2020年 度 秋 季 大 会 講 演 予 稿 集

会期 ： 2020年 10月 25日 (日 )～ 10月 31日 (土 )オ ン ラ イ ン 開 催




118

2020年 10月日  本 気  象 学  会

Cloudy-SRV
数年前に調達したFibre Channel、SASの外部ストレー
ジが保守切れになり、新しい外部ストレージの調達を検討されていませんか？科研費にも厳しい制約が課せられる現在、従来のサーバ、ストレージ調達と少し視点を変えることで、効果的な機材更新が可能になります。

LINEUP
品名

型名

Cloudy-SRV 16TB×35 Silver
Cloudy-SRV 16TB×35 Gold
Cloudy-SRV 16TB×12 Silver
Cloudy-SRV 16TB×12 Gold

NCS16T35-4U-S
NCS16T35-4U-G
NCS16T12-2U-S
NCS16T12-2U-G

Cloudy-SRVはNASとして企画されましたが、Intel Ⓡ

Scalable Xeon Ⓡをデュアル搭載可能、外部FC接続よりも高速なストレージ内蔵のサーバをベースにしています。
ファイルサーバ用途にはXeon Silver、演算用途にはXeon
Goldをご選択ください。

ニューテックオリジナルのミラーリングユニットを標準搭載
NRCP-KT623（PCI-Eカード・タイプ）

製品仕様 ※CPUは選択可能（通常1CPU）
Xeon Silver 4210
（10core/20T/2.2GHz）
最大2CPU
Xeon Gold 6234
（8core/16T/3.4GHz）
最大2CPU● DDR4-2666 32GB
（Max 1.5TB）● SAS12Gbps Backplane/Expander● Data用：3.5”×35slot：MAX 3Peta Byte
（4U）
● Data用：3.5”×12slot：MAX 840TByte（2U）● OS用：3.5”1slot（2.5”×3 Triple Mirror）
（4U）
● OS用
：2.5”×2 Mirror（2U）● OSディスクは256GB-SSDを利用● RAIDレベル（0/1/5/6/10/50/60）● 1280W×2（4U）、920W×2（2U）● 10Gbase-T（RJ45）標準装備● Linux（Redhat、Cent、Ubuntuインストール可能）●●

NRC-KT623（組込みカード・タイプ）

フル オ ー ダ ーストレ ー ジ サ ー バ の 導 入 事 例

京都大学
医学研究科

国立極地研究所
昭和基地

CPU演算/GPU演算
演算＋共有ストレージ
HDDスクリーニング
納入実績例
名古屋大学
宇宙地球環境研究所

創薬シミュレーションサーバ
気象データ集積サーバ● 衛星データ蓄積サーバ●

理化学研究所
計算科学研究機構●● 仕様、デザインは、予告なく変更することがあります。

● 一般に、各商品名は各社の登録商標または商標です。

■その他、各種ストレージを取り揃えております。
カタログのご請求や製品についてのお問い合せは、弊社第一営業部一課（学術研究機関担当）
まで
導入からサポートまでストレージのことならニューテックへ〒105－0013 東京都港区浜松町2－7－19 KDX浜松町ビル
第一営業部一課 担当：久保田・松田・三島

Tel：03－5777－0852

Fax：03－5777－0853

https://www.newtech.co.jp

E-mail：academic@newtech.co.jp

日本気象学会 2020 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（2020年9月23日現在；50 音順）．厚く御礼申し上げます．

$1(26株式会社
英弘精機株式会社
株式会社ニューテック
（五十音順）

―1―

日本気象学会 2020 年度秋季大会

日本気象学会 2020 年度秋季大会（オンライン開催）
2020 年度秋季大会は，新型コロナウィルス感染症対策のため，インターネットを介したオンライン開催とします．
会期：2020 年 10 月 25 日（日）～10 月 31 日（土）大会担当機関：関西支部，講演企画委員会，電子情報委員会
大会委員長：木俣 昌久（大阪管区気象台）
当日の連絡先：準備中．確定後大会ページ（https://www.metsoc.jp/meetings/2020a）にて公開予定．
研究発表および聴講：
講演者によって大会ウェブページにアップロードされた講演資料を閲覧し，大会ウェブページ上で質疑を行うオンデマンド方式で実施します．講演や議論には学会のG Suiteに含まれるMeetやChatを使用することもできます．また，上記に加えて，ウェブ会議システム（Zoom）を用いたリアルタイムの口頭発表も行います．

気象学会G Suiteアカウント
本大会では，学会の G Suite アカウントを使用します．学会 G Suite アカウントをお持ちでない方
は，学会会員サイトから G Suite アカウント申請をお願いします．
  https://www.metsoc.or.jp/membersite/
会員でない方の参加には，Googleアカウントが必要です．Googleアカウントを既にお持ちの方は，それを使うことが出来ます．
オンライン大会ウェブページ（随時更新）
大会プログラムの他，講演資料のアップロード，講演・聴講方法についての説明をご覧いただけます．
参加の際には，必ずご覧いただくようお願いいたします．
  https://sites.google.com/metsoc.or.jp/atm2020/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 kouenkikaku2020a@mri-jma.go.jp
問い合わせフォーム https://sites.google.com/metsoc.or.jp/atm2020/contact―2―

日本気象学会 2020 年度秋季大会

大会行事予定（オンライン開催）
（ ）内は講演番号と講演数
オンデマンド講演は大会ページ（https://sites.google.com/metsoc.or.jp/atm2020/）で閲覧できます。
オンライン口頭発表には Zoom を使用します。詳細は大会ページで確認ください。
ホストA
ホストB
ホストC
ホストD
10月25日 09:00～ オンデマンド講演（日） 12:00
13:00～ オンデマンド講演
17:00
10月26日 09:00～ オンデマンド講演（月） 12:00
13:00～ オンデマンド講演
17:00
10月27日 09:00～ 理事長挨拶・大会委員長挨拶（ホストA）（火） 09:20
09:20～ 堀内賞・正野賞・山本賞・小倉奨励賞授賞式（ホストA）
12:00
堀内賞・正野賞・山本賞受賞者記念講演（ホストA）
13:00～ P1P オンデマンド講演コアタイム（48）15:00
環境気象(EM), 観測手法(OB), 気候システム(CL)のうち奇数番号専門分科会4「気象情報高度化時代の「わかる」工夫」(SP4)の全講演
15:00～ 学会賞，藤原賞，岸保・立平賞受賞者記念講演（ホストA）
17:00
10月28日 10:00～ P2A オンデマンド講演コアタイム（58）（水） 12:00
環境気象(EM), 観測手法(OB), 気候システム(CL)のうち偶数番号専門分科会2「霧研究の現状と展望」(SP2)の全講演
13:00～ A2P 専門分科会2
B2P 熱帯大気（TR, 10） C2P 気象予報（WF, 8） D2P 降水システム
16:00「霧研究の現状と展望」
物質循環システム（PR, 10）（SP2, 13）（MC, 4）
10月29日 09:00～ A3A 専門分科会1
B3A 環境気象（EM, 3） C3A 気候システム
D3A 降水システム（木） 12:00「宇宙からのエアロゾ観測手法（OB, 7）（CL, 10）（PR, 5）
ル・雲・降水観測の未来」

大気境界層（SP1, 8）（BL, 5）13:00～ P3P オンデマンド講演コアタイム（62）15:00
気象教育(ME), 気象予報(WF), 降水システム(PR)のうち奇数番号専門分科会1「宇宙からのエアロゾル・雲・降水観測の未来」(SP1)の全講演
15:00～ P3L オンデマンド講演コアタイム（48）17:00
大気境界層(BL), 大気放射(RD), 大気力学(DY), 中高緯度大気(MH), 中層大気(MA),
熱帯大気(TR), 物質循環システム(MC), 産業気象(IM)のうち奇数番号
10月30日 09:00～ A4A 専門分科会3
B4A 熱帯大気（TR, 8） C4A 気候システム
D4A 大気力学（DY, 2）（金） 12:00「静止軌道からの地球
大気放射（RD, 2）（CL, 9）中高緯度大気環境観測」（SP3, 9）
気象教育（ME, 2）（MH, 5）
中層大気（MA, 3）
13:00～ P4P オンデマンド講演コアタイム（51）
15:00
気象教育(ME), 気象予報(WF), 降水システム(PR)のうち偶数番号専門分科会3「静止軌道からの地球環境観測」(SP3)の全講演
15:00～ P4L オンデマンド講演コアタイム（42）17:00
大気境界層(BL), 大気放射(RD), 大気力学(DY), 中高緯度大気(MH), 中層大気(MA),
熱帯大気(TR), 物質循環システム(MC)のうち偶数番号
10月31日 09:00～ オンデマンド講演
12:00
（土）
13:00～ オンデマンド講演
17:00
発表件数：309 件（専門分科会 47，一般発表 262）
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: kouenkikaku2020a@mri-jma.go.jp）まで―3―

日本気象学会 2020 年度秋季大会

講演番号とセッション番号の見方―4―

日本気象学会 2020 年度秋季大会

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．
https://sites.google.com/metsoc.or.jp/atm2020/instruction

オンデマンド講演

専門分科会

・・ オンデマンド講演に加えて，「宇宙からのエアロゾル・
雲・降水観測の未来」，「霧研究の現状と展望」，「静止軌道からの地球環境観測」については口頭発表を行います．発表時間等の詳細については世話人からの指示に従ってください．

・・・

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．

注意事項
・
・

口頭発表
・ Zoom を使用したウェブ会議システムによってオンライン上で口頭発表を行います．
・ 講演 1 件あたりの持ち時間は 14 分（講演 11 分･質疑3 分）です

・

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

お知らせ（領収証等の送付について）
参加者には，事前に領収証を電子媒体（3')）で送付します．紙媒体の領収書が必要な場合は，講演企画委員会（kouenkikaku2020a@mri-jma.go.jp）までご連絡ください．
（電子版予稿集について）
参加者には，領収書と合わせて「講演予稿集ダウンロード用パスワード」を事前送付します．

専門分科会の概要紹介
宇宙からのエアロゾル・雲・降水観測の未来
オンライン口頭発表日時：
2020 年 10 月 29 日（木）（大会第 3 日）9:00～12:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2020 年 10 月 29 日（木）（大会第 3 日）13:00～15:00
趣旨：大気科学において欠かせない観測となった衛星
観測は，近年では様々な衛星のデータを組み合わせた研究が盛んになっている．エアロゾル・雲・降水については，必ずしも衛星ミッション設計に分野横断的な視点が生かされてこなかったが，地球温暖化等の課題に対しては，それらを総合的に考えることが必須である．米国の Decadal Survey でも大気科学分野の重要課題として Aerosols and Clouds,
Convection and Precipitation (ACCP)が挙げられ，NASA では 2028 年頃の衛星打ち上げを目指した検討が行われている．一方，日本でも高精度降水マッ
プやエアロゾル同化プロダクトなどが社会に広く利用され重要なインフラとなっている．本専門分科会
では，エアロゾル・雲・降水の研究者が集い，最新の観測とモデリングの研究成果を共有し，この分野の将来の衛星観測について議論を行う．
世話人：高橋暢宏（名古屋大学宇宙地球環境研究所），
岡本創（九州大学応用力学研究所），鈴木健太郎（東京大学大気海洋研究所），高薮縁（東京大学大気海洋研究所），西澤智明（国立環境研究所），樋口篤志（千葉大学環境リモートセンシング研究センター），増永浩彦（名古屋大学宇宙地球環境研究所），山地萌果（宇宙航空研究開発機構）


霧研究の現状と展望
オンライン口頭発表日時：
2020 年 10 月 28 日（水）（大会第 2 日）13:00～16:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2020 年 10 月 28 日（水）（大会第 2 日）10:00～12:00

―5―

日本気象学会 2020 年度秋季大会

趣旨：古くから霧は，人の生活や環境問題と密接に関わっており，気象観測や数値シミュレーションからアプローチされた研究が多く存在する．地球温暖化などの影響で近年は霧の出現頻度も全国的に減少している報告がある一方で，たとえば航空・船舶・自動車の濃霧による交通障害は今でも突発的に出現し，問題となる．霧は発生メカニズムの違いによって，放射霧・移流霧・蒸気霧・滑昇霧・前線霧などに分類されるが，それらの物理的または化学的特徴が長年にわたり調査されてきた．これまで気象学会では，1998
年度春季大会で霧研究に関する専門分科会が開かれたが，20 年以上が経過し，霧に関する新たな知見と課題の共有が必要と考える．本分科会では，日本および世界の陸上や海上を覆う霧を，現地観測・データ解析・数値シミュレーションなど様々な手法により物
理学，化学，さらにはエアロゾルや境界面との相互作用を含めた多様な学術分野の情報交流を推進することを目指す．
世話人：大橋唯太（岡山理科大学），伊藤純至（東北大学），堅田元喜（茨城大学），重田祥範（鳥取環境大学），
菅原広史（防衛大学校），名越利幸（岩手大学）

静止軌道からの地球環境観測
オンライン口頭発表日時：
2020 年 10 月 30 日（金）（大会第 3 日）9:00～12:00
オンデマンド講演コアタイム日時：
2020 年 10 月 30 日（金）（大会第 3 日）13:00～15:00
趣旨：約36,000km上空で地球の自転と同期して回転する
軌道は，赤道上に見かけ上静止しているように見える．
地球からの距離が遠いという欠点があるが，同一箇所を連続的に計測できる利点を有するため，静止軌道は「ひまわり」やGOESシリーズ等，静止気象衛星の観測位置として定着している．近年の静止気象衛星の機
能強化に加えセンシング技術の進化も相まって，静止軌道から地球環境を観測する意義がこれまで以上に高まっている．本分科会では静止気象衛星（イメージャ）に限らず，静止軌道からの地球環境計測について，会員からの自由なアイデアの提示を通じ，静止軌道からの観測の意義について改めて議論したい．
世話人：樋口篤志（千葉大学環境リモートセンシング研
究センター），
今須良一（東京大学大気海洋研究所），
牛尾知雄（大阪大学工学研究科），佐藤正樹（東京大学大気海洋研究所），高橋暢宏（名古屋大学宇宙地球環境研究所），高薮縁（東京大学大気海洋研究所），
別所康太郎（気象庁観測部気象衛星課），
本多嘉明（千葉大学環境リモートセンシング研究センター），中島
正勝（宇宙航空研究開発機構宇宙利用統括付き），
中島孝（東海大学情報技術センター）


気象情報高度化時代の「わかる」工夫
オンデマンド講演コアタイム日時：
2020 年 10 月 27 日（火）（大会第 1 日）13:00～15:00
趣旨：観測技術の精度向上・緻密化，計算処理の高速化，通信および保存の大容量化はとどまるところを知らず，今なお現在加速中である．
一方どんなに緻密で充実した気象情報が流通しても，それを受け取った人間が迅速に認識して的確に現状把握し，適切な行動を起こせなければ意味は無い．
人間の五感と理解度，さらには判断力や行動力の現実的な限界値を意識した，気象情報の有効通信情報量の最大化および小型軽量化とスピードアップ等について，あらゆる学術方面からの研究知見の集約と新規構想の議論を展開致したい．
世話人：上田博康（（一社）日本気象予報士会），太田佳
似（（一社）日本気象予報士会），岡田登志惠（（一社）
日本気象予報士会），岡留健二（（一社）日本気象予報士会），川邉昭治（（一社）日本気象予報士会），楠田雅紀（（一社）日本気象予報士会），佐藤知生（（一社）日本気象予報士会），實本正樹（（一社）日本気
象予報士会），
難波良彰（（一社）
日本気象予報士会），
平松信昭（（一社）日本気象予報士会）



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

第 8 回気象学史研究会

日時：2020 年 10 月 29 日（木）18:00～20:00
オンライン（リアルタイム）開催
テーマ：「明治創設期の測候所と気象学：期待と役割―旧測候所保存資料から探る」
趣旨： 日本の近代気象事業は明治初年に創始され，まもなく 150 年になろうとしている．その草創期において，気象学が如何なるものと考えられていたのか，気象事業や各地測候所に何が期待されたのか，
それらに対しどのような活動が行われたのかを理解―6―

することは，今日に至る気象事業発展の歴史と方向
性，さらにはその将来を展望するためにも重要である．このため各種資料に記録された当時の気象事業の諸活動やそれらをめぐる人々の発言を知ることが必要となる．
本研究会では，1879（明治 12）年，初めて県営として創設された広島県広島測候所（現・広島地方気象台）の旧所蔵資料を元にして近代気象事業
創設期の気象学・地方測候所に課せられた役割・かけられた期待を探求した研究が紹介される．また，同資料を現在所蔵する広島市江波山気象館の日本気象学会 2020 年度秋季大会

活動とその所蔵資料概要が紹介される．草創期の気象事業展開の模索の中で，その方向性が形成されていく過程を議論する．
講演要旨を気象学史研究連絡会ウェブサイトに掲載いたします．
プログラム：「広島市江波山気象館所蔵の気象学史的資料」
遠藤正智（広島市江波山気象館）「草創期における気象観測所の役割と期待：広島測候所を事例に」
宮川卓也（広島修道大学）
司会：財城真寿美（成蹊大学）

日本気象学会員であるか，秋季大会に参加するかどうかに関わらず，関心のある方はどなたでもご参加いただけます．参加費は無料です．参加を希望されさる方は事前申し込みをお願いいたします．参加
申し込み方法等は気象学史研究連絡会ウェブサイト
に掲載いたします．
https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/
連絡先：山本哲（研究連絡会世話人・元気象研究所）
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 10 月 22 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: 03-3216-4403

2021 年度春季大会の予告
2021 年度春季大会は，2021 年 5 月 18 日（火）～5 月 21 日（金）に筑波大学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 2021 年 2 月頃となる予定です．

―7―

日本気象学会 2020 年度秋季大会

オンデマンド発表（ポスター・スライド）プログラム

日本気象学会2020年度秋季大会

大会第1日 [10月27日（火）] 13：00～15：00 オンデマンド（ポスター・スライド）セッション P1P
一般発表
CL-01+岩切友希（東大AORI）

多年ラニーニャ現象による夏季日本の気温影響

CL-03

高橋

信人（宮城大）JRA-55再解析から算出した全球の前線帯分布

CL-05

加藤
源）

茜（三重大学院生物資

CL-07

石崎

紀子（NIES）

日本域の日データを対象としたバイアス補正手法の検討

CL-09

高谷

祐平（気象研）ENSO－アジアモンスーン関係の再考

CL-11+

堀田陽香（東大AORI）

雲システム解像モデルNICAM-SPRINTARSを用いた水雲－エアロゾル相互作用の全球的評価CL-13+

川合

秀明（気象研）亜熱帯下層雲の放射冷却は夏季の亜熱帯高気圧を強化するか？

CL-17

菅野 湧貴（一財）電力中央研
温位面での質量加重付き東西平均に基づく大気エネルギーサイクルの将来変化
究所）

CL-19

加藤

雅也（名大宇地研）

CL-21

吉野

純（岐阜大工）CL-23+中村源）

祐貴（三重大院生物資

CL-25+

釜江

陽一（筑波大生命環境） 令和2年7月豪雨時の水蒸気輸送に対する遠隔影響

CL-27

楠

昌司（気象研）全球規模で見るテレコネクションとGDP成長率の共変動

d4PDFを用いた荒川流域に極端降水をもたらす環境場のパターン解析とその将
来変化
d4PDFによる岐阜県の豪雨発生要因の将来変化
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

高解像度全球大気モデルによるパナマの降水量変化

林

未知也（環境研）

CL-31+

気候モデルによる海洋亜表層の非線型力学加熱の再現性: ENSO非対称性と熱帯温暖化予測における役割
山磨 貴登（岡山大学教育学部 梅雨最盛期の中での日々の降水の特徴や年々の変動性の季節進行に関する長期
理科専修）
解析(長崎と東京の比較を例に)

CL-33

小原

亘広（TMU）

黒潮流路に着目した関東地方の降雪と南岸低気圧経路との関係

CL-35+

水口

知世（佐賀地台）

雪氷圏に適用可能な湖沼熱モデルの開発

CL-37+

栗

CL-39

廣田

和也（AORI）

氷期の急激な熱帯降水変動における大気海洋相互作用の役割

CL-41+

原田

やよい（MRI）

西日本の大雨時における大気大循環場の特徴～平成30年7月豪雨との比較～
（第2報）

CL-43

今田
部）

由紀子（気候・環境研究

CL-45

日下部

佑樹（九大院総理工）

CL-47

竹村

和人（京大院理）

CL-49

金森

大成（名大ISEE）

東シベリア域における近年の夏季降水量の増加傾向に対する温暖化の影響

CL-51+

小林

ちあき（気象研）

2019年南半球成層圏突然昇温後の負の南極振動の持続(その2)

CL-53

中村

哲（北大地環）ユーラシア陸面過程の気候メモリ効果から考察する北極温暖化と中緯度寒冷化

CL-55

伊東

瑠衣（JMBSC）

温暖化による日本域での気候変化と循環場との相関関係

EM-01+

今清水

EM-03+

山中

大学（地球研）人間活動の偏在による災害・環境諸問題の深刻化

EM-05

栗林

正俊（長野環保研）

長野県のカラマツ林における葉群フェノロジーと積算気温の関係の地域性

EM-07

吉田

敏哉（原子力機構）

気象予報に起因する大気拡散予測の不確実性に対する客観的評価指標の考案

OB-01

藤田

実季子（JAMSTEC）

自律型海洋観測装置を用いた海上可降水量観測

OB-03

Roh

Woosub（AORI）

Development and application of Joint simulator for ULTIMATE projectCL-29+

世学（Hokudai）

雄二（元秋大鉱博）

The controlling factors of winter Tibetan Plateau snow cover and their change underglobal warming

地域的豪雨のイベント・アトリビューション
硫酸塩エアロゾルによる海洋循環への影響及び大気フィードバックに関する研究盛夏期日本付近におけるロスビー波の砕波とPJパターンの持続メカニズムに関する解析

日本列島近海海面水温の上昇傾向―8―OB-05+

川畑拓矢（気象研）OB-07

岩井宏徳（NICT）

教師なし機械学習によるラマンライダーデータのノイズ除去
2μm水蒸気差分吸収ライダーの開発と検証
Ku帯二重偏波レーダにおける比偏波間位相差を用いた降雨推定精度の強度依存性評価
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2）OB-09+野澤

大輝（近大）OB-11

磯田総子（NICT）

OB-13+富田

洸祐（近畿大学大学院） Ku帯広帯域レーダによる雪片と霙のZ-R関係

OB-15+

佐藤

晋介（NICT）

深層学習による気象レーダー観測ギャップのエコー画像生成

OB-17

瀬戸

里枝（東工大）衛星マイクロ波放射計を用いた陸域雲水量の推定

OB-19

小司

禎教（気象研）移動体GNSS解析による可降水量誤差要因の考察

OB-21

花土

OB-23+

地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測－首都圏観測網の整備と九州実証実験への準備状況－
清水 健作（気象防災事業部気 雲/降水粒子撮像装置ビデオゾンデの1680MHz帯実験局から400MHz帯気象援助
象グループ）
局への移行技術の研究開発
弘（NICT）

専門分科会4 「気象情報高度化時代の「わかる」工夫」
SP4-01

上田博康（CAMJ）

防災に関する気象情報を一般市民に「分かってもらう」ための取り組み

SP4-02太田佳似（気象予報士会）

気象データを用いたウグイス初鳴日予報の試み

SP4-03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降雪量ニューロ・モデルの開発

SP4-04中山

秀晃（CAMJ）

関東降雪時における気温分布の特徴－雨雪判別の記録とアメダス観測の比較より-SP4-05内山常雄（予報士会）

2週間気温予報の利用法を考える―9―

オンデマンド発表（ポスター・スライド）プログラム

日本気象学会2020年度秋季大会

大会第2日 [10月28日（水）] 10：00～12：00 オンデマンド（ポスター・スライド）セッション P2A
一般発表
CMIP5マルチモデル将来予測実験における
夏季東アジアの気圧配置および南風モンスーンの分析

CL-02

尾瀬

智昭（気象研）CL-04

西井和晃（三重大生物資源） 2017/18年寒冬と2019/20年暖冬のAGCMによる再現実験

CL-06

中西
源）

友恵（三重大院生物資

CL-08

倉持

将也（筑波大学）

エル・ニーニョ現象に伴う中緯度直接循環、冬季モンスーン、アリューシャン
低気圧の連鎖的変動

CL-10

千葉

丈太郎（気候情報課）

層積雲スキーム改良によるSST-SW フィードバックの改善

CL-12

小坂

優（東大先端研）

シルクロードパターンの地球温暖化に伴う変調とその要因

CL-14

太田
源）

圭祐（三重大院生物資

CL-16

加藤

大輔（東京海上研究所） d4PDF2℃上昇実験結果を活用した荒川の極値流量の将来変化予測

CL-18

西澤

慶一（電中研）CL-20+

地球温暖化緩和シナリオを検討するための調節放射強制力の簡易評価法（第3報）
熊谷 龍慶（岡山大学教育学部 日本付近における日々の冬型時の総観場の違いで見る初冬から真冬の移行の特
理科）
徴について

CL-22

川瀬

宏明（気象研）CL-24+

松本 叡知（筑波大院生命地球
人為的なエアロゾル排出量の変化によるアジア・太平洋域の気候変動
科学研究群）CL-26

塩竈秀夫（国環研）CL-28

林

未知也（環境研）

CL-30

土田

耕（九大院・理）MIROC6 piControl 実験における摂動フィードバックパラメータと環境場の関係

CL-32

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

CL-34+藤部
境）文昭（都立大・都市環

CL-36

瀬良

将太（東北大学）

CL-38+

村上

裕之（GFDL）

CL-40

樋口

太郎（AORI）

CL-42

黒田

友二（気大）

成層圏突然昇温が冬季平均場に及ぼす影響について

CL-44+安藤源）

雄太（三重大院生物資

シベリアの寒冷化に伴う海陸コントラストがもたらす初冬の極夜ジェットの弱化

CL-46+鈴木

香寿恵（法政大理工）

確率台風モデルを用いた台風経路に対するSSTの影響評価

CL-48+竹村

和人（京大院理）

CL-50

相澤

拓郎（極地研）CL-52+植田境）

宏昭（筑波大・生命環

CL-54

高田

久美子（麻布大）陸面水文過程モデルMATSIROの流出過小バイアス低減に向けた流出感度調査

EM-02

北村

啓太朗（アジア航測）山岳道路における気象観測値，画像情報のデータ傾向分析に基づく冬季視程障
害の支配的気象パラメータの抽出

EM-04

畔上

泰彦（竹中工務店）

夏季街区内の微気候が歩行者経路選択に与える影響

EM-06+

佐藤 亮吾（筑波大院生命環
日本全国の各市区町村を対象とした熱中症救急搬送者数の将来予測
境）鵜久森 英輔（岡山理大院・生 年による気候の違いが果実の品質に及ぼす影響について－ウンシュウミカンを
物地球）
例にして－

EM-08

サヘルの対流活動に伴う熱源がもたらす北半球中高緯度への遠隔影響

過去最少のチャクチ海海氷が強化した異常な2017/18年冬季の北半球大気循環

近年の気温上昇によって強化された台風Hagibisの大雨

気候変動影響評価で利用されてきた日射量変化予測の幅は十分か？
日本のエルニーニョ冷夏の将来変化

新型コロナ自粛期間における東京の気温偏差
南シナ海における夏季対流活動と日本周辺大気場の関係
機会学習によって抽出された日本における極端降水現象頻度の増加トレンドと将来変化
温暖化に伴う水循環変化に対するチベット高原の役割に関するGCMを用いた研究2016年8月後半のロスビー波の伝播及び砕波に伴うモンスーントラフ強化の予
測可能性
マルチモデル解析を通した20世紀前半の北極域気温変化の要因
令和2年7月豪雨・長梅雨時に日本の南海上で強化された高気圧の成因― 10 ―

OB-02藤川雅大（九大総理工）

MFMSPLを用いた大気中の粒子タイプの解析

OB-04+

大野裕一（NICT）

WINDAS鉛直速度観測を用いた高層雲の解析(4)

OB-06

小竹

論季（JAXA）

航空機搭載火山灰・氷晶検知ライダーの基礎検討

OB-08

中辻

菜穂（奈良女子大）

船舶観測と衛星観測による雲量の比較検証

OB-10

山口

博史（住友電設）

OB-12

足立

アホロ（気象研）

OB-14

堀江

宏昭（NICT）

次世代ウィンドプロファイラの実用化に向けた研究開発－ACSシステムの実証評価－
二重偏波レーダーによる雨滴粒径分布の形状パラメータの推定（その3）－気温の影響の評価－
EarthCARE/CPR検証用地上設置雲観測レーダの開発状況と観測結果（3）

OB-16+

田村

亮祐（生存研）レーダーインバージョンによる大気乱流強度推定

OB-18

篠田

太郎（名大ISEE）

OB-20

花土

弘（NICT）

OB-22

箕輪

昌裕（FURUNO）

小型マイクロ波放射計および雲カメラによる局地気象観測

OB-24

沖崎

武蔵（琉球大工）デジタルカメラの結像面照度変化の評価

雲解像数値モデルで再現された水蒸気の鉛直プロファイルの検証
らのドロップゾンデ観測との比較－
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－－航空機か専門分科会2 「霧研究の現状と展望」
SP2-01+

川合

秀明（気象研）全球の海霧の分布とその温暖化時の変化

SP2-02+菅原広史（防大）

ドローンによる低層雲の観測

SP2-03+

名越利幸（岩手大教育）

霧に関する数値シミュレーション－「岩手雫石の盆地霧と洋野町種市のヤマセの霧」－

SP2-04+浅野裕樹（筑波大・院）

つくば市におけるヒートアイランド現象が放射霧に与える影響

SP2-05+前坂

剛（防災科研）Kaバンド雲レーダーによる霧の観測

SP2-06+高玉

孝平（理研）

東京湾の霧予報に向けた予備実験～大気海洋河川相互作用の役割～

SP2-07+渡辺

幸一（富山県立大）立山における霧水中の化学成分の特徴

SP2-08+重田

祥範（鳥環大）SP2-10+岡山県津山盆地における湿数変化と照度の関係性－地上観測から推定する霧の消滅過程－
西原 大貴（岡山理大院・生物 ドローンで観測された三次盆地で発生する放射霧の気象要素の鉛直プロファイ
ル（第2報）
地球）
大橋 唯太（岡山理大・生物地
三次盆地で発生する放射霧の数値シミュレーション球）

SP2-11+伊藤純至（東北大）SP2-12+大橋球）

唯太（岡山理大・生物地

SP2-13+重田

祥範（鳥環大）大分県日田盆地で発生する放射霧の動態－タイムラプスカメラによる霧の定点
観測－

SP2-14

出納誠（ウェザーニューズ）

濃霧による高速道路交通障害への対策～別府市周辺の濃霧に対する気象観測・解析・予測の技術向上の取り組み～

SP2-15

大力充雄（早大）

富士山頂における夏季の自由対流圏雲水化学に関する長期トレンド

SP2-09+

肱川あらしのアンサンブル予報
別府で発生する滑昇霧 －2020年の事例－― 11 ―

オンデマンド発表（ポスター・スライド）プログラム

日本気象学会2020年度秋季大会

大会第3日 [10月29日（木）] 13：00～15：00 オンデマンド（ポスター・スライド）セッション P3P
一般発表
ME-01+

山本

哲（気象庁）ME-03

関隆則（予報士会）

地球の熱収支を考える温室効果実験教材の提案

PR-01+王

家瑞（東京大学）

Performance of AMPS-SCALE LES Model Calculations of Arctic Mixed-Phase Clouds

PR-03

川口

航平（名大ISEE）

マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ(MP-PAWR)による積乱雲観測－2018年8月2日の孤立積乱雲の事例 その2－

PR-05+

後藤悠介（東京学芸大）

東京及び埼玉において夏季高温日午後に発生した局地的大雨の水平挙動につい
て

PR-07

山下

尭也（東北大院理）

梅雨前線帯擾乱の雲・降水日周期に与える雲放射効果の影響

PR-09

前坂

剛（防災科研）2020年7月4日に熊本県南部に大雨をもたらした降雨域の時間変化と微細構造

PR-11

吉田

尚紀（名大宇地研）

レーダー画像を用いた線状降水帯の客観的抽出と統計的特徴

PR-13

大屋

祐太（北大工院）

領域気象モデルを用いた線状降水帯へのRKW 理論の適用可能性

PR-15+廣川

康隆（気象研）

令和2年7月豪雨により九州地方で生じた線状降水帯の特徴

PR-17+北畠

尚子（気象大）2020年7月4日の熊本県の大雨時の総観場の特徴

PR-19

大東

忠保（防災科研）

2020年7月3日－4日熊本県南部における豪雨のメソスケール環境場と雲発達過
程

PR-21

中井

専人（防災科研・雪氷） 大雪時における地上レーダーZhとGPM DPR Zeの比較(2)

PR-23

橋本

明弘（気象研）2018年冬季JPCZに関連した降雪形成機構に関する数値実験

PR-25+藤倉理人（筑波大 院）

動画解析による降雪粒子の併合効率と気温・湿度との関係

PR-27

田尻

拓也（気象研）つくばで計測された大気エアロゾル粒子の氷晶核能

PR-29

村上

正隆（宇地研）

PR-31

郭

PR-33

纐纈

丈晴（名大ISEE）

MP-PAWRで観測された関東における冬季の雷雲（その2）PR-35+

細川

椿（琉球大理）台風Maria (2018)のレインバンドに関する地形性降雨強化の解析

PR-37+

姜

PR-39

吉田

智（気象研）

長崎におけるライダーによる水蒸気鉛直分布の初期観測

PR-42+

荒木

健太郎（気象研）

令和元年台風第19号における降水強化メカニズム

PR-43

増田

有俊（気象協会）

令和2年7月豪雨における九州の線状降水帯発生状況

PR-45

山田

恭平（長野県環境研）

令和元年東日本台風に伴う豪雨への中部山岳の影響

PR-47

斉藤

和雄（大気海洋研究所） 台風に伴う北向き水蒸気フラックスの PRE へのインパクト

PR-49

瀬戸
境）

芳一（都立大・都市環

PR-51

梅原

章仁（気象研）二重偏波レーダーで捉えたダウンバースト発生前後における降水粒子の時空間
分布特性

PR-53

田嶋

壯太（立正大・院）

秩父盆地における雲海出現の月別変化および発生時の特徴について

PR-55+石戸空（高知大理工）

竜巻をもたらした台風外縁の波状雲

PR-57

栃本

英伍（防災科研）

竜巻の強さと温帯低気圧の関係

WF-01

山浦 剛（理研計算科学・神大
浮動小数点演算誤差を利用したアンサンブル予測
RCUSS）

WF-03+

本田

威鎮（気象研）允熙（ISEE）

匠（理研計算科学）

戦争終結を遅らせた台風―「藤原の効果」の発見―

高濃度氷晶雲の実態把握と検出法・予測法開発に関する基礎的研究－ 航空機観測実施時期の検討 －雲核計内における吸湿性フレアー粒子の雲核活性と雲粒粒径分布に関する数値
計算

Origin of Water Vapor for the Atmospheric River in the Heavy Rain Event of July 2018

東京都内で夏季に発生した短時間強雨時の地上風収束の特徴

SCALE-LETKFによる30秒更新30分予報のリアルタイム実験― 12 ―

WF-05

澤田

謙（MRI）

NHM-LETKFへのSPUCの導入

WF-07

田村

亮祐（生存研）深層学習とアンサンブルカルマンフィルタによるデータ同化

WF-09+

藤田匡（気象研）

変分法によるドップラー速度のデータ同化：ウェーブレット空間での制御変数の検討

WF-11+幾田

泰酵（JMA MRI）

令和2年7月豪雨に対する船舶GNSSの同化インパクトと発生要因

WF-13+川畑

拓矢（気象研）

令和2年7月豪雨における線状降水帯の確率予測

WF-15+

小笠原宏司（京大）WF-17

加藤顕（京都大学院）

衛星画像とSHIPS特徴を併用した台風強度の予測

WF-19

米原

仁（気象庁数値）

台風防災の目標達成に向けて必要な技術開発（気象庁全球数値予報システム）

WF-21

小菅

瞭吾（JMC）

前線の客観解析とその利活用

WF-23

石井

昌憲（都立大）衛星搭載ドップラー風ライダーシミュレータの高度化

WF-25

中川

雅之（気象研）

気象庁全球モデルへの浅い積雲対流スキームの導入（2）Schmidt変換とRBFを用いた局所細密化移流モデルの開発

専門分科会1 「宇宙からのエアロゾル・雲・降水観測の未来」
SP1-01+

久保田

SP1-02+

金丸

佳矢（NICT）

SP1-03+

清木

達也（JAMSTEC）

SP1-04+アルセパン

SP1-05+南出将志（東京大学）

全天赤外輝度温度同化を通じた対流の予測可能性

SP1-06+広瀬民志（JAXA）

衛星赤外降雨推定に対するヒストグラム補正の適用

SP1-07+佐藤正樹（東大AORI）

SP1-08+

橋本

真喜子（JAXA）

SP1-09王

敏睿（東海大情技セ）SP1-10

永尾隆（東大AORI）

雲微物理特性の水平変動に着目した水雲の粒子成長プロセスの観測的診断

SP1-11豊嶋紘一（千葉大CEReS）

ひまわり8号機械学習による高時間分解能降水推定プロダクトの検証

SP1-12

萩原雄一朗（NICT）

NICAM/Joint-Simulator出力を利用したEarthCARE/CPRドップラ速度誤差の評価（その3）

SP1-13岩下社）

久人（明星電気株式会

GPM/DPRとPOTEKA地上稠密観測との降水量観測比較

SP1-14道端拓朗（九大応力研）

降水予報型MIROCにおける降水頻度・強度の改良

SP1-15樋口篤志（千葉大CEReS）

X帯PAWRとW帯FALCON-I による降水雲同時観測

SP1-16高橋

暢宏（名大ISEE）

雲レーダとの同時観測を想定した降水レーダの検討

SP1-17

菊池 麻紀（宇宙航空研究開発
A-Trainの複合衛星観測を用いた降水雲システムの鉛直粒子構造機構）

SP1-18

山内

拓志（JAXA/EORC）

二周波降水レーダの降水推定における雲水量仮定について
GPM DPRにおける弱い降水検出の課題とその改良

GPM-DPRを用いた全球3次元雹分布：北米地上レーダー網NEXRADを利用した
雹シグナルの検証
Interannual Variability of Regional Precipitation Related to Large-Scale Climate Modes
ギヴォ（Hokudai）
in 1960-2007

晃（東大AORI）

ULTIMATE：関東圏ウルトラサイト観測の包括的利用による高解像度数値モデ
ルの連携研究推進
衛星エアロゾル特性導出アルゴリズム開発とGOSAT-2/CAI-2への適用及び誤差
解析
EarthCARE/MSI 雲プロダクトにおけるSmile effectの影響

CloudSatとひまわり8号を用いた雲物理特性の時間変化について～その2～― 13 ―

オンデマンド発表（ポスター・スライド）プログラム

日本気象学会2020年度秋季大会

大会第3日 [10月29日（木）] 15：00～17：00 オンデマンド（ポスター・スライド）セッション P3L
一般発表
BL-01+

河合佑太（理研 計算科学）

ラージエディシミュレーションで必要とされる力学コアの離散精度に関する研
究

BL-03

中田

潔（一般）

地表大気の温度分布と上方蜃気楼像の形態との関連性

BL-05+岡地

寛季（北大工学院）

BL-07

矢野

雄大（立正大・院）

BL-09

若月

泰孝（茨城大理）

関東域の夏季の大気循環と降水における都市効果の評価

DY-01

清水

厚（環境研）

2波長偏光ライダーによる桜島火山灰の通年観測

DY-03

鈴木

裕太（京大理）

回転球面上における傾圧渦の移動について

DY-05+小原科）

涼太（東北大理学研究2019年10月25日の東日本の大雨位置に対するCADの影響

DY-07+

奥井晴香（東大院理）

IM-01

田中

優帆（慶大SFC）

MA-01

小新

大（東大院理）

データ同化解析値を用いた赤道中間圏季節内振動の解析

MA-03+

渡辺

真吾（JAMSTEC）

2018年2月成層圏突然昇温時の重力波の振る舞いについて

MA-05

松山

裕矢（九大院理）2019/2020年冬季の極渦発達の力学過程について

MA-07+

佐藤薫（東大院理）2019年9月の南極成層圏突然昇温の力学的特徴

MA-09

南原

優一（東大院理）PANSYレーダーが捉えた極域対流圏・下部成層圏のKelvin-Helmholtz 不安定構
造

MC-01+眞木

貴史（気象研）

衛星観測データバイアス補正による炭素収支解析への影響

MC-03

井口

敬雄（京大防災研）

GOSAT-TCCON XCO2データの差異と地理的要素との相関について

MC-05

村山

昌平（産総研）MC-07+

安成

哲平（北大北極セ）

MC-09

秋吉

英治（環境研）MC-11+

MH-01

山田 将喜（筑波大院生命地球
大気の川が日本にもたらす豪雨の時空間的特徴
科学研究群）
綾里における酸素および二酸化炭素濃度の連続観測に基づく近傍工場のセメン
石戸谷 重之（産総研）
ト生産の影響の評価
夏季東南極大陸縁辺で無人航空機によって観測された超微小粒子の増加とその原口 諒平（福大院理）
要因の検討

MH-03+

野口萌（福岡管区気象台）

梅雨期における東シナ海上での下層強風帯の特徴

MH-05

臼井

健（東北大院理）2009年3月23日の寒気流出現象における地形の効果について

MH-07+

佐藤 拓人（筑波大生命環境科
気圧配置分類に有効な類似度計算法の調査
学研究科）

MH-09

入江

健太（京都大・院・理） 温帯低気圧化する台風と寒冷渦の接近事例について

MH-11+平沢

尚彦（極地研）

南半球高緯度域におけるBe-7の濃度分布と時間変化

MH-13

石山

涼太（筑波大学）

渦度収支解析による北極低気圧発達過程の研究

RD-01

林

RD-03+安間碩成（東北大院理）

北極圏の大気上端の上向き短波放射フラックスの長期変動とその要因

TR-01+柳瀬友朗（京大院理）

湿潤対流の自己集合化の発生に関する新たな臨界長さ

MC-13

昌宏（MRI）

大気境界層内の雨滴と海面砕波飛沫が有するバルク係数への影響と観測より得られた粒径分布の特徴
立正大学・熊谷キャンパスにおけるドップラーライダーで観測されたストリー
ク構造発生時の風向・風速の特徴

高解像度ハイトップ大気大循環モデルを用いた成層圏突然昇温時の全中層大気の力学変動の研究
台風による農作物被害のデータ分析－被害の大小を決定する要因は何か―

南鳥島において観測されたバックグラウンド大気の二酸化炭素安定同位体比の変動
寒冷地対応型ポータブルPM2.5測定システムの開発と性能評価及び利用希望者への情報提供MIROC3.2およびMIROC5化学気候モデルによるHFCのオゾン層への影響の解析

DARDARプロダクトとひまわり8号観測を用いたRTTOV 氷雲放射スキームの評価― 14 ―

TR-03+安永

数明（富山大学）

スマトラ島西岸における沿岸降水帯に関する数値実験

TR-05+

茂木

耕作（JAMSTEC）

スマトラ西岸沖における直接観測を用いた海面水温格子点プロダクトの検証

TR-07+

横井覚（JAMSTEC）

西部熱帯太平洋域における大気境界層熱水収支過程の季節内変動

TR-09

坂崎

貴俊（京大院理）

ERA5地上気圧データで同定された高周波自由振動モード

TR-11+

山中

大学（地球研）熱帯沿岸起源重力波の成層圏準二年周期振動への寄与

TR-13

橋野

桃子（京大生存研）

熱帯対流圏界層における乱流による混合の観測

TR-15+伊藤

耕介（琉大）

TR-17

藤原圭太（九大院・理）TR-19+

太田聡（北大院環境科学）

機械学習によるひまわり衛星画像内のアンビル検出

TR-21+

池端耕輔（東大AORI）

台風発生数と弱い熱帯低気圧の生存率

TR-23+

山口

宗彦（気象研）1980年以降東京に接近する台風が増加している

TR-25+

大滝寿一（横浜国大）台風経路-高潮アンサンブルシミュレーションによる高潮リスクの算出

TR-27+

筆保

弘徳（横浜国大）

大規模アンサンブルデータで得られた台風発生数に対する遠隔影響

TR-29+南出将志（東京大学）

ハリケーン急速発達過程における非線形な予測不確実性増加

TR-31+

金田

幸恵（名古屋大学ISEE） 多重壁雲台風のベストトラック相互比較

TR-33

馬場

雄也（JAMSTEC）

海面水温偏差が中緯度偏西風ジェットとの相互作用を通じて台風Hagibis(2019)の移動速度に及ぼした影響
温低化するハリケーンSandy(2012)の下層フロントの降水強化に対するメキシコ
湾流の熱力学的影響

スペクトル型積雲対流スキームが熱帯低気圧の再現性に及ぼす影響― 15 ―

オンデマンド発表（ポスター・スライド）プログラム

日本気象学会2020年度秋季大会

大会第4日 [10月30日（金）] 13：00～15：00 オンデマンド（ポスター・スライド）セッション P4P
一般発表
ME-02+

山本

竜也（釧路気象台）

1945年8月15日は「晴れて暑かった」のか

PR-02

藤野

梨紗子（慶大SFC）

辻堂における降水量とPM2.5の関係

PR-04+

竹見哲也（京大防災研）

近年の豪雨発生における湿潤絶対不安定層（MAUL）の役割－観測記録と人々の記憶－

PR-06+清水慎吾（防災科研）

線状降水帯インデックスと高頻度積算雨量予測情報を用いた線状降水帯の自治
体実証実験

PR-08

小司

禎教（気象研）凌風丸による2020年梅雨期東シナ海ゾンデ観測

PR-10

鈴木

雄斗（九大院・理）

対馬海峡付近で発生・発達したポーラーロウの解析

PR-12+

神谷

明住香（名大ISEE）

PR-14

足立

透（気象研）

平成30年7月豪雨における豪雨域上流から移動する気塊の経路上の水蒸気量の変化と降水量の関係
2019年10月12日市原竜巻の3次元渦形成過程について

PR-16+

荒木

健太郎（気象研）

令和2年7月豪雨をもたらした線状降水帯の発生環境場

PR-18

藤波

初木（名大ISEE）

ヒマラヤ山脈の高標高域における降水量の日変化

PR-20

高橋

暢宏（名大ISEE）

GPM/DPRを用いたヒマラヤ夏季の降水の特徴について

PR-22

辻

PR-24

三隅

良平（防災科研）

PR-26

山下

克也（防災科研・雪氷） 落下中の降雪粒子の併合成長事例解析

PR-28

折笠

成宏（気象研）PR-30

木下直樹（九大院・理）

PR-32

山口

智子（防大）

Ice-ice collisions による二次氷晶生成過程のバルクパラメタリゼーションと
北陸雪雲におけるその効果 (II)
気象衛星ひまわり8号で発見したJumping Cirrusの形態特徴

PR-34

高澤

郁也（JMA）

線状の降水域の自動検出に関する研究

PR-36

後藤

優太（AORI）

日本周辺の線状降水帯の統計解析

PR-38+

吉田智（気象研）PR-40

田上雅浩（国環研）PR-41

藤本美紅（慶大SFC）

日本におけるダウンバースト統計解析

PR-44

大東

忠保（防災科研）

台風の上部吹き出し層雲下端のmammatus状エコー構造

PR-46

大矢

康裕（岐阜大学）

2019年台風19号に与えた中部山岳の地形効果の解析

PR-48

原岡

秀樹（FJC）

令和元年台風第15号の発雷極性の特徴

PR-50+

李 肖陽（九大-理学院-地惑科 Numerical study of water origins within explosive cyclone system developing in the学）
vicinity of Japan

PR-52

益子

渉（気象研）

令和元年房総半島台風に伴う強風の特徴

PR-54

岩田

和樹（名大ISEE）

2018年8月27日に関東地方周辺に発生した雷雲の観測(その2)

PR-56

梅原

章仁（気象研）

WF-02

露木義（気象研）

WF-04+

雨宮新（理研計算科学）

機械学習を用いたモデルバイアス補正：Lorenz96モデル実験（続報）

WF-06

石橋

俊之（気象研）

雷光観測の全球同化（序）

WF-08

瀬古

弘（気象研）

現業同化システムに準拠したメソ数値予報実験システムを用いた船舶GNSSの同化実験（その2）

泰成（富山大）日本海における雨の粒径分布の季節変動
層状性降水と浅い対流のシーダ・フィーダ相互作用による雨滴粒径分布の変化（事例解析）

UAE上空におけるエアロゾル・雲の直接観測（その3）下層水蒸気量と海風前線の対流発生への寄与－羽田空港周辺2018年9月2日の事
例－
雲解像・水同位体データ同化システムを目指した水同位体NICAMの改良とその検証

2019年10月12日に市原市に被害をもたらした竜巻の二重偏波特性について（その2）アンサンブルカルマンフィルタと組み合わせた深層学習によるデータ同化（第2報）― 16 ―

EORC）

降水の混合対数正規PDFと新しい位置ずれ補正法のall-sky MWI TBのEnVar同化
への導入

WF-10+

青梨

和正（JAXA

WF-12

豊岡大地（筑波大学大学院） 集中豪雨予測における風上領域情報のインパクト調査

WF-14

前島

康光（理研計算科学）

EFSOを用いた稠密地上観測データ同化のインパクト評価

WF-16

近藤

圭一（気象研）Dynamic Emissivityを用いた陸域衛星輝度温度同化の高度化

WF-18

Doan

Quang Van（筑波大学）

気象パータン分類用の新しい自己組織化マップアゴリズムS-SOMの開発

WF-20

山上

晃央（筑波大CCS）

S2S時間スケールにおける北半球冬季の週平均場の予測可能性とテレコネク
ションとの関係WF-22

大塚成徳（理研計算科学）

深層学習と数値天気予報の融合による降水予測に向けて

WF-24

岡部

いづみ（JMA/MRI）WF-26+中下

早織（京大理）気象庁全球解析システムを用いた静止気象衛星CO2バンドの晴天放射輝度温度
データ同化インパクト調査
2019年台風第19号上陸3日前の進路予報精度低下の要因

専門分科会3 「静止軌道からの地球環境観測」
SP3-01+

樋口篤志（千葉大CEReS）

次期ひまわり搭載イメージャーに関する検討

SP3-02+

市井和仁（千葉大CEReS）

ひまわり8号を用いた陸面モニタリングの試み

SP3-03+山本

雄平（千葉大CEReS）

2018年の東アジア猛暑時における地表面温度の高頻度解析

SP3-04+佐藤陽祐（北大院理）

雷を直接扱った数値モデルの現実事例への拡張

SP3-05+本田

匠（理研計算科学）

静止衛星による雷観測データ同化の観測システムシミュレーション実験

SP3-06+

牛尾知雄（阪大）

衛星からの雷観測

SP3-07+

岡本幸三（気象研）

数値予報データ同化における静止衛星観測の利用

SP3-08+藤田匡（気象研）

ひまわり後継衛星のGeoHSSによるメソ数値予報へのインパクト調査

SP3-09+

金谷有剛（JAMSTEC）

アジア大気組成観測静止衛星：第二幕を見据えて― 17 ―

オンデマンド発表（ポスター・スライド）プログラム

日本気象学会2020年度秋季大会

大会第4日 [10月30日（金）] 15：00～17：00 オンデマンド（ポスター・スライド）セッション P4L
一般発表
BL-02+

中村

祐輔（筑波大学CRiED） 中小規模都市における夜間都市境界層の形成と卓越風の関係

BL-04+

太田佳似（気象予報士会）

温低化過程の台風 1920 号の突風解析の試み

BL-06+

牧園

善樹（鳥環大）伯耆大山で発生する斜面温暖帯の観測

BL-08

中島

虹（産総研）

G20大阪サミットおよび新型コロナウイルスによるヒートアイランド緩和効果

DY-02

西本

秀祐（気象庁）

Moisture Vortex Instability による台風内の擾乱の成長

DY-04

伊藤

創司（慶應大学）

航空機に影響を与える乱気流の環境場の特徴

DY-06

斉藤

和雄（大気海洋研究所） 台風に伴う北向き非地衡風による鉛直流

MA-02

岩尾

航希（熊本高専）

北半球冬季中層大気の循環に影響を及ぼす移動性プラネタリー波

MA-04

松原

崚介（九大院理）

大気微量成分場におけるノーマルモード・ロスビー波について

MA-06

高麗

正史（東大院理）

熱帯域のLapse-Rate Tropopause高度の季節サイクル

MA-08

劉

光宇（九大理院）

MA-10+直江

寛明（気象研）MC-02

村山昌平（産総研）

MC-04

田中泰宙（気象研）MC-06+

酒井哲（気象研）

ニュージーランド・ローダー上空高度24-31 kmで観測された非球形粒子と低濃
度オゾン

MC-08

神谷

美里（奈良女子大）地上観測データ解析による奈良におけるエアロゾルと気象要素の研究

MC-10

伊藤

昭彦（国環研）

北半球高緯度陸域メタン収支のボトムアップ評価

MC-12

渡辺

幸一（富山県立大）ヘリコプターを利用した北陸地方上空における過酸化水素およびホルムアルデ
ヒド濃度の測定

MC-14

齊藤誠（国環研）GOSATシリーズ全球二酸化炭素吸収排出量推定

MH-02

藤原

正智（北大環境）

JRA-55を用いたオホーツク海高気圧の長期解析

MH-04

美山

透（JAMSTEC/APL）

北西中緯度太平洋の海水面温度変動特性 Sparse PCA解析を用いて

MH-06

水越

将敏（東大院理）南極昭和基地における極端 Tropopause fold イベントの解析

MH-08+

平田 英隆（立正大・地球環境
寒候期に温帯低気圧がもたらす強風の地域的特性
科学）南極氷床上に展開した無人気象観測装置（AWS）の積雪深計の観測結果に基づ平沢 尚彦（極地研）
く議論
Influence of Model Resolution on Bomb Cyclones Revealed by HighResMIP高 嘉祥（北大）
PRIMAVERA Simulations

MH-10+
MH-12

Hyunju（東京海洋大学）

2019年南半球成層圏突然昇温～2002年南半球成層圏突然昇温との比較～
2019年南半球SSWの波動伝播特性とダブルジェット
飛騨高山冷温帯落葉広葉樹林で観測された炭素収支の年々変動および長期トレ
ンド
地球システムモデルによるCMIP6実験での大気CO2分布再現性の評価

RD-02+

Ha

TR-02

田中

瑞樹（富大）

放射対流平衡におけるコリオリパラメータの影響

TR-04+清木

亜矢子（JAMSTEC）

北半球夏季季節内振動に対するPJパターンの季節内規模応答

TR-06

那須野

智江（JAMSTEC）

TR-08

柳瀬

友朗（京大院理）

TR-10

坂崎

貴俊（京大院理）

大気自由振動に伴う熱帯降水変動

TR-12

小寺

邦彦（気象研・気候）

2019年9月南半球成層圏突然昇温の台風、ハリケーンの発達に及ぼす影響

TR-14

耿

驃（JAMSTEC）

広帯域放射伝達モデル MstrnX の精度・速度の向上の検討

海面水温偏差に対する季節内から季節スケールの大気場の応答：2018年夏季台風シーズン感度実験
YMC集中観測期間中にスマトラ島西岸域で観測された降水沖合伝播の再現シ
ミュレーション

「みらい」レーダーで観測されたスマトラ島沖における降水系の変動に対する
MJOと赤道波の寄与― 18 ―

TR-16上野颯希（慶大SFC）

台風一過の統計的性質

TR-18

平野

創一朗（琉球大理）

2018年台風第24号の眼の領域における深い対流雲の出現

TR-20+柳瀬

亘（気象研）

令和元年台風第19号の降水の非対称化メカニズム～その2

TR-22

黒田

龍馬（防衛大・地球）

MTSAT赤外データを用いた台風Haiyanの解析

TR-24+

川端

康弘（気象研）複数アンサンブルを用いた台風発生予測の可能性

TR-26+

久保田

TR-28

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報の可能性調査

TR-30+

小林

健太（IGSES）

対流圏界面付近の気温場が台風に与える影響について

武也（JAMSTEC）

YMC-BSM 2018期間中の海大陸に見られた南西方向に伝播する擾乱と対流に関
する研究

TR-32

木下

尚之（北大院理）日本に上陸した台風の長期変動(1877年-2019年)― 19 ―

日本気象学会2020年度秋季大会
日本気象学会2020年度秋季大会

オンライン口頭プログラム

大会第2日 [10月28日（水）] 13：00～16：00 オンライン口頭セッション
A2P, B2P, C2P, D2P
A2P
専門分科会2「霧研究の現状と展望」
座 大橋 唯太（岡山理大・生物
伊藤
長 地球）

B2P

C2P

D2P

熱帯大気

物質循環システム
気象予報

降水システム耕介（琉大）眞木

貴史（気象研）川瀬SP2-01+

TR-01+

MC-01+

PR-01+

川合

柳瀬

眞木

王

秀明（気象研）友朗（京大院理）

貴史（気象研）宏明（気象研）家瑞（東京大学）

全球の海霧の分布とその温暖 湿潤対流の自己集合化の発生 衛星観測データバイアス補正 Performance of AMPS-SCALE
化時の変化に関する新たな臨界長さによる炭素収支解析への影響 LES Model Calculations ofArctic Mixed-Phase Clouds

SP2-02+

TR-03+

MC-06+

PR-04+

菅原

安永

酒井

竹見

広史（防大）

数明（富山大学）

哲（気象研）

哲也（京大防災研）

ドローンによる低層雲の観測 スマトラ島西岸における沿岸 ニュージーランド・ローダー 近年の豪雨発生における湿潤
降水帯に関する数値実験
上空高度24-31 kmで観測され 絶対不安定層（MAUL）の役
た非球形粒子と低濃度オゾン 割
SP2-03+TR-04+

MC-07+

PR-05+

名越

清木

安成

後藤

利幸（岩手大教育）

亜矢子（JAMSTEC）

哲平（北大北極セ）悠介（東京学芸大）

霧に関する数値シミュレー
北半球夏季季節内振動に対す 寒冷地対応型ポータブル
東京及び埼玉において夏季高ション－「岩手雫石の盆地霧 るPJパターンの季節内規模応 PM2.5測定システムの開発と 温日午後に発生した局地的大と洋野町種市のヤマセの霧」 答
性能評価及び利用希望者への 雨の水平挙動について－
情報提供
SP2-04+TR-05+

MC-11+

浅野茂木

山田 将喜（筑波大院生命地 清水
球科学研究群）裕樹（筑波大・院）

耕作（JAMSTEC）

PR-06+
慎吾（防災科研）

つくば市におけるヒートアイ スマトラ西岸沖における直接 大気の川が日本にもたらす豪 線状降水帯インデックスと高ランド現象が放射霧に与える 観測を用いた海面水温格子点 雨の時空間的特徴
頻度積算雨量予測情報を用い影響
プロダクトの検証
た線状降水帯の自治体実証実
験
座
長

雨宮
SP2-05+前坂

剛（防災科研）新（理研計算科学）

TR-07+

WF-03+

PR-12+横井本田

神谷覚（JAMSTEC）

匠（理研計算科学）

明住香（名大ISEE）

Kaバンド雲レーダーによる霧 西部熱帯太平洋域における大 SCALE-LETKFによる30秒更 平成30年7月豪雨における豪気境界層熱水収支過程の季節 新30分予報のリアルタイム実 雨域上流から移動する気塊のの観測
内変動
経路上の水蒸気量の変化と降
験
水量の関係
座
重田
長

祥範（鳥環大）安永

数明（富山大学）

清水慎吾（防災科研）

SP2-06+

TR-11+

WF-04+

PR-15+

高玉

山中

雨宮

廣川

孝平（理研）

大学（地球研）新（理研計算科学）

康隆（気象研）東京湾の霧予報に向けた予備 熱帯沿岸起源重力波の成層圏 機械学習を用いたモデルバイ 令和2年7月豪雨により九州地
実験
準二年周期振動への寄与
アス補正：Lorenz96モデル実 方で生じた線状降水帯の特徴～大気海洋河川相互作用の役
験（続報）割～SP2-07+

TR-15+

WF-09+

PR-16+

渡辺

伊藤

藤田

荒木

幸一（富山県立大）耕介（琉大）匡（気象研）

健太郎（気象研）

立山における霧水中の化学成 海面水温偏差が中緯度偏西風 変分法によるドップラー速度 令和2年7月豪雨をもたらした分の特徴
ジェットとの相互作用を通じ のデータ同化：ウェーブレッ 線状降水帯の発生環境場て台風Hagibis(2019)の移動速 ト空間での制御変数の検討度に及ぼした影響― 20 ―

SP2-08+
重田 祥範（鳥環大）TR-19+
WF-10+
太田 聡（北大院環境科学） 青梨 和正（JAXA

PR-17+
EORC） 北畠 尚子（気象大）岡山県津山盆地における湿数 機械学習によるひまわり衛星 降水の混合対数正規PDFと新 2020年7月4日の熊本県の大雨
変化と照度の関係性－地上観 画像内のアンビル検出
しい位置ずれ補正法のall-sky 時の総観場の特徴
測から推定する霧の消滅過程
MWI TBのEnVar同化への導入－
SP2-09+TR-20+

WF-11+

PR-25+

西原 大貴（岡山理大院・生 柳瀬 亘（気象研）
藤倉 理人（筑波大 院）
幾田 泰酵（JMA MRI）
物地球）
ドローンで観測された三次盆 令和元年台風第19号の降水の 令和2年7月豪雨に対する船舶 動画解析による降雪粒子の併地で発生する放射霧の気象要 非対称化メカニズム～その2 GNSSの同化インパクトと発 合効率と気温・湿度との関係
素の鉛直プロファイル（第2
生要因
報）
座
菅原
長

広史（防大）

SP2-10+TR-21+

WF-13+

PR-35+

大橋 唯太（岡山理大・生物 池端 耕輔（東大AORI）
川畑 拓矢（気象研）
細川 椿（琉球大理）
地球）三次盆地で発生する放射霧の 台風発生数と弱い熱帯低気圧 令和2年7月豪雨における線状 台風Maria 2018)のレインバ
数値シミュレーションの生存率
降水帯の確率予測
ンドに関する地形性降雨強化の解析
SP2-11+

WF-15+伊藤小笠原

純至（東北大）宏司（京大）

肱川あらしのアンサンブル予報Schmidt変換とRBFを用いた局
所細密化移流モデルの開発

SP2-12+

WF-26+

大橋 唯太（岡山理大・生物
地球）
別府で発生する滑昇霧 －2020年の事例－

中下

早織（京大理）2019年台風第19号上陸3日前の進路予報精度低下の要因

SP2-13+
重田 祥範（鳥環大）大分県日田盆地で発生する放射霧の動態－タイムラプスカ
メラによる霧の定点観測－― 21 ―

日本気象学会2020年度秋季大会
日本気象学会2020年度秋季大会

オンライン口頭プログラム

大会第3日 [10月29日（木）] 9：00～12：00 オンライン口頭セッション
A3A, B3A, C3A, D3A
A3A

B3A

C3A

D3A

専門分科会1「宇宙からのエ
アロゾル・雲・降水観測の未
来」

環境気象
観測手法

気候システム
気象教育

大気境界層
降水システム座
増永
長浩彦（名大ISEE）

趣旨説明（高橋佐藤釜江境）晋介（NICT）

陽一（筑波大生命環

荒木

健太郎（気象研）

暢宏）

SP1-01+

EM-01+

CL-01+

BL-01+

久保田 拓志今清水 雄二（元秋大鉱博） 岩切 友希（東大AORI）
河合 佑太（理研 計算科学）（JAXA/EORC）
二周波降水レーダの降水推定 日本列島近海海面水温の上昇 多年ラニーニャ現象による夏 ラージエディシミュレーショ
における雲水量仮定について 傾向
季日本の気温影響
ンで必要とされる力学コアの離散精度に関する研究
SP1-02+

EM-03+

CL-11+金丸山中

堀田

GPM DPRにおける弱い降水検出の課題とその改良

中村 祐輔（筑波大学
CRiED）
人間活動の偏在による災害・ 雲システム解像モデル
中小規模都市における夜間都
環境諸問題の深刻化
NICAM-SPRINTARSを用いた 市境界層の形成と卓越風の関
水雲－エアロゾル相互作用の 係
全球的評価

SP1-03+EM-06+

佳矢（NICT）

大学（地球研）BL-02+

陽香（東大AORI）

CL-13+

BL-04+

佐藤 亮吾（筑波大院生命環 川合 秀明（気象研）
太田 佳似（気象予報士会）
境）
GPM-DPRを用いた全球3次元 日本全国の各市区町村を対象 亜熱帯下層雲の放射冷却は夏 温低化過程の台風 1920 号の
雹分布：北米地上レーダー網 とした熱中症救急搬送者数の 季の亜熱帯高気圧を強化する 突風解析の試み
か？
NEXRADを利用した雹シグナ 将来予測
ルの検証清木達也（JAMSTEC）

SP1-04+OB-04+

CL-20+

BL-05+

アルセパン ギヴォ
熊谷 龍慶（岡山大学教育学 岡地 寛季（北大工学院）
大野 裕一（NICT）
部理科）（Hokudai）
Interannual Variability of
WINDAS鉛直速度観測を用い 日本付近における日々の冬型 大気境界層内の雨滴と海面砕時の総観場の違いで見る初冬 波飛沫が有するバルク係数へ
Regional Precipitation Related to た高層雲の解析(4から真冬の移行の特徴につい の影響と観測より得られた粒
Large-Scale Climate Modes inて
径分布の特徴1960-2007
座長

鈴木健太郎（東大AORI）

SP1-05+OB-05+南出川畑

拓矢（気象研）大野

裕一（NICT）

将志（東京大学）

CL-23+

BL-06+

中村 祐貴（三重大院生物資 牧園 善樹（鳥環大）源）
全天赤外輝度温度同化を通じ 教師なし機械学習によるラマ 近年の関東地方における降雪 伯耆大山で発生する斜面温暖た対流の予測可能性
ンライダーデータのノイズ除 の極端化とそれをもたらす環 帯の観測
去
境場の変化
座
長
SP1-06+

OB-09+

秀明（気象研）CL-24+

民志（JAXA）

大輝（近大）村田昭彦（気象研）PR-37+

松本 叡知（筑波大院生命地 姜 允熙（ISEE）
球科学研究群）
衛星赤外降雨推定に対するヒ Ku帯二重偏波レーダにおける 人為的なエアロゾル排出量の Origin of Water Vapor for the
ストグラム補正の適用
比偏波間位相差を用いた降雨 変化によるアジア・太平洋域 Atmospheric River in the Heavyの気候変動
推定精度の強度依存性評価
Rain Event of July 2018
広瀬

野澤

川合

― 22 ―

SP1-07+

OB-13+

CL-25+

PR-38+

富田 洸祐（近畿大学大学
釜江 陽一（筑波大生命環
吉田 智（気象研）
佐藤 正樹（東大AORI）
院）
境）
ULTIMATE：関東圏ウルトラ Ku帯広帯域レーダによる雪片 令和2年7月豪雨時の水蒸気輸 下層水蒸気量と海風前線の対流発生への寄与－羽田空港周サイト観測の包括的利用によ と霙のZ-R関係送に対する遠隔影響
辺2018年9月2日の事例－
る高解像度数値モデルの連携研究推進
SP1-08+

OB-15+

CL-29+

PR-42+

橋本

佐藤

林

荒木

真喜子（JAXA）

晋介（NICT）

未知也（環境研）

健太郎（気象研）

衛星エアロゾル特性導出アル 深層学習による気象レーダー 気候モデルによる海洋亜表層 令和元年台風第19号における観測ギャップのエコー画像生 の非線型力学加熱の再現性: 降水強化メカニズム
ゴリズム開発とGOSATENSO非対称性と熱帯温暖化
2/CAI-2への適用及び誤差解析 成予測における役割
総合討論
話題提供
岡本 創・高薮

OB-16+
田村縁(予定）

CL-31+

PR-50+

亮祐（生存研）山磨 貴登（岡山大学教育学 李 肖陽（九大-理学院-地惑
部理科専修）
科学）
レーダーインバージョンによ 梅雨最盛期の中での日々の降 Numerical study of water origins
る大気乱流強度推定
水の特徴や年々の変動性の季 within explosive cyclone system
節進行に関する長期解析(長 developing in the vicinity of
崎と東京の比較を例に)
Japan
OB-23+

ME-01+

PR-55+

清水 健作（気象防災事業部 山本 哲（気象庁）
気象グループ）
雲/降水粒子撮像装置ビデオ 戦争終結を遅らせた台風－
ゾンデの1680MHz帯実験局か 「藤原の効果」の発見－
ら400MHz帯気象援助局への移行技術の研究開発

石戸空（高知大理工）

竜巻をもたらした台風外縁の波状雲

日本気象学会2020年度秋季大会
日本気象学会2020年度秋季大会

オンライン口頭プログラム

大会第4日 [10月30日（金）] 9：00～12：00 オンライン口頭セッション
A4A, B4A, C4A, D4A
A4A

B4A

C4A

D4A

専門分科会3「静止軌道からの地球環境観測」

大気放射
熱帯大気

気候システム
気象教育

大気力学
中層大気
中高緯度大気座
樋口 篤志（千葉大CEReS）
長
趣旨説明（樋口 篤志（千葉大CEReS））
SP3-01+樋口植田
境）昌宏（気象研）RD-02+

宏昭（筑波大・生命環

CL-34+

渡辺

真吾（JAMSTEC）

MA-07+

篤志（千葉大CEReS） Ha

次期ひまわり搭載イメー
ジャーに関する検討
SP3-02+
市井林

Hyunju（東京海洋大学） 藤部 文昭（都立大・都市環 佐藤 薫（東大院理）境）広帯域放射伝達モデル
新型コロナ自粛期間における 2019年9月の南極成層圏突然MstrnX の精度・速度の向上 東京の気温偏差
昇温の力学的特徴の検討
RD-03+

和仁（千葉大CEReS） 安間

ひまわり8号を用いた陸面モ
ニタリングの試み

碩成（東北大院理）CL-35+

MA-10+

水口

直江

知世（佐賀地台）

寛明（気象研）

北極圏の大気上端の上向き短 雪氷圏に適用可能な湖沼熱モ 2019年南半球SSWの波動伝播
波放射フラックスの長期変動 デルの開発
特性とダブルジェットとその要因― 23 ―

SP3-03+山本

TR-23+

雄平（千葉大CEReS） 山口宗彦（気象研）CL-37+

MA-03+栗渡辺

世学（Hokudai）

真吾（JAMSTEC）

2018年の東アジア猛暑時にお 1980年以降東京に接近する台 The controlling factors of winter 2018年2月成層圏突然昇温時
ける地表面温度の高頻度解析 風が増加している
Tibetan Plateau snow cover and の重力波の振る舞いについて
their change under global
warming
SP3-04+TR-24+

CL-38+

DY-07+

佐藤

川端

村上

奥井

陽祐（北大院理）康弘（気象研）裕之（GFDL）

晴香（東大院理）

雷を直接扱った数値モデルの 複数アンサンブルを用いた台 機会学習によって抽出された 高解像度ハイトップ大気大循
現実事例への拡張
風発生予測の可能性
日本における極端降水現象頻 環モデルを用いた成層圏突然度の増加トレンドと将来変化 昇温時の全中層大気の力学変動の研究
SP3-05+TR-25+

CL-41+

本田

大滝

寿一（横浜国大）原田山口宗彦（気象研)匠（理研計算科学）

DY-05+

小原 涼太（東北大理学研究科）
静止衛星による雷観測データ 台風経路-高潮アンサンブル 西日本の大雨時における大気 2019年10月25日の東日本の大同化の観測システムシミュ
シミュレーションによる高潮 大循環場の特徴～平成30年7 雨位置に対するCADの影響
レーション実験
リスクの算出
月豪雨との比較～（第2報）
座
長
SP3-06+TR-26+牛尾久保田知雄（阪大）

衛星からの雷観測座
今須
長

やよい（MRI）

平沢
CL-44+

MH-03+

尚之（北大院理）安藤 雄太（三重大院生物資 野口 萌（福岡管区気象台）源）
日本に上陸した台風の長期変 シベリアの寒冷化に伴う海陸 梅雨期における東シナ海上で
コントラストがもたらす初冬 の下層強風帯の特徴
動(1877年-2019年)の極夜ジェットの弱化

良一（東大AORI）

原田

やよい（MRI）

SP3-07+TR-27+

CL-46+岡本筆保

鈴木幸三（気象研）尚彦（極地研）弘徳（横浜国大）MH-07+

香寿恵（法政大理工） 佐藤 拓人（筑波大生命環境科学研究科）
数値予報データ同化における 大規模アンサンブルデータで 確率台風モデルを用いた台風 気圧配置分類に有効な類似度
静止衛星観測の利用得られた台風発生数に対する 経路に対するSSTの影響評価 計算法の調査
遠隔影響
SP3-08+TR-29+

CL-48+

MH-08+

藤田南出竹村

平田 英隆（立正大・地球環
境科学）
寒候期に温帯低気圧がもたらす強風の地域的特性

匡（気象研）

将志（東京大学）

和人（京大院理）

ひまわり後継衛星のGeoHSS ハリケーン急速発達過程にお 2016年8月後半のロスビー波
によるメソ数値予報へのイン ける非線形な予測不確実性増 の伝播及び砕波に伴うモン加
スーントラフ強化の予測可能
パクト調査
性SP3-09+TR-30+

CL-51+

MH-10+

金谷

小林

小林

平沢

有剛（JAMSTEC）

アジア大気組成観測静止衛
星：第二幕を見据えて総合討論
樋口 篤志（千葉大CEReS）

健太（IGSES）

ちあき（気象研）

尚彦（極地研）

対流圏界面付近の気温場が台 2019年南半球成層圏突然昇温 南極氷床上に展開した無人気風に与える影響について
後の負の南極振動の持続(そ 象観測装置（AWS）の積雪深計の観測結果に基づく議論の2
TR-31+

CL-52+

MH-11+

金田 幸恵（名古屋大学
植田 宏昭（筑波大・生命環 平沢 尚彦（極地研）
境）ISEE）
多重壁雲台風のベストトラッ 令和2年7月豪雨・長梅雨時に 南半球高緯度域におけるBe-7
ク相互比較
日本の南海上で強化された高 の濃度分布と時間変化
気圧の成因
ME-02+
山本

竜也（釧路気象台）

1945年8月15日は「晴れて暑かった」のか －観測記録と人々の記憶－― 24 ―

講演者索引

講演番号

セッション番号Fujinami Hatsuki（藤波 初木） PR-18

P4P

口頭

Fujino Risako（藤野 梨紗子） PR-02

P4P

Fujita Mikiko（藤田 実季子） OB-01

P1P

オンデマンド<A>
Adachi Ahoro（足立 アホロ） OB-12

P2A

Fujita Tadashi（藤田 匡）

WF-09+P3P

C2P

Adachi Toru（足立 透）

PR-14

P4P

Fujita Tadashi（藤田 匡）

SP3-08+P4P

A4A

Aizawa Takuro（相澤 拓郎）

CL-50

P2A

Fujiwara Keita（藤原 圭太）

TR-17

P3L

MC-09

P3L

MH-02

P4L

SP1-04+

P3P

A3A

WF-04+P4P

C2P

Gao Jiaxiang（高 嘉祥）

MH-12

P4L

Amma Michinari（安間 碩成） RD-03+

P3L

B4A

Geng Biao（耿 驃）

TR-14

P4L

Ando Yuta（安藤 雄太）

CL-44+P2A

C4A

Goto Yusuke（後藤 悠介）

PR-05+P3P

WF-10+P4P

C2P

Goto Yuta（後藤 優太）

PR-36

P4P

Araki Kentaro（荒木 健太郎） PR-16+

P4P

D2P

<H>

Araki Kentaro（荒木 健太郎） PR-42+

P3P

D3A

Ha Hyunju（Ha Hyunju）

RD-02+

P4L

Asano Yuki（浅野 裕樹）

P2A

A2P

Hagihara Yuichiro（萩原 雄一

SP1-12

P3P

Hanado Hiroshi（花土 弘）

OB-20

P2A

Hanado Hiroshi（花土 弘）

OB-21

P1P

Harada Yayoi（原田 やよい）

CL-41+

P1P

MH-01

P3L

PR-48

P4P

PR-23

P3P

SP1-08+

P3P

TR-13

P3L

RD-01

P3L

Hayashi Michiya（林 未知也） CL-28

P2A

Hayashi Michiya（林 未知也） CL-29+

P1P

Higuchi Atsushi（樋口 篤志） SP1-15

P3P

Higuchi Atsushi（樋口 篤志） SP3-01+

P4P

Akiyoshi Hideharu（秋吉 英治）
Alsepan Givo（アルセパン ギ
ヴォ）Amemiya Arata（雨宮 新）

Aonashi Kazumasa（青梨 和
正）Azegami Yasuhiko（畔上 泰彦）

SP2-04+EM-04

Fujiwara Masatomo（藤原 正
智）

朗）

P2A

<B>
Baba Yuya（馬場 雄也）

TR-33

<G>

P3L

Haraguchi Ryohei （ 原 口 諒
平）<C>Chiba Jotaro（千葉 丈太郎）

Haraoka Hideki（原岡 秀樹）
CL-10

P2A

Hashimoto Akihito（橋本 明弘）<D>Dairiki Mitsuo（大力 充雄）
Doan Quangvan（Doan Quang
Van）

Hashimoto Makiko（橋本 真
SP2-15

P2A

WF-18

P4P

喜子）
Hashino Momoko （ 橋 野 桃子）
Hayashi Masahiro（林 昌宏）<F>
Fudeyasu Hironori（筆保 弘

TR-27+P3L

B4A

CL-34+

P2A

C4A

OB-02

P2A

Fujikura Masato（藤倉 理人） PR-25+

P3P

Fujimoto Miku（藤本 美紅）

P4P

徳）
Fujibe Fumiaki（藤部 文昭）
Fujikawa Masahiro（藤川 雅
大）

PR-41

Higuchi Taro（樋口 太郎）
Hirano Soichiro（平野 創一
D2P朗）― 25 ―

CL-40

P2A

TR-18

P4L

D2P

B4A

C4A

A3A

C3A

A4A

Hirasawa Naohiko（平沢 尚

Iwata Kazuki（岩田 和樹）

PR-54

P4P

CL-25+P1P

C3A

Kamiya Asuka（神谷 明住香） PR-12+

P4P

D2P

Kamiya Misato（神谷 美里）

MC-08

P4L

Kanada Sachie（金田 幸恵）

TR-31+

P3L

CL-49

P1P

SP3-09+P4P

A4A

Kanemaru Kaya（金丸 佳矢） SP1-02+

P3P

A3A

Kang Yunhee（姜 允熙）

PR-37+

P3P

D3A

D2P

Kanno Yuki（菅野 湧貴）

CL-17

P1P

C3A

Katayama Takuhiko（片山 卓

TR-28

P4L

Kato Akane（加藤 茜）

CL-05

P1P

Kato Daisuke（加藤 大輔）

CL-16

P2A

Kato Ken（加藤 顕）

WF-17

P3P

MH-10+P4L

D4A

MH-11+P3L

D4A

MH-08+P4L

D4A

PR-15+P3P

D2P

Hirose Hitoshi（広瀬 民志）

SP1-06+

P3P

A3A

Hirota Kazuya（廣田 和也）

CL-39

P1P

Honda Takumi（本田 匠）

WF-03+P3P

C2P

Kanaya Yugo（金谷 有剛）

Honda Takumi（本田 匠）

SP3-05+

P4P

A4A

Horie Hiroaki（堀江 宏昭）

OB-14

P2A

Hosokawa Tsubaki（細川 椿） PR-35+

P3P

Hotta Haruka（堀田 陽香）

P1P

彦）
Hirasawa Naohiko（平沢 尚彦）
Hirata Hidetaka（平田 英隆）
Hirockawa Yasutaka（廣川 康隆）

CL-11+<K>
Kamae Youichi（釜江 陽一）

Kanamori Hironari（金森 大
成）

彦）

<I>
Ichii Kazuhito（市井 和仁）

SP3-02+

P4P

Iguchi Takao（井口 敬雄）

MC-03

P3L

Ikehata Kohsuke（池端 耕輔） TR-21+

P3L

B2P

Kato Masaya（加藤 雅也）

CL-19

P1P

Ikuta Yasutaka（幾田 泰酵）

P3P

C2P

Kawabata Takuya（川畑 拓矢） OB-05+

P1P

B3A

Kawabata Takuya（川畑 拓矢） WF-13+

P3P

C2P

TR-24+

P4L

B4A

PR-03

P3P

Kawai Hideaki（川合 秀明）

CL-13+P1P

C3A

Kawai Hideaki（川合 秀明）

SP2-01+P2A

A2P

Kawai Yuta（河合 佑太）

BL-01+P3L

D3A

Kawase Hiroaki（川瀬 宏明） CL-22

P2A

SP1-17

P3P

TR-32

P4L

PR-30

P4P

PR-17+

P3P

EM-02

P2A

CL-51+P1P

C4A

Kobayashi Kenta（小林 健太） TR-30+

P4L

B4A

WF-11+

Imada Yukiko（今田 由紀子） CL-43
Imashimizu Yuji（今清水 雄
二）Irie Kenta（入江 健太）
Ishibashi Toshiyuki（石橋 俊

A4A

B4A

P1P

EM-01+

P1P

MH-09

P3L

B3A

Kawabata Yasuhiro（川端 康弘）
Kawaguchi Kouhei（川口 航
平）

WF-06

P4P

PR-55+

P3P

MC-13

P3L

Ishii Shoken（石井 昌憲）

WF-23

P3P

Kikuchi Maki（菊池 麻紀）

Ishiyama Ryota（石山 涼太）

MH-13

P3L

Kinoshita Takenari（木下 武

Ishizaki Noriko（石崎 紀子）

CL-07

P1P

也）

Isoda Fusako（磯田 総子）

OB-11

P1P

Kishita Naoki（木下 直樹）

Ito Akihiko（伊藤 昭彦）

MC-10

P4L

Kitabatake Naoko （ 北 畠 尚

Ito Junshi（伊藤 純至）

SP2-11+

P2A

A2P

子）

Ito Kosuke（伊藤 耕介）

TR-15+P3L

B2P

Kitamura Keitaro（北村 啓太

Ito Rui（伊東 瑠衣）

CL-55

P1P

朗）

Ito Soshi（伊藤 創司）

DY-04

P4L

Kobayashi Chiaki（小林 ちあ

Iwai Hironori（岩井 宏徳）

OB-07

P1P

き）

Iwakiri Tomoki（岩切 友希）

CL-01+

P1P

Iwao Koki（岩尾 航希）

MA-02

P4L

Kodera Kunihiko（小寺 邦彦） TR-12

P4L

Iwashita Hisato（岩下 久人）

SP1-13

P3P

Kohara Nobuhiro（小原 亘広） CL-33

P1P

之）Ishido Sora（石戸 空）
Ishidoya Shigeyuki （ 石 戸 谷
重之）

D3A

C3A

― 26 ―

D2P

Kohma Masashi（高麗 正史） MA-06

P4L

Michibata Takuro（道端 拓朗） SP1-14

Kondo Keiichi（近藤 圭一）

WF-16

P4P

Minamide Masashi（南出 将Kosaka Yu（小坂 優）

CL-12

P2A

志）

Koshin Dai（小新 大）

MA-01

P3L

Minamide Masashi（南出 将Kosuge Ryogo（小菅 瞭吾）

WF-21

P3P

志）

Kotake Nobuki（小竹 論季）

OB-06

P2A

Minamihara Yuichi（南原 優

Kouketsu Takeharu（纐纈 丈晴）
Kubota Hisayuki（久保田 尚

PR-33

P4L

B4A

Kubota Takuji（久保田 拓志） SP1-01+

P3P

A3A

CL-20+

P2A

C3A

PR-31

P3P

CL-08

P2A

Kumatani Tatsunori（熊谷 龍慶）Kuo Weichen（郭 威鎮）
Kuramochi Masaya（倉持 将也）
Kuribayashi Masatoshi（栗林

P3L

B4A

SP1-05+

P3P

A3A

MA-09

P3L

OB-22

P2A

Misumi Ryohei（三隅 良平）

PR-24

P4P

Miyama Toru（美山 透）

MH-04

P4L

Mizuguchi Chise（水口 知世） CL-35+

P1P

Minowa Masahiro （ 箕 輪 昌

TR-26+

之）TR-29+

一）

P3P

裕）

Mizukoshi Masatoshi（水越 将

P4L

Moteki Qoosaku（茂木 耕作） TR-05+

P3L

B2P

CL-38+

P2A

C4A

PR-29

P3P

CL-32

P2A

MC-02

P4L

MC-05

P3L

SP1-10

P3P

SP2-03+

P2A

WF-25

P3P

Nakai Sento（中井 専人）

PR-21

P3P

Murakami Hiroyuki（村上 裕
之）P1P

Kuroda Ryoma（黒田 龍馬）

TR-22

P4L

隆）

Kuroda Yuhji（黒田 友二）

CL-42

P2A

Murata Akihiko（村田 昭彦）

Kusakabe Yuki（日下部 佑樹） CL-45

P1P

Murayama Shohei （ 村 山 昌

Kusunoki Shoji（楠 昌司）

P1P

平）

CL-27

Murakami Masataka（村上 正

Murayama Shohei （ 村 山 昌

<L>

平）

Li Shixue（栗 世学）

CL-37+P1P

C4A

Li Xiaoyang（李 肖陽）

PR-50+P4P

D3A

Liu Guangyu（劉 光宇）

MA-08

P4L

<N>
Nagao Takashi（永尾 隆）
Nagoshi Toshiyuki（名越 利<M>Maejima Yasumistu（前島 康

C4A

MH-06

敏）

EM-05

正俊）

P3P

幸）
Nakagawa Masayuki（中川 雅

A2P

WF-14

P4P

Maesaka Takeshi（前坂 剛）

PR-09

P3P

Maesaka Takeshi（前坂 剛）

SP2-05+

P2A

A2P

Nakajima Ko（中島 虹）

BL-08

P4L

Maki Takashi（眞木 貴史）

MC-01+P3L

C2P

Nakamura Tetsu（中村 哲）

CL-53

P1P

BL-06+P4L

D3A

Nakamura Yuki（中村 祐貴）

CL-23+

P1P

C3A

PR-52

P4P

輔）

BL-02+P4L

D3A

Masuda Aritoshi（増田 有俊） PR-43

P3P

Nakanishi Tomoe（中西 友恵） CL-06

P2A

Nakashita Saori（中下 早織）

WF-26+

P4P

Nakata Kiyoshi（中田 潔）

BL-03

P3L

Nakatsuji Naho（中辻 菜穂）

OB-08

P2A

光）

Makizono Yoshiki （ 牧 園 善樹）
Mashiko Wataru（益子 渉）

Matsubara Ryosuke（松原 崚

MA-04

P4L

Matsumoto Eichi（松本 叡知） CL-24+

P2A

Matsuyama Yuya（松山 裕矢） MA-05

P3L

介）

之）

C3A

Nakamura Yusuke （ 中 村 祐― 27 ―C2P

Nakayama Hideaki（中山 秀晃）
Naoe Hiroaki（直江 寛明）

SP4-04

P1P

MA-10+

P4L

Nasuno Tomoe（那須野 智江） TR-06

P4L

Nishihara Hiroki（西原 大貴） SP2-09+

P2A

Nishii Kazuaki（西井 和晃）

CL-04

P2A

DY-02

P4L

Nishimoto Shusuke（西本 秀祐）
Nishizawa Keiichi （西澤 慶

Roh Woosub（Roh Woosub）

D4A

A2P

OB-03

P1P

Saito Kazuo（斉藤 和雄）

DY-06

P4L

Saito Kazuo（斉藤 和雄）

PR-47

P3P

Saito Makoto（齊藤 誠）

MC-14

P4L

Sakai Tetsu（酒井 哲）

MC-06+

P4L

TR-09

P3L

TR-10

P4L

<S>

Sakazaki Takatoshi（坂崎 貴
俊）

C2P

CL-18

P2A

Noguchi Megumi（野口 萌）

MH-03+

P3L

D4A

俊）

Nozawa Daiki（野澤 大輝）

OB-09+P1P

B3A

Sato Kaoru（佐藤 薫）

MA-07+P3L

D4A

Sato Ryogo（佐藤 亮吾）

EM-06+P2A

B3A

Sato Takuto（佐藤 拓人）

MH-07+P3L

D4A

Sato Yousuke（佐藤 陽祐）

SP3-04+P4P

A4A

Satoh Masaki（佐藤 正樹）

SP1-07+

P3P

A3A
B3A

一）

Sakazaki Takatoshi（坂崎 貴<O>Ogasawara Koji（小笠原 宏

WF-15+P3P

C2P

DY-05+P3L

D4A

Satoh Shinsuke（佐藤 晋介）

OB-15+

P1P

Ohashi Yukitaka（大橋 唯太） SP2-10+

P2A

A2P

Sawada Ken（澤田 謙）

WF-05

P3P

Ohashi Yukitaka（大橋 唯太） SP2-12+

P2A

A2P

Seiki Ayako（清木 亜矢子）

TR-04+P4L

B2P

Seiki Tatsuya（清木 達也）

SP1-03+

P3P

A3A

Seki Takanori（関 隆則）

ME-03

P3P

Seko Hiromu（瀬古 弘）

WF-08

P4P

Sera Shota（瀬良 将太）

CL-36

P2A

司）
Ohara Ryota（小原 涼太）

Ohigashi Tadayasu（大東 忠

PR-19

P3P

PR-44

P4P

Ohno Yuichi（大野 裕一）

OB-04+P2A

B3A

Seto Rie（瀬戸 里枝）

OB-17

P1P

Ohta Yoshiji（太田 佳似）

BL-04+P4L

D3A

Seto Yoshihito（瀬戸 芳一）

PR-49

P3P

Ohta Yoshiji（太田 佳似）

SP4-02

P1P

Shigeta Yoshinori（重田 祥範） SP2-08+

P2A

A2P

Ohya Yuta（大屋 祐太）

PR-13

P3P

Shigeta Yoshinori（重田 祥範） SP2-13+

P2A

A2P

Okabe Izumi（岡部 いづみ）

WF-24

P4P

Shimizu Atsushi（清水 厚）

DY-01

P3L

Okachi Hiroki（岡地 寛季）

BL-05+P3L

D3A

Shimizu Kensaku（清水 健作） OB-23+

P1P

B3A

Okamoto Kozo（岡本 幸三）

SP3-07+

P4P

A4A

Shimizu Shingo（清水 慎吾）

PR-06+P4P

D2P

Shinoda Taro（篠田 太郎）

OB-18

P2A

保）
Ohigashi Tadayasu（大東 忠
保）Okizaki Musashi（沖崎 武蔵） OB-24

P2A

Okui Haruka（奥井 晴香）

DY-07+P3L

D4A

Shiogama Hideo（塩竈 秀夫） CL-26

P2A

Ong Chiarui（王 家瑞）

PR-01+P3P

D2P

Shoji Yoshinori（小司 禎教）

OB-19

P1P

Orikasa Narihiro（折笠 成宏） PR-28

P4P

Shoji Yoshinori（小司 禎教）

PR-08

P4P

Ose Tomoaki（尾瀬 智昭）

CL-02

P2A

Sugawara Hirofumi（菅原 広

Ota Keisuke（太田 圭祐）

CL-14

P2A

史）

SP2-02+P2A

Ota Satoshi（太田 聡）

TR-19+

P3L

B2P

Suido Makoto（出納 誠）

SP2-14

P2A

Otaki Toshikazu（大滝 寿一） TR-25+

P3L

B4A

Suzuki Kazue（鈴木 香寿恵） CL-46+

P2A

Otsuka Shigenori（大塚 成徳） WF-22

P4P

Suzuki Yuta（鈴木 裕太）

DY-03

P3L

Oya Yasuhiro（大矢 康裕）

P4P

Suzuki Yuto（鈴木 雄斗）

PR-10

P4P

<R>

PR-46

<T>

― 28 ―A2P

C4A

Tajiri Takuya（田尻 拓也）
Takahashi Nobuhiro（高橋 暢宏）
Takahashi Nobuhiro（高橋 暢宏）
Takahashi Nobuto （ 高 橋 信

PR-27

P3P

PR-20

P4P

SP1-16

P3P

Ushio Tomoo（牛尾 知雄）

SP3-06+

P4P

Usui Ken（臼井 健）

MH-05

P3L

BL-09

P3L

SP1-09P3P

Watanabe Koichi（渡辺 幸一） MC-12

P4L

Watanabe Koichi（渡辺 幸一） SP2-07+

P2A

A2P

Watanabe Shingo（渡辺 真吾） MA-03+

P3L

D4A

<W>
Wakazuki Yasutaka（若月 泰
孝）

CL-03

P1P

SP4-03

P1P

PR-34

P4P

Takata Kumiko（高田 久美子） CL-54

P2A

Takatama Kohei（高玉 孝平） SP2-06+

P2A

Takaya Yuhei（高谷 祐平）

CL-09

P1P

Takemi Tetsuya（竹見 哲也）

PR-04+

P4P

Takemura Kazuto（竹村 和人） CL-47

P1P

Takemura Kazuto（竹村 和人） CL-48+

P2A

C4A

Yamaguchi Hiroshi（山口 博

Tamura Ryosuke（田村 亮祐） OB-16+

P2A

B3A

史）

Tamura Ryosuke（田村 亮祐） WF-07

P3P

Yamaguchi Munehiko （ 山 口Tanaka Mizuki（田中 瑞樹）

TR-02

P4L

宗彦）

Tanaka Taichu（田中 泰宙）

MC-04

P4L

Yamaguchi Tomoko（山口 智

Tanaka Yuho（田中 優帆）

IM-01

P3L

子）

Tanoue Masahiro（田上 雅浩） PR-40

P4P

Yamamoto Akira（山本 哲）

Tashima Shota（田嶋 壯太）

PR-53

P3P

Yamamoto Tatsuya（山本 竜

Tochimoto Eigo（栃本 英伍）

PR-57

P3P

也）

Tomita Kosuke（富田 洸祐）

OB-13+

P1P

Toyooka Daichi（豊岡 大地）

WF-12

P4P

人）
Takano Tetsuo（高野 哲夫）
Takasawa Fumiya （ 高 澤 郁也）

Toyoshima Koichi（ 豊嶋 紘

Wang Minrui（王 敏睿）

A2P

D2P

B3A

<Y>
Yamada Kyohei（山田 恭平）

PR-45

P3P

Yamada Masaki（山田 将喜）

MC-11+

P3L

Yamagami Akio（山上 晃央） WF-20

P4P
P2A

TR-23+

P3L

PR-32

P4P

ME-01+P3P

C3A

ME-02+P4P

C4A

Yamamoto Yuhei（山本 雄平） SP3-03+

P4P

A4A

EM-03+P1P

B3A

TR-11+

P3L

B2P

PR-26

P4P

PR-07

P3P

Yamatogi Takato（山磨 貴登） CL-31+

P1P

Yamauchi Akira（山内 晃）

SP1-18

P3P

Yamaura Tsuyoshi（山浦 剛）

WF-01

P3P

Yamanaka Manabu（山中 大学）

P3P

Tsuchida Kou（土田 耕）

CL-30

P2A

学）

Tsuji Taisei（辻 泰成）

PR-22

P4P

Yamashita Katsuya（山下 克

Tsuyuki Tadashi（露木 義）

WF-02

P4P

也）

Yamanaka Manabu（山中 大

Yamashita Takaya （ 山 下 尭<U>Uchiyama Tsuneo （ 内 山 常也）
SP4-05

P1P

Ueda Hiroaki（植田 宏昭）

CL-52+

P2A

Ueda Hiroyasu（上田 博康）

SP4-01

P1P

Yanase Tomoro（柳瀬 友朗）

TR-01+

P3L

Ueno Satsuki（上野 颯希）

TR-16

P4L

Yanase Tomoro（柳瀬 友朗）

TR-08

P4L

EM-08

P2A

Yanase Wataru（柳瀬 亘）

TR-20+

P4L

Yano Yudai（矢野 雄大）

BL-07

P3L

Umehara Akihito（梅原 章仁） PR-51

P3P

Yasunaga Kazuaki（安 永 数

Umehara Akihito（梅原 章仁） PR-56

P4P

明）

TR-03+

P3L

雄）

Ugumori Eisuke（鵜久森 英
輔）

C4A

C2P

OB-10

SP1-11

一）

A4A― 29 ―

B4A

C3A

B2P

B2P

B2P

Yasunari Teppeij（安成 哲平） MC-07+

P3L

C2P

Yokoi Satoru（横井 覚）

TR-07+

P3L

B2P

Yonehara Hitoshi（米原 仁）

WF-19

P3P

Yoshida Naoki（吉田 尚紀）

PR-11

P3P

Yoshida Satoru（吉田 智）

PR-38+

P4P

Yoshida Satoru（吉田 智）

PR-39

P3P

Yoshida Toshiya（吉田 敏哉） EM-07

P1P

Yoshino Jun（吉野 純）

P1P

CL-21

D3A

― 30 ―

大 気 境 界 層 （BL）

BL-01+(P3L, D3A)

ラージエディシミュレーションで必要とされる
力学コアの離散精度に関する研究* 河合 佑太(理研計算科学), 富田 浩文(理研計算科学)

はじめに
大型計算機の発展とともに, 全球大気モデルの空間
解像度は, ラージエディシミュレーション(LES)が対象とする空間スケールに迫りつつある. その際の問題点の一つは, 力学コアに適用される数値スキームの精度である. 全球非静力学モデルの力学コアでは低次精度スキームを用いることが多いが, 低次精度スキームによる数値誤差が, Smagorinsky-Lilly 型の乱流モデル
による乱流混合を卓越する懸念がある. 本研究では,移流項に焦点を当てて, 惑星境界層乱流 LES で必要とされる数値スキームの精度の条件を定式化する.
また, 導いた条件の妥当性を数値実験により調べる.

LES に必要な数値精度の条件の導出
渦粘性項をラプラシアン項とクロス項に分解し, それぞれを移流スキームに伴う数値粘性項と数値分散項で比較する. 数値粘性に関する条件は, 渦粘性項のラプ
ラシアン項に対する数値粘性項に伴う減衰の時定数
比(Rdiff)として書く. 一方, 数値分散に関する条件は,
数値分散項に対する渦粘性項のクロス項に伴う位相速度の比(Rdisp)として書く. これらの比は, 波長 lΔx(l=1,2,3,.., Δx は格子幅)に対して,と導かれる. ここで, Cs は Smagorinsky 定数, m は格子幅に対するフィルタ長の比, γadv は移流速度と関連づけた数値粘性の無次元強度, |U| は背景風の大きさである. また, 渦粘性係数に含まれる歪み速度テンソ
ルの典型的な大きさは, 三次元一様等方乱流の理論に基づいて格子幅と関連づける. ただし, その関係式に含まれる未知係数(η,η’)は, 数値実験から決定する. 数値誤差項が渦粘性項を卓越しないためには,
Rdiff と Rdisp が 1 よりも十分に大きくなければならない.

数値実験による検証[設定] Nishizawa et al. (2015) に基づく惑星境界層
乱流の理想実験を, 領域非静力学モデル SCALE-RM
を用いて実施する. 計算領域は 9.6 x 9.6 x 3 km3 であり, 格子幅は 10 m に設定する. 初期条件として, 安定
成層した大気に温位擾乱を与える. 初期の水平背景

風は 5 m/s であり, 下端で 200 W/m2 の熱フラックスを与えて, 4 時間積分する. 移流スキームとして, 3, 5, 7
次精度の風上スキーム(UD), 2, 4, 6, 8 次精度の中心
スキーム(CD)を用いる. 風上スキームには陰的に数値粘性が含まれており, その強さは風速に比例する.
中心スキームには数値粘性項が含まれないので, 数
値安定性のために陽に付加する. 減衰の時定数は 2倍の格子幅に対して約 1 分とし, 微分階数(ND)は, 基
本的に中心スキームの精度の次数と同じに選択する.
[結果] 数値実験の結果から未知係数を決定し, 各精
度のスキームに対する Rdiff, Rdisp の格子幅と波長に対する依存性を調べた(図(a)). ここでは, 一つの基準として, これらの比が 8 格子よりも長波長に対して 10以上であることを要請するとする. このとき, 数値粘性の観点では, 2 階微分より高階の数値粘性項を付加す
る中心スキームは許容される. 風上スキームでは, 5
m/s 程度の背景風でも, 少なくとも 5 次精度が必要である. 一方, 数値分散の制約は, 中心スキームと風上
スキームの両方で, 数値粘性に比べて厳しい. Rdisp はRdiff に比べて１-2 桁小さく, 最低でも 7 次精度が必要である. 数値実験から得られたエネルギースペクトルを図(b)に示す. どの精度のスキームでも, エネルギー
スペクトルは, l~10 よりも短波長側で -5/3 乗則を下回る. 風上スキームに対するエネルギースペクトルは,
l=8~10 より短波長で, 対となる精度の中心スキームよりも小さく, Rdiff から得られる示唆と整合する.

図: (a) 各精度の移流スキームに対する Rdiff と Rdisp の解像度と波長に対する依存性. ここで, Rdiff を赤色の実線とトーン, Rdisp を黒色の破線で示す. 数値実験の結果に基づいて, |U|=5 m/s,η=0.15 として計算した. (b) 3 次元速度のエネルギースペクトル(上図). 下図は, 上
図の一点鎖線に対するエネルギースペクトルの比である.
今後の課題
全ての項を高精度で離散化した場合の効果を調べる. その際には,物理性能と計算性能のバランスがとれた力学スキームを探索する.

― 32 ―

BL-02+(P4L, D3A)

中小規模都市における夜間都市境界層の形成と卓越風の関係*中村祐輔（立正大・院），渡来靖，中川清隆（立正大）
1.

はじめに
近年，リモートセンシング機器を用いた大気境界
層高度（PBLH）の観測が盛んだが，都市内での観測では 1 箇所の定点観測がほとんどである．しかしながら都市内の PBLH は局所性が強く，その特徴について未解明な部分が多い（Barlow, 2014）．そこで本
研究は，関東平野内陸部に位置する埼玉県熊谷市において，PBLH および 3 次元風速の空間分布の把握を目的としたドップラーライダー(DL)の移動観測を実施した．本稿では計 34run の内，2018 年 5 月 11日および 2019 年 9 月 12 日の観測結果を報告する．
2. 観測概要
移動観測は，DL（LR－S1D2GA：三菱電機社製）
を軽トラックの荷台に設置し実施した．DL は視線方向風速および信号対雑音比を測定した．本事例は，夜間の都市境界層構造の把握を目的に観測を行なった．
図 1 は，DL の移動観測ルートを示す．本研究では，
熊谷市街地を南北方向へ縦断するルート①と東西へ横断するルート②を設定した．DL は仰角 69°の PPI
スキャンに設定した．ただし，移動中の 3 次元風速の計測が困難であるため，P1~P20 において各地点 2分間停車し計測した．5 月 11 日および 9 月 12 日において，3 回および 4 回の走行をそれぞれ実施した．
3. DL による PBLH 算出方法
DL による PBLH 算出には，鉛直風 W の分散に閾22
値を設定する方法（𝜎𝜎𝑊𝑊閾値法）を用いた．𝜎𝜎𝑊𝑊の閾値
2
2は Schween et al.（2014）を参考に 0.16m /s と定義
2
した．そして，𝜎𝜎𝑊𝑊が下層から連続的に 0.16m2/s2 以2上となった最高高度を PBLH として算出した．𝜎𝜎𝑊𝑊の算出には VAD 法によって算出された W を用いた．
4. 夜間における都市境界層の形成
本稿では卓越風向が異なる 2 事例の都市境界層を2比較する．図 2 は，移動 DL のルート②における𝜎𝜎𝑊𝑊と水平風の経度－高度断面図を示す．ここで黒実線
は PBLH を示す．なお，両事例ともにルート①の観測結果では，市街地中心部で PBLH の最高値が表れ，都市境界層の形成が確認された（図省略）．
5 月 11 日のルート②において PBLH の高い領域
は，市街地中心部～東側に表されており（図 2a），最高値が示されたのは P17 および P18 であった（約220m）．一方，9 月 12 日のルート②において PBLHが高い領域は市街地中心部～西側に表され（図 2b），
5 月 11 日の事例とは位置が大きく異なる．両者の特徴の違いについて卓越風との関係を考える．5 月 11日のルート②では地上～高度約 150m まで西寄りの風が吹走したが，9 月 12 日は地上～高度約 500m まで東寄りの風であり，両事例で風向が真逆である．このことから，両事例における都市境界層の最高高度
出現位置は卓越風の影響を受けて，風下側へ流されたことが推測される．
学会当日は，観測を実施した計 34run の結果についてもまとめて発表する．

図 1

ドップラーライダーの移動観測ルート(埼玉県熊谷市)．○は停車観測地点，灰色領域は都市領域を示す.

（a）

（b）

図 2

2018/5/11 22:15～ 24:22(a) と 2019/9/12 22:01 ～2
および水平風(仰角24:07(b)のルート②における𝜎𝜎𝑊𝑊

69°)の経度-高度断面図．黒の実線は PBLH を示す．
謝辞：本研究は、熊谷市の「めざせ！暑さ対策研究日本一支― 33 ―

援事業」の支援を受けた．

BL-03(P3L)

地表大気の温度分布と上方蜃気楼像の形態との関連性
中田潔 ( 一 般 )K iyos hi Na kata ( N0 a ff iliati on )１. はじめに
路面上２ｍ水平距離５００ｍ程度の空間に発生する光の屈折現象である「逃げ水」の発生メカニ
ズムと像の特性については、昨年秋の発表会において、空気の絶対屈折率を用いて計算した光線経路図を活用して定量的に説明することができた。
また、対象領域を高度５０ｍ水平距離１０ｋｍ程度まで広げて地表面の曲率も考慮し、地表付近の大気の気温分布を適切に設定すれば、「浮き島」
像の軌跡図（図１）や「上方蜃気楼」像の軌跡図（図２）も、 同じ計算プログラムを用いて描くことができるし、それらの像の特性を定量的にシュ
ミレーションできることが示せた。

（図３）

（図４）

（２）図４のグラフを分析すると、平常時の写真から蜃気楼発生時の写真（図５）を合成できる。
（図５）生地鼻燈台蜃気楼合成写真

（図１）

（図２）

２．気温分布と蜃気楼像の形態との関連
今回は、上方蜃気楼発生時における大気の等温
線分布（図３）の特性と、光線の定点通過高度図（図４）から予測される蜃気楼像の特性とを比較して、気温分布と蜃気楼像の形態との関連について調べた結果、次のようなことがわかった。
（１）海岸地域に発生する上方蜃気楼は、冷海水面上に厚さ１０ｍ程度の冷気層、その上に数℃以上温かい暖気層が水平に１０ｋｍ以上の広範
囲にわたって存在する環境下で発生する。

（３）気温に関しては、鉛直分布はＳ字型、高度１０ｍ付近に厚さ１ｍ程度の不連続面が水平に形成され、上向きだった光線の一部は、この不連続面で全反射し、反転した蜃気楼像をつくる。
（４）不連続面の高さが、鉛直方向や水平方向にまたは時間的に変動することにより、のっぽ像、屈曲反転像、バーコード像、圧縮像など、上方
蜃気楼に特有の映像が形成される。
３.上方蜃気楼を生じさせる局所気団の形成
富山湾沿岸では特定の季節・時間帯・天候・気温の時に上方蜃気楼がよく発生することが知られている。この事実とこれまでの考察とをもとに、
富山湾・富山平野・北アルプスを含む一帯において、三つの局所気団が定常的に形成されているときに蜃気楼を生じるとの仮説をたてるに至った。

― 34 ―

BL-04+(P4L, D3A)

温 低 化 過 程 の 台 風 1920 号 の 突 風 解 析 の 試 み*太 田 佳 似 （ 気 象 予 報 士 会  関 西 支 部 ）

大瞬間風速の  分ごとの記録を用いることとした突

はじめに 年の台風  号が 月  日  時頃に温低化

風率としては最大瞬間風速最大風速などが用いられ

し紀伊半島の南を東進する際（図 ）大阪府柏原市（八るが[2]実際に突風が起きたと期待される観測を抽出

尾アメダス南東 NP）で 時頃を中心に歩行が困難するためにここでは平均風速と最大瞬間風速の相関なほどの激しい突風が約  分間断続的に続いた温低を取りそこからの偏差の大きな最大瞬間風速の記録化した台風が最接近の状況下ではあったものの平均を「突風期待観測」として抽出した

風速としては PV 前後であったまた近畿各地で 

台風  号が温低化した前後の  年  月  日 〜 時頃に最大瞬間風速の大きなピークが観測された時〜翌  月  日  時までの  時間について近畿 
府  県と三重県の  地点の平均風速と最大瞬間風速のた（図 ）

観測値を用いた各地点の期間内の平均風速と最大瞬間風速の相関を取り標準偏差値σに対してσσ
σより大きな最大瞬間風速の観測を「突風期待観測」として抽出した図 に八尾アメダスでの平均風速と最大瞬間風速の相関図を示す


解析の結果
図  に突風期待観測点（赤印）の分布図の一例を示

図１ 2019 年 10 月 21 日 21 時の天気図と赤外線雲画像

すまた突風期待観測点数の時間変化を図  に示す後者より近畿地方で最も多く突風が吹いたのは 月 
日  時～ 時頃と推定される









瞬間風速の相関図


突風の観測























図 2 最大瞬間風速のピーク 図 3 平均風速と最大

図 4 突風期待観測点の分布 図5 突風期待観測点数

突風は竜巻の他ダウンバーストやガストフロント



考察

によるものなどその成因は複雑であるまた地形や地突風の主な成因が，気象庁の「竜巻等の突風調査の概表面粗度の影響を大きく受け時間・空間スケールも小要」に述べられているように竜巻やダウンバースト，

さく限られた観測点だけでは捉えることが難しい

ガストフロントであれば対流活動が活発な領域で発

気象庁では災害発生時に現場に職員を派遣し「竜生すると考えられる図  は /)0 による  時間後（ 月

巻等の突風データベース」として分布図等も公開して 日  時）の 66, データ（気象庁奈良地方気象台提いる但しこれは災害が生じた突風であり被害を伴供）と同時刻の突風期待観測点を重ねたもので高 66,わなかった突風も含めた分布を捉えた例は少ないのが領域周辺に分布していることが確認できる

現状と思われる


解析の手法

参考文献

突風は  秒平均風速値などを用いて立ち上がり時間[1]友清依利子他,2010,風速の立ち上がり時間に着目しの短い記録を抽出できることが理想的であるが[1]広た突風の性状,日本風工学会年次研究発表会,118-123

範囲の観測データを得ることは難しいそこで本報告[2]桑形恒男,1993,大型台風にともなった気象官署の突では気象庁の「過去の気象データ」から平均風速と最風率の長期変化, 天気 40(2),91-97― 35 ―

BL-05+(P3L, D3A)

大気境界層内の雨滴と海面砕波飛沫が有するバ ル ク 係 数 へ の 影 響 と 観 測よ り 得 ら れ た 粒 径 分 布 の 特 徴*岡 地 寛 季 (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

気境界層内に存在する雨滴と飛沫の観測データを得た．

大気境界層内に存在する雨滴と海面砕波飛沫（以下，また，レーダ観測は電磁波の散乱理論に立脚すること飛沫），海面波は大気と海洋の相互作用に影響をもたらから，Mie 散乱原理から粒径分布を推定する手法を開す．これまでに大気海面間運動量フラックスにもたら発した[7]．同手法を用いて，無降雨時に得られた観測

す雨滴の剪断応力の影響に関して[1], [2]や飛沫がもた

結果より海面から 100 m 高さ以下に存在する飛沫と雨らす影響[3]に関しての議論がある．また，雨滴と飛沫

滴の粒径分布の鉛直分布を推定した．

の両者の存在を加味した抵抗係数が，既存の飛沫の存在を加味した抵抗係数に雨滴の剪断応力を加えること

4.

まとめ

で表現される[4]．同背景より，大気境界層内に存在す

大気境界層に存在する雨滴と飛沫が大気と海面間でる雨滴や飛沫の挙動や数密度を把握することが必要と交換されるフラックスに対して影響をもたらすというなる．しかし，暴風下での観測や雨滴と飛沫を分類する

背景から，本研究ではそれらがバルク係数に与える影ことは困難である．

響を評価した．また，ディスドロメータを用いた観測か

本研究では，大気境界層内に存在する雨滴と飛沫がらそれぞれの粒径分布を推定した．レーダ観測では雨

大気と海面間で交換されるフラックス量を表すバルク

滴と飛沫の挙動を捉えた．さらにレーダ観測が電磁波係数に関する解析，ディスドロメータを用いた海洋上の散乱理論に立脚することから，同理論に基づき粒径での観測から飛沫と雨滴の粒径分布，船舶レーダを用分布を推定した．今後はそれぞれの解析結果に基づく

いた観測から面的に分布する粒径分布の推定を行った

大気境界層の雨滴および飛沫の挙動をまとめ，気象現結果を示す．

象へ与える影響を評価する．

2.

参考文献

雨滴と飛沫を考慮したバルク係数

では，飛沫と雨滴，波を考慮したそれぞれのバルク係数[1] Caldwell, D. R. and Elliot, W. P.: Surfacestresses produced byrainfall, J. Phys. Oceanogr., Vol.1, pp.145-148, 1971.
[2] Caldwell, D. Y. and Elliot, W. P.: The effect of rainfall onthe
wind in the surface layer, Boundary-Layer Meterology, Vol.3,
pp.146-151, 1972.
[3] Andreas, E. L.: Spray stress revisited, J. Phys. Oceanogr, Vol.34,

からエンタルピー交換係数と抵抗係数の比を求めた[6].

pp.1429-1440, 2004.

バルク係数は抵抗係数のみならず，顕熱交換係数や潜熱交換係数がある．潜熱と顕熱を合わせたものとしてエンタルピー交換係数がある．この値と抵抗係数の比は台風の MPI[5]において重要な意味を持つ．本研究3.

雨滴および飛沫の観測

ディスドロメータを用いた観測は夏期に和歌山県田辺湾沖 1.8 km にある京都大学防災研究所の田辺中島高
潮観測塔（以下，観測塔）で行った．同観測では雨滴と飛沫の粒径スケールが同程度である 1 mm 以下の粒径分布に着目して観測を行った．レーダ観測から無降雨
時間を抽出し，風速別に粒径分布を示すと風速と共に 1
mm 以下の粒子数が増加する傾向があり，飛沫の粒径分布であると考えられる[6]．
船舶レーダを用いた観測は同地域の海岸に設置した．
観測塔周辺の海面および海面から 2.7km 程度の高さま
でを二台のレーダにより観測した．暴風時における大[4] 岡地，山田，渡部：大気海面間での運動量交換に与える砕波飛沫と雨滴の影響，
土木学会論文集 B1(水工学), Vol.
74(4), I_265-I_270, 2018.
[5] Emanuel, K. A.: S Sensitivity of tropical cyclones to surface
exchange coefficients and a revised steady-state model
incorporating eye dynamics, J. Atmos. Sci., Vol.52, pp.39693976, 1995.
[6] 岡地，山田：波齢と砕波飛沫の影響を含めた運動量交換係数 を基に導出した海面からの潜熱・顕熱交換係数，
土木学会論文集 B1(水工学), Vol. 74(5), I_265-I_270, 2018.
[6] 岡地，山田ら：ディスドロメータを用いた海上における2013 年夏季の降雨観測，土木学会論文集 G (環境), Vol. 75, I_41I_46, 2019.
[7] 岡地，山田：船舶レーダによる 2018 年夏季の観測と散乱理論に基づく粒径分布のパラメタ推定手法，土木学会論文集
B1(水工学)，2020, 投稿中．

― 36 ―

BL-06+(P4L, D3A)

伯 耆 大 山 で発 生 する斜 面 温 暖 帯 の観 測
*牧 園 善 樹 , 重 田 祥 範 （公 立 鳥 取 環 境 大 学 ）1. はじ め に
鉛直方向の気温は，大気安定度に起因した気温減率によって左右され，一般的には，標高が高くなるにつれて気温も低下していく.その一方で，大気の安定状況によっては，地上付近よりも数百ｍ上空の空気塊の方が高温になる接地逆転層が出現する場合もある．筑波山の斜面では，静穏な夜間に地上に比べて斜面中腹の気温が高くなる斜面温暖帯の存在が報告されている（吉野，1982）．さらに，植田ほか（2011）は，筑波山にて 4 斜面の気象観測をおこなった.その結果，北斜面に比べ，東斜面の方が逆転層の発生頻度が高いことを明らかにしている．
本研究では，鳥取県西部に位置する標高 1729m の大山を対象として寒候期に発生する斜面温暖帯の観測を海抜約 10ｍから約 800ｍのあいだでおこなった.大山は，中国地方の最高峰であり，鳥取県西部の旧国名が伯耆国であったことから伯耆大山（ほうきだいせん）とも呼ばれている.本観測では，大山の東西南北それぞれ 4 斜面において気温を測定し，4 斜面で発生する斜面温暖帯の地理的特徴について明らかにする.

南斜面，西斜面，北斜面，東斜面の順でそれぞれ，0.421，
0.302，0.187，0.116 であり，南斜面は東斜面の約 4 倍となっていることが明らかとなった.一方，時間帯別では，すべての斜面で日中は出現頻度が低く夜間に高くなる傾向であった（第 2 図）．

2. 観測概要
自然通風式シェルターに気温センサ（TR-5106:T&D 社）
を挿入し，標高約 200ｍ毎に 1 斜面につき 5 地点の計 20
地点で定点型の気温観測を実施した.気温のサンプリング
間隔は 5 分毎である.観測地点を第 1 図に示す.

TBI(ℎ, 𝑡𝑡) = 𝑇𝑇� (ℎ, 𝑡𝑡) − 𝑇𝑇� (𝑡𝑡)

北斜面

0.6

西斜面

南斜面

東斜面

0.5

Proportion

3. 解析方法
解析データは，2020 年 1 月 13 日～ 3 月 31 日の寒候期を用いた．各斜面の観測された気温データに対して前後 10 分間の中央平均を施した.本研究では，観測データ
から斜面温暖帯を定量的に議論するため斜面温暖帯指数（thermal belt index）を算出する.算出式を以下の（1）式に示す.なお，この斜面温暖帯指数は，過去の研究でもいくつか用いられている（たとえば，堀ほか，2006）.

第 1 図 伯耆大山における気温観測地点

0.4
0.3
0.2
0.1
0

.

0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00

Time

第 2 図 各斜面における斜面温暖帯の時間別出現頻度

（1）

引用文献

ただし，𝑇𝑇� (ℎ, 𝑡𝑡)：斜面上ℎ，時刻𝑡𝑡での気温，𝑇𝑇� (𝑡𝑡)：同時刻の山麓での気温である.この指標を用い，各斜面の一番低い地点を𝑇𝑇� (𝑡𝑡)，その他の地点を𝑇𝑇� (ℎ, 𝑡𝑡)とした．この差が正となる時間をカウントし，データの個数で割ることで斜面
温暖帯の出現頻度とし算出した．

吉野正敏，1982：筑波研究学園都市の低温と接地逆転層の発達．
筑波大学水理実験センター報告，（6），35-44．
植田宏昭，小塙祐人，大庭雅道，井上知栄，釜江陽一，池上久通，竹内茜，石井直貴，2011：筑波山東西南北4斜面における高度100m間隔での通年観測．天気，58（9），409-410．
堀正岳，植田宏昭，野原大輔，2006：筑波山西斜面における斜4. 結果
大山山麓における斜面温暖帯の発生頻度を平均すると

面温暖帯の発生頻度と時間変化特性．地理学評論，79-1，

26-38.

― 37 ―

BL-07(P3L)

立正大学・熊谷キャンパスにおけるドップラーライダーで観測されたストリーク構造発生時の風向・風速の特徴*矢野雄大（立正大・院）・渡来靖（立正大）
1. はじめに
大気境界層内の対流・乱流は，熱・運動量などの直接的な輸送を担っている．そのため，対流・乱流の特性把握は重要であり，大気境界層内の風観測は極めて重要である．近年
リモートセンシングによりドップラーライダー（以下 DL と略記）を用いて上空や遠方の風向・風速のリモート計測が可能となった．高咲ほか（2016）では，立正大学・熊谷キャンパスの DL（地上 45 m に設置）で観測した el.0（仰角0°）の PPI 走査による vlos（視線風速）から，強風と弱風のペアが複数みられる筋状構造（ストリーク構造）を捉えた．一方で，八木ほか（2015）ではストリーク構造の筋間隔は，大気境界層内の風速の鉛直シアーが重要な物理パラ
メータであると述べられている．しかし，DL を用いた大気境界層の長期に渡る連続観測・解析は少なく，特に内陸部におけるストリーク構造の観測事例はほとんどないため，
ストリーク構造の実態は十分に明らかになっていない．
本研究では，立正大学・熊谷キャンパスで DL により観測されたストリーク構造発生時の風向・風速の特徴について，発生していない場合と比較し，発生条件について検討した．
2. 研究手法
2.1 研究対象地域と使用データ
対象地域は埼玉県北部の熊谷市にある立正大学・熊谷キャンパスである．解析対象期間は，2015 年 6 月～7 月，2015
年 11 月～2016 年 7 月までの 11 か月間である．本研究で用いたデータは，DL の vlos（el.0）データ，近傍の地上観測サイトとして立正大学気象観測露場（気温，降水量，風向）を利用した．風速に関しては，熊谷地方気象台を利用した．
2.2 DL の設定と位置関係使用した DL の設定は，観測範囲 60－630m，解像度 30m
で，観測時間間隔は 6 分ごと，仰角 0－70 度の範囲を 10 度
刻みに PPI 観測を行った．設置場所は立正大学熊谷キャン
パス内学生寮屋上であり，標高約 100 m である．また，気象観測露場（標高 55 m）より 45 m 高い地点にある．学生寮から北西におよそ 400 m 地点に露場，露場から北東約 5
km 地点に熊谷地方気象台がある．

の季節ごとの風向変化は発生時特有の特徴というより，季節ごとの卓越風向を反映していると考えられる．
一方で，春季における風速階級別のストリーク構造発生
頻度（図 2）を見ると，地上風速（熊谷地方気象台：地上 16m）が 4 ms-1 以上になると，ストリーク構造の発生率が 5割を超え，6 ms-1 以上になると，発生率がおよそ 8 割に達する．また，夏季，秋冬季においても同様のことを確認した．このことから，ストリーク構造の発生数は風速に強く依存し，風速が強いほどストリーク構造が発生しやすいと考えられる．
以上のことから，ストリーク構造は，風向は発生のための必要条件ではないが，発生時の風向は季節変化を伴い，風速の大きさに依存し発生することがわかった．

図 1：春季における(a)ストリーク構造発生時の風配図と，(b) スト
リーク構造非発生時とその他の風配図．(a)は 2016 年 3 月から 5 月の間に発生したストリーク構造の発生数に対する各風向の発生数の割合を示し，(b)は 2016 年 3 月から 5 月の間の10 分平均風向観測数から発生したストリーク構造の発生数を引いたデータ数に対する各風向の発生数の割合を示す．

2.3 DL 画像の選定
DL 観測データを八木ほか（2014）を参考に，
「ストリー
ク発生時」
，
「非発生時」，「その他」（欠測，Rain，Error）に分類した．
3. 熊谷で観測されたストリーク構造の風向・風速について
図 1 に春季（2016 年 3 月～5 月）の「ストリーク構造発生時」と「非発生時とその他」の風配図を示す．発生時の風向として北西は全体の 23%を占め最も高かった．北西寄り（292.5～337.5）の場合は，全体の 50.4%を占めていた．東北東～南の場合は，全体の 37.6%であった．一方で，「非発
生時とその他」は，
北西は全体の 8.6%を占め最も高かった．
北西寄りの場合は，全体の 23.5%であった．東北東～南の場
合は，全体の 40.3%であった．よって，春季において「ストリーク構造発生時」
・「非発生時とその他」でも風向は，北西寄りと東寄り～南が多い事がわかった．夏季（2015 年 6～7
月，2016 年 6～7 月）
・秋冬季（2015 年 11 月～2016 年 2 月）についても同様に調査し，夏季は東寄り～南，秋冬季は北西寄りが多かった．このことから，ストリーク構造発生時

図 2：春季（2016 年 3 月～5 月）の風速階級ごとのデータ数に対する各画像分類による風速階級ごとのデータ数の割合．斜線がストリーク構造発生時，点印が非発生時，網線がその他を
示す．

参考文献
高咲良規，吉﨑正憲，渡来靖，中川清隆，配島徹也，武井祐興，2016：
立正大学・熊谷キャンパスにおけるドップラーライダによる水平風の観測．地球環境研究，18，49－55．
八木綾子，稲垣厚至，神田学，藤原忠誠，藤吉康志，2014：相似則に基づいた大気層における水平乱流場の分類．土木学会論文集
B1（水工学），70，325－330．
八木綾子，稲垣厚至，神田 学，藤原忠誠，藤吉康志，2015：ドッ
プラーライダーを用いた筋状乱流構造の間隔に関する研究．土木学会論文集 B1（水工学），71，415－420．

― 38 ―

BL-08(P4L)

G20 大 阪 サ ミ ッ ト お よ び 新 型 コ ロ ナ ウ イ ル ス に よ る
ヒートアイランド緩和効果*中 島 虹 , 高 根 雄 也 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ), 亀 卦 川 幸 浩 (明 星 大 学 ),古 田 泰 子 ， 高 松 大 樹 (株 式 会 社 ド コ モ ・ イ ン サ イ ト マ ー ケ テ ィ ン グ )1.

モデルの地上気温日変化を示す．数値モデルは観測値

はじめに都市における人工排熱はヒートアイランド現象の要に対して気温の負のバイアス (-0.38°C) がみられる．し因の一つとされている．いくつかの観測的研究では平かし，二乗平均平方根誤差 (RMSE) は 1.1°C であり，

日と休日の気温差 (Fujibe 2010) や春節とそれ以外の

気温の日変化を概ね再現している．

期間の気温差 (Dou and Miao 2017) などから数日間の発表では，G20 における人工排熱量低下を定量化し人工排熱量の変動が気温に与える影響が示唆されていた結果，および人工排熱量低下に伴うヒートアイランる．
第14 回金融・世界経済に関する首脳会合 (以下G20)

ド緩和効果について報告する．また、新型コロナウイが 2019 年 6 月 28，29 日に大阪市内で開催された．こルスによる外出自粛のヒートアイランドに対する影響の期間中は大規模な交通規制が行われ，休業する企業を同様に評価する．

もみられた．そのため，平常時と比較して人工排熱量が少ない期間であったと考えられる．本研究では G20に伴う交通規制などによる人工排熱量低下の定量化と，それに伴うヒートアイランド緩和効果を評価する．
2.

手法

以下では 2019 年 6 月 21 日 (金)，22 日 (土) を平常
時，6 月 28 日 (金)，29 日 (土) を G20 期間として解析を行う．G20 期間における大阪市内の人間活動の実態を把握するため，NTT ドコモのモバイル空間統計による 1 時間ごとの 500m メッシュ人口データ，日本道路交通情報センターによる 5 分ごとの断面交通量情報を利

図 1 平常時および G20 期間における (a) 大阪市
内オフィスビル域における人口密度および (b)大阪市内の 1 時間当たりの交通量の時間変化．

用した．それらによると，G20 期間の日中における大阪市内オフィスビル街の人口および大阪市内の交通量はそれぞれ 5%および 30%程度平常時の同時刻と比較して低下した（図 1）．
G20 に伴う人工排熱量変動の気温への影響を検証するために，Kikegawa et al. (2014) により開発された
WRF-CM-BEM を用いた．計算領域は大阪市を含む西
日本を覆う範囲とし，水平解像度 5km から 1km のネス
ティングを施した．入力データとして NCEP/NCAR 再解析値，海面温度に RTG SST HR を用いた．初期時刻

図 2 解析期間における大阪地方気象台 (Osaka) およを 2019 年 6 月 10 日 9 時とし，6 月 30 日 9 時までの 20

び数値モデル (WRF-CM-BEM) の地上気温日変化.

日間計算を行った．計算期間のうち，助走期間として初期時刻からの 5 日間，さらに，強い降水のあった 6
月 27 日を除いた期間を解析期間とした．

謝辞
本研究は環境研究総合推進費(JPMEERF20191001)の助成を受けて行われた．

3.

結果

図 2 に解析期間における大阪地方気象台および数値― 39 ―

BL-09(P3L)

関東域の夏季の大気循環と降水における都市効果の評価
若月泰孝 茨城大学理工学研究科

１．はじめに
関東の都市の気候影響に関する研究は，観測・数値モデルシミュレーションの両側面から研究がなされてきた．近年では，ヒートアイランド現象の解析のみならず，都市域の降水増加についても研究がなされてきた．しかし，都市効果による降水の増強メ
カニズムや関連する大気循環場の応答については，
未だ十分に研究なされていない．そこで，本研究では，高解像度の大気モデルシミュレーションを実施することによって，都市効果のメカニズムの解析を行った．さらに，都市効果の地球温暖化による影響についても，疑似温暖化手法を適用して解析した．


２．実験概要
本研究での領域気候シミュレーションは，気象庁
非静力学地域気候モデル NHRCM を用いる．水平解像度は 1km とし，計算領域は中部山岳域を含む
関東域の 300×360 格子で計算した．側面境界条件はMANAL のモデル面データを用いた．初期時刻は 7
月 27 日で，5 日間のスピンアップを取って 8 月の 1
ヶ月間の連続計算を実施した．現在気候の再現として 2009-2018 の 10 年間を計算した．都市効果として単層キャノピーモデル（SPUC; Aoyagi and Seino
2011）を用いた．都市効果を調査するために CTL 実
験のほか，SPUC を用いず都市域を農耕地として扱った実験(NURB)，都市域を農耕地とするものの粗度のみ都市域と同じ値にした実験(RURB)も実施した．3 種類の実験結果の差分より，RURB－NURB
で力学的効果（粗度の影響）を，CTL－RURB で熱的効果（SPUC の影響）を評価した．
将来気候実験では疑似温暖化手法を用いて，RCP8.5 を元に地表面 4℃上昇を与え計算を行った．
相対湿度は不変とした．CO2 濃度も RCP8.5 シナリ
オで 21 世紀末を想定した値にした．


３．大気循環と降水の都市効果
大気循環と降水の都市効果を 3 種類の実験の差分から，降水は力学的効果によって 12-15 時頃にわずかに増強し，熱的効果によって 15-18 時頃に増強した．2 つの都市効果を合わせると，15-18 時
頃を中心に降水が増加し，強雨も同様に増加した．
強雨偏差は夜間にかけ内陸側に移動した．
力学的効果では，都市域に粗度を与えることで，海風の弱化が見られ，海風の海側で高圧域が形成され，沿岸に沿った領域で上昇気流域が形成された．上昇気流は混合層を乗り上げるように陸側に傾斜した構造を形成し，より内陸側で下降し内陸側の下降域で断熱圧縮による高温偏差域を形成した（図）．高温偏差の下層では低圧となった．結果，内陸の低圧側から沿岸の高圧側に風偏差が見られる形となった．この鉛直構造は，傾斜対流構造と対応した内部重力波の構造に類似していた．
傾斜対流に対応して，上昇気流は沿岸からやや内陸側に傾き，中層で水蒸気量の増加を示した．
熱的効果では，都市の熱的効果によって 15-18時をピークに顕著に混合層が発達し，下層に加熱域が見られた．中層の水蒸気量もこの時間帯に増加し，降水の増加と対応していた．また，力学的効果に観られるような傾斜対流構造も内包していた．一方，熱的効果では，午前中に弱い冷却偏差が下層大気に観られ，鉛直循環構造も下降流偏差となっていた．午前中は混合が開始されることで，都市域の下層の熱が拡散すると同時に，都市域の建物表面積が広いこともあり，地表面温度の上昇が遅れることが要因と考えられた．


４．将来気候実験
温暖化実験において，力学的効果には顕著な温暖化のシグナルは見いだせていない．一方，主に熱的効果によって，夜間のヒートアイランド強度の弱化が見られた．これに対応して，混合層上部
で下降流偏差に対応するような安定化のシグナ
ルが見られた．そのメカニズムについては，現時
点では解析途中である．


謝辞
本研究は，気候変動適応技術社会実装プログラム,環境省
推進費 S-18,JSPS 科研費 JP18H01673 の支援をいただいた．
本研究では，気象研究所の清野直子氏ご助言をいただいた．
また，環境省の杉野伊吹さんの協力を得た．


参考文献
Aoyagi, T. and N. Seino, 2011: A square prism urban canopy
scheme for the NHM and its evaluation on summer conditionsin the Tokyo metropolitan area, Japan. J. Appl.
Meteorol .Climatol., 50: p. 1476-1496.

図: 力学的効果による気圧面の高度・気温・風速の
南北高度断面図(都市付近）．鉛直流は 50 倍に増幅

― 40 ―

気 候 シ ス テ ム （CL）

CL-01+(P1P, C3A)

多年ラニーニャ現象による夏季日本の気温影響*岩 切 友 希 1 , 渡 部 雅 浩 1
1. 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所
3．結果

1．はじめにエルニーニョ・南方振動（ENSO）は現在気候におい合成された日本域の気温偏差は，Year 0, 1 ともに季節て最大の振幅を持つ経年スケールの内部変動であり，平均で+0.4K の顕著な暑夏であった．しかし，その時間

全球的に異常天候をもたらす．赤道太平洋の海面水温

発展と空間分布には大きな依存性があり，Year 0 では晩（SST）偏差が負となるラニーニャ現象は，日本域の気夏（8-10 月）に南西日本が，Year 1 では盛夏期（6-8 月）

温季節サイクルを強化（暑夏寒冬）することが経験的にに北東日本が高温傾向であった．これらの特徴は大規知られている．近年注目されている ENSO 非線形性の模アンサンブル実験からのデータでもよく再現された．

観点から，ラニーニャ現象はエルニーニョ現象に対し

大気循環場の比較と線形傾圧モデルによる解析から，て複数年継続しやすいということが分かってきた（多Year 0 の気温シグナルは熱帯北西太平洋に現れた下層

年ラニーニャ現象; Multiyear La Niña）．本研究では，多の高気圧性循環偏差による熱帯由来の南西暖気流が原

年ラニーニャ現象の初めの年とその翌年における夏季因であり，Year 1 では北太平洋に現れた順圧的な高圧偏日本の気温影響の差異を調査した．

差が北東日本にかかることで高温を引き起こしたと判明した．それぞれの大気場の応答は，ラニーニャ現象に2.

伴う赤道太平洋の負の SST 偏差、降水偏差がもたらしデータ，方法
観測データとして気象官署データから日本の気温をた Matsuno-Gill 応答，中緯度大気の Rossby 応答で説明作成し用いた．海面水温は COBE-SST2 を用いた．大気される（図 1）
．時間発展の差異は基本場の季節進行や循環場の比較には，再解析データから CERA-20C を主

前年の ENSO の影響によるものであった．

に用いた．統計的有意性の確保，SST 強制による理想

この研究によりラニーニャ現象には日本へ暑夏をも的な大気場の応答を抽出するため大規模アンサンブル

たらす要因が少なくとも 2 つあることを示した．多年

実験データ（d4PDF）を用いた．主とした解析期間はラニーニャ現象の日本影響にはその季節性や領域性に

1951-2010 年である．多年ラニーニャ現象の定義は冬季

明瞭な差があるため，より詳細な気候リスクの評価に

平均（11-1 月）の Niño 3.4 index（190-240°E, 5-5°S/N で繋がる．さらに最新の研究から多年ラニーニャ現象に平均した SST 偏差）が 2 年連続で－0.5K を下回った事

は長期の予測可能性が示唆されており，この影響評価

例とした．最初のラニーニャの最盛期に向かう年をは 1 年以上先の気温変化を推測することへの貢献も期Year 0, 次の年を Year 1 として合成した．抽出された通待できる．

常のラニーニャ年は合計 20 年間であり，そのうちの 15
年間が 2 年以上継続した多年イベントに含まれる．

図 1. 多年ラニーニャ現象が暑夏をもたらす 2 つのメカニズムの模式図― 42 ―

CL-02(P2A)

CMIP5 マ ル チ モ デ ル 将 来 予 測 実 験 に お け る
夏季東アジアの気圧配置および南風モンスーンの分析*尾 瀬 智 昭 、 高 谷 祐 平 、 仲 江 川 敏 之
1.

(気 象 研 究 所 )、 前 田 修 平 (高 層 気 象 台 )はじめに
第 5 次結合モデル相互評価プロジェクト（CMIP5）の将来予測では、夏季東アジアモンスーンの南風指数（SWI）は強まる。しかし、そのモデル間の差は平均に比べてかなり大きい(図１)。SWI を定義する夏季東ア
ジアの海面気圧配置の将来変化に対して経験直交関数（EOF）解析を適用し、アンサンブル平均と５つの気圧配置モード(図２)とその要因を調査した。(Ose et al.

図１ 夏季東アジアモンスーンの南風指数（SWI）

2020 気象集誌)
2.

の過去～将来変化 (Fig. 14.5a of IPCC_AR5) ．

分析データ

38 の CMIP5 モデルによる RCP8.5 シナリオの将来予測実験を解析した。
1980 年から2004年の25 年間と2075
年から 2099 年の 25 年間の差を将来変化とし、各モデルの変化の大きさは、全球年平均地表面気温の 4 度上
昇値に換算した。
3.

夏季東アジアの気圧配置の将来変化
夏季アジア太平洋域における気圧配置の CMIP5 アン

サンブル平均の将来変化は、第１モードから第３モードの特徴を持つ。その第１モード成分と第２モード成分は正の SWI 将来変化に貢献するが、これは第３モー

図２ 海面気圧将来変化の CMIP5 平均（左上）とその不確実性を示す EOF1-5 モード（中上から右へ）．

ド成分によっておおむね打ち消されることがわかった。
第１モードは、アジア太平洋域の低い海面水温上での高気圧偏差である。第２モードは、北半球大陸の温度上昇と赤道太平洋域での降水増加と関係している。
SWI の大きなモデル依存性は第３モードによって作り出されるが、これは東アジア北部の弱い太平洋高気圧を表し、北半球インド洋上および太平洋上での鉛直流の抑制が特徴である。
（第４と第５モードは説明省略）
4.

まとめ
地球温暖化時に生じる鉛直流の抑制は、現在気候における鉛直流（すなわち降水量）分布を反映している

図３ 南風指数強化を将来予測するモデルと弱化を予測するモデル間の、現在気候降水量分布の差異．

ため、現在気候のアジア太平洋モンスーンの降水量が比較的少ない(多い)モデルは、将来の夏季東アジア南風

謝辞： 本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総指数増加(減少)を予測する傾向を示す(図３)。

合推進費（JPMEERF20192004）により実施した。

― 43 ―

CL-03(P1P)

JRA-55 再 解 析 か ら 算 出 し た 全 球 の 前 線 帯 分 布
高 橋 信 人 (宮 城 大 )
1.

研究目的

3.

結果

半球スケールの前線帯分布については、天気図上の②の閾値・条件式として、dθe≧0.55K/(100km)、

前線を集計して特徴を明らかにした研究[1]がある一方

TFP(θe)）≧0.91K/(100km)2、gph-ew≧ −6 gpm/(100km)、で、近年は再解析値から客観的に算出することを目指

gph-sn≧ 3 gpm/(100km)を得た。図１はこの条件式と③した研究がみられる[2]。しかし、両者は合致しない部

でおこなった操作に基づいて作成した、全球の前線帯分があり、例えば再解析値から求める前線帯データに

分布の 1 月と 7 月の例である。

は高緯度の極前線帯が明瞭に現れない[2]などの問題が中緯度域に注目すると、いずれの月も北半球に太平みられる。そこで本研究では、いくつかの観点から前洋と大西洋に明瞭な高頻度域（極大は 6％以上）が、南線を判別するためのパラメータや条件式の検討をおこ

半球に大洋上を中心に高頻度域が認められる。いずれない、それによって全球の前線帯分布図をつくることも高頻度の軸は大洋の東側で高緯度に向かっており、を目指した。

冬半球にその特徴が際立っている。また、高緯度に注

2.

目すると、北半球では 7 月のシベリアからカナダにか

データと方法前線帯データの作成には 1958〜2019 年の JRA-55 再解析データ（6 時間ごと、1.25 度グリッド）を利用し、以下の手順で前線帯データを得た。

けて、1 月の北大西洋において高頻度域が認められる。
これらの全球の前線帯分布の特徴は、天気図から前線帯を定めたもの[1]と類似する。このことは、再解析値
から前線帯を求める際には、緯度の変化に応じて閾値

① データの準備

を変えること、低緯度域で傾圧性などを考慮に入れる

まず、850hPa 面における気温と相対湿度のデータか
ら相当温位(θe)を求め、3×3 グリッドで平滑化する。

ことがデータの改善に必要であることを示唆している。

その後、各グリッドで 850hPa 面の TFP(θe)と dθe を算出する。また、500hPa 面のジオポテンシャル高度から、各グリッドの東西傾度（gph-ew）、南北傾度（gph-sn）を算出しておく。
② 前線帯データの作成にかかる条件の探索
気象庁天気図から求めた日本付近の前線頻度データ（北緯 25−40 度、東経 120−150 度で、2000−2009 年における 12 時間ごとの気象庁天気図上を使って、前線の有
無を経線 10 度ごとに南北方向 1 度単位で数えたもの）と最も類似（合致）する TFP(θe)、dθe、gph-ew、gph-snの閾値を探索する。ただし、１グリッドであれば前線の断絶を許す一方で、前線の長さが 800 km に満たないものは「前線なし」とした。
②で得た各パラメータの条件式を満たすグリッドに前線が存在するものとして、全球前線帯データを作る。
このとき、②の条件のみでは高緯度の極前線帯の頻度が小さく不明瞭になるため、高緯度の閾値を小さくするために、30 度よりも高緯度においては TFP(θe)と dθeの閾値を sinφ/sin30°で除した。また、gph-ew と gph-snの条件を付すのは500hPa面高度が5700gpm以上の領域に限ることとした。

図１ 1 月（上）と 7 月（下）の前線頻度分布

1958-2019 年（62 年間）の平均値。等値線の間隔は 2％。
濃い灰色は標高 1500m 以上の山。薄い灰色は前線頻度に地形の影響が現れていると考えられるグリッド。

参考文献[1] 吉村稔, 1967, 北半球の前線帯の年変化. 地理学評論, 40,
393-408.
[2] Berry, G. et al., 2011, A global climatology of atmospheric fronts.
Geophys. Res. Lett., 38, L04809.

― 44 ―

CL-04(P2A)

2017/18 年 寒 冬 と 2019/20 年 暖 冬 の AGCM に よ る 再 現 実 験*西 井 和 晃 (三 重 大 学 生 物 資 源 学 研 究 科), 田 口 文 明 (富 山 大 学 都 市 デ ザ イ ン 学 部 ),中 村 尚 (東 京 大 学 先 端 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー )
1.

はじめに

けての南北風偏差の列が観測され，AGCM でもこれら

2017/18 年の冬は西日本を中心に全国的に気温が低くなり，日本海側を中心に積雪が平年値を上回った[1]．

とほぼ同様な応答が見られた（図 2）．日本付近での高気圧性偏差と高温偏差も AGCM は再現していた．

ラニーニャに伴う海洋大陸付近の積雲対流活動の活発

以上の結果は，2017/18 年寒冬は熱帯対流活動の内部化やバレンツ・カラ海の海氷減少などが，日本付近へ変動の卓越により海面水温では説明できない一方，の盛んな寒気流入の要因とされている．一方，2019/20

2019/20 年暖冬は，ある程度海面水温偏差により説明可

年の冬は全国的に気温が平年より高く統計開始以降最能であることを示唆している．

も暖かい冬となった[2]．地球温暖化に加え，海洋大陸上での不活発な対流活動と正の北極振動による日本付
近への寒気流入の弱化がこの高温の要因とされている．
本研究の目的は，AGCM 実験に基づきこれら寒冬と暖冬への海面水温偏差の寄与を評価することである．
2.

数値実験

AGCM として AFES を用いる．水平解像度 T119（約100km）, 鉛直 56 層である．NOAA OISST の海面水温を標準実験の下方境界条件として与えた．計算期間は

図１ 2017 年 12 月から 2018 年 2 月まで平均した，2017（2019）年 9 月から 2018（2020）年 3 月までであ(左上) 再解析の 150-hPa 速度ポテンシャルの偏差(等る．また日別気候値を与えた気候値実験も行った．そ

値線 106 m2/s)．色は規格化した偏差，(右上) AGCM

れぞれの実験で初期値の異なる50 メンバーの計算を行での速度ポテンシャル応答，色は有意水準 5%で有意い，標準実験と気候値実験とのアンサンブル平均の差な偏差，(左下) 再解析での 300-hPa 南北風偏差．(右を海面水温偏差への応答とした．比較には JRA-55 再解

下) AGCM での南北風応答．

析データを用いた．
3.

結果

2017/18 年冬季には，再解析での熱帯上部での速度ポテンシャルは海洋大陸からインド洋東部にかけて負偏差を示し，対流活動が活発であったことを示す（図１）．
一方，同領域での AGCM での応答は正偏差であり，対流活動の抑制を表す．これはインド洋東部での負の海面水温偏差（図略）への応答と考えられる．また，ユーラシア大陸南部から日本付近にかけての南北風偏差

図２ 図１と同様．だたし 2019/20 年冬季．

の列は亜熱帯ジェット上の波の存在を示唆するが，再解析での偏差と AGCM での応答では位相が異なる．さ参考文献

らに再解析では日本付近で低気圧性偏差と低温偏差を

[1]

異

常

気

象

分

析

検

討

会

，

示す一方，
AGCM では高気圧性と高温の応答を示す（図

https://www.jma.go.jp/jma/press/1803/05b/h30fuyunoten略）．これらの違いは，熱帯での対流活動の違いがもた

kou20180305.html, (2020/7 閲覧)らしたものと考えられる．また再解析で見られるユー
ラシア北部の波列は AGCM の応答では見られない．
2019/20 年冬季には，インド洋東部に速度ポテンシャ

[2]

異

常

気

象

分

析

検

討

会

，

https://www.jma.go.jp/jma/press/2004/14b/kentoukai202
00414.html , (2020/7 閲覧)

ルの正偏差が，ユーラシア大陸南部から日本付近にか― 45 ―

CL-05(P1P)

全球規模で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（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）

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．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，全球的な GDP 成長率の主要な変動モードを調べる
ため，GDP 成長率を EOF 解析し，GDP 成長率第 1モードから第 3 モードのインデックスと各テレコネ
クション指数の相関係数を求めた．
3. 結果・考察
多くの国は PDO 指数と負相関（図 1），SOI と正相関となった（図省略）．PDO 指数が正のとき（低緯度を中心に高温傾向），全球的に GDP 成長率が下がる傾向にあることを示している．SOI が正のとき（ラニーニャ現象が起きやすく低緯度域を中心に低温傾向）は，多くの国の GDP 成長率が上がる傾向にある
ことを示している．
EOF 解析の結果より，GDP 成長率第 1 モードと各国の GDP 成長率の相関をとったところ，先進国が概ね正相関，アフリカや東南アジアは負相関となった（図 2）．このことから，GDP 成長率第 1 モードは先進国とアフリカ・東南アジアを中心とした発展途上国の格差を表していると考えられる．また，GDP 成
長率第 1 モードと，JJA もしくは JFD で 3 か月平均
した PDO 指数・SOI との相関係数は，表 1 のようになった．以上のことから，PDO 指数が正のとき GDP
成長率は下がる傾向にあると言える．さらに，JJA，
JFD において PDO 指数が正のとき，主にアフリカや東南アジアで GDP 成長率が上がることが示唆される．SOI が正のとき，低緯度で低温傾向にあり主に先進国で GDP 成長率は上がる．以上のことから，
PDO も全球規模で経済に影響する可能性と，ある気象現象が起きた際，先進国と発展途上国では異なる応答を示す可能性が示唆された．

図 1 PDO 指数と各国の GDP 成長率の相関

図 2 GDP 成長率第 1 モードの時系列方向のインデックスと各国の GDP 成長率の相関
表1

GDP 成長率第 1 モードと JJA もしくは JFD
で 3 か月平均した PDO 指数・SOI との相関
JJA
JFD
-0.32*-0.31*PDO 指数
SOI
0.09
0.37*
*有意水準 5 %で有意
参考文献
[1] Allan D. Brunner, (2002), Review of Economics andStatistics, 85, 176-183[2] Zhang, Y. et al., (1997), Journal of Climate, 10, 10041020.

― 46 ―

CL-06(P2A)

サヘルの対流活動に伴う熱源がもたらす北半球中高緯度への遠隔影響*中 西 友 恵 ,
1.

立花義裕,

安 藤 雄 太 (三 重 大 院 生 物 資 源 )
3.

はじめに

結果と考察

テレコネクションパターンは中高緯度地域にお図１は 9 月の 300hPa ジオポテンシャル高度の回ける異常気象の要因の一つであり，形成要因として帰図である．ヨーロッパからシベリア・東アジア方

熱帯の積雲対流活動に伴う大気中層の熱源が重要面にかけて連なる波列パターンが見られた（図）．波であることが知られている．中でも，加熱量の大き

活動度フラックス（WAF）[3]は，ヨーロッパから東い海洋上の対流活動に関する研究は非常に盛んでアジアへの定常ロスビー波束伝播を示唆している．

ある．

サヘル OLR インデックスは ENSO や熱帯大西洋の一方で，比較的加熱量が小さい陸上の対流はあまり注目されない．しかし，陸上では，地表面が暖ま

海面水温と有意な相関があるが，これらの影響を線形回帰除去しても波列パターンは現れる．

りやすいことから上昇流が発達しやすい．そのため，

次に，ローカルな応答について考察する．サヘル

降雨量に占める対流性降雨の割合が高く，降雨頂高領域における対流活動の活発化に伴い，直上の大気度も高い[1]．よって，陸上の対流に伴う熱源のピー

中層では非断熱加熱と上昇流が卓越する（図略）．こ

ク位置は高く，中高緯度の波列パターンを形成するのとき，領域の北西側下層で低気圧，上層で高気圧要因として重要である可能性がある．

偏差が見られた（図略）．これは松野－ギル応答[4][5]

ここで，私たちは北アフリカに位置するサヘル地と整合的である．また，サヘル地域の上層では発散域の対流に着目した．本地域はサハラ砂漠南縁部に風が見られ（図略），低緯度地域から高緯度地域への位置し，雨季と乾季が存在する広大な半乾燥地帯で負の絶対渦度の移流が示唆される．以上のような応ある．雨季には非常に深い対流が立つことが知られ答により，領域の北西側で生成する高気圧偏差が波ている．さらに，気候学的に亜熱帯ジェットとの距源になると考えられる．

離も近い．本研究では，サヘルの対流変動に伴う熱最後に，LBM 実験の結果においてはサヘルから源がもたらす中高緯度への遠隔影響について，北半

ヨーロッパまで連なる波列パターンが見られた（図

球規模で解明することを目的とする．

略）．よって，サヘルの対流がパターン形成のトリガ
ーとなりうることが示唆された．

2.

使用データ・解析手法

対流活動の指標としてアメリカ海洋大気庁の外向き長波放射（OLR）を，その他の大気場データには気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55）を用いた．サヘルが雨季にあたる 6-9 月の月平均データを
1979-2016 年の 38 年分使用している．西経 20 度-東

参考文献
1.
JAXA, 2008, 宇宙から見た雨 2, 70-73.
2.
Watanabe M., Kimoto M., 2000, J. Meteorol. Soc. Jpn., 126, 3343–
3369.
3.
Takaya K. and Nakamura H. 2001, J.Atmos.Sci, 58, 608-627.
4.
Matsuno T., 1966, J. Meteorol. Soc. Jpn., 44, 25-42.
5.
Gill A. E., 1980, Quart. J. R. Met Soc., 106, 447-462.

経 40 度，北緯 10 度-20 度で OLR を領域平均し時系
列を作成した．これを線形トレンド除去および標準化し，サヘル OLR インデックスとして大気場デー
タとの線形回帰分析を行った．
さらに，サヘルの対流活動に伴う熱源に対する大気場の定常応答を確認するため，線形傾圧モデル（LBM）[2]による実験を行った．後述の回帰分析の結果を参考に，サヘル領域西側の対流圏中層に0.5K/day の熱源を与えた．

図 サヘル OLR インデックスと 300hPa 面ジオポテンシャル
高度との回帰図（9 月）．
線：回帰係数（m），色：信頼係数 90％以上，ベクトル：波活
動度フラックス（m2/s2）― 47 ―

CL-07(P1P)

日本域の日データを対象としたバイアス補正手法の検討*

石﨑 紀子・塩竈 秀夫・花崎 直太・高橋 潔（国立環境研究所）

1. はじめに上の降水日数などの変化が精度よく再現された（図気候変動適応法が平成 30 年 12 月に施行され、地

1）。一方、MOD2 では 100mm 以上の降水日数増加

域の気候変動や適応策を検討するため、気候予測情を過大評価しており、Q-Q plot 上での線形回帰では報の需要や関心が高まっている。気候モデルの出力極値の再現性に課題がある。また、MOD1 におけるを、気候予測情報として利用するためには、モデル

順位統計量への移動平均導入の影響についても検討に含まれるバイアスを取り除くバイアス補正が必須を行った。

である。我々は CDFDM 法[1]を CMIP5 の 4 つのモ

バイアス補正手法の選択による気候予測情報のデルに適用し、日別の気候シナリオを作成した。作

不確実性はできるだけ抑えられるべきであり、他変成されたプロダクトは年平均値のみならず、強い降数の特徴を考慮した改善策についても調査中である。

水の頻度などの日データに基づく指標に関しても良い再現性を示した[2]。一方、冬季日本海側における降水量が補正後も過小である他、季節進行が観測ではなくモデルに強く依存する傾向が見られており、手法の改良を検討した。
2. 手法とデータ
バイアス補正に用いる大規模場のデータとして、
JRA-55 再解析データを用いた。また、観測値として

■アメダス

■MOD1

アメダス気象観測データを用いた。データの欠測率■CDFDM■MOD2から、降水については全国 961 地点、気温（平均、■最高、最低）については全国 743 地点を選択した。
1981 年から 2000 年の再解析データと観測値で補正関係を構築し、2000 年から 2019 年で検証を行った。
手法として既存の手法を参考に、表 1 の通り改善
を試みた。

CDFDM

る日数差（下）。灰色はアメダス観測値、緑はオリジナル

説明の CDFDM 法、赤色は MOD1、青色は MOD2 を示す。

オリジナル

NJ：北日本日本海側、NP：北日本太平洋側、EJ：東日本

・時間窓を月ごとに設定
MOD1

日本海側、EP：東日本太平洋側、WJ：西日本日本海側、

・日最高・最低は日較差・歪度を補正して算出
・気温については期間中のトレンドを保存

MOD2

1981-2000 年における 1 年あたりの夏日（日最高気温が25 度以上）日数差（上）と、日降水量が 100mm を超え

表 1：補正手法の概要
実験名

図 1：7 つのサブエリアで平均した 2000-2019 年と・MOD1 に加え、モデルと観測値の CDF に対して線形式で補正値を決定

WP：西日本太平洋側、SI：南西諸島。

参考文献[1] Iizumi, T., M. Nishimori, Y. Ishigooka, M. Yokozawa(2010) Introduction to climate change scenario
derived by statistical downscaling. Journal of

3. 結果
CDFDM 法の時間窓を半年から 1 か月に設定変更
し、アメダス観測点最寄りの JRA55 再解析データにAgricultural Meteorology, 66, 131-143.
[2] Ishizaki, N. N., M. Nishimori, T. Iizumi, H. Shiogama,
N. Hanasaki, K. Takahashi (2020) Evaluation of two

適用することで、月別のバイアスはさらに減少する

bias-correction methods for gridded climate scenarios

が、極値に関連する指標には十分な改善が見られな

over Japan. SOLA, 16, 80-85.

かった。観測値に見られる 2 期間の月ごとの気候変化分が再現されていることを仮定し、MOD1 を適用したところ、地域別にみられる夏日日数や 100mm 以

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した。

― 48 ―

CL-08(P2A)

エル・ニーニョ現象に伴う中緯度直接循環、
冬季モンスーン、アリューシャン低気圧の連鎖的変動
*倉 持 将 也 (筑 波 大 学 生 命 地 球 科 学 研 究 群 ), 植 田 宏 昭 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 ) はじめに
冬季にエル・ニーニョ現象が発生しているときは、
一般に日本では暖冬傾向であることが知られている。
例えば Wang et al. (2000)[1] は、合成解析によりエル・ニーニョ現象に伴う東アジアの冬季モンスーンの弱化と高温偏差を示し、この要因をフィリピン海の高気圧偏差であると結論付けた。また、Takaya
and Nakamura (2013)[2] は東アジアの冬季モンスーン変動と関連するテレコネクションパターンの出現を指摘している。これらの研究において暖冬時の日本付近の気温偏差分布に着目すると、日本の南側
で高温、北側では低温偏差となり、北海道付近を境に南北ダイポール状の気温偏差がみられる。同時に下層の循環場ではアリューシャン低気圧が El Niño/
南方振動に伴って変動していることも確認できる。
これらの関係について、特に北側の低温偏差に着目して温位面での質量重み付き帯状平均 (Massweighted Isentropic zonal Mean: MIM)[3] や総観
規模擾乱活動の観点から整理する。
 使用データおよび手法
大 気 デ ー タ は Japanese 55-year Reanalysis(JRA55)[4]、海水温データは COBE-SST[5]、期間は1979/80-2019/20 年の 12, 1, 2 月 (DJF) を用いる。
NINO3.4 領域の SST 変動からエル・ニーニョを抽出し、インデックス上位 6 事例の合成解析を行う。
MIM 法では任意の物理量を等温位面で重み付け
し帯状平均しており、温位座標系に基づく E-P フラックスや質量流線関数（平均子午面循環）を求める。
E-P フラックスと南北流の関係は、帯状平均東西風
運動方程式から以下が導かれ、傾圧不安定波が MIM系に特有の中緯度直接循環の駆動力である。

̅̅̅∗ ≈ −𝑓𝑓𝑣𝑣

𝛻𝛻 ∙ 𝐹𝐹𝑎𝑎𝜌𝜌0 cos 𝜙𝜙 〔 ：Ǧ フラックス〕

 結果
エル・ニーニョとして抽出された事例は、1982/83,
1986/87, 1991/92, 1997/98, 2009/10, 2015/16 年。これらの年に対して合成解析した SLP と地上 2m 気
温の偏差から、先行研究と同様の日本付近の南北の気温偏差の非対称性とアリューシャン低気圧の強化が確認された（図 1）。MIM 法による E-P フラック

スは上向き偏差で、中高緯度の対流圏下層で発散が強まっている（図 2）。これはエル・ニーニョ時の中緯度直接循環が強化され、北からの風が強まり気温が下がることと、傾圧不安定波の活動強化によるアリューシャン低気圧の深まりとよく整合する。

図 1 エル・ニーニョ時の SLP[hPa]（等値線）、地
上 2m 気温[℃]（陰影）の偏差。斜線は気温に対し t検定により 95％以上有意な領域を示す。

図 2 エル・ニーニョ時の質量流線関数[1010 kg/s]、そ（等値線）、E-P フラックス[kg/s2]（ベクトル）-52の発散[10 m/s ]（陰影）の帯状偏差。斜線は発散に対し t 検定により 95％以上有意な領域を示す。
参考文献[1] Wang et al., 2000, J. Climate, 13, 1517-1536.
[2] Takaya, K. and H. Nakamura, 2013, J. Climate,26, 9445-9461.
[3] Iwasaki, T., 1989, J. Meteor. Soc. Japan, 68,
347-356.
[4] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan,
93, 5-48.
[5] Ishii et al., 2005, Int. J. Climatol., 25, 865-879.

― 49 ―

CL-09(P1P)

ENSO−ア ジ ア モ ン ス ー ン 関 係 の 再 考*高 谷 祐 平 , 齊 藤 直 彬 , 石 川 一 郎 (気 象 研 )

1.

はじめに

4.

熱帯の最も卓越する年々変動であるエルニーニョ・

地域毎の ENSO の同時影響と遅れ影響

地域毎の ENSO の同時影響と遅れ影響を調べるため，

南方振動（ENSO）とアジアモンスーン域の降水量とのアンサンブル予測データを使って NINO3.4 海域 SST

関係は，季節予報の観点から古くより注目され，盛んに（ENSO）とインド洋 SST の降水量に対する影響を特研究されてきた．例えば，夏季のインド全域の降水量

徴的な領域毎に調べた．例えば，海洋大陸付近では（All Indian Rainfall）と ENSO（NINO3.4 海域の海面水ENSO 影響が卓越し，北西太平洋域では NINO3.4 海域

温）には，同時負相関があることが知られている．さらとインド洋 SST 両方の影響がみられる．インド付近のに，ENSO とアジアモンスーン降水は，ENSO 位相（発降水にも，地域的な特徴がみられる（図 1）．

達期/衰退期）・地域・季節に対して依存することが指摘され，より詳細な領域的な降水との関係が議論されて

5.

熱帯北大西洋 SST による ENSO 遅れ影響の強化いる．また，ENSO 影響は，熱帯太平洋域のみならず，

図 1 の 1998 年，2010 年（楕円内のケース）には顕著

熱帯インド洋や熱帯大西洋との海盆間相互作用を介しに強い ENSO 影響がみられ，ENSO とインド洋 SST だて遅れて生じることがあることが分かってきた．

けでは説明できない．2010 年夏に対する熱帯北大西洋

観測データによる従来の研究では，解析に用いるこの SST 感度実験によると，これらの年は．熱帯北大西とのできる事例数が限られるという制約がある．本調

洋の高い SST が ENSO 遅れ影響を強め，さらにラニー

査では，初期化したアンサンブル実験の結果（わずかにニャ現象の発生を強化することで，強い影響をもたら

異なる多数のシナリオ）を解析することで，よりロバス

したことがわかった[3]．このことは，大西洋を含めたトなENSO−アジアモンスーン関係を得ることを試みた．

海盆間相互作用が，ENSO−アジアモンスーン関係に影響を与えうることを意味する．

2.

使用データ

気象庁季節予報システム（JMA/MRI-CPS2）[1] による 52 メンバーのハインドキャストを 1979 年〜2015 年
左上：海洋大陸域の 4 月末を初期値として行ない，6〜8 月の 3 ヶ月平均

（100E-140E, 5N-10S）

値を解析した．使用モデルは，現実的なアジアモンスー

右上：インド南西域

ンの変動および ENSO－アジアモンスーンの関係を概（70E-82.5E, 20N-10N）
左下：インド北西域

ね再現する．さらに，同モデルを用いて，熱帯北大西洋(77.5E-87.5E,32.5N-17.5N）の海面水温（SST）をモデル気候値に緩和する SST 感

右下：北西太平洋域

度実験も行なった[2,3]．解析データには，GPCP3.2 月降（120E-150E, 20N-10N）

水量データ，および，COBE-SST 海面水温解析を用いた．

図１ アンサンブルハインドキャスト実験による領域
毎の降水量と NINO3.4 域 SST と熱帯インド洋域(IOB)

3.

アジアモンスーン域の降水と SST のコヒーレント

域 SST の関係。散布図の点のシェードは降水量を表す。

な変動モードSST と降水量は全て 1981−2010 年期間の標準偏差で規ENSO の位相に対応するアジアモンスーン域の降水格化した．

変動は，降水量と SST のコヒーレントな変動モードで理解できる．降水量と SST の特異値分解（SVD）解析

参考文献の第１モードは ENSO の同時影響，
第 2 モードは ENSO

[1] Takaya et al. 2018, Clim. Dyn.. 3–4, 751–765.

の遅れ影響（インド洋の影響）に良く対応する．よって，[2] Takaya et al. 2017, Atmos. Sci. Lett., 18, 330–335.

ENSO−アジアモンスーン関係はこれらのモードの重ね[3] Takaya et al. submitted to J. Clim.

合わせと考えられる．

― 50 ―

CL-10(P2A)

層 積 雲 ス キ ー ム 改 良 に よ る SST-SW フ ィ ー ド バ ッ ク の 改 善*千 葉 丈 太 郎 (気 象 庁 気 候 情 報 課 ), 川 合 秀 明 (気 象 庁 気 象 研 究 所 )1.

を除く 30 年間の積分結果を解析した。

はじめに

気象庁気候情報課では、大気・海洋結合モデルを用いその結果、亜熱帯の海洋性層積雲領域にみられる正た季節アンサンブル予測システム JMA/MRI-CPS2の SST－SW（大気下端下向き短波放射）フィードバッ

（Takaya et al. 2018）
を運用しており、
2020 年 1 月現在、

クは、層積雲スキームの変更によって、観測にかなり近その後継にあたる JMA/MRI-CPS3（以下 CPS3）を気象

づくことがわかった。また、NINO.3 海域では、スキー研究所と共同で開発している。CPS3 では、最新の気象

ム変更前は不自然な正のフィードバックがみられたが、庁全球モデル GSM（米原 2019）の大気物理過程をベー

それがほぼ解消した。これらの改善は、放射収支やエルスとして、境界層内に発生する層積雲を表現するため

ニーニョ・南方振動（ENSO）などを通して、季節予報に導入されている層積雲スキーム（Kawai and Inoueの精度向上に資すると期待される。

2006）の変更が計画されている。本稿では、スキームの概要と海面水温（SST）と下層雲のフィードバックに着目した検証結果について報告する。
2.

層積雲スキームの概要

層積雲の生成・消滅メカニズムは非常に複雑である
が、境界層上端付近の逆転層の存在の重要性が過去の研究で示されており、その強さを表す指標の 1 つとして EIS（Estimated Inversion Strength; Wood and Bretherton2006）が挙げられる。Kawai et al. (2017) は EIS に改良を加え、大気中の水蒸気を加味した ECTEI（EstimatedCloud Top Entrainment Index）を提案した。
ECTEI = EIS − 𝛽𝛽𝛽𝛽⁄𝐶𝐶+ -𝑞𝑞/012 − 𝑞𝑞344 5
β = (1 − 𝑘𝑘)𝐶𝐶;<=+

𝐿𝐿は凝結の潜熱、𝐶𝐶+ は定圧比熱、𝑞𝑞は比湿を表し、𝑘𝑘及び𝐶𝐶;<=+ は定数である。本スキームでは、ECTEI がある

閾値を超えたとき、大気境界層上端の鉛直拡散を弱めることで、境界層内の大気が飽和し雲が生成される。
ECTEI は EIS に比べて、観測される下層雲との対応が良いことが示されており、例えば、層積雲のパラメタリ
ゼーションに EIS を用いた場合、南大洋の下層雲量が過少となるが、ECTEI を用いるとほぼ適切に表現される（Kawai et al. 2019）。
3.

図 海面水温（SST）と大気下端下向き短波放射（SW）の相関係数。
（上段）層積雲スキーム変更前（中段）層積雲スキーム変更後（下段）COBE-SST と CERES の結果。シェードは相関係数、実線（点線）のコンターは正

実験結果

SST と下層雲のフィードバックを確認するため、大気－海洋結合モデルによるフリーラン実験を、層積雲
スキーム変更前後それぞれについて行った。大気モデ
ルの解像度は TL319L100（∆x~55km, 上端~0.01hPa）、
海洋モデル（MRI.COM ver4; Tsujino et al. 2017）の解像度は 0.25°×0.25°の 60 層とし、スピンアップの 1 年（負）相関を表す。ドットは 99%の有意水準で有意な領域。ボックスは NINO.3 海域。
参考文献
Kawai, H., Koshiro, T., and Webb, M. J.: Interpretation of factors
controlling low cloud cover and low cloud feedback using aunified predictive index, J. Clim., 30, 9119-9131, 2017.

― 51 ―

CL-11+(P1P, C3A)

雲 シ ス テ ム 解 像 モ デ ル NICAM-SPRINTARS を 用 い た
水雲―エアロゾル相互作用の全球的評価*堀 田 陽 香 ,1.

鈴 木 健 太 郎 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )はじめに

水雲―エアロゾルの相互作用は、放射過程を通して気候形成に大きく関わる。しかし、従来の気候モデル
は解像度の粗さゆえ雲過程を正確に表現することが難から、その手法では湿性沈着が負の相関関係を形成することに大きく寄与していることが示唆された。

図１において 2moment スキームは衛星観測と整合的に、明瞭な相関関係を示さない。微物理スキーム間

しく、水雲―エアロゾル相互作用の気候影響評価にはの違いを生み出す具体的な微物理過程を調査したとこ

大きな不確実性がある。これに対してエアロゾルモデ

ろ、accretion 過程に定性的な違いが見られた。すなわ

ル SPRINTARS と結合した NICAM[1,2]は、雲とエア

ち 2moment スキームでは、accretion rate が雲粒数

ロゾルの過程を全球的に高解像度で表現できる。

増加によって抑制される効果が低く、ゆえにエアロゾ

SPRINTARS 実験結果について、エアロゾル数と雲水ほど正に大きくならないと解釈できる。

先行研究[3]は、水平解像度 14km での NICAM -ルと雲水量の相関関係（図１）が 1moment スキーム量の相関解析を行い、衛星観測と整合的な負の相関関

4.

られた 1-moment 雲微物理スキーム[4]は、雲―エアロ

粒径[6]と雲頂粒径との関係を調べた。非降水雲についゾル相互作用を形成する上で重要なプロセスを正確にて、衛星観測では成長レジーム（雲頂粒径>鉛直平均粒係を再現していることを示した。しかし、そこで用い表現できていない可能性がある。
2.

実験設定と解析手法

そこで本研究は、NICAM ‒ SPRINTARS の雲―エアロゾル相互作用と雲微物理過程について、雲微物理
スキームの洗練度に対する依存性を評価した。水平解

雲粒成長過程の評価

水雲の微物理プロセスを評価するために、鉛直平均径）の雲が大半を占めるが、NICAM では微物理スキームに依らず、そのようなレジームの雲が再現されなかった。これは、NICAM が鉛直上方への凝結成長過程を正確に表現できていないことを示唆する。

今後は雲微物理過程についての感度実験や、領域別

像度 14km で、1moment 型[4]と 2moment 型[5]の雲の解析を進めることで、どのようなプロセスが雲粒成

雲対流スキームは用いなかった。雲頂温度が 273K 以

うな微物理過程の違いは雲―エアロゾル相互作用にど

価した。

参考文献
[1] Satoh, M et al., 2014, Prog. Earth Planet Sci, 1, 18.

微物理スキームを適用した実験をそれぞれ行った。積上の水雲を対象に、A-train 衛星観測データに対して評3.

エアロゾル量と雲水量の関係

エアロゾルと雲水量の関係を図１に示す。気象場が相関関係に与える影響を取り除くため、大気安定度

LTS の値によって分類している。1moment スキームは正の相関関係を示しており、一見すると先行研究[3]と非整合的である。しかし、先行研究の解析手法を適用した場合の相関関係は負であった。感度実験の結果

長過程を再現する上で重要な役割を果たすか、そのよう表れるか、評価を進めていく予定である。

[2] Suzuki et al. 2008, Geophys. Res. Lett., 35, L19817.
[3] Sato et al. 2018, Nat. Comm, 9, 985.
[4] Tomita, H, 2008, J. Meteor. Soc. Japan, 86A, 121-142.
[5] Seiki, T., and T. Nakajima, 2014, J. Atmos. Sci, 71, 833-853.
[6] Masunaga et al. 2002, J. Geophys. Res., 107, AAC11.
図1

水雲についてエアロゾル・
インデックス(AI)と雲水量の関係。大気安定度
LTS によって区分。

― 52 ―

CL-12(P2A)

シルクロードパターンの地球温暖化に伴う変調とその要因
内田 裕太,

1.

*小 坂 優 (東 京 大 学 先 端 科 学 技 術 研 究 セ ン タ ー )はじめにシルクロードパターンは東アジアに夏季異常気象を

4.

ヨーロッパのブロッキング
シルクロードパターンはしばしば上流域のブロッキ

もたらす主要な遠隔影響パターンの⼀つで，ユーラシ

ングに駆動されるように⾒える．実際に HIST 実験にお[1,2]．2018 年の記録的に早い梅⾬明けとその後の豪⾬，でのブロッキング頻度変調を伴う．+4K 実験では，ブ

ア⼤陸上のアジアジェットの蛇⾏で特徴付けられる
引き続く熱波を引き起こしたことは記憶に新しい．このような熱波に対し，地球温暖化がその影響を底上げすること⽰されたが[3]，シルクロードパターンに伴う循環偏差そのものが地球温暖化の伴ってどのような変調を受けるかは明らかになっていない．本研究は，⼤気⼤循環モデルによる⼤規模アンサンブル実験データセットである d4PDF を⽤いてこれを解析した．
2.

データと解析手法
解析には｢地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース (d4PDF)｣のうち，過去の気候推移を再現する｢HIST 実験｣と 4℃温暖化した気候をシミュレートする｢＋4K 実験｣を⽤いた．シルクロードパター

ンは 25º~50ºN，30º~130ºE における夏季 (6~8 ⽉) 平均

いて，シルクロードパターンは北⼤⻄洋・ヨーロッパ
ロッキング頻度の気候平均・気候標準偏差がともにヨーロッパで減少する．これは北⼤⻄洋極前線ジェットの北偏及び東への伸⻑に伴う変化である．加えてアジアジェットが南偏し，ブロッキングからアジアジェッ
トへのエネルギー⼊射がしにくくなる．これらの効果
により，ヨーロッパのブロッキングによるシルクロー

ド EOF1 パターン駆動が弱化することが，同パターンの振幅低下に寄与すると考えられる．なお，上流の擾

乱をブロッキングに限定しなくても，北⼤⻄洋極前線

ジェット上の波束からアジアジェットへの｢導波管乗り換え｣は⼀般に起こりにくくなると考えられるが，上流域での波動そのものの強化がこれを相殺するため，

シルクロードパターンの弱化への寄与は明らかでない．

200hPa 南北⾵速の経年変動に対する経験直交関数(EOF) 第 1，第 2 モード (それぞれ EOF1，EOF2)として抽出した．また，ブロッキングの検出には 500hPa ⾼度の南北勾配逆転を⽤いた．
3.

シルクロードパターンの変調
HIST 実験の EOF1 は，アジアジェットに沿う波列状の循環偏差と東向きの波活動度フラックスを⽰し，シルクロードパターンを捉えている (図 1a)．+4K 実験では⽔平構造にはほとんど変化が⾒られないが (図 1b)，
振幅は有意に減少する (EOF1 で 10%以上)．また鉛直⽅向には，HIST 実験に⽐べて＋4K 実験で循環偏差極
⼤が上⽅にシフトしており，地球温暖化に伴う対流圏界⾯やアジアジェット軸の上昇と整合する．これらの結果は EOF2 についても定性的に同様である．

シルクロードパターンの維持にはエネルギー変換を

図１. シルクロードEOF1 パターンに伴う200hPa 渦度

偏差 (陰影) と波活動度フラックス (⽮印)．(a) HIST 実

験，(b) +4K 実験．⻑⽅形は EOF 解析領域。等値線は通じた背景場からの効率的なエネルギー獲得が寄与す

気候平均東⻄⾵速 = 20 m s を表す．

パターンの伴う傾圧エネルギー変換効率が低下してお

参考文献[1] Enomoto, T., 2004, J. Meteor. Soc. Japan, 82, 1019-1034.

る[2]．HIST 実験に⽐べて+4K 実験では，シルクロード
り，これは主に 400hPa より下層における弱化によって引き起こされていた．温暖化に伴うジェット軸の上昇と成層度の強化により，上空の渦位偏差が中･下層に作り出す循環偏差が弱まったことが⼀因と考えられる．

–1[2] Kosaka, Y. et al., 2009, J. Meteor. Soc. Japan, 87,
561-580.
[3] Imada, Y., et al., 2019, SOLA, 15, 8-12.

― 53 ―

CL-13+(P1P, C3A)
亜熱帯下層雲の放射冷却は夏季の亜熱帯高気圧を強化するか？
*川合秀明、神代剛

１．背景（気象研究所）
全く表現されていなくても、夏季の亜熱帯高気圧の強さにはCMIP6 の参加モデルである気候モデル MRI-ESM2

全くと言っていいほど影響を与えないことが示された（図１（Yukimoto et al. 2019）は、海洋層積雲の表現が優れたもの

上段右図）。その理由は、下層雲による雲頂冷却は、雲の中のとなっており、再現が比較的困難とされてきた亜熱帯の大陸

凝結加熱、及び乱流過程の熱輸送、また一部は短波放射によ西岸の層積雲や、南大洋の下層雲の表現も現実的なものとなる雲の加熱により補償され、力学への影響は限定的であるたっている（Kawai et al. 2019）。モデルの中の海洋層積雲は、めである（図１下段）。この結果は、2004 年以前の気象庁全主に層積雲スキームによって表現されており、このスキーム球モデルでは亜熱帯下層雲がほとんど表現されていなかったを off にすることで、海洋層積雲が消失した状態を簡単に再現にもかかわらず、亜熱帯高気圧の強さに大きなバイアスはなすることができる（図１上段）。したがって、その実験結果とかったこととも整合する。大気海洋結合モデルによる実験・

通常の実験結果を比較することで、海洋層積雲が果たしてい古い層積雲モデルによる実験でも結果は基本的に同様である。

る役割を理解することが可能である。
ここでは、Miyasaka & Nakamura（2005, J. Clim.）等
で提唱されている、亜熱帯大陸西岸の下層雲の雲頂放射冷却が亜熱帯高気圧の強化に寄与している可能性について、この気候再現性の良いモデルを用いて検証した結果（Kawai &Koshiro 2020）を紹介する。

謝辞
本研究の一部は、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）、及び日本学術振興会・科学研究費助成事
業（JP18H03363、JP19K03977、JP19H05699）の支援により実施
された。

参考文献
Kawai, H., and T. Inoue, 2006: A Simple Parameterization Scheme

２．実験

for Subtropical Marine Stratocumulus. SOLA, 2, 17-20.

層積雲スキームには、CMIP5 の参加モデルである
MRI-CGCM3 で使用されていた古い層積雲スキーム（Kawai

Kawai, H., and T. Koshiro, 2020: Does Radiative Cooling ofStratocumulus Strengthen Summertime Subtropical& Inoue 2006）と、MRI-ESM2 で使用されている新しい層

Highs? CAS/JSC WGNE Research Activities in Earth

積雲スキーム（Kawai et al. 2017, 2019）の２つがある。これらの２つの層積雲スキーム、及び、層積雲スキーム off 実験の 3 つの実験を、SST を与える amip タイプの大気モデル実

System Modelling/WMO, 50, 7.11-7.12.
Kawai, H., et al., 2017: Interpretation of Factors Controlling Low
Cloud Cover and Low Cloud Feedback Using a Unified

験、及び、大気海洋結合モデルを用いた historical タイプの実験の 2 組の設定で行った。

Predictive Index. J. Climate, 30, 9119-9131.
Kawai, H., et al., 2019: Significant Improvement of Cloud
Representation in Global Climate Model MRI-ESM2.

３．結果
実験の結果、亜熱帯の下層雲が現実的に表現されていてもGeosci. Model Dev. , 12, 2875-2897.
Yukimoto, S., et al., 2019: J. Meteor. Soc. Japan, 97, 931-965.

図１：（上段）左から、新しい層積雲スキーム on、及び層積雲スキーム off 実験の下層雲量、両実験の海面気圧の差。
amip 実験（2005-2014 年）の 7 月の気候値。
（下段）カリフォルニア沖（上段の図の黒矩形領域）の各物理過程の加熱率プロファイル。縦軸は高度 [hPa]。

― 54 ―

CL-14(P2A)

過去最少のチャクチ海海氷が強化した
異 常 な 2017/18 年 冬 季 の 北 半 球 大 気 循 環*太 田 圭 祐 ， 立 花 義 裕 ， 安 藤 雄 太 （ 三 重 大 学 大 学 院 生 物 資 源 学 研 究 科 ）1．研究背景次に，東アジア領域（図 1 黒枠）で平均をとった Z500

2017/18 年は日本全体で冬季を通じて気温が低かっ

偏差について最も負であったものから東アジアの寒冬

た．特に西日本では，1986/87 年冬季以降の 32 年間で事例として 9 事例を抽出して比較した（図 1）．2017/18

は最も寒い冬となった．東アジアに寒冬をもたらす要

年のチャクチ海の海氷後退の影響は過去最高値（σ =因としてラニーニャ現象（Wang et al., 2000 など）や，
ノルウェー北東沖のバレンツ・カラ海の海氷減少が知られている（Honda et al., 2009 など）．

−2.51）で，ラニーニャ現象（σ = −1.06）やバレンツ・

カラ海の海氷後退の影響（σ = −0.89）よりも大きかった．過去にもラニーニャ現象，チャクチ海，バレンツ・

一方で，北極海の太平洋側に位置するチャクチ海のカラ海の海氷後退が東アジアの Z500 負偏差に弱いな

海氷は 2017/18 年の冬季に過去最低値を記録した．

がらも影響した事例はあった（2011/12 年など）
．チャク

Tachibana et al.（2019）は 2017/18 年の事例に注目し，チチ海の海氷が異常に後退したとき，東アジアの顕著なャクチ海の海氷が平年よりも異常に減少することが 30

負偏差に影響したことがわかる（2017/18 年）．

年ぶりの寒冬をもたらす要素の一つである可能性につ

5．引用文献いて示した．しかし，先行研究では 2017/18 年以外の事
例におけるチャクチ海の海氷後退の影響についての考察や，ラニーニャ現象，バレンツ・カラ海の海氷後退のHonda et al., 2009, GRL
Ogi et al., 2004, JGR D Atmos
Tachibana et al., 2019, Scientific Reports
Wang et al., 2000, JOC

影響との比較はなされていない．
以上のことから，本研究では冬季の異常なチャクチ
海の海氷減少が東アジアの寒冬に影響するかについて，
他の寒冬事例や要素と比較しながら考察することを目的とする．
2．データ・解析方法
解析には日平均の JRA-55 再解析データ，OISST デー
タ v2.1 を使用した．異常な事例であった 2017/18 年を除いた 1988/89 年～2016/17 年の 29 年平均値を気候値と定義した．2017/18 年初冬に異常に後退した 11 月の海氷密接度についてチャクチ海の海氷 index，バレン
ツ・カラ海の海氷 index を作成し，11 月の海面水温に

図 1 線形回帰計算によって推定された 2017/18 年のZ500 （等値線）[m]，T850（陰影） [°C] 偏差図（a）チャクチ海の海氷後退，ラニーニャ現象，バレン
ツ・カラ海の海氷後退の影響の合計（b）ラニーニャ現象，バレンツ・カラ海の海氷後退の影響の合計

ついてラニーニャ（Niño 3.4）index を作成した．2017/18
年は北極振動（SV NAM; Ogi et al., 2004）index が 11 月
16 日～2 月 15 日の 3 か月間（冬季）に渡ってほとんど負である事例であった．
冬季を通じて持続する上記3 ヶ月平均の大気のデータと作成した各 index との線形回帰計算を行うことで，各要素の影響について検討した．
3．結果

線形回帰計算によって推定された 2017/18 年のチャ

クチ海の海氷後退の影響，ラニーニャ現象，バレンツ・
カラ海の海氷後退の影響の合計と観測値の偏差場を比較する．チャクチ海の海氷後退の影響を考慮しない場合と比較して，チャクチ海の海氷後退の影響を考慮する方が，観測値の偏差場のパターンをより説明できる
ことがわかった．
（図 1）

図 2 東アジア領域（図 1 黒枠）で平均した Z500 偏差図
棒グラフ：線形回帰計算によって推定された各要素の影
響の観測値偏差に対する割合（青：チャクチ海の海氷後退，橙：バレンツ・カラ海の海氷後退，緑：ラニーニャ 左軸）折れ線グラフ：領域平均した Z500 偏差 [m]（赤：推定した 3 つの要素の合計，灰：観測値偏差 右軸）― 55 ―

CL-16(P2A)

d4PDF2℃ 上 昇 実 験 結 果 を 活 用 し た
荒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.

3.

はじめに

結果

近年は平成 30 年 7 月豪雨，令和元年台風 19 号をは(1)年最大流量の将来変化 図-1 は岩淵地点の年最大

じめ水災害が多発しており，今後も気候変動によるさ流量の将来変化である．HFB2K から HFB4K にかけてらなる激甚化と高頻度化が予想されている．
「地球温暖の気温変化に対する流量の増加と比較して，HPB から化対策に資するアンサンブル気候予測データベース

HFB2K にかけてのそれの方が大きいことが確認でき（d4PDF）」の公開により，極値流量の将来変化を確率た．

論的に予測できるようになったが，d4PDF の 4℃上昇

(2)降水の将来変化 図-2 は荒川流域の年最大 24 時間

実験結果（HFB4K）は近未来の予測に適さないこと，

降水量の将来変化である．HFB2K から HFB4K にかけ

4℃上昇に至るまでの変化を推定できないことが課題ての気温変化に対する降水量の増加と比較して，HPBであった．そこで本研究では，2018 年 8 月に公開されから HFB2K にかけてのそれの方が顕著に大きいことた d4PDF2℃上昇実験結果（HFB2K）を活用し，近未来が確認できた．このうち全シナリオの 80 パーセンタイを含む荒川流域の極値流量の将来変化を予測した．さル以上の強度の降水に着目すると，台風の存在するシらに台風性降水に着目し，極値流量をもたらす極端降

ナリオは減少傾向にあり，その変化は HPB から HFB2K

水の傾向変化も確認した．

にかけての方が大きかった．一方，台風が存在するシナ
リオの降水量は増加傾向にあり，その変化は HPB から

2.

HFB2K にかけて比較的大きかった．ただし，台風の存

研究手法

d4PDF より作成した降水データを，分布型キネマテ

在するシナリオが減少した HFB4K においても，依然ィックウェーブモデル 1K-DHM へ入力し，流出計算として半数以上のシナリオに台風が存在した．以上のにより年最大流量を得た．HPB，HFB2K，HFB4K によ傾向変化が，荒川流域の極値流量の将来変化の要因のる流出計算結果から抽出した年最大流量の確率分布を一つである可能性がある．

[1]

比較し，極値流量の将来変化を予測した．さらに，年最大 24 時間降水量の将来変化を確認し，対応する期間を

参考文献[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：2020/2/10)[2] 立川康人，宮脇航平，田中智大，萬和明，加藤雅也，市川温，キムスンミン : 超多数アンサンブル気候予測実験データを用いた極値
河川流量の将来変化の分析，土木学会論文集 B1（水工学）Vol，73，
No．3，77-90，2017.

対象に，台風の存在するシナリオの割合と，台風に起因する年最大 24 時間降水量の将来変化も確認した．降雨
流出モデルの入力データとして，また，降水の将来変化の確認のために使用した降水データは，d4PDF 領域実
験の荒川流域に相当する格子を対象に，HPB，HFB2K，
HFB4K 全シナリオより，年最大

10000

10000

1000

1000

は立川ら[2]が確認しているため，
バイアス補正を施さずに使用した．年最大 24 時間降水時に，荒川流域から 1,500 ㎞以内に台風が存在するシナリオを，台風の存在するシナリオとした．

return period（Year）

出して整備した．HPB の再現性

return period（Year）

24 時間降水を含む 10 日間を抽
100

10

1

10

過去実験

0

5000

10000

15000

20000

25000

100

過去実験

2℃上 昇実験

2℃ 上昇実験

4℃上 昇実験

4℃ 上昇実験

30000

35000

40000

1

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

1100

1200

discharge （㎥/s ）rainfall（ mm/24hr）

図₋1 岩淵地点の年最大流量

図₋2 荒川流域の年最大 24 時間降水量

の将来変化

の将来変化

― 56 ―

CL-17(P1P)

温位面での質量加重付き東西平均に基づく
大気エネルギーサイクルの将来変化*菅 野 湧 貴 (電 力 中 央 研 究 所 ),1.

岩 崎 俊 樹 (東 北 大 学 院 理 ),位に増加すると予測される．波動エネルギーの増加ははじめに

大気のエネルギーサイクルは，大気大循環と擾乱の主に非定常成分によって説明され，南半球中緯度のス

活動を記述する手法の１つである．Lorenz の提案したトームトラックの強化を示唆する．大会では，波動エ

運動エネルギーと有効位置エネルギーを東西平均場とネルギーの将来変化とエネルギー変換項，非断熱加熱

擾乱場に分割する４ボックスモデル[1]が一般的に利用

によるエネルギー生成項の将来変化の関係を紹介する．

されるが，波の伝播に伴うエネルギーの輸送を適切に表現できないなどの問題が指摘されている.
気圧座標の代わりに温位座標での東西平均を用いる
ことで，波動平均流相互作用に基づく大気エネルギー
サイクルを記述できる[2]．このようにして得られるエネルギーサイクルはカスケードタイプである（図１）．
本研究ではこの手法を CMIP5 のデータに利用し，大気
図１ MIM のエネルギー変換図．AZ, KZ, W は平均有エネルギーサイクルの将来変化を明らかにする.

効位置エネルギー，平均運動エネルギー，波動エネル
2.

ギー，
C(AZ, KZ)は AZ から KZ へのエネルギー変換，
C(KZ,

データと手法将 来 予 測 デ ー タ と し て CMIP5 か ら CanESM2,W)は KZ から W へのエネルギー変換．QZ と QE はそれ

GFDL-CM3, HadGEM2-ES, MIROC5, MRI-CGCM3 の５ぞれ非断熱加熱による AZ と W の生成．δZ とδE はそつのモデルの６時間間隔，モデル面データを使用する．

れぞれ KZ と W の散逸を表す．

RCP8.5 シナリオの 21 世紀末（2081 年-2100 年）と過去再現実験の 20 世紀末（1981 年-2000 年）の差を将来変化として解析する．解析は，6 月から８月（JJA）と 12
月から 2 月（DJF）を対象とする．
大気エネルギーサイクルの解析には，温位面での質
量加重付き帯状平均法（MIM 法; [2]）を利用する．擾
乱の有効位置エネルギー（AE）と擾乱の運動エネルギー（KE）を合わせて波動エネルギー（W）と呼ぶ（図１; [3]）．また，擾乱のエネルギーを定常成分と非定常成分に分解することで，停滞性擾乱と非停滞性擾乱の役割を示す[3]．
図２ 波動エネルギーの将来変化 [105 J/m2]．上段は3.

結果

波動エネルギー，中段と下段はそれぞれ波動エネルギ

図 2 に冬期北半球と冬期南半球の波動エネルギーのーの定常成分と非定常成分．左列から順に，冬期北半

将来変化を示す．冬期の北半球と南半球では，波動エ

球の気候値，冬期北半球の将来変化，冬期南半球の気

ネルギーの将来変化は逆符号となっている．冬季北半

候値，冬期南半球の将来変化である．黒で表される変球では，5 つ全てのモデルで波動エネルギーは将来減少

化は 95%の水準で統計的に有意．

すると予測される．この減少傾向は主に定常成分によ

参考文献って説明され，中緯度の停滞性波動の弱化が示唆され[1] Lorenz, E．N., 1955, Tellus, 7, 157-167.

る．冬季北半球においては，非定常成分の変化は小さ[2] Iwasaki, 2001, J．Atmos．Sci., 58, 3036-3052.

い．一方，冬季南半球では，波動エネルギーは将来優[3] Uno and Iwasaki, 2006, J．Atmos．Sci., 63, 3277-3295.

― 57 ―

CL-18(P2A)
地球温暖化緩和シナリオを検討するための調節放射強制力の簡易評価法（第 3 報）西澤慶一（電力中央研究所）
１． はじめに
人為要因による全球気候変化に関して政策的な議論をしたいとき、二酸化炭素などの赤外放射効果だけでなく、各種エアロゾルの太陽放射効果も考慮しなければならず、
強制力の合計を適切に与えることが肝要である。そこで、
気候システムの強制－応答関係の再現に適した『調節放射強制力』を、簡易的に見積もる方法を考えた。ここで必要とされる経験係数は、PDRMIP の大気海洋結合モデルによる数値実験に基づいて決定した（2018 年度秋季大会）。
続いて、光吸収性のエアロゾル（黒色炭素など）に関する推定の結果を分析した（2019 年度秋季大会）。
本報告では、人為起源エアロゾルの光学特性を、エアロ
ゾル粒子あるいは前駆気体の排出量から見積もる方法を提案する。さらに、指定された排出シナリオに基づいて、速い調節後の放射強制力の簡易推定を試みる。

３． エアロゾルの放射強制力の長期変化（推定例）
図 1 は、SSP3-7.0 シナリオを仮定した場合の長期変化（西暦 1900 年～2100 年）を、推定例として示す。この場合、硫酸塩の光学的厚さが最も大きいが、1980 年頃を最大として、減少傾向に転じる。そのほかのエアロゾルでは、21 世紀半ばまで光学的厚さが増加し続けている。
エアロゾルの瞬間強制力は、硫酸塩、硝酸塩、有機炭素
で負、黒色炭素で正となる。エアロゾル全体として、負の瞬間強制力（冷却）をもたらすが、1980 年頃に絶対値が最大になる。さらに、大気上端での強制力を調節の前後で比べると、調節後の冷却のほうが大きくなっている。
４． まとめ仮定された排出シナリオに簡易評価法を適用して、人為起源エアロゾルの調節放射強制力の長期変化を推定した。
今後、間接放射強制力の評価法についても検討したい。

２． エアロゾルの調節放射強制力の簡易評価法
エアロゾルの調節放射強制力を見積もるためには、(i)エアロゾル粒子・前駆気体の人為排出量からエアロゾルの光学特性を推定すること、(ii) エアロゾルの光学特性から
瞬間強制力を推定すること、ならびに、(iii) 瞬間強制力から調節強制力を推定することが必要となる。
まず、課題(i)に関しては、エアロゾル（種類：i）別の光学的厚さτi を、つぎの式で表現する。

 i = kext , i

M particle, i  taer , iEi f aer , i ( RH )
 f g − p, iSearth 
M gas , i  365

ここで、kext はエアロゾルの質量消散係数、E は人為排出量（質量/年）、Searth は地球の表面積、fg-p は前駆気体が粒子化する比率、M は各種分子量、taer はエアロゾルの寿命（日）、faer (RH)はエアロゾルの吸湿効果を表しており、
主に fg-p や taer がチューニングの対象になる。エアロゾル
粒子が排出される場合、上式の[ ]内は不要である。
エアロゾル全体としてのτaer は、エアロゾル別のτi を加算して求める。また、エアロゾル全体としての単一散乱
アルベドω0 は、エアロゾル別のω0. i をτi で加重平均して求める。エアロゾル別のω0. i としては、硫酸塩、硝酸塩、有機炭素で 0.99、黒色炭素で 0.20 を仮定した。
課題(ii)に関しては、大気上端（TOA）、大気中（atm）、
地表面（sfc）に与えられる瞬間（直接）放射強制力を、
τaer が小さい（<< 1）条件で、予め、 F (TOA)  ( −140  0 + 122 )  aer
W m-2
 Q (atm)  ( −314  0 + 314 )  aer F ( sfc)  (174  0 − 192 )  aerのようにパラメーター化しておく。この近似式を得るために、標準的な雲と水蒸気を含んだモデル大気を設定して、太陽放射伝達の数値計算を行った。
以上で得られたエアロゾルの瞬間強制力から、調節強制力を推定できる。この評価法の詳細は既に報告したので、本稿では省略する（2018 秋季・2019 秋季の予稿を参照）。

()

図 1 人為起源エアロゾルによる各種放射強制力の長期変化
上：エアロゾル別の光学的厚さ（波長 500 nm で）、中：エア
ロゾル別の大気上端での瞬間強制力、下：大気中・地表面での瞬間強制力、および大気上端での瞬間・調節強制力（それぞれ、エアロゾル全体として）を示している。なお、参考値として、
AIM による直接強制力を含めた（下パネル）。

― 58 ―

CL-19(P1P)

d4PDF を 用 い た 荒 川 流 域 に 極 端 降 水 を も た ら す
環境場のパターン解析とその将来変化*加 藤 雅 也 1 ， 加 藤 大 輔 2 ， 田 中 智 大 3 ， 立 川 康 人 3 ， 篠 原 瑞 生 2 ， 坪 木 和 久 1( 1 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ， 2 東 京 海 上 研 究 所 ， 3 京 都 大 学 工 学 研 究 科 ),
1.

はじめに

河川の氾濫に伴う災害の現在および将来変化を議論することは防災などの観点において非常に重要である．

(a)

(b)

(c)

(d)

これまで都市河川である荒川を対象に d4PDF[1]の降水を用いて河川流量を直接計算することにより将来変化を明らかにした[2]。本研究では荒川で河川氾濫の危険を伴う降水の発生環境とその将来変化について自己組
織化マップ(SOM)によるクラスタ分析を行った．
2.

解析方法

d4PDF 領域モデルの荒川流域年最大24 時間降水量を過去(HPB)、2K 上昇(HFB2K)、そして 4K 上昇(HFB4K)
実験の各メンバーに対して抽出した．次に年最大 24 時

図１ SOM により分類された海面気圧(等値線)と 24 時

間降水発生時の環境を分類するために、同期間の平均

間降水(カラー)の分布.

海面気圧、地上風(2 成分)、24 時間降水量の 4 要素をもとに SOM によるクラスタ分析を d4PDF 領域モデルの全領域に対して行った．SOM によるクラスタ分析は最

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

初に 4 タイプに分類した後、それぞれのクラスタに対しさらに 9 タイプに分類した．
3.

結果

SOM により分類された 24 時間降水と海面気圧分布を図 1 に示した．図 1(a)(b) は主に台風に伴うタイプ、
図 1(c) は主に温帯低気圧に伴うタイプ、そして図 1(d)は大規模擾乱を伴わない降水等のタイプに分類された．
図 2 にタイプ毎に月別発生頻度分布を降水強度別に示した．図左側は秋期(9、10 月)、図右側は夏期(6 から8 月)の事例が大半を占めていた．冬期や春期の事例は主に左下(図 2c,g)のタイプで、その降水量は他の事例と比較すると少ない．HPB と HFB4K で比較をすると秋期台風タイプ(図 2a,e)では、HFB4K の全体および 8 月の頻度が減少していた．夏期タイプ(図 2b,d,f,h)では、9月の発生頻度が HFB4K で増加していた．大規模擾乱を伴わないタイプ(図 2d,h)では HFB4K で 5 月の発生頻度が増加していた．このように HFB4K で夏期の特徴が 5
月や 9 月に拡大していることが示唆される．

参考文献

図 2 HPB(a から d)と HFB4K(e から h)のタイプ毎の[1] Mizuta, R., et al., 2017, BAMS, 98, 1383-1398.

月別発生頻度分布.タイプ毎に降水上位 5%(一番下)か[2] 立川ら, 2017, 土木学会論文集 B1,73,77-90

ら順に 5%毎の累積頻度を示す．
横軸 1 メモリは 0.25%．

― 59 ―

CL-20+(P2A, C3A)

日本付近における日々の冬型時の総観場の違いでみる初冬から真冬への移行の特徴について（1983/84 年冬における事例解析）*熊谷龍慶（岡山大学教育学部理科）・加藤内藏進（岡山大学大学院教育学部研究家(理科)）
西村奈那子(名古屋大学・減災連携研究センター)
1．はじめに日本列島付近では，11 月頃から西高東低の冬型の気圧配置の出現頻度が高くなる（吉野・甲斐 1977）。しかし，真冬には単に気温が低下することで冬型の降水が北陸などで雪として降りやすくなるだけでなく，本グループも指摘したように(友岡他，2015
春の全国大会)，日々の冬型の持続性に見られる冬型時の総観場の特徴の初冬と真冬の違いについて指摘した。しかし，日々の冬型の特徴が初冬から真冬にかけてどのように変遷していくのかに関しては十分把握されているわけではない。本研究では友岡他(上記)で取り上げた 1983/84 年を例に，初冬から真冬における冬型時の大気場の特徴について解析を行い，初冬(ここでは 11/11〜12/10)と真冬(1/1〜1/31)の違いを比較するとともに，その特徴の遷移期の様子を記述した。なお，解析には NCEP/NCAR 再解析データ(2.5°×2.5°)を用いた。
２. 寒気吹き出しの様子から見た初冬から真冬への移行日本付近では 11 月になると，日々の変動に伴う北風に伴う強い寒気移流が周期的に
日本南方まで及ぶようになり，12 月下旬になると寒気移流のベースが比較的持続する中で，時々それが日本付近で強まるようになった (第１図)。また強い寒気移流の領域
が初冬よりもかなり南方まで及んでいた。
また，850hPa における冬型かつ降水量上位
7 日(それぞれ，初冬，真冬について)の温度，
風ベクトル合成場によれば真冬の多降水日
上位 7 日では初冬に比べて日本北方の寒気域が東西に幅広いスケールに位置し，日本南方まで寒気をもたらしていた。

３.日々の高低気圧の出現状況と平均場の変化から見た初冬から真冬への移行
友岡他(前述)や 2.で述べた初冬から真冬への移行について，その遷移期であった
1983 年 12 月中旬に注目して，その前後とも比較しながら記述した。初冬から真冬の各旬での 850,500hPa 気温の平均場に地上の高低気圧の中心を重ねた。初冬には日本付近の傾圧帯に全体に日々の地上の高低気圧が出現していたが，真冬には傾圧帯の南北幅全体というよりも，北方の寒気の南縁部に多くの低気圧がはっきり見えた。そのような初冬と真冬の違いの中で，12 月上旬
は 11 月のような特徴，下旬は 1 月の特徴とよく似ていた。一方，中旬には 12 月上旬までと同様な特徴を示しつつも，東西に狭い
平均場の寒気の南縁部に低気圧が多く現れ，
12 月下旬になって，より南方まで真冬の特徴を示すなど，北方の平均場の寒気域との関係が先行して真冬の特徴に移行していたことが示唆された。

第１図. 135E に沿う 850hPa における水平温度移流の時間経度断面。
(負値が寒気移流で，青色の影をつけた)― 60 ―

CL-21(P1P)

d4PDF に よ る 岐 阜 県 の 豪 雨 発 生 要 因 の 将 来 変 化*吉 野 純 (岐 阜 大 工 ), 杉 岡 翔 太 (岐 阜 大 院 工 ), 小 林 智 尚 (岐 阜 大 工 )り，前線に相当する気圧の谷が岐阜県上に存在し，台本研究の目的

本研究では，地球温暖化対策に資するアンサンブル

風等の擾乱が南海上に位置している．低気圧型は，台気候データベース d4PDF を用いて，将来気候および過風等の擾乱の中心が岐阜を直撃している．I 型は大陸側

去気候の岐阜県における 100 年に 1 回の規模の日降水で低圧部，II 型は大陸側で高圧部となっている．

量を上回る事例を，SI-CAT 気候実験データベースシス

図２は，豪雨タイプ毎の平均日降水量の将来変化を

テム SEAL-F により抽出し，主成分分析やクラスター示す．将来気候下では，いずれのタイプも豪雨の平均分析により豪雨時の天気図に対してパターン分類を行

的な強度は増加する傾向を示しており，特に，タイプ

い，豪雨発生要因の将来変化を定量化する．

A は他のタイプと比べて突出して将来変化量が大きい．
将来気候のタイプ A の条件では，南方に存在する台風

の強大化により，岐阜県上の前線をより刺激しやすい

使用データと分析方法

本研究では，d4PDF の中の水平解像度約 20km の領環境となるものと考察される．

域モデルのデータベースを使用する [1]．過去気候については 3,000 年分，将来気候（産業革命以降 4 ℃上昇）
については 5,400 年分のモデル実験出力から，SEAL-F
を利用して [2]，岐阜県内の 100 年に 1 回を超える規模の日降水量，
すなわち，
過去気候の場合は上位30 事例，
将来気候の場合は上位 54 事例を検索する．これは，100
年確率降水量の規模を超える事例に相当する．起日の15 時 UTC の海面更生気圧（地上天気図）を抽出する．
この過去気候および将来気候の地上天気図に対して，
まず主成分分析を行い，第 5 主成分までの主成分係数
および主成分スコアから（累積寄与率 83.6％および82.2％），縮約された地上天気図の復元（逆変換）を行う．また，得られた主成分スコアに対してクラスター
分析（K-Means 法）を行うことで天気図を 4 種類に分類し，それぞれの特徴を比較する．
図１ 将来気候の豪雨タイプ毎のコンポジット縮約天気図．
60.0

結果と考察
Future changes of
averaged daily precipitation [mm]

岐阜県における現在気候の日降水量は，極値は 323mm，平均値は 241 mm，100 年確率日降水量は 211mmとなった．一方，将来気候の日降水量（将来変化）は，
極値は 461 mm（+138 mm），平均値は 276mm（+35 mm），
100 年確率日降水量は 237 mm（+26 mm）となった．

49.2

40.0
30.0

26.4

29.3

29.6

Type CType D

20.0
10.0
0.0

図１は，将来気候における豪雨タイプ毎の復元された縮約天気図のコンポジットを示す．気圧配置に基づ

50.0Type A

Type B

図２ 岐阜県の豪雨タイプ毎の平均日降水量の将来変化．

いて，「タイプ A：前線 I 型（西低東高）」，「タイプ B：前線 II 型（北高南低）」，「タイプ C：低気圧 I 型（西低

参考文献

東高）
」
，
「タイプ D：低気圧 II 型（西高東高）」と豪雨[1] Mizuta, R., et al., 2017, Bulletin of the American

発生要因毎にタイプ分けすることができた． 現在気候も同様の分類ができた．前線型は，南北に高気圧があMeteorological Society, 98, 1383-1398.
[2] Nakagawa, Y., 2020, Progress in Earth and Planetary
Science, 7:9.

― 61 ―

CL-22(P2A)

近 年 の 気 温 上 昇 に よ っ て 強 化 さ れ た 台 風 Hagibis の 大 雨*川 瀬 宏 明 ，山 口 宗 彦 ，今 田 由 紀 子 ，林 修 吾 ，村 田 昭 彦 ，仲 江 川 敏 之 ，高 薮 出（ 気 象 研 ），宮坂貴文（気象業務支援センター／気象研）
1.

累積降水量は CTL が 10.9%多くなった（図２）．CTL ははじめに

令和元年東日本台風（台風第 19 号，Hagibis)は，関NonW40 に比べ，台風の中心気圧の低く（台風が強く），

東甲信地方や東北地方に記録的な大雨をもたらした．

また台風の中心付近及び東側で可降水量が多く，結果

Hagibis は日本の南海上で中心気圧 915hPa まで発達し的に 10%を超える降水量の増加となったとみられる．

た後，10 月 12 日 19 時前に伊豆半島に上陸した．台風

発表ではこのほか，地形の効果や将来の差分を与えたの急発達や長期間の勢力の維持には，北西太平洋の海

擬似温暖化実験の結果にも触れる．

面水温が平年より高かったこと，本州に接近するまで謝辞

台風の勢力を弱める要素が少なかったこと等が挙げら

本研究は科学研究費助成事業（19H05697）及び統合的れている（気象庁，2019）．また，台風に伴う湿潤絶対気候モデル高度化研究プログラム（JPMXD0717935561,

不安定な大気層の存在が，関東甲信の記録的な大雨に

JPMXD0717935457）（文部科学省）の支援を受けた．

重要であったとの指摘もある（Takemi and Unuma, 2020）．
一方，地球温暖化の進行に伴い，日本付近でも気温が上がってきている．特に 1980 年以降に顕著な上昇が見られ，長期的な気温変化が Hagibis に起因する豪雨に影響を与えた可能性がある．そこで本研究では，日本周辺の近年の気温及び海面水温の上昇が，Hagibis
によりもたらされた大雨に及ぼしうる影響を調査した．
2.

実験概要

2.1 再現実験(CTL)

図１ 期間積算降水量．(a) 解析雨量，(b)再現実験（４Hagibis に伴う豪雨を再現するために，気象庁メソ客実験の平均）．等値線は標高 500m と 1000m．

観解析（MA）を境界値として，気象庁非静力学モデル（JMA-NHM; Saito et al. 2007）を駆動した．格子間
隔は５km，
初期値は 2019 年 10 月９日 00, 03, 06, 09UTCの４つを用いた．降水量の検証には解析雨量を用いる．
2.2 気温上昇除去実験(Non-W40)
気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55）をもとに，
日本周辺（130E-150E，25N－40N）で平均した過去 40
年間の気温及び海面水温の線形トレンドを計算した．
ここでは 10 月から８月の各月平均値と，８月から 10月と９月から 11 月の３ヶ月平均値を用いる．MA からト

図２ 関東甲信地域で平均した時間降水量（棒グラフ）

レンドを抜いたデータを NHM の境界値として与えること累積降水量（線）の時系列．灰色棒グラフと実線がとで，近年の気温上昇を除去した実験を実施した．

CTL，青色棒グラフと実線が NonW40．太線は各実験の平3.

均．細棒と点線は，ピークを CTL と揃えた解析雨量．

結果と考察

CTL は台風が関東を通過するまでのコース及び強度の再現性が良く（図省略），観測された積算降水量をよく再現した（図１）．ただし，上陸時間が現実よりも６

参考文献[1] 気象庁，2019，報道発表「令和元年台風第 19 号とそれに伴う大雨などの特徴・要因について．

時間程度遅かった．CTL と NonW40 で計算された降水量[2] Takemi and Unuma, 2020, SOLA, 16, 30-36.

を比較すると，特に降水ピーク時に NonW40 で少なく，[3] Saito et al. 2007, JMSJ, 85B, 271–304.

― 62 ―

CL-23+(P1P, C3A)

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，立花 義裕，安藤 雄太 （三重大院生物資源）

1．序論
関東地方の降雪回数は年に数回程度で，降雪量も日本海側に比べて多くない．そのため，大雪への対策が不十分であり，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も，関東地方の降雪についての将来予測は重要であろう．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，再解析データを用いて長期的な変化を考察することも重要である．先行研究として，2014 年の関東の大雪事例 [2]について調べたもの，期間全体を通して東京の積雪と 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]を示したものなどがあるが，長期的な変化を見たものはない．
以上より，本研究では再解析データを用いて関東地方の降雪とそれをもたらす環境場の長期的な変化を調べることを目的とする．
2．使用データと解析手法
降雪・降水量は気象官署の観測データ，海面水温は HadISST，大気場は気象庁 55 年長期再解析データ
JRA-55 を用いた．解析期間は 1961～2018 年の 58 年
間で，降雪量の多い 1,2 月に着目した．また，1988/89
年を境にアリューシャン低気圧が弱まり，日本付近
で温度が上昇した [5] ことや 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，
1961～1988 年を過去，1989～2018 年を近年と期間を分けて，合成図解析により環境場の差を比較した．
3．結果
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 であり，これらの間に有意な差は無かった．しかし，各年の総降雪量を多い年順に並べると 1989 年以降の年（近年）が上位を占める（図 1）．その要因として，降雪量の多い事例の回数が増えたのではないか，という仮説を立てた．これを調べるため，まずは降雪事例を抽出した．関東の降雪のほとんどは南岸低気圧によりもたらされる．そのため，降雪事例の定義を，
南岸低気圧による降雪で，かつ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とした．抽出された事例数
は過去 40 事例，近年 30 事例であった．さらに，1 回あたりの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 地点合計の降雪量が 100cm 以
上の事例を極端降雪事例，100cm 以下の事例は普通降雪事例とした．結果，極端降雪事例の回数は過去
5 事例，近年 9 事例と，近年の方が増えていた．そこで，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したところ，850hPa 面において日本の南海上から東海上で正偏差であった（図 2）．
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）．一方，普通降雪事例の回数は近年の方が減っていた．そこで，2 つ目の仮説として，一事例あたりの降雪量が増加しているのではないかと考えた．しかし，過去と近年で一事例あたりの平均降雪量に有意な差は無かった（図略）．
以上の結果より，二つの仮説のうち，極端降雪事
例の回数が増えたことが，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．
また，極端降雪事例数の増加の要因として，海面水
温の南北温度勾配が強化されたことでストームトラックが強まったことが示唆された．

図 1 関東地方 8 地点の 1,2 月総降雪量[cm]．58 年間のうち多い順に上位 30 年並べた．赤：過去（1989 年～），青：近年（～1988 年）

図 2 1,2 月 850hPa ストームトラックの気候値の変化．
���2 − 𝑣𝑣𝑣𝑣̅²(𝑣𝑣𝑣𝑣は日平均，¯は月平均の南ストームトラックは𝑣𝑣𝑣𝑣北風)で計算した．色：近年―過去[m²/s²]，ドット域：信頼係数 90%以上で有意な領域
引用文献[1] Kawase et al., 2016: Climate 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― 63 ―

CL-24+(P2A, C3A)

⼈為的なエアロゾル排出量の変化による
アジア・太平洋域の気候変動＊
11.

松本叡知 1・釜江陽⼀ 2

筑波⼤院⽣命地球科学研究群

はじめに

2

筑波⼤⽣命環境系

⽔温偏差が⾒られた。それに対応して、同領域では⼈為起源のエアロゾルは、最近数⼗年間におい上層での収束偏差および下層での発散偏差が⾒らてアジア域で排出量が増加する傾向にあった。アれ、ウォーカー循環の強化が起こっていた。さらに、ジア域での排出量の増加は北太平洋の海⾯⽔温の熱帯の⻄部太平洋上で降⽔量増加による⼤気加熱、変化を通して南北の温度勾配を形成し、熱帯収束中央・東部太平洋上で降⽔量減少による⼤気の冷却帯の南⽅への遷移やハドレー循環の変調を引き起が⾒られ、⻄部太平洋から北太平洋へと伝播するよ

こす可能性が指摘されている(Dong et al. 2019)。

うな⾼度場偏差が確認された。

エアロゾルはエアロゾル−放射相互作⽤およびエ

当⽇は放射収⽀、⼤気循環場などへの気候影響

アロゾル−雲相互作⽤を通して気候の形成と変動

および MRI-ESM2 の結果との⽐較について発表に寄与するが、気候影響やそのプロセスについてする。

は未解明な部分が多く、より多くの研究が必要とされている。
本研究では過去数⼗年間における⼈為起源エア
ロゾルの排出量変動がアジア・太平洋域での気候変動に与える影響について調査する。
2. 使⽤データ・実験⼿法
第６期結合モデル相互⽐較プロジェクトのもとで実施された DAMIP 実験（Gillett et al. 2016）から、気候モデル MIROC6（Tatebe et al. 2019）および MRI-ESM2（Yukimoto et al. 2019）を⽤いた、
⼈為的なエアロゾルの強制⼒のみを与えたシミュ
レ ー シ ョ ン (hist-aer) の 結 果 を 使 ⽤ し た 。
1970~1981 年および 1994~2010 年の夏季気候値を⽐較し、対象期間における⼈為起源エアロゾルの排出量の変動が気候に与える影響を調査した。

図 1：hist-aer 実験における海⾯更正気圧および850hPa ⽔平⾵の夏季平均値の 1994~2010 年平均と 1970~1981 年平均との差。陰影は海⾯更正気圧(hPa)、ベクトルは 850hPa での⾵偏差(m/s)を⽰
す。

参考⽂献

3. 結果
MIROC6 の実験結果の⼆期間の⽐較から、北太平
洋上で⾼気圧偏差が確認され、熱帯太平洋では貿易⾵が強化されていた（図 1）。また熱帯の特に中央・東部太平洋上で海⾯⽔温が低下するラ・ニーニャ的Dong, B. et al. 2019. Climate Dynamics, 53, 3235-3256
Gillett, N. P. et al. 2016. Geosci. Model Dev., 9, 36853697
Tatebe, H. et al. 2019. Geosci. Model Dev., 12, 27272765
Yukimoto, S. et al. 2019. J. Meteor. Soc. Japan, 97, 5, 931965― 64 ―

CL-25+(P1P, C3A)

令和 2 年 7 月豪雨時の水蒸気輸送に対する遠隔影響*釜 江 陽 一 (筑 波 大 生 命 環 境 ), 今 田 由 紀 子 (気 象 研 ), 川 瀬 宏 明 (気 象 研 )

1.

はじめに

令和 2 年 7 月 3 日から 14 日にかけて，西日本および

4.

熱帯海面水温偏差の影響

中部地方において広い範囲で豪雨に見舞われた．この2020 年 6 月・7 月の SST は熱帯インド洋から東シナ

広域で観測された記録的な大雨の要因として，日本の海，南シナ海，熱帯西部太平洋で高温，熱帯中央・東上空に大量の水蒸気が流れ込み続けていたことが挙げ部太平洋で低温の偏差を示す．日本近海の高 SST は大られる．気象庁 55 年長期再解析（JRA-55）データをも気へ大量の水蒸気を供給するとともに，大気循環を変とに鉛直積算水蒸気フラックス（IVT）の時間変化を確調させる．Kamae et al.（2019）は日本付近を通過する

認すると，IVT が気候値よりも顕著に大きい領域が細大気の川の頻度が高い年の特徴として①インド洋の高長く分布しており，大気の川（Kamae et al. 2017）の特SST，②熱帯太平洋のラニーニャ的 SST，の二つを指摘

徴を持つことがわかる．長さ 3,000km，幅 600km に渡した．2020 年 7 月はこの両者の傾向が確認され，両者，り，600kg m-1 s-1 を超える IVT が分布しており（図 1）が北太平洋高気圧の北進を抑制する（日本の南海上に

これは平成 30 年 7 月豪雨と同程度の流量である．本研

高気圧偏差を生み出す）ことで，強い水蒸気の流れが究では，日本上空に大気の川を維持させた大規模場の日本付近で持続しやすい大気循環場を形成していた．

形成に関わる熱帯からの強制を明らかにするとともに，地球温暖化の進行による大気の川に伴う梅雨末期の極端降水の変化について調査する．

5.

地球温暖化時の水蒸気輸送の変化

地球温暖化進行時には，大気中水蒸気量が増加する
ことに加え，赤道中央太平洋よりもインド洋の昇温が

2.

使用データ

大きいパターンを仮定した場合，日本付近の大気の川

水蒸気フラックスの解析には JRA-55 の 6 時間値を用の活動はより強まる（Kamae et al. 2019）．d4PDF の領域

いる．海面水温（SST）には COBE-SST，大気の川と大ダウンスケーリング実験結果をもとに大気の川通過時

気循環場の年々変動の調査のために，JRA-55 と d4PDFの降水量を調査すると，地球温暖化時には，上空を流のアンサンブル実験データを用いる．d4PDF の多数アれる水蒸気量の増加に伴い，降水強度も強まり，極端ンサンブルを併用することで，SST 変動の影響を特定

降水の発生頻度が顕著に増加することがわかった．

する．d4PDF は，地球温暖化の進行時に想定される SSTの上昇パターンを複数仮定した上で，大気の川の変化の違いを検証する上でも使用する．d4PDF の将来予測
実験は，CMIP5 のマルチモデルから得られた SST 昇温の主要 6 パターンを仮定し，過去実験の海面水温に全
球平均気温で 4 度の上昇相当分を加え，放射強制力を加えることで実施されている．
3.

水蒸気の流れIVT の時系列変化を確認すると，令和 2 年 7 月豪雨
時に日本上空に流れ込んだ水蒸気は，西部北太平洋に加え，東シナ海，中国南東部，南シナ海，インド洋から南西寄りの風に乗って輸送されている．一連の水蒸気の流れは，6 月から 7 月にかけて発生した中国長江流

図１ 2020 年 7 月 4 日の IVT（陰影と矢印）．

域の豪雨とも関連している．水蒸気の流れは正の海面
更正気圧偏差が日本の南から南東海上にかけて広く分参考文献布していることと対応しており，高気圧のへりに沿っ

Kamae, Y., et al. 2017, J. Climate, 30, 5605-5619.

て流れ込んでいる．

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

― 65 ―

CL-26(P2A)

気候変動影響評価で利用されてきた日射量変化予測の幅は十分か？
塩竈秀夫1,2*, 伊東瑠衣3,4, 今田由紀子4, 仲江川敏之4,
廣田渚郎1, 石崎紀子1, 高橋潔1, 高薮出2, 江守正多1
1

国立環境研, 2東大大気海洋研, 3気象業務支援センター, 4気象研究所

気候変動予測の不確実性は、世界に数十ある気候モデル(例えば CMIP5 アンサンブル)による予測のばらつきで評価される。しかし一般的に、気候変動の影響評価研究で、全て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。近年の日本の影響評価研究においては、省庁研究プロジェク
トでの利用実績等の歴史的経緯から MRI-CGCM3.0,
MIROC5, GFDL-CM3, HadGEM2-ES の 4 気候モデルが共通気候シナリオとして用いられてきた。
しかし、上に挙げた 4 つの気候モデルを共通気候シナリオとみなす妥当性については十分に検討されてこなかった。我々は CMIP5 モデルの RCP2.6
実験（2℃目標相当排出シナリオ）と RCP8.5 実験（最悪排出シナリオ）における日本域の日射量変化予測を調べ、共通気候シナリオのばらつきの妥当性を検討した（図 1）。
どの季節においても、ほとんどのモデルで日射量が増加していた。これは、日本の上空のジェット気流の位置が温暖化時に移動し、低気圧の経路が変わって雲量が減ることで日射が地上に届きやすくなるためである。
また共通気候シナリオの 4 モデルは、春の日射量
変化の不確実性幅（CMIP5 アンサンブルのばらつき）の下半分、夏・秋の上半分しかカバーしていないことも分かった。これは、多くの影響評価研究において、日射量変化予測の不確実性幅を十分に網羅できていないことを示唆している。
また、今後の影響評価研究のために、偏りが少ないモデルサンプルを選択する手法も開発した。図 2
は、「モデル間距離」が最大になるように選択された
6 モデルを表している。我々の開発した手法を用いれば、少ないモデル数でも、CMIP5 アンサンブルのばらつきを良くカバーできるサンプルを選択できることを示している。
この研究成果は、Shiogama et al. (2020)として出版された。現在は、日射量だけでなく、影響評価
モデルの入力データとして使われる複数の変数に関して、CMIP６アンサンブルのばらつきを良くカバーするモデル選択手法を開発している。

図 1：RCP2.6 シナリオ（横軸）と RCP8.5 シナリオ(縦軸)における CMIP5 モデルの 21 世紀末までの日本平均日射量変化(W/m2)。菱形は、共通気候シナリオの 4 気候モデル、十字はそれ以外の CMIP5 モデル。点線は、モデル平均値。

図 2：「モデル間距離」を最大化した 6 モデル（菱形）とそれ以外の CMIP5 モデル（十字）の日本平均日射量変化(W/m2)。共通気候シナリオの４モデルと違い、CMIP5 モデルのばらつきを良くカバーしている。
参考文献
Shiogama et al. (2020) Selecting future climate
projections of surface solar radiation in Japan.
SOLA, 16, 75-79.
謝辞
この研究は、（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。

― 66 ―

CL-27(P1P)

高解像度全球大気モデルによるパナマの降水量変化
楠

昌 司 ( 気 象 研 究 所 気 候・環 境 研 究 部 、関 西 大 学 社 会 安 全 学 部 ) 、仲 江 川 敏 之（ 気象 研 究 所 応 用 気 象 研 究 部 ）、 水 田 亮 （ 気 象 研 究 所 気 候 ・ 環 境 研 究 部 ）

1.

はじめに

パナマ運河は中間にある人造湖に貯められた水資源を利用している。運河の運営は降水量と密接にかかわっているので、温暖化による降水量の変化を知ることが必要である。パナマは国土が小さい。一般的な水平気候モデルでは水平解像度が低いため詳細な気候変化を予測できない。気象研究所で開発している高解像度
全球大気モデルでは、領域モデルを用いなくてもパナ
マの降水量変化を直接予測できる。

図１ パナマの 7 月降水量の将来変化(F-P)/P (%)。現在
P:1995-2014 年、将来 F:2080-2099 年(RCP8.5）。斜線は有意2.

150 年(1950-2099 年)連続実験

水準 95% 以上。 黒枠は、パナマ運河地域(80.5-79.0W,

高解像度モデル比較実験 High Resolution Model

8.5-9.5N)の定義。

Intercomparison Project(HighResMIP)[1]による実験
設定に従い、20km 格子の高解像度全球大気モデル(MRI-AGCM3.2S)による温暖化実験を実施した。現在気候(1950-2014 年)は観測された海面水温(SST)を与えた。
将来気候(2015-2099 年)は、第 5 期結合モデル比較実験
計画 CMIP5 の結合モデルで予測された SST の予測値から、
年々変動と昇温トレンドを考慮したSST を与えた。
排出シナリオは、RCP8.5 である。
3.

現在気候の再現性

図 2 パナマ運河地域(図１黒枠)の降水量変化(%)。横軸は

MRI-AGCM による世界全体[2]、東アジア[3]、パナマ

2015-2099 年。縦軸は 1-12 月。現在気候は 1995-2014 年。

[4]の降水量の再現性は、世界最高水準である。
謝辞：本研究は、文部科学省統合的気候モデル高度化
4.

研究プログラム(テーマ C: 番号 JPMXD0717935561）及

将来変化

パナマの雨期は、５月から 11 月までの７か月と長い。

び JSPS 科研費 20K12154 の支援を受けた。

雨期の中でも７月は最も降水量が多い。図１はパナマの 7 月降水量の今世紀末における将来変化である。パ

参考文献

ナマ西部の陸域と東部の一部で降水量は減っているが、[1] Haarsma et al., 2016: Geosci. Model Dev.,

パナマ運河付近では降水量が増加している。運河の運営にとっては好都合となっている。

doi:10.5194/gmd-9-4185-2016[2] Kusunoki, 2017: Atmosphere, doi:10.3390/atmos8050093

パナマ運河付近の各年、各月の将来変化を図 2 に示し[3] Kusunoki, 2016: Climate Dynamics,

た。年々変動が大きいものの、2050 年以降は 5～8 月のdoi:10.1007/s00382-016-3335-9

降水量が増える傾向がある。一方、2030～2040 年ころ[4] Kusunoki et al., 2019: Climate Dynamics,の雨期で降水量が減る傾向がある。2060 年以降は、乾期の 1～4 月で降水の減少が顕著である。
今世紀末の雨期で降水量が増える傾向は、同じモデル
による先行研究[4]と一致する。

― 67 ―

doi:10.1007/s00382-019-04842-w

CL-28(P2A)

日本のエルニーニョ冷夏の将来変化*林 未 知 也 , 塩 竈 秀 夫 , 江 守 正 多 , 小 倉 知 夫 , 廣 田 渚 郎 (環 境 研 )




はじめに

結果と考察

日本の天候は，東部熱帯太平洋の海面水温(SST)のCMIP6 気候モデルから得られたエルニーニョ冷夏指

年々変動に特徴付けられるエルニーニョ南方振動

標を図 1a に示す．現在気候(青棒)において，観測(破線)(ENSO)の影響を受ける．例えば気象庁の長期統計解析と比べて過小評価だが，過半数はエルニーニョ冷夏をによると，ENSO の正位相であるエルニーニョが発生再現する．またほとんどのモデルは，将来気候(赤棒)にすると北半球夏季に日本域の気温が有意に低下する傾かけてエルニーニョ冷夏の弱化を予測する．この弱化向にある(以後，「エルニーニョ冷夏」と呼ぶ)．しかし傾向は CMIP5 では有意に確認されなかった(図示せず)．

ながら，気候モデルに基づく平均場の将来変化予測は

エルニーニョ冷夏の再現性と将来変化は何に制約さ不確実性が大きく，地球温暖化が進んだ気候においてれるだろうか．現在気候のエルニーニョ冷夏指標と夏エルニーニョ冷夏が現在と同様に起きるかは理解され

季気候値のばらつきはいくつかの領域で高い相関があていない．そこで本研究は，最新の気候モデル群であるる(図 1b)．CMIP6 での有意な相関は，黒潮続流域の SST

CMIP6 におけるエルニーニョ冷夏の再現性を評価する

および太平洋下層西風ジェットに見られる．すなわち，とともに，地球温暖化に伴う将来変化を調査する．まマルチモデル平均よりも黒潮続流域の SST が高くて西た，CMIP5 気候モデル群と結果の比較を行う．

風ジェットが北偏した夏季の気候値を表現するモデル
は，より強いエルニーニョ冷夏を表現する．地球温暖化

によって夏季の太平洋西風ジェットは南偏する傾向に

データと手法CMIP6 の 29 モデルから現在気候実験(historical;

あることは[1]，エルニーニョ冷夏が将来起きにくくな

1961-2010 年)と将来気候実験(SSP5-8.5; 2051-2100

る予測と符合する．また，多くの気候モデルに伴う黒潮

年)，観測的データ(1958-2019 年)として大気再解析

続流域の夏季 SST 気候値の強い負のバイアスを低減す

JRA-55 および海洋客観解析 COBE2-SST を用いる．気ることが，ENSO と日本の気候の関係をより適切に表

候値は 1981-2010 年で定義し，偏差から長期トレンド

現する上で重要だと考えられる．

は除かれる．月平均値は全て 2.5˚格子に内挿され，日謝辞 本研究は，文部科学省「統合的気候モデル高度化

本陸域を含む格子を日本域とする．夏季(6-8 月)におけ研究プログラム」(JPMXD0717935457)および(独)環境再る Niño-3.4 SST 偏差(K)に対する日本域の気温偏差(K)生保全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF20192004)の線型回帰係数を「エルニーニョ冷夏指標」と呼ぶ．

により実施した．
参考文献
[1] Grise & Davis. Atmos. Chem. Phys. 20, 5249–5268 (2020).

図  (a) 夏季における ENSO 指標に対する日本域の気温偏差の線型回帰係数(EN2JP)．負の EN2JP はエルニーニョ
冷夏を意味する．(b) 夏季における気候値と–EN2JP とのマルチモデル相関係数と気候値のマルチモデル平均．

― 68 ―

CL-29+(P1P, C3A)

気候モデルによる海洋亜表層の非線型力学加熱の再現性:
ENSO 非 対 称 性 と 熱 帯 温 暖 化 予 測 に お け る 役 割*林 未 知 也 (環 境 研 ), Fei-Fei Jin ( ハ ワ イ 大 ), Ma lte F. Stue c ker ( ハ ワ イ 大 )CMIP 気候モデルを図 1a 横軸で表される NDH 再現

はじめに

エルニーニョ南方振動(El Niño-Southern Oscillation,

性によりグループに分ける．再現性の低いグループ(L)ENSO)は熱帯太平洋における大気海洋結合系の卓越しでは ENSO 振幅の将来変化に関わらず熱帯昇温パター

た年々変動であり，その時空間的な非対称性が特徴的

ンは「エルニーニョ的」だが，再現性がより高いグルーである．しかし多くの気候モデルは，ENSO の振幅を観プほど(H と HH)，ENSO が将来強まれば昇温パターン

測されるほど強く再現するにも関わらず，その非対称

はより「エルニーニョ的」となる関係が見出された(図性をほとんど表現できていないのが現状であり，その1b)．ENSO が強まるにつれて温度躍層付近を長期的に要因はまだ明らかでない．2018 年度秋季大会[1]では，暖める NDH の整流効果が強まるためである(図示せず)．

海洋客観解析データを用いた太平洋赤道域における亜

したがって，ENSO の将来変化の理解に加え，気候モデ

表層の非線形力学加熱(Nonlinear Dynamical Heating,ルが ENSO の力学過程を適切に表現することは温暖化

NDH)について解析することで，その ENSO 非対称性へ

予測の不確実性を低減させる上で重要だと考えられる．

の役割を明らかにした[2]．本発表では，CMIP5 とCMIP6 に提出された気候モデル実験における亜表層
NDH の再現性を評価することで，ENSO 非対称性との関係を示す[3]．また，NDH 再現性が熱帯太平洋昇温パ
ターンの将来予測に果たす役割について議論する[3]．


データと手法

解析には CMIP5 および CMIP6 の historical 実験と将来シナリオ実験(RCP8.5 および SSP5-8.5)と，複数の海
洋・大気の客観解析データを用いる．NDH は海水温度
偏差の非線型移流項の赤道平均値(1˚S/N)と定義され，その東部太平洋亜表層(100–180˚W, 50–150 m 深度)平均を亜表層 NDH の指標とする．ENSO の振幅および非対称性は Niño-3 領域で平均した海面水温(SST)偏差の標準偏差(σ)および歪度で定義する．ENSO 振幅の将来変化はシナリオ実験 (2051–2100 年)と historical 実験の差とする．ただし各々の実験から偏差の線型傾向は除かれる．熱帯昇温のエルニーニョ類似度は，シナリオ実験の SST 線型傾向と historical 実験の ENSO 指標に回帰した SST 偏差の熱帯太平洋における空間相関値とする．

図  (a) ENSO 非対称性と亜表層 NDH 効率の関係．線は historical 実験での相関関係，バーは気候モデル(黒)と客観解析(紫)の平均および 1 標準偏差幅．(b) 熱帯昇

結果と考察

多くの気候モデルは依然として ENSO 非対称性を観測されるレベルに再現しないないが，モデル間のばら

温のエルニーニョ類似度と ENSO 振幅の将来変化の関係．線はグループごとの相関関係．

つきの約 60%は亜表層 NDH 効率(ENSO に相対的な振幅)により説明された(図 1a)．また，気候モデルによる

謝 辞  本 研 究 は 林 が JSPS 海 外 特 別 研 究 員 制 度

亜表層 NDH の過小評価を改善するには，SST と東西風(201860671)の助成を受けてハワイ大学マノア校で実施．

および東西風と赤道潜流の結合変動の正しさが重要で参考文献

ある(図示せず)．これは，気候モデルで過小評価されて[1]林・Jin 2018.日本気象学会 2018 年度秋, B351, 仙台.

いる ENSO フィードバックを改善することが，NDH お[2] Hayashi & Jin 2017. Geophys. Res. Lett., 44, 12427-12435.

よび ENSO 非対称性の向上につながることを示唆する．

[3] Hayashi, Jin & Stuecker 2020. Nature Comm. in revision.

― 69 ―

CL-30(P2A)
MIROC6 piControl 実験における摂動フィードバックパラメータと環境場の関係
土田耕, 望月崇, 川村隆一, 川野哲也（九大院・理）＊1. はじめに気候感度とは、人間活動の気候に与える影響のような一定の外力に対して、気候システムがどのように応答するかを表す概念である。一般には、二酸化炭素濃度が二倍になり、大気が平衡状態に達した時に、気温がどの程度上昇するかを表す平衡気候感度が用いられる（吉森ほか, 2012）。気候感度の不確実性については、様々なフィードバックとそれらのモデルや条件設定への依存性の評
価に加えて（Soden et al., 2008）、平衡状態に達するま
での気候感度の変動に対して、環境場が大きく影響していることについても論じられている（Gregory andAndrews, 2016）。近年では、温室効果ガスの増加や火山噴火のような外的要因に焦点を当て、それにより引き起こされる気候フィードバックの経年変化についての調査（Gregory et al., 2019）や、内的要因による影響をなるだけ排除し、外的要因による環境場の変化と気候フィードバックの変化との関係性を調査するためのパラメータの改良などが行われている（Dessler et al.,2018）。しかし、そのような環境場は、数年から数十年規模で生じる内部変動（内的要因）によっても大きく変動すると考えられる。環境場の変動は、結果的に、中期的な気候フィードバックの変動にも大きな影響を与えるが、その影響についてはまだ明らかではない。
そこで、前回の発表では過去実験のデータをもとに、内部変動を評価するためのパラメータを定義し、それと環境場との関係を論じた。今回は、piControl 実験のデー
タをもとに、同様に内部変動を評価するためのパラメー
タを定義し、その変動と要因について調査した。

2. 使用データ・定義

MIROC6 piControl（解析期間：3200-3999, 年はシミュレーション開始からの仮想的な年である）の、地表
面温度、下向き短波放射、上向き短波放射、上向き長波
放射、各気圧面における雲量、南北風速、東西風速、鉛
直風速のデータを使用した。また、解析期間800年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。
𝛼𝛼 = −

∆𝑁𝑁 &
∆𝑇𝑇 &

ここで、∆𝑇𝑇 & 、 ∆𝑁𝑁 & はそれぞれ全球平均地表面温度偏差[K]と正味の下向き放射フラックスの偏差[W/m/ /K]を表す。𝛼𝛼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働くことを示している。なお、PFP の年
代による変化を抽出するために、30 年間の年平均値デー
タから最小二乗法を用いて PFP を計算した。

3. 結果・考察

な変動を示した。これは、歴史実験を用いて行った解析に加え、Andrews et al. (2018) が複数の大気モデルで示したフィードバックパラメータの揺らぎの幅とほぼ同じであった。
年代による PFP の変動は、環境場（30 年間の平均的な気候状態）に依存すると考えられる。年代による PFPの変動に対する、地表面温度偏差と正味の下向き放射フラックス偏差との 30 年移動平均値の相関マップ、回帰マップをそれぞれ描いたところ、歴史実験で解析した場合と同じように、赤道太平洋を中心とした領域に、より明確に有意なシグナルを得た（図 1.a, b）。このような PFP
変動を引き起こすメカニズムを解明するにあたり、地表
面温度分布の変化により、大気循環が変化し、それによって、雲の分布や特性が変化して、大気上端での放射収支が変化したという仮説の元で、PFP と各変数の関係についての解析を行った。
PFP と各層における雲分布の関係を見たところ、太平洋赤道上とその南北の領域において、中層雲が増加（減少）している領域では、正味の放射収支が減少（増加）するという関係性が確認され、中層雲と大気上端での放射収支の変動がとてもよく対応していた（図 1.d）。このことから、先行研究（Mauritsen, 2016）で示唆されているような、下層雲の放射収支に与える効果だけでなく、むしろ、気温分布の変化に伴う太平洋赤道域とその南北の領域における中層雲の分布や特性の変化が、大気の放射収支を変化させ、PFP の変動に大きく影響していることが示唆される。さらに、PFP と大気循環の関係について調査したところ、PFP が大きくなることは、帯状平均した子午面循環で見たときには、赤道域で時計回りの循環の偏差と関連していた（図 1.c）。これが、ITCZのシフト、あるいは、ハドレー循環や、より局地的な循環の強化や弱化に起因しているかについても発表する予定である。

PFP はおおよそ 1.0-2.5 [W/m/ /K]の範囲で中長期的

図 1: (a)PFP の変動に対する、30 年移動平均した地表面温度の相関図。a と同様に、(b)大気上端での正味の下向き放射量、(c)
子午面循環に関する質量流線関数、(d)中層(500-600hPa)の雲
量、についての回帰図。回帰図の陰影はいずれも回帰係数が95%の信頼限界で有意な領域をあらわす。

― 70 ―

CL-31+(P1P, C3A)

― 71 ―

CL-32(P2A)

日本の降水頻度の将来変化に対する相対湿度の影響*村 田 昭 彦 , 野 坂 真 也 , 佐 々 木 秀 孝 , 川 瀬 宏 明 （ 気 象 研 究 所 ）1.

では無降水時間の割合が増加する一方，相対湿度の低はじめに地球温暖化によって相対湿度はあまり変化しないとい瀬戸内では大きな変化が見られない．温暖化による言われてきた．しかしながら，これは海上について言相対湿度の減少はむしろ瀬戸内の方で顕著（図は省略）えることであり，陸上においては温暖化に伴って相対であるので，降水量変化を議論する際に，相対湿度の湿度が減少する傾向にある[1]．日本においてもそのよ

変化だけでなく絶対値も考慮することが重要である．

うな傾向にあるのか興味あるところである．そこで，
地域気候モデルによる日本を対象とした将来予測デー
タを用いて，地上の相対湿度の温暖化による変化について調べた．そして，その変化が降水に及ぼす影響を地域による違いに着目しながら解析した．
2.

使用したデータ

格子間隔 2km の非静力学地域気候モデル（NHRCM）
による，21 世紀末（2076～2096 年）を想定した将来気候実験（RCP8.5 シナリオ）及び現在気候実験で得られたデータ[2]を使用した．出力データの時間間隔は 1 時間である．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

図１ 夏季（20 年平均）の無降水時間変化率[%]と相対ブル平均の海面水温を使用したメンバー）を用いた．

湿度及びその差との関係．データは図２の陸上．

3.

結果

日本周辺においても，従来の研究と同様，温暖化に伴う相対湿度の変化に地上・海上のコントラストが見られた．すなわち，海上では相対湿度の値に大きな変化がなかったが，地上では値の減少が確認された（図は省略）．
夏季（６~８月）に注目すると，現在気候において相対湿度が高い地域では，温暖化による湿度の変化の影
響が降水頻度に現れていた．図１によると，相対湿度が高く且つ負の変化となる領域では無降水時間の割合が増加している．また，相対湿度が高いほど僅かな変化が無降水時間に影響することが分かる．なお，ここでは，各地点における降水量が 1 mm/h 未満の場合に無降水と定義している．一方，相対湿度の比較的低い領

図２ 夏季（20 年平均）の無降水時間変化率[%]域では無降水時間の目立った変化は見られない．これは相対湿度が元々低い場合は，凝結するかしないかの

参考文献

臨界的な状態にはないことが原因と考えられる．

[1] Byrne, M. P. and P. A. O'Gorman, 2016, J. Climate, 95,

これらの状況は西日本における分布図（図２）で確認することができる．相対湿度の高い太平洋側の地域

9045-9061.
[2] Murata, A. et al., 2017, SOLA, 13, 219-223.

― 72 ―

CL-33(P1P)

黒潮流路に着目した関東地方の降雪と南岸低気圧経路との関係*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

心位置の存在頻度を調べた。このとき、大蛇行流路時と南岸低気圧とは、日本列島の南側を北東方向に進む

直進流路時の南岸低気圧の総数が異なっているため、

温帯低気圧である。関東地方における降雪の一つの要

流路ごとに降雪をもたらす南岸低気圧の中心位置の存因として、南岸低気圧の経路の違いが挙げられる。その在頻度を標準化し、大蛇行流路時と直進流路時の差を

南岸低気圧の経路は、黒潮流路に影響を受ける可能性計算した（図 1）。この図から、降雪をもたらす南岸低が指摘されている。具体的には、黒潮の大蛇行流路時に気圧の経路は、大蛇行流路時の方が直進流路時より南南岸低気圧の経路が南側に移動することなどが知られへ移動し、日本列島沿岸付近を通過する事例が減少すている(Nakamura et al. 2012)。

ることがわかる。これは大蛇行流路時の黒潮が日本列本研究では、関東地方における降雪の要因について、島南岸で離岸し、海面水温の傾度が強い海域が直進時

黒潮流路の違いに着目し、南岸低気圧の経路の違いをより南側に位置していることと対応している。今後は、明らかにする。その上で、南岸低気圧の経路により関東

南岸低気圧の位置の変化が与える影響について詳しく

地方の大気場がどのように変わり、またそれが関東地調べる。

方の降雪とどのように関係するかを統計的に調べる。
参考文献
2.

Hayasaki, M., et al., 2012, SOLA, 8, 45–48.

データと手法

本研究では、南岸低気圧経路の抽出やその時の大気

Nakamura, H., et al., 2012, Journal of Climate, 95, 7772-7779.

循環場を調べるために、気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55）を使用した。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のデータなどを使用した。対象期間は、気象庁による黒潮大蛇行の観測が始まった、1970 年から 2018 年までの寒候期（12月から 3 月まで）とした。また本研究では、黒潮流路を大蛇行流路時と直進流路時の 2 つに分けた。黒潮大蛇行の期間は、気象庁で定義された黒潮大蛇行の期間とし、それ以外を直進流路とした。
温帯低気圧の検知・追跡の方法は、Hayasaki et al.（2012）
をもとにした。南岸低気圧の定義は、温帯低気圧が東経120 °―135 °、北緯 25 °―34 °の範囲と東経 135 °―140 °、北緯 25 °―36 °の範囲の両方を通過した場合とした。
3.

解析結果

始めに黒潮流路ごとに、関東地方に降雪をもたらす

図１ 降雪時の南岸低気圧の中心位置の頻度について、

南岸低気圧の頻度を調べた。その結果、黒潮大蛇行時に大蛇行時と直進時で差の分布図。正の値は、大蛇行時の降雪をもたらす確率は、直進時よりも 2 倍程度高く、頻度の方が多いことを示している。なお、中心位置の存

大蛇行流路時に降雪をもたらす可能性が高いことが分在頻度は、標準化をしている。網掛けは t 検定の結果、かった。

有意水準 90％で統計的に有意であることを示す。

関東地方に降雪をもたらす南岸低気圧の経路の空間分布を確認するため、黒潮流路ごとに南岸低気圧の中― 73 ―

CL-34+(P2A, C4A)

新型コロナ自粛期間における東京の気温偏差*藤部文昭 (都立大・都市環境)

1. はじめに都市ヒートアイランドの成因の 1 つとして人工排熱がある．
都市キャノピーモデルを使ったシミュレー
ションによると, 人工排熱は夜間のヒートアイランドの重要な要因である[1, 2]．また, 東京都心では平日の気温が休日よりも 0.2 ℃程度高いことが観測デー
タによって示され, 人工排熱の寄与が裏づけられる[3]．
本研究では, 2020 年春の新型コロナウィルス対応による社会活動自粛期間について, 東京とその周辺の気温偏差を調べた．
2. 資料と解析方法
2015 年以降のアメダスの毎時資料を使った．東京( 北の丸) から 300 km 以内のアメダス観測所のうち,
周囲 3 km の人口密度が 300 人 / km2 未満である 105 地点を選び, 2015～2019 年の資料を使って, これらの地点の気温から東京の気温を推定する回帰式を作った．
この回帰式を 2020 年前半に適用し, 東京の実測値と推定値の差を集計した．集計は, 自粛が始まる前 ( 期
間 1＝1/1～2/26), 2 月末からの緩やかな自粛期間 ( 期

間 2＝2/27～4/7), 緊急事態宣言期間 ( 期間 3＝4/8～
5/25), 緊急事態解除後 ( 期間 4＝5/26～6/30) の 4 期に分けて行った．
東京周辺の他のアメダス地点についても同様の手順で気温偏差を求めた．
3. 結果
強力な自粛が行われた期間 3 には, 東京の気温に日平均で  0.5 ℃の負偏差が認められる ( 図 1, 2; 危険率 1%で有意)．気温偏差は夜間に大きい傾向があり( 図 2), 東京の周囲数十 km の範囲に及ぶ ( 図 3)．また, 緩やかな自粛下だった期間 2 にも, 日平均で 0.2 ℃の負偏差がある ( 図 2; 危険率 10%で有意)．
同様の解析を他地域の中心都市 (札幌, 仙台, 名古屋, 大阪, 広島, 福岡) について行った．その結果, 仙台と福岡では期間 3 に  0.2 ℃前後の負偏差が認められた．
他の 4 都市では有意な偏差が検出されなかった．
_

4. おわりに
期間 3 における東京の  0.5 ℃という気温偏差は,自粛に伴う人工排熱の減少が影響した可能性が考えられる．その影響は, 東京から数十 km の広域に及んだことがうかがえる．
自粛期間中の排熱量とそれによる気温偏差の定量的な評価は今後の課題である．
参考文献[1] Kusaka and Kimura, 2004: J. Appl. Meteorol. Climatol., 43,
1899 – 1910.
[2] Ryu and Baik, 2012: J. Appl. Meteorol. Climatol., 51, 842 – 854.
[3] Fujibe, 2010: Theor. Appl. Climatol., 102, 393 – 401.

図 1 東京 ( 北の丸) の日平均気温偏差の推移．
2020 年 1～6 月．赤線は 7 日移動平均．

図 2 期間 1～4 の東京 ( 北の丸) の気温偏差の日変化．縦棒は 95%信頼区間．

図 3 期間 3 の気温偏差 (日平均値 ) の分布．□は正,■は負で, それぞれの面積が偏差に比例する．

― 74 ―

CL-35+(P1P, C4A)

雪氷圏に適用可能な湖沼熱モデルの開発*水 口 知 世 (佐 賀 地 方 気 象 台 ),1.

大 泉 三 津 夫 (気 象 大 学 校 )氷開始日の誤差は 1 週間程度以内に収まり、再現に概

はじめに

気象庁気象研究所の非静力学領域モデル（NHRCM）

ね成功したと言える。また内部の温度構造を見ると、の陸面過程には、小室・大泉（2017, 日本気象学会秋季

モデルの躍層の位置が浅く、この点の再現性には問題

大会）によって開発された湖沼熱モデルが組み込まれが残った。

ている。しかし、この湖沼熱モデルには湖水の凍結過また、モデル結果から全面結氷年と非結氷年の表面程が含まれておらず、結氷する湖とその周辺の熱環境

Flux の違いを調べると、下向き長波放射と顕熱 Flux がの再現に不適当であるという問題を抱えている。そこ

結氷に大きく寄与していることが分かった。この結果

で、本研究では NHRCM の湖沼および周辺の再現精度

より、強制力のデータのみからモデルを走らせること向上を目指し、雪氷圏に適用可能となる湖沼氷の形成

なく全面結氷の有無についておおまかな指標を立てるを含む湖沼モデルを構築し、その効果を評価する。

ことも可能である。

2.

さらに感度実験の結果、渦熱拡散や氷の対流に関す本モデルの概要
本研究では、上記の小室・大泉（2017）のモデルを基礎として降水過程や対流過程、熱容量を持たない skin層での表面熱収支計算過程を加える改良を行った後、凍結過程の追加を行った。この際、NCAR の湖沼熱モるパラメータの全面結氷日数へ与える影響が大きいことが分かった。この感度実験の結果は、今後、NHRCM
へ組み込み、パラメータ設定を行う際の参考となる。
5.

今後の課題
今後は本研究で開発したモデルを実際に NHRCM に

デル CLM4-LISSS[1]を参考とした。
湖の凍結の判断には 0 ℃を基準としたエンタルピー

組み込み、そのパフォーマンスを確認する必要がある。

を用い、この値が負の場合に層の一部または全てが凍

また、問題点として湖内部の温度構造の再現性が良く結しているものとした。凍結に伴い、アルベドやバルないことや積雪層を考慮していないことがあり、そのク係数、分子熱伝導率等を水から氷のものに変更し、解決・開発が求められる。

降水過程等についても氷層を考慮したものとした。
3.

研究手法構築したモデルについて、結氷に関する特性が異なる洞爺湖・摩周湖・屈斜路湖の各湖について数値実験を行う。この実験結果と収集した結氷についての観測
データとの比較を行い、モデルを評価する。また、水温観測値と比較しモデルの検証や傾向の調査を行う。
さらに、各種パラメータの値を変更してモデル計算を行うことで、その感度を調べる。
4.

図 1 各湖の全面結氷の日数.青が摩周湖、橙が屈斜路湖、緑が洞爺湖を表す.棒グラフがモデル、丸印が観測の結果である.洞爺湖は観測・モデルともに全面結氷が無かった。
表1

結果・考察
2008 年から 2018 年の 11 年間の本モデル（積分時間年

間隔∆t=180[s]）と観測の結氷の有無について調べた結

摩周湖の観測とモデルの全面結氷開始日と解氷日.
全面結氷日

解氷日

観測

モデル

観測

モデル

2012

2月11日

2月13日

-

3月31日

2013

2月16日

2月24日

測とモデルの計算結果に良い対応が見られた。次に、

2018

2月22日

2月20日

表 1 に摩周湖を対象としたモデルと観測の全面結氷開

参考文献

始日と解氷日を示した。解氷日は降雨等の影響により[1] Zachary M. Subin., et al., 2012, J. Adv. Model. EarthSyst,

果を図 1 に示した。洞爺湖は観測とモデルの計算結果
共に全面結氷しなかった。屈斜路湖は 2009 年を除く 10
年、摩周湖は 2008 年と 2016 年を除く 9 年について観モデルの方が大きく早まっているが、摩周湖の全面結

4, M02001.

― 75 ―

3月15日から4月16日の間
4月19日

4月3日
3月8日

CL-36(P2A)

南シナ海における夏季対流活動と日本周辺大気場の関係*瀬 良 将 太 , 杉 本 周 作(東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 )1.

およびその特徴を PJ pattern と比較する。図 1 は 850hPa

はじめに

北半球夏季における西部北太平洋熱帯域の対流活動

ジオポテンシャル高度場の合成図である。南シナ海では東アジア周辺の大気循環に影響を及ぼすことが知ら

対流が活発な場合、日本上空を覆う南北双極子型の気れている。Nitta (1987)はフィリピン海周辺の対流活動

圧構造が現れる。これは PJ pattern と比べて西方に偏位が日本周辺の気圧場に影響することを示した。このテしていることが示される。また、PJ pattern では南西日

レコネクションパターンは Pacific-Japan pattern (以下、本を境とした気温偏差を形成する一方、南シナ海 OLR

PJ pattern)と呼ばれている。

変動は、南西日本を含めた日本の広範囲に影響するこ

一方で、南シナ海における対流活動の、テレコネクとが示された。以上の統計解析は、南シナ海におけるションを含めた大気循環場への影響に関する研究は少対流活動が既存の PJ pattern とは異なる影響を与える可ない。そこで、本研究では南シナ海における対流場に能性を示唆するものである。

着目することで、日本周辺の大気循環場変動について

講演では、南シナ海対流活動を模した LBM 実験の結果とともに、CMIP6 データの解析を通じた将来気候下の新たな知見を得ることを目的とする。

での南シナ海対流活動について紹介する予定である。
2. データ・解析手法
使用した主なデータは、NOAA Interpolated OLR、
ERA5 各層気圧場 、AMeDAS 地上気温である。いずれも 1979 年から 2018 年の月平均値を解析に用いた。
南シナ海（110˚E－120˚E、7.5˚N－22.5˚N）での領域
平均 OLR の変動が、1 標準偏差以上の年を南シナ海対流不活発年、-1 標準偏差以下の年を対流活発年と分類(a)

し、合成図解析を行った。また、PJ index を Wakabayashi
and Kawamura (2004)に基づいて算出し、南シナ海 OLR[m]

変動と同様の合成図解析を行った。
3.

結果

初めに、OLR の分散の空間分布および変動の様子を調べた。その結果、特に 7 月の南シナ海周辺で、対流活動および変動の振幅の双方が近年ほど強まる傾向に(b)あることが示唆された。そこで、以降の解析では７月[m]で得られた結果を紹介する。
相関解析の結果、
7 月の南シナ海 OLR 変動と PJ indexの相関係数は-0.44 であり、必ずしも一致することを示
す数値ではなかった。つづいて、対流活発年・不活発
年での OLR の合成図解析を行った結果、
南シナ海 OLR

図 1 各指数における 850hPa 高度場コンポジットの差(対流活発-不活発)。(a)南シナ海 OLR、(b) PJ index。ドットは有意水準 5%で有意である領域を示す。

の活動中心は南シナ海上に存在し、フィリピン海上での信号は抽出されなかった。これらの結果から、南シ
ナ海の対流活動は局所的に変動することが示唆される。
南シナ海における対流活動の、大気循環場との関係

参考文献[1] Nitta, T., 1987, J. Meteor. Soc. Japan, 65, 373-390.
[2] Wakabayashi, S. and Kawamura, R., 2004, J. Meteor. Soc.

― 76 ―

Japan, 82, 1577-1588.

CL-37+(P1P, C4A)
The controlling factors of winter Tibetan Plateau snow cover and their change under global warming
Shixue Li1, Tomonori Sato2, and Tetsu Nakamura2
1 Graduate School of Environmental Science, Hokkaido University 2 Faculty of Environmental Earth Science, Hokkaido University

1.

Introduction

high TPSCF more likely appear with higher (positive) AO andSnow is an important component of the climate system.

vice versa in both experiments. As shown in Fig. 1, in highThe snow cover variability affects not only the local surface

TPSCF years the subtropical jet is strengthened, whichenergy budget but also the downstream atmospheric circulation.

significantly enhances zonal water vapor flux reaching to TP

Tibetan Plateau (TP) is a high-elevation area in Asia where the(confirmed in JRA55 and HIST) supporting more precipitation.

snow cover could even persist in summer. Thus, the TP snow

If we focus on the ensemble means, however, thecover (TPSC) can change the local thermal state and alter theinterannual variations of the AO index and TPSCF are negatively

summer climate in surrounding regions (Zhang et al., 2019).

correlated (R=-0.44, p=0.01). We speculate that ENSO works as

Besides, the TPSC may change in the future because theexternal forcing to both AO and TPSCF. Although internal

warming rate of TP is substantially higher than that of thevariability is dominant, we found that a negative-AO-like Z500

Northern Hemisphere (NH; Yao et al., 2019). Hence, it ispattern is enhanced by El Niño. Furthermore, northern

important to investigate the controlling factors of interannual

hemisphere Z500 patterns corresponding to the Niño 3.4 index

variability for winter TPSC.

and AO index created by regression analysis are spatially2.

negative correlated (-0.48, -0.45, and -0.44 for JRA55, HIST,

Data
A high-resolution multi-satellite data for TPSC between

and NAT).

1982 and 2016, and two large ensemble simulations (Mizuta etal., 2017) from d4PDF (i.e., HIST exp. driven by observed SST
and greenhouse gases (GHGs) and NAT exp. driven by
detrended SST with fixed pre-industrial GHGs) between 1951
and 2010, were used. To quantify the regional variability of
TPSC, the percentage of the snow-covered area over the TP(higher than 3000 m ASL) is defined (hereafter, TPSCF).
Observed high and low TPCSF years (H-group and L-group,
respectively) based on the standardized January-March TPSCF
were analyzed. We did the same in d4PDF but for all years andall ensemble members.
3.

Result
The differences in mean TPSCF between H-group and L-

group are 10.91% (p=0.05), 10.51% (p=0.01), and 10.56%(p=0.01) for observation, HIST, and NAT, respectively. This
indicates that the range of interannual TPSCF variation is about
10%. As in Fig. 1 high TPSC is linked to a positive AO-likepattern with the zonal triple pattern over high-latitude Eurasiancontinent and arctic region. Moreover, a negative heightanomaly is found from the north of Africa to the mid-latitudes of
the Eurasian continent (Fig. 1a-c). Interannual variations of

Figure 1. The difference in 500-hPa geopotential height between
H and L groups for (a) JRA55 and (b) HIST. The hatched area
indicates that the difference is significant at the 95% confidence
level. (c) Regression of January-March AO index to Z500 in
JRA55. (d) The probability distribution of the ensemble meansof January-March AO index in d4PDF (60 years).

observed AO index and TPSCF are significantly correlated

4.

(R=0.45, p=0.01). The probability distribution of the AO index

Mizuta et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc., 98, 1383-1398.

Reference(Fig. 1d) manifests a clear shift depending on the TPSCF. The

Yao et al., 2018, Bull. Amer. Meteor. Soc., 100, 423–444
Zhang et al., 2019, Geophys. Res. Lett., 46, 2790–2799.

― 77 ―

CL-38+(P2A, C4A)

機会学習によって抽出された日本における極端降水現象頻度の増加トレンドと将来変化について
村 上 裕 之 ( GFDL)

増加しており（図２,赤、橙）、一方、温室効果を一定にはじめに2020 年 7 月に発生した九州・岐阜・長野における集固定した実験では有意な増加はみられない（図２、青）中豪雨をはじめ、近年、日本において極端降水現象のこれは人為起源の地球温暖化が西日本における極端降頻度が増加している．極端降水現象の発生メカニズム

水現象の頻度増加に寄与していることを示唆している．

はそれぞれのイベントで多種多様であるが、近年進んでいる地球温暖化が極端降水イベントの発生頻度にどのような影響を及ぼしてきたか、また、これから将来
地球温暖化が進んだ場合にそれらが増加するかどうか
は社会・経済にとって重要な情報である．本研究では機会学習を用いて極端降水イベントを抽出し、観測と

気候モデルのアウトプットに応用することで日本にお図１．オートエンコーダで抽出された九州を中心とす

ける極端降水現象の頻度が過去の地球温暖化によってる極端降水イベント（左：シェードは降水量アノマリ、

増加したかどうか、また、将来に向けて増加するのか

数字は台風の強度を意味）と発生頻度の時系列（右：どうかを調べたので報告する．

黒は観測、赤は気候モデルにおける現在気候実験）．



使用データ・気候モデル・方法

観測の降水データは APHRODITE(1971~2015)を利用した．気候モデルには GFDL で開発された HiFLOR（25キロメッシュ）と SPEAR(50 キロメッシュ)を用いた。
気候実験はいわゆる現在気候実験と将来気候実験（RCP4.5 と SSP5-8.5）、温暖化なし実験の 3 つを用いた．機会学習はオートエンコーダという手法を応用して極端降水イベントを抽出した．インプットは日本に

図 2．九州を中心とする極端降水イベント頻度の現在～

おける 5 日間平均降水量の過去 20 年間気候値からのア

将来の経年変化．青：温室効果ガスを増加させない実ノマリを用いている．

験、赤：HiFLOR による現在気候＋RCP4.5 実験、橙：SPEAR による現在気候＋SSP5-8.5 実験



結果

オートエンコーダを APRODITE データに応用した結果、



極端降水イベントの発生数は過去 40 年で増加の一途を 抽出された極端降水現象イベントを、台風が日本付たどっていることがわかった．すべての極端降水イベ

近に接近しているケースとそうでないケースに分けて考察・結論

ントの空間パターンをクラスター分析で 6 つのグルー

増加傾向を調べた．その結果、両者ともに統計的有意プに分類したところ、九州を中心とする西日本域におな増加傾向にあった．さらに気候モデルの結果から、

いて極端降水イベント頻度の統計的有意な増加トレン

強い強度の台風が日本付近に接近する傾向にあり、極ドがみられた（図１）．同様にオートエンコーダを気候

端降水現象イベントの増加に寄与していることがわか

モデルの現在気候実験のアウトプットに応用したとこった．さらに将来にむけて強い台風が接近する頻度がろ観測と同様に南日本域で有意な増加トレンドがみら増えることが気候実験で確認された．よって日本におれた（図１）．また、将来実験の結果を調べたところ、ける極端降水現象の発生は将来増加することが見込ま

温室効果ガスを一様に増加させた実験は統計的有意にれる．

― 78 ―

CL-39(P1P)

氷期の急激な熱帯降水変動における大気海洋相互作用の役割*廣 田 和 也 1 , 2 , 吉 森 正 和 2 , 阿 部 彩 子 2 , Wing-Le Chan 2 , シ ェ リ フ 多 田野 サ ム 2 , 岡 顕 21

1.

東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻, 2 東京大学大気海洋研究所
方，インド洋・太平洋 の STC の偏差場としては，南はじめに
最終氷期には，大西洋子午面循環(AMOC)とその熱

北両半球共に表層で北向きの流れ，下層で南向きの流輸送の変動に伴って，南北半球でほぼ逆位相の気温変れが確認された．大西洋赤道での北向き熱輸送は 0.4化や熱帯降水分布の南北変位が起きていたことが知ら

PW 程度減少する一方，大気とインド洋・太平洋の北れている[1]．AMOC の弱化に伴う北向き海洋熱輸送の向き熱輸送はそれぞれ赤道で 0.2 PW 程度増加してお

低緯度における減少は，Hadley 循環が変化して北向き

り，Hadley 循環とインド洋・太平洋の STC の変化と定大気熱輸送が増加することによって補償され，このと性的に整合する．これらの結果は先行研究[3]とも一致

き降水分布も変化すると解釈されてきた[2]．最近の研する．また，インド洋・太平洋の海洋熱輸送について

究では，さらにハドレー循環から影響を受け，インド

海洋循環変化と海水温変化の寄与に切り分ける解析を

洋・太平洋の亜熱帯子午面循環(STC)が変化することに行なったところ，海洋循環変化の効果が支配的である

よる海洋熱輸送増加という 2 つの経路で熱輸送が補償

ことがわかった．
一方，WSF オフ実験と放水実験を比較すると WSF

されると指摘されている[3]．
この STC の変化は Hadley 循環の変化に伴う海面風により熱帯降水量は MG-cont に対し 5~10％変化し，熱応力の変化(海面風応力フィードバック:WSF)によって

帯太平洋では南北両半球にそれぞれ降水量の増加域と引き起こされると考えられているが，診断的な解釈や減少域を形成することがわかった．Hadley 循環の偏差

間接的な実験結果が得られているに過ぎない[3, 4]．ま場も南北半球でそれぞれ上昇域と下降域を形成しておた，大気海洋間の熱輸送補償の割合はモデル間でばらり，降水の変化とも定性的に整合する．さらに，WSFつきがあることも報告されている[5]．そこで，本研究はインド洋・太平洋において南北半球それぞれの北向では氷期の急激な熱帯降水変動における熱帯インド

き熱輸送を 0.03 PW 程度増加させるが，赤道上の海洋

洋・太平洋 WSF の役割を解明することを目的とする．

熱輸送変化にはほぼ寄与しないことがわかった．

2.

方法
本研究では大気海洋大循環モデル MIROC4m

4.

結論
先行研究[3, 4]によると，放水によって降水分布が赤(MIROC3.2 [6] がベース)を用いて，中程度の氷期に相道を越えて北から南へ変位する場合，WSF はこれを抑当する平衡実験(MG-cont)，MG-cont と同一の境界条件

制することが帰結されるが，本研究では WSF をオフに加えて AMOC 弱化を目的として北大西洋に淡水をにする実験によってインド洋・太平洋の WSF は南北流入する実験(MG-hose)を行った．これらの実験設定は両半球でそれぞれ熱帯降水変動や熱輸送に影響し，赤[7]に従うが，[7]を延長して 1 万年以上長期積分したも道上の熱輸送変化に対する寄与は小さいことを示した．

のを初期値とした[8]．また，放水による気候応答におしたがって，WSF の熱帯降水変動に対する影響は，放ける WSF の役割を解明するために，MG-hose 実験に

水による変化を抑制するという理解だけでは不十分とおいて熱帯インド洋・太平洋の海面風応力を MG-cont

考える．

実験のものに差し替える WSF オフ実験を行った．

参考文献

3.

[1] Clement, A. C. and L. C. Peterson, 2008, Rev. Geophys., 46, RG4002.

結果
MG-hose 実験では北大西洋放水に伴い AMOC が弱[2] Chiang, J. C. H. and Friedman, A. R., 2012, Annu. Rev. Earth Planet. Sci.,

化し，北半球は寒冷化，南半球は温暖化し，熱帯降水40, 383-412. [3] Yang, H., et al., 2017, J. Climate, 30, 5167-5185. [4]量は 20%程度北半球で減少し，同程度南半球で増加すKang, S. M., et al, 2018, npj Clim Atmos Sci, 1, 20172. [5] Kang, S. M., et

るという[7]の結果が再現された．また，Hadley 循環は

al., 2019, Bull. Amer. Meteor. Soc., 100, 2589-2606. [6] K-1 Model

赤道を中心に南半球側で上昇流偏差を，北半球側で下Developers, 2004, K-1 Technical Report. [7] Kawamura, K., et al, 2017,

降流偏差を示し，降水の変化と定性的に整合する．一Sci. Adv., 3, e1600446. [8] Abe-Ouchi, et al., in prep.

― 79 ―

CL-40(P2A)

温暖化に伴う水循環変化に対するチベット高原の役割に関する GCM を用いた研究*樋口太郎、 阿部彩子、 Wing-Le Chan、吉森正和 (東京大学大気海洋研究所)
1.はじめにった。また、ぞれぞれの境界条件での大気中の CO2 濃度

白亜紀は顕生代で最も温暖な時代であるとともに、大陸に対する水循環の応答の違いを検証するため、大気 CO2配置や山岳地形も現在とは異なっていたことが知られてを 285, 571 ppm と設定した CO2 感度実験を行った。加いる。現在のアジア地域と比較すると、白亜紀にはインド

えて、チベット高原の高さに対する温暖化に伴う水循環変

亜大陸がまだアジア大陸に衝突していないためチベット化を調べるために、現在地形のチベット高原の高さのみを高原が形成されていないという顕著な地形的な違いがあ

段階的に小さくした(20-80%)、CO2 感度実験も同様に実る。また、白亜紀中期 は大気中の CO２濃度が特に高かっ施した(285, 571 ppm)。

た時代であり、世界各地で特徴的な陸域の水循環変化が地

3.結果

質学的な証拠に記録されている(e.g., Jiang and Li, 1996)。

白亜紀の地形を用いた実験では、温暖化に伴いアジアの特に、白亜紀中期のアジア低緯度域では温暖化に伴い乾燥

年間降水量は減少した(図１)。この水循環変化は、地質デ化が進行したことが示されている(e.g., Hasegawa et al.,ータと整合的であるとともに、温暖化に伴い年間降水量が2012)。この水循環変化は、将来の温暖化予測で示唆され増加する現在実験と真逆の結果である。解析の結果、このるアジアの湿潤化(Christensen et al., 2013)と真逆である

違いは、チベット高原の有無に起因する夏季における基本

が、なぜ現在と白亜紀で温暖化に伴うアジアの水循環変化

場の大気循環の違いと温暖化に伴う対流圏中層の非断熱が異なっているかは分かっていない。

加熱の強化の有無によるものであること分かった。さらに、チベット高原の形成と成長は地球史において重要な役

チベット高原の感度実験から、チベット高原が低い時には割を果たしてきたことが、 全球気候モデル(GCM)を用い

アジアおいて白亜紀実験と同様に温暖化に伴い降水量がてチベット高原の有無や高度変化に対する水循環や大気減少すること、降水量変化が負から正に転じる閾値がチベ

循環の応答について調べた先行研究から分かっているット高原の高さが 60％付近の時に存在することが分かっ(e.g., Harn and Manabe, 1975)。さらに、近年の研究では、た。これらの結果は現在の温暖化実験でみられるアジアに

アジアの温暖化に伴う水循環や大気循環の応答に対しておける顕著な降水量の増加は、現在のようにチベット高原

もチベット高原が大きく影響を及ぼしているという指摘が発達した条件でのみ起こる応答であることを示唆してもある(Endo and Kitoh, 2014; He et al., 2019)。

いる。

本研究は、GCM を用いて現在と白亜紀における温暖化に伴う水循環変化の違いについてチベット高原の有無に着目して調べるとともに、チベット高原の高さを変化させる実験を行うことによって温暖化に伴うアジアの水循環変化に対するチベット高原の役割について調べたものである。
2.モデルと設定
本研究では大気海洋大循環モデル MIROC4 m(Hasumi

図 1 現在(左)と白亜紀(右)におけるand Emori, 2004)を用いて、白亜紀の大陸配置、山岳地形

温暖化に伴う年間降水量の変化(%)

を境界条件とした白亜紀実験、比較のための現在実験を行(571 ppm – 285 ppm)

― 80 ―

CL-41+(P1P, C4A)

西日本の大雨時における大気大循環場の特徴～平成 30 年 7 月豪雨との比較～（第 2 報）
原田やよい*，遠藤洋和（気象研究所），竹村和人（京大院理、気象庁気候情報課）

１．はじめに「平成30年7月豪雨」(HR18)では，西日本から東海地方を中心に全国的に記録的な大雨となり，各 地 で 甚 大 な 被 害 が 発 生 し た (Tsuguti etal.2018; Shimpo et al. 2019; Takemura et al.
2019)．本研究では,過去に西日本の広域で発生した大雨時にみられる大気大循環場の特徴を合成
図解析により把握し,HR18時の循環場との比較を行う．第1報（2019年春季大会B203）では，西日本平均３日間降水量上位10(TP10)事例の合成図
解析の結果を示し, TP10事例およびHR18時の両方において,地上付近では,日本の南東海上で高気圧，日本の西海上で低気圧の発達がみられ，西日本付近に水蒸気の流入しやすい状況となっていること，対流圏上層では,ユーラシア大陸上の寒帯前線ジェット(PFJ)沿いに準定常ロスビー波束を伴った波列が明瞭にみられることを示した．
第2報では,時間スケールを考慮して得られた解析結果やその考察について報告を行う．
２．使用データおよび手法
第 1 報と同じく気象庁地域気象観測システム（AMeDAS）による日別降水量の西日本平均３日積
算値,気象庁 55 年長期再解析（JRA-55，Kobayashi
et al. 2015）および米国海洋大気庁の外向き長波放射量(OLR)を用いて合成図解析を実施した（統計期間は 1979～2018 年,ただし台風の直接影響を受けた事例と HR18 を除く）
．大気要素から波成分を抽出するために時間フィルタとしてランチョスフィルタ(Duchon，1979)を適用した．ここでは,ハイパスフィルタを HPF,バンドパスフィル
タを BPF,ローパスフィルタを LPF と表記する．
３．結果
図1左列は時間フィルタを施した海面更正気圧(SLP)偏差のTP10事例における合成図である．日
本南東海上の高気圧偏差は,8dayHPFの場合（図1a）を除いて統計的に有意で,特に季節内変動ス
ケール（25-90dayBPF）において最も明瞭である（図1c）．この周期帯の変動には,対流圏上層のPFJ沿いの波束伝播や北半球夏季季節内振動に伴う対流活発位相北上の寄与が示唆された（図省略）．一方，HR18時にも（図1右列）25～90日周期
帯の変動が卓越しているが（図1g）, 対流圏上層の波束伝播の寄与が大きい（図省略）．
また,8～25日の周期帯で明瞭にみられる日本付近から東シナ海にかけての低圧部に着目し（図1f）, HR18前における時間発展を2018年6月下旬まで遡ってみると（図2）,6月26日には（図2a）,20°N,
140°Eにおいて対流活動の活発化に対応したOLR負偏差域がみられ,その西部に弱い低気圧偏差が解
析されている．その後,これらは西方への伝播とともに次第に強まり,HR18時にかけて，東シナ海

から日本付近で持続している（図2e,f）．当日には,この対流活動活発化をもたらした要因についての考察および対流圏上層の朝鮮半島上の気圧の谷の特徴についても報告を行う．

図1 (左列) TP10事例のSLP偏差(hPa)同時合成図および（右列）HR18のSLP偏差分布図．
(a),(e)8dayHPF,(b),(f)8-25dayBPF,(c),(g)25-90dayBPF
および(d),(h)90dayLPFを施した．左列の濃い（薄い）陰影域は危険率5％（10％）で統計的に有意な領域を表す．

図2 2018年6月26日から7月6日にかけての8-25dayBPFを施したSLP偏差（等値線、hPa）およびOLR偏差（陰影、 W m-2）．
等値線間隔は1hPa．

― 81 ―

CL-42(P2A)

成層圏突然昇温が冬季平均場に及ぼす影響について
黒田友二 1、鳥生実歩 2
1：気象大学校、２：水戸地方気象台
１、 はじめに
成層圏突然昇温(SSW)とは成層圏極域において一週間程度の比較的短時間に数十度ほどもの急激な温度上昇が起きる現象であり、しばしば極域対流圏で大きな気候変化が引き起こされる。このよ
うな SSW による気候変動の解析は今まで比較的短時間での影響のみが主に調べられており、より長期時間スケールでの SSW と気候に関する解析はあまり行われていなかった。しかし、最近 Polvani etal. (2017)は、エルニーニョと対比させる形で SSW
が冬季平均場に与える影響について調べ、北大西洋ユーラシア域では冬季平均場に対してもその影
響は十分に大きいことを示した。しかし、彼らの手法は SSW の逆現象である極渦強化(VI)の影響を十分に考慮できていない。そこで本研究では SSWと VI の影響をより適切に表せると考える指標も用
いて、SSW の冬季平均場への影響を評価した。
２、データと解析方法
本研究では気象庁作成の再解析データである
JRA55 を用い、1958 年から 2019 年までの期間について解析した。SSW 的または VI 的場を判定するために、まず主に成層圏での温度変動を表す冬季極
域温度偏差の月々変動の第一主成分の規格化時係数を計算した。これを冬季 5 か月(NDJFM)で平均した時係数(PJO1)を使い SSW や VI の冬季平均場への影響指数とした。また、より細かく SSW を抽出するために 10hPa、60N の日ごとの帯状平均東西風を用い、最終昇温を除いて最初に負になった日を SSW
発生時とする(WMO 基準)。そして SSW の冬季平均場への影響を Polvani et al. (2017)の手法と比較しながら評価した。

３、結果
まず解析した 61 冬季からほぼ 1/3 程度の SSW とVI が優勢な冬季が抽出されるように PJO1 の閾値を決めた。そして、PJO1 が 0.25 より大きいものを
VI 的冬、PJO1 が-0.25 より小さいものを SSW 的冬と定義した。その結果、21 個の VI 的な冬と 19 個の SSW 的な冬が抽出された。それぞれの冬季の平均地表面気圧(SLP)偏差を調べたところ、極点でそれぞれ±2hPa 強の有意な北極振動(AO)的パターンが抽出され、冬季平均場でみても有意な強度を持
つ信号となった(図)。他方 Polvani et al. (2017)と同様に WMO 基準に基づいた冬季分類を行うと、
非 SSW 冬季の SLP に顕著な VI 的な応答が現れること、SSW 冬であっても VI 的地表面応答を示すものが多数含まれることが分かった。従って冬季の分類に関しては PJO1 指数を使う方が有効であると考えられる。
ところで、成層圏変動は一般に時間が経つほど信号が弱まるため、冬季平均場への影響に関して
は SSW の発生月がいつかが重要であると思われる。
そこで、次にこの観点で SSW の発生月ごとの地表面への影響について調べた。その結果、冬季平均場に対しては SSW が 1 月に発生したものが最も影
響力が大きく、3 月発生のものの地表面影響は VI的であった。さらに、地表面信号の冬季期間を通しての時間持続性について調べたところ、11 月から 1 月に SSW が発生したものは特に平均的に一冬を通して有意に負の AO 信号を持続させる傾向があることが分かった。
参考：Polvani et al.(2017) J.Clim.,30, 1959-1669.
中田実歩(2020) 気象大学校令和元年卒業論文

図、成層圏突然昇温的な１９冬でコンポジットした冬季(NDJFM)平均地表面気圧偏差(左)と、極渦強化的な２１冬でコンポジットしたもの（右）の比較。コンター間隔は 1hPa で点線は負の値を示す。
また、濃い(薄い)影は統計的に 95(90)％有意な領域を表す。

― 82 ―

CL-43(P1P)

地域的豪雨のイベント・アトリビューション
*今田由紀子（気象研），川瀬宏明（気象研），渡部雅浩（東大 AORI），
荒井美紀（JAMSTEC），塩竈秀夫（環境研），高薮出（気象研）

1. はじめにについては、両実験間に有意な差は見られなかった

平成 29 年九州北部豪雨、平成 30 年７月豪雨、
さらに平成 30 年に近畿・四国地方を襲った台風第（図 1c）。
このような豪雨の発生確率の差をもたらす要因と

21 号や令和元年に関東・東北地方を襲った台風 19して、平成 29 年の九州西部や平成 30 年の瀬戸内号と、近年、連続する豪雨災害が日本国内で多大な地域の例では、背景場となる海面水温のパターンが被害をもたらしている。このような極端現象に対しそれぞれの地域に水蒸気を収束させる循環パターンて、地球温暖化をはじめとする様々な要因の寄与をを作り易い状況に固定されており、温暖化に伴う水定量的に推定する試みをイベント・アトリビューシ

蒸気増加の影響が検出し易い状況になっていたと考ョン（以下 EA）と呼ぶ。猛暑などの極端気温の発えられる。循環パターンの発生自体には、温暖化に生確率に対する EA の成果は過去にも複数報告されよる影響はほとんど見られなかった（図 1d）。平成てきたが、局所的な豪雨の発生確率に対する EA は

29 年の九州西部の例では、九州山地による地形効

これまで困難であるとされて来た。一つ目の理由と果も、水蒸気増加の効果を際立たせる役目をしていして、豪雨の発生に重要な循環場は大気ノイズに大た。一方で、台風起因の豪雨の場合は、台風の接近

きく影響を受けることから、温暖化による影響が相数自体の不確実性が大きいこと、また、モデルによ対的に検出しにくくなることが挙げられる。もう一る台風の再現が不十分であることから、温暖化によつの理由として、局所的な豪雨にはメソスケールのる影響を検出することは難しい。

降水システムや地形など、一般的に EA で用いられ謝辞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からである。
本研究では、高解像度のアンサンブル実験 100
メンバーの出力が過去 60 年（1951〜2010 年）に

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。

渡って利用可能な「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）」の気候再現実験（HIST）と非温暖化実験（Non-W 実験；人為起源の外部強制要因を産業革命以前の条件で固定、海面水温と海氷分布から長期トレンドを除去）
を準リアルタイムに延長し、解像度 60km の全球モデル MRI-AGCM および解像度 20km の地域気候モデル NHRCM のデータを用いて、平成 30 年
（瀬戸内地域）、平成 29 年（九州西部）、平成 5 年（九州東部・台風の連続接近）の豪雨事例に対する
地球温暖化の寄与を定量的に見積もることを試み
た。

2.

結果
Non-W 実験と比較して HIST 実験では、50 年に1 度レベルの豪雨の発生確率が、平成 30 年 7 月の瀬戸内地域においては約 3.3 倍に、平成 29 年 7 月の九州西部においては約 1.5 倍になっていた（図1a および b）。一方で、1993 年の台風起因の豪雨

図 1.
確率降水量（横軸）に対する再現期間（縦軸）。
(a) 平成 30 年 7 月豪雨時の瀬戸内地域の期間最大 3 日積
算降水量、(b) 平成 29 年九州北部豪雨時の九州西部における月最大日降水量、(c) 平成 5 年 7 月（台風連続接近時）の月最大日降水量。(d) 平成 29 年九州北部豪雨時に見られた気圧場の南北パターンの指標の出現確率。赤はHIST 実験、青色は Non-W 実験の結果を示す。

― 83 ―

CL-44+(P2A, C4A)

初冬の極夜ジェットの季節進行の停滞とシベリアの寒冷化 ～過去と近年の違い～*安藤 雄太1，山崎 孝治2，立花 義裕1，小木 雅世2，浮田 甚郎3
1）三重大院生物資源，2）北大，3）新潟大

1. 研究背景冬季北半球では高緯度の成層圏は強い西風（極夜ジェット）が特徴的である．季節内変動の時間スケールでは，極夜ジェットのシグナルは上部から下部
成層圏へ下向き伝播する．この変動は北極振動と関連するため，極夜ジェットは成層圏だけでなく対流圏の気候にも重要な役割を果たす．
気候値の極夜ジェットは，風速が 10～12 月に単調増加し 1 月上旬に最大に達する．その後単調減少する．しかし，日平均データで見ると 11 月（2 月）下旬に一時的に増加（減少）が止まる．この現象を本研究では季節進行の「停滞」と呼ぶ．2 月下旬の停滞は成層圏突然昇温（SSW）の発生が 1 月より少なくなることと関連すると考えられるが，SSW が少ない
11 月下旬は知られていない．また，近年は高緯度域で温暖化が顕著であるため，過去と比べ極夜ジェッ
ト停滞にも何らかの影響があることが予測される．
本研究は気候値の極夜ジェットの 11 月下旬における季節進行の停滞を力学的な視点から調べ，その要因および過去と近年の違いを探ることを目的とする．

った．過去はシベリア域の狭い範囲のみだったが，近年はシベリア域の広い範囲であった．
WAF の鉛直成分は南北渦熱フラックス𝑣𝑣′𝑇𝑇′（′は帯状平均からの偏差）に比例する．シベリア域では
近年が北風・低温偏差であるため，近年はトラフの強化がプラネタリー波伝播の急増と関連することが示唆された．500hPa ジオポテンシャル高度の帯状
平均からの偏差を見ると，近年はシベリア域でトラ
フが形成されることが明らかとなった（図 2）．
プラネタリー波に関連した対流圏下層の気温を見るため，850hPa 気温のシベリア域（図 2 の茶色域）とそれ以外の地域（図 2 の青色域）の領域平均
した指数の時系列を作成した．11 月下旬にその差が最大に達するが，近年の方がその差と下がり方が大きかった．
以上の結果から，シベリア域が陸であるのに対し他の領域が海を含むため，海陸の熱的コントラスト
がプラネタリー波を形成し，極夜ジェット停滞を引き起こしたことを示唆した．さらに，近年の方が海陸コントラストが大きいため，これが極夜ジェット
停滞に影響を与えていることを示唆した．

2. データ・解析⽅法
データは日平均 JRA-55 再解析データを使用した．気候場の過去と近年の違いを調べるため，1982～1998 年と 1999～2015 年の各 17 年平均値を過去と近年の気候値と定義した．極夜ジェット指数は50hPa，65ºN の東西風の帯状平均値を用いた．
11 月下旬の線形的な季節変化からのずれの場を見るため，11 月下旬の場から 11 月上旬と 12 月上旬の平均場を引いたものを季節変化からのずれとした．
3. 結果
TEM 方程式より，一般的に極夜ジェット減速はEP フラックス収束と関連する．高緯度の 100hPa のEP フラックスの鉛直成分を見ると，過去も近年も
11 月下旬に急増し下部成層圏で収束した．よって，プラネタリー波の対流圏から成層圏への上向き伝播の急増と極夜ジェット減速が関連することが明らかとなった（図 1）．近年の方が 11 月下旬の停滞が明確である．これは近年の方が EP フラックスの鉛直成分が 11 月下旬に急増する傾向が明確であることと整合的である．
このプラネタリー波の源を調べるため，100hPa
波活動度フラックス（WAF; Plumb 1985）の鉛直成分を見ると，11 月下旬にシベリア域で正の値であ

(a)

(c)

(b)

(d)

図 1 （a）過去と（c）近年の気候値の極夜ジェット指数（太線）と標準誤差（灰色）[m/s]，（b）過去と（d）
近年の 100hPa の EP フラックスの鉛直成分[m2/s2]（6070ºN 平均）の時系列．黒点線で囲まれた期間が 11 月下
旬である．

(a)

(b)

図 2 （a）過去と（b）近年の 500hPa ジオポテンシャル
高度の帯状平均からの偏差[m]（波数 1～2 成分のみ）．
ただし，11 月下旬の線形的な季節変化からのずれである．正が実線，負が破線である．

― 84 ―

CL-45(P1P)
硫酸塩エアロゾルによる海洋循環への影響及び大気フィードバックに関する研究*日下部佑樹 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 CO2 濃度は年々増加しており地上平均
気温も上昇を続けている. しかし, 北大西洋などの一部地域では, 気候モデルによってシミュレーショ
ンされた地上気温の昇温の度合いが小さいか逆に寒冷化することが知られている. これは一般にWarming Hole (WH) と呼ばれる. 過去の研究から
WH の形成には海洋循環の変化が深く関係していることが分かっている[1,2]. 今回注目する硫酸塩エア
ロゾルは負の放射強制力を持つ地球を冷却する働きのある物質であり, 硫酸塩エアロゾルの減少時はCO2 増加時と同様に WH が形成されると考えられる. 本研究では大気海洋結合モデルを用いた感度実
験の解析を通して, 硫酸塩エアロゾルの増減によって生じる WH の形成メカニズムを明らかにすることを目的とする.
2. モデルと実験
大気海洋結合モデル MIROC-SPRINTARS を用いた[3]. 大気部分の水平解像度は T85（経度緯度約
1.4˚格子）, 鉛直 40 層である. 海洋部分は経度方向に 1˚刻み, 緯度方向には 0.5˚から 1˚まで変化する格
子間隔であり, 鉛直 63 層である. 感度実験の設定はTakemura and Suzuki (2019) と共通であり, 人為
起源硫酸塩エアロゾルの前駆体である燃料燃焼で生じる SO2 排出量は現在の排出量（EDGAR-HTAP データベース）に対して, 0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.8, 1.5, 2, 5,
10 倍と変化させた[4]. そして比較のために CO2 濃
度を現在の濃度から 2 倍にした実験, 全ての気候因子が現在と同じ条件の Base 実験を行った. これらの実験は全て計算期間が 100 年間の平衡実験であり,解析には後半 50 年間の平均値を用いた.
3. 結果
海面水温（SST）の Base 実験からの偏差は SO2
排出量が 0.5 倍よりも少ない場合に西経 20-50 ˚, 北
緯 40-60 ˚の範囲で WH が生じており, SO2 減少に伴って単調に発達する. また SO2 排出量の増加時には同じ領域で逆転のシグナルが生じている（図示せず）.
SST と海面流速の Base 実験からの偏差を見ると,メキシコ湾流や北大西洋海流の流路と亜寒帯循環の変化により, ラブラドル海からの低温の海水や, 低緯度からの高温の海水の流入が変化し, WH が形成されていることがわかる（図 1）. また, より大規模な海洋循環である大西洋子午面循環（AMOC）は 温
暖化時に弱化し, 寒冷化時に強化される（図 2）. 北
緯 40˚付近の表層での偏差が大きく変化していることが WH 形成の一因である可能性がある. 今後は混合層深さや淡水フラックスなどの解析, SO2 排出源の地理分布を変化させた追加実験などを行い, 硫酸
塩エアロゾルによる WH 形成メカニズムを詳細に調べる予定である.
参考文献[1] Gervais, M., et al., 2018, JCLl, 31, 5927-5946.

[2] Menary, M.B. and R.A. Wood, 2018, Clim. Dyn., 50,
3063-3080.
[3] Tatebe H., et al., 2019, GMD, 12, 2727-2765.
[4] Takemura T. and K. Suzuki, 2019, Sci. Rep., 9, 4419.

図 1 各実験の Base 実験からの SST 偏差[K]（コンター）と海面流速偏差[m/s]（ベクトル）

図 2 各実験の Base 実験からの AMOC 流線関数の偏差[Sv]（コンター）と Base 実験の AMOC 流線関数[Sv]（シェード）― 85 ―

CL-46+(P2A, C4A)

確 率 台 風 モ デ ル を 用 い た 台 風 経 路 に 対 す る SST の 影 響 評 価*鈴 木 香 寿 恵 (法 政 大 理 工 ),1.

中 野 慎 也 (統 数 研 ),高橋洋（都立大環境）Ô»/  /ñvres(t)#"g

はじめにµ`H?L+ëµÛH?L!,T¸0¬µ`R"vî"$/'+ð­V " á%h. mê e(t)2YlÒ} /ñ
3.

使用データと手法¬/Äº"jf2ÁÀÄºvîH?L"

F;@@K=8?O<# 1951  - 2019 ! 

å¿2Ó/ñ0'ðÙÊ ÄºÀT¸2ÓµÛ -â0/vî2¾ñ'ðQµ`H?L"fkÍ®d!¿½/vî"¡

SST "m±# NINO3.0 2¾7LAOA

#pg :MEL¡ -0WÀ!vî2

JNKAOAIN"gí2Óñªæ! IBA¿½vî"Äºg!ç/bÓÃÇ  (H?L"CKGO<D5=>5M92Ó´Ýñ-0(Nakajo et al. 20144.

)ñµ`H?LÒ^"B6

結果

4;!e/)!ðµ`"¬nã2Éf

8 ©! /wªæ! -0îF8@

Äºg2-N³'/È¬µ`R"vî@L"Î£è2~ 1(­Õg), ~ 2(qog)!Åñ

K=8½"ï Ó10/ñ", Ñ§­Õg2(/ð7LAOAJ¦! 35 [o'-¤ ÄºvîH?L"å¿2ÓB64;|/az .ðqog!#KAOAI¦!cì*y¦!×¶/!t.Ë3 ñX}#ð'/az (-0ðIBA H?L# SST "C<O

7LAOAJ/KAOAI»Û ¿½/x!#ðMm"é2s¥vîÌÜ½ f¬/vî"¿½]Ï+@K=8

ÄÚ ñ

n/ Â-0/ (Wang and Chan, 2002)ð«ÄºvîH?L!,/vî"$/'! SST !/ï2ÓÍ®!{/ñ
2.

モデル概要

å¿/ Inductive Background and AR model (IBA
H?L)"¯Ö2Þ&/ (Nakano et al. 2013)ñvîÌÜ
#"Ñ§ / µ¼"°à!é2u/ -vî"îF8@L2©äªæ!ØÉ/yªæ"© SST "g!,~ 1 ­Ì 135 ! /îß"­Õg(m/s)\/ ÄÚ /ñ 1î
F8@L#ZÔÀ vîÌÜ"g2Å/ñ"îF8@L2 field V Ð²"Ôf¬/ñV(ϕ , λ ) = a 1ϕ + a 2 sin λ + a 3 sin 2 λ + a 0¦æ t #P#Ì#Î/ñ
a0- a3 '"_¡#w©!F;@@K=82~ 2 ­Ì 135 ! /îß"qog(m/s)¾¨US·!,.¶/ñ" field !
/vî"¦i t ! /]Ï x(t)2

x T (t) = (ϕ (t), λ (t) )Ô»/"Æmß v(t)#
v(t) = x(t)= V ( ϕ(t), λ(t)) + vres (t)vres (t) = w ∗ vres (t − 1) + e(t)rÐ¢¹[1] Nakajo, S., et al., 2014, J. Appl. Meteor. Climatol., 53 (6),1547-1577.
[2] Wang. B. and J. C. L. Chan, 2002, J. Climate., 15,1643-1658.
[3] Nakano, S., et al., 2013, JSST 2013 International
Conference on Simulation Technology, extended abstract.

― 86 ―

CL-47(P1P)

盛 夏 期 日 本 付 近 に お け る ロ ス ビ ー 波 の 砕 波 と PJ パ タ ー ン の持続メカニズムに関する解析*竹 村 和 人 (京 大 院 理 , 気 象 庁 気 候 情 報 ), 向 川 均 (京 大 院 理 )


はじめに



解析結果

盛夏期に日本付近～その東海上において発生するロ

持続事例で合成した，砕波 7 日前の 200hPa 偏差場，

スビー波の砕波は，北西太平洋亜熱帯域への高渦位大砕波基準日の 350K 渦位，及び砕波 2 日後の 850hPa 偏気（High-Q）の侵入に伴う活発な積雲対流活動を通し差場を図 2 に示す．砕波 7 日前にみられるアジアジェて，PJ パターン[2]の発現に寄与することが示された[5]．

ットに沿った準定常ロスビー波束伝播（図 2(a)）は，

砕波や PJ パターンの発現は，日本付近に記録的な猛暑

砕波基準日にかけて持続し（図省略），日本の東海上にをもたらす要因の 1 つであり，その持続過程を調べる

おける砕波の増幅に寄与している（図 2(b)）．この砕波ことは異常気象のメカニズムのさらなる解明につながに伴う低緯度域への High-Q の侵入に対応して，その西る．本研究では，[5]において対象とされた計 44 の砕波側で活発な積雲対流活動がみられ（図 2(b)），PJ パター

事例について，持続日数に基づく統計解析を行い，砕ンの発現に寄与している（図 2(c)）．これらの特徴はい

波及び PJ パターンの維持と関連する大気循環場を調べ

ずれも，非持続事例と比較して明瞭だった（図省略）．

た．

本発表では，非持続事例とのさらに詳細な比較を行うために，上記ラグ合成図のほか，渦度偏差の鉛直構

使用データと解析手法

造の合成図や流跡線解析の結果も報告する．

大気循環場データとして，気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55[1]）の 7～8 月の日別値を用いた（期間は，1958～2018 年）．偏差は、気候値（1981～2010 年日別
平均値に 60 日の低周波フィルターを施した値）からの差で定義した．準定常ロスビー波の変動に着目するため，5 日移動平均を施した分布を示す．
砕波事例は，力学的対流圏界面（2PVU 面）上における温位南北勾配の逆転に基づく砕波指数[3]を用いて抽出されている[5]．本研究では，砕波指数及び PJ パター
ンの発現を示す指数に基づき、各事例の持続日数を算出し（図 1）、持続日数が 12 日以上（5 日以下）の 7 事
例を持続（非持続）事例と定義し、事例検出日を基準としたラグ合成図解析を行った．


図 2 持続事例で合成した(a)砕波 7 日前の 200hPa 相対渦度偏差（等値線間隔: 0.5×10-5 s-1），(b)砕波基準日の 350K 渦位（陰影; 単位: PVU）と 500hPa 鉛直 p 速度偏差（紫線; 等値
線間隔: 2×10-2 Pa s-1; 負偏差域のみ），及び(c)砕波 2 日後の850hPa 相対渦度偏差（等値線間隔: 0.4×10-5 s-1）．(a)と(c)の実（破）線は負（正）渦度偏差，赤矢印は波の活動度フラックス[4]（単位: m2 s-2）
，灰色陰影は渦度偏差の信頼度水準（単位: %）を示す．

参考文献
[1] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.
[2] Nitta, 1987, J. Meteor. Soc. Japan, 65, 373–390.
図 1 砕波 44 事例における，持続日数（単位: 日）のヒスト
グラム．12 日以上（5 日以下）の持続（非持続）事例を赤（青）で塗色した．緑点線及び灰色陰影は，持続日数の平均及び±1 標準偏差を表す．

[3] Pelly and Hoskins, 2003, J. Atmos. Sci., 60, 743–755.
[4] Takaya and Nakamura, 2001, J. Atmos. Sci., 58, 608–627.
[5] Takemura and Mukougawa, 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98,
169–187.

― 87 ―

CL-48+(P2A, C4A)

2016 年 8 月 後 半 の ロ ス ビ ー 波 の 伝 播 及 び 砕 波 に 伴 う
モンスーントラフ強化の予測可能性*竹 村 和 人 （ 京 大 院 理 , 気 象 庁 気 候 情 報 ） ,榎 本 剛 （ 京 大 防 災 研 , JAMSTEC APL） , 向 川 均 （ 京 大 院 理 ）




はじめに

解析結果

2016 年 8 月には，計 6 個の台風が日本の南東海上で予測値における 8 月後半の大気循環場を，再解析値

発生し，北上した台風の影響で北日本を中心に大きなと比較すると，波束伝播や砕波の振幅が過小に予測さ被害が出た．これらの台風の発生に対応した日本の南れていた（図省略）．これに対応して，再解析値にみら

海上における強いモンスーントラフには，アジアジェ

れる月下旬における下層低気圧の再発達（図 1 の黒太

ット上の波束伝播や日本の東海上におけるロスビー波線）は，8 月 16 日 12UTC を初期値とするアンサンブルの砕波が関連することが示された[3]．一方，モンスー

予報（図 1 の灰線及び黒破線）では予測されていない．

ントラフの強度（以下，下層低気圧）の予測は，夏季次に，予測 7 日目における下層低気圧の予測に影響

東アジア域における中・長期予報において重要であるを及ぼす初期摂動（高感度領域）を特定するため，が，その予測に対する中緯度域の変動の影響は明らか

500 hPa より下層における検証領域（図 2 の黒破線枠域）

ではない．本研究では，2016 年 8 月下旬に再発達したを対象として，アンサンブル特異ベクトル（SV）法に

下層低気圧に着目し，その予測可能性に対する波束伝基づく簡易予報感度解析[1]を行った．その結果，SV 上

播や砕波による影響を評価した．

位 2 モードにおいて，砕波域付近及びアジアジェット
入口付近に高感度領域が検出され（図 2），これらの領

域における初期摂動が下層低気圧の予測可能性に大き

使用データと解析手法

大気循環場の再解析値及び予測値として，気象庁 55

な影響を及ぼした可能性を示唆している．

年長期再解析データ（JRA-55[2]）の 2016 年 8 月の日別

本発表では，上記の解析結果のほか，簡易予報感度

値，及び計 25 メンバーからなる気象庁 1 か月アンサン

解析で得られた各モードの初期摂動を，気象庁全球モ

ブル予報データ（気象研究コンソーシアムより提供）

デルに与えた再予報実験の結果（図 1 の赤・青線）にを，それぞれ用いた．予測可能性の検証のための再予

ついても，詳細に報告する予定である．

報実験には，気象庁全球モデル（数値予報研究開発プ
ラットフォームより貸与）を使用した．

図2 SV 上位2 モードにおける，
検証領域（黒破線枠; 15–30oN,oE）に対する高感度領域（陰影）．高感度領域は，
125–150
1000～100 hPa で鉛直積算した湿潤全エネルギーノルム（単位: J kg-1）で表示．等値線は，初期時刻の 200 hPa 高度．
図 1 2016 年 8 月 16 日～25 日（予測 0～9 日目）の期間における，15–30oN, 125–150oE で平均した 850 hPa 相対渦度（単位: 10-6 s-1）の時系列．黒太線は再解析値，灰線は各アンサ
ンブルメンバー，黒破線（エラーバー）はアンサンブル平均（スプレッド），色線は再予報実験の結果を示す．

参考文献
[1] Enomoto et al. 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 199–213.
[2] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48.
[3] Takemura et al., 2017, SOLA, 13, 120–124.

― 88 ―

CL-49(P1P)

東シベリア域における近年の夏季降水量の増加傾向に対する温暖化の影響
金 森 大 成 *1， 檜 山 哲 哉 1， 阿 部 学 2， 藤 波 初 木 1
1
名古屋大学宇宙地球環境研究所，2 海洋研究開 発機構
1.

はじめに

化傾向の符号が逆転するパターンが抽出された．EOF2

東シベリア域では2000 年代に夏季降水量が顕著に増ではシベリアの東西パターン，EOF3 ではサブポーラー

加した．この原因として，地球温暖化によって北極海のジェット上での波列パターンが抽出された．EOF1–3 でユーラシア大陸側で夏季に海氷が大きく縮小したこと抽出された空間パターンを用いて，PC スコアから東シが考えられている．一方，この地域の降水量と関係するベリア域で有意に降水量の増加傾向を示すメンバーのサブポーラージェットの経年変動が近年変調している抽出を行った．抽出されたメンバーの両実験におけることも報告されている．しかしながら，降水量変動に与線形トレンド (コンポジット平均) の差を図 1 に示す．

える両者の関係は未解明である．そこで本研究では，大EOF1 では，非温暖化実験と比較して南北の気圧シーソ

規模アンサンブル気候実験データ d4PDF を用いて，東ーパターンが強化され，西シベリア域からの水蒸気流

シベリア域の夏季降水量の増加に対する，年々変動と入の増加が降水量の増加傾向に寄与していた．EOF2 で長期変化傾向の影響を明らかにするための解析を行っは，シベリアの東西シーソーパターンが強化されるこた．

とにより，EOF1 と同様に西シベリア域からの水蒸気輸
送量が増加していた．一方，EOF3 ではサブポーラージ2.

データ及び解析方法

ェットの変動に伴い，低緯度側からの水蒸気輸送量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; Mizuta et al. 2017) の過去再現実験デ増加が，東シベリア域の夏季降水量の増加に寄与していることがわかった．

ータ，および人為起源の外部強制要因を産業革命以前

近年の夏季降水量の増加傾向について，
年々変動 (内の条件で固定し，海面水温と海氷分布から長期トレン部変動) との関係からも詳しく報告する予定である．

ドを除去した非温暖化実験データを用いた．解析対象
期間は 1951–2010 年の夏季 (JJA) である．先ず，東シベリア域の近年 (1990–2010 年) の夏季降水量の線形ト
レンドに着目し，過去再現実験の 100 メンバーに EOF
解析を適用して卓越する空間パターンの抽出を行った．
さらにその PC スコアから抽出されたメンバーについて，非温暖化実験との比較を行った．
3.

結果

夏季降水量の過去再現実験における線形トレンドのアンサンブル平均を見ると，東シベリアから極東にかけて，1990–2010 年の 20 年間に有意な夏季降水量の増加傾向が見られた．この変化傾向は観測データと整合的であった．一方，非温暖化実験のアンサンブル平均には有意な降水量増加傾向は見られなかった．また，メン

図 1．夏季降水量の線形トレンド (1990–2010 年) が観バー間の線形トレンドの空間構造には大きなバラツキ

測と整合的であったメンバーの，過去再現実験と非があった．過去再現実験の 100 メンバーの降水量の線

温暖化実験のコンポジット平均の差．
上から EOF1，形トレンドに EOF を適用し，卓越する空間パターンの

2, 3 を示し，(a)–(c)は降水量，(d)–(f)は鉛直積算され抽出を行った結果，EOF1 では，東シベリアから極東域，た水蒸気フラックスとその発散量の線形トレンドを

およびモンゴルから東北アジア域にかけて，南北に変示す．

― 89 ―

CL-50(P2A)

マルチモデル解析を通した 20 世紀前半の北極域気温変化の要因*相澤拓郎 1,2 ・ 石井正好 2 ・ 行本誠史 2 ・
1. 国立極地研究所
2. 気象研究所
1. はじめに測器による観測によると、北極域では 20 世紀
前 半 に 顕 著 な 昇 温 を 示 す (e.g., Johannessen2004)。20 世紀前半の人為起源の強制力は、現在と比べるとかなり小さい。そのため自然起因の強制力の変化 (太陽活動の増強と火山活動の弱化)が、20 世紀前半の昇温の一要因と考えられている(e.g., Meehl et al. 2003)。

2. 目的と研究手法

本研究の目的は、DAMIP に参加している 12 モデルの地上気温のデータを用いてマルチモデル
解析を行い、1911～1940 年の 30 年間における、各強制力の北極域での気温応答のシグナルの大きさを評価し、30 年規模の内部変動の大きさと比較するである。
12 モデルは、BCC-CSM2-MR、CanESM5、
CESM2、CNRM-CM6-1、FGOALS-g3、GFDLESM4、GISS-E2-1-G、HadGEM3-GC31-LL 、
IPSL-CM6A-LR、MIROC6、NorESM2-LM、
MRI-ESM2-0 である。
DAMIP の基本的な実験は、全ての強制力を歴史的に変化させる実験(HIST)、温室効果ガスのみ

大島長 2を歴史的に変化させ、それ以外の強制力を 1850
年に固定した実験(GHG)、人為起源エアロゾルのみを歴史的に変化させ、それ以外の強制力を 1850
年に固定した実験(AER)、自然起源(太陽と火山)の強制力を歴史的に変化させ、それ以外の強制力を 1850 年に固定した実験(NAT)で構成される。
また、産業革命前標準実験(CNTL)を用いて内部変動の大きさを評価する。内部変動は、任意の 30
年間のトレンドの標準偏差として定義した。

3. 結果

温室効果ガス濃度は、20 世紀前半において一貫して上昇している。また、人為起源エアロゾルの濃度は、その期間において緩やかに上昇している。
しかし、それらの forcing に対する北極域の気温への外部強制応答は、1911～1940 年の 30 年間に
おいてほとんどない。一方で自然起源の強制力に対する外部強制応答は 0.6℃と大きい。内部変動
による任意の 30 年間のトレンドの標準偏差は0.54℃であり、NAT の外部強制応答は内部変動の1.1 倍である。

図１. 各強制力の北極域の気温(60 度以北で平均した気温)への外部強制応答と内部変動の幅。データは CRUTEM4 (Jones et al. 2012)でマスクされている。CNTL は、1940 年の観測データでマスクされている。エラーバーは 12 モデルに基づいた１標準偏差。

― 90 ―

CL-51+(P1P, C4A)

2019 年 南 半 球 成 層 圏 突 然 昇 温 後 の 負 の 南 極 振 動 の 持 続 (そ の ２ )*小 林 ち あ き , 前 田 修 平 (気 象 研 究 所 )
1.

側にずれ、対応して E-P フラックスの南北分布も低緯はじめに2019 年 9 月初めに、17 年ぶりに南半球成層圏で突然度側にずれ、偏差では南緯 40 度を中心に上向き、50

昇温(SSW)が発生し、その後、対流圏では負位相の南極度の対流圏上層で極向き、60 度付近で下向きとなって振動(AAO)が 10 月半ばから 12 月末まで卓越・持続しいることも予測されていた。

た。前回の発表では、気象庁 55 年長期再解析データ

4．今後の課題（JRA-55）を用いて、対流圏内における負の AAO の持2019 年の南半球 SSW 後におきた対流圏の負の AAO

続と SSW との関係を、波‐平均流相互作用の観点からについて調べた。下部成層圏で強い偏差の持続がみら

調べ、南半球対流圏で負の AAO を維持しやすい波活動

れ、対流圏内において波-平均流相互作用による影響が偏差パターンが形成されていたことを指摘した。今回

みられ、これらは季節予測モデルで予測された。今回

は、季節予報の時間スケールでこれらの予測可能性をはアンサンブル平均のみの結果を示したが、今後は、調べた。

異なる初期値の結果やアンサンブルメンバの結果を用

2．データと方法

いこの SSW の季節予報への影響を調べたい。また、こ実況解析は JRA-55 再解析を、予測データは現業季節予測モデル(CPS2)による 2019 年 9 月 13 日を初期値との時期の南半球の海面水温偏差分布との関係も調べたい。

するアンサンブル 6 か月予測データを用いた。これらに等温位面上の質量重み付き平均(MIM)法を適用して解析を行った。平年値は 1981-2010 の 30 年平均値で、それからのずれを偏差とした。
季節予測では、
1981-2010
年の 9 月 13 日を初期値とするハインドキャストから予
測時間依存するモデル気候値を作成し、それからのず
れを偏差としている。
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を見るために、図 1 に南緯 60～90 度で平均した帯状平均高度場の規格化偏差の時間高度断面図を示す。9 月初めの SSW 以後、極渦の弱い状態が成層圏

図１ 帯状平均高度場の規格化偏差の時間高度断面図
南緯 60～90 度の平均。2019/8/15～12/31。上：再解析、
下：季節予測上部で持続し、偏差の中心は 10 月半ば以降に成層圏下部に下降する様子が、季節予測でもよく予測されている。300hPa 高度偏差の時間緯度断面図（図略）においても、10 月半ばからの極渦の弱化と対応して、ほぼ南
緯 60 度以南の高緯度で高度が高く、南緯 35～60 度の中緯度で高度が低く、負の AAO が持続しており、これも季節予測で予測されている。
負の AAO が持続した期間（10/16-12/31）の平均場について、波‐平均流相互作用の観点で調べる（図 2）。2019
年の東西風は気候値に見られる成層圏の極夜ジェットが弱い様子や、屈折率で見て（図略）対流圏からのプラネタリー波が鉛直伝播しにくい様子が季節予測でもよく予測されている。対流圏でジェット気流が低緯度

図 2 10/16-12/31 で平均した南半球の帯状平均東西風(等値
線,5m/s 間隔)、E-P フラックス(矢印、kg/s2)と発散(陰影:暖色
は発散、m/s/day)、上）再解析、下）季節予測。左から 2019
年、平年値 or モデル気候値(1981-2010)、偏差。

― 91 ―

CL-52+(P2A, C4A)
令和２年７月豪雨・長梅雨時に日本の南海上で強化された高気圧の成因
植田宏昭*・横井幹大・倉持将也（筑波大学・生命環境）
気象研究所の大気大循環モデル（MRI-CGCM2.3）
および線形傾圧モデル(Watanabe and Kimoto2000)を援用し、海面水温および熱源偏差の感度/応答実験を行なった。講演当日は、インド
洋、海洋大陸、西太平洋、中央太平洋、および東太平洋の個々の役割をについて紹介すると
ともに、2019/2020 年の記録的な高温偏差（大暖冬）からの連鎖についても、海盆間相互作用(e.g., Ueda et al. 2015)の観点から触れる予定である。

1. はじめに2020 年 7 月 3 日からの豪雨（令和 2 年 7 月豪雨；
気象庁[7/9 命名]）に引き続き、日本列島には梅雨前線が長期に渡って停滞し、梅雨明けの遅延による様々な影響が顕在化している（7/21 現在）。
6 月から日本の南海上では、高気圧が平年に比べて南西に張り出したことにより（図 1a）、その西縁を迂回するように南シナ海および東シナ海経由
で大量の水蒸気が梅雨前線に供給されたことが、梅雨前線の活発化を引き起こした背景にあると考えられる。本発表では、この高気圧性循環の強化の要因について、熱帯・中高緯度起源のテレコネ
クションの観点から整理を試みる。
2.気候診断解析およびモデルによる検証
2020 年 6 月段階での熱帯太平洋の水温偏差は、
一部ラニーニャ時の特徴も見られ、秋から冬にかけてラニーニャへ遷移する確率が高まっているとの予測となっている（気候系監視報告 334[7/10]）。
インド洋では 2019 の秋に顕著なダイポールモードが発生し、2020 年 1 月の収束後、西インド洋を中心に全域で高温偏差が持続している（図 1b）。
図(1a)に見られる高気圧性偏差のうち、AC1 で示すフィリピン北部を中心とした偏差は、前述の❶インド洋の昇温に伴うケルビン波・エクマン発散応答（WIED メカニズム; Xie et al. 2009）の結果として解釈可能である。また、AC1 領域の上層における低気圧性偏差（図省略）は、❷エルニ
ーニョ Modoki 領域での対流不活発に対応した上層発散場の収束偏差（発散風による赤道から極向きの小さい絶対渦度の移流量の減少；Sardeshmukh
and Hoskins 1998）と整合的な関係にある。
日本の南東海上に長期間に渡って出現した高気圧性循環（AC2）は順圧的な構造を示し、WAF の診断解析からも、❸偏西風上を伝播する定常ロスビ
ー波束（シルクロードテレコネクション; Enomoto
et al.2003）の寄与が指摘されている（図 1d）。
これに加えて❹180°以東に出現した低海面水温
偏差に起因した負の非断熱加熱による松野・ギル
型の熱源応答（Naoi et al. 2020）、さらには❺
春先に冷水ケルビン波の伝播に伴って西太平洋に出現した負の SST 偏差と貿易風との結合（西太平
洋振動子；Wang et al. 2000）なども考慮する必要がある。海盆間相互作用の視座に立てば、❻相
対的に暖かいインド洋に吹き込む東風偏差によって、日付変更線の西側での下層発散の強化を介して、Modoki 領域での対流活動が抑制されていた可能性がある（図 1c）。
これらの仮説を検証するために、Q1,Q2、Rossby
Wave Sourse(RWS)の診断解析を行うとともに、・Enomoto et al. (2003), QJRMS, 129, 157–178
・Naoi et al. (2020), JMSJ, 98, 655-658.
・Sardeshmukh and Hoskins (1988), JAS, 45, 1228-1251
・Ueda et al. (2015), Nature Com., 6, 8854.
・Watanabe and Kimoto (2000), QJRMS, 126, 3343–
・Wang et al. (2000), JCLIM, 13, 1517–1536.
・Xie et al. (2009), JCLIM, 22, 730–747.

謝辞：作図には気象庁異常気象分析検討会およびTokyo Climate Center の診断ツールを用いた。

― 92 ―

CL-53(P1P)

ユーラシア陸面過程の気候メモリ効果から考察する北極温暖化と中緯度寒冷化*中 村 哲 (北 大 地 球 環 境 ), 山 崎 孝 治 (北 大 北 極 域 研 究 セ ン タ ー ),佐 藤 友 徳 (北 大 地 球 環 境 )， 浮 田 甚 郎 （ 新 潟 大 ）
1.

はじめに

近年の地球温暖化に伴い，北極域では他地域よりも大きな昇温傾向を示しており（極域増幅），それに伴い特に北極海の海氷は急速に減少している．北極海の海氷減少はローカルな北極温暖化のみならず，ユーラシ
ア/シベリアでの寒冷化という遠隔の気候変動とも関係．
する（1Mori et al. 2019）
海氷減少に対する気候応答を再現するシミュレーシ
ョンから，ユーラシア大陸の陸面過程によって生じる
気候メモリ効果によって、寒冷偏差が維持・増幅され，それに伴う大気循環の変化が北極域への熱輸送を強化
し，北極温暖化を増幅することが示された（2Nakamura
et al., 2019）．メモリ効果は冬季の寒冷偏差が，春夏秋の土壌温度や積雪偏差として記憶され、翌冬の寒冷化を促進するという再起過程により生じる．
一方で，近年のユーラシア大陸では夏季に顕著な温暖化が観測されている（ 3Sato and Nakamura, 2019,4
Biskaborn et al., 2019）．本研究では，全球的温暖化による変化と年々の変化を分けて扱う事で，現実におけるメモリ効果の寄与を考察する．
2.

参考文献[1] Mori, M., et al., 2019, Nat. Clim. Change, 9, 123.
[2] Nakamura, T., et al., 2019, Nat. Comm., 10, 5111.
[3] Sato, T. and T. Nakamura, 2019, Sci. Rep., 9, 10866.
[4] Biskaborn, B. K., et al., 2019, Nat. Comm., 10, 264.
[5] Ogawa, F., et al., 2018, Geophys. Res. Lett., 45, 3255.

AMIP 実験設定と使用データ

AFES（解像度：T79L56）を用いた AMIP 実験を行っ．異なる初期値の 30 メンバーにた（5Ogawa et al., 2018）
境界条件として 1979-2012 の月平均 SST・海氷密接度を与えた実験，および全球温暖化の影響を除去するために SST 気候値と 1979-2012 の月平均海氷密接度を与えた実験を行った．
AMIP 実験に与えた Merged Had/OISST・海氷データを用いて、北極海氷面積指数（65 以北）を作成した．
11 月の海氷指数に対する翌年の NSIDC 積雪被覆および GTN-P 土壌温度（永久凍土帯でのボーリング観測）の相関係数を求め，観測のメモリ効果を検証した．
3.

影響を除去すると，海氷減少後に地温は低温となる傾向が見られた（図２）．翌春の積雪被覆偏差でも同様な傾向が見られた．
AMIP 実験・観測ともに全球的温暖化を除去した場合，大陸の寒冷偏差の記憶が明瞭になることがわかった．
現実では大陸が温暖化していても，メモリ効果が大陸上での温暖化を抑制することで，冬季の海陸熱コント
ラストを強めると考えられる．熱コントラストに対応
する惑星規模波の強化が極向き熱輸送をもたらし，北極温暖化増幅に寄与していると考えられる．

図１ ユーラシア平均の冬季（12−1−2 月平均）2m 気温のトレンドと，先行する（左）秋季（10-11 月平均）積
雪被覆および（右）夏季（7-8-9 月平均）0-4m 深地温のトレンドの散布図．海氷のみ観測の変動を与えた AMIP
実験の 30 アンサンブルメンバー間のばらつきを示す．

結果と考察

海氷のみが変動する AMIP 実験において，冬季ユー
ラシア大陸の気温トレンドは、前年夏の地温・秋の積
雪のトレンドと有意な相関を持つ（図１）が，SST と海氷が変動する実験においては，有意な相関はない．
観測においては，11 月の海氷が減少すると，温暖化を反映して翌年の年平均地温は高温偏差となる地点が大多数を占めるが，トレンドを除去し全球的温暖化の

図２ 11 月の北極海表面積指数に対する翌年の年平均
土壌温度の相関係数．
各点が GTN-P 観測点に対応する．
符号を逆にする事で海氷減少時の偏差に対応している．

― 93 ―

CL-54(P2A)

陸 面 水 文 過 程 モ デ ル MATSIRO の 流 出 過 小 バ イ ア ス 低 減 に 向
けた流出感度調査*高 田 久 美 子 (国 立 環 境 研 究 所 、 現 所 属 ： 麻 布 大 学 生 命 ・ 環 境 科 学 部 ),花 崎 直 太 (国 立 環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

す．日河川流量は，標準の飽和判定条件では観測より

陸面水文過程モデル MATSIRO[1][2]は全球気候モデも大幅に過小で，判定条件を下げるに従って大きくな

ル MIROC の陸面過程として開発され，気候研究に広くり，EP.2 で観測に最も近かった（Fig.1）．地下水位は，用いられてきたが，流出が過小となるバイアスが報告

EP.0 では 5-6m と深いが，判定条件を下げるに従って浅されている[3]．

くなり，EP.2 の時に，解析した集水域内での観測[5]とMATSIRO では，簡易 TOPMODEL に基づいて基底流

定性的に最も近くなった．この時，飽和域が大きくな

出と Dunne 流出を算定する際に，格子点平均の土壌水って Dunne 流出が増え，土壌への浸透が少なくなって，分から診断した地下水位を用いている．本研究では，

土壌水分が低くなった．また顕熱フラックスが増え，地下水位が深すぎることによって流出の過小バイアス

潜熱フラックスが減って Bowen 比は大きくなった．

が生じていると推測し，地下水位の診断条件を緩和す
る感度実験を行って，流出や地表面熱水収支への影響について考察した．

5.

考察

今回感度調査した飽和判定条件は，TOPMODEL を広域スケールの格子点に適用する際に導入したものであ2.

る．その設定によって，流出とともに土壌水分や陸面モデル

MATSIRO は SiB2 タイプの陸面水文過程モデルで，熱水収支にも大きな影響を与えることが示唆された．

地上気象要素（日射，下向き赤外放射，気温，降水量，加えて，全球での同様な予備的オフライン感度実験を

湿度，風速，気圧）から地表温度，潜熱・顕熱フラッ

行ったところ，感度の高い地域と低い地域があること

クス，流出量，土壌温度・水分などを算定する．流出が示唆された．

は４種類（表層の飽和による流出，浸透能を超える降
水強度による流出，Dunne 流出，基底流出）を考慮している．TOPMODEL では，斜面における地下水の涵養と基底流出の準定常状態を仮定して地下水位と流出寄
与域（飽和域）を算定し，飽和域から生じる Dunne 流
出と基底流出を算定する．MATSIRO では，土壌水分のマトリックポテンシャル と飽和判定条件を組み合わせて格子点の代表値として地下水位を診断している．
3.

6.

結論

MATSIRO の流出過小の原因理解とバイアス低減に向けて，地下水位の診断における飽和判定条件を下げた感度実験を行なった．流出過小の時は地下水位が深く，飽和判定条件を飽和の 50％に下げた時に地下水位は定性的に観測に近くなり，河川流量も観測に最も近くなった．土壌水分やボーエン比への影響や，飽和条件に対する感度の地域差にも留意する必要がある。

実験・解析

本研究では，地下水診断における飽和判定条件を飽和の約 100%（標準，EP.0）から，75％(EP.1)，50％(EP.2)，
25％(EP.3)，13％以下(EP.4)に下げた感度実験を行なった．
タイのチャオプラヤ川流域を事例として，
1981-2004
年の地上気象データ[4]を用い，流域北西部の Ping 川にある Bhumibol ダム集水域を対象として，日河川流量を観測と比較し，地下水位や流出の各成分，土壌水分や
地表面熱水収支への影響を調べた．
4.

結果

2002 年（多雨年）の降水量と日河川流量を Fig.1 に示

Fig.１ Bhumibol ダム集水域での 2002 年の日降水量（棒グラフ）と日河川流量の観測値（黒点）と感度実
験結果（色線）．凡例は図の上部を参照．
参考文献[1] Takata, K., et al., (2003, Glob. Planet. Change).
[2] Nitta, T., et al. (2014, J. Clim.).
[3] Haddeland, I., et al. (2011, J. Hydromet.).
[4] Kotsuki et al. (2014, Hydro. Res. Lett.)[5] Shiraki et al. (2017, Hydro. Res. Lett.)― 94 ―

CL-55(P1P)

温暖化による日本域での気候変化と循環場との相関関係*伊東瑠衣 1 , 2 , 尾瀬智昭 2 , 遠藤洋和 2 , 水田亮 2 , 吉田康平 2 , 鬼頭昭雄 1 , 2 , 仲江川敏之 21
気象業務支援センター, 2 気象研究所

1.

MRI-AGCM は CMIP5 に比べて、冬季の昇温量を大はじめに日本域における気候の将来変化に関する不確実性のきく予測し（図 2）、南風偏差も大きい（図１）。よって、原因を理解するため、CMIP5 マルチモデルデータを用

前述のCMIP5 モデル間で見られた相関関係—南風偏差

いて、気温および降水の将来変化と循環場変化のモデと昇温量の正相関—と整合する。MRI-AGCM の夏季降

ル間ばらつきの関係を日本周辺で調べた。また、より高解像度な20km 格子 MRI-AGCM の予測データを用い

水量変化は、CMIP5 モデル予測の 10–90%タイル幅から外れている（図 2）。両者の違いについて、MRI-AGCMて、同様の関係が見られるか、さらにどのような違いの循環場偏差の影響とともに、台風由来の降水（CMIP5があるのかについて明らかにした。

モデルでは表現が困難と考えられる）の影響も大きいことが分かった。これは、日本域の将来予測情報の作

2.

成には高解像度モデルによる台風再現が必要不可欠で

使用データ

CMIP5 マルチモデルおよび MRI-AGCM（4 メンバー）

あることを示唆する。

による 21 世紀末予測（RCP8.5 シナリオ）を対象に、

冬季気候指数として平均気温と平均降水量、極端指標とし

夏季て日降水量季節最大値（Rx1d）と夏日日数（SU）を解析した。日本域の循環場変化の指標として、海面更正
気圧データに基づく西風・南風偏差指標を定義した。
各指標は、CMIP5 モデル平均の世界平均昇温量（3.6°C）に規格化した値である。
3.

結果

図１ 日本付近の海面更正気圧データから定義した風偏差

図１に冬季と夏季における循環場変化のモデル間ばらつきを示す。冬季には、多くの CMIP5 モデルが日本指数の予測。×印は各モデル、丸印はアンサンブル平均。黒
は CMIP5、青は MRI-AGCM。

域での南西風偏差を予測しており、西高東低の冬型の

平均気温

気圧配置が弱まる。夏季には、各モデル予測が様々な

平均降⽔量

風向に同程度に分布するため、予測の不確実性がやや大きい。アンサンブル平均では概ね西風偏差で、太平洋高気圧の日本への張り出しが弱まる傾向を示す。
MRI-AGCM の変化傾向は CMIP5 と概ね同様である。
CMIP5 モデルにおける循環場変化のばらつきと気候

図 2 日本付近の平均気候変化。黒の箱ひげは CMIP5、青指標変化の関係を探るため、8 方位の風偏差成分と気候

は MRI-AGCM、橙は MRI-AGCM で台風由来の降水を除いた指標変化との間で相関を調べた。その結果、全季節で場合。

両者の間に有意な相関が得られた。最も強い相関を示
す風向に着目すると、冬季の気温変化は、南風偏差と

4.

参考文献

有意な相関（r=0.57）があり、つまり、大きな南風変化

Ito, R., et al., 2020, HRL. (in revision)を予測するモデルほど昇温量が大きくなる傾向がある。
謝辞

同様に、夏季の昇温量は西風偏差と有意な相関があっ5.

た。さらに、冬季（夏季）は南風（南東風）変化を予

本研究は、文科省統合プログラム（JPMXD071793556）およ測するモデルほど降水増加率が大きい傾向が見られた。

び環境研究総合推進費（JPMEERF20192004）の下で実施した。

― 95 ―

大 気 力 学 （DY）

DY-01(P3L)

2 波長偏光ライダーによる桜島火山灰の通年観測∗

清水厚 (国立環境研究所)、井口正人・中道治久 (京都大学防災研究所)

はじめに
Range (km)

火山噴火に伴う火山灰については、その粒径によって最適な観測手段が異なってくる。電波によるレーダー観測が可能なものよりも小さな粒子 (粒径数十 µm 以下) については、光を用いた観測が不可欠となり、レーザー光を用いたライダーが遠隔計測手法として適している。日本では移流によって火山から離れた地点に到達した火山灰のライダーによる観測例 [1] が見られる
が、ターゲットとする火山近傍での連続観測は少ない。
本研究では桜島由来の火山灰の 2019 年中の特徴について京都大学防災研究所附属火山活動研究センター桜島火山観測所および黒神観測室に設置された 2 波長偏光ライダーによる観測結果をもとに報告する。

2
0

結果の概要
2019 年の両ライダーによる月平均のエアロゾル消散
係数プロファイルを図 1 に示す。上段が桜島火山観測所 (SVO)、中段が黒神観測室 (KUR) の結果である。下段には、鹿児島気象台による桜島の月毎の噴火回数・爆発回数・降灰量・降灰日数を示す。
火口の両側に位置する 2 台のライダーにより、視線方向のエアロゾル消散係数の分布にも差が見られる。
火口直近 (SVO で 5.5km/KUR で 4.5km) では、両地点
とも年間を通じて消散係数が 0.1/km を超えているが、それより手前側では SVO の場合 6/9/10 月にやや高い値が見られるのに対して、KUR では 8/9 月に値が小さい。鹿児島気象台における降灰量は 9/10 月にピークとなっており、火口からの方角が気象台に近い SVO ライ
ダーの手前側における高濃度と対応している。鹿児島
気象台における風向の出現頻度分布 (図は省略) では年
間を通じて北西寄りの風が卓越しているものの、7–9

1

Range (km)

2

3

4

5 6 7 8Month (2019)9

10 11 12Extinction coefficient (Average) KUR

6

観測・解析方法

(/km)

0.3

4

0.0

(/km)

0.3

4
2
0

桜島火山観測所および黒神観測室に設置されたライ
ダーは、国立環境研究所が中心となって運用されている AD-Net(Asian dust and aerosol lidar observation
network)[2] のものと類似した 2 波長 (532/1064nm) 偏
光 (532nm) のミー散乱ライダーである。20Hz のレー
ザーで 2 秒間照射/8 秒間停止のサイクルを繰り返して時間分解能 10 秒・空間分解能 6m で後方散乱強度・偏光解消度の視線方向プロファイルを取得している。桜
島火山観測所のライダーは仰角 13 度で桜島南岳火口まで距離約 5.5km(東南東方向)、黒神観測室のライダー
は仰角 15 度で同じく距離約 4.5km(西方向) の地点に位置する。雲による強い散乱が見られる時間帯を除いた532nm 後方散乱強度から、ライダー比を S1=50sr に固定して Fernald 法によるインバージョンを行い、エアロゾルの消散係数を導出した。

Extinction coefficient (Average) SVO

6

1

150

2

3

4

5 6 7 8Month (2019)9

10 11 129

10 11 12

0.0

Eruption
Explosion
Ash density (g/m2)
Ash day * 5

100
50
0

1

2

3

4

5 6 7 8Month (2019)

図 1: (上・中段)2 地点のライダーによる 532nm
エアロゾル消散係数の月平均プロファイル(上:SVO、中:KUR)。縦軸はライダーからの距離。(下段) 鹿児島気象台による噴火回数・
爆発回数・降灰量・降灰日数 (5 倍) の月変化。
月にはその割合が低下しており、KUR における 7–9 月の低濃度もこれと対応しているものと考えられる。

今後の展望2015 年以降のライダー観測結果と気象条件の比較か
ら、火山灰移流の年々変動を検出すると共に、ライダー
による観測結果を火山灰輸送モデルにおける微小粒子の移流に関する検証に応用し、火山周辺域での大気環境に対する影響を明らかにしていく。

参考文献[1] 酒井ほか, 2014, 日本リモートセンシング学会誌,
34(3), 197–204[2]Shimizu et al., 2016, Opt.Eng.,56(3), 031219

謝辞
本研究は文部科学省次世代火山研究推進事業課題 Dの一部として行いました。

― 97 ―

DY-02(P4L)

Moisture Vortex Instability による台風内の擾乱の成長∗

西本 秀祐 1 , 伊藤 享洋 2 , 金久 博忠 3

1:気象庁 2:気象大学校 3:無所属

3 離散モデルでの解析解

1 はじめにモンスーン低気圧 (ML) の成長を説明する

基本渦度 ζ̄ と基本水蒸気 q̄ が動径方向に区メカニズムの 1 つに Moisture Vortex Insta-

間一様であり r = r0 で不連続に減少する場合

bility (MVI) がある [1]。基本渦度勾配と基本を考える。

水蒸気勾配が同じ向き（北向き）の場合に ML
は MVI によって成長する可能性がある。
台風内でも基本渦度勾配と基本水蒸気勾配が同じ向き（動径方向内向き）の場合がある。
ここでは台風内の非軸対象擾乱の MVI による成長の可能性について考える。

ζ̄ =

{

ζ0

(r ≦ r0 )0 (r > r0 ), q̄ ={

q0(r ≦ r0 )q0 − ∆q(r > r0 )この場合には解析解が求まり、指数関数的に成長する固有モードと減衰する固有モードの和となる。

2 支配方程式
基本渦（台風）下端の中心を原点とする円筒座標系 (r, λ, z, t) を用いる。
基本方位角風を V = V (r) で表される順圧・軸対象な流れとし、基本水蒸気 q̄ を dq̄/dr > 0,dq̄/dz < 0 を満たす r, z の関数とする。速度擾
乱を鉛直方向に変数分離し、水平速度擾乱の流線関数と渦度を ψ̂ = ψ̂(r, λ, t) と ζ̂ = ζ̂(r, λ, t)(a) 初期値 (初期渦度擾 (b) 左図の初期値から出乱のみ)。
発する成長擾乱。
図 1: 解の例。横軸は方位角 λ、縦軸は擾乱の大きさである。赤線と青線はそれぞれ渦度、降水とする。水蒸気凝結 −q̇ を水蒸気擾乱 q ′ に量の擾乱を表す。約 1/4 波長のずれが MVI

よって

P = − ⟨q̇⟩ =の特徴である。

4 今後の課題⟨q ′ ⟩
τ

式変形で用いた近似の妥当性や、現実の台風のようにパラメタライズする。ただし τ は時にこのような成長擾乱が存在するかどうかを定数であり ⟨· · ·⟩ は鉛直積算であり、P は降水調べる。また近似をゆるめた場合の支配方程量の擾乱である。[1] に倣った変形の後に支配式、及びその成長解の可能性について調べる。

方程式は

参考文献

(
(

V ∂
∂
+
∂t
r ∂λ

)

ζ̂ −

V ∂
∂
+
∂t
r ∂λ

)

βq ∂ ψ̂P−= αq M̄ Pr ∂λβd ∂ ψ̂= αd Pr ∂λ[1] Adames, A. F. and Ming, Y., 2018, Interaction between water vapor and potential vorticity in synoptic-scale monsoonal disturbances:moisture vortex instability. J. Atmos. Sci., 75(6), 2083-となる。ただし βd , βq , αd , αq , M̄ は、基本量によって決まる r の正関数である。

― 98 ―

2105.

DY-03(P3L)

回転球面上における傾圧渦の移動について*鈴木裕太・石岡圭一 (京大理)
1.

はじめに

2.

計算設定
水平方向の切断波数は 341、時間刻み幅は 21.6s で、120
時間の積分を行った。前述の射影変換と組み合わせると、拡大倍率最大の位置での水平格子点間隔は約 20km となる。

2.4

台風の進路予測は、防災上の要請からだけでなく、地球流
体力学的興味からも古くから研究されている。特に、2 つ以上の台風が接近した時は進路予報が外れやすく、これは『藤原の効果』として注目されているが、そのメカニズムの理解は不十分なものとなっている。
また、複数の台風の相互作用を考える以前に、現実の台
風は上層に高気圧性の回転を伴う傾圧的な構造を持つため、鉛直方向の相互作用も考えなければならない。この傾圧的な構造が進路に及ぼす影響について、たとえば Wu andEmanuel(1993) では、鉛直シアーのある背景風が孤立渦の進路に与える影響を、二層モデルを用いて調べた。また、
Shapiro(1992) では三層モデルによって、f 平面における鉛直シアー下の孤立渦の移動が調べられた。さらに Wangand Holland(1996) は、σ 座標のプリミティブ方程式を用いて、ベータ平面における孤立渦の移動を、渦の鉛直的な相互作用に焦点を当てて調べた。
本研究の目的は、Wang and Holland(1996) の数値実験で見られた孤立渦の移動が、より単純な傾圧モデルでの再現できるか調べることである。特に、鉛直方向の自由度を極限まで下げたモデルを用いることにより、渦の鉛直方向の相互作用のより簡単な解釈ができるようになることを目
指す。

3.

計算結果

Wang and Holland(1996) の Fig.3(a) と比較するために、σ = 0.21, 0.79 における渦の中心の位置の移動を図 1 に示す。Wang and Holland(1996) で指摘された、渦の中心軸が傾きながら反時計回りに回転する様子や、時間発展の終盤における下層の渦の北進傾向を見ることができた。また、渦の初期位置の緯度を変える実験や、静的安定度に関連するパラメータを変える実験も行ったが、これも Wangand Holland(1996) における感度実験と整合的な結果が得られた。

数値モデルの概要

2.1 支配方程式
Kitamura and Matsuda(2004) の 2 レベルモデルに類似した形の傾圧トイモデル方程式を用いる。これは、標準的な σ 座標のプリミティブ方程式を出発点として、藤田・石岡 (2019) にしたがって鉛直方向にルジャンドル多項式を用いてスペクトル展開し、一次の項までを考えることによって、鉛直方向の自由度を 2 レベルモデルに対応させたものである。また、下端地形はフラットとし、ラム波を除くた
めに、地表面の気圧が一定であることと、発散の順圧モード
が 0 であることを課している。背景温度場の構造について
は Wang and Holland(1996) に従っている。
等角射影変換によって解像度をあげる手法
本研究では、水平方向の離散化に球面スペクトル法を用いる。Schmidt(1977) によって提案された、球面座標に等角射影変換を施すことによって解像度を局所的にあげる手法を用いて、孤立渦の初期位置周辺の解像度を上げた。これによって、渦周辺の高精細な計算がより少ない計算コストで可能となっている。拡大の中心は渦の初期位置とし、拡大倍率は最大で 2 倍となるようにした。

2.2

2.3 初期値設定
Wang and Holland(1996) で用いられた孤立渦の接線風
速プロファイルを参照し、相対渦度の順圧、傾圧モードに、対応する孤立渦の分布を与えた。温度擾乱は渦度分布と傾度風バランスするように設定した。渦の中心 (相対渦度最大) の初期位置は 20◦ N とした。

図 1 σ = 0.21, 0.79 における渦の中心の軌跡。実線が下層 (σ = 0.79)、破線が上層 (σ = 0.21) の渦中心を表す。
24 時間毎の位置が○で示されている。

4.

まとめ

本研究で扱ったモデルは、相対渦度の順圧、傾圧成分、発散の傾圧成分、温度擾乱の 4 つを変数とする単純なトイモ
デルであったが、回転球面上の傾圧渦の移動について Wangand Holland(1996) と整合的な結果を得ることができた。
学会では、Wang and Holland(1996) で用いられた他のプロファイルの渦での数値実験や、同じモデルを用いた複数の渦の相互作用の数値実験についても発表する予定である。
参考文献
藤田・石岡, 2019: 日本気象学会 2019 年度秋季大会予稿集,

P408
Kitamura, Y., and Matsuda, Y., 2004: Fluid Dyn.,34,
33–57.
Schmidt, F., 1977: Beitr. Phys. Atmos., 50, 211–217.
Shapiro, L. J., 1992: J. Atmos. Sci., 49, 140–153.
Wang. Y., and G. J. Holland, 1996: J. Atmos. Sci., 53,
411–427.
Wu, C.-C., and K. A. Emanuel, 1993: J. Atmos. Sci.,
50, 62–76.

― 99 ―

DY-04(P4L)

航空機に影響を与える乱気流の環境場の特徴
伊 藤 創 司 、 宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 )
1.

はじめに

のシアは南東側もしくは北西側にいくほど負荷量ベク

航空機の安全な航行を妨げる要因の１つが乱気流でトルの絶対値が大きくなっている。

ある。様々な機関が乱気流の予測を試みているが、発以上から、東西風と南北風は中心に近いほど風の影

生位置・時間を精度よく予測できるシステムは存在し響を大きく受け、南北風は波を描くように影響度が変ない。さらに発生メカニズムについても、化しているのがわかる。東西風のシアにおいて影響のKelvin-Helmholtz 不安定や山岳波、対流に伴うものな強い風が中心の北東側にずれていたことから、発生しどが指摘されているが、そもそも航空機に影響を与えた乱気流の下流側で遭遇していると予想できる。また、る乱気流の特徴自体が明確でない。

南北風のシアの第二主成分より、南東側もしくは北西

これまでに、過去に乱気流が報告された地点の周囲

側の風の影響を強く受けることから、南北風のシアのの気象場を解析し、平均的にはジェット気流の南側に大きさが波を描くような分布になることがわかる。

ある、北向きの風かつ南北風の鉛直シアーが強い地点
で、乱気流が発生しやすいことを示した（2020 年度春

4.

まとめ

季大会）
。そこで本研究では、その結果を主成分分析し、本解析の結果、日本空域で 6 ヶ月に発生した乱気流

乱気流の発生に本当に影響のある風の場の特徴を掴む。

の風の特徴を掴むことができた。今後は、南北風のシアーに注目し、代表的なサンプルを用いてシミュレー

2.

解析手法

ションを行っていく。また、平均的な場から乱気流が本研究では、パイロットによる乱気流の発生報告

発生するのかも確かめていきたい。

(PIREP)とメソ客観解析データ(MANAL)の 2018 年 1、2、
3、10、11、12 月分を用いて解析を行った。この期間で4781 回の乱気流が報告された。そこで、MANAL から乱気流発生地点を中心として 64×64 の格子を作り、その格子点上に風速と鉛直シアーを対応させたデータを作成した。そのデータを用いて主成分分析を行なった。
3.

結果・考察

図１に、6 ヶ月の全サンプルで主成分分析をした東西
風 u、南北風 u、東西風の鉛直シアーΔu と南北風の鉛直シアーΔv の負荷量ベクトルを示す。
主成分分析の結果、東西風と南北風は第一主成分の寄与度が 90%以上となった。どちらも負荷量ベクトルの大きさが乱気流発生地点で最も大きく、離れるほど小さくなっている。東西風は左右に伸びた楕円状の分布であるのに対し、南北風では北東・南西方向に伸びた楕円状である。東西風のシアと南北風のシアは、第一

図１

解析期間で主成分分析した乱気流発生地点

第二主成分は約15%となった。
主成分の寄与度が約 70%、(0,0)を中心とした風と鉛直シアー。縦軸と横軸はそれどちらの第一主成分も東西風と南北風と似た形となっ

ぞれ緯度・経度を示す。(a)東西風の第一主成分,(b)南ている。しかし、東西風のシアの負荷量ベクトルの最北風の第一主成分,(c)東西風の鉛直シアーの第一主成

大値が少しだけ北東方向にずれている。第二主成分を分,(d) 東西風の鉛直シアーの第二主成分,(e) 南北風

見ると、東西風のシアは南側もしくは北側にいくほどの鉛直シアーの第一主成分,(f) 南北風の鉛直シアー

負荷量ベクトルの絶対値が大きくなっている。南北風の第二主成分

― 100 ―

DY-05+(P3L, D4A)
2 0 1 9 年 10 月 25 日 の 東 日 本 の 大 雨 位 置 に 対 す る CAD の 影 響*小 原 涼 太 , 岩 崎 俊 樹 , 山 崎 剛 (東 北 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ), 鈴 木 健 斗 (気 象 庁 ) はじめに2019 年 10 月 25 日は, 千葉県を中心とする東日本太平洋側で記録的な大雨となった. 本事例では, Cold Air

 結果
 計算された 10 月 25 日 06JST から 21JST までの 15 時
間積算降水量, レーダー合成雨量から求めた 15 時間積

Damming (CAD)が発生しており, 関東平野から流れ出す寒気と南及び東から流れ込む暖気との間で明瞭な前線が形成された. 活発な降水はこの前線付近で生じて算雨量, 975hPa 面における 294K の等温位線(寒気先端の温位傾度帯暖気側の等温位線)を図 2 に示す. 同じ境界層スキームでは Envelope Orography の方が等温位線,

おり, CAD の寒気の張り出しの程度が降水の位置決定に重要な役割を果たしたと考えられる. 前日の気象庁の MSM の予想では降水が実際より北西側に予想され強い降水域ともにより南東に計算されており, これはMargules の原理に基づく鈴木(2019)[1]の解釈と整合的である. また, 同じ地形の条件下では, Deardorff スキームていたことを念頭に置き, 本研究では前線と降水の位置に対する地形の効果および境界層スキームの違いによる影響を数値モデルを用いた感度実験により調べた.
 使用データと実験設定

で等温位線がより南東に計算され, Envelope Orography
では降水域もより南東に計算されている. このように,
Envelope Orography や Deardorff スキームを用いること
で降水位置は実際の位置に近づくが, どの数値実験で

 使用データは, 気象庁の全国合成レーダーGPV 水平解像 1km と気象庁メソ解析(水平解像度5km, 初期・境界 値に使用)である. 気象庁非静力学モデル JMA-

も降水量は過小であった. そこで初期時刻を 10 月 25
日 06JST とした解像度 1km の追加実験を行ったところ
Envelope Orography や Deardorff スキームで前線位置とNHM を用い, 図１に示す領域で水平解像度 3km の 
つ の 数 値実 験①MO_MYNN3, ② MO_Deardorff, ③
EO_MYNN3, ④EO_Deardorff を行った 命名規則は^用

降水位置がより南東に表現される同様の傾向が見られ,
降水量の再現は過小であるものの改善した(図略).
．まとめ

いた地形`B^用いた境界層スキーム` . MO, EO は鈴木 >@で用いられた方法で GTOPO30 の地形データから作成した Mean Orography と Envelope Orography を2019 年 10 月 25 日に関東で発生した CAD は降水発
生位置に強く影響し, 地形と境界層スキームの違いはCAD の寒気の張り出しの程度に違いを生じることで示している. MYNN3 は改良 Mellor-Yamada レベル  ス
キームを用いたことを示す. 10 月 24 日 21JST を初期時刻として 24 時間後まで計算を行った. 積雲対流パラメ

MSM の予想降水位置のずれに影響したと考えられる.
参考文献
[1] 鈴木 健斗, 2019, 第 21 回非静力学モデルに関する

タリゼーションは用いず, 雲物理過程に氷相を含む 2moment バルク法を用いた.


ワークショップ予稿集 p 14-15.
謝辞 数値モデルの計算には東北大学サイバーサイエ
ンスセンターの大規模科学計算システムを利用した.

― 101 ―

DY-06(P4L)

台風に伴う北向き非地衡風による鉛直流*松 信 匠 (筑 波 大 学 ),斉 藤 和 雄 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 /気 象 研 究 所 /気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー )
1.

はじめに

台風が日本の南海上にあるときに本土で大雨が降るこ[2]で遠隔降水地域と定義した図１赤枠（130-137E, 31-とがあり、PRE と呼ばれる現象として知られている。

34N）で平均した鉛直流は、再現実験 3 時間予報から 12

Saito (2019) [1] は 2009 年 10 月に接近した台風 18 号に時間予報まで一貫して 0.1 から 0.2 m/s 程度の正であついて JMA-NHM を用いた再現実験を行い、台風接近り（図 2(左)）、鉛直方向には地上から対流圏界面付近ま時に西日本の上層で観測された等高線を横切るようにで非地衡風成分による鉛直流への大きな寄与が見られ吹く顕著な北向きの非地衡風が、水平風の加速度成分

た(図 3(左))。

による力学的成因で説明できることを示した。また、

ここで示した非地衡風に伴う鉛直流は、降水によっ

Saito and Matsunobu (2020)[2] は上記の事例について北て起こるものを含んでいるので、力学的成因による非向き水蒸気フラックスについて解析し、西日本の南海

地衡風の寄与を見積もるため、ドライモデルの結果に上での非地衡風成分に相当する水蒸気を取り除くと西ついても解析した。非地衡風成分による鉛直流は、ドラ

日本での降水が大きく減少することを感度実験によっ

イモデル実験では大幅に弱くなるが、（図 2(右)）、高度て示した。この実験は上層水蒸気の影響のみを調べた

8km より下層では正となっており (図 2, 3 (右))、力学

ものであった。ここでは上記事例を対象に、台風に伴う的成因による非地衡風の 2 次循環が降水を強化するの

非地衡風による 2 次循環がもたらす鉛直流について解に寄与していることが示唆される。今後、力学的成因に析を行った。

よる非地衡風による鉛直流が降水をどの程度強化しているかについて、感度実験で調べる予定である。

2.

非地衡風成分による鉛直流

図１左に 2009 年 10 月 6 日 18UTC のメソ解析を初期時刻とする JMA-NHM による 9 時間予報の積算降水量を示す。四国地方の南海上の遠隔降水がよく再現されている。この時間の非地衡風の 2 次循環に伴う鉛直流を、非地衡風成分の水平発散を Saito (1994) [3]に基づき鉛直積分することにより求めた。図１右は高度約 5km

図 2 図 1 赤枠領域で平均した標準実験（左）とドライモデル
実験（右）の z*=5.05km の非地衡風成分による鉛直流の時系列。青が非地衡風成分、橙が地衡風成分、灰が合計を示す。

の非地衡風成分とそれによる鉛直流の水平分布で、本州南岸で非地衡風成分による鉛直流が広く正の分布を示した。

図 3 9 時間予報における標準実験（左）とドライモデル実験（右）の非地衡風成分(青)、地衡風成分(橙)、合計(灰)による鉛直流(m/s)の鉛直プロファイル。
参考文献[1] Saito, K., 2019, On the northward ageostrophic winds associatedwith a tropical cyclone. SOLA, 15, 222-227.

図１ 左）2009 年 10 月 6 日 18UTC を初期時刻とした 9 時間
予報における積算降水量。右）z*=5.05km の非地衡風成分(ベクトル)とそれによる鉛直流（カラーシェード、水平方向にス
ムージングをかけている）。

[2] Saito, K. and T. Matsunobu, 2020, Northward moisturetransport associated with a tropical cyclone and its impact
on PRE. SOLA (submitted).
[3] Saito, K., 1994, A numerical study of the local downslope wind
"Yamaji-kaze" in Japan, part 3: numerical simulation of the 27
September 1991 windstorm with a non-hydrostatic multi-nested
model, J. Meteor. Soc. Japan, 72, 301-329.

― 102 ―

DY-07+(P3L, D4A)

高解像度ハイトップ大気大循環モデルを用いた成層圏突然
昇温時の全中層大気の力学変動の研究* 奥 井 晴 香 、 佐 藤 薫 、 小 新 大 ( 東 大 院 理 ) 、 渡 辺 真 吾 (JAMSTEC)

1.

つの温度極大が存在する構造は、2 重の成層圏界面

はじめに

成層圏突然昇温(SSW)は、冬半球成層圏に大振幅のプ(double stratopauses; DS) とみなすことができる。また、ラネタリー波 (PW) が入り強い波強制を与えることで、本イベントでは 1 月 10 日頃に ES が生じていた。そこ

極域の気温が数日で数十 K も上昇する現象である [e.g.,

で、DS および ES の成因について詳しく調べた。

Matsuno 1971 JAS]。SSW 時に下降した成層圏界面は、

まず、DS 形成の 7 日ほど前から中緯度中間圏に西風

その後消滅して高高度 (約 80 km) で再形成され、通常が存在し、その上下に負と正の GW 強制が斜めに分布の成層圏界面高度まで下降する場合があり、これはしていた (図 1b①)。これらに挟まれた領域では𝑤𝑤𝑤𝑤
�∗ < 0elevated stratopause (ES) と呼ばれる[e.g., Siskind et al.
2007 GRL]。ES 形成での重力波 (GW) や PW の役割にが卓越し、この下方で静的安定度𝑁𝑁𝑁𝑁 2 および𝑁𝑁𝑁𝑁 2 に比例す
る MPV の極大が生じた (図 1b②)。
この高緯度側で PW

ついては盛んに調べられているが [e.g., Tomikawa et al.

強制が正となった後、強い負の PW 強制が中間圏－下2012 JGR; Limpasuvan et al. 2012 JASTP]、十分解明され部熱圏 (MLT) に見られた。これらは、順圧/傾圧不安定ていない。また、Yamashita et al. [2013 JGR] は、パラメにより励起された PW の上方伝播・砕波を示唆する。

タリゼーションでは表現されない GW の斜め方向伝播

この負の PW 強制が下降流を駆動し、DS が形成された[Sato et al. 2009 GRL] の ES 形成時の重要性を示した。

と考えられる (図 1b③)。ES 形成時には、冬極域中間圏

中層大気では PW と GW の協働が重要であり [Sato andにおいて西風が回復し、その上方で PW と GW が同程

Nomoto 2015]、現象に対する各波成分の寄与や相互作用度の強さの負の強制を与えていた。これらが極域 MLTを定量的に解析する必要がある。そこで本研究では、下の下降流を駆動し、ES が形成されたと考えられる。

部熱圏までの高度領域を含み重力波を解像できる大気

このように、ES の高度は PW と GW の鉛直伝播状況

大循環モデル (GCM) による再現実験出力結果を用いに依るため、極域中間圏で回復した西風の高度に依存て、SSW に伴う中層大気の応答を定量的に解析する。

する。西風は、極域の放射冷却により、温度風平衡を保2.

つように回復すると考えられる。DS に伴って形成され方法・使用データ

地表から下部熱圏までを含む重力波解像 GCM、た温度極小が存在する高度 70~80 km では、気温の緯度Japanese Atmospheric General circulation model for Upper

勾配が負で大きくなる。これが、西風の回復高度に影響

Atmosphere Research (JAGUAR) [Watanabe and Miyahara

したものと考えられる。

2009 JGR] による 2018/19 年に発生した大規模な SSWの再現実験出力データを用いて、中層大気の SSW 応答機構を解析した。この計算では、中解像度 (T42L124)のモデルで観測データ同化を行い作成した解析値を初期値としている [Koshin et al. 2020 GMD]。PW を東西波
数𝑠𝑠𝑠𝑠=1~3 の成分、中間規模波を𝑠𝑠𝑠𝑠>3、水平全波数𝑛𝑛𝑛𝑛<21 の成分、
GW を𝑛𝑛𝑛𝑛=21~639 の成分として定義し、解析した。
解析には、transformed Eulerian mean primitive 方程式系、
Kinoshita et al. [2019 JAS] の 3 次元波活動度フラックスと残差鉛直流𝑤𝑤𝑤𝑤
� ∗ 、Lait [1994 JAS] の MPV を用いた。
3.

結果・考察

SSW の onset は 2019 年 1 月 1 日に起こった。下降した成層圏界面が消失する以前の 2018 年 12 月 28 日頃、
高度約 85 km に温度極大が生じていた (図 1a)。この 2

図 1 (a) 東西平均・北緯 70~80°領域平均気温の時間― 103 ―

高度断面図。(b) DS 形成過程の概念図。

環 境 気 象 （EM）

EM-01+(P1P, B3A)

日本列島近海海面水温の上昇傾向*今 清 水 雄 二 (無 所 属 ), (元 秋 田 大 学 鉱 業 博 物 館 ),Former teacher of Mining Museum at Akita University
1. はじめに近年の日本列島を襲う異常な集中豪雨の拡大傾向が懸念される．本稿はその要因について論考する．

2．日本近海海面水温の長期変化傾向
第 1 図 1) は，日本近海域の海面水温（黒）と日本
国域の平均気温（白）の経年変化のグラフ（統計期間：1910〜2015 年）；上昇率：1.04℃/100 年，1.22℃/100 年，である．ほぼ同じ統計期間の世界の全海域の平均海面水温と年平均気温の経年変化データ：上
昇率 0.56℃/100 年，0.73℃/100 年に比べて大きい．

第 2 図 世界の AHF（人工熱流束）分布 2)
第 1 表 AHF 値 2,3) (世界平均と高い地域), 放射強制力
国名（領域） 排熱流束FE↑ CO2 年間放射強制力[Wm-2]（2005）

Fr↓ [Wm-2]

世界（全球）

0.029

0.028

日本（列島）

0.13**~1.68

同上

米国（図 2）0.39

同上

欧州（図 2）0.68

同上

中国（図 2）0.22

同上

第 1 図 1910（1900）年から 2015 年の日本国域の年平1)

均気温（白），近海海域海面水温（黒）の経年変化、相関係数：0.86
これは、気象庁ホーム > 各種データ・資料 > 海洋の
健康診断表 > 地球温暖化に関する診断表、データ >（日本近海）の海面水温に関する長期変化傾向の記事：2019
年までのおよそ 100 年間にわたる海域平均海面水温（年平均）の上昇率は、+1.14℃/100 年である．この上昇率
は、世界全体や北太平洋全体で平均した海面水温の上昇率（それぞれ+0.55℃/100 年、+0.53℃/100 年）より大きい．にほぼ一致する．
本稿では、近年の日本列島における異常な集中豪雨の原因として、日本近海の海面水温上昇傾向の可能性
を従来の地球温暖化論のモデル右段の第 2＆3 図および
第 1 表）により考察する．
参考文献[1] 今清水雄二：JSA 第 22 回総合学術会議 in 沖縄 H2 分科会
講演資料 p3

第 3 図 地球大気の太陽光エネルギー収支モデル 4)
342 = Fr↓+79+ FE↑ (FE↑ = 105 , Fr↓ = 158(-18℃))(1)
FR↓=342+Fr↓+FE↑ (FE↑=Fls↑+Fr’↑) (2)[2] Flanner, M.G.：Integrating anthropogenic heat flux with
global climate models, Geophys. Res. Lett. . 36, L02801,
2009[3] [2]+著者推計：[1] p14 世界と日本国域の温暖化因子の強さ[4] 日本気象学会地球環境問題委員会：『地球温暖化』（朝倉書店、2014）
第 3 章 pp.18-21（Wild et al., 2013)― 105 ―

EM-02(P2A)

山岳道路における気象観測値，画像情報のデータ傾向分析に基づく
冬季視程障害の支配的気象パラメータの抽出北村啓太朗，千葉有咲，落合達也，西村晋也（アジア航測）１．はじめに山岳道路では，地吹雪による視程障害や雪崩等の雪害，路面凍結に伴う事故，スタックによる車両滞留などに対するリスクマネジメントとして，防雪柵，
視線誘導標等の交通安全施設のほか，日常の巡回や気象観測機器，CCTV カメラを用いた継続監視による除雪と運転者への情報提供が重要な役割を担う．
本報告では，路線固有の気象・雪氷特性を把握し，視程障害のリスク低減を図る目的で，気象観測値とCCTV カメラの画像情報を時系列データとして分析した結果に基づき，視程障害の発生に寄与する支配的気象パラメータの抽出・活用方法について論じる．

K = W－21/5T ・・・（式 1）
K は一次関数の切片に相当し，ある時刻 t（10 分毎の観測）の T（°C），W（m/s）が K＞18 を満たす
領域に，視程障害レベル A，B の約 8 割が分布する．
K 値の時間変化には連続性があり（図２），K＞18
継続期間は，重度な視程障害が瞬間的または断続的の 2 パターンで発生する特徴がある．当該継続期間
を 1 回と計数すると，2017 年 12 月～2018 年 3 月に 55 回発生し，18 回の重度な視程障害を検知した．
この時，相対湿度の観測値も 70～74%の狭い範囲で推移するという特異な傾向も認められた．なお，当年の K＞18 継続期間は，全体の 39%に限定される．
【2018 年～2019 年】【2017 年～2018 年】

２．気象観測値と画像情報の時系列データ結合
使用したデータは，奥羽脊梁山脈の県境部を横断する山岳道路沿線に設置された観測局で，2017 年
12 月～2020 年 3 月の冬季 3 期間に記録・保管された 10 分毎の気象観測値と道路管理用 CCTV カメラの静止画像である．
本研究では深層学習を応用した pix2pix[1]の手法
により，画像の特徴から 4 段階の視程障害レベル A～D を判別した[2]．区分 A，B は運転者の視認性に影響しうる重度な視程障害と捉えられ，区分 C は比較的軽微である．区分 D に視程障害は認められない．
判別結果は，観測局の視程計測値と相関があり，
F 値 0.9 の精度を確認した．区分 A，B の約 8 割が視程計測値 200m 以下に収束し（図１），気温，最大瞬間風速，降雪強度（直前 1 時間の積雪量を置換）の 3 項目が区分 D の母集合と特徴的に離隔した．
【2017 年～2018 年】

視程計測値 V（m）

12/1
0:00

1/1

×時点で
予測可能

2/1
×時点で
予測可能

×時点で
予測可能

3/1

39%

26%

K>18

K>18

9%

K>18

4/1

気象パラメータ K 値

図２ K 値の時間変化（縦軸は 2017 年～2020 年冬季の時間軸，横軸は K 値）

10 分間の最大瞬間風速 W（m/s）
区分 D 母集合の臨界線
W=21/5T+18

直前の降雪強度（cm/h）【2019 年～2020 年】

４．K 値を活用した視程障害の発生予測
10 分毎の K 値の半リアルタイム監視は，重度の視程障害の発生予測に有効である（確率 33-51%）．
無条件の発生確率は 3%，K＞18 到達後 1 時間以内に重度の視程障害が発生する（手遅れ）確率は 15%と低く，K 値を活用した当予測手法で，各年の最も長く重度の視程障害が続いた“リスク帯”の発生を事前に検出することができた（図２の×時点で予測）．
令和最初の冬は，積雪の少ない特異な条件だったが（K>18: 9%），重度な視程障害を捉えられた．
今後は，当予測手法と IoT 技術を融合したリアル
タイム監視の社会実装に貢献したいと考えている．

気温 T（℃）

図１ 降雪強度-視程値と気温-最大瞬間風速の投影
３．視程障害の支配的な気象パラメータの抽出
深層学習を応用し機械的に視程障害レベルを判別した結果，気温-最大瞬間風速の投影図に D 母集合の臨界線が見出せた．当図の特徴から視程障害の支
配的な気象パラメータ K として，（式 1）を導いた．

参考文献[1] Phillip-Isola et al., 2016, Image-to-imagetranslation with conditional adversarial
networks, arXiv preprint arXiv:1611.07004[2] 北村啓太朗，千葉有咲，落合達也，西村晋也(2019), AI 画像判別を用いた冬季視程障害の予測に関する検討, 雪氷研究大会予稿集, pp.276― 106 ―

EM-03+(P1P, B3A)

人 間 活 動 の偏 在 による災 害 ・環 境 諸 問 題 の深 刻 化*山 中 大 学 ・ 甲 山 治 ・ 杉 原 薫 （総合地球環境学研究所）
1.

COVID-19 総感染者数の MPD 依存性

3.

はじめに
熱帯～温帯の海岸付近（陸海空 3 圏の境界）では，2020 年 3~5 月 COVID-19 に際しての自粛（鎖国・都

物理量の変化が大きく純水（河川・降雨）の供給も集市封鎖）で人々は住居近くで日常品購入など限定的な中し，多様な生物圏が作られ，人類もまたここに偏在活動を行い，その範囲内で少数の super-spreader が感染して農業、漁業、交通を営み，権力・富・設備・人材・を拡大した．総感染者数＝人口×感染率＝人口密度×

情報を集約した巨大都市（megacity）を構築してきた．

面積×感染率＝MPD－2×面積・感染率という関係が，このような人間活動の偏在が，近年の自然災害多発，

日本 47 都道府県, インドネシア 34 州, 欧州（WHO 区

経済格差，環境汚染，感染症蔓延の背景となっている．

分）54 国, 米国 55 州・領土について土地利用形態や貧2.

富格差、解析対象面積の違いにも拘らず第一義的に成

平均対人距離(MPD)
本研究では，人間活動の偏在を表す指標「平均対人距離」（mean personal distance = MPD）を，人口密度の逆数の平方根として定義する．MPD は「人口面積ダイ
ヤグラム」（図 1）上の斜め直線として表され，地球上の全陸地については (77 億/1.5 億 km2)－1/2≒140 m でインドネシア泥炭開拓地とほぼ同程度であるが，東京都
は 12 m、ジャカルタ都は 8 m で，各都心繁華街や通勤交通機関ではさらに小さい．自然災害やテロに対するリスクは, MPD が小さいほど高い．最近の COVID-19．日本では 5 月末に感染率×地域面積～1立する（図 2）
km2，つまりこの面積程度の全住民感染で一旦収束した．
この値はインドネシアでやや大きく，欧米では 2 桁ほど大きい．北海道やインドネシア泥炭地域は，支庁別など下位行政単位にすると他と似た分布になる．日本の 6 月以降の「第二波」や，東京都下 62 区市町村の分
布は MPD－3 に近い分布で，最終感染面積あるいは面積固定時の感染率が MPD－1 に依存することを示唆する．
4.

おわりに

に対する social distancing は，MPD < 1~2 m で感染リス

前節で示唆された面積 1 km2 程度の間隔の「街路のクが生じることに対応している．個々人は毎日図 1 上

social distancing」は, 感染症に限らず自然災害に対してを移動し，その間に積分されたリスクに瀕している．

も有用である．日本各地で甚大な被害を出している局
所的な豪雨に対する避難所や医療施設の配置なども，感染症対応と共に総合的に考えていくべき時期である．

図 1 人口（横軸）・面積（縦軸）ダイヤグラム．全人類の全地球（□）・陸地（■）分布，日本（＋）47 都道府県（×），イ
ンドネシア（〇）34 州（●）および巨大都市・職場等の概略
値（茶〇），「平均対人距離」（MPD）と人口密度の等値線，

図 2 日本 47 都道府県（左）およびインドネシア 34

COVID-19 飛沫感染リスクと総感染者数分布（図 2）から得州（右）の COVID-19 総感染者数の MPD 依存性（紫: 3られる最終感染率（赤）を示す．

月 18 日以降, 青: 4 月, 緑: 5 月, 黄: 6 月, 紺: 7 月前半）

― 107 ―

EM-04(P2A)

夏季街区内の微気候が歩行者経路選択に与える影響*畔 上 泰 彦 (株 式 会 社 竹 中 工 務 店 ), 今 西 美 音 子 (株 式 会 社 竹 中 工 務 店 ),藤 原 邦 彦 (株 式 会 社 竹 中 工 務 店 ), 日 下 博 幸 (筑 波 大 学 )


はじめに

また、歩道内での歩行位置を変えた理由の結果を見て

近年の夏季は人命に関わるような酷暑が頻発し、そも、全 90 発話のうち「日陰だから」が 21.7%を占め、うした温熱環境は街区内の行動選択にも影響すること

経路選択だけではなく、同じ歩道の中でもより日射のが推察される．そこで、本研究は夏季街区内の微気候

弱い歩行環境を求めていることが分かった．

が歩行者の経路選択に与える影響について調査する．



選択された経路の結果

各被験者が選択した経路を図 2 に示す．この図を見実験概要

 街区内の微気候が歩行者に与える影響を調査するたると、八重洲通り南側⇒昭和通り西側の経路を選択す

め、被験者追跡実験を行った．実施時期は 2019 年 8 月

る被験者が 5 名と最も多い．八重洲通りは東西道路で2 日、被験者は 20 代～60 代の男女 19 名(男性 10 名、女あり、通りの南北で日射の強弱が明瞭に分かれており、性 9 名)、実測エリアは日本橋・八重洲エリアである．

多くの被験者が日射を避けるために日陰である南側歩

スタート地点からゴール地点まで途中経路を自由に選

道を選択した．また、昭和通りは南北道路であり、東択し歩行させ、経路選択が生じた際にその選択理由や、西の歩道には街路樹が配置されている．両歩道とも緑歩道内で歩行位置を変えた理由を被験者に回答させた．

陰があるが、時間帯により西側歩道のみ、緑陰＋建物

また、歩行中に思った事や感じたことを自由に発言さ陰ができており、緑陰だけの東側歩道よりもより日射せ、歩行中に何に着目しているかも記録した．街区内の少ない西側歩道が選択された可能性が大きい．

では微気候観測として定点観測・移動観測とサーモカ



まとめ

メラによる撮影を行った．定点観測、移動観測では、

夏季街区内の微気候が歩行者の経路選択に与える影

気温、湿度、水平面全天日射量、黒球温度、風速の 5

響を調査した．その結果、夏季の晴天条件の街区にお項目を測定した．

いては、7 項目に分類した経路選択理由の中で「日射の有無」が 28.2%と最も大きい割合を占めた．

街区内の微気象観測の結果

歩行環境の温冷感を評価するために、SET*の計算を行った．その結果、日向では暑さ限界[1]である 40℃を超える 42.5℃を示し、非常に不快な環境であることが分かった．一方、緑陰での SET*は 36.3℃であり、温冷感指標としては暑いに該当するものの、温熱環境は日向よりも良い．また、日射シミュレーションを行った
図１ 経路選択理由分類．

結果、日向での直達日射が約 800W/㎡なのに対し、日陰では約 300W/㎡と大きな差がある．さらに、熱画像の結果からも日向は非常に厳しい温熱環境であることが明らかとなった．


経路選択理由の結果

 被験者の経路選択理由を図１に示す．経路選択に関する発話は計 273 あり、その内容に応じて 7 つの項目に分類した．その結果、「日陰だから」という理由が28.2%と最も多く、夏季の歩行時は日射の強弱で経路選
図２ 被験者歩行軌跡図．

択をする人が多いことが明らかとなった．また、男女別や年代別での結果を見ても「日陰だから」という理

参考文献

由が最も多く、性別や年齢問わず日射の強弱が歩行者[1] Gagge, A. Pharo, et al., 1986, ASHRAE trans, 92,の経路選択に大きな影響を与えていることが分かった．

709-731.

― 108 ―

EM-05(P1P)

長野県のカラマツ林における葉群フェノロジーと積算気温の関係の地域性*栗 林 正 俊 (長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 ), 小 熊 宏 之 (国 立 環 境 研 究 所 ) , 井 波 明 宏 ( 筑 波 大学 ) , 田 中 健 太 (筑 波 大 学 ) , 金 井 隆 治 (筑 波 大 学 )1.

表 1 観測地点の標高、および 2019 年落葉季と 2020 年

はじめに2019 年 12 月、長野県は全都道府県で初めて気候非常

展葉季の開始日・完了日の積算気温。

事態を宣言し、2050 年のゼロカーボン実現を目指して要な樹種である。展葉や落葉といった葉群フェノロジ
ーは積算気温と関係があり、その関係は標高に応じて異なる(只木ら, 1994)。温暖化が進むと、葉群フェノロ
ジーも変化する可能性があり、将来のカラマツ林の炭素収支を予測する上で、地域特性に応じた葉群フェノ
ロジーと積算気温の関係式を評価することは重要である。本研究ではこの関係を評価することを目的とする。
2.

方法

観測地点は、長野県林業総合センター(林総セ)、長野
県環境保全研究所(環保研)、筑波大学菅平高原実験所(菅平)、筑波大学川上演習林(川上)の 4 つのカラマツ林とした(表 1)。各地点に温度計と魚眼レンズの一眼レフカメラを設置し、気温 10 分値と 6 時間毎の樹冠画像を日と定義した。積算気温は Nagai et al. (2015)に基づいて、
展葉季は日平均気温(Ta)が 2℃以上の日の(Ta－2)の積算、
落葉季は Ta が 18℃以下の日の(Ta－18)の積算とした。
環保研では LAI-2200 による PAI の手動観測も実施した。
3.

結果と考察

各観測点における PAI の季節変化からは、標高が高いほど生育期間が短い傾向がうかがえる(図 1)。2019 年の落葉開始日は川上が 9/21 なのに対し林総セが 11/7 で1 ヵ月半の差があるが、2020 年の展葉完了日はどの地

10.5
015 30 15 30 14 29 13 28 13 28 12 27 12 27
2.5 1 16 1 16 31 菅平高原実験所(標高1348m)
9月 10月 11月 12月
5月
4月
8月
6月
7月
2
2019年
月日
2020年
1.5
1
0.5
0

4
3.5

と積算気温の関係には標高依存性は見られず、地点間ある。環保研において LAI-2200 で観測した PAI は、カメラから推定した値よりも高いが、季節変化は一致し

4月

5月

6月

7月

8月
月日

9月

2019年 カメラ

11月 カメラ
12月
10月 2020年

2019年 LAI-2200
2020年 LAI-2200

2.5
2
1.5
1
0.5
0
2.5 1 16 31 46 61 76 91 106121136151166181196211226241256271
24月

長野県林業総合センター(標高888m)

5月

6月

7月

1.5

8月
月日

9月

10月

11月2019年
12月
2020年

1

0.5
0

1 16 1 16 31 15 30 15 30 14 29 13 28 13 28 12 27 12 27
4月

5月

6月

7月

8月
月日

9月

10月 11月

12月

図 1 各観測点における植物面積指数(PAI)の季節変化。
丸印はカメラ、三角印は LAI-2200 により観測。

のばらつきも展葉と落葉で大きな差はなかった。今後、観測を継続して複数年の結果を解析することが課題で

1 16 1長野県環境保全研究所(標高1030m)
16 31 15 30 15 30 14 29 13 28 13 28 12 27 12 27

3

点も 5/20 から 6/1 までの間になっており、展葉よりも落葉の方が地域差は大きい(表 1)。ただし、展葉・落葉

2019年
2020年

1.5

植物面積指数 (m2/m2)

日以上連続で減少する最初(最後)の日を落葉開始(完了)

川上演習林(標高1559m)

2

植物面積指数 (m2/m2)

上連続で上昇する最初(最後)の日を展葉開始(完了)日、7

2019年落葉季の(Ta－18) 2020年展葉季の(Ta－2)
開始日
完了日
開始日
完了日
(℃・日)
(℃・日)
(℃・日)
(℃・日)
9/21 -57 11/1 -334 5/13 224
6/1 392
10/26 -261 11/18 -559 4/26 78 5/28 370
10/21 -148 11/19 -460 4/30 150 5/20 381
欠測
11/7 -259 11/29 -521
5/23 573

2.5

自動で取得した。樹冠画像は LIA32 により二値化処理
して日々の植物面積指数(PAI)を推定し、PAI が 7 日以

標高(m)
川上 1559
菅平 1348
環保研 1030
林総セ 888
植物面積指数 (m2/m2)

落葉針葉樹で、地域の森林吸収源対策を進める上で重地点

植物面積指数 (m2/m2)

いる。カラマツは長野県の人工林の半分以上を占める

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(JPMEERF20182R03)により実施した。

た。LAI-2200 の PAI は 2019/10/12 に約 1.0 減少してい

参考文献

るが、これは令和元年東日本台風による落枝の影響で、只木ら(1994) 日本生態学会誌, 44, 305-314.

2020 年の値も 2019 年に比べて低い値で推移している。

Nagai et al. (2015) Int. J. Biometeorol. 59, 47-54.

― 109 ―

EM-06+(P2A, B3A)

日本全国の各市区町村を対象とした
熱中症救急搬送者数の将来予測*佐 藤 亮 吾 1 ， 日 下 博 幸 2 ， 佐 藤 拓 人 1(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.

い．特に，東京都の場合，気温上昇による増加率がはじめに現在，日本では暑熱環境の悪化に伴う熱中症患者数+139%，人口動態の変化による増加率が+26%に達する．

の増加が大きな社会問題となりつつある．今後，温暖化

さらに，東京都を対象に，救急車稼働率や熱中症入院患が進行すれば，このような熱中症による人的被害がさ

者による病床占有率を試算した．その結果，期間中で最らに深刻化することが懸念されるため，そのリスク評

も暑い日には，ピーク時（熱中症患者の救急搬送が集中価を行うことが急務である．そのリスクのひとつとしする正午頃）において熱中症患者の救急搬送だけで救て，救急医療体制への負荷の増大が挙げられる．しかし，急車稼働率が 108%に達し，救急搬送体制が逼迫する恐

熱中症リスクの将来予測に関する先行研究では，専られがあることが示唆された．一方，熱中症入院患者によ死亡者数を対象としたものが多く，救急医療体制へのる病床占有率は，最高でも 10%に留まった．

負荷についての議論は不十分である．

4.

まとめ

そこで，本研究では，熱中症救急搬送者数（以下，搬

日本全国の各市区町村を対象として，人口動態の変送者数と呼ぶ）を予測するモデルを用いて，救急医療体化を考慮した熱中症救急搬送者数の将来予測を行った．

制への負荷の評価に資する，日本全国市区町村別の搬

RCP8.5 近未来気候下における現在比の搬送者数増加率

送者数の将来予測を行った．

は，北海道や関東で特に高いことが分かった．さらに，

2.

東京都では熱中症患者数の増加によって救急搬送体制

手法

搬送者数の将来予測には，搬送者数の日別値を目的が逼迫する恐れがあることが示唆された．

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 RCP2.6 および RCP8.5，
GCM は GFDL-CM3，
HadGEM2-ES，MIROC5，MRI-CGCM3 を選択した．期
間は 1981～2000 年（現在），2031～2050 年（近未来），
2081～2100 年（21 世紀末）の 3 期間とした．
3.

図１ RCP8.5 シナリオの 2031～2050 年における熱結果

まず，将来にわたって人口動態が変化しないと仮定

中症救急搬送者数の増減率（1981～2000 年比）．

して予測を行った．その結果，近未来の日本全国の搬送者数は，RCP2.6 シナリオでは 1.3～2.9 倍，RCP8.5 シナ

謝辞

リオでは 1.5～3.3 倍に増加する（それぞれ現在比）と本研究は，文部科学省気候変動適応技術社会実装プ予測された．また，21 世紀末では，RCP2.6 シナリオでログラム「気候変動の影響評価等技術の開発に関する

1.4～3.3 倍，RCP8.5 シナリオで 3.2～13.5 倍に増加する研究」JPMXD0715667165 の助成を受けた．また，本研（それぞれ現在比）と予測された．

究の一部は，（独）環境再生保全機構の環境研究総合推

続いて，2040 年の将来推計人口に基づいて，人口動進費（JPMEERF20192005）により実施された．

態の変化を考慮した予測を行った．RCP8.5 近未来気候下における搬送者数増加率は，北海道や関東で特に高参考文献

い（図 1）．北海道では，他の地域に比べて気温上昇量[1] 佐藤亮吾ほか, 2020, 日本気象学会春季大会, B404.

が大きいことが影響していると考えられる．一方，首都[2] 西森基貴, 2019, 農研機構地域気候シナリオ 2017

圏をはじめとする都市部では，気温上昇に加えて，人口[Data set], デ ー タ 統 合 ・ 解 析 シ ス テ ム (DIAS).

動態の変化（特に高齢者人口の増加）による寄与が大きhttps://doi.org/10.20783/DIAS.568.

― 110 ―

EM-07(P1P)

気象予報に起因する大気拡散予測の不確実性に対する客観的評価指標の考案*吉 田 敏 哉 ・ 永 井 晴 康 ・ 寺 田 宏 明 ・ 都 築 克 紀 ・ 澤 宏 樹 （ 原 子 力 研 究 開 発 機 構 ）
1.

Ang の散布図を示す。図 1 より、本研究では不確実性

はじめに

大気拡散モデルによる時空間的な予測結果は、原子の特徴に応じて、FMS≧0.6 のパターン(Class1) 、力災害等の対策において有用な情報であり、活用におFMS<0.6 かつ Ang<30°のパターン(Class2)、FMS<0.6

いてはその不確実性を適切に判断することが重要であかつAng≧30 のパターン(Class3)に大別できると考えた。

る。しかしながら、予測結果の不確実性に対する客観的それぞれの特徴は以下の通りである。

な指標は、これまで十分検討されていない。予測情報を

Class1：拡散分布面積の一致度合いが大きく、ほとんど効果的に活用するためには、例えば台風の予報円のよのケースが Ang<30°であることから、拡散方

うな具体的な不確実性情報が必要と考える。

向も一致

大気拡散予測の不確実性の主な要因には、大気拡散Class2：拡散方向は一致しているものの、拡散分布面積の違いが大きいモデルの計算過程、入力する放出率と気象予報の不確実性が挙げられる。本研究では、気象予報の不確実性がClass3：拡散分布面積の一致度合いに関わらず、拡散方向の違いが大きい

及ぼす大気拡散予測への影響を客観的に判断可能な指標を考案した。気象予報の不確実性は、入力条件にあた

これらの特徴は実際の拡散分布からも確認できた。よる気象庁数値予報データ（GPV）の解析値と予報値を使って、Ang と FMS という指標を用いることで、不確実用したそれぞれの計算結果を用いて、解析値を真とし性の特徴を物理的に明瞭にしつつ、客観的に評価できた際の予報値のずれにより評価した。

ることが分かった。

2.

4.

計算設定

まとめと今後

原子力機構が開発した WSPEEDI データベースシス

気象予報に起因する大気拡散予測の不確実性に対しテム(Terada et al. 2020)を用いて、原子力施設からの放出て、解析値と予報値の比較から評価を行い、その客観的を想定した過去 1 年間(2018 年)の拡散計算を行った。

な指標を提案した。将来予測時には解析値を使用する

放出地点は茨城県東海村の原子力科学研究所とし、ことができないため、今後は過去事例の不確実性情報

Cs を 1 時間の単位放出（1 Bq h ）により 1 日あたりをデータベース化し、将来予測においても経験的に不4 回(21,03,06,09LST)放出した。放出初期の不確実性を

確実性情報を付加できるような手法開発に取り組む。

137

-1

評価するために、一回の放出に対して 6 時間平均した
地表大気中放射能濃度を算出し、この空間分布について解析値と予報値のずれを調べた。予報計算は 3 日後まで行ったため、解析値の計算結果(A1)に対し、1 日前
予報(P1)、2 日目前予報(P2)、3 日前予報(P3)の比較が可
能である。
3.

評価手法の検討

不確実性の指標には、防災上重要と考えられる(1)拡
散方向、(2)拡散分布形状の不確実性を考慮し、それぞれ以下のような指標により評価した。
(1) 1 時間ごとの最大濃度地点をもとに代表的な拡散方向を算出し、解析値と予報値の角度の差異(Ang)
図1 拡散分布面積の重なり度合い(FMS)と代表的なを評価(2) 解析値と予報値の Figure of Merit in Space (FMS：拡拡散方向のずれ(Ang)の散布図。

散分布面積の重なり度合い)により評価
図 1 は A1-P1、A1-P2、A1-P3 の比較から得た FMS と参考文献 [1] Terada et al., 2020, JNST, 57, 745-754.

― 111 ―

EM-08(P2A)

年による気候の違いが果実の品質に及ぼす影響について―ウンシュウミカンを例にして―*鵜久森英輔・⼤橋唯太（岡⼭理⼤院・⽣物地球）
千葉太⼀・安保美奈⼦・藤井瑛美・菊池啓介・松⽥拓也・北本勇也（岡⼭理⼤・⽣物地球）
1. はじめにウンシュウミカン（以下ミカン）は、年による気候の変化に糖度などの品質が強く左右されることが知られる（農⼭漁村⽂化協会，2000）。本研究では、
宇和島・有⽥・⽜窓の 3 地域を対象に、積算された
降⽔量・⽇照時間（⽇射量）・気温で代表した気候指標とミカンの品質との関係性を分析した。特に 10〜
15 ⽇ごとの細かな期間に対して、季節進⾏する気象
変化がミカンの糖酸度などに及ぼす影響を明らかにした。

2. 研究⽅法
愛媛県宇和島市と和歌⼭県有⽥市の試験場、岡⼭
県瀬⼾内市⽜窓地区の⼀般農地で測定された、品種「宮川早⽣」の果実データを使⽤した。表 1 に測定
項⽬などをまとめる。果実の品質を⽰す数値に、横径・糖度・酸度の 3 項⽬が測定されている。本研究では、宇和島は 2012 年を除く 2001〜2017 年の 16
年間、有⽥は 2007〜2018 年の 12 年間、⽜窓は 2015〜2019 年の 5 年間の測定データを解析した。3 地域
において、7〜11 ⽉の 10〜15 ⽇間の各項⽬の変化量を算出し、分析に⽤いた。
3. 結果と考察

ミカンの増糖量・減酸量と気候指標の相関係数の10〜15 ⽇変化を表 2 に⽰す。
積算降⽔量
（⽇照時間）
は、増糖量と負（正）の相関、減酸量とは正（負）の相関をもつ期間が多かった。つまり、降⽔量が多く

表1

ミカン
品質

影響すると考えられる。

かけて、減酸量と正の相関が多く現れていた。しかし、降⽔量（⽇照時間）に⽐べると有意な相関が現れた期間が少ないため、適温記録時間の品質への影
響は、全期間を通して⼩さいと考えられる。

酸度の減少量

横径肥⼤幅
（mm）

7/11
|
11/21

15〜20個
（5樹⽊）

10⽇間隔

⽜窓

測定個数

測定期間

測定個数

9/21
|
11/21

7/15
|
11/15

6個
（2樹⽊）

15⽇間隔

15個
（5樹⽊）

10⽇間隔
9/21
|
11/21

50個
（5樹⽊）

10⽇間隔
測定期間

測定場所

測定期間

測定場所

積算降⽔量
（mm）

気候
指標

積算⽇照時間（hr）

⽜窓は積算⽇射量（MJ/m²）

適温遭遇時間（hr）

ミカンの成⻑・成熟が促進される気
温20〜25℃を記録
した時間

測定期間

測定場所

湯浅
アメダス
7/11
|
11/21

7/15
|
11/15

宇和島
アメダス

10⽇間隔

7/1
|
11/21

15⽇間隔

果樹試験場
データ

圃場
データ

10⽇間隔

（独⾃に観測）表 2 積算降水量・積算日照時間（牛窓は積算日射量）
・適
温遭遇時間と（a）増糖量・（ｂ）減酸量の相関係数の 10～
15 日変化。( ：p＜0.05：p＜0.01 ）赤字：正の相関 青字：負の相関 ｎ：サンプル年数

（a ）
7/11ー
7/21
7/21ー
8/1
8/1ー
8/11
8/11ー
8/21
8/21ー
9/1
9/1ー
9/11

9/11ー
9/21
9/21ー
10/1
10/1ー
10/11

11/1ー
11/11

7/11ー
7/21
7/21ー
8/1

8/11ー
8/21
8/21ー
9/1
9/1ー
9/11

9/11ー
9/21
9/21ー
10/1
10/1ー
10/11

10/11ー
10/21
10/21ー
11/1
11/1ー
11/11

11/11ー
11/21

宇和島
n=16

先⾏研究

8/1
｜
8/15
8/15
｜
9/1

増糖量と積算⽇照時間
相関係数

増糖量と積算降⽔量
相関係数

7/15
｜
8/1

有⽥
n=12

⽜窓
n=5

ー

8/15
｜
9/1
9/1
｜
9/15
9/15
｜
10/1
10/1
｜
10/15
10/15
｜
11/1
11/1
｜
11/15

― 112 ―

先⾏研究

宇和島
n=16

−0.34
−0.44

−0.78 −0.81＋0.70 ＋0.86

−0.14

＋0.56
−0.69

−0.11

＋0.61

+

−0.30 −0.64(伴野ほか,2013
農⼭漁村⽂化協会,2000)

−0.48

−0.36
−0.32
＋0.40

−0.56
−0.66

＋0.16

＋0.56

−0.70

−0.23

−0.52

−0.48
−
0.099

−0.47

有⽥
n=12

+

(伴野ほか,2013
農⼭漁村⽂化協会,2000)

＋0.45

＋0.92
＋0.038

先⾏研究

宇和島
n=5

＋0.24
−0.038 −0.03+1.00−0.42 ＋0.62＋0.093 ＋0.33-0.50−0.12 −0.14−0.16 −0.54

0.00

有⽥
n=7

−0.49

+0.18

減酸量と積算⽇照時間
相関係数
⽜窓
n=4

−0.31

−0.18

＋0.18 ＋0.32 +0.88−0.93

減酸量と積算降⽔量
相関係数
宇和島
n=5

＋0.34

減酸量と適温記録時間
相関係数
⽜窓
n=4

先⾏研究

宇和島
n=5

−0.68

+0.85

−0.02

−0.61 −0.18+0.47+0.98 +0.72−0.94 −0.44

+0.03

+0.62

−0.70

+0.66

+0.55

−0.37
+0.89
+0.72
+0.71

+0.57

+0.04
−0.72

+0.18

−0.70

+0.27

−0.41

+0.01 +0.42 −0.73

+0.45

−0.14

+0.14

−0.18

+0.53

−0.38

+0.80
−0.06
−0.14

+0.06
+0.13

+0.01

+0.42

−0.83

−0.38

⽜窓
n=5

−0.50
＋0.36

＋0.85 ＋0.42
＋0.43

+0.63

8/1
｜
8/15

⽜窓
n=5

＋0.74 ＋0.87−0.29 −0.48 −0.92

先⾏研究

増糖量と適温記録時間
相関係数

有⽥
n=7

＋0.74

−0.21

11/1
｜
11/15

宇和島
n=16

−0.69 −0.53

−0.58

9/15
｜
10/1
10/1
｜
10/15

7/15
｜
8/1

先⾏研究

−0.0699/1 （伴野ほか,2013｜ 川野ほか,1982）
9/15

（b）

8/1ー
8/11

適温記録時間との関係では、宇和島の 7〜11 ⽉に減酸量（％）

横径が肥⼤した
⼤きさ

太平洋⾼気圧の勢⼒下にある 7 ⽉ 20 ⽇〜8 ⽉ 20 ⽇の時期の降⽔量（⽇照時間）が、糖度に対して強く

測定期間

糖度の増加量11/11ー
11/21

いだに危険率５％で有意な相関がみられており、こ

有⽥

測定個数

増糖量（％）

10/11ー
10/21 10/15｜
10/21ー
11/1
11/1の 1 ヶ⽉間に増糖量と積算降⽔量（⽇照時間）のあ

宇和島
測定期間

⽇照条件が不良な年ほど糖度の上昇が抑制され、酸度が減少する傾向を⽰している。特に梅⾬明け後の本研究での測定項目など。

解析要素

−0.51

+

(栗⼭ほ
か,1969)

−0.49
−0.19

−0.01

−0.50
+0.90
+0.07
+0.89

+0.31 +0.77
−0.48

⽜窓
n=4

−0.18 −0.40

−0.20

+0.76

−0.07

−0.47 −0.09

−0.46

−0.09

+0.20

−0.65

+0.93

−0.04

+0.53

産 業 気 象 （IM）

IM-01(P3L)

台風による農作物被害のデータ分析〜被害の大小を決定する要因は何か〜
田 中 優 帆 、 宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 )上陸してから抜けるまでの勢力は双方ともに中
日本には、1 年間に平均 11.5 個の台風が接近し、 心気圧が 950〜985hPa、風速は 30〜40m/s と大きな違いはなかった。
そのうちの約 2.9 個が上陸する（気象庁）。1970
水害について、22 号は東京都港区や静岡県修繕
年以降、台風の発生個数、日本への接近数及び上寺町など市街地の浸水被害が目立った。一方の 23
陸数に大きな変化は見受けられないが、勢力は強号では、京都府の一級河川である由良川や兵庫県くなっている。これは、地球温暖化により海面水温が上昇していることが原因であると考えられる。 の一級河川である円山川が氾濫するなど大規模な河川の氾濫が生じた。この２つの川の氾濫部周辺
この結果、土砂災害や大雨による河川の氾濫とには田畑が多く存在している。また、円山川に近いった災害の増加に加え、それらに付随して生じ
い兵庫県旧豊岡市は、その大部分が河川の堤防よる農作物被害の増大が懸念される。その一方で、りも低く、洪水時には円山川本流から支流へ逆流
勢力が増す傾向にあるとはいえ、被害の大小にはしやすい地形になっていることも被害を大きくさ
個々の台風でかなりの差があると考えられる。被せた要因の１つである。
害に差が生じる要因を明らかにできれば、どのよ
以上２つの台風の比較から考えられる被害増大
うな被害が発生し得るのか、またどのような対策の要因は、台風の経路・氾濫した河川の規模とそを講じることが可能なのか考えることができる。
の地域・河川周辺の地形であると言える。
本研究では、その要因を探るため、２つの台風（2004 年台風 23 号・22 号）に絞り分析を行う。
1.

背景

2.

方法

まず、農林水産省が発表している台風による農作物被害の統計データから、各台風ごとの被害見込み金額、被害量、被害面積のデータセットを作成した。
図１に台風ごとの被害見込み金額を示す。
次に、図１から、被害が大きかった台風 23 号
(2004 年)と、同年に発生した逆に被害が小さかった台風 22 号(2004 年)に絞り、気象庁のデータを解析して、両台風の経路や勢力の違い、水害（河川の氾濫など）について比較分析した。
3.

図１ 2004~2009 年に日本に上陸した台風（横軸）と被害見込み金額（縦軸）のグラフ

結果

図 2・３に 2004 年の台風 22 号・23 号の経路図を示す。台風 22 号は 10/09 の 16 時に静岡県伊豆半島に上陸後、18 時に千葉県千葉市付近に再上陸した。影響範囲が限定的で、かつ、地域的にも都市部を通過した台風である。台風 23 号は 10/20の 13 時に高知県土佐清水市付近に上陸後、室戸市と大阪府南部の 2 地点に再上陸するという、広範
囲かつ農作物の栽培が盛んな地域を含めた市街地
以外の地域を通過した台風である。

図２ 台風 22 号の経路図 図３ 台風 23 号の経路図
参考文献[1] 気省庁 過去の台風資料
https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/typhoon/index.html[2] 農林水産省 統計情報（被害調査）
https://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/sakumotu/higai/[3] 旧豊岡市台風 23 号災害報告 5
https://www.city.toyooka.lg.jp/bosai/bosai/kakosaigai/10006
40/1000649/1000654.html― 114 ―

中 層 大 気 （MA）

MA-01(P3L)

データ同化解析値を用いた赤道中間圏季節内振動の解析*小 新 大 、 佐 藤 薫 、 高 麗 正 史 (東 大 院 理 ) 、 渡 辺 真 吾 (J AMSTEC)
1.

次に、ISO の振幅が最も強い JJA の赤道 MLT 領域

はじめに

赤道域の中上部中間圏には約 1 か月の周期をもつ季（図 2 の矩形領域）の ISO の𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢成分に対して、EOF 解

節内振動（Intra-seasonal oscillation; ISO）が存在すること析を行った。図 2 に EOF1、EOF2 のスコアにそれぞれが知られている。赤道中間圏 ISO は流星レーダーや衛回帰した𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢を示す。赤道から南北約 30 度の緯度幅、高星によって観測されており、近年では数値モデルによる再現実験も行われている。しかしながら、事例研究が度約 70~110 km の領域で、鉛直に正負が繰り返す構造が見られている。EOF1 と EOF2 に対応する空間構造は多く長期の全球的なデータに基づいた解析はまだ行わ

位相が上下に約 90 度ずれている。これは波状構造の下れていない。

方伝播と対応している。
また、
冬半球中緯度（30~70 度）

本研究グループは全中性大気を対象とするデータ同には赤道域と逆位相のパターンが見られている。

化システムの開発を進めており、現在、Aura MLS の観

ISO の駆動源を調べるため、各緯度高度での𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕/𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕と測が開始された 2004 年から約 15 年間にわたる全球解

波強制の各 15~60 日成分の相関を計算した（図 3）。赤析データを作成中である。この解析値の中で再現され

道 MLT 領域ではパラメタライズされた重力波強制、冬た ISO の時空間構造について、力学解析を行った。

極の成層圏および下部中間圏では解像された波による
E-P flux 収束の項と相関が高いことがわかった。したが2.

って、これらが主な駆動源と考えられる。

データ同化プロダクト

Koshin et al. (2020) によるデータ同化システムに改良を加えたもの（2019 年度秋季大会で発表）を用いた。

今後は、赤道中間圏の重力波強制の変動要因や極渦の変動との関係に注目して解析する予定である。

モデルの水平解像度は約 300 km (T42)、鉛直解像度は約1 km、アンサンブルメンバー数は 50 である。
なるべく連続した解析値が得られるようにしつつ計算時間を短縮するため、約 5 年ごとの 3 期間（2004 年
9 月～2008 年 11 月、2008 年 12 月～2013 年 11 月、2013
年 12 月～2018 年 6 月）に分割して計算した。本解析には 2004～2017 年の結果を用いた。
3.

結果

15~60 日周期成分を ISO として取り出した。赤道域(10˚S~10˚N) の東西平均東西風 (𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢) の時間高度断面を

図 1 に示す。ISO は solstice（JJA および DJF）の高度

図 2 𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢の ISO 成分について、四角領域での EOF1（寄与率 56 %）、EOF2（寄与率 35 %）へ回帰した成分

70~95 km で振幅が大きい。東西方向にはほぼ一様な構造であった（図省略）。

図 3 ISO 成分についての𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕/𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕と重力波パラメタリゼ

図 1 赤道域の𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢（等値線、10˚S~10˚N の 5 日移動平均）と、その ISO 成分（色）ーションとの相関（左）、E-P flux 収束との相関（右）― 116 ―

MA-02(P4L)

北半球冬季中層大気の循環に影響を及ぼす
移動性プラネタリー波*岩 尾 航 希 (熊 本 高 専 ),

廣 岡 俊 彦 (九 大 院 理 )すが，PW が上方南方に伝播し，対流圏界面付近と中間はじめに

成層圏・中間圏には移動性のプラネタリー波（TRPW）

圏の極域で強く収束しているのが分かる。この PW をが存在することが知られており，近年その生成や消失

STPW と TRPW に分けて計算すると，STPW は極域下が平均場に及ぼす影響が調べられている。Tomikawa et部成層圏を中心に広い領域で収束するが（図１c），al. (2012) は高解像度 GCM を用いて，成層圏突然昇温

TRPW はその中心付近で逆に発散し，そこから上方南（SSW）時に東風中で発達する TRPW が，SSW を効果方へ活発に伝播している（図１d）のが分かる。MPVy

的に回復させることを明らかにした。また Iida et al.

は渦位の y 微分を表し，負の領域は順圧・傾圧不安定(2014) は衛星データを用いて，2009 年 1 月に北半球での必要条件を満たすことが知られているが，図１b は，生じた大規模な SSW が，直前に下部中間圏で生じた

この値が極域の成層圏から中間圏にわたる領域で，負TRPW が上部中間圏で消失することにより，中間圏かの値を含む小さい値になることを示している。この領ら始まったことを示した。どちらの論文においても，域での TRPW の発散は，傾圧・順圧不安定によってこれら TRPW は順圧・傾圧不安定により生じたと考え

TRPW が生じていることを示唆する。
当日は，STPW と TRPW の逆の Forcing が顕著な年られている。
これらの結果は，TRPW の消長が成層圏・中間圏のに関して，詳細な解析結果を発表する予定である。

循環に大きな影響を及ぼすことを示唆するが，その詳細は明らかになっていない。そこで本研究では，冬季
北半球における TRPW の平均的な描像と，TRPW が平均場にもたらす影響を調べる。


データと解析手法

本研究では，TIMED 衛星搭載の測器 SABER のデー
タ，ver. 2.0，レベル 2A を用いた。SABER は他の衛星データよりも高い高度領域（～120km）をカバーするが，完全に太陽同期しておらず，観測する現地時間が毎日少しずつ変化する。従って日々の変化に日変動成分が混在する。この成分を取り除くため，まず長期平均から各地点での日変動成分を求め，それを観測データから差し引いた後で，日々の 3 次元データを作成し，解析に用いた。
プラネタリー波（PW）は東西波数 3 以下の波として定義し，これを定常的なプラネタリー波（STPW）と移動性プラネタリー波 TRPW に分けて解析した。STPW
は 1 か月平均（データの都合上 1/16－2/15）とし，TRPW
は STPW からの偏差として定義した。
結果

図１は 2002 年から 2018 年で平均した冬季（1/16－
2/15）北半球の気候場を示している。図１a は PW の
E-P flux（ベクトル）とその収束・発散（カラー）を示

図１ 冬季北半球の気候場。東西風（黒等値線）とジ
オポテンシャルハイトの波の振幅（赤等値線）の他に，(a) PW，(c) STPW，(d) TRPW の E-P flux（ベクトル）とその Forcing（カラー）と，(b) MPVy（カラー）。

― 117 ―

MA-03+(P3L, D4A)

2018 年 2 月 成 層 圏 突 然 昇 温 時 の 重 力 波 の 振 る 舞 い に つ い て*渡 辺 真 吾 (JAMSTEC), 小 新 大 (東 大 院 ・ 理 ， JAMSTEC),
野 口 峻 佑 (JAMSTEC), 佐 藤 薫 (東 大 院 ・ 理 )

1.

はじめに

大規模場に初期値の情報が残り，モデル内部で発生し成層圏突然昇温(SSW)にともなう成層圏循環場の変化－極渦の変形，変位，分裂，一時的な消失等－は，た重力波がほどよくスピンアップして落ち着いた頃に相当する，予報 1-3 日目のデータを選んで用いた．

対流圏に起源を持ち中間圏・下部熱圏(MLT)まで上方伝播する大気内部重力波の伝播経路やクリティカルレベ

3.

結果

ルに変化をもたらすことにより，MLT における重力波

第１図に，2018 年 2 月 4, 8, 10, 12, 15 日の成層圏～活動度に変調をもたらす．
一方，
日単位で発達する SSW

MLT の各高度における天気図と重力波運動量フラックにともなって生じるMLT 重力波活動度の変調を全球的ス（水平波長 < 2000km 成分，日平均）の時間発展をなカバレッジで観測可能な測器は今なお存在しない．

示す．2 月 4 日の極渦は，北半球冬季の静穏時におけるこの過程をありありと描き出すには数値シミュレーシ

典型的な鉛直構造を示しており，高度とともに西に傾ョンを用いたアプローチが有望である．

きながらサイズが小さくなっている．高度 30km の極渦

本研究チームでは，地上から MLT を含む 4 次元全大

縁辺を上向き・西向き伝播した重力波（青色）は高度

気データ同化システム [1]を開発し，通常観測データに50km，70km と上方伝播するにつれて背景風の風向が加えて成層圏・中間圏の衛星観測データを同化した長変わるためにクリティカルレベル・フィルタリングを

期解析値を作成している．さらに，それを初期値とし受け，高度 70km では北大西洋の西風領域にのみ到達すて重力波を陽に解像する高解像度 GCM に入力し，高解る様子が見て取れる．こうした重力波 hotspot は，SSW

像度再現実験を行うことにより，様々な SSW 事例におの進行とともに日々大きく変化した．SSW 発生後にはける MLT 重力波活動度の変調や，MLT 大規模場の時

東風中を上向き・東向きに伝播する成分（赤色）が卓間発展におけるロスビー波や重力波等の役割に着目し越する様子が見て取れる．

た研究を進めている．
ここでは，
2018 年 2 月 11 日に生じた極渦分裂型 SSWに着目した事例解析の結果を紹介する．
2.

モデルと実験設定

高解像度 GCM として Japanese Atmospheric Generalcirculation model for Upper Atmosphere Research [2]を用いた．水平解像度 T639 （約 20km），鉛直解像度 300m
で，地上から高度約 150km をカバーし，MLT 向け物理
過程パラメタリゼーションを含む．本研究ではモデルが陽に解像する重力波の振る舞いに着目するため，重

図１ 上から対数圧力高度 70, 50, 30km における，ジオ

力波パラメタリゼーションは使用しない．

ポテンシャル高度 (m)と，東西運動量鉛直フラックス

高解像度 GCM の大規模場を、水平解像度 T42 （約（u’ω’）．色は対数スケールで，最も濃い色（薄い色）300km），鉛直解像度 1km の解析値を用いて初期値化

は絶対値 0.1 Pa 以上（1e-5～1e-4Pa）の領域を表す．

（スペクトルナッジング）し，2018 年 2 月 4，6，8，
10，12 日から，それぞれ 8 日間の高解像度再現実験を謝辞：本研究は科研費（20H01973）および CREST

行った．
陸面モデルの初期値にはERA5 データを用い，（JPMJCR1663）の支援を受けた．

海面水温および海氷密接度として，水平解像度 0.25°

参考文献：の OISST 日別値を与えた．

[1] Koshin, D. et al., 2020, gmd-13-3145-2020.

本研究の解析では，
上記の5 本の実験結果の中から，[2] Watanabe, S. and S. Miyahara., 2009, 2008JD011218.

― 118 ―

MA-04(P4L)

 大気微量成分場におけるノーマルモード・ロスビー波について*松原崚介（九大院理）、 廣岡俊彦（九大院理）1.

月の 1hPa 等圧面付近で大きな振幅が見られた。

はじめに 移動性ロスビー波（ノーマルモード・ロスビー

次に、第 1 図左図と同様の温度場とジオポテン

波）は大気の自由振動のロスビー波であり、東西

シャル高度場のホフメラー図を第 1 図右図と第 2

波数 1、西進周期約 5 日、10 日、16 日のモード

図に示す。これより、温度場と高度場において 10について、観測、理論両面から多くの研究が行わ

日波が励起している時期が重なっていることが確れている（例えば Andrews et al., 1987 参照）。

認できるが、これらと水蒸気場では明確な関係性

これらのモードに伴う変動がオゾンなどの大気は確認できなかった。この高度の水蒸気は、力学

微量成分にも見られることが知られているが（例的な輸送ではなく、メタンの酸化で生成されていえば Randel, 1993, JAS）、その長期的変動を含るので、さらなる検討が必要と思われる。

め、大気微量成分における変動を扱った研究は少今後の方針としては、年々変動も含め、水蒸気場ない。本研究では、最近の衛星観測データを用い、だけでなく他の大気微量成分場に関する力学場と各周期帯の移動性ロスビー波の大気微量成分構同様の解析結果を示し、力学場との関係について造の特徴とその長期変動、力学場との関係を明ら検討を行う予定である。

かにすることを目的に解析を行っている。今回は成層圏における東西波数 1、西進周期約 10 日の移動性ロスビー波（10 日波）に焦点を当てた。
2.

データと解析方法
用いる大気微量成分データは、アメリカ航空宇宙局（NASA）作成の、Aura 衛星搭載の MLS に基づくオゾン、水蒸気等の体積混合比データであり、力学場データは、気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)データの日平均値である。MLS データ
は、衛星軌道上に与えられているので、5°×5°の経度緯度格子点へと変換した。
今回は 2019 年の MLS データ、JRA-55 デー
タを用い、緯度円に沿ってフーリエ変換し、東西
波数 1 成分の cos、sin の係数を求めた。次に、
Hayashi(1971, JMSJ)に従い、これらの係数につ

図 1：10 日波の水蒸気場(左)と温度場(右)におけるホフメラー図。
2019 年 6～8 月の 1hPa 等
圧面での偏差を表したもの。値は水蒸気場(左)で 10-9 倍 SSPY 、温度場 右 で  倍 . 。

いて時間方向に再びフーリエ変換を行い、数値フィルターを併用することで、西進する特定の周期帯の移動性ロスビー波成分を抽出した。ここではまず、10 日波のオゾン場と力学場の全球的特徴
について調べた。
3.

結果と今後の課題

第 1 図の左図は、2019 年 6～8 月の水蒸気場の図 2：ジオポテン

偏差をホフメラー図で表したものである。この図

シャル高度場により、8 月に 10 日波に伴うと思われる変動が確認

関する図 1 と同できる。他の季節や等圧面も解析した結果、6～8様の図。

― 119 ―

MA-05(P3L)

2019/2020 年冬季の極渦発達の力学過程について*松山裕矢(九大院理), 廣岡俊彦(九大院理), 向川均(京大院理) はじめにことが、強い極渦継続の一因であると考えられる。

2019/2020 年の北半球冬季成層圏は、2 月初旬に

 図 2 に 2020/2/11 の EPF と発散(DF)、帯状平均

小規模な突然昇温が生じた以外は、強い安定した渦位の緯度微分(q̅y )を緯度高度断面図に示す。上極渦の状態が続き、その結果、3 月にはほとんど

部成層圏に DF の発散と、q̅ y が負の領域が重なる

前例がない北極域オゾンホールが発生した

ように存在していることがわかる。このことより、(NASA Ozone Watch)。本研究ではこのような強い成層圏内において不安定波が発生したことが、極極渦の継続に着目し、2019/2020 年冬季極渦強度

渦の強化に寄与している可能性が示唆される。

の統計的な評価を行い、強い極渦が形成された力

 まとめ

学過程を明らかにすることを目的に解析を行う。
 使用データ・解析手法

19/20 冬季の極渦は強く、その要因として、下方伝播が活発であったことが挙げられ、不安定波が使用データは、MERRA-2 再解析データであり、寄与している可能性も示唆された。当日の発表で3 時間毎のデータを日平均して用いた。統計を行は、下方伝播が活発になった理由や、不安定波にう解析期間は 1980 年-2020 年とした。Wallace andついてのより詳細な解析結果を示す予定である。

Chang (1982)等を参考に、4 つの指標を作成し、極渦の強度を評価した。
ここではそのうちの 1 つの、40N と 70N の 30hPa 面帯状平均ジオポテンシャル
ハイトの差(以下 HGT(40N-70N))についての結果を示し、強い極渦が生じた力学過程を考察する。
 結果
図 1 に、2019/2020 年冬季(以下 19/20 冬季)にお図 1：19/20 冬季における 30hPa 面の HGT(40N-70N)(m、ける HGT(40N-70N)と 100hPa 面の E-P flux (EPF、赤線)と 30N-80N 緯度平均した 100hPa 面の EPFz(kgs-2、黒Andrews et al., 1987)の鉛直成分の時間変化を示す。

実線)の日変化。青点線は解析期間平均の HGT(40N-70N)の極渦の強さを気候値と比較すると、2 月中旬頃から極渦が強くなりはじめ、その後強い状態が 3 月

日変化、青の陰影は HGT(40N-70N)の平年値±標準偏差の範囲、黒点線は EPFz=0 を示す。

末まで継続していることがわかる。さらに、各冬季に対してこの指標の 2-3 月平均値を計算し比較をすると、19/20 冬季極渦は、解析期間内で最も強いことがわかった。プラネタリー波伝播の特徴を見ると、2 月上旬に明瞭な上方伝播が見られ、小規模な昇温が生じた後、2 月中旬には下方伝播が卓越し、それ以降は 3 月中旬まで活発な上方伝播は見られなかった(図は省略)。このことより、2-3
月に成層圏に進入する波活動が活発でなかった

図 2： (左)EPF(kgs-2、ベクトル)、DF(ms-1day-1、陰影)、帯状平均東西風(ms-1、等値線) 、(右) EPF(ベクトル)、q̅y (陰影)についての 2020/2/11 の緯度高度断面図。単位ベクトルは図の下部を参照。

― 120 ―

MA-06(P4L)
熱帯域の Lapse-Rate Tropopause 高度の季節サイクル*高麗正史、佐藤薫 (東大院理)1. はじめに

熱帯対流圏界面層 (Tropical Tropopause Layer; TTL)
は、対流圏から成層圏への物質輸送の入口であり、TTL の気温は成層圏内の水蒸気量を理解する上で重要である (Fueglistaler, et al., 2009)。TTL の東西平均気温は、北半球の冬に低く、北半球の夏に高くなることが知られている。この 1 年周期の変動は、BrewerDobson 循環 (BDC) の Deep branch の変動、つまり中高緯度の波活動度を反映していると考えられてきた(Yulaeva et al., 1994)。しかしながら、近年の研究において、赤道波や BDC の Shallow branch の重要性も指摘されている (Grise and Thompson, 2013; Ortland andAlexander, 2014; Jucker and Gerber, 2017)。本研究では、
気 温 減 率 で 定 義 さ れ る 圏 界 面 (Lapse-Rate
Tropopause; LRT) に着目し、熱帯の LRT 高度の季節
サイクル (図 1) の要因を、LRT 高度診断方程式(Kohma and Sato, 2019) に基づいて考察した。

2. LRT 高度の傾向方程式・データ

東西平均 LRT 高度 𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP において、温位は連続、温位勾配は不連続であると仮定したとき、∂𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 = −[𝜃𝜃𝜃𝜃𝑡𝑡𝑡𝑡̅ ]ST /[𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧̅ ]ST

3. 結果

図 2a に観測された ∂𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕、及び、式 (1) で推定される LRT 高度の変化率を示す。それら 2 つがよく一致することが分かる。これは、LRT を温位勾配の不連続点とする単純化が適当であり、式 (1) に基づ
く各過程の寄与の推定が妥当であることを意味する。
また、成層圏過程は、観測された ∂𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 とよく一致する。これは、𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP の季節変化が主に成層圏過程で駆動されることを示唆する。
図 2b に 𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP の変化率の各成層圏過程の寄与を示す。ここでは、季節変化に着目するために、年平均からの偏差を示す。力学的加熱 (残差循環＋波の非定常性) の季節変化は、5 ~ 8 月に 𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP を下降させる傾向、
10 ~ 4 月に上昇させる傾向を持つ。力学的加熱は、𝑤𝑤𝑤𝑤
𝑤∗の寄与が大きい。一方で非断熱加熱は、力学的加熱と逆符号の寄与を持つがその位相は約 1 ヶ月遅れる。
ここで、2 月の 𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP の下降傾向は、波の非定常性と非断熱加熱の季節変化に起因する。

S𝑤 ∗ 𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧̅ + 𝐺𝐺𝐺𝐺̅ + 𝑄𝑄𝑄𝑄�Diabatic �T /[𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧̅ ]ST ⋯ (1)= �𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ∗ 𝜃𝜃𝜃𝜃𝑦𝑦𝑦𝑦̅ + 𝑤𝑤𝑤𝑤が得られる。ここで、斜体の添字は変数での偏微分を表し、[𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)]ST ≡ 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 + 0) − 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 − 0) で、LRT の上下間の差を表す。最右辺の分子の各項は、左から残差平均南北流 (𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 ∗ )、残差平均鉛直流 (𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 ∗ )、波の非定
常性、非断熱過程による加熱率を表す。今回は[𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧)]ST ≈ 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧 + 1 km) − 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑧𝑧𝑧𝑧 𝑧 1 km)と近似した。解析には 2007 ~ 2018 年の ERA5 のモデル面データを用いた。カレンダー日ごとに平均し、60 日以上の周期を持つ成分を気候値として定義した。以下では、20°S ~ 20°N で緯度重み付け平均した 𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 の気候値の結果を示す。

図 2: 20°S ~ 20°N の気候値。(a) ∂𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP /𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕 (実線)、
式 (1) による推定 (破線)、成層圏過程による変化
率 (点線)。(b) 𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧TP の変化率に対する各成層圏過程の寄与。力学的加熱 (実線)、非断熱加熱 (点線)、𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 ∗ 𝜃𝜃𝜃𝜃𝑧𝑧𝑧𝑧 (破線)、波の非定常性 (一点鎖線)。

4. まとめ図 1: 東西平均した LRT 高度 (km) の気候値の緯度時間断面。等値線間隔は 100 m。

LRT 高度の傾向方程式に基づき、熱帯域東西平均
LRT 高度の１年周期変動の要因を調べた。LRT 高度の季節変化は、BDC の上昇流ブランチの残差鉛直流の季節変化と、それに対して約 1 ヶ月遅れる非断熱
加熱の季節変化の重ね合わせで概ね説明される。一方で、波の非定常性の効果も無視できない寄与を持つことが明らかとなった。

― 121 ―

MA-07+(P3L, D4A)

2019年9月の南極成層圏突然昇温の力学的特徴
佐藤 薫（東大院理）、冨川喜弘（極地研）、小新大、南原優一（東大院理）頃同程度の規模で起これば、大昇温の基準を満
南半球中高緯度の海陸分布は北半球より単純 たしていたことになる。一方 2002 年の大昇温はなので、惑星波の活動度が低く、成層圏突然昇温 9/26 に起こっている。つまり、2019 年の SSW は（SSW）は起こりにくい。大昇温と呼ばれる強い 昇温の時期が早かったため大昇温に至らなかっ
SSWは北極では3年に2回の頻度で発生するが、南 た可能性がある。
極では本格的な地球観測が始まった1979年以降
子午面断面における EP フラックスを調べてみ
現在まで2002年に1例あるのみである。
ると、対流圏から侵入した上向き EP フラックス
ところが、2019年9月に南極域で強いSSWが発 は極夜ジェットの中心緯度の 60S 付近で収束せ生した。下部成層圏の気温に大きく影響される ず、30hPa から 5hPa にかけて低緯度に向かって
オゾンホールの大きさは、1980年代と同規模と から収束していることがわかった。極夜ジェッ
なり、最大面積は30年ぶりに南極大陸の面積よ トがまだ強く、惑星波がジェット内に侵入できり小さくなった。この2019年の南極SSWについて、 なかったからと考えられる。EP フラックス収束
2002の事例と比較しつつ、力学的特徴を調べた 域の中心にあたる 10hPa, 30S では 20m/s を超えので報告する。
る強い東風ジェットが形成されていた。この低緯度に向かう EP フラックスは対流圏からの惑星
2. 使用データ波の伝播を必ずしも意味しない。低緯度に向か
基礎的な気温や風、オゾンホールのデータはう EP フラックスは順圧不安定に伴うものである。
NASA/GSFC、気象庁の Web サイトから入手した。
9 月中旬以降、10hPa 付近でこの高度域では珍力学解析には、JRA-55 及び独自に開発した全大
しい順圧不安定が頻繁に起きていた。まず、MPV
気データ同化システム（Koshin et al, GMD,
2020）の改良版を用いて推定した全球解析値も (Lait, 1994)を調べた。30S 付近の中部下部成層用いた。後者は今後中間圏・下部熱圏の応答を調 圏で MPV の南北勾配が負となる頻度が高いことが分かった。これは力学不安定な状態であったべるために用いる予定である。
ことを示す。850K の PV のポーラーステレオ図を
３．結果調べると（図 1）、極渦に対応する高|PV|がひも
8/20 ごろから強い熱フラックスを伴う上向き 状に伸びながら低緯度に向かい、そのひも状のの惑星波が成層圏に入射した。これに伴い、 高|PV|が分裂して多数の渦が形成され発達する
10hPa、60～90S の東西平均緯度平均気温の急激 典型的な順圧不安定構造が現れていた。
な上昇が 8/22 頃より始まった。気温極大は 9/16
このように 2019 年の SSW は順圧不安定が頻繁頃であった。
10hPa,60S の東西平均東西風は 9/16に発生したために、惑星波による極夜ジェット
頃 15m/s まで弱くなったが、負にはならず大昇の減速が効率よく起こらず大昇温には至らなか
温には至らなかった。しかしながら、過去 40 年った一方、中緯度成層圏に強い東風が形成され
平均の東西風は約 74m/s なので、60m/s 近く弱くる非常に興味深い現象であることがわかった。
なったことになる。もし、この風速弱化が 10/1

はじめに

が

図１

850K（高度約 30 ㎞におけるポテンシャル渦度）― 122 ―

MA-08(P4L)2019 年南半球成層圏突然昇温〜2002 年南半球成層圏突然昇温との比較〜
劉光宇・廣岡俊彦（九大院・理）・江口菜穂（九大・応力研）
・K. Krüger（オスロ大）はじめに2019 年 8 ⽉末に南半球成層圏で突然昇温が観測された。この昇温に伴い、1990 年以降
で南極域に最も⼩規模のオゾンホールが観測2019された。⼀⽅、2002 年に初めて南半球で観測された⼤規模な成層圏突然昇温は、東⻄波数
1 および 2 の増幅したプラネタリー波のため
極渦が分裂し、当時最⼩規模だったオゾンホールをもたらした（Newman and Nash 2005）。
本研究では、2019 年南半球成層圏突然の⼒学場について解析し、2002 年の事例と⽐較し、2019 年の特徴とその成因について議論する。

図１．南緯 60 度、10 hPa における帯状平均東西風の時間変化。赤線は 2019 年、破線は 2002
年、青線は 2002 年〜2019 年の平均で、エラー
バーは標準偏差を示す。

使⽤データと解析⼿法

波数 1

本研究所は気象庁 55 年⻑期再解析(JRA55)データを使⽤した。JRA55 データの⽔平解
像度は 1.25 度、鉛直⽅向に 37 層がある。6 時
間毎のオリジナルデータを⽇平均した後に解析した。解析期間は 2002 年から 2019 年の 18年間である。解析⼿法としては TEM ⽅程式

図 2．2019 年 7 月〜10 月南緯 60 度、100 hPa に系（Andrews et al. 1987）を⽤いた。

おける上向き E-P フラックスの時間変化。赤線、

解析結果

青線と緑線はそれぞれ波数 1 から 3 の成分を、灰

まず、冬季南半球において、極渦周辺に存在する⻄⾵極夜ジェットの時間変動を調べた。
図１は、7 ⽉から 10 ⽉までの期間について、
南緯 60 度、10hPa における帯状平均東⻄⾵の
時間変動を⽰す。⾚線は 2019 年、破線は 2002
年で⽰す。この図より 2019 年 8 ⽉下旬から
⻄⾵は減速し始め、10 ⽉まで⻄⾵は減速し続けたものの、2002 年 9 ⽉末のように東⾵には変わらなかった。この弱化した極渦の特徴は、
10 hPa における極域成層圏の気温の 8 ⽉末から始まる昇温に対応する（図は省略）。図２は、2019 年の南緯 60 度、100 hPa における E-P

色は全波数を示す。

フラックス鉛直成分の各波数と全波数成分の時間変化図である。この図より、8 ⽉中旬から
9 ⽉中旬まで、活発な波数 1 成分のプラネタ
リー波が継続的に⽀配的であったことが分かる。⼀⽅、2002 年では、7 ⽉から間⽋的に強まる波活動の後、9 ⽉下旬に強い波活動が⽣じていた（図は省略）。
発表では、2019 年南半球成層圏突然昇温の詳細について、2002 年に起こった⼤規模昇温との⽐較を⾏いながら議論する。

― 123 ―

MA-09(P3L)
PANSY レーダーが捉えた極域対流圏・下部成層圏の Kelvin-Helmholtz 不安定構造*

南原優一, 佐藤薫(東大院理), 堤雅基(極地研)１．はじめに
大気中の乱流は、運動の熱への変換過程であり、様々な物質を混合する重要な役割を持つ。しかし、その空間スケールの小ささ、時間スケールの短さ
故に観測が難しい。そのため、その役割は定性的にも十分には理解されていない。
大気中の強い鉛直シアー中で起こる KelvinHelmholtz 不安定 (KHI) は主要な大気乱流発生
源の 1 つである。KHI の状態になると、KelvinHelmholtz 波 (KH 波) が発生し、熱や物質を上下に混合する。KH 波の典型的な波長は数百 m～
1km、周期は数分と極めて小規模である。
本研究は、昭和基地 (69.0°S, 39.6°E) に設置され た PANSY レ ー ダ ー の 周 波 数 領 域 干 渉 計 法(FDI) 観測による時間・空間方向に極めて高分解能なデータを用いて、南極対流圏・下部成層圏のKH 波の力学的構造、およびその生成メカニズムを解明する。

２．データと解析手法
PANSY レーダーの標準観測モードにおける時
間・鉛直分解能はそれぞれ 200 秒・150 m である。
これに対し FDI 観測モードでは、5 つの異なる周波数の送信波を照射し、得られた受信信号間の位相差を調べることで、レーダーの送信パルス幅より高い高度分解能のエコー強度が得られる。
2019 年 3 月 14～24 日と 8 月 2～12 日の計 20 日間、対流圏・下部成層圏の大気微細構造を捉えるための PANSY レーダーによる観測キャンペーン
を実施した。
このキャンペーン中は、
22 分間の FDI
モードと 7 分間の標準観測モードを繰り返した。
この期間、ラジオゾンデを用いた 4 時間に 1 度の連続観測も行った。標準・FDI モード観測の時間
分解能はそれぞれ約 200 秒・約 13 秒とした。

(a) の事例では、水平風に周期 1 日以下の波状構造が顕著である。この構造についてホドグラフ
解析を行ったところ、上向き群速度を持ち、鉛直・水平波長はそれぞれ 1.7km・132.9km であると見積もられた。また、鉛直風の位相と併せた解析から、北東向きの波数ベクトルことが分かった。対地周期は 55.5 時間と極めて長いことから、この波状構造は地形性重力波であると推測される。これ
らの力学特性はこの期間に地表付近で 15ms−1 程度の北東風が吹いていたことと整合的である。また、KH 波が見られた領域の鉛直シアーの 43% が重力波によってもたらされたものであることが分かった。
一方、(b) の事例では、高度 6.5 ~ 8.5 km に KH
波が見られる。同期間の高度 6.5 km 付近に局在した波状構造が、極めて強い鉛直シアーを形成していることが分かった。ホドグラフ解析を行い、この構造のパラメータを見積もったところ、上向き
群速度を持ち、鉛直・水平波長はそれぞれ 1.6km・90.8km であった。また、鉛直風の位相と併せた解析から、南東向きの波数ベクトルことが分かった。
対地周期は 3.3 時間と推定された。この波状構造
は、昭和基地付近を通過した低気圧によって励起された非地形性重力波と考えられる。
これらの重力波が励起されたメカニズムについて、再解析データ・モデルシミュレーションと併せた解析結果も発表する予定である。

FDI モード観測からはエコー強度に加え鉛直風の鉛直プロファイルが、標準観測モードからは、
エコー強度と鉛直風を含む 3 次元風速の鉛直プロ
ファイルが得られる。また、ラジオゾンデ観測からは、水平風・温度・湿度の鉛直プロファイルが
得られた。

３．結果
観測キャンペーン中には、KH 波と見られる構造が複数回捉えられた。本発表では、(a) 3 月 21 日
1230UT～1430UT の高度 9km 付近と (b) 3 月 22
日 1130UT～1230UT の高度 7km 付近で捉えられた KH 波に着目する。

図: PANSY レーダーの FDI 観測によって捉えられた KH 波。(a) 3 月 21 日 1230UT～1430UTの高度 9km 付近と (b) 3 月 22 日 1130UT～
1230UT の高度 7km 付近に顕著に見られた。

― 124 ―

MA-10+(P4L, D4A)

2019 年 南 半 球 SSW の 波 動 伝 播 特 性 と ダ ブ ル ジ ェ ッ ト*直 江 寛 明 1 , 小 林 ち あ き 1 , 原 田 や よ い 1 , 今 田 由 紀 子 1 , 前 田 修 平 2 , 廣 岡 俊 彦 31
気象研究所, 2 高層気象台, 3 九州大学理学研究院
1. はじめに南半球の成層圏突然昇温 (SSW) は珍しく、これまで 2002 年に波数 2 が卓越する極渦分裂型でmajor SSW となった例と、1988 年に波数 1 が卓越する極渦変位型で minor SSW だった例しか報告されていない。2019 年 9 月に波数 1 型のminor SSW が発生し、極域気温 (80-90S, 10 hPa)は 8 月後半から 40 K 以上昇温して 9 月 19 日
264 K に達した。
2019 年 9 月の海況および循環場は、赤道海面水
温は暖水プール (もどき/中部太平洋赤道域) エル
ニーニョ現象、成層圏凖二年振動は下部成層圏で西風、太陽活動は極小期、正のインドダイポール、
マッデン・ジュリアン振動の位相 (Wheeler andHendon, 2004) は 5-6  8-1 であった。
南半球環状モード (SAM) は南半球の中高緯度で卓越する季節内変動である。冬春季に、正の環状モードは亜熱帯ジェットと eddy driven jet とのdoble jets 構造、負の環状モードは亜熱帯ジェットが 優 勢 で single-merged jet 構 造 を し て い る(Lachmy and Harnik 2014) 。2019 年 SSW 発生時の特徴は double jet 構造をしており、本発表では循
環場の特徴、eddy driven jet の役割、対流圏ジェッ
ト変位の予測可能性について報告する。
2. 方法
SAM パターンは、JRA-55 長期再解析データから、各高度面の高度場 (20-80S) で寒候期 (6-11月) の月別偏差 (2.5 度格子, 1979-2019 年)に対し経験的直行関数解析を行い、その第 1 モードとして求め標準偏差で規格化した。
SAM 指数は日別高度場偏差を各高度面での SAM パターンへ荷重して求めた。EP flux は 6 時間値を用いて計算した。
日偏差は日別平滑平年値からの差として求め、日別平滑平年値はカレンダー日で 1979-2019 年の単純平均値から Lanczos フィルターで 60 日以上の成分を濾波して作成した。予測可能性は、気象庁
現業の１か月予報データ (2.5 度格子) を用いた。

3. 結果 SAM 指数の高度時間断面を図 1 に示す。
2019 年の冬季は負の環状モードが７月から優勢で、下部成層圏で 9 月から 12 月上旬まで指数-2 の状態が続いた。9 月中旬には 10 hPa で-6 にも達し、この時昇温が最大となった。図 2 に 9 月 9 日のrefractive index、EP flux 偏差とその発散偏差を示す。60S,
300 hPa で赤道向き偏差つまり擾乱の極向き運動量輸送があり、EP flux 発散偏差は eddy driven jet を維持している。上部対流圏から成層圏では 60-70S に導波管があり、惑星波が上方伝播して昇温に寄与している。対流圏内では下向き偏差となっている。

図１ SAM 指数の時間高度断面。2019 年 7-12 月。赤(青) は負 (正) の環状モード。

図 2. 2019 年 9 月 9 日の refractive 指数 (陰影)、EP flux
偏差 (ベクトル)、EP flux 発散偏差 (コンター) 。
謝辞 本研究は科研費(20H05171)の協力を得た。

― 125 ―

物 質 循 環 シ ス テ ム （MC）

MC-01+(P3L, C2P)

衛星観測データバイアス補正による炭素収支解析への影響*眞 木 貴 史 (気 象 研 ), 中 村 貴 (気 象 庁 )， 近 藤 圭 一 （ 気 象 研 ）
1.

はじめに

表１：逆解析の設定

現在，炭素循環解析には複数の衛星観測データを利用することが可能であるが，衛星観測データはそれぞれに固有の時空間的に変化するバイアスがある．本研
究では，独立した逆解析による分布を用いて衛星デー
タのバイアスを推定することで，バイアスの問題を克服することを試みた．
2.

解析手法

衛星観測データは現時点で最も長期間の観測データを得ることができる GOSAT SWIR L2 XCO2（Ver. 2.8）を用いた．衛星観測データのバイアスは，直接観測データ（地上，航空機，船舶）とオンライン輸送モデル，
逆解析による独立解析（表 1；気象庁二酸化炭素分布情報[1]）を用いて評価した．その結果，各衛星データのバイアスに緯度，海陸（植生）や季節による変化が見られたため，衛星観測データと独立解析値の差を衛星
観測データのバイアスと見なすことにした．バイアスの補正法としては，補正なし（RAW），全球固定値（FIX），
全球平均値（ALL），月平均値（CLM），毎月補正（MON）
を行い，実験システムに導入した．
3.

4.

解析期間

1985-2017

逆解析手法

ベイズ統合逆解析

領域分割数

22

輸送モデル

GSAM-TM（TL95L60）

気象場

JRA-55

先験情報

CDIAC，CASA，JMA-Ocean

観測データ

WDCGG（約 150 地点）

考察

衛星観測データの補正法により，解析された二酸化
炭素収支に大きな違いが出ることが分かった．特にバイアスを補正しなかった場合，衛星観測データのバイアス（全球平均で-0.97ppm）と陸域に比較的多い観測データにより陸域の CO2 吸収量が増加した．この影響
は衛星観測データのバイアスを月毎に平均することでかなり軽減できることも分かった．
地域毎に見ると，地上観測データ数に対して相対的に衛星観測データ数の多い主に陸域で CO2 収支解析に影響が出ることが分かった．特に南米など地上観測地点の殆どない領域では衛星観測データのバイアス補正手法による違いが大きく，より適切なバイアス補正法

結果，衛星観測データ
全球的な CO2 収支を見ると（図略）の導入（2009）以降，全球規模での陸域－海洋の二酸
化炭素収支バランスに変化が生じた．RAW 実験が最も陸域の二酸化炭素吸収（2009～2017 の平均）を大きく（-3.46PgC/yr）解析した．WDCGG データのみを用いた 解 析 で は -2.88PgC/yr と な り ， CLM 実 験 で は-3.17PgC/yr となった．領域毎に見ると，温帯北米，南米，北アフリカ，ユーラシア等で衛星バイアス補正法
による二酸化炭素収支の違いが大きかった（図 1）．

の導入が重要であることを示している．
5.

謝辞

本研究は環境研究総合推進費課題（2-1701），JSPS 科
研費課題（19K12312）の助成を受けた．GOSAT 観測データは，GOSAT 研究公募事務局より提供を受けた．
参考文献[1] Maki, T., et al., 2010, Tellus B. 62, 797-809.

図 1：衛星バイアス補正法ごとの年平均領域 CO2 収支（2009～2017）― 127 ―

MC-02(P4L)

飛騨高山冷温帯落葉広葉樹林で観測された炭素収支の年々変動および長期トレンド＊

村山昌平、近藤裕昭 、石戸谷重之、前田高尚、山本晋（産業技術総合研究所）
三枝信子（国立環境研究所）、村岡裕由（岐阜大学）

1.

はじめに
全球規模の炭素循環において、陸域生態系の役割は重要である。しかし、大気－陸域生態系間の炭素収支の変動要因については十分に理解されていない。今後、さらに地球温暖化が進行し、大気中 CO2 濃度が増加した場合、温暖化に伴う生長季節の長期化や CO2 濃度増加に伴う施肥効果の増大は、CO2 吸収を強めるように働くが、温暖化に伴う呼吸・分解活動の活発化は CO2
放出の増大に寄与する。また、極端気象の頻出化は、
陸域生態系を攪乱し、炭素収支に影響を及ぼしうる。
このように炭素収支の将来予測には不確定性が大きく、気候変動予測の精度向上や効果的な温暖化対策の策定の障害となっている。この問題を解決するために、森林をはじめとする陸域生態系における CO2 フラッ
クスの長期観測が有効であり、変動要因の解明や地球温暖化・CO2 濃度増加による炭素収支への影響の早期検出が試みられている。しかし、20 年以上にわたる
長期観測例は少ない。本研究では、1993 年から岐阜
県高山市の冷温帯落葉樹林観測サイト（TKY、36o08’
N, 137o25’E, 1420 m）において実施している大気－生態系間 CO2 フラックス観測で得られたデータを解析し、炭素収支の年々変動及び長期トレンドと各種環境要因との関係を調べたので、結果を報告する。
2. 観測・解析方法
TKY サイトの主要樹種は、樹齢 60 年以上、樹高 15～20m のダケカンバやシラカンバ、ミズナラであり、
例年 5 月に展葉、10 月に落葉する。林床はササに覆われているが、概ね 12～4 月は積雪期間である。25mの観測タワーを用いて、タワートップにおいて渦相関法(1998 年までは傾度法)によるフラックス観測、林内
外の複数高度において CO2 濃度及び気象要素の観測を実施し、また土壌環境観測及び林内外の光合成有効放射（PAR）の測定による葉面積指数（LAI）推定(1998年以降)等も行った。フラックス観測からは、正味のCO2 吸収（純生態系生産:NEP）が得られるが、Saigusa
et al. (2005)1)の手法（一部変更）を用いて、光合成による CO2 吸収(総一次生産:GPP)及び呼吸による CO2放出（生態系呼吸:Rec）を分離推定した。なお、本発表では欠測が少なかった 1995 年以降を対象にした。
3. 結果と考察
解析結果をまとめると以下の通りである。
(1) 年間のNEP及びGPPの年々変動は大きく、Recの年々変動は小さかった（図1）。このため、年間NEPの年々変動は、主にGPPの年々変動に依存していた。
(2) 年間NEPは夏～初秋の各月のNEPの変動と有意な正の相関があった。また7～9月のNEPは日射量の変動の影響を強く受けており、この時期の天候の年々変動
が、年間NEPに影響を及ぼしていることが示唆された。
(3) 春の気温が高い年は、展葉や日平均NEPが正に転じる日が早まる傾向が見られた。そのような年は、年間NEPが増大する傾向が見られた。

(4)葉が出そろった夏季(DOY180-240)のLAI平均値と年積算NEP(図2)および年積算GPPの年々変動は似た変動を示し、高い正の相関を示した。特に2004年の複数の台風来襲のあと、2013年頃まで顕著な年積算NEP、GPPの増加傾向が見られたが、夏季のLAIもこの間、顕著な増加傾向が見られ、攪乱後の夏季のLAIの回復
がNEPの増加に寄与している可能性が示唆された。
(4) 1995年～2019年の期間において、年間のNEP、GPP、
Recは、いずれも統計的に有意に増大する傾向を示し
た（図1）。
これらの年々変動や長期トレンドがどのようなメカニズムに起因するものなのか、また、地球温暖化やCO2濃度増加の影響を反映したものかどうかを明らかにするためには、さらにデータを蓄積し、解析を進めて行く必要がある。
謝辞 本研究の実施に当たっては、岐阜大学流域圏科学研究センター高山試験地および産総研のスタッフにお世話になった。謝意を表したい。本研究はJSPS科研費（JP18H03365、
JP19H03301、JP19H01975）、環境省地球環境保全等試験研究費等により実施された。

参考文献
1) Saigusa et al. (2005) Agric. For. Meteorol., 134, 4.

図 1. 年間 NEP、GPP、Rec の変動。図には、長期トレンド（回帰直線）も示す。

図 2. 1998-2019 年の年積算 NEP（赤）と夏季（DOY
180-240）の LAI 平均値（黒）の年々変動。

― 128 ―

MC-03(P3L)

GOSAT-TCCON XCO2 データの差異と地理的要素との相関について
井口敬雄（京大防災研）

1. はじめに

視野内陸率が 100%の陸域データのみを使用した。そ人工衛星の観測に基づく二酸化炭素(CO2)濃度デして、マッチアップ条件を満たしたデータの数と期

ータは CO2 観測点の疎らな領域を補い、大気中の炭間より、19 か所の TCCON 観測点についてバイアスの

素収支の詳細な実態の解明を可能にするものとして解析を行うことにした。

期待されているが、データにバイアスが含まれてお選別されたデータからは、
TCCON 観測点毎にΔXCO2

り、逆転法によるフラックス推定に用いる場合の課(GOSAT XCO2 と TCCON XCO2 の差)の平均値と二乗平均題となっている。温室効果ガス観測技術衛星「いぶ平方根(RMS)を求め、緯度および高度差（TCCON 観測き」(GOSAT)のプロジェクトではバイアス補正された

点と FTS 視野内平均高度の差）の平均値との相関を

XCO2 データ（FTS L2 CO2 カラム量) (SWIR)も公開し調べた。

ており、データ全体として TCCON 地上観測データを
基 準と し た バ イア ス は 補 正 され て い る 。し か し

4. 結果

TCCON 観測点毎に求めた GOSAT XCO2 データのバイア

ΔXCO2 の平均値については、南半球の TCCON 観測

スは、補正前より小さくなった観測点もあれば、逆点ではいずれも負のバイアスを示す一方、北半球でに大きくなった観測点もあり（V02.72 と V02.75 とは負から正まで比較的均等に分布した。緯度に対しの比較）（井口, 2020）、逆転法に利用する上で依然ては正の回帰係数が示されたが余り相関は高くない。

として大きなバイアスが残っていると言える。

高度差との相関は見られなかった。

本研究では、TCCON 観測点毎に求めた GOSAT XCO2

ΔXCO2 の二乗平均平方根については、緯度との相データのバイアスをより小さくすることを目指し、関は見られなかったが、平均高度差との間に比較的その要因を明らかにすべく、まずはバイアスと観測高い相関が見られた。

点の地理的要素との相関を調べてみた。

2. 使用データ
本研究では、衛星観測に基づく XCO2 データとして
GOSAT FTS L2 プロダクトの V02.72 を、GOSAT Data
Archive Service (GDAS)より取得して使用した。また、バイアス検証のリファレンスとなる地上観測データとして、TCCON Data Archive より GGG2014 デー
タを取得して用いた。

3. 解析手法
バイアスを求めるにあたり、GOSAT SWIR プロダク
ト V02.75 におけるバイアス補正で用いられたマッ

図1

TCCON 観測点におけるΔXCO2 の二乗平均

平方根(RMS)と平均高度差の散布図

チアップ条件に従い、GOSAT データと TCCON データ

参考文献

からデータの選別を行った。ただし、今回は取得可

井口敬雄, 2020, 京都大学防災研究所年報, 63B（投能なデータの関係で、GOSAT データについては FTS

稿中）― 129 ―

MC-04(P4L)

地 球 シ ス テ ム モ デ ル に よ る CMIP6 実 験 で の
大 気 CO₂分 布 再 現 性 の 評 価*田 中 泰 宙 , 辻 野 博 之 , 足 立 恭 将 , 小 畑 淳 , 中 野 英 之 , 保 坂 征 宏 , 神 代 剛 , 行 本 誠 史(気 象 庁 気 象 研 究 所 )す．気象研究所 MRI-ESM1 では大気 CO₂濃度が現実と

1. はじめに
地球温暖化の将来予測や適応策には，CO₂分布を観測・監視し，また観測で検証された数値モデルにより将来の CO₂濃度変化を予測する技術が不可欠である．従来の温暖化予測実験では多くの場合，大気 CO₂濃度は全球年平均値を一様に仮定して計算を行ってきた．結合モデル相互比較実験 (CMIP)では，炭素循環を含み，大気 CO₂濃度を予測する地球システムモデル (ESM) の比較が，第 5 期実験 (CMIP5) から進んでいる．これによって，CO₂の排出シナリオや気候の変化に対する海洋や陸域生態系の炭素フィードバックが取り入れられ，
より現実的プロセスに基づいた CO₂と気候の予測結果が期待できる．今のところ，Hoffman et al. (2014)等の比較結果はあるものの，モデルを改良し信頼性を向上させるには，観測との比較を通じたより詳細な解析が必要である．本研究では第 6 期結合モデル相互比較実験(CMIP6)での気象研究所の地球システムモデル MRIESM2.0 および他機関の気候モデルによる大気 CO₂分

比較して十分高くならないという問題点があったが，
MRI-ESM2.0 では従来と比較すると改善がみられる．
しかし観測値と比較するとまだ濃度上昇が十分ではな
く，観測による全球 CO₂濃度の 2014 年の年平均値は約398 ppm と推定されるところ，MRI-ESM2.0 では 381
ppm にとどまっている．また他機関の ESM による全球平均大気 CO₂濃度を比較すると，歴史再現実験でもその差は非常に大きく，CO₂濃度の時間発展について
は CMIP5 に提出されたモデルからの大きな改善は見られない．今後，気候モデルによる CO₂分布を地上，航空機および衛星観測と比較し，その特性を調査する．
参考文献
Adachi, Y., et al., 2013.: Pap. Meteorol. Geophys., 64, 1-19,
doi:10.2467/mripapers.64.1.
Arora, V. K., et al., 2019: Biogeosciences Discuss., doi:10.5194/bg2019-473.
Hoffman, F. M., et al., 2014: J. Geophys. Res.: Biogeosciences, 119,141-162, doi:10.1002/2013jg002381.

布を比較解析し，その特徴を調べる．

Nakano, H., et al., 2015: Global Biogeochemical Cycles, 29, 1706-

2. MRI-ESM2.0 の炭素循環過程
気象研究所地球システムモデル MRI-ESM2.0 (Yukimoto
et al., 2019)は，大気大循環モデル MRI-AGCM3.5, 海洋
モデル MRI.COMv4, エーロゾルモデル MASINGAR
mk-2 rev.4c, 大気化学モデル MRI-CCM2.1 を結合させた気候モデルである．炭素循環は MRI-ESM1 (Adachi et

1724, 10.1002/2015GB005128.
Obata, A., and Y. Adachi, 2019: J. Geophys. Res.: Biogeosciences,
124, 1865-1886, 10.1029/2018JG004696.
Yukimoto, S., et al., 2019: J. Meteorol. Soc. Jpn.,
doi:10.2151/jmsj.2019-051.

al., 2013)に含まれる陸域炭素循環モデル (Obata andAdachi, 2019) および海洋生物地球化学循環モデル(Nakano et al., 2015)を用いている．このモデルでは窒素循環は含まれておらず，また，大気 CO₂による放射フィードバック以外は気候からのフィードバック過程は含まれていない．
3. 結果
 CMIP6 では炭素循環結合気候モデル相互比較実験(C4MIP; Arora et al., 2019) で，炭素の放出量駆動 (Edriven) の気候実験結果が提出されている．図 1 に，

図 1. CMIP6 C4MIP esm-hist 実験による地表付近 CO₂全球平CMIP6 C4MIP 歴史再現実験 (esm-hist) に提出されて均濃度の時間変化の比較．黒太実線は NOAA ESRL にいる全球平均の地表付近大気 CO₂濃度の時間変化を示

よる観測，赤実線は MRI-ESM2.0。

― 130 ―

MC-05(P3L)

南鳥島において観測されたバックグラウンド大気の二酸化炭素
安定同位体比の変動*村山昌平 1、坪井一寛 2、石島健太郎 2、石戸谷重之 1、松枝秀和 2、森本真司 3、佐藤幸隆 4、
幸田笹佳 4、雪田一弥 4、佐藤祥平 4、池田諒 4、洞口拓也 4
1 産業技術総合研究所、2 気象研究所、3 東北大学、4 気象庁地球環境・海洋部に他の期間より CO2 濃度増加及び δ13C 減少が顕著ではじめに南鳥島は、国内で唯一バックグラウンド清浄大気の あり、エルニーニョ期間と重なっていた。Rn-select
観測が可能であり、同緯度帯を代表する大気組成の変 で選別された CO2 濃度と δ13C の経年変動が全球規模動を捉えるのに適した場所である。一方、同地には大 の炭素収支を反映していると仮定し、Goto et al.2)の手
陸起源の人為活動や陸上生物活動の影響を受けた気 法を用いて全球炭素収支を求めたところ、2012~2018
塊がイベント的に運ばれて来る時もある。南鳥島にお 年に化石燃料消費で平均 9.2±0.2(1σ) PgC y-13）放出さける大気中 CO2 濃度の変動要因を詳細に調べるため れたもののうち陸上生態系（土地利用変化による放出に、気象庁の協力の下、2011 年 6 月よりフラスコサ を含む）及び海洋による正味の吸収の平均は、それぞンプリング法による二酸化炭素(CO2)の安定同位体比 れ 2.5±1.7(1σ) PgC y-1、2.0±0.8(1σ) PgC y-1 となり、上(δ13C、δ18O)の観測を実施してきており、さらに 2018 記 CO2 濃度増加、δ13C 減少が顕著な期間は、陸上生
年 3 月に連続観測を開始した。本発表では、これまで 態系による炭素吸収が弱まる傾向が見られた。δ18Oの観測結果について報告するとともに、これらの観測 については 2014~2015 年に増加傾向が見られるが、エデータに対して、同地における大気中ラドン(Rn)濃度 ルニーニョ時に世界各地で CO2 の δ18O の経年変動が連続観測データを用いたバックグラウンド清浄大気 正の偏差を示すこと、
東南アジアや南米の降水の δ18O
データの選別法を適用した結果についても紹介する。 が正の偏差を示すこと等が指摘されており 4)、上記増
2. 観測・解析方法
加はこれを反映している可能性がある。
発表では、CO2 安定同位体比連測観測データに対しフラスコサンプリング法による観測では、現地において、概ね週 1 回の頻度で大気試料を採取し、産総研 て Rn-select を適用した結果についても紹介する。
において主要温室効果気体の濃度及び CO2 の安定同 謝辞 観測にご協力いただいた気象庁職員の方々、産総研
位体比の分析を行った。連続観測は、レーザー分光法 スタッフに謝意を表したい。本研究は環境省地球環境保全を用いた分析計を現地に設置して実施した。時系列デ 試験研究費等により実施されたものである。
参考文献 1)Nakazawa et al. (1997) EnvironMetrics 8, 889. 2)
ータに対するベストフィットカーブの計算及び、季節
Goto et al. (2017) J. Geophys. Res. Biogeosci. 122, 1192. 3)
変動、経年変動等の各成分の分離は、Nakazawa et al. 1) Global Carbon Project (2019). 4) Welp et al. (2011) Nature 477,の手法を用いて行った。また、Rn 濃度の時系列に対 579.
して、上記手法でベストフィットカーブを求め、当カーブより低濃度が観測された期間をバックグラウン
ド大気を反映した期間として判定し、当期間に得られた CO2 濃度・同位体比データをバックグラウンド大気を反映したものとして選別した(Rn-select)。
3. 結果と考察
図 1 に、これまでに得られた観測結果を示す。CO2
濃度は、春に最高値、初秋に最低値を示す明瞭な季節変動を示し、人為起源の CO2 放出を反映して、経年増加も見られる。δ13C は、CO2 濃度に対して明瞭な負の相関を示しており、両者の関係から季節変動は、主として大気－陸上生物圏(C3 植物)の交換に起因していることが確認された。δ18O については、炭素循環だけでなく水循環も関係しているため、CO2 濃度との相関は見られないが、夏季に最高値、晩秋に最低値を示す明瞭な季節変動を示した。全データと Rn-selectを比較すると、Rn-select では冬季の大陸起源の人為活
動や陸上生態系の呼吸活動を反映した高 CO2、低 δ13C
データ及び夏季の光合成活動を反映した低 CO2、高δ13C データが除去され、δ18O については、年間を通して北半球高緯度ほど降水や大気中 CO2 の δ18O が低 図 1. 南鳥島での観測で得られた（上）大気中 CO2（中）CO2 の δ13C、（下）δ18O の変動。全デー
いことを反映して、通年北半球高緯度の大陸起源の低 濃度、
δ18O のデータが除去されており、全般的に季節変動 タ Raw（黒）及び Rn-select（赤）を適用した結果を示す。ベストフィットカーブ（実線）、経年変動（破の振幅が全データより縮小する傾向が見られた。
線）および増加率（一点鎖線:値は右軸）も示す。ま
経年変動については、2015~2016 年、2018~2019 年
た、下部矢印はエルニーニョ期間を示す。
1.

― 131 ―

MC-06+(P4L, C2P)

ニ ュ ー ジ ー ラ ン ド ・ ロ ー ダ ー 上 空 高 度 24-31 km で 観 測 さ れた非球形粒子と低濃度オゾン*酒 井 哲 1 , 内 野 修 1 , 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.

概要

ザー波長より小さい）粒子が分布していたと考えられ2020 年 2 月 16 日以降，ニュージーランド・ローダー

る．成層圏（対流圏界面-高度 33 km）エアロゾルの IBC

上空高度 24-31 km で，2019 年 12 月末から翌年 1 月には 1.86×10-3 sr-1 で，2015 年のカルブコ火山噴火直後のかけてオーストラリアで発生した森林火災起源と考え

約 2 倍，1991 年に噴火したピナツボ火山噴火から約 2られる高濃度の非球形粒子をライダーで観測した．ま年後の 1993 年 8 月と同程度の大きさである．

た，オゾンゾンデでは同高度で低濃度のオゾンを観測

Fig 2 に 2020 年 1 月-3 月の PDR の高度－時間断面図

した．このような高さで森林火災粒子を観測した例はを示す．2 月 16 日以降，同月下旬や 3 月中旬にも高度

これまで少なく，地球放射収支や大気化学場，また21−31 km に非球形粒子が観測されている．また 1 月中

GOSAT 等の衛星プロダクト導出にも影響を与える可

旬に高度 15 km で観測された高 PDR 層は，その後上方能性があるため，ここに報告する．

に広がり，3 月末にはその上端が高度 23 km に達している．

2.

ライダーとオゾンゾンデによる観測結果

17 February 2020, Lauder, NZ

Fig. 1a に 2020 年 2 月 17 日にニュージーランド・ロ

(a)

(b)

ーダー（45°S, 170°E）に設置した 2 波長・偏光ライダー
で観測した波長 532 nm の後方散乱比（エアロゾル混合比に対応，BSR）と粒子偏光解消度（非球形性の指標，
PDR）の高度分布を示す．
高度 24-31 km に BSR が最大 10，PDR が 14-16%のエアロゾル層を観測し，この領域に高濃度の非球形粒子が分布していたことが分かる．その光学的厚さを層上下端での信号減衰から見積もると 0.12 であった．この値と同じ高度でのエアロゾル後方散乱係数の積分値（IBC=1.36×10-3 sr-1）から消散・後方散乱係数比（Sp）を求めると 86 sr と高く，光吸収性のエアロゾルが分布していた可能性が考えられる．これらの観測値を 2017
年にヨーロッパ上空 15-16 km 高度で観測されたカナダ
森林火災粒子の観測値（PDR=18±1%, Sp=72±9%）[1]

Fig. 1 2020 年 2 月 17 日にニュージランド・ローダーで観測された（a）BSR（エアロゾル後方散乱比．実線）と PDR（粒子偏光解消度，点線），（b）オゾンゾンデで観測されたオゾン混合比の鉛直分布（実線）（点線：
2015-2019 年 2 月の平均値）。

と比較すると，PDR はほぼ同じで，Sp はやや大きい．
Fig. 1b に同日にオゾンゾンデで観測したオゾン混合比の高度分布を示す．上で述べたエアロゾルが観測された高度でのオゾン混合比は，2015-2019 年の 2 月平均に比べて 2-3 ppmv 低かったことが分かる．この主な理由は，オゾン混合比の低い対流圏の空気が上昇したことであると推測しているが，エアロゾル表面でのオゾン消滅反応の可能性もある．今後検討が必要である．
1.6）のエアロゾルが観測された．PDR は 3-8%で上層

Fig. 2 2020 年 1 月-3 月の PDR の高度－時間断面図．
+は圏界面高度を示す。
参考文献：[1] Haarig, M., 2017, Atmos. Chem. Phys., 18,の値よりも低く，非球形度が低い（もしくは粒径がレー

11847-11861.

また，高度 15-20 km にも比較的高濃度（BSR=1.3-― 132 ―

MC-07+(P3L, C2P)
寒冷地対応型ポータブル PM2.5 測定システムの開発と性能評価及び利用希望者への情報提供
安成哲平（北大北極セ；北大 GI-CoRE；北大広災害セ）, +若林成人（北大工学院）
松見豊（名大宇宙地環研）, 的場澄人（北大低温研）

＊

1. 背景
現在進行している地球温暖化において，北極域及び周辺域を含んだ特に中緯度から北極圏において，将来温暖化の進行と共に森林火災とそこから排出される大気汚染が予測されている（Veira et al., 2016）．大規模森林火災からは大気汚染が発生し，高濃度 PM2.5 が例えば，シベリア域及び周辺域の森林火災から発生し北海道（札幌）まで輸送されることが報告されている（e.g.,
Yasunari et al., 2018）．近年，衛星観測により森林火災の発生箇所の特定は容易となったが，実際に現地においては，アクセスやメンテナンスの難しさから現地の地
上 PM2.5 測定は困難な場合がある．日本国内では相当な数の PM2.5 測定機器が環境省により設置され，高密度観測が展開されている（https://bit.ly/3jmfSec）．一方，
シベリア域では，未だ地上の時空間 PM2.5 変動がよくわかっていないという状況である．このような場合，高価な機器を多数設置することは現実的でなく，シベリアは通年観測をする際にも冬季極寒な気候がよく知られており，観測機器自体にも工夫が必要である．そこで，我々の研究グループでは，名古屋大学と（株）
パナソニックが共同開発した安価な小型 PM2.5 センサー（Nakayama et al., 2018）を使用して，極寒の寒冷地でも使用できるシステム（自動温度調節断熱ボックス）を開発し，それに PM2.5 センサーを組み込み測定性能などの検証を行なってきた（若林, 2020）．
本研究発表では，その札幌での冬季検証結果と，その後のアラスカでの森林火災（Yasunari et al., in review）
やその後の冬季も含めた観測事例の紹介と，その後の改良版システムと希望利用者の作成・購入方法などについて説明・紹介する．
2. 寒冷地対応型ポータブル PM2.5 測定システム概要
鉄箱に入った小型 PM2.5 センサーを作成した断熱箱内に設置・固定し，4 つの白熱電球ヒーターのオン/オ
フを温度コントローラーで制御する．断熱箱内の温度が設定温度以下になると（現在基本設定は，5℃），ヒーターが点灯し，内部の温度を 0 度以上に保つことができる．断熱箱の 2 箇所の通風口を開け，そのうち１
つに防水ファンを設置して，強制通風で外気を取り込
み，内部の PM2.5 センサーが問題なく大気環境の PM2.5を測定できるようにした（若林, 2020）．現在，図 1b の商用バージョン（海外利用版：アラスカ・ロシアなど）の自動温度調整断熱ボックスは，1 台 7 万円程度で札幌の（株）タナカに依頼・作成が可能である（PM2.5 セ

図 1. 寒冷地対応型 PM2.5 測定システム（自動温度調整
断熱ボックス）の写真.（a）初期のテスト用に作成したプロトタイプの断熱箱とアラスカ大へ設置した様子（上の写真）；（b）その後，改良などを加えて，現在（株）タナカで作成を依頼できるバージョン（雨除け，防水ファンや変圧プラグの埋め込みなど）．
ンサー部分は別途名古屋大に作成依頼が必要）．また，海外の現地観測用に，使用マニュアルを作成した．
3. 結果とまとめ
プロトタイプ（図 1a）を使った試験では，断熱箱の通風口にファンをつけることで外気とほぼ同じ状況で
PM2.5 が測定可能なことがわかり（外に直置きした
PM2.5 センサーの 1 時間平均値との比較で決定係数
0.99），また札幌市内の環境省 PM2.5 の 1 時間値と本測定システムの1 時間平均値の比較でも決定係数0.75 程
度以上の良好な相関関係が確認できた（若林, 2020）．
実績として，このプロトタイプ測定システムをアラス
カ大国際北極圏研究センターに昨夏設置し，昨年の森（Yasunari
林火災時の高濃度PM2.5 測定に成功している．
et al., in review）．発表当日には，アラスカでの昨年からの連続時系列データなども紹介予定である．その後作成の改良版は誰でも購入が可能な状況となっている．
参考文献
Nakayama, T., et al. (2018), Aerosol Sci. Technol., 52(1), 2-12, doi:
10.1080/02786826.2017.1375078; Veira, A., et al. (2016), J. Geophys. Res. Atmos.,
121, 3195–3223, doi: 10.1002/2015JD024142; 若林成人（2020）, 2019 年度北海道大学工学院環境創生工学専攻修士論文, 50 pp.; Yasunari, T. J., et al. (2018),
Sci. Rep., 8, 6413, doi:10.1038/s41598-018-24335-w.

謝辞
本研究は，基盤研究（B: 19H01976；C: 16K06551）及び北大低温研共同研究の支援を受け，アラスカ大の岩花剛氏に設置協力をしていただいた．

注）+: 2020 年 3 月修士課程修了― 133 ―

MC-08(P4L)

地上観測データ解析による奈良におけるエアロゾルと気象要素の研究*神谷美里、中辻菜穂、山田奈直、中川真友、久慈 誠（奈良女子大学）

1. はじめに質量濃度が高くなっていることが分かった。これは OPC

近年、アジア地域では経済活動の発展に伴う大気汚染の小粒子と風向が示した傾向と同様であった。測定局のが深刻化し、健康被害や視程悪化による交通への影響が西側には市街地が広がっており主要道路が走っているこ

懸念されている。大気汚染を引き起こす要因の一つにエとから、市街地などで発生した微粒子が風に乗って運ばアロゾルが挙げられる。そのため、エアロゾルの動態をれてきた可能性がある。

把握することは大気環境を把握する上で重要である。

25

当研究室ではポータブルタイプの測定器を用いたエ
アロゾルの観測を継続的に行っている。ここで例えば、

20

風速などの要素と比較することで、ヘイズが発生しやす
い気象条件が調べられている (Salmond et al. 2015)。
そこで本発表では、エアロゾル観測データと気象要素とPM2.5 (µg m-3)

New Zealand の Aukland においては、気温や相対湿度、

1510の比較を行うことで、エアロゾルの微物理特性と気象要素との関係について報告する。

5

2. 観測データと解析方法

0

解析には、Optical Particle Counter（OPC）、微小粒
子状物質 Particulate Matter（PM2.5）、並びに気象要
素の各観測データを使用する。
【OPC】空気 1 L あたりのエアロゾルの粒子数濃度を粒径毎に測定する。2013 年 9 月から奈良女子大学で観測を行っており、観測時刻は 14:00 JST である。
【PM2.5（微小粒子状物質）】大気中に浮遊する粒径 2.5

N N N E E E S S S S S W W W N N(136) N E N (25) S E S (62) S W S (100) N W N
E (59) E
E (12) E
W (83) W
W (98) W
(73)
(24)
(22)
(30)
(69) (114) (69) (189)

図 1 2013 年 09 月 01 日から 2019 年 08 月 31 日における風向毎の PM2.5 質量濃度の平均値と標準偏差。
縦軸は質量濃度（µg m−3 ）、横軸は風向（括弧内の数
字は風向毎の観測回数を表す）を示す。赤い実線は全
データの質量濃度の平均値 (12.15 µg m−3 ) を示す。
また、PM2.5 は非降水日のデータのみ使用しており、データ数は 1165 である。

µm 以下の粒子の質量濃度（µg m−3 ）である。観測は本学から約 7 km 離れた西部大気汚染測定局において、2012 年 4 月から 1 時間毎に 1 日 24 回行われており、1

4. まとめと今後の課題

時間値が公表されている。

奈良における大気環境について調べた。また、気象要素【気象要素】奈良市の風向、視程を気象庁ホームページよりダウンロードした。本学から約 800 m 離れた奈良地方
気象台で観測が行われている。尚、観測データは OPC

本研究では、エアロゾル観測データを解析することでとの比較を行った。その結果、風向毎に粒子数濃度や質量濃度の違いがあることが分かった。
発表当日は粒子数濃度から算出したフラックスと風向の観測時刻と合わせて 14:00 JST のものを使用した。

の比較や後方流跡線解析を行った結果について詳細に議3. 結果と考察論する予定である。

OPC と風向の比較を行ったところ、南寄りあるいは
西寄りの風が吹くときに粒子数濃度が高い傾向が見られ、風向が東北東および南南東～西北西のときに全デー
タの平均よりも粒子数濃度が高いことが分かった。南南東～西北西という連続した範囲において粒子数濃度が高謝辞
PM2.5 データは奈良市役所より、気象観測データは気象庁より提供を受けました。厚く御礼申し上げます。また、観測にご協力頂いた関係者の皆様に感謝します。

いことから、本学で観測されるエアロゾルは風で輸送さ参考文献

れてきた可能性が示唆される（神谷 他 2020）。

Salmond et al. 2015, DOI:10.1002/joc.4509.
神谷 他 2020、日本気象学会 2020 年度春季大会講演予稿集、P117。

図 1 に風向ごとの PM2.5 の質量濃度の平均値と標準偏差を示す。この図より、風向が南西から西北西の時に― 134 ―

MC-09(P3L)
MIROC3.2 および MIROC5 化学気候モデルによる HFC のオゾン層への影響の解析
秋吉英治 1・E. Dupuy1・山下陽介 2,1（国立環境研究所 1・海洋研究開発機構 2）
＊

1.

はじめに
ハイドロフルオロカーボン（HFC）は、代替フロンとして生産され使用されており、その大気中の濃度は増加している。HFC は、オゾン層を化学的に破壊しないが、強力な温室効果ガス
（GHG）
である。
したがって、その増加は温暖化に影響を与える。
Velders et al. (2014) によれば、HFC が規制なしに増加した場合、その放射強制力は、今世紀末には
RCP2.6 の二酸化炭素の放射強制力に匹敵する。オ
ゾン層に対しては、その温室効果によって成層圏の気温と循環に影響し、間接的にオゾン濃度に影響を与える。 2016 年のモントリオール議定書のキガリ
改正では、HFC が規制物質に追加された。
本研究では、HFC の増加に対するオゾン、温度、大気循環の応答を評価するため、国立環境研究所で開発された MIROC3.2 化学気候モデルおよび
MIROC5 化学気候モデルを使ったアンサンブルシ
ミュレーションの結果について報告する。

2. 方法
温室効果ガスの将来シナリオのひとつである
RCP2.6 シナリオで 2095 年の大気成分について実験を行った。Hurwitz et al. (2015) の 2050 年における HFC 濃度を 2 倍および 3 倍にしたものがそれ
ぞれ、Velders et al. (2014)による 2095 年あたりの規制なしの HFC の放射強制力の下限および上限に相当することから、これらの HFC 濃度を想定して実験を行った。
(1) HFC を入れない実験（コントロール実験）(2) 2×HFC(2050 年)を入れた実験(3) 3×HFC(2050 年)を入れた実験のそれぞれの 100 アンサンブル実験を行い、オゾン
濃度や気温について、コントロール実験との差(2)-(1)、(3)-(1)の解析を行い、HFC の影響を解析した。
３．結果
ここでは（3）3×HFC(2050 年)実験について、100
アンサンブル平均の結果を示す。
得られた気温やオゾンの変化は、低中緯度では
Hurwitz et al. (2015)の経度平均 2 次元モデルの結果とよく似た結果となった。すなわち、気温に関しては成層圏の中部・下部で上昇した。オゾンについては、正偏差と負偏差の入り交じる複雑な応答となったが、これも 2 次元モデルの結果と同様であった。
60-200 hPa の正偏差は子午面流の下降流偏差に対応し、その上の 20-60 hPa の負偏差は子午面流の上昇流偏差に対応していて、これらは、オゾン混合比が上に向かって急激に増加する濃度勾配中で起こった移流の結果として説明できる。また、いちばん上に見られる 5-20 hPa の正偏差は気温の減少による
化学的な応答の結果と考えられる。このような正偏差・負偏差の入り交じった応答により、オゾン全量への影響は非常に小さなものとなった。
一方、高緯度の影響は、2 次元モデル、MIROC3.2
モデル、
MIROC5 モデルの三者間で異なる結果が得られた。詳しい解析の結果、MIROC3.2 や MIROC5の 3 次元モデルでの HFC 増加による波動および波動を介した循環への影響が、冬季で異なるためということがわかった。
４．まとめ
HFC が規制なしに増加した場合でもオゾン全量への影響は小さいことがわかった。ただし、高緯度への影響は、大気波動を介した影響のモデルによる違いが大きく、結果の解釈には注意を要する。

図： HFC が規制なしに増加した場合の MIROC3.2（左）とMIROC5（右）化学気候モデルによる気温の変化（上段）、
オゾン混合比の変化（中段、等値線）、鉛直流の変化（中段、赤色が上昇流偏差、青色が下降流偏差）、オゾン全量の変化（下段）。横軸は緯度。
謝辞：本研究は推進費【2-1709】と国環研のスパコンによって行われた。

― 135 ―

MC-10(P4L)

北半球高緯度陸域メタン収支のボトムアップ評価
伊 藤 昭 彦 (国 立 環 境 研 究 所 、 海 洋 研 究 開 発 機 構 )1.

然起源、約 40％が人為起源と推定された。最も大きなはじめにメタン（CH4）は人為起源の温室効果ガスとして二酸寄与を持ったのは湿原による放出であり、化石燃料採化炭素（CO2）に次いで重要であり、短寿命気候駆動物

掘、廃棄物、地質学的起源がそれに続いていた。気候

質としても注目されている。そのため CH4 の広域収支的な制約のため、農業（主に水田）やシロアリを起源を把握することは、温暖化の現象解明と対策立案の上とする放出は小さかった。

で非常に重要である。北半球高緯度域は、西シベリア

経年変動は領域間で異なっており、北アメリカではやハドソン湾低地に広大な湿原が広がり、自然起源

長期的に増加していたのに対し、北ヨーロッパとシベ

また、
CH4 の大きな放出源になっていると考えられる。

リアでは 1990 年以降に減少した後、再び徐々に増加す

天然ガスや石油の採掘に伴う人為起源放出も寄与してる傾向にあった。その主要因は化石燃料起源の放出量いる。さらに、近年の気候変動によって永久凍土やハ変化であり、湿原や火災などの自然起源では年々変動

イドレート起源の放出が生じている可能性もある。本は比較的大きいものの長期的な増減傾向は小さかった。

研究では、ボトムアップ的手法を用いて北半球高緯度

最大寄与を持つ湿原放出に関して観測ベースのデー

陸域のメタン収支を総合的に評価した[1]。

タと比較したところ、空間分布は概ね整合していたが、冬季の放出を過小評価しているなど時間変化には改良

2.

手法とデータの余地があることが示された。今後はトップダウン推対象とする領域は北ヨーロッパ（北欧諸国と東経 60度以西のロシア）、
シベリア（東経60 度以東のロシア）、

定など別手法での推定との整合性検証を進めていく予定である。

北アメリカ北部（カナダ、アラスカ）とした。自然起
源メタン収支はモデルと地表データに基づいて推定した：湿原および乾燥土壌酸化（陸域モデル VISIT）、火災（衛星データ GFED4s）、シロアリ（土地利用に基づ
く推定）、地質学的起源（Etiope ら[2019]データ）。湿原の分布は Global Lake and Wetland Dataset を使用し、Walter and Heimann (2000)の CH4 生成放出スキームを適用して推定を行った。また、地表での渦相関法による測定データを機械学習によって広域化した Peltola らによるデータセットによって検証を行った。人為起源放出の推定には EDGAR 5.0 データセットを使用し、化石
燃料採掘、産業（工業・交通）、農地土壌、家畜、廃棄物処理のセクター毎に評価を行った。対象とする期間
は 1980〜2015 年とし、上記の各放出/吸収源について空間分解能 0.25 度のマップを作成して領域毎に集計した。
人為起源放出については、UNFCCC などによる国別排第１図

ボトムアップ手法によって推定された

2000–2015 年の CH4 収支分布．

出推計値との比較を行った。
参考文献
3.

[1] Ito, A. Methane emission from pan-Arctic natural

結果と考察

北半球高緯度陸域の全体的な CH4 収支は、2000−2015

wetlands estimated using a process-based model,

年の期間については 57.2 Tg CH4 yr の放出源と推定さ1901–2016. Polar Science 21, 26–36, doi:10.1016/j.polar.

れた（第１図が空間分布を示す）。そのうち約 60％が自2018.12.001 (2019).

–1― 136 ―

MC-11+(P3L, C2P)

大気の川が日本にもたらす豪雨の時空間的特徴*山 田 将 喜 (筑 波 大 院 生 命 地 球 科 学 研 究 群 ) ,


はじめに

釜 江 陽 一 (筑 波 大 生 命 環 境 系 )いて月別に見てみると 月に東北地方の日本海側で見大気の川とは温帯低気圧に伴う寒冷前線の前面にられた極大域が 月は東海や九州の太平洋側へと移っ

沿って南方から流入した水蒸気が中緯度帯を細長くていることが分かる 月の秋田市 月の静岡市と宮崎

流れる現象である[1]大量の水蒸気と強い下層風が特市のそれぞれについて該当する事象のみを抽出したと徴であり[2]上陸し斜面に沿って上昇することで大雨

ころ前者は停滞前線や温帯低気圧が日本海付近に停またそれに伴う洪水を引き起こすことが知られている

滞しており後者は日本の南の海上に台風が接近して[3]大気の川は北米欧州においては研究が盛んであっいる事例が多く見られた特定の気圧配置が斜面に対たが日本におけるものはまだ歴史が浅い

して垂直に流れ込む大気の川を強化し大雨の持続に

春から秋にかけての東アジアでは大気の川がもた
らす降水が総降水量および極端な豪雨 (日降水量 繋がったと考えられる
以上より大気の川は春に豪雨を夏に大雨を持続さ

mm 以上)の発生事例の内の多くを占めることが明らか

せる頻度が高いことが分かった特に西～南側斜面でになっている[4]
本研究では季節と地点ごとに異なる閾値を用いては影響を強く受けるため特に警戒が必要である


豪雨を検出することで大気の川が各地域に与える影響についてより詳細に定量化し豪雨の強度や降雨の持続性に対する大気の川の寄与度を明らかにする

使用データおよび解析手法

過去の日降水量についてはAPHRO_JP を用いる大
気の川の抽出についてはJRA-55 の比湿および水平風のデータを使用し[5]の定義に従う本研究では

～ 年の  年間において日本の各格子点での日降
水量上位 ％を豪雨と定義しこのうち大気の川によるものの占める割合に着目したまた過去の日降水量の上位 ％を大雨と定義し 日以上連続して発生し

図 1 春 (3～5 月)夏 (6～8 月)の大気の川による豪雨の発生頻度(%)

たものも同様に着目した

結果とまとめ

豪雨の発生頻度は春の中部地方で最大で に達し最も高い値を示した 図  中部地方は冬においても頻度が高いのが特徴であり年間を通して影響を強く受ける地域であるといえる.いずれの季節においても値の高い地点は西～南側斜面に偏っており,風向との関係が示唆される.また高頻度の地域の降水を強度別に見てみると,強度が大きいほど大気の川が全体に占める割合は高いこと,そしてその傾向は春の方が顕著である
ことが分かった.
一方で  日以上連続して発生した大雨の発生頻度は
夏の中部地方や九州地方で高い値を示しており最大で に達した豪雨の発生頻度と比較して最大値

参考文献[1] Zhu, Y., and R. E. Newell, 1998: A proposed algorithm
for moisture fluxes from atmospheric rivers. Mon. Wea.
Rev., 126, 725-735.
[2] Gimeno, L., R. Nieto, M. Vazquez and D. A. Lavers,
2014: Atmospheric rivers: a mini-review, Frontiers inEarth Science, 2, 1-6.
[3] Ralph, F. M., et al. 2006: Flooding on California's
Russian River: Role of atmospheric rivers. Geo. Res.
Let., 33, L13801.
[4] Kamae, Y., et al. 2017: Climatological relationshipbetween warm season atmospheric rivers and heavy
rainfall over East Asia. J. Meteor. Soc. Japan, 95,
411-431.
[5] Mundhenk, B. D., et al. 2016: All-season climatology andvariability of atmospheric river frequencies over the
North Pacific. J. Climate, 29, 4885-4903.

をとる季節が異なっていることが分かる～ 月につ― 137 ―

MC-12(P4L)

ヘリコプターを利用した北陸地方上空における過酸化水素
およびホルムアルデヒド濃度の測定*渡 辺 幸 一 (富 山 県 立 大 学 工 学 部 ), 楊 柳 (富 山 県 立 大 学 工 学 研 究 科 )長 堀 友 (富 山 県 立 大 学 工 学 部 ), 尾 形 佳 行 (富 山 県 立 大 学 工 学 部 )

上で高く上空で低かったが，2019 年 12 月 25 日におい

はじめに

大気中の過酸化水素（H2O2）は，主にオゾン（O3）ては上空 8000ft で最も高かった．後方流跡線の結果かを介した光化学反応によって生成され，二酸化硫黄

ら，2019 年 12 月の観測日は上空の方が中国からの越境（SO2）の液相酸化を促進させるなど重要な役割を果た汚染の影響を受けやすい状況であり，SO2 や HCHO のしている。ホルムアルデヒド（HCHO）は、化石燃料越境輸送が示唆される．2018 年 3 月 28 日は中部日本一の不完全燃焼により一次排出されたり，メタン等の酸帯がアジア大陸からの帯状高気圧の影響下であり、越化過程において二次生成されたりしている．また，

境汚染物質の影響を大きく受け，各成分共に比較的高HCHO は SO2 の硫酸への液相酸化を抑制する働きをも濃度であった．

ち，特に H2O2 が不足している状況下では SO2 と HCHO

夏季の観測結果[1]とは逆に，寒候期における全観測の液相反応によりヒドロキメタンスルフォン酸塩の生日において，SO2 よりも H2O2 濃度が低く，酸化剤が不成が卓越することとなる．そのため，両者の測定デー足している状況であり，SO2 の硫酸への液相酸化が抑え

タの蓄積が重要となるが，国内での同時測定例は非常られていたものと考えられる。2014～2016 年の 3 月にに少なく，特に東アジア域上空での H2O2 と HCHO の実施した観測（HCHO 測定は行っていない）において同時観測はほとんどなされていない．

も同様の結果であった[2].また，H2O2 よりも HCHO 濃

本研究では、アジア大陸からの越境汚染の影響を受度の方が高く，SO2 と HCHO によるヒドロキメタンス

けやすい富山県の地上および小型ヘリコプターを利用

ルフォン酸生成が（硫酸生成よりも）卓越しやすい条

した上空大気中の H2O2 と HCHO の測定を行い，大気件であったと考えられる．

中の濃度変化や SO2 の液相酸化能力およびエアロゾル
粒子生成への影響について考察する．
方法

本 研 究 で は ，（ 有 ） ア ド バ ン ス ド エ ア ー 社（https://www.addair.jp/）保有の R44 型４人乗りヘリコ
プターを利用して富山県射水市上空の大気観測を行った．目的高度（4000ft および 8000ft）において 10 分間
旋回水平飛行し，ミストチャンバー法により大気中の過酸化物やアルデヒド類を採取した．試料採取終了後，直ちに富山県立大学構内へ下降し，捕集液が入ったポ
リ瓶を超低空で投下させ実験室へ運び、速やかに HPLC
法により分析を行った．学内へサンプルを輸送後，次図１ 寒候期の富山県射水市上空における H2O2 ，の高度へ上昇し，再び試料採取を行った．

HCHO，O3 および SO2 濃度(ppb)の鉛直プロファイル．


HCHO については µg/m3 での濃度表記も示した．

結果と考察

図 1 に、寒候期の富山県射水市上空における H2O2，
HCHO，
O3 およびSO2 濃度の鉛直プロファイルを示す。

参考文献

H2O2 は地上よりも紫外線が強い上空で高くなる傾向が[1] Watanabe, K., et al., 2016, Atmos. Environ., 146,

みられ，2018 年 3 月の観測時以外は高度 8000ft（約2400m）で最も高かった．HCHO および SO2 は通常地

174-182.
[2] Watanabe, K., et al., 2018, J. Atmos. Chem., 75, 141-153.

― 138 ―

MC-13(P3L)

綾里における酸素および二酸化炭素濃度の連続観測に基づく
近傍工場のセメント生産の影響の評価*

石戸谷重之 1、近藤裕昭 1、坪井一寛 2、石島健太郎 2、松枝秀和 2、青木伸行 1、村山昌平 1、佐藤幸隆 3、
幸田笹佳 3、雪田一弥 3、佐藤祥平 3、池田諒 3、洞口拓也 3
1
産業技術総合研究所、2 気象研究所、3 気象庁 地球環境・海洋部

1. はじめに酸素（O2）と二酸化炭素（CO2）の濃度を組み合わせて得られる大気ポテンシャル酸素（APO = O2 + 1.1 xCO2）は陸上生物活動に対する保存量であり、季節変動
より短い時間スケールでは主に大気海洋間の O2 交換を反映して変動する。ここで 1.1 は陸上生物活動によるO2 と CO2 の交換比（Oxidative Ratio; OR = -O2/CO2
molmol-1）である。そのため APO を用いることで、周辺海域の海洋生物生産等に関する情報が得られる。一方、化石燃料消費では、天然ガス、石油および石炭の OR がそれぞれ 1.95、1.44 および 1.17 であり（Keeling,1988）、セメント生産では CO2 を排出するが O2 消費を伴わないため OR がゼロになる。このように陸上生物活動と異なる OR を持つ化石燃料消費の影響は、APO に基づ
く大気海洋間 O2 交換評価の上で干渉成分となる。そこ
で今回、気象庁の綾里観測所での連続観測と、高解像度の局所輸送モデルを用いて、綾里近傍の化石燃料消費が観測結果に及ぼす影響を検討したので報告する。
2.観測とモデル
綾里気象観測所（39.03°N, 141.82°E）において、2017 年 8 月より、磁気式酸素分析計と非分散型赤外分析計を用いた大気中 O2 濃度（d(O2/N2)＊）と CO2 濃度の連続観測を開始した。測定精度は、標準ガス分析における出力の 2 分間移動平均値の標準偏差がd(O2/N2)で約 ±5 per meg 、 CO2 濃 度 で は ±0.06 ppm で あ る（Ishidoya et al., 2017）。局所輸送モデル（Kondo etal., 2001）は水平 1km 四方、地上付近で鉛直 20～50mの解像度を有し、燃焼起源 CO2 flux として EAGrid2010JAPAN（福井他, 2014)データを、植生起源 CO2 flux
は NCAR-LSM（Bonan, 1997)に基づいた計算値をそれぞれ与えた。

日本セメント協会, 2019）から、セメントによる CO2 排
出量を年間で一定として環境省の手法で算出し、同工場の格子点から煙上昇を考慮して 250m の高さから放出させた。この条件下で、綾里における 2017 年 11 月のセメント生産・その他の化石燃料消費・陸上植物活動のそれぞれによる CO2 濃度変動を局所輸送モデルで計算した。得られた計算結果を、その他の化石燃料および陸上植物の平均的な OR を 1.4 および 1.1 として O2
濃度に換算し、図 1 下段と同様の関係を調べた結果、観測と同様に一部のデータに低 OR が現れることが分かった。本研究は、観測地点近傍のセメント工場からの CO2 排出の影響を検出・評価できる可能性を示すとともに、CO2 回収技術が社会実装された際に現れると考えられる、セメント生産とは逆に CO2 濃度が変化せず O2
濃度が減少する OR を観測で検出できることを示唆している。
謝辞：本研究は環境省地球環境保全等試験研究費、JSPS
科研費 JP19H01975 等により実施された。観測にご協力頂いた気象庁の皆様に御礼申し上げます。

＊d(O2/N2)=[(O2/N2)sa/(O2/N2)st-1]x106、sa および st は測定試料と標準試料を示す。1 μmol mol-1 の O2 分子の増減によりd(O2/N2)が 4.8 per meg 増減する。

3. 結果と考察
綾里で観測された大気中d(O2/N2)、
CO2 濃度、および APOの変動を図１上段に示す。d(O2/N2)および APO は CO2 濃度と逆位相の季節変動を示し、夏季に極大を示した。
このことは、d(O2/N2)の変動が大気海洋間の O2 交換と植物や化石燃料の陸上の影響の両者により駆動されていることを示している。また夏季の日日変動にも APOの極大が見られており、夏季に海洋から大気への O2 放出が顕著であることが示唆される。
図１下段には、観測されたd(O2/N2)と CO2 濃度の関係を示した。図から、特に 1 時間値において、天然ガス・
石油・石炭の消費や陸上生物活動から予測されるよりも明らかに小さい OR（図の傾きの絶対値に相当）が時折観測されていることが分かる。この原因として、セメント生産による CO2 排出の影響が考えられるが、綾里
サイトの北西約 6 km 地点には太平洋セメントの工場があり、風向きによってその影響を受ける可能性がある。
そこで公開されているクリンカ製造量の情報（(一社)

図 1：（上）綾里で観測された大気中d(O2/N2)、CO2 濃度およびAPO の変動。灰色は 1 時間平均値、黒は 24 時間移動平均値をそれぞれ示す。
（下）上図のd(O2/N2)と CO2 濃度の関係。d(O2/N2)
は ppm 相当の変動量に換算した結果を示す。石油、天然ガス、
石炭、セメントそれぞれの化石燃料消費と、陸上生物活動の場
合に予測される関係を合わせて示す。

― 139 ―

MC-14(P4L)

GOSAT シ リ ー ズ 全 球 二 酸 化 炭 素 吸 収 排 出 量 推 定*齊 藤 誠 ， 丹 羽 洋 介 ， 佐 伯 田 鶴 ， 村 上 和 隆 ， 宮 内 達 也 ， 八 代 尚 、 白 石 知 弘 ，
平田竜一，吉田幸生，森野 勇，野田 響，大山博史，亀井秋秀，松永恒雄(国 立 環 境 研 究 所 )NIES-TM (National Institute for Environmental Studies

1. はじめに
主要な温室効果ガスである全球の二酸化炭素（CO2）(NIES) global atmospheric tracer Transport Model) と固定

およびメタン（CH4）大気濃度分布を観測し, 亜大陸ス

ラグカルマンスムーザーを組み合わせたシステムを使ケールでの CO2 および CH4 の吸収排出量の推定精度を用してきたが, GOSAT-2 L4プロダクトではNICAM-TM

高め, 地域ごとの吸収排出状況の把握や森林炭素収支(Non-hydrostatic Icosahedral Atmospheric Model (NICAM)の評価などの環境行政に貢献することを目的として,based Transport Model) に 4 次元変分法を組み合わせた

温 室 効 果 ガ ス 観測 技 術 衛 星「 い ぶ き」（ GOSAT;NICAM-TM 4D-Var システムを使用する. NICAM-TM

Greenhouse gases Observing SATellite）は 2009 年 1 月に

4D-Var システムは水平解像度 glevel 5 (約 223 km), 鉛直

打ち上げられた. 打ち上げから 11 年を経過した現在も40 層, 時間解像度 20 分で運用する. また, 先験情報とGOSAT の観測は継続中である. また, GOSAT による主して使用する森林火災放出量データに関しては, 火災

要な温室効果ガスの宇宙からの観測を強化・継続し, 気やバイオマス情報に関係する他衛星プロダクトを使用

候変動や人間活動が炭素循環に与える影響を監視する

して GOSAT-2 プロジェクト内で新たに作成したデータとともに, 気候科学と気候変動に関連する政策に貢献を使用する. 本発表では, GOSAT/GOSAT-2 L4 プロダク

することを目的として，2018 年 10 月に GOSAT の後継

トで使用するシステムの違いが全球 CO2 吸収排出量推機 で あ る GOSAT-2 が 打 ち 上 げ ら れ た . 現 在 は定に及ぼす影響, 先験情報の特性, また, 最新の L2 プ

GOSAT/GOSAT-2 の 2 機の衛星が同時運用されている.

ロダクトを用いた GOSAT-2 L4 プロダクトの試験結果

GOSAT/GOSAT-2 は主センサとしてフーリエ変換分光等について発表する.

計を搭載しており, 地表面により反射された太陽光と地表面や地球大気からの放射を短波長赤外（SWIR;
Short-Wavelength InfraRed）から熱赤外域における複数のバンドで観測する. GOSAT/GOSAT-2 プロジェクトでは, これらの観測から得られた輝度スペクトルデータ
をレベル 1 プロダクト, SWIR の輝度スペクトルデータから求めた CO2・CH4 カラム量データをレベル 2（L2）
プロダクト, L2 プロダクトや地上観測データに基づいて推定した全球 CO2・CH4 吸収排出量データをレベル 4（L4）プロダクトとして提供している（各処理レベル
における他プロダクトも提供. GOSAT-2 プロダクトについては現在準備中のものを含む）．本発表では
GOSAT-2 L4 プロダクトの概要を中心に紹介する.
2. 全球 CO2 吸収排出量プロダクト
L2 プロダクトおよび地上観測データをもとに, 大気輸送モデル・インバース解析を介在して月別全球 CO2
吸収排出量を推定したデータをL4 CO2 プロダクトとして公開する（GOSAT-2 L4 CO2 プロダクトは公開に向けて準備中）. L4 プロダクトの中心となる大気輸送モデ
ル・インバース解析として GOSAT L4 プロダクトでは― 140 ―

気 象 教 育 （ME）

ME-01+(P3P, C3A)

戦争終結を遅らせた台風―「藤原の効果」の発見―
山本哲（気象庁）
１

はじめに

この台風はマッカーサーの受け入れの整備を進めて近接した２つの台風の相互運動を示す「藤原の効いた厚木基地も襲い、マニラ会談で合意された 8 月果」の語について、山本（2013 春季大会）は、この

26 日に間に合わせることは絶望的となった。日本は現象が北尾次郎（1853～1907）によって理論的に導占領延期を示唆する電信を送る。この通信は米国でかれ、Bernhard Haurwitz (1905～1986)により実際

いち早くマスコミに知られ占領計画延期の惧れが伝のデータで検証されたもので、世に信じられている

わる。日本の要求を呑んでの延期に批判的な報道がような藤原咲平（1884～1950）の寄与は認められず、続いたが、米軍は日本の受け入れが物理的に不可能

科学的に公正とは言い難いエポニムであることを示であると判断し、占領日程の 48 時間延期を日本に通したが、藤原の名が付いた理由については十分議論知する。厚木基地では「戦争中一度も吹かなかった

できなかった。本発表ではその後の調査をもとにし神風がついに吹いた」と歓喜の声が上がったという。

て、もっともらしい仮説を提案する。

米国は、占領延期は日本本土と沖縄の間の２つの台

２風によるものであることを強調するマッカーサー名「藤原の効果」の物語（仮説）"Fujiwhara effect"の使用例は 1951 年の米国気象学会発行の雑誌に複数見出されていたが、1950 年秋の談話を発表する。これらはまさに Haurwitz が「藤原の効果」を実証した２つの台風であった。

に Herbert Riehl (1915～1997)が米国気象局の予報

8 月 14 日で対日戦争は事実上終結したが、トルー官を対象に行った研修で"Fujiwhara rule"なる語を

マン米大統領は対日勝利宣言は日本の降伏文書署名"famous"の形容詞をつけて説明していることがわかを待たねばならない、と警戒を緩めなかった。そのった。"Fujiwhara effect"とまったく同一の意味で

予定が台風により遅れたことは「神風」の力を米国ある。この 1950 年 9 月に藤原が逝去していた。

人に信じさせるのに十分な出来事であった。1950 年

対日戦争において、２度にわたり第三艦隊に被害

秋、渦の研究者として知られた藤原の逝去の報が米をもたらすなど台風は米軍を悩ませていた。米軍は国に伝わり、藤原が終戦時に対戦国の気象局長官（中航空機による台風偵察体制を整備し、1945 年 6 月に

央気象台長）であったことが気象関係者に知られる。

は北西太平洋での台風の動きは詳細に把握される。

台風＝神風を操って一見奇妙な動きをもたらし、米日本侵攻したモンゴルの台風による撤退（近年の軍の進攻を阻んだとされた現象が「藤原の効果」と研究ではほぼ否定される）と日本の神風史観、特別呼ばれるのは自然なことであった。

攻撃隊の名称が「神風」（米国では"Kamikaze"と表記

３

おわりに

される）＝台風であることが米軍のプロパガンダに以上、意図的に事実と想像をないまぜに記述した。

より米国人に知られていた。日本人は台風に頼るし今後さらに資料を発掘して検証しなければならない。

かないところまで追いつめられているとの意味であ

科学的に公正と言い難い「藤原の効果」の語は使ったが、本土攻撃の経験のない米国人は、ドイツの用を止めるべきであろうか。並み居る大科学者とと

V-2 射程延長、日本の特別攻撃隊や風船爆弾の攻撃

もに「科学史の第０定理」（「スティグラーの法則」などとあわせ台風に対し不安感を持つことになった。

「アーノルドの定理」などとも呼ばれる）の一例に

日本では 8 月 14 日のポツダム宣言受諾後、21 日加えられたことに泉下の藤原は案外喜んでいるかも気象官制が解除され、藤原中央気象台長は翌日からしれない。Kerry Emanuel の著書"Divine Wind: Theの天気予報再開を決定、22 日正午過ぎラジオは「東History and Science of Hurricanes"(2005)が、モ

京地方、きょうは天気が変わりやすく、午後から夜

ンゴルの台風による撤退を記述した"Kamikaze"と題にかけて時々雨が降る見込み」という天気予報を約された章から始まる（そもそも書名が「神風」）こと４年ぶりに放送したが、その夜房総半島に台風が上は米国人の神風観が今日に及ぶことの反映だろうか。

陸し北西進、関東地方は強雨と強風にさらされた。
参考文献は紙幅の関係で省略する。

― 142 ―

ME-02+(P4P, C4A)

1945 年 8 月 15 日 は 「 晴 れ て 暑 か っ た 」 の か－観測記録と人々の記憶－
山 本 竜 也 (気 象 庁 釧 路 地 方 気 象 台 )
1.

はじめに

も，東日本以西で「晴れて暑かった」という事実が，日本の歴史的転換となった 1945 年（昭和 20）8 月

戦後，メディアで繰り返された．北海道でも，それを15 日は「晴れて暑かった」という認識が一般的である．

目にし，耳にするうち，記憶が作り上げられ，「晴れてしかし，当時の天気図には空白も多く，細かな天気分

暑かった」と振り返る人が多いのだと思われる．

布は読み取れない．そこで全国各地の観測原簿をもと
記号一覧
快晴（雲量０～２）
晴（雲量３～７）薄曇（雲量８～１０。上層雲主体）
タ 高曇（雲量８～１０。中層雲主体）
曇（雲量８～１０。下層雲主体）
雨
キ 霧雨に，天気分布や日最高気温などを把握する．また，この日を振り返る回想録において，天気がどのように記憶されているのか調査し，記録との相違を考察する．
2.

タ

タ
キ

原簿にみる天気タ

第１図に，「玉音放送」が流れた 12 時の天気を各地

タの原簿から読み取って示す．当時の天気図によると，
日本の南と東に高気圧がある一方，沿海州を低気圧が東進していた．そのため，東日本以西では晴れの地点

タが多くなったが，北海道は下層雲が広がって，ほとん
どの地点が曇りとなった．日照時間も，北海道 22 地点

タのうち 16 地点で 1 時間未満であった．日最高気温は，
東日本以西ではほとんどの地点で 30℃以上となったが，北海道では 25℃以上となった地点はなかった．
3.

第１図 1945 年 8 月 15 日 06 時の天気図（右）と 12
時の天気分布（中央）．晴や曇の定義は現在とやや異な回想録にみる天気著名人・一般市民を問わず，この日を振り返る回想録はさまざまな出版物に収録されている．それらから天気もしくは寒暖に触れる回想録を探し，245 件を見つけた．天気（晴れ，曇り，雨など）に触れる回想録は185 件あり，そのうち 171 件が晴れ，もしくは類する記
述（「ぎらぎら」「炎天下」など）を残している（第１表）．晴れとなった地点は少なく，時間も短かった北海道においても，57 件のうち 53 件が晴れとしている．また，寒暖（暑，寒，涼など）に触れる回想録は 184 件あり，そのうち 182 件が暑かった，もしくは類する記
述（「汗ばむ」「炎天下」など）を残している．夏日とならず，暑いと感じる人は少なかったはずの北海道においても，62 件のうち 60 件が暑かったとしている．

るが，当時のまま記した（中央気象台 1940）．
第１表 地域別にみる1945年8 月15 日の天気の記憶．
海外は当時の表記に応じて分類した．
北海道
東北
関東甲信
北陸
東海
近畿
中国
四国
九州北部
九州南部
樺太
朝鮮
満州
中国大陸
台湾
合計

晴
53
14
34
7
6
13
4
3
11
2
4
6
9
2
3
171

曇

雨
4
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
6

0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
0
0
3

晴・曇 晴・雨 曇・雨 合計
0
0
0
57
0
0
0
15
0
0
0
35
0
0
0
7
0
0
0
6
0
0
0
13
0
0
0
4
0
0
0
3
0
0
0
11
0
0
0
2
0
0
1
7
0
0
0
6
1
0
1
12
0
1
1
4
0
0
0
3
1
1
3
185

参考文献
4.

考察

中央気象台，1940，気象観測法．

佐藤（2014）は，「玉音放送を国民は直接聞いたわけ佐藤卓己，2014，増補八月十五日の神話，筑摩書房．

だが，その国民的記憶は後からメディアによって創ら山本竜也，2019，1945 年 8 月 15 日の北海道の天気，北れた集合的記憶でもあった」と述べる．天気について

海道の文化，91，46-54．

― 143 ―

ME-03(P3P)

地球の熱収支を考える温室効果実験教材の提案
関隆則（日本気象予報士会）
１．はじめに温室効果を一般の人に説明するのに、温室効果気体の赤外線吸収、放射の性質を確認する実験と、太陽からの可視光が地面を加熱、地面からの赤外線放射、
大気中の温室効果気体の赤外線吸収、そして赤外線放射による地面の加熱に至るエネルギーの流れに関する実験が役立つ。前回、2020 年春季大会 P203 にて大気層をカーボン紙で擬似し、地表の温度上昇を考える実験を報告した。今回は教科書などで解説されている地球の熱収支を数値的に考える教材として大気層をアルミ箔で擬似した実験を提案する。
２．フライパンモデル
図 1 は教科書などで解説されている地球の熱収支の平均的数値である。太陽放射エネルギーの内、地表面が吸収する 49%のうち顕熱・潜熱に 30%が使われる
ので、地表面の温度上昇に使われる分は 19%である。
大気層からの放射エネルギー95%とで地表面の温度を 288K に加熱し、地表の放射量は 114%で放射平衡になる。

太陽放射エネルギーの内、地表面の放射に使われるエネルギーQs は

Qs=(1-D)σTs4

この関係から、Qs が 65Wm-2、Ts が 288K であることから 65Wm-2=(1-D)σ(288K)4 から D=0.833
このように、地表からの上向き放射量のⅮ倍に相当する赤外線が大気から地表面に戻されるのが温室効果と説明できる。
３．実験装置の構成
図３に装置の機能図と外観を示す。地表面に対応するアルミ板の面積は 0.01m2 、ヒータは 3.6W 、
Qs=360Wm-2、蓋は工作用厚紙にアルミ箔を被せ、D に対応した穴を設ける。
蓋：アルミ箔（穴：1-D）

地表：アルミ板

ヒータ

Ts

31 反射 太陽 100
断熱材

20 吸収
大気

顕熱 7

49

23 潜熱

114

地表面

114%

Q↑

蓋の穴：ｒ

Q↓
19%

95%
Qs

大気
地表
Ts

図２フライパンモデルの収支
穴の面積を r とすると蓋から地表に戻る下向きのエネルギーは(1-r)σTs4 であるから、下向きの放射/
上向きの放射=1-ｒである。この比を断熱率 D と定義する。

D=Q↓/Q↑=1-ｒ

温度計
ヒータのスイッチ95

図１地球の平均的エネルギー収支 太陽の放射エネ
ルギーを 100%(=342Wm-2)として示してある“天気”67.3「地球環境システムの仕組みを学習す
るトイモデル」木村龍治で温室効果のフライパンモ
デルによる解説がある。ここではこの実験教材化を報告する。図 2 にモデルの地表と大気間の赤外線の収支を示す。フライパンの面積は１m2、蓋の内側は赤
外線を 100%反射でき、r（面積比 0～1）の穴がある。
D=1-r

タイマ

長波放射、吸収Qs

温度計

アルミ板//断熱材

蓋(D=0.75)

図３機能図と装置外観
４．実験結果（室温：25.0℃）
蓋の断熱率(D)を 0、0.5、0.75、1.0 についてアルミ 板 の 温 度 を 測 定 す る 。 D:Ts で 示 す と 、 0( 開放):46.2℃、 0.5:49.3℃、0.75:52℃、1.0:56.2℃であった。
５．まとめと課題
蓋の断熱機能を温室効果の解説に使えることが解った。下向きの放射をアルミ箔の反射で作った実験
は結果が解りやすいが、本来の再放射による温度上昇を確認する実験（蓋をカーボン紙）を組み合わせて検討する。
６．参考文献小倉義光,1984：一般気象学（第 2 版）
武田康男,NHK 高校講座 地学基礎 地球の熱収支
木村龍治,2020：地球環境システムの仕組みを学習するためのトイモデル,天気,67,181-194― 144 ―

中 高 緯 度 大 気 （MH）

MH-01(P3L)

夏季東南極大陸縁辺で無人航空機によって観測された超微小粒子の増加とその要因の検討*原 口 諒 平 ( 福 大 院 理 ), 林 政 彦 , 原 圭 一 郎 (福 岡 大 学 理 ), 平 沢 尚 彦 (極 地 研 ),
齊 藤 晃 紀 (株 式 会 社 四 門 ), 尾 塚 馨 一 ( 株 式 会 社 日 本 タ ン グ ス テ ン )

までの鉛直分布観測を 1 回行った。

はじめに

夏季南極域の主要なエアロゾルは、海洋生物活動に 19 回の観測の内 14 回では、空間的に一様性の高い、伴う硫化ジメチル(DMS: Dimethylsulfide)の光化学反応

300 – 500 cm-3 の CN 濃度が得られた。
2017 年 1 月 23, 27生成物である H2SO4 が新粒子生成(NPF: New Particle

日と 2019 年 1 月 10 日の観測では、境界層内で 4000 –Formation)することで生じる硫酸塩粒子であることが7000 cm-3 に及ぶ高 CN 濃度が得られた。全ての観測で知られている。南極昭和基地で行われた係留気球を用得られた CN 濃度と水蒸気混合比の散布図は、水蒸気

いた NPF とその成長に関係している可能性のある超微混合比 1.5 g kg-1 付近で最大 CN 濃度がピークを迎える

小粒子(CN: Condensation Nuclei (DP > 10 nm))の観測で傾向を示した(図  黒丸)。

は、1 年間で 27 回の観測の内 5 回、夏季の自由対流圏

本観測で捉えた高 CN 濃度は、DP > 300 nm との濃度

下部、既存粒子数濃度の低い高度で高 CN 濃度を観測

比が数千～数万であり、生成された核(DP < 1 nm)が成長した(Hara et al., ACP, 2011)。Pirjola et. al., (J. Geophys. Res.,

し、観測粒径(DP > 10 nm)へ至ったものである可能性が2000)はモデルを用いてバックグラウンド地域では、海ある。そこで、地上 S17 で観測されたエアロゾル粒径

洋境界層内よりも自由対流圏の方が既存粒子数濃度が分布を用いて、境界層内で粒子生成の環境依存性によ

低く、エアロゾル前駆物質の濃度が過飽和状態に達しって観測値(図  黒丸)の傾向を取り得るのか 0D-BOX

やすいことを見積もっている。このことから Hara et al.,model を用いて検討した(図  赤丸)。Koga et al., (Polar(ACP, 2011)は気塊の履歴の推定と粒子成長速度の概算

Science, 2014)は海洋域で 50 – 700 pptv の大気 DMS 濃度を行い、高 CN 濃度は南極沿岸域での NPF が影響してを観測しており、その値を参考としこの計算では初期いる可能性を示唆した。また、地上昭和基地で観測さ

DMS 濃度を 500 pptv としている。
本発表では、
MADMS

れた NPF とそれに伴う成長現象との発生頻度比較を行法を用いて核生成率、粒子成長、粒子への凝縮と凝集

い、自由対流圏下部で盛んに NPF が起こっていると指を考慮し、相対湿度、気温、DMS 濃度を変更すること摘している。しかし、係留気球観測は季節変化に着目

で、支配要因の検討の結果を示す予定である。

しているため、1 ヶ月に 2 - 3 回の観測しか行っておらず、夏季の高 CN 濃度の発生頻度、高度についての理解は不足している。
そこで本研究では、有人航空機や係留気球観測よりも運用しやすく、詳細な空間分布を観測できる無人航空機 Kite Plane を用いて、南極大陸縁辺の CN 濃度と粒径分布(DP > 300 nm)の空間分布観測を行い、高 CN 濃度の発生頻度を調べた。また、Modal Aerosol Dynamics
model for multiple Modes and fractal Shapes (MADMS;
Kajino, J. Aerosol Sci., 2011)法の計算結果と比較を行う
ことで自由対流圏でなく、境界層内での NPF に関係した CN 濃度が観測される条件について検討を行った。

図 1 CN 濃度と水蒸気混合比の関係。黒丸: 2017, 2019

年 1 月 Kite Plane による観測結果、赤丸: 0D-BOX model

結果とまとめ

南極地域観測隊によって 2017 年 1 月に行われた無人によるモデルラン後 28 時間における数値計算の結果

航空機観測は、S17 (69.02°S, 40.09°E, 600 m a.s.l.) - と(相対湿度 80%、初期 DMS 濃度 500 pptv、OH 濃度は 6

っつき岬間(18 km)の海抜700 m と 1200 m を往復する空× 106 cm-3 で固定、既存粒子粒径分布は地上 S17 観測

間分布観測を 19 回、2019 年 1 月には、S17 上空 3000 m

結果による)― 146 ―

MH-02(P4L)

JRA-55 を 用 い た オ ホ ー ツ ク 海 高 気 圧 の 長 期 解 析
堅 田 宏 樹 (北 大 環 境 ( 現 在 : NTT Com Sol.)) ,

1.

3.

はじめに

*藤 原 正 智 (北 大 環 境 )結果オホーツク海高気圧（OH）は，日本の暖候期・梅雨

1963～2014 年の 52 年間の OH 事例数は，7 月（8 月）期の天候に様々な影響をもたらす．OH は，上層の気圧は 35（32）であった．持続日数については，7 月（8配置等により複数の型に分類できることが知られてい月）の最大が 2003 年の 25.5 日（1980 年の 23.75 日）で，る．[1]では梅雨期について，500 hPa 面にて，東方に低

7 月については 10 日を超える事例 6 つはすべて 1980

気圧がある型，上空に低気圧がある型，北方に高気圧

年代以降に見られた．7 月の最盛期の地表気圧偏差値にがある型の 3 つの型に分類した．[2]では，主に 300 hPa

ついては，2 群に分かれるもののいずれでも経年的低下

面の高度とロスビー波束[3]を用いて，ブロッキング高が見られた．ただし，これらの数値・特徴は，OH の定気圧と OH の関係を論じ，5 月と 7 月とで形成過程が全義に依存する可能性がある．第１図に，7 月で気圧偏差

く異なること，7 月については欧州からのロスビー波束値最大を示した1981 年7 月2 日06 UTCの事例を示す．

が鍵であることを示した．さらに，[4]ではオホーツク

次に，過去の研究を参照しながら各事例を丁寧に見

海領域における地表気温の南北勾配の重要性が強調さていくことで，OH の型分類について考察する．まず，れている．

指標 1 の値が負になっている例が 7 月（8 月）に 7（4）

本研究では，JRA-55 再解析データを用いて，1963～

あり，これらを仮に下層型とする．また，指標 2 の値2014 年の 7 月および 8 月の OH について，強度や持続をみると，26～175 m2/s2 と事例により大変大きな幅が日数を調べる．その上で，主に[2]を参照しながら，形ある．[6]が示したような東シベリアをロスビー波束の成過程を分析し複数の型への分類法について議論する．

起源とするものもあり，欧州波束型と非欧州波束型に分類できる可能性がある．発表では，他の指標につい2.

ての結果も示し，OH 形成過程の理解の深化を目指す．

データと解析手法

JRA-55 データ（6 hourly，1958～2019，1.25°×1.25°）
より，6 hourly の 7 日移動平均データと背景場データを必要な変数について作成する．背景場は，前後 15 日ず
つ，前後 5 年ずつの平均とする．これらを用いて，300
hPa 面のロスビー波束[3]も算出する．
OH の定義は，ここでは[5]に従う．すなわち，7 日移動平均で，(1) オホーツク海（45～55°N, 145～155°E）

図１ 1981 年 7 月 2 日 06 UTC の 7 日移動平均の地の気圧が 1014 hPa 以上，(2) オホーツク海の気圧が東表気圧（2 hPa ごと），500 hPa 高度偏差（15 m ごと），

日本（35～40°N, 135～145°E）の気圧より高い，(3) 北

300 hPa 高度偏差（50 m ごと）とロスビー波束（m2/s2）．

日本（40～45°N, 140～145°E）の 925 hPa 気温が平年以

各パネルの中央は 140°E（と 40°W）．この事例は，6 月

下，の条件をみたすもの，とする．その上で，時間的28 日 18 UTC～7 月 5 日 12 UTC の 7 日間持続した．

連続性を見て各事例を決め，持続日数や最盛期（地表気圧偏差最大時とする）の日時を決める．月をまたぐ

参考文献

事例は，最盛期の月の事例とする．

[1] 大川隆, 1992, 北海道の動気候, 246 pp.

分類のための指標の候補として，本予稿では，[2]の議論と実際の検出事例を参考に，オホーツク海北部（50[2] Nakamura, H., and T. Fukamachi, 2004, QJRMS,
1213-1233.

～60°N, 140～155°E）の 300 hPa 高度偏差（指標 1），ユ[3] Takaya, K., and H. Nakamura, 2001, JAS, 608-627.

ーラシア大陸上空（57.5～72.5°N, 0～140°E）の 300 hPa[4] 立花善裕, 本田明治, 2007, 気象研究ノート 214,

面のロスビー波束の東西成分の最盛期から 6 日前までの平均（指標 2），を検討してみる．

29-60.
[5] 気象庁, 2007, 平成 19 年度季節予報研修テキスト,
30-38.
[6] Wang, Y., and T. Yasunari, 1994, JMSJ, 269-279.

― 147 ―

MH-03+(P3L, D4A)

梅雨期における東シナ海上での下層強風帯の特徴*野口 萌(福岡管区気象台), 西 憲敬(福岡大理), 万田 敦昌(三重大院生物資源)

1．はじめに
梅雨期における東シナ海上での下層風に着目して解析を行った．梅雨後半に西日本で発生する集中豪雨時には，水蒸気フラックスが東シナ海の大気下層で大幅に増加する事が確かめられている(津口, 気象庁平成 26 年量的予報技術資料)．しかし，その水平および鉛直分布や，強さを決める機
構は十分には明らかとなっていない．昨年秋季大会(P344)では，900hPa 以下の大気最下層で風速の極大値を持つジェット状の形態をもつ強風域が存在している事例を紹介した．本研究の目的は，長期間のデータを用いて、この東シナ海上での下層強風域の形態と形成要因を明らかにすることである．
2．使用データ
気象庁 55 年長期再解析データ(JRA-55)のジオ
ポテンシャル高度，水平風速，気温，相対湿度と
総降水量(1989 年～2018 年の各 6，
7 月)を用いた．
また，ECMWF による ERA-interim 再解析データ
セット(2012 年 6，7 月)の雲量を用いた．
3．解析結果南シナ海上において 6 月に似た構造を持つジェ
ット状の風が確認されている(Tu et al. 2019,
MWR)．彼らの下層ジェットの定義にならって，①高度 900hPa 以下に風速極大値 15m/s 以上を持
ち，②そこから上方へ高度 600hPa までに風速が少なくとも 3m/s 減少している場所を下層強風域と定義して，東シナ海上での分布を調べた．下層
強風域の発生頻度のピークは 7 月上旬に現れていた．多数発生していた領域は，台湾海峡から 31N付近まで北東方向に伸びていた(図 1)．この下層
強風域は，多くの場合梅雨前線から南に数百 km以上離れた場所で発生しており，上層のジェットとは独立した発生機構をもつと考えられる．
900hPa 付近での風速の極大を説明する要因として①水平温度勾配の強化に伴う地衡風の強化，②降水システムへの風の収束に伴う非地衡風の強化などが考えられる．鉛直シアを調べたところ、はほぼ地衡風の方向であったことから，地衡風方
向の 900hPa と 700hPa の風速差を地衡風，非地
衡風に分けて求めた．地衡風に平行な向きのシアを形成するのは，地衡風成分が約 55％，非地衡風成分が約 45％とほぼ同程度であっため，地衡風，
非地衡風の両面から下層で風速が強化される原因を調べた．
温度勾配の増大による風速強化を考えるため，下層の温度分布を解析した．平年値(図 2a)と比べて，強風域形成時(図 2b)には東シナ海の 127E 付近まで中国大陸から高温域が広がってきていた．この
広域の高温域形成時には華南東岸から内陸にかけて晴天となっていて日射加熱が認められた．またこの時期にはその上空 900hPa に強い西風が見られる．日射によって加熱された空気が下層の西風によって東シナ海まで移流されたことで，ここでの温度勾配が増大し地衡風成分の鉛直シアが強化されたと考えられる．
このことを確かめるために，
数値モデル WRF で中国大陸南部を海域に変更し大陸上の加熱をなくす実験を行った．その結果，再現実験と比べて東シナ海西部の高温域と下層ジェットが共に弱くなっていることが確かめられた．
一方、
下層強風域の検出数には，18UTC(03JST)で最大となる明瞭な日内変化が見られた．
これは，この地域での非地衡風成分の変化とおおむね対応
していた．この現象には、非地衡風成分も重要な役割を果たすとみられる．

図 1．1989 年から 2018 年の 7 月上旬において下層強風域が出現した割合(％)．
(a)

(b)

図 2. 高度 900hPa 面における気温分布(℃)．
(a)1989 年から 2018 年における 7 月 1 日から 20 日の平均．(b) 同期間の中で，126.25E，30N の地点に下層強風が発生した時刻における平均．

― 148 ―

MH-04(P4L)

北⻄中緯度太平洋の海⽔⾯温度変動特性
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
北⻄中緯度太平洋には⿊潮続流フロントや亜寒帯フロントが存在しており、その変動は⼤気に影響を与えていると考えられている(Frankignoul et al. 2011)。
Frankignoul et al. (2011) は、海⾯⽔温前線の位置を
PCA(EOF)解析することで変動を取りだした。Mitsudera
et al. (2018) は、そのうち亜寒帯フロントの変動が、磯⼝ジェット (図 1 の J1, J2 の位置にあるフロントに対対応) とばれる地形にコントロールされた流れに影響されていることをしめしている。このように北⻄中緯度
太平洋の⽔温温度変動は、前線構造を反映していると考えられるが、後にしめすように単純に北⻄中緯度太
平洋の海⾯⽔温時空間場に PCA 解析を⾏っても前線を反映した変動が取り出せない。これは⼤きな空間次元から多くのシグナルを拾ってきてしまっているためだと考えられた。そこで、ここではスパース性(取り出したいシグナル以外では変動が 0 に近い) を仮定した
Sparse PCA 解析を⾏い、PCA 解析と⽐較してみた。
2. データと⼿法
解析⽔温場は NOAA OISST Ver. 2.1 である。⽔平分解

能は 0.25°である。1983 年から 2019 年の⽇平均データ
を⽉平均値にし、線形時間トレンドを抜いた後、⽉気候値を引いて、アノマリーとした。このアノマリー場に、Python のライブラリーである Scikit Learn を⽤いてSparse PCA 解析を⾏った。要旨ではスパース性の強さを決める L1 penalty の強さを 0(図 1 左)と 1(図 1 右)にした場合をのせる。0 は普通の PCA 解析に対応する。ともに 10 の主成分を求めて、最初の 4 主成分を図にして
いる。
3. 結果
単純に PCA(EOF)解析した場合は、広い範囲で連動しており、変動空間はあまり前線を反映していない(図 1左)。 Sparse PCA 解析の結果では空間構造はよりローカルになっている。前線との関係から第 3 主成分(PC3)と第 4 主成分(PC4)が Frankignoul et al. (2011)の⿊潮続流の変動と亜寒帯前線の変動に対応していると考えられる。今回はこのような結果になったが、パラメータによる結果の安定性と、物理的妥当性については別途検討する必要がある。

図 1: 海⾯⽔温場に Sparse PCA 解析を⾏った結果。上段 4 つの図の⾊が 4 主成分の空間構造。⿊コンターは⽔温の気候値(1°C 間隔)。5 段⽬が主成分の時系列。左が L1 penalty が 0 (PCA 解析に対応)の場合。右が 1 の場合。時系列は
37 か⽉移動平均をかけた。

― 149 ―

MH-05(P3L)2009 年 3 月 23 日の寒気流出現象における地形の効果について∗

1 はじめに

臼井健，岩崎俊樹，伊藤純至，山崎剛 （東北大院理）に流出するタイミングが遅かった。いずれの実験においても関東平野に高度 700m 付近を軸とする北西風ジェットが表れ

本研究では、2009 年 3 月 23 日の寒気流出現象における地

たが、ENV 実験は他の実験に比べて風速が 3m/s 程大きかっら 23 日にかけて、太平洋と日本海を発達した低気圧が通過

実験の寒気質量及びそれらの差分を表している。図 1 (f) よ

形の効果を把握することを目的とする。2009 年 3 月 22 日かした。それに伴い日本海側から寒気が流れ込み、23 日は関東た。図 1 (d), (e), (f) は同日時の dx1CTL 実験と dx1COAり、寒気質量は関東平野全域で dx1COA 実験の方が 20hPaで強い北西風が各地で観測された。同日の日本時間 6 時 49

前後大きかった。また、寒気の到達距離と水平方向の広がり

縦士の 2 名が死亡した。航空事故調査報告書 [1] では間接的

いずれも高度 400m 付近に表れたが、dx1COA 実験の方が速度やピッチ角が安定せず、降下率が大きな状態で侵入した

30km 程南西側に位置していた。

分に、成田空港では貨物飛行機が着陸に失敗し、機長と副操な要因の一つとして「風向風速の変化や気流の乱れにより、こと」を推定している。一川 [2] の数値計算では、成田上空

も dx1COA 実験の方が大きい。関東平野下層のジェットは

3m/s ほど風速が大きく、その軸は dx1CTL 実験と比べてに強い風速の鉛直シアーが再現され、下層への寒気の流入や4 まとめる寒気流出のメカニズムを把握することは、航空機の安全なイミング、到達距離、下層の風速に影響することが示唆される地形の寄与について調べた。

るだけでなく、下層ジェットの軸の位置にも差が出ることが地形による風の強化が原因だと推定している。本事例におけ運航に資すると考えられる。本研究ではまず、本事例におけ実験 1 からモデル内の地形の表現が寒気の流出量、流出タた。実験 2 から、地形の解像度によって寒気の表現に差が出示唆された。今後は本事例における寒気の効果と山越え気流

2 使用データおよび解析手法

本研究では気象庁非静力学モデル JMA-NHM[3] を用い、関東地方を中心とする 750km 四方の領域で水平解像度 5kmの数値計算 （実験 1） と、その領域内 500km 四方の領域での効果を分けて確認するために、国見峠や碓氷峠など寒気が流出する経路をふさいだ数値実験を行う予定である。成田空港付近の流れ及び乱流エネルギーの解析も行う予定である。

水平解像度 1km の数値計算 （実験 2） を行った。実験 1 では、初期・境界値に MSMGPV 初期値、境界層スキームに

MYNN Level2.5 を用いた。地形データは GTOPO30 （解像度約 1km） を使用し、モデル格子の周囲のデータを平均したもの (CTL 実験) 、内挿したもの (INT 実験) 、最大値をとったもの (ENV 実験) の 3 つを用意し、地形データ以外は同じ条件で数値計算を行った。実験 2 では実験 1 の CTL実験の結果をネスティングし、境界層スキームに Deardorﬀ(1980) を用いた。地形データは同様に GTOPO30 を使用
し、モデル格子の周囲のデータを平均したもの (dx1CTL 実験) と、水平解像度 5km で周囲のデータを平均して作成した地形をモデル格子に内挿したもの (dx1COA 実験) を用意
し、地形データ以外は同じ条件で数値実験を行った。

3 結果

寒気を積分量として表現するために、Iwasaki et al. (2014)[4] で導入された特定温位面以下の寒気解析ツールを使用した。以後、286K の温位面以下の大気を寒気と定義し、寒気
質量 DP を地表と温位 286K 面間の気圧差とする。図 1 (a),(b), (c) は 3 月 23 日 0650JST における CTL 実験の寒気質

量、同寒気質量と INT 実験、ENV 実験の寒気質量の差分を表している。図 1 (b) では寒気の先端付近で偏差が負となっており、INT 実験では CTL 実験と比較して寒気の先端が内陸側に位置していた。図 1 (c) では関東平野全域で偏差が負となっており、ENV 実験では関東平野に流出する寒気の量が大幅に少なかった。また、ENV 実験では寒気が関東平野

図 12009 年 3 月 23 日 0650JST に お け る 寒 気 質 量(a): CTL 実験, (b): INT 実験と CTL 実験の差分, (c):
ENV 実験と CTL 実験の差分, (d): dx1CTL 実験, (e):dx1COA 実験, (f): dx1COA 実験と dx1CTL 実験の差分

謝辞

本研究の数値モデルの計算には東北大学サイバーサイエン

スセンターの大規模科学計算システムを利用した。

参考文献[1] 運輸安全委員会, 2013, 航空事故調査報告書, AA2013-4-2[2] 一川ほか, 2009, 日本気象学会秋季大会講演予稿集, P108.
[3] Saito, K., et al., 2006, Mon.Wea.Rev., 134, 1266-1298.
[4] Iwasaki, T., et al., 2014 J. Atmos. Sci., 71, 2230-2243.

― 150 ―

MH-06(P4L)

南 極 昭 和 基 地 に お け る 極 端 Tropopause fold イ ベ ン ト の 解 析*水 越 将 敏 , 高 麗 正 史 ， 佐 藤 薫 (東 大 院 理 )

図 2b に 500 hPa での Q ベクトルの発散を示す。西風

はじめに

中高緯度では低気圧性擾乱に伴って対流圏界面の急ジェットの出口にあたる 69°S, 40°E 付近では Q ベクト

速な下降 (tropopause fold ; TF) がみられる。中高緯度の

ルは赤道向きであり、昭和基地のすぐ南側では Q ベク

下部成層圏では等温位面を通じて対流圏との物質交換

トルは発散場なので、下降流の存在が示唆される。昭和が可能である。TF は対流圏と成層圏の物質交換に大き

基地上空の TF はジェットの南東側に位置する。したがく寄与することが指摘されている[1]。また、TF の発生って TF の発達は準地衡流の枠組みで説明可能である。

頻度は南極大陸沿岸域で高いことが報告されている[2]。

先行研究[3]では、南極域における非断熱加熱 (特にしかし南極域における TF の力学過程は解明されてな

大陸上の放射冷却) による鉛直風・渦位生成に関する議い。そこで本研究では、主要な大気の観測拠点である南論が行われている。今後、力学過程に伴う下降流の定量

極昭和基地上空における TF の極端イベントの力学過化に加えて、非断熱加熱に伴う下降流の定量化も行う。

程を解析した。


研究手法・データ

力学的対流圏界面として－2 PVU の等渦位面を解析した。TF の発生時には、圏界面の折れ込みに伴って力学的圏界面が複数存在することがある。その場合、成層
圏大気と接続している渦位面の最低高度𝑧𝑧PV − を対流圏界面とした。南極昭和基地（69.0°S, 39.6°E）上空で𝑧𝑧PV −が 4 km 未満となるイベントを TF の極端イベントと定義し、𝑧𝑧PV − が最低となる時間を基準時間 (T=0hr) として抽出した。

解析には、2000～2018 年（19 年間）の ERA-5 を用いた。移動性擾乱に伴う変動成分を抽出するため、10 日を切離周期とするハイパスフィルターをかけて取り出

図１ T=0hr における合成図。(a) 39.5°E での渦位の擾
乱成分の緯度高度断面図。破線は圏界面高度𝑧𝑧PV − を表す。(b) 圏界面高度𝑧𝑧PV − の水平断面図。灰色線は南極大陸のふちを表す。陰影は信頼度 95%で統計的に有意なことを示す。

した成分を偏差として合成図解析を行った。
結果

図 1a に 39.5°E での渦位の合成図解析の結果を示す。
68°S～75°S では地表付近から高度 14 km 以上まで渦位の負偏差が見られる。図 1b に圏界面高度の水平断面図を示す。TF が、南極大陸のふちに沿って 70°S, 30°E～
50°E に見られる。これは、同時間帯に前線が東西に伸びていることを示す。また、69°S, 39.5°E での時間高度
断面図 (図略) を調べてみると、渦位の負偏差は T=－

図 2 T=－6hr における 500 hPa での合成図。(a) GPH(実線) と u (陰影) の水平断面図。(b) Q ベクトルの収束

18hr ごろから見られ、T=－6hr から T=0hr にかけて圏発散の水平断面図。陰影は信頼度 95%で統計的に有意界面が 2 km 以上急降下することがわかった。

なことを示す。星印は昭和基地の位置を示す。

図 2a に T=－6hr における 500 hPa でのジオポテンシ

4.

参考文献

ャル高度 GPH と東西風 u を示す。62°S, 25°E に中心を

[1] Sprenger, M., et al., 2003, J. Geophys. Res., 108, D12, 8518.

もつ高気圧と 70°S, 43°E に中心を持つ低気圧が見られ[2] Škerlak, B., et al., 2015, J. Geophys. Res. Atmos., 120, 4860-4877.

る。昭和基地の北西側では、高気圧と低気圧の間で気圧[3] Fulton, S. R., et al., 2017, J. Geophys. Res. Atmos., 122, 12635-

傾度が高く、局所的な西風ジェットが形成されること

12652.

がわかる。

― 151 ―

MH-07+(P3L, D4A)

気圧配置分類に有効な類似度計算法の調査*佐 藤 拓 人 (筑 波 大 学 ・ 生 命 環 境 科 学 研 究 科 ), 日 下 博 幸 (筑 波 大 学 ・ 計 算 科 学 )
1.

はじめに

によらず, 他の手法より高精度になりやすいと言える。

気象予報や気象現象の解析の際, 気圧配置図を分類

また, 全ての教師データで評価した場合に最低となっする機会は数多くある。データの大規模化を考慮する

た抽出率を見ても, SSIM とS1 はその他の手法より高く,と, 分類手法の中でも, 計算機を用いた客観的な分類

教師によらずある程度の精度で抽出できることがわかが今後ますます注目されるだろう。

った。
また, 抽出されたデータセットをみると, SSIM と客観的分類のための類似度として相関係数や二乗誤S1 は教師データのノイズに対してある程度ロバストで,差, ユークリッド距離が類似度として使われてきた。最

視覚的な類似性をよくとらえることができた例があっ近では, Mo et al. (2014) が, 気象分野に限らず相関係数た。これに対して, 従来使用されていたユークリッド距に関連した類似度計算法を実装し, 相互比較を行った。

離(EUC)は, 低気圧の類似性はとらえられたが, 視覚的

しかし, 画像ハッシュのように, 相関係数とはコンセな類似性はそれほどとらえられない場合もあった。

プトの異なる類似度計算法に関する検討は未だ不十分である。また, 単一の典型的な教師データを設定した実4.

結論

本研究で対象とした日本海低気圧型の場合,験しか行っていない点も問題であろう。
そこで本研究では, 5 つの類似度計算法(ユークリッ

Structural similarity と S1-score が教師データによらず高ド距離, 相関係数, structural similarity, average hash,

精度で分類が可能である。また, 類似度によって重視すS1-score)を実装し, 複数の教師データを設定して精度る要素に違いがあることが確認され, 特に視覚的な類を相互比較する。

似性をよくとらえた類似度が高精度になったものと思
われる。

2.

データと手法

使用するデータは JRA-55(Kobayashi et al, 2016)の日

表 1 各類似度計算法の最高・最低・平均の抽出率(%)。

本周辺の 10 年分の海面更正気圧である(14,612 枚)。対抽出率は, 類似度の上位 328 位までに含まれる日本海象とした気圧配置型は日本海低気圧型である。本研究

低気圧型の枚数の割合とした。COR: 相関係数, EUC:

では, 複数の専門家(N=5)による目視で, 80%以上(N=4ユークリッド距離, aHash: average hash, SSIM: structural

以上)が日本海低気圧と判断したものを日本海低気圧

similarity, S1: S1-score をそれぞれ表す。

(328 枚)とした。また同様の方法で非日本海低気圧デー
タ(788 枚)も作成し, 調査用のデータセットとした。
日本海低気圧型のうち 1 つを教師データとし, その他のデータセット内の全てのデータとの類似度を計算する。類似度の高い順にデータセットを並べ替え, 先頭から特定の数データを抽出し, 取り出すことができた
日本海低気圧型の全体に対する割合を抽出率とした。

Method Maximum Minimum
COR
73.1
19.6
EUC
64.2
20.2
aHash
66.7
15.6
SSIM
77.7
26.9
S1
80.4
23.9

Mean
43.2
39.2
40.6
56.7
57.7

特に全ての日本海低気圧型(328 枚)を教師データとして抽出率の評価を行うことで, 教師データによってどの謝辞程度差があるかを調査した。

本研究の一部は,（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（2-1905）により実施された。

3.

結果

表 1 に, 各類似度計算法における精度を示す。

参考文献

Structural similarity (SSIM)と S1-score (S1)は, 全ての教[1] Mo R. et al., 2014, J. Hydrometeorol., 15, 1862-1880.

師データで評価した場合の平均的な抽出率が, 他の類[2] Kobayashi C. et al., 2016, J. geophys. Res. Atmos, 121,

似度計算法より 10%以上高い。そのため, 教師データ

1493-1510.

― 152 ―

MH-08+(P4L, D4A)

寒 候 期 に温 帯 低 気 圧 がもたらす強 風 の地 域 的 特 性 平田英隆 立正大・地球環境科学  はじめに

地方の日本海側（エリア %）、東北、関東、中部地方の

 寒候期、温帯低気圧が日本付近を頻繁に通過し、強太平洋側（エリア &）で、高い頻度が確認された。ま風をもたらす。温帯低気圧に伴う強風は、人的被害、た、温帯低気圧の中でも、特に爆弾低気圧が強風発生

建物被害、ライフラインの障害などを誘発し、我々のに大きく寄与することがわかった。そこで、各エリア

生活へ大きく影響を及ぼす。故に、その特性を適切にの強風と爆弾低気圧との関係について調査した。

理解することは重要である。しかしながら、日本付近

 エリアごとに、爆弾低気圧の中心に対する相対的なの温帯低気圧に伴う強風の特性については十分に研究

強風発生位置の特徴について調査した（図 ）。エリア

がなれていない。そこで、本研究では、再解析データ$ では、低気圧の南西・北西象限に高頻度域が集中すを用いて、温帯低気圧がもたらす強風の気候学的特徴

る。エリア % では、低気圧中心の南西付近で頻度が高を調べた。本学会では、特に、強風の地域的特性に関い。エリア & では、低気圧中心の南西から東側にかけする調査結果について報告する。本研究では、 年て高頻度域が、さらに低気圧中心の西・北側でも頻度から  年の寒候期（ 月から  月）に注目する。

の比較的高い領域が見られる。さらに、エリア & では

 使用データと手法

南東象限において中程度の頻度域が南北にひろがる。

低気圧および強風イベントを分析するために、

 図  で 示 し た 各 エ リ ア の 強 風 特 性 は 、 :DUP

(5$LQWHULP（>@）を使用した。>@ の低気圧追跡手&RQYH\RU %HOW（:&%）および &ROG &RQYH\RU %HOW

法を利用して、低気圧を特定した。>@ の定義に従っ（&&%）に伴う強風（>@）として解釈できる。エリアて、低気圧を爆弾低気圧（急発達する低気圧）とそれ$ と & の低気圧の北西・南西象限の強風は &&% との以外の低気圧に分類した。強風イベントの定義は以下

関係が、エリア % と & の低気圧中心南西および南側のの方法で行った。まず、解析期間中の日本付近の P

強風は :&% との関係が推測される。また、エリア %高度水平風速の  パーセンタイル値を見積もった。風

の低気圧中心南の強風の一部は &&% の先端、エリア &速がこの  パーセンタイル値を超えたイベントを本の南東象限の強風には低気圧中心から離れた位置で発研究では強風イベントと定義した。さらに、低気圧中達する :&% が関係している可能性が高い。

心から NP 以内で発生した強風イベントを低気圧

参考文献

関連イベントとみなした。
 結果と考察
 日本付近の強風イベントの発生頻度について調査したところ、北海道周辺 エリア $ 、中部、近畿、中国>@ 'HH ' HW DO  4XDUW - 5R\ 0HWHRU 6RF 
>@7VXNLMLKDUD7HWDO,QWHU-&OP
>@ <RVKLGD$DQG<$VXPD  0RQ:HD5HY

>@+HZVRQ7'DQG81HX7HOOXV$

図  （D）エリア $、 E エリア %、 F  エリア & における爆弾低気圧の中心に対する強風イベントの頻度分布図。

― 153 ―

MH-09(P3L)

温帯低気圧化する台風と寒冷渦の接近事例について
入江健太＊（京都大学理学研究科）・竹見哲也（京都大学防災研究所）

1．はじめに 

3．寒冷渦に接近した台風 

 台風の温帯低気圧化は台風が中緯度環境

 抽出された寒冷渦中心と気象庁台風ベス場の影響を受けて生じることが知られていトトラックデータを用いて接近事例を抽出る。中緯度環境場の例としてトラフの影響した。 年～ 年夏季（-$6）においが挙げられる。トラフと台風の温帯低気圧て、日本に接近・上陸した台風は  事例あ化の関係については観測や数値シミュレー

り、そのうち ％に当たる  事例が温低ションなど様々な研究がされており、特に、化していた。また、温帯低気圧化する台風と台風の温帯低気圧化後の再発達について注

寒冷渦の接近事例は、 年～ 年ま目されてきた（%RVDUWDQG/DFNPDQQでの期間で  事例抽出された（表 ）。これ

5LWFKLH DQG (OVEHUU\  .LPEDOO DQGらは期間中に日本に接近・上陸した台風の(YDQV）。トラフが深まると、トラフの約 ％にあたり、温低化した台風の約 ％

先端が切離され、寒冷渦となる。 年台にあたる。また、台風は、寒冷渦の北西また風  号（/LRQURFN）や  年台風  号

は北東象限に位置するという関係にあった。

（-RQJGDUL）が寒冷渦に接近し、特異な経路

極端に近い 7& や 7& を除けば、を取ったことは記憶に新しい。

台風中心と寒冷渦中心の距離は、おおむね

本研究では、温帯低気圧化する台風が寒NP であった。

冷渦に接近することでどのような影響があるのか調査する。

講演では、接近事例の時間推移と空間構
造について詳細を述べる。


2．データと方法  用いたデータは気象庁  年長期再解析

表  温帯低気圧化する台風と寒冷渦の接近事例。

（-5$.RED\DVKLHWDO）である。

7,0( は温低化時刻、7/21 は台風中心の解析期間は、 年～ 年の  年間と経度、7/$7 は台風中心の緯度、' は台風し、台風の接近・上陸数の多い  月～ 月

中心と寒冷渦中心の距離、$= は台風中心かを対象とした。なお、台風が  月に発生しらみた寒冷渦中心の方角（°が北で、時計 月に温低化した事例は含めず、 月に発

回りに °）である。

生し  月に温低化した事例は含めた。また、

1$0(

7,0( 87&

'>NP@$=>GHJ@

7&











7&











K3D 気温偏差が負という条件を用いた。

7&











7&











台風と寒冷渦の接近は、台風中心から半径

7&











 NP 以内に寒冷渦中心が存在すること

7&











7&











7&











7&











寒冷渦の抽出には  K3D 高度の極小かつを判定基準にしている。

― 154 ―

7/21>GHJ@ 7/$7>GHJ@MH-10+(P4L, D4A)

南 極 氷 床 上 に 展 開 し た 無 人 気 象 観 測 装 置 （ AWS） の積雪深計の観測結果に基づく議論*平 沢 尚 彦 (極 地 研 ), 本 山 秀 明 ( 極 地 研 ) , 山 田 恭 平 (長 野 県 環 境 研 ) ,杉 浦 幸 之 助 ( 富 山 大 ) , 栗 田 直 幸 (名 古 屋 大 )1.

像では雲域が氷床上に分布しており，総観規模擾乱のはじめに

我々は 2016 年～2019 年の約 4 年間に海岸域からドー影響による降雪，堆積が起こったと考えられる．これ

ムふじ基地にかけて４基の新型の無人気象観測装置

らは広域に堆積が起こった事例として詳しく解析する．

（AWS：Automatic Weather Station）を用いた観測を氷

しかし，両地点の表面高度の上昇事例を見てみると，床上に展開している．図 1 は 4 つの AWS の設置地点を

これら 4 つの事例よりも大きな変動が複数回起こって示す．氷床の末端部から内陸に向かって，H128，MD78，

いる．このような表面高度の大きな変動が単一の地点

NRP，NDF と呼ぶ．新型の AWS の特徴の一つは超音でしか観測されないことについて，今後追求したいと

波積雪深計であり，氷床表面の高さの変化を高い時間考えている．

解像度で観測する．この観測は我々がこれまで数 10 年間続けいる 1 年に 1 度の雪尺観測による年間表面堆積量の言わば中身を捉える．氷床表面における堆積，削剥，昇華蒸発，圧密など様々な過程を推定することを期待している．本講演では，これらの AWS の積雪深計
群が氷床スケールの降雪現象を捉えているか，氷床上の降雪量の半分を担うという極端降水現象（Turner et al.,2019）に対応した堆積が観測値に存在するか，削剥や昇華蒸発に対応した表面高度の低下があるかについて興味を持ち，結果を整理する．
2.

H128 の時系列

図２に H128 の積雪深計の日平均値の時系列を示す．
この地点は最も長い期間の観測データを有する．図から分かる重要なことは，表面高度の時間変化には階段

図１ AWS の設置地点．H128，MD78，NRS（New
Relay Station），NDF（New Dome Fuji）．

状の変動とパルス状の変動があって，表面高度の上昇
は主に階段状の上昇によりもたらされることである．
どちらの変動についても，多くの場合，総観規模擾乱
の影響を受けている．パルス状の変動と階段状の変動を分けるものが何であるかが現在の課題である．
ここにはもう一つ興味深い特徴が現れている．図中の下向きの太い矢印は年の境界付近，すなわち南極の夏季であるが，表面高度がゆっくりと低下している．
暖候期の現象が関わっていると考えられるが，その仕組みは現在の課題である．
3.

広域の表面高度の上昇

図２ H128 の積雪深計の日平均値の時系列．
参考文献

ここでは 2019 年 1 月～2020 年 5 月の H128 と NRPの積雪深計の日平均値の時系列を比較し（図は当日示[1] Turner, J., et al., 2019, Geophys. Res. Lett., 46,

3502–3511.

す），両地点で同日に表面高度の上昇があった日を抽出した．約 1 年半の間に 4 回の事例があった．衛星の画― 155 ―

MH-11+(P3L, D4A)

南 半 球 高 緯 度 域 に お け る Be-7 の 濃 度 分 布 と 時 間 変 化*平 沢 尚 彦 (極 地 研 ), 中 村 琢 (岐 阜 大 ), 三 輪 美 代 子 (岐 阜 大 ), 青 木 一 真 (岐 阜 大 ),小 塩 哲 朗 (名 古 屋 市 科 学 館 ), 山 田 恭 平 (長 野 県 環 境 研 ), 田 阪 茂 樹 (岐 阜 大 )1.

なっている．各計測の検出限界値は概ね 1 mBq/m3 であはじめに

Be-7 は主に下部成層圏において大気中のＮやＯ原子
か ら 生 成 さ れ る 宇 宙 線 放 射 性 核 種 （ cosmogenic

るが、それを下回る場合の方が多い．この原因にも興味を持ち気象の解析を進めている．

radionuclide）である。Be-7 は生成されると直ぐに付近

船上観測から見いだされた特徴的な領域に，昭和基のエアロゾルに吸着する．したがって，対流圏では降地と氷床上の S17 地点の観測結果を加えて，濃度を比水とともに大気中から除去されることがある．半減期較すると（図表は講演当日），濃度が最も高いのは S17

は約 53 日であり、各大気現象の代表的な時間スケール地点であった．講演では大気循環システムとの関連やを考慮すると、日変化、及び個々の総観規模擾乱に伴日変化につても言及したい．

う大気の輸送経路の解明に利用できるだろう。Persson(2016)がまとめた全球分布に関する資料によると，大気中の濃度は両半球ともに中緯度から極域に向かって減少している．一方，Sanak et al. (1985)は南極のフランスの基地における Be-7 の計測結果に基づいて，成層圏大気の混入量を月平均で論じている．計測は日単位で行われているが，日々の大気循環との関係について詳し
く論じてはいない．また，その後にも南極域におけるBe-7 の計測値を用いた研究が出版されているが，全て月単位の集計に基づいた議論が行われてきた．本研究は地上大気中の Be-7 濃度を日単位、或いは半日単位で計測し，その時間変化や空間分布から，成層圏大気の図１ 3 か年の船上観測．各マークは Be-7 捕集フィ
ルターの交換地点を表す．

混入と対流圏の大気循環システムとの関係について考察する．これによって，南極域の大気・物質循環における成層圏を経由した流れに関する理解を深めたい．
本講演ではこれまで 3 回の夏季に実施した観測結果に現れた特徴について議論する．
2.

観測

図１は 3 年間の「しらせ」船上観測の全ての地点を示す．船は 12 月初めに西部オーストラリアを出港し 12
月下旬に昭和基地に到着する．2 月上旬に昭和基地を出港し 3 月 20 日前後にシドニーに入港する．図１には表せないが，昭和基地から直線距離で約 20 ㎞東に離れた
南極氷床上の S17 地点でも観測を実施している．
3.

図２ 船上観測から得られた南緯 60 度以南におけるBe-7 濃度の東西の分布．濃度 1 mBq/m3 に沿う赤の点線は各計測における概ねの検出限界値を示す．
参考文献

結果と考察

図２は船上観測から得られた南緯 60 度以南の Be-7
濃度の東西の分布を示す．特徴の一つは東経 80 度付近
を境にして、東と西で濃度の差があることである．広域大気循環場の何かが関係していると考えている．
もう一つ，東経 80-100 度の領域で濃度が非常に低く[1] Persson, B. R. 2016, https://doi.org/10.13140/RG.2.1.4196.2960[2] Sanak, et al., 1985, Tellus 37B, 109–115.
謝辞：本観測は日本南極地域観測隊（第 56 次，58 次，
59 次）により実施された．

― 156 ―

MH-12(P4L)

Influence of Model Resolution on Bomb Cyclones Revealed by
HighResMIP-PRIMAVERA Simulations*Jiaxiang Gao (Hokkaido University), Shoshiro Minobe (Hokkaido University), Malcolm J. Roberts (Met Office Hadley Centre),
Rein Haarsma (KNMI), Dian Putrasahan (MPI-M), Christopher D. Roberts (ECMWF), Enrico Scoccimarro (CMCC), Laurent Terray(CERFACS/CNRS), Benoît Vannière (University of Reading) and Pier Luigi Vidale (University of Reading)

Bomb cyclones are explosively intensifying extratropicalindicates that bomb cyclone frequency is roughly doubled

cyclones that can cause severe damage to life and property.

from 140 km to 25 km resolution. The overall increase in

However, the poor ability of coarse-resolution climate

bomb cyclone number is associated with a large increase

modelsincludingin small bomb cyclones and a moderate decrease in large

underestimation of the frequency of bomb cyclones,

ones. Bomb cyclones in higher-resolution models are also

remains a problem. In this study, the dependence of bomb

accompanied by a higher maximum wind speed and more

cyclone characteristics on horizontal resolution from 135

extreme wind events, which is probably related to theto 18 km is investigated by analyzing the outputs ofincreased pressure gradients due to the smaller size of the

HighResMIP historical simulations of atmosphericbomb cyclones. These results imply that high-resolution

general circulation models and four reanalysis datasets.

models should be used for evaluating the impacts of bomb

Robustcyclones in the future.

tosimulate

resolutionbomb

dependence

cyclones,

of

bomb

cyclonecharacteristics is identified for both the models and theThis study has been accepted by Environmental Researchreanalyses. Finer horizontal resolution significantly

Letters (Gao, Minobe et al. 2020; doi:10.1088/1748-

increases the frequency of bomb cyclones and reduces

9326/ab88fa (open access)).

their average horizontal size. A regression analysis

Figure 1. Scatter plots of annual mean (a) bomb cyclone and (b) non-bomb cyclone frequency in the NH plotted against resolution.
The linear regression lines are shown in gray. The 95% CI of the regression slope is shown for p value < 0.05.

Figure 2. Mean bomb cyclone maximum near-surface wind speed against resolution for the (a) NH and (b) SH in respective winterseasons. The linear regression lines are shown in gray. The 95% CI of the regression slope is shown for p value < 0.05.

― 157 ―

MH-13(P3L)

渦度収支解析による北極低気圧発達過程の研究*石 山 涼 太 1 , 田 中 博 2（ 1: 筑 波 大 学 大 学 院 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.

続いて, AC10事例に対し, SLPでのマージングのタイ

はじめに

北極域の低気圧活動を理解することは, 北極域の海

ミングを揃えてコンポジット解析を行った（図 1）. そ氷分布との関係が多くの先行研究から報告されているの結果, AC の発達過程でマージングする際に, 下層かため, 重要である.

ら上層まで一貫してRV強化が起こること, そしてマー

北極低気圧 (Arctic Cyclone: AC) は, 北極域に発生する低気圧の一つである. AC は, 上層に暖気核, 下層にジングによる RV 強化後に, AC の SLP 最盛期を迎える
ことが特徴として述べられることがわかった.

寒気核を持つ順圧的な渦度の構造をしており, 熱帯低
気圧や温帯低気圧とは異なる構造や発達メカニズムを

4.

まとめと今後の展望持つ[1]. AC の発達メカニズムに関しては, 他の低気圧

解析結果から, AC の発達にはマージングが大切な過とマージングする際に, 上層の暖気核の強化と下層に程であり, その過程で下層から上層まで渦度の供給がおける渦度の供給が起こることが重要なプロセスであ一貫して起こっていたことが確認された.

ると考えられてきた[2]. しかし, これらの発達メカニ

今後は, この渦度強化がどの力学的プロセスで引き起こされたのかを, 領域積分した渦度方程式を用いてズムの定量的な評価は課題である.
そこで本研究では, 渦度方程式を用いることで, AC解析を行っていく.

の発達がどの力学的プロセスによりもたらされたのかを定量的に評価することを目的とする.
2.

解析手法

本研究では, 事例解析とコンポジット解析を行う.
解析対象は, 異常に発達した 2008～2016 年の夏季のAC10事例の発達過程とする. この10 事例は, Yamagami
et al. 2018 [3]と同じである. 使用データは, NCEP FNLの最終解析データを用いた.
なお, 渦度収支解析に用いる式は, 渦度方程式を領域積分した式である. 領域設定は, AC が順圧的で同心円状の構造であることを利用し, AC 中心から半径で領域を取って決定する. そして, 各項を評価することで,AC 発達過程のメカニズムを定量的に調べる.
3.

結果
はじめに, AC10 事例の解析を行い, 全 AC において,

図１: AC10 事例のコンポジット解析による (a) 低気

海面更正気圧（SLP）が最小となる前（12～66 時間内）

圧中心の SLP の時系列, (b) AC 中心から半径 600 kmにマージングが起こっていたことが確認された. そし

以内で領域平均した単位時間当たりの RV の変化量のて, マージングの際に相対渦度（RV）の強化が下層か

鉛直分布の時系列. 横軸は, AC と他の低気圧の SLP のら上層まで起こっていたことが特徴として見られた.

マージングからの時間（単位は [hour] ）.

SLP 最盛期に 968.4 hPa を記録した 2016 年 8 月の AC

参考文献（10 事例のうちの 1 つ）では, 発達した温帯低気圧と[1] Tanaka et al., 2012, Polar. Sci., 6, 55-69.

のマージングの際に, 下層において RV の水平フラッ[2] Aizawa et al., 2014, Meteorol. Atmos. Phys., 126, 105-117.

クスによる供給が強く起こっていたがわかった.

[3] Yamagami et al., 2018, Geophys. Res. Lett., 45, 4429-4437.

― 158 ―

観 測 手 法 （OB）

OB-01(P1P)

自律型海洋観測装置を用いた海上可降水量観測*藤 田 実 季 子 1 •福 田 達 也 1 •横 田 牧 人 2 •藤 井 信 宏 2 •植 木 巌 1 •茂 木 耕 作 1 •米 山 邦 夫 1(1:JAMSTEC, 2: (株 )マ リ ン ワ ー ク ・ ジ ャ パ ン )
1.

はじめに

水蒸気量の正確な計測は対流・降水の発生・発達過程の理解に重要である。特に海上における水蒸気量の観測は低頻度のマイクロ波放射計搭載の衛星観測が主流で、対流・降水の発生発達過程を観測するには不十分といえる。一方で、近年になって自動運転などの航法技術の革新により自律型海洋観測装置（ASV）の活用が進んでいる。本研究では、この ASV を用いた外洋上での水蒸気量観測について紹介する。
2.

図１：ASV 航路図。黒丸はパラオ共和国コロールの観測

ASV はLiquid Robotics 社のWave Glider SV3 を採用しラジオゾンデ観測点を示す。

た。装置のフロート上部に GNSS アンテナ、内部にロガーを搭載し、受信した GNSS 搬送波から可降水量を10 分間隔で推定した。気象観測装置（気温・気圧）も同様にフロート上部に搭載し、観測された値を可降水量推定に利用した。推定は精密単独測位で実施し Fujita
et al. (2008) の手順を用いた。観測期間は 2018 年 7 月 3日から 9 月 13 日で、図 1 に示す海域で実施した。
使用したASV は推進力を波の力のみから得ることができる。海面に浮かぶフロートに繋がった水中グライ
ダーが水流を推進力に変換し前進する。航行指示はイ
リジウム衛星を利用した双方向通信によりインターネ

図２：ASV で観測された可降水量（横軸）の散布図。

ット上の機能を介して操作が可能である。観測や運用(a)ラジオゾンデによる可降水量との比較、(b)向けの電力はフロート上部のソーラーパネルから太陽

SSM/I と GCOM-W1 による可降水量との比較を光蓄電で供給されるものを利用した。

それぞれ示す。

3.

結果

ASV 上で観測された GNSS 可降水量とパラオ共和国
コロールのラジオゾンデによる可降水量を図２a に示す。この比較は ASV がコロールの周囲半径 50km を航

参考文献[1] Fujita, M., et al., 2008: Geophysical Research Letters, 35,
https://doi.org/10.1029/2008gl033764.

行中の場合のみ実施した。ラジオゾンデとの比較では過去の船舶上で観測された精度と同等であった。さらに全期間日の平均値を用いた SSM/I、水循環変動観測

本研究にて使用したデータGCOM-W1 海上可降水量データは、

衛星「しずく」（GCOM-W1）との比較でも、同等の精

宇宙航空研究開発機構より提供を受けました。

度が得られた（図２b 参照）。
発表ではリアルタイム解析における精度や対流活動と連動した可降水量の変動事例も含め紹介する。

― 160 ―

OB-02(P2A)

MFMSPL を 用 い た 大 気 中 の 粒 子 タ イ プ の 解 析*藤 川 雅 大 (九 州 大 学 総 合 理 工 学 府 ), 岡 本 創 , 佐 藤 可 織 (九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 ),西 澤 智 明 , 神 慶 孝 , 杉 本 伸 夫 (国 立 環 境 研 究 所 ) , 工 藤 玲 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

雲から降水形成への変容や、雲とエアロゾルの相互作用の理解には、エアロゾル・雲・降水粒子の互いの近傍における特性把握が有効となる。雲観測においても下層の水雲や上層の光学的に非常に薄い巻雲に関しては、雲レーダが検出できない場合も多く、ライダ観を 19.0 sr に設定して減衰補正を行った閾値より大きい
信号を雲とした。雲底高度より下の領域ではエアロゾ

ルと降水の信号を区別し、感雨計/雨量計と比較検証し
た。
3.

結果と展望

一例として 2015 年 3 月 20 日の雲域のみの検出結果測が必要となる。従来の地上ライダでは、光学的に厚を示す(図)。off-beam チャンネルの方が雲域を大きく捉えられなかった。これらに対し、多重散乱信号を利用

偏光解消度が増大している。これらのアルゴリズムは、い雲を透過する能力が限られており、雲底までしか捉えており、雲頂に近づくにつれ多重散乱の効果によりし、地上ライダの観測限界を克服する試みが行われて東京都小金井市の情報通信研究機構にて運用中の波長。
きた（例えば Davis 2008）

355nm の MFMSPL2 へ 導入さ れる予 定で ある。

本研究で利用した多視野角多重散乱偏光ライダ(MF

MFMSPL2 は 2018 年から観測を開始した Aeolus 衛星

た雲の光学的に厚い部分からのライダ信号を偏光特性(ATLID)と同じ波長で観測しており、これらの検証にもMSPL)システムは、従来のライダでは透過できなかっも含めて検出可能となるように設計されている(Okamoto et al. 2016)。MFMSPL は 10 mrad の視野(ALADIN)や 2022 年打ち上げ予定の EarthCARE 衛星

期待される。

を持つ 8 つの受信チャンネルで構成されている。4 つのチャンネルは、それぞれ異なる傾斜角度で後方散乱
信号の平行または垂直成分を観測するために使用される。望遠鏡は天頂方向から 10mrad ごとに傾斜させ、総視野角は 70 mrad である。

MFMSPL は 2014 年よりつくば市の国立環境研究所にて観測が開始された。MFMSPL による光学的に厚い雲からの減衰後方散乱係数と偏光解消度の観測については既に報告されている。本研究では MFMSPLを使用して、雲/降水/エアロゾルを識別できるアルゴ

リズムを開発し、検証を実施した。
2.

図: 2015 年 3 月 20 日に MFMSPL により観測された雲

解析手順

全てのチャンネルに有意な信号を取り出すノイズマ

スクを実施した。
ノイズの信号強度の標準偏差の約3倍

以下もしくは 1 カウント以下であればノイズとし、1×3

コヒーレントフィルターをかけ残留ノイズを除去した。
この結果、残留ノイズを約 33 万ピクセルに１回程度まで抑えることに成功している。次に、雲域を特定するた
めに、雲底の検出に観測船「みらい」による先行研究(Okamoto et.al 2007)により算出された閾値を用いた。

off-beam チャンネルについては雲底高度より上の有意信号を雲とし、on-beam チャンネルでは雲のライダー比の偏光解消度。
(上) 天頂向きチャンネルの結果。(下) 天頂より 10 mrad 傾けたチャンネルの結果。

参考文献：[1] Davis, A.B, (2008), J. Geophys. Res., 113(D14),
D14S10.
[2] Okamoto, H., et al. (2016), Opt. Express 24(26), 3005330067.
[3] Okamoto, H., et al. (2007), , J. Geophys. Res., 112,
D08216.
謝辞：
本研究は科学研究費補助金 基盤研究(S)：JP17H06139の助成を受けたものです。

― 161 ―

OB-03(P1P)

Development and application of Joint simulator for the ULTIMATE
project
Woosub Roh1*, Masaki Satoh1, Yuichi Ohno2, and Tempei Hashino3( AORI, the University of Tokyo, 2NICT, 3Kochi University of Technology)
1

1. Introduction
It is important to evaluate and improve thecloud properties in global non-hydrostatic models
like a Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric
Model (NICAM, Satoh et al. 2014) using
observation data. One of the methods is a radiancebased evaluation using satellite data and a satellite
simulator (here Joint simulator, Hashino et al. 2013),
which avoids making different settings of the
microphysics between retrieval algorithms and
NICAM.
The satellite data with active sensors has alimitation to observe the specific case of cloud andprecipitation systems. And it is needed to validate
satellite observations using in-situ observation.
There are intensive observation stations over the
Kanto region. The ULTIMATE (ULTra sIte for
Measuring Atmosphere of Tokyo metropolitan
Environment) is proposed to verify and improvehigh resolution numerical simulations based onthese observation data.
Joint simulator is developed for simulations ofradiances like satellite data. In this study, we
introduce development and application of Joint
simulator to simulate radiances from in-situ
observations.
2. In-situ observations
There are several observation instruments over the
Kanto region. For examples, the High Spectral
Resolution Lidar (HSRL, 355 nm), Doppler lidar,
and the Cloud Profiling Radar (CPR, 94 GHz) arelocated in NICT. HSRL and Doppler lidar canobserve the aerosols and optically think clouds.
Joint simulator is developed for The EarthCARE
satellite, which have CPR and HSRL. The
EarthCARE Active Sensor Simulator (EASE,
Okamoto et al. 2007, 2008; Nishizawa et al. 2008)
in Joint simulator can simulate signals of CPR andHSRL in NICT.
The Multi Parameter phased array weather radar(MP radar) is located in Saitama university. MP
radar can observe the precipitation hydrometeors
and retrieve the hydrometeor identification basedon polarimetric variables. Recently, POLArimetric
Radar Retrieval and Instrument Simulator(POLARRIS, Matsui et. al. 2019) is implemented in
Joint simulator. The signals of MP radar can be
simulated using Joint simulator.
The WInd profiler Network and Data Acquisition

System (WINDAS) data is available in
Kawaguchiko, Mito, and Kumagaya. WINDAS canobserve 3D wind fields. Now, we are considering tosimulate signals of WINDAS using Joint simulator.
3. Simulations and the sample of observationdata
We used the starched version of NICAM for test
data of Joint simulator. We selected the two cases
for September and November 2019. Figure 1 shows
the case of 19th November 2019 case, NICAM
simulated the long band of a frontal systems likeobservation data (Fig. 1). The figure 2 shows theWINDAS data in Kawaguchiko. The wind shear isstrong in this precipitation systems and the strong
signal-to-noise (SNR) means the precipitation echo
(Fig 2).

Figure 1. Horizontal distrubtions of precpitaion on 03
JST 19th Nov. 2019.

Figure 2. The observed wind vectors of the WINDAS in
Kawaguchiko on 19th Nov. 2019. The red box is for 03
JST.

We will introduce the results of Joint simulator for
ULIMTATE project. And We will discuss withissues of simulations of in-situ observations.

― 162 ―

OB-04+(P2A, B3A):,1'$6 鉛 直 速 度 観 測 を 用 い た 高 層 雲 の 解 析  
大野裕一・堀江宏昭・川村誠治・山本真之（情報通信研究機構）

は じ め に 
色 系 は 落 下 速 度 が  ～ PV で 雪 な ど の こ れ ま で 各 地 の :,1'$6 デ ー タ や 小 金 井 の
固体降水の落下を示している。二つの境あ
雲レーダデータを用いて、高層雲エコーとた り が 融 解 層 度 高 度 と 考 え ら れ 夏 に 高みられる鉛直ドップラ速度の月平均高度プ
く冬に低いという季節変化をしている。夏ロ フ ァ イ ル を 作 成 し 、 度 高 度 か ら の 高 さ に季を除くと日々の融解層高さの変動はある
変換すると速度プロファイルがほぼ重なる
程度大きく、月平均気温ではこの変化は隠ことを解析で示してきた。これはドップラされてしまっている。そこで毎日の館野の速度の季節変化が気温プロファイルによっゾ ン デ デ ー タ = を 用 い て 図  の 縦 軸 を 気て決まっていることを示唆している。今回
温 で 描 い た の が 図 で あ る 。 暖 色 と 寒 色 の 境
は月平均の代わりに日々の鉛直ドップラ速が 気 温 度 付 近 に 位 置 し て い て 、 そ の 上 部 の度とゾンデによる気温プロファイルを用い高層雲エコーも鉛直風の日々変動が目立たてその年間にわたる変化を調査した。
なくなっている。これまでの発表で示して
きたように高層雲の鉛直ドップラ速度が気熊 谷 :,1'$6の 日 々 の 鉛 直 速 度 変 動 
温依存していることが明らかに見てとれる。
 図  は  年 の 熊 谷 :,1'$6 デ ー タ を 用 い
今 後 、 熊 谷 以 外 の :,1'$6 デ ー タ に つ い て もて 日 平 均 鉛 直 速 度 の 高 度 時 間 断 面 図 を 年
気温を縦軸にすることで同様な傾向を示す
分 描 い た も の で あ る 。 :,1'$6 の 鉛 直 速 度 デかを確認する予定である。
ー タ は 速 度 PV 付 近 に 現 れ る 大 気 エ コ ー に謝辞
よ る 鉛 直 速 度 を 除 き 、雲・雨 エ コ ー の み の 鉛
気 象 庁 観 測 部 観 測 課 よ り :,1'$6 デ ー タ の直速度のみを取り出している。鉛直速度はご提供いただきました。本件は総務省電波色づけしたコンターで示していて、縦軸は利用料財源電波監視等実施費による委託業
実際の高度で描いている。黄色から赤にか
務「 電 波 伝 搬 の 観 測 ・ 分 析 等 の 推 進 」の 支 援
け て の 暖 色 系 は 落 下 速 度 が PV 以 上 の 降を受け行われた．
雨を示していて、黄色から青に変化する寒図  年 熊 谷 の :,1'$6で 観 測 さ れ た 日 々 の 鉛 直 ド ッ プ ラ 速 度 年 分 













図  高 度 の 代 わ り に 館 野 の 気 温 プ ロ フ ァ イ ル を 縦 軸 に し た 鉛 直 ド ッ プ ラ 速 度 ― 163 ―

OB-05+(P1P, B3A)

教師なし機械学習によるラマンライダーデータのノイズ除去
川 畑 拓 矢 *（ 気 象 研 ） ,
酒井 哲

上里

（気象研）, 吉田

達 実 (理 研 AIP),智（気象研）,

上田 修功
1.

(理 研 AIP),

直人

高橋 温志

(理 研 AIP) ,(理 研 AIP )
3.

はじめに

横矢

事例解析結果ラマンライダーでは時間的に連続名水蒸気鉛直プロ

２０１６年８月２日から１２月６日までの期間につ

ファイルデータが得られる．このデータは数値モデル

くばの気象研究所で観測した水蒸気高度分布ライダーに同化することにより積乱雲の発生の予測に有用であ

観測データを解析した．また，同時刻に約８０m 離れる．しかし、日中に得られる水蒸気データは、太陽背た高層気象台で放球したゾンデから得られた水蒸気高景光ノイズの影響を強く受け，欠損データや異常値が度分布を検証データとして用いた．図２(a)に９月１日存在する．ノイズ除去のために，平均化処理などが広に観測された水蒸気高度-時間分布を２次元プロットでく用いられている (Sakai et al. 2019) が，単純な処理で示す．図２(b)は提案手法によるノイズ除去結果を示し

は，欠損データや異常値の修復を行うことが難しい．

ている．観測データに含まれる異常値を提案手法が除本研究では，深層学習に基づいたノイズ除去モデルを去し，より自然な値によって補完している．またノイ提案する．この手法では訓練データを必要とせず、自ズを多く含む観測データと比較して水蒸気混合比の変動的に異常値や欠損データの修復が可能である．ライ

化がより鮮明に表れている．表１に，観測できなかっ

ダーの観測データとゾンデから得られる水蒸気データ

た日を除く８月２日から１２月６日までのゾンデデー

を用いて検証を行った．

タと比較した二乗平均平方根誤差 (RMSE) を示した．
提案手法を用いることで，1g/kg 以上の誤差を減少させ

2.

た．

提案手法

本節では、Deep Image Prior (DIP; Ulyanov et al. 2018)

また本手法はリアルタイムにノイズ除去を行うことに基づくノイズ除去アルゴリズムついて説明する。DIPが可能であり，講演においてはその結果を示したい．

が備わっているという仮定に基づいている．本研究では，図１のような深層学習アーキテクチャを用いた．
ランダムノイズ画像を入力データとして用い，水蒸気

Altitude [km]は，深層学習アーキテクチャの構造にノイズ除去能力

データを２次元の出力データとして用いた．DIP は，Time [hour](a)

パラメータを更新することで，ノイズ画像から出力でTime [hour](b)

ある水蒸気データを繰り返し推定する．パラメータが

図２．水蒸気混合比データの２次元プロット（x 軸：時更新される毎に出力データに徐々に近づく．パラメー

間 (hour)，y 軸：高度 (km)．(a) 観測データ. (b) 提案

タ更新を適切なタイミングで止めることで，ノイズが手法によるノイズ除去結果．

除去された出力データを得ることが可能である．本研
RMSE

究では，検証データとして用いるゾンデデータから得られる水蒸気データに最も近づいたとき更新を止めた．

観測データ

DIP

3.2473 g/kg

1.9014 g/kg

表１．ゾンデデータとの二乗平均平方根誤差（RMSE)DIP は，訓練データを必要とせず観測データのみを用いてノイズ除去を行うため，データが得られる地域や謝辞

時間に依存しない利点がある．

本研究は，気象庁と理化学研究所革新知能統合研究セ
出力データ（水蒸気データ）

入力データ（ランダムノイズ）

ンターの共同研究プロジェクトの成果である．
参考文献[1] Sakai et al., 2019, Atmos. Mesas. Tech., 12, 313-326.
[2] Ulyanov et al., 2018, Conference on Computer Vision

図１．深層学習アーキテクチャ

and Pattern Recognition, 2018.

― 164 ―

OB-06(P2A)

航空機搭載火山灰・氷晶検知ライダーの基礎検討*小 竹 論 季 , 及 川 博 史 , 井 之 口 浜 木 (宇 宙 研 究 開 発 機 構 ),
1.

はじめに

Detectability × 𝜂𝜂��� で表される。また、当該回線計算に用いた

航空機の運航にとって、航空路上に浮遊する火山灰や氷晶

後方散乱係数、大気透過率は火山灰の重量密度 0.2 mg/m3、複は脅威であり、その回避のために運航が制限されて経済的損

素屈折率 1.56-0.1i、火山灰比重 2.5 g/cm3、文献[4]に示される火失が生ずることがある。これに対し、ライダー（LIDAR：LIght

山灰粒形分布条件とミー理論を用いて算出された値である。また、

Detection And Ranging）は、大気中の浮遊粒子にレーザ光を照

測定環境は簡単化のために上記大気条件の火山灰が舞う中を射し、その散乱光のドップラ周波数シフトから風速を測定で飛行し観測を行う状況を念頭としている。当該回線計算式と図 1

きると共に、測定対象物の特性により光の偏光が変化する偏記載のパラメータを用いて計算した、観測距離- Detectability 特

光解消度を測定することによって、火山灰や氷晶の検知できる
ことが明らかになっている。特に、火山灰であれば 0.10～0.15[1]、氷晶であれば、高度にもよるが 0.3～0.35[2]の偏光解消度が観測性を図 2 に示す。これより、本パラメータにおいて偏光解消度𝜂𝜂��� =0.1 を精度 0. 1 以上で測定可能な観測距離は約 5.5 km であることがわかった。

されている。本稿では、当該機能・特性を用いて機上で飛行経路上の火山灰や氷晶を遠隔検知し、危険性の程度を判別する、
航空機搭載用火山灰・氷晶検知ライダーの開発に向けた基礎検討結果を報告する。

2.

ライダーの構成

本研究開発におけるライダーは従来と同様に偏光解消度を用いた火山灰・氷晶検知を行うが、レーザ波長は 1.5 µm 帯を用い、かつ、背景光の影響を抑圧可能なコヒーレントライダーとすること

図 1 システム構成

で、人の目に安全、かつ、高感度な検知装置を構築する。そのシステム構成を図１に示す。一般的なコヒーレントライダー[3]の構成に対し、受信光側に PBS を設けることで P(Primary)、S(Secondary)
成分の光を分離し、かつ、受信機を P、S 用の 2 系統備えることで偏光解消度の測定を可能とする構成とした。

3.

所望 SNR の検討と回線計算結果

P、S それぞれの偏光の受信信号強度を𝑃𝑃� 、𝑃𝑃� とし、偏光解消度の定義を𝜂𝜂��� = 𝑃𝑃� / (𝑃𝑃� + 𝑃𝑃� )とする。次に、偏光解消度の測定精度σ� は誤差の伝搬により以下のように求められる。
σ� = ��

����� ������� 𝜎𝜎�� + ������ ��� ���� 𝜎𝜎��

(1)σ� 、𝜎𝜎� はそれぞれ、P、S それぞれの偏光の受信信号強度の

図 2 回線計算結果

4.

まとめ
本稿では、火山灰・氷晶検知向けライダーの開発に向けた基礎検討として、火山灰・氷晶を弁別するために必要

標準偏差を表し、𝜎𝜎� = 𝑃𝑃� /Detectability� で表される(𝜎𝜎� も同様。

な SNR の見積りと回線計算を行った。

合、Detectability への閾値は 9.6 dB 以上とする必要があることがVol.45, No.3, pp.197-204, 2014

添え字は各偏光での値を表す)。ここで、火山灰の偏光解消度は

参考文献

最低 0.1 であるため、当該σ� を 0.1 に、また、𝜂𝜂��� =0.10 とした場

[1] Sakai et al., Journal of the remote sensing society of Japan,

わかった。次に、上記構成とした場合の回線計算を実施する。回[2] Iokibe et al., MEM.FAC.ENG.OKA.UNI. Vol.39, pp.93-[3]。それぞれのパラメータの意味、値は

線計算式は以下を用いた[3] S. Kameyama et. al,: Compact all-fiber pulsed coherent

図 1 に示す通りである。
Detectability(𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅

101, 2005.

���������� ��������� � �(��)�
��
���
� �
���
�
��� (�)�ℎ�� � ������ � �

√𝑁𝑁

(2)

Detectability は 1 ショットのパルス射出で得られる信号対雑音比(SNR)に積算効果を加味した指標であり、Detectability� =Doppler lidar system for wind sensing, Appl. Opt, 46,
No.11, pp.1953-1962, 2007.
[4] SALD-3000S による有珠山火山灰の粒度分布測定:
Shimazu customer support center news, No.99― 165 ―

OB-07(P1P)

2μm 水 蒸 気 差 分 吸 収 ラ イ ダ ー の 開 発 と 検 証*岩 井 宏 徳 , 青 木 誠 ( 情 報 通 信 研 究 機 構 )1.

るため，λOn と λOff での CO2 の吸収断面積の差

はじめに

情報通信研究機構（NICT）では 2019 年から水蒸気が可能な限り小さくなるλOn とλOff を選択する．

差分吸収ライダー（DIfferential Absorption Lidar，以下（３） 水蒸気の吸収断面積の気圧・気温の変動に対す

DIAL）の開発を開始した．本稿では水蒸気 DIAL の開る感度が可能な限り低い λOn を選択する．
また，水蒸気量の計測精度を確保するため 0.001nm

発状況と検証実験について述べる．

以下の高精度で λOn の波長制御可能な制御機構を開発
2.

水蒸気 DIAL

した．

近年，局地的大雨，線状降水帯，台風など様々な時
空間スケールの現象に伴う激しい降雨による災害が日

4.

検証実験

本各地で発生している．これらの降雨の予測には大気開発した水蒸気 DIAL の計測性能を検証するため，中の水蒸気分布を把握することが必要である．大気中2020 年 6 月下旬から 7 月下旬にかけて，NICT 本部（東の GPS や地デジの電波伝搬遅延を利用して伝搬経路上

京都小金井市）においてラジオゾンデの放球を行った．

の水蒸気積算量を計測可能であるが，距離分解が出来

ラジオゾンデから得られた水蒸気量の鉛直プロファイ

ない．マイクロ波放射計は水蒸気量を距離分解して計

ルと水蒸気 DIAL の計測データを解析し，現在，比較測可能であるが，水蒸気量のリトリーバルには適切な検証を進めている．比較結果については発表時に報告仮定を必要とする．

する．

水蒸気ライダーはそのような仮定無しに水蒸気量を距離分解して計測することが可能である．水蒸気ライ

5.

まとめと今後の展望

ダーは主に，ラマンライダー，インコヒーレント DIAL，

NICT が培ってきた波長 2µm 帯の高出力パルスレー

コヒーレント DIAL に分類される．ラマンライダーとザ技術と波長制御技術を組み合わせ，コヒーレント方

インコヒーレント DIAL は太陽による背景光の影響が式の水蒸気 DIAL を開発し，その性能検証を進めてい大きいため，日中の観測距離を確保することが難しい．

る段階である．さらに，常温動作型ドップラーライダ

コヒーレント DIAL は狭帯域受光であるため背景光のー[3]の技術を組み合わせ，安定かつ長期運用に耐えら影響がほとんど無い．

れる水蒸気 DIAL の開発も進めている．

NICT ではこれまでに波長 2µm 帯のコヒーレントド
ップラーライダーとCO2 DIAL の開発を行ってきた[1]．
この開発を通して培ってきた高出力パルスレーザ技術と波長制御技術を組み合わせ，コヒーレント方式の水蒸気 DIAL の開発を 2019 年から開始した．
3.

開発状況

図１に HITRAN データベース[2]を用いて計算した波長 2050nm から 2052nm における水蒸気と CO2 の吸収断面積を示す．水蒸気に吸収される波長（On line；
λOn=2050.550nm ）と吸収されない波長（Off line ；図１ 1 気圧，気温 20 度における水蒸気と CO2 の吸収断面積．

λOff=2051.103nm）は以下の条件から決定した．
（１） 水蒸気量の計測精度を上げるため，λOn と λOff

参考文献

での水蒸気の吸収断面積の差が可能な限り大[1] Ishii, S., et al., 2010, Appl. Opt., 49, 1809-1817.

きくなる λOn と λOff を選択する．

[2] Gordon, I.E., et al., 2017, J. Quant. Spectrosc. Radiat.

（２） CO2 による吸収の影響を可能な限り小さくすTransf., 203, 3-69.
[3] Mizutani, K., et al., 2018, Opt. Lett., 43, 202-205.

― 166 ―

OB-08(P2A)

船舶観測と衛星観測による雲量の比較検証*中辻 菜穂、廣瀬 沙羅、山田 奈直、高田 真奈、久慈 誠 (奈良女子大)島田 利元 (JAXA/EORC)、堀 雅裕 (富山大)
1. 背景と目的

図 1 に、GCOM-C/SGLI と全天カメラの雲量の散布

雲は冷却効果と加熱効果の相反する性質をもち、地球図を示す。相関係数は 0.82 と、強い正の相関を示した。

の放射収支に影響を及ぼす。しかし、放射強制力の推定

今回の初期解析結果より、衛星観測による雲量の推定は幅が大きく、地球の気候変動予測の大きな誤差要因と概ね整合的であると考えられる。

なっている

[1]

。
100

また、雲は時空間変動が大きく、形状や分布も多種多

RMSE=31.1, MB=-14.8
R=0.82, N=44
y=1.55*x-62.14

80
GCOM-C/SGLI [%]様であるため、特に観測サイトの少ない海上では、観測データが充分に蓄積されているとは言えない。衛星観測は有効な手段の一つであるが、地上観測による検証が必要となる。そのため、船舶による定期的な雲の観測は、

60
40
20

重要な役割を果たす [2] 。
そこで本研究では、船舶搭載型全天カメラ、雲底高度0計、目視による観測データ、並びに GCOM-C 衛星搭載

0

20

40
60
Whole sky camera [%]

80

100

SGLI センサで観測された雲プロダクトの比較結果につ

図1

いて報告する。

に 2018 年 4 月 6 日から 4 月 11 日の雲量の散布図。

2018 年 1 月 1 日から 2018 年 3 月 16 日、並び

縦軸は衛星観測、横軸は全天カメラ。直線は最小二乗

2. 観測データと解析方法

法によって当てはめられている。RMSE、MB、R、N

本研究では、南極観測船しらせに搭載した全天カメラと雲底高度計の観測、目視による観測、並びに衛星観測はそれぞれ二乗平均平方根誤差、平均偏差、相関係数、データ数。

による雲プロダクトを使用した。
【南極観測船しらせ】第 59 次南極観測では、2017 年 11月に南極へ向けて日本を出発し、昭和基地に接岸後、オー

4. まとめと今後の課題
本研究では、船舶観測による衛星プロダクトの検証

ストラリア東海岸を通り、2018 年 4 月に帰国した。

を進めている。今回は全天カメラと同期した GCOM-【全天カメラ】デジタルカメラと円周魚眼レンズを用いて

C/SGLI の雲量の比較を行った。今後は、解析期間を延

天空全体を撮影する。観測時間間隔は 5 分である。デー

ばし、事例数を増やす。特に、南大洋の海域についてもタの解析には、SI-BI 指標を用いた空の状態の識別手法

比較検証を進める予定である。

[3]を使用した。

【雲底高度計】レーザー光を射出し、雲底で反射された信号を受信するまでの時間によって雲底高度を決定する測器を用いる。観測時間間隔は 36 秒である。
【目視データ】しらせの気象情報から時刻と目視観測による全雲量の項目を使用する。観測時間間隔は１時間である。
【衛星観測プロダクト】GCOM-C/SGLI の観測データか
ら JAXA が作成した雲フラグのプロダクトを使用した[4]。分解能は 1 km である。尚、今回使用したバージョ

ンは 1.0 である。

3. 結果

謝辞 研究全般にわたり、国立極地研究所の塩原匡貴
氏にご協力を頂きました。また、データ解析にあたり、

JAXA/EORC の緒方一紀氏にご協力頂きました。

参考文献[1] IPCC-AR5, 2013: Climate Change 2013.
[2] Kuji et al., J. Meteor. Soc. Japan, 96, 2018,
doi:10.2151/jmsj.2018-025.
[3] 山下と吉村, 写真測量とリモートセンシング, 47(2),50-59, 2008.
[4] G-Portal 地 球 観 測 衛 星 デ ー タ 提 供 シ ス テ
https://gportal.jaxa.jp/gpr/index/index
ム,(2020/01/30 閲覧).

― 167 ―

OB-09+(P1P, B3A)

Ku 帯 二 重 偏 波 レ ー ダ に お け る 比 偏 波 間 位 相 差 を 用 い た
降雨推定精度の強度依存性評価*野 澤 大 輝 , 森 本 健 志 (近 畿 大 学 ), 浅 井 啓 太 郎 (電 気 通 信 大 学 ) , 中 村 佳 敬 (神 戸 高 専 ) ,牛 尾 知 雄 (大 阪 大 学 )2018 年 5 月 13 日 15 時 00 分～17 時 00 分の観測データ

はじめに

近年、日本では局所的大雨による豪雨災害による被を解析対象とし、光学式ディスドロメータから得られ害が増えてきており、このような被害を軽減するには、る降雨強度を真値として用いた。以下に各推定式にお気象レーダによる高精度な降雨量の推定が重要である。

ける降雨強度毎の平均二乗誤差を示す。

そこで従来型の単一偏波レーダより正確な降雨強度推表 1. 各降雨強度における平均二乗誤差定のため、垂直と水平の二偏波を使用し、偏波パラメータから降雨強度を推定できる二重偏波レーダが開発

降雨強度された。しかし、偏波パラメータの一つである偏波間[mm/h]

推定式(1)

推定式.(2)

推定式(3)

位相差は、降雨強度がある程度大きくなければノイズ

～１







等の影響でうまく検出することができない。

１～







～３







～







～







～６







～







７～







～







～







そこで本研究では二重偏波レーダの送受信電波に、一般的な気象レーダの周波数よりも高い Ku 帯を使用
したときより高精度な降雨推定を目的として、推定精度の強度依存性について検討する。
2.

Ku 帯二重偏波レーダ
本研究で使用する Ku 帯広帯域二重偏波レーダは、大阪大学豊中キャンパスに設置し、送信周波数 15.75 GHz
で時計回りに回転させながら仰角を上げるスパイラル

平均二乗誤差スキャン方式で半径 20 km の半球内を観測する。分解能は方位角、仰角ともに 3 deg で観測レンジ数は 2048
point である。送信周波数を高くすることで雨粒をより

各降雨強度において最も誤差の小さい値を網掛けで表現した。同表より、降雨強度 0～3 mm/h においては Z-R

詳細に観測でき、降雨粒子からのノイズを抑え、偏波関係を用いた推定が、一方、降雨強度が 3 mm/h 以上

間位相差(ϕDP)の観測を可能にしている。

になると KDP を用いた推定精度が高精度となった。先た降雨強度推定の平均二乗誤差は、降雨強度 10 mm/h

行研究より、C 帯二重偏波レーダにおける KDP を用い

降雨強度推定結果およびまとめ 本研究では、レーダの観測から得られる偏波間位相

以下において 7.75 である[2]と報告されており、Ku 帯

差 (ϕDP) から比偏波間位相差 (KDP) を算出した。今回

二重偏波レーダの方が高精度な推定ができているといの推定では(KDP) を用いた降雨強度推定式として先行う結果を得た。

研究で用いられた以下の式を用いて比較を行った。[1]以上より、Ku 帯二重偏波レーダでは降雨強度 3 mm/h    R(K_DP )=5.8(KDP )(0.92)    （1）以下においては Z-R 関係、それより強い場合は KDP -R    R(K_DP )=10.43(KDP ) (0.88)

    （2）関係を用いることでより高精度な降雨強度推定が実さらに、従来のレーダから使用していた Z-R 関係での現できると考えられる。

降雨強度推定も行った。なお、雨滴定数には一般的な降雨イベントに用いられる B=200,β=1.6 を採用した。
R(Z_H )=200(ZH ) (1.6)

    （3）参考文献
[1] Haonan Chen and V. Chandrasekar ：Estimation of Light
Rainfall Using Ku-Band Dual-Polarization Radar, (2015)[2] 中北英一,竹畑栄伸,中川勝広：最新型 C バンド偏波
レーダを用いた降雨強度推定精度の検証(2006)― 168 ―

OB-10(P2A)

次 世 代 ウィンドプロファイラの実 用 化 に向 けた研 究 開 発－ ACS システムの実 証 評 価 －* 山 口 博 史 ・斎 藤 浩 二 ・浜 田 隆 行 ・今 井 克 之 （ 住 友 電 設 株 式 会 社 ）山 本 真 之 ・川 村 誠 治 （NICT）を用いた ACS では、クラッタが低減できる方向が、WPR

１．背景
ウィンドプロファイラ（WPR）は、晴天域における風速のの主アンテナのサイドローブレベルよりも ACS 用サブアレ

高度プロファイルを測定することを主な目的としたレーダ

イの利得が十分大きい方向に限られる。LQ-13 の主アンーである。国内外において、WPR から得た風速観測デー

テナを構成する 13 台のルネベルグレンズアンテナ（以下、タが気象予報等の気象業務に利用されている。WPR は

主アンテナ用サブアレイ）と ACS 用サブアレイを併用した

時間・高度方向に最高で 1 分・100m 程度の優れた観測

ACS を行うことで、クラッタが低減できる方向を拡大できる。

分解能を持つ。一方、これらの優れた観測分解能を最大

本研究開発では、主アンテナ用サブアレイと ACS 用サブ

限に生かすためには、非所望エコー（クラッタ）の混入によ

アレイの両方から受信信号を取得し、さらにリアルタイムデ

る風速観測データの品質低下を極力防ぐ必要がある。

ジタルデータ処理を行うことができる多チャンネル観測シ

アダプティブクラッタ抑圧（ACS）は、受信アンテナのビステムを製作した。図に、LQ-13 の多チャンネル観測シスームパターンを制御することで、クラッタを低減する技術でテムの外観を示す。発表では、本研究開発の概要とこれまある。ACS は、複数のサブアレイアンテナ（以下、サブアでの研究開発結果を紹介する。

レイ）から受信信号を得る。さらに、ノルム拘束・方向拘束付き電力最小化法（NC-DCMP）と呼ばれる適応信号処
理により、複数のサブアレイから得た受信信号を重み付け合成する。NC-DCMP を用いることで、受信アンテナのメ
インビームの特性劣化を最小限に抑えつつ、クラッタの到来方向におけるサイドローブレベルを動的に低下させることができる。

２．研究開発の目的
ACS は、気象観測における WPR のさらなる高度利用を実現するための、有望な技術である。本研究開発では、ACS の実用化に向けた ACS の実証実験と性能評価を実施する。本研究開発では、ACS の実用化に向けた実証実
験と性能評価に必要となるハードウェアの製作にも取り組む。本研究開発の実施期間は、2018 年度から 2020 年度
までの 3 年間である。

図 LQ-13 を用いた多チャンネル観測システム（上：多チャンネル信号処理装置、下：アンテナ及び３．研究開発の概要と開発状況

屋外装置）

本研究開発では、東京都小金井市の NICT 本部に設謝辞置されている LQ-13 を使用する。クラッタ受信専用のサブ本研究開発は国立研究開発法人情報通信研究機構のアレイ（以下、ACS 用サブアレイ）を付加することで、既設高度通信・放送研究開発委託研究により実施されている。

の WPR に ACS 機能を付加できる[1]。本研究開発では、

参考文献

ACS の実用化を見据えた、ACS 用サブアレイ及びアナロ[1] 山本真之, 川村誠治, 西村耕司, 今井克之, 斎藤浩

グ受信ユニットを製作した。

二, 浜田隆行, 山口博史, 中北英一, 山口弘誠, 2019: 次

クラッタの発生源は、地表の固定物のみならず、地表・空中の移動体など多岐にわたる。ACS 用サブアレイのみ

世代ウィンドプロファイラの研究開発, 情報通信研究機構
研究報告, 65(1), 27-42.

― 169 ―

OB-11(P1P)
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２）＊磯田総子、佐藤晋介、（NICT）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）の観測データは三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]などリアルタイム
降水予測に利用されている。精度の良い予測を行うためには観測データの品質管理(QC)が重要であり、地表面クラッタ等の非降水エコーはできる限り除去する必要がある。現状のリアルタイム
QC[3]では、反射強度のテクスチャ情報やドップ
ラー速度の閾値を用いているが、様々な事例の非降水エコー判別を共通のパラメータで精度よく行うのは困難である。そこで、本研究では深層学
習により画像から画素単位で物体検出する技術の一つであるセマンティックセグメンテーショ
ンを利用することで、より高精度な QC 手法を開発する。方法としては、現状の QC による降水／
非降水エコーの判別結果をアノテーションデー
タとして学習させることで、様々な反射強度画像
においてどの程度の降水／非降水エコーが分離可能であるかについて、試験を行った。
２． セマンティックセグメンテーション
本研究では、SegNet[4]というセマンティック
セグメンテーションのネットワークを利用した。
学習に用いた降雨事例は、吹田 PAWR によって観測された 2015 年から 2017 年の対流性降水の10 事例、同層状性事例 10 事例をホームページ[5]で公開されている高度 2 km の CAPPI を見て選んだ。学習に使用するデータは 13 仰角の PPIにおける反射強度と従来手法で作成した QC フ
ラグで、おかしなフラグとなっているデータを目視で取り除いた。データは反射強度分布の PNG
画像を作成し、アノテーションデータは、QC フ
ラグから、0＝データなし、1＝降水エコー、2＝
非降水エコーの 3 値の PNG 画像とした。座標系
は方位角とレンジの極座標とした。また、送信ファンビームの分かれ目で、低仰角、高仰角と分け、以下のように 4 つのデータセットで学習を行い、それぞれのネットワークを作成した。
1. 対流性降水・低仰角（仰角 0 番～5 番）
2. 対流性降水・高仰角（仰角 6 番～12 番）
3. 層状性降水・低仰角（仰角 0 番～5 番）
4. 層状性降水・高仰角（仰角 6 番～12 番）（仰角 5 番と 6 番は 4.35°、12 番は 9.38°に相当）
３． 学習とセグメンテーション結果
学習は表１の枚数の訓練データ、検証データを用いて行った。図１に対流性降水の低仰角と高仰角のセグメンテーション結果の例を示す。
表１：それぞれの学習に用いたデータ枚数

対流性・低仰角
対流性・高仰角
層状性・低仰角
層状性・高仰角

訓練データ
438
529
231
365

検証データ
90
130
60
101

2019 年 6 月 11 日
17 時 50 分 2 秒
602019 年 7 月 25 日
17 時 40 分 6 秒
(a)

40

(d)

20
Ze

円は観測エリア（半径 60 km）
(b)

(c)

(e)

(f)

図 1：セグメンテーションのデータと結果：上段(a)(d)：
反射強度、中段(b)(e)：セグメンテーションによる推定結果（緑が降水エコー、黒が非降水エコー）、下段(c)(f)：
QC フラグから求められた正解データ（赤が降水エコ
ー、黒が非降水エコー）(a)~(c)は対流性低仰角の例、(d)～(f)は対流性高仰角の例。

図 1 の低仰角の例では、セグメンテーション結果は、正解データに類似点はあるが、非降水エコーの位置と範囲は細かい点で相違がある。高仰角の例は非降水エコーの位置がよく一致している。
客観的な精度評価などは今後の課題である。
４． まとめ現在の QC 手法で求めた降水／非降水エコー
区分をアノテーションデータとして、SegNet を用いて、降水エコーと非降水エコーを識別するセ
マンティックセグメンテーションの試験を行った。今後は、数値による精度評価に加えて、アノ
テーションとなる QC フラグを改良していくことで、より正確なセグメンテーションが可能になると考えられる。さらに、推定誤差の問題や、処理時間の高速化などの課題にも取り組む。最終的には AI を用いたより高精度で高速な QC をリア
ルタイムで行う事を目標としている。
謝辞：本研究は JST の AIP 加速課題「ビッグデータと AI によるリアルタイム気象予測の展開」の支援を受けたものである。
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]佐藤晋介、ほか、気象学会 2017 年度春季大会
予稿集、B103、2017.
[4] SegNet - An Image - Segmentation Neural
Network,https://www.cyberailab.com/home/seg
net-an-image-segmentation-neural-network,[5] https://pawr.nict.go.jp.

― 170 ―

OB-12(P2A)

二重偏波レーダーによる雨滴粒径分布の形状パラメータの推定（その 3）‑­気温の影響の評価 ‑­*1) 足立アホロ・2)1) 小林隆久・1) 梅原章仁・1) 南雲信宏（1: 気象研究所 ,­2:­電力中央研究所）

0°

T=

2
T=

1. はじめに二重偏波レーダーのデータには雨滴粒径分布の
T=
1.00
0°C
情報が含まれているため，従来型レーダーに比べ
T=
,m
=8
0°
て降水強度が高精度に推定できるといわれている．
C,
Adachi et al. (2015) は粒径分布に修正ガンマ函数を仮
m
0.99
=0
定し，函数を規定する３つのパラメータ (N0,­D0,­μ)rHVを二重偏波レーダーのデ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
0.98
方向に一定と仮定しているため，同一視線方向に積雲と層雲が混在する場合には精度が低下する可能性
0.97がある．その一方，修正ガンマ函数が仮定できれば
0.5
0
1.0
1.5
2.0
2.5
ZDR [dB]
理論的には ρHV と ZDR から μ を推定できる（図 1）. そこで気象研究所ではこの μ(ρ HV,ZDR) 関係を用いて 図１.­ C‑band­ (5.37GHz) における ρHV と ZDR のシミュ
μ を推定する手法を開発している．しかしこの関 レーション結果（実線）と，実際の観測データから減係は C-band では雨滴の温度によって大きく変化す 衰補正をした ZDR と ρHV（赤点）の例．
る . そこでレーダー観測から推定される粒径分布やこれを用いて減衰補正をした反射因子 Z H や降水強度 R などへの気温の影響を評価した．
m

=0

,
°C

m

20

C,

=

8

４．まとめ
粒径分布の形状パラメータ μ を二重偏波レーダーで観測した ρ H V と Z DR から推定し，これを用いて得られた各種パラメータへの気温の影響を評価した．その結果，形状パラメータ μ と中央体積直径
D 0 には気温が 10 度低下するとやや弱いバイアスが生じるためこれらのパラメータの推定には精度の高い温度データを与える必要があることがわかった．
謝辞
本研究は­JSPS­科研費­20K04092 の助成を受けた．

N=94357
Y=0.971266X‑0.0733399
μ (T=10° C)

３．解析結果推定した μ の比較結果を図 3 に示す . 気温が 10度低下すると μ は平均で 0.5 程度低下することを示唆している．但し系統的なバイアスとなっているので気温の分布が分かれば μ の平均値の補正は比較的容易である．一方，推定された中央体積直径
D 0 の比較結果を図 4 に示す．気温が 10 度低下した
場合には D 0 も最大で 0.5[ m m ] 程度過小評価されることを示唆している．但しこちらも系統的な誤差となっている .
紙面の都合で示さないが，推定された粒径分布から求めた ZH, R, ZDR, KDP, Nw などへの気温の影響も評価したが，10° C の温度変化では影響は小さかった .C-band であっても気温の R への影響が小さいのは Adachi et al. (2015) の結果に一致する .

図 2.­ 推定された形状パラメータ μ の水平分布の例(2019.7.28:­EL=1° )．気温 T=20° C と仮定．

μ (T=20° C)
図 3.­ 気温を 20° C と 10° C と仮定した場合に推定される形状パラメータ μ の比較 (2019.7.28)．
N=297616
Y=0.958602X+0.0457282
D0[mm](T=10° C)

２．推定手法仰角 1.0 度で電波ビームを発射する場合，気温減率を考慮すると距離 160k m 程度で気温が 10° C 低
い高度を観測することが見込まれる . そこで粒径分布に修正ガンマ函数を仮定し，雨滴の温度を 20°
C と 10° C とした場合の μ(ρ HV,ZDR) 関係を数値シ
ミュレーションによって求め，これにレーダーの観測データから得られた ρ H V と減衰補正した Z DR を代入して μ 並びに粒径分布など各種のパラメータを推定した．ρ H V は減衰の影響を受けないが，雨の弱い低 SNR 域では精度が低下する . そこで ρ HV と減衰補正した Z DR がシミュレーションの範囲に入らない
場合には弱雨域として μ ( ρ H V , Z DR ) 関係を用いず，
μ は視線方向に一定と仮定して従来の手法で求めた（図 2）.

D0[mm](T=20° C)
図 4­. 気温を 20° C と 10° C と仮定した場合に推定される中央体積直径 D0 の比較 (2019.7.28)．

― 171 ―

3.0

OB-13+(P1P, B3A)

Ku 帯 広 帯 域 レ ー ダ に よ る 雪 片 と 霙 の Z-R 関 係*富 田 洸 祐 、 森 本 健 志 （ 近 畿 大 学 ） , 本 吉 弘 岐 （ 防 災 科 学 技 術 研 究 所 )中村佳敬（神戸高専）, 酒井英男（富山大学）
1.

表１ X 帯と Ku 帯での粒子別の B とβの比較

はじめに

Ku帯
30m
80m
100m
150m
200m
雪片 霙 雪片 霙 雪片 霙 雪片 霙 雪片 霙

北陸地方は日本の多雪地帯の中でも冬季の気温が比較的高い地域で、短時間で大量の雪が降る集中豪雪が起きる特徴がある。しかし雪などの固体降水粒子は形B状が多様であり、それぞれ特性が違うことから様々な

β 0.64 0.73 1.53 1.23 1.49 1.07 1.76 0.78 1.70 1.18

32

77

212

262

120

719

302

365

雪片

霙

と落下速度の情報を基とした適切な降水強度の算定方

B

113

456

法が必要である[1]。

β

0.54

本研究では、気象レーダとしてこれまで主に用いら能が高いため急変する観測対象にも有効である Ku 帯
（15.75GHz)広帯域レーダ（住友電気工業製 HRMR）と
田村式降雪／降雨強度計（田村雪氷計測研究所製 SR2A、以下 SR2)で雪の観測を行い、高度別に雪片と霙のレーダ反射因子（Z）と降水強度（R）の関係である ZR 関係を調べる[2]。
2.

観測手法と解析対象

本研究では、いずれも富山県魚津市大町公民館屋上に設置した Ku 帯広帯域レーダと SR2、および光学式ディスドロメータ（Thies CLIMA 製 Laser Precipitation
Monitor、以下 LPM)を用いる。LPM で観測された落下速度と粒径から質量フラックス中心（Center of Mass
Flux Distribution 、以下 CMF）を求め、粒子を判別する[2]。解析対象範囲はレーダから鉛直方向に逆円錐の水平断面とし、半径は観測高度の半分とした。範囲内にある雲の雪を齎す部分を捉えるために解析対象範囲内の

660

Ｘ帯

仮定やモデルを必要とし、雨とは異なる粒子毎の粒径れてきた周波数より高く、小型で全球走査の時間分解

356

0.82
X帯でのB とβ は参考文献 [5]より引用

レーダ反射因子の上位 5 点の平均値を各高度の値とした。本稿では、条件を満たし、LPM による降水粒子観測により典型的な雪片が観測された 2018 年 1 月 12 日の 14 時~16 時、霙が観測された 2018 年 1 月 11 日 3 時
3 分~54 分をそれぞれ解析対象期間とした全球観測結果を示す。
3. 結果と考察
SR2 が 0.3 mm/h 以上の降水を記録している 14 時 53
分から 16 時 39 分までの高度 150 m におけるレーダ反射因子とSR2 による降水強度の Z-R 関係を図１に示す。
図１の直線は、"最小二乗法"により以下の式で求めた近似直線である。
𝑍𝑍 = 𝐵𝐵𝑅𝑅𝛽𝛽 …………………………………. (1)
表１に本研究で得られた Ku 帯レーダの、および先行研究[1]で得られた X 帯レーダの B とβを示す。Ku 帯
において、全ての高度で雪片は霙よりも B が小さい。
霙は雨滴と融解雪片の混合状態を指し、他粒子に比べて反射強度が強くなるとされる。つまりレーダ反射因
子が SR2 で観測した値よりも大きく評価され、これは式(1)の Z-R 関係において B が雪片のそれより大きくなることと符合する。X 帯においても同様に雪片の B は
霙よりも小さい。またβから降雪強度の高い雪片は霙
よりレーダ反射因子が大きく評価されることが分かる。
Ku 帯において Z-R 関係から雪片と霙でのレーダ反射
因子特性の違いを捉えた。高度別に B とβが変化する
原因については、今後より詳細に調べる必要がある。
参考文献[1] 板戸晶子ほか (2016), 雪氷研究大会(名古屋・2016)
講演要旨集, p.246.
[2] 本吉弘岐ほか (2017), 雪氷研究大会(十日町・2017)

図１ Ku 帯レーダと SR2 での雪片の Z-R 関係

講演要旨集, p.24.

― 172 ―

OB-14(P2A)

EarthCARE/CPR 検 証 用 地 上 設 置 雲 観 測 レ ー ダ の 開 発 状 況と 観 測 結 果 （ 3）*堀 江 宏 昭 、 大 野 裕 一 、 花 土

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)を宇宙航空研究開発機構(JAXA)と共同で開発している。また、 EarthCARE/CPR の校正・検証用として、W 帯地上設置型雲観測レーダ開発を行っている。
これらの雲観測レーダへの要求は大きく分けて2 つあり、EarthCARE/CPRの最小検出感度-35dBZ よりも良い感度であること、
ドップラ速度計測の誤差要因となるアンテ
ナビーム内の雲の不均一を測定できること、である。前者の目的のために感度-40dBZ を有する高感度雲観測レー
ダ (HG-SPIDER)を開発し、後者の目的のために電子走
査雲観測レーダ (ES-SPIDER)を開発している。ここではその開発状況と、
これまでに実施した観測の結果の一部を紹介する。
２．高感度雲観測レーダ(HG-SPIDER)の状況
HG-SPIDER は、感度-40dBZ(距離 15km, 1 秒積分時)の鉛直上向きを観測するレーダ（図 1 左）である。
レーダのハードウェアとしては、安定運用のための改修を実施したが、ソフトウェア無線機を使用したデータ処
理記録部の動作が不安定であった。そこで、FPGA を使用したデータ処理記録部を新たに開発した。これまで、クイックルック表示機能を有していなかったが、新たに付加したことで、機能確認・校正の実施がしやすくなった。7月から本格運用を開始した。観測例を図２に示す。図は 1分積算値であるが、データ取得は 0.1 秒ごとに実施している。
３．電子走査雲観測レーダ(ES-SPIDER)の状況
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。

図１ HG-SPIDER(左)、ES-SPIDER(右)弘 (情 報 通 信 研 究 機 構 )レーダシステムとしては、送信は固定のファンビームア
ンテナ、
受信は電子走査が可能なフェーズドアレイアンテ
ナによる構成としている（図１右）。デジタルビームフォーミング(DBF)と呼びリアルタイムで計算処理により各方向のアンテナビームを同時に取得するシステムを開発した。観測例を図 3 に示す。データ取得は 1 秒ごとの設定であるが、10 秒積算値を表示している。
４．最後にEarthCARE/CPR のアルゴリズム検証に必要な観測計
画にもとづき観測実施する。
また衛星打上げ前はアルゴリ
ズム開発に必要な観測を実施する予定である。

図 2 HG-SPIDER 観測例（2020 年 7 月 1 日）

図３ ES−SPIDER 観測例 （2020 年 4 月 9 日）

― 173 ―

OB-15+(P1P, B3A)

深層学習による気象レーダー観測ギャップのエコー画像生成*

佐藤晋介、磯田総子、紺野友彦（NICT）、大塚成徳、三好建正（理研）

１．はじめに
気象レーダーは広範囲の降雨分布を観測できる重要な測器であるが、電波を遮る建造物や地形の後ろ側のシャドーでは観測できない領域（観測ギャップ）が生じる。また、強い降雨の後方においては降雨減衰で観測できない領域が発生することがある。さらに、障害物がなくて見通しがよい場合でも、地球の曲率によって低層観測ギャップが生じ、例えばレンジ 100 km を超えるような遠距離観測では地表面付近の降雨を観測することができない。これらの問題は、複数の気象レーダーの観測範囲を重ねるネットワーク観測や、観測レンジの狭い小型レーダーを多数配置することで解決が図られているが、課題は残っている。全国合成降雨マップにおいて海上の層状性降雨の中にレーダ観測点から放射状の欠損が現われることがある。山岳域においては地形
シャドーによって地表面近くの降雨観測が困難なことが多く、かなり高い高度のレーダーエコーから降雨分布を推定せざるを得ない場所も多い。単独の気象レーダー
で放射状の観測ギャップがある場合、層状性降雨の降
水ナウキャストを行うとその観測ギャップが主風向に沿って移動していくという奇妙な現象が現れてしまうことがある。 これらの観測ギャップによる欠損データを人工的に補完することができれば、不自然な降雨分布の改善、遮蔽物で観測できない山岳域の降雨量推定の精度向上などが期待される。そこで本研究では、近年の AI 技術の発展にともない開発された深層学習による
画像生成手法を応用することで、観測ギャップによる欠損データを生成することを試みる。最初は、欠損のない
観測データを学習させることでもっともらしく見える降雨
エコーを作り出すことを目標とするが、将来的には周囲のエコー分布から予想されるより現実的な降雨エコーを生成させたい。ここでは、時間・空間分解能に優れたフェーズドアレイ気象レーダ（PAWR）の観測データを用いて実験を行う。

以遠の低仰角には六甲山によるシャドーが現れている。
また、仰角 1.0°の PPI において西北西から北東象限（方位角 280°から 45°）は距離数 km にある山岳地形（箕面から茨木方面）のシャドーであるが、方位角 20°付近には山岳の隙間で電波が届く方向もある。このように多くの観測ギャップがあるが、本研究ではもっとも顕著な西
南西から西方向の 12°の観測ギャップを補完することを考える。地上降雨分布の隙間を埋めるだけであれば、２次元エコー分布画像（CAPPI）の補完を考えればよいが、現実的なエコー分布を生成するためには実際の３次元降雨エコー分布を考えるべきである。しかし、現実には GPU のメモリ制限や計算コストなどの問題がある
ため、まずは２次元画像（PPI および RHI）について
DCGAN による実験を行い、時間・空間連続性を持つ降雨エコーの推定は次の課題とする。最初の問題として、
極座標と直交座標のどちらの画像を使うべきかという検討が必要である。層状性エコーの境界やバンド状エ
コーのような形状を考えると直交座標画像の方が現実の降雨分布を表現できると思われるが、補完する観測ギャップは、特定の方位角あるいは仰角の欠損であることを考慮すると、オリジナルの極座標画像の方が深層学習には適していると考えられる。
４．まとめ
深層学習による画像生成技術の発展にともない、現実の写真と区別がつかないような画像を AI が作成する時代になった。先行研究でも、DCGAN でレーダーエコー
を生成して信号処理やアルゴリズム検証を行う報告がある[1]。本研究の実験はこれからであるが、もっともら
しいレーダーエコー画像が生成されても実際の降水エ
コーは３次元データであり時間連続性を持っている。将来的には AI 研究者とも協力して、時系列データを扱う
LSTM と DCGAN を組み合わせたようなネットワークを構築する必要があると思われる。
参考文献

２．画像生成ネットワーク
深 層 学 習 で 画 像 生 成 を 行 う GAN （ Generative
Adversarial Networks ） は 、 画 像 生 成 す る Neural
Network Generator （ NNG） と画像 識別す る Neural
Network Discriminator （NND）で構成される。NND は、
NNG が生成した偽画像か訓練データとして与える真画像かを識別する。NNG は、NND を騙そうと訓練データに近い画像を生成できるように学習し、NND は NNG に騙されないように正しく真偽を見分けるように学習する。
この敵対する（Adversarial）２つのネットワークにより、最終的に訓練データのような現実的な画像を生成できるようになる。GAN には多くの種類があるが、本研究ではまずは基本的な DCGAN （Deep Convolutional GAN）
あるいは SAGAN （Self‐Attention GAN）を用いる予定で
ある。

(a)

(b)

EL=4.35 deg

EL=0.97 deg(c)AZ=267.6 deg(d)AZ=265.2 deg(e)AZ=253.2 deg(f)

AZ=248.4 deg

Ze, 07:45JST,
14 July 2020

c
d
e
f

HEIGHT (km)３．観測ギャップと降雨エコー補完の課題
図１は吹田 PAWR で観測された層状性降雨の例で、
仰角 4.4°と 1.0°の PPI および観測ギャップ付近の RHI画像である。レーダーサイトの西側わずか 200 m の場
所には 15 階建てのビルがあり、方位角 254.4°から266.4°、仰角 5.3°以下はそのシャドーとなっている。
細かく見ると、図１(e)の RHI 方位角 253.2°、距離 28 km[1] Wang et al, 2019, IEEE, DOI:10.1109/ACCESS.2019.2940561

RANGE from the radar (km)dBZ

図１ 吹田 PAWR で観測された層状性降雨の例。(a)(b)異なる仰角の PPI、(c)(d)(e)(f) 観測ギャップ付近の異なる方位角の RHI．

― 174 ―

OB-16+(P2A, B3A)

レーダーインバージョンによる大気乱流強度推定
田村亮祐 (京都大学生存圏研究所), 西村耕司 (国立極地研究所), 橋口浩之 (京都大学生存圏研究所)

3 今後の発展1 はじめに
大気レーダーは、レーダーから放射された電波が大気SA 法を利用して式 (2) の逆問題を解く手法が確立で中の乱流によって散乱され、その微弱な散乱電波を受信きれば、DBS 法に対応しない大気レーダーの風向風速、することで上空の三次元風速プロファイルを観測できる

乱流強度の推定精度向上が期待できることのみならず、

リモートセンシング技術である。原理的には、風速観測

気象ドップラーレーダーに干渉計機能を追加することと同時に受信波のパワースペクトル幅から乱流強度も推でドップラー速度のクロスラジアル成分の推定も可能と定可能である。この際、観測されたスペクトル幅 σobs かなる。

ら乱流のブロードニング σturb を推定するために、ビー
ム (σbeam )、シアー (σshear )、時間変動 (σtime ) のブロー
ドニングを定量的に検討する必要がある [1]。これらは、
2
2
2
2
2
+ σshear+ σtime+ error= σturb+ σbeamσobs(1)の関係で表される。しかし、従来からブロードニングの2
推定値が σobs より大きくなり σturbが負になる問題が指摘されていた。
レーダー観測理論を改めて検討し直すと、σturb の正確な推定が可能になる可能性がある。観測範囲のレーダー
ビームパターンを数理モデルにより計算し、その範囲内

図 1: 実験設定下での MU レーダーのビームパターン

で、乱流散乱効果が異なる二点で無相関かつその二乗の期待値が等しいと仮定すれば、受信波の相関関数 R(τ )、乱流散乱効果の相関関数 F (τ )、風向風速を考慮した電波の伝搬パターンを表す相関関数 G(τ )、サンプリング
窓関数の相関関数 W (τ ) の間に、R(τ ) = F (τ )G(τ )W (τ )(2)の関係が成立する [2]。式 (2) より、乱流強度 σturb 、風図 2: 図 1 に対応した電波の伝搬パターンを表す相関関数 G(τ ), 左:実部, 右:虚部

向風速について逆問題を解くことで推定できる。

2 研究方法参考文献

本研究は京都大学生存圏研究所の MU レーダーを用いた実験を行う。初めに、風向風速情報についてはドッ
プラービーム走査 (Doppler Beam Swing; DBS) 法による観測結果を用いる。これより、電波の伝搬パターン(図 1) とその相関関数 G(τ )(図 2) が計算される。そして、式 (2) をスペクトル空間へフーリエ変換して、乱流強度 σturb の推定を行う。
その後、DBS 法または空間アンテナ (Spaced An-

tenna; SA) 法を利用して得られる風向風速を初期値として、風向風速も未知数に加えて逆問題を解く手法の確立を目指す。

[1] W. K. Hocking, ”Measurement of turbulent energy dissipation rates in the middle atmosphereby radar techniques: A review,” in Radio Science, vol. 20, no. 6, pp. 1403-1422, 1985, doi:
10.1029/RS020i006p01403.
[2] K. Nishimura, M. Kohma, K. Sato and T. Sato,”Spectral Observation Theory and Beam Debroadening Algorithm for Atmospheric Radar,” in IEEE
Transactions on Geoscience and Remote Sensing,doi: 10.1109/TGRS.2020.2970200.

― 175 ―

OB-17(P1P)

衛星マイクロ波放射計を用いた陸域雲水量の推定

瀬戸里枝（東京工業大学），小池俊雄（,&+$50），鼎信次郎（東京工業大学）

．はじめに

３．雲水量推定値の評価

 雲水量は、全球気候観測システムによる必須気 本手法を九州地域（図１）

候観測要素（(VVHQWLDO&OLPDWH9DULDEOHV）の一つに適用して推定した雲水量に定められ、その広範囲かつ長期的なモニタリン

を、&ORXG6DW 衛星の雲水量グが重要視されている。衛星マイクロ波放射計のプロダクトにより評価し観測による雲水量の推定は、全球で昼夜を問わずた。モデル計算と雲水量推行え、また雲水量の多い場合でも使える手法とし定は  ㎞解像度で行った。

て、貴重な雲水量データを提供しており、そのデ 図２に &ORXG6DW の軌道上（図  の赤点線）でータはモデル評価や気候システムの解明に用いの、鉛直積算雲水量の推定値（7% を変化させたられている>@>@。しかし、衛星による雲水量推

感度実験の結果含む）と &ORXG6DW プロダクトの定には様々な不確実性が伴い、中でも陸域に関し比較を示す。同図に大気モデルによる予測値（赤ては，陸面放射の不確実性の影響が大きく，陸域線）も併せて示している。図の下部の太線は海（青雲水量の推定手法は未だ確立されていない。

線）と陸（茶線）の別である．この結果は、雲水 そこで、6HWRHWDO>@では、複数波長の衛量の領域平均や期間値ではなく、瞬間値を示して星マイクロ波観測輝度温度（7%）を用いて，陸面いることを考慮すれば、海域から陸域にかけて連と陸上大気の変数を同時に推定することで、陸面続的に，妥当な雲水量を推定できたといえる。ま

放射の不確実性を低減しつつ、陸域雲水量を適切た、本手法の推定結果は、大気モデルの予測と比に推定する手法を提案した。本発表では、陸域雲

較して、雲の分布を適切に捉えており、モデルの水量推定手法を評価した結果を報告する。

出力値としても高い精度を示した。

図  対象地域と 7%


．陸域雲水量推定手法
 本研究で提案する手法は，低周波から高周波（，，，*+]）の 7% を用い、大気の物理モデル・放射伝達モデルと陸面の物理モデ
ル・放射伝達モデルをオンラインで結合したシス
テムで陸面と雲を含む大気の推定を行う。推定の対象となる物理量の 7% への感度が波長により異なることを利用し、低周波 7% から土壌水分と陸面放射、高周波 7% から陸上の鉛直積算雲水量、図  鉛直積算雲水量の比較
謝辞：本研究は，-636 科研費 -3.，-3. の支援を受け，データ統合・解析シ

雲域内の水蒸気・気温を推定する。推定の際には、ステム（',$6）の利用により実施した．

陸・大気モデルで計算した陸面・大気変数を、放参考文献

射伝達モデルに事前情報（背景情報）として入力する。更に本システムは、推定された陸面・大気
変数を陸・大気モデルに逐次同化し、その後の時
間発展を計算することを可能としている。
>@ (OVDHVVHU HW DO - &OLPDWH  –
 >@/DXHUHWDO(DUWK6\VW'\QDP–
>@ 6HWR .RLNH DQG .DQDH - *HRSK\V 5HV 
–

― 176 ―

OB-18(P2A)
雲解像数値モデルで再現された水蒸気の鉛直プロファイルの検証－航空機からのドロップゾンデ観測との比較－
篠田太郎*1・山田広幸 2・加藤雅也 1・坪木和久 1・Po-Hsiung Lin3・Der-Song Chen4(1 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 2 琉球大学理学部, 3 国立台湾大学大気科学系, 4 台湾中央気象台)
1．はじめに
大雨の予測においては、降水域の上流側における水蒸気量の観測と数値モデルを用いた予測が重要な要素である。しかしながら、大雨の原因となる多量の水蒸気は日本周辺の海上から流入することが多く、これらの領域で水蒸気量を定常的に観測する拠点（高層気象観測点など）は十分ではない[1]。戦略的イノベーションプログラム第２期（SIP2）「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」の「テーマ V：
線状降水帯観測・予測システムの開発」の一環として、名古屋大学を中心としたグループでは、航空機による水蒸気観測、および航空機観測システムの最適化に取り組んでいる。本研究は、2019 年 11 月に
南西諸島南方で、台湾の DOTSTAR グループにより実施された航空機によるドロップゾンデ観測[2]の結果と、雲解像数値モデル CReSS によるシミュレー
ション実験の結果を比較し、水蒸気量などの気象要素の差異についての考察を行う。
2．解析手法航空機は、2019 年 11 月 8 日 00 UTC に合わせて南
西諸島南方を高度 13.1 km で飛行しながら 10 基のドロップゾンデ観測を行い、このうちの 9 基について適当と思われる観測値を得た（図 1）。このとき、観測範囲の南方には前線が存在していた。ドロップ
ゾンデ観測の結果には、気圧・温度・湿度・東西風
速・南北風速などが含まれている。
比較対象として、CReSS を用いた水平解像度 0.05
度の毎日のシミュレーション実験の結果を用いる。
計算領域は北緯 15～45 度、東経 114～162 度であり、大気場の初期値・境界値は GSM を用いている。実験結果から、ドロップゾンデの観測点（着水点）を中心とした東西 11 格子×南北 11 格子の平均値を計算して鉛直プロファイルを比較した。
3．結果と考察温位については、全てのプロファイルで誤差が概
ね 1 K 以下であり、誤差は十分に小さいと考えられる（図略）。風については、下層の北東風、高度 2～3 km より上層で南西風となる傾向が両者で一致している。一方、高度毎に比較を行うと、最大で 10
m/s 以上の差異が見られる高度も見られた（図略）。
水蒸気混合比については、ほぼ全て事例で下層 1
km 以下で数値モデルの値が観測結果に比べて 2～3
g/kg 程度大きな値を示している（図 2）。DS06 は南
大東島近傍、
DS09 は石垣島近傍で実施されていたため、両者と地上放球型の高層気象観測の結果を比較したところ、下層の水蒸気混合比の値は、ドロップ
ゾンデ観測とほぼ同等であった。このことから、数値実験では下層の水蒸気量が過剰であると考えられる。観測領域の下層では強い北東風が観測されており、数値実験では海面からの潜熱の供給が過剰であった可能性も考えられる。一方、対流圏中層でもドロップゾンデ観測と数値実験の結果に大きな差異がいくつかの比較事例で見られた。これは雲の位置ずれを反映していると考えられる。
数値実験における下層の水蒸気混合比とドロップ
ゾンデ観測の結果で 2 g/kg 以上の差異があることは、
降水量の定量予測において大きな問題である。今後、他のシミュレーション結果（GSM や MSM）との比較を行い、過剰評価の原因の特定を行う必要がある。
謝辞

本研究は戦略的イノベーションプログラム第 2 期（SIP2）国家レジリエンス（防災・減災）の強化のテー
マ V および「地球気候系の診断に関わるバーチャルラボ
ラトリの形成（VL）」の援助を受けて実施している。

図1

台湾の航空機によるフライトパス（赤実線）とドロップゾンデ観測の着水点（赤★）。高度 500 m における水蒸気混合比の水平分布を色で示している。

図 2

南大東島周辺で行われたドロップゾンデ観測（DS06）による水蒸気混合比の鉛直プロファイル（黒実線）と観測点周辺の水蒸気混合比の平均値（赤破線）。
参考文献[1] Kato, T., et al. 2003, JMSJ, 993-1013.
[2] Wu, C.-C., et al. 2005, BAMS, 787-790.

― 177 ―

OB-19(P1P)

移 動 体 GNSS 解 析 に よ る 可 降 水 量 誤 差 要 因 の 考 察*小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

船舶搭載 GNSS による海上の可降水量(PWV)解析精度の向上に取り組んでいる．小司(2020)[1]では，移動体（Kinematic）GNSS 解析による鉛直座標は，静止（Static）
解析との差が大きいほど，PWV の差も大きくなること，
船上解析の場合，鉛直座標を潮汐モデルから推定することで，船舶 GNSS による PWV の精度を向上させる
可能性のあることを報告した．
今回，PWV の時間変化が大きいほど、誤差が大きくなる可能性のあることがわかった．
2.

解析方法と結果（図 1）国土地理院電子基準点で 2020 年 6 月 19 日について，RTKLIB 2.4.2 (P.13)により Static と Kinematic 解析を行い，鉛直座標と PWV の差を分布図にプロットした．
図 1(2)の 30 分前からの PWV 時間変化分布から，関東
平野から西方で PWV の減少が顕著で，関東北部から北海道にかけては減少域と増加域が混在している．(3)はKinematic 解析によるアンテナ高度の，Static 解析からの差の分布である．(2)に見られる PWV の減少域でKinematic による高度が Static のそれより低く解析され

図 1 （1）2020 年 6 月 19 日 9 時(ut)の GEONET 点における PWV 分布，
（2）同時刻における 30 分前からの PWV 変
化量，(3)Kinematic 解析による鉛直座標の Static 解析からの差，(4)Kinemtic 解析による PWV の Static 解析による PWVからの差．

ている．一方，東北から北海道にかけては Kinematic 解
析の高度の方が高くなっている．(4)は Kinematic 解析による PWV の Static 解析に対する差を示す．(3)の高度の差と逆パターンの分布となっていることがわかる．
図２にはGNSS 解析による天頂遅延量(ZTD)の1 分間
時間変化量を示す．GEONET の中から 9 点を選択し，2020 年 1~6 月について，Static，Kinematic 解析を実施した結果である．Kinematic 解析による ZTD の短時間の変化量は，Static 解析によるそれの 7 割弱にとどまっている．
3.

まとめと今後今回得られた結果は，Kinematic 測位による PWV 解析は，PWV の時間変化が大きい場合，鉛直座標の変動と完全には分離できず，一部が鉛直座標の変動として解析され，PWV の時間変動を過小評価している可能性を示唆している．
今後，解析手法の見直しを進めるとともに，[1]で述
べた潮汐モデルなどを利用した補正手法の検討を行う．
文献[1] 小司禎教，気象学会 2020 年度春季大会予稿集，
D412.

図2 GSONET9点における天頂遅延量(ZTD)の1 分間変化量
散布図．X 軸，Static 解析，Y 軸，Kinematic 解析．2020 年
1~6 月．

謝辞
本研究は科研費 20H02420 の支援を受けました．
GEONET データは国土地理院サーバーより取得しました．RTKLIB による GNSS 解析について高須知二氏にアドバイスをいただきました．

― 178 ―

OB-20(P2A)
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て̶

花土弘・金丸佳矢・川村誠治・太田弘毅・中川勝広(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(日本アンテナ)、
清水慎吾(防災科学技術研究所)
1. はじめに
NICT では対流圏下層の水蒸気量の観測手法として、地上デジタル放送波の伝搬遅延による水蒸気
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主に[1]利用し建物を反射体として利用する反射法 で実施してきた。 SIP2「線状降水帯」では、2021[2]2022 年度に九州実証実験を計画しているが 、
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

受信局
（観測点）

反射波

反射体
（建物）

3. 観測された遅延プロファイル
図 3 に取得された遅延プロファイルの例を示す。
今回設置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あり、図 3 は 485,
503, 575, 623 MHz の周波数での遅延プロフ
ァイルである。縦軸は受信電力(dB)、横軸は遅延時間で、直達波を 0 μsec として表示され、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反射波であり、比較的鋭いピークの形状であり、従来の反射法ではこれら反射波の位相変動を利用してきた。
それに対して、遅延時間 40-70 μsec に受信電力がゆっくり増加している様子が認められ、これらは右図に示す受信点周辺の標高データから、山体からの反射と考えられる。この反射波は従来反射法で利用してきた明瞭なピークではなく、今後
位相変動の抽出方法とそれらから水蒸気による伝搬遅延量の推定に関して検討していく計画である。

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. 群馬県嬬恋村での水蒸気量観測実験
2020/2/13-2020/3/27 の約１ヶ月半にわたり、
群馬県嬬恋村大前の GF(ギャップフィラー)受信
点に地デジ受信装置を設置した。図 2 にその状況と送信局である草津中継局と受信点の地形的な位置関係を示す。

図２ 地デジ受信装置の設置状況と地形的な状況

図 3 観測された遅延プロファイルの例と反射体の想定位置
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 ―首都圏観測網の整備と九州実証実
験への準備状況―", 2020 年日本気象学会秋季大会(本大会).

― 179 ―

OB-21(P1P)
地デジ放送波を用いた地表付近の水蒸気量観測
̶首都圏観測網の整備と九州実証実験への準備状況̶

花土弘・金丸佳矢・川村誠治・太田弘毅・中川勝広(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(日本アンテナ)、
森良輔・松村喜修・野田一善(ソシオネクスト）、
清水慎吾(防災科学技術研究所)
1. はじめに水蒸気は、気象現象の予測において、風速・温度と並んで重要な量であるが、気体状態の水でレー
ダでは観測できず、広範囲で観測可能となる方法
が限られている。現在、気象数値モデルで水蒸気データとして利用されている GPS/GNSS 可降水
量観測は、衛星からの L バンドの電波の遅延量を利用しているが、地デジ放送波(UHF 帯)で同様の[1]測定が可能であることを実証した 。その手法は地デジ放送波に含まれている基準信号から遅延
プロファイルを復号し、送信局から直接伝わる波（直達波）と周囲の反射体から反射され伝わる波（反射波）を時間的に分離、それらの位相差を使うことで、放送局・受信点での基準信号の位相雑音の影響をキャンセルし、UHF 帯の電波の伝搬遅
延をピコ秒レベルの精度で測定し、伝搬路上の積算水蒸気量を推定する。
2. 首都圏観測網について
2019 年度から SIP「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」に
日本アンテナ株式会社が参画し、地デジによる水蒸気量観測網の展開を加速、2019 年度に首都圏に新たに 10 地点での観測を開始した。図 1 に従来の 8 地点と新たな 10 地点の観測点の配置を示す。

図２ 試作機と改良機の受信ボード部と改良機で取得された遅延プロファイルの例
4. 九州実証実験への準備状況
SIP「線状降水帯」では、2021-2022 年度に九州実証実験を計画している。地デジ水蒸気量推定については、2020 年度九州地方に 5 地点の観測点を整備する計画で、図 3 に示す地デジ送信局の配置・地形
や、反射体となる地表の事物やデータ同化へのインパクトなどを総合的に評価し測定点の整備を行う。

図 3 九州の地形と北部の地デジ送信局分布

図1

2019 年度に設置された 10 地点(・)と従来の８地点(X)

3. 受信装置の高度化
現在各測定点の受信装置は、伝搬遅延量計測で必要な遅延プロファイル算出を計算機のソフトウ
エアで行っている。この処理を FPGA 内のプログ
ラムで行うことで、受信装置の安定化・小型化・
低消費電力を実現できる。2018 年度は試作機、2019 年度にその改良機を製造した。図 2 にこれら試作機・改良機の受信ボード部分と改良機で測定された遅延プロファイルを示す。

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）」、及び総務省電波利用料
財源電波監視等実施費による委託業務「電波伝搬の観測・分析等の推進」の支援を受け行われた。

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.

― 180 ―

OB-22(P2A)

小型マイクロ波放射計および雲カメラによる局地気象観測*箕 輪 昌 裕 、 髙 島 祐 弥 、 井 上 修 平 、 岩 堀 太 紀 （ 古 野 電 気 株 式 会 社 ）、 吉 田 聡 （ 京 都 大学 ）、小 松 幸 生（ 東 京 大 学 新 領 域 ）、佐 藤 克 文（ 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）、立 花 義 裕 、
松 岡 優 輝 （ 三 重 大 学 生 物 資 源 ）、 大 石 哲 （ 神 戸 大 学 ）


はじめに

成した。今後、PWV との関連を検証していく。

高度な気象防災社会の実現に寄与するため、現在、



まとめ

マイクロ波放射計および雲カメラの研究を進めている。

小型マイクロ波放射計および雲カメラのプロトタイ

マイクロ波放射計（Radiometer）は、Passive に大気プによる船舶観測を実施し、洋上における可降水量お放射を観測し、直上の可降水量（PWV）を推定する装よび空況の試験観測を行った。

置である。雲カメラは、全天カメラにより空況を撮影し、雲の移流や日射を観測する装置である。
（図 1）

  
図 1 マイクロ波放射計     雲カメラ

図 2 潮岬での放射計とゾンデの比較結果

観測の詳細

小型マイクロ波放射計および雲カメラのプロトタイ
プを、京都大学防災研究所潮岬風力実験所に設置し、観測（2018/9～）を進めている。本稿では、それらを船舶に搭載して洋上観測（時間分解能 1 分毎）を行った
ため、これを報告する。船舶および期間は、三重大学の「勢水丸」（期間：2019/06/04～12)、JAMSTEC の「新青丸」（KS-19-15 次研究航海 2019/08/20～27）である。


観測結果

潮岬風力実験所屋上での冬季（2020/2/20～27）における観測結果を図 2 に示す。放射計をゾンデと比較した結果、可降水量が約 5mm と低い場合でも、リアルタ
イムに推定が可能であることが分かった。
図 3 に、「勢水丸」での観測結果を示す。2019/08/07

図 3 三重大学「勢水丸」での観測結果～08 にかけて前線が通過し、その前後で可降水量（PWV）が約 30mm 変動する様子を捉えた。船舶上から打ち上げたゾンデデータ（15 回）のうち雨イベント
を除いた 12 点のデータで比較したところ、PWV 推定
誤差の RMSE は約 2.0mm となった。
図 4 に雲カメラでの観測結果を示す。1 分毎の全天画
像から雲の分布を抽出し、雲率（構造物を除いた空域

図 4 JAMSTEC「新青丸」での観測結果のうち雲が占める割合）を推定するプロトタイプを作※出典：国土交通省 川の防災情報ホームページ画像を使用― 181 ―

OB-23+(P1P, B3A)

雲 降 水 粒 子 撮 像 装 置 ビ デ オ ゾ ン デ の 0+] 帯 実 験 局 か ら 0+] 帯 気 象 援 助 局 へ の 移 行 技 術 の 研 究 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 ） 





はじめに

研究に耐えうる画像送信頻度と圧縮率の検討

+<9,6 0XUDNDPLDQG0DWVXR や 9LGHRVRQGH

.ESV の通信速度でも従来の 0+] で実現して

7DNDKDVKL といった雲降水撮像装置ビデオゾ

きた情報量には遠く及ばない。これまで 0+] では

ンデは、 年代に開発され、雲微物理の解明に大きISV で画像伝送してきたが、画像送信頻度を落とした

く寄与してきただけでなく、 年代からは、偏波ド場合の学術研究に対する影響の評価を行った。結果、

ップラーレーダーなどのリモートセンシング機器や気秒に  枚の送信頻度でも鉛直粒径分布の算出に大きな象モデルなどの参照・検証データとして重要な役割を影響がないことがわかった。ただし、+<9,6 において非担っている 1DNDNLWDHWDO 。

常に濃度の高い雲水や細かな氷粒子の場合には、数濃 一方、ビデオゾンデが利用する 0+] 帯の電波は、度の算出に注意を払う必要があることがわかった。

近年、他の業種・産業における電波有効利用の観点か

 さらに可能な限り情報量を小さくするために画像圧

ら需要が高まりつつある。例えば、米国においては、

縮について検討を行った。0+] のビデオゾンデは画

1675‒1680 MHz の周波数は無線ブロードバンド用の回像をアナログで伝送したために受信局との距離が離れ線としての使用が検討されており、また 1680‒1695 MHz

ると画像にスノーノイズが兆重し、画質劣化が発生しの周波数に関しても、今後同様の検討が見込まれる周ていた。しかし、今回の 0+] による送受信機はデジ波数となっている。

タルのため、距離による画像劣化が起きないという利点がある。結果、 秒に  回の伝送が実現可能な .%送受信機の開発
本研究科発では、0+] の代わりに 0+ｚ帯気象まで画像圧縮しても従来のビデオゾンデと比べて鮮明

援助局を使用することを検討した。0+] と 0+]な画像となることが分かった。
（図 ）
。

で使用可能な占有帯域幅はそれぞれ 0+] と .+] となっており、送信可能な情報量は大きく異なる。一般的 年度は画像伝送の基となるシステム検討と実証実な気象ラジオゾンデの情報量は数 .ESV 程度となってお験を行った。 年度は実際にビデオゾンデを設計・り、画像伝送には新たな専用送受信機を開発する必要

試作しテスト観測を実施しており、 年度は国内数があった。0+] 帯気象援助局に適合できる範囲内でか所（夏季、冬季）で、従来のビデオゾンデと 0+]

様々な通信速度、変調度、変調方式の送信機の試作を

ビデオゾンデの同一性・相違性を明らかにする比較観行った。結果、.ESV、変調度 .+] の条件でまで測を実施する。

であれば、.+ｚの占有帯域幅内での通信が実現でき

謝 辞  本 研 究 開 発 は 総 務 省 6&23(  受 付 番 号

ることがわかった。

今後の計画

 の委託を受けたものです。

― 182 ―

OB-24(P2A)

デジタルカメラの結像面照度変化の評価*沖 崎 武 蔵 (琉 球 大 学 工 学 部 ),1.

下 地 伸 明 ( 琉 球 大 学 院 工 ),はじめに

我々はこれまで, デジタル写真に写った雷の分析を行ってきた. デジタル写真に写った雷をさらに精度良く分析するには, デジタルカメラの光学的な検討が必要である. 本研究では, F 値の相対変化による結像面の照度変化と ISO 感度(ゲイン)による結像面照度変化を調べることを目的とする.
本研究では, 定電流駆動の LED 光源から発せられる光を, 焦点距離, F 値, ISO 感度を変化させながら画像として記録し, その中心の輝度値で評価した. 評価では
イメージセンサの誤差についても検討を行った.
Fig.１ 定電流駆動 LED 光源の回路図.
2.

実験方法

Fig.1 は定電流駆動の LED 光源の回路図である. LEDから発せられる光を一定にするために定電流駆動回路を採用した. Fig.2 は光の状態を観測するためのフォトセンサーの回路図である. フォトダイオードで生成された光電流をトランスインピーダンスアンプで I-V 変
換して計測している. Fig.3 は今回使用した卓上小型簡
易暗室(以下, 簡易暗室と呼ぶ)である．実験では, 簡易暗室内部に LED 光源, フォトセンサー, 拡散板, デジ

Fig.2 フォトセンサーの回路図.

タルカメラを配置し, カメラの設定値(焦点距離, F 値,
ISO 感度)を変化させることで撮影を行う予定である.
3.

結果と考察

定電流駆動 LED 光源(Fig.1)は電流と輝度が一定であることを確認した. また, フォトセンサー(Fig.2)の動作確認も行った. これらの確認は試作機での確認である.
現在, これら LED 光源とフォトセンサーは専用の基板を作製し, はんだ付けを行っている最中である. デジ
タルカメラの評価の実験はこれらLED 光源とフォトセンサーが完成した後, 行う予定である. 先行研究です

Fig.3 卓上小型簡易暗室の原理図.

でに一部結果を得ているが[1], 今回はさらに ISO 感度

参考文献の変化による結像面照度変化まで評価する.

[1] 中野貴大, 下地伸明, デジタルカメラレンズの F
値の相対変化による結像面の照度変化, 2019 年度日

4.

本気象学会,沖縄支部研究発表会, pp.25-27, 2020, 沖

まとめと今後の課題

すでに一部, 先行研究で結果が得られており, 今回

縄の研究はその続きである. 今回の結果に基づいて, 雷の分析手法の精度向上につなげていく予定である．

― 183 ―

降 水 シ ス テ ム （PR）

PR-01+(P3P, D2P)

Performance of AMPS-SCALE LES Model Calculations of Arctic
Mixed-Phase Clouds
Authors: Ong Chia Rui, Makoto Koike, Tempei Hashino, and Hiroaki Miura
Abstract:
It is well known that the Arctic has warmed about twice as fast as the global mean
warming rate. However, climate models are unable to consistently predict this trend. It is
speculated that our insufficient understanding of ice microphysical processes in persistent
Arctic mixed-phase clouds, in which super-cooled liquid droplets and ice crystals co-exist
in freezing temperatures, is one of the major reasons for large uncertainties in modelclimate predictions of the Arctic region. Therefore, in recent decades, several model intercomparison studies of Arctic mixed-phase cloud simulations have been proposed toevaluate the performance of currently most advanced LES models, in the hope that the
gap of understanding in the ice microphysics and its role in regulating the Arctic climate
can be filled. In this presentation, I will focus on the performance of the LES model
SCALE (Nishizawa et al. 2015; Sato et al. 2015) implemented with the history-preserving,
habit prediction bin microphysics scheme AMPS (Hashino and Tripoli 2007) in mixedphased cloud simulations. The numerical experiments designed for SHEBA (Fridlind etal. 2011) and MPACE (Klein et al. 2009) inter-comparison studies are chosen to evaluate
its performance. The microphysical properties and thermodynamics profiles arecompared with the observations. Sensitivity tests have been performed to gain moreinsight into the relationship of liquid and ice crystals. In the future, we hope to understandmore about the interaction between ice microphysics and dynamics of the atmosphere.

1.

Nishizawa, S., H. Yashiro, Y. Sato, Y. Miyamoto, and H. Tomita, 2015, Influence of grid
aspect ratio on planetary boundary layer turbulence in large-eddy simulations, Geosci. Model
Dev., 8, 3393-3419.

2.

Sato, Y., S. Nishizawa, H. Yashiro, Y. Miyamoto, Y. Kajikawa,and H. Tomita, 2015, Impactsof cloud microphysics on trade wind cumulus: which cloud microphysics processes contributeto the diversity in a large eddy simulation?, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.

― 185 ―

PR-02(P4P)

辻 堂 に お け る 降 水 量 と PM2.5 の 関 係
藤 野 梨 紗 子 ,宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 )

1.

背景

4.

まとめ

エアロゾルは、雲の反射率や寿命などの雲特性に影2019 年 6 月から 2020 年 5 月の辻堂における降水量

響を与える一方、雲は、エアロゾルの生成や降水によると PM2.5 の関係性を解析し、降水量が多くなるにつれ除去（湿性除去）を通じて影響を与える。エアロゾルとPM2.5 の濃度値が減少することが分かった。この結果

雲の相互作用は非常に複雑で、雲システムごと・環境場を考慮すると、エアロゾルが雲との相互作用を介して、ごとに異なる影響を与えるため、地上降水量への影響

地上降水量へ影響を与えていることが示唆される。

に限って見ても、多くの変数が関与する。例えば、個々の降水イベントにおける除去メカニズムの詳細については、未解明な点が多くある(Textor et al, 2006)。そこで本研究は、藤沢市辻堂における降水量と PM2.5 濃度値を解析し、両者の関係性を明らかにする。日本気象学会
2020 年度春季大会の解析を拡張し、解析の期間を 1 年間分に延長して 2019 年 6 月から 2020 年 5 月分の解析
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「そらまめ君」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)2019 年 6 月から 2020 年 5月分(環境省, 2016c)を用いた。また、降水量データにつ

図１ 解析期間における 1 時間降水量（縦軸）とPM2.5 濃度（横軸）の散布図

いては、気象庁 AMeDAS(Automated Meteorological Data
Acquisition System)の藤沢市辻堂における 1 時間値を用
いて解析を行った。
3.

結果

図 1 に、神奈川県藤沢市辻堂で 2019 年 6 月 1 日 0 時
から 2020 年 5 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 時間値を散布図で示す。基本的に降水量が多いほど PM2.5 の濃度が小さい。具体的には、降水量が 0 mm より多い時、0 mm の場合と比較して、PM2.5 濃度が小さい値により多く分布している。一方で降水量が 0 mm の場合、PM2.5 濃度はどの値にも分
図 2 1 時間降水量が 5mm 以上の場合を基準とした布をしている。
図 2 に、2019 年 6 月 1 日 0 時から 2020 年 5 月 31 日
24 時までの期間で、観測された 1 時間降水量が 5 mm

前後 6 時間の PM 2.5 濃度値の変化を示す。濃い青線が平均値（コンポジット結果）を示している。

以上であった場合を基準とした、前後 6 時間の PM2.5
濃度値の変化におけるコンポジット解析結果を示す。

参考文献

降水量が 5 mm 以上に達する前後 1 時間において、

Textor, C. et al. 2006: Analysis and quantification of thediversities of aero- sol life cycles within AeroCom.
Atmos. Chem. Phys., 6, 1777-1813.

PM2.5 の濃度値の減少がみられる。また、4 時間後以降
において、濃度値の上昇もみられた。

― 186 ―

PR-03(P3P)
マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ(MP-PAWR)による積乱雲観測－2018 年 8 月 2 日の孤立積乱雲の事例 その 2－*川口航平(名古屋大学大学院環境学研究科)，纐纈丈晴，高橋暢宏(名古屋大学宇宙地球環境研究所)
1.

示す．IC や WG の割合が大きい時間帯では全層で上はじめに

 本研究は高速 3 次元観測が可能な MP-PAWR を用昇流が支配的であった．その後下降流が支配的にないて，積乱雲の構造的特徴及び対流システム素過程るとともにその割合は減少している．図 2 に高度別の理解を目的とし，1 つのケーススタディとして孤の支配的な粒子の時間変化を示す．IC や WS に着目

立積乱雲を解析した．対象とした事例は 2018 年 8 月

すると，上空で発生，発達した粒子が 10 分ほどで地

2 日 15 時頃，東京都港区付近で観測された孤立積乱上に落下していることがわかる．

雲である．当日は風が弱く，東京東部で単一セルの4.

エコーが数個発生していた．また，館野の 9 時のラ 今後は，MP-PAWR によって観測された各パラメ

ジオゾンデから 0 ℃高度は 5.5 ㎞であった．

ータ，算出した水平風，鉛直速度から雲内部の時間

 春季大会ではコアと地表面降水強度(R)に着目し変化をより詳細に明らかにし，考察していく．また，て解析をして先行研究[1]と同様な結果が得られた

当日の別の時間帯など解析事例を増やしていきたい．

今後の方針

ことを示した．今大会では主に粒子判別の結果と 3
次元風速場に着目して解析を行った．
2.

使用データおよび手法

 本研究では，観測距離 60 ㎞，仰角数 114，時間分解
能 30 秒の MP-PAWR のデータを使用した．また，水平風速場は MP-PAWR と千葉にて日本無線 (株)が開発し，運用している PAWR のデータを使用し，デュ
アルドップラー解析を行うことで算出した．発散場
は水平風速から、鉛直速度はエコー下端を境界条件
として上向きに発散を積分して算出した．
3.

結果

参考文献
[1] Shusse et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, Vol. 93,
No.2, 215-228[2] Kouketsu et al., 2015, Journal of Atmospheric andOceanic Technology, Vol. 32, 2052-2074
謝辞
MP-PAWR は，CSTI の SIP「レジリエントな防災・減災機能の強化」によって開発された．国交省 X-MP
データは国交省より提供されたものである．利用したデータセットは，国家基幹技術「海洋地球観測探査システム」：データ統合・解析システム DIAS の枠
組みのもとで収集・提供されたものである．PAWR の
データは日本無線 (株)より提供して頂きました．

 本研究ではレーダ反射因子が 30 dBZ 以上の領域
を降水コアと定義した．
ファーストエコーから 8.5 分
後にコアが出現(15:15:00)し，それと同時に地上降水(XRAIN)が観測された．反射因子差(ZDR)を見ると，3dB を超える領域が次第に落下し，地上降水が観測された時間に地上付近に到達していた．その 8 分後の地表面降水強度(R)が最大となる時間(15:23:00)でも ZDR が 3dB を超える領域が地上に達していた．鉛図 1．セル内における粒子存在比の時間変化．

直流の解析ではコアが出現した頃にセルの下部に上℃高度

昇流があり，セルの上部の下降流と上昇流の境域(高度 5 ㎞)にコアが存在していた．
続いて水平偏波のレーダ反射因子(Zh)，ZDR，比偏波間位相差(KDP)，偏波間相関係数(𝜌𝜌hv)，温度(T)の 5
つ の パ ラ メ ー タ を 用 い て Rain and Hail(RH), Wet
Graupel(WG), Dry Graupel(DG), Ice Crystals(IC), Dry
Snow aggregates(DS), Wet Snow aggregates(WS),
Rain(RN), Drizzle(DZ)に分類した粒子判別[2]を行った．図 1 にセル内における粒子存在比の時間変化を― 187 ―











図 ．高度別の支配的な粒子の時間変化

5+
:*
'*
,&
'6
:6
51
'=

PR-04+(P4P, D2P)

近年の豪雨発生における湿潤絶対不安定層（MAUL）の役割*

竹見 哲也・入江 健太・中七海（京大防災研）
・鵜沼 昂（気象庁）

1．はじめに2019 年台風 19 号（令和元年東日本台風）は，東
日本の各地で大雨をもたらし，洪水・氾濫・土砂災
害など大規模な災害が生じさせた．平成 30 年 7 月豪雨と比べると，台風 19 号に伴う降雨の継続時間は短かったものの，時間雨量の強度はかなり強く，結果として東日本の各地で数 100 mm から 1000 mm 程度の大雨となった．箱根の観測点では，これまでの日
雨量の国内の記録を更新した．さらに，2020 年 7 月には九州地方など全国各地で豪雨災害が発生した（令和 2 年 7 月豪雨）．
これほどの大雨が降った原因を気象学的に明らかにすることは，現象の発生メカニズムの理解のみならず現象の理解を通して気象予報の精度向上にも繋がるため，大事なことである．そこで本研究では，気象場の客観解析データを用いて，近年の大雨の発
生メカニズムを探ることを目的とする．
2．使用データおよび解析手法
降水データとして，解析雨量等を用いた．気象場の解析には，気象庁による高層気象観測データやメ
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り，メソスケールの環境場の解析に有用である．
大気の安定度や水蒸気量に係る指標により環境条
件について調べた．日本の暖候期に発生する停滞性の降水系の環境場を調べた Unuma and Takemi (2016,
QJ) の研究に基づき，環境条件の指標について調べた．さらに，Bryan and Fritsch (2000) が提唱した第 6の安定性を示す大気層，湿潤絶対不安定層（英語の頭文字から MAUL）に着目して解析した．
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2019 年台風 19 号の解析結果について述べる．
対流圏の気温減率を調べたところ，湿潤断熱減率に近い数値であり，その点では不安定度は高くない．
このことから，CAPE（対流不安定エネルギー）の値も特別大きなものではなかった．しかし，対流圏の下層から中上層に至る深い層において，相対湿度がほぼ 100%という極めて湿度の高い状況が形成されていることが分かった．この高湿度の状態は，南の台風 19 号と北の前線帯との間で形成され，豪雨が発生する前の時間から持続していた．極めて高い湿度の状況であったことから，可降水量は 70 kg m-2 を超えており，台風中心に近い範囲では 80 kg m-2 を超えていた（図 1）．
気温減率が湿潤断熱減率であって，相対湿度が100%の状況は，湿潤絶対不安定である．MAUL とは
そのような大気層のことである．図 2 は，2019 年 10月 12 日 12 時における MAUL の厚さの分布を示す．
台風 19 号に伴い，この MAUL が対流圏中層に形成されていることが分かる．各時刻での分布を見たところ，この MAUL 層が持続していたことが分かった．
湿潤絶対不安定層を含む大気層が，関東山地など
地形影響によって強制的に上昇し，絶対不安定であることからその大気層においてすぐさま不安定が解消されるような運動が生じ，結果として対流活動が強化されると考えられる．MAUL の下端高度を調べたところ，概ね 4.5 km 以下であり，場所によっては2 km 以下にまで下がっていた．一方，丹沢・関東・
越後などの山地の標高は 1.5～2.5 km 程度である．したがって，山地による強制上昇は MAUL を押し上げるように作用し，不安定が容易に発現することになる．この MAUL が形成・維持され，波状のように台風 19 号から東日本に押し寄せたため，大雨に繋がったと考えられる．
令和 2 年 7 月豪雨など近年の豪雨事例においても，
MAUL 層の存在が確認できた．これらの解析結果についても講演で発表する．

図 1：2019 年 10 月 12 日 12 時における可降水量（kg m-2）．

― 188 ―

図 2：図 1 と同じ，ただし MAUL の厚さ (km)．

PR-05+(P3P, D2P)

東京及び埼玉において夏季高温日午後に発生した
局地的大雨の水平挙動について*後 藤 悠 介 , 佐 藤 尚 毅 ( 東 京 学 芸 大 )1.はじめに降水が観測された場合を除外した。

東京をはじめとした関東地方における夏季高温日に発生した局地的大雨については、地上風系との関わり

3.結果について多く研究されてきた（藤部ほか, 2002; Fujibe,

夏季高温日午後に局地的大雨が発生したのは 94 日

2003; 岡ほか, 2019）。しかし、このような局地的大雨あった。
このうち 12 日は前線性と認められたので解析の水平方向の挙動については議論が少ない。戸祭ほか対象外とし、解析対象日は 82 日となった。また、この（2017）では、夏季関東地方における局地的大雨の経

82 日のうち 15 日は 2 つの異なる方角へ降水域が移動路について、AMeDAS の降水量データから最大値をもしたので、結果的に解析対象は 97 事例となった。

つ地点を局地的大雨の中心位置として抽出し、中心位水平挙動についての頻度分布は図 1 に示した通りと置同士を結んでいき、局地的大雨の経路を調べたが、なった。戸祭ほか（2017）と比較して、E 成分を持っAMeDAS は約 17km 間隔に設置されており、詳細に経た事例が多くなったのは類似しているが、真東に進ん路を特定するのは容易ではないと考えられる。本研究だものは本研究の方が多くなっており、W 成分を持っでは、気象庁の全国合成レーダーの 10 分値を用いて、ている事例は本研究の方が少なくなった。

東京および埼玉において発生した夏季高温日午後に発生した局地的大雨の水平挙動について、降水の最大値が抽出された地点がどの方角に移動したか、数値的なアルゴリズムを作成し、定量的に評価した。

4.課題
降水域の移動は、降水をもたらす雨雲の水平挙動が関係しており、上層の風の影響を受けていると考えられる。しかし、降水極大の移動方向と上層の風向が必

2.解析方法

ずしも完全に一致するわけではないので、高層気象観

解析対象年は 2010 年から 2019 年の 10 年間、
解析対
象月は 5 月から 9 月とした。夏季高温日の局地的大雨

測データやウィンドプロファイラデータを用いて、より詳細な解析を進めていきたい。

を抽出するために、AMeDAS の観測データを用いた。
降雨開始は 12 時以降 21 時以前、
降雨終了は 24 時以前とし、20mm/h 以上の降水が東京又は埼玉の AMeDASで観測され、かつその日の AMeDAS で観測された最高気温が 30℃を超えていることを条件とした。但し、東京で 20mm/h 以上の降水を観測した場合は東京のAMeDAS で 30℃以上、埼玉で 20mm/h 以上の降水を観測した場合は埼玉の AMeDAS で 30℃以上を観測している必要があるとした。
着目すべき降水について、全国合成レーダーの最大値を抽出する際には、隣り合った 9 つの格子点の平均値が最大になる場所を最大降水地点とした。また、最大降水地点の移動方向については、30 分ごとのデータについて、球面三角法を用いて計算した。
また、前線の影響が大きいと考えられた場合は解析対象外とした。具体的には、関東地方に寒冷前線又は

図 1 局地的大雨の水平挙動の頻度分布

停滞前線があり、かつ東京及び埼玉の AMeDAS の観

例えば E は東へ局地的大雨が移動していった回数を示

測地点の半数以上（12 地点以上）で 5mm/day 以上のしている。

― 189 ―

PR-06+(P4P, D2P)
線状降水帯インデックスと高頻度積算雨量予測情報を用いた線状降水帯の自治体実証実験
清水慎吾＊・加藤亮平・平野洪賓・前坂剛・下瀬健一・岩波越 (防災科研),
山路昭彦・安部智彦・齊藤洋一・増田有俊・齋藤泰治・早坂祐一・片山勝之・米島渉（日本気象協会）
清野直子・廣川康隆・瀬古弘・吉田智・永井智広・酒井哲（気象研）・白石浩一（福岡大学）・中川勝広（NICT）

１．本研究の目的
戦略的イノベーション創造プログラム(第２期 SIP)「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」の「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

防災科研

清水慎吾）は、半日程度前に線状降水帯の発生ポテンシャルを予測する手法の開発と、水蒸気観測技術開発とそれを用いた 2 時間
先の雨量予測技術開発を行っている。半日前の予測情報は市町村の早期災害対応の効率化に、2 時間先の予測情報は避難エリアの絞り込みに役立てることを目指している。2020 年度から九州地方

図 2: 2020 年 7 月 4 日 00:40 JST における降水強度と線状降水帯に様々な水蒸気観測網の整備を進め、更なる雨量予測の精度向上の自動検出結果。赤い楕円は過去 3 時間積算雨量で線状降水帯のを目指している。2019 年から九州の 9 つの自治体と実証実験を行

発生を捉えた領域を示す。青い領域が図 3 の描画範囲を示す。

い、自治体のニーズに即した開発および精度検証を行っている。
自治体にはレーダ画像と過去 3 時間積算雨量に基づく線状降水

2．実証実験の概要
線状降水帯の発生の可能性をレベル化した線状降水帯インデックス（加藤,2016）を用いて、朝 9 時および夕方 16 時に、半日先までに 1 回でも発生の可能性がある自治体に自動的にメールで注意喚起を行う実験を行っている。メールを見た自治体職員は、半日先までの線状降水帯インデックスの 1 時間毎の時間変化をウ

帯自動検出結果を 5 分毎にリアルタイムで配信している(図 2)。
線状降水帯対策の問題の一つに現況把握の難しさがある。自動検出により、現在の雨の状況と線状降水帯の位置関係を同時に把握できる。今年度からは、さらに 2 時間先までの 3 時間積算雨量を10 分毎に予測し、自治体へ配信する実験を行っている。2 時間先ェブで閲覧することができる（図 1）。過去の線状降水帯インデッの雨量予測と過去 1 時間の積算雨量によって 3 時間積算雨量を予クスの精度検証では、見逃しが１割、空振りが約９割で、見逃さ測している。得られた 3 時間積算雨量を過去の雨量統計から再現ないことを重視した指標となっており、運用において工夫が必要
で、時空間変動よりも、「夜間や日中に 1 回でも自治体周辺で発期間に変換し、数十年に一度の雨が降るかどうかを示す（図 3）。
今後、水蒸気ライダーの同化インパクトも検証する予定である。

生する可能性があるかどうか」という粒度で情報の活用を検討している。半日前に線状降水帯の発生を特定することは非常に困難であるが 3 時間前から現在までのレーダ雨量情報と 2 時間先の予
測雨量情報を用いて、線状降水帯の位置の把握に挑戦している。

図 3: 2020 年 7 月 3 日 23:40 JST における 2 時間先までの 3 時間
積算雨量（上）とその再現期間（下）。熊本県南部に数十年に一度の雨量の発生を自動検出より 1 時間前に予測できた。

3．まとめ
線状降水帯の観測・予測システムを開発し、半日前と 2 時間前の予測情報と積算雨量に基づく現況把握により、線状降水帯のハザードを可視化させ、自治体との実証実験で精度を検証した。プロ
図 1: 2020 年 7 月 3 日 15 JST を初期値とする 7 月 4 日 01 JST のジェクト全体の成果を学会で報告する。

線状降水帯インデックスの分布。黄色が可能性あり、紫が高い可

謝辞：本研究は「SIP 国家レジリエンス（防災・減災）の強化」「線状降水能性を示す。02-03JST に熊本県南部に可能性が顕著になる。

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」の一環として行われました。

― 190 ―

PR-07(P3P)

梅雨前線帯擾乱の雲・降水日周期に与える雲放射効果の影響*山 下 尭 也 , 岩 渕 弘 信 , 岩 崎 俊 樹 (東 北 大 院 理 )
1.

はじめに

4.

結果と考察

雲・降水の日周期を引き起こすメカニズムは, 上層雲両実験における静的安定度の変化を調べるため, 温の放射加熱や海陸風循環など多岐にわたる (Yang and

位の日振幅の高度分布を計算した. control 実験ではそSmith, 2006). パラメタリゼーションの改善などを通しの振幅が高度 7 km 以上で大きく, その値は高度 10 kmて正確な天気予報を実現させるためにも, そのメカニ付近で 1 K となった. この結果を constRad 実験と比較

ズムの解明は必要不可欠である. 南西諸島付近では, 6

すると, constRad 実験では高度 7-12 km で振幅が弱まり,

月に梅雨前線による多量の降水が生じると共に, 昼前

その割合は control 実験の最大 50 %程度に達した. このにピークを持つ顕著な降水日周期が広範に現れることから constRad 実験では, 対流圏上層を中心に静的(Minobe and Takebayashi, 2015). このメカニズムについ

安定度の日周期を弱めていたことがわかる.

て, 多くの先行研究では大規模な循環の日変化によっ

しかし, その変化に伴う雲・降水への応答は小さかって駆動される効果を取り上げている (Kanada et al.,た. 南西諸島の西側にあたる黒潮流域付近に計算領域

2015; Park et al., 2016). しかし, 熱帯外洋で朝方に対流を設定し, 降水の日振幅を計算すると, control 実験ではが活発化する要因として言及される, 上層における夜

0.74 mm/h, constRad 実験では 0.70 mm/hr と, その差は間の放射冷却による不安定化の効果 (Randall et al.,

数%であった. ピーク時刻を計算すると, 両実験とも1991) が雲・降水日周期に及ぼす寄与はわかっていない.

10 時過ぎとなり, constRad 実験の方が 10 分程度先行しそこで本研究では, 太陽放射の日周期による雲・降水日ていた. 厚い雲 (鉛直積算雲水量と雲氷量の和が 1周期の影響について明らかにするため, 数値モデルでkg/m2 を超える部分) の出現頻度に対しても同様に日振感度実験を行った.

幅とピーク時刻の差を計算した. すると, 振幅の差は

2.

数%程度であったが, 両実験におけるその大小関係は,対象事例とモデルによる再現手法

本研究では, 奄美大島から沖縄本島にかけて梅雨前

降水の時と逆転していた. 一方ピーク時刻は, 降水の線が停滞し, 昼前を降水ピークとする典型的な降水日時と同様に constRad 実験が先行しており, その差は 2周期が見られた, 2019/6/18 9:00 [JST]から 2019/6/24 9:00

時間であった.

[JST]の期間を対象事例とした. 図 1 のように東西 900以上の結果から, 本領域における雲・降水の日周期は,km, 南北 800 km の領域を設定し, 非静力学モデル

太陽放射の日周期による上層での静的安定度の変化の

JMA-NHM を用いて水平解像度 2 km で数値計算を行い,効果だけでは説明がつかないことが分かった. 大規模対象事例を再現した. 初期・境界値には, MSM-GPV

場の力学的な影響が強いとみられ, 今後はこの影響に(100-1000 hPa)と GSM-GPV(10-100 hPa)を用いた. 積雲

ついて確認を行う. また, 雲量の計算方法による放射対流スキームは用いず, 部分凝結を考慮して雲放射計

冷却の感度も調べる必要がある.

算を行った (以下 control 実験). この数値計算の結果は,ひまわり 8 号の輝度温度や IMERG など, 観測の雲・降
水日周期をよく再現していた.
3.

感度実験デザインと解析手法

上層雲における短波放射加熱の日周期に伴う雲・降水の日周期への影響を調べるため, control 実験における太陽天頂角の余弦を, 時刻毎の計算値から固定値(0.358) に変更して数値実験を行った (constRad 実験).
日周期の振幅や位相は, フーリエ展開における 24 時
間成分を用いて計算した. その際, 初期時刻から 12 時
間をモデルのスピンアップとして棄却し, 6 日間 (6/18
21:00 [JST] - 6/23 21:00 [JST]) のデータを使用した.

図 1 対象事例における (a-c) モデル, 観測の日平均降水量と(d) 感度実験間の差分. 黒点線は数値実験の再現領域を示す.

― 191 ―

PR-08(P4P)

凌 風 丸 に よ る 2020 年 梅 雨 期 東 シ ナ 海 ゾ ン デ 観 測*小 司 禎 教 , 清 野 直 子 (気 象 研 究 所 ),*SHOJI Yoshinori, SEINO Naoko (Meteorological Research Institute)

1.

はじめに

2020 年 6 月 27 日～7 月 5 日の間、東シナ海で凌風丸（気象庁海洋気象観測船）による 6 あるいは 12 時間間
隔で高層ゾンデ観測を実施いただいた。ここでは速報値による解析結果を報告する。得られたプロファイル
からは梅雨前線の南北移動に伴う大気構造の変化を得ることができた。前線の南側では北側に比べ、5km より下層で相対的に南西風が強く、また水蒸気混合比が対流圏上層まで多い。総じて前線南側で水蒸気フラックスが顕著である。前線南側では高度 5km までの気柱
相対湿度（5km までの可降水量 PWV と、5km まで全層飽和と仮定した PWV の比(%)）
が 90%程度であった。
SSI、K-index、CAPE、PWV など各種安定度関連の数値

図 1 丸印：期間中の大まかな凌風丸ゾンデ放球位置。カラー
シェード：2020 年 7 月 4 日 9 時の前 1 時間降水量（気象庁
解析雨量）。グレイシェード：ひまわり 8 号バンド 10 による輝度温度。ベクトル：AMeDAS による風。

は、南側で相対的に大きいが、顕著な値ではなかった。
2.

観測概要

凌風丸は 6 月 25 日、鹿児島を出港し、27 日より E127.7、N32 付近（図１黄丸）で 7 月 5 日までの 9 日間で 24 回のゾンデ観測を実施した。
観測高度は10.1~25.6 km と、全ての観測で 10km までの大気状態を得ることができた。地上天気図で見ると、期間中 6 回ほど前線が凌風丸上を通過した（6/27~28 南下、6/29 北上、6/30 南下、
7/3 北上、7/3~4 南下、7/5~6 北上）。期間後期の 7 月 3日には令和２年 7 月豪雨が発生した。
3.

気温、風、水蒸気の鉛直構造

図２にゾンデ観測による時間鉛直断面を示す。前線の南側に位置する場合、高度 9km 程度まで水蒸気量が

図２ 高度 10km までの時間鉛直断面。水蒸気混合比（シェード）、気温（等値線）、水平風（ベクトル）。

相対的に多い他、最下層まで相対的に強い西から南西風が吹いており、高い水蒸気フラックスが示唆される。
4.

安定度指数等図３には、SSI、K-index、及び海面から 5km 高度までの気柱相対湿度の時系列を示す。前線南側では SSI
最小が-2℃、K-index 最大 40℃、気柱相対湿度は 90%前後であった。図には示さないが CAPE 最大は、6 月 29
日 14 時半放球の 1293(J/kg)、PWV 最大は 6 月 27 日 20
時半放球の 67.5mm であった。
5.

謝辞

本研究は、科研費 17H00852、17H02964、20H02420の支援を受けました。
ご協力いただいた皆様に心より感謝申し上げます。

図３ 各種指数の時系列。
（赤）高度 5km 以下の気柱相対湿度（左軸）、（青）K-index（左軸）（緑）SSI（右軸）。

― 192 ―

PR-09(P3P)

2020 年 7 月 4 日 に 熊 本 県 南 部 に 大 雨 を も た ら し た
降雨域の時間変化と微細構造*前 坂 剛 ・ 三 隅 良 平 ・ 下 瀬 健 一 ・ 櫻 井 南 海 子 ・ 大 東 忠 保
平野 洪賓・清水 慎吾（防災科研）
1. はじめに2020 年 7 月 4 日未明，熊本県南部に梅雨前線に伴う降雨が数時間停滞し，球磨川流域を中心に大規模な浸水被害や土砂災害が発生した．熊本県人吉では最大 24
時間雨量が歴代 1 位（410.0 mm）となるなど，熊本県
南部では各種雨量指標の再現期間が 50 年を超えるような希な大雨が南北幅 40 km 程度の帯状の領域に集中した．本研究では国土交通省 XRAIN の降雨強度データ（250 m メッシュ，1 分更新）や気象庁による気圧観測のデータを用いて，この降雨帯の停滞メカニズムや，微細構造を調査した．
2. メソ低気圧と降雨域の南北移動
気象庁の地上天気図には，降水が熊本県南部に停滞していた時間帯前後に，九州周辺で梅雨前線上のメソ低気圧が解析されていた（図省略）．このメソ低気圧と降雨域の位置関係を調べるために，気象庁による気圧観測のデータを解析した．図 1a は牛深，人吉，宮崎における海面気圧の時系列を示している．およそ 03 JST
頃に牛深，06 JST 頃に人吉，09 JST 頃に宮崎で最低気圧が観測されていることから，この低気圧が九州を横断するのに 6 時間程度の時間がかかっており，移動速
度は 25 km/h 程度とやや遅めであった．
図 1b は東経 131.5°から 131.6°の間の降雨強度の時
間-緯度分布を示している．牛深や人吉で気圧が低下していた 4 日 02 JST より前の時刻ではメソ低気圧の中心は九州の西にあると考えられ，その期間中，降水域は北上していた．一方，これらの気圧が上昇に転じた 07 JST
以降，メソ低気圧の中心は人吉の東にあると考えられ，その期間中，降水域は南下した．これらの動きは一般的な低気圧と前線の動きと一致する．しかし，気圧の低下と上昇していた時間の間に明瞭な極小値が見られず，
1004 hPa 程度の気圧が 5 時間程度維持されており，この期間中に降雨域は停滞していた．
3. 降雨域の微細構造
図 2a は降水域が停滞していた 4 日 0400 JST から 0500
JST の 1 時間積算雨量を示している．南北幅 60 km 程度の降雨帯の中に，南西－北東の走向を持つ線状のパターン（破線で示す）が見られ，この積算期間中である0424 JST の降雨強度の分布（図 2b）を見ると，このパターンは、南西－北東の走向を持つ積乱雲列（線状降水帯）に対応していた．
4. まとめ熊本県南部に大雨をもたらした降雨域の停滞は，梅雨前線上のメソ低気圧の通過に伴い発生しており，中心部付近が通過する約 5 時間の間，海面気圧はほぼ一定であった．この一定な気圧の成因に関して，降水シス
テムの影響は否定できないが，このことからメソ低気圧の中心付近の気圧傾度が小さかったことが示唆され，降雨域を南北に移動させるような外力が働きにくい状態だったと考えられる．また，積算雨量は東西に延びる
幅 50 km 程度の帯状に分布していたが，その内部では
南西－北東の走向を持つ線状降水帯が多く見られた．

図 1 a) 2020 年 7 月 3 日 21 JST から翌日 12 JST までの気象庁の観測所（牛深・人吉・宮崎，位置は図 2 に示す）における海面気圧の時系列．三角印はそれぞれの観測所で最低気圧を観測した時間を示す．b) 同期間における国土交通省 XRAIN
による降雨強度分布の時間-緯度分布．東経 131.5°から
131.6°の範囲（図 2 に示す）の降雨強度分布を短冊状に並べて表示している（30 分毎）．

図 2 a) 2020 年 7 月 4 日 0400 JST から 0500 JST の間の XRAIN
1 時間積算雨量の分布，および，b) 0424 JST における XRAIN
降雨強度分布．白丸は図 1a の観測所の位置を西から牛深，人吉，宮崎の順に示し，両矢印は図 1b の経度範囲を示す．破線は(a)における積算雨量の線状の分布の位置を示す．

― 193 ―

PR-10(P4P)

対馬海峡付近で発生・発達したポーラーロウの解析*鈴 木 雄 斗 ， 川 村 隆 一 ， 川 野 哲 也 ， 望 月 崇 (九 大 院 ・ 理 )

現できていた．これを CTL run とする．また地形改変実験

はじめに2020 年度気象学会春季大会 （[1] 鈴木ほか，2020）でとして長白山系と朝鮮半島の山地を全て除去した MOD1

は，2011 年 2 月 11 日と 14 日にいずれも中国地方に上陸

run，朝鮮半島の山地のみを除去した MOD2 run，日本列島したポーラーロウ（以下 PL とする）について解析をし，の地形を除去した MOD3 run を実行した．

前者を Case 1，後者を Case 2 とした．これらの事例では，

2.2 結果日本海の下層北東風と黄海から吹き込む北西風により朝 MOD1 run では，CTL run と同様に両事例とも PL の初

鮮半島東岸に形成された収束帯付近でPL が発達した．
Lee期渦が形成された（図 1a,b）．これは長白山系だけでなく，

et al.（1998）[2]では，日本海上に伸びる収束帯（JPCZ : Japan

1 節で述べた周辺の環境場も PL 発生に重要であったこと

Sea polar air mass convergence zone）が PL に重要である事を示している．しかしその後，CTL run と比べると，北風が述べられており，本事例での収束帯形成要因の一つであ成分がより強まっておりCase 1 のPL は衰弱しながら上陸る日本海の下層東風場の原因を調査した．

した（図 1c,d）．同様に Case 2 でも PL の発達は抑制され

総観場の影響を評価するために Piecewise PV inversion

た．MOD2 run では，両事例とも PL は発生したが，中心（PPVI）（Davis and Emanuel 1991 [3]）解析を行った．PPVIの SLP は CTL run より高い傾向にあった．MOD3 run におの結果によると，Case 1 において PL の発達初期段階では，

いては，Case 1 では CTL run よりも中心の SLP は低下し

日本海の東風偏差場に対して九州の南に位置する南岸低たが，Case 2 ではほとんど差がなかった．これらの詳細な気圧の影響が大きかった．
一方でCase 1 のPL 最盛期では，結果については当日に報告する．

朝鮮半島南部に南下してきた上空の寒気の影響が大きか

(a)

(b)

(c)

(d)

った．また Case 2 の発達初期においては，西回りで朝鮮半島に流れ込んだ上空の寒気と大陸に位置している下層
寒気が日本海上の東風偏差場の主な要因となっており，
最盛期にも上層の影響が継続した．なお Case 1 の結果はWatanabe et al.（2018）[4]で記述された特徴とは異なっていたが，Case 2 の結果はその記述と整合的であった．


数値シミュレーション 前述のように，本事例では PL の発達に下層収束帯が重要であったと考えられる．JPCZ 形成には朝鮮半島の北に位置する長白山系の障壁効果が大きな役割を持つとされている（Nagata et al. 1991 [5], Shinoda et al. 2020 [6]ほか）．
したがって本事例のPL 発達に対する朝鮮半島周辺の山岳の寄与を調査した．また，PPVI の結果から南岸低気圧がもたらす循環もPL に影響を与えている可能性があるため，
日本列島の地形の影響も調査した．
2.1 モデル設定
本研究では領域気象モデル WRF を用いた．初期値，境界値には NCEP FNL と，MANAL を使用した．2 つの計算領域を設け，水平解像度はそれぞれ 4 km と 2 km の 2 つのドメインを 2 way nesting した．積分時間は Case 1 では
10 日 00UTC から 12 日 00UTC，Case 2 では 13 日 00 UTC
から 14 日 18UTC とした．その結果，2 つの PL は概ね再

図 1 : モデルで再現された Case 1 の PL 周辺の SLP（hPa）と 975 hPa
面の水平風ベクトル（m/s）．(a) 11 日 00UTC，ただし MOD1 run．(b)CTL run における同時刻．(c) 11 日 08UTC，ただし MOD1 run．(d) CTL
run における(c)と同時刻．
参考文献[1]鈴木ほか. 2020: 日本気象学会 2020 年度春季大会予稿集，P127[2] Lee et al. 1998, Mon. Wea. Rev., 126, 2305-2329.
[3] Davis and Emanuel 1991, Mon. Wea. Rev., 119, 1929–1953.
[4] Watanabe et al. 2017, Mon. Wea. Rev., 146, 985–1004.
[5] Nagata et al. 1991, J. Meteor. Soc. Japan, 69, 419–428.
[6] Shinoda et al. 2020, Int J Climatol., https://doi.org/10.1002/joc.6713― 194 ―

PR-11(P3P)

レーダー画像を用いた線状降水帯の客観的抽出と統計的特徴*吉 田 尚 紀 ， 坪 木 和 久 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )

例として，図 1 に線状降水帯抽出前のレーダー画像

はじめに

日本国内における河川氾濫・土砂災害などの豪雨災（左）と抽出後のレーダー画像（右）を示す．

害の原因の一つに線状降水帯が挙げられる．線状降水
帯は移動速度が小さく長時間同じ場所に停滞するため，



結果

総雨量が大きくなり災害を引き起こす．その危険性を

上記の方法で線状降水帯を抽出した結果 年あた

レーダー画像から客観的に検出するため，多くの線状

りおよそ  事例の線状降水帯が確認された．一方，降水帯の特徴を理解する必要がある．

年ごとによる発生数の大きな違いは確認できなかった．

一方，線状降水帯による災害特性は，その土地の地

また，それぞれの線状降水帯について継続時間，アス

形・水系に左右され，同じ線状降水帯でも場所によっペクト比を調べ，頻度分布を作成した．頻度分布から，て変化する．しかし，ここではまず地形・水系を考慮

継続時間  分の事例が最も多く，継続時間  分以せず，災害をもたらす線状降水帯ともたらさないもの

上の長時間持続する事例は全体の 程度とまれであるを区別するためのパラメーターの特徴を調べる．

ことが明らかになった．また，アスペクト比  以上の

これまでに降水量が降水強度と継続時間に依存する

事例は全体の 程度で，線状の事例も同様にまれであことが明らかにされている>@．そのため，これまで起ることが明らかになった．また，最大継続時間は 

きてきた多数の線状降水帯について降水強度，継続時分，最大アスペクト比は  であった．

間を含むパラメーターを用いることで線状降水帯の特

徴を捉えることができると考えられる．

まとめ

本研究の目的は，多くの事例の中から線状降水帯の

線状降水帯の特徴を統計的に明らかにするため，気持つ複数のパラメーターによる分類を行うために，線

象庁のレーダー画像から降水強度 PPKU 以上の領域

状降水帯の持つ特徴を明らかにすることである．以降，に対して線状降水帯を抽出し，それらから線状降水帯

団塊状の降水システムもアスペクト比１の線状降水帯

事例を抽出した．またその線状降水帯の持つ複数のパとして考慮する．

ラメーターから特徴を調べた．今後は降水強度，移動速度についても特徴を調べ，それらの結果を用いて線

状降水帯の分類を行う．

使用したデータ・方法

多くの線状降水帯を客観的に抽出するため，気象庁のレーダー画像から線状降水帯の抽出を行った．
解析期間は 2008 年から 2019 年までの 5 月から 12 月と，2020 年の 5 月から 7 月である．また，解析領域は
N22°−46°，E122°−147°である．以下に線状降水帯の抽出方法を記述する．
はじめに, 全レーダー画像から「非常に激しい雨」に対応する降水強度 50mm/hr 以上で, 連続している領域
を矩形で近似する．次に，矩形の面積が 200km2 以上のものを線状降水帯として抽出する．さらに, 抽出された各線状降水帯の時間的・水平的連続性を考慮し, 条件を満たした線状降水帯について 1 つの事例と判断する．
また，アスペクト比を矩形の長辺と短辺の比から算出
する．以下の結果では，降水強度 50mm/hr 以上の領域に対して線状降水帯を抽出していることに注意する必

図１ 線状降水帯抽出前のレーダー画像（左）と抽出後のレーダー画像（右）．降水強度 PPKU 以上の線状降水帯が矩形で抽出される．
参考文献[1] Doswell, C. A., III, H. E. Brooks, and R. A.

Maddox, 1996, Wea. Forecasting, 11, 560–581.

要がある．

― 195 ―

PR-12+(P4P, D2P)

平 成 30 年 7 月 豪 雨 に お け る 豪 雨 域 上 流 か ら 移 動 す る 気 塊 の経路上の水蒸気量の変化と降水量の関係*神 谷 明 住 香 ・ 篠 田 太 郎 ・ 加 藤 雅 也 ・ 金 田 幸 恵 ・ 閔 庚 夕 ・ 坪 木 和 久(名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )1.

はじめに
平成 30 年 7 月豪雨では 7 月 5 日から 7 日にかけて西日本の広い範囲で記録的豪雨が発生した．このとき大気は東シナ海付近の対流活動により下層から中層まで深く湿っていた[1]．この事例の再現，及び豪雨域の上流である南西諸島周辺の相対湿度を変化させる感度実験を行い，降水量と降水の水平分布の変化を調べたところ，下層の水蒸気量を減少させた実験で四国南東部の降水量が顕著に減少することを示した[2]．しかしながら，気塊が南西諸島から四国に移動する過程で水蒸
気量の鉛直分布が変化した可能性も考えられる．そこ
で本稿では，気塊が移動する過程での水蒸気量の変化について主に海面からの潜熱フラックスに着目して考察する．
2. 研究手法
事例の再現実験(CNTL)，及び感度実験は雲解像モデ
ル CReSS を使用した．水平解像度は 2 km，鉛直層数は65 である．計算期間・計算領域は前回の予稿を参照されたい[2]．大気の初期値・境界値は気象庁 MSM GPVを用いた．感度実験は，降水域から後方流跡線解析を用いて降水域の気塊の起源となる領域（図 1 の水色で示される）を推定し，その領域の初期値・境界値の相対湿度を，鉛直全層(T-10)，高度 2-5 km (M-10)，高度
0-2 km (L-10)でそれぞれ 10％減少させた．今回，移動する気塊の変質の影響を考えるために，後方流跡線解
析により示される気塊の起源となる領域から四国南東部に至る経路の一つを選び，経路上での各時刻の点を中心とした 20×20 格子の範囲で可降水量，海面からの潜熱フラックス，高度毎の水蒸気混合比を平均し，解析を行った（図 1）．
3. 結果・考察
経路上での海面からの潜熱フラックスを見ると，一部の時間を除き CNTL・M-10 の結果に比べて L-10・T-10の結果で系統的に大きな値となっている（図 2）．これは L-10・T-10 では下層の水蒸気量が少なく，海面から活発な潜熱供給が行われているためであると考えられる．一方，経路に沿った可降水量の値は CNTL・M-10の結果と比較して L-10・T-10 の結果では，経路の初めから終わりまで常に小さい．経路上での高度毎の水蒸
気混合比の比較でも，同様の傾向がみられた（図略）．
この結果から，下層の水蒸気量を減少させた実験（T-10・L-10）では，海面からの潜熱フラックスによる下層への水蒸気の供給が CNTL・M-10 と比較して多くなされているが，その量は気塊の起源の領域での水蒸気量の減少を十分に補償するものではないと考えられ，起源の領域における水蒸気量の差が四国南東部の降水量に大きな影響を及ぼしていたと考えられる．
したがって今回の実験において，南西諸島から四国に移動する過程での海面からの潜熱フラックスによる水蒸気の鉛直分布への影響は小さかったと考えられ，
東シナ海付近での対流活動による水蒸気の供給が四国南東部での降水にとって重要であったと考えられる．

図 1 橙線が解析に使用した後方流跡線解析の経路(4 日 23
UTC ~ 4 日 09 UTC)，赤枠内が降水域，水色が後方流跡線解析
により推定した気塊の起源となる領域を表す．

図 2 各時刻の経路上の海面からの潜熱フラックス [W/m2]（上）と可降水量 [mm]（下）．赤線が CNTL，青線が T-10，
緑線が M-10，紫線が L-10 を示す．
参考文献
[1] 気象庁，2018，「平成 30 年 7 月豪雨」及び 7 月中旬以降の記録的な高温の特徴と要因について[2] 神谷他，2020，日本気象学会春季大会予稿集，P128.

― 196 ―

PR-13(P3P)

領域気象モデルを用いた線状降水帯へのRKW 理 論 の 適 用 可 能 性

1.

*大 屋 祐 太 (北 海 道 大 学 大 学 院 工 学 院 ),山 田 朋 人 (北 海 道 大 学 工 学 研 究 院 ),はじめにJ (1)¼Z¡t[¥ C (Â[ö (2)¼C=42/FBÈ®í¢Äöí¢ÄÝe"í¢o %öy¥3B¶´ $¨«â½

F5ÔÆ(µ£ ¢ôßé¸1*UìS(£ ÷

$20FBA,Dn96-:B7+D.n\ó

C2 = 2'&÷È®í¢Äy¸Meíîo á20
FBA,D¶äàÇöZ¡t[¥³rôH∫0(−B)dzΔU = U(z=2km) − U(z=5km)

é¸1*ìS $ÚÙbÌ%öT1<?C

(1)
(2)

F1@D#¼' ÷­íî#¶ B ¦^(¼öH ïõ 850hPa (Öv´w¥P³(¢ô) ¨÷j¼#Y±ÕÂÈ®í¢} ´'â½(Óª"1<?CF1@D $²Ù(|êëZ¡t[¥é¸1*ìSè%c C /Rotunno $²Ù[1]RKW²Ùg'&÷Bryan

U = 1 Þ  $ö96-:B7+D.nÈ®í$ÐT1<?CF1@D#20FBA¢}! RKW ²ÙæµbÌ ¼i'÷,D¸Mðyöd²Ùvç·æµ(¼[2]ö³rô)^å#íîç"ôß4.

àñ(K& (¼÷Göy¥ 2014  9 _§ã¹¯EËm¶´9XÁ¶´íîo U¬&96-:B7+D.

6-:B7+D.nÈ®í¢}yö20FBAnæµ»Ø'÷º¿ö~k,D¶ä"(¼ RKW ²ÙæµbÌ(2014  9 ¶´96-:B7+D.nÈ®í¼i÷96-:B7+D.n­&¢¢}yös\¤(µCF5Ô#&HWôßôe1* ul&  $öNXÁôßqòo¡Û>7B#&Y±ÕÂÆ $¶´¾Lï(Èe¥ôß\ñ(fRKW ²ÙæµbÌ(×R&!&÷Êx Ñ&÷

2.

まとめ

解析手法

È®í¢} &íîHWôßq(£ &¤ MUSCAT ¤(µ÷3 p86;AFCF5ÓªÆyhÜÃ²#%ôß\(Ïös\¤(æµ![3]&÷Z¡t[¥
{[Ñ³rq(£ & öòo¡Û>7B

図 冷気外出流と鉛直シアの関係（左図）と降雨量（右図）(µY±ÕÂ(Î÷¡Û MSM (]T`Ê°K 1km =61?ÔVÕÂ÷
3.

[1] Rotunno, R., J. B.Klemp, and M. L.Weisman, 1988: A
theory for strong, long-lived squall lines.J. Atmos. Sci., 45,

解析結果

MUSCAT ¤Ô'ôßq\ $È®í¢}¸M&e¢ôßöé¸e 2km õ$ 5km õÅ 10m/s ôß1* ul÷$é¸1*PIÀ 6$ 8km õé¸©à Ò$'ö2.1km õ &az QÉEëGÍ÷òo¡Û>7B(µY±ÕÂÆ(µO

463–485.
[2] Bryan, G. H., Knievel, J. C., & Parker, M. D. (2006). A
multimodel assessment of RKW theory’s relevance tosquall-line characte[3] Yamada, Y. (2013). Characteristics of wind fields derived
from the multiple-Doppler synthesis and continuity
adjustment technique (MUSCAT). Journal of the
Meteorological Society of Japan. Ser. II, 91(5), 559-583.

― 197 ―

PR-14(P4P)2019 年 10 月 12 日 市 原 竜 巻 の３次 元 渦 形 成 過 程 について*足 立 透 、梅 原 章 仁 、益 子 渉 (気 象 研 究 所 )1.

この渦ペアは、次第に上方へと進展しながら 8 時 5 分

はじめに

本稿では、令和元年台風第 19 号の接近に伴って千葉県市原市に突風被害をもたらした竜巻と推定される事

ごろにメソサイクロン高度に達した。
（２）渦の３次元的な強化過程

例について、主にフェーズドアレイ気象レーダー

渦ペアのうち北側の CCW 渦は、
当初メソサイクロン（PAWR）によるデータの解析を行い、３次元的な渦形の約 1.2km 東北東に位置したが、相対的に西南西に移成過程について考察する。
（本稿は、2020 年度春季気象動しながら、午前 8 時 6 分ごろにメソサイクロンの中学会における研究成果 の続報である。
）

心約 400m 南に最接近した。この接近とともに、CCW

2.

渦は高度 1km 付近の上端部分で回転速度の強まりを示

[1]

現象の概要

突風被害は同日午前 8 時過ぎに発生した。被害地点したのちに、同様の強まりが低高度へと下方伝搬し、は台風中心から約 450km 北北東に位置し、そこから約被害域を通過する様子が明らかになった（図右）。

60km 北に離れた館野の高層気象観測データ（午前９4.

考察とまとめ時）から、高度 1km 以下において 513m s という極め

これらの結果から、竜巻渦の発生に、後面の下降流て高いストームに相対的なヘリシティが算出された。

に伴って生じた渦ペアと上空に位置するメソサイクロ

このような環境場の下、突風被害の原因となった積乱

ンとの結合過程が寄与したものと考えられる。講演で

2 -2

雲はミニチュアスーパーセルの特徴を有し、下端高度はさらに、二重偏波レーダーによって観測されたが 1km 以下に達する低層メソサイクロンを伴っていた。

Tornadic Debris Signature[2]との比較により、この渦と竜3.

巻飛散物の立体的な対応関係の時間変化について考察

渦の発生メカニズムする。

（１）渦ペアの発生
突風発生推定時刻の約 8 分前から、メソサイクロン

謝辞 本研究は JSPS 科研費（17K13007, JP19K23466）の後面で降水コアの落下が生じ、地面付近ではガストの助成を受けたものです。解析には日本無線株式会社

フロントが形成された。続いてその上空の高度 0.2～が運用する PAWR データを使用しています。

0.3km において、反時計回り（CCW）および時計回り

参考文献 [1]足立・益子、A152、日本気象学会 2020 年（CW）の回転を有する渦のペアが発生した（図左）。

度春季大会、[2]梅原・山内、P210、同上

図１（左）8 時 4 分 30 秒ごろに観測された仰角 16 度および 8 度における反射強度とドップラー速度場。
（右）メソサイクロンと渦ペアの３次元構造と 2 分毎の時間変化。桃色と赤色はそれぞれ 10-35ms-1 および>35ms-1 の回転速度を持つ反時計回りの渦を表す。水色は 10-35ms-1 の回転速度を持つ時計回りの渦を表す。

― 198 ―

PR-15+(P3P, D2P)

令和 2 年 7 月豪雨により九州地方で生じた線状降水帯の特徴*廣川 康隆，益子 渉，荒木 健太郎 （気象研究所）

はじめに
令和 2 年 7 月豪雨では，2020 年 7 月 3 日～8 日
にかけて九州を中心に豪雨（たとえば鹿児島県鹿屋市で 1 時間降水量 109.5mm，大分県日田市で 24 時
間降水量 497.0mm など）となり，多くの洪水害や土砂災害が生じ，70 名以上の死者がでた．本研究では九州地方で生じた線状降水帯に着目し，その特徴について過去豪雨事例と比較した．
線状降水帯検出に用いた資料と手法
線状降水帯は，Hirockawa et al. (2020，JMSJ)の手法に基づき，水平分解能 5km に変換した解析雨
量 3 時間積算値を用いて，第 1 表で示す条件により客観的に検出した．検出期間は，2020 年 7 月 3 日
12 時（JST，以後同様）～8 日 12 時の 5 日間とした．
そして過去の顕著な豪雨事例（平成 30 年 7 月豪雨，
平成 29 年 7 月九州北部豪雨，平成 24 年 7 月九州北部豪雨，平成 21 年 7 月中国・九州北部豪雨；各事例の検出期間は第 2 表参照）との特徴を比較した．
結果
令和 2 年 7 月豪雨では，5 日間で線状降水帯を 9事例検出した．このうち 7 月 3 日 21 時～4 日 10 時に熊本・鹿児島県で生じた線状降水帯（第 1 図ラベ
ル 2）は 12 時間以上持続し，総降水量が 600mm を超える豪雨となった（第 1 図）．
令和 2 年 7 月豪雨は過去の豪雨事例と比較して，九州地方で線状降水帯が集中（2009 年以降，5 日間に 9 事例発生したのは最多）し，各事例の水平ス
ケールが大きかった（平均 180km）ことが特徴的であ
第 1 表 線状降水帯の検出条件
閉曲線
80mm/3h
最大雨量100mm/3h 以上
長軸・短軸比2.5 以上面積625～15000km2
持続期間
5 時間以上
重複率40%以上

第 1 図 （上段）2020 年 7 月 3 日 12 時～8 日 12 時の期間に検出した線状降水帯（等値線）と積算降水量（塗りつぶし）の分布．図中の破線矩形は，第 2 表の九州
地方の累積降水量の算出領域を示す．（下段）7 月 3
日 21 時～4 日 10 時に熊本・鹿児島県で生じた線状
降水帯（ラベル 2）の 1 時間降水量（R1）の時系列（棒グラフ）と総降水量（折れ線）．青色棒グラフは総降水量最大位置（中段図中の黒丸）の R1 を，灰色棒グラ
フは線状降水帯の最大 R1 をそれぞれ示す．

第 2 表 九州地方で生じた線状降水帯の特徴

期間（5 日間に統一）

事例数
水平スケール
持続時間
総降水量
線状降水帯
（九州地方）の
累積降水量

る（第 2 表）．そして線状降水帯による累積降水量は
3.3×105mm と過去豪雨事例の 2～10 倍も多く，このことは令和 2 年 7 月豪雨における線状降水帯の①
発生数が多く，②空間的な広がりが大きく，③持続時間が比較的長い特徴を反映した結果と言える．

令和 2 年 7 月
豪雨

平成 30 年 7 月
豪雨

平成 29 年 7 月
九州北部豪雨

平成 24 年 7 月
九州北部豪雨2020 年 7 月
3 日～8 日9
100～280km
5～13 時間180～650mm2018 年 7 月
4 日～9 日4
80～180km
5～6 時間150～260mm

2017 年 7 月
3 日～8 日2
60～120km
6～10 時間250～700 ㎜

2012 年 7 月
11 日～16 日
3
60～170km
5～10 時間140～570 ㎜

平成 21 年 7 月
中国・九州北部
豪雨
2009 年 7 月
21 日～26 日
660～200km
5～9 時間180～430 ㎜

3.3×105mm(16.8×105mm)

0.7×105mm(10.4×105mm)

0.3×105mm(5.4×105mm)

0.8×105mm(8.1×105mm)

1.6×105mm(7.6×105mm)― 199 ―

PR-16+(P4P, D2P)

令和 2 年 7 月豪雨をもたらした線状降水帯の発生環境場*荒 木 健 太 郎 ， 益 子 渉 ， 廣 川 康 隆 （ 気 象 研 究 所 ）

1.

ており，線状降水帯を形成する積乱雲の背が高かった

はじめに

令和 2 年 7 月豪雨では九州を中心に顕著な大雨となり甚大な被害が発生した．本研究では特に九州に大雨といえる．なお，比較する時間を環境場のみ 1 時間・2
時間前にしても結果はほぼ変わらなかった．

をもたらした線状降水帯に注目し，その発生環境場を

これらのことから，今回の豪雨では梅雨前線が停滞

事例解析するとともに，過去の豪雨と比較をした．

して大きな場として水蒸気流入が継続するなか，特に2.

熊本県・鹿児島県の大雨では下層から 500hPa までが湿九州に顕著な大雨をもたらした線状降水帯

2020 年 7 月 4 日未明～朝に熊本県・鹿児島県で線状潤であり，低気圧接近や太平洋高気圧張り出しによる降水帯が形成され，総雨量 650mm を超える大雨となっ

気圧傾度増大が東シナ海～九州での下層水蒸気フラッ

た（R2-1）．梅雨前線は九州～東日本太平洋側に停滞しクス量の顕著な増大をもたらし，豪雨をもたらす線状ており，線状降水帯は前線の 100～200km 南で発生した

降水帯の発生環境場を整えていたと考えられる．

（図 1a）．また，上空のトラフの影響で前線上に発生した低気圧が九州北部に進んでおり，この低気圧接近時に東シナ海からの非常に湿った空気と太平洋高気圧縁辺流に沿う湿った空気の流入が強まっていた．
7 月 6 日昼頃からは複数の線状降水帯が九州北部に形成され，総雨量が 550mm を超える大雨となった（R2-2）．このとき梅雨前線は対馬海峡から東北南部に停滞しており，線状降水帯は前線の 100～200km 南で発生した（図 1b）
．太平洋高気圧の張り出しによって西～東日本では気圧傾度が大きくなり，九州北部中心に東シナ海からの非常に湿った空気と太平洋高気圧縁辺流に沿った湿った空気の流入が強まっていた．
3.

九州での線状降水帯による過去の豪雨との比較

令和 2 年 7 月豪雨における九州の大雨の環境場等の特徴を調べるため，平成 30 年 7 月豪雨（H30）と平成
29 年 7 月九州北部豪雨（H29）と比較をした．図 1b 実
線枠内の解析雨量による最大 1 時間降水量，破線枠内の気象庁局地客観解析による各種物理量，実線枠内のHimawari-8 B13 の雲頂温度を 1 時間毎に解析した．
特に顕著な大雨をもたらした線状降水帯（廣川ほか，
今大会）について表 1 にまとめた．R2-1,-2 では可降水量や 950 hPa の水蒸気混合比は H30 と同程度だったが，950 hPa の水蒸気フラックス量は H30 や H29 を大きく上回っていた．また 900～500 hPa では，水蒸気混合比

図１（a）7 月 4 日 3 時と（b）6 日 14 時における局地解析に，水平よる 950hPa の水蒸気フラックス量（g m-2 s-1，カラー）
風（ベクトル），海面気圧（hPa，等値線）と解析雨量（mm h-1，
陰影）
．梅雨前線と低気圧（L）の位置も示している．
表１ 令和 2 年 7 月豪雨と過去の線状降水帯による九州の豪雨の比較．最大 1 時間降水量と期間積算の最大降水量は図 1b
実線枠内の解析雨量による．可降水量・水蒸気混合比・水蒸気フラックス量・CAPE は破線枠内の領域最大値，気温は領域平均値，雲頂温度は領域最小値で，それぞれ線状降水帯の期間の時間平均値．

が H30・H29 に比べて R2-1 で 1～2 g kg-1，R2-2 で約 0.5～1 g kg-1 大きく，水平風速は H30・H29 では 15～20 m
s-1 だったのに対して R2-1,-2 では約 30 m s-1 だった（図略）．上中層の気温は R2-1,-2 では平年（7 月上旬：-5.2～-4.3℃）より高く，上層寒気の影響は顕著には見られなかった．CAPE は H29 より小さいものの H30 よりは大きく，雲頂温度は特に R2-1 では他と比べて低くなっ― 200 ―

PR-17+(P3P, D2P)

2020 年 7 月 4 日 の 熊 本 県 の 大 雨 時 の 総 観 場 の 特 徴*北 畠 尚 子 、 牧 野 眞 一 、 岩 下 裕 二 、 伊 藤 享 洋 、 加 藤 輝 之 (気 象 大 学 校 )



はじめに

令和 2 年 7 月豪雨の期間中、7 月 3 日から 4 日にかけて熊本県南部を中心に大雨となり、4 日 6 時頃までの 6
時間で 300mm を越えたところがあった（時刻は JST）。
この豪雨は南北幅 50km 以下で東西にのびた降水帯により生じていた（図省略）。本研究ではこの水平スケー
ルの小さい顕著現象がどのような環境場の影響下で発生したのかを明らかにし、将来の梅雨前線豪雨期の実況監視に資することを目的とする。本予稿ではデータ
は JRA-55 再解析を使用する。


雲分布とそれに関連した総観場の特徴

図1には4日 03時の衛星赤外画像と大規模場を示す。
200hPa トラフ前面には層状性の雲が広がっているが、

図１ 7 月 4 日 03 時の衛星赤外画像と 200hPa ジオポ

豪雨域の九州中部から南西へ大陸まで活発な積乱雲がテンシャル高度（青線、m）、850hPa 気温（赤線、℃）。

連なっている。この雲列は下層傾圧帯の暖気側に位置している。その北の東シナ海北部・黄海・朝鮮半島南部は雲頂の高い雲のない領域がある。これらの雲分布は閉塞した低気圧のパターンに似ている。
図 2 上の 850hPa では、弱い Q ベクトルの収束域が九州西方に見られ、対流雲を生じさせる下層の持ち上げが弱い前線強化により傾圧帯の暖気側で生じた可能性が示唆される。
図 2 下に示した 500hPa でも九州西方に Q ベクトルの収束域が見られる。これは西からの暖気に関連した暖気移流と、その北側の傾圧帯での前線強化によって生じている。ただしこの収束域は 850hPa での収束よりやや北側に位置し、また非常に乾燥している。そこでは上流側での西～北西での下降運動により乾燥した空気が流入し、さらにそれが持ち上げられて冷却することで、その下の成層の安定度を低下させた。一方、その南の 30°N 付近は Q ベクトルの発散域となっており、下降運動が励起される。そこでは下層で南から流入した湿潤空気による対流が抑制され、その北側での深い対流の発現に寄与したことが考えられる。


まとめ

 7 月 4 日の豪雨は、上層トラフ後面で発生した。そこには下層だけでなく中層での総観規模の傾圧的鉛直運

図２ （上）850hPa と（下）500hPa のジオポテンシャ

動励起が寄与したことが考えられる。今後はさらに解ル高度（黒線、m）、気温（赤線、℃）及び Q ベクトル

像度の高いデータを用いるとともに、時間発展につい（矢印、
m2 s-1 kg-1）とその発散（カラー、10-18 m s-1 kg-1）。

ても解析・考察したい。

下図中の緑線は相対湿度 30%。

― 201 ―

PR-18(P4P)

ヒマラヤ山脈の高標高域における降水量の日変化
藤 波 初 木 *1, 藤 田 耕 史 2, 高 橋 暢 宏 1, 佐 藤 友 徳 3, 金 森 大 成 1,
砂 子 宗 次 朗 4, 坂 井 亜 規 子 2(1 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 , 2 名 古 屋 大 学 大 学 院 環 境 学 研 究 科 ,31.

北 海 道 大 学 大 学 院 地 球 環 境 科 学 研 究 院 ,4 防 災 科 学 技 術 研 究 所 雪 氷 防 災 研 究 セ ン タ ー )はじめに

蒸気フラックスの日変化の解析から, ヒマラヤに向か

ヒマラヤ山脈の高標高域(4,000ｍ以上)には氷河が存う水蒸気フラックスが昼間と夜間の 1 日 2 回増加する

在し, その流域に住む多くの人々の水資源を維持することが分かった. 日中はヒマラヤ周辺のみで北向き成重要な役割を担っている. ヒマラヤの氷河は夏涵養の分が加速し, 夜間はガンジス平原の広範囲で海からのため, 氷河域での夏季の降水量と降水特性の把握が重北西向き成分が加速するため, 昼間と夜間にヒマラヤ要である. しかし, 現地へのアクセスと現地観測の維沿いに水蒸気フラックス収束の極大が発生する. この持は依然として難しく, 降水現象の基本的な情報さえように, 昼間の降水量ピークは斜面加熱による斜面上

未解明な点が多い. そこで, 本研究は, ネパールヒマラ

昇流が凝結をもたらすことで生じる. 一方, 夜間の降ヤの氷河末端部付近に設置されている自動気象観測装

水量ピークは, 海からの下層風が夜間に陸上で加速し置(AWS)で観測された降水量データを用いて, 高標高(夜間ジェット),ヒマラヤ付近に大規模な水蒸気フラッ

域の降水量の日変化の実態とその変動メカニズムを明

クス収束をもたらすことにより発生する.

らかにすることを目的とする.
2.

発表では, ロールワリン地域だけでなく, ネパール

データ

ヒマラヤ全域における, 標高による降水量の日変化特本研究では, ネパールヒマラヤ東部のロールワリン

性の違いも議論する予定である.

地域のトランバウ氷河末端部に設置されている
AWS(標高 4,800 m)の降水量データを使用した(図 1) [1].
雨量計は転倒マス式 (1 転倒 0.1 mm)である. データの期間は 2016～2018 年の夏季 (6～9 月)である. また, 同時に観測されている他の気象要素のデータも使用した.
より広域の降水量分布や日変化と比較するため, 17 年
間(1998～2014 年)の夏季の TRMM-PR v7 データより,0.05 度格子の降水量データを作成した. 降水頻度, 対流性降水, 層状性降水等の降水特性のデータも使用した. 大気循環場の解析には ERA5(0.25 度格子, 1 時間間

図１ ネパールヒマラヤのロールワリン谷周辺の標高(ASTER DEM ver.3)と AWS の位置（図中の丸印）.

隔)を使用した. 詳細な日変化を明らかにするため, 全てのデータを 1 時間間隔に統一して解析を行った.
3.

結果

AWS で観測された降水量の日変化から, 昼間と夜間の 1 日 2 回の極大があることが分かった(図 2). この日変化は降水頻度による影響が大きい. 降水量の極大値
は昼間も夜間もほぼ同じである(約 0.3mm/hr). 降水量
は 8 時に最も少なくなり, 19 時にも極小値を示す. 昼間の降水ピークは谷に沿った斜面上昇流の強化を伴うが,夜間の降水ピーク時には地上風の極大値は観測されなかった(図なし). また, TRMM-PR による観測から, 日
中は対流性降水の割合が大きく, 夜間は層状性降水の割合が増えることがわかった. ERA5 による鉛直積算水

図 2 AWS で観測された夏季降水量の日変化.値
は 2016 年,2017 年と 2018 年の 6～9 月の平均値.
参考文献[1] Sunako et al., 2019, Journal of Glaciology, 65, 605-616.
[2] Fujinami et al., 2017, JGR Atmosphere, 122, 9591-9610.
謝辞:本研究は JSPS 科研費 JP18KK0098, JP19H01375,
JP20H02252 の助成を受けました.

― 202 ―

PR-19(P3P)

2020 年 7 月 3 日 –4 日 熊 本 県 南 部 に お け る 豪 雨 のメソスケール環境場と雲発達過程*大 東 忠 保 ・ 三 隅 良 平 ・ 飯 塚 聡 ・ 鈴 木 真 一 ・ 前 坂 剛 ・ 出 世 ゆ か り ・
櫻 井 南 海 子 ・ 下 瀬 健 一 ・ 栃 本 英 伍 ・ 清 水 慎 吾 ・ 岩 波 越 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )1.

はじめに2020 年梅雨期中の 7 月 3 日から 4 日にかけて、熊本
県南部で集中豪雨が発生した。XRAIN では 4 日 10 時
（日本時）までの 12 時間で最大 400mm 以上の積算雨量が解析され、球磨川の氾濫が起こった。本研究では、
この豪雨を特徴づけるメソスケールの環境場と雲発達過程について調べた。

謝辞: 本研究は、SIP 第 2 期「国家リジリエンス（防災・減災）の強化」（テーマ V）から補助を受けました。

2.

使用データ
メソスケールの環境場を把握するために、気象庁メ
ソ数値予報モデルの初期値（MSMini、3 時間毎）を客
観解析の代わりに使用した。雲の特徴はひまわり 8 号のバンド 13（10 分毎）を用いて調べた。その他、XRAIN、
JRA-55、気象庁ゾンデデータを使用した。

3.

メソスケール環境場と雲発達過程
JRA-55 の 350K 等温位面では高渦位域から南に伸びた大きな渦位の領域が東進し、これに対応して 3 日
21 時の MSMini の 500hPa では黄海付近にトラフが見られる（図 1 上）
。同 500hPa では、そのトラフの南側に相対湿度 10%以下の乾燥域が広く存在し、上空のト
ラフの移動に伴って東進、3 日夜から 4 日朝にかけて
九州上空に到達した。福岡の 3 日 21 時と 4 日 09 時のゾンデでは、これに対応する乾燥層が 700hPa より上
空に存在した。
上空のトラフの接近に伴って、地上では 3 日 12 時以降、東シナ海上にメソ低気圧とそれに伴う低気圧性の循環が形成された（図 1 下、ただし 3 日 21 時）。メソ
低気圧の南側、特に前面に強風域が存在している。この強風は 900hPa 付近で極大を示し、その大きさは25m s-1 を越えていた。3 日 21 時以降、下層の強風域
は若干北上し、その前面には収束域が形成された。
この収束域で雲が発生し、その下流の九州上で東西に伸びる背の高い雲に発達した（図 2）。雲頂の輝度温
度は最も背の高い所で75℃程度であり、鹿児島のゾンデと比較すると対流圏界面付近（高度約 15.5km）まで達していた。XRAIN によるエコー上端（20～25dBZ）も同程度であった。収束域付近では、降水域のすぐ上流でバックビルディングにより形成された雲（図 2A）と、それよりもやや上流で発達した雲（図 2B）の両方が存在し、このように形成された背の高い雲の塊が複数熊本県南部付近を通過した。この背の高い雲の下に豪雨域が存在した。ただし、収束域の雲が全て高く発達したわけではなく、すぐに衰退してしまうものも存在した（図 2C）
。線状の雲域の発生域（西端）は、湿
潤域とその後面の中層の乾燥域の境付近に存在しており、雲発達中に中層の乾いた空気を多く取り込んだ雲はその発達が抑制されたと考えられる。その後、中層の乾燥域がさらに東方に侵入するのにしたがって背の高い雲の発達域は南東に移動し、熊本県南部における強雨については終了した。

図 1 2020 年 7 月 3 日 21 時（日本時）の MSM の初期値における（上）500hPa の高度（等値線、m）と相対湿度（カラー、%）、（下）海面気圧（等値線、・風ベクトル（旗hPa）、地上の風速（カラー、m s-1）。
矢羽：10m s-1、長矢羽：2m s-1、短矢羽根：1m s-1）

図 2 2020 年 7 月 4 日 2 時 20 分（日本時）におけるひまわり 8 号バンド 13 の輝度温度（℃）
。

― 203 ―

PR-20(P4P)

GPM/DPR を 用 い た ヒ マ ラ ヤ 夏 季 の 降 水 の 特 徴 に つ い て*高 橋 暢 宏 ・ 藤 波 初 木 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )Nobuhiro TAKAHASHI and Hatsuki FUJ INAM I ( ISEE, Nagoya Universit y)1.

液体が存在すると DFRm は Ka 帯の観測の減衰によりはじめにGPM 主衛星搭載二周波降水レーダでは，降水システ

大きな値をとる一方で，DFR の計算では液体の存在をム立体構造に加えて，二周波観測による０℃高度以上

想定していないため，DFRm との差が大きくなる．こにおける雹や霰の存在など雲物理的な情報の抽出にもこでは，0℃高度＋2km/-0.5 km の範囲で, DFR-DFRm >新たな可能性をもたらしている．一方で，衛星搭載レー2.0 dB かつ Z > 35 dBZ の領域を探知した．以下の解析

ダはフットプリントの大きさから山岳域での下層の降では，液相の高度を対流活動の指標として用いた．

水がクラッタによりマスクされることや連続的な観測ができないなどの課題がある．本研究では，ヒマラヤ域

3.

解析結果

をターゲットとした降水システムについて立体構造を

図１にヒマラヤでの標高 4-4.5km におけるエコー頂推定するとともに，二周波観測により得られる情報を

高度の百分位数に対する平均エコープロファイル（左用いた日変化などの特徴を抽出することを試みる．

が対流性，右が層状性）を示す．対流性の降水は午前から午後と深夜に現れておりエコー頂が高い時に強い降2.

水が見られる．層状性降水は高度の幅は大きくないが，

解析手法

降水システムの立体構造の特徴については，観測地

深夜に厚くなっている．

域を緯度経度１度の領域でエコー頂ごとの平均的なプ

図２に TRMM の 16 年間のデータから得られた対流

ロファイルを解析したほか，ヒマラヤ地域全域を対象

性降雨の高度ごとの日変化を示す．0.5km 以下の低い標として，標高（地表面高度）ごとにエコー頂でソートし高では朝のピークが見られたが，標高 0.5 -3.5 km では

た平均的な Z の鉛直プロファイルを求めた．

顕著な午後のピークが見られ，4km 以上の標高では，

DPR のデータの解析では，０℃高度以上に液相（ま朝にも小さなピークが現れていた．

たは，固相との混合）の存在を推定するために，レーダ

DFR を用いた液相が存在する高度の日変化からも朝反射因子の２周波間の比（dual frequency ratio: DFR）のと午後にピークが存在することがわかり，上記の解析

減衰補正前後の値（DFRm および DFR）用いた．０℃との整合性が確認できた．今後，同様な解析を他地域に

高度以上に雪のみが存在する場合には減衰の効果がほも応用する．

とんどないため，
DFRm と DFR はほぼ同じ値をとるが，

図１．標高 4−4.5km のエコー頂高度の百分位数に対する Z の鉛直プロファイルの日変化．

図２. TRMM の 16 年間のデータによる標高ごとの対流性降雨の日変化．

左：対流性，右：層状性．横軸は出現エコー頂

謝辞：本研究は科研費 18KK0098 および JAXA PMM RAの百分位数．

に基づき実施した．

― 204 ―

PR-21(P3P)

大雪時における地上レーダーZhとGPM DPR Zeの比較(2)
*1

1

1

2

1

3

中井専人・ 山下克也・ 本吉弘岐・ 熊倉俊郎・ 石坂雅昭・ 勝島隆史
(1:防災科研雪氷, 2:長岡技大, 3:森林総研十日町)

CFADを作成したため格子数の少ない遠方のデー
１．はじめにタが反映されにくかった可能性がある。
冬季に長期間かつ多様な降雪が毎年もたらされ４．おわりにる 新 潟 県 域 を テ ス ト フ ィ ー ル ド と し 、 GPM(Global Precipitation Measurement) DPR (Dual今後は、極座標データからの処理方法を見直す
frequency Precipitation Radar)降水強度プロダクトとともに、３次元的な降水の分布を調査し、光学と地上観測との比較を行っている。特に、季節風
式ディスドロメーター観測による卓越降雪粒子と時の筋雲、JPCZ、ポーラーロウ、南岸低気圧なの比較なども進めていきたい。
ど降雪系(固体降水をもたらす降水系)によって、メソスケールの降水強度分布や卓越降雪粒子に関
謝辞 本研究は防災科学技術研究所プロジェクト研究『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
係するZ-R関係の差異がGPM降水強度にどのように関する研究』、及び宇宙航空研究開発機構降水観測ミッシに影響するかという点が、研究の要点である。こョンPI#ER2GPN104 PMM, 第8回研究公募課題)によります。
の発表では、2018年の大雪期間のDPR観測事例を対象として、防災科学技術研究所雪氷防災研究セ
第１図 気象庁
ンター(SIRC; 新潟県長岡市)設置のMP2レーダー
全 国 合 成 レ ーとの比較結果を述べる。
ダ ー に よ る 2018
年 1月 27日 0840
２．研究方法JSTの 降 水強 度分
DPRプロダクトは観測幅の広さを考慮してDPR
布(mm hour-1)。
L2 DD2 Type NSを使用した。事例は2016年、2018年の北陸の大雪の期間においてGPMの観測が新潟県域にかかる13軌道を選び、さらにMP2レーダー観測域とDPR swathが重なり降水が広く分布する2事例に絞り込んだ。そのうちの１事例を示す。比較方法は反射強度因子の水平分布とCFAD (Contoured Frequency by Altitude Diagram;
Yuter and Houze, 1995, Mon. Wea. Rev., 123,
1941–1963)である。
３．結果
この事例のDPRによる新潟県付近の観測は2018
年1月27日0837JSTであった。Lモードの降雪が継続している事例で、降雪系特性はあまり変化せず
継続していた時間帯である(第１図)。このとき、DPRとMP2の降雪分布は分解能や観測範囲の差異
第２図 (左)MP2レーダーの2018年1月27日0837JSTのを除けばよく似た分布を示しており(第２図)、降
仰角1.7度のPPIによるZh分布。(右)DPRの2018年1月27
雪系特性の比較に良い事例といえる。
日0837JSTの地上付近のZe(四角のようなパターンになっているのはnearest neighborで内挿したため)。
双 方 の CFADを 作 成 し て 比 較 し た と こ ろ、
0815JSTのMP2と0837JSTのDPRが鉛直方向の変化、パ
ターン、数値ともに整合性のある結果を示した(第３図)。DPR観測時刻に最も 近 い 0835JSTの MP2の
CFADは 、 鉛 直 変 化 の パ
ターンは似ていたものの強度値はDPRより小さかった。0835JSTでは強い降水 第 ３ 図 (左 )MP2レ ー ダ ー の 2018年 1月 27日 0835JSTの 仰 角 14度 PPIに よ る ZhのがMP2レーダーレンジ内の CFAD。(中)左に同じ、ただし0815JST。(右)DPRの2018年1月27日0837JSTのZeの比較的遠いところにあり、 CFAD。ただし鉛直軸は高度(m)の代わりにbinを用いて作図した近似的なもの。鉛直スケールは左右で大まかに合わせてある。
極座標データから直接― 205 ―

PR-22(P4P)

日本海における雨の粒径分布の季節変動*辻 泰 成 ¹, 安 永 数 明 ²
1 富山大学 理学部, 2 富山大学学術研究部都市デザイン学系


海洋上で観測される降水強度は、陸上に比べて小さくはじめに

降水を特徴付ける物理量の１つである雨滴粒径分布なる傾向がある。

（DSD）は、大気の加熱をもたらす降水の特性の理解

今後は、陸上の富山と比較しながら海洋上の舳倉島や、レーダによる降水量推定の精度向上など、科学的・の Dm が季節の進行とともに小さくなる点と大きな降

実用的な面において重要なパラメーターの１つである。

水強度が少ない点の原因を明らかにする予定である。

先行研究においても、雨粒測定装置ディスドロメータ
や偏波レーダを用いて、様々な場所の DSD の特徴の違いが調べられており、海洋性地域では大陸性地域に比べて粒径が小さく、雨滴数が多くなることが報告されている[1][2]。一方で、これらの研究では、相互比較は低緯度域に限られており、中緯度では陸上と海洋上で、どのような特徴の違いがあるのかは明らかではない。
そもそも、中緯度における地形の影響を受けない海洋上での長期的なDSD の観測例があまりない。
以上から、本研究では、DSD 特性の理解を目的に、北陸の日本海

Fig.1 舳倉島と富山における月平均したDm [mm]と Nw

海洋上と陸上の 2 つの場所で雨粒測定装置ディスドロ[ /mm /m³] の季節変化を示している。舳倉島において、メータによる観測を行い、粒径や雨滴数の統計的な違

季節が進行するにつれて Dm が小さくなっている。

いについて調べた。


使用データ・データ処理 富山大学理学部屋上と石川県輪島市舳倉島に光学式
ディスドロメータ（LPM）を設置し、2020 年 3 月、4月、5 月、6 月、7 月の 5 か月の観測を行った。本研究では、その観測データを用いている。ここでは、1 分おきに観測される粒径毎の雨滴数から計算される体積重み付け平均粒径（Dm）と切片パラメータ（Nw）に着
目して、北陸の日本海海洋上と陸上の 2 つの場所での雨の粒径特性の違いを調べる。


結果

月平均した Dm と Nw を富山と舳倉島で比較すると
日本海海洋上に位置する舳倉島の方が、Dm が小さく、Fig.2. 舳倉島における降水強度に対する Dm の季節偏

Nw が大きくなっており、大陸性と海洋性の違いは、低差。赤領域は他の月に比べて高頻度あることを示して緯度域の先行研究と整合的である(図略)。

いる。
（縦軸:降水強度，横軸:平均粒径）季節が進行す

季節進行に伴う Dm・Nw の変化について調べると、

るにつれて小さい方の Dm が増えている。

季節の進行とともに、海洋上ではDm が小さくなるが、陸上では 6 月から大きくなる。一方で、同じ降水強度

参考文献の雨が降った場合には、季節が進行するにつれて、両[1] Bringi et al. (2013), J. Atmos. Sci., 60, 354-365.

地点とも Dm は小さくなり、Nw は大きくなる。ただし、[2] Seela et al. (2017), J. Geophys. Res, 122, 11787-11805.

― 206 ―

PR-23(P3P)2018 年 冬 季 JPCZ に 関 連 し た 降 雪 形 成 機 構 に 関 す る 数 値 実 験*橋 本 明 弘 (気 象 研 究 所 ),石 坂 雅 昭 , 山 下 克 也 , 本 吉 弘 岐 , 中 井 専 人 , 山 口 悟 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )1.

はじめに2018 年冬季北陸地方の大雪事例の降雪・積雪粒子特性や降水機構に関する研究を進めている．春季大会予稿では，2018 年 2 月 5 日の日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）に関連した降雪事例の降雪粒子の特徴を，数値実験から示した[1]．本稿では，同じ事例の降雪形成に関わる素過程に踏み込んで解析した結果を報告する．
2.

数値実験
素過程追跡スキーム [2]を組み込んだ気象庁非静力学モデル(JMA-NHM)を用い，図１に示す領域で数値実験を行なった．
3.

結果
図 1 は，数値実験によって得られた 2018 年 2 月 5 日

12 時（日本時）の降水強度分布である．日本海西部か

図 1

ら北陸沖にかけて，JPCZ にあたる降水域がみとめられ

水強度．

2018 年 2 月 5 日 12: 00（ 日 本 時 ）の 降

た．日本海沿岸 100 km 以内の領域（図 1 の網かけ）で，降水強度の分布をみると， JPCZ にあたる領域では，降水強度（図 2, 棒グラフ）が大きく，降水量に対する霰寄与率（図 2, 黒点）は JPCZ 内側で 10〜20%であり，JPCZ の外側に対してはるかに小さかった．一方，
雪粒子による降水量に対する雲粒寄与率（図 2, 灰色点）は 30%前後であった．つまり，霰が卓越しないま
でも，雪粒子の雲粒捕捉過程が降水量に対して少なからず寄与しており，長岡における降雪粒子観測の結果[3]と整合的であった．
謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 16K05557, 19K04978 の助成を受けたものです．数値実験は，名古屋大学情報基盤センタースーパーコンピューターシステム FX100を利用して実施しました．数値実験に当たり，気象研
究所の庭野匡思博士に協力いただきました．

図 2日 本 海 沿 岸 100 km 以 内 の 領 域 （ 図 1の 網 か け ）の 降 水 強 度 に 対 す る 霰 寄 与 率（ 黒点 ）と 雪 粒 子 に 対 す る 雲 粒 寄 与 率（ 灰 色 点 ）参考文献と 降 水 強 度（ 棒 グ ラ フ ）．棒 グ ラ フ の 色 分 け[1] 橋本ほか, 2020, 日本気象学会 2020 年度春季大会,

は降水粒子別の寄与を表す．青は雨滴，赤

P209.
[2]

Hashimoto

et

al.,

2020,

SOLA, 16,51−56, doi:10.2151/sola.2020-009.
[3] 石坂ほか, 2019, 日本気象学会 2019 年度中部支部研究会, 講演 11.

は霰，それ以外の色は雪（オレンジは雲粒捕捉過程，それ以外は温度別昇華成長過程の 寄 与 ）． 横 軸 は ， 図 1 の 斜 め 実 線 で 示 した南西から北東へ向かう距離を表す．

― 207 ―

PR-24(P4P)

層状性降水と浅い対流のシーダ・フィーダ相互作用による雨滴粒径分布の変化（事例解析）*三 隅 良 平 ・ 宇 治 靖 ・ 前 坂 剛 (防 災 科 研 )
1.

はじめに

一般に，標高が高い場所では平地に比べて降水量が多い．この現象は「シーダ・フィーダ相互作用」で説明されている．すなわち，上層の雲（シーダ）から落下した降水粒子が，下層の雲粒（フィーダ）を捕捉す
ることにより降水量が増加する．そのメカニズムについては多くの研究があるが，雨滴粒径分布がどのように変化するかについては知見が不足している．本研究では，令和元年台風第 19 号のレインバンドを対象として，光学式ディスドロメータとＸバンド偏波レーダを

図１ EBN レーダの位置と観測範囲．直線は RHI スキャンの用いて雨滴粒径分布の特徴を解析し，シーダ・フィー

方角，A はディスドロメータ（背景は国土地理院色別標高

ダ相互作用が雨滴粒径分布に及ぼす影響を議論する．

図）
．

2.

観測

雨 滴 粒 径 分 布 を 測 定 す る た め ， Thies 製 Laser
precipitation Monitor (LPM）を東京都墨田区の 6 階建ての建物の屋上に設置した（図 1 の地点 A）．また防災科研が神奈川県海老名市に設置した X バンド偏波レーダ（EBN レーダ；図 1）により，13 仰角の PPI スキャンと方位角 47°（ディスドロメータの方角）の１回の RHI
スキャンを 5 分サイクルで行った．解析期間は，令和元年台風第 19 号が接近・上陸した 2019 年 10 月 12 日

図２ 1504 JST におけるレーダ反射強度の RHI,

0001 JST～2027 JST である。
3.

結果

1)

RHI 観測によると，台風第 19 号の降雨帯にはブライトバンドがあり，高度 3 km より下層にセル状エ
コーが間欠的に出現した（図 2）．このことから，
層状性降水と浅い対流との間でシーダ・フィーダ
相互作用が起こっていたと考えられる．

2)

LPM で測定された雨滴の質量平均直径（Dm）と正規化された切片パラメータ（Nw）の関係は，降水
強度が 1～5 mm h-1 のときには層状性降水に特徴的な変動を示し，降水強度が大きくなると，海洋性の対流性降雨の領域周辺に分布した（図 3）．

3)降水強度の増加とともに，あらゆるサイズの雨滴の数濃度が増加した．これは，雲粒捕捉によって

図３ LPM で観測された Dm と Nw の散布図．降水強度カテゴ

雨滴が成長するのみならず，フィーダとして働く

リー別に色を分けている．破線および四角は，Bringi et al.

浅い対流によって粒径の小さな雨滴が供給される(2003)による層状性降水の変動域と，海洋性・大陸性の対めと考察された．

流性降雨の領域を示す．

― 208 ―

PR-25+(P3P, D2P)

動画解析による降雪粒子の併合効率と気温・湿度との関係*藤倉理人（筑波大学 院）、三隅良平（防災科研）、本吉弘岐（防災科研・雪氷）
され、併合事例では両者が併合している。

1. 導入
雪の粒子同士が衝突する際の効率(併合効率)は、

図 2 は、各気温・湿度における衝突様式を示し

降雪予測や様々な気象現象の解明にとって重要た。気温が-1℃以下の領域では反発が優位であっである。しかし、これまでシミュレーションや室

たが、気温が－0.2℃以上の領域では湿度に関わら

内実験による研究はあったものの、野外観測でのず併合が支配的となった。

研究は行われてこなかった。よって、本研究では観測手法により併合効率を検討する。

2．観測手法
本研究では、防災科学技術研究所 雪氷防災研究センターにおいて連続的に撮影されている降雪粒子の動画記録を利用した。使用しているカメラはアド・サイエンス社製 Allied Vision Manta G-

落
下
方
向

031B（モノクロ）で、１秒間に約 125 フレーム記録できる。撮影領域は縦 123mm×横 164 mm×奥
行 200mm で、風の影響を無くすための高さ 7m

時
間
経
過

の防風ネットに覆われている。データの解析は、動画記録から降雪粒子がオーバーラップした事
例を目視により抽出し、画像中の各粒子の座標から衝突の有無および衝突様式を定量的に判別した。結晶形が多様になるよう選別した解析期間と各日の衝突事例の検出数を表１に示す。
表１ 解析期間と衝突事例数

図 1(a) 反発事例

日時

衝突事例数

2015 年 12 月 29 日

22015 年 1 月 11 日

33

2014 年 2 月 9 日

52014 年 12 月 18 日

12018 年 2 月 19 日

13

図 1(b) 併合事例

3．結果
動画解析の結果、合計 54 回の衝突事例が抽出

図2

され、内併合が 25 事例、反発が 26 事例、衝突分
裂・自然分裂・併合分裂がそれぞれ 1 事例であった。図１に併合及び反発の例を示す。それぞれ先行して落下している小さい粒子に大きい粒子が衝突し、反発事例では小粒子が画面左方向に飛ば

各気温と湿度における衝突様式

4．今後に向けて
今後は結晶形状、粒子径、衝突断面積のデータ解析も行い、併合効率に何の要素が影響を与えているかを明らかにする。

― 209 ―

PR-26(P4P)

落下中の降雪粒子の併合成長事例解析*山 下 克 也 (防 災 科 研 ・ 雪 氷 ), 本 吉 弘 岐 (防 災 科 研 ・ 雪 氷 ),中 井 専 人 (防 災 科 研 ・ 雪 氷 ),
1.

はじめに

作成中である。それに観測値を入力して、それぞれのレーダー推定降雪量や気象モデルから算出される地

雲微物理プロセスがどのくらいの割合で粒径分布の変上降雪量の精度向上に向けて、落下中の降雪粒子の物化に寄与しているかを算出する予定である。発表では理特性に変化を及ぼす雲物理過程の寄与率調査を行っその詳細も報告する。

ている。山下ほか(2020)では、光学式ディスドロメータ
ーを用いて標高の異なる 2 地点で行った観測結果を示した。本稿では、落下中の併合成長が顕著であったと

謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 18K03766 の助成を受け考えられる事例を解析した結果を報告する。

た。

2.

参考文献

観測

観測は、新潟県長岡市の雪氷防災研究センター(以後、山下ほか，2019，日本気象学会 2019 年秋季大会，P385．

雪氷研、北緯 37.43 度，東経 138.89 度，海抜高度 97 m)と八方台(北緯 37.42 度，東経 138.93 度，海抜高度 566 m)で行った。両サイトは水平距離で約 4km 離れており、469m の
高度差がある。降雪粒子の粒径と落下速度を測定する
光学式のディスドロメーター(Thies 社製)を両サイトに設置し、1 分間隔でデータの取得を行った。両サイトでの同時観測は、2018 年 12 月 22 日から 2019 年 4 月 16日まで実施した。今回は、2019 年 1 月 16 日の 06 JSTから 10 時(JST)の事例を解析した。気象庁全国合成レー
ダー降水強度より、このときの 2 高度の観測で得られた降雪粒子は同じ降雪雲からのものであったと判断した。
3.

図１ 標高が高い八方台(黒色)と標高の低い雪氷

結果
図 1 は標高の異なる 2 地点で測定した降雪粒子の粒径分布を示している。標高の低い方(灰色)は、高い方(黒研(灰色)で測定した降雪粒子の粒径分布。2019 年 1
月 16 日 08 JST の前 10 分間平均値。

色)に比べて粒径 2mm 以下で数濃度が低く、粒径 3mm
以上で数濃度が高くなっていることが分かる。併合成長では主に落下速度の異なる降雪粒子が併合して粒径が大きくなる。その結果、小さな粒子の数濃度は減少
し、大きな粒子の数濃度は増加する。図 1 はこのことを示唆する結果となっており、落下中に併合成長により粒径分布が変化した可能性を示唆している。図 2 はその時の気温、相対湿度、雲水量の鉛直分布を示している。気温が氷点下であること、氷に対する相対湿度が 100%以下であること、及び雲水量が小さくないこと
より、併合成長の他に昇華蒸発やライミングが起こっている可能性も示唆される。それらの雲微物理プロセ
スが降雪粒子の粒径分布の変化にどのくらい寄与しているのかを調べるために、一次元の雲微物理モデルを

図 2 雪氷研の多波長マイクロ波放射計データから算出した気温、相対湿度、雲水量の鉛直分布。2019
年 1 月 16 日 08JST の値を示している。

― 210 ―

PR-27(P3P)

つくばで計測された大気エアロゾル粒子の氷晶核能*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.

INAS（AP 総表面積当たりの INP active site 数）密度

はじめに

実大気エアロゾル粒子（AP）の物理化学特性と雲核の月平均値には，緩やかな温度依存性があり，概ね 3（CCN）・氷晶核（INP）としての活性化能力との関係

×107～108 m-2 の範囲に収まる（図２）．室内実験から得を定量化するため，気象研究所（つくば市）にて，CCNた黄砂事例の INAS は，illite や ATD に匹敵する程高い

計や INP 計を含むエアロゾル測定装置を用いた地上モ値であった．ローカルダストも明瞭な温度依存性を示

ニタリング観測を 2012 年より実施している．
これまで，したが，非ダスト日と比べて格段に高い値とはならな

AP 数濃度や CCN・INP 能の季節変化の解析結果が報告かった．高い INP 能の粒子が含まれると月平均値からされている（折笠 2017 春, 2018 秋, 2019 春）．

大きく外れる場合や外部混合により INAS の変動幅が一方，雲生成チェンバーを用いて黄砂飛来時やロー影響を受ける可能性があることが判った．

カルダスト発生時に，氷晶発生実験を行ってきた．APの INP 能に関する実証的知見を蓄積するためには，高

4.

今後の予定

頻度（定期）実験による INP 計との相互比較やデータ

外気を用いた AP に関する雲生成実験を地上モニタ

補間が必要であり，通年モニタリング観測と同期した

リング観測と同期し定期的に実施することにより，AP

雲生成チェンバー実験を進めている．

の INP 変動特性に関する知見を増やすとともに，特に月々の平均像としての CCN 数濃度（過飽和度 0.5%）－25℃，過飽和度 0～5%）は，10 cm のオーダーと僅-3-3少であり，D>5μm の AP 数濃度程度である．室内実験
で取り扱う多種のエアロゾル粒子（標準粒子）は，各々
実験再現性のある特異な INP 能を示す（例えば図２）．
一方，AP は，より複雑な（内部・外部）混合状態を呈0

D>0.01μm の AP 数濃度の間にある．INP 数濃度（気温

AP

1

k=

は，103 cm-3 のオーダーで年々推移し，D>0.3μm とk=1

地上モニタリング観測からの AP の一般特性

NaCl(NH4)2SO4
IlliteKosa
local dust

0.1

AP

0.01

0.1

1

Dry diameter ( m)

図１ AP の吸湿度．

するため，数濃度や粒径分布だけではなく，CCN・INP
能についても大きな変動幅を持つと考えられる．
3.

k=0.1

2.

Critical supersaturation [%]加味した AP の INP 能の変動幅について報告する．

k=0.01

混合状態を考慮した INP 能の定式化を進めたい．
k=0.001

今回は，モニタリング観測にチェンバー実験結果を

1012

K-feldspar

1011

雲生成実験による AP の INP 能の比較

黄砂飛来，ローカルダスト発生，非ダスト日に計測
動について議論する．図１のより，つくばで観測されIllite-2

ns m

したデータを比較することにより，AP の INP 特性の変

Kosa

1010

るAP の吸湿度κの月平均値は，およそ0.1～0.4 であり，最大値（色掛枠左端）は硫酸アンモニウムに近い．黄砂の事例では，κ値は 0.02 程度とダスト標準粒子(illite)に相当する結果を得た．ローカルダスト事例では APの平均値よりも大きく，総体的に硫酸アンモニウムに

109

local dust

Dust

Illite

ATD

108

AP

107
106
-30

-25

-20

Temperature (degC)

図２ AP の INAS（温度依存性）．

近くなっており，外部混合が示唆された．

― 211 ―

-15

PR-28(P4P)

UAE 上 空 に お け る エ ア ロ ゾ ル ・ 雲 の 直 接 観 測 （ そ の ３ ）*折 笠 成 宏 1 , 村 上 正 隆 2 , 1 , 田 尻 拓 也 1 ,財 前 祐 二 1 , 篠 田 太 郎 2(1 気 象 研 究 所 , 2 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

3.

結果と議論

UAE 降水強化科学プログラム「乾燥・半乾燥地域にお2017 年 9 月 21 日の INP 数濃度について、雲頂温度を–ける降水強化に関する先端的研究」の一環として，2017 年

12℃と仮定して単純に温度差から考慮した場合と、それに9 月に航空機観測を実施した。UAE 北東部の山岳域に主加えて 0.5μm 以上 BG エアロゾルの総表面積を考慮したに発生する日周対流雲は夏季に頻繁に出現し、自然の雲・場合の二通りで推定した（図１）。両方法とも期間中でのエアロゾルにおける微物理構造について、
これまでエアロ

INP 数濃度は0.1～1 個L–1 のオーダーであったことが示唆

ゾル・雲粒の鉛直分布や雲底周辺の上昇速度（2019 秋季された。一方、9 月 16 日や 20 日の氷粒子数濃度は上昇流

大会）、氷粒子の鉛直分布や雲凝結核(CCN)の過飽和度ス

コアの内部と周辺部においてそれぞれ、数個 L–1 と数十個ペクトル（2020 春季大会）について報告してきたが、今回L–1 のオーダーであった。また、両事例での CIP プローブ

は氷晶核(INP)と氷粒子の数濃度の関係について報告する。

による粒子イメージ例を図２に示す。
輪郭に凹凸があり球2.

形に近い形状から霰粒子が卓越していることが分かる。併

観測データ

観測用航空機は日本から輸送した B200T 機を使用し，気象要素と併せてエアロゾル・雲・降水の直接観測が可能

せて、中央が中空で小さい球形粒子(100–200μm 程度)が雲内の所々で見られ、drizzle の存在が示唆された。

な各種測定機器を搭載した。INP 数濃度は、航空機搭載型

氷粒子の数濃度は、上昇流コア内部では一次氷晶のオー

CFDC タイプの氷晶核計（斎藤ほか、2015 気象研究ノー

ダーと同程度であるのに対し、
コア周辺部では１～２オー

ト）を設定温度－25℃、水過飽和度 0～5%で計測した。対ダー程度大きかった。一次氷晶としては、ダスト粒子が流雲を数事例観測したが、2017 年 9 月 16 日と 20 日の事

CCN として活性化した大きい水滴（drizzle）の immersion

例について上昇流コアとの相対的位置から雲粒子の分布

freezing が働いた可能性が高いと考えられる。コア周辺部を調べた。
両日とも良質な氷晶核計データが取得できなかでの比較的高濃度の氷粒子は、二次氷晶（droplet shattering

ったため、9 月 21 日の事例解析を示す。0.5μm 以上のバなど）による生成もしくは一次氷晶が集積した効果による

ックグラウンド(BG)エアロゾル数濃度の変動範囲は期間ものと考察される。UAE 夏季における日周対流雲の発生を通して同様の傾向であったことから、事例毎による INP

発達をより深く理解するため、数値実験結果との比較検証

数濃度の差は大きくなかったと推測される。

などに本研究結果を活用できると考えられる。

図２ (a) 2017/9/16 と (b) 2017/9/20 事例の CIP プローブによる粒子画像例。
各 strip において縦幅は 1550μm に相当し、右端の数字は高度と気温を示す。差し込み図は、任意に選んだ箇所を拡大した画像を表す。

図１ (a) 測定された INP 数濃度(-25℃)と温度差から推定された INP 数濃度(-12℃) 及び (b) 0.5μm 以上の BG エアロゾル数濃度の総表面積比と温度差から推定された INP 数濃度(-12℃)。なお、Niemand et al. (2012) による Dust と ATD の INAS ﾊﾟﾗﾒﾀﾘｾﾞｰｼｮﾝを適用。

― 212 ―

PR-29(P3P)

高濃度氷晶雲の実態把握と検出法・予測法開発に関する基礎的研究－ 航空機観測実施時期の検討 －*村上正隆（名大宇宙地球環境研究所・気象研究所）、
篠田太郎、高橋暢宏、坪木和久、増永浩彦（名大宇宙地球環境研究所）、
堀江宏昭（情報通信研究機構）、山田広幸（琉球大学、）
折笠成宏＋、田尻拓也＋、財前祐二＋、川合英明＋（気象研究所）、＋＋＋
松木篤 、牧輝弥 （金沢大）、竹村俊彦 （九大）、
Walter Strapp＋、Lyle Lilie＋ (FAA)、Thomas Ratvasky＋、Kris Bedka＋ (NASA)（＋は連携研究者）

1. はじめに
近年、積乱雲周辺を飛行中の旅客ジェット機が高濃度の氷晶をエンジンや航法計器に吸い込みエンジン出力低下・停止による異常降下や航法計器異常で自動航法装置の誤作動を引き起こす事例が多数発生し、エンジン着氷
だけでも百数十件報告されており、そのうちの約 6 割が日本を含む東アジアで発生している。交通運輸技術開発
推進制度研究課題「ジェットエンジン出力停止および航法計器異常を引き起こす高濃度氷晶雲の実態把握と検出
法・予測法開発に関する基礎的研究」（2019 年度～2022年度）では、積乱雲周辺の高濃度氷晶雲の実態と生成メ
カニズム、雲核・氷晶核として働くエアロゾルの多寡が氷晶濃度に及ぼす影響解明、それに基づく検出法・予測法に関する基礎的研究を実施し、航空運輸の安全に資することを目指している。
航空機観測は当初、2021 年夏季に実施する予定であったが、世界的なコロナウィルス蔓延の影響で NASA/DC-8 の運航計画が大幅に見直され、2022 年暖候期に実施することとなった。本稿では、エアロゾルの多寡が氷晶濃度に及ぼす影響解明という目的を達成するために最適な時期の検討について報告する。

(2) 大気下層における高濃度エアロゾルの出現頻度① 米国海軍研究所の NAAPS（NRL Aerosol Analysis
and Prediction System）アーカイブデータを用いて、
Sulfate、Dust、Smoke エアロゾルによる光学的厚さの水平分布の時間変化を調べ、CCN と INP の多寡の季節変化を推定した。
② 九州大学SPRITARSのアーカイブデータを用いて、大気下層の Sulfate, Sea Salt, Dust, OC, EC エアロゾ
ル濃度の水平分布を調べ、CCN と INP の多寡の季節変化を推定した。
(3) 高濃度氷晶雲を伴う雲システムと高濃度エアロゾルの相互作用① 季節進行に伴う典型的な高濃度氷晶雲を伴う雲シ
ステム数例を対象として、静止気象衛星の赤外画
像・NAAPS アーカイブデータ・SPRINTARS アー
カイブデータを組み合わせて、高濃度氷晶雲を伴う雲システムとその周辺のエアロゾル環境場の動態を調べ、相互作用を推定する。

3. まとめ
上記の解析(1)、(2)から、6 月～7 月は主に梅雨前線付近
で高濃度氷晶雲を伴う雲システムの発生頻度も高く、CCN や INP として働くエアロゾルの高濃度および低濃度
2. 航空機観測実施時期の検討
航空機観測は沖縄県嘉手納基地をベースに実施すること 環境場の双方を観測する機会が高頻度で出現する可能性を予定しており、NASA/DC-8 の航続時間が 12 時間である が示唆された。一方、9 月～10 月は主に台風に伴う高濃ことを考慮して、日本・韓国・台湾・フィリピンの領空に 度氷晶雲の発生頻度が高くなるが、そのほとんどが CCN
またがる比較的広い観測空域を想定して検討を進めている。 として働くエアロゾルの低濃度環境場で観測する機会が多くなることが示唆された。盛夏にはフィリピン周辺で(1) 高濃度氷晶雲を伴う雲システムの出現頻度
高濃度氷晶雲を伴う雲システムの出現頻度が高くなった① 過去 5 年間の暖候期（5 月～10 月）の静止気象衛
が、必ずしもエアロゾルの高濃度環境場とは同期しなか
星の赤外画像を用いて、観測空域における水平ス
った。
ケール 200km 以上の高濃度氷晶雲の出現頻度を調
今後はロジの利便性等も考慮して、米国の研究チーム
べた。
と協議して最終的に観測実施期間を決定する。
② 高濃度氷晶雲の出現時のエアロゾル濃度の多寡を解析(3)は現在実施中であるが、解析結果から得られる第一近似として以下のように推定した。主要なエ雲システムと周囲のエアロゾル環境場の相互作用を参考
アロゾルの発生源が東アジアの都市域に集中してにして、航空機観測の実施手順および観測フライトプラ
おり、海上に流出するエアロゾル濃度は平均的にンを作成予定である。
は離岸距離とともに減少するという観測事実に基づき、南西諸島の東側にエアロゾル濃度の境界を設け、それより西側で検出された場合は高濃度のエアロゾル環境下で、それより東側で検出された
場合は低濃度のエアロゾル環境下で発生した雲として統計処理した。

― 213 ―

PR-30(P4P)

Ice-ice collisions による二次氷晶生成過程のバルクパラメタリゼーションと
北陸雪雲におけるその効果 (II)*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)(a) Morrison

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 が有効に働く温度領域
以外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。
昨年度の秋季大会（木下ほか, P443）では、iceice collisions を数値モデル WRF の Morrison 2moment 雲微物理スキーム (Morrison et al., 2005;2009) に導入し、2012 年 12 月における北陸の雪雲において ice-ice collisions がその微物理構造や降水に与える影響を示した。しかし、Morrison スキー
ムでは雲下層の数濃度があまり良く再現されなかった（図 1a）ことも踏まえると、他の雲微物理スキー
ムでのシミュレーションによる検証も必要である。
本稿ではその結果を示す。

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 et al.,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、Sullivan et al. (2018)に基づく方法と Phillips et al. (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 (version 3.9.1.1, Skamarocket al., 2008) を用いて、新潟県柏崎市周辺で発生した雪雲の感度実験を行った。感度実験の時刻は2012 年 12 月 23 日 23UTC—24 日 03UTC で、このとき上空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。Ice-ice collisions の効果(b) NSSL

図 1 本研究の感度実験によって再現された、01:40 UTC における氷晶数濃度の鉛直プロファイル（観測地点周辺の水平平均）。
(a) は Morrison スキーム、(b) は NSSL スキームの結果である。凡例の “gen-Sullivan” は拡張 Sullivan スキームを表す。

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 1a,b はシミュレーションで再現された氷晶数
濃度を示している。NSSL スキーム（パネル b）は、
HYVIS による観測結果 (Takahashi et al., 2019)の特徴である、雲内である程度一様な氷晶数濃度を Morrison スキーム（パネル a）よりも良く再現していた。Phillips スキームを適用しても氷晶数濃度はほとんど変化しなかった。また、拡張 Sullivan
スキームでは粒径依存性 (basp ) を小さくするにつれて氷晶数濃度は増加した。観測値と比較すると、
NSSL スキームでは basp = 0.9 の場合に最も良い
氷晶数濃度が再現された。Morrison スキームの場
合の値は basp = 0.75 であり、どちらの雲微物理スキームにおいても拡張 Sullivan スキームが似た
二次氷晶生成率の粒径依存性を示唆することが分かった。
また、ice-ice collisions を導入すると、降水量はどこでも減少した。これは、平地で減少、山地で増加した Morrison スキームでの降水量変化とは異なる。

― 214 ―

PR-31(P3P)
Droplet Size Distribution Activated and Grown from Hygroscopic Particles in CCNC
Wei-Chen KUO(MRI), Masataka MURAKAMI (ISEE, Nagoya University; MRI), Takuya TAJIRI(MRI), Narihiro
ORIKASA(MRI), and Katsuya YAMASHITA(NIED)
Hygroscopic Flare (HF) particles are mainly

activate the dry particles under specific SSw

composed of CaCl₂ (κ=0.48) and KCl (κ=0.99), andenvironment. We assume that the relative humidity ishave been used as cloud seeding materials during the

0% at the inlet of CCNC growth column in the parcel

past two decades, due to the larger particle sizes andmodel simulation, and then rapidly increase to thehighertarget SSw within 3 seconds.

hygroscopicity

(κ)

than

backgroundatmospheric aerosol particles. Tajiri et al. (2018)

We simulated the activation of dry particles andreported that experiments using Cloud Condensation

subsequent droplet growth in CCNC for size-selected

Nuclei Counter (CCNC) showed the κ of 0.5~0.6 fordry sodium chloride (NaCl) particles with threesize-selected HF particles, with mode size of about 0.16

different mode sizes (100nm, 300nm and 600nm) andμm. The κ value is critical to cloud microphysicalunder two different SSw conditions (0.2% and 0.5%).

processes because it relates to the condensation growth

The mode sizes of DSDs simulated by the parcel model

rate of dry particles. However, the measurable

are larger than that activated by CCNC, especially forsupersaturation with respect to liquid water (SSw) oflarger dry particle sizes. In addition to the mode size,

CCNC is in the range of 0.1% to 2.0%, so it is not

we also compare the largest 1% particles sizes sincepossible to directly obtain the κ of HF particles withthis part of droplets is not sensitive to the non-uniform

diameters around or larger than 0.2 μm, which is the

profile of SSw mentioned below.

size range most hygroscopic particles exist. In order to

The CCNC measurement shows a less sensitivity

assess the feasibility of hygroscopicity measurementof DSD to the dry particle sizes compared to the model

for larger HF particles, an accuracy of new methods tosimulation, and this significant difference between theestimate the hygroscopicity from size distributions ofsimulations and measurements might be caused by thedry aerosol particles and of droplets grown in CCNC is

non-uniform profiles of SSw in the radial direction of

examined by a combination of CCNC measurements

cylindrical sample aerosol flow in CCNC growthand numerical simulations using the parcel model,

column. To check this possibility, the simulation withoriginally developed by Chen and Lamb (1994) and has

three coaxial sections with different SSw inside thebeen improved at MRI (Yamashita et al. 2011).

sample aerosol flow will be also conducted using theFirst, droplet size distributions (DSDs) activatedparcel model. Our ultimate goal is to apply the new

and grown from dry particles with different κ-values inmethods

CCNC growth column are simulated using the parcel

hygroscopicity of large particles produced from Ice

model to see the sensitivity of DSD to the κ value. As

Crystal Engineering (ICE) 70% potassium perchlorate-

the DSD is sensitive enough to the κ value, we cancontaining hygroscopic flares.

evaluate the possible κ value of unknown particles frommentioned

above

and

evaluate

References

the comparison between the simulated and CCNC

Chen, J.-P., and D. Lamb, 1994: J. Atmos. Sci., 51, 2613-2630

measured DSDs. For the DSD measurement, we use

Tajiri et al., 2018: 2018 Autumn Meeting of Japan Meteor. Soc.

DMA to select specific dry particle sizes and CCNC to

Yamashita et al., 2011: J. Meteor. Soc. Japan, 89, 581-587.

― 215 ―

thePR-32(P4P)

気象衛星ひまわり 8 号で発見した Jumping Cirrus の形態特徴*山口智子 (防衛大), 岩崎杉紀 (防衛大)た雲微物理量を推定する．雲粒子の形状は，不規則形状で

１ はじめに
Jumping Cirrus（JC）とは，発達した積乱雲に伴う anvil

あるボロノイ型粒子モデルを仮定した．
ボロノイ型粒子との雲頂から上方に 1-2km 飛び上がる雲のことである．JCは，非球形粒子の光散乱特性の推定精度を向上させるためが下部成層圏に貫入した場合，下部成層圏を加湿する可能に，対流雲を構成している不規則な氷粒子の形状を模した性が報告されている．航空機観測によって，Overshooting

モデル粒子のことである．
個々の粒径と波長に対する散乱

Top（OT）が沈み込むときに JC が発生したことが初めて

位相関数は Ishimoto et al. (2012, JQSRT)を用いた。

確認された（Fujita, 1974, JMSJ）．Seguchi et al.（2019, JMSJ）
は，地上カメラを用いた JC の連続撮影を行い，JC の幅は2.3±1.6km といった JC の特徴を報告した．これは，3 次

大会当日は，
レイトレーシング法を用いた光散乱計算によって推定した JC の雲微物理量を報告する．

元静力学大気モデルを用いて推定された米国の JC の幅
5-15km（Wang et al., 2011, TAOS）と比べると，小さい値となった．
我々は，気象衛星ひまわり 8 号の可視画像（中心波長0.64 μm, 水平分解能 250 m）を用いて，発達した積乱雲の雲頂を観測し，JC を発見することに成功した．衛星画像
は，地上観測では撮影できなかった anvil の全容と JC の最大幅を確認することができる．さらに，JC と周囲の雲域に対してレイトレーシング法を用いた光散乱計算を行う
ことで，JC と周囲の雲域の光散乱特性を算出し，雲微物理量を推定する．雲微物理量が明らかになれば，JC の発生機構の解明や，
下部成層圏への水蒸気輸送量の推定ができると期待ができる．
２ 日本付近で発生した JC の事例
図 1 は，2015 年 9 月 24 日 10:35（JST）に紀伊半島の南方 400km の太平洋上に発生した JC の可視画像である．広域に広がる雲の中心付近に黒い煙のようにたなびく雲がJC である．2.5 分間隔の可視画像から，OT が沈み込むのと同時に，JC が飛び上がり東方向に流されていく様子が観測された．ラジオゾンデの気温の鉛直分布とひまわり 8号の赤外画像（10.4 μm, 2km）から推定した JC の雲頂高度は 14 km，持続時間は約 1 時間，最大幅は 9 km であり，長さが 19 km 程度になったとき，周囲の anvil と区別が出来なくなった．同日の 9 時から 13 時の間に，同じようなJC がその周辺にさらに 5 件発生した．
図 1 2015 年 9 月 24 日 10:35 から 11:40（JST）に発生した

３ 解析手法JC の雲微物理量の推定には，レイトレーシング法を用

JC の時間推移を表した可視画像．矢印で示した黒い煙のよいた光散乱計算を用いた．レイトレーシング法とは，1 本

うな雲が JC．最大幅は 9km．長さは 19 km 程度までたなび

1 本の光の進行経路を確率で計算する方法である．JC のいた．

光散乱計算から反射率を求め，衛星の観測値と比較することで，理論計算の入力値である粒径分布や個数密度といっ― 216 ―

PR-33(P3P)

MP-PAWR で 観 測 さ れ た 関 東 に お け る 冬 季 の 雷 雲 （ そ の 2）*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

冬季の太平洋側では雷雲の発生は稀であるが，2020
年 1 月 15 日に雷雲が発生し，埼玉県と東京都で発雷および降雹をもたらした[1]（以下，雷雲 A と表記）
．本
発表では 2020 年度日本気象学会春季大会に続き，この特徴的な事例について埼玉大学設置の二重偏波フェイ
ズドアレイ気象レーダー（MP-PAWR）の観測データを用いて解析された降水粒子分布の時間変化を報告する．
2.

データ・手法

本研究では埼玉大学設置の MP-PAWR で得られた 30
秒毎の偏波パラメータの情報を用いて降水粒子判別[2]を行い，降水粒子の分布について，気象庁の雷監視シ
ステム（LIDEN）で観測された雲放電・対地放電の位置との対応を調べた．
3.

対象事例

雷雲 A は 14:43 に MP-APWR の観測範囲の北西端（埼

図 1 16:45 の高度 1km における降水粒子判別結果．

玉県西部）に入り始め，発達しながら南東進して 16 時
から 20 分程度の間に埼玉県南部において雷雲西部の反射強度の強い領域（最大約 45dBZ）付近で雲放電・対地放電をもたらし，その後東京都内に進んだ．都内の立川市付近では雹もしくは霰が降ったことが[1]および
SNS において多数報告されている．その後，雷雲 A は衰退しながら南東進して17 時頃神奈川県北部に移動し，17:30 頃には東京湾に到達してその後消滅した．
4.

解析結果

立川市付近で雹または霰の報告があった時間帯の高度 1km の降水粒子判別の結果を図 1 に示す．この時間帯の地上気温は 8～9℃（周辺のアメダス観測点），0℃
高度は約 1.2km，-10℃高度は約 2.6km で，上空は西ま
たは北西の風が卓越していた（館野における高層気象

図 2 16:05（赤色：発雷時），16:25（橙色：発雷終息
直後），16:45（緑色：立川での降雹時），および 17:05（水色：雷雲 A 衰退期）の乾霰（実線）および湿霰（点線）の高度 0.25km ごとの体積分布．
謝辞

観測）．霰・雹の報告があった立川市付近では湿霰が判

本研究では MP-PAWR のデータを情報通信研究機構

別されており，レーダー反射強度の値は 40dBZ を超え（NICT）よりご提供頂きました。また気象庁の LIDENていた．図 2 に雷雲 A の降水粒子判別で，乾霰およびのデータを使用させて頂きました。

湿霰が判別された領域の高度分布の時間変化を示す．
発雷時には 0℃高度から-10℃高度にかけて乾霰が多く判別されていたが，発雷終息後にはこの高度の乾霰の体積が大きく減少した．また，立川で降雹が見られた
時間には乾霰が大きく減少しており，地上に湿霰を降らせながら雷雲 A は衰退していったと考えられる．

参考文献
[1]

ウ

ェ

ザ

ー

ニ

ュ

ー

ス

,

https://weathernews.jp/s/topics/202001/150225/,
2020/07/21 閲覧．
[2] Kouketsu, T., et al., 2015, J. Atmos. Oceanic Technol, 32,
2052-2074.

― 217 ―

PR-34(P4P)

線状の降水域の自動検出に関する研究*高 澤 郁 也 1 ) , 北 畠 尚 子 (気 象 大 学 校 )1) 現 ： 松 江 地 方 気 象 台
1.

表 2 モデルの層構造(下段は各層の出力 フィルタ数*縦*横)

はじめに

Conv

Pool

Conv

32*24*24

32*22*22

32*11*11

32*9*92

Pool

32*48*48

FCConv

1*50*50256

Pool

1*100*100

FC

Input

線状降水帯はたびたび大雨災害をもたらすことが知られ，メカニズムや発生条件の研究のために，客観判定により事例を大規模に抽出することが必要とされている．先行研究における客観判定手法は数時間の積算
雨量が一定以上の地域を閉曲線で囲い，その長短軸比が一定以上のものを線状としているが，地形性の降水強化を検出してしまう例があり，検出精度低下の原因となっている．
本研究では積算雨量に代わって，5 分ごとのレーダー

3.

結果・考察
表 3 目視とモデルの判定結果比較

画像に対して，CNN(Convolutional Neural Network)を用

目視 ＼ モデル
線状
非線状

いて線状の降水域の有無を 2 値分類することを目標とした．なお本研究では，同じような場所に停滞して大雨をもたらす「線状降水帯」と区別して，5 分ごとのレーダー画像で分布が線状に見える降水域のことを「線状の降水域」と呼ぶことにする．
2.

線状
1040
354

非線状
454
4026

評価用データの判定結果は表 3 のようになり，この実験の適中率は 86.2%，同じ条件での 5 回の実験の適中率の平均は 84.7%となった．複数の降水帯が同時に発生している場合など適切に判定できない事例(図 1左)もあったが，地形性の降水強化を非線状と判断でき

データセット・モデル

レーダーデータとしては 5 分毎全国 1km メッシュレ
ーダーエコー強度(2015 年～2017 年)を使用した．5 分た事例(図 1 右)もあった．
発表では他の条件による実験結果も報告する．

ごとのレーダー画像に線状の降水域の有無をラベル付けしたデータセットは存在しないため，以下の方法でデータセットを作成した．
まず廣川ほか（2018）の方法による 3 時間積算雨量に基づく線状降水帯のリスト（気象研究所廣川氏提供）の各事例について，5 分ごとのレーダー画像(100×100

図 1 判定結果の一例(左:2017 年 8 月 7 日静岡県付近

格子，約 113km×約 92km)を目視で確認し，線状か否の事例 右:2017 年 8 月 7 日紀伊半島付近の事例)か分類して，機械学習の教師データとした．作成した
データセットは年ごとに訓練用・検証用・評価用に分4.

割し，データ数は表 1 の通りとなった．
訓練用データに関しては，表 1 の個数から「非線状」の一部を間引くことで「線状」と「非線状」の個数がほぼ同数になるよう調整した後，各画像をランダムな角度で回転した画像を 8 パターン作ることにより，訓練用データの総数を約 20000 個とした．学習に使用したモデルは畳み込み 3 層の CNN モデル (表 2) である．
表 1 データセットの各年のデータ数
年
線状
非線状

2015(訓練用)
1198
2124

2016(検証用)
1314
3430

2017(評価用)
1494
4380

まとめ

線状の降水域のような既存のデータセットがない現象に対しても，現実的な作業量で機械学習モデルが作成できることが分かった．単一の画像ではなく，時間的に連続する複数の画像を動画として処理するモデルを作成することにより，降水帯の停滞性を加味した人
間の目視に近い判定が行える可能性がある．
参考文献
廣川康隆ほか，2018：線状降水帯発生条件の有効性についての客観的検証，日本気象学会 2018 年度秋季
大会講演予稿集，A358．

― 218 ―

PR-35+(P3P, D2P)

台 風 Maria (2018)の レ イ ン バ ン ド に 関 す る 地 形 性 降 雨 強 化 の 解 析
細 川 椿 , 山 田 広 幸 (琉 球 大 理 ), Ben Jong -Dao Jou (台 湾 大 )1.

生成や降水粒子の衝突併合過程を促進していた可能性

はじめに
2018 年台風第 8 号 (Maria)は、7 月 10 日に台湾の北を西進し、台湾北部の山岳地域に大雨をもたらした。特にがある。観測データの結果を検証するため、今後数値シミュレーションを行う必要がある。

台北市の北側に位置する陽明山では、竹子湖観測点で

図 1．

24 時間積算雨量が 306 ミリに達した。降水のピークをもた

7 月 10 日 1849

らしたレインバンドが通過した地点の中でも特に山岳域にUTC の高度 2-km

分布する観測地で比較的大きな降水量が観測された。本

反射強度の分布。

研究では雨量計ネットワークと、五分山に設置されている

T は淡水、A は鞍S-バンド偏波ドップラーレーダー(WSR-88D)を使用し、レ部、W はレーダー

インバンド通過時の地形による降水強化過程を調べた。
2.

の位置を示す。

結果
台風接近時の環境におけるフルード数（Fr）を台北市の高層観測データを用いて診断した結果、Fr=4.72 となり、気流は陽明山を乗り超えるような環境であった。レインバ
ンドが陽明山を通過している 7 月 10 日 1849 UTC のレ
ーダー反射強度を図 1 に示す。この時台風の中心は台湾の北岸沖約 100km に位置していた。
陽明山を含む領域（図 1）で平均した東西-時間断面を
図 2 に示す。1849 UTC（図２破線 ii）にレインバンドが通過する以前にも陽明山上では 35 dBZ 以上の反射強度が持続していた。
雨量計のデータで大きな差があった平地の観測点（淡水, 図 1 の T）と山頂の観測点（鞍部, 図 1 の A）で領域平均した鉛直プロファイルを図３に示す。反射強度は、レイ
ンバンド通過時（図 2 破線 ii, 図 3 実線）はどちらの領域でも下層に向かって増加が見られたが、レインバンド上陸前（図 2 破線 i, 図 3 破線）の時間は山頂のみで反射強度の増加が見られた（図 3a）。𝐾𝐾𝐷𝐷𝐷𝐷 は山頂の下層（3 km 以下）

図２．東西-時間断面図。平均領域は図 1 を参照。図 1 の淡水（T）と鞍部（A）の領域をそれぞれ示している。

で急激な増加が見られ、反射強度よりも大きな差が表れた。
これは山頂である鞍部で降水粒子の成長と粒子の数が多く密集していることを示し、平地の淡水に比べてより衝突
併合過程が卓越したを示唆する。
3.

まとめ
台風第 8 号のレインバンド接近時の陽明山付近での降水の極大について、降水粒子の成長は主に 3km 以下で顕著であることが分かり、山頂付近では衝突併合過程による粒子の成長が降水強化ともたらしていると考えられた。
台風の接線風による気流が陽明山を乗り越える環境であったことから、陽明山の風上では上昇流が存在し、雲粒の図３．(a)反射強度、(b) 𝐾𝐾𝐷𝐷𝐷𝐷 の鉛直プロファイル。青は図１
領域 T、赤は図 1 領域 A で平均した値で破線は図２(i)1459
UTC、実線は図２(ii)1849 UTC のプロファイルを示す。

― 219 ―

PR-36(P4P)

日本周辺の線状降水帯の統計解析*後 藤 優 太 ,佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )



はじめに

結果

線状降水帯は，幅 20km~50km，長さ 50km~300km の

集中豪雨事例は 961 事例，線状降水帯は 418 事例抽

バンド状の降水帯であり，対流セルが連続的に形成さ出することが出来た．当該期間中に顕著な線状降水帯

れることで数時間にわたってほとんど同じ場所にとど事例の一つである平成 16 年新潟・福島豪雨を線状降水

まり，大雨をもたらす[1]．線状降水帯は日本の集中豪帯事例の一つとして抽出することができ，ある程度対雨事例の約半数を占めるとされているが，日本列島以象とする線状降水帯を抽出することが出来ていると考外では観測数が少ないため，日本の線状降水帯に相当

える．線状降水帯の発生位置を図 1 に，集中豪雨に対する現象はほとんど認知されていない．

する線状降水帯の比率を領域ごとに計算した結果を図

日本以外で線状降水帯が少ないのであれば，その環2 に示す．図 2 より，九州から東シナ海では線状降水帯

境場が異なると考えられる．また，類似の降水帯があの比率が高いことが分かる．一方で，太平洋上でも同れば，何か共通の環境場があると考えられる．そこで，様に高くなっている．ただし，集中豪雨事例，線状降

日本列島を含む広域で線状降水帯を統計的に調べた．

水帯事例共に，台風，熱帯低気圧によるものを含んでおり，線状降水帯の発生比率の地域的な特徴について

は更に研究を進める必要がある．

使用データ

降水データには IMERG の 30 分毎のデータから，3

時間と 24 時間の積算降水量をそれぞれ計算して使用した．IMERG は地上観測で補正したデータを用い，水平
解像度は 0.1 度格子である．解析期間は 2001 年~2005
年の 5 年間とし，冬季を除いた 4 月~11 月を対象とした．
解析領域は日本周辺の北緯25 度~50 度，
東経125 度~150度であり，海上の点を含む．


手法

手法は Kato[1]を参考に定める．初めに，各格子点で集中豪雨を抽出する．Step1 で各格子における前 24 時


図１．線状降水帯の分布．点は各事例で最大前 24 時

間積算降水量の上位 50 位以内を抽出する．
Step2 では，

間積算降水量の点．陰影は前 24 時間降水量の最大値．

Step1 で抽出された事例の発生時刻から 12 時間前まで遡り，前 3 時間積算降水量が 50mm を超える事例を抽出する．
Step3 では，
Step2 の中で時間間隔 24 時間以内，かつ直線距離 150km 以内のものを同一事例と判定する．
続いて，抽出された集中豪雨事例から，線状降水帯を抽出する．同一事例の中で，前 24 時間積算降水量の最大値を記録した点を集中豪雨発生位置と定義し，その地点で 3 時間積算降水量の最大値を記録した時刻を発生時刻とする．発生時刻において，前 3 時間積算降
水量が 10mm 以上，30mm 以上の降水域をそれぞれ最図 2．集中豪雨に占める線状降水帯の発生比率

小二乗法で楕円にフィッティングし，10mm 以上の降水域の縦横比 2.0 以上，30mm 以上の降水域の長軸が参考文献

50km 以上を共に満たすものを線状降水帯と定義した．

[1] Kato, T., 2020, J. Meteor. Soc. Japan, 98, 485-509.

― 220 ―

PR-37+(P3P, D3A)

Origin of Water Vapor for the Atmospheric Riverin the Heavy Rain Event of July 2018
Yunhee Kang*, Kazuhisa Tsuboki, and Masaya Kato(Institute for Space -Earth Environmental Research, Nagoya University)
1.

3.

Introduction
Heavy rainfall occurred in western Japan from June 28 to

Results and Discussion
ThepassageofTyphoon Prapiroon(2018)

andJuly, 2018, and this event was officially named the “Heavy

northeastward retreat of the North Pacific Subtropical HighRain Event of July 2018”. The heavy rainfall was supported by(NPSH) are a favorable synoptic condition that result in thea persistent channels of strong water vapor transport from thetransport of strong water vapor transport. The AR (IVT≥

East China Sea (ECS) to the Japanese Island. The water vapor

250 kg m−1 s −1 ) detected had a length of approximatelyfrom spot is considered as an atmospheric river (AR). The AR

3000 km from the ECS to Japan, persisted for about 24 hours,

supported the development of mesoscale convective systems

and had maximum IVT ≥ 500 kg m−1 s −1 .

(MCSs) over land. These MCSs organized line-shaped, thatinteracted with the terrain and local winds, resulting in heavy
rainfall and flooding events.

The trajectory analysis showed that the moist air parcels

ending at l, 4, 6 km originated from about 2 km in the South

China Sea (SCS, Fig. 1a). The air parcel ending at 1km stayed

The heavy rainfall events associated anomalous water

constant but the air parcel ending at 4, 6km increase rapidly

vapor transport of the AR have enormous socioeconomic

from about 2 km at 0000 LST 02 July 2018 around Taiwan andimpact in Japan. AR is an important ingredient in heavy rainfall

the Philippine (Fig. 1b). The median parcel relative humidity

and the magnitude and spatial distribution of AR is examinedat 6 km steadily increased from 70 % to 83 % and the medianby the type of trajectories. The majority of AR events in Japanparcel potential temperature at 6km stayed relatively constant

are grouped into two trajectory types: southwesterly moisture

at about 310 K during 0000 LST 2 July–0000 LST 03 July (Fig.

transport from the East China and western North Pacific. Thus,

1b and 1c). It is indicated that the parcels undergo lifting

it is important to clarify the exact moisture sources associatedprocess and the deep moist convection developed in this region.

AR. The purpose of this study is to investigate the origin of

To better understand the physical mechanism for extreme

water vapor for AR that cause the heavy rainfall.

rainfall, the relationship between the AR and MCS in the ECS

2.

will be examined in detail.

Data and Methods
The multiscale analyses in this study was conducted using

observational and objective analysis data. The primary data set
used is the ECMWF atmospheric hourly reanalysis (ERA‐5).
The ARs detection is based on vertically integrated vapor
transport (IVT), which is calculated as
1 300 ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃⃗ 𝑑𝑑𝑑𝑑
IVT = − ∫1000ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑞𝑞𝑉𝑉g(1)

where q is the specific humidity, g is acceleration due toFig. 1. (a) median of 144-h backward air parcel trajectories

gravity, and V is the total horizontal vector wind.
The backward air parcel trajectories were computed fromending at 1, 4, 6 km. (b) Time series of median hourly terrain

the NCEP Global Data Assimilation System (GDAS) 6-h

height (km, solid lines) and median hourly potential

model analyses using Lagrangian Integrated Trajectorytemperature (𝜃𝜃, dashed lines). (c) Time series of median(HYSPLIT) model. For this analysis, three groups of six 144-

hourly relative humidity (%).

h backward air parcel trajectories ending at 0000 LST 05 July
2018 at l (~890), 4 (~630), 6 km (~490 hPa).

― 221 ―

PR-38+(P4P, D3A)

下層水蒸気量と海風前線の対流発生への寄与-羽 田 空 港 周 辺 2018 年 9 月 2 日 の 事 例 *吉 田 智 ,酒 井 哲 ,永 井 智 広 ,小 司 禎 教 ,瀬 古 弘 （ 気 象 研 ）1.

しており、下層の大気状態はより対流が発生しやすい

はじめに

気象研究所では、2017 年より 3 年間の夏季について、
羽田空港の近郊で、可搬型水蒸気ラマンライダ（以降、RL）を用いて水蒸気量の鉛直プロファイルを観測した。

状況になっていた。そこに SBF とそれに伴う上昇気流の発生により、対流が発生したと考えられる。

ここで得た水蒸気データを同化し、降水予測精度を向謝辞 本研 究の 一部は JSPS 科研費 （17H00852 ，

上させる手法の開発を進めている（吉田他、2019 秋季

19H01983）の助成を受けた。東京湾環境情報センター

大会予稿）。それと同時に、羽田空港の気象測器（ドッより川崎人工島の気象データの提供を受けた。ここにプラーライダやドップラレーダ（DRAW）、シーロメー

謝意を表する。

タ、地上気象観測）と RL の解析を行い、積乱雲の発生・発達の研究を進めている。本稿では、2018 年 9 月 2 日に 10 時から 12 時（UTC、以後同じ）に羽田空港近辺
で発生・発達した積乱雲について解析した結果を示す。
2.

結果とまとめ

図１に羽田空港ドップラーライダ２号機（以降、DL2、：▽）の仰角 0.7 度におけるドップラー速度の PPIを示す。2018 年 9 月 2 日の 9 時頃までは、地上付近では北東風が卓越していた。10 時頃から東南東の海風（sea breeze; SB）が羽田空港付近に流入すること（緑矢印）により、海風前線（sea breeze front; SBF、ピンクの破線）を形成し、積乱雲が発生した。地上観測（◯）
および RL（□）の観測結果より、SB は北東風と比較し低温で乾燥していることが分かっている。北東風とSB が DL2 の南約 5km で SBF を形成し、その北側にあ図 1：ドップラーライダ観測結果(10 時 33 分)。北東風とる羽田 DRAW で、この積乱雲のファーストエコーが確

東南東の風が地上の収束を形成。羽田 DRAW の 10dBZ 以上認された（10 時 35 分、水色の実線）。この後、SBF はの反射強度の領域（水色）。SBF は破線（ピンク）で示す。

徐々に北上しながら、11 時 05 分頃に RL の上空を通過
し、11 時 30 分頃に DL2 上空を通過した。SBF の北上に伴い、発生した積乱雲は発達を続け、12 時 10 分にはSB が弱まり、その結果積乱雲も衰退を始めた。
図 2a に RL 観測により得られた水蒸気の鉛直プロフ
ァイルを示す。シーロメータの観測によると、同図より、SBF が RL に到達する 11 時頃まで大気下層に水蒸
気量が徐々に上昇している。ライダーの風分布を考え合わせると、下層の北東風により水蒸気が増大していたと考えられる。
RL 観測点における 11 時の局地解析のデータから気温と気圧のプロファイルと、RL で得た水蒸気混合比を

図 2：（a）RL で得た水蒸気混合比。
（b）RL で得た高度 285m

用いて CIN を算出した（図 2b）。下層への水蒸気流入

での水蒸気混合比（黒）と 11UTC の LA および RL の観測により、10 時からの１時間で CIN がおよそ 30J/kg 増加

結果を用いて計算した、持ち上げ高度 285m の CIN(J/kg)。

― 222 ―

PR-39(P3P)

長崎におけるライダーによる水蒸気鉛直分布の初期観測*吉 田 智 、 酒 井 哲 、 永 井 智 広 、 小 司 禎 教 、 瀬 古 弘 (気 象 研 )、白 石 浩 一 （ 福 岡 大 ）、 清 水 慎 吾 （ 防 災 科 研 ）1.

線状降水帯が発生していたときの水蒸気の観測結果

はじめに

気象研究所では可搬型水蒸気ラマンライダ（以降、を図に示す。上段は RL で得た水蒸気混合比、下段はRL）を用いて 2016 年より関東で水蒸気ライダー観測を

RL の上空および福江・長崎の地上観測で得た水蒸気混行い、データ同化の有用性を示してきた（吉田他、2019

合比、GNSS による可降水量である。温暖前線が通過

年秋季大会予稿）。線状降水帯に伴う降水量の予測精度した 21 時に 1 ㎞より下層で水蒸気量が急上昇していた。

向上を目的として、2020 年度より気象研・福岡大学・

その後も上昇を続け、線状降水帯が弱まる 25 日の 9 時

防災科学技術研究所の共同研究のもと、長崎市野母崎

頃まで上昇を続けていた。RL が線状降水帯に湿った大で RL を用いた水蒸気ライダー観測を開始した。本稿で

気下層の流入を明瞭に捉えていたとことがわかる。

は観測の概要を紹介するとともに初期結果を示す。
2.

観測の概要

RL は気象研で開発した水蒸気ラマンライダである。
Nd:YAG レーザを用いて 355nm のレーザ光パルスを生成し、鉛直上向きに照射する。窒素分子および水蒸気
分子のラマン散乱光を望遠鏡で受光し、その強度比か
ら水蒸気の鉛直プロファイルを得る（Sakai et al., 2019）。
長崎市野母崎での RL による観測は 2020 年の 6 月 18日より開始し、2020 年の 9 月末まで実施する。
3.

る観測（青線）でも 18 時頃から大幅な上昇がみられており、水蒸気の流入は厚みを持った湿った気塊の流入として観測すべきということを示している。
線状降水帯の予測精度を向上するには大気下層の暖湿流を捉え、データ同化により水蒸気場を改善することが重要と考えられている。今後、得られた水蒸気量の鉛直プロファイルデータを同化に用い、降水予報への効果を調べる予定である。

初期観測結果2020 年 6 月 24 日の 21 時頃に長崎半島に温暖前線が通過し、南から暖かく湿った大気が流れ込み、25 日の午前 0 時頃から早朝にかけて五島列島から長崎半島へ連なる線状降水帯が発生した。

高度 490m の水蒸気混合比（赤線）は、地上（緑や黒線）より顕著な上昇を示している。また、GNSS によ

謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費（19H01983）およびの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創造プログラム（SIP)「国家レジリエン
ス（防災・減災）の強化」（管理法人：防災科研）によって実施された。

（上段）RL で得た水蒸気混合比。
（下段）RL で得た高度 490m の水蒸気混合比、福江・長崎での地上観測で得た水蒸気混合比、RL から東に約 2.3km の地点で GNSS より得た可降水量（青）。

― 223 ―

PR-40(P4P)

雲解像・水同位体データ同化システムを目指した
水同位体 NICAM の改良とその検証*{·oć2xĈą`3ćb:yĈąCć2xĈ

1．はじめに
mà=?*kć¾18O Ü¾DĈáÀ:làm
LxàIGîÑSgÜÏÚÆéìÚÄëÁl¢<ÛáÀGCM à:lmLxàIGîd ÑëøăĆòĆÜÏÚzÄéìÚÄëÁQÂàñĂĆüÛáÀÍàèÅÞm*àO£î!zÏÀqÎì
Õm*÷Ćõîm*«îBÏÕ¹ÿ÷ĂćNICAMĈß*'ÎÓëÍÜÛÀ¹twçAn«àU.ÀÎéßáÔìßèëel¢v¢à7GàU.îSÏÚÄëÁ_ÛáÀ\Wà NICAM ßBÎìÚÄëm*«îUÏÀÔìßèë@¼î×ÕcßØÄÚ ÑëÁ
2．研究方法_Ûá\Wà°s NICAMćNICAM19.0ĈîA¢ßÀÔìßBÎìÚÄëm*«àUî×ÕÁNICAM àtw«áÀ±GÉÄæàÈé½ÄæàäÛÏÚÄëÉÀÍÍÛ
GZßzÑëtw«îA¢ÜÑëÁÞtw«áÀArakawa-SchubertćASĈôðĆþÀ:hôðĆþÀ´ºôðĆþÞÝÛÃëÁ
_ÛáÀ jµßÌÚm*«àUî×ÕÁäÒj/ÛáÀ9'Zß9'Ñë* îïûßÏÀÔàÛøăĆòĆÜÏÚ
BÎìÚÄëmÉ79VàmîiÏË©¦ÛÊÚÄëÈî¡ÏÕÁÍÍÛá^aÇèã8}aßØÄÚá79VàmÜ*Ðî#ÏÕÁ79VàmÜøăĆòĆàmÜà±ßD~ÉÃìâÀÔìáøăĆòĆàtw«ß«¥ß²ÑëÁ_ÛáÀNßmøăĆòĆàZ±9&î¡ÏÀ*«îUÏÕÁÍà[WàcÀ¹mß²Ñëm*øăĆòĆî AS ôðĆþÜ:hôðĆþßWÕß©$ÏÕÁ jµÛáÀ* îïĄßÏÀ³mçmlà*
kà9&ß²Ñëm*«àBî×ÕÁußÀjµÛ©$ÏÕ¹màm*øăĆòĆà9'ß* îBÏÕÁäÕ³m«
ßÇÄÚÀ¸rÜ+0mlÜà* Tß²Ñë«ßØÄÚæBÏÕÁ_ÛáÀÍàèÅßBÎìÕm*NICAM îzÄÚd @¼îªåÚÄëÁ2018 F 7] 1 Xî°;XÜÏÕ AMIP 5àl@¼î×ÕÁ
#álpç³m®ÜÄ×Õß$ÆÀm*ß²Ñë9Vć³m*kÀAnO³m*kÞÝĈßØÄÚæ#ÏÕÁ
3．結果_ ÛáÀóýĀăĆóāĄÉ>ÏÚÄë2018 F 7 ]àcßØÄÚ Ñëć1 1ĈÁóýĀ

ăĆóāĄÎìÕ 7 ]àml*káÀ¤¬¨á-10¿Ü½ËÀe6Ûá-60¿èêÈ×ÕÁÍàè
ÅÞ±EúõĆĄáG%cÜ,âìÚÇêÀ
³mà*kîáÐåÀYqßèëqcÛæéìëæàÛÃëÁÍÍÛàG%cßØÄÚ
áuß:h«É­ÞJ"îR×ÚÇêÀ»-ÏÕml®îÑë¶ç¹mà9'îÑë¶ß* îPÑëÍÜÉG%càvß­ÛÃëÍÜÉíÈ×ÕÁ
³mà*kßØÄÚæÀml*kÜ*fßG%cÉ¡åéìëÁÕÖÏÀ³mà*ká 30 G(à46Û 0¿èê½ËÀÍìáqèêæ«:ÛÃëÁÍàèÅß«:ÛÃëw|ÜÏÚáÀ
³m«ßÇÌë*«àöĀĆùĄñÀuß¸rÜÔà+0àmlÜà* T«îÎéßd ÑëMÉÃëÜÆëÁ KÀ³m«
ßÇÌë*«àÎéÞëöĀĆùĄñîªåÚÄËÁÔàÛÀóýĀăĆóāĄ^±îH¯Ï¯^±ßÇÄÚqÎìÕ³mçml*kàqcÜk§ÑëÁ

1 1ĉm* NICAM ßè×ÚÎìÕ 2018 F 7]ßÇÌëml¾18O à±Eć1ĈÜ³m¾
18
O à±Eć1ĈÁ)áÄÙìæ¿ÛÃëÁ― 224 ―

PR-41(P4P)― 225 ―

PR-42+(P3P, D3A)

令 和 元 年 台 風 第 19 号 に お け る 降 水 強 化 メ カ ニ ズ ム*荒 木 健 太 郎 1 ， 柳 瀬 亘 1 ， 北 畠 尚 子 2 ， 林 修 吾 1 ， 黒 良 龍 太 3
1： 気 象 研 究 所 ， 2： 気 象 大 学 校 ， 3： 気 象 庁

1.

の融解による生成以外には雲水の捕捉（Accretion）に

はじめに

令和元年東日本台風（台風第 19 号）による記録的なよる雨の生成が支配的だった（図 2e）．雲水の捕捉によ

大雨の要因として，多量の水蒸気流入に加えて台風北る雨の生成は NOZS では前線面での上昇流域で水雲の側の前線の形成・強化が重要であり，地形の影響で降存在する場所でも起こっていた．

水が大幅に強化された地域があったと報告されている

これらのことから，本事例では前線による降水に加（荒木ほか，2020 年春季大会）．本研究では，本事例にえて地形の影響で大雨となったが，その機構として地おいて降水が強化されるメカニズムについて調べた．

形性上昇流だけでなく前線面での上昇流で形成された

2.

水雲にも台風自身に伴う雲からの雨が落下することで，数値実験の設定

水平解像度 2km の気象庁非静力学モデルによる数値実験を行った．初期値・境界値にはメソ解析を使用し，雲水を捕捉して雨が成長する Seeder-Feeder メカニズムが働いて降水が強化されたと考えられる．

台風と日本を含む計算領域で 10 月 11 日 9 時（JST，以下同様）から 53 時間積分した．また，荒木ほか（2020）と同様に現実的な地形を用いた標準実験（CNTL），本
州の標高を 0m にした実験（NOZS）も行った．
3.

降水強化メカニズム

実験の結果，CNTL では山岳の斜面で雨量が著しく増大するという実況と近い雨量分布が再現され，NOZS
でも台風進路北側にあたる地域で大雨が再現された（図 1）．NOZS の大雨域は台風北側の前線に多量の下層水蒸気流入があった地域と概ね対応していた（図略）．

図１（a）CNTL と（b）NOZS における 10 月 11 日 9 時～13
日 12 時の 51 時間積算雨量（mm）．

詳細な降水強化メカニズムを調べるため，CNTL では地形の影響が大きいと考えられる地域（図 1a の領域
A），NOZS では前線の影響が大きいと考えられる地域（図 1b の領域 B）について各種物理量の高度時間断面を調べた（図 2）．その結果，CNTL では 12 日 9～12 時にかけて領域 A を水平相当温位勾配の大きな前線が北上し，それに伴う上昇流の強まりが見られた（図 2a）．
その後は 12 日夕方にかけて大気最下層から高度 3～4km にかけて地形性と考えられる上昇流が維持され，
21 時頃には台風中心近傍で上昇流が高度 15km 以上まで強まった．上昇流に対応して大気最下層～高度約4km で雲水混合比が増大した（図 2b）．一方，NOZS でも 12 日 9 時頃までは領域 B 上空で潜在的な前線が見られ，その後 15 時以降台風からのびた前線が台風通過まで維持され，前線面で上昇流が強まるとともに雲水混合比も増加した．また，雨混合比は両実験ともに融解層以下で大きくなり，CNTL では特に下層まで大きい値だった（図 2c）．雲物理過程による雨混合比の生成率
は両実験とも融解層直下で大きくなっていたが，CNTL
では大気最下層まで生成率が大きかった（図 2d）．雨の生成に関わる素過程をそれぞれ調べたところ，雪や霰

図２ 10 月 11 日 12 時～13 日 9 時までの CNTL の領域 A（左）と NOZS の領域 B（右）における各種物理量の高度時間断面
図．
（a）鉛直流（カラー）と水平相当温位勾配（実線，0.5・
1.0 K (10km)-1），（b）雲水混合比，（c）雨混合比，（d）雲物理過程による雨混合比の生成率，（e）雲粒の捕捉による雨混合比の生成率．
（c）のみ領域最大値で他は領域平均値．矢羽根は各高度の水平風．縦軸は対地高度（km）．

― 226 ―

PR-43(P3P)

令和２年７月豪雨における九州の線状降水帯発生状況*

増 田 有 俊 ,山 路 昭 彦 ,安 部 智 彦 ,齊 藤 洋 一 ,齋 藤 泰 治 (日 本 気 象 協 会 ) ,清 水 慎 吾 ,前 坂 剛 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 ) ,清 野 直 子 ,廣 川 康 隆 （ 気 象 研 究 所 ）
1.

はじめに

球磨川に沿って線状降水帯が発生している．また，筑SIP 第 2 期の研究課題である「線状降水帯の早期発生

後川の上流域では，7 月 6 日正午から 7 月 8 日正午まで

及び発達予測情報の高度化と利活用に関する研究（研の 48 時間に 3 事例（No.7,8,10）の線状降水帯が発生し究代表者：国立研究開発法人防災科学技術研究所）」でていた．平成 30 年 7 月豪雨では，東海以西の広い範囲

は，15 時間先予測（線状降水帯インデックス），線状降で 15 事例の線状降水帯が発生したが 1) ，今回は九州地

水帯検知情報（発生のおそれ，発生中）を提供してい方だけで平成 30 年 7 月豪雨に匹敵する数の線状降水帯

る．本報告は，線状降水帯（発生中）の情報から令和 2が確認された．

年 7 月豪雨の特徴を整理したものである．
2.

7⽉3⽇正午〜7⽉４⽇正午

7⽉5⽇正午〜7⽉6⽇正午

筑後川

線状降水帯の抽出条件

線状降水帯の抽出は以下の条件とした．

No.4

No.2

対象期間 ：7 月 3 日から 7 月 11 日

No.3

No.1

No.5

対象地域 ：九州地方周辺
使用データ：解析雨量（速報版解析雨量）

7⽉6⽇正午〜7⽉7⽇正午

線状降水帯の抽出条件：

No.6① 3 時間積算降水量が80mm 以上の分布域が線状

No.10

7⽉10⽇正午〜7⽉11⽇正午

No.12

No.8

（長軸対短軸の比が 2 以上）

No.13
No.9

② その面積が 500km 以上
2③ ①の領域内の 3 時間積算降水量の最大値が100mm 以上
※時空間的に連続性が高いものは同一事例とした
3.

7⽉7⽇正午〜7⽉8⽇正午

No.7

球磨川

No.9
No.11

図１ 線状降水帯の発生状況
赤色楕円：検出された線状降水帯のうち正時のもの

結果

九州地方で 13 事例の線状降水帯を確認した（表 1）．
球磨川の氾濫をもたらした線状降水帯（No.2）の継続
時間は 11 時間半と非常に長かった．13 事例の線状降水帯を，1 日単位（正午～翌日正午）で図１に示す．7 月
3 日 3 時における No.2 事例の降雨分布図を図 2 に示す．
表１ 九州地方で確認された線状降水帯
No.

最初の検出時刻

最後の検出時刻

継続時間

1

07/03 19:30

07/04 00:20

04:50

2

07/03 23:20

07/04 10:50

11:30

3

07/05 21:20

07/06 00:00

02:40

4

07/06 03:50

07/06 06:40

02:50

5

07/06 04:10

07/06 10:40

06:30

6

07/06 13:00

07/06 15:40

02:40

7

07/06 14:00

07/06 22:00

08:00

8

07/07 04:30

07/07 07:40

03:10

9

07/07 10:50

07/07 12:40

01:50

10

07/07 22:10

07/08 02:00

03:50

11

07/08 05:40

07/08 08:00

02:20

12

07/10 13:00

07/10 16:30

03:30

13

07/11 06:10

07/11 07:40

01:30「氾濫発⽣情報」の発表状況
球磨川︓熊本県 ⼋代市 芦北町
球磨村 ⼈吉市 相良村（5時55分、7時50分、17時30分）

彦⼭川︓福岡県 添⽥町（15時50分）

図２ 線状降水帯の抽出結果の例 赤色楕円は検出された線状降水帯．青線は球磨川，筑後川を示す
謝辞：本研究は「SIP 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予測及び発達予測情報

筑後川︓⼤分県 ⽇⽥市（8時35分）の高度化と利活用に関する研究」の一環として行われた。

筑後川︓⼤分県 ⽇⽥市（1時00分、1時15分）
⼤分川︓⼤分県 由布市（0時40分）参考文献[1] 気象庁報道発表「平成 30 年 7 月豪雨」及び７月中旬以降の記録的な高温の特徴と要因について
https://www.jma.go.jp/jma/press/1808/10c/h30goukouon20180810.pdf― 227 ―

PR-44(P4P)

台 風 の 上 部 吹 き 出 し 層 雲 下 端 の mammatus 状 エ コ ー 構 造*大 東 忠 保 （ 防 災 科 研 ）・ 坪 木 和 久 ・ 篠 田 太 郎 ・ 民 田 晴 也 ・ 久 島 萌 人 （ 名 大 宇 地 研 ）・
山 田 広 幸 （ 琉 球 大 理 学 部 ）・ 岩 井 宏 徳 （ 情 報 通 信 研 究 機 構 ）1.

はじめに
台風（熱帯低気圧）上部において中心から吹き出す
上層雲は放射を介して台風の進路に影響を与えることが最近報告されている（例えば Fovell et al. 2016,
Meteor. Monogr.）。しかしながら、有効な観測機器が存在しなかったため台風の上層雲の構造については観
測がほとんど存在しない。今回、沖縄と神戸に雲レーダーを設置し、複数の台風の上層雲を観測したところ、上層雲の下端に mammatus に似た突起状のエコーが頻繁に観測された。mammatus は目視で確認されることが多いが、今回は目視では確認されていないためこのエコーを mammatus 状エコーとよぶ。
本研究では雲レーダーとラジオゾンデの観測から、mammatus 状エコーの構造と発生環境場を調べた。
2. 観測
名古屋大学が所有する Ka 帯（波長 8.6mm）雲レー
ダーを 2016 年と 2019 年に琉球大熱帯生物圏研究セン
ター瀬底施設（26.64°N、127.87°E、高度 24m）に、2018 年に神戸国際大学（34.68°N、135.27°E、高度26m）に設置し観測を行った。
データはビーム方向 75m、
角度方向 0.35°間隔で収録され、観測範囲は 30km である。PPI（水平）走査、RHI（鉛直）走査、および 2018
年 2019 年については 2 分間の鉛直方向 PPI 走査を組
み合わせて実施した。また、2016 年については情報通信研究機構沖縄電磁波技術センター（26.50°N、127.84°E、
高度 8m）から 5 回のゾンデ観測を行った。
3. mammatus 状エコー
沖縄において Chaba（2016）、Neoguri（2019）の、
神戸において Cimaron（2018）の外側の上層雲を雲レーダーによって観測した。図 1a に RHI 走査によって得られた Cimaron（2018）のレーダー反射強度を示す。
上層雲の下端には、幅 1～3km、深さ 500m～1km 程度の起伏のあるエコーが見られる。観測された台風では、全ての時間ではないが長時間このようなエコーが観測された。
高仰角（仰角 33.0）の PPI 走査によって得られたエコーを図 1b に示す。レーダーからの距離が最も近い部分のエコーが上層雲の下端を示すが、起伏のある構
造には方位角による構造の変化が見られなかった。このことは、波状雲のような 2 次元的な構造ではなく、多数の下向きの突起状のエコーによって構成されていることを示す。鉛直 PPI 観測によって得られた鉛直のドップラー速度は、下向きに突起した領域で下降流、エコーのくぼんだ領域で上昇流となっており、最大・最小ドップラー速度から下降流と上昇流の絶対値は1.5～2m s-1 と推定される。
唯一ゾンデ観測を実施した Chaba（2016）に関して、5 回の観測のうち 1 つのプロファイル（2016 年 10 月 3
日 1136 時放球）を図 2 に示す。上層雲の下端（高度11.1km）より下層には温位一定の層が 1km 程度形成されており（図 2a）、またそこでは下層では氷過飽和
度が 0 よりはるかに小さかった（図 2b）。したがってこの層では氷粒子の昇華が起こっていたと考えられる。

また、mammatus 状エコーが存在する上層雲下端を挟んで鉛直方向の風速の変化が大きかった（図 2c）。
4. まとめmammatus 状エコーは、3 つの台風観測で長時間観測され、台風の上層雲下端の一般的構造である可能性がある。同エコー周辺では乾燥層における粒子の昇華に伴う冷却や鉛直シアによって、比較的大きな鉛直運動が形成される可能性があり、また、この構造は上層雲の消失を促進している可能性がある。

図 1 2018 年 8 月 24 日、神戸に設置された雲レーダ
ーで観測された Cimaron（2018）のレーダー反射強度（dBZ）。
（a）6 時 2 分、方位角 180.0の RHI 画像、（b）6 時 1 分、仰角 33.0の PPI 画像。

図 2 沖縄において 2016 年 10 月 3 日 1136 時放球のゾンデで観測された、Chaba（2016）の上層雲下端付。
近の（a）温位（K）、（b）氷過飽和度、（c）風速（m s-1）

― 228 ―

PR-45(P3P)

令和元年東日本台風に伴う豪雨への中部山岳の影響*山 田 恭 平 (長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 ),1.

栗 林 正 俊 (長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 )水量が増加していた。これは、山岳の 600～1200 m のはじめに2019 年 10 月に発生した台風第 19 号「令和元年東日

標高帯が地形性降水に強く寄与していたことを示唆し本台風」は東日本を中心に記録的な豪雨をもたらした。

ており、赤石山脈の標高が 1200m 以下であれば水蒸気

長野県では千曲川が決壊し、甚大な被害が発生した。

が長野県南部に流入して天竜川流域で大雨になってい本研究では、台風に伴う豪雨と地形の関係を定量的にた可能性が高い。以上のことから、令和元年東日本台

評価するため、中部山岳の影響を中心に解析を行った。

風において中部山岳は北部の豪雨を助長したが、南部

2.

の豪雨を抑制していたといえる。

解析手法

降水計算には領域気象計算モデル WRF v3.6

[1]

を用

い、初期値・境界値には NCEP Final Analysis を用いた。
中部山岳の影響を評価するために通常の計算（CTRL）のほか、山岳の最大高度を 1800、1200、600 m までとする地形改変計算も行った（それぞれ LM1800、LM1200、LM600）。
山岳高度の影響を求めるため、令和元年東日本台風
において決壊した千曲川流域を含む北側と、決壊しなかった一級河川である天竜川流域を含む南側領域に長野県を分割し、各計算において南北それぞれの平均積
算降水量を見積もった。
3.

図１ WRF による台風期間中の積算降水量。
（a）CTRL、

結果

WRF による計算精度を確かめるため、台風の中心気(b)LM600－CTRL。

圧や速度は気象庁ベストトラックと比較するとともに、降水量は気象庁の気象官署や AMeDAS 合計 45 地点、
国土交通省の河川流域雨量計 497 地点、および気象庁
レーダー解析雨量と比較し、どちらもおおむね良い再現性を示した。
図 1 に WRF による 10 月 11〜15 日の積算降水量を示す。a は CTRL、b は LM600－CTRL で、青（赤）いほ
ど山によって降水が強化（弱化）されていたことを示す。台風は 12 日に 950hPa 以下の中心気圧で伊豆半島に上陸し、関東平野を通過しており、長野県内の降水図２ CTRL、LM1800、LM1200、LM600 での南部（X域は東から西〜北西へと伸びている。

軸）と北部（Y 軸）の積算降水量。エラーバーは北・

長野県は標高 3000m を超える赤石山脈などの高い山

南それぞれの領域の面積を 90〜110%まで変化させた岳を有するが、LM600 でも降水の基本的な空間分布は場合を示す。

CTRL と似通っていた。しかし、LM600 では赤石山脈の東(風上)側の降水が大きく減少して、南部の降水量が謝辞増加していた。また、北部でも山岳風上側での降水量

本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推の減少と風下側での増加があった。

進費（体系的番号 JPMEERF20192007）により実施した。

図 2 に長野県の南部と北部における CTRL、
LM1800、参考文献

LM1200、LM600 の空間平均した積算降水量を示す。

[1] Skamarock, W. C., et al., 2008: A description of theLM1800 と LM1200 は CTRL と比較して大きな変化はadvanced research WRF version 3. NCAR Technical Note

ないが、LM600 は、北側の降水量が減少し、南側の降-475, 113 pp.

― 229 ―

PR-46(P4P)2019 年 台 風 19 号 に 与 え た 中 部 山 岳 の 地 形 効 果 の 解 析*大 矢 康 裕 (岐 阜 大 学 ),

吉 野 純 (岐 阜 大 学 )はじめに2019 年は強い勢力のまま台風 15 号、19 号 (以降、
T15、T19)が相次いで東日本に上陸した．T15 の方は比較的狭い範囲で強風による被害をもたらした風台風、
T19 は広い範囲で大雨による災害をもたらした雨台風であった．気象庁 (2019)によれば、T19 の大雨の原因
は、大量の水蒸気の流れ込み、前線の形成・地形の効果による持続的な上昇流の生成、台風中心付近の発達した雨雲の直接的影響とされている．本研究では、特に、T19 による千曲川流域での大雨について、中部山
岳における地形効果に焦点を当てて、メソ気象モデル
MM5 により調査することが目的である．


図１ 21hr 後の降水量[mm/h]と地表面の風の流線(D3)．

計算手法

T19 が東日本を接近・通過した 2019 年 10 月 11 日 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)、9km①(D2)、3km (D3)、1km (D4)の 4 段階ネスティングにより、

碓氷峠

36 時間の数値積分を実施した．
②

結果と考察

解析結果の一例として、図１に 21hr 後の D3 の 10 月
12 日 09 時 Z の降水量と地表面風の流線、図２に水蒸気フラックス収束の鉛直積分と流線を示す．千曲川流域では、日本海から南下してきた水蒸気の流れが、①
図２ 同時刻の水蒸気 flux 収束と地表面風の流線(D3)．

と②の領域で強く収束していることが分かった．
①の領域の水蒸気フラックス収束は、関川と鳥居川に沿って南下した水蒸気の流れと、信濃川から入った
水蒸気の流れの収束、②の領域の収束は、①で合流して谷筋を南下する水蒸気の流れと、山越えしてきた水蒸気との収束によって発生したものと考えられる．
 碓氷峠から軽井沢付近の北緯 36.35 度における混合比の東西断面図を図３に示す．混合比 0.018 kg/kg を超える非常に湿った空気の層が 850 hPa 以上の高度に達しており、峠など比較的低い場所で大量の水蒸気が山越えしたことを裏付ける．同様に①の水蒸気について

碓氷峠(標高 950m)

解析した結果、ともに混合比は 0.012 kg/kg であった．
千曲川流域の大雨は、この２つの性質の異なった空気の収束によるものであると結論づけられる．

図３ 同時刻の混合比と風の N36.35 東西断面図(D3)．

― 230 ―

PR-47(P3P)

台 風 に 伴 う 北 向 き 水 蒸 気 フ ラ ッ ク ス の PRE へ の イ ン パ ク ト*斉 藤 和 雄 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 /気 象 研 究 所 /気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー )松信匠（筑波大学)

1.

はじめに

台風が日本の南海上にある時、本土で大雨が降ることがあり、台風によって水蒸気が日本の上空に運ばれ前線を刺激する、という説明がされる。この現象は、海外でも知られており、PRE と呼ばれている。Saito(2019) [1]は、2009 年第 18 号台風の接近時に西日本で観測された等高度線を横切る顕著な北向きの非地衡風について、高層観測データと JMA-NHM による再現実
験により調べ、その成因として水平風加速度成分による力学的成因で説明できることを示した。但し、PRE

図 2 左）10 月 7 日 00UTC の日本の南岸域(130-137 E, 30-33N)で平均した各高度の混合比（緑）と水蒸気量（青）、北向き風
速（赤）および水蒸気フラックス（黒）の鉛直プロファイル。
中）同じく非地衡風成分。右）感度実験における水蒸気プロ
ファイル（赤）。

に対する北向き非地衡風の影響に関しては、今後の課題となっていた。前回講演[2]では、台風に伴う非地衡

3.

感度実験

風による北向き水蒸気フラックスについて解析し、日図 2 で示した日本の南岸域での南風成分における非本の南岸域で平均した各高度の水蒸気量と、北向き風

地衡風の寄与分として、北向き非地衡風が正となる高速および水蒸気フラックスの鉛直プロファイルについ度の水蒸気を図 2 右のように減らして、モデルを 00て示した。ここでは、非地衡風による水蒸気輸送を削UTC(FT=6)からリスタートし、降水がどう変わるかをった場合に日本付近の降水がどの程度減るかを感度実調べた。図 3 は、標準実験における FT=6-12 の 6 時間

験で調べた結果[3]について報告する。

の降水量（左上）と感度実験での降水の減少、および西日本(130-137 E, 31-34N)域で平均した 1 時間降水強度

台風に伴う非地衡風と北向き水蒸気フラックスの時間変化である。下層の水蒸気を変えていないにも2009 年第 18 号台風の時の再現実験（2009 年 10 月

かかわらず、西日本の降水が減少しており、FT=8-9 で2.

6 日 18UTC のメソ解析を初期値とする水平解像度

は領域平均で約 30%に達している。

10km の JMA-NHM による 6 時間予報の結果[1]を図 1に示す。西日本で観測された等高線を横切って台風か
ら北に向かう風が再現されている。
図 2 に日本の南岸域(130-137 E, 30-33 N)で平均した
各高度の水蒸気量と、北向き風速および水蒸気フラッ
クスの鉛直プロファイル[2]を示す。北向き風速は 3km
より上で正となり、300hPa（約 9km）高度で最大値となりこの高度においては非地衡風成分が 70%近くを占めている。

図 3 左上）標準実験における FT=6-12 の 6 時間の降水量。左下）感度実験における降水の減少。右）西日本(130-137 E,
31-34N)域で平均した 1 時間降水強度の時間変化。

参考文献[1] Saito, K., 2019: On the northward ageostrophic winds associatedwith a tropical cyclone. SOLA, 15, 222-227.
[2]斉藤和雄・松信匠, 2020: 台風に伴う非地衡風による北向き
水蒸気フラックス, 気象学会春季大会, A407.
図 1 左）10 月 7 日 00UTC の前 3 時間降水量と地表風。
右）300hPa 高度場と水平風ベクトル[1]。

[3] Saito, K. and T. Matsunobu, 2020, Northward moisturetransport associated with a tropical cyclone and its impact
on PRE. SOLA (submitted).

― 231 ―

PR-48(P4P)

令和元年台風第 15 号の発雷極性の特徴
原 岡 秀 樹（ フ ラ ン ク リ ン・ジ ャ パ ン ），小 林 文 明（ 防 大 地 球 ），岩 下 久 人（ 明 星 電 気 ），諸 富 和 臣 ・ 嶋 村 重 治 （ 日 本 無 線 ）， 鷹 野 敏 明 ・ 高 村 民 雄 ・ 樋 口 篤 志 （ 千 葉 大 ）

多くの雷放電が見られ、落雷は半数以上が正極性で、はじめに台風に伴う発雷に関しては、その頻度、極性、エネ

雲放電を落雷の  倍以上観測した。また、スパイラル

ルギーなど未だ不明な点が多い。令和元年台風第 15 号

バンド 外縁 での落雷  時～ 時 は、夏季に一般的な(以下、台風 15 号と言う。)は、9 月 9 日に千葉県に上負極性が多かった。以下、時系列で説明する。

陸して、関東に甚大な被害をもたらした。本発表では、

 台風が小笠原諸島付近にあった  日  時過ぎから雲台風 15 号に伴う雷活動を、雷放電（雲放電と落雷）、

放電が始まり、伊豆諸島通過中の  日  時頃から眼のその極性に着目して調べた特徴と、過去 5 年間に日本壁雲付近で発雷が増え、 日  時から  時までの落雷へ上陸又は接近した台風の雷活動を比較した結果につ 回 は が正極性で､雲放電  回 は発雷の  割

いて報告する。

近くを占め ％が正極性であった。そして、台風が関

東に近づくと神津島付近  時半頃）から発雷は収まっ

雷観測データ及び解析手法

 雷観測ネットワーク「JLDN （Japanese Lightning

た。三浦半島に近づいた  日  時前から  時頃まで房Detection Network）」（雷検知可能範囲は最も近いセンサ

総沖の外縁で発雷が一時活発化し、落雷  回 の ％ーから約 625km 以内)で捉えた台風 15 号周辺の落雷・は負極性であったが雲放電  回 の ％は正極性で雲放電（正又は負極性）と、過去 5 年間に日本に上陸あった。台風が千葉市に上陸  時前 して鹿島灘に抜け又は接近した台風に伴う発雷の特徴を比較するため、る  時前から再び目の壁雲付近で発雷が活発となり、

気象庁 HP「台風経路図・位置表」に基づき日本に上陸

日  時から  時までの落雷（ 回）は ％が正極性

又は接近した台風の 3 時、9 時、15 時、21 時の中心位で、雲放電  回）も ％が正極性であった。その後、置を中央に、前後 3 時間(6 時間毎)の 1000km 四方の落

 日  時頃から発雷は急速に減少した。

雷と、120km 四方の落雷及び雲放電を極性別に調べた。

 過去  年間の台風に伴う発雷との比較

 今回調べた台風の数と発雷があった台風、極性別落

台風  号に伴う雷放電の特徴

台風  号に伴う落雷及び雲放電の位置を図１に示す。
伊豆諸島周辺及び鹿島灘など海上では眼の壁雲付近で

雷、雲放電の数を表１に示す。台風  個の内 NP
四方では  個に落雷があり、年によって落雷や雲放電の数に差はあるものの、NP 四方では負極性の落雷が多く、NP 四方の眼の壁雲付近では正極性の雲放電が多かった。また、NP 四方でも負極性の落雷が正極性よりも多い期間が多数を占め、台風  号のように正極性の落雷が負極性よりも多い期間 落雷  回以上／
時間を基準 のある台風は  個で、その期間は  と少なく、台風  号のように眼の壁雲付近で継続的に正極性の落雷が多い台風は確認できなかった。
表１ 台風に伴う発雷の集計表（全期間数：997）

図１  月  日  時～ 日  時の発雷位置

― 232 ―

PR-49(P3P)

東京都内で夏季に発生した短時間強雨時の地上風収束の特徴*瀬戸芳一（都立大・都市環境），常松展充（東京都環境科学研究所），高橋日出男（都立大）1.

はじめに
近年，夏季に頻発する短時間強雨に伴い，東京都内においても浸水や道路冠水といった被害が多発している．短時間強雨をもたらす積乱雲の発達過程を考えると，強雨の発生前には上昇流に対応した地上風の収束を伴うことが想定される．本研
究では，明瞭な地域性が認められる強雨発生の事
前予測に向けて，都内を中心に観測された高密度な気象データをもとに強雨事例を抽出し，強雨直前における地上風収束の特徴について解析した．
2. 資料と方法
気象庁アメダスに加えて，東京都水防災雨量計（98 地点），大気汚染常時監視測定局の地上風データ（44 地点）を用いた．解析には 10 分値を用い，解析期間は 2011 年から 2015 年（5 年間）の 7～9 月（ただし風データ未取得の 2013 年 9 月を除く）とした．地上風は，観測点周辺の土地利用状
況から推定した地表面粗度により対数則を用いて高度 10 m 風速に統一した．発散量は，約 2.5 km
間隔の格子点に半径 6 km 以内にある観測点の風を距離の逆数で重み付け平均して内挿し，各格子点周囲の値に平面近似法を適用して算出した．
発散量は時間変化が大きく，強雨直前に現れる
持続した収束の増大をとらえにくい．そこで，土砂災害の発生指標として雨量から簡便に求められる実効雨量と同様の考え方により，発散量を経過時間で重み付け平均した値を「実効収束量」として定義した．実効収束量 D は次式で求められる．
��

𝐷𝐷 𝐷 �∑ 0.5� ∙ 𝑑𝑑� � � ∑ 0.5�

ここで，d i は i 分前の発散量（i: 0～90 分前），Tは半減期であり 30 分とした．発散（d i>0）は，d i=0―発散量―前90分加重平均発散量（実効収束量）(×10-5/s)
30

■10分間
降水量
(mm)
12

20

10

10

8

0

6

-10

4

-20

2

-30

として算出した．実効収束量は，収束による上昇流に伴って，付近の上空に持ち上げられた空気や水蒸気の量に対応することが期待される．
強雨事例は，まず 10 分間降水量 1 mm 以上かつ直前 60 分の降水量 1 mm 未満の時刻を降水開始と定義し，降水開始と同時または無降水を挟まずに
60 分以内に 5 mm/10 分以上が観測された最初の事例を抽出した．発散量が算出できた 91 観測点における，延べ 2064 回の強雨事例を対象とした．
3. 結果
強雨事例における降水開始前後の実効収束量の時間変化を検討した結果，全期間の 10 パーセンタ
イル値（以下，%値）に相当する実効収束量が，降水開始の 60 分前で約 25%，10 分前で約 40%の強雨事例でみられた．また，東京都区部西部を中心に強雨となった 2013 年 8 月 12 日の事例においても，強雨発生の数十分前から顕著な収束の増大（実効収束量の減少）が認められ，強雨域の移動とよく対応していた．
東京都付近の大気安定度（気象庁 MSM から 3
時間毎に算出）が一定基準（SSI≦3.02，K-index≧31.94）を満たす不安定時の強雨事例を対象に，全期間の実効収束量 1%値を閾値とし，各地点の閾値に到達後，最後に満たしてから 2 時間後までの，強雨の捕捉率や空振り率を調べた．閾値到達
回数は 1 年あたり 14.6 回（91 地点平均）で，強雨の捕捉率は 20～40%，空振り率は 80～92%程度（5mm/10 分以上の観測有無から算出）であった．
また閾値到達後，強雨発生までの時間の中央値は50 分であった．閾値を小さくするほど閾値到達回
数や空振りは減少するが，見逃しが増加し強雨発生までの時間も短くなる傾向にあった．

0:00 3:00 6:00 9:00 12:00 15:00 18:00 21:00 0:00
時刻0

図 1 鞍尾根橋（小金井市）における 2011 年 7 月 30 日の降水量と最寄り格子点の発散量と実効収束量．

図 2 強雨事例時の降水量と実効収束量分布の例（2013 年 8 月
12 日）．緑色は前 2 時間に実効収束量閾値に達した地点．

― 233 ―

PR-50+(P4P, D3A)

Numerical study of water origins within explosive cyclone
system developing in the vicinity of Japan*Xiaoyang Li and Ryuichi Kawamura (Faculty of Science, Kyushu University),
Atsuko Sugimoto (Arctic Research Center, Hokkaido University ; Graduate School ofEnvironmental Science , Hokkaido University ),Kei Yoshimura ( Atmosphere and Ocean Research Institute, The Uni versity of Tokyo)
1. Introduction

In midlatitude regions, explosive cyclones attract
attentions as one of severe weather disasters with heavy
precipitation and strong wind. As source of moisture andlatent heating, water vapor is one key factor on developmentof explosive cyclone. The purpose of this study is to clarify
water origins within warm and cold front systems of
explosive extratropical cyclones developing in the vicinity ofJapan.

2. Methods

A colored moisture analysis (CMA) with isotopic regional
spectral model (isoRSM) was conducted to track waterorigins in an explosive extratropical cyclone that occurred in
December 2014. The isoRSM was developed by Yoshimura
et al. (2010) and incorporated the isotopic processes forwater vapor as tracers. To validate isoRSM’s performance,
consecutive observations of isotopic composition inprecipitation at Sapporo were conducted during the event.

3. Results

The isoRSM successfully simulated precipitation rate andisotopic composition at Sapporo (Fig. 1). In the first half
event during warm front and warm sector passage from 03
a.m. to 09 a.m. (UTC time) on December 1, both simulations
and observations showed decrease in δD and d-excess, andincrease in precipitation rate and total precipitable water.
According to the CMA, moisture from northwest Pacific
Ocean was dominant and showed increase trend, whereasmoisture from East Asian Continent and other tropicaloceans decreased slowly.
In the second half event during cold front passage from 09
a.m. to 15 (UTC time) on December 1, the simulations
exhibited uptrend in δD and d-excess, and decline inprecipitation rate and total precipitable water. Regarding
water origins, moisture from the Sea of Japan and East AsianContinent gradually increased and became dominant, while
moisture from northwest Pacific Ocean and other tropicalseas went down rapidly.

Sea of Japan with high δD and d-excess, arising from
relatively strong continent-origin wind with low humidity
and temperature during evaporation and subsequent lightrainfall in the upstream region. In addition, decreasing
moisture from the northwest Pacific Ocean and other tropicalseas also resulted in increase of δD and d-excess in cold front
precipitation.
Our results indicated thatmoisture of warm front andwarm sector is mainlytransported along the WCB
from the northwest Pacific
Ocean and other tropicaloceans with low δD andd-excess, whereas moisturefrom the Sea of Japan andEast Asian Continentcontributed more to cold
front with high δD andd-excess. We will further
examinewhetherthephenomenon described inthis study can also be foundin other explosive cyclones.
Fig. 1 Time series of precipitation rate (a), δD (b) andd-excess (c) for observations (solid line with filled circles)
and simulations (dashed line with open circles) at Sapporo.

4. Discussion

The decrease of δD and d-excess in precipitation of warm
front and warm sector is attributable to increasing moisturetransported along the warm conveyor belt (WCB) from thenorthwest Pacific Ocean and other tropical oceans with low
δD and d-excess (Fig. 2), resulting from relatively weakmaritime wind with high humidity and temperature near thesea surface during evaporation and subsequent relatively
heavy precipitation in the upstream region. On the contrary,in the second half event, the uptrend of δD and d-excess incold front precipitation is due to increased moisture from theFig. 2 Simulated total precipitable water (shaded, unit is mm)
and sea level pressure (white contours) at 09UTC on Dec. 1
References[1] Yoshimura, K., et al., 2010, J Geophys Res, 115:D18114.

― 234 ―

PR-51(P3P)

二重偏波レーダーで捉えたダウンバースト発生前後における降水粒子の時空間分布特性*梅 原 章 仁 (気 象 研 究 所 ), 南 雲 信 宏 , 山 内 洋 (気 象 庁 観 測 部 )
1.

分前の間に，鉛直存在率比が 1 を超えていた．DB 極大時

はじめに
主な突風災害の一つであるダウンバースト（以下 DB）の刻後に，雹の格子数，鉛直存在率比のピークがあり，0℃発生には，積乱雲内の微物理構造が深く関係している．

高度以上の雨滴の格子数は急激に減少していた．

例えば，Mahale et al. (2016) は，DB をもたらした積乱雲

4.

まとめと今後の二重偏波レーダー観測により，①雹の生成に先行して今回の典型事例では，雹と 0℃高度以上の雨滴につい

上昇流域を示す Zdr カラムが増大，②雹の生成と共に Zdrて，鉛直方向（鉛直存在率），水平方向（格子数）の時空間

カラムが小さくなり，③雹の落下と共に DB が発生する，と変化に注目することで，DB 発生に向けた各粒子の挙動のいった微物理構造の時空間変化を示した[1]．

特徴を確認することができた．今後は，事例数を増やし，本発表では，将来的な DB の前兆把握を目指し，二重DB の前兆把握指標として利用可能性を検討する．

偏波レーダーによる降水粒子判別手法[2]を用いて，先行研究[1]の①②③の挙動に注目し，DB 発生前後における降水粒子種別の時空間変化特性を考察する．
2.

解析手法
2018 年 8 月 27 日 1940JST 頃，東京都杉並区・練馬区に JEF0 の被害をもたらした DB 事例を対象とした．解析には，成田空港の二重偏波空港気象ドップラーレーダー（以下，成田 DRAW）データに降水粒子判別手法[2]を適用し

図 1：2018 年 8 月 27 日 19 時 30~35 分の成田 DRAW 降水粒子

た結果を用いた．粒子判別結果の内，雹と，0℃高度以上

判別結果により作成した，(a)雹の鉛直存在率，(b) 0℃高度以上の雨滴（強い上昇流域に存在すると考えられる粒子）に注の雨滴の鉛直存在率に対する雹の鉛直存在率の比．グレー領域

目し，1 ㎞四方格子内における全高度（0.7～17.0°の 11

はその他の粒子の存在域．

仰角）に存在する注目粒子のデータビン数が，同領域内の全降水粒子のデータビン数に占める割合を鉛直存在率（%）と定義し，その時空間変化を，被害地点から数十メー
トル以内に位置するアメダス練馬のデータと比較した．
3.

結果と考察
図 1(a)に雹の鉛直存在率を，図 1(b)に 0℃高度以上の雨滴の鉛直存在率に対する雹の鉛直存在率の比（以下，
単に鉛直存在率比）をそれぞれ示す．アメダス練馬（図2(b)）で最大瞬間風速 25.1 m/s を観測した時刻（19：46，以下 DB 極大時刻）の約 10～15 分前では，雹の鉛直存在率

図 2：(a) 図１描画領域内における鉛直存在率 10%以上の格子数

が被害地点周辺で大きくなり，セルの北側で鉛直存在率（赤線：雹，青線：0℃高度以上の雨滴），鉛直存在率比の平均

比の高い領域が生じ始めており，セルの北側に降雹域，（緑線）の時系列図，(b)アメダス練馬における降水強度（棒），最南側に上昇流域をもつ構造が読み取れる．

大瞬間風速（緑），気温（橙）の時系列図．

図 2 に雹及び 0℃高度以上の雨滴について，それぞれの鉛直存在率が 10%以上の格子数（以下単に格子数）及

参考文献：[1] Mahale et al., 2016, J. Appl. Meteor. Climatol.,び鉛直存在率比の領域内平均の時系列とアメダス練馬の55, 2635–2655. [2] 梅原ほか，A404，日本気象学会 2019

地上観測との対応を示す．DB 極大時刻の約 30 分前頃か

年度秋季大会ら，0℃高度以上の雨滴の格子数が上昇，これを追う形で

謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP19K23466 の助成を受け

20 分前頃から雹の格子数も上昇，DB 極大時刻の 10～15

たものです．

― 235 ―

PR-52(P4P)

令和元年房総半島台風に伴う強風の特徴*益子 渉 （気象研究所）
１．はじめに
令和元年房総半島台風（T1915 号）は、気象庁ベストト
ラックデータとして上陸時の記録が始まった 1991 年以降において最も強い勢力で関東に上陸した台風となり、関東地方を中心に多くの地点で観測史上 1 位の最大風
速・最大瞬間風速を記録した。これにより、房総半島を中心に住家被害や大規模停電など甚大な被害をもたらされた。前回（2020 年春季大会予稿集 A158）は、1994 年
以降東京湾付近を通過した台風についてアメダスデータ等を用いて調査し、台風中心から半径 25km 以内において最大風速（10 分平均風速）25m/s 以上が観測されたものは T1919 号、T1915 号、T0422 号、T0115 号の４つしかなく、この内、T1915 号のような軸対称に近い発達した成熟期の構造を維持していたものは T0115 号のみである
ことを示した。今回は、房総半島でみられた突風性の強風について解析を行った。
２．房総半島における突風性強風の特徴
台風は、約 7m/s のゆっくりとした速さで東京湾を通過し、台風のトラック近傍の左右両側で顕著な最大瞬間風速が観測されていた（図 1）。一般に沿岸部で風速が大きくなっているが、千葉や木更津などでは南東から東南東の風となっており、陸側からの風にも関わらず顕著な強風となっていたことが分かる。千葉における時系列をみると、03:10JST 頃から眼の壁雲に伴う最大瞬間風速
57.5m/s（04:28JST）が観測されるまでの間、5～10 分スケールで風速が大きく振動し、各地点の期間内最大瞬間風
速はその振動の影響もあって顕著に大きくなっていたといえる（図 2）
。突風率（3 秒平均風速/10 分平均風速）を求めると千葉では 1.6 を超えており、木更津においては
2.1 に達していた。羽田空港レーダーによるドップラー速度場をみると、下層において、先行研究（e.g., Wurman andWinslow 1998, Science）で指摘されているようなストリー
ク構造が明瞭に確認された（図 3a）。気象庁非静力学モデ
ルを用いて気象庁メソ客観解析値を初期値・境界値にした水平解像度 250m の数値シミュレーションを行ったと
ころ、台風の中心気圧は約 10hPa 高かったものの、観測と同じようにストリーク構造が再現された（図 3b）。シミュレーション結果を用いて台風に伴う期間内最大風速・風向を求めたところ、木更津付近から千葉にかけての内房を中心に、谷筋に沿うような南東風系に伴って最大風速が再現されていた（図 4）。これらのことから、千葉や木更津で観測された顕著な最大瞬間風速は、T1915 号の発達した成熟期の構造に伴うものだけではなく、下層のストリーク構造や地形の影響も受けていたと考えられる。
謝辞：本研究の一部は科学研究費助成事業（19k24677, 20K04071）の助成による．

図 1．令和元年房総半島台風による期間内のアメダスの最大
瞬間風速・風向の分布．黒太線は台風中心のトラック．

図 2．千葉特別地域観測所における 3 秒平均風速（黒）、風向（緑）、
気圧（赤）の時系列．

図 3．(a) 羽田空港レーダーによって 03:20JST に観測された
仰角 0.7 度のドップラー速度場．(b) 数値シミュレーショ
ンによって再現された 02:50JST の高度約 54m の風速（シェイド）と海面気圧（コンター）．

図 4．(a) 房総半島付近の標高．(b) 数値シミュレーション
によって再現された台風に伴う高度約10m の最大風速（シェイド）と最大風速時の風向（矢印）．

― 236 ―

PR-53(P3P)

秩父盆地における雲海出現の月別変化および発生時の特徴について*田 嶋 壯 太 (立 正 大 ・ 院 ),1. はじめに
盆地霧の出現時に，盆地周囲の標高の高い場所から見下ろすと，それは「雲海」と呼ばれ，各地で観光資源として活用されている．秩父盆地も近年，都心に近い雲海の鑑賞スポットとして注目され始めている．そこで，秩父市が雲海ライブカメラを設置し，秩父盆地の雲海の様子をインターネット上に公開したり，西武
鉄道株式会社が秩父の絶景を観望するツアーに雲海を組み入れたりするなど，観光資源の一つとして積極的に活用され始めている．今後さらに雲海を観光資源として活用するためには，雲海の形成機構についてさらに理解を深め，より正確な雲海の出現予測手法を確立する必要がある．そこで，本研究では，秩父盆地における年間の発生状況について現地観測に基づき調査し，雲海が発生するメカニズムを明らかにすることを目的とする．
2. 研究手法
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観測できる測器を設置し観測を5 か所で行った．温湿度センサーは重田（2012）を参考に制作した自然通風式シェルター内に入れ，街灯などに地表面から 2.5m の高さに設置した．雲海発生時の盆地内での逆転層の有無については，盆地内の 5 高度で観測データから少なくとも 1 層で気温の逆転が見られていれば逆転層を伴う事例とした．ただし，観測測器の器差が最大で 0.4℃程度あったため，上層が下層より0.4℃以上高い時に逆転層と判断した．また，秩父特別地域気象観測所の風向・風速のデータも利用した．
雲海が発生しているかの確認には，秩父市が設置している秩父雲海ライブカメラのデータを利用した．
雲海とは，標高の高い場所から見ると霧が海の様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ライブカメラの画像から，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，典型的な雲海事例を抽出した．
本研究の解析対象期間は，2018 年10 月19 日から2019
年 10 月 18 日とする．独自観測測器の整備による欠測
期間は 2019 年 8 月 20 日から 2019 年 10 月 2 日である．

渡 来 靖 (立 正 大 )

図 1：2018 年 10 月 19 日～2019 年 10 月 18 日の月別雲
海出現数（橙：逆転層有，青：逆転層無，黒：地上観測の欠測により逆転層の有無が不明な事例）
3. 結果及び考察
解析対象期間に全 16 事例の雲海が抽出された．月毎の雲海出現数（図 1）によると，秋に 9 事例と最も多く，
次いで晩冬から春にかけても 4 事例確認できた．一般
的に雲海が発生しやすいと言われている秋に加え，秩父盆地では晩冬から春にかけても雲海が比較的発生しやすい季節だと考えられる．
雲海発生時の盆地内における逆転層の有無に注目して分類すると，逆転層形成時が 11 事例，逆転層非形成
時が 3 事例あった．
逆転層形成時の 11 事例について，気温の変化を見ると，日中から翌日の早朝にかけて気温が下降していた．
雲海発生時の風速はどの事例についても 1m/s 程度かそれ以下だった．これらの雲海は放射霧の可能性が高いと推測される．
一方，逆転層非形成時の 3 事例について見ると，そのうち 1 つは逆転層形成時のような気温の下降が見られた．この事例については逆転層発生時と同じく放射霧によるものだと考えられる．しかし，他の 2 つについては日中から早朝にかけて気温の変化がほとんどなかったため，放射霧ではないと考えられる．この 2 事
例の天気は雨またはみぞれが降っており，風速については逆転層形成時と同様に1m/s 程度かそれ以下だった．
降水や地表面からの蒸発により飽和に達したことで雲海が発生したと考えられるが，詳細については今後さらに調査する必要がある．
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.

― 237 ―

PR-54(P4P)2018 年 8 月 27 日に関東地方周辺に発生した雷雲の観測(その 2)*

岩田和樹，纐纈丈晴, 高橋暢宏(名古屋大学宇宙地球環境研究所)1.

 日本無線(株)から提供された PAWR のデータとのはじめに2018 年 8 月 27 日に関東地方で発生した雷雲のケー

デュアルドップラー解析を行い，風速場を推定し，スに関して，
気象学会 2020 年度春季大会(P.112)では，発雷と上昇流の関連を確認すると伴に，エコー頂と降雹の可能性において MP-PAWR から得た偏波パラ

発雷数の時間変化の比較など，発雷数と対応の良い

メータと関連付けて報告したが，今回は発雷数が多パラメータを検討する． 

い領域および時刻で偏波パラメータとの対応関係に注目した．発雷数のデータは，気象庁の LIDEN，(株)中電シーティーアイの LLS を用いた．
2.

観測結果・考察
MP-PAWR では，ZH に加えて，レーダー反射因子

差(ZDR)，偏波間相関係数(ρHV)，伝搬位相差変化率(KDP)等のパラメータを観測できる．ZH と ZDR はKDP の値を用いて減衰補正[1]を行った．
図 1 は雷雲を含む緯度経度 0.5°×0.5°の領域に

図 1. LIDEN, LLS による緯度 35.5-36.0 度，経度 139.5140.0 度の範囲における発雷数の時間変化

おける雲放電，正極性雷，負極性雷の時間変化を示す．雲放電は LIDEN，対地放電は LLS から得た．雲放電と対地放電は，ほぼ同時刻で増加し，減少した．
今回の事例で，発雷は緯度 35.5-36.0 度，経度 139.5140.0 度の領域でほとんど発生して，特に 19 時 35 分
から 20 時では，緯度 35.7-.5.75 度，経度 139.65-139.7度の領域に集中していた．
図 2 に雲放電が集中していた領域における ZHZDRKDPρHV の時間高度断面図を示した．図 において 19 時 38 分から 44 分までの雲放電を第 1 ピークとし，19 時 54 分から 20 時までを第 2 ピークとした．図 2 と比較すると第 1 ピークで，高度 6km 以
上で 40dBZ 以上の領域が存在していた．第  ピーク
では，高度 5km 以上で 50dBZ 以上の領域が存在し，
発雷数が大きい第 2 ピークで，より強い ZH を確認できた．また，高度 5NP 以上で，ZDR が-2 から-1 か図 2. 19 時 35 分から 20 時における緯度 35.7-35.75

つ KDP が 0 から 1 の領域が存在した．したがって，度，
経度 139.65-139.7 度の領域での ZH, ZDR, KDP, ρHV

球形に近く小さい霰が広範囲に存在することが示唆の時間高度断面される．しかし，この場合 ρHV は 0.85 から 0.90 と低い値を示す領域もあるため，解釈が難しく，混合

参考文献

相の可能性も考えられる．また，19 時 50 分ごろの

[1] Park et al., J. Atmos. Oceanic Technol., 22, 1621-1632.

下層で負の ZDR に対し，大きい KDP，小さい ρHVが現れることから上記の仮説を裏付ける．

謝辞：MP-PAWR は内閣府 SIP 第一期に開発された．



LIDEN は，気象庁のデータを使用させていただいた，

3.

今後の計画

LLS は，(株)中電シーティーアイから提供頂いた．

― 238 ―

PR-55+(P3P, D3A)

ä=4$7$Đë-ÂÎČj  Å  Ē *Ü © ã Ē ¹ Ô ¯ é (đ Û  Ð  ), ð c å ( ~    ć )
1.

はじめに

Č=àu#9]-{ºĐ)./0Ød '$

¨ 30 Đ 24 `-{,%'wºĀ '+đ¡ 3km (./0p({ðĐ(%$

$ 9 ¶ 30 ²yt 6 µz;đÛăÄx( JEF1-äïÕÒ $Đ-?BGZUAXNXL

謝辞(äÕÒ!9).-ak(.7,¸Ýâ.¯ĂßÚßÝù 18H01682 -­¬=}n-ÂÎČäòČ(%$(jYðc 2019)('Ā37:$1$ďUZHZ.êvÚ SCOPE

%$)<%'9(.-ÂÎČ-½(165009001)-õ=}'®o:$

ÿ=´7,!9$3UZHZô»5QJTs·m,69ô»=î%$|ì¯Ï
[1] jÅĒðcå, 2019, ²¸Àøgąð­Ăkg

2.

÷Ëñ³Ċ, 148, 6-9.

解析

UZHZô»,._) 'đÛUZHZMIKWZD=½¨!9Ĕ- MP UZHZ(ÌĂď))Àø ©UZHZ-JZG=ÓÑ-Í¦=ª«!9$3MSM s·m5B@XLPVO>ASJ
ZG4Ó$3.

解析結果

ä.ĔlÕÒ $)<%'9ï.
ē&×-òČđÛ\ã=ýā $ 6 µzĎ,ÕÒ'8b&×- 8 µzĎ.Ê°Č-2óÈ:'9:7.":4ē,Þ!6+Đ,h{ºĐ,6%'jÉ7đÛ,¿)\Ĉ '
9ÂÎČ,694-(8?BGZUAXNXL6
84.9,Đ^¥7ċ:'94-(%$  

,9Đ  1<8-ĆÁ¢¡)

\ÀÃĐþ-r

:7.\eü-{ºĐ,./0Ød!9ă
20km /*-Î(t¤-Č-Ąĉ. 810km /*((%$ÂÎČ-ú.\)\ã-ĐF?Z-,/0ç wº(840dBZ f\-¢
CEZ.đ¡ 4000m (/0Æ!96+í-iČ(9)<%$:7-ÀÃ½ÿ)Č-£§.ftđÛ,'óÈ:$Đë-ÂÎČ(¹Ô
7 2015))/0¾(%$Âă..9,
4-(9))4,đ455i%$àuþ¡.
wwð, 16.9m/s (8800hPa č-Đ)/0î(%$ÑĐ- 80%á¡(àu '$)<%$đ¡ 1km ,9òČq-ÀÃ( 2).{ðæ,ä\-Ç,h ûö37:$/OID
CEZÖ+¾Ù4Þ '$[±wºn.ĐF?
Z-,/0ç 6+{ðĐö37:ÂÎ 

― 239 ―

,9    -JR?Tô»è¼

PR-56(P4P)2019 年 10 月 12 日 に 市 原 市 に 被 害 を も た ら し た 竜 巻 の二重偏波特性について（その２）*梅 原 章 仁 , 足 立 透 , 益 子 渉 (気 象 研 究 所 ) , 山 内 洋 ( 気 象 庁 観 測 部 )1.

前の 0807JST 頃に被害地点の進行方向手前で検出されはじめに二重偏波レーダーで竜巻を観測した際，Tornadic

始め，時間経過とともに風下（南南西）側及び鉛直方向に

Debris Signature [1]（以下 TDS）と呼ばれる竜巻飛散物

広がり，最高で約 2.5km にまで達した．最初に検出条件 Bの存在を示す特徴が見られることが知られているが，を満たしたビンは反射強度（40.9 (dBZ)）以外（ρhv = 0.77，

TDS の国内での報告例は極めて少ない．

Zdr = 0.42(dB)）は条件A を満たしており，本格的な被害が前回大会にて，我々は，台風第 19 号に伴い千葉県市

始まる前（被害域に至る前）に疎な/小さな飛散物が捉えら

原市で JEF2 スケールの被害をもたらした竜巻（2019

れていた可能性がある．講演では，フェーズドアレイレー

年 10 月 12 日午前 8 時 8 分頃発生）について，国内でダーによる詳細な渦の解析結果[3]と比較して TDS 巻き上

初めて 2 台の二重偏波レーダーにより，明瞭な TDS をげの様子を考察する．

捉えたことを報告した[2]．本発表では，この TDS の，より詳細な時間変化について考察する．
2.

データと解析手法
解析には羽田空港及び成田空港の，二重偏波機能を持つ空港気象ドップラーレーダー（DRAW）のデータを用いた．この２つの DRAW は，方位分解能 0.7 度，
距離分解能 150m，探知範囲 120km であり，5 分毎に

図 1：2019 年 10 月 12 日 0809JST 頃の成田 DRAW 仰角 0.7

15 仰角 PPI 観測（0.7，17.0，12.5，0.7，9.2，6.9，5.1，

度PPI観測による，(a)反射強度（Zhh），(b)偏波間相関係数（ρhv），

0.7，3.8，2.8，2.1，0.7，1.5，1.1，0.7 度）を行ってい(c)反射因子差（Zdr）をそれぞれ示す．破線は被害地点を示す．

る．被害地点は羽田及び成田 DRAW からそれぞれ約39.3km，約 33.8km の距離にあった（予稿では羽田
DRAW の観測結果は割愛する）．
TDS の空間分布を把握するため，クラッタ除去後のデータの各ビンに，既往研究[1]による抽出条件 A（Zhh>
45 dBZ，かつ ρhv < 0.8，かつ Zdr < 0.5 dB，かつフック
エコーが存在，かつ速度の渦パターンが存在）と連続性を確認しつつ閾値を緩和した抽出条件 B（Zhh> 40
dBZ，かつ ρhv < 0.9，かつ Zdr < 1.0 dB，かつフックエ
コーが存在，かつ速度の渦パターンが存在）により，
TDS を抽出した．
3.

図 2： (a) 2019 年 10 月 12 日 0805JST～0815JST の成田

結果と考察
図 1 に成田 DRAW で観測した竜巻発生時刻頃の TDSDRAW 全仰角 PPI 観測から抽出した TDS の空間分布（上図は，を示す．明瞭なフックエコー（図 1(a)），40m/s 以上の視線

高度経度断面，下図は緯度経度分布） ，(b) (a)の TDS を

風速を持つ渦パターン （図略）に加え，ρhv が極端に低0805JSTからの経過秒により色付けした図（同上）．図中黒破線はく（図 1(b)），かつ Zdr が小さい領域（図略）が観測さ

被害地点を示す．抽出条件詳細は 2 項参照．

れており，TDS の抽出条件を満たした．

参考文献：[1] Ryzhkov et al., 2005, J. Appl. Meteor., 44,

条件 A により抽出した TDS（図 2(a)中の赤点）は，被害地点に到達してから検出され始め，被害地点通過中に最557–570. [2]梅原・山内，P210，日本気象学会 2020 年度
春季大会． [3]足立・益子，A152，同上．

大で高度約800m にまで分布していた．条件B で抽出した

謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP17K13007，JP19K23466，

領域（図 2(a)中の緑点）は，竜巻発生時刻（0808JST）より

JP20K04071 の助成を受けたものです．

― 240 ―

PR-57(P3P)

竜巻の強さと温帯低気圧の関係*栃 本 英 伍 1 ・ 新 野 宏 １（ 1： 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）


はじめに

竜巻は水平スケールが極めて小さな現象ではあるが、その発生は温帯低気圧などの総観場と密接に関係している。特に温帯低気圧の暖域で竜巻が発生することが多いことが知られている（Newton 1967）。Tochimoto and Niino (2016)は、竜巻大発生を生ずる低気圧と生じない低気圧の構造の違いを明らかにした。一方、竜巻の強さと温帯低気圧の構造や強度の関係
は十分に理解されていない。
そこで本研究は、米国で発生する竜巻の強さと温帯低気圧の関係を明らかにするために、JRA-55 を用いてコンポジット
解析を行った。
2.

解析期間と解析方法
解析期間は 1959 年〜2017 年の春季(MAM)、秋季（SON）、
冬期（DJF）である。使用したデータは JRA-55(Kobayashi et al.
2015)で、水平格子間隔は 1.25 度、時間間隔は 6 時間である。
温帯低気圧の客観的抽出には Hodges (1994, 1995, 1999)の手法
を 用 い た 。 竜 巻 は 、 Storm Prediction Center(https://www.spc.noaa.gov/wcm/index.html #data)のデータを用いた。
また、低気圧の構造を調べるために Key Time (KT)を竜巻が発生した時刻に最も近い時刻とし、その前 48 時間(KT-48)〜
KT の時間発展を調べた。竜巻の強度と温帯低気圧の関係を調べるために、強い竜巻を F３または EF3 と定義し、強い竜巻を起こす低気圧（STEC）と、F0 スケール位上の全ての低気圧（TEC)を起こす低気圧に分類した。そして、TEC と STECの平均的な低気圧構造を比較するために、低気圧の中心を重ね合わせて平均をとるコンポジット解析を行った。
 結果
 コンポジット解析を行った結果、STEC と TEC で違いが見られた。ここでは、MAM の結果について述べる。まず、下層の南風分布を比較すると、低気圧中心の南東領域で、STEC
においてより南風が強くなっていた（図 1a-c）。また、ジオポ
テンシャル高度の差を見ると、低気圧の中心付近で気圧が低くなっており、STEC の方が強い傾向があることを示唆している。また、STEC におけるより低い気圧分布は南方 1500 km程度まで広がっており、その東側では、STEC の方が高圧部となっていることから、東西の気圧傾度が大きくなることでSTEC の方が強い南風となっていることがわかる（図１a-c）。
 上層でも STEC と TEC で違いが見られる（図 1d-f）。上層の渦位および気圧分布を比較したところ、STEC でより上層の高渦位が低気圧中心付近まで接近しており、ジオポテンシ
ャル高度も低くなっている。
 続いて、竜巻発生の環境パラメータとして用いられる、
Storm relative environmental helicity (SREH)と CAPE のコンポジットを比較した（図２）。その結果、STEC 中心の南東側でSREH が TEC よりも大きくなっていた（図 2a-c）。この SREHの差は、STEC と TEC の南風の強さの違いに起因している。
また、CAPE のコンポジット場を比較しても、STEC 中心の南
東側で TEC よりも CAPE が大きくなっていた（図 2d-f）。
CAPEの差には、下層の水蒸気量の差が大きく影響していると考えられる（図 2f）
。また、SREH よりも CAPE の差の方が顕著であった。
 今後は、これらの違いが低気圧の強さの違いによるものなのか、低気圧の構造の違いによるものなのかを調べる予定で
ある。

(a)

>F3

(b)

>F0

(c)

F3-F0

V at 900 hPa

(d)

(e)

(f)

PV at 250 hPa &geopotential height

図 1 (a) STEC と (b) TEC における南北風（色；m s-1）とジオ
ポテンシャル高度（実線；m s-1）のコンポジット図。 (d) と(e)は同様に、250hP 面の渦位（色；PVU）とジオポテンシャル高度（実線；m）。(c)は南北風（色；m s-1）とジオポテンシャル
高度（実線；m s-1）の STEC と TEC の差、(f)は 250hP 面の渦位（色；PVU）とジオポテンシャル高度（実線；m）の STECと T E C の差を示す。座標(0,0)は低気圧中心。

(a)

>F3

(b)

>F0

(c)

F3-F0

SREH

(d)

(e)

(f)

CAPE&SPFH

図 2 図１と同様、ただし、上段は SREH（色；m2 s-2）
、下段はCAPE (J kg-1)と比湿（色；kg kg-1）。

― 241 ―

大 気 放 射 （RD）

RD-01(P3L)
DARDAR プロダクトとひまわり 8 号観測を用いた RTTOV 氷雲放射スキームの評価*林昌宏、岡本幸三（気象庁気象研究所）度）となる場合に、観測との違いが大きいことがわかる。光学的

1. はじめに
RTTOV（Radiative Transfer for the TIROS Operational

厚さがこの程度の巻雲域では、仮定した雲粒有効半径によって計Vertical Sounder (TOVS)）は、欧州気象衛星開発機構

算される輝度温度が大きく異なってくるため、現在、雲粒有効半（EUMETSAT）が出資する NWP SAF（Numerical Weather

径の影響について詳細な調査を行っているところである。

Prediction Satellite Application Facilities）のもと開発されている高速放射伝達モデルであり、多くの現業数値予報センターで受動型衛星観測を数値予報モデルへ同化するのに利用されている。
RTTOV は非常に高速に動作し、晴天域での計算はもちろん雲域においても高速な計算が可能である。しかし、現業数値予報セン
ターにおける衛星観測のデータ同化においては、晴天域での利用が主流で雲域での利用は限られている。これは数値予報モデルの
雲物理の表現の不確実性に加え、放射伝達モデルにおいても雲域では誤差が大きいことが理由として挙げられる。雲域で必要な放射計算はその複雑さから多くの仮定・近似を含むため、それらの仮定に由来する誤差の性質を把握することが RTTOV の計算結果を利用する上で重要である。そこで、今大会では、衛星搭載のラ
イダー・レーダー観測により推定された氷雲物理量を用いて、氷雲域における RTTOV の特性調査を行った結果を報告する。
2.DARDAR プロダクト
DARDAR プロダクトは、CALIPSO 衛星のライダー観測、CloudSat 衛星搭載のレーダー観測、および Aqua 衛星搭載の放射計 MODIS の観測から Optimal Estimation の方法で氷雲物理量
鉛直プロファイルを推定したプロダクトである（Delanoë and
Hogan 2010）。リール大学のサーバで公開されているプロダクト

図 1. DARDAR プロダクトの例（2016/08/16 0620 UTC）
(a)DARDAR プロダクトによる雲氷量(IWC)鉛直プロファイル(b)ひまわり 8 号 B13 画像と DARDAR プロダクト積算雲光学的厚さ(COD)には、ライダー観測とレーダー観測のみを用いて推定した「DARDAR-cloud」、放射計 MODIS も併用した「DARDAR-radcloud」の 2 つのプロダクトがあるが、本報告では前者を用いた。
DARDAR プロダクトでは、雲の光学的厚さ、雲粒有効半径・氷
雲量・クラス分類（雲相、降雨・エーロゾル域など）の鉛直プロ
ファイルが提供されている。例として、図 1 に、DARDAR 氷雲
量鉛直プロファイル(a)と、ひまわり 8 号のバンド 13 画像（B13,
10.4 μm）に DARDAR プロダクトの積算雲光学的厚さ(b)をプロ
図 2. 氷雲域におけるひまわり 8 号 B08 観測値（横軸）と DARDAR 氷雲

ットしたもの示す。

量を用いた RTTOV 放射計算値の差（縦軸）。(a)頻度分布（2 次元ヒストグラム）(b)各ビンの雲光学的厚さの平均値 (c)各ビンの雲粒有効半径の平均値

３．DARDAR とひまわり 8 号データを用いた RTTOV の検証
DARDAR の雲氷量の鉛直プロファイルと、JRA55 の気温・水
蒸気プロファイルを用いて RTTOV12（Saunders et al. 2018）によりひまわり 8 号観測をシミュレートし、ひまわり 8 号フルディ
スク観測との比較を行った。雲氷量（IWC）と雲温度から放射計
算に必要な光学パラメータへの変換には Baran スキーム（Vidot
et al. 2015）を用いた。また、視差による影響を低減するため、衛星天頂角が 40 度以内の観測同士を比較した。
図 2 に、氷雲域におけるまわり 8 号バンド 8（B08、6.2 μm）の観測値と、DARDAR 雲氷量を用いた放射計算値の散布図を示

図 3. 図 2 と同じだが、巻雲域（雲の光学的厚さ 0.1 から 4 まで）す。統計期間は 2016 年 8 月 16 日～8 月 31 日である。図 2 の参考文献：(b),(c)を見ると、厚い雲域と非常に薄い雲域、有効半径が大きな雲

Delanoë J. and R. J. Hogan., 2010, JGR, 115, D00H29, doi:

域では RTTOV 計算値と観測は比較的よく整合している傾向があることがわかる。そのため、巻雲域（雲の光学的厚さ 0.1 から
4）のみを抜き出してプロットしたのが図 3 である。図 3(b),(c)からは、光学的にそこそこ厚く、雲粒有効半径が中程度（30μm 程

10.1029/2009JD012346

Saunders, R. et al. 2018, Geosci. Model Dev. 11, 2717–2737,
https://doi.org/10.5194/gmd-11-2717-2018
Vidot J. et al. 2015, JGR. Atmos., 120, 6937–6951. doi:
10.1002/2015JD023462

謝辞：本研究は、JAXA「第２回地球観測研究公募共同研究」の支援を受けたものです。

― 243 ―

RD-02+(P4L, B4A)

広 帯 域 放 射 伝 達 モ デ ル MstrnX の 精 度 ・ 速 度 の 向 上 の 検 討* H a H y u n ju（ 東 京 海 洋 大 学 大 学 院 ）、 関 口 美 保 (東 京 海 洋 大 学 学 術 研 究 院 )放射強制力計算は大気システムの中で入射・射出
さる放射エネルギーの変化を決め、気候変動のシミ

し、CO2,N2O,CH4 については標準状態を 2014 年、産業革命以前を 1750 年、将来の状態を IPCC AR5 の
RCP8.5 における 2100 年の想定濃度とし、それぞれュレーションなどに大きな影響を与えている。本研
究では、著者らが開発しているブロードバンド放射について最適化を行った。また、H2O については標準状態と 1.2 倍にした状態について最適化を行った。

伝達モデル MstrnX についての高速化・高精度化の検討について発表を行う。

目的関数は LBL 計算を真値とした時の大気上端、地表面、対流圏界面における正味の放射フラックスと放射強制力、および各層のフラックス収束の相対誤

1.

2.

はじめに

使用データと放射伝達モデル

本研究で用いた吸収線データベースは HITRAN2012(High-resolution
TRANsmission
molecular
absorption database)[1]で大気分子の吸収に関する高分解能分子吸収線データベースである。連続吸収帯については連続吸収計算プログラムの
MT_CKD3.1[2]を用いた。 広帯域放射伝達モデル
MstrnX[3]は、東京大学大気海洋研究所・国立環境研究所・海洋研究開発機構が共同で開発している

大気大循環モデル(AORI/NIES/FRCGC AGCM)や
東京大学大気海洋研究所と海洋研究開発機構による全球非静力正 20 面体大気モデル(NICAM)、名古屋大学と高度情報科学技術研究機構による領域
雲解像モデル(CReSS)など様々な気象・気候モデ
ルに導入されている。一般的なブロードバンドモデ
ルでは波数領域に k-分布法を適用しているが、著者らが開発している MstrnX では波長積分するための位置と重みの決定に最適化手法を用いている。現在は標準状態および温暖化状態について最適化した
29 バンド 111 点が使用されているが、二酸化炭素 4倍状態では誤差が大きいことが指摘されている[4]。
また、太陽放射領域から地球放射領域までを一度に計算しているが、太陽放射と地球放射を同時に放射伝達計算すると誤差が大きいことが確認されている。
3.

差を用いた。それぞれの重みについてはバンドごとに調整を行った。初期値と積分点数の変化によって数通りの最適化を行い、閾値以下になる積分点数を決定した。
今後は目的関数の精度を検証し、それぞれのバンドの位置と重みを調整する。詳細な結果は大会の時に発表する予定である。

表 1：Mstrn に使用した各バンドの波数範囲と吸収気体[1] Rothman et al., 2013, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer,

高解像度版の構築

まず、太陽放射、地球放射を別個に扱うように変更を加える。本研究では地球放射版(MstrnX_LW)について検討を進める。各バンドで考慮する温室効果気
体は H2O、CO2、N2O、CH4 とし、それらの放射強制力
によって 51 バンドに分割した（表１）。最適化手法
は[3]に準じた。大気状態は AFGL 標準大気６種類と46, 837-848.
[2] Mlawer et al., 2012, Phil. Trans. R. Soc A, 370, 2520–2556.
[3] M. Sekiguchi et al ,. 2008 J. Quant. Spectrosc.
Radiat. Transfer, 109, 2779-2793.
[4] R. Pincus et al., 2015, Geo-phys. Res. Lett., 42,5485–5492.

― 244 ―

RD-03+(P3L, B4A)

北極圏の大気上端の上向き短波放射フラックスの長期変動とその要因*安 間 碩 成 ,1.

早 坂 忠 裕 (東 北 大 院 理 )トレンドの解析結果はそれぞれ-33.6 Wm-2 decade-1, 15.7

はじめに

近年，北半球高緯度では大気上端の上向き短波放射

Wm-2 decade-1 となった．一方, SBDART の解析結果はそが減少していることが指摘されている．この短波放射

れぞれ-29.3 Wm-2 decade-1, 11.4 Wm-2 decade-1 となり,おのトレンドは海氷面積の減少と関連することが示唆さ

およそ CERES の結果を再現している．そこで, ボーフ

れている [1] ．また，短波放射のトレンドに対する海ォート海の海氷密接度，雲量，雲の光学的厚さの寄与に氷の減少の影響は雲によって弱められることも知られついて解析した結果,それぞれ-34.0 Wm-2 decade-1, 3.7ている [2]．しかし，雲・海氷特性などの複数のパラメ

Wm-2 decade-1, 1.0 Wm-2 decade-1 となった．ゆえに，ボーータの短波放射トレンドに対する寄与を定量的に解析

フォート海では雲の寄与よりも海氷の減少の影響が大する研究は極めて少ない．そこで，2001 年から 2019 年

きく，短波放射の減少トレンドとなると言える．一方，の大気上端の上向き短波放射フラックスのトレンドを

バレンツ海の海氷密接度，雲量，雲の光学的厚さの寄与

解析し，放射伝達モデルを用いて変動要因を定量的にはそれぞれ 1.6 Wm-2 decade-1, 5.1 Wm-2 decade-1, 6.2 Wm-2

評価する．

decade-1 となる．ゆえに，バレンツ海では海氷の寄与よりも雲量と雲の光学的厚さの増加の影響によって短波2.

放射の増加トレンドとなると言える．

解析手法

短波放射フラックス・雲量・雲の光学的厚さは CERES
EBAF-TOA Ed 4.1，海氷密接度は CERES SYN1deg Ed4.1，

4.

まとめと今後の展望

可降水量は ERA5，
エアロゾルの光学的厚さは MERRA-

本研究では，ボーフォート海の大気上端の上向き短2 を用いた．ここで解析期間は 2001 年から 2019 年の波放射フラックスの減少トレンドは海氷の減少，バレ19 年間とした．また，北半球高緯度でボーフォート海

ンツ海の短波放射フラックスの増加トレンドは雲量・(71°N–72°N, 135°W–134°W) とバレンツ海 (70°N–71°N,

雲の光学的厚さの増加によることを定量的に示した．

25°E–26°E) において放射伝達モデル (SBDART) を用

今後は北極圏全体について詳細に解析する予定である．

いて変動要因を定量的に議論する．そのために，以下の手法を用いた．まず，海氷密接度から推定した地表面ア
ルベド，雲量，雲の光学的厚さを SBDART に入力して短波放射を計算した．次に，それぞれの変数の解析期間の平均値を SBDART に入力し，短波放射を計算した．
そして，計算した短波放射の差をとることによって，それぞれの変数の寄与を求めた．
3.

結果と考察

2001 年から 2019 年までの年平均の大気上端の上向き短波放射フラックスのトレンドを図 1 に示した．ほぼ全ての緯度帯で減少トレンドとなる．特に，北半球の図１ 2001 年から 2019 年までの年平均の大気上端

高緯度で減少トレンドが大きい．そこで，北半球の高緯の上向き短波放射フラックスのトレンドの緯度分布．

度に関して 6 月に注目し詳細な結果を解析した．北半

線形トレンドと Theil-Sen トレンドを記した．

球の高緯度では短波放射の減少トレンドがボーフォー
ト海・カラ海・ラプテフ海などで大きい．しかし, バレ

参考文献

ンツ海などでは短波放射の増加トレンドとなっている．

[1] Hartmann, D. L., and P. Ceppi, 2014. J. Climate, 27, 2444–

ここで, CERES によるボーフォート海とバレンツ海の2456.
[2] Choi Y-S, et al., 2020, Int J Climatol., 1–8.

― 245 ―

熱 帯 大 気 （TR）

TR-01+(P3L, B2P)

湿潤対流の自己集合化の発生に関する新たな臨界長さ*柳 瀬 友 朗 (京 都 大 学 ), 西 澤 誠 也 (理 化 学 研 究 所 ), 三 浦 裕 亮 (東 京 大 学 ),竹 見 哲 也 (京 都 大 学 ), 富 田 浩 文 (理 化 学 研 究 所 )
1.

はじめに

理想化された放射対流平衡(RCE)気候における対流の自己集合化(CSA)が注目を集め, 領域雲解像モデルを用いた RCE 実験が多数行われている[1]. CSA の発生
は水平領域幅 L・水平格子幅 H に依存し, 広領域(L >200–300 km)・低解像度(H > 2000 m)でのみ発生すると考えられている[2, 3, 4, 5]. しかし, 高解像度(H < 2000 m)
な RCE 実験において, 仮に領域幅を十分に大きく設けた時に CSA が発生するかどうかは未知である. そこで
本研究では, 様々な H・L を用いた系統的な RCE 実験

図１ 6 事例における鉛直積算凝結物量と鉛直積算水により, CSA 発生の臨界長さを調べた. また, その臨界蒸気量の水平分布. 積分最終日平均値.

長さの決定要因と CSA 発生メカニズムを議論する.
図２ H–L パラメータ空間に2.

おける RCE レジーム. 矢印線

実験設定

数値実験には領域大気モデル SCALE-RM ver. 5.3.3[6,7]をコリオリ力なし条件のもと使用した. 正方形型計(I, II, and III)はレジーム境界.
点線は[5] Fig.6a の参照線.

↔

算領域には二重周期側面境界条件を課した. 上端は高度 24 km とし, 下層ほど密に 64 層で分割した. 物理過MH12 reference

4.

議論程として 1 モーメントバルク型雲微物理スキーム,

CSA 発生に関して, 次の 2

Smagorinsky-Lilly 型乱流スキーム, バルク型地表スキ

つの相反する過程がある. ①

ーム, および広帯域型放射スキームを用いた. 海面温

湿潤域の降水蒸発による冷気

度は 300 K に固定した. 詳細設定は[8]を参照されたい.

プールが持つ境界層水蒸気均以上の設定のもと, 領域幅 L を 96–960 km, 格子幅 H

一化・CSA 抑制効果[3], ②乾

I
II

III

を 4000–500 m の範囲で変えた一連の RCE 実験を行っ

燥域での放射により駆動される循環が持つ境界層水蒸

た. 積分時間は殆どの実験で 40, 50 日間だが, H500L960

気不均一化・CSA 促進効果[4]. 我々は, 水平規模に応じ

は計算資源制約上 13 日間である. これは完全に平衡状て強化する②が①を上回る時に CSA が発生する, とい態に至るには短いが, CSA 発生の判定には十分である.

う仮説を提示する. ①, ②に関連する典型値を用いると, 数 100 km の臨界長さの存在が説明できる. また,

3.

臨界長さの急激変化も, 低解像度での下層雲量・放射冷

結果

まず図１により, 既往研究[5]と同様に, 狭領域や高解像度では CSA が発生せず(H1000L96, H1000L384, and却量の増大に伴う②の増幅, そして臨界長さの減少として解釈できる. 発表では, この仮説の根拠を示す.

H2000L96), 低解像度では発生する(H2000L384)ことを確認した. 更に, 高解像度であっても十分広領域なら

参考文献

ば CSA は起きる(H1000L960)ことを発見した.

[1] Wing et al. (2017), [2] Bretherton et al. (2005), [3]次に図２により, 既往研究[5]と同様に, CSA 発生のJeevanjee & Romps (2013), [4] Muller & Bony (2015), [5]臨界長さが H2000 付近で急激に変化することを確認しMuller & Held (2012), [6] Nishizawa et al. (2015), [7] Sato et

た. 更に, H2000 より高解像度側で新たな臨界長さ約al. (2015), [8] Yanase et al. (2020, Geophys. Res. Lett., in

500 km が存在することを発見した.

revision)― 247 ―

TR-02(P4L)

放射対流平衡におけるコリオリパラメータの影響*田 中 瑞 樹 １ ， 安 永 数 明 ２
1. 富 山 大 学 理 学 部   2. 富 山 大 学 学 術 研 究 部 都 市 デ ザ イ ン 学 系
 はじめに 熱帯の対流は、一般に個々の対流セルのサイズ
よりもはるかに大きいスケールで自己集合化（組織化）する傾向がある。この対流の集合化は、コ
リオリパラメータの緯度変化とともに、メソスケ
ールもしくは総観規模スケールで組織化した対流群から、熱帯低気圧まで、異なった形態となることが知られている。先行研究［］では、理想的な条件下でコリオリパラメータを変化させながら放射対流平衡実験を行い、熱帯低気圧へと成長する
臨界緯度について調べている。そこでは、熱帯低気圧になるか否かは、 度の緯度で分かれることが明らかにされている。しかし、緯度  度付近
でも熱帯低気圧は発達することもあり、相対的により低緯度で発達する熱帯低気圧と、より高緯度で発達する熱帯低気圧では、発達メカニズムが違う可能性が示唆されている。本研究では同様の実験を行い、コリオリパラメータの変化によって、熱帯低気圧のどのような維持・発達メカニズムの違いがあるかを調べた。
 モデルと実験設定
 本研究で用いたモデルは、理化学研究所計算科
学研究センター 5,.(15&&6 を中心に開発が進められている 6&$/(5HJLRQDO0RGHO 6&$/(50 である。水平解像度を  ㎞，水平領域を  ㎞×
 ㎞、鉛直層数を  とし、東西―南北ともに周期境界を設定している。また海面水温は .
固定した。物理過程のパラメタリゼーションに関して、雲微物理は FODVVPRPHQW のバルクスキーム，乱流過程は 6PDJRULQVN\/LOO\ 型のサブグ
リットスケール乱流モデル、放射スキームは
PVWUQ; を使用した。ここでは，緯度０度と緯度６度のコリオリパラメータで固定したシミュレーシ
ョンを行った。また初期場は、狭領域モデルを 
日程度走らせて平衡状態となった時のものを、水平一様に与えた。
ただし初期の水平風は０とした。
 結果
 図  と図  は，緯度０度，６度におけるコリオ
リパラメータで行った実験の  日後の可降水量の分布である。緯度  度の実験では、高可降水量の領域が扁平なものの，対流が集合化して，一つの塊となっている。これは、先行研究［］と同様な結果である。緯度  度の実験では、高可降水量の領域がなかなか集合化しない一方で、水平風は渦を巻いている様子が見られた。この時の下層の風を調べると最大 PV を超える水平風となっており、熱帯低気圧となったものと考えられる。

図１ 緯度０度のコリオリパラメータで行った実験の 日後の可降水量の分布

図２ 緯度６度のコリオリパラメータで行った実験の 日後の可降水量の分布
参考文献>@&DUVWHQV :LQJ -$0(6 >@ 0XOOHU  +HOG-RXUQDORIWKH$WPRVSKHULF
6FLHQFHV    

― 248 ―

TR-03+(P3L, B2P)

スマトラ島西岸における沿岸降水帯に関する数値実験*安 永 数 明 （ 富 山 大 学 学 術 研 究 部 ）， 奥 川 椋 介 （ 富 山 大 院 理 工 学 教 育 部 ）
1.

はじめに

が良く再現されていた．また上層の雲氷を増やした実

東インド洋から西太平洋の赤道上にまたがるインド

験では，OLR のバイアスが大きく減少した（図略）．しネシア付近の多島海は海大陸とよばれる．海大陸におかし，いずれの感度実験でも沿岸降水帯の再現性は十ける気候学的な降水量は，海岸線付近の沿岸域に集中分でなかった．そこで，これらの感度実験を組み合わせしている（e.g., Ogino et al. 2016）．このような沿岸域のた感度実験を再度行ったところ，沿岸域の SST を上昇

降水は，気候学的に高い海面温度や，卓越する海陸風循

させながら，上層の雲氷を増やした実験で，沿岸降水帯

環などに影響を受けていることが考えられるが，そのの再現性が大きく向上した．WTG の仮定の下に，モデメカニズムは分かっていない．本研究では，スマトラ島

ル結果を診断的に解析したところ，沿岸域の高温の西岸における沿岸降水帯を対象に，非静力学を用いてSST に伴う潜熱の増加と，陸域で発達した対流を起源

再現実験を行い，その再現性について調べた．

とする雲氷による放射冷却の抑制が，沿岸域の降水極

2.

大を形成する上で重要であることが分かった（例えば実験設定及び使用データ

使用したモデルは，SCALE-RM（Nishizawa et al. 2015,

図 3）．

Sato et al. 2015）version 5.2.5 である．計算領域を図 1 に示す．水平解像度は 3.5 km，鉛直層数は 80 層で，最下層 50 m，最上層 1250 m のストレッチグリッドを使用した．初期値・境界値及び SST には，NCEP-FNL を使用した．物理過程は，積雲パラメタリゼーションは使用せず，
雲微物理過程に6-class 1-momentスキーム（NSW6;
Tomita 2008），境界層スキームに MYNN level 2.5，放射過程に mstrnX を使用した．積分期間は，2015 年 11 月
22 日 00UTC から 12 月 7 日 00UTC の 15 日間とした．

図 2 （a）GSMaP，（b）再現実験の平均降水強度[mm/h]．
図 1 計算領域とモデル内地形．
3.

数値実験の結果

GSMaP 及び再現実験における平均降水強度分布を
図 2 に示す．再現実験では，GSMaP において確認できる沿岸域での降水強度の極大は再現されていない．また，スマトラ島西岸の海上における可降水量（CWV）

図 3 標準実験と最も再現性の良かった感度実験の平は，解析値（NCEP-FNL）に比べ過小，OLR は衛星観測

均的な日周期における 17LT の上層の氷雲の分布．

に比べ計算領域全体で過大であった（図略）．このため，SST や OLR に関係した複数の感度実験を行い，降水分
布の再現性の違いを調べた．沿岸域の SST を上昇させた実験では，沿岸域から沖合に向けての降水量の減少

謝辞 本研究の計算は，東京大学大気海洋研究所気候系共同研究として，東京大学情報基盤センターの大型計算機（Oakforest-PACS）を利用しました．

― 249 ―

TR-04+(P4L, B2P)

北半球夏季季節内振動に対する PJ パターンの季節内規模応答＊

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．はじめに太平洋－日本パターン（PJ パターン）とは、北半球夏季にフィリピン海付近と東アジア域の気圧偏差等が逆位相になるテレコネクションパターンであり、東アジア域の天候への影響が指摘されている（e.g., Nitta 1987）。
一方、熱帯には大規模な積雲対流活動を伴う季節内変動が存在しており、北半球夏季には赤道付近を北東進する北半球夏季季節内振動（BSISO）が支配的である。
BSISO はフィリピン海における対流活動へ大きな影響を与える一方、PJ パターンとの関係はあまり研究されていない。2019 年度秋季大会では、フィリピン海における積雲対流活動は BSISO の位相 6-７においてピークを迎え、PJ パターン励起に寄与している可能性を示唆した。本研究では、BSISO と PJ パターンとの季節内規模
での統計的関係や中緯度の応答について調査した結果を報告する。
２．データと解析手法
気象データには、気象庁の再解析データ（JRA-55）の日平均値を用い、積雲対流活動の指標には、NOAAの日平均 OLRを用いた。解析期間は、1979-2018年の北半球夏季（6-8月）とした。
今回、２つの時間スケールでPJパターン指標を作成した。１つは月平均の、もう１つは季節内（20-100日）のバンドパスフィルターをかけた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PJパターンの指標とした。
BSISOとの関係には季節内PJ指標を用い、正／負のPJ
年の分類には、JJA平均PJ指標を用いた。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指す。
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。

３．結果と考察
図１は、季節内 PJ パターン指標と BSISO 指標とのラグ相関を示している。PC1 や PC2 は BSISO の位相に対応しており、負の PC2(位相 3456)のピークの後、負のPC1(位相 5678)がピークとなり、正の PJ パターン（ラグ０）が最大値を迎えることを示している。このような季節内規
模における PJ パターンと BSISO との関係はこれまで明らかにされておらず、PJ パターンが季節内規模で BSISOに よ っ て 励 起さ れ て いる こ とを 示唆 し て いる 。 ま た 、
BSISO の位相 6-７においてフィリピン海付近の対流活動がピークに達した前大会の結果とも整合的である。

図１ 季節内 PJ パターン指標と BSISO 指標とのラグ相関図。実線は BSISO の PC1、点線は PC2、灰線は振幅との相関を示す。負のラグは BSISO 先行を示す。
図２は BSISO 位相 6 における、季節内フィルターをかけた OLR 偏差と 850ｈPa の風偏差を示している。どちらも強い振幅をもつ BSISO 事例を抽出しているが、正のPJ 年では負の PJ 年よりもフィリピン海付近の BSISO 対流が活発であり、それに伴い強い西風域がより東方まで張り出している。また、日本の南東側では東風偏差と対流抑制偏差が出ており、従来の JJA 平均から解析される正の PJ パターンのシグナルと類似している。しかし、この偏差パターンは位相がずれると消滅する（図略）ため、正の PJ パターンは BSISO の特定位相に対して季節内規模で応答していることを示している。
謝辞：本研究はJSPS 科 研 費(18H05879)の助成を受けたものです。

図２ 正の PJ 年（左）、負の PJ 年（右）の BSISO 位相 6 を基準とした、季節内 OLR 偏差と850hPa の風偏差のコンポジット図。95％の有意水準を超えたもののみを示している。

― 250 ―

TR-05+(P3L, B2P)

スマトラ西岸沖における直接観測を用いた
海面水温格子点プロダクトの検証*茂木耕作(JAMSTEC)[下記の Google Document に詳細な図、スライド、動画のリンクをまとめたのでご参照ください。
質問、コメントありましたらドキュメント内に追加してください。]
https://docs.google.com/document/d/1CCG5io0rxP6f3oJGc0FC19_WH3iGjK53WT_ITdlcUls/edit?usp=sharing

インドネシア多島海で 2017 年から実施されている YMC (Years of the Maritime Continent)の一環として、
海洋地球研究船「みらい」MR17-08 航海の CTD による定点観測(4S,101E、2017.12.6-31)とスマトラブイ(5S,100E、2017.12.6-2018.11.30)を用いた格子点 SST プロダクトの検証を行った。
SST プロダクト同士は、比較検証 SQUAM プロジェクト(https://www.star.nesdis.noaa.gov/socd/sst/squam/references.php)で実施されているが、対直接観測の検証はおよそ 10 日毎のプロファイル観測を行う Argo が中心であり、日別の短い変動まで検証がなされていない。YMC に関連して多くの数値実験が企画され、境界条件として格子点
SST プロダクトの利用は必須であるため、そのプロダクト間の比較と特徴を理解しておくことは極めて重要である。ここでは、GMPE(16 の SST データのアンサンブル中央値)、NOAA OI version 2(OIv2: 最も広く使われる SST プロダクト)、NOAA OI version2.1(OIv2.1:劣化した衛星データの変更と観測値増加で2020 年 4 月に更新)、
ECCO2(NASA による海洋再解析)といった異なる特徴の SST プロダクトに対して、
スマトラブイおよび CTD の 1 日平均値との比較検証を行った。
図 1 は、データセット間での SST の散布図である。図 1a のように GMPE は RMSD0.17K(0.07K)、時間相関 0.95(0.68)、回帰係数はほぼ 1(0.49)、分散 0.15K(0.05K)と極めて高い精度を示している(カッコ内は対みらい CTD の数値)。外洋の対スマトラブイに比べて沿岸近くの対みらい CTD では、時間相関と回帰係数が小さくなっているが、RMSD と分散は非常に小さい。この数値から、GMPE はスマトラ西岸沖においてもほぼ実観測値として見て良い精度である。一方 OIv2(図 1b)は MJO の通過などによって長期的に大規模な雲域が分布する期間には極めて精度が低く(RMSD0.98K、時間相関 0.49、回帰係数 0.67、分散 0.57K)、その後の晴天下においてもその増大した誤差が縮退しないことが分かった。OIv2.1(図 1c)
は、RMSD0.36K、時間相関 0.84、回帰係数 0.89、分散 0.28K で OIv2 に比べて大きく改善されている。
ECCO2(図 1d)は、RMSD0.36K、時間相関 0.86、回帰係数 0.67、分散 0.19K で OIv2.1 並の良い値であるが、9 月から 10 月に GMPE との空間分布の差が大きくなる特徴が見られた。
こうした特徴は、数値実験の結果を左右しうる十分大きな値であり、境界値として使用する際には、これらの特徴を踏まえて選択すべきである。
(a)
(b)
(c)
(d)

図 1 (a) GMPE SST (b) NOAA OI SST version 2, (c) NOAA OI SST version 2.1, (d) ECCO2 SST の 5S, 100E における 2017.12.6 – 2018.11.30 の期間における対スマトラブイ日平均 1m 深水温との散布図.

― 251 ―

TR-06(P4L)

海面水温偏差に対する季節内から季節スケールの大 気 場 の 応 答 ： 2018 年 夏 季 台 風 シ ー ズ ン 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 )1.

概ね再現している. 亜熱帯（熱帯）太平洋の海面水温偏はじめに2018 年は太平洋における台風の活動が, シーズンを差の影響は, それぞれ西太平洋の東部（西部）において通して活発だった. その原因として, 亜熱帯太平洋の顕著に見られ, 海面水温偏差を気候値に置き換えた計

海面水温の高温偏差（図 1a）の影響が指摘されている

算（図 2c, 2d）では, 渦擾乱の発達が著しく抑制された.

[1] [2]. 一方で、西太平洋の台風活動には、背景場とな

また, これらの計算では季節内スケールの変動が弱化

る夏季アジアモンスーンや、季節内振動（BSISO）がし, 渦擾乱との関係も不明瞭である. 以上の結果は、亜大きな影響を及ぼすことも知られている[3] [4]. 本研究

熱帯・熱帯の海面水温偏差が, 西太平洋の季節内から季では, 全球非静力学モデルを用いた感度実験により,

節スケールの対流活動に対し, それぞれ異なった仕方

海面水温偏差がどのように季節平均の大気場や BSISO

で有意な影響を及ぼすことを示唆する.

および熱帯擾乱（台風や初期擾乱）の活動に影響を及

4.

BSISO や熱帯擾乱の海面水温に対する応答は, 基本

ぼすかを理解することを目的とする.
2.

議論・今後の課題場となる Walker 循環や local Hadley 循環の変化, 特に西モデル・実験設定

非静力学正二十面体格子大気モデル NICAM [5] を太平洋西部ではモンスーン循環の変化と整合的である

用いた全球 14 km 格子実験データ（詳細は[1]を参照）（図略）. 今後, インド洋－太平洋間コントラストを含を使用する. 大気海洋結合モデル（FLOR）を用いて,め, 海面水温分布との対応をより詳しく調べる.

海面水温を①観測値, ②気候値, ③亜熱帯太平洋（④熱謝辞

帯太平洋）のみ気候値に置換した分布, に緩和させた計NICAM の計算には, 京コンピュータを使用し（課題番

算等（各 12 メンバー）を行い, それぞれを境界条件と号 hp180182）ポスト処理には JAMSETC Data Analyzer

して NICAM による 2018 年 7 月からの 5 か月計算を行を用いた. 本研究は, 科学研究費補助金（JP20H01386,

った. 現実場との比較には JRA-55 および NOAA OLR

JP20H05172, JP20H05175）の支援を受けて行った.

を用いた. 本稿では 7－9 月の結果を示す.

参考文献

3.

[1] Qian,Y. et al., 2019, GRL, 46, 12293-12302.

結果
図１b に 2018 年夏季の OLR および下層風速の偏差[2] Takaya, Y., 2019, SOLA, 15A, 55-59.

場を示す. 海面温度偏差に対応して, 熱帯・亜熱帯太平[3] Nakano, M. et al., GRL, 42, 565-571.

洋一帯に負の OLR 偏差が見られ, インド洋から太平洋[4] Yoshida, R. et. al., 2014, SOLA, 10, 15-18.

にかけて下層西風偏差が卓越していることから, アジ[5] Satoh, M. et. al., 2014, PEPS, 1, 18.

アモンスーンが活発であったことがわかる. このような条件の下で, 顕著な BSISO 現象が繰り返し発生し,西太平洋では, BSISO の対流活発期に熱帯擾乱が多数発達した. 現実条件実験（図 2a, 2b）における季節内ス
ケールの降水域は 7 月から 8 月にかけての対流域の発達と北進, その中での短周期渦擾乱の選択的な発達を

図１ 2018 年 (a) HadISST 海面水温偏差（7－11 月平均）(b) NOAAOLR および JRA-55 850hPa 風速ベクトル偏差（7－9 月平均）.

図２（a, b）現実海面水温実験（c）熱帯太平洋気候値実験（d）
亜熱帯太平洋気候値実験における降水（6 日‐36 日移動平均, 陰影）および 850hPa 渦度（等値線）の緯度―時間断面. （左）西部西太平洋(120-135E)平均（右）東部西太平洋(150-165E)平均.

― 252 ―

TR-07+(P3L, B2P)

西部熱帯太平洋域における大気境界層熱水収支過程の季節内変動
横井 覚 ・ 勝俣 昌己 （海洋研究開発機構）

1. 背景と目的
本研究では、海面熱フラックス、DSE、混合比については適当な仮定を用いて一般海上気象と高層観測デ
アジアモンスーン域から西部熱帯太平洋域にかけてータから日平均値を見積もり、連立方程式を解くことで北半球夏季に見られる北進季節内変動（BSISV）は、西
日平均の𝑚𝑚𝑒𝑒 と𝑚𝑚𝑑𝑑 を見積もった。この方法は、de Szoeke
北西－東南東方向に延びた対流活発域で特徴づけられ、その影響は台風の発生頻度や PJ パターンの励起(2018JAS)の手法を参考にしつつ、より BLQE 近似の枠を通して広範囲に及ぶ。BSISV が対流活動と大規模循
組みとの整合性を持たせるように改良したものである。
環場偏差とが緊密に結合した擾乱であることを考えると、 4. 結果
何が BSISV の特性を決めるかを理解するためには、対冷気外出流質量フラックス𝑚𝑚𝑑𝑑 （図 a 青実線）は期間前
流活動の特徴とその変動要因を詳細に把握することが半で値が小さく、後半に増加していた。一方でエントレイ重要であるといえる。
ンメント質量フラックス𝑚𝑚𝑒𝑒 （同赤破線）は期間を通して対流活動と環境場の関係を理解するための枠組みと徐々に減少するトレンドを示した。𝑚𝑚𝑑𝑑 は「みらい」周辺のして、本研究では大気境界層準平衡（BLQE）近似のも
降水エコー面積と高い相関を示し、特にエコーがほとんとでの境界層熱水収支に着目する。BSISV の対流活発ど見られない日には𝑚𝑚𝑑𝑑 も 0 に近い。また、𝑚𝑚𝑑𝑑 、𝑚𝑚𝑒𝑒 と大域到達前後で収支過程がどのように異なるかについて
規模鉛直流で見積もられる境界層上端での上向き質量
現場観測データを用いて調査することを目的とする。
フラックス𝑚𝑚𝑢𝑢 は、境界層上端での雲底検出頻度と高い
2. 使用データ
相関を示した。これらの結果は、𝑚𝑚𝑑𝑑 、𝑚𝑚𝑒𝑒 をある程度適切に見積もることができたことを示唆する。
研究船「みらい」が 2008 年 6 月 6-27 日に実施した西
季節内変動の振る舞いを議論する際、湿潤静的エネ
部熱帯太平洋での定点（12N, 135E）観測で取得した、ルギー（MSE）収支に着目することが多い。そこで、期間
一般海上気象（10 分値）、高層観測（3 時間間隔）、気
前半と後半で 4 つの収支過程による MSE 流入・流出量
象レーダ反射強度（10 分間隔）、シーロメータ（雲底検をそれぞれ平均し、比較した（図 b）。どちらの期間も、海出用；1 分間隔）データを解析した。
面熱フラックスによる MSE 流入が、エントレインメント、冷なお、観測期間の中頃に BSISV の対流活発位相が観気外出流、放射による流出とバランスしている。特徴的
測点付近を通過した（Katsumata et al. 2013MWR）。そこ
なのは、後半は前半に比べ、冷気外出流以外の過程がで、期間前半（6-16 日；対流活発位相通過前）と後半
全て流入量増大又は流出量減少となっており、その和（17-27 日；通過中・通過後）とで収支過程を比較する。
が冷気外出流による MSE 流出量の増加（すなわち対流
3. 乾燥静的エネルギー（DSE）、水蒸気混合比収支
活動の活発化）とバランスしている点である。既往研究
BLQE 近似のもとで、境界層内で平均した DSE（𝑠𝑠𝑏𝑏 ）とでは、BSISV の対流活動を活発化させる要因として海面
水蒸気混合比（𝑟𝑟𝑏𝑏 ）の収支に影響を及ぼす過程には、
熱フラックスと放射について主に議論されてきたが、そ(1)海面熱フラックス、(2)境界層上端からのエントレインメ
ント、(3)対流システムからの冷気外出流、(4)放射がある。 れらに加えてエントレインメントの効果も無視できないことを本研究結果は示唆している。
水平移流を無視すると、BLQE 近似のもとで DSE と混合比の収支式はそれぞれ次のようになる。
𝐻𝐻 + 𝑚𝑚𝑒𝑒 (𝑠𝑠𝑒𝑒 − 𝑠𝑠𝑏𝑏 ) + 𝑚𝑚𝑑𝑑 (𝑠𝑠𝑑𝑑 − 𝑠𝑠𝑏𝑏 ) + 𝑅𝑅 ≈ 0
𝐸𝐸 + 𝑚𝑚𝑒𝑒 (𝑟𝑟𝑒𝑒 − 𝑟𝑟𝑏𝑏 ) + 𝑚𝑚𝑑𝑑 (𝑟𝑟𝑑𝑑 − 𝑟𝑟𝑏𝑏 ) ≈ 0
ここで、𝐻𝐻（𝐸𝐸）は海面顕熱（潜熱）フラック
ス、𝑚𝑚は境界層上端での下向き質量フラックス、𝑠𝑠は DSE、𝑟𝑟は混合比、𝑅𝑅は放射加熱
量、添え字𝑏𝑏、𝑒𝑒、𝑑𝑑はそれぞれ境界層平均、エントレインメントにより境界層に流入した空気塊、冷気外出流により流入した空気塊を表す。なお、この収支式には水の図 (a)日平均の冷気外出流質量フラックス（青実線）とエントレインメント質量
凝結・蒸発の効果が陽に表現されていな
フラックス（赤破線）。(b) 期間前半と後半における MSE 収支。左から順番にいが、これは境界層内に雲は無く、雨滴（紫）乱流熱フラックス、（赤）エントレインメント、（青）冷気外出流、（橙）放蒸発の効果は𝑠𝑠𝑑𝑑 と𝑟𝑟𝑑𝑑 で考慮しているから射。正（負）値は MSE 流入（流出）を表す。
である。

― 253 ―

TR-08(P4L)

YMC 集 中 観 測 期 間 中 に ス マ ト ラ 島 西 岸 域 で 観 測 さ れ た 降 水
沖合伝播の再現シミュレーション*柳 瀬 友 朗 (京 都 大 学 ), 竹 見 哲 也 (京 都 大 学 )
1.

はじめに

比較すると, モデルは，沿岸域での降水の集中を再現し海大陸域は地球上で最も降水量が多い地域の一つでていることが確認できたが, 量的には過大評価であっあり, 気候システムにおいて重要な役割を果たす[1].

た. 特に, ドメイン 1 はドメイン 2, 3 と比べて, 2 倍近

また, 沿岸域における降水システムは海陸コントラス

く過大に降らせているところがあった. 次に, 図２にトのもと特徴的な日変化を示すことが知られており[2],示すように, Mirai レーダーで観測された夜間の降水沖

衛星観測・現地観測・数値モデル実験などによって数多合伝播については，モデルは日毎の有無の観点でよくくの研究がなされている. さらに, 近年スマトラ島西再現できたと言える. なお, ドメイン 2 でも概ね同様の岸域における集中観測を通じて, 夜間の降水沖合伝播一致が見られた. 高解像度化の利点があるかはこの事メカニズムについて, 新たな知見が得られている[3, 4].

例(設定)では不明瞭である.

そこで本研究では, 観測研究で示唆された降水伝播のメカニズム(例えば, 浅い重力波伝播や鉛直シアーの役

4.

議論割)の理解を深めるために, 領域大気モデルを用いた再初期結果として, モデルは観測された降水沖合伝播

現シミュレーションを行った. 特に, 最新の観測研究を良く再現しているように見える. 一方, 降水過大評[4]と比較するために, YMC–Sumatra 2017 集中観測期間

価だけでなく, 他の変数のバイアスにも注意を要する.

(YMC17)において降水沖合伝播が観測された日・され積雲パラメタリゼーションの設定見直し, または全領なかった日の再現性に着目する.

域雲解像計算などの対応を検討する. 今後, レーダー
降水以外の観測データも用いてモデルの妥当性の検証

2.

を行った上で, モデルの利点を生かして[3, 4]で指摘さ

実験設定

再現シミュレーションには領域大気モデル SCALE-

れた降水沖合伝播メカニズム解明を目指す.

RM version 5.3.6[5, 6, 7]を使用した. 図 1 に示すように計算領域はドメイン 1–3 まで用意し, 1 方向ネスティン
グした. 水平格子幅はそれぞれ, 9, 3, 1 km である. 初期
値・境界値は NCEP-FNL(1°, 6 h)から作成し, 計算は2017 年 12 月 1 日から 30 日間行った. 物理過程として
1 モーメントバルク型雲微物理スキーム, MYNN level
2.5 乱流スキーム, 陸面・海面・都市過程を含む表面ス
キーム, および広帯域型放射スキームを用いた. なお,
ドメイン 1 のみ積雲パラメタリゼーションを用いた.

図２ 海岸線直交軸(陸向き正)–時間断面における地表降水. 期間は 2017 年 12 月 11–20 日. (a)ハッチをかけた範囲でモデルの降水を評価. 黒円は Mirai レーダー
観測範囲. 赤点が原点. 各黒点に近いデータごとに平図１ 再現シミュレーションに用いた計算領域. ド

均化する. (b)観測(レーダー). (c)モデル(D3).

メイン 3 の船印は Mirai の観測位置を示す.
参考文献 [1] Yamanaka et al. (2018), [2] Mori et al. (2004),
3.

[3] Yokoi et al. (2017), [4] Yokoi et al. (2019), [5] Nishizawa

結果

まず, モデル地表降水の水平分布を GSMaP[8]によりet al. (2015), [6] Sato et al. (2015), [7] Yoshida et al. (2017),[8] Okamoto et al. (2005)― 254 ―

TR-09(P3L)(5$ 地 上 気 圧 デ ー タ で 同 定 さ れ た 高 周 波 自 由 振 動 モ ー ド *坂 崎 貴 俊 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ),Hamilton K. ( IPRC/University of Hawai ’i),

 このように、従来知られていたよりも遥かに多くのはじめに

地球大気は様々な時空間スケールで変動しているが、自由振動モードを同定することができた。スペクトル

全球規模かつ比較的短周期の現象として大気自由振動

ピークの特性（ピーク値・幅など）はグローバル大気がある。自由振動は、古典潮汐論（静止大気・鉛直一の情報（減衰過程など）を内包すると考えられ、大気次元の基本温度場のもとに線形化したプリミティブ方モデルの新たな診断量にもなりうると考えられる。な

程式系）における同次解として理解され、一旦生成さお、本成果は Sakazaki and Hamilton (2020, JAS)として公れれば散逸がない限り永久に持続する（現実には散逸表した。

と強制のバランスで、できたり消えたりしている）。地
球大気の基本温度構造では、等価深度(h) 10 km に相当
するモードが唯一存在することが予測されている。
実際の観測データにおいても自由振動モードが存在することは知られているが、多くは低周波ロスビーモード（4 日波や 5 日波等）に関するもので(Hirota and
Hirooka, 1984; Madden, 2019)、高周波のモードについて
は 33-hr ケルビン波などごく僅かしか同定されていな
い (e.g., Matsuno, 1980; Hamilton and Garcia, 1986)。
今回我々は ERA5 大気再解析の地上気圧データを解析することで、これまで知られてきたよりも遥かに多くの高周波自由振動モードを発見・同定した。本発表
ではその結果について報告する。


データ・解析手法

最新の大気再解析である ERA5 (Hersbach et al., 2020)の地上気圧データを主に用いた（期間：1979-2016 （37年間）；時間分解能: 1 hour；水平解像度：1°）。
熱帯域（20°S-20°N）の各年のデータ（365×24 点）について、緯度平均の赤道対称成分と反対称成分に分離した上で、時空間スペクトル解析を施した。さらに
37 年分の結果を平均することでノイズを低減した。


図１. （上）地上気圧の熱帯赤道反対称成分

結果と議論

 図１（上）は熱帯赤道反対称成分について、東西波(20°S-20°N)の（横軸）東西波数-（縦軸）時間周波数(CPD)

数-時間周波数スペクトルを示す（注：フィルター等は

スペクトル（単位：Pa2 wavenumber-1 cpd-1）。
（下）等価

施していない）。まず、横軸に平行な線状のピークは、

深度 10 km の自由振動の理論分散曲線を重ねたもの

大気熱潮汐の高調成分に伴うものである。これに加え（紫：重力波モード；橙：ロスビー重力波モード；青：て、幅広い周波数帯に“多数の”離散的なピークが存

ロスビーモード）。

在することが明瞭に見て取れる。

参考文献

 図１（下）は上の結果に、大気自由振動の理論分散[1] Hamilton, K., and R. R. Garcia, 1986, J. Geophys. Res., 91,

曲線（h = 10 km）を重ねたものである。ピークの位置

11,867-11,875.

は理論（固有振動数）と驚くほどよく一致している。

[2] Hirota, I., and T. Hirooka, 1984, J. Atmos. Sci., 41, 1253-1267.

 さらに、各々のモードの緯度、高度構造を調べたと[3] Madden, R.A., 2019, Bull. Am. Meteorol. Soc., 100, 503-511.

ころ、理論的に予想されるハフ関数（固有関数）構造、[4] Matsuno, T., 1980, J. Meteoro. Soc. Jpn., 58, 281-285.

ラム波構造とそれぞれ極めてよく一致することもわか[5] Hersbach et al., 2020, Q.J.R.M.S., https://doi.org/10.1002/qj.3803.

った（一部の低周波モードを除く）。

[6] Sakazaki, T. and K. Hamilton, 2020, J. Atmos. Sci., 77, 2519-2539.

― 255 ―

TR-10(P4L)

大気自由振動に伴う熱帯降水変動
*坂 崎 貴 俊 (京 都 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 )


はじめに

降水量データも解析した。

 大気の自由振動（ノーマルモード）は（強制・散逸がなければ）半永久的に持続する現象だが、実際の大フィルター処理をした ERA5 の地上気圧データを用

気では強制と散逸の兼ね合いによって日々変動していいて各ノーマルモードのインデックス（0oE における正る。このうち強制力の候補としてこれまで有力視され規化した時系列）を作成し、降水量データとのラグ回てきたのが熱帯降水に伴う潜熱加熱である。例えば

帰係数を計算した。降水量データについては、水平波

Miyoshi and Hirooka (1999)は  日波（ロスビーモード）

数のフィルター処理したデータ（5 日波の場合は波数1）を対象に、潜熱加熱が自由振動の生成に大きく寄与すを回帰させたものも計算した。

ることを、*&0 を用いた感度実験により示している。



 一方で、自由振動降水の関係について逆の因果関係

 図１は、5 日波（西進波数１のロスビーモード）につの存在も指摘されている。すなわち、自由振動に伴ういてのラグ回帰解析の結果を示す（左：GSMaP、右：力学的変動に伴い降水量が変動しているとの見方であERA5）。これまで指摘されていた局所的な応答（特にる。King et al. (2015)は  日波に伴う循環偏差が“ローアマゾン）に加えて、東西波数１で 5 日波に同期してカル”な循環場（例えばアマゾンの地形性降水）を強西進する応答が見られる。また ERA5 で再現されてい化弱化させ、降水量の変動を引き起こしていると主張

る降水応答は観測 (GSMaP)と非常に整合的である。こした。

れらの結果は、自由振動に伴う大規模な力学強制によ 本研究では (5$ と降水量データの解析により、自由って、降水が変調を受けていることを示唆する。

結果と議論

振動に対する降水レスポンスが（ローカルのみならず） また、この他にも比較的低周波のモード（波数 4 のグローバルにみられること、 日波の他の低周波モード

ロスビーモード、波数 4~5 のロスビー重力波モード）にも同様の影響がみられること、を示す。

で同様の降水応答（ただし位相は異なる）が見られる

ことも分かった。

データ・解析手法

ノーマルモードの同定には、最新の大気再解析であ 参考文献

る ERA5(Hersbach et al., 2020)の地上気圧データを主に[1] Miyoshi, Y. and T. Hirooka, 1999, J. Atmos. Sci., 56, 1698-1707.

用いた（時間分解能: 1 hour；水平解像度：1°）。

[2] King, M., et al., 2015, J. Atmos. Sci., 72, 3309-3321.

降水量データとして(1) GSMaP v6 (Kubota et al.,[3] Hersbach et al., 2020, Q.J.R.M.S., https://doi.org/10.1002/qj.3803.

2020)、(2) TRMM 3B42 (Huffman et al., 2007) を用いた

[4] Kobota, T., et al., 2020, https://doi.org/10.1007/978-3-030-24568-

が両者でほとんど結果は変わらないため、GSMaP のみ示す（解析期間は 2001-2016 年）。また併せて ERA5 の

9_20[5] Huffman, G.J., et al., 2007, J. Hydrometeor., 8(1), 38-55.

図１. 正規化した地上
気圧 5 日波インデック
ス（0oE における偏差時系列）に対する降水量のラグ回帰係数（単位：mm/day）。（左）GSMaP、（右）ERA5。
(a)-(b)は東西波数フィ
ルター処理をしたデータを用いた結果（ラグ 0 のみ）、(c-l)は処理していないデータを用いた結果（ラグ：−π～+π）。

― 256 ―

TR-11+(P3L, B2P)

熱 帯 沿 岸 起 源 重 力 波 の成 層 圏 準 二 年 周 期 振 動 への寄 与*山中 大学（総合地球環境学研究所） ・ 荻野 慎也（海洋研究開発機構）
1.

の自乗 m2 の 3 次式で，地表付近では粘性（m6）項が浮

はじめに
赤道近傍の地上では沿岸日周期（CDC）が最も卓越力（m0）項と釣合う定常水平対流セルとなり，その強し，特に海岸最長のインドネシア海大陸（IMC）ではさや規模（水平波数の逆数 k-1～数百 km）は海陸間温顕著である[1]. CDC 海陸風循環は上下伝播内部重力波

度勾配 k∆T で決まる．このセルより上では加速度（m2の重畳であるが，その水平位相速度は海陸両方向かつ項）が浮力と釣合い上下伝播重力波の重畳になる[2].

東西両岸で逆向きである．地表付近での多方向の比較

k∆T は 昼夜で逆転し（周波数 ω = 2π/1 日），それぞれ的等振幅な波の生成は成層圏準二年周期振動（QBO）

陸海双方向の水平位相速度 c = ω/k～数 m/s となる.

生成に期待されており，また CDC が高分解能な観測・モデルでのみ描出できることも QBO と共通している．
2.

4.

Plumb モデルによる QBO 生成の簡単な確認
CDC 双方向重力波生成は，Plumb の初期 QBO 生成．CDC の東西非一様は，理論研究[3]の想定に近い（図 1）

CDC 起源重力波の観測的様相
IMC における CDC 雲（上昇）域は夕刻に山岳部を発

地球自転が充分速いため実質的に均される．QBO の緯し未明に海上に達するものと、未明に海上を発し夕刻

度範囲を決めるのは，重力波上方伝播可能域より狭く，に山岳部に達するものとがあり，水平位相速度の大き

日射日周期が年周期より卓越する両回帰線内の，IMC

さは陸上や沿海上で 100 km/半日≒10 km/h ≒3 m/s 程

南北幅と重なる南北緯 10ºである．QBO 東西風振幅を度で，沖では速くなり，また個々の雲移動や雲底収束

決める c としては，CDC のうち洋上や個々の雲による

風は 20 m/s 程度になる．CDC 雲域は一晩かけ大島嶼間波が重要である．QBO の周期を決める重力波振幅つまを伝播したり，途上の小島嶼（陸的・海的両方に振舞り海陸温度差 k∆T は ENSO 等で増減するが，現実以上

い，水平伝播方向の決まった波を作らない）で励振さに増すと二重周期が現れ，減じると構造が崩れる．

れたりする．さらに CDC の雲域は，季節内変動の重畳
により 1～3 ケ月かけて 8 時間（≒毎日 16 分≒1 周期/90日）程度極大時刻を遅らせたりするることもある．
3.

5.

おわりに
CDC 重力波は，QBO 生成に基本的な役割を果たし得る．子午面循環や物質輸送の新たな描像にも言及する．

CDC 起源重力波の線形理論
CDC 海陸風循環は，Coriolis 因子の大きさが 2π/1

参考文献

日以下となる南北緯 30º以内では，下端で鉛直流＝0 を[1] Yamanaka et al., 2018: Prog. Earth Planet. Sci., 5, 21.

満たすような3 次元伝播慣性内部重力波の重畳である．

[2] Rotunno, 2018: J. Atmos. Sci., 40, 1999.

渦粘性（拡散）効果まで考慮した分散関係は鉛直波数[3] Plumb, 1977: J. Atmos. Sci., 34, 1847.

図１ Plumb (1977)モデル（横軸・縦軸は適当に無次元化した時間・高度）を用いた CDC 双方向重力波が QBO を生成する場合（中）に対し，CDC の地表温度差振幅が 40%減（運動量束 0.36 倍）の場合（左），および 60%増（2.56倍）の場合（右）を示す. （図中αは運動量束の比率で，Plumb 原論文の Newton 冷却率とは異なることに注意）― 257 ―

TR-12(P4L)2019 年 9 月 南 半 球 成 層 圏 突 然 昇 温 の 台 風 、 ハ リ ケ ー ン の 発達に及ぼす影響*小寺邦彦(気象研・気候), 江口菜穂(九大・応力研),那須野智江(JAMSTEC)
野 口 峻 佑 (JAMSTEC), 吉 田 康 平 (気 象 研 ・ 全 球 )1.

月 3 日について示す．海上に見える発達したメソスケ

はじめに

北半球成層圏突然昇温（SSW）が南半球のサイクロールの対流システムは熱帯低気圧で、9 月 1 日から 9ンの発達に対する影響について、大循環モデルによる

月 3 日にかけて、西太平洋で 14, 15, 16W が、東太平洋

大量の長期積分の結果から有意である事が示されたで 11E, 大西洋で 7, 8L の熱帯低気圧が相次いで発達し（吉田他、2019）．また、2019 年 9 月の南半球 SSW がた（図 3）．また、8 月末に大西洋で発生していた 5L もアジアモンスーンに及ぼす影響についても多数のアン

同期間に増強を示している．この他、インド、アフリ

サンブル実験を用いて有意であることが示された（野カ大陸を含む熱帯全体で深い対流が活発化するので、

口他、2020）．ここでは、この 2019 年の南半球の SSW

亜熱帯高気圧の配置にも変化が現れ、その影響が台風が北半球の台風、ハリケーンに及ぼす影響に関する解の進路にも現れる可能性がある．

析を行う。気象要素の解析には気象庁再解析データ
JRA55 を用いた．

３ 結論
南半球惑星波よる BD 循環の強化は、対流圏界面付近

2.

の気温低下を通して北半球 SSW と同じく深い対流活

結果2019 年 8 月末から南半球の惑星波の活動が活発化し、動の活発化、熱帯低気圧の発達に影響すると考え得る.

ブリューワー・ドブソン循環の強化により熱帯成層圏の気温が低下した（図１）。その結果、対流圏界面に達参考文献する非常に深い対流が活発化した．図２に MODIS

Noguchi et al., 2020, GRL. in press.

TERRA 衛星の夜間観測による雲頂気圧を 8 月 31 日と 9

Yoshida et al. , 2019, ECMWF workshop.

― 258 ―

TR-13(P3L)

熱帯対流圏界層における乱流による混合の観測*橋 野 桃 子 ・ 橋 口 浩 之 (京 大 生 存 研 ), Richard Wilson (LATMOS/IPSL),
荻 野 慎 也 ・ 鈴 木 順 子 (JAMSTEC)1.

図 2 は約 2 週間の EAR データから算出した乱流強度

はじめに

熱帯対流圏界層 (Tropical Tropopause Layer; 以下に，同期間を EAR との水平距離が近い位置を飛行してTTL) は熱帯域に特有の対流圏と成層圏の遷移的領域

いたスーパープレッシャー気球の高度軌跡を重ねていである．近年 TTL における物理化学プロセスの解明のる. 気球は乱流層に巻き込まれて下方に輸送されたと重要性が注目されており, 2021 年には国際的な TTL 観

考えられ，大気中のオゾンを始めとする微量物質も同

測プロジェクト「STRATEOLE-2」が実施予定である．

様に乱流によって鉛直に拡散されることが示唆される.

TTL における大気波の挙動は成層圏と対流圏間の物

乱流層は赤道ケルビン波が東風から西風へ遷移する

質交換に影響すると考えられている．TTL 内で卓越すときに生成されることが今回の観測からも過去の研究

ることが知られる赤道ケルビン波の破砕に伴い物質が[2]からも示唆されている．ERA5 再解析データを用い成層圏から対流圏へ輸送されると言われており，砕波て東風から西風の急速な遷移の起こる期間を抽出するによる乱流との関係が示唆されている(e.g., [1])が、まだと，少なくとも EAR の位置する経度においては EAR

この関係を直接示した研究はなく，ケルビン波が物質で観測される乱流強度が増大する期間と一致していた．

交換にどのように影響するかの詳細はまだ明らかになっていないと言える．そこで本研究では TTL 領域付近
における乱流と物質輸送について，2019 年末から実施された STRATEOLE-2 プレ観測とそれに同期して実施した観測キャンペーンのデータ等を用いて解析した.
2.

使用データ

観測キャンペーンは 2019 年 11 月 21 日～12 月 6 日に実施し，インドネシア西スマトラ州の赤道大気観測所
においてオゾン・GPS ゾンデ観測を行った．同観測所
内の赤道大気レーダー(EAR)による観測データも合わ

図１ ゾンデ観測による鉛直シア(赤)とオゾン混合比(緑)の高度プロファイル．

せて解析した.また 2019 年 11 月 12 日〜2020 年 2 月 28
日の間，スーパープレッシャー気球を用いて行われた
STRATEOLE-2 プレ観測データの一部を用いた．さらにERA5 再解析データを用いた解析を行った．
3.

結果

観測キャンペーン期間中のゾンデプロファイルから
東西風場と温度場に赤道ケルビン波と考えられる構造

図 2 EAR で観測された乱流強度(コンタ)とスーパーがみられた．波の振幅が増大すると東西風シアも増し，

プレッシャー気球の軌跡(青線).

時間とともに位相が下方に進むのに伴ってシアー域も下方に移動していく(図 1; 赤)．同期間の EAR 観測から得た乱流強度(図省略)の増大領域とこのシアー域は一致しており，シアー不安定が起きて乱流が生成していると考えられる．このときオゾンの鉛直分布(図 1; 緑)

4.

まとめ

赤道ケルビン波に起因する乱流が物質を輸送する様
子を直接観測から明らかにすることができた．今後はこの輸送による影響を定量的に評価していきたい.

は鋭いピークを持つ構造(11/29, 12/1)から鉛直になだら

参考文献

かに広がった構造(12/2, 12/4)に変化しており乱流がオ[1] Fujiwara, M., et al., 2003, Geophys. Res. Lett., 30, 1171.

ゾンの鉛直混合を引き起こしたと考えられる.

[2] Nishi, N. et al., 2007, SOLA, 3, 013-016..

― 259 ―

TR-14(P4L)「みらい」レーダーで観測されたスマトラ島沖における降水系の変動に対する MJO と赤道波の寄与＊

耿 驃 ・ 勝俣 昌己 （海洋研究開発機構）

1．はじめにマッ デン ・ ジ ュリ アン 振 動 (MJO) の対 流 活発 域は
様々な赤道波を伴うことがよく知られている。一方、MJOと赤道波が、MJO の対流活発域における降水活動に対してそれぞれどのような影響を与えるのかについては観測事例が少なく、未解明な点が多く残されている。2015
年にスマトラ島沖の沿岸部において海洋地球研究船「みらい」による定点観測が行われた。定点観測期間中に、MJO の対流活発域と共に、ケルビン波（KW）、混合
ロスビー重力波（MRGW）、赤道ロスビー波（ERW）が「みらい」の上空を通過した。本研究では、「みらい」レー
ダーで観測された降水系の変動に対する MJO と各赤道波の寄与について調査した。
2．解析方法GMS TBB データに適切な帯域フィルタを適用し、MJO と各赤道波に伴う対流活動の変動を抽出する。また、観測領域内に平均し、各帯域フィルタを施した TBBの 時 系 列 を そ れ ぞ れ に MJO-index, KW-index,
MRGW-index, ERW-index とした。そして、レーダー観測データについて、それぞれの index に対する回帰を求める。
3．解析結果2015 年 12 月 2 日頃から MJO の対流活発域が観測
サイトを通過し、そして、12 月 13 日頃に観測サイトでは
MJO に伴う大規模な対流活動がピークに達した。図 1には高度 2km で観測された対流性と層状性降水エコー
面積の時系列を示す。これまでの研究と同様に、観測されたエコー面積には日周期変動が顕著に見られる。一方、日周期変動以外に、降水エコーが数日の時間スケールで大きく変動していることも見られる。
対流性エコー面積の回帰結果を図 1a に示す。決定係数（r2）が 0.005 以上であれば統計的有意性が 90%以上になる。MRGW-index に回帰した決定係数は 0.095
であり、他の決定係数に比べるとより大きな値となっている。KW-index に回帰した決定係数（0.005）も統計的に有意ではあるが、数値が小さい。これらの結果により、MJO と他の赤道波に比べ MRGW が対流性降水の変動により大きな影響を与えていると考えられる。興味深
い点は、MJO-index に回帰した決定係数は 0 である。これは MJO が対流性降水の変動に与える影響は殆どないことを示唆する。また、図 1a から見られるように、
MRGW は MJO 対流活発域内の対流性降水が数日の時間スケールで大きく変動していることに寄与している。
層状性エコー面積の回帰結果を図 1b に示す。層状性エコーはすべての index に対して統計的に有意な回帰結果を持ち、それぞれの擾乱が層状性降水の変動に一定の影響を与えていることが示された。KW-indexと MRGW-index の決定係数はそれぞれ 0.088 と 0.061
で、ERW-index と MJO-index の決定係数 (共に 0.020)
より大きな値となっている。即ち、KW と MRGW は、
MJO と ERW と比較して層状性降水の変動に大きく寄与している。
4．まとめ
MJO の対流活発域がスマトラ島沖を通過する際、
MRGW は対流性降水の変動に、そして、KW と MRGW
は層状性降水の変動に大きな影響を与えている。MJO
自身に比べ赤道波は MJO の対流活発域における降水の変動により寄与していることが明らかになった。

図 1 高度 2km で観測されたエコー面積（灰色実線）、MJO-index（黒点線)、KW-index(黒破線)、MRGW-index(黒実線)、ERW-index(黒点破線)に回帰したエコー面積の時系列。(a)と(b)はそれぞれ対流性と層状性エコー面積を示す。r2 は決定係数を示す。観測されたエコー面
積は 2 倍の倍率でスケーリングされている。太い鉛直実線は MJO に伴う大規模な対流活動がピークに達した日（MJO 帯域フィルタを施した TBB が最小値になった日）を示す。

― 260 ―

TR-15+(P3L, B2P)

海面水温偏差が中緯度偏西風ジェットとの相互作用を通じて
台風 Hagibis(2019) の移動速度に及ぼした影響
伊藤耕介 ∗ ・市川花 (琉球大)1. はじめに
日本各地に大きな被害をもたらした台風 Hagibis(2019)の環境場の特徴のひとつとして，日本に上陸する前の北西
太平洋の経路上の海面水温が平年よりも 0.5-1.5◦ C 高かったことが挙げられる．海面水温が高いことにより，台風が強くなることや降水量が増加することはすでによく知られているが，近年，Katsube and Inatsu (2016) は熱源応答として北向きの指向流が生じうること，Sun et al. (2017) は台風の勢力が強まって太平洋高気圧が後退することにより，
台風の北進が促される事例があることを紹介した．本発表
では，高解像度シミュレーションにより，台風 Hagibis の経路上の正の海面水温偏差が北東進を促していたこと，及び，中緯度偏西風ジェットとの相互作用を通じた新たなメカニズムでこの北東進を説明しうることについて紹介する．

2. 実験設定
本研究では，気象庁非静力学大気モデル NHM を使用した．水平格子点間隔は 5 km とし，雲物理パラメタリゼー
ションとして修正 Kain-Fritsch スキームを採用している．
計算は 2019 年 10 月 7 日 12UTC からの 144 時間とし，初期値・境界値は気象庁全球モデル GSM の解析値・予報値
を緯度経度方向に 0.5◦ 間隔に内挿したもの (京都大学生存圏研究所のデータベースから取得; 0.5◦ ×0.5◦ 格子) を利用した．
海面水温偏差は MGDSST の 1989-2018 年の平均値 (以後，平年値) からの偏差とし，標準実験 (以後，warm 実験)と台風 Hagibis が日本に上陸する前の経路周辺における海面水温を平年値に戻した実験 (以後，cold 実験) を実施した．
具体的には，cold 実験において，
√(
)2 (
)2
y − 5◦ N
x − 165◦ E
d=
+
(1)
40◦
30◦

warm 実験においてアウトフローが特に北象限で強められたのは，西風ジェットへの接近に伴って，鉛直シアの downshear から downshear-left に位置する強い対流活動が生じ，
西風ジェットが低い慣性安定性に寄与したためだと推測される．すなわち，高い SST によって強められた台風のアウ
トフローが，偏西風ジェットに接近した際，特に北側で低圧部を形成しやすくなり，はじめに北進速度が上昇し，やがて，ジェットに乗って東進速度の偏差が現れたものと考
えられる．
参考文献
Katsube and Inatsu, 2016: J. Clim., 29, 1955–1975.
Sun et al., 2017: JGR. Atmos., 122, 8617–8630.
謝辞
本研究は，科学研究費基盤研究 (B) 18H01283「台風進路に関わる『藤原効果』の再考」の支援を受けています．

図 1 台風 Hagibis の南北移動速度．実線が warm 実験，破線が cold 実験の結果を表している．エラーバーは，アンサンブル
ランから見積もられた標準誤差を表す．

の d < 1.0 を領域において値を平年値とし，1.0 ≤ d < 1.2の領域を緩衝領域とした．また，信頼性を高めるため，2.5◦間隔の気象庁全球アンサンブル摂動を用いた 10 メンバーのアンサンブル計算を行った．

3. 計算結果
実験の結果，日本の南海上にあった最初の 72 時間では移動速度にほとんど差が無かったのに対し，10 日以降，warm
実験において統計的に有意に速く北東進していることが分かった．13 日 00UTC には warm 実験と cold 実験における台風の中心位置は 400 km もずれていた．
warm 実験においては，台風の強度は強くなり，強風半径で定義した大きさも大きくなっていたが，渦度偏差のダ
イポールパターン（東に負の渦度偏差、西に正の渦度偏差）は認められず，β ジャイア効果の強化は速い北東進の主要因とは考えにくい．次に Z500 を調べたところ，10 日 12UTC
以降，warm 実験では北側に偏った負偏差が生じており，台風の速い北進に対応していた．さらに，この負偏差をもたらす要因を調べたところ，warm 実験では，対流圏上層におけるアウトフローが北象限で顕著に強められており，質
量場を変えているためであることが示唆された．

図 2 (a) 北象限と (b) 西象限における warm 実験の風速場．
(c)(d) は (a)(b) と warm 実験の cold 実験に対する偏差．慣性
不安定の条件が満たされる領域を実線コンターで示している．

― 261 ―

TR-16(P4L)

台風一過の統計的性質
上野颯希、宮本佳明（慶應義塾大学）
12 時間以内の台風一過が観測されており、24 時間以内まで幅を伸ばすと８割以上の台風が台風
一過を起こしていることがわかる。
図１に台風が上陸してから晴天になるまでに有した時間（h）の頻度分布を示す。図から、全30 例のうち約半数の 14 例が 10 時間以内に台風一過を起こしていることが分かる。
次に、台風一過が発生する法則性を検証するた
め、上陸台風全 30 例の上陸時の中心気圧を取得
し、相関関係を求めた（図２）。しかし明瞭な関係性は見られず、台風一過が発生する条件は別にあることが考えられる。今後はサンプルをさらに増やすと共に、台風一過のメカニズムにも注目して解析を行っていく。
7
6

6
5

5
4
3

3

2

2

3. 結果
分析した台風 30 例のうち、12 時間以内に台風一過が起こったものは 17 例で全体の 57％。また
24 時間以内だと 25 例がこれに該当し、全体の83％に上った。つまり、半数以上の台風において

2

2

1

1

2

1
0

2

4
~2
22

0
~2

~2
20

8
~1
16

18

6

4

~1

2
~1

10

~1

14

12

10




6



6~

8

0







図 1 台風一過発生までの所要時間（横軸）と該
当する台風件数（縦軸）のグラフ




(h)

25

 h

y = 0.0374x - 22.529
R² = 0.0073
20

15

10



2. 方法
本研究では、台風一過のことを「台風が上陸した後、上陸地点またはその付近において一定時間
内に雲量が２以下になった場合」と定義する。
まず、解析対象を 2016 年度から 2019 年度に日本に上陸または再上陸した台風 30 例とし、それぞれの台風の上陸情報（上陸地点、上陸時間）を
気象庁の台風位置表から取得する。また、再上陸した台風についても初上陸時と同様に扱い、台風
一過発生の有無について解析した。
次に、台風が上陸した地点から最も近い観測所の雲量データを取得し、上陸してから雲量が２以下になるまでにどれほどの時間を有したかを台風ごとに抽出した。そして、台風一過発生に法則性を検証するため、台風ごとに中心気圧、最大風速のデータを取得し、解析した。

8~

1. 背景
台風が過ぎ去った後の晴れ渡った空を指して「台風一過の晴れ晴れとした空」と表現することがある。台風一過とは台風が過ぎ去ること。特に台風が過ぎ去って晴天になること及びその状態を指す言葉であり、また比喩的に、騒動が収まって落ち着いた状態になることにも用いられる。
確かに感覚的にも台風の直後は晴れることが多く、湿度も下がり過ごしやすい気候になりやすいと言われているが、統計的に見て台風一過は実際に起こっている現象であるのだろうか？また仮に
台風一過が生じる場合、そこに法則性はあるのだ
ろうか？
そこで本研究では、日本に上陸した台風における台風一過発生率の統計的性質、またその発生の法則性の有無を調べる。

5

0

940

950

960

970

980

990

1000

1010



図２ 中心気圧（横軸）と台風一過までの所要時
間（縦軸）の散布図― 262 ―

TR-17(P3L)

温 低 化 するハリケーン Sandy(2012) の下 層 フロントの降 水 強 化 に 対 する
メキシコ湾 流 の熱 力 学 的 影 響 *藤 原 圭 太 , 川 村 隆 一 , 川 野 哲 也 (九 大 院 ・ 理 )
1. はじめに
2012 年 10 月下旬、温帯低気圧化（温低化；ET）
するハリケーンSandyによる極端降水と高潮の影響で、北米東海岸の都市では大規模な内水氾濫等が発生した[1]。[2]は、Sandy の ET 時の降水強化には、メキシコ湾
流の高海面水温（SST）の影響が無視できないことを指摘した。本発表では、[2]で示されたメキシコ湾流における活発な海面蒸発と Sandy の降水強化の関係について、改めて詳細に調査した結果を報告する。

2. 実験設定
本研究では、領域雲解像気象モデル（CReSS）を用いた。[2]と同じモデル設定の下、現実の SST 分布を与える CTL run に加えて、Sandy 経路周辺の SST（1981-2019 年で最も高い）を気候値に置き換える
CLM run を実施した。なお、SST 改変領域は、高 SSTの領域をより網羅できるように、[2]から少し変更している。

3. 結果
衛星降水観測によると、Sandy の強い降水分布は、
10 月 27 日から 29 日かけて、進行方向の左側に偏っていた（温低化の特徴の一つ）。CReSS は、この特徴を精度よく再現していたため、本研究では 27 日から 29 日をSandy の ET phase と便宜上定義する。

3.1 北米東海岸の降水量比較

図 1.（a）CTL run と（b）CLM run において 10 月 27 日から 29 日までの 3 日積算の降水量の空間分布図。シミュレートされた Sandy の経路を黒線、与えた SST 分布を青等値線で併せて描いている。なお、沿岸部は図中の灰色のハッチを掛けている領域と定義している。



図 1 は、Sandy の ET phase の 3 日間で積算した
降水量分布を表す。両実験における降水量の差は、北緯35 度以北で特に顕著である。沿岸部の降水量に注目す
ると、CTL run の領域平均値（107 mm）は、CLM
run（84 mm）と較べて約 27%も増加していた。なお、

両実験における Sandy の経路の差は小さい。

3.2 前線構造の比較
3.1 節の降水量の変化の原因は、Sandy の前線構造の違いに見出せる。図 2 は、ET 時の Sandy 西縁域に現れた下層フロント周辺の東西鉛直断面図である。CTL
run では、メキシコ湾流の高 SST に伴う活発な海面蒸発の影響で、下層フロント東側の大気境界層内は、非常に湿潤な状態であった。それに対応して、発達した対流不安
定な層が確認できる。この対流不安定な層は前線面に沿って滑昇し、その不安定を解消することで降水強化に寄与する。また、Frontogenesis の解析を実施したところ、下層フロントの前線強化には、非断熱加熱による寄与が支配的であることが示された（図略）。CLM run では、湿潤な境界層・強い対流不安定・下層フロントの強化のいずれの要素も、CTL run と較べると不明瞭となっていた。

図 2.（a）CTL run と（b）CLM run における 29 日 0000 UTC の下層
フロント周辺の相当温位（𝜃𝜃𝑒𝑒 ：緑等値線）、𝜃𝜃𝑒𝑒 の鉛直勾配（𝜕𝜕𝜃𝜃𝑒𝑒 ⁄𝜕𝜕𝜕𝜕 ：陰影）、温位の水平勾配（|∇𝜃𝜃|：白等値線）の東西鉛直断面図。X=0 が下層フロントの軸（高度 500 m の|∇𝜃𝜃|の極大の位置）を表す。


4. まとめ & 今後の課題
ハリケーン Sandy による北米東海岸の極端降水におけるメキシコ湾流の詳細な熱力学的影響を調査した。シミュレーションの結果は、Sandy の ET 時に生じた下層フロン
トでの降水強化には、湿潤な境界層の存在と対流不安定の層の発達が重要であることを明らかにした。
また、両実験の Sandy の降水に関する重要な違いは、
下層フロント西側への降水域の拡大にも現れていた（図略）。具体的には、CLM run と較べて、CTL run の方がSandy 西象限に、より広範囲な降水域を有していた。図2 には、温位水平勾配の広がりに顕著な差が確認でき、両実験間の“降水域の広がり”の違いとの関連性が示唆される。対流圏中層まで達する温位水平勾配の形成とメキ
シコ湾流の高 SST の関係については、現在調査中である。

参考文献
[1] Blake et al. (2013). Tropical Cyclone Report, AL182012.
[2] 藤原ほか (2020). 気象学会 2020 年度春季大会予稿集, P332.

― 263 ―

TR-18(P4L)2018 年台風第 24 号の眼の領域における深い対流雲の出現*

平野創一朗・伊藤耕介・山田広幸（琉球大理）

1. はじめに2018 年 9 月 25 から 28 日にかけて、台風第 24 号
に対する航空機による直接観測が行われた。9 月 25
日には、強い台風の停滞に伴って海面水温が台風の直下で低下し、同日には壁雲の置き換わりも見られた。一般に、強い台風の眼の領域には下層雲しか見られないが、9 月 26 から 27 日にかけて、航空機から撮影された写真やひまわり 8 号の可視画像から、
対流圏中層に存在する雲が認められた（図 1）。本研究では、大気海洋相互作用がこの雲の形成に寄与した可能性について述べる。その際、航空機から投下されたドロップゾンデ、及び、大気海洋結合・大気単体モデルのデータを用いる。

壁雲付近における加熱を与えた場合には、眼の領域での下降流強制が弱く、対流が立ちやすい条件となっていることがわかった。
以上の結果は、台風の停滞に伴う海面水温低下によって、壁雲付近の加熱が減少し、壁雲が外側へ移動したことで、眼の領域で下降流が弱まり、雲が発生しやすくなることを示唆する。
謝 辞 ： 本研究は琉 球大 学研 究プ ロジ ェク ト推 進経費（18SP01302）及び科研費補助金（16H06311）の助成を受けました。

2. データ及び実験設定
ドロップゾンデで取得した水平風・温度・湿度などのデータを用いた。ドロップゾンデの位置とベストトラックデータから、台風中心からの距離―偽高度断面に射影した（図 2）。
結合モデルとして、大気側は JMA-NHM、海洋側
は MRI.COM を用いた。出力されたデータの水平方向のデータ間隔は 0.03°、時間間隔は 1 時間、初期
時刻は 2018 年 9 月 22 日 00UTC である。
以下では、
主に大気海洋結合モデルと大気単体モデルの結果を比較する。

3. 結果

図 1: 9 月 26 日に航空機から撮影された眼の領域における雲（山田広幸氏撮影）。

図 2: (a) 9 月 25 日、及び (b) 9 月 26 日における、航空機

図 2 に、航空機観測から得られた接線風の距離観測から得られた接線風の距離―偽高度断面。
―偽高度断面を示す。接線風が最大となる半径は、
9 月 25 日の 40 km 付近から 26 日の 90 km 付近に拡大し、最大風速は減少している。このような最大風
速半径の増加・最大風速の減少は大気海洋結合モデ
ルで再現された。最大風速半径の増加は、海面水温の低下に伴い、海面熱フラックスが極大となる位置が外側へ移動したことと整合的だった。一方、大気モデルでは上記のような著しい最大風速半径の増
加・最大風速の減少は見られなかった。
図 3 に、モデルで再現された、500 hPa における方位角平均した雲水・雲氷量の距離―時間断面を示す。大気海洋結合モデルでは、9 月 25 日 18UTC から 26 日 18UTC にかけて雲水・雲氷量が増えている（図 3a）。この時、眼の領域で上昇流が卓越していることがわかった。このような雲水・雲氷量の増加
は大気モデルでは見られなかった（図 3b）。
最後に、眼の領域で雲が出現した際の、眼の領域における鉛直流を調べるために、加熱に対する 2 次 図 3: (a) 大気海洋結合モデル、及び (b) 大気単体モデルの循環を Sawyer-Eliassen 方程式を用いて見積もった。 500 hPa における方位角平均した雲水・雲氷量の距離―時間
大気単体のモデルに比べて、大気海洋結合モデルの 断面。

― 264 ―

TR-19+(P3L, B2P)

機械学習によるひまわり衛星画像内のアンビル検出*太 田 聡 (北 大 院 環 境 科 学 ),
1.

はじめに

台風の形成発達過程では熱帯の低気圧性循環内において, 対流バースト（CB）と呼ばれる突発的で強い上昇流が発生する[1]. CB 発生位置では局所的に強い低気
圧性渦が形成されることから, CB は台風を強化させる要因の一つであると考えられている[2].
衛星観測による先行研究では赤外の輝度温度平均を用いるなど, 時空間的に集合的な定義で CB を捉えている[1]. しかし, それでは数値実験[2]で示されるよう

堀 之 内 武 (北 大 院 地 球 環 境 )結果3.

図1はアンビルの赤外画像と検出結果である。右図の色付きマスク部分は, 左図の赤外画像に存在するアンビルを検出した領域である.台風中心で発生するアンビルは形が比較的明瞭なため検出されやすかった. 一方
で, レインバンド内で発生する細かなアンビルは風速
シアや複数のアンビルが近距離で発生することで形が曖昧になるためか, 検出されにくかった.

な個々の CB の影響について解析することは難しい.
そのような個々の CB は衛星から見ると急速に発達し持続時間の長い楕円もしくは円形のアンビルとして観測される. それらを検出することができれば, 衛星観測の立場からより詳細な台風発達に対する CB の影響を検討できることが期待される. 本発表ではその初期成果を報告する.
2.

手法

アンビルは衛星画像から目視で特定できるが, 膨大なデータを網羅的に処理することは困難である. そこで, 本研究では機械学習の物体検出アルゴリズムである Mask R-CNN[3]を用いて, ひまわり 8 号機動観測で得られる赤外画像内のアンビルを検出する.
Mask R-CNN は画像内における検出対象の物体の位置を推定し, 画像ピクセル単位で分類することが可能である. しかし Mask R-CNN はデータを動画ではなく図 1. 台風発達期に発生するアンビルの赤外画像（左）と検出結果（右）. バンド帯は赤外 B13（10. 4 μm）. マ
スク内の : に対して左の数字はアンビルの ID, 右の数
字は特定のアンビルの何回目の検出かを示す. 黄色枠のアンビルは発生初期では検出されていたが, 時間経過により明瞭な円形ではなくなったため検出されていないものを示す（手作業による）.
4.

今後の課題

画像として独立に扱うことから時間方向は考慮されな教師データを増やし, 設定を改良するなどして, アい. そのため, 2 つの領域の重なり具合を評価する指標

ンビルの検出精度をさらに高める. その後, 検出したを用いて, 時間的に連続した各画像で検出されるアン

アンビルの中から面積, 持続時間等の特徴量を用いてビルに ID を付与した. 場合によっては特定のアンビル

CB を抽出する. 抽出した CB の特徴量間の相関関係やが時間的に飛び飛びに検出されるが, 時間的に連続し気象庁ベストトラックデータとの比較により CB の台

た複数の画像を考慮して ID を与えることで対処した.

風発達への寄与を考察する.

訓練及び検証データは 2017 年の台風 21 号 LAN のCB が卓越する期間の赤外 B13（10. 4 μm）画像 1176
枚を用いた. そのうち訓練データは 940 枚, 検証デー
タは 236 枚とした. ツールを援用して目視で輝度温度が低い円形の領域をアンビルと指定した. その学習結果を 2019 年の台風 28 号 KAMMURI の発達期の画像に適用した. 画像サイズは 400×400 ピクセルである.
画像中心は気象庁ベストトラックデータの台風中心の
緯度経度座標を基に, ３次スプライン補間により補間し台風中心に補正した.

5.

謝辞

Mask R-CNN のプログラム[4]は matterport 社が提供するものを利用しました. 衛星画像は情報通信衛星機
構 NICT サイエンスクラウドより所得しました.
6.

参考文献

[1] Zehr, R., 1992, NOAA Tech. Rep.NESDIS, 61.
[2] Montgomery, M. T., 2006, J. Atmos. Sci., 63, 355–386.
[3] He, K. et al, 2017, In ICCV, 2961–2969.
[4] Mask R-CNN for Object Detection and Segmentation,
https://github.com/matterport/Mask_RCNN, (2020/7)― 265 ―

TR-20+(P4L, B2P)

令 和 元 年 台 風 第 19 号 の 降 水 の 非 対 称 化 メ カ ニ ズ ム ～ そ の ２*柳 瀬 亘 ， 荒 木 健 太 郎 ， 和 田 章 義 ， 嶋 田 宇 大 ， 林 昌 宏 (気 象 研 究 所 )

1.

はじめに

ではこの下降流が弱まり（図略），下層の前線も不明瞭

令和元年 10 月に大量の水蒸気を伴った台風第 19 号となるが（図 2 右）、降水の北側への集中自体は見られ（令和元年東日本台風）が大雨による甚大な災害を引るため、11 日の前線の役割は 12 日ほど明確ではない．

き起こしたが，降水の多くは台風の北側に集中していた．柳瀬ほか・荒木ほか（2020 年度春季大会）では非静力学モデルで再現された非対称な降水（図 1，2）のメカニズムを解析し，10 月 12 日には温帯低気圧化の研究で指摘される台風北東側での前線形成を確認できたが，11 日には前線以外のメカニズムも働いた可能性を示した．今回の発表では全期間の非対称化プロセスを整理するが，予稿では主に 11 日の特徴を示す．
2.

数値シミュレーションの設定

2019 年 10 月 10 日 12UTC から 72 時間の気象庁全球

図 1 台風中心から 500km 以内の鉛直積算した水物質

客観解析値を初期値・境界値とし，140 E, 35 N を中心（kg m-2）の方位角－時間分布．小・中・大の＋印はそとする 4000km 四方の領域で気象庁非静力学モデルにれぞれ 10 ms-1 以下，10~20 ms-1，20 ms-1 以上の鉛直シooよるシミュレーションを行った．水平格子間隔は 2km

ア（200hPa と 850hPa に相当する高度の水平風の差；半とし，積雲スキームは使わず，雲水・雲氷・雨・雪・

径 200~800km で平均）の方向を示す．

霰を予報する雲微物理スキームで降水過程を表現した．
3.

結果

台風中心から 500km 以内の鉛直積算した水物質について方位角－時間分布を図 1 に示す．期間を通して台
風の北半分に降水が集中しているが，12 日は北東に集中しているのに対し，11 日は北に集中しており，鉛直
シアとのずれも大きい．11 日 12UTC の降水分布（図 2左）では，壁雲付近と外側数百 km に非対称分布が見ら

図 2 11 日 12UTC の前 1 時間降水量（mm h-1）と高度れる．前者は鉛直シアによる渦軸傾斜メカニズムと整500m の相当温位勾配（コンター；1K/10km ごと）．
（左）合的であるが，後者はより大きなスケールのプロセス

標準実験．
（右）雨・雪・霰の蒸発を抑制した実験．

となる．下層の前線（強い相当温位勾配）は 11 日 12UTCには北西側で強化しており（図 2 左），12 日に北東側で強化した特徴（図略）とは異なる．台風中心を通る緯度・鉛直分布では（図 3），台風の北側で上昇域の下端が相当温位面に沿った斜めの分布が見られる．この上昇域では北側の西風ジェットに向かう発散風や負の湿
潤渦位などの特徴が見られ（図略），湿潤的な対称安定性の弱まりによる斜めの上昇流の強化が示唆される．
また，上昇流の下には相当温位面に沿った下降流も見られ，中層の低相当温位を下層に移流して前線形成に寄与していた．雨・雪・霰の蒸発を抑制した感度実験

図 3 11 日 12UTC の台風中心を通る南北鉛直分布．相当温位（シェード；K），および 0.2, 0.5, 1 ms-1 の上昇流（実線）と下降流（破線）．横軸は台風中心からの相対的な緯度（図 2 左の緯度と同じ範囲）．

― 266 ―

TR-21+(P3L, B2P)

台風発生数と弱い熱帯低気圧の生存率*池 端 耕 輔 , 佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1.

両者の比として求めた SR と共に図 2 に表した。変数にはじめに台風の発生数について、従来は Genesis Potential Index

よっては TD 数と SR が異なる分布であり、TS 数は両等による発生環境場や大規模循環パターンとの関係が者の重ね合わせで決まっている。また暖気核と SR の対詳しく調べられてきた。近年、弱い熱帯低気圧（TD）

応関係は、TD の構造も SR に影響することを示唆する。

の数と台風に成長する数の割合（SR）を切り分けるこ

以上の結果より、大気循環の中では TD 数に加えてとが重要になっている。Vecchi et al. (2019) は GCM のSRも変動し、２つのバランスがTS数を規定している。

結果から、TD 発生数と SR に関わる物理量を用いて温また TD の生存は環境場に大きな影響を受けながらも、暖化による台風発生数の変化を説明した。Tory et al.

環境場と TD の相互作用も無視できないと考えられる。

(2018) は海盆間の SR の差を調べ、Song et al. (2020) はSR と環境場の関係を包括的に明らかにした。しかし海盆や時期による SR の多様性や TD 発生数との関係、
TD の特徴が SR に与える影響については分かっていな
いため、本研究で明らかにする。
2.

使用データと台風の抽出

TD 抽出と環境場の解析を行うため、物理量として緯度経度 0.25º 格子の ERA5 を用いた。TD の台風（TS）

図１ 各海盆における全期間平均の SR（水平破線）とへの発達を識別するため、ベストトラックデータ

1 ヶ月平均の SR（点）。縦軸は SR（0~1）
、横軸は月。

IBTrACS を用いた。解析期間は 2013 年から 2018 年の7 月から 10 月で、北半球の事例を解析した。
Yamada et al. (2017) の台風追跡法の基準を緩和して
ERA5 から TD を抽出し（風速 10 m/s, 850hPa 相対渦度
、初期時刻を
5.0×10-5 s-1, 温度偏差和 0 K, 寿命 12 h）
TD 発生とした。半径 3º 以内に 36h 連続 17.4 m/s を超える IBTrACS の台風経路があった場合、TS に発達したとする。表 1 は抽出結果の概要である。
表 1 北西太平洋、北東太平洋、北大西洋、北インド洋で抽出された TD（TS になる事例含む）と TS の全数
WP

EP

NA

NI

TD

361

655

556

409

TS

104

84

46

7

図 2 水色（赤色）は TD（TS）の数のヒストグラム（左縦軸）、緑色は SR の分布（右縦軸）。縦軸スケールは図3.

ごとに異なる。(a), (b), (c)の横軸は 10º 四方平均値。

研究手法と結果

各海盆で TD と TS の発生数の比を取り SR を算出した（図 1）。全期間平均では WP が他海盆より高く、WPの循環場が TD の生存に有利だと考えられる。1 ヶ月平

参考文献
Song, C., et al. (2020), J. Clim., 33(11), 4489-4511.

均値の分散は気候条件に応じた変動の現れと見られる。

Tory, K. J., et al. (2018), Clim. Dyn. 50, 2489-2512.

次に北半球全域・全期間を対象に、環境場や暖気核のVecchi, G. A., et al. (2019), Clim. Dyn. 53, 5999-6033.

指標に対する TD と TS の数のヒストグラムを作成し、Yamada, Y., et al. (2017), J. Clim., 30(23), 9703-9724.

― 267 ―

TR-22(P4L)

MTSAT 赤外データを用いた台風 Haiyan の解析* 黒 田龍 馬 ，板 野 稔久

* Kuroda R. and Itano T. ((防衛 大・ 地 球)

National Defense Academy )１．はじめに2013 年 11 月 8 日にフィリピンを横断した台風
Haiyan(平成 25 年台風 30 号)は、史上最低気圧を記
録 し た と も 推 測 さ れ [1] 、 レ イ テ 島 を 中 心 に 約
1,100,000 棟の家屋を全半壊するなど 200 億米ドルとも言われる経済損失と、少なくとも 6,300 名の死者・1,061 名の行方不明者・28,689 名の負傷者をもたらした、近年フィリピンに来襲した最大級の熱帯低気圧である。特に、台風による地表面風と漏斗状の海岸地形の相互作用によりサンペドロ湾周辺(台風中心から約 30km 付近)では、約６m 級の高潮が引き起こされ、台風本体の風よりは、この高潮によって多くの被害がもたらされたと推測されている[2]。
今回、MTSAT-1R が観測した４つの赤外データとそれらの輝度温度差データから、この台風の雲を解析したので、その特徴について報告する。
２．データ
2013 年 11 月 3 日 1830 UTC から同月 11 日 0430
UTC における、MTSAT-1R の４チャンネルの赤外
デ ー タ （ IR1<10.3-11.3µm>, IR2<11.5-12.5µm>,
IR3<6.2-7.3µm>, IR4<3.3-4.2µm>）を使用した(1時間毎)。また、気象庁の台風ベストトラックデータ(6 時間毎)を Haiyan の位置情報として使用した。
３．解析手法
IR1～IR3 の各赤外画像と、IR1 を基準に IR2, IR3,
IR4 との輝度温度差を画像化した 3 つの差分画像(SPL, DIW, DIN)を作成して解析した。特に、「台風
中心位置から半径 1600km 以内」
を解析範囲と定め、各閾値で区切られる領域の面積の時間変化を解析した。この際、各時刻の台風位置については、ベスト
トラックデータから 1 時間毎に内挿して求めた。
(※なお、ベストトラックと衛星赤外画像の計測時間差を求めるため、IR1 画像上で”目”が確認された 11
月 5 日 1830UTC から 8 日 0030UTC の間について、
最も輝度温度の高いピクセルを台風中心と仮定し読
み取り、球面三角法を利用して緯度経度を導出した。
これをベストトラックから内挿した台風中心と比較
すると 52 分差で両者間の二乗平均誤差が最小となったため、毎時 52 分における内挿値を採用した。)
4．結果
赤 外 画 像 (IR1 ～ IR3) 及 び 差 分 画 像 (SPL, DIW,
DIN)から閾値別の面積を解析し、その時間変化をグ
ラフにまとめた。IR1 の解析では 6 日午後から全般
的に雲頂温度が低く(雲頂高度が高く)なり、フィリ
ピン上陸(破線)前に急発達(ハッチング部)した様子が認められた(図１)。また、IR3 の解析からもほぼ同時刻で水蒸気量の増加が確認された(図２)。一方、
DIW の解析からは、積乱雲の指標とされる閾値 0 度
以下の領域の面積が、6 日午後から急激に上昇した
ことがわかり、Haiyan の強大化に積乱雲が大きく寄与していることが推測された(図３)。

図１ IR1 の輝度温度で見た閾値より雲頂温度が低い領域の面積の時間変化（破線はフィリピン上陸時刻）

図２ IR3 の輝度温度で見た閾値より温度が低い領域の面積の時間変化（破線はフィリピン上陸時刻）

図３ IR1とIR3の輝度温度差(DIW 画像)で見た積乱雲の面積の時間変化（破線はフィリピン上陸時刻）
参考文献[1] K.Harau, et al., 2017, Weather, Vol.72, No.10,
291-295.
[2] J.F.P.Galvin, et al.,2014, Weather, Vol.69, No.11,
307-309.

― 268 ―

TR-23+(P3L, B4A)
1980 年以降東京に接近する台風が増加している
山口 宗彦(気象研応用気象研究部)、前田 修平(高層気象台)
1. はじめに台風は地球上で発生する最も激しい自然現象の一つで、
大雨、強風などにより、さまざまな災害を引き起こす。
2019 年台風第 19 号による広域の水害 、台風第 15 号による千葉県を中心とする強風被害は記憶に新しい。これらの日本の大都市を襲った最近の台風から、「日本に影響を与える台風の数が最近増加しているか？」、また、「以前よりも強い状態で日本に接近するようになっているか？」、
疑問が生じる。
気象庁は、日本や日本の各地方に接近する台風の数の統計調査を行っている。しかし、各地域における台風の
防災・減災という観点からは、地点毎に（オイラー的視点

図 1. 東京に接近した熱帯低気圧の数の経年変化。増加傾で）調査することも重要である。また、接近時の台風の強向は統計的に有意である。

さや、台風の発達に関係する環境場（海面水温や風の鉛直
シアなど）等に変化があるか調査することも重要である。
本研究では、東京に接近する台風が増加しているか、
また環境場や台風の移動速度に変化があるか調査した。
2. 使用データ
使用データは、気象庁のベストトラックと気象庁再解析
データである。検証期間は 1980 年から 2019 年の 40 年間である。1980 年以降とした理由は、1980 年以降は静止気
象衛星ひまわりが運用されており、ベストトラックの均質性がより高いためである。ベストトラックでは、
00,06,12,18UTC における 6 時間ごとの解析値を使用した（TD や L を含む）。

図 2. 熱帯低気圧東京接近時の中心気圧の累積頻度分布。
P1 期間が黒、P2 期間が赤またはピンク。赤は P1 期間と P2期間の差が有意であることを示す。

3. 結果
図 1 は、東京に接近した熱帯低気圧の数の経年変化である。本研究の「接近」の定義は、熱帯低気圧の中心と東京

表 1. 7～10 月の間に台風が 980hPa 以下の中心気圧で東京に接近しているときの環境場と台風の移動速度。

の距離が 300km 以内、かつ熱帯低気圧の中心の緯度が東京

1980-1999 年

2000-2019 年の緯度より南にあるときである。図 1 から、過去 40 年、海面水温（°C）

25.9

27.2

接近数が増加していることがわかる。検証サンプルを台風

鉛直シア(knot)

25.8

17.4

強度に限定しても、距離の閾値を 300km から 200km にして500hPa 相対湿度(%)

40.8

48.9

も、緯度の制限を無くしても増加傾向は見られる。図 2 は、移動速度(km 毎時)

48.1

30.6

熱帯低気圧が東京に接近しているときの強度(中心気圧)の累積頻度分布である。前半の 20 年(1980-1999)を P1 期
間、後半の 20 年(2000-2019)を P2 期間として、それぞれの期間で調査して、結果を比較した。図 2 から、台風が強い状態で東京に接近する頻度が増えていることがわかる。
例えば、中心気圧が 980hPa より低い状態で接近する頻度
は P1 期間に比べて P2 期間は 2.5 倍となっている。表 1
は、7～10 月の間に台風が 980hPa 以下の中心気圧で東京に接近しているときの環境場と台風の移動速度を P1,P2
それぞれの期間で調査した結果である。表 1 から、P2 期
間は P1 期間と比べて、「海面水温が高い」、「鉛直シアが小さい」、「大気中層の相対湿度が高い」と、台風の発達に都合の良い条件となっていることがわかる。また、台風の移動速度が遅くなっており（36%減）、これは台風による影響時間が長くなっていることを示している。図 1、2 に示したような変化は、静岡、名古屋、和歌山、高知など、東京以外の都市でも確認できた(図略)。
4. 今後の課題
ここに示した変化と地球温暖化との関係を調査することが今後の課題である。また、P1 期間はエルニーニョ的な、P2 期間はラニーニャ的な 10 年規模変動があった期間であった。10 年規模振動と地球温暖化の影響を分離する
ために、d4PDF 等のシミュレーション結果等を用いて今後解析を進める。

― 269 ―

TR-24+(P4L, B4A)

複数アンサンブルを用いた台風発生予測の可能性*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

れ以降予報時間が長くなるほど小さくなる．また，予

台風の発生を数日前から予測することは，リードタ

報センターによって発生確率の減少傾向が異なっていイムを確保することができるため防災上重要となるだ

る．一方で，台風第 20 号 (図 1b) では，どの予報セン

けでなく，交通機関の運行など様々な活動に有効な情ターも発生確率が低く，
1日前のECMWFの予報で30 %報となる．気象庁では，北西太平洋において 24 時間以程度となっている．このように，高い確率で発生を予内に台風に発達すると予想される熱帯低気圧がある場

測した台風もあるが，事例ごとに発生確率の変化傾向

合に，その進路や強度の情報を発表している．アンサは異なっている．

ンブル予報と気象衛星「ひまわり」による台風の雲画

台風の発生には周囲の環境場が深く関わる．例えば，像の解析結果を用いた調査では，2 日先までの台風の発

下層の流れパターンをシアーライン，東西風合流域，

生確率を精度良く予測できることが示された[1]．この

偏東風波動，モンスーン渦，先行台風によるエネルギ

アンサンブル予報を用いることで数日前から台風発生

ー散逸の 5 つのパターンに分類し，発生環境場ごとのの確率情報を提供できる可能性がある．本研究では台風の特徴が統計的に示された[2]．台風の発生確率は個々の台風に着目し，海外の数値予報センターの予報

このような環境場の影響も反映していると考えられる．

も含めて，何日前から台風の発生が予測できていたか

台風発生予測の可能性について，発生環境場の下層流を調査した．

れパターンと絡めて調査する予定である．

2.

解析手法

台風の予報データは，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である．また解析値は気象庁ベストトラックデータを使用し，検証期間は 2017 年から2019 年である．
ベストトラックにおいて，熱帯低気圧が発生した時
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．各数値予報センタ
ーの各予報時間 (FT) において，
全アンサンブルメンバ
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確率を定義した．
3.

結果

図 1 に 2019 年の台風発生確率予測の例を示す．横軸の FT=0 は，ベストトラックで熱帯低気圧の発生として解析された時刻に対応する．台風第 1 号 (図 1a) では
どの数値予報センターも 72 時間予報の確率値は 80 %以上となっている．これは台風第 1 号が初めて解析された時刻 (FT=0) の 3 日前を初期時刻とするアンサン
ブル予報において，80 %以上のアンサンブルメンバー
がこの台風に対応する渦を予測していたことを意味す
る．1～3 日先予報までは台風の発生確率が高いが，そ図 1: 台風発生確率予測の例．(a) 2019 年台風第 1 号，(b) 2019 年台風第 20 号．横軸は予報時間．
参考文献[1] Yamaguchi, M. and N. Koide, 2017, Wea. Forecasting,32, 2133-2141.
[2] Yoshida, R. and H. Fudeyasu, 2020, Mon. Wea. Rev., 148,559-576.

― 270 ―

TR-25+(P3L, B4A)

台 風 経 路 -高 潮 ア ン サ ン ブ ル シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ る
高潮リスクの算出*大 滝 寿 一 1・ 筆 保 弘 徳 1・ 高 野 洋 雄 2・ 山 内 隆 介 1・ 飯 田 康 生 1・ 竹 見 哲 也 3

森 信 人 3・ 清 原 康 友 4(1:横 浜 国 立 大 学 大 学 院 ,2:気 象 研 究 所 , 3:京 都 大 学 ,4:気 象 予 報 士 会 )高潮被害は発生頻度こそ稀だが、ひとたび発生すれ対象にした軸対称傾度風モデルで作成した高潮偏差と力学モデルを比較すると(図 1 下)、高潮偏差は地点

ば海岸地域に甚大な被害をもたらす。高潮偏差の大きによっては大きく異なる。上陸した場合の台風強度のさは、それぞれの海岸地形の特徴と台風要因に影響を変化や、非軸対称に変異する効果が、その差を作って受けるが、その要因の定量化は難しい。台風要因も、

いる。

1.

はじめに

台風強度と進路と位置があり、様々なパターンが存在

図 2 は広島港、大阪港、名古屋港、浦安における、4する。本研究は、現実の海岸地形に対する台風位置の事例(T5915 , T1326 , T1813 , T1821)による台風位置別の感度に注目する。大滝他（2020 ; 春季大会）は、台風

高潮偏差である。名古屋港や浦安では直撃するコース

経路‐高潮アンサンブルシミュレーションにより、台の西 100 km 以内で高潮偏差のピークが来るのに対し、

風位置と各海岸地点での高潮偏差を示す手法を提案し広島港や大阪港では西200 km 離れたところでピークがた。本講演では、T1821 など高潮被害をもたらした台あり、より広い範囲で高潮害に注意する必要がある。

風 14 事例を対象にして 1514 回のシミュレーション実

講演ではその他の事例についても紹介する。

験を行い、各海岸地点の台風位置を統計的に調べて、高潮リスクを算出する。
2.

実験設定

山崎他（2017）は、台風を含む大気場を地形に対して東西にずらす台風経路アンサンブルシミュレーショ
ン手法を提案した。この手法により、現実の台風が異なる位置を通過した場合の仮想の大気場が得られる。
大気モデルは WRF-ARW V3.6.1、高潮モデルは気象庁の高潮モデル(JMA Storm Surge Model)を用いる。水平解

図 1:(上)下関から銚子までの海岸線沿いに 4 事例の最大高潮

像度は、大気モデル 5 km、高潮モデルで約 1.7 km であ偏差をとったグラフ。(下)下関から反時計回りに本州の海岸線る。扱った台風事例は強い台風や特異なコースをとっ

沿いに力学モデルと傾度風モデルの偏差をとったグラフ。

た 14 事例（T5822 , T5915 , T6118 , T8719 , T9119 ,T9512 , T9810 , T0406 , T0423 , T1326 , T1812 , T1813 ,T1821 , T1824）であり、0.2 度間隔で東西または南北にずらして計 1514 本の台風経路－高潮アンサンブルシ
ミュレーションを実施した。さらに、大気の力学モデ

ルの有効性を調べるために、従来利用されている軸
対称傾度風モデル（Fujita（1952）の式）も用いる。
3.

結果
図 1 上は、瀬戸内海～本州太平洋側の海岸線における 4 事例(T5915 , T1326 , T1813 , T1821)による最大高潮
偏差を示す。4 事例とも、下関から銚子までピークの

図２ : 各地点における台風位置別の高潮偏差(+が東)。左上：

位置は同じふるまいを示している。さらに、T1821 を広島港、右上：大阪港、左下：名古屋港、右下：浦安― 271 ―

TR-26+(P4L, B4A)
日本に上陸した台風の長期変動(1877 年-2019 年)*久保田尚之（北大院理）, 松本淳(都立大), 財城真寿美(成蹊大), 三上岳彦(都立大)ている。

１． はじめに
近年 2018 年台風 21 号や 2019 年台風 19 号といっ

日本の気象台は 1872 年に函館ではじまり、1907

た強い台風が日本に相次ぎ上陸している。日本に上年には 100 地点を超えた。時期により地点数に差が陸する台風の傾向を明らかにするには、台風経路やあるため、地点数と観測頻度による台風検出の品質

強度の情報が欠かせない。西部北太平洋域では 1945

検証を行った。観測地点や頻度が少ない 1882 年の条

年以降、4 つの気象機関によって台風の位置や強度件を全期間に適応し検証した。1970 年代以降の台風に関する情報が提供されている。一方、過去の気象

強化傾向は 1882 年の条件でも同様に有意であり、地データを復元する「データレスキュー」の取り組み

点数や観測頻度に依らないことが裏付けられた。

で、19 世紀まで遡り台風経路情報や気象データを収集し、日本に上陸した台風を復元してきた(Kubota
2012; 熊澤ら 2016)。過去の台風情報を用いた 100 年
ス ケー ル の 台 風の 長 期 変 動 の解 明 に 向 けた 研 究(Kubota et al. 2020 submitted)を報告する。
２. 台風データ
台風の最大風速と中心気圧には関係があり(Atkinson and Holiday 1977)、地上気圧を用いて台風を再定義した(Kubota and Chan 2009)。日本に上陸した台風に着目し、陸上で 1000hPa 以下を観測した場
合を台風上陸と定義し、20 世紀の台風データを復元してきた(熊澤他 2016)。本研究では 1877 年-1886 年に灯台で観測した気象データを合わせて用いること
で、1877 年まで解析を進めた。台風強度は陸上での最低海面気圧を用いて、最大風速を求め、Annual
Power Dissipation Index(APDI:最大風速 3 乗を年積算)を利用した。
３．結果
日本に上陸した 1877-2019 年の年間台風数を示す(図上)。2013 年以降毎年 4 個以上上陸しているが、1970 年代から 2000 年代は上陸数が少なく、1880 年
代から 1960 年代は上陸数が多い傾向が見られた。図(中)に上陸した地点の東西分布の時系列を示す。
1970 年代以降は平均的に上陸地点が東へシフトする傾向が見られ、99%有意である。一方で、1920 年
代も東へシフトしており、台風の上陸地点は 100 年

図：日本に上陸した年間台風数(上)、上陸地点の経度(×)(中)、年間程度の周期で東西変動が見られる。台風強度につい

台風強度(APDI)(下)。期間平均は細線、11 年移動平均は太線で示ても 1970 年代以降は有意な増加傾向が見られ、強度す。1977-2019 年のトレンドは破線で示す。

は 44 年間で 37％増加していた(図下)。一方で、1930
年代から 1960 年代も台風強度は強い傾向が見られ

謝辞：本研究は、JSPS 科研費(20K20328, 18H01278, 19H00562)の支る。台風強度の変動は、1970 年代以降は上陸地点と援により実施した。

同様の傾向が見られるが、それ以前は周期が異なっ― 272 ―

TR-27+(P3L, B4A)

大規模アンサンブルデータで得られた台風発生数に対する遠隔影響
筆保 弘徳 1・古田 隆行 1・伊藤 耕介 2・吉田 康平 3・川村 隆一 4・吉田 龍二 5,6
1: 横浜国立大学, 2: 琉球大学, 3: 気象研究所, 4: 九州大学, 5: CIRES UCB, 6: NOAA ESRL

１．目的
北西太平洋の台風発生数の経年変化は大きい。それは、発生海域以外からも遠隔影響を受けているためと考えられる（例えばDu et al.2010 や新垣・伊藤2019）。
しかし、観測値は半世紀程度で限りがある。著者らの前回の発表（2019 年秋季大会）では、大規模アンサン
ブルデータセット d4PDF での台風環境場を調べ、そのパターンは観測結果から得られるパターンとよく一致していることを示した。そこで本研究では、観測値と比べて 100 倍のサンプル数を持つ d4PDF の現在気候データを解析して、台風発生数に対する遠隔影響について統計的に調べた。
２．手法
本研究は d4PDF の現在気候データを用いる。現在気候データでは、海面水温を境界値として与えた 19512010 年の100 メンバーのアンサンブルシミュレーショ
ンを行っている。そして、Yoshida et al.（2017）により検出された北西太平洋の台風約 18 万個を解析する。
観測値は気象庁ベストトラックデータを用いる。
３．結果
図１は100メンバーの7－8 月の台風発生数の箱ひげ
図と観測値を示す。d4PDF の 100 メンバ―の 60 年平
均は 8.8 個で、観測値同期間の 9.4 個とほぼ一致している。しかし、100 メンバーの個数には幅があり、その幅の大きさも年ごとに変化する。経年変化をみると、観測で極端に多い年（1967 年や 1994 年）や少ない年（1998 年や 2010 年）でも同じ傾向がみられる。
図 2 は 7－8 月の地表面温度と、アンサンブル平均台

風個数や 100 メンバーの間の標準偏差との相関係数の分布を示す。台風平均発生数は、北東太平洋中緯度で、0.5 を超える相関係数となっている。この海域は、観測値と台風発生頻度の相関でみても約 0.3 であり、ここでの海面水温が台風発生頻度に深く関係していると考えられる。他にも、南太平洋やインド洋西部でも正の相関がみられるのは興味深い。
そして、北大西洋北部では、台風発生数と標準偏差の両方で負の相関がみられる。この海域が高温の年、
どのメンバーもばらつきが小さくなり、台風発生数が減少することを示す。
４．まとめ
本研究は、d4PDF の現在気候データを用いて、海面
水温分布と台風発生頻度の関係を統計的に調べた。発表では、台風発生パターン別での結果を示し、どのような遠隔影響が考えられるか、その因果関係にもせまる。

図 2：コンターは 7-8 月のアンサンブル平均台風個数と地表面温度の相関係数を±0.25 以上で示す。シェイドは 100 メンバーの間の標準偏差と地表面温度の相関係数が±0.25 と±0.30 以上の領域を示す。

図１：d4PDF（箱ひげ図）と気象庁ベストトラック（折れ線）の 7－8 月の台風発生数。

― 273 ―

TR-28(P4L)

確率台風モデルを用いた台風季節予報の可能性調査*片 山 卓 彦 1 ， 水 島 佳 緒 1 ， 今 田 由 紀 子 2 ， 宮 川 知 己 3 ， 木 本 昌 秀 3（ 1㈱ 東 京 海 上 研 究 所 ， 2 気 象 庁 気 象 研 究 所 ， 3 東 京 大 学 大 気 海 洋 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．当研究所では年間の台風活動の季節予測可能性について調査を行っており，2019 年秋季大会では d4PDF 過去実験を用いて外部境界条件に基づく台風接近数の潜在的な予測可能性があることを示した．今回は，軸対象モデル CHIPS を改良した確率台風モデルを用いた台風接近数の季節予測可能性を検証したので報告する．
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 Emanuel et al（2004）の軸対称モデル 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 hPa，700 hPa，500 hPa，200 hPa の各高度の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，各高度の風の日々の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」（1958～2016 年）を，予測能力の検証で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．
調査項目は ACE と接近数であり，接近数は気象庁定義に合わせて全国の気象官署から 300km 以内に進入した台風の数として観測は気象庁 HP の数値を用いた．

～2016 年）は r=0.58 と有意な正の相関があり，モデル
は年間傾向の再現性を有することが確認できた．
次に，予測能力を検証するため，ハインドキャスト
を入力してモデルで発生させた台風と観測台風の年々変動を比較した（計算期間：1979～2014 年, 各年 7~10
月）
．その結果，5 アンサンブル平均の ACE は，3 月中旬初期値で r=0.53，4 月中旬初期値で r=0.58，5 月中旬
初期値では r=0.69 の相関を示した．同じく接近数については，3 月中旬初期値で r=0.32，4 月中旬初期値でr=0.31 に止まったものの，5 月中旬初期値では r=0.50
を示し，台風接近数が多い年/少ない年のピークをよく捉えていた（図 2）．また，接近数の多寡が顕著であった 8 ヶ年について夏季前半の台風経路を観測とモデルで比較したところ，7 ヶ年で概ね観測と整合していることが確認できた（一例として図 3）．この結果から，5月時点でモデルと気象庁季節予報結果を用いて接近数の傾向を予測し得ると言える．今後は，台風経路の予測の定量化や，台風強度の傾向の予測可能性に関する調査を行う予定である．
観測台風

図 2 観測台風とモデルの接近数の年々変動
観測は気象庁 HP の接近数．モデルは 5 月中旬初期値，5 アンサンブル平均の接近数．各々全期間の平均で規格化している．計算期間は各年 7~10 月．
60N

60N

30N

30N

EQ
100E

図 1 確率台風モデルの概要

3. 結果
まず，モデルの再現性を調査するため，JRA55 を入力してモデルで発生させた台風と観測台風の年々変動（各年 7～10 月合計）を比較した．その結果，ACE（計算期間：1977～2016 年）は r=0.85，接近数（同：1958

確率台風モデル（JRA55利用）
確率台風モデル（ハインドキャスト利用）

140E

180E

EQ
100E

140E

180E

図 3 2002 年 6~8 月の台風存在位置の比較
観測台風（左図）は当該期間の気象庁ベストトラックの存在位置，モデルの台風（右図）は 5 月中旬初期値ハインドキャストを用いた予測結果における 5 アンサンブル平均の台風存在頻度の平年偏差を表す．各々JRA55 とハインドキャスト 5 アンサンブル平均の環境場を重ねており，Contour は
SLP，Vector は 500hPa 高度風の，いずれも 6~8 月平均の平年偏差を表す．

主な参考文献[1] Emanuel, K. A., et al., 2004, J. Atmos. Sci, 61, 843–858.
[2] Sato, T., et al., 2011, SOLA, 7, 169-172.

― 274 ―

TR-29+(P3L, B4A)

ハリケーン急速発達過程における���な予測不確実性増加*南 出 将 志 (� � 大 学 大 学 � 工 学 系 研 究 科 社 会 基 盤 学 専 攻 ),Fuqing Zhang (The Pe nnsylva nia Sta te University, De pa rtme nt of Me te orology )Eugene E. Clothia ux (The Pennsylva nia Sta te Unive rsity, De pa rtme nt of Me te orology )
1.

3.

背景

結果，結論

��の急速発達過程は�総観規模から対流規模まで

GOES-16 の全天候赤外輝度温度観測同化の結果�ア

多様なスケールの現象が��するため�その予測不確

ンサンブル平均からの決定論的予報による�ハリケー

実性が大きいことが知られている����度予測向上

ン Harvey の急速発達過程の予測精度が��的に向上しのためには���内���における観測の同化が�果た�一方で�アンサンブル予測を通じて�依然として多的であることが指摘されており�近年打ち上げられた

大な予測不確実性が存在することも確認された�下図�������観測��である�まわり��や GOES-

は�初期条件の不確実性によるアンサンブルスプレッ

16 は��い時��解�度から���には�られなかっドの増加を比べたものである�急速発達過程は��速た多�の観測�報をもたらし�気象予測を向上させる

場・水蒸気場双方に対して初期値鋭敏性を持つことがことが期�されている�実�に������による全分かる�同時に��速場・水蒸気場双方に不確実性が存

天赤外輝度温度同化の���度予測�の�用について�

在する時���の���な��によって��速場・水蒸予測精度向上の潜在的可能性が指摘されてきた�Zhang

気場単体のみの不確実性の総和よりも�大きな不確実

et al., 2016, 2019; Minamide and Zhang, 2017, 2018, 2019;性が生じることを示している�本研究は���・ハリケ

Honda et al., 2018a,b�
�一方で�アンサンブルなどを用いーンの急速発達過程予測精度向上に向けて�力学場・熱た予測不確実性の増大過程は�急速発達過程の内包す

力学場双方の解析精度を同時に向上させることの重要る��性によって��解が�まれている�すなわち��

性を示すとともに�全天候赤外輝度温度観測同化の潜速場や気温場�水蒸気場などどのような初期大気場の在的貢献可能性を示唆するものである�

向上がどの程度予測可能性向上に貢献するのかは�未� � � 献 � Minamide, M., F. Zhang, E.E. Clothiaux, 2020:

だ�明ではない��である�よって本研究では�GOES-

Nonlinear Forecast Error Growth of Rapidly Intensifying Hurricane

16 同化によって拘束したハリケーン Harvey(2017)のア

Harvey (2017) Examined through Convection-permitting Ensemble

ンサンブル予測を用いて�急速発達過程における予測

Assimilation of GOES-16 All-sky Radiances, Journal of the

不確実性の増大プロセスを明らかにする�

Atmospheric Sciences, accepted pending minor revision2.

手法

本研究ではアンサンブルカルマンフィルターを用いた全天赤外輝度温度同化実�・アンサンブル予測を実施し�アンサンブル共分散解析を通じて�急速発達過程
における予測不確実性増大の主要な貢献要素を同定する�予測��ルとして 3-km メッシュに設定した対流をシミュレート可能な Weather Research and Forecast Model(WRF) を�観測��ルとして���の Community
Radiative Transfer Model (CRTM)を用いた���ルや�ータ同化��に�する設定は Zhang et al. (2019)に�うが�図����度アンサンブルスプレッドの時�発�につ特に赤外 輝度温度の ���性に対 �するため�いて�水蒸気場���ンド�・�速場など�水蒸気場��

Minamide and Zhang (2017, 2019)により提案された観測・

レン��ンド�・全ての��ル���赤��の初期値不������ルを用いている�

確実性による貢献を区別した図�― 275 ―

TR-30+(P4L, B4A)

対流圏界面付近の気温場が台風に与える影響について*小林健太 (九州大学・総合理工学府), 江口菜緒 (応用力学研究所),
伊藤耕介 (琉球大学・理学部),
1.

はじめに

果となった。以上より、台風風速には UTLS の気温が熱帯低気圧(台風)は甚大な災害をもたらすが、その関係する可能性があることが示唆された。

被害を最小限に抑えるために熱帯低気圧の予報は非常に重要な役割を果たしている。しかし、熱帯低気圧の構造や周辺環境の影響をモデルが正確に表現することができず、予報が大きく外れてしまうケースが多々ある。
今日、熱帯低気圧の研究は様々なアプローチで行われており、その中には成層圏が熱帯低気圧に与える影響を研究したものもある。例えば、成層圏突然昇温(SSW) 時のサイクロンの発生に成層圏の変化が影響していること [1] や、対流圏界面付近の冷却が台風活

図１ 北緯 20 度の気温鉛直プロファイル。青、紫、動に与える影響を議論した論文 [2] もある。しか黒、茶、赤線はそれぞれ UTLS を-5, -3, 0, +3, +5し、成層圏の力学場が熱帯低気圧に与える影響を定量

度変化させた気温プロファイル。

的に評価した研究はほとんどない。そこで本研究は、上部対流圏 (UT) から下部成層圏 (LS) の温度変化が台風の発生と発達に与える影響を理解することを目的として数値実験を行った。
2.

モデルと実験設定

二次元軸対称大気海洋結合モデル [3] を用いた。
このモデルでは鉛直 35 km の 40 層、水平 1500 kmの領域で計算を行い、グリッドのサイズは鉛直 875

図 2 最大風速の時間変化

m、水平 7.5 km である。シミュレーションは 15 日
間のフリーランで行い、 UT および LS に相当する
200 hPa から 60 hPa の気温鉛直プロファイルを変更
し、それが熱帯低気圧に与える影響を検討した。気温と水蒸気の鉛直プロファイルは北緯 20 度のものを使用し [4] (図 1)、温度変化の幅は -5 K から 5 K として、 1 K 間隔で変化させた。予稿では ±5、±3、0 度の結果を示す。
図 3 海面気圧の時間変化
3.

結果

図 2 に示すように UTLS の気温を変化させると、50

参考文献〜125 時間の発達期・最盛期において UTLS の気温を

[1] Kodera et al., ACP., 2015

下げた場合に台風風速が強まる結果となった。同様[2] Emanuel et al., J.Climate., 2013に、図 3 の海面気圧についても 50〜125 時間におい[3] Rouunno and Emanuel., J.Atmos.Sci., 1987て UTLS の気温を下げた場合に海面気圧が低くなる結[4] Dunion., J.Climate., 2011

― 276 ―

TR-31+(P3L, B4A)

多重壁雲台風のベストトラック相互比較*金 田 幸 恵 (名 古 屋 大 学 )、嶋 田 宇 大（ 気 象 研 究 所 ）、小 山 亮（ 気 象 庁 ）、H.-C. Kuo（ 国立 台 湾 大 学 ）、 辻 野 智 紀 （ 北 海 道 大 学 ） , 坪 木 和 久 （ 名 古 屋 大 学 ）
1.

4.

はじめに

まとめ

多重壁雲台風とは、一つの眼を中心に複数の同心円

多重壁雲台風を対象に JMA と JTWC のベストトラッ状の壁雲を持つ台風を指す（図１）。先行研究[1]によるクを比較した。JMA と比較して JTWC は、多重壁雲台と、1997 年～2006 年、台風 225 例中、55 例に多重壁雲

風の強度を常に強く出す傾向がみられた。最大風速を構造がみられたのみならず、特に強い台風（カテゴリ逆変換した CI 数においても、同様の傾向がおおむねみー４以上）においては 57%以上が多重壁雲構造を経たられる。ただし、CEM については、多重壁雲構造確立と報告されている。強い台風の強度推定は、防災の観以降で両者の差異がほとんどみられなくなる。

点からも、きわめて重要である。そこで、多重壁雲台

本研究では逆変換した CI 数を用いたため、ドボラッ

風を対象に、複数の機関のベストトラックを比較した。

ク法に基づき解析された CI 数は不明である。また、台図１右に、台風ボラベン(2012)の例を示す。

風強度の真値も不明であることから、本来の CI 数を調2.

査するとともに、直接観測や数値モデル等による多重データ

RSMC-Tokyo (JMA) と Joint Typhoon Warning Center

壁雲台風の風・中心気圧の関係の理解が重要である。

（JTWC）のベストトラックから最大風速（Vmax）を比較する。JMA は 10 分間平均風速、JTWC は１分間平均風速を用いているため、JTWC の Vmax に 0.88[2]をかけた修正版 JTWC を用いる。また、JMA と JTWC では、CI 数から Vmax への変換で異なるテーブルを用いていることから、[3]の表１を用いて Vmax から逆変換
した CI 数も比較する。多重壁雲台風リストは、[4]を2014 年まで延長して用いる。多重壁雲構造を 20 時間以

図１ 沖縄レーダが捉えた台風ボラベン（2012）の三重壁雲構造（左）と JMA 及び JTWC の最大風速の時系
列（右）。

上保った事例を CEM（19 例）、それ以外の多重壁雲台
風を ERC（39 例）とする。解析期間は 1997 年～2014
年である。
3.

結果

多重壁雲構造が確立した時刻を T=0 としてコンポジットした Vmax の時間変化を CEM 及び ERC についてそれぞれ示す（図２上段）。図より、CEM は、ERC と比較して、より強いピーク値を多重壁雲構造を確立した時刻より６～１２時間遅れで示し、さらに、このより強い強度を長時間持続する傾向にある。
修正版 JTWC
及び JMA ともに、上述の特性は共通するものの、修正版 JTWC は JMA より強い傾向が、CEM 及び ERC ともに、ほぼ全期間でみられた。
同様のコンポジット解析を逆変換した CI 数で行った（図２下段）。ERC において、逆変換した CI 数は、JMA
より JTWC で常に大きい。一方、CEM においては、多重壁雲構造確立以前には、CI 数が JMA より JTWC で大きい傾向がみられるが、多重壁雲構造確立後には両者の平均値はほぼ同等になる傾向が明らかになった。

図２ CEM（左）及び ERC（右）の Vmax の時系列（上段）。●：JMA、〇：修正版 JTWC。同、逆変換した
CI 数（下段）。
参考文献：[1] Kuo et al. (2009), MWR, [2] Kamahori et al. (2006), SOLA
[3] Shimada et al. (2020), SOLA, [4] Yang et al. (2013), MWR
謝辞: 本研究は、「台風の強度解析・予報精度向上に資する台
風の衰弱時や多重壁雲時における風・中心気圧の関係及び強度変化メカニズム解明」に関する共同研究（気象庁・気象研究所・名古屋大学）の一環として実施された。台風強度解析
データは気象庁及び JTWC から提供を受けた。本研究は、文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラム及び20H05166, JP19H00705 の支援を受けた。

― 277 ―

TR-32(P4L)
YMC-BSM 2018 期間中の海大陸に見られた
南西方向に伝播する擾乱と対流に関する研究
木下武也 (JAMSTEC)・荻野慎也（JAMSTEC）
・鈴木順子（JAMSTEC）
・城岡竜一（JAMSTEC）
1. はじめに
インドネシアを含む海大陸域は、対流活動の活発な領域であり、対流活動や山岳起源の大気擾乱が数多く発生している。
この領域では 2017
年から、沿岸で発達する日周期降水と季節内変動の理解を目的とした Years of the Maritime
Continent (YMC) キャンペーンが行われている。本研究の最終目標は、波が駆動する物質輸送の解析手法を開発し、オゾン等大気微量成分の空間分布に対する力学的な影響を詳細に捉えることである。それに先立ち、本発表では事例解析として 2018 年 7 月のフィリピン付近で見られた南西方向に伝播する擾乱に着目し、この擾乱の特性および対流との関係について解析した結果を報告する。
2. 使用データの概要と 3 次元波活動度 flux
2018 年 7 月 1 日から 31 日の ERA-Interim
再解析データおよび、ベトナムのハノイ・ホー
チミンにて行われたオゾンゾンデ観測データを使用する。解析で扱う 3 次元波活動度 flux
（ Kinoshita and Sato 2013, Harada et al.
2019）は波の伝播方向を記述するものであり、その収束は波の砕波・散逸に伴う強制を表すものである。

図 1：2018 年 7 月 6 日の 3 次元波活動度フラック
ス。
（上）200hPa の水平断面（水平成分：矢印、鉛
直成分：カラー）、（下）北緯 20 度の経度高度断面（東西・鉛直成分：矢印、南北成分：カラー）。

3. 解析結果
2018 年 7 月の海大陸付近の非定常擾乱活動を調べたところ、北緯 20～30 度にて数日スケールで南西向きに伝播する波活動度 flux が 100～300hPa で見られた（図省略）。この波を 1～
8 日のバンドパスフィルタを用いて抽出し、2 週間のローパスフィルタをかけ、擾乱活動の変動を調べたところ、7 月 4～8 日にかけ、フィリピ
ン付近において強い南西向き上向きの波活動
度 flux が確認された（図 1）。この期間は、台風 8 号が北西に移動している期間と対応し、両者が影響しあっていたと考えられる（図 2）。
4．議論と今後の課題
本研究では YMC キャンペーン中 (2018 年
7 月) のフィリピン付近、上部対流圏に見られた南西に伝播する擾乱活動を解析した。この
擾乱は北緯 20 度、東経 120－160 度の領域で頻繁に存在しており、オゾン等大気微量成分の空間分布に影響を与えていたと考えられる。今後は 2018 年 6～8 月にフィリピン付近
を通過する台風と南西向きに伝播する波の関係を調べ、それらに伴う物資輸送を推定する。これらを通じて、波が駆動する力学的物
質輸送の解析手法の開発を目指す。

図 2：2018 年 7 月 6 日の 200hPa（上）と 850hPa（下）におけるジオポテンシャル擾乱（カラー）と
水平風速（矢印）の水平断面。☆印は台風 8 号の中心位置を表す。

― 278 ―

TR-33(P3L)

スペクトル型積雲対流スキームが熱帯低気圧の再現性に及ぼす影響*馬 場 雄 也 （ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）

積もるが、これは潜在的な発生強度を過剰に見積もる

はじめに

大気大循環モデルに含まれる物理過程のうち、最も傾向に由来していた。これについても新スキームはモ

大きな不確実性を持つのは雲に関するモデルであるこ

デルバイアスを改善することで過剰な見積もりを抑制とが知られている。低解像度モデルでは積雲対流スキすることができていた。熱帯低気圧の経年変動、季節内ームの使用が必須であり、不確実性を低減し、再現性を

変動応答を調べると、エルニーニョ（ラニーニャ）に過向上させるために、これまで様々な改良が試みられて剰に応答する旧スキームに比べて、新スキームはよりきた。その一つとして著者は雲解像モデルを応用して適切な熱帯低気圧の応答を再現していた（図１）。季節

スペクトル型積雲対流スキームを開発し、全球規模の内変動においても、マッデン・ジュリアン振動をよく表

気候場、熱帯での経年変動、季節内変動の再現性が向上

現する新スキームがうまく変動への応答を再現するこすることを示した[1,2]。しかし、より細かいスケールでとができていることが分かった。

起こる熱帯低気圧の再現性については不明なままであった。そこで、全球規模や比較的長い時間スケールでの変動をうまく再現したこのスキームが、熱帯低気圧の再現性に及ぼす影響を検証することを目的として、本研究では検証実験を実施した。


実験設定および結果

使用した大気大循環モデルは AFES ver.4 である[3]。
実験設定は AMIP 実験に従う。先の研究では非常に粗い解像度を用いていたため[2]、熱帯低気圧の活動をより正確に捉えるため、T119 へ解像度を変更した。本来はさらに高い解像度が必要であるが、この解像度でも
図１：熱帯低気圧軌道密度のエルニーニョ応答

年平均、経年変動をうまく捉えることができるとされるため[4]、本研究ではこれよりさらに高い解像度は採用しない。スペクトル型積雲対流スキーム（以下新スキ



まとめ

ーム）の特性を比較するため、AFES の積雲対流スキー

 スペクトル型積雲対流スキーム（新スキーム）が熱帯ムであるエマニエルスキーム（以下旧スキーム）と比較

低気圧の再現性に及ぼす影響を調べた。新スキームはを行った。積分時間は 1982 年１月から 10 年間とし、モデルバイアスを低減することで、熱帯低気圧の発生

初期値の不確実性を低減するため、アンサンブル数を頻度、軌跡密度の再現性を向上させ、熱帯低気圧の熱帯３とした。熱帯低気圧の解析では既往研究で用いられ変動応答の再現性も向上させることが分かった。

ている検出方法を利用し、発生と軌跡を追跡した。加えて、熱帯低気圧の解析で潜在的発生率を見積もる指標

参考文献として提案されている Genesis Potential Index（GPI）[5][1] Baba, Y., Clim. Dyn., Vol.52 (2019), 309-334.

も合わせて算出し解析を行った。

[2] Baba, Y., Atmos. Res., Vol.233 (2020), 104707.

解析の結果、両スキームは定性的には観測から得られる熱帯低気圧の発生頻度、軌跡密度を再現するが、新[3] Kuwano-Yoshida, A., et al. Q. J. R. Meteorol. Soc.,
Vol.136 (2010), 1583-1597.

スキームの方が定量的に観測に近い傾向を示すことが[4] Strachan, J., J. Clim., Vol.26 (2013), 133-152.

分かった。モデル結果は GPI を観測に比べて過剰に見[5] Camargo, S. J., et al., Tellus, Vol.59A (2007), 428-443.

― 279 ―

気 象 予 報 （WF）

WF-01(P3P)

浮動小数点演算誤差を利用したアンサンブル予測
山浦 剛1,2＊(1理研計算科学研究センター, 2神戸大都市安全研究センター)
1. はじめに昨今の計算機の進化は凄まじいが、気象モデル計
算においては高解像度化、物理スキームの精緻化、
アンサンブル予測実験等、計算機に要求する演算コストは増大する一方であり、未だ計算機の演算性能は十分とは言えない。演算コストと演算精度はトレードオフの関係にあり、演算コストを下げるには、演算結果の精度をある程度犠牲にする必要がある（e.g., Palem 2003）。浮動小数点演算誤差（FPN 誤差）を算出することそのものにランダ
ム性はないが、FPN 誤差を確率的な変数として扱 図1; IEEE754における浮動小数点演算誤差の概念図。ここでモデうことで演算誤差の影響を評価することができる ル変数𝑝𝑝𝑝𝑝は浮動小数点数、真値𝑝𝑝𝑝𝑝 (0)および演算誤差𝑝𝑝𝑝𝑝(𝜀𝜀𝜀𝜀)は実数。𝐸𝐸𝐸𝐸は（Yamaura et al. 2019）。FPN 誤差は数値計算を マシンイプシロンを表す。
計算機上で実行するうえで完全に避けることはできない問題であり、気象モデルの実装や最適化に 3. アンサンブルメンバ作成
よって誤差の大きさは変わり得るものの、可変精 FPN 誤差を利用したアンサンブルメンバの作成に度浮動小数点数を用いればある程度調整が可能な ついては、大きく分けて二つの方法が考えられる。
1. 初期値作成時に FPN 誤差を挿入要素である。本研究は、FPN 誤差の “確率的な変2. 計算実行時に FPN 誤差を挿入数のように扱える”という性質を利用してアンサンブル予測実験に応用し、既存のアンサンブル予 1の方法はシンプルで、初期値に図1のような演算誤差を挿入する。誤差は切り上げと切り捨てで正測と比べての利点・欠点を明らかにする。
負2つの誤差を作ることができ、最高精度の初期値による実験結果を基準として、アンサンブルメン
2. 浮動小数点演算誤差
FPN 誤差を理論的に表現するために、計算誤差が バを作成することができる。メンバの数は、倍精度浮動小数点数を最高精度としても、半精度浮動
次のように表現されると仮定する。
(0)(𝜀𝜀𝜀𝜀)
小数点数以下に精度を下げると40×2（切り上げ・
𝑝𝑝𝑝𝑝 = 𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑝𝑝𝑝𝑝
ここで𝑝𝑝𝑝𝑝はモデルの予報変数であり、浮動小数点数 切り捨て）程度のメンバを作成することができる。
で表現される。𝑝𝑝𝑝𝑝 (0)は真値であり、実数で表現され この手法は従来のアンサンブルメンバの作成手法
る。FPN 誤差は𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝜀𝜀𝜀𝜀) として表現され、真値同様、 と比較可能なものであり、FPN 誤差によるアンサ
実数で表現される。これを図で表すと、図1のよう ンブルメンバの性質を議論する上で有用と考えらに示される。この𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝜀𝜀𝜀𝜀)がどのように時間変化するの れる。1の手法の利点は、従来の手法のように初期かを考える。ただし、𝑝𝑝𝑝𝑝(𝜀𝜀𝜀𝜀) は計算機上で直接表現す 値作成のための演算をする必要がなく、瞬時にアることはできないので、次のような近似を考える。ンサンブルメンバを確保できるという点にある。
次に、2の方法は従来のアンサンブルメンバ作成手
𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝐿𝐿𝐿𝐿) − 𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝐻𝐻𝐻𝐻) = 𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝜀𝜀𝜀𝜀𝐿𝐿𝐿𝐿) − 𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝜀𝜀𝜀𝜀𝐻𝐻𝐻𝐻) ≡ 𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝛿𝛿𝛿𝛿)
ここで𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝐿𝐿𝐿𝐿), 𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝐻𝐻𝐻𝐻)はそれぞれ低精度、高精度 FPN で 法とは全く異なり、同一の初期値からアンサンブ
あ り 、 𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝜀𝜀𝜀𝜀𝐿𝐿𝐿𝐿) , 𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝜀𝜀𝜀𝜀𝐻𝐻𝐻𝐻) は そ れ ぞ れ 低 精 度 、高 精 度 の ル予測実験を行う手法である。FPN 誤差は計算実
FPN 誤差である。𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝛿𝛿𝛿𝛿) は𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝜀𝜀𝜀𝜀𝐿𝐿𝐿𝐿), 𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝜀𝜀𝜀𝜀𝐻𝐻𝐻𝐻)の差を示す。低 行中にも発生するので、その誤差の大きさを調整
精度 FPN よりも十分に高精度の FPN の表現が良 した実験を複数実行することで、自動的にアンサンブル予測を行うことが可能となる。この手法はい場合、即ち𝑝𝑝𝑝𝑝(𝜀𝜀𝜀𝜀𝐻𝐻𝐻𝐻) が十分に小さい場合、𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝜀𝜀𝜀𝜀𝐿𝐿𝐿𝐿) ≈従来の手法では行うことのできないアンサンブル
𝑝𝑝𝑝𝑝 (𝛿𝛿𝛿𝛿) と い う よ う に 近 似 で き る （ Yamaura et al.
予測実験であり、性能の比較は行えない。
2019）。このようにして、FPN 誤差を近似的に得ることができる。本研究では IEEE754の演算手法
4. 結果
をソフトウェア的にエミュレートし、可変精度浮本研究の結果については大会当日に報告する。
動小数点数の演算を可能なようにしてある。そのためマシンイプシロン𝐸𝐸𝐸𝐸の大きさを任意に調整する
謝辞：本研究の実施にあたり、RIKEN Incentive
ことができ、次のアンサンブルメンバの作成におResearch Projects 2019によるサポートを受けていいて単精度・倍精度といった IEEE754の規定を越ます。
えて操作することができる。

― 281 ―

WF-02(P4P)

アンサンブルカルマンフィルタと組み合わせた深層学習によるデータ同化（第２報）*

露木義（気象研究所），田村亮祐（京都大学生存研究所）

１．はじめに本研究の目的は，非ガウスシステムに対する
データ同化法として，アンサンブルカルマンフ
ィルタ（EnKF）に深層学習によるデータ同化
を局所的に埋め込む方法の有効性を明らかにすることである．学習には数値シミュレーショ
ンを用いることを想定している．
第 1 報（本大会の田村・露木）ではこの方法
を Lorenz-63 モデルに適用して，非ガウス性が大きいかアンサンブルサイズが小さいときには，EnKF より高精度であることを示した．今
回は同じモデルで，予報アンサンブルの共分散に関する情報の利用や，観測データの分布が変動する場合の扱いなどについて検討した．
２．方法
観測データが少ないときは予報誤差共分散の情報が必須であるが，深層学習の入力ユニッ
トを大幅に増やすことは現実的ではない．そこ
で，予報値と観測データだけでなく EnKF の解析値も入力することにより，共分散に関する部
分的な情報を利用できるようにした．
また，深層学習で想定した観測データが存在しない場合は，何らかの方法でそれを補う必要がある．これは，推定だけでなく学習の際も同様である．変分法やカルマンフィルタでは，存在しない観測データを解析値から作成して元の観測データとともに同化しても，得られる解析値は元の解析値と同じになる．そこで，存在しない観測データは EnKF の解析値から作成することにした．

法を採用した．深層学習には PyTorch を用いた．
４．実験の結果
図 1 に、追加入力が EnKF の解析値または予報分散値の場合について，観測データの種類・
時間間隔・アンサンブルサイズを変えて，解析
値の RMSE を 2000 個の独立データで比較した．
図 2 には，存在しない観測データを EnKF の解析値または予報値から作成する方法について，
観測データの種類を時間的にランダムに変動させて解析値の RMSE を比較した．ともに今回の方法が有効であることを示している．

図 1．
入力層に EnKF の解析値を追加する場合（DL-EnKF）と，予報値の分散の対数を追加する場合（DL-EnKF*）の解析値の RMSE の比較．

３．実験の設定
第 1 報のデータ同化実験との違いは，入力層に EnKF の解析値 3 ユニットを追加し，観測データを 1～2 ユニットに減らしたこと，中間層を半減して 12 ユニット 5 層にしたこと，学習と推定にはすべてのアンサンブルメンバーを
図 2．存在しない観測データを EnKF の解析値から作成す
用い，アンサンブル平均値を解析値としたこと，る方法（DL-EnKF）と，予報値から作成する方法
学習データの標本数を 2 000×アンサンブルサ（DL-EnKF**）による解析値の RMSE の比較．
イズにしたことなどである．さらに今回の実験
本研究は、文部科学省「富岳」成果創出加速プログ
では学習の繰り返しはせず，予報スプレッドがラム「防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気
小さい場合は EnKF の解析値のままにする方象・大気環境予測」の一環として実施されたものです．

― 282 ―

WF-03+(P3P, C2P)SCALE-LETKF に よ る 30 秒 更 新 30 分 予 報 の リ ア ル タ イ ム 実 験* 1 本 田 匠 , 1 雨 宮 新 , 1 大 塚 成 徳 , 2 Guo-Yuan Lien, 1 James Taylor, 1 前 島 康 光 , 1 西 澤 誠 也 ,1

山浦剛, 1 末木健太, 1 富田浩文, 3 佐藤晋介, 1 石川裕, 4 小池佳奈, 4 星絵理香, 1 三好建正
11.

理研計算科学、2 台湾中央気象局、3 情報通信研究機構、4 エムティーアイ

来型観測 PREPBUFR のみを同化する 18-km mesh の領

はじめに急速に発達する積乱雲に伴う局所的な豪雨は、とき

域 D1 とその解析値からダウンスケーリング予報を行おり甚大な被害をもたらす。そのような降水の高精度

う 6-km mesh の領域 D2 と 1.5-km mesh の領域 D3、埼

な数値天気予報を十分なリードタイムで得るためには、

玉大学設置のPAWR 観測を同化する500-m mesh の領域

積乱雲の時間発展を詳細に捉えた観測データを同化し、D4 の 4 つで構成される。領域 D4 は都心を含む関東平

高精度な初期値を得ることが不可欠である。

野をカバーし、埼玉大学に設置された MP-PAWR の観

我々はこれまで、次世代気象レーダーであるフェー

測データを同化する。すべての領域において、アンサ

ズドアレイ気象レーダー(PAWR, Yoshikawa et al. 2013;

ンブル数は 50 である。領域 D1 は Lien et al. (2017)の準Ushio et al. 2015)による”観測ビッグデータ”を同化する、

リアルタイムシステムと同様に、NCEP の全球予報シ

局所アンサンブル変換カルマンフィルタ(LETKF, Hunt

ステム(GFS)の解析・予報データを境界値とする。NCEP

et al. 2007; Miyoshi and Yamane 2007)に基づく領域アンからのデータ取得は実時刻よりも遅れるため、領域 D1

サンブルデータ同化システム SCALE-LETKF を開発しと D2 の 18 時間延長予報を行うことで実時刻よりも先てきた(Miyoshi et al. 2016; Lien et al. 2017)。本システムの初期値と境界値を得る。その後、18 時間のうちの後では、大阪大学に設置された PAWR による観測ビッグ

半7 時間について領域D3 のダウンスケーリング予報を

データを 30 秒ごとに同化するため、積乱雲の発達の様行い、領域 D4 の境界値を得る。これらの過程は複数の相を捉え得る高解像度な領域数値天気予報モデル

ジョブへ分割し、bash スクリプトによって逐次的に実SCALE-RM(Nishizawa et al. 2015; Sato et al. 2015)による行される。

30 秒アンサンブル予報と解析、PAWR の空間内挿等の領域 D4 の解析サイクルと延長予報は単一のジョブ

データ処理も含め、この全てを 30 秒以内に実行することして実行する。計算速度の向上のため、SCALE ととを京コンピュータの約 90%を使用した大規模並列に

LETKF 間の第一推定値と解析値のデータ転送は全てメ

よって達成した。しかし、開発したシステムは境界値

モリ上で行う。領域 D4 に使用する MPI プロセスは、や観測データが既に入手された状態を仮定し、なおか

予報・解析サイクルと延長予報へそれぞれ振り分けらつ延長予報は別ジョブとしてオフラインで行う必要がれており、互いに独立に計算を行う。PAWR 観測のデあった。

ータは、埼玉大学に設置されたサーバを介し、理化学本研究では、実際の PAWR データをリアルタイムで研究所で開発されている Just-In-Time Data Transfer

同化し、なおかつ 30 秒ごとに 30 分の延長予報を行え(JIT-DT)によってリアルタイム転送される。観測データ

るように、SCALE-LETKF を拡張したトータルなリアの内挿や山岳による遮蔽その他の品質管理(QC)はジョ

ルタイム予報システムを構築する。内閣府 SIP のもと

ブ内で行う。予報結果は MTI のアプリでリアルタイム

で開発されたさいたま MP-PAWR(Takahashi et al. 2019)に配信する。検証の結果は発表当日に述べる。

の観測データを用い、首都圏を対象とする。計算領域、PAWR の同化を行を 4 重にネストし（1-way ネスト）
う内側領域（図の D4）の境界値をリアルタイムで提供するワークフローを構成する。開発したシステムの動作を、2019 年夏の事例に加え、2020 年夏に東京大学情報基盤センターの Oakforest-PACS の一部を専有利用して行う予定のリアルタイム実験によって検証する。
2.

リアルタイムワークフローの開発

図は、SCALE-LETKF システムのワークフローを示す。本システムは、米国環境予測センター(NCEP)の従

図: 開発したリアルタイム SCALE-LETKF システムのワークフロー。
左下は計算領域、そのほかは計算の実行やデータ転送を示す。

― 283 ―

WF-04+(P4P, C2P)

機 械 学 習 を 用 い た モ デ ル バ イ ア ス 補 正 ： Lorenz96 モ デ ル 実 験 （ 続 報 ）*雨 宮 新 (理 研 計 算 科 学 ), Shlok Mohta ( 東 大 院 工 ), 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )回帰による補正をそれぞれ行った。これらの補正項のはじめに

予報モデルの系統的バイアス補正は重要な課題であり、データ同化を用いたモデルバイアス推定手法が研計算においては、いずれも入力変数に周囲 5 点のみを用いる空間局所化を適用した。

究されてきた。現在用いられている手法の多くは、モデルバイアスの状態変数への依存性に単純な関数形を



実験結果

仮定し、補正項を定数もしくは多項式のような基底関

様々な関数形のバイアスの場合において、LSTM に数の重ね合わせで表現している[1,2]。一方で、近年でよるバイアス補正が他の手法に比べて高精度な解析値

は機械学習によるデータ駆動型モデリングの研究が進を実現し、また推定したバイアス補正項を用いた延長

展し、未知のプロセスに基づく状態の時間発展をデー

予報により予報精度が向上した。例として、複スケー

タのみから推定する手法への注目が高まっている。こルで非局所的な相互作用を含む“shear-Lorenz96”[5]モデの研究では機械学習の手法を応用することで、バイア

ルを用いた実験の結果を図 1 に示す。LSTM の利用に

スの非線形性や複雑さが未知であるような状況に有用

よって解析誤差のみならず、延長予報の誤差成長も抑な、データ同化を通したバイアス補正の手法を考える。

制されている。

本研究では機械学習の手法として Long-Short term
memory(LSTM)を採用し、局所アンサンブル変換カルマ



ンフィルタ(LETKF)によるデータ同化を通したバイア 今後はデータ同化を通した動的なバイアス補正項のス補正に応用する。特に、モデルバイアスが現在時刻

更新と、それに伴う観測演算子や観測誤差の扱いにつのみならず過去の時系列に非線形的に依存するような

いてさらなる検討を行う予定である。

展望

状況で LSTM が有効であると期待できるため、そのような状況を考慮する。


実験設定

手法の有効性を検証するための問題として、不完全モデルによる観測システムシミュレーション実験（双子実験）を行う。Lorenz96 モデル[3]にバイアス項を加えたモデルを「真のモデル」として観測を生成し、このバイアス項を含まないモデル（真のモデルとは異なる不完全モデル）を用いてデータ同化を行う。バイア
ス項として、様々な非線形の関数を加える実験と、複スケールの Lorenz96 モデルのフィードバック項[3.4.5]
図１ 100 個の異なる初期値からの予報についてのを用いる実験を行った。

RMSE の平均．凡例は上から順に補正なし、1 次の線形

バイアス補正の手法

回帰、4 次の多項式回帰、ニューラルネットワーク、本研究では、バイアス補正をしない場合の実験を行LSTM の結果に対応する．

い、その解析値と第一推定値のデータを使ってバイアス補正項を推定する静的(オフライン)な手法を用いた。

参考文献

バイアス補正項の推定に、最大 5 個の過去の第一推定[1] Dee and Da Silva (1998)

値を入力に含める LSTM を適用した。また、比較対象[2] Danforth et al. (2007)

として、現在時刻のみの関数として非線形の回帰を行[3] Lorenz (1996)

うニューラルネットワークと、4 次の多項式回帰、線形[4] Wilks (2005)[5] Pulido et al. (2016)― 284 ―

WF-05(P3P)

NHM-LETKF への SPUC の導入∗

1

澤田謙 1 ，松信匠 2 ，川畑拓矢 1 ，瀬古弘 1 ，清野直子 1（1: 気象研究所， 2: 筑波大学）

はじめに

3

気象予測の精度向上のためには，観測網の充実と数値予報モデルの精緻化，および，それらをつなぐデー
タ同化手法の高度化が重要である．特に，関東平野の雷雨予測に関しては，環境省大気汚染物質広域監視シ
ステム（通称「そらまめ君」）等のこれまでデータ同化に利用されていない高頻度・高密度な地上観測デー
タを利用することによる予測精度の向上が期待されている．地上観測データを有効に利用するためには，都市特有のヒートアイランド効果などを精度よく表現できるモデルの導入が必要である．そのようなモデルが導入できれば，観測値とのバイアスを小さくするとと
もに，より多くの観測データを同化することができると考えられる．
本報告では，高頻度・高密度な地上観測データを効果的に利用するための同化手法の開発の第一段階として，都市モデルをアンサンブルカルマンフィルターを用いた同化システムに組み込むことによる都市部やその周辺における気象場への影響について報告する．

2

実験システム

実験結果

ここでは，従来の NHM-LETKF による実験を Ctrl，
SPUC を導入した NHM-LETKF による実験を Test と呼ぶ．SPUC 導入の効果として期待されたように，解析値において，都市部で夜間にピークを持つ地上気温の Ctrl に対する昇温傾向が確認された（図 2）．これらの地上気温を，関東地方において密な観測網を持つ「そらまめ君」の地上気温データと比較したところ，Test
では夕方から夜を中心に Ctrl よりも良い一致が見られた．

図 2: 解析値における地上気温の差 [K] (Test-Ctrl)．

30 日 15 時（JST）解析では，Test では南からの暖湿気の流入や，都市部での大気下層の暖気の状態に加えて，茨城県南部から千葉県に見られる北東風による寒気移流（図 2）も精度良く解析されており，その結
果，20 [mm/3h] 以上の降水域の拡がりが観測（解析
雨量）により近づいたと考えられる（図 3）．

実験システムとして，気象庁非静力学モデル (JMANHM) に基づく局所アンサンブル変換カルマンフィル
ター法による領域メソスケールの同化システム (NHMLETKF) に，都市効果として単層キャノピーモデル(SPUC; Aoyagi and Seino 2011) を採用した SPUCNHM を導入したものを用いた．SPUC の効果として，都市部の夕方 (15-18 時) を中心に大気下層が昇温して混合層が発達すること，それらに伴う大気中層の水蒸気量が増加すること，その反面，午前中は地表温度の
図 3: 30 日 15 時（JST）における前３時間降水量
上昇が遅れ気味となることが知られている．
[mm/3h]：左）解析雨量，中央）Ctrl，右）Test．
本報告の計算領域は，関東地方周辺（図 1）で，水4 まとめ・今後
平解像度は 2km，格子数は200×200×50 とした．NHMデータ同化システム NHM-LETKF への都市モデル
LETKF に つ い て は ，メ ン
SPUC の導入により，実況に即した大気下層の気温場
バー数は 51，解析時間間隔はを解析できるようになり，関東平野の雷雨の降水表現
3 時間のサイクル実験システの向上に寄与する可能性があることが確認できた．引
ムとした．初期値・境界値はき続き，高頻度・高密度な地上観測データの効果的な
解像度 20km 相当の全球予報
利用に向けたデータ同化手法の開発について，利用す値から作成した．
る観測値の精度・特性を考慮しつつ，研究を進めてい
図 1: 解析予報領域
きたい．
実験対象は，2017 年 8 月 30
日の秋雨前線南下時に関東地方に発生した短時間の大謝辞
雨（東京都練馬区付近で記録的短時間大雨情報）で， 5
本 研 究 は JSPS 科 研 費 JP 19K23468，お よ び ，
大雨のおおよそ 1 日半前の 29 日 00 時（JST）からサ
17H02962 の助成を受けています．
イクル解析を開始した．

― 285 ―

WF-06(P4P)

雷光観測の全球同化（序）⽯橋俊之（気象研究所 気象観測研究部）
1.

研究背景と⽬的

雷光の観測演算⼦、リトリーブ演算⼦

3.

全球数値天気予報の精度向上のためには、データ同化によ雷光観測と数値予報モデルの予報場を対応づけるには、リる初期値作成の精度向上が不可⽋であり、そのためにはより

トリーブ演算⼦や観測演算⼦が必要である。

多くの観測をより⾼度に同化する必要がある。雷光観測はそ(a) リトリーブ演算⼦のための新しい観測情報として研究が進められている。雷光

リトリーブ演算⼦は観測量からモデル予報量を推定する

観測は積乱雲深層の情報をもつ貴重な観測である。衛星から演算⼦である。つまり雷光観測から⽐湿や加熱率などを推定の雷光観測は 1990 年代から継続的に実施されており、地上する。雷光観測からリトリーブされる量としては、対流によ観測網と相補的な観測が維持されている。第 3 世代の静⽌る加熱率（Alexander et al. 1999; Chang et al. 2001; Pessi

気象衛星には雷光センサが搭載され、⾼い時空間分解能と広and Businger 2009; Mansell et al. 2007）、湿度や温度場

い観測領域を有する。⼀⽅、雷光観測のデータ同化によって(Papadopoulos et al. 2005; Fierro and Reisner 2011, Fierro

全球数値天気予報の解析場や予報場の精度を改善するため

et al. 2012)、降⽔フラックス（Hakim et al. 2008）等がある。

には、観測演算⼦の⾮線形性へ対応、モデルの凝結物質の表

これらは、既存のデータ同化やナッジングによって、予報に現精度の改善、誤差情報の精緻化等、現在の全球数値予報シ

取り込まれる（Fierro et al. 2011 等）。

ステムの殆どの主要研究課題への取り組みが必要となる難しい問題である。特に全球 NWP のデータ同化では、積乱雲(b) 観測演算⼦

群の時空間帯域だけでなく、モデルが解像可能な全ての時空観測演算⼦としては、電荷分離機構に基づいて電場計算ま間帯域で整合的な（物理的な）場を⽣成する必要がある。

で⾏う詳細なものから、環境場（気温、⽐湿、降⽔フラック

本研究では、雷光観測同化の先⾏研究をレビューしながら、ス等）の関数として表現する簡便なものまで多様な研究があ

雷光観測や観測演算⼦について整理したのち、雷光の前⽅計る。雷光密度を凝結物質（雲、雪、霰）の鉛直積算量と CAPE

算等の初期結果を検討し、雷光観測同化による全球 NWP のの関数で表現する簡便な演算⼦（Lopez, 2016）を⽤いて計精度改善の可能性を考察する。本研究は観測情報拡充の⼀環算した結果を図に⽰す。

として⾏っており、関連研究についても適宜触れる。
雷光同化に向けた初期結果と今後

4.
2.

雷光の観測データ

発表では、雷光密度の感度場や同化の初期結果の他、雷光雷光の観測は、地上観測と衛星観測に⼤別される。地上観観測の全球データ同化の今後の課題についても述べたい。

測は、主に VLF, LF 帯で雷光放電の電磁波を観測する。電離圏によって、数千 km の範囲での観測も可能である。VHF
帯の観測ではより詳細な 3 次元情報が得られる。主に対地放電（CG）を観測している。複数の観測網が存在する。衛
星観測は、低軌道衛星による雷光の近⾚外（777nm）観測と し て 、 OTD セ ン サ （ 1975-2000 ）、 LIS セ ン サ（TRMM:1997-2015, ISS:観測中）がある。衛星観測では、
全放電（CG、IC）を観測している。静⽌軌道衛星による同様 の 観 測 が 近 年 開 始 さ れ た 。 GLM/GOES-R(16,17),
LI/MTG（計画）。
雷光観測のデータ同化の先⾏研究（後述）では、これらの観測について、特に区別されずに利⽤されている。CG と ICの性質の違いや 3 次元観測の利⽤、静⽌衛星観測の⾼い時間分解能等の観測特性の考慮や利⽤は今後の課題である。

図 Lopez (2016)の観測演算子で計算した雷光密度の 6 時間予報
場（flashes/km2/day）。気象庁全球 NWP システムの実験システム（MRI-NAPEX）上で計算。

― 286 ―

WF-07(P3P)

深層学習とアンサンブルカルマンフィルタによるデータ同化*田村亮祐, 露木義 (気象大学校)

最適な解析値をデータ同化の解析値とする。この実験で1 はじめにの EnKF および DL-EnKF は共分散膨張を自動調節すデータ同化とは観測値と数値モデルの予報値から解析

るアルゴリズムを用いている。

値を求める最適推定手法であり、数値天気予報では初期値の作成や再解析データの作成に利用される。データ同化で最適な手法として知られる粒子フィルターは他の手法と比較し計算に膨大な時間を要し、実用上利用することが困難である。一方で、アンサンブルカルマンフィル
ター (EnKF) 等の手法はアンサンブル分布のガウス性を仮定しており、非線形モデルのデータ同化に際し、この仮定を完全にみたすことは困難である。
そこで、本研究は深層学習 (DL) をデータ同化に組み

図1

DL-EnKF の概要

3 実験結果込むことでこの点の解決を図る。具体的には、 EnKF

DL による実験では、アンサンブルメンバー数が少なの予報値を用いた DL のみによるデータ同化と、これをく非ガウス性が大きい場合に、DL の解析値は EnKF に

EnKF に組み込んだデータ同化の二つの数値実験を行比べ優れることが分かった (図略)。

DL-EnKF による実験では、アンサンブルメンバー数

い、それらの解析値の精度を調べる。

が少なくガウス性が大きい場合に、繰り返しによる解析

2 実験方法精度の向上がみられた (図 2)。解析値の RMSE を比較

数値モデルに Lorenz 63 モデルを用いて、双子実験をすると、アンサンブル数が少なく非ガウス性が高い場合行い、それぞれのデータ同化手法による解析値の精度をにおいて DL-EnKF の解析精度が高くなることが分かっ比較する。データ同化精度を比較する指標として、解析た (図 3)。

値の根二乗平均 (RMSE) を用いる。実験は、3 通りの同化間隔 (観測間隔)0.2,0.5,1.0 について行い、非線形・非ガウスの影響を調べる。数値モデルが非線形なので、同化間隔が長いほどアンサンブル分布の非ガウス性が大きくなる。実験を通し観測誤差は 1.0 に設定している。

EnKF の予報値を用いた DL による実験では、EnKFのアンサンブル平均値と観測値を入力し、モデルの真値

図2を教師データとして学習を行う。ここで、EnKF は最

DL-EnKF の繰り返しと解析値の RMSE

適な共分散膨張係数を設定している。RMSE の評価は、学習を行うデータセットとは別の検証データセットで行う。

DL を EnKF に 組 み 込 ん だ デ ー タ 同 化 実 験 で は 、EnKF の解析値を DL による解析値で置き換え、EnKFの解析アンサンブルをばらつきをそれに加えることによって、解析アンサンブルを作りデータ同化する。こ図3

EnKF と最適な DL-EnKF の解析値の RMSE

4 まとめ

れを DL-EnKF と呼ぶ。本実験では、最初の DL 入力

アンサンブル数が少なく、非ガウス性が大きい場合にデータセットを EnKF により作成し、以降は一つ前の

EnKF の解析値と比較すると、DL と DL-EnKF の解析

DL-EnKF により作成する。この実験では、図 1 のよう値は精度が高くなり、DL をデータ同化に用いるメリッに DL と DL-EnKF を 5 回繰り返し、その中で得られた

トがあると分かった。

― 287 ―

WF-08(P4P)

現 業 同 化 システムに準 拠 したメソ数 値 予 報 実 験 システムを用 いた船 舶 GNSS の同 化 実 験 （その 2）*瀬 古 弘 , 幾 田 泰 酵 , 小 司 禎 教 , 堀 田 大 介 （気 象 研 究 所 ）1．はじめに九州で発生する大雨について，下層の多量の水蒸気供給が大雨の発生要因として指摘されている．このことは，
大雨の下層インフローの風上側である東シナ海上の水蒸
気分布を改善できれば，大雨の予報精度向上が期待できることを意味している．2020 年度春季大会では，2019 年の
8 月末の長崎・佐賀県に発生した大雨について，当時の現業同化システムに準拠したメソ数値予報実験システム（データ同化は JNoVA）を用いて，船舶 GNSS で得られた東シナ海の可降水量を同化し，大雨の再現が良くなる事例があることを述べた．今回は，同じメソ数値予報実験シ
ステムだけれども，データ同化部分が 2020 年 3 月から気象庁現業で asuca-Var に更新されたものを用いて調べたイ
ンパクトを示す．
2．同化実験の設定用いた同化システムは，気象研に移植された現業同化システムに準拠したメソ数値予報実験システムで，データ同化部分に現業予報モデル asuca に基づいた asuca-Var（4 次元分法）を用いている．前報告で用いたシステムに比べ，もとにした予報モデルの変更に加えて，動的バイアス補正が組み込まれている点が異なっている．適用事例や観測データ（小司、2019）は前大会と同じものを用いた．
3．同化実験の結果
下図は 8 月 27 日 12UTC の解析値から予報した FT=6の結果である．船舶 GNSS データの同化は 25 日 00UTCから開始した．観測された 3 時間降水量（h）は，長崎県から発達した降水分布が東西にのび，3 時間降水量の最大値 116 ㎜が観測されている．この時の船舶 GNSS を同化しない解析値からの予報は，降水域の位置がやや北にずれて再現されていて，3 時間降水量最大値は 55.9 ㎜であった（a）．それに対し船舶 GNSS を同化すると，位置はあまり変わらないものの 100 ㎜を超えた降水域（最大 181.6 ㎜）が再現された（b）．同時刻には九州北部の西側の東シナ
海に可降水量の大きな領域があり（e, f），船舶 GNSS を同化した場合としない場合を比べると，船舶 GNSS を同化した場合の方が降水域の南西側の水蒸気量が大きい状態になっていた（g，矢印）．これは下層の水蒸気量に反映していて，高度 975ｈPa の相当温位でも，強い降水域の南西側で船舶 GNSS を同化した方が高い状態であった（c，矢印）．水平風も船舶 GNSS の同化により降水域に吹き込む
風速がより大きくなっていた（d，矢印）．このように船舶
GNSS を同化することによって多量の水蒸気が降水域に供給され，降水量が増えて観測に近づいたと考えられる．
4．まとめ
今回の用いた asuca-Var を用いたメソ数値予報実験シス
テムでも船舶 GNSS の可降水量のデータ同化により東シ
ナ海の水蒸気分布が修正され，長崎・佐賀県に発生した
大雨の降水予報が改善する場合があることを確認できた．
今後，適用する事例数を増やして降水予報の改善に必要な条件の知見を得る．
謝辞： 本研究は, 「ビッグデータ同化と AI によるリアルタイム気象予測の新展開」（JST AIP JPMJCR19U2），戦略的イノベーショ
ン創造プログラム「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」，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」の支援を受けたものです．
参考文献[1]小司禎教，船舶搭載 GNSS による東シナ海水蒸気観測実験，
2019 年日本気象学会秋季大会，A363

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

（a）船舶GNSS を同化しない場合と（b）同化する場合の 8 月27 日12UTC の FT=6 における 3 時間降水量．高度975hPaの（c）相当温位や（d）風速の船舶 GNSS を同化する場合と同化しない場合の差．（e，f）同時刻の可降水量分布と（g）可降水量の船舶 GNSS を同化する場合と同化しない場合の差．（h）観測された同時刻の 3 時間降水量．

― 288 ―

WF-09+(P3P, C2P)
変 分 法 によるドップラー速 度 のデータ同 化 ：ウェーブレット空 間 での制 御 変 数 の検 討
藤 田 匡 （気 象 研 究 所 気 象 予 報 研 究 部 ）１．はじめにを用いた。J段のHaarウェーブレット展開では、場は、「2J点平均」と、「2j 点平均－2 j+1 点平均」 (j = 0, ・・・, J-1)で気象観測技術の向上により観測データの高頻度・高密表現される。すなわち、スケールを 2 倍ずつ増やしつつ、度化が急速に進み、時間・空間分解能の高い膨大な量の各スケールでの平均と偏差への分離を順次繰り返す。ア
大気の詳細な情報が、リアルタイムに得られるようになってンサンブル摂動（偽相対湿度=比湿/飽和比湿）の場にきている。数値予報の初期値作成のためのデータ同化に
J=2 のウェーブレット変換を適用した例を示す（図 1）。（なおいて、高頻度高密度観測の有効な活用は重要な課題
お、ウェーブレット変換の際のデータ点は 2 のべき乗個とである。
する必要があるため、変換前に、格子空間での場を x、y
現在、高頻度高密度観測データとして気象レーダーの方向それぞれ 512 点となるよう線形内挿した。）図 1 に示
ドップラー速度を取り上げ、2020 年 3 月まで気象庁現業メ
すように、J=2 のウェーブレット変換により、摂動は 4 点で
ソ解析で用いられていた JNoVA 4D-Var[1]に基づく実験
平均した場と、4 点平均－2 点平均の場、2 点平均－1 点
システムにより、変分法によるデータ同化手法の高度化に
平均（元データ）の場に分離される。
向けた調査を進めている（[2-4]）。これまでに、データ同化
ウェーブレット空間での制御変数（J=2）をハイブリッドにおいて高頻度・高密度観測を適切に扱うために重要と
4D-Var に組み込み、札幌レーダー1 サイトのドップラー速
なる、観測誤差相関の時間空間相関の特性を統計的に調度を10分間隔で3時間同化した時の、同化ウィンドウ最初
査し、これを 4D-Var に組み込んだ。また、観測データのの時刻におけるインクリメントの例を示す（図 2(a)）。局所持つ情報を、大気の時間発展に応じてより有効に抽出す
化距離はウェーブレット最大スケール（j=2）で x 方向約るため、背景誤差に流れへの依存性を導入したハイブリッ
160 km、y 方向約 150 km とした。従来の格子空間の制
ド 4D-Var を構築した。
御変数で、同程度の局所化距離（150 km）で局所化を適
ドップラー速度の観測データは、高い分解能により風の用した結果（図 2(b)）と比較すると、概ね類似したパターン
詳細な分布構造を与えると同時に、面的な広がりも持ってであるが、ウェーブレット空間（図 2(a)）での制御変数の場
分布しており、観測データの持つ情報の空間スケールは
合は、レーダーから離れた細かい変動が減少している（黒単一ではない。データ同化において、空間スケールに応
実線楕円）。今後さらなる調査が必要であるが、特に観測じた特性の違いを考慮することで、観測データのより有効の分布から遠方のインクリメントでのノイズを緩和する方向
な活用につながると期待される。本稿では、観測データかに働く可能性がある。（ただし、Haar ウェーブレッド関数
ら多様なスケールの情報をより効率的に抽出するために、形による矩形パターンが見られる。多くのウェーブレット関
ハイブリッド 4D-Var の流れに依存する背景誤差に関する数が提唱されており、データ同化に最適なもののさらなる高度化として、ウェーブレット空間でのアンサンブル制御
検討が必要である）。ウェーブレット空間による背景誤差共変数の構成について調査した初期的な結果を報告する。
２．ウェーブレット空間でのアンサンブル制御変数の構成
分散や得られたインクリメントの特性や時間発展の調査、データ同化における最適な構成の検討、予測へのインパ
ハイブリッド 4D-Var においては、背景誤差の流れ依存
クトの調査などに今後取り組んでいく予定である。
性を EDA によるアンサンブルから取得している。ここで、謝辞
アンサンブル各メンバーの摂動には、格子空間で制御変本調査では気象庁予報部数値予報課が開発したメソ数値予報
数を割り当てている。このため、アンサンブルによる背景システムの数値解析予報実験システムを用いた。本調査の一部
誤差の特性は、位置（格子点）ごとの情報として扱われる。
は 、 JST AIP JPMJCR19U2 、 JSPS KAKENHI Grant
また、局所化も格子空間で一律に与えている。一方、アン
Number JP 19K23467、及び「富岳」成果創出加速プログラム
サンブル摂動は、様々な空間スケールを持つ多様な現象「防災・減災に資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予からの寄与の重ね合わせであり、空間スケールごとに背景測」の支援を受けたものである。
誤差の特性（相関構造など）は異なる可能性がある。また、
参考文献
アンサンブルによる背景誤差相関で、局所化が必要となる[1] Honda et al., 2005, QJRMS, 131, 3465-3475.
距離（サンプリングノイズが卓越する距離）も、現象の空間[2] 藤田ほか, 2019 年度気象学会秋季大会予稿集, A152.
スケールに依存する可能性もある。このため、位置に加え[3] 藤田ほか, 2020 年度気象学会春季大会予稿集, A353.
て空間スケールも加味して、アンサンブルによる背景誤差[4] 藤田, 2020, 数値予報課報告・別冊第 66 号, 145-155.
の構造を与えることを試みた。具体的には、アンサンブル[5] A. Haar., 1910, Zur theorie der orthogonalen
摂動の制御変数をウェーブレット空間で構成した。
funktionensysteme. Math. Annal., 69, 331–371.
ウェーブレットとしては、完全正規直交基底をなし、階段型の単純な形の関数で構成される Haar ウェーブレット[5]4 点平均

4 点平均-2 点平均

2 点平均-1 点平均

図 1: 偽相対湿度のアンサンブル摂動の J=2 ウェー 図 2: 札幌レーダー1 サイトのドップラー速度観測（10 分毎 3 時間）を 3 時間ウィン
ブレット展開。横軸は x 方向のウェーブレット空間 ドウのハイブリッド 4D-Var で同化した際の、500 hPa における東西風インクリメンの座標。1～256: x 方向の全 512 点を 2 点ずつのスケ ト。(a) ウェーブレット空間制御変数(J=2)、ウェーブレットの最大スケールでの局所ールで粗視化した自由度、257～384: 4 点スケールに 化おおよそ 150～160 km。 (b) 格子空間制御変数、局所化 150 km。黒点は、札幌レ
対応、385～512: 4 点スケールに対応。縦軸は、横軸 ーダーの位置を示す。
と同様 y 方向のウェーブレット空間の座標。

― 289 ―

WF-10+(P4P, C2P)

降水の混合対数正規 PDF と新しい位置ずれ補正法の all-sky MWI TB の EnVar 同化への導入
青梨和正・久保田拓志・田島知子(JAXA/EORC)
1. はじめに
我々は、all-sky マイクロ波イメージャ(MWI) TB
を雲解像モデル（CRM)の降水物理量へより良く同化するため、Aonashi et al(2016)の 2 スケール NE 法を使
う EnVar に、ほとんどの地点で適用可能な、降水の非Gauss の確率分布函数(PDF)と、代用 PDF を使った新しい位置ずれ補正法を導入した。
今回は、これに基づき、
台風 1518 の事例に適用して、
all-sky MWI TB を同化する実験を行なったので報告する。
2. 同化スキームの概略（１）降水の非 Gauss の確率分布函数(PDF)
我々は、既存の非正規 PDF モデルの多くの事例の降
水予報誤差への fitness を、Lien et al(2016)の
chi-square 値を用いて評価した。その結果を基に、混合対数正規分布を降水の予報誤差 PDF として選んだ。
この混合対数正規分布を適用するために、EnVar に（降
水なし、
降水あり）
の２つの PDF レジームを導入した。
（２）代用 PDF を使った新しい位置ずれ補正法
我々は、降水位置ずれにより観測に対応した PDF レ
ジームが ensemble 予報から得られない地点で、EnVARに代用 PDF を使う手法を開発した。この手法では、代用 PDF として、対象地点の観測と同じレジーム（非降
水域、弱雨域、強雨域）に属する周囲の予報誤差 PDFの平均を用いた。この平均の水平スケールは、予報誤差の相似性に基づいて決めた。
上記手法の導入が、降水域での TBo-TBc のバイアスを減らし、正規性を向上させた。このため、本研究のTB バイアス補正は、降水に依らず、全域平均の(TBo-TBc)を用いた。
3.同化実験の結果
我々は、台風 1518 の事例で、2015 年 9 月 7 日 00UTC
初期の CRM アンサンブル予報を第 1 推定値として、
2015
年 9 月 7 日 14UTC の GPM マイクロ波イメージャ(GMI)観
測データを同化する実験を行なった。
その結果、本研究の手法による降水の解析値（図 1a）は、従来の正規分布を仮定し、降水に依る TB バイアス補正を行う手法に依る解析値（図 1b）に比べて、同時
刻の GSMaP リトリーバルの降水分布及び強度（図２）に近い解析値を与えた。また、台風周辺では、水物質と共に、地上気圧水平風速の解析値も改変した。降水の混合
対数正規分布の導入は、
台風周辺など GSMaP 強雨域で解析降水量を強め、代用レジームの使用は、解析値の降水の位置ずれ誤差をほぼ解消した。
本研究の手法は、CRM の 12 時間予報までの前線付近の降水分布を改善し、1 日以上の台風中心位置や中心気圧の予報を改善した。

図 1： 2015 年 9 月 7 日 14UTC の GMI 観測データを CRMに同化して得られた、地上降水強度(mm/hr)、地上気圧(hPa)、高度 1500ｍの水平風速(m/s)の解析値(a)本研究の手法(b)従来の手法

図２：2015 年9 月7 日14UTC のGSMaP 降水強度(mm/h)

謝辞：本研究は、気象研究所と JAXA の共同研究「衛星雲・降水観測データのデータ同化システムの構築に関する研究」及び、JSPS 科研費基盤研究 C( 15K05294)の助成を受けました。

― 290 ―

WF-11+(P3P, C2P)

令 和 2 年 7 月 豪 雨 に 対 す る 船 舶 GNSS の 同 化 イ ン パ ク ト と 発 生 要 因*幾 田 泰 酵 , 瀬 古 弘 , 小 司 禎 教 （ 気 象 研 究 所 ）1．はじめに2020 年 7 月 3 日から、熊本県南部や鹿児島県、長崎県や佐賀県などの九州北部、岐阜県や長野県で猛烈な雨が降り、令和 2 年 7 月豪雨が発生した。特に九州地方の猛烈な雨について、東シナ海からの多量の水蒸気の供給が発生要因として挙げられている。その一方、船舶に搭載した GNSS により、海上の可降水量について陸上に匹敵する精度を持っていることが報告されている（Shoji et al., 2017）。この可降水量を同化して数値
予報システムの初期値を改善することができれば降水予報が実況と近くなり、さらに実況に近い予報結果を解析することにより豪雨の要因も得ることができる。
ここでは令和 2 年 7 月豪雨を対象に、船舶 GNSS 可
降水量を同化し、降水予報に対するインパクトを報告すると共に、豪雨発生の要因を議論する。
２．データ同化の設定
本報告では、気象研究所に移植した気象庁現業同化システムに準拠したメソ NAPEX を用いて船舶 GNSS データを同化した。メソ NAPEX の同化システムには、2020 年 3 月に気象庁の現業で更新された新しいシステ
ム asuca-Var（Ikuta et al. 2020）を用いた。データ同化について、現業メソ NAPEX と同じ設定の実験を CTL、
CTL の同化データに船舶 GNSS を加えたものを TESTとした。実験期間は、特に熊本県南部や鹿児島県での猛烈な雨を対象として、2020 年 7 月 1 日 00UTC から 7
月 3 日 09UTC とし、3 時間毎に初期値を作成した。
３．船舶 GNSS の同化のインパクトと豪雨の要因
図 1 は実験期間中に同化された船舶 GNSS データの分布である。熊本県南部や鹿児島県からみて、下層のインフローの上流側に GNSS を搭載した船舶が存在していた。図 2 は観測―第一推定値（O-B）
、観測―解析
値（O-A）のヒストグラムで、同化により船舶の位置の
可降水量がより観測値に近づいていることとともに、バイアスも小さいことも確認できる。図 3 は、7 月 3
日 21UTC（FT=12）における降水予測，及び可降水量の TEST と CTL の差を示している。CTL は、猛烈な雨が発生した地域に降水の集中が予測できているが，降水量の予測は観測と比べて少なかった。一方、TESTの降水量は CTL より観測に近づいていて改善していることが分かる。TEST の可降水量をみると、CTL と比較して豪雨域の北側で減少、南側で増加していた。
可降水量以外では、南から降水域に吹き込む下層の
南西風に注目すると、TEST の薩摩半島の南西側の風
速が CTL に比べて 5m/s ほど強化していた。TEST では、船舶 GNSS の同化によって豪雨域への南からの水蒸気の供給が強化され、降水量が増加して降水予測の改善につながったこと、下層の水蒸気量の供給が豪雨の重要な要因の一つであることがわかる。

４．まとめ
船舶 GNSS データを同化して解析予報サイクルを行うことにより、令和 2 年 7 月豪雨事例に対する予測精度の改善が得られた。また南からの多量の水蒸気量の供給が豪雨の重要な発生要因であることが確認できた。
このように豪雨事例に対する船舶 GNSS 同化の有用性
は、確認されつつある。今後、様々な事例に対するイ
ンパクトを確認し船舶 GNSS 同化技術の確立を図るとともに、より詳しく豪雨の発生要因を調べる。

図 1 同化した船舶 GNSS 可降水量の O-B 分布

図 2 船舶 GNSS 観測の O-B と O-A のヒストグラム

図 3 2020 年 7 月 3 日 21UTC における（左上）解析雨量。予
測時間 12 時間における（左下）CTL、（右下）TEST の 3 時
間積算降水量及び（右上）可降水量の TEST と CTL の差分。
参考文献
[1] Shoji et al., 2017, Earth Planets Space. 69, 153.
[2] Ikuta et al., 2020, WGNE Res. Activ. in Earth Sys. Modell., 50.
謝辞：本研究は戦略的イノベーション創造プログラム「国家レジリ
エンス（防災・減災）の強化」の「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」，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」,「ビッグデータ同化と AI によるリアル
タイム気象予測の新展開」（JST AIP JPMJCR19U2）の支援を受けたものです．

― 291 ―

WF-12(P4P)

集中豪雨予測における風上領域情報のインパクト調査*

豊 岡 大 地 1, 川 畑 拓 矢 2, 田 中 博 3( 1:筑 波 大 学 大 学 院 , 2:気 象 研 究 所 気 象 観 測 研 究 部 , 3:筑 波 大 学 CCS)
1.

(a)

(b)

はじめに
海に囲まれた日本では, 梅雨期の豪雨において大気

下層の水蒸気がメソ対流系の形成に重要な役割を担っており, 海洋上の水蒸気輸送の重要さが指摘されている. また, 陸上のみのデータ同化は海上からの風速が大きい場合, 改善された大気場が対象域に長時間とどまることができないために効果は限定的であることから, 海洋上の観測データは重要視されている[1].
本研究では, 2018 年 7 月に西日本を中心に記録的な

図 1: (a) 豪雨帯の空気塊に対して高度 500 ｍからの 24 時間後方

大雨を記録した「平成 30 年 7 月豪雨」を研究対象と流跡線解析図. (b) 2018 年 6 月 18 日における観測分布. 赤い枠は風する. 本事例は, 南方から東シナ海と太平洋からの湿上領域と判定し, 観測を排除した部分.
(c)(d)

潤な気流, 北方の日本海からの気流が合流し続けたことが原因として挙げられている. 集中豪雨における風上領域に当たる海上の既存観測を利用して観測データ
システム実験 (Observati- on System Experiments: OSEs)を行うことで, 風上領域観測が豪雨予測の精度にどれほどの影響を与えるかどうかを調べた.

2.

実験設定と結果
本稿では NHM-LETKF システムを用いた. 解析対象

時刻は北方と南方のどちらの気流も確認された 2018
年 7 月 6 日である[3]. 実験設定では, 既存の観測を全て同化した場合(ctrl 実験)と風上領域観測を棄却する場

図 2: (c)2018 年 7 月 6 日豪雨帯における領域平均 3 時間積算降

水量の時間変化 (d) 1 時間積算降水量の時間変化. 赤線が解析
雨量 (mm), 青線が ctrl 実験の降水量 (mm), 緑線が lack 実験の合(lack 実験)の 2 通りについて実験を行った. 予報解

降水量(mm).

析システムは 15 km と 5 km で構成し, 解析に用いたデ評価は見られるものの変動は再現ができていた. 一方

ータは 2018 年 7 月 5 日 18 UTC から 30 時間の延長予で, lack 実験では降水強度の弱化を再現できていない.

測データである. 図 1a. に 7 月 7 日 00 UTC から高度500 m からの 24 時間後方流跡線解析図を示す. 九州北3.

まとめと今後の展望
本研究では風上領域観測を棄却することで, その領部や中国地方の一部で北からの気流, その他の地域で域の観測が有意義な情報を持つことを検証していく.

は南からの気流が確認できた. 風上領域を北緯 35-40°,

しかし, 今回の棄却領域は総観規模での風上推定で確

東経 130-135°の北気流ブロックと北緯 25-35°, 東経

かめた場所であり, 多くの観測を棄却してしまった.

130-137.5°の南気流ブロックに分け, これらの領域にあ

今後はアンサンブルデータ同化システムの利点を活用

る既存観測を除外した観測分布を図 1b. に示す.

して, 感度領域での棄却領域の選定や棄却領域におけ両者の延長予測の結果を解析雨量と比較した結果を
図 2 に示す. 検証領域は中国/四国地方を網羅するようる水蒸気フラックスと検証領域での降水量との相関を主体として解析を調査していく予定である.

に設定した. 両者とも降水ピークが解析雨量よりも早参考文献

めに出ていることが読み取れる. 両者のデータ同士を[1] Kato and Aranami, 2005, SOLA, 1, 1-4.

比較すると, 09 UTC 以前は大きな差は見られないが,その後は差が拡がっていた. 09 UTC 以降の ctrl 実験と解析雨量を比較すると, ctrl 実験は降水強度の過小[2] Kotsuki et al., 2019, SOLA, 15A, 1-7.
[3] 豊岡ほか, 2019, 日本気象学会 2019 年度秋季大会
予稿集, P441.

― 292 ―

WF-13+(P3P, C2P)

令和 2 年 7 月豪雨における線状降水帯の確率予測
川 畑 拓 矢 * , Le Duc (気 象 研 /気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー )1.

量（第 1 図左）と、6 時間予報値による 3 時間積算雨量

はじめに

令和 2 年 7 月豪雨は甚大な被害をもたらしたが、本（第 1 図中）は、それぞれ 100 mm 3h-1 の強雨域が人吉

稿執筆時点（7/20）で梅雨前線の活動も収束せず、従っ市付近に示され、良い予報精度であることが分かる。

て被害の全容も明らかとなっていない。すでに平成 30

さらに 50 mm 3h-1 の発生確率も、50％以上の領域が同年 7 月豪雨の総降水量を超え、死者 77 名と報じられて

じく人吉市付近に示されており、この強雨予測が信頼いる。今回の一連の豪雨災害は 7/4 未明に発生した球磨

できることを表している。

川氾濫に端を発しており、本稿ではこの被害をもたらさらにコントロール実験にみられる線状降水帯の西した線状降水帯について、確率的な側面からどのよう端に着目してみると、人吉市付近と同じような強度のな情報提供が可能であるかを議論したい。

強雨域がみられるが、解析雨量では強雨となっていな

なお、仮に 10％刻みで豪雨に対する確率情報を作成

いし、さらにこの領域に対する確率は 20％程度である。

しようとすると、数百から千のオーダーでアンサンブ

すなわち、実際に強雨となった領域と、そうでない

ルシミュレーションを行う必要がある（スタージェス

領域に対する予測降雨強度が同じくらいであるにもかの法則）。本研究ではスーパーコンピュータ「富岳」をかわらず、予測確率が異なっており、確率予測の有用用いた 1000 メンバーによる予測を目指しているが、本性が示されている。

稿執筆時点では実験設定の詳細を検討するために、100

しかし 12 時間予測になると、コントロール予報の降メンバーによるアンサンブル実験を実施し、その結果

雨強度、確率分布とも観測値からかけ離れてしまい、を報告する。

今後の改善が必要であることも分かった（図略）
。

2.

4．まとめ

手法

システムは、JMANHM を用いた 100 メンバーによる本実験では、この極端な現象に対する予測がどのく

EnVAR であり、水平解像度を 5 km とした。6/29 09 JST

らい信頼できるものなのか情報を付加し、その有効性

より 3 時間ウィンドウで予報・解析サイクルを実行しを示した。今後、スーパーコンピュータ「富岳」を用ていき、気象庁現業用の観測データのうち、コンベン

いて 1000 メンバーによる実験を行い、詳細な確率密度

ショナルデータを同化した。ただしアンサンブル平均分布を示す予定である。さらにこれらの確率分布につは毎回、気象庁メソ解析と置き換えている。3 日 21 JST

いて、検証を行い、その精度を確認したい。

からアンサンブル予報を実施し、コントロール予報の初期値としては、やはりメソ解析を用いている。なお謝辞

アンサンブル予報は解像度 2 km で実施した。

本研究は，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」

3.

および科研費 B「粒子フィルタを用いた積乱雲の発生・解析結果

球磨川が氾濫する直前の04日03 JSTにおける解析雨

発達に関する不確実性の解明」に助成を受けている。

第 1 図 7 月 4 日 03JST に対する（左）解析雨量による 3 時間積算降水量、（中）コントロール予報、（右）50 mm h-1 を超える確率― 293 ―

WF-14(P4P)

EFSO を用いた稠密地上観測データ同化のインパクト評価*

前島 康光 1,

三好 建正 1, 2

(1. 理研・計算科学研究センター, 2. メリーランド大学)
1. はじめに
近年、フェーズドアレイ気象レーダーやひまわり
8 号に代表される高密度な観測データを高頻度に同化する、“ビッグデータ同化”の研究が進められており、局地的豪雨などの予報改善に大きなインパクトがあることが示されている(e.g. Miyoshi et al. 2016,
Maejima et al. 2017, Honda et al. 2018)。今後さらにエッジデバイスによる様々な観測ビッグデータの利用が進むと、それに応じた新たなデータ同化手法や関連技術が必要となる。JST・CREST「オンデバイス学
習技術の確立と社会実装」(研究代表者: 松谷宏紀,
グラント番号 JPMJCR20F2)では、観測データの予報
へのインパクトをエッジ上で事前に評価し、予報の改善に貢献する観測データのみを選択的に通信することで、通信にかかる電力コスト等を最適化するス
マート観測システムの開発を目指している。
本研究ではその第一段階として、領域データ同化システム SCALE-LETKF(Lien et al. 2017)に、個々の地上観測データの予報へのインパクトを定量的に評
価 す る EFSO (Ensemble Forecast Sensitivity to
Observation; Kalnay et al. 2012) を導入する。2015 年
9 月 9～10 日に発生した「平成 27 年関東・東北豪雨」
における稠密地上観測データ同化実験(Maejima et al.
in prep.)を対象に、個々の地上観測データの予報へのインパクトを EFSO によって評価する。

2. 実験の設定
水平解像度 4km、鉛直 50 層、アンサンブルメンバ
ー数は 50 とし、1 時間ごとのデータ同化サイクルを計算する。CTRL では、1 時間毎に分割した NCEPPREPBUFR のみを、TEST では PREPBUFR に加えてNTT ドコモ環境センサーネットワークの地上観測
データのうち、相対湿度、気温、気圧を 1 時間毎に同化した。実験期間は 2015 年 9 月 8 日 0900 JST～2015 年 9 月 11 日 0900 JST である。このうち、はじめの 24 時間(24 同化サイクル)はスピンアップとして捨て、9 月 8 日 0900 JST 以降の 48 時間(48 同化サイクル)に対して、観測データのインパクトを評価した。
EFSO 値の評価時間はデータ同化サイクルと同じ
1 時間、誤差ノルムは湿潤全エネルギーとし、算出にあたっては Kotsuki et al.(2019)の定式化に従った。

3．結果と今後の課題
まず EFSO 値が正しく計算されているか確かめる

ため、EFSO 値の総和と data denial 実験の結果の散布図を示した(図 1)。両者の差は 4 %以内に収まっており、EFSO 値が data denial 実験をよく再現していることが確かめられた。

図 1: EFSO 値(縦軸)と Data denial 実験(横軸)の結果の散布図。

次に、豪雨最盛期である 2015 年 9 月 10 日 0000
JST を評価時刻とした各地上観測の EFSO 値を見ると、主に豪雨発生域である関東地方と、豪雨の一因となった台風 18 号の進路にあたる愛知・三重・滋賀の三県付近の地上観測データが予報の改善に寄与していることが示された。発表では、各観測要素や、インフレーション手法の一つである Relaxation toprior spread (RTPS)の有無へのインパクト(Kotsuki etal. 2019)についても議論を行う予定である。

図 2: 2015 年 9 月 10 日 0000 JST を評価時刻とした各地上観測の EFSO 値。値が小さいほど予報を改善に寄与したことを意味する。

― 294 ―

WF-15+(P3P, C2P)

Schmidt変換とRBFを用いた局所細密化移流モデルの開発
1​
小笠原 宏司​榎本 剛​2
1：京都大学 理学研究科 2：京都大学 防災研究所

はじめに
本研究の目的は、高精度計算が可能な局所細密化手法の開発である。水平離散化に動径基底関数（RBF, Radial Basis Functions），決定論的細密化手法としてSchmidt変換を用い、渦の巻き上げ実験で細密化の効果を検証した。
RBF
RBFは「多次元において節点の位置xと点での値F(x)から適切に曲面が表現出来るのかと」いう質問から研究が始まった基底関数である。節点間の距離のみに依存する特徴がある。補間のために開発された関数であるが偏微分方程式への適用も研究されている[1][2]。
局所的細密化RBFを用いた全球規模の移流モデルは節点数の増加に伴いスペクトル的に誤差が収束することがFlyer and Wright (2007)[1]により示された。
また局所的に変化の激しい領域が存在する場合には局所的細密化を用いることにより精度が向上することがFlyer and Lehto (2010)[2]で示された。しかし先行研究[2]の細密化の手法は反復法を用いており、気象モデルで使われるような1万を超える節点数を細密化することには不向きである 。よって本研究では決定論的な局所的細密化の手法であるSchmidt変換を採用する。
RBFを用いた移流モデルでは局所的細密化により領域をまたいで解像度が変化する場合には波の分散が起こり、精度が低下するため、RBF
を領域ごとに異なる形にする必要がある。そこで本研究では局所的細密化の手法として使っているSchmidt変換の拡大率を用いて領域ごとのRBFの形状を決定した。
実験内容
両極にある静止した渦の巻き上げ実験をテストケースとして用いた。このテストケース
は経度方向の移流のみを扱ったもので時間が経過するにつれて両極で渦が巻きあがっていくものになる。このテストケースには既知解があり
準一様な節点を用いた実験と局所的細密化節点を用いた実験の誤差の比較を行った。計算時間をt=0~3としタイムステップ幅を1/15で統一した。誤差比較はt=3における値で比較している。
使用した節点はFully reduced gridであり、数は1974, 3078, 4358, 6042, 7890, 9840, 12340である。
実験結果
誤差比較を図１に示す。局所的細密化による精度の向が先行研究[2]と比較性して一見小さいように見えるが、これはタイムステップ幅を細密化節点の12340点におけるCFL条件を満たす最大値に設定しているため、準一様な節点の実験のほうが条件が良いためである。
局所的細密化による精度の向上は6048点までは見られ、およそ1/2倍の誤差になった。しかしそれ以降は精度の飽和が見られ精度の向上には至らなかった。これはt=3におけるテストケースの解が緯度方向に対して変化が小さく、高解像度化の効果が上限に来ているからと考える。

図１：準一様な節点と細密化節点の誤差比較
縦軸：正規化 l2 誤差
横軸：節点数
青: 準一様，橙: 細密化
参考文献[1] Flyer and Wright, 2007, J. Comput. Phys. 226,
1059–1084.
[2] Flyer and Lehto, 2010, J. Comput. Phys 229
1954–1969.

― 295 ―

WF-16(P4P)

Dynamic Emissivity を用いた陸域衛星輝度温度同化の高度化*近藤圭一 1、岡本幸三 1、入口武史 1*、藤井秀幸 2、青梨和正 2, 1
1 気象研究所 (1* 2019 年 3 月まで気象研究所)、2 宇宙航空研究開発機構

1. はじめにのそれぞれ１ヶ月のデータ同化サイクルを実行

予報精度向上に大きく貢献している。その中でも日予報を行っている。DE なし実験を CNTL、DE

近年の数値天気予報において、衛星観測同化は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

した。そして 12 UTC の解析場を初期値として 11あり実験を TEST とする。

ァイル情報を提供し、数値予報に役立てられてい4. 結果

ルの出力値である第一推定値から輝度温度相当

CNTL 及び TEST 実験の輝度温度 O-B の根二乗を利用する。現状の気象庁のデータ同化システム

北アフリカにかけて差分がマイナスになっている。衛星輝度温度を同化するためには、数値モデ

量を計算する必要があり、その際に地表面射出率

では、地表面射出率として CNRM Atlas の気候値

データが使われている。しかし、実際の地表面射出率は陸面の状況に大きく左右されるため、気候値データを使った場合、輝度温度相当量に誤差が生じやすい。ECMWF では、この問題に対応する

図 1 は、AMSU-A のチャンネル 6 において、平均の差分を表したものである。中央アジアからることから、TEST 実験が観測に近づいていることがわかる。ゾンデ観測及び航空機観測と比較す
ると DE により若干ではあるが改善傾向となることが確認された（図略）。

ため、Dynamic Emissivity (DE) と呼ばれる地表

5. まとめ2005）が導入されている。

化され、初期値に反映されることを期待している。

化の高度化のため、気象庁全球データ同化システが確認されつつある。今後は、今回の同化実験で面射出率を動的に推定する手法（Karbou et al.

本研究では、数値天気予報における衛星観測同

ムを気象研究所に移植した MRI-NAPEX に DEを導入して、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。

DE の導入により、衛星輝度温度が精度良く同

現状は DE の改善は限定的ではあるがインパクト

蓄積したデータをもとに、陸域での雲域判別等の品質管理の改良を進めていく。今大会発表時には、最新の結果を発表する。

2. 手法

地表面射出率𝜖𝜖𝜖𝜖は以下の式により推定される。
𝜖𝜖𝜖𝜖 =↓↑
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝛤𝛤𝛤𝛤 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎↓
�𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 − 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
�𝛤𝛤𝛤𝛤↓
ここで、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 は放射輝度温度の観測値、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
は大↑気下端の下向き放射輝度温度、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
は大気上端の上向き放射輝度温度、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑜𝑜𝑜𝑜 は地表面温度、𝛤𝛤𝛤𝛤は大気の透過率である。

DE を実装する際には、AMSU-A 及び ATMS を対象とし、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 5，6，7、ATMS のチャンネル 6，7，8 で利用する。

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、2019 年 5 月の平均を示す。

本研究では、2018 年 8 月、2019 年 1 月、5 月― 296 ―

WF-17(P3P)

衛 星 画 像 と SHIPS 特 徴 を 併 用 し た 台 風 強 度 の 予 測
加 藤 顕 (京 都 大 学 大 学 院 情 報 学 研 究 科 ),上 田 修 功 (NTT コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 科 学 基 礎 研 究 所 ),田 中 利 幸 (京 都 大 学 大 学 院 情 報 学 研 究 科 )1.

うに正規化を行った．SHIPS 特徴量は 6 時間間隔であはじめに

近年の台風の巨大化，急成長化によって，台風予測のるため，画像情報と時刻を揃えるために線形補間を用重要性がより一層増している．台風の予測に関する近いて内挿を行った．これらの画像と SHIPS 特徴量とを年の研究では，進路予測に関する精度向上が顕著であ

使って，学習を行った．誤差指標は絶対値誤差(MAE)をる[1]のに対し，強度予測に関しては依然実用に耐える用いた．

精度に至っておらず，重要研究課題となっている．

3.

結果

現在の気象庁の主な台風予測モデルは，SHIPS[2]と提案モデルと，ベースラインとして気象研究所技術呼ばれる台風の時空間特徴から中心気圧の時間変化を報告[5]に基づく SHIPS の再現実装とにより，検証デー

予測する回帰モデルである．近年，台風の構造情報や衛タに対して 72 時間後までの予測を行った．予測誤差を星画像を援用することで，強度予測精度の向上が確認

図 2 に示す．図より，予測時間が長いとき，提案モデル

されている[3,4]．

が小さい予測誤差を示しており，画像情報の利用の有本研究では，SHIPS 特徴量と衛星画像とを同時に用いた強度予測モデルを作成した．具体的には，畳み込み

効性が確認できた．今後，モデルの詳細検討，考察を行う予定である．

ニューラルネットワークを用いた特徴量抽出により衛星画像を特徴ベクトルに変換し，SHIPS 特徴量と結合させたベクトルを 3 層の全結合ニューラルネットの入力として用いて，台風の強度変化を予測するモデルを作成した(図 1)．

図 2 提案モデルと SHIPS とによる評価データに対す
る予測誤差
4.

参考文献

[1] 気象庁，
https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/typ_kensho/t
図 1 提案モデルの概要

yp_hyoka_top.html (2020/6 閲覧)[2] DeMaria, M. and Kaplan, J., 1994, Weather

るモデルを学習により構築することを目標とする．衛and Forecasting, 9(2), 209-220.
[3] Shimada, U, et al., 2018, Weather andForecasting, 33(6), 1587-1603.
[4] Chen, B.-F., et al., 2019, Weather andForecasting, 34(2), 447-465.

星画像データは 1995~2017 年に発生した各台風の 1 時[5] 気象庁気象研究所, https://www.mri-

2.

実験方法

本研究では，SHIP 特徴量と台風の衛星画像を入力として，その台風の将来の強度変化量，つまり将来の台風の中心気圧と現在の中心気圧との差を推測し，出力す間ごとのデータを用いた．衛星画像は台風を中心としjma.go.jp/Publish/Technical/DATA/VOL_82/index.

て緯度経度 10 度の範囲であり，解像度は 0.05 度であhtml (2020/3 閲覧)

る．学習の際には訓練データと評価データを年度によって分割し，前処理として平均が 0，分散が 1 になるよ― 297 ―

WF-18(P4P)

気象パータン分類用の新しい自己組織化マップアゴリズム
S-SOM の 開 発*Doan Quang Van,

1.

日 下 博 幸 (筑 波 大 学 ・ 計 算 科 学 ),Chen Fei (NCAR)

佐藤拓人（筑波大・院）を比較する。S-SOM の Silhouette スコアが ED-SOM よ

はじめに

自己組織化マップ（SOM）は Kohonen [1]により開発

り圧倒的に高いことがわかる（例えば、図１の冬気圧された高次元データの集約、パターン抽出の手法であパターンの分類スコア）。S-SOM は、冬だけでなく、る。近年、SOM は気象・気候分野でも気象パターンの他の季節やそれぞれの SOM サイズ設定等においても、分類や気候予測・天気予報等に応用されている。SOM

高いパフォーマンスを有していることが分かる。すなの基本プロシージャは、マップの学習においてインプ

わち、S -SOM の優位性はデータ（季節）やマップトポ

ットデータと最も類似するノード（Best matching

ロジ（サイズ）に依存しない。

unit-BMU）の検索である。BMU の検索精度は、SOM

また、S-SOM は、例えば冬の場合、典型的な冬型パターンを抽出できる。一方、ED-SOM は典型的な冬型の精度・信頼性に大きく関係する。
本来、BMU 検索の際、Euclidian Distance (ED) の使用

パターンとそうでもないパターンを区別できない。こが主流である。このやり方の主な欠点は ED が“構造

れは S-SOM が人間直感に近い分類を可能にすることあるデータ”（特に空間・時間的に相関する気候データ）を意味する。TE においても、S-SOM の方が ED-SOMを区別できないこと[3]であり、BMU の誤検索に繋がる。

より良いパフォマンスを有している。このことは、本研究では、SOM の精度・信頼性の向上に資するべ

S-SOM の方がトポロジ保存性が良いのを意味している。

く、構造の相関を考慮できる BMU 検索を取り入れた
SOM のアゴリズムを提案する。新しいアゴリズムをStructural-SOM（略称 S-SOM）と名付ける。
2.

S-SOM アゴリズムと精度確認

従来の SOM と同様に、S-SOM でも、はじめに出力マップ（形式、サイズ）、学習率（Learning rate）、近傍関数（Neighborhood function）の設定から始まり、次に反復学習を行い、各ステップではインプットベクター
を選び、BMU の検索、BMU を中心とするマップの学図１ Silhouette スコアの比較。S-SOM と ED-SOM習を行う。S-SOM の長所の一つは、BMU 検索の際、による冬（DJF）の気圧パターンの分類。横軸が SOM

ベクター間の構造、つまり、距離や相関や分散等を総サイズの設定、縦軸が Silhouette スコアを示す。

合的に比較できることである。S-SOM で使用する類似指標は近年に開発された Structural Similarity Index(SSIM)である。SSIM は構造あるシグナルの識別におい4.

結論

本研究では、SOM の新しいアゴリズム「S-SOM」をてED より良い精度が得られることが知られている[3]。

提案した。S-SOM は従来の SOM（ED-SOM）より高い

S-SOM の精度確認のため、ERA-interim (1971 – 2019)

水準でクラスタリングを実現できる。S-SOM は今後のの海面気圧データから季節毎に日本周辺気圧パターン

気象・気候分野での活躍が期待できる。

分類を行い、本来の ED―SOM と比較した。定量評価のため、Silhouette 分析（分類可能性）と、Topographical

参考文献

Error (TE)（トポロジ保存特性）を用いた。

[1] Kohonen, T., 1982, Competition and Cooperation in

3.

[2] Ohba, M. et al., 2019, Climate Dynamics, 52, 4177-4191.

Neural Nets, 45, 248-266.

結果

はじめに、S-SOM と ED-SOM のパターン分類可能性[3] Wang, Z. et al., 2004, IEEE Transactions on Image
Processing, 13, 600-612.

― 298 ―

WF-19(P3P)

台 風 防 災 の 目 標 達 成 に 向 け て 必 要 な 技 術 開 発（ 気 象 庁 全 球 数 値 予 報 シ ス テ ム ）*米 原 仁 1 ， 本 田 有 機 2 ， 計 盛 正 博 1 ， 門 脇 隆 志 1 ， 沢 田 雅 洋 1 ， 下 河 邉 明 3 ，
徳 広 貴 之 4， 山 田 崇 4， 檜 垣 将 和 5， 中 川 雅 之 6， 堀 田 大 介 6， 和 田 章 義 6
1 気象庁数値予報課, 2 気象庁企画課, 3 気象庁予報課アジア太平洋気象防災セン
ター, 4 気象庁気候情報課, 5 気象庁海洋気象情報室, 6 気象研究所
1.

データ同化システムの性能向上のために，同化手法

はじめに

気象庁では，数値予報による台風進路予測の精度改の高度化だけでなく，インナーモデルとアウターモデ

善に向けて，気象庁全球数値予報システム(GSM)に必ルの予測の整合性を高めていくことが重要である．ま

要な技術開発項目について検討を行ったので報告する．

た，ハイブリッド同化で背景誤差をより良く表現する

今後議論を深めてブラッシュアップし，GSM の開発計

ために，アンサンブルメンバーの更新方法改良やメン画に反映させていきたいと考えている．

バー数の増加等に取り組む必要がある．

気象庁は，2018 年 10 月に防災分野を始め社会におけ【観測データ利用】

る情報サービス基盤である数値予報の技術開発を推進

観測データを更に利用することも重要である．特に，していくため「2030 年に向けた数値予報技術開発重点

台風周辺での衛星機動観測による大気追跡風の利用や，1計画」を策定した ．この重点計画では，台風や前線に

次世代のマイクロ波気温・水蒸気サウンダや赤外イメ伴う大雨などの予測精度を向上し，大規模な災害に対ージャ・サウンダの観測データの全ての気象状況におする数日前からの防災行動の確実な実行を可能にする

ける利用を，最新技術を活用しつつ着実に進めていく

ことを掲げている．その実現には台風位置の予測精度必要がある．併せて，擬似的な観測データである台風が重要であるため，2030 年までに台風の 3 日先の進路

ボーガスの利用方法の見直しなど，台風に着目した初予測誤差を現在の 1 日先の誤差（約 100km）程度にま期値化問題にも取り組んで行くべきである．

で改善するという数値目標を設定している．

【地球システムモデリング】

GSM の 3 日先の台風進路予測誤差は，2018 年の平均予報モデル・データ同化における海面水温・波浪ので約 240km である 2．2019 年 12 月には，マイクロ波放効果や陸面過程等の取り扱いの高度化を，利用可能な射計の観測データの雲・降水域での利用やハイブリッ

計算機資源や運用コストを考慮しつつ検討する必要が

ド同化の現業運用を開始し，台風進路予測精度を改善ある．

したところであるが，引き続き目標の達成には開発を【検証・分析手法】
GSM の進路予測に対する十分な分析が求められる．そ強力に推進していく必要がある．
2.

のためには，現実の台風についての理解が進むことに必要な技術開発

GSM の現状や関連する先行研究，海外気象機関の動向

加え，GSM の予測誤差の要因分析を進めていく必要があをレビューし，必要な技術開発について検討した．数る．そのための，検証・分析手法の高度化やリファレ

値目標の達成には，予報モデルとデータ同化システム

ンスの作成が求められる．

からなる数値予報システム全体にわたり，総合力を向3.

今後の数値モデル開発に向けて

今後の開発では，飛躍的な精度向上を可能にする挑

上することが必要不可欠である．
【予報モデル】

戦的な研究開発を推進していくため、大学等研究機関

予報モデルについては，モデルの高解像度化および，との連携を深めさせていただきたいと考えている．

積雲対流過程を中心にした物理過程の改良を進めることが重要である．特に，積雲・雲・境界層過程に優先

参考文献

的に取り組み，対流圏中上層の大気乾燥度と積雲対流[1] 気象庁, 2030 年に向けた数値予報技術開発重点計画,の背の高さの対応が不十分である点や，境界層と自由https://www.jma.go.jp/jma/press/1810/04b/nwp_strategic_plan_tow

大気間の水蒸気と熱の輸送が不足している点などを改

ards_2030_181004.html

善していく必要がある．

[2] JMA, Annual Report on the Activities of the RSMC

【データ同化】

Tokyo - Typhoon Center2018.

― 299 ―

WF-20(P4P)

S2S 時間スケールにおける北半球冬季の週平均場の予測可能性とテレコネクションとの関係

山上晃央（筑波大学計算科学研究センター）松枝未遠（筑波大学計算科学研究センター）

はじめに
2 週間から 2 ヶ月程度の時間スケールの数値天気
予報は延長 S2S 予報と言われる．S2S 予報は、中期予報（3 日から 2 週間程度）のように初期条件の影響を受けるには予報時間が長く、季節予報（3 ヶ月以上）のように海洋などの境界条件の影響を強く受けるには予報時間が短いため、予測可能性の砂漠と呼ばれている．しかし、S2S 時間スケールにおける予測スキルは、大気の長周期変動や大気海洋陸面相互作用の影響を受けること も示されている（Brunet et al., 2010, (BAMS)）．
本研究では、世界各国の現業数値予報センターのアンサンブル予報データを用いて、北半球におけるS2S 時間スケールの予測可能性を調べた．また、北半球の支配的なテレコネクションパターンである
太平洋北米パターン（PNA）および北大西洋振動（NAO）との関係について調べた．


データと手法
現業アンサンブル予報データとして S2S 再予報データ(Vitart et al., 2017 (BAMS))を用いた．使用した
数値予報センターは ECCC カナダ ，ECMWF 欧
州 ，JMA 日本 ，NCEP（米国），UKMO 英国 の5 つであり、期間は 1999-2010 年の冬季 DJF である．予報データの偏差を計算する際には、各数値予報モデルのモデル気候値を用いた．解析値として
ERA5（Hersbach et al., 2020 (QJRMS)）を用いた．
予測スキルは、週平均の 500hPa ジオポテンシャル
高度（Z500）偏差を用い、格子点ごとの予測値と解

析値との相関係数（correlation skill（Scaife et al.,(2017)）で評価した．また、ENSO の指標として DJF
平均の ONI インデックス（NOAA CPC）を用い、0.8以上の年をエルニーニョ年、-0.8 以下の年をラニーニャ年とした．

結果とまとめ
3-4 週間予報において、北大西洋、アラスカカナ
ダ、フロリダ、北大西洋ではスキルが高く、北極海、
ヨーロッパからユーラシア大陸北岸沿いではスキルが低かった．スキルが高い領域は北半球の支配的なテレコネクションパターンである、PNA パターンおよび NAO の作用中心と対応していた（図 1）．また、Z500 のコンポジット解析を行ったところ、エルニーニョ（ラニーニャ）年には PNA+(-)と NAO-(+)の構造が 3-4 週間予報においても見られた．エルニーニョ年、ラニーニャ年の両方で 3-4 週間予報のPNA インデックスのスキルが高くなることがわかった．NAO インデックスの位相の予測スキルはPNA インデックス同様にエルニーニョ年、ラニーニ
ャ年両方で高くなる一方で、振幅の予測スキルはエルニーニョ年には低くなることが示された．予測ス
キルの増加はエルニーニョ年の方がラニーニャ年よりも顕著であった．さらに、エルニーニョ年、ラニーニャ年それぞれのコンポジット解析から、S2S
時間スケールの予測を改善するには、赤道域における ENSO に伴う外力への応答の予測ではなく、中緯度の西風ジェットの予測を正確に表現する必要があることが示唆された．



図  (a)ECCC, (b)ECMWF, (c)JMA, (d)NCEP, (e)UKMO による 4 週間予報における週平均 Z500 偏差のcorrelation skill．シェードは 99%の有意水準で correlation skill が有意な領域を示しており、白丸は PNA パターンの作用中心を示している．

― 300 ―

WF-21(P3P)

前線の客観解析とその利活用                 気象大学校 小菅瞭吾   

正負と強さによって寒冷・温暖・停滞前線の判別をし、はじめに
前線は性質の異なる二つの気団の境界であり、その鉛直 P 速度の正負によってアナフロント・カタフロン

境界には前線帯(遷移帯)と呼ばれる水平温度傾度の大トの判別をした。また、閉塞前線については閉塞時にきい領域が存在する。天気図の前線は、この温度傾度

おける寒冷前線、温暖前線の位置関係から判断する方の不連続となる暖気側の面と地表面の交わる位置に法について考察した。

引くのが一般的である。前線の形成・強化に伴う上昇

結果・考察

流の励起などが天気現象を左右すると同時に、メソス

一例として、地上天気図で温暖前線・寒冷前線とさケールの現象の環境場を把握する上でも前線の位置れた事例について解析した結果を下図に示す。この事や動向は重要である。気象庁の発表する前線は予報官

例では地上天気図と前線の位置・種類ともにおおむねが各種データを基に引いているため、前線を客観的に一致した解析結果が得られた。

解析することは、予報官の前線解析業務の助けとなり得るほか、前線に伴う諸現象の研究・分析などへの利用が期待される。
そこで本研究では、客観的に前線の位置や種類等を解析することを目的とし、その利活用について考える。
研究方法
図 2018 年 1 月 22 日 09 時の
地上天気図(左図)と解析結果(右図)
右図において青は寒冷前線、赤は温暖前線、
緑は停滞前線として判別されたことを表す。

前線の位置は Renard and Clarke(1965) の提案した Thermal front parameter
TFP = −∇|∇𝜏𝜏| ∙∇𝜏𝜏, τ: 物理量|∇𝜏𝜏|

今回地上天気図で寒冷前線・温暖前線とされた事例を利用して解析した。従来の研究では前線解析に用いる格子データの間隔が 1°(約 110km)程度のものが多かったが、前線帯の幅はおよそ 100km 以上とされているため、より正確に前線帯の暖気側を決定するには従来のデータよりも細かい方が望ましい。そのため本研究では気象庁予報部予報課の診断的予測グループのパンドラサーバに公開されている東西 0.2°、南北
0.25°間隔の GSM の初期値データを用いて前線を解析した。解析を行う高度は 500m 高度とし、TFP の計算に使用する物理量には相当温位を用いた。
前線は、TFP の値が極大の領域として抽出されるが、抽出された極大域には弱い前線も含まれるため、フィルターをかけることでそれらを除去し、前線の位置を決定する。フィルターとして TFP、相当温位傾度、渦度、水蒸気フラックスの大きさの各値に対するものをを中心に約 150 事例の前線を解析し、8 割程度は何か
しらの前線が解析された。解析できた前線の中には、前線が途切れる場合などがあるため、本研究の方法だ
けで、天気図上に現在の前線と同等の前線を描くのは難しいが、前線解析の参考にはなり得ると考えられる。
閉塞前線については、事例によって形成過程の異なることを、前線の位置関係などから見ることができた。
また、寒冷前線がカタフロントの性質をもつかどうか
や、前線の鉛直構造を容易に確認できるようになり、そういった利活用も考えられる。
参考文献[1] Renard, R. J. and Clarke, L. C., 1965: Experiments
in numerical objective frontal analysis.Mon. Wea.
Rev., 93, 547-556.

用いた。位置を決定した前線に対し、相当温位移流の― 301 ―

WF-22(P4P)

深層学習と数値天気予報の融合による降水予測に向けて*大 塚 成 徳 (理 研 計 算 科 学 ), 前 島 康 光 (理 研 計 算 科 学 ),Pierre Tandeo (IMT Atlantique), 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )
1.

はじめに

3.

結果

フェーズドアレイ気象レーダ (PAWR) は NICT、大Conv-LSTM は、対流性降水を適切に予測することに阪大学、東芝によって最初に開発され、2012 年から運成功した（図２）。さらに、相互相関法や SCALE の未用されている。レンジ解像度 100 m で半径 60 km 圏内

来のデータを用いた場合、予測精度の改善が見られた。

の 110 仰角、300 方位角を 30 秒毎に観測できる。PAWRの高頻度・高密度な観測を生かして、理研では高解像

4.

今後の展望

度数値天気予報システム SCALE-LETKF (Miyoshi et al.,

今回の実験では短期間のデータで学習し、短期間の2016a,b, Lien et al., 2017)と、相互相関法による 3 次元降試験を行うことで深層学習がうまく動作するかどうか

水ナウキャストを開発してきた (Otsuka et al., 2016)。

を調査した。今後はモデルの他の変数を学習に用いて、2017 年より 30 秒更新 10 分先までの 3 次元降水ナウキ

さらに予測精度が向上するか、調査する。

ャストをリアルタイムに継続運用している。ナウキャ
ストは線形的な時間発展を仮定するが、10 分の間に対流活動が大きく変化することがある。物理に基づいた
数値天気予報はこのような変化を捉えられる。そのため、データ駆動のナウキャストと物理に基づいた数値
天気予報をシームレスに繋ぐことが一般に行われる。
近年発達してきた機械学習アルゴリズムを用いることにより、効率的にデータ駆動予測と物理的予測を融合できる可能性がある。これまで、深層学習アルゴリ
ズムの一種である、畳み込み長短期記憶 (Convolutional
Long Short-Term Memory, Conv- LSTM; Shi et al., 2015)を三次元データに拡張して PAWR ナウキャストに適用し、図１ 学習・予測に用いた Conv-LSTM の構造。

相互相関法による予測よりも良い精度が出る可能性を確認した。今回、この Conv-LSTM と SCALE-LETKFを融合し、より良い予測を行うことを目指す。
2.

実験設定

本実験では、観測データとして NICT 神戸に設置された PAWR のデータ（250m 等方立体格子）を用い、3次元降水ナウキャスト（同上）や SCALE-LETKF 地上
降水予報（2 次元 250m 格子を 3 次元に拡張）とシーム
レスに組み合わせる。ここで、深層学習手法である
Conv-LSTM を用いる。学習サンプルとして 61 x 61 x 9
ピクセルの領域を切り出す。2019 年 6 月 10 日のデータを用いて、降水ありの場合のみを選んで 6332 個の学習
サンプルを用意し、図１に示す Conv-LSTM を用いて学

図２ 高度 2 km におけるレーダ反射因子。左上：観習させた。学習サンプルと異なる時間から 1777 個のテ

測、中央上：相互相関法、右上：SCALE、下段：

ストサンプルを切り出し、予測実験を行った。

Conv-LSTM。左から、観測のみ、観測と相互相関法、
観測と SCALE を用いた場合。5 分後の予測。

― 302 ―

WF-23(P3P)

衛星搭載ドップラー風ライダーシミュレータの高度化
石井昌憲（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） , 村 田 健 史 （ 情 通 研 ）
1.

はじめに

星搭載ドップラー風ライダーシミュレータと観測シス

近年，地球規模で起こっている気候変動は，豪雨，暴風，台風の大型化や数の増加，洪水，干ばつ等の気象災

テムシミュレーション実験の水平分解能を向上させた
初期結果について報告を行う．

害を世界各地にもたらし，その深刻化さは増している．
深刻な気象災害によって，人々はこれまで以上に危険にさらされている．気象災害から命や財産を守るために，予測に基づいた準備や行動が必要であり，そのために，数値予報（Numerical Weather Prediction: NWP）精度の向上は，防災や災害リスク軽減のため非常な重要な課題である．地球規模で直面している気候変動の影
響に対応・適応するために，安全で強靱な活力ある
社会を持続的に実現する事，気候変動に対する緊急対策を取る事が求められている．また，交通政策審
議会気象分科会は｢観測・予測精度向上のための技術開発｣を掲げ，観測・数値予報精度の大幅向上を求めている．現在の衛星観測システムは，風観測に比べて温度や水蒸気に関連した観測に偏重しているという課題があり，欧州宇宙機関（European Space Agency: ESA）
は，地球規模で風の高度分布を得るために，衛星搭載
ドップラー風ライダーAeolus を 2018 年 8 月に打ち上げた．風観測結果が全球数値予報へ与えるインパ
クトについて評価が進められており，ECMWF は，
Aeolus の風観測は，これまで十分に確立されている
衛星観測システムと同様に『中から大』の正のイン．
パクトを与える，と報告している［1］日本でも検討グループが組織され，衛星搭載ドップ
ラー風ライダー用シミュレータによるシミュレーショ
ンや観測システムシミュレーション実験（Observing
System Simulation Experiment：OSSE）を実施し，検討が進められている［2−4］．これまでの検討から，日本の衛星搭載 DWL においても，数値予報精度の向上，台風の進路予測の向上が期待されることがわかっている.
気象庁のデータ同化手法により得られる全球解析の第一推定値の水平解像度は 20 km×20 km であるが，第一推定値を求める予報インナーモデルは 60 km×60 kmの水平解像度で計算が行われている．我々は，次世代の数値予報の水平スケールを想定した数値予報へのイン
パクトを調べるための研究に着手した．本発表では，衛2.

気象場とエアロゾル場の検証
ライダーシミュレータを用いたシミュレーション実験では，これまで約 100 km×100 km の水平分解能をもつ 2010 年 1 月と 8 月の気象場とエアロゾル場に対して実験を行った（Test 1）．
本研究では，
現業利用を想定し，現業モデルの水平解像度に合わせ，新しく 60 km×60 kmの水平分解能をもつ 2018 年 1 月と 8 月の気象場とエアロゾル場を作成した（Test 2）．Test 2 用気象場とエアロ
ゾル場の初期検証を目的として，水平分解能 100
km×100 km のライダーシミュレーションを行い，風速，
風速誤差，信号対雑音比について比較をした． 2010 年と 2018 年の違いはあるものの，高度毎のそれぞれの頻度分布の様子に大きな差異はなく，概ね問題がないことが確かめられている．
3.

まとめ
都立大学は，気象研究所，宇宙航空研究開発機構，情報通信研究機構と協力して衛星搭載ドップラー風ライ
ダーシミュレータの高度化をすすめる．当日は，水平分解能を向上させた気象場を用いるライダーシミュレー
ションと観測システムシミュレーション実験の初期結果について報告を行う予定である．
4.

謝辞

本発表は，JSPS 科研費 19K04849，19H01973 の助成を受けたものである．
参考文献[1] Rennie and L. Isaksen, 2020, Proc. EGU,
https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-5340..
[2] Ishii, S., et al., 2017, J. Meteor. Soc. Japan, 95, 301.
[3] Baron, P. et al., 2017, J. Meteor. Soc. Japan, 95, 319.
[4] Okamoto, K. et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96, 179.

― 303 ―

WF-24(P4P)

気 象 庁 全 球 解 析 シ ス テ ム を 用 い た 静 止 気 象 衛 星 CO2 バ ン ドの晴天放射輝度温度データ同化インパクト調査*岡 部 い づ み  , 岡 本 幸 三  気 象 研 究 所 




はじめに

まとめ

気象庁の全球解析システムでは、静止気象衛星によ気象庁全球解析システムを用いて、静止気象衛星にる晴天放射輝度温度(CSR: Clear-Sky Radiance)データのよる二酸化炭素チャンネルの CSR データ同化によるイ

うち、水蒸気(WV)チャンネルのデータを同化している。

ンパクト調査を実施した。実験の結果、気温や水蒸気

これらの CSR データ同化により、主に対流圏水蒸気場

場の解析精度の改善が示唆され、高度場等各要素の予の解析精度や、水蒸気・高度・気温場の 2 日程度先ま報精度が、多くの領域で 3 日～5 日予報まで改善した。

での予報精度向上が見られる[1],[2]。

大会では、より最新（2019 年 12 月時点）の気象庁全球

また、同解析システムでは、低軌道衛星に搭載され解析システム相当の設定で行った実験結果を紹介する。

た多くのセンサの輝度温度データを同化している[3],[4]。中でも、ハイパースペクトル赤外サウンダのデータは、二酸化炭素(CO2)の吸収帯チャンネルを主に利用しており、対流圏や成層圏の気温の鉛直分布に関する情報を解析値に反映させている。多くの静止気象衛星イメージャにも CO2 チャンネルがあり、これらのCSR データを利用すれば、より高頻度に大気の気温の情報を解析値に与えることができる。そこで、これらのデータ同化により更なる解析・予報精度の改善が得られるか確認するためインパクト調査を実施した。


同化実験設定と結果

2019 年 5 月時点の気象庁全球解析システム相当の設定をコントロール実験とし、更に、静止気象衛星（ひまわり 8 号、GOES-16、Meteosat-8, -11）の CO2 チャン
ネルの CSR データを利用した設定をテスト実験とした。
実験期間は、夏・冬それぞれ約 3 ヶ月間。品質管理手法としては、WV チャンネルと同様、雲域や標高が高い地点のデータを除去する QC を採用した。また、全層透過率が高いデータは、大気に関する情報が少ない
一方、推定が難しい地表面の影響が大きく、それに起因する誤差が大きいと判断し不使用とした。
同化実験結果より、テスト実験では第一推定値の他の観測データへの整合性が向上し、気温や水蒸気場の解析精度改善が示唆された。また、対流圏では 3 日先まで高度場等の予報精度が改善し（図１）、成層圏では4～5 日先まで改善が見られた。ただし、熱帯の対流圏下層など一部では、比湿の予報精度が顕著に改善した
一方、気温・高度場の改悪が見られたため、原因について調査している。

図１. 二酸化炭素チャンネルの CSR を同化した場合の高度場の対解析値3 日予報誤差減少率(%)の全球東西平均。暖色系（正の値）は改善の意味。統計期間は 2018
年 7 月 1 日～9 月 30 日。
参考文献[1] 岡部いづみ, 2019: ひまわり 8 号のバンド 9,10 及びMeteosat のチャンネル 6 の晴天放射輝度温度(CSR:
clear-sky- radiance)データの追加利用. 令和元年数値
予報研修テキスト, 気象庁予報部, 56-57pp.
[2] 計盛 正博, 2016: ひまわり 8 号晴天放射輝度温度の利用開始. 平成 28 年度数値予報研修テキスト, 気象
庁予報部, 46-49pp.
[3] Kazumori, M., T. Kadowaki, 2017: Development of an
all-sky assimilation of microwave imager and sounderradiances for the Japan Meteorological Agency global
numerical weather prediction system. Tech. Proc. Of 21stInternational TOVS Study Conference, Darmstadt,
Germany 29 November - 5 December 2017.
[4] 村田英彦, 亀川訓男, 2019: NOAA-20 搭載 ATMS お
よび CrIS 輝度温度データの利用開始. 令和元年数
値予報研修テキスト, 気象庁予報部, 58-60pp.

― 304 ―

WF-25(P3P)
気象庁全球モデルへの浅い積雲対流スキームの導入（２）*中川雅之，川合秀明（気象研究所）

１．はじめに亜熱帯の大陸西岸沖に形成される層積雲をはじめとする下層雲は，放射収支に与える影響が大きいことから，
気象庁全球数値予報モデル（GSM）においてもその表現の改善が重要な課題となっている．本研究では，気候モデルにおける改良の知見[1][2]から，短期から一週間程度を予測対象とする GSM に[3]の ECTEI による層積雲スキームや[4]に基づく浅い積雲対流スキームを導入し，予測への影響を調査している．これまでに上記の改良により，亜熱帯大陸西岸沖を中心とした下層
雲や放射収支の改善や，冬季の日本付近で冬型の気圧配置となっていたときの境界層の構造の改善が見られることを報告してきた．さらに浅い積雲対流スキームに[5]に基づくエントレインメント率・デトレインメント率を導入しするとともに，層積雲スキームが発動している格子で積雲対流スキームを抑止する[6]ことで南大洋や太平洋・大西洋北部で放射収支を改善した[7]．しかしながら気象庁の現業システムと同じ高解像度（TL959，約20km）で解析予報サイクル実験を行ったところ，20゜N
および 20゜S 付近の海上を中心に 850hPa の気温（T850）のバイアス傾向が変化し，誤差の拡大につながっていることがわかった．今回の発表では T850 の変化の原因について報告する．
２．実験の設定
本研究で使用したモデルは，2020 年 3 月に現業化された GSM に新しい層積雲スキーム[3]や浅い積雲対流スキーム[4]を導入したものとその低解像度版である．
[7]で報告したモデルとは，ベースとなった GSM のバージョンが異なる．水平解像度 TL159（約 110km），
SST に解析値を与えて 12 メンバーによる 2001 年一年間の予測実験[8]を行い，その平均から予測の変化の方向を調査した．以下では，上記の改良を加えた
GSM を用いた実験を TEST，従来の GSM を用いた実験を CNTL と呼ぶ．
３．結果
図 1 に 6～8 月で平均した T850，850hPa より下層の雲量，850～500hPa の雲量の，TEST と CNTL の差を示す．T850 は 20゜S 付近の海上で変化が大きく，
TEST の方が高い領域は 850hPa より下層の雲量が増えている領域に，TEST の方が低い領域は 850～
500hPa の雲量が増えている領域に対応している．特に後者の領域では，CERES 観測値と比べ大気上端上向き短波放射が過剰であり，雲量が多すぎると考えられる．また TL959 サイクル実験でも，TEST の実験で作成された解析値や他の数値予報センターによる解析値のいずれと比べても低温バイアスが拡大していた．
水平解像度 TL479（約 40km）の単発予測実験を行い上記領域の対流圏下層の構造を調査したところ，
TEST では 850hPa より上の境界層上端付近で雲スキームによる雲が多かったのに対し，CNTL では積雲対流スキーム（荒川-シューバートスキーム）が働いて境界
層上端付近の雲が少なくなっており，雲スキームや放射スキームによる加熱の変化を通じて TEST の T850 が低くなっていることがわかった．即ちこの領域における浅い積雲対流スキームの効果が十分でなかったと考えられる．引き続き浅い積雲対流スキームを改良し，放射収支の改善に加え気温のバイアスの改善を目指す．
参考文献[1] Kawai, H., 2012: Results of ASTEX and Composite modelintercomparison cases using two versions of JMA-GSM
SCM. CAS/JSC WGNE Res. Activ. Atmos. Oceanic Modell.
[2] 川合秀明，行本誠史，神代剛，大島長，田中泰宙，2017：気象研究所気候モデルにおける雲表現の改善．日本気象学会 2017 年
度春季大会予稿集，A205．
[3] Kawai, H., T. Koshiro, and M. J. Webb, 2017:
Interpretation of Factors Controlling Low Cloud Cover and
Low Cloud Feedback Using a Unified Predictive Index. J.
Climate, 30, 9119–9131.
[4] 小森拓也，2009：浅い対流スキームの開発．数値予報課報告・別冊第 55 号，気象庁予報部，77-82．
[5] Siebesma, A. P., et al., 2003: A Large Eddy Simulation
Intercomparison Study of Shallow Cumulus Convection. J.
Atmos. Sci., 60, 1201–1219.
[6] Kawai, H., et al., 2019: Significant improvement of cloud
representation in the global climate model MRI-ESM2.
Geosci. Model Dev., 12, 2875–2897.
[7] 中川雅之，川合秀明，2020：気象庁全球モデルへの浅い積雲対流スキームの導入．日本気象学会 2020 年度春季大会，D305．
[8] 松川知紘，2019：1 年積分共通評価ツール．数値予報課報告・
別冊第 65 号，気象庁予報部，127-135．

図 1. TEST－CNTL の 6～8 月平均．左：T850 [K], 中：850hPa より下層の雲量[%], 右：850～500hPa の雲量[%]．

― 305 ―

WF-26+(P4P, C2P)

2019年台風第19号上陸3日前の進路予報精度低下の要因*中下早織（京大理）, 榎本剛（京大防災研/海洋機構）
1.

はじめに
2019年台風第19号は10月6日に南鳥島の南で発生し、発達しながら北上して12日19時ごろ伊豆半島に上陸した。上陸後は関東地方を通過し、東日本から東北地方にかけて記録的な大雨をもたらした[1]。
上陸時刻に近い12日12UTCを検証時刻として、主要予報センター間で上陸位置の誤差を比較すると、6～4日前からの気象庁の予報精度は他のセンターと比較して圧倒的によく、2019年の台風進路予報の年平均誤差と比べてもかなり高い精度で予報できている[2]。しかし上陸3日前に精度が急激に悪化し、その後は2019年の平均と同程度の精度となっている。
そこで本研究では、精度の転換点となった9日

図１初期時刻における感度解析第一モードの海面気圧摂動（等値線，0.1hPaおき）と00UTCと12UTCを初期時刻とする気象庁の予報を比湿潤全エネルギー摂動（陰影，較し、精度低下の要因について調べた。
2.

台風進路の比較
00UTCからの予報進路は概ね実際の進路と一致しているのに対し、12UTCからの予報では上陸2日前

J kg−1 m−2）。矩形は検証領域

12UTCからの予報の台風進路が西向きにずれる原因となったと考えられる。

に進行方向が西にずれ、そのまま北上する。これに対応して12UTCの予報では10日12UTCに台風中心を4.

北西に流す風が現れている。

予測できていたが、上陸3日前からの予報では上陸

アンサンブル感度解析
進路誤差の原因となった初期摂動を調べるため、
アンサンブル感度解析[3]を行った。初期時刻は9日
3.

12UTC、検証時刻は12日12UTCとし、検証領域は上陸位置のずれが見られた136°E～142°E，33°N～
37°Nの領域とした。評価ノルムには湿潤全エネル
ギーを用いた。
解析の結果、第一モードの湿潤エネルギー摂動は初期時刻の台風中心（139.6°E, 21.2°N）とその南南
東の低圧摂動（146°E, 10°N付近）に感度を示していた（図１）。この低圧摂動に対応する下層の気温と比湿にも感度を示しており、湿潤エネルギー摂動に反映されている。上陸位置の誤差が大きかったアンサンブルメンバーでは、台風の南南東に下層に暖湿偏差を伴う低気圧性偏差が現れている。低気圧性の偏差の北側には西向きの流れが存在するため、まとめ
2019年台風第19号は早い段階から精度よく上陸を位置が大きく西偏した。感度解析からは、台風を西向きに流す台風の南南東に低気圧性の摂動が得られた。今後は各メンバーの摂動と誤差の間で多変量回帰をとり、有意に誤差と関係する摂動について調査
して示す予定である。
謝辞
気象庁データは気象研究コンソーシアムを通じて提供された。科研費19H05698の助成を受けた。
参考文献[1] 気象庁, 2020: http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/saigaiji/saigaiji_2019/saigaiji_202003.pdf，2020年7月1日閲覧[2] 榎本剛・中下早織, D302, 2020年度日本気象学会
春季大会予稿集[3] Enomoto, T, et al., 2015: J. Meteor. Soc. Japan,
93,199-213, doi:10.2151/jmsj.2015-011― 306 ―

専門分科会１「宇宙からのエアロゾル・雲・
降水観測の未来」

SP1-01+(P3P, A3A)

二周波降水レーダの降水推定における雲水量仮定について*久 保 田 拓 志 (JAXA/ EORC), 瀬 戸 心 太 (長 崎 大 学 ), 佐 藤 正 樹 ( 東 京 大 学 ),那 須 野 智 江 (JAMSTEC), 井 口 俊 夫 (NASA/ GSFC), 沖 理 子 (JAXA/EORC)
1.

アルゴリズム開発に導入し、雲水による減衰量

はじめに
全球降水観測（GPM）主衛星は、2014 年 2 月の打上

（PIACLWC）の計算を行った。本データベースによるげ以降、順調に観測を続けている。GPM 主衛星は、日PIACLWC は, 気象庁の客観解析値や予報値データによる本が開発した二周波降水レーダ（DPR）を搭載する。

PIACLWC よりも対流性降水で変動が大きい傾向がある。

DPR は KuPR（13.6GHz）と KaPR（35.55GHz）の二つ

この雲水量の仮定が地表降水推定に与える影響を、のレーダから構成される。雲氷による減衰量は KuPR

データベースから計算した雲水量を用いた推定した場や KaPR では無視できるほど小さい。一方、雲水によ合と雲水量を 0 として推定した場合を比較することでる減衰は考慮が必要で、特に KaPR では効果が大きく定量化した。本研究では 2017 年 9 月の 1 ヶ月分の DPRなることがよく知られている。そのため、KaPR 観測値

観測データで評価した。図 1 は地表降水強度の正規化

から降水強度を高精度に推定するためには、雲水量の平 均 絶 対 差 (Normalized Mean Absolute Difference,

仮定が必要である。

NMAD)を示す。によって定量化され、全球平均ではそのため DPR Level-2 降水推定アルゴリズムでは、雲KuPR プロダクトで 2.3%、KaPR プロダクトで 9.9%、

水量データベースを用いて雲水量による減衰量を推定

KuPR と KaPR の両方を用いる二周波プロダクトでし、アルゴリズム中で補正する手法を導入することで、6.5%であった。また、高緯度地域より熱帯地域で降水強度を推定している。雲水量データベースは、全NMAD が大きくなる傾向がわかった。これらの結果や

球雲解像モデル NICAM [1]によって計算された大気デその違いをもたらすアルゴリズムのプロセスについてータから作成されている。

は、現在投稿中の論文である[5]で検討を行っている。

本発表は、DPR Level-2 アルゴリズムで用いられている雲水量データベース作成や開発した雲水による減衰量の推定手法の概要を紹介する。さらに、雲水量を 0としたときの地表降水強度と比較することで、雲水量データベース導入によるインパクトを定量化する。
従来から、衛星データによる気象モデルの評価研究（例えば[2]）が行われてきている。2022 年度に打上げ予定の雲エアロゾル放射ミッション（EarthCARE）によるモデル評価研究も期待できる。他方、本研究は、改良された雲微物理過程に基づく気象モデル結果が、

図 1：雲水量をデータベースから仮定した場合と 0 と仮雲水量仮定の改良を通じて DPR 降水推定をさらに高精定した場合の NMAD の緯度分布。×は Ku, ○は Ka,

度化する可能性を示唆する。

●は二周波プロダクトの値を示す。

2.

参考文献

DPR の降水推定における雲仮定のインパクト
雲水量データベースは、熱帯降雨観測衛星（TRMM）

降雨レーダ（PR）の降水推定アルゴリズム 2A25[3]と[1] Satoh et al., 2014 Prog. in Earth and Planet. Sci. 1, 18.
[2] Hashino et al., 2013, J. Geophys. Res. Atmos., 118,
7273-7292, doi:10.1002/jgrd.50564.

似た考え方で構築した。ただし、[3]は領域モデル結果
を用いている等、本研究といくつかの違いがある。本

[3] Iguchi et al., 2009, J. Meteor. Soc. Japan, 87A, 1-30.

研究では、全球 3.5km メッシュの NICAM シミュレー[4]

ションデータ[4]を用いて、地表面降水量、降水タイプ（対流性, 層状性）
、気温、緯度、地表面タイプに基づいて作成した。この雲水量データベースを DPR Level-2

Nasuno

et

al.,

2016,

Geosci.

Lett.

3,

32.

https://doi.org/10.1186/s40562-016-0064-1[5] Kubota et al, 2020, J. Atmos. Oceanic Technol.,inrevision.

― 308 ―

SP1-02+(P3P, A3A)

GPM DPR における弱い降水検出の課題とその改良∗ 金丸 佳矢, 花土 弘, 中川 勝広 (情報通信研究機構)

1

続する場合に降水あり, と判定させるようにした. それ以はじめに

緯度 65 度付近までの降水 3 次元分布を観測する全球降水

外にもいくつかの改良を行った.

観測計画 (GPM) 主衛星に搭載された二周波降水レーダー

3(DPR) は, 熱帯降雨観測計画降雨レーダー (TRMM PR)

DPR 降水判定の改良結果と今後の予定
図 1 は DPR (KuPR) 降水判定の改良結果を事例で示す.

よりも弱い降水を検出できるように高感度化され, 二周波改良手法で新たに降水と判定された場所は従来で検出さレーダー観測によって粒径分布情報を推定して高精度にれていた場所の周囲に分布し, 不自然な分布も見られな

降水強度を推定することが出来るので, 全球降水量をよりい. 降水検出の探索範囲を鉛直 1 次元から 3 次元に拡張し定量的に把握出来ることが期待される.

たことで, DPR の検出限界に近い降水層が鉛直方向に薄しかし現実は, 高緯度の降水 (降雪) に着目すると, DPR

く分布していても効率良く検出できることが確かめられが検出可能な降水よりも弱い降水が数多く分布している.

た. DPR の走査角直下付近のみで 1 か月統計解析を行っ
DPR よりも弱い降水を検出することが出来る衛星搭載雲 たところ, 改良手法では従来方法に比べて低緯度では 20レーダー (CloudSat CPR) と DPR の降雪量を比較する %, 高緯度では 60 % 程度の降水頻度増加が得られた.
と, 数では 10 倍, 量では 3 倍ほどの差が存在する [1]. この
今回の比較結果は降水頻度のみである. 今後の予定と差のほとんどは, DPR の検出可能な降水信号 (∼15 dBZ)

して, 改良の効果が大きい高緯度域の降水量への寄与を調が高緯度の降雪観測としては不十分なためである.

査するとともに, CloudSat CPR との交差事例を踏まえその一方で, DPR のアルゴリズム内で行われている降て降水検出改良の定量的評価を進める.

水検出は, 検出限界に近い降水信号の検出について改良の余地がある. DPR 降水検出の改良のみでは上述した課題を完全に解決することは不可能だが, 本発表では, DPR の
高緯度降水観測の課題を整理しつつ, DPR アルゴリズムの降水検出改良を実施した.

2 DPR 降水検出の概要とその改良
DPR アルゴリズムで行われている降水検出は, “背景雑音を含む降水からのレーダー受信信号プロファイル” と “背景雑音信号” の比較から得られる. それぞれの測定誤差をもつ信号に対して, その両者の差が大きい場合に降水を検出している. 具体的には, 1) 受信信号と雑音信号の比が測定誤差の任意の係数倍よりも大きい信号を抽出し, 2) その条件を鉛直方向に複数個連続して満たすときに降水あり, と判定する. 条件 1) は任意の係数を小さくすれば従来手法よりも弱い降水の検出が可能になるが, 測定誤差に伴う受信信号のばらつきを降水として誤検出することが増えるので, 係数変更による降水検出改良は容易ではない.

図 1: DPR (KuPR) 降水判定比較 (2019/09/04 軌道番号

条件 2) は同時に起こる条件を追加することで誤検出を減

31343 の南緯 47 度付近における事例). 薄い緑は “従来おらしているが, 鉛直方向に複数個のデータが必要となる.

よび改良手法で降水あり”, 濃い緑は “従来手法でのみ降したがって, 現状の手法では低高度に分布して弱い降水の水あり”, 赤は “改良手法でのみ降水あり”, を示す.

検出を見逃しやすい.
本発表で新たに提案する手法は, DPR の降水 3 次元観測の特徴を生かして条件 2) を空間方向にも拡張して, 2’)

1) を満たす信号が鉛直方向あるいは空間方向に複数個連

参考文献[1] Skofronick-Jackson, G. et. al., 2019, J. Appl. Meteor. Climatol., 58, 1429-1448― 309 ―

SP1-03+(P3P, A3A)

GPM-DPR を 用 い た 全 球 3 次 元 雹 分 布 ：北 米 地 上 レ ー ダ ー 網 NEXRAD を 利 用 し た 雹 シ グ ナ ル の 検 証*清 木 達 也 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )1.

主に大陸上の対流活発域で背の高い雹レイヤー(厚さはじめに北米では S-band ドップラーレーダーによる地上観測6700m 以下)が見られるほか、海洋上の対流域（ITCZ

網 NEXRAD が整備されており、雹を始めとした様々なや SPCZ）では凍結高度付近に限定した薄い雹レイヤー

粒子種のモニタリングが常時行われている。一方で、(厚さ 1500m 以下)が見られた。

発展途上国や海洋上では雹の発生頻度すら分かっておらず、気候における雹の実態は良く分かっていない。
そ こ で 、 清 木 ( 日 本 気 象 学 会 秋 季 大 会 2019) は
GPM-DPR を利用して雹を検出する手法を提案した。本
研究では NEXRAD を地上検証データとし、雹と他の粒子種の誤判定を軽減する試みを紹介する。
2.

観測データ

本研究では全球降水観測計画二周波降水レーダー
GPM-DPR level2 05A プロダクトを利用し、2014 年から2018 年までの 5 年間のデータを解析した。利用変数は
2 周波プロダクトに含まれる減衰補正済み Ka 帯
(35.5GHz)レーダー反射因子 ZKa [dBZ], Ku 帯(13.6GHz)
レーダー反射因子 ZKu [dBZ]である。ここで、Zku と

図１ メルティングレイヤーモデル(Yokoyama andZka の差で定義される DFR を氷粒子のバルク密度の指Tanaka, 1984)と Mie 理論を組み合わせた融解雪のシグ標として解析した。また、JRA55 再解析データも併せ

ナル．雪粒子の体積融解率を F とし、典型的な雪モーて解析に利用した。

ド（青線）から融解雪(赤線)への遷移を黒線で示す。まGPM-DPR による雹シグナルを評価する為に、地上検た、代表的な地表面降水のシグナルを黄色線で示す。

証データとして NEXRAD level3 粒子種判別プロダク
ト(Park et al., 2009)を利用した。2014 年に北米中部で発生した 74 件の hail-storm 事例を抽出し、GPM-DPR の観測と 3 分以内にマッチングしたデータ（NEXRAD-GPM
マッチングデータセット）を検証に利用した。
3.

図２ NEXRAD-GPM マッチングデータセットから

雹の誤判定

層状性の降水帯では融解層が良く見られ、レーダー作成した雹と融解雪の度数分布。気温 273K-283K の反射因子が大きな値を持つことから bright-band と呼ばGPM 鉛直層データを利用し、粒子種は GPM 格子内のれている。この bright-band は ZKu, DFR 共に大きな値

NEXRAD 粒子種判別の代表種を示している。薄白い領を持つことから（図１参照）融解層近傍において雹の域は本研究で定義した ZKu-DFR の雹の閾値を示す。

シグナルと間違えられることがある。本研究では主に参考文献

融解雪(wet snow)とあられや雹が融解した雨粒の巨大[1] Yokoyama and Tanaka, 1984., J. Meteor. Soc. Japan, 62,
650-667.

粒子による誤判定（図２参照）を除去する。
最終的に全球で雹の 3 次元分布を得る事が出来た。

[2] Park et al., 2009, Wea. Forecasting, 24, 730-748.

― 310 ―

SP1-04+(P3P, A3A)

Interannual Variability of Regional Precipitation Related to Large-Scale Climate Modes in 1960–2007
Givo Alsepan (Hokkaido University, Japan), Shoshiro Minobe (Hokkaido University, Japan)
Regional-scaleprecipitation
responses
overIndonesia to major climate modes in the tropical Indo–
Pacific Oceans, i.e., canonical El Niño, El Niño Modoki,
and the Indian Ocean Dipole (IOD), and how the
responses are related to large-scale moisture flux
convergences are investigated. The precipitation
responses, analyzed using a high-spatial-resolution
APHRODITE precipitation dataset for the period 1960–
2007, exhibit differences between the dry (July–
September) and wet (November–April) seasons.
Canonical El Niño strongly reduces precipitation incentral to eastern Indonesia in the dry season andnorthern Indonesia in the wet season (Fig. 1), consistent
with anomalous moisture flux convergence. It is foundthat the corresponding moisture flux convergenceanomalies occur around the edge of the SPCZ (ITCZ),
i.e., zero climatological convergence, in the period when

FIG. 1. Partial correlation maps between precipitation andnormalized Niño-3. Correlations are calculated for 3month averaged data, and the center month is written ineach panel. Only correlations that significant at the 95%
confidence level are shown by color shading. Red andblue frames indicate the dry and wet seasons,respectively.

seasonal migration of those edges comes to 10°–15°S(10°–15°N) from April–November (December–May) inthe tropical west Pacific (Fig. 2). This means that theseasonal migration of convergence zones is modulated bycanonical El Niño strongly in the convergence zone
edges, and this modulation explains regional andseasonal developments of precipitation responses.
Similar precipitation responses are also found for El Niño
Modoki associated with anomalous moisture flux
convergence with slightly different spatio-temporal
patterns from those for canonical El Niño. IOD reduces
precipitation in southwestern Indonesia in the dry season,
associated with anomalous moisture flux convergence.
The seasonality of precipitation response to IOD is likely
to be controlled by the seasonality of local sea surface
temperature anomalies in the eastern pole of the IOD.

FIG. 2. Time–latitude sections (110°E–150°E) of partial
correlation between the vertically integrated moisture
flux convergence (MF-conv) and Niño-3 (shading) andclimatological MF-conv (contours; 10-4 kg m-2 s-1) for 3month averaged data. Only correlations that are
significant at the 95% confidence level are shown bycolor shading. The solid (dashed) contours shown are 0.2,
0.4, 0.6, 0.8, and 1 (–0.2, –0.4, –0.6, –0.8, and –1), andthe thick contour is the zero contour. Red and blue
arrows indicate the periods of the dry and wet seasons,respectively. The x-axis indicates the center month of the
3-month average.

This study has been published in J. Climate (Alsepan and Minobe, 2020; doi:10.1175/JCLI-D-19-0811.1)― 311 ―

SP1-05+(P3P, A3A)

全天赤外輝度温度同化を通じた対流の予測可能性*南 出 将 志 (東 京 大 学 大 学 院 工 学 系 研 究 科 社 会 基 盤 学 専 攻 ),Derek J. Posse lt (Jet Propulsion La bora tory, Ca lifornia Institute of Te c hnology )で開発されたアンサンブルカルマンフィルタデータ同

背景

「いつ」
「どこで」大気の対流活動が発生するか予測化システムを用いて，全天赤外輝度温度データ及び現することは，発達過程に伴う強いカオス性のため，数値業機関で従来同化されている観測データセットの同化予報分野における挑戦的なトピックの一つである．

実験・アンサンブル予測実験を実施する．特に，データ個々の対流そのものが雷雨のような形で社会に甚大な同化によって解像された対流活動に着目し，それらの被害を及ぼすだけでなく，対流活動はより組織化され発生と環境場の関係について，アンサンブル共分散解た現象（例えば台風や線状降水帯など）発達の主要な要析を用いて明らかにする．

因を担う．よって対流活動の予測精度向上は水災害被害削減のために必要不可欠であり，そのためには対流
活動発達のさらなるメカニズム理解が重要である．



結果，結論

GOES-16 による全天候赤外衛星観測データ同化を通最先端の静止軌道観測衛星であるひまわり８号やじて，環境場による拘束の弱い本ケースの対流現象にGOES-16 は，高い時空間分解能を持ち，対流活動の発ついても，その解析・予測精度が改善した．環境場とし生・発達に伴うシグナルを捉えられることが期待されて，メソ-α（2000-200 km），-β（200-20 km）スケールている．これら静止軌道衛星の観測能力を最大限に活の水蒸気場は，対流活動発生の 1-3 時間程度前から特用するため，近年，対流スケールの全天赤外輝度温度デ

徴的な湿潤傾向のシグナルが同定できる（下図 a）．こータ同化の可能性が模索されてきた．台風などのケーのような対流活動に比べて比較的大きなスケールの環

ススタディを中心として，予測精度を大きく向上させ

境場は，“対流活動が発生しやすい”システム（ここでる潜在的可能性が指摘されている（Zhang et al., 2016,

はメソスケール対流システム）の発生を拘束するが，必2019; Minamide and Zhang, 2017, 2018, 2019; Honda et al.,

ずしも内部で発生する個々の対流活動の場所・時間を

2018a,b）．本研究では，台風に比べて環境場が対流活動規定するものではないことが明らかになった．個々のを強く拘束しない現象を一例に，個々の対流活動発生

対流活動に伴う水蒸気場の湿潤シグナルは，メソ-γに伴う環境場のシグナルと，それらの予測可能性につ（20-2 km）スケールにおいて，対流活動ピークの 15-5

いて検証する．

分前程度において，明快に表出した（下図 b-d）
．よって，対流活動が「いつ」「どこで」発生するか正確に捉えるためには，メソ-γ（20-2 km）スケール以下で 5 分

手法

本研究では，米国 NASA による Convective Processes

程度の分解能が少なくとも必要となる可能性が示唆さ

Experiment (CPEX)中にカリブ海で発生したメソスケー

れる．本発表では，より体系的なシグナルの解析結果と，

ル対流システム，特にその内部で発生した個々の対流

対流活動予測可能性の数値感度実験結果について紹介

活動をケースとして用いる．ペンシルバニア州立大学

する．

図：対流活動に伴うピーク時の上昇気流と，水蒸気の環境場のラグタイム相関― 312 ―

SP1-06+(P3P, A3A)

衛星赤外降雨推定に対するヒストグラム補正の適用*広 瀬 民 志 , 久 保 田 拓 志 , 田 島 知 子 (JAXA), 豊 嶋 紘 一 , 樋 口 篤 志 (千 葉 大 CEReS),妻 鹿 友 昭 , 牛 尾 知 雄 (阪 大 ), 山 本 宗 尚 , 重 尚 一 (京 大 )


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（MWR）衛星観測網の隙間を，静止気象衛星の単一の赤外バンド観測のみを用いて補間している．本研
究では第 3 世代静止気象衛星ひまわり 8 号の赤外マル
チバンド観測に Random Forest 機械学習法を適用し，手従来手法より高精度で降雨を推定可能なひまわり 8 号
降雨推定アルゴリズム（HRA，[1]）を作成した．[1]では特に中緯度域における HRA 赤外マルチバンド観測の有効性を実証したが，レーダ・アメダスを真値としたため熱帯域における精度検証はまだ十分に行えていなかった．そこで本研究では 2019 年 1 年間の HRA 再解析データを作成し，代表的な衛星降水観測プロダク
トである GSMaP との比較検証を行った．
結果

図 1a 内の黒色で示す MWR 観測域では GSMaP は発達した Anvil 周辺の降雨をよく捉えている．しかし灰色の赤外補間領域では顕著な降雨過大評価傾向を示して
おり，降雨強度の不連続が発生している．これに対して図 1b に示される HRA は静止気象衛星観測のみで降雨推定可能であり，広範囲の降雨を均質な精度で推定できていることがわかる．また赤外マルチバンド観測
情報の取り込みによって，GSMaP の赤外補間降雨と比較して降雨過大評価傾向が大幅に改善されている．一方で MWR 観測と比較すると，HRA は弱い雨に対して過大評価傾向が見られる．これは Anvil 周辺の背が高く
光学的に厚い雲では，赤外マルチバンド観測から得られる情報量が限定されることが原因と考えられる．
次に熱帯域におけるHRA とMWR の降雨強度別の観測頻度を比較した．HRA は観測頻度が十分に多い降雨
強度 0.1-10 mm hr-1 の降雨に対しては MWR とよい一致

図 1．(a) GSMaP，(b) HRA の降雨観測事例を示したが，
降雨強度 20 mm hr-1 以上の極端降雨に対しては観測頻度が明らかに過小であった．機械学習モデ

トグラム補正を HRA に適用することによって，降雨強

ル内のハイパーパラメータは二乗平均誤差を最小にす

度別の観測頻度誤差が大幅に軽減され，弱い雨に対するよう調整されるため，観測頻度が限られる極端降雨

る過大評価傾向も改善されるという結果が得られた．

に対しては十分に調整が機能しなかったと考えられる．
本研究ではこの降雨強度別の観測頻度誤差を解消する

参考文献

ため，MWR 観測を真値として HRA の観測降雨強度ヒ[1] Hirose H., et al., 2019, J. Meteor. Soc. Japan, 97,

ストグラム自体を補正する手法を導入した．このヒス689-710.

― 313 ―

SP1-07+(P3P, A3A)ULTIMATE：関 東 圏 ウ ル ト ラ サ イ ト 観 測 の 包 括 的 利 用 に よ る
高解像度数値モデルの連携研究推進佐 藤 正 樹 ・ Woosub Roh (東 大 ・ 大 気 海 洋 研 究 所 )・ 岡 本 創 （ 九 大 ・ 応 用 力 学 研 究 所 ）1.

はじめに
関東圏に多数存在するレーダ等の気象観測デー
タにより、高解像度数値モデルを検証・改良すた
めに、ULTIMATE (ULTra sIte for Measuring
Atmosphere of Tokyo metropolitan Environment)と称する研究フレームワークを構築している。特に、2022 年度に打ち上げが予定されている Earth
CARE 衛星の地上検証のために、小金井市（情報通信研究機構 NICT）にライダー・レーダの設置を進めており、これらのデータを核に、数値モデルの
雲・降水過程の検証を行う。
気象・気候モデルの雲・降水過程スキームは不確定性が大きく、様々な観測データによる検証が必要とされている。地球温暖化問題において、雲・降水過程の取り扱いにより気候モデルの気候感度が大きく影響を受けることが知られている。
従来、
全球モデルの検証のために、人工衛星観測データを利用する手法が用いられてきたが、局所的な地上観測データによる数値モデルの検証はあまり試みられてこなかった。局所的な地上観測データと領域モデルとの比較は容易であるが、その知見が全球モデルに反映されることは一般には難しい。
全球数値モデルと領域モデルをシームレスに繋ぐ数値モデルにより、局所的な高解像度シミュレ
ーションの知見を全球モデルに反映するパスが開かれた。
正二十面体格子非静力学モデル NICAM は、ストレッチ格子を用いることにより、関東圏等の局所域を高解像度でシミュレーションすることが可能であり、同一の雲物理スキームを用いて全球シミュレーションを実施することが可能である。
ULTIMATE では、NICAM のような領域・全球をシームレスに計算可能な数値モデル使うことで、関東圏の気象観測データで数値モデルを検証した結果を、直ちに全球実験に反映することができる。
それにより、さらに、領域・全球数値モデルと人工衛星観測との連携を推進することができる。
2. 関東圏ウルトラサイトにおける観測
EarthCARE 衛星の地上検証のために配備される観測機器の他、現業用に展開されている観測デー

タを利用する（図１）。NICT における多視野角多重散乱変更ライダ(355nm, 10ch), 高スペクトル分
解ライダ(355nm)、ドップラーライダ(355nm)、コ
ヒーレントドップラーライダ、HG-Spider 94GHz
ドップラーレーダ 、ウィンドプロファイラ、つくば(国立環境研)におけるミー偏光ライダ(532nm 偏
光 , 1064nm) 、 多視 野 角多 重 散 乱偏 光 ライ ダ
（532nm）、高スペクトル分解ライダ(532nm)等
EarthCARE 衛星検証チーム観測データを包括的に利用する予定である。既存の X-band、Ka-Band の
レーダ、ウィンドプロファイラ WINDAS に加えて、今年 3 月に柏市に気象庁の現業用の二重偏波
ドップラー気象レーダが全国で初めて配備され、これらの現業観測データの利用も予定している。

図１ 関東圏ウルトラサイト観測網。
3. 数値モデル実験
図 2 に、ストレッチ NICAM による最小格子間隔
2.8km、1.4km の実験結果の比較を示す。総観規模
擾乱は妥当に表現される。今後、LES 実験等を実施し、雲降水の詳細構造を観測データと比較し、
雲降水の物理過程の検証を進める。

図２ 2020 年 11 月 18 日の数値実験事例による降水
分布(mm/h)。左：GSMaP 観測、中：NICAM2.8km
メッシュ実験、右：NICAM1.4km メッシュ実験。

― 314 ―

SP1-08+(P3P, A3A)

衛星エアロゾル特性導出アルゴリズム開発とGOSAT-2/CAI-2 へ の 適 用 及 び 誤 差 解 析*橋 本 真 喜 子 （ JAXA） , 石
中島
1.

崇 （ NIES） , 竹 中 栄 晶 （ 千 葉 大 学 ） ,映 至 （ NIES）

はじめに用いて、エアロゾルモデルの違いによる観測反射率の様々な特性をもつ大気エアロゾルは太陽光を散差異を算出し、エアロゾル特性の誤差計算を行った。

乱・吸収し，放射収支の見積もりの不確定要素となっている．人為起源エアロゾルの主な発生源である都市

4.

結果

域でのエアロゾル光学特性の把握は重要である．そこ

CAI-2 より導出したエアロゾル特性を地上観測と比で本研究では，イメージャデータを用いたエアロゾル

較した結果を図１に示す. 期間：2019 年 3〜8 月、11 月

特性プロダクト導出手法として，多波長・多ピクセル（千葉）．比較サイト：千葉、つくば、福江(SKYNET)、法（MWPM）[1]を開発した．MWPMは陸上都市域のBeijing, Lahore, Kanpur (AERONET). AOT の相関係数はような地表面反射率が不均一な領域でもエアロゾル特~0.79. AE は AOT>0.3 で相関が見られた.

性精度よくエアロゾル特性が導出できるよう開発された手法である．本手法をGOSAT-2/CAI-2（以下、CAI-2）に適用した結果とアルゴリズムの誤差評価結果を紹介する。
2.

GOSAT-2/TANSO-CAI-2
2018 年10 月29 日に温室効果ガス観測技術衛星 2 号

図１ CAI-2(MWPM)と AERONET/SKYNET との比較

（GOSAT-2）が打ち上げられた．GOSAT-2 には，FTS-2（温室効果ガス観測センサ 2 型）と CAI-2（雲・エアロ解析に用いたエアロゾルモデルの層高度,粒径分布のモ

ソルセンサ 2 型）の 2 つのセンサが搭載されている．

ード半径と分散,複素屈折率の実部と虚部,相対湿度の

CAI-2 は FTS-2 の補助センサであると共に，エアロゾ

違いによりエアロゾル特性に生じるバイアスを見積もルの光学的厚（AOT）さおよびオンクストローム指数った(図２)．相対湿度や屈折率によるバイアスが大きい．

（AE），微小粒子状物質および黒色炭素量を導出するセンサである．特徴として、0.340µm 帯と 380µm 帯の近紫外のバンドをもつ（表 1）．
表 1 GOSAT-2/TANSO-CAI-2 観測諸元
バンド(前方/後方)

1/6

2/7

3/8

4/9

5 / 10中心波長(前方) [µm]

0.339

0.441

0.672

0.865

1.630

中心波長(後方) [µm]

0.377

0.546

0.672

0.865

1.630

分解能 [m]460920

図 2 エアロゾルモデルの違いによる誤差評価結果例

5.

今後の予定
データを増やしてより詳細な比較を行っていく.

3.

参考文献

手法
本手法は、大気中エアロゾルの空間連続分布を仮定[1] Hashimoto, M., et al., 2017, JGR, Atmos.112.

観測点を同時解析することにより，AOT と光吸収特性[2] Takenaka H., et al., 2011, JGR, Atmos.116.
謝辞： This research was supported by the Environment

を同時に推定する．最適化法に解の空間平滑化を組みResearch

合わせ、放射伝達モデルをニューラルネットワークの(JPMEERF20192001) of the Environmental Restoration and手法[2]で高速化を行った。陸上の解析では、CAI-2 のConservation Agency of Japan, and by JAXA/NIES/MOE

10 バンドを使用した。誤差評価では放射伝達モデルを

GOSAT and GOSAT-2 project team

し，空間方向に不均一な地表面が混在する領域の複数― 315 ―

andTechnology

Development

FundSP1-09(P3P)(DUWK&$5(06, 雲プロダクトにおける 6PLOHHIIHFW の影響王敏睿 中島孝 （東海大学情報技術センター）
＊１．はじめに
 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。EarthCARE に搭載する 4 つのセンサ

クセルの感度係数を固定した場合の放射輝度（黒線）を示す。X 軸と Y 軸はそれぞれ band１と band３の放射輝度を、τは光学的厚さを、re は雲粒の有効半径を意味する。検証の結果、smile effect により放射輝度に多少のズレが生じるが、いずれも誤差が５％以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。それゆえ、アルゴリズムの高度化や信頼性向上のための研究が盛んに行われている。
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 の感度関数のデータから、特定のバンド（帯域）において感度関数がピクセルによって大きくシフトする現象（smile effect）が確認された。本研究ではこの smile effect 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
図 1 に各ピクセルに対する感度関数のグラフを示す。各帯域のうち、band１と band３では smile effect

内に留まれた。また、他の７ケースも全て類似した結果が得られた。
４．まとめ
現時点では、全てのケースにおいて感度関数の違いの影響はほとんど見られなかった。この検証結果を踏まえ、特殊な大気状態を除けば、SMI 雲プロダ
クトにおける smile effect の影響は無視できるものと推測される。今後は、地表面反射率の変化の影響の定量化を行う予定。

が確認された。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）の感度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のピクセル（pix_NADIR）を評価計算に加えた。それ
ぞれのピクセルに対応する band１と band３の感度関数を抽出し、MSI に実装する雲特性解析アルゴリ
ズム CAPCOM（Comprehensive Analysis Programfor Cloud Optical Measurements）[1][2]を用いて放射輝度を計算し、放射輝度と光学的厚さ・雲粒有効半径の関係を図式化した。それぞれのピクセルにおける放射輝度の計算では、太陽天頂角を 20°及び60°の 2 パターンを用意し、合計８ケースを検証した。
３．結果
結果の一例として、図２に band１の最左端（太陽天頂角 60°）における放射輝度（赤線）と、天底ピ

図 1．全ピクセルにおける測定された感度関数（JAXA/EORC 提供）

図 2．Band1 の最左端における検証結果

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.

― 316 ―

SP1-10(P3P)

雲微物理特性の水平変動に着目した水雲の粒子成長プロセスの観測的診断*永 尾 隆 (東 大 AORI),
1.

はじめに

鈴 木 健 太 郎 (東 大 AORI),
程への相対的寄与の変化と, 雲粒有効半径の増加,

衛星観測で得られる様々な物理量の鉛直・水平分布

ドリズルの生成と成長, そしてメソスケールでの雲形の情報がエアロゾル・雲・降水プロセスの理解を助け態の遷移の整合的な対応を示した. 発表当日は全球分ることに疑いはない. ただしその実践にはデータのみ

布, エアロゾル量や降水との関係についても示したい.

ならず, 着目するプロセスを選択的に写像する巧妙なデータ解析手法こそが欠かせない. 例えば, 可視赤外

3.

まとめ

イメージャによる雲粒有効半径の大きさは雲発達の度

本研究の新規性は, 水雲の粒子成長プロセスにおい合いを示唆し, これを CloudSat による鉛直粒径分布とて雲粒数密度や雲水量が保存される傾向を, 水平変動

組合せた CFODD 解析は, 暖かい雨のプロセスにおけに着目して定量化した点にある. RSD 比自体は, 雲プロ

る非降水雲から降水雲への遷移とそれに対応した鉛直セスを通して雲粒有効半径と相関しているため, 独立構造の成長を描き出した[1]. 本研究では雲粒の大きさした情報を期待するのは難しいが, 雲特性の水平変動とは別の観点で, 具体的には可視赤外イメージャからと雲プロセスの結びつきは, 高分解能の数値モデルに得た雲微物理特性の水平変動と水雲の粒子成長プロセ

おけるプロセス指向の評価や拘束を助けるだろう.

スにおける保存量の関係に着目した解析を紹介する.
2.

手法・結果・考察

暖かい雲は, 初期段階の凝結成長とその後のドリズ
ル生成を伴う併合過程とで発達し, 凝結成長では雲粒数密度が, 併合過程では雲水量が保存される傾向にある. [2]はこの知見を定量化する指標として「RSD 比」

図１ RSD 比で場合分けした雲光学的厚さと雲粒有効を提案した. RSD 比は, ある領域(ウィンドウ)内での雲

半径の散布図．

粒数密度の相対標準偏差(RSD)を雲水量の相対標準偏差で割った値で, RSD 比が小さい(大きい)ほど, 雲粒数
密度(雲水量)が保存されている傾向にあり, 凝結成長
(併合過程)が支配的であることを表す.
図 1 は, GCOM-C/SGLI から得た雲光学的厚さと雲粒有効半径の散布図を RSD 比で場合分けした. RSD 比とともに雲粒有効半径が増加し, 分布形状も雲粒数密度

図 2 GCOM-C/SGLI による可視合成(右), RSD 比(中),一定から雲水量一定に変化し, 凝結成長から併合成長

雲粒有効半径(右)の画像 2019 年 7 月 25 日ペルー沖.

へ遷移する様子が見て取れる. 図2は可視合成, RSD比,
雲粒有効半径の画像で, クローズドセルでは凝結成長
が, オープンセルでは併合成長が支配的なことを可視化している. この関係は RSD 比の増加に対するウィン
ドウ内での雲粒数密度の相関距離の変化として定量化できると期待される(図は未掲載). 図 3 は雲粒有効半径に対する RSD 比とレーダ反射率の関係である. ともに

図3 雲粒有効半径に対するRSD 比(左), 及び鉛直平均13 µm 付近で傾向が変化しており, 併合成長の起こり

レーダ反射率(右)の関係.

とドリズル生成の起こりのよい対応を表している.

参考文献

以上本稿では RSD 比が示唆する凝結成長から併合過[1] Suzuki, K., et al. 2010, JAS.
[2] Nagao, T. M. and K. Suzuki, 2020, GRL.

― 317 ―

SP1-11(P3P)

ひまわり 8 号機械学習による高時間分解能降水推定プロダクトの検証*豊嶋紘一 1・広瀬民志 2・樋口篤志 1 （1 千葉大/CEReS, 2 JAXA/EORC）
１． はじめに
全球衛星降水観測マップ（GSMaP）は，衛星搭載マイク
ロ波放射計（MWR）観測網の隙間を補間するため，静止衛星の赤外（IR）観測によって降雨推定を行っている．しかし雲頂温度(高度)情報のみに依存した降雨推定は熱帯域のかなとこ雲周辺で顕著な降雨過大評価傾向を示し，MWRによる観測部分と比べると精度が低下してしまう．2014 年
10 月に第 3 世代静止気象衛星ひまわり 8 号が打ち上げられ，アジア・モンスーン域で IR マルチバンド観測が利用

図 1. HRA（左）と GSMaP MVK（右）の降雨分布比較可能となった．そこでひまわり 8 号観測と GPM KuPR 観
測を訓練データとした Random Forest 機械学習を用いて，単一の IR バンド観測のみを用いた従来手法より高精度で降 雨 を 推 定 可 能 な プ ロ ダ ク ト （ Himawari Rainfall
Analysis, HRA[1]）を作成し，その検証を行った．

２． データ2019 年 1 年分の HRA 降雨プロダクトを作成し，
GSMaP
MVK v7 と比較を行った．その際 IR による降水推定と比較するため GSMaP の satellite info (IR flag)を用いた．
HRA は二乗平均誤差を基準に機械学習モデルのハイパーパラメータを調節するため，観測頻度の少ない極端降雨に対して推定精度が低下するという課題を持つ．この問題に
図 2. HRA，GSMaP 降雨強度比較

対処するために，MWR の観測降雨強度ヒストグラムを基準に HRA の観測降雨強度ヒストグラムを補正する手法を導入し，補正適用前後での結果を比較した．
表 1．HRA プロダクト諸元

３． 結果
HRA と GSMaP を比較すると，熱帯域では似通った降水図 3. HRA 初期版（左），ヒストグラム補正版（右）分布を示す一方で，中高緯度では HRA は弱い降水が少な
い傾向にある（図 1）．降雨強度割合を比較すると，HRA は0.1mm h-1 程度の比較的弱い雨が少ない一方で，0.1 - 1 mm
．HRA にヒストグラム
h-1 程度の降水割合が大きい（図 2）
補正を適用した結果（赤線）と初期版 HRA（緑線）に着目すると，1 - 10 mm h-1 程度の降雨強度割合は減少し，0.1- 1 mm h-1 程度の降雨強度割合の増加がみられ，HRA の弱い雨に対する過大評価傾向の改善が確認できる．陸域の 20mm h-1 以上の降雨強度については GSMaP とほぼ同程度の降雨強度割合となっている．

図 3 は 2019 年 10 月 9 日の台風降水事例についての HRA
初期版とヒストグラム改善版を示しているが，数十ミリ程
度の降水が分布している台風中心付近領域では弱い降雨
強度推定となっているなど改善点を含んでおり今後改良を行ってゆく予定である．

参考文献[1] Hirose et al., 2019, JMSJ, 97, 689-710.

― 318 ―

SP1-12(P3P)
NICAM/Joint-Simulator 出力を利用した EarthCARE/CPR ドップラ速度誤差の評価（その３）*萩原雄一朗 1，大野裕一 1，堀江宏昭 1，Woosub Roh2, 佐藤正樹 2，久保田拓志 3，沖理子 3（情報通信研究機構 1, 東大大気海洋研 2, 宇宙航空研究開発機構 3）

1.はじめに2022 年度打ち上げに向け，JAXA/NICT/ESA は共同で，EarthCARE 衛星ミッションを推進している[Illingworh et al.,2015]．NICT は JAXA と協力し，この衛星に搭載される世界初のドップラ機能を持つ W 帯雲レーダ CPR の開発を進めてきた．CPR によって全球で計測される鉛直流は，雲降
水粒子の相判別や微物理特性の抽出精度向上，さらに全球気候モデルとの結果比較・検証を通じて，気候変動予測の
不確実性の低減に大きく貢献するものと期待される．
2019 年秋季大会では，降水の事例について，全球雲解像
モデルおよび衛星データシミュレータ出力を利用し，CPRが観測するドップラ速度（Vd）をパルスペア共分散から推定した．そして，水平積分や折返し補正手法を用いて，パルス繰り返し周波数（PRF）が最大観測高度 20km モード
での，Vd 誤差低減の評価を行った．本発表では，通常運用時に用いられる他の 2 つのモードでも同様な評価を行ったので報告する．

モードでは，水平積分によって誤差が十分に低減され，折返し補正による誤差低減が少ない．折返し補正の閾値を-4m/s, -2m/s とした結果も示したが，閾値の変化による結果の変化はどのモードでも少ない．10km 積分と折返し補
正により，-19dBZe で， 20km モードでは 1.6m/s（図 2(a)），
17.8km モードで 0.5m/s（図 2(b)），16km モードで 0.4m/sになり（図 2(c)），SD の低減が見られる．

図 1．衛星高度と各観測モードでの PRF の緯度変化

2.データと手法
まず NICAM による 2008/06/18 YOTC モデル出力を
Joint-Simulator で変換し，解像度を CPR に合わせた Z 因子
（Ze）と Vd（水平 500m，鉛直 100m）（NICAM/J-Sim データ） [Hashino et al., 2013] を作成した．この Vd にドップラ広がりによるランダム誤差 [Doviak & Zrnic 1993] を加えて水平 500m 積分のパルスペア共分散（Rt）の実部虚部を算出した．
次に Rt の実部と虚部を積分して，1km, 10km
水平積分 Vd を求めた．下降速度が折返しドップラ速度（Vmax）を超える強い雨エコーでは折返しが生じ，上層流として測定される．よって，Vd に対しては，雨エコーが折り返して負の値に現れた Vd と考え，以下のようにしてVd を折返し補正する手法を適用した．
Vunfolded = Vd + 2・Vmax（Vd < -3m/s）

3.結果
図 1 にランダム誤差を計算する際に用いた PRF と衛星
高度の緯度変化を示す．ここでは，最大観測高度 20km,
17.8km, 16km の 3 つの PRF モードを示した．今回の降水の事例（北緯 50-53 度，高度 0-8km，図は略）では，それぞれのモードでの PRF は約 6279, 7018, 7387Hz である．図2 に各モードでの 10km 水平積分後の誤差（各 Vd とNICAM/J-Sim の Vd との差）の標準偏差 SD を，Z 因子の関数として示した．20km モード（図 2(a)）では，折返し
補正前に，Z 因子の増加と共に誤差が小さくなり SD が一
旦小さくなるが，約-10dBZe を境に，雨粒によるドップラ
折返しにより誤差が大きくなり再び SD が大きくなる様子が見られる．一方で，17.8km, 16km モードの結果（図 2(b),(c)）では見られない．これは PRF が大きくなることによりランダム誤差が小さくなったことおよび，10km 積分により誤差が低減されたことによる．同様に 17.8km, 16km

図 2．10km 水平積分後の誤差の標準偏差．(a) 20km モード，(b) 17.8km モード，(c) 16km モード．

― 319 ―

SP1-13(P3P)

GPM/DPR と POTEKA 地 上 稠 密 観 測 と の 降 水 量 観 測 比 較*岩 下 久 人  明 星 電 気 株 式 会 社 ， 金 子 有 紀 （ 宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 ）

なお、これら 3 事例を選定した理由は、(1)についてはじめに

 一般的には、降水量観測衛星レーダの校正／検証のは、典型的な線状降水帯による大雨事例であったこと、ための地上や洋上の実観測データは少ないとされる。

(2)及び(3)については、DPR 電波が地上付近まで届き

POTEKA 気象観測装置は、気温、相対湿度、気圧、風易い利根川／鬼怒川流域の平坦地形エリアでの通常のなどの主要気象要素のほかに降水量も観測可能で、低気圧降水であったことである。

2020 年 7 月現在で日本には約 900 台が設置されており、


局所的ながらも稠密な地上気象観

降水量観測の比較結果概要

選定 3 事例に関する DPR と POTEKA の降水量観測の測網が日本各地に構成されている。
衛星レーダの校正／検証に有用と比較結果を図３に示す。縦軸が DPR 観測結果で、横軸思われる降水現象（局地的大雨、が POTEKA 観測結果である。平坦地形エリアでの通常

線状降水帯大雨、南岸低気圧降水、

温帯低気圧降水であった 2018 年 3 月 5 日（青）と 2019

低層雲降水など）が POTEKA 地上

年 3 月 3 日（緑）の 2 事例に対して、やや高地エリア

稠密気象観測網上に発生した場合、での線状降水帯大雨であった 2018 年 7 月 7 日（橙）の

その校正／検証のためのデータ活事例の方が、DPR の過小評価が目立つ結果となった。

用を実施している。        図１POTEKA

また、全般的に DPR 過小評価の目立った線状降水帯
大雨であっても、一部の POTEKA 観測地点上では DPRが過大評価となっていた。POTEKA 観測地点の周辺の地形環境や標高などが DPR の観測結果に影響している可能性がある。

図２ 西日本／東日本 POTEKA 設置状況


比較用観測事例の選定

GPM 主衛星の DPR と地上観測データとの比較を行うため、GPM/DPR が地上稠密観測網の上空を通過した際に降水現象が発生していた以下3事例を選定した。
(1)日時：2018 年 7 月 7 日
降水現象：線状降水帯による大雨（平成 30 年 7 月豪雨）
地域：兵庫県播磨南西部／播磨北西部、岡山県東備
地域／勝英地域(2)日時：2018 年 3 月 5 日

図３DPR と POTEKA の降水量観測結果

降水現象：通常の温帯低気圧通過による降水
地域：茨城県県南地域／県西地域、千葉県印旛

参考文献(3)日時：2019 年 3 月 3 日
降水現象：通常の温帯低気圧通過による降水[1]岩下ほか, 2017, 計測自動制御学会誌, 56, 325-330

地域：茨城県県南地域／県西地域、千葉県印旛[2]Iwashita., et al., 2019: J. Wind Eng. Ind. Aerod., 184（地域名称は、気象庁の細分区域名称による。
）(2019), pp. 153-161.

― 320 ―

SP1-14(P3P)

降 水 予 報 型 MIROC に お け る 降 水 頻 度 ・ 強 度 の 改 良*道 端 拓 朗 九 大 応 力 研 ・ 鈴 木 健 太 郎 東 大 大 気 海 洋 研 

る[1]. 図に示す CFODD は, 雲頂の雲粒有効粒径が 18

はじめに

気候モデルが特に苦手としている雲・降水過程に抱える系統バイアスの一つに, 雲水から雨水への変換がµm 以上のサンプルのみを取り出しており, 降水生成が支配的なレジームを特に見ている.

現実よりも早く降水強度が弱い, いわゆる“too frequent

降水予報型MIROC によるシミュレーションでは, 衛and too light”バイアスが知られている[1]. このバイア星観測（図 a）よりもレーダー反射率を系統的に過小評

スを軽減するため, 従来まで診断的に取り扱っていた

価しており（図 b）, より強い降水の再現性が不十分で降水を陽に予報する, 降水予報型スキーム[2]を開発すあることを示唆する. この原因としては, 降水が雲域ることで雲水から雨水への成長時間スケールを観測と全体から生じることを仮定している点と, 観測と整合整合的に表現できるようになったほか, より現実的な的な雨滴粒径の再現ができていない点が考えられる.

エアロゾル放射強制力の再現も可能になった[3]. 一方,

簡易な実験ではあるが, これらのプロセスの調整が降従来型モデルと比較し強い降水レジームの再現性が悪

水プロセスの再現性向上に貢献する結果が得られてお化するバイアスが新たに見つかるなど, 降水頻度・強度り（図 c, d）, 衛星観測データを活用したモデルの系統の問題の完全な解決には至っていない.

バイアスの改善の重要性を強調する結果である. 講演

本研究では, 気候モデル MIROC-SPRINTARS に導入した降水予報型スキームを用いて, 気候モデルにおけでは, 衛星観測データによる雲・降水過程の拘束によるモデルの高度化の手法について議論する.

る共通バイアスであるエアロゾル・雲・降水相互作用における誤差補償, 特に降水頻度・強度の改善につなげるために, 衛星観測データによる制約を使ったモデルの高度化を実施する.
モデル・評価手法

本研究では, 全球エアロゾル・気候モデル
MIROC6-SPRINTARS を用いた[4]. 本モデルの標準設
定では降水を診断的に取り扱う手法が採用されているが, 本研究で用いる降水予報型スキームは降雨・降雪の質量および数濃度を予報する 2 moment スキームである.
また, 降水粒子の放射効果も陽に計算する. AMIP タイプの大気モデル設定で, 解像度は T85L40（約 1.4º 格子）

図：CloudSat および MODIS 衛星観測（a）, MIROC 予報型（b）,

で実験を実施した. 衛星観測シミュレータ COSP の拡

サブグリッドの降水発生確度の不均一性を認めた簡易スキー張機能である水雲の解析ツール[5]を用いて, モデルとム（c）, 雨滴同士の衝突効率を変更した実験（d）により得

観測の降水過程の評価を行った.

られた CFODD. 雲頂の雲粒有効粒径が 18 µm 以上のサンプ
ルを解析.



解析結果

図は, A-Train 衛星観測データおよび降水予報型
MIROC から得られた Contoured Frequency by Optical
Depth Diagram (CFODD) である. CFODD は, 雲頂からの光学的深さ（ICOD; In-cloud Optical Depth）で規格化したレーダー反射率の鉛直プロファイルを、確率密度関数（% dBZ-1）でプロットした図で, 雲水が降水に変換される時間スケールを議論する際に有効な手法であ 参考文献
[1] Suzuki et al. (2015), J. Atmos. Sci., 72, 3996-4014[2] Michibata et al. (2019a), J. Adv. Model. Earth Syst., 11,839-860, doi:10.1029/2018MS001596[3] Michibata and Suzuki (2020), Geophys. Res. Lett., 47,
e2020GL088340, doi:10.1029/2020GL088340[4] Tatebe et al. (2019), Geosci. Model Dev., 12, 2727-2765[5] Michibata et al. (2019b), Geosci. Model Dev., 12,4297-4307, https://doi.org/10.5194/gmd-2019-104― 321 ―

SP1-15(P3P)

X 帯 PAWR と W 帯 FALCON-I に よ る 降 水 雲 同 時 観 測*樋 口 篤 志（ 千 葉 大 CEReS）, 本 橋 優 登（ 千 葉 大 理 ），鷹 野 敏 明（ 千 葉 大 CEReS/工 ）,諸 富 和 臣 ・ 嶋 村 重 治 （ 日 本 無 線 /千 葉 大 CEReS）， 小 林 文 明 （ 防 衛 大 地 球），
高 村 民 雄 ・ 豊 嶋 紘 一 （ 千 葉 大 CEReS）， 岩 下 久 人 （ 明 星 電 気 ）
1.

はじめに

測波長から想定されるサイズパラメータなりのレーダ

米国 Decadal Survey では大気科学分野の重要課題と反射因子を得ていることがわかる．加えて，ACCP 研

して ACCP (Aerosols and Clouds, Convection and Precipitation)

究に資するためには低周波側の観測感度が極めて重要が挙げられ，衛星打ち上げ計画でも Cloudsat の W 帯であることもここから想起される．

と他の周波数帯の組み合わせによる ACCP への貢献が検討されている．Post-GPM/DPR でもこの流れは無視できず，計測帯の違いにより雲・降水粒子がどのように見えるかは次期衛星ミッションの成功を占う上で重要な視点である．我々のグループは房総域での雲・降水過程の総合的な観測研究を長年継続しており[1]，W 帯
FMCW 雲レーダ(FALCON-I) [2]と X 帯フェーズドアレ
イ気象レーダ(PAWR) [3] による連続観測を継続している．本発表では，PAWR を鉛直方向のみを観測するレーダに見立て，X 帯と W 帯で同一の降水雲がどう見え
図１ 2018 年 11 月 13 日 09 JST〜11 月 14 日 09 JST のるかに主眼を置き，いくつかの事例を紹介する．

FALCON-I によるレーダ反射因子 (dBZ) の時間
2.

高度断面

X 帯 PAWR および W 帯 FALCON-I

PAWR と FALCON-I の主要諸元を表１に示す．PAWR は
日本無線が開発し千葉市緑区土気に設置され，特徴的な事象を捉えている．30 秒で 3 次元計測が可能である．
FALCON-I は鷹野らが開発してきた雲レーダで，周波数変調連続波方式を採用し高い感度と時間分解能(10 秒)が特長である．千葉大学西千葉キャンパス内に設置され，連続観測がなされている．
表 1 X 帯 PAWR[3]と W 帯 FALCON-I[2]の比較
PAWR

FALCON-I

中心周波数

9.4 GHz (X)

94.79 GHz (W)

高度分解能

250 m

48.8 m

時間分解能

30 秒

10 秒

観測範囲

3 次元

鉛直 1 次元*1

図２ 図１と同期間の PAWR による FALCON-I と同一箇所の観測データを切り出した時間高度断面．

*1: 走査機能の追加により集中観測時には走査可能

今後は他の事例を抽出し簡単な考察を加えると共に，可能であれば DFR [4] 解析を行う予定である．
謝辞:本研究は科研費（18H01288，20K04080）
，JAXA

3.

EO-RA2，日本無線共同研究の一部支援を受け実施した．

初期結果，および今後の展開

ここでは 2018 年 11 月 13 日の PAWR と FALCON-I

参考文献

を比較した．両者の高度分解能が異なるため，PAWR[1] Kobayashi et al., 2011, SOLA, 7, 125-128.

に合わせた．PAWR データは FALCON-1 の上空の緯度[2] 阿部ほか, 2009, 電気学会論文誌 A, 129 (4), 177-182.

経度分を抽出した． W 帯での時間高度断面図を図 1，[3] 柏柳ほか, 2017, 日本無線技報, No.68, 13-16.

同時刻帯・同観測域の X 帯の断面図を図２に示す．観[4] Akiyama et al., 2020, GRL, 46, 7007-7014.

― 322 ―

SP1-16(P3P)

雲レーダとの同時観測を想定した降水レーダの検討*高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )Nobuhiro TAKAHASHI ( ISEE, Nagoya Uni versity)
1.

NASA 提供の 2BCSATGPM プロダクト[3]を用いた．

はじめに

熱帯降雨観測衛星（TRMM）や全球降水観測計画

CloudSat 観測における降水エコーの定義を最低観測高（GPM）主衛星に搭載された降水レーダ（PR，DPR）

度から５または７レンジビン（1 レンジ=240m）連続でによる 20 年以上の精度の良い 3 次元降水観測により，エコーが存在するとして，CloudSat の最低検出高度に熱帯気象，極端現象や山岳性降雨などに対する全球的おける Z（デシベル値，以下同じ）に対する出現頻度

な理解が進んだほか，GPM では雨滴粒径分布の推定やのヒストグラムを取った．なお，CloudSat の Z は，総雹や霰の検出が進められている．また，気象予報では減衰量の値を用いて減衰補正をしている．一方で，GPM

レーダのデータの同化も行われている．
TRMM や GPMの KuPR のデータは，閾値を 10, 15, 20 dBZ と変えた時の降水レーダの観測をベースとした作られた全球降水のヒストグラムを対応する CloudSat の Z に対して作成

マップ（例 GSMaP）は，今では欠かせない（インフラした．これらから，KuPR の閾値を下げた時のヒストグ的な）ものとなり，さらなる高度化も求められている．

ラムを外挿により推定し、要求感度を求めた．

一方で最近の豪雨災害の激甚化と気候温暖化の関係

２）XRAIN を 4 基合成して作成した 3 次元データセが懸念されており，例えば，降水システムの発達過程

ット（水平 250 m，鉛直 500 m 間隔）を用いてフットの観測や雲と降水の統合的な観測が求められている．

プリントの大きさを変えた場合，および衛星観測とし

米国 NASA の ACCP （ Aerosols, Clouds-Convection-てフットプリント間隔を変えた場合において，Z とエ

Precipitation）では，ライダーによるエアロゾルの観測，

コー頂高度に対して相関係数の劣化の観点で評価した．

雲レーダと降水レーダの併用による雲と対流・降水観

３）ドップラー速度計測については，レーダ性能か測を計画しており，降水システムの発達過程の観測にら決まる速度誤差はランダム誤差とし，レーダのフッドップラーレーダを必須としている．

トプリント内の各点における鉛直運動と衛星の飛行速

本報告では，ACCP への参画を想定し，雲レーダと度の漏れ込みを考慮してドップラー速度を見積もった．

降水レーダの同時観測を想定した時の降水レーダの観測要求性能について解析を行った結果を示す．

4.

2.

80％の同時観測を実現するには，雨と雪に対してそれ

結果

CloudSat の降水観測の下限値を-20dBZ とした場合，観測要求と検討項目

雲・降水過程を観測する上で，Ku 帯の降水レーダにぞれ 0dBZ，-7dBZ の感度が KuPR に必要となった．

対しては，GPM 主衛星搭載の Ku 帯降水レーダ（KuPR）

フットプリントが KuPR と同様の 5km の場合，高密よりも 10dBZ 以上の感度向上，雲レーダの水平分解能

度観測は，Z に対しては有効であるが，エコー頂高度に対応した高密度観測やドップラー速度の観測のほか，に関しては，改善は見られなかった．これは，フット

広い走査幅の観測も求められている．広い走査幅の観プリントが大きいため、離れた背の高いエコーの影響測に関しては，TRMM や GPM を用いた観測実験によが現われるためである．

り，クラッター高度やグレーティングローブに関する

ドップラー速度の推定値をオリジナルデータと比較検討がなされている[1, 2]．以下では，１）GPM とするとフットプリントの大きさによりぼやける効果がCloudSatの同期観測データを用いたKu帯レーダの要求表れるほか，エコーのエッジで大きな値（ビームの端感度に関する解析，および，地上レーダの 3 次元デー

のみがエコーを捉えていることによる）を示していた．

タを用いた，２）高密度観測の評価，および３）ドッ
参考文献

プラー速度観測のシミュレーションを行った．

[1] Takahashi, N., 2018, IEEE TGRS.
3.

[2] Yamamoto, K., et al., 2020, IEEE JSTAR

方法１）CloudSat と GPM/DPR のマッチアップデータは[3] Turk, J., 2016, NASA Technical Report.

― 323 ―

SP1-17(P3P)

A-Train の 複 合 衛 星 観 測 を 用 い た
降水雲システムの鉛直粒子構造*菊 池 麻 紀 (JAXA/EORC),背景

鈴 木 健 太 郎 (東 大 /AORI)〈浮力と成長段階の定義〉

降水過程において水物質の相変化により放出される   ΔT  -3.0C ： 成長期

潜熱は，降水機構の対流活動を加速させる．そのため，

-3.0C ΔT  3.0C ： 成熟期

降水機構の鉛直粒子構造は，その寿命を規定する主要

3.0C ΔT

： 衰退期要因の１つである．降水を伴う雲の鉛直構造は，（いまだ十分に理解されていないが）降水レジームにより様々な微物理構造から成り，それが成長過程を通して



結果

Deep に分類された降水レジームについて，各成長期におけるレーダ反射因子分布を図１に示す．気温で規変化すると考えられている．
本研究では，A-Train 衛星コンステレーションに搭載格化しているため “降水雲の代表的なレーダ反射因子

されているセンサ群（雲レーダ CPR，ライダ CALIOP，の鉛直分布”と捉えることができる．各図には，プロ

多 波 長 イ メ ー ジ ャ MODIS ， マ イ ク ロ 波 放 射 計

ファイルを構成する粒子種を解釈するため，雲粒子種

AMSR-E）の観測データを複合的に解析し，浅い積雲か識別ダイアグラム（Kikuchi et al. 2017）を重ねた．図１

ら深い積乱雲まで様々な降水雲システムの鉛直粒子構(a)の成長期では，氷点下のレーダ反射因子は比較的低造を観測的に調査した．さらに，本研究では積乱雲にく，氷雲粒子（3D-ice や 2D-plate）に近い分布を示して焦点を当て，積乱雲の鉛直構造が雲頂での浮力に応じいるが，成熟期から衰退期にかけて，その値が系統的に増加し，雪氷晶（Snow）から成るプロファイルに変てどのように系統的に変化するかを解析した．

化していることがわかる．特に成熟期では，“二つの枝”
に分かれる二極分布を示し，雲から降水モードへ加速手法

本研究では，
2007～2009 年の CPR と CALIOP の全球観測から巨視的な降水システムのレジームを識別した．
降水レジームは，TRMM 衛星の可視赤外イメージャ

的に推移している様子が読み取れる．
今回の発表は，Kikuchi and Suzuki (2019) の解析結果
を中心に報告する予定である．

（VIRS ）と降水レーダ（PR ）から識別する手法（Masunaga et al. 2005; Matsui et al. 2016）を応用し，本研究では， CloudSat・CALIPSO の雲プロダクト（JAXA
A-Train Product）の雲頂高度と降水頂高度から次の降水レジームに分類した；①Shallow Warm，②Shallow Cold，③Mid Warm，④Mid Cold，⑤Deep．TRMM 衛星による従来手法では，雲頂高度はイメージャである VIRS を利用していたのに対し，本研究では，CPR・CALIOP に応用することで，より直接的な雲頂の推定が可能となり，巻雲が重なった多層構造の降水レジームを適切に検知できる点が特徴である．
本解析ではさらに，Luo et al. (2009) の手法を基に，雲頂での浮力推定を導入した．この手法は，MODIS の雲頂温度から，ECMWF 客観解析データから得られる雲頂での気温を引いた差分ΔT を浮力の指標としている．本研究では，この浮力を成長過程と関連付けて，
以下の３つの成長段階を定義した．

参考文献[1] Masunaga et al. 2005, J. Climate, 18, 823-840.
[2] Matsui et al., 2016, J. Hydrometeor, 17, 1425-1445.
[3] Hagihara et al. 2010, J. Geophys. Res., 115, D00H33.
[4] Luo et al. 2009, GRL, 36, L05808.
[5] Kikuchi et al. 2017, J. Geophys. Res., 122, 11022–11044.
[6] Kikuchi and Suzuki 2019, GRL, 46, 1040–1048.

― 324 ―

SP1-18(P3P)

CloudSat と ひ ま わ り 8 号 を 用 い た
雲物理特性の時間変化について〜その２〜*山 内 晃 ,鈴 木 健 太 郎 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1. はじめに雲は地球の水循環・放射収支に大きな影響を与え、気候システムを変化させる。雲による影響は、雲の微物理特性に依存しており、実際の大気で起こっている現象を理解するために、雲内部の構造や雲特性の時間的変化を調べることが重要である。2019 年
度春季大会では、CloudSat とひまわり 8 号の複合利用データから雲のライフサイクルの遷移を示すことができることを報告した。本大会では 2020 年春大会で発表予定であった、解析期間を延長し、他の静止気象衛星との比較を行った結果について報告を行う。
2. 使用データ・対象期間
本研究では CloudSat の鉛直 240m 毎の雲マスクとレーダ反射率は 2B-GEOPEOF (Mace et al., 2007,
Marchand et al., 2008)、気象場の鉛直プロファイルは
ECMWF-AUX (Partain 2007) の CloudSat プロダクト(http://www.cloudsat.cira.colostate.edu) を そ れ ぞ れ
使用した。また、静止気象衛星ひまわり 8 号の 10 分
毎、空間解像度 5km のフルディスク雲特性データ(e.g., Nakajima and Nakajima 1995, Kawamoto et al.,2001) は宇宙航空研究開発機構 （JAXA） の分野横断型プロダクト提供サービス （P-Tree） より提供を受け、Meteosat-10 の 10 分毎、空間解像度 3km のフ
ルディスク雲特性データは EUMETSAT より提供を受けた。
対象期間 2017 年 3 月から 2018 年 12 月の解析を行い、対象領域は各静止気象衛星のフルディスク領域とした。雲マスクの値が 20 以上を雲域とし、雲頂温度が0度以上の水雲のみを解析対象とした。鉛直雲層内の最大レーダ反射率 (MaxZe) によって
以下のように降水カテゴリーを 3 つに分類した。
非 降 水 : MaxZe<-15dBZ 、 ド リ ズ ル :-15<MaxZe<0dBZ、降雨 : 0dBZ<MaxZe (Frisch etal., 1995, L’Ecuyer et al., 2009, Suzuki et al., 2011)。また、
静止気象衛星のフルディスクデータは 10 分または 15 分毎であるため、CloudSat 通過時点の静止気象衛星のデータは、CloudSat 通過時刻から前後5 分または 7.5 分以内のデータを取得した。
静止気
象衛星のデータはCloudSat 通過時点との雲特性分布の比較を行うことで、ラグランジュ的にトラッキングを行っている。
3. 結果と考察
降水カテゴリー毎の光学的厚さ(COD)と有効粒径(CER)の二次元頻度分布(joint-PDF)を描き、CloudSat 通過時と通過前後 30 分または 45 分のjoint-PDF の差を取ることで、雲特性の時間的変化を調べた。特に、降雨の際に雲特性の変化は大き
く、CloudSat 通過時に降雨に分類していたものは、通過前と比べると COD,CER ともに増加しており、通過後と比べると COD,CER ともに減少していた。
Suzuki et al., (2010) では雲のライフサイクルは大きく分けて凝結過程、併合過程、蒸発過程の 3 つの段階に分かれることが示されており、本研究の結果は衛星からも雲のライフサイクルの遷移を捉えられたことを示している。
Contoured Frequency by Optical Depth Diagram(CFODD, Nakajima et al. 2010; Suzuki et al. 2010b)
解析では、CER の時間変化によって、雲の鉛直構造を成長中、成長が途中で止まった場合、減衰中の 3 つのパターンに分類を行った。CFODD の解析からは、成長中に比べて、成長が止まった場合と減衰中の方が、雲内部の降水強度が高くなることを示した。これは一度 CER が大きくなることを経験している場合の方が重力落下にともなう粒子
補足過程が促進し、雲内部の降水強度が高くなるのではないかと考えている。また、CFODD を 3つの場合に分けたことで、雲の鉛直構造のライフサイクルについても示すことができると考えている。

― 325 ―

専門分科会２「霧研究の現状と展望」

SP2-01+(P2A, A2P)
全球の海霧の分布とその温暖化時の変化*川合秀明、神代剛、遠藤洋和 （気象研究所）、 荒川 理 （海洋研究開発機構）

霧の研究というと、局所的な視点で詳細なメカニズムを論応していることが示された（Kawai et al. 2016, 2018）。これずる研究が多いが、本発表では、全球的な視点での海霧につは、北太平洋においては、太平洋高気圧の変化と海霧の変化

いての研究成果を発表する。

が極めてよく対応しているということである（この関係は、

１．全球の海霧の分布

観測の年々変動からも示されている; Kawai et al. 2018）。

まず、全球の海霧の分布について、夏季と冬季の違いも含

例えば、SST を上昇させた場合、北半球の夏季には、北め、わかりやすく説明する。なお、海霧は基本的には移流霧

太平洋の西部で霧が減少し、北太平洋の東部で霧が増加するが多い。また、衛星データ（CALIPSO ライダー衛星）を使（図１）。これらの霧の変化は、SST 上昇に伴う北太平洋高気って初めて海霧分布を推定した結果（Kawai et al. 2015）に圧の弱化によって、北太平洋西部で暖気移流が弱まり、また、

ついても報告する。衛星データからも船舶観測気候値に近い

北太平洋東部では暖気移流が強まることによる（図１）。これ値が得られており、船舶観測よりも豊富にデータが得られる

らの結果はほぼ全てのモデルで一致しており、信頼性は高いというメリットがある。また、船舶の航行が難しい海域の海と言える。

霧も推定できるという利点もある。

謝辞

２．CMIP5 モデルの全球の海霧の再現性
次に、CMIP5 のマルチモデルデータの海霧分布の再現性を明らかした結果（Kawai et al. 2018）を紹介する。海霧分

本研究の一部は、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）・科学研究費助成事業（JP18H03363、
JP19K03977、JP19H05699）の支援により実施された。

布はモデルによって大きく異なること、夏の北太平洋など北半球の夏の再現性は多くのモデルで比較的高いが、北半球の冬の海霧の分布はうまく再現されていないことが示される。

参考文献
Kawai, H., et al., 2015: Characteristics of the Cloud Top Heights ofMarine Boundary Layer Clouds and the Frequency of

３．全球の海霧の温暖化時の変化

Marine Fog over Mid-Latitudes. J. Meteor. Soc. Japan, 93,

上述の結果に基づき、マルチモデルの霧の表現の信頼性の高い北半球 7 月を対象に、CMIP5 マルチモデルにおける霧の温暖化時の変化を調査した。海面水温を上げる実験 2 種類、613-628.
Kawai, H., et al., 2016: Changes in marine fog in a warmer climate.

Atmos. Sci. Let., 17, 548-555.

海面水温を変えずに二酸化炭素濃度を４倍増させる実験の計

Kawai, H., et al., 2018: Changes in Marine Fog over the North

3 種の実験のデータを用い、海霧の変化を調査した結果を紹Pacific under Different Climates in CMIP5 Multi-Model

介する。

Simulations. J. Geophys. Res., 123, 10,911-10,924.

これらの実験から、暖気移流の変化と海霧の変化がよく対

図１：上段は 7 月の霧の発生頻度（左図、単位%）、海面気圧（右図、単位 hPa）の気候値（amip 実験）。下段は amip 実験と SST 上昇実験との差（SST 上昇実験－amip 実験）。10 個の CMIP5 モデルのアンサンブル平均。ハッチは 80%以上のモデルの変化の符号が一致する領域を示す。いずれも 1979－2008 年（30 年）のデータを使用している。

― 327 ―

SP2-02+(P2A, A2P)

ドローンによる低層雲の観測*菅 原 広 史 ,
1.

河野貴行

(防 大 地 球 海 洋 ) 、 設 樂 丘 （ タ イ プ エ ス ）はじめに

ドローンは強力な観測プラットフォームになりつつあるが、現在の法規制下ではオペレーターが目視できる範囲での飛行が安全上の原則となっている。このため、雲中の計測は困難である。しかしながら、例えば沿岸部の飛行場に海から進入してくる霧・低層雲など、ドローンが活躍できそうな雲の計測のニーズは多々ある。そこで、今回は安全性を確保したうえでドローンによる低層雲の計測を行った事例を報告する。
2.

観測の概要

観測に使用したドローンはタイプエス製 R-SWM で、計測項目は風向風速、温湿度、気圧（いずれも１秒値）、
可視画像、赤外画像である。観測場所は青森県六ケ所村にある陸自対空射撃場で、万一の事故の際にも人的被害は発生しない場所である。この場内かつ高度 500 m
以下での無人航空機飛行について航空局の承認を得て観測を実施した。
東北地方太平洋沿岸は梅雨期に霧が発生しやすく、
三沢飛行場ではひと月あたりの霧発生日数が１４日にのぼる時もある。さらにこの地域の霧は海から進入することが多く、現況把握・予報が困難である[1]。今回は2019 年 7 月にドローンによる観測を行った。
3.

観測結果

本報告では 2019 年 7 月 12 日早朝に計測された低層雲について報告する。なお、観測当時の地上視程は 4000m 以上でありこの低層雲は霧ではない。環境場としては六ヶ所村は日本海および関東沖にある低気圧の前面に位置していた。図１にドローンにより観測された気温、露点温度、風速、可視画像中の輝度偏差を示す。
輝度偏差は各シーンにおけるピクセルの輝度の標準偏差を平均値で除した値（0-1）である。図中には可視画像から判定した雲底および雲頂を記載している。雲底

図１ 鉛直プロファイル。7 月 12 日 8:15- 8:28. ハッ高度についてはシーロメータおよび目視により計測さチエリアが可視画像から判読した雲層。

れた 180 m と可視画像での判定値がほぼ一致した。雲

参考文献

層上部においては湿潤断熱減率に近い気温分布となっ[1] Okuda T., K. Tomine, H. Sugawara, 2010: Mechanism ofているが、下部では乾燥・湿潤断熱減率の中間の値とtemporary improvement and rapid changes in visibility inなっている。この低層雲はこの後徐々に解消していっfog. J. Meteor. Soc. Japan, 88: 243–261.

たことから、雲層下部の気温分布は地面からの熱的対謝辞

流により雲層が消失する過程をとらえたものと考えら観測に際しては空自航空気象群、空自三沢気象隊にごれる。

協力をいただきました。

― 328 ―

SP2-03+(P2A, A2P)
霧に関する数値シミュレーション－「岩手雫石の盆地霧と洋野町種市のヤマセの霧」－
〇名越利幸（岩手大），菱満貴（一関市一関小），田中弘道（成田市中台中），上野美咲（久慈市大川目小）
NAGOSHI,T（Iwate-U）,HISHI,M（Ichinoseki ES）,TANAKA,H（NakadaiJHS）,KAMINO,M（Okawame ES）

１ はじめに 本研究は，
大気の放射過程を含む最新版名大 CReSSを用いて霧を再現し，その構造や発生原因の解明に迫る。再現する霧は，岩手県雫石盆地における盆地霧と，
岩手県洋野町種市のヤマセの霧の２つである。
２ 計算設定とその結果
（１）岩手県雫石盆地の霧について 石森（）が観測した霧を対象とし， 年 月日正午を初期時刻とした。
水平格子間隔をｍ，
最小の鉛直格子間隔を ｍに設定し，計算を実行した。
その結果、霧の雲水量の値は，×〜×［NJNJ］程度と，十分に霧と判断できる大きさであり，現実に近い霧の発生が認められた。
（２）岩手県沿岸部のヤマセの霧について
上野（）の観測（映像含む）データを参照し，北寄りのヤマセと南寄りのヤマセが連続している
・ を対象とした。 年  月  日午前  時を初期時刻とし  時間計算した。水平格子間隔を Nｍ，
最小の鉛直格子間隔を ｍに設定し，計算を実行。霧の雲水量の値は，×〜×［NJNJ］程度と，十分に霧と判断でき，霧の発生が確認された。
３ 考察 （１）岩手県雫石盆地の霧について
ドローンの観測地点を通るよう，鉛直方向を ｍから ｍまでに設定し，雲水量を描いた（[] 断面）。
霧は，午前  時頃に発生し，午前  時半頃まで存在している。高度に着目して見ると，霧の上端は，およそ高度 P であり、観測と一致する。次に，雫石盆地における高度 ｍの雲水量と地表面の風を描いた（[\ 断面）。霧が発生する頃，盆地内では北寄りの風に変わり，霧が存在している時間には，盆地内の風が弱まる。風が弱まることで，対流混合が抑えられ，放射冷却が働き，霧が盆地内に発生し留まることができると考えた。まとめると，盆地に発生する霧は，盆地内の風が北寄りの風に変わる午前  時頃から，気温が上昇し始める午前  時半頃まで盆地内に存在する。
さらに，観測地点を通り，鉛直方向を ｍから ｍまでに設定し，雲水量と南北，鉛直方向の風を描いた（y-z 断面）（図１）。霧は，まず，岩手山の南斜面（盆地の北）から発生し，盆地中央に溜まると同時に，さらに，南斜面で発生した霧が反対側の北斜面にぶつかり，重力によって戻ってくることで，霧が盆地中央で振動するという現象が見られた。

図１ 雫石盆地：雲水量>NJNJ@，南北と鉛直の風（\] 断面）（２）岩手県沿岸部のヤマセの霧について
川尻川水門を通るように鉛直方向を ｍから ｍまでに設定し，雲水量と東西，鉛直方向の風を描いた（x-z 断面）（図２）。霧と風の様子を見ていくと，海洋上で発生した霧が風によって流され，沿岸において，西風が弱くなると，東風が卓越し，斜面に沿って霧を伴った空気塊が内陸に進入し空気塊が斜面に沿って上昇し露点に達して２次的に霧が発達する。

図２ ヤマセ：雲水量>NJNJ@，東西と鉛直の風（[] 断面）４ まとめ
名大 &5H66 による数値シミュレーションにおいて，霧の発生が確認される条件は，「数値計算に大気の上･下方向の放射過程を含む」，「鉛直格子間隔を ｍ，
ｍと細かな設定」，「水蒸気の供給源を反映させる」の３つである。また，実際に観測された霧と CReSS による数値シミュレーションの結果を比較すると，霧と認められる水量は，×［NJNJ］程度より大きいことも示された。本研究は科研費基盤研究Ｂ代表名越利幸による。
参考文献：石森 ・上野 ：岩手大学教育学部理科教育科卒業論文

― 329 ―

SP2-04+(P2A, A2P)

つくば市におけるヒートアイランド現象が放射霧に与える影響*浅 野 裕 樹 1 ， 金 子 竜 也 2 , 横 山 仁 3 , 日 下 博 幸 4(1 筑 波 大 学 ・ 生 命 環 境 科 学 研 究 科 1 筑 波 大 学 ・ 地 球 学 類
3
防災科研・水土砂防災研究部門 4 筑波大学・計算科学研究センター)
1.

た。都市部と郊外の両方で霧が発生していたが、都市部

はじめに霧はひとたび発生すると、人間活動に多大な影響をでは郊外に比べて霧が薄かった。気温は都市部で高く、与える。例えば、放射霧が作り出す幻想的な風景は観光

郊外で低かった。都市ヒートアイランド現象（UHI）が資源として近年注目されている。一方で、霧は視程を低観測されたことから、都市部では UHI によって霧の発下させ、交通障害を引き起こす。都市では郊外に比べて生が抑制され、霧の濃さが薄くなったと考えられる。

人口が多いため、霧が人間活動に及ぼす影響は大きく

12 月 12 日の事例では、11 月 1 日の事例と同様に明け方に霧が発生した。この事例では、郊外で非常に濃いなる。
多くの先行研究では、都市や郊外のある１地点の長（視程 230m 未満）霧が発生したが、つくば駅周辺では期観測データを比較することで都市が霧に及ぼす影響

霧は発生しなかった。気温は都市で高く郊外で低く、を調査している（Sachweh and Koepke, 1997; Gu et. al.,

UHI が霧発生を抑制したと考えられる。

2019）。一方で、都市内外における気温と相対湿度の詳

12 月 17 日の事例では、上空は雲に覆われていたが霧細な分布と霧分布を調査した研究はない。霧は時間的が発生した。この事例では、都市と郊外で霧および気温にも空間的にも変動が大きいため、都市化の影響を調の差は見られなかった。上空に雲があることで、地上でべるためには都市内外を含む細密な観測が必要となる。

の放射冷却が弱まり、UHI の効果が弱かったことが原したがって、本研究は、都市と郊外が隣接するつくば因だと考えられる。

市において、高密度な霧、気温、湿度、風観測を行い、都市の内外を含む詳細な霧、気温、相対湿度、風の分

都市が放射霧の発生を抑制することを霧の気温および布を調査し、晴れた日の夜間には都市が霧の発生を抑

相対湿度の詳細な分布から検証することを目的とする。

制する効果があることを明らかにできた。さらに、曇り

2.

の日には都市が霧の発生を抑制する効果が小さくなる

手法

本研究では茨城県つくば市を対象地域とした。つく

ことも明らかになった。

ば市は関東平野の東部に位置し、人口約 23 万人の中規模都市であり、秋の静穏夜間には放射霧が発生する。つくば市は都市部と郊外で土地利用が劇的に変わり、地形もおおむね平坦であるので、都市気候の研究を行う
上で理想的な環境である。
2019 年 10 月～12 月にかけて市内各地で定点観測を行った。観測項目は気温と相対湿度である。上記期間中の霧発生日には移動観測も行った。2 グループに分かれて市内各地で視程（霧）、気温、相対湿度、風向風速を

図１ 2019 年 11 月 1 日 4 時に観測した霧の分布と観測した。視程は観測点から見える信号の数を数え、後緑地被率。

日地図上で視程を推定した。移動観測は 20 時～22 時と謝辞

4 時～6 時の 2 回行った。
3.

本研究は JSPS 科研費 JP19H01155 の助成を受けたも

結果

のです。

図１は移動観測で観測した 2019 年 11 月 1 日午前 4時の霧の分布である。当日は高気圧に覆われ、前日夜から明け方まで静穏な夜間であった。10 月 31 日の夜には霧は発生しなかったが、11 月 1 日の早朝に霧が発生し

参考文献[1] Sachweh M. and P. Koepke, 1997: Theor. Appl. Climatol.,
58, 89-93[2] Gu, Y., et. al., 2019: Atmos. Res., 220, 57-74― 330 ―

SP2-05+(P2A, A2P)

Ka バ ン ド 雲 レ ー ダ ー に よ る 霧 の 観 測*前 坂 剛 ・ 大 東 忠 保 ・ 岩 波 越 ・ 鈴 木 真 一 ・ 出 世 ゆ か り ・ 櫻 井 南 海 子 （ 防 災 科 研 ）1. はじめに2019 年 11 月 25 日の未明から昼前にかけて，関東地方の広い範囲で相対湿度が 100 %に近い状態となり，
霧やもやが観測された．関東地方では電車の遅延が発生し，また，羽田・成田空港では他の空港への目的地変
更や，着陸のやり直しが相次ぐなど，霧やもやによる視程不良は首都圏の交通に大きな影響を与えた．通常の気象レーダーでは降水よりも粒径の小さな霧粒を検出することができないが，Ka バンドの雲レーダーでは観測できる可能性がある．本発表では東京都大田区に設置した防災科研の Ka バンド雲レーダーにより観測された当該日の霧やもやの観測例を紹介し，Ka バンド雲レーダーによる霧の検出可能性について考察する．

頂高度は 300 m 以下であるため，レーダーの設置においては低い仰角（2°以下）が観測可能である地点が望ましい．

2. 気象官署における視程の観測
気象庁（東京；図 1 の丸印）の観測では 11 月 24 日の夜から湿度が 100 %の状態が継続しており，25 日の0130 JST からもやが観測されていた．0620 JST には視程が 2 km 未満となり，その 10 分後の 0630 JST には視程が 1 km の霧が観測された．0650 JST には視程が 2 km未満のもやとなり，0700 JST 以降ももやが観測された．
3. 雲レーダー観測
図 1 は防災科研の Ka バンド雲レーダー（Ka2；東京
都大田区に設置）によるレーダー反射因子（仰角 1.6 °のセクターPPI 観測，MTI によるクラッタ除去済み）の時間変化を示している．視程が 2 km 未満となった
0620JST 頃（図 1a）では，視程観測地点（丸印）周辺
で－20 dBZ 以下のまばらなエコーが見られ，視程が 1
km 未満の霧が観測された 0630 JST 頃（図 1b）には－20 dBZ 以上のエコー域が明瞭に確認できる．その後，エコー域は南に移動し，視程が 2 km 未満のもやとなった 0650 JST 頃（図 c）では視程観測地点周辺で明瞭なエコーは確認できなかった．その後エコー域は 0718
JST にはレーダーの南西まで南下した（図 1d）．
図 2 は同レーダーによる 0718 JST の RHI 観測（方位角 240.7 °，図 1d に示す破線の方向）結果を示している．霧のエコー頂高度は，ほとんどの距離で 300 m 程度（図 2 破線）と低く，レーダー反射因子は－20 dBZから－14 dBZ 程度であった．
4. 霧の検出可能性
視程が 1 km 未満となる霧のエコーは－20 dBZ 以上のレーダー反射因子として観測された．エコーとしてはとても弱く，当該レーダーでは観測可能であるのは距離 20 km 以内であり，それ以遠の距離ではノイズレ
ベル以下のレーダー反射因子となる．また，霧のエコー

図 1 2019 年 11 月 25 日に防災科研の Ka バンド雲レーダー（Ka2，
東京都大田区に設置）で観測したレーダー反射因子（仰角 1.6 °のセクターPPI 観測，
MTI によるクラッタ除去済み）．
a) 0615 JST，b) 0624 JST，c) 0648 JST，d) 0718 JST．赤線はレーダーからの距離（10 km 毎）を，丸印は視程の観測場所（気象庁・東京）の位置を示す．破線 A-A'は図 2 における RHI ス
キャンの位置を示す．

図 2 2019 年 11 月 25 日 0718 JST に防災科研 Ka2 レーダーで観測されたレーダー反射因子（方位角 240.7 °の RHI 観測，
図 1d の A-A'の方角，MTI によるクラッタ除去済み）．カラー
スケールは図 1 に同じ．破線は代用的なエコー頂高度（300 m）
を示す．

― 331 ―

SP2-06+(P2A, A2P)

東京湾の霧予報に向けた予備実験～大気海洋河川相互作用の役割～*高 玉 孝 平 (理 化 学 研 究 所 R-CCS),
1.

三 好 建 正 (理 化 学 研 究 所 R-CCS)
それ以降は CTL 実験と同様に増加するが，70 m で CTL

はじめに沿岸域における霧は，しばしば大気-海洋-河川の相実験の値が上回る．

互作用の結果として生じる．河川によって供給される

本実験では水蒸気の飽和は見られなかったが，大気淡水は海水よりも軽いため，海水よりも温度が低い場

下層における霧発生ポテンシャルの増加に対応した特合であっても，河口付近で上部に薄い層を形成するこ徴が河川流量を考慮することで得られるようになった．

とができる．霧の発生は飛行機や船舶の航行に大きな

今後データ同化とアンサンブル実験を用いた本格的な影響を与えるものであり，たとえば羽田空港では年に 1予報実験に取り組む予定である．

回ほどの割合で濃霧による被害を受けている．本研究では 2016 年 3 月 8 日に東京湾北西部で発生した霧事例に注目し，大気-海洋-河川オフライン結合モデルを用いた再現実験を行った．
2.

実験設定

大気モデルの駆動に必要な高解像度の海面水温を得るため，領域海洋モデル ROMS[1]を用いた．この際，河川モデルによって得られた河川流入の効果を考慮した
RIV 実験と，考慮しない CTL 実験を行い，両者を比較することで河川の影響を明らかにする．大気モデルには
SCALE[2]を用いた．海洋モデルと大気モデルにはそれ
ぞれネスティングドメインを設定しており，東京湾を中心とした最も内側の領域における格子間隔は海洋・大気双方とも 500 m とした．
3.

図１ 2016 年 3 月 8 日 00 UTC における RIV 実験と CTL

結果

3 月 7 日夜から 3 月 8 日の朝にかけて，東京湾北西部

実験間の 2-m 相対湿度の差（陰影，%），海面水温の差の海面水温は CTL 実験よりも RIV 実験で１度以上低い（-1℃にコンター）と，RIV 実験における 10-m 風速．

（図 1 コンター）．この低温水域は荒川と隅田川河口を起点として広がっており，また海洋の上部 0.5m 以内という薄い層に限られている． 3 月 7 日の早朝には周辺域で強い降水が生じており，時間差をともなった河川
流入量の増大が低温水域の形成に寄与していると考えられる．低温水域に対応する形で，3 月 7 日夜から 3
月 8 日の朝にかけて，RIV 実験の 2 m 相対湿度は CTL
実験よりも 1％以上大きい（図 1 陰影）．地上付近では

図 2 東京湾北西部における温度（左図，℃）と相対湿

北東風が吹いており，相対湿度の高い空気が南西方向度（右図，%）の鉛直プロファイル（縦軸 m）．黒線はに延びる形で羽田空港にかかっている．

RIV 実験の，灰色線は CTL 実験の結果である．

低温水域上における大気温の鉛直プロファイル（図 2

参考文献左）は，RIV 実験においてのみ海面から 40 m まで減少，[1] Shchepetkin, A. F., and J. C. McWilliams, 2005,

すなわち逆転層が生じていることを示している．RIV

Ocean Modelling, 9, 347-404.
[2] Nishizawa, S., et al., 2015, Geosci. Model Dev.,

実験の相対湿度（図 2 右）は海面で極大をとり，その付近では CTL 実験よりも大きい．40 m までは減少し，

8, 3393-3419― 332 ―

SP2-07+(P2A, A2P)

立山における霧水中の化学成分の特徴*渡 辺 幸 一 (富 山 県 立 大 学 工 学 部 ), 姫 玖 玖 (富 山 県 立 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 )朴 木 英 治 (富 山 市 科 学 博 物 館 ), 加 藤 咲 ( 富 山 市 科 学 博 物 館 )来の物質輸送や生態系影響評価において極めて重要でが確認されている[2]．
西日本など国内由来の大気汚染が輸送されやすい条件では霧水中の硝酸イオンの割合が比較的高かった．
また，バックグラウンド黄砂の影響を大きく受け
nssCa2+が高く，酸性霧が中和された事例もあり（2006年秋季など），高所の大気環境を考察する上で重要と考えられる．なお，2008，2009 年の室堂平においてもnssSO42-が高濃度の強い酸性霧（pH < 4）が頻繁に発生していた[3]．
図 1 に 2017～2019 年秋季の室堂平における霧水中のある．

イオン成分濃度の加重平均値を示す．3 年間の霧水の



はじめに

立山など北陸山岳域は日本海を挟んでアジア大陸と直面しており，国内の大気汚染物質だけでなく，中国など環日本海諸国からの越境汚染物質が活発に輸送されている．アジア大陸からの大気汚染物質は，北陸山
岳域での雲形成などさまざまな自然環境へ大きな影響を与えていると考えられ，立山での大気観測や霧水（雲水）の採取、化学分析データの蓄積は，アジア大陸由

演者らは，立山の西側斜面においてエアロゾル粒子

pH は 4.4～5.1（平均 4.7）程度であり，2010 年以前になどの大気観測と共に霧水，降水の化学成分の測定をみられたような強い酸性霧（pH < 4）は観測されず，行ってきたが，この間，特に中国の大気汚染排出量がnssSO42-濃度においても 2010 年以前の濃度より十分に大きく変化してきた．本発表では，主に，立山・室堂低かった．nssSO42-/ NO3-比についても 2010 年以前より

平（標高 2450 m）における霧水の化学成分について，その特徴や長期的な変化について報告する．

も大幅に低下しており，中国の SO2 排出量の削減が功を奏し，立山の大気環境が大幅に改善している可能性が考えられる．



方法

2003 年以降，立山西側斜面の数地点（美女平（標高977 m），弥陀ヶ原（標高 1930 m），室堂平（標高 2450 m）
において，エアロゾル粒子などの観測や，霧水，降水の採取，化学分析を行ってきた．なお，諸事情により2012～2016 年まで室堂平での霧水試料のサンプリング
は中断していた．
霧水の試料採取は秋季（9 月）を中心として，細線式
パッシブサンプラーを用いて採取し，イオン成分濃度の測定をイオンクロマトグラフ法で行った．霧水の集中観測時には過酸化物濃度の測定も行った．

図１ 2017～2019 年 9 月の立山・室堂平（標高 2450 m）
における霧水中のイオン成分濃度の加重平均値．



結果と考察

2000 年代の室堂平では pH < 4 の強い酸性霧が度々発生しており，
酸性霧中の SO42-が高濃度であった．
特に，
2005 年秋季の霧水中の平均 pH が 4 と低く，SO42（nssSO42-）が非常に高かった[1]．中国の SO2 排出量のピーク時期であったことに加え，中国の工業地帯を経由して輸送される気流が卓越しており，高濃度の SO2や硫酸塩粒子が活発に輸送され，立山の霧水を酸性化させていたものと考えられる．なお，演者らのヘリコプターを利用した観測から，暖候期の富山県上空ではSO2 を酸化させるのに十分な H2O2 が存在していること

参考文献[1] Watanabe, K., et al., 2010, Water Air Soil Pollut., 211,
379-393.
[2] Watanabe, K., et al., 2016, Atmos. Environ., 146,
174-182.
[3] Watanabe, K., et al., 2011, Erdkunde, 65, 233-245.

― 333 ―

SP2-08+(P2A, A2P)
岡山県津山盆地における湿数変化と照度の関係性
－地上観測から推定する霧の消滅過程－
重田 祥範（公立鳥取環境大学環境学部）

㻌㻝㻚㻌 はじめに㻌
霧は視程や日射を遮り，交通機関や農業などの人間活動に多大な影響を与える．放射霧の特徴として，広く高気圧に覆われ，総観スケールで大気が安定した場合により発生しやすい．局所的に濃霧が発生すると地上付近に到達する日射量は著しく減少する．これは，再生可能エネルギーとして近年増加している太陽光発電にも大きく影響してくる．岡山県北部に位置する津山盆地
は，中国地方最大の盆地であり，秋から冬にかけて大規模な霧が発生する．
そこで，本研究では岡山県津山盆地を対象に広範囲にわたる定点型の気象観測をおこない，得られたデー
タから湿数を算出した．さらに，その湿数と照度の関係性を明らかにし，濃霧による日照不足が発生しやすい
地域の特定を試みた．

◎津山特別地域気象観測所
●神南備山

㻌

㻌

㎞

㻌

第 㻝 図㻌 津山盆地の地形と観測地点㻌
㻌,OOXPLQDQFH（O[）

㻞㻚㻌 研究手法㻌
津山盆地は，標高 100～200m に位置しており，周囲を中国山地と吉備高原に囲まれている．また，その大きさは東西に 30km，南北に 10km であり，中国地方では最大である．盆地内には吉井川，加茂川などいくつかの河川が存在している．そして，この河川の存在がこの地域で霧を発生させている一要因としても考えられている．観測範囲は，市街地を中心とした盆地ほぼ全域であり，盆地内に計 22 箇所の気象観測点を設けた（第1 図）．観測項目は，気温（℃），相対湿度（％），大気圧（hPa），照度（lx），紫外線量（mW/cm2）の 5 項目である．また，本研究では霧の発生によって減少する日照時
間の地域性についても明らかにする．第 2 図に郊外のみに発生した霧の様子を示す．気象庁が管理・運営している地方気象台ならびにアメダスで測定されている日
照時間は，直射日光が地表を照射した時間を示しており，直達日射量が 0.12kW/㎡以上と定義されている．本
研究では，照度紫外線センサ （ISA-3151：T&D 社）を用いる．測定範囲は，0～130klx である．

㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
㻌
第
㻌 㻞 図㻌 神南備山（標高 㻞㻟㻤ｍ）からみた霧（㻞㻜㻞㻜 年 㻡 月 㻝㻝 日）㻌
㻌㻟㻚㻌 結果㻌重田（2020）は，気象官署で観測された気象データを用いて，1951～2017 年の計 68 年間の津山市における霧の季節性およびその経年変化について報告している．それによると，津山の霧発生日数の年平均は 82日であり，10～12 月の 3 カ月間は 38 日であり，年間の約 50％を占めていることを報告している．
観測の結果，2019 年 12 月 24～25 日にかけて放射冷却が活発となり，津山盆地では大規模な霧が発生した．消滅時における各地点での湿数と照度の時間変化
を第 3 図 a，b に示す．霧に覆われている地点では，10時頃から湿数の上昇が認められ，12 時までにすべての地点で基準値の 1.0℃を上回った（第 3 図 a）．一方，
照度は日の出とともに徐々に上昇するが，霧に覆われている地域ではその度合いは低い．湿数と照度の値から霧の消滅時間を推定した結果，消滅時の湿数の上昇速度に関しては，地域によって異なっており，観測地点
周辺の風況の影響も示唆される．
㻌（㼍）湿数㻌㻌 
2XWVLGHWKHIRJ%DVLQ&HQWUDO㻌 
3DGG\ILHOG（QRUWK）

9DOOH\（QRUWK）
㻌 
3DGG\ILHOG（ZHVW）
㻌 
㻌 
㻌 
㻌 

㻌

㻌
         
7LPH㻌（㼎）照度㻌
㻌
2XWVLGHWKHIRJ%DVLQ&HQWUDO
㻌
3DGG\ILHOG（QRUWK）
㻌
9DOOH\（QRUWK）
3DGG\ILHOG（ZHVW）
㻌
㻌

㻌

㻌
㻌㻌          
㻌
7LPH
第
㻟
図㻌
湿数と照度の時間変化（㻞㻜㻝㻥年 㻝㻞 月 㻞㻠～㻞㻡 日）㻌
㻌
'HZSRLQW VSUHDG（℃）*― 334 ―

SP2-09+(P2A, A2P)

ドローンで観測された三次盆地で発生する放射霧の気象要素の鉛直プロファイル（第  報）

*西 原 大 貴  岡 山 理 科 大 学 大 学 院 生 物 地 球 科 学 研 究 科 
大 橋 唯 太  岡 山 理 科 大 学 生 物 地 球 学 部 重 田 祥 範  公 立 鳥 取 環 境 大 学 環 境 学 部
は霧層からの下向き長波放射量が増加する結果が得られている。盆地全域で観測された地上気温の変化からも 霧が発生したと考えられる時刻に地表の放射冷却が抑えられる様子がみられた。霧層内部における鉛直方向の不安定化に伴い 鉛直混合が発達し 気温分布
が湿潤断熱減率に従うことになる。一方 霧の頂部より上空の気温分布は安定のままであるため 霧の頂部付近で鋭い温度逆転が生じたと考えられる。今回のドローン観測においても 数値実験と同様の結果が得られるとわかった。
 図  に 年  月 ～ 日の早朝  時における比湿の鉛直プロファイルを示す。霧層内部の比湿は
上層ほど小さくなる特徴がみられた。これは 上層ほ
ど飽和水蒸気量が小さくなるためであり したがって上層ほど凝結した水蒸気量も多かったと考えられる。
本大会発表の大橋によると 三次盆地の霧の数値実験から 霧の上層ほど霧水量が多い特徴が得られていた。


盆底からの高度（ｍ）

400

月日湿潤断熱減率350300

月日
月日 月日

乾燥断熱減率

250

200
150
100

50
0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

気温（℃）

9.0

10.0

11.0


図１ 早朝  時の気温の鉛直プロファイル。
 年
 月 ～ 日（ 日は除く）の結果。塗りつぶしの丸は霧層の内部 白抜きの丸は霧層の外部を示す。プロットを結ぶ点線は河川敷と斜面  か所目の間 斜面  か所目と斜面  か所目の間を意味す
る。


400

盆底からの高度（ｍ）

１ はじめに：広島県の北部に位置する三次盆地は
東西約 NP 南北約 NP の規模を有する。一般的に盆地では 秋から初冬にかけて夜間に放射霧が頻出し
三次盆地では西日本で最大規模の霧が形成される（田中ほか）。本研究ではさまざまな学術分野で活用され始めたドローンを使って 三次盆地における霧の鉛直気象観測を行った。
２ 観測概要：ドローン観測は 年  月 ～日  月 ～ 日（うち  日は雨天で中止）  月
～～ 日の計  日間に実施した。観測時刻は夕
方  時・夜  時・早朝  時で  月の観測では早朝 
時のみの観測となった。このうち 早朝  時が霧の発生している時間帯に相当する。観測は 江の川の河川
敷と高谷山の斜面  か所の計  地点で順次行っていった。使用したドローンは 6ZHOO3UR 社製の 63/$6+'521(で小型の気象測器（気温・相対湿度・気圧）を搭載させ地表・P・P・P の  高度で  分間のホバ
リング測定を行った。標高の異なる  地点で順次行い
鉛直方向に観測データを接合することで 霧層全体の観測を可能とした。なお 日没後の午後  時の観測には +RO\ 6WRQH 社製の +6'（重量 J 未満）を使用した。また地上  か所で盆地全域の気温・相対湿
度・気圧も測定した。
３ 解析方法：ドローンによる  分間の測定データ（サ
ンプリング間隔  秒データ数 ）のうち後半  秒
間のデータのばらつきをみると 気温では平均値±
℃以下 相対湿度では平均値±％以下であった。
そこで 測定した気象要素について 後半  秒間のデータを解析に使用することとした。地表・P・P・
P の  高度での気象要素の  秒平均値を算出し河
川敷の標高（P）を P とした鉛直プロファイルを作成した。また 高谷山の斜面  か所については 森林
キャノピーの影響を考慮し 地表から高度 P までの測定データは解析に使用しなかった。また ドローンに搭載されたカメラで撮影した映像から霧の頂部（WRS）と底部（ERWWRP）の高さを判定し 放射霧の厚さを推定した。
４ 結果と考察：図  に 年  月 ～ 日（うち  日は雨天で中止）の早朝  時における気温の鉛直
プロファイルと 推定された霧層の厚さを示す。霧層
内部の気温変化は湿潤断熱減率（－℃P）に従って低下しており 霧の頂部より上で強い温度逆転がみられた。これは 月・ 月の気温プロファイルでも確認された。2KWD（）をはじめとする数値実験の多くでは 霧の頂部で放射冷却が強まる一方 底部で月日350

月日300

月日

250

200
150
100

50
0

5.0

5.5

6.0

6.5

比湿（g/kg）

7.0

7.5

8.0


図２ 早朝  時の比湿の鉛直プロファイル。 月
～ 日（ 日は除く）の結果。他は図１と同様。
― 335 ―



SP2-10+(P2A, A2P)

三次盆地で発生する放射霧の数値シミュレーション*大 橋 唯 太 (岡 山 理 科 大 学 生 物 地 球 学 部 )1. はじめに：広島県にある三次盆地は、特に秋になるれる。

と大規模な放射霧に覆われることで知られる。放射霧

また、計算された霧水量は霧層の上部ほど多く、鉛の数値シミュレーションは、これまで国内外の既往研

直対流に伴って凝結が盛んであることを裏づけている。

究でいくつか存在する（例えば、Nakanishi, BLM2000）。
三次盆地は約 30km 四方の空間スケールをもつ国内でも大きな盆地であるが、これまで数値モデルによる霧の研究も少ない（大橋、天気 2004）。そこで本研究では
WRF を用いて、三次盆地の放射霧の再現実験を試みた。
2. 数値モデル：シミュレーションには、WRF-ARW
Ver.3.8.1 を用いた。２重ネストで計算領域を三次盆地周辺にフォーカスし（図１の表示領域）、モデルの水平解×

像度は 100m まで高めた。鉛直解像度は、最下層から高度 200m までは約 8~31m 間隔でストレッチした。雲微
物理は WSM5、大気境界層は MYJ のスキームを採用した。そのほか設定の詳細は、紙面の都合で割愛する。
3. 計算対象事例：放射霧の大規模な広がりが発生した
2019 年 11 月 11～13 日を対象とした。国土交通省ライ
ブカメラからは、11/12 の朝 5 時には盆地が霧で覆われたあと午前 10 時に消散していた。11/13 は夜中 1 時に霧で覆われ、
午前 10 時半に消散する様子が確認された。
4. シミュレーション結果：11/13 午前 6 時に計算された霧水量（kg/kg）の水平分布を図１に示す。モデル最下層グリッドに相当する地上高 6m では（図１a）、標高300m 以下の盆地内に拡大しており、特に北東方向の平野部が狭い地域（庄原市）で霧水量が多くなっていた。

図１ WRF によって計算された 2019 年 11 月 13 日午前 6 時のモデル最下層（地上高 6m）における霧水量の水平分布（色）。等値線は等高線
で、200m おきに太線としている。表示領域はモデル子領域の三次盆地。

図２には、盆地中心部での霧水量と相当温位の時間高度断面図を示してある。霧は 11/13 午前 2 時すぎに出現し、時間とともに上層へ伸張していく様子がわかる。

ことで霧層内における鉛直方向の不安定化が促進する（例えば、Ohta and Tanaka 1986；Nakanishi 2000；Boutle

AGL (m)

霧の頂部付近では上向き長波放射による冷却が生じる

AGL (m)

霧の出現で地上大気の気温低下は抑制される一方で、

et al. 2018）。これによって鉛直混合が活発となり、深い霧層が形成されたと考えられる。事実、図２からわかるように、霧の出現以降、等相当温位層が時間ととも13に高くなっており、最終的には午前 7 時付近で地上から 200m まで発達している。この日に現地で実施したド表）、飽和条件下での対流に伴う霧の鉛直成長が示唆さ

17

19

21

(hours)

23

01

03

11/13

05

07

09

11

Liquid water content

ローン観測でも、午前 6 時には霧層内で湿潤断熱減率に従った気温低下を確認され（本大会で西原ほかが発152019 11/12

図２ 盆地中心近くのグリッド（図 1 の×）で WRF によって計算された霧水量（色；kg/kg）と相当温位（等値線；℃）の時間-高度断面図（高度は地表からの数値）。

― 336 ―

SP2-11+(P2A, A2P)

肱川あらしのアンサンブル予報*伊藤純至 1,2・林修吾 2
1

東北大学・2 気象研究所

1. はじめに

愛媛県の大洲盆地から瀬戸内海へ流れ込む肱
川の河口付近では、「肱川あらし」とよばれる、大洲盆地で生じた放射霧を伴い海上へ吹き出す
局地的な強風が、冬季の早朝にしばしば生じる。
霧によって局地風自体が可視化される珍しい現象であり、観光資源のひとつとなり得るが、発生頻度が高くない。そのため数日前から肱川あらしの出現を予報できれば貴重な情報となる。
本研究では全球週間アンサンブル予報の各メンバーに、さらに水平解像度を高めた領域気象モデル（気象庁非静力学モデル、JMANHM）をネストした予報を行い、数日前からの肱川あらしの出現の予報の可能性を確かめる。肱川あらしの流れ出す霧の計算を行うためには水平解像度
を100m 以下に設定する必要がある(Ito et al.,2019)。しかし計算負荷が高いため、肱川あらし
自体の解像は目指さず、大洲盆地内の霧と河口の南東風の発生により判断する。

東風のみ
（霧なし）
、
４）
南東風も霧もない場合、の４種類に分類した。
3. 計算結果

事例１については、１）と２）に分類される
肱川あらしの出現を予測したメンバー数がそれ
ぞれ 11 と９であった。肱川あらしの出現の確率は 77%である。図に典型的な 1)の例を示す。事
例２では、肱川あらしの出現を示唆しない 4)に分類されるメンバー数が 24 であり、他は２）が2 メンバーである。出現の確率は 7%と僅かであった。

2. 計算設定

4 日前の 00z を初期値とした、解像度 1.25 度の全球アンサンブル予報 26 メンバーの予報結果を用いる。6 時間毎の予報結果をそれぞれ初期値・境界値とした水平解像度 20kｍの JMANHM
をネストする。アウターラン 26 メンバーそれぞれの 1 時間毎の計算結果を初期値・境界値とし、さらに水平解像度 500ｍの「大洲盆地解像」ランを行う。計算領域の中心は大洲市としている。
アウターランの格子数は 101×101×50 とし、
ターゲットとする日の前日 00z を初期時刻とし、
21 時間積分する。大洲盆地解像ランは、格子数を 300☓300☓50 とし、前日正午とし初期時刻とし、18 時間積分した。肱川あらしの出現した2019 年 1 月 19 日早朝（事例１）と、出現しなかった 1 月 20 日早朝（事例２）を検証する。
大洲盆地解像ランの早朝の各メンバーの計算結果について、1)肱川あらしに相当する肱川河口における南東風の風速が 10m/s を超え、かつ大洲盆地の霧がある場合､２）肱川河口において南東風、かつ霧がある場合、３）肱川河口の南図 分類 1)の典型例・高度 300m 以下の雲水
量の鉛直積算（シェード）と地上風のベクトル
4. まとめ

検証した２事例について、４日前から有用な予報が可能であった。肱川あらしは総観規模擾
乱の影響が小さく、晴天時に発生するため、予報しやすい現象であるかもしれない。より長期の検証により有用性を確立したい。クラスタ機
利用により、アウターラン 1 メンバーあたりの計算の所要時間は約 20 分、大洲盆地解像ランは約 60 分であり、実運用も可能である。
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」の⼀環として実施したものです。

― 337 ―

SP2-12+(P2A, A2P)

別 府 で 発 生 す る 滑 昇 霧 － 2020 年 の 事 例 －*大 橋 唯 太 (岡 山 理 科 大 学 生 物 地 球 学 部 ),出 納 誠 (株 式 会 社 ウ ェ ザ ー ニ ュ ー ズ )はじめに：大分県の日出（ひじ）・速見・別府・湯霧の厚さは地上高 300m 以下に限定的で、別府湾 SA よ布院を結ぶ高速道路では、霧による通行止め時間が年

りも湾上を中心とする霧の広がりが計算で確認された。

間で 200～300 時間を記録する（国土交通省の発表資料

 図２に、持ち上げ凝結高度（LCL）の時間-南北断面

より）。別府市を中心に発生するこの霧は、滑昇霧とし図を示す。別府市街地を含む平野部の南北方向での結て認識されている。我々は 2019 年の発生事例から調査果である（図２地図の A-B ライン）
。図１の風ベクトル

を始め、2020 年春季大会で WRF を用いた滑昇霧の数

からもわかるように 5/3 は別府湾から入り込む東風が値シミュレーションを報告した。今回は現地のライブ

平野部で継続しており、100m 前後の LCL を持った空カメラ映像や気象庁の霧プロダクトなどの情報も加え気塊が SA 付近に到達している。一方、5/4 は LCL の極て、2020 年に既に発生した滑昇霧の詳しい分析結果を端に低い（20m 以下）湿潤空気が平野部に存在し、こ発表する。

のことが 5/4 の極端な濃霧につながったと考えられる。

数値モデル：滑昇霧のシミュレーションには、このとき地上は静穏に近く、滑昇霧とは異なる様相を

WRF-ARW Ver.3.7.1 を用いた。３重ネストで計算領域示していた。

を別府湾周辺にフォーカスし、モデルの水平解像度を

 今回の事例解析からは、別府周辺で発生する濃霧が500m にまで高めている。鉛直解像度は、最下層から高必ずしも純粋（典型的）な滑昇霧のみに起因すると限度 200m までは約 8~31m 間隔でストレッチした。雲微らないことが示唆された。今後は別府湾の SST や地形

物理は WSM5、大気境界層は MYJ のスキームを採用し効果について、数値モデルの感度実験を通して調べる。

た。そのほか設定の詳細は、紙面の都合で割愛する。
計算対象事例：濃霧で実際に通行止めが発生した
2020 年 5 月 3～4 日の事例を、ここでは述べる。5 月 3
日 19 時 10 分頃から翌日 4 日 12 時 20 分頃まで 17 時間含む高速道路が通行止めとなった。この期間、九州のAGL (m)AGL (m)ものあいだ、日出・速見・別府・湯布院・大分の IC を
南海上を温帯低気圧が東進しており、それに伴って別府湾周辺で濃霧が発生したとみられる。
結果と考察：国土交通省などが設置するライブカメ
(hours)


ラの現地画像からは、別府湾に面した山の斜面に位置

5.0 m/sする別府湾 SA（標高約 380m）付近で局所的な濃霧が確認された。この SA 地点に対して WRF で計算されたに示す。水平視程は、WRF の計算で得られる霧水量（g/kg）から Kunkel (1984) の式によって推定された。

図１ 別府湾 6$ のグリッド（図２の✖）で :5) によって計算された水平視程（色）と水平風ベクトルの時間高度断面図（高度は地表か
らの数値）
．



地上で視程 100m 以下の濃霧が 5/3 の 10 時頃から
このうち視程が 50m 以下となる極端な濃霧は、5/3 の20 時から 5/4 の 4 時頃まで継続しており、ライブカメ

速見,&

日出,&

B
✖

湯布院,&

別府,&

別府湾

A
湯布院アメダス

大分アメダスラや気象庁の霧プロダクトの画像から確認された実際
10kmの濃霧の発生時間ともよく一致していた。

大分自動車道：湯布院IC

 図１からは、5/3 に発生している濃霧は上空に広がった雲と境界が不明瞭だが、計算された雲水量や視程の水平分布をみると（図省略）地上では別府湾 SA のある山の斜面に霧の発生が限定されていた。5/4 になると濃日出バイパス：日出IC
東九州自動車道：速見IC、別府IC
別府湾SA (✖)

A-B distance (km)WRF で再現され、
翌日 5/4 の朝 6 時まで継続している。

10
9
8
7
6
5
4

10
9
8
7
6
5
4

3

3

2
1
0

2
1
0

 
(hours)


A-B distance (km)水平視程と水平風ベクトルの時間-高度断面図を、図１

LCL

図２ 地図 $% 間で :5) によって計算された持ち上げ凝結高度（/&/）の時間南北断面図．地図中の✖が別府湾 6$ の位置

― 338 ―

SP2-13+(P2A, A2P)
大分県日田盆地で発生する放射霧の動態－タイムラプスカメラによる霧の定点観測－
*

重田 祥範（公立鳥取環境大学環境学部）

㻌
㻝．はじめに㻌
盆地は周りを山に囲まれており，一般風が弱いため
秋から冬にかけた晴天時の夜間には，しばしば霧が発生する．この霧は，一般的に「放射霧」と言われるもので，
日較差が大きい時に発生しやすい．放射霧は，夜間に地表面付近で放射冷却が盛んになり，地表面付近の気温が極端に低下し，水蒸気が飽和凝結することに由来する．霧の発生には，川や湖沼などの存在が重要な役割を果たしていると報告されている．
そこで，本研究では明瞭な盆地地形であり，豊かな水源に恵まれている大分県日田市を対象として，定点型による気象観測とタイムラプスカメラによる盆地霧の動態調査を実施した．近年では，高精度な観測機器が比較的安価で入手できるようになったため，容易に観測地
点の分解能を高めることが可能となっている．
㻞．研究概要㻌
日田盆地は大分県の内陸に位置し，全国的にも夏季に高温となることで有名な地域である．2018年8月13日には，九州歴代1位の日最高気温となる39.9℃を記録している．日田市街地の標高は80～100ｍであり，日田
特別地域観測所は82.9mに位置している．周囲は標高約600～1500mの比較的高い山々に囲まれている．
街の中心部を東西方向に横断するように三隈川（みくまがわ）が流れている．なお，三隈川は一級河川筑後川本流の上流部のうち，大分県日田市内の玖珠川との合流点より下流，夜明地区周辺より上流部の通称名である．このように，日田は，「日田天領水」など，大変豊かな水源に恵まれている．その一方で，近年は平成29
年7月九州北部豪雨をはじめとして，筑後川の氾濫など
しばしば気象災害に悩まされる地域でもある．
観測地点は，市街地を中心として東西9.5km，南北
約8.5kmの範囲であり，計15箇所の気象観測点を設けた（第1図）．気象官署のある地域は市内で最も栄えており，多くの商店が密集している地域となっている．観
測項目は，気温（℃），相対湿度（％），大気圧（hPa）の3項目とした．観測は，2019年10下旬からである．
㻟．結果㻌
日田盆地での放射霧の観測は 2017 年にも実施している．ここでは，重田・辻（2019）によって報告されている内容も鑑みながら述べることにする．重田・辻（2019）
は，気象官署で観測された気象データを用いて，1950～2017 年の計 68 年間における霧の季節変動と経年変化の特徴について明らかにしている．その結果，日田における霧（放射霧以外も含む）の月別発生日数（1950～2017 年の平均）は，71 日であり，10～12 月の3 カ月間に年間の 50％近くを占めていることがわかっている．一方，湿数を用いた放射霧の地上水平分布を推定した結果，日田盆地における霧の発生は，「西方面からであり，霧は 2～3 時間で盆地全体に広がり市街地中心部での発生は遅い」としている．ここで，2019～2020 年にかけて得られた観測データをみてみると，同様に西方面からの広がりを示唆する結果となった．
その一方で，明け方以降の衰退時には盆地南部に位置する三隈川付近に帯状の霧が滞留しており，消滅
は周囲よりも約 1 時間遅かった（第 2 図 c）．

◎日田特別地域気象観測所

㻌第 㻝 図㻌 日田盆地の地形と観測地点㻌
㻌（㼍）㻞㻜㻞㻜 年 㻝 月 㻞 日㻌 㻤㻦㻟㻜㻌（㼎）㻞㻜㻞㻜 年 㻝 月 㻞 日㻌 㻥㻦㻜㻜㻌（㼏）㻞㻜㻞㻜 年 㻝 月 㻞 日㻌 㻥㻦㻟㻜㻌第 㻞 図㻌 竜体山（標高 㻟㻠㻢ｍ）から見る霧の消滅過程㻌
㻌― 339 ―

SP2-14(P2A)
濃霧による高速道路交通障害への対策～別府市周辺の濃霧に対する気象観測・解析・予測の技術向上の取り組み～*出納誠，吉永創，早川佳男，高橋一成（株式会社ウェザーニューズ）
1．別府の濃霧について
別府市では一般的に濃霧が出やすいといわれており、特に南北に横断する大分自動車道・東九州自動
車道・別府宇佐道路・日出バイパスは霧通行止めによる交通障害が発生しやすい。表1は、平成27年度に国土交通省がまとめた高速道路会社6社の通行止
め時間ワーストランキング上位10位を示す。通行止

めは道路補修工事や様々な地形的・気象的要因によって実施されるが、表1では分かりやすいように通行止め要因の内訳を、「霧」と、霧以外の「その他」に大別している。この中で日出JCT・速見ICを結ぶ
大分自動車道・別府宇佐道路・日出バイパスの通行
止め時間は年間300時間を超えており、全国の高速表1. 高速道路会社6社の通行止め時間ワーストランキング

道路で霧要因による通行止めが最も多いことが分かる(国土交通省,2017)。また、図1・2は、株式会社ウェザーニューズが独自に調べた2013年度から2019
年度においての濃霧要因による年度別・月別の通行止め事例件数を示している。通行止め事例件数は毎年8件以上発生しており、低気圧や前線が通過しやすい4月～7月、9月～10月が全体件数の大半を占めていることが分かる。

高速道路における霧通行止めの多発は、四方を山と海に囲まれた大分県の交通や物流にとって大きな影響を与える。そのため、霧通行止めが多発しやす

図1. 濃霧による年度別通行止め発生事例件数

い暖候期における濃霧の交通影響への対策が、現場の道路管理者にとっての課題となっている。

2．ウェザーニューズの取り組み
株式会社ウェザーニューズは長年にわたり大分自動車道・東九州自動車道・宇佐別府道路・日出バイパスを管轄する西日本高速道路株式会社（以下「NEXCO西日本」という）に対して、大分管内の濃霧予測の提供をしており、また協力して濃霧対策を行なってきた歴史観がある。そこで本発表では、濃霧に

図2. 濃霧による月別通行止め発生事例件数

よって発生する交通障害の問題点を現場の道路管理者の目線を踏まえつつ、今まで株式会社ウェザーニ
ューズがNEXCO西日本と協力して行なってきた濃霧に対するの取り組みを紹介する。

参考文献
国土交通省，2017：高速道路会社6社の要因別通

行止め時間ワーストランキング― 340 ―

SP2-15(P2A)

富士山頂における夏季の自由対流圏雲水化学に関する長期トレンド
大力充雄 1)，大河内博 1)，中村恵 1)，小川新 1)，田原大祐 1)，竹村尚樹 1)，緒方裕子 1), 勝見尚也 2)，皆＊巳幸也 2)，米持真一 3)，三浦和彦 4)，加藤俊吾 5)，小林拓 6)，和田龍一 7)，竹内政樹 8)，戸田敬 9)，鴨川仁10)，土器屋由紀子 11)，畠山史郎 11)1)

早稲田大学，2) 石川県立大学，3) 埼玉県環境科学国際センター，4) 東京理科大学，5) 首都大学東京，

6)

山梨大学，7) 帝京科学大学，8) 徳島大学，9) 熊本大学，10) 静岡県立大学，11) 富士山環境研究センター
2019 年（近年）における雲水体積加重平均 pH, 硝酸イ

1. はじめに
雲は水循環や気候変動に大きな影響を与え，地球オン濃度, 非海塩性硫酸イオン濃度の頻度分布を示す．

温暖化の将来予測において不確実要素である．雲粒2013 年で区切ったのは，中国における二酸化硫黄排は大気中ガスやエアロゾルを濃縮して化学反応が起こ

出量が 2014 年以降顕著に減少しているためである[1].

る場でもあり，その結果として雲粒の粒径分布や数濃

pH は近年で約 25 %増加し, pH5.0～5.5 の割合は約度が変化する．しかしながら，上空の雲水化学に関す

10 %増加した．NO3－平均濃度は過去と近年で有意なる情報は世界的にも限られている．

変化は見られなかった. 一方，nss-SO42- 平均濃度は

富士山は孤立峰であり，自由対流圏に位置する富士

近年で約 25 %減少し, 10～100 µeq/L の濃度範囲に山頂は，バックグラウンド大気やアジア大陸からの越境

おける減少割合は約 10 %であった. アジア大陸由来

汚染観測に適している．自由対流圏の雲水観測は世の空気塊では，雲水中平均 NO3 － 濃度は 8 %増加,

界的にも少なく, 化学性状は不明である.

nss-SO42-は 15 %減少であった. この結果は, 中国に本研究では，2006 年から雲水を富士山頂で夏季における SO2 と NOX 排出量の減少トレンドを反映したエ

採取し，主要無機イオンと微量金属元素の分析を行っ

アロゾルのモデル計算による結果とおおむね一致しててきた．ここでは，自由対流圏における雲水化学の長いた[2]. 富士山頂において越境大気汚染の影響は夏期トレンドを報告するとともに，雲水中化学成分濃度に季に減少し, 雲水の汚染が改善傾向にあることが示唆

対する越境大気汚染の影響評価を行った．

された.

2. 実験方法

4. 参考文献

富士山頂（3776 m a.s.l.）における雲水採取には細[1] Li, C., et al., 2017, Sci. Rep.

線式パッシブサンプラー（臼井工業，FWP-500）を用い[2] Uno, I., et al., 2020, Sci. Rep.

た. 雲水試料は回収後，主要イオン分析用にポリプロ
ピレン容器，微量金属元素分析用にテフロン容器に入れて有害重金属測定用硝酸で pH 3 として密栓・冷蔵保存して研究室に持ち帰った．その後，0.45 µm メンブ
レンフィルターで吸引ろ過し，直ちに pH と導電率を測定した. 主要無機イオン分析にはイオンクロマトグラフ，
微量金属元素（Al， V， Cr，Mn，Fe，Ni，Cu，Zn，As，Se，Cd，Pb）には ICP-MS，水銀分析は還元気化水銀測定装置で行った. 雲発生期間中の空気塊推定には
後方流跡線解析（HYSPLIT model, NOAA）を使用した.

図 1 (上) 2006 年から 2013 年, (下) 2014 年から 2019

3. 結果と考察

年における雲水 pH, NO3-, nss-SO42-濃度の頻度分布

図 1 に 2006 年から 2013 年（過去），2014 年から― 341 ―

専門分科会３「静止軌道からの地球環境観測」

SP3-01+(P4P, A4A)

次期ひまわり搭載イメージャーに関する検討*樋 口 篤 志・本 多 嘉 明 (千 葉 大 CEReS), 中 島 孝（ 東 海 大 TRIC），石 坂 丞 二（ 名 大 ISEE）,
弓 本 桂 也 （ 九 大 応 力 研 ）， 富 田 浩 ・ 別 所 康 太 郎 ・ 安 藤 昭 芳 ・ 大 和 田 浩 美 （ 気 象 庁 ），磯 野 賀 瑞 夫（ 環 境 省 ），中 島 正 勝・木 村 俊 義・太 田 和 敬・金 子 有 紀・棚 田 和 玖 (JAXA)
1.

はじめに

設ける必要があり，開発要素が高い．ここでは科学的静止軌道からのイメージャーによる気象観測はひま要望という形での提示に留める．

わり初号号からの長い歴史があり，基幹的な気象情報

2.2.中心波長の変更

提供を今後も担う．一方，ひまわり 8/9 号のイメージャ

2.2.1. 0.47μm 帯 à 0.44μm 帯

ー (AHI)の大幅な機能強化[1]は海洋・陸域への利用拡AHI は 0.47μm 帯で ABI と同等である．VIIRS, SGLI

大に繋がり，
地球環境観測センサの様相を呈する．AHI

は 0.44μm で，MTG FCI も 0.44μｍである．True Color

同等の機能強化（第３世代化）を米国は GOES-R [2]で，RGB 合成時のバランスから 0.44μm の選択もあり得る．

欧州は MTG シリーズを打ち上げ予定，中国・韓国も試2.2.2. 0.51μm 帯 à 0.55μm 帯

験観測・運用済である．イメージャーを含めた衛星製

0.51μm 帯も同様の理由（AHI は青側に寄っている）

作に 5 年を要することを勘案すると，次期ひまわりは

ため，緑の中心波長で他のイメージャーで採用される

2023 年度に製造開始，2022 年度に仕様確定が必要であ

0.55μm に合わせた方が比較・検証を行いやすい．

る．こうした中次期イメージャーの仕様検討を行った．

2.3. 空間解像度の変更（1.6μ帯；2km à1km）

次期ひまわり搭載イメージャー仕様に関する検討

1.6μm 帯は水に感度があり，気象現象のみならず，

2023 年度に製作開始するため，多くのブレークスル

流氷検出や冠水域抽出等，災害関連モニタリングで利ーを期待するのは現業センサであることから難しく，用価値が高い．短い波長帯と合わせて使うことが多く，第３世代イメージャーの機能・性能をベースに検討し近赤外域と合わせて 1km とした方が望ましい．

た． 1. 観測バンドの追加，2.中心波長の変更，3. 空

3.

2.

間解像度の変更，4. 観測頻度や範囲の変更，5.低軌道

観測頻度/範囲

観測スケジュールはひまわり 8/9 号から変更可能だ

衛星センサとの連携，が遡上に上がった．

が，現行運用でユーザは概ね満足していると思われる

2.1. 観測バンドの追加

ため，基本的には継続する．

2.1.1. 1.38μm 帯の追加

4.

静止軌道衛星(GEO)と低軌道衛星(LEO)の連携

1.38.μm 帯は他の第 3 世代イメージャーでは搭載され次期イメージャーについてはより長期間の観測運用ているが，AHI には無いバンドである．薄い巻雲，不の可能性があるため，気候監視の観点から地上観測を

透明な水雲等の検出精度が向上し気象監視の観点から用いたセンサ校正・検証計画を打ち上げ前から策定し追加の優先度が高いバンドである．

ておくべき，という意見があった．校正サイト候補地

2.1.2. 0.38μm 帯の追加（科学的要望）としてオーストラリアがあるが，10km 四方で均質な土

0.38μm は CAI，SGLI，CAI-2 で搭載実績を持ち，地が少なく，あっても到達できない場所が多い．

日本独自の技術としてアドバンテージを持つ．吸収性

GEO/LEO 間で相互校正が今後より進むことが想定さエアロゾルの検出・推定に有効であり，大気補正済地れるため，バンド構成は出来る限り合わせた方が良い．

表面分光反射率の精度向上に寄与し海洋・陸域への波

5.

おわりに（環境監視センサとの連携）

及効果が極めて高い．科学的要求としての 0.38μm 帯

0.38μm の有効性を議論する中で環境監視センサのの追加は，低軌道衛星搭載イメージャーで培った観測検討があり，
韓国では既に GEMS で実現している [3]．

技術の発展的応用として極めて意義がある．一方，直将来はイメージャー単体で考えるのではなく，他の環

近の次期ひまわりへの搭載という現実的な課題に置き

境監視センサとの複合利用も考えていく必要もある．

換えると実現は困難であることが分かった．静止軌道

参考文献

で CAI-2 と同等の S/N 比を確保するためには，有効開[1] Bessho et al., 2016. JMSJ, 94 (2), 151-183.

口径は 20cm 必要である（AHI と同等別センサでは[2] Schmmit et al., 2017, BAMS, 98 (4), 681-698.

27cm）．加えて信号が小さく可視〜近赤外とは別回路を[3] Kim et al, 2020, BAMS, 101, E1-E22.

― 343 ―

SP3-02+(P4P, A4A)

ひまわり 8 号を用いた陸面モニタリングの試み*市 井 和 仁 (千 葉 大 学 ), 山 本 雄 平 (千 葉 大 学 ), 林 航 大 (千 葉 大 学 ),吉 岡 博 貴 (愛 知 県 立 大 学 ), 小 畑 建 太 (愛 知 県 立 大 学 ), 松 岡 真 如 (高 知 大 学 ),山 本 浩 万 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ), 永 井

信 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),Tomoaki Miura (Univ. of Hawaii at Manoa)
1.

はじめに

センサデータを用いて行う際には、衛星の観測条件を

ひまわり8 号に代表される第三世代静止気象衛星は、揃えることが重要である[2]。

従来の静止気象衛星に比較して、可視域・近赤外域に複数の観測波長帯を持つという特徴がある。これら観4. 植生など地表面モニタリングへの応用

測波長帯は、これまで陸面観測で広く用いられた極軌

これまで植生モニタリングを中心に応用解析を進め

道衛星(MODIS センサやSGLI センサ等)の観測波長帯た。例えば、日本域で植生指数の季節変化を解析した。

に近い。静止気象衛星は 10 分に 1 回の高い頻度での観その結果、極軌道衛星搭載型の VIIRS センサに比較し測が可能なため、静止衛星を陸域モニタリングに応用て雲なし画像の取得日が最高で約４倍になった[3]。まできれば、従来よりも格段に高い時間解像度の観測がた、東南アジア熱帯雨林地域では、極軌道衛星搭載の可能となる。そのため植生や土地被覆等の陸面環境変センサでは雨季を中心に雲被覆のないデータが少なか動モニタリングへの応用が期待されている。

ったが、ひまわり 8 号では雲のないデータが大幅に増

我々は、これまでひまわり８号データによる陸域モ

加し、植生指数の季節変化がより明確になった。また、ニタリングに取り組んできた。本発表では、静止気象

地滑り等の小さなスケールの地表面変動についてもひ衛星による陸域モニタリングの有効性についてこれままわり８号で変動を捉えることができた[4]。

での取組を踏まえて紹介したい。
5. 今後の予定
2. データセットの位置精度の検証

我々は、静止気象衛星の特徴である高頻度観測を活千葉大 CEReS が公開するひまわり 8 号データセット

用した陸面モニタリングに取り組んできた。特に、可は、気象庁などで配信されるひまわり標準データに対視・近赤外域などに着目した解析を進めている一方で、し、可視の 500m バンドを用いた精密幾何補正を実施

熱赤外チャネルを活用した地表面温度プロダクト[5]したプロダクトである。この位置精度を評価したとこを組み合わせた解析などにも着目している。

ろ、ひまわり標準データに比較して、突発的に発生す陸面データセットの構築にも着目しており、雲フラ

る位置ずれが改善され、長期的にも位置精度が安定し

グ・地表面反射率・積雪・植生などの様々なデータセていた[1]。従って昼間の陸面解析には有効である。

ットの構築も予定している。さらに、ひまわりに加えて米・中・韓などの静止衛星観測網を活用した複数の3. 地表面反射率の推定と相互比較

静止衛星を融合した高観測頻度の地表面データセット

陸面変動を正確に把握するためには、地表面の反射の構築も興味深いテーマであると考えている。

率を推定する必要がある。静止衛星による観測における幾何条件は、従来の極軌道衛星とは大きく異なって引用文献いる。例えば、静止気象衛星では観測域の地球表層を[1] Yamamoto et al. (2020) Remote Sens., 12(9), 1372.

一日中観測することになる。また太陽やセンサの幾何[2] Adachi et al. (2019) Remote Sens., 11(9), 1095.

条件は、静止軌道衛星と極軌道衛星では大きく異なる。

[3] Miura et al. (2019) Sci. Rep., 9, 15692.

静止衛星データから推定された地表面反射率の検証に[4] Miura & Nagai (2020) Remote Sens., 12(11), 1734.

は留意すべきことが多い。例えば、反射率の検証を他[5] Yamamoto et al. (2018) JMSJ, 96B, 59–76.

― 344 ―

SP3-03+(P4P, A4A)

2018 年 の 東 ア ジ ア 猛 暑 時 に お け る 地 表 面 温 度 の 高 頻 度 解 析*山 本 雄 平 (千 葉 大 学 CEReS),

市 井 和 仁 (千 葉 大 学 CEReS)

を熱拡散方程式とニュートンの冷却則に基づいて表しはじめに

2018 年の 7 月中旬から 8 月初旬にかけて、日本や朝たものである。これを図１のように各画素の LST 推定

鮮半島周辺は記録的な猛暑に見舞われた。この猛暑の値に最適化することで、日周期特性に応じたパラメー

形成要因や特徴に関しては、大気循環場の視点からタがフィッティング係数として推定される。本解析で様々な議論がなされている[1,2]。一方、猛暑時の陸面は、5 つのパラメータ（Tmax：日最高 LST、DTR：日較

環境（地表面温度や植生活性度）の把握は、都市の暑差、k：減衰定数、tm：Tmax に達した時刻、ts：地表面の熱環境や森林・農地の水ストレスなどの評価において冷却が始まる時刻）について調べた。

重要であるが、これを広域的に行った研究例はない。
本研究では、静止軌道衛星ひまわり 8 号を用いて、2018 年の猛暑時における地表面温度（Land Surface
Temperature: LST）を調べた。ひまわり 8 号は 10 分頻度
で晴天時の LST を推定可能であることから、LST の日周期に着目した解析を試みた。この解析を通して、猛暑時における LST アノマリの空間分布特性を明らかにするとともに、陸面環境解析におけるひまわり 8 号の高頻度性の特長を明らかにすることを目的とする。


使用データ



結果・考察

解析結果の一例として日較差（DTR）の空間分布を
図２に示す。DTR は地表面の熱慣性に対応して、沿岸域や植生域で低く、内陸域や植生の少ない地域（都市など）で高くなる傾向がみられた。
日本域における DTR
アノマリ（平年値からの差）の確率密度分布（図３）を見ると、都市ではピーク値が 0 付近であった一方で、森林と農地で+2℃以上のピーク値がみられた。植生域
における DTR の増大傾向は、植生の乾燥化による熱慣性の低下を示唆していると考えられる。

LST は、千葉大 CEReS より取得したひまわり 8 号幾何補正済データ[3]から Yamamoto et al. (2018)[4]の手法により推定した。また、植生活性度と土地被覆分布を把握するために VIIRS 植生指数データと MODIS 土地被覆データをそれぞれ使用した。解析領域は
120˚E–149˚E, 26˚N–46˚N とし、解析期間は VIIRS の植
生指数のコンポジット期間（16 日）に合わせて 2018
年 7 月 21 日から 8 月 5 日とした。


図２．DTR の空間分布。

解析手法
LST 推定は晴天時に限られており、雲が混入すると、ノイズや欠損が生じる。この問題を解消し、LST の日周期を表現するために Diurnal Temperature Cycle（DTC）
モデル[5]を利用した。DTC モデルは、LST の日周期

図３． DTR アノマリの確率密度分布。平年値は 2015 年
から 2019 年の同時期の LST 推定値から算出した。

参考文献

図１．ある画素のひまわり 8 号 LST 推定値（点）に DTC モデル（赤線）を適用した例。

[1] Shimpo, A., et al., 2019, SOLA, 15, 13–18.
[2] Imada, Y., 2019, SOLA, 15, 8–12.
[3] Yamamoto, Y., et al., 2020, Remote Sens., 12, 1372.
[4] Yamamoto, Y., et al., 2018, JMSJ., 96B, 59–76.
[5] Inamdar, K., et al., 2008, J. Geophys. Res., 113, D07107.

― 345 ―

SP3-04+(P4P, A4A)

雷を直接扱った数値モデルの現実事例への拡張*佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 ),1.

林 修 吾 (気 象 研 究 所 ),

はじめに

3.

橋 本 明 弘 (気 象 研 究 所 )結果と議論

雷は高度に電子化された現代社会において脅威であ

図１は事例 1, 3 の期間に数値モデルで計算された雷り，人間生活に大きな影響を与える．また気候変動に伴の空間分布と規格化した雷の頻度である．
SCALE-LT は

い将来は雷の頻度は増加することが見込まれているな

九州北部豪雨において高頻度で雷が観測されたこと，ど(Romps et al. 2014)，雷に関する社会的な関心は高く，

北海道で雷が発生しなかったという観測の傾向を定性

主に観測によって雷に関する研究が進められている．

的にではあるが再現しており，SCALE-LT が観測され一方，現代の気象学において重要な役割を果たしていた雷を再現できる可能性を示すことができた．

る数値モデルによる実験では，一部の例外 (Mansell et

発表では観測との定量的な比較を行うとともに，静al. 2005; Hayashi 2006 など) を除いては雷は扱われてい止衛星からの雷観測が実施された場合に，
SCALE-LT をない．その一つの原因が雷を扱うことによって生じる

はじめとした雷モデルと静止衛星の観測を組み合わせ

膨大な計算コストである．そこで，著者らは大型計算機てできる研究についてその展望を述べる．

で性能が出るように設計された SCALE (Nishizawa et al.
2015; Sato et al. 2015) を雷が扱えるように拡張し(SCALE-LT)，これまで理想実験による研究を進めてきた (Sato et al. 2019; Sato et al. 2020)．
しかしながら雷観測データとの比較やそれを用いた同化研究を進めるにあたっては現実事例への拡張が必要である．そこで本研究では SCALE-LT を現実事例に
図１：（左）事例 1，（右）事例 3 の計算期間全体で積

拡張し，その検証を行った．

算した雷頻度の水平分布（全体で 1 になるように規格2.

化されている）

モデルの拡張と実験設定

本研究で用いた気象モデルは雷コンポーネントを加えた SCALE-LT (Sato et al. 2019)であり，このモデルを参考文献

現実事例に拡張した．雷コンポーネントでは，ポアソン

Hayashi, 2006, SOLA, 2, 124–127, doi:10.2151/sola.2006-032.

方程を解くことで電場を計算するが，この計算を地形

Mansell et al., 2005, J. Geophys. Res., 110, D12101, doi:10.1029/2004JD005287.

に沿った座標系，マップファクターを考慮できるよう

Nishizawa et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8, 3393–3419, doi:10.5194/gmd-8-に拡張した．対象とした事例は 1:平成 29 年九州北部豪3393-2015.

雨，2:平成 30 年西日本豪雨，および 3:平成 30 年 2 月のRomps, et al., 2014, Science, 346, 851–854, doi:10.1126/science.1259100.

北海道である．1~3 の事例はそれぞれ，雷が高頻度で観Sato et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23, doi:10.1186/s40645-015-0053-6.

測された事例，豪雨は観測されたものの雷の頻度が低Sato et al., 2019, Prog. Earth Planet. Sci., 6, 62, doi:10.1186/s40645-019-0309-7.

かった事例，雷が全く観測されなかった事例に対応し，

謝辞

SCALE-LT が観測された雷の傾向を再現できるか検証

本研究は科研費基盤C(17K05659)，基盤B(20H04196)，北海道

した．初期・境界条件には MSM を用い，水平解像度

大学情報基盤センター次世代高性能計算機プログラム支援事

1km で表 1 に示す期間の計算を行なった．観測データ

業，寄付分野北海道気象予測技術分野（北海道気象予測技術

は LIDEN を用いた．

センター）の支援を受けて行われています．また本研究は，

表 1：対象とした事例の計算期間

文部科学省「富岳」成果創出加速プログラム「防災・減災に事例 1

2017/7/5 00UTC ~ 7/6 00UTC

資する新時代の大アンサンブル気象・大気環境予測」の一環

事例 2

2018/7/6 00UTC ~ 7/7 03 UTCとして実施したもので，一部はスーパーコンピュータ「富事例 32018/2/12 00UTC ~ 2/13 03 UTC岳」の資源提供を受け，実施しました．

― 346 ―

SP3-05+(P4P, A4A)

静止衛星による雷観測データ同化の観測システム
シミュレーション実験*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.

ミュレーション実験を行う。水平 2-km mesh とし、雲はじめに

数値天気予報の精度を向上させるためには、観測デー

微物理には Seiki and Nakajima (2014)を用いる。電荷分

タの同化によってより良い初期値を得ることが重要で離と中和過程には Takahashi (1978)と Fierro et al. (2013)ある。特に、気象レーダーによる観測は積乱雲の内部をそれぞれ用いる。

構造を詳細に捉えることが可能なため、同化による予Nature run には、warm bubble によって初期形成させ報精度の向上が数多く報告されている(e.g., Miyoshi et

たスーパーセルを用いる。GLM like な観測は、Natureal. 2016)。また、静止衛星搭載の赤外イメージャは、気run で予報された 5 分毎の放電数を鉛直積算し、8-km

象レーダーのない海上を含む広範囲を頻繁に観測してmesh の水平格子へ内挿することで作成した。初期アンおり、その赤外輝度温度観測を全天候で同化すること

サンブル摂動は、warm bubble の位置と強度に加え、基による予報精度の向上が近年報告されている(e.g.,

本場の風プロファイルに摂動を与えることで生成した。

Honda et al. 2018)。

アンサンブル数は 320 とした。本田ほか(2020 春季気象

これまであまり利用の進んでいない観測として、静学会)と同様に 5 分毎の気象レーダー疑似観測を作成し、止衛星による雷活動が挙げられる。例えば、GOES-R

5 サイクルのレーダー観測同化を行った結果を初期アシリーズに搭載された Geostationary Lightning Mapper

ンサンブルとし、GLM like な観測の同化ありとなしの(GLM, Goodman et al. 2013)は、北米大陸を含む広範囲に実験を行い比較した。

おける雷活動を 8-km 解像度で昼夜を問わず観測することができる。GLM like な雷観測の同化による予報の3.

結果

改善はいくつかの先行研究(Allen et al. 2016; Fierro et al.

図は、GLM like な観測同化ありとなし実験それぞれ2019)で示されているが、これらの研究では雷活動を陽について、解析アンサンブル平均からの 30 分予報のに予報するモデルを用いず、雷活動を霰体積等から診Nature run に対する鉛直流の RMSE を示している。

断する観測演算子を用いるか、あるいは雷活動から推GLM 同化あり実験の方がなし実験に比べて、鉛直流定した水蒸気量の同化を行っていた。しかし、これらの予報誤差が減少している。このほか、凝結生成物ののアプローチで用いる雷活動と大気場との関係性は雲分布についても改善がみられた(図略)。大会当日は、の発達段階や季節によって異なると想定され、事例ごより詳細な結果や考察も含めて発表する。

とのパラメタ調整が必要となるデメリットがある。
本研究では、陽に雷過程を予報する領域大気モデル
SCALE-RM(Nishizawa et al. 2015; Sato et al. 2016, 2019)
を用いたアンサンブルデータ同化システム
SCALE-LETKF(Lien et al. 2017)を用いる。雷過程が陽に予報されているため、流れ場に応じた共分散を用いて状態推定を行うことが出来る。本田ほか(2020 春季気象学会)は、雷観測と大気変数とのアンサンブル相関から
同化インパクトの可能性を調査した。本研究はさらに検討を進め、実際に GLM like な擬似雷観測の同化を行
図: GLM 同化あり(黒線)と同化あり(赤線)実験の 30 分

い、そのインパクトを調査する。

予報について計算した Nature run に対する鉛直流の
2.

RMSE(m/s)。

実験手法

本研究では、SCALE-LETKF による観測システムシ― 347 ―

SP3-06+(P4P, A4A)

衛星からの雷観測*牛 尾 知 雄 (大 阪 大 学 ), 佐 藤 陽 祐 ， 佐 藤 光 輝 (北 海 道 大 学 ),吉 田 良 (気 象 庁 )1. はじめに対流圏の大気が地表からの加熱により不安定な成層を成すとき，その不安定を解消するため積乱雲あるいは雷雨が発達する．一般的に雷雨は対流セルあるいは降水
セルの集合体で構成されており，そのライフサイクル中で，発達期のあられを主成分とする降水の形成に伴い雲内で電荷分離が進行し電荷が蓄積される．そして，大気の絶縁破壊強度を越えたとき放電という形態をとって，雲内の電荷が中和される．これを雷放電と呼び、以上を総称して雷放電現象と呼んでいる．本稿では，静止軌道上からの雷観測ミッションについて提案を行う．
2. 衛星からの雷観測の歴史
このような雷放電は我々に最も身近な自然現象の一つであるにもかかわらず，全地球規模での発生頻度や分布といった最も基本的な描像について，最近まで殆ど明らかになっていなかった．雷放電を観測することに特化した最初の衛星は，NASA・マーシャル宇宙飛行センターによる MicroLab-1 衛星に搭載された OTD (Optical Transient
Detector)や，熱帯降雨観測衛星(TRMM)に搭載された
LIS (Lightning Imaging Sensor)(Christian et al., 1989, 2003)
であり，宇宙からの光学観測が，雷放電観測に有効であることを実証した．これらの衛星観測によって得られた観測データ（例えば図１）から，雷放電は主に夏半球の陸上で発生し，その頻度は約 50 flashes/s という結果が得られている．これらの衛星による光学観測は，検出効率を90％近くにまで高めることに成功しており，検出手法としては十分成熟したものに近付いているといえる．
3. 衛星からの雷観測の意義
雷放電は，電荷分離強度を決定する対流強度と密接に関連していることから，放電頻度を観測することにより，大気循環・水 循環・エネルギー循環等を特徴付ける基
本パラメータ，例えば，対流性降水強度推定，対流/層状性降雨識別，降雨タイプ分類や雲氷量推定，潜熱加熱輸送等への評価指標となり得ることがわかっている．例えば，図２に示されるように，米国アラバマ州におけるドップ
ラーレーダとの同時観測により，上昇気流速度と雷放電頻度との間には密接な関係がある(Goodman et al., 1989)
ことが明らかになっている．
また，こうした雷放電頻度を気象モデルへ同化することによって，特に台風の強度予測などの精度を向上させることができること，また，竜巻のタッチダウンに先行して雲放電を含めて放電頻度が急激に増加すること等が明らかとなっており，こうした一連の雷放電情報の有用性から，
米国において地球静止軌道上からの雷観測ミッション（GLM）が提案され，2016 年に打ち上げられた．
4. 今後の展望
GLM に引き続き，欧州や中国でも運用が予定されており，今後，静止軌道上からの雷観測は世界的な標準となっていくものと思われる．こうした状況に鑑みて，日本におけるミッションの提案としたい．

図１ TRMM/LIS による雷放電分布（1998 年から 2006
年 2 月までの観測）

図 2 ドップラーレーダおよび放電頻度観測による積乱
雲の盛衰にともなう変化
参考文献
Christian, H. J., R. J. Blakeslee, and S. J. Goodman, The
detection of lightning from geostationary orbit, J.
Geophys. Res., 94(D11), 13329-13337, 1989
Christian, H.J., R.J. Blakeskee, D.J. Boccippio, W.L. Boeck,
D.E. Buechler, K.T. Driscoll, S.J. Goodman, J.M. Hall,
W.J. Koshak, D.M. Mach, and M.F. Stewart, Global
frequency and distribution of lightning as observed fromspace by the Optical Transient Detector, J. Geophys.
Res., 4005, doi: 10.1029/ 2002JD002347, 2003.
Goodman, S. J., D. E. Buechler, P. D. Wright, and W. D. Rust.
Lightning and precipitation history of a microburst
producing storm, Geophys. Res. Lett., 15, 1185-1188,
1988― 348 ―

SP3-07+(P4P, A4A)

数値予報データ同化における静止衛星観測の利用
岡本幸三 1、大和田浩美 2、藤田匡 1、岡部いづみ 1
1:気象研究所、2:気象庁
1. はじめに
静止気象衛星による観測は、高頻度・広域という特性を持ち、現業的・国際的に堅牢な観測体制が構築されてきたため、古くから数値予報
データ同化に用いられてきた。今日の数値予報センターにおいても、重要な観測データとして利用されている。様々な技術的困難によりこれまでその利用は限定的であったが、データ同化
技術や予報モデルの高度化により、更なる利用が進みつつある。将来に目を向けると、ひまわ
り 8・9 号の後継衛星に搭載されるセンサーとして、気温・水蒸気の鉛直分布情報の観測を可能 と す る ハ イ パ ー ス ペ ク ト ル 赤 外 サウ ン ダ（HSS）の検討も進められており、その有効な利用に向けた開発や調査が行われている。本発
表では、現在の静止気象衛星の利用と課題、そして将来の静止気象衛星搭載 HSS（GeoHSS）に向けた検討や、低軌道衛星との補完的な利用について紹介する。

テムを用いて、数値予報精度への影響（インパクト）を調査するための観測システムシミュレーション実験（OSSE）を実施した（Okamoto
et al. 2020, sola）。近年日本に大きな災害をもたらしたいくつかの事例を対象としたところ、大規模な気温や風の予測場を改善し、豪雨予測や台風進路予測精度を向上させることが分かった（図１）。一方で、OSSE に用いた疑似観測やシステムの分解能に起因すると考えられる、
豪雨予測の限界も見られたため、更なる調査が必要である。
GeoHSS や静止気象衛星によるイメージャ
は、高頻度・広域な観測が可能だが、鉛直解像
度は低軌道衛星に搭載される雲・降水レーダー
や雲・エーロゾル・風ライダーに劣り、また雲
頂以下の観測は限定的である。一方低軌道衛星
搭載レーダー・ライダーは、静止衛星観測と比
べると、頻度や観測領域が限定される。このよ
うな両者の長所短所を考慮した処理を行うことにより、単純に両者を独立に同化するよりも大きなインパクトが得られるであろう。例えば、低軌道衛星搭載ドップラー風ライダー（DWL）
によって得られる風の鉛直分布は、AMV と比べ算出域は大幅に限られるが、風の鉛直分布を観測できることに加え、AMV が不得意とする
下層や晴天域での算出や、AMV 割当高度の高精度化にも寄与することが期待される。

2. 静止気象衛星の同化の現状と課題
数値予報センターにおける静止気象衛星の観測は、雲の移動を風情報に翻訳した大気追跡風（AMV）と、晴天域の輝度温度（CSR）として同化されている。これらは数値予報精度の維持・改善に大きな寄与を持つものの、今日の静止気象衛星がもつ高頻度・多バンド観測情報の一部しか活用できていない。一方研究分野では、
高頻度な観測情報の活用、雲域も含む全天候域
謝辞：本研究は、JSPS 科研費 19H01973 の支援を受けたものです。
で輝度温度の同化、可視反射率データを直接同化する研究などが進展している。たとえば、
Honda et al. （2018, MWR）は、全天候輝度
温度（ASR）を 10 分ごとに同化することにより、台風の急発達の予測に成功している。また
Okamoto et al. （2019, QJRMS）は、CSR 同化と比べ ASR 同化は、同化可能な観測情報が定常的・一様に得られるため、安定的な豪雨予測が可能となることを領域同化システムを用いて示した。また全球同化システムにおいても、ASR 同化の開発・検証を行っている。
3. 将来の静止気象衛星への期待
ひまわり後継衛星の GeoHSS の検討に向けた取り組みの一つとして、GeoHSS 観測データを疑似的に作成し、全球・領域データ同化シス

図 1：GeoHSS を同化した場合の、(a)気温と(b)東西風速の 48 時間予測誤差の減少率（％）の全球
東西平均。正値は GeoHSS 同化により予測が改善したことを表す。平成 30 年 7 月豪雨を対象とした、2018 年 6 月 15 日～7 月 8 日の同化サイクルから計算。

― 349 ―

SP3-08+(P4P, A4A)

ひまわり後 継 衛 星 の GeoHSS によるメソ数 値 予 報 へのインパクト調 査*藤 田 匡 1, 岡 本 幸 三 1, 瀬 古 弘 1, 大 塚 道 子 2, 大 和 田 浩 美 3
1 気 象 研 究 所 、2 気 象 大 学 校 、3 気 象 庁 観 測 部
１．はじめにる検証でも、予測の改善が見られ、特に、疑似観測を同化
現在、気象業務支援のため運用されている静止気象衛
していない風についても改善が見られた（図 1）。これらは星ひまわり 8 号、9 号は、高機能の可視赤外放射計による同化サイクル、予測を通じて気象場の全体的が改善する
高頻度・高分解能の観測を行い、実況監視や気象予測支ことを示している。GeoHSS 同化による降水検証でのイン援で大きな役割を果たしている。気象庁では、ひまわり 8
パクトは、主に予報後半でスレットスコアが向上しており、
号・9 号の後継の静止気象衛星において、搭載測器のさら予測のリードタイムをのばす傾向が見られた（図 2 黒実線
なる拡充を検討しており、これに向けて、観測システムシミ
楕円）。
ュレーション実験（OSSE）を実施し、全球、及び、メソ数値
平成 30 年西日本豪雨事例では、大規模な降水帯の中予報へのハイパースペクトル赤外サウンダ（GeoHSS）にで発生した低圧部通過に伴う下層暖湿気流入の強まり、まよるインパクトを調査した（[1-4]）。本稿では、メソ数値予報
た、上層トラフの深まりの予測改善により、中国地方での降に関する OSSE の結果について報告する。
水の強化の表現が向上した（[1,4]、図略）。平成29 年7 月
２．OSSE によるインパクト調査
九州北部豪雨では、上層の寒気（図 3）、下層の暖湿気流入（図略）といった、スケールの大きな環境場が実況直近
本 OSSE では、気象庁のシステムとの独立性が高く、かの初期値で表現されており、さらに GeoHSSの同化によっつ、高精度の場として、ECMWF の再解析 ERA5 を疑似て、より早い初期値の予測から表現が改善する傾向が見ら真値場として用い、これに基づいて GeoHSS の疑似観測れた。降水予測については GeoHSS の同化では、九州北を生成する[1,2]。また、メソ OSSE では、輝度温度やリトリ
部地方でより強い降水帯が表現される傾向が見られた（図ーブ量への変換は評価の対象とせず、GeoHSS によって得られる大気の状態を代表するものとして、ERA5 の気温、 4）。一方、GeoHSS を同化しても局地的な降水集中の位
置、強度や持続、及び、線状降水帯に伴って九州北部地及び相対湿度の鉛直プロファイルを擬似観測として用いる方に形成・維持された温度傾度帯など、小さいスケールの[1,2,4]。なお、雲による影響を考慮し、ERA5 で見積もっ現象については、実況直近の初期値、予測値でも表現さた雲頂より上層のみの疑似観測を使用する。
れていなかった。小さいスケールの現象の予測について
2020 年 3 月まで気象庁現業メソ数値予報で用いられていた JNoVA 4D-Var [5]により、GeoHSS 疑似観測を他のは、観測データ、同化システム、予報モデルの分解能によ実観測とともに同化し、インパクトを評価した。
る限界なども関連するとみられ、調査は今後の課題であ
３．実験の結果る。
平成 30 年西日本豪雨事例[1,4]と平成 29 年 7 月九州北謝辞
部豪雨事例について、メソ OSSE を実施した。それぞれ本研究では気象庁予報部数値予報課が開発したメソ数
2018 年の 2017 年に両年について 7 月 1～7 日の期間デ
値予報システムの数値解析予報実験システムを用いた。
ータ同化サイクルを行い、7 月 2～7 日を初期値する予報
参考文献
結果により評価を行った。
[1] Okamoto et al., 2020, SOLA, to be published.
統計検証においては、GeoHSS 疑似観測による同化サ[2] 岡本ほか, 2019, 気象学会春季大会, C162.
イクルを通じた効果により、疑似観測を直接同化していな[3] 大和田ほか, 2019, 気象学会春季大会, C163.
い雲頂より下も含め、解析及び予測場が ERA5 に近づく
[4] 藤田ほか, 2019, 気象学会秋季大会, A153.
効果が見られた（図略）。また、高層観測（実観測）に対す[5] Honda et al., 2005, QJRMS, 131, 3465-3475.

図 3: 2017 年 7 月 5 日 06UTC を対象とする 400hPa の気温予測値。
7 月 4 日 06UTC 初期値の FT=24 を示す。(a) GeoHSS あり、(b)GeoHSS なし。

図 1: 対高層観測 RMSE の
CNT からの変化率。2017 年と 2018 年の 7 月 1 日 00UTC
初期値～7 月 7 日 21UTC 初
期値（96 初期値）
。 (a) T, (b)U。枠付きの大きい記号は、
改善/悪化が有意である場合を示す。青が改善。

図 2: 対解析雨量スレットスコアのGeoHSS あり無しの差。20km 検証格子平均 3 時間積算降水量検証。
(a)2018 年、(b)2017 年の 7 月 1 日
00UTC 初期値～7 月 7 日 21UTC 初期 図 4: 2017 年 7 月 5 日 06UTC の前 3 時間積算降水量。(a) 解値。縦軸:閾値、横軸:予報時間。赤が 析雨量、(b)GeoHSS あり 5 日 00UTC 初期値の FT=6 を示す。
(c)GeoHSS なしについての(b)と同様の図。
改善。

― 350 ―

SP3-09+(P4P, A4A)

アジア大気組成観測静止衛星：第二幕を見据えて*金 谷 有 剛 ，Prabir Patra, 関 谷 高 志 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 谷 本 浩 志 (国 立 環 境 研 究 所 ),笠 井 康 子 (情 報 通 信 研 究 機 構 ), 日 本 大 気 化 学 会 大 気 環 境 衛 星 検 討 委 員 会
1.

合わせ，効率化する．アジア大気汚染の紫外可視セン

はじめに

アジア地域では工業だけでなく食糧生産などでも大サによる観測では，共存するエアロゾルによる光攪乱

規模化が進み，CO2 や大気汚染物質等に関し，今や世効果がガス濃度導出に及ぼす影響を適切に考慮する必界最大の排出地域となっている．二次的な大気化学過要があると考えている．そのため，地上 MAX-DOAS

程を経て生じるオゾン(O3)や PM2.5 は，世界で年間数百や Pandora 分光計によるリモート観測でアルゴリズム

万人もの早期死亡，2.6 兆ドルの経済的損失を引き起こ評価検証を重点化するとともに，気象衛星「ひまわり」

すともいわれる．またそれらは，短寿命気候強制力因によるエアロゾル情報も活用する計画である．こうし

子 SLCF としての作用を持つため，
気候変動面でも CO2た定量性の向上は，データ同化解析における排出定量等の GHG と合わせて注視すべき対象となっている．気化やオゾン化学理解の向上のために必須である．欧州

温上昇 2 度以下を目標とするパリ協定や SDGs の達成

からは Sentinel-4 (2023 年)，米国からは TEMPO(2022に向け，GHG, SLCF の収支理解向上と合理的な削減は年)も打ち上がり，方法論も共通化されるなど，調和の喫緊の課題となっており，IPCC 第 6 次評価報告書でもとれた全球静止衛星観測の時代が到来する．

大きく取り上げられている．その際，排出―大気中濃度―気候/健康インパクトを結ぶ非線形的な関係を，鍵3.

静止衛星観測「第二幕」で目指すべきこととなる数十種の化学種について，生態系や化学反応が

しかしながらこの第一幕で計測対象となる化学種に関与する収支の側面も含め定量的に明らかにすることは限りがある．欧州の Sentinel-4 では赤外サウンダによが大気化学分野の大きな課題である．近年，そうした

る CO 観測，米国 GeoCarb(2022)では赤外分光計による目的の達成へ向けて，「周回軌道衛星」から得られるよCO2 計測などが計画されているが，アジアでの計画はうになった二酸化窒素(NO2), O3, ホルムアルデヒド

存在していない．これらを我が国が狙ってゆくのも一(HCHO), 一酸化炭素(CO), CO2, メタン(CH4), 二酸化

つの方策ではないだろうか．こうしたギャップ分析を

硫黄(SO2)，アンモニア(NH3)など多くの化学種の全球面

もとに，今後進むべき第二幕の方向性を論じたい．xCO2分布やそれらの長期変化傾向の情報が活用されている．

日内変動の振幅は日々変動より大きいことに着目し，世界的なコロナウィルス蔓延に伴う経済活動の大幅なアジア地域の植生 CO2 吸収に関する知見獲得を目指す

低下の指標としてもメディアに大きく取り上げられ社

ことや，xCH4 の静止衛星観測計画もアジアで空白であ会の注目を浴びた．しかしながら，光化学反応や光合ることから，湿地等からの排出量推計精度向上を狙う

成，排出を駆動する人間活動サイクルにおいて本質的ことも有意義である．CO を対象に加えることにより，である「日内変動」には目をつぶったままであった．

NO2, O3, HCHO などと合わせ対流圏の酸化力を規定す
る OH ラジカルの全球推定精度が格段に向上するだろ2.

う．第一幕で進む NO2 計測も，空間解像度 8km 四方程静止衛星からの大気組成観測：第一幕

2020 年 2 月，
「日内変動」計測を実現する静止軌道衛度のものであり，個別排出源の識別や非線形オゾン化

星からの大気汚染ガス観測の扉を開いたのは韓国であ学の解像に適した 1km 四方観測を狙ってゆく案もある．

る．GEMS センサから，東・東南・南アジアの NO2 大

光化学オキシダント（オゾン）生成の制限因子を規定

気汚染等に関し，排出日変化やそのインパクトを計測する VOC/NOx 比の知見提供は重要な環境政策貢献にするものである．我々は地上検証などから参入し，デなる．さらには，GHG, SLCF の多化学種同時・日変化

ータ同化解析などへ向け深く関わってゆく計画であり，観測と解析により，部門別の排出量推計精度を向上さその研究開発活動をまず紹介する．その際，日本のせ，エビデンス提供を通じて，パリ協定の達成を目指

GOSAT-GW 衛星（周回軌道）にて大規模発生源の把握した排出管理や合理的な削減目標作りを支援することの目的で導入される NO2 観測のための研究開発と重ねも重要な使命である．

― 351 ―

専門分科会４「気象情報高度化時代の「わかる」工夫」

SP4-01(P1P)

防災に関する気象情報を一般市民に「分かってもらう」ための取り組み
上田博康（日本気象予報士会関西支部）、楠田雅紀（日本気象予報士会関西支部）
１ はじめにまた、日本赤十字社大阪府支部青少年・ボラ（一社）日本気象予報士会は気象庁と連携しンティア課と連携し、被災者支援活動を行うボて、地域からの依頼に基づき防災普及啓発を目

ランティアが参加する自主勉強会との合同開的として出前講座を行なう「防災プロジェクト」 催を行った。ここでは、災害発生時に一般市民
を 2012 年度から全国で実施してきた。関西支の声を聴いて作業を行う立場の人々と気象予部においては、大阪管区気象台と 2012 年度よ報士が対応の立場で意見交換を行い、気象情報

り取り組んでおり現在に到る。

が活用できていない現状を知ることができた。

2019 年 4 月には、出前講座の実施体制の充

気象情報のユーザーと積極的に接点を作り実を目指して、関西支部内の有志会員からなる

出して、気象情報の問題点を気象予報士自らが防災部会を立上げ、運営の組織化を行った。

「分かろうとする」姿勢は有用と感じている。

防災に関わる気象情報は年々高度化しているが、内容が一般市民に理解されなければ、命３

防災出前講座とそれに先立つ事前準備を守る行動には結びつかない。気象情報が一般2019 年度においては、大阪管区気象台の講師

市民に認知されていない現状をいかに改善す

派遣要請 5 件、一般市民等からの直接の講演依るかという課題の改善に向けての取り組みに

頼 6 件、併せて 11 件の出前講座を実施した。

ついて紹介する。

最近では、小学校区単位の自主防災組織や福祉活動団体からの講演依頼が増える傾向にあ

２ 防災勉強会の取り組みる。地元固有の気象現象や被災特性に関心が高

現状の問題は、防災に関する気象情報の専門

く、防災気象情報を「分かりたい」という一般

用語が一般市民にとっては複雑すぎて、正確な市民のニーズは強まっていると感じている。

理解が期待できないことにあると考える。

そこで、地元市役所等の危機管理部局に適宜

そこで防災部会では、避難勧告ガイドライン

取材したり、ハザードマップを入手して現地調勉強会を月一度の頻度で実施し、各種災害が発査を行ったりして、行政が既に住民向けに整備生し得る危険度分布などをはじめとする防災している防災ツールを活用して、災害をイメー

気象情報の入手・活用方法の習得に努めた。

ジさせる工夫を行った。受講者の反応もよく、その内容は、2019 年 2 月から 3 月にかけて
気象庁で自治体職員支援を行う気象防災アド
バイザー育成の目的に実施された「気象アドバ
イザー研修」の教材を用いて、主として気象予報士向けに展開したものである。

視覚、聴覚に訴える教材を準備して関心を引くという手法は効果的だと認識している。
４

今後の普及啓発について

今後も、さまざまな関係者の意見も拝聴しな

勉強会の特徴としては、「防災に関心のある

がら、気象情報が一般市民に「分かってもらう」

一般市民」も参加いただき、一般の方から見て、ための手法を習得し、その成果を社会全体に還「気象防災情報のどこがわからないのか」を指元するとともに、気象情報や防災情報の発信者

摘できるように工夫したことである。

へとの認識共有に努めていきたい。

― 353 ―

SP4-02(P1P)

気象データを用いたウグイス初鳴日予報の試み*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）                           

はじめに

ビッグデータとしての気象データには様々な応用が

気温は各地点ごとに ～ 年の過去  年間の観あり、生物の行動の予測や解析[1] も例外ではない。気測日のデータから誤差が最小となる最適値を求めた

象庁では長年に亘り生物季節観測が行われまた 



解析結果

年まで桜の開花予想が発表されて来たこのような生求めた有効積算気温から各地点ごとに毎年のウグイ

物の予測を行うに当たってはしばしば有効積算気温

ス初鳴日を予測し観測日との相関を取ったのが図  でという概念が用いられる[2] [3]これは植物に限らず

ある相関係数が  と高くウグイスの初鳴きも桜

モンシロチョウの羽化など昆虫にも適用され恐らくの開花やモンシロチョウの羽化と同様有効積算気温は生物一般の生理反応に共通の機序と考えられる。本で予測できることが分かった。

報告では、鳥類であるウグイスの初鳴きに対してもこの有効積算気温を用いることが可能か気象庁の気温データとバードリサーチで収集したウグイス初鳴日の観測データを用いて解析を試みた


解析手法

観測データ（ 件）の地点は個々別々であり解析
ではある程度のデータを同一地点にまとめた気象庁

の気温データを用いるため最も近いアメダスごとに

図2 観測と予測の相関  図3 観測と予測の差異分布

まとめることもできたがそれでは 地点のデータ数が



考察

不足するため生物季節観測を行う気象台（南西諸島を

図  の観測日と予測日の差異分布から観測日は予測除く  地点）ごとにまとめその中でデータ数が  件

日を中心にほぼ対数正規分布しており予測日はその以上の  地点のデータ（全体の に当たる  件）

中央値に近いそこで事前に予報を出すためにここでを用いて解析を行ったまた予備解析として積算気は  日前予報として観測日を  日遡らせて同様の解

温や月平均気温と観測日の相関を取り有効積算気温

析を行い 年の東京の気温を用いて 日前予報をとの相関が高いことを確認した（図 ）

算出した 年の実際の東京での観測日（ 件）との比較を累積で図  に示す。最後の  ヶ月で気温が高めに推移しやや早い初鳴きとなったが 日前予報、
中央値予報（予測日）共に実用化の可能性が得られた。


図 1 ウグイス初鳴きの観測日と各種気温の相関


有効積算気温

有効積算気温で生物現象を予測するためには例え  

気温 7D を各地点で予め算出しておく必要がある


図 4 2020 年の東京での観測と予測ば以下の式の積算開始日 GV や積算零点 7R有効積算

参考文献[1]太田佳似,2019,HYSPLIT を用いた迷行鳥類の気象要       GR     7D ∑（7G N ‐7R）

因解析, 日本気象学会秋季大会,159[2]中村寛志他,2008,オオルリシジミ蛹の飼育温度と羽        N GV

 7D有効積算気温 7G日平均気温 7R積算零点

化日,成虫の蔵卵数・前翅長との関係および羽化に要 GV積算開始日  GR観測日

する蛹期の有効積算温度について,Bull. Shinshu Univ.

南西諸島を除く日本全国でウグイスの初鳴きは  月～ 月に観測されるため今回の試みでは積算開始日を 月  日とした一方積算零点と観測日の有効積算AFC No.6,45-50[3]植田睦之,2014,温度ロガーを用いたヤマガラの繁殖時期のモニタリング, Bird Research 10,F21-F25― 354 ―

SP4-03(P1P)
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
高野 哲夫 （ （一社） 日本気象予報士会 ）1.諸言

1

東北・北陸地方の日本海側の地域において，冬季の雪情報に対する関心は高い．また，近年は気象情報を扱う人工知能技術の開発や活用も進んでいる．
筆者はこれまで，ニューラルネットワークの数理を用いて山形県および新潟県の冬季降水域の解析を試みてきた（高野 2016，2018）．続く高野（2020）では，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）とする解析手法を検討した．本研究では引き続きニューロ・モデルを試作し，予測実験を試みた．
本研究で使用する GSM 地上の格子点は，山形県域に対応する東西方向 4×南北方向 7 の計 28 格子点である．各
格子点において地上気温および降水量の予報値から生成される推定降雪量を入力変数とした．この推定降雪量は次式で定義される雪水比 r(T)を用いて計算した．ここで，Tは地上気温（℃），α は気温シフトである（第１図）．
𝑟𝑟(𝑇𝑇) = 1⁄{1 + 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒(𝑇𝑇 + 𝛼𝛼)}𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖 =α=+0.5

0.5

0
0.0

5.0
T (℃)

第１図 推定降雪量を求めるための雪水比モデル
T：地上気温(℃)，α：気温シフト(℃)，r(T)：雪水比
ニューラルネットワーク

推定降雪量

入力層

第２図にニューロ・モデルの構造を示す．ニューロ・モ
デルは３層構造であり，ユニット数は，入力層 28，中間層 14，出力層 14 である．GSM の 28 格子点における推定降雪量を入力変数とし，山形県内 14 地点における 12
時間降雪量の観測値（18 時～6 時）を出力変数とした．
機械学習は誤差逆伝播法に基づき，178 件の訓練パターン
を 10 万回反復するものとした．この訓練パターンは 2016～2018 年の各 1～2 月の予報値・観測値を基に生成した．
また，ニューロ・モデルの内部では，パラメータの値は全て 0 から 1 の任意の実数として処理される．このため，
高野（2020）と同様に，入力変数 xin は内部入力値 sin に変換し，内部出力値 sout は出力変数 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した．

α=-0.5α=0.0-5.02.ニューロ・モデルの構造と学習

r(t)

sin_1

xin_1

xin_i

xin_28中間層

12h 降雪量

出力層

sout_1

sin_i

sout_jsin_28sout_14xout_1

xout_jxout_14（※0～1 で内部処理）
変

換

（※0～

逆変換

第２図 ニューロ・モデルの構造
xin：推定降雪量(cm)，sin：内部入力値(0～1)
xout：12h 降雪量(cm)，sout：内部出力値(0～1)

1 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑚𝑚𝑖𝑖𝑖𝑖
1
(
)+
4
2
𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖𝑥𝑥𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 = (𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 − 2𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ) + 4𝜎𝜎𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ∙ 𝑠𝑠𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜

ここで，x は降雪量，m と σ は各々降雪量の平均値と標準偏差，添字の in は入力側，out は出力側を示す．

3.ニューロ・モデルの計算結果

上記のニューロ・モデルを用いて，2019 年 1～2 月（59日間）について予測実験を試みた．結果の一例を第 3 図に示す．極大域の分布の特徴は概ね一致している．しかし，全体を通して過大・過小に予測されるケースも散見された．
今後も引き続き，検討が必要である．

4. 参考文献
高野哲夫，2016：ニューラルネットワークを用いた山形
県内の冬季降水域・気温分布の解析．日本気象学会 2016年度春季大会講演予稿集 P406．
高野哲夫，2018: ニューラルネットワークを用いた新潟県内の冬季降水域の解析. 日本気象学会 2018 年度秋季大会講演予稿集, D461.
高野哲夫，2020：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．

第３図 予測と実況の一例（12 時間降雪量）
左：予測，右：実況，○：降雪量 10cm 以上の地点(対象：2019 年 1 月 28 日 18 時～29 日 06 時，α=+0.5℃)― 355 ―

SP4-04(P1P)

関東降雪時における気温分布の特徴－雨雪判別の記録とアメダス観測の比較より－
中山秀晃・大門禎広（日本気象予報士会）
１．はじめに関東地方の雪に関する気象・防災情報は，改善がみられるものの，未だ信頼性の高い雨雪判別予報や積雪予報を提供するまでに至ってはいない。関東地方における雪の観測
地点は少なく、「気温上昇で溶ける」「圧密などで変質する」という雪の性質上、降雪状況の把握を困難にする。観測体制の充実と降雪事例の集積が求められる。
気象観測を補う方法として、Web 上の降雪情報を活用した関東地方の雨雪判別及び積雪情報の記録を 2008-09 年から実施している。また 2017-18 年の冬から、防災科学技術研究所の気象情報収集システムである「ふるリポ！」による観測情報の記録を従来のデータに追加した。
今回は，10 年にわたる雨雪判別の記録とアメダスデー
タを使った気温分布の比較検証から，関東地方降雪時における低温域の発達に特徴的な型があることが明らかになったので報告する．なお、風向風速についても同様の比較検証を行っているが、今回は気温分布を中心に報告したい。
２．対象とした雨雪観測とアメダスデータ対象とした雨雪事例は，2011 年～2020 年の 10 年間の観測である。WebGIS を活用した雨雪判別記録は、3 時間毎に一枚の図を作成し時間変化を捉えているが、それに対応した時刻のアメダス気温および風向風速の分布図を 1 時間毎に作成し、主に平野部における降雪の降り始めや、降雪
域の拡大時における低温域の変化に注目して特徴的な型（顕著事例）を抽出した。
３．特徴的な低温域の発達と降雪域の拡大について先行研究では、関東平野における降雪開始前後の下層低温化について、「寒気移流」と「降水の相変化に伴う冷却」が注目されている。この二つのプロセスを念頭に、対象事
例におけるアメダス低温域の変化と対応する降雪域の変化を比較検証した結果、以下の顕著事例が抽出された。
①関東北東部から南方向への寒気移流により降雪域が拡大する事例②関東西部から東方向への低温域の拡大により降雪域が拡大する事例③低温域が局地的に発生し降雪域が拡大する事例④上記の①と②が同時並行的に発生し群馬県南東部に相対的な暖域が形成される事例⑤その他の事例（低温域の拡大が顕著でない事例など）
なお、上記①～④の事例は、一回の降水イベントで複数回にわたり発生する場合がある。また、図１～３は、上記②に該当し、時間経過とともに低温域が南東方向に拡大し、房総半島南部まで降雪域が広がった事例である。
☆参考文献：
中山秀晃,2019: 関東地方における降雪分布－WebGIS を活用した雨雪判別と積雪深の記録－ 日本気象学会秋季大会予稿集 B301

☆関東西部から低温域が拡大した事例（１図～３図）

１図：2020 年 1 月 18 日 6:00 のアメダス図

２図：2020 年 1 月 18 日 13:00 のアメダス図(凡例は 1 図に同じ)

３図：2020 年 1 月 18 日 12:00-15:00 の雨雪判別図― 356 ―

SP4-05(P1P)

2 週間気温予報の利用法を考える
内山 常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに2 週間気温予報が発表されるようになって 1 年が経過した．その東京の予報結果と実況を比較し，この気象情報の利用法を考え
る．

250

250

200

200

150

150

２．実況値と予報値の差

100

100

日々の気温が平年値から大きく外れることはまれであり，その50

第 1 予測値は平年値である．その気温が平年値から大きく外れる

050
0 1 2 3 4 5ことが予測され，その予測通りになれば，その予報の価値は高い．
この 1 年間（2019 年 7 月から 2020 年 6 月）の東京の気温で，平年値から大きく外れた事例について調べた．

最低気温

最高気温

0

0 1 2 3 4 5

図 1 2 週目の予報値の変動幅（℃）別年間度数分布
実況値の 5 日間平均を計算し，同様のグラフを作ると，図 2 が実況値が平年を大きく下回った例を表１に示す．

得られる．

表１ 最高気温が平年を大きく下回った事例の予報値
年月日

実況との比較
平年値

11 日前

2020/5/21(木)

-8.5

-8.2

-6.2

-2.2

2020/4/13(月)

-8.4

-7.9

-3.9

-4.9

2020/4/20(月)

-8.3

-7.6

-6.6

-1.6

2020/5/20(水)

-7.8

-8.6

-7.6

-9

2020/3/29(日)

-7.4

-9.3

-9.3

0.7

6 日前

前日

150

150

100

100

50

50

0

3 月２９日は東京で降雪があったが，7 日前まではかなり高い気

012345678

0012345678

図２ 実況値の 5 日間平均の変動幅（℃）別年間度数分布
一方，実況値の 5 日間の変動幅について同様のグラフを作ると図温を予報していた．

3 が得られ，実際の変動幅が予報値よりはるかに幅が広いことが分

表２ 最高気温が平年を大きく上回った事例の予報値
年月日

最低気温

最高気温

かる．

実況との比較
平年値

11 日前

6 日前

2020/3/28(土)

9.7

8.6

2.6

6.6

2020/1/29(水)

9.2

8.6

7.6

1.6

2020/3/11(水)

8.5

5.4

2.4

1.4

2020/1/30(木)

8.1

7.5

7.5

1.5

2020/3/27(金)

8

4.8

0.8

3.8

最高気温

前日

100

60

80
60
40

20
0

することは難しい．最適気温でも同様の結果だった．

20
0 3 6 9 1215

0

0 4 8 12

図３ 実況値の 5 日間の変動幅（℃）別年間度数分布

６．考察

３．5 日平均値の価値
2 週間気温予報の 2 週目の 5 日間の予報値は，5 日平均値である．そのため値の変動は少ない．図 1 に最高気温と最低気温の 5日間の値の変動幅のグラフを示す．

8040

平年値から大きく外れる気温を 2 週間前から小さい誤差で予測

最低気温

2 週間気温予報の 1 年間の予報実績を調べた結果，ほとんど価値のないデータの羅列と思われたが，中にはよい結果も含まれているので，それについても紹介する．

― 357 ―

2020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  平松 信昭  堀之内 武
三好 建正  渡部 雅浩 
委員 石戸谷重之 〇石元 裕史 〇伊藤 純至 〇宇野 史睦小山  亮  日下 博幸  楠  研一 〇工藤  玲
 澤田 洋平  清水  厚  出牛  真  那須野智江
 西本 秀祐  西森 基貴 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

2020年 9月日 発行
編集兼発行者  公益社団 法人 日 本 気象 学会
  東京都千代田区大手町 1-3-4 気象庁内3')制作  株 式会社 イン プレ ッソ東京都文京区関口1-34-9アネックス早稲田1F
ISSN 2435-3299 （オンライン）
ISSN 2435-3280 （冊子版）
