大アンサンブル実験 (高須賀)[4] Yamada Y., et al., 2019, Geopys. Res. Lett., 46, 7592-7601.

2018 年 12 月の MJO 事例について、12/1 - 12/6 の各日[5] Nasuno T., et al. 2017, J. Meteor. Soc. Japan, 95, 345-368.
[6] Shibuya R., et al., J. Meteor. Soc. Japan, doi:10.2151/jmsj.2021-046.

-395-

SP5-02+ (P1L, A5P)

NICAM-DYAMOND2 実 験 で 再 現 さ れ た MJO の雲微物理依存性について* 末 松 環 1、 小 玉 知 央 2、 山 田 洋 平 2、 三 浦 裕 亮 1、 高 須 賀 大 輔 2、 宮 川 知 己 1
1.東 京 大 学 、 2.海 洋 研 究 開 発 機 構

1.

Introduction

Recent advances in computational power have enabled increase inmodel resolutions to include explicit formulations of cloud
microphysics processes to a class of atmospheric models referred
to as the global cloud-resolving models (GCRM). The eliminationof convective parameterizations in GCRM, which was one of thelargest sources of uncertainties in the simulated atmosphere [1], hasmade GCRMs powerful tools to realistically simulate and conductdetailed investigations of convective systems. However,considerable uncertainties remain in the formulations of cloud
microphysics that neither observation nor theory can adequately

Figure 1 Time-longitude Hovmöller diagrams of 5S-5N

constrain. To address these issues and provide a platform foraveraged OLR (W m-2) for MJO-tuned (a; color) andintercomparison of GCRMs, the DYAMOND initiative was

highresMIP (b; color) experiment with contours of observed

launched in 2017 [2] as the first GCRM model intercomparison

CERES OLR overlayed at 190 W m-2.

project. In this study, we present results from experiments
conducted on NICAM for participation in the currently ongoing
2nd phase of the DYAMOND project, which targets the boreal
winter season of 2020.

2.

Experimental Settings

Following the DYAMOND2 protocol, 40-day integrations wererun on NICAM at a horizontal resolution of 3.5 km with 78 verticallevels from Jan. 20, 2020. We conducted the integrations in two
microphysics settings for comparison: one optimized for the
reproducibility of the Madden-Julian Oscillation (MJO; MJOtuned) in sub-seasonal integrations, and another optimized for
longer integrations (highresMIP) [3], which prioritizes the global
energy balance.

3.

Results and Discussion

The integration period included an MJO event from late
January 2020 to mid-February 2020. The comparison of thesimulation results between MJO-tuned and highresMIP
microphysics settings revealed that both settings successfully
reproduce the eastward movement of the convective envelopeof the MJO from over the Indian ocean to the dateline in thefirst 20 days of the integration.
However, past the 20th day of the integration, locations of theconvective activities of the two experiments start to diverge,
and were maintained near the dateline, as in the observation,

only for the MJO-tuned setting (Fig. 1) The differences in theevolution of the MJO was related to the systematic differences in
the convective systems reproduced between the two settings, inwhich the highresMIP setting was accompanied by more tropicaldepressions and MJO-tuned setting was accompanied by more
sporadic convections. Analyses of the simulated mean states of
the atmosphere in the two simulations suggested that thesedifferences were attributed to differences in the partitioning offrozen hydrometeors, which in turn resulted in more staticallystable and unstable mean tropospheric states for the highresMIP
and MJO-tuned settings, respectively.
Our results revealed the sensitivity of the population of theconvective systems to the microphysics settings in GCRM andindicated that careful assessment of microphysics settings isessential for reliable simulation of the atmosphere with GCRMs.
References[1] Randall, D., et al., 2003, BAMS., 84 (11), 1547-1564[2] Stevens, B., et al., 2019, Prog. Earth Planet Sci., 61.
[3] Kodama, C., et al., 2021, Geosci. Model Dev., 14, 795-820.
Acknowledgement
This work was supported by MEXT as “Program for Promoting Researches on the Supercomputer Fugaku”
ID: hp200128/hp210166 and used computational resources of supercomputer Fugaku provided by the
RIKEN Center for Computational Science.

-396-

SP5-03+ (P1L, A5P)

全球雲解像気候実験に向けたNICAMの標準設定見直しと改良*高須賀大輔1, 小玉知央1, 末松環2, 清木達也1, 大野知紀1, 八代尚3, 三浦裕亮2, 野田暁1, 山田洋平1,
中野満寿男1, 那須野智江1, 宮川知己2
1. 海洋研究開発機構, 2. 東京大学, 3. 国立環境研究所
1. はじめに雲–循環–放射相互作用は、日〜数年超の規模に至るの過剰降水を緩和し、バイアス低減の効果を持つ。
感度実験は2004年6月1日を初期値とする通年積分までの幅広い時空間スケールの現象を介在しながら気候場形成に重要な役割を果たすと同時に、気候計算において大きな不確実性を伴うプロセスである。故に、全球雲解像モデルを用いた気象・気候研究は１つの有効策であり、実際、台風やMJOなどの擾乱場の研究にで、Δx=14km, 鉛直38層, slab ocean (15m) 付加のもと、は、Δx=10km以下のNICAMを用いた季節程度の実験

MIP/MJO/MIX設定に対して行った。また、鉛直解像度増強の影響調査として、対応する78層実験も行った。
3. 主要結果と今後の方針
気候平均場の確認のため、まず年／月平均の降水分
布を比較した。MIP設定では太平洋で春/秋季にダブルが積極的に活用されてきた。国際的には、Δx=5km以

ITCZ的なバイアスが目立つ一方、MJO設定でそのバイ下の全球モデル比較プロジェクト (DYAMOND) におい

アスは最も低減し、MIX設定でも低減傾向にある (図て、複数モデルが40日積分を達成した状況にある[1]。

1)。大気上端の放射場を見ると、MJO設定では降水物
質の落下速度を遅くしたことで顕著にOLRが低くなる

一方、気候研究の観点から見ると、雲解像スケール
での長期実験の実績はなく、NICAMではΔx=14kmでのAMIP実験[2]が現時点での最高解像度である。しかし、近年の計算機性能の飛躍的な向上や上述の国際動向を踏まえると、雲解像スケールでの気候実験の達成は世界的に十分実現可能な域に入っている。したがって、Δx=10km以下の長期実験でも気候平均場・擾乱場の良い表現を両立するようなモデル調整・開発を先駆的に進めることが不可欠な情勢である。
NICAMでは上記への取り組みとして、雲物理／乱流
拡散／地表面過程の調整・開発、鉛直解像度増強のイ
ンパクトを調査する感度実験を実施している。単一の雲物理設定では気候場と雲を伴う擾乱の双方を満足には表現できないという現状のNICAMが持つ問題の物
理的要因の特定と、それに基づくモデルの本質的改善を念頭に置き、本発表では雲物理過程と乱流拡散過程の調整・改良がもたらす影響を中心に報告する。
2. モデル調整・開発の概要および感度実験の設定
雲物理過程の調整には、過去の気候実験で使われた
設定 (MIP: 小玉氏提供)、MJOの再現実験に最適な設定(MJO: 末松氏提供)、その中間的な設定 (MIX) の3つを考える。MJO設定ではMIP設定に比べて雨雪の落下速

バイアスが認められたが、MIX設定では緩和されており、降水・放射平均場双方の観点では、3つの設定の中でMIX設定がバランスの取れた表現となっていた。
次に擾乱場の比較として、赤道波やMJOなどの熱帯擾乱の再現性を調査した。赤道域における6時間毎のOLRのスペクトルにおいて、MIP設定では発散成分が強い重力波系の擾乱 (Kelvin, IG)、MJO設定では低周波
で回転成分を伴う擾乱 (ER, MJO) が卓越していたが、MIX設定では両者の中間程度の振る舞いとなり、観測に近いバランスで熱帯擾乱を再現していた。MJOの時
間発展で見ても、MIX設定はMJO設定と遜色ない程度の発生・東進を自発的に表現することが確認された。
その他、鉛直解像度増強はいずれの設定でも平均循
環場・温度場の大幅な改善に繋がること、混相雲の表現を改善する雲物理スキーム[3]の改良と調整により、
放射平均場の改善と擾乱場の再現を両立する可能性があることが分かりつつある。今後は、これらの結果やMIX設定での知見もとに、Δx=10km以下での感度実験を実施し、解像度依存性を検討した上で雲解像気候実験に最適な設定の確立を目指す。

度が極端に遅く、雲氷生成スキームも異なる。MIX設

図1. 160E-140Wで平均した定ではMIP設定をベースに、雨雪の落下速度をMIP設

月平均降水量の時間緯度断面図 (左上) TRMM,

定とMJO設定の中間的な値に調整した上で、一定速度での雲氷落下を導入した。
乱流拡散過程に関しては、対流域で選択的に起動す
る水蒸気拡散スキームを導入 (MIX設定で利用) すると
ともに、その効果をより物理に即して表現すると期待されるLeonard項の導入も進めた。これらは対流域で(右上) MIP, (左下) MJO,(右下) MIX設定
参考文献[1] Stevens, B. et al., 2019, Prog. Earth Planet Sci., 61.
[2] Kodama, C. et al., 2021, Geosci. Model Dev., 14, 795-820.
[3] Seiki, T. and W. Roh, 2020, J. Atmos. Sci., 77, 3803-3819.
謝辞 本研究の数値計算は理研スパコン「富岳」(課題番号: hp210085) で実施された。
また、科研費 (課題番号: 20B202, 20H05728) の支援を受けている。

-397-

SP5-04+ (P1L, A5P)

全 球 雲 解 像 度 –渦 解 像 度 結 合 モ デ ル 実 験 へ 向 け た 取 り 組 み*升 永 竜 介 ・ 宮 川 知 己 （ 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）1. はじめに

4. まとめと今後の展望

大気の対流は、水平スケールが数 km と非常に小さい

雲解像度（3.5km）の大気モデルと渦解像度（0.1 度）

ものの、膨大な潜熱解放を通じて全球の大気循環へ影の海洋モデルを用いた全球大気海洋結合モデル

響を及ぼすことが知られている。一方、近年の研究にNICOCO の性能向上に取り組んでいる。スーパーコン

よって、海洋に多く存在する海洋渦も大規模な大気循

ピューター「富岳」を用いることで、このような高解

環変動を引き起こし得る可能性が示唆されるようにな

像度の結合モデルを数週間から数カ月駆動することがった。

十分可能となった。

このような状況を鑑み、本研究ではメソスケールの大海洋モデルの高解像度化により、中緯度における海気海洋相互作用過程が数週間から数カ月のスケールの洋の構造の表現が大幅に改善されることが確認された。

大気海洋循環の形成や極端現象の発生へ果たす役割を一方で、高解像度化だけでは熱帯域における海面水温調査している。

のドリフトが十分に改善されないことも確認され、そ2. 数値モデルと実験設定の概要の低減方法について検討を進めている。

本研究では、全球大気モデル NICAM [1]と全球海洋
モデル COCO [2]を結合した全球大気海洋結合モデル
NICOCO[3]を用いて調査を進めている。カップラーには Jcup [4]を用いている。
NICAM の水平解像度は、対流活動を概ね解像することができる 3.5km に設定し、積雲対流パラメタリゼ
ーションは使用していない。COCO の水平解像度は海洋中規模渦を概ね解像することができる 0.1 度に設定
し、気候平均の水温と塩分分布を初期値として約 50
年間スピンアップされている。
2010 年 1 月 1 日を初期値として、NICOCO を 20日間積算した結果を解析した。本モデルは全球モデル
としては前例がないほどの高解像度ではあるが、スーパーコンピューター「富岳」を用いることで、20 日間

図１：計算最終時刻（2010 年 1 月 20 日）における、の積算を概ね 20 時間で実行することができた。
また、海洋モデルの解像度が 0.25 度（上図）と 0.1 度（下図）比較のために、海洋モデルを 0.25 度解像度としたの場合の NICOCO の海面水温の分布。

NICOCO 実験も同様に実行した。
3. 結果

謝辞

第一図に、積算終了時刻（2010 年 1 月 20 日）の海

本研究は、文部科学省「富岳」成果創出加速プログラ

面水温の分布を示す。0.1 度解像度の海洋モデル（下ム「防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・

パネル）
では、
海洋渦の構造が明瞭に表現されている。

大気環境予測」（課題番号: hp200128/hp210166）の一

さらに、黒潮続流が概ね北緯 36 度に位置しているこ

環として実施されたものです。
また、本研究の一部は、とを読み取ることができ、概ね観測と整合的である。

Oakforest-PACS（東京大学）の計算資源の提供を受け、一方、0.25 度の海洋モデルを用いると（上パネル）、

実施しました。

海洋渦の構造が不明瞭であり、黒潮続流が北偏してい

参考文献[1] Satoh, M., et al., 2014, PEPS, 1:18.
[2] Hasumi, H, 2006, CCSR Rep. 25, 103.
[3] Miyakawa, T. et al., 2017, GRL, 44, 9489 – 9495.
[4] Arakawa, T., et al., 2020, PEPS, 7:6.

る様子が見て取れる。このような海洋の微細構造が、その近傍の大気の上昇流の分布にも反映されていることが確認され、より大規模な大気循環場への影響も予
想される。

-398-

SP5-05+ (P1L, A5P)

NICOCO に よ る 高 解 像 度 気 候 計 算 に 向 け た 基 礎 調 査*高 野 雄 紀 (東 大 大 気 海 洋 研 ), 小 玉 知 央 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),中 野 満 寿 男 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 三 浦 裕 亮 (東 大 院 理 )海氷については、南大洋で積分時間とともに減少す

1. はじめに
近年のスパコンの計算能力の進歩に伴い、全球非静る傾向がみられた一方、北極域については海氷が増加

力学大気モデルと海洋モデルを結合した数十年スケーした場所と減少した場所があり明確なトレンドは見ら

ルの気候シミュレーションが現実味を帯びてきている。

れなかった。

こうした高解像度気候計算は、従来の気候モデル

降水については ITCZ で参照データよりも過多であ（GCM）より時空間的に詳細なプロセスを直接に表現

り、特に積分期間後半（2004 年 12 月〜2005 年 5 月）するため、GCM の不確実性の評価や物理プロセスの理

では、いわゆる double ITCZ バイアスが顕著であった。

解に役立つと考えられる。これまでに、全球非静力学
大気モデル NICAM と海洋モデル COCO とを結合した

4.

まとめ

NICOCO[1]は、季節内振動の再現性が良いことが分か

NICOCO の 1 年積分から気候場を評価したところ、っているが、より長期の計算における気候場の再現性

SST の高温バイアスなど、改善すべき課題が明らかとについては検証されていない。そこで、海面水温や気なった。今後は雲微物理過程や地表面過程などを改良

温、風速などのバイアスやドリフトの特性把握を目的し、現実的な気候シミュレーションの実現につなげるとして NICOCO による 1 年積分を実施した。本発表でことを考えている。

は、その初期結果を紹介する。
2.

手法

全球非静力学大気モデル NICAM は、水平格子サイ
ズ 14 km、鉛直層数 38 層とした。パラメタ設定はHighResMIP 実験[2]に準拠している。海洋モデル COCO
は水平格子サイズ 1°とした。
2004 年 6 月 1 日を初期時刻として、1 年間積分を行った。観測値(解析値)との比較には、OISSTv2.1 (海面水
温・海氷密接度)、CERES EBAF (放射)、J-OFURO3 (潜図１ 左：年平均 SST の観測値(等値線)とバイアス(色)。
右：年平均 SST の東西平均バイアス。

熱フラックス)、GPCPv2.3 (降水)、JRA-55 (その他大気変数)を使用した。
3.

結果

海面水温（SST）の年平均値は、熱帯〜亜熱帯域や南大洋で高温バイアスであった(図 1)。対応する領域で、大気上端外向き短波放射（OSR）は負バイアスを持っており(図 2)、モデル内の雲が少ないために短波放射の入射が過剰であることが SST の高温バイアスの一因に

図2

左：年平均 OSR の観測値(等値線)とバイアス(色)。

右：年平均 OSR の東西平均バイアスなっていると考えられる。海面からの潜熱フラックス

参考⽂献

は、主に SST が高温バイアスの領域で正バイアスであ[1] Miyakawa, T., et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44, 9489-9495.
[2] Kodama, C., et al., 2021, Geosci. Model Dev., 14, 795-820.

り、全球平均でも蒸発が過剰であった。
全球平均 SST は積分時間とともに高温側にドリフトし、積分期間の最初と最後を比較すると全球平均で+1℃程度上昇した。

謝辞 本研究は、科研費学術変革(B)「ＤＮＡ気候学への挑戦」全球雲

解像気候モデリングへの挑戦（JP20H05728）の支援を受けた。計算は理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」で実施した(課題番号：hp200271)。

-399-

SP5-06+ (P1L, A5P)

1100 メ ン バ ー 全 球 高 解 像 度 台 風 ア ン サ ン ブ ル 実 験*山 田 洋 平 (JAMSTEC), 宮 川 知 己 (東 大 AORI), 中 野 満 寿 男 (JAMSTEC),
小 玉 知 央 (JAMSTEC), 那 須 野 智 江 (JAMSTEC), Chen Ying-Wen(東 大 AORI),
八 代 尚 (NIES), 佐 藤 正 樹 (東 大 AORI)

1.

考えられる．今後は Type 1 と Type 2 の違いに注目し、はじめに台風は毎年のように日本に被害をもたらす極端な大大規模環境場の解析を進める予定である．

気現象の一つである．より長いリードタイムで台風の発生や進路を予測することは、防災の観点からも重要

4.

謝辞である．本研究では千葉県を中心に甚大な被害をもた本研究の一部は，文部科学省「富岳」成果創出加速プ

らした令和元年房総半島台風（2019 年台風 15 号；Faxai）

ログラム「防災・減災に資する新時代の大アンサンブルを対象として大メンバーの全球高解像度アンサンブル

気象・大気環境予測」（JPMXP1020351142）の一環とし実験を実施した．本発表ではその結果を報告する．

て，理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」を利用して得られたものです（課題番号：2.

hp200128,hp210166）．

手法

アンサンブル実験には全球非静力学モデル NICAMを用いた[1]．モデルの設定は概ね CMIP6／HighResMIP
参加時の設定に準じた[2]．水平格子間隔 14km の
NICAM は台風の強度（最低中心気圧）を概ね現実的に表現できることから[3]，水平格子間隔 14km を採用した．アンサンブルメンバーは NEXRA[4]の 100 メンバ
ーの初期値と計算開始時刻をずらす（11 日分）ことによって生成し，合計で 1100 メンバーの実験を行なった．
計算開始時刻は台風 15 号の発生日（2021 年９月４日
18 時 UTC）から一日ごとに遡り 10 日前（８月 25 日 18
時 UTC）までとした．実験内で発生した台風 15 号はNakano et al. (2015)の方法[5]に条件を追加して抽出した．
気象庁ベストトラックに基づき観測の発生位置・時刻と東京湾を通過した位置・時刻に対して，それぞれの位
置から半径10 度以内を前後５日以内に通過した台風を

図１ 類似台風の位置（経度）の時間変化．青線は現

台風 15 号類似台風（類似台風と呼ぶ）と定義した．

実の台風15 号の初期渦から発達したと考えられる類似
台風（Type 1），黄色線は他の渦から発達した類似台風

3.

結果と今後の予定

台風の発生から９日前から３日前を計算開始時刻としたアンサンブル実験の６割程度のメンバーで類似台（Type 2）を示す．台風強度に達する前の位置も含まれることに注意．黒線は気象庁のベストトラックに基づ
く台風の位置を示す．

風が発生していた（図省略）．類似台風の起源を調べると，起源の位置は西側（Type 1）と東側（Type 2）の２

参考文献

地点に大別することができた（図１）．初期値の NEXRA[1] Satoh et al., (2014, PEPS)

内の台風15 号の初期渦となり得る渦の存在は全ての初[2] Kodama et al., (2021, Geosci. Model Dev.)

期値で確認できた（図省略）．Type 1 は NEXRA 内に存[3] Kodama et al., (2015, J. Meteor. Soc. Japan)

在した台風 15 号の初期渦と考えられる渦から発達し，[4] Kotsuki et al., (2019, SOLA)

Type 2 はさらに東側に存在する別の渦から発達したと[5] Nakano et al., (2015, Geophys. Res. Lett.)-400-

SP5-07+ (P1L, A5P)

1000 メ ン バ ー ア ン サ ン ブ ル 気 象 予 報 の 洪 水 予 測 へ の 利 用*大 泉 伝 1 , 2 ， Le Duc 1 , 2 ， 小 林 健 一 郎 3 , 2 ， 川 畑 拓 矢 2 ， 斉 藤 和 雄 1 , 2 , 41
気象業務支援センター, 2 気象研究所, 3 神戸大学, 4 東京大学大気海洋研究所
1.

はじめに

令和 2 年 7 月豪雨では熊本県を流れる球磨川が氾濫し各地で大きな被害が発生した。この様な災害は毎年

ーは 31%であった。既往最大値、30 年確率、50 年確率を超過したメンバー数はそれぞれ 31％、42％、35％であった。

発生しており、早期に避難情報を提供することは防どちらの河川でも既往最大値の超過を予測できたが災・減災を考える上で重要な課題である。本研究では球磨川の方が良い結果を示した。この理由として球磨

スーパーコンピュータ「富岳」をもちいて 1000 メンバ

川の流域面積が川辺川よりも大きいため、多少の降水

ーのアンサンブル予報を行い、そのアンサンブル予報の位置や強度が実況よりもずれていても大きな影響が結果と気象庁の流域雨量指数を用いて、洪水の発生確なかったためと考えられる。

率を計算し予測可能性について調査を行った。た。
2.

実験設定

1000 メンバーの降水予測は LETKF（気象庁非静力学モデルを使用）で行った[1]。予報は 7 月 3 日 18 時（JST）
を初期時刻とする 24 時間である。解像度は 2km であるが、流域雨量指数に合わせて 1km に内挿した。
洪水危険度の予測には気象庁の流域雨量指数を用いた。解析雨量を用いて 6 月 1 日 0 時（JST）から 7 月 3
日 18 時までスピンナップを行い、3 日 19 時から翌 4
日 15 時までの予報を行った。結果の検証は大きな被害が出た球磨川の球磨村付近と川辺川と球磨川の合流付
近で行った。

図１ 球磨川の 1000 メンバーアンサンブル洪水予測
結果。実線は解析雨量（赤）、決定論的予報（黒）、点
線はアンサンブル平均（黒）、50 年確率値（紫）
、30 年

3.

結果

確率値（赤）、既往最大値（橙）の流域指数の値（縦軸）図 1 に球磨川の球磨村付近での 1000 メンバーの降水を示す。
棒グラフは 50 年確率値
（紫）、30 年確率値（赤）、予測結果を用いて計算した流域雨量指数を示す。解析

既往最大値（橙）の超過確率（第 2 縦軸）を示す。

雨量を用いた結果では 7 月 4 日 5 時に既往最大値を超過し、9 時にピークを迎えている。1000 メンバーの実
験の決定論的予報も 5 時に既往最大値を超過し、9 時にピークを示していた。アンサンブル予報による超過確率では、5 時に既往最大値を超過する事を予測したメン
バーは 21%であった。既往最大値、30 年確率、50 年確率を超過したメンバー数はそれぞれ 56％、51％、40％であった。
図 2 に川辺川の球磨川合流付近での 1000 メンバーの降水予測結果を用いて計算した流域雨量指数を示す。
解析雨量を用いた結果では 7 月 4 日 6 時に既往最大値

図 2 川辺川の 1000 メンバーアンサンブル洪水予測を超過し 7 時にピークを迎えた。決定論的予報は 4 時

参考文献に既往最大値を超過し、5 時にピークを示しており、実[1] Duc, L., et al., 2021, Forecasts of the July 2020 Kyushu

況よりも早かった。アンサンブル予報による超過確率

heavy rain using a 1000-member ensemble Kalman filter、では、6 時に既往最大値を超過する事を予測したメンバ

SOLA, Vol.17.

-401-

SP5-08+ (P1L, A5P)

大気汚染物質，飛来海塩およびぬれによって生じる
大気腐食のモニタリング技術と腐食速度マップの開発*龍 岡 照 久 , 伊 地 知 弘 光 , 吉 野 恵 一 , 岸 垣 暢 浩 (東 京 電 力 ホ ー ル デ ィ ン グ ス ),川 村 友 明 , 山 本 顕 正 , 山 崎 智 之 , 白 石 智 規 (東 京 電 力 パ ワ ー グ リ ッ ド )
1.

はじめに

発した後，点検データや追加測定データにより検証し，

大気環境に曝されている送電鉄塔等の電力設備は，精度を向上して 2010 年に改定した [2-4]．腐食は付着物

大気汚染物質，飛来海塩およびぬれの影響を受けて腐の種類と量，ぬれにより加速されることから付着物濃食を生じる．筆者らは，1999 年から送電鉄塔に設置し度マップとぬれ時間マップも同様に作成した（図 2 参

た ACM（Atmospheric Corrosion Monitor）型腐食センサ

照）．マップは地形や風等の影響をできるだけ詳細に反（以下，ACM センサ）により環境の腐食性を評価して映できるよう 0.5 [km]メッシュとした．緯度・経度を入きた．約数百か所で測定した腐食速度，相対湿度，付力すると当該地点の腐食速度，付着物濃度，ぬれ時間

着物濃度のデータを活用し，膨大な地形や気象の因子が表示されるシステムとした．

との相関性を評価して，亜鉛めっきと炭素鋼の腐食速

4.

まとめ

度マップ，付着海塩濃度マップ等を完成させた[1 – 3]．

腐食速度，付着物濃度，ぬれ時間マップは，広範囲

そこで，ACM センサによる環境測定技術と材料劣化に存在する送電鉄塔や変電所設備等の腐食寿命推定にに関連する環境因子マップの開発について報告する．

よる設備点検サイクルや保全方策策定，損傷原因究明

2.

と対策立案等に活用されている．また，炭素鋼や亜鉛

調査方法

送電鉄塔等の電力流通設備に ACM センサと温湿度

めっきの腐食速度マップから環境別に鉄塔のライフサセンサを設置した．センサの出力は 10 分間隔でデータ

イクルコストを比較し工場塗装や亜鉛アルミ合金めっ

ロガに記録した．辻川らによって開発された Fe/Ag 対きの適用範囲を決定するなど，設備仕様決定にもこれACM センサは，炭素鋼基板に絶縁体と銀をパターン印

らの環境評価データのマップを役立てている．

刷したものである[1]．銀と鉄の間でガルバニック電流を発生させて腐食反応をモニタリングしている（図 1 参照）．ガルバニック電流と腐食速度の関係はあらかじめ評価されているので腐食速度を簡易に評価できる．
電力設備だけでなくあらゆる設備・建築物等は，高湿度環境で表面がぬれている時に，飛来した大気汚染
物質や海塩が付着し堆積する．雨がかりのある環境では付着物が洗浄される．付着物濃度は付着と脱離を繰り返しながら環境によってほぼ一定の値となる．
飛来大気汚染物質量，飛来海塩量，風向・風速，相図 1 Fe/Ag 対 ACM センサの測定原理

対湿度等は季節により変化するので，各地点で約 1 年
間環境を測定した．
ACM センサは 2,3 か月毎に交換し，撤去後のセンサ表面の付着物は，清浄なガーゼで拭き取り，抽出しイオンクロマトグラフにより分析した．
約 150 か所の鉄塔外面の腐食速度測定データを目的
変数として，地形や気象に関するデータを説明変数（腐図 2 腐食速度マップとその他の環境因子マップ

食因子）として重回帰分析し，腐食速度との相関が高

参考文献

い説明変数を抽出し，測定箇所以外の地点の腐食速度[1] 元田 慎一他, 材料と環境, Vol. 44, No .4, pp.218-225 (1995).

を推定する式を作成し，マップ化した．

[2] 龍岡 照久他, 第 60 回材料と環境討論会講演集, pp.195-198 (2013).

3.

[3] 龍岡 照久他, 材料と環境 2015 講演集, pp.195-198 (2015).

結果及び考察

亜鉛めっきと炭素鋼の腐食速度マップは 2006 年に開[4] 吉野 恵一他, CIGRE-AORC Technical Meeting, C000090 (2020).

-402-

SP5-09+ (P1L, A5P)
タイフーンショット計画 ～台風制御に向けて～
筆保 弘徳 1・坪木 和久 2・佐藤 正樹 3・森 信人 4・満行 泰河 1
鹿渡 俊介 5・川又 昭夫 6・加藤 大輔 7・林 秀樹 8・寺尾 裕 9
1: 横浜国立大学, 2: 名古屋大学, 3: 東京大学, 4: 京都大学, 5: デロイトトーマツコンサルティング,
6: 川崎重工業株式会社, 7: 株式会社東京海上研究所, 8: 産業技術総合開発機構フェロー, 9: 東海大学名誉教授

１．背景
毎年日本に大きな傷跡を残す台風は、地球温暖化に伴い、その勢力はさらに増すという研究予測がされている。この台風の脅威に対抗するためには、防災イン
フラのさらなる強化が必要であるが、莫大なコストがかかる。そこで著者らは、台風の人為的な勢力調節を目指す「タイフーンショット計画」を提案する。この計画では、台風の勢力調節だけでなく、その制御した
台風エネルギーを利活用（台風発電）も考えている。
本講演では、約 20～30 年かけた台風制御・台風発電開発の可能性、そのためのロードマップ、社会的意義等について調査をしたので、その結果を報告する。
２．海外の動向及び日本の強み①台風制御：台風などの熱帯低気圧の観測やシミュレーション研究を行っている国に対して、台風やハリケーンの制御の現状と将来の研究実施可能性について調査した。対象は、台湾、韓国、米国、英国、フランス、
中国、カナダ、バングラデシュである。米国のStormfury実験（1962-1983）以降、台風・ハリケーンの制御実験が行われたことはなく、近い将来についてその計画がないというのがこれらの国に共通した回答であった。一方、日本が台風制御研究に取り組むことについては問題点を指摘しつつも歓迎するという回答がほとんどであった。これらの結果から、台風制御の研究への取り組みは日本のみで、この研究において世界最先端となりうる可能性がある。
②台風発電：風力発電については欧州がリードしているが、台風発電のためには固定の洋上風車ではなく船舶という海上移動体を用いる必要がある。この点を踏まえた台風発電を実施する際の日本の強みとして、台風発電船の開発と運用方法の検討に必要なプレーヤー
である船主・造船所・舶用機器メーカー・船級協会・電力会社などが、すべて日本国内に「海事クラスター」として存在していることが挙げられる。小規模な会社を除けば他の国ではこのような状況はなく、台風
発電船を開発するときに総合的な観点でエンジニアリ
ングを展開することが可能なのは日本のみである。

３．タイフーンショット計画で注力すべき研究項目
タイフーンショット計画で必要な研究開発は、図に上げている項目となる。そして、注力すべき研究分
野・領域には、研究例が少なく、技術成熟度も低く基礎研究レベルのものが対象になると考えられ、図の第三象限に位置する研究開発分野となる。
４．調査した結論
専門家ヒアリングとして、さまざまなフィールドの国内外の専門家延べ約 160 人から幅広く意見を頂いた。
さらに、国民アンケート（約 1 万人）を行い、市民から多様な意見をいただくことができた。台風制御、台
風発電は一見して非常に実現困難に思えるようなアイ
デアだが、科学的・社会的課題が明確となり、実現できる道筋が見えてきた。
タイフーンショット計画を遂行することで、①台風
制御と台風発電による「安全で活き活きとした持続的な社会への貢献」、②再生可能エネルギーの創出による「脱炭素社会への貢献」、③台風イノベーションによる「技術大国日本の復活に貢献」、④産学シームレスでの研究による「世界で戦える人材育成に貢献」と、その意義は大きい。台風が脅威から恵みとなった未来の社会像を国民の多くと共有し、しっかりと実現していくことで、人々の期待に応え、人類の幸福につなげたい。

図：タイフーンショット計画の実現に向けて必要な研究開発の位置づけ。横軸が研究量、縦軸が研究成
熟度を示す。

-403-

SP5-10+ (P1L, A5P)

気象雷モデルでの数値予報に向けたモデル改良の取り組み*佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 ), 林 修 吾 , 橋 本 明 弘 (気 象 研 )，岩 下 武 史 (北 大 情 報 基 盤 セ ン タ ー )
1.

はじめに

表 1：テストケースにおいて Bi-CGSTAB の計算にか

雷放電現象（以下，雷と表記）は現代社会において幅かった時間（実時間）と平均の収束回数

広く用いられている電子機器に対して大きな被害を与前処理の実時間[s]

実時間[s]

える．また地上の電力設備や航空機の被雷など，社会イ

有無(Bi-CGSTAB)（全体）

ンフラに対しても雷は脅威となっており，その正確な

なし

144.3

171.1

2137

予測が求められている．現在，気象庁から提供されてい

あり

21.2

37.1

105

収束回数

る雷の予測情報は，観測データに基づいて雷の活動度を診断する雷ナウキャストや，数値予報の計算結果に3.

基づいて診断する発雷確率ガイダンスなどがある．どSato et al. (2021)で行なった計算期間全体の雷頻度に関ちらも雷被害の軽減に大きな貢献をしているが，雷ナする評価に加え，雷の時系列に関する検証を行った．

ウキャストはリードタイムが数時間と短い．また雷ガ

また SCALE 実装されている雲微物理モデルのうち，イダンスは長いリードタイムを持つが，雷の頻度を予

1 モーメントバルク法と 2 モーメントバルク法に雷コ測するものではない．

ンポーネントを適用し雲微物理モデルの感度を調べた．

夏季雷の詳細な検証と雲微物理モデルの感度

そこで，物理モデルに基づいて雷を直接計算する気象雷モデルの開発を行ってきた(Sato et al. 2019)．また，
この気象雷モデル現実事例に適用し，いくつかの事例に関して，観測される雷頻度を一定の精度を持って再現できることがこれまでの取り組みで明らかになってきた(Sato et al. 2021)．しかしながら，この気象雷モデル
を用いて現業的な数値予報を行う場合や，気象雷モデ

図１：Sato et al. (2021)で行われた 2017 年九州北部豪雨の事例を対象とした計ルを用いて数多くの実験を行い，科学的な知見を創出

算における計算期間全体の(左，中央)発雷数相当量（Flash Origin Density: FOD）

していくためには，複数の事例に適用させてモデルのと(右)雷観測システム LIDEN で観測された発雷数．左，中央はそれぞれ 2 モー

検証・改良を行うと共に，計算コストの削減を施す必要

メントバルクと 1 モーメントバルク法の結果を示すがあるなど，改善が必要である．そこで，本発表では，
毎日の数値天気予報で気象雷モデルを用いた数値予測

4.

を行うことを見据えて行っている，気象雷モデルの改

また Sato et al. (2021)では，夏季雷を対象とした数値実良と検証，及び今後の開発の方向性について紹介する．

験を行い気象雷モデルの検証を行なったが，冬季雷を

冬季雷の事例への適用対象とした数値実験を行い，モデルの検証を実施して2.

モデルの概要と高速化いる．

本研究で開発している気象雷モデルは雷モデルを導入した気象モデル SCALE (Sato et al. 2019)である．雷モ

謝辞：本研究は基盤B(20H04196)，三菱財団自然科学助成，デルの中に含まれるポアソン方程式の計算が気象雷モ

北海道大学情報基盤センター萌芽型共同研究，寄付分野北海

デルの計算コストを増大させるボトルネックとなって

道気象予測技術分野（北海道気象予測技術センター）の支援

いる（表 1）．ポアソン方程式の求解には安定化双共役

を受けて行われています．また本研究は，文部科学省「富勾配法 (Bi-CGSTAB; van der Vorst, 1992)を用いているが，岳」成果創出加速プログラム「防災・減災に資する新時代の

この Bi-CGSTAB に対称ガウス・ザイデル前処理を適用

大アンサンブル気象・大気環境予測」の一環として実施した

して高速化を行なった．これにより雷モデルの計算コもので，一部はスーパーコンピュータ「富岳」の資源提供を

ストが 85%程度削減できた（表 1）．

受け，実施しました．

-404-

SP5-11+ (P1L, A5P)
高解像度大気計算における
力学スキームの離散精度の影響に関する研究* 河合 佑太(理研計算科学), 末木 健太(理研計算科学), 富田 浩文(理研計算科学)

はじめに
近年, 水平格子幅が 1 km を切る全球雲解像大気モデルにより, 個々の湿潤対流を陽に表現する全球計
算が可能になってきた(Miyamoto et al., 2013 [1] 等).
また, 富岳といった膨大な計算資源の活用により, 高解像度モデルが扱う空間解像度は, ラージエディシミあることが示唆された(図(a)). 導いた指標の妥当性を検証するために, 様々な精度の移流スキームを用いて
大気境界層乱流の LES を実施した. 上記の考察は乱流エネルギースペクトルと整合することが示された.
湿潤対流の数値収束性への移流スキームの影響ュレーション(LES)が対象とするものに一層近づくと考えられる(Satoh et al., 2019 [2] 等). 従来, 力学過程の数値精度は, 物理過程に伴う不確実性に比べれば,モデルの物理性能に対して本質的でないと考えられてきた. しかし, 雲と乱流の表現や LES を緻密に行う観点で, 力学スキームに伴う数値誤差の影響を再考する必要がある. 大規模並列計算環境を駆使した全球湿
潤 LES を念頭に置いて, そこで必要とされる離散精度
や流体計算法に関する研究を進めている. 本発表では, その取り組みの概要やこれまでに得た知見を示す.

Sueki et al. (2019) [4] は, 湿潤対流の数値的な収束性を明らかにするため, RANS から LES に渡る数値実験を行い, 深い対流域の上昇コアの解像度依存性を調べた. 3 次精度の風上移流スキーム（UD３）を用いた
彼らの計算では, 上昇コアの半径の 1/20-1/40 の格子幅を用いたときに, 上昇コアの統計量が収束することを示した. UD3 に伴う陰的な数値粘性は, RANS 実験
において対流域と環境場の水平乱流混合を担っていたと考えられる. 一方, LES 実験では 10 格子程度の長波長の構造でも, 陰的な数値粘性が乱流スキームの渦粘性項を卓越していた可能性が考えられる(図(b)).

大気境界層乱流 LES における移流スキームの必要離散精度 (Kawai and Tomita, 2021 [3])全球非静力学モデルでは低次精度の力学スキーム
がしばしば用いられるが, それに伴う数値誤差が乱流モデルによる混合を卓越する懸念がある. 大気 LESにおける高精度力学スキームの効果を検証する第一歩として, 湿潤過程等を扱わない理想化した大気境界層内で, 移流項の離散誤差が渦粘性項を卓越しないための離散精度を有限差分法の枠組みで調べた.
移流項の数値誤差の影響を評価する指標として, 数
値粘性項と渦粘性のラプラシアン項に伴う減衰の時定数比(Rdiff)と, 渦粘性のクロス項と数値分散項に伴う位相速度の比(Rdisp)を定式化した. O(10 m) の格子幅, 8格子より長波長に対して, Rdiff と Rdisp の両方が 1/10 以
下であることを要請するならば, 8 次精度程度は必要で上昇コアの統計量の収束性に対する移流スキームの数値的な影響を調べるために, Sueki et al. (2019) に基づく数値実験を UD3 より高次の移流スキームを用
いて行いつつある. 本発表ではその初期的結果も示す.

全球 LES に向けた力学スキームの探究
上記の研究では, 乱流に直接的に影響がある移流項に注目して, 有限差分法・有限体積法の枠組みで議論をしている. 全ての項を厳密に高精度化した場合や,力学スキームの有効解像度を考慮したパラメタリゼー
ションの計算方法についても今後取り組む予定である.
これらを進める上で, 大規模並列計算環境を想定する
とき, 精度の高い物理場表現と計算効率のバランスがとれた手法として不連続ガラーキン法(DGM)に注目している. DGM では高精度化が単純であり, またコンパクト性が高い. 力学とパラメタリゼーションの結合の観点では, 要素内の自由度を活用することで, 数値的な影響を受けていない力学場の構造をパラメタリゼーションに用いるための知見を生む期待もある. 現在, DGMの適用可能性を検討するため, DGM による領域 LES・
全球大気モデルを構築し[5], 理想化した大気境界層乱流の数値実験等も実施している [6]. DGM の適用可能性に関する研究成果も今後報告していきたい.
( 参 考 ) [1] Miyamoto et al. (2013): Deep moist atmospheric convection in a subkilometer global
simulation. Geophysical Research Letters, 40(18), 4922-4926. [2] Satoh et al. (2019): Global cloudresolving models. Current Climate Change Reports, 5(3), 172-184. [3] Kawai and Tomita (2021):
Numerical Accuracy of Advection Scheme Necessary for Large-Eddy Simulation of Planetary Boundary
Layer Turbulence. Monthly Weather Review. [4] Sueki et al. (2019): Convergence of convective updraft
ensembles with respect to the grid spacing of atmospheric models. Geophysical Research
Letters, 46(24), 14817-14825. [5] FE-Project (https://ywkawai.github.io/FE-Project_web/), [6] 日本気象学会 2021 年春季大会にて報告-405-

SP5-12+ (P1L, A5P)

富岳開発における協調設計*富 田 浩 文 (理 研 計 算 科 学 )1．はじめにいくつかのアプリケーションにおいて、対「京」比で2014 年、「富岳」開発プロジェクトは、「サイエンスド

100 倍以上の高い目標性能が掲げられた。

リブン」の思想のもとスタートした。この考え方は、

3．コデザインの実際

開発前夜からアプリケーション側とシステム側で合意

月に数度で開催するアプリケーション検討会において、され、実現化する手段として、アプリ側がより積極的

9 つの重点課題 WG から挙がってくる要望、アイデア、に設計に関与する「コデザイン（協調設計）」が必須で

不具合報告、性能測定を中心に、システム側と討議をあった。システム側もアプリ側も「共に汗をかく」こ行う。システム側は、システム検討会傘下の各 WG でとがポイントである。本発表では、経緯とともに実際

実現可能性を議論し、再びアプリケーション検討会でのコデザインがどうであったかを概観する。

議論を行う。これらのサイクルを繰り返すことで、詳2．開発への経緯

細な仕様を決めていく。システム本体とのコデザイン

2011 年に文科省研究振興局長の諮問会議「HPCI 計画推の後には、コンパイラー開発改良をともに考えていく。

進委員会」の下に「今後の HPC 技術の研究開発のあり

今回のコデザインでの難しさは、多くの分野・多く方を検討する WG」が設置され、その傘下である「アの計算方法が対象であったことである。また、技術的プリケーション作業部会」と「コンピュータアーキテに可能であったとしても、ランニングコストを含めてクチャー・コンパイラ・システムソフトウェア作業部

限られた予算の中での調整が必要で、時には妥協も余会」の連携の下、2012 年 3 月に「HPCI 技術ロードマッ

儀なくされた。

プ白書」および「計算科学ロードマップ白書」が取り現代は解決すべき課題がめまぐるしく変化する。本まとめられた［1］。アプリ側では、わずか半年の間に、開発の途中段階でも、ますます需要が高まるデータサ

100 名を超える計算科学研究に携わる国内の研究者がイエンスへの対応を強化するべく、高効率の半精度計

執筆者として関わり、その時点での様々な計算科学分

算可能にさせるなどの設計修正を行っている。

野の見通しがまとめられている。2012 年夏には、議論

4．おわりにを更に整理し具体的な連携の可能性を探るため、文科

今回の開発は、あらかじめ与えられたマシンを活用す

省委託研究「将来の HPCI のあり方の調査研究（アプリ

るという受け身の考え方ではなく、多くの分野で要望

ケーション分野）」が始まる。ここでは、各学会、実験

されるサイエンス実現のために、自らが仕様決定に積

科学者や理論科学者との意見交換も行い、計算科学が極的に関与することが強く求められた。多分野にまた貢献し得る社会的課題・科学的ブレークスルーとなるがるコデザインは、おそらく初めての試みであっただ

課題抽出が行われ、新たな「計算科学ロードマップ」

ろう。筆者は、2011 年のアプリケーション作業部会かの取りまとめられた［2］。調査研究終了後、同省に設らおよそ 10 年間、富岳開発に深く関わってきた。アプ

置された学界・産業界の有識者からなる検討委員会にリケーション分野間、システム側との調整など多くのおいて、「計算科学ロードマップ」を土台とし、「富岳」ことを経験させていただいた。富岳が稼働した今でも、で取り組むべき課題（重点課題・萌芽的課題）が設定

自身のやり方に対する反省は多々あり、より良い方法された。

が他にもあったかもしれないと思うことがよくある。

2014 年、理化学研究所が開発主体となり開発企業でそれらを踏まえて、本講演では富岳開発でのコデザイある富士通との協業による開発が始まり、同年の暮れ

ンを総括する。最後に、多くの優秀なスタッフ・開発には、重点課題実施機関が決定され、9 つのターゲット

研究者・同僚に支えられてここまで来られたことに、

アプリケーションが決定された。気象・気候の分野でこの場を借りて深く感謝したい。

は、全球雲解像モデルとデータ同化と使った予測シス[1] 戦略的高性能計算システム開発に関するワークショップ

テム NICAM－LETKF が選出されている。解くべき問（SDHPC）アーカイブ．今後の HPCI 技術開発に関する報告書．

題はそれ自身が「富岳」時代の一級のサイエンスとな[2] 将来の HPCI システムのあり方の調査研究「アプリケーシ

り得るもの、社会的な課題への解決を目指したもので、

ョン分野」：計算科学ロードマップ．

-406-

SP5-13+ (P1L, A5P)

計算機システムと気象・気候分野のアプリケーションの
コ デ ザ イ ン ： NICAM-LETKF の 経 験 か ら*八 代 尚 (国 環 研 ), 寺 崎 康 児 (理 研 計 算 科 学 ), 中 野 満 寿 男 (JAMSTEC),
小 玉 知 央 (JAMSTEC) , 河 合 佑 太 (理 研 計 算 科 学 ), 富 田 浩 文 (理 研 計 算 科 学 )1.

「富岳」でのコデザイン

2021 年夏現在も３期連続で世界一に座すスーパーコ
ンピュータ「富岳」は、2014 年に開発が開始された当ることを実証し、成果をまとめた論文は2020 年のACM
ゴードン・ベル賞のファイナリストに選出された(Yashiro et al., 2020)。

初からシステムとアプリケーションのコデザインを重要視し、実アプリケーションで「京」の 100 倍の高速

2.

未来のスパコンと気象研究者がなすべきこと化を実現することを目標に掲げていた。演算密度の高スパコン開発の最前線において気象分野の科学者がい LINPACK の計算速度を競う TOP500 だけではなく、物申し、また最先端のスパコンで大きな成果を上げる

共 益 勾 配 法 を 解 く HPCG 、 グ ラ フ 計 算 を 解 く

ことは、計算機を使って気象・気候の研究を行う者のGRAPH500 のような計算ベンチマークランキングでも多くに恩恵をもたらす重要な事柄である。我々の研究、世界一となったのは、アプリケーションでの実効性能

特にシミュレーション研究は今より強力なスパコンのを高めるための設計・開発・最適化を進めてきた結果性能を必要としている。しかし、既にスパコンは我々であるといえる。
「富岳」は汎用スパコンであり、解きのプログラムを「黙っていても（アップグレードされたい問題の性格がそれぞれ異なる多数の科学技術分野

れば）速くしてくれる」ものではなくなっている。価に貢献することが求められた。そこで９つの研究分野

格の安さ、電力性能、プログラミングのしやすさ、そ（重点課題）から様々な特徴をもった重点アプリケー

して計算性能、それらのどれかを伸ばすには、他のどションが選定され、CPU・ノード等の設計やコンパイ

れかを犠牲にしなければいけない。そのようなトレー

ラ・数値計算ライブラリ等の改良を進める上での評価

ドオフがある中で、気象・気候シミュレーションに有に用いられた。同時に各研究分野においてソフトウェ

利な要素を将来のスパコンで採用してもらうよう、積ア側をどう変更・改良すべきかの試行錯誤が行われた。

極的に活動しアピールすべきである。我々の扱う計算

気象・気候分野からは全球非静力大気モデル NICAMの特性や成果の重要性をスパコン開発に関わる人達にと局所アンサンブル変換カルマンフィルタ LETKF がよく知ってもらい、また我々も最新の計算機の動向に

重点アプリケーションとして選定された。「富岳」のついて知らなければいけない。コデザイン活動はお互CPU で性能を出すために我々が行なったプログラムチ

いが理解を深める場を提供する重要な機会である。

ューニングは、大きく２つのテーマに集約できる。ひ

昨年制定された「次世代先端的計算基盤に関する白

とつはデータの局所性と並列性の確保の両立、もうひ

書（https://sites.google.com/view/ngaci）」では、2028 年に

とつはデータの局所性の確保とレジスタ枯渇の回避のおけるフラッグシップスパコンの性能予測が述べられ両立である。そのどちらもトレードオフの関係にあるている。その内容は気象・気候分野にとって決して明ものをどう両立させるかという問題であり、試行錯誤

るいものではなく、今までと同じやり方では 10 年後もを CPU が製造される前から行うことで、十分な性能評

大してモデルシミュレーションは速くならないことを価を進めた。さらに、我々はチューニングの範囲に収示唆している。これを克服するための大胆なアイディ

まらない大掛かりなアプリケーションの変更を行なっ

アが今求められており、今後もシミュレーションモデた。積極的な単精度浮動小数点演算の利用と、データルの可用性の拡大とそれを用いた研究の発展を目指し、同化システムでのデータレイアウトの変更である。こ行動していくことが必要である。

れらの改良の集大成として富岳の 82％である 131,072
ノード（約 630 万 CPU コア）を用いて行なったデータ

参考文献

同化実験は、全球 3.5km メッシュ、1024 アンサンブル[1] Yashiro, H. et al., 2020, SC’20,

メンバーのデータ同化を 1 サイクル 4 時間で終えられ

doi: 10.1109/SC41405.2020.00005-407-

SP5-14+ (P1L, A5P)

気象庁全球モデル開発の展望と将来の計算機対応に向けた
取り組み
氏家 将志

気象庁数値予報開発センター
1.

はじめに

気象庁では，日々の天気予報や台風予報等の支援のデルの格子間隔を小さくするだけでなく，実効解像度の向上に資する力学過程の改良[3]，高解像度化に適応ため全球数値予報システムを運用しており，全球モデした物理過程の開発も同時に進める必要がある．

ル（Global Spectral Model，以下 GSM）はその中心を担

3.

将来へ計算機への対応準備

う基盤モデルである．気象庁が策定した「2030 年に向2. で示した課題の遂行には計算資源の大幅な増加をけた数値予報技術開発重点計画」（以下，重点計画）で伴う．一方で，計算機の性能のこれまでのペースでのは，4 つの重点目標のひとつに台風防災を掲げ，台風進向上は期待できなくなりつつあり．モデル側を将来の路予測に用いる全球モデルの水平格子間隔の 10km 以

計算機に適応させ高速化することが必要となる．これ

下への高解像度化や高解像度モデルに適した物理過程

は，ムーアの法則の終焉，電力事情，ノード間通信性の開発，データ同化の高度化といった方向性を示した．

能やメモリバンド幅の頭打ちなどがその背景にある．

さらに，重点計画で示した目標の達成のためには，モ

将来の計算機への対応は，最先端の大規模数値実験を

デルを将来の計算機で高速で実行できるよう，計算機行う研究コミュニティだけでなく，「より高度化・高精の趨勢を見越した開発も必要になる．本講演では，台度のプロダクト提供」と「定められた時間内のプロダ

風防災への貢献に向けた GSM の開発の展望や将来のクト配信」の両立が求められる現業数値予報機関にと計算機対応に向けた取り組みについて紹介する．

っても喫緊の課題となっており[4]，GSM も例外ではな

2.

い．特に，GSM はスペクトル法，物理過程，移流計算

重点計画達成に向けた課題

2.1 物理過程改良時において各ノードに割り当てる格子が異なり，デー

台風進路予測の改善のためには台風を流す環境場，

タの並び替えを要するため，全対全通信への依存度が台風自身の構造の両面の表現向上が必要である．特に，高く，高解像度になるほど通信がボトルネックになる．

モデルの系統誤差を小さくすることが重要となり，物この問題への対応として，各ノードでの格子配置の見理過程の改良が誤差減少に向けた開発の中心となる．

直し，スペクトル法への依存度を下げるための座標系

雲，積雲対流，地表面（海面，陸面），放射等の個別のの研究[5]などを進めている．また，通信以外の計算部

高度化・精緻化に加えて，過程間の複雑な相互作用を分においても，ボトルネックの一つであるルジャンド

考慮した一体的な開発が必要となる．GSM には，雲やル変換部分の高速化及び省メモリ化に関する開発，力放射関連で系統誤差が多く存在し[1]，これらの減少は，学過程・物理過程のボトルネック部分での GPU 利用

今後のモデル高度化において必須の対応となる．モデ(openACC 利用)の検討，高速化・メモリ転送量削減策

ルの系統誤差減少は，第一推定値の精度向上を通じたとしての低精度の浮動小数点演算利用（4 倍精度・倍精

データ同化の高度化にも重要である．今後，曇天域の度からより低精度へ）の検討を進めている．

衛星データの利用をさらに拡充し，予測精度向上を得

参考文献

るためには，雲や降水及び放射関連の物理量の系統誤[1] 米原 仁 ほか, 2019, 数値予報課報告・別冊第65 号, ,差の減少が前提となる．
2.2 高解像度化
先行研究において，台風進路予測のモデル相互比較[2]において高解像度化(7km)の効果を示唆する結果が114-120.
[2] Nakano, M. et al., 2017, Geosci. Model Dev., 10,1363-1381.

い，高解像度化を進めていく方針である．重点計画に[3] 黒木志洸 ほか, 2021, 日本気象学会春季大会
予稿集, WF-25.
[4] Wedi, N., 2020,

沿う形で，20km（2021 年 7 月現在）→13km（2021

http://wgne.meteoinfo.ru/wp-content/uploads/2020/12/WGNあり，気象庁においても，台風進路予測精度向上を狙

年度末）→10km 以下(将来)と段階的に GSM の水平高解像度化を行うことを計画している．また，単純にモE_exascale_v2.pdf[5] Hotta, D. and M. Ujiie, 2018, Quart. J. Roy. Meteor.
Soc., 144, 1382 - 1397.

-408-

SP5-15+ (P1L, A5P)
気象庁非静力学モデル asuca の大規模計算に向けた開発計画と課題∗

1. 豪雨防災に向けた数値予報システムの開発計画
気象庁は、交通政策審議会気象分科会提言「2030 年の科学技術を見据えた気象業務のあり方」を受け、2018 年に「2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画」を策定した。本計画において、明るいうちからの避難等、早期の警戒・避難を実現するために、線状降水帯など集中豪雨の予測精度向上を重点目標の一つに掲げている。このことを踏まえ、気象庁では 2030 年度までに局地モデルの水平解像度を現在の 2 km から 1 km へ高解像度化するとともに、予測期間を 10 時間から 18 時間に延長することを計画している。また、集中豪雨の不確実性を捕捉するために、局地アンサンブル予報システムを新規に導入する計画である。これらの開発計画の達成のためには、将来の計算機性能の向上と計算機アーキテクチャの趨勢を見越したモデル開発が前提となる。
本講演では、局地モデルとして用いている気象庁非静力学モデル asuca における、現在の計算機での性能を確保するためのコード設計の特徴を紹介するとともに、高解像度化を達成する際に将来の計算機において想定される開発課題について述べる。なお、豪雨防災に資するためには、予報モデルの高解像度化のみならず、物理過程の改良、解析システムを含めた包括的なモデル開発が求められるが、これらの点については本分科会の範囲を超えることから、講演では言及しない。

2. 計算効率化の観点から見た asuca のコード設計
大型計算機において、従来主流であったベクトルプロ
セッサを用いた計算機から大規模並列スカラー計算機にトレンドが移行するなか、気象庁では大規模並列に適した予報モデルの再設計が必須の課題となり、このことが asuca を新規に開発する動機の一つとなった。こうした経緯から、asuca では大規模並列機での性能を特に意識した設計となっている。一つの特徴として、鉛直方向が連続アクセスとなるようなメモリレイアウトを採用していることが挙げられる。音波・重力波項の鉛直イン
プリシット計算や多くの物理過程では、鉛直方向のルー
プ運搬依存性があり並列化を妨げる要因となる。この問題を解決するため、鉛直方向のループを最内側に配置することで外側の水平方向のループでの並列計算を実現している。また、昨今の大規模並列機ではプロセス間通信やデータ入出力が高速化のボトルネックとなることが多く、asuca ではこれらの遅延を隠蔽する工夫がされている。プロセス間通信の間に他プロセスの参照が不要な演算を実行することでプロセス間通信のレイテンシを隠蔽するとともに、データ入出力を計算ノードと独立のノードで行うことで、データ入出力の完了を待たずに計算が実行できるような設計としている。これらの工夫により、asuca では現ルーチンのデータ出力を含めた計算

北村 祐二 (気象庁数値予報開発センター)

でも数万コアまで強スケールすることが確認されている(Ishida et al. 2021)。

3. 今後の計算機の発展に伴う開発課題
将来の大型計算機において考慮すべきトレンドとして、省電力化とマーケットの趨勢の変化が挙げられる。
前者については、近年の大型計算機は消費電力が計算機
性能の上限を決めると言っても過言ではなく、電力あたりの性能が優れたプロセッサが主流になると考えられる。また、深層学習をはじめとした AI 技術の急速な発展により、AI が必要とする演算に適した計算機が今後
マーケットの趨勢を占めることが予想される。このことから、富岳に代表されるような Arm ベースの計算機や、GPU を用いた大型計算機が近未来の計算機の性能向上を牽引するものと思われる。
これらのアーキテクチャに共通することとして、SIMD化や SIMT 化を意識したコードデザインが求められることが挙げられる。これまでも、x86 アーキテクチャにおいて、SIMD のベクトル長を長くすることで演算性能を確保する傾向が見られていたが、Arm が 2021 年 3 月に発表した新命令セット Armv9 でも、富岳の A64FX を継承・発展させたベクトル演算 (SVE2) が実装されたことに象徴されるように、SIMD 化を念頭においた高速化は避けられないものと考えられる。また、GPU は SIMT 化を前提とした設計となっており、コードを GPU に適した設計とすることが必須である。前項で述べたように、
asuca では並列性能を重視した設計となっており、この設計が将来の SIMD・SIMT 化を前提としたアーキテク
チャで高速化させるうえで隘路となる可能性がある。また、GPU 化においては CPU-GPU 間の転送速度のボトル
ネックが大きいため、全ての演算を GPU で完結させることが求められ、開発コストが大きい懸念がある。
現業数値予報システムでは、演算速度よりも計算安定性や結果の再現性が優先される。これらは一般的にトレードオフの関係であるため、求められる条件を満たしつつ演算性能を確保することが必要である。また、高速化は往々にしてコードの複雑化をもたらすため、コードの維持・管理もモデル開発の課題となりうる。今後の計算機科学の動向を注視しながら開発を方向性を見定めることが重要であることから、本分科会を通じた活発な議論をお願いしたい。
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
Ishida, J., et al., 2021: ASUCA: JMA operational non-hydrostatic
model, in preparation.

-409-

SP5-16 (P1L)

Ensemble of Radiative-Convective Equilibrium Simulations near the
Aggregated and Scattered Boundary
Ching-Shu Hung and Hiroaki Miura
Department of Earth and Planetary Science, Graduate School of Science,
The University of Tokyo, Tokyo, Japan

Abstract
An ensemble of ten radiative-convective equilibrium (RCE) simulations near the sharp transitionzone between scattered and aggregated states are examined in a square-domain cloud-resolving
model. Surprisingly, the occurrence of self-aggregation is not deterministic near the boundary lineof the two states, with six runs reaching an aggregated state and four runs returning to scatteredstates. A spatial autocorrelation length analysis reveals that the development of moisture contrast
in the boundary layer (BL) is the key indicator for self-aggregation. To reach an aggregated RCEstate, a part of the BL needs to be dry and extensive sufficiently to suppress convection triggeredby collisions of intruding cold pools. Furthermore, the relation between moisture aggregation andconvective organization is elucidated. In a shorter time-scale, convective organization is governedby cold pool dynamics. Meanwhile, large-scale moisture determines the region of active
convection for time-scale longer than 2 days.

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2021年度秋季大会講演予稿集

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

那須野智江

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

（〇印：委員会事務局）
事務補佐

江口

恵美

［大会実行委員会］
大会実行委員長

立花

義裕

副委員長

中三川

浩

事務局長

渡辺

記秀

事務局

民田

晴也

原

基

実行委員

葛葉

泰久

飯島

慈裕

万田

敦昌

山田二久次

西井

和晃

坪木

和久

田口

正和

槇野

泰夫

吉村

香

安永

数明

轡田

邦夫

沼本

秀紀

2021年 11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）-411-