2019年度秋季大会講演予稿集

会 期 ： 2019年 10月 28日 (月 )〜 10月 31日 (木 )会 場 ： 福 岡 国際 会 議 場（福 岡市 博 多区 石 城 町 2-1）

116

2019年 10月

日

本

気

象

学

会

http://www.newtech.co.jp
academic@newtech.co.jp

日本気象学会 2019 年度秋季大会
出展・リクルートブース開設・協賛企業・団体等一覧
今大会の開催にあたり，以下の企業・団体からご出展・リクルートブースご開設・ご協賛を頂きました（2019年8月22日現在；50 音順）．厚く御礼申し上げます．

株式会社朝倉書店
株式会社ANEOS
英弘精機株式会社*
株式会社気象工学研究所+
株式会社熊本放送
サイバネットシステム株式会社*
シュプリンガー・ジャパン株式会社*
株式会社東京久栄+
日本海洋事業株式会社+
一般財団法人 日本気象協会*+
一般社団法人日本損害保険協会*
株式会社ニューテック*
株式会社プリード（五十音順）*は会場内に併設されるブースにて展示を行う予定の企業・団体です．
+は会場内に併設されるリクルートブースを設ける予定の企業・団体です．

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日本気象学会 2019 年度秋季大会

日本気象学会 2019 年度秋季大会
会期：2019 年 10 月 28 日（月）～10 月 31 日（木）会場：福岡国際会議場〒812-0032 福岡県福岡市博多区石城町2-1 https://www.marinemesse.or.jp/congress/
大会実行委員会担当機関：福岡管区気象台，九州大学，福岡大学
大会委員長：倉内 利浩（福岡管区気象台長）
当日の会場への連絡先：大会実行委員会事務局（福岡国際会議場4階小会議室407)
福岡国際会議場（代表TEL :092-262-4111)➣会場への主な経路〇航空機（福岡空港）利用の場合
福岡空港＜地下鉄 6 分 260 円＞博多＜バス 12分 240 円＞会場
〇JR･新幹線（博多駅）･高速バス（博多バスターミナル）利用の場合
博多駅前＜バス 12 分 240 円またはタクシー10
分 1,000 円程度＞会場〇西鉄（福岡天神駅）･高速バス（福岡天神バス
ターミナル）利用の場合
天神＜バス 12 分 190 円またはタクシー6 分 800円程度＞会場〇（参考）地下鉄呉服町駅＜徒歩約 15 分＞会場
➣交通機関利用にあたっての留意事項〇会場最寄りの降車バス停は路線によって異なり，博多駅方面からは国際会議場･サンパレス
前または国際センター･サンパレス前，天神方
面からは国際会議場･サンパレス前または石城町になります．
〇会場は福岡国際会議場です．福岡国際センター
ではありませんのでご注意ください（特に国際センター･サンパレス前で下車の場合）．
〇バス，電車いずれも SUICA などの交通系 IC カードが利用できます．
〇各図の中でバス停に示した数字は行き先番号
です．同じルートでも行きと帰りで番号が異なることがあります．
〇BRT は黄色い大型の連接バスです．
〇会場から博多駅方面は石城町バス停まで（約200m）歩くと乗車機会が増えます．

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日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会会場（福岡国際会議場）と懇親会場（福岡サンパレスホテル）の位置関係―3―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会行事予定
A 会場：（4 階）中会議室 411+412 号室
B 会場：（4 階）中会議室 413+414 号室
C 会場：（4 階）小会議室 401+402+403 号室
D 会場：（4 階）小会議室 404+405+406 号室ポスター会場 ：（4 階）中会議室 409+410 号室（企業展示・リクルートブース 4 階ロビー）

10月28日 13:30～（月） 17:15
10月29日 09:30～（火） 12:00
13:00～
14:30
15:00～
17:30
18:00～
20:00
10月30日 09:30～（水） 11:45

11:45～
12:45
13:45～
17:15

10月31日 09:30～（木） 11:45
11:45～
12:45
13:45～
17:15

A会場
気象予報
（14, A151~A164）

小倉特別講義・授賞式会場：（3 階）メインホール
受付：4 階ロビー
大会事務局 ：（4 階）小会議室 407 号室
懇親会場：福岡サンパレスホテル 2 階パレスルーム

B会場
気候システムⅠ(14, B151~B164)

C会場
中層大気
(14, C151~C164)

専門分科会2「藤田哲 気候システムⅡ
也生誕100年－わが国 (10, B201~B210)における竜巻研究－」（9, A201~A209）
第二回小倉特別講義

中高緯度大気(10, C201~C210)（ ）内は講演数と講演番号
D会場
大気境界層（10）大気放射（5）(D151~D165)
熱帯大気Ⅰ(10, D201~D210)

堀内賞・正野賞・山本賞・小倉奨励賞授賞式
堀内賞・正野賞・山本賞受賞者記念講演
懇親会
小倉特別講義連携セ 専門分科会4「気象災害 観測手法
ッションと防災啓発活動につい (9, C301~C309)「気象力学・気候力 て」（7, B301~B307）
学による現象理解の深化」
ポスター・セッション（90，P301~P390）

環境気象(7, D301~D307)

専門分科会1
専門分科会 3
専門分科会 6
専門分科会 5
「水蒸気観測技術の 「人工知能（AI）は気象 「雲・降水粒子研究の現 「複数手法による大気進展と豪雨予測への 学にブレイクスルーを 状と発展」
中メタン動態の把握と貢献」(12, C351~C362)
もたらすか？」
予測」(13, A351~A363)(16, B351~B366)(14, D351~D364)
降水システムⅠ(9, A401~A409)

熱帯大気Ⅱ(9, B401~B409)

気候システムⅢ(9, C401~C409)

大気力学(7, D401~D407)

気候システムⅣ(14, C451~C464)

惑星大気(3)
物質循環システム（10）(D451~D463)

ポスター・セッション（90，P401~P490）
降水システムⅡ(13, A451~A463)

熱帯大気Ⅲ(14, B451~B464)

発表件数：442 件（専門分科会 71，一般口頭発表 191，ポスター180）
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: kouenkikaku2019a@mri-jma.go.jp）まで．

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日本気象学会 2019 年度秋季大会

講演の方法
一般口頭発表・専門分科会
・ 一般口頭発表の講演 1 件あたりの持ち時間は 14 分
（講演 11 分･質疑 3 分）です.
・ 専門分科会の発表時間については世話人からの指示に従ってください．
・ 講演には PC プロジェクターを使用できます．
・ 講演にあたり，予め以下の点をご了承ください.
 パソコンは各自で準備して下さい．会場にはプロ
ジェクター，VGA ケーブルおよび HDMI-VGA 変
換アダプタを準備します．VGA（ミニ D-sub15 ピン），あるいは HDMI（フルサイズ）コネクタを装備した PC が使用できます．
 セッション開始前の休憩時間などを利用して，必ず接続の確認を行っておいて下さい．また接続が不安な場合は，セッション開始前に会場係に申し出て下さい．
 突然の故障や接続の際のトラブルが発生した場合，座長の判断で発表順の繰り下げなどの対応をとる
ことがあります．携帯用メディアによるバックア
ップファイルの準備など，トラブルへの備えは講演者自身で行って頂くようにお願いします．
ポスター発表・ 講演者はポスターに表題と著者名を明記して下さい.
・ ポスター発表の一人当たり使用可能面積は，高さ 210
cm×幅 90 cm 程度となっています（ただし，足元からパネルが立ち上がる点に注意）.
・ ポスターの掲示には画鋲のみが使用できます．画鋲は会場に用意されています．
・ ポスターの掲示可能時間は以下の通りです．会場の都
合上時間厳守でお願いします.
 第 3 日の発表者は 10 月 30 日 09:30～17:00
 第 4 日の発表者は 10 月 31 日 09:30～17:00
・ ポスター会場での機器の使用は，講演申し込み時に申し出ていたもの以外は原則として認められません．

保育施設の紹介について
大会実行委員会では，大会期間中の保育施設の紹介と，施設利用費用の一部補助を行います．紹介する保育施設
は下記の通りです．
保育施設 「リトルワールド博多ぎおん園」
住所 〒812-0038 福岡市博多区祇園町2-11
TEL: 092-262-7177 FAX: 092-292-8282
http://little-world.jp/gion-top※2 ヶ月から就学前まで※初めてご利用の方はメールでのご予約はできません．必ずお電話での予約をお願い致します．
※メールでのご予約は前日，19 時までにお願い致します．それ以降の時間のご予約はお受けできない
場合があります．
保育施設 「おかえりらんど」
住所 〒810-0041 福岡市中央区大名 1-5-3
TEL: 092-753-8551
https://www.okaeri-rand.net/tenjin/※10 ヶ月から就学前まで※予約不要※お電話によるお問い合わせ：朝 8 時～深夜 2 時/(金)(土)のみ深夜 3 時まで．

保育施設 「キッズサポート博多中央保育園」
住所 〒812-0039 福岡市博多区冷泉町 2−8−1F
TEL/FAX 092-262-5566
https://www4.hp-ez.com/hp/kids-support/※6 ヶ月から 6 歳まで※事前にメールもしくは電話で問い合わせを．
また，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
上記は情報提供のみであり，保育施設への申し込み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 21 日（月）までにご連絡下さい．
他の施設を利用される場合にも同様の方法で補助を行います．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

大会実行委員会からのお知らせ
事前登録が済んでいる方には，参加票，領収証および大会ガイドブック（冊子）を大会の 2 週間程度前に発送する予定です．１週間前になっても届かない場合には，実行委員会事務局までご連絡ください．
大会には参加票を必ずご持参ください．会場での受付は不要です．参加票を持参されていない場合には，再発行―5―日本気象学会 2019 年度秋季大会

が必要となり確認などの手続きで時間を要することがあります．
大会実行委員会事務局の連絡先（大会専用メールアドレス）fukuoka2019@msj-kyushu.jp

第二回小倉特別講義※聴講は無料です．一般の方も参加できます．
日時：2019 年 10 月 29 日（火）（大会 2 日目）13:00～14:30
会場：福岡国際会議場メインホール
趣旨：「天気」2018 年 5 月号でご案内した通り，小倉義光先生からのご寄付を基にして設立されました小倉義光・正子基金を活用する一環として，年ごとに設定された研究分野において，国際的に著名な研究者を招聘して広く学会員向けに講演を行っていただく「小倉特別講義」を開催しております．第二回は，気象力学・大気大循環分野を選び，下記の通り実施いた
します．学会に出席されない方でも参加可能です．
講師：Prof. Sir Brian J. Hoskins（Chair, Grantham Institute for Climate Change, Imperial College London, and Professor of Meteorology, University of Reading）
講演題目：The Dynamics of Hadley Cells
備考：参加無料．講義は英語で行われます．翌日午前に，関連する小倉特別講義連携セッション「気象力学・気候力学による現象理解の深化」も開催されますので，併せてご参加ください．

小倉特別講義連携セッション
気象力学・気候力学による現象理解の深化
日時：2019 年 10 月 30 日（水）（大会第 3 日）9:30～11:45
場所：A 会場
使用言語：英語（質疑は日本語も可）
主催：公益社団法人日本気象学会 小倉特別講義実行委員会
趣旨：
毎年世界各地で，豪雨や熱波のような顕著現象や異常天候が発生しています．事前に予測が可能であったとしても，予測情報を生かすためには，現象に対する力学的理解が不可欠です．また，超高解像度シミュレーションや長期再解析データセットや，気候変動予測，高頻度高解像の衛星やレーダー等の新たな観測データから，様々な時空間スケールの現象やそれらの相互作用が見出されています．これらの未知の現象の多くは記述が中心であり，力学的解釈が待たれています．この連携セッション
では，大気大循環変動に関する研究を精力的に行っている専門家に話題提供をお願いし，参加者との議論を通じて，現象の気象力学・気候力学的理解を深めたいと思います．

プログラム：
9:30–9:35 Introduction 榎本 剛（京大防災研）
9:35–10:05 Mode-decomposed equation diagnosis foratmospheric blocking development （モード分解方程式による大気ブロッキング成長の診断）稲津 將（北大）
10:05–10:35
The selective absorption mechanism for the maintenance of asummertime blocking: A case study（夏のブロッキング持続における選択的吸収メカニズム：事例解析）山崎 哲（JAMSTEC）
10:35–11:05 Remote impact of tropical Pacific internalvariability on Arctic climate （熱帯太平洋変動がもたらす
北極域気候変動）小坂 優（東大先端研）
11:05–11:35 A reconciled estimate of the influence of Arctic
sea-ice loss on recent （近年のユーラシアの寒冷化に対する北極海氷減少の影響の定量化）森 正人（東大先端研）
11:35–11:45 Concluding remarks 河谷芳雄（JAMSTEC）
世話人：榎本 剛（京大防災研），稲津 將（北大），河谷芳雄（JAMSTEC）

専門分科会の概要紹介
藤田哲也生誕 100 年－わが国における竜巻研究－
日時：2019 年 10 月 29 日（火）（大会第 2 日）9:30～12:00
場所：A 会場
趣旨：Mr. Tornado・藤田哲也（1920‐1998）は，福岡県
北九州市小倉南区中曽根で誕生した．メソ気象学の先駆的論文 Micro-analytical study of thunder-nose を
Byers 教授へ送付したことから，シカゴ大学へ招聘された．1953 年以降，竜巻などの強風現象が地上に残した地上絵を観測・解析する，独創性に富んだ「藤―6―田メソド」で業績を残した．彼は，導き出した仮説
を，ドップラーレーダーを用いて実証し，メソ気象学を開拓した．竜巻の強さとその被害を定量的に評価した F-スケールとダウンバースト（DB）の発見が著名．DB の発見は，防災と航空機の安全運航に大きく貢献した．藤田の生誕 100 年を記念して，我が国に於ける，竜巻，DB，レーダー観測，短時間予測，
F（JEF）スケール等の報告を歓迎．このテーマは，

日本気象学会 2019 年度秋季大会

藤田博士ゆかりの地である福岡で開催される大会に相応しい．
世話人：橋本昭雄（藤田哲也博士記念会），小林文明(防衛大学地球海洋学科)，野田 稔(高知大学)，横山辰夫（福岡管区気象台），中村 弘（藤田哲也博士記念会），金氏 顕（藤田哲也博士記念会），藤崎 擴（藤田哲也博士記念会）

気象災害と防災啓発活動について
日時：2019 年 10 月 30 日（水）（大会第 3 日）9:30～11:45
場所：B 会場
趣旨： 日本では，気象災害は梅雨末期や台風などによる大雨が多い．この気象災害の発生は避けられないが，防災への知識や備えがあれば被害を大きく減らすことは可能である．このため気象予報士をはじめ様々な立場の人達が小学校や公民館などで防災知識の普及啓発活動を行っている．また，放送メディアに携わる気象キャスターも多くの視聴者にむけて気象災害と防災への備えがわかりやすく伝えられるよ
う力を注いでいる．
このセッションでは，色々な立場や場所で防災普及活動を行っている人たちが一堂に会してそれぞれの取り組みを紹介し，問題点や知見を共有し，今後の課題等について議論を行う．
世話人：栗原めぐみ（日本気象予報士会），園村 伸（日本気象予報士会），永田健太郎（日本気象予報士会），
早田 蛍（日本気象予報士会），平松信昭（日本気象予報士会），岩田 修（日本気象予報士会），岡田登志
恵（日本気象予報士会）

水蒸気観測技術の進展と豪雨予測への貢献
日時：2019 年 10 月 30 日（水）（大会第 3 日）13:45～
17:15
場所：A 会場
趣旨： 急激に発達する積乱雲がもたらす局地的豪雨，
数時間ほぼ同じ場所に大雨をもたらし被害を激化させる線状降水帯等，災害をもたらすシビアストームの機構解明や予測技術の改善にとって，水蒸気情報の改善が必須である．近年，水蒸気観測の技術は急速に発展している（水蒸気ライダーによる鉛直構造
観測，気象衛星による中・上層水蒸気の高頻度観測，
地上デジタル波放送信号や気象レーダー電波を用いた下層水蒸気観測，精密衛星測位(GNSS)による海上観測や積乱雲スケールの水蒸気変動観測等）．進展
する新しい水蒸気観測技術の現状を把握し，豪雨の予測や機構解明への活用に向けた課題を議論したい．
観測技術開発やフィールド観測に携わる方，データ
同化やモデルへの利用法の研究者，また豪雨の機構解明を目指す立場からの参加をお願いしたい．
世話人：小司禎教（気象研究所），清水慎吾（防災科学
技術研究所，国家レジリエンス研究推進センター），
瀬古弘（気象研究所），永井智広（気象研究所）

人工知能（AI）は気象学にブレイクスルーをもたらすか？

日時：2019 年 10 月 30 日（水）（大会第 3 日）13:45～17:15
場所：B 会場
趣旨： 気象学では，これまでにデータ同化やガイダンス等において，ベイズ推定やニューラルネットワー
クといった機械学習手法が用いられてきた．一方で，近年急速に発展してきた機械学習の一手法であるディープラーニング（深層学習）を初めとした人工知能（AI）技術は，様々な分野において活用され，成果を上げている．同時に，観測手法や計算機性能の向上によって，高品質かつ膨大な量の気象データの蓄積が進んでおり，AI の活用によって大きなブレイ
クスルーを生み出すポテンシャルを秘めていると言えよう．そこで本分科会では，昨年の秋季大会に引き続き，古典的な機械学習手法から最新のディープ
ラーニングまでに関連した研究事例を幅広く募集する．また，総合討論を通して，気象学における AI の新しい利活用方法や利活用に当たっての注意点等，
将来展望について議論を行いたい．
世話人：松岡大祐（海洋研究開発機構），筆保弘徳（横浜国立大学），伊藤耕介（琉球大学），中野満寿男（海洋研究開発機構），楠 研一（気象研究所），大西 領（海洋研究開発機構）

雲・降水粒子研究の現状と発展
日時：2019 年 10 月 30 日（水）（大会第 3 日）13:45～
17:15
場所：C 会場
趣旨：雲・降水粒子の生成・成長に関わる素過程は，
大気の水・熱循環や放射収支に深く関与する．雲・降水粒子に関する物理過程の解明は，その黎明期には，主に室内実験や地上観測をとおして個々の素過程とそれらを内包する機構解明が進められてきた．
また，気球・航空機・地上リモートセンシングによる観測を通して，雲・降水の物理特性の実態究明とともに，雲・降水システムの時間発展と微物理過程との関係が明らかにされてきた．近年では，飛躍的に発展しつつあるリモートセンシング観測・解析技
術をもとに，多彩な地上・衛星リモートセンシング
観測や数値モデリングを駆使して物理過程の解明が進められている．本分科会では，実験・観測・モデ
リング等，異なる研究手法を用いた雲粒子の物理過程解明に向けた取り組みに関する講演を募り，雲粒
子の物理プロセス研究の現状と展望について相互理解を進め，実験・観測・モデリングの連携につながる足がかりにしたい．
世話人：佐藤陽祐（北海道大学），岡本 創（九州大学），
高橋暢宏（名古屋大学），鈴木賢士（山口大学），橋本明弘（気象研究所），端野典平（高知工科大学）

複数手法による大気中メタン動態の把握と予測
日時：2019 年 10 月 30 日（水）（大会第 3 日）13:45～17:15
場所：D 会場
趣旨： メタンは短寿命気候汚染物質（SLCP）の 1 つであり，温暖化と大気汚染の両面で重要な役割を果た
すにもかかわらず，大気中の濃度変動メカニズムに―7―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

は未解明な部分が多い．メタン発生源には湿原・水田，化石燃料採掘，家畜など異質な起源が複雑に混ざっており，また主要な消失源である大気中での OH
ラジカルとの反応は直接観測が困難であるため，メタンの全球収支の正確な定量化は困難である．近年，GOSAT など人工衛星による広域観測，濃度および安定同位体比の高精度測定，大気輸送化学モデル，渦相関法によるフラックス観測，吸収放出モデル，排出インベントリなど，メタン動態を把握するための手法が飛躍的に進展している．そこで本専門分科会

では，大気中の濃度や同位体比の変動，それに影響を与える放出・吸収源，さらに将来予測までを含めたメタン動態に関する幅広い発表を募集し，今後の展開を見据えて成果の共有を図るとともに議論を行いたい．
世話人：伊藤昭彦（国立環境研究所），梅澤 拓（国立環境研究所），羽島知洋（海洋研究開発機構），齋藤
尚子（千葉大学），Prabir Patra（海洋研究開発機構）

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.

気象災害委員会・メソ気象研究会合同研究会
日時：2019 年 10 月 27 日（日）大会前日 13:30～17:30
場所：九州大学西新プラザ 大会議室AB 福岡市早良区
西新2-16-23 (http://nishijinplaza.kyushu-u.ac.jp/)
コンビーナー： 足立 透（気象災害委員会），坪木和久（メソ気象研究会）
テーマ：「フェーズドアレイレーダーによる気象災害研
究の新展開」
内容：局地的大雨や竜巻等突風といった激しい大気現象
は甚大な災害を引き起こすため，学術的な理解の深化と監視・予測技術の高度化が重要な課題となっています．このためには，急速に発生・発達する現象の様子を極めて高い時空間分解能で観測する技術が必要です．
近年に登場した気象用のフェーズドアレイレーダーは，
最短で10秒という短い時間で全天をスキャンするため，気象災害をもたらす大気現象を素早く的確に捉えることを可能とし，高度な防災気象情報につながることが期待されます．今回は，フェーズドアレイレーダーに関する研究開発をテーマとして取り上げ，最新の成果と今後の展望について議論することを目的とします．
プログラム：
13:30-13:40 開会挨拶・趣旨説明
13:40-14:10「フェーズドアレイ気象レーダの開発概要」
牛尾知雄（首都大）14:10-14:40「実用型マルチパラメータ・フェーズドア
レイ気象レーダ（MP-PAWR）の開発｣ 高橋暢宏（名大宇地研）
14:40-15:10「東京オリンピック・パラリンピック等におけるMP-PAWRによる観測・予測情報の利活用に向けて」岩波 越（防災科研）
休憩
15:30-16:00「気象研究所フェーズドアレイレーダーを用いた最新の研究成果とその応用」足立 透（気象研）
16:00-16:30「Cバンド二重偏波フェーズドアレイレーダ
ーを見据えた新しい技術開発」松田知也（三菱電機）
16:30-17:00「フェーズドアレイレーダーを用いた研究開発への期待」新野 宏（東大大気海洋研）

17:00-17:30 総合討論 中川勝広（情報通信研究機構）
世話人：足立 透（気象研），坪木和久（名大宇地研），
加藤輝之（気象大学校），小倉義光（東大大気海洋研）
問い合わせ先：足立 透（気象研）
E-mail：tadachi@mri-jma.go.jp

第 1 回気候形成・変動機構研究連絡会

日時：2019 年 10 月 30 日（水）（大会第 3 日）18:00～20:00
場所：A 会場 中会議室 411・412 号室
テーマ：気候形成・変動に関する素朴な疑問
内容：第 1 回目となる研究連絡会です．そこで冒頭では，本連絡会の代表世話人である植田より，設立の趣旨および気候研究で解決すべき課題例を紹介するとともに，気象庁気候情報課にて長らく季節予報の現業に携わってこられた前田修平氏（現在気象研究所全球大気海洋研究部長）より，気候変動研究に関して，気候系監視・季節予報の現場の視点から話題提供いただきます．後半は聴講者を含めて自由に議論できる場を設けます．なお，本研究会の設立趣旨は以下の通りとなっています．
本研究連絡会は，過去・現在・未来の気候に関する研究者が，対象とする時代や領域に拘わらず，一堂に会することにより，気候諸現象の形成を軸として気候の形成過程に内在する物理過程について情報交換できる場を創出することを目指しています．ここで言う気候諸現象とは，日本の気候に密接に関係する現象を指します（例：梅雨前線，太平洋高気圧，
チベット高気圧，ITCZ，ENSO，アジアモンスーン，
台風，等々）．
気候変動研究の根幹である気候諸現象の発現・変動機構を，最新の知見を援用し，今日的な気候科学のフレームワークの中で整理・統合することは，喫緊の課題である自然災害のリスク管理に科学的根拠を与えることが期待されます．現在の気候諸現象の研究は，熱帯，中緯度，極域，メソ，季節予報，温暖化予測，古気候プロキシといったように，個々の専門分野の中で，急速な発展を遂げています．そこで，本研究連絡会は，気候変動・変化研究の基盤で―8―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

ある気候形成に着目し，様々な時代や地域における素過程について，専門分野の垣根を超えて，議論・整理するプラットフォームとして機能することを目指します．気候研究は本質的に大気以外のサブシス
テムとの相互作用の研究が重要であります．特に海洋圏，陸圏，生態・人間圏をも含む「系」として捉えることが必要です．本研究連絡会は関連分野との積極的な交流を推進します．
プログラム：
1. 趣旨説明 植田宏昭（筑波大）
2.「気候系監視・季節予報の現場の視点から」
前田修平（気象研）
3. 自由討論 司会：植田・谷本・立花
世話人：今田由紀子（気象研），榎本剛（京都大学），
梶川義幸（理化学研究所），川村隆一（九州大学），
小坂優（東京大学），高谷康太郎（京都産業大学），
野沢徹（岡山大学），藤波初木（名古屋大学），本田
明治（新潟大学），前田修平（気象研），松本淳（首都大学東京）
ホームページ：
http://www.geoenv.tsukuba.ac.jp/~iccv/index.html
問い合わせ先：植田宏昭(筑波大学)
E-mail: ueda.hiroaki.gm@u.tsukuba.ac.jp
副代表：谷本陽一（北海道大学），立花義裕（三重大学）
事務局：遠藤洋和(気象研)

統合的陸域圏研究連絡会
日時：2019 年 10 月 30 日（水）（大会第 3 日）18:00～20:00
場所：C 会場 小会議室 401・402・403 号室
テーマ：「林野火災が生み出す気候と生態系のフィード

バック」
内容：気候は陸域圏と強いフィードバックを持っている．気候変動や人間活動の結果として炭素や水などの物質循環（biogeochemistry）や物理過程（biophysics）
が変化し，それがひるがえって気候に影響を与えているのだ．このようなフィードバックのなかで，特にドラマチックなものが林野火災である．火災は，生態系が長い年月をかけて蓄積してきた炭素を一瞬にして大気に放出してしまう．生物活動が変化する
ことで水循環や栄養循環も変わってしまう．地表面の色を変えることでアルベドにも影響をおよぼす．
このように，全球規模で陸域圏にさまざまな影響をおよぼしている林野火災についての包括的な理解が重要である．しかし，sporadic な林野火災の発生とその影響を理解し未来を予測するのはむずかしい．だからこそ我々研究者は，さまざまな努力と工夫を行う必要があるのだ．
今回の研究会では，平田竜一氏（国立環境研究所）
を話題提供者に招き，気候変動との強いフィードバ
ックが懸念されている熱帯泥炭地における林野火災の影響についての研究成果をご紹介いただく．熱帯
泥炭地における観測と炭素循環の動態予測は気候変動研究にたいへん重要であるため，今後の研究の発展についても議論を行う．さらに，北方林での林野
火災についての研究者にもご登壇いただく予定である．
問い合わせ先：伊勢武史（京都大学）
E-mail: ise@kais.kyoto-u.ac.jp

第6回気象学史研究会
日時：2019 年 10 月 30 日（水）（大会第 3 日）18:00～20:00
場所：D 会場 小会議室 404・405・406 号室
テーマ：地形から見た気象災害の歴史
内容：今回の気象学史研究会は，「地形から見た気象災害の歴史」をテーマに，特に豪雨による土砂災害や洪水災害の発生に関し地形学や地域開発学の視点から考察します．黒木氏からは「気象災害の地形学的な見方・考え方」と題して，社会科教育の教員の立場から十分に浸透していない気象災害の地形的理解等についてご講演をいただきます．また，コンビーナの山本氏からは近年日本各地で発生した大規模な水害について，現地踏査やアンケート調査，地図や空中写真等を用いた扇状地や氾濫平野の開発による土地利用の変遷を分析し，それぞれの災害地における地域開発と災害発生との関係についてご講演をいただきます．
本会合は気象学史研究に関心を持つ，より多くの方の間の情報・意見交換をうながすため，学会員以外の方にも広く参加を呼びかけて開催いたします．
プログラム：「気象災害の地形学的な見方・考え方」 黒木貴一（福岡教育大学)「土地利用の変遷から見たわが国で発生した気象災害の特徴」 山本晴彦（山口大学）
コンビーナ・司会：山本晴彦（山口大学）
問い合わせ先：山本 哲（気象庁観測部）
TEL 03-3212-8341（代表）
メールでのお問い合わせは気象学史研究連絡会ウェブ
サイトの問い合わせフォームをご利用ください．
https://sites.google.com/site/meteorolhistoryjp/

リクルートブースの設置について
4 階ロビーにリクルートブースを設置します．優秀な人材を求める企業等との出会いの場としてぜひご利用ください．参加企業，開設の時間帯などは，事前に送付する大会ガイドブック（冊子）に掲載する予定です．
大会ガイドブックは当日参加申し込みの方は受付においてお渡しします．

―9―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

2020 年度春季大会の予告
2020 年度春季大会は，2020 年 5 月 19 日（火）～5 月 22 日（金）にカルッツ川崎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，春季大会の講演申し込み締め切りは 2020 年 2 月頃となる予定です．

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日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第1日〔 10月28日(月) 〕

13:30～17:15

口頭発表

A 会場
気象予報
座長： 近藤圭一（気象研究所）

A151

近藤 圭一（気象研）

背景誤差の非ガウス分布を考慮したアンサンブル同化手法

A152

藤田 匡（気象研）

変分法によるレーダーデータ同化高度化の検討

A153

藤田 匡（気象研）

A154

石橋 俊之（気象研）

A155

小槻 峻司（理研計算科学）

A156

小槻 峻司（理研計算科学）

A157

菊地 亮太（DoerResearch）

ひまわり後継衛星ハイパースペクトル赤外サウンダのメソ数
値予報 OSSE
4 次元の背景誤差共分散行列を使った 4D-Var によるアンサン
ブル生成と決定論的解析（4）
低解像度全球大気モデルを用いた局所粒子フィルタ実験
全球大気・水文結合データ同化システムの開発と土壌水分データ同化実験
メソアンサンブル予報とフライトデータを用いた風況場ナウ
キャスティングの検討
座長： 藤田匡（気象研究所）

A158

小林 ちあき（気象研）

結合同化システムの短期再解析実験における降水量と SST、
海面フラックスとの関係

A159

小野 耕介（気象研）

混合ガウス分布の最頻値を利用した地上気温予測

A160

榎本 剛（京大防災研）

A161

鈴木 健斗（東北大院理）A162

渡邊 武志（電中研）

気象予測モデルから得られる地上風速の精度評価の持続性

A163

門倉 真二（電中研）

風力発電出力予測の高度化－欠測対応と急変化検出－A164

宇野 史睦（産総研）

盆地における気象庁 MSM・LFM の日射量予測誤差の比較

球面螺旋節点を用いた 2 次元セミ・ラグランジュ移流スキーム
関東地方に発生する沿岸前線の MSM 予報バイアスに関する
解析（2）

予稿へ

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日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第1日〔 10月28日(月) 〕

13:30～17:15

口頭発表

B 会場
気候システムⅠ
座長： 鈴木和良（JAMSTEC）

衛星光学センサの熱赤外域バンドデータを用いた北極河川の表面
水温推定

B151

堀

B152

鈴木 和良（JAMSTEC）

全球大気陸面結合データ同化システム（MLEF-GWRF)の開発

B153

川合 秀明（気象研）

MRI-ESM2 の雲表現の改良における様々な苦労

B154

行本 誠史（気象研）

20 世紀における半球規模の気温トレンド変化の要因

B155

當房 豊（極地研）

B156

塩竈 秀夫（国環研）

B157

大垣内

雅裕（JAXA/EORC）

るみ（JAMSTEC）

黄砂飛来時における東京スカイツリーでの氷晶核の観測：2017 年
5 月の事例
過去と将来の温暖化による熱帯アジア森林火災と火災由来 CO2・
エアロゾル排出への影響
地球システムモデルを用いた古気候再現実験による気候モデルの評価
座長： 新藤永樹（気象研究所）

気温上昇に伴う積雪粒径の増加と近赤外アルベド低下効果の普遍性
気象研究所地球システムモデルへの JPL Eddy-Diffusivity / MassFlux and Shallow Convection Scheme の導入

B158

青木 輝夫（極地研）

B159

新藤 永樹（気象研）

B160

河本 和明（長大環境）

ダスト消散係数と氷晶活性の関係

B161

小玉 知央（JAMSTEC）

全球非静力学モデル NICAM における温帯低気圧の水平解像度依存性

B162

保坂 征宏（気象研）

MRI-ESM2 による過去再現・将来予測計算結果の理解に向けてB163

神代 剛（JMBSC）

新しい統合的推定指標で理解される亜熱帯海洋下層雲フィードバ
ック

B164

佐藤 尚毅（学芸大）気候シナリオのストーリーライン構築のための積雪のモデル計算

予稿へ― 12 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第1日〔 10月28日(月) 〕

13:30～17:15

口頭発表

C 会場
中層大気
座長： 山崎孝治（北海道大学地球環境科学研究院）

C151

山崎 孝治（北大地球環境）

対流圏を通した成層圏 QBO の冬季極渦への影響

C152

星

北極－中緯度気候リンクの QBO 位相依存性とメカニズムの一考察

C153

直江 寛明（気象研）

QBOi 実験における Holton-Tan メカニズムの温暖化応答

C154

原田 やよい（MRI）

成層圏準 2 年周期振動と北半球夏季季節内振動との関係

C155樫村 博基（神戸大理）

乾燥大気理想化実験における QBO 的周期振動のモデル依存性（続
報）

C156

松山 裕矢（九大院理）

成層圏におけるプラネタリー波束の下方伝播の統計解析(Ⅱ)

C157

松下 優樹（東大院理）

新たな 3 次元残差流を用いた成層圏子午面循環構造の気候学的解析一平（新潟大）座長： 原田やよい（気象研究所）

C158

平野 創一朗（東大院理）

南半球における最終昇温の年々変動とその対流圏との関係

C159

劉

南極域におけるオゾン全量変動と力学場の関係について

C160

高麗 正史（東大院理）北極域の Lapse-Rate Tropopause 高度の季節サイクル

C161

佐藤 薫（東大院理）Brewer-Dobson 循環のクライマトロジーと重力波の役割

C162

奥井 晴香（東大院理）C163

野口 峻佑（JAMSTEC）

C164

小新 大（東大院理）光宇（九大院・理）高解像度大気大循環モデルを用いた冬季高緯度中層大気重力波の研究
重力波解像全大気モデルによる成層圏界面上昇イベントの予測実験
中層大気のデータ同化におけるフィルタリング

予稿へ― 13 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第1日〔 10月28日(月) 〕

13:30～17:15

口頭発表

D 会場
大気境界層
座長： 阿保真（首都大学東京システムデザイン研究科）

D151

中田 潔（一般）「逃げ水・浮き島・蜃気楼」現象の定量的統一的解析

D152

佐藤 真樹（埋没林博物館）

魚津の上位蜃気楼観測時における UAV による大気温度観測

D153

菅原 広史（防大）植生の表面温度形成要因に関する検討

D154

重田 祥範（環境学部）

都市キャノピー層内における温熱環境の形成と土地被覆形態の関係性－複雑地形を有する熊本市街地を対象として－

D155

多田 楽空（鳥取環境大）鳥取県沿岸部における強風吹走時の時空間的変動

D156

矢野 雄大（立正大・院）

立正大学・熊谷キャンパスのドップラーライダー観測による
ストリーク構造の環境場調査

D157

阿保 真（首都大）ライダーによる大気境界層高度推定法の比較

D158

北村 祐二（気象研）

MYNN モデルにおける接地境界層での特徴的長さの検討

D159

竹見 哲也（京大防災研）

D160

丹治 星河（北大院理）

市街地における暴風リスクの評価：2018 年台風 21 号を想定した京都市街地での風速変動の LES
格子ボルツマン法による吹きだまり形成のシミュレーションと防雪柵による吹きだまり分布の違い

大気放射
座長： 工藤玲（気象研究所）

D161

岩渕 弘信（東北大院理）

三次元大気放射伝達モデルと深層学習を用いた地上からの雲のリモートセンシング手法の開発

D162

工藤 玲（気象研）

不均質に分布した雲の地上リモートセンシング手法の開発

D163

林

D164

桃井 裕広（千葉大）

D165

山口 航大（千葉大）

昌宏（気象研）ひまわり 8 号可視・赤外観測を利用した多層雲域の雲物理量推定と巻雲除去画像の作成
スカイラジオメータと MAX-DOAS の複合観測による対流圏
下部の PM2.5 濃度のリモートセンシング観測
スカイラジオメーターを用いた日本におけるエアロゾルの光吸収オングストローム指数の変動要因の解析

予稿へ― 14 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第2日〔 10月29日(火) 〕

9:30～12:00

口頭発表

A 会場
専門分科会2「藤田哲也生誕100年－わが国における竜巻研究－」座長： 佐々

浩司（高知大理工）

A201

小林 文明（防大地球）

わが国における竜巻観測のいまA202

橋本 昭雄（藤田記念会）

藤田哲也博士記念会の活動紹介

A203

野田 稔（高知大）藤田哲也博士が遺した研究資料のデジタルアーカイブ化

A204

Henderson Jennifer（Colorado Univ.）

Dr. Tetsuya Fujita: A Biographical Presentation

A205

鈴木 真一（防災科研）

2017 年 7 月 4 日にドップラーライダーで観測された竜巻状の渦とそれをもたらした積乱雲の Ka バンドレーダー及び X バ
ンド MP レーダーによる観測その 2

A206

藤部 文昭（首都大・都市環
境）

1903 年 9 月 23 日の東京淀橋小学校の竜巻災害

A207

江口 譲（電中研）

フジタの竜巻風速場モデルを用いた気圧分布解析

A208

岩下 久人（明星電気）

地上稠密気象観測網による竜巻・ダウンバーストの観測
座長： 横山

A209

佐々 浩司（高知大理工）辰夫（福岡管区気象台）

高知における竜巻のレーダー観測

予稿へ― 15 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

〔 10月29日(火) 〕

大会第2日

9:30～12:00

口頭発表

B 会場
気候システムⅡ
座長： 隈健一（東大先端技術研）

B201

田村
学）

健太（北大院環境科

日本海北東部における小低気圧の発生に対する Sikhote-Alin
山脈の効果

B202

渡邉

俊一（JMBSC）

大気海洋結合地域気候モデルの開発

B203

隈

健一（東大先端研）

日本域領域再解析の推進に向けて

B204

2018 年 7 月の豪雨と猛暑への海面水温偏差の寄与

B205

西井 和晃（三重大生物資源）
加藤 内藏進（岡山大・教
育・理科）

B206

高畠

大地（北大院理）

夏季の北海道における多湿環境の地球温暖化変化

B207

若月

泰孝（茨城大理）

領域気候ハイブリッドダウンスケーリングシステムの開発

B208

松本

健吾（岡山大・院）

B209

三宅 千尋（岡山大・教育・
理科）

B210

桑名

佑典（岡山大・院）

2018 年 7 月西日本豪雨の広域降水特性と大気場に関する気候学的視点も交えた解析（その 2）

中国～東西日本における梅雨期の日々の降水変動・季節進行
や総観場に関する気候学的解析（第 2 報）
冬をはさむ季節進行の中でみたドイツ付近の日々の気温変動に関連した総観気候学的解析（東アジアとの比較の視点から）
ヨーロッパにおける低気圧活動の季節サイクルと θe でみる
日々の安定度の変動（2000 年を例に）予稿へ― 16 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第2日〔 10月29日(火) 〕

9:30～12:00

口頭発表

C 会場
中高緯度大気座長： 庭野匡思（気象研究所）

C201

本田

明治（新潟大理）

2018 年 1 月 11-12 日の新潟市の大雪にかかわる日本海上の高
気圧性循環

C202

門前

由喜子（学芸大）

日本海と太平洋を通過する爆弾低気圧の前線構造の違い

C203

大規模アンサンブルデータ d4PDF における数十年規模の爆弾
低気圧活動
日本付近で発達する温帯低気圧の構造と環境場のジェットの
関係

C205

築地原 匠（鹿児島地方気象台）
栃本 英伍（東大大気海洋研）
入江 健太（東京学芸大・
院・教育）

C206

春日

悟（新大院）

寒冷渦・トラフを連続的に補足する新客観的強度指標の提唱

C207

平沢

尚彦（極地研）総観規模擾乱に伴う南極氷床上の降水形成機構

C208

立花

義裕（三重大）負の北極振動と中緯度寒波の新因「北極海アラスカ沖に空いた海氷の巨大な穴(warm hole)」

C209

庭野

匡思（気象研）グリーンランド氷床表面融解に対する雲の影響

C210

中山

盛雄（東大先端研）

南半球ストームトラック活動の卓越変動
停滞性擾乱の役割～

C204

寒冷渦が台風の温帯低気圧化に与える影響～移動性擾乱と準

予稿へ― 17 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第2日〔 10月29日(火) 〕

9:30～12:00

口頭発表

D 会場
熱帯大気Ⅰ
座長： 清木亜矢子（海洋研究開発機構）

Modulation of MJO characteristics by the fluctuation of the largescale zonal circulation
フィリピン海における積雲対流活動を介した北半球夏季季節内変動と PJ パターンとの関係

D201

末松 環（東大 AORI）

D202

清木 亜矢子（JAMSTEC）

D203

福富 慶樹（名大 ISEE）

インド洋上の総観規模波動の力学と中緯度－熱帯相互作用

D204

伍

赤道波によるスマトラ島西岸 2016 年 3 月の記録的豪雨

D205

斉藤 和雄（気象業務支援セ
ンター）

D206

森

修一（JAMSTEC）

D207

耿

驃（JAMSTEC）

D208

横井 覚（JAMSTEC）

スマトラ島西岸沖における海上気象要素変動の観測的研究

D209

奥川 椋介（富山大院理）

スマトラ島西岸における沿岸降水帯に関する数値実験

D210

茂木 耕作
（JAMSTEC/DCOP）

Pre-YMC と YMC 期間中のスマトラ西方沖縁辺海における表層沿岸流変動培明（JAMSTEC）

ベトナム気象局解析雨量と 2018 年 12 月ベトナム中部の豪雨について（2）
スマトラ南西沿岸陸域における対流日変化と雷活動：YMC 集
中観測より
2015 年にスマトラ島沖で観測された熱帯擾乱と降水の多重ス
ケール構造の解析

予稿へ― 18 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

〔 10月30日(水) 〕

大会第3日

9:30～11:45

口頭発表

B 会場
専門分科会4「気象災害と防災啓発活動について」
座長： 栗原めぐみ（日本気象予報士会）

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－

B301

中山

B302

多々良

B303

伊藤
部）

忠（予報士会東海支

どんな予兆に注意すればヨット転覆事故は防げたか
4 月 29 日の急な強風の事例について

B304

太田

佳似（予報士会）

スマホアプリを用いた防災意識の向上

B305

宮島

亜希子（防災科研）

リアルタイム気象情報を活用した屋外スポーツ大会等の安全運営支援 ～つくばマラソンにおける実証実験～

B306

大竹

秀明（産総研）太陽光発電に関わる諸課題と対応

B307

寺井 邦久（島原高校（気象予報士会西部支部））

秀晃（予報士会）
秀世（WFT/CAMJ）

土砂災害から守る学習プログラム・ワークショップ2017 年

気象情報を学校運営に活かす

予稿へ― 19 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第3日〔 10月30日(水) 〕

9:30～11:45

口頭発表

C 会場
観測手法
座長： 萩原雄一郎（宇宙航空研究開発機構）

係留気球と GPS ラジオゾンデよる気温・相対湿度の観測－下層大気内における計測値の品質評価－
下部境界層の気温・相対湿度・風鉛直分布の UAV・係留気
球・パイロットバルーン観測間比較
地上設置型ドップラーライダーとラジオゾンデを用いた衛星
搭載ドップラー風ライダーの検証実験
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 2）

C301

重田

祥範（鳥取環境大）

C302

野津

雅人（首都大）C303

岩井宏徳（NICT）

C304

萩原

雄一朗（JAXA）

C305

大野

裕一（NICT）

WINDAS 鉛直速度観測を用いた高層雲の解析(3)

C306

中島

孝（東海大）

しきさい衛星 SGLI 雲プロダクトの初期検証結果

C307

青梨

和正（気象研）次世代のマイクロ波イメージャ降水リトリーバルアルゴリズ
ム開発：固体降水の厚みに依る散乱特性の変動の導入

C308

民田

晴也（名大宇地研）

降雪粒子立体形状とミリ波偏波レーダシグナル

C309

佐藤

晋介（NICT）

フェーズドアレイ気象レーダーのリアルタイム観測データ利
用システム

予稿へ

― 20 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第3日〔 10月30日(水) 〕

9:30～11:45

口頭発表

D 会場
環境気象
座長： 板橋秀一（電力中央研究所）

D301

太田 佳似（予報士会）

HYSPLIT を用いた迷行鳥類の気象要因解析

D302

Damiani Alessandro（CEReS/Chiba U）

D303

板橋 秀一（電中研）

Connection between Antarctic ozone and climate: interannual
precipitation changes in South America
北半球スケールの硫酸エアロゾルに対する人為および火山起
源排出量の影響評価

D304
D305

大橋 唯太（岡山理大・生物地球）
藤部 文昭（首都大・都市環
境）

D306

山本 晴彦（山口大）

帝国日本における気象観測ネットワークの構築－中央気象台
1－

D307

村上 英世（いいエコ）

地球平均温度低下を狙った人工気象ﾓﾃﾞﾙの検討

年による気候の違いが急性循環器疾患の増減に与える影響
熱中症による日々の救急搬送率と気象要素との関係

予稿へ― 21 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第3日〔 10月30日(水) 〕

13:45～17:15

口頭発表

A 会場
専門分科会1「水蒸気観測技術の進展と豪雨予測への貢献」
座長： 永井

A351

小司 禎教（気象研）

A352

川村 誠治（NICT）

A353

金丸 佳矢（NICT）

A354

佐藤 英一（気象研）

E-S 風系型首都圏短時間強雨への下層水蒸気の寄与－2017 年 8 月 19 日の事例－
地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏観測展開の加速－
地デジ放送波から推定された水蒸気量リアルタイム観測のデータ解析
気象レーダー位相による屈折率の推定について（第 2 報）
座長： 小司

A355

星野 俊介（高層台）

A356

足立 透（気象研）

A357

酒井 哲（気象研）

智広（気象研究所）

禎教（気象研究所）

2018 年 9 月 18 日に東京都で観測された大雨の事例解析
PAWR・水蒸気観測を用いた首都圏における積乱雲の盛衰の解析 －2018 年 8 月 27 日の事例－
水蒸気ライダーとドップラーライダーによる海風の観測－2017 年 8 月 19 日の局地的大雨事例－
座長： 瀬古弘（気象研究所）

A358

吉田 智（気象研）

水蒸気ライダーによる水蒸気鉛直分布の観測とデータ同化

A359

加藤 亮平（防災科研）

局地的大雨予測に対する雲レーダー同化インパクト：水蒸気
ナッジングデータ同化実験

A360

廣川 康隆（気象研）

線状降水帯事例の検出と出現分布の特徴
座長： 清水慎吾（防災科学技術研究所）

A361

清野 直子（気象研）

線状降水帯発生環境の気象庁メソ解析によるコンポジット解析

A362

牛山 朋來（土研
ICHARM）

船舶搭載 GPS PWV の同化インパクト実験その 2

A363

小司 禎教（気象研）

船舶搭載 GNSS による東シナ海水蒸気観測実験

予稿へ― 22 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第3日〔 10月30日(水) 〕

13:45～17:15

口頭発表

B 会場

専門分科会 5「人工知能（AI）は気象学にブレイクスルーをもたらすか？」
座長： 松岡大祐（JAMSTEC）

B351

三好

建正（理研）

気象学における AI 活用から AI 統合へ

B352

大塚

成徳（理研計算科学）

深層学習による三次元降水ナウキャスト手法の検討

B353

広瀬 民志（千葉大CEReS）

ひまわり 8 号降雨推定アルゴリズムを用いた熱帯アジアモン
スーン域の降雨の解析

B354

原口

大輝（JMA）

機械学習を用いた降水ナウキャストの可能性に関する研究

B355

鈴木

香寿恵（法政大理工）

CNN を用いた南極域における降雪時の雲パターン検出

B356

松岡

大祐（JAMSTEC）

深層畳み込みニューラルネットワークを用いた停滞前線の自動抽出と精度検証

B357

雨宮新（理研計算科学）

機械学習によるモデルバイアス補正：Lorenz96 モデル実験

B358

澤田

洋平（東大院工）B359

伊藤

純至（東大 AORI）

データ駆動型アプローチが加速する地球科学シミュレーショ
ンの不確実性定量化
瞬時的な地表面フラックスを診断する接地境界層パラメタリ
ゼーションの深層学習による検討
座長： 筆保弘徳（横浜国立大）

B360

黒良

B361

比嘉 舞輝（琉大 理工学研
究科）

B362

大西

領（JAMSTEC）

B363

杉山

大祐（JAMSTEC）

深層学習によるカメラ画像からの気象情報の抽出

B364

堀田

大介（気象研）

変分自己符号化器による前処理を通じた非ガウス観測のデー
タ同化

B365

大滝

寿一（横浜国大）

深層学習を用いた回転水槽実験の波数解析

B366

中川

友進（JAMSTEC）

大規模アンサンブル気候データの効率的な解析に向けたコン
テンツベース検索システム

峻平（和歌山大）

ニューラルネットワークを用いた急発達台風予報
私たちは CNN に正しい答えを教えているのだろうか～t-SNE による正解ラベルの妥当性の検証～
超解像シミュレーションによる街区微気象のリアルタイム予
測 ～物理を学習させた深層・超解像器～

予稿へ― 23 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第3日〔 10月30日(水) 〕

13:45～17:15

口頭発表

C 会場

専門分科会 3「雲・降水粒子研究の現状と発展」

座長： 橋本明弘（気象研究所）

C351

本吉
氷）

弘岐（防災科研・雪

C352

山口

悟（防災科研・雪氷）

C353

石元

裕史（気象研）C354

更科孟（富山大院・理工）

C355

勝山

祐太（北大院理）

混合確率分布の粒径・落下速度分布への適用

C356

纐纈

丈晴（名大 ISEE）

2018 年 8 月 13 日に名古屋大学の X バンド偏波レーダーで観測された東海地方の雷雲

長岡における地上での降雪結晶の連続観測
新雪の比表面積の測定
積雪マイクロ CT データを用いた降雪粒子のモデル化とレー
ダー反射特性の計算
富山における積雪深増加時の気象場・降水粒子特性に関する研究

座長： 佐藤陽祐（北海道大学理学研究院）

C357

勝俣

昌己（JAMSTEC）

研究船「みらい」で観測された海洋上の雨滴粒径分布のモデ
ル化の試みと、その降雨特性による差異

C358

清木

達也（JAMSTEC）

GPM-DPR を用いた雹のレーダー散乱特性の抽出

C359

折笠

成宏（気象研）UAE 上空におけるエアロゾル・雲の直接観測（その 1）

C360

村上

正隆（宇地研）

C361

吉住

蓉子（名大 ISEE）

C362

道端

拓朗（九大応力研）

ダブルモーメント雲微物理パラメタリゼーションにおけるCCN 活性化スキーム
簡易型吸湿性シーディングスキームを導入した雲解像モデル
CReSS によるシーディング実験
降水予報型 MIROC におけるエアロゾル・雲・降水相互作用
プロセスの誤差補償の緩和

予稿へ― 24 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第3日〔 10月30日(水) 〕

13:45～17:15

口頭発表

D 会場

専門分科会 6「複数手法による大気中メタン動態の把握と予測」
座長： 齋藤尚子（千葉大）D351

犬伏 和之（千葉大園芸）

土壌から大気へのメタンの発生メカニズムD352

森本 真司（東北大・院理）

南北両極域における大気中メタン濃度とその同位体比の変動

D353

遠嶋 康徳（環境計測研究セ
ンター）

D354

林田 佐智子（奈良女大理）「みらい」北極海航海の観測結果の解析：
東シベリア大陸棚（ESAS）からのメタン放出の検証
北インドにおけるメタン発生と輸送：衛星観測と地上観測からの一考察
座長： 羽島知洋（JAMSTEC）

D355

寺尾 有希夫（国環研）

D356

Cheewaphongphan Penwadee（地域環境研究センター）

南アジアにおけるメタン排出の起源別推定のための大気中メタン安定炭素同位体比観測
The 2019 Refinement emission estimation: CH4 emission in Asia
during last decades

D357

伊藤 昭彦（国環研）

ボトムアップ手法による東アジア地域メタン収支評価

D358

梅澤 拓（国立環境研究所）

D359

PrabirPatra（JAMSTEC）

東アジアのメタン排出源のセクター別評価に向けて：波照間
ステーションで観測される高濃度メタンイベントに伴うメタンの安定炭素同位体比と炭化水素の変動
Regional budgets of 3 major greenhouse gases － implications CH4emissions for the Paris Agreement
座長： 梅澤拓（国環研）GOSAT メタン鉛直濃度分布データを用いたインド上空のメタン季節変動の解析
MIROC4-ACTM により算出された東シベリア域のメタンカラ
ム濃度の季節変動の再現性

D360

齋藤 尚子（千葉大環境リモ
セン）

D361

佐野 春香（千葉大学）

D362

齊藤 誠（地球環境研究センター）

GOSAT 全球メタン吸収排出量プロダクト

D363

丹羽 洋介（国環研）

全球 CH4 逆解析によるフラックス推定値の独立性評価

D364

羽島 知洋（環境変動予測研
究センター）

湿地メタン放出－気候フィードバック研究のための地球システムモデル開発予稿へ― 25 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第4日〔 10月31日(木) 〕

9:30～11:45

口頭発表

A 会場
降水システムⅠ
座長： 諸田雪江（国立研究開発法人情報通信研究機構／名古屋大学宇宙地球環境研究所）
JPCZ に伴う日本海沿岸の降水持続性に与える長白山系の力学効果
南岸低気圧による首都圏降雪時の降雪結晶の特性と環境場の
関係

A401

篠田 裕太（九大院）

A402

荒木 健太郎（気象研）

A403

石坂 雅昭（防災科研
員）

A404

梅原 章仁（気象研）

C バンド二重偏波レーダーを用いた降水粒子判別手法の開発
と評価

A405

林

修吾（気象研）二重偏波レーダーによる降水粒子判別結果と雷活動の関係

A406

諸田 雪江（NICT / 名大ISEE）

フェーズドアレイ気象レーダーで観測された孤立積乱雲内の降水コアと雷放電との時空間比較

A407

益子 渉（気象研）

2015 年台風第 15 号の内部コア域の微細構造

A408

上田 有佑（立正大・院）

日本における台風に伴う竜巻発生環境場の特徴について

A409

加藤 輝之（気象大）2019 年 5 月 26 日の北海道東部での高温の要因について客

北陸平野部の大雪時の降雪粒子の特徴と雲物理過程

予稿へ― 26 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第4日〔 10月31日(木) 〕

9:30～11:45

口頭発表

B 会場
熱帯大気Ⅱ
座長： 馬場雄也(海洋研究開発機構)

B401

金田

幸恵（名大 ISEE）

B402

筆保

弘徳（横浜国大）

B403

B405

片山 卓彦（東京海上研究所）
Tauvale Luteru（名大ISEE）
新垣 優治（高知地方気象
台）

B406

石山

尊浩（東大 AORI）

B407

藤原

圭太（九大院・理）

B408

柳瀬

亘（気象研）

北西太平洋における亜熱帯低気圧の性質を持つ台風

B409

馬場

雄也（JAMSTEC）

スペクトル型積雲対流スキームへの浅い対流クロージャの適用

B404

日本東海上を北上する台風の将来変化予測実験
大規模アンサンブルデータで得られた台風発生環境場パター
ンの将来変化
大規模アンサンブル実験結果を用いた台風季節予報の可能性
調査②
Characteristics of Tropical Cyclones in the Southwest Pacific
大西洋の海面水温が台風発生環境場に及ぼす影響2018 年 7 月における北大西洋の SST が北西太平洋の台風発生
環境場に与える影響
温低化に伴う Sandy(2012)の降水強化に及ぼすメキシコ湾流の影響

予稿へ― 27 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

〔 10月31日(木) 〕

大会第4日

9:30～11:45

口頭発表

C 会場
気候システムⅢ
座長： 横山千恵（東大大気海洋研）

CMIP5 モデルの夏季東アジア現在気候再現性と降水量将来変化（その 2）
地域気候モデルによる予測結果から得られた日降水量の統計
分布パラメーターの将来変化

C401

尾瀬

智昭（気象研）C402

村田昭彦（気象研）C403

大沼友貴彦（東大生研）

C404

横山
研）

千恵（東大大気海洋

C405

野沢

徹（岡大院自然）

C406

谷田貝

C407

釜堀

弘隆（AORI）

様々な時間スケールのアメダス降水量の長期変動

C408

水田

亮（気象研）

極端降水将来変化の再現期間・時間スケールによる違い

C409

内山

常雄（予報士会）

ClimatView 月統計値－北アメリカの月平均気温の調査

亜紀代（弘前大）積雪ペースメーカー実験による気候への影響評価
GPM DPR 観測と CMIP5 気候モデル予測の複合利用による初夏日本付近の降水特性の将来変化推定：手法の妥当性について気温上昇にともなう極端降水量の増加傾向の地域特性
中央アジアの降水量定量評価と CMIP5 Multi-model
superensemble による温暖化時の変化予測

予稿へ― 28 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第4日〔 10月31日(木) 〕

9:30～11:45

口頭発表

D 会場
大気力学
座長： 水野吉規（気象研究所）

D401

田中 博（筑波大 CCS）

D402
D403

板野 稔久（防衛大・地球海洋）
伊賀 啓太（東大大気海洋
研）

D404

水野 吉規（気象研）

乱流境界層における大規模構造の運動量輸送への寄与の評価

D405

山崎 一哉（東大院理）トランスバースラインの構造と成因の研究

D406

西

熱帯 ITCZ 中の大規模雲域の変形過程

D407

相木 秀則（名大宇地研）

憲敬（福岡大理）

球面座標系における亜熱帯ジェットの地衡風調節（解析解）目のある浅水渦上の非軸対称擾乱の解析
円筒容器内の回転円盤上の流れの上を伝播する波の共鳴

熱帯太平洋の表層波動のライフサイクル解析：Level-0 表式の実装

予稿へ― 29 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第4日〔 10月31日(木) 〕

13:45～17:15

口頭発表

A 会場
降水システムⅡ
座長： 金田A451

金子 航（東大大気海洋研）

A452

辻

A453

二宮 洸三（無所属）A454

金田 幸恵（名大 ISEE）

A455

西井 章（高知大院理）

A456

閔

A457

畔野 貴弘（京大院理）宏樹（東大大気海洋研）

庚夕（名大 ISEE）

幸恵（名古屋大学宇宙地球環境研究所）

太平洋地域の Atmospheric River と対流圏上層ジェットの蛇行との関係
2014 年 8 月広島豪雨の解析で示された Atmospheric river と切離低気圧の相互作用に伴う降水強化の一般性
1982 年 7 月に観測された梅雨・メイユ前線の雲・降水帯
水平解像度 2km の雲解像モデルによる 2019 年九州豪雨の再現実験
平成 30 年 7 月豪雨期間中に高知で観測された線状降水帯の解析
線状降水帯を構成する対流セルと降水量の関係性
3 次元雲解像モデルによる放射対流平衡下における降水シス
テムの自己組織化について
座長： 大東A458

大東 忠保（防災科研）

A459

小林 隆久（電中研）

A460

山地 萌果（JAXA/EORC）

A461

松嶋 俊樹（R-CCS）

A462

郭

A463

田尻 拓也（気象研）

威鎮（MRI）

忠保（防災科学技術研究所）

複数の雲レーダーを用いた夏季積乱雲発達初期の高時間分解
能観測
GPM 搭載 2 周波レーダーを用いた対流性降水の融解層検出手
法
GPM/DPR で得られた全球規模での雨滴粒径と降水特性の関係
超水滴法を用いた雄大積雲のラージ・エディ・シミュレーシ
ョンDroplet Size Distribution Activated and Grown from Hygroscopic
Particles in CCNC
内部混合したサブミクロン粒子の吸湿度と雲粒生成

予稿へ― 30 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第4日〔 10月31日(木) 〕

13:45～17:15

口頭発表

B 会場
熱帯大気Ⅲ
座長： 辻野智紀（北海道大学）

B451

山口

宗彦（気象研）

台風進路予報における予報円の作成手法の改善

B452

川端

康弘（気象研）

台風進路予報における予報楕円

B453

中川

雅之（気象研）

B454

山口

宗彦（気象研）B455

比嘉未雅（琉大院・理）

B456

嶋田

宇大（気象研）B457

辻野智紀（台湾大）

B458

塚田
学）

大河（北大院環境科

B459

福田

航平（富山大院）

大気追跡風を用いた台風の日周期の統計解析

B460

内木

詩歩（富山大院）

ひまわり 8 号高頻度観測から同定した熱帯海上の雲システム
の日周期

B461

藤井

駿人（名大 ISEE）

Split window 法を用いた対流バーストの検出

B462

浜口

佑也（AORI）

対流圏上層のトラフ前面における TD 型擾乱の発生過程

B463

中村

雄飛（東大 AORI）

対流と結合した赤道 Kelvin 波・赤道 Rossby 波の構造と降水特性の統計解析B464

小寺邦彦（気象研全球）

赤道台風 Vamei に対する対流圏界面気温の役割

全球 7km 非静力学および 20km 静力学モデルによる台風進路
予測誤差の要因の調査
T-PARCII のドロップゾンデ観測と気象庁全球予測システムを用いた台風 Trami(2018)を対象とする観測システム実験
NHM を用いた台風 Chanthu(2016)の進路予報大外し事例の研究
台風第 21 号による記録的暴風と短時間強雨のメカニズム
雲解像モデルで再現された台風 Haiyan (2013) における渦位の混合と急発達ひまわり 8 号を用いた台風内部コア領域の非軸対称構造の定量化

予稿へ― 31 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

〔 10月31日(木) 〕

大会第4日

13:45～17:15

口頭発表

C 会場
気候システムⅣ
座長： 今田由紀子（気象研究所）

C451

竹村

和人（京大院理）

夏季アジアジェットに沿った準定常ロスビー波束伝播と PJ パ
ターンとの力学的関連性

C452

安永

数明（富山大学）

北陸における初冬季の降水量の増加と熱帯インド洋の降水

C453

今田

由紀子（気象研）

熱帯不安定波が大気大循環に与える影響

C454

栗原

和夫（無所属）エルニーニョ現象に関わる大気の 4.5 年周期変動

C455

加藤 内藏進（岡大・教育・
理科）

歌から広がる学際的気候・文化理解教育と ESD（日本やドイツ，北欧の季節サイクルと季節感を接点に）

C456

内田

裕太（東大 先端研）

d4PDF におけるシルクロードパターンの温暖化に伴う変調

C457

塩崎

公大（京大院理）

冬季極東域における寒暖に対応する El Niño 発達過程
座長： 長谷川

C458

遠藤

C459
C460

杉原 直樹（三重大院生物資源）
浅野 早紀（筑波大学生命環
境科学研究科）

C461

相澤

C462

長谷川

C463

山上

C464

門

洋和（気象研）

拓郎（東大 AORI）
聡（東大 AORI）
遥航（東大 AORI）
大貴（東大先端研）

聡（東大 AORI）

高解像度 MRI-AGCM による日本付近の夏季降水量の将来変化と不確実性
南極振動が駆動するソマリジェットが及ぼす南北両半球間の遠隔影響
対流圏上層における亜熱帯高気圧の季節変化～夏と冬の形成
要因の差異～
地球システムモデルを用いた 20 世紀における北極域の気温変化と海氷変動大気海洋結合が 2010 年 8 月猛暑の発生確率に与える影響
大気海洋結合モデルにおける海洋高解像度化の西インドモン
スーンへの影響
夏季北西太平洋大気循環における ENSO 駆動成分の抽出

予稿へ― 32 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

〔 10月31日(木) 〕

大会第4日

13:45～17:15

口頭発表

D 会場
惑星大気
座長： 杉本

D451

山本 勝（九大応力研）

D452

杉本 憲彦（慶大日吉物理）D453

高木 征弘（京産大理）

憲彦（慶応大学法学部）

季節変化および紫外線加熱が金星大気大循環に及ぼす影響について
金星探査機 Venus Express の風速データを用いた熱潮汐波への同化インパクトの研究
大気大循環モデルを用いた金星雲分布の再現

物質循環
座長： 中島英彰（国立環境研究所）

D454

山口 小雪（奈良女大）那覇で観測された対流圏オゾンの増大現象についてD455

荻野 慎也（JAMSTEC）

東南アジアにおける下部対流圏春季のオゾン増大現象： 発生のメカニズムと 3 次元構造

D456

中島 英彰（環境研）

陸別・昭和基地・つくばにおける CFCs/HCFCs の長期変動

D457

蔡

D458

竹村 俊彦（九大応力研）

D459

Cheng

D460

五藤 大輔（環境研）

D461

山下 陽介（JAMSTEC）

D462

眞木 貴史（気象研）

逆推計を用いた東アジアにおける BC 排出量推定

D463

石戸谷

気象庁観測プラットフォームを用いた大気中酸素濃度の長期・広域観測

穎（千葉大

リモセン）

ChiuTung（AORI）

重之（産総研）2011-2019 年における春季の越境汚染に対する日本のエアロ
ゾル光学的厚さの応答に関する観測的研究
発生領域別複素屈折率データを用いたダスト放射強制力の見積もり
Development of size-resolving aerosol microphysics scheme for use
in NICAM-SPRINTARS
全球高解像度エアロゾルシミュレーションを対象としたモデ
ル解像度の影響評価
化学輸送モデルと地上・船舶観測を用いた黒色炭素（BC）エ
アロゾル濃度の季節変化、及び北極域への輸送の解析

予稿へ― 33 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第3日〔 10月30日(水) 〕11:45～12:45
拓樹（土木研・寒地土

ポスター・セッション

P301

松下
研）

P302

王

P303

阿部

紫織（MCC）

流域単位の降雨予測による洪水予報精度向上とリードタイム確保
の可能性

P304

吉田

龍平（福島大理工）

過去の気候変動が世界の作物生産変動に与えた影響

P305

春木 優杏（兵県大学院 環境
人間）

数値実験によるため池の気象緩和効果の定量的評価

P306

渡口

椋（JMA）

粒子法を用いた雨量計捕捉率に関する研究

P307

石橋

勇人（九大総理工）

Aeolus 衛星・地上複合観測を用いた雲場と水平風速解析

P308

高野

雄紀（東大大海研）

トゥルーカラー再現画像の色再現性に作成手法とセンサの違いが与える影響の評価

P309

吉田翔（筑波大院生命環境） Ka バンドレーダを活用した積乱雲発達判定指標の検討

P310

玉川

一郎（岐阜大流域）

P311

荒木 健太郎（気象研）

P312

大塚

道子（気象大）P313

妻鹿友昭（首都大）

P314

森

P315

内田

大平（首都大）レーダネットワーク環境下における干渉波除去手法の提案

P316

及川

栄治（九大応力研）

EarthCARE 衛星の雲・エアロゾルプロダクトの開発と検証

P317

山本

雄平（千葉大 CEReS）

ひまわり 8 号地表面温度観測において雲の混入がもたらすノイズ・
欠損の軽減

P318

平田

雅典（岡大院自然科学） 氷 Ih 内におけるホルムアルデヒドの拡散機構

P319

佐々木

P320

一柳

錦平（熊大）

シベリア，ティクシにおける降水同位体比の変動

P321

高橋

洋（首都大）

関東地方における降雪イベントに黒潮流路が与える影響

P322

西森

基貴（農研機構農環研）

P323
P324

遠藤 伸彦（農研機構・農環研）
堀田 陽香（東京大学大気海
洋研究所）

P325

西澤

慶一（電中研）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（続報）P326

森井洋（東大 AORI）

エルニーニョ後の北西太平洋における太平洋高気圧活動

P327

岡田

靖子（JAMSTEC）

大規模アンサンブルデータを用いた日本域の極端降水の将来変化

P328

中西
源）

友恵（三重大院生物資

P329

飯田

瑞生（東北大・院・理） 北半球冬季大気場へのベーリング海海氷の影響

P330

村田

文絵（高知大理工）露莎（名大生農）

厚（桜美林大）秀孝（気象研）

降雪事例の発生頻度に関する簡易推定法について(2)
内モンゴルにおけるリモートセンシングに基づく旱魃評価

パラメトリックスピーカを用いた 2 軸回転する小型 SODAR の製作
シチズンサイエンスのための気象アプリ「空ウォッチ」を活用した
降雪研究
地上設置型リモートセンシングデータとの比較によるひまわり 8
号データの特性
GSMaP に対するひまわり 8 号の大気追跡風の適用
微小スケールの現象を捕捉するための気圧測定装置開発

利根川流域における NHRCM の解像度による降水再現性の違いについて

経験的統計手法による日本域の気候ダウンスケーリング－バイア
ス補正シナリオとの比較－
長野県伊那谷中部における春季の低温イベントの NHRCM による再現性と将来変化
エアロゾル間接効果の全球雲解像水惑星実験

サヘルの対流変動が駆動する北半球大気循環パターン

バングラデシュにおけるプレモンスーン降水をもたらす総観場― 34 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

P331

横畠

徳太（国環研）陸域統合モデル MIROC-INTEG による将来の水資源・食料・エネ
ルギー・土地利用予測

P332

高橋

千陽（AORI）

日本の冬季極端天候に及ぼす MJO の影響

P333

鈴木

信康（立正大・院）

DSJRA-55 データによる東海～関東南岸域で発生する収束線の統計解析及び年々変動について

P334

関

P335

小野

P336

寺崎 康児（理研計算科学）

P337

瀬古 弘（気象研）

P338

青木 俊輔（京大院理）衛星搭載レーダを用いた高緯度海岸域での降水特性の解析

P339

笠本 健士朗（大阪大学）

数値気象モデルを用いた都市の夏季降水に対する影響評価－京阪神地域および大阪市に対する長期解析－

P340

中井 専人（防災科研雪氷）

JPCZ に関係する近年の災害大雪事例

P341

南 孝太郎（筑波大）

平成 30 年 7 月豪雨における水蒸気輸送と豪雨の関係

P342

北畠 尚子（気象大）2018 年 2 月 5～6 日の日本海側の大雪に対する対流圏中上層の総観
場の影響

P343

高橋 暢宏（名大 ISEE）

MP-PAWR とタイムラプスカメラによる降水コア落下の比較

P344

野口 萌（福岡大院理）

梅雨期の降水に対する下層の水蒸気フラックスの役割

P345

高見 和弥（鉄道総研）

偏波レーダを用いた融解層高度の判定と降雪の乾湿に関する検討P346

吉野 純（岐阜大工）P347

篠原 瑞生（TMRI）

P348

末木 健太（理研計算科学）

対流雲の大規模パラメータスイープ実験

P349

呉 品穎（京大理）Convective-scale Sampling Error and Its Impact on the Ensemble Radar
Data Assimilation System

P350

安田 智紀（日大院）

寿都における風速の予測手法の検討

P351

小野崎
工）

全球モデルアンサンブルによる日本の洋上風力資源の気候変動リ
スク評価

P352

石崎 紀子（国環研）

P353

小谷 亜由美（名古屋大農学） 東シベリア森林における陸面乾湿変動下の大気境界層の特徴

P354

坂崎 貴俊（京大院理）

ドローンを用いた大気境界層の時間発展の観測P355

古田 充（同志社大学）

福岡の高層気象観測データに見られる下層大気の長期変化

P356

高根 雄也（産総研）

空調の使用は都市の熱ストレスをどの程度悪化させるか？

P357

渡邊
境）

P358

片野 陽登（KUT）

P359

永尾 隆（東大 AORI）

P360

安間 碩成（東北大院理）P361

橋本 真喜子（JAXA）

隆則（予報士会）

温室効果の模式図の理解を助ける実験教材

耕介（気象研）総観場の不確実性を反映したメソ特異ベクトルの計算

平成 30 年 7 月豪雨における長良川周辺住民の避難意識と防災情報利用に関する主成分分析
d4PDF(2 度上昇)を使用した将来気候下における荒川流域での洪水リスクの確率論的評価

大武（福島大院・理貴典（首都大NICAM-LETKF システムを用いた平成 30 年 7 月豪雨再現性の解像度依存性について
特異値分解解析を利用した「全外し」を軽減するためのアンサンブ
ル初期摂動作成法の開発（その 1）

領域モデルにおける境界層スキームと ramp 現象の再現性

都市環2018 年 7 月猛暑におけるフェーン現象発生時の関東平野の大気構造
水 平ス ケ ー ルの 小 さ い陸 面 が上 空 の 風に 与 え る影 響 の解 析 －DSJRA55 を用いて－GCOM-C/SGLI プロダクトを用いたエアロゾル・雲相互作用に関する初期的解析
黒潮続流とガルフストリーム上における大気のエネルギー収支の季節変動の解析GOSAT-2/TANSO-CAI2 エアロゾル特性プロダクトと 導出アルゴ
リズムを考慮した誤差解析と地上観測との比較― 35 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

P362

中島 翼（九大院・理）2016 年 4 月 12 日に航空機が遭遇した低高度乱気流の発生メカニズ
ム その 2

P363

山崎 未紗（明治大学）

積雲の輪郭形状のフラクタル次元解析

P364

萩原
境）

熱圏と対流圏を繋ぐ大気重力波の解析

P365

吉田 哲治（北大院理）陸惑星における完全蒸発状態の発生に関する大気大循環モデル実験P366

高橋 直也（東北大院理）親潮に伴う海面水温前線の夏季北太平洋下層雲への影響

P367

和田 章義（気象研）

2018 年台風第 12 号(JONGDARI)の数値シミュレーション

P368

菅原 邦泰（北大院理）P369

辻 一晟（JMA）

P370

鈴木 真一（防災科研）

P371

小山 朋子（極地研）

P372

Dupuy

P373

秋吉 英治（環境研）

P374

趙 寧（JAMSTEC）

P375

鈴木 順子（JAMSTEC）

P376

那須野

P377

大芦 宏彰（東北大院理）熱帯の対流雲に対するエアロゾルの影響の解析

P378

栗原 璃（筑波大学大学院）

X バンド偏波レーダーネットワークによる台風 Mindulle の微物理
構造の解析

P379

山城 来奈（名大 ISEE）

2018 年台風第 24 号の眼の壁雲内側領域における突風構造の解析

P380

佐井 彩乃（KUT）

月平均相対湿度から求めた絶対湿度の精度について

P381

松枝 秀和（気象研）

高精度メタン標準ガス較正装置

P382

米川 大地（Chiba-u）

2013-2018 年に千葉で観測された NO2、VOC、対流圏オゾン濃度の
トレンド

P383

吉田 幸生（国環研）

GOSAT-2 短波長赤外プロダクトの初期解析結果

P384

神谷 美里（奈良女子大）

地上光学観測による奈良盆地におけるエアロゾルの研究

P385

栗林 正俊（長野環保研）

P386

高島 久洋（福岡大理）

P387

武 靖（乾地研）

P388

白井 玖実（奈良女）P389

武田 真憲（東北大院 環境） 地上 FTIR スペクトルから解析された HFC-23 の長期変動

P390

柴田 泰邦（首都大）美沙子（筑波大生命環

Eric（NIES）

智江（JAMSTEC）

気象庁 1 か月アンサンブル予報を用いた夏季北海道における低温偏差の予測可能性
中緯度に北上した台風の東側で発生・発達する低気圧に関する研究－非断熱ロスビー波の仮定に基づく解析－
渦位からみる夏季の日本付近における偏西風の蛇行の気候的特徴
について
秋季北極域において CMIP5 モデルで再現される地表付近の気温偏差に対する中緯度の大気応答
Impact of hydrofluorocarbons on stratospheric ozone recovery
500 アンサンブル実験による低中高緯度オゾン全量の ODS・GHG
濃度依存性
How does the air-sea coupling frequency affect the convection during the
MJO passage?
YMC-BSM 2018 期間中にコトタバンで観測された水蒸気・上層雲
変動
YMC-Sumatra 2017 期間を対象とするモデル相互比較

中部山岳域におけるカラマツ林のフェノロジー観測と陸域生態系モデルへの導入
地表大気ガス濃度の急減少: 大気ガス成分直接観測と 3-D コヒー
レントドップラーライダーによる風観測
Effect of dry-season vegetation on dust occurrence at Tsogt-Ovoo in thenorthern Gobi Desert
インド北部におけるレーザメタン計観測結果の解析
差分吸収ライダーによる境界層中の CO2 濃度観測～水平移流の事
例検討～

予稿へ

― 36 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大会第4日〔 10月31日(木) 〕11:45～12:45

ポスター・セッション

P401

中島

虹（首都大）

2019 年 5 月 4 日に東京都内で発生した短時間強雨時の降水量分布と地上風系の関係

P402高橋暢宏（名大 ISEE）

XRAIN を用いた地形性降水の解析

P403

伊落

貴之（千葉工大院）

ひまわり 8 号の輝度温度情報と WBGT の関係

P404

早崎
所）

将光（日本自動車研究

PM2.5 高濃度イベント発生時の気象条件

P405

松本

紋子（ANAHD）

P406

安藤

P407

永尾

P408

山口

P409

押尾

P410

中辻

P411

末澤 卓（首都大院）

P412

菊池

博史（電通大）P413

中村

賢人（首都大）P414

内田柊平（首都大）P415

六車

光貴（RISH）

パラメトリックスピーカーを用いた低騒音型 RASS 用音源の開発

P416

堀江

宏昭（NICT）

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(2)

P417

北林

翔（首都大）

大規模火山噴火後の地表気温応答 －ENSO の位相による違い－

P418

加藤

大輔（TMRI）

d4PDF を使用したベトナム・Red River の流量極値に寄与する極端降水をもたらす気象環境場の考察

P419

雄太（三重大院生物資

P420

安藤
源）
太田
源）

圭祐（三重大院生物資

2017/18 年冬季の異常な中高緯度大気循環に影響した異常なチャク
チ海の海氷減少

P421

荒川隆（RIST）

統合陸域モデル ILS の IO コンポーネント

P422

川瀬

宏明（気象研）1km 力学的ダウンスケーリングから見えた地球温暖化に伴い極端化する中部山岳の降雪・積雪

P423

狩谷 紗弥伽（筑波大学生命
環境科学研究科）

熱帯大西洋とアフリカ大陸が作り出す大気海洋結合波動

P424

福井

真（東北大院理）

日本域領域再解析システムによる台風の再現性

P425

中澤

哲夫（気象研）湿潤静的エネルギーからみた大気安定度の長期変化傾向

P426

藤原

周平（TMU）

韓国の夏季における降水特性の長期変化

P427

杉野

伊吹（茨城大 理）

夏季の関東域の都市ヒートアイランド強度の気候変化予測

P428

阿部

学（JAMSTEC）

MIROC-ES2L の Historical 実験における北半球積雪分布の変化傾向の再現性

衛星搭載ドップラー風ライダーデータの同化による航空路の風の予測への影響雲のステレオ観測による雲底高度および風速プロファイル計測手
大貴（明大理工）法の開発
ひまわり 8 号の多時刻観測データを用いた地表面温度・地表面分光
隆（東大 AORI）
放射率・水蒸気量の同時推定
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
博史（住友電設（株））
システムの実証評価 －GOSAT, GOSAT-2 の Proxy 法 に よ る メ タ ン 濃 度 導 出 に お け る
晴樹（NIES）
CH4:CO2 比の検証
菜穂（奈良女子大）船舶観測データと衛星プロダクトによる雲量の研究
Neural Network を用いた偏波間位相差観測データスムージング手法の提案
気象用フェーズドアレイレーダに対するニューラルネットワークを用いた適応型ビーム形成手法の検討
x 帯二重偏波気象用フェーズドアレイレーダを用いた粒子判別手法の初期検討
二重偏波フェーズドアレイレーダにおける適応ビーム形成手法の検討

日本の気温に影響を与える大気循環と周辺の海面水温の季節変化― 37 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

P429

中村

皓大（富山大理）

南米西岸沖における層積雲の日周変動とその長期傾向

P430

米川

直志（茨城大理）

機械学習を含む複数の統計ダウンスケーリング手法による気温等の推定精度比較P431

谷内浩平（RUGS）

関東地方平野部における晴天日の日最高気温出現時刻の特徴

P432

柳澤

彩紀（弘前大）Dry Intrusion の自動検出と出現特性

P433

山本

哲（芙蓉日記の会）

野中到・千代子による 1895（明治 28）年富士山頂気象観測値の検
討

P434

河野

貴行（防衛大）霧による急激な視程変動の特徴

P435

長澤

亮二（気象研）

気象庁全球モデルの放射計算で利用する水雲有効半径の見直し

P436

Chen

Ying-Wen（東大 AORI）

JAXA スパコン（JSS2）を用いた NICAM-LETKF の予測システムの
高解像度化

P437

澤田

謙（気象研）

スピンダウン問題と過飽和抑制

P438

岩下

久人（明星電気）2016 年 7 月 14 日のダウンバースト実スケール

P439

山下

克也（防災科研・雪氷） ディスドロメーターを用いた 2 高度での降雪粒子観測

P440

瀬口

貴文（防大）P441

豊岡

大地（筑波大学大学院） 「平成 30 年 7 月豪雨」に関する後方流跡線解析

P442

深町

知宏（気象大）竜巻の発生数と地形との関係

P443

木下

直樹（九大院・理）

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

P444

白川

尚樹（千葉工大院）

マイクロ波放射計による可降水量と降雨到達速度の関係

P445

馬場

賢治（酪農環境）

冬季石狩平野における対流雲がもたらす地上気温と気圧の変化

P446

万田

敦昌（三重大生物資源）

P447

Roh

Woosub（AORI）

P448

伊藤

典子（琉球大学）

2019 年梅雨期の沖縄地方における停滞性レインバンドの出現特性

P449

佐藤

陽祐（北大院理）

台風内の雷構造にエアロゾルが与える影響

P450

鈴木

賢士（山口大院）

降水粒子帯電電荷測定のための 400MHz 帯ラジオゾンデ搭載新型センサー開発P451

近藤誠（北大理）SCALE を用いた混相雲を対象とした雲微物理スキームの感度実験

P452

橋本

明弘（気象研）平成 30 年 7 月豪雨の雲・降水形成機構に関する数値実験

P453

野津

雅人（首都大）P454

三浦悠（気象工学）P455

伊藤純至（東大 AORI）

冬季晴天弱風日における朝の下部境界層時間変化の UAV による観測肱川あらしの発達に谷筋の水平気圧傾度が及ぼす影響（その 2：谷筋内の複数地点での観測結果）
成田空港で強い南西風時に発生する水平ロール構造のラージ・エディ・シミュレーション

P456

神田

勲（JMC）

ドローンを用いた大阪市中心部における上空の気象観測

P457

吉田

聡（京大防災研白浜）

紀伊半島沖大気・海洋・海底貫通同時観測

P458

中村

祐輔（立正大）ドップラーライダー観測に基づく潮岬の大気境界層高度の日変化

P459

山内

晃（東大 AORI）

EarthCARE 衛星に向けた放射プロダクトの開発(その 2)

P460

青木

輝夫（極地研）札幌における雲が積雪面上の熱収支に与える効果

P461

稲津

將（北大院理）モード分解方程式による大気ブロッキング成長の診断

X バンドレーダーを用いた積乱雲と Jumping Cirrus の発達過程の観測

近年の東シナ海の温暖化傾向が平成 29 年 7 月九州北部豪雨へ及ぼす影響
An intercomparison of tropical clouds over the Western Pacific using
DYAMOND data

― 38 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

P462

藤田

雅人（京大理）3 次元のスペクトル法を用いた静水圧大気モデルの改良とセミイン
プリシット法の適用

P463

三木

冬大（京大理）球面上の定常山岳波の伝播について

P464

松信

匠（筑波大学大学院）

ロスビー波の砕波実験による順圧 3 次元ノーマルモードエネルギ
ースペクトルの形成過程に関する研究

P465

財前

祐二（気象研）UAE 上空のバックグラウンドエアロゾルの特徴

P466

菅野

湧貴（名大 ISEE）

冬期の北米における寒気流出の経路と総観場の関係

P467

中川 清隆（立正大・地球環境
科学）

P468

相澤

P469

平田 英隆（立正大・地球環境科学）

黒潮大蛇行はどのように温帯低気圧の経路を変化させるか？

P470

村崎

万代（気象研）NHRCM を用いた新タイムスライスダウンスケーリング

P471

渡辺

真吾（JAMSTEC）

P472

中村

東奈（富士通 FIP）

P473

角

P474

吉野

純（岐阜大工）伊勢湾における可能最大高潮の直接ダウンスケーリング実験

P475

服部

美紀（JAMSTEC）

EFSO を用いた Pre-YMC2015,YMC2017 におけるラジオゾンデ観測のインパクト評価

P476

児玉真一（AORI）

秋雨時期の台風による遠隔降水事例の研究

P477

進藤

愛可（富山大）局所的な SST 勾配と組織化降水システムの降水特性との関係

P478

松崎
境）

祐太（首都大 都市環

P479

岩崎

杉紀（防大）

ひまわり 8 号で測定した火山の噴煙や台風通過にともなう植物プ
ランクトンの増加

P480

杉田考史（NIES）

西シベリアの成層圏メタン高度分布の推定

P481

石戸谷

P482

原

P483

佐井

彩乃（KUT）

P484

石島健太郎（気象研）

P485

村山

昌平（産総研）

P486

中村

P487

赤井

P488

Batjargal Buyantogtokh（ALRC） Effect of stone on sand saltation at Tsogt-Ovoo in the northern Gobi Desert

P489

森本

芳（阪大院理）P490

田中

泰宙（気象研）

拓郎（東大大気海洋）

ゆかり（東大院理）重之（産総研）

圭一郎（福岡大・理）

我が国高層気象官署における対流圏界面高度および気温減率の年変化の地域差JRA55 と MRI-ESM2 における夏季の気圧パターンと北極海氷の関係

2015/2016 年に生じた赤道成層圏準二年周期振動（QBO）崩壊イベ
ント発生時の大気波動の振る舞いについて
オゾンを同化した化学気候モデルによる初期値を用いた南米春季のオゾン予測の試み その 2
成層圏突然昇温時の前線的な気温構造の形成メカニズム

北半球冬季における海洋大陸の風系分類とその年々変動

代々木街区での都市ガス消費と自動車起源の人工排熱量の分離推定に向けた二酸化炭素フラックスおよび酸素/二酸化炭素交換比の同時観測
福岡市内におけるエアロゾル・ガス成分の日周変化と局地循環の関係
日本域における地表絶対水蒸気量の過去 100 年以上の長期トレン
ドの解析
気象庁観測所において観測された大気中ラドン濃度変動

飛騨高山森林観測サイトにおける大気中温室効果気体濃度および
CO2 安定同位体比の長期観測
気象庁「二酸化炭素分布情報」改善に向けた二酸化炭素輸送モデル
貴（気象庁環境気象）の開発
レーザー分光法による大気中 N2O および CO 濃度連続観測システ
章吾（東北大学 CAOS）
ムの開発と南極・昭和基地における大気観測への応用
エアロゾル鉱物粒子への揮発性有機化合物の吸着・反応過程のその場分光観測
エーロゾルデータ同化に向けた GCOM-C SGLI エーロゾルプロダ
クトの検証

予稿へ

― 39 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

講演者索引<A>

Fudeyasu Hironori（筆保 弘徳）

B402

Hori Masahiro（堀 雅裕）

B151

Abe Manabu（阿部 学）

P428

Fujibe Fumiaki（藤部 文昭）

A206

Horie Hiroaki（堀江 宏昭）

P416

Abe Shiori（阿部 紫織）

P303

Fujibe Fumiaki（藤部 文昭）

D305

Hosaka Masahiro（保坂 征宏）

B162

Abo Makoto（阿保 真）

D157Fujii Hayato（藤井 駿人）

B461

Hoshi Kazuhira（星 一平）

C152

Adachi Toru（足立 透）

A356

Fujita Masato（藤田 雅人）

P462

Hoshino Shunsuke（星野 俊介）

A355

Aiki Hidenori（相木 秀則）

D407

Fujita Tadashi（藤田 匡）

A152

Hotta Daisuke（堀田 大介）

B364

Aizawa Takuro（相澤 拓郎）

C461

Fujita Tadashi（藤田 匡）

A153

Hotta Haruka（堀田 陽香）

P324

Aizawa Takuro（相澤 拓郎）

P468

Fujiwara Keita（藤原 圭太）

B407

Akai Shogo（赤井 章吾）

P487

Fujiwara Shuhei（藤原 周平）

P426

<I>

Akiyoshi Hideharu（秋吉 英治）

P373

Fukamachi Tomohiro（深町 知宏）

P442

Ichiyanagi Kimpei（一柳 錦平）

P320

Amemiya Arata（雨宮 新）

B357

Fukuda Kohei（福田 航平）

B459

Iga Keita（伊賀 啓太）

D403

Amma Michinari（安間 碩成）

P360

Fukui Shin（福井 真）

P424

Iida Mizuki（飯田 瑞生）

P329

Ando Daiki（安藤 大貴）

P406

Fukutomi Yoshiki（福富 慶樹）

D203

Imada Yukiko（今田 由紀子）

C453

Ando Yuta（安藤 雄太）

P419

Furuta Mitsuru（古田 充）

P355

Inatsu Masaru（稲津 將）

P461

Aoki Shunsuke（青木 俊輔）

P338

Inubushi Kazuyuki（犬伏 和之）

D351

Aoki Teruo（青木 輝夫）

B158

<G>

Iochi Takayuki（伊落 貴之）

P403

Aoki Teruo（青木 輝夫）

P460

Geng Biao（耿 驃）

D207

Irie Kenta（入江 健太）

C205

Aonashi Kazumasa（青梨 和正）

C307

Goto Daisuke（五藤 大輔）

D460

Ishibashi Hayato（石橋 勇人）

P307

Arakaki Yuji（新垣 優治）

B405

Ishibashi Toshiyuki（石橋 俊之）

A154

Arakawa Takashi（荒川 隆）

P421

<H>

Ishidoya Shigeyuki（石戸谷 重之）

D463

Araki Kentaro（荒木 健太郎）

A402

Hagihara Yuichiro（萩原 雄一朗）

C304

Ishidoya Shigeyuki（石戸谷 重之）

P481

Araki Kentaro（荒木 健太郎）

P311

Hagiwara Misako（萩原 美沙子）

P364

Ishijima Kentaro（石島 健太郎）

P484

C460

Hajima Tomohiro（羽島 知洋）

D364

Ishimoto Hiroshi（石元 裕史）

C353

Hamaguchi Yuya（浜口 佑也）

B462

Ishiyama Takahiro（石山 尊浩）

B406

Hara Keiichiro（原 圭一郎）

P482

Ishizaka Masaaki（石坂 雅昭）

A403

Harada Yayoi（原田 やよい）

C154

Ishizaki Noriko（石崎 紀子）

P352

Haraguchi Taiki（原口 大輝）

B354

Itahashi Syuichi（板橋 秀一）

D303

Haruki Ukyo（春木 優杏）

P305

Itano Toshihisa（板野 稔久）

D402

Hasegawa Akira（長谷川 聡）

C462

Ito Akihiko（伊藤 昭彦）

D357

Hashimoto Akihiro（橋本 明弘）

P452

Ito Junshi（伊藤 純至）

B359Hashimoto Akio（橋本 昭雄）

A202

Ito Junshi（伊藤 純至）

P455

D457

Hashimoto Makiko（橋本 真喜子）

P361

Ito Noriko（伊藤 典子）

P448

D356

Hattori Miki（服部 美紀）

P475

Ito Tadashi（伊藤 忠）

B303

P436

Hayasaki Masamitsu（早崎 将光）

P404

Iwabuchi Hironobu（岩渕 弘信）

D161

D459

Hayashi Masahiro（林 昌宏）

D163

Iwai Hironori（岩井 宏徳）

C303

Hayashi Syugo（林 修吾）

A405

Iwasaki Suginori（岩崎 杉紀）

P479

Hayashida Sachiko（林田 佐智子）

D354

Iwashita Hisato（岩下 久人）

A208

Iwashita Hisato（岩下 久人）

P438

Asano Saki（浅野 早紀）<B>Baba Kenji（馬場 賢治）

P445

Baba Yuya（馬場 雄也）

B409

Banno Takahiro（畔野 貴弘）

A457

Batjargal Buyantogtokh

P488

<C>
Cai Ying（蔡 穎）
Cheewaphongphan

Penwadee

Chen Yingwen
Cheng Chiutung<D>
Damiani Alessandro
Dupuy Eric

D302

Henderson Jennifer

A204

P372

Higa Maiki（比嘉 舞輝）

B361

Higa Miyabi（比嘉 未雅）

B455

<K>

Hirano Soichiro（平野 創一朗）

C158

Kado Daiki（門 大貴）

C464

C207

Kadokura Shinji（門倉 真二）

A163

<E>
Eguchi Yuzuru（江口 譲）

A207

Hirasawa Naohiko（平沢 尚彦）

Endo Hirokazu（遠藤 洋和）

C458

Hirata Hidetaka（平田 英隆）

P469

Kamahori Hirotaka（釜堀 弘隆）

C407

Endo Nobuhiko（遠藤 伸彦）

P323

Hirata Masanori（平田 雅典）

P318

Kamiya Misato（神谷 美里）

P384

Enomoto Takeshi（榎本 剛）

A160

Hirockawa Yasutaka（廣川 康隆）

A360

Kanada Sachie（金田 幸恵）

A454

Hirose Hitoshi（広瀬 民志）

B353

Kanada Sachie（金田 幸恵）

B401

Honda Meiji（本田 明治）

C201

Kanda Isao（神田 勲）

P456

<F>

― 40 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

Kaneko Wataru（金子 航）

A451

Kurihara Kazuo（栗原 和夫）

C454

Kanemaru Kaya（金丸 佳矢）

A353

Kurora Syunpei（黒良 峻平）

B360

Kanno Yuki（菅野 湧貴）

P466

Kuwana Yusuke（桑名 佑典）

B210

Kariya Sayaka（狩谷 紗弥伽）

P423

Kasamoto Kenshiro（笠本 健士朗）

P339

<L>

Kashimura Hiroki（樫村 博基）

C155

Liu Guangyu（劉 光宇）

Kasuga Satoru（春日 悟）

C206

Katano Youto（片野 陽登）

P358

<M>

Katayama Takuhiko（片山 卓彦）

B403Maki Takashi（眞木 貴史）

Kato Daisuke（加藤 大輔）

P418

Manda Atsuyoshi（万田 敦昌）

Kato Kuranoshin（加藤 内藏進）

B205

Kato Kuranoshin（加藤 内藏進）

C455

Kato Ryohei（加藤 亮平）
Kato Teruyuki（加藤 輝之）
Katsumata Masaki（勝俣 昌己）

Murazaki Kazuyo（村崎 万代）

P470

<N>
Nagao Takashi（永尾 隆）

P359

Nagao Takashi（永尾 隆）

P407

Nagasawa Ryoji（長澤 亮二）

P435

Naiki Shiho（内木 詩歩）

B460

Nakagawa Kiyotaka（中川 清隆）

P467

D462

Nakagawa Masayuki（中川 雅之）

B453

P446

Nakagawa Yujin（中川 友進）

B366

Mashiko Wataru（益子 渉）

A407

Nakai Sento（中井 専人）

P340

Matsueda Hidekazu（松枝 秀和）

P381

Nakajima Hideaki（中島 英彰）

D456

A359

Matsumoto Ayako（松本 紋子）

P405

Nakajima Ko（中島 虹）

P401

A409

Matsumoto Kengo（松本 健吾）

B208

Nakajima Takashi（中島 孝）

C306

C159

C357

Matsunobu Takumi（松信 匠）

P464

Nakajima Tsubasa（中島 翼）

P362

Katsuyama Yuta（勝山 祐太）

C355

Matsuoka Daisuke（松岡 大祐）

B356

Nakamura Haruna（中村 東奈）

P472

Kawabata Yasuhiro（川端 康弘）

B452

Matsushima Toshiki（松嶋 俊樹）

A461

Nakamura Kento（中村 賢人）

P413

Kawai Hideaki（川合 秀明）

B153

Matsushita Hiroki（松下 拓樹）

P301

Nakamura Kodai（中村 皓大）P429

Kawamoto Kazuaki（河本 和明）

B160

Matsushita Yuki（松下 優樹）

C157

Nakamura Takashi（中村 貴）

P486

Kawamura Seiji（川村 誠治）

A352

Matsuyama Yuya（松山 裕矢）

C156

Nakamura Yuhi（中村 雄飛）

B463

Kawase Hiroaki（川瀬 宏明）

P422

Matsuzaki Yuta（松崎 祐太）

P478

Nakamura Yusuke（中村 祐輔）

P458

Kikuchi Hiroshi（菊池 博史）

P412

Mega Tomoaki（妻鹿 友昭）

P313

Nakanishi Tomoe（中西 友恵）

P328

Kikuchi Ryota（菊地 亮太）

A157

Michibata Takuro（道端 拓朗）

C362

Nakata Kiyoshi（中田 潔）

D151

Kishita Naoki（木下 直樹）

P443

Miki Touta（三木 冬大）P463

Nakatsuji Naho（中辻 菜穂）

P410

Kitabatake Naoko（北畠 尚子）

P342

Min Kyeongseok（閔 庚夕）

A456

Nakayama Hideaki（中山 秀晃）

B301

Kitabayashi Sho（北林 翔）

P417

Minami Kotaro（南 孝太郎）

P341

Nakayama Morio（中山 盛雄）

C210

Kitamura Yuji（北村 祐二）

D158

Minda Haruya（民田 晴也）

C308

Nakazawa Tetsuo（中澤 哲夫）

P425

Kobayashi Chiaki（小林 ちあき）

A158

Miura Haruka（三浦 悠）

P454

Naoe Hiroaki（直江 寛明）

C153

Kobayashi Fumiaki（小林 文明）

A201

Miyajima Akiko（宮島 亜希子）

B305

Nasuno Tomoe（那須野 智江）

P376

Kobayashi Takahisa（小林 隆久）

A459

Miyake Chihiro（三宅 千尋）

B209

Ninomiya Kozo（二宮 洸三）

A453

Kodama Chihiro（小玉 知央）

B161

Miyoshi Takemasa（三好 建正）

B351

Nishi Noriyuki（西 憲敬）

D406

Kodama Shinichi（児玉 真一）

P476

Mizuno Yoshinori（水野 吉規）

D404

Nishii Akira（西井 章）

A455

Kodera Kunihiko（小寺 邦彦）

B464

Mizuta Ryo（水田 亮）

C408

Nishii Kazuaki（西井 和晃）

B204

Kohma Masashi（高麗 正史）

C160

Mommae Yukiko（門前 由喜子）

C202

Nishimori Motoki（西森 基貴）

P322

Kondo Keiichi（近藤 圭一）

A151

Momoi Masahiro（桃井 裕広）

D164

Nishizawa Keiichi（西澤 慶一）

P325

Kondo Makoto（近藤 誠）

P451

Mori Atsushi（森 厚）

P314

Niwa Yosuke（丹羽 洋介）

D363

Koshin Dai（小新 大）C164Mori Shuichi（森 修一）

D206

Niwano Masashi（庭野 匡思）

C209

Koshiro Tsuyoshi（神代 剛）

B163

Morii Hiroshi（森井 洋）

P326

Noda Minoru（野田 稔）

A203

Kotani Ayumi（小谷 亜由美）

P353

Morimoto Kaori（森本 芳）

P489

Nodzu Masato（野津 雅人）

C302

Kotsuki Shunji（小槻 峻司）

A155

Morimoto Shinji（森本 真司）

D352

Nodzu Masato（野津 雅人）

P453

Kotsuki Shunji（小槻 峻司）

A156

Moroda Yukie（諸田 雪江）

A406

Noguchi Megumi（野口 萌）

P344

Kouketsu Takeharu（纐纈 丈晴）

C356

Moteki Qoosaku（茂木 耕作）

D210

Noguchi Shunsuke（野口 峻佑）

C163

Kouno Takayuki（河野 貴行）

P434

Motoyoshi Hiroki（本吉 弘岐）

C351

Nozawa Toru（野沢 徹）

C405

Koyama Tomoko（小山 朋子）

P371

Muguruma Koki（六車 光貴）

P415

Kudo Rei（工藤 玲）

D162

Murakami Hideyo（村上 英世）

D307

<O>

Kuma Kenichi（隈 健一）

B203

Murakami Masataka（村上 正隆）

C360

Ogino Shinya（荻野 慎也）

D455

Kuo Weichen（郭 威鎮）

A462

Murata Akihiko（村田 昭彦）

C402

Ohashi Yukitaka（大橋 唯太）

D304

Kuribayashi Masatoshi（栗林 正俊）

P385

Murata Fumie（村田 文絵）

P330

Ohgaito Rumi（大垣内 るみ）

B157

Kurihara Aki（栗原 璃）

P378

Murayama Shohei（村山 昌平）

P485

Ohigashi Tadayasu（大東 忠保）

A458― 41 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

Ohno Yuichi（大野 裕一）

C305

Seiki Ayako（清木 亜矢子）

D202

Takahashi Nobuhiro（高橋 暢宏）

P402

Ohta Yoshiji（太田 佳似）

B304

Seiki Tatsuya（清木 達也）

C358

Takami Kazuya（高見 和弥）

P345

Ohta Yoshiji（太田 佳似）

D301

Seino Naoko（清野 直子）

A361

Takane Yuya（高根 雄也）

P356

Ohtake Hideaki（大竹 秀明）

B306

Seki Takanori（関 隆則）

P334

Takano Yuki（高野 雄紀）

P308

Oikawa Eiji（及川 栄治）

P316

Seko Hiromu（瀬古 弘）

P337

Takashima Hisahiro（高島 久洋）

P386

Okada Yasuko（岡田 靖子）

P327

Shibata Yasukuni（柴田 泰邦）

P390

Takeda Masanori（武田 真憲）

P389

Okugawa Ryosuke（奥川 椋介）

D209

Shigeta Yoshinori（重田 祥範）

C301

Takemi Tetsuya（竹見 哲也）

D159

Okui Haruka（奥井 晴香）

C162

Shigeta Yoshinori（重田 祥範）

D154

Takemura Kazuto（竹村 和人）

C451

Onishi Ryo（大西 領）

B362

Shimada Udai（嶋田 宇大）

B456

Takemura Toshihiko（竹村 俊彦）

D458

Ono Kosuke（小野 耕介）

A159

Shindo Aika（進藤 愛可）

P477

Tamagawa Ichiro（玉川 一郎）

P310

Ono Kosuke（小野 耕介）

P335

Shindo Eiki（新藤 永樹）

B159

Tamura Kenta（田村 健太）

B201

Onozaki Hiromu（小野崎 大武）

P351

Shinoda Yuta（篠田 裕太）

A401

Tanaka Hiroshi（田中 博）

D401

Onuma Yukihiko（大沼 友貴彦）

C403

Shinohara Mizuki（篠原 瑞生）

P347

Tanaka Taichu（田中 泰宙）

P490

Ooashi Hiroaki（大芦 宏彰）

P377

Shiogama Hideo（塩竈 秀夫）

B156

Taniuchi Kouhei（谷内 浩平）

P431

Orikasa Narihiro（折笠 成宏）

C359

Shiozaki Masahiro（塩崎 公大）C457Tanji Seika（丹治 星河）

D160

Ose Tomoaki（尾瀬 智昭）

C401

Shirai Kumi（白井 玖実）

P388

Tatara Hideyo（多々良 秀世）

B302

Oshio Haruki（押尾 晴樹）

P409

Shirakawa Naoki（白川 尚樹）

P444

Tauvale Luteru

B404

Ota Keisuke（太田 圭祐）

P420

Shoji Yoshinori（小司 禎教）

A351

Terai Kunihisa（寺井 邦久）

B307

Otaki Toshikazu（大滝 寿一）

B365

Shoji Yoshinori（小司 禎教）

A363

Terao Yukio（寺尾 有希夫）

D355

Otsuka Michiko（大塚 道子）

P312

Sueki Kenta（末木 健太）

P348

Terasaki Koji（寺崎 康児）

P336

Otsuka Shigenori（大塚 成徳）

B352

Suematsu Tamaki（末松 環）

D201

Tobo Yutaka（當房 豊）

B155

Suezawa Taku（末澤 卓）

P411

Tochimoto Eigo（栃本 英伍）

C204

Sugawara Hirofumi（菅原 広史）

D153

Toguchi Ryo（渡口 椋）

P306

Sugawara Kuniyasu（菅原 邦泰）

P368

Tohjima Yasunori（遠嶋 康徳）

D353

Sugihara Naoki（杉原 直樹）

C459

Toyooka Daichi（豊岡 大地）

P441

Sugimoto Norihiko（杉本 憲彦）

D452

Tsuji Hiroki（辻 宏樹）

A452

Sugino Ibuki（杉野 伊吹）

P427

Tsuji Kazuaki（辻 一晟）

P369

Sugita Takafumi（杉田 考史）

P480

Tsujino Satoki（辻野 智紀）

B457

<P>
Prabir Patra

D359

<R>
Roh Woosub

P447

<S>

Sugiyama Daisuke（杉山 大祐）

B363

Tsukada Taiga（塚田 大河）

B458

Sai Ayano（佐井 彩乃）

P380

Sumi Yukari（角 ゆかり）

P473

Tsukijihara Takumi（築地原 匠）

C203

Sai Ayano（佐井 彩乃）

P483

Suzuki Junko（鈴木 順子）

P375

Saito Kazuo（斉藤 和雄）

D205

Suzuki Kazue（鈴木 香寿恵）

B355

<U>

Saito Makoto（齊藤 誠）

D362

Suzuki Kazuyoshi（鈴木 和良）

B152

Uchida Shuhei（内田 柊平）

P414

Saitoh Naoko（齋藤 尚子）

D360

Suzuki Kenji（鈴木 賢士）

P450

Uchida Taihei（内田 大平）

P315

Sakai Tetsu（酒井 哲）

A357

Suzuki Kento（鈴木 健斗）

A161

Uchida Yuta（内田 裕太）

C456

Sakazaki Takatoshi（坂崎 貴俊）

P354

Suzuki Nobuyasu（鈴木 信康）

P333

Uchiyama Tsuneo（内山 常雄）

C409

Sano Haruka（佐野 春香）

D361Suzuki Shinichi（鈴木 真一）

A205

Ueda Yusuke（上田 有佑）

A408

Sarashina Hajime（更科 孟）

C354

Suzuki Shinichi（鈴木 真一）

P370

Umehara Akihito（梅原 章仁）

A404

Sasaki Hidetaka（佐々木 秀孝）

P319

Umezawa Taku（梅澤 拓）

D358

Sassa Koji（佐々 浩司）

A209

<T>

Uno Fumichika（宇野 史睦）

A164

Sato Eiichi（佐藤 英一）

A354

Tachibana Yoshihiro（立花 義裕）

C208

Ushiyama Tomoki（牛山 朋來）

A362

Sato Kaoru（佐藤 薫）

C161

Tada Yoshitaka（多田 楽空）

D155Sato Masaki（佐藤 真樹）

D152

Tajiri Takuya（田尻 拓也）

A463

<W>

Sato Naoki（佐藤 尚毅）

B164

Takabatake Daichi（高畠 大地）

B206

Wada Akiyoshi（和田 章義）

P367

Sato Yousuke（佐藤 陽祐）

P449

Takagi Masahiro（高木 征弘）

D453

Wakazuki Yasutaka（若月 泰孝）

B207

Satoh Shinsuke（佐藤 晋介）

C309

Takahashi Chiharu（高橋 千陽）

P332

Wang Lusha（王 露莎）P302

Sawada Ken（澤田 謙）

P437

Takahashi Hiroshi（高橋 洋）

P321

Watanabe Shingo（渡辺 真吾）

P471

Sawada Yohei（澤田 洋平）

B358

Takahashi Naoya（高橋 直也）

P366

Watanabe Shunichi（渡邉 俊一）

B202

Seguchi Takafumi（瀬口 貴文）

P440

Takahashi Nobuhiro（高橋 暢宏）

P343

Watanabe Takanori（渡邊 貴典）

P357― 42 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

Watanabe Takeshi（渡邊 武志）

A162

Wu Jing（武 靖）

P387

Wu Peiming（伍 培明）

D204

Wu Pinying（呉 品穎）

P349

<Y>

P387

Yamagami Yoko（山上 遥航）

C463

Yamaguchi Hiroshi（山口 博史）

P408

Yamaguchi Kodai（山口 航大）

D165

Yamaguchi Koyuki（山口 小雪）

D454

Yamaguchi Munehiko（山口 宗彦）

B451

Yamaguchi Munehiko（山口 宗彦）

B454

Yamaguchi Satoru（山口 悟）

C352

Yamaji Moeka（山地 萌果）

A460

Yamamoto Akira（山本 哲）

P433

Yamamoto Haruhiko（山本 晴彦）

D306

Yamamoto Masaru（山本 勝）

D451

Yamamoto Yuhei（山本 雄平）

P317

Yamashiro Rana（山城 来奈）

P379

Yamashita Katsuya（山下 克也）

P439

Yamashita Yousuke（山下 陽介）

D461

Yamauchi Akira（山内 晃）

P459

Yamazaki Kazuya（山崎 一哉）

D405

Yamazaki Koji（山崎 孝治）

C151

Yamazaki Misa（山崎 未紗）

P363

Yanagisawa Saki（柳澤 彩紀）

P432

Yanase Wataru（柳瀬 亘）

B408

Yano Yudai（矢野 雄大）

D156

Yasuda Tomonori（安田 智紀）

P350

Yasunaga Kazuaki（安永 数明）

C452

Yatagai Akiyo（谷田貝 亜紀代）

C406

Yokohata Tokuta（横畠 徳太）

P331

Yokoi Satoru（横井 覚）

D208

Yokoyama Chie（横山 千恵）

C404

Yonekawa Daichi（米川 大地）

P382

Yonekawa Naoyuki（米川 直志）

P430

Yoshida Akira（吉田 聡）

P457

Yoshida Ryuhei（吉田 龍平）

P304

Yoshida Satoru（吉田 智）

A358

Yoshida Sho（吉田 翔）

P309

Yoshida Tetsuji（吉田 哲治）

P365

Yoshida Yukio（吉田 幸生）

P383

Yoshino Jun（吉野 純）

P346

Yoshino Jun（吉野 純）

P474

Yoshizumi Youko（吉住 蓉子）

C361

Yukimoto Seiji（行本 誠史）

B154

Zhao Ning（趙 寧）

P374

<Z>
Zaizen Yuji（財前 祐二）

P465― 43 ―

日本気象学会 2019 年度秋季大会

大

会

第

1

日

A151
背景誤差の非ガウス分布を考慮したアンサンブル同化手法*近藤圭一 (気象研究所)、三好建正(理研 計算科学)
1. はじめに
数値天気予報におけるアンサンブルカルマン
フィルタ (EnKF) では、二次の統計モーメントまでを扱った最小分散推定を行う。この結果は、誤差分布がガウス分布であるときに最尤推定と一致する。Kondo and Miyoshi（2019, NPG) は10240 メンバーからなるアンサンブルデータ同化
実験の結果を用いることで、大気における背景誤差の確率分布を詳しく検証した。その結果、背景誤差は多くの格子点でガウス分布であるものの、非線形性が強い熱帯やストームトラックでは非ガウス性が強くなり、そのような場所では EnKFの解析誤差が大きくなる傾向があることを示した。
本研究では、従来のアンサンブルデータ同化手
法 に非ガウ ス分布を 考慮 できる粒 子フィルタ(PF) を組み合わせ、強非線形システムにおけるデータ同化の精度向上を図ることを目的とする。
2. 手法
PF は一般的に膨大なアンサンブル数 (粒子数)を必要とするため、自由度の大きい大気モデルへ
そのまま適用することは困難であり、Penny and
Miyoshi (2016), Poterjoy (2016), Potthast et al.
(2018) のように工夫が必要である。
近藤・三好 (2018, 秋季大会) は予報誤差の非ガウス性の強い格子点に限り PF を導入することで、少ないアンサンブル数で効果的に動作する PFの実装法を検討した。一方、観測空間での予報誤差分布を評価し、ガウス分布と見なせる観測についてのみ EnKF を適用し、残りの観測については
PF を適用する新たな同化手法が考えられる。この際、観測を EnKF で同化するものと PF で同化するものの 2 つに分割し、前者を EnKF で同化した後、後者を PF で同化する 2 段階のデータ同化を行う。非ガウス性の評価には、KL divergence(KLD; Kullback and Leibler 1951) を用いる。
KLD は少ないアンサンブル数ではサンプル誤差
により評価が困難である。そこで、Kondo andMiyoshi (2019) が使用した 10240 メンバーのデータ同化実験の結果を用いて、少ないアンサンブ
ル数における KLD のサンプル誤差を統計的に推定する。これにより、少ないアンサンブル数でKLD による非ガウス判定を行う。具体的には、アンサンブル数 80 のときのサンプル誤差を推定する場合には、10240 メンバー及びサブサンプルで

あ る 80 メ ン バー か ら計 算 した KLD の 差分
(dKLD = |KLD10240-KLD80|)を計算する。全格子
点全変数での dKLD の 95 パーセンタイルとなる
値を 80 メンバーにおける KLD のサンプル誤差とし、この値を超えた場合に非ガウス分布と判定する。KLD10240 のサンプル誤差は極めて小さいと見なせるため、dKLD は少ないアンサンブル数におけるサンプル誤差を表していると言える。
3. 実験設定
本研究では、低解像度の全球大気モデル
SPEEDY (T30/L7, Molteni 2003) に LETKF(Hunt et al. 2007) を適用した SPEEDY-LETKFシステム (Miyoshi 2005) をベースとして使用する。アンサンブル数は 80 で、ラジオゾンデを模した観測を 6 時間毎に同化する観測システムシミュレーション実験 OSSE を行った。実験期間は 1
年 1 ヶ月である。また、より現実的な状況を想定
し、SPEEDY の対流パラメタリゼーション、拡散等の係数を変更した不完全モデル実験を行う。PFを導入した実験を”Hybrid”として、LETKF による結果と比較する。
4. 結果
図 1 は、モデル 1 層目における比湿の解析
RMSE の時系列である。Hybrid 実験は水蒸気場
を中心に解析誤差を 4％程度低減させ、PF 導入に
よ る効果が 確認でき る。 そのほか 、水平風 は
LETKF と同程度、気温は解析誤差を 1%程度低減させている。これは、近藤・三好 (2018, 秋季大会) の手法と比較し同程度の性能であるが、アン
サンブル数を変えた実験や非線形の観測演算子を導入した実験等も含め詳細に検証する必要がある。今大会発表時には、最新の結果を発表する予定である。

図 1 モデル 1 層目（～925 hPa）における比湿の解析誤差 RMSE 時系列。

― 45 ―

A152

変分法によるレーダーデータ同化高度化の検討*藤 田 匡 1 , 瀬 古 弘 1 , 川 畑 拓 矢 1 , 澤 田 謙 1 , 堀 田 大 介 1 ,幾 田 泰 酵 2, 國 井 勝 2, 塚 本 暢 2, 秋 元 銀 河 2
1 気象研究所気象観測研究部第四研究室、2 気象庁予報部数値予報課
 はじめに
近年の観測データの高頻度高密度化により、大気の詳細な情報を持つ膨大な観測データがリアルタイムに得られるようになってきている。一方、観測誤差相関の扱いをはじめ、高頻度高密度観測のデータ同化での活用法は十分確立されておらず、数値予報における利用は大量のデータのうちのごく一部に限られている。
本稿では、高頻度高密度観測データの同化手法の高度化に向けて、気象レーダーのドップラー速度について行った調査を報告する。本調査には気象庁現業メソ解析 -1R9$>@に基づく '9DU 実験システムを用いた。
 観測誤差特性の調査
札幌レーダーのドップラー速度観測（動径 NP、方位角 °間隔で平均化）について、観測誤差共分散を>@の手法により推定した。 年  月 ～ 日の期間の ' 値（観測値－第一推定値）と解析残差の積の統計から、動径・方位角・仰角・時間方向の観測誤差相関
構造を調べた。
動径相関および時間相関を図  に示す。
動径相関の半値幅はおおよそ NP 程度であり、>@と同様、サイトからの距離とともに増加する傾向がみられた。時間相関は半値幅  分程度で、予報時間とともに増加する傾向であった。このようにビームの伝搬距離、平均化の範囲、予報時間への依存性がみられ、誤差相関は変換誤差や代表性誤差など観測演算子
や予報モデルにも関連することが示唆される>@。
 観測誤差相関を考慮した変分法データ同化
簡易な変分法により、観測誤差相関のデータ同化における効果を調査した。動径方向、方位角方向の二次
元同化を考え、の調査に基づきガウス型でおおよその観測誤差相関を近似して組み込んだ（方位角方向の相関幅は動径距離に反比例するとした）。観測・背景誤
150km(a) R 相関あり

(a) 動径相関

差分散は同じとし、観測演算子も  とした。図  に結果を示す。観測誤差相関を考慮した同化 D により、'
値 E の詳細の構造まで均等に反映したインクリメン
トが得られた。観測誤差相関を無視すると F 同符号の
' 値がまとまった領域で強く観測に寄る結果となった。
観測誤差を大きくしたり G 、観測を間引いたり H す
ることで、インクリメントの大きさは適切となるものの、細かい構造は解析場に反映されにくい。
 背景誤差の高度化
ここではドップラー速度の観測誤差相関の -1R9$
'9DU への適用実験を行った。同様の調査としては>@で現業 '9DU への適用が報告されている。観測データからさらに有効な情報を抽出し解析値に反映するためには、背景誤差の高度化も重要となる。制御変数の拡張>@により、-1R9$'9DU にアンサンブルによる流れへの依存性を組み込んだ。アンサンブルは、観測値に摂動を加えた複数の '9DU サイクルによるアンサンブ
ルデータ同化（('$>@）により生成した。初期値あたり  メンバーで直近  初期値 )7  の  メンバーを用いた。 年  月  日 87& の札幌レーダーのドップラー速度観測（サイトから NP まで、 仰角）
を、観測誤差の動径、方位角、時間相関を考慮し、
分間隔、同化ウィンドウ  時間で同化した。ハイブリッド '9DU 図  DG により、従来の '9DU 図 HK よりも詳細な気象場に即した、同化ウィンドウ
を通して連続性のあるインクリメントが得られた。
参考文献
[1] Honda et al., 2005, QJRMS, 131, 3465-3475.
[2] Desroziers, et al., 2005, QJRMS, 131, 3385–3396.
[3] Waller et al., 2016, MWR, 144, 3533-3551.
[4] Simonin et al., 2019, QJRMS, doi: 10.1002/qj.3592.
[5] Buehner, 2005, QJRMS, 131, 1013-1043.
[6] Isaksen et al., 2010, ECMWF Tech. Memo., No. 636.

(b) D 値(a) 0h(b) 1h(c) 2h(d) 3h(f) 1h(g) 2h(h) 3hincrement(c) R 対角 increment0km3h(d) R 対角、3 倍 increment

hybrid 4D-Var

品質管理で除外

150km(e) 0h(b) 時間相関360°(e) R 対角、間引 1/3×1/3
increment

0h

3h
0

0.5

1

(f) D 値 間引 1/3×1/3

0°
0km

150km

-5m/s

0m/s

4D-Var
5m/s(m/s)（仰角 0.1,
図 1: 札 幌 レ ー ダ ー 仰 角 図 2: 二次元（動径-方位角）変分法による 図 3: 2018 年 7 月 3 日 12-15UTC 札幌レーダードップラー速度
1.1°の観測誤差相関。(a)動 ドップラー速度同化のインクリメントと 1.1, 2.6, 4.3°。動径 5km、方位角 5.625°間隔平均化。サイトから 150km
径相関(3h 同化ウィンドウの D 値。 (a)観測誤差 R 相関あり、(b) D 値、 内に分布。12:30 より 30 分毎）の同化（観測誤差の動径・方位角・時最後。サイト近くは QC で除 (c)対角 R、(d) 対角 R, 誤差標準偏差 3 倍、 間相関を考慮）による 500hPa 東西風インクリメント。3h 同化ウィン
外)、(b)時間相関(動径 75km)。 (e)対角 R, D 値間引き、(d)間引いた D 値。 ドウ内の時間発展を示す。(a)-(d): ハイブリッド 4D-Var。(e)-(h): 4D-Var。

― 46 ―

A153

ひ ま わ り 後 継 衛 星 ハ イ パ ー ス ペ ク ト ル 赤 外 サ ウ ン ダ の メ ソ 数 値 予 報 OSSE
*藤 田 匡 1 , 大 塚 道 子 2 , 岡 本 幸 三 1 , 瀬 古 弘 1 , 大 和 田 浩 美 3
1 気象研究所気象観測研究部、2 気象大学校、3 気象庁観測部
 はじめに
静止気象衛星ひまわり 8 号・9 号は、バンド数、空間分解能、観測頻度を強化した高い観測機能を持つ可視赤外放射計を搭載し、実況監視や気象予測の支援を行い、気象業務において大きな役割を果たしている。気象庁では、気象衛星観測のさらなる高度化に向けて、
2029 年度頃の運用開始を目指し、ひまわり 8 号・9 号の後継衛星の検討を進めている。後継衛星に搭載する測器として、従来の可視赤外放射計のみではなく、ハ
イパースペクトル赤外サウンダ（HSS）をはじめとする新たなセンサによる大気測定の拡充も検討対象としている[1]。 
HSS では、1000 以上の膨大な数のチャネルの観測により、鉛直分解能の高い大気の気温や水蒸気の詳細な
プロファイルを取得することが可能である。すでに低軌道衛星に搭載され多くの数値予報センターにおいて現業利用の実績もある。後継の静止衛星に HSS を搭載することによる、気象庁現業全球数値予報[2]、及び現業メソ数値予報への効果について、観測システムシミュレーション（OSSE）による評価を進めている。本稿
ではメソ数値予報に関する取り組みについて報告する。
 266(本 OSSE においては、ネイチャーランは実施せず、
ECMWF の再解析 ERA5 を気象庁システムと独立した高精度の解析場として利用する[1]。調査対象の HSS 以
外の、現業利用されている観測データについては実観測データをそのまま同化する。
HSS の疑似観測データとして全球数値予報の OSSE
においては、ERA5 を入力とする放射計算から輝度温度データを作成した[2]。一方、メソ数値予報の OSSE で同化する疑似観測としては、HSS の領域 OSSE に関する先行研究[3,4]と同様、気温と水蒸気のリトリーブ鉛
直プロファイルを想定する。
具体的には、
ERA5 の気温、相対湿度の鉛直プロファイルを直接用いる。
鉛直方向の間引きとして、ERA5 の 137 層のうち第20～95 層（900～35hPa）を 5 層間隔で（全 16 層）利用した。
水平方向には約 45km の間引きを適用した。
また、観測誤差としては気温 1～2K、相対湿度 22～14%（多くの高度でゾンデ観測のおおよそ 1.5 倍程度）の値を使用した。雲頂高度を ERA5 の雲量から判定し、雲頂より上層のデータのみを同化した。
また、側面境界値としては、上述の全球 OSSE による結果を利用した。
 事例実験
 現業メソ数値予報に基づく実験システムにより、平成 30 年 7 月西日本豪雨の事例での実験を実施した。
2018 年 7 月 1 日 00UTC から初期値作成の解析サイクルを開始し、7 月 2 日から 7 日の 00UTC 初期値の予報（6初期値）を実行した。ERA5 に対する RMSE は、HSS同化を行うことで初期値において気温（図 1(a)）
、湿数（図 1(b)）ともに減少し、予報開始後も多くの高度で持続している。高層観測に対する RMSE（図 2）は、予報初期を中心に気温（図 2(a)）で減少がみられる。本事例においては気象場が改善する傾向を示している。
7 月 6 日 00UTC 初期値の、前 3 時間降水量の 21 時間予測（図 3）では、HSS 同化により中国地方の降水帯の表現に改善がみられた（図 3(b)）
。HSS を同化した実験では、下層風の西からの成分がやや強くなり（図略）、
前線の位置の改善に寄与したものと考えられる。
今後、他の事例や観測シナリオの想定などによりさらに調査を進める予定である。
謝辞
本研究では気象庁数値予報課が開発したメソ数値予報システムの数値解析予報実験システムを用いた。
参考文献
[1] 岡本ほか, 2019, 気象学会春季大会予稿集, C162.
[2] 大和田ほか, 2019, 気象学会春季大会予稿集, C163.
[3] Jones et al., 2017, Atmospheric Research, 186, 9-25.
[4] Li et al., 2018, Adv. in Atmos. Sciences, 35, 1217-1230.

図 1: ERA5 に対する RMSE の差。2018.7.2～7 の 00UTC 初期値（6 初期値）。
「HSS 同化あり－HSS 同化なし」。(a)気温、(b)湿数。

図 2: 高層観測に対する RMSE。2018.7.2～7 の 00UTC 初期値（6 初期値）。赤：HSS 同化あり、青：HSS 同化なし。0, 12, 24, 36 時間予報の結果。予報時間が進むほど薄い色。(a)気温、(b)相対湿度。

図 3:前 3 時間降水量。
(a) 7 月 6 日 00UTC 初期値の 21 時間予報 HSS 同化なし。
(b)HSS
同化あり。(c)解析雨量。

― 47 ―

A154

4次元の背景誤差共分散⾏列を使った4D-Varによる
アンサンブル⽣成と決定論的解析（4）⽯橋俊之（気象研究所 気象観測研究部）
1.

研究背景と⽬的4 次元変分法（4D-Var）やアンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）のようなデータ同化システム（DAS）において、
背景誤差共分散⾏列（B）は解析精度を決める重要な要素の1 つである。B の実際の構築は、背景誤差に適当な⼀様性を仮定して、同仮定の下での平均に還元するか、O(100)程度の⼩さな統計サンプルに先験的情報を付加して期待値計算
を近似して⾏われてきた。前者は変分法、後者は EnKF を

図 1 システム概念図解法とする。両⼿法の発展により、後者で求めた B を変分法の中で使⽤することで、単独の場合より精度の良い解析を得られることが⽰され（Buehner et al. 2010）（（広義の）Hybrid DAS）、現業数値天気予報（NWP）での利⽤も始まっている（Wang et al. 2013 他）。また、観測誤差共分散⾏

列についても、観測と予報の差分統計を基に、OSE を繰り返して、経験的に構成する従来の⽅法から、理論的整合性の考慮等による⾼精度な推定⼿法の研究や利⽤が進んでいる。
本研究では、Hybrid DAS による全球 NWP の精度向上を⽬的とし、アンサンブル⽣成と決定論的な解析を共に
4D-Var で⾏う DAS の開発を⾏っている（図 1）（⽯橋
2014,17,19）。同 DAS ではアンサンブルの精度向上の他、単⼀の DAS に研究開発資源を集中できる利点もある。同
Hybrid DAS のレビューと、⾼精度推定した R を併⽤した実験結果等を報告する。
2.

⽅法
はじめに⽤語の定義をする。解析スキームを“aD-b-cDB-d”のように表す。a は最適化する空間の次元、bは最適化⽅法、c は背景誤差共分散の次元、d は背景誤差共分散の性質で時空間平均は C、アンサンブルは E と記す。
例えば、従来の随伴モデルを使った強拘束の 4D-Var は、
4D-Var-3DB-C、Buehner et al. (2010)の 4 次元 B を使う⼿法は、4D-Var-4DB-E と表記される。
本研究では、MRI-NAPEX（気象研究所に移植した気象庁
全球 NWP 実験システム）上に 4D-Var-4DB-EC および 3DBを構築し、決定論的解析とアンサンブル⽣成を共に⾏う（⽯橋 2014,17,19）。R の推定には、主に Desroziers (2005)を⽤いる（⽯橋 2015,16,17）。

図 2 192 メンバの Hybrid DAS による予報精度の向上。⾊は東⻄⾵予測の RMSE の全球平均改善率（%）
。⾚（⻘）は
Hybrid 化による改善（改悪）に対応。横軸は予報時間（h）、
縦 軸 は 気 圧 ⾼ 度 （ hPa ）。 (a) 4DVAR-3DB-EC,(b)3DB-E,(c)4DB-EC, (d) AMSR2 観測誤差相関。
3.

Hybrid DAS の精度
4D-Var-4DB 及び 3DB について、2014 年 7 ⽉ 20 ⽇から

9 ⽉ 11 ⽇のサイクル実験を実施した。アンサンブル⽣成は
観測摂動法、メンバ数は 192 とした。Hybrid DAS の CNTL
（気候学的な B）に対する予報精度の改善率を図 2 に⽰す。
どの設定でも概ね予報精度が改善することがわかる。3DBの場合はアンサンブル 100%でも顕著に精度改善している。
20%気候学的な B を混ぜることで 4DB でも改善しているが、成層圏では顕著な精度劣化が⾒られる。
⾼精度推定した R の利⽤と今後

4.

発表では、⾼精度推定した R を Hybrid DAS で⽤いた場合の精度変化や今後の課題についても述べたい。

― 48 ―

A155

低解像度全球大気モデルを用いた局所粒子フィルタ実験*小 槻 峻 司 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )
1.

はじめに

換行列を求める局所変換アンサンブルカルマンフィル

アンサンブルデータ同化手法の 1 手法である粒子フタ(LETKF)と親和性が高く、既存の LETKF システムのィルタ(PF)は、予報誤差に関する確率分布を多数のアン

マイナーアップデート程度で容易に実装できる。本研

サンブルでモンテカルロ近似し、観測情報とのベイズ

究では、低解像度全球大気モデル SPEEDY を使って、推定により事後分布を推定する。数値天気予報分野で観測システムシミュレーション実験により LPF と用いられてきたアンサンブルデータ同化は、これまで

LETKF を比較する。

アンサンブルカルマンフィルタ (EnKF)が主流であった。EnKF は各アンサンブルが同等に確からしいサンプ

2.

結果と今後の方針

ルであると仮定し、アンサンブルから求められる二次

アンサンブル数 40 で LETKF と LPF を比較した結果の統計モーメントまで（平均と分散）を使って、カルを図-1 に示す。なお、局所化スケールは LETKF に対しマンゲインを基に解析する。一方、PF（Samplingて事前にチューニングされた値を LPF でも用いた。気Importance Resampling: SIR 法）は、任意の分布をモン

温・水蒸気・東西風・南北風の鉛直プロファイルと、

テカルロ近似し、ベイズ推定による事後分布に基づい

地表面気圧を観測値として同化した。観測地点は、ラたリサンプリングを行って等確率の粒子を解析する。

ジオゾンデを模した配置 (416 地点) と、モデルの 2x2

PF は、より一般的なデータ同化手法である一方で、に 1 点と密な配置 (1008 地点) の 2 つを想定した。ラ

確率分布の表現に膨大な粒子が必要であり、多次元系

ジオゾンデ観測網実験では、LPF は徐々に改悪されるへの適用は限定されてきた。近年、EnKF で発展してき結果となった。観測を密に行うことで、LPF は 15 日間た技術である局所化を応用した局所粒子フィルタ

ほど安定的に動作したが、システムが改悪され始める(LPF)が提案され、数値天気予報モデル等の多次元力学と、改悪傾向を修正できない典型的な PF の発散特徴を系でも PF が適用可能であることが示されてきた(e.g.,示した。本実験では、Potthast et al. (2018)がドイツ気象

Penny and Miyoshi 2016; Poterjoy and Anderson 2016;

局の現業モデルを使って実装した技術をすべて用いてPotthast et al. 2018)。このうち、Penny and Miyoshi (2016)

いない。今後これらを実装し、改善を試みたい。また、及び Potthast et al. (2018)の提案する手法は、PF のリサン

LAPF の発展として Potthast らが提案している Local

プリングを各格子点における変換行列の形で与える。

Mixture Coefficients Particle Filter も実装する予定である。

この手法は、各格子点で EnKF によりアンサンブル変学会では、発表までに得られる最新の結果を紹介する。

図-1 SPEEDY モデル 4 層目の気温の二乗平均平方根誤差 (実線; K)とアンサンブルスプレッド(破線; K)。黒線はLETKF、青線と赤線は LPF。LPF は、ラジオゾンデ観測網実験と観測を密にした実験を行った。1 月から 1 ヶ月
LETKF で同化サイクルをスピンアップとして実行し、2 月 1 日から各実験を比較した。アンサンブル数は 40。

― 49 ―

A156

全球大気・水文結合データ同化システムの開発と土壌水分データ同化実験
黒 澤 賢 太 , *小 槻 峻 司 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )1.

から構成される。NICAM には陸面モデル MATSIRO

はじめに

データ同化は数値天気予報において根本的な役割を（Takata et al. 2004）が結合されている。新たに、LETKF

果たし、大気の観測データを同化する天気予報技術はで陸域観測データを同化し、MATSIRO や NICAM の変

高度に発展してきた。一方で、陸域の土壌水分量・積数を更新可能なシステムを開発した。Kang et al. (2011)

雪量・地表面温度といった水文観測データは、現業ので提案されたモデル変数間の局所化手法を応用し、大数値天気予報ではこれまで十分に活用されていない。

気（陸域）観測のデータ同化で、陸面モデル（大気モ

本研究は、水文観測データの同化による中期天気予報

デル）の変数を更新するか否かを指定できるシステムの改善を目的にする。大気・陸域は互いにフィードバとした。NICAM-LETKF で同化されている大気観測デックするため、両者の統合モデルによる結合データ同ータに加えて、水文観測データ同化の最初のステップ化により、大気・陸域水循環の状態推定を相乗効果的として全球陸域再解析 GLDAS で提供されている土壌に改善することを狙う。結合モデルのデータ同化は、水分量を観測値としたデータ同化実験を行った（図-1）。

大気（陸域）の観測を同化して大気モデル（陸面モデ

3.

結果と今後の方針

ル）の変数のみを更新する弱結合同化が一般的である。

どの結合同化実験も、コントロール実験に比べて今回は更に、陸域観測を同化して大気モデルの変数もGLDAS に対する土壌水分の誤差が低下する良好な結更新する強結合同化についても調査を進める。

果を示した。結合データ同化実験の中では、土壌水分

2.

観測のデータ同化で大気モデル変数を更新する一方で、

方法
理研・計算科学研究センターを中心に開発されてき大気観測のデータ同化では陸面モデル変数を更新しなた 全 球 大 気 デ ー タ 同 化 シ ス テ ム NICAM-LETKF

い、部分的な強結合同化が最も良好な結果となった。

（Terasaki et al. 2015）を発展させた。このシステムは、

これは、土壌水分観測の同化による、大気状態の推定

正 20 面体型全球非静力学大気モデル NICAM（Satoh etが有効であろうことを示唆している。学会では、発表

al. 2014）と、高度なデータ同化手法である局所変換アまでに得られる最新の結合同化実験の結果を報告する。

ンサンブルカルマンフィルタ（LETKF; Hunt et al. 2007）

図-1 GLDAS に対する陸面モデル第一層の土壌水分の二乗平均平方根差 (m3 m−3)の時系列。黒線は既存
NICAM-LETKF システムのコントロール実験、青線は弱結合同化実験、赤線と黄線は強結合同化実験である。
黄線は大気（陸域）観測のデータ同化で陸面モデル（大気モデル）変数を更新する完全な強結合同化である一方、赤線は大気観測のデータ同化では陸面モデル変数を更新しない、部分的な強結合同化となっている。

― 50 ―

A157

メソアンサンブル予報とフライトデータを用いた
風況場ナウキャスティングの検討*菊 地 亮 太 ( DoerResearch ), 松 野 賀 宣 ， 本 山 昇 ， 又 吉 直 樹 (JAXA),
工 藤 淳 (気 象 庁 ) ， 瀬 之 口 敦 (電 子 航 法 研 究 所 )




はじめに

結果

航空交通需要の増大に対応するため，低燃費化と空上空飛行中の複数機の DAPs データを用いて，6 時間

域容量を拡大する航空機の到着時間管理の高精度化を先までの予測を実施する．6 時間先までの予測性能につ両立する低燃費 4 次元飛行技術の研究開発が進んでいいて評価を行う．MEPS データの Leadtime は 12 時間とる．本研究の実現には，航空機の飛行性能に大きな影設定し，3 時間分の空域飛行機体の複数の DAPs データ

響を与える気象情報の高精度なリアルタイム予測が必を用いて，重みを推定し，その重みデータを用いて 6要である．本稿は，気象庁が提供するメソアンサンブ

時間分の予測を行う．図 1 に，重み推定と予測性能評

ル予報システム(MEPS: Meso-scale Ensemble Prediction

価に用いた DAPs データの可視化結果を示す．また図 2

System)[1]の予測情報と航空機のダウンリンク飛行情に 6 時間先までの予測性能の評価結果を示す．DEA を報(DAPs: Downlink Aircraft Parameters)[2]を用いた風況

基準に Elite と PF は予報 6 時間先までにおいて予報精場ナウキャスティング手法の評価を目的とする．

度を 20%以上改善している様子が見て取れる．(図 2 中

では Elite と PF は重なっている．)DAPs データで重み

風況場ナウキャスティング手法

本アルゴリズムは事前に予測された MEPS データのアンサンブルメンバーごとに重み係数を設定し，そのを推定することで，現在の気象条件を再現性の高いメ
ンバーの重みが高くなり短期予報の精度が改善された．

重み係数を DAPs によって得られた風計測データによって決定し，アンサンブル重み平均値を予測値とする．
一般的に行われている単純なアンサンブル平均はこの重みが全て同じ値と同様であり，単純なアンサンブル
平均(DEA)を比較対象と考える．Kikuchi et. al. (2018)では 3 種類の重み推定手法を検討されている[3]．1 つ目
は，エリート戦略(Elite)であり，現在使用できるフライ

図１ DAPs データの可視化結果．

トデータに対して誤差が最も小さいアンサンブルメン
バーの重みを 1 にして，その他のアンサンブルメンバ
ーの重みを 0 にするものである．2 つ目は，アンサンブ
ルメンバーごとの誤差を計算し，その誤差に基づいて重みを振り分ける方法(1/RMSE)である．3 つ目は，粒子フィルタに基づいて逐次に重みを状態推定する方法(PF)である．


利用したデータ

アンサンブル情報として，MEPS データを本稿では

図 2 6 時間先までの風速の予測性能の評価結果,

使用する．本稿では，使用データは水平解像度を 5km

DEA:単純なアンサンブル平均, Elite:エリート戦略,

から 40km に間引いたものを利用し，航空機の位置に周

1/RMSE:誤差に基づく重み, PF:粒子フィルタ.

辺の格子点から Trilinear 補間で内挿する．
飛行データとして，DAPs データを用いる．リアルタ
イムな飛行状態・位置や風速・風向・気温などを取得できる。上空飛行中の複数機体のフライトデータを取得し，重み推定および予測性能の評価に用いる．

参考文献[1] 藤田匡, D104, 日本気象学会 2019 年度春季大会.
[2] 瀬古弘ら, P335, 日本気象学会 2016 年度秋季大会.
[3] Kikuchi, Ryota, et al., 2018, Meteorological Applications
25.3, 365-375.

― 51 ―

A158

結 合 同 化 シ ス テ ム の 短 期 再 解 析 実 験 に お け る 降 水 量 と SST、
海面フラックスとの関係*小 林 ち あ き , 石 川 一 郎 , 藤 井 陽 介 (気 象 研 究 所 )
1.

3.

はじめに

結果と考察

大気再解析データの降水量は、同化サイクルにおけ観測(TMI)の SST に対する CDA1 の SST、降水量、

る予報積算降水量であり直接の解析結果ではないが、海面フラックスとのラグ回帰関係を熱帯太平洋西部

同化システムの性能を総合的に示す要素である。特に（10S-10N,130-150E）で平均したものを図 1 に示す。統降水量と海面水温(SST)との関係は、再解析における大計期間は 2014 年 3 月から 2014 年 8 月であり、海面フ

気海洋相互作用の再現性の指標としてこれまで用いら

ラックスは鉛直上向きを正としている。CDA1 の SSTれてきた(例えば、Saha et al., 2010)。

は観測 SST に 2 日程度遅れて変動している。観測の降

気象研究所で開発中の大気海洋結合データ同化シス

水量と CDA1 の降水量は、観測の SST に対して、リーテム CDA1(藤井ら、2017)を評価するため、短期再解析

ドタイム 10 日以降の期間ではほぼ一致した関係を示し、実験の季節内変動スケールの降水量と SST のラグ相関

先行関係と遅れ関係が反対称な関係（回帰係数の最大関係の調査を行ってきており(小林と藤井、気象学会

値と最小値の絶対値がほぼ同じ）を示している。正味2018 年春季大会)、結合同化実験の方が非結合同化実験の海面フラックスは、観測の SST より 5,6 日先行してより、降水量と SST の関係を適切に再現していること

負のピーク、13－15 日遅れて正のピークを示しており、を示してきた。しかし、観測の SST との関係で見れば海面水温の変化と整合的である。この正味フラックス

結合同化実験と非結合同化実験の降水量の位相関係は

は、主に短波放射と潜熱フラックスの和であるが、短ほぼ一致しており、この結果は、同化システムの SST

波放射の先行関係と遅れ関係が反対称な関係を示すのの変動が両実験で異なるために得られた結果であった。

に対し、潜熱フラックスは非対称な関係を示している。

本研究では、この結合同化再解析実験の SST 変動のこのような非対称性は CPS2 フリーラン実験には見らプロセスを明らかにするため、海面フラックスと SST

れない特徴であり（図略）、データ同化により SST と潜との関係を調べた。結果を結合モデルのフリーラン実

熱フラックスとの関係が変えられていることが示唆さ

験のそれと比較し考察する。

れる。今後、データ同化がこうした位相関係にどのように影響しているのか調査を行いたい。

2.

データと方法結合同化実験(CDA)は、藤井ら（2017）が示した結合
同化システムで行った短期再解析実験である。2013 年
11 月から 2015 年 10 月までの期間の再解析を行った。
また、大気海洋結合モデル CPS2(Takaya et al., 2018)を用いたフリーラン実験も 2013 年 11 月を初期値として行った。これらの実験の降水量と SST は 6 時間値から日別値を作成して使用した。検証のための観測の降水量
は GPCPv1.2(Huffman et al, 2001)の日別値を、観測のSST は TMI の SST(TMI-SST, Wentz, et al, 2015) の 3 日
値を用いた。季節内変動の時間スケールを評価対象とするので、先行研究の Saha et al. （2010）に従い、降水量と SST、海面フラックスは、2.5 度格子へ空間内挿したのち、20-100 日のバンドパスフィルターをかけた日
別値を作成し解析に用いた。

図１ 観測 SST(TMI)に対する CDA1 の SST、降水量、海面フラックスのラグ回帰関係。熱帯太平洋西部(10S-10N,130- 150E）平均。統計期間は 2014 年 3 月から 2014 年 8 月。

― 52 ―

A159

混合ガウス分布の最頻値を利用した地上気温予測
小野耕介（気象研究所）
1. はじめに現在、アンサンブル予測資料は天気予報のための基
礎資料のひとつとして定着している。決定論予報に対する信頼度･確率情報、アンサンブル平均を利用した決定論予報より精度の良い予測などが一般的な使い方であるが、さらに有益な情報を作成できる可能性がある。
例えば、アンサンブル平均に着目すると、予測対象の確率分布がガウス分布と仮定できる場合、算術平均により統計的な精度は決定論予測より改善する。しかし個々の事例に着目すると、常にガウス分布に従うとは限らない。低気圧の予想進路が複数のクラスターに分かれるような事例では、確率分布が複数の峰を持つと考えるほうが自然である。このような場合、算術平均が確率分布の谷に位置してしまうと、現実的な予測とはならないことも起こり得る。したがって、多峰性を表現できる柔軟な確率分布を導入することで、算術平均より統計的に精度の良い予測が可能となり得る。このような確率分布として混合ガウス分布が考えられ、気温予測等を対象とした研究がある[1][2]。
そこで本研究では先行研究に倣い、地上気温の分布に混合ガウス分布を仮定し、その最頻値を予測値として、決定論予測及び算術平均によるアンサンブル平均と精度比較を行った結果について報告する。
2. 実験の詳細
予測値には、気象庁全球モデル（GSM）及びメソモ
デル（MSM）に基づく気温ガイダンスを利用した。気温ガイダンスは、モデルによる格子点予測値をアメダ
ス地点に内挿し、カルマンフィルターによるバイアス補正を行って作成される[3]。また、GSM･MSM ガイダ
ンスに加え、試験的に米国環境予測センター（NCEP）
よりリアルタイムで配信されている全球モデル予測値
から、上記と同様の手法でガイダンスを作成した。したがって、本実験でのアンサンブルメンバー数は 3 である。予測対象は、全国の気象台を中心とした 63 地点の
3 時間から 39 時間先までの時系列気温である。統計検証期間は 2017 年 12 月から 2018 年 11 年の 1 年間であり、初期値は 00UTC のみを対象とした。
3. 混合ガウス分布の最尤推定
多峰性を表現できる確率分布として、次式で表される混合ガウス分布‫݌‬を採用する。
ଷ‫݌‬ሺܶሻ ൌ ȭ௞ୀଵߨ௞ ࣨሺ݂௞ ǡ ߪሻ
ܶは気温、݇ は各ガイダンス、ߨ௞ は各ガイダンスの重みを表す。重みには直近の予測精度が反映される。また、
ࣨ はガウス分布を表し、平均݂௞ は各ガイダンスによる予測値、標準偏差ߪは簡単のためガイダンス共通とした。

図 混 合 ガ ウ ス 分 布 の 例（ 高 岡 市 伏 木 2 0 1 8 . 9 . 9
0 0 U T C を 初 期 時 刻 と す る 11 時 間 後 の 予 測 ）。
た だ し 、 各 G D C の 分 布 に は 重 み ߨ௞ が 乗 じ ら れて い る 。横 軸 が 気 温 、縦 軸 が 確 率 密 度 を 表 す 。

最尤推定によって求めるパラメータはߨ௞ 及びߪである。
パラメータの推定には EM アルゴリズム[4]を適用し、推定に利用したデータは直近 30 日分のガイダンスと観測値である。図に、混合ガウス分布が複数の峰を持った例を示す。
4. 統計検証･今後
下表に各ガイダンス、算術平均及び混合ガウス分布
による最頻値の各予測に対する対アメダスの統計検証結果を示す。算術平均･最頻値は各ガイダンスより誤差が小さく、3 メンバーでも個々の予測より精度が改善する。また、最頻値は算術平均より誤差がやや大きい。この原因として、混合ガウス分布の重みߨ௞ が特定メンバ
ーに偏る傾向があったためと考えられる（図略）。本実
験ではメンバー数が 3 と少ないため、重みの偏りにより、決定論予測に近づいてしまったためと考えられる。
なお、同様に最尤推定による混合ガウス分布を利用した先行研究[2]においても重みの偏りが報告され、過学習が原因ではないかと言った論争が行われている[5][6]。
今後は、重みが偏る原因を調べるとともに、過学習の影
響が少ないとされるベイズ推定への拡張を試みる。
算術平均
最頻値
GSM
MSM
NCEP
1.383
1.335
1.336
1.192
1.280
表 各ガイダンス、算術平均及び最頻値による平方根
平均 2 乗誤差ሾԨሿ。

参考文献[1] Raftery, A. E., et al., 2005, Mon. Wea. Rev., 133, 4226-4230.
[2] Wilson, L. J., et al., 2007, Mon. Wea. Rev., 135, 1364-1385.
[3] 三戸, 数値予報課報告･別冊, 64, 132-143.
[4] Dempster, A. P., et al., 1977, J. Roy. Stat. Soc., 39B, 1-39.
[5] Hamill, T. M., 2007, Mon. Wea. Rev., 135, 4226-4230.
[6] Wilson, L. J., et al., 2007, Mon. Wea. Rev., 135, 4231-4236.

― 53 ―

A160

球面螺旋節点を用いた 2 次元セミ・ラグランジュ移流スキーム∗

榎本剛 （京大防災研/海洋機構）

1 はじめに
動径基底函数（Radial Basis Functions, RBF）を用いた球面上の 2 次元移流モデルは，少ない節点数で高い精度が得られることが示されている [3]。著者は球面螺旋
節点 [1] に対し，RBF を適用した（2017 秋 C167，2018
春 D404）[2]。今回は，移流をオイラーからセミ・ラグラ

表1

手法

節点数 n

RBF-E
RBF-S
CBC
CBC
PCH
PCH

4096
4096
4096
8192
4096
8192

ℓ2
7.98e-3
6.34e-3
1.85e-1
4.96e-2
3.64e-1
3.70e-1ℓ∞
3.88e-3
4.42e-3
1.85e-1
3.64e-2
7.56e-1
4.69e-1

cos 型の山の移流実験における全球平均相対誤差

ンジュに変更し，cos 型の山の移流実験により検証した。

2 実験設定節点は球面螺旋 [1] を用い，上流点探索はデカルト座標で行う [5]。cos 型の山を剛体回転で移流する実験 [6]において，3 次スプライン（CBC），単調区分 3 次エルミート（PCH）[4]，RBF セミラグ（RBF-S）の 3 種類の内挿方法を用いたセミ・ラグランジュ移流モデル（時間刻み幅 90 分）とオイラー移流モデル（RBF-E, 時間刻
み幅 30 分）とを比較する。CBC と PCH では，まず内挿点を通る経線と螺旋との交点を見つけ，交点 4 点に対

図1

RBF-S における 1 周後（12 日）における誤差（m）

し螺旋に沿って 1 次元内挿した後，経線に沿って 1 次元る。しかしながら，上流点探索に加え，O(n3 ) の内挿係内挿する。RBF 内挿の係数ベクトル c は，cA = f （内数の再計算が毎ステップ行われるため，計算の高速化に

挿行列 A，節点値ベクトル f ）を解いて求める。

はつながらない。ガウス型の RBF を用いた内挿行列の要素のうち絶対値が 10−15 よりも小さい割合は 91.4%

3 結果を占める。そこで，4096×4096 の密行列と疎行列に対し

RBF-S は，RBF-E に遜色のない精度が得られた（表線型システムの解を求めてみたところ，密行列の方が約1）。RBF-E の形状パラメタは ε = 10 である。RBF-S

5 倍高速であった。計算量削減については，検討課題との形状パラメタはデカルト座標空間における平均節点間して残されている。

隔で決まる既定値で ε = 8 程度であった。RBF-S の 1

謝辞

周後の誤差（図 1）は山の傾斜付近に集中しており，山本研究は JSPS 科研費 19H05605 の助成を受けた。

から離れた場所での振動は小さい。
これに対し，同じ節点数 4096 での 3 次スプライン

CBC の ℓ2 は 30 倍，節点数 8192 の CBC でも約 8 倍であり，山がやや低くなり振動が 遠方まで達している。

PCH は単調性が確保される一方，山の高さが減少が大
きく，節点数を増加しても誤差は減少しなかった。

4 まとめと議論
RBF を用いたセミ・ラグランジュ移流モデルは，少ない節点数で誤差の少ないオイラー移流モデルの特長を

参考文献[1] Bauer, R., 2000: J. Guid. Control Dyn., 23, 130–137.
[2] 榎本剛, 2018: 京都大学防災研究所年報, 61B, 366-371.
[3] Flyer, N. and G. B. Wright, 2007: J. Comput. Phys.,
226, 1059–1084.
[4] Fritsch, F. N. and R. E. Carlson, 1980: SIAM J. Numer. Anal., 17, 238–246.
[5] Ritchie, H., 1987: Mon. Wea. Rev, 115, 608–619.
[6] Williamnson et al., 1992: J. Comput. Phys., 102, 211–
224.

引き継いだ上で，時間刻み幅を延長することが可能であ― 54 ―

A161
関 東 地 方 に 発 生 す る 沿 岸 前 線 の MSM 予 報 バ イ ア ス に 関 す る 解 析 (2)*鈴 木 健 斗 , 山 崎 剛 , 岩 崎 俊 樹
1．はじめに（東北大院理）バイアスの原因は地形の標高に起因することが有力である。本事2019 年度春季大会では気象庁メソスケールモデル(以下 MSM)

例の他にも、2014 年 2 月 14~15 日の関東大雪の際に発生した沿岸において、沿岸前線を実況よりも内陸側に予報するバイアスが出前線など 6 事例で数値実験を行ったが、いずれも EM 実験では沿ることを過去 5 年分のアメダスと MSM 予報値を用いた統計的解

岸前線の位置を CTL 実験と比べ実況に近い位置に再現した。

析より示した[1]。本研究では MSM 予報にバイアスが現れた典型

EM 実験では山脈の尾根の標高を維持できる一方で、地形全体、事例を対象に、物理過程を始め様々なパラメータを変更して数値

特に谷や盆地の標高が実際より高くなる弊害も生じる。
その一方、感度実験を行った結果、バイアスの原因は地形の扱いに起因する

地形データを変更することで関東平野における、沿岸前線発生時可能性が高いことが明らかになった。本予稿では地形を変更したの気温・風や、南岸低気圧通過時の雨雪予報などの予報精度が向際に見られたインパクトについて主に紹介する。

上する可能性がある。

2．沿岸前線発生事例と数値実験の手法

GTOPO30 より高解像度な地形データを用いた上で、1km 未満

2018 年 3 月 8 日～9 日に関東平野で発生した沿岸前線を対象にの解像度で実験を行えばバイアスの解消が期待できるかもしれな

数値実験を行った。日本海と本州南岸を低気圧が東進し、低気圧

いが、どこまで高解像度化すれば良いかは現時点で不明である。

前面の南風と関東内陸部の滞留寒気との間に沿岸前線が発生した。

今後は、稜線の高さが変化した時の沿岸前線の立体構造の変化

本研究では非静力学モデル JMA-NHM(saito, el.al 2006)を用い、関や、蒸発熱のインパクトについて詳しく調べる予定である。

東地方を中心とする 1000km 四方の領域で水平解像度 5km の数値計算（8 日 09JST～9 日 09JST）を行った。初期・境界値には MSM

(b)

(a)

解析値、境界層スキ―ムには MYNN3、土地利用には国土数値情報 3 次メッシュデータ（平成 9 年度版）を用いた。
3. 地形データの変更方法
5km モデル格子の地形データを作成する際、モデル格子の標高
は GTOPO30（解像度約 1km）の標高データを平均した高さになるため、実際の山脈の稜線より高さが低くなる。そこで本研究ではモデル格子内における GTOPO30 の標高の最大値をモデル格子に与え、稜線の高さを維持する変更を行った。以下、標高データに変更を加えないものを CTL 実験、加えた実験を EM (Envelope
Mountain) 実験と記す。図(a),(b)より、EM 実験における山の稜線(c) CTLの標高は、CTL 実験に比べて 500m 程度高くなった。

(d) RIDGE

(e)実況

4．結果
図(c),(d)より、EM 実験では沿岸前線の位置が CTL 実験よりも海側（南東側）に移動し、(d),(e)より EM 実験では沿岸前線を実況に近い位置に再現していることが分かる。関東平野を通る鉛直断面図では（図略）、CTL 実験に比べ EM 実験では寒気の厚さが厚くなっていた。山が障壁になることで寒気の鉛直方向の厚みが増し、結果として水平方向にも寒気が広がり沿岸前線の位置バイア
スを解消させることがわかった。
この他、鉛直解像度、地表面運動量粗度、MYNN における運動量拡散係数及び熱拡散係数を変更する実験を行ったが、沿岸前線の位置に変化はほとんど見られなかった。また水平解像度については 1km まで高解像度すると僅かにバイアスが解消した。
5．まとめと考察
本研究により、MSM が沿岸前線を内陸（寒気）側に予報する

図(a),(b): CTL 実験(a)と EM 実験(b)における地形標高. (c),(d),(e):CTL 実験、EM 実験、実況における、2018 年 3 月 9 日 03JST における地上気温、地上風の分布。実況データの地上気温はアメダスと環境省大気汚染物質広域監視システム（そらまめ君）から、地
上風は毎時大気解析から作成している.
6．参考文献[1] 2019 年度気象学会春季大会予稿集 p299

― 55 ―

A162

気象予測モデルから得られる地上風速の精度評価の持続性＊

渡邊 武志（電力中央研究所）

１．はじめに評価がその後の予測時刻においても継続することと 風力発電は、風力を電力に変換するシステムであする。予測精度の持続性を測定するために、アンサ

り、発電出力を予測するためには風の予測値の利用

ンブルメンバー内の予測精度評価尺度の順位を用いが必要となる。気象予測の精度に不確実性があるこて評価する。評価時刻でのメンバー内の順位がそのとは、予測を利用する際の問題となっている。予測後の予測時刻でも変動がない場合を予測精度の持続精度に関する情報を事前に把握できれば、その後の性が強いと考える。評価時刻での 10 メンバーの精予測を利用するかどうかの意思決定のための情報と度順位と予測時刻での精度順位の 10×10 の分割表なることが期待できる。

を作成し、カイ 2 乗検定を用いて評価時刻での評価

 本研究では、地上風速を対象とした予測精度の評と予測時刻での評価との独立性を評価する。次に、価がその後の予測時刻でどの程度持続するかの評価

分割表中のどのセルが最も関係性を標準化残差検定を行った。

によって検査する。

２．データ

４．結 果2.1. メソ数値予報モデル（MSM）GPV

 図 1 は、ME と MAE に関するカイ 2 乗統計量を

 MSM-GPV データプロダクトから得られる地上示す。ME、MAE ともにすべての予測時刻において

高 10m 風速データを用いた。予測値の空間解像度は99％信頼度で帰無仮説は棄却され、評価時刻での評

約 5km、時間間隔は 1 時間である。地上観測所にお価がその後の予測時刻での予測精度と関係をしていける値は、地上観測所位置に最も近いグリッド点でることが示唆される。ME は MAE と比べて早く統の値を用いる。解析対象期間は 2013 年 6 月から計量が減少をすることから、評価時刻での精度情報

2016 年 12 月までである。MSM 地上風速データはがより早く失われることが分かる。標準化残差検定

事前にバイアス補正を行った。

の結果からは両方の評価尺度ともに対角上のセルに

 初期時刻の異なった複数の予測値を用いた初期時有意性が認められた。

刻違いアンサンブル手法を用いる。予測サイクルを

 予測精度の事前情報としては MAE を用いるほう考慮し、00、06、12 および 18JST を予測開始時刻

がその後の予測精度をよりよく表すことができることする。アンサンブルは、予測開始時刻に対して初とが示唆される結果を得た。

期時刻が 3、6、9、12、15、18、21、24、27 及び
30 時間前のもの 10 メンバーで構成した。
2.2. アメダス地上風データ
 気象庁により運用されている AMeDAS により得られた 1 時間平均風速データを使用した。使用デー
タ期間は MSM-GPV と同じである。全観測地点を対象として月ごとに欠損値を検査し、20％以上のデー
タの欠損のある地点は除去し、約 800 地点を解析に用いた。
３．手 法 予測精度評価尺度には、評価対象地点に関して平均した平均誤差 ME、
平均絶対誤差 MAE を用いる。
 予測精度の持続性を、ある予測精度評価時刻での― 56 ―

図１ 0$ とＭＡＥに関する各予測時刻でのカイ  乗統計量。水平線はカイ  乗検定での９９％信頼度水準を表す。 D から G はそれ
ぞれ初期時刻００、０６、１２、及び１８時のもの。

A163

風力発電出力予測の高度化－欠測対応と急変化検出－*門 倉 真 二 ， 野 原 大 輔 ， 大 庭 雅 道 ， 橋 本 篤 ， 中 尾 圭 佑 ， 服 部 康 男 ，渡 邊 武 志 ， 平 口 博 丸 (電 力 中 央 研 究 所 )Kadokura S. et al (Central Research Institute of Electric Power Industry )


はじめに

我が国の政策を背景に太陽光発電(PV)や風力発電の導入が進んでいるが，これら変動性電源の占める割合が増えると，電力系統の安定性への影響が懸念される．
図 1. 日平均予測誤差（RMSE）．
（補正結果）

そのため，PV や風力の発電出力を予測し，その変動に対応した電力の需給運用計画を立てることで系統の安定化をはかる研究が行われている．電力中央研究所では，欧州に比べて複雑な地形にある日本のウィンドフ
ァームの発電出力を的確に予測するためのシステム
NuWFAS-WinP を開発し，風力発電出力測定データを用いた評価を行った（2006～2008 年度 NEDO 事業(前NEDO 事業)）．更に，2014～2018 年度には，新たなNEDO 事業に参加し系統エリア（東北や北海道など一 急変化現象 ランプ アラート
本研究では，6 時間の時間窓での風力発電出力の総設備容量に対する比(PU 値)の変化が 0.3 を越える事象を「ランプ」と定義した．基本予測では，予測値の時系列から得られる変化量に対する閾値を，的中率と捕捉率のバランスをとって設定することで，アラートの信頼度(CSI)を改善した．(表 1，図 2)

般電力会社の供給範囲）の風力発電出力における急変化(ランプ)に着目した予測手法の開発を行った．本事業
では，新たに領域アンサンブルなどを用いた確率論的予測を開発するとともに，基本予測と位置づけた
NuWFAS-WinP での観測データ活用の高度化をおこなった．本稿では後者の結果を報告する．

設定閾値

CSI

0.253

0.413

(0.3)

0.369

検出閾値[PU]

風力発電予測システムの改良

図 2. （左）検出閾値に対する，予測精度の指数．的中 ウィンドファーム :) 総出力データ利用
基本予測は，風車毎の風速および発電出力の測定値(SCADA データ)を利用した補正を前提としている．しかし，現実には，データ提供の不完全な WF があり，そのような WF では補正がなされないことになる．また，風車の一部が点検や障害により停止している場合もある．ここでは，予測対象とする WF の全てで総出
力データが利用可能であることから，直近のデータを用いて，WF の風車の見掛けの稼働率を日毎に推定し，これを用いて補正を行った．図 1. は補正後の予測値の日毎の予測誤差(RMSE)の例を示す．稼働率推定の際に用いる平滑化の時定数τは長いほど誤差が小さいが，風車停止などの稀にしか起こらない急激な稼働率の変化への追随が損なわれるデメリットもあるため，ここでは 288 時間に設定した．この補正効果は，SCADA データの取得状況などにより異なるが，特に取得の不十分な東京エリアでの誤差は 30%程度となった．

率(SR), 捕捉率(POD), CSI, SR と POD の調和平均(HI)．
表 1. （右）設定閾値とアラート信頼度の例．
（東北エリア，ランプアップ）
．


まとめ

予測精度向上のためには，WF の測定データが重要であることが，改めて明らかになった．また，ランプア
ラートを予測時系列から導出する場合，閾値は定義よりも小さい値に設定することで，よりよい結果が得られることがわかった．
謝辞：本研究成果の一部は，国立研究開発法人新エネ
ルギー・産業技術総合開発機構（NEDO） 委託業務
「電力系統出力変動対応技術研究開発事業」において実施された．
参考文献
[1] Kadokura, S., et al., 2018, 17th Wind Integration
Workshop, WIW18-6.

― 57 ―

A164

盆 地 に お け る 気 象 庁 MSM・ LFM の 日 射 量 予 測 誤 差 の 比 較*宇 野 史 睦 , 大 関 崇 , 大 竹 秀 明 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 ), 山 田 芳 則 (気 象 研 究 所 ),竹中栄晶（宇宙航空研究開発機構）, 中島孝（東海大学）
1.

測誤差と TCWC 予測値とτの差には, 相関が見られた

はじめに

近年, 太陽光発電の導入量が増加している. 日本中ことから, モデルの水平解像度の違いによる地形性のに太陽電池が設置されているが, 日射量とその予測誤雲の再現性が夏季における誤差の要因の１つと考えら差の地域性は地上観測点での評価がほとんどであり,れる.

地点数が少ないため盆地気候など地域特有の影響を考そこで, 特に誤差の大きかった本州の関東以北の複慮できていない可能性が高い. 太陽放射コンソーシア

数の盆地における領域平均の RMSE を夏季（JJA）
・冬

ムより, ひまわり 8 号を用いた衛星推定日射量等

季（DJF）について比較した（図 1）. その結果, 冬季の（AMATERASS）が 2.5 分毎に提供され, 日本全域を水

予測誤差は関東以北全域の RMSE の中央値とほとんど

平解像度 1 ㎞で日射量分布が得られ, 複数年のデータ変わらないのに対し, 夏季は多くの盆地で第 3 四分位が蓄積されてきた. そこで本研究は, 気象庁が運用す点より高かった低標高の盆地（図 1 緑丸）は MSM, LFM

る水平解像度 5 ㎞（MSM）と 2 ㎞（LFM）の日射量予共に計算領域の誤差分布で見ると誤差が大きい地域で測について誤差の地域性と季節性を評価する. 特に,ある。ただし、LFM は MSM と比べ誤差が小さい盆地

水平解像度の違いが顕著に表れる内陸盆地を中心に議が複数見られた. MSM で誤差が大きかった猪苗代盆地

論する.

（図 1 青丸）は, 前日 MSM, 当日 MSM の誤差は大き
いが, LFM で見ると, その誤差は改善している.

2.

猪苗代盆地における過去 2 年間の MSM と LFM の予

使用データ

MSM は前日（12JST 初期値）と当日（06JST 初期値）,

測誤差が大きい事例は夏季に集中しているが, LFM の

LFM は当日（06JST 初期値）の日射量予測値と鉛直雲

誤差が大きい事例に季節性は見られなかった. 同じ初水 量 （ TCWC ） を 利 用 し た . 衛 星 推 定 日 射 量 は期値を利用した当日 MSM と当日 LFM の日射量予測値

AMATERASS より 2.5 分値を前 1 時間平均値とした.

で大きく RMSE が小さい事例を対象に, MRI-NHM を用

TCWC との比較のため, 雲の光学的厚さ(τ)を利用しいた過去再現実験による予測誤差の再現性の要因につた. TCWC とτとの関係は以下の通りである.

いて, 当日に議論する予定である.

ℎ

3𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑑𝑑𝑑𝑑
𝑧𝑧=0 2𝜌𝜌𝑤𝑤 𝑟𝑟𝑒𝑒τ=∫

ここで𝜌𝜌ｗは雲粒密度, 𝑟𝑟𝑒𝑒 はは雲粒の有効半径である.

標高データは国土地理院が公開する数値地図 50m メッ
シュを 1 ㎞格子に平滑化したものを利用した. 解析期
間は 2016, 2017 年の 2 年間である. また, 予測誤差の大きかった事例を対象に, 気象庁非静力学モデル（MRINHM）を用いた過去再現実験を実施した. 初期値/境界値にはメソ客観解析（Ma）を利用した.
3.

結果

図 1, 各グリッドにおける日射量予測誤差と標高との日本全域において 2 年間の予測誤差を比較したとこ

関係. 各箱ひげ図は前日 MSM 予測（左）, 当日 MSM

ろ, 冬季では標高が高くなるにつれて誤差が増加し,（中）, 当日 LFM（右）を示し, 上段が冬季, 下段が夏

逆に夏季は低標高域に誤差が高い傾向にあることが分季を示す. 赤丸は中央値, 緑丸は各盆地の領域平均予かった. しかし, この傾向は MSM で明瞭であったが,測誤差を示し,青丸は猪苗代盆地の領域平均予測誤差をLFM では予測誤差と標高との関係は弱い. これは LFM

示す.

が MSM よりも高解像度であること, また日射量の予― 58 ―

B151
衛星光学センサの熱赤外域バンドデータを用いた北極河川の表面水温推定*

堀 雅裕（宇宙航空研究開発機構 地球観測研究センター）

１．はじめに

参考文献

近年北極域では，地球温暖化の進行に伴う顕著な気温上昇や海氷面積の減少が観測され 1)，北半球の積雪分布にも同調した縮小傾向が報告されている 2)．
また，
北極海に流入する主要河川は 1930 年代以降長期的な流量の増加傾向がみられており，夏期の降水量の増加
や永久凍土融解との関係が議論されている 3)．また，
河川を通した北極海への熱流入は，夏期の海氷融解にも大きな影響を及ぼす重要な物理量であるが，熱流入量の見積もりに必要な河川水温の地上観測ネットワー
クは必ずしも十分ではなく，
むしろ縮小傾向にある 4）．
本研究では、1980 年代から現在まで観測データが蓄積されている極軌道衛星搭載光学センサの熱赤外域バン
ド輝度温度データを用いて北極海流入主要河川の表面温度推定を行った結果について報告する．

1) IPCC, 2013: Climate Change 2013. Cambridge Univ. Press.
2) Hori et al., 2017: RSE, 191.
3) Shiklomanov et al., 2009: ERL, 4.
4) Lammers et al., 2007: JGR, 112.
5) Arctic Great Rivers Observatory (GRO) https://arcticgreatrivers.org/
6) The global water quality database GEMStat https://gemstat.org/

２．解析方法
衛星データには，1982-2002 年 6 月までは NOAA 衛星搭載 AVHRR センサの GAC（4 ㎞間引き放射輝度）
データを，2002 年 7 月以降は AQUA 衛星搭載 MODIS
センサの MOD02SSH（5 ㎞間引き放射輝度）をそれぞれ用い，0.05°間隔の全球等緯度経度格子座標に投影したものを 1 日毎に作成し，分光反射率と輝度温度を用いて晴天域・水域の識別を行い，地上で河川流量および水温を計測している観測サイト 5，6)最近傍の水温データを衛星輝度温度より抽出して河川水温として用いた．また，衛星による河川水温データの精度を検証するため，地上での河川水温計測値（ArcticGRO5)および GEMStat6)のデータを使用）との比較を行った．

図 1 ：現場測定水温と衛星データから抽出した北極河
川水温との比較結果．

３．解析結果と考察
図 1 にロシアの主要河川（オビ，エニセイ，レナ，
コリマ）の地上測定水温と衛星データから抽出した河川水温との比較結果を示す．衛星データの格子間隔が
約 5km と粗く，衛星画素のリサンプリング時に生じる
河岸や雲域によるコンタミの影響でばらつきが大きく（RMSE=3.4K）なっているものの，衛星による水温は
地上水温と一致する傾向を示している．図 2 は，ロシアの主要河川の各年の 6 月上旬（1-10 日）の平均水温の経年変動を示しており，オビ，コリマの両河川では
過去 40 年間に昇温傾向が見られている（図にはないがエニセイ，レナでも 6 月中旬に昇温傾向が見られている）．ただし，上述したように，現時点では一画素内で河岸や雲域が水域と混合してしまう影響が完全に排除できていないため，今後，水域判定の精度を向上させ，より詳細に長期変動傾向を調べていく必要がある．

図 2 ：衛星観測による 6 月上旬（1-10 日）のロシア河川水温の長期変動（オビ，エニセイ，レナ，コリマ）．

― 59 ―

B152

全 球 大 気 陸 面 結 合 デ ー タ 同 化 シ ス テ ム（ MLEF-GWRF)の 開 発*鈴 木 和 良 (JAMSTEC) ，Milija Zupanski(Col orado State Univ.)，Dusank a Zupanski(Spir e
Global Inc.), Sebastian H. Mernild(N ansen Center),松 村 伸 治 (北 海 道 大 学 ）,松 尾 功 二（ 国土 地 理 院 ） ,檜 山 哲 哉 （ 名 古 屋 大 学 ）
1.

はじめに

2 種類の基本的な実験を実施した：データ同化実験

本研究では、著者らが開発してきた大気陸面結合デ(MLEF-REF)とデータ同化無し実験(NO-DA)である。観測ータ同化システム[1]を基に、 新たな大気陸面結合デ

データは、それぞれ気圧、温度、比湿、および水平風

ータ同化システムを開発した。本データ同化システム

速成分(u,v)である。データ同化実験では、それぞれ各では、側面境界の影響を受けない Global WRF（GWRF）

要素を 1 つ除いてデータ同化し、その除いた観測デー

モデルを用いた全球データ同化システムである。

タと解析値の差を基に、全球における二乗平均平方根

GWRF モデルは、様々なスケールの効率的なシミュレ(RMS)誤差を求めた。一方、データ同化無し実験では、ーションを可能とする複数のネスティング機能を有し、データ同化を全く行わず、シミュレーション値と観測

GWRF によるネスティング機能は全球スケールと領域ス

値の差から、全球における RMS 誤差を求めた。

ケール（山岳地域など）の相互作用を可能とする。

4.

2.

MLEF-GWRF システムの概要

結果と考察

最初に、気圧の観測データを除いたデータ同化実験

MLEF-GWRF システムは 2 つの主要な要素から成る：とデータ同化無し実験による全球平均の気圧の RMS 誤（1） MLEF データ同化システム[2]、および（2）GWRF

差を比較する。データ同化実験の RMS 誤差は 2 hPa 付

モデル[3]、である。
MLEF データ同化システムは、Suzuki

近である一方、
データ同化無し実験のRMS 誤差は約3.5

et al.[1]による結合大気陸面結合データ同化実験におhPa に達する。データ同化実験では気圧を直接データ同いて開発された。このシステムは、非線形問題および化していないが、気圧の RMS 誤差が小さいのは、気圧

強い大気陸面結合[4]への応用によく適したハイブリと他の気象要素（例えば風速成分）との背景誤差共分

ッドのアンサンブルデータ同化システムである。緯散を利用するためである。これによって、気圧以外の度・経度の座標上で状態量が定義され、 極域の様に特観測データの情報が与えられることで、実際にはデー

別な取り扱いが必要なグリッド以外、GWRF システムはタ同化されていない気圧の RMS 誤差を小さくする様に

領域 WRF モデルと本質的に同じである[3]。なお、GWRF

作用する。この結果より、データ同化が正のインパク

は元来、地球以外の惑星における大気循環研究のためトを有し、データ同化システムが安定したパフォーマに開発された[5]。

ンスを有することが分かる。発表時には、大気観測デ3.

ータ同化による陸面パラメータ（積雪被覆率など)へのデータ同化実験

GWRF モデルで MLEF によるデータ同化インパクトを影響についても報告予定である。

評価するため、10 日間のデータ同化サイクル実験を行

本研究の一部は、名古屋大学宇宙地球環境研究所のった。6 時間間隔でデータ同化サイクルが行われ、合計

共同研究の枠組みで行い、増永浩彦准教授の協力を得

40 データ同化サイクルになった。実験は、2018 年 3 月

た。

14 日 1800UTC から 2018 年 3 月 24 日 1800UTC までの期

参考文献間である。システムの局所化は、水平方向に半径 600km、[1] Suzuki, K. et al. (2017) Atmospheric Science Letters,

垂直方向に無次元単位 0.3、各実験で 32 メンバーのア
ンサンブルシミュレーションを行った。GWRF モデル解18(3), 106-111, doi:10.1002/asl.730.
[2] Zupanski, M. (2005) Mon. Wea. Rev. 133, 1710–1726.

像度は、約 104km の距離に等しい 1 度格子である。大気は鉛直 65 層、全球でグリッド数は 385 x 193 である。

doi:10.1175/MWR2946.1.
[3] Zhang, Y., J. et al. (2012) Atmos. Clim. Sci., 2,

大気観測データは、米国大気海洋庁 NOAA において取得

231-253.

された一般的な気象観測データ(PrepBUFR)である。 デ[4] 鈴木和良 (2018),雪氷, 80(2), 185-192.

ータ同化の制御変数は、乾燥空気質量、温度、比湿、[5] Richardson, M.I. et al. (2007) J. Geophys. Res., 112,

および水平の風速成分（u,v）である。

Article ID: E09001. doi:10.1029/2006JE002825.

― 60 ―

B153
05,(60 の雲表現の改良における様々な苦労*川合秀明、行本誠史、神代剛、大島長、田中泰宙、吉村裕正、長澤亮二 （気象研究所）

気象研究所は、気候モデルMRI-CGCM3を用いてCMIP5に参加したが、このモデルは、雲表現に関して問題も多かっ

今後解決していくべき問題の示唆も含まれていると考えるからである。

た。その後の努力により、CMIP6 に参加予定である気候モデ

例として、エアロゾル―雲相互作用に関する変更（微小なル MRI-ESM2（Yukimoto et al. 2019）においては、雲表現

海塩エアロゾルに関係）、雲微物理過程に関する変更（凝結凍やエアロゾル―雲相互作用に関わる多くの点が改善された

結・内部凍結による雲氷数密度の変化率）、雲量方程式の取り（Kawai et al. 2019）。この結果、CMIP5 モデルの中ではト扱いに関する変更（積雲対流からデトレインされる雲の蒸発

ップの放射収支の再現性を示すようになり、より信頼性の高の取り扱い）、雲氷から雪への変換による雲氷数密度の変化率

い気候シミュレーション結果を提供できるようになったと考の取り扱いに関する変更、などを取り上げる。

えている。それらの改善の主要な部分については、過去の気象学会大会においてもまとめの発表を行い、Kawai et al.

謝辞(2019)でも論じている。それらの中には、層積雲スキームの本研究の一部は、文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラ

改良、鉛直高解像度化、エアロゾルのモード半径の適正化、ム、及び日本学術振興会・科学研究費助成事業（JP18H03363、

雲氷落下スキームの改良などが含まれる。Kawai et al. (2019)

JP19K03977）の支援により実施された。

では、こうした変更が、モデル改良にどの程度ずつ寄与しているかも、最終版のモデルから一つ一つの改良を元に戻す実験を行うことにより明らかにしている（図１）。

参考文献
Kawai, H., et al., 2019: Significant Improvement of Cloud
Representation in Global Climate Model MRI-ESM2.

しかし、モデルの改良というものは、必ずしもスキーム
やプロセスの、見栄えのする改良のみによってなされるのではない。幾多の問題ある取り扱いの修正や、プロセスにおけGeosci. Model Dev., in press, doi:10.5194/gmd-2019-23.
Yukimoto, S., et al., 2019: The Meteorological Research Institute
Earth

SystemModelversion

2.0,

MRI-ESM2.0:

る不確実性が大きい中での恣意的な選択なども含まれる。本Description and basic evaluation of the physical

発表では、敢えて、明文化されにくいようなそういった点をcomponent. J. Meteor. Soc. Japan, 97, in press.

率直に提示する。そうした点の中にも、モデル開発において陥りがちなミス、気候モデル・大気モデルとして重要な問題、

図１：（左上）モデルのプロセスの各変更による下層雲量へのインパクト。
（右上）各変更による大気上端短波放射へのインパクト（上向きが正）。
（右下）大気上端短波放射の旧モデルのバイアス（黒線）と新モデルのバイアス（緑線）。
（Kawai et al. 2019）― 61 ―

B154
20 世紀における半球規模の気温トレンド変化の要因*
1

⾏本誠史 1、相澤拓郎 1,2、神代剛 1,3

気象研究所、2 東京⼤学⼤気海洋研究所、3 気象業務⽀援センター

1. はじめに20 世紀に観測された全球平均地上気温は、そのトレンドに数⼗年規模の変動がある。20 世紀初頭から 1940 年代半ばにかけて緩やかに上昇す
るトレンドの後、1970 年代半ばにかけて弱い下降傾向を⽰し、その後 20 世紀末にかけて急激な上昇を⽰す。このようなトレンドの変化は、半球平均ごとに⾒ると、北半球においてより顕著である。このような変化の要因を探るため、気候モデ
ルを⽤いて歴史的強制⼒を個別に与えた実験の結果を解析する。

図１ 北 半 球 平 均 気 温 の ３ つ の 期 間 に お け る 観 測（HadCRUT4）および各実験のトレンド

2. 実験設定
モデルは CMIP6 に参加した気象研究所の地球システムモデル MRI-ESM2.0 である。⼤気モデ、鉛直
ルの解像度は、⽔平 TL159（約 120 km）
80 層（上端は 0.01 hPa）であり、海洋モデルの⽔平解像度は 1°×0.5°（⾚道付近 0.3°）である。
1000 年のスピンアップ後、産業⾰命前基準実
験 piControl および、歴史実験 historical を実施した。さらに歴史的強制⼒を個別に与えた３つの実験（表１）を実施した。期間は全て 1850-2014
年の 165 年である。本研究の実験では炭素循環は⼊っておらず、全て濃度駆動の実験である。詳細は、CMIP6 のサテライト MIP の⼀つである
DAMIP （ Detection and Attribution Model
Intercomparison Project）のプロトコルに従う。
表１ 実験設定
実験名

強制⼒

アンサン
ブル数

3. 結果
特徴的な３つの期間、1916–1945 年、1946–
1975 年、1976–2005 年に分けて、半球ごとのアンサンブル平均のトレンドを⽐較した。ここでは北半球についての結果（図１）を述べる。
historical のトレンドは、それぞれの期間において、定性的には観測と⼀致している。1916–
1945 年の期間において、温室効果気体（GHG）と⾃然強制が正のトレンドに寄与し、エーロゾル
強制が負のトレンドに寄与している。しかし、
historical で再現された正のトレンドは観測よりかなり⼩さい。1946–1975 年の期間は、GHG による正とエーロゾルによる負のトレンドが同程度の⼤きさで、⾃然強制は⼩さいが負のトレンドに寄与している。historical で再現された負のト
レンドは観測の２倍程度である。1976–2005 年の期間は、GHG による⼤きな上昇に加え、エーロ
ゾルもわずかに上昇に寄与しており、それらの和

historical

全ての強制⼒が変化

5

hist-GHG

⼈為起源 GHG のみ変化、他は piControl と同じ

3hist-aer

⼈為起源エーロゾルの
み変化、〃だ、どの期間についても、hist-GHG、hist-aer、
hist-nat の そ れ ぞ れ の ト レ ン ド の 合 計 が3

historical のトレンドとあまり⼀致しない。その

hist-nat

⾃然強制（太陽と⽕⼭
活動）のみ変化、〃3が historical の気温上昇を概ね説明している。た原因や historical と観測のトレンドの定量的な不⼀致について、さらに調査する予定である。

― 62 ―

B155

黄砂飛来時における東京スカイツリーでの氷晶核の観測：2017 年 5 月 の 事 例*當 房 豊 (極 地 研 ), 植 竹 淳 (コ ロ ラ ド 州 立 大 ), 松 井 仁 志 (名 大 ),宇 治 靖 (防 災 科 研 ), 岩 本 洋 子 (広 島 大 ), 森 樹 大 (東 京 理 科 大 ),
三 浦 和 彦 (東 京 理 科 大 ), 三 隅 良 平 (防 災 科 研 )


はじめに

得られた計測値を以下の数式[3,4]に適用することで，大雲内での氷晶の形成は，雲の光学的特性や寿命など気中での INPs の数濃度（NINP(T)）を算出した．

に非常に大きな影響を及ぼす．異物質を含まない過冷却状態にある水滴は，約－35°C 以下にならないと自発的に凍結できないが，実大気中では，それよりも高い温度でも，氷晶核として働く微粒子（INPs: Ice Nucleating
Particles）を足場とした氷晶の形成が可能である．大気

funfrozen(T): 凍結していない水滴の割合

中における INPs の数濃度は，場所や時期，温度などのVdrop: 各水滴の体積違いによって，非常に幅広い変動を示す．

C: 懸濁液中に含まれるサンプルエア－の体積

アジア大陸の内陸部の乾燥地帯から発生する黄砂は，

d: 懸濁液の希釈倍率

INPs の大きな供給源だと考えられる．例えば，60 年近く前に実施された Isono et al.[1]の研究では，黄砂が飛来



結果

した際に，東京にて INPs の数濃度が大幅に増加したこ2017 年 5 月 6～8 日の期間，全国的に黄砂の飛来が目とが報告されている．しかしながら，アジアの大気中視にて報告された．数値モデルおよび東京都新宿区にでの INPs の研究例は，依然として非常に少なく，特に設置されたライダー(http://www-lidar.nies.go.jp/Tokyo/)

黄砂時における東京での INPs の数濃度の変動は，Isono

による観測では，5 月 7 日夕方から 9 日にかけて，ゴビ
砂漠付近で発生した黄砂が東京上空に飛来していたこ

et al.[1]以降，報告されていない．
本研究グループは，東京スカイツリーの大気観測所とが示唆された．

（高度 458 m 地点）での INPs の数濃度のモニタリング

 東京スカイツリーでの大気観測によると，黄砂が飛観測を 2016 年 8 月から開始した．本発表では，2017

来する直前（5 月 4～6 日）と比較して，黄砂の飛来時

年 5 月に東京上空で黄砂が観測された時とその前後に，（5 月 7～9 日）には，－25℃以上での INPs の数濃度が大気中の INPs の数濃度がどのような変動を示していた

一桁以上高くなっていた．黄砂が飛来した後，－25℃

かを報告する．

付近での INPs の数濃度は元の値にまで下がったが，そ

い値を維持したままの状態が続いた．これらの結果か

れよりも高い温度での数濃度は，その後も数日間は高計測方法

INP 計測用のエアロゾル試料の捕集は，東京スカイツリ

ら，少なくとも－25℃付近での INPs の数濃度の大幅なーの高度 458m 地点で，10 ライン・グローバルサンプラー

増加は，ゴビ砂漠から東京上空の黄砂の飛来によって（東京ダイレック，GS-10N）を利用して行った．毎分 2 L の引き起こされたことが可能性として考えられる．

流量で，洗浄済みのニュークリポアメンブレンフィルター（直径 47 mm，孔径 0.2 µm）上にエアロゾル粒子を捕集し，

参考文献

3 日毎にフィルターの自動交換を行うように設定した．

[1] Isono, K., Komabayashi, M., and Ono, A., 1959, J.

フィルター上に捕集されたエアロゾル粒子を純水中にMeteor. Soc. Japan, 37, 211-233.

抽出した後に，エアロゾル粒子を含む水滴を低温ステー[2] Tobo, Y., 2016, Sci. Rep., 6, 32930.

ジ上に用意し，INP 計測用の実験系（CRAFT）[2]を用い[3] DeMott, P. J., et al., 2017, Atmos. Chem. Phys., 17,て毎分 1℃の冷却率で冷却し，0.5℃間隔で凍結した水滴の割合を－25℃～0℃の温度範囲で記録した．そして，11227-11245.
[4] Tobo, Y., et al., 2019, Nat. Geosci., 12, 253-258.

― 63 ―

B156

過去と将来の温暖化による熱帯アジア森林火災と火災由来CO2・エアロゾル排出への影響
塩竈秀夫1*,平田竜一1, 長谷川知子2, 藤森真一郎3, 石崎紀子1, 茶谷聡1, 渡部雅浩41
国立環境研, 2立命館大学理工学部, 3京都大学工学研究科, 4東大大気海洋研
はじめに2015 年、熱帯アジアでは干ばつに伴う大規模な熱帯林火災が発生し、深刻な大気汚染をもたらした。またこの火災によって大気中に放出された CO2 の量は、日本の化石燃料消費に伴う年
間 CO2 量を上回った。先行研究によって、2015
年のようなエル・ニーニョの年に干ばつが生じやすいこと、プランテーション開発等によって森林火災が拡大しやすくなっていることが明らかになっている。一方、地球温暖化と干ばつ・火災との関連もしばしば疑われるが、学術的にはまだ十分な証拠は得られていない。本研究では、2015 年の干ばつ、熱帯林火災および火災による大気汚染と CO2 排出に対する過去の温暖化の影響を定量的に分析する。さらに、将来の温暖化によって干ばつ、火災、大気汚染はどれだけ悪化するのかを予測する。

2.0℃気候安定化目標が達成できたとしても、2015 年の観測値を超える確率は 93% (66-99%)、81% (50-95%)まで上昇する。一方、パリ協定の気候安定化目標が達成できず 3℃まで温暖化した場
合は、98% (84-100%)になることがわかった。
同様に火災由来の CO2 排出量、PM2.5 排出量を分析したところ、過去の温暖化によって既に観測値を超える確率が増加していることがわかった。またパリ協定の気候安定化目標を達成
しても、現在より排出量が大幅に増えるため、火災を防ぐ森林管理などの適応策が必要である。3℃まで温暖化した場合は、さらに影響が大きくなるため、緩和策も同時に進めていかなければならない。

モデル実験と解析手法
MIROC5 AGCM を用いて、2015 年と同じエル・ニーニョ条件での現在実験、非温暖化実験、
1.5℃温暖化実験、2.0℃温暖化実験、3.0℃温暖化実験をそれぞれ 100 メンバずつ計算した(Shiogama et al. 2014, 2019)。これらの実験を比較することで、過去と将来の人為起源温暖化によって干ばつの発生頻度がどの程度変化
するかを調べる。また観測データに基づく経験式と組み合わせることで、火災面積、火災由来
CO2 排出量、PM2.5 排出量の変化を推定した。
図 1：非温暖化実験、現在実験、1.5℃実験、2.0℃実験、

結果
過去と将来の温暖化によって、Nino 3.4 域の海面水温は、ほかの熱帯海洋より大きな昇温が生じる。この海面水温変化パターンが、エル・ニーニョによる海面水温偏差と重なることで、
熱帯アジアの干ばつが強化されることが分かった。
図 1 に火災面積の累積確率分布を示す。過去の温暖化によって、観測された火災面積を超える確率が、 5% (90%信頼区間は 0-18%)から 23%(3-52%)へ増加していた。将来、パリ協定の 1.5℃、3.0℃実験における火災面積(km2)の累積確率分布(%)。
参考文献

Shiogama et al. (2014) Attribution of the June-July
2013 heat wave in the southwestern United States.
SOLA, 10, 122−126
Shiogama et al. (2019) Limiting global warming to
1.5ºC will lower increases in inequalities of four
hazard indicators of climate change. Submitted to
ERL― 64 ―

B157

地球システムモデルを用いた古気候再現実験による気候モデルの評価*大 垣 内 る み (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 羽 島 知 洋 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 
山 本 彬 友 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ) , 阿 部 学 （ 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）阿 部 彩 子（ 東 大 AORI, 極 地 研 , 海 洋 研 究 開 発 機 構 ）, 河 宮 未 知 生 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )*Ohgaito R. (JAMSTEC), Haj ima T. (JAMSTEC), Yamamoto A. (JAMSTEC), Abe M.
(JAMSTEC), Abe -Ouchi A. (U. Tokyo, NIPR, JAMSTEC), Kawami ya M. (JAMSTEC)られた. これは火山噴火の時期と合致する. LM を PI 以

はじめに

将来予測のため, 気候モデルの高度化が積み重ねら降, 現在まで積分を延長すると, PI を初期値に行った実れてきたが, 地球温暖化予測において, 気候モデルの験群と同時期, 同程度の長期変動が見られ, PI を初期値

振る舞いにどれほど確信を持てるかという疑問はついにした実験に大きな問題がない事を示唆している. まて回る. この為, 現在と大きく異なる過去の気候再現

た, 観測データ[8]との整合性もみられ, モデルの性能によってモデルの検証をする試みも並行して発展してが長期変動を捉えるのに十分である事を示した.

きた. 本発表では, MIROC-ES2L[1]による比較的最近の

過去再現と古環境データを比較検討し, 考察する.

考察と展望

３つの特徴的な過去の気候の再現実験を行った. そ

モデルと実験設定

の結果, 概ね特徴はとらえている.変化が過小評価にな

地 球 シ ス テ ム モ デ ル MIROC-ES2L を 用 い た .

っている場合は, 現モデルで扱える以外の過程が効い

MIROC-ES2L は, MIROC5.2 大気海洋結合大循環モデルている等の可能性があり, さらなるモデル開発の必要[2]をベースに, 植生モデル VISIT-e, 海洋生物地球化学性を示唆する. 様々な条件を与えて実験している LGM,

モデルが組み込まれ, 炭素, 窒素循環が取り扱える最LM は, 条件を減らした感度実験で原因を調査するこ

新の地球システムモデルである[1]. とができる. 一例として, LGM 時代のダストを再現す

古気候比較プロジェクト PMIP4 の実験[3]のうち, こるため[8]の設定を導入しているが, この設定を外した

こでは最終氷期最大期(21, 000 年前, LGM)実験, 完新世

実験との比較検討を進め, 影響評価を行っていく.

中期実験（6, 000 年前, MH）, 西暦 850 年以降の 1000年間を想定した実験(LM)の 3 実験を扱う. 実験設定はLM は地域的な違いが観測データから見える最近の時代なので, 地域毎の比較検討を進める必要がある.

第１表にまとめた. 比較対象は西暦 1850 年(PI)である.


結果

LGM の気温低下は熱帯で約 2.0℃で, 古環境データ[4]と比較すると整合的である. 高緯度では東南極で約6.1℃とやや過小評価[5]が見られる. また, LGM にはダストが現在よりも数倍もの沈着量があったことが知ら

第１表：実験設定．

れており, 過去のモデル実験ではその再現には強制的

参考文献にダストを放出す仮定[6]が必要であった. しかし, 本[1] Hajima, T., et al., in prep.

実験では[7]による浸食マップ導入により, 全球のダス[2] Tatebe, H., et al., 2018, Sci. Rep., 1-9.

ト沈着量分布が大きく改善した.

[3] Kageyama, M., et al., 2018, Geosci. Model Dev., 11, 1033–1057.

MH は北半球夏のモンスーン循環, 降水帯が PI より[4] Bartlein, P. J., et al., 2011, Clim. Dynam., 37, 775–802.

強まり北上し, 定性的には期待する変化が見られ, そ[5] Uemura, R., et al., 2012, Clim. Past., 8, 1109-1125.

の程度は従来のモデル実験と同程度であった.

[6] Ohgaito, R., et al., 2018, Clim. Past., 14, 1565–1581.

LM は, 古環境データの豊富な北半球の平均気温変[7] Albani, S., et al., 2016, Geophys. Res. Lett., 43, 3944–3954.

動を見ると, 数年にわたる寒冷化が繰り返し明瞭に見[8] Morice, C. P., et al., 2012, J. Geophys. Res., 117(D08101).

― 65 ―

B158
気温上昇に伴う積雪粒径の増加と近赤外アルベド低下効果の普遍性
青木輝夫（極地研, 気象研）, 庭野匡思・谷川朋範（気象研）, 的場澄人（北大低温研）
1. はじめに
積雪のアルベドは積雪粒径と光吸収性不純物に強く依存し（Wiscombe and Warren, 1980, Warren andWiscombe, 1980）、積雪面の熱収支や質量収支を見積もる上で最も重要な物理量のひとつである。グリーンランド氷床の涵養域や南極氷床では光吸収性
不純物濃度が低いため、アルベドは事実上積雪粒径に支配されている。一般に新雪の粒径は小さく、時間の経過とともに積雪変態（snow metamorphism）によって粒径が増加する。さらに雪温が 0℃付近になると融解が始まり粒径は急激に増加する。このため、気温の上昇とともに近赤外域のアルベドが低下し、その結果、短波長域のアルベドも低下する。このことが融解をさらに促進する正のフィードバック効
果が働くと考えられる。積雪面の熱収支や質量収支を数値モデルによって計算する際、積雪アルベドを正確に見積もるために積雪変態過程から積雪粒径を計算する必要がある。しかし、その扱いは最新の積雪モデルにおいても室内実験に基づくパラメタ
リゼーションである。特に、積雪粒径が大きく変化
する融雪変態過程は、表面融解量の見積もりに大きく影響するため、その物理特性が普遍的なものか確認しておく必要がある。本研究ではグリーンランド
氷床と札幌において観測された気温または積雪表
面温度と近赤外アルベドの関係を比較し、それらの普遍性を検証した。
2. 観測データ
観測値地点は北西グリーンランド氷床上のSIGMA-Aサイト（78°N, 67°W, 1,490 m a.s.l.）と札幌の北海道大学低温科学研究の露場（43°N, 141°E,
15 m a.s.l）である。解析に用いた観測データは、
SIGMA-A では2012年7月から2017年11月の期間、札幌では2010年12月から2019年4月の期間において自動気象観測装置（AWS）によって1分毎に観測された気温、積雪表面温度、近赤外アルベドの1時間平均値（SIGMA-A）と30分平均値（札幌）である。
SIGMA-Aサイトは通年積雪で覆われた涵養域に位置し、札幌は例年12月から3月がほぼ積雪期間である。積雪表面温度はSIGMA-Aでは上向き長波放射から計算によって求め、札幌では放射温度計の値を用いた。

3. 結果と考察
SIGMA-A 及び札幌における気温と近赤外域アルベドの関係をそれぞれ図 1a と 1b に示す。SIGMA-A
では気温-2 ℃ 以下で近赤外アルベドは気温への依存性が小さいまたは気温の上昇と共に緩かに低下
し、気温 0 ℃前後付近での近赤外域アルベドが急激に低下している（図 1a）。その関係は気温-2 ℃以上で顕著である。一方、札幌は低温域における気温の変動幅は小さいものの、気温 0℃付近における近赤外アルベドの振る舞いは SIGMA-A と同様である（図 1b）。また、気温の代わりに積雪表面温度を用いた場でも積雪表面温度-2 ℃以上で近赤外アルベ
ドが低下する傾向は同様であった。これらの結果、
気温（表面温度）が-2 ℃以上で積雪粒径の増加（融雪変態過程）が顕著に起こり、近赤外アルベドが低下する現象には普遍性があることが示唆される。

図 1 (a) 2012-2017 年の SIGMA-A および、(b)2010-2019 年積雪期の札幌における気温と近赤外域アルベドの関係。SIGMA-A の観測値は１時間平均
値、札幌は 30 分平均値を使用。
4. 参考文献
Wiscombe, W. J. and S. G. Warren, (1980): J. Atmos.
Sci., 37, 2712-2733.
Warren, S. G. and W. J. Wiscombe, (1980): J. Atmos.
Sci., 37, 2734-2745.

― 66 ―

B159

気 象 研 究 所 地 球 シ ス テ ム モ デ ル へ の JPL Eddy-Diffusivity /Mass-Flux and Shallow Convection Scheme の 導 入* 新 藤 永 樹 (気 象 研 究 所 )S u se lj K , K u ro w sk i M .J a n d T e ix e ira J. (Je t P ro p u lsio n L a b o ra to ry)
1.

3.

はじめに

実験設定

浅い対流は、熱や水の鉛直輸送を行い、大気の鉛直

気象研究所全球大気モデルによる 2005 年から 2009

構造を決める役割を果たすと共に、熱帯や中緯度にお年の 7 月の 1 ヶ月積分を行う。モデルの解像度は、ける大規模循環や全球放射収支に影響を与える。さらTL159L80（水平解像度約 120km、鉛直トップ 0.01hPa）に気候感度への影響も大きく、このプロセスの効果をで、時間刻みは 1800 秒である。

パラメタリゼーションとして全球気候モデルへ取り込む必要がある。気象研究所地球システムモデル

4.

結果と今後の課題(MRI-ESM2)[1]に現在導入されている境界層スキーム

図 1 は雲短波放射強制力の導入インパクトである。

は、気候再現性などにおいて様々な問題点が存在し、主に熱帯や亜熱帯の海上で下層雲が増加している。大特に大気境界層内の混合が弱く、地表面付近で湿潤バ

気境界層内の混合は強まり、乾燥バイアスは軽減され

イアス、900hPa 付近で乾燥バイアスが顕著である。さている。結果は、preliminary であり、雲スキームや積らに世界のモデルからは大きく遅れを取っているため、

雲対流スキームなどの物理過程の調整を行うことで異スキームの刷新が必要である。そこで、境界層と浅いなるインパクトとなる可能性もある。また、Single

対流を統一的に扱う方式 Eddy Diffusivity / Mass Flux

Column Model のテストでは、エントレイメント率は、

scheme (EDMF) [2,3]を導入する。この方式は、様々なタ環境に依存させなければならない可能性が確認されてイプが提案されているが、ここでは、ジェット推進研

いる[7]。発表では、改良や調整を行い、パフォーマン究所（JPL）で開発されたスキーム[4,5]を導入し、テススを向上させた結果を示す予定である。

ト実験を行った。
2.

JPL-EDMF

EDMF の枠組みの中では、境界層乱流及び浅い対流
雲によるサブグリッドの鉛直フラックスは、渦拡散（ED）とマスフラックス(MF)の合計として表現される。
ED 及び MF の評価方法は様々な方式があり、またその組み合わせにより EDMF が構成される。JPL で開発さ

図１ 雲短波放射強制力（W/m2）のインパクト。

れた EDMF の特徴として、持ち上げるパーセルは、地表から一定のエントレインメント率で上昇し、凝結高

参考文献

度に達するとそこが湿潤対流の雲底となる。そのため、[1] Yukimoto, S., et al., 2019, J. Meteor. Soc. Japan,

浅い対流は、地表からの上昇気流内の凝結の結果とし(Accepted).

て発生するため、GCM でよく用いられるような雲底ク[2] Siebesma, A, et al., 2004, J. Atom. Soc, 64, 1230-1248.

ロージャー仮定が不要となる。また、凝結したアップ[3] Soares, P.M.M., et al., 2004, Quart. J. Roy. Meteor. Soc,

ドラフトのエントレインメントは、有限上昇距離に対130, 3365-3384.

して確率的に発生すると仮定し、発生確率はポアソン[4] Suselj, K., et al., 2012, J. Atom. Soc, 69, 1513-1533.

分布に従うと仮定する[4,5]。これは浅い対流の Large[5] Suselj, K., et al., 2013, J. Atom. Soc, 70, 1929-1953.

Eddy Simulation (LES)の結果をリファレンスとして決[6] Romps, D. M., and Z. Kuang, 2010, J. Atom. Soc, 67,

定している[6]。

1655-1666.
[7] Kurowski, M.J., et al., 2019 (Preparation).

― 67 ―

B160

ダスト消散係数と氷晶活性の関係* 河 本 和 明 (長 崎 大 学 大 学 院 水 産 ・ 環 境 科 学 総 合 研 究 科 ),山 内 晃 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )1.

いほど氷相割合が高いこと、つまりダストが多ければはじめに雲は降水・降雪を通して水循環によって、また太陽より凍りやすいことが観測データから示された。特に放射の反射や地球放射の吸収・射出など放射過程によ温度が低い方がこの傾向が顕著である。最近、同様なって気候に大きく影響している。特に雲の熱力学的相結果[4]が報告されたが、詳しい物理メカニズムについ（以後は雲相と呼ぶ）は、例えば光学的厚さや単一散ては議論されていない。

乱アルベド、射出率などの放射特性に影響することが量的な変数でない雲相のダスト消散係数への依存性について、今後は氷晶数濃度や氷晶粒径などの微物理知られている。
エアロゾルは雲粒の核となるが、中でもダストは有特性との関連性、海陸差や高度差、地理分布、ダスト

効な氷晶核とみなされている[1]。氷相割合は第一義的の化学的性質などから詳しく調べていく必要がある。

には温度の関数と考えられ、ダスト量とともに氷水量240-245K
245-250K
250-255K

といった物理量が増加すること[2]は報告されているが、雲相を決めるメカニズムは単純ではない。本研究では

1

消散係数をダスト量の指標と考え、消散係数とともに氷相割合がどのように変化するのか調べる。

0.8

使用データ

A-Train constellation の一つである CALIPSO に搭載されたライダである CALIOP から推定されたダスト消散係数と雲相（水滴か氷晶か）、また ECMWF 客観解析に

氷相割合

2.

255-260K
260-265K
265-270K

よる気象場（高度、気圧、気温）データを用いた。対

0.6

0.4

0.2

象期間は 2006 年 12 月、2007 年 1, 2, 6, 7, 8 月の計 6 ヶ月とした。これらのデータは JAXA が運営している

0

EarthCARE 研究 A-Train プロダクトモニタのサイトか

0.01

0.1

ダスト消散係数

らダウンロードできる[3]。このサイトから入手できるプロダクトにはダスト以外では水溶性および海塩エア
ロゾルの消散係数が与えられているが、本研究ではダ図 温度幅毎のダスト消散係数と氷相割合の関係

ストの氷晶核能に注目するため、ダスト消散係数が 3
種類のエアロゾルのそれの合計値の 7 割以上を占める

参考文献

場合のみを解析対象とした。

[1] Hoose, C. and Möhler, O., 2012, Atmos. Chem. Phys., 12,9817-9854.

3.

解析結果

[2] Heymsfield, A. et al., 2014, J. Appl. Meteor. Climatol. ,

対象地域は南北半球の高緯度および極域（50 度以上）

53.2, 479-505.

とした。雲相は近接するダストの存在によって影響さ[3] EarthCARE 研究 A-Train プロダクトモニタ,

れると仮定し、連続する二層(240m の距離差)の雲相と、https://www.eorc.jaxa.jp/EARTHCARE/research_product/ecare

その直上のダスト消散係数を比較した。

_monitor.html (2019/7/9 閲覧)

図は 240K から 270K に亘ってダスト消散係数の関数として氷相割合を表している。この図から氷相割合は温度の関数であるだけでなく、ダスト消散係数が大き[4] Klüser, L. and Popp, T., 2017, Adv. Meteorol., 2017.
1-18. 10.1155/2017/5278120.

― 68 ―

B161

全 球 非 静 力 学 モ デ ル NICAM に お け る 温 帯 低 気 圧 の 水 平 解 像 度 依 存 性*小 玉 知 央 (JAMSTEC)


はじめに

図１右は温帯低気圧に伴う降水量の頻度分布である。

温帯低気圧の力学的な特徴は水平解像度 O(10 ) km

水平解像度依存性は風速ほど明瞭ではないが、56, 28kmの気候モデルにおいてもある程度再現可能である。しモデルに比べて 14km, 7km モデルでは強い降水を伴う

かし、将来気候における温帯低気圧の力学的応答につ温帯低気圧の数が減少する。この結果は温帯低気圧のいては気候モデル間のばらつきが大きい。特に最近は存在緯度の違いである程度説明できる。つまり、水平

力学と湿潤過程との相互作用が注目される[1]とともに、解像度が高い実験では温帯低気圧がより高緯度に存在

雲フィードバックへの影響も議論されて[2]おり、将来（図２）し、可降水量（図省略）も少ない傾向がある。

的には全球雲解像モデルによる研究の発展が見込まれ発生位置やジェット、非断熱加熱等との関係についてる。また、中緯度における極端現象の再現・予測の観

今後考察を進める予定である。

2

点からも高解像度化のメリットを把握する必要がある。

なお、56-14km NICAM を用いた HighResMIP 向け気

そこで本発表では、CMIP6 HighResMIP（高解像度モ

候実験データについても解析中である。このデータのデル比較プロジェクト）[3]の一環として行った全球非

一部は CMIP6 から既に公開されている。

静力学モデル NICAM[4]の実験データを用い、温帯低気圧の水平解像度依存性を調査した結果を報告する。



謝辞

計算には地球シミュレータを利用した。本研究は環

境再生保全機構の環境研究推進費（2RF-1701）、文部科

実験設定と解析手法

初期解析として、HighResMIP に向けた感度実験であ学省委託事業統合的気候モデル高度化研究プログラム

る 2004 年 6 月を初期値とする 1 年積分の結果を解析しおよび科学研究費補助金（17H04856）の支援を受けてた。水平解像度は 56, 28, 14, 7 km である。実験設定は実施した。

slab ocean model を用いている点を除いて HighResMIP
向け NICAM と同様であり、詳細は準備中のモデル記

参考文献

述論文（Kodama et al.）を参照されたい。温帯低気圧の[1] Shaw, T. A., et al., 2016, Nat. Geosci., 9, 656-664.

検知は海面気圧に基づく手法[5]を用いた。

[2] McCoy, D. T., et al., 2019, Atmos. Chem. Phys., 19,1147-1172.



[3] Haarsma, R. J., et al., 2016, Geosci. Model Dev, 9,

結果

図１左は NICAM が再現した温帯低気圧に伴う強風

4185-4208.

の頻度分布である。水平解像度を高めることで、より[4] Satoh, M., et al., 2014, Prog. Earth Planet. Sci., 1, 18.

強い風を伴う温帯低気圧の割合が増加する。また、温[5] Kodama, C., et al., 2014, Geophys. Res. Lett., 41,

帯低気圧の発生数が減少する傾向にある点は興味深い。

3545-3552.

図１ 温帯低気圧の周囲５度における生涯最大 850hPa 風速（左）、および図２ 温帯低気圧の存在密度

周囲５度で平均した生涯最大降水量（右）のヒストグラム。

の東西平均。

― 69 ―

B162
MRI-ESM2 に よ る 過 去 再 現 ・ 将 来 予 測 計 算 結 果 の 理 解 に 向 け て*保 坂 征 宏 1 ) 、 行 本 誠 史 1 ) 、 川 合 秀 明 1 ) 、 神 代 剛 1 ) 2 ) 、 大 島 長 1 ) 、 吉 田 康 平 1 ) 、 浦 川 昇 吾
1)、 辻 野 博 之 1)、 出 牛 真 1)、 田 中 泰 宙 1)、 籔 将 吉 3)、 吉 村 裕 正 1)、 新 藤 永 樹 1)、 水 田 亮
1)、 小 畑 淳 1)、 足 立 恭 将 3)、 石 井 正 好 1)、 遠 藤 洋 和 1)、 相 澤 拓 郎 1)4)、 尾 瀬 智 昭 1)1

気象研究所、2 気象業務支援センター、3 気象庁、4 東京大学大気海洋研究所
３．結果

１．はじめに気象研究所は、国連気候変動に関する政府間パネル

図 1 は 1850-2100 年（将来は各シナリオ）での全球

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) による

平均地上気温の変化である。全球平均地上気温の再現

第 6 次報告書への貢献を目的の一つとして、第 6 期結性はよく、21 世紀後半はシナリオ依存性が大きい。図合モデル相互比較プロジェクト CMIP6 (Coupled Model

2 は最も昇温するシナリオ ssp585 での 21 世紀末と現Intercomparison Project Phase 6) に参加している。これに在の気温・東西風速の子午面断面であり、熱帯対流圏向けて改良した気象研究所地球システムモデル

上層や夏極下層での昇温、成層圏での降温、対流圏ジ

MRI-ESM2 (Meteorological Research Institute Earth

ェットの極側へのシフトなどの、温暖化で特徴とされSystem Model version 2) を用いて、過去再現・将来予測

る現象は明瞭である。講演ではより進めた解析結果を

実験計算を実施中である。

報告する予定である。

こ こ で MRI-ESM2 は 、 CMIP5 で 使 用 さ れ た
MRI-ESM1 に比べて、鉛直分解能の向上（48 層→80
層）や新しい層積雲スキームをはじめとする雲にかかわる様々な改良により放射収支の誤差が減少し、海洋の南北熱輸送や地上気温の再現性が改善した。非地形性重力波抵抗パラメタリゼーションの導入により現実的な QBO の再現に成功するなど、優れた気候性能を示すことが期待されている[1][2]。
今後は各種数値実験の実施・解析等を通じて、基本となる大気・海洋大循環構造の変動解明をはじめ、たとえば日本の気候に大きくかかわるアジアモンスーン
や、地球規模の影響を与えるエルニーニョ等の再現性

図１：全球地上気温の再現・将来予測結果。基準は産やメカニズム解明を進める。そして、より信頼性の高業革命前で、右の数値は将来(2081-2100) の値。

い温暖化予測情報にもつなげるとともに、得られる知見を CMIP7 に向けたさらなるモデル改良に活かす。
本予稿では基本的な結果を紹介する。
２．モデルと実験用いるモデルは MRI-ESM2.0 である[1]。大気モデルの
解像度は水平 TL159（約 120 km）、鉛直 80 層（上端は0.01 hPa）で、エアロゾル過程、大気化学過程はそれぞ
れより粗い水平解像度で計算される。海洋モデルの水図２：北半球冬期（DJF）の温度（左）・東西風速（右）平解像度は 1°×0.5°（赤道付近 0.3°）である。
産業革命前の条件で 1000 年以上のスピンアップを行の子午面断面図。等値線は現在(1981-2010)、影はった後、歴史実験 historical(1850-2014)に続けて各種シ

ssp585 シナリオによる将来(2071-2100) と現在との差。

ナリオ実験 scenario (2015-2100 等) を実施した。なお本

参考文献

稿で示すのは大気二酸化炭素濃度駆動の実験結果であ[1] Yukimoto S., et al., 2019, J. Meteor. Soc. Japan.

る。

[2] Kawai H., et al. 2019, gmd.

― 70 ―

B163
新しい統合的推定指標で理解される亜熱帯海洋下層雲フィードバック∗

神代

剛 1,2 , 川合秀明 2 , 行本誠史 2

1: 気象業務支援センター, 2: 気象研
1. はじめに下層雲が気候変化に対してどのようにフィードバック
するかは, 将来気候予測の不確実性の最も大きな要因の一つである. 下層雲量を決める重要な気候要素として, 境
界層上端の温度逆転強度が知られている. 推定逆転強度(EIS) は, 700 hPa と地表との温位差にもとづいた温度
逆転強度の指標で, 気候学的に下層雲量と強い正相関があり, 推定指標として広く用いられている. ところが近年, 温暖化時の下層雲量と EIS の変化の符号が一致しな
いことが指摘され, 大きな議論となっている. これに対し, Kawai et al. (2017) は新しい下層雲量の指標として,
推定雲頂エントレインメント指標 (ECTEI) を提案している. ECTEI は, 雲頂エントレインメントの発生基準にもとづき, 700 hPa と地表の比湿差を考慮に入れて EISを改良した指標である. 本研究では, 第5次結合モデル相互比較計画 (CMIP5) の amip (観測の海面水温を与えた歴史再現実験) および amip4K (海面水温を全球一様に4K昇温させた amip) 実験を用いて, 亜熱帯海洋上における下層雲量とこれらの指標の温暖化時の変化を調べた.
2. データと手法
8つの CMIP5 モデルの amip および amip4K 実験結果を使用し, 1998年7月から2008年6月までの緯度40度以内の領域を解析対象とした. 下層雲量は, Koshiro et al.
(2018) の手法に従い, 各モデルに組み込まれた国際衛星
雲気候計画(ISCCP)シミュレータの出力から導出した.
3. 結果

図1

amip4K と amip の差から, ほとんどのモデルで, 温暖化時に EIS が増加するにも関わらず, 下層雲量が減少していることが示された. 一方で ECTEI は減少し, 下層雲量の変化と整合的である. 図1 に代表的な4つのモデルの結果について示す. 海面付近での比湿は海面水温での飽和比湿で主に決まり, その値は一般に自由対流圏での値
よりかなり大きいので, 海面水温が上がると境界層内外の比湿差は大きくなり, 雲頂エントレインメントの発生基準から, 下層雲量を減少させる方向に働くと考えられる. 本結果は, この効果が温度逆転層強化による下層雲量増加を上回って働くことを示唆しており, ECTEI が下層
雲量および下層雲フィードバックの決定要因を理解するのに非常に有用であることを示している.
講演では, amipFutute (海面水温を地理的分布を与えて全球平均で4K昇温させた amip) や, 今夏より提供され始めた CMIP6 の解析結果についても合わせて発表する.
謝辞
本研究の一部は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラム (領域テーマC) の支援を受けた.
参考文献

Kawai, H., T. Koshiro, and M. J. Webb, 2017: Interpretation offactors controlling low cloud cover and low cloud feedback using a unified predictive index. J. Climate, 30, 9119–9131.
Koshiro, T., and Coauthors, 2018: Evaluation of relationships
between subtropical marine low stratiform cloudiness and estimated inversion strength in CMIP5 models using the satellite
simulator package COSP. SOLA, 14, 25–32.

4つのCMIP5モデル (左から IPSL-CM5B-LR, HadGEM2-A, MPI-ESM-LR, CanAM4) の亜熱帯海洋上における amip4K と amip の年平均気候値の差. 上段: 下層雲量 (%), 中段: EIS (K), 下段: ECTEI (K).

― 71 ―

B164

Չ‫ڴ‬ʾˑ˱ʱʂˀˏƟ˱Ɵ˰ʫ˺ۚતʂɳʕʂঀ঒ʂ˩ˎ˲‫ޔظ‬‫ܯ‬ஆࢣՈ (ୱ֣Ӂ‫ؾ‬੒Ӂ)

1 ʃɬʕɿ

ɺɘʟ. ਩ʂ௰ʂˎƟˆʦ‫ޡ‬ɷɳ‫ޔظ‬ɿɞɘɺʖஔโ

‫פ‬௰ɻʃ, Չ‫ڴ‬ബшʾˑ˱ʱʦ‫ݩ‬ढ़ɭʟ‫ݘ‬ɿ, ˀˏƟ˱Ɵ˰ʫ˺ɼʜʄʠʟࠡ൚ɠๆɘʝʠʟ. ˀˏƟ˱Ɵ˰ʫ˺ɻʃ, Ӻʄɸʘ੒঒ʂʜɚɾ, ગʞɳɘɼ۪ɜ
ɺɘʟ์৔ (ˆƟʹˊˏ) ʦ, ˥˲ˈ˩ˎ˲Չ‫ڴ‬าਗ߹‫ٲ‬ɿʜɷɺணʝʠɳ੒Ց෦ࣟʂബшɿԟ໓ɹɥɺ঑෗
ɭʟ. ɳɼɜʄ, ඕ࠸ʂ௟ඕҍ਑ʂঀ঒ɾɽʃ, Չ‫˩ڴ‬ˎ˲ɻ૥ঋ݁‫ټ‬ɭʟɧɼɠ฻Φɻʃɾɘ. ɧʂʜɚɾ
ࣟ‫܄‬, Չ‫˲ˎ˩ڴ‬ɠɱʂઘηɿา২ɫɳՉфʘ‫ۼ‬शຟɾɽʂՉ࣐์৔ʦঀ঒ɼɘɚˆƟʹˊˏɿബԀɭʟࠡ൚ɠ಩์ɻɖʟ. ඕ٥֋ɻʃՉфʘ‫ۼ‬शຟɾɽʂ‫ځ‬ʝʠɳՉ࣐์৔ɿʜɷɺ‫ޔظ‬ɻɡʟঀ঒˩ˎ˲ʦ‫ݩ‬ढ़ɫ,үՉ࣐์৔ʂബஓʘ, ɱʂ‫ٵ‬χɼɾʟ੒Ց෦ࣟʂബஓ
ɠঀ঒ɿิɜʟϳׄʦ಻ьɭʟɧɼʦෳವɼɭʟ.

ʂٌїɠணʝʠɳ (यʃࢽ๿).
ವ‫ۿ‬ʂ‫ۿ‬ɘઘηɻʃ੒঒ɿʜʟ‫ݍ‬қɠ౎१ɭʟ˱ˀ
ʶɠ‫ۿ‬ɘɠ, λ൘ɻঀ঒ʃशߊ‫ٺ‬ɼɫɺ࡚์ɻɖʞ,є঒ʃӺʄɸʦωɡՔɧɭя௾ड़ɠɖʟ. ɱɧɻವ‫ۿ‬

1500 m ʂઘ୅ɻʂঀ঒ऍʂՍঐബшʦव଑ɫɳ. ຫ୬ɻʂ‫ۿ‬৥Չ࣐Ԙਗʂച௰ખʦ‫۪ދ‬ɿɫɺ 0.6 ◦ C/100 mʂՉф‫ٹ‬๻ʦщ଑ɫɳ. ‫ۼ‬शຟɿബஓɠɾɘɼɫɺɘ
ʟɠ, ɱʠɻʖ݂੒ঀ঒ऍʃ੒೺ɿਊюɫɺɘʟ (य

2). ঀ঒ʂɖʟՃԝʃ 11 ُયࡱɟʝ 5 ُчࡱɼ‫ޔظ‬ɩʠɺɘʟɠ, ɧʂٌїʃವ‫ ۿ‬1500 m ೒‫פ‬ɿɖʟ˰ʫ˝ʲ˨˰ʂˎƟˆɼय़‫܄‬ɫɺɘʟ (ѳਉʃࢽ๿). Չфʦࣘࢭɩɯɳࣟ‫܄‬ʂٌїʦʓʟɼ, ‫ۼ‬शຟɿബஓɠɾ
ɘʂɻɖʠʄ, 2, 3 ◦ C ଟ୞Չфɠࣘࢭɫɺʖ, ݂੒ঀ঒ऍɿʃʏɼʧɽϳׄɫɾɘɧɼɠʣɟʟ. ࡪɿɾɷ2 ঀ঒˩ˎ˲ʂ‫ݩ‬ढ़ɺɟʝʂะ঒ʃ৮ɣɾʟʖʂʂ, ࢶ঒௟ʂബшʖɱʠ˥˲ˈ˩ˎ˲Չ‫ڴ‬าਗ߹‫ٲ‬ʂࡥຢʂ๭ๆʦ߄ฅɿ௡
ʠ, ݂ࢡ‫ځ‬ʂՉ࣐ˎƟˆɿʜɷɺ‫ޔظ‬ɻɡʟС૥ 1 ߘ‫ٴ‬ʂঀ঒˩ˎ˲ʦ‫ݩ‬ढ़ɭʟ. ‫ݚټ‬Չ‫ڴ‬ɻʂ٠࣍ʦ۱ɾ
ɘʘɭɣɭʟɳʕ, ‫ܞ‬Ѿʃ, AMeDAS ɻԘਗɩʠɳ‫ۼ‬शຟ, Չф, ೴ਙʂߗധખʦ๭ๆɫɺঀ঒ʦ‫ޔظ‬ɭʟ˩ˎ˲ʦۚતɭʟ. ʒɮ, ՉфˎƟˆɻϘ঒ʂ౜଑ʦɫ, ‫ۼ‬शຟɿЫɬɳ‫ۼ‬঒ʦิɜʟ. С૥൘‫ڽ‬ɿʃ 2 cmʏɽ੒ɡɣʃɾɘ.
Ιࣘʂ‫ޔظ‬ʃ, фઑшɫɺʖ‫ۼ‬शຟʘɱʂ਩ʂՉ࣐
์৔ʃλ଑ɼɘɚщ଑ʂʖɼɻ۱ɾɷɳ. ɫɟɫλ౫ɿʃ, ‫ۼ‬शຟʖфઑшɿ౛ɚ੒Ց෦ࣟʂബшɼԟ໓ɫɺബஓɭʟɼ۪ɜʝʠʟ. ˥˲ˈ˩ˎ˲Չ‫ڴ‬าਗ߹‫ٲ‬ɿɞɥʟ੒Ց෦ࣟʂബஓɠՉфʘ‫ۼ‬शɾɽʂബшʦ૳ɫɺ௟ඕʂঀ঒ɿิɜʟϳׄʦ಻ьɫɺɘɡɳɘ.

ҳޫԝҿɻঀ঒ʂф୞ɼව୞ʦาൎബॅɼɫɺ‫ޔظ‬ɭ
ʟ. ઘ಺෣௯˜˰ˊʶˀʃ, ঒෣ф୞, Չфɾɽɟʝ,৷ߐ਒ʦๆɘɺֆʕʟ. ઘ಺෣ൗࠄ˜˰ˊʶˀʃ, ՉфɾɽʂԘਗˎƟˆɟʝव଑ɫ, ʒɳঀ঒௅ೱɻʂС૥௯୆஖˜˰ˊʶˀʖ‫ޔظ‬ɫɺ, ঀ঒௅ೱʂф୞ബшʘะ঒ຟʦ಻ьɭʟ.

य 1: 2013/14 ௰୤ʂ୷੟ɻʂঀ঒ऍʂߗԝബш. ਫɘ߹

3 ‫ٌޔظ‬їভʃԘਗ, ‫ݔ‬ɘ߹ভʃ˩ˎ˲ɻʂ݁‫ټ‬. ୅ভʃՉфʦ 1, 2,

Ιчɻʃ, ਪ঒ઘηɻૠՃɿʣɳɷɺԘਗɠ۱ʣʠ

3 ◦ C ࣘɦɳɼɡʂঀ঒ऍ.

ɺɘʟ AMeDAS Ԙਗ୅ɼɫɺ୷੟ (ईӌ٨) ʦষʇ,ঀ঒ʂ˩ˎ˲‫ޔظ‬ʦ߇ʓʟ. ୷੟ɻʃঀ঒ऍʂԘਗʖ
۱ɾʣʠɺɘʟʂɻ, ˩ˎ˲ʂ٠࣍ɿๆɘɳ. य 1 ɿച‫ה‬ଯɾ୤ɻɖɷɳ 2013/14 ௰୤Սɿɸɘɺ‫ޔظ‬ɫɳٌїʦߟɭ. ঀ঒ऍʂߗԝബшʦʜɣ݁‫ټ‬ɫɺɘʟɧ
ɼɠʣɟʟ. ‫ۼ‬शຟʃബшɯɮɿՉфɴɥɠࣘࢭɫɳ
ɼщ଑ɫɳࣟ‫܄‬ʂঀ঒ऍ (୅ভ) ɿશෳɭʟɼ, 1 ◦ C ɟ
ʝ 2 ◦ C ʂՉфʂࣘࢭɿʜɷɺ݂੒ঀ঒ऍʘࢶ঒௟ɿ‫ف‬ଯɾബшɠωɡՔɧɩʠʟɧɼɠา২ɩʠɺɘɺ, ݂੒ঀ঒ऍʃౝഇଟ୞ɿɾʞƅࢶ঒ʃౝُଟ୞৮ɣɾɷ

य 2: 2013/14 ௰୤ʂ୷੟࠵രʂವ‫ ۿ‬1500 m ɻʂঀ঒ऍ
ʂߗԝബш. ߹ভʃ˩ˎ˲ɿʜʟव଑. ୅ভʃՉфʦ 1, 2,

3 ◦ C ࣘɦɳɼɡʂঀ঒ऍ.

― 72 ―

C151

対 流 圏 を 通 し た 成 層 圏 QBO の 冬 季 極 渦 へ の 影 響* 山 崎 孝 治 (北 大 地 球 環 境 ), 中 村 哲 (北 大 地 球 環 境 ), 浮 田 甚 郎 (新 潟 大 自 然 科 学 ),星 一 平 (新 潟 大 自 然 科 学 )1.

分（図２b）と似ており, 40°N 以北での両者の空間相関

はじめに

冬季北半球成層圏の極渦は, 赤道成層圏の準２年振は 0.70 と高い．これは，熱帯西太平洋での対流加熱は動(Quasi-Biennial Oscillation; QBO)が東風位相のときに気候値の惑星波を強めることを意味する．このように

弱く西風位相のときに強い傾向にある．この関係は

E-QBO に伴う熱帯の対流偏差は中緯度の惑星波を強め,

Holton-Tan(HT)[1]関係と呼ばれる．HT 関係の原因につ波の上方伝播も強まる．そのため、E-QBO のときに北いて下部成層圏の臨界緯度の効果や, 上部成層圏の風

極域成層圏の極渦が弱まり HT 関係が現れる一因であなど, いろいろな成層圏過程が考えられてきた．ここでると考えられる．

は, 成層圏を通した過程の他に, 対流圏を通した過程があるという仮説を提示する．
2.

データ, 解析方法, モデル

データは主に, 1979-2016 年の ERAinterim 再解析デー
タを使用した．QBO の位相は 50-hPa の赤道域(5N-5S)の冬(DJF)の西風成分から決定した．風の絶対値が 3m/s
以下の場合や冬の間に風向が変化した場合を除外した．
また, 気象庁の定義による El Niño と La Niña を除外した．解析方法は QBO が東風位相(E-QBO)の７年と西風位相の９年の差の合成図解析である．また, 熱帯の対流に伴う非断熱加熱に対する大気の線形応答を Linear

図１ E-QBO と W-QBO の EP flux の差の合成図．11-12

Baroclinic Model (LBM)[2]で求めた．

月平均．密度で割った値．

3.

結果

QBO の位相で極渦に差がでるのは 11 月中旬から 1
月までの初冬であるので, 極渦の偏差が生成される時期として 11,12 月の２ヶ月平均の[E-QBO]-[W-QBO]の解析結果を主に述べる．E-QBO のとき極渦が弱まるのは EP flux が高緯度でより上向きに伝播し西風を減速するからである(図１)．その時, 上部対流圏で赤道域から中緯度域へ波がより伝播している(図１)．
熱帯域に波の源があることを示唆するので, 対流活

図２ (a) 11 月の平均場で 150°E, 5°N を中心とした対流動の指標として外向き赤外放射(OLR)の差を調べると加熱に対する 500hPa 高度の 30 日後の応答の帯状平均(図略), 熱帯西太平洋で OLR が負, 即ち, E-QBO のときからの偏差（波成分）．(b) 11 月平均の気候値の 500hPaに対流活動が活発なことがわかった．E-QBO のときに高度の波成分．両図とも負の領域に陰影．

熱帯で 150hPa より上層で寒冷化し, 雲頂高度が高くなり対流活動が活発になるためと思われる．元々対流活

参考文献

動が活発で圏界面が低温である熱帯西太平洋で対流が[1] Holton, J. R., and H.-C. Tan, 1980, J. Atmos. Sci., 37,

上層の寒冷化に敏感に反応すると考えられる．

2200-2208.

熱帯西太平洋での対流加熱に対する大気の応答をLBM で求めると(図２a), その波成分は, 気候値の波成[2] Watanabe, M., and M. Kimoto, 1999, Geophys. Res. Lett.,
26, 2247-2250.

― 73 ―

C152― 74 ―C153

QBOi 実験における Holton-Tan メカニズムの温暖化応答
直江寛明・吉田康平 (気象研)1. はじめに
赤道準二年周期変動 (QBO) は、温暖化するとその振幅が小さくなると考えられている。しかし、QBO の周期が伸びるかどうかについては、
まだコンセンサスがない。QBO が冬季北半球極
渦変動に影響を与える事 (Holton and Tan, 1980;
以下 HT) は、観測研究やモデル研究から確からしいとされている。しかし、HT が提唱したそのメカニズム（QBO の位相が惑星波の導波管として働くかどうか）は未だ議論になっているし、温暖化すると HT 関係や HT メカニズムがどう変化するかについてまだ研究事例がほとんどない。現実的な QBO を 3 次元気候モデルで再現するためには未だに多くの困難があるため、QBO を駆動する諸過程の改善を目的として
QBO 国際相互比較 (QBOi: Butchart et al., 2018)が行われ、我々は気象研究所地球システムモデ
ル MRI-ESM2.0 を用いて、QBOi で推奨された実験を行った 。本発表では実験結果と再解析
データを用いて、QBO が北半球冬季の成層圏中
高緯度循環に与える影響について温暖化するとどう変化するのかを解析したので報告する(Naoe and Yoshida 2019)。
2．方法
気象研で開発された地球システムモデル(MRI-ESM2.0, Yukimoto et al. 2019) を用いて海面水温を与えて長期積分を行った。解像度は、
大気モデルが TL159L80、トップは 0.01hPa である。QBOi 実験は、現実的な外部境界条件を与えた 1979-2009 年の過去再現実験 (Exp1)、現在
気候での気候値を年周期境界条件とした 30 年の理想実験 (Exp2; 1xCO2)、それと Exp2 と CO2
濃度と SST だけが異なっている温暖化実験(Exp3: 2xCO2, +2K SST; Exp4: 4xCO2, +4K SST)等からなる。
3．結果
QBO を再現できる多くのモデルは、非地形性
重力波 parameterization (NOGW) を採用しているが、NOGW の設定によっては温暖化実験におけ る QBO の 振 幅 や 周 期 は 大 き く 変 化 す る(Shirber et al., 2015)。Richter et al. (2019) によると、QBOi 参加モデルでの NOGW 射出高度は様々で、地表面 (旧版の MRI-ESM2) から 90hPa (AGCM3-CMAM) まである。QBOi 実験
では NOGW どの実験でも一定としているが、
NOGW によっては射出高度での浮力が変化す
ると運動量フラックスが変化するため、実際の温暖化実験では QBO 振幅が変化する。
季節内における極渦の強さ (西風: 60N, 10hPa) の変化を図に示す。QBO が東風位相のとき極渦の西風は弱く、西風位相のときは極渦が弱い。温暖化すると、その差は大きくなってい
るようにみえる。
1xCO2

60N, 10 hPa

2xCO2

Clim, QBOE, QBOW

図. 西風 (60N, 10 hPa) の季節変化。Daily デー
タ。赤色は熱帯下部成層圏 QBO が東風位相時(< -0.7 σ)、青色は西風位相時(> 0.7 σ)、灰色はその基準値以下。黒太線は気候値、赤 (青) 太線は、QBO 東風 (西風) 位相の平均値。
参考文献
Naoe and Yoshida. 2019. QJRMS, accepted.
Richter JH, 23 others. 2019. QJRMS, revised.
Shirber et al. 2015. Clim. Dyn.

― 75 ―

C154
成層圏準２年周期振動と北半球夏季季節内振動との関係
原田やよい*（気象研究所）

１．はじめに
北半球夏季季節内振動（BSISO）は，インド洋から西部太平洋にかけての広範囲にわたる対流
活動活発域が30～90日の周期で北進する北半球
夏季特有の現象である(Yasunari, 1979; Wang etal., 2006)．一方，熱帯成層圏では成層圏準２年周期振動(QBO)が卓越しており，これまでQBOと熱帯の対流活動との関係を指摘する先行研究が多数ある．例えば，QBO東風位相時に北半球冬季のマッデン・ジュリアン振動(MJO)の振幅が大きくなること(Yoo and Son, 2016)や，対流圏界面の安定度が低くなる傾向があること(Nishimoto andYoden, 2017)などが指摘されている．しかしながら，QBOとBSISOとの関係について着目した研究はこれまであまり成されていない．そこで本研究では，QBOとBSISOの振幅との関係や顕著なBSISO発
現時の熱帯対流圏界面付近の大気安定度に着目した解析を実施する．
２．使用データおよび手法
BSISO の振幅や phase については，Kikuchi et al.
（2012）に基づいて作成・提供された BSISO 指数
を指標として用いる．同指数は観測データセットの OLR daily CDR(NOAA)のみを使用しており，特定の再解析データセットに依存していない．彼らの定義では，phase3～5 において対流活動活発域（対流活動不活発域）の北進が明瞭となっている．
大気循環場のデータとして気象庁 55 年長期
再解析（JRA-55）を使用し，統計解析の期間は 1979～2017 年とする．JRA-55 のモデル面解析 6 時間
値およびモデル面物理量平均 6 時間値に対して質量重み付き等温位面上帯状平均（Mass-weighted
Isentropic zonal Mean, MIM）法（Iwasaki, 1989;
Tanaka et al., 2004）を適用して帯状平均場を作成する．ｓ
また JRA-55 の日別値に対してランチョスフィ
ルター（Duchon, 1979）を適用している．BSISOと同じ周期帯（25～90 日）のものや，それよりもゆっくりと変動する周期帯（90 日以上または 180
日以上）を抽出した．
以上のようにして得られた大気循環場の変動成分を ENSO 中立時に限定して，QBO 位相別の
BSISO の規格化した振幅の出現頻度分の比較を行ったほか，BSISO の振幅が顕著な場合（1.8σ以上，σは標準偏差）における，位相別の合成図解析を
実施した．
３．結果
BSISOの振幅が顕著な事例について同周期帯の大気大循環場の変動に着目して合成図解析を行ったところ，BSISO活発位相の北進開始時（phase2，
phase3）には，180日ローパスフィルターを施した熱帯域の成層圏20hPa付近の東風偏差や下部成層圏の低温位偏差と統計的に有意な関係にあることが確認された(図１)．
次 に ENSO 中 立 時 に 限 定 し て ， 20hPa 東 西 風(QBO-U20)を指標とし，サンプル数がおおよそ同じになるようにQBOの位相を西風位相(NE_WQBO)，
弱い東風位相(NE_EQBO-W)および強い東風位相(NE_EQBO-S)の３種類に分けて，位相別にBSISOの振幅の出現頻度分布を調べた結果，NE_EQBO-S時に，BSISOの顕著な振幅の出現頻度が大きくなる
傾向が明瞭であり（図2），限定的ではあるがQBO
がBSISO変調の一因となりうると考えられる．
更に180日や90日のローパスフィルターを施した100hPa気圧面温位偏差(K)や150hPa気圧面安定度(N2)偏差の水平分布を調べたところ，BSISO活発
位相の北進開始時（phase3）後には，低温位偏差の強化による対流圏上層の安定度の低下が，海洋
大陸付近から西部太平洋にかけて有意となっており(図省略)，対流圏上層の安定度を経由して，
QBOによるBSISO変調が季節内振動よりも時間ス
ケールの短い熱帯の対流活動に影響する可能性を示唆している．

図1 BSISO phase3（振幅1.8σ以上,ENSO中立時）
における180日ローパスフィルターを施した(左)東西風偏差(m s-1)および(右)温位(K)の緯度-高度断面合成図．図中の赤（青）線は，西（東）風偏差をそれぞれ表す．また東西風偏差図中の濃い桃色（水色）陰影は信頼度95％，薄い桃色（水色）
陰影は信頼度90％で統計的に有意なことを示す．
[Normalized Frequency]

0.200
0.175
0.150
0.125
0.100
0.075
0.050
0.025
0.000

NE_WQBO
NE_EQBO-W
NE_EQBO-S

0.2 0.4 0.6 0.81

1.2 1.4 1.6 1.82

2.2 2.4 2.6 2.8[Normalized BSISO amplitude]

図2 QBO-U20の位相別にみたBSISOの振幅の規格化した出現頻度分布図(ENSO中立時)．図中の水色棒グラフはQBO-U20西風位相時の，黄色棒グラ
フはQBO-U20弱東風位相時の，赤色棒はQBO-U20
強東風位相時の出現頻度分布をそれぞれ表す．

― 76 ―

C155
乾燥大気理想化実験におけるQBO的周期振動のモデル依存性（続報）*樫村博基 (神戸大/CPS), 八代尚 （環境研）, 西澤誠也, 富田浩文 (R-CCS),中島健介 (九州大), 石渡正樹 (北海道大), 高橋芳幸, 林祥介 (神戸大/CPS)
1.

はじめに

赤道域成層圏の準2年周期振動 (QBO) は， 高解像度の大気大循環モデル (GCM) で， 「現実的に」再現されるようになってきている[1]． 一方, GCM力学コアの標準実験として知られる Held & Suarez (1994; 以後
HS94) 実験でも， モデル上端を 0.1 hPaまで拡張する
ことで， QBOに類似した振動現象 (以後, QBO的振動)が生じること， そのQBO的振動発生の有無や振動周期が， 力学コアの数値解法に顕著に依存することが報告されている[2,3]． これらの事実は, QBOのメカニズムやGCMにおける再現性を考察する上で重要であるのみな
らず， 数値的手法の差異が大規模場に大きな影響を与えうることを示しているという点でも非常に重要である．
我々は， 伝統的な静力学スペクトルモデルである
DCPAM[4]と非静力学の正二十面体格子モデル
SCALE-GM[5]（NICAM力学コアを基礎にしている）
でも高高度HS94実験を実施し， 前者ではQBO的振動が生じなかったが， 後者では生じたといったモデル依存性を示してきた． さらにSCALE-GMでは， 時間刻み幅
dtの大きさによってQBO的振動の有無やその周期が複雑に変化することを報告してきた[6]．
本発表では， SCALE-GMで見られたQBO的振動の時間刻み幅依存性について， その原因を報告する．
2.

モデル・実験設定

L-dtは20分から1.25分の間， 速いモードの時間刻み幅
S-dtはL-dtの1/2から1/6の値とした．
3.

時間刻み幅依存性とその原因

図(a,b)に赤道上空の東西平均東西風の時間発展の様子を示す． L-dt = 10分 (S-dt = 100秒)の場合には
周期500日程度の振動現象が見られるが， L-dt = 5分
(S-dt = 50秒)の場合には振動は見られない．
解析の結果， このdt依存性をもたらす主な原因は，強制（加熱冷却）の与え方と， それによって生じる偽の音波であることが分かった． SCALE-GMでは， 強制と力学の各過程が交互に計算され， 各過程毎に予報変数が更新されていた． すると， 強制過程による大規模な温度変化によって， 圧力が変化し， 偽の音波が生じる．
さらに， 全球モデルの時間刻み幅は， 音波の鉛直伝播を表現するにはまったく不十分なので， 正しく計算されず， 鉛直流に人工的なバイアスを載せてしまっていた．
そして， このバイアスは温度変化の大きさ(∝L-dt)と陰解法の時間刻み幅(S-dt)の両方に依存する．
この問題は， 強制過程で計算される予報変数の変化
率を， 力学過程で加えることで回避できる[8]． そのようにして計算した場合の， 東西平均東西風の振る舞いを図(c,d)に示す． 両者とも８年程度の長周期の振動が現れており， ほぼ同様の解が得られている．

SCALE-GMは非静力学の3次元運動方程式系を正二十面体準一様格子上で差分法で解くモデルであり,鉛直座標は z-座標である． 時間積分は， 水平は陽解法
で， 鉛直は陰解法で計算される． time-split法が用いられ， 遅いモードに対しては2/3/4段のRunge-Kutta法
が， 速いモードに対してはforward-backward法が用いられている[7].
HS94実験は, T� eq = max{200, [315 − (ΔT )y sin2 ϕ�−(Δθ )z log( p /p0 ) κ cos2 ϕ]( p /p0 ) κ} (記号は標準的な意
味で使用) で与えられる基準温度場に基づくニュートン
加熱冷却で循環を駆動する， 球面上の乾燥大気の理想化実験である. 高高度HS94実験でも, 上式をそのまま採用する. すなわち, 約 100 hPaより上空の基準温度
場は 200 Kの等温場であり, 地球大気の成層圏を模擬するわけではない.
本研究では, 水平解像度は約 220 km， モデル上端
を高度 50 km， 鉛直解像度を 1 kmとし, 初期状態を200 Kの等温静止大気とした． また高度 40 kmより上
空にスポンジ層を設置した． 遅いモードの時間刻み幅

謝辞：本研究は文部科学省ポスト「京」萌芽的課題3「太陽系外惑星（第二の地球）の誕生と太陽系内惑星環境変動の解明」の一環として実施しました．

参考文献[1] Kawatani et al., 2009, JGR, 114, D01102.
[2] Yao & Jablonowski, 2013, GRL, 40, 3772–3776.
[3] Yao & Jablonowski, 2015, JAS, 72(6), 2201–2226.
[4] DCPAM, https://www.gfd-dennou.org/library/dcpam/ (2019/7/4)[5] SCALE, http://r-ccs-climate.riken.jp/scale/ (2019/7/4)[6] 樫村他, 2017, 日本気象学会2017年度秋季大会, A404.
[7] Tomita & Satoh, 2004, Fluid Dyn. Res., 34 (6), 357–400.
[8] Nishizawa et al., 2015, GMD, 8, 3393–3419.

― 77 ―

C156

成層圏におけるプラネタリー波束の下方伝播の統計解析(Ⅱ)
松山裕矢(九大院理)、廣岡俊彦(九大院理)
1. 序論

域(90Ｗ-45Ｗ)では、500hPa-200hPa 付近において

松 山 ・ 廣 岡 (2019 年 春 季 気 象 学 会 ) は 、 Wave

収束のピークが見られる。

Activity Flux(Plumb, 1985; 以下 WAF)を使用して、

経度領域②の事例の図は省略するが、波数 2 の卓

冬季北半球 30hPa における下方伝播が現れやすい

越によって、本初子午線付近に高気圧が発達し、経経度領域とその時の背景場の卓越波数や高気圧の位

度領域⑦の事例の結果と同様に、その高気圧の西側置の関係を示した。また、空間フィルタを用いるこ

での波の強い収束や、下方伝播と同じ経度領域でのとで、局所的な下方伝播の表現には、小さい波数だ

対流圏における収束が見られた。

けでなく大きい波数の寄与も重要であることを統計

また、今回抽出した下方伝播の事例日における的に示した。一方、下方伝播が生じる背景場となる

500hPa 面での循環に着目すると、下方伝播と同じ要因や、対流圏への影響の解析などの課題があった。

経度領域において、低気圧が冬季気候値より強く発

そこで、本研究では、下方伝播発生時の波の非定常達している様子が見られた。

な振る舞いを解析し、下方伝播が生起する要因のさ

4. 考察、まとめらなる解明や対流圏への影響の統計的評価を目的と強い下方伝播事例について波束の発散・収束を解する。

析した結果、下方伝播の西に存在する高気圧の西側

2. 解析手法

で強い収束が起きていた。この収束が高気圧の強化

使 用 し た デ ー タ は 、 JRA55 再 解 析 デ ー タ(Kobayashi et al., 2015)であり、6 時間毎のデータや位相の高度に伴う東傾化に寄与し、下方伝播が発生している可能性がある。

を日平均して用いた。北半球冬季に着目するために下方伝播が生じた結果、中部対流圏では波束の収解析期間は 1958 年-2016 年の 11 月-3 月とし、波束が起きている様子が見られ、この収束が、対流圏束の伝播を表す指標として WAF を用いた。

の循環に影響を及ぼしたものと考えられる。

強い下方伝播事例を抽出する条件は松山・廣岡(2019 年春季気象学会)と同様とした。本研究においても、経度領域⑦(90W-45W)で発生した 218 事例と経度領域②(45E-90E)の 29 事例を解析に用いた。各事例について、45 度ずつ区切った 8 つの経度領域で経度平均した WAF の緯度成分(𝐹𝐹𝑦𝑦 )と鉛直成分(𝐹𝐹𝑧𝑧 )を用いて以下の式のように発散を計算し、下方伝播の極大日を基準とする合成図解析を行った。

3. 結果

DWAF =

1𝑒𝑒 −𝑧𝑧/𝐻𝐻 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐(∂𝐹𝐹𝑦𝑦 ∂𝐹𝐹𝑧𝑧
+
)
∂y
∂z

図：経度領域⑦の事例コンポジットの下方伝播生起
2 日前についての、90E-135E、90Ｗ-45W で経度平経度領域⑦の事例のラグコンポジット解析の結果
を経度高度断面図に示す。この事例では、東西波数
1 の卓越によって、アリューシャン高気圧が発達しており、その西側(90E-135E 平均)において強い収束が見られる。また、下方伝播が生起している経度領均した緯度高度断面図。WAF(m2s-2)の y、z 成分をベクトルで、ジオポテンシャルハイト(m)の帯状平
均からの偏差を等値線で、DWAF(ms-1day-1)を陰影で表す。単位ベクトルは、𝐹𝐹𝑦𝑦 = 5.0 × 10−2 m2s-2、𝐹𝐹𝑧𝑧 =2.5 × 10−4 m2s-2 で、100hPa より低い高度では規格化している。DWAF は元の値を 102 倍している。

― 78 ―

C157
新たな 3 次元残差流を用いた成層圏子午面循環構造の気候学的解析*

松 下 優 樹 、 高 麗 正 史 （ 東 大 院 理 ）、 木 下 武 也 （ J AM ST EC）、 佐 藤 薫 （ 東 大 院 理 ）1. はじめに成層圏の子午面循環は波強制によって駆動されている。この循環の 2 次元断面は変形オイラー平均（TEM）
系を用いて詳細に調べられてきているが、3 次元構造についてはほとんど未解明である。これは、3 次元 TEM
系における時間平均鉛直流には停滞性惑星波に伴う温位面の歪みに伴う成分が含まれるなど、2 次元 TEM 系とは記述される流れの性質が異なるため、解釈が難しいからである。これに対し近年、温位面の歪みによる寄与を除去できる新たな 3 次元残差流が導出されている（Kinoshita and Sato, 2017, Kinoshita et al., 2019）。本研
究では、この新たな残差流を用い、成層圏子午面循環の経度構造について調べることにした。
2. 使用データ
MERRA-2 再解析データを使用した。データは 3 時間
間隔の瞬間値。解析期間は 1981～2017 年の 37 年間。
各年 3 ヶ月毎に残差流の平均を計算し、そのクライマ
トロジーを作成した。
3. 結果
図 1 に 12～2 月（DJF）の 1.0 hPa における非断熱加熱率、図 2（左）に準地衡方程式（QG）系での 3 次元
残差鉛直流、図 2（中）にプリミティブ方程式系での 3次元残差鉛直流を示す。加熱率と残差鉛直流の水平構
造はおおまかに一致しており、冬半球の 90°～60°N に下降流域が、30°N～60°S に上昇流域が存在する。冬半
球の 60°～30°N においては上昇流域と下降流域の両方がみられ、東西非一様な構造である。この上昇流域は、
プリミティブ方程式系の残差流（および加熱率）では
経度 180°を中心として存在している。一方で、QG 系
残差流では経度 90°W 付近を中心に存在している。この上昇流分布の違いは、QG 系とプリミティブ方程式系
で非地衡流成分の扱いが異なることで生じたものであると考えられる。
図 2（左）、（中）の残差鉛直流水平断面では、緯度 0°～60°S にかけて東西波数 8 の構造が見られる。これは、使用したデータが 3 時間間隔の瞬間値であるために生じた太陽同期潮汐のシグナルであると考えられる。そこで、鉛直流の東西平均からの偏差場に対して、経度を地方時に変換し、データを地方時・緯度断面上で平均する事によって潮汐成分を気候学的に求めた。この潮汐成分を各時刻のデータから除去して計算したプリ
ミティブ系の残差平均鉛直流を図 2（右）に示す。図 2（右）では夏半球 0°～60°S の波数 8 構造が取り除かれ、
加熱率との対応がより明瞭となった。
6～8（JJA）月についても同様の解析を行った（図省略）。まず、DJF と同様、冬半球高緯度に下降流域、夏半球に上昇流域が見られた。次に、JJA の 30°～60°S には、DJF の 60°～30°N で見られたような上昇流域は見られなかったものの、70°W～0°に下降流の極大が存在
し、東西非一様な構造が見られた。
4．まとめ
MERRA-2 を用いて残差流を計算し、成層圏子午面循
環の気候学的な経度構造を調べた。今後は、停滞性惑
星波と非定常波のそれぞれの寄与、水平風成分を含む 3次元残差流の水平構造、浅い循環と深い循環の違いなどについて解析を進める予定である。

図１：1981～2017 年における DJF の非断熱加熱率の1.0 hPa 水平断面図。

図２：図１と同じ。ただし、QG 系の残差鉛直流（左）、プリミティブ系の残差鉛直流（中）、潮汐成分を取り除いたプリテミィブ系の残差鉛直流（右）。

― 79 ―

C158

南半球における最終昇温の年々変動とその対流圏との関係
平野創一朗 • 高麗正史 • 佐藤薫 (東大院理)*1. はじめに極域成層圏では、冬から夏へと季節が移行する時に最終昇温が起こり、極渦が消滅する。前回の発表
では、南半球成層圏における最終昇温日の年々変動
を、波活動の観点から調べた結果を示した。特に、振幅が南半球成層圏で最も大きく、冬の終わりから春にかけて最大となる東西波数 1 の準停滞波（quasi-stationary waves with zonal wavenumber 1; 以下、𝑠𝑠 = 1 QSWs）に着目したところ、最終昇温が早い年（以下、早い年と呼ぶ）に、𝑠𝑠 = 1 QSW の
振幅が成層圏と対流圏で大きいことがわかった。また、Eliassen-Palm flux (以下、E-P flux) の差を調べたところ、対流圏から成層圏にかけて上向き E-Pflux が、早い年の方が大きかった。これらの事実は、成層圏における𝑠𝑠 = 1 QSW の振幅の差の起源が対流圏にあることを示唆する。本発表では、早い年に対流圏の𝑠𝑠 = 1 QSW の振幅が大きい要因を述べる。

2. データ

解析には、再解析データ (MERRA-2) を用いた。
水平方向のデータ間隔は 1.25°、鉛直方向には 0.1
から 1000 hPa まで 42 層。時間間隔は 3 時間。解析期間は 1980 年から 2017 年までの 38 年間。

熱帯ジェットの南側で有意な正の東西風の差が存在する（図 1b）
。そこで、線形・定常の順圧渦度方
程式 (Watanabe 2004) を用いて、低緯度の RWS 及び背景風に対する応答を計算し、東西波数 1 成分を取り出した。まず、背景風の影響を調べるために、
RWS を気候値に固定し、早い年と遅い年の背景風を与えた時の応答の差を調べた。応答の差の東西波
数 1 成分と、MERRA-2 における𝑠𝑠 = 1の定在波の差
は、高緯度での経度構造が類似しており、振幅は同程度であることがわかった（図 2）。次に、強制の影響を調べるために、背景風を気候値に固定し、早い年と遅い年の RWS を与えて応答の差を調べた。
応答の東西波数 1 成分の高緯度での差はほとんどなかった。
以上のことから、期間 2 において、早い年に𝑠𝑠 = 1
QSW の振幅が大きい原因は主に背景風の違いによると考えられる。一方、期間 1 では、低緯度の RWSの差が主に𝑠𝑠 = 1 QSW の振幅の違いに寄与する可能性がある。

3. 最終昇温日の定義
10 hPa、60°S における東西平均東西風が東風になり、その東風が秋まで続く日を最終昇温日と定義した。最終昇温が早い年（12 年分）と遅い年（13 年分。以下、遅い年と呼ぶ）の違いを調べることにより、最終昇温日の年々変動を調べる (Hirano et al.
2016)。

4. 結果
南半球春季における対流圏高緯度の𝑠𝑠 = 1 QSW

図 1: 期間 2 での、300 hPa における(a) RWS 及び(b) 東西風の、最終昇温が早い年と遅い年の差。信頼水準 95%で有意な箇所を色で示した。

の起源は低緯度にあることが示唆されている(Quintanar and Mechoso 1995)。したがって、対流圏

低緯度の Rossby wave source (以下、RWS) と背景風に着目する。RWS は−𝜵𝜵 ∙ (𝜁𝜁𝒗𝒗𝝌𝝌 )と表わされる。ここに𝜁𝜁は絶対渦度、𝒗𝒗𝝌𝝌 は発散風の水平成分である。また、8/16~9/15 及び 10/16~11/15 に対流圏高緯度の𝑠𝑠 =1 QSW に有意な振幅の差が見られたことから、低緯度から高緯度までのロスビー波の伝播時間を考慮して、本研究では、8/1~9/15（以下、期間 1）及び 10/1~11/15（以下、期間 2）の期間における解析を行った。以下では、期間 2 の結果を主に示す。
低緯度の RWS 及び背景風には、早い年と遅い年で有意な差が見られる（図 1）。90°E から 90°W にかけて、寒帯前線ジェットは早い年の方が弱く、亜図 2: 期間 2 における、(a) MERRA-2 から得られた300 hPa におけるジオポテンシャルハイトの東西波数 1
成分の、最終昇温が早い年と遅い年の差、及び(b) 早い
年の背景風とクライマトロジカルな RWS に対する応答と、遅い年の背景風とクライマトロジカルな RWS に対する応答の差の東西波数 1 成分。(a)では、信頼水準95%で有意な箇所を色で示した。

― 80 ―

C159

南極域におけるオゾン全量変動と力学場の関係について＊

劉 光 宇 ・ 廣 岡 俊 彦 （ 九 大 院 ・ 理 ）・ 江 口 菜 穂 （ 九 大 ・ 応 力 研 ）はじめにで示す。この図より、2012 年 8 月から 10 月までの期間

前回の発表（2018 年度秋季大会 C211）では、21 世紀の高緯度オゾン全量の時間変動は、大規模波動活動のにおいて南極オゾンホールが最小規模となった2012年

時間変動とよく対応していることがわかる。2017 年にと 2017 年の力学場を解析し、大規模波動が引き起こす

ついても同様の解析を行い、この年も冬季高緯度にお子午面循環により、小規模な南極オゾンホールがもたけるオゾン全量の時間変動が大規模波動の変動によくらされる可能性を検討した。その結果、2012 年と 2017

対応していることがわかった（図は省略）。

年の冬季は大規模波動の活動度が平年より高く、強化

発表では、オゾンの残差平均子午面循環による輸送された残差平均子午面循環に伴うオゾン輸送により高量と大規模波動による渦輸送量に基づき、両者の寄与

濃度のオゾン体積混合比域が生じ、それがオゾンホーの割合とオゾン全量変動についての定量的議論を行う。

ルの弱化に対応することを示すことができた。一方で、オゾン全量の変動に対する、オゾンの渦輸送量を含め∂O3∂t

ン体積混合比から計算したオゾン全量データを用い、残差平均子午面循環によるオゾン輸送、及び大規模波

DU/dayた定量的解析の必要性も指摘した。そこで今回は、オゾ動によるオゾンの渦輸送を考慮した定量的解析を行う。

使用データと解析手法使用したオゾンデータは、アメリカ航空宇宙局（NASA）
作成の、Aura 衛星搭載の MLS に基づくオゾン体積混合

解析(JRA-55)データの日平均値を使用した。解析期間は 2005 年から 2017 年の 13 年間である。

MLS オゾン体積混合比を鉛直積分し、MLS データ高度(261hPa～0.02hPa)のオゾン全量データ(以下、単にオ

× 10$ (kgs)* )比データである。力学場データは、気象庁 55 年長期再EPFz

ゾン全量と表す)に換算した。力学場の解析は変形オイ
ラー平均(TEM)方程式系(Andrews 他1987)を用いて行った。

結果

図１（上）2012 年 8 月から 10 月、南緯 60～80

図 1 上は、2012 年の 8 月から 10 月の期間について、度、オゾン全量の時間変動の図。
（下）同期間の南緯 60 度から 80 度で緯度平均したオゾン全量の時間

南緯 30～90 度、100hPa における EP フラックス

変動を示す。図 1 下は、上図と同じ期間において、南緯

鉛直成分（細線）の時間変動の図。解析期間の30 度から 90 度で平均した、100hPa における EP フラッ

気候値は太線、標準偏差は点線で示す。

クス鉛直成分の時間変動を示す。2012 年の値、解析期
間中の気候値、標準偏差は、それぞれ細線、太線、点線― 81 ―

C160
高麗正史、佐藤薫 東大院理 
く各過程の寄与の推定が妥当であることを意味する。
対流圏界面は、対流圏と成層圏の境界であり、通常、 図 2b に力学的加熱による 𝑧𝑧̅TP の変化率を示す。
気温減率で定義される (Lapse-Rate Tropopause; LRT)。 ここでは、季節変化への寄与を調べるために、年平均
北極域の東西平均 LRT 高度は、冬と夏に高く、春と からの偏差を示す。力学的加熱の季節変化は、2 ~ 5 月
秋に低くなることが知られている (Highwood et al. に 𝑧𝑧̅TP を低下させる傾向、7 ~ 12 月に上昇させる傾̅ ∗ の季節変化に
2000; Zaengel and Hoinka, 2001)。このような半年周期 向を持つことが分かった。前者は、𝑤𝑤∗の変動は、他の緯度帯では見られない (図 1)。LRT 高 より説明され、後者は、波の非定常性の効果や 𝑣𝑣̅ の度の季節変化の要因として、成層圏循環などが指摘 季節変化と対応している。つまり、𝑧𝑧̅TP の冬の極大とされているが、なぜ 1 年間に 2 つの極大 (極小) が現 春の極小は、力学的加熱で説明される。
図 2c に非断熱過程による寄与を示す。非断熱過程れるのかは分かっていない。本研究では、筆者たちが最近導出した LRT 高度の傾向方程式 (Kohma and の季節変化は、3 ~ 6 月に 𝑧𝑧̅TP を上昇させる傾向、
Sato, in revision, JAS) を用いて、北極域の LRT 高度の 8 ~ 1 月に弱いながら低下させる傾向を持つ。つまり、
非断熱過程により、𝑧𝑧̅TP の夏の極大と秋の極小が説
季節サイクルを引き起こす要因を定量化した。
明される。この季節変化の多くは短波・長波放射に起因する一方で、7 月の 𝑧𝑧̅TP の上昇傾向には、潜熱加東西平均 LRT 高度 𝑧𝑧̅TP において、温位は連続、温熱による寄与も無視できない。
位勾配は不連続であると仮定したとき、∂𝑧𝑧̅TP /𝜕𝜕𝜕𝜕 = −[𝜃𝜃𝑡𝑡̅ ]ST /[𝜃𝜃𝑧𝑧̅ ]ST ⋯ (1)S̅ ∗ 𝜃𝜃𝑧𝑧̅ + 𝐺𝐺̅ + 𝑄𝑄̅SW + 𝑄𝑄̅LW + 𝑄𝑄̅Latent ]T /[𝜃𝜃𝑧𝑧̅ ]ST= [𝑣𝑣̅ ∗ 𝜃𝜃𝑦𝑦̅ + 𝑤𝑤が得られる。ここで、斜体の添字は変数での偏微分を表し、また、[𝑓𝑓(𝑧𝑧)]ST ≡ 𝑓𝑓(𝑧𝑧̅𝑇𝑇𝑇𝑇 + 0) − 𝑓𝑓(𝑧𝑧̅𝑇𝑇𝑇𝑇 − 0) で、LRT の上下間の差を表す。最右辺の分子の各項は、残差平均南北流 (𝑣𝑣̅ ∗ )、残差平均鉛直流 (𝑤𝑤̅ ∗ )、波の非定常性、短波放射、長波放射、潜熱による加熱率を表
す 。 今 回 の 解 析 で は 、 [𝑓𝑓(𝑧𝑧)]ST ≈ 𝑓𝑓(𝑧𝑧̅𝑇𝑇𝑇𝑇 + 1.5km) −𝑓𝑓(𝑧𝑧̅𝑇𝑇𝑇𝑇 − 1km) と近似した。解析には 1979 ~ 2018 年の JRA-55 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、70° ~ 90°N で緯度重み付け平均した 𝑧𝑧̅𝑇𝑇𝑇𝑇
の気候値についての結果を示す。

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 500 m。
図 2a に観測された ∂𝑧𝑧̅TP /𝜕𝜕𝜕𝜕、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妥当であり、式 (1) に基づ

図 2: 70° ~ 90°N の気候値。(a) ∂𝑧𝑧̅TP /𝜕𝜕𝜕𝜕 (実線)、式(1) による推定 (破線)。(b) 力学的加熱に伴う 𝑧𝑧̅TPの変化率。力学的加熱全体 (実線)、𝑤𝑤̅ ∗ 𝜃𝜃𝑧𝑧 (破線)、∗𝑣𝑣̅ 𝜃𝜃𝑦𝑦 (点線)、波の非定常性 (一点鎖線)。(c) 非断
熱過程に伴う 𝑧𝑧̅TP の変化率。非断熱加熱全体 (実線)、𝑄𝑄̅SW (破線)、𝑄𝑄̅LW (点線)、𝑄𝑄̅Latent (一点鎖線)。

LRT 高度の傾向方程式に基づき、北極域東西平均
LRT 高度の半年周期変動の要因を調べた。冬から春の変動はラグランジュ流と波の非定常性の季節変化
で、夏から秋の変動は長波・短波放射の季節変化で、それぞれ説明されることが明らかとなった。

― 82 ―

C161
Brewer-Dobson循環のクライマトロジーと重力波の役割
佐藤 薫、平野創一朗（東大院理）１．はじめにBrewer-Dobson 循環は大規模な流れによる輸送過程とロスビー波の砕波によって生じる乱流に伴う混合過程にわけられるが、本研究では、特に重要な輸送部分に着目し、各気象機関によってデータ同化の手法により作成され、様々な気候解析に用いられている 4 種類の大気再解析データセット(MERRA-2, MERRA, JRA-55, ERA－Interim)を用いて解析した。先行研究において、BrewerDobson 循環の駆動に対する重力波の寄与はパラメタリ
ゼーション法で計算される値を用いて解析されることが多かったが、著者を含む国際重力波研究チームの研究により、重力波パラメタリゼーションは現実を必ずしも正し
く 表 現 し て い な い こ と が 分 か っ て い る (Geller 他 , JC2013)。そこで、本研究では、重力波による循環への寄与
を診断的に評価する新たな方法を考案し、それを用いることにした。まず気候場を求め、各季節での循環の駆動過程に関する考察を行った。また、これまで調べられていない上部成層圏や下部中間圏も含めて解析した。

２．推定手法
本研究では、変形オイラー平均系を用い、再解析データで解像される波をロスビー波、解像されない波を重力波として解析した（記号はAndrews 他, 1987を参照のこと）。Brewer-Dobson循環の輸送部分は残差平∗∗
均流 �� , 𝑤𝑤 � で記述される。その流線関数Ψは定義式∗
通り計算した𝑤𝑤 を緯度積分して求める。例えば、北半

年平均と同様赤道対称な循環になると考えられていたが、秋循環のほうが春循環より強く広いこともわかった。その非対称性は、ロスビー波、重力波による大循環の駆動に加えて、太陽放射によって春半球から秋半球に向かう地
球規模の大循環が駆動されるためと解釈できる。これによって、夏半球の東風ジェット、冬半球の西風ジェットの形成も説明される。また、ロスビー波、重力波とも、その活動は両半球で 3～5 月よりも 9～11 月に大きくなるという結果も得られた。今後、観測データを用いてこれを確認する予定である。さらに、(a)式で求めた重力波の寄与と、パラメタリゼーションで表現される重力波の寄与を比較し、パラメタリゼーションの問題点を考察した（図 2）。現在のパラメタリゼーションでは、低緯度で赤道向き循環をもたらす東向き重力波が弱いこと、また、6～8 月にかけて、南緯 60 度付近の重力波のもたらす減速が弱すぎる
ことが明らかとなった。後者は、重力波解像 GCM による研究で示した極夜ジェットへの重力波の集中(Sato 他,
GRL 2009)がパラメタリゼーションでは表現されていない
ことを示唆しており、それはインクリメントにも表れている。
なお、本研究は下記に論文出版済みである。
Sato and Hirano, 2019: Atmos. Chem, Phys., 19, 45174539. https://doi.org/10.5194/acp-19-4517-2019

�

球については、Ψ�𝜙𝜙� � � ��� 𝑤𝑤∗ 𝑑𝑑𝑑𝑑 � となる。一方、重力波の寄与は、東西運動方程式（角運動量保存の式）
から(a)式によりお釣りとして求められる。
Ψ�� �𝜙𝜙𝜙 𝜙𝜙� � Ψ�𝜙𝜙𝜙 𝜙𝜙� � Ψ�� �𝜙𝜙𝜙 𝜙𝜙� � Ψ�� �𝜙𝜙𝜙 𝜙𝜙� ������𝛻𝛻 𝛻 𝛻𝛻Ψ�� �𝜙𝜙𝜙 𝜙𝜙� � � � �
� 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑎𝑎𝑓𝑓� ���𝜌𝜌� 𝜕𝜕𝜕𝜕
Ψ����� �𝜙𝜙𝜙 𝜙𝜙� � ��� 𝜙𝜙 � �� 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑓𝑓� 𝜕𝜕𝜕𝜕 ��

図 1：年平均のΨ、ロスビー波の寄与、重力波の寄与。

３．結果

年平均場としては赤道対称で、赤道から両極に向かう循環がみられる（図１）。従来この循環はロスビー波によるものと考えられてきたが、重力波の寄与も大きく、特に、低緯度域での赤道向き循環成分、高緯度の極向き循環成分を担うことが分かる。これは Brewer-Dobson 循環が上向きから下向きに変わる緯度（TL）の位置を決めると共に、循環の高緯度への広がりをもたらしている。TL でのΨの値は、理論的に対流圏と成層圏の物質交換の強さを表すため、重力波は極めて重要であることがわかる。
秋半球と春半球の循環（以下秋循環、春循環と呼ぶ）は、

図 2：左から重力波の寄与、パラメタリゼーションで表現される重力波の寄与、同化インクリメント。

― 83 ―

C162

高解像度大気大循環モデルを用いた冬季高緯度中層大気重力波の研究*奥 井 晴 香 ,1.

佐 藤 薫 (東 大 院 理 ), 渡 辺 真 吾 (J AMSTEC)収束を計算した (図 1c)。高度約 65 km で負の極大 (負はじめに

冬季の南極上空の風・温度擾乱の時間高度断面図にの波強制) が見られる。60°N において、高度約 65 km

おいて、高度 30～60 km 付近に逆「く」の字状のパタは強い東風鉛直シアーの上端域にあたる (図 1d)。したーン＝“fishbone”構造がしばしば現れることが、重力がって、この負の波強制は山岳波などの重力波の砕波・波解像モデル実験から指摘されている[1]。先行研究で減衰に伴うものと考えられる。
高度 65 km 以下でのcz >は、この現象を、「く」の字の中心高度に強い山岳波の砕波に伴う波強制が与えられ、2 次的に重力波が上下に放射されるためと説明している。しかし、冬の極域成層圏には強い西風の極夜ジェットが卓越しており、山岳波の砕波や減衰は起こりにくい状況と考えられる。本研 究 で は 、 高 解 像 度 大 気 大 循 環 モ デ ル JAGUAR(Japanese Atmospheric General circulation model for Upper
Atmosphere Research) による 2018 年 12 月の再現実験のデータを用いて、冬の北極域における重力波の特徴を
解析した。
2.

力波ならば、そのエネルギーフラックスは下向きのは′ 𝑤𝑤𝑤𝑤 ′ を示す (𝜙𝜙𝜙𝜙 ′ は重力波のジオポテ�������
ずである。図 1e に𝜙𝜙𝜙𝜙

ンシャル成分)。高度 30～60 km においてcz > 0成分に
′ 𝑤𝑤𝑤𝑤 ′ は正、すなわちエネルギーフラックスは上向�������
伴う𝜙𝜙𝜙𝜙きである。以上のことから、cz > 0及びcz < 0成分共に下方で励起されたものであり、位相速度が上向きなのは強い西風により Doppler シフトを受けた結果と考え
られる。
4.

参考文献

[1] Vadas, S. L., & Becker, E, (2018): J. Geophys. Res. Atmos.,

研究手法・データ解析に用いたのは、Koshin 他 (投稿準備中) による

4d-LETKF で作成した全球解析値に高解像度 JAGUAR
を徐々にナッジングさせたあとフリーラ

0の波 (図 1b) が、この波強制により 2 次放射された重123, 9326–9369.
[2] Watanabe, S., (2014): Annual Report of the Earth
Simulator Center April 2013 - March 2014, 115-118

ンを行って得た出力データ。出力時間間隔は 1 時間 (時間平均値)。解像度はT639L340 (水平解像度約 20 km、鉛直解像
度約 300 m) [2]。東西・時間平均からの偏差にカットオフ 16 時間のハイパスフィ
ルターをかけて取り出した成分を重力波として解析した。
3.

結果
まず、東西風𝑢𝑢𝑢𝑢′ 、南北風𝑣𝑣𝑣𝑣 ′ 、鉛直風𝑤𝑤𝑤𝑤 ′ 、

温度𝑇𝑇𝑇𝑇 ′ の重力波の時間高度断面図を調べた。60°N, 30°E における𝑣𝑣𝑣𝑣 ′ の時間高度断面図を図 1a に示す。位相上向き及び下向き擾乱が混在しており、明瞭な fishbone構造は見られない。次に、これを 2 次元フーリエ解析により上向き (cz > 0 ) 及

び下向き位相速度 (cz < 0 ) 成分に分けた (図 1b)。cz < 0成分の振幅のほうが大

図 1 2018 年 12 月 5～8 日における、60°N, 30°E での a) 𝑣𝑣𝑣𝑣 ′ 及び b)
きいが、30～60 km の高度領域において、 c > 0 (左)・c < 0成分 (右) の時間高度断面図。時刻は UTC。また、zzcz > 0成分の振幅も大きいことがわかる。 同期間において東西・時間平均した、60°N における c) 𝜌𝜌𝜌𝜌0 ������
𝑢𝑢𝑢𝑢′ 𝑤𝑤𝑤𝑤 ′ (実−1 (𝑑𝑑𝑑𝑑𝜌𝜌𝜌𝜌 ������′′線) 、−ρ0
さらに、東向き運動量フラックスの鉛直
0 𝑢𝑢𝑢𝑢 𝑤𝑤𝑤𝑤 /𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑) (破線)、d) 平均東西風、および e) cz > 0′ 𝑤𝑤𝑤𝑤 ′ の鉛直プロファイル。
�������
(赤実線)・cz < 0成分 (青実線) についての𝜙𝜙𝜙𝜙― 84 ―

C163

重力波解像全大気モデルによる成層圏界面上昇イベントの予測実験*野口峻佑 1 , 渡邉真吾 1 , 小新大 2 , 佐藤薫 2(1: 海洋研究開発機構, 2: 東京大学大学院理学系研究科)

1. はじめにでは, この領域での西風加減速に非地形性 GWP が支配

成層圏界面上昇 (ES) イベントは, 大規模な成層圏突的な役割を果たすが, 高度 60 km より上で西風減速が過然昇温 (SSW) に伴って降下・消失した成層圏界面が, 直剰であり, 特に高緯度の 100 km 付近において T639L340

後に平時よりも高い高度で再形成される現象である. 中ではみられなかった減速ピークがみられる (図 3). 今後,

間圏-下部熱圏 (MLT) 領域からのオゾン破壊物質の下方

このような作用を生み出した GWP の設計・パラメータ

輸送と密接に関わるこの現象の再現は, その駆動要因のや, 基本場構造に関わる他のパラメータ (e.g. 上空におけ解明のみならず, 気候影響評価の観点からも重要である.

る運動量の拡散) の妥当性に関して, 詳細な検討を行ってしかしながら, 上端高度が 80 km を超える気候モデル

いく必要がある.

は少なく, また, MLT 領域を解像するモデルにおいてもその再現性は低い. 特に, 重力波パラメタリゼーション(GWP) に関して大きな不確実性が指摘されている. そこで本研究では, 地表から上空 150 km までの全中層大気を含んだ高度領域を対象とする全球気候モデル JAGUAR
を用いて, 重力波解像設定での SSW-ES イベントの予測実験を行うことで, その再現性に関わる課題を調べた.

2. 実験設定

過去最大級の SSW (2009 年 1 月下旬の事例) を対象に, 解像度 T639L340 (dz = 300 m) の JAGUAR による

30 日積分を実施した. ここでは, 重力波を陽的に取り扱うために GWP は用いず, 時間刻み幅 30 秒の設定を採用
した. SSW 生起前後の 4 日 (1 月 15, 20, 25, 30 日) を初期日とし, 解像度 T42L124 (GWP 使用設定) のデータ同化システム (JAGUAR-LETKF) によって作成された解析場への, 各初期日の前日から 24 時間のナッジング併用積分を実施することで初期値化を行っている. また, 比較のため, 解像度 T42L124 の設定でも, 同じ初期日からの 30
日積分を実施した.

3. 結果

北極域温度の T639L340 での予測結果 (図 1) より,

SSW の生起を捕捉できた 1 月 20 日以降開始の予測で, 2月上旬の ES を表現できていることがわかる. また, 形成
される ES の構造は, 初期日が進むにつれて, 鉛直に薄くかつ高高度に留まるようなっている. これは極域での温度ピークを形成する残差下降流 (図 2a) の構造が, より局所的になっていることを意味し, その大きさもより現実的になっているものと考えられる. それに対し, T42L124での予測では, 同様の初期日依存性は存在するが, 形成される ES の構造は鉛直に厚く, またその直上でより強い冷却傾向がみられた (図略). 実際, T42L124 での予測における ES 形成期の残差下降流は T639L340 の約 2 倍もの値を示し, しかも高度 100 km 付近で急激に上昇流へと転じていた (図 2b).
この下方輸送の質的違いにも繋がる大きな差異は,MLT 領域での波強制の差異と整合的である. T42L124

図 1: 北極域 (北緯 70 度以北の領域平均) 温度の時間高度断面.
各初期日からの予測結果に対して, 平滑化 (48 時間移動平均)処理を施した場について 240 K の等温線 (それ以上は陰影) を示す. 初期日が進むに従い淡色から濃色となるよう線色を設定.

図 2: 北極域での残差鉛直流の鉛直プロファイル. 2 月上旬 (1
日から 10 日) における期間平均. (a) T639L340 での予測結果.
(b) T42L124 での予測結果. 横軸のスケールが (a) の 2 倍となっている点に注意. 初期日毎の線色は図 1 と同じ.

図 3: 波による帯状平均東西風加速の緯度高度断面. 1 月 30 日からの予測結果の, 2 月上旬 (1 日から 10 日) における期間平
均. (a) T639L340 での E-P フラックス収束発散. (b) T42L124
での E-P フラックス収束発散と GWP (地形性 + 非地形性) による加速との和. 等値線で非地形性 GWP による加速を表示.

― 85 ―

C164

中層大気のデータ同化におけるフィルタリング*小 新 大 、 佐 藤 薫 、 高 麗 正 史 (東 大 院 理 )、 渡 辺 真 吾 (JAMSTEC) 、 宮 崎 和 幸 （ NASA JPL）
1.

4.

はじめに

まとめと今後の課題

逐次データ同化により得られる解析値は、力学的な

以上のように、IAU を用いることで同化により加わ整合性を保証していないため、必ずしも初期値としてる高波数成分を緩和することができた。しかしながら、適した場だとは限らない。天気予報において重要だと

下部熱圏では潮汐の振幅が弱い傾向がみられた。このいわれている初期値化などのフィルタリングについて原因として、予報モデルそのものでも潮汐の振幅が弱は、中層大気を対象とするデータ同化でもいくつかのい傾向がみられたため、よりよい解析値を得るために試みが存在する。例えば成層圏を含んだ長期再解析デ

予報モデルの性能向上にも取り組む。

ータセット MERRA-2 では、Incremental Analysis Update(IAU [1]) によるフィルタリングを採用している。本研
究では、現在開発中の中層大気を対象とするデータ同化システムに IAU を組み込み、同化に由来する非現実的な高波数の成分が緩和されるかどうかを検証する。
2.

データ同化手法

予報モデルには Japanese Atmospheric GCM for Upper
Atmospheric Research (JAGUAR [2]) を使用した。モデル

図 1 2017 年 1 月 20 日 00UTC の 0.1hPa 面でのジオポ

トップは約 160 km (Δz≈1km) で、水平解像度は約 300

テンシャル高度の東西平均からの偏差。(a) フリーラン、

km (T42) とした。同化に用いたデータには NCEP 提供(b) IAU なし、(c) IAU あり、(d) MERRA-2 再解析値。

の観測データセット PREPBUFR（地上から成層圏まで）と、Aura 衛星搭載の Microwave Limb Sounder (MLS) の
気温リトリーバル（高度約 10~100km）を用いた。デー

図 2 北緯 40 度でのジオポテン

タ同化手法には 4 次元局所アンサンブル変換カルマン

シャル高度の東西波数パワース
ペクトル。左から 100hPa、1hPa、フィルタ (4D-LETKF [3]) を用いた。対象期間は 2017
年 1~2 月である。

0.01hPa の結果で 10hPa 以外は

3.

線は IAU なし、赤線は IAU あ

右に 10 倍ずつずらしている。青結果り、黒線は MERRA-2 再解析値。

図 1 に 2017 年 1 月 20 日 00UTC の 0.1 hPa 面でのジ(2017/1/15-25 の平均)

オポテンシャル高度の東西平均からの偏差を示す。
IAU を用いない結果では、フリーランには見られていない高波数成分が目立つ。IAU を用いるとこの高波数成分の振幅は減少し、MERRA-2 とよく似た場となった。
図 2 に、北緯 40 度でのジオポテンシャル高度の東西波図 3 MLS 観測値と 6 時間予数スペクトルを示す。 IAU を用いない場合には千 km

報値との差（OmF）。赤線はスケール成分の振幅が MERRA-2 と比べて大きいが、IAU ありの場合、黒線は IAU

IAU を用いた結果では減少し、MERRA-2 とほぼ同じ大なしの場合。

きさになった。また、MLS 観測値と 6 時間予報値との差（OmF）は上部成層圏から中部中間圏にかけて約 3割減少していた（図 3）。

(2017/1/12-2/20 の平均)
参考文献

[1] Bloom, S. C., et al. (Mon. Wea. Rev, 1996)[2] Watanabe, S., S. Miyahara (J. Geophys. Res., 2009)[3] Miyoshi, T., S. Yamane (Mon. Wea. Rev., 2007)― 86 ―

D151「逃げ水・浮き島・蜃気楼」現象の定量的統一的解析
中  田   潔   一  般     .L\RVKL1DNDWD 1DIILOLDWLRQ
１はじめに

下方蜃気楼の一種である「逃げ水」や「浮き島」
を、空気中での光の屈折と全反射により生じる物
理現象と捉え、その発生メカニズムと蜃気楼像の構造を、観測と初等数学を用いた理論に基づいて解析した。
２「逃げ水」現象の観測

真夏の炎天下、
アスファルト道路に出現した「逃げ水」像を観測して得られた主な特性は次のようなものである。
（ア）路面上の水溜まりには、それより遠方の物
体の倒立像が映り込んでいる。
（イ）観測者が動かなければ、水溜まりの位置は移動せず、物体が動くと映り込んでいる物体の映像が水溜まりの中で鏡像のように移動する。
（ウ）水溜まり面は必ずしも一続きではなく、間に何層かの路面が挟み込まれた横縞模様になっている場合が多い。
（エ）水溜まりの位置は、気温３０℃以上では約
１５０ｍ～２００ｍ、気温２０℃では約４０
０ｍ～５００ｍ前方に出現する。
（オ）気温と路面温度が一定の場合、視点を低くして見るほど、水溜まり面は近くに出現し、かつ広く見える。
３光路図による「逃げ水」の定量的解析
この現象の発生メカニズムを明らかにするために、まず、空気の絶対屈折率を気温の関数として正確に表した上で、物体から射出された光が観測者に届くまでの光路軌跡を逐次的に求める表計算
プログラムを作成した。これをグラフ化して光路図（図１）として表した。この図を解析すること
で、気温分布が大きく変化する大気中では、物体の  点から射出された光は複数の曲線光路で観測点に入ることが示された。更に、逃げ水現象の発生メカニズムと気温分布の関係、及びその出現位
置や広がりや大きさなどの特性を定量的に解析し説明することが可能になった。
４「浮き島・蜃気楼」現象への応用 高度５０ｍ程度までの地表大気の気温分布を適切に想定さえできれば、「浮き島」現象を示す光路図や富山湾などで観測される「上方蜃気楼」現象を示す光路図（図２）も、「逃げ水」現象と同じプ
ログラムを用いて描くことができ、それらの現象の特性を定量的に予測できることが示せた。
また、逆にこれらの現象の特性を詳しく観測することにより、地表大気の温度分布についての情報を得ることができるので、局所的な大気の状態把握につながるものと考えられる。

図１ 「逃げ水」現象の光路 図２ 「上方蜃気楼」現象の光路
参考文献[1]EMAN の物理学・電磁気学・物質中の光速,― 87 ―

https://eman-physics.net/electromag/matter.html,(2018/10 閲覧)

D152

魚 津 の 上 位 蜃 気 楼 観 測 時 に お け る 8$9 に よ る 大 気 温 度 観 測 
佐 藤 真 樹  魚 津 埋 没 林 博 物 館 富 山 大 学 院 理 工 青 木 一 真  富 山 大 学 院 理 工 がセンサとロガーの精度(±0.5℃)未満で誤差程度であはじめに

光の屈折によって普段の景色が変わって見える物理る．しかし，河口での地上付近での逆転層は，同様な現象が蜃気楼である [1]．富山県魚津市の上位蜃気楼時

別の調査日の 6 月 18 日と 21 日の上位蜃気楼時に明瞭の沿岸の温度の鉛直分布の調査から，高度約 10ｍ程度に観測した．500ｍ海上，1000m 海上の観測ではそれぞのところにある逆転層の影響がみられた[2]．しかし，れ高度 8m から 12m にかけ 1.7℃，高度 7m から 13m に

海洋上の逆転層形成に関わる気温や風については諸説

かけ 1.3℃の温度の上昇を確認した．また，蜃気楼観測ある[3]．また、無人航空機(UAV)による蜃気楼の温度時は河口・海上ともに高度約 25m 以上では，26℃後半

分布の調査は北海道斜里町で行われ，放射冷却時の逆から 27℃と同じような気温となっていた．

転層による蜃気楼の観測例が報告[4] [5]された．本研究 さらに UAV の傾きから換算した風向風速によると 6では、魚津での上位蜃気楼に関わる陸上及び海洋上の月 26 日の海上では高度とともに北北東から北東の風と温度等の分布を UAV によって観測（図 1）することで，

なっていた．

その構造をさらに理解することを目的とする．







8$9 観測概要

富山湾

UAV（Phantom3：DJI）に，温度ロガー（LR5011：



HIOKI）と応答時間 20 秒の温度センサ（LR9631：HIOKI）

を取り付けた．温度センサには日よけを取り付け，また UAV からの風や熱の影響を避けるため，先行例[6]1km
図１ UAV 観測位置と埋没林博物館，蜃気楼となる対象物（▲：早月川河口，●：河口から 500m 海上，×：河口からにならいプロペラ先から 24cm 離した場所に設置した．
UAV による温度観測は，河口では地上から 5m から
50m は 5m 間隔で，50m から 140m までは 10m 間隔で観測を行った．
500m 海上では 5ｍから 50m まで，
1000m

早月川

1000m 海上， ：埋没林博物館， ：富山火力発電所）．

海上では 5m から 30m まで 5m 間隔で観測した．それ
ぞれの高度で 30 秒間ホバリングさせ，安定した温度とホバリング平均高度を観測値とした．観測場所は蜃気
楼を定常観測している魚津埋没林博物館と，蜃気楼となる対象物（富山火力発電所）の間にある早月川河口
および河口海上約 500m と約 1000ｍである（図１）．観測は，2019 年 6 月 25 日と 26 日に行った．


結果および考察図２ 魚津における蜃気楼の有無と温度の鉛直分布

 6 月 25 日は 14 時頃まで富山火力発電所の下位蜃気楼を観測したが，観測時は普段の景色となり上位蜃気楼

 本研究では、UAV 観測によって蜃気楼観測時に海上を観測出来なかった．一方 6 月 26 日は 14 時 20 分頃かの逆転層を確認した。調査事例では海上下層の冷たい

ら 18 時 30 分頃まで富山火力発電所の上位蜃気楼を確

空気は海上由来と考えるが，今後，観測データを増や認した．

し検討を進める．

まとめ上位蜃気楼を観測していない 6 月 25 日には，沿岸では 0.2℃以下のゆらぎはあるが高度ともに気温の低下を確認した．500m 海上では約 7m で急激に気温の高い層があった（図２）．
 上位蜃気楼が観測された 6 月 26 日には沿岸の観測の
高度 8m から 19m で+0.3℃とわずかな温度上昇がある

参考文献[1]小口ら，1992，太陽からの贈りもの[2]木下ら，2002，天気，49，57-66[3]中川，2009，天気，55，49-53[4]石原ら，2018，雪氷，80，213-226[5]佐藤ら，2019，蜃気楼協議会講演要旨，16，21-22[6]吉﨑ら，2019，地球環境研究，21，125-132
謝辞 本研究は，富山県博物館協議会の助成を受けた．

― 88 ―

D153

植生の表面温度形成要因に関する検討*菅 原 広 史 (防 衛 大 学 校 地 球 海 洋 学 科 )

1.

はじめに

ここで Ta は樹冠上 8 m での気温とした。以下では計測

すでに世界人口の約半分は都市で生活しており、都結果をもとに夏季の代表的な値として、B = 0.2、

市温暖化の緩和・適応は喫緊の課題である。夏季日中に

α = 0.05 m/s を用いることにする。

おける都市暑熱環境の適応策として緑化があり、特に3.

街路樹等が作る緑陰は、その中に居る人の体感温度を低下させることができる 。

表面温度の比較

植生と比較する人工物としてテントを考える。テン
トのスケールを数 m とすると、熱輸送係数は 0.01 m/s[1]

日陰を作るという点では街路樹も人工的な日除け程度となる。蒸発散の有無（B = 0.2、∞）と熱輸送係数（例えばテント）も同じである。しかしながら、人工日の違い（α = 0.01, 0.05 m/s）の組み合わせで４通りの状除けはそれ自体が高温となるため、赤外放射が街路樹態を想定する。入力放射量（正味短波プラス入力長波）よりも大きい。したがって、人工日除けよりは街路樹がが 1212 Wm-2 の場合の表面温度を求めると図１となっ体感温度低下には効果的である。

た。仮想的な状態（蒸発のあるテントと蒸発のない葉）では、植生の表面温度が人工物よりも低温になるのの計算結果から、現実の葉が低温なのは蒸発の効果がは何故であろうか？一般には植生の蒸発散が原因であ9.0℃、熱輸送係数の効果が 7.3℃であることがわかる。

るとされる。しかしながら、葉と人工物では乱流熱輸送

蒸発散とサイズ（熱輸送係数）はいずれも同程度の影響

係数（伝熱工学でいう対流熱伝達率）αも異なる。これを持つことが明らかとなった。なお、蒸発と熱輸送係数

は両者の間でサイズが異なるためである。

の効果を合計しても現実的な温度差 38℃にならないの

熱輸送係数を無次元化したヌッセルト数 Nu はレイ

ノルズ数 Re に依存する。
Nu  c (1)
したがって、(2)α ∝ 
ここで L は物体のサイズ、m は物体の形状に依存して0.5～0.8 の値をとるパラメータである。一般に葉はセンチメートルオーダーであるのに対して人工物はメー
トルオーダーであるため、熱輸送係数は葉の方が 2～10倍大きく、その分、表面温度は低い[2]。
そこで本報告では、葉表面が低温である原因として、
蒸発散とサイズ（熱輸送係数）のどちらがより効いているのかを検討した。
2. 植生のボーエン比と熱輸送係数の計測
蒸発散と熱輸送係数について現実的な値を得るため、
植生キャノピーにおける計測値を使用した。計測は都市緑地である国立科学博物館附属自然教育園（目黒区）の樹林（樹高約 12 m）で夏季に行ったものである。比較的密な樹林キャノピー上で乱流計測および放射計測を行い、顕熱・潜熱フラックス（H, lE）と樹冠部の表面温度（Ts）を計測した。計測値からボーエン比 B と熱輸送係数αを求めた。
α 

(3)

は、両者が、相乗的かつ非線形的に表面温度に影響するからである。

38 ℃

テント（蒸発なし）
α = 0.01 m/s
B = ∞Ts = 70.0 ℃葉（蒸発あり）
α = 0.05 m/s
B = 0.2
Ts = 32.0 ℃

9.0℃

テント（蒸発あり）
α = 0.01 m/s
B = 0.2
Ts = 39.3 ℃葉（蒸発なし）α = 0.05 m/s
B = ∞Ts = 41.0 ℃

図１ 植生とテントの表面温度の比較。
参考文献[1] ヒートアイランド対策大綱, 2013[2] Sakai, S., et al., 2012. Energy Build. 55：28-34．

― 89 ―

D154
都市キャノピー層内における温熱環境の形成と土地被覆形態の関係性－複雑地形を有する熊本市街地を対象として－*

重田祥範・酒匂恵美（公立鳥取環境大学）

1. はじめに都市域における温熱環境は，天候の変化や海陸風などの熱的局地循環の影響を強く受け，時々刻々と変化している．特に都市キャノピー層内の大気は不均一であり，複雑な幾何特性となっている．さらに，人間活動による人工排熱等も加わる影響で，その場の気温形成
過程は大変複雑になり解釈が困難である．
本研究では複雑地形を有する熊本市街地を対象として，細密な気象要素の測定を長期的かつ連続的におこない温熱環境の形成と土地被覆形態の関係性を明らかにする．
熊本市の気候を把握するため，気象台で記録されている気温について簡易的に比較した．比較対象地域としては，人口がほぼ同一である岡山市，西日本で最大の都市である大阪市，さらに九州最大の福岡市とした．
使用したデータは，気象庁 HP に公開されている各対
象地域の気象台で得られた値である．気温に関する統計項目を把握するため，夏日，真夏日，猛暑日，熱帯
夜日，冬日が記録された日数を 2012～2016 年の 5 年間で算出した（第 1 表）．その結果，熊本市の夏日日数は，5 年平均で 155 日であった．これは，4 都市の中で最多である．一方，冬日日数は，福岡市と比較すると明らかに熊本市が多かった．熱帯夜日数に関しては，
2016 年以外は 4 都市の中で最も少なかった．
2. 研究概要
熊本市は，面積約 390km2，人口 738,907 人（2019年 6 月 1 日時点）の政令指定都市である．南西部は有明海に面しているが，市街地は盆地地形に位置している．先に述べたように，熊本市の気候は，夏に蒸し暑く，
冬の寒さは比較的厳しいという特徴がある．中心部は，商店街や繁華街などが栄えており，白川や坪井川といった河川も存在している．街の西側には石神山や花岡山などの山々があり，一番高い山で標高約 660m の金峰山がそびえたっている．一方，街の中には，面積が約0.50km2 の大規模緑地（熊本城公園）が存在している．
本研究では都市内に位置し，起伏の激しい
緑 地 と し て 知 られ る 熊 本 城公 園 （ 高 低 差 約28m）およびその周辺市街地を対象に年間を通じた地上気象観測を多地点で実施する．この気象観測をおこなうことにより，都市キャノピー層内における温熱環境の形成と土地被覆形態の関係性を明らかにする．さらに，温熱指標の 1 つである湿球黒球温度（Wet-bulb
Globe Temperature；WBGT）を用いて複雑地形内での温熱指標の比較を試みる．
WBGT は，人体の熱収支に影響の大きい気
温，湿度，輻射熱，気流の 4 要素を考慮した

第 1 表 各都市の冬日，熱帯夜日数（2012～2016 年）
項目
地点

年
度

冬日（日）

熱帯夜（日）

熊本

大阪

福岡

岡山

熊本

大阪

福岡

岡山

2012

37

8

5

34

35

43

46

47

2013

14

9

2

31

43

47

57

39

2014

25

4

0

19

16

29

26

25

2015

21

0

2

15

12

25

21

16

2016

19

3

2

24

42

47

47

20

値であり，環境省や厚生労働省など公的機関でも熱中症における予防対策として使用されている実用性のあ
る数値である．
測定する気象要素は，気温，相対湿度，大気圧，黒球温度の 4 項目とした．測定期間は，2016 年 12 月～
2017 年 1 月までである．観測には，温湿度センサ（TR3110；T&D 社）と黒球温度の測定で使用するセンサ（TR-5106；T&D 社）を用いた．サンプリング間隔は，黒球温度は 5 分，そのほかの気象項目は 10 分とした．観
測地点は，熊本城公園内に 11 地点，周辺市街地に 15地点の計 26 地点である．土地被覆形態別での面積率を第 1 図に示す．
3 結果
3.1 周辺環境が与える気温への影響
日最高気温および日最低気温の決定には，天空率と緑被率どちらが寄与しているのかを明らかにするため，相関分析をおこなった．その結果，日最高気温と天空率とのあいだに，相関は認められなかった．しかしながら，暖候期の日最高気温と緑被率とのあいだには，負の相関が認められた（最大 r =－0.68）．
3.2 温熱指標からみた都市構造の複雑さ
各地点で WBGT を比較した結果，最大 3.0℃差が認められた．これは，日常生活における熱中症予防指針を基準とした場合，危険性のレベルが 1 段階異なる．特
記すべき特徴としては，必ずしも緑被率が高い地点で
WBGT が低いとは限らなかった．

第 1 図 複雑地形内に設置した気象観測地点― 90 ―

D155
鳥取県沿岸部における強風吹走時の時空間的変動※

多田楽空・重田祥範（公立鳥取環境大学）

1. はじめに
山陰地方は北側に日本海，南側に中国山地をかかえる東西に延びた地形を有している．冬季には，それに直交するように北西からの季節風が吹走し，その季節
風によって日本海から積乱雲が流れ込み降水量が多くなることで知られている．一方，季節風とは異なる南寄りの強い風が中国山地を超えて吹走する報告もある．長谷川ほか（2010）は，数値シミュレーションの結果から，鳥取県東部の千代川下流および県中部の天神川下流
それぞれの平野部において 25Kt（約 13m/s）以上の南寄りの強風が発生するとしている．ほかにも，山陰地方
東部では中国山地がもたらす“おろし風”の発生も指摘されている（たとえば，鳥取地方気象台，2018）．
一方，気象庁が管理・運営する鳥取県内の気象観測所のうち，風向風速を観測している地点は鳥取地方気象台をはじめ，地域気象観測システム（いわゆるアメダス）などを含めると計 10 地点である．そのうち 8 地点は
標高 20m 以下の沿岸部に位置しており，内陸部 に限っては，智頭と茶屋の 2 地点のみであるため，風については十分な観測体制・知見が得られているとは言い難い．
そこで本研究では，自治体が運営する気象観測所のデータを用いて風速を階級別に分類し，山陰地方東部
における強風の出現頻度および強風出現時の気圧配
置パターンについて把握する．そのうえで，突風率の時
空間的特徴について明らかにする．

その一方で，境は北東方向，岩井は北西方向の出現頻度が高い傾向であった．強風発生日を記録した最多
月は青谷を除いて 4 月あるいは 10 月に限られていた．
次に，風向別突風率の季節変化について，これまでの記録とそれを踏まえた傾向を見るため，最大瞬間風速を記録した風向別に，季節ごとの突風率をスカラー平均とベクトル平均の２つを用いて求めた．とりわけ春季（3～5 月）は，どちらの手法を用いても 157.5～180°の範囲で 1.7 以上の突風率がすべての地点において出現していた．これは，春一番に代表される中国山地を超えて南から吹く強風を顕著に表していると考えられる．
ここで，強風発生日における気圧配置パターンについて，広範囲で強風を記録した事例を見てみることにす
る．8 地点のうち 4 地点以上で強風を観測した事例は 9
事例ある．そのうち北東系は 2 事例あり，南西系は 7 事例であった．南西系は日本海低気圧のように低気圧が山陰地方の北方にあり，気圧傾度の平均値は 4.38
（hPa / 100km）であった．また，それらの事例はすべて
強風吹走前後で寒冷前線が通過しているのも興味深い．
また，南西系のうち 5 事例が春季に集中していた．一方，
北東系は低気圧通過後の吹き返しの風であると考えられる．観測地点間における時空間的な変化については会場でご報告したい．

2. 研究手法
本研究では，山陰地方東部の普遍的な強風傾向を明らかにするため，風況データに局所的な地形の影響を与えると予想される地点を省く必要がある．そこで，解析対象地点は，標高 100m 以下の平野部に位置する
気象観測所とした．その結果，鳥取県内に位置する地方気象台（鳥取），特別地域気象観測所（米子，境），ア
メダスなど計 8 地点が該当した．解析する気象データは，10 分毎に記録された 2009 年 1 月 1 日～2018 年 12月 31 日の 10 年間分（3652 日）である．解析対象日は．
日最大瞬間風速を階級別に区分し，15.0m/s 以上，20.0m/s 以上，25.0m/s 以上の日数を算出した．対象 8地点における 25m/s を記録した風向とその回数を第 1
図に示す．ここでは，8 地点中 1 地点以上で 25m/s 以
上を記録した日を“強風発生日”と定義して解析していくことにする．
3 .強風発生日の特徴解析の結果，10 年間での強風発生日は 59 日間存在した．地点ごとに見た場合，鳥取から塩津においては，
180 ± 22.5°の範囲で強風出現頻度が最も高かった．

第 1 図 各地点における 25m/s 以上の観測風向とその事例数（2009 年～2018 年の 10 年間）（2017 年 11 月 27～28 日） 数字は発生時刻― 91 ―

D156

立正大学・熊谷キャンパスのドップラーライダー観測による
ストリーク構造の環境場調査＊

矢野雄大 (立正大・院)・渡来靖（立正大）

1．はじめに4．南東方向のストリークと海風日の比較

風観測においてドップラーライダー(DL)は数 10 m～数km 遠方の風をリモートで観測することが可能である．大気境界層は一つの観測対象であり，その中の対流・乱流は，運動量・熱・物質輸送を直接的に担っているため，その特性を把握することは重要である(小田ほか 2011)．
立正大学・熊谷キャンパスの DL システムを用いた研究
では，風向に沿って強風と弱風が交互に並んだ筋状構造（ストリーク構造）が観測された(高咲ほか 2016)．また，西盛(2017)では，風速の鉛直シアの存在によってストリーク構造が発生する可能性があると示唆された．矢野(2018)では，
ストリーク構造は夕方の時間帯に比較的多く観測され，観測される際の風向は南西と北西方向の時に頻度が高かった．
一方，八木ほか(2014)では，DL 画像の目視分類を行い，ストリーク構造は季節問わず発生しやすいことが分かった．
しかしながら，DL を用いた大気境界層やストリーク構造の観測は少なく，また，ストリーク構造発生に伴う時空間的特徴に関する研究も少ない．
本研究では，立正大学・熊谷キャンパスにおいてみられるストリーク構造に関して，DL と地上気象観測データを用いて時空間的特徴を調べ，ストリーク発生時における大気境界層内の大気環境場の特徴について明らかにすることを目的とする．

ストリークの発生と海風との関係を調べるために，まず海風事例を抽出した．寝占ほか (2015)を参考に，気象庁の気象データをもとに①日照時間 7 時間以上，②日最大風速
観測時の風向が東から南，③昼(0600～1800)において降水量 0.5 mm 未満により熊谷で観測される海風日を定義した．
これをもとに，事例を抽出し，南東方向のストリーク事例との比較を行い海風の影響の有無を調査した．
表 1 に南東方向のストリークと海風日に関して発生・未発生がそれぞれ対応した日数をまとめたものを示す．対象
期間において海風日は 69 日であり，南東方向のストリーク
発生日は 111 日であった．そのうち，海風日とストリーク発生日が対応した日数は 50 日であった．海風日に占める割合は 72.5 %であったことから，海風が侵入する際には多くの場合ストリークを伴うことが示唆される．一方，ストリ
ーク発生日に占める海風日の割合は 45.0 %であったことから，南東方向のストリークのうち海風によるものは半数近くを占めていることがわかった．
また，海風日とストリーク発生日の対応日における風速を，アメダスデータをもとに調査したところ，ストリーク発生時における平均風速はおよそ 4.3 m s -1 であった．
今後は，ストリーク未発生時と風速を比較し特徴を探る．
また，ストリークの別の発生要因や，海風日との異なる点は何なのかなど，未解明な点が多く残されており，今後も解析を続けていく．

2．方法
解析対象期間は，2015 年 6～7 月，11～12 月と 2016 年
1～7 月までの 11 か月間である．
八木ほか(2014)を参考に，DL(海抜高度 95 m)で観測された水平画像データを目視分類し，主風向に沿って視線方向の風速分布が筋状となっているものをストリークとした．
地上気象観測データとして，熊谷キャンパス内の気象観
測露場(海抜高度 55 m)と熊谷地方気象台(海抜高度 30 m)の
気温，風向・風速データを使用した．

3．南東方向ストリークの季節別の風速の時系列
矢野(2018)では，春季から夏季にかけて南東方向のスト
リークの観測頻度が増加したことがわかった．この南東方向のストリーク事例について，露場の風向・風速データをもとに季節別に風速と発生時刻との関係を調べた(図１)．南
東方向のストリークが観測された春季と夏季に関してみると，昼前後からストリークが観測され始め，夕方から夜の初めにかけて観測されていた．また，風速は観測され始める昼ごろはおよそ 2.5 m s -1 であり，観測されにくくなる夜間にかけてはおよそ 0.5 m s -1 と，時間とともに弱化していった．これは，夜間の接地逆転層が成長することにより，上空の強い水平風が移流されなくなったことによるものと考えられる．
一方，風向に関して，熊谷のある埼玉県では 6～8 月は，
風向は日変化し南東から東よりの風が吹くとされている．
この日変化として，海陸風を挙げており，海風によって，南
東から東よりの風となるとされている(埼玉気象情報サイト)．このことから，昼前後から，夕方・夜の初めにかけて
南東方向のストリークが観測される要因の 1 つとして，海風の影響が考えられる．

図 1：気象観測露場における南東方向のストリーク発生時の(a)春季，(b)夏季の風速と発生時刻との関係．
表 1：南東方向のストリークと海風日に関して発生・未発生がそれぞれ対応した日数― 92 ―

D157

ライダーによる大気境界層高度推定法の比較*阿 保 真 ， 柴 田 泰 邦 ， 長 澤 親 生 （ 首 都 大 学 東 京 シ ス テ ム デ ザ イ ン 研 究 科 ）*Makoto Abo, Yasukuni Shibata, Chikao Nagasawa (Tokyo Metropolitan University)
大気境界層は晴天時の昼間は主に対流混合層の発達が顕著であるが、夜間は残留層や安定境界層などが生成され、その構造は複雑となる。混合層高度を求める

参考文献[1] Y. Shibata, et al., Appl. Opt.,56, 1194-1201,
2017.

方法としてはラジオゾンデのデータから温位を求める[2] Y. Shibata, et al., Sensors 18, 4064, 2018.

方法が用いられているが、ラジオゾンデの時間間隔が[3] 阿保他, 気象学会 2018 年度秋季大会, B466, 2018.

長いため、詳細に時間変化の把握には、ミーライダー[4] 阿保他, 気象学会 2019 年度春季大会, D206, 2019.

により観測されたエアロゾル濃度分布から混合層高度を推定する手法が提案されている。
我々は下部対流圏における鉛直 CO2 濃度分布を連続観測するため、波長 1.6μm の差分吸収ライダー（DIAL）を開発した[1,2]。さらに温度測定用の波長を追加した
3 波長 1.6 μm DIAL システムを開発し、首都大学東京
日野キャンパス（東京都日野市）において、CO2 混合比、
温度プロファイル並びにエアロゾル濃度分布の同時連
続観測を行っており[3]、境界層内の CO2 とエアロゾルの振る舞いの違いについて議論した[4]。今回は、ライダーにより観測された温度プロファイルから求めた温位プロファイルとエアロゾル濃度プロファイルからそれぞれ境界層高度を推定し、その比較を行った。
CO2-DIAL から得られた温度プロファイルから温位プ
ロファイルを求め、温位微分が 0.6K／50m を越える高度を混合層高度とした。DIAL の off 波長信号からは相対的なエアロゾル濃度分布が得られる。このデータ X（距離２乗補正した受信光強度）を高度（R）ごとの濃度で規格化した濃度勾配(Normalized Concentration
Gradient; NCG)

NCG = -X ( Ri +1 ) - X ( Ri -1 )1´
X ( Ri )Ri +1 - Ri -1

図１を用いて、40 m 以上に渡って NCG の値が 20%／100m を越えているか、それに準じている場合、これをエアロライダーにより観測された距離二乗補正信号(1572nm、830nm)の時間高度断面図及び推定した混合層
高度（2019/4/20）

ゾル層上端とみなし、NCG が極大を与える高度を混合層層高度とした。エアロゾルの測定は、CO2-DIAL（波長1572nm）及びマイクロパルスライダー（波長 830nm）のデータを用いた。
図１に 2019/4/20 にライダーにより観測された距離二乗補正信号(1572nm、830nm)の時間高度断面図及び上記方法で推定した混合層高度を示す。
測定法により境界層高度やその変動の様相が異なることが分かる。また、エアロゾル濃度から推定した混合層高度は波長によっても異なる事が分かる。

― 93 ―

D158
MYNN モデルにおける接地境界層での特徴的長さの検討∗

北村 祐二 1,2 ，西澤 誠也 1,3 ，西本 秀祐 2
1. 気象研究所，2. 気象庁予報部数値予報課,
3. 理化学研究所計算科学研究センター

1. 序
大気境界層の乱流輸送モデルとして広く用いられている MYNN モデル (Nakanishi and Niino 2009) は，接地境界層での特徴的長さとして大気の安定度に依存した定式化を提案している．この定式化は LES の計算結果からの解析に基づいている (Nakanishi 2001) ものの，不安定の場合には，推定された特徴的長さは個々の実験結果間でのばらつきが大きく，経験式を定めるのが困難な解析結果となっている．一方で，MYNN モデルを用いて得られる不安定時の温位プロファイルは，Monin-Obukhovの相似則の普遍関数としてよく知られた関数形 (例えばBusinger 1971 など) と比べて，接地層での鉛直勾配が著しく小さくなることが分かっている (Nishizawa andKitamura 2018)．鉛直熱フラックスは温位勾配と渦熱拡散係数の比で表されることから，この結果は接地層で与えられている混合距離が過大であることを示唆している．Nakanishi (2001) では個々のモデル定数の値と独立に特徴的長さの推定を行なっているが，モデル定数の値を既知とすることを前提とすれば異なる推定法を採用することも可能である．本講演では，不安定な大気境界層の LES を実施し，そのデータから接地境界層での特徴的長さを推定した結果について報告する．

2. 解析の概要
接地境界層での特徴的長さを推定するにあたり，
Nakanishi (2001) は以下の関係を利用した:
q3
1
l
= 3
.
κz u ∗ B 1 (ϕm (ζ) − ζ)(1)(l P とする) を推定しており，両者が推定している長さの物理的意味は異なっていることに注意する必要がある．
不安定な大気境界層について，風速や初期の温位を変えた 4 通りの LES 実験を行なった．これらの計算結果
から上記の関係を用いてそれぞれの特徴的長さを見積
もった．

3. 結果
推定結果を図 1 に示す．左図は TKE の散逸項を特徴づける長さ l ϵ ，右図は TKE の生成項を特徴づける長さ
l P を推定した結果で，点線は Nakanishi (2001) で提案された経験式を示している．左図は式 (2) に基づく結果を示したが，式 (1) を用いた結果はこれとよく一致している (図略)．つまり，今回用いた LES データの鉛直プロ
ファイルは相似則によく一致していることを示している．さらに，今回の l ϵ の推定は Nakanishi (2001) に示された結果とも整合的である．個々の実験ごとのばらつきが大きいため，l s /κz を ζ のみの関数として代表させる
ことは困難であることに加え，|ζ| が小さい場合を除いて
Nakanishi (2001) の経験式は過大であることが分かる．
さらに混合距離に対応する長さ l P の推定結果は，l ϵ のそれと大きく異なっていることが確認できる．l P は κz
から大きく乖離することはなく，Nakanishi (2001) の経験式と比べると明らかに小さいことが分かる．これらの結果は l ϵ のみから推定された Nakanishi (2001) の経験式
は，全ての長さを代表させる master length の推定値としては過大であったことを示唆している．講演では，接地境界層の代表長さを変えた時の結果のインパクトなども含め議論する予定である．

(1) 式において，TKE の生成項が普遍関数で表せることと TKE の生成項と散逸項が局所バランスしていることが仮定されており，散逸率を特徴づける長さ (l ϵ とする)を推定している．この他の推定方法としては，TKE の生
成項に普遍関数を仮定せずに LES の計算結果を直接用い
る方法
q3
1
l=
,
(2)
B1 P s + Pb

や，MYNN でパラメタライズされる生成項と LES の結果から解析される生成項が等しくなるように長さを定める方法
l=P s + Pbq(S m (d u/d z)2 − S h (g /θ0 )(d θ/d z))(3)などが考えられる．(2) 式は (1) と同様に l ϵ を推定していることになるが，(3) 式は生成項を特徴づける混合距離

図 1 LES の計算結果から推定された接地層の特徴的長さの安定度依存性．横軸は Monin-Obukhov 長で規格化された高度，縦軸は κz で規格化された長さとしている．点線は Nakanishi (2001) で提案された関数をプ
ロットしている．左図は TKE の散逸項，右図は TKE の生成項を特徴づける長さを推定した結果を示している．

― 94 ―

D159
市街地における暴風リスクの評価：
2018 年台風 21 号を想定した京都市街地での風速変動の LES*

竹見 哲也（京大防災研）
・吉田 敏哉（原子力研究開発機構）

1．はじめに2018 年 9 月に近畿地方を縦断した台風 21 号は，大阪湾沿岸での高潮・高波，近畿地方各地での強風により，広域で様々な被害が生じた．この台風 21号は，1934 年室戸台風や 1961 年第二室戸台風と似たコースを辿り，大阪市内の気象台観測点では，室戸台風・第二室戸台風に次いで観測史上歴代 3 位となる最大瞬間風速 47.4 m/s，京都市内の気象台観測
点では室戸台風に次ぐ最大瞬間風速 39.4 m/s が記録された．将来の地球温暖化により懸念される台風の強大化を考えると，今後は室戸台風級の台風による気象外力を想定しなければならない．さらに，近年の都市の再開発と建物の高層化という状況を踏まえると，都市の構造の変化に伴い，暴風に対する脆弱性も変わっていくと考えられる．気候変動と都市構
造変化という異なる環境変化を考慮して都市での暴風リスクを評価することが求められている．
本研究では，2018 年台風 21 号を想定し，Large
Eddy Simulation (LES)モデルにより市街地での暴風シミュレーションを行った．京都市の市街地を解析対象とし，実際に都市で吹くと想定される風が建物の高さ分布や密集度合い応じてどのように変わるかに着目し，解析した．
2．数値シミュレーションの設定
市街地内での気流のシミュレーションには，
Yoshida et al. (2018, BLM), Yoshida and Takemi (2018,
SOLA)による LES モデルを用いた．国際航業の 2 m
分解能の GIS データを用いて京都市の市街地の一部（南北 3 km・東西 2 km）の範囲の建物群を LES モ
デルに表現した．この実際の建物データを用いて，水平格子間隔 2 m での超高分解能での LES を行い，都市キャノピー内での風速の時空間変動を精密に表現する．本計算領域の上流部にドライバー領域を設け，乱流を生成した．2018 年台風 21 号に伴う南風を想定し，計算領域と流入面を設定した．LES では，5400 秒分の計算を行い，最後の 1800 秒間を解析対象とした．LES モデルでは，モデルで形成される境
界層上端高度‫ݖ‬ஶ ൌ326 m における風速によって境界層内の気流を無次元化して表現した．この LES 無次
元風速を，領域気象モデル WRF で計算された高度‫ݖ‬ஶ での風速を基準値とし，実風速に換算することができる．これにより，実在都市で想定される風速を定量的に評価することができる．
3．結果とまとめ
図 1 は，LES の計算時間内で見られた計算メッシ
ュ毎の風速の最大値の分布を示す．数値が 1 に近いほど上空‫ݖ‬ஶ の風と同じであることを意味する．この
図から，0.7 程度を超える場所が多数分布していることが分かる．このような強風は，高層の建物の周囲，
公園・広場など開けた場所，南北の大通りといった場所で生じている．この傾向は，大阪市街地を対象とした解析結果（Takemi et al. 2019, SOLA）と合致したものである． 京都市環境局による京都タワーでの地上高約 160 m での観測によれば，
台風 21 号の接近時において，最大瞬間風速が 57.6 m/s，10 分平均
風速の最大が 39.7 m/s もの暴風が吹いていた．WRF
モデルによるシミュレーションで得られた上空‫ݖ‬ஶ
での風速値も参照すると，図 1 の風速は極めて強い．
さらに図 2 に，最大瞬間風速値の建物密集度に対する依存性を示す．密集度が低いほうが瞬間値は高くなる傾向があることが分かる．密集度がさらに下がると瞬間値も下がると考えられるため，中程度の密集度の場合に暴風リスクが最も高くなると考えられる．
近年の都市再開発、将来の気候変動を考慮し，大都市の暴風リスクを理解することが必要である．

図 1：京都市街地での地上における最大瞬間風速の分布．
高度‫ݖ‬ஶ での平均風速値で無次元化した値を示す．

図 2：京都市街地での最大瞬間風速の建物密度依存性．

― 95 ―

D160

格子ボルツマン法 による吹きだまり形成のシミュレーションと防雪柵による吹きだまり分布の違 い*丹 治 星 河 ・ 稲 津 將 （ 北 大 院 理 ）3000 で あ り ，粘 性 の 大 き い 仮 想 的 な 流 体 の ゆ

1. は じ め に
吹雪とは，強風によって雪粒子が移動する

っくりとした流れを計算した．求めた風の場現象である．吹雪によって形成される吹きだを 雪 粒 子 の 運 動 方 程 式 (Nemoto andまりをシミュレーションするためには，地表

Nishimura 2004)の 背 景 風 に 代 入 し て 雪 粒 子

付近の風速分布を求めることが不可欠である．

を流し，摩擦速度が閾値を下回ると堆積する

しかし，従来の研究で用いられる数値計算流と し た ．計 算 領 域 は 水 平 方 向 50m，鉛 直 方 向

体力学の手法では，計算コストの高さなどが15m の 2 次 元 空 間 で ，防 雪 柵 を 風 上 か ら 15m

原因で，吹きだまり形成時に変化する積雪形の 地 点 に 設 置 し た ． 防 雪 柵 は 高 さ 3m， 厚 さ

状の風速への影響を考慮できずにいた．そこ

0.2m の 無 孔 壁 で ， 下 部 開 口 な し と 下 部 開 口

で ，格 子 ボ ル ツ マ ン 法 (以 下 ，LBM; Chen and

0.8m の 2 種 類 を 計 算 し た ．

Doolen 1998 )に よ る 流 体 計 算 を 提 案 す る ．LBM

3. 結 果 と 考 察とは，流体を微視的な仮想粒子の集合体とし

図は，防雪柵まわりの吹きだまり分布可能てモデル化し，各粒子の衝突・並進を速度分性 の 計 算 結 果 で あ る ．下 部 開 口 な し の 場 合 は ，布関数で計算することで巨視的な流れ場を求

防雪柵に対して風上で雪が多く積もり，防雪

め る 数 値 流 体 計 算 法 で あ る ．LBM に は ，計 算

柵 か ら 風 下 へ 3m 以 降 で は 雪 が あ ま り 積 も ら

コードや境界条件の作成が容易なことや，計な い 点 が 観 測 結 果 (Uematsu et al. 1991)と よ

算が速いことという利点がある．

く 一 致 し た ．ま た ，下 部 開 口 0.8m の 場 合 は ，本 研 究 の 目 的 は ，LBM に よ っ て 求 め た 風 の

防 雪 柵 か ら 3m 以 上 風 下 で 雪 が 多 く 積 も る 点

場を使って，防雪柵まわりにおける吹きだまが 観 測 と 一 致 し た ．よ っ て ，LBM に よ っ て 求り形成をシミュレーションできるかを検証す

めた風の場で吹きだまり形成を再現できる可ることである．そこで，計算が簡単な低レイ能性が見出された．

ノルズ数の流れ場における吹
きだまり分布を計算した．

2. 手 法LBM に お い て 速 度 分 布 関 数
𝑓𝑓を 求 め る ボ ル ツ マ ン 方 程 式 は𝜕𝜕𝜕𝜕+ 𝒄𝒄 ∙ ∇𝑓𝑓 = Ω𝜕𝜕𝜕𝜕で与えられる．ただし，c は速度 成 分 ，Ωは 衝 突 項 で あ る ．衝 突

項 に は も っ と も 一 般 的 な BGK
近 似 を 用 い た ．レ イ ノ ル ズ 数 は

現 実 の 場 よ り も 小 さ い 2000～

図 ．(上 段 )下 部 開 口 な し の 防 雪 柵 と (下 段 )下 部 開 口 0.8m の 防 雪 柵 に お
け る 吹 き だ ま り の 発 生 可 能 性 (色 影 )． 黒 線 が 防 雪 柵 ．

― 96 ―

D161
三次元大気放射伝達モデルと深層学習を用いた
地上からの雲のリモートセンシング手法の開発*Á e 1Ę~É ¾_ 1ĘK. Sebastian Schmidt 2, Alessandro Damiani 3, ç Å 41­qĘ2 0SO?Ę3 ræ CERESĘ4 ºõÒ×}Z#ďìÂĘºõÄìÂ·ĘĘ§Ć¡!è¨ES9->²ð©È%}Z#ìÂ&%Āăj£ûĘďjÍtsópĘwë#[Ċùé¥½ĈÞx'(aÈ%¼&é¥ ±&  #ĘĎ¤ď ¤|%ºĘď!£Íu«ÙYµi£\Ąo® ąê%¬è¨!}Z
#ďPKV>7U3U.Ę»¦y£üÿ(Ãë% Ę ČďćÏ¦y5/VQÜ 10 fÖ»5/VQØĊk£üÿ ìÂ&%£û đ%ĘĎ¤ďPKV>7U3U.ĘYµi£\Ąo®(ã%ê %l¼!)U2UDQ,QGUC*Q8(È)ESV:±&% ĘîÚöå^Ĕā)Q1P6I % ÈĐ©Èã#&%
 ĘYµiº£\ĄK=Q(È`¢]ìÂ=V8(ÈËþ
@MVOQA;>TV-ĖCNNė(ïáĘĕÑRU6( £°¶À=48Q,
JOÊh#ďjÍtØĊl(
%K=Q(ĉÌďØĊl(Êh% Ę¬sW¦yìÂ)ESV:#&ĘÊhB7Q Æ&%Yµi£o®(ã wä% [1]ĔØĊíhOV4+=*3HMRV3
NU"#&ďYµil(´pĘYµiº£\ĄK=Q
MCARaTS [2,3] (È}Z,JO RGBĚ:LUAQ¢]ìÂÊh(Ć`Ü 10 XÊh(ïá=V8ÈĘÊÝ¸ďjÍt(% CNN ¿âK=Q(ïá  CNN K=QĘďøwëj£ûĊéčċdmĘďGQ:5/VQØĊ³Ă(â%"
ïá&% %Ěµi£o®(ã Ę¬¼¹úĔÛ wä% (Óñ(Masuda et al., ¯ò[)Ę ¼"%Û,JOà°¶$c  Ô&{ 1. #ēĘ,JO¢]ìÂÊhĘďjÍt(COT) ÐgĘ¿âK=Q"%
COT gâ+F;-ęzÎ<5>ß®(Ô
References
1. Okamura, R.; Iwabuchi, H.; Schmidt, S. Feasibility study ofmulti-pixel retrieval of optical thickness and droplet
effective radius of inhomogeneous clouds using deeplearning. Atmos. Meas. Tech. 2017, 10, 4747–4759.
2. Iwabuchi, H.: Efficient Monte Carlo methods for radiativetransfer modeling. J. Atmos. Sci. 2006, 63, 2324–2339.
3. Iwabuchi, H.; Okamura, R. Multispectral Monte Carloradiative transfer simulation by the maximum cross-section
method. J. Quant. Spectrosc. & Radiative Transfer 2017,
193, 40–46.
ôýěSCALE-LES 3HMRV3NU=V8ÇpÒ× SCALE :VI# bĒ ªÒ×
JSPS ÕÒ÷ JP17H02963 n(v  ― 97 ―

D162

不均質に分布した雲の地上リモートセンシング手法の開発*工 藤 玲 （ 気 象 研 ）， 岩 渕 弘 信 （ 東 北 大 学 ）， 鷹 野 敏 明 （ 千 葉 大 ），入 江 仁 士 （ 千 葉 大 ）， Alessandro Damiani（ 千 葉 大 ）， Pradeep Khatri（ 東 北 大 ）
1.

はじめに

1996）を用いて最適化した．

雲分布の不均質性は，一次元放射伝達モデルに基づ

3.

2018 年 11 月の観測データの解析

いた多くの地上・衛星リモートセンシングにおいて，大2018 年 11 月に，千葉大学において，様々な測器を持

きなエラー要因となる．本研究では，不均質に分布した

ちよってキャンペーン観測を行った．2018 年 11 月 11雲を観測対象とする新しい地上リモートセンシング手

日 11 時 37 分に，全天カメラが測定した輝度分布（図法の開発を行っている．これまでに，広ダイナミックレ1）を解析し，推定された雲の光学的厚さの分布が図 2

ンジ CMOS センサーを用いた新しい全天カメラを開発である．ここでは，水平 20km の領域を 9 つに分割してし，スカイラジオメータの観測と併用することで，全天解析した結果を示した．領域内の光学的厚さは 5.3±4.4の可視波長の輝度分布を測定することを可能にしたであった．
この時間帯の日射計（Damiani 2019 投稿中），

（日本気象学会 2018 年度秋季大会）．可視波長の輝度

全天カメラと深層学習（Masuda 2019 投稿中）による解分布には，散在する雲それぞれの光学的厚さの情報が析結果は 2.0～8.0 であった．よって，本研究の手法は，含まれる．これを利用し，輝度の全天分布の測定から，他の手法と概ね整合的な結果を示した．今後は，解析事三次元放射伝達モデルを使用して，雲の光学的厚さの例を増やし，同様の比較を行うことで検証を重ねてい分布を推定する手法を開発した．

く．

2.

推定手法
推定手順は以下である．

(1) 雲の三次元分布を推定する．開発した全天カメラ
は，通常のカメラと同様，RGB の 3 色の階調値を持
つ．赤と青の階調値の比率に閾値を設けることで，ピクセル毎，すなわち視線方向毎の雲判別を行う．

図 1 2018 年 11 月 11 日 11 時 37 分の全天カメラのそして，雲底と雲長の高度を与えることで，雲の三観測で得られた写真（左）と波長 500nm の輝度分布（右）．

次元分布を導出する．雲の鉛直分布は，単層を仮定
する．
(2) 雲の三次元分布を，水平方向に対して複数の領域に分割し，領域毎に一つの雲の光学的厚さを推定
パラメータとして設定する．細かく分割するほど，推定するパラメータ数が増え，計算コストが増大する。このため，分割数には限度がある．
(3) 雲の三次元分布を入力し，三次元放射伝達モデル
を走らせることで，カメラが測定する輝度分布をフォーワード計算する．モンテカルロ法による高速三次元放射伝達モデル MCARaTS（Iwabuchi 2017）を使用した．
(4) 領域毎の光学的厚さを求める．各領域の光学的厚

図 2

縦横 20km の領域で推定された光学的厚ささの値を変えて何度も（3）のフォーワード計算を（COD）の水平分布．白線は推定する領域を分割する行うことで，光学的厚さの分布を観測値に最適化

線．

する．ここでは，進化戦略 CMA-ES（Covariance

謝辞：本研究は JSPS 科研費 JP17H02963 の助成を受けMatrix Adaptation Evolution Strategy, Hansen

たものです．

― 98 ―

D163
ひまわり 8 号可視・赤外観測を利用した多層雲域の雲物理量推定と巻雲除去画像の作成*林昌宏（気象庁気象研究所）

1. はじめに雲が鉛直方向に多層になっている領域は広く存在してい３．今後の開発計画

るが、上空から観測を行う気象衛星、特に可視・赤外波長

CloudSAT や CALIPSO 観測などの A-train データを利用

域の観測では、上層雲の散乱・吸収の影響を受けやすいた

しさらに多くの事例で検証を進める。また、巻雲除去画像

め、下層雲が観測し難いという性質がある。たとえば、発について、除去精度向上・除去範囲拡大について開発を行達した積乱雲が存在する場合、積乱雲からのびるアンビル

う。さらに、巻雲除去画像を用いて大気追跡風の算出を行のため発達中の下層積雲の観測が困難になることがある。

い、その性質について調査を行う予定である。

特に台風周辺域における雲物理量推定精度について、

特に、台風周辺域では、ひまわり 8 号の高頻度な観測から下層雲を追跡することで風ベクトル（大気追跡風）を算出
し、海上風を推定する研究開発なども行われているが（Nonaka et al. 2019）、広く存在する上層雲のため下層雲を観測できないことも多い。もし上層雲の影響を除き、台風周辺の下層雲をさらに広く観測・追跡することができれば、台風の力学的構造の把握だけでなく、強風域の推定などを通じて気象防災上の意義も大きいと考えられる。
2.雲 2 層雲物理量推定と巻雲除去画像の作成
今回、林・石元（2015）の雲解析手法を拡張し、ひまわ
り 8 号観測から雲 2 層域で雲物理量を推定するアルゴリズ
ムを開発した（以下、雲 2 層 OCA と呼ぶ）。基本的なアルゴリズムは雲 1 層を仮定していた場合と同じであるが、雲2 層 OCA では、前方・勾配計算において上層・下層雲の放射の効果を考慮できるように開発・拡張を行った。図 1に、2015 年 4 月 11 日 0330UTC における、CloudSAT 観測（2B-GEOPROF, 2B-TAU）と、ひまわり 8 号観測（Band 1～Band 16 利用）による雲 2 層 OCA 推定値との比較結果を示す。雲 2 層 OCA では、簡易的な雲マスクとして、雲の光学的厚さが 0.2 以上と推定された画素のみを利用した。図 1 上段の雲頂高度の比較では、雲 2 層 OCAで推定された上層雲だけでなく、下層雲頂高度についても、雲域と考えられる白色で示した CloudSAT 観測の反射強度が強い場所と整合している。中段は雲の光学的厚さを図 1. 多層雲域における、ひまわり 8 号観測による雲 2 層 OCA 推定値とCloudSAT プロダクトとの比較（2015 年 4 月 11 日 0330UTC）
上段：反射強度断面と各観測による雲頂高度の比較、中段：雲の光学的厚さの比較、中段：雲粒有効半径の比較

比較したもので、マイクロ波と可視・赤外という観測の違いはあるものの、CloudSAT の積算光学的厚さと、雲 2 層
OCA の上・下層雲の光学的厚さの積算値は比較的よい一致が見られる。雲粒有効半径に関しては、雲 2 層 OCA 推
定値はややノイジーなものの、CloudSAT 鉛直平均雲粒有
効半径が雲 2 層 OCA の上・下層雲粒有効半径を平均したものと対応する傾向が見られる。
雲 2 層 OCA の推定値を利用し、薄い上層雲が存在せず
下層雲のみが存在すると仮定して放射計算することで、「巻雲除去画像」を作成できるように開発を行った。図 2

図 2 台風周辺域の「巻雲除去画像」の例（2017 年 10 月 22 日 03UTC）は、雲 2 層 OCA で推定した雲物理量を使って、「巻雲除去

参考文献：画像」を作成した例である（Band 13）。上層雲が厚くなると下層雲からの情報がなくなるため、上層雲の光学的厚さが 5 以下となる領域のみ上層雲除去の計算を行った。

林昌宏・石元裕史，2015：次期静止気象衛星ひまわり 8 号観測による最適化
手法を用いた雲物理量推定，気象学会春季大会
Nonaka et al. 2019：Utilization of Estimated Sea Surface Wind Data Basedon Himawari-8/9 Low-level AMVs for Tropical Cyclone Analysis, Tech.

Rev. 21, RSMC Tokyo –Typhoon Center― 99 ―＊本研究は JSPS 科研費 JP19H00705 の助成を受けたものです。

D164

ス カ イ ラ ジ オ メ ー タ と MAX-DOAS の 複 合 観 測 に よ る 対 流 圏 下 部 のPM2.5 濃 度 の リ モ ー ト セ ン シ ン グ 観 測*桃 井 裕 広 （ 千 葉 大 ）， 工 藤 玲 （ 気 象 研 ）， 三 浦 和 彦 （ 東 理 大 ）， 入 江 仁 士 （ 千 葉 大 ）で得られた光学的深さと MAX-DOAS で得られた z < 1

はじめに

大気放射は気体による吸収とエアロゾル・雲による散乱・吸収が主な支配要因として挙げられ、時間・空km の消散係数から計算した：
τλ (z > 1 km) = [τf (λ) + τc (λ)] – σλ(z < 1 km) × 1 km

間依存性が強いため、多地点での長期観測を必要としまた、微小モード、粗大モードの光学的深さに占めるている。

各層の割合を Lf (z)と Lc (z)とすると、SKYNET はスカイラジオメータを主要測器とする放τλ (z < 1 km) = Lf (z < 1 km) × τf (λ) + Lc (z < 1 km) × τc (λ)

射観測の国際的な地上観測網で、東アジア、ヨーロッτλ (z > 1 km) = Lf (z > 1 km) × τf (λ) + Lc (z > 1 km) × τc (λ)

パを中心に約百箇所で観測を実施している。スカイラと表され、Gauss-Newton 法[3]による最適化計算を行い、ジオメータは、エアロゾルの波長（340, 380, 400, 500,

観測値との差が最小になるように Lf (z)と Lc (z)を決定し675, 870, 1020 nm）について太陽直達光と周辺輝度を測た。さらに、本手法を千葉大学（西千葉：35.63oN,

定することで気柱全体のエアロゾルの粒径分布、複素140.10oE：2018 年）で観測されたデータに適用した。

屈折率、単一散乱アルベドを得ることができる。また、
SKYNET の 中 に は 多 軸 差 分 吸 収 分 光 法 の 測 器



結果・考察（ MAX-DOAS ） を 設 置 し て い る 観 測 点 も あ り 、

西千葉でのスカイラジオメータと MAX-DOAS を用

MAX-DOAS は DOAS 法による微量ガスの鉛直分布観

いて SKY-DOAS により得られた z < 1 km の 500 nm に測に加えて、357 nm と 476 nm の O4 の Slant path を測定

おける微小モードの消散係数と地上に設置されたすることによりそれぞれの波長のエアロゾルの消散係

PM2.5 計で観測された PM2.5 濃度との比較を図 1 に示す。

数の鉛直分布を観測することができる。

夏季（6 月～8 月）を除く季節では地上の PM2.5 濃度と本研究では、スカイラジオメータにより得られる気良い一致（相関係数 R = 0.79）を示した。夏季は地上の柱全体の光学特性と MAX-DOAS により得られる鉛直

PM2.5 濃度に対して微小粒子の消散係数が大きく、これ分布を組み合わせることでエアロゾルの粒径分布の鉛は上空での光化学反応による粒子の生成や近くの幹線

直分布を解析する手法（SKY-DOAS）を開発した。

から排出された粒子の輸送に起因するものと考えられ
る。



手法

スカイラジオメータによる気柱全体のエアロゾルの参考文献

光学特性は SKYRAD.pack version 5[1]により計算し、粒[1] Hashimoto et al., 2012, AMT, 5, 2723-2737

径分布の極小値を微小モードと粗大モードの境界値と[2] Irie et al., 2015, AMT, 8, 2775-2788

して両モードの光学特性を計算した。一方、[3] Kudo et al., 2016, AMT, 9, 3223-3243

MAX-DOAS による z < 1 km の 357, 476 nm におけるエアロゾルの消散係数（σ357(z < 1 km), σ476(z < 1 km)）はJM2[2]により計算した。
SKYRAD.pack により得られた粒径分布をその形状から微小モードと粗大モードに分け、それぞれの光学的深さ（τf，τc）を計算し、MAX-DOAS の観測波長である 357, 476 nm の光学的深さを他の観測波長（340, 380,
400, 500 nm）から内挿した。また、z > 1 km の 357, 476
nm のエアロゾルの光学的深さはスカイラジオメータ― 100 ―

D165

スカイラジオメーターを用いた日本におけるエアロゾルの
光吸収オングストローム指数の変動要因の解析*山 口 航 大 (千 葉 大 学 ), 入 江 仁 士 (千 葉 大 学 ), P. Khatri (東 北 大 学 ),竹 村 俊 彦 (九 州 大 学 ) , 山 本 浩 万 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 )


はじめに

将来の気候変動の予測において、エアロゾルは最大の不確実性をもたらしている[1]。その不確実性を低減させるためには、エアロゾルの光学特性の理解が不可欠である。主要なエアロゾルのひとつである有機エア
ロゾルや鉱物ダストは光吸収が弱いため、その放射強制力はほとんどの気候モデルで負とされてきた。しかしながら、近年の室内実験や観測から、特に紫外から可視域において強い光吸収性を有すエアロゾル(ブラウンカーボンなど)があることが分かってきている。この

図 1 各地域の AAE の 4 年平均値

ような光吸収の波長依存性を表す指標として光吸収オ
ングストローム指数(AAE)があるが、その観測は限られている。このような状況の中、本研究では SKYNET の多地点・長期間の観測データを用いて AAE を解析した。
手法

本研究では解析対象地域として、SKYNET の多数の観測サイトの中から、ある程度の期間、観測を行っている日本の 6 地域(千葉、福江、春日、宮古島、仙台、
高山)を選出した。スカイラジオメーターのエアロゾル
光学的厚さ(AOD)、単一散乱アルベド(SSA)の解析結果
から一定のデータ質の条件をクリアしたもののみ用いて AAE の 4 年平均値を導出し、各地域の値を比較する
ことで日本における AAE の空間的な違いを考察した。

図 2 千葉の AAE、二酸化窒素、二酸化硫黄、風向

また、千葉のスカイラジオメーターと同時に観測しての日変動の図 (2015 年 1 月 19 日)

いる多軸差分吸収分光法(MAX-DOAS)の二酸化窒素、
二酸化硫黄のデータ、風向風速計の風向のデータを用

また、スカイラジオメーターと同時に実施した

いて、AAE と他のパラメータの時間変動の比較を行い、MAX-DOAS の観測による二酸化窒素や二酸化硫黄の

AAE の変動要因を調べた。

濃度データ、風向風速計の観測による風向のデータを合わせて解析したところ、千葉の南西の工業地域の方



結果

角から風が来ているときに AAE の増加とともに二酸

 ブラックカーボンの AAE の理論値は１と考えられ

化窒素、二酸化硫黄の濃度が上昇するケースがみられている中[2]、本研究の解析結果では日本の各地域のた(図 2)。このことから工場や製鉄所、船舶などからの

AAE の年平均値は 1.15～1.50 の範囲の値を示し、紫外排出が AAE の増加に寄与していることが示唆された。

から可視域において強い光吸収性を有すエアロゾルが
全 6 地点で存在することが分かった。また、都市域(仙参考文献

台、千葉、春日)では AAE が比較的高い値をとること[1] IPCC, 2013, https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/が分かった(図 1)。

[2] Russel, P. B., 2010, Atmos. Chem. Phys., 10, 1155-1169― 101 ―

大

会

第

2

日

A201
わが国における竜巻観測のいま
小林文明（防大地球）
はじめに 年から  年にかけて，立て続けに発生した甚大な竜巻被害（羽越線事故； 年  月  日，
宮崎県延岡市で発生した竜巻； 年  月  日，
北海道佐呂間町で発生した竜巻； 年  月  日）が契機となり，わが国における竜巻研究は活発になったといえる．特にこの  年，新しい観測技術の開発により，竜巻やスーパーセルの観測が進んだ．また，理学と工学の研究者連携によって，地上被害の
解析や工学モデルの議論ができるまでに至っている．
新しいレーダー観測
レーダー観測プロジェクトとして，首都圏では複数の研究用レーダーをネットワーク化する試み（;1(7）が  年から始まり，水平分解能が P
という空間的分解能で雨と風の情報を提供することが可能になっている（0DNLHWDO）．レーダー自体も高度化され，03（マルチパラメータ）レーダー網（国土交通省 ;5$,1）による観測や，フェーズ
ドアレイ気象レーダーが実用化され，高時間分解能
で竜巻やダウンバーストの観測事例が報告されるようになった（例えば，岩井ほか；諸富ほか）．また，ドップラーライダーによるつむじ風などさまざまな渦現象の観測例も報告されている（藤吉ほか）．稠密地上観測
竜巻やダウンバーストのようなメソ～マイクロス
ケールの現象を直接地上観測網で捉えるのは極めて難しいが，例えば  年  月から群馬県を中心に展開された超稠密観測網（327(.$）は，小学校やコンビニに約  台の簡易気象計を高密度で設置し，“
NP メッシュの観測網”を実現させた（前田ほか
）．327(.$ により既に  年間で  事例の竜巻やダウンバーストが観測されており，マイクロバース
ト直下の被害域における気象要素の変化や竜巻のご
く近傍における気圧降下分布を捉えることに成功している（,ZDVKLWDHWDO）．

観測の課題
竜巻やダウンバーストの発生環境は米国とわが国では大きく異なるため，日本周辺で発生するさまざ
まな竜巻／ダウンバーストの構造を明らかにした上で，平均的な構造を提示し，概念モデルを構築する必要がある．現有のレーダーで地道に事例解析を積み上げていくのと同時に，わが国における竜巻多発地帯での竜巻観測プロジェクトも行う価値がある．
また，
現象そのものの理解も必要であり，
例えば，台風に伴う竜巻（W\SKRRQLQGXFHGWRUQDGR），冬季
日本海上の降雪雲に伴う竜巻（ZLQWHUWRUQDGR），海上で発生する竜巻などは未だに不明な点が多い．台
風に伴い，しばしばレインバンド通過時に竜巻が発生することは知られているが，台風中心の壁雲付近
で竜巻が発生するかどうかはよくわかっていない．
冬季日本海上の降雪雲から発生する竜巻は，近年の観測により想像以上に発生していることが示されているが，渦状エコーに伴うもの，寒冷前線やシアー
ライン上で発生するもの，一様季節風下で発生するものなど多様であり，ポーラーロウ（SRODUORZ）と竜巻の関係など不明な点も多い．
海上で発生する竜巻の報告数は， 年以降急増
し， 年から  年までに報告された竜巻の内，海上で発生した竜巻は約  にも達した．さらに，
われわれは，海岸線のごく近傍で発生したものしか見ておらず，目視やレーダーが届かない大洋上における竜巻発生の実態はほとんど理解されていない．
 年  月  日に対馬沖でイカ釣り漁船が  隻転覆
して  名が死亡する事故が発生したが，防災上も喫緊の課題である．
夜間の竜巻は，目撃者や漏斗雲の写真などのデータが殆ど残されないため，竜巻の認定が困難であるのも事実である．スーパーセルに伴う巨大竜巻だけ
でなく，つむじ風であっても，都市部では被害が生じており，防災上考慮しなければならない．火災旋
風もそのメカニズムがわからないままである．
現在，地表面付近における竜巻渦の構造や挙動の解明が，防災上あるいは工学的側面から強く要求されている課題である．例えば，竜巻渦コア付近の気圧分布，上昇流域や風速，風速の立ち上がり時間な
ど，観測事実に基づき，室内実験，数値実験の結果を対比させ，理学，工学の両面から議論することが望まれる．
― 103 ―

A202

藤田哲也博士記念会の活動紹介*橋 本 昭 雄 (藤 田 哲 也 博 士 記 念 会 )
1.

にしよう』
」と言った。彼は、何か問題が起きても新しはじめに

藤田哲也博士記念会の目的は、「藤田哲也博士の顕いアイデアを思いつく人だった。普通は、垂直方向で彰」である。藤田は、生涯、米国で研究生活を送ったはスキャンしないが、やってみた。
」とある。DR の測ため、気象学のノーベル賞、フランス航空宇宙アカデ

定モードには、水平方向の Plan Position Indicator（PPI)

ミーのバーメイル金賞の受賞者（1989年）だが、気象と垂直方向の Range Height Indicator（RHI)があり、学の専門家を除いて、故郷の北九州市においてさえ知

JAWS(1982)以前に行われた NIMROD(*1)（1978)の藤田

名度は、ほとんど無に等しい。記念会の発足は1999年の論文[8]でも RHI が使われており、既存の測定モード

で、１ 藤田資料のシカゴ大学からの持ち帰り、2 藤田である。

遺品展示ギャラリーの設置、(1) 藤田資料の整理、保（３）藤田の論文総数は約 500 報、その主要論文、SMRP

存（デジタル化）、展示、(2)強風研究へ文献提供等支論文(*3)は 251 報あるが、[2]には、100 本以上と記し、

援、(3) 藤田の業績に関するシンポジウム、展示会等

根拠不明である。また、「藤田は、査読付きの論文誌にや関連出版物等の検証を実施している[1]。

は投稿しなかった」とも記述しているが、少なくとも51 報の査読付き論文が存在する[9]。

2.

藤田関連出版物等の検証の事例

TV 番組の検証の事例である[2]。藤田の出世作となった背振山で観察した雷雲の下降気流の発見[3]が注目されなかった理由を専門家が次の様に発言している。
（１）当時、気象庁が実施した「雷雲の特別研究」で、雷雲の下降気流は、既知であったが、特別研究のこと
を藤田は知らなかった。福岡管区気象台から提供されたデータを藤田なりに解析して、背振山の観察で間違いなく下降気流があるということ、自分では大発見だと思った。その根拠として庁内資料[4]を挙げている。
この報告書は、雷による火災等の被害を防止等が目的
で、Meso 気象学への言及はない。NHK-TV では、「雷
雲の鼻の微小解析研究」と紹介しているが、文献[3]は、中央氣象臺.発行の査読付き欧文誌に英語で掲載され、Fig. 1 Doppler Radar Image of Downburst in JAWS

欧文誌の査読者が「大発見」と判断したことが判る。

参考文献 [1] 金氏顕、他、2014：山川健次郎と藤田哲也・工藤田の研究は、最初から福岡管区気象研究会で英語で学教育の先駆者と竜巻研究の開拓者、pp93、[2] 佐々木健一、

発表され、日本語では公表されず、理解されなかった

Mr.Tornado 藤田哲也・気象学で世界を救った男、文藝春秋

可能性がある。米国気象学会の追悼シンポで R. H.

(2017）．[3] Fujita,T.T.1950: Geophys. Mag. Tokyo, Vol. 22, No.2,

Johnson は、文献[3]を Fujita’s First Mesoanalyses と表現

71-88. [4]和達清夫、雷の科学資料、昭和 42 年、中央氣象臺.

し 、 評 価 し て い る [5] 。 藤 田 も 後 年 、 論 文 [3] の[5] Richard H. Johnson, 2001:Bull .Amer. Meteor. Soc., Vol.82,「Micro-analytical Study」の Micro を Meso とすべきであNo.1,13-31. [6] Ligda, M. G. H., Radar Storm Observation,った」と述べている。M. G. H. Ligda が、論文[6] で初Compendium Meteorology, pp 1265-1282. [7] Fujita,T.T.,1985:The

めて、Meso の用語を用 いたのは、1951 年で、藤田のDownburst, microburst and macroburst.122pp.. [8]Fujita,T.T.,1981:

論文は、その先駆をなす[5] 。

J. Atomos. Sci. Vol.38, 1511-1534．[9]橋本昭雄、2014：藤田哲也（２）1982 年の JAWS(*2)[7]に従事した Jim Willson の研究、日本気象学会九州支部だより、臨時特別号､pp 1-22。

インタビューで「ある日、ドップラーレーダー（DR)*1：Northern Illinois Meteorological Research on Downburstsが故障した。すると 藤田（テッド）は、DR を『垂直(NIMROD), *2：Joint Airport Weather Studies(JAWS), *3: Satelliteand Mesometeorology Research Project Papers(SMRP 論文),

― 104 ―

A203

藤田哲也博士が遺した研究資料のデジタルアーカイブ化*野 田 稔 (高 知 大 学 )Noda M. (Kochi Uni versity),
1.

まで処理して，31,652枚，38.3GBの画像が取り込まれ，はじめに

現在，著者は，日本風工学会風災害研究会の活動の写真２や写真３のような被害写真や雲の写真などの存一環として，シカゴ大学教授であった藤田哲也博士の在も確認された．

研究資料のデジタルアーカイブ化に取り組んでいる．

3.

今後の展望

ここでは，この背景と作業の現状について報告する。

スライド資料のデジタル化は着々と進んでいるが，

日本風工学会風災害研究会が開催した2017年12月22

今後は，写真とデータ画像に分類の上，写真について

日の一般公開講演会で，藤田哲也博士記念会事務局長

は，撮影時期や場所，データ画像については観測時期の橋本昭仁氏より「藤田哲也博士が遺したもの」と題や観測点で分類し，最終的には，藤田哲也博士がどのして，1998年11月19日に逝去された藤田哲也博士の遺ような情報を見て研究していたのかをウェブ等で広く品の研究資料について話をしていただいた．そこで，公開できればと考えている．

70箱のプラスティックケースに収まった大量の写真やスライド，映画などの研究資料が存在し，劣化，散逸の危機にあることを知った．翌年1月17日に状況確認を行い，藤田先生の研究活動で観測された膨大な量のレーダー画像のスライド写真（図1）や映画フィルムなど
が写真1に示すような状態でプラスティックケースに収められており， 突風災害調査の先駆者として竜巻やダウンバーストの研究に取り組み，藤田スケールを考

写真１ 九州工業大学倉庫に積み上げられたプラ
スティックケース

案した藤田哲也博士がその礎とした画像情報が概算で10万枚以上含まれていることが明らかとなった．
そこで，風災害の調査活動に取り組んでいる日本風工学会風災害研究会の活動として，これらの貴重な資料を後世に残す為，デジタルアーカイブ化を進めるこ

図１ ドップラーレーダー観測データの一例（30June, 1982, Hook Echo, Mesocycloneとメモ書き）ととなった．
2.

デジタルアーカイブ化の概要

基本的には，スライドスキャナを使って，ひたすら
デジタル画像に変換する作業であるが，スライドにはレーダー画像と写真が含まれており，レーダー画像は当時のコンピュータディスプレイの解像度なため，比較的荒い．そこで，レーダー画像のスライドには1000dpi，
雲や被害写真のスライドには2500dpiを適用してスキャンすることとなった．スキャンの際には，スライドが写真２ 竜巻被害の航空写真の一例（27 April, 1971,
Kentuckyとメモ書き）

どこに入っていたのかを記録するために，ケース番号，
ファイル番号，ページ番号を情報として残すようにし，スライドを収めたファイルに描かれているメモ書きなどが後に残せるよう，スライドケースの全体イメージ
をフラットベッドスキャナで別途記録するようにした．
実際の作業は，高知大学学生の協力で進められており，
2019年7月3日現在で，12箱目のプラスティックケース

写真３ 航空機によって撮影された雲の一例（LEAR JETとメモ書き）― 105 ―

A204

Dr. Tetsuya Fujita: A Biographical Presentation
Henderson J . J .( Universit y of Colorado )Dr. Tetsuya Fujita is an important expert
in the field of meteorology. His Fujita Scale oftornado damage has been adopted in the U.S. by
the National Weather Service as a standard forclassifying tornadoes and their impact oncommunities.
His approach, then, has shaped the waythat tornadoes are able to be studied andunderstood. In fact, before his was accepted as thestandard, his methods competed with a British
approach called the Torro Scale, created by
Terence Meaden of the Tornado and Storm
Research Organization.
Dr. Fujita’s approach was perceived as
the better approach for tornadoes in the U.S. since
he focused more on characterizing the stronger
end of the scale, which was important forunderstanding possible damage to buildings,
including nuclear facilities.
The Torro scale focused on the lower end
winds, given their common occurrence in the
United Kingdom. After his death, the Enhanced
Fujita Scale was created to continue honoring Dr.
Fujita but to update its scale to account forengineering differences in building and otherdamage indicators.
Called Mr. Tornado in the U.S., Dr. Fujita
is not as well known for his other important
accomplishments, especially those related to theidentification of downbursts and his work withhurricane damage assessments, like the one he didfor Hurricane Andrew. In part, this could be
because of the place that tornadoes have in theimaginationoftheAmericanmeteorologist—tornadoes
arecharismatic,
awe-inspiring, and the subject of frequent researchand presentations at the American MeteorologicalSociety.
Since tornadoes have such a privileged

position in the U.S. as a research object, it is not
surprising that Dr. Fujita’s work on tornadoes iswhat he is most known for.
This eponymous scale also keeps thisconnection strong. Regardless of what he studied,his approach to science was also unique in that hebrought a perspective from his experiences andeducation in Japan, which shaped his ability to see
differently the evidence of disasters, like planecrashes and tornado damage, and from there tohypothesize little understood processes of theatmosphere.
His vision shaped how people valued
observation in addition to theory in atmosphericscience circles in the U.S.
This presentation will highlight some of
his important contributions in the U.S. tometeorology and how his work has shaped thestudy of meteorological phenomena today.

― 106 ―

A205

2017 ᐕ 7 ᦬ 4 ᣣߦ࠼࠶ࡊ࡜࡯࡜ࠗ࠳࡯ߢ᷹ⷰߐࠇߚ┥Ꮞ⁁ߩ᷵ߣߘࠇࠍ߽ߚࠄߒߚⓍੂ㔕ߩ Ka ࡃࡦ࠼࡟࡯࠳࡯෸߮ X ࡃࡦ࠼ MP ࡟࡯࠳࡯ߦࠃࠆ᷹ⷰߘߩ 2*㋈ᧁ ⌀৻ ࡮೨ဈ ೰ ࡮ጤᵄ ⿧࡮ᧁᨑ 㚅❱࡮ቝᴦ 㕏㧔࿖┙⎇ⓥ㐿⊒ᴺੱ 㒐ἴ⑼ቇᛛⴚ⎇ⓥᚲ)1.

2. ࡜ࠗ࠳࡯ߣ࡟࡯࠳࡯ߩ᷹ⷰߦߟ޿ߡߪߓ߼ߦ㒐ἴ⑼⎇ߢߪⓍੂ㔕ߩ৻↢ࠍ᷹ⷰߢᝒ߃㧘⊒↢߿⊒㆐ߩࡔࠞ࠾࠭ࡓࠍ⸃ᨆߒ㧘߹ߚ㧘੍᷹ߩะ਄ࠍ⋡ᜰߔߚ߼ߦ㧘㚂ㇺ࿤ߢ࡝ࡕ࡯࠻࠮ࡦࠪࡦࠣᯏེࠍ⸳⟎ߒߡ᷹ⷰࠍⴕߞߡ޿ࠆ㧚2017 ᐕ 7 ᦬ 4 ᣣඦᓟ 6 ᤨ㗃㧘᧲੩ㇺ਎↰⼱ઃㄭߢⓍੂ㔕ߩ⊒㆐ߦ઻޿㧘┥Ꮞߩࠃ߁ߥ᷵߇㒐ἴ⑼⎇߇⋡㤥඙ߣᮮᵿᏒㇺ╳඙ߦ⸳⟎ߒߡ޿ࠆ 2 บߩ࠼࠶ࡊ࡜࡯࡜ࠗ࠳࡯ߢ᷹ⷰߐࠇߚ㧔㋈
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A206

1903 年 9 月 23 日の東京淀橋小学校の竜巻災害*藤部文昭 (首都大・都市環境)

人前後だったようである．近年の文献には「死者 10 人」

1. はじめに1903 年 (明治 36 年) 9 月 23 日, 東京の西郊で竜巻がとの記述があるが, 当時の資料にこれを裏づけるもの

起き, 淀橋小学校の校舎が倒壊して数十人の生徒が死は見つからない．また, 淀橋小学校以外に死者の記録は傷した．この災害に触れた文献はいくつかあるが, その見当たらない．

実態は必ずしも詳細・正確に認識されているとは言えない．本発表では当時の資料を見直し, 竜巻の概要と淀橋小学校の被害について取りまとめた結果を報告する．
2. 総観～メソ状況
竜巻の発生は 11 時 30 分過ぎだった．当時, 台風が浜
松付近を北上しつつあった．関東平野には内陸の北～
北東風と太平洋から吹く南東風を境とするメソ前線があり, 東京では 20mm/h 前後の降水と雷を観測した後,
暖気側に入って南寄りの風が強まった (図 1)．台風前
面のメソ前線付近の竜巻発生という状況は, 2009 年の土浦竜巻[1] のときに似ている．

参考文献[1] 鈴木 修, 小林 文 明 , 2010:
日本風工学会
誌, 35, 192-196.
[2] 池上稲吉 (水也上生), 1903:
気象集誌第 1
輯, 22, 315-322.
[3] 画報生, 1903:
風俗画報, (276),
38-40.

3. 竜巻の概要
この竜巻については池上稲吉の詳しい調査報告がある[2]．これによると, 竜巻 (原文では“旋風”) は
反時計回りで, 渋谷付近で発生した後, 約 12 m/s の速さで 350˚ の方向へ進んだ (図 2)．勢力は新宿付近
で最も強く, 淀橋小学校 (図 2 の D) の周辺で“家屋数十棟ヲ破壊”したという．このほか, 落合村 (同FG 間) と上板橋村 (同 H) でも小学校の被害があった．消滅したのは西台村～根葉村 (今の高島平付近) で, 発生地点からの距離は 12.8 km であった．
池上の報告には漏斗雲の目撃情報はないが, 渋谷の発生地点付近で稲が旋回状に倒れていたと書かれている．また, 倒壊家屋の大半は土台から抜き取られていた等とあり,“旋風”中心部の低圧と上昇流の作用が論じられている．
4. 淀橋小学校の被害
淀橋尋常高等小学校は新宿駅の北西約 900m, 今の西新宿中学校の場所にあった．倒壊したのは尋常科の校舎で, 間口 22 間半の平屋であり, 3 棟に分かれていた．全校生徒は 560 人だが, 当日は荒天のため登校していたのは 150～160 人だったという[3]．
被害の詳細は資料により若干異なるが, 死者は 7― 108 ―

図 1 9 月 23 日の東京の気象変化 (毎時観測結果による)．

図 2 池上の報告[2]に書かれた被害地点のうち場所を特定できたもの．A: 衛戍監獄,
B: 藤倉電線護膜会社, C: 淀橋給水場, D: 淀橋小学校, E: 鎧神社,
F: 豊多摩郡病院,
G: 小 野 田 製 油所, H: 根ノ上小学校, I: 安養院, J:
御嶽神社, K: 稲荷宮．地図は 5 万分の 1 地形図(1909 年 測 図 ,1917 年修正測図,
1919 年鉄道補入)の「東京西北部」と「東京西南部」による．場所の特定には 1 万分の 1
地形図 (1909 年
測図 ) を利用し
た．

A207

フジタの竜巻風速場モデルを用いた気圧分布解析*江 口 譲 (電 中 研 ), 服 部 康 男 (電 中 研 ), 杉 本 聡 一 郎 (電 中 研 ), 平 口 博 丸 (電 中 研 )
1.

はじめに

また，テキサス工科大学が有する米国最大の竜巻状渦

Fujita[1]は工学的な竜巻風速場のモデルとして，フジ

実験装置 VorTECH で得られた風速分布(two-cell)から求タモデル DBT-77 を提案しており，著者らはこの風速場

めた圧力分布[6]においても，同様に圧力の極小は床面を竜巻飛来物の飛散解析[2]に利用している．本報では，から離れた位置で発生している．このことは，フジタ

フジタモデル DBT-77 から導出される圧力場の特徴をモデルにおいて地面付近で発生する竜巻の Ekman 層が分析し，近年の数値解析や実験の結果と比較する．

適切に表現されていることを示唆する．

2.

5.

風速場からの圧力分布導出法[3]基礎方程式として以下の Navier-Stoke(NS)方程式と速度 u の時間微分に関する質量保存式を用いる．

結論

竜巻風速場を代数式で記述するフジタモデル
DBT-77 から圧力場を数値解析によって導出した．この
圧力場の分布特性は，近年の数値解析[5]や大規模実験∂u∂u= −(ui∇)u − ∇p + ν∇2u ， ∇i = 0∂t∂t[6]の結果と整合することを確認した．

ここで，p は密度ρで除した圧力，
νは動粘性係数を表す．
これらの式を有限要素法で空間的に離散化し，境界条件として加速度を与えて両式から離散加速度を消去す
ると，p の離散変数 P に関する代数方程式（離散圧力
Poisson 式）を得る．速度 u は全域で既知であるため離散速度 U を与えることができ，離散圧力 P に関する代数方程式を解くと，圧力の空間分布を得る．なお，Saniet al.[4]は，速度指定のみの境界条件下で NS 方程式を考慮して圧力 Poisson 方程式を解く場合には，圧力に関する境界条件は不要であることを証明しており，本法でも圧力に関する境界条件は用いていない．
3.

フジタモデルから得られた圧力分布

一辺300mの立方体領域を100x100x100の有限要素にm2/s2

分割し，竜巻半径 30m，最大旋回風速 78m/s としたフジタモデルの 1/4 セクターの風速を離散速度 U に与え

図１ フジタモデルから得られた圧力分布（p/ρ）

た．離散圧力 Poisson 式の行列解法には SAMG（ドイツ
Fraunhofer で開発された代数マルチグリッド法に基づ

参考文献

く行列解法ソフト）を組み込み求解した．図１に得ら[1] Fujita, T.T., 1978, Workbook of Tornadoes and Highれた圧力（密度ρで除したもの）を示す．圧力の極小はWinds for Engineering Applications, U. Chicago.
[2] 江口譲，他，
2014，
電力中央研究所 研究報告 N14002.

地面から 40m 程度上空で発生している．

[3] 江口譲，服部康男，2014，流速場情報に基づく圧力
4.

場計算法の提案，
第72 回ターボ機械協会大分講演会.

近年の数値解析・実験との比較

Ishihara et al.[5]は LES(large-eddy simulation)によって竜巻状渦の特性を調べているが，渦中心部で上昇流が発生するケース(one-cell と呼ばれる流況)のみではなく，
弱い下降流が発生するケース(two-cell と呼ばれる流況)
でも，圧力は床面から離れた位置で極小となっている．

[4] Sani, R. L.et al., 2006, Int. J. for Numerical Methods in
Fluids, vol.50, pp.673–682.
[5] Ishihara,T. et al., 2011, J. of Wind Engineering andIndustrial Aerodynamics, vol.99, pp.239-248.
[6] Eguchi, Y., et al., 2018, J. of Wind Engineering andIndustrial Aerodynamics, vol. 174, pp.61-68.

― 109 ―

A208
地上稠密気象観測網による竜巻・ダウンバーストの観測
岩下久人／森田敏明／柴田耕志（明星電気），小林文明（防大地球）
POTEKA 観測装置を設置することにより，非常に稠密な地上

１．はじめに
一般市民の人命や財産をも脅かしかねない竜巻やダウンバー

気象観測網を構成することに成功した．この群馬県・埼玉県平ストのような局地的な気象変化は，メソγスケールの気象現象

野部は，日本でも有数の高温化地域であり，夏季の高温日には，に属すると言われており，そのサイズは2～20㎞と定義される．

平野部の周囲を囲む山間部で発生した積乱雲が発達しながら平約 17 ㎞の間隔を持つとされる気象庁のアメダスに対し，メソ

野部を通過し，その際に竜巻やダウンバースト等の突風現象を

γスケールのサイズは相対的に小さく，POTEKA 小型気象計

引き起こす傾向が非常に強い地域である．
2013 年より観測を開はこれら気象現象を詳細観測し，その構造解明に繋げることを始したこの地域においては，約 6 年間の観測実績の中で 13 件

主目的の一つとして開発された．

もの突風観測に成功している．

この小型気象計を搭載した

３．地上における突風観測手法の発展

POTEKA 観測装置は，気圧，気約 1～2 ㎞間隔で無数の観測点を設置することにより，たと温，風向・風速，湿度，降水量等

え竜巻やダウンバーストのような局地的な気象変化であっても，の様々な気象要素が観測可能で，当該事象の中心付近の気圧，気温，風速などの観測要素の詳細

そのコンパクトなサイズから設置な変化特性，当該事象を引き起こしたと思われる積乱雲の進行のための制約条件が少なく，局所経路や進行速度，更には面的な観測データを解析することによ的ではあるものの約 2～4 ㎞間隔る当該事象スケールのサイズなど，これまでの地上観測では難の稠密な地上気象観測網を日本全しかったメソγスケールの気象現象の詳細が徐々に明らかにな

国に広げることに成功した．

りつつある．図 3-1，3-2 は，2013 年 9 月 16 日の竜巻と 2015
図 1 POTEKA 観測装置

年 6 月 15 日のダウンバーストの事例の観測結果である．

２．群馬県・埼玉県平野部の地上稠密気象観測網

図 2-1 群馬県・埼玉県平野部の地上稠密気象観測網
図 3-1 2013 年 9 月 16 日竜巻時の気圧変化特性

図 3-2 2015 年 6 月 15 日ダウンバースト時の気圧分布

図 2-2 13 件の突風観測実績
特に，群馬県・埼玉県平野部に関しては，南北方向約 30 ㎞と東西方向約 60 ㎞の範囲に，約 1～2 ㎞間隔で約 150 台の参考文献(1)木村ほか，2015：日本気象学会秋季大会講演予稿集(108)，P126(2)Iwashita., et al., 2016: J. Wind Eng. Ind. Aerod., 184 (2019), pp. 153-161.

― 110 ―

A209
高知における竜巻のレーダー観測*l  Ï  (Ė Ý   × ¢  Ĉ Č )Koji Sassa (Kochi Univ.)
1.

はじめに

Þ.RJB@C`<µ9,+*9g­øÉþ¨ä¤çãĕK`H`T`E/69,ĖÝÜĒ0«°/69yĔ,ä¤ª©,0ďp.-ĐÔ/

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― 111 ―

B201

日 本 海 北 東 部 に お け る 小 低 気 圧 の 発 生 に 対 す る Sikhote-Alin
山脈の効果*田 村 健 太 (北 大 院 環 境 科 学 ), 佐 藤 友 徳 ( 北 大 院 地 球 環 境 )

の海上で発生する PMCs に対する影響は小さいと考えはじめに

日本海北東部では冬季に小低気圧が発生し，北海道

られる．上陸した PMCs 事例における，発生から上陸の日本海側に局地的な突風や大雪をもたらすことがあまでの時間を図 2 に示す．北海道の西の海上（43N－

る．これらは，冬季の高緯度海上で発生するメソスケー

46N, 138E－142E）で発生した PMCs は NoMt 実験では

ルの低気圧である Polar mesocyclones（PMCs）の一種でREAL 実験より早く上陸するが，樺太の西の海上（46Nあると考えられる．PMCs の発生・発達メカニズムに関－49N, 138E－142E）で発生した PMCs では変化が見らしては事例解析や数値実験を用いた研究が多く行われれなかった．NoMt 実験では大陸から日本海に向かう西ている．しかし，PMCs はその形態が事例毎に異なるこ

風が REAL 実験より強いことから，Sikhote-Alin 山脈はとから，PMCs の主要な発生要因を明らかにするためにこの西風を妨げることで，北海道の西の海上で発生しは，多くの事例を調査する必要がある．

た PMCs の発達初期の上陸を防ぐ効果がある．一方，

本研究では，領域気象モデルによる冬季気候の再現
実験と感度実験から，PMCs の発生要因の一つである，

樺太の西の海上で発生した PMCs は山脈を除去しても上陸までの時間に大きな変化は見られなかった．

極東の山脈（Sikhote-Alin 山脈）の効果を考察した．
手法

領域気象モデル WRF の実験結果を用いて，PMCs の抽出と解析を行った．
解析期間は 1981 年 12 月から 2017
年 3 月の冬季（DJFM）であり，初期値・境界値として大気は JRA-55，海面水温は OISST を用いた．再現実験（REAL 実験）と Sikhote-Alin 山脈を取り除いた実験（NoMt 実験）のそれぞれを上述の期間について行った．
以下の手順により PMCs を抽出した．はじめに，解図１ 実験間の PMCs 発生数の差

像度 20km の各格子点の 850hPa ジオポテンシャル高度が周囲 8 格子点よりも小さい低圧部を検出した．
次に，
低圧部中心の 850hPa 高度の渦度が閾値（10-5s-1）を超えた場合を PMCs が存在しているとみなした．PMCs の水平スケールを考慮し，解像度 20km のモデル出力を200km 格子に平滑化したデータに対して同様の手順を適用することで，総観規模低気圧を解析から除外した．
結果

抽出した PMCs は北海道の西から樺太の西の海上に
図 2 PMCs の発生から上陸までの時間

集中して発生しており，この傾向は先行研究[1]と整合的であった．また，月別の発生数では 1 月に最も多く

参考文献

発生していた．1 月の PMCs 発生数分布の実験間の差[1] Yanase et al. 2016: Climatology of polar lows over the Sea（NoMt 実験－REAL 実験）を図 1 に示す．NoMt 実験

of Japan using the JRA 55 reanalysis. J. Climate, 29, 419

では北海道の西の海上で PMCs 発生数が顕著に減少し437.

たが，樺太の西の海上ではあまり変化しなかった．この謝辞

結果から，Sikhote-Alin 山脈は，北海道の西の海上にお本研究は，北極域研究推進プロジェクト（ArCS）の支ける PMCs の発生には強く影響しているが，樺太の西援で実施された．

― 112 ―

B202

大気海洋結合地域気候モデルの開発*渡 邉 俊 一 1 2 ・ 辻 野 博 之 1 2 ・ 村 田 昭 彦 1 2 ・ 石 井 正 好 1 2（ 1: 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー 2: 気 象 研 究 所 ）




はじめに

結果

日本周辺の海域には黒潮や対馬暖流などメソスケー

 18 年平均の海面水温を見ると、結合モデルにおいてルの構造が存在する。近年の研究により、このような海

黒潮や対馬暖流など日本周辺の海洋の構造は再現され洋中のメソスケール構造が、日本域の気候に影響を与ている（図 2）
。しかし、非結合実験と比べ、多くの領えることが明らかになっている。さらに、集中豪雨など、域で海面水温は 1 度程度低くなっている。これは、メソスケールの現象に対しても、大気海洋相互作用のNHRCM に海洋上で下向き短波放射の過少バイアスが重要性が明らかになってきている。そのため、文部科学

あり、海洋に入射する短波放射が少ないためだと考え

省統合的気候モデル高度化研究プログラム（領域テーられる。2 つの実験の差の経年変動を見ると、計算開始マ C）では、大気海洋相互作用の効果を取り込んだ地域

後 5 年程度ドリフトが見られるが、その後はほぼ一定

気候シミュレーションを可能にするため、大気海洋結となる。また、両実験の海面水温を観測と比較すると、

合地域気候モデルの開発を進めている。

結合実験のほうが低温バイアスが大きい。
大気モデルの結果を見ると、海面水温が低いため、日

本の陸上気温は非結合実験と比べ低いが、その差は 0.5モデル

海洋モデルとして、気象研究所共用海洋モデル

度程度である。また、日本の陸上の降水量も非結合実験（MRI.COM）、大気モデルとして非静力学地域気候モと比べると少なくなっていた（図略）。ただし、このよ

デル（NHRCM）を用いる。MRI.COM は全球領域（GLB

うな両実験の間の差は、これらの実験を観測と比較しモデル；解像度：1°×0.3°~0.5°）と北太平洋領域（NP モ

たときのバイアスに比べ小さい。今後は、モデル中の大デル；解像度：1/11°×1/10°）の双方向ネストモデルで構気海洋相互作用の解析を行う予定である。

成されている。
ここでは NP モデルと NHRCM を Simple

謝辞：本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プロ

Coupler（Scup）を用いて結合する。図 1 に示すように、

グラム（領域テーマ C）の支援を受けた。

NHRCM は NP モデルの全領域をカバーしていない。そこで、NHRCM がカバーする領域については NHRCM
から降水・放射・潜熱・顕熱・運動量フラックスを与え、その他の領域やGLB モデルには再解析や大気大循環モデルの結果など NHRCM の外側境界値を与える。
NHRCM 領域と外側で海洋に与えるフラックスが不連
続にならないように、境界付近では NHRCM と外側モデルの重みづけ平均を行う。NP モデルから NHRCM へ

図 1 NP モデルの計算領域。図中の白線が NHRCM のは、海面水温・海氷分布・海面流速を与える。

計算領域。赤点は、フラックスの重みづけ平均を行う領域。赤斜線は、NHRCM のフラックスを与える領域。



実験設定

上記モデルのテストのため、JRA-55 を NHRCM の境
界値と海洋に対する強制力とした実験を行った。ただし、海洋に対してはバイアス補正を行ったデータ（JRA55 do）を与えた。NHRCM の領域は日本周辺とし、格子間隔は 15km とした（図 1）。比較として海洋モデル
単体を JRA-55-do で駆動し、計算された海面水温を
NHRCM に与えた実験（非結合実験と呼ぶ）も行った。

図 2 （左）結合実験の平均海面水温（°C）（右）結合

計算期間は 1980 年 9 月－1998 年 8 月の 18 年である。

実験と非結合実験の差（結合－非結合）（°C）
。

― 113 ―

B203

日本域領域再解析の推進に向けて*隈 健 一 (東 大 先 端 研 ), 中 村 尚 ( 東 大 先 端 研 ), 岩 崎 俊 樹 (東 北 大 学 )1.

背景

解析をサポートしている。また、ドイツでは、気象局

全球域を対象とする長期再解析については、気象庁(DWD)と大学等の研究機関との連携枠組みとして立ちなどが作成した JRA-25、JRA-55 が欧米の再解析ととも上げられた Hans-Ertel-Center が領域再解析を進めておに世界で広く使われている。気象庁では次の全球再解り、上記シンポジウムの主催機関ともなっている。こ析計画 JRA-3Q を推進中であり、昭和 20 年代からの 75のほか、中国やオーストラリア、インド等でも領域再年間の再解析データが数年以内に作成される予定であ解析が進行中である。

る[1]。

3.

目標と課題

一方、地球温暖化に伴う地域適応計画の本格化、近領域再解析はその利用目的により対象期間や解析手

年の風水害の状況を踏まえての地域防災の強化、さら法等が異なる。特に衛星データはもちろん、国内の観には太陽光、風力などの気象に大きく左右される再生

測データが時代とともに質・量ともに大きく変わって可能エネルギーの拡大等の気象ビジネスの展開に伴い、きており、これらにどう対処するかが重要な課題であ

地域の詳細な気象データへのニーズが高まってきている。また、実施にはかなりの計算資源、人的資源等がる。これらに応えるため JRA-55 では力学的ダウンスケ必要であり、限られた資源を有効に活用できるようールにより、５km のデータを作成・提供している。ま様々な利用目的を把握しつつ、最適な全体計画を構築た、東北大学と気象研究所との共同研究で従来型観測する必要がある。

データを用いた領域再解析が先駆的に進められており、その有効性が示されつつある[2]。

大きな括りとして、出来るだけ長期間を基本的な観測データを用いて同化するプロダクトと様々な観測を我が国は細かな地形を有し気象のきめ細かな地域特活用して短期間であっても精度の高い解析を目指すプ

性が卓越するとともに、メソスケール現象による社会

ロダクトがあろう。後者では、高解像度 SST を利用す的影響が顕著であり、世界の中でも地域的な詳細な気るなどで精度向上が期待できるが、さらに衛星データ

象データのニーズが高い国であろう。実際、農業関係

利用、レーダー利用など、かなりの開発要素を含む選や再生可能エネルギー、あるいは大雨防災といった特択肢もある。また、すべて３次元力学モデルを用いて定目的に応じた要素について過去のメッシュデータが再現するのではなく、陸面植生関係などは鉛直１次元

作成されており、それらの業務に活用されている。

モデルの活用もありうる。統計的内挿手法や AI を活用

このような状況のもと、JRA-55 の力学的ダウンスケ

した手法などを組み合わせて利用目的に沿った最終プ

ールや東北大学等で進められている領域再解析をさら

ロダクトとするのも現実的であり、これら全体像を見に発展させ、利用分野と連携して我が国の温暖化対策、据えつつ議論を深めて計画を策定していく必要があろ

防災、ビジネス推進、さらにはこれらに関する国際展う。

開に応えていくべきプロジェクトが必要と考えている。
2.

海外の動向

また、プロジェクトの推進を通じて、国内のメソデータ同化研究の拡大をはかり、メソ現象の理解を深め

米国では 10 年以上前から北米領域再解析（NARR）

るとともに、顕著現象の予測精度の向上、再予報の実があるが、当時 180km メッシュの全球再解析をもとに施を通じメソアンサンブル予報の検証や予測結果の各32km メッシュの領域再解析を北米領域で実施したも分野への活用の推進等の波及効果が重要と考えている。

のである。

なお、計算資源、人的資源が相当必要であり、関わる

現在、領域再解析が最も活発に進められているのは

人材を長期的に確保する仕組みも含めて、実施体制の欧州である。昨年 7 月にドイツのボンで初めての領域構築が極めて重要な課題である。

再解析に関するシンポジウムが開催されている[3]。欧4.

州の領域再解析を支えている仕組みとして、EU の[1] 大野木 2018, 天気, 81-102,

参考文献

Copernicus 計画があり、ECMWF が同計画の Climate[2] Fukui et al., 2018, JMSJ, 565-585.

Change Service 部門の担当機関として欧州内の領域再[3] https://www2.meteo.uni-bonn.de/isrr/index.php― 114 ―

B204

2018 年 7 月 の 豪 雨 と 猛 暑 へ の 海 面 水 温 偏 差 の 寄 与*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

一方，猛暑期間中（7 月 10 日から 30 日）に日本上空

2018 年 6 月末から 7 月の上旬にかけて西日本を中心（北緯 30-45 度，東経 120-160 度）で平均した 850hPa

として豪雨に見舞われ, 230 人以上が犠牲となった[1]．

気温は，標準実験が 1.0 度，熱帯実験が 0.7 度，中緯度

この豪雨には南からの顕著な水蒸気流入が寄与してい実験が 0.5 度，それぞれ気候値実験より有意水準 5%でたことが指摘されている [2,3]．7 月中旬以降は，対流高いことが示された．再解析データの気候値からの偏圏下層では太平洋高気圧，上層ではチベット高気圧の差は 2.1 度であり，観測された気温偏差の半分程度が海発達に伴い, 東日本・西日本は記録的猛暑となった．こ面水温偏差によって説明される．さらに熱帯と中緯度

れらの高気圧の発達と人為的な地球温暖化の寄与が日の海面水温偏差の寄与が同程度である．また 850hPa 気

本の高温をもたらしたことが指摘されている[4]．特に圧面では高気圧性の渦度偏差が各実験で本州付近に見

2 つの高気圧の発達は観測された海面水温を与えた大られ（図 1），200hPa 気圧面では、そのやや北側に高気気大循環モデル(AGCM)実験でほぼ再現されており，海圧性の渦度偏差がみられた（図略）．これらの偏差は再面水温による強制が示唆されている．

解析データで見られた渦度偏差とほぼ整合的であった．

しかし，高気圧の発達を促した海面水温偏差の海域

以上の結果は猛暑を引き起こした循環偏差のある程度は不明である．中緯度と熱帯の海面水温偏差をそれぞは熱帯および中高緯度での海面水温偏差によって強制れに与えた AGCM 実験を行い，それぞれの大気循環偏されたことを示唆している．

差への寄与を評価することが本研究の目的である．
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，モデル上端は約 60 ㎞である．
NOAA OISST の海面水温（0.25 度間隔）を T119 解像度に変換して標準実験の下方境界条件として与えた．
加えて，熱帯でのみ観測された水温を与え他は日別気候値を与えた実験（熱帯実験），北太平洋中緯度でのみ観測された水温を与え他は日別気候値を与えた実験（中緯度実験），および全海域で日別気候値を与えた実
験（気候値実験）の 3 種の対照実験を行った．計算期
間は 2018 年 3 月から 2018 年 7 月までであり，それぞれ 50 メンバーの計算を行った．海氷密接度は日別気候値を与えた．比較には JRA-55 再解析データを用いた．

図１ 850hPa 渦度偏差（等値線は 0.5×10-5 s-1 間
隔）．破線は負を示し 0 は省略．(a)JRA-55，(b)標3.

準実験．(c)熱帯実験，(d)中緯度実験．(b-d)の濃い

結果

西日本（北緯 33-35 度，東経 132-135 度）で平均した（薄い）影は有意水準 5%で有意な正（負）偏差．

豪雨期間中（6 月 28 日から 7 月 8 日）のアンサンブル
平均降水量の気候値実験からの差は，標準実験，熱帯

参考文献

実験，中緯度実験のいずれも有意でなかった．また西[1] Shimpo, A., et al., 2019, SOLA, 15A, 13-18.

日本への南からの水蒸気の流入も再現されなかった．

[2] Takemura K., et al. 2019, SOLA, 15A, in press.

これは，豪雨をもたらした大気循環偏差が海面水温偏[3] Sekizawa S., et al. 2019, SOLA, 15A, 25-30.

差によって強制されたものでないことを示唆している．

[4] Imada Y., et al. 2019, SOLA, 15A, 8-12.

― 115 ―

B205

2018 年 7 月 西 日 本 豪 雨 の 広 域 降 水 特 性 と 大 気 場 に 関 す る
気候学的視点も交えた解析（その２）*加 藤 内 藏 進（ 岡 山 大・教 育 学 研 究 科・理 科 ）・松 本 健 吾（ 岡 山 大・自 然 科 学 研 究 科 ）・
三宅千尋・熊谷龍慶・山磨貴登（以上 3 人，岡山大・教育・理科）
1．	
 はじめに	
 による寄与も，総降水量の 35~45％程度を占めていた	
  梅雨降水とその変動は，広域モンスーン・サブシス点が注目される。つまり，１．で述べた降水量と降水

テム間の接点として，降水量や降水特性の「東西の違特性は，更に東方までの広域性を持つことになる。	
 い」。このような梅雨降水に関して，極端現象も含めた

3．広域大気場の特徴	
 種々の変動性や多様性を把握することは，温暖化等に	
  一般に，長江流域~九州における梅雨最盛期（6 月後伴う地域規模の応答の理解だけでなく，季節サイクル

半~7 月前半頃）の多量の降水は，下層南風に伴う南方の中での「種々の『振れ幅』も含めた広域梅雨の動気からの多量の水蒸気輸送で維持されている。今回の事

候学的平均像」の理解においても重要と考える。

例では，下層の強い南風領域は，梅雨最盛期の平均よ	  そのような変動性の中で，2018 年（平成 30 年）7 月

りも東方へ広がり，また最下層だけでなく 700hPa 面に

豪雨は，これまでの豪雨に比べてかなり広範囲に，かも及ぶ厚い層で起きていた（第 1 図）
。今後は，
「この

つ，まとまった量の降水が何日も持続した点，及び，ような，梅雨前線帯への下層南風成分や北向き水蒸気

それに関連した大気場の特徴等，種々の視点から多く

フラックスの大きい領域の東西の広がりが，気候学的の報告がある。本グループも，岡山県と広島県の計 14にどの程度変動するのか。
」という観点から，今回の豪地点で平均した 7/5-7 での 370mm 程度もの総降水量の雨に関連する位置づけの検討も行えればと考えている。
	
 うち，4mm/10 分を超える激しい雨域の間を広域的に埋	  また，降水帯の南縁の潮岬におけるゾンデによれば，める 2mm/10 分未満の「そこそこの強さの雨」の持続

潜在不安定で自由対流高度も大変低かった。しかし，

による寄与が 1/3 程度をも占めていたことを報告した

広域の豪雨域の中の松江では，付近に線状降水帯が存（2019 年春の全国大会）。つまり，いわゆる激しい対流

在した時間帯には深い湿潤対流に対して中立であったによる降水ばかりでなく，「そこそこの強さの雨の広域が，それ以外の多くの時間帯では南北の温度傾度もあ

的持続もそこに混在」した点が注目される。そこで今

まり小さくない中での比較的安定な成層であった。し回は，2019 年春の報告の続編として，そのような降水

かし，現段階では，「激しい対流的降水と，広域に持続の特徴の更なる解析とともに，関連した広域大気場にしたそこそこの強さの雨との混在」をもたらす傾圧場

ついて，東西の遷移領域的な位置づけや動気候学的なの役割に関する理解には及んでおらず，過去の類似事位置づけをも意識した解析結果を報告する。

例にも目を向けながら，更に検討を続ける必要がある。

	  なお，本研究では，各地点における日降水量，時間
降水量，10 分降水量データ（気象庁 HP からダウンロ
ード），及び，NCEP/NCAR 再解析データ（2.5°×2.5°
緯度経度グリッド，各指定面高度）を主に利用した。
2．岡山県・広島県における 10 分雨量を用いた降水量
解析に関する補足	 	  本事例では，種々報告されているように，総降水量の多い領域が広域に広がっていた。本研究での解析によれば，広島県・岡山県より更に東方の兵庫県・京都

	
  第 1 図	  南風成分の偏差（m/s）の分布（2018 年 7 月 5 日 03JST(4府・滋賀県・福井県での平均した 3 日間の合計雨量約日 18UTC)~7 日 03JST(6 日 18UTC)の平均から，
梅雨最盛期の平均（1948

350mm のうち，（4mm/10 分を超える強雨による寄与も小~2018 年の 6/16~7/15）を引いた差）。左が 925hPa，右が 700hPa。

さくなかったが），そのような強雨の時空間的な間隙を正値は，梅雨最盛期の平均よりも南風成分が強かったことを示す。	
 埋める 2mm/10 分未満の「そこそこの強さの雨」の持続― 116 ―

B206


夏季の北海道における多湿環境の地球温暖化変化
高畠 大地・稲津 將 北大院理て比湿が大きくなった。. 実験の平均値

 はじめに
北海道にも梅雨のようにぐずついた天気がJNJ は、過去実験の九州の平均値に相現れることがあり「蝦夷梅雨」と呼ばれる。

当する。過去実験で極端現象とみなせる比湿蝦夷梅雨は一般に冷涼で陰性型である傾向に

JNJ 以上は. 実験では ％の確率であり、本州の梅雨のような蒸し暑さを伴わな実現する。すなわち、現在の北海道では極端い>@。近年の北海道では梅雨前線の北上にな多湿環境が将来は高頻度に生じることを示伴い、本来の「梅雨」のような多湿で高温の唆する。また、多湿図の合成図で偏西風ジェ

蒸し暑い気候となることがある。また、梅雨

ットは. 実験では過去実験ほど北上しな

末期の豪雨に似た極端な降水により、平成かった。したがって、北海道上で多湿環境が 年  月豪雨、 年石狩川洪水のような実現される場合、過去実験では、南西モンス

被害も出ている。

ーンにより、南方から水蒸気が直接輸送されそこで本研究では、夏季北海道に焦点を当て、多湿環境の温暖化による変化を調べた。

るが、４. 実験では気温上昇に伴う水蒸気圧の増加に主に起因すると考えられる。
 方法
 本研究では文部科学省気候変動リスク情報
創生プログラムで作成された「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（G3')）」（0L]XWDHWDO）>@を使用した。G3') は高解像度全球大気モデル
および高解像領域大気モデルを用いた最大 メンバのアンサンブル実験であり確率密度分布の裾野にあたる極端気象の再現と変化について、十分議論ができる。夏季における図北海道における比湿の確率分布

北海道の比湿を  世紀の再現 過去実験 お青過去実験赤. 実験 

よび産業革命から全球平均気温 . 昇温した
将来 . 実験 をそれぞれに対し、多湿とそ

れ以外に分けて、環境場の変化を調べた。

参考文献



>@ 新田尚   気象災害の事典 日本の 結果と考察

四季と猛威・防災 朝倉書店

北海道 °1f°1 °(f

>@0L]XWDHWDO%$06

°( の K3D における比湿とその頻度分布を図に示す。. 実験では過去実験と比べ― 117 ―

B207
領域気候ハイブリッドダウンスケーリングシステムの開発*若月泰孝 1, 2)・杉野伊吹 1)
1)茨城大学 理工学研究科, 2) 海洋研究開発機構

．はじめに
近年，複数の全球気候モデル(GCM)の気候変化予測情報をダウンスケーリング(DS)することで，確率論的予測情報を創出する研究が実施されている．その中で，領域気候モデル(RCM)による力学的 DS は，観測の少ない地域にも適応でき，1～2km 程度の格子間隔の高解像実験であれば降水現象に対しても物理的整合性のとれた結果を導き出すことができる．しかし，計算負荷が大きく，不確実性をカバーするだ
けの数の高解像気候実験を実施することは困難である．そこで，少数の高解像 RCM 実験で得られた高解像気候情報と低(中)解像気候情報の統計的関係を学習し，他の多数の低(中)解像気候情報を統計的ダ
ウンスケーリング(SD)によって高解像度化する．この考え方を，ここではハイブリッドダウンスケーリ
ング(HD)という．HD の概念図を図 1 に示す．
ＨＤの手法と結果
HD は，低解像度情報の空間内挿(HI)とバイアス補
正(BC)に分けられる．HI では，高解像格子に単純に空間内挿を行い，高解像格子上で統計量の補正を行う．統計量は高解像モデルと同程度になるように補正されるが，降水システムなどの様相が補正される
わけではないため，低解像モデル実験で線状降水帯などの現象が HD によって現れるようになるわけではない．HD では高解像 RCM の空間分布情報を最大限に活用する．BC での補正は，観測点近傍で観測点と同じ値をとるように補正されるわけではく，補正差や補正比の空間分布構造が，地理的条件(緯度・傾度・標高など)の関数になるように設計される．気候値の空間分布が主に高解像モデル実験によって決まってくるため，特に観測の少ない地域での詳細な気候情報の推定には非常に有益である．
気温などの補正では，各時刻・各季節の補正差が見積もられる．降水量の補正方法については，１時
間毎のデータを補正する．HD では，降水量の確率
分布パラメータ(気候値)の補正比を推定する．短時
間降水量の確率分布形は複雑で，例えば Wakazuki(2011)は，弱雨側で指数分布・強雨側で Weibull 分布となる結合分布を開発し，1 時間降水量などの短時
間降水量を，弱雨も強雨も精度よく表現できることを示した．この分布関数に近い形として，まず指数・Weibull 混合分布を検討できるが，Weibull 分布の指数パラメータである の推定誤差は，強雨側の降水量の推定精度を著しく悪化させるリスクがある．よって，本研究では，1 時間降水量を次式のような混合指数分布にあてはめてパラメータ推定した．
r
f (r )  1e− 1r + (1 −  ) 2 e− 2==, F (r )  e− 1r + (1 −  ) e− 2 r = e−  r*
1e+ 2 e−  r*
22
− 1r *

2

f は確率密度分布関数，F は超過確率分布関数, パラ
メータは， 1, 2 の 3 つである．解の多重性を回避するため，弱雨と強雨の境界 r*を 4mm/h で固定した．
2mm/h などに変更しても推定精度に大きな違いはな
い．図 2 は， 24km, 6km 解像度将来気候実験での24 時間降水量の年最大値を，HD で推定したものである．2km 実験の答え(c)と非常に近い降水分布が，6km 実験だけでなく 24km 実験からの HD による推定値にも現れている．
HD の手法で補正されたプロダクトが，Si-CAT で計算された領域気候実験に適用されている．発表では，関東域の夏季の高解像度 RCM 実験(主に気温補正)や，d4PDF の RCM データに適用した結果についても紹介する．

図 1: ハイブリッドダウンスケーリングの概念図

図 2: 24 時間降水量の年最大値(31 年平均; 9 月, 将来
気候実験 (若月ほか 2016))の分布図．(a)24, (b)6,(c)2km 解像度実験値．(d), (e)は 24, 6km 解像度実験
から HD により推定した分布(学習は現在気候実験)．
謝辞
本研究は，気候変動適応技術社会実装プログラム(Si-CAT)の支援を受けた． JSPS 科研費 JP18H01673，環境研究総合推進費フィージビリティー・スタディーの支援も受けた．
参考文献

Wakazuki, Y., 2011: New distribution functions for hourly anddaily precipitation intensities during snowless season in
Japan. Journal of the Meteorological Society of Japan, 89,
29-45, doi: 10.2151/jmsj.2011-103.
若月泰孝, 原政之, 藤田実季子, 馬燮銚, 井上忠雄, 木村富士男, 小池俊雄, 2016: 気候差分ダウンスケーリング法による関東・中部
山岳域の確率論的気候変化予測. 土木学会論文集 B1(水工学),
72(4), I_55-I_60.

― 118 ―

B208
中国〜東西日本における梅雨期の日々の降水変動・季節進行や	 総観場に関する気候学的解析（第 2 報）	
 
	
 
松本	
  健吾（岡山大学大学院自然科学研究科）＊, 加藤	  内藏進（岡山大学大学院教育学研究科）,
Ailikun（中国チベット研究所）
	
 １．はじめに	 	  東アジアでは、盛夏期の前に梅雨前線（日本）やメイユ前線（中国）と呼ばれる亜熱帯前線帯が現れ、西日本や長江流域では 50 mm/day を超えるような「大雨日」が頻繁に現れることはよく知られている（本報では、このような日を「大雨日」と呼ぶことにする）（Ninomiya and Mizuno
1987）。東日本では大雨日の出現頻度はそれほど高くないが、西日本とは異なるタイプの大雨日の特徴がみられること、長期データでみた多少頻度の少ない現象も含めた降水イベントの特徴の多様性について、本グループは報告を行った（2018 年秋の気象学会、他）。一方、中国での梅雨期の降水や前線帯の特徴の季節進行について、Matsumoto
and Takahashi（1999, Geograph, Rev. Japan Ser.B）は、
東アジア各地での 1961〜1990 年の日降水量データに基づ
く解析により、5〜8 月の降水量と大雨日の寄与の地域的違
いや季節進行について報告した。さらに本グループは、
1951〜2010 年の日降水量データを使用し、長江流域での梅雨に対応する降水量の季節的増大がみられる時期に、黄河流域でも徐々に降水量が季節的増大を示すこと、総降水量・大雨日降水量ともに大きい年の出現状況の南北の違いについて報告した。（2019 年春の気象学会、他）。
	  本報では、大雨日の現れ方や総降水量へ寄与する日々の降水の特徴の年々の変動にも更に注目して、より多くの地点について解析を行った結果を報告する。なお、本研究で用いた中国の日降水量データは、科研費	
  基盤研究（S）「過去 120 年間におけるアジアモンスーン変動の解明（H26〜
H30、代表者：首都大学東京	  松本	  淳）の一環として、研究代表者が中国から入手したものである。

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Jinan#
Nanchang#

Zhengzhou##Hangzhou#Anqing#Wuhan#Nanjing#
Nanyang#

6/1#

7/1#

8/1#

Qingdao#
Tokyo#

Xuzhou#Nagasaki#Fuyang#

90#
80#
70#
60#
50#
40#

4/1#

5/1#

9/1#

10/1#

11/1#

第 2 図	
 4/1〜11/30 における各地点の無降水日率の 11 日移動平均。
期間は第 1 図を参照。無降水日は 0.5	
 mm/日未満とする。	
 	
  第 3 図をみると、大雨日降水量の寄与率が総降水量に及ぼす影響やその年々変動も、南側 5 地点と北側 6 地点で大きく異なることがわかる。黄河流域では寄与率が大きくなっても総降水量自体がそこまで大きくならない。長江流域の地点でもそのような年はみられるが、寄与率と総降水量がともに大きい年もよくみられる。

第 3 図	 1951〜2010 年の 6/16〜7/15 の各地点における各年の総降水量（縦軸、mm/day に換算）と大雨日降水量の総降水量への寄与
率（横軸、％）の関係を示す散布図。	
 ２．各地点における降水特性の違い	 ¦;

無降水日率は 8 月下旬頃まで持続する。

<

3J!
Z=
S!

第 1 図	
  本報で使用したデータの主な地点。青島は 1961〜2010 年、徐州は 1960〜2010 年、阜陽は 1953〜2010 年、その他の地点は 1951
〜2010 年の日降水量データを使用。	
 	
  第 1 図に示す中国の地点についての無降水日率の季節進
行を第 2 図に示す。前回、本グループは長江流域と黄河流
域での梅雨に対応する降水量の季節的増大の現れ方の違いや見られる降水特性の違いについて指摘した。南側 5 地点
（安慶、南京、南昌、杭州、武漢）では、6 月下旬に無降
水日率が減少するが、減少した無降水日率はあまり持続されず、7 月に入るとまた無降水日は増える。一方北側 6 地点（済南、鄭州、青島、徐州、阜陽、南陽）でも、南側と同じ時期の 6 月下旬から無降水日率は減少し始めるが、ゆっくり減少していき、7 月で極小がみられ、その減少した

３．梅雨最盛期の中国での大気場	
 梅雨最盛期の気候的平均場を第 4 図に示す。水蒸気フラッ
クスは南側ではかなり大きくなっているが、北側では少し小さくなるものの、そのまま吹き抜けている量も少なくない。また、その辺りから北方にかけて、東西の温度傾度が強くなっており、北側 6 地点はそういった場所に位置する。
この位置関係が、南北の降水の季節進行の違いや、総降水量の振れ幅と大雨日降水量寄与率の大きい年の出現頻度の違いにどのように影響しているのかも、報告予定である。

	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 
	
 

	
 
第 4 図	
  1951〜2010 年の 6/16〜7/15 における気温（左）と水蒸気
フラックス（右）の気候的平均場。	
 ― 119 ―

B209

冬をはさむ季節進行の中でみたドイツ付近の日々の気温変動に関連した
総観気候学的解析（東アジアとの比較の視点から）*三 宅 千 尋 ( 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 研 究 科 ( 理 科 )),桑 名 佑 典 ( 岡 山 大 学 大 学 院 教 育 学 研 究 科 ( 理 科 ) ),大 谷 和 男 ( テ レ ビ せ と う ち ( 株 ))


はじめに

国大会）でも一部取り上げた 2000/2001 年の冬の前半と後半

季節サイクルとそこから育まれる季節感は，中高緯度地域との比較について報告する。解析には，主に NCEP/NCAR 再の気候を特徴づける重要な要素であるが，それらの地域差は解析データ（2.5°×2.5°緯度経度格子，Kalnay et al.1996）を大きい。また，その詳細な把握・理解は，極端現象の背景と用いた。

しても，季節感などを接点とする文化理解教育の背景の一つ

2.

としても重要である。ところで，単に季節の特徴は，気象・

ドイツ付近の冬の気温に関連した大気場の季節進行の中でみた特徴気候要素の平均値からだけではなく，季節内あるいは日々の 2000 年 9 月～2001 年 8 月におけるドイツ付近の冬の日平均

大きな変動の幅や多様性も含めて把握すべきものである。例

地上気温の変動を第 1 図に示す。12 月中旬から 3 月末にかけ

えばドイツ語文化圏における「ファスナハト」（冬の追い出して気温の変動の振幅が極端に大きくなり，-5℃ ~ -10℃程度の行事）にみられるような，「どうしても追い出す必要がある厳

極端な低温日も時々出現する。大きな季節内変動も伴いながしい冬」という季節感，単に九州～関東よりも冬の平均気温

ら平均場のアイスランド低気圧が出現する期間を比べると，

が 4 ~ 5 ℃低いだけでなく，大変大きな日々の気温の変動の中（図略）低温日が出なくなるタイミングはアイスランド低気でしばしば，-10 ~ -15 ℃に達するほど日平均気温が極端に低圧が消滅するタイミングとほぼ一致するが，極端な低温日がい日が出現することに関係している（加藤，加藤 2019：『気

出現し始めるタイミングはアイスランド低気圧の形成される

候と音楽』，協同出版）

10 月ごろ(加藤，加藤，大谷 2017)よりは 2 ヶ月ほど遅れてい濱木他（2018）は，2001 年を中心とする事例解析より，こた。もちろん日々で見ても，アイスランド低気圧はその南東のようなドイツ付近の季節内変動スケールでの気温変動に伴縁での南西への西南西風による暖流移流でドイツ付近の気温

う極端な高温日，低温日の出現とアイスランド低気圧の季節の低下を妨げる働きをするので，直接それが極端な低温日を内変動的なふるまいとの関係を指摘した。しかし，桑名他生じさせるわけではない。しかし，そのようなアイスランド（2018 年秋季全国大会は，2000 年の事例に基づき，アイスラ

低気圧の変動の特徴が季節進行の中で変化すれば，冬の中のンド低気圧の季節内変動短周期の変動の特徴の，冬の前半とあるタイミングでドイツ付近の日々の気温の変化の仕方の違後半との間の非対称性を指摘した。なお，日本付近についていが生じうるので，そのような点も交えて大気場を吟味する。

も，加藤他（2017）などは，日本列島での初冬と早春との冬をはさむ非対称性に注目して ESD（：Education for Sustainable
Development）を取り込んだ学際的な文化理解教育の指導法開発を行うなど，季節進行の非対称性は，文化理解の際にも興味深い視点の一つと考える。
ところで，主に年々変動の視点からは，NAO（：North Atlantic
Oscillation）に関連したアイスランド低気圧のふるまいと，ヨーロッパ付近の暖冬，寒冬の違いとの関係にも，古くから注目されてきた（渡部，本木（2004）解説もある）。しかし，日々の大きな気温の変動とも関連した季節内変動や，その非対称的な季節進行の中で種々の変動がどのように関わっているのかも興味深い。

第 1 図 ドイツ付近の 50°N/10°E における日平均地

そこで本研究では，東アジアとの比較気候学的視点も交え上気温（℃）の時系列。ドイツ付近の 50°N/10°E，2000て，ヨーロッパの季節サイクルに関わる上述のような気候学

年 9 月～2001 年 8 月について示す。各月の初日の位置

的理解を深めるために，1981 ~ 2010 年についての解析に着手に横軸の月名を記した。

した。本講演では，その第一歩として，桑名他（2018 秋季全― 120 ―

B210
ヨーロッパにおける低気圧活動の季節サイクルとθe でみる日々の安定度の変動（2000 年を例に）*桑名佑典（岡山大学大学院教育学研究科(理科))・加藤内藏進(岡山大学大学院教育学研究科(理科))1． はじめにこれまで本グループは、東アジアとの比較の視点も交えて、ヨーロッパ付近の日々の低気圧活動に関する 2000 年の事例解析に基づき、暖候
期の日々の高低気圧は、等価順圧構造を持つ季節内変動スケールでの高低気圧の交代と大いに関連していることを指摘した。
（2018 年秋の全国大会）。
ところでドイツ周辺から北ヨーロッパ周辺の
日平均気温の日々の変動は、年間を通じて東ア
ジアよりも大きい。また暖候期のドイツ周辺では、総降水量は九州～関東よりも少ないにもかかわらず雷日数は多く、暖候期の季節感との関係も注目されている (加藤・加藤、2014)。ドイ
ツ周辺は亜熱帯ジェットの北側に位置し、大気の不安定度が強くなる要因は日本付近の梅雨や盛夏期と異なることが予想される。そこで本講
演では、夏の高低気圧活動の季節内変動と日々の安定度の変動についての解析結果を報告する。なお本研究では、主に NCEP/NCAR 再解析
データ(2.5°×2.5°緯度経度格子)を用いた。また地面からの加熱による日変化が安定度に与える影響は小さくないので、日平均データだけでなく 18UTC のものも使用して大気条件の解析を行った。
2． 暖候期におけるドイツ周辺の安定度
図 1 は北欧(10E/65N)とドイツ付近(10E/50N)における日平均の(θe500 - θe925) (≡△(h/Cp)。
θe は湿潤静的エネルギーh を Cp で割ったものとして計算）の時系列を示す。北欧では一年を通して安定な状況を示すのに対し、ドイツ周辺の暖候期は不安定な状況(0~ -10K)が頻繁に出現する。また 18UTC におけるΔ(h/Cp)は平均的に安定度が悪く、日平均値よりも 4K 程度小さかった(図略)。しかも SLP 季節内変動が北欧付近で正偏差・負偏差だったそれぞれの期間とも、非常に不安定な状況が頻繁に現れたことは注目される(図 2)。なお全体として 500hPa と 925hPa での温度差(ΔT500-925)が大きい方が不安定度は強かったが、同じような不安定度を示す場合のΔ
T500-925 の範囲のばらつきも大きく、ドイツ付近
でも下層の比湿も不安定度の違いに大きく反映されていた。
3． ドイツ付近の安定度に関わる大気場
SLP 季節内変動の正・負それぞれの偏差時において数日程度持続する不安定な状況がしばしば出現した。そこで、それらの状況での大気場を比較すると同じ SLP 偏差分類期間でも気圧配置
や暖湿な空気の流入の違いによって安定度の差が見られた。例えば SLP 負偏差時の 7/10-7/12には、上層の寒冷渦の南縁部を東進する傾圧不
安定波的な構造の低気圧が北海沿岸に出現し、その南方のドイツ周辺では下層の暖湿移流も加わり安定度を悪くしていた。つまりこの事例では、季節内変動スケールの寒冷渦が南下した中での日々の低気圧に伴う下層の暖湿移流という組み合わせが注目される。
一方、SLP 正偏差時の 7/24-7/27 に等価順圧構造を持つ高気圧が 70°N を中心に出現し、アゾ
レス高気圧との間にある低圧域が東西方向に延びていた。そのためドイツ付近では下層の暖湿移流に伴って安定度が悪くなった。
ところで日本列島付近の盛夏期には、高温多湿な海洋性熱帯気団に覆われて平均的に強い対流不安定となっている。また梅雨前線の北方にある場合でも、寒冷渦の接近により安定度が悪くなることがある。しかし暖候期のドイツ付近
では、季節内変動スケールの高低気圧に重なった日々のシステムや南方のシステムとの関係の中で、多様なプロセスで不安定な状況が形成されている点が注目される。今後はこのような状況を生み出す大気場の役割や降水過程との関わりについて、東アジアと比較しながら解析を行う。

(図 1)2000 年の 10E/50N と 10E/65N における日平均 h500/Cp h925/Cp の時系列 (K)。

(図 2) 期間 3（5/15～8/31）の 10E/50N における日平均
h500/Cp - h925/Cp 階級別出現頻度のヒストグラム(K)。
赤が SLP 正偏差時、青が SLP 負偏差時を示す。

― 121 ―

C201
2018 年 1 月 11-12 日の新潟市の大雪にかかわる日本海上の高気圧性循環*本田明治 1,2

1: 新潟大学理学部 2: 新潟大学災害・復興科学研究所

１．はじめに2017/18年冬季は全国的に寒冬多雪傾向で、特徴としては本州日本海側の海岸平野部にしばしば降雪が集中したことである。顕著な偏西風の蛇行で分裂した極渦の一つが極東上空に冬季間留まったこと、また亜寒帯ジェットに沿う波列がしばしば強化されたことで、日本付近では寒気が西回りで侵入しやすく、日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）が発達しやすかったことがその一因と考えられる。本研究では通常降雪の少ない新潟市で2018年1月11日～12日に24時間降雪量が80 cmに達した記録的な事例に着目した。
本大雪事例ではJPCZに加えて、北方からの別の帯状降雪雲が合流しており、後者の形成には日本海上に発現した高気圧性循環がかかわっていたと考えられる。今回は数値実験の結果を中心にその一連の過程の解明を目指す。
２． 1 月 11 日～12 日の新潟市の降雪の特徴と総観場
2018 年 1 月 11 日昼頃～12 日午前にかけて新潟市一帯
ではほぼ 24 時間降雪が継続し、最深積雪は 80 cm（2 日
間の降雪量は 84 cm）に達した。日本付近は 9 日より冬型の気圧配置となり、10 日～11 日にかけて日本海の西側で南北に走る等圧線は次第に「くの字状」になり（図１左上）、JPCZ が形成され始めた。本州上空では西南西の風が卓越し、これにより JPCZ は山陰沖～北陸・新潟の走向となり、新潟県方面に雪雲が入りやすい状況が 11 日午前～12 日
昼頃まで継続していた。また北海道西部では 10 日夜に小低気圧が発現し、11 日朝～12 日朝にかけて後志沖で停滞していた（図１左上）。この低気圧の南方の東北日本海側～新潟県では等圧線が「逆くの字状」の高気圧性循環となり、山形県～新潟県の沿岸部では次第に北北東～南南西に延びる収束線が形成され、帯状の雪雲が新潟市域に流れ込
みやすい状況となった。新潟市域への雪雲の侵入は 11 日の夕方までは主に JPCZ によるものであったが、次第にこの帯状降雪雲が北～東寄りの風に伴って侵入するようになった。
日本海上の大気場の３次元構造に着目すると、JPCZ 及び北海道沖の低気圧に伴う上昇流が 600 hPa 付近で発散域を形成し、その間の日本海上空では収束域となっていた。
この上空の収束域の下の海上付近では高気圧性渦度場及び発散域となっていた。従って上空の収束域に伴う下降流が海上付近で高気圧循環を形成していたと推測される。東北沿岸に吹き出した風は海岸線に沿って収束線を形成し、雪雲を新潟市付近に継続的に侵入させたと考えられる。
３．数値実験の結果とまとめ
1月11日～12日の大気場を再現するためにJMA-NHMを用いた。初期値・境界値には気象庁メソ客観解析（MANAL）及びメソ陸面客観解析値を用いて、水平分解
能5 km、2 kmの2領域を1-wayネスティングで計算した。
雲物理過程には表層を含むバルクモデルを、乱流過程には
MYNN2.5を、積雲パラメタリゼーションは第1領域のみ
Kain-Fritchスキームを用いた。積分時間は日本時間11日
9時～12日12時までとした。
日本海上で形成されたJPCZは11日午前中に南下しながら強化され、昼頃には北緯37-38度で西南西～東北東の走向を持ち、新潟市域を含む越後平野にかかり始めた。一
方山形県～新潟県北部の沖合では高気圧循環場が形成され、沿岸近くに明瞭な帯状降雪雲が形成されていた。11日
午後になると高気圧性循環に伴う北風領域が越後平野に侵入し、JPCZに伴う帯状降雪雲は押されるような形で南下した。11日夕方以降は北北東～南南西の走向を持つ収束雲が越後平野北方海上で次々と形成され北寄りの風とともに新潟市域にかかる状態が12日午前中まで続いた（図１下）。再現実験における新潟市域の降雪量は45 cm程度
で観測の半分程度であったが、日本海上の大気場の３次元構造も含め観測結果とは概ね整合的であった。
高気圧性循環と北海道西岸の小低気圧の関係について
は、「逆向きシア」の寄与が考えられる。低気圧の西側の
北風は寒域を右手に見て吹いており（図１右上）、温度風の関係から高度とともに北風は弱まっている（図略）。低気圧進行方向前方の南側（後方の北側）では寒気（暖気）
移流と共に下降域（上昇域）となっており、この下降域が高気圧性循環の形成に寄与していることが考えられる。
北海道西岸に発現する小低気圧はいわゆるポーラーロ
ウとして解釈できるものと考えられるが、どのような総観場の条件で高気圧性循環場を形成され得るのか、またJPCZとの因果関係はあるのか、など解明すべき点が多い。
これまでの日本海沿岸の大雪事例においても北海道西岸に小低気圧が確認されている例は少なくなく、これらの事例の調査も含めて、日本海沿岸部に局所的な大雪をもたらす高気圧性循環場の特性を理解していきたい。
本研究は、科学研究費補助金 17H02067、国立極地研究所一般共同研究、
新潟大学災害・復興科学研究所共同研究の助成を受けています。

図 1．（左上）1 月 11 日 18 時の地上天気図（気象庁）、JMANHM により再現された（右上）1 月 11 日 15 時の 900 hPa 気
温（K）と風向風速（m/s）、（下）同 19 時の降雨強度(mm/h)と風向風速（m/s）。

― 122 ―

C202

⽇本海と太平洋を通過する爆弾低気圧の前線構造の違い*⾨前由喜⼦（東京学芸⼤学）,

佐藤尚毅（東京学芸⼤学）線の⽅が顕著であった。⽇本海を通過した爆弾低気

１．はじめに

爆弾低気圧は発達率でのみ定義されることが多圧は発⽣初期に⼤陸から吹き出す⻄⾵の影響で、発い。しかし先⾏研究では、爆弾低気圧が経路ごとに

⽣初期に寒冷前線が低気圧中⼼から切り離されて発達する要因が異なることが明らかになっている。

しまったことが S モデルの前線構造にならなかった

また低気圧の前線構造の研究として、天気図解析の原因の⼀つだと考察できる。

基礎となる古典的 N モデルではなく、新しい低気

当⽇は温度場の時間微分に注⽬し、発達にどの項

圧・前線モデルである S モデルを考慮した解析が近が関与しているかを調べることによって、前線構造

年では⾏われており、⽇本周辺の低気圧に関してもとその発達の違いをさらに詳しく評価する。

S モデルに該当する Life Cycle が⾒られることが分かっている。そこで本研究では 2016 年から 2018 年に発⽣した爆弾低気圧の中から、太平洋を通過する
ものと⽇本海を通過したものを抽出し、S モデルを考慮した前線構造の解析を⾏なって、前線の構造とその時間変化の相違点を調べた。
２．解析⼿法

⼀般に天気図上の前線は主観解析によって決定されるが、本研究では客観的に決定するための指標として、TFP(Thermal front parameter)(Renard and
Clarke, 1965)を⽤いた。

TFP = −∇|∇𝜏𝜏| ∙図 1 2016 年 12 ⽉ 15 ⽇ 06 時 UTC の 850hPa ⾯ TFP (⾊)[K/m+ ]と⽔平⾵（ベクトル）および SLP(等値線)[hPa]。⿊丸は低気圧の中

∇𝜏𝜏
|∇𝜏𝜏|

ここで𝜏𝜏 は温度である。解析された前線構造の違い

⼼位置である。陰影間隔は 60×10６K/m+ 。ベクトルは 60m/s である。等圧線間隔は 4hPa である。

を評価するとともに、温度場、⾵向、⾵速、⽔蒸気、上空のジェットなどの環境場との関連などから⽐較した。

3．結果と考察

太平洋を通過した爆弾低気圧（図１）は T ボーン
が明瞭で、発達後期には後屈温暖前線が⾒られ、典型的な S モデルの前線構造であった。⼀⽅、⽇本海を通過した爆弾低気圧（図２）は、前線断裂が⾒られたものの、後屈温暖前線に発達せずに衰退してしまうものがほとんどで N モデルに近い Life Cycle であった。また⽇本海を通過する爆弾低気圧は寒冷前

図 2 図１と同じ。ただし 2018 年 01 ⽉ 08 ⽇ 18 時 UTC である。

― 123 ―

C203
大規模アンサンブルデータ d4PDF における数十年規模の爆弾低気圧活動*築地原 匠 (鹿児島地方気象台) , 川村 隆一 (九大院・理)1. はじめにTsukijihara et al. (2019、以下 T2019 と略す)
では、地上観測データと再解析データより、北海
道地方で暴風と強い降水の頻度が近年増加しており、これが北進タイプの南岸低気圧数の増加に起因することを示した。その原因として、1998/99
年を境とする数十年規模の熱帯のレジームシフトに伴い亜熱帯ジェットに沿うロスビー波束伝播が活発化し、日本東方のリッジが発達しやすくなり、
このリッジが南岸低気圧の東進をブロックして北進タイプを増加させた可能性を指摘した。
しかし北進タイプの南岸低気圧数の近年の増加に対して、①地球温暖化と自然変動のどちらが重要なのか、②熱帯のレジームシフトの影響は確かなのか、という疑問が残されている。本研究では大規模アンサンブルデータ d4PDF を用いて、①・②について明らかにする。

2. データ
大規模アンサンブルデータ d4PDF は水平解像度
約 60 km の 気 象 研 究 所 全 球 大 気 モ デ ル MRIAGCM3.2 で計算されており、本研究では過去実験と 非 温 暖 化 実 験 の 各 100 メ ン バ ー 、
1979/80−2009/10 年 の 各 3100 年 分 の 冬 季(12−2 月) のデータを使用する。

10% (NI10%と略す) の事例を調査する。過去実験における NI10%の合成図が図 1 であり、亜熱帯ジェットに沿う明瞭な波列パターンが確認される。
T2019 より、チベット高原上の高気圧偏差は上流からの波束伝播とベンガル湾付近の対流活動により強化され、日本付近のトラフとリッジの偏差は
南岸低気圧の急発達と経路に影響を与える。図 2
は過去実験における NI10%の頻度、北進タイプの
南岸低気圧数、熱帯降水をそれぞれ標準化した経年変動を示す。これらは 1998/99 年を境に明瞭な増加傾向を示し、それぞれの経年変動がよく対応している。
T2019 とこれらの結果をまとめると、1998/99
年のレジームシフトに伴うフィリピン付近の海面水温上昇が熱帯降水を増加させ、亜熱帯ジェットに沿う波列パターンを活発化させて北進タイプの
南岸低気圧数の増加に寄与していることが示された。またこれらの変化傾向は主に自然変動に起因しており、近年の地球温暖化の影響は直接的に関係していないことも明らかになった。

3. 結果
d4PDF における北進タイプの南岸低気圧数は、
過去実験・非温暖化実験ともに 1998/99 年を境に増加傾向を示す。特に両実験の経年変動がほとん
ど一致していることから、近年の地球温暖化の影
響は小さく、自然変動の影響が支配的であることが 示 さ れ た 。 ま た T2019 で 示 し た 熱 帯 降 水(75°−135°E, 0°−20°N) に つ い て も 、 両 実 験 で
1998/99 年を境に同程度の増加傾向が確認された。
次に熱帯のレジームシフトが北進タイプの南岸
低気圧数の増加に影響していることを検証するた
めに、T2019 での北進タイプの南岸低気圧に関する合成図を参考に、亜熱帯ジェットに沿う波列パ
ターンをインデックス化する。これは 250-hPa のジ オ ポ テ ン シ ャ ル 高 度 偏 差 を 用 い て 、 NI =Z'(102.5°E, 27.5°N) − Z'(132.5°E, 40.0°N) +Z'(157.5°E, 42.5°N) で定義する。すべての解析期間について 6 時間毎に NI を計算し、NI 値が上位

図 1 過去実験 100 メンバーにおける NI10% (4347
事例) の T = 0 hr での合成図。250-hPa のジオポテ
ンシャル高度 (灰線、m) とその偏差 (陰影) を示す。

図 2 過去実験における NI10%の頻度 (黒線) 、北進
タイプの南岸低気圧数 (赤線) 、熱帯域 (75°−135°E,
0°−20°N) で領域平均した降水量 (青線) の各 100 メ
ンバー平均を標準化した経年変動。

― 124 ―

C204
日本付近で発達する温帯低気圧の構造と環境場のジェットの関係*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

温帯低気圧は多様な構造を持つ。前回の発表(栃本 2019 秋
季大会 D306)では、日本海およびオホーツク海で発達する低気圧 Okhotsk-Japan Sea Cyclone（OJC）と北西太平洋で発達する低気圧 Northwestern Pacific Ocean Cyclone (NPC)の前線構造の特徴を調べた。OJC と NPC で前線構造に異なる特徴が見ら
れ、OJC は寒冷前線の発達が温暖前線よりも顕著であり、特に MAM において寒冷前線の発達が顕著であった。NPC は温暖前線の発達が季節全体を通して顕著であった。また、北西太平洋で発達する低気圧 Northwestern Atlantic Ocean Cyclone(NAC)と NPC を比較すると、温暖前線の構造に違いが見られ、NAC に伴う温暖前線が NPC よりもより北東に伸びる特徴を持つことが分かった。
低気圧および前線構造は環境場のジェット気流の構造に大きく影響を受けることが指摘されているが、北西太平洋と北
西大西洋の低気圧構造の違いとジェット気流の関係は十分に理解されていない。そこで今回は、環境場のジェットと低気圧の位置関係に着目し、低気圧構造とジェットの関係を調べた。
2.
解析期間と解析方法
解析期間は 1978 年 12 月〜2016 年 11 月の春季(MAM)、秋季（SON）、冬期（DJF）である。使用したデータは JRA-55
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。ある程度発達する低気圧の特徴を調べるために発達率が 0.5 Bergeron (Sanders and Gyakum 1980)以上の低気圧を対象とした。また、前回と同様、北西太平洋で発達する低気圧を
NPC、日本海およびオホーツク海で発達する低気圧を OJC)とした。また、北西太平洋と似た特徴を持つ海域で発達する低気圧と比較するために、北西大西洋で発達する低気圧を NACとした。
また、環境場のジェット気流との関係を調べるために、低気圧中心が環境場のジェットに対して存在する位置によって低気圧を４つに分類した。ここでは、20 日平均の風速場を850hPa から 250hPa まで鉛直平均した場を環境場のジェット
U と定義した。風ベクトルの方向を s, 風ベクトルに対して垂直な方向を n とし、最大発達率の時刻における低気圧中心位置において∂U/∂s > 0 かつ∂U/∂n >0 の場合は right confluence(RCONF)、∂U/∂s > 0 かつ∂U/∂n <0 の場合は right diffluence(RDIFF)、∂U/∂s > 0 かつ∂U/∂n <0 の場合は left confluence(LCONF)、∂U/∂s < 0 かつ∂U/∂n <0 の場合は left diffluence(LDIFF)と低気圧を分類した。各カテゴリーの低気圧について
上記４グループの分類を適用した。例えば、NPC が RCONFに分類された場合、NPC-RCONF と表記する。
さらに、低気圧に伴う前線の特徴を調べるために、thermal
front parameter (TFP; Hewson 1998)を用いた。本研究ではSchemm et al. (2015) と同様に 850hPa の相当温位を採用し、TFP=0 の点が 500km 以上連続していれば前線と定義した。
また、低気圧の構造を調べるために、NPC, NAC, OJC それ
ぞれのカテゴリーにおいて、各低気圧の中心を重ね合わせた
コンポジット解析を行った。ここで、Key Time (KT)は発達率
最大の時刻とし、その前後 48 時間(KT-48〜KT+48)の時間発展を調べた。
 結果
 コンポジット解析を行った結果、４つのカテゴリーで異なる低気圧構造の特徴が見られた（図１）。NPC-R(L)CONF では
NPC-R(L)DIFF と比較して温暖前線が活発であり、ジェットの合流場と分流場で現れる低気圧の特徴と整合的であった（e.g.,
Schultz et al., 1998）。また、NPC-RCONF (DIFF)と NPC-LCONF(DIFF)を比較すると、低気圧中心の南側の寒冷前線領域で違いが見られた。NPC-LCONF(DIFF)では寒冷前線がより低気圧の南側や南東側に存在しており、温暖前線に接近している一方、NPC-RCONF(DIFF)では寒冷前線が低気圧の南西側に位置しており、温暖前線との距離が NPC-LCONF(DIFF)よりも遠い。
この特徴は、ジェットの低気圧性シアと高気圧性シアの影響によって現れる低気圧構造の特徴と整合的である（e.g., Wernli
et al., 1998）。
NPC と NAC を比較すると、４つのカテゴリー全てにおいて、NAC の方が低気圧中心の北東領域で温暖前線が活発であった（図略）。これは、環境場の傾圧性が低気圧の進行方向前
方でより北東に傾いているためであることが示唆される。
NPC-RCONF と NAC-RCONF を比較すると、KT+12 において
NAC-RCONF は寒冷前線がより低気圧中心の南まで移動し、T ボーンのような特徴が見られるのに対し、NPC-RCONF では上で述べたように寒冷前線が南西に伸びている様子が見られた。この違いは上層擾乱の強さや位置が影響していると考えられる。NAC-RCONF では上層擾乱が低気圧の南側まで侵入し、寒冷前線の活動に影響していると考えられる。一方、
NPC-RCONF では上層擾乱が NAC-RCONF よりもかなり弱く、低気圧の南側への侵入も見られない。
一方、OJC は 8 割以上が LCONF に分類され、寒冷前線がより活発であるという特徴が見られ、前回に示した結果と非常に似た特徴が得られた（図略）。

図 1 (a) NPC-LCONF, (b) NPC-LDIFF, (c)NPC-RCONF, (d)NPC-RDIFF における前線の頻度（カラー）と相当温位勾配のコンポジット（K/100km）。座標(0,0)は低気圧中心。

― 125 ―

C205

寒冷渦が台風の温帯低気圧化に与える影響*入江健太（東京学芸大学），佐藤尚毅（東京学芸大学）
1．はじめに15 事例と 13 事例，Tearoff はそれぞれ 3 事例

台風の温帯低気圧化（温低化）は台風が中と 2 事例，Cutoff はそれぞれ 4 事例と 2 事例

緯度に移動し，台風の構造の特徴が崩れるこであった。切離した渦とみなせる Tearoff ととで起こることが知られている。台風は温低

Cutoff の事例について，その渦と温低化した

化した後に再発達することがある。その要因

台風がマージした事例としなかった事例を示として Klein et al. (2012)は中緯度トラフの影した（図 1）。偏西風領域が広い場合温低化後響があると述べている。中緯度トラフは発達

マージしやすく，切離した渦ではマージしにすると Cutoff Low System と呼ばれる閉じた低くい傾向にあった。

気圧性循環をもつシステムになり，そのライ
フサイクルは４つの段階を経る（Nieto et al.
2005）。
本研究では 2009 年～2018 年の夏季における寒冷渦と台風の接近事例を抽出し，温低化する台風への寒冷渦の影響を調べた。

2．データと方法
JRA-55再解析データ（Kobayashi et al. 2015）

を用いて Nieto et al. 2005を参考に寒冷渦を抽出・分類し，ULT（Upper Level Trough），Tearoff，
Cutoff，Final の4段階とした。解析期間は2009
年～2018年の10年間で日本への台風接近数が多い7月～9月の3ヶ月を対象とした。解析範囲
は東経100度～170度，北緯20度～70度である。

3．寒冷渦と温低化する台風の例
ここでは，台風の温低化時に見られた寒冷渦の段階を分類した結果を示す。台風は気象

図 1．温低化後に寒冷渦とマージした台風としなか

庁が接近・上陸と発表した台風，118 事例のみった台風の例。上図は台風 1610 号，下図は台風を扱った。台風が温低化時に寒冷渦に接近し1606 号である。陰影は温低化時の 200 hPa 渦位た事例は 38 事例であり，そのうち ULT が 28

[ PVU ]，等値線は太線が 200 hPa 高度，細線が事例，Tearoff が 5 事例，Cutoff が 6 事例，

850 hPa 高度 [ gpm, 30 m 間隔]を表す。実線と点

Final が 0 事例であった。次に温低化後の台風

は温低化前後の台風経路と中心を示し，四角はの動きとして寒冷渦とマージした事例としな

温低化時を示す。

かった事例に分けたところ ULT はそれぞれ― 126 ―

C206

― 127 ―

C207

総観規模擾乱に伴う南極氷床上の降水形成機構
平沢尚彦 極地研 、山田恭平 長野県環境保全研 １．はじめに南極氷床を涵養する主なプロセスは、総観規模擾乱
に伴う短時間の強い降水と弱い降水を継続的に降らせる晴天降水である（Schlosser et al., 2008 など）。それぞれのプロセスの氷床涵養への寄与は地域ごとに異なると考えられるが、明確示した研究はない。例
えば、2003 年のドームふじ基地の 1 年間の降水量の40％程度が総観規模擾乱に伴ってもたらされた（Dittmann et al. , 2016）などのいくつかの地点や期間の限られた結果が示されるまでにとどまっている。
また、総観規模擾乱に伴う降水は、南極氷床上の沿岸域から内陸部に観測されるが、降水形成過程や水蒸気の供給のメカニズムは明確ではない。事例ごとに異なる可能性もある。平沢・山田(2017)は昭和基地に強風をもたらした総観規模擾乱（Yamada andHirasawa, 2018）に伴う、南極氷床上の降水分布の時
間変化を調べ、図 1 に示す 3 つの段階（St.1: 斜面末端部の海岸線に沿った降水帯の形成、St.2: 斜面中腹
から末端部に氷床等高線に直交する降水帯の形成、St.3: 内陸頂上部における降水帯の形成）を見出した。
ここでは、各段階における降水形成と水蒸気供給のメカニズムを議論する。
２．降水形成と水蒸気供給のメカニズム
St.1 は昭和基地で最大風速（約 40m/s）が観測された 1 月 17 日 00UT に現れた。このとき、対流圏下層には南極氷床に平行な強風帯（low level jet: LLJ）が形成されている。LLJ は orographic blocking によって形成された。対流圏下層を南下する暖かく湿った大
気は氷床表面を滑昇し断熱冷却によって北向きの気圧傾度力を生み出す。この冷却は凝結を伴う。すな
わち、orographic blocking は氷床斜面に沿った強い降水帯を形成するメカニズムでもあると考えられる。
この特徴が図 2a に現れている。図 2d の南大洋上には南極域に向かうatmospheric river (AR)の様相が見える。南極沿岸域での強い降水時に AR が形成されることは Gorodetskaya et al. (2014)も示している。
St.2 の降水帯の成因はSchlosser et al. (2008)が議論したように氷床表面の山・谷地形の影響と考えられる。
総観規模擾乱の南下に伴って強い東風域は氷床の内陸域に移動する。この際、斜面の傾斜が徐々に緩くなるため、orographic blocking の作用は弱まり、代わ
りに東風の進行方向に現れる氷床地形の凹凸の影響が顕著になる。尾根の東側での上昇流と西側での下降流が波状降水帯を形成する。図 2b には氷床末端部から離れた斜面中腹に凝結域が現れており、これが図 1 の昭和基地の南西方にある降水帯に対応している。図 2e では AR から氷床沿岸に沿って西方に水蒸気が供給されている。
St.3 に対応し、図 2c で氷床頂上域に凝結量の大きな領域が形成されている。500 hPa の水蒸気分布（図2f）にはドームふじ域に水蒸気濃度の高い領域がある。
この高い水蒸気域は St.1 の時点では海岸域上空にあって、徐々に内陸に移動した。ドームふじ域の降水の一部はこの上空の比較的高濃度の水蒸気域から供給されている。そして、もう一つの供給源は下層から沿岸域での降水形成を抜けて輸送される水蒸気である。前者の水蒸気は AR に関連して南大洋上で上空に拡散した水蒸気と考えられる。

図 2 (a), (b), (c)は St.1～3 の 40E に沿う凝結量の緯度-高度断面。ベクトルは南北・鉛直風。(d), (e)は 850 hPa, (f)は 500 hPa の St.1～3 の比湿分布。
ベクトルは各高度面の水平風。

図 1  WRF に よ る 降 水 強 度（mm/hr）の分布。左から St.1：
1 月17 日00UT、St.2：同日06UT、
St3：同日 12UT。ベクトルは地
上風、○は昭和基地、●はドーム
ふじ基地の位置。

― 128 ―

C208

負の北極振動と中緯度寒波の新因「 北 極 海 ア ラ ス カ 沖 に 空 い た 海 氷 の 巨 大 な 穴 (warm hole)」*立 花 義 裕 ,小 松 謙 介 ,安 藤 雄 太 ,太 田 圭 祐 ( 三 重 大 学 大 学 院 生 物 資 源 学 研 究 科 ) ,V. A. Alexeev, L. Cai (University of Alaska)
1.

はじめに

空をさらに暖めることが期待される[3](図 2 の大気側の2017-18 冬(平成 30 年度冬)の北極振動指数は長期に矢印)．よって，アラスカの北の上空大気は異常に暖か亘り「負」の状態が続き，北極域の対流圏上層気温もくなった（図１の円柱部分）．北の寒気と中緯度の暖気史上最高となった．日本は 32 年ぶりの記録的寒波年との境界で吹く偏西風は，暖かい円柱部を避けるようになり，北陸地方では記録的豪雪年となった．一方，北迂回させられ，北極点近くまで侵入した．偏西風の北極ではアラスカ沖(チュクチ海)の北極海の海氷が観測

極への侵入の反動で，北極寒気を東西に引き裂き東ア

史上最も少なかった．我々はこれを暖穴(warm hole)とジアと北米方向に寒気が分裂し押し出され，両地域に命名し（図１参照），これが北極対流圏上層気温の異常

寒波をもたらした．

高温をもたらすことで負の北極振動の状態が継続し，記録的寒波を日本にもたらしたことをデータ解析と海氷 on/off の数値実験により示した(Tachibana et al., 2019[1]). 発表では，上記論文の成果を述べると共に，数年前から始まったチュクチ海の海氷激減を起因とする中緯度寒波頻発時代への突入の可能性についても言及する．例として今年(2019)の 2 月と 3 月の寒波に触れる．
大西洋セクターの北極海(バレンツ海)の海氷減少が中緯度の寒冷化に影響を及ぼす研究は Honda et al.
(2009)[2]の先駆的研究に端を発し数多くの追従研究があるが，アラスカ沖北極海の海氷激減の中緯度の異常
へ及ぼすことを示した研究は本研究が初めてである．

図 2: 海氷の暖穴[warm hole] が寒波をもたらす模式図（その 2）アラスカから北極にかけての南北鉛直断
面. Tachibana et al., (2019) [1] から引用
3.

海洋との正のフィードバック

Warm hole は self-sustainable である．
Atmospheric riversに伴う風が，暖かい太平洋の海水の北極海への流入を促す（図２の下部の右向き矢印）．海氷は暖水流入によって融け、且つ南風に流され北へ北へと後退する．そ
図 1: 海氷の暖穴[warm hole] が寒波をもたらす模式図の結果維持される warm hole は大気に熱を放出し続け,（その１）Tachibana et al., (2019) [1]から引用

北極上空の暖気(図 1 の円柱)を維持する．そして「負」の北極振動を持続させることで偏西風の蛇行に伴う東2.

アジアや北米への寒波も持続させた.

新説

以降 2017-18 冬を例に述べる．
チュクチ海の海氷の激参考文献

減に伴う海氷の穴は,太平洋からの atmospheric rivers[1] Tachibana, Y., et al., (2019), Scientific Reports, 9, 5567の極域への流入を促進し(図 1 の北向き矢印)，この暖湿[2] Honda, M., et al., (2009), GRL, 36.

な atmospheric rivers は北極域での upglide に伴い,北極上[3] Komatsu K. K., et al., (2018), Scientific Reports, 8, 2872

― 129 ―

C209

グリーンランド氷床表面融解に対する雲の影響*庭 野 匡 思 (気 象 研 ), 橋 本 明 弘 (気 象 研 ), 青 木 輝 夫 (極 地 研 /気 象 研 )1.

ていたわけではない（第 1b 図）ことが見て取れる．実

はじめに

近年，グリーンランド氷床（Greenland ice sheet; GrIS）
では，雪氷融解が加速度的に進行し，雪氷質量が急激際，Clear-sky 条件であれば，GrIS からの融解水の流出量が 1.6 Gt day–1 程増加していた可能性が分かった．

に減少している．2012 年 7 月には，GrIS 表面の 90%以以上で示された雲の存在に対する相反する応答特性上の領域において表面融解が引き起こされる記録的なの原因を探るために，All-sky 条件時と Clear-sky 条件時

融解イベントが発生した．そのイベント期間中に観測の雪氷面熱収支の違いを調べた．その結果，雲の存在された Summit や SIGMA-A サイトにおける表面融解の有無は GrIS 内陸と沿岸域で雪氷物理状態に異なる影

に対する雲の影響（曇天時にも関わらず，晴天時より響をもたらすことが明らかになった（Niwano et al.,も大きな雪面放射収支を実現していた点）を Bennartz et

2019）．発表時には，その点について詳しく説明する．

al. (2013) や Niwano et al. (2015) が指摘して以降，GrIS
表面の雪氷質量収支（以下，表面質量収支と略）に対する雲の影響に注目が集まっている．しかし，GrIS 全域の表面質量収支に対する雲の定量的影響は未だ明らかにされていない．本研究では，最新の極域気候モデ
ル NHM-SMAP を用いたモデル感度実験を行い，雲の影響の実態を明らかにする．
2.

極域気候モデル NHM-SMAP使用した NHM-SMAP の設定は，Niwano et al. (2018)
や庭野 (2019) と同様である．水平解像度は 5km，デー
タ出力時間間隔は 1 時間であり，同種の極域気候モデ
ルの中では高いスペックを持つ．以下，この標準設定の計算結果を”All-sky”と記す．計算対象期間は 2011 年
から 2012 年にかけてとした．一方，雲の影響を調べる
モデル感度実験では，以下の変更を施した：・大気場を断熱に（雲生成時の潜熱をゼロに）・雲氷量・雲水量をゼロに（晴天放射を計算）
これらにより，晴天時の大気場をモデル内で仮想的に計算する（以下，”Clear-sky”と記す）．ただし，雲の有第１図 NHM-SMAP によって計算された，All-sky 設

無に起因する放射場・大気場の変化にのみ注目する観定と Clear-sky 設定における (a) 2012 年の GrIS 表面融点から，降水量は All-sky 時と完全に同一とした．

解域と (b) 2011 年 9 月から 2012 年 8 月にかけての積算
GrIS 表面質量収支．

3.

結果と考察

第１図に，All-sky 設定と Clear-sky 設定で計算されたGrIS 表面融解域と，9 月 1 日起点の積算表面質量収支を示す．All-sky の結果は，Niwano et al. (2018) によっ

参考文献[1] Bennartz, R. et al., 2013, Nature, 496, 83–86.
[2] Niwano, M. et al. 2015, The Cryosphere, 9, 971-988.

て検証されており，現実を精度良く再現していること[3] Niwano, M., et al., 2018, The Cryosphere, 12, 635-655.

を確認している．両設定の計算結果を比較すると，雲[4] 庭野匡思, 2019, 天気, 66, 225-230.

の存在は融解面積を平均して 3.1%増加させる効果を持っていた（第 1a 図）ものの，表面質量収支を減少させ[5] Niwano, M., et al., 2019, Sci. Rep., in press,
doi:10.1038/s41598-019-46152-5.

― 130 ―

C210
南半球ストームトラック活動の卓越変動〜移動性擾乱と準停滞性擾乱の役割〜*中山 盛雄, 中村 尚

東大先端研 , 小川 史明 ベルゲン大

1. はじめに Baroclinic Annular Mode (BAM) は指数の相互相関関数をそれぞれ示す。ここで、SAM

南半球対流圏における卓越変動であり、南半球スト

はBAMの定義に用いた領域における東西平均東西

ームトラック域での移動性擾乱活動の強弱を表す。

風の第1EOFとして定義した。

これまでに、渦駆動される極前線ジェット (PFJ)

TW14で指摘されたBAMの約25日の準周期性はの南北変位を表す南半球環状モード (SAM) とほぼ

JRA-55に基づく全周期帯の変動でも確認できるが、独立であること、約25日の準周期性を持つことなど

その有意性は低い。移動性擾乱、準停滞性擾乱いず

興味深い性質が指摘されている(Thompson and

れの変動にも準周期性は全く現れない (図1a)。一方、Woodworth, 2014, 以下TW14と表記)。ただし、SAM指数との相関係数は全周期帯を含む場合はBAM研究の歴史は浅く、これらの性質の背景にある

TW14と同様0.1以下であるが、移動性擾乱のみでは力学には未解明な点が多い。例えば、TW14はBAM

BAMが3日遅れるラグで相関が最大となり、その値を全周波数帯の擾乱活動の変動から抽出したが、総は約0.2となった (図1b)。これは、移動性擾乱に伴う観規模の移動性高低気圧とより長周期の準停滞性擾

SAMとBAMの両変動は必ずしも独立ではないこと

乱では、背景の力学過程が本質的に異なる。そこで、を意味する。実際、移動性擾乱成分に伴うBAMは、本研究では、短周期の移動性擾乱、長周期の準停滞

全周波数成分を含む場合と異なり、擾乱に伴う西風性擾乱が各々BAMに与える寄与を評価した。

運動量fluxの収束•発散偏差と、それに対応したPFJ

2. データと解析手法 本研究では、大気再解析デーの南北変位のシグナルを示している (図略)。

タJRA-55を用いた。解析期間は1979〜2017年の39

4. まとめ 大気再解析データおよびAGCM水惑星年間である。TW14が行った通年での解析に加え、夏季 (12〜2月) 、冬季 (6〜8月)に分けた解析より季実験の解析から、BAMに伴う移動性擾乱と準停滞性
擾乱の変動が互いに異なる性質を持つことが見出さ

節性をも調査した。併せて、AFES T79L56版を用いれた。

たAGCMによる水惑星実験の出力も解析した。下部(a)

境界条件には衛星観測データNOAA-OISSTに基づ
く南インド洋のSST気候値を東西一様に与えられている (Ogawa et al. 2012, 2016)。モデル南半球には
冬季の、モデル北半球には夏季の分布が南北反転させた上で与えられた。このような「水惑星」実験は
東西一様性の高い南半球の状況を再現するものと期(b)待される。解析期間は40年間である。
解析にあたっては、全ての周波数帯を含む擾乱成
分をTW14と同様に東西平均からのずれによって定義した他、移動性擾乱成分 (周期8日以下の成分)、準停滞性擾乱成分 (周期8日以上60日以下) を周波数フィルターによってそれぞれ分離した。その後、各
擾乱成分に対して渦運動エネルギー (EKE) を計算
し、TW14 に倣って、その東西平均場の[925～200
hPa、緯度20°〜70°] の領域における第1EOF を
BAM、その主成分時系列をBAM指数と定義した。
3. 結果 図1(a),(b)にJRA-55の通年での解析から導いたBAM指数の自己相関関数、SAM指数とBAM

図 1 JRA-55 の通年での解析に基づく(a) BAM 指数の自己相関関数。(b) SAM 指数と BAM 指数の相互相関関数。負のラグは BAM 指数が SAM 指数に対して遅れていることに対応。全周期帯の変動 (実線) と周期
8 日以下の移動性擾乱成分 (破線)、周期 8 日以上の準停滞性擾乱成分 (一点鎖線)。灰色実線は相関の 95%有
意水準の目安。

― 131 ―

D201

Modulation of MJO characteristics by the fluctuation of thelarge-scale zonal circulation
*末 松

1.

環 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),Introduction

Eastward progression of convectively active
region is one of the distinguishing characteristicsof the Madden-Julian Oscillation (MJO; Madden
and Julian 1971). However, understanding on themechanisms of their eastward propagation andwhat determines their propagation speeds is still
limited. Taking this into consideration, this study
investigated how the boreal winter MJO propagation
speed is modulated by the background environment,
and sought for an intrinsic relationship of the MJO
with the background atmospheric states.
2.

Data

We employed reanalysis data from NCEP-DOE II,NOAA interpolated OLR, and NOAA OISST V2 forthe analyses in this study.
3.

MethodMJO events in boreal winter from 1982 to 2916 wereidentified by application of the real-time-multivariate
MJO index (RMM; Wheeler and Hendon 2004)
following the detection method of Suematsu andMiura (2018). Then, propagation speed, consistent
with the average angular phase speed on the RMM
phase space, was calculated for each of the detected
events by constructing a MJO convection tracking
method. Our analysis of the tracked events built onto
our recent finding of MJO enhancement withbackground SST with larger zonal gradient from
Indian Ocean to the Western Pacific, and examined
how MJO propagation speed was influenced by the
background SST.
4.

Results

From detection and tracing of the MJO events, weclassified the detected events into fast and slow
MJO events. Comparison of the two groups
indicated that intensity of convective activities
was stronger and spanned over a larger region forthe slower events. Analysis of the background三浦

裕 亮 (東 京 大 学 理 学 系 研 究 科

SST in relation with the MJO propagation speed
revealed a tendency of the MJO to propagate
slower under low-frequency SST distribution withzonal gradient that peaks over the western Pacific.
In contrast, there was little dependency of MJO
propagation speed to the SST distribution fromvariations in intraseasonal-frequency range.
To further investigate the influence of
low-frequency SST on MJO propagation,
relationship between MJO propagation speed andlarge-scale zonal circulation was examined. The
results showed that MJO tended to propagate
slower when the background large-scale zonal
circulation was stronger which accompanies
stronger low level westerlies in the active regionof the MJO.
5.

Discussion

This study counterintuitively indicated thateastward propagation of the MJO is slower withstronger background westerlies. The new finding
points to a view that MJO is an integral part of thelarge-scale zonal circulation induced by the zonal
SST gradient over the tropics, and that slower andstronger
MJO
eventsmanifests
withintensification of the large-sale zonal circulation.
References
Suematsu, T. and H. Miura, 2018: Zonal SST
Difference as a Potential Environmental Factor
Supporting the Longevity of the Madden–Julian
Oscillation. J. Climate, 31, 7549–7564
Suematsu, T. and H. Miura (in preparation):
Modulation of MJO propagation speed by thefluctuation of zonal SST gradient driven
large-scale zonal circulation.

― 132 ―

D202
フィリピン海における積雲対流活動を介した
北半球夏季季節内変動と PJ パターンとの関係＊

清木亜矢子１・小坂優２（1. 海洋研究開発機構、2. 東大先端研）
１．はじめに
フィリピン海における積雲対流活動は、北半球夏季に太平洋－日本パターン（PJ パターン）を発生させ東ア
ジア域へ遠隔影響を及ぼすことが指摘されている（e.g.,
Nitta 1987）。しかし、PJ パターンは季節平均値を基にした研究が多く、実際どのような積雲対流活動がその熱源となっているかは未解明な部分が多い。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する。赤道上における東進が顕著な季節内変動は主に
北半球冬季にみられ、マッデン・ジュリアン振動（MJO）と呼ばれる一方、夏季には北東進モードが卓越することが知られており、北半球夏季季節内変動（BSISO）と呼ばれている。
PJ パターンと BSISO は、それぞれ西部北太平洋における台風活動との関係は指摘されているが、BSISO と PJパターンを直接結ぶ研究はなされていない。本研究では、フィリピン海における積雲対流活動を介した BSISOと PJ パターンとの関係について調査した結果を報告する。
２．データ
本研究では、積雲対流活動の指標としてNOAAのOLRを用いた。また、気象データには、気象庁の客観解析データ（JRA-55）の日平均値を用いた。総観規模
擾乱の活動度の指標として、擾乱の運動エネルギー（EKE）を計算した。ここでは、平均場を11日移動平均、
擾乱場をそこからの偏差としている。解析期間は、
1979-2015年の北半球夏季（6-8月）とした。
PJパターンの指標には、北緯10度-55度、東経100度-160度の領域における850hPa渦度偏差にEOFをかけて得られた第一モードの時系列を用いた。また、BSISOの指標には、季節内フィルターをかけたOLR（北緯30度-南緯30度の領域）に対してEEOFをかけたKikuchi et al.
(2012)の指標を用いた。
３．結果と考察
図１は、各 BSISO 位相における OLR と EKE 偏差のコ
ンポジット結果を示す。OLR に注目すると、フィリピン海における対流活動は、Phase3 で抑制され、Phase5-7 で活発化するという、過去の研究と整合的な結果が得られた。しかし、EKE をみると、擾乱のエネルギーは Phase6から７にかけ劇的に増加している。
一方で、6-8 月の月平均 PJ パターン指標と BSISO 指標との間の相関係数は-0.088 であり、有意な相関は得られなかった。つまり、BSISO の振幅が強い（弱い）から
台風のような総観規模擾乱が強化（抑制）されて負の（正の）PJ パターンが顕著になる、という仮説は成り立たない。BSISO に伴う変動がフィリピン海における積雲対流活動に大きく影響していることは間違いないが、PJ パ
ターンの励起には経年変動成分の寄与も示唆される。
過去の研究では、エルニーニョ後の夏には PJ パターンが励起されやすいと言われているため、エルニーニョ
後・ラニーニャ後・それ以外のグループに分けて比較を行った（図略）。BSISO phase 5-7 における対流活発域（OLR）の東西範囲には差がでたが、フィリピン海域に焦点をあてるとその振幅の差は小さかった。一方、BSISO
phase 7 における EKE は、エルニーニョ後にはとても小さ
く、ラニーニャ後やその他では大きな値がみられた。こ
れらの結果から、BSISO の振幅は ENSO とは相関がなく、その Phase７において総観規模擾乱が発達するかどうかが PJ パターン励起に寄与することが推測される。
謝辞：本研究は JSPS 科研費（18H05879）の助成を受けたものです。

図１ BSISO の Phase 2-7 を基準とした OLR（Wm-2, 陰影）と 850hPa における EKE 偏差（コンター）のコンポジット図。コンター間隔は 2 m2s-2。

― 133 ―

D203

インド洋上の総観規模波動の力学と中緯度－熱帯相互作用*福 富 慶 樹 , 相 木 秀 則 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )

帯側に注入し渦度源を供給する役割を持つ。もう一つ

はじめに

インド洋上で卓越する熱帯総観規模波動擾乱 ～

は中緯度波動が亜熱帯域に向けて進行・発達する際に、日周期帯 の性質と力学は他地域に比較して未解明の下層で亜熱帯から熱帯へ向けての波動エネルギー伝播部分も多い。)XNXWRPL -*5 では海洋大陸上のが熱帯波動の発達を促していた。発達した波動擾乱は

天候システムとしての総観規模擾乱の性質について明,7&= と結合する平均モンスーン西風にほぼ捕捉されてらかにした。さらに接続域であるインド洋上の波動擾

いるように見える。この西風域の下流 東方 側に向け

乱との相違や関連性を解明するため、南半球夏季におて連続的な波列の形成が海洋大陸西端域まで到達し、ける総観規模波動擾乱の卓越構造を特定した。さらに

赤道をまたぐ熱帯域での東向き波動エネルギー伝播を

擾乱の有効な起源としての南半球中緯度波動の役割を示唆する。東西時間断面図から群速度を推定すると約明らかにした上でモンスーン西風上に沿って伝播する

PV であった。この熱帯域での波動エネルギー伝播の波動の力学的性質を調べた。本研究では新しい力学的

力学的診断を $*&波動エネルギーフラックス式を適診断ツールとして、$LNLHWDO 3(36：$*&

用して行った結果、平均的に西向き、北西向きフラッで導出された新しい波動エネルギーフラックス式を適

クスが中央インド洋から東インド洋・海洋大陸西端ま用した。これは理論上は準地衡流の制約なしに赤道近で卓越していて、このタイプの波動擾乱の発達に伴う傍の種々のタイプの熱帯波動のエネルギー伝播現象の群速度現象を適切に表現できた。

診断に適用可能とされるが、実際に観測される熱帯波



動擾乱の群速度現象に適用することにより、その有効性と応用可能性を議論する。



データ

-5$ 大 気 再 解 析 デ ー タ  12$$ 2/5 デ ー タ を用いた。解析は  南半球夏季である。






結果

 波動擾乱の卓越イベントを (2) 解析の主要モードの指標から正負それぞれの位相で  個を抽出しコンポジット解析を行うことで卓越構造の時空間発展と性
図  発達ピーク時の波動構造のコンポジット図。
K3$ の風べクトル流線関数と 2/5 偏差。

質を調べた。波動擾乱の発達ピーク時の構造は混合ロ
スビー重力波的であるがやや変形型であり、インド洋,7&= 域の対流活動変動を担っている。そのライフサイ
クルにおける発達から衰退のプロセスでは 7' 熱低 型
波動との間の遷移的な振る舞いも部分的に見られた。
平均的な西進位相速度は PV、東西波長は ～
NP である。擾乱の発達をトリガーする有効な現象
として南半球中緯度総観規模波動の  種類の効果を特定した。一つは西インド洋上の下層南風サージ現象である。南風サージは中緯度波動が大西洋域から南西イ
ンド洋に進行・発達した際に下層トラフ 上層リッジの前面で引き起こされ、高緯度側の低気圧性渦度を熱図  波動擾乱の発達期間で平均した $*&波動エ
ネルギーフラックスとその発散の分布。

― 134 ―

D204

赤 道 波 に よ る ス マ ト ラ 島 西 岸 2016 年 3 月 の 記 録 的 豪 雨*伍 培 明 (JAMSTEC)， 福 富 慶 樹 (名 古 屋 大 学 )， Kazuyoshi Kikuchi (ハ ワ イ 大 )
1.

はじめに

にした。
ロスビー波は東西波数3～4 (波長～13000km)、

スマトラ島西岸で 2016 年 3 月 21 日～22 日に広範囲

周期～20 日の性質を示した。

の強い降雨が発生し、パダン（Padang）気象観測所（0.786°S, 100.305°E）で 370.0mm の記録的な日降水量が観測され、西スマトラ州内の 9 つの町で広範囲に浸水し、山岳地で土砂災害が発生した。
本研究では現地の地上気象観測、ラジオゾンデ観測、
衛星・地上観測降水量データ(MSWEP, TRMM) 、気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)データを用いて、このイベント発生時の大気循環場を調べ、豪雨発生の原因を解明すると共に、大気赤道波の豪雨発生に対する役割を明らかにすることを目的とする。
2.

結果

2016 年 3 月 18 日～21 日における降水分布と、
JRA-55
データからケルビン波フィルターをかけた 850hPa 水
平風ベクトルと速度ポテンシャル、ロスビー波フィル
ターをかけた850hPa 水平風ベクトルと流線関数の分布

図１ 2016 年 3 月 18 日～21 日における降水分布を図１に示す。対流活動と結合したケルビン波がイン(MSWEP)と、ケルビン波フィルターをかけた 850hPa

ド洋上西部で発生し、約 12m/s の位相速度で東進して水平風ベクトルと速度ポテンシャル（左）、ロスビー波いたことが示唆された。このケルビン波の東進に伴い、フィルターをかけた 850hPa 水平風ベクトルと流線関数

西風偏差は降雨域を伴いながら、21 日にスマトラ島西（右）の分布。

岸まで進行していた。一方、西太平洋方面から、ロスビー波が西風域を伴い 2～3m/s の速度で西進しスマト
ラ島に接近していた。
また、3 月 20 日頃、110°E 付近から降雨域が 12～
13m/s の速度で西進していた（図略）。そして、ケルビ
ン波に伴う東進降雨域と西進の降雨域が融合して、ス
マトラ島西岸で豪雨が発生した。時空間ウェーブレッ
トスぺクトル解析による TRMM 降雨データの時空間
局所スペクトル分布（図 2）から、豪雨イベント発生時にはケルビン波と西進慣性重力波が卓越していた。西進する降雨域は、スペクトル特性から準 2 日周期の西進慣性重力波と推定される。
以上のことから、この豪雨イベントはケルビン波、
ロスビー波及び西進慣性重力波の共同作用によって引き起こされたことが示唆される。この豪雨をもたらし

図 2 TRMM 衛星降雨データの 2016 年 3 月 21 日 18Z、100.375E における時空間ウェーブレット局所スペクト

たケルビン波は東西波数 6（波長～6000km）、周期～6ル（ただし赤道対称成分）。横軸は東西波数（正・負は、日であること、西進慣性重力波の特徴として東西波数

それぞれ東進、西進を表す）、縦軸は振動数（cycles per-14（波長～2500km）、周期～2.5 日であることを明らか

day）を表している。

― 135 ―

D205
ベ ト ナ ム 気 象 局 解 析 雨 量 と 2018 年 12 月 ベ ト ナ ム 中 部 の 豪 雨 に つ い て （ ２ ）*斉 藤 和 雄 ( 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー /東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 / 気 象 研 究 所 ) , Le D uc（ 海 洋 研 究
開 発 機 構 / 気 象 研 究 所 ） , Du Duc Tien and Mai Khanh Hung ( ベ ト ナ ム 水 文 気 象 局 )度のみで強い降水を解析するのは難しいと思われる。

１．はじめに
ベトナムでは、毎年のように大きな気象災害が発生

AWS 雨量と Vinh レーダーを加えた推定雨量に衛星しており、その軽減は重要な課題である。JICA の無償

推定降水量を合成したものが１図右である。レーダー

資金協力の一環として、ベトナム北部の二か所に S バと衛星からの降水推定にはさらなる改善の余地がある。

ンド気象ドップラーレーダーが設置され 2017 年 11 月から稼働している。同レーダーの活用を中心として包括的な気象サービスの能力向上を目指して、2018 年から JICA 有償勘定技術支援「ベトナム国気象予測及び洪水早期警報システム運営能力強化プロジェクト」が行われている。前回講演(2019 春)では、ベトナム水文気象局(VNMHA)での降雨ナウキャストの紹介と 2018 年
12 月 9 日のベトナム中部での豪雨事例について紹介した。ここでは、その後の解析雨量の改善及び GSMaP データのチェック等について示す。
２．2018 年 12 月 9 日のベトナム中部での豪雨と VNMHA
での降雨ナウキャストの改善

1 図 12 月 9 日 00UTC-03 UTC（7 時～10 時）の 3 時間解析
雨量。左）リアルタイム処理時のもの。右）AWS と Vinh レーダーデータを用いて改善したもの。

３．GSMaP による降水
当日の GSMaP_MVK（2 図左）では衛星マイクロ波

2018 年 12 月 9 日、ベトナム中部域ではダナン市で、データがある時間帯ではベトナム中部域に強い雨が解

9 日 1 時（地方時）からの 24 時間に 972mm を記録す

析されていた。ダナンでの積算降水量は 100mm 程度でる大雨となった。当日の VNMHA のリアルタイム処理

あるが、最大 600mm を解析している点もあった。防災による解析雨量（1 図左）では、強雨が十分には表現さ上の観点からは、リアルタイム解析での精度が重要でれていなかった。解析雨量の要素である AWS 降水量、ある。GSMaP_NOW（2 図右）では強い降水が表現さレーダーと衛星からの降水推定について確認した。

れる場合と、時間帯によっては降水が弱くかつ東にず

1) AWS については、当初欠測やデータ集信の遅延を考れて表現される場合とがあった。前の時刻の推定を衛えていたが、1 図の時間帯では、1,108 箇所のうち 7 か

星上層風で補外することに原因があるように思われる。

所で 80mm 以上の強雨を検知していた。解析雨量への

今後、数値予報の結果を含めより詳しくデータを見て反映について、処理の誤りが判明した。

いく予定である。

2) 当日のレーダー反射率合成図では Vinh レーダーのデータが入手できず使われていなかった。当日の Vinh
レーダーのデータが JICA チームにより保存されていたため、それを加えたものを作成した。べトナム中部域にある 2 つの C-バンドレーダー(DongHa、TamKy)の設置高度はそれぞれ 40m と 50m で低く、低仰角（0.5度）の場合、西側が大きく遮蔽されることが分かった。
降雨減衰の扱いや、Z-R 関係式（Z=200*R^1.6)についても改善の余地があると思われる。
3) VNMHA での衛星データからの降水強度の推定は、Vicente et al. (1998)による GOES 赤外画像の雲頂温度と米国中部でのレーダー観測との関係に基づいている。9日のひまわり 8 号による赤外画像を見ると、豪雨をもたらしたメソ対流系の雲頂温度は-40C 程度で、赤外温2 図 12 月 9 日 02 UTC（9 時）の GSMaP による降水強度。
左）標準プロダクト(MVK)。右）リアルタイム版(NOW)。
謝辞 本プロジェクトに関して、赤枝健治長期専門家、気象業務支援センターや日本気象協会の JICA チームメンバー、
VNMHA 関係者の方々に大変お世話になっている。GSMaP データの利用に関して JAXA EORC から有益なご教示を頂いた。

― 136 ―

D206

スマトラ南西沿岸陸域における対流日変化と雷活動：YMC 集中観測より*森

修 一 1， 濱 田 純 一 1,2， 伍 培 明 1， 城 岡 竜 一 1， 横 井 覚 1， 米 山 邦 夫 1，
Urip Haryoko 3 ， Reni Sulistyowati 4 ， Fadli Syamsudin 4（ 1 海 洋 研 究 開 発 機 構 ， 2 首 都 大 学 東 京 3 BMKG/Indonesia， 4 BPPT/Ind onesia）
1．はじめに
海大陸研究強化年（YMC：2017-2019 年）観測キャ
ンペーン，およびその予備調査として YMC-Sumatra
2017（2017 年 11 月 16 日－2018 年 1 月 15 日，海洋地球研究船みらい定点観測期間：2017 年 12 月 05-31日）および PreYMC2015（2015 年 11 月 09 日－12
月 25 日，みらい定点観測期間：11 月 24 日‐12 月 17日））がインドネシア・スマトラ島南西ベンクル沿岸域において実施された（以下，Y15 および Y17 と表記）（米山ほか 2018 年度気象学会春季大会 C201）．
昨年度は Y15 および Y17 の各期間における現業雷観測（SYNOP），地上降水量，および X バンド MP
レーダー観測の結果について，その概要を報告した（森ほか 2018 年度気象学会秋季大会 B157）．今回は，さらに両期間におけるゾンデ集中観測結果を基に，主として海陸風循環や大気安定度等の日変化を中心に各期間の特徴および雷活動との関係を調査したので報告する．
2．結果概要ベンクル BMKG（インドネシア気象気候地球物理庁）観測所における 3 時間毎のラジオゾンデ観測から求めた海陸風循環（海岸線に対して直交）成分，大気安定度（CAPE，CIN），および現業雷観測（SYNOP）
について，両観測期間における MJO 不活発期および活発期を分割し，各々について期間平均した日変化を図 1 に示す．
前回報告で示したように，MJO 不活発期における雷発生頻度は Y15 が極端に大きく，10UTC（17LT）にピークを持つ顕著な日変化を示しているのに対し，
Y17 では著しく少なく日変化も極めて不明瞭である．また，CAPE についても Y15 における MJO 不活発期が最も大きな値で日変化を示し，続いて MJO 活発期，
Y17 不活発期，活発期となり，やはり Y17 では日変化がほとんど観られることなかった（CIN については両期
間，MJO 活動の如何に関わらず極めて小さい値であった）．少ないながらも Y17 不活発期に発雷を観測していることから，単に CAPE の大小（例えば閾値として 2 K J/kg）にて区別できるものではなく，対流の発生や成長，組織化に必要となる環境が重要であろう．
海岸線に直交する下層風速（南西成分が正）を見ると，もちろん Y15 MJO 不活発期が最も顕著な海陸風
循環を示すものの，他の 3 期間においても一定度の日周期構造を見ることはできる．しかしながら，他 3 期間
では常に高度 0.5 km 以上で南西風成分を示しており，
Y15 MJO 不活発期のみ（海風の侵入時間帯以外）北東風成分が卓越している．
このことから，海風進入時における前線構造の差異
や，特に 03-09UTC（10-16LT）における大きな鉛直シ
アの存在が沿岸対流の発生および成長に大きく影響した可能性を示唆している．
３．今後の予定
引き続き各集中観測データ（特に両期間共に同条件で運用されていたメスペンダXバンドレーダー）の相互比較，沿岸陸域対流活動の差異や雷雨発生条件の違い等に注目した解析を進める予定である．

図 1 ベンクル観測所における 3 時間毎ゾンデ観測による海陸風（海岸線直交）成分（海風となる南西風が正）のうち，上から MJO 不活発期および活発期を示す．
さらに下へ，大気安定度（CAPE，CIN），および現業
雷観測（SYNOP）の日変化（UTC）が続く．ただし，発雷は MJO 活発期に観測されておらず，不活発期のみを示す．また，CIN は極めて小さく，ほぼ横軸重なっている．左側は Y15，右側は Y17 における結果を示す．

― 137 ―

D207
2015 年にスマトラ島沖で観測された熱帯擾乱と降水の多重スケール構造の解析＊耿 驃 ・ 勝俣 昌己 （海洋研究開発機構）

1．はじめに2015 年の 11 月から 12 月にかけて、スマトラ島沖の沿岸部において海洋地球研究船「みらい」による定点観測が実施された。定点観測の後半に、マッデン・ジュリアン振動 (MJO) に伴う大規模な対流活動が「みらい」の上空を通過した。MJO 通過
時 に 、 ケ ルビ ン 波 （ KW ） と 混 合 ロ スビ ー 重 力 波（MRGW）に伴う擾乱も観測された。本研究は MJOの通過に伴う熱帯波動擾乱と降水の多重スケール構造の解析を行った。
2．解析結果図 1 にはバンドパスフィルタを施した赤外輝度温度の時間経度断面図を示す。MJO に伴う活発な対流活動が 12 月 13 日ごろに観測サイトに到達し、観測サイトを通過した後により強くなっていた。また、
12 月 15 日前後に KW と MRGW に伴う擾乱が「みらい」上空を通過していた。
図 2a には「みらい」レーダーで観測された降水の時間変化を示す。MJO 通過時に、降水が数日周期での変動を示している。降水活動は 12 月 14
日 00 UTC から１6 日 12 UTC にかけて活発化したが、その前後に強く抑制された。また、活発化した
降水活動が夜（16 UTC = 23 LST）にピークに達し、顕著な日変化も示している。
図 2a と図 2ｂを比較してみると、降水の強化と抑制が KW と MRGW に伴う擾乱の通過と密接に関連していることが分かる。降水が KW と MRGW による大規模な上昇気流の通過時に強まり、また、これらの擾乱による大規模な下降気流の通過に伴い弱まっていた。
KW と MRGW の影響で、 MJO 通過時に観測された降水システムの構造が明確な違いを示している（図 3）。KW と MRGW による大規模な上昇気流の通過に伴い、より広くて高い降水システムが形成された。降水システムの発達に伴い、大気の下層から中層にかけて西風が強まり、また、MRGW の
振幅の強化も見られた（図略）。
3．まとめ
以上の解析結果は、熱帯波動擾乱の間に、また、これらの波動擾乱とスマトラ島沖における日変化降
水活動との間に相互作用が存在することを示唆している。今後は、観測データに基づき、多重スケー
ル間の相互作用のプロセスの解明を目指す。

図 1 赤外輝度温度の時間経度断面図。陰影・実線・破線はそれ
ぞれ MJO・Kelvin・MRG の周期帯を抽出するバンドパスフィルターを施した赤外輝度温度の分布を示す。MJO に伴う赤外輝度温度を南緯 10 度から北緯 10 度にかけて平均し、また、Kelvin・MRGに伴う赤外輝度温度を南緯 10 度から赤道にかけて平均した。太
い鉛直線は「みらい」の定点位置を示す。

図 2 (a) 「みらい」レーダーで観測された降水（実線）と MJO 周期帯を抽出するバンドパスフィルターを施した鉛直 p 速度の時系列。
(b) Kelvin（実線）と MRG（破線）周期帯を抽出するバンドパスフィ
ルターを施した鉛直 p 速度の時系列。鉛直速度を東経 101 度から 103 度にかけて、また、南緯 5 度から 3 度にかけて平均した。

図 3 「みらい」レーダーで観測された反射強度が 10ｄBZ を超える
面積の時間高度断面図。

― 138 ―

D208
スマトラ島西岸沖における海上気象要素変動の観測的研究㻌
㻌
横井㻌 覚（海洋研究開発機構）㻌
㻌㻌
㻝㻚㻌 背景と目的㻌㼅㻹㻯㻌 㻞㻜㻝㻡㻌 㻔㼅㼛㼗㼛㼕㻌 㼑㼠㻌 㼍㼘㻚㻌 㻞㻜㻝㻣㻘㻌 㻹㼃㻾㻘㻌 㻟㻣㻠㻡㻙㻟㻣㻢㻝㻕 、
熱帯沿岸海域における降水特性は外洋域の特性とは㼅㻹㻯㻙㻿㼡㼙㼍㼠㼞㼍㻌㻞㻜㻝㻣㻌㻔㼅㼛㼗㼛㼕㻌㼑㼠㻌㼍㼘㻚㻌㻞㻜㻝㻥㻘㻌㻹㼃㻾㻘㻌㼕㼚㻌㼜㼞㼑㼟㼟㻕
著しく異なっていると考えられている。例えば、沿岸海域
集中観測プロジェクトの一環である。本研究では、㻼㼞㼑㻙は海陸コントラストのために下部境界条件が水平非一㼅㻹㻯㻌 㻞㻜㻝㻡 期間中の 㻞㻜㻝㻡 年 㻝㻝 月 㻞㻟 日～㻝㻞 月 㻝㻞 日様であり、海陸混在に起因する顕著な日変化のために（㻞㻜 日間；期間 㻭）と、㼅㻹㻯㻙㻿㼡㼙㼍㼠㼞㼍㻌 㻞㻜㻝㻣 期間中の準平衡的な考え方がどの程度成り立つか不明である。
㻞㻜㻝㻣 年 㻝㻞 月 㻡 日～㻝㻞 月 㻟㻝 日（㻞㻣 日間；期間 㻮）の平両地域の降水特性の類似性・相違性を明らかにするこ
均日変化を比較する。太平洋では前者の期間にはエルとは、インドネシア海大陸域における降水時空間変動をニーニョ現象が、後者にはラニーニャ現象が発生してお適切に再現することが困難であるという多くの気候モデ
り、背景場は 㻞 期間で全く異なっていた。㻌
ルが持つ問題にも解決の糸口を与えると期待できる。㻌
㻟㻚㻌 結果㻌
対流活動と環境場との関係を理解する枠組みのひと
期間 㻭 における平均日変化は、㻞㻝 時～㻜㻝 時の活発
つに、大気境界層の熱水収支解析がある。収支に関与な降水と、これに伴う冷気外出流（気温の急激な低下）する過程として、㻔㻝㻕境界層上端からのエントレインメント、 で特徴づけられる（図 㻞㼍）。期間 㻮 では期間 㻭 ほどは日㻔㻞㻕対流システムからの冷気外出流、㻔㻟㻕海面乱流フラッ
変化は明瞭でないが、それでも 㻞㻝 時～㻜㻢 時と 㻝㻜 時～
クス等がある。㼐㼑㻌㻿㼦㼛㼑㼗㼑㻌㼑㼠㻌㼍㼘㻚㻌㻔㻞㻜㻝㻣㻘㻌 㻶㻭㻿㻘㻌㻝㻝㻠㻥㻙㻝㻝㻢㻤㻕㻝㻟 時の降水が活発な時間帯に対応して気温の低下が見られている（図 㻞㼎）。なお、特に期間 㻭 の日変化は振は、熱帯インド洋上で観測された境界層の気塊をこれら幅が大きく、温位や比湿の平均日変化の時間変化量が㻟 つの過程で境界層に取り込まれた気塊の混合で表現
海面フラックス等と同程度の大きさを持つため、㻝 日よりし、これらの相対的寄与を調べた。その結果、平均では短い時間スケールでは準平衡状態にあるとはいえない。㻌
エントレインメントの寄与率が約半分、残りの半分弱が
㻟 つの過程の寄与の平均日変化をみると、冷気外出
冷気外出流、半分強がフラックスによる寄与であった。㻌
流の影響は降水が活発な時間帯に大きく、整合的な結本研究では、同様な解析をインドネシア海大陸西端のスマトラ島の西岸沿岸域での集中観測データに適用し、 果である。エントレインメントは冷気外出流とは逆の変化傾向を示す。一方でフラックスの寄与は両期間とも日変境界層の熱的特性を明らかにすることを目的とする。特化の振幅が大きくない。日平均を取ると、（エントレインメに、この地域で顕著に見られる日変化に着目する。㻌
ント、冷気外出流、フラックス）の寄与率は、期間 㻭 では
㻞㻚㻌㻼㼞㼑㻙㼅㻹㻯㻌㻞㻜㻝㻡、㼅㻹㻯㻙㻿㼡㼙㼍㼠㼞㼍㻌㻞㻜㻝㻣 集中観測㻌（㻟㻠㻑、㻞㻢㻑、㻠㻜㻑）、期間 㻮 では（㻠㻞㻑、㻝㻤㻑、㻠㻜㻑）であり、海洋研究開発機構では、インドネシア技術評価応用㼐㼑㻌㻿㼦㼛㼑㼗㼑㻌㼑㼠㻌㼍㼘㻚㻌㻔㻞㻜㻝㻣㻕の結果と比べてエントレインメント
庁、同気象気候地球物理庁と共同で、研究船「みらい」の寄与が小さいが、海大陸域がウォーカー循環の上昇を用いたスマトラ島西岸沖での定点観測を 㻞㻜㻝㻡 年と流中心であることを考えると妥当な結果であろう。㻌
㻞㻜㻝㻣 年の 㻝㻝㻙㻝㻞 月に実施した（図 㻝）。それぞれ、㻼㼞㼑㻙㻌㻌㻌
図 㻝：○：期間 㻭（㻼㼞㼑㻙㼅㻹㻯㻌㻞㻜㻝㻡）での研究船「みらい」定点、△：期間 㻮（㼅㻹㻯㻙㻿㼡㼙㼍㼠㼞㼍㻌 㻞㻜㻝㻣）
での定点。円は観測点から 㻝㻜㻜㼗㼙 の範囲。
なお、☆は同時に実施した陸上観測点。㻌

図 㻞㻦㻌㻔㼍㻕㻌 期間 㻭 及び㻌 㻔㼎㻕㻌 期間 㻮 における、海上気象要素の平均日変化。実線：気温㻔㼀㼍㻕、
破線：水蒸気混合比㻔㼝㼍㻕、棒：降水量㻔㻾㼍㼕㼚㻕。㻔㼏㻘㻌 㼐㻕㻌 同じく、大気境界層の気塊が（黒実線）対流からの冷気外出流、（灰実線）上端からのエントレインメント、（黒破線）海面と平衡な気塊とで構成されると仮定した際の、それぞれの寄与率㼇㻑㼉の平均日変化。㻌

― 139 ―

D209

スマトラ島西岸における沿岸降水帯に関する数値実験*奥 川 椋 介 （ 富 山 大 院 理 工 学 教 育 部 ）， 安 永 数 明 ， 濱 田 篤 （ 富 山 大 院 理 工 学 研 究 部 ）
1.

はじめに

ロファイルをよりTop-Heavy とすることを目的に，氷過程

スマトラ島を含む海大陸は，
世界で最も降水量の多い地については Wainwright et al. (2014)を参考に雪・霰粒径分布域の１つであり，この地域の対流活動に伴う潜熱放出は，の切片パラメータを大きくした実験（WW2014 実験），水

地球規模の循環に影響を与える．
スマトラ島西岸における過程については雨の切片パラメータを大きくした実験

気候学的な降水分布は，海岸線の海側に極大をもつ（e.g.,（N0r100 実験）をおこなった．

Ogino et al. 2015）ことが知られているが，このメカニズム

4.

感度実験の結果・まとめはよく分かっていない．本研究では，沿岸降水帯の形成メ

各実験における海岸線からの距離でみた平均降水強度

カニズムを調べることを目的に，領域非静力学モデル（図 2a）は，標準実験と比較して，Ice 実験は沿岸におけ

SCALE-RM を用いて再現実験をおこなった．

る極大がやや強くなり，SST 実験は海岸線から約 200 km

2.

以内（以遠）で増加（減少），WW2014 実験は距離に依ら使用モデル・使用データ
使用したモデルは SCALE-RM（ver. 5.2.5），計算領域はず全体的に減少，N0r100 実験は海上で顕著に増加した．

85E-115E，12S-8N，水平解像度は 3.5 km，鉛直層数は 80

しかし，どれも GSMaP のような陸上よりも強い沿岸海上層，計算期間は 2015 年 11 月 22 日から 12 月 7 日である．

の極大は再現されなかった．

積雲パラメタリゼーションは使用せず，
雲微物理スキーム

そこで，それぞれをいくつか組み合わせた実験（Ice+SST，には NSW6 を使用した．初期値・境界値・SST には

SST+N0r10，Ice+SST+N0r10）をおこなった（図 2b）．そNCEP-FNL を使用した．
実験結果の検証用データとして，の結果，Ice+SST 実験では，沿岸海上において陸上よりもGSMaP，NOAA OLR-daily CDR を使用した．

強い極大が再現された．Ice+SST+N0r10 実験でも，沿岸海

3.

上で極大が再現されたが，ふた山の分布となっていた．

標準実験の結果と感度実験の設定
標準実験では，GSMaP のような沿岸での降水の極大は再現されなかった（図 1，2）
．また，期間平均の西岸海上における可降水量は過少で，OLR はドメイン全体で過大であった（図略）．

SST+N0r10 実験では，海上で増加したものの，沿岸海上の強い極大は再現されなかった．
以上の感度実験から，SST の分布と上層の雲氷が，沿岸海上における降水の極大を形成する上で重要である可能

熱帯海洋上では，可降水量と降水量が強い関係性をもつ性が示唆された．しかし，これらが現実の沿岸降水帯の形ことが知られている（e.g., Bretherton et al. 2004）．そこで本成メカニズムにとってどの程度本質的かについては，今後研究では，水蒸気に着目し，水蒸気の収支式に基づいて感より詳細に調べていく必要がある．

度実験をおこない，降水分布の再現性の違いを調べた．但謝辞 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を利用しました．

し，水蒸気の収支式には降水の項が含まれることから，本研究では日周期以上の時間スケールを考え，WTG （WeakTemperature Gradient）の仮定の下に鉛直積算 FMSE の収支式を可降水量の収支式として用いた．鉛直積算 FMSE（ℎ = 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 + 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑣𝑣𝑣𝑣 𝑞𝑞𝑞𝑞𝑣𝑣𝑣𝑣 − 𝐿𝐿𝐿𝐿𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑞𝑞𝑞𝑞𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ）の収支式は，
𝜕𝜕𝜕𝜕ℎ〈 〉 = −〈𝑢𝑢𝑢𝑢�⃗ ∙ 𝛻𝛻𝛻𝛻ℎ〉 + 〈𝑄𝑄𝑄𝑄𝑅𝑅𝑅𝑅 〉 + 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 + 𝑆𝑆𝑆𝑆𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕

である．感度実験では，この右辺に関わる物理過程のパラ

図1(a) GSMaP，(b) 標準実験の降水強度の期間平均値[mm/h]．

図2

図 1 の矩形域において，海岸線に平行な方向に平均をとった期間

メータや境界値に着目した．まず，右辺第 2 項の放射加熱に関わるものとして、雲氷の混合比を増加させた実験（Ice実験）をおこなった．次に，右辺第 3 項，第 4 項の地表面
熱フラックスに関わるものとして，SST の入力データを，
NCEP-FNL に比べ沿岸において高温であった NOAA のOISST に変更した実験（SST 実験）をおこなった．さらに，右辺第 1 項の移流項に関わるものとして，鉛直加熱プ

平均降水強度[mm/h]．横軸は海岸線からの距離[km]．(a) それぞれ GSMaP（黒破線），標準実験（黒実線），Ice（水色），SST（青），WW2014（緑），N0r100（ピンク）を表す．(b) それぞれ，Ice+SST（水色），SST+Nor10（黄），Ice+SST+N0r10（赤）を表す．

― 140 ―

D210

Pre-YMC と YMC 期 間 中 の ス マ ト ラ 西 方 沖 縁 辺 海
における表層沿岸流変動* 茂 木 耕 作 (JA M S T E C )海洋地球研究船「みらい」による観測航海(Pre-YMCてゆっくりと移動(300km/10day 程度)していることが確[Years of the Maritime Continent]: MR15-04 と YMC:認された(図１)。このメソ渦形成の有無によって、水平MR17-08)によって観測されたスマトラ西方沖の縁辺海

移流の変動だけでなく、鉛直流にも大きな相違が生じにおける沿岸流変動を調べた。MR15-04・MR17-08 航ていると示唆された。メソ渦は、衛星による海面高度

海で大きな相違点の一つは、表層沿岸流の向きであっでも明瞭な極大を伴っており(図 1 左)、客観解析におけた。LADCP の流速プロファイル観測によれば、

る推定では混合層内で一桁大きな上昇・下降流が見積

MR15-04 では、地表が弱い東風場の強制下において表もられていた(図 1 右)。この海洋混合層内で強い鉛直流

層の海流は南東方向で概ね 1 ヶ月間一定であったのにを伴う沿岸のメソ渦は、MJO 通過による西風が 10 日以

対し、MR17-08 では、MJO 通過後の強い西風強制下に上持続した中で徐々に形成・発達しており、大気強制おいて 10 日ほどで流向が反時計回りに一回転しており、に対する様々な海洋変数(水温、塩分、湧昇など)の応答

メソ渦の通過が示唆された。その相違点は、海洋客観の時間規模のズレを理解する上で今後注目すべき要素

解析 ECCO2 でも確認され、MR17-08 期間中のメソ渦であると考えられる。

は直径 300km 程度のものが南東から北西に沿岸に沿っ

図１ 海洋客観解析 ECCO2 による 2017 年 12 月 25 日の海面高度・表層流ベクトル(左)と水深 10-50m で平均した
鉛直流・表層流流線(右)。図中の赤丸は、MR1504(2015 年 11 月 23 日〜12 月 17 日、4S:102E)と MR1708(2017 年 12
月 5 日〜2018 年 1 月 1 日、4.2S:101.5E)航海における定点観測点を示し、白丸は陸上観測拠点ベンクルの位置を示す。

― 141 ―

大

会 第 3
午
前

日

B301

関東地方における降雪分布
－:HE*,6 を活用した雨雪判別と積雪深の記録－
中山秀晃（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，質・量ともに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、降雪時を逃すと観測ができないため、降雪状況の把握をさらに困難にする。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、:HE 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  年から実施している。また  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，記録した雨雪判別図と積雪情報図から，関東地方の降雪の地理的分布と時間的変化を概観し，幾つかの共通項を基に降雪パターンの分類を試みたので報告する．
２．対象とした雨雪観測と気圧配置
 今回対象とした雨雪事例は， 年～ 年の  年間
 回の観測であり，観測日の地上天気図から気圧配置を分類したところ，冬型  回，複数の低気圧  回，いわゆ
る南岸低気圧  回，その他  回に分類できた．なお，複数の低気圧には，二つ玉低気圧を含む主として縦に配列するもの  回，主として横に配列するもの  回が含まれる．また，その他の分類には，北高型や前線の影響で降水が見られたものなどが含まれる．
３．降雪パターンの分類について これまでの観測事例から，降雪域の地理的分布は非常に多様であり  日といえども同じような降雪状況は無かった．しかし降雪に至る気象条件や雨雪境界とその時間変化，さらには積雪域と積雪深の状況等を観測記録から詳細に比較検討した結果，いくつかの共通項を見出すことができた．現時点では以下のような降雪パターンを考案中である．
Ⅰ 地理的分布の型（降雪域と積雪域の型）
ａ．全域型  ｂ．山岳型  ｃ．西部型
ｄ．東部型（茨城・千葉型） ｅ．北部型
ｆ．局地型（寒気移流型）
Ⅱ 時間変化の型
Ａ．降雪型（降水期間すべて雪） 
Ｂ．移行型（霙を含む）
%．雨雪型  %．雪雨型  %．雨雪雨型
Ⅲ 降水種別等の型
 ①雪中心型  ②雨中心型（霙含む）
③霰型（主に降り始め，逆転層の影響）
④発雷型（主に後半，沿岸前線の影響）
☆参考文献：
中山秀晃関東地方の雨雪判別－ 年  月  日の降雪事例より－ 日本気象学会秋季大会予稿集 '☆東部型（茨城・千葉型）の事例（１図～３図）













１図： 年  月  日  の雨雪判別図













２図： 年  月  日の積雪情報図







３図：衛星画像による積雪状況  年  月  日 
※使用した 02',6 データは、宇宙航空研究開発機構（-$;$）東海大学（76,&75,&）より提供を受けました。

― 143 ―

B302

土砂災害から身を守る学習プログラム*多 々 良 秀 世 (WFT/CAMJ),植 松 久 芳 (WFT/CAMJ)、 與 語 基 宏 (WFT/CAMJ)、
松 本 武 寛 (WFT/CAMJ) 、 鈴 木 浩 文 (WFT/CAMJ)
1.

④ 過去の災害事例の説明

はじめに

近年、雨の降り方が局地化・集中化・激甚化し、気（３） 避難行動シュミレーション・ワークショップ

象災害が毎年のように繰り返されており、特に土砂災

最初に、避難行動を検討するための前提として、害では多くの人命が失われている。

モデル家族、台風接近時等の気象状況の変化に伴災害の防止にはハードとソフト面での対策が必要だ

い注意報、警報など警戒レベルを時系列に想定すが、ハード対策には膨大な費用が必要となり、一朝一る。

夕にはできない。そこで、最近ではソフト対策の必要

次に、参加者によるワークショップではこの想定性が大きく取り上げられるようになってきた。

を基に、警戒レベルの各段階で、以下の項目を検しかし、多くの住民は情報の入手方法、情報の意味討する。

がわからない、何時・何処へ避難すればよいのかわか① 確認する防災情報や気象情報、② 避難への準備、らない等、適切な避難行動が出来ないことが大きな問③家族の避難行動等

題となっている。
ここでは、災害リスクが大きい土砂災害警戒区域等に住む住民が適切な避難行動が出来るようになるため
どうしたらよいか検討した。
２．学習プログラムの検討
土砂災害警戒区域等の住民が自主避難できるようになることを目的に、どのような危険な地域か認識すること、防災情報を理解すること、避難のタイミング等について、ワークショップを取り入れながら理解する
学習プログラムを検討した。

最後（１） 手作りのハザードマップの作成に参加者が検討結① 町歩き・地域の災害リスクの把握

果を発表する。

土砂災害警戒区域・特別警戒区域等に住む住民が参加して、町歩きに
より地域の危険個所や避難ルートの確認、ま（４） 避難カードの作成

た指定緊急避難場所へ

自宅の危険度、情報の入手先、避難のタイミング及避難できない場合の一び避難先等を避難カードに記入する。これを作成する

時避難場所の選定を行う。

ことにより、家族と自分の安全な避難行動を確認でき② 地域の手作りハザードマップの作成

る。

A0 の白地図を用意し町歩きの結果を記入した

３．今後の課題

り、国や自治体が作成したハザードマップより

このプログラムは、ＮＰＯ法人ウエザーフロンテ

急傾斜地や土石流による土砂災害警戒区域・特ィア東海（WFT）の会員が実施し検討している段階で別警戒区域等を書き込む。

あり、今後は地域住民との協働作業を行いながら改善（２） 防災学習（座学）① 防災気象情報の説明② ハザードマップの見方③ 防災情報及び避難情報などの入手方法

していきたいと考えている。
なお、最後にこのプログラムの作成に当たっては、
私達ＷＦＴが参加している愛知県「みずから守るプロ
グラム地域協働事業」を参考に検討している。

― 144 ―

B303

どんな予兆に注意すればヨット転覆事故は防げたか2017 年 4 月 29 日 の 急 な 強 風 の 事 例 に つ い て*伊 藤 忠 (気 象 予 報 士 会 東 海 支 部 )Ito, T. (CAMJ , Tokai Branch)

1.

事故当日は朝から気象情報等で急な強風に対する注

はじめに2017 年 4 月 29 日は大気の状態が不安定となり，各地

意喚起がなされていたのであるから，雲画像やアメダで荒れ模様の天気となった．愛知県衣浦港では，15 時

スデータで積乱雲域の進行と通過地点の気象に注意をごろヨット 10 隻が強風で転覆，20 人が海に投げ出され払い，たとえ強風注意報が発表されていなくても，彦た[1]．幸い発見が早く，全員が救助された[2]．愛知県

根で風速の急速増加が観測された時点(13 時 50 分)でセには朝から雷注意報と気象情報が発表され，急な強風

ーリングを中止していれば事故を防げた可能性がある．

に対する注意喚起がなされていたが[3]，強風の直前ままた，図１を見ると，気温の低下と風速の増加が起

ではおおむね晴れで風も穏やかであり，強風注意報がこる数時間前に気温が階段状に上昇している．この気発表されたのは事故の約 6 分前[3]であったことから，温上昇も彦根～伊良湖の各地で起こっていた．この気当事者からみれば対応が困難であったとも思われる[1]．

温上昇は大気の不安定化を増長し，後に接近する積乱

しかし，発見が遅れていたならば惨事になったとも雲の発達を促したと考えられる[6]．この気温上昇は強考えられ，事故回避につながる予兆はなかったかを見風の予兆であったとも考えられる．

直しておくことは類似の事故防止上重要と考える．

4． まとめ2.

2017 年 4 月 29 日の衣浦港でのヨット転覆事故は，当

事故発生時の気象

図１は，衣浦港の西 15 km にある中部空港における事者から見れば突然の強風で，対応が困難であったと

気温と風の時系列変化を示したものである[4]．衣浦港も思われる．しかし，当時の気象を見直した結果，少で事故が起こった 15 時ごろ気温が急激に低下し，平均

なくとも次の 2 点を事故回避のための予兆とみること

風速が 10 分程度の間に 10 m/s 以上増加した．同様の気ができた．①強風は，発達しながら進む積乱雲域に付温低下を伴った急激な風速増加は，12 時ごろに山陰地随したもので，通過点の小浜～彦根で急速な風速増加

方でまとまった積乱雲域[5]が，その南東部に形成されが見られた．②風速増加の数時間前に気温の階段状のた冷気塊を伴って通過する際に，小浜～伊良湖にかけ上昇が見られた．この気温上昇は大気の不安定化を増ての各地で見られた．特に伊勢湾周辺の強風は，断面長し，後に接近する積乱雲の発達を促すと考えられる．

解析とフルード数の見積もりから，冷気が鈴鹿山脈を気象情報などにより急な強風に対する注意喚起がな

越えたおろし風であると考えられた[6]．

されていた中で，雲画像やアメダスデータに注意を払

3.

い，上記予兆の時点でセーリングを中止していたなら

事故回避のための強風の予兆

報道によれば[1]，風が強くなり始めたので，岸に戻ば事故を回避できた可能性がある．

る途中に転覆したとのことである．図 1 から，現場で参考文献

風が強くなり始めたのは転覆時刻の 10 分少々前と推定[1] (株)中日新聞社, 2017, 4 月 30 日中日新聞朝刊 23 面．

されるので，避難には少なくとも 20 分程度必要であっ[2] 国交省中部地方整備局三河港湾事務所, 2017,平成

たと思われる．四日市で風が強まった時刻は 14 時 40分であるので[4]，四日市で強風になったことを知って避難を開始しても間に合わなかったかも知れない．

29 年 5 月 15 日プレスリリース．
[3] 名古屋地方気象台, 2017, 4 月 29 日突風発生時の気象状況，平成 29 年 4 月 30 日 12 時発表．
[4] 気象庁, 2019, 過去のデータ検索，http://www.data.
jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php, (2019/5/28 閲覧)．
[5] 気象庁, 2017, 気象衛星(高頻度), http://www.jma.go.
jp/ jp/gms150jp/, (2017/4/29 閲覧)．
[6] 伊藤忠, 2017, 平成 29 年度日本気象学会中部支部研究会講演要旨集, 27-30．

― 145 ―

B304

スマホアプリを用いた防災意識の向上*太 田 佳 似 (気 象 予 報 士 会 関 西 支 部 )1.

さらに，視野中央の雨雲までの距離と，そこでの降水

はじめに

最近は，気象庁のデータを利用した様々なスマート

量も分かるため，どの雨雲が激しい雨を降らせている

フォン用アプリケーション（以降，スマホアプリ）が開か，空を見上げて即座に判断できる．雨量に応じた雨足発されている．これらの普及を利用し，正確で使い易く，も動画と音声で表現されるため，屋内にいても雨の様

一般の人々の防災意識向上，さらには自助行動を促す

子を安全に確認できる．

ツールとして役立つスマホアプリを探し出し，様々な

図 2 は，2017 年 7 月 29 日 14 時頃，大阪府柏原市に機会を捉えて普及，啓蒙を図っている．

接近する積乱雲による雨雲の「Amemil」の AR 表示で，2.

実際の雨雲と重ねて見た様子を示す．このように雨をユーザー目線のスマホアプリ

中でも，気象を専門とする者が見慣れた上空からの降らせている雨雲がどこまで観測者に接近しているか

衛星画像やレーダー画像ではなく，空を下から見上げを感覚的に捉えられる．

るユーザー目線で見た雨雲や雨足の 3 次元表示
（以降，

5.

まとめ

3D 表示）やそれらを現実の景色と重ねた拡張現実（以このようなスマホアプリは，日進月歩の変化がある

降，AR）で見せるスマホアプリも開発されている．これため，常日頃から様々なスマホアプリの動向や精度をらは，気象に詳しくない一般の人々でも，現象を直感的継続チェックする必要がある．そしてその時々のお薦に捉え易く，緊急を要するシーンで重要な要素となる．

めアプリやユーザーのニーズに合った情報提供をする

また，日頃からスマホアプリを使用することで気象現など，防災に向けた継続的な取り組みが重要となる．

象や気象用語への理解が進むことも大いに期待できる．
3.

3D 表示を用いたスマホアプリの例

情報通信研究機構（以降，NICT）他から提供されている「3D 雨雲ウォッチ」は，関西圏は大阪大学吹田キャンパスと NICT 未来 ICT 研究所（NICT 神戸）のフェイズ
ドアレイレーダ，関東圏は日本無線のフェイズドアレ
イレーダで観測された雨雲の立体構造を 30 秒毎に更新，提供しており，積乱雲からの短時間豪雨に対応できる．
1 日 2TB にも及ぶ観測データを NICT の分散型クラウド
を用いて，観測後 1 分でのウェブ更新を実現している．
何よりの特徴は，WebGL を用いた 3D 描画で，観測された雨雲の立体構造と，推定される雨足を，スマートフ
ォンの画面で視点を自由に変えて見られるよう工夫されていることである．

図１ 積乱雲の実写（上）と 3D 表示（下）図 1 は，2018 年 8 月 31 日 18 時半頃，北部大阪〜京都にかけて発生した積乱雲群を南から観察した様子を示す．上は大阪府八尾市から北を望んだ積乱雲とその下層雲の実写，下が「3D 雨雲ウォッチ」の 3D 表示であり，実写のイメージとよく対応していることが分かる．
4.

AR を用いたスマホアプリの例

島津ビジネスシステムズが提供する「Amemil（アメミル）」は，気象庁の高解像度降水ナウキャストの降水分
布図と，カメラで捉えた目の前の雨雲を AR として合成する．雨雲の雲底高度は 2kｍと仮定している。

図２ 「Amemil」の AR 表示― 146 ―

B305
リアルタイム気象情報を活用した屋外スポーツ大会等の安全運営支援～つくばマラソンにおける実証実験～*

宮島亜希子 1, 横山仁 1, 岩波越 1, 鈴木真一 1, 鍋倉賢治 2
1.防災科学技術研究所,

1.

2.筑波大学はじめにマラソンなどの長時間の屋外スポーツ大会では、熱中症
や脱水、低体温症の危険性が高く、毎年多くの患者が出ている。さらに、近年の極端な気象によって、猛暑による熱中症患者の増加や、ゲリラ豪雨、雷、竜巻、雹などの被害の増加や激甚化も懸念されている。長時間の屋外スポーツ
大会の現場においても、これらに対応した対策が必要であると考えられる。そこで、屋外スポーツ大会において、熱中症や低体温症などの重篤傷病者の発生を予防するための情報周知、および、ゲリラ豪雨、雷、竜巻、雹などの被害を未然に防ぐための注意喚起によって、安心・安全な大会の運営を支援する仕組みを考案し実証実験を実施した。

2.

背景と概要

図 1 電光掲示板による情報周知

4.

結果

当日は天候に恵まれ、リスクを伴う気象状況とはならなかったが、アンケートによると「気温表示に気付いて塩ラ2013 年の名古屋ウィメンズマラソンにおいて、日本でムネを食べる回数を増やせた」「気象状況は有効だと思う」

初めて RIS（Race-condition Information System）が導との意見があり、気象情報の掲示に一定の効果は確認でき入され、4 種類(緑、黄、赤、黒)のカラーコードを用いた。一方、「文字情報を一瞬で見極めるのが大変」「小さくて、気象の観点から熱中症や低体温症に対するリスクをて分かりにくい」「何のためにあるのか分からない」などの伝える取組みが始まった。しかし、①実際のコース上の意見もあり改善点や課題も見つかった。事前に実証実験の気象情報が取得できていないためリスク指標が適切でな告知をしていなかったことも、これらの意見が出された背い可能性がある、②リアルタイムな情報が得られず提供

景の一つと考えられるが、告知をしていなかったにも関わ情報にタイムラグが生じる、③極端気象（ゲリラ豪雨、らず、ある程度電光掲示板は認知されており（図 2）、有効雷、竜巻、雹など）に対応できていない、④カラーコー

な手段となる可能性を示唆している。[1,2]ドだけでは何に対するリスクなのか分からない、などの課題があった。そこで本実証実験では、小型気象計
POTEKA（明星電気(株)製）によるコース上でのリアルタ
イム気象センシング、防災科研が開発した豪雨・竜巻予測技術、電光掲示板による情報掲示を取り入れて、マラソン大会に参加している選手、スタッフ・ボランティ
ア、観客に情報を伝えることとした。

3.

つくばマラソンでの実証実験

図 2 アンケート調査結果（655 名）

まず、事前につくばマラソンのコース上付近の 4 ヶ所に POTEKA を設置した。
（普段は近隣の小学校の防災教育や、つくば市の危機管理に活用し、マラソン大会時にはリアルタイム気象情報として利用）
当日（2018 年 11 月 25 日）は、通常時は、POTEKA から取得したリアルタイム気象情報（気温、湿度、風向風速）、ランナーへの応援メッセージ、ゴール予想タイムを
電光掲示板に掲示し、注意喚起すべき気象や事象（極端気象、熱中症、低体温症など）が発生した際には、簡単
な文字情報として電光掲示板で注意を呼びかけることとした。電光掲示板は、コース上の 4 ヶ所（POTEKA 設置場
所付近）に設置し、掲示内容は、大会本部で PC（web ブラウザ）を操作し、携帯電話のネットワークを介して、逐次、情報の更新や切り替えを行った。

5.

今後の展開

今回の課題や改善点を踏まえ、マラソン大会参加者が有事の際には適切な行動を取れるよう、掲示するリスク
情報の内容、情報の伝達方法について再検討し、次回のつくばマラソンで改良した取組みを実施する予定。
※参考文献：[1]つくばマラソン事務局,第 38 回つくばマラソン総括報告書,11[2]つくばマラソン事務局,第 38 回つくばマラソンアンケート調
査結果,16※謝辞：本実証実験は、内閣府の戦略的イノベーション創造プロ
グラム（SIP）「レジリエントな防災・減災機能強化」、および、
JST のイノベーションハブ構築支援事業の支援を受けたものです。また、つくば市スポーツ振興課およびご協力頂いた皆様に御礼申し上げます。

― 147 ―

B306

太陽光発電に関わる諸課題と対応*大 竹 秀 明 (産 業 技 術 総 合 研 究 所 )1.

究機関での現地調査なども行われるが，調査員や災害

はじめに

太陽光発電システムが大量に導入されてきており,復旧時のボランティア活動をされる方々の安全確保が2018 年 12 月現在で約 48GW のシステムが系統に連系

大事となる．破壊された太陽光発電システムは危険でされている[1]．太陽光発電システムの導入量が増えるあるため, 触らず防災担当者に報告し, 電気技術の専と同時に，太陽光発電周辺の関連課題も浮き彫りにな

門業者による処理が必要となる。

ってきている．例えば，気象予報技術を使った太陽光

一方，災害時には太陽光発電システムの安全確認を

発電出力の予測は他の電源の調整・運用のために利用したうえで, 電源の一部としても利用することが可能されるが，予測が大きく外れる場合は停電のリスクをである．室内のパワーコンディショナーの所定のスイ伴う．また，気象災害時には土砂災害や水害によってッチを切り替えることで，日中，太陽が確認できる時

太陽光発電システムが大量に破壊されている．本稿で間帯であれば，携帯電話の充電や電気設備の利用も可

は，電力システムの運用面と気象災害時の太陽光発電

能である[4]．著者も西日本の豪雨災害，北海道の地震の安全面について現状の課題と対応について紹介する．

時にも防災士会の SNS などを通じて情報周知を行った．

2.

4.

太陽光発電と停電リスク

今後の展開

積雪に関する停電リスクについて紹介する．2018 年

太陽光発電システムが急激に増加している中，通常

1 月 22 日に東京電力エリアにおいて，南岸低気圧の通の運用のほか，気象災害時の太陽光発電システムへの過に伴い降雪・積雪が確認された．電力会社において対応など国民が気を付けなければならないことも出ても日射量の予測から太陽光発電の出力予測を行っていきている．経済産業省や太陽光発電協会から情報提供

るが，太陽光発電システム上に積もった雪により太陽がなされているので，参考にされたい[3][4]．再生エネ

光が遮断され期待する太陽光の発電出力がなされなか

ルギーの主力電源化に向けては，太陽光発電の正しいった．電力需要を賄うだけの電力が足りなかったため，知識の共有と注意点の把握を地域住民や自治体防災担

他の電力事業者から電力の融通を受け，停電を回避し当者なども含めて進めていく必要がある．

ていたことが報告されている[2]．太陽光の出力予測の誤差によって，上手く他の発電機の調整が出来ない場

謝辞 JST CREST HARPS(グラント番号 JPMJCR15K1)

合は停電になるリスクもあることから，太陽光発電がによって実施された．

大量に導入された電力システムでは停電回避のためにも積雪を含めた予測精度の高精度化が必要である．気

参考文献

象情報の活用は, 停電を回避した太陽光発電を含めた[1] 固定価格買取制度

情報公表用ウェブサイト,

電力システムの安定運用という意味でも防災の役割とhttps://www.fit-portal.go.jp/PublicInfoSummary, (2019/7

して考えることができる．

閲覧)[2] 資源エネルギー庁, 2018 年 1 月～2 月における東京

3.

気象災害時の太陽光発電

エリアの電力需給状況について（2018 年 3 月 12 日）,

近年，気象災害時に太陽光発電システムが突風や水害によって破壊される案件が報告されている．昨年のhttps://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/denryoku_gas/denryoku_gas/pdf/008_05_00.pdf, (2019/7 閲覧)

西日本の豪雨や台風 21 号においても数万枚もの太陽光[3] 経済産業省, 太陽電池設備を設置している事業者

発電システムが破壊された．しかし，太陽電池システの 皆 様 へ , http://www.jpea.gr.jp/pdf/t160510_2.pdf,

ムが壊れているように見えても，光が当たれば発電す(2019/7 閲覧)

るため，それを触ることで感電するリスクが伴う．経[4] 太陽光発電協会, 住宅用太陽光発電システム停電

済産業省からは太陽光発電への安全性に関する注意喚時の自立運転について,起も行われている[3]．気象災害時は気象庁や大学，研http://www.jpea.gr.jp/topics/jiritsuunten.html, (2019/7 閲覧)― 148 ―

B307

気象情報を学校運営に活かす*寺 井 邦 久 (気 象 予 報 士 会 西 部 支 部 )Kunihisa Te rai (M eteorologic al Fore caste r As socia tion )１，はじめにるのか」という正確な情報があれば対処できる．その学校行事を運営する際，気象情報は極めて重要であような情報が切望された．そんな時 1994 年に第 1 回のる．遠足，野外学習，運動会など児童・生徒を安全に

気象予報士試験が始まった．地学教師として島原市内

かつ教育効果を高めるためにも気象情報をうまく活用の気象予報を担当していた筆者は，気象予報士の資格する必要がある．

を取得した．資格が取れたとはいえ，予報精度が上がるわけではない．インターネットもまだ普及していな

２．始まりは雲仙噴火

い時代に，気象情報を手に入れる方法は，テレビの天1991 年 11 月から噴火した雲仙普賢岳は，学校運営に

気予報とラジオの気象通報くらいである．NHK の天気

大きな影響を与えた． 90 年 11 月 17 日の水蒸気爆発か予報をすべて予約録画し，雲や雨域の動きを何度も再ら始まった噴火は，91 年 2 月 12 日の屏風岩火口の活動

生して島原独自の予報を出した．そんな予報でも，県から大量の火山灰を放出するようになった．91 年 4 月

は数 100 万円の経費節減になったと自負している．

15 日山腹に降り積もった火山灰は僅かな雨でも土石流を起こした．91 年 5 月 19 日に溶岩が火口底に出現し，

３．なぜ運動会をしないんだ！！

６月３日に溶岩ドームの崩落に伴う火砕流により 43 名

 2000 年９月，大村市内の小学校で日曜日に開催予定が死亡した．この 91 年 6 月から噴火が終息する 95 年の運動会を金曜日に中止した．根拠は週間予報で降水まで市内の学校は火山と気象災害の対応に追われた．

確率が 80％だった．この事前決定に「昼食が無駄にならなくてよかった．
」などと保護者は好意的だった．
当時は朝 6 時までに土砂降りはぴたりと止み，その後は快晴となった．市内４校は朝６時の判断で運動会を予定通り実施したが，1 校のみ快晴の下，中止していた．
「なんで運動会をしないんだ」という恫喝のような電話が１日中職員室に鳴り響いた．
４，学校は気象情報に苦しんでいる．
 気象情報は学校行事の円滑な運営，児童生徒の安全確保に欠かせない．ただ行事ごとにその判断基準が異なり，管理職はそのたびに苦しんでいる．そこで学校

図１ 島原高校に迫る火砕流（1993 年６月 23 日）

行事に特化した気象判断シートを作成した．
縦軸に雨の強さと危険性を数値で表し，横軸に時間

島原市内４つの高校（島原高，島原農高，島原工業，

経過を３日先まで取り気象状況を帯グラフで表現した．

島原商業）は，土石流被災地域を越えて通学してくる

さらに雨の強さに応じて運動会や遠足の状況判断を右

生徒 1000 名の安全と通学路確保に苦悩する日々が続いに列記した．状況判断については，様々な気象状況にた．朝から通常通りバス通学できても，授業中に雨が対して学校がどのように対処したかを 25 年にわたって降りだし国道が閉鎖されることもしばしば起きた．20

取材し，判断基準としてまとめた．例えば運動会の中分で帰れる乗り合いバスが運休すると，貸し切りバス

止基準は小学校，中学校，高校で異なった．小学校でを 20 台準備し 2 時間かけて帰宅させる．県が 20 台のは時間雨量 3 ㎜程度で低学年が泣き出した．高校では貸し切りバスに負担するお金は 100 万円に達した。

雷さえならなければ，運動場が田んぼの状態でも強行

雨が降る前に生徒を早く帰宅できないか．市内４校した．大学入試センター試験が迫る中，日程の変更はの校長の悩みであった．
「何時からどれくらいの雨が降難しいのである．今回この判断シートも紹介する．

― 149 ―

C301
係留気球と GPS ラジオゾンデよる気温・相対湿度の観測－下層大気内における計測値の品質評価－
重田祥範 1・吉田聡 2・野津雅人 3・多田楽空 1・大谷一貴 1・牧園善樹 1（1.公立鳥取環境大学，2.京都大学防災研究所, 3.首都大学東京）
280
係留気球
240

ラジオゾンデ200
Hight (m)1. はじめに
気象観測は，防災目的や農業をはじめとする産業面でも多く利用されている．そのため，観測手法も多岐にわたっており，現在では様々な観測機器が存在している．この気象観測を実施するにあたっては，目的を達成するための機器の選定のほか，得られる精度が大変重要である．そこで，本研究では 2019 年 6 月 4～12 日に京都大学防災研究所潮岬風力実験所敷地内において係留気球と GPS ラジオゾンデ（以下，ゾンデ）による
気温，相対湿度，大気圧の鉛直観測を大気下層でおこない，それぞれの計測によって得られた値の品質評価をおこなうことにする．

160
120
80

40
0

18.0

20.0

22.0

24.0

Air temperature (℃)

280
係留気球

240

ラジオゾンデ200
Hight (m)2. 研究概要
測定項目は，気温・相対湿度・大気圧である．係留気
球には，気球製作所製の直径約 165 ㎝のカラーバルー
ン（COSMOPRENE 300）を使用した．気温と相対湿度の測定では，温湿度センサー（TR-3110；T&D 社）を
白色で外気との通風が可能なラディエーションシールド
内に組み込んだ．測定高度は地上 2m から約 260m までである．一方，ゾンデは地上から約 35km の風速・風向・大気圧・気温・湿度などの気象データを計測することが可能な iMS-100（明星電気社製）を使用した．風
速・風向・大気圧は、GPS 測位技術により取得された移動速度と高度をもとに演算される. なお，測定値のサンプリング間隔は 1 秒，係留気球は 20 秒間の移動平均
値，ゾンデは瞬間値で議論する．また，本観測では測定の際に各センサー間の比較校正はおこなっていない．

160
120
80
40
0
8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

Hight (m)3. 結果Specific humidity (g/Kg)
観測期間中に係留気球，ゾンデ観測をそれぞれ 27，
280
係留気球
18 回実施した．ここでは，2019 年 6 月 10 日 14 時 30
ラジオゾンデ240分に放球した際の係留気球とゾンデの観測値を報告す
る．第 1 図（a），（b），（c）それぞれに気温，比湿および200測定された気温と大気圧から算出した温位を示す．気温は係留気球とゾンデで概ね同一の鉛直分布を示して160いる．ただし，係留気球はゾンデに対して高温バイアスがあり，こ の値は地上付近で約 2℃であるが，高度120200m 以上では 1℃以下と小さくなっている（第 1 図 a）．
80
一方，観測値から計算された比湿は，地上付近で両差の値に大きな乖離が生じており，最大 5g/㎏程度の違40いが認められる．特にゾンデによって計測された値が高度によって大きく変化しているのが特徴的である．しか0
しながら，高度 100m 以上では両者の値は安定してお
292.0
294.0
296.0
298.0
り，その差は 1g/㎏以下と小さい．今後は，高度の違い
Potecial temperature (K)によって生じるバイアスの大きさについて明らかにする
第 1 図 係留気球とラジオゾンデによって計測された（a）気温，ため，高度毎の風速等を考慮していく予定である．

（b）比湿，（c）温位の鉛直分布（2019 年 6 月 10 日 14 時 30 分）― 150 ―

C302

下部境界層の気温・相対湿度・風鉛直分布の UAV・係留気球・パイロットバルーン観測間比較*野津雅人 1 , 重田祥範 2 , 吉田聡 3 , 多田楽空 2 , 大谷一貴 2 , 牧園善樹 2 , 松本淳 1,4(1: 首都大学東京, 2: 公立鳥取環境大学, 3: 京都大学, 4: 海洋研究開発機構)
1. イントロダクション
大気境界層は人間も含めた多くの生物が存在する生物圏の枢要をなす大気層であり, その中での気象現象は
我々の生活に対して大きな影響を与える. 大気境界層の高時間 · 鉛直分解能での観測は, 大気と生物の相互作用の理解に資する重要な情報を与える. これまで, 大気境界層の高分解能観測は, ラジオゾンデやパイロットバ
ルーンの頻回放球や係留気球が用いられてきた. 近年はこれらに加え, UAV を用いた観測も可能となってきた.
本研究では, UAV による気温 · 湿度と推定風速 · 風向の観測を, 係留気球による気温 · 湿度, パイロットバルー
ンによる風の観測と比較した.
2. データと手法
UAV 観測用気温・湿度・気圧計 WP 2050UL (気象情報通信製) を用いた. 係留気球観測では温湿度セン
サー TR-3110 (T&D 社製) を用いた. これらの測器の気温 · 湿度センサー部分は通風性の高いシェルターで覆われている. 観測間隔は 1 秒である. WP 2050UL を載せた UAV は DJI 製の MATRICE M210 RTK である. 観測は本年 6 月に京都大学風力実験所 (33◦ 26′ 47′′ N,
135◦ 25′ 23′′ E) で行った. 本研究では地上高度 150 m ま
での下部境界層での観測結果比較を示す.
3. 結果
係留気球により 1000 hPa 付近が底面の気温逆転層 図 1: 2019 年 6 月 6 日正午頃の京都大学潮岬風力実験所上が観測された (図 1a). この逆転層の上方は乾燥してお 空における, 係留気球と UAV で観測された (a) 気温およびり, 地上付近より相対湿度が 20% ほど低かった (図 1b). (b) 湿度の鉛直分布. アスタリスクは係留気球による上昇時
UAV は同様の気温と相対湿度の鉛直構造を捉えた. し (11:50–11:58, 青), 滞空時 (11:58–12:23, 緑), 下降時 (12:23–
12:41, 赤) の観測を示す. 三角形および正方形は UAV によるかし, 特に気温の絶対値に大きな差が見られた. 係留気観測を示す. 係留気球の滞空時に飛行時刻が近いため緑色で球観測に対して UAV 観測は, 1000 hPa より下層で下 示す. 上向き, 下向きの三角形および正方形は, それぞれ, 上
降時に 4◦ C の過小, 上層で 1◦ C の過大評価を示した. 昇, 下降および滞空時を示す. UAV 観測については, 過去 40
一方で, 相対湿度については両観測による差はおおむね 秒の気圧変化 0.5 hPa を基準に上昇, 下降, 滞空を判別した.
10% 以内に収まった. この気温逆転層はローカルな海 時刻は全て日本標準時.
風侵入によるものと考えられる. 鈴木 · 河村 (1995) で 討されていない. これ以外の事例も調べることで, 応答示されたヤマセに関する Sendai-Tateno 型逆転層のミ 速度を加味した観測手法間の差を詳細に調べる予定でニチュア版と言える.
ある.
UAV 姿勢制御情報に基づく風の推定値 (AIRDATA 謝辞 本研究は, 京都大学防災研究所一般共同研究「潮UAV による: https://airdata.com/) と, パイロットバ 岬沖の陸上 · 洋上 · 海底同時連携観測による黒潮域大気
ルーン風観測との比較も行った. 風向はほぼ一致したが, 海洋相互作用の実態解明」, 科研費挑戦的研究（萌芽）
風速は UAV 推定値が過大であった.
「『ちきゅう』DONET のトータル観測ステーション計
4. まとめと今後の課題
画：海底 ∼ 大気の同時貫通観測」および首都大学東京
UAV と係留気球による気温 · 湿度の観測により, 同様 傾斜的研究費研究課題「2020 年東京オリンピック · パ
な鉛直分布を捉えた. 一方で, 気温の絶対値は最大で 4 ラリンピックに向けた都市気候研究」の支援のもとで行◦C 程度の差があった. 測器の応答速度はまだ十分に検 われた.

― 151 ―

C303

地上設置型ドップラーライダーとラジオゾンデを用いた衛星搭載ドップラー風ライダーの検証実験*岩 井 宏 徳 , 青 木 誠 , 大 城 満 , 雨 谷 純 , Baron Philippe, 石 井 昌 憲 (情 報 通 信 研 究 機 構 )1.

の Mie は高層の雲の領域と境界層で風データが得られはじめに

欧州宇宙機関（ESA）により世界初の衛星搭載ドッているが，Rayleigh に比べサンプル数が少ない．ラジプラー風ライダー（Aeolus）が 2018 年 8 月 22 日に打ちオゾンデの HLOS と比較すると，サンプル数 50，相関上げられた．Aeolus により得られる全球の風データに

係数 0.976，平均二乗誤差 5.24 m/s であった（図略）．

より，数値気象・気候予測モデルの精度向上が期待されている．本稿では地上設置型ドップラーライダーとラジオゾンデを用いた Aeolus の風データの精度検証の

4.

まとめ

Aeolus の HLOS はドップラーライダー，ラジオゾン
デと比較し，概ね良い一致を示したがややばらつきが初期解析結果について報告する．

大きい．この時期，Aeolus のレーザシステムが不調で2.

あったため，ESA ではレーザ出力を上げ（2019 年 2 月），

検証実験の概要

Aeolus は波長 355 nm の直接検波方式のドップラーラ
イダーであり，分子散乱（Rayleigh）とエアロゾルや雨レーザを切り替える（同 6 月）作業を行っており，引き続き精度検証を実施していく予定である．

滴からの散乱（Mie）によるドップラーシフトを分離して，それぞれの視線方向風速（LOS）を計測する．Aeolus
は高度 320 km，7 日回帰の太陽同期ドーンダスク軌道
であり，軌道面から仰角 35°，軌道の直交方向にレーザ光を照射し，東西風成分が Horizontal LOS (HLOS)として得られる．解析には ESA から提供されている L1B プ
ロダクトを用いた．HLOS 検証のため，東京，神戸と沖縄に設置されているドップラーライダーを用い，近傍を Aeolus が通過する際に DBS または VAD で水平風の鉛直プロファイルを計測した．また，沖縄では 2018

図１ 2018年11月8日2235UTCの沖縄におけるAeolus，

年 11 月 1 日から 12 月 20 日の期間中，ラジオゾンデを

ドップラーライダーとラジオゾンデの HLOS の鉛直プ

計 12 個放球した．ドップラーライダーとラジオゾンデ

ロファイル．

で得られた水平風速を Aeolus の観測レンジビン内で平均し，Aeolus の視線方向に投影して HLOS を算出した．
3.

比較結果

第１図に沖縄で観測された HLOS の鉛直プロファイ
ルの 1 例を示す．Aeolus は沖縄本島の西約 65 km の地点を観測していたが，高度 4 km 以上の HLOS はドップ
ラーライダーとラジオゾンデの HLOS と良い一致を示している．Aeolus の Rayleigh は高度 2 km 以下で SNRが上空に比べ 5 dB 程度低く（図略），HLOS のばらつき

図２が目立つ．第２図に示すように高度 2 km 以下の Aeolus

HLOS の比較（サンプル数 220）
．三角は高度 2 km 以下の Rayleigh は異常値が多い．高度 2 km 以上の観測点のの観測値を示す．

Aeolus Rayleigh の HLOS とラジオゾンデのみで比較すると，サンプル数 167，相関係数 0.974，平均二乗誤差 7.148 m/s であり，ややばらつきが大きい．

謝辞：本研究の一部は科学研究費補助金（課題番号：

HLOS の差が大きい観測点は高度 8 km 以下であり，空17H06139，19K04849，および 19H01973）の支援を受

間非一様性が 1 つの要因と考えられる．一方，Aeolus

け実施された．ここに謝意を表す．

― 152 ―

C304

― 153 ―

C305
WINDAS鉛 直 速 度 観 測 を 用 い た 高 層 雲 の 解 析 (3)大野裕一・堀江宏昭・川村誠治・山本真之（情報通信研究機構）
1.は じ め に2019 年 春 季 大 会 で は 各 地 の WINDAS デ ー タを用いて、高層雲エコーからとみられるドップラ鉛直速度の月平均高度プロファイルを作成してその季節変化を調べた。このプロ フ ァ イ ル を 0度 高 度 か ら の 高 さ に 変 換 す
ると上空では速度プロファイルがほぼ重なって季節による気温プロファイルの変化がドップラ速度の季節変化を決めていることが示唆された。今回は小金井の雲レーダの観測結果を上記結果に着目して解析をした結果を示す。

いが、季節変化がなくなりほぼ重なった高度プロファイルになっている。図 1 と比較しても気温 0 度より上の高度では良く一致している。今後、気温プロファイルをより詳細に適用し高度変換することで、ばらつきが減少するかを確かめる予定である。
謝辞
気 象 庁 観 測 部 観 測 課 よ り WINDAS デ ー タ のご提供いただきました。本研究は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．

2.熊 谷 WINDASの 鉛 直 速 度 プ ロ フ ァ イ ル
図 1 は 2003-2011 の 9 年 間 の 月 平 均 を し た
熊 谷 の WINDAS の 鉛 直 速 度 の 高 度 プ ロ フ ァ イ
ル で あ る 。 速 度 0m/s 付 近 に 現 れ る 大 気 エ コーを除き、雲・雨エコーのみの平均鉛直速度を求めている。縦軸を高度にした場合は
上 空 5km以 上 で は 鉛 直 速 度 が 夏 に 大 き く 、 冬に小さいという季節変化が顕著に表れたが、図 1で は 縦 軸 を 気 温 0度 か ら 高 さ に 変 換 し ているため、季節変化がなくなり、ほぼ重なった速度プロファイルになっている。これは高層雲の鉛直速度プロファイルがほぼ気温に依っていることを示唆している。
3.小 金 井 SPIDERの 鉛 直 速 度 プ ロ フ ァ イ ル
図 2 は 2003-2007 年 の 小 金 井 で 鉛 直 方 向 を
観 測 し た 雲 レ ー ダ (SPIDER)の 月 平 均 鉛 直 速
度プロファイルである。気温 0 度の高度が
冬 か ら 夏 に 1～ 5km ま で 季 節 変 化 が あ り 、 その高度より下では雨の落下速度、その上では高層雲の落下速度になっている。高層雲の 落 下 速 度 は 上 で は 小 さ く 、0 度 高 度 に 近 づ
くほど直線的に増加している。各年のプロファイルは色を変え表示しているが、各月でプロファイルはほぼ重なり年々による差は ほ と ん ど な い と 言 え る 。図 3 で は 気 温 が 0
度 に な る 高 度 を あ る 年 (1990 年 )の 舘 野 の ラ
ジオゾンデの月平均気温から求めて、縦軸を 0 度高度からの高さに変換して描いた鉛直速度プロファイルである。各年各月で一つのプロファイルとしているため、データ数が少ないため、図 1 ほど一致はしていな

図2

図 1 2003-2011年 の 熊 谷 の WINDASの 月 平 均
鉛 直 速 度 (縦 軸 は ０ 度 高 度 か ら の 高 さ )図3

図 2の 雲 レ ー ダ の 各 月 平 均 鉛 直 速 度 を
０度高度からの高さに変換して表示

小 金 井 の 雲 レ ー ダ （ SPIDER） で 観 測 さ れ た 月 平 均 鉛 直 ド ッ プ ラ 速 度― 154 ―

C306

しきさい衛星 SGLI 雲プロダクトの初期検証結果*中島 孝(東海大),石田春磨(気象庁),永尾 隆(東大 AORI),堀 雅裕(JAXA),フスリート(CAS)１，はじめにSGLI セ ン サ ー を 搭 載 し た 「 し き さ い 」 衛 星（GCOM-C）衛星は、2017 年 12 月 23 日に種子島
宇宙センターから打ち上げられた。「しきさい」衛星は地球温暖化予測における予測誤差の低減に資するために、長期間にわたる大気、陸、海洋、雪氷
面の地球環境観測データを取得することを目的としている。SGLI 観測データから大気の雲を解析するアルゴリズムには 2 種類ある。ひとつは雲識別ア
ルゴリズム CLAUDIA、もうひとつは雲特性アルゴ
リズム CAPCOM である。本講演では、両アルゴリ
ズムの紹介と、雲識別、雲特性の初期検証結果について報告する。
２，雲識別アルゴリズム CLAUDIA
CLAUDIA アルゴリズムは、SGLI の各画素についての晴天信頼度（CCL）を算出するアルゴリズムである。単に雲の有無についての識別をするのではなく、雲、晴、あるいは雲と晴の間の曖昧な状態を 0〜1の実数値で数値化する。SGLI に搭載されたバンドを使って複数の閾値テストを実行して、それらの結果をマージして最終的な晴天信頼度(CCL)を算出す
る形式は NASA,MODIS の基本アルゴリズムに似ているが、雲にも晴にも偏向しない晴天信頼度(CCL)を算出する点が CLAUDIA の特徴である。CLAUDIA アル
ゴリズムの詳細については Ishida and Nakajima(JGR, 2009)に記述されているので参照されたい。
図１に日本付近の RGB 合成図（左）と、同領域における晴天信頼度の図（右）を掲載する。日本海を横断する黄砂については、晴天信頼度が 0.7 程度になっており、曖昧さが表現できていることが分かる。

れる。これらの物理特性（雲特性）は、エアロゾルの雲調整効果等のメカニズム研究や、雲粒成長過程の解明に役立てられる予定である。アルゴリズムの詳 細 に つ い て は 、 Nakajima and Nakajima (JAS,1995)に詳しい。図 2 は SGLI から推定された雲光学的厚さと MODIS プロダクトの比較である。図からは両者が良く一致している状況が確認できる。講演では雲粒有効半径と雲頂温度の比較についても示す
予定である。

図２ SGLI から推定された雲光学的厚さと MODIS
プロダクトの比較(Nakajima et al. 2019, in revision より一部改編の上掲載)
４， まとめしきさい衛星を企画し打ち上げた JAXA は、打ち上げ後 1 年が経過した時点でのプロダクト・リリー
スに際して、プロダクト毎のリリース精度を予め定義している。校正検証作業を経てリリース精度を達成したプロダクトが一般提供されるという精度保証の仕組みである。校正検証作業の結果、雲に関する標準プロダクトについてはリリース精度を達成していることが明らかになったため、2018 年 12 月にプロダクトの公開がなされている。
参考：
Nakajima, T. Y., H. Ishida, T. M. Nagao, M. Hori, H. Letu, R.
Higuchi, N. Tamaru, N. Imoto and A. Yamazaki (2019).
"Theoretical basis of the algorithms and early phase results of
the GCOM-C (Shikisai) SGLI cloud products." Progress inEarth and Planetary Science. in revision.

図１ SGLI 解析による雲識別の解析事例(Nakajima
et al. 2019, in revision より一部改編の上掲載)
３， 雲特性解析アルゴリズム CAPCOMSGLI の可視、中間赤外、熱赤外バンドを用いて雲の光学的厚さ、雲粒有効半径、雲頂温度が推定さ

Ishida, H. and T. Y. Nakajima (2009). "Development of anunbiased cloud detection algorithm for a spaceborne
multispectral
imager."
JournalofGeophysicalResearch-Atmospheres 114: doi:10.1029/2008JD010710.
Nakajima, T. Y. and T. Nakajima (1995). "Wide-area
determination of cloud microphysical properties from NOAAAVHRR measurements for FIRE and ASTEX regions."
Journal of the Atmospheric Sciences 52(23): 4043-4059― 155 ―

C307
次世代のマイクロ波イメージャ降水リトリーバルアルゴリズム開発：
固体降水の厚みに依る散乱特性の変動の導入
青梨和正（気象研）
１．はじめに本研究の目的は、従来の GSMaP 散乱アルゴリズムを改良して、陸上と海岸域の新しい GMI 用散乱アル
ゴリズムを開発することである。
GMI 高周波 TB の降水による depression（TB
depression）及び GMITB を入力とする従来 GSMaP 散
乱アルゴリズムのバイアス（散乱バイアス）と KuPRの降水特性の関係を調べると、TB depression 及び
散乱バイアスは、KuPR 降水トップと全球解析値の 0C
レベルの差で表わされる、固体降水の厚み(FPD)に高い相関を示した。
前回は、この解析結果に基づき、まず、固体降水の厚みの第 1 推定値（FPD_ENV）を、JRA55 物理量から降水強度毎に求めた。
今回は、この FPD_ENV に依る散乱特性の変動を散
乱アルゴリズムに導入したので、報告する。
２．本研究で用いたデータ
本研究は、2014 年 6 月 1 日－2015 年 5 月 31 日の
GPM.V06A の観測データを用いた。降水強度等の降水特性の検証データとして、GPM KuPR レベル 2 データを用いた。6 時間毎の JRA55 の対流圏中下層の気温
減率、RH から、降水強度毎の FPD_ENV を計算した。
３．FPD_ENV に依る降水プロファイル変動の導入
GPM KuPR の降水データを使って、地上降水強度毎に、固体降水の厚みと降水プロファイルの統計的な相関を計算した。その結果、固体降水の厚みと固体
降水の降水強度は、相関が高いことがわかった。
次に、FPD_ENV を使って、新アルゴリズムの前方計算部に、固体降水の厚みによる降水プロファイルの変動を導入した。これによって FPD_ENV > 4 km の降水の過大評価が軽減された。
しかし、この降水プロファイルの変動を入力した
前方計算を使っても、顕著な散乱バイアスが残る。
すなわち、FPD_ENV が 4km 以上では、散乱アルゴリ
ズムは、KuPR に近い降水強度をリトリーバルするのに、FPD_ENV が 3 km 以下では、明瞭な過小評価を示す（図 1 参照）。
４. FPD_ENV に依る固体降水粒子の密度変動の導入
上記の結果は、固体降水の厚みと降水プロファイ
ル以外の固体降水の散乱特性の関連性を示唆する。
本研究では、固体降水の散乱特性を変動させる指標として、固体降水の密度を使った。すなわち、固体
降水の密度を変動させて、FPD_ENV 毎に GMI 散乱バ
イアスを小さくする最適値を探した。
その結果、最適な固体降水の密度は、FPD_ENV とともに大きくなることが分かった:
FPD_ENV < 3 km で、 36GHz で 0.05, 89GHz で 0.25,
FPD_ENV:3-4 km で、 36GHz で 0.1, 89GHz で 0.3,
FPD_ENV > 4 km で、 36GHz で 0.2, 89GHz で 0.35
本研究は、散乱バイアスを減らすために、前方計
算に、上記の FPD_ENV に依る固体降水粒子の密度変動の補正を導入した。その結果、モンスーンアジア、

海洋大陸、アマゾン域などの散乱バイアスが従来よりも減少した（図 2 参照）。
Acknowledgement:この研究は JAXA「第 2 回地球観測研究公募共同研究」の一部である。

図 1：2014 年 6 月-2015 年 5 月陸上、KuPR 地上降水強度（X軸）と GMI 降水強度リトリーバル値（Y 軸）との分散図(上)FPD_ENV > 4km (下) FPD_ENV < 3km

図２：2014 年 7 月陸上の散乱バイアス（上）従来アルゴリズ
ム（下）新アルゴリズム― 156 ―

C308

降雪粒子立体形状とミリ波偏波レーダシグナル
篠田太郎 (名大宇地研)

川島正行（北大低温研）

はじめに

8
2DVD Dm (mm)

レーダ降雪強度の高精度化、偏波レーダシグナルを利用した粒子種別識別の実用化を目標に、2018 年 12 月から 2019 年 3 月の間、降雪粒子立体形状と粒径分布を観測する multi-angle snowflake imager (MSI)[1] を北海

3

(a)

6
4
2
0

道大学低温科学研究所 (ILTS) で、35GHz 偏波雲レーダ

42DVD Vf (m/s)

学で運用、地上降雪粒子と Ka レーダの同期観測を実施した。ILTS では 2D Video Disdrometer (2DVD)、降雪
強度計、9-/24-GHz 降水レーダも運用した。
本報告では、MSI と 2DVD 観測結果を比較すること
で MSI 計測性能、および MSI 粒子立体形状と偏波レー

246
MSI Dm (mm)82
1

Ka Zdr (dB)

[1]◦

、天頂角 55 から 2 台のカメラで落下粒子を撮影、降雪粒子の立体形状を再現す

(d)

3

T<-5
T>-5

4
2

1

1.5

2

2.5

3

MSI H/V ratio
1.00

(e)

(f)

0.98

2
1
0

0.96
0.94
0.92

-2

0.90
1

があり粒子通過時間差から落下速度を得る。

2.5

6

4

-1

る（図 1）。2DVD 同様、スキャナ配置に高さオフセット

2

0
1
2
3
MSI Vf (m/s)

3

MSI はレーザラインスキャナを 45 度間隔に配置、4 方

1.5

MSI H/V ratio

3

4

1.5

1

(c)

0

降雪粒子の立体形状計測

2

8

0

ダシグナル出現分布の関係性の速報を紹介する。

(b)

2.5

1
0

(Ka レーダ) を ILTS の東 14km に位置する酪農学園大

向から落下粒子の影画を取得

藤吉康志 (北大)2DVD H/V ratio

久島萌人

MSI Dm (mm)民田晴也

Ka rhv

◦

1.5

2

2.5

3

MSI H/V ratio

1

1.5

2

2.5

3

MSI H/V ratio

図 2: MSI と 2DVD の (a) 体積等価球径、(b) 粒子縦横比、(c)
落下速度の比較、(d)MSI の粒子縦横比と体積等価球径。気温−5 ℃で場合分け。(e)MSI 縦横比と Ka レーダ Zdr 、(f)MSI
縦横比と Ka レーダ ρhv の関係。MSI、2DVD は 10 分間の粒子体積加重平均値。Ka レーダは RHI 観測値 (10 分毎、ILTSの上空 300m)。(2018/12/14 から 2019/02/28;Zh >-10 dBZの事例抽出)

cam1
cam1

SCN1

cam2
cam2

SCN3

42mm
SCN2

SCN4

違いがある。平均縦横比は MSI は 1.2-2.3 で変動するが、2DVD は 1.2-1.5 と変動幅が小さい。平均落下速度は低top-vie w

速域で MSI が遅く、高速域で速くなる傾向がある。図side-vie w

2d は MSI の縦横比と等価球径の関係を示し、平均球径の大きな PSD ほど、平均縦横比が小さい傾向を示す（例

H
W1

W2

えば、霰は平均等価球径が大きく、雪は等価球径が小さ

If W1>W2,
axis-ratio = W1/H
else
axis-ratio = W2/Hい）。図 2e,f に、MSI 粒子縦横比と Ka レーダの偏波シ
グナル Zdr と ρhv の出現分布を示す。粒子縦横比が大き
いほど Zdr が大きく、縦横比 1.5-1.8 に ρhv =0.93 と小さな値が現れる（小さな ρhv 値は粒子多様性、種別混在を

図 1: MSI 概要と立体形状 (粒子縦横比の定義)示唆）。今後、降雪タイプ毎に分類、粒子物性と偏波シ
グナルの関係を精査、9, 25, 35GHz の多周波レーダシグ

観測結果

MSI 立体形状は粒子幅 1mm 以上の影画を用い合成する都合、小粒子が欠落した粒径分布 (PSD) となる。

2DVD との比較では（図 2a-c）、体積加重平均（10 分間）の等価球径、粒子縦横比、落下速度を用いること
で小粒子欠落の影響緩和を試みた。平均球径は MSI と2DVD で良い一致を示すが、縦横比と落下速度に明確なナル解析を行う予定である。
謝辞
本研究は北海道大学低温科学研究所共同研究 (18G051) の助成
を受けた。
参考文献
1. Minda et al., 2017, doi:10.1175/JTECH-D-16-0221.1.

― 157 ―

C309
フェーズドアレイ気象レーダーのリアルタイム観測データ利用システム*

佐藤晋介、磯田総子、花土弘、中川勝広（NICT）、前坂剛、清水慎吾 (防災科研)、山下恒平、村永和哉 (セック)

１．はじめに

３．MP-PAWR のデータ伝送

情報通信研究機構（NICT）では、局地的大雨や竜巻突風などの突発的現象の早期探知と予測を目指して開発したフェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）を、吹 田 ・神 戸 ・沖 縄 に設置して、実験局として定常的に運用している。PAWR は100m 分解能（半径 60 km、高度 15 km）、300 方位角（360°）、
100 仰角（0-90°）の詳細な３次元観測を 30 秒で行い、従来のパラボラアンテナ型気象レーダーの 100 倍のデータレート
で観測データを生成する。３台の PAWR のリアルタイム観測
データは、高度 2 km の反 射 強 度 分 布 を示 すクイックルック（ QL ） 画 像 と し て 観 測 終 了 後 １ 分 以 内 に Web ペ ー ジ（https://pawr.nict.go.jp/）で公開している。また観測開始以降（吹田 PAWR は 2012 年、神戸・沖縄 PAWR は 2014 年）の全ての QL 画像（30 秒毎）を「過去のデータ」として上記 Web ペー
ジで公開しており、3PB を超える生データもオンラインのストレージに保存している。30 秒毎の３次元観測データをリアルタイ
ムで利用するためには大容量データの高速伝送や高速処理が課題である。しかし、株式会社エムティーアイとの共同研究で開発した無料スマホアプリ「3D 雨雲ウォッチ」および CREST
研究課題「ビッグデータ同化によるゲリラ豪雨予測」で開発した 3D ナウキャストによる「理研天気予報」が既に実現しており、30 秒毎の３次元データがリアルタイム利用できることは実証された。これらのリアルタイム観測データ利用のために 10 秒以内に計算されるデータ品質管理フラグ作成も定常的に行っている。このデータ利用システムは、2019 年 3 月までは NICT
サイエンスクラウド上に構成されていたが、そのサービス終了にともない 4 月からは新しいネットワーク構成で運用を開始した。本報告では、その新しい構成の紹介に加えて、昨年 7 月
から観測を開始した埼玉大学に設置したマルチパラメータ・フェーズドアレイ気象レーダー（MP-PAWR）の観測データを、本
データ利用システムに導入する取り組みを紹介する。さらに、これらの大容量 PAWR 観測データをオープンデータとして多くの人に利用してもらうための課題についても言及したい。

戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）の施策として開発された MP-PAWR の観測データは、リアルタイムで防災科学技術研究所に伝送され豪雨直前予測情報の実証実験などに用いられてきた。2019 年度から開始された SIP 第 2 期では、
首都圏最新気象観測ネットワークの一つとして MP-PAWR データを用いるために、NICT 小金井本部にもデータ伝送されることになり、前述の PANDA データ利用システムに組み入れることとした。データ伝送経路は図１に示す通りである。これまでの単偏波の PAWR データと異なることは、二重偏波観測データの追加に加えて、データ伝送が任意の時間単位の RHI
volume scan として行われることである。このためより細かい
時間分解能のデータ利用が可能となり、ビッグデータ同化の精度改善などが期待される。

２．PANDA データ利用システム

４．オープンデータにむけた取り組み
本データシステムで収集される観測データは、NICT としては全てをオープンデータとして扱いたいと考えている。サイエ
ンスクラウドの時代には、外部ユーザにアカウントを発行して本システム内のデータ解析サーバからアーカイブデータにアクセスしてもらっていた。しかし、そのようなサービスは継続できなくなったため、観測データを Web ページ経由でダウンロードできる仕組みを作成した。ただし、Web 公開できるデータ量は限りがありダウンロード可能なサイズも限られてくるので、とりあえず過去データはリクエストのあった日時のデータを手動で用意することとし、最新データは自動で数週間前から１時間前までの 1 時間圧縮ファイルの公開を予定している。デー
タ利用規約は作成中であるが、不正アクセス防止やトラフィッ
ク管理等のために認証付きページとする。また、持続的なアク
セス保証を目指して観測データの DOI 付与を検討している。
本研究は、SIP 第 2 期「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」『Ⅴ．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』 の支援を受けている。東芝インフラシステムズ株式会社の吉見和紘氏、水谷文彦氏には大変お世話になっている。

本システムは「フェーズドアレイ気象レーダー・
ドップラーライダーネットワーク融合システム
さいたま
吹田
沖縄
神戸
データ蓄積装置（PANDA）」として整備した PAWR 以外のリモート
阪大APサーバ
センシングおよび地上観測装置などの観測データ
神戸PAWR
吹田PAWR
沖縄PAWRも扱っており、PANDA データ利用システムと名付
データ蓄積装置
データ蓄積装置
L3‐SW
データ中継サーバ
埼玉MP‐PAWR
けて計画停電時などを除いて 24 時間 365 日の常RSPU
QL作成サーバ
QL作成サーバJGN AP 近畿‐2時運用を行っている。図１は本システムのネットワ
MP‐PAWR FW
JGN AP 関東‐3
SINET APーク構成図で、吹田 PAWR を含む vlanA 系統が独
vlanB
vlanB
vlanA
自に開発したネットワークで、神戸・沖縄 PAWR を
小金井
6号館SW
融合データ蓄積装置
けいはんな
含む vlanB は導入時の PANDA ネットワークである。
JGN AP 近畿‐3
高速QL作成サーバ
データ配信サーバ
しかし当初使っていた通常の TCP 通信では遅延
vlanB
JOSE VM
や長距離伝送に伴うパケットロスの影響で 30 秒
vlanA
データ解析サーバ
pawr‐dp01
dp06~
以内に全データを転送できない場合もあった。そvlanA
M2Mス トレージ
こで NICT で開発された HpFP ファイル転送ツール
NICTクラウドFW
NICTク ラ ウドス トレージ
JGN AP 関東‐3
hpcopy を使うように改修したことで、各 PAWR から
PANDAゲートウェイ
NICTクラウドFW
それぞれ 131Mbps で小金井に送られる全データ
vlanA
NICTクラウド
Internetの安定伝送が可能となった。PAWR 観測データはWebサーバＮＩＣＴ研究系ＮＷ
13 種別ファイル毎に 1 時間分まとめて圧縮して、
M2M ストレージの 2.4 PB ボリュームなどに保存し
図１ PANDA データ利用システムを構成する計算機サーバ、ストレージ、てきたが 2019 年 6 月で一杯となったため、新たにファイアウォール(FW)・スイッチ(SW)・アクセスポイント(AP)を含む導入した 1.1 PB ストレージ（dp05）を使い始めた。
ネットワーク構成図。

― 158 ―D301

HYSPLIT を 用 い た 迷 行 鳥 類 の 気 象 要 因 解 析*太 田 佳 似 (気 象 予 報 士 会 関 西 支 部 )

飛来ルートが推定できた後は，解析の時間間隔を狭はじめに

日本産鳥類の種数は，12 年間で 542 種[1]から 633 種

め，最も可能性の高い渡来時刻を絞り込んだ．同時に，[2]まで 91 種も増えている．その多くは迷鳥であり，毎後方解析時間を必要な期間まで延長し，その気流に乗

年のように日本各地で新しい種が観察，記録されていった必然性を加味しつつ，渡来元を解析した（図 1）．

る．2002 年〜2016 年の日本鳥学会誌（和文誌）に迷鳥

適切な飛来ルートが見つからなかった場合でも，例として報告された観察記録だけでも 84 例あるが，日本

えば台風等のように天気図に顕著現象が認められる場

への迷行理由が明らかになっているものは少ない．

合は，その顕著現象の位置、時刻から前方解析を行い，



発見地点付近に向かう気流がないか解析した．

迷行原因の解析

迷行の原因は，複数の要因が絡み合っており，①悪天

解析の結果

候による漂行（drift），②分布域の拡大（diffusion），

今回の解析では，84 例の約 83%に当たる 70 例が，何③若鳥の目的地超過（over-shooting），④渡りの定位誤

らかの気象現象の影響を受けていると推定された．気り（misorientation），⑤近縁種との混群などが挙げら

象要因のカテゴリーは，台風（9 例），低気圧（16 例），

れている[3] ．本報告では上記 84 例について，主にア

寒冷前線（23 例），停滞前線（10 例），激しい降水現象

メリカ海洋大気庁（NOAA）の HYSPLIT（流跡線解析ツー（降雨 2 例、降雪 9 例、降雹 1 例）の大きく 5 つに分ル）を用いて，どの程度まで気象現象が影響しているの類できた．寒冷前線後面の寒気による迷行が多く，70 例

か解析を試みた．

中 23 例と約 33%も占めるのは，元々，鳥が寒冷前線の

気流を渡りに利用しているためと考えられる[4]．

解析の手法

迷鳥は発見地点に初めて飛来したものと仮定し，飛

今後の展望

来日時は発見日時からから最大 2 週間前まで遡ること

このような解析により，渡来元が分かれば，正確な亜とした．また鳥の飛翔高度は 1000m と仮定した．種や種の判定や新たな越冬地や繁殖地の候補を見つけ出す

状況により定量的に推定すべきだが，風に流されて迷ことに役立つであろう．また，ある地点に迷鳥が訪れる

鳥となる場合，必ずしも通常の飛翔高度で渡っている

気象条件が明らかにできれば，迷鳥予報が可能となる．

とは限らないため，定量化は今後の課題である．

さらに温暖化等で，今後どのような鳥が日本に進出し

HYSPLIT の結果からは以下の点を検討して飛来ルートて来るかを予測し，生態系や人間生活への影響を評価を推定した．

できる可能性がある．

・発見時期に応じて，繁殖地，越冬地，渡りルートのいずれからの飛来となっているか．
・若鳥等で，本来の渡りの目的地を超えた overshooting となっているか．
・その飛来ルートとなるべき、顕著な気象現象がその時
刻の天気図に認められるか．あるいは周辺で，降雨，降雪，降雹等の激しい降水現象が観測されているか．
・解析された高度は妥当か．もし，海鳥以外での海面低
空の長時間の飛翔や，逆に 4000m を超えて，さらに高度が高くなる場合は，その手前で解析を一旦中断し，飛翔高度を 1000m に戻して再度，後方解析を行った．
・何日も海上を渡るなど不自然な飛来ルートになっていないか．
・これまで知られていない定期的な渡りルートや繁殖地、越冬地の可能性はないか．

図１ HYSPLIT による解析例（ソデグロヅル）
参考文献[1]編集委員会,2000,日本鳥類目録改訂 6 版, 日本鳥学会[2]編集委員会,2012,日本鳥類目録改訂 7 版, 日本鳥学会[3]先崎理之, 2019,日本の渡り鳥観察ガイド,文一総合出版[4]Paul Kerlinger,2008,How Birds Migrate,Stackpole Books― 159 ―

D302

― 160 ―

D303

北半球スケールの硫酸エアロゾルに対する人為および火山起源排出量の影響評価*板 橋 秀 一 (電 力 中 央 研 究 所 )1.

を示す．東アジア域などでは月平均値で 10 µg/m3 を超はじめに

化石燃料燃焼による二酸化硫黄（SO2）の排出量は，える高濃度が見られ，火山起源 SO2 排出量の導入によ

アジア域が約半分を占める[1]．SO2 から大気中で二次って，火山が過密する環太平洋においては SO42-濃度が生成する硫酸エアロゾル（SO42-）は，微小粒子状物質

最大で 0.5 µg/m3 程度，大西洋においても広く 0.1 µg/m3（PM2.5）の主要構成成分であり，過密するアジア域の以上の濃度増加が見られた．

排出量の全球への影響が懸念されている．本研究では北半球スケールに拡張された領域化学物質輸送モデル
により，人為および火山起源排出量の影響を評価した．

4.

おわりに

火山起源 SO2 排出量の導入により，環太平洋域でのSO42-濃度の増加が示された．東アジアおよび米国由来

2.

の人為起源排出量に対する SO42-濃度への発生源寄与評

手法

領域化学輸送モデルCMAQを北半球スケールに拡張価を実施し，北半球スケールの SO42-濃度に対する人為した H-CMAQ [2]を用いた．評価対象は 2010 年 4 月とおよび火山由来の排出量の定量的評価を進め，発表をした．2009 年夏から 2010 年春にエルニーニョ現象が発行う予定である．

生し，この時には太平洋上での亜熱帯ジェット気流の南偏によりアジアからの長距離輸送が起こりやすいと謝辞されているためである[3]．前回大会においては，同時本研究の遂行には米国環境保護庁の R. Mathur 博士，C.

期における対流圏オゾン（O3）の発生源寄与評価結果にHogrefe 博士，S. L. Napelenok 博士，ノースカロライナ

ついて述べ，米国西部においては米国と東アジア由来

州立大学の Y. Zhang 教授に有益な助言を頂きました．

の排出量の O3 への影響がほぼ同程度であることを示した[4]．H-CMAQ への排出量データは HTAP 等に準じる

参考文献

が，米国環境保護庁による排出量データには火山起源の SO2 排出量が含まれていない問題点があった[2]．本[1] Janssens-Maenhout, G., et al., 2015, Atmos. Chem. Phys.
15, 11411-11432.

研究では Aura 衛星に搭載の OMI による SO2 カラム量[2] Mathur, R., et al., 2017, Atmos. Chem. Phys. 17, 12449-から推定された火山排出量データ[5]を導入した．

12474.
[3] Lin, M., et al., 2015, Nature Comms., 6, 7105.

3.

結果と考察

[4] 板橋，2019 年度春季大会講演予稿集，p114

図 1 に H-CMAQ による SO42-の濃度分布の月平均値[5] Carn, S.A., et al., 2017, Sci. Rep., 7: 44095.

と，本研究で導入した火山起源 SO2 排出量による増分

図１ 2010 年 4 月平均の（左）硫酸エアロゾルの濃度分布，（右）火山起源 SO2 排出量の導入による増分．

― 161 ―

D304

年による気候の違いが急性循環器疾患の増減に与える影響*大 橋 唯 太 ,1.

新 治 直 之 (岡 山 理 科 大 学 生 物 地 球 学 部 )はじめに

京都市，8 月は札幌市と大阪市を例に示す（図１）。冬気象や気候の急激な変化は人の健康被害を増加させ季（図１a）の場合，京都市は１月平均気温の低かったており，社会問題となっている。体に備わる自律神経

年ほど急性心筋梗塞の死亡率が上昇している特徴がわ

機能が関与する血液循環の不調は夏に熱中症を惹起すかる。類似する傾向は，太平洋側や西日本の都市でみるが，急性的に発症する心疾患や脳血管疾患も自律神られた。夏季（図１b）の場合，大阪市で 8 月平均気温

経の不安定化がしばしばトリガーとなる。日本では，が高い年ほど急性心筋梗塞の死亡率も高い傾向がみら

これら疾患を死因とする年間死亡者数は，悪性新生物れた。札幌市でもやや正の相関がみられており，解析（癌）に次いで多い。循環器疾患の発症と気象・気候

した 9 都市でいずれも同様の傾向が現れた。

の関係についての研究はこれまでいくつか存在するが暖冬年に対する厳冬年の死亡リスク比（図２a）は太（山中・中村，1996；徐・稲葉，
2003；Hori et al., 2012），

平洋側と西日本の都市で高く，例えば名古屋市は急性

本研究では最近 10 年の新しい統計データを用い，特に心筋梗塞 1.9 倍，不整脈および伝導障害 2.1 倍，脳梗

政令指定都市に注目した解析を試みた。暑夏年や寒冬

塞 1.8 倍となった。一方で冷夏年に対する猛暑年の死

年など年ごとの気候差の影響を，特に新知見として明亡リスク比（図２b）は，札幌市以外の都市で死亡リスらかにした。これは将来予想される気候シフトと生活クが高く現れ，最も顕著であった新潟市は心筋梗塞 2.9様式の対策を考えるうえで，重要な研究と位置づける。

倍，虚血性心疾患 2.0 倍，不整脈 2.1 倍となった。

2.

低温というよりも，その地域にとって例年よりも高温

本研究の解析から，気温の絶対値でみた高温または解析方法

本研究では疾患の基礎データとして，政府統計ポー
タルサイト e-Stat で公開されている死因別の 5 歳階級や低温の年となることが，各種疾患死亡率が上昇する
ことにつながるといえる。

別死亡票を用いた。これは厚生労働省の人口動態調査／人口動態統計の月別・死因別死亡数であり，本研究れる以下の疾患分類を解析対象とした：心疾患 4 種（急性心筋梗塞，急性心筋梗塞を除く虚血性心疾患，不整脈および伝導障害，心不全），脳血管疾患 3 種（くも膜下出血，脳内出血，脳梗塞）。

1.6
年齢調整死亡率（人/10万人）

では死因のうち気象や気候と関連する可能性が示唆さ(a) １⽉

1.2
2013

2013
2015
2012
2014 2014

2016
2010

2011

0.4

京都市

2017

r = －0.77(p<0.05)

間とし，関口（1959）の気候区分を参考に 9 つの政令指定都市を対象とした：札幌市，仙台市，新潟市，名(a) １⽉

23

25

27

29

31

虚⾎性

2.0
1.5
1.0

大阪市

新潟市

名古屋市

仙台市

脳内出⾎

京都市

不整脈

脳梗塞

脳内出⾎

⼼筋梗塞

新潟市
横浜市

仙台市

広島市
1.0

名古屋市
⼼不全

くも膜下

不整脈

1.5

福岡市

福岡市
広島市

虚⾎性

大阪市

2.0
2.5
3.0 ⼼不全

図２ 2010～2017 年に（a）1 月平均気温が最も低かった厳冬年と（b）
8 月平均気温が最も高かった猛暑年における各種疾患死亡リスク比。1
月気温が最も高かった暖冬年と，8 月気温が最も低かった冷夏年を基準とした比で，死亡率と気温の相関係数が 0.4 以上の場合のみ図示。

― 162 ―

心疾患

筋梗塞の死亡率と月平均気温の関係を，1 月は新潟市と21(b) ８⽉

3.0

横浜市

くも膜下

結果と考察

札幌市
r = 0.39

８月平均気温（℃）

⼼筋梗塞
2.5

脳梗塞

疾患死亡数（年齢調整死亡率）を各都市で算出した。

2010～2017 年の冬季 1 月と夏季 8 月における急性心

8

脳血管疾患

をなくすため，年齢調整を施した人口 10 万人あたりの6

心疾患

都市による人口や年齢構成の違いや経年変化の影響

4

2016

2012 20132014

図１ 2010～2017 年の心筋梗塞の年齢調整死亡率と（a）1 月・（b）8
月平均気温の関係。1 月は新潟市と京都市，8 月は札幌市と大阪市。

脳血管疾患

古屋市，横浜市，京都市，大阪市，広島市，福岡市。

2014
2015

2

2010

2012

１月平均気温（℃）

る気象官署の気温を用いたが，前述の死亡数データに
本研究の解析期間は 2010 年から 2017 年までの 8 年

0.4

2017
2011
2015

2016

2011

0
0

2010

2013

0

対応させて月平均値を分析に用いた。

r = －0.73(p<0.05)

0.8

2010

r = 0.33

-2

大阪市

2016

2012 2017新潟市(b) ８⽉1.2

2017 20150.8

一方の気象データには，気象庁 WEB サイトが公開す

3.

1.6

2011

D305

熱中症による日々の救急搬送率と気象要素との関係*藤部文昭・松本 淳 (首都大・都市環境), 鈴木秀人 (東京都監察医務院)

搬送率は夏季平均気温への依存性が強い (図は省略)．

1. はじめに日々の熱中症死亡率は高温日ほど高く, かつ, 当日

次に, 当日の気温に基づく計算値と実況値を比べるの気温が同じなら夏季の平均気温が低い (夏が涼しい)方法 [1] により, 当日気温以外の要素の影響を調べた．

地域ほど高い傾向がある [1]．また, 当日の気温が同じな

前日～数日前の気温が高いほど高齢者の搬送率は高ら, 熱中症死亡率は前日～1 週間程度前の気温と正相い．これも死亡率と同様の特徴であるが, 前日～数日

関を持つ一方, 十数日前の気温とは負相関がある．この前の気温に対する依存性は死亡率ほど強くなく，小児ことは, 短期的には暑熱負荷の蓄積が死亡率の増加をや少年の搬送率は前日気温にはほとんど依らない

もたらし, 長期的には暑熱馴化による死亡率の軽減効(図は省略)．一方, 各年齢層とも 10 日以上前の気温が果が現れることを示唆する．本研究では救急搬送率に高いほど搬送率は低く, 馴化の効果が示唆される．

ついて同様の解析を行い, 熱中症の発症に及ぼす気象

図 2 は, 同様の方法で日最小湿度と日照率の影響を調べた結果を示す．気温として Tmax を使った場合と,条件の影響を調べた．

日平均気温 (Tave) を使った場合とで結果が異なり,
総務省消防庁のホームページ (http://www.fdma.go.jp/

Tmax を使えば (すなわち, 当日の Tmax が同じなら) 高
湿日に, Tave が同じなら低湿日に搬送率が高い．後者は,neuter/topics/fieldList9_2.html) に掲載された 2010～2018

日平均気温が同じなら低湿日のほうが昼間の気温が2. 資料

年の都道府県別・日別の救急搬送数を使った．比較の高く, 日射が強いことによると考えられる．また, Tmax

ため, 2010～2016 年の人口動態統計による死亡数を調が同じなら搬送率は日照率にあまり依存しないが, Tave

べた．気象データとしてはアメダスによる気温等を使が同じなら多照日に搬送率が高い．

い, 各都道府県の代表気温を求めた．
3. 結果
人口当たりの搬送数 (以下「搬送率」) は, 日最高気温 (Tmax) とともに上昇する．しかし, その値は Tmax
が同じでも府県によって異なり, 夏の平均気温が低い

謝辞：本研究は首都大学東京と東京都監察医務院の共同研究「気候モデルによる熱中症と低温死発現リスクの将来予測」,
首都大学東京傾斜的研究費 (全学分) 学長採択枠研究費｢2020年東京オリンピック・パラリンピックに向けた都市気候研究」,
および科研費「熱中症による死亡をもたらす気象条件とその発現要因の解明」(課題番号 17K00523) の成果の一部である．
人口動態統計の個票データは厚生労働省から提供を受けた．

(すなわち, 夏が涼しい) 都道府県で高い (図 1)．これは死亡率と基本的に同じ特徴である．特に, 重篤例の

図 1 熱中症による救急搬送率と日最高気
温 Tmax の関係．
搬送率は 1 日当たりの値．

参考文献[1] Fujibe et al., SOLA, 14 (2018), 144147.

図 2 搬送率と日最小湿度 (左), および日照率 (右) との関
係．搬送率は当日の気温に基づく計算値と実況値の比を表し, 日最小湿度は 6～9 月の平均値からの偏差を表す．
気温として Tmax を使った場合と Tave を使った場合の結果を併記する．縦棒は 95%信頼区間．

― 163 ―

D306

帝国日本における気象観測ネットワークの構築－ 中 央 気 象 台 1－
山本晴彦（山口大学）
明治 37（1904）年に釜山、木浦、仁川、龍巌浦、元山

１．中央気象台の創始
明治 8（1875）年 5 月、東京溜池葵町三番地の内務に臨時観測所(第一～第五、技手 15 人)が開設され、中省地理寮量地課構内に気象観測器が設置され、6 月 1

央気象台（文部省所管）の予報課長兼臨時観測課長で日からジョイネルによりわが国の気象事業が開始されあった和田雄治技師自らが渡韓して仁川の臨時観測所

た。その後、測量課は観測課へと改称され、地方測候の所長に就任した。また、関東州の青泥窪（大連）に所の設置、気象観測電報の発信・天気図の作製・暴風

第六臨時観測所、旅順に同出張所、営口に第七臨時観警報の発令（明治 16.2.16・3.1・5.26）が開始され、測所、満洲の奉天に第八臨時観測所が開設された。

明治 20 年 1 月に東京気象台は中央気象台に改称される。
２．台湾総督府測候所の創設

明治 38 年 10 月、樺太のコルサコフ（九春古丹）に第十臨時観測所が開設され、木浦や仁川の観測業務に

明治 27（1894）年 7 月、日清戦争の指揮のため大本営を広島城内に設置し、9 月には全国の測候所での観測当たっていた野田為太郎が所長として派遣された。
５． 清国の日本領事館への臨時観測員の派遣

成績を広島測候所に送り、天気図を作製して大本営に

明治 37 年 9 月から翌同 38 年 1 月にかけて、中央気提出している。翌同 28 年 4 月には旅順口の大総督府へ

象台は清国の芝罘（現在の煙台）、天津、杭州、南京、

気象電報の送信が開始されている。艦隊は広島宇品港

漢口（現在の武漢）、沙市の領事館に臨時観測員を派遣を出航して遼東半島、さらには台湾にも出兵し、台湾（日本領事館付）して、出張所を開設した。

北東部、澎湖島に上陸し、占領している。日清戦争に

６．おわりに勝利した日本には、台湾・澎湖島の領有が承認され、このように、日清戦争により明治 29 年には台湾、日明治 29（1896）年 8 月に台湾総督府民政局内に台北測

露戦争により明治 37 年に朝鮮、関東州、満洲、明治候所（所長：中央気象台技手の近藤久次郎）を仮設し38 年には樺太へと、戦争により拡大した領土に中央気て気象観測を開始し、翌年 12 月には南門街に新庁舎が象台から職員が派遣され、測候施設を仮設、さらには竣工して観測が続けられている。その後、恒春・澎湖

新築して気象観測を開始し、中央気象台を中枢機関と島(11 月)、台中（12 月）、台南（同 30 年 1 月）
、台東する気象観測ネットワークが構築されていく。

（同 34 年 1 月）へと測候所が開設されていく。

清国

３．海外への気象業務の視察
明治 30 年 3 月、技師の中村精男が朝鮮の気象事業を視察し、気象電報の交換を協議している。同年 12 月には技師の和田雄治を上海の徐家匯、厦門、香港等に派

11.芝罘
12.天津
13.杭州
14.南京
15.漢口
16.沙市

遣し、気象事業の視察、気象電報の交換を協議してい8

12 62 611

る。翌同 31 年 8 月には、技師の正戸豹之助が韓国の元山、露国のウラジオストックに派遣し、気象業務を視

5
3

9
1

14

京、芝罘、天津、韓国の仁川、釜山等に派遣され、気
16

15

13

外、台北の近藤所長は、明治 35 年に香港観象台、福州
A
CD
E
B F

（大北電信川石嶋観測所）、上海徐家匯気象台を視察しており、先進的な気象業務や観測機器を調査している。
４．朝鮮・関東州・樺太への臨時観測所の創設
日露戦争における軍事ならびに航路保護の目的で、42察している。さらに、和田雄治は同年 10 月に清国の北象事業の視察、気象電報の交換を協議している。この

7

1.釜山
2.木浦
3.仁川
10 4.龍巌浦
臨 5.元山時 6.大連62.旅順
観 7.営口測 8.奉天所 9.城津10.九春古丹

台湾
A.台北
B.恒春
C.澎湖島
D.台中
E.台南
F.台東

図 1 外地に展開された中央気象台の気象観測網― 164 ―

D307

地球平均温度低下を狙った人工気象ﾓﾃﾞﾙの検討(A Study on Artificial Weather Model)
村上 英世 (いいエコ研究所､E-mail:muroku@oregano.ocn.ne.jp)
1.

はじめに

近年、地球平均温度は 0.85℃上昇しており、将来において温室効果ガスの大気中累積量の増大によって更に温度上昇が生起し、かつ上昇温度は現在の技術では不可逆で、数世紀間の継続が想定されている。結果的に、重大な異常気象災害は長期間継続して発生することになる。
地球は、宇宙とのｴﾈﾙｷﾞｰ収支が零である熱平衡状態にある。即ち、地球は宇宙へのｴﾈﾙｷﾞｰ放出ﾒｶﾆｽﾞﾑを有しており、このﾒｶﾆｽﾞﾑは、気象現象により実現している。地球温暖化は、そのﾒｶﾆｽﾞﾑが変化したことによるｴﾈﾙｷﾞｰ放出量の減少に起因している。
本文では、「人工気象現象によって宇宙へｴﾈﾙｷﾞｰを放出するﾒｶﾆｽﾞﾑを補強し、地球の平均温度を低下させる」ﾓﾃﾞﾙ等について既に検討[1] [2]されているが、その基本的な考え方を明らかにする。

2.
人工気象現象の原理(1)人工気象現象のﾓﾃﾞﾙ化
気象ﾒｶﾆｽﾞﾑを検討する際に対象とする気象現象(:W(n))は、その地域(:p)のその時点(:ｎ)の気象条
件(:C(p,ｎ))に起因して発生していると仮定する。
ここで述べている気象現象とは陸海空の現象であり、天気(雨、雪、風、雲、波)、温度、湿度、気圧等であり、気象条件とは、位置、大気組成、地形、
海流、気流、太陽、過去の気象現象等である。
人工気象現象を運用する際に、重要な気象現象の生起ﾓﾃﾞﾙがある。１例として生起ﾓﾃﾞﾙを図１に示す。気象現象 W(n+1)は、時間・位置に依存した気象条件に基づいて、W(n)から変化する。図 1 に示す
ﾓﾃﾞﾙは、気象条件によって W(n)から２つの異なるW(n+1)に分かれる場合を示している。留意点は、「２つの気象条件の差異が、大きい場合と小さな場
合があり、差異を考慮した運用」が重要です。
例えば、地球温暖化はﾓﾃﾞﾙの例で、(Condition A:
大気中に CO2 の蓄積量の増加)の下で、「Phenomenon
A= W(n+1)：増加した地球平均温度」と、記述できる。Phenomenon B は温暖化してない平均温度です。

種であり、降雨 1kg で、水蒸気から水に変化する際に放出する潜熱を介して約 315Wh の熱ｴﾈﾙｷﾞｰを宇宙に放出する。つまり、降雨 1kg を増加すれば、宇宙に放出する熱ｴﾈﾙｷﾞｰを約 315Wh 増加できることに示している。
そこで、海上の 1kg の水蒸気を含む大気を人工的に 3.6℃加熱して対流圏に上昇させて、降雨を 1kg増加させるとする。このために、1kg の水蒸気を含む大気を 3.6℃加熱するに必要なｴﾈﾙｷﾞｰは約 33Whである。(但し、大気の温度、湿度は其 35℃、30g/kg、水蒸気潜熱：630Wh/kg,空気比熱容量は0.28W kg-1 k-1 とする。)
従って、宇宙に放出する熱ｴﾈﾙｷﾞｰを約 315Wh 増加
するためには、約 33Wh のｴﾈﾙｷﾞｰを使用して、1kgの水蒸気を含む大気(33kg)を 3.6℃加熱し、対流圏に上昇させれば、実現できる。
「降雨現象の一部」を図１のようにﾓﾃﾞﾙ化すれ
ば、Condition A を自然条件で、Condition B を(水蒸気を含む大気の加熱)とすれば、Condition B における W(n+1)では(宇宙に放出する熱ｴﾈﾙｷﾞｰを約315Wh 増加した現象)となる。

３．考察と結論
加熱ｴﾈﾙｷﾞｰ 33Wh を用いて、約 10 倍の 315Wh の熱ｴﾈﾙｷﾞｰを宇宙に放出して、地球を冷却できることを示している。降雨現象を支援する場合には、宇宙へのｴﾈﾙｷﾞｰ放出比は約 10 倍であるが、今後は、より効果的な他の気象現象を人工的に生起・支援することで、100 倍、1000 倍の熱ｴﾈﾙｷﾞｰを放出できる人工気象現象の研究、実験を進める。

参考文献：[1]” A Global Cooling System by means of Artificial Convection”,
AMOS-ICSHMO 2018, Ref # 853[2] “Global Cooling System installed on the beach by means ofArtificial Convection and Artificial Rain”, JPGU, 2019, AAS05-P02(2)降雨ﾓﾃﾞﾙと分析ﾓﾃﾞﾙの具体例で、気象現象：「降雨現象」を、複数の気象現象を接続した自然現象として、図２のように表せる。「降雨現象」は、｛海水→水蒸気→対流→雲(水)→降雨｝と、一連の気象現象で示される。
但し、全ての海水が水蒸気になることはないし、全ての水蒸気が対流で上昇することはない。しかし、対流で上昇した水蒸気は、長時間経つとほぼ全て雲になり、降雨となることが期待できる。つまり、一旦水蒸気を対流によって上昇すれば、ほぼ全て雲になり、雨となることが期待できる。なお、雨にならない雲は降雨量の誤差になるが、今後の実験で確認し、その分を増量すればよい。
「降雨現象」は、宇宙へのｴﾈﾙｷﾞｰ放出ﾒｶﾆｽﾞﾑの 1― 165 ―

図1

図２

気象現象 W(n+1)の変化ﾓﾃﾞﾙ

降雨の気象現象P301

降 雪 事 例 の 発 生 頻 度 に 関 す る 簡 易 推 定 法 に つ い て (２ )*松 下 拓 樹 ， 高 橋 渉 ， 高 橋 丞 二 （ 土 木 研 ・ 寒 地 土 研 ）Matsushita H., Takahashi W., and Takahashi J. (CERI, PWRI)
1.

4.

はじめに

結果

災害に関わる現象の規模や発生頻度を把握すること

図 1 に，例として朱鞠内(北海道)と関山(新潟県)のは，防災や減災の対策を計画するにあたり重要である．

降雪深 S と発生頻度 F(S≤)の関係を示す．降雪深 S と発簡便に現象の発生頻度を推定する手法として，ある閾

生頻度の対数 logF(S≤)の間に，統計的に有意な関係(有値以上の自然現象の規模と発生頻度が，指数分布やべ意水準 1%)があり，図中に示す回帰式が得られた．

き乗の関係で近似できることが知られている．著者ら

図 2 は，各地点の回帰式から求めた発生頻度の推定は，この手法を応用して降雪事例の発生頻度を簡易に値と観測値を比較した結果である．降雪深 S が 30cm 以

評価する手法を提案した[1][2]．本稿では，この手法が上となる発生頻度(図 2a)では，ややばらつきがあるも

全国の積雪地域に対して適用可能か検討を行った．

のの概ね等値線上に分布している．一方，降雪深 S が70cm 以上(図 2b)の発生頻度では，極めて両者の対応が2.

よい．図 3 に，発生頻度の推定値と観測値の決定係数

降雪事例について対象とする降雪事例は，日本の積雪地域における 270

r2 と二乗平均平方根誤差 RMSE を降雪深 S ごとに示す．

の気象庁観測地点で抽出した事例である．これらの事

特に降雪深 S が 40cm から 100cm の範囲で r2≧0.9，

例は，積雪深の 1 時間間隔の観測データから“ひと降RMSE≦0.5 となる．以上より，本手法により全国の積り”の降雪深 S を算出し，降雪深 S が 30cm 以上となっ雪地域の降雪事例の発生頻度が，高い精度で推定できた事例である[1][2]．降雪事例の抽出を行った期間は，るといえる．解析上の留意点は，松下ほか[2]を参照．

3.

方法

各観測地点の降雪事例について，降雪深 S の 5cm ごとの事例数を求め，降雪深 S の大きい階級から事例数

20

15

10

次に，降雪事例の発生頻度を推定する式を得るため，

np = 237

5

r2 = 0.876
RMSE = 1.20

0を累積した値を求めた．この累積値を観測年数で除した値を，ここでは発生頻度 F(S≤)(数/年)とする[1][2]．

(a) 30cm ≤00.9

r2 = 0.994

2.14

nc = 13

1.00

0.10

0.05

0.01

0

50

100

150

降雪深 S (cm)200

発生頻度 F(S≤) (数/年)

発生頻度 F(S≤) (数/年)

logF(S≤) = -0.0323 S + 1.95

logF(S≤) = -0.0218 S + 1.85
r2 = 0.991

5.73

1

2

3

4

発生頻度（観測値） (数/年)

1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

RMSE

0.6
30

0.47

5

40

50

60

70

80

90

降雪深 S (cm ≤)100 110 120

図 3 降雪深 S ごとの発生頻度 F(S≤)の観測値と回帰式

0.10による推定値の決定係数 r2 および RMSE．

0.01

0

50

100

150

降雪深 S (cm)

200

参考文献

図１ 降雪深 S と発生頻度 F(S≤)の関係．実線は回帰直線，r は決定係数，nc は降雪深 S の階級数．
20.8

nc = 24

1.00

RMSE = 0.090決定係数 r2

0.7(b) 関山（新潟県）

10.00

np = 173
r2 = 0.986

10

発生頻度（観測値） (数/年)

決定係数 r2回帰式を得るための十分なデータがないと判断して解(a) 朱鞠内（北海道）

20

2RMSE （数/年）

1.0

10.00

15

3

太破線は推定値が分布する 95%信頼区間．

雪深 S の 5cm ごとの階級数が 3 以下となった地点は，100.0010(b) 70cm ≤4

比較．np は地点数，RMSE は二乗平均平方根誤差，分析を行った．ただし，降雪事例数が 10 未満または降100.0055

図 2 発生頻度 F(S≤)の観測値と回帰式による推定値の発生頻度の常用対数 logF(S≤)と降雪深 S に対して回帰析から除外し，残る 237 の観測地点を対象とした．

発生頻度（推定値） (数/年)

点により異なるが 16 冬季(年)～35 冬季(年)である．

発生頻度（推定値） (数/年)

積雪深の 1 時間間隔の観測開始以降の期間で，観測地[1] 松下ほか, 2018, 秋季大会講演予稿集, 114, 204.
[2] 松下ほか, 2019, 寒地土木研究所月報, 792, 2-10.

― 166 ―

P302

内モンゴルにおけるリモートセンシングに基づく旱魃評価*王 露 莎 , 小 谷 亜 由 美 （ 名 古 屋 大 学 大 学 院 生 命 農 学 研 究 科 ）1.

は 10 年間すべての年の相関係数が有意水準 5%に達し，はじめに干ばつはすべての気候条件で発生するイベントであ10 年間の前半に，相関係数が大きい（図 2）．DSI と降り，生活環境や社会経済に大きい影響を与える [1]．中

水量偏差では，当月降水量と DSI の相関係数が大きく，国の内モンゴル自治区は，中国の北部に位置している

年変動の傾向は土壌水分と似ている．当月の降水量偏少数民族地区で，林地，草地，砂漠を含む多様な生態シ差は，2008 年を除いたすべての年で相関係数が有意水

ステムを呈し，自然環境の状態が重要であるため，効果準 5%に達する．5 月に DSI の空間変動は降水量分布の的な干ばつモニタリング・水資源の管理が必要となる．

影響を受けた土壌水分の空間変動を反映している．一干ばつモニタリング指標の一つとして，衛星リモー

方で、生長の最盛期（7-8 月）には，植生分布の違いがトセンシングデータの MOD 16 ET プロダクト[2]とDSI に大きな影響を及ぼす．したがって，DSI は，土壌

MODIS NDVI プ ロ ダク ト [3] を 統 合し た ， Drought

水分と降水量を指標とする春干ばつに最もよく対応すSeverity Index- DSI が提案されている[4]．降水量と土壌る干ばつ指標である．

水分はよく干ばつの指標として用いられるが，DSI のモデルでは，降水量と土壌水分は含まれていない．そこで本研究では，これらの指標間の関係から，内モンゴルにおける 2001-2010 年の生長季 5-9 月の干ばつの空間変動特性を明らかにすることを目的とする．
2.

データと方法MOD16 ET&PET プロダクト（蒸発散量と可能蒸発散量）の月値データ（空間解像度 1km）
，MOD13A3 monthly
NDVI プロダクト（空間解像度 1km）を用いて，各ピク

図１ DSI と土壌水分偏差、前月・当月降水量偏差

セルの DSI を月単位で算出した．

との相関係数（2001-2010 年平均）

土壌水分と降水量は，全球陸面データ同化システム
GLDAS (Global Land Data Assimilation System)の Noah 陸面モデルによる土壌水分のレイヤー1(0-10cm) データ[5]（空間解像度 1°）と，中国気象データ共有サービス
シ ス テ ム (China Meteorological Data Sharing Service
System)により，気象観測地点の観測データから計算されたグリード月降水量データで（空間解像度 0.5°）を用いた．すべてのグリッドデータは月単位で空間解像度

図 2 5 月の DSI と土壌水分偏差、前月・当月降水量１°に変換して，以下の解析を行った．

偏差との相関係数の年々変化（凡例は図 1 と同じ）

はじめに，各月に対して、各ピクセルの降水量と土壌

4.

参考文献

水分の年々変動の偏差を求める．そして月ごとに各年[1] Wilhite, D.A., 2005, CRC Press, Boca Raton.

の DSI と土壌水分偏差，前月および当月降水量偏差と[2] Mu, Q., et al., 2007, Remote Sens. Environ., 111, 519-の相関係数を算出する．土壌水分への降水量の影響を536.

評価するために，前月・当月降水量と土壌水分について[3] Huete, A., et al., 2002, Remote Sens. Environ., 83, 195-

重回帰分析を行う．

213.

3.

[4] Mu, Q., et al., 2013, Bull. Am. Meteorol. Soc., 94, 83-

結果・考察

DSI と土壌水分，DSI と当月降水量の間の相関は 5 月

98.

に最大となり，その後徐々に低下して，9 月に少し増加[5] Rodell, M., et al., 2004, Bull. Am. Meteorol. Soc., 85, 381-

する（図 1）．生長季初期の 5 月に DSI と土壌水分偏差394.

― 167 ―

P303

流域単位の降雨予測による洪水予報精度向上とリードタイム確保の可能性*阿 部 紫 織 (三 井 共 同 建 設 コ ン サ ル タ ン ト ( 株 )), 中 村 要 介 (土 木 研 究 所 ICHARM),
浅 野 裕 樹 (筑 波 大 ・ 院 )， 日 下 博 幸 ( 筑 波 大 ・ 計 算 科 学 研 究 セ ン タ ー )1.

クト×3 初期時刻＝9 種類の気象予測実験結果から，時はじめに

近年，局地的大雨や集中豪雨による災害が毎年のよ間毎の地上降雨量を抽出し，水文モデルに与えること

うに日本各地で発生しており，その被害は甚大なもの

で水位の予測計算を行った．ここで，水文モデルにはになっている．本研究で対象とした平成 29 年 7 月九州

河道流量から洪水氾濫までを流域スケールで一体的に北部豪雨では，九州北部を中心として河川の氾濫，浸解析できる降雨流出氾濫モデル(RRI モデル)を使用し水害，土砂災害等が発生し，甚大な人的・物的被害がた．

発生した．このような状況から，河川の洪水予測を精度良く行うことは洪水による人的被害を防止・軽減す4.

結果る観点から重要である．近年では局地的大雨の影響に

まず，RRI モデルの再現性を確認するために気象庁

より，短時間での急な増水による被害が発生している

解析雨量を用いた再現計算を行った．その結果，誤差ことから，できるだけ早いタイミングでの氾濫発生の指標である Nash 係数は 0.97 となり，非常に精度よく再予測を行うことは，避難のリードタイム確保のため必現できていることが示された．次に計 9 パターンの予要とされている．洪水予測の精度は入力データとなる

測実験結果より，MSM や GSM では実績のピーク水位

降雨予測の精度に強く依存するため，流域単位での降の 15 時間程度前，GFS でも 9 時間程度前から水防団待水量を精度良く予測することは，洪水予測の精度向上

機水位～氾濫注意水位の超過が予測できていた(図 1)．

につながると考えられる．既存の予測プロダクトを洪実際は氾濫危険水位を超過しているため，予測は過小

水予測に使用する可能性もあるが，気象庁 LFM を除け評価であるが，避難等に対する警戒へのシグナルとなばこれらの水平解像度は約 30km～5km と，中小河川のる可能性があり，少なくとも 9 時間前からそのシグナ

水位予測を行うには粗い．

ルが捉えられていたら，避難に対するリードタイムとしては十分確保できる可能性があると考えられる．

2.

目的以上を踏まえ，本研究では，平成 29 年 7 月九州北部

5.

まとめ

2

豪雨時の筑後川水系花月川流域(流域面積 : 136.1km )本研究では，線状降水帯による流域内での降雨域のを対象として，気象モデルを用いて 1km 解像度にダウ停滞が予測できていなかった．これにより，河道へのンスケーリングした気象予測実験を行い，洪水予測に

流出ボリュームが不足し，実際の河道水位より過小評資する流域単位の気象予測による洪水予報精度向上と価であったが，避難のための基準水位超過のシグナルそれによるリードタイム確保の可能性について検討をを捉えることはできた．今後，流域単位の気象予測の行うことを目的とする．

精度を更に向上させるため，観測値とのデータ同化や，
アンサンブル予測等の検討を進めていく．

3.

検討概要

本研究では，まず，領域気象モデル WRF を用いて平成 29 年 7 月九州北部豪雨の気象予測実験を行った．ここで，境界条件として，NCEP の GFS，気象庁の GSM，MSM の 3 種類の予測プロダクトを用い，それぞれ水平
格子間隔 1km の領域までネスティングを行った．予測の初期値を 7 月 4 日 21 時，7 月 5 日 3 時，7 月 5 日 9時の 3 パターンとし，それぞれ 48 時間(但し，MSM は
39 時間)先までの予測実験を行った．これらの 3 プロダ
図 1 計算河道水位の比較．

― 168 ―

P304

過去の気候変動が世界の作物生産変動に与えた影響*吉 田 龍 平 (福 島 大 ・ 理 工 )

1.

はじめに

飯 泉 仁 之 直 (農 研 機 構 )いは温暖化がなければより増収したケース（ALL <これまでの世界各地の作物生産変動に対して気候のNAT）が反映されている．降水量はもともと十分な量影響を見積もる動きが高まっている[1]．作物生育は気があり，低下しても収量に影響を与えるほどの変化で象の変化に敏感で，過去発生した豊作や不作は気温やはないと考えられる．この傾向はタイやフィリピンの

降水量の変化に対応する．こうした地上気象および収コメでも見られたが，国・作物の残り 3 つの組み合わ量の変化は温暖化の進行が原因だろうか．気候は内部せ（中国・トウモロコシなど）では見られなかった．

変動でも変わるため，必ずしも温暖化が生産変動の要

オーストラリアのコムギは豊凶いずれも ALL 実験と因とならない可能性がある．過去観測された収量変動

NAT 実験の差はなく，不作時には降水量が少ないものの要因を明らかにすることで，今後の生産安定性の見の収量への影響は顕著ではなかった（図 1d-f）．そのた

通しに貢献できると期待される．本研究は，温暖化がめ，過去の収量変動に対する温暖化の影響は小さいと主要作物の収量変動に与えてきた影響を明らかにする．

考えられる．
豊凶に対する温暖化影響の現れ方は地域や作物で異

2.

使用データ

なることが明らかになった．今後，作物差・地域差をバイアス補正済み d4PDF で駆動された作物生育モデ

規定している要因について気象条件だけではなく栽培

ル CYGMA の計算結果[2]を用いた．期間は 1971-2009

管理も含んで包括的に解析することが必要である．

の 39 年間で，アンサンブル数は 100 である．作物はト
ウモロコシ（MZ），コメ（RI），コムギ（WH），ダイズ

表１ 「豊作の発生」に対する CYGMA モデルの ROC（SB）で，生産量が世界 10 位までの国を対象とした．

スコア．対象 10 ヶ国で値の大きい上位 3 ヶ国を示す．

まず作物 4 種・10 ヶ国のうち，CYGMA モデルが豊

MZ

RI

WH

SB

凶の発生を予測できているもの（ROC スコアが 0.59 以

CHN

0.70

THA

0.59

CHN

0.71

IND

0.64

上）を抽出した．ついで，温暖化実験（ALL）と非温

MEX

0.53

PHL

0.59

AUS

0.67

PRY

0.57

暖化実験（NAT）を比較し，収量変動に対する温暖化

BRA

0.53

JPN

0.57

PAK

0.56

CHN

0.56

に示す．
ROC スコアは概ね 0.5 から 0.7 の範囲に収まっており，4 作物ではコムギが比較的高く，ダイズは中国（CHN）を除いてやや低い値であった. ROC スコアが0.59 以上のパターンは 6 つで（表１の太字），これらの作物・国に対して温暖化の影響を解析した．

Frequency (%)

豊作の発生に対する CYGMA モデルの再現性を表１

SB−IND(a)6
3−3 −2 −1 0

0

6

1

2

∆Yield (%)
WH−AUS

(d)

2
−0.5

0.0

∆Yield (%)

9

(b)

6
3
0

−4 −3 −2 −1 0 1 2 3 4

9

(c)

6
3
0.5

0

∆Temperature (degC)

4

0

3

12

Frequency (%)

9

0.5

18
15 (e)
129
6
3
0−3 −2 −1

0

1

2

1.0

1.5

∆Precipitation (%)

3

Frequency (%)

結果と考察

12

Frequency (%)

3.

Frequency (%)

く，トレンドからの偏差の符号で判定した．

Frequency (%)の影響を評価した．なお，豊凶は収量の絶対値ではな

9

(f)

6
3
0

∆Temperature (degC)

0.5

1.0

1.5

∆Precipitation (%)

図１ インドのダイズに対する ALL 実験と NAT 実
験の（a）収量差（ALL–NAT，トレンド成分で規格化），

インドのダイズは不作時に ALL 実験と NAT 実験の（b）生育期間の平均気温の差（ALL-NAT），（c）同降差が縮小するケースが多く現れた（図１a）．気温や降水量の比．灰色が豊作時，黒が不作時を表す．
（d-f）
（a-c）

水量の差も縮小しており（図 1b, c），収量の低下は必ずと同様，ただしオーストラリアのコムギに対する分布．

しも温暖化に起因するものではないと考えられる．一方で豊作時には差が拡大し，ALL 実験の気温は高く，

参考文献

降水量は少なかった．これは温暖化による低温の緩和[1] Ray D. K., et al., 2017, Nat. Commun., 6, 5989.

が収量を維持・増加させたケース（ALL > NAT）
，ある

[2] Iizumi T., et al. 2018, Int. J. Climatol., 1-13.

― 169 ―

P305


数値実験によるため池の気象緩和効果の定量的評価○春木優杏・奥勇一郎
兵庫県立大学大学院環境人間学研究科

     
１． はじめに
兵庫県南部は全国でも有数のため池が存在している地域である。特に、印南野台地では周辺地域からの灌漑用水の引水が困難であることからため池が集中している。
近年、環境的機能として、ため池の気象緩和効果
が注目を集めている。ため池の有する気象緩和効果とは、水面の風下地域の気温を夏（日中）は下げ，冬（夜間）は上げる効果、すなわち高温・低温抑制作用をいう。能登と瀬川  や吉見ら  などの実地調査によって評価されてきたが、一つのため池を対象とした調査が多く、これまで複数のため池が存在する地域全体の気象緩和効果は評価されていない。
本研究ではため池が集中している印南野台地に着目し、夏季・冬季のため池の持つ気象緩和効果について評価することを目的とした。

２． 数値実験と使用データ
 領域気象モデルは :5)$5:9HU を使用した。
夏季の計算期間は総観規模擾乱等による降水がな
く晴天が続いた  年  月  日 -67 から  日
-67 までとした。冬季は  年  月  日 -67 から  日 -67 までとした。ため池をモデル内で解像するために、水平解像度 NP の領域  の中に同 NPの領域  を設定し 図 、図  、初期値・境界値には気象庁メソ客観解析データ 060 を使用した。現在の土地利用区分を下部境界条件として再現実験&75/ を行い、観測データと比較して数値計算の妥
当性を検証した。また印南野台地の全てのため池の土地利用区分を耕作地および市街地とした感度実験 それぞれ &53・85% を実施し、&75/ と比較して気象緩和効果を評価した。気象緩和効果を評価するために、本研究では &75/ と &53 もしくは 85% の気温差⊿7 の日中  時から  時までと定義 の積分値̅̅̅̅̅̅
の  日平均（∑𝛥𝛥𝛥𝛥）を気象緩和効果量 式  と定義した。Q は日数、W は時間を表す。
̅̅̅̅̅̅̅̅ 1 𝑡𝑡=19 ∑ ∆𝑇𝑇 = ∫(𝑇𝑇 − 𝑇𝑇) 𝑑𝑑𝑑𝑑 
𝑛𝑛 𝑡𝑡=7
CTRL                 
． 実験結果
印南野台地において最も面積の大きいため池である加古大池の風下の格子点における気象緩和効
果量は 85% と &75/ を比較した場合 ℃・KGD\ となった。 格子以上で再現されているため池の大きさと気象緩和効果量の関係を図  に示す。図  より、ため池の気象緩和効果量はため池の大きさに応じて大きくなることがわかった。
加えて、ため池からの距離に応じて気象緩和効果が漸減していることや、気象緩和効果が得られる範囲が、朝の時間帯と比べて日中の時間帯では広くなることが分かった。


謝辞
060 データは京都大学生存圏研究所が運営する生存圏データベースによって収集・配布されたもので
す。



G




G









図 :5) の計算領域







CTRL




図 領域  での陸域・水域の空間分布
黒が陸域、白が水域 、白い実線は土地利用区分を改変した領域 印南野台地 を示す
















図 ため池の大きさと気象緩和効果量の関係
○ &53&75/ 、● 85%&75/ ― 170 ―

P306

粒子法を用いた雨量計捕捉率に関する研究
渡口

1 はじめに
雨量計による観測は降水観測の基本であり，レーダーなどの間接測定の校正にも用いられる．しかし雨量計で測定した降水量にはさまざまな系統誤差が含まれ，最大の誤差である風による誤差は雨で2-5%，雪で 10-50% にもなる (Sevruk, 1985)．この
誤差は風速の他にも雨粒の粒径に依存するため，同じ降水強度でも降水の種類によって捕捉率が異なる(WMO, 1984) が，野外観測では十分なデータが得ることが難しく補足率を正しく推定できなかった．
そこで先行研究 (Nešpor and Sevruk, 1999) では雨に対して降水の種類を考慮に入れた捕捉率を差分スキームとして格子法を用いた数値計算によって推定している．
これに対し本研究では，新しく粒子法を用いて風の場を数値計算することで雨に対する雨量計の捕捉率を推定するための知見を得ることを目的とする．

2 計算手法
捕捉率の計算を行う際には雨粒の風に対する影響を無視できると仮定して風の流れの場の計算と雨粒の軌跡の計算を分離する．
風の流れの場はナビエ・ストークス方程式と圧力伝播式を基礎方程式とし，これを粒子法の一つである EMPS 法で解く．EMPS 法は流体を仮想の粒子の集まりとして表して Lagrange 的に計算するもの
で，境界条件の与え方が簡単等のメリットがある．
風の流れの場から雨量計の捕捉率を計算する方法
は先行研究の方法に従う．この方法では，風の流れの場を用いて一定の高さから落とした雨粒の軌跡を計算し，続いて，雨量計の中に入った雨粒の数を集計することで，粒径と風速に対する捕捉率の関係を求め，誤差をガンマ型関数として近似的に求める．
今回は数値計算を効率的に行うために画像処理専用の演算装置である GPU を用いて並列化した．

3 実験設定椋

本研究では一様流中の雨量計周りの風の流れの場を計算する．そのために，まず 2 次元領域での予備実験を行い，続いて 3 次元領域 (図 1) での本実験を行った．流入と流出は周期的境界条件で設定し，一様流を流すために雨量計の後方で整流を施した．

4 結果・考察2 次元領域での予備実験では，整流は整流領域内にある粒子の速度を設定速度で上書きすると良いこと，小さい雨粒はシアー層で進行方向が変えられることがわかった．また，先行研究に比べてシアーが強いことや，小さい雨粒に対して引き込みがあることが確認できた．
3 次元領域での計算では，計算領域・整流領域の大きさ，音速，粒子間距離を変更して，流れの場と雨量計前方に生じた定常波の振る舞いを調べた．その結果，前者 2 つを大きくすることが定常波を減らすのに有効だが，先行研究の測定値に比べてシアーが弱くなることが確認できた．それに対し粒子間距離を小さくすると定常波の波長が小さくなって弱くなり，シアーが強くなって風の流れの場が先行研究に近づくことが確認できた (図 2)．また，整流領域を大きくとることで流入時の鉛直速度差が小さくな
り，音速を速くすると粒子の速度のばらつきが大きくなるなどの変化も見られた．

図 2 1[m] 立方の領域において rd = 1[cm] の設定で計算した雨量計 (太線) 周りの設定風速で規格化した風速 (左) と先行研究における設定風速で規格化した風速分布の測定値 (右)．

5 結論

図 1 3 次元における領域の設定．各パラメータは実験ごとに異なる．

粒子法で計算した風の場はシアーが弱いもののその概形は一致した．粒子法による計算では境界条件を簡単に設定でき，GPU を使用した並列計算により高速に計算できた．今後の研究で粒子法による風の流れの場の計算妥当性を向上させることで，捕捉率推定のためのさらなる知見を得ることが期待できる．また、雨量計や助炭の形状を変化させて実験を行うことで、より良い雨量計の開発が期待できる。

― 171 ―

P307

Aeolus 衛 星 ・ 地 上 複 合 観 測 を 用 い た 雲 場 と 水 平 風 速 解 析*石 橋 勇 人 ， 岡 本 創 ， 佐 藤 可 織 ， 及 川 栄 治 ， 藤 川 雅 大 (九 大 応 力 研 )，石 井 昌 憲 (情 通 研 )， 西 澤 智 明 ， 神 慶 孝 （ 国 環 研 ）
1.

はじめに

2016)を Aeolus 衛星と同じ波長 355nm で 10 チャンネル

2018 年 8 月に欧州宇宙機関（ESA）によって，直接に拡張した MFMSPL-2 や，多重散乱型の高スペクトル検波方式のドップラー風ライダー（Doppler Wind Lidar :分解ライダ，直接検波型ドップラーライダ，コヒーレ

DWL）を搭載した Aeolus 衛星が打ち上げられた．このントドップラーライダ，雲レーダで構成された次世代

DWL は，波長 355nm でファブリーペローエタロンを型複合観測システムを小金井で構築した. このシステ２つ使用するダブルエッジ技術を用いた干渉計および，ムを利用して Aeolus 衛星プロダクト検証を行っている．

フィゾー干渉計で構成されており，分子およびエアロ

MFMSPL2 では５つの異なる角度で後方散乱と偏光解

ゾル，雲の後方散乱係数，消散係数と鉛直３５度傾斜消度が得られる．

した視線方向のドップラー速度を観測より求める事が
できる．

3.

解析結果

これまで風速観測はラジオゾンデや航空機による直図１では，2018 年 10 月 15 日に小金井上空において接観測や，静止衛星に搭載した受動型センサによる水

Aeolus 衛星と地上複合観測システムで同時に観測され蒸気や雲を追跡する Atmospheric Motion Vectors 法

た上層の氷雲と下層の水雲の偏光解消度を示す．同期(AMV)によるものがあった．地上や航空機観測は絶対した 20 時[UTC]では Aeolus 衛星は高度９km 付近に雲数や地域が限定されている．AMV 法によって推定されを検出していたが，MFMSPL2 でも同様な高度に雲をた風速は，中層では観測例が少なく，上層では解析誤検出していた．鉛直真上向きチャンネルから求めたも差が大きいものが多いため，数値予報モデルに同化さので，上層の氷雲の偏光解消度は 30%程度だったが，れるデータ数が低いという問題があった．

傾けたオフビーム方向では後方散乱係数と偏光解消度

Aeolus 衛星により，全球で雲とエアロゾルの後方散はほぼ検出感度以下であった．これは，上層の氷雲が乱係数と消散係数の同時抽出，さらに海上を含めた全光学的に薄く，多重散乱の影響が小さかった事を示し

球の水平風速の鉛直分布が得られる事となった．

ている．

本研究では，小金井周辺における Aeolus 衛星搭載と地上複合観測システムで同時観測された雲の物理特性の比較検証結果と，水平風の鉛直分布と雲場の関係解析を行った．また Aeolus 衛星を用いた雲解析と風速の全球解析について報告する．
2.

Aeolus と複合観測システムの観測パラメータ

処理および校正済みの Level 1B（L1B）Product に含まれている，水平風速，L2b に含まれる後方散乱係数

図１ Aeolus 衛星と同期した小金井の多視野角・多重と消散係数のデータを用いた．風速にはミー（Mie）お散乱ライダによる氷雲と水雲の偏光解消度. 鉛直方向

よびレイリー（Rayleigh）チャンネルに対応するデータのデータ．

が存在し，さらにそれぞれ水平解像度が 3km と 90kmのものがある．いずれのデータも水平風の風速と風向

参考文献を示す．Aeolus 衛星では，減衰の影響を受けない粒子[1] Okamoto et al., Optical Express, 24(26), 30053-30067

後方散乱係数や消散係数を独立して観測から求める事(2016)
謝辞：本研究課題は，科研費 JP17H06139，JP19K04849，

が可能だが，偏光解消度の情報がない．
地上観測として，これまでに開発し雲観測に用いた
波長 532nm の多視野角・多重散乱ライダ(Okamoto et al.,JP19H01973 の支援を受けました．また，Aeolus 衛星のデータは，ESA に提供して頂きました．

― 172 ―

P308

トゥルーカラー再現画像の色再現性に作成手法とセンサの違いが与える影響の評価*高 野 雄 紀 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ),
1.

はじめに

渡 邊 正 太 郎 (株 式 会 社 ウ ェ ザ ー マ ッ プ )緑色が強く表現されている。同じバンドを使っても、衛星搭載可視・近赤外イメージャのデータから作成されるトゥルーカラー再現画像 (TCR) [1] は、陸面などの状況を把握するのに有用である。

作成手法の違いにより再現される色が異なることがわかる。
図 1, 2 いずれについても、(b)と(d)の色の差異は他のTCR は ひまわり 8・9 号 [2] や しきさい (GCOM-C)

組み合わせと比べて小さい。したがって、バンド 2 が[3] など異なる衛星・センサから作成されうる。また、ないことによる色再現への影響は、他の要因と比べ小TCR の作成手法も、従来の半経験的な方法 [1] や色変

さいと言える。

換行列を用いる手法 [4] の他に、筆者らが提案する分
光反射率に基づく手法などがある。TCR を現業利用す

当日は、色の差異が生じた要因の検討や、他の季節も含めた定量評価についても報告する予定である。

る上で、センサや作成方法が色再現性の違いに与える影響を把握する必要がある。
本研究では TCR の色再現性について、作成方法およびセンサの違いに着目して比較を行う。近年、ひまわり後継機のイメージャに搭載するバンドについて議論が活発であることから、バンド 2 (0.51μm) がない場合の色再現性についても検討する。

図１ 2019 年 1 月 14 日の TCR。図から中部地方にある 3 つの山脈が確認できる。(a)-(d)はそれぞれ本文中の画像の作成手法に対応する。

2.

評価方法

以下の 4 種類の TCR を作成した。いずれの画像もレ
イリー散乱補正を行なっている。
(a) GCOM-C/SGLI のバンド 1, 2, 3, 5, 8, 9 から、分光反射率に基づき作成

図2 図1 に同じ、
ただし2019年5月30 日について。

(b) ひまわり/AHI のバンド 2, 3, 4 から擬似緑バンドを作成し、分光反射率に基づき作成

謝辞(c) ひまわり/AHI のバンド 2, 3, 4 から擬似緑バンドを作成し、[4]に基づき作成

ひまわり標準データ（日本域）は NICT サイエンス
クラウドから取得した。GCOM-C/SGLI の L1B データ(d) ひまわり/AHI のバンド 1, 3, 4 から擬似緑バンド

は JAXA G-Portal から取得した。

を作成し、分光反射率に基づき作成
比較は、陸面のうち色再現が特に難しい植生に着目参考文献して行う。比較を行う日は、GCOM-C が日本付近を通[1] Miller, S., 2016, Bull. Am. Meteor. Soc., 97, 1803-1816.

過し、かつ雲が少ないという条件で、季節の異なる 2019[2] Bessho, K., et al., 2016, J. Meteor. Soc. Japan, 94,

年 1 月 14 日と 2019 年 5 月 30 日を選んだ。

151-183.
[3] Hori, M., et al., 2018, Trans. JSASS Aerospace Tech.

3.

結果・考察

Japan, 16, 218-223.

図 1 の (a) と (b) を比べると、冬季の陸面は、ひまわり(b) よりも しきさい (a) の方が暗い。夏季につい[4] Murata, H., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96B,
211-238.

ても (図 2 (a), (b)) 色の違いが見られた。
図 2 の (b) と (c) を比較すると、 (c) は (b) よりも― 173 ―

P309

Ka バ ン ド レ ー ダ を 活 用 し た 積 乱 雲 発 達 判 定 指 標 の 検 討*吉 田 翔 (筑 波 大 院 生 命 環 境 ),

三 隅 良 平 ・ 前 坂 剛 (防 災 科 研 )及び 12 分間の VAZ 増加量にも同様の傾向があり，そはじめに

夏場に局所的な強雨をもたらす積乱雲の発達速度は非常に早く，一般的な気象レーダ（S,C 及び X バンド）で検知されてから僅か 20 分程度である．この様な突発的な現象をより早く捉えるには X バンドよりも波長の短い Ka や W バンド帯の電波を用いた雲レーダの活用が有効である．雲レーダは降水粒子に成長する前の雲粒を捉え，豪雨をもたらす積乱雲をより早期に検知することが可能である[1][2]．しかし，検知された全ての雲が発達して強雨をもたらすわけではない為，雲が発達するか否かを判定する指標が必要となる．

れぞれ統計的に有意な差があることがわかった．


まとめ

Ka バンドレーダとXバンドレーダで観測された積乱雲を解析し，積乱雲発達判定指標の検討を行った。VAZの増加量が多い MCE は発達して MPE が検出されることが多く，VAZ の増加量は発達判定指標として有効だと考えられる．
謝辞：利用した国土交通省 XRAIN のデータセットは，文部科学省の委託事業により開発・運用されているデータ統合・

そこで，本研究では Ka バンドレーダと X バンドレ

解析システム（DIAS）の下で，収集・提供されたものである．

ーダで観測された積乱雲を解析し，発達の有無を判定する為の指標を検討した．


使用したデータ2016 年，2017 年 8 月に防災科学技術研究所が有する5 台の Ka バンドレーダ（図 1）で観測された 3 分毎のレーダ反射強度を使用した（但し 2016 年は飯能市と西東京市の 2 台のみ使用）．各レーダのビーム幅は 0.31 ﾟと狭く，観測仰角間隔が広い為，密な 3 次元メッシュ
データを作成するのは困難である．そこで，①Cressman
内挿によって各レーダの反射強度を合成した 3 次元メッシュデータを作成し，②各メッシュの鉛直方向の平均反射強度（VAZ）を算出した．これにより，仰角間のビームの隙間の影響を受けにくいデータが得られる．

図１ Ka バンドレーダの観測範囲（円）と解析対象範囲（黒枠及び黒破線枠）

同様に XRAIN の 5 分毎のレーダ反射強度からも VAZを算出した．
Ka バンドレーダ，XRAIN で観測される個々の積乱雲をそれぞれ VAZ≧-20dBZ の領域（MCE），
VAZ≧5dBZの領域（MPE）とした．MCE，MPE の検出・追跡には
AITCC[3]を用いた．
結果

図 1 の解析対象範囲内で 38 個の MCE が検出され，

図２ MCE 検出後 15 分間の VAZ 増加量の比較（白：発達しない MCE，黒：発達する MCE）

その内，発達して MPE が検出されたのは 8 個だった．
MCE が検出されてから 15 分間の VAZ 増加量に着目す
ると，MPE が検出された MCE は MPE が検出されなかった MCE と比べて高く（図 2），それぞれの平均値は23.9dBZ，5.1dBZ であった．また，MCE 検出後 6，9

参考文献[1] Kobayashi, F., et al. 2011, SOLA, 7, 125−128.
[2] Sakurai, N., et al. 2012, SOLA, 8, 107-110.
[3] Shimizu, S. and H. Uyeda. 2012, J. Meteor Soc. Japan, 90,
869-889.

― 174 ―

P310

パラメトリックスピーカを用いた２軸回転する
小 型 SODAR の 製 作*玉 川 一 郎 (岐 阜 大 学 流 域 圏 科 学 研 究 セ ン タ ー )，藤 澤 大 志 1)， 山 嵜 祐 成 （ 岐 阜 大 学 工 学 部 ）


はじめに
谷や都市のような複雑な土地の条件のもとで，上空の風速の分布を計測することを夢見て，ドップラーソーダ―の開発を続けている[1][2]．回転台に SODAR を搭載してボリュームスキャンを行うには，回転台の制限より，パラボラのサイズ制限が厳しく，結果十分な指向性が得られなかったが，今回，超音素子のアレイを用い，変調された超音波より可聴音を空中で発生するパラメトリックスピーカ[3]を送信装置に用いること
により，ごく短距離ながら計測を行うことができた．

図 2 計測されたドップラーシフト（仰角 45°10°）予測値と書かれているのは当時の地上風か2.

ら予測されるドップラーシフトの値

SODAR
開発した SODAR は，2 軸回転台（Sustainable robotics

してある．この結果はパルス送信終了直後の 0.05 秒間

社 PTU-E46）に，半径 35 ㎝深さ 20 ㎝の FRP 製パラボのものであり，SODAR からおおよそ 10m 先の風を見

ラに単一指向性マイク AE5100 を装備した受信装置と，ていることになる．大気散乱音はその先小さくなり，

パラメトリックスピーカを用いは送信装置からなる．

この時は 0.1 秒後にはノイズに埋もれて解析できなくパラメトリックスピーカは屋外での簡易な指向性測定なった．

によると（16.5m, 5053Hz）出力は中心から 1°で 4.4dB
低下し，非常に鋭い指向性を示した．本装置の外観を4.まとめ

図 1 に示す．

 指向性に優れたパラメトリックスピーカを用いることで，小型で 2 軸回転する SODAR を作ることができた．今後，計測条件や送信強度などを詰めて性能向上を目指す．
謝辞 本研究は科研費 25610137 (2013-15)の援助を受けた研究の続きである．感謝を表する．
参考文献[1] パラメトリックスピーカを用いた２軸回転する小型 SODAR の製作，日本気象学会 2007 年春季大会講演予稿集，P402, 2007.

図１ 製作した SODAR[2] 末松 透, 玉川一郎, ボリュームスキャン可能なドップラーソーダの開発に向けて 日本気象学会 2015



結果

年度秋季大会, ,講演予稿集 P142開発した SODAR を岐阜大学構内の牧草地で試した．
0.05 秒 5053Hz のパルスを用いた仰角 45°および10°の計測では，図 2 のような結果になった．ここで[3] スイッチサイエンス超指向性超音波スピーカーキッ トhttps://www.switch-science.com/catalog/1842/(2019/7 閲覧)はそれぞれの仰角でのドップラーシフトの計測値を，
当時の地上風（北西 2.5m/s）から予想される値と比較

1) 現所属 独立行政法人水資源機構川上ダム建設所― 175 ―

P311
シチズンサイエンスのための気象アプリ「空ウォッチ」を活用した降雪研究‒荒木健太郎“（気象庁気象研究所），田中沙央里，小池佳奈（エムティーアイ）‒
1. はじめに気象研究所では，首都圏の降雪現象の実態解明を目的に，
平成 28 年度より市民から雪結晶画像を募集する市民参加型（シチズンサイエンス）の研究「#関東雪結晶 プロジェ
クト」を実施している（荒木，2018）．これまでは関東甲信地方を対象としていたが，低気圧等による降雪現象は全国で発生するため，広範囲の情報が必要である．また，降雪現象の実態解明には降水の状況（雨やみぞれ，積雪深）などの情報も重要である．さらに，従来は Twitter 等のSNS でデータ収集を行ってきたが，データ数が膨大であり，データ収集・解析の効率化が課題である．そこで，本研究ではこれらの課題を解決するため，携帯端末向けのアプリ開発を行った．概要と今後の展望について報告する．

2. 気象アプリ「空ウォッチ by 3D 雨雲ウォッチ」

本研究では，エムティーアイの運用している携帯端末向
け気象アプリ「3D 雨雲ウォッチ」の機能のひとつとして，「空ウォッチ」を開発した（空ウォッチ by 3D 雨雲ウォッチ：https://sora-watch.3d-amagumo.com/）．空ウォッチ
では，ユーザが撮影した空や固体降水粒子の写真を選択し，降雪現象の実態解明の研究のために必要な情報である撮影時の天気・大気現象や積雪深を選択して投稿できる（第1 図）．選択可能な天気のうち，晴れ，くもり，雨，みぞれ，雪，凍雨，雹，雷，竜巻，霧，霜を降雪研究に用いる．雪選択時には雪結晶の種類（11 種類：樹枝状，複合板状，角板状，交差角板状，砲弾状，鼓状，角柱状，針状，雪片，
雲粒付，霰）も複数選択可能である．
投稿された情報は，地図上に天気アイコンで表示される（第 2 図）．表示はリアルタイムで更新されるが，過去に遡っても閲覧可能である．天気アイコンは全国約 1800 の代表地点で表示され，それぞれのアイコンをタップするとタイムライン形式で詳細な情報が閲覧できる．投稿情報は
撮影場所・時刻のほか，天気や雪結晶の種類，積雪深，画像などをデータベース化しており，申請のあった研究・教育目的のユーザに対してはデータベースを用意している．

第 1 図 空ウォッチの投稿画面の例．

3. シチズンサイエンスによる降雪研究の展望

空ウォッチにより，各地の気象状況がリアルタイムでも過去に遡っても把握できるようになり，それらをデータベース化することでシチズンサイエンスによる降雪研究においてデータ収集・解析作業が大幅に効率化された．
空ウォッチは画像投稿が基本であるため，利用者が客観的に情報を判断できる．これにより，降水種別に加えて，
降雹や特に夜間の濃霧の発生状況等の把握にも有効と考えられる．これらの定性的な情報は，固体降水や雪結晶の種別等をもとにした降雪現象の実態解明に加え，レーダー等を活用した降水種別判別技術の検証や，数値予報モデルの結果の検証にも利用可能である．一方，積雪深のような定量的な情報については，アメダス等による観測データとの比較を行い，その精度を検証して利用する必要がある．
シチズンサイエンスによる降雪研究は参加者の科学リ
テラシー向上にも貢献しうるため，科学教育への活用も期待される．また，上記観測項目以外に気象災害等の観測データも研究利用できる可能性があり，今後研究利用の可能性について様々な分野の専門家と意見交換したい．

― 176 ―

第 2 図 空ウォッチの地図表示画面の例．
謝辞 本研究は文科省科研費「17K14394」
により実施したものです．

P312
地上設置型リモートセンシングデータとの比較による
ひまわり 8 号データの特性*大 塚 道 子 （ 気 象 大 学 校 ・ 気 象 研 究 所 ） , 林
瀬古

昌宏（気象研究所）,

弘（気象研究所）

1．はじめに ひまわり 8 号は，いわゆる次世代衛星として世度が高い傾向にある．シーロメーターが直上の雲の雲底に反界に先駆けて打ち上げられ，2015 年に運用を開始して以来，応するのに対し，OCA の雲底は，雲頂から雲底まで一様な雲

高分解能・高頻度な多チャンネル観測データを提供している．

水の雲を仮定して，雲頂からその雲の幾何学的厚さを差し引

観測データには，Advanced Himawari Imager (AHI) による可いて求めている．比較対象を中下層の水雲に限定し，時空間

視・赤外の 16 バンドの放射観測，大気追跡風，晴天輝度温度,

スケールを適切に合わせれば，より整合する可能性はある．
4000

高分解能雲情報などの様々なプロダクトがある[1]．これらをOCAは，高分解能・高頻度な評価を行い空間代表性や誤差特性を1000得ることが重要である．このような評価のためには，高層ゾ
ンデ観測などの従来型観測よりも，より高密度・高頻度な地る大気追跡風について，ゾンデ観測よりも高密度・高頻度な












0

上設置型リモートセンシングデータを用いることが望ましい．
例えば，ひまわり 8 号の 2.5 分間隔の日本域観測から得られ

2000

3000

数値予報のためのデータ同化や実況監視に有効に活用するに

0

1000

2000

3000

4000

Ceilometer

図１ シーロメーターと OCA の雲底高度（m）の比較．
2015 年 9 月７〜10 日 00〜09UTC.

ウィンドプロファイラーの風データとの比較を行い，特に下層風について，より詳細に精度評価できることが示されてい次に気象庁の雷監視システムで得られる放電時の OCA デる[2]．AHI の 16 バンドの観測データを用いて雲の光学的厚ータの特徴をみる．図 2 は、注目する時刻から後 1 時間以内

さや雲粒の有効半径，雲頂高度，雲水量などを推定する最適に放電が観測されたときの、注目する時刻における雲頂高度

雲解析（OCA: Optimal Cloud Analysis）プロダクト[3]では，と光学的厚さのヒストグラムである．対地放電が観測される

雲頂高度や雲の検知率について，地上目視観測・ゾンデ観測

ときは，雲放電のみの観測時に比べて光学的厚さがやや厚く，との比較が行われ[4]，おおむね整合しているものの，時空間

雲頂高度は中下層の割合が多くなっている．このことは、雲的に疎な従来型観測で評価するには限界があることがわかっの存在する高度範囲と光学的厚さの誤差特性の評価に，雷監ている．本研究では，これらのひまわり 8 号データについて，

視システムの放電が利用できることを示唆している．
今後は，他のひまわりデータと地上設置型データの組み合

2.比較手法の検討 地上設置型データの代表性は，衛星観

20

80
80

100

0.010

100

1000

800

1000

800

40

60

40
Cloud
Optical 60
Thickness
Cloud Optical Thickness

200

200

80
80

100
100

■対地放電

0.010

Density
20
20

400

400

0.010

Density

0
0

600

0.000

DensityDensity合，両者の観測から直接得られる物理量は異なるが，ある程

600

Cloud Top Pressure [hPa]

Cloud Top Pressure [hPa]■対地放電

0.00 0.04 0.08 0.12
0.00 0.04 0.08 0.12

空間スケールを適切に合わせる必要がある．また，多くの場

きる．あるいは両者の観測量の関連性が明確になっていれば，

60

Cloud Optical Thickness

測と比較してより局所的なので，両者の比較においては，時度の段階までリトリーブした物理量ならば比較することがで

40

Cloud
Optical 60
Thickness
40

20

0.010

Density
0
0

□雲放電

0.000

□雲放電

0.000

DensityDensity

要となる空間代表性・誤差特性を議論する．

Density

わせも用いて，評価手法をさらに高度化する．

0.000

頻度な評価を行い，メソスケールデータ同化や実況監視で必

0.00 0.04 0.08 0.12
0.00 0.04 0.08 0.12

地上設置型リモートセンシングデータを用いて高分解能・高

1000

800

1000

800

600

400

Cloud 600
Top Pressure [hPa]
400

200
200

Cloud Top Pressure [hPa]

図２ 放電時の OCA の光学的厚さ（左）と雲頂高度（hPa）（右）のヒストグラム．2017 年 7 月の 00〜09UTC．

間接的に評価できる．本報告では，約２km 格子，10 分間隔で得られるひまわり 8 号 OCA データに注目する．空港に設置されたシーロメーターの雲底高度と OCA データから推定した雲底高度とを比較し，空間代表性や誤差特性を議論する．さらに雷検知データと OCA の光学的厚さと雲頂高度との関連性から，OCA データの誤差特性を間接的に評価する．

謝辞
空港のデータは気象庁観測部より提供されました．本研究は, JST AIP JPMJCR19U2 の支援を受けたものです．
参考文献[1] Bessho, K., et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 94 151-183.

3.比較結果 図１は， OCA データから推定した雲底高度とシーロメーターで観測した雲底高度との比較である．OCA の高[2] Otsuka, M., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 95B 111-131.
[3] 林 2018, 気象衛星センター技術報告, 第 63 号.
[4] 大塚ほか, 2018,日本気象学会 2018 年度春季大会, P306.

― 177 ―

P313∗

GSMaP に対するひまわり 8 号の大気追跡風の適用
妻鹿友昭、牛尾知雄 (首都大学東京)、久保田拓志、可知美佐子 (宇宙航空研究開発機構)、
青梨和正 (気象庁気象研究所)

全球降水分布は地球の熱輸送の理解等の気象学のみならず水資源管理・洪水渇水の把握等、実利用においても重要な情報である。現在では先進国等では雨量計やレーダによる降水観測網がよく整備されているが、海上・山
岳域・途上国では十分な観測網が整備されていない。また地域により降雨の観測手法が異なるため、統一した取り扱いには注意が必要である。
人工衛星からのリモートセンシンシングは安定した環
境から同じ測器を用いて全球観測できる。しかし静止衛星を除いて、人工衛星は特定の場所を連続して観測することはできない。静止気象衛星搭載センサは可視赤外の放射計である。可視赤外は雲・水蒸気等の観測に適した測器であるが、雲下の降雨推定には向いていない。低軌
道衛星搭載マイクロ波放射計は降雨を観測できる。しかし、低軌道衛星の観測幅は数百 km であり、一台の衛星が全球を覆うのは数日必要である。
衛星搭載マイクロ波放射計を用いて推定した全球の降雨分布は NASA Integrated Multi-satellitE Retrievalsfor GPM (IMERG)、JAXA の 衛 星 全 球 降 水 マ ッ プ(GSMaP) 等がある。これらの降水マッププロダクトは複数の衛星搭載マイクロ波放射計を用いるとともに静止衛星の赤外（IR）を用いてマイクロ波による観測が全球を覆うより短かい時間間隔で降雨推定を行なっている (Huﬀman 2019, Ushio 2009)。GSMaP のプロダク
ト GSMaP Near-Real-Time(GSMaP NRT) や GSMaPMoving Vector with Kalman ﬁlter（GSMaP MVK) は
マイクロ波放射計の観測範囲外を IR の空間相関から降雨の移動 (移動ベクトル）を推定し、前時間の降雨を移動させると共に、IR 輝度温度からカルマンフィルタを用いて降雨量を推定してきた。この移動ベクトルの推定は波長 10µm の輝度温度の空間相関を用いている。しかし、10µm の輝度温度の相関から求めた雲の移動は降雨の移動より雲頂の移動に影響を受けやすく、雲下の降水域の移動を推定に対して不確実性がある。一方、「気象研究コンソーシアム」により提供されるひまわり 8 号の大気追跡風（AMV）は輝度温度から求められた気圧高度と風速データである。AMV はひまわり 8 号の赤外、可視、水蒸気の複数のバンドから求められている。これ
により、AMV から雲頂以外の情報から求めた風速が含
まれ、10µm からもとめた移動ベクトルより下層風速を利用できる。
本研究ではひまわり 8 号の AMV データを GSMaPMVK アルゴリズムに適用する手法を提案する。そして現在の移動ベクトルと AMV による風速を比較し、風速推定手法の差による降雨域の時間変化に与える影響を調べる。

latitude

1 はじめに

60

60 m/s

40

40

20

20

0

0

-20

-20

-40

-40

-60

図1

80

100

120

140
160
longitude

180

200

-60

AMV を 1 度格子で平均した東西風速

2 手法
GSMaP MVK アルゴリズムに利用する風速は高度2km より上程度の 800hpa から 600hp を優先し、その範囲の風速を平均して用いた。例として図 1 に東西風速の 1 度平均結果を示す。図に示すように AMV は欠損域があるため、欠損域は過去の風速を元に Kalman Filter
を用いて過去の風速から更新していくことにした。カルマンフィルタのモデルは

xn = xn−1 + N (0, σt2 )xn = a · (y + N )

(1)
(2)

である。ここで xn は時刻 n の風速 (東西または南北風)を表わしている。y は AMV による風速ベクトル、a は
重みベクトルを示す。 N はノイズベクトルを表わし本研究では正規分布を仮定する。ベクトルの要素は水平分布を表わす。

3 おわりに
発表では相関を用いて求めた風速と AMV から求めた風速の比較を行ない、降雨推定に与える影響を議論する。
また、現在の GSMaP MVK と AMV を用いた GSMaPMVK による降雨推定結果を地上レーダ等地上データと比較を行なう予定である。
現在、GOSE-R シリーズが打ち上がり、Meteosat も次世代を開発中である。今後、ひまわり 8 号と同世代のセンサを積んだ静止衛星が全球を観測することになる。
今回開発した手法はひまわり 8 号の AMV 用であるが、これらの人工衛星が観測を始めれば全球へ応用可能で
ある。

参考文献
Haﬀman, G. J., et al. IMERG V06 ATBD, 2019.
Ushio, T. et. al. A Kalman Filter Approach to the
Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)
from Combined Passive Microwave and Infrared Radiometric Data, JMSJ, 2009.

― 178 ―

P314

微小スケールの現象を捕捉するための気圧測定装置開発*森  厚 (桜 美 林 大 学 )・ WiFi が不安定であるときには、接続の再試行、はじめに（概要）

開発した気圧の測定装置を報告し、観測システムの再接続の試行、送信データの一時的な蓄積など構築を提案する。測定装置は (1)マイクロコントローラの工夫で、安定的に連続データを取得できた。

（マイコン） (2)微細加工技術（MEMS）による気圧セ・ NTP プロトコルによる時刻合わせは、データのンサ (3)インターネット技術に基づく。気圧測定では取得とは独立して行うため、10ms 程度以内に時

1Pa 程度の変動を捉え、測定時間間隔は 10ms 程度の計を合わせることができた。

精度で 1 秒とする。観測システムは数 100m 程度の間・ 機器はクレジットカードサイズ以下に収めるこ隔をカバーするような範囲で、前述の測定装置を多点とができ、輸入品を活用することによって 1,500円程度で測定装置を構築できる。

展開する。微小なスケールで数 10m/s 程度の移動速度をもった気象擾乱の捕捉が可能であると考えられる。




測定例

2019 年 7 月 5 日の気圧の測定結果を図 2 に示す。測背景

重力流や内部重力波といった擾乱は、気圧偏差を伴定装置を設置した場所は、横浜地方気象台から直線距

う擾乱であるので、気圧の測定は現象を捕捉するうえ離で 1.0km 離れた場所である。横浜地方気象台の気圧で非常に重要である。しかし、リモートセンシングがデータ(10 分間隔、0.1hPa 単位)[6]も示す。測定結果は困難な気圧測定では、空間的に密な観測網は構築され気圧の微細な変動を良く表現していることがわかる。

ていない。
著者らは、これまでも時間空間分解能の高い観測を目指してきた[1]。近年、マイコンと MEMS センサの急速な発達によって、観測システムの構築が安価に可能となったので、改めてこの実現を目指す。


測定装置

今回開発した測定装置のブロック図を示す（図 1）。
装置は次のような特徴を備えている。
図 2 気圧の測定結果(黒)と気象台の気圧(赤)

今後の予定

(1) 観測システム： 本学が進めるキャンパスの多地点化を活用し、学内に多点展開する(2019～2020 年度)。
その後、市民参加の観測網の構築を検討している。
(2) 測定装置：継続して改善していく。
(3) 解析方法：移動性擾乱検出アルゴリズムを検討する。
図 1. 測定装置のブロック図・ 開発に当たっては、Arduino IDE[2]、Arduino core
for the ESP32[3]、ezTime[4]、BME280 library for

参考文献 ウェブはいずれも、 閲覧 [1] 川上真哉 他「PC を使った微小スケールの気象観測」, 1998 年度日本気象学会秋季大会, P345

SPI interface[5] を用いた。
・ WiFi 接続に際して、[2] https://www.arduino.cc/en/main/software

 学内環境(PEAP)では設定変更不要で接続する。

[3] https://github.com/espressif/arduino-esp32

 スマートフォンアプリで SSID など接続パラ[4] https://www.arduinolibraries.info/libraries/ez-time

メタを送り込んで接続できる。

[5] https://github.com/TakehikoShimojima/BME280_SPI

 一度接続すると電源再投入後も自動接続する。

[6] 気 象 庁 「 過 去 の 気 象 デ ー タ 検 索 」
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php― 179 ―

P315

レーダネットワーク環境下における干渉波除去手法の提案*内田大平(首都大院),

吉川栄一(JAXA), 菊池博史(電通大), 妻鹿友昭, 牛尾知雄(首都大院)

1. 序論

スト関数で,これらを最小化するように解くことにレーダは,海洋上の監視,気象情報の提供や航空機

より,重みベクトルがそれぞれ次式のように求まる.

の安全な運用の為等,様々な用途に用いられている.

(i)

𝐖𝐖𝐒𝐒 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 =これらのレーダにはそれぞれの用途に適した周波数帯域が割り当てられ,運用されている.通常,レーダ同士の電波干渉を避けるため,各レーダには異なる周

(i)

𝐦𝐦

𝐬𝐬

−1

𝐑𝐑(i) 𝐬𝐬 (m)(m) H

𝐑𝐑(i)−1 𝐬𝐬 (m)(i)

𝐖𝐖𝚯𝚯 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 =(i)

𝐖𝐖𝐒𝐒 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 は所望信号に, 𝐖𝐖𝚯𝚯
𝐦𝐦

𝐦𝐦

−1

𝐑𝐑(i) 𝛉𝛉(m)H
𝛉𝛉(m) 𝐑𝐑(i)−1 𝛉𝛉(m)𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 𝐦𝐦(4)は干渉信号に対波数帯域を割り当てる.しかし,周波数とは資源の一する重みベクトルであり,これらを全観測レンジ分つであり,割り当て可能な周波数帯域には限りがあにわたって求めることで得られる重み行列を用いるる.

事で,全観測レンジでの所望信号および干渉信号の電波干渉は,複数のレーダが等しい周波数帯域をMMSE 解が次式のように得られる.
(i)用いた場合に生じ,干渉信号としてお互いのレーダに影響を与えることで,正確な気象現象を捉えるこ(i) H

𝐱𝐱𝐒𝐒𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 = 𝐖𝐖𝐒𝐒

𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌

𝐲𝐲

(i)

(i) H

𝐱𝐱𝚯𝚯𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 = 𝐖𝐖𝚯𝚯

4. シミュレーションによる検証

𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐲𝐲(5)とが困難になる.そこで,本研究では,複数のレーダが本研究では,高い頻度で起こり得る干渉モデルを

等しい周波数帯域を使用した場合においても,相互仮定し,シミュレーションを行った.干渉信号モデルに与える干渉信号の影響を抑圧し,周波数資源問題

として,レーダ送信ビームのサイドローブから直達の解決に繋げることを目的とし,先行研究[1]としてするポイント干渉信号,降雨からの散乱による連続パルス圧縮に用いられていた Minimum Mean Square

的な干渉信号の 2 ケースを仮定した.実際のレーダでError 法(以後,MMSE 法)の干渉波除去への応用を試観測された降雨からの信号を所望信号𝐱𝐱 𝐬𝐬 とし,そのみた.

信号に対して上記に仮定した干渉信号𝐱𝐱 𝚯𝚯 を加える

事で,(1)式に示す受信信号とした.
2. 信号モデル

受信信号に対して,本研究で提案する MMSE 法を本研究では干渉信号除去を目的としているため,適用させた.その結果,ポイント干渉信号および連続以下に干渉信号を含んだ受信信号モデルを示す.(1)

干渉信号をそれぞれ 60[dB],10[dB]抑圧し,ノイズレ

式の右辺第 1 項が所望信号,第 2 項が干渉信号,第 3 項

ベルと同等の値まで低減させた.よって,得られた受がノイズ信号である.

信信号から干渉信号をノイズレベルまで抑圧し,所

𝐲𝐲 = 𝐒𝐒𝐱𝐱𝐬𝐬 + 𝚯𝚯𝐱𝐱𝚯𝚯 + 𝐧𝐧

(1)

ここで, 𝐱𝐱 𝐬𝐬 , 𝐱𝐱 𝚯𝚯 はそれぞれ観測ターゲットおよび干望信号のみを正確に推定する事が出来た.

渉信号からの散乱強度のレンジプロファイルベクト

5. 結論

ルを表す. また, 𝐧𝐧 はノイズベクトルである.

本研究によって,二つの気象レーダが同一の周波数帯域を使用することを想定した相互干渉環境下におは時間遅れで受信される干渉信号の波形行列をそれいても,本手法を適用することにより,干渉信号の影

ぞれ表している.

響を抑圧し,所望信号を十分な精度で検出すること

𝐒𝐒 は時間遅れで受信される所望信号の波形行列, 𝚯𝚯

が可能であることが示唆された.
3. 干渉除去手法
干渉信号除去のための MMSE 法について述べる.
コスト関数を次式に示す.[1]では考慮されていない
干渉信号に対してもコスト関数を与える.
2

JS m = E [|xs m − 𝐖𝐖𝐒𝐒H 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 𝐲𝐲| ] + Re {λ (𝐖𝐖𝐒𝐒H 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 𝐬𝐬 (m) − 1)}
𝐦𝐦

2

𝐦𝐦

JΘ m = E [|xθ m − 𝐖𝐖𝚯𝚯H 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 𝐲𝐲| ] + Re {λ (𝐖𝐖𝚯𝚯H 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌 𝛉𝛉(m) − 1)}
𝐦𝐦

𝐦𝐦

参考文献
[1] H. Kikuchi, E. Yoshikawa, et al., 2017, "Adaptive
Pulse Compression Technique for X-Band Phased(2)

Array Weather Radar," in IEEE Geoscience and(3)

Remote Sensing Letters, vol. 14, no. 10, pp. 1810-

JS m は所望信号に対する,JΘ m は干渉信号に対するコ

1814.

― 180 ―

P316

EarthCARE 衛 星 の 雲 ・ エ ア ロ ゾ ル プ ロ ダ ク ト の 開 発 と 検 証*及 川 栄 治 1 ， 西 澤 智 明 2 ， 工 藤 玲 3 ， 岡 本 創 1 ， 佐 藤 可 織 1
1)九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 ， 2) 国 立 環 境 研 究 所 ， 3) 気 象 研 究 所
1.

以下であり，粒子ライダー比が大きいため，煙に分はじめに

波長 355nm の高スペクトル分解ライダーATLID と類された．また，北緯 5°- 20°のサハラ砂漠上空の

94GHz の ド ッ プ ラ ー レ ー ダ ー CPR を 搭 載 し た

エアロゾルは，粒子偏光解消度が 30%を超えており，EarthCARE 衛星が日欧共同で 2021 年に打ち上げ予定でダストに分類された．これらの分類結果は，NICAM

ある[1]．現行の A-Train 衛星群のセンサと比較すると，の出力結果と整合的でエアロゾル種の抽出が正しく

ライダーはミー散乱ライダーから高スペクトル分解ラ

行えた．

イダー(HSRL)となり，レーダーはドップラー機能が追発表当日は，さらに航空機搭載多波長 HSRL によ加されるなど観測機器の性能が向上することによって，るエアロゾル・雲マスク開発や、雲プロダクトの検雲やエアロゾルの種類がより正確に分類可能となるこ

証結果についても報告する予定である．

とが期待される．本発表では，航空機搭載多波長 HSRLを用いた ATLID 用のエアロゾル・雲マスクの開発と，衛星模擬データを用いた EarthCARE 衛星のエアロゾ
ル・雲プロダクトの検証結果について報告を行う．
2.

方法
CALIPSO 衛 星 用 に 開 発 し た 雲 マ ス ク で あ る

KU-mask[2] を基盤にして，航空機キャンペーン
ORACLES の多波長 HSRL データを使用し 355nm におけるエアロゾル・雲マスクを開発した．ATLID の
エアロゾル解析アルゴリズムは，地上や船舶搭載のラ イ ダ ー で 開 発 し た 解 析 ア ル ゴ リ ズ ム [3] や
CALIPSO 衛星用に発展させたもの[4] を EarthCARE
衛星解析に応用させている．
衛星観測の模擬データを雲・エアロゾルプロダク
トのリトリーバルアルゴリズムの入力データにして，
衛星打ち上げ後の運用時を想定したテスト実験を実施した．模擬データには，EarthCARE 衛星の軌道に沿って出力された全球雲解像モデル NICAM [5]のシ

図１．波長 355 nm におけるミー散乱成分の減衰付き後ミュレーション結果に J-simulator[6]を適用させ作成

方散乱係数 [m-1sr-1] （上段）
，エアロゾルの偏光解消度したものを用いた．

（中段），エアロゾルマスク（下段，オレンジ色：ダス

3.

結果ト，赤色：煙）の緯度高度断面図．

気候モデル内で，アフリカ起源の炭素性エアロゾ
ル（=煙）やダストが高濃度に分布していたシミュレ

参考文献ーション結果についての解析を行った．図 1 は，ア[1] Illingworth, A. J., et al., 2015, Bull. Amer. Meteor, Soc..

フリカ沖からサハラ砂漠を通過する衛星軌道上にお[2] Hagihara, Y. et al., 2010, J. Geophys. Res..

ける模擬データのミー散乱成分の減衰付き後方散乱[3] Nishizawa. T., et al., 2008, J. Geophys. Res.

係数（βatt），ATLID 解析アルゴリズムによって推定[4] Kudo, R., et al., 2018, EPJ Web of Conf..

されたエアロゾルの偏光解消度および、エアロゾル[5] Satoh, M., et al., 2014, Prog. Earth Planetary Sci..

マスクの結果を示している．南緯 5°- 15°のアフリ[6] Hashino, T., et al., 2013, J. Geophys. Res.

カ沖の海上のエアロゾルは，粒子偏光解消度が 10%― 181 ―

P317

ひまわり 8 号地表面温度観測において雲の混入がもたらすノイズ・欠損の軽減
山 本 雄 平 (千 葉 大 CEReS)
1.

3.

はじめに

使用データ

地表面温度は、地表面熱収支・水収支過程に係る物

ひ ま わ り 8 号 デ ー タ は 千 葉 大 CEReS

理量であり、大気陸面相互作用研究や水資源・農業気(ftp://hmwr829gr.cr.chiba-u.ac.jp/gridded/FD/V20190123/）

象研究、および植生動態の監視において重要な役割をから取得し、
地表面温度は熱赤外 3 バンド（Band 13, 14,

果たしている。地表面温度観測は主にリモートセンシ

15）の輝度温度観測値と地表面射出率データ[3]から推ングによるものであり、我が国の静止軌道衛星ひまわ

定した[1]。対象期間は 2018 年 7 月 15 日～8 月 31 日

り 8 号も、波長分解能の向上により「静止地球環境観とし、対象地域は 115˚E–149˚E, 26˚N–46˚N とした。
DTC

測衛星」として地表面温度の高頻度モニターが可能とモデルは Inamdar et al. (2008) [4]の提案手法を用いた。

なった[1]。しかしながら、ひまわり 8 号による地表面
温度推定は晴天域に限られており、雲域は地表面から

4.

結果の上向き赤外放射が遮られるため適用できない。特に図２に DTC モデルの適用例を示す。いずれの例も、高温多湿で雲が多く発生する東・東南アジア地域では、晴天時の地表面温度推定値に合うように日変化の曲線

観測画素内の雲の混入によるノイズや欠損が生じやすが表現されていることがわかる。DTC モデルの利用にく、地表面温度の連続的な時間変化を捉えることは困

よって連続的な地表面温度変化を捉えることができれ難である。

ば、夏季の猛暑解析や農地の水ストレス管理、雲域検そこで本研究では Diurnal Temperature Cycle (DTC)モ

出の精度向上など様々なシーンでの応用が期待される。

デル[2]を用いて、ひまわり 8 号の地表面温度推定における雲混入によるノイズ除去と欠損補間を試みた。
2.

DTC モデルDTC モデルは、LST の日周期を熱拡散方程式とニュートンの冷却則で表現したものである。図１のように、対象画素の地表面の熱的性質に応じた自由パラメータを 設 定 する こ と で 、 複 数 の 極 軌 道 衛 星 （ 例 え ば
Terra/Aqua）から推定された地表面温度情報からその日周期変化を推定できる。本研究では、ひまわり 8 号から推定された地表面温度の日周期データに、DTC モデルの推定式を最適化する。これにより、自由パラメー
タがフィッティング係数として決定され、ノイズ除去と欠損補間を行うことができる。

図２．ある画素の午前に欠損が多かった日（上図）と午後に欠損が多かった日（下図）における DTC モデルの適用例。

参考文献

図１．DTC モデルを用いて極軌道衛星の地表面温度推定値か
ら日周期変化を推定する際の概念図（Duan et al., 2012）。

[1] Yamamoto, Y., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96B, 59-76.
[2] Duan, S.-B., et al., 2012, Remote Sens. Environ., 124, 14-25.
[3] Yamamoto, Y., and Ishikawa, H., 2018, J. Meteor. Soc. Japan,
96B, 43-58.
[4] Inamdar, A. K., et al., 2008, J. Geophys. Res., 113, D07107.

― 182 ―

P318

氷 Ih 内 に お け る ホ ル ム ア ル デ ヒ ド の 拡 散 機 構*平 田 雅 典 (岡 山 大 学 院 自 然 科 学 研 究 科 ), 矢 ケ 﨑 琢 磨 (岡 山 大 学 基 礎 研 ),松 本 正 和 (岡 山 大 学 基 礎 研 ), 田 中 秀 樹 (岡 山 大 学 基 礎 研 )1.

いずれの系も 100 ns である。

はじめにホルムアルデヒド(HCHO)は、大気中に最も多いアル

3.

結果と考察

デヒドであり、光によるメタンの酸化によって生じる。

挿入系と置換系の両系とも、HCHO 分子中の O 原子

光による HCHO の生成と分解時に、非常に酸化活性なが、氷の格子点に主に存在していた。この結果は HCHOOH ラジカルを生じるため、HCHO 濃度は大気化学お分子と氷が固溶体を形成しているという実験事実と矛

よび気候モデルを扱う上で重要なパラメータの一つと盾しない。HCHO 分子は水分子よりも分子サイズが大言える[1]。大気中にある HCHO の寿命は短いが、極地

きく、氷構造に歪みを生じさせるために HCHO 分子周

方の氷雪中では長くかつ大規模に HCHO が貯蔵される。

囲にある水分子はその構造を乱され、純粋な氷よりも氷中の HCHO は濃度が非常に低いため、氷内部のど移動が容易になっている。

の位置を占め、どのように拡散するかを実験から求め

図１は挿入系と置換系の HCHO の拡散係数と温度のることは難しい。近年の実験研究[2]より HCHO は氷と関係を示したものである。拡散係数の温度依存性はア

固溶体を形成して存在すること、およびその拡散係数

レニウス式で表せる。実験の融点と用いた水モデルのが -10 ℃前後で〜10-12cm s であることが報告された。
2 -1

分子動力学シミュレーションは、運動方程式を数値

それの違いを考慮すると、-15 ℃における置換系の拡散係数の値は 3x10-11 cm2 s-1 で、先行実験[2]に近い。

的に解くことで分子の軌跡を調べる手法である。この

この結果は、現実の系が置換系に近い状態であるこ方法を用いることにより、氷内部の各分子の移動を詳とを示しているように見える。しかしながら、現実の細に調べることができる。しかし、氷中の HCHO に関

氷にはごく少量ながら格子間水分子も存在するので、する先行シミュレーション結果[3]は、実験の拡散係数

本研究の挿入系と置換系の中間とみなせる。系を大きの値と 5 桁も異なる。HCHO に限らず他の分子についくし、格子間分子濃度を実験のそれと近づけることで、ても氷内部にある溶質の振る舞いは十分に理解されて挿入系の拡散係数も実験と近くなる可能性がある。こいるとは言えない状況である。

れを確認するため、現在、格子間分子濃度を下げた大本研究は HCHO を対象とし、シミュレーションか

規模なシミュレーションを進めている。

ら氷内部の不純物分子の安定な位置および拡散機構を
欠陥の状態の観点から解析を行う。
2.

計算手法

シミュレーションにおいて水分子は TIP4P/2005 モデ
ル、HCHO 分子は OPLS-AA モデルを用いる。水 3 456
分子から成る、氷 Ih 構造を用意する。この氷の一部を融解させ、生じた液相に 1 分子の HCHO を導入し、これを再凝固させた構造を作り、氷中の HCHO の構造や運動を解析する。系には周期境界条件を課しているた
め、いかなる界面も存在せず、過熱条件でも容易には融解が起こらない。これを利用して、融点よりある程度高い温度で効率よく分子拡散をサンプリングする。

図１

この系を「挿入系」と呼称する。挿入系とは別に、HCHO

置換系(○)と挿入系(□)の HCHO 拡散係数のアレニウスプロット。

の導入時に水 1 分子を取り除いた系の計算も行う。こ4.

の系を「置換系」と呼称する。

[1] F. Domine et al., Science 297, 1506 (2002)

シミュレーションはすべて分子動力学計算ソフトウ
ェアの Gromacs バージョン 4.6 を用いた。計算時間は

参考文献[2] M. Barret et al., J. Phys. Chem. A, 115, 307 (2011)[3] V. Barrenegger et al., Chem. Phys. Lett., 432, 78 (2006)― 183 ―

P319

利 根 川 流 域 に お け る NHRCM の 解 像 度 に よ る
降水再現性の違いについて*佐 々 木 秀 孝 、 村 田 昭 彦 、 川 瀬 宏 明 、 野 坂 真 也 、 仲 江 川 敏 之 ( 気 象 研 )

どない平野部分でも、カオティックに降水量に差が生

はじめに

気象研究所で開発された地域気候モデル NHRCM は、[1]Murata et al(2015) によって AMeDAS との比較を行じてしまう事が原因と推測される。今後 1km 解像度の実験を行い、これを確認したい。

い、高い再現性があることが証明され、数多くの影響評価研究に使われてきた。しかし、AMeDAS の観測点
は、平野や盆地などの低い場所に設置されているため、

相関

山岳部における降水の再現性については、不明な点が多い。そこで、ここでは、国土交通省で観測された水
文・水質データ（以後観測）を使い、山岳部を含めた
NHRCM の降水の再現性について調べた。


方法

ここでは、創生プログラムで計算された、2km と 5km

図１ 降水量と地形高度の相関。黄色は信頼度 99%の解像度の NHRCM で計算された現在気候再現実験に以下。

ついて、利根川流域における 234 点の観測データのう相関ち、13 年以上欠測がない 187 点の観測データを用い、
6-8 月の総降水量(JJA)、24 時間最大降水量(R24)、1 時
間最大降水量(R1)の年平均値について検証する。


結果

図１は、NHRCM02、NHRCM05 と観測における JJA、
R24、R1 と高度との相関を表したものである。JJA に

高度（ｍ）

おける NHRCM05 の相関は、観測に比べ小さくなっているものの、NHRCM02 の相関は、観測に非常に近い

図 2 観測とモデルによる 1 時間最大降水量の相関値となっている。また、R1 は R24 と比べ地形の影響を受けに難いことは、[2]藤部の結果とも一致する。
R1 を高度順に並べ 50 点の観測点について、
図２は、観測と NHRCM02 及び NHRCM05 の降水量について移動相関を取ったものである。これを見ると、高度 200m
より下では、NHRCM05 の方が NHRCM02 より相関が高いが、それより高い高度では、NHRCM02 の方が高くなっている。JJA 及び R24 についても（図略）、概低
地では NHRCM05 の方が NHRCM02 よりよくなっているが、高地では NHRCM02 の方がよくなっている。これは、高地では NHRCM02 の方が、地形による降水へ

図 3 NHRCM02 による 1 時間降水量の分布と標高の影響を良く再現しているからである。低地においては、もともと地形の影響は、格子間隔にあまり依存し

謝辞： 本研究は文部科学省「統合的気候モデル高度化ないことに加え、
NHRCN02 では降水のパラメタリゼー

研究プログラム（テーマ C）」の支援を受けた。

ションを用いておらず、2km の格子間隔では対流が発参考文献

生するために十分なエネルギーを貯めると、過大な降[1] Murata et.al, 2015: SOLA, 11, 90-94.

水になるため、図 3 で示したように、高度差のほとん[2] 藤部文昭, 21014: 天気，61，5-12.

― 184 ―

P320

シベリア，ティクシにおける降水同位体比の変動*一 柳 錦 平 (熊 大 ・ 先 端 科 学 ), 朴 昊 澤 (JAMSTEC),
田 上 雅 浩 (芝 浦 工 大 ・ 工 学 )d-excess は上昇している事例がある．しかし，本研究ではじめに

北極域の海氷減少は，大気の水蒸気輸送を通して陸域の水循環にも影響を与えることが考えられる．しかは d-excess は低下傾向を示しており，陸域からの蒸発の影響が大きいかもしれない．

し，北極圏における降水同位体比は観測が少ないため，
シベリア，ティクシにおいて降水同位体比の観測を行

同位体モデルとの比較

った．本研究では，その長期変動を明らかにするとと次に，IsoGSM による同位体比について，観測とモデ

もに，同位体比の変動要因やモデルによる海氷減少のルを比較する．降水の δ2H, δ18O との相関係数はそれぞ

影響を考察することを目的とする．

れ 0.74, 0.78 と有意な相関が認められ，同位体比の変動はよく再現できることが示された．しかし，d-excess

データとモデルは 0.06 となり，相関は認められなかった．さらに，こ降水同位体比は，1998 年から 2017 年まで約 1,500 サ

れらの季節変動を比較するため，観測期間中の月平均

ンプルの日データを利用した．その中で，蒸発の影響値を求めた（図は省略）．その結果，モデルは冬季の気が考えられるサンプルを排除するため，δ H と δ O が温を 10℃程度，降水の同位体比を最大 5‰程度，それ揃っているサンプルは d-excess が-10‰～30‰の範囲とぞれ過大評価していることが示された．

2

18

した．δ O のみのサンプルは，日平均気温と δ O の相

北極圏の水蒸気や降水の同位体比には，海氷面積と関を考慮し，
相関直線より±1σ の範囲のみを選定した．

海水温が影響を与えることが指摘されている[3]．今後

なお，気温との相関係数は δ H が 0.70，δ O が 0.66 では，IsoGSM で海氷有無の比較実験を行い，蒸発域や大あり，有意な相関が認められる．その結果，δ2H は 551

気循環の違いが，降水の安定同位体比に与える影響を

サンプル，δ O は 934 サンプルが利用可能であると判明らかにしたい．

18

18

2

18

18

断できた．ただし，気温および降水量については，現地観測データが無いため，ERA-interim の地上気温と降水量を利用した．さらに，同位体大循環モデル（IsoGSM）[1]を用いて，観測期間中の降水同位体比を
計算した．


観測結果

同位体データの品質管理の結果，ティクシにおける降水の δ2H, δ18O, d-excess はそれぞれ，-320.0‰～-79.2‰,-40.48‰～-9.08‰, -9.9‰～26.7‰の範囲となった．また，
天水線（LMWL）は δ2H=7.82*δ18O+0.11 となった．これは GNIP/IAEA から求めたヤクーツクの LMWL；

図 1 ティクシにおける降水の安定同位体比の長期δ2H=7.88*δ18O-0.88 にほぼ等しいため，データの品質管変動．観測値とモデルの比較．

理は適切であると考えられる．
ティクシにおける降水の δ2H, δ18O, d-excess について，
1998 年から 2016 年まで，降水量によって加重平均した
月平均値を図 1 に示す．その結果，同位体比に顕著な

参考文献[1] Yoshimura, T., et al., J. Geophys. Res., 113, D19108,
doi:10.1029/2008JD010074.

長期傾向は認められなかったが，d-excess は 2008 年よ[2] Puntsag, T., et al., 2016, 6FL5HS,ʹʹ͸Ͷ͹.

り低下傾向が認められた．北米の事例[2]では，気温は[3] Faber, A.K., et al., 2017, Atmos. Chem. Phys., 17,

上昇しているが，降水同位体比は低下しており，

5865–5876.

― 185 ―

P321
関東地方における降雪イベントに黒潮流路が与える影響
山崎

拓弥

（首都大）

1. はじめに
関東地方では、太平洋側を北東進する温帯低気圧（南岸低気圧）により、時々降雪がみられる。この関東の降雪現象は、予報が難しいとされている。雨と雪の判別の基準となる気温、低気圧の雨域などの予報の不確実性が大きい。また、海洋の影響もあるとされ、黒潮の流路により降雪に影響を及ぼすことが知られている。具体的には、
黒潮の蛇行により、低気圧の経路が南側に変わるなどが知られている。本研究では、
この黒潮流路が降雪に及ぼす影響について、
領域気象モデルを用いて調べる。

高橋洋*（首都大）回行い、アンサンブルメンバーとした。初期時刻の違いによる低気圧の再現性の違いは限定的であったため、各実験を独立なアンサンブルメンバーと考えて、解析を行った。
3. 結果と今後の予定
CTL 実験では、低気圧の中心位置の経路
が、JRA55 と比較し、良く再現されていた。
また、NLM 実験でも 9 アンサンブルメンバ
ーの中心位置は、CTL 実験と大きく変わらないものの、いくらか違いがあった。これに関しては、低気圧の中心位置以外の違い
では、積算降水量の違いでもいくらか違いが見られた。しかしながら、領域気象モデ
ルのため、側面境界条件を拘束しているた
め、低気圧経路の変化がどの程度意味があるのか、検討する必要がある。今後は、地
表気温の変化などを詳しく調べる。

2. 方法
本研究では、領域気象モデル（WRF）を用
いて、黒潮流路が降雪に与える影響を調べる。今回は、黒潮の流路変化による海面水温（SST）の違いを調べ、それを模した実験設定とした。
黒潮の大蛇行時の降雪イベントとして、2019 年の 1 月後半の降雪イベントを選択し、黒潮の大蛇行条件での標準実験（CTL）とした。黒潮の蛇行による SST 変化を除去した実験（非大蛇行実験：NLM）として、SST のみ 2011 年 1 月のものに変更した。その違いから、関東地方での降雪への影響を調べた。
今回の実験はあくまでも、黒潮の流路の違いについて、SST の違いのみの効果を考慮したものである（図：NLM-CTL の SST）。
予報の不確実性を考慮しするために、計図 1： CTL と NLM での SST の差(NLM-CTL)。
算の初期時刻を 6 時間ずつ変えた実験を 9
赤色は正、青色は負の値。

― 186 ―

P322

経験的統計手法による日本域の気候ダウンスケーリング－バイアス補正シナリオとの比較－*西 森 基 貴 ・ 遠 藤 伸 彦 （ 農 研 機 構 ・ 農 環 研 ）
1.

はじめに

気候要素値の差を、GCM 直接出力値の将来変化と比較

気候変動適応法の成立により、地方地域における適した結果である。2.で示すように、トレンドを保持する応策立案が急務となる中、高精度な影響評価のためにような操作は行っていないため、要素や季節によりは、気候モデル予測の精度改善とともに、力学的・統GCM 出力値と異なる傾向を示す。例えば冬季の ESD

計的ダウンスケール結果の比較と不確実性評価も重要

予測降水量は GCM よりも最大 50%程度の過大評価、である。筆頭著者はここ数年来、CORDEX-ESD グルー

夏季平均気温では 0.3～1.1℃の過少評価が見られた。

プに登録された、正準相関解析による多変量線形重回

現在、入力・比較する気候モデル数を増加させ、分帰法（Nishimori and Kitoh, 2006）を用い、日本への適用、散や極値とその出現頻度等の観点から、バイアス補正

力学的結果との比較および CMIP5 モデル大気循環場を手法等を用いた結果との比較を行っている。予備解析

入力した将来予測（2018 秋 P466）を行ってきた。

の結果からこの ESD 手法は、トレンドの保持や人為的

日本においては既に、文科省 SI-CAT による複数のバな上限設定無しに、大気循環場の入力のみで力学的結イアス補正による地域気候予測シナリオが影響・適応

果と同等の精度を持ち、また降水量の増減が北太平洋研究に用いられている。ただ通常は要素ごとに補正す

高気圧や梅雨前線の変動に関連している等、気候シスるため日々、要素間の整合性が失われる場合があるほ

テム自体の変動傾向を用いた説明が可能である。

か、将来トレンドのある気温については、そのトレンドを保持した補正を行うことで、不確実性の大きい
GCM 地上要素出力値に過度に依存している。本研究では、GCM 出力は説明変数としての大気循環要素のみを利用し、かつ要素間の整合性を保持する ESD 手法を適用した結果を、バイアス補正シナリオとの比較を行う。
2.

データと手法ESD で用いる変数や手法は、2018 年までのものを踏襲または拡張している。説明変数（predictor）としては、
JRA55 のほか CMIP5 モデルの大気循環要素（地上気圧、
700hPa 面気温、850hP 面の風ベクトルと比湿）を用いた。また予報変数（predictands）では、解析対象を 385地点にまで拡張した。ESD 手法として、統計式作成は降水の有無を起点とし、降水以外の要素は降水日・無降水日で異なる回帰推定式を用いた。また現在推定値
は、降水量は観測の月間降水日と降水強度で、他の要素は現在推定値の平均と分散を観測値に合わせるスケーリング法で補正したこと、および気候モデル現在大図１ 冬（上）と夏（下）の平均気温（太線）、降水量

気要素からの推定では、観測統計値の最大最小を越え（棒）、日射量（細線）に関する ESD 予測結果（実線ないような補正を行ったが、それ以外、トレンドや変／淡色）とモデル直接出力（破線／濃色）との比較。

動率等の上限設定は行っていない。

＊本研究は主に文部科学省 SI-CAT の支援を受けた。

3.

また CORDEX-ESD の共通実験プロトコルを参照した。

結果と考察

図 1 は、JRA55 を大気循環の境界条件として得られた重回帰式の説明変数となる CCA の空間パターンに、
CMIP5 モデルの現在値・将来値を入力して推定された

参考文献[1] Nishimori, M. and A. Kitoh,, 2006, Proceedings of theInternational Symposium on Disaster Management, Mar. 2006,
Kochi University of Technology, Japan, 8p.

― 187 ―

P323

長野県伊那谷中部における春季の低温イベントの
NHRCM に よ る 再 現 性 と 将 来 変 化*遠 藤 伸 彦 ， 西 森 基 貴 (農 研 機 構 ・ 農 環 研 )


はじめに

長野県伊那谷中部に位置する松川町・中川村・高森町・豊丘村・飯島町では，リンゴ・ナシ・カキなどの果樹栽培が盛んである．2019 年 5 月にこれらの果樹が
強い放射冷却に伴う低温により霜害にあった．
本報告では，農研機構・メッシュ農業気象データ（メッシュ）を用いて低温イベントの出現と霜害の対応関係を検討し，さらに気象研究所 NHRCM による現在気候再現実験ならびに 2 度上昇実験出力を用いて低温イ
ベント頻度の将来変化を検討する．


低温イベントと霜害

長野県のとりまとめでは，当該町村では，霜害は 4

図１ 伊那谷のある地点における日最低気温の密度分布．実線，点線，破線はそれぞれ，
NARO， 過 去 再 現 実 験 ， 2 度 上 昇 実 験 ．

月中旬頃から 5 月中旬頃に発生しており，平成の 31 年
間で 18 回の霜害が報告されている．一方，メッシュデータによると4 月中旬から5 月中旬に日最低気温が 0℃未満であった日の頻度は霜害発生件数よりも多い．だが，霜害のポテンシャルの将来変化を検討するという観点からは，日最低気温が 0℃度未満の日数を霜害の指標とすることは問題にならないであろう．


霜害のポテンシャルの再現性と将来変化

NHRCM の時別出力から日本時 0 時を日界として，
日別最低気温をもとめ，各 3 次メッシュに逆距離荷重法で内挿した．モデルと標高差に対して，100 m あたり
0.6℃の補正を行った．また居住地・田畑の存在するメッシュだけを抽出するマスクを作成した．
当該地域の果樹園が広がるある 1 メッシュにおける
日最低気温の頻度分布を例として図 1 に示す．NHRCMの過去再現実験はメッシュデータに比べると最頻値はほぼ同程度だが，0℃以下の頻度が相対的に多い．一方，
0℃以下の頻度が北部で多く，南部で少ないという空間
分布パターンは両者でよく似ている．

図  0℃以下の頻度の将来気候と現在気候の差の空間分布．

低気温にバイアス補正を施すと，将来気候では 0℃以下

2℃上昇実験と過去再現実験の 0℃以下の頻度を比較すると，当該地域では標高が相対的に高い領域（北側）の頻度は著しく小さくなるものと推測されるが，霜害が全くなくなるわけではなさそうである．

でより減少傾向が強い（図 2）また現在でも 0℃以下の頻度が少ない領域南部では変化は小さい．ただし，過謝辞

去再現実験が低温バイアス気味であることから，日最本研究は，文科省 SI-CAT の支援のもと実施された．

― 188 ―

P324

エアロゾル間接効果の全球雲解像水惑星実験*堀 田 陽 香 ・ 鈴 木 健 太 郎 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )

研究の背景

解析結果

エアロゾルが雲粒凝結核として作用することで雲粒

図１に、３日間の東西平均した Cont 実験における径を小さくし、雲の放射特性や降水特性を変える働き

LWP と、NC+実験における LWP の変化を示す。Nc をは間接効果と呼ばれる。間接効果が地球の放射収支に増やした北緯 30-60°では LWP が増加しており、降水

与える影響は、将来の気候変化予測に大きな不確実性抑制作用が働いたと考えられる。特に低緯度側で変化をもたらしており、より正確に評価する必要がある。観が顕著である。この期間に、他の領域での顕著な変化は測データや数値モデルを用いた既存研究の多くは、領見られなかった。

域や雲タイプを限定した雲場についてエアロゾル擾乱

大気上端での短波に対する雲放射強制力について、に対する応答を調べることで、間接効果の気候影響を

図１と同様に cont 実験の値および NC+実験における変算定してきた。しかし間接効果の影響は、雲のおかれた化を解析した。地球を冷却する効果は最大で 10 𝑊𝑊 ⁄𝑚𝑚2

環境場や水雲から氷雲まで含めた雲の発達段階に依存
して符号を含めて異なり、複数の雲を含むシステムでは正味の影響が抑制されうることも指摘されている[1]。

程度強くなっており、変化の振幅は図１の LWP 変化に対応して低緯度で大きくなっていた。



今後の展望

特に地球の放射収支への影響を考える上では、エネ

積分期間を数ヶ月に伸ばし、間接効果に応答した大

ルギー・水収支に制約が課された地球大気のシステム

気が平衡に達した状態について、間接効果の影響を調が間接効果にどのように応答するかについて、個々のべる予定である。特に ITCZ の南北遷移など、雲粒数の対流から総観規模、全球に至る様々なスケールでのフ摂動を与えた地域以外への循環場の変化を介した影響

ィードバックを含めて評価する必要がある。そこで本や、全球的なエネルギー収支への影響について評価す研究では、局地的な間接効果の影響と、それが全球規模る。また異なる autoconversion スキームや、２moment 雲の循環場や雲場に与える影響について調べることを目

スキーム[6]を適用した設定で同様の実験を行い、間接的として、全球雲解像モデルを用いた理想化実験を行

効果の気候影響を系統的に調べる。

なった。


実験設定
2

LWP (g / m )全球非静力学大気モデル NICAM[2]を水平解像度
14km で用いた。積雲対流スキームは適用せず、全ての雲降水過程は１moment スキーム[3] の微物理式で陽に解いた。同程度の解像度・雲スキームを用いた先行研究-90[4,5]では、水雲について間接効果がよく再現されていにするため、両半球対称・東西一様の SST(赤道で 300K)

Cont
Ncplus - Cont

-60

-30

30
20
10
0
-10
0

30

60

90

latitude

ることが示されている。本研究では、人為起源エアロゾ
ルによる間接効果に対する全球的な応答の理解を容易

250
200
150
100
50
0

図１ LWP について Cont 実験（実線、左軸）およびNc+実験から Cont 実験を引いた差分（破線、右軸）。

を固定した水惑星の設定で、北半球中緯度の雲粒数濃度 Nc を増加させる理想化実験を行なった。

参考文献

具体的には、産業革命前の Nc を代表させるために全[1] Stevens, B., and G. Feingold, 2009, Nature, 461, 607-613.

球一様に 50 cm とした Cont 実験の他に、人為起源エ[2] Satoh, M., et al., 2018, Prog. Earth. Planet. Sci, 5, 67.

アロゾルの間接効果への応答を調べるために、北緯 30-[3] Tomita, H, 2008, J. Meteor. Soc. Japan, 86A, 121-142.

60°で帯状に Nc を 2000 cm に増やした Nc 実験を行

[4] Suzuki et al. 2008, Geophys. Res. Lett., 35, L19817.

なった。積分期間はそれぞれ３日間である。このような[5] Sato et al. 2018, Nat. Comm, 9, 985.

Nc の摂動が降雨生成過程と雲放射過程に影響すること[6] Seiki, T., and T. Nakajima, 2014, J. Atmos. Sci, 71, 833-853.

-3

-3

+

を通じて、NICAM における間接効果が表現される。

― 189 ―

P325
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（続報）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、気候変化要因として、二酸化炭素などの赤外放射効果（温室効果）だけでなく、各種エアロゾルの太陽放射効果も考慮する必要がある。地球温暖化緩和シナリオを検討するために、エネルギー収支モデル（熱力学的モデ
ル）を駆動する際には、適切な強制力を与えることが肝要である。そこで、気候システムの強制－応答関係を現実的に表現できる『調節放射強制力』を適用し、多様な気候変化要因が地球に与える強制力を総合的に見積もる方法を考案した（2018 年度秋季大会予稿集）。
本報告では、光吸収性のエアロゾル（黒色炭素など）の調節放射強制力を、PDRMIP の複数の大気海洋結合モデ
ルを用いた数値実験に基づいて表現して、得られた結果を分析する。なお、調節放射強制力の簡易評価法に関しては、前報で示したパラメーター化式に改良を加えた。
２． 調節放射強制力の簡易評価法
大気の組成などが変化して、放射エネルギーの不均衡が生じる場合を考えて、大気による放射吸収量の瞬間変化をΔQ (atm)、地表面による放射吸収量の瞬間変化をΔF (sfc)とする。大気上端（TOA）、地表面（sfc）、大気（atm）に与えられる瞬間放射強制力に基づき、調節放射強制力を、それぞれ、つぎようにパラメーター化表現する。
a∆Fadj (TOA) ≅ ∆F (TOA) − 2 {∆Q (atm) + 0.25 ∆F ( sfc)}
b∆Fadj ( sfc) ≅ ∆F ( sfc) + {∆Q (atm) − 0.25 ∆F ( sfc)}
2

a+b
a−b

∆Qadj (atm) ≅ ∆Q (atm) − 2 ∆Q (atm) − 2 0.25 ∆F ( sfc)

ここで、係数 a と b の値は、様々な大気海洋結合モデルを用いた数値実験の結果に基づき、それらのばらつきを考慮して決められる。
３． 光吸収性エアロゾルの調節放射強制力
デルタ 2 ストリーム近似の太陽放射伝達モデルを用いて、平均的な雲がある大気条件で、黒色炭素エアロゾルの瞬間
的な放射強制力を評価した。さらに、調節放射強制力を、パラメーター化式に基づいて見積もった（図１）。ただし、
大気海洋結合モデルの種類によって異なる、係数 a と b を適用して評価した。
瞬間放射強制力は、エアロゾルが入射太陽光を強く吸収する場合、大気上端と地表面で符号が異なる。両者の差に相当する太陽放射エネルギーは、大気中で吸収されているので、大気の温度、水蒸気量、雲の状態などが速やかに調節される。また、陸面の温度なども調節される。
一方、大気上端での調節放射強制力は、大気および陸面の速い調節を考慮した結果、瞬間放射強制力と比較して、相当に縮小されていた。瞬間強制力に対する調節強制力の比率は、大気海洋結合モデルの種類によって異なっていたが、図１のモデル平均では、約 43%であった。
４． まとめエネルギー収支モデルを適切に駆動するために、光吸収性エアロゾル（黒色炭素など）の調節放射強制力を、簡易的に見積もるパラメーター化式を考案した。この式を適用
して、黒色炭素の調節放射強制力を見積もったところ、瞬間放射強制力と比べて小さくなることが示唆された。したがって、黒色炭素が地球を温暖化する効果が、実際には、あまり大きくない可能性がある。

図１ 光学的厚さ 0.05 の黒色炭素エアロゾルの放射強制力の見積もり。太陽天頂角 60°、地表面アルベド 0.15 の条件で全モデルに共通して与えられた瞬間放射強制力と、各モデルで速い調節後に推定される放射強制力を比較した。ただし、エアロゾル粒子の単一散乱アルベドは 0.2、散乱の非対称因子は 0.7 と仮定されている。

― 190 ―

P326

― 191 ―

P327

大規模アンサンブルデータを用いた日本域の極端降水の将来変化
岡田靖子・藤田実季子・杉本志織・川添祥・渡辺真吾*（海洋研究開発機構）
はじめに
地球温暖化の進行とともに降水量は増加し，降水現象の極端化が報告されている．極端現象
は低頻度であるためサンプル数が少なく，統計的に確度の高い情報を得るには不十分である．
そこで，不確実性を考慮した大規模アンサンブ
ルデータベース d2PDF /d4PDF（Fujita et al.,2019; Mizuta et al., 2017）を用いて，日本域に着目し，極端な降水に関する将来変化について解析を行った．
1.

2. データ 使用した d2PDF/d4PDF の領域実験は，日本全域を対象として，水平解像度約20 km の気象
庁気象研究所非静力学地域気候モデル（NHRCM20）を用いて行われた．境界値には，d4PDF の水平解像度60km の気象研究所全球大気モデル MRI-AGCM3.2の結果を使用した．過去実験は1951～2010年，将来実験は産業革命以前より全球気温が2℃昇温（近未来）および4℃
昇温（世紀末）した場合を想定している．将来の海面水温（SST）は CMIP5の6種 SST 将来変化の空間パターンを与えている（Mizuta et al.,2017）．本研究では，過去実験は60年×48メン
バー，将来実験は各60年×48メンバー（2℃および4℃昇温実験：6種 SST×8メンバー）を使
用する．
3. 結果
 近未来気候および世紀末気候において，日本のほぼ全域で年最大日降水量は増加することが予測される（図１）．特に世紀末気候では，
九州西部や北日本の日本海側で他地域に比べ大きく増加する傾向にある．一方で，西日本の日本海側では顕著な変化が見られない．
日本列島の陸上において全国平均した平均
降水量および年最大日降水量の変化率を調べた（図２a）．図中の点線は全球平均海面水温昇温量1K 当たりの降水量が増加する割合7 %/K，
14%/K を示す．
全国平均において平均降水量は
近未来および世紀末において明確な違いは見られない．一方，年最大日降水量は概ね線形に増加することが分かる．全国平均と同様に，鳥取について図２b に示す．特定の地域の不確実性は全国平均に比べ大きい．平均降水量は将来気候において減少傾向にあり，特に世紀末気候
では明瞭に減少しているのが分かる．また，年最大日降水量について，近未来と世紀末で増加の程度がほぼ同等であることが分かる．この傾向は，西日本の日本海側の地域で顕著である．
 発表では，日本域の極端降水の将来変化の地
域的な傾向やその要因についてより詳細に紹介する．

図１．日本付近の過去実験に対する将来実験の年最大
日降水量の変化率．(a) 2℃昇温実験，(b) 4℃昇温実験の変化率．

図２．過去実験に対する将来実験の平均降水量（黒）および年最大日降水量（灰）の変化率と不確実性の幅．
(a) 全国平均，(b) 鳥取．

謝辞
本研究は，文部科学省「気候変動適応技術社会
実装プログラム（SI-CAT）」のもとで実施された．本研究では，文部科学省「気候変動リスク
情報創生プログラム」のもと作成された d4PDFを使用した．

― 192 ―

P328

サヘルの対流変動が駆動する北半球大気循環パターン*中 西 友 恵 ,


立花義裕,

安 藤 雄 太 (三 重 大 院 生 物 資 源 )ても波列パターンが現れ，回帰分析の結果と整合的ではじめに

サヘルは，北アフリカのサハラ砂漠南縁部に位置すある（図 2）．以上のことから，雨季の最盛期を除き，る半乾燥地帯である．海上や赤道直下の地域と比較しサヘルの対流変動が北半球中高緯度における波列パタて，非常に背の高い対流が立つことが知られている[1]．

ーンを駆動することが示唆された．なお，その力学過

サヘル対流の経年変動は，北大西洋振動（NAO）の変

程には，松野・ギル応答[5][6]と定常ロスビー波の輸送

調を介して，ヨーロッパの気候に影響を与えることがが関係していると考えられるが，詳細は現在解析中で示唆されている[2]．このような熱帯地域のモンスーンある．これについては，発表当日に結果を紹介したい．

対流と中緯度の気候の関係として，日本付近でよく知られているのが Pacific-Japan（PJ）パターン[3]である．

参考文献

さらに，PJ パターンの波列は太平洋沿岸に沿って北米[1] Liu C. and Zipser E. J., 2005, J.Geophys. Res.,110,にまで達することが示されている[3]．再び，サヘルのD23104.

対流変動が中緯度側へもたらす影響に着目すると，PJ[2] Gaetani.M., et al., 2011, Geophys.Res. Lett., 38, L09705.

パターンのように，より遠隔的な地域への影響を調べ[3] Nitta T., 1987, J. Meteorol. Soc. Jpn., 65, 373-390.

た研究はない．そこで本研究では，サヘルの対流変動[4] Watanabe M., Kimoto M., 2000, J. Meteorol. Soc. Jpn.,が駆動する大気循環パターンを広く北半球規模で解明

126, 3343–3369.

することを目的とする．これにより，テレコネクショ[5] Matsuno T., 1966, J. R. Meteorol. Soc. Jpn., 44, 25-42.

ンパターンの新たな励起源の発見につながる可能性がある．

[6] Gill A. E., 1980, Quart. J. R. Met Soc., 106, 447-462.



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，その他大気場のデータには気象庁 55 年長期再解析データ（JRA-55）を使用した．それ
ぞれ月平均データを 1979-2016 年の 38 年分使用している．西経 20 度-東経 40 度，北緯 10 度-20 度で OLR を領域平均し作成したインデックスと大気場データとの図 1．9 月 OLR インデックスと 9 月 300hPa 面ジオポテン

回帰計算を行った．さらに，サヘルの対流活動によるシャル高度場との回帰．
緑枠で囲った領域が本研究で定義

熱源に対する定常応答を確認するため，線形傾圧モデしたサヘル領域．

ル（LBM）[4]による実験を行った．後述の回帰分析の等値線：回帰係数（m），色：有意水準 90％以上

結果を参考に，サヘル領域の 400hPa 面を中心に 1K/dayの熱源を与えた．
結果

サヘルが雨季にあたる 6-9 月について解析を行った．
各月のOLR インデックスを同時月のジオポテンシャル
高度場に回帰すると，6，9 月の場で北半球中高緯度に連なる顕著な波列パターンが見られた（図 1）．また，
波列パターンが 1 カ月のラグをもって現れる場合もある（図省略）．これらの関係は熱帯海洋の影響とは独立

図 ．LBM 実験 サヘルに熱源 による結果．9 月 300hPaである（図省略）．さらに，各月の LBM の結果におい

面．線，色：ジオポテンシャル高度の変化量（m）

― 193 ―

P329

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P330

バングラデシュにおけるプレモンスーン降水をもたらす総観場⃝

村田 文絵 (高知大理), 寺尾 徹 (香川大教育), 山根 悠介 (常葉学教育), 木口 雅司 (東大生産研),
福島あずさ (神戸学院大), 田上 雅弘 (芝浦工大), 林 泰一 (京大東南ア研),
井上 知栄, 松本 淳 (首都大)1. はじめに
バングラデシュではモンスーン季に先立つ 3-5
月から雨が降ることが知られている。降水システム
はしばしば突風や降雹, 竜巻等を伴う。被害が報告されたシビアストームの発生日と非発生日の比較
は Yamane et al. (2010ab, 2013) 等で行われているものの, 一般にプレモンスーン降水がどのような総観場で発生するのかについての解析は行われていない。そこで本研究は「過去 120 年間におけるアジ
アモンスーン変動の解明」(科研費基盤 S・松本淳代表) で整備されたバングラデシュの日降水量デー
タを用いてプレモンスーン季降水に着目した解析を行う。

2. 用いたデータ
バングラデシュ気象局の観測点全 23 地点の降水データが揃っている 1989-2016 年の期間において pentad 雨量を作成し, プレモンスーン季 (3-5 月)に対応する pentad13-30 を解析に用いた。EOF 解析結果 (2019 年春学会 P219 参照) のうち, 地点平均降水量の多少に対応する EOF1 が 1 以上の期間(pentad 降水量 35mm 以上に相当) の気候値からの偏差のコンポジットを作成した。使用した再解析
データは JRA55 である。

3. 結果
図 1 にバングラデシュにおいてプレモンスー
ン降水が観測された期間の 500hPa 流線関数偏差,925hPa 相当温位偏差, 可降水量偏差のコンポジットを示す。過去のプレモンスーン降水に関する研究と合致して 500hPa にトラフがある時に降水が起りやすいことを示す。また 925hPa 相当温位偏差をみるとインド東岸沖の相当温位が高く, この時期 850hPa
より下層にみられるインド亜大陸上の熱的低気圧の形成に伴う南よりの風が暖かく湿っていることも降
水をもたらす条件と考えられる。風や水蒸気フラッ
クスには有意な変化はみられなかった。一方プレモ
図 1: 上から 500hPa 流線関数偏差, 925hPa 相当
ンスーン降水が観測される期間はインド洋からイン
温位偏差, 可降水量偏差の分布 (5%有意水準で各
ドネシア域にわたって 925hPa 相当温位が有意に高pentad の気候値からの差が有意な所のみ) を示す。
く, 可降水量もインドネシア域にわたって有意に高かった。この点について ENSO 等との関係の観点からも解析予定である。

― 195 ―

P331

陸 域 統 合 モ デ ル MIROC-INTEG に よ る
将来の水資源・食料・エネルギー・土地利用予測*横 畠 徳 太 (国 環 研 ), 木 下 嗣 基 (茨 城 大 学 農 学 部 ), 櫻 井 玄 (農 研 機 構 ),Yadu Pokhrel (Michigan State University), 伊 藤 昭 彦 (国 環 研 ),佐 藤 雄 亮 (国 環 研 ), 加 藤 悦 史 (エ ネ 総 研 ), 岡 田 将 誌 (国 環 研 ),花 崎 直 太 (国 環 研 ), 新 田 友 子 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 ), 江 守 正 多 (国 環 研 )
1.

はじめに

利用の間の遷移を計算することが可能である。陸面で気候変動は、食料のための作物生産や農業のためのの気候・人間活動を計算する MIROC-INTEG に対して、水の利用など、様々な人間活動や自然生態系に影響を代表的濃度経路（Representative Concentration Pathways,

与える。この一方で、人間活動は、自然生態系に影響をRCP）および共通社会経済シナリオ（Shared Socio-

与えることなどを通して、気候変動の起こり方（変化のeconomic Pathways, SSP）のもとで計算を行った。

大きさや地理分布）に影響する。例えば、人間活動に起3.

因する土地利用の変化は、二酸化炭素排出吸収のバラ

MIROC-INTEG による将来予測の結果を図に示す。計ンスや地表面状態を変えることを通して、気候変動の算では、気候変動影響評価部門横断モデルプロジェク

振幅や分布に影響を与えることが知られている。このト（Intra-Sectoral Impact Model Inter-comparison Project,

結果と議論ため、自然環境システムと人間活動との相互作用を考ISIMIP）で利用されている、５つの全球気候モデルの結慮しながら、将来予測を行うことの重要性が指摘され果を利用する。将来の二酸化炭素濃度と気候変動によてきた。私たちは、全球の気候モデルに陸域生態系・水って作物収量が変化すること、また社会経済の変化に資源・作物・土地利用モデルを結合した陸域統合モデル

よって食料やバイオ燃料作物需要が変化することで、

MIROC-INTEG (MIROC INTEGrated Terrestrial Model)

将来の土地利用が決まる。RCP2.6 では、より多くのバの開発を進めてきた。モデルによって様々な気候・社会

イオ燃料農地が必要であり、RCP8.5 では、気候変動に経済シナリオのもとで将来予測を行うことにより、将よる作物生産性の減少が生じる場合には、より多くの来の水資源・食料・エネルギー・土地利用の間の相互連

食料農地が必要となる。

関を考慮しつつ、気候変動によって生じる様々な問題について評価することが可能である。
2.

モデルと数値実験

MIROC-INTEG [1]では、全球気候モデル MIROC5.0[2]において、陸面モデル MATSIRO だけを実行させる[3]。この MIROC 陸面モデルに、陸域生態系モデル
VISIT [4] を結合させる。さらに、全球陸面-水資源モデ

図 MIROC-INTEG によって計算した (a) 食料, （b）

ル HiGWMAT [5]、作物モデル PRYSBI2 [6] を利用する。

食料＋バイオ燃料作物農地面積の時系列。全球陸地面

HiGW-MAT は、MIROC で用いられている全球陸面モ積に対する農地面積の割合で表示。RCP2.6 (青), RCP4.5

デル MATSIRO に、河川からの取水などによる灌漑や(緑), RCP6.0 (黄), RCP8.5 (赤) での結果。社会経済シナ

貯水池操作などの人間活動を記述したモデルである。

リオは SSP2 を利用した。

また、PRYSBI2 では、4 穀物（小麦・米・大豆・とう

参考文献

もろこし）の収量を計算することができる。これに加え[1] Yokohata et al. 2019, submitted to Geosci. Model. Dev.

て、私たちは人間による土地利用を記述する土地利用[2] Watanabe et al. 2010, J. Climate 23, 6312-6335.

モデル Terrestrial Landuse MOdel, TeLMO [1] を開発し、[3] Nitta et al. 2014, J. Clim., 27, 3318–3330.

これを MIROC-INTEG に結合する。TeLMO では、グ

[4] Ito and Inatomi, 2012, Biogeosciences, 9, 759-773.

リッドにおける農地（穀物およびバイオ燃料作物）、牧[5] Pokhrel et al., 2012, Journal of Hydromet., 13, 255–269

草地、森林（管理および非管理）面積と、これらの土地[6] Sakurai et al. 2014, Scientiric Reports, 4, 4978.

― 196 ―

P332

������������� MJO ���*���� 1, ����� 2, ���� 1� �1: �������, 2: ����1. ����� MJO ���������extratropics �����
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�������extreme events ���������MJO ������������������� ������������������������
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������� extreme snowfall �������
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Phase 6 (Phase 2)���������������
������������ extreme rainfall ���������� extreme snowfall �����MJO
������������������������ ������������MJO �������
�� extreme events �������������
������������������
��������������������������
�������������������

2. ��������
���������APHRODITE (0.25 ��������)������������� JRA55 � OLR
���� �� d4PDF global�regional ���������� extreme rainfall (cold) event ������� 95th (5th)��������������
�����������������������
�� MJO ������������������
������� ������
1980-2015 ��d4PDF+4K ���� 2081-2010 ����� DJF ���
3. ������ ����������� extreme event ������MJO ����������������� 1�
Cold extreme �����������������
����������� Phase 6 �������
Phase 2 ��������� 1a,b� ������MJO ��������������� Phase 6 �������������������Phase 2 ������������ Rainfall extreme event ������������������������
���������� 1c,d� ����������
����� Phase 2 ��������������
����Phase 6 ����� ��������
MJO
���������������������
Phase 2 �������������������
������������� extreme rainfall �������Phase 6 ������� ������

� 1: MJO � Phase2 � Phase6 ����(a,b) cold
extremes, (c,d) extreme rainfall ��������� ������������Intraseasonal
850hPa ��(a,b)�����(c,d) ����� 85hPa ����

� 2: d4PDF ��� MJO (a) Phase 2 �(b) Phase

6 ���� extreme snowfall ��������� ������������Intraseasonal SLP�����������

― 197 ―P333
DSJRA-55 データによる東海～関東南岸域で発生する収束線の統計解析及び年々変動について*鈴木信康（立正大・院），渡来靖（立正大）
1.はじめに
 寒候期の日本列島では収束線によって筋状の積雲列が形成されている．その中でも東海から南関東にかけて形成されるものは，形成域によって「房総前線」や「駿河湾収束線」などと呼ばれる．積雲列を伴った収束線は，移動を伴いながら周辺地域に強風や降雨，竜巻などの局地的な荒天をもたらす．河村（1966）では，中部日本における地上
気象観測データをもとに冬の地上風系を調べたところ，地上風の流線は主に 4 種類に分類され，それぞれの型において太平洋岸での収束線の形成域が異なることが示された．
渡来・鈴木（2018）では，1993～2012 年の寒候期において収束線の出現頻度について調査を行い，主に 12～3 月に出現しやすいことが示されたが，年によっては 11 月や4 月にも発生している可能性があるため，年間を通した調査が必要であると考えられる．そこで本研究では，高分解能な長期データを用いて，東海～関東南岸域で形成される
収束線の出現域の特徴や，年々変動による出現域の変化について調査した．

よって収束域の出現が高頻出になることが示唆される．収束域の形成は渡来・鈴木（2018）より，上空の地衡風向により出現域が変化する傾向が示されており，上空の地衡風向の出現頻度の変動と出現域の変動に関係があることが確認された．この収束域の年々変動が生じる要因については今後調査が必要である．
謝辞：DSJRA-55 データセットは気象庁により作成されたものであり，文部科学省の委託事業により開発・運用されているデータ統合・解析システム（DIAS）の下で収集・提供されたものである．
参考文献
河村, 1966: 中部日本における冬の地上風系−とくに冬の季節風に関連して−. 地理学評論, 39, 538-554.
渡来・鈴木，2018: DSJRA-55データによる東海～関東南岸域に発生する収束線の統計解析．2018年度秋季大会発表要旨集，日本地理学会，522
Kayaba et al. 2016: Dynamical regional downscaling
using the JRA-55 reanalysis (DSJRA-55). SOLA, 12,1-5.

2.データおよび解析手法
 本研究では，JRA-55 領域ダウンスケーリング（DSJRA55）データを用いた（Kayaba et al. 2016）．DSJRA-55 とは，JRA-55（気象庁 55 年長期再解析）データを初期値として，気象庁現業メソ数値予報モデル（MSM）により 1
時間間隔，水平分解能 5km 格子にダウンスケーリングされたデータであり，日本周辺のメソスケール現象の気候特性を把握するために有用である．ただし，計算時のスピン
アップの影響などにより，MSM の 6~12 時間予報程度の誤差を含む．
解析期間は 1993~2012 年の 20 年間とした．
収束線の出現頻度を調べるにあたり，DSJRA-55 の地上
10 m 水平風速データ(𝑢𝑢, 𝑣𝑣)を用いて，次式（1）より水平
発散値𝐷𝐷
𝐷𝐷 =

𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜕𝜕(𝑣𝑣 cos 𝜃𝜃)1[ +] ・・・(1)𝜕𝜕𝜕𝜕𝑎𝑎 cos 𝜃𝜃 𝜕𝜕𝜕𝜕図 1 1993 年～2012 年の 20 年間における強い地上風収束（𝐷𝐷 < −1.0 × 10−4 𝑠𝑠 −1 ）の月別出現頻度[%]．各
図左上の英語は月を示す．

を求め，𝐷𝐷 < 0のときを収束域として調査する．ここで，𝑎𝑎は地球の平均半径，𝜆𝜆，𝜃𝜃はそれぞれ経度，緯度である．

3.結果

 1～12 月の各月毎に強い収束（𝐷𝐷 < −1.0 × 10−4 𝑠𝑠 −1 ）の月別平均出現頻度を算出した．5～10 月では強い収束の出現頻度が 4％にも満たなかったが，11～4 月において4％以上の出現率が確認された．図 1 に，高い出現率が見られた 11～4 月の強い収束の出現頻度と出現域を示す．
12~3 月にかけて，遠州灘～房総半島の沖合で 5％を超える出現頻度の領域が南東方向に延びており，収束線が頻出していることが示唆される．平均では伊豆半島付近から南東に高頻出の中心軸が伸びており，1～2 月には約 10％に達している．図 2 では，各年月別の収束の出現頻度の標準偏差を示す．各月において広域で約 5％の偏差が見られ，
駿河湾周辺においては 8~10%の割合で偏差が高く，年に

図 2 11～4 月における強い地上風収束の（𝐷𝐷 < −1.0 ×
10−4 𝑠𝑠 −1 ）の月別標準偏差[%]．各図左上の英語は月を示す．

― 198 ―

P334
温室効果の模式図の理解を助ける実験教材
*関  隆 則 (日 本 気 象 予 報 士 会 )する。図 4 は各実験による温度変化の違いを示す。

１． はじめに
一般の人に温室効果を説明するには温室効果気体の
赤外線吸収・射出と、太陽からのエネルギーの流れの模式図に関する実験教材が必要である。今回はエネル

実験１（open）：断熱容器の蓋を外した状態、温室なら屋根を解放した状態。温度上昇は約 4℃。
実験２（ポリエチレン）：容器内外の空気の出入りは

ギーの流れを確認する教材について報告する。

ほぼないが、赤外線の透過がある状態。温度上昇は約２． 実験の目的

28℃。日中における極薄膜の温室の保温機能である。

温室効果の解説で使われる模式図の一例を図 1 に示実験３（プラバン）：ポリエチレンラップの内側にプす。右図に示す温室効果気体は、地面が放射した赤外ラバン（赤外線を吸収し再放射をする）を挿入すると、線①を吸収し、再放射②によって地面を加熱する。こ更に 8℃温度上昇。この上昇分はプラバンによる効果で、うした温室効果気体の役割を温室模型の実験によって温室効果気体の働きとして説明できる。
実験４：プラバンやポリエチレンラップを通して氷確認する。

水（ほぼ 0℃）の温度を放射温度計で測定。周囲温度
21℃において、ポリエチレンラップを通した時は 1.5℃
でラップは赤外線に対しほぼ透明であるが、プラバンを通した時は 19℃で赤外線に対しほぼ黒体である。       

図  温室効果の模式図
３． 実験方法
身近な機材で温室効果気体の再放射（図 1 の②）を確認することは難しい。実験では可視光を透過し、赤外線を吸収・射出するプラスチック板（プラバン）を


温室効果気体とした。図２に装置の機能図を示す。
図  実験装置の外観（プラバン挿入前）


図  実験装置の機能図

４． 実験装置と結果

図  温度変化 開始温度をポリエチレンに合わせる 

図 3 は実験装置である。
温室に対応した断熱容器を、５．まとめ

赤外線を透過するポリエチレンラップで閉じてある。

可視光を通し、赤外線を吸収・射出するプラスチ

温室効果を確認する実験３ではラップの内側に赤外線ック板（プラバンなど）を大気中の温室効果気体のを吸収・射出するプラバンを挿入。断熱容器の真上の役割として実験した。実験３を温室効果の説明に使

白熱電球を 10 分間点灯し、1 分間隔で温度変化を記録っていきたい。

― 199 ―

P335

総観場の不確実性を反映したメソ特異ベクトルの計算
小野耕介（気象研究所）
1. はじめに
気象庁ではメソモデル（MSM）による予測の不確実性等の情報を提供するために、メソアンサンブル予報システム（MEPS）の運用を開始した。MEPS の初期摂動生成法には、下層水蒸気場の不確実性を捉えることを目的にメソ特異ベクトル（MSV）法が採用されている。MSV は気象庁非静力学モデルをベースとしており、豪雨等の顕著現象予測の不確実性を捉えるために有効である[1]。その一方、MSV は個々が空間的に局在化した構造を持ち、さらに水蒸気場に敏感であるため、MSM 予報領域で計算を行うと、日本の南海上に集中して算出される[2]。この特性はノルム等の設定に対して
robust であるため、南海上以外の予報領域においてMSV を算出するには、ターゲッティング[3]が必要となる。しかし、複数領域のターゲッティングを行う場合、領域毎に Lanczos 法によるモデルの繰り返し演算を必要とするため、計算コストが高くなる。
そこで MSV 計算に、全球アンサンブル予報システム（GEPS）から得られる総観場の不確実性についての情報を利用することで、現状日本の南海上に偏る MSV を、
総観規模擾乱周辺に優先的に算出できないか試みた結果について報告する。
2. 手法と実験設定
GEPS の予測結果から、MSV の評価時間に対応する時刻から 13 メンバーの摂動を抽出する。GEPS 摂動を
MSV 計算格子に内挿後、エネルギーノルムを利用して規格直交化する。得られる正規直交基底は、総観場の不確実性を反映した部分空間を張る。
次に MSV 計算にでは、この部分空間において評価時間のノルムを評価する。通常の SV 法では、評価時間に成長率が最大となるよう、以下の摂動� � のノルム‖∙‖を最大化する。
‖��� � ‖�は接線形モデル、�はターゲッティングを表す演算子
で、�によりノルムの評価領域を制限している。本研究では、�を実空間上の射影演算子から、GEPS 摂動が張る位相空間上の部分空間への射影演算子へ変更する。
実験は、初期時刻 2018 年 7 月 2 日 18UTC の台風 7号の事例であり（図１）、MSV は水平解像度 40km･鉛
直 38 層･評価時間 6 時間として計算を行い、CTL は現
業設定[4]による MSV、TEST は GEPS 摂動による部分
空間を利用した MSV を表す。
3. 結果
図２に CTL 及び TEST 実験における MSV を示す。
CTL では台風南側の降水バンド及び太平洋高気圧の南図 １ 2018 年 7 月 3 日 00UTC の MSM に よ る
6 時間予報値と速報天気図。

図２ 評価時間における CTL（上）と TEST（下）の SV0105 の最大値で規格化した鉛直積算エネルギー分布。

東縁に MSV が算出されている。一方、TEST では CTL
同様に台風南側のバンドに対応した MSV が算出されるとともに、台風中心付近、停滞前線に対応した降水域にも MSV が算出されており、MSV の南海上への偏りが改善している。
また 5 つの SV の平均線形成長率は CTL が 5.32、
TEST が 5.36 とほぼ同等であった。
TEST に着目すると、
線形･非線形成長率の差は最大でも 1 程度とほぼ同等であり、Similarityも高い。
本事例を含む14事例において、
線形･非線形成長の乖離は見られていない。したがって、
一般的に行われる SV の検証では問題がないと考える。
なお TEST 実験では、部分空間における成長率･
Similarity も計算可能であり、詳細は発表時に報告する。
4. 課題
TEST 実験では 5 つの MSV を算出したが、このために Lanczos 法では 20 の基底を生成している。これは部分空間の GEPS 基底数の 13 より多いが、正常に計算は行われている。GEPS 摂動は空間スケールが大きいため、
GEPS 部分空間内に内在する MSV の数はそれより多いためと考えるが、今後慎重に調査していきたい。
参考文献[1] Saito, K., et al., 2011, Tellus A, 63(3), 445-467.
[2] 小野, 2010, 数値予報課報告･別冊, 56, 93-104.
[3] Hersbach, H., et al., 2000, Mon. Wea. Rev., 128, 3501-3519.
[4] 小野, 2016, 数値予報課報告･別冊, 62, 100-113.

― 200 ―

P336
NICAM-LETKF シ ス テ ム を 用 い た 平 成 30 年 7 月 豪 雨 再 現 性 の解像度依存性について*寺 崎 康 児 , 三 好 建 正 (理 研 計 算 科 学 )1. はじめに
平成 30 年 7 月前半に、活発化した梅雨前線によって、西日本を中心に豪雨となり甚大な被害がもたらさ

ピンアップのために平成 30 年 6 月 10 日 0000 UTC から 6 時間毎のデータ同化サイクルを開始し、7 月 2 日

0000 UTC から 1 日おきに 7 月 5 日までを初期値としれた。豪雨による災害軽減のためには、その原因究明だ

た 1 週間のアンサンブル予測を行った。

けではなく、より正確な予測が不可欠である。豪雨から

3.

結果

約 1 年が経ち、多くの研究がなされてきた。南から大NICAM-LETKF システムによって予測された降水量

量の水蒸気輸送があり、また異常に発達したオホーツ

は、気象庁の観測データと比較すると過小評価されてク海からの寒気流入があることで、梅雨前線を活発化いる（not shown）。梅雨前線に伴う豪雨の位置及び強度した。本研究では、全球大気データ同化システム
NICAM-LETKF（Terasaki et al. 2017）を異なる 112km

再現性が良かった（図 1）。オホーツク海高気圧からのと 28km の 2 つの水平解像度で実験し、豪雨の再現性について着目すると、28 km 実験は 112km 実験よりも寒気流入は、両実験ともに初期時刻が更新されるにつについてオホーツク海高気圧からの寒気流入に着目しれて予測が改善した。水平解像度と初期時刻の違いにて比較した。

よる解析結果から、台風 7 号から変わった温帯低気圧

2. 実験設定
本研究では、水平解像度 112km 及び 28km の
NICAM-LETKF システムを使用した。112km 実験では積雲パラメタリゼーション（診断型 ArakawaSchubert スキーム）、28km 実験では雲微物理スキーム（1 モーメントバルクスキーム）を用いた。アンサンブ
ル数は 32 とし、共分散膨張手法は Relaxation To Prior
Spread（RTPS）を用いた（α = 0.95）。同化した観測データは従来型観測と改良型マイクロ波サウンダ（AMSU-A）である。両水平解像度の実験ともに、スの西側の北風成分が、オホーツク海高気圧の南下に寄与していることが示唆された。梅雨前線の北側の対流
圏下層（925 hPa）の気温は、気候値と比較して 5〜7℃程度低かった。7 月 2 日 0000 UTC 初期値のアンサンブ
ル予測では、この対流圏下層の気温低下の予測精度が悪く、オホーツク海高気圧の位置の予測が豪雨の予測
精度に影響与える要因の一つであったと考えられる。
参考文献[1] Terasaki, K., and T., Miyoshi, 2017: Assimilating AMSU-A
radiances with the NICAM-LETKF. J. Meteor. Soc. Japan, 95,
433-446.

図１ 2018 年 7 月 5 日 0000 UTC から 8 日 0000 UTC までの異なる初期値からの予測による 72 時間積算降水量の各ア
ンサンブルメンバーにおける最大値。(a)-(d)は 28km 実験、(e)-(h)は 112km 実験である。

― 201 ―

P337

特異値分解解析を利用した「全外し」を軽減するためのアンサンブル初期摂動作成法の開発（その 1）*瀬古 弘（気象研究所、海洋研究開発機構）、横田 祥（気象庁数値予報課、気象研究所）
1. はじめに
令和元年 6 月から気象庁でメソアンサンブルの現業予報．．．．
が開始され、豪雨等の顕著現象の確率予報やより早い時刻での予測を通じて、防災への貢献が期待されている。気象庁現業のメソアンサンブル予報は、ある評価期間での成長率が大きくなる誤差分布を抽出する特異ベクトル法を用いて初期摂動を作成している。また、その他の初期摂動作成手法として、過去の予報誤差の広がりを反映したブリーディン
グ法や、さらにデータ同化も取り入れた局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（LETKF）という手法があり、平成 30 年の西日本豪雨等で LETKF を用いた再現実験が行われている。
このように精力的に開発が進められているが、メソアンサン
ブル予報について、顕著現象がどのメンバーでも予測できない「全外し」という問題があり、「全外し」を軽減する手法の開発が望まれている。本研究は、LETKF によるアンサンブル
予報結果を用いて特異値分解解析を行い、得られた異質相関マップを用いて、「全外し」を軽減する初期摂動を作成することを目的にする。ここでは、その第一段階として、異質相関マップを摂動に与えたときの降水予報の変化を調べる。
2. 初期摂動の作成法
特異値分解解析で用いるアンサンブルメンバーに、Yokota and Seko（2019）[1]で得られた格子間隔 2 ㎞、301 メン
バーの LETKF で再現した西日本豪雨の事例を用いた。
2018 年 7 月 6 日 03UTC の大気場（Z𝐴𝐴）と 6 時間後の雲物理場（Z𝑄𝑄）を選択し、それらの相互共分散行列（Z𝐴𝐴(Z𝑄𝑄)𝑇𝑇）を特異値分解した。第 1 モードに注目し、雲物理場と大気場の異質相関マップを作成した。
今回は、摂動の効果が見やすいようにメソ解析から格子間
隔 5 ㎞の JMANHM の初期値を作成し、その分布に大気場の異質相関マップを摂動として加えた初期値と与えない初期値、その後の降水予報を比べた。ここで、大気場の異質相
関マップの大きさを調整するため、摂動の最大値が上記の
LETKF のばらつきの最大値の 0.3 倍になる様にした。
3. 摂動を与えた予報結果
摂動を与えていない 09 UTC の前 1 時間降水分布は、九州北部から広島、兵庫県北部に強い降水域が伸びている。
一方、第１モードの雲物理場の異質相関マップは、九州の北側から中国地方の北部分、北陸地方までに降水が強くなる分布になっている。また、大気場の異質相関マップの偏差を加えた初期値と与えない初期値の高度 400m の水蒸気量の差を見ると、九州北部から四国の北側で水蒸気量が大きい分布になっている。この水蒸気量分布や水平風、気温を摂動として与えて予報すると、九州中央部の降水は弱まり、九州北部では位置は変わらないものの、中国地方では強い
降水域の位置が北にずれ、島根県から兵庫県の北側まで伸びている。
このことは、大気場の異質相関マップを摂動して与えること
により、雲物理場の異質相関マップの特徴を持つように降水分布が変わることを表していると思われる。今後は、摂動の与え方の方針を検討するとともに、、高次モードでは顕著現象の特徴が解析できている[1]ので、高次のモードについても調べる。
謝辞
本研究の一部は、ポスト「京」プロジェクト 重点課題４「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」(課題 ID: hp180194、hp190156)の支援を受けました。
参考文献[1] Yokota, S. and H. Seko, Ensemble-based singular value
decomposition analysis to clarify the causes of heavy rainfall,
2019, SOLA, submitted.

［mm］
［mm］

［g・kg-1］

メソ解析から作成した
7 月 6 日 09UTC の
前 1 時間降水分布

7 月 6 日 09UTC の
雲物理場の
異質相関マップ

7 月 6 日 03UTC の異質相関マップの偏差を加えた初期値と与えない
初期値の高度 400m の水蒸気量の差（矢印は 400m の水平風）― 202 ―

メソ解析から作成した
初期値に摂動を加えて予報した 7 月 6 日 09UTC の
前 1 時間降水分布

P338

衛星搭載レーダを用いた高緯度海岸域での降水特性の解析*青 木 俊 輔 , 重 尚 一 ( 京 都 大 学 理 学 研 究 科 )

同様に海岸線からの距離の関数として表した（図 1）
。

はじめに

衛星搭載レーダは、地上観測の難しい地域を含めた

CPR による降水および降雪頻度は約 50km 内陸の海岸

広範囲にわたる均質な降水観測を準定常的に行うこと

山脈上で最大となっており、ここでは DPR で観測できが可能であり、気候学的な降水分布やその特性を知るない弱い雨や雪が頻繁に起こっていることが確認されことができる。TRMM PR による降雨観測などから、た。CPR による観測からアラスカと同程度の緯度帯で熱帯の海岸地域で起こる降水が全球の水循環においては、海上では浅い対流雲によって、陸上では乱層雲に重要な役割を果たすことが示された[1]。中高緯度におよって主に降雪がもたらされることが報告されておりいても、偏西風の風上側にあたる大陸西海岸では地形[2]、今回得られた分布はこの海陸の降水雲の違いから効果により多量の降水がもたらされ、その土地の植生

生ずるエコー強度の違いを反映していると考えられる。

や海岸山脈上での氷床の涵養、そして氷河や河川による地形の浸食に大きな影響を及ぼす。本研究では、GPM
DPR の登場により新たに得ることができるようになった高緯度の降水観測データ、そして DPR では観測することのできない弱い降水をとらえることのできる
CloudSat CPR のデータを用いて、高緯度海岸域での降水の解析を行った。


海岸からの距離と '35 降水分布

 高緯度大陸西岸のうち、北米アラスカ湾岸を中心に降水の解析を行った。対象地域における 5 年間（2014
年 4 月-2019 年 3 月）の GPM DPR Level2 V06 による降
水頻度・降水量・降水プロファイルを平均して、海岸線からの距離の関数として表した（図 1）。
Ku, Ka, DPR いずれのプロダクトについても、海岸線上で降水量・頻度ともに最大値をとり、陸側へと海岸線から離れるにつれて急激に降水が減少していくのに対し、海側へは緩やかに減少していく様子が示された。
同様の傾向は、南米パタゴニア、ノルウェーのような
他の大陸西岸地域でも確認された。海岸線直上やの海図 1 アラスカ（45-65N,125-155W）における海岸線か上における 3 か月平均した降水量・頻度の分布をみる

らの距離（正：陸側、負：海側）と衛星搭載レーダにと、アラスカ湾において低気圧活動が最も活発になる

よる観測値の関係。上図は DPR 降水頻度（年平均・季

秋（9～11 月）に最大となっていた。事例解析からも、

節平均）および CPR 降雨・降雪頻度（年平均）。下図

この地域にもたらされる降水は低気圧や前線に伴うもは条件付き DPR 鉛直降水プロファイル。灰色シェードのであり、地形がその降水システムを強化・持続するは平均の地形を表す。

ことで生じていることが確認された。
参考文献
[1] Ogino, S.-Y. et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 44,*30'35 と &ORXG6DW&35 の比較

9 年間（2007 年 1 月-2015 年 12 月）の CloudSat CPR
2C-PRECIP-COLUMN P2_R04 による降雪・降雨頻度も11636-11643.
[2] Kulie M., S. et al., 2016, J. Hydrometeor., 17, 1261-1279.

― 203 ―

P339

数値気象モデルを用いた都市の夏季降水に対する影響評価―京阪神地域および大阪市に対する長期解析―*笠 本 健 士 朗 ,

嶋 寺 光 , 松 尾 智 仁 , 近 藤 明 (大 阪 大 学 )年中の解析対象日で積算した降水量の日内変動を図２

はじめに

都市化に伴うヒートアイランド現象は，猛暑や熱帯に示す．図２より，両方の都市域において BGURB，

夜の原因となるだけでなく，局地的降雨にも影響して

SMURB は NOURB と比べて降水量が増加傾向にある

いると言われている．また，ヒートアイランド現象がことが分かる．また，両ケースとも 17～20 時あたりで降雨に及ぼす影響の都市の広さに対する依存性につい共通して降水量が増加している．D02 における 2009 年ては明らかではない．数値モデルによる解析では，広中の 17～20 時の時間帯の 3 ヵ月積算降水量について

域的な気候変動をはじめとする様々な要因による影響

BGURB と NOURB，SMURB と NOURB の差分を図３を排除し，都市化の影響だけを切り出して評価するこに示す．図２，図３より，それぞれの都市域にて降水とができる．そこで，本研究では，都市化の降雨に対量は増加した．このことは，大阪市程度の広さでも都する影響を評価するために，気象モデルを用いて，日市が降水に影響することを示している．

本の主要都市の一つである大阪市および大阪市を含む
京阪神地域それぞれを対象に解析を行った．


計算方法

数値気象モデルには WRF バージョン 3.9.1 を用いた．
WRF への入力データとして，側面境界値に気象庁 GPV
MSM，海面温度に RTG SST HR，土地利用に国土数値
図１ 各計算ケースの D02 における土地利用

情報利用細分メッシュデータ（平成 21 年度）を用いた．
計算領域は近畿地方を対象とする 3 km 格子領域（D01）
および京阪神地域を対象とする 1 km 格子領域（D02）とした．ネスティングは，D01 から D02 への単方向とし，解析値ナッジングは使用していない．ヒートアイ
ランド現象が降雨現象に及ぼす影響を評価するために，現況土地利用を用いた BGURB ケースと，D02 の都市を草地に変更した NOURB ケースで計算を行った．また，都市の広さとヒートアイランド現象が降雨現象に及ぼす影響の関係を調べるために，D02 の都市を大阪
市以外草地に変更したSMURB ケースで計算を行った．

図２ 降水量の平均日内変動

図１に BGURB，SMURB，NOURB それぞれの土地利用を示す．ここで，3 つのケースにおいて，D01 の計算
条件は共通であり，単方向ネスティングであるため，
D02 の側面境界条件は同一である．対象期間は，2006
年から 2015 年の 10 年間の各 7～9 月とし，それぞれ 7日間の助走計算を行った．対象期間全 920 日から台風・前線が D01 に接近した日の 333 日を除外し，残りの 587
日を局地的な降雨の解析対象日とした．


図３ 17～20 時における 3 ヶ月降水量の差分

計算結果

BGURB 都市域および SMURB 都市域について，
2009（左：BGURB – NOURB，右：SMURB – NOURB）― 204 ―P340

JPCZに関係する近年の災害大雪事例*1中井専人・1山下克也・1山口

1

1

1

1

悟・ 本吉弘岐・ 伊藤陽一・ 平島寛行・ 上石勲(1: 防災科研・雪氷)

１．はじめに
昨冬から報道で“JPCZ”という言葉が見られるようになった。これはメソ気象学でよく知られており、日本海寒帯気団収束帯(Japan Sea Polar airmass
Convergence Zone; Asai 1988, 天気, 35, 156-161)

図１(左)2010年12月31日1230JSTの気象庁全国合成レーダー画像による、鳥取に上陸するJPCZの降水エコー、及び(右)2010年12月31日から2011年1月1日にかけての防災科研SW-Net大山鏡ヶ成の
積雪深(水色)と積雪重量(シアン実線)観測値

図２(左上)201８年1月11日１７４０JSTの気象庁全国合成レーダーエコー分布、(右)同日１８JSTの気象
庁地上気温分布、(左下)及び３地点の雪のつもりはじめからの気温別積算降水量。

である。JPCZは日本海中西部にしばしば発達し、
静止気象衛星ひまわり画像で太い帯状雲として認識できる(北海道西岸帯状雲は本発表では対象としない)。通常その南西側発達した積乱雲がに連なり、それが特定の地域に上陸し続けると大雪となる。
JPCZに伴う雲のメソスケール構造は航空機、船舶 、 レ ー ダ ー 等 を 用 い て 調 べ ら れ て き て お り、Murakami(2019, JMSJ, 72, 671-694)のFig. 15に鉛直断面の模式図が示されている。しかし、JPCZに伴う雲の実際のメソスケール構造は多様であり、地形の影響も事例毎に異なる可能性がある。本調査の目的は、近年災害となった大雪事例でJPCZに関係してどのようなメソスケールの特徴があったか、
改めて拾い出して要点を把握することである。
２．調査方法
大雪災害となった4冬季5事例を対象に、過去の解析結果をJPCZに注目して整理した。

以上の事例のメソ気象学的な特徴を整理すると、

３．災害大雪事例と降雪系の特徴
事例１：2010年2月3～5日

・共通して、反時計回りの渦を持つ。

新潟

・平地で最深81cmの大雪

・温度勾配があり雪質を通して災害に関係し得る。

・前半が季節風と陸風の収束、後半がJPCZの雪・雲頂高度が～７kmに達することがある。

雲、どちらもほぼ同じ範囲に大雪をもたらした。

・非常に大きい降水量になり得る。

鳥取・南側の筋雲、Polar low、陸風との収束による雲・車1000台以上と特急立ち往生、漁船転覆などなど、他の降水系とともに同一の地域に強い降・JPCZ停滞による190mm/24時間の降水量(図１)

雪をもたらすことがある。

事例２：2010年12月31日～2011年1月1日

事例３：2016年1月23日～25日のような点が見いだされた。

長岡

・高速道路30時間以上通行止め、一般道スタック

災害大雪時において、近年においては行政機関(動けなくなった)車両257台(確認された台数)連携による交通障害への対応などが進んできてい・JPCZの渦４個と強い筋雲がほぼ同じ位置に上陸る(例えば、長岡圏域冬期道路交通確保連携会議,

事例4：2018年

http://www.hrr.mlit.go.jp/chokoku/971/)。 し か し、

三条

・列車(約430人乗車)15時間半立ち往生

それが効果的に機能するためには、メソスケール

・JPCZと南の筋雲とがまとまって強化、また南北のの降雪・気温分布の正確な現況と予測情報が重要

気温差が雪質の差を示唆(図2)
事例5：2018年2月であろう。特にJPCZの関係する大雪について、降福井

雪系の特性から雪氷災害発生に到るまで、降雪及・車約1500台立ち往生

び積雪変質過程の理解を現況及び予測情報の高度

・Polar lowに関係して発生発達したJPCZの上陸化につなげていきたいと考えている。

― 205 ―

P341
平成 30 年 7 月豪雨における水蒸気輸送と豪雨の関係
1

2,3

4

*南孝太郎 ,  梶野瑞王 ,  谷田貝亜紀代(1：筑波大学生命環境科学研究科, 2：気象研究所, 3：筑波大学生命環境系, 4：弘前大学理工学研究科)
１．はじめにおいて九州北部から南西～南南西の流れで流入 近年、夏季の日本において毎年のように記録的していることが分かった。この暖湿空気の流入がな豪雨が発生している。その中でも平成 30 年 7豪雨に寄与したと思われる。

月豪雨は同年 6 月 28 日から 7 月 8 日にかけて日 今後は平成 30 年 7 月豪雨で降水の多かったほ本列島の広い範囲に記録的な豪雨をもたらした。

かの地域にも焦点を当て、水蒸気輸送や豪雨構造

この豪雨に関しては Tsuguti et al. (2018) をはじの地域による違いなどを解析して当日発表する

めとして多くの研究者が解析を進めている。その予定である。

中で本研究ではとりわけ、豪雨の発生した特定の地域における水蒸気の輸送や豪雨構造に着目するために対象地域を広島県とし、豪雨時における水蒸気の輸送とその収束、豪雨の発生環境について解析を行うものとする。
２．データと解析方法
 本研究では気象庁メソ数値予報モデル (MSM)

図１ 東経 132-133.5 度の経度平均された高度‐の地表面データと気圧面データを用いて解析を

緯度断面図 shade : 水蒸気フラックス contour :行った。水蒸気輸送は水平風速 (m/s) と計算から水蒸気フラックスの収束成分求められた比湿 (kg/kg) の積として水蒸気フラックスを計算し、水蒸気収束は求めるグリッドのそれぞれ東西南北に隣り合ったグリッドでの水
蒸気フラックスからの差分計算によって求めた。
豪雨域での暖湿空気の流入については相当温位と風向の分布から解析を行った。
３．結果
 計算した水蒸気フラックスとその収束分布を
高度-緯度断面で解析を行った。その結果、豪雨域の南側には東向きの水蒸気フラックスが卓越し、

図 2 950hPa 面における相当温位と風向

北側には西向きの水蒸気フラックスが存在していた。この東西方向の水蒸気フラックスの境目が参考文献

梅雨前線の存在位置と一致すると考えられ、水蒸

Yatagai et al., 2019 : SOLA, doi : 10.2151/sola.15A-008.

気の収束を示すコンターは豪雨域の位置に対応

Tsuguti et al., 2018 : Landslides, doi : 10.1007/s10346-

し、その上端は 500hPa に達していた。また豪雨

018-1098-6.

域での暖湿空気の流入は対流圏下層 950hPa 面に― 206 ―

P342

2018 年 2 月 5～ 6 日 の 日 本 海 側 の 大 雪 に 対 す る 対 流 圏 中 上 層の総観場の影響*北 畠 尚 子 (気 象 大 学 校 ／ 気 象 研 )、 荒 木 健 太 郎 （ 気 象 研 ）
1.

はじめに

3.

まとめ

2018 年 2 月上旬は日本付近では強い冬型の気圧配置

福井付近に大雪をもたらした JPCZ の雲域の停滞は、が続き、北陸地方を中心に平野部も含め大雪となった。

上空で東西走向の力学的圏界面の折れ込みが停滞し、特に福井では 2 月 5 日から 6 日にかけて 1981 年以来のそれに伴う中層前線帯の寒気側の上昇運動による寒気

記録的な大雪となった。冬型の気圧配置が継続したこ

ドームと雪雲の発達・持続が影響したことが考えられとについては、極渦とそれに伴う寒気が南下したことる。

が指摘されており、また福井付近で特に大雪となった

謝辞 福井地方気象台の大光寺岳氏には有益な示唆をことについては、日本海寒帯気団収束帯（JPCZ）が停いただきました。

滞して雪雲が流入し続けたことが挙げられている。本
研究では、上層寒冷渦の南下に伴う日本付近での力学的圏界面の下降と、その下の不安定成層の状態に着目する。データは基本的に JRA-55 再解析データを使用する。
2.

総観場の解析

この期間の地上天気図（図省略）では、冬型の気圧配置ではあるが、北海道西方に小低気圧があり、日本
海はいわゆる「袋状の気圧配置」となっていた。これは従来から日本海側の平地で大雪となりやすい「里雪型」として知られている。
5 日の日本付近上空では、大規模な寒冷渦の南下に伴い、力学的圏界面（2PVU 面で定義、図 1）は大きく下

図 1 2018 年 2 月 5 日 0000UTC の 2PVU 面温位（カラ降し、特に日本海～北日本の 40°N 以南で 450hPa よりー、K）、気圧（赤線、hPa）、風（矢羽）。

下に達している。この 2PVU 面の深い折れ込みが東西走向で生じているのがこの事例の特徴で、本州付近には影響が長時間継続する状態であった。そしてその下から寒気側である日本海中部では、下層から 600hPa 付
近まで鉛直安定度の低い寒気ドームとなっていて（図省略）、北陸地方はその南側の傾圧帯にあたっていた。
同じ時刻の 600hPa 面（図 2）では、山陰沖が Q ベク
トルの収束域で、総観場による傾圧的な上昇運動励起の場となっている。これは、日本海では寒気移流は弱いがその南が幅の広い傾圧帯で寒気移流が強いために、
寒気移流域の北端である中国地方上空が frontolysis となって熱的間接循環が励起され、その寒気側の山陰沖で上昇運動が励起されているものである。この中層の図 2 図 1 と同じ時刻の 600hP ジオポテンシャル高度

上昇運動が、中層の前線帯の寒気側で下層の寒気ドー（黒細線、m）、気温（赤破線、℃）、水平温度移流（カムを成長させ、JPCZ の対流雲を発達させやすくしたこ、Q ベクトルの収束（黒太線、10-17 m kg-1
ラー、K (3h)-1）とに寄与したと考えられる。

。
s-1）― 207 ―

P343

MP-PAWR と タ イ ム ラ プ ス カ メ ラ に よ る 降 水 コ ア 落 下 の 比 較*高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ),1.

花土

弘 (情 報 通 信 研 究 機 構 )これをもとに高度を求め、降水の特徴点の落下速度をはじめにフェーズドアレイ気象レーダの高頻度な立体観測に見積もった。

より、積乱雲の上層で形成された降水コアの落下の様

タイムラプスカメラの連続画像（動画）から、降水子を追跡することも可能となった。さらに、積乱雲にコアと思われるもの落下が約 15 分間に５回観測された。

おけるエコーの発達の様子と目視で観測したときの雲同様に MP-PAWR の 30 秒毎の立体画像からほぼ同様なの発達の様子を対応付けることが可能になってきた。

降水コアの落下が見られた。

本報告では、積乱雲における降水コアの落下について、目視観測との比較をマルチパラメータフェーズド
アレイ気象レーダ（以下 MP-PAWR と呼ぶ[1]）とタイ

4.

解析結果

図 1 は観測された降水の落下の一例を示している。
図中の白い線で写真のコントラストが大きいところを

ムラプスカメラの画像を用いて行った。

示しており、これが降水の塊の先端であると考えた。
2.

この写真から落下速度をおよそ 2.5〜5 m/s 程度と見積

観測

MP-PAWR は XRAIN などと同様の二重偏波レーダでもった。なお、写真から推定した雲底高度は、同時 9あり、フェーズドアレイアンテナを用いて鉛直方向に時の館野のラジオゾンデからの推定値（約 1000 m と）高速に RHI スキャンを行う。アンテナ機械的に回転さほぼ一致していた。図 2 にほぼ同時間の MP-PAWR にせることにより、降水立体構造の観測を可能にしていよるレーダ反射強度因子の 3 次元分布を示す。降水コ

る。MP-PAWR は設置されている埼玉大学を中心に半径アのプロキシとして45 dBZ以上のエコー域として定義60km の範囲を高度 15km まで 30 秒で観測する能力をした場合の、降水コアの落下速度を見積もると、およ持っている。

そ 5.5 m/s であり、タイムラプスカメラの観測と同程度

一方、タイムラプスカメラは BRINNO 社の TLC200であった。

を用いた（視野角は約 120 度）。カメラをレーダサイトに設置し、20 秒毎の観測を行った。なお、カメラはお
よそ西方向を向いていたがターゲットとなる雲は北西方向で観測された。
解析に用いたケースは、2018 年 8 月 31 日に観測され

図１．タイムラプスカメラによる降水落下の様子

た積乱雲のうち、15 時 25 分ころに埼玉大学の北側を通過したものである。このケースでは、手前に視界を遮る雲もなく、運底付近からの降水の落下の様子がコントラストの大きい部分（やや暗くなっている部分）の落下として捉えられた。以下では、この部分を降水コ

図 2．MP-PAWR による 45dBZ 以上のコアの時間変化

アの先端であると推定して解析した。
5.
3.

まとめ

今回示したケースではタイムラプスカメラでの観測

解析方法

レーダ観測における降水コアの落下については、閾

と MP-PAWR の観測がおよそ一致することが確認でき値（例えば 45dBZ）以上の領域をコアと規定し、そのた。今後、すべてのケースに対して同様の解析を行う

時間変化を見ることによる落下速度を見積もる。タイとともに、偏波パラメータ（ZDR やρhv）やドップラ

ムラプスカメラの画像の解析では、まず、降水システ

ー速度の情報も併せた解析の結果を示す。

ムの位置をレーダ観測から求める。また、雲底や降水の特徴点の仰角は画像内の建物の高さから見積もり、

参考文献[1] Takahashi, N., et al., 2019, J. Disaster. Res., 14, 235-247.

― 208 ―

P344
梅雨期の降水に対する下層の水蒸気フラックスの役割
野口 萌 (福岡大院理), 西 憲敬 (福岡大理), 万田 敦昌 (三重大院生物資源)

１．はじめに東シナ海や日本海のような日本近海が梅雨期の集中豪雨に及ぼす影響が近年注目を集めている。
暖候期の日本近海の海面フラックスは南方から流入する暖湿気流の対流不安定性の維持に重要な役割を果たしている(Tsuguti and Kato 2014,JMSJ;
Manda et al. 2014, Scientific Reports)。しかしながら, 海面フラックスの変化は鉛直的な大気成層構造の変化だけでなく, 風の水平成分を変化させる
ことでも, 水蒸気輸送に影響を及ぼしている可能性がある(Kilpatrick et al. 2014,Journal of Climate;(Kilpatrick et al. 2016,Journal of the Atmospheric
Sciences)。本研究では海面水温の変化に対する下層風の変化と, 水蒸気輸送過程の変化を明らかにすることを目的とする。
2．使用データ・実験設定
数値モデル WRF ver.4.0 を使用した。計算領域の水平解像度は 27km(D1)、9km（D2）、3km(D3)で、3 つのドメインに対して one-way ネスティン
グを行い、初期値と境界値は NCEP FNL とNOAA OISST を使用した。2009 年、2012 年、2014 年、2018 年の豪雨事例に対して大気場は豪
雨発生時のまま、SST を 6 月 1 日、7 月 10 日、8
月 10 日の気候値に変更して(以下、6 月 SST、7月 SST、8 月 SST とする)、海面水温の感度実験を行った。
3．結果と考察
SST を変化させることにより下層風の複雑な応答が見られたが、900hPa より下層とそれより上層で変化を分けて考えることで特徴を整理できた。
まず、900hPa より下層では、風速の系統的な変化は見られなかったが、風向に特徴的な変化が見られた。950hPa の風に着目すると、6 月 SST と
8 月 SST で風向に違いが見られ、6 月 SST では、等高度線に平行な風、8 月 SST では、低圧部へと等高度線を斜めに横切る風となっていた(図 1)。
地表付近では常に、低圧部へ向かう風、900hPa では等高度線に平行に吹く風となっている。この 2
種類の風向の境目となる高度が SST の違いにより変化している(図 2a)。6 月 SST では、975hPa
から 950hPa の間で風向の変化が大きく、8 月 SST
では、950hPa から 900hPa の間で変化が大きくなっており、風向の変化が大きい高度が上昇していた。この原因として、SST の影響による境界層厚の変化が考えられる。
次に、900hPa より上層であるが、風向変化は系
統的には見られず、風速変化が目立った。900hPa
面での水平風速について解析を行った(図 2b)ところ、6 月 SST よりも 8 月 SST で水平風が強くなっていた。なお、下度 850-900hPa 付近に弱いジェット状の風速の極大域が形成されている特徴も見られることが多く、特に８月 SST の時にすべての事例で明瞭に確認された。この下層の強風帯
は水蒸気の輸送に大きな役割を果たしている可能性がある。
このように、SST 上昇につれて、900hPa より
下層では風向が変化する高度の上昇が、それより上層では風速が強化されることが示された。今後は、SST の変化による各高度での風向・風速の変化の要因をさらに明確にし、これらの特徴が水蒸
気輸送にどのような影響を与えているかを調べる
予定である。
(a)(b)

図 1 2012 年の事例(7 月 11 日-12 日平均)における 950hPa
面でのジオポテンシャル高度(m)(等値線)と風(m/s)(ベクトル)。(a)6 月 SST(b)8 月 SST を使用した場合の実験結果。

(a)

(b)

図 2 SST 感度実験結果から(a)南風を 180 度、西風を 270 度とした時の各高度間の風向差。●(点線)は、950hPa の角度から 975hPa の角度を引いたもの。■(実線)は 900hPa の角度から 950 hPa の角度を引いたもの。 (b)900hPa における水平風
速。(a)(b)とも各事例 900hPa における東経 129 度線上での最大風速(m/s)の位置を中心位置とし、南北方向に 2 度分平均を行った。青：2009 年、橙：2012 年、灰色：2014 年、黄：2018 年を示す。

― 209 ―

P345
偏波レーダを用いた冬期の融解層高度判定手法の開発と降雪の乾湿に関する検討*高 見 和 弥 ， 佐 藤 亮 太 (鉄 道 総 研 ),1.

鈴 木 賢 士 (山 口 大 学 創 成 科 学 研 究 科 )
3.

はじめに

降雪の乾湿に関する検討

融解層高度は偏波レーダによる降水粒子の判別にお融解層が地上に付いているケース（図 1 の中）と融いて重要なパラメータであり、特に冬期では地上での解層が見られないケース（図 1 の右）を比較すること

雨/雪の判別や降雪の乾/湿の判定に大きく影響を与えで、地上での降雪の乾湿の判定が可能か検討を行う。

る。降雪の乾/湿は鉄道の雪害、特に着雪の監視におい

2.で検討した融解層高度の判定手法を XRAIN 京ヶ瀬・て非常に有用な情報となる。現状、雪の乾/湿は地上観

中ノ口局の観測データに適用し、2018 年度冬期に新潟

測機器のある地点付近では温湿度から推定することがにて行った小型 X バンド MP レーダ及び地上観測のデ可能であるが、鉄道網全てをカバーするように設置すータとの比較を行う。結果については当日の発表にてることは費用対効果の観点から難しい。そこで鉄道総述べる。

研では偏波レーダによる面的な観測を利用して雪の乾/湿を判別する手法の開発に取り組んでいる。既往研究（Giangrade et al., 2008）[1]では ZH（反射強度）、ZDR（反射因子差）及び ρHV（偏波間相関係数）が融解層で示す
特 徴 か ら 閾 値 （ 30dBZ<ZH<47dBZ 、 0.9<ρHV<0.97 、
0.8dB<ZDR<2.5dB）を設定しこれを満たす高度を融解層高度と推定しているが、これは融解層高度が比較的高い事例を対象としており、融解層高度が 1km 以下、あるいは融解層が存在しないことが多い冬期の事例にそのまま当てはめることができない。そこで本研究では偏波レーダを用いた融解層高度の判定手法を開発し、降雪の乾湿の判定へ利用できるか検討する。
2.

融解層高度の判定手法に関する検討

融解層高度の判定手法を検討するにあたり、2017 年

図１ ρHV（偏波観測関係数）の視線方向のプロファイルと度冬期（2017/12/1～2018/3/31）の XRAIN 水橋局、気象庁による輪島でのゾンデ観測及び富山アメダスの観測

融解層（赤線部）の検出
左：0℃高度 946m、中：0℃高度 346m、右：0℃高度無し

データを用いた。対象期間内の気象庁の輪島ゾンデの観測時刻（9:00、21:00JST）に富山アメダスで降水が観※利用した XRAIN データは，国土交通省より提供されたものである．

測された 59 事例を対象に、ゾンデ観測データから求め

この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

た 0℃高度と、XRAIN 水橋局の観測データを回転方向

テム」：データ統合・解析システム(DIAS)の枠組みの下で収集・提供に平均した視線方向のプロファイルを比較することでされたものである。

冬期の融解層高度の判定手法を開発した。ピーク値の参考文献

抽出には Hermes（1993） のセグメントの抽出方法を[1] SCOTT E. GIANGRANDE, JHON M. KRAUSE, AND ALEXANDER

応用し、既往研究で用いている ZH、ρHV、ZDR に加え、

V.RYZHKOV, 2006: Automatic Designation of the Mleting Layer with a

KDP（偏波間位相差の変化率）を ZH との OR 条件で使Polarimetric Prototype of the WSR-99D RADAR, J. Appl. Meteor.

用した。また、地上付近に融解層が見られ、偏波パラ

Climatol., 47, 1354-1364.

[2]

メータのピーク値が明瞭に表れないケースについても[2] HERMES, L. G., A. WITT, S. D. SMITH, D. KLINGLE－WILSON, D.

上空から地上に向かって ZH 及び ρHV が単調減少してい

MORRIS, G. J. STUMPF, and M. D. EILTS, 1993: The Gust front

ることを条件とすることで判別が可能となった（図１）。

detection and wind-shift algorithms for the terminal Doppler weather
radar system. J. Atmos. Oceanic Technol., 10, 693–709.

― 210 ―

P346

平 成 30 年 7 月 豪 雨 に お け る 長 良 川 周 辺 住 民 の 避 難 意 識 と
防災情報利用に関する主成分分析
吉 野 純 ・ * 神 谷 颯 太 ・ 小 林 智 尚 (岐 阜 大 工 )1.

量が大きな正値を示す項目 3~ 8 は，「防災情報以外をはじめに
過去の気象災害において，「正常性バイアス」や「認知的不協和」といった人間の心理的な問題から，適切な避難行動を取れなくなることが指摘されている (片田避難の根拠とする」系だと解釈できる．
次に，サンプル毎のスコアを，第 1 主成分と第 2 主成分にプロットした主成分プロットを図-2 に示す．

ら，2006)．平成 30 年 7 月豪雨では，岐阜県の避難指第 1 象限のタイプ I は，避難行動にも防災情報利用

示・避難勧告の対象者の避難率は 2.3％にとどまったにも消極的なタイプにあたり，迫り来る災害に対して(岐阜県，2019)．本研究では，独自のアンケート調査の「無関心」な人を指している (若年層に多い)．第 2 象

結果に主成分分析を行うことで住民の避難できない主限のタイプ II は，避難への関心は比較的高いが，防災たる要因と防災情報利用との関係性について解釈を試

情報を根拠として避難を判断していないタイプにあた

みる．また，住民の避難行動に対して実効性のある防災

る．防災情報の意味をよく理解していないため，防災情

情報提供のあるべき姿についても議論する．

報を闇雲に探し続けることになる．
「避難の必要がある」

2.

ことの認知と「自分が避難できていない」ことの認知のアンケート調査と分析手法
平成 30 年 7 月豪雨の際の避難意識と防災情報の利用間で「認知的不協和」の状態にあると言える (若年層に実態調査を目的として独自のアンケート調査を行った．

多い)．第 3 象限のタイプ III は，防災情報を根拠として

ここでは，特に長良川の氾濫に対する防災意識のみに

避難 (非避難)を判断しており，避難への関心は高いも論点を絞るため，長良川下流域の住民の回答のみを分のの「避難の必要がない」と判断していることから，「自析の対象とした(181 サンプル)．さらに，非避難者を対分が避難していない」ことの認知との間には「認知的協象に (176 サンプル)，設問「なぜ避難の必要がないと判和」の状態にあると言える．災害に対する姿勢としては断したか？」の 14 個の各項目 (図-1)を説明変数に用い最も好ましいタイプと言える (中・高年層に多い)．第て主成分分析を行った．

4 象限のタイプ IV は，防災情報を根拠として避難行動

3.

(非避難)を判断しているが，根拠に乏しい理由により防

結果と考察
説明変数毎の因子負荷量を，第 1 主成分と第 2 主成

災情報を過小評価しており，「正常性バイアス」の状態にあると言える (中・高年層に多い)．

分にプロットした変数プロットを図-1 に示す．
第 1 主成分の因子負荷量は全て正の値を示すことか

よって，今後の防災情報は，「危機感の伝わる情報でら，第 1 主成分は避難への消極性を示す総合指標であある」ことと，防災情報が避難の根拠になるよう「具体ると考えられる．第 2 主成分の因子負荷量は正と負に的で分かりやすい情報である」ことの 2 点が重要にな別れており，因子負荷量が大きな負値を示す項目 11

ると考えられる．平成 30 年 7 月豪雨を教訓として始ま~14 は，これらに共通している特性から，「防災情報をったレベル 1 からレベル 5 の「大雨警戒レベル」は，避難の根拠とする」系だと解釈できる．逆に，因子負荷

これらの点において一定の効果があると期待される．

PC2

防災情報を根拠とせず判断

0.8

4.自身や家族の状況から

0.6

防災情報以外を避難の根拠とする項目群
3.避難場所が分からない

9.誰も避難していなかったから

7.気象情報を見ていなかったから

0.2

2.家が2階以上にある
10.何の被害もなかったから

0

0.1

0.2

0.3

0.4

-0.2
-0.4
-0.6

避難の消極性 小

避難の根拠に乏しい項目群

0.5

0.6

0.7

0.8

PC1

2
1

防災情報を
避難の根拠とする項目群

PC1

0
‐5

‐4

‐3

‐2

‐1

‐1

0

1

2

3

4

5

‐2

11.雨の降り方から判断
12.各種気象情報から判断Type I
無関心

PC2

4
3

‐6

1.被害にあったことがない

5

13.ラジオ・テレビで避難が呼びかけられていなかった

6

避難の消極性 大6.自宅を出るほうがより危険だと思った

6

Type II
認知的不協和8.情報が多すぎた

0.4

05.夜間であった‐3

認知的協和Type III

14.自治体から避難が呼びかけられていなかった

-0.8

‐4
‐5
‐6

正常性バイアスType IV

防災情報を根拠に判断

図-1 第 1 主成分と第 2 主成分の変数プロット

図-2 第 1 主成分と第 2 主成分の主成分プロット― 211 ―

P347
d4PDF(２度上昇)を使用した将来気候下における荒川流域での洪水リスクの確率論的評価
1

篠原瑞生, 1 加藤大輔, 2 加藤雅也, 2 坪木和久, 3 田中智大, 3 立川康人, 4 中北英一
( 東京海上研究所 名古屋大学宇宙地球環境研究所 3 京都大学大学院工学研究科 4 京都大学防災研究所)
2

3. 結果(１) 年最大 24 時間降水量
d4PDF から現在気候下(HPB)および将来気候下(HFB2K:2
度上昇実験、HFB4K:4 度上昇実験)における年最大 24 時間
降水量を再現期間別に示したものを図表 1 に示す。また、
HFB2K、HFB4K による変化分を図表 2 に示す。1000 年に
1 度 の 確 率 で 発 生 す る よ う な 24 時 間 降 水 量 は 、HPB→HFB2K→HFB4K で 465mm→561mm→575mm と、4

1200

HFB2K

600
500
400
300

ALL
CC
GF
HA
MI
MP
MR

200
100
0

HFB4K
HFB2K
HPB

1000

年最⼤24時間降⽔量(mm)

年最⼤24時間降⽔量(mm)

700

1

10

800
600
400
200
0

100 1000 10000
再現期間（年）

1

10

100

1000 10000

再現期間（年）

図表 1：荒川流域における再現期間別年最大 24 時間降水量
40,000

HFB4K

25,00030,000

HFB2K

20,00025,000HPB

ピーク流量(m3/s)

35,00020,00015,00010,00015,00010,000

5,000
0

5,000
0

1

10

100

1000

10000

再現期間（年）

HPB

HFB2K

HFB4K

図表 2：岩淵地点におけるピーク流量(HPB,RP1000の値を1.0とした時の倍率)

2. 研究前提および手法(１) 対象河川
一級河川荒川を対象とした。
(２) 分析手法
荒川流域における河川流出モデル 2)を用いて、以下の流れで堤防決壊時の経済的被害の確率的評価を実施し、将来の温暖化気候下での影響を解析した。
① d4PDF から荒川流域で 24 時間降水量が年最大となる
降水シナリオを抽出② ①の降水シナリオをもとに、降雨流出シミュレーショ
ンおよび想定する堤防決壊地点における氾濫シミュ
レーションを実施し、堤防決壊地点の総氾濫量と経済的被害の関係性を推定③ 複数の堤防決壊地点を考慮し、上流域から堤防決壊判定を行うことで、流域全体の経済的被害の確率的評価を実施(３) 流量計算過程
降雨流出モデルは、分布型降雨流出モデル 1k-DHM3)を用いる。中間流・表面流を考慮したキネマティックウェー
ブモデルに基づき、河川流量を算出するモデルである。
(４) 氾濫計算過程
河川流量がその地点の計画高水流量を超過した時刻に堤防が決壊するものとする。
(５) 堤防決壊地点
内閣府の中央防災会議にて代表決壊地点として定められている地点を中心に、堤防決壊時の経済的被害の影響度が高いと思われる 4 地点 (鴻巣、さいたま築堤部、赤羽、北千住) を設定した。

度上昇による増加分の大部分は 2 度上昇によって既にもたらされていることがわかった。この傾向は、比較的再現期間が長い降雨(すなわちより激しい降雨)でより顕著である。
(２) ピーク流量
岩淵地点における再現期間別ピーク流量を図表 3 に示す。
おおむね HPB→HFB2K および HFB2K→HFB4K の増加率は同程度であった。
(３) 洪水リスク評価結果
荒川流域において経済的被害額は、再現期間 1000 年相
当では HPB→HFB2K、HFB4K→HFB4K ではそれぞれ約 1.3
倍、約 1.1 倍に増加した。また、荒川流域にて堤防の決壊が発生(経済的被害額が発生)する確率は、HFB4K では約 30
年に一度であったが、HFB2K では、約 80 年に一度程度となった。

ピーク流量(m3/s)

1. 研究の背景および目的
将来の気候変動により、大きな災害をもたらすような強い雨の発生回数や一回あたりの降雨量が増え、河川の堤防決壊に伴う経済的被害が増大する可能性がある。この課題に対し、大規模アンサンブル気候予測データ d4PDF を用いた洪水リスクの定量化に関する様々な研究が近年なされている。本研究でも、洪水により甚大な被害が発生する可能性の高い関東地方の一級河川荒川に焦点を当て、将来気候下における洪水リスク量の変化について報告している 1)。
しかし、これらの研究で用いているシナリオは、2090 年時
点の気候下を想定した 4 度上昇実験のもので、近未来を対象としたものではない。そこで本研究では、2018 年 8 月に公開された d4PDF2 度上昇実験の結果を用いて、2 度上昇
環境下という、より近未来（2040 年時点）における荒川流域での洪水リスクの変化を対象とする。
本研究は、将来の気候変動の影響を定量評価できるモデルの構築を通じ、河川の堤防決壊に伴う経済的被害を定量評価し、リスクマネジメントや防災情報として役立てることを目的としている。

経済損害指数

1

2.5
HFB4K
2.0

HFB2K
HPB

1.5
1.0
0.5
0.0

1

10

100

1,000

10,000

再現期間（年）

図表 3：荒川流域における堤防決壊時の再現期間別経済的被害額
参考文献
1) 篠原瑞生, 永野隆士, 坪木和久, 田中智大, 加藤雅也, 立川康人, 中北英一, 2017：d4PDF を使用した将来気候下における荒川流域での洪水リスクの確率論的評価,日本気象学会 2017 年度秋季大会予稿集, p222
2) 今北詠士, 斎藤龍生, 加藤雅也,坪木和久, 立川康人, 中北英一, 2014：分布型流出モデルによる荒川の洪水リスク評価, 水文・水資源学会 2014 年度研究発表会, p100130
3) 京都大学工学研究科水文・水資源学研究室:
1k-FRM/DHM,http://hywr.kuciv.kyoto-u.ac.jp/products/1K-DH
M/1K-DHM.html― 212 ―

P348

対流雲の大規模パラメータスイープ実験*末 木 健 太 1 , 2（1 理研計算科学，2 理研数理気候）
1.

境場（1000 J kg−1 ごとのビンで 12 種類：CAPE = 0–1000

はじめに対流雲の特徴は，環境場の気温・水蒸気・水平風のJ kg−1，…，11000–12000 J kg−1）と，水平風プロファイ

鉛直プロファイルに大きく依存する[1]．特に，「対流有ル 13 種類の各組合せの実験における，積分開始 2 時間

効 位 置 エ ネ ル ギ ー 」（ Convective Available Potentialの総降水量（kg）の平均値を示す．CAPE や鉛直シア

Energy: CAPE）の大きな成層や大きな鉛直シアは，豪の大きさに応じて，総降水量にして 3 桁もの違いが生雨や竜巻など，対流雲に伴うシビア現象のリスクを増じている．また，CAPE の大きさが同じような環境場

大させることは良く知られている ．しかしながら，対でも，鉛直シアの大きさにより，総降水量は 2 桁程度

流雲の環境プロファイルの違いによって，対流雲に伴大きくなる場合もある．さらに，同じような CAPE でう降水量や地表面風速がどう変化するか，定量的かつあっても，気温・水蒸気のプロファイルの違いによっ

系統的に十分理解されているとはいえない．対流雲のて，総降水量に大きな違いが生じた（図省略）．発表で特性と，環境場のプロファイルとの定量的な関係を理は，地表面風速なども含め，さらに詳しい解析を示す．

[2]

解することは，大規模場の大気状況からシビア気象のリスクをより正確に評価する上で必要不可欠である．
本研究では，対流雲の環境場に関する大規模なパラメ
ータスイープ実験を実施し，環境場のプロファイルと対流雲の特性との関係の定量化を試みる．
2.

使用モデルと実験設定

図１ 環境場のプロファイル（気温・相対湿度・水平風速）を変化さ

使用モデルは理化学研究所で開発中の非静力学大気モデル SCALE-RM

せるパラメータ．

である．計算領域は水平 80 km x

[3][4]

80 km，鉛直 25 km．水平格子間隔は 500 m，鉛直格子
間隔は最下層（20 m）から最上層（480 m）まで徐々に増加するストレッチ格子（100 層）．境界条件は側面が周期境界，上面・下面が free slip．雲微物理過程はシン
グルモーメントバルクスキーム[5]．本研究では，CAPE >0.0 J kg−1 の環境場中で，地表面付近に置いた最大 +2 Kの温位擾乱から対流を励起させる warm bubble 実験を実施する．環境場のプロファイルは複数のパラメータにより系統的に変化させる（図 1）：（1）地表面温度 4

図 2 環境場の CAPE の大きさ（横軸；1000 J kg−1 ごとのビンで 12 種

種類（Ts = 21，24，27，30°C）；（2）気温減率 5 種類（Г類）と，水平風プロファイル 13 種類（縦軸）の各組合せの実験にお= 5.5，6.0，6.5，7.0，7.5 K km ）；（3）対流圏界面高度

ける，積分開始 2 時間の総降水量（kg）の平均値．

3 種類（Ztrp = 12，14，16 km）；（4）地表面の相対湿度 4

参考文献

−1

種類（RHs = 75，80，85，90%）；（5）相対湿度がゼロになる高度 5 種類（ZRH0 = 4，6，8，10，12 km）；（6）
水平風プロファイル 13 種類（風速ゼロおよび，鉛直シ
アの強さ 3 種類 S = 1/1200，1/600，1/400 s−1 とシアのある層厚 4 種類 ZS = 3，6，9，12 km の組み合わせ．合計
15600 通り（= 4 x 5 x 3 x 4 x 5 x 13）の環境場を与える．
3.

[1] Weisman, M. L., and J. B. Klemp, 1982, Mon. Wea. Rev., 110, 504–520.
[2] Thompson, R. L., et al., 2003, Wea. Forecasting, 18, 1243–1261.
[3] Nishizawa, S., et al., 2015, Geosci. Model Dev., 8, 3393–3419.
[4] Sato, Y., et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23.
[5] Tomita, H., 2008, J. Meteor. Soc. Japan, 86A, 121–142.
謝辞：本研究は，HPCI 課題「雲の発生環境場の大規模パラメータス

結果

図 2 に，1200 通り（= 4 x 5 x 3 x 4 x 5）の気温・水蒸
気プロファイルを CAPE の大きさによって分類した環

イープ実験による「雲–環境場相互作用」の定量化」（hp180282）のにより実施した．本研究成果は「京」により得られたものである．

― 213 ―

P349

Convective-scale Sampling Error and Its Impact on the Ensemble
Radar Data Assimilation System*Pin-Ying Wu (京 都 大 学 理 学 研 究 科 ), Shu-Chih Yang (National Central Uni versity,
Taiwan), Chih-Chien Tsai (National Science and Technology Cent er for Disaster
Reduction, Taiwan)
1.

Difference (SMAD). The small SMADs of correlations

Introduction
Since the number of ensemble members used is

between Zh and rain water suggest the direct relationshipnecessarily finite, sampling errors can result in spurious

between them leads to a robust error correlation and makes itbackground error covariance, leading to false analysis

less sensitive to the sampling error. Regarding the moisturecorrections in ensemble-based data assimilation (EDA)

field, the impact of sampling error on the correlation between

methods. To mitigate the sampling error issues in the EDA,

observation variables and moisture is sensitive to the

localization and inflation strategies are widely used. However,intensity of reflectivity. Moreover, SMADs of correlations

it is difficult to preserve the beneficial information provided

between Vr and horizontal wind show much larger values atby the ensemble and reduce the negative influence ofsome specific azimuths of radar beams. In summary, whensampling error completely at the same time. Further

theunderstanding of the sampling error in the ensemble-based

dynamics/thermodynamics, it will be more sensitive to theradar data assimilation remains to be investigated forsampling.

error

correlation

is

small

due

to

nonlinear

proposing better and more suitable strategies.
4.
2.

The QPN with Different Localization
With WLRAS, we carried out experiments with different

Configuration of the Data Assimilation System
In this study, the Advanced Research Weather Research

localization scales to see how an improper localization canand Forecasting (WRF) model version 3.3.1 [1] is used andaffect QPN. In general, the QPN with large ensemble is moreexperiments with the WRF-LETKF radar data assimilation

intense than those with small ensemble. The sensitivity

system (WLRAS) [2] are performed. Two model domains

experiments show that the intensity of precipitation is morewith the grid spacing of 15 km and 3 km is adopted. The

sensitive to the moisture condition. On the other hand,

WLRAS is conducted with ensemble sizes of 256 and 40

adopting a large vertical localization scale with the large

members with different localization settings to compare theensemble size can play an important role in providing proper

ensemble estimated covariance and the performance of thevertical adjustment for thermodynamic structure of thequantitative precipitation nowcasting (QPN). All experiments

convections.

are initiated with the initial and boundary condition
generated from the NCEP 1°×1° FNL (Final) Operational

参考文献

Global Analysis data. After the ensemble was spun-up for 6[1] Skamarock, W. C., J. B. Klemp, J. Dudhia, D. O. Gill, D.

hours, the radial velocity (Vr) and reflectivity (Zh) were

M. Barker, M. G. Duda, X.-Y. Huang, W. Wang, and J. G.

assimilated with 15-minute cycles for two hours. At the end

Powers, 2008: A description of the Advanced Researchof assimilation period, the 6-h deterministic forecasts were

WRF version 3. National Center for Atmosphericinitialized from the analysis means of different experiments.

Research, Boulder, CO, USA, 113 pp.
[2] Tsai, C. C., Yang, S. C., & Liou, Y. C., 2014: Improving

3.

quantitative precipitation nowcasting with a local

Comparison of Background Error Correlation
To quantify how the estimated error correlation is sensitiveensemble transform Kalman filter radar data assimilation

to sampling error, the resemblance between the point error

system: observing system simulation experiments. Tellus

correlations estimated by the large and small ensembles is

A, 66.

examined based on the Standardized Mean Absolute― 214 ―

P350

寿都における風速の予測手法の検討*安 田 智 紀 ¹， 加 藤 央 之 ² （ 1:日 本 大 学 大 学 院 ， 2:日 本 大 学 文 理 ）そこで，学習期間と再現期間の主成分スコア（= スコ１はじめに
風力発電は地球温暖化の対策として注目を集めていア）を比較し，再現期間の = スコアが，①全学習期間

るが，風速の急激な増加，減少（以下，ランプ現象）の = スコアの±σを超える場合，②再現値の算出に用が生じた際は電力の安定供給に影響を及ぼす可能性がいた  個のデータの = スコアの±σを超える場合は，ある。そのため，個々の地点の風（の変動）の特徴を

寿都周辺の気圧パターンを用いて算出する方法で再現明らかにし，ランプ現象を引き起こすような風速を予計算を行った。一例として， 年  月 ～ 日の風

測することが必要になる。例えば，国立研究開発法人

速の再現結果（図 ）を示す。方法①，②ともに北海道

新エネルギー・産業技術総合開発機構（1('2）では，

全域あるいは寿都周辺の気圧パターンのみを用いた再電力系統出力変動対応技術研究開発事業を行ってきた。

現よりもさらに実測値に近く，ランプ現象を捉えた事

本研究では，この事業で開発された手法を参照し，地例数が増加した。これらは，各主成分空間内において形的な影響による強風が顕著にみられる寿都を例にと学習期間のデータ不足に対する考慮をしていることがり，気圧場の統計ダウンスケーリングによる風速の再有効である事を示す。方法①と②を比較したところ，現性について検討した。

方法①の方が実際の変動に似ており，ランプ現象事例

２解析期間と使用データ

数も  年間（ 年）の内， 事例多く捉えていた。


北海道の気象官署  地点の ～ 年の海面補

正気圧（6/3）の時別値データ及び寿都の ～

a)

年の風向・風速の  分値データを使用した。風速の時別値データとしては毎時前後  分間の平均値を用いた。

３解析手法
はじめに，北海道全域における気象官署の 6/3 デー
タを用いた主成分分析を行い，主成分空間を構築する。
次に学習期間（～ 年）における風速データを
主成分空間内の位置に対応させたベースデータを作成する。再現期間（ 年）について，6/3 データから主成分空間内の位置（再現位置）を  時間ごとに決定b)する。この再現位置に対して，近傍の  個の風速デー
タから平均と標準偏差を求める。算出した再現値（平均）と標準偏差を用いてランプ発生確率を求め，実測値との比較，検証を行った。
４結果
これまでの研究では，北海道全域（気象官署  地点）の気圧パターンを用いた場合，風速のやや長い時間ス
ケールの変動が，また寿都周辺の  地点（寿都，倶知安，室蘭）の気圧パターンを用いた場合，北海道全域の気圧パターンから再現した場合よりも急激な変動が 図１ 年  月 ～ 日の風速の再現結果図D 方法①，E 方法②による再現結果


縦軸は風速（PV），横軸は時間を示す

よく再現された。ただし，小地域になればシミュレーションの誤差は大きくなるため，実際のシミュレーシ
ョンによる予測の観点からは北海道全体と局地の両方

参考文献

のパターンを組み合わせる必要があると考えられた

安田智紀・加藤央之（）：寿都における風速の再（安田・加藤，）。

現性 年度日本気象学会春季大会. 204.
― 215 ―

P351

全球モデルアンサンブルによる日本の洋上風力資源の気候変動リスク評価*小 野 崎 大 武 (福 島 大 院 ・ 理 工 ),

嶋 田 進 (産 総 研 ),はじめに吉 田 龍 平 (福 島 大 ・ 理 工 )くの GCM で共通であった。

我が国で導入が進む洋上風力発電は，気候変動の影

日本周辺の南北の温度傾度は，年々小さくなってい響を受けるため，風車の導入の際には現在の風況だけた(図略)。これは Karnauskas et al. (2018)で，北半球でのではなく，将来の気候変動リスクを考慮した風力資源

風速減少の原因として指摘されている。一方，海域ごの評価が重要である。Ohba (2019)では，d4PDF(初期値とに風速の減少量に幅があるのは，海面水温の上昇量

アンサンブル)を用いた将来の風力資源の予測を行ってが場所によって異なるためである。例えば，上昇量がいるが，これは 1 つの全球気候モデル(GCM)での議論

大きな場所ではより不安定な成層が形成され，結果的である。一方，複数の GCM を用いた先行研究では，に上層の運動量を下層により取り込むと考えられる。

GCM 間の風速の違いが大きいことが示されているが，

本稿では海面表層の風速変化について示した。実際

これは国スケールの解析である(Karnauskas et al., 2018)。

には風力資源の増減は風車のハブ高付近(≒100m)で議

本研究では，日本周辺の風力資源の将来変化を地域ス

論されるべきである。大会の発表では，大気の安定度

ケールで明らかにする。

を考慮したハブ高風速とそこから得られた発電量の長

期変動リスクの解析結果について示す。

使用データ

過去の気候の解析には DSJRA-55(Kayaba et al., 2016)を使用した。領域は水平解像度 5km×5km で日本周辺をカバーする東西 3605km，南北 2885km，(基準格子：
東経 140°，北緯 30°)の範囲，解析期間は 1958~2012
年の 55 年間である。また，将来気候の解析にはバイアス補正済み CMIP5 全球気候モデル日別値(Iizumi et al.,2017)の 7 つの GCM のデータを使用した。領域は全球のうち前述の DSJRA-55 と同範囲を対象とした。水平解像度は 0.5°×0.5°，解析期間は 1981~2005 年(現在気候)，2006~2100 年(RCP2.6 および 8.5)である。


結果と考察

図 1 年平均風速(m s-1)のトレンド。黒：DSJRA-55 の全領域平均，灰： 過去 55 年間の年平均風速(10m 高，領域平均値)は，

黒と同領域の CMIP5 の 7GCM(RCP8.5)平均。
直線は各々の回帰直線，

長期的に見ると減少傾向であった(図 1:黒)。CMIP5 の

薄い灰色の影は CMIP5 の 7GCM 間の標準偏差の幅を示す。

年平均風速は，モデルの違いから DSJRA-55 と絶対値が異なっているため注意が必要である(図 1:灰)。トレンドに着目すると，CMIP5 の解析期間の前半(1981~2040
年)では，風速はほぼ変化していなかった。一方，後半(2041~2100 年)では，現在気候を解析した DSJRA-55 と同程度の減少傾向が確認できた。RCP2.6 の場合では減少傾向が確認できなかった(図略)。GCM 間の予測のば
らつきは，現在と比較して将来はほぼ変化しなかった。
 CMIP5 の将来気候の年平均風速の分布は，現在気候に対して RCP2.6 で-0.2 ~ +0.1 m s-1，RCP8.5 で-0.6 ~ -0.1
m s-1 の変化が見られた(図 2，RCP2.6 の場合は図略)。

図 2 現在気候(1981~2000 年)に対する RCP8.5(2081~2100 年)の年平均

特に太平洋側では風速が大きく減少し，この傾向は多風速の変化(m s-1)。点は 7GCM 中 6 つ以上が同符号を示した地点。

― 216 ―

P352
領域モデルにおける境界層スキームと ramp 現象の再現性*

石﨑 紀子 1・日下 博幸 2・荒木 貴光 2a・Quang-Van Doan2b・池田 亮作 2c

1:国立環境研究所, 2:筑波大学 a 現所属：農研機構, b 現所属：CCRS, c 現所属：ウェザーニューズ
1. はじめに
地球温暖化の進行に伴い、各国・各地域で温暖化に対する取り組みが盛んに行われている。日本
でも気候変動の影響による被害を最小化し、持続可能な社会を構築することを目的として、地域での気候変動適応の強化が進められている。また、
温暖化抑制の観点から、太陽光発電や風力発電な
どの再生可能エネルギーの導入も拡大している。
一方、再生可能エネルギーは出力が不安定であるということが課題となっている。風力発電においては、電力の安定供給のために風速の急激な変化（ramp）を予測することが重要である。ramp は台風の接近や前線の通過、境界層の発達など気象場と関連しているが、数値モデルを用いた風力予測を行う際には計算時間が限られているため、如何に効率的に気象場に応じたモデル設定をするかが鍵となる。石崎らは境界層スキームの選択が ramp
予測の性能を左右することを示した（2018 年度秋
季気象学会）。本研究では、複数の境界層スキーム
を用いた数値実験を行い、風力発電予測につなげるための ramp 予測性能比較を行った。
2. 手法とデータ使用した数値モデルは WRF 3.5.1 である。水平
解像度は 6km とし、境界値には JMA-GSM を用いた。東北・東京エリアを含む領域を対象とし、予測開始後 13 時間から 25 時間の結果を解析した。
2016 年 11 月から 2018 年 5 月までを解析対象としている。境界層スキームにはローカルモデルのMYJ と MYNN、ノンローカルモデルの YSU とACM2 の計 4 種類を用いた。
3. 結果
本研究では、風速の変化が 6 時間以内に閾値を超えた場合に風 ramp として定義した。観測による
ramp 開始時刻の前後 6 時間以内にモデルで rampが観測されていれば適中として精度を検証した。
まず、アメダス観測とモデルの 10m 風速をアメダ
ス風速計の高度に補正して比較を行った。期間中のアメダス平均風速を ramp の閾値としたところ、酒田では期間を通じて概ねノンローカルモデルを用いたモデルの方が高い Critical Success Index(CSI)を示した（図１）。期間中の観測の平均風速
は 4.4m/s であったのに対し、WRF は風速を過大評
価する傾向が見られた。中でも、MYJ は風速を過大評価しており ramp の空振り予測が多いことがCSI を低下させている要因と考えられる。

そこで、各モデルの平均風速を閾値にしたところ、異なる境界層スキームを用いたモデル間で期間を通じた CSI の差は小さくなったものの、2017
年/2018 年冬季では ACM2 と MYJ を用いたモデルで再現性に大きな違いが見られた（図 2）。この差は、モデルによる ramp の過剰な空振りではなく、捕捉率の差が要因となっていることが示された。
具体的には、日本海上から小規模な低気圧が通過する際に MYJ スキームを使ったモデルでは風速の急激な変化を捉えられなかった事例が多く見られた。一方、風速計は地点によって周辺環境の影響が異なり、モデルとの対応性の地域差が大きい。
風速の ramp 予測性能向上のみならず、気候変動による風力エネルギーの将来予測のためにも、適切な風速評価をするための境界層スキームと気象場との関連を明らかにしていく予定である。

図 1 : 酒田における MYJ と ACM2 を用いた場合の ramp up と ramp down の Critical Success Index(CSI).

図 2: ramp 検出の閾値に各モデルの平均風速を用い た 場 合 の 季 節 ご と の CSI （ ramp up ）。
2016/2017DJF から 2018MAM までを示す。
謝辞：この成果の一部は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委
託業務の結果得られたものです。

― 217 ―

P353

東シベリア森林における陸面乾湿変動下の大気境界層の特徴
小 谷 亜 由 美 (名 古 屋 大 学 大 学 院 生 命 農 学 研 究 科 )

1.

はじめに

層では土壌水分が多い状態が続いており[5]，樹木蒸散

地球大気の最下端である大気境界層は，全球およびにより潜熱が維持されていると考えられる．一方で，広域の大気循環や物質輸送過程においてだけでなく，春から夏季前半にかけての潜熱の増加時期には湿潤年

動植物の生育空間の大気・水環境としても重要である．

に特徴はみられず，同観測地でのカラマツ開葉時期や大気境界層の諸過程は局所的な時空間スケールである

CO2 吸収開始時期と同調して，主に春季気温の変動とため，その長期変動や地域による違いなどより大きなの関係がみられた．

時空間スケールでの研究は限られていたが，全球ラジ2) 大気境界層特徴量と地表面乾湿変動

オゾンデデータセット（Integrated Global Radiosonde

ヤクーツクでは下層大気の不安定指標は 6–7 月に最Archive, IGRA）[1]の整備公開に伴い，このような気候

大，混合高度や持ち上げ凝結高度は 5–6 月に最大とな学的な研究が近年進められている[2]．

る季節変化がみられ，森林から大気への潜熱および顕

永久凍土帯の森林地域である東シベリアのヤクーツ

熱輸送量と同調する季節変化を示した．湿潤年

ク周辺では 2005–2008 年に連続した多雨年となり，凍（2005–07 年）には大気境界層の発達が抑えられたが，土融解層の熱・水分環境の変容をとおして，森林生態

それ以降の年には湿潤年以前と同程度となった．これ系への影響が顕在化した[3, 4]．地表面の湿潤化はヤク

は地上観測による土壌水分や融解層深度の増大が近年ーツクを含むレナ川流域でも広域に表れており，このも湿潤年以前の程度には戻らないことと対照的である．

ような広域かつ持続的な地表面環境の変化は，長期的

このような大気境界層特徴量の傾向は東シベリアの中な大気境界層の変動に影響を及ぼすと考えられる．そではレナ川中流域の他のゾンデ測定地点でみられ，水こで本研究では，本森林地域における 2000 年代の大気平 100 ㎞スケールの現象であると考えられる．

陸面環境の変動を地表面熱収支と大気境界層に着目してとらえることを目的とする．
2.

方法

東シベリアのレナ川中流域の森林地域を対象地域とする．ヤクーツク近郊のカラマツ林での水文気象・熱収支観測データ[4]と， IGRA v2 データセット[1]からヤクーツクを含む対象地域内の複数点のデ―タを用いて，2000 年以降の地表面熱収支と大気境界層高度などの季節変化とその年々変動，地表面状態の変化との対応に
図１ 地上観測によるボーエン比の季節変化．5 日平均

ついて解析を行った．

値を (1) 1998,1999,2001, (2) 2005–07, (3) 2008–2010, (4)3.

2011–2014 の期間で平均した値とその標準偏差を示す．

結果・考察

1) 地表面熱収支と地表面乾湿変動
カラマツ林の地表面熱収支では，顕熱/潜熱の比率（ボ参考文献ーエン比）が特徴的な U 字カーブの季節変化を示すが，[1] Durre, I., et al., 2006, J. Climate, 19, 53–68.

ヤクーツク周辺での地表付近の湿潤化が顕著であった[2] Seidel, D., et al., 2012, J. Geophy. Res., 117, D17106.

2005–07 年（湿潤年）には秋季の潜熱輸送量の減少が小[3] Iijima, Y., et al., 2016, Int. J.Climatol, 36, 4265–4275.

さかったため低いボーエン比が維持されており，その[4] Ohta, T., et al., 2014, Agric. For. Meteorol., 188, 64–75.

傾向は 2008 年以降も続いた（図 1）．湿潤年以降には[5] Kotani, A., et al .2019, Agric. For. Meteorol., 265,

土壌表層の乾燥化が進んでいるが，根系中心から深い

295–309.

― 218 ―

P354
ドローンを用いた大気境界層の時間発展の観測*坂崎貴俊（京大院理）、酒井 敏（京大院人間・環境）

1. はじめに
大気境界層の動態は地形や地表面状態に強く依存するため、その包括的な理解には様々な場所・条件下での観測的知見を蓄積することが不可欠である。しかしながら従来のタワー観測やゾンデ観測といった手法は、準備を含めて比較的大掛かりなものにならざるを得ず、大気境界層内を直接観るような手軽な観測は容易ではない。
近年登場したドローンは、この隔靴掻痒の状況を打破する画期的手段となりうる。手軽に持ち運べる機動性と、繰り返し使用可能である持続可能性を併せ持ち、これらを気象観測に用いる例も出始めている(e.g., Kral et al., 2018)。
我々は市販のドローンと安価で高精度なセンサを組み合わせることで、手軽で機動性の高い上
空大気観測を試行している。本発表ではその初期観測結果を紹介する。
市販のドローン(Phantom 4 Pro v2) に、表１の気象センサを取り付けて観測を行った。

(2) おんどとり (K 型熱電対)(3) BME280 (通信・ロガーには Raspberry Pi を使用）

京都大学上賀茂試験地（京都市北区）において、日の出(06:00)～日の入(18:00)まで一時間毎にドローンを飛揚させ、高度 150 m までの各変数の鉛直
プロファイルを取得した。
図１に取得した気温の鉛直プロファイルの時系
列の一部を示す（表１のセンサ(1)を使用）。夜明け
前に地表面付近に形成された強い逆転層が、08:00
頃にかけて解消される様子を明瞭に捉えている。
また、日中はほぼ乾燥断熱減率に沿う中立成層をしているが、鉛直スケールの小さい層状構造の存在も示唆される（日射バイアスなどセンサの問題の可能性もあるが）。ポスターでは、水蒸気プロフ
ァイルの時系列や複数センサの比較結果なども併

謝辞
ドローン気象観測は、昨年度より学部１回生向（表１：観測センサと観測変数）(1) iMet-XQ2

2019 年 3 月 18 日, 20 日の二日間（天気：晴れ）、せて示す予定である。

２．手法

センサ

3. 観測結果

観測変数（分解能）

温 度 (0.01 K), 湿 度(0.1%), 気圧 (2 Pa)
温度 (0.1 K)
湿度（0.008%）, 気圧(0.2 Pa)けの『地球科学実験』の１テーマとして始めたことがきっかけとなりました。渡辺一生氏（京大東南アジア研）、吉田聡氏（京大防災研）、上賀茂試験
地の皆様、実験に関わってくださったスタッフ・
学生の皆様に感謝いたします。

図１：観測された気温（摂氏）の鉛直プロファイル（地上―高度 150 m）の時系列（iMet-XQ2 センサを使用）。2019 年 3 月 20 日の 06:14-14:14 に 30 分 or 1 時間間隔で観測を行った結果。

― 219 ―

P355

福岡の高層気象観測データに見られる下層大気の長期変化*古 田 充 （ 同 志 社 大 学 理 工 学 研 究 科 ）， 山 根 省 三 （ 同 志 社 大 学 理 工 学 部 ）1.

と考えられる．

はじめに

1931 年から 2017 年までの地上観測データをもとに

高度 500～1000 m 付近の混合比はほぼ全ての月で前した気象庁の調査[1]によると，福岡の夏季平均気温は

半 20 年よりも後半 20 年の方が大きかった．また，地100 年あたり 2.3℃，冬季平均気温は 3.0℃上昇してい上付近から高度 100 m 付近までの混合比の日較差は前る．この気温上昇には都市化の影響が含まれており，

半 20 年よりも後半 20 年の方が大きかった．これらはまた，都市化は相対湿度や風速にも影響を及ぼすこと

乱流による地表面からの水蒸気の輸送がより大きくなが知られている．都市化の影響が上空の気温にも及ぶったためと考えられる．

ことは，小園[2]の観測や都市気候モデルを用いた数値

地面付近の下層の風は，前半 20 年よりも後半 20 年

シミュレーションによって示されている．都市化の影の方が弱い傾向が見られた．この傾向は 21 時よりも 9響が及ぶ高度は，季節や 1 日の中の時刻によって変化時の方がより明瞭であった．一方，夏では 1000 m 付近

する．本研究では，都市化が下層大気に及ぼす影響をで，冬では 700 m 付近で，後半 20 年の方が風が強い傾明らかにすることを目的として，福岡の 40 年間の高層向が見られた．

気象観測データを用いて，下層大気の温位，混合比，4．おわりに

風速の鉛直分布に見られる長期変化の特徴を調べた．
2.

40 年間の高層気象観測データを用いて，福岡の下層
大気の長期変化の特徴を調べた結果，過去よりも近年

方法

ワイオミング大学が公開している期間 1975-2014 年の方が，高度約 100 m 以下の 9 時の大気が不安定にな（40 年間）の福岡の 9 時と 21 時の高層気象観測データる傾向が見られた．また，地面付近の風は弱まり，高を用いた．各時刻の温位，混合比，風速の観測データ

度 700～1000 m の風は強まる傾向が見られた．

を 5 m 間隔で線形補間し，40 年間を前半 20 年（期間1975-1994 年）と後半 20 年（期間 1995-2014 年）の２
つの期間に分けて，それぞれの期間の各高さにおける平均値を各月ごとに求めた．その際に，全日数で平均した場合（case１）と日積算全天日射量の多い日を全日数の約半分の日数分選んだ場合（case２），全日数の2～3 割の日数分選んだ場合（case３）のそれぞれについて平均値を求めた．これらの前半 20 年と後半 20 年

点線:1975-1994 年 9 時の鉛直分布を比較することで，下層大気の長期変化の実線:1975-1994 年 21 時

特徴を調べた．

一点鎖線：1995-2014 年９時

3.

破線:1995-2014 年 21 時

結果と考察

9 時と 21 時の地面付近の下層大気では，温位の鉛直勾配が負(不安定)となることが多かった．この温位の図 1．8 月の case3 における温位の鉛直分布．

負の勾配は特に後半 20 年の 5 月～9 月の 9 時に大きく，
また，case1 よりも case2 や case3 の方が大きくなる傾向があった（図 1）．下層大気の温位は前半 20 年よりも後半 20 年の方が高く，また，その変化量は 9 時よりも

参考文献
[1] 気 象 庁 ,2018: ヒ ー ト ア イ ラ ン ド 監 視 報 告2017.66pp.

21 時の方が大きく，高度 2500 m 付近よりも地上付近の[2] 小園 修,1987:土浦市におけるヒートアイランド

方が大きくなる傾向があった．都市化により日没後のの立体構造．地理学評論，60(Ser.A)，757-764．

地表面温度が下がりにくくなったことが影響している― 220 ―

P356

空調の使用は都市の熱ストレスをどの程度悪化させるか？
*髙 根 雄 也 (産 総 研 ), 大 橋 唯 太 (岡 山 理 科 大 ), Sue Gri mmond ( レ デ ィ ン グ 大 学 ),原 政 之 (埼 玉 県 環 境 科 学 国 際 セ ン タ ー ), 亀 卦 川 幸 浩 (明 星 大 学 )

11 ヶ月分の平均値からなる．ここで示す UTCI の上昇

はじめに2019 年度春季大会の著者らの発表（D163）では，地

量には，地球温暖化と熱汚染のどちらの効果も含まれ

球温暖化に伴う都市の温暖化と空調使用の相互作用にている．同一の将来気候（例えば，+1.5℃の気候）の値

より都市が追加的に温暖化することを「熱汚染」と定義

を見ると，日中よりも日没から明け方にかけて値が大し，この熱汚染量が将来どのように変化し，どの程度のきいことがわかる．

大きさになり得るかを調査した．その結果，熱汚染量は，

地球温暖化と熱汚染のうち，熱汚染のみによっても将来の地球温暖化の進行に伴い線形的に増加し，地球たらされた追加的な UTCI の上昇分を取り出したもの

温暖化量が+3.0℃の将来年代（概ね 2070 年代に相当）が第 1 図(b)である．この図から，日中は熱汚染によるでは，0.6℃に達する可能性が指摘された（Takane et al.

追加的な熱ストレスの上昇がほとんどないことがわか2019 npj Climate and Atmospheric Science）．

る．一方で，日没から明け方にかけて，熱汚染に伴う追本研究では，上記の熱汚染が，気温だけではなく熱ス

加的な熱ストレスの（現在気候から将来にかけての）上

トレスをどの程度悪化させるかについて報告する．生

昇が認められる．特に明け方前の熱ストレスの上昇は気象学の分野を中心に広く利用されている UTCI

現在から将来へかけてほぼ線型的に上昇しており，地(Universal Thermal Climate Index)を指標とする．UTCI は

球温暖化量が+3.0℃の将来年代では，0.6℃（熱ストレス

人体内の熱輸送，体表面と大気の間での熱交換や体温上昇の 12%に相当）に達する可能性を示唆している．

調整反応を再現する人体マルチノードモデルを基礎に

この数値は，各種ヒートアイランド対策の効果に匹計算される値であり，人間の深部体温や発汗量等の生敵するため，地球温暖化と熱汚染が進めば，ヒートアイ

理反応との対応が明確な点に大きなメリットがある．

ランド対策の効果を将来的にキャンセルする可能性を示唆する．このことから，熱汚染は特に現状で空調を日

常的に長時間使用している先進諸国の都市や今後空調方法

対象都市は大阪である．大阪の都市気候を計算する
ため，領域気候モデル Weather Research and Forecasting

普及が進む都市における熱ストレスを予測する上で，考慮することが望ましい物理プロセスである．

(WRF)を用いて，現在気候計算では NCEP/NCAR 再解
析，将来気候では擬似温暖化手法によりバイアス補正
された CMIP5 の複数の GCM の将来予測結果（RCP8.5）
から力学的ダウンスケーリングを行う．現在気候（2000〜2010 年）と，
日本付近の地球温暖化量が+0.5℃，+1.0℃，+1.5℃，+2.0℃，+2.5℃，+3.0℃となる 6 つの将来年代（計 7 年代）に対して，空調使用に伴う屋外への人工
排熱を物理的に計算するケースと，人工排熱量をゼロに設定するケースの計算を行う．6 つ将来年代における両ケースの都市温暖化量の差（現在気候と将来気候との気温差）から，6 つの将来年代における熱汚染の熱ス
トレスへの影響の大きさを見積もる．
結果

図１ 現在気候から将来気候への UTCI の時刻別の上昇量．

第１図(a)は，現在気候から将来気候への UTCI の上それぞれの気候の値は 8 月 11 ヶ月間の平均値． (a)地球温暖

昇量を時刻別に示している．
それぞれの気候の値は 8 月

化と熱汚染を考慮した結果．(b)熱汚染のみを考慮した結果．

― 221 ―

P357
2018年7月猛暑におけるフェーン現象発生時の関東平野の大気構造*渡邊貴典1, 野津雅人1, 瀬戸芳一1, 松本 淳1,2
(1:首都大学東京, 2:海洋研究開発機構)

1. はじめに
近年関東地方における高温事例が多発している中で，2018年7月23日に埼玉県熊谷市において日本の気象官署における観測史上最も高い気温41.1℃が観測された．この高温事例については，総観スケー
ルでは気象庁（2018）が，領域スケールではNishi
and Kusaka（2019）がそれぞれ発生要因を明らかにしており，特に関東地方の北西部で発生したフェーン現象によって関東内陸部において極端な高温が生じたことが示されている．夏季に関東地方で発生するフェーン現象はこれまでにも度々異常な昇温をもたらしており（Takane et al., 2015），その現象の理解は関東地方の高温対策にとって必要不可欠と言える．
そこで本研究ではフェーン現象発生時における関
東平野の大気構造を明らかにするために，2018年7月猛暑を対象に気象モデルによる数値実験を行った．

2. 研究手法

大気の鉛直断面について，熊谷市で40℃を超えた
2007年8月16日の高温事例を対象にした渡来ほか（2009）と比較すると，本事例は午前中から北西風が長時間継続して吹走する点では一致している．一方で海風の侵入が2007年の事例よりも早く，15時過ぎには内陸部まで海風が到達している点が大きく異なることが明らかになった．
謝辞
本研究は, 首都大学東京傾斜的研究費による研究課題「2020年東京オリンピック･パラリンピックに向けた都市気候研究」の支援のもとで行われた．本研究の成果は，Copernicus Climate Change Service Information 2017
を用いて作成された．

参考文献
気象庁 2018. https://www.jma.go.jp/jma/press/1808/10c/h30goukouon20180810.pdf (2019.7.4 閲覧)
Nishi and Kusaka 2019. SOLA, 15:17-21.
Takane et al., 2015. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 141:
1857-1869.
渡来ほか 2009. 日本生気象学会雑誌, 46:35-41.
℃

数値実験には，領域気象モデルWRF（Weather
Research and Forecasting）Ver.3.9.1を用いた．計
算 領 域は ， 東 北 地方 から 近 畿地 方ま で を含 む 約
800×800km を Domain1 ， 関 東 を 中 心 と し た 約
500×500kmをDomain2（Fig.1の範囲）とした．水平格子間隔はDomain1を6km，Domain2を2kmと設定した．大気場の初期・境界値としてヨーロッパ中期予報センターの大気再解析データERA5を用いた．
計算期間は，2018年7月22日21時~24日3時とし，特に高温となった7月23日について解析を行った．

A

B

3. 結果と考察

まず多くの観測地点で最高気温を記録した2018
年7月23日14時について，計算結果における地上2mの気温と地上10mの風の分布を示す（Fig.1）．計算
値をアメダス等の観測値と比較すると，非常に高温となった関東平野西部において気温を1℃ほど過小評価する傾向が見られたが，気温の空間分布は概ね再現できている．また，Nishi and Kusaka(2019)と同様に群馬県や埼玉県において正午前後にかけて継続的な北西風が見られ，北西風の吹走地域では40℃近い高温となることが確認された．先行研究ではこの北西風がフェーン現象を発生させて昇温を引き起こしたとされているため，本研究ではこの北西風に沿った大気の状態について確認を行った．
Fig.2に23日14時における北西風に沿った風と温位の鉛直断面を示す.等温位線の分布から地上から
850hPa付近まで混合層が発達しており，また風の分
布から群馬県平野部や埼玉県の上空の混合層内において北西風が卓越していることがわかる．

Fig.1

計算結果における2018年7月23日14時の気温と風の分布．
直線ABはFig.2で示す北西－南東断面．

A
Fig.2

― 222 ―

B

2018年7月23日14時の北西－南東断面の温位（等値線）と断面に沿う水平風速と鉛直風速（ベクトル）の分布．
ただし鉛直風速は10倍に誇張して表現している．

P358

水平スケールの小さい陸面が上空の風に与える影響の解析―気象庁長期再解析データを用いて―*片野

陽登（高知工科大学）

1. はじめに
水平スケールの小さい島等において地上風に対する陸面の与える局地的な影響はアメダスなどで確認できるが、上空の風に対する影響は特定の観測装置が設置されていない場合わからない。
そこで気象庁長期再解析データ（DSJRA55）を用いて上空の風に与える影響や影響の高度変化について解析した。
2. 使用データ
・DSJRA55、アメダス
図 2．沖縄の 925hPa の 12 時の年平均南北成分

1958－2012 55 年間
・ウィンドプロファイラー
2002―2012 11 年間
3. 解析結果
100hPa などの高高度では東西成分の等値線は東西方向に走り、南北成分の等値線は南北にまっすぐ走っているのに対し 975hPa などの地上付近の各成分は島の陸面に影響を受けるように等値線が歪んでいた。この歪みは 700hPa と
800hPa の間まで及んでいることが分かった。

図 3．沖縄の 700hPa の 12 時の年平均東西成分

図 1．沖縄の 925hPa の 12 時の年平均東西成分

図 4．沖縄の 700hPa の 12 時の年平均南北成分― 223 ―

P359

GCOM-C/SGLI プ ロ ダ ク ト を 用 い た
エアロゾル・雲相互作用に関する初期的解析*永 尾 隆 (東 大 AORI),
1.

鈴 木 健 太 郎 (東 大 AORI)

はじめにの最大値が減少しているため、LTS が影響感度に直接

気候変動観測衛星「しきさい」(GCOM-C)は 2017 年

影響しているとは言えない。また雲光学的厚さ、積算

12 月 23 日に打上げられ、2018 年 12 月 20 日から同衛

雲水量に対して同様の解析を行った結果、AI に対する

星搭載の多波長光学放射計(SGLI)による観測データの層別の回帰係数は-0.07 ~ 0.08、-0.02 ~ 0.13 で僅かに正提供が開始された。SGLI は観測波長帯・観測幅・分解に寄りで、絶対値は AI-CER より小さかった。

能の点で MODIS に似ているが、近紫外・偏光観測など

以上、GCOM-C 公開データを使って海上のエアロゾ

エアロゾル観測に適した特徴的機能を有する。エアロ

ル量に対する水雲の雲微物理量の影響感度を調べ、先ゾル・雲相互作用の定量化は同衛星の貢献が期待され

行研究と矛盾しない結果を得た。結果の定量的なロバる分野の一つである。本研究では、エアロゾル・雲相

ストさはデータ数と手法の両面で確認が必要である。

互作用研究のための GCOM-C 利用の入口として、先行

Rosenfeld et al. 20019 はこの種の解析で雲幾何学的厚さ研究で MODIS 等に適用されてきたエアロゾル・雲特性(CGT)を考慮する重要性を示しているため[5]、今後はの長期観測データに回帰分析を適用する手法[1-5]に基SGLI の 763nm バンドでの CGT 推定や偏光観測での陸

づいて、海上のエアロゾル量に対する水雲の雲微物理

上エアロゾル特性を解析に加えることや、SGLI の高分

量の影響感度を調べた。特に、SGLI の高分解能を活か

解能を活かし気候モデルの格子内スケールでエアロゾ

してエアロゾル・雲相互作用のメカニズムの理解に資

ル・雲分布や雲プロセスの情報を提供することなどをするために、影響感度に対する気象場の交絡や雲プロ

通じて解析を高度化し、GCOM-C を使った気候モデル

セスの影響に着目して解析を行った。

の評価まで繋げたい。

2.

データ

エアロゾルと雲の観測データは JAXA G-Portal で公開中の GCOM-C L2 雲特性、非偏光エアロゾル特性を用いた。気象場の物理量は NASA MERRA2 データを用いた。空間統計を 1°x 1°格子でとった。まず 1 日分のデータから各物理量の格子内での期待値・分散等を

図１AI, CER, LTS, RH 間の条件付き確率分布.

計算し、それらを 1 ヶ月分平均した。この方法で 2018
年 1 月~2019 年 6 月の月毎の統計データを作成した。
3.

結果と考察と今後

図 1 に GCOM-C による Aerosol-index(AI)と雲粒有効半径(CER), MERRA2 による下層大気安定度(LTS)と750hPa での相対湿度(RH)の変数間の条件付き確率分布を示す。
AI はエアロゾル光学的厚さと Ångström 指数の積である[1]。CER は AI と負の相関を示し(図 1.1)、先行研究や知見と整合する。
ただ LTS と RH は AI と CERの両方に相関があり交絡が存在するので(図 1.2-5)、LTS、

図 2 LTS, RH で層化した AI, CER の条件付き確率分布.

RH で層化して LTS、RH の CER への直接影響を除去し参考文献た(図 2)。図 2 において層別の回帰直線の傾きは -0.06 ~[1] Nakajima, T., et al., 2001, GRL. [4] Michibata, T., et al., 2016, ACP.

-0.26 で AI-CER の負の影響感度は明らかである。LTS[2] Sekiguchi, M., et al., 2003, JGR. [5] Rosenfeld, D. et al., 2019, Science.

が大きい(安定)ほど影響感度は小さいが、そもそも CER[3] Gryspeerdt, E., et al., 2016, JGR.

― 224 ―

P360

黒潮続流とガルフストリーム上における大気のエネルギー
収支の季節変動の解析*安 間 碩 成 ,1.

早 坂 忠 裕 (東 北 大 院 理 )ックスはバルク式より比湿差と風速の寄与に分けるこ

はじめに

大気のエネルギー収支は様々なスケールで時空間変とができる[4]．ここではそれぞれの位置の月ごとのバ

動することが知られており，その変動について理解す

ルク輸送係数と大気密度は一定と仮定する．この手法ることが大切である．大気のエネルギー収支の地理的を用いて領域での違いを比較すると比湿差と風速の寄分布をみると，北半球では黒潮やガルフストリーム付

与の項の最大の月のずれに違いが生じていることが分近において発散傾向にあることが知られているが，詳かった．これによってガルフストリームでは潜熱フラ細な定量的解析は極めて少ない [1,2]．発散傾向は冬にックスの大きい期間が長いことが示唆される．

大きい(図 1)．また，黒潮続流とガルフストリームでは発散傾向の最大の月に違いが存在する．そこで本研究
では黒潮続流とガルフストリームにおける大気のエネ

4.

まとめと今後の展望

本研究では，ERA-Interim を使用して黒潮続流とガル
フストリーム付近における大気のエネルギー収支の季

ルギー収支の季節変動の違いの要因を解析した．

節変動を解析した．今後は潜熱に影響を与える比湿と2.

風の場の違いについて詳細に調査する必要がある．

解析手法

大気柱を考えると，式(1)のように表せることが知られている [1] ．
∂
T = −∇ ∙ F* + R - − R . + H. + LE. (1)∂t $

ここでT$ は大気柱におけるエネルギー，F* は大気柱における水平方向のエネルギー輸送，R - は大気上端における正味の放射フラックス，R . は海面における正味の放射フラックス，H. は海面における顕熱フラックス，

LE. は海面における潜熱フラックスを示している．この解析では ERA-Interim の月平均データを使用した．その中で大気のエネルギー項は NCAR によって提供されている ERA-Interim の月平均の大気柱のエネルギーの時間変化項と質量補正されたエネルギー輸送の発散項のデータを用いた[3]．解析期間は 2001 年から 2016 年の
16 年間とした．解析手法は各月に対してコンポジット
解析を行った．また黒潮続流 (30°N–40°N，145°E–

図１ 冬季(DJF)の大気のエネルギー輸送の発散項の155°E)，とガルフストリーム (37°N–42°N, 65°W–55°W)

分布．正の値が発散，負の値が収束を表す．枠が比較をの二つの海域を設定し詳細な比較を行った．

行った海域を表している．

3.

参考文献

結果と考察

大気のエネルギー輸送の発散の最大は黒潮続流で 1[1] Trenberth, K. E., et al., 2003. J. Climate, 16, 3706–3722.

月，ガルフストリームで 2 月となっている．また、黒潮[2] Kato, S., et al., 2016, J. Climate, 29, 7435–7452.

続流と比べてガルフストリーム上では発散の大きい期[3] Trenberth, K. E., et al., 2002. J. Climate, 15, 3343–3360.

間が長い．式 (1)を用いて考えると，この領域での大気[4] Tanimoto, Y., et al., 2003, J. Geophys. Res., 108, C10, 3304.

のエネルギー輸送の発散項の違いに大きな影響を与えているのは潜熱フラックスであるといえる．潜熱フラ― 225 ―P361
GOSAT-2/TANSO-CAI2 エアロゾル特性プロダクトと導出アルゴリズムを考慮した誤差解析と地上観測との比較*橋本真喜子（JAXA/EORC），石 崇（JAXA/EORC）
竹中栄晶（JAXA/EORC）, 中島映至（JAXA/EORC）

1. はじめにを導出し，その結果を用いて PM2.5 相当量を算出す2018 年 10 月 29 日に温室効果ガス観測技術衛星

る．まずは，仮定したエアロゾルモデルの誤差解析

2 号「いぶき 2 号（GO SAT-2）」が打ち上げられた．

を行い地上観測との比較を行い相互に感度のある部

GO SAT-2 には，温室効果ガス観測センサ 2 型（FTS-2:分の抽出と、精度向上に必要な要素の調査を行う．

Fourier Transform Spectrometer 2）と雲・エアロゾル

以下に仮定したエアロゾルモデルを示す．粒径分布

センサ 2 型（CAI-2：Cloud and Aerosol Imager 2）のは対数正規分布 v(r)（式１）を仮定し，表 1 に示す

2 つのセンサが搭載されている．CAI-2 は紫外・可微小粒子（fine mode）と粗大粒子（coarse mode）を視・短波長赤外の波長帯からなる 7 波長 10 バンドの仮定している．BCF は微小粒子に含まれるススの体

電子捜査イメジャーである．特に紫外バンド，340nm

積混合比である．また，各粒子モデルの複素屈折率と 380nm，を持つことが特徴である。海洋上のサンを図 1 に示す．

グリントを避けることを目的とし，衛星直下点より
衛星進行方向前方・後方に 20°を指向し観測を行う．
回帰日数は 6 日（89 周回）である．CAI-2 は FTS-2

𝑣𝑣(𝑟𝑟) ='(' )* +

9 )* +<)* +=,? := 𝑔𝑔(𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴) ∙ ∑C
3D9 𝑐𝑐3 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 7− ;表 1. エアロゾルモデル

:

)* @?

A B 式１の導出精度を向上させるための補助センサであるとFine mode

共に，エアロゾルの光学的厚（AOT）さおよびオン

Urban likedust

Sea spray

75%H SO (Sulfate)

Yellow sandSea salt

クストローム指数（AE），微小粒子状物質（PM2.5）

粒⼦モデル

および黒色炭素量（体積混合比 BCF）を導出される．

2. 目的

2

4

Coarse mode

+ Sootr [µm]

0.175

3.00

2.04

S

2.24

4.00

2.51

m

地上観測と衛星観測では観測する物理量，リモー
トセンシングにおいても仮定するエアロゾルモデルが異なる．特に BCF は衛星では新規プロダクトであるため，衛星・地上観測データ，プロダクト導出手
法を考慮したより高精度な検証手法の開発が必要となる．本研究は衛星観測量と地上観測量を直接比較する評価手法を開発することによって，検証精度を上げることを目的とする．ここでは，プロダクト評
価に先駆け， GOSAT-2 エアロゾル特性プロダクト（AOT, AE, SSA, PM2.5, BCF）のアルゴリズムを用
いて、理論的な観点から誤差解析を実施する．SSA
は一次散乱アルベドである．

図 1. エアロゾルモデル複素屈折率。(左)実部; (右)虚部

4. まとめ放射伝達モデル Rstar を用いた数値計算の結果
BCF の感度（dL/dAOT）は BCF 0%と比較して, 340,

3. 手法

380nm で約-15, -8 W/m2/str/µm, 微小粒子と粗大粒子

GO SAT-2 エアロゾル特性プロダクトは，多波長・の AOT それぞれ 0.4 と 0.1, BCF10%のとき 674nm の多ピクセル法（MWPM）（Hashimoto and Nakajima,

SSA は 0.85 であった．地上観測との比較，誤差解析

2017）を用いてまず光学特性（AOT, AE, SSA, BCF）の結果を紹介する．

― 226 ―

P362

2016 � 4 � 12 � p � � � � � � b � � � � � � � r������� er 2
* � � � ,� � � � � ,� � � � � (� � � � � )���������� r���������S3�������� s�� � ���s����ps�������l����S������������bR5�� s�����r��er�p���p����mR���r��p��op�bo�������r�����������m������������Ser�vR���r��op�������������r��p�����l����s��p��l��S�����r��r�

���m��b�S

vpsR���r�������b���o������ ���r ��� ������������� sR�������������S�

�����r���r���R���r��o���� ������p��3������1��H������3�1 ������b�S�� )����� ��r�������l������R���������������ms���������p�����p����������

������R���r�������������

�S���� ��r����R�r��p���s�����������Sb�bR������)� ls�������

r���r����mer��lr����mp��H��r����l�������sR3�1�����l������m�����S�o���o������p��b����������� � p � � � � l r � � � � � m o � � � �m��b���Se�l���lsR���)������

�������� ��ps�������p��������

������p�����������p��b�����b����������S���r����r����p���������S�

������v���r�����o�b�����

�

����R��������H������������:�� ����Ser  



��R��:�� ls�������p��b����m�� ���r��sR���r������p��b��R�r���s����lr����r�����

����r���l�������� ������������ ������b��rl��m�����S�

b�S������ls���s������H��������������r
���r��l�������S���lsR�������
�����)�)�p����������������
����b�����r���������S���r����r��ps���5:5�������S���lsR�����p���������r�l������� H��lr���������mb�Se��������r� , 2016 � 4/12

��R�r����������p���R���)���

12:30UTC p������r�������l��b����r�����

��+������

��������vR����������������

g/kg (���)m�������S���(�: >0.5m/s, �:<-0.5m/s)R����





K/hour(��)r�� ���) � � � �� � ����� �p�����r��� �����

�����S��

H l H������� r���������S��r��pR

CNTLR�� NOSUB������ls�r�������: s�����S�r���l����ls�����p���������m��RKudo(2013)p�����������r���l���l��b� PIREP ���s���������� � � � � � � �5���� 5�������� �����������

���������b������b�― 227 ―

P363

積雲の輪郭形状のフラクタル次元解析*山 崎 未 紗 , 安 藤 大 貴 ,鈴 木 秀 彦 （ 明 治 大 学 理 工 学 研 究 科 ）水蒸気を含んだ下層の空気塊が、低気圧や前線、地されている>@。積雲の大きさは上昇気流の強さによる形などの要素によって発生する上昇気流に乗って上層と考えられるため、種々の大きさの積雲の輪郭形状のに運ばれ、持ち上げ凝結高度に達することで雲が発生定量化を行う事で背景に存在する乱流状態に関する情する。このとき、水蒸気の凝結により放出される潜熱報を得ることができると期待される。

は空気塊を温める役割を果たし、空気塊のさらなる上

本研究では観測によって得られた雲底および雲頂の昇を促す。したがって、雲の発達には上昇気流の強さ

高度角を気象衛星ひまわり  号による可視画像によっ

および上昇する空気塊に含まれる水蒸気量、すなわちて推定された発生位置水平距離と合わせて解析するこ混合比が密接に関係している。

とで、雲の雲底高度および鉛直方向の広がりを実スケ

十種雲形で分類された雲形のうち、積雲系の雲は条ールで得た。これにより画像における  ピクセルに相件付き不安定な成層をした大気の下で発生することが当する実距離が定まるため、画像中から抽出された輪知られており、上昇気流が強く多く水蒸気を含んでい郭のフラクタル次元を導出する際に考慮されたスケー

る場合には積雲、雄大積雲、積乱雲と成長していく。

ルの範囲を決定することができる。これにより、一つ

流体に関してはレイノルズの実験から流体の速度が増の積雲画像に対して、雲底および雲頂の高度、輪郭形

すことによって、直線的な流れである層流から複雑に状のフラクタル次元（複雑性）および自己相似が成立

広がる乱流へと流れが変化することが知られている。

するスケールの範囲を定めることができる。

対流性の雲が発生する場合、上昇気流と静止している

本稿では積雲の発達の程度を表す量として鉛直方向

背景大気の遷移領域は乱流になっていると考えられ、の広がりに着目し、積雲画像から得られる輪郭形状の雲の輪郭形状はこの乱れを可視化したものに対応する

フラクタル次元および自己相似スケール範囲との比較と考えられる。乱流はその内部に無数の渦構造を含ん結果を報告する。

でいるが、乱流の空間的広がりが大きいほどより大き

な渦を含み得るために、内部に含まれる渦のスケール

参考文献

の幅が広がると考えられる。そこで、本研究では積雲>@6/RYHMR\6FLHQFH1HZ6HULHV

をはじめとする対流性の雲における発達状態とその輪

郭形状の特徴に関連があると考え、その関係性を観測>@7LPRWK\&%HQQHUDQG-XGLWK$&XUU\-RXUQDO

により定量化することを目指した。

RI*HRSK\VLFDO

本研究ではデジタルカメラを用いて地上から雲の側面の輪郭形状および雲底高度角の観測を行った。積雲の発達状況、すなわち高度方向への広がりを計測する
ために、撮像は雲底が低仰角にあるものに限り行った。
そして、観測により得られた雲画像の輪郭形状を解析
によって特徴量を抽出し積雲の発達度合との関係を調査した。雲の輪郭形状の定量化にはフラクタル次元を導入した。先行研究によって雲の輪郭形状が自己相似性を有するフラクタル図形であることが明らかにされている>@。特徴的なスケールを有しないフラクタル図
形の複雑さの指標がフラクタル次元である。
積雲を大きさによって分類しフラクタル次元解析を行った %HQQHU と &XUU\ によって、小さい積雲と大きい積雲では異なったフラクタル次元を有することが報告― 228 ―

P364

熱圏と対流圏を繋ぐ大気重力波の解析*萩 原 美 沙 子 (筑 波 大 学 大 学 院 ),

田 中 博 (筑 波 大 学 CCS)



はじめに

結果

地磁気活動が活発になると時に通信機器等に支障を初期値として北緯 60 度、高度 80km を中心に、幅 20

きたすので、宇宙天気予報は重要になっている。地磁度と 7.5km の cos 波としてジオポテンシャルφを置き、

気活動と気象との関係を調べた結果[1][2]、高速の太陽

東西風 u、南北風 v は 0 とした（図１）。図２は初期値

風が地球に到来した数日後に低気圧が急発達するのがから 12 時間後、
図３は 24 時間後のφの鉛直断面図で、南北両半球に見られることが分かり、この要因をオー

赤線は正、青線は負の値を示したものである。ただし、ロラ起源の大気重力波の伝播であるとした。しかし、

値は（P/Ps）-1/2 の密度成層で正規化している。高緯度・

大気重力波が対流圏にまで到達するという理論的研究

高高度に置いた波源から、重力波が鉛直および水平方は数少ない。そこで本研究では、熱圏で生じた大気重

向に伝播し、12 時間後には赤道に、24 時間後には南極

力波が対流圏にどのように伝播するかを 3 次元ノーマに到達していることが分かる。また、地表付近に向か

ルモード関数展開[3]を用いて理論的に解析することをう波は下端で反射し定在波となっている。地表付近ま目的とする。

で伝播した波の振幅は、密度成層で正規化した値に対し、波源の千分の一まで減少することが分かった。



解析手法

球座標系で表した線形プリミティブ方程式から、従



まとめ

属変数( u, v, φ)についての線形微分方程式を得る。こ

3 次元ノーマルモード関数展開を用いて、高緯度・高こから、鉛直方向・水平方向に変数分離することで、高度からの重力波の伝播特性を理論的に求めた。地表

鉛直構造方程式と水平構造方程式を導くことができる。

に達する重力波の振幅は、波源の振幅と比べると極め

大気上端を 0.01 hPa とし、鉛直モード m = 0～59 の等価て微小なものであった。今後は別の初期値や他の変数

深度、東西波数 n = 0 の地衡風モードと正負の振動数のについての伝播特性を計算し、より詳細な考察を行う。

重力波モードのそれぞれを計算できる。本研究ではそれぞれの方程式の解である鉛直構造関数と水平構造関

参考文献

数を結合させ、従属変数を波数展開し、下部熱圏大気[1] Prikryl, P., et al., 2016, J. Atmos. Sol. Terr. Phys., 149, 219-231.

で生じた大気重力波を理論的に解析する。

[2] Prikryl, P., et al., 2018, J. Atmos. Sol. Terr. Phys., 171, 94-110.
[3] Tanaka, H. L., 1985, J. Meteoro. Soc. Japan, 42, 950-960.

図１ ジオポテンシャルφの初期値

図２ 初期値から 12 時間後の解― 229 ―

図３ 初期値から 24 時間後の解P365
陸惑星における完全蒸発状態の発生に関する大気大循環モデル実験*吉田 哲治 (北大理), 石渡 正樹 (北大理)T21, 鉛直層数は 26 とした. 水平解像度は AASZ2011

1 はじめにと同等であるが, 鉛直解像度は彼らのモデルよりも高い.

系外惑星が多数発見されており, 生命存在可能性の検簡単のために惑星の自転軸傾斜角, 及び離心率はともに討を念頭に置いた気候推定が行われている (Noda et al,

0 とした. 惑星半径, 自転角速度, 重力などは地球と同2017 など). Abe et al. (2011, 以下 AASZ2011) は, 系

じ値を用いた. 初期状態として, 水惑星に太陽定数 1365

外惑星の 1 つの姿だと考えられる陸惑星の気候に関する[W/m2 ] を与えて 15 年積分した結果を用いた. 太陽定

大気大循環モデル (GCM) 実験を行った. 陸惑星とは,数として 1365, 2400 [W/m2 ] を用いた.

地球に比べて表層に存在する水が極端に少ない惑星である. AASZ2011 は太陽放射吸収量が 415 W/m2 になる

3 結果

まで惑星表層には少量ながらも液体の水が存在し得るこ

図 1 は太陽定数が 2400 W/m2 の場合の全球平均しとを示した. 惑星全体が水で覆われた水惑星の場合, 太た土壌水分量 (実線) と鉛直積分大気水蒸気量 (破線) の2

陽放射吸収量が 330 − 350[W/m ] を越えると暴走温室

時間変化を表している. 図の左端が陸惑星の計算を開始

状態が発生し, 液体の水は存在できなくなる. 水の量がした時刻である. 計算開始から 300 日目までの期間では少ない陸惑星の方が広い太陽定数の範囲で表面に液体の鉛直積分大気水蒸気量は増加し, 全球平均土壌水分量は水が存在可能なのである. 更に, AASZ2011 は, 太陽放減少した. 300 日目以降では逆の傾向となっている. ま2

射吸収量が 415 W/m を越えると土壌水分が全て蒸発だ定常状態に達してはいないが, 計算開始から 2000 日する完全蒸発状態が得られることを示した. 本研究では,目の時点で全球平均土壌水分量は 220 kg/m2 となって当初, 陸惑星において完全蒸発状態が発生する条件の自おり, 依然として増加傾向を示している. 太陽放射吸収

転軸傾斜・自転角速度依存性を調査することを目ざして

量 (図は示さない) は計算開始から 2000 日目の時点でいた. しかし, AASZ2011 と同様の設定を用いた再現実

450 W/m2 となっており, AASZ2011 の完全蒸発が起験を実施したところ, 彼等が示した入射放射量の臨界値

こる入射量を超えている. 以上の結果は, 完全蒸発状態

を越えても完全蒸発状態が発生しない可能性があることが発生する太陽放射吸収量の値が AASZ2011 で示されがわかってきたので, その報告を行う.

た値よりも大きくなる可能性があることを示唆するものである. 今後は完全蒸発が起きていない状態における水2 モデル, 実験設定の挙動の調査, 太陽定数の値を更に増加させた実験を行本研究で用いたモデルは惑星大気大循環モデル

う予定である.

DCPAM5 (http://www.gfd-dennou.org/library/dcpam/) である. その基礎方程式はプリミティブ方程式である. 放射過程では地球を想定した放射スキームを用いる. 短波放射では H2 O, 雲による吸収・散乱を考慮する (Chou and Lee, 1996; Chou et al., 1998; Chouand Lee, 1996). 長波放射では H2 O, CO2 , 雲による吸収を考慮する (Chou et al., 2001). 凝結過程では氷晶を考慮した, Relaxed Arakawa-Schubert による積雲対流
スキームを用いている. 鉛直乱流混合過程では Meller

and Yamada level 2.5 スキームを用いている. 土壌水分の計算には Manabe (1969) のバケツモデルを用いて

図 1

水分量の全球平均値の時間変化. 横軸は時間[day] であり 5475 [day](図の左端) が陸惑星実験を開始した時刻である. 土壌水分量が実線, 鉛直積分大気水
蒸気量が破線である.

おり, 深さは十分大きい値をとっている. 水平解像度は― 230 ―

P366

親潮に伴う海面水温前線の夏季北太平洋下層雲への影響
万田
1.

*高 橋 直 也 (東 北 大 院 理 ), 早 坂 忠 裕 (東 北 大 院 理 ),敦 昌 (三 重 大 学 ), Niklas Schn eider (University of Hawaii, Manoa)

はじめに

気境界層スキームに強く依存することがわかった．

夏季北太平洋中高緯度に出現する下層雲は卓越した本研究では，計算領域の中でも親潮フロント域

負の放射強制力を持つ．一方で，海面水温変動に対し(160˚E-170˚E の 42˚N 付近) に着目し，SSTF 位置からのて大気強制が支配的となる夏季では，海洋から大気へ距離毎に CTL 実験と SMO 実験の雲水混合比および雲の能動的な影響は小さいと認識されている．しかしな

量の差を計算した．SSTF 位置は各経度ビンの CTL 実

がら，近年の船舶観測・衛星観測による先行研究によ験とSMO 実験のSST の差が0となる位置と定義した．

って，海洋力学が支配的となる中緯度西岸境界流域でその結果，フロント冷水域では地表面から高度 500 m

は，夏季においても海面水温前線(SSTF)の能動的な影に霧，高度 500 m から 1000 m に層雲が生じること（図響が存在すると示唆された ．ただし，下層雲特性と海

１a-c 内の実線）
・雲水混合比の差 (CTL-SMO) が霧域[1]

面水温間の正のフィードバック機構 により，観測的研では正，層雲域では負となることがわかった（図１a）．

究のみでは海面水温前線の能動的な影響を評価するの

フロント冷水域における霧域の雲水混合比の正偏差は難しい．そこで，本研究では領域気象モデル WRF をは先行研究結果[1,2]と一致し，下層雲量・LWP と海面水用いて，異なる海面水温を境界条件として与えたシン

温の負の相関関係で説明できる．一方で，層雲域でのプルな２つの実験により，夏季下層雲特性に対する能負偏差は先行研究と矛盾するため，相対湿度や気温場

動的な海面水温の影響を評価した．

の変動をさらに解析し，下層雲の形成・消滅過程を考[2]察した．その結果，SSTF によって生じる局所的な海面2.

水温偏差の影響 (SSTA effect) だけでなく，海面水温緯WRF 数値実験設定

領域数値モデル WRF ver. 4.0 [3] を用いて，２つの実度勾配によって形成される大気の暖気移流の影響験を行なった．境界条件として側面に ERA-Interim の６(SSTF effect)が，相対湿度の低下と層雲の出来にくさを

時間データを，底面に OISST v2 日平均データを与えた

もたらすことが示唆された．

(CTL 実験)．海面水温は日毎に更新するが，地表面熱フラックスによる海面水温変化は考慮せず，大気に対する一方的な外部強制として与えた．領域は２段ネストを組み，外部領域には ERA-Interim を用いてナッジングを施した．内部領域は親潮起源の SSTF (150˚E-170˚E &35˚N-45˚N) 全体を覆う．境界層スキームは MYNN level3[4]を使用した．計算期間は 2016 年 6 月 28 日から 9 月
1 日までとし，その中の 7 月 1 日から 8 月 31 日(計 62日間)を解析期間とした．また，SSTF の能動的な影響を評価するために，領域フィルタにより，人工的に

図１ 親潮フロント冷水域 (SSTF から北に 100km)

SSTF を弱めた海面水温場を与えた実験 (SMO 実験)における期間平均の(a)雲水混合比・(b)雲量・(c)条件付も実施し，CTL 実験との差を解析した．

き雲水混合比の鉛直分布．実線は CTL，破線は SMO．

3.

参考文献

結果と考察

WRF によって再現された下層雲の期間平均した[1] Tokinaga et al. 2009, JC, 22, 4241-4260

LWP の水平分布および雲量の鉛直分布は，概ね衛星観[2] Norris and Leovy 1994, JC, 7, 1915-1925

測値（MODIS の LWP 及び CloudSat/CALISPO の雲量鉛[3] Skmarock et al., 2019, NCAR Tech. Note, 145 pp.

直分布）と一致した．追加実験として，境界層スキー[4] Nakanishi and Niino 2009, JMSJ, 87, 895-912

ムを変えた実験を複数行なった結果，下層雲特性は大― 231 ―

P367

2018 年 台 風 第 12 号 (JONGDARI)の 数 値 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン*和 田 章 義 ,1.

岡 本 幸 三 (気 象 研 究 所 )相互作用の影響を考察する.

はじめに2018 年台風第 12 号（JONGDARI）は典型的な台風経路とは異なり, 図１に示すように反時計回りの軌道に沿って移動し, 日本に上陸した. この JONGDARI の経路や強度変化の予測可能性における大気海洋環境場の役割, 特に上層寒冷渦や海面水温変動が JONGDARI に及ぼす影響を明らかにするため, 非静力学大気波浪海洋結合モデル
による数値シミュレーション結果を用いて調査した.
2.

4.

展望

台風進路シミュレーションのばらつきは数値シミュレーションに用いている初期値, 側面境界値の正確さに依存するものと考えられる. 本稿で示されるばらつきに代表される台風進路予測誤差を, 新世代の気象衛星データを用いたデータ同化手法の高度化により改善することを期待している.

実験概要

数値シミュレーションにおける水平解像度は 3km, 領
域の広さは 3000 x3000 km と設定した. 大気モデルの初期値, 側面境界値は気象庁全球解析データ（水平解像度
20km 相当）, 海洋モデルは気象庁 2018 年７月 29 日を初期時刻とした海洋予報値を使用した. 非静力学大気波浪
海洋結合モデルによる数値シミュレーションで用いた物
理過程等の詳細な設定については, 文献[1][2]を参照されたい. 初期時刻 2018 年７月 25 日 12UTC から７月 28 日
12UTC まで, ６時間毎に 144 時間の数値積分を実施した．
3.

結果

図１ 非静力学大気波浪海洋結合モデルによる台風進路シミュレーション結果. 太線及びダイアモンドはベストトラックデー
タの結果を示す. 陰影（カラー）は中心気圧（hPa）.

それぞれの初期値を用いて実施した台風進路シミュレ
ーション結果を図１に示す.シミュレーション初期におい

寒冷渦ては初期値に関わらず, ベストトラック[3]と比較して台台風

風進路は西偏傾向であり, 日本に上陸する地点は大きく

外出流

寒冷渦

ばらついた. さらに西進後の南下を含む九州南部におけ台風る反時計回りの移動経路は, 初期値に関わらずベストト
ラックと比較して北西-南東方向に伸びた経路になった.
なお７月27 日18UTC 初期値のみ, 進路は対馬海峡を西進する北偏傾向を示した. この初期値を除けば, 台風進路シ
ミュレーション結果はおおむねベストトラックデータ[3]の経路と整合していた.
355K 等温位面渦位分布（図２左）から, 上層寒冷渦と

図 2 7 月 25 日 12UTC から 62 時間後(7 月 28 日 02UTC)における数値実験結果. 矢印は風ベクトルを示す. （左図）陰影（カラー）
は 355K 等温位面での渦位分布. 等値線は高度. 太線は右図
鉛直断面の場所を示す. （右図）渦位の鉛直断面度. 等値線は温位. 矢印は当該レベルでの風ベクトル.

台風 JONGDARI を確認することができる. 大気上層においては上層寒冷渦に対応する高渦位域が高度 9km 付近まで下降する一方, 台風渦については高渦位域が対流圏下層から上層まで伸びている. また台風渦からの上層外出
流が上層寒冷渦に流れ込んでいる様子が図 2 右に見られる. ２つの渦はそれぞれ背の高さが異なっているものの相互作用している様子が見られる. 講演時に, 大気モデル
のみの結果と比較することにより, 渦に対する大気海洋

参考文献[1] Wada, A., et al., 2018, J. Geophys. Res. Atmos., 123, 10379-10405.
[2] Wada, A. and R. Oyama, 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96, 489-509.
[3] 気象庁ホームページ,
https://www.jma.go.jp/jma/jma-eng/jma-center/rsmc-hp-pub-eg/besttr
ack.html,(2019/7 閲覧)
謝辞
本研究の一部は科学研究費補助金(19H01973)の支援を受け, 実施
された.

― 232 ―

P368

気象庁 1 か月アンサンブル予報を用いた夏季北海道における低温偏差の予測可能性*菅 原 邦 泰 ・ 稲 津 將 （ 北 大 院 理 ）1. は じ め にした．

夏 季（ 5 月 か ら 8 月 ）に お い て ，北 海 道 では 低 温 偏 差 が 数 日 程 度 持 続 す る こ と が あ る ． 3. 結 果 と 考 察
この低温偏差は，オホーツク海高気圧から北海道において低温偏差が発生する事例

流入する寒気と，温帯低気圧の通過が原因

を，オホーツク海高気圧の影響を受けたケで あ る ．こ れ ら の 現 象 は 数 日 か ら 10 日 程 度ー ス（ 図 a,b）と 温 帯 低 気 圧 の 通 過 が 原 因 でのリードタイムがあると考えられる．本研

あ っ た ケ ー ス（ 図 c,d）に 大 別 し た ．オ ホ ー

究では気象庁 1 か月アンサンブル予報におツ ク 海 高 気 圧 の 影 響 を 受 け た ケ ー ス （ 2018

ける夏季北海道の低温現象を調べる．

年 6 月 16 日 0 時 に ピ ー ク を 迎 え る ） で は ，
北 海 道 域 の 気 温 偏 差 は −6.5K で あ っ た ．4 日
リ ー ド タ イ ム で は 同 偏 差 が −6.2K で あ っ た

2. 手 法気象庁 1 か月アンサンブル予報および気象が ，11 日 リ ー ド タ イ ム で は −3.3K で あ っ た ．

庁 55 年 長 期 再 解 析 デ ー タ (JRA55)を 使 用 し た ．

温帯低気圧の通過が原因であったケース

2006 年 5 月 か ら 2018 年 8 月 ま で の 期 間 を 対（ 2013 年 5 月 8 日 0 時 に ピ ー ク を 迎 え る ）象 と し ， 海 面 更 正 気 圧 お よ び 925hPa 面 気 温

で は ，同 偏 差 が −4.8K で あ っ た ．7 日 リ ー ドについて予報値と解析値の比較を行った．海タ イ ム で は −1.2K で あ っ た が ，14 日 リ ー ド

面 更 正 気 圧 は 8 日 移 動 平 均 を 計 算 し ，925hPa

タ イ ム で は −6.4K で あ っ た ． 本 研 究 で は 2

等圧面気温は前 7 日平均を計算した．また，事例のみの解析であるが，オホーツク海高

気 候 値 は 30 日 移 動 平 均 と し ，偏 差 は 対 応 す る

気圧の影響を受けた低温偏差の方が長い予日時の気候値との差とした．低温現象は北海

測リードタイムを持つ可能性が示唆された．

道 域 (北 緯 40 度 か ら 45 度 ， 東 経 140 度 か ら
145 度 )の 平 均 気 温 偏 差 が 負 に な っ た 場 合 と図 ． (a)2018 年 6 月 16 日 0 時 に お け る (等 値 線 )海 面 補 正 気 圧 お よ び (色 影 )925hPa 等 圧 面 気 温
偏 差 ． (b)(a)と 同 様 ． た だ し ， 2018 年 6 月 5 日 0 時 開 始 の 予 報 に お け る ア ン サ ン ブ ル 平 均
で あ る ． (c)(a)と 同 様 ． た だ し ， 2013 年 5 月 8 日 0 時 の も の で あ る ． (d)(c)と 同 様 ． た だ
し ， 2013 年 4 月 24 日 12 時 開 始 の 予 報 に お け る ア ン サ ン ブ ル 平 均 で あ る ．

― 233 ―

P369

中緯度に北上した台風の東側で発生・発達する低気圧に関する研究―非断熱ロスビー波の仮定に基づく解析―*辻 一 晟 (気 象 大 学 校 , 現 所 属 ： 気 象 庁 気 候 情 報 課 ), 北 畠 尚 子 ( 気 象 大 学 校 )





はじめに

まとめと今後の課題

台風が中緯度に北上して傾圧帯で温帯低気圧に変化

台風第 21 号の東側で発生し急発達した低気圧は,（温低化）する際, もとの台風の東~北東側に別の低気DRW を前駆現象として発達した．当日の発表では台風圧が発生し場合によっては急発達することがある．こ第 22 号に関連する擾乱についても示す．今後, さらにれは傾圧帯において非断熱加熱による下層渦位生成に多くの事例を調査し, 一般化することを目指す．

より擾乱が東に伝播する非断熱ロスビー波（Diabatic
Rossby Wave; DRW）の可能性がある[1]．本研究では日本付近で温帯低気圧化した台風の東側で低気圧が発生,発達した事例の解析を行い,このような現象の実態を解明することを目的とする．


データと研究の手法

今回は平成 29 年 10 月の台風第 21 号と第 22 号に関連した事例を扱う．気象庁天気図とベストトラックデータを用いて台風とその東に発達する低気圧の推移を確認した．次に JRA-55 再解析データ, 気象衛星ひまわ

図 1 2017 年 10 月 22 日 06Z の台風第 21 号(図中

り赤外画像, 解析雨量データ, JAXA/EORC の GSMaPT)と C1, C2. 975-800 hPa 平均渦位(シェード, PVU),

降水データを用いて擾乱と環境場の性質を調べた．

850hPa 面等温線(赤線，℃), 1000hPa 面高度(黒線，m)

事例の解析・考察

ここでは台風第 21 号に関連する擾乱を示す．10 月
22 日 00Z には台風の北東側の傾圧帯で孤立した下層渦位極大として現れ, 同日 06Z にはさらにその北東に別の下層渦位極大が現れた (図 1, これらを C1, C2 と呼ぶ)．対応する降水域, 対流雲, 環境場の水蒸気フラック
ス収束, 暖気移流が擾乱の位置に確認される（図省略）
ことから，この時刻の C1 と C2 は DRW の二段階発達[2]のうち伝播段階にあたると考えられる．
その後, C1 は気象庁天気図で低気圧として解析され

図 2 台風第 21 号と C2 の経路と中心気圧[hPa]の変ることはなく，また台風は温低化し消滅した一方で，化. 図中の T, EC, 2 はそれぞれ台風, 温低化後の台風とC2 は気象庁天気図で低気圧として解析されるようにな

C2 の気象庁天気図上の位置. 00z における位置を日付

り，急発達した (図 2). C2 の発達段階に関しては，台風で示す. 22 日 00z～25 日 00z で平均した 300 hPa 高度(黒及び DRW の非断熱加熱が下層渦位を増大させるとと線, 200 m ごと)と Eady 傾圧成長率(シェード, [/day])

もに上部対流圏の渦位分布を変形し（図省略）, 偏西風
ジェット気流の蛇行及びトラフ・リッジの振幅を増大

参考文献

させることで, トラフ前面の正渦度移流を増大させ,[1] Boettcher, M., and H. Wernli, 2013, Mon. Wea. Rev., 141,

それが地上低気圧の発達に寄与する発達に寄与するフィードバック効果があったと考えられる．

1139-1154.
[2] Boettcher, M., and H. Wernli., 2011, Mon. Wea. Rev.,
139, 1861-1878.

― 234 ―

P370

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ࠄ 2018 ᐕ߹ߢߩ 30 ᐕ㑆ᐔဋߒ‫ ⚻᧲ޔ‬120 ᐲ߆ࠄ 150 ᐲ߹ߢᐔဋߒߚ୯ߩ✲ᐲᤨ㑆ᤨ㑆㧔ታ✢㧘PVU㧕ߣ㧘ߘߩ᳇୥୯߆ࠄߩ
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― 235 ―

P371

秋 季 北 極 域 に お い て CMIP5 モ デ ル で 再 現 さ れ る 地 表 付 近 の
気温偏差に対する中緯度の大気応答*小 山 朋 子 (国 立 極 地 研 究 所 ), Cassano, J. J. (CIRES/CU Boulder),Cassano, E.N. (CIRES), Stroeve, J.C. (UCL/NSIDC)
1.

ち HadGEM2-CC と IPSL-CM5A-LR の結果を紹介する．

はじめに減少しており，夏季にその顕著な傾向が見られる．北極

HadGEM2-CC
バレンツ海・カラ海域の地表面が継続して暖かく，域の急激な気候の変化が中緯度域の大気に影響してい500-1000hPa 面の層厚が増加，
500hPa 面でリッジを形成るか議論がなされているが，未だコンセンサスが得らし，それに対応する地表面高気圧から寒気が吹き出しれていない．本研究では CMIP5 プロジェクトによっててアジア域が低温になった．

提供されている 6 モデル出力データを用い，北極域の•北極域の海氷域は衛星観測が開始された1979 年以降

初期地表状態と中緯度大気応答の関係を調査した．

•

IPSL-CM5A-LR
継続して暖かな領域が HadGEM2-CC と同様に発現したが、場所はベーリング海付近であった。それに応答
2.

使用データ

する現象は上層大気や中緯度域で観察できなかった。

CMIP5 のうち以下の 6 モデル出力を利用した．再解析データ（PIOMAS）の海氷厚と比較すると、前者 3 モ
デルと良い一致を見せるが，後者 3 モデルは過大に予
CCSM4

•

HadGEM2-CC•

HadGEM2-ES•

IPSL-CM5A-LR•

MIROC5•

NorESM1-M

3.

で顕著な強制力の存在を観察できた．
これらの結果は，北極域における強制力のサイズ（場所）と位置が，中緯度の大気応答を決定する可能性を示測している。
•

しかし 500hPa 面偏差を見ると、6 週目以降に低緯度域

している。

解析手法

本研究は，Mills et al. (2016) [1]と Cassano and Cassano(2017) [2]を発展させたものである．Kohonen (2001) [3]が提案した自己組織化マップ（Self-organizing map, SOM）
を用いて地表面付近温度の週移動平均偏差データのクラスター化を行った（図 1）．対象期間は 1979-2014 年の 9 -11 月であり、上記 6 モデルに加え海氷厚を過少予

図１ SOM による地表面付近温度偏差のクラスタ測している MIROC-ESM のデータも含めて 6 パターン

リング結果．本調査では，北極域が非常に暖かい初期状になるようクラスタリングを行なった．その後モデル態に対する中緯度の大気応答に着目した。

ごとに各パターンに対応する大気状態のコンポジットを作成し，地表付近の温度偏差の初期状態に対して， 0

参考文献

週から12 週目までそれぞれの大気状態がどのように推[1] Mills, C. M. et al., 2017, Geophysical Research Letter, 43,
12270-12277.

移するかを観察した。

[2] Cassano, E. N. and Cassano, J. J., 2017, Journal of4.

Geophysical Research: Atmospheres, 122, 9011-9023.

結果

北極域が極端に暖かい初期状態では，中緯度の大気はモデルによって異なる応答を見せた．今回はそのう[3] Kohonen, T., 2001, Self-Organizing Maps, Springer,
Berlin, Heidelberg.

― 236 ―

P372
Impact of hydrofluorocarbons on stratospheric ozone recovery∗

Dupuy, E.1 , Akiyoshi, H.1 and Yamashita, Y.2(1 : National Institute for Environmental Studies, Tsukuba, Japan, 2 : Japan Agency for
Marine-Earth Science and Technology, Yokosuka, Japan)
1

3

Introduction

Hydrofluorocarbons (HFCs) are anthropogenic
compounds used as substitutes for ozone-depleting
substances (ODSs). While they do not chemically interact with ozone (O3 ), as greenhouse gases (GHGs)
they substantially affect stratospheric temperatureand circulation patterns, thus indirectly influencing
O3 concentrations. Steps have been taken to curb
production of HFCs (Kigali Amendment to the Montreal Protocol, 2016). Assuming global compliance,
HFC emissions should, therefore, reach their peakaround 2040. Until then, however, their atmosphericabundance will keep increasing [1].
We present ensemble model simulations designed
to assess the response of O3 , temperature and atmospheric circulation to increasing levels of HFCs. We
analyze this response for climate conditions of 2095,
following the Representative Concentration Pathway(RCP) 2.6 [2]. In this scenario, uncontrolled HFCemissions would induce a radiative forcing comparable to that of carbon dioxide, methane and nitrous
oxide combined.

2

Model simulations

We simulate the effect of varying HFC concentrations in a 2095 climate, using the CCSRNIESMIROC3.2 chemistry-climate model [3,4]. Three ensemble simulations (“experiments”) are performed
with different amounts of HFCs: no HFCs (controlrun), and two or three times (“2×HFC”, “3×HFC”)
the HFC concentrations of Hurwitz et al. (2015) [5].
These correspond to abundance estimates for 2050,
in the case of unregulated HFC emissions. Each experiment is a ensemble of 100 independent, year-longsimulations. As mentioned above, the backgroundatmospheric levels of GHGs follow the RCP2.6 scenario for 2095. The estimated abundances of ODSs
assume full compliance with the Montreal Protocol.

Results

The O3 response for “2×HFC” and “3×HFC”
is similar and scalable to the initial HFC amounts.
Thus, we only describe here the “3×HFC” ensemblemean results for total column O3 , as well as for latitude/pressure cross-sections of O3 , temperature andzonal wind. Compared to the control run (2095 background), larger HFC abundances induce a strong increase of total O3 in the northern hemisphere (NH)at mid- and high latitudes (up to 4.4 DU at ∼85◦ N,
Fig. 1). The net effect is small in the southern hemisphere (SH) and nearly negligible at low latitudes.
However, the meridional cross-sections show thatthe impact of HFCs is not limited to the NH. In the
SH and in the Tropics, the effect is much smaller
than in the NH (± 0.06 DU.km−1 at most) and cancels out vertically (Fig. 2, left panel). Conversely, theNH effect is visible poleward of 30◦ N between 200–
20 hPa, with a maximum in the polar lower stratosphere (0.32 DU.km−1 at 150 hPa, 80◦ N). The observed O3 differences correspond quite well to thetemperature variations at mid- and high latitudes.
This is consistent with the expected change of themean meridional circulation (not shown) and withthe weakening of the zonal wind.
References[1] WMO, 2018, Project-Report No. 58.
[2] IPCC, 2014, Climate Change 2014: Synthesis Report.
[3] Morgenstern, O. et al., 2017, Geosci. Model Dev., 10, 639671.
[4] Akiyoshi, H. et al., 2016, J. Geophys. Res., 121, 1361-1380.
[5] Hurwitz, M. et al., 2015, Geophys. Res. Lett., 42, 8686-8692.

Figure 1: Total O3 : ensemble-mean, yearly-averaged
zonal mean absolute anomalies (3×HFC − control).

Figure 2: Ensemble-mean, yearly-averaged zonal mean absolute anomalies (3×HFC − control).
From left to right: meridional cross-sections for O3 , temperature and zonal wind.

― 237 ―

P373
㻡㻜㻜 アンサンブル実験による低中高緯度オゾン全量の 㻻㻰㻿・㻳㻴㻳 濃度依存性㻌＊

秋吉英治 1・門脇正尚 2・山下陽介 3・長友利晴 1（国立環境研究所 1・日本原子力研究開発機構 2・海洋研究開発機構 3）
はじめにオゾン全量のオゾン破壊物質（ODS）濃度依存性や温室効果ガス（GHG）濃度依存性は、それらによる成層圏大気の気温や子午面循環の変化の影響を受け、緯度・高度により複雑な様相を示す。ODS の規制によって大気中の塩素・臭素濃度が抑制され、かつ温室効果ガス濃度の上昇が予想される将来大気において、地球全体で紫外線増加などのリスクを引き起こすオゾン全量の低下はどの緯度帯でどの程度生じるのか、また、生じさせないためには少なくともODS 濃度をどの程度低下させる必要があるのか、といった観点から、本研究では南北両極、熱帯、南北
中緯度域など、地球全体にわたってオゾン全量のODS 濃度依存性および GHG 濃度依存性の解析を行う。未知の将来大気の ODS 濃度と GHG 濃度に幅広く対応するため、ODS 濃度や GHG 濃度をいく
つかのシナリオに沿って連続的に変化させる長期シナリオ実験ではなく、計算可能な程度の不連続なODS 濃度と GHG 濃度の複数の組み合わせを作り、それぞれの濃度組み合わせに対して500 アンサンブ
ル実験を行って結果を解析した。結果のモデル依存性（特に GHG 濃度変化による気候変化の特性の違い）を考慮し、MIROC3.2 化学気候モデルとMIROC5 化学気候モデルの両方を用いた実験と解析を行った。
1.

2. 結果
MIROC3.2とMIROC5化学気候モデルの放射ス
キームと化学スキームはほぼ同一である。2000
年大気を想定した500 アンサンブル実験のどちらのモデルのオゾン全量も、TOMS によって観測された 1995-2004 年平均のオゾン全量の分布・変動を再現しているが、MIROC3.2 モデルの結果は、60N 以北の 3 月のオゾン全量を過小評価していた。
このモデルのこの時期の北半球への子午面循環が弱いことが原因と考えられる。
図 1 には、MIROC3.2 化学気候モデルによる
45-90N および 45-90S における 500 アンサンブル
平均オゾン全量のODS濃度およびGHG濃度の依存性を示す。南北とも ODS 濃度の依存性（図で横方向）は明らかである。GHG 濃度依存性（図で縦方向）に関しては、45-90N では、GHG 濃度が増加するとオゾン全量が増加するが、45-90S では GHG 濃度依存性はほとんど見られなかった。

このオゾン全量の GHG 依存性の南北間の違いは、
子午面循環の強さの南北両半球間の違いに起因するものと考えられる。
次に、ODS・GHG 濃度依存性をアンサンブルメンバーで見ていった。図 2 には、3 月－5 月の、
45-90N の領域でオゾン全量が 220DU 以下になった面積×日数の積算値の、500 アンサンブルの頻度分布を示す。図で、右に行くほどこの積算値が大きく、この期間中に極端なオゾン減少が長く続いたことを表すが、そのような極端な値を示すア
ンサンブル数（図の横軸で中央～その少し左付近）は、ODS 濃度が 2000 年レベルの高い値である場合、GHG 濃度が高くなってもその数はあまり減らないことがわかる。
 以上の結果は、オゾン輸送の影響が大きく、年々変動の大きい北半球中高緯度において、極端なオゾン減少の起こるアンサンブルメンバーに関しては、その GHG 濃度依存性はアンサンブル
平均的な振る舞いとは異なることを示している。
発表では、他の緯度帯の結果と共に、MIROC5 化
学気候モデルによる結果も併せて示す。

図１：0,52& 化学気候モデルによる  アンサンブル平均オゾン全量の 2'6 濃度（横軸）・*+* 濃度（縦軸）依存性。●は行われた実験を表す。2'6 濃度は K3D の ((6& 成層圏有効等価塩素濃度 で表す。
（左）1 平均（右）6 平均

図２： 月－ 月の期間、1 の領域でオゾン全量が '8 以下になった面積×日数の積算値（横軸）の  アンサンブルに関する頻度分
布。0,52& 化学気候モデルによる結果。
（左）2'6 濃度  年レベル、*+* 濃度  年レベル（右）2'6 濃度  年レベル、*+* 濃度 年レベル（5&3）
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。

― 238 ―

P374

How does the air-sea coupling frequency affect the convection
during the MJO passage?
*Ning Zhao (JAMSTEC), Tomoe Nasuno (JAMSTEC)
1.

and relative humidity. The intensification of westerly associ-Introduction
The Madden Julian Oscillation (MJO) is a dominant varia-

ated with the development of MJO (Fig. 2a) by Dec. 2nd wasbility in the tropics on the intra-seasonal scale, which is char-well simulated in both runs (Fig. 2b, c), while the subsequent

acterized by an eastward-propagating large-scale convective

weakening was not, especially in the WRF-alone. The evo-

envelope. Nowadays, many operational atmosphere-ocean

lution of the meridional wind was fairly reproduced but withcoupled models could successfully simulate/predict the MJO

underestimation of the magnitude. In the moisture field, the[1], while some studies also suggest that the coupling fre-models failed to simulate the upward extension of the high hu-

quency affect the simulated MJO and its intensity [2]. In thismidity (i.e., the development of deep convection) after Dec.

study, we intend to understand how the coupling frequency

2nd (Fig. 2, bottom panels), although a sign of deep moistureaffects the convection during the passage of MJO and the pos-appeared in the WRF-ROMS coupled run. These may be re-sible mechanisms lying behind by case study of YMC-Suma-

lated to the zonal wind bias. Despite the above-mentioned de-tra 2017 campaign [3].

ficiency, it is confirmed that overall the coupled model better
performs than the WRF-alone model.

2.

As a next step, we would investigate the impacts of cou-

Data and Methods
We performed numerical simulations using the COAWST

pling on the local processes in the Maritime Continent using

Modeling System [4], which consists of the ocean (ROMS)

the 7-km mesh size (and turn off the convective parameteriza-

and atmosphere (WRF) models at a 1-hour coupling fre-tion scheme), with varying the coupling frequency at 30-min,quency (WRF-ROMS coupled run). The atmosphere-only

2-hour, 3-hour, and 6-hour intervals.

(WRF-alone) run was also conducted for comparison. For
model input and validation, we used the data from OISSTv2,

Acknowledgment:

GSMaP, GOFS 3.0, NCEP-FNL, NCEP-DOE reanalysis II,

We would like to thank Dr. H. Seo (WHOI) for his help on

and the observations obtained from the campaign. The simu-

the ROMS model. We also express our sincere thanks tolation period is Nov. 21st to Dec. 6th, 2017, when an MJOBMKG and BPPT for their observational support.

event develops and migrate over the Maritime Continent (Fig.

Reference:1). In the following preliminary results using 21 km mesh

[1] Kim, H., et al., 2017, J. Climate, 31, 9425-9443.

sizes are presented.

[2] Seo, H., et al., 2014, J. Climate, 27, 8422–8443.
[3] YMC web: http://www.jamstec.go.jp/ymc/IOP_YMC-Su-

3.

Preliminary Results and Ongoing Study

matra_2017.html

Figure 2 shows the time-height section of the wind profiles[4] Warner, J.C. et al., 2010, Ocean Model., 35, 3, 230-244.

Fig. 2 Comparison between the observations and model outputs: zonal wind (top),
meridional wind (mid), and relative humidity (bottom).

― 239 ―

P375

㼅㻹㻯㻙㻮㻿㻹㻌㻞㻜㻝㻤 期間中にコトタバンで観測された水蒸気・上層雲変動㻌㻖鈴木順子 㻝、荻野慎也１、木下武也１、城岡竜一１、橋口浩之 㻞、米山邦夫１㻌（㻝㻦㻶㻭㻹㻿㼀㻱㻯・㻰㻯㻻㻼、㻞㻦京都大学・生存圏研究所）㻌

                            
１．はじめに㻌
インドネシア海大陸気候に関する国際共同研究プロ
ジェクト 㼅㼑㼍㼞㼟㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㻹㼍㼞㼕㼠㼕㼙㼑㻌㻯㼛㼚㼠㼕㼚㼑㼚㼠（㼅㻹㻯、㻞㻜㻝㻣 年～㻞㻜㻞㻜 年 㻟 月）フェーズ 㻝 期間中の 㻞㻜㻝㻤 年 㻣 月、インドネシア・スマトラ島のコトタバンにて特殊ゾンデ（水蒸気ゾンデ、オゾンゾンデ、および雲粒子ゾンデ）を搭載したラジオゾンデ飛揚観測を実施した。上層雲の変動やその雲粒子の特徴、およびオゾン変動について、気象場との関係を明らかにすることを目指した。本発表では、観測時のオゾン量および水蒸気量と力学場の変動について調査した結果を報告する。㻌

（㻾㼍㼚㼐㼑㼘㻌 㼑㼠㻌 㼍㼘㻚㻘㻌 㻞㻜㻜㻢）。パダン気象台のラジオゾンデ
データでは、㻣㻛㻞㻟 の上部対流圏（高度 㻝㻜～㻝㻢㻌㼗㼙）では北東風が卓越しており（図なし）、北太平洋域からの影響が示唆される。いっぽう、㻣㻛㻝㻡、㻝㻢 の低濃度オゾン領域については、㻺㼑㼣㼠㼛㼚㻌㼑㼠㻌㼍㼘㻚㻌㼇㻞㻜㻝㻤㼉が示唆したように局所的な深い対流にともない境界層内の低濃度オゾンが持ち上げられた可能性が考えられる。㻌

２．使用したデータ㻌
 集中観測期間の 㻞㻜㻝㻤 年 㻣 月 㻝㻠～㻞㻣 日におこなわれた、㻱㻯㻯 オゾンゾンデと 㻯㻲㻴 水蒸気ゾンデの連結飛揚（計 㻝㻜 回、うち 㻠 回はさらに 㻯㻼㻿 雲粒子ゾンデを付属）の各観測と、パダン気象台による 㻝㻞 時間ごとのラジ
オゾンデ観測によるデータをもちいた。以下、時間は
㼁㼀㻯（現地時間は 㼁㼀㻯㻗㻜㻣）で記す。㻌

３．解析結果㻌 観測期間中、オゾン混合比の鉛直プロファイル（図 㻝）は、高度 㻝㻢㻌 㼗㼙 付近を境に、下層は対流圏（鉛直一様状）、上層は下部成層圏（高度につれて増加）の特徴を示していた。対流圏では、高度 㻝㻜～㻝㻡㻌 㼗㼙 の上部対流圏で最も大きい変動を示していた。㻌
㻌 高度 㻜～㻞㻜㻌 㼗㼙 の拡大図（図なし）では、㻣㻛㻞㻟 の高度

図 㻞㻦㻌㻞㻜㻝㻤 年 㻣 月 㻝㻣 日 㻝㻤㼁㼀㻯 放球の㻔㼍㻕㻌㻯㻲㻴 水蒸気ゾンデとラジオゾンデの相対湿度とラジオゾンデ温度から計算した
氷飽和の相対湿度、および気温値㻌 㻔㼎㻕㻌 雲粒子ゾンデの粒子
数密度㼇㼏㼙㻙㻟㼉と㻌 㻔㼏㻕㻌 雲粒子ゾンデの粒子偏光度の鉛直プロファイル。㻌

図 㻞 は、㻞㻜㻝㻤 年 㻣 月 㻝㻣 日 㻝㻤 時の相対湿度と雲粒子の鉛直プロファイルである。対流圏には、高度 㻞㻌 㼗㼙、
高度 㻝㻜～㻝㻡㻌㼗㼙 に粒子の分布がみられた㻔㼍㻘㻌㼎㻕。粒子の偏光度㻔㼏㻕では、高度 㻞㻌 㼗㼙 では 㻜㻚㻡 から㻗㻝 付近、高度㻝㻜～㻝㻡㻌 㼗㼙 では 㻜 付近をピークとして㻙㻝 から㻗㻝 の値であった。それぞれ準球形（水）粒子、および非球形（氷）粒子で構成された雲層であることを示している。㻌

４．まとめ㻌

図 㻝㻦㻌 オゾン混合比㼇㼜㼜㼎㼢㼉㻌 の鉛直プロファイル。合計 㻝㻜 回の観測のうち、各高度の最小値と最大値を描画し、その間を灰色で塗った。太い線は平均値のプロファイルを示す。㻌

㻝㻟～㻝㻢㻌 㼗㼙 にオゾン濃度の上昇、㻣㻛㻝㻡、㻝㻢 の高度 㻝㻡㻌
㼗㼙 付近にオゾン濃度の低下がみられた。北半球夏季
では、インドネシアのオゾン濃度は、アジアモンスーン
循環にともなう変動は小さいものの、北太平洋上空の高濃度オゾンの間欠的な到来により、劇的に上がる

特殊ゾンデ観測を実施し、気象場にともなうオゾン変動と、雲の粒子数密度や偏光度を検出することができた。
今後は、力学場とオゾン・雲の関係を明らかにするため、ラジオゾンデや 㻱㻯㻹㼃㻲 の 㻱㻾㻭㻙㼕㼚㼠㼑㼞㼕㼙 再解析データ（東西風、南北風および温度場）をもちいて解析する予定である。㻌
㻌
謝辞：本観測は、京都大学㻌 生存圏研究所、首都大学
東京（阿保教授、柴田准教授） 、およびインドネシア㻸㻭㻼㻭㻺（ 国 立航空宇宙研究所）の協力のもとでおこなわれた。㻌

― 240 ―

P376

YMC-Sumatra 2017 期 間 を 対 象 と す る モ デ ル 相 互 比 較*那 須 野 智 江 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

海大陸における, 多様な時空間スケールに亘る大気やマレー半島東岸の降水ピークをよく再現しているが,海洋変動現象の理解を目指して, Years of the Maritime

UKMO モデルでは陸域の降水の割合が高く, NICAM でContinent（YMC）が実施されており, 集中観測や数値は低い傾向がある. 図１の陸域・海域での平均値の時系モデルを用いた研究, 第 2 期の立ち上げも進んでいる列を図２に示す. 日周期変動が特に陸域で顕著にみら[1]. その一環として, 全球高解像度モデルを用いた数

れるほか, 季節内スケールの変動（太線）や数日周期の値実験を行い, 水蒸気輸送等の観点から局所的な対流変動が確認できる. UKMO モデルの陸域降雨は, 活発と大規模場の関係について報告してきた [2]. 一方で,な日周期変動によることが示唆される. 数日周期の擾海大陸における局所的な現象の的確な再現は, 未だ大乱は, 特に海域で季節内振動が活発化する前の期間（12

きな課題である. 本研究では、複数の高解像度モデル計月後半）に明瞭に見られ, 総観規模の擾乱に伴うものと算の相互比較を行うことにより, 問題点を明確化し,考えられる[3]. 季節内振動の発達に伴い, 海域では降解決の方策を探る. 特に, 日周期等の変動メカニズム

水が強まり, 陸域では弱まるが, UKMO モデルではことそれらの季節内スケールの変動との関係に注目する.

の変化が過少評価される傾向がある.

2.

4.

モデル・実験設定

今後の課題

スマトラにおける集中観測が実施された 2017 年 11

初期解析の結果, UKMO モデルと NICAM では, 海陸

月 15 日―2018 年 1 月 15 日を対象とする, 非静力学正の降水の平均量や変化傾向において誤差傾向が異なる

二十面体格子大気モデル（NICAM）を用いた全球 7 km

ことが分かった. 原因として, 計算領域やモデル解像

格子計算および, 領域非静力学モデルを用いた計算デ度の違いが考えられる. 今後, 季節内振動の開始過程

ータを観測（GSMaP, CMORPH 等）に照らして比較すや, 日周期に伴う循環場・沖合伝播の再現性などについる. 本稿では、英国気象局（UKMO）による 4.4 km 格て解析を進め, 現象およびモデルの理解を深める.

子の領域計算（91-153E, 17S-29N；境界値は 10 km 格子

謝辞の現業予報値値を与える）を扱う．何れの計算も各日UKMO モ デ ル の 計 算 結 果 は , Christopher Short 氏の 0000 UTC 開始とし, 5 日目までを解析対象とする.

（UKMO）からご提供頂いた. NICAM の計算には地球

3.

シミュレータを用い, 池田美紀子氏にご協力頂いた.

降水の比較検証
図１に,海大陸西部の期間平均の降水分布を示す．衛

参考文献

星観測では内海や島の沿岸に集中した降水が見られ，[1] YMC Web, http://www.jamstec.go.jp/ymc/index.html.

内陸では相対的に降水が少ない．これらは La Nina 年の[2] Nasuno, T., 2019, SOLA, 15, 99-106.

特徴と解釈される。モデルの降水分布はジャワ島周辺(a) GSMaP(a)(b) CMORPH[3] Takasuka, D., et al., Geophys. Res. Lett., 46, 5546-5555.
(b)
LAND
OCEAN

(c)
UKMO

(d)
NICAM

図１ YMC-2017期間平均降水量 (a) GSMaP(b) CMORPH (c) UKMO (d) NICAM.

図２ 図１（a）陸域（b）海域の平均降水量（上）GSMaP（中）UKMO（下）NICAM.
（1 時間平均値, [UKMO は 3 時間], 太線は 7 日移動平均 [季節内スケール変動]）.

― 241 ―

P377

熱帯の対流雲に対するエアロゾルの影響の解析*大 芦 宏 彰 ,1.

岩 渕 弘 信 , P r a d e e p K h a tr i
3.

はじめに

熱帯の対流雲は地球全体のエネルギー収支、水循環(東 北 大 学 院 理 )結果

本解析領域において、対流雲の発生領域は主に ITCZ、において大きな役割を果たしている。しかしながら、

SPCZ、もしくはインド洋上であった。これらの領域は

対流雲の形態学や雲量の変化を支配している要因は現総観スケールの気象場もしくは放射が大きく影響して在でも不明瞭である。特に、エアロゾルの対流雲に対いる。そこで、そのような基本場を取り除いた解析もする影響は非常に不確定性が高い。また、対流性有効行った。エアロゾルの粒子数が増加に伴い、対流雲の位置エネルギー(CAPE)や地表面温度といった他の気象

雲量は増加するがある程度増加すると頭打ちする結果

要因と比較した定量的な解析も将来の気候予測の上でとなった。また、CORE の有効半径はエアロゾルの粒重要となる。本研究はひまわり 8 号の赤外のデータか子数が増加してもあまり増加しない一方、対流雲の等

ら対流雲を特定し、それぞれの対流雲の観測時刻より

価半径は増加した。さらに、Anvil 領域における雲粒有前の環境場がどのように対流雲に影響を与えるのかを

効半径はエアロゾルの増加に伴って小さくなっていく

明らかにすることを目的とする。

様子が見えた。以上のことから Invigoration effect[2]と呼2.

ばれる効果を見ることができた。

データ・手法

解析領域は[20˚S-20˚N、80˚E-180˚E]の海大陸周辺の海

対流雲の形態に対して、どの変数が大きく影響する洋場とする。解析期間は 2015 年、2017 年の 7 月、10

か、多変量解析を行い調査した。対流雲の等価半径に

月、12 月、2016 年、2018 年の 1 月の計 8 ヶ月である。

対しては、海表面温度や相対湿度同等にエアロゾルが雲の光学的厚さ、雲頂高度、雲粒有効半径、鉛直積算重要であることがわかった。今後はエアロゾルの種類

雲水量はひまわり 8 号の 8-16 バンドのデータを用いたに分けて調査していく。

ICAS[1]から得る。水平解像度は約 2km、時間解像度は
1 時間である。エアロゾルの光学的厚さとエアロゾルのオングストローム指数を掛け合わせたエアロゾルイン
デックス、850hPa における相対湿度、500hPa における
上昇流、CAPE、鉛直風速シアーは MERRA-2 の再解析
データから計算している。空間解像度は経度方向に0.625˚、緯度方向 0.5˚である。海面温度は MODIS のレベル 3 の 8 days-mean の海面温度を時間内挿して用いている。空間解像度は 1km である。
対流雲の特定方法は以下のとおり。1) 雲の光学的厚さ 6 以上、雲頂高度 10km 以上の部分を対流雲の CORE
領域と判定する。2) 雲の光学的厚さ 0.1 以上 6 未満、
雲頂高度 10km 以上の領域において、CORE 領域と雲の光学的厚さが連続している領域を Anvil 領域と判定し、連続していない領域を Cirrus 領域と判定する。また、

図 1 空間分布を取り除いた対流雲の等価半径と対流雲の等価半径 Re は Re=√((対流雲の面積)/π)とエアロゾルインデックスの応答。各線は下からして出力する。

50,60,70,80,90 パーセンタイル値を表し、各影は本手法では対流雲の追跡を行っていないので、信頼区間を推定するため、独立したサンプルを定義する必95 パーセントの信頼区間を表す。
参考文献

要がある。本研究では、MERRA-2 の解像度に合わせ、[1] H, Iwabuchi., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan,, 96B,

経度方向 0.625˚、緯度方向 0.5˚、3 時間で時空間平均し27-42たものを一つの独立したサンプルとみなした。

,[2] J. Fan., et al., 2013, PNAS. 110, E4581-E4590― 242 ―

P378

X バンド偏波レーダーネットワークによる
台 風 Mindulle の 微 物 理 構 造 の 解 析*栗 原 璃 (筑 波 大 院 生 命 環 境 )， 三 隅 良 平 ， 出 世 ゆ か り ( 防 災 科 学 技 術 研 究 所 )
1.

はじめに

台風の数値予報は，微物理スキームの選択によって結果に大きな違いが生じることが明らかになってきた[1]．したがって，台風の微物理構造の解明が，経路や降水分布，強度の予測精度の向上に貢献すると考えられる．これまで台風の偏波レーダー観測はいくつか行
われてきたが[2]，X バンド偏波レーダーを使用した解析例は少ない．そこで本研究では，眼の構造を保った
まま X バンド偏波レーダーネットワークが整備された
関東地方に上陸した台風 Mindulle（2016 年台風 9 号）
を解析対象として，台風中心部の微物理構造を明らかにすることを目的とした．
2.

図１ XRAIN と防災科研 X バンドレーダーによる 2016 年
8 月 22 日 0500utc における前 1 時間降水量の分布図．黒丸は推定した台風の中心を示す．

データと解析方法

防災科研が運用する2 台のX バンド偏波レーダー（海Rainband(a)

老名・木更津）のボリュームスキャンデータ，およびEyewall

国土交通省 XRAIN データを使用した．まず，dual ドッEye㻌

プラーレーダー解析による風データを使用して台風の中心を推定し，ボリュームスキャンデータを台風の中心を軸とした円柱座標系に変換した．その後，4 象限に(b)

わけて各偏波レーダー変数を環状平均した[3]．
3.

結果・考察

上陸後の台風 Mindulle の降水分布は非対称であった

(c)

（図１）
．そこで構造が比較的わかりやすい南東象限に着目し，各偏波レーダー変数の解析結果を示す（図２）．
まず中心から 20km 付近に眼の壁雲に対応するレーダ
ー反射因子（ZH）の大きい領域があり，それは高度とともに台風中心部へ傾斜する特徴がみられた．次に，(d)30～50km にかけてレインバンドに対応する 2 か所のZH の大きな領域がみられた．高度 6km 付近に偏波相関係数（ρHV）の小さい領域がみられることから，ここでは層状性の降水があったと考えられる．さらに，レインバンド領域の下層でレーダー反射因子差（ZDR）が大
きいことから，眼の壁雲領域と比較して粒径の大きい

図２ 台風の南東象限における(a)ZH，(b)ZDR，(c)KDP，(d)ρHVの断面図．横軸は台風中心からの距離を示す．

雨滴の存在が示唆された．
参考文献
謝辞：利用した国土交通省 XRAIN のデータセットは，文部[1] Brown, B. R., 2016, Geophys. Res. Let., 43, 910-917.

科学省の委託事業により開発・運用されているデータ統合・[2] May, P. T., 2008, Mon. Wea. Rev., 136, 616-630.

解析システム（DIAS）の下で，収集・提供されたものである．

[3] Didlake, A. C., Jr., 2017, Mon. Wea. Rev., 145, 4521-4541.

― 243 ―

P379
2018 年 台 風 第 24 号 の 眼 の 壁 雲 内 側 領 域 に お け る
突風構造の解析*山 城 来 奈 1 , 山 田 広 幸 2 , 岩 井 宏 徳 3 , 坪 木 和 久 1( 名古屋大学宇宙地球環境研究所, 2 琉球大学理学部, 3 沖縄電磁波技術センター)1

 はじめに
通常、台風が上陸すると地形や地表摩擦により構造が変化してしまうが、沖縄の島嶼地形は台風に及ぼす影響が小さく、台風が本来持つ構造を観測するのに適している．台風の中心付近（内部コア）では壁雲付近の定常的な強風だけでなく、一時的な突風が発生することが知られているが、その構造は十分に理解されていない．2018 年台風第 24 号（TRAMI） は、9 月 25
日から 28 日まで航空機観測による観測が行われた．翌日 29 日には沖縄本島と久米島の間を通過したため、レーダーにより台風の内部コア領域を観測することができた．本研究では内部コア領域の突風構造の解明を目的とし、地上気象データとレーダーのデータを用いて眼の壁雲内側領域における突風構造の解析を行った．

の中にメソ渦が存在した時刻があったが、今回の突風が観測されたときはほとんど消滅しており、直接の関連性は考えにくい．

 使用データ
本研究では、ひまわり 8 号の赤外画像、可視画像、
気象庁台風ベストトラック、アメダス地上データ、恩納村にある沖縄電磁波技術センターの地上気象データ、
沖縄偏波レーダー（COBRA）、フェーズドアレイ気象レーダー（PAWR）を使用した．
 結果
9 月 29 日から 30 日にかけて沖縄本島と久米島の間を通過した台風第 24 号の眼の大きさは、半径 100 ㎞以上であり、非常に大きく、多角形構造がみられた（図１）．
恩納の地上風の変化を見ると（図 2）、全体として台風の眼の中で風速が弱く、台風の壁雲内で風速が強いという台風の一般的な特徴がみられるが、壁雲の縁にあたる 1742JST に、相当温位の急激な低下と、約 40m/sの突風が観測された．この相当温位の一時的な低下と突風は、久米島、那覇、恩納、名護、沖永良部島においても観測された．恩納で相当温位の下がった時刻に
COBRA で観測された高度 2.0 ㎞におけるレーダー反射
強度分布によると（図 1）、壁雲は 3 つの節を持つ多角形構造であり、節の間の辺が通過する際に突風が発生していた．また、久米島、那覇では眼の壁雲内側の弱い降水域エコーがかかっていたときに、恩納、名護、
沖永良部島では壁雲の降水エコーがほとんどみられな
かったときに突風が観測された．
 まとめ
本研究では 2018 年台風第 24 号の眼の壁雲内側領域
における突風構造を調査した結果、5 地点全てにおいて、相当温位が急激に低下する時刻で突風が観測された．
また、COBRA で観測された高度 2.0 ㎞におけるレーダ
ー反射強度分布では眼の多角形構造を確認することができ、降水域がかかっていない所でも突風が吹いていたことから、眼の壁雲の内側の縁で起きる突風の特徴をとらえたと考えられる．可視画像を見ると台風の眼

図 1 恩納で相当温位の低下時刻の COBRA で観測された高度 2.0 ㎞におけるレーダー反射強度．

17:42

図 2 恩納における地上気象の時間変化．地上風（上端）．気圧（中段）、相当温位（下段）を示す．地上風の青線は瞬間値、赤線は 10 分平均値を表す― 244 ―

P380

月平均相対湿度から求めた絶対湿度の精度について 
佐井彩乃、柴田清孝（高知工科大学）

１．はじめにSapporoObihiro16

Mixing ratio: RH (g/kg)

水蒸気は最大の温室効果をもたらし、その長期トレンドの解析は温暖化の評価などに直接的に影響を与えるものである。気象庁（台）による水蒸気観測は  年代から始まっているが、電子ファイルで利用できるのは  年代からの
（後に ）時間間隔データであり、 時間間隔
データ（ 時間値）は  年代からである。それ以前の  年代からのデータは月平均の相対湿度（気温、気圧も）の形式になっている。
本研究  年代などからの長期間の月平均データを使って絶対湿度のトレンドを計算する際に必要な情報：そもそも、月平均相対湿度から計算される絶対湿度はどの程度の精度を有するのかを評価するものであり、結果として、月
平均相対湿度から求めた混合比や比湿は約 JNJ 以下の精度であることがわかった。

平均においても誤差は同様である。
 年の各年の年平均を比較したのが２．評価法

Hachijojima
FushikiMatsuyama
Kochi
Izuhara12

３．月・季節・年平均の比較
月平均で見ると、亜寒帯の北海道の帯広の混
合比は冬に f JNJ 、夏に f JNJ となり、誤差（UUBUKUU）の絶対値は全期間の全月でほぼ  JNJ 以下である。一方、亜熱帯の沖縄の石垣島では季節変動が ～ JNJ と大きくなっているが、誤差は同様に  JNJ 以下である。他の地点でも、また、季節平均や年

Naze
Ishigakijima

8

Ann-av 1990-2018

812
Mixing ratio (g/kg)

16

図 ．年平均混合比の  地点（北海道から沖縄まで）についての  年間の比較．横軸は混合比の年平均 UU、縦軸は月平均相対湿度からの混合比の年平
均 UUBUK．直線は両者が等しい \ [．

図１である。年平均値は ～ JNJ の範囲に収まり、両混合比はほとんど一致しているが、SapporoTrend of rr(RH) (g/kg)/100yrs

 年代から  年までの気象台と（元）測候所の  時間値（気圧、気温、相対湿度、蒸気圧）から月平均の気圧、気温、相対湿度を求め、それらから月平均混合比（UUBUK）を計算する。一方、 時間値から計算した混合比を月平均した混合比（UU）を求め、両者を比較した。比較
は平均値（月、季節、年）とトレンド（季節、
年平均；最小二乗法と 6HQ’VVORSHHVWLPDWRU）で行った。平均値計算の条件は、月平均は  時
間値が [ 以上、季節平均は月平均が  ヶ月
以上、年平均は４季節平均とし、この条件を満たさない場合は欠測とした。年平均は、それ故、月にすると前年  月～当年  月になる。

MiyakoObihiro4

MiyakoHachijojima
FushikiMatsuyama
Kochi
Izuhara2

Naze
Ishigakijima0

4 Szns and Ann 1990-2018

-2
-2

0

2
Trend of rr (g/kg)/100yrs

4

図２．４つの季節平均と年平均混合比の上記  地点の  年間の  年当たりのトレンド比較．
横軸は混合比の年平均 UU のトレンド、縦軸は月平均相対湿度からの混合比の年平均 UUBUK のトレンド．

 JNJ 以上の領域（石垣島）で系統的に UUBUKは  JNJ の過小評価になっている。トレン
ドの比較を示したのが図２である．系統的に約 JNJ \UV 程度の過大評価が見られる。

― 245 ―

P381

高精度メタン標準ガス較正装置*松 枝 秀 和 (気 象 研 ), 坪 井 一 寛 ( 気 象 研 ) , 石 島 健 太 郎 (気 象 研 ), 髙 辻 慎 也 (気 象
庁 ), 川 﨑 照 夫 (気 象 庁 ), 梅 澤 研 太 （ 気 象 庁 ）， 中 村 雅 道 (気 象 庁 ), 齊 藤 和 幸 (気象 庁 ), 滝 沢 厚 詩 ( 気 象 庁 ), 出 原 幸 志 郎 (気 象 庁 ), 細 川 周 一 (気 象 庁 )1.

また、新旧装置で得られた値を比較した結果、両者のはじめに

大気中のメタンは重要な温室効果ガスの一つで、世較正結果が良い一致を示すことが検証された．これら界中に展開されている観測所や航空機で濃度の長期的の性能試験を通して、WS-CRDS を用いた新較正装置に動向が観測されている．観測データの多くは気象庁がよって、従来よりも大幅に精度の高いメタン濃度の較

運営する世界気象機関（WMO）のデータセンター（温正が可能となった[2]．

室効果ガス世界資料センター）に報告され、地球規模

さらに本研究では、気象庁の全球大気監視較正セン
ターの活動において、過去 10 年間にアジア・南西太平の分布や変動の解析に利用されている．
全球観測データの統合解析には、異なる機関で用い

洋地域を対象として実施されたメタン標準ガスの巡回られている大気測定の基準となる標準ガス・スケール

比較実験の結果を調査した．その結果、較正結果の比の違いを把握する必要がある．そのために精度の高い

較実験は WMO 標準スケールのトレーサビリティーを較正装置が不可欠である．気象庁は気象研究所と共同確認するために有効であり、今後、新装置を用いるこ

してレーザー分光法を利用した高精度較正装置を開発とによってより正確にスケールの違いを評価できるこし、2018 年から本格運用を開始した．本研究では、装とが期待された．

置の概要とその性能を評価した結果を報告する．
2.

60

較正装置

50

従来メタン濃度測定は、水素炎検出器を備えたガスであり、気象庁の較正装置も GC/FID を採用していた[1]．最近ではレーザー分光法が急速に進展・普及し、気象庁も新較正装置にキャビティリングダウン分光分
析計（WS-CRDS，Picarro 社製， G-2301）を採用した．

Number of Data

クロマトグラフ分析計（GC/FID）を使用するのが主流

本システムでは最大 12 本の標準ガスが一度に自動測定可能で、各ガス導入の際置換時間短縮のため、測定前

40
30
20
10

には主流路が排気される工夫を行っている．測定ガス
は、100ml/分の流量で約 10 分間分析計に流し、最後の00.00

1 分間を出力計測の時間に当てた．通常の検定では測定を 5 回繰り返し、その平均値と標準偏差値を 1 回の検定結果とした．
3.

0.04 0.08 0.12 0.16 0.20 0.24
-1Standard Deviation (nmol mol )0.28

図１ 新較正装置による 5 回測定の標準偏差．

結果

参考文献

図 1 は WS-CRDS を用いた新装置による 5 回の繰り−1

返し測定誤差を調べた結果で、0.06 nmol molの高い測定精度（repeatability）を有していることが確認された．これは GC/FID を用いた旧較正装置の精度（～1.2−1nmol mol ）に比べて、1 桁以上の高い精度であること[1] Matsueda, H., et al., 2004, Papers in Meteorology
and Geophysics, 54, 91-109, https://doi.org/10.2467/mr
ipapers.54.91.
[2] Matsueda, H., et al., 2018, Papers in Meteorology andGeophysics, 67, 57-67, doi:10.2467/mripapers.67.57.

が認められた．分析の再現性（reproducibility）は 0.07
nmol mol−1 と評価され、装置の直線性も確認された．

― 246 ―

P382

2013-2018年に千葉で観測された
NO2、VOC、対流圏オゾン濃度のトレンド*米川大地、入江仁士（千葉大学）
システム(そらまめくん)によって観測されたデータ

１．はじめに対流圏オゾン(O3)は光化学オキシダントの主成分であるだけでなく、第三の温室効果ガスでもあり、を使用した。
３．結果

近年では短寿命気候汚染物質(Short-Lived Climate

解析結果の一部を図 1 に示す。SKYNET 千葉サ

Pollutants; SLCPs)としてもその重要性が広く認識

イトの北側では NO2 と HCHO 濃度は約 30％減少

されている。人体に悪影響を及ぼす大気中の二酸化したが、O3 の系統的な減少は認められなかった。

窒 素 (NO2) や 揮 発 性 有 機 化 合 物 (Volatile Organic

同様の傾向は、OMI センサーによって観測された

Compound; VOC)は O3 の前駆物質であるなど、大気

対流圏 NO2 カラムデータや、そらまめくんによっ

中の光化学反応において中心的な役割を果たしていて観測された NO2 、非メタン炭化水素(NMHC;る。しかしながら、これら O3 や NO2、VOC の濃度

VOC の代替として)、光化学オキシダント(OX; O3

トレンドの理解は我が国においても未だ不十分であの代替として)の濃度データからも確認された。こる。このように、それらの大気中濃度の変動を理解

れらの結果はこれまでの報告と矛盾しない。
また、2013 年と 2018 年の HCHO/NO2 比を比することは極めて重要である。
先行研究では、衛星観測によって得られたデータ

較するとほとんど変化がなかった。
このことから、の解析により、日本全体の NO2 濃度が 2013 年まで

千葉における O3 の生成レジームはほとんど変化

減少傾向、2013 年から 2015 年までは増加傾向を示していないことが示唆された。

した[1]。また、富士山の八方尾根で観測された春季

本講演では、4 方向の MAX-DOAS や OMI、そらにおける O3 の濃度は 2012 年から 2016 年まで同程

まめくんも含めた解析結果を総合的に評価し、トレ度の濃度を維持していることが報告されている[2]。

ンドとその要因を議論する。

最近の O3 の増加の要因として、中国からの越境汚染が重要[3]であるが、中国の大気汚染の改善傾向が報告される中、濃度トレンドとその要因について詳細に調べることは大変興味深い。
本研究では、O3 やその前駆物質である NO や
VOC に着目する。これまで報告された NO2、VOC、O3 の濃度トレンドが十分に理解されていない中、本研究では 2013 年から 2018 年までのトレンド解析を行いつつ、その要因について議論する。
２．方法
本研究では、2013 年から 2018 年までの 6 年間、

図１. 2013 年から 2018 年までの期間において千葉

SKYNET 千葉サイト(北緯 35.63 度、
東経 140.10 度、で北向きに設置された MAX-DOAS により観測され海抜 21m)において、多軸差分吸収分光装置(Multi-

た紫外域で導出された NO2(左上)、可視域で導出さAxis Differential Optical Absorption Spectroscopy;

れた NO2(右上)、HCHO(左下) 、O3(右下)の濃度の時

MAX-DOAS)を用いて高度 0-1 km の NO2、ホルムア

系列プロット。7 時から 18 時までのデータを利用しルデヒド(HCHO; VOC の代替として)、O3 の連続観た。

測を東西南北の 4 方向で実施した。また、MAXDOAS の結果を補助するためにアメリカ航空宇宙局

参考文献(NASA) の 大 気 観 測衛星 Aura に 搭 載さ れ ている[1] Irie et al., 2016, SOLA., 12, 170–174

OMI(Ozone Monitoring Instrument)センサーによっ[2] Okamoto et al., 2018, JGR Atmos., 123, 12,980-12,993.

て観測されたデータ、環境省大気汚染物質広域監視[3] Nagashima et al., 2017, Atmos. Chem. Phys., 17, 8231–8246.

― 247 ―

P383
GOSAT-2 短波長赤外プロダクトの初期解析結果*

吉田幸生、押尾晴樹、染谷有、大山博史、亀井秋秀、
森野勇、内野修、佐伯田鶴、丹羽洋介、齊藤誠、野田響、松永恒雄 (国立環境研究所)、TCCON partners
1. はじめに
温 室 効 果 ガ ス 観 測 技 術 衛 星 2 号 GOSAT-2(Greenhouse gases Observing SATellite-2) は2018/10/29 に打ち上げられ、2019/02/01 より定常運用が開始された。
GOSAT-2 は、2009 年に打ち上げられ現在も運用中の温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT の後継機であり、二酸化炭素 (CO2)、メタン (CH4)に加え、一酸化炭素 (CO) が新
たな観測対象となっている。GOSAT、GOSAT-2 ともに主センサはフーリエ変換分光計 (FTS; Fourier Transform
Spectrometer) で、短波長赤外 (SWIR; Short-Wavelength
InfraRed) から熱赤外 (TIR; Thermal InfraRed) にかけて複数のバンドを有している。TIR スペクトルは中部対流圏～
下部成層圏にかけての気体濃度プロファイルに比較的高い感度を示す一方で、地表付近の濃度に対する感度は低い。他方、SWIR スペクトルは高度分解能は悪いものの、地表面を含む大気全層 (カラム量)に対して感度を持つ。
2. GOSAT-2 短波長赤外プロダクトの初期解析結果
NIES は SWIR スペクトルから CO2, CH4, CO のカラム
平均気体濃度 (XCO2, XCH4, XCO) を導出するアルゴリズ
ムの開発と処理、導出結果の検証を担当している。SWIR
スペクトルからカラム平均気体濃度を導出する際の最大の誤差要因として、エアロソルの散乱等による光路長変動が挙げられる。GOSAT で用いているアルゴリズムは、
エアロソル等の特徴を記述する物理量を用いて光路長変動の影響を含む理論スペクトルを計算し、導出に利用する Full-Physics 法と呼ばれる手法に分類され、カラム平均
気体濃度と同時にエアロソル物理量等を同時推定することで光路長変動の影響低減を図っている。GOSAT-2 では
Full Physics 法に基づくカラム平均気体濃度プロダクトの他に、雲・エアロソルの影響を比較的受けにくい Proxy 法に基づく XCH4、XCO もプロダクトに加える。
図 1 に Proxy 法に基づく XCH4、XCO の全球分布を示す。それぞれの気体の発生源付近で周辺よりも高濃度となっており、その値は TCCON (Total Carbon Column
Observing Network) による地上設置高分解能 FTS から得られたカラム平均気体濃度とも整合している。図 2 にはGOSAT-2 の Proxy 法で得られた XCH4 と GOSAT の Full
Physics 法から得られた XCH4 の比較を示す。両者の差
異・ばらつきは小さく、良好な結果が得られていることがわかる。

図 1. Proxy 法によるカラム平均気体濃度。(a) XCH4、(b)
XCO。観測期間は 2019/03/05 ~ 2019/04/03。

図 2. GOSAT (Full Physics 法)と GOSAT-2 (Proxy 法)の同期観測で得られた XCH4 の比較。

― 248 ―

P384
地上光学観測による奈良盆地におけるエアロゾルの研究
久慈 誠、*神谷 美里、中辻 菜穂、廣瀬 沙羅（奈良女子大学）

1. はじめに～1.0 µm、5.0 µm～で P 値が 0.05 を下回り、明瞭な負エアロゾルは太陽放射を散乱・吸収することによって直接的に、また雲の凝結核となることによって間接的に、のトレンドがあることが分かった。これより、奈良盆地
では大気の清浄化の傾向がある事が示唆される。

地球の放射エネルギー収支に影響を及ぼす。また、エア

107

20

ロゾルは大気環境に影響を与える要因の一つである。近630

刻化しており、エアロゾルによる大気環境への影響が懸

105

40

10

4

50

103

60

102

70

101

80

Number (Particles L-1)

10

念されている。その為、エアロゾルの動態を把握すること、特に人間の住む大気下層のエアロゾルの動態を把握することは重要である。
そこで、本発表では空気サンプリング、リモートセン
シング、並びに目視観測によって得られた、奈良盆地におけるエアロゾルの経年変化について報告する。

100

Visibility (km)年、東アジア域では急速な経済発展に伴う大気汚染が深

90
2014

2015

2016

2017

2018

2019

Year

2. 観測データと解析方法毎に測定する。観測粒径は、0.3 µm 以上、0.5 µm 以上、

図 1 2013 年 9 月から 2019 年 3 月における粒径毎の粒子数濃度と視程の月平均値の時系列。左縦軸は粒子数濃度（Particles L−1 ）、右縦軸は視程（km）、横軸は年を示す。尚、粒子数濃度は常用対数で表している。
×は 0.3～0.5 µm、＋は 0.5～1.0 µm、□は 1.0～2.0µm、▽は 2.0～5.0 µm、◇は 5.0 µm 以上の粒子数濃度、●は視程を表す。

1.0 µm 以上、2.0 µm 以上、5.0 µm 以上である。観測さらに、2014 年 2 月から 2018 年 8 月における 0.3

場所は奈良女子大学、観測時刻は 14:00 JST である。観µm 以上の粒子数濃度と光学的厚さの相関を調べた。そ測期間は 2013 年 9 月から現在も継続中である。

の結果、波長 440 (870) nm で 0.75 (0.53) と強い (比較【MICROTOPS】太陽直達光の波長別の測定から、エア的強い) 相関が得られた。これにより、OPC は大気下ロゾル量に相当する光学的厚さを推定することができ

層、MICROTOPS は大気全層と、それぞれ異なる範囲

る。観測波長は 380、440、675、870、936 nm である。

のエアロゾルを観測しているが、大気下層の粒子数濃度

観測場所は奈良女子大学、観測時刻は 14:00 JST であが増加すると、大気全層のエアロゾル量も増加する傾向る。観測期間は 2014 年 2 月から現在も継続中である。

があることが分かった。

本研究では、Optical Particle Counter (OPC)、サン
フォトメータ (MICROTOPS)、並びに視程観測データを使用した。
【OPC】光散乱によってエアロゾルの粒子数濃度を粒径【視程】視程とは、地表面付近の大気の混濁具合を見通しの距離で表したものである。奈良地方気象台での視程

4. まとめと今後の課題

観測は 9:00、15:00、21:00 JST の 1 日 3 回行われておOPC、MICROTOPS、並びに視程観測データの解析

り、本研究では OPC と MICROTOPS の観測時刻に最を行い、5 年間にわたる奈良盆地におけるエアロゾルも近い 15:00 JST の観測値を使用した。

の特徴について調べた。その結果、地表面付近のエア

尚、OPC と視程の比較については非降水時のみのロゾル量が減少傾向にあることがわかった。また、大データを、OPC と MICROTOPS の比較については快気下層（OPC）のエアロゾル量が増加すると大気全層晴時のみのデータを使用した。

（MICROTOPS）のエアロゾル量も増加することが分

3. 結果(PM2.5) との比較を行うことで、より詳細に奈良盆地にかった。今後は微小粒子状物質 Particulate Matter 2.5

図 1 に 2013 年 9 月から 2019 年 3 月における粒径区
間毎の粒子数濃度と視程の月平均値の時系列を示す。粒おけるエアロゾルの動態把握を進める予定である。

子数濃度ごとの傾向を調べたところ、全粒子数濃度で減謝辞 視程観測データは気象庁より提供を受けました。

少傾向が見られた。さらにこの傾向を検証するため R 言

御礼申し上げます。奈良女子大学の川野いち子さんには語を用いた統計解析を行ったところ、0.3～0.5 µm、0.5

データ解析でご協力頂きました。

― 249 ―

P385

中部山岳域におけるカラマツ林のフェノロジー観測と陸域生態系モデルへの導入*栗 林 正 俊 (長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 ), 高 橋 善 幸 (国 立 環 境 研 究 所 ), 伊 藤 昭 彦 (国 立
環境研究所)


地上観測に基づく式を導入した場合は観測値とよく整はじめに

我が国は緩和策の推進に加えて，地方公共団体が地合した(図 1)．RE に関しても，GPP に比べ小幅ながら域の適応策の推進に努めることを法的に位置づけた．

地上観測に基づく式を導入した場合には秋季の過小評

長野県における人工林の 55%を占めるカラマツは，林価が改善された．結果として，NEP についても GPP と業樹種で唯一の落葉樹であり，気候変動で葉群フェノ

同様の結果が得られ，フェノロジースキームの高度化

ロジーが変化して生育期間が延びると，CO2 吸収量がは炭素収支の再現精度を向上させることが示唆された．

増加する可能性がある．将来の気候に適した森林管理
は，緩和策と適応策の両方に効果が期待できるが，長20
20

どなく，まずは予測に用いる陸域生態系モデルの精度を向上させる必要がある．そこで，本研究の目的は，長野県のカラマツの葉群フェノロジーと積算気温の関係を評価し，これを陸域生態系モデルに導入してカラ

-1
-2 -2
GPP
GPP (gC(gC mmd-1d) )

野県のカラマツ林の炭素収支を予測した研究はほとん

10
10

55

マツ林の炭素収支の計算精度を検証することとする．

00



20
20

ツ林において，自動気象観測と LAI-2200 による植物面積指数(PAI)の手動観測を行う．次に，PAI の変化から-2-1d-1)
-2 d
RE
(gCmm
RE (gC)方法

長野県環境保全研究所(標高 1030 m)の敷地のカラマ

1212[1]と比較する．地上観測と衛星観測に基づく各関係式

88-2-1d-1)
-2 d
NEP
(gCmm
NEP (gC)

ラマツの展葉開始日・落葉完了日と積算気温の関係式

11日と積算気温の関係を解析した結果，日平均気温 18℃
以下の日の積算気温が約-400℃で落葉が完了した．
これ
は衛星観測に基づく関係式[1]に比べて 140℃低い．同様に，地上観測に基づいて展葉開始日と積算気温の関

61 121
121 181181 241
241 301
301 361361 5656 116116 176
176 236
236 296296 356
356
61
2014年
2013年
2014年
2013年

(c)

44

00

-8
-8

11

結果

PAI と気温の地上観測に基づきカラマツの落葉完了

観測(国立環境研究所 取得)
モデル(衛星観測のフェノロジー式利用)
モデル(地上観測のフェノロジー式利用)-4-4

地上観測に基づく関係式の導入の効果を検証する．


(b)

55
00

の炭素収支を再現計算して観測値と比較することで，61 121
121 181181 241
241 301
301 361361 5656 116116 176
176 236
236 296296 356
356
61
2014年
2013年
2014年
2013年

10
10

を評価するとともに，衛星観測に基づき評価されたカ

北麓フラックス観測サイト(標高 1100 m)のカラマツ林

11

15
15

展葉・落葉のタイミングを定義して積算気温との関係

を陸域生態系モデル(VISIT [2])に導入し，国環研の富士

(a)

15
15

61 121
121 181181 241
241 301
301 361361 5656 116116 176
176 236
236 296296 356
356
61
2013年
2014年
2014年
2013年
Day of year

図 1 富士北麓フラックス観測サイトにおける 2013～2014 年の炭素収支の観測値とモデル値の比較
(a)総光合成生産量(GPP)(b)生態系呼吸量(RE)
(c)生態系純生産量(NEP)

係を解析した結果，日平均気温 2℃以上の日の積算気温

謝辞が約 200℃で展葉が開始した．これは衛星観測に基づく

本研究は，(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費

関係式[1]に比べて約 60℃高い．

(2RF-1803)により実施された．

衛星観測と地上観測に基づく各関係式を VISIT に導

参考文献

入して炭素収支を再現すると，衛星観測に基づく式を[1] Nagai, S. et al., 2015, Int. J. Biometeorol, 59, 47-54.

導入した場合は秋季の GPP を過小評価するのに対し，[2] Ito, A., 2010, J. Plant Res., 123, 577-588.

― 250 ―

P386

地表大気ガス濃度の急減少: 大気ガス成分直接観測と
3-D コ ヒ ー レ ン ト ド ッ プ ラ ー ラ イ ダ ー に よ る 風 観 測*高 島 久 洋 (福 岡 大 理 ), 原 圭 一 郎 (福 岡 大 理 ), 大 平 湧 貴 (福 岡 大 理 ),高 見 昭 憲 (環 境 研 ), 吉 野 彩 子 (環 境 研 ), 藤 吉 康 志 (北 海 道 大 ) , 林 政 彦 (福 岡 大 理 )


はじめに

福岡市にある福岡大学 (33.55 °N, 130.36 °E) にて様々
な大気ガス濃度の直接連続観測を実施してる. 窒素酸化物等の濃度がわずか数分間で急減少する事例が, 季節によらず観測されており, 本研究では 3-D コヒーレ
ントドップラーによる 3 次元風観測データを用いて,その変動要因を明らかにすることを研究目的として,解析を行った.
 観測
本研究では, 窒素酸化物 (NOx, NO2, NO), 二酸化硫黄(SO2), オゾン (O3), 一酸化炭素 (CO), 温度・湿度・気圧の連続観測データを用いた (1 分値). また福岡大学に設置した 3-D コヒーレントドップラーライダー [1]による S/N 比およびドップラー速度を用いた. ライダ

図１．2018 年 2 月 23 日に福岡で観測したガス (NO, NO2, O3,
CO, SO2) 濃度, 気温・温位, 相対湿度, 全天日射量の時系列.

ーは分解能 60 m (最大観測距離12 km) で, 固定仰角で方位角スキャンの PPI と方位角固定で仰角方向スキ
ャンの RHI 観測を組み合わせ て (PPI 0°, 0°, 2°, 10°,0°, RHI 112°, 112°, 112°, 112°, 0°, 0°, 0°, 0°), 1 サイクル 30分程の観測を実施している.
 結果・考察
NOx が数分間で急減少する事例が約 1 年間で5 例程度,
夏季・冬季に観測された. 2018 年 2 月 23 日の事例を図1 に示す. NOx 減少時に NO 濃度は検出下限まで減少
する. この事例では CO 観測が欠損だが, CO の減少が他の事例で見られた. 一方で O3 は急増する. また急変化後のガス濃度の変動は小さい. ドップラーライダー
風観測データをみると (図 2), 2 月 23 日の事例を含め,
変化前に地表付近に安定層 (逆転層) があり (観測高度から高度 50－300 m まで), 急変化時に解消される.
地表の安定層が徐々に薄くなり解消される場合と, 急に解消される場合が観測された. 解消時に NOx や COのように地表付近が発生源と考えられる成分は増大し,上空で濃度が高いと考えられる O3 は減少する. 急変
化をもたらす地表近傍の安定層は大気環境の観点から重要と考えられ, 層の解消並びに鉛直拡散が地表ガス
濃度を急変化させると考えられる.

図２. 2018 年 2 月 23 日に福岡で観測したドップラー速度(m/s) の水平・高度断面図 (方位角 112°).
参考文献 [1] 藤吉康志, 2013, ながれ, 32, 301-306.
 
謝辞：環境省が実施している窒素酸化物観測データ福岡管
区気象台が実施している全天日射量データを用いた図の作
成に地球流体電脳ライブラリを用いた

― 251 ―

P387

Effect of dry-season vegetation on dust occurrence at Tsogt-Ovooin the northern Gobi Desert*Wu J., Kurosaki Y. ( Arid land research center, Tottori University)
1.

Introduction
The northern Gobi Desert is the major source for Asiandust. The occurrence of dust causes environmental andsocial-economic problems not only in source regions, butalso in downwind regions. Simulation model is supposed toforecast dust occurrence to avoid those damages. However,
due to a lack of understanding on erodibility, which issusceptibility of land surface (vegetation, soil crust, etc.) towind erosion, it is still difficult to accurately predict dust
occurrence. Early studies pointed out vegetation in summer
closely related to dust occurrence in the following spring,and proposed a hypothesis that the summer vegetation could
be remained as dead leaves till next spring, thus protecting
land surface [1]. However, few studies have dealt with
monitoring of dry-season vegetation in the northern Gobi
Desert. The present study is aimed to investigate dry-season
vegetation using MODIS data, and to clarify its influence on
dust occurrence in the Mongolian Gobi.
Data and Method
The observation site at Tsogt-Ovoo in the northern Gobi
Desert was set up in 2012 by Arid Land Research Center,
Tottori University (Fig. 1). Sand saltation was measured
using saltation counter sensor (UD-101, Chou Kosoku Ltd.).
Data of dust occurrence, wind speed in April 2012-2018 andprecipitation in the growing season (May-September) from2011 to 2017 were extracted from SYNOP reports. An
erodibility index (dust occurrence ratio, DOR), which isdefined as the ratio of dust occurrence frequency (DOF) andstrong wind frequency (SWF), is proposed to express land
surface conditions.
Dry-season vegetation cover is derived from the Soil
Tillage Index (STI), which is the ratio of MODIS short-wave
infrared bands at 1.6 and 2.1 µm [2]. The MODIS Nadir
BRDF-adjusted reflectance products from 2012 to 2018 wereused to calculate STI. The annual maximum NDVI data
during 2011-2017 were extracted from MODIS NDVI
products.

occurrence (DOF) from 2012 to 2018 is dependent onerodibility (DOR, r=0.83, p<0.5). Considering erodibility
factors of the dry-season vegetation (STI), NDVI and
precipitation in the previous year, we found that relationshipbetween DOR and STI (r=-0.46) is closer than that withNDVI (r=-0.27) and precipitation (r=-0.1). Dry-season
vegetation cover shows stronger impact on dust occurrence.
Sand saltation counts in April 2018, with lower coverageof dead leaves, are much higher than those in 2017 at threeobservation sites (MainSite, SubSiteA and B).

2.

Fig. 2 Variations in (a) DOF, SWF, DOR; (b) STI in April
2012-2018, and (c) precipitation in the growing season andthe annual maximum NDVI from 2011 to 2017.

Fig. 3 (a) Dry-season STI and (b) sand saltation counts at
MainSite, SubSite A and B in April 2017 and 2018.
Fig. 1 Observation site at Tsogt-Ovoo, Mongolia.
3.

Results and Discussion
As shown in Fig. 2, inter-annual variation in dust

Reference[1] Kurosaki, Y., et al., 2011, Geophys. Res. Lett., 38, 11.
[2] Kergoat, L., et al., 2017, Geophys. Res. Lett., 12, 10.

― 252 ―

P388

インド北部におけるレーザメタン計観測結果の解析*白 井 玖 実 , 林 田 佐 智 子 (奈 良 女 子 大 学 ), 松 見 豊 ( 名 古 屋 大 学 ),寺 尾 有 希 夫 ・ 野 村 渉 平 (国 立 環 境 研 究 所 )


はじめに

パーセンタイル値から最大値までの幅がその他の月よりも大水田はメタンの発生源の一つである。水田からのメタン発

きく、平均値が中央値よりも高くなっている。このことから、生の特性を把握する為、インド北部の大規模な水田地帯にあ特に高濃度の空気塊が頻繁に観測されたことがわかる。

る Sonepat を観測場所として選定し、現地にてフラスコサン

第 III 期は水田からのメタン発生の影響を受けていると考え

プリング*とレーザーメタン計**による観測を行った[1]。水田られる。今後、後方流跡線解析を行なって、高濃度のメタン地帯においては、モンスーンの時期にメタンの発生量が高く空気塊がどこから来ているのかを詳細に分類する。

なることが期待されるが、フラスコサンプリングの結果から
図1

は、メタン濃度が冬に相対的に高濃度をとることがわかっている(図１)。
フラスコサンプリングによる測定は、高精度だが連続観測が難しく観測頻度は週一回である。一方、レーザーメタン計[2]は絶対精度はあまりよくないが、連続観測可能で時間分解能が非常に高い。そこで、本研究では、両観測結果を観測の

図 2-a

時間代表性として相補的にとらえ、メタン濃度の日内変化と

図 2-b

季節変動を明らかにし、冬期に高濃度メタンをもたらす主な発生源を、後方流跡線解析などを用いて明らかにする。
方法
観測地点(29.0˚N, 77.2˚E)は、インド国 Haryana 州 Sonepat の水田地帯に位置する。レーザーメタン計の観測は、名古屋大(説明) 図 1:フラ学によって実施され、0.5 秒に１回の計測が可能だが、本研究

スコサンプリン
図3

では 10 分毎の平均値を 1 つのデータとして利用している。フグによるメタンラスコサンプリングで採取された試料のメタン濃度分析は、濃度

国立環境研究所の GC-ECD を用いて 2ppb の精度で行われた。

図 2(a):日内変化

本研究では、レーザーメタン計のデータが継続してとられたの最大値をとる2015 年に着目する。

時間の頻度分布,(b)：フラスコサ

結果 メタン濃度の日内変化

ンプリング実施

メタン濃度は午前 6〜8 時の朝の時間帯に最大値をとり、深夜

時間の頻度分布23〜1 時の時間帯にセカンドピークをとることが多いが、混

図 3:レーザーメタン計データ(午後 13 時〜15 時)の月毎の合層の高さの影響を受けていると考えられる(図 2-a)。フラス

箱ひげ図。ひげは最大値と最小値を示す。♢は平均値。＊はコサンプリングは基本的に午後 13〜15 時に実施され(図 2-b)、

フラスコサンプリングの値。解析したレーザーメタン計のメタン濃度の変動が安定した時間に計測できている。日変動

各月のデータ数をグラフ下に記入した。

パターンの季節変動性が図１の季節変動の要因ではないこと

参考文献

は確認できている。

[1]林田佐智子, 2018, 気象学会秋大会予稿集, [2]Matsumi, Y., et al.,2)フラスコサンプリングと同じ時間帯(午後 13〜15 時)のレー

2016 , SPIE Newsroom.,

ザーメタン計の観測結果のみを抜き出して、箱ひげ図を用い謝辞て、月変化を示した(図 3)。四つの季節に分類すると、中央値

Sonepat での観測には東京大学の今須良一氏、デリー大学の S. Dhaka

は、第 IV 期を除いて 2.0〜2.4ppm で、第 I 期に最も高く、そ氏の協力を得ました。*環境研究総合推進費(2A-1202, 2-1502), **文部の次に第 III 期が高くなっている事がわかる。1-2 月では、75

科学相 GRENE 事業「衛星データ等複合利用による東アジアの二酸化炭素, メタン高濃度発生源の特性解析」の支援を受けました。

― 253 ―

P389

― 254 ―

P390

差 分 吸 収 ラ イ ダ ー に よ る 境 界 層 中 の CO 2 濃 度 観 測～水平移流の事例検討～*柴 田 泰 邦 ， 長 澤 親 生 , 阿 保 真 （ 首 都 大 学 東 京 シ ス テ ム デ ザ イ ン 研 究 科 ）*Yasukuni Shibata, Chikao Nagasawa, Makoto Abo (Tokyo Metropolitan University)
1. はじめに
波長 1.6 m の 差分吸収ラ イ ダ ー （ DIAL: Differential
absorption lidar）を用い、下部対流圏における鉛直 CO2 濃度
分布の連続観測を継続的に行っている[1-3]。これまでの観測結果から、夜間は地上から高度 1.5～2.0 km 付近まで 400 数
十 ppm、昼間は光合成による CO2 の吸収で境界層内は 400
ppm 前後へと減少する日変化が、時間分解能 30 分、高さ分
解能 300 m で観測されている。また、イベント的に CO2 濃度が急上昇する様子も観測されている。このように、DIAL による CO2 観測は、日変化だけでなく、短時間に増減するイベントを捉えることが可能である。
2019 年 1 月 23 日午後に埼玉県秩父市堂平山付近で山林火災が発生した。東京都日野市の首都大学東京 日野キャンパスに設置してある DIAL で、この山林火災に起因する CO2
ガスの移流の有無を計測したので報告する。
2. DIAL 観測結果
2019 年 1 月 23 日午後に埼玉県秩父市定峰・比企郡ときがわ町堂平山（標高 875.8 m）付近で山林火災が発生し、26 日
昼前に鎮火した。煙は山林の南斜面を上昇したのち、海抜
1.2 km 付近の強い西風に流された。図 1 に首都大学東京でDIAL により観測した 1 月 24 日の CO2 混合比プロファイルを、
図 2 に埼玉県環境科学国際センター騎西観測所で計測された 1 月 23 日～24 日の地上 CO2 混合比データを[4]、図 3に堂平山（23 日 12 UTC）を起点とした前方粒跡線解析結果（初期高度は 900 m, 1000 m, 1200 m）を示す。火災発生
後、堂平山から見て風下に当たる騎西において CO2 混合比が上昇している。一方、日野キャンパスでは高度 1 km 以上において CO2 混合比の上昇は確認できなかった。粒跡線解析からも、騎西付近の上空を通過しているが、日野キャンパス（TMU）の上空を通過していないことが分かる。

[4] http://www.kankyou.pref.saitama.lg.jp/CO2/co2data.html

図 1 DIAL による CO2 混合比観測結果（首都大学東京
日野キャンパス）。高度 390 m 以下は地上観測（LI7500）と高度 390 m の DIAL データを線形補間。

図 2 埼玉県環境科学国際センター騎西観測所の地上CO2 観測データ（速報値）

3. まとめ埼玉県堂平山で発生した山林火災時に DIAL による大気境界層中の CO2 混合比観測を行ったが、火災由来による CO2は確認できなかった。観測当時、上空は西風が卓越していた
ため、堂平山から南南東方向の首都大学東京 日野キャンパ
スには CO2 が移流しなかったと推察できる。
謝辞：本研究を行うにあたり、騎西局の CO2 データは参考文
献記載の Web ページより取得した。また、NOAA 大気資源研
究所の HYSPLIT 流跡モデルを利用した。これらに対し、謝意
を表す。
参考文献
[1] Y. Shibata, et al., 2017, Appl. Opt.,56, 1194-1201.
[2] Y. Shibata, et. al., 2018, Sensors, 18, 4064.
[3] 柴田他, 2018, 気象学会 2018 年度春季大会, B456.

図 3 前方粒跡線解析結果（堂平山, 1 月 23 日 12 UTC を
起点、初期高度は 900 m, 1000 m, 1200 m）― 255 ―

大

会 第 3
午
後

日

A351

E-S 風 系 型 首 都 圏 短 時 間 強 雨 へ の 下 層 水 蒸 気 の 寄 与- 2017 年 8 月 19 日 の 事 例 *小 司 禎 教 ， 酒 井 哲 ， 足 立 ア ホ ロ (気 象 研 究 所 ),Yoshinori SHOJI, Tetsu SAKAI and Ahoro ADACHI (Meteorological Research Institute),
1.

はじめに

図 1(a)から，23 区の北東方向から相対的に気温の低東京 23 区の高温日午後の強雨に先立つ関東平野の風

い東寄りの風が吹いており，南からの南風との間で収系は，鹿島灘沿岸から吹く東寄りの風と，相模湾沿岸

束していること，水蒸気フラックス収束の強い領域がから吹く南寄りの風とが 23 区から多摩にかけて収束す

23 区北半分に東西に分布し，その北側で東西に水蒸気るパターンになっていることが多い([1])．この E-S 型風

量が多いことがわかる．図 1(b)から，東西に分布する系の特徴を有する2017年8月19日，
解析雨量で74mm/h

水蒸気量の多い領域で LFC が低く，CAPE が大きな値(武蔵野市付近 17:30)を記録し，世田谷区で落雷の被害となっている．1 時間後には東京多摩北東部から 23 区をもたらした豪雨について，下層水蒸気の寄与を考察

北西部にかけて降水が強化していた．

した．

図 2 には，図 1(b)で LFC の最も低い領域の N35.8，
E139.7(図中赤▲)と，その南側 N35.7, E139.7（図中オレ2.

ンジ▼）のモデル最下層から高度 2km までの気温プロ

解析方法[2]に倣い，気象庁メソ解析(MA)を初期値に 1km 解像

ファイルを示す．両地点で対流抑制(CIN)がほとんどゼ

度の NHM を実行し，WRF ver.4.0 により気象庁の地上ロであった．北側(N35.8)の地点は南側(N35.7)より気温及び地域気象観測，WINDAS，及び GNSS 可降水量をが低く，露点温度が高く，より下層で LFC に達し，
CAPE

10 分毎に 3 次元変分法で同化し，解析値を考察に利用が高くなっていた．

した．高層気象台のゾンデ観測と比較し，高度 1km よ

首都圏における短時間強雨の監視に，下層水蒸気のり下層で一致度が向上していることを確認している[3]．

把握が重要であることが示唆される．

3.

参考文献

結果
図 1 に 15 時 20 分の(a)500m 高度の混合比（カラー）[1] 藤部文昭ほか, 2002, 天気, 49, 395-405.

と水蒸気フラックス収束（青線），気温（白線），(b)LFC[2] 小司禎教，気象学会 2018 年度春季大会予稿，B164.

（カラー）と CAPE（白線）を示す．同時刻では気象[3] 小司禎教他，
気象学会 2018 年度秋季大会予稿，
P320.

庁合成レーダーで東京周辺に顕著なエコーは観測されていない．赤い太線は 1 時間後の合成レーダーで謝辞

10mm/h 以上の降水強度域を示す．

本研究の一部は科研費 17H00852 の助成を受けた．

図 1 2017 年 8 月 19 日 15 時 20 分の水蒸気関連物理量．(a)カラー：500m
高度 Qv，青点線：500m 高度水蒸気フラックス収束（10-6/s），矢印：500m
高度風． (b)カラー：LFC，白等値線：CAPE(J/kg)，矢印：モデル最下層の風． (a)(b)の赤線は 16 時 20 分のレーダー降水強度 10mm/h の領域．

― 257 ―

図 2 図 1(b)の▲▼点における気温プ
ロファイル（黒、灰線）と，モデル最下層の空気を持ち上げた場合の温度変化（赤、オレンジ）．

A352
地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏観測展開の加速－*

川村 誠治、花土 弘、金丸 佳矢、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（日本アンテナ）

1. はじめに
情報通信研究機構（NICT）では、現状予測が困難な局
地的大雨等の時空間スケールの小さな気象現象の予測を目標に、地上デジタル放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発に取り組んでいる[1]。地デジ放送波の伝搬遅延をピコ秒レベルで精密に測定することで水蒸気量の情報を得ることが可能になる。これまでに水蒸気量推定のための観測配置として同期法と反射法の 2 つを提案し、このうち反射法により水蒸気遅延の相対変動が妥当に観測できていることを示している[2]。現在この手法を用いた観測を首都圏複数地点で実施しており、今年度以降さらに展開を加速していくフェーズにある。本発表では観測展開の現状と、今後の展望について報告する。

2. 手法（反射法）概要
地デジ放送波の伝搬遅延は遅延プロファイルの位相を用いて計測される。ピコ秒の精度で測定をするためには、放送局や受信点の局部発振器の位相雑音が大きな誤差要因となる。反射法では、電波塔と受信点を含む直線上で、受信点から電波塔と反対方向にある反射体を用い、受信点において直達波と反射波を同時に受信する。直達波、反射波ともに放送局と受信点の局部発振器の位相雑音が乗っているが、これらの位相雑音は全く同じものなので、両者の差を取ることで位相雑音を相殺でき、受信点と反射体の間の往復分の伝搬遅延が測定される。

3. 首都圏観測展開の現状
図 1 に 2019 年 7 月現在の観測展開の現状を示す。戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第 1 期によって開発されたマルチパラメータ・フェーズドアレイレーダー（MP-PAWR）が 2018 年 3 月から埼玉大学において観測を開始している。このレーダーによる降雨観測エリア内に水蒸
気観測を目的として本観測の展開を進めている。2019 年 7
月現在 8 地点で連続観測を実施しており、その他にも複数地点で試験観測を実施している。反射法を用いているため
観測ターゲットとなるエリアは観測地点からスカイツリーに対して後方となる（図中の太実線）。基本的に全ての地点で東京スカイツリーからの電波を受信するが、地点によってはテレビ埼玉、テレビ神奈川、千葉テレビなど、東

図 1：首都圏観測展開の現状（2019 年 7 月現在）

京スカイツリー以外の電波塔からの電波も受信が可能である。そういった地点では複数の基線が取れるため、積極的に複数の局を受信して利用している。取得データの一例
として、2019 年 7 月 3 日の 24 時間の観測データを図 2 に示す。現在 1 秒値を 1 分毎に 1 ファイルにして、携帯回線を使って準リアルタイムでデータ収集をしている。

4. 今後の計画
現在本研究は、主に SIP の枠組みを使って観測展開を進めている。2020 年のオリンピック・パラリンピックまでは首都圏に注力し、その後は九州において線状降水帯をターゲットに観測展開を進めていく計画である。現在進行中の SIP 第 2 期「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」に今年度より日本アンテナ株式会社が参画し、地デジの観測展開をさらに加速して進めることとなった。今年度中に首都圏の観測地点を 20 点まで増やす予定である。鹿島灘から流入する水蒸気を捉えるべく、茨城・千葉・埼玉方面
を中心に新規の観測地点を検討している。また、海上の水蒸気観測をめざし、海ほたるでの観測も計画して準備・調整を進めている。
今年までの 20 地点の展開は USRP と PC を用いたプロト
タイプ観測装置を用いるが、次年度以降は FPGA 版での展開に切り替えるべく、装置開発も進めている。

謝辞：本観測実験は、SIP（戦略的イノベーション創造プ
ログラム）第 2 期「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」研究開発項目 V「線状降水帯の早期発生予測及び発達予測情報の高度化と利活用に関する研究」、及び科研費「水蒸気稠密観測システムの構築による首都圏シビアストー
ムの機構解明」によって実施されています。

参考文献[1] 川村他, 地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法の研究開発－首都圏観測展開の現状と小型装置の試作－,
日本気象学会 2019 年度春季大会.
[2] Kawamura, S., et al. (2017), Water vapor
estimation using digital terrestrial broadcasting
waves, Radio Sci., 52, doi:10.1002/2016RS006191.

図 2：観測データの一例（2019 年 7 月 3 日）

― 258 ―

A353

地デジ放送波から推定された水蒸気量リアルタイム観測のデータ解析∗ 金丸佳矢, 川村 誠治, 花土弘 (情報通信研究機構)

1

タイム観測で記録する設定に変更した. その結果, データ

はじめに

社会的関心が高い短時間降水の予測可能性を向上させる

容量が大幅に圧縮できただけでなく, 平均化によってデー

ためには, 供給源となる下層水蒸気量の時空間分布を高頻タの測定誤差も大幅に軽減した.

度かつ細かなスケールで事前に把握することが必要とな

3 初期解析の結果
図 1 は 2019/05/04 に NICT 小金井屋上の受信機で得らる. その点で地上デジタル放送の電波 (地デジ放送波) を用いた水蒸気量推定 [1] は, 地デジ放送波を比較的安価な測器で受信して下層水蒸気量 (に関連する電波遅延量) を高頻度に測定することが可能で, 多地点展開も行われていれた地デジ放送直達波に対する受信強度と位相差の時系列を示す. 記録方法の変更によってデータ容量を大幅にる [2]. この測定値をデータ同化システムに定常的に組み圧縮できたので, −6 から 30 km 相当の広い距離データが込むには観測データの適切な品質管理が求められる.

う位相の時間変化を確認できる. 従来の手法ではデータ

本発表では, 地デジ放送波から推定された水蒸気量リア保存されている. 15-16 時にかけて, 水蒸気量の変動に伴容量が膨大となるため, 2.1, 3.7, 8.3, 13.9, 14.4 km に位

ルタイム観測データを用いた初期解析結果を報告する.

置する反射波ピーク付近の位相データしか保存していな

2 測定方法の概要

かったが, それ以外のレンジでも連続的に位相の時間変化

地デジ放送波による水蒸気量推定は, 地デジ放送波を直接が分かる. 測定誤差が大幅に軽減されたので, 従来では検受信する直達波と何らかに反射して遅れて受信される反知していない弱い反射波でも位相変動を反映していると

射波との位相差を求める手法 (反射法) が用いられる. 直思われる. 解析期間を増やして調査する予定である.

達波と反射波との位相差を測定することで送受信機由来の位相誤差は相殺され, 受信機と反射体との間における大参考文献

気遅延量が精度よく得られる. 地デジ放送波を用いた水[1] Kawamura, S., et al. (2017), Water vapor estimation using digital terrestrial broadcasting waves,

蒸気量観測データの時間解像度は約 9 ms である. しか測としては負担が大きくなるので, 反射体に伴うピーク値

Radio Sci., 52, doi:10.1002/2016RS006191.
[2] 川村他, 地デジ放送波を用いた水蒸気量推定手法のの電波遅延量は 1 s 平均値, ピーク以外の異なるレンジで研究開発-首都圏観測展開の現状と小型装置の試作-,取得された電波遅延プロファイルは 10 s 平均値をリアル

P204, 日本気象学会 2019 年度春季大会

power

phase

30

30

27

27

24

24

21

21

18

18

Range [km]Range [km]し, そのままではデータ容量が膨大になりリアルタイム観

15
12
9

15
12
9

6

6

3

3

0

0

−3

−3

−6

13

14

15

16

17

18

−6

13

Time [JST]

14

15

16

17

[dB]
−30

−25

−20

−15

−10

18

Time [JST]−5[degree]−180 −135 −90 −45

0

0

45

90

135 180

図 1: 2019/05/04 に NICT 小金井屋上の受信機で得られた地デジ放送直達波に対する受信強度 (dB; 図左) と位相(degree; 図右). 縦軸は直達波からの遅延時間相当の距離を示す. 受信強度が-30 dB 以下の位相は描画していない.

― 259 ―

A354
気象レーダー位相による屈折率の推定について（第 2 報）
*佐 藤 英 一 、 瀬 古 弘 （ 気 象 研 ）、 南 雲 信 宏 （ 気 象 庁 ）1. はじめに
大気下層の気温や水蒸気量に関する情報を得るため、
気象レーダーに映るグランドクラッタを利用して、屈折率を求める手法が行われてきている（例えば Fabry etal.(1997), Cheong et al.(2008)、Seko et al.(2009)、Bodine etal.(2011)）。しかし、レーダー位相は屈折率の鉛直勾配などが主な理由となり、得られる屈折率には不確定性が残る（Bodine et al.(2011)）。一方で、日本を始めとする世界中で、電波の位相が安定している固体素子レーダ

図 2 大気の屈折率（左：2 次元、右：3 次元表示、共に p=1000hPa の場合）ーが用いられてきている。固体素子レーダーを用いる
ことで、気象レーダー位相の品質向上が期待される。

レーダー位相の折り返し補正は、メディアンフィル

今回、固体素子レーダーによって推定されるレーダタを用いた手法を用いる。メディアンフィルタは境界

ー屈折率及び比較観測データの誤差について、調査をの保存能力が高いため、フィルタ後も折り返し位置が行った。

保たれることが期待できる。フィルタ後のデータを用いて折り返し位置を検出し、生データを折り返す。先行2. 手法
気温𝑇𝑇[𝐾𝐾]、気圧𝑝𝑝[ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃]、水蒸気圧𝑒𝑒[ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃]とすると、屈折指数𝑁𝑁（N ユニット）と屈折率𝑛𝑛は
𝑝𝑝𝑒𝑒
𝑁𝑁 = (𝑛𝑛 − 1) × 103 = 77.6 + 3.73 × 109 : (1)𝑇𝑇𝑇𝑇と表すことが出来る。ここで、観測パラメータ間で誤差に相関が無ければ、誤差伝搬の法則から
𝜕𝜕𝜕𝜕 : :𝜕𝜕𝜕𝜕 : :𝜕𝜕𝜕𝜕 : :
:
=
=
=
?
?
? 𝜎𝜎C (2)
𝜎𝜎< =
𝜎𝜎@ +
𝜎𝜎A +
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕
となる。σ@EFEG は各パラメータの誤差を表す。ここで研究では品質に関するパラメータを用いて安定したターゲットのデータ（を持つビン）のみを抽出する方法を用いているが、本研究では、誤差分析のため、折り返し補正のみを行ったデータを用いる。

は、観測パラメータとして水蒸気圧𝑒𝑒ではなく、相対湿度𝑓𝑓 = 𝑒𝑒⁄𝑒𝑒H × 100[%]を取っている。飽和水蒸気圧𝑒𝑒H =項の偏微分は、式(1)から計算出来るため、観測誤差が

図 3 折り返し補正の例得られれば、比較観測の屈折率データそのものの誤差（2015 年 8 月 14 日気象研レーダーによる観測例）

𝑒𝑒H (𝑇𝑇)となっていることにも注意が必要である。この各分析が可能となる。
4. まとめ
現業での高度利用を見据えて、レーダー位相および比較観測データの誤差を調査している。
屈折率は 3 つの観測値（パラメータ）に依存しており、レーダー位相だけからは、各パラメータを一意に求めることは難しい。レーダー位相の高度利用のためには、他の観測や仮定を用いる必要がある。
図１ 大気の屈折率（p=1000hPa の場合）謝辞
本研究はJSPS 科研費 17H00852 の助成を受けたものです。

― 260 ―

A355

2018 年 9 月 18 日 に 東 京 都 で 観 測 さ れ た 大 雨 の 事 例 解 析*星 野 俊 介 (高 層 気 象 台 ),
1.

はじめに

小 司 禎 教 (気 象 研 ・ 観 測 )
図 1 は東京千代田に設置された GEONET 観測点におGNSS 視線遅延量を用いたメソ現象の解析についてける PWV(黒)・WVC(赤)・WVI(青)，レーダー降水強度

は，水平傾度成分から求めた可降水量(PWV)の収束・発(紫)ならびに直近のアメダス観測点の 10 分間降水量

散の推定(WVC index)や観測点の周辺における可降水(棒)の時間変化である．降水に先行して PWV・WVI の量の非一様性のインデックス化(WVI index; 以下 WVI)，

増加がみられる点は過去の事例解析と共通している．

高水平分解能の可降水量分布の推定などさまざまな手

一方で、降水の始まる前，16JST から 18JST にかけて法が提案されている．本発表では、これらの手法を用い

WVC が大きく増加している点が特徴的である．この特て 2018 年 9 月 18 日に東京都で観測された大雨の事例

徴は北側の降水システムの発生発達域に近い越谷など解析を行ったので報告する．

ではより顕著にみられた一方で，南側の降水システムの発生発達域に該当する川崎ではみられなかった(図省

2.

事例の概要

略)．これは，1630JST ごろから東京湾に南からの高館野の 09JST の高層観測では CAPE は 127.1J/kg と小PWV 域(湿潤な大気)が流入し，それが埼玉県まで達しさかったが，15JST では 936.3J/kg と大気の不安定な状たことで南北の水蒸気コントラストが大きくなった(図態になっていた．レーダー降水強度の追跡によると、埼2)ことに関連していると考えられる．

玉県南部で発生・発達し南下した降水システムおよび神奈川県東部で発生し北上した降水システムが東京都東部で合流した．これにより夕方から夜のはじめにかけて大田区などで 1 時間解析雨量約 90mm，東京（千代田区）で 1 時間雨量 38.5mm を観測するなど東京 23 区
地方の各地で激しい雨がもたらされた．
3.

手法

遅延量解析には RTKLIB 2.4.3b31 を用いた．モデル関数は GMF，
GNSS 衛星の暦は GFZ を用い，
GNSS 衛星としては GPS に加え GLONASS のデータも利用した．GNSS 観測点は高層気象台，茨城県南部から東京都東部にかけての領域を含む
GEONET 観測点，
および JSPS 科研費 17H00852 で東京都内および埼玉県に設置した GNSS 観測点を対象とした．地上値は 300km 以内にある気象庁の観測点の 1 分値データから高度補正を行い
cressman 内挿したデータを用いた．
RTKLIB を用いて求めた GNSS 信号の全天遅延量(ZTD)，遅延量の水平傾度成分(Zgrd)ならびに残差成分(Zres，アンテナ特性と衛星の時計誤差を修正済みのもの)と地上気圧から求めた静水圧遅延量(ZHD)・地上気温から求めた係数 Π を用いてWVC および WVI を算出した．

図 1 千代田の GNSS 観測点における PWV・WVC・WVI・
レーダー降水強度・アメダス 10 分雨量の時間変化

図 2 2018 年 9 月 18 日 18JST における PWV(太線)およびWVC 分布(カラー)

謝辞
本研究は JSPS 科研費(17H00852, 「水蒸気稠密観測

4.

結果

システムの構築による首都圏シビアストームの機構解明」)の支援を受けました．

― 261 ―

A356

PAWR・水蒸気観測を用いた首都圏における積乱雲の盛衰の解析- 2018 年 8 月 27 日の事例 *足立透、小司禎教、酒井哲 (気象研究所)
1.

達したことが分かる。当該降水系は、16 時過ぎから 17

はじめに2018 年 8 月 27 日夕方、首都圏を中心として活発な積時 30 分過ぎまで発達の傾向を示したのち、次第に衰退

乱雲群が発生した。これらによって前橋市やさいたま

していき、19 時ごろには顕著なエコーが見られなくな

市、蕨市、練馬区などでは相次いで突風被害が発生しった。系の内部では、降水コアが世代交代しながら次々たほか、各地で激しい局地的大雨や落雷が観測された。

と生成・落下し、図 1（右）ではエコー頂高度が 20-40

本研究では、気象用フェーズドアレイレーダー（PAWR）

分の周期で上下変動する様子（桃色矢印）が確認でき

および水蒸気観測データを用いた解析により、これらる。これらの結果は、降水系全体が約 3 時間で盛衰す

積乱雲の盛衰機構について考察する。

る一方で、それを構成する個々の対流セルは数 10 分程

2.

度の短時間で盛衰することを示すものである。

当日の概況

当日は鹿島灘沿岸からの東寄りの風と東京湾近郊か

4.

まとめ

らの南東寄りの風が首都圏において収束する中、16 時

首都圏に形成された東寄りの風および南東寄りの風

過ぎから次第に積乱雲が発生・発達した。当該領域での収束域近辺では、極めて活発な積乱雲が発生した。

はこれに先立つ 14 時ごろから 15 時ごろにかけて、

このうちさいたま市に突風被害をもたらした積乱雲にGNSS により算出された可降水量の高まりが認められ着目したところ、16 時過ぎから 19 時ごろにかけて降水

たほか、約 50-60km 東の風上側に設置された水蒸気ラ系が発達・衰退し、この風上側では 12 時ごろから 15

イダーでは、12 時ごろから 15 時ごろに下層の水蒸気混時ごろにかけて下層水蒸気混合比が増大する様子が確

合比が増大する様子が確認された。

認された。本研究では、降水系全体の盛衰と個々の対

3.

流セルの盛衰に着目し、水蒸気観測データとの比較を

積乱雲の盛衰図 1 に埼玉県さいたま市に突風被害をもたらした積通してその物理機構を考察する。

乱雲の（左）3 次元構造と（右）盛衰の時間変化を示す。

謝辞 本研究は JSPS 科研費（17K13007, 17H00852）の着目する降水系は、30dBZ エコー頂高度が PAWR の上助成を受けたものです。

限観測高度である 16km を超え、対流圏界面付近にまで

図１（左）2018 年 8 月 27 日に埼玉県さいたま市に突風被害をもたらした積乱雲の 3 次元構造。
（右）エコー頂高度（30dBZ, 40dBZ, 50dBZ）の時間変化。

― 262 ―

A357

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はじめに­Y¿.Qč0»ĕ$»Q.eč&´ì³
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Altitude (km)1.

Water Vapor Mixing Ratio over Ukishima on 2017/08/19
g/kg
25.0
23.5
22.0
20.5
19.0
17.5
16.0
14.5
13.0
11.5
10.0

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1.0
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0

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12

15

18

21

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(c)Horizontal Wind Vector over Haneda on 2017/08/19
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10 13 g/kg

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15

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Time-JST [Hour]y 2 I4<Oó½(a)´ì³¼q² (b)¸Ċ 355
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0* 16 ©\g#>O;#)ØÆæ$ďĘ.»ĕgæ#QÞ ½Ę
4. 今後の課題³ùđĐhF>JęJMA-NHMĚ[3]ôß1
s¥ 10 ©"I4<Oó½Ævþ#QÝĘ 0.25 km 2

ライダー観測結果»ĕ#Ąîm/s(NW)
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5

2 m/s

観測の概要
Altitude (km)2.

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0hÑ! S ´ì³#`äÁ # S2§." 5. 謝辞
Ý¾³ù@=AIOI4<O>O;2³ùó½Ć
.`ē ¬ÖÜ#PĆ$ÚÖú 17H00852,
19H01983 #i2omê¢È[1] íĆ¢¨', 2002, ³, 49, 395-405
[2] Sakai, T., T. Nagai, T. Izumi, S. Yoshida, Y. Shoji, 2019,
Atoms. Meas. Tech., 12, 313-326.
[3] Saito, K., T. Kato, H. Eito, C. Mouri, 2001, Tech. Rep. MRI,
42, 133pp.

― 263 ―

A358
水蒸気ライダーによる水蒸気鉛直分布の観測とデータ同化*吉田智、酒井哲、瀬古弘、永井智広、小司禎教(気象研)、横田祥（気象庁数値予報課／気象研）とを確認した。

１．はじめに気象研究所では、降水量予測の高度化を目的として、
水蒸気ライダーによる鉛直水蒸気観測データを用いたデータ同化手法の開発を進めている。これまで鉛直水
蒸気観測データの同化により、水蒸気場の推定精度が向上することを示した（吉田他、気象学会 2018 春）。また
過去の線状降水帯事例に対し、観測システムシミュレー
ション実験（OSSE）を行い、雨量予測精度が向上することを示した（吉田他、気象学会 2018 秋）。本稿では関東域に発生した大雨事例に対して、水蒸気ラマンライダー
観測で得た鉛直水蒸気データの同化を行い、降水予
測への影響を検討する。

謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費（17H00852、19H01983）の助成を受けた。

２．データ同化の概要及び結果
本稿では 2017 年 8 月 30 日午後に東京都北部で発生した大雨事例に着目する。鹿島灘からの東寄りのイン
フローと東京湾・相模湾からの南寄りのインフローが東京都北部で下層収束を形成し、大雨をもたらした（図 a）。
水蒸気ラマンライダー観測により、東京湾からのインフロー風上側（図中●）での水蒸気鉛直分布を得ている。
50 メンバーのアンサンブルカルマンフィルターによるデータ同化を 2017/8/29 18UT から 8/30 03UT まで実施し、それ以降は予測を行った。現業データ（地上観測デー
タ、高層観測データ等）のみを同化した実験(CNTL)と、
現業データに加え、水蒸気ライダーの観測データを同化した実験(DAQV)の 2 つを行い、両者を比較した。
図(b)(c)に CNTL、DAQV の 3 時間積算予測雨量を示す。同図に示す通り、CNTL、DAQV において、鹿島灘方面からの東寄りの風と東京湾・相模湾方面からの南寄りの風が東京都北部で下層収束を形成しており、その付近で降水域が確認できる。解析雨量との比較から、
CNTL および DAQV の降水域はよく再現できている。また、DAQV は CNTL と比較し積算雨量が増加し、降水量の予測値が解析雨量に近づいている。水蒸気ライダーの同化により、南側のインフローの水蒸気混合比が増加および南寄りの風が強まり、降水域で水蒸気フラックスの収束が強まった（ピンクの等高線）。結果として、 図：2017/8/30 04UT-07UT の 3 時間積算雨量(mm/3h)を等
DAQV では降水量が増加したと考えられる。
高線（黒）で示す。(a) 解析雨量、 (b)CNTL、 (c)DAQV。

３．まとめ
本稿では大雨の風上側で得た水蒸気鉛直プロファイ
ルのデータ同化を行った。水蒸気プロファイルの同化により、3 時間積算降水量の予測値が解析雨量に近づくこ(b)、(c)の矢印、カラーコンター、ピンクの等高線はそれぞれ、06UT の高度 400m における水平風速・風向、水蒸気
混合比、水蒸気フラックスの収束域(-0.006 g/m3/s以下)を示す。(b)(c)で示した値はすべてアンサンブル平均である。図中の赤丸（●）は水蒸気ライダー観測点を示す。

― 264 ―

A359
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Area in Fig. 3(a)�1 (a)CReSS������������������������
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�5���������� CAPPI�����Z���������
��������������(b)�����Z�3��������

window

REF(Ka)RR(XRAIN)RR(CReSS)

1500
1510
Start time of CReSS

1520
1530
1540
Time (HHMM; JST)

1550

1600

RR:

41,*KMEM9+;&������������������������
�������������������������
�������������������������
�������������������������
�������������������������
���������Khain et al. 2008��������
�������������������������
�������������������������
��������������������������
�������������������������
��������-20dBZ��������������
�������������������������
�������������������������
������0℃���5.4 km�����5 km������
��������(CReSS)���������1a���������������700m�15���16�����
�����X���MP����(XRAIN)�������
������������������������15
�3�~15�5��3����2�������������
�������������16����������

From southwest view

Assimilation������������0.35�������150 m�
����30km��������������110���
����PPI������3�������1����12°
��PPI���������PPI�����������
���������Z�Cressman�����������
����������375(1000)m����������
��250�100�m�CAPPI���������PPI���������������Z�������������(Ka) 1505JST (dBZ)(b) Reflectivity
8 km

REF(Ka)������������������������
�������������������������
������C����X��������������
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�������������������������
�������������������������
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�������������������������
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1�������PPI������������2018��
�����������2018�8�3���������
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31,*KMEM:>?%

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Rainfall rate (mm/h): XRAIN(contour) & CReSS(shade)

(a)

(b)

1515JST

1525JST(c)(d)

1535JST

1545JST

5 km

�3 ���XRAIN; ����� ���CReSS; �����������
����������������� 1, 5, 20, 50 mm/h ������������JSPS����18K13841,�������������
���������������������������������
������������������������SIP�������
���������������������V���������� �����XRAIN�������������������������
���������������������������������
���������DIAS����������������������

― 265 ―

A360
線状降水帯事例の検出と出現分布の特徴
1

廣川 康隆 ・加藤 輝之 2・清野 直子 1 （1 気象研究所台風・災害気象研究部，2 気象大学校）

目的
平成 26 年 8 月豪雨や平成 29 年 7 月九州北部豪雨など，線状降水帯による豪雨は日本各地で発生し，大きな被害を引き起こしている．線状降水帯の先行研究として事例解析（たとえば Yoshizaki et al. 2000,
Kato 2006）が多く行われ，定性的な知見は蓄積されつつある．一方，線状降水帯の統計的な研究は少なく，構造や発生・発達機構に関する定量的な知見は得られていない．これは線状降水帯の客観的な定
義がないことが一因である．そこで本研究では，客観的に検出した線状降水帯の出現分布の特徴を理解した上で，定義の目安を示すことを目的とする．
資料と検出手法
2009～2018 年の暖候期（4～11 月）の，水平格子間
隔 5km に統一した解析雨量（津口・加藤 2014）の 3 時
間積算値（R3）をもとに線状降水帯事例を検出する．

80mm/3h の閉曲線で囲まれた 500km2 以上の降水域のうち，最大雨量 100mm/3h 以上を含むものを「強雨域」として検出する（第 1 表）．そして前時刻の強雨域と検出位置が重複（この割合を「重複率」と定義）するものは同一事例として集約する．このように検出・集約した強雨域は，陸上で 1671 事例あった．
線状降水帯は，その形状が「線状」であること，数
時間ほぼ同じ位置に「停滞」することが主な特徴である．そこで長軸・短軸比 2.5 以上かつ面積 625〜
12,500km2 の条件を満たす強雨域を「線状性強雨域」，持続期間 5 時間以上かつ重複率 70%以上の条件を満たす強雨域を「停滞性強雨域」とそれぞれ定義して検出する（第 1 表）．各しきい値は，全事例の中間値を目安に設定した．線状性・停滞性の両条件を満たす強雨域を，「線状降水帯」事例と定義する．
結果
線状性強雨域と停滞性強雨域，線状降水帯の地域別事例数を第 2 表に示す．事例は西日本で多く，
北日本で少ない．強雨域に対する，線状性強雨域と停滞性強雨域の割合は 2〜3 割，線状降水帯の割
合は 1 割前後であった．線状降水帯の空間分布（第2 図）では，九州や近畿・四国の太平洋側で特に多い．この傾向は，線状の集中豪雨の統計結果（津口 ・ 加 藤 2014 ） や ， quasi ‐ stationary convective
clusters の統計結果（Unuma and Takemi 2016）と整合する．したがって本研究で定めた条件は，客観的な線状降水帯検出に有効であると示唆される．
検出事例数に地域差が生じる一因として，強雨域のしきい値（閉曲線 80mm/3h，最大雨量 100mm/3h）
が，水蒸気量の少ない北日本を中心に妥当ではないことが考えられる．そこで強雨域のしきい値を「閉曲線 60mm/3h，最大雨量 80mm/3h」に変更すると，線状降水帯事例は各地域で 2〜3 倍に増加する．しかし閉曲線のしきい値を下げることで，複数の事例をひとつの事例として捉えてしまい，適切な検出とはならない場合もある（図略）．したがって本研究では全国一律のしきい値で検出する強雨域を線状降水帯と定義とするが，地域性を考慮した検出条件の設定
や R3 以外の資料（たとえば 1 時間解析雨量やレーダー）の活用について今後検討する予定である．

第 1 表 線状降水帯の検出条件
強雨域
線状性
強雨域
停滞性
強雨域

閉曲線
最大雨量
面積
長軸・短軸比面積
持続期間
重複率

80mm/3h
100mm/3h 以上
20×25km2 以上
2.5 以上25～500×25km2
5 時間以上70%以上

第 2 表 地域別・条件別の検出事例数． カッコ内は全強雨域に対する割合を示す．
強雨域
北日本

160

東日本

413

西日本

1002

沖縄・奄美

228

線状性

停滞性

線状
降水帯

46
(28.8%)
96(23.2%)
289(28.8%)
57(25.0%)

30(18.8%)
92(22.3%)
257(25.6%)
69(30.3%)

14(8.8%)
27(6.5%)
102(10.2%)
22(9.6%)

第 1 図 検出した線状降水帯事例の分布．カラーは5km 格子別出現頻度（回/10 年）を示す．

― 266 ―

A361

線状降水帯発生環境の気象庁メソ解析によるコンポジット解析
清野直子 1・津口裕茂 2, 1・廣川康隆 1・瀬古弘 1・清水慎吾 3（1：気象研究所、2：気象庁、3：防災科学技術研究所）

1.

はじめに
日本における集中豪雨では、線状降水帯の発生
す る 場合が多いことが、津口・加藤（ 2014、天気）により指摘されている。線状降水帯は、停滞性の高いメソスケール対流システムが維持され、一定の地域にかかりつづけることで生じると考えられる。Unuma and Takemi (2016, SOLA) は、レー
ダ降水強度の分布とゾンデ観測データから、日本の準停滞性対流クラスターの発生状況を解析し、停滞性の高い線状の対流クラスターの形成にはバックビルディング型の対流系形成機構が関与していることを指摘している。線状降水帯の実態解明をさらに進め、実況監視にも有用な知見を得るため、線状降水帯発生時の気象条件（環境場）の空間分布の特徴について解析を行った。

出された。九州では、強雨事例 879 例のうち線状降水帯が 423 事例（48%）あった。先行研究と同じ
く、線状降水帯の発生回数は西日本で多く、北日本では少ない傾向があった。九州で 6 月に強雨域が発生した 207 事例について、500 m 高度での水平水蒸気フラックスをコンポジットした結果を図 1aに示す。図１b に示した 6 月の月平均の空間分布と比べると、強雨の発生前には、九州の西海上で水蒸気フラックスが月平均よりも明らかに大きいことがわかる。この領域では 950 hPa の水蒸気量、水平風速ともに月平均に比べて大きく、両者の増加
が水蒸気フラックスの増大に寄与していた。今後、線状降水帯の発生時について、時間的継続性も加味した解析を継続する予定である。

データ及び解析方法
気象庁ホームページ（ 天気予報等に用いる用語）では、雨に関する用語として、線状降水帯を「次々と発生する発達した雨雲（積乱雲）が列をなした，組織化した積乱雲群によって，数時間にわたってほぼ同じ場所を通過または停滞することで作り出される，線状に伸びる長さ 50～300 km 程度，幅 20～50 km 程度の強い降水をともなう雨域」と説明している。これを踏まえ、1 時間毎の気象庁解析雨量（5 km メッシュに平滑化）に基づく
量的な目安も加えた条件として、

(a)

2.

① 前 3 時間積算降水量が 80 mm 以上の分布域の面積が 500 km2 以上（5 km メッシュで 20 格子以上）② ①の領域内の前 3 時間積算降水量の最大値が100 mm 以上[gm-2s-1]㻌

(b)③ ①の領域の長軸対短軸の比が 2.5 以上の基準を設け、これらを満たす陸上と海岸付近の降水域を線状降水帯として抽出した。また、線状
降水帯発生時の大気環境を得るために、発生直前の時刻の気象庁メソ解析値（3 時間毎・5 km 格子；以下、メソ解析）も抽出した。例えば、14（15）JST までの 3 時間降水量分布において線状降水帯が抽出された場合には、09（12）JST のメソ解析を抽出した。対象期間は、2009 年から 2017 年の9 年間の 4 月~11 月とした。抽出されたメソ解析の指定気圧面及び 500 m 高度（Kato, 2018, JMSJ）における代表的な気象要素について、上述の線状降
水帯発生直前の月別のコンポジット結果を月平均値と比較した。

図１ (a) 九州における 6 月の強雨事例（207 事例）に対する 500m 高度水蒸気フラックスのコンポジット図、および (b) 6 月の 500m 高度水蒸気フラックスの月平均値。

結果と考察①と②の条件を満たす強雨域として、全国で2526 事例が抽出され、そのうち③の形状条件も満
たす線状降水帯として 41%にあたる 1034 事例が抽

謝辞 本研究の実施にあたり、戦略的イノベーション創造プロ
グラム（SIP）第２期「国家リジリエンス（防災・減災）の強化」（線状降水帯の早期発生および発達予測情報の高度化と利活用に関する研究）の支援を受けました。

3.

[gm-2s-1]㻌

― 267 ―

A362
船舶搭載 GPS PWV の同化インパクト実験その２
1

2

3

2

*牛山朋來 、瀬古 弘 、藤田実季子 、小司禎教(1：土木研究所 ICHARM、2：気象研究所、3：海洋研究開発機構)
1．はじめにGPS 可降水量（PWV）を予報モデルに同化することにより、初期値の水蒸気分布の精度を向上し、豪雨の予報精度を改善することができる。しかし、陸上のGPS 同化は、海上からの風速が大きい場合、改善された水蒸気分布が対象域に長時間留まることができな
いため、効果は限定的である。そこで、豪雨に流入する気流の、より上流側にある船舶搭載 GPS の PWV を
同化すれば、予報精度をさらに改善できるものと考えられる。2017 年秋季大会では、観測システムシミュレーション実験(OSSE)により、船舶搭載 GPS PWV の同化インパクトについて報告した。今回は、局所化半径を修正することにより同化効果を改善し、さらにPWV 観測地点数と同化インパクトの関係を調べた。
2．実験設定本研究では、気流分布等がよく知られている 2015
年 9 月の関東東北豪雨を実験対象とした。実験は、二重ネストの WRF-LETKF システム（メンバー数 60）を用いた。モデル領域を図 1 に示す。境界条件には気象庁 GSM-GPV を用いた。
OSSE の設定は、2017 年秋季大会予稿集 C211 と同様である。PREPBUFR（NCEP が収集した全球観測データ）を同化した外側領域計算(15km)から、内側モデルの境界条件を作成。また PREPBUFR だけでなく地
上 GPS と SSMI を同化した実験により、仮想真値を作成し、これから作成した 1 時間毎の PWV を内側領域
モデル(5km)に同化することにより、同化インパクトを調べた。なお、前回の報告では水平方向の局所化半径σを、PWV については 8.4km, それ以外の変数については 50km としたが、今回は PWV を含むすべての変数について 50km とした。
3．結果
図 2 に同化実験の結果から得られた豪雨ピーク時の 9 時間積算降水量を示す。(a)は海上を含むすべての地点の PWV を同化した計算であり、真値に近い降水
分布の構造をよく再現した。(b)は、海上の PWV を同化しなかった実験である（地上 GPS 地点の PWV は同化している）。埼玉県～栃木県に至る降水帯の降水量は、図(a)に比べて半減した。(c)は北緯 33°線上の 136～141.5°の範囲に 100km に 1 個の割合で設定した
PWV を同化した実験である。図(b)に比べて、降水帯の降水量に大きな改善があった。(d)は、図(c)と図(b)の差であるが、北緯 33°線に沿った PWV を同化した結
果、降水量に 100mm 以上の改善があったことを示した。なお、同化する PWV の位置を 32.5～34.5°まで振ってみた結果、33°が最も効果が大きかった。
北緯 33°線上の同化データの点数を 2 点に減らすと（図(e)）、同化インパクトは大幅に減少し、同化データを 1 点にすると（図(f)）、同化インパクトはさらに減少した。(e),(f)では、後方流跡線解析から、降水帯に流れ込む気流が通る場所に同化 PWV を置いたが、1～2 点の PWV では同化効果は小さかった。

図 1. 実験領域。色は標高(m)を表す。

図 2. OSSE 実験結果による 9 時間積算降水量(mm)。
(a)海上を含む全域の PWV を同化、(b)海上 PWV の同化無し、(c)北緯 33°東経 136～141.5°の PWV を同化、
(d) 図(c)と図(b)の差、(e)北緯 33°東経 139, 140°の PWVを同化した実験と図(b)との差、(f) 北緯 33°東経 139.5°の PWV を同化した実験と図(b)との差。値はアンサン
ブル平均である。

― 268 ―

4．まとめ
OSSE 実験の結果、本州南海上の PWV は、
関東の豪雨を再現する上で重要であり、北緯33°線に沿った PWV 観測を毎時同化することの効果は大きかった。しかし、観測点数が少ないと効果は小さかった。豪雨の予報精度向上のためには、東西方向にある程度広がりを持った PWV 観測を同化することが求められる。
謝辞：本研究は科研費萌芽研究「船上搭載型
GNSS による海上可降水量観測システムの構築」の助成を受けた。

A363

船 舶 搭 載 GNSS に よ る 東 シ ナ 海 水 蒸 気 観 測 実 験*小 司 禎 教 (気 象 研 究 所 /気 象 庁 ),Yoshinori SHOJI (Meteorological Research Institute),
1.

はじめに

表２ GNSS 及び気象測器

海上での水蒸気観測拡充を目的に，8 隻の船舶に二周
波 GNSS 受信機を設置し，2018 年 12 月から順次実験観測を開始した（表 1）．観測の概要と，GCOM-W1 による可降水量(PWV)観測との比較結果を報告する．
表１ 協力いただいている船舶
船名（所有機関）総トン
観測開始日
1,141 2018/12/10
なは２（丸三海運）
749 2018/12/11
りゅうなん（南日本汽船，鹿児島荷役海陸運輸）
748 2018/12/12
みーかじ（丸三海運）
9,952 2018/12/14
かりゆし（琉球海運）
9,483 2018/12/15
ちゅらしま（琉球海運）
10,185 2018/12/17
わかなつ（琉球海運）
1,380 2018/12/25
凌風丸（気象庁）
692 2019/ 02/13
陽光丸（西海区水産研究所）

機種
観測要素
間隔
Trimble Alloy GNSS 受信機 搬 送 波 位 相 1 秒
Trimble Zephyr 3 Rugged (GPS,QZSS,Glonass)
GNSS アンテナ
P, T, Rh
英弘精機 WS300
1分
灘から那覇を結ぶ航路で比較的観測の頻度が高い．
3.

これまでの結果

2019 年 1~6 月，GCOM-W1 搭載の AMSR2 によるPWV と同時刻 5km 以内の船舶観測について比較した
結果を図２に示す．RMS で 3.6mm 程度の一致度を示した．今後，差の大きい場合について原因を考察する．
図３に，2019 年 6 月 30 日，九州地方で豪雨の発生していた時間帯の PWV 分布を示す．GCOM-W1 では九州西方海上から九州西岸にかけ，70mm を超える PWV

2.

域が分布しており，船舶搭載 GNSS も整合している．

観測及び PWV 解析方法

主な観測機器を表２にまとめる．
解析は[1]に倣い，JAXA の運用する MADOCA リア
ルタイム暦をキネマティック精密単独測位に適用し，参考文献[1] Shoji, Y., et al., 2017, Earth Planets Space. 69, 153.

30 秒間隔でアンテナ位置と大気遅延量を出力した．
謝辞

WS300 の気圧，気温を用いて PWV を算出した．
図１に，緯・経度 0.1 格子で見た場合，1 日当たり船

丸三海運様，南日本汽船様，鹿児島荷役海陸運輸様，の存在する平均時間（分）を示す．五島列島東の五島

琉球海運様，西海区水産研究所様には多大なご協力を賜り，心より感謝申し上げます．

図１ 平均的な 1 日当たりの船の存在位置と時 間 （ 分 ）（2019/4/1~4/30）

図２ GCOM-W1 と船舶搭載 GNSSによる東シナ海上の PWV 比較(2019/1/1~6/30)．STD はバイアスを差し引いた後に計算した RMS．

― 269 ―

図３左）2019 年 6 月 30 日 2 時のひまわり 8号バンド 10 の輝度温度（灰シェード）と解析雨量（カラー），右）同時刻の PWV(△：
船 舶 GNSS ， 陸 上 ： GEONET ， 海 上 ：GCOM-W1)

B351

気 象 学 に お け る AI 活 用 か ら AI 統 合 へ*三 好 建 正 (理 化 学 研 究 所 )

1.

はじめに

ついて考える機会が多くあった。専門分科会の招待講

昨年度の秋季大会で、専門分科会「人工知能（AI）

演という機会をいただき、新規の研究成果の報告といは気象学にブレイクスルーをもたらすか？」に招待いうよりも、気象学と AI に関する研究展望について、1

ただき、「気象学における AI 活用を考える」と題した年間のアップデートを経て改めて持論を展開したい。

講演の中で、以下のような持論を展開した。


気象学はビッグデータや AI 活用を先駆的に進め

2.

AI 活用から AI 統合へ

計算科学に関する会合では、今や AI が主役となり、てきた。気象学者よ、自信を持て！


気象学と AI の相乗効果（モデルと AI の融合）

これまでの大規模シミュレーションとの連携や融合、

データ同化と機械学習の類似性（同等性）

また AI 計算に適した高性能計算機（HPC）が重要とな



数値天気予報も AI と呼べるのではないかっている。スーパーコンピュータ「京」の後継機とし



第 5 の科学としての予測科学への展望て開発が進んでいる「富岳」も、AI 関連のソフトウェ

今年度も同テーマの専門分科会を開催するとのことアが効率的に動作する性能を兼ね備える。HPC 上の大で、専門分科会の発起人の一人から、理研 AIP センタ

規模シミュレーションの膨大なデータを学習するAIにーと気象庁の共同研究に関する話をして欲しいと筆者

は、データを動かさずに同じ HPC 上でシミュレーショ

宛に打診があった。大変ありがたいことだが、残念なンから AI までを効率的に計算できることは、今後のブがら筆者は理研 AIP センターに属しておらず、この共

レイクスルーに繋がる。データが膨大すぎて動かせな

同研究には携わっていないため、その話はできない。

いためにできなかった学習が可能となるからだ。

しかし、JST の AIP ネットワークラボで行っている AIP

AI は、気象学や大規模シミュレーションとは並行し加速課題が本年度から採択され、3 年間の計画で研究をて発展しており、今は別世界のものである AI を活用す始めたので、そのあたりの話題も関係して、講演の機るという視点での研究が急速に進んでいるように思う。

会をいただいた。期待される話題が提供できないにも別の形の新たな展開として、AI を統合するような研究かかわらず、昨年度に引き続き招待講演の機会をいたということが考えられる。別世界の AI を活用するのでだき、発起人に対して心より感謝したい。

はなく、AI の世界と気象学やシミュレーションの世界

さて、それで昨年度の講演スライドを見返したとこを統合した新たな視点での研究である。それは、気象

ろ、冒頭部分で AIP 加速課題の研究内容を既に紹介し学と AI の双方に新たな展開をもたらし、ブレイクスルていた（図 1）。

ーに繋がる可能性がある。例えばデータ同化と機械学

AI を応用した気象モデリング

習の類似性・同等性などは、その最初の端緒として期AI 画像解析を応用した計算コスト低減

待ができるかもしれない。

AI を応用したモデル誤差の推定・補正

AI を応用したデータ同化における観測シミュレ

2030年「高度天気予報活用社会」へ
サイバー世界ータの向上

AI を応用したデータ同化アルゴリズム自体の向上AI を応用した観測データ品質管理

AI を応用した観測バイアス補正

シミュレーション

現実世界

同期・予測・制御
ビッグデータ計測

自然

ビッグデータ同化
110101111010111101011

これらは講演の主題ではなく、導入部分で具体的な AI

AI

IoT

に関する研究例として例示したものだった。
それから 1 年、具体的な研究を進めるとともに、国内外の各種会合で議論を行うなど、AI に関する研究に

生活・社会経済

図 1 AIP 加速課題における研究構想の模式図― 270 ―

B352

深層学習による三次元降水ナウキャスト手法の検討*大 塚 成 徳 (理 研 計 算 科 学 ), Viet Phi Huy nh (Eurecom), 大 東 真 利 茂 (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

ことが分かった。予測精度を統計的に調査したところ、フェーズドアレイ気象レーダ (PAWR) は NICT、大阪大学、東芝によって最初に開発され、2012 年から運Conv-LSTM の予測は相互相関法の予測に比べて良いことが分かった。

用されている。レンジ解像度 100 m で半径 60 km 圏内の 110 仰角、300 方位角を 30 秒毎に観測できる。同型

4.

今後の展望

の東芝製レーダが大阪、神戸、沖縄、つくばに設置さ今回の実験では短期間のデータで学習し、短期間のれ、二重偏波型が埼玉に、日本無線が独自に開発した試験を行うことで深層学習がうまく動作するかどうかものが千葉に設置されている。PAWR の高頻度・高密を調査した。今後は通年運用に向けて、学習期間と試度な観測を生かして、理研では 2017 年より 30 秒更新

験期間を延ばし、さまざまな降水の状況において適切の 3 次元降水ナウキャストを運用している(Otsuka et al.,に予測が出来るようにし、検証する計画である。

2016)。現在のシステムは三次元空間で相互相関法により算出した移動ベクトルを用いているため、二次元の場合に比べて桁違いに大きな計算量となる。また、10分先まで予報を行う間に対流活動が大きく変化することもあり、線形的な時間発展の仮定が破れることがある。
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、この計算量増大や非線形時間発展の問題を解決することに繋がる可能性がある。本研究では、深層学習アルゴリズムの一種である、畳み込み長短期記
憶図１ 学習・予測に用いたネットワーク構造。

(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、その有効性を調査する。
2.

実験設定

本実験では、NICT 神戸に設置された PAWR のデー
タを用いる。まずレーダデータを 250 m メッシュの三次元等方直交格子に変換する。そこから学習サンプル
として降水を含む 61 x 61 x 9 ピクセルの領域を
K-means 法を用いて切り出す。2018 年 5 月 31 日、7 月
27 日のデータを用いて、3500 個の学習サンプルを用意

図２ 高度 2 km におけるレーダ反射因子。左：相互し、図１に示すネットワークを用いて学習させた。学

相関法、中央：観測、右：Conv-LSTM。上：初期時刻、

習サンプルと異なる時間から 300 個のテストサンプル

下：2.5 分後の予測。

を切り出し、予測実験を行った。
参考文献
3.

[1] Otsuka, S., et al., 2016, Wea. Forecasting, 31, 329-340.

結果

Conv-LSTM は、対流性降水を適切に予測することに成功した（図２）。相互相関法による予測では捉えきれ[2] Shi, X. et al., 2015, in “Advances in Neural Information
Processing Systems 28,” 802-810.

なかった降水強度の変化も場合によっては捉えられる― 271 ―

B353
ひまわり  号降雨推定アルゴリズムを用いた
熱帯アジアモンスーン域の降雨の解析
広瀬民志（千葉大 &(5H6），重尚一（京大院理），
樋口篤志（千葉大 &(5H6），豊嶋紘一（千葉大 &(5H6）
．結果

１．はじめに 年  月にひまわり  号が打ち上げられ，アジアモ+5$ は図  に示すように熱帯域の降雨を  分毎の高ンスーン域における静止気象衛星の観測バンド数が従来頻度で捉えていた．図  内の破線の四角で囲まれたインドの ～ バンドから  バンドへと劇的に増加した．研究代

ネシア沿岸部海上において，*30 と +5$ のそれぞれで表者はこのひまわり  号赤外マルチバンド観測と，全球衛 年  月f 年  月の降雨日周期を計算した図  D

星降水観測計画 *30 主衛星に搭載された .X バンド降の結果を見ると，+5$ は明け方の降雨の持続時間を大き水レーダ観測を訓練データとし，5DQGRP)RUHVW 機械学習

く過大評価していた．インドネシア沿岸部海上の降水ピー

法 Kühnlein et al., 2014 を用いることでひまわり  号降クは，日射によって陸域で発生した対流雲が海陸風によっ

雨推定アルゴリズム +5$ と呼ばれる高い時・空間分解能て海上に流されることで発生する．この +5$ の降雨持続を持つ降雨推定プロダクトを開発した．さらに中緯度日本

時間の過大評価は，静止気象衛星赤外バンドの雲頂高度情付近における，暖かいタイプの雨の推定に対する +5$ の報に依存した降雨推定が深い対流雲から派生した巻雲を有効性を示した + 年度秋季大会 ．

雨域と誤認してしまうことが原因と考えられる．

本研究ではこの +5$ を用いて，熱帯アジアモンスーン

そこで本研究では機械学習に赤外輝度温度の時間変化

域の降雨に対するひまわり  号赤外マルチバンドの有効情報を取り込むことで，輝度温度の変化が小さい巻雲と，性を検証し，熱帯域における +5$ の有効性を示すことを大きな輝度温度変化を伴う対流雲とを分離することを試目的とする．本研究は -$;$ 第  回 3005$ および国際みた．図  E に示される輝度温度の時間変化情報を取り共同研究加速基金の助成を受けて行われたものである．

込んだ +5$ では降雨日周期のピークのズレが解消されていることがわかる．当日はさらにひまわり  号の各赤外バ
ンドの有効性を検証した結果も示す予定である．













図 ：アジアモンスーン域における +5$ 推定降雨強度
スナップショット．破線の四角で囲まれた領域は降水日周期が卓越するインドネシア西海岸沿岸部の解析領域．
― 272 ―

図 ： D  図  内の破線の四角で囲まれた領域内で計算した年平均降水量の日周期． E +5$ に雲
頂温度の時間変化情報を取り込んで推定し直した場合の結果．
B354

機械学習を用いた降水ナウキャストの可能性に関する研究*原 口 大 輝 1), 鎌 倉 智 之 2) , 北 畠 尚 子 ( 気 象 大 学 校 )1) 現 ： 青 森 地 方 気 象 台 , 2) 現 ： 気 象 庁 総 務 部


はじめに

表 1 モデル 1〜5 の詳細

近年, 膨大な気象観測データを有効活用するため, AIの活用の検討が始まっている. 降水ナウキャストに関しては, 気象庁は運動学的手法を用いているのに対して , Shi et al.(2015) は AI の 手 法 の 一 つ で あ る ,Convolutional LSTM (ConvLSTM) を用いた機械学習を提案している. 本研究では, この手法を用いた降水ナ

表 2 利用したデータセット

ウキャストのモデルのプロトタイプを作成し, 機械学
習の可能性を検討することを目的とする.


学習モデル

本研究では，ConvLSTM 層 3 層からなるモデルを基本とし, 規模やデータセットの差を調べるため 5 つのモデルを用意した(表 1). 学習に利用する optimizer はAdam を用い, 損失関数には RMSE を用いた. 5 分ごと 6
フレーム(30 分)の入力に対し 6 フレームの予測を行う.
使用したデータセット

降水データとしては，気象庁による 5 分毎 1km メッ
シュ全国合成レーダーエコー強度 GPV を用い, また，
一部の実験では衛星赤外画像(ひまわり 8 号による

図 1 対象領域および各データの例

Band13 の輝度温度データ)も用いた. 後者は降水の発生や強度変化の予測の補助を目的とする. 時間分解能は5 分, 空間分解能は 2km×2km とした. 対象領域は南関東周辺（図 1）で，学習には, 降水ありとされる事例のみを用いた（表 2）.


結果と考察

図 2 に予測の一例を示す. 場所によってエコーの移図 2 モデルによる予測結果の一例 (モデル 1)

動方向が異なる場合でも, モデルはエコーの移動を捉えることができている. また計算領域外からのエコー

今後の課題

の侵入が表現されている. 一方で, 徐々に画像が不鮮モデルの改良, 規模明となっており, 強度推定が不十分である. これはモ

拡大, ハイパーパラメ

デルで設定した損失関数に起因すると考えられる.

ータの変更を行い, 多

モデル別のスレットスコア(図 3)を見ると, データ量

くのデータを効果的増大(モデル 1 と 2 の比較)による性能変化は見られず,に活用でき, 強度推定

また衛星赤外画像を加えたモデル(モデル 3－5)の精度も十分可能なモデルが低下する結果となった. これらは optimizer やモデルの開発を目指す. また,規模に問題があると考えられ, また衛星データを追加

気象庁のナウキャス

して用いるには更なる工夫が必要であると考えられる.

トとのスコア比較を行う.

― 273 ―

図 3 モデル別スコア

B355― 274 ―

B356

深層畳み込みニューラルネットワークを用いた停滞前線の自動抽出と精度検証*松 岡 大 祐 1 , 2 , 杉 本 志 織 1 , 中 川 友 進 1 , 川 原 慎 太 郎 1 , 荒 木 文 明 1 ,尾 上 洋 介 3, 飯 山 将 晃 4, 小 山 田 耕 二 4
1
海洋研究開発機構 2 科学技術振興機構 3 日本大学 4 京都大学
1.

た梅雨前線、(b)-(h)はそれぞれ異なる物理量を入力としはじめに梅雨前線や秋雨前線等の停滞前線は、長時間の降雨て与えた場合の抽出結果を示す（スカラ量は 1 チャネをもたらすことが知られている。気象データから前線

ル、ベクトル量は 2 チャネルとして入力。
）。どの結果の位置を自動的に抽出することができれば、例えばも、定性的には正解とほぼ一致しているように見える。

d4PDF [1, 2]のような長期間かつ多数アンサンブルの気

また、正解と抽出結果の類似度を Tanimoto 係数[4]によ候予測データベースを用い、特定の前線がもたらす豪って定義し、1 年分のテスト結果に対する抽出精度を算

雨イベントの将来変化を統計的に分析することが可能出した。特に物理量・気圧面毎の実験では、1000hPaとなる。本研究では、深層学習により気象データから

面の風ベクトル、風向、温度勾配ベクトル、925hPa 面

停滞前線を自動抽出する手法を提案するとともに、その相対湿度、850hPa 面の水蒸気量による抽出精度が高の精度を検証する。

くなる傾向が見られた。

2.

手法

画像認識に特化した深層畳み込みニューラルネット
ワークの一種である U-Net [3]を用い、気象データから前線位置への変換プロセスの学習を行った。気象デー
タとしては、GPV-MSM で使用される客観解析データ
11 年分（降水量、水蒸気、相対湿度、温度勾配、相当
温位、風、風向等）と、気象庁の公開する天気図から
RGB 値を用いて前線部を抽出した同時刻の画像データを用いた。
全データのうち最初の 10 年分を学習用とし、残る 1 年分を抽出精度の評価に用いた（図 1）。

図 2 停滞前線の抽出結果例。(a)Ground Truth、(b)降水量、(c)相対湿度(1000hPa 面)、(d)水蒸気量(1000hPa
面)、(e)温度勾配ベクトル(1000hPa)、(f)風ベクトル(1000hPa)、(g)風向(1000hPa)、(g)相当温位(850hPa) [5]
4.

おわりに

本稿では、深層畳み込みニューラルネットワークを用いた停滞前線の自動抽出の概略を述べた。開発手法
および抽出精度の詳細については、文献[5]を参照されたい。
参考文献[1] Mizuta, R. et al., 2017, Bull. Amer. Meteor. Soc.,

図 1 U-Net を用いた学習およびテスト [5]1383-1398.
3.

[2] Imada, Y. et al., 2017, Atmosphere, 8, 57.

結果

学習済み U-Net を未学習のデータに適用した一例と[3] Ronneberger, O. et al., 2015, LNCS, 9351, 234-241.

して、梅雨前線が停滞中の 2016/06/28 0000 UTC のデー[4] Tanimoto, T.T., 1957, IBM Internal Report, 17th Nov.

タに適用した結果を図 2 に示す。(a)は正解として与え[5] Matsuoka, D., et al., 2019, SOLA, 15, 154-159.

― 275 ―

B357

機 械 学 習 に よ る モ デ ル バ イ ア ス 補 正 ： Lorenz96 モ デ ル 実 験*雨 宮  新 ,

三 好 建 正 (理 研 R-CCS デ ー タ 同 化 研 究 チ ー ム )た。隠れ層はいずれも入出力より少ない 4 次元とし、はじめに

予報モデルの持つ系統誤差（バイアス）をデータ同活性化関数は順に tanh, 線形、tanh とした。このような化システムの中で推定する手法がある[1,2]。気象のよネットワークの構造は主成分分析の非線形への拡張でうな大自由度の系への適用においては、バイアスの空

ある自己符号化器と同じである。計算には間構造やモデル変数への依存性について仮定を置き、TensorFlow[5]を用いた。

推定する変数の自由度を下げることが有効である。この際、モデル変数に線形に依存する成分については、
相互共分散の特異値解析によって主要なモードを抽出して自由度を下げることができる[3,4]。



結果

図 1 に状態変数の一成分 x1 と対応するバイアス dx1についての散布図を、線形回帰（左）およびニューラ

モデルバイアスの原因として、境界層や雲微物理な

ルネットワーク（右）の結果と併せて示す。この例でどの物理過程の誤差がある。ミクロな素過程から関数はバイアスは非解像の過程によるフィードバックに起形やパラメタの値を決めることが難しく、経験的な近因し、線形回帰の近似が部分的には有効であるが、低似式が用いられることが多い。そのような近似に起因次元のニューラルネットワークによる近似により非線するバイアスは、モデルの状態変数に対してどのよう形的な依存性がさらに高精度で表現されている。

に依存するか自明でない。関数形を特定せず、データ

 実際の応用の可能性としては、例えば高頻度の観測のみから変数に非線形的に依存するバイアスを近似的データを用いた鉛直一次元カラム内の物理過程のバイに表現するために、機械学習のアプローチが考えられ

アス補正が考えられる。今後は、真値を使わないよりる。本研究では、系の状態に非線形的に依存するモデ

現実的な設定として、観測誤差と観測演算子、データ

ルバイアスの推定に機械学習を応用する。

同化を組み合わせ、動的なバイアス補正の方法について検討する予定である。



問題設定

低次元のカオス力学系モデルの一つである、大小 2スケールの Lorenz96 モデルを用いた理想実験を行った。
問題設定は先行研究[3]と同じであり、2 スケールのモ
デルの予報値を真値とし、大スケールの変数 x(8 要素)
のみについての不完全モデルによる予報値の真値との差をバイアス dx とする。100,000 個の異なる初期値からの次元量で 12 時間に相当する時刻までの予報値を用

図１ モデル変数 x1 に対するバイアス dx1 (黒)、およ

いて生成した x と dx の組を学習データとして、モデル

び線形回帰(左図：赤)、非線形回帰（右図：青）によるの右辺に加えるべきバイアス補正の項を推定する問題

dx1 の予測の散布図。500 点を抽出して描画。

を考える。先行研究[4]では線形回帰 dx=Lx+C を低次元で計算する方法を提示したが、本研究ではこれを非線

参考文献

形の回帰問題として捉える。

[1] Dee, D. P., and A. M. Da Silva, 1998: Q. J. R. Meteorol.

なお、以上は真値を使った機械学習であり現実的ではないが、最初のステップとして、このような理想的Soc., 124, 269–295, doi:10.1256/smsqj.54511.
[2] Li, H., Kalnay, E., Miyoshi, T., & Danforth, C. M. , 2009.
Monthly Weather Review, 137(10), 3407-3419.

条件下で動作する手法開発を目指す。

[3]Danforth, C. M., E. Kalnay and T. Miyoshi, 2007: Mon.
ニューラルネットワークによる非線形回帰

Wea. Rev., 135, 281-299. doi:10.1175/MWR3289.1.

x と dx の間の関係について、3 層の隠れ層をもつニュ[4] Danforth, C. M., and E. Kalnay, 2008: J. Atmos. Sci., 65,ーラルネットワークを用いて非線形の回帰分析を行っ

1467–1478, doi:10.1175/2007jas2419.1.
[5] TensorFlow, https://www.tensorflow.org/overview, (2019/7)― 276 ―

B358
データ駆動型アプローチが加速する地球科学シミュレーションの不確実性定量化*澤田洋平(東京大学/気象研/理研 R-CCS)

1. 背景と目的
地球科学において、数値計算モデルは現象の理解から未来予測までを担う重要なツールである。
地球システムモデルは多様なスキームが非線形に相互作用する複雑なものになっている。近年ではモデルの中のどのスキームが出力のどの部分の誤差に影響をしているのかを包括的に知ることは容易でなく、モデル開発の妨げになっている。
地球システムモデルの不確実性の源泉の一つはその未知パラメータである。通常、未知パラメータはモデル出力と観測データとの当てはまりに基づき単一の値を経験的に決めている。所与の観測量に対し、どの未知パラメータに感度があり、どのくらいの不確実性の幅の下にパラメータが決定できるかといったことを包括的に知ろうとする試み（「不確実性定量化」と呼ぶ）は少ない。
最近では機械学習を用い軽量な統計モデルでシミュレーションの挙動の一部を模擬し、不確実性定量化に役立てるデータ駆動型のアプローチが盛んである(例えば、Qian et al. 2018 JGR-A)。
本研究では陸面モデルを題材とし機械学習を援用して未知パラメータ最適化とその不確実性定量化を効率よく行う方法を提案する。

2. 手法
地球科学シミュレーションは状態空間モデル
であり、状態量 𝐱𝐱(t) が時間発展する過程として、
d𝐱𝐱(t)dt= 𝑓𝑓(𝒙𝒙(𝑡𝑡), 𝒖𝒖(𝑡𝑡), 𝜽𝜽) (1) と書ける。ここで𝒖𝒖(𝑡𝑡)は境界条件などの数値計算モデルに対する外力、𝜽𝜽は未知パラメータである。何らかの観測 y が存在して、モデルとの「差」Φ = ‖𝒚𝒚 − ℎ(𝒙𝒙)‖2 (2)を小さくするような𝜽𝜽 の(点推定ではなくて)事後
確率分布を（観測データの誤差も考慮しつつ）得ることが不確実性定量化に当たる。ここで h は(非線形な)観測演算子である。ノンパラメトリッ
クな手法としてはマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を使うことが考えられるものの、それには非線形で大自由度なモデル f を 106 回程度繰り返し数値積分する必要があり、低計算コストのモデルでなければ適用できず、現実的でない。
 しかしながら、(2)式の入力は高々未知パラメータ数の次元しかないと見なせ、出力はスカラー量なので、少ないパラメータの組み合わせ(今回は 400 組)でモデル f を走らせて𝜽𝜽-Φ関係のデー
タセットを作り、それを機械学習することで未知パラメータを入力とし、モデルと観測の当てはまりの良さを出力する軽量な統計モデルを作ることができる。データセットを作る過程ではMCMC と異なりモデルをパラメータの組ごとに並列化して計算することができ効率が良い。本研
究では、𝜽𝜽-Φ関係のデータセットをガウス過程で学習し、軽量な代替モデルとしての統計モデルを用意し、代替モデル上で MCMC を適用する。
 モデル f として陸域水文―生態系結合モデルであ る EcoHydro-SiB, 観 測 演 算 子 h と し てGCOM-W1 で観測できる低周波マイクロ波領域の放射伝達モデルを使い(Sawada et al. 2015
JGR-A)、GCOM-W1 による衛星観測輝度温度を参照して未知パラメータの不確実性定量化を行う。パラメータの「真値」とそれを f と h に入れることで人工的に生成した観測を用いる理想化実験を行い手法の妥当性を確かめた。気象外力
𝒖𝒖(𝑡𝑡) は西アフリカの一点(経度 0.125 度、緯度10.125 度)の GLDAS v2.1 (Rodell et al. 2004
BAMS)のデータを用いた。

3. 結果と考察

 図 1 に推定した 4 つのパラメータの確率分布を示す。これは代替モデルを用い 106 回式(2)を評価することで得た確率分布である。一回当たりのモデル f と観測演算子 h の時間積分が 4 分かかるため、元々のモデル上で MCMC を行うと 4×
106 分かかってしまうが、本研究のアプローチを用いると一連のプロセスの実行が 10 分ほどで完了する。データ駆動型アプローチを援用することで大幅な高速化が実現できていることが分かる。
得られた確率分布はおおむね人工的に設定した真値をよく推定することができている。
謝辞：本研究は、科研費 17K18352、18H03800
および JST AIP JPMJCR19U2 の支援を受けたものである。

図１：陸面モデルの４種類の未知パラメータのMCMC による推定。赤点線が「真値」。

― 277 ―

B359

瞬時的な地表面フラックスを診断する
接地境界層パラメタリゼ−ションの深層学習による検討*伊藤純至 1,2・毛利英明 21
東京大学大気海洋研究所、2 気象研究所
1. はじめに

流入風速により規格化し、深層学習した場合（図上）

数値気象モデルの最下層より下部は接地境界層と仮（伊藤・毛利、気象学会 2018 秋）、正解である実測（横定される。その層における熱や運動量の輸送過程は解軸）にある程度近いフラックスの診断を達成している。

像できないため、何らかのパラメタリゼショーンによ

しかし、診断(縦軸)の分布の幅が実測より狭くなってる地表面フラックスの診断が必須である。モニン・オブ

いる傾向がある。一方、新たに行った、規格化に境界層

コフ則に基づく接地境界層のパラメタリゼーションが内の風速を用いるとともに、時間フィルターサイズも従来の数値気象モデルでは利用されてきた。

規格化したデータを入力とした場合、より実測と合致

そのような経験則は、アンサンブル平均を施した風
速との地表面フラックスの間の関係として成立するが、数値気象モデルが高解像度化した場合は、アンサンブ

する診断がなされた（図下）。
その他、学習パラメータに対する依存性などについて、発表する予定である。

ル平均ではなくより瞬時的な地表面フラックスをパラ
メタリゼーションにより与える必要がある。しかし、そのような時間スケールの風速と地表面フラックスの間の関係はよくわかっていない。伊藤・毛利（気象学会2018 秋）は風洞実験で得られた長時間の時系列データ
を教師データとして利用し、深層学習により風速の時
系列から瞬時値に近い運動量フラックスを与えるパラ
メタリゼ−ションの構築を試みた。様々な平均風速の場
合に汎用的に利用可能なパラメタリゼーションとする
ためには、適切な規格化の必要性が示唆された。さらに、異なる平均風速において、乱流構造の相似性により即した規格化を行った場合の診断精度の向上を確かめる。
2. 深層学習の手法と規格化

気象研究所の大型風洞において 3 種類の平均流入風
速(1,3,10m/s)を設定し、高度 80mm の測定点で得られた
水平風 u と鉛直風 w、それぞれ 3.5 時間分の 0.1 秒ごとに間引いた実測データを利用する。今回は規格化に
z=80mm における風速を用いる。運動量フラックスは時間フィルターした u と w の偏差の相関として求めるが、時間フィルターのサイズも風速により規格化するよう変更した。Google 社が提供する Tensor Flow の Long
Short-Term Memory(LSTM)ライブラリを利用し深層学習を行った。
3. 検証と考察

図 運動量フラックスの風洞における実測値（横軸）と検証のために独立した 0.1 秒毎の 30 分間の風洞実験

LSTM の診断（縦軸）。上図は流入風速による規格化、下の時系列データを利用した。深層学習した LSTM の診断

図は境界層内の風速とともに、時間フィルターサイズ（縦軸）と風洞における実測値（横軸）を示した。

も規格化した。単位は m2/s2。

― 278 ―

B360

ニューラルネットワークを用いた急発達台風予報*黒 良 峻 平 *1 八 谷 大 岳 *1*2 嶋 田 宇 大 *3 上 田 修 功 *2
*1 和 歌 山 大 学 シ ス テ ム 工 学 部 *2 理 化 学 研 究 所 革 新 知 能 統 合 研 究 セ ン タ ー*3 気 象 研 究 所 台 風 ・ 災 害 気 象 研 究 部
1

背景と目的
近年，甚大な被害をもたらす急発達台風の発生率の増加に伴い，高精度な急発達台風の予報が求められている．しかし，事例が少ない急発達台風に対し，従来の強度変化重回帰モデル SHIPS （Statistical Hurricane
Intensity Prediction Scheme）[1]では，精度よく強度変化
量を回帰するのが困難である．そこで，本研究では，急発達台風の予報を，急発達するか否かを分類する 2 値
分類問題として定式化し，近年，飛躍的に精度が向上しているニューラルネットワーク（以下，NN）を応用し，過去の台風カタログを用いて，精度評価を行う．
2
提案方法
急発達台風か否かの分類問題を以下のように，気象
環境特徴量𝐱𝐱を入力し，スコアy[0,1]を出力する関数
f(𝐱𝐱)をデータから学習する問題として定式化する．
1 if 𝑝𝑝𝑡𝑡1 − 𝑝𝑝𝑡𝑡0 < 𝜏𝜏y={y = f(𝐱𝐱)0otherwise
ここで，𝑡𝑡0は基準時刻，𝑡𝑡1は𝑡𝑡0から所定時間後の時
刻，𝑝𝑝𝑡𝑡 は時刻 t における中心気圧，𝜏𝜏は中心気圧変化閾
値である．関数f(𝐱𝐱)は，図 1 に示す 4 階層の NN である．関数f(𝐱𝐱)をデータから学習するための目的関数としては，通常の分類器で用いられる交差エントロピー
最小化（以下，NN-CE）と，高いスコアを持つ負例を選択することにより，正例と負例の不均衡を解消する
pAUC 最大化（以下，NN-pAUC）[2]を用いる．

図 1 4 階層のニューラルネットワーク
3
学習・評価データ関数f(𝐱𝐱)の学習および評価に 1987 年から 2017 年の間に発生した台風ごとに 6 時間単位で観測された，台風カタログを用いる．各台風のカタログデータを，幅
48 時間のウィンドウを 6 時間ずつずらして分割し，各ウィンドウから 24 個の SHIPS 特徴量を抽出し気象環
境特徴量𝐱𝐱とする．各ウィンドウの初期時刻を𝑡𝑡0，最終時刻を𝑡𝑡1とする．気象庁ベストトラックに基づき中心気圧変化閾値𝜏𝜏は，2005 年以前と 2006 年以降で分けてそれぞれ中心気圧変化分布の 95%点に設定する．また，2012 年以前を学習データ，2013 年以降を評価データに分割して用いる．
4
実験評価
SHIPS，NN-CE および NN-pAUC の 3 つの方法のウ
ィンドウ単位および台風単位での急発達台風予報の精度比較を行う．ウィンドウ単位での急発達か否かの分類問題を以下のように，SHIPS のスコアは， 回帰した 強度変化 が閾値 𝜏𝜏=−55 より小さければ 1 に，それ以外を 0 とする．また NN-CE と NN-pAUC の スコア閾値 𝜏𝜏𝑠𝑠 は 0.1 と 0.5 の 2 つ用意し，𝜏𝜏𝑠𝑠 より小さければ
1 に，それ以外 0 に変換する．台風単位においては，
各台風のカタログデータを分割したウィンドウのうち1 つでも急発達する場合があればその台風は 1 に，それ以外 0 に変換する．
表 1 はウィンドウ単位および台風単位の予測での各方法の評価データに対する precision および recall である．ウィンドウ単位および台風単位の頭文字と合わせて w-precision，w-recall，t-precision，t-recall と表記する．この表から，SHIPS は急発達台風を予報できていないのに対し，NN-CE と NN-pAUC はウィンドウ単位の予測では 18%～40%，台風単位の予測では 48%～77%の recall で急発達台風を予報することができるのがわかる．またウィンドウ単位の予測での precision は
約 30～40%と低く，誤報が多いが，台風単位の予測では約 55%～60%と誤報は半数以下となっている．さらに NN-pAUC は NN-CE と比べて，スコア閾値の影響を受けにくいことが確認できた．
加えて，NN-CE と NN-pAUC のスコアのヒストグラ
ムを図 2 に示す．この図から，両方法とも，正例と負例とを区別することが出来ていない事例があることがわかる．これは負例と正例の特徴量に差が無いことが原因と考えられ，今後，特徴量に台風の構造的な情報（形・大きさなど）を導入するなどの改良を検討す
る．
方法
SHIPS
NN-CE
NN-pAUC

w-precision(0.1/0.5)
0.0
0.294/0.426
0.304/0.305

w-recall(0.1/0.5)
0.0
0.493/0.180
0.361/0.361

t-precision(0.1/0.5)
0.0

t-recall(0.1/0.5)
0.0

0.571/0.625
0.552/0.552

0.774/0.480
0.677/0.677

表 1 Precision と Recall の比較

図 2 スコアのヒストグラムの比較
参考文献[1] 嶋田宇大, 大和田浩美, 2019: SHIPS. 気象研究所技術報告, 82, 4-19.
[2] Naonori.U & Akinori.F, 2018, ”Partial AUC Maximization via NonlinearScoringFunctions”, arXiv:1806.04838― 279 ―

B361

私 た ち は CNN に 正 し い 答 え を 教 え て い る の だ ろ う か～ t-SNE に よ る 正 解 ラ ベ ル の 妥 当 性 の 検 証 ～*比 嘉 舞 輝 , 名 嘉 眞 紳 , 山 田 広 幸 , 伊 藤 耕 介 , 宮 田 龍 太 ( 琉 球 大 学 )1.

ときの実績を示しており，予測を外したときの入力画

はじめに Deep learning と周辺技術の急激な発展に伴い，それ像を t-SNE の分布上で見ると，データ間の距離が小さらを実データに適用する研究は増加の一途を辿ってい

い 2 つの画像に異なった正解ラベルが振られているこる．気象学でも，画像認識に優れた Fonvolutional neuralとが多く，とくに正解ラベルが発達から停滞，または

network (CNN)を用いて台風が映った衛星画像から撮影

停滞から衰退へと変化する過程で不正解となるケース

時点での強度推定[1][2]や， 日後の強度クラスを予測が多かった．

[3]する試みが報告されているが，大半が混同行列によ

ここではベストトラックを基にラベリングしたがる性能評価で考察が閉じており，予測精度を実用レベ

単純にそれを正解ラベルとすると，図のように似たよ

ルまで向上させるには CNN にどんな画像やラベルをうな画像に異なるラベルを付与していることが多々起付与すれば良いか議論した研究はほとんどない．そこ

こるため，CNN の予測精度の改善にはラベリングの工で本研究では，画像などの高次元データ分布の可視化

夫が必要であると言えよう．

に優れた教師なし学習である t-distributed stochastic

こ こ で は 北 本 [2] と 同 等 の Sequential split 検 証

neighbor embedding(t-SNE)[4]を用いて，台風の勢力予測(2005~2015 年に発生した台風情報で訓練2015 年以降を行う CNN が予測を当てた(外した)ときに入力されたで検証)で得られた予測結果なので検証で与えた台風

衛星画像が分布上のどこに位置するか調査した．

情報は訓練で一切教えていない．一方，Pradhan[1]の2.

結果と考察

Random split 検証だと，撮影時刻は異なるが同じ号の似図 1 に t-SNE[4]を用いて表示した台風衛星画像[5]のた台風画像を訓練と検証で与えてしまうため予測精

データ分布を示す．図中の各点には 2015 年に北西太平度が Sequential split 検証よりも格段に高くなるが実用

洋で発生した全台風を 6 時間毎に撮影した衛星画像デ性を考えるとこの検証方法は適切とは言えない．

ータがプロットされており，その中で 7 号に関するデ3.

ータが色付けされている．この図から，台風の発生か[1]Pradhan, R., et al., IEEE Trans. Image Proc., 27, 692-702.

ら消滅までの過程で撮影された画像は分布上で近い位[2]北本朝展機械学習による台風雲パターンと温帯低気圧の分析

置に連続して配置される場合が多く，時折急に遠くに[3]棚原慎也, 他, 2018 年度春季大会講演予稿集, 246

配置されることがあり，画像で比較するとその類似性，[4]Maaten, L., et al., Visualizing Data using t-SNE,

相違性が定性的に確認できる．図中各点は CNN でこの

https://lvdmaaten.github.io/publications/papers/JMLR_2008.pdf, (2019/7 閲覧)参考文献

画像から台風が1 日後に発達/停滞/衰退するか予測した

[5]北本朝展デジタル台風



http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/, (2019/7
 閲覧)



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



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





2015 年台風 7 号の事例
 図 1 t-SNE[4]でプロットした台風衛星画像[5]の散布図．各点間の距離は画像同士の類似度と見なせる．色付きの点は
5 月 20 日 18 時を終点とし，間の過程を矢印で である．ベストトラックで台風と認定された 5 月 9 日 12 時を始点，熱帯低気圧になる直前の 表した．点種は台風が 1 日後に発達停滞衰退するか CNN で予測したときの実績で変えており，図中では正解ラベルが変化したときの衛星
画像を表示した．

― 280 ―

B362
超解像シミュレーションによる街区微気象のリアルタイム予測〜物理を学習させた深層・超解像器〜*大 西

領 , 杉 山 大 祐 , 松 田 景 吾 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )Onishi, R., Sugiyama D., Matsuda K.
(Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology),
1.

はじめに
未来都市では、様々な自律システムが、サイバー空間内に再現された過去・現在・未来の気象と社会ネッ
トワークの統合情報（気象情報インフラ）に常時アクセスしながら、人々が意識せずとも、各システムが時々刻々と複雑に変化する気象と社会に応じて、様々な社
会サービスを提供する（図１）。一方で、自律制御のためのリアルタイムセンシングデータの一部は気象予測
シミュレーションに同化され、気象情報インフラの構築に利用される。このような近未来の社会サービスは
ヒト・モノが集中する都市部から開始されると考えられ、都市街区微気象に関する気象情報インフラの構築が早急に望まれる。
著者らのグループでは、数ｍ解像度で建物や樹冠を解像し、それらが熱・風環境に与える影響を詳細に考慮できる建物解像・街区微気象シミュレーション法を開発してきた[1]（図２）。この街区微気象シミュレー
ションは暑熱対策に活用され始めている（例えば、[2]）。
一方で、計算コストが甚大であり、大型スーパーコン
ピュータを用いても、現業予測には適用できない。
本研究では、街区微気象シミュレーションによる高解像度予測情報をリアルタイムに取得することを目指し、深層学習を活用した新たな予測シミュレーション法を開発する。

2.

超解像シミュレーションシステム

超高速に高解像度シミュレーション予測結果を得る
ために、深層学習を用いた超解像（Super Resolution, SR）
技術[4]を活用する（図３）。高解像度予測情報を得るために要する時間は低解像度シミュレーションを実施するための時間だけで済む。

©JAMSTEC

図３：超解像シミュレーションシステム。高解像度(high-resolution, HR)計算結果を用いて深層学習させておいた超解像(SR)器に、低解像度(low-resolution, LR)計
算結果を渡し、HR 予測結果を超高速に生成する。
3.

結果とまとめ（建物解像としては）低解像度な 20m 解像度の微気象
シミュレーションと、深層学習を活用した超解像器を統合利用することで、5m 解像度の予測情報を超高速に創出することに成功した。このシステムを活用することにより、従来活用されてこなかった IoT センサーデータまでをも取り込んだ街区微気象の現業予測が可能になると期待される。
謝辞 海洋研究開発機構の地球シミュレータを利用し©JAMSTEC

図１：未来都市における超スマート社会サービス

た．JST 未来社会創造事業の支援を受けた(課題番号：
JPMJMI18B6)。

図２：建物解像・街区微気象シミュレーション結果の例。
日本科学未来館の YouTube ページ[3]で視聴できる。

参考文献[1]Matsuda et al. J. Wind Eng. Indust. Aerodyn. 173, 53-66(2018)[2]https://www.pref.saitama.lg.jp/a0001/news/page/2018/062
1-01.html[3] MiraikanChannel, 東 京 ヒ ー ト ア イ ラ ン ド ,https://youtu.be/EMm9La3riNA[4] Dong et al., In European Conference on Computer Vision,
pp.184-199 (2014).

― 281 ―

B363

深層学習によるカメラ画像からの気象情報の抽出*杉 山 大 祐 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 大 西 領 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),筆 保 弘 徳 (横 浜 国 立 大 学 )

推定法の開発に取り組んでいる。固定カメラ画像だけ

概要

数値予報のさらなる高精度化のため、インターネッ

でなく、設置箇所の緯度経度と時間から算出した理論

トを通じたリアルタイム取得が可能な各種 IoT（Internet

最大日射量を同時に学習して推定に用いるマルチモーof Things）
センサー機器網による高密度気象情報の活用

ダルモデル（図２）を構築し、このモデルを用いて固が期待されている。一方で、安価な IoT センサーは地

定カメラの設置位置前方の日射量を推定する新たな観上に設置されるため、IoT センサー網を通常活用しただ

測手法を開発した。この結果について報告する。

けでは上空のリモート気象情報を収集できない。そこ

で本研究では、近年発展が目覚ましい人工知能技術を用いた画像認識を応用し、インターネットに接続可能な安価なコンシューマーカメラの画像から気象情報の抽出を行うシステムの開発に取り組んだ。抽出する気雲量 0

象情報として、雲量と日射量を対象とした。これらは、

雲量 10

図１ 訓練データと雲量ラベルの例．

数値予測シミュレーションの入力値となるだけでなく、
例えば、農業分野での活用も期待される。本研究の手

雲量 6



法を用いることで、高価な観測機器を使わなくとも、安価なカメラ付きデバイスをリモートセンシング機器として運用することが可能になる。


雲量推定のための深層ニューラルネットワーク 画像学習タスクで高精度を実現している畳込みニュ
ーラルネットワーク[1]（CNN）をベースとし、5 層のモデルを構成した。このモデルを訓練するデータとして、インターネットより自動収集した雲の写っている
画像約 2,000 枚に著者らが雲量のラベル付したもの（図１）を用いた。本研究の雲量は、カメラ画像に写り込んでいる空領域のうち雲に覆われている割合を 0 から

図２ 固定カメラ画像と理論最大日射量を同時学習
する日射量推定モデル．

10 の 11 段階で表す。一方、気象庁は全天に対する雲領域の割合を雲量と定義する。この定義の違いには注意

参考文献が必要である。訓練データのうち 80%に対して機械学[1] LeCun Y., Haffner P., Bottou L., Bengio Y.：Object

習を行い、残り 20%を推定させて交差検証を行った。

Recognition with Gradient-Based Learning. In: Shape,Contour and Grouping in Computer Vision. Lecture

結果とまとめNotes in Computer Science, Vol. 1681. Springer, Berlin,

既存のセグメンテーション法の平均自乗誤差 12.7 にHeidelberg, 1999.

比べて、本 CNN は 3.0 という圧倒的に小さな誤差で雲[2] Onishi, R., Sugiyama D.: Deep Convolutional Neural

量を推定できることが明らかになった[2]。現在、横浜

Network for Cloud Coverage Estimation from Snapshot

国立大学における気象観測データを利用し、日射量のCamera Images, Vol. 13, 235-239, 2017.

― 282 ―

B364

変分自己符号化器による前処理を通じた非ガウス観測のデータ同化*堀 田 大 介 (気 象 研 究 所 )1. 背景
変分法や EnKF 等の通常のデータ同化手法では背景誤差や観測誤差がガウス分布することを前提としている．このため，降水量など分布が非ガウスな観測は同化が難しい．気候学的分布がガウスになるように変数変換する方法 (Gaussiananamorphosis) を用いると観測誤差の分布もガウスに近づき同化に有効であることが知られている (e.g., Lien et al. 2013;2016) が、この方法は 1 変数ごとにしか使えない.
また，レーダーや輝度温度などの面的な観測は，離れた観測の間に誤差相関があり，情報が redundant でデータの持つ有効な自由度はデータの表現が持つ次元よりずっと小さい．このため super-observation や EOF の主要モードのみを取り出す手法などが使われるが，情報の損失は避けられない．
本研究では，上記の 2 つの問題を同時に解決しうる手法として，機械学習の分野で提案された変分自己符号化器(Variational Autoencoder; VAE) に注目する．
2. VAE とは
VAE は、分布が非ガウスで次元の大きな観測 y について，「y が，ガウス分布する次元の小さい潜在変数 z から stochasticに生成される」という仮定のもと，y のサンプル Y= {y1, y2, ...}
のみから y と z の対応関係を与えてくれる教師なし学習アル
ゴリズムである (Kingma and Welling 2013). 対応関係はニューラルネットで与えるのが普通だが, パラメータに関する勾配が計算できる関数であれば何を選んでも良い．
学習データ Y を VAE で学習することにより，可観測量 y
か ら 潜 在 変 数 z を 推 定 す る 確 率 的 符 号 化 器 q(z|y) =N(µ(y),σz2(y)) と，z から可観測量 y を生成する確率的復号器
p(y|z) = N(f(z),σy2 )が得られる．ここで σy2 は固定して与えるハ
イパーパラメータ，µ(y),σz2(y), f(z)はニューラルネットワーク
である（実際には logσz2(y)をニューラルネットワークで求める）．符号化器と復号器を設定する際に z の次元を y の次元より小さく設定することで次元削減を行うことができる．また学習データ Y の各要素に平均符号化μ(・) を適用した z の元の集合は N(0, Idim(z))に近い密度分布を持つようにできる．
3. VAE による非ガウス観測データの前処理
VAE の上記の性質から，VAE を Gaussian anamorphosis の多次元への拡張として利用することができる．具体的な手順は以下の通りである：(0)観測 y=h(x)の気候学的分布を知っているとする．予め y の気候学的分布から学習データを準備し，VAE で確率的符号化器と確率的復号器を学習しておく．
(1) 観測 yᵒから符号化器の平均値により潜在変数の観測
zᵒ=µ(yᵒ)を作る。
(2)状態変数 x から通常の観測演算子 h(x)と符号化器の平均値の合成により潜在変数空間の観測相当量を作る：
z=µ(h(x))=:H(x)．
(3)このH=µ∘hを改めて観測演算子とみなし通常のデータ同化をする．ただし，符号化器には変換時の不確定性 σz2(y)があるため，背景および観測誤差共分散の対角成分にそれぞれ
σz2(yb)および σz2(yᵒ)を加える．また，h や H は非線形なため,
おそらく outerloop や iterated KF が必要となる．

4. 理想実験
ガウスを仮定した通常のデータ同化手法が苦手な問題として画像の観測により台風の位置ズレを補正する問題を考える．
図 1a に示すような「眼」のある円の中心が気候学的に N( (0,0),22×I2 ) でガウス分布するものとする．第一推定値は気候学的分布より 2 倍の精度があり N( (0,0), I2 ) で分布, 観測はさらに 2 倍の精度があり N( (4,4), ½2×I2 ) で分布するものとする．
この系では中心の位置が真の潜在変数であり，中心位置が与えられると図 1a のような各ピクセルの値が 0.0〜1.0 で 41x41
ピクセルの画像が生成される．
VAE の学習では気候学的標本を 5000 個生成し学習した．潜在変数 z の次元は 10 とし, µ(y)と logσz2(y)は中間層 1 層のみの多層パーセプトロン(MLP)で同時に出力させ，ニューロン
数は入力層，中間層，出力層それぞれ 41x41=1681, 500, 2x10である．f(z)も中間層 1 層のみの MLP で各層のニューロン数
は入力から順に 10, 500, 41x41 とした．活性化関数は全てシグモイドとしたが ReLU での結果も定性的には変わらない．
同化実験では第一推定値を 1000 メンバー生成し，通常のEnKF（“naive”）と, VAE により前処理を施し z の空間で解析する EnKF (“VAE”)とを比較する．参考のため中心位置そのものを同化した結果から画像を生成したものをidealとして示す．
5. 結果
実験結果を図 1 に示す．解析値（上段 b,c,d）を比べると，点ごとに観測を同化する“naive”では同心円の構造が歪められる(図 1c)のに対し，VAE で前処理をすれば,「眼」も含め構造がよく保たれている(図 1d)．同化によって構造を変えずに位置だけをずらすことができていることは解析インクリメントの図（下段 g,h,i）を見るとよりわかりやすい．
6. 課題と展望
本手法では観測されうるデータ y が VAE で十分表現できることが前提となっており，観測または背景値の気候学的出現率が極めて小さく学習データに類似したパターンが出現しない場合，再構成誤差が大きくなり σz2(yb) または σz2(yᵒ) が大き
くなって第一推定値が修正されなくなる．また，「41x41 ピク
セルの画像の位置ズレを補正する」という単純なタスクにさえ 5000 もの学習データが必要であったことから, 気象のような複雑な系に適用する場合，再構成誤差の小さい VAE を構築することが果たして可能か，慎重な検証が必要と考える．

― 283 ―

図 1：理想実験の結果．

B365
深層学習を用いた回転水槽実験の波数解析


大滝寿一 ・筆保弘徳 ・加藤涼雅 ・松岡大祐 ・吉田龍二 横浜国立大学大学院、横浜国立大学、海洋開発研究機構、&,5(686%12$$(65/  はじめに クラスの分類のため、
波数  と  の成分のみである。
ようになった。しかし、気象データには学習データ量や質である。そして約  秒後には逆に波数  の確率値が 近年、気象学分野でも深層学習を用いた研究が行われるに限りがあり、深層学習の能力を出し切っているとは言い難い。本研究の目的は、回転水槽実験の結果を学習データ

秒付近では波数  の確率値が ％であり、波数  は０％と逆転し、再び波数  が大きくなる。 秒付近や 秒付近では、波数  や波数  が ％付近で推移する。

証することである。回転水槽実験は、近年研究目的で行わ まとめ

数値モデルのように人為的な仮定をいっさい含まない現用いた深層学習の精度の検証を行った。物理的な解析からに用いることで、深層学習の精度がどこまで高まるかを検れることはほとんどなくなったが、①得られる実験結果は実の現象であること、②室内実験を繰り返すことで深層学習の威力を十分に発揮する数万以上の学習データを容易に作成できるため、深層学習に利用するメリットは大きい。
3,9 解析と波数分解を用いた筆保他  により、定量的な波数分類が得られるようになった。回転水槽実験の物理的な解析で得られた波数分類と、深層学習から得た波数分
類がどこまで一致できるかを調べる。


本研究では、回転水槽実験の結果を学習・検証データに得られた波数とほぼ同じ時間に深層学習からも同じ波数の検出が起きていた。発表では、分類するクラスをさらに増 や し た 結 果 を 示 し た い 。 ま た 評 価 方 法 で *UDG

&$0 *UDGLDQWZHLJKWHG&ODVV$FWLYDWLRQ0DSSLQJ を用いた画像の重み関数の可視化を行い、予測結果に対してどの領域の流体運動が影響しているのかを定量的に調べて、現象の物理的解釈を行ったものも報告したい。





















図  フーリエ解析から得た波数別渦運動エネルギーの時系列。
実線：波数 、破線：波数 。

 結果 

 

図  は、検証に用いた回転水槽実験の 3,9 により定量化

割合





て得た波数別渦運動エネルギーの時間変化である。実験開経つと今度は波数  が同程度まで解析されるようになり、













また約  秒後には波数  が卓越する。














始から  秒付近では波数  が卓越していたが、約  秒

図  は深層学習から得る波数の確率値の時間変化である。



時間 V



る。

して軸対称流を除いた実験結果である。図２は波数分解し







間での物理的または深層学習から得る波数分類を比較す







検証には波数が時間変化をする実験を選び、それぞれの時





 と  がどれほどの割合で分類されるのかを調べる。
また、





（軸対称流を除いた画像）を用いて（例として図 ）
、波数





証データには、波数分解をしていない擾乱成分だけの画像







画像を用意し、&11 は２値問題として設定した。学習・検





ットワークを使用した。波数２と  におよそ２万枚の学習





畳み込み層  層とフル結合層  層からなるニューラルネ





ーラルネットワーク）を用い、畳み込み層の深さは最大で





本研究では、深層学習の一種である &11（畳み込みニュ

図   回転水槽実験から 3,9 解析をして得た軸対称流を除いた画像。 左  秒、 右  秒。



分類の精度を検証する。





で最も差が出やすい波数２と  のデータを使用し  クラス





では、第一段階の学習データとして、フーリエ解析の結果





し、フーリエ解析により定量的な波数分類を得る。本研究





像を用いる 図  。実験結果の画像を 3,9 解析して数値化





による回転水槽実験結果の約  回  万以上の実験画

㻌

深層学習に用いる学習・検証データは、舛田他（）× 10−6 m2 /s 2

 実験手法と評価方法

時間 V）

図  深層学習から得た波数分類の時系列。実線：波数 、破線：
波数 。

― 284 ―

B366

大規模アンサンブル気候データの効率的な解析に向けたコンテンツベース検索システム* 中 川 友 進 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 尾 上 洋 介 (日 本 大 学 ), 川 原 慎 太 郎 ,荒 木 文 明 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 小 山 田 耕 二 (京 都 大 学 ), 松 岡 大 祐 , 石 川 洋 一 ,藤 田 実 季 子 , 杉 本 志 織 , 岡 田 靖 子 , 川 添 祥 , 渡 辺 真 吾 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),石 井 正 好 , 水 田 亮 , 村 田 昭 彦 , 川 瀬 宏 明 (気 象 庁 気 象 研 究 所 )1.

あるが、ファイルの中身を全て走査するために速度がはじめに気候変動の確率的な影響予測を創出するためには、遅い。一方、SEAL は RDB のインデックスを用いて検多数のアンサンブル実験の解析が必要である。しかし、索を行うため、全てのファイルに対する高速な物理量「気候変動リスク情報創生プログラム」と「気候変動の探索が可能である。また、ユーザーは Web 上で必要

適応技術社会実装プログラム」（SI-CAT）の成果物であなデータを絞り込めるため、ダウンロードするデータ

る d4PDF[1][2]の総データ容量はユーザーが手元にダウ

容量を大幅に削減（例えば 0.5%）できる。そのため、ンロードして解析するには大きい（~3 PB）。そのため、冒頭で述べた懸念は解決できたと考えている。

ユーザーのストレージの不足、長時間のダウンロード、サーバーへの高負荷が問題になると懸念しており、必要なデータを絞り込む機能が必要だと考えている。

4.

結論

我々は大規模アンサンブル気候データから高速かつ効率的に必要なデータを見付けるためのシステムであ2.

る「SEAL」を開発し、期待通りに動作することを確認システムの設計と実装

前述の懸念を解決するため、SI-CAT では大規模アンした。また、機械学習と RDB の連携機能を開発中であサンブル気候データから高速かつ効率的に必要なデー

る。SEAL は 2019 年度に「データ統合・解析システム」

タを見付けるための「System for Efficient content-based（DIAS）から公開する予定である。SEAL で開発した

retrieval to Analyze Large volume climate data (SEAL)」（図

技術は、シミュレーションや観測を問わず、他の分野

1）を開発している。SEAL は、中核を担う PostgreSQLの大規模データにおいても有用であると考えている。

を用いたリレーショナルデータベース（以後、RDB）、
データ提供機能、Web UI で構成される。
最初の段階として、時間と空間で圧縮した降水量・
気温、および台風トラックデータを格納する RDB を開発した。これによりユーザーは必要なデータがある時間と空間を絞り込むことができる。また、機械学習を用いて台風や前線などの情報を抽出[3]するために使用する、中心気圧や最大風速などでラベル付けされた教師データを格納する RDB の開発を進めている。教師データはオーダーで数万件となるため、RDB が有効だと考えている。この RDB は別途開発中の機械学習ツール

図１ SEAL の概念図．

と連携して動作する予定である。データ提供機能は、絞り込んだ結果に基づき、時間と空間でデータを切り

参考文献

出してダウンロードするための機能である。これらの[1] Mizuta, R., et al., 2017, Bulletin of the American

機能を簡易に使用するために、Web UI を作成した。

Meteorological Society, vol. 98, no. 7, pp. 1383–1398[2] Fujita, M., et al., 2019, Geophysical Research Letters, vol.

3.

議論46, no. 1, pp. 435–442

従来から使われているフレームワークである
OPeNDAP は単一のファイルの物理量の探索が可能で[3] Matsuoka, D., et al., 2019, SOLA, Vol. 15, pp. 154−159,
doi:10.2151/sola.2019-028― 285 ―

C351

長岡における地上での降雪結晶の連続観測*本 吉 弘 岐 , 山 下 克 也 , 中 井 専 人 （ 防 災 科 研 ・ 雪 氷 ）石坂雅昭（防災科研・客員）
1.

はじめに
降水系の通過や変化に伴い，雪片を構成する結晶形も変化する．結晶形によっては堆積時に表層雪崩の弱層を形成するものがあり，2014 年 2 月の南岸低気圧通過時に山梨県を中心に多発した表層雪崩は低温型雪結晶が関与したものと推定されている（石坂ら, 2015）．降雪結晶の変化を時々刻々捉えることは、
雲物理過程の理解のほか，降雪結晶起因の表層雪崩などの予測研究などにも重要である．
防災科研雪氷防災研究センター（新潟県長岡市）
では，降雪取り込み式低温室のベルトコンベア上に落下した降雪粒子のビデオマイクロスコープによるインターバル撮影を実施してきた． 2016 年 1 月以降
は，一眼レフカメラとマクロレンズを組み合わせた撮影装置を追加し，結晶形を十分に識別できる高解像度での観測を始めた．本発表では，降雪結晶の連続撮影装置で得られた降雪結晶の観測例について紹介する．
2. 南岸低気圧通過時の観測例
2018 年 1 月 22 日から 23 日にかけての南岸低気圧が通過し，その北側縁辺部に位置した長岡でも降雪が見られた．図 1 に観測された降雪結晶の時系列を示す．この時系列は，1 分毎に撮影された画像中に１つでも結晶形として確認できたものを点で表したものである．結晶形の分類には，グローバル分類（菊地・梶川,
2012）における中分類を用いた．
期間Iでは約5時間と長い時間にわたり交差角板状および柱状・板状の不規則形状（CP4,5）の明らかに低温下で成長する結晶形が卓越していたほか，鼓状（CP1），
角板状（P1）などの雲粒なし結晶が卓越していた．低気圧の西側縁辺部に位置した期間 II では，樹枝状（P3），霰状雪（R3）を中心に雲粒が付いた結晶や，扇状（P2）が多く観察された．低気圧本体が東北地方に移動した
期間 III では，再び雲粒なし結晶となり，結晶形が様々に入れ替わっている様子がみられた．
期間 I は低気圧本
体近くに位置し，降雪結晶の構成に関して比較的一様な状況が続いていたが，期間 II, III では，低気圧の移動とともに低気圧西側に形成された対流雲などの影響で低温型結晶と雲粒付樹枝などが混在する状況が生じたものと推測される．
3.

地上での降雪結晶観測に関して

ビデオゾンデ観測や航空機観測と異なり，地上から上空までの各層での雲物理過程を経て地上に達した粒子を見ているため，解釈には注意が必要である．
長岡では鼓状結晶や針付板状結晶などの成長環境の変化を示唆する 2 次的な晶癖を含むものや，多結晶性の雲粒が関与する放射状結晶や立体状結晶なども頻繁に観察される．これらは形状が特徴的で見分け易いが、晶癖ダイヤグラムに明示されないため，形成・成長条
件などが整理されると有用であり今後の課題であろう．
本手法は，多量降雪時には結晶同士の重なりが生じるため定量観測に課題があるが，ステレオ立体視が可能であり，2cm 程度の視野により混在する結晶形の種類や多寡を識別することが可能なため，他の事例についても降水系と降雪結晶の関係を調べる予定である．

図１ 2018 年 1 月 22 日から 23 日にかけての降雪結晶観測時の (a) 気象庁全国合成レーダー画像，(b) 降雪結晶
画像から確認された結晶形の時系列．

― 286 ―

C352

新雪の比表面積の測定*山 口 悟 (防 災 科 研 ・ 雪 氷 ), 石 坂 雅 昭 (防 災 科 研 ・ 客 員 ), 本 吉 弘 岐 (防 災 科 研 ・ 雪 氷 ),中 井 専 人 (防 災 科 研・雪 氷 ), 山 下 克 也 (防 災 科 研・雪 氷 )，橋 本 明 弘 (気 象 研 ), V. Vionnet(Unive rsity of Saskatch ewan ), 八 久 保 晶 弘 ( 北 見 工 大 ), 青 木 輝 夫 ( 極 地 研 )

1.

はじめに

総観場スケールが新雪の SSA の値にどのような影響

降雪起源の雪崩発生の危険性は, 降雪結晶の形状にを与えるかを調べるために，「冬型で降ったタイプ

密接に関係すると言われている. 従って降雪結晶起源(M-Type)」と「低気圧で降ったタイプ(C-type)」の二つの弱層を積雪変質モデル内で表現するため には, 降雪に分類し，解析を行なった. その結果，C-Type で降っ結晶の形状に関する指標を新たに導入する必要がある.

た新雪の SSA の値は，M-type で降った新雪の SSA に

比表面積(SSA)は, 粉体などの多孔質物質の組織構成

比べると有意に小さい値を示すという結果が得られたを表す物理量の一つで, 粒子のサイズだけではなく形(図 1). さらに M-type で降った新雪の SSA とドップラ状も反映した物理量である. 従って新雪の SSA は, 降ーレーダーから求めた降雪モードとの関係を解析した

雪結晶の形状に密接に関係すると考えられる. 本発表

結果, SSA の値は, 降雪モードによっても変化すること

では, 実際に降雪直後に測定した新雪の SSA の解析結がわかった. また気象データを用いた解析の結果, SSA

果について報告する．

と地上気象条件との間には相関があることもわかった.
これらの結果は, 新雪の SSA という新しい指標を使

2.

測定方法

うことで，今まで記述できなかった降雪粒子が持つ履

測定は, 防災科学技術研究所 雪氷防災研究センター(SIRC)で行った. 過去の新雪に関する SSA の研究事例

歴情報を，積雪変質モデルに導入することかができる
可能性を示している.

では, 降雪から数時間から 1 日程度過ぎてから測定したものを新雪のSSA としている. しかし新雪のSSA は,160

間で急激に変化することが予想される. そこで本研究140

では, それらの影響をできるだけ排除するために,

120

SIRC にある降雪粒子観測施設の天井の開く低温室(-5°C)内に設置したテーブル上に自然降雪を堆積させ,降雪後1-2時間程度でサンプリングを実施し, そのSSAの測定を行った. SSA の測定には, BET 理論を用いたメタン吸着法を採用し, 解析にあたっては, 降雪種情報
や降雪粒子の顕微鏡写真, SIRC の露場の気象データやドップラーレーダのデータを用いた.
3.

SSA ( m2 kg−1)

圧密や焼結, 昇華に伴う形状の変化により堆積後短時( 60 )( 12 )

M−typeC−type

100
80
60
40
20

結果ならびに考察

2013/2014〜2016/2017 冬季の 4 冬期に観測を実施し,最終的に 102 事例の降雪サンプルの SSA の測定を行なった. 4 冬期すべてで, 測定された SSA の最大値と最小値との比は 2 倍以上となった. これらの結果は, 同じ降
雪でも条件によって SSA の値が大きく変化するということを表している. このことから SSA は降雪の特徴を表すのに非常に良い指標となることが分かった.

― 287 ―

図 1 新雪の SSA と相関場との関係
M-type:冬型で降った新雪
C-type:低気圧で降った新雪C353

積 雪 マ イ ク ロ CT デ ー タ を 用 い た 降 雪 粒 子 の モ デ ル 化 とレーダー反射特性の計算*石 元 裕 史 , 足 立 ア ホ ロ (気 象 研 究 所 ),1.

安 達 聖 (防 災 科 研 )変化が小さい水成分が 30%以下の雪片を対象とし、扱はじめに雪片や霰・雹など降雪粒子のマイクロ波反射特性をいが簡単な Bruggeman 有効媒質近似(EMA)でマイクロ理論計算から推定することは、レーダー観測による物

波散乱特性がどの程度再現できるかを調べた。粒子法

理量推定や粒子タイプ判別の精度向上、衛星によるマ（MPS 法）を使った融解シミュレーションの結果[2-3]イクロ波観測でのアルゴリズム開発などに役立つと考を用いて、2 成分計算と EMA による平均複素屈折率 1えられる。電磁波散乱特性の計算には、これら降雪粒子

成分での計算を Discrete Dipole Approximation (DDA)での形状モデルが必要であり、これまで幾つかの形状と行い、散乱特性の結果を比較した。融解による水成分はその散乱特性のモデルが提案されてきた。しかし大気粒子全体を覆うように表面に分布するため、媒質全体中にある現実粒子の 3 次元形状を正確に表現する困難を平均化する EMA は粒子の吸収特性を過小評価するさのため、用いている形状モデルとその散乱特性の妥傾向が強い。一方で後方散乱特性に限れば EMA は比較

当性については議論の余地がある。

的良い近似になっていることがわかった。この結果か

2.

ら、部分的に融解した降雪粒子のレーダー反射特性は

粒子形状モデル

これまで衛星による積雪物理量推定の精度向上を目

EMA で精度よく計算できると予想される。

的として、X 線マイクロ CT データを使った積雪粒子の形状モデル化と粒子散乱特性に関する研究を行ってきた[1]。そこではマイクロ CT データから得られる積雪構造から互いに接触している個別の降雪粒子を分離す
るアルゴリズムを用いている。この手法を利用し、比較的新しい積雪のマイクロ CT データを用いることで大気中の雪片形状やそのサイズ依存性をうまくモデル化することができた。また新たに入手した霰のマイクロ
CT データを用いて、現実の霰を使った霰形状モデルを作成した。
図１ 水成分の体積比（横軸）に対するぬれ雪の消散
断面積（左）と後方散乱断面積（右）の計算結果
4.

レーダー反射特性の計算

マイクロ CT データから作成した雪片・霰形状モデルと Bruggeman EMA を使って、C バンド偏波レーダーによるぬれ雪レーダー反射特性（𝑍𝑍𝑍𝑍ℎ , 𝑍𝑍𝑍𝑍𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 , 𝐾𝐾𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 等）の計算を開始した。理論計算から得られたレーダー反射強度と粒子形状・姿勢に起因する偏波特性の分布を、気象研究所が開発に取り組んでいる C バンドレーダー観測による粒子判別アルゴリズムの検証などに利用したいと考
図１ マイクロ CT データから作成した雪片（上）とえている。

霰（下）の 3 次元形状モデル．
3.

ぬれ雪の有効媒質近似

参考文献

マイクロ波領域では氷と水で複素屈折率が大きく異[1] Ishimoto H., et al., 2018, doi: 10.1016/j.jqsrt.2018.01.021なるため、降雪粒子がぬれているかどうかでその散乱[2] 石元 他, 気象学会 2018 春, C405

特性が大きく変わる。ここでは融解による全体形状の[3] 石元 他, 気象学会 2018 秋, D154

― 288 ―

C354
富山における積雪深増加時の気象場・降水粒子特性に関する研究
更科 孟 1 安永 数明 2 濱田 篤 2*

1 富山大学大学院 理工学教育部 2 富山大学大学院 理工学研究部
1. はじめに
近年、計算機技術の発展に伴い降雪の予報精度が向上するとともに、観測技術の進歩によって詳細な降雪状況の把握も可能になってきた。しかし、最終的にどの程度積もるかという「積雪の変化」に関する予測は依然として困難を抱えている。特に富山のように冬季の気温の平年値が 0 ℃を超える地域では雨まじりの雪となることが多く、降水量と積雪深変化量との間の関係性は降水粒子が雪だけで構成されるような地域に比べて明瞭でない。以上の背景か
ら、本研究では積雪深変化量の短期予測の精度の向上を目的に、線形回帰モデルにおいて予測される積雪深変化量に比べて、実際の積雪深増加量が大きかった場合（「積もった」場合）と、実際の積雪深増加
量が小さかった場合（「積もらなかった」場合）に分け、偏波レーダーで観測されるパラメータの特徴の違いについて調べる。
2. 観測機器・使用データ
・偏波レーダーデータ：国土交通省 X バンド MP レー
ダーネットワークの水橋局のデータを用いた。解析にあたり、クレスマン内挿を用いて 150 m×
150 m×150 m の CAPPI データを作成した。
・積雪深変化量：富山地方気象台における積雪深デー
タをもとに、ある時間とその１時間前の積雪深との差分を「積雪深変化量」とした。
・降水量・気温：富山大学理学部屋上に設置した LPM（Laser Precipitation Monitor）が出力する降水
強度値、および複合気象計が出力する気温の値をそれぞれ１時間平均し、「降水量」「気温」のデータとした。
3. 解析期間と領域・解析手法
解析期間は 2016 年～2018 年の冬季（12 月,1 月,
2 月）である。このうち、気温が 0.5 ℃以下で降水が観測された 577 時間分を降雪期間として抽出した。
はじめに、１時間毎にデータを整理し、LPM の降水量を説明変数、積雪深変化量を被説明変数として単回帰分析を行い、降水量から予測される積雪深より「積もった」場合と「積もらなかった」場合の２つに分けた。次に、577 時間分のうち 60 分間継続して降水を観測し、かつ「積もった」場合と「積もらなかった」
場合のそれぞれで顕著な 15 事例を特定し、その時間帯におけるレーダーパラメーターの CFADを比較した。また、卓越風（西風）を考慮して、富山大学や気象台から西に約 6.8 km 離れた地点を中心とする半径 10 km の領域を解析領域とした。

4. 解析結果・考察
降水量に対して相対的に「積もった」場合は「積もらなかった」場合と比べ、レーダー反射強度𝑍𝑍𝑍𝑍𝐻𝐻𝐻𝐻 の
中央値は小さく、より拡がった分布となっていることが分かった。また、レーダー反射因子差𝑍𝑍𝑍𝑍𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 や偏波
間相関係数𝜌𝜌𝜌𝜌𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 も分布の拡がりが大きいことが確認された。さらに、偏波間位相差変化率𝐾𝐾𝐾𝐾𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 には「積もった」場合において負の値をとることが多い様子が見られた。これらは全て「積もった」場合において、樹枝状結晶や偏平な雪片が相対的に多く存在していることを示唆していると考えられる。これは地上にお ける LPM の デ ー タ の解 析 結果 と 矛盾 がな い（2018 年度秋季大会 P426 参照）が、降雪粒子を撮影するなどの直接的な観測による詳細な検証が必要である。

Fig.1 各レーダーパラメーターの CFAD の差「積もった」─「積もらなかった」の結果で、赤領域は「積もった」場合の方が高頻度であったことを示す左上：レーダー反射強度𝑍𝑍𝑍𝑍𝐻𝐻𝐻𝐻 [dBZ]
右上：レーダー反射因子差𝑍𝑍𝑍𝑍𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 [dB]
左下：偏波間位相差変化率𝐾𝐾𝐾𝐾𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 [°/km]
右下：偏波間相関係数𝜌𝜌𝜌𝜌𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻（謝辞） 本研究で使用した XRAIN データデータセット
は、文部科学省の委託事業により開発・運用されているデータ統合・解析システム DIAS の下で、国土交通省により収集・提供されたものです。

― 289 ―

C355

混合確率分布の粒径・落下速度分布への適用*勝 山 祐 太 ・ 稲 津 將 (北 大 院 理 ) はじめに
降水粒子の粒径・落下速度観測からは基本的な微物理パラメータを得ることができ，近年は自動観測により大量のデータが蓄積されつつある．これらデータを解析する際には，べき乗則 V=aDb (V と D はそれぞれ落下速度と粒径)にフィッティングする方法が一般的である[1]．しかし，粒径・落下速度の観測には大きな測定誤差が含まれることがあるほか，複数種類の降水粒子が同時に観測されることが多い
ため，単純にフィッティングできないことが多い．
本研究では，粒径・落下速度分布を二変数の混合確率分布として扱うことで汎用的に粒径・落下速度データにフィッティングする方法を提案する．

 方法
粒径・落下速度分布を確率分布として表現するにあたり，粒径と落下速度をそれぞれ指数分布と正規分布に従うとし，まず同時確率分布を決める．そして，その同時確率分布を複数混合させることで，混合確率分布

布を，πは混合係数をそれぞれ表す．混合分布のパラメータ推定には期待値最大化法（EM 法）を利用
し，粒径・落下速度データに分布をフィッティング
した．

 結果とまとめ
あられ[1]と濃密雲粒付き雪片[2]にそれぞれ対応
する同時確率分布を 2:3 の比率で混合させた混合分
布を母集団分布として，ここからランダムにサンプ
ルした 1000 個のデータから混合分布を推定した結果を図１に示す．粒径・落下速度データに二種類の降水粒子のものが混ざると，単純にべき乗則にフィッティングすることは従来できなかったが，本研究の方法はそれらを区別してフィッティングできた．
このフィッティング方法は，複数種の降水粒子データだけでなく，観測データにある異常値の検出にもそのまま応用可能と考えられる．図１の場合以外の様々な降水粒子が混合した場合についても同様に
フィッティング可能かどうかについても議論した．

参考文献
[1] Locatelli, J. D., and P. V. Hobbs (1974) J. Geophys. Res.,79, 2185‐2197.

を設定した．ここで，N は正規分布を，F は指数分[2] 石坂雅昭（1995），雪氷，57(3)，229-238．

図１ (a) あられ[1]と濃密雲粒付き雪片[2]の最適曲線に従う同時確率分布を 2:3 の比率で混合させた母集団分布と(b) その母集団分布からランダムに 1000 個のデータをサンプルし，それらから推定された混合分布．等値線は確率密度 0.1，0.01，0.001 を，(b)のドットは母集団分布からサンプルされたデータをそれぞれ表す．

― 290 ―

C356

2018 年 8 月 13 日 に 名 古 屋 大 学 の X バ ン ド 偏 波 レ ー ダ ー で観測された東海地方の雷雲*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

日本では毎年夏季を中心に雷雲が発生し，局地的に落雷・短時間強雨・突風・降雹等の被害をもたらす．
雷雲内部の構造を知ることはこれらの現象の理解のために重要であり、著者は X バンド偏波レーダー用の降水粒子判別法を開発し，雷雲内部の降水粒子分布を調べてきた[1]．これまでは個々の雷雲について，対地放電についての解析を行ってきたが，今回は複数の雷雲が発生した事例（2018 年 8 月 13 日）について，対地放電と雲放電についての解析結果を報告する．
2.

解析方法

名古屋大学宇宙地球環境研究所屋上に設置された X
バンド偏波レーダーの観測で得られたレーダー反射強

図１ 2019 年 8 月 13 日 17:26 の東方向のタイムラッ
プスカメラの画像．

度 Zh，レーダー反射因子差 Zdr，偏波間位相差変化率
Kdp，偏波間相関係数ρhv，および、最寄りの高層気象観測地点（今回は潮岬，館野）の気温の鉛直分布を使用し，降水粒子判別法[2]を用いて雷雲内部の降水粒子（霧雨・雨・湿雪・乾雪・氷晶・乾霰・湿霰・雹）の分布を調べた．粒子分布と雷活動の位置関係を調べるため、気象庁の雷監視システム（LIDEN）のデータを使用し，対地放電と雲放電の位置を調べた。また，補助的な情報として，レーダーサイトに設置された 2 台のタイムラップスカメラ（北方向と東方向を撮影）の映像も使用した。
3.

解析結果

今回解析対象としている 2018 年 8 月 13 日は九州か
ら関東にかけて多くの雷雲が発生する状況であった．
東海地方では岐阜県から南下してきた雷雲に加え，愛知県内の豊田市付近や名古屋市付近でも新たな雷雲が発生し，雲放電に加え対地放電をもたらした．特に，

図２ 2018 年 8 月 13 日 17:18 の高度 10km における豊田市付近で発生した雷雲（図１）は急速に発達して降水粒子判別の結果と，LLS で 17:18～17:23 に標定さ30dBZ のエコー頂が 15km を超え，多くの対地放電をれた雲放電（×）と対地放電（■）の位置.

もたらした．今回解析した事例においては，霰が判別された高度がおおむね 10km を超えた雷雲では対地放参考文献

電が見られた（図 2）。

[1] 纐纈ほか, 2015, 日本気象学会講演予稿集, 108,

謝辞

208p.

本研究には気象庁の雷監視システム（LIDEN）のデータを使用しました。

[2] Kouketsu, T., et al., 2015, J. Atmos. Oceanic Technol., 32,
2052-2074.

― 291 ―

C357
研究船「みらい」で観測された海洋上の雨滴粒径分布のモデル化の試みと、その降雨特性による差異*

勝俣昌己・耿驃・森修一（海洋研究開発機構）、V. N. Bringi（米コロラド州立大）[ はじめに ]１に示す。スマトラ沿岸(左上図)と外洋(右上図)のどちらにおいても、高頻度の部分は、(D/Dm')＜0.7 の範囲で頻度分布が左上あがりに、(D/Dm')＞1 の範囲で右下下がりの曲線状になっている。この形状は、全分布域で下向き上向きに凸の形状となる旧来のガンマ分布（"Standard
Gamma(SG)"よりも、GG 分布により近いと考えられる。
図中に示した曲線は、GG において、μ-=0.5、c=3 と仮定した場合の分布曲線であり、今回観測された分布は、これらに近いμや c でよりよく表現されると考えられる。また、雨滴粒径分布を、上空のレーダーエコーで層状性と非層状性に分類した場合(左下図及び右下図)の両者においても、GG による近似に近い頻度分布が得られている。
当日発表においては、GG 及び SG における近似パラメータ(μ、c)の変動や頻度分布、それらの降水特性(レーダーエコー等)による違いについて示す。

雨滴の粒径分布（DSD）は、降水雲の特性・発達段階・メカニズム等に関連すると考えられる。また、地表面や海面へのインパクトや、リモートセンシングによる降水測定
精度にも影響する。このため、過去数十年に亘り、DSDの観測が世界各地で実施されてきた。同時に、リモートセンシングからの雨量算出や数値気象モデルでの取り込みを目指した DSD モデルの精緻化研究も、長年進んでいる。
これらの研究からは、大陸性と海洋性の降水雲では
DSD 特性が異なる可能性が指摘されている。しかしそのうち「海洋性」DSD の現場観測データの多くは海岸や島嶼での観測データであり、外洋での観測データをも用いた検討が必要である。
このため我々は 2013 年度から研究船「みらい」に雨滴粒径分布計（ディスドロメータ）を設置し、観測データの取得を続けている。これまでは、スマトラ沿岸域（Pre-YMC 集中観測時）での R(降雨強度)と Dm(質量重み付き平均粒径)との関係の海陸差（沿岸洋上船舶上と陸上の差）に注目してきた（2017 年秋季大会ほか）。
本発表では、現在までに得られている観測データについて、雨滴粒径分布モデルであるガンマ分布との整合性を意識した解析結果を報告する。

[ 謝辞 ]「みらい」船上観測及び YMC 集中観測にご参加・ご支援
いただいた皆様に感謝します。本研究の一部は、JAXA
降水観測ミッション(PMM)として実施しました。

10000

1000

1000

100

100

10

10

[ 結果 ]
観測された雨滴粒径分布について、雨滴粒径及び雨滴
数 を 、 Thurai and Bringi (2018) で 示 さ れ た"Generalized Gamma(GG)"分布で得られるパラメータ（Dm' 及び N0') にてそれぞれ正規化した頻度分布を図

1

0.1

1

0.1

0.01

0.01

0.001

0.001

percent

0.00010.0001
0

1

2

3

4

0

1

0

1

D / Dm’
10000

1000

1000

100

100

10

10

N(D) / N0’

10000

N(D) / N0’

光学式ディスドロメータ（LPM、Thies Clima 社製）
を研究船「みらい」上部（減揺装置上）に設置して観測したデータを用いた。観測は 2013 年度以降の「みらい」
航海（熱帯・中緯度・高緯度をそれぞれ含む）で実施され、本年度も継続中である。このうち、本研究では熱帯域（20N～20S と定義）の観測データを用いた。また、比較対象として、スマトラ沿岸陸上サイト（Bengkulu）やラオス（Phonhong）に設置した同型機器での観測デー
タも用いた。
LPM の観測データは、１分毎に、粒径毎の雨滴個数として得られる。これを、Atlas et al. (1973)の近似式を用いて粒径毎の落下速度を仮定し、定体積空間内の雨滴粒径分布に変換した。また、このデータを用いて、Dm、Nw等の各種 DSD パラメータの算出を行った。
これらのデータに加え、「みらい」C バンド偏波レーダー（以後「みらい」レーダー）で取得されたデータの鉛直分布を用いて、「みらい」直上近傍の降水雲について融解層の有無を同定し、層状性と非層状性の降水を分離した。

N(D) / N0’[ 観測とデータ処理 ]N(D) / N0’

10000

1

3

2

3

D / Dm’

4

0.5
0.4
0.3
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.01
0.001
0.0001

1

0.1

0.1

0.01

0.01

0.001

0.001

0.000120.00010

1

2

D / Dm’3

D / Dm’

図１：観測で得られた雨滴粒径分布（縦軸:粒子数、横軸:粒径）
を、Generalized Gamma 分布のパラメータ（N0' 及び Dm'）
で正規化した頻度分布。
(左上)MR15-04[スマトラ沿岸]（全て）。
(右上)外洋での観測データ(全て)。
(左下)外洋での観測データ(非層状性エコー下)。
(右下)外洋での観測データ(層状性エコー下)。
縦軸は粒径別雨滴数を N0’で正規化し、横軸は粒径を Dm'で正規化している。赤線は両図で共通で、Generalizd Gamma 分布曲線においてμ-=0.5、c=3 と仮定した場合を示している― 292 ―

C358

GPM-DPR を 用 い た 雹 の レ ー ダ ー 散 乱 特 性 の 抽 出*清 木 達 也 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )

JPDF の形は主に気温に大きく依存し、-10℃以下では粒はじめに

凍結高度近傍では液滴と氷粒子が混在し、これらが子密度の小さい雲氷~雪の衝突併合モード

衝突・成長をすることで様々な粒子密度を持つ rimed(ρice<0.4gcm-3)が卓越し、-20℃より暖かいところでは粒

ice particles が多数形成される。既存の数値予報モデル

子密度の高い霰や雹といった凍結・riming モードが卓の間では、どのくらい多くの粒子種を予報すべきか、越した(ρice>0.8gcm-3)（図１上）。DB30 と DB50 で JPDFという問題に対して明確な合意が得られていない。しの差を取ったところ、霰・雹モードはさらに 2 つに分かしながら、取り扱う rimed ice particles の種類・数によ

離出来、より高密度側が雹のモードと推定される（図って数値計算でえられる暴風雨の強さに差が生じるこ

１下）。Iguchi et al. (2018)の地上観測データを利用し、とが知られている(Lang et al., 2014 等)。そこで本研究で本手法で検出した雹モードの妥当性を検証した。

は、これら rimed ice particles の分布を衛星観測から求め、
特に最終生成物である雹の分布を描画する事を試みた。


観測データ

本研究では TRMM の後継機である全球降水観測計
画二周波降水レーダ「GPM-DPR」を用いて雹の三次元分布を描画する。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]および地表面降
水量 P [mm hr-1]である。また、JRA55 再解析データも併せて解析に利用した。


解析手法

Liao and Meneghini (2011)は Mie 理論に基づいた ZKuと ZKa の散乱特性の違いを利用し、Zku とレーダーエ
コー強度差 DFR(= ZKu - ZKa)の関係性(Zku-DFR 関係式)から降雪粒子の密度を推定するアルゴリズムを開発した。この手法を踏襲し、本研究ではレーダーエコー

図１. （上）Zku と DFR の JPDF と（下）DB30P と強度に急激な変化が現れる融解層近傍を 10K の気温区

DB50P で作成した JPDF の差分。
様々な粒子密度[g cm-3]間で分割して卓越する粒子の成長モードを抽出した。
雹は対流雲に多く見られることから、P が 30mm/hrを仮定して Mie 理論から計算した散乱強度を背景に描画。ここでは-20℃~-10℃のデータを描画。

以上、 50mm/hr 以上のサンプルを抽出し、2 つのデー
タベース(それぞれ DB30, DB50)を作成した。

参考文献[1] Iguchi et al., 2018, J. Atmos. Ocean Tech., 35, 491-502.



結果

[2] Liao and Meneghini, 2011, J. Appl. Meteor. Climatol., 50,

ZKu と DFR の Joint PDF(JPDF)を作成したところ、現れるモードの形に海陸、緯度の差はない事が分かった。

449-456.
[3] Lang et al., 2014, J. Atmos. Sci., 71, 3583-3612.

― 293 ―

C359
UAE 上 空 に お け る エ ア ロ ゾ ル ・ 雲 の 直 接 観 測 （ そ の １ ）*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.

UAE 降水強化科学プログラム「乾燥・半乾燥地域にお結果

対流混合層と自由対流高度を識別するため、仮温度や雲ける降水強化に関する先端的研究」の一環として，UAE

粒等の鉛直分布をプロットした。図２は、雲外と判別した

アルアイン国際空港を拠点に 2017 年 9 月、航空機観測をデータ区間のうちで、観測されたエアロゾルの粒径分布を実施し、雲へのシーディング実験結果については報告した示す。対流混合層内は地表付近を除き、比較的ほぼ一様な（折笠ほか、2018 春季大会）。UAE 北東部の山岳域に主に発生する日周対流雲は夏季に多く出現し、自然の雲・エ

数濃度分布を示したが、それより上部では顕著に減少する特徴が見られた。
ここに示した事例以外でも同様であった。

アロゾルにおける微物理構造を航空機による直接観測デ

図３は雲底高度周辺での各要素の頻度分布を表す。上昇速ータから解析した。今回は、主にエアロゾルの鉛直分布、度は平均的にはやや下降流に最頻値や平均値は偏ってい雲底高度周辺の代表的な特徴を報告する。

るが、プラスの値は 9 月 16 日事例のほうで時々大きくな

2.

った。それを反映して、雲粒数濃度や体積中央直径でも 9

観測データ

観測用航空機は日本から輸送した B200T 機（ダイヤモ
ンドエアサービス㈱所有）を使用し，気象要素と併せてエ

月 16 日事例の方で平均値や分布として大きい値がより多く出現していた。雲粒数濃度として最大~700 個/cc があっアロゾル・雲・降水の直接観測が可能な各種測定機器

たが、体積中央直径は 10μm 以下と小さい値が多かった。

（FSSP(SPP100)、PCASP(SPP200)、CAPS、PIP、OPC、SMPS、

比較的汚染された大気質といえるが、CCN 数濃度の特徴

CCN200(雲核計)、CFDC 氷晶核計、King 式雲水量計、と併せ、他には氷粒子の鉛直分布と総合して解析を進める

Nevzorov 式氷水量計など）を搭載した．対流雲は数事例予定である。

観測したが、そのうち比較的発達したと思われる、2017
年 9 月 16 日と 20 日の事例を比較して示す。図１は、現業
レーダ合成図と航空機航跡図の重ね合わせを示す。2 事例の 雲 底 高 度 ( 温 度 ) は そ れ ぞ れ 、 ~4.0km(+6.1C) と~4.6km(-1.7C) 、 雲 頂 高 度 ( 温 度 ) は ~6.5km(-9.4C) と~6.1km(-9.4C)であった。

図１ 現業レーダ合成図と雲内での航跡図 (a)2017
年 9 月 16 日と(b)2017 年 9 月 20 日の事例. 但し航跡
図の線は高度毎に色分け．

図３ 雲底高度周辺の各要素の頻度分布.
(a)上昇速度, (b)雲粒数濃度, (c)雲粒の体積中央直径．

図２ 雲外と判別したデータ区間でのエアロゾルの鉛直分布. SPP200(PCASP), OPC, SMPS による.

― 294 ―

C360
ダブルモーメント雲微物理パラメタリゼーションにおける CCN 活性化スキーム*村上正隆（名古屋大学・気象研究所），辻野智紀（国立台湾大学）、吉住蓉子（名古屋大学）、橋本明弘（気象研究所）、
加藤雅也（名古屋大学）
1. はじめに雲核として働くエアロゾル粒子の雲生成・降水発達に及ぼす影響を調べるため、非静力学雲解像モデルに組み込まれているバルク法雲微物理パラメタリゼーションでは雲水・雨水をダブルモーメントにするとともに、Twomey（1959）タイプの CCN 活性化スペクトル；
Nccn = C * SSw^k
または、Cohard et al. (1998)タイプの活性化スペクト
ル；Nccn = C’ * SSｗ＾ｋ’* F(μ, k’/2, k’/2 + 1; -β * SSｗ^2)を用いて雲粒数濃度 Nc が与えられている。
もっとも簡単な方法（方法 A）は、各格子点上で既存の雲粒子は存在しないと仮定して、上昇流と CCN スペクト
ルから推定される最大過飽和度 SSw を上式(1)または(2)に代入して求まる Nccn を用いて、
ΔNc = max(Nccn-Nc(t), 0.0)
Nc(t+1) = Nc(t) + ΔNc
から、Nc(t+1)を求める方法である。
既存の雲・降水粒子の凝結・昇華凝結成長を考慮し、上昇流により生成される余剰水蒸気の一部が消費されることによる最大過飽和度が減少する効果を加味した、より現実的な方法（方法 B）が採用されている場合もある。
方法 A と B の主な相違点は、最大過飽和度を診断する
際に雲・降水粒子の凝結・昇華凝結成長による水蒸気減少を考慮するか否かである。通常は総表面積の大きな雲粒あるいは雲粒＋氷晶を考慮している。
２．方法 A および B の問題点
方法 A では、最大過飽和度は上昇流のみの関数で、対流雲（例えば積雲）の中では中層で上昇流が最大となることが多いので、雲粒数濃度も中層で最大となる（図１上）。
実際の積雲の中では、雲底付近で雲粒数濃度（#/cm-3）は最大となり、
上方に運ばれるにつれて空気密度の減少と雲粒間の衝突併合等により数濃度が減少する。このように、
方法 A では雲粒数濃度の変化を適切に再現することができず、換言すると CCN として働くエアロゾルの雲・降水影
響も不正確なものとなっている。
方法 B では、雲底高度に対応した格子点で一旦、上昇流から診断される最大過飽和度で活性化する数濃度の雲粒が生成すると、その後しばらくは新たな雲粒生成（CCN の活性化）は起こらない。着目している格子点ボックス内の雲粒数濃度が鉛直上方への移流により徐々に減少し、十分低濃度となると、上昇流・雲粒の総表面積・CCN の過飽和
度スペクトルで決まる活性化する CCN 数濃度が既存の雲粒数濃度を超えて、その数濃度の差の分だけ新たに雲粒が生成される。このように、若干振動しながら、かなり低めの雲粒数濃度に落ち着くことになる（図１中）。従って、雲の一生を通して見ると、
方法 B も CCN として働くエアロ
ゾルの雲・降水影響を適切に表現することができない。

また、人工降雨研究への応用という観点からは、雲底下からの吸湿性粒子シーディング（雲底直下の CCN スペクト
ルの変更）
により雲内の雲粒数濃度を増加あるいは減少させようとしても、雲底の格子点（雲の最下層）内の雲粒数
濃度が上方への鉛直移流により極端に低濃度になるまで
シーディングエアロゾルの影響で小粒径・高濃度（あるいは大粒径・低濃度）の雲粒に置き換わらないため、吸湿性
シーディングの効果を適切に表現することが難しい。
３．改良型 CCN 活性化法
着目している格子点ボックス内の既存の雲粒の鉛直移流に加えて、下方から着目している格子点ボックス内に流入（移流）してくる、あるいは着目している格子点ボック
ス内から上方へ流出（移流）していく、CCN 活性化により生成中の雲粒数濃度を考慮した方法（方法 C）を採用する
ことにより、
方法 A と方法 B の問題点を克服することができる(図１下)。凝結・昇華凝結成長による余剰水蒸気の消費には雲水・雲氷・雪・霰・雹を考慮した。
講演では，３つの CCN スキームの違いによる降水過程に対する影響も議論する。

図１ CCN 活性化スキームとして、方法 A（上段）、B（中段）、および C（下段）を用いた積乱雲の理想化実験から得られた雲粒数濃度の鉛直断面図（計算開始から 23 分後）。

― 295 ―

C361

簡易型吸湿性シーディングスキームを導入した雲解像モデル CReSSによるシーディング実験*吉住蓉子 1，村上正隆 1, 2，長谷川晃一 3，榊原篤志 3，橋本明弘 2，篠田太郎 1，加藤雅也 1（1 名古屋大学宇宙地球環境研究所，2 気象研究所，3 中電シーティーアイ）1. はじめに

雲水混合比が 1.0×10-10 kg/kg 以上となること（上昇流

人工降雨を効率的に行うため，
雲解像モデルを用いてを伴う雲底直下の格子）をシーディングの条件とした．

ターゲットとなる雲の発達過程や微物理構造を解析し，また，kinitial， kseeding はともに 0.63 で固定し，表 1 で示

最適なシーディングのタイミングを調査することが必す C の値を用いて感度実験（CNTL，LCCN，HCCN）

要である．雲解像モデル CReSS（Tsuboki and Sakakibara,およびシーディング実験（CNTL，LSSED，HSEED）を2007）をはじめとする雲水・雨水を 1 モーメント変数で行った．

表現する数値モデルでは，雲粒数濃度を変更することに

4. 結果

より雲凝結核（CCN）の増減に関する感度実験が行われてきた．しかし，この手法では実際のシーディング効果を正確に表現できていない．そこで，本研究では CReSSに、雲水・雨水も 2 モーメント変数で表現する雲微物理
スキーム（Farley スキームに基づく MRI-NHM4ICE ス
キームの改訂版）を導入するとともに、簡易型吸湿性シーディングスキームを新たに導入し，動作確認を行った．
2. 簡易型吸湿性シーディングスキームの概要

各感度実験における積算地上降水量を図 1 に示す．
HCCN は CNTL よりも積算地上降水量が 200 mm 程度減少した．一方で，HSEED では地上降水量は CNTL より 13 mm 程度減少した．また，LSEED では積算降水量
が 4 mm 程度増加した．
今後は最適なシーディング条件を検討し、講演では，
アラブ首長国連邦（UAE）の日周対流雲群に対するシー
ディング実験の結果を報告する予定である．

この節では CReSS に新たに導入された簡易型吸湿性
シーディングスキームの概要を示す．このスキームはCReSS に新たに導入された CCN 活性化スキーム（村上謝辞 本研究は UAE 降水強化科学研究プログラムの一環であり，UAE 大統領府および連邦気象局の助成を受けたものです．

他，2019）の上に構築されたもので、以下に示す Twomey(1959) が提唱した CCN 活性化スペクトルの係数 C，kを任意の大気条件下で変更し、吸湿性シーディングを模表 1. 感度実験で用いられる CCN 活性化スペクトルの係
数 C．C の初期値を Cinitial，シーディングで与えられる C を Cseeding とする．

擬するスキームである．
𝑁𝑁𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 = 𝐶𝐶𝑆𝑆 𝑘𝑘

S は水過飽和度を示す．
ここで，NCCN は CCN の数濃度，
任意の環境条件を満たす格子点において Cseeding ，kseeding に変更させることで，より現実的な（最適な）シーディングの表現が可能となる．
また、バックグラウンド CCN に関しては，Cinitial，kinitial
を z の関数で表し，サウンディングプロファイルとすることで、総観規模擾乱でよく見られる多層雲に対するエアロゾルの効果も考慮することができる．
3. 実験設定
理想大気を模した計算領域下層中央に+3 K の温位偏差を与えて発生させた孤立積乱雲に対して，CCN 活性化スペクトルの係数 C の地上降水量に与える影響を調査した．水平解像度は 1000 m，鉛直解像度は 500 m である．
水平格子数は 160 格子，
鉛直総数は 30 層である．
暫定的に，ある格子点の雲水混合比が 1.0×10-10 kg/kg
未満，上昇流速度が 0.3 m/s 以上，かつ直上の格子点の― 296 ―

図 1. 各感度実験における積算地上降水量．黒線はCNTL，赤の破線は HCCN，青の破線は LCCN，赤の実線は HSEED，青の実線は LSEED を示す．

C362
降水予報型 MIROC におけるエアロゾル・雲・降水相互作用プロセスの誤差補償の緩和*道端拓朗(九大応力研)・鈴木健太郎(東大大気海洋研)・竹村俊彦(九大応力研)

1. はじめに気候モデルが雲・降水プロセスに抱える共通バイ
アスの一つに, 現実よりも早い雲水から雨水への成長がある（Suzuki et al., 2015）. これは, 雲水から降水への変換時間スケールを雲水量と雲粒数濃度によって特徴づける autoconversion スキームを変更することで軽減でき, 衛星観測から得られる降水プロセスの特徴を再現することが可能である一方,
このバイアスを軽減すると, エアロゾル・雲相互作用に過大な負の有効放射強制力をもたらす. このことは, モデル内で表現される降水の素過程と, それがもたらす気候影響の大きさに誤差補償が存在することを意味する（Jing et al., 2019）.
本研究では, 気候モデル MIROC-SPRINTARS に
降水を予報変数として適用した精緻な降水スキームと, 従来の診断型の降水スキームとを系統的に比較し, 気候モデルの共通バイアスであるエアロゾル・
雲・降水相互作用プロセスに抱える誤差補償がどのように変化するかについて定量的に評価を行う.

2. モデル・評価手法

本研究では, 全球エアロゾル・気候モデル
MIROC-SPRINTARS を用いた. AMIP タイプの大気モデル設定で, 解像度は T85L40（約 1.4º 格子）で実施した.
本モデルの標準設定では降水は診断的に取り扱われ, 時間ステップごとに降水として全て地表に落下する. 一方, 降水を予報するスキームでは, 微物理
過程にサブタイムステップを設け, 降水の落下過程も陽に解くことで, 時間ステップにまたがり降水のメモリを引き継ぐ. 降雨・降雪の質量および数濃度を陽に予報する 2 moment スキームで, 降水粒子の放 射 効 果 も 陽 に 計 算 す る （ Michibata et al.,2019a）.
降水プロセスは衛星観測シミュレータ COSP
（Swales et al., 2018）を用いて評価し, モデルと観測で整合的な比較であるよう条件を統一した水雲の解析ツール（Michibata et al., 2019b）を用いて比較を行った.

et al., 2015）. MIROC 診断型によるシミュレーシ
ョンでは, 衛星観測よりも降水への成長が早いバイ
アスが見られる一方で, MIROC 予報型によるシミュレーションでは雲水から降水への成長を観測と整合的に再現していることがわかる. また, CloudSat
レーダー反射率を元に非降水性, ドリズル, 降水性と分類した地理分布についても, 予報型スキームで顕著な改善が見られた.
さらに, MIROC を用いて産業革命以前から現在にかけてのエアロゾル・放射相互作用およびエアロ
ゾル・雲相互作用による有効放射強制力（ERFari+aci）を見積もった. 診断型スキームでは, ‒1.49 ± 0.27
-2
W m であったのに対し, 予報型スキームでは,-2‒0.91 ± 0.28 W m と, IPCC 第 5 次評価報告書に-2よる見積り（‒0.90 W m ）に近い値が得られた. このことは, 予報型降水スキームは衛星観測による降水プロセスの拘束条件を満足するだけでなく, 20 世
紀の気温変化を説明するためのエネルギー収支の要
請もより整合的に満足し, 誤差補償を打ち消す方向に機能していることを意味する.
このメカニズムとして, エアロゾルに依存しない
accretion により降水を生成するプロセスが強まる
ことで ERFari+aci の緩和に寄与する, と考えられてきたが（Gettelman et al., 2015）, これに加え雲氷や降雪による固体降水過程ともリンクしていることが明らかになった. 講演では, それらの素過程とERFari+aci の規模との関係性および物理メカニズムについて議論する.

図：CloudSat および MODIS 衛星観測（左）, MIROC 診
断型（中）,MIROC 予報型（右）により得られた Contoured
Frequency by Optical Depth Diagram (CFODD). 雲頂の雲粒有効粒径が 12~18 µm のサンプルで解析. 点線の-15 dBZe および 0 dBZe はそれぞれ非降水とドリズルの境界, ドリズルと降水の境界の目安となる.

3. 解析結果

図は, A-Train 衛星観測データおよび MIROC モデ
ルによる降水診断型・予報型から得られた
Contoured Frequency by Optical Depth
Diagram (CFODD) である. この図は, 雲頂からの光学的深さで規格化したレーダー反射率の鉛直プロ-1
ファイルを、確率密度関数（% dBZ ）の形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
ルの早さを議論する際に有効な手法である（Suzuki

References
Gettelman et al. (2015), J. Climate, 28, 1288-1307
Jing et al. (2019), J. Climate, 32, 4409-4430
Michibata et al. (2019a), J. Adv. Model. Earth Syst., 11,839-860, doi: 10.1029/2018MS001596
Michibata et al. (2019b), Geosci. Model Dev. Discuss.,
in review, https://doi.org/10.5194/gmd-2019-104
Suzuki et al. (2015), J. Atmos. Sci., 72, 3996-4014
Swales et al. (2018), Geosci. Model Dev., 11, 77-81― 297 ―

D351

土壌から大気へのメタンの発生メカニズム犬 伏 和 之 (千 葉 大 学 園 芸 学 研 究 科 )1.

メタン酸化菌はメタンを唯一の炭素源およびエネル

はじめに

温室効果ガスの１つ，メタンは酸素のない嫌気的環
境で微生物によって生成されるが，地球全体では湿地ギー源とする好気的グラム陰性細菌群と，嫌気的なメ
タン酸化古細菌がいる．

や水田，家畜からの発生割合が高く（図１），また地球

水田からのメタン放出を削減するためには，水田の温暖化によって加速化している永久凍土の融解や，熱表面水を一時的に排除（中干し）してメタン生成を抑帯や高緯度地域に広がり大量の炭素を泥炭として蓄積

制しメタン酸化を促進したり，新鮮な稲わらの代わりしている自然湿地の開発も大きな問題となっている．

に堆肥を施用してメタン生成の基質を減少させたり，一分子当たりの温暖化係数は二酸化炭素の 34 倍（100含鉄資材を投入して土壌を強還元状態にしない，など

年スケール， IPCC 2013）あり、食料生産にも密接にの方策が提案され普及しつつある[2]．
畑や森林土壌中にもメタン酸化細菌がいるが，畑で関わっている．

は肥料として施用されたアンモニア態窒素がメタン酸
2.

化菌の活動を阻害している．森林土壌中のメタン酸化

メタン生成と大気への放出メカニズム

メタンは嫌気的な環境（水田や湿地・底質や反芻動菌も大気汚染による窒素降下物の増加で活動が抑制さ

物のルーメン胃など）に生育するメタン生成古細菌にれている可能性がある．自然湿地では土壌の深層で生

よって有機物分解の最終産物として作り出される．メ

成されたメタンが土壌表層で酸化され，大気への放出

タン生成の主な基質は，酢酸などの有機酸または二酸量が少ないが，開発などによって急激に地下水位が下化炭素＋水素の 2 通りで，水田土壌では酢酸の脱メチ

がると酸化されないメタンが大量に大気へ放出される．

ル反応が先行し，次いで二酸化炭素の水素による還元

永久凍土が融解している層位でもメタン酸化が起こっ反応が重要となる．特に稲ワラなど新鮮な有機物が多ている[3]．

量に施用されると，メタン放出量が増大する．メタン
生成は水田や底質では酸素や硝酸・硫酸・鉄・マンガ
ンイオンの還元が終わった時期や部位で起こるため，
硫酸イオンの多く含まれる海洋や汽水底質では硫酸還元菌の利用できないメチルアミン，硫化ジメチルなどがメタン生成に利用される．またメタン生成は硫酸還元と競合関係にあることが水田土壌で見出されている．
一方，水素利用メタン生成古細菌は水素生成酢酸生成
菌と協同体を形成し両者で水素を授受している．また
ルーメン胃では酢酸やプロピレン酸は胃壁から吸収されるため，メタン生成には水素＋二酸化炭素やギ酸が

図１ メタンの発生源．

利用される．
環境中にはメタンを酸化する微生物もいて，大気中

参考文献

メタンや土壌・堆積物中で生成されたメタンを吸収利[1] Arai, H., et al., 2016, Soil Sci. Plant Nutr., 62, 150-163.

用している．水田土壌中ではメタン生成古細菌によっ[2] Oo, A.Z., 2017, Agriculture, Ecosystems andて生成されたメタンの 1/3 から 9 割以上がメタン酸化菌によって消費されている．生成され酸化されなかったメタンは水稲体を経由して大気へ放出されるが，残Environment, 252: 148-158[3] Nagano, H., et al., 2018, Soil Sci. Plant Nutr., 64,

793-801.

りは水稲の根圏や水稲体内でメタン酸化されている．
また水田や湿地、マングローブなどに生育する湿性植物でも同様な現象が起こっている[1]．

― 298 ―

D352
南北両極域における大気中メタン濃度とその同位体比の変動
森本真司 1、藤田遼 2、梅澤拓 3、後藤大輔 4、青木周司 1（1 東北大・院理、２Imperial College of London、３環境研、4 極地研）※

謝辞
昭和基地とニーオルスン基地での観測は、日本南極地域
観測隊・モニタリング研究観測及び国立極地研究所・一般
共同研究、北極域研究推進プロジェクト（ArCS）等の一環として実施された。

CH4 CONCENTRATION (ppb)2000

Ny-Ålesund, Svalbard
1900

1800

1700
Syowa Station, Antarctica

1600
1990

-46.5

1995

2000

2005

(a)
2010

Syowa Station, Antarctica

-47.0

-47.5

Ny-Ålesund, Svalbard

(b)

-48.0

３．結果
観測結果の一例として、図 1 に昭和基地とニーオルスンで観測された(a)CH4 濃度と(b) δ13C、
及びデジタルフィルタを用いて求めたベスト

2015

13

２．観測
南極・昭和基地（南緯 69 度、東経 39.5 度）と北極・ニーオルスン基地（北緯 79 度、東経13 度）において、それぞれ 1987 年、1991 年に系統的な CH4 濃度観測を開始し（1988 年からは昭和基地で現地連続観測を実施）、現在まで継続している。また両基地で採取された大気試料を用いて、1996 年から CH4 のδ13C を、2007
年からδD の観測を継続実施している。CH4 濃度の観測・分析には FID 付きガスクロマトグラ
フ（島津 GC-8A）を、CH4 同位体比の分析には独自の改造を加えたガスクロマトグラフ・燃焼 / 熱 分 解 ・ 質 量 分 析 計 （ Thermo Fischer
MAT-252, MAT-253, delta Plus XP）を使用した。CH4 濃度、δ13C、δD の分析精度はそれぞれ 1ppb、0.07‰、2.0‰と見積もられている。

フィットカーブと長期変動成分を示す。これまで既に報告されているとおり、両極域においても大気中の CH4 濃度は複雑な変動を示しており、2000 年までの濃度増加、2000-2006 年の増加停滞、そして 2006 年以降の濃度再増加が顕著である。一方δ13C の時系列にも特徴的な変動が見られ、2006 年頃までは経年的な増加が観測されていたが、それ以降は経年的に減少している。大気中 CH4 よりも同位体的に軽い（δ13C が小さい）CH4 放出源は湿地・水田・反芻動物などの微生物起源のみであることから、
CH4 濃度の不規則な経年変動には微生物起源の CH4 が大きく影響していたと考えられる。

δ C-CH4 (‰)

１．はじめに
大気中のメタン（CH4）は重要な温室効果気体の一つとしてその動態が注目されてきた。しかし、CH4 の生成過程が有機物の嫌気性分解や、化石燃料採掘、森林・泥炭火災など多岐にわた
ること、そして大気中の CH4 濃度観測のみから
は CH4 放出源毎の寄与を分離できないことから、CH4 濃度変動の原因はまだ十分に理解されていない。CH4 を構成する炭素・水素の安定同位体比（δ13C、δD）は、それぞれの放出・吸収源毎に特徴的な値を示すことが知られている。
そのため、大気中の CH4 濃度とδ13C、δD の同時高精度観測によって CH4 放出源の変動に関する情報が得られる他、提案されている種々なCH4 放出源の変動シナリオの検証にも有効である。今回は国立極地研究所と東北大学が長期間維持している、南北両極域での CH4 濃度とその同位体比の観測結果を報告する。

1990

1995

2000

2005

2010

2015

YEAR

図 1 昭和基地とニーオルスン基地で観測された大気中の CH4 濃度(a)とδ13C(b)の変動― 299 ―

D353

「みらい」北極海航海の観測結果の解析：
東 シ ベ リ ア 大 陸 棚 （ ESAS） か ら の メ タ ン 放 出 の 検 証*遠 嶋 康 徳（ 環 境 研 ）, 曾 継 業（ 環 境 研 ）, 丹 羽 洋 介（ 環 境 研 ）, 白 井 知 子（ 環 境 研 ）,石戸谷重之（産総研）, 森本真司（東北大）


はじめに



結果

北極圏は温暖化に伴って CO2 やメタン（CH4）の放2014 年および 2016 年の北極圏航海で観測された出量が増加し，温暖化を加速することが懸念されていΔCH4 の時系列（黒）および計算結果（青）を図 1 に示る．また，既に東シベリア大陸棚（ESAS，北緯 65 度

す．計算結果は観測された変動とおおむねよく一致し以北，東経 120-180 度の範囲の海洋）からかなりの量のていることが分かる．フットプリント領域を調べると，

CH4 が放出されているとの報告もある．北極圏での温例えば 2014 年 9 月 8 日および 2016 年 9 月 17 日のピー

室効果ガス放出量の変化を早期に検出するため，観測

クはそれぞれ東シベリアおよび西シベリアからの放出

船「みらい」による北極圏航海において，大気中の温の影響によるものと推定された．

室効果ガスの観測を実施した．本発表では，CH4 濃度

Berchet ら[2]が大気観測に基づき推定した ESAS 領域の短期変動に着目し，大気輸送モデルを用いて北極圏からのフラックスの上限値（4.5 TgCH4 yr-1）を加えた

における CH4 放出の現状について解析を行った．

場合の計算結果（赤）を見ると，明らかに観測結果を過大評価していることが分かる．過去 6 年間の観測結果から，少なくとも 9 月については ESAS からの CH4「みらい」北極圏航海による大気観測2012 年から，GRENE 事業および ArCS プロジェクト放出量は 0~2 TgCH4 yr-1 程度であると推定された．

の下で，観測船「みらい」による北極海航海が 9 月を中心とした 40 日間実施された（ただし，2018 年の航海は 11 月を中心とした期間に実施された）．これらの航海では，キャビティリングダウン分光分析計を用いて大気中の CO2，CH4 および CO 濃度の船上連続測定を実施した．約 40 日間の航海のうち，北極圏（チュクチ海・
ボーフォート海）での航海は約 20 日間であった．北極圏での観測では，CH4 濃度が数十 ppb 以上高まる短期変動がしばしば観測された．


短期変動の解析

本研究では，代表的なラグランジアン粒子拡散モデル（LPDM）である FLEXPART に基づいて開発された
FLEXCPP[1]を用いて，濃度変化に影響を及ぼした地表

図１ 2014 年および 2016 年の北極圏航海での観測結果に基づく ΔCH4 および計算結果の時系列．

面の領域（フットプリント領域）を航路に沿って 3 時
間間隔で計算した．また，大気輸送モデル（NICAM-TM）

参考文献と 4 次元変分法を用いたインバージョン解析で求めら[1] Zeng, J., et al., 2012,

Lagrangian Modeling of the

れた地表面の CH4 フラックスと上記のフットプリント

Atmosphere, Geophys. Monograph Series 200, 163-172.

領域から観測される大気中 CH4 濃度の変動分（ΔCH4）[2] Berchet, A., et al., 2016, Atmos. Chem. Phys., 16,を推定した．

4147-4157.

観測結果については地域的な放出の影響を受けてい謝辞：笹野大輔氏・小杉如央氏（MRI）, 亀山宗彦氏（北ないベースラインを推定し，ベースラインからの増加

大）, 竹谷文一氏（Jamstec）, 高島久洋氏・加藤咲氏分（ΔCH4）を上記の計算結果と比較した．

（福岡大）には船上観測で支援していただいた．

― 300 ―

D354

北インドにおけるメタン発生と輸送：
衛星観測と地上観測からの一考察*林 田 佐 智 子 ・ 白 井 玖 実 ( 奈 良 女 子 大 学 ), 寺 尾 有 希 夫 ・ 野 村 渉 平 ( 国 立 環 境 研 究 所 ),松 見 豊 (名 古 屋 大 学 ), 斎 藤 尚 子 （ 千 葉 大 学 CEReS）

3. 結果概要

大気サンプリングの結果から、Sonepat では予想に反して、モンスーン時期ではなく、冬期にメタン濃度が高いことが明らかになった。流跡線解析の結果は冬期には北東からの空気の流入が多いことを示している。TROPOMI ではまだ十分な期間のデータが公開されてはいないが、2018 年 12 月の事例には、Sonepat 周辺で高濃度が見られている。
TROPOMI CH4 : 20181209

TROPOMI CH4 : 20181226

35°N 1960

1960

1940

30°N

30°N

1940

1920

1920

1900

1900

1880

25°N

1860
1840

20°N

15°N

1860
1840

20°N 1820

1820

1800

1800

1780

1780

1760

1760

1740

1740

90°E

85°E

80°E

75°E

10°N

70°E

90°E

85°E

15°N

80°E

10°N

1880

CH4 (ppbv)

25°N

CH4 (ppbv)

35°N

75°E

大気メタンは二酸化炭素に次ぐ第二位の温室効
果ガスであり、その放出量の正確な推定と削減手法の確立は科学的にも行政的にも急務の課題である。しかし、メタン放出源の多くがメタン菌によるなどの生物由来であることから、放出量の定量的推定が難しく未だ非常に不確定性が大きい。
衛星からの地球規模観測は SCIAMACHY1 によって最初に報告された[1]が、アジアからの強いメタン放出が示唆されている。インドガンジス河流域では、モンスーン時期に特にメタン高濃度が顕著である[2]。しかし、この領域ではヒマラヤ山麓から強い上昇流によって空気が持ち上げられるため、衛星で観測されたメタン気柱量は、地上からの発生によるメタン発生量を必ずしも反映しない[3]。
衛星からの気柱量の観測を補い、メタンの時空間分布変動を明らかにすることによって発生源情報を異なる角度から得る目的で、我々は 2014 年から北インドでフラスコサンプリングやレーザーメ
タン計での測定を行ってきた。最近では、2017 年に打ち上げられた TROPOMI2 データの解析を併せて行っている。SCIAMACHY と比較すると、空間分解能が格段に向上している。本発表では、
SCAIAMCHY, GOSAT3, TROPOMI の三代にわたる衛星観測から得られた知見と、地上観測と衛星観測の比較から、衛星観測データを発生量推定に生かすための今後の展望を議論したい。
2. 地上観測と衛星観測の概要
2.1 大気サンプリング
北インドの水田地帯（カルナル、ソーニーパット）
において、2014 年から 2017 年まで週１回の大気
サンプリングが行われた。採取した試料は、国立環境研究所で、GC-ECD を用いてメタン濃度分析
を 2ppb の精度で行った。
2.2 近赤外レーザー（λ=1.65µm）を利用したオー
プンパスのレーザー分光機器 LaserMethane4 を用
いて名古屋大学が大気メタン濃度を連続測定した。

2.3 TROPOMIESA によって打ち上げられた Sentinel-5 Precursor
搭載の分光計。メタン気柱量観測データ L2 デー
タ（バイアス補正済み）を使用。

70°E

1. はじめに

図 TROPOMI のメタン気柱平均混合比事例。
2018 年 12 月 9 日（左）と同 26 日（右）4. 謝辞

Sonepat での観測には東京大学の今須良一氏、デリー大学の S. Dhaka 氏の協力を、また Karnal の大気
サンプリングではインド国際稲研究所の Sheetal
Sharma 氏の協力を得ました。本研究は 環境研究
総合推進費 2-1802, 2-1502, 2A-1202 および文部科
学省 GRENE「衛星データ等複合利用による東アジアの二酸化炭素 メタン高濃度発生源の特性解
析」 の支援を得ました。
5. 引用文献[1] Frankenberg et al. 2011, JGR, 10.1029/2010jd014849[2] Hayashida et al., 2013, RSE, 10.1016/j.rse.2013.08.008[3] Chandra et al., 2018, ACP, 10.5194/acp-17-12633-2017
1. Spectrometer for Atmospheric Cartography
2. Tropospheric Monitoring Instrument, 3. 和名いぶき
4 東京ガスエンジニアリング株式会社・アンリツ株式会社製― 301 ―

D355

南アジアにおけるメタン排出の起源別推定のための⼤気中メタン安定炭素同位体⽐観測*寺 尾 有 希 夫 1 , 梅 澤 拓 1 , Mani sh Naj a 2 , Md. Kaws er Ahmed 3 , 野 村 渉 平 1 , 町 ⽥ 敏 暢 1 , 向 井 ⼈ 史 1 ,Prabi r Pat r a 4 ( 1 国 ⽴ 環 境 研 究 所 , 2 ARI ES, Indi a, 3 Uni versi t y of Dhaka, 4 J AMSTEC)

1.

はじめに

南アジアでは、化⽯燃料起源のメタンに加えて、⽔⽥や家畜等のメタン⽣成菌に由来する⽣物起源のメタンの放出も⼤きいと考えられているが、多様な放出源が11 ⽉の秋季と 2018 年 12 ⽉から 2019 年 1 ⽉の冬季でメタン排出源のδ13C-CH4 が明瞭に異なると推定された。秋季のメタン濃度増⼤を引き起こした排出源のδ
C-CH4 は‒59‰と推定され、微⽣物起源（コミラの環

13

同じ地域に分布しているため、放出量推定には未だ不境を考慮すると⽔⽥起源）の放出が⽀配的であること

帯で⼤気中メタン濃度とメタンの安定炭素同位体⽐

起こした排出源のδ13C-CH4 は‒42‰と推定され、主要（δ13C-CH4）を観測することで、南アジアのメタン濃度変動を起源別に捉えることを⽬的とする。δ C-CH4
13は排出源によってその値が⼤きく異なることが知られており、⽔⽥等の微⽣物起源のメタンは‒60‰、化⽯燃が強く⽰唆された。⼀⽅、冬季のメタン濃度増⼤を引きな放出は化⽯燃料起源であることが⽰唆された。発表

では、CO 濃度データを含めた解析結果と考察についても報告する。
4500

料起源は‒40‰、バイオマス燃焼起源は‒25‰が代表的

4000

2.

⼿法

インドのヒマラヤ⼭岳地帯・ナイニタール（2006 年

CH4 (ppb)

な値として報告されている。

〜）とバングラデシュの⽔⽥地帯・コミラ（2012 年〜）

3500
3000
2500

において、1.5L ガラスフラスコを⽤いて週１回の頻度

2000

で⼤気サンプリングを⾏った。採取した⼤気試料のメ
タンと⼀酸化炭素（CO）濃度を GC-FID を⽤いて分析し、メタン濃度は±2 ppb の精度で測定した。
δ13C-CH4

は、2018 年 9 ⽉以降に採取した試料について新たに開発した分析システム（梅澤ほか、本予稿集）で平均 0.1‰

Nainital
ComillaHateruma

2012

2013

2014

2015

2016

2017

図１ ナイニタールとコミラで観測された⼤気中メタン濃度の時系列（観測値とフィッティング曲線）

以下の標準偏差で分析を⾏った。

4500

-46

CLA
結果と考察

-47

4000

図 1 に、2012 年以降ナイニタールとコミラで観測さCH4 (ppb)

3.

れたメタン濃度の時系列を⽰す。北半球のバックグラ
ンド⼤気（波照間）のメタン濃度は夏に極⼩となる季節

変動パターンを⽰すが、ナイニタールのメタン濃度はも‒50.8‰から‒46.9‰と⼤きく変動した。メタン濃度と

δ13C-CH4 の相関解析を⾏った結果、2018 年 9 ⽉から

-50
3000

-51
-52

-54

2000

2018

に極⼤になったのち、
12 ⽉〜１⽉に再び極⼤になった。

900 ppb 程度のメタン濃度変動に対応して、δ13C-CH4

-49

3500

-53

ミラでは 8 ⽉からメタン濃度の増加がはじまり、10 ⽉

メタン濃度変動に相関したδ13C-CH4 変動が観測され、

-48

2500

９⽉に極⼤となる季節変動パターンが観測された。コ

図２に、コミラで観測されたδ13C-CH4 の変動を表す。

2018

Date (year)δ13C-CH4 (‰)

確定性が⼤きい。本研究では、南アジアの⽔⽥と⼭岳地

07

08

09

10

2019
11

12

-55

01 02 03

Date (month,year)

図 2 コミラで観測されたメタン濃度（⿊）とδ13CCH4（⾚、暫定スケールでの分析値）

謝辞 本研究は環境研究総合推進費 2-1802 で⾏った。

― 302 ―

D356

The 2019 Refinement emission estimation:
CH 4 emission in Asia during last decades* Penwade e Cheewaphongphan (Nation al Insti tute for En vironmental Studies),
Satoru Chat ani (Natio nal Institut e for Envir onment al Studi es),
Nobuko Sai gu sa (Nati onal Institute for En vironment al St udi es)
Methane emission (CH4), the second most important oflower in rice cultivation sector. The estimation based on 2019

greenhouse gas (GHG) from carbon dioxide, contributes

Refinement approach found the overall trend of CH4

about 15-20% of anthropogenic GHG emission. CH4emission from agricultural activities in Asia tends to increase

concentration is determined from the balancing between

from 57.4Tg±34% in the year 1980 to 76.0 Tg±26% in thesources even biogenic, thermogenic, or pyrogenic sources

year 2015, including 52.9Tg ±0.6% from livestockand sinks as hydroxyl radical oxidation. CH4 concentration(including enteric fermentation and manure management),

trend is rather fluctuate, high increased since theand 23.1 Tg±88% from rice cultivation. Although, the overall

pre-industrial period till the year 1970, drop down of thetrend of CH4 emission from agricultural activities in Asia

growth rate until stabilize during the year 1999 to 2006, andduring the past three decades tends to increase at the averagethen increasing again since the year 2007 onward. The

annual increased about 0.5 Tg, there is lightly decreased

ambiguity of CH4 concentration trend is challenging theduring the year 2000 to 2002 due to the decreasing of CH4

scientist to study about CH4 emission.

emission from rice cultivation activity in China and India.

Bottom up emission estimation, fundamental ofThis study validates our results with the results of Emission

emission estimation method, is a way to study about source

Database for Global Atmospheric Research (EDGAR)

of CH4 emission. This study intends to estimate

version 4.3.2. In livestock sector (Figure 1a), 2006 IPCC

anthropogenic CH4 emission from agricultural activities inapproach gets the result in line with EDGAR except during

Asia during the year 1980 to 2015 using bottom up method

the year 2004 to 2007 which we found lower changed thanbased on 2006 IPCC guideline (2006 IPCC) and 2019

EDGAR. In rice cultivation (Figure 1b), the results from both

Refinement to the 2006 Guideline for national greenhouseapproaches are lower than EDGAR especially before thegas inventory (2019 Refinement), the latest update of IPCC

year 1998, after this year the upper bound of the 2019

emission inventory guideline. From the estimation based on

Refinement approach becomes agreement with the result of

2 approaches found the 2019 Refinement approach provides

EDGAR due to the higher annual decreasing rate reported in

the CH4 emission results approximately 20% higher than

EDGAR

2006 IPCC approach in livestock sector and about 36%(a) CH4 emission from livestock(b) CH4 emission from rice cultivation

Figure 1 CH4 emission in Asia during year 1980 to 2015

― 303 ―

D357

ボトムアップ手法による東アジア地域メタン収支評価*伊 藤 昭 彦 (国 環 研 ), 遠 嶋 康 徳 (国 環 研 ), 羽 島 知 洋 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ),斉 藤 拓 也 (国 環 研 ) , 梅 澤 拓 (国 環 研 ), 平 田 竜 一 (国 環 研 ), 齊 藤 誠 (国 環 研 ),寺 尾 有 希 夫 (国 環 研 ) , 殷 帥 (国 環 研 ), 井 上 晋 平 (国 環 研 )
1.

はじめに

3.

大気中メタン（CH4）は温室効果ガスとして CO2 に結果と考察

東アジア（日本，中国，韓国，北朝鮮，台湾，モン次ぐ寄与を果たしているだけで無く，大気中の化学反ゴル）の 2000-2012 年の CH4 収支は平均で 67.3 Tg CH4

応に関わる短寿命気候汚染物質（SLCF）としても注目

yr–1 の正味放出と推定された．その約 89％は人為起源を集めている．東アジア地域は湿原や水田などの固有であり，収支分布（第１図）では水田や都市域に加え，の CH4 放出源が存在し，近年では石炭採掘，廃棄物，石炭採掘が行われる炭鉱のホットスポットが見られた．

家畜などの人為起源放出が急激に増加しているため要2000 年以降の放出増加は顕著であり，石炭採掘や廃棄注目である．しかし，地域スケールの CH4 収支を自然物，家畜が主因となっていた（第 2 図）．

起源から人為起源まで定量的に把握することは容易ではなく，それが全球スケールの大気 CH4 動態およびその気候フィードバックの不確実性をもたらしている．
広域的な CH4 動態に関する研究は大気観測，衛星観測，
それらのデータを用いた逆解析のトップダウン的手法でも進められているが，本研究ではそれらと独立した
ボトムアップ手法で東アジア地域の CH4 収支評価を行うことを目的としている．
2.

第１図 正味 CH4 収支の分布．

手法およびデータ

ボトムアップ手法では，自然起源については生物地
球化学的な地球表層物質循環モデル，自然起源については統計的インベントリを主に使用する．土地被覆や火災発生など地表状況については衛星観測データを使用することもあるが，基本的には地上の各種データを積み上げる評価法である．特徴として，大気観測や逆解析に比べて高い空間分解能でマッピングが可能なこと，放出源（セクター）別の評価が可能なことが挙げられる．本研究では以下の放出・吸収源を扱った．
第２図 東アジアにおける起源別収支の年々変化．

自然起源［手法］
・湿原放出［プロセスモデル：VISIT］

4.

・白アリ放出［土地被覆に基づく推定］
・乾燥土壌の酸化吸収［プロセスモデル：VISIT］

おわりにボトムアップ手法には時間分解能が年から月と粗く，・野外火災［衛星観測 GFED4s データ×排出係数］

基礎データの不確実性に大きく影響されるなどの制約

人為起源［手法］もある．同位体比などの独立した地上観測や衛星観測

・化石燃料採掘［EDGAR4.3.2］に基づく検証や補正が今後の課題である．

・工業，交通，都市［EDGAR4.3.2］

本研究は（Ito et al., 2019）として発表済みであり，環・廃棄物・埋立［EDGAR4.3.2］

境研究総合推進費 2-1710 の一部として実施された．

・家畜の腸内発酵［EDGAR4.3.2，FAOSTAT］

参考文献

・水田など農業活動［EDGAR4.3.2，VISIT］[1] Ito, A., et al., 2019, Sci. Total Env., 676, 40-52.

― 304 ―

D358

東アジアのメタン排出源のセクター別評価に向けて：
波照間ステーションで観測される高濃度メタンイベントに伴うメタンの安定炭素同位体比と炭化水素の変動*梅 澤 拓 , 斉 藤 拓 也 , 遠 嶋 康 徳 , 寺 尾 有 希 夫 , 伊 藤 昭 彦 (国 立 環 境 研 究 所 )1.

シーズンにおいて、合計 12 の大陸起源メタン高濃度イ

はじめに

メタンは重要な温室効果ガスであるが、その排出源

ベントのメタン濃度やδ13C-CH4、炭化水素を観測した。

が多様なため排出セクター別の分離評価が難しく、排発表ではこれら複数のイベントの観測結果についても出源強度や時空間分布の定量的推定は不確実性が大き概観する。また、東アジアのメタン排出マップ[6]とフッい。東アジアでは化石燃料採掘に伴うメタン排出の寄トプリントを利用して、波照間ステーションで期待さ与が大きくかつ経年的な増加が考えられているが、観れるメタン濃度と δ13C-CH4 の変動をシミュレーション

測事実に基づく検証は不十分である。本研究では、東し観測データと比較することで、排出源のセクター別

アジアの排出源影響を強く受ける波照間ステーション

寄与について検討した結果についても報告する。

でメタン濃度およびメタンの排出源分離に有用なメタと炭化水素を観測し、ンの安定炭素同位体比（δ13C-CH4）
東アジアのメタン排出源のセクター別評価を目指す。
2.

手法

国立環境研究所の波照間ステーションにおいて、水素炎イオン化検出器を備えたガスクロマトグラフを用いてメタン濃度を測定し[1]、大気濃縮システムを備えた
ガスクロマトグラフ/質量分析計を用いて炭化水素類を測定した[2]。また、高濃度イベントに合わせて大気試料を採取し、国立環境研究所で新しく開発した自動測定システムを用いて δ13C-CH4 を測定した[3]。

図１

波照間ステーションで観測されたメタン濃度（黒・左軸）、エタン濃度（緑・右上軸）、プロパン濃3.

度（ピンク・右下軸）、δ13C-CH4（青・左中軸）の変動.

結果

波照間ステーションにおいては、冬季の総観規模の大気輸送場の変動に伴って大陸起源の空気塊が頻繁に参考文献到達し、メタンや CO2 の高濃度イベントが観測される[1] Tohjima, Y., et al., 2002, J. Geophys. Res.,。メタンの高濃度イベントの一例を、δ C-CH4 と炭化[4]doi.org/10.1029/2001JD001003.

13

水素（エタン・プロパン）の変動と合わせて図 1 に示

[2] Saito, T., et al., 2010, Environ. Sci. Technol.,

す。このイベントでは約 12 時間にわたってメタン濃度

doi.org/10.1021/es1001488.

が最大 100 ppb 程度増加し、同時にエタンとプロパンの[3] Umezawa, T., et al., in review.

濃度も増加した。また、メタンの濃度増加に合わせて、[4]

δ C-CH4 が最大 0.4‰程度増加した。この高濃度イベン

Tohjima,

Y.,

2014,

Atmos.

Chem.

Phys.,

doi.org/10.5194/acp-14-1663-2014

13

ト時の観測空気塊のフットプリント[5]を計算すると、中[5]

国東部沿岸地域の排出源影響を強く反映していた。メhttp://db.cger.nies.go.jp/portal/analyses, (2019/7 閲覧)

タン濃度と δ C-CH4 の関係から排出源の δ C-CH4 値は[6]−41.2±2.2‰と推定され、またエタンとメタンの濃度増

doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.04.263

1313

加比は 0.023 であった。いずれも高濃度イベントの主成因が化石燃料起源のメタン排出であることを示唆する。

CGER
Ito,

A.,

GDE
et

Analysis
al.,

2019,

SupportSci.

(FLEXCPP),

Total

Environ.,

謝辞 本研究は環境研究総合推進費 2-1710 で⾏った。

同様に、2017 年 12 月から 2019 年 4 月までの冬季 2― 305 ―

D359

― 306 ―D360

GOSAT メ タ ン 鉛 直 濃 度 分 布 デ ー タ を 用 い た イ ン ド 上 空 のメタン季節変動の解析* 齋 藤 尚 子 , Dmitr y Belikov, 小 林 陽 菜 子 （ 千 葉 大 環 境 リ モ セ ン ）1.

は若干大きくなるものの，どの高度においても TIR バ

はじめに
アジア域はメタンの一大発生地であり，インド等のンドのメタン濃度の精度は概ね 20 ppb（約 1%）程度で南アジアの水田からは膨大な量のメタンが放出されてあった．一方，高緯度では，対流圏界面高度が低く，いる．また，南アジアは，アジアモンスーン循環に伴検証解析を行った高度層でも成層圏性の大気の影響をう強い上昇流のため，地上で発生した物質が容易に上受けている可能性が高いため，TIR バンドと航空機の空に輸送される特異的な領域であり，水田等の地上か

メタン濃度の濃度差のバラつきが大きくなることが明らのメタン発生量の地理分布や時間変動性を，メタン

らかになった．

の気柱平均濃度データのみに基づいて議論することは極めて困難である．

図 1 に，各領域の XCH4 の季節変動に対する各高度層の XpCH4 の季節変動の寄与率を示す．EIGP におい

GOSAT は，メタンの気柱平均濃度と鉛直濃度分布をては，ACTM のモデルデータに基づく解析では，XCH4

同時・同視野で高精度に観測できる唯一の衛星である．

の季節変動に対する地表からのメタン放出と上部対流

本講演では，GOSAT/TANSO-FTS の TIR（熱赤外）バ

圏及び中部対流圏上部における大気輸送の寄与がそれンドのメタンの鉛直濃度分布データのデータ質の検証

ぞれ約 40%と同程度であったが[Chandra et al., 2017]，を行い，検証済の GOSAT のメタンデータを用いて，イTIR バンドの観測データからは地上からのメタン放出

ンド上空のメタンの気柱平均濃度の季節変動に影響をの寄与が約 60−70%と比較的大きいことがわかった．

与える要因を高度別に解析した結果を報告する．

Southern Peninsula においては，両者ともに，XCH4 の季節変動に対する下部対流圏の XpCH4 の季節変動の寄与

2.

率が 40−50%を占めていた．Arid India においては，地手法
まず，TIR バンドの Version 1 のメタンプロダクトのデ表面から約 600 hPa 以下の大気層における XpCH4 の季ータ質を入手可能な航空機観測のメタンデータ [Wofsy

節変動の XCH4 の季節変動への寄与率が，ACTM のモ

et al., 2011, Machida et al., 2008, Brenninkmeijer et al., 2007,

デルデータでは約 10%であるのに対し，TIR バンドでTsuboi et al., 2013, Niwa et al., 2014]を用いて検証した．

は約 40%になっており，TIR バンドの観測データから

次に，TIR バンドのメタン鉛直濃度分布データから，は，中・上部対流圏だけでなく約 600 hPa 以下の層にお気柱平均濃度（XCH4）と各高度の大気層の部分気柱平

ける XpCH4 の季節変動も XCH4 の季節変動に一定程度

均濃度（XpCH4）を算出した．ここでは，下部対流圏寄与している可能性があることが示唆された．

（LT），中部対流圏下部（MT1），中部対流圏上部（MT2），
上部対流圏（UT），上層大気（UA）の 5 つの大気層に分けて XpCH4 を算出した．本研究では，インドの特徴的な 3 つの領域「Eastern Indo-Gangetic Plain （EIGP）」，「Southern Peninsula」，「Arid India」に着目し，Chandra etal. [2017]に倣って，XCH4 が最大値，最小値を取る月について，XCH4，XpCH4 各々のメタン濃度の差分を取り，各高度層の XpCH4 の差分の XCH4 の差分に対する割合
を，各高度層の「寄与率」と定義した．
3.

結果
低緯度では，TIR バンドのメタン濃度はどの高度層

図１ EIGP，Southern Peninsula，Arid India における，TIR バンドの観測データに基づく XCH4 の季節変動に対する上空の各高度層の XpCH4 の季節変動の寄与率．

においても概ね10-15 ppb程度の精度で航空機のメタン

謝辞：本研究は，（独）環境再生保全機構「環境研究総濃度と一致していた．中緯度では，低緯度より濃度差

合推進費」（2-1802 課題）および JAXA 委託研究により実施しております．

― 307 ―

D361

MIROC4-ACTM に よ り 算 出 さ れ た 東 シ ベ リ ア 域 のメタンカラム濃度の季節変動の再現性*佐 野 春 香 、 入 江 仁 士 、 齋 藤 尚 子 、 Dmitry Belikov（ 千 葉 大 環 境 リ モ セ ン ）Patra Prabir 、 Naveen Chandra (JAMSTEC)
１．はじめに メタンは二酸化炭素の次に大きな温室効果を持っているため、その濃度分布、変動とその原因の理解は将来の地球環境を考えるうえで重要である。特に北半球高緯度域では全球の 2 倍のペースで温暖化が進んでおり、実態の把握が求められている。そのような背景の下、2009 年 1 月 23 日の打ち上げ以降、温室効果ガス
観測技術衛星 GOSAT がメタン濃度のグローバル観測を行っている。本研究では、TransCom-CH4 相互比較
実験で評価されている大気化学輸送モデル MIROC4ACTM[1]（AGCM-based Chemistry Transport Model[2]）を用いて、フォワード計算およびインバージョン
計算(地上観測を利用)により得られた結果を GOSATの観測値と比較した。比較は夏季の東シベリアに焦点
図 1．各データの月平均値を当てて実施した。
２．方法
本研究では、GOSAT/TANSO-FTS の SWIR(短波長)バンドの XCH4 データ(vRA2.72 bias corrected)を使用した。また、MIROC4-ACTM データとしては水田・湿地排出に Cao et al. emission scheme [3] を用いた計算結果と Walter and Heimann Scheme [4] を用いた計算結果を使用した。さらに、各々でインバージョン計算した結果も使用した。東シベリア域を緯度・経度で６つの領域に分けて分析した。期間は 2010 年から 2017 年、6 月から 9 月の夏季に着目した。
 まず、GOSAT とモデル値それぞれの月平均値を算出した(図 1)。次に月平均値から、年平均値を引き、

図 2．算出した D3 の値

D1 とした。その後、モデルの D1 値からそれぞれ
GOSAT の D1 値を引いた(D2)。最後にこの差をすべてこのことは、用いた水田排出スキームには季節変動のの年で月ごとに平均した。これを D3 とした(図 2)。

観点から改善の余地があることを示唆する。

D3 が 0 に近いほど GOSAT の季節変動をよりよく再現
参考文献

していると考えられる。

[1]Patra et al., 2018, SOLA,
３．結果[2]Patra et al., 2011,Atmos. Chem. Phys., 11, 12813-12837

 図 2 より、いずれの水田排出 scheme を用いてもイ[3]Cao, M., et al., 1996, J. Geophys. Res. 101,14399–14414.

ンバージョン計算後は D3 の値が±20 ppb から±10[4]B.P. Walter, M. Heimann, 2000, Glob. Biogeochem. Cycles,

ppb と 0 に近づき、GOSAT のメタンカラム濃度の季節

14 , pp. 745-765

変動パターンをよりよく再現できたことが分かった。

[5]Miller, S. M., et al., 2018, Eos, 99,
https://doi.org/10.1029/2018EO091947― 308 ―

D362

GOSAT 全 球 メ タ ン 吸 収 排 出 量 プ ロ ダ ク ト*齊 藤 誠 (国 立 環 境 研 究 所 ), Heon-Sook Kim（ 釜 山 大 学 校 ） , 高 木 宏 志 （ 国 立 環 境
研 究 所 ）, 伊 藤 昭 彦（ 国 立 環 境 研 究 所 ）, 吉 田 幸 生（ 国 立 環 境 研 究 所 ）, 松 永 恒 雄（ 国立 環 境 研 究 所 ） , Shamil Maksyutov（ 国 立 環 境 研 究 所 ）1.

全球 CH4 吸収排出量プロダクトを公開している.

はじめに全球の二酸化炭素（CO2）およびメタン（CH4）の大南アメリカ大陸はアマゾン域に代表される湿地帯,

気濃度分布を観測し, 亜大陸スケールでの CO2 および食肉生産に伴う家畜の放牧, 森林火災等, 全球 CH4 収

CH4 の吸収排出量の推定精度を高め, 地域ごとの吸収支において多大な影響を与える地域であると考えられ

排出状況の把握や森林炭素収支の評価などの環境行政

る. その一方で, 南アメリカ大陸は地上観測点の空白に貢献することを目的として, 温室効果ガス観測技術域の一つであり, CH4 吸収排出量推定には大きな不確実衛星「いぶき」（GOSAT; Greenhouse gases Observing性が残る. 本発表では, GOSAT の全球XCH4 データに基SATellite）は 2009 年 1 月に、地上約 660 km, 回帰日数

づく全球 CH4 吸収排出量プロダクトを活用し, 現地観

3 日の太陽同期準回帰軌道へ打ち上げられた. 打ち上

測データが皆無なアマゾン域, および 南アメリカ中緯

げ後 10 年が経過した現在も GOSAT の観測は継続中で度帯における CH4 吸収排出量の年変動を引き起こす現ある. GOSAT は主センサとしてフーリエ変換分光計を象についての研究例を報告する。

搭載しており, 地表面により反射された太陽光と地表
面や地球大気から放射される輝度スペクトルを短波長
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. 本発表では, SWIR
スペクトルから導出された CH4 カラム 平均濃度
（XCH4）プロダクトをもとに推定・作成された全球
CH4 吸収排出量プロダクトの概要と, そのプロダクトに基づく応用研究の事例を紹介する.
2.

GOSAT 全球 CH4 吸収排出量プロダクト

XCH4 および地上観測データをもとに, 大気輸送モデ
ル NIES-TM・インバース解析を介在して亜大陸スケー
ル（全球 43 領域; 陸域 42, 海域 1）の月別全球 CH4 吸
収排出量を推定し, その結果を GOSAT レベル 4 プロダ
クトとして公開している. NIES-TM の先験情報には,
湿地・水田からの放出量と森林土壌による吸収・放出
量, 家畜や埋立地からの放出を含む人為起源放出量,
森林火災による放出量, およびシロアリによる放出量を使用する. インバース解析では, 解析対象月から過去 4 ヶ月遡った時間範囲内で起きた吸収・放出過程を考慮した固定区間スムーサー（カルマン・スムーサー）を用いて月別全球 CH4 吸収排出量を推定する。また、推定結果を再度 NIES-TM へ入力し, 大気濃度場へ変換した結果を地上観測データ等と比較し、モデル再現性の確認を実施している。現在, GOSAT Data Archive
Service（https://data2.gosat.nies.go.jp/index_ja.html）にて2009 年 6 月から 2015 年 9 月までの 6 年強に渡る期間の― 309 ―

D363

全 球 CH 4 逆 解 析 に よ る フ ラ ッ ク ス 推 定 値 の 独 立 性 評 価丹羽洋介（国環研）
1.

した。このアルゴリズムは、Broyden–Fletcher–Goldfarb–

はじめに

大気中のメタン（CH4）は二酸化炭素（CO2）に次いShanno (BFGS) 法とアンサンブル手法を組み合わせたで影響度が高い温室効果気体であるが、CO2 同様、CH4手法であり、共分散行列の非対角成分まで効率的に高の大気濃度も増加傾向にある。CH4 の排出源は化石燃精度に推定することが可能となっている。この推定さ料に関するもの（採掘、漏洩、燃焼等）に加え、畜産やれた解析誤差共分散行列の非対角成分から、領域間、ま水田などの農業活動によるもの、また、湿地や森林火災

た、起源間の誤差相関を求めた。

など多岐にわたる。そのため、大気中の濃度増加がどの排出源によって引き起こされているのか（または消失源である OH ラジカルの減少によるものなのか）
、未だ

3.

結果

図１に上記手法で得られた全球 CH4 フラックス解析
値の誤差相関を示す。この結果から、人為起源（ここでよくわかっていない。
大気濃度の観測データから大気輸送モデルを用いては化石燃料や畜産起源など）と水田や湿地起源の間に、地表面フラックスの時空間変動を推定する逆解析は、無視できない誤差相関が存在していることがわかる。

濃度増加に寄与する排出源の特定に貢献しうる手法でこのことから、濃度観測を用いた逆解析において、起源ある。しかし、観測空白域が多いため、解析されたフラ別に濃度増加の寄与を評価することは、全球であってックスが、遠方の地域の間であっても誤差相関を持ち、も困難であることが伺える。発表では、地域毎の独立性

擬似的な変動が生じる場合がある。また、CH4 の逆解析などを評価した結果も報告する。

の場合には、化石燃料起源や湿地起源など起源毎に独立のパラメータとして解析される場合が多いが、実際にこれらが、それぞれ独立に解けているのかを評価す
ることは肝要である。
そこで本研究では、全球の CH4 逆解析において、どの地域、どの起源のフラックスがどの程度、独立に解析されているか、または誤差相関を持っているかを、逆解析で得られる解析誤差共分散を用いて評価した。
2.

手法

本研究では、大気輸送モデル NICAM-TM と４次元変分法を組みあわせた逆解析システム NICAM-TM 4DVar[1]によって得られた CH4 フラックスの推定値につ

図１ NICAM-TM 4D-Var により解析された CH4 フ

いて、解析誤差共分散行列を用いた独立性評価を行っラックスの全球年間積分値に対する起源間の誤差相関。

た。ここで解析誤差共分散行列は以下のように定義さ
れる。

謝辞
−1

𝐏𝐏 = #𝐁𝐁−1+ 𝐌𝐌T 𝐑𝐑−1 𝐌𝐌+（１）式（１）からわかるように解析誤差共分散行列は、観測

本研究は JSPS の科研費 19K03976 および（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（2-1701）のもとで行いました。

値や初期推定フラックスの値そのものにはよらず、それぞれに与えられた誤差共分散（B, R）、また、観測デ

参考文献

ータの場所、時間、大気輸送（M は線形の大気輸送演[1] Niwa, et al., 2017, Geosci. Model Dev., 10, 2201–

算子）によって定まる。本研究では、この解析誤差共分

2219.
[2] Niwa and Fujii, in prep.

散行列を独自に開発したアルゴリズム[2]を用いて推定― 310 ―

D364

湿地メタン放出－気候フィードバック研究のための地球システムモデル開発*羽 島 知 洋 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 井 上 忠 雄 (海 洋 研 究 開 発 機 構 ), 伊 藤 昭 彦 ( 国 立 環境研究所，海洋研究開発機構)
Hajima T. (JAMSTEC), Inoue T. (JAMSTEC), Ito A.(NIES, JAMSTEC)
1.

はじめに

のマルチモデル(陸面モデル単体に湿地CH4 放出スキー

パリ協定で定める厳しい温暖化目標を達成するため

ムを導入したモデル)の計算結果と比較すると、湿地がには、二酸化炭素(CO2)に加え主要な温室効果ガスの一広がる 60 度以北のユーラシア大陸および北米に強いつであるメタン(CH4)の排出管理も重要となる。長期温CH4 放出源が再現されていることが確認できるととも暖化予測に用いられてきた地球システムモデル(Earthに、南米および東南アジアにも放出源が示された。初System Model, ESM)は長らく、CO2 に関する過程の充実期計算結果では、産業革命以前の状態で約 200 Tg yr-1が図られてきたが、CH4 の動態の扱いは未だ不完全でと、既存研究(Saunois et al., 2016)で示される 185 Tg yr-1ある。特に、湿地メタン放出と気候変動とのフィード(2003-2012 年; ボトムアップ推定)および 167 Tg yr-1(同バック関係が近年示唆されているが、温暖化予測等で年平均; トップダウン推定)と比較してやや過大評価で用いる温室効果ガスシナリオ等にはその効果が考慮さあることが判明したため、パラメータ調整等により修れていない。本研究では、地球システムモデル

正を行った。さらに、本モデルを用いた CMIP6 実験規

MIROC-ES2 に陸域メタン放出スキームを組み込んだ約に基づく過去再現実験の結果について発表を行う予

陸域生態系モデル VISIT を結合し、気候－メタン放出

定である。

フィードバックを調査するための過去再現実験および感度実験等を実施した。
2.

モデルおよび結果

用いた地球システムモデルは MIROC-ES2 (Hajima etal., in prep.)をベースとしたものである。本モデルは大気
海 洋 結 合モ デ ル MIROC5.2( 大 気 128x64x40, 海洋
360x256x62)を核に、陸域生態系モデル VISIT および海洋生態系・物質循環モデル OECO を結合したものである。本研究では主として陸域からの湿地メタン放出－
気候フィードバックと陸域メタン放出量変化の診断を主たる目的とした。
陸域のメタン放出速度を決めるスキームは Walterand Heimann (2000)に基づいており、地下水位面以下の嫌気環境にある土壌層でのメタン生成速度が求まる。
土壌層間の拡散移動を解くとともに、地下水位面以上
では酸化による一部消失が生じる。また、大気へのメ

図 1 湿地 CH4 生成放出スキームを導入した地球システムモデルによる CH4 排出速度(mg CH4 m-2 day-1：気候値)。

3.

参考文献

[1] Walter and Heimann, 2000, Global Biogeochemical
Cycles, 14(3), 745-765.
[2] Saunois et al., 2016, Earth System Science Data,
doi:10.5194/essd-2016-25

タン放出過程は、土壌表面からの拡散、植物を介した放出、突発的放出の三経路を扱っている。放出量の診断では、陸面グリッドにおいて湿地が占める面積割合を仮定(陸面物理モデルによって診断される飽和面積を使用)した。
図 1 は湿地 CH4 生成放出スキームを導入した地球シ
ステムモデルによる、年間の湿地 CH4 放出量の空間分布である(産業革命以前の定常状態)。
Saunois et al. (2016)― 311 ―

大

会 第 4
午
前

日

A401

-3&=に伴う日本海沿岸の降水持続性に与える長白山系の力学効果
＊篠田裕太, 川村隆一, 川野哲也 (九大院・理), 清水宏幸 (気象庁)

1. はじめに2018 年度気象学会春季大会 ([1] 篠田ほか,2018)
では、日本海沿岸部に豪雪災害をもたらすことで知られる日本海寒帯気団収束帯 (JPCZ: Japan Sea
polar air mass convergence zone) ([2] Asai,1988)の形成を促す総観場の特徴から JPCZ をタイプ分けした。強い北西季節風時に発生した Type1 のうち、日本東海上に低圧部がみられる Type1A に比べて、北海道西方に低圧部がみられる Type1B が北陸地方により多量の降水をもたらしていた。また、長白山系の障壁効果を除去する標高改変実験では、JPCZ がほとんど形成されずに日本海側沿岸部の降水量が増加した。その原因の一つとして、
JPCZ システム内への水蒸気収束が消失することで、日本海からの水蒸気が沿岸地域に多量に流入することを指摘した。本発表では、昨春の発表の続報
として、ダウンスケールした数値実験ならびに沿岸
部降水の持続性に与える長白山系の役割について検証を行った結果を報告する。

2. 使用データおよびモデル設定
 本研究では、第一報で使用した 15 冬季 (2000 2014 年) の長期積分 ([1] 再現実験: CTL run と
標高改変実験: MOD run) に加えて、日本海沿岸部に多量の降水をもたらす Type1B の全 6 事例についてダウンスケールした数値実験を行った。領域気象モデル WRF ver.3.9.1 を用いて、計算領域の水平解像度は 10 km、5 km、2.5 km とし、初期値・
境 界 値 の 作 成 に は NCEP FNL お よ び NOAAOISST を用いた。初期時刻を JPCZ として抽出した時刻の 5 日前とし、 6 日間の時間積分を行った。また、山岳標高改変実験も併せて行った。

3. 結果と考察
3.1 沿岸部降水の継続性
図 1 は Type1 において多量な降水がみられる沿岸部の領域で平均した 3 時間降水量の時系列図である。 Type1A では JPCZ 卓越時の前後 24 時間
を通して、 CTL run よりも MOD run の降水量が多いことを確認した。一方、Type1B では JPCZ の
水平風収束のピーク以後には、 CTL run でより多量の降水がもたらされていることが分かった。これは、Type1B のような極端な降水をもたらす JPCZの場合、長白山系を除去した際の日本海側沿岸部の降水量増加が必ずしも常に成り立たないことを示しており、長白山系が沿岸部の降水の持続に寄与している可能性がある。
図 2 は海面更正気圧差のコンポジット図である。
Type1B をみると、 長白山系は JPCZ 領域のみの気圧変化 (Type1A) とは異なり、日本東海上を含む
広域に影響を及ぼしている。この結果は、日本周辺
海域の擾乱活動の変調を示唆している。
3.2 Type１B についてのダウンスケール実験
 高解像度の再現実験と標高改変実験の結果においても、長白山系を除去すると図 (b)の降水特性がおおむね確認できた（図略）。一方で、JPCZの発生した時間帯に活発な降水域が局在化し、MOD run と比較して CTL run でより多量の降水がもたらされている地域もみられた。
MOD run では、日本海での擾乱活動の不活発化が確認できた。具体的には山岳風下の JPCZ 領域
で発生・通過するメソ擾乱、日本海低気圧の発達が抑制される事例がみられた。この結果は、長白山系
が日本海の低気圧活動の活発化を生じさせるという先行研究([3] Shimizu et al.,2017) と整合的である。
さらに、南岸低気圧の発達への影響を示唆する事例もみられ、長白山系は JPCZ 領域のみならず、日本
海や黒潮上の擾乱にまで変調をもたらすことで、日本海上の水蒸気輸送ならびに沿岸部降水の複雑化が生じていると考えられる。
4. まとめ 日本海側沿岸部に多量の降水をもたらす Type1B
では、長白山系が沿岸部の降水の持続に寄与していることが示唆された。主因の一つは、長白山系がJPCZ 領域のみならず、日本東海上を含む広範囲の
擾乱活動の活性化を生じさせていることが挙げられる。Type1B の全 6 事例についてダウンスケールした実験から長白山系が擾乱活動に与える影響についての詳細な結果を学会当日に示す予定である。



図  CTL run (水色棒グラフ) と MOD run (黒色棒グラフ) における沿岸部領域で平均した 3 時間降水量のコン
ポジット時系列図。赤色破線の時間帯は第一報で抽出した JPCZ が発生した 12 時間を示している。
(a)Type1A、(b)Type1B。






図 再現実験 (CTL) と標高改変実験 (MOD) によって得られた JPCZ 発生時における海面更正気圧差のコンポジット図。(a)Type1A、(b)Type1B。
参考文献[1]篠田ほか2018: 日本気象学会2018年度春季大会予稿集 B103
[2] Asai, T., Tenki, 35, 151-161, 1988.
[3] Shimizu, H., Kawamura, R., and Kawano, T.,
Advances in Meteorology, 2017,― 313 ―

Article ID 6216032, 2017.

A402
南岸低気圧による首都圏降雪時の降雪結晶の特性と環境場の関係‒
荒木健太郎（気象庁気象研究所）‒
1. はじめに
首都圏では冬季に南岸低気圧に伴い降雪がもたらされるが，その降雪結晶の特性は観測例が少なく理解が進んでいない．降雪結晶は種類によっては表層雪崩発生の原因になることがあり，降雪現象の実態解明をする上でもその特性や環境場を理解することは重要である．本研究では，南岸低気圧による降雪
時の降雪結晶の特性とその環境場の関係を明らかにすることを目的に，気象研究所（茨城県つくば市）
における 2016～2019 年冬季の降雪結晶観測データをもとに解析を行った．

2. 降雪結晶の特性

2016～2019 年冬季の南岸低気圧に伴う降雪事例（9事例）において，つくばで降雪結晶の撮影を時間連続的に行い，撮影した画像から 1 時間毎に観測された雪結晶を分類した（全 76 時間）．分類は成長環境場を考慮し，樹枝状（複合板状含む），角板状，交差
角板状，砲弾状，角柱状（鼓状含む），針状，雲粒付，
霰，その他（凍雨など）の 9 種類とした．
その結果，頻度の高いものから樹枝状（86％），雲粒付（76％），角柱状（50％）などの降雪結晶が観測された（図 1）．他の結晶についても 20～30％の頻度で見られた．しかし個々の事例を確認すると，交差角板状と砲弾状は概ね同時に観測されているものの，全く観測されない事例が半数ほどあった．そこで，これらの観測の有無で低気圧 A（4 事例 37 時間）
・B（5 事例 39 時間）に分類したところ，A では角柱状・樹枝状・交差角板状・雲粒付がいずれも頻度 60％以上に対し，B ではほとんどが樹枝状・雲粒付であり，他の結晶は少ないという特徴がみられた．

気圧 A・B について上記と同じ領域で平均した気
温・水蒸気密度・水蒸気フラックス量の鉛直分布を比較した．その結果，低気圧 A では B に比べて850～400 hPa で気温が 1～5℃ほど高く，これは有意水準 5％の t 検定でも有意な差だった（図 2）．
水蒸気密度は低気圧 A のほうが B に比べて 850
hPa より上空で最大 0.7 g m-3 ほど有意に大きく（図略），水蒸気フラックス量も下層から上層まで最大 20 g m-2 s-1 ほど有意に大きかった．このこと
は，低気圧 A では B に比べて境界層よりも上空での暖気移流が強く，かつ下層から上層まで水蒸気供給の盛んな環境であることを意味している．これは，温帯低気圧に伴う前線・気流構造を持つ低気圧 A における，温暖コンベヤーベルト等の影響であることが示唆され，このような高温高湿な環境で針状の降雪結晶が多く成長したと考えられる．
 本研究では，南岸低気圧による首都圏の降雪について，低気圧が前線を伴う温帯低気圧かどうかの違いで降雪結晶の特性が異なるということが明らかになった．今後，シチズンサイエンス（市民参加型の手法）による降雪結晶観測データを用いて，低気圧中心位置に対して空間的にどのような降雪結晶の特性があるのかを調べる予定である．

3. 降雪結晶と低気圧・降雪環境場との関係

 分類した低気圧 A・B がどのようなものかを気象庁地上天気図で確認したところ，A は前線を伴う温帯低気圧（降雪終了直後に温帯低気圧として解析された 1 事例含む），B は前線を伴わない低気圧と，明瞭な違いがあることがわかった．
 これらの低気圧における降雪結晶特性とその環境場を把握するため，ひまわり 8 号赤外（B13，2.5 分毎）データから，つくばを中心とした約 22 km 四方
で領域平均した前 1 時間平均の雲頂温度を 1 時間毎に求めた．その結果，低気圧毎に平均した雲頂温度
は，低気圧 A では—30.4℃，B では—17.0℃で，有意水準 5％の t 検定で有意な差が見られた．このことは，温帯低気圧を主とする低気圧 A は背の高い雲構造を持っており，前線構造を持たない低気圧 B は逆に背の低い雲構造を持っていることを意味している．
交差角板状・砲弾状などの降雪結晶は−20℃以下の環境で成長する低温型結晶と呼ばれ，表層雪崩の要因にもなるが，上記の雲構造の違いによりこれらの降雪結晶が低気圧 A でのみ観測されたと考えられる．
 次に，気象庁局地解析（1 時間毎）を用いて，低図 1 降雪結晶の頻度．

図 2 つくばにおける降雪時の（a）気温，（b）水蒸気フ
ラックス量の平均値の鉛直分布．各高度の横棒は最大値・最小値を示す．▲は低気圧 A，B で有意に差があることを示す．
謝辞 本研究は文科省科研費「17K14394」により実施したものです．

― 314 ―

A403

北陸平野部の大雪時の降雪粒子の特徴と雲物理過程* 石 坂 雅 昭 (防 災 科 研 ・ 客 員 ), 本 吉 弘 岐 （ 防 災 科 研 ・ 雪 氷 ）， 山 下 克 也 （ 防 災 科 研 ・
雪 氷 ）， 中 井 専 人 （ 防 災 科 研 ・ 雪 氷 ）， 山 口 悟 （ 防 災 科 研 ・ 雪 氷 ）， 橋 本 明 弘 (気 象 研 )1.

件の一つ）への湿潤空気の流入→多量の氷晶形成・成はじめに

日本海側の大雪は，上層寒冷渦あるいは寒冷トラフ長」という過程が推定される．検証は今後の課題であの日本海域上の通過が必要条件[1]であるが，十分条件

る．

ではなく，常に大雪になる訳ではない．ここでは，必参考文献

要条件の一つ上層寒冷渦下で生じた大雪事例から強い[1] 二宮, 2008, 日本海の気象と降雪, 成山堂 , pp190.

降雪の条件（雲物理過程）を探る．

[2] Ishizaka et al., 2013, J. Meteor. Soc. Japan, 91,747-762.

2.

[3] 本吉ほか, 2019, 雪氷北信越, 39（印刷中）.

観測・解析対象

ネスティングした JMA-NHM 数値実験等の結果を検討
に用いた．
結果と考察
対象期間中，降雪は筋状降雪（以下 T）から強い降

8
4Num. density

4

0

3
2

Fall speed

12Precipitaion

8

1

4

0
00:00

2018/02/05
2018/02/05

0
06:00

12:00

18:00

00:00

-1

3.

Snow

3

Prec. (mm h )ダー観測データ，同メソ数値予報モデル MSM，これに

12x10

-3

CMF[2]を用いた．また，気象庁の輪島高層観測やレー-1

いては主要降雪粒子を粒径と落下速度で表現する

HS

T

Density (m )上気象及び降雪粒子観測を基にした．降雪の種類につ

170
160
150
140
130
120

Fall speed CMF (m s )雪氷防災研究センター（SIRC，長岡市）で行われた地

Snow (cm)事例は 2018 年 2 月 5 日前後のもの．解析は防災科研

02/06

図１ 積雪深・降雪粒子数密度・落下速度・降水量．

雪（以下 HS）に変遷した（図１）．降雪の落下速度は T
では大きく変動，HS ではほぼ一定となったが（図１），
それは主要降雪粒子が T で霰が多く，HS では主に小さ
い割に速度の大きい粒子（霰状雪）とその雪片であったことによる（図２）．降雪強度（5 分間降水量）は粒子の空間数密度と連動し（図１），両者は T，HS とも
ほぼ比例関係（図３）であった．強い降雪時の数密度
は 10 個/l（5 分平均）を超えているが，これは併合・拡

図２ 粒径・落下速度(CMF)と降水量割合．T 左, HS 右．

散後の地上での値であり，雲内生成時はそれより１オーダー以上大きいことが推定される．なお，HS 期間の強い降雪は海上の JPCZ が到達する福井平野から北陸沿岸に沿うように襲来する雪雲によってもたらされていた（図４）．その降雪雲は MSM で計算される下層（850hPa）の水平風収束線とほぼ一致していた（図４）．
4.

図３ 降水量と降雪粒子の空間数密度との関係．

結語

強い降雪（大雪）になるかは，降雪粒子の空間数密度に支配されていた．また，それを担う小粒子は主に霰状雪で，構成雪結晶には低温型の雪も確認されている[3]．これらを考慮すると，大雪の雲物理的条件として，雲内低温域での多量の氷晶生成が考えられ，環境場も合わせると「下層の収束→湿潤大気の上昇→低温
環境（本事例の場合；日本海上の寒冷渦起因：必要条

図４ 大雪時のレーダー画像（左）と MSM による 850hPaの風・気温（右）．白点線は収束域．

― 315 ―

A404
C バンド二重偏波レーダーを用いた降水粒子判別手法の開発と評価*梅 原 章 仁 (気 象 研 究 所 ・ 気 象 庁 観 測 部 ), 小 池 哲 司 (大 阪 管 区 気 象 台 ) ,山 本 健 太 郎 , 南 雲 信 宏 , 山 内 洋 (気 象 庁 観 測 部 )1.

3.1 霰・雹と判別された粒子の評価

はじめに気象庁は，2016 年に初めての現業用固体素子 C バン

2017 年 4 月～2018 年 5 月までの羽田・成田 DRAW の

ド二重偏波レーダー を空港気象ドッ プラーレーダー

粒子判別結果を防災科学技術研究所が運用する（DRAW）として導入し，2019 年までに 4 基の同型レーダ

Lightning Mapping Array (LMA)から求めた発雷開始点とーの運用を開始した（関西，羽田，成田，那覇の各空港）．

の比較により評価した．結果，LMA の発雷開始点（計

これら二重偏波レーダーの高度な業務利用に向け，降水15296 点）の平均 92% が，霰もしくは雹と判別された点か

粒子判別手法を開発し，その精度評価を実施した．

ら半径 5 ㎞以内に存在していた．

2.

3.2 湿雪と判別された粒子の評価

降水粒子判別手法
開発した手法は，ベイズの定理に基づき，尤度関数と成田 DRAW の粒子判別結果と高層気象台（館野）のゾ

事前確率の積から，事後確率を最大とする降水粒子種別

ンデデータ（計 193 観測）との比較（図 2）により評価した．

を推定するものである．入力には，7 つのパラメータ Zhh，

結果，粒子判別結果から求めた融解層の 上端高度

Zdr，ρhv，Kdp，S(Ψdp)，S(Zdr)，S(ρhv)を用いる（S(X)は（ML_top）・下端高度（ML_bottom）が，それぞれゾンデデ

X の中央絶対偏差の意）．尤度関数は，上記 7 つのパラメータから求めた各高度に良く対応していた．

ータを要素とした 7 次元データにクラスタ解析を適用して

4.

まとめ

17 の群に分け，それらをカーネル密度推定することで作

ベイズ分類に基づく降水粒子判別手法を開発した．17

成した[1]．事前確率分布は，0℃面高度からの相対高度の判別種の内，霰・雹，湿雪について評価を行い，尤もらに対する各降水種の生じ易さとして表現した．0℃面高度しいことを確認した．残りの降水種別について，引き続きは，二重偏波レーダーで推定した融解層高度と気象庁メ手法を検討の上，評価を進めたい．

ソ数値予報結果を用いて求めた．図 1 に判別例として，
2018 年 8 月 27 日 19 時 40 頃，東京都杉並区・練馬区にダウンバーストをもたらした積乱雲への適用結果を示す．

図 2：ゾンデから特定された融解層高度と粒子判別結果から推定された融解層高度の比較（2017 年 1 月～2018 年 11 月）．

参考文献
図 1：2018 年 8 月 27 日 19 時 40 時の成田 DRAW 仰角 5.1[1] 梅原章仁，坂梨貴紀，小池哲司，梶原佑介，山内洋，

度 PPI 観測による降水粒子判別結果．軸単位は㎞．

塚本尚樹，「二重偏波 DRAW による降水強度推定・種別判別技術の開発」，日本気象学会 2017 年度春季大会

3.

謝辞

精度評価
判別される降水粒子の内，特に業務利用上の重要性

防災科学技術研究所の LMA データを霰・雹の評価に利が高い，霰・雹，湿雪について，以下の方法で評価した．

用させていただきました．ここに記して謝意を表します．

― 316 ―

A405
二重偏波レーダーによる降水粒子判別結果と雷活動の関係
林 修吾，梅原章仁（気象研究所），南雲信宏（気象庁）

はじめに（目的）

，雹が，乾雪 強 が，大水滴が 本研究では，気象庁/,'(1による雷観測および羽であった．'HLHUOLQJHWDO  などで指摘さ田・成田空港の二重偏波空港気象ドップラーレー

れた雷雲内の霰体積と&*活動の関係が，本事例でダー（'5$:）による積乱雲の観測を用いて，雷雲も現れている．

が持つ特徴をレーダー観測で把握することを目的

 同様に他の事例での霰カテゴリの体積と&*およとする．偏波レーダー情報を用いて雷雲の特性をび,&活動の相関係数を表に示す．ここには示さな把握することは，雷の直前予測に利用可能な新た

いが，ほとんどの事例で霰カテゴリが他の粒子カな知見を提供し，航空機を含む交通機関の被害のテゴリと比べ&*活動との相関が最も高かった．た低減に資すると考えられる．

だし事例によって相関係数の大きさは異なり，そ対象事例の概要

れぞれの事例の雷雲内の粒子分布の違いと雷活動 夏から春にかけて，成田または羽田二の関連について今後調査を進める．

重偏波'5$:観測範囲において，雷雲の発生から消滅までをとらえることが出来た事例を主観的に抽

解析領域内の粒子種別体積と㻯㻳数の時間変化
1200

出した．選ばれた夏の事例および春の事例（う

60

霰
雹

ち年月日の事例は林ほか（春学会）で

乾雪（強）

1000

大雨滴、または融解霰50

紹介した正極性落雷が支配的な事例と同じ）を表
体積(km3)に示す．レーダーの観測範囲内で盛衰する雷雲のみを抽出したことから，この事例は孤立した熱雷または小規模な上空トラフの通過に伴う熱的界雷であった．総観規模の前線や台風に伴うような広

800

40

600

30

400

20

200

10

CG数/5分

CG

領域で移動する雷活動は含まれていない．
0
240
04UTC

羽田・成田レーダーによる粒子判別と雷活動

300

360
06

420

480
08

540

600
10

660

720
12

780

840
14UTC 9000 対象事例の二重偏波'5$:観測に梅原ほか 図 ．87& の  分毎の春学会 による粒子判別手法を適用し，その粒子カ&* 数と成田二重偏波 '5$: による粒子種別体積の時間変化

テゴリ別体積の時間変化と/,'(1による対地放電

発雷した雷雲全域の合計値

数 &* の時間変化を調査した．図に年月

青霰，茶雹，緑乾雪，黄大水滴，赤&* 

日の例を示す．それぞれ&*との相関係数は，霰が
表．対象事例の/,'(1検知数と霰体積の相関係数
（最下行の事例は春学会で既に報告した事例）

㻞㻜㻝㻣㻛㻜㻣㻛㻝㻢㻌㻌㻜㻤㻙㻝㻝㼁㼀㻯㻞㻜㻝㻣㻛㻜㻣㻛㻝㻤㻌㻌㻜㻟㻙㻝㻝㼁㼀㻯㻞㻜㻝㻣㻛㻜㻤㻛㻜㻝㻌㻌㻜㻟㻙㻝㻝㼁㼀㻯㻞㻜㻝㻣㻛㻜㻤㻛㻞㻞㻌㻌㻜㻣㻙㻝㻝㼁㼀㻯㻞㻜㻝㻣㻛㻜㻤㻛㻟㻜㻌㻌㻜㻠㻙㻜㻣㼁㼀㻯㻞㻜㻝㻣㻛㻜㻥㻛㻞㻡㻌㻌㻜㻠㻙㻝㻡㼁㼀㻯㻞㻜㻝㻤㻛㻜㻟㻛㻞㻠㻌㻌㻜㻥㻙㻝㻣㼁㼀㻯

対地放電
㻯㻳
㻢㻠㻣
㻠㻥㻡㻥
㻡㻠㻝
㻝㻡㻟㻠
㻝㻠㻣
㻞㻞㻥㻞
㻝㻞㻜㻥

うち正極性
㻯㻳㻗
㻥㻢
㻢㻢㻟
㻥㻠
㻝㻣㻤
㻟㻥
㻝㻢㻟
㻝㻡㻢

㻞㻜㻝㻤㻛㻜㻡㻛㻝㻜㻌㻌㻜㻜㻙㻜㻡㼁㼀㻯

㻥㻜

㻡㻝

時刻

雲間放電
霰体積とCG 霰体積とIC
空港
㻵㻯
相関係数
相関係数
レーダ
㻝㻤㻜㻟
㻜㻚㻢㻝
㻜㻚㻤㻝 羽田㻞㻝㻜㻠㻤㻜㻚㻢㻣㻜㻚㻡㻣 羽田㻞㻢㻤㻜㻜㻚㻡㻝㻜㻚㻠㻜 羽田㻟㻣㻜㻢㻜㻚㻣㻤㻜㻚㻣㻟 成田㻥㻠㻞㻜㻚㻥㻡㻜㻚㻥㻝 羽田㻠㻣㻟㻣㻜㻚㻤㻠㻜㻚㻢㻤 成田㻝㻣㻤㻤㻜㻚㻣㻥㻜㻚㻣㻡 成田― 317 ―

㻞㻜㻟

㻜㻚㻢㻞

㻜㻚㻤㻟

羽田



A406

フェーズドアレイ気象レーダーで観測された孤立積乱雲内の降水コアと雷放電との時空間比較*諸 田 雪 江 1 2 , 坪 木 和 久 2 , 佐 藤 晋 介 1 , 中 川 勝 広 1 , 牛 尾 知 雄 3 , 菊 池 博 史 ４( 1 : 情 報 通 信 研 究 機 構 , 2 :名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 , 3 :首 都 大 学 東 京 , 4 : 電 気 通 信 大 学 )1.

ていく過程で放電開始点が次第に高くなる Lightning

はじめに

夏季に急発達する積乱雲は、雷放電をしばしば伴う。

bubble (Ushio et al., 2003) が、16:50 – 17:05 JST に観測さ雷放電には雲内の霰の存在が大きく影響していることれた（図１a）。Lightning bubble が観測された時、周辺は、着氷電荷分離機構 (Takahashi 1978) によって示さでは 1655 – 1700 JST のわずか 5 分間に 40 dBZ 高度はれており、雷雲をレーダーで観測した際に粒子サイズ

10 km から 13 km まで上昇していた。また、放電開始点

が比較的大きな霰や雹が多く存在する領域は強い反射

周辺の反射強度は 55 dBZ から 40 dBZ へと次第に低く強度を示す降水コアとして識別することができる。しなる傾向が見られた。これは、図１b に示す降水コア②

かし、従来のレーダーでは降水コアの三次元的な構造③が衰退する時に、降水コア内でより大きな粒子は落の時間変化を追跡することは困難だった。本研究では、

下し、より小さな粒子が上昇することで雷放電が発生

時空間解像度の高いフェーズドアレイ気象レーダー

していることを示唆する。

(PAWR)を用いた降水コアの構造の時間変化と雷放電

4.

の 3 次元的な分布を比較し、これらの詳細な関係につまとめ

2 台の PAWR を用いた 30 秒毎の観測により、これまいて調べた。

で追跡が難しかった積乱雲内の降水コアの三次元的な2.

分布と、BOLT の雷三次元標定結果との比較を行った。

観測データ

PAWR は、大阪大学（大阪府吹田市）と NICT 未来

その結果、55 dBZ 以上の降水コアが衰退していく時に、

ICT 研究所（兵庫県神戸市）に設置されており、動径より低い反射強度領域が上昇し、その周辺で雷放電が方向に 100 m 間隔で約 100 仰角のデータを、方位角約発生する現象が見られた。

1.2°ごとに 30 秒間隔で得ることができる。解析には、
2 台のレーダーで観測された反射強度を Cressman 補正
により水平・鉛直格子解像度 250 m の直交座標系に変換し、より大きい方の観測値を用いた。
雷放電から放射される LF 帯の電磁波を探知するセンサネットワークの Broadband Observation network forLightning and Thunderstorm (BOLT)は、複数のセンサで探知した対地雷と雲間雷の放射源を、到達時間差法を用いて三次元空間内で標定する。本研究では近畿地方に設置された 13 個のセンサを用いた。
3.

降水コアと雷放電の分布対象とした積乱雲は、2015 年 8 月 7 日に兵庫県川西市付近で 1600 JST 頃よりレーダーで観測され、1815
JST には消滅した。反射強度 40 dBZ 以上の 3 次元的に連続した領域を降水セル、その内部の 55 dBZ 以上の 3
次元的に連続した領域を降水コアと定義する。降水セ
ルは 1621 JST から 104 分間観測され、その中では、主に 8 つの降水コアが解析された。このセル周辺では解析期間中、対地雷が 62、雲間雷が 834 観測された。雷

図１ (a) PAWR で観測された降水セル内の反射強度最大値

活動はセルが成熟した 1648 JST 以降に活発化しており、と雷放電開始点（▲）の高度時間変化. (b) 降水セルと降水コ

特に、降水コアが 3 次元的に最も発達した後、衰退し

アの体積の時間変化. 解析期間は 1600 JST から 1815 JST.

― 318 ―

A407
2015 年台風第 15 号の内部コア域の微細構造*益子 渉，㻌 嶋田宇大 （気象研究所）
１．はじめに
 2015 年台風第 15 号は発達を続けながらほぼ最盛期に
八重山諸島を通過し（図 1）、八重山諸島を中心に記録的な暴風や突風をもたらした（気象研究所報道発表資料，
2015）。石垣島地方気象台では眼の壁雲の通過に伴い、日本歴代 8 位となる 71.0 m/s の最大瞬間風速が観測されている。八重山諸島は気象庁の地上観測点が高密度で展開されており、また石垣島にはドップラーレーダーによる観測も行われているため、これまでの研究では得ることができなかった地表付近における台風の内部コア構造を詳細に捉えることができたので報告する。
２．解析手法
台風中心は、ベストトラックでは 0.1 度単位で時間間隔も粗いため、本研究では石垣島レーダーによる仰角 1.1度の反射強度の値を用いて、Braun（2002，MWR）の方法を応用して軸対称場の重心を求めることで算出した。
また、本研究では台風に内在する微細構造に着目するた
め、台風の基本場からの気圧偏差を求めることを行った。
基本場は各観測点において、Holland (1980, MWR)の式（1）をもとに最低気圧が観測された前後 3 時間において作成した。
P = Pc + ΔP・exp ( - A / rB )(1)
ここで、Pc は 1 時間移動平均した気圧の最低値、r は台
風中心からの距離であるが今回は時間 t に置き換えている。そして、ΔP、A、B について最小 2 乗法を用いて求め、基本場のプロファイルを算出した。
３．眼の内部構造
 台風の眼のほぼ中心が通過した波照間島や西表島大原の地上観測によって、眼の内部にも約 10 m/s の風速変動
や顕著な気圧の振動があることが示されている（2018 年。今回、台風中心が波照間島付近に秋季大会予稿集 A310）
位置した 17:30JST 起点として（図 1）、前後 1 時間について台風の移動速度を考慮し、地上観測の時空間変換を行った（図 2）。その結果、台風循環とは別に、台風中心近傍の前方・後方に直径約 10km の低気圧性循環を持った渦が確認でき、気圧低下を伴っていることが分かる。台風中心が西表島大原付近に存在した19:00JST を中心とした時空間解析でも同様な構造がみられ、また、衛星の可視画像でも台風の眼の内部においてこれらの小渦の循環に対応すると思われる雲パターンが見られていた（図略）。
４．眼の壁雲の微細構造 石垣島は壁雲の直下に長時間位置し、石垣島空港では、多角形状の眼の壁雲の頂点付近における局所的に活発化した対流域が通過するタイミングで、風速の増大や気圧低下がみられ、約 17 分周期で振動していた（2018 年秋

季大会予稿集 A310）。その南西約 10km に位置する石垣島地方気象台では 10 秒間隔で気圧の瞬間値を観測しており、その値をみると、最大瞬間風速が極端に強まった
時に風向の変化と顕著な気圧低下を伴っていることが分かる（図 4）。時間スケールは 1 分程度であり、マイクロスケールの現象に伴うものであるといえる。西表島特別地域観測所でも壁雲の影響下で突風率が 2 以上、かつ最大瞬間風速 50 m/s 以上の突風が観測され、顕著な気圧低下を伴っていた。今後はこういったマイクロスケールの現象を含めて、上空のドップラー速度場と地上観測を対応させて壁雲付近の微細構造を明らかにしていく予定である。
西表島特別地域観測所
50 km
西表島大原
30 km
波照間島

図 ．石垣島レーダーによる -67 の仰角
石垣島空港
 度の反射強度の分
石垣島地方気象台
布．矢羽は地上観測点
における風を示す．×はレーダー反射強度の分布から推定された台風中心位置、灰色の線は台風中心のト
ラック、黒破線枠は図
 の表示領域を示す．

レーダーサイト図 ．時空間変換によって推定した -67 の台風の動きに相対的な地上風の分布．前後  時間の観測値を  分おきに表
示．カラーは気圧偏差、×は -67 の台風中心を示す．

71.0 m/s

図 ．石垣島地方気象台で観測された  秒平均風速（黒）、風向（緑）、気圧偏差（赤）の時系列．
謝辞：本研究の一部は科学研究費助成事業・基盤研究Ｂ（18H01277）の助成による．

― 319 ―

A408
日本における台風に伴う竜巻発生環境場の特徴について＊

上田 有佑（立正大・院）・渡来 靖（立正大）

1. はじめに竜巻の発生において熱帯低気圧は主要な発生環境の１つであり，日本における竜巻の約 20％は台風に伴って発生することが指摘されている(Niino et al.1997)．竜巻は大きな被害をもたらす大気現象でありながら，時空間スケールが小さく，発生頻度が低いことから発生予測等については困難を極めており，竜巻を伴った台風の構造の理解は必要不可欠である．竜巻の発生位置として多くは熱帯低気圧の北東象限に て発生しやすい傾向 があり，その要因とし てStorm-Relative environmental Helicity（以降，SReH）の値が大きいことが関与していると指摘されている(McCAul
1991)．また，Sueki and Niino(2016)では，竜巻を伴った台風と竜巻を伴わなかった台風の構造の違いについて SReHと CAPE の環境パラメータをもとに調査し，竜巻を伴った台風のほうが SReH の値が大きく，竜巻発生の環境パラメータとして有意であることを示した．CAPE についてはエ
ントレインメントを考慮した CAPE（以降，E-CAPE）を用いることで SReH と同じ傾向を示すことを明らかにした．
これらの既往研究による台風に伴う竜巻の発生に適した環
境パラメータは台風に伴う竜巻の理解を深める上で重要である．しかしながら，理解を深める上での論点である台風の影響下にある竜巻発生環境場についてより議論を行っていくにはスケールのより詳細な解析が求められる．
そこで本研究では，既往研究において台風に伴う竜巻の発生に適した環境パラメータについてデータ解析を行い，台風に伴う竜巻発生環境場の特徴を明らかにすることを目的とする．

示す．Mashiko et al. (2009)は，数値シミュレーションにて2006 年台風 13 号に伴って発生した竜巻の発生メカニズムの再現に成功しており，アウターレインバンド内にミニス
ーパーセルが形成され，それに伴い発生したと指摘している．したがって，解析結果より北東象限の SReH の値が大きい要因としてアウターレインバンド内にミニスーパーセルが形成されていたことから SReH の値が大きく示されたということが考えられる．また，SReH の時間変化（図 2）
においても発生時間の 12 時間前後を調査した結果，竜巻発
生時間の 4 時間前後で大きくなることがわかった．

図 1. 延岡市の竜巻発生時における SReH(m2/s2)

2. 使用データおよび解析手法使用したデータは，竜巻の情報データについては気象庁の竜巻等の突風データベースを使用し，竜巻を伴った台風の事例抽出はベストトラックデータ（気象庁）を用いた．事
例抽出については，Sueki and Niino(2016)の手法を参考に，
竜巻等の突風データベースより竜巻の発生時刻，発生位置（緯度，経度）を抽出し，ベストトラックデータより事例ごとに対応する台風の特定を行った．竜巻の発生時刻から台風の位置を推定し，他の擾乱の影響を防ぐため台風の中心から 550km 以内に発生しているか，または天気図による判断により対象事例の抽出を行った．解析には気象庁 55 年長
期 再 解 析 (JRA-55) を 気 象 庁 現 業 メ ソ 数 値 予 報 モ デ ル(MSM)にてダウンスケーリングし，１時間毎に水平解像度
5km 格子にて公開されている JRA-55 領域ダウンスケーリ
ング（以降，DSJRA-55）データセット(Kayaba et al. 2016)
を用いて環境パラメータを算出し，台風に伴う竜巻発生環
境場の特徴を調べた．なお，沖合で発生した海上竜巻は見逃しが多い（上田・渡来 2018）ことから対象地域は沖縄付
近を除いた北海道，本州，四国，九州とした．また，解析対
象期間は 1991 年 1 月から 2012 年 12 月とする．

3. 結果および考察
台風に伴う竜巻発生環境場の特徴として対象事例について DSJRA-55 を用いて解析を試みたところ多くの事例において既往研究の指摘通り，台風に伴う竜巻の北東象限において SReH の値が大きい傾向が見られた．特に，2006 年台
風 13 号に伴って宮崎県日南市，日向市，延岡市，大分県臼杵市にて発生した 4 つの竜巻は傾向がより顕著に見られた．
事例の 1 つとして，4 つの竜巻のうち最も被害をもたらした延岡市の竜巻発生時の SReH の値を示したものを図 1 に

図 2. 2006 年台風 13 号に伴い発生した竜巻の SReH の
時間変化

4. 今後の課題
今後は，解析を DSJRA-55 にて算出した SReH および台風に伴う竜巻の発生環境パラメータとして有意である ECAPE の算出も行い，発生環境パラメータおよびレインバ
ンドについても考慮し，特徴を見出していく．

謝辞
使用した DSJRA-55 のデータセットは，文部科学省の委託事業により開発・運用されているデータ統合解析シスム(DIAS)の下で，収集・提供されたものである．
本研究を進めるにあたり，理化学研究所計算科学研究センターの末木健太博士にはデータの提供および様々なご指摘をいただきました．記して，厚くお礼申し上げます．

― 320 ―

A409
2019 年 5 月 26 日の北海道東部での高温の要因について
加藤輝之（気象大学校）、前田修平（気象研）、新保明彦（気象庁気候情報課）
１．高温の概要
2019 年 5 月 26 日には北海道東部で、記録的な高温が観測された。特に北海道佐呂間町では 39.5℃が観測され、地点での通年極値（+2.7℃）、全国での 5 月極値（+2.3℃）を更新した。800hPa までの高層観測でも、札幌や釧路で 5 月としては極値を大幅に（2℃以上）更新した。ただ、500hPa の気温では平年値より 2~3℃高い程度であった。本研究では、この高温をもたらした要因を下層大気に着目して調査した。
２．上空の高度場と下層温位との関係
45N での上空 300hPa の高度偏差（図１上図）をみると、日本列島付近（140E）では 5 月 23 日かけて弱まりながらトラフが通過し、その後 26 日にかけてリッ
ジ場になっていることがわかる。そのリッジ場に対応
して、下層 850hPa の温位偏差（下図）は、北海道東部
で高温が観測された 26 日前後に非常に大きく（15℃超に）なっている。また 300hPa 高度偏差（図中実線楕円）はほぼ一定の割合で増大している一方、850hPa 温位偏差の増大は 23 日の 110E 付近で顕著であり、その数日前に日本付近を通過したリッジ（図中の破線楕円）に比べて、上空の高度偏差の増大に対する下層温位の昇温が非常に大きいことがわかる。このことから、上空
リッジの発達だけでなく、110E 付近の下層大気での高温化に何らかの要因があることが示唆される。
３．北海道東部での高温要因
110E 付近の下層大気に顕著な昇温が生じた領域は、中国の華中平野部であり、その領域では 22 日から顕著な等温位面の低下が見られた。特に 23 日には 305K 温
位面が～200m まで低下した。その要因を鉛直流と温位の時間-気圧断面図（図 2）から考察する。600hPa では
310K だった温位が 5K 昇温しているが、これは上空のリッジ通過・発達（図 1 上図）によるものである。一方、900hPa ではその倍に当たる 10K の昇温が生じている。この昇温は、平野部の西部に存在する 1～2km の山岳からの下降流が要因であり、その下降流は 10m/s
前後の北北西風で生じた山岳波による吹き下ろし（ドライフェーン）である。
北海道東部での高温をもたらした華中平野部で生じた暖気の北海道への移流が、23～26 日の平均場での850hPa 水平温度移流から確認できた（図略）。この移流の経過を 25 日と 26 日の 06UTC の朝鮮半島-北海道間の温位の鉛直断面図（図 3）から見てみる。山岳波による低下した温位面は次第に上方に復元するが、25日に朝鮮半島通過後、半島の山岳によるさらなる温位面の低下が見られる（左図）。この低下は 125E 付近での 850hPa 温位偏差の極大に対応している（図 1 下図）。
その後も温位面は次第に上方に復元するが、北海道の山岳で生じた吹き下ろしによって、26 日に北海道東部
で記録的な高温が生じたと考えられる。このように上空のリッジの通過・発達に加えて、3 領域でドライフ
ェーンを経験した暖気が流入したことで記録的な高温に繋がった。また、北海道東部では小雨で地表面が乾燥していたことも一因であると考えられる。

図 1 5 月 15 日から 29 日の 45N の 300hPa 高度偏差
（ 上 図 ） と 850hPa 温 位 偏 差 （ 下 図 ） の 東 西（30E-170W）-時間断面図. JRA-55 から作成.

図 2 5 月 20 日 18UTC から 24 日 18UTC の中国の華中平野部（38.2N, 114E）における鉛直流（カラー）と温位（等値線）の時間-気圧断面図. 気象庁全球解析から作成.

図 3 5 月 25 日 06UTC（左図）と 26 日 06UTC（右図）の朝鮮半島-北海道間の温位の鉛直断面図. 気象庁
全球解析から作成.

― 321 ―

B401

日本東海上を北上する台風の将来変化予測実験
1)

1.

*金 田 幸 恵 1), 2)・ 坪 木 和 久 1)・ 高 藪 出 2)
名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 、 2)気 象 研 究 所

きな SST 低下で台風の発達が抑制されるとする Huang

はじめに

2016 年の北日本に上陸した台風のように日本東海上et al. (2015)と整合的である。一方、AGCM60 においてを北上する台風は、関東以北に甚大な災害をもたらす

は統計的に有意であった最低中心気圧の緯度の北上傾ことがある。日本付近では、21 世紀末、台風の発達に

向は、CReSS ではみられなかった。また、CReSS によ

好都合とされる海面水温（SST）が 26℃以上の海域がると、MCP が 940hPa 以下の強い台風の頻度は、HPB

北緯 40 度まで広がることから、将来、より強い台風が実験から 4K 実験で 6 例から 16 例と大幅に増加した（図

北上する可能性がある。金田・坪木（2018）は、「地球２）。水平解像度の粗いモデルでは台風の内部コア構造

温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベーを解像できず詳細な発達過程を再現することができな

ス(d4PDF)」の水平解像度約 60km の気象研究所全球大いため、台風の将来変化をより精度よく予測するには、

気モデル(AGCM60) 実験の台風経路データから、将来、海洋応答の効果を考慮した高解像度モデルによる実験

北海道まで上陸しないまま日本東近海を北上する台風を重ねる必要がある。

に発達傾向及び北上速度の遅延傾向を見いだした。そこで、日本付近を北上する台風及びそれらが日本に与える影響をより精度よく予測するため、上記台風を対象に、海洋１次元スラブモデルを結合した高解像度領域モデルによるダウンスケール実験を実施した。
2.

使用モデルと手法

金田・坪木（2018）で抽出された d4PDF の過去実験（HPB）98 例、及び４℃上昇実験（4K）125 例すべて
について、水平解像度は 0.04 度（4km 相当）の高解像
度雲解像モデル CReSS によるダウンスケール実験を実施した。CReSS では海洋１次元スラブモデルで台風

図１ 全対象台風の経路（HPB: 左、4K：右）。●は中心気圧910hPa 以下（AGCM60）。黒枠は CReSS の計算領域。
表１ 対象台風の平均最低中心気圧（MCP）、最低中心気圧の緯度 (LATmcp)（北緯 30 度―北緯 46 度間）。

MCP (hPa)

による SST 低下の効果を考慮している。初期値・境界LATmcp (度)

HPB

4K

HPB

4K

AGCM60

955

945**

34

35*

出力結果を用いた。計算は、経路データにおいて台風

CReSS

957

950**

35

34

中心が北緯 27 度を越えた時刻から北緯 46 度を越える

HPB と 4K で t 検定 95%以上(**)、90%以上(*)の有意差

値は、d4PDF の水平解像度 20km 非静力学大気モデル（気象研究所地域気候モデル）実験による６時間毎の時刻まで行った。
3.

結果と議論

CReSS による計算が終了した HPB 実験 50 例、4K 実
験 50 例の台風について、平均的な強度特性を表１に示す。まず、AGCM60 及び CReSS ともに HPB 実験と 4K実験の比較から最低中心気圧(MCP)の平均値に降下傾向がみられる。ただし、HPB 実験における領域内の個々の台風の MCP の下限値は、AGCM60 で 907hPa、CReSS
で 922hPa と AGCM60 にやや過発達傾向がみられた。
また、
HPB 実験から 4K 実験への平均 MCP の降下幅は、
AGCM60 の 10hPa に対して CReSS では 7hPa とやや小さい。この傾向は、台風が強いほど海洋混合が大きい
ことから、将来、台風がより強くなった場合、より大

図２ 強度別頻度分布（HPB:白棒、4K：黒棒）。
（CReSS）。
参考文献: 金田・坪木（2018）日本気象学会 2018 年度秋季大会予稿集
P105。Huang et al. (2015): doi:10.1038/ncomms8188
謝辞: 本研究は, 文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラ
ムの支援及び住友財団の助成を受けた。

― 322 ―

B402
大規模アンサンブルデータで得られた台風発生環境場パターンの将来変化
筆保 弘徳 1・吉田 康平 2・吉田 龍二 3,4
1: 横浜国立大学, 2: 気象研究所, 3: CIRES UCB・4: NOAA ESRL

１．目的
地球温暖化による台風活動の変化については、多くの研究が行われている。例えば、Yoshida et al.（2017；
Y17）は、海面水温上昇と内部変動の不確実性を適切に評価できる高解像度全球大気モデルによる大規模アン
サンブルデータセット d4PDF を解析して、海盆別の台
風発生数の将来変化とその不確実性を示した。しかし、将来気候における北西太平洋の台風発生環境場パター
ンがどう変化するかについて調べた研究はない。Fude-yasu and Yoshida（2017；FY17）は、Ritchie andHolland（1999）が提案する台風発生環境場パターンに注目して、定量的な診断手法 TGS を用いて、現在気候における発生環境場と台風の特徴を調べた。そこで本研究では、d4PDF と TGS を用いて、将来気候でどのように台風発生環境場パターンが変わるか、その変化
で台風の特徴がどう変わるかを統計的に調べる。
２．手法
本研究は d4PDF と TGS を用いる。d4PDF の現在気候として 1951-2010 年の 60 年間 100 メンバー、将来気候（RCP8.5 の 21 世紀末を想定）として 60 年間
90 メンバーから、Y17 により検出された北西太平洋の台風、現在気候で 180753 事例（6000 年）、将来気候で87746 事例（5400 年）の台風発生環境場パターンを調べる。台風発生環境場診断手法 TGS（Yoshida andIshikawa 2013）は、５パターン（シアライン（S）、
東西風合流域（C）、モンスーンジャイア（G）、偏東風
波動トラフ（E）、先行台風（P））のスコアを算出し、現在気候の 90 メンバー平均の最大・最小値を使って将来気候のメンバーも規格化をして、最大のスコアをその台風の発生環境場として診断する。
３．結果
将来気候における北西太平洋の台風発生数は、現在
気候の約 50%となるため（Y17）、発生環境場パターンの年発生割合に注目する（図）。現在気候の発生割合の平均は、FY17 とほぼ一致していた。現在気候と将来気候の発生割合を比べると、それぞれのパターンで有意（ｔ検定で 95％以上）な差がみられた。将来気候では
現在気候と比べてパターン S の環境場で発生する台風（S 台風と記す）と G 台風と E 台風が増加、C 台風と
P 台風が減少する。将来気候の年発生割合は、現在気候に比べて、メンバー間の幅は大きい。
パターン別の台風の特徴（6－11 月限定）を調べると、
現在気候での台風の特徴は FY17 とほぼ同様であった。
例えば最盛期の強度でみると、P 台風は他のパターンの台風と比べて平均的に強く、G 台風は弱い。将来気候でも多くの特徴が現在気候と同じであったが、E 台風
だけは異なり、最盛期で他のパターンよりも強くなる
特徴の変化が現れた。
パターン別の台風の特徴を、現在気候と将来気候で比較すると、ほとんどの特徴で有意な差の変化があった。将来気候での台風発生の平均位置は、北・東よりになるが、E 台風と P 台風だけ北・西よりになる。全
てのタイプで将来気候の台風の最盛期強度は現在気候よりも大きくなり、発達期の平均時間は短くなり、平均発達率も高くなる。発達期の移動速度は将来気候の多くの台風で速くなるが、E 台風と P 台風は遅くなる傾向がみられた。
４．考察とまとめ
本研究は、d4PDF と TGS を用いて、将来気候の台
風発生環境場パターンと台風の特徴を統計的に調べた。
将来気候における P 台風の発生割合の減少は、全体の発生数の減少に起因する。E 台風は、将来気候で現在気候に比べて平均的に西よりに発生するようになり、他のパターンよりも強くなるという特徴が変わるのは興味深い。

図：台風発生環境場タイプ別の年発生割合。P-が現在
気候、F-が将来気候。UCF はどのパターンもあてはまらない事例。

― 323 ―

B403
大規模アンサンブル実験結果を用いた台風季節予報の可能性調査②*片 山 卓 彦 1 ， 水 島 佳 緒 1 ， 千 葉 丈 太 郎 2 ， 吉 田 康 平 3 ， 宮 川 知 己 4 ， 木 本 昌 秀 4（ 1㈱ 東 京 海 上 研 究 所 ， 2 気 象 庁 ， 3 気 象 研 究 所 ， 4 東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ）1. はじめに台風はアジアを中心に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．当研究所では，年間の台風活動の季節予報
可能性について d4PDF 過去実験（以下，d4PDF という）[1]を用いた調査を行っている．
d4PDF は観測された SST 等の外部境界条件を与えた各年 100 アンサンブルの大規模実験結果である．アンサンブル平均の台風と観測された台風を比較すること
で，自然変動の影響が大きい台風のような現象についても外部境界条件に基づく予測可能性を調べることができる．d4PDF を用いた昨年度の調査で，年間の「ACE」の傾向に有意な予測可能性が認められたことを踏まえ，今回は，より具体的なリスク情報である「日本への接近数」の予測可能性について調査した．
2. データおよび調査項目
台風データは，気象研にて d4PDF から抽出した台風
トラックデータ[2]と気象庁ベストトラックを利用した．
なお，台風トラックデータは，観測の台風発生数と大きな差異が生じないように閾値が設定されており，寿命が短く，弱い台風の割合が多いという特徴がある．
SLP，降水量，風などの環境場データは，観測（JRA55）
・d4PDF ともに月平均値を用い，SST は観測・d4PDF ともに COBE-SST2 を用いた．
調査項目である「接近数」は，気象庁の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，d4PDF は台風トラックデータから該当の台風を抽出，観測は気象庁 HP の数値を用いた．調査期間はACE に関する前年度の研究と合わせて 1977 年から
d4PDF の計算期間である 2011 年までとした．
3. 結果
まず，観測の接近数と d4PDF アンサンブル平均の接近数の年々変動を比較した結果，相関係数 0.47 と有意な相関が認められた（図 1）．このことから，接近数には外部境界条件に基づく潜在的な予測可能性があるということができる．
この要因について，まず，観測と d4PDF の共通の要素である SST に着目して，接近数に SST を回帰させた
結果，観測・d4PDF ともに中部太平洋域が正の回帰を示し，この海域の SST が接近数に寄与していることが認められた（図 2）．
次に，循環場について d4PDF アンサンブル平均で接近数が多かった 5 ヶ年（1990 年,1991 年,1994 年,1997
年,2002 年）平均の傾向を調べたところ，中部太平洋域
における活発な対流活動，北西太平洋の台風発生域での下層の強い西風偏差，東西風の合流域（モンスーン

トラフ）の東への延長といった特徴が見られ，これらは d4PDF でも再現できていた（図略）．また，台風発
生位置に着目をすると，接近数が多い年においては，
観測・d4PDF とも北西太平洋の東寄りで台風が多く発生している傾向が見られた（図略）．
以上の結果から，中部太平洋域の高い SST 偏差を起因とした循環の変化によって日本に向かいやすい北西
太平洋の東寄りで台風が多く発生し，また台風の経路
も亜熱帯高気圧の偏差に影響を受けることが，日本への接近数が多くなる要因と考えられる．このことは，
中部太平洋域の SST 偏差とそれに基づく大気循環の予測が，接近数の年間傾向の予測に重要である可能性を示している．
観測

d4PDF アンサンブル平均

d4PDF 各アンサンブル

Corr=0.47

図 1 観測と d4PDF アンサンブル平均の接近数の年々変動（個）図 2 接近数の年々変動に回帰した SST および SLP（上段：観測，下段：d4PDF）
期間は 1977 年～2011 年．台風発生数は年間個数，SST および SLP は
6～11 月平均値．Color は SST の回帰係数（K），斜線はそのうち 95%
有意地点．Contour は SLP の回帰係数（hPa）（実線は正，破線は負の回帰を表し，観測は 0.5，d4PDF は 1 刻み）．
参考文献[1] Mizuta., et al., 2017, Bulletin of American Meteorological Society, 98,1383-1398.
[2] Yoshida., et al., 2017, Geophysical Research Letters, 44, 9910-9917.
[3] Wei Zhang et al., 2011, Journal of Climate, 25, 6510-6523.
[4] Wu., et al., 2018, Journal of Climate, 31, 1725–1742.

― 324 ―

B404

Characteristics of Tropical Cyclones in the Southwest Pacific*Lut eru Tau val e and Kazuhi sa Tsuboki
In stitute for Sp ace-Earth En vironment al Research Nago ya Uni versity

highest annual lifetime-maximum TC intensity. The SST
Tropical Cyclones (TCs) bring a multitude of devastation
to people and property as the come onshore. They represent a

may contribute to the uppermost TC intensity and fewer TC
days.

significant hazard to the Southwest Pacific (SWP) region andare reported as the most dangerous form of natural disaster interms of economic loss (World Bank 2013). Comprehensive
studies of TCs are essential for understanding how thesestorms behave in the region. However, documenting TCs in
the SWP is a greater challenge due to the accessibility of
reliable TC data. With the recently produced South Pacific
Enhanced Archive of Tropical Cyclones (SPEArTC) dataset(Diamond et al. 2012), a long term study on TC
characteristics

would

improveclimatology

understanding.

-TC Data from SPEArTC, from 1970-2017 for the SWP
area ( 135E-120W, 5-35S)- Extended Reconstructed Sea Surface Temperaturearchive, version 5 (ERSSTv5).

Interannual variation in various metrics for TC
activity during 1970 -2017. (a) Number of TCs, (b) number
of weaker TCs (Cat 1-3), (c) number of stronger TCs (CatAs shown in Fig.1, the annual number of TCs and TC

4-5), (d) highest annual lifetime-maximum TC intensity (e)days decreased over the study period, while the numbers of

average annual lifetime-maximum intensity, and (f) highest

stronger TCs slightly increased, and stronger TC days

annual lifetime-maximum intensification rate. The blue line

increased. The highest annual lifetime-maximum intensity

shows the linear trend, and the number in the top left corner

and average annual lifetime-maximum intensity also

is its slope.

increased. The highest annual maximum intensification rates
did not change much over the study period, nor did ACE andPDI. The results show correlations between the highest

Diamond, H. J., A. M. Lorrey, K. R. Knapp, and D. H. Levinson,

annual lifetime-maximum intensity and average sea surface

2012: Development of an enhanced tropical cyclone

temperature (SST) variations, as well as correlations between

tracks database for the southwest Pacific from1840 to

TC days and average SST variations in the region.

2010. Int. J. Climatol., 32, 2240 2250.
Tauvale L., and K. Tsuboki, 2019: Characteristics of tropical
cyclones in the Southwest Pacific. J. Meteor. Soc. Japan,

TC activity in the SWP is somewhat consistent withtheoretical expectations of the change in TC activity under97, 711 731, doi:10.2151/jmsj.2019-042.
World Bank, 2013: Acting on climate change and disaster risk forclimate change, particularly in TC overall frequency and― 325 ―

the Pacific. 16 pp.

B405

大西洋の海面水温が台風発生環境場に及ぼす影響*新 垣 優 治 (高 知 地 方 気 象 台 ), 伊 藤 耕 介 (琉 球 大 学 )

ところ、昇温実験では、標準実験で再現されていたモ

はじめに

台風は年平均で約  個発生しており、 年以降、多い年では  個  年 、少ない年では  個 ンスーン西風が再現されず台風発生にとって不都合な環境となっていることが確認された 図  。年 発生している。また、台風の年間発生数 

昇温実験では、基準点近傍の下層に収束が見られて

年 を全海域で分けると、北西太平洋は約 ％を占める

おり、その東側のケルビン応答が西太平洋まで伝わっことから、北西太平洋の台風発生数の年々変動の理解たため、北西太平洋のモンスーン西風を弱めたと考えを深めることは重要である。先行研究ではインド洋がられる。本研究は、低解像度モデルを用いているため、暖かい場合にケルビン応答により発生数が減少するこ

現実の台風の発生数については議論できないが、大西とを示している 'XHWDO が、台風発生数は他洋から北西太平洋で発生する台風に伝わる遠隔影響がの地域からも影響を受けている可能性がある。そこで存在する可能性を示唆している。

本研究では、北西太平洋の台風発生数と相関の高い地点を調べ、全球モデルを用いた感度実験によりその影響を確認する。


使用データと実験設定

 年を研究対象期間とし、台風発生数は気象庁ベストトラック、 月 -$6 平均気温は -5$ を用いた。影響を確認するための数値実験には惑星大気モ
デル '&3$0 を使用し、地表面の状態を  月の平均場に固定した。モデルの切断波数は  °間隔に相図 各年の北西太平洋の台風発生数と -$6 平均気

当 、鉛直方向にはσ座標を用い、
出力時間間隔は  日、

温 K3D との相関係数。

積分期間は  年間とした。海面水温の状態と放射強度(a)は  月の平均場に固定し、$0,3Ⅱに準じている。大気の初期条件として静止等温大気を用い、最初の  年間
は解析に使用しない。本研究の感度実験では、相関の高い地点を基準点として、基準点を中心に海面水温を変更することとし、下記の式で偏差を与えた。GODWGORQ は基準点からの緯度差・経度差を表している。

((

) (

=
T 5.0 exp − dlat 2 + dlon 2 / 2.0  5.625㼛



) )
2

(b)

結果

各年の北西太平洋における台風発生数と -$6 平均気温の相関係数を計算したところ、インド洋のほか、大西洋の地表面付近における気温が、負の相関を示すことが明らかとなった（図 ）。大西洋での極値は 1:（以後、基準点と呼ぶ），K3D に現れ、負の相図 北西太平洋における大西洋昇温実験の σ＝関係数は という高い値であった。
疑似相関であるかどうかを確認するため、標準実験と基準点近傍の海面水温を上げる昇温実験を実施した

 における東西風偏差 PV 。D の赤枠の領域が E）に該当する。

― 326 ―

B406
2018 年 7 ⽉における北⼤⻄洋の SST が
北⻄太平洋の台⾵発⽣環境場に与える影響*⽯⼭尊浩・佐藤正樹（東京⼤学⼤気海洋研究所）
1. はじめに2018 年の北⻄太平洋における台⾵は、発⽣数が 29 個、⽇本への上陸数は 5 個など平年を上回り、猛烈な強さになった台⾵に関しては 7 個と最多記録を更新し、活動が活発であった（気象庁予報部）。台⾵の活発期(6〜11 ⽉)であるほとんどの期間で、ENSO のフェーズは Neutral であったが、Pacific Meridional Mode(以下、PMM) (Chiang
and Vimont 2004)は正偏差を⽰していた。また、
東部北⻄太平洋の SST も昇温していた。⽯⼭・佐藤(⽇本気象学会 2019 年度春季⼤会)では、このPMM 領域(北緯 10〜45 度、⻄経 110〜180 度)と東部北⻄太平洋(北緯 0〜10 度、東経 140〜180度)の SST 昇温に着⽬し、NICAM を⽤いて感度実験を⾏った。先⾏研究(e.g. Zhang et al. 2016, J.
Climate)では、正の PMM は北⻄太平洋における
台⾵発⽣環境場を好都合にするとあるが、2018
年では PMM より東部北⻄太平洋の SST 昇温の⽅が台⾵発⽣環境場を好都合にするのに重要であることを⽰した。
近年の研究で北⼤⻄洋の SST も北⻄太平洋の台⾵発⽣環境場に重要であるという研究(Zhang
et al. 2017)があり、北⼤⻄洋の SST が昇温（降温）すると北⻄太平洋の台⾵活動を抑制(活発)にすると報告されている。2018 年 7 ⽉において北⻄太平洋領域(北緯 5〜30 度、⻄経 0〜70 度) (以下、NA-region)は負偏差を⽰していた（図 1）。また、2018 年 7 ⽉では北⼤⻄洋の SST 偏差の 3 極構造が北太平洋⾼気圧を北偏させたという研究も最近発表された(Liu et al. 2019, JMSJ)。北太平
洋⾼気圧は台⾵活動においても重要な要素である。
本研究では 2018 年 7 ⽉に着⽬し、NA-regionの負偏差が北⻄太平洋の台⾵発⽣環境場にどのように影響するかを調べる。
2. モデルと実験設定
上記の⽬的のために、⾮静⼒学モデル NICAMを⽤いて境界条件を 7 ⽉に固定した Perpetual 実
験を⾏った。この実験を本研究ではコントロール
実験(以下、CTL 実験)とする。⽔平解像度は 56km
で、鉛直層数は 38 層とした。積分期間は 66 ヶ⽉間で、解析には前半 18 ヶ⽉間を除いた 48 ヶ⽉間を⽤いた。⼤気の初期値は JRA-55 の 2018 年 7
⽉ 1 ⽇ 00UTC を⽤いた。SST のデータは NOAAOI Sea Surface Temperature V2 の⽉平均データを⽤いた。感度実験は 2018 年 7 ⽉の SST の内、
NA-region(図 1 に図⽰)を気候値に置き換えた
NAclm 実験を⾏った。本要旨には結果を出していないが、現実の台⾵を解析する際には、
IBTrACS のデータを使⽤する。
3. 結果
図 2a は海⾯気圧の NAclm 実験と CTL 実験の差分を⽰す。北⻄太平洋で正偏差を⽰しており、CTL 実験の⽅が低圧になることを⽰す。図 2b は
平均 850hPa 東⻄⾵の NAclm 実験と CTL 実験の差分を⽰す。インド洋から北⻄太平洋にかけて負偏差を⽰しており、CTL 実験の⽅が⻄⾵は強いことを⽰す。つまり、NA-region を昇温させるとモンスーントラフが弱化し、2018 年の台⾵発⽣
環境場に不利に働くことがわかった。図 2c は平均 OLR の差分を⽰している。インド洋から北⻄
太平洋にかけて正偏差を⽰しており、NAclm 実
験の⽅が対流は抑制されていることを⽰している。図 2d は 850hPa 東⻄⾵の標準偏差の差分である。北⻄太平洋領域において、負偏差を⽰しており、NA-region が昇温するとモンスーントラフの内部変動が抑制されていることを⽰唆する。
これらの原因をこれから NICAM や LBM などを⽤いて詳細に解析する。

図 1: 上図は CTL 実験、下図は NAclm 実験に使⽤した海⾯⽔温分布を⽰す。⿊枠は、NA-regionを⽰す。

図 2: 図 2a は NAclm 実験と CTL 実験の 30 ヶ⽉
平均海⾯気圧の偏差。図 2b から図 2d まで、図 2aと同様、ただしそれぞれ、850hPa 東⻄⾵偏差、
OLR 偏差、850hPa 東⻄⾵標準偏差の偏差。
<謝辞>
本研究は、琉球大学伊藤耕介准教授に北大西洋と北西太平洋の台風発生環境場に関する知見を教えていただき、発展させたものである。

― 327 ―

B407
温低化に伴う Sandy(2012)の降水強化に及ぼすメキシコ湾流の影響*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 29 日から 30 日かけてアメリカ北東部の都市では, ハリケーン Sandy による深刻な浸水被害が生じた. その主要因は高潮であると報告されている([1] Blake et al. 2013) が, Sandy による降水の影響も無視できない. 29 日には, 温低化に伴って Sandy 西縁域で降水が活発化し, その強い降水域がアメリカ北東部にかかり続けていた (図 1) . その期間降水量は 300 mm に達し, 浸水被害を助長したと考えられる.
また Sandy の温低化に関しては, 上層トラフの影響が重点的に調査されている (e.g., [2] Galarneau et al.
2013) が, メキシコ湾流からの熱・水蒸気供給の影響は未解明である. そこで本研究では, 温低化に伴って北米東海岸に多量の降水をもたらした Sandy 西縁降水域の発現について, Sandy とメキシコ湾流との大気海洋相
互作用の観点から調査するために, 高解像度領域雲解像モデルによる数値実験を実施した.
2. 実験設定
Sandy の数値実験には, 雲解像モデル Cloud Resolving
Storm Simulator (CReSS ; Tsuboki and Sakakibara 2002) を使用した. 計算領域は 44.84° W – 100° W, 5° N – 52.52° N,
水平解像度は 0.04° に設定し, 積雲パラメタリゼーショ
ンは使用していない. 大気の初期値・境界値には気象庁
GSM, 海面水温には NCEP OISST V2 を与えた. 計算期
間は, 2012 年 10 月 24 日 00 UTC – 31 日 12 UTC とした.
3. 結果
CReSS により再現された Sandy の経路および温低化に伴う強度変化は, 現実の特徴をよく捉えていた. また, 29 日における西縁降水域の強化も全球衛星降水データ (GSMaP) と良い対応が見られている (図略) .
3-1. Sandy 西縁域の前線構造
ここでは, Sandy 西縁降水域が活発化する 29 日 00
UTC に注目する. Sandy 西縁域では凝結に伴う潜熱解放が盛んであり (図 2a) , 前線構造が明瞭である. 前線帯の潜熱加熱は高度 1.5 km 付近に極大を持ち, 前線西側の高度 500 m では, 低相当温位の空気が強潜熱加熱域の直下に楔状に侵入している (図 2b) . それ故, Sandy 西縁域では相当温位の強い水平勾配が生じている (図 2c).
3-2. 後方流跡線解析
前線形成の要因を詳細に調査するために, 後方流跡
線解析を実施する. 空気塊は, 『①高度 500 m における相当温位勾配の顕著な領域の西側約 20 – 40 km の範囲』と『②Sandy 西縁降水域の高度 1.5 km における潜熱加
熱率が 30 K/h を超える領域』に配置した (図 2c) . 後方
流跡線解析の初期時刻は, 10 月 29 日 00 UTC とした.
図 3 は後方流跡線解析の鳥瞰図である. 前線帯の空気塊は, ①の全てと②の約 32 %が高緯度から輸送されている. ①の空気塊はメキシコ湾流に重ならないため,
非常に寒冷かつ乾燥していた. ②の高緯度起源の空気塊は 60° W – 65° W 付近で急激に西へと転向する. そのとき, ちょうどメキシコ湾流上の大気境界層内を吹送することで, 多量の水蒸気供給による強い変質を受け,湿潤になる. その後, Sandy 本体の湿潤空気塊 (②の約48 %) と一緒に①の空気塊に乗り上げることで, 前線
帯での降水活動の強化に寄与することが示唆された.
4. まとめ雲解像モデルを用いて, 温低化に伴う Sandy 西縁域
での降水強化の原因を大気海洋相互作用の観点から調査した. Sandy 西縁域では明瞭な前線構造が現れており,
高緯度起源の寒冷な空気塊にメキシコ湾流から水蒸気供給を受けた湿潤空気塊が乗り上げることで降水が強化されたことが示唆された. 学会当日は, メキシコ湾流の影響を明確に示すために, フラックス感度実験の結果も併せて報告する.
参考文献 [1] Blake et al. (2013), Tech. Rep. AL182012.
参考文献 [2] Galarneau et al. (2013), Mon. Weather Rev., 141, 4296–4321

図 1. GSMaP RNL v6 から得られた 1 時間降水量 (陰影) とハリケーン Sandy (2012) の経路. 図中の赤丸は, 各時刻における Sandy の位置を表す. Sandy の位置情報には, National
Hurricane Center の best track data を使用している.

図 2. (a) CReSS で計算された 2012 年 10 月 29 日 00 UTC での鉛直積算潜熱加熱率 (陰影) と SLP (等値線) . (b) (a)の青線での高度–経度断面図. 陰影は潜熱加熱率, 等値線は相
当温位 (2 K 間隔) を示す. 赤線は高度 500 m, 緑線は高度 1.5 km を表す. (c) (a)の緑枠内の高度 500 m における相当温位の水平勾配 (陰影) と水平風ベクトル. 赤丸は①の空気塊の初期位置, 緑丸は②の空気塊の初期位置を表すが, ①と②の空気塊で初期高度が異なることに注意.

― 328 ―

図 3.『①前線西側に位置する空気塊』と『②前線での潜熱解放に寄与する高緯度起源の空気塊』の後方流跡線. 流跡
線の色は空気塊の
高度 [m] を表して
おり, ①の空気塊は寒色, ②の空気塊は暖色で示している.
灰色の星印は, 29 日
00 UTC に お け る
Sandy の中心位置を
表す.

B408

北西太平洋における亜熱帯低気圧の性質を持つ台風
柳 瀬 亘 (気 象 庁 気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

東側の広い雲域は南からの暖湿な下層気塊が起源とな

中緯度付近で発生する台風は、水平温度勾配や上層っており、傾圧性が比較的に大きな場所で上昇してい擾乱などの傾圧過程の影響を受ける場合がある。

る。一方で、より北側に起源を持つ下層気塊は、海面

McTagaart-Cowan et al. (2013)は台風・ハリケーンの発生付近で熱供給を受けながら台風中心へと流れている。

を分類し、全球では約 30%、北西太平洋でも約 21%がこのように温帯低気圧に似たプロセスと台風に似たプ

傾圧過程の影響を受けていることを示した。台風と温ロセスが低気圧の内部の異なる構造において見られた。

帯低気圧の性質を併せ持つ擾乱は「亜熱帯低気圧」と呼ばれることがあり、藤田ほか(1995)は 9 年間で 17 個の台風が亜熱帯低気圧の候補となりうることを報告した。分類の仕方によって幅はあるが、北西太平洋の台
風の1~2割は亜熱帯低気圧の性質を持つ可能性がある。
典型的な台風とも温帯低気圧とも異なる亜熱帯低気
圧は、現実大気における低気圧のバリエーションを把握する上で興味深い対象である。また、典型的な台風との違いを明らかにすることは、より正確な台風の解

図１ 8 月 7 日 00UTC の 350K 温位面の渦位（PVU; 暖析・予報を行う上で重要である。本発表では亜熱帯低色系のシェード）
・20/50 kg m-2 の可降水量（薄い/濃い

気圧の性質を持つ台風の事例について、総観場の特徴

水色の透過シェード）・26.5℃の海面温度（緑線）。

と数値シミュレーションの結果を紹介する。

JRA-55 再解析を使用。＋印は T1212 の位置。

2.

手法

気象庁では亜熱帯低気圧は分類されていないため、McTagaart-Cowan et al. (2013)などの先行研究や、非軸対称な雲パターンや上層擾乱の存在などの特徴から、亜熱帯低気圧の性質を持つ台風の事例を集めた。
その中から構造の明瞭な事例を選び、JRA55 再解析
で総観場を解析した。また、台風と上層擾乱の相互作

図２ 7 日 00UTC の T1212 の赤外画像。
（左）衛星観用を表現できる 5000km×5000km の広い領域で、5km測（©デジタル台風）と（右）48 時間予報の疑似画像。

解像度の気象庁非静力学モデルを利用して、台風の再現性や構造を解析した。
3.

台風 1212 号の事例解析

ここでは北畠(2013; 秋季大会)が亜熱帯低気圧の性質を持つ事例として紹介した台風 1212 号(T1212)について示す。T1212 は 2012 年 8 月 6 日 12UTC に上層の高渦位擾乱の近傍で発生した(図１)。衛星画像では台風
中心の対流だけではなく東側に広い雲域を伴うマルチ

図３ 7 日 00UTC に置いた粒子（黒印）の 24 時間前（白スケール構造を持っていることがわかる（図２左）。

印）までの後方流跡線。粒子は台風中心の下層（丸）8 月 5 日 00UTC を初期値としたシミュレーションでと雲域のある東側の上層（三角；上昇を伴う粒子のみ

は、T1212 のマルチスケールな構造が再現されているを抽出）に置いた。色は粒子の高度。シェードは高度（図２右）。後方流跡線解析を行ったところ（図３）、500m の温位。コンターは海面更正気圧。

― 329 ―

B409

スペクトル型積雲対流スキームへの
浅い対流クロージャの適用*馬 場 雄 也 (海 洋 研 究 開 発 機 構 )
1.

はじめに

ることが分かった。浅い対流クロージャを適用した場

粗い計算格子で解像できない積雲対流を計算する積

合、さらに気候場のエラーが低減されることが分かっ

雲対流スキームは、内部に複数のサブパラメタリゼー

た。これは対流とハドレー循環の変化により、中高緯

ションを含む。エントレインメント率のパラメタリゼ

度へエラー改善が伝播したためと考えられる。大気のーションは、最も重要なサブパラメタリゼーションで

経年変動と季節内変動について検証した結果、ENSO

あり、先のスペクトル型積雲対流スキーム（スペクトに伴う降水の変動が改善し、対流結合赤道波・MJO のルスキーム）の開発ではエントレインメント率の表現

再現性も向上していることが分かった。しかし、MJOを改良することで、大幅な性能向上を達成することがについては浅いクロージャの適用が無ければ十分な再できた[1]。しかしながら、積雲対流の強さを決める対現性が得られなかった（図１）。MJO に伴う湿度変動を

流クロージャには、簡単のため深い対流クロージャの解析した結果、浅い対流クロージャを適用すると、下みを適用しており、性能向上が達成できたものの、ス層の湿度変動が表現され、浅い対流からの深い対流へ

キームを他の大気大循環モデルへ適用した場合の性能の湿度供給量が増加し、MJO の再現性向上に寄与して向上や、その適用の妥当性については課題が残されていることが分かった。

いた。そこで、本研究ではスペクトルスキームへの浅い対流クロージャの適用[2]について検証を行った。

4.

まとめ

スペクトルスキームへ浅い対流クロージャを適用す
2.

浅い対流クロージャおよび実験設定

ると気候場だけでなく、経年変動・季節内変動の再現

スペクトルスキームは複数の雲タイプを内部で計算性も向上した。これは浅い対流の強さがより正確に見するため、浅い対流クロージャを適用するためには、積もられるようになったことが原因と考えられる。

一度全ての雲タイプの対流を計算してしまう必要がある。その後、雲底からの大気フォーシングを見積もり、
浅い対流に対してはこのフォーシングの強さから雲底
フラックスを見積もる。深い対流に対しては、雲底高度上部の対流有効エネルギーから雲底フラックスを見積もる[2]。その後、対流クロージャを適用した浅い対
流・深い対流の雲タイプを足し合わせて、対流のバルク特性を決定することができる。大気モデルには AFES
version 4 を用いた[3]。水平解像度は T42 で鉛直層は 48層である。実験設定は AMIP 実験に従った。積分時間
は 1979 年から 10 年間とした。スキームの違いによる
大気大循環の違いを検証するため、エマニエルスキー
ム、浅い対流クロージャを適用しないスペクトルスキ
ーム、適用したスペクトルスキームの３つの場合につFig.1 インド洋を基準にした長波放射と東西風速ア

いて実験を実施した。

ノマリーの経度方向における lag cross correlation

3.

参考文献

結果

気候場のエラーを再解析データと比較して計算した[1] Baba, Y., 2019, Clim. Dyn., 52, 309-334.

結果、スペクトルスキームはエマニエルスキームより[2] Bechtold, P. et al., J. Atmos. Sci., 71, 734-753.

も気候場のエラーをほぼ全ての変数と緯度帯で改善す[3] Kuwano-Yoshida, A., et al, Quart. J. Roy. Meteoro. Soc.,
136, 1583-1597.

― 330 ―C401

CMIP5 モデルの夏季東アジア現在気候再現性と降水量将来変化
（その２）
尾瀬

智昭（気象研究所）

１．はじめに
春大会では、21 世紀末の夏季東アジアの平均降水量変化について、「CMIP5 モデルの多数アンサンブルで見た場合、中国内陸部を除いて増加する予測になっているが、夏季東アジアの現在気候再現性（上層500hPa 東西風および降水分布で評価）が高いモデル
アンサンブルで見ると、月や地域によっては減少する可能性がある」ことを報告した。後者の特徴は、
図１ 全 CMIP5 モデル平均の 8 月 700hPa 流線関数の60 ㎞ MRI-AGCM 予測実験の結果とも共通する。
今回は、モデルの現在気候再現性によって、この将来変化（m2/s）。陰影は気圧座標系の鉛直流の将来ような降水量将来変化の差異が生じる理由について

変化（hPa/h）で、薄い影は上昇流変化、濃い影は下調査した結果について、8 月を例に発表する。

降流変化を表す。「C」は、低気圧性の循環を表す。

２.実験データ
36 の CMIP5 の歴史実験から現在気候（1980-2004
年）と RCP8.5 シナリオ実験から 21 世紀末（2075-2099
年）の 25 年間月平均値を解析した。
３.結果
図１は、CMIP5 モデルの３６アンサンブル平均の 8
月 700hPa 流線関数と鉛直流の将来変化を示す。

図２

図１の流線関数将来変化が強く表れるモデル

図２は、図１の流線関数将来変化の特徴がより強の 現 在気 候の 特 徴を 相関 係 数で 表す 。 等値 線はく表れるモデルの現在気候再現性の特徴を表す。東

200hPa 東西風、陰影は降水量。等値線は 90%、95%、

アジア上層の西風が強く、熱帯域の降水量が多い。

98%、99%の統計的有意を意味する相関係数値。薄い

図３は、図１の将来変化の特徴がより強く表れる（濃い）影は降水量多（少）が 90%以上で有意。

モデルの将来変化の特徴を表す。フィリピン付近に
下降流方向の将来変化が見られ、北西太平洋に負の太平洋―日本（P-J）的なパターンが現れている。
まとめると、「熱帯降水量が多い現在気候を示すモ
デルでは、温暖化時には、鉛直乾燥安定度の増加によって上昇流が弱くなり、北西太平洋に負の PJ パターン的変化がより強く現れて、日本付近に降水量減
少傾向の変化を示す」と解釈できる。また、「熱帯降
水量が多い現在気候を示すモデルでは、応答として
東アジア上層の西風が強い現在気候を示す」ので、

図３「観測に比べて弱い上層西風を示す CMIP5 モデルの来変化の特徴を相関係数で表す。等値線は 700hPa

多数アンサンブル平均では、日本付近に降水量減少

流線関数との相関係数。薄い影は上昇流変化、濃い傾向は見られず、一様に増加する」と説明できる。

影は下降流変化が 90%以上で統計的有意なところ。

― 331 ―

図１の流線関数偏差が強く表れるモデルの将C402

地域気候モデルによる予測結果から得られた
日降水量の統計分布パラメーターの将来変化*村 田 昭 彦 １ ,1.

渡邉俊一２, 佐々木秀孝１, 川瀬宏明１,
1: 気 象 研 究 所 , 2: 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー

野坂真也１

におけるパラメーターk, θ の変化（将来－現在）の散布

はじめに

前回の発表（2018 年度秋季大会 B363）では、気象庁

図を図 1 に示す（地域の分割方法は Murata et al., 2015

アメダスによる降水量データを用いて、日降水量の頻を参照）。二つの地域での結果を比較すると、西日本日度分布から台風の影響を受けているデータを除外する

本海側では k の変化が主体的、南西諸島では θ の変化

ことで結果の不確実性が低減することを示した。今回が主体的であることが分かる。

は地域気候モデルによる再現・予測結果を使用し同様

パラメーターk, θ はそれぞれ形状、尺度パラメーターの検証を行うと共に、得られた統計分布のパラメータと呼ばれており、それらの変化はそれぞれ主に分布関ーの将来変化を調べ、地域による違いを明らかにする。

数の形、スケールを変える。実際、k の変化が主体的で少ないパラメーターで記述することによって、降水量あった西日本日本海側では、強雨が減り弱雨が増える

将来変化の地域性を単純化することが可能となる。

傾向にあった。一方、θ の変化が主体的であった南西諸島では、分布関数の形はあまり変わらず全体的に強雨

2.

側にシフトした分布に変化していた。

データと解析方法

格子間隔5km の非静力学地域気候モデル（NHRCM05）
による、現在気候実験（1980～2000 年）及び 21 世紀末（2076～2096 年）を想定した 4 メンバーのアンサンブ
ル将来気候実験（RCP8.5 シナリオ）で得られたデータ

謝辞： 本研究は JSPS 科研費 JP16K00526 の助成を受けたものである。また、データの一部は文部科学省「統合的気候モ
デル高度化研究プログラム（テーマ C）」から提供された。
(a)40（Murata et al., 2015, SOLA を参照）を使用した。

Jul

日降水量 x の頻度分布が以下のようなガンマ分布に

Aug
Sep

θ change従うと仮定する。
𝑥𝑥𝑥𝑥
𝑥𝑥𝑥𝑥( )𝑘𝑘𝑘𝑘−1 exp(− )
𝜃𝜃𝜃𝜃
𝜃𝜃𝜃𝜃
𝑓𝑓𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑥𝑥) =, 𝑥𝑥𝑥𝑥, 𝑘𝑘𝑘𝑘, 𝜃𝜃𝜃𝜃 > 0𝜃𝜃𝜃𝜃Γ(k)

20

Oct

0

ここで、Γはガンマ関数、k, θ はパラメーターである。

-20
-0.4

現在・将来気候実験それぞれについて、これらのパラメ

-0.2

0

0.2

k change

ーターをデータから積率法によって推定し、パラメー
40

ターの現在から将来への変化を求める。

(b)
Jul
Aug
Sep

結果

θ change3.

まず、観測データではなく、地域気候モデルによる再現・予測結果を用いた場合においても、前回と同様に台

20

Oct

0

風の影響を受けているデータを除外することで結果の不確実性が低減することが分かった（図は省略）。そこで、台風の影響を除いた降水量データを使用して議論

-20
-0.4

を進める。

-0.2

0

0.2

k change

ガンマ分布の二つのパラメーターは地域によって特徴的な将来変化を示した。西日本日本海側と南西諸島

図１ (a) 西日本日本海側、(b) 南西諸島における各月（7～10月）のパラメーターk, θ の変化（将来－現在）の散布図。

― 332 ―

C403

積雪ペースメーカー実験による気候への影響評価*大 沼 友 貴 彦 ( 東 京 大 学 生 産 技 術 研 究 所 )， 芳 村 圭 (東 京 大 学 生 産 技 術 研 究 所 )， 新 田 友
子 (東 京 大 学 生 産 技 術 研 究 所 )，建 部 洋 晶 ( 海 洋 研 究 開 発 機 構 )，渡 部 雅 浩 (東 京 大 学 大
気海洋研究所)

3 つの気候実験の初期値と境界条件は CMIP6 の気候実

はじめに

地球上の積雪は，冷源（あるいは熱源）と淡水の貯験で使用されているものと同じデータを用い，水平解蔵庫としての役割を担っており，気候や水循環を考え

像度は T85 (約 1.4x1.4 度) ，鉛直解像度 81 層 (Top:る上で欠かせないものである．この積雪の水当量や被0.004hPa) とした．計算期間は 1970-2000 年で初期値の覆面積は季節や経年で変化する．IPCC 第五次報告によ影響を取り除くために 1981-2000 年を解析期間とした．

ると，地球温暖化の影響により，春から夏にかけての

結果と考察

積雪面積が 20 世紀を通して減少傾向にあると報告されHigh snow run と Low snow run の結果を比較したとこており，この経年変動は現在気候に影響を与え得る．

ろ，両者の春 (MAM) の積雪被覆率の差と地表面気温

そのため，積雪物理量の変化と気候への寄与を明らかの差に有意な負の相関が北半球でみられ，特にアジアにするために，多くの現地観測や気候モデルを用いた

地域で R = -0.88 (P < 0.01) と強い相関関係が示された．

研究が行われてきた．しかしながら，気候システムのこれは積雪被覆率の正の偏差によって地表面気温が低

複雑さのため，大気-陸域の相互作用の中で陸域の積雪下することを意味する．この気温低下のメカニズムを物理量の変化のみが気候にどの程度の影響を及ぼすの調べたところ，短波放射収支量の変化が気温に主な影

かはまだ定量的に明らかになっていない点が多い．こ

響を与えていたことが分かった．これは先行研究で積の問題は，近年の研究で，気候モデルの積雪物理量を雪 の 気温 への 寄与 とし て指 摘 され てい る Albedo

拘束した実験が解決手法の一つとして提案されている

feedback (Yasunari et al., 1991) によるものと考えられる．

(van den Hurk et al., 2016; Henderson et al; 2018)．そこで

Low snow run と Control run の実験の比較でも同様の結本研究では，気候モデルの積雪量を拘束した気候実験

果が得られた．一方で積雪の比較的少ない北半球の夏を行い，積雪物理量の変化が気温の時空間変化にどのの季節 (JJA) では，積雪被覆率の変化と気温の変化に程度の影響を与えるのかを定量的に求めた．

関係はみられなかった．しかしながら，年間を通して

北半球の中緯度で積雪量が比較的多い High snow run で手法

本研究では，積雪量を拘束するためにナッジング

は，他の実験と比べて中緯度での気温の相対的な低下(Nudging) と呼ばれる手法を使用した．ナッジングは，がみられた．この気温低下メカニズムを調べたところ，モデルの推定値と観測値の差に時定数を掛けた値を推High snow run と Low snow run の顕熱の差と地表面気温定値に加えることで，推定値を観測値へと近づける（拘の差に関係があり，例えばアジア地域では R = 0.65 (P <束する）手法である．このナッジングを行うスキーム0.01) と有意な正の相関がみられた．土壌温度と地表面を気候モデル MIROC6 (Tatebe et al., 2019) の積雪物理

気温にも同様の関係がみられたことから，High snow量の計算過程に導入し，3 つの気候実験 (High snow run,run では中緯度地域で積雪を比較的多く与えられたこ

Low snow run and Control run) を実施した．High snowとによって積雪の消失時期が遅くなり夏の土壌温度のrun は 1901-1930 年，Low snow run は 1971-2000 年まで上昇が遅れ，地表面気温との温度差が大きくなったたの月別気候値の積雪量をそれぞれ用いた拘束実験で，めに地表に流入する顕熱が増加，地表面気温の低下にControl run は積雪量を拘束しない実験である．本研究影響した可能性がある．積雪物理量変化の気候への影

で拘束に用いた積雪量は，陸面過程モデル MATSIRO

響についてさらなる研究が必要であるが，本研究ではに全球気象再解析データ GSWP3-FD (van den Hurk et al.,

日本の気候モデル MIROC6 による積雪拘束実験から積2016) の気象データを与えて 1901-2000 年まで計算し

雪物理量変化と気温変化の関係を定量的に求めることた積雪量から用意した．ナッジングは 1 時間ごとに行が新しくできるようになった．

い，時定数は 1 週間とし，拘束した積雪量を反映してモデルが計算する積雪被覆率も修正されるようにした．

― 333 ―

C404

GPM DPR 観測と CMIP5 気候モデル予測の複合利用による
初夏日本付近の降水特性の将来変化推定：手法の妥当性について*横山千恵・高薮縁（東京大学 AORI）
・荒川理（JAMSTEC）
・尾瀬智昭（気象研究所）
１． はじめに
将来の雨の降り方の変化を知ることは重要だが、現行の気候モデルだけでは詳細な降水特性まで予測することは未だ難しい。Yokoyama et al. (2019)は、全
球降水観測
（GPM）
衛星搭載 2 周波降水レーダ（DPR）
による降水の 3 次元観測と、第 5 次結合モデル相互比較計画（CMIP5）の気候モデルによる大規模場予測とを組み合わせて用い、初夏（5-7 月）の日本付
近の降水特性の将来変化を推定する手法を考案した。
この手法では、まず、GPM DPR が観測した雨域を特性により 3 タイプに分類し、各タイプの降水を大規模場と関係付けた参照テーブルを作成する。関係
付けは、Yokoyama et al. (2017)による物理的知見に基づく。このテーブルを用い、CMIP5 気候モデルの大規模場から各タイプの降水特性を再構築し、降水特性の将来変化を推定する。
横山他（2018 年春季・秋季大会）では、将来は各地で雨の降り方が変化し、例えば、組織化降水の影
響域は現在より北まで拡大するという推定結果を報告した。一方、上述の推定手法は、現在の降水-大規
模場関係が将来もある程度維持されるという仮定に基づいており、その妥当性をさらに検討する必要がある。今回はこの点に焦点を当てて発表する。
２． データと解析方法
本研究では、2014-2017 年 5-7 月の GPM DPR 雨域
データベース、気象庁 55 年長期再解析、NOAA Daily
Optimum Interpolation Sea Surface Temperature を用いる。また、1980-2005 年（歴史実験）及び 2075-2100
年（RCP8.5 実験）5-7 月の CMIP5 モデルの日々の大規模環境場及び降水データを用いる。解析域は120°E-180°、20-50°N である。
まず、雨域を面積と層状雨量比とによって 3 タイプ（面積小・組織化・中緯度）に分類する。次に、各タイプの雨域が観測された地点の日々の中層の大規模鉛直流（ω500）と海面水温（SST）とを調べ、この 2 つの大規模場の指標としたタイプ毎の平均降水量分布を作成する。これを参照テーブルとして用い、CMIP5 モデルの各日の ω500 及び SST から各タ
イプ雨域の降水分布を再構築する。
手法の妥当性を調査するため、現在及び将来の大規模場を詳細に解析する。また、大規模場で再構築したタイプ別降水の総和を求め、大規模場との関係の観点から、再構築総降水量を CMIP5 モデルが直接計算した降水量と比較する。
３． 結果と考察
まず、SST や ω500 について、降水の重要な要素
である熱的不安定度や対流圏水蒸気量と各々どう関係しているか CMIP5 データで調査した。現在及び将来における日々の SST と下層（1000-700 hPa）不安
定度の頻度分布を調査した結果、現在は両者の間にほぼ線形の関係が見られ、同様の線形関係が将来でも確認された（図略）。また、ω500 で並べ替えた比湿偏差プロファイルを調べた結果、現在・将来共に、下降域（上昇域）で乾燥化（湿潤化）する関係が見られた（図略）。つまり、ω500 が対流圏水蒸気量に与える相対的効果は将来も現在と大きく変わらない。
但し、将来は乾燥域と湿潤域のコントラストが現在より強まる等の違いも見られた。以上は、現在の降水-大規模場関係が将来もある程度維持されるという仮定の妥当性を示している。
次に、SST と降水量を関数とした頻度分布図を作成し、再構築総降水量を CMIP5 モデルで直接計算された降水量と比較した（図 1）。再構築降水（図 1a）では、現在は SST が 26°C 付近と 7°C 付近に頻度ピークが見られ、将来はいずれのピークも高 SST 域にシフトする。また、現在及び将来において SST が20°C 付近で降水量の立ち上がりが見られる。これらの特徴は、CMIP5 モデル降水で見られる特徴（図 1b）と整合的であり、本手法による降水特性の将来変化推定がある程度妥当であることを裏付けている。

図 1. SST(°C; 横軸)と降水量(縦軸 )を関数と した頻度分布。 (a)再構築された総降
水 量 (3 タ イ プの
降水量の総和;mm h-1×pixel) 及び(b)CMIP5 モデルで直接計算され た 降 水 量 (mmd-1)。黒線は現在気候、赤線は将来気候を示す。

謝辞：本研究は、東京大学の運営費による「水と気候の大規模データ解析研究拠点」プロジェクト、JSPS科研費
JP19K21050、(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費(2-1904)及びJAXA降水ミッションの支援を受けた。
参考文献:
Yokoyama, C., Y. N. Takayabu, O. Arakawa, and T. Ose, 2019: A study
on future projections of precipitation characteristics around Japanin early summer combining GPM DPR observation and CMIP5
large-scale environments. J. Climate, in press.
Yokoyama, C., Y. N. Takayabu, and T. Horinouchi, 2017: Precipitation
characteristics over East Asia in early summer: Effects of thesubtropical jet and lower-tropospheric convective instability. J.
Climate, 30, 8127–8147.

― 334 ―

C405

気温上昇にともなう極端降水量の増加傾向の地域特性
*野 沢
1.

徹,

i

林

克 樹 (岡 大 院 自 然 )特に群馬では 10 %/℃を越える地点が複数存在していはじめに

近年の急激な地球温暖化にともない，近い将来，大る．逆に，北関東と同緯度帯である長野では極端降水

規模災害を誘発するような極端な降水事例が頻発する

増加率が小さく，他の内陸部ではほとんど見られないと懸念されている．このような極端降水事例による降6 %/℃を下回る地点も存在する．東日本の太平洋沿岸

水量が，地上気温の１℃上昇当たりに増加する割合（以域でも極端降水増加率が小さく，6 %/℃を下回る地点

下，極端降水増加率と呼ぶ）は，極端降水をもたらす

は東北の太平洋沿岸域に集中している．

物理的要因が大きく変化しないという仮定の下では，大気下層における飽和水蒸気量の増加率（約 7 %/℃）

4.

考察と概ね一致すると考えられている．これに対して，観極端降水増加率が緯度依存性を持つことは，観測地

測データから推計した極端降水増加率は 7 %/℃を大き点の平均気温が概ね緯度に依存し，飽和水蒸気量の増く上回る事例も報告される[1]など，上述した仮説の妥

加率が気温に依存することを考慮すれば，妥当と考え

当性や極端降水増加率の地域的な特徴については，まられる．しかし，本研究で得られた極端降水増加率のだ検討の余地がある．このような観点から，本研究で地理分布はかなり複雑であり，気候学的な風系や地形は，時間的・空間的に稠密なデータを持つ日本域を対などに大きく依存している可能性がある．このような象として極端降水増加率を推計し，その特徴を調べた．

地域では，気温上昇にともない力学的要因（対流）が大きく変化している可能性が高いと考えられる．

2.

解析データおよび解析手法

解析には気象庁の地上観測所および AMeDAS で観測された 1 時間値を使用した．国内観測点のうち，1976~2016 年の期間で少なくとも 20 年以上観測が継続されている 803 地点を解析対象とした．先行研究[1], [2]に倣い，1 時間降水量を日平均気温によって2℃間隔の温度ビンに分類し，非線形回帰分析により極端降水増加率を求めた．各温度ビンにおける極端降水量は，降水量の頻度分布を一般化パレート分布で近似したときの 99 パーセンタイル値と定義した．
なお，頻度分布の近似には上位 25%のデータのみを用い，データ数が 800 未満の温度ビンについては欠損としている．
3.

結果

極端降水増加率は，全観測点の約 6 割の地点で 6～8 %/℃を示し，その平均値は 6.8%/℃であった．先図１ 極端降水増加率の地理分布．

行研究[2]でも指摘されていたように，低緯度域では
8 %/℃を越える地点が多く，高緯度ほど 6 %/℃を下回

参考文献

る地点が増えるような，緯度に依存した傾向が見られ[1] Lenderink, G., and Van Meijgaard, E., 2008, Nature

た（図１）．一方で，北関東の平野部，長野，東日本の太平洋沿岸部など，一部の地域では，緯度依存性とは

Geoscience, 1, 511-514.
[2] Utsumi, N., et al., 2011, Geophys. Res. Lett., 38, L16708.

異なる，特徴的な極端降水増加率を示している．北関
東では周囲と比較して極端降水増加率が顕著に大きく，i

現所属：（株）ムラヤマ― 335 ―

C406

中 央 ア ジ ア の 降 水 量 定 量 評 価 と CMIP5
Multi-model superensemble に よ る 温 暖 化 時 の 変 化 予 測*谷 田 貝 亜 紀 代 （ 弘 前 大 ） , 千 田 彩 乃 （ 弘 前 大 (卒 業 生 ) ）増 田 南 波 （ 弘 前 大 ( 現 所 属 ： 電 力 計 算 セ ン タ ー )）1. はじめに中央アジアのほとんどの地域は、乾燥、半乾燥地域
であり、これらの地域は、その東部の山岳域を源とする河川水に依存する。IPCC 第 5 次評価報告書では、当該地域降水量は将来 10％増加するがモデル間の差異も大きく確実性は低いと示されている。そこで、
APHRODITE（Yatagai et al., 2012）による雨量計に基づ
く山岳降水量の定量評価を行い、CMIP5 モデルデータに対して、Multi-model superensemle 手法を適用し複数モデル降水量結果を合成するパラメタを設定した上で、そのパラメタを将来予測データに適用合成し、将来の降水量変化を見積る試みを行ったので報告する。
2. 使用データ

表 1．AHRODITE の相関の高いモデル
空間相関
時系列相関
1
ACCESSBNU
2
EC-EARTH
EC-EARTH
3
GFDL
FIO
4
GISS
IPSL
5
HadGEM
MIROC
6
MRI
MRI

APHRODITE V1101 データの入力データの点から、中央アジア（55-85E, 35-60N）の降水データを
1980-1990 年の 11 年分を用いた。CMIP5 には 20 機
関のモデルが含まれる。これらの ‘historical’と将来予測（RCP8.5 シナリオ, 2100~2109 年）の降水量デー
タを用いた。観測・モデルとも、月降水量、0.25 度グリッドに変換してから superensemble 手法を適用した。
当該地域の雨季は春季であることから、ここでは 3 月
4 月 5 月の結果を示す。
3.

(a)Superensemble

日々の降水量については、複数機関の予報パラメ
ータと観測データを同地点・同時刻において誤差を最少にするパラメータを決定する。CMIP タイプの気候データ出力値の superensemble は、Singular Value
Decomposition (SDV) の手法を用いる(Yun et al.,2005; Krishnamurti et al., 2006； Yatagai et al., 2018).
パラメタ決定には観測（APHRODITE）と同じ 11 年分のデータのうち 10 年分を用い、使わなかった 1 年分の superensemble 予報（合成）を行いその 1 年分の観測データで検証する。
4. 結果
APHRODITE に対して空間相関のよいモデル 5 つによる合成と全 20 モデルを用いた superensemble 合成結
果はほとんど同じであった。そこで、表 1 に示すように、対象地域の降水量の APHRODITE との空間相関がよいモデル 6 つと、対象地域全体の降水量の経年変動（山岳降水の変化を反映）のよいモデル 6 つをそれぞれ別の superensemble 合成を行った。
その結果、どちらの合成結果でも天山山脈・パミー
ルの降水分布はよく再現できる（図 1(a)）が、空間相関のよい 6 つのモデルを用いた場合、当該山岳地域の降水は増えると予想された（図 1(b)）
。一方、時系列相関のよい 6 つのモデルにより superensemble 合成し、現在との差を求めた結果（図 1(c)）
、3－5 月とも大幅な降
水量の減少傾向が示された。

(b)

(c)

図１(a) 2100 年の空間相関のよいモデルによるsuperensemble 降水（3－5 月,mm/mon）。(b) 空間相
関の高いモデルによる 3 月の合成結果から
historical 平均を引いた差。青は増加、赤は減少を示す（c）(b)に同じ。ただし時間相関の高いモデル。(b),(c)のカラーバーは共通。

― 336 ―

C407

様々な時間スケールのアメダス降水量の長期変動* 釜 堀 弘 隆 1 , 2 , 高 薮 縁 1 ,横 山 千 恵 1 , 辻 宏 樹 1 , 澁 谷 亮 輔 1
1 東京大学大気海洋研究所
2 気象研究所
1.

はじめにアメダスの観測が開始されて以来 40 年以上が経過し，その変動を求めることが可能になってきた．アメダス
は稠密な観測網であるので、様々な地域および様々な時間スケールにおけるその変動を調べることにより，その変動の要因となっている大規模場を特定できる．
この変動要因が特定できれば，温暖化予測モデルの結果と比較することにより，降水量変動の将来予測も可能となる．ここでは，その第１歩として様々な時間スケールの降水量の地域別変動の詳細を調べた．
2.

データ用いたデータはアメダス 1 時間降水量である．これ

図１ 夏季最大 1 時間降水量の地域平均値の変動を地点別に積算して 1, 2, 3, 6, 12, 24, 48, 72, 120 時間降水量を求め，月最大値，季節最大値，および年最大値の地域平均を計算した．アメダス観測は 1976 年に開始されているが，初期の数年は観測所数が大きく変動しているため観測システムとしての品質は均一ではない．
従って，ここでの統計は観測所数が安定した 1984 年以
降 2018 年までの 35 年間とした．
3.

結果

図１および図２に地域平均（北日本，東日本，西日本，
沖縄奄美）の夏季（6〜8 月）最大 1 時間降水量および夏季最大 120 時間降水量の変動を示す．一般に北日本
では降水量値が小さく南に向かうほど大きくなるが，

図２ 夏季最大 120 時間降水量の地域平均値の変動

同時に南に向かうほど年々変動も大きくなっている．
また，1 時間降水量に較べて，120 時間降水量の年々変表１ 夏季最大の 1 時間，12 時間，および 120 時間降水

動はかなり大きい．これらのことは，時間スケールで見量の 1984-2018 年における線形トレンド（単位：%/10ても，地域別に見ても，極端降水をもたらす気象現象に年）

多様性がある可能性を示唆している．表１に夏季最大

1 時間

12 時間

120 時間の 1 時間，12 時間，および 120 時間降水量の 1984-2018

北日本

+6.7

+2.8

+3.9

年の 35 年間における線形トレンドを示す．多くの積算

東日本

+3.9

+1.0

+2.1

時間・地域において夏季最大降水量は増加傾向を示し

西日本

+3.2

+4.0

+5.5

ており，
その大きさは 5%/10 年程度の時間/地域が多い．

沖縄奄美

+3.8

+3.5

+5.7

これらの極端降水がどのような大規模場の下で発生しているかは非常に興味深い問題である。今後、再解析

謝辞：本研究は、東京大学の運営費による「水と気候のデータなどを使って，極端降水現象に関連している大大規模データ解析研究拠点」プロジェクト、及び(独)環規模場の現象を，地域別・積算時刻別・季節別に詳細に

境再生保全機構の環境研究総合推進費(2-1904)の支援調べる予定である。

を受けた。

― 337 ―

C408
極端降水将来変化の再現期間・時間スケールによる違い
水田 亮（気象研究所）

はじめに
地球温暖化時の極端降水量の増加は、第一近似的には Clausius-Clapeyron (C-C)の式に従って気温が 1℃上
昇するごとに大気中の飽和水蒸気量が約 7％増加する
ことと関連すると考えられているが、気候モデルシミ
ュレーションにおける極端降水は、頻度の小さい降水ほど増加率が大きい(e.g. Sugiyama et al. 2010)、短時間
降 水 ほ ど 増 加 率 が 大 き い (e.g. Kusunoki and Mizuta2014)、といった C-C のみでは説明できない結果が得られる。それらを解釈するため、高解像度大規模アン
サンブル気候実験のデータを用いて、極端降水の増加
に対する熱力学的寄与と力学的寄与を分離してそれぞれの性質を調べた。

使用データと手法

ら計算されるが、どの層でも変化率は大きな差はな
く、地上比湿の変化率の空間分布でほぼ代表することができる。また力学的寄与は鉛直各層の鉛直速度の変化から計算されるが、500hPa の鉛直速度変化率と最も近い値となる。そこでこれらについて、再現期間・時間スケールを変えたものを比較したところ（図 1 棒グ
ラフ）
、地上比湿変化については、再現期間・時間スケールによらず、変化率は空間分布を含めほとんど変わらない。この増加率は C-C に従った値に近い。一方、
500hPa 鉛直流の変化については、発生頻度がまれなもの、時間スケールが短いものほど増加が大きいことが明瞭である。そして両者を合計すると、折れ線で示し
た極端降水増加率に近い値となる。すなわち鉛直速度変化に伴う力学的寄与が、極端降水変化の地理分布や、再現期間・時間スケール間の増加率の差異に寄与していることがわかる。

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)から、全球 60km
モデルの過去実験(1951–2010)と 4℃上昇実験(RCP8.5
シナリオ 2090 年相当)を使用した。極端降水量（例えば年最大日降水量） を気温と鉛直速度の鉛直プロフ
ァイルのみで見積もる手法(O'Gorman and Schneider
2009; Pfahl et al. 2017) : ~  
 
(1)
 ∗
を用いて、その変化に対する熱力学的寄与と力学的寄与を分離した。ここで は極端降水が発生した日における鉛直速度、 は飽和比湿、 ∗ は飽和相当温位で、 図 1:（折れ線グラフ）全球平均の極端降水量の 4℃上昇実験
での変化率 [%]。
（左）日降水量、（右）6 時間降水量につい{}は鉛直積分を表す。

結果て、再現期間を 1 年に一度、10 年に一度、100 年に一度に変えたもの。（棒グラフ）それぞれの極端降水が発生した日の発生した格子点での地上比湿および 500hPa 鉛直流の変化率
を全球平均したもの。

図 1 の折れ線は、年最大・10 年最大・30 年最大の
日降水量・6 時間降水量について、過去実験（60 年×
100 メンバー）から 4℃上昇実験（60 年×90 メンバー）
への変化率を全球平均したものである。再現期間の異なるものを比較すると、再現期間の長い、すなわち頻度の小さい事象ほど増加が大きくなっている。また日降水量と 6 時間降水量を比較すると時間スケールの短い降水ほど増加が大きくなっている。いずれの場合も
全球平均地上気温変化（約 3.6K）に対応した飽和水蒸気量増加（約 25%）より大きくなっている。
次に、過去実験・4℃上昇実験それぞれ 30 メンバー分の結果を用いて、各格子点で 10 年最大日降水量を上回った日の気温・鉛直速度の鉛直プロファイルをコ
ンポジットし、(1)式から を計算した。図 2（上）は、鉛直速度に過去実験の値を使用したまま気温のみ 4℃
上昇実験のものに変化させた場合の の変化で、これが気温変化による熱力学的寄与に当たる。一方気温に過去実験の値を使用したまま鉛直速度を変えた場合の変化（図 2 下）が力学的寄与に当たる。前者の熱力 図 2: 10 年最大日降水量の 4℃上昇実験での変化のうち（上）気温上昇に伴う熱力学的寄与による変化 [%]と（下）鉛直速学的寄与は、全球どこでも増加になっているのに対 度変化に伴う力学的寄与による変化 [%]（計算の都合上標高し、後者の力学的寄与が地域差が大きく、 のおおよ の高い陸上では計算できていないので白抜きにしている）。
その地理分布を決めている。
謝辞: 本研究の一部は文部科学省統合的気候モデル高度化
熱力学的寄与は鉛直各層の飽和水蒸気量の変化か 研究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。

― 338 ―

C409

ClimatView 月統計値-北アメリカの月平均気温の調査
内山常雄（日本気象予報士会）

１．はじめに気象ビジネス推進コンソーシアムでは，気象庁が提供している
気象データをビジネスに活用することを呼び掛けている．
「世界の天候データツール（Climat View 月統計値）」１）では，世界の 2,300を超える観測点の気温と降水量のデータが提供されている．それらのデータ活用を考える上で，北アメリカの月平均気温データについて内容を調べた．

２．データの内容
ClimatView 月別値では，月平均気温，月平均最高気温，月平均
最低気温，月降水量，月平均気温と月降水量の平年値，標準化降水指数が提供されている．データは 1982 年 6 月から提供されている

図 1．北アメリカの観測点の 100 年あたり気温上昇率
0.5℃刻みでカウントすると図 2 の結果が得られた．

が，観測点によっては期間の初期のデータは欠けている．また最高気温，最低気温は 2004 年以降から提供されている．
世界全体では約 2,300 の観測点のデータが提供されているが，その中には統計期間が短い観測点や欠測値の多い観測点が多数ある．ここではアメリカ合衆国とカナダの一部の計 171 観測点の平均気温について調査した．なお，アメリカ合衆国の観測点の半数以上で，データは 1986 年 1 月からとなっている．
こここで集計した観測点の所在地は北緯 24.55 度~71.28 度の範囲にあり平均緯度は北緯 40.8 度である．経度は西経 60.42 度～
109.80 度の範囲にあり，平均傾度は西経 97.0 度である．観測点の高度は 1m～1907m の範囲にあり平均高度は 350m だが，高度の最頻値は 6m である．
統計期間におけるこれらの観測点の月平均気温の最小値は，36.0℃～20.2℃の範囲にあり，平均は―5.4℃である．月平均気温の最大値は 8.4℃～36.8℃の範囲にあり，平均は 26.4℃である，月平均気温の平年値は 76%の観測点で 1 月に，19%の観測点で 12 月に，４％の観測点で 2 月に現れている．平年値の最大値は 84%の観測点で 7 月に，16%の観測点で 8 月に，1 観測点では 9 月に現れている．月平均気温の平年値の最小月の値は，-29.8℃～22.1℃の範囲にあり，平均は 0.2℃である．月平均気温の平年値の最大月の値は 5.0℃～34.9℃の範囲にあり，平均は 23.3℃である．
国土が広く，気温の上下の範囲が広く，厳しい気象環境の測定点が数多くあることが分かる．

気温上昇率がとびぬけて大きい観測点はアラスカ州のバロ
ーで，気温上昇率が負の観測点は，カリフォルニア州のユーリカ，モンタナ州のウィリストン，ワイオミング州のキャスパー，モンタナ州のグラスゴーであった．
４．観測点間の相関
月平均気温の 12 か月移動平均の各観測点間の相関を計算した．
約 15,000 の組み合わせの中で，約 450 の組み合わせで相関係数は0.90 以上であった．当然のことながら，距離の近い観測点間の相関係数が大きい．
一方，約 2,500 の組み合わせで相関係数は負となった．カリフォ
ルニア州とアラスカ州やカナダのケベック州の観測点との間の相関など，南北に離れた観測点の間の相関係数は―0.35 から―0.56の値となった．
このように世界の気象データが簡単に入手できるようになっているが，それを用いてどのようなビジネス活用をするか，アイデア

３．統計期間の気温上昇の勝負となるのだろう．

各月の平均気温を12か月わたって移動平均を計算することによって，年平均気温の月ごとの推移を計算できる．171 観測点の平均では，年平均気温の水準は，10.2℃から 14.2℃の間で変動していて，100 年間の気温上昇率の平均は約 2.5℃であった．
各観測点の 100 年あたりの気温上昇率を 1℃刻みでカウントして作成したヒストグラムを図１に示す．

図２．北アメリカの観測点の 100 年あたり気温上昇率

５．参考文献
１）気象庁 世界の天候データツール（ClimatView 月統計値）

https://www.data.jma.go.jp/gmd/cpd/monitor/climatvi
ew/frame.php― 339 ―

D401
球面座標系における亜熱帯ジェットの地衡風調節（解析解）田中 博*（筑波大学 CCS）、萩原 美沙子 (筑波大学大学院)
１. はじめに
球面座標系におけるラプラス潮汐方程式の解は３． 結果
図１は北緯30度、高度15kmを中心に、幅20度と7.5km

Hough関数と呼ばれ、鉛直構造関数と掛け合わせるこのcos波として東西風uを置いた初期値である。南北とで、3次元ノーマルモードと呼ばれる球座標系での

風vとジオポテンシャルΦは0とした。この場合、大線形波動解を与える。この解には西進ロスビー波の半は非地衡風成分なので、東西波数0の重力波として

他に西進および東進する重力波が解析解として得ら

20時間後には図２のように伝播し、最終的には図３れる。鉛直構造方程式は、有限高度に大気上端を設の地衡風モードだけが残ることになる。図２で、赤けることで、離散的な等価深度をもつ解析解が得ら

は西風、青は東風である。中緯度の波源から上方にれるので、プリミティブ方程式系の線形解は、浅水

向かってエネルギーが伝播し、南北に分かれ波面が方程式系の解の重ね合わせとしてその鉛直構造が表進行することが分かる。位相速度は群速度と直角下現される。

向きに伝播する。順圧成分だけを見ると、秒速310m/s

本研究では、北半球の亜熱帯ジェットに対する地で南北に伝播し、両極に達すると反射して戻ってく

衡風調節の過程を、3次元ノーマルモードの解の重ねる。傾圧成分は高次になるほど位相速度は減少する。

合わせとして解析的に求めた結果を報告する。

解析解では重力波は減衰しないので、これをあえて消去したものが図3の地衡風モードの結果である。

２． 基礎方程式
Terasaki and Tanaka (2007:JMSJ)に従い、大気上端を0.01hPa（約80km）としてオイラー方程式の解となる鉛直構造関数を解析的に解く。次に鉛直モード
m=0-59の等価深度に対し、東西波数 n=0の地衡風モードと正負の振動数の重力波モードのそれぞれを
l=0-25まで求める。亜熱帯ジェットに対する初期値(u,v,Φ)をモード展開し、展開係数W0を求める。任意の時間に対して解析解は、W(t)=W0 exp(-iσt)とした解の重ね合わせにより得ることができる。

４． まとめ3 次元スペクトル表記のプリミティブ方程式系では、異なる等価深度の浅水方程式系の解の重ね合わせとして内部重力波が表現される。方程式系に浮力の項がないことから、地球規模の内部重力波の鉛直伝播を見ると、正確には表現されていないが、鉛直方向にエネルギーが伝播し、水平方向に波面が広がることが確かめられた。今後は、任意の高度に波源を置いて、重力波の伝播特性を調べる予定である。

図１亜熱帯ジェットの初期値。 図２初期値から 20 時間後の解。

― 340 ―

図３地衡風調節の結果の分布D402
目のある浅水渦上の非軸対称擾乱の解析*

板野 稔久,（防衛大・地球）

１．はじめに 台風をモデルとして、渦の中心部に枯れた領域（i.e. 目）がある軸対称な渦を考案し、浅水方程式の基本場としてこの渦を採用
して、前回（2018 年度秋季大会<DXXX>）は”軸対称”な摂動に限定して解析を実施した。特に、固有値解析を数値的におこなった
他、特に基本場が”非回転”で「ポテンシャル渦」の場合について
軸対称摂動を記述する「級数解」を求めることに成功し、”目の収縮”に相当する振動の存在を解析的に示した。今回は、”非軸対称”な摂動のターゲットを変更し、前回と同様に「級数解」を求めることを試みた。

４．級数解
 (6)式の解として、接線波数 m，角振動数ωの波動解v  vˆ(r ) exp[i(m  t )](7)を仮定して代入する。ここで非軸対称擾乱（m≠0）に対象を限ると、一般に（mV‐rω）2≠0 であるため、次の式が得られる:(mV  r ) 2 vˆ22
 V 2  (rvˆ) Vmax
 V 2  2 vˆ
Vmax

[ (r
)  m2vˆ]  0
2
r
2
r
r

(8)

ここで新しい独立変数 z
２．支配方程式 系は”非回転”であるとし、基本場は、最大風速半径（r=Rmax）の内側で無水域（i.e. 目）を持ち、その外側は接線流速 V(r)が半径 r に反比例する「ポテンシャル渦」

V (r )  Vmax Rmax / r(r  Rmax )(1)であるとする。ここで Vmax は最大風速である。
 この基本場上の擾乱は、線形化した「浅水方程式」で記述されると仮定する。基本場の接線流を(1)式で与え、それが層厚の勾配と「旋衡風平衡」しているとすると、擾乱の支配方程式は

 V 
V
h

)v  2 v   g,( 2a )
t r 
r
r
 V 
g h
( 
)v  
,(2b)
t r 
r 
2
 V 
 V 2 u u 1 v
V 2 Vmax( )h  u(  )  0 (2c)t r 
r r r gr2g

z  1 ( 2vˆ 1 vˆ
m2  1m2  1

[

z
2
z
z z 2 z (1  z ) 4(1  z ) 2m V  (rv) u

)[
 ]0
t r r(3)

この(3)式は「渦度方程式」であり、擾乱の渦度が保存することを示す。
次に、(2a)式に（∂/∂t＋V/r∂/∂θ）をかけ、(2b)式を用いると(

 V  2
2 gV h V  h) u 2
 g( 
)t r 
t r  r
r 

(4)


Rmax
R

2
Vmax z (1  z ) V

2
max
2
max

(10)



2

2 z (1  z )3]vˆ  0(10)式をみたす「級数解」の形は以下のように仮定できる:vˆ  z k (a0  a1z  a2 z 2  a3 z 3    an z n  )(11)

ここで(10)式を [∂2/∂z2＋P(z)∂/∂z＋Q(z)] v̂ =0 とした場合

lim z  P( z )  1  p 0z 0

lim z 2  Q( z )  0  q 0

(12)

z 0

であるため、指数 k の決定方程式

で与えられる。ここで t は時間，θは方位角，u，v はそれぞれ r，
θ方向の擾乱の流速，h は層厚の偏差，g は重力加速度である。

((9)

を導入し、(8)式の変数変換をおこなうと、以下の式が得られる:(

３．式の統合 (2a)式をθで微分し、(2b)式に r をかけて r で微分したものとの差をとると、次の式が得られる:

Rmax 2R)  r  max
r1 z

k (k  1)  p0 k  q0  0(13)

より、k=0 であることがわかる。最終的に(11)式を(10)式に代入す
ると以下の漸化式が得られる。
求めた固有振動の例を図 1 に示す。

(  m) 2  1
a0 ,2(  m) 2  5
5m 2  3
4a2  a1  (m 
)a0 ,
(14)
2
4
(  m) 2  1(n  1)2 an 1  {
 3n 2 }an
25m 2  3
3m 2  1
 {(m )  3(n  1) 2 }an 1  { (n  2) 2 }an  2
44
a1  

が得られる。一方、(2a)式を r で微分し、(3)式を用いると(

 V  2 u
 V  4V v 2V
 2h

( 
 2 v  g 2 ) (5)))(
t r  r
t r  r r r
rが得られる。
 最後に、(2c)式に（∂/∂t＋V/r∂/∂θ）2 をかけ、(4)，(5)式を用
いて v を消去し、さらにθで微分した後(2b)式を用いて h を消去
すると、v のみに関する常微分方程式が得られる:(

2
 V  2
 V  2 Vmax
V 2 
) {( 
) v
(rv)
(6)
t r 
t r 
2r 2
r
2
2
2
V V 
v
v
 max 2 [ (r 2 )  2 ]}  0
2r
r
r 

図1 波数別の固有振動の半径分布<v>（Rmax=100km, Vmax=100m/s）― 341 ―

З஋ๆՁௐʍ҉୎Зಁࣣʍຌʫʍࣣʱ୑఑ɸʪఔʍִ෦

1. ʎɷʠʊ
ણ֕ʣ༃५ʍ੝Քʍ઺ʆʎƐԖֻ࣪ɫ߶੆࣌ʆɡʂ
ʅʡɼɲɪʨಝ߶੆࣌ʉ‫ࣛڇ‬ɫࡰ‫ڇ‬ɶʅɮʪɲʇɫʧ
ɮɡʪƑɲʍʧɥʉಝ߶੆࣌ʉຌʫʎƐुʱ௬ʫɾЗ஋ๆՁʊʍଞʊɡʪЗಁʱ‫܊‬ਤʊ҉୎ɴɺʪԜઅʉ߾
ௐࠄ‫ٽ‬ʆʡԣ‫ޅ‬ɴʫʪƑѼƧʎɲʍ߾ௐࠄ‫ٽ‬ʱࠄ‫ݣ‬ʊ‫ۼ‬ɣƐ‫׋‬ළघɣಝ߶੆
࣌‫ࣛڇ‬ɫ‫ٵ‬ʨʫɾɲʇʱ൙‫ܘ‬ɶ (2010 ࡵ D403, 2011ࡵ D202, 2012 ࡵ C101, 2014 ࡉ A216)ƐࢉՎुघʇЗಁʍ҉୎ॐʱˣ˻˳ƪˑʇɶʅɾ˒ʶʴ˂˻˲ʊʝʇ
ʠɾ (Iga et al. 2014)Ƒ
ɲʍʧɥʉಝ߶੆࣌‫ࣛڇ‬ʍɶɮʞʱ૦ʘʪɾʠʊ
ʎՂච࣪ɫ಴๗ʇʉʪɫƐՂච࣪ʇʉʪ߶੆࣌ຌʎƐ
Tophøj et al. (2013) ɫ๰ຌֻҚৰʱৈଥʊ‫ۥ‬२ɶʅɣɾƑѼƧʎɲʍຌʫʊ౦ʂʅʆɬʪֻҚৰʍ‫ۥ‬ਚʱ҈ɮɲʇʊʧʩ๽໼଺ʊ૦ʘʉɩɶ (2012 ࡉ D301,
2013 ࡉ D106)Ɛɲɥɶʅமɾ߶੆࣌ຌʍ๽໼҈ɫ້෼ʨ (2006), Suzuki et al. (2006), Bergmann et al.
(2011), Bach et al. (2014) ʉʈɲʫʝʆʍٰ֖ʆߪɴ
ʫʅɣʪࠄ‫ٽ‬ਢଜʣѼƧ߭तɫ‫ۼ‬ʂɾ߾ௐࠄ‫ٽ‬ʆʍਢଜٗѢʇಐӇɶƐTophøj et al. (2013) ɫ‫ۥ‬२ɶɾʡʍʧʩʧɣीଜડʱ฿ɧʪʡʍʆɡʪɲʇɫӂ௳ɴʫ
(2015 ࡉ C202, 2016 ࡉ D167)Ɛɼʍ๽໼ʱʝʇʠʅ
ɣʪ (Iga 2017, Iga et al. 2017)ƑɼɶʅƐɲʫʱՂච
࣪ʊʇʩƐযुఔൣପ߲‫ػ‬ʍʡʇƐ߶੆࣌ຌʍΜଜ१҈উʱߒʞɾ (2017 ࡉ C411)ƑɼʍٗѢʎƐࠄ‫ݣ‬ʍࠄ‫ٗٽ‬ѢʇಐӇɸʪʇଜສ଺ʊʎɪʉʩɹʫɾʡʍٗѢʇʉʂɾƑɼɲʆ‫҉ܩ‬ʎƐಝ߶੆࣌ʉ‫ࣛڇ‬ʍɥʀ้ஞ
‫ࣛڇ‬ʊુ෾ɶƐɲʍຌʫʍࣣʍఔʍ୑఑ʱ‫ٵ‬ঋʡʂʅɼʍִ෦ɫ՟ɲʪࣰٛʊʃɣʅ۵‫ޅ‬ɶɾƑ
2. ߶੆࣌Ղච࣪
Ղච࣪ʇʉʪ߶੆࣌ຌʇɶʅɲʫʝʆʍౙ೅ʆ۵‫ޅ‬ɶʅɬɾٗѢʱ๑ɣʪƑ�Ωr
for r < rS ,
Uθ =
ΩrS2
for r > rS .
 2r
Ω 2



r + H0for r < rS ,
2g
H=
2 4
2
Ω 2
Ω rS


 −
r + H0 for r > rS ,
+
2g r2
g S

3. যुఔൣପ߲‫ػ‬ʆʍΜଜ१҈উযुఔൣପ߲‫ػ‬ʱЗ஋݈ೀʆ೅‫ڇ‬ɶʅƐ߶੆࣌Ղච
ຌʊ੆ɸʪ exp[i(kθ − ωt)] ʊಐແɶɾఔ‫ث‬ʍಣࢬ࣯๰ʱ۵ɧʪʇ
Uθ
dh′Uθ
(−iu′r ) − 2 u′θ + g
r
r
dr
Uθ ′
1 d
g
′
′
(rUθ ) (−iur ) + kh′ωuθ = k uθ −
r
r dr
r
1
H
U
d
θ
[rH(−iu′r )] + ku′θωh′ = k h′ −rr drrω(−iu′r ) = kʇʉʪƑθ ൣ‫ۈ‬ʍఔॐʱٔʠʅƐࢉՎुघ Hinit ʇ҉୎ॐ Ω ʊ੆ɸʪ೜Μଜ˴ƪ˛ʍਮ‫ݥ‬ຬςʱ೉ɮʇƐk = 3ʍ࣪܏ʊʎऺ 1 ʍʧɥʊʉʪɫƐɲʫʎࠄ‫ٗٽ‬ѢʇಐӇɶʅ Hinit , Ω ʇʡʊ੝ɬɣൣʊɹʫʅɣʪƑ(୼੝੝ՔҘ๎ٰ)
k= 3

5
0

0.

4

0

Υ҂ ‫ب‬ਸ਼

0.

D403

3
0.0

2
0

0.

1
0
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
ऺ 1: ఔॐ k = 3 ʍ࣪܏ʍƐ೜Μଜ˴ƪ˛ɫਮ‫ݥ‬ɸʪࢉՎुघ Hinit ʇ҉୎ॐ Ω ʍˣ˻˳ƪˑຬςִ෦ɸʪఔʍ୑఑ʍ‫ٵ‬ঋʡʩΜଜ१҈উʎযुఔʱєଜɶʅ‫ۼ‬ʂɾɫƐुघʎఔ૫ʊಐʘʅ࡝ഒʊযɣʇʎ‫ڊ‬ɧɹƐଜສ଺ʊʎɹʫɫ
ࡰʅɮʪњఉ१ɫɡʪƑɼɲʆƐɲɲʆʎƐࡥອఔ଺ʉऒ೹ɫՎ੊ɴʫʪਜയʊРʂʅ୑఑ɸʪఔʊʃɣʅ
ʎƐযुʱєଜɺɹʊɼʍ୑఑ਤ୩ʱ‫ٵ‬ঋʡʂʅʞʪƑๆՁʍ઺гೝ‫ׯ‬ʆʎƐुघɫযɮʉʪɲʇʊʧʩƐણ‫ح‬१ʍ˫ƪˑ‫ۄ‬Ѣɫ‫ڇ‬ʫƐ˿ˋ˥ƪఔʍ१ࠃʱߡʃఔ
ɫਮ‫ݥ‬ɸʪƑણ‫ح‬१˫ƪˑ‫ۄ‬Ѣʱ β = (2Ω/h)dh/dr ∼2rΩ3 /(gH) ʇ‫ٵ‬ঋʩƐ౨‫ خ‬r ʍഥ‫଺ן‬ʉડʇɶʅ R/2ʆਜ਼೅ɴɺʪɲʇʊʧʩ

4.

ωR ∼ −Ω
2 (1 + gHk 2 /2Ω2 R2 )ʇʉʪƑφൣƐਜയʊРʂʅ୑఑ɸʪఔʎƐ
�
�
�
g
kH
tanh
ωg ∼
kR
R
ʆɡʪƑɲʫʨɫִ෦ɸʪࣰٛʎ

Ω + ωR ∼ u(R)/R + ωgʆƐ࡝ഒʊघɣʇɶʅघुఔʆ‫ߛׯ‬ɸʪʇɲʍࣰٛʎ
�1gΩ∼
1/2 − C kR(ɾɿɶƐC ʎਜയೝ‫ׯ‬ʍௐ೼ຬςʍࡀ҉ຌਤ୩ʍ ΩRʊ੆ɸʪӘ܏) ʇʉʩƐ้ஞʍ‫ࣛڇ‬ɫ՟ɲʪଞ෮Зಁʍ҉୎ॐʊʃɣʅƐযुʍ࣪܏ʧʩວɣડʱ฿ɧʪƑʝʇʠอ‫ڌ‬ʍुघʱ۵ຖɸʪɲʇʊʧʂʅƐ้ஞʍ‫ࣛڇ‬ʱƐਜയֻҚೝ‫ׯ‬ʆʍࡥອఔʇ઺߃ʊേਠɴʫɾ˿ˋ˥ƪఔʍִ෦ʆ๽҈ʆɬɼɥʆɡʪƑ5.

― 342 ―

D404

乱流境界層における大規模構造の運動量輸送への寄与の評価*水 野 吉 規 ， 八 木 俊 政 ， 森 一 安(気 象 研 究 所 )て重ねて表示したもので，(a)では z，(b)では δ で波長

はじめに

乱流では大小さまざまなスケールの渦運動が共存し，を無次元化している．摩擦レイノルズ数は約 12000 でそれらによって駆動される運動量や熱などの輸送現象ある．この図からは，高度 z についての相似則は見出の予測は難しい．乱流境界層における単純な指針としされず，ピークの波長が高さによらず 3δ 程度であるこては Monin-Obukhov の相似則[1]があるが，この相似則とがわかる．このことから，大スケールにおける輸送では前提として乱流運動の特徴的な長さスケールが高を適切にモデル化することが，運動量輸送を正確に予度 z で与えられると仮定している．また，Townsend は測するのに不可欠であることがわかる．

渦のスケールに関して，z による相似性に加えて
attached eddies の概念を導入し[2]，中立境界層における
流れ方向流速の分散の対数則を説明した．ところがその後，z による相似性に従わない大規模な乱流構造の存在が明らかになり，それらの運動量輸送への寄与が非常に大きいことが指摘されている[3]．近年は，輸送現象に対するこのような大規模構造の寄与が重要視され，詳細な調査の動機付けとなっている[4]．


風洞実験

ここでは、気象研究所の大型風洞施設にて得られた中立乱流境界層における風速の時系列データを用いた運動量輸送の評価を行う．同施設の測定胴の長さは 18m であり，その断面は一様に幅 3 m，高さ 2 m の矩形である．床面には流れ方向に直交するように直径 3 mmのアルミ棒が 100 mm 間隔で配置してあり、粗面を形成している．また，測定胴入口から上流側 4 m の範囲にも同様に針金が設置してある．測定胴入口から下流側
14 m の位置において， x 型プローブ (DANTEC 55P53)を用いた熱線風速計により流れ方向および鉛直方向の風速を測定した．測定周波数はすべて 20kHz で，カットオフ周波数 10kHz のローパスフィルタリングを施し

図１ 中立境界層における uw のコスペクトル．λは流た．

れ方向の波長．矢印は高度の増加を表す．

床面のごく近傍では，平均運動量輸送 uw が一定の領域(constant flux layer) が現れる．この領域における uw

参考文献の値から摩擦速度 u*を u*=(-uw) により推定した．風速[1] Monin, A. S., & A. M. Obukhov, 1954, Trudy geofiz. Inst.

1/2の時系列データは constant flux layer 内の 4 高度 z/δ =0.10, 0.13, 0.16, 0.2 において得られた．ここで，δ は 99%

AN SSSR, 24, 163-187.
[2] Townsend, A., 1976, The Structure of Turbulent Shear
Flow, second edn, Cambridge University Press.

境界層厚さである．

[3] Guala, M. et al., 2006, Journal of Fluid Mechanics, 554,


運動量輸送

521-542.

図１は異なる高さのコスペクトルを波長の関数とし[4] Banerjee, T. et al., 2015, Q. J. R. Meteorol. Soc, 141,
1699-1711.

― 343 ―

D405
トランスバースラインの構造と成因の研究∗

山崎 一哉・三浦 裕亮 (東京大学大学院 理学系研究科)

1. はじめにジェット気流や台風のアウトフローに伴う上層雲には、地形性重力波で説明できない、波長数 km〜数十 kmの波状構造が現れることがあり、トランスバースライン
あるいは巻雲バンドと呼ばれている。大野・三浦 (1982)
はその成因を、ケルビン・ヘルムホルツ不安定によって生じる、鉛直シアベクトルと直交するロール対流としたが、近年では、Kim et al. (2014)、Trier and Sharman(2016)、玉井 (2018) など、鉛直シアのもとで静的不安定
成層に駆動されたロール対流であるとする研究が複数ある。一方で、トランスバースラインの構造を観測的に調べた研究や、静的不安定成層でのロール対流の理論をトランスバースラインの基本場で検証した研究は少ない。
本研究では、高分解能ゾンデ観測を用いてジェット気流と台風アウトフローにおけるトランスバースラインの鉛直構造を調べるとともに、数値モデル SCALE-RM の理想実験で台風アウトフローでのトランスバースラインの内部構造を再現した。さらに、観測を基に設定した基本場での線形安定性解析を行い、得られた不安定モードとトランスバースラインを比較した。

られた。さらに、雲バンドの内部では飽和相当温位の鉛直勾配が負になっており、湿潤過程において静的不安定であった。これは、先行研究における WRF での現実実験と整合的である一方で、ジェット気流におけるトラン
スバースラインについては大野・三浦 (1982) と異なる結果である。
モデル実験では鉛直シアと平行なロール対流が見られ、その上昇流域・下降流域が雲バンドにおける雲域・晴天域とそれぞれ一致した。
線形安定性解析の結果、静的不安定層に振幅を持つ
ロール状の対流が成長モードとして得られ、鉛直シアベ
クトルと平行な向きのロール対流に対して成長率が最大となった。粘性がない場合は、短波長のモードほど速く成長したが、5 m2 s−1 の渦粘性を加えた場合は、波長1 km 前後のロール対流が最速発達モードとなり、観測やモデル実験におけるトランスバースラインと整合した(図 1)。

2. データと数値実験の手法
気象庁の GPS ゾンデの高分解能観測値を用いて、トランスバースライン内外の風速・温度構造を調べた。使用したデータの鉛直分解能は 7m 程度である。静止衛星の赤外画像から手動で抽出した、ジェット気流 15 事例と台風アウトフロー 2 事例のトランスバースラインを解析した。
また、非静力学モデル SCALE-RM のバージョン 5.2.1を用いて、台風アウトフローにおけるトランスバースラ
インの理想実験を行った。地表は全域が海、側面境界は
周期境界条件とし、初期渦を与えて台風を発生させ、親領域が水平格子間隔 2km、子領域が水平格子間隔 400mの 1 方向ネスティングを行った。格子点数を節約するため、コリオリパラメータを 2 × 10−4 s−1 と大きな値にすることで台風の水平サイズと計算領域を縮小した。モデ
ルトップは親領域で 24.9km、子領域で 23.4km とした。
親・子領域とも鉛直格子は下層ほど細かくとり、上部対
流圏では間隔 100m とした。
さらに、上記の観測・モデルで得られた温度・風速場を参考に、N 2 = 1 × 10−4 s−2 の安定成層の間に、厚さ2 km、N 2 = −1 × 10−5 s−2 、鉛直シア 1 m/(s · km) の不安定層を挟んだ基本場を設定し、ブシネスク方程式の線形安定性解析を行って波型擾乱の発達率を求めた。

3. 結果
ゾンデ観測・モデル実験ともに、雲バンド内部にはジェット軸と直交、雲バンドとは並行する鉛直シアが見

図 1

安定性解析で得られた波型擾乱の成長率(hour−1 )。
横軸は平均場鉛直シアに平行な向きの波長、縦軸は平均場鉛直シアに垂直な向きの波長である。

4. 今後の課題
ゾンデ解析の対象となるトランスバースライン事例の抽出は、衛星画像から手動で行ったため、主観性が入りうる。今後、客観的な事例抽出を行うことがより望まし
いと考えられる。
本研究で行ったモデル実験は、コリオリパラメータが極めて大きく、計算期間が比較的短いという制約があった。今後はより大規模な計算を行い、より現実的なコリ
オリパラメータでの実験や長期間を対象とした計算を行い、大会の発表ではその結果も合わせて示す予定である。

― 344 ―

D406

熱帯 ITCZ 中の大規模雲域の変形過程
西 憲敬 1・濱田 篤 2・山田洋平 3・那須野智江 3・佐藤令於奈４・佐藤正樹 5（1:福岡大理 2: 富山大院理工 3:JAMSTEC 4:福岡大院理 5: 東京大・大気海洋）*

中東部熱帯太平洋では、北半球側に熱帯収束帯(ITCZ)がみられる。この収束帯の中に、ときおり東西
数千 km におよぶ帯状の雲域が形成され、それが一気に変形して南北 2-3 本の主に巻雲から構成される雲帯に変形する様子が観察される(Hamada et al., 2013,
JMSJ)。昨年秋学会では、全球雲システム解像モデル
NICAM にみられたひとつの事例(Case-1)について、
帯状分割中に巻雲が成長することによって巻雲の帯が1-2 日の長い寿命をもつこと、および巻雲の帯が広域で同時に発生しているときに、慣性不安定が関連している可能性があることを示した。
本発表では、さらに NICAM の出力における雲帯分割の解析事例を増やして、Case-1 でみられた特徴が共通してみられるかどうか調べた。特に、現実大気でもほぼ同時期に帯状分割に似た現象が認められる事例(Case-2)について、モデル出力と現実の比較も行った。
Case-2 ではシミュレーション時間 2008 年 6 月 16 日
18Z(初期時刻より 42 時間後)に、数千 km にわたって
主に対流性雲からなる細い雲帯がほぼ同時に南北に拡大していく様子がみられ、この期間に帯周辺の雲氷と雪の鉛直積分量が 5g 以上の面積が 2 倍以上に急拡大した（図 1）。ただ、何本かの平行な帯として同定される現実の分割現象とは異なり、雲域が南北に大きく広がっている様子であった。この実験では、雲微物理過程の設定について、異なるパラメタ―値セットを用いた 4 つの計算を行った。上部対流圏での巻雲の広がりは設定によってかなり異なっていたが、南北への巻雲の広域同時拡大はどの設定でも見ることができるため、巻雲の物理は拡大(分割)には本質的ではないことが示唆された。
南北へ拡大中の巻雲域において、Case-1 でみられたような雲の成長・生成がみられるかどうかを Case-2 でも調べた。この点に関しては、南北拡大域の東部と西部で大きく異なっており、西部では Case-1 と同様の成長が確認されたが、東部では雲頂はむしろ当初よりも下がっていながら巻雲が拡大していた。
また、慣性不安定に代表されるような不安定性がCase-2 での東西同時拡大の原因かどうかも検討した。
拡大初期の絶対渦度(地衡風絶対渦度ではない)を図 2に示す。対流性の帯(5N)のすぐ北側に強い負の絶対渦度、すぐ南側に強い正の絶対渦度がみられる。対流性の雲が生じる前には、この領域は広域で上層が西風、下層が東風となっていた。その後対流性の雲の発達とともに、その緯度付近で上層の西風が著しく弱まっており、対流による鉛直運動量混合が起きたと思われる。
これらの過程において、対流性の帯の北側に慣性不安定発生に有利な負の絶対渦度が形成されたとみられる。
しかし、Case-2 東部では雲はむしろ初期の帯より南側に広がっていて、そこは慣性不安定条件を満たす領域
ではないことなどから、現時点では慣性不安定はまだ原因のひとつの候補である。
さらに解析事例を増やして、Case-1, 2 でみられた所
見がどの程度一般的にみられるかを解析している。

図 1: NICAM でシミュレートされた雲の拡大現象．長波放射(OLR)で示す．(上) 18Z16 (下) 06Z17Jun2008．

図2: 雲氷と雪の鉛直積算量の合計(単位arbitrary:色)で示した上層の雲域と，絶対渦度(× 105 s−1 ∶ 等値線)．

― 345 ―

D407

熱帯太平洋の表層波動のライフサイクル解析：Level-0 表式の実装
◯相木

秀則

１

志村 貴寛

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

1. 背景

中緯度準地衡近似を仮定しているので赤道波全般の大気と海洋の様々な長周期（季節内～季節間スケ

群速度ベクトルを正しく示すことはできない。さらール）波動は熱帯域の気候変動現象（MJO/ENSO/に海岸線における境界条件を満たすこともできない。

IOD）の発達・終息において重要な役割を担う。こ

中緯度と赤道域の両方における全ての種類の中立波

れらの波動を解析する際に従来の準地衡流近似に基動（重力波・ロスビー波）に適用可能なエネルギー

づく診断理論は中緯度域と熱帯域の接続を整合的にフラックス（群速度ベクトル）の診断式は Aiki et al.

取り扱えないという問題があった。最近の理論研究(2017 PEPS)によって導かれ、その Level-0 表式はによってエネルギーフラックスの診断式のブレーク
スルーがもたらされた（Aiki et al. 2017 PEPS）。こ

u′p′ + ⎡ p′ϕ ′ / 2 + utt′ϕ ′ / β ⎤ ,v ' p' − ⎡ p′ϕ ′ / 2 + utt′ϕ ′ / β ⎤
⎣
⎦y
⎣
⎦x

れは大気海洋中の擾乱エネルギーのライフサイクル(3)（発達・伝達・消散過程）を緯度帯の制限なくトレースするための強力なツールである。これによって
擾乱エネルギーの流れを可視化して定性的に理解するだけでなく、厳密な定量化により各力学過程の最のように書くことができる。 ϕ は∇ 2ϕ ′ + (3ω 2 − f 2 )ϕ ′ / c 2 = q′(4)

重要なものを明確化することができる。本研究ではのように、Ertel 渦位の特殊なインバージョン（逆計

これを適用して、熱帯と中緯度の波動とその相互作算）によって得られる擬似的な流線関数である。こ用を連続的にトレースすることで、熱帯の主要な気の逆計算については、2019 年春季大会では Level-2

候変動イベントの発達・終息メカニズムを解明する。

（近似バージョン）を使用していたが、時間方向に本研究では熱帯気候変動メカニズムの新しい理解をフーリエ展開することにより、(4)式の 3ω 2 の部分を縦糸、エネルギー生成域から消散域までの経路同定

陽に計算できるようになった。

を横糸として双補完的に推進する。
3. 数値実験

2. 診断表式

太平洋の実際の海岸線形状を用いて海洋の傾圧第

A/OGCM の出力から群速度ベクトルを計算する

１～６モードについての数値実験を行った。2019 年

ための診断式を比較する。Plumb (1986 JAS)に代表

春季大会では傾圧第１～３モードを使用していたが、される波活動度の伝達方程式に基づく診断表式では、

波の鉛直伝搬を考察するために第 4～６モードも加E − v 'v ',v 'u'

味することとした。外力は大気再解析（ERA40）の(1)

月平均風速場から作成し、1958 年から 2002 年までである。ここで E は波のエネルギーである。(1)式をの 44 年間の過去再現実験を行った。

用いれば Fourier 解析などを用いることなく群速度

エネルギーフラックスについては Level-0 表式にベクトルの水平分布を A/OGCM の出力診断などか基づく解析が行えるようになったことにより、沿岸ら見積もることができる。一方、波のエネルギーのを伝って伝達する波動を明瞭に追跡することが可能

伝達方程式に基づく群速度ベクトルの診断表式は、になった。Aiki et al. (2017)において示唆されたよ

Longuet-Higgins (1964 DSR) や Orlanski and

うに、Ertel 渦位の逆計算をする際に、擬似流線関数

Sheldon (1993 MWR)によって導かれ、の境界条件をゼロと設定したことによる利点が現れ

u′p′ + ⎡ p′p′ / (2 f ) ⎤ ,v ' p' − ⎡ p′p′ / (2 f ) ⎤
⎣
⎦y
⎣
⎦x

た。

(2)

のように圧力フラックス成分、と回転成分の和によAiki et al. 2017: Prog. Earth Planet. Sci., 4,
DOI:10.1186/s40645-017-0121-1って書くことができる。つまりこの回転成分の存在基盤研究(A) 2018-2021 年度：大気と海洋の波動エが内部重力波のエネルギーフラックスの診断表式

ネルギーのライフサイクル解析による熱帯気候変動（圧力フラックス）との違いである。(1)式と(2)式はメカニズムの解明（相木・福富・豊田・尾形・菅野）― 346 ―

P401
2019 年 5 月 4 日に東京都内で発生した短時間強雨時の降水量分布と地上風系の関係*中島 虹（首都大・都環研），常松展充（都環研），横山 仁（防災科研），
出世ゆかり（防災科研），高橋日出男（首都大）1.

はじめに2019 年 5 月 4 日 ， 東 京 多 摩 地 域 を 中 心 に
短時間強雨が発生した．府中市などでは降雹
が 観 測 さ れ (「 ふ る リ ポ ！ 」 )， 農 作 物 等 に 大
き な 被 害 (約 93 百 万 円 ) が 発 生 し た (東 京 都
産 業 労 働 局 2019)． 府 中 ア メ ダ ス で は 5 月 の
日 最 大 10 分 間 降 水 量 観 測 史 上 3 位 の 値(8.5mm) を 記 録 し ，解 析 す る 意 義 の 大 き い 事
例であると考えられる．本研究は強雨域と地上風系との関係に着目して事例解析を行う．
2. データおよび解 析 手 法
東京都内における大気汚染常時監視測定局（ 以 下 常 監 局 ）に よ る 45 地 点 の 風 向・風 速 の
1 分 値 ，お よ び 東 京 都 水 防 災 雨 量 計 に よ る 86
地 点 の 10 分 間 降 水 量 を 用 い た ．ま た ，環 境 省
大気汚染物質広域監視システムによる東京都
以 外 の 関 東 地 方 に お け る 常 監 局 (一 般 局 )231 地 点 の 風 向 ・ 風 速 の 1 時 間 値 ， お よ び 気
象 庁 全 国 合 成 レ ー ダ ー の 降 水 強 度 (10 分 間隔) を取得した．
風 系 の 解 析 で は 約 1 km 間 隔 の 格 子 点 を 設定し，風の東西・南北成分を重み付き平面近似法により内挿した．収束・発散量は内挿した平面の傾きより求めた．
3. 結 果図 1 に 当 日 の 風 と 10 分 間 降 水 量 お よ び 収
束・発散量の分布の時間変化を示す．東京都
内 で は 14 時 40 分 に は じ め て 八 王 子 市 と 杉 並
区周辺で降水が観測された．これらの降水域
は そ れ ぞ れ 東 進 お よ び 西 進 し ， 15 時 30 分 には多摩市を中心とした地域で一体化して急発達し，多摩市の東寺方では 1 時間降水量54mm の 非 常 に 激 し い 雨 を 観 測 し た ．
東 京 都 内 で は ， 14 時 20 分 以 前 は 東 ～ 南 風が 卓 越 し て い た ． そ の 後 ， 14 時 40 分 に は 八
王子市周辺の風向が西寄りに変化した．この
西風と，それ以前から都区部で卓越していた
東風により，町田市から東大和市にかけての
南北方向の地域で収束域が形成された．この収 束 域 は 強 雨 域 と よ く 対 応 し た ．強 雨 域 で は ，
降 水 開 始 の 20 分 程 度 前 か ら 収 束 の 増 大 が 認
め ら れ た (図 2)．
関東平野南部の降水強度分布と風系によると ， 14 時 00 分 に は 東 京 ・ 神 奈 川 ・ 山 梨 の 都
県 境 付 近 に 強 い 降 水 域 が み ら れ ， 15 時 00 分にはこの降水域を中心とした外出流が形成され た ． 八 王 子 市 周 辺 で み ら れ た 西 風 (図 1b)は，この外出流に起因すると考えられる．すなわち，本事例における降水の強化には遠方の降水系に伴う外出流とそれ以前に卓越してい た 風 系 に よ る 収 束 の 強 化 (中 西 ・ 原 2003)
が関与していたと考えられる．

図 1 2019 年 5 月 4 日 (a) 14 時 20 分，(b) 14 時 50 分，(c) 15 時 30 分の風（矢羽根），10 分間降水量（等値
線：最小 1mm で 4mm 間隔），収束・発散量の分布．

図 2 東寺方における 10 分間降水量および収束・発散量の時間変化．

― 347 ―

P402

XRAIN を 用 い た 地 形 性 降 水 の 解 析*高 橋 暢 宏 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )1.

のデータを用いて 2 分ごとの dual Doppler 解析（2kmはじめに2017 年 8 月 22 日に愛知県豊田市にある猿投山をト

以下の低高度のみ）を行った。実際のところ、猿投山のリガーとした地形性降水と思われる現象が XRAIN に上流側（西側）で次々とエコーが発生・発達していたたより捉えられた。この降水について、3 台の XRAIN のめ、dual Doppler 解析により得られた風速場を時間平均

データを用いた立体構造の変化と dual Doppler 解析にし、地形の効果を明確にすることを試みた。
降水システムの 3 次元構造については、猿投山をト

よる下層風場の解析を行った。

リガーすることを想定して、猿投山に相対的な位置と2.

エコーの発達の関係を解析した。

概況

日本の南に太平洋高気圧が位置しており、低気圧が北海道を通過していた。潮岬のゾンデのデータからは、下層から 300 hPa にわたり西南西から西風が支配して

4.

解析結果

図 2 に dual Doppler 解析結果として、14 時 30 分から
17 時 30 分まで平均したものを示している。レーダ反射いた。また、CAPE は 2000 J/kg を超えていた。
名古屋大学に設置した、タイムラプスカメラの画像

強度因子は、猿投山の上流側起点とした三角形の領域

からは、積雲が西から東へ（猿投山の方角へ）次々と流に集中しており、図 1 と同様に下流にエコーのピーク

れてゆく様子が見られた。同日は、猿投山の下流（東側）が現れている。同じ領域での風速場は、およそ一般風にでの降水の他に、一宮市（名古屋大学から北東方向）付沿っているが、北側の領域で風速が遅くなっている。発近で形成された積乱雲による降水システムが組織化、散場からは猿投山の上流と降雨域の南側で収束が現れ

南東進し、18 時 10 分にはガストフロントが名古屋大学ていた。それに伴って、低気圧性の渦度が現れていた。

付近を通過した（名古屋地方気象台におけるアメダス
観測でも 13.4 m/s 北西風の瞬間風速が 18 時 10 分に記録された）。この様子も名古屋大学に設置したタイムラ
プスカメラの画像から確認できる。
XRAIN の降水強度プロダクトによる、降水量（図 1）から、広域に広がった降水は、この組織化した降水シス
テムによるものであったが、最大の降水量が記録されたのは、猿投山の東側に狭い範囲であった。
3.

解析

XRAIN の安城、尾西、鈴鹿の 3 局のデータを用いて、5 分ごとの立体構造を推定した。また、仰角 1 度と 2 度

図２．14:30～17:30 まで平均した高度 2 km における(a)Z (b) Z および水平風速 (c) 渦度 (d) 発散
5.

まとめ

今回解析した地形性降雨では、猿投山の西側での収束（強制上昇）だけでなく、南側での収束が寄与していた。ここには示していないが、積乱雲の発達には周期的な変動が見られており、鉛直方向への発達の過程を 3 次
元データとタイムラプスカメラの画像からも解析を行うとともに、偏波パラメータの特徴も報告する。
図１．2017 年 8 月 22 日 14 時～21 時の積算降水量

謝辞：XRAIN データは国土交通省より提供されました― 348 ―

P403

ひ ま わ り 8 号 の 輝 度 温 度 情 報 と WBGT の 関 係*伊 落 貴 之 (千 葉 工 業 大 学 大 学 院 ),

小 田 僚 子 (千 葉 工 業 大 学 ),



はじめに

まとめ

国内では環境省が湿球黒球温度（以下，WBGT：Wet-

関東広域がほぼ雲に覆われず晴れていた日を対象に

bulb Globe Temperature）を用いて全国約 840 地点に熱中

ひまわり 8 号輝度温度情報を用いて関東 74 地点におけ症予防情報を提供している[1]．提供される観測値は点る WBGT および黒球温度との対応性に着目し考察を行

データであるため観測地点近傍の評価には適用可能でった．輝度温度と WBGT および黒球温度は正の相関があるが，広域的かつ空間的な広がりに着目したとき，観みられ，衛星データから地上の熱ストレスを評価でき測値がどの程度の空間代表性を持つのかは疑問である．

る可能性が示唆された．

熱中症予防対策の観点から，点データに加え，面的に熱本研究では 1 事例での評価であるため，今後は解析

ストレスを評価することが望まれる．そこで本研究で期間を広げて異なる天候条件や複数のバンドを対象とは，従来の衛星と比較して時空間分解能が向上したひ

して評価していく必要がある．

まわり 8 号の熱赤外バンドにおける輝度温度情報を用いて関東 74 地点を対象に WBGT および黒球温度との謝辞

対応性に着目し考察を行った．

ひまわり  号データは千葉大学環境リモートセンシン
グ研究センターで提供されたものを利用しました．



解析概要

本研究では，関東広域がほぼ雲に覆われず晴れてい

参考文献

た 2015 年 8 月 5 日を解析対象日とした．ひまわり 8 号[1] 環境省熱中症予防サイト, http://www.wbgt.env.go.jp/,の 3 つの赤外バンド（Band13，14，15）における輝度（2019/6/27 閲覧）

温度情報を用いた．また環境省が提供する関東 74 地点の WBGT および黒球温度（1 時間値）を使用した[1]．
%DQG の輝度温度と :%*7 および黒球温度の比較

14 時における輝度温度，WBGT，黒球温度の空間平均値はそれぞれ約 300K，約 30℃，約 47℃であった．
輝度温度は東京で約 305K であり，都心を中心に高温に分布しており，WBGT もこれに対応した分布が見られた（図１）．図には示してないが黒球温度も同様の分布であった．WBGT と黒球温度に対する輝度温度の相関関係を図２に示す．決定係数 R2 はそれぞれ 0.54，0.56

図１ 輝度温度と WBGT の空間分布（74 地点）であった．雲の影響により輝度温度が低くなり，相関が外れている地点もあったが，両者の間には正の相関関
見てみると WBGT はそれぞれ 0.55，0.49，黒球温度は0.57，0.48 と Band13 と概ね同程度の相関関係がみられた．WBGT より黒球温度で決定係数が高かった要因として，輝度温度と黒球温度は広義的には放射に依存す

320.0

輝度温度（K）係が見られた．同様に Band14，band15 でも相関関係をる共通点があるためであると考えられる．結果として

y = 1.13 x + 247.17
R² = 0.56

300.0
290.0
280.0
270.0

WBGT も決定係数が高くなったと考えられる．

y = 2.24 x + 231.08
R² = 0.54

310.0

15.0

25.0

35.0

45.0

55.0

WBGTおよび黒球温度（℃）
図２ 輝度温度と WBGT および黒球温度の相関関係― 349 ―

P404

PM 2.5 高 濃 度 イ ベ ン ト 発 生 時 の 気 象 条 件*早 崎 将 光 (日 本 自 動 車 研 究 所 )

1.

はじめに

トが発生しており，両年で全イベント数の約 2/3 を占め2009 年に環境基準が設定された PM2.5 は，導入初期

る．2016 年以後では年間 2-3 回程度であり，近年の環には広域高濃度イベントの多発などして環境基準達成

境基準達成率の急上昇（2013 年度で 16.1%，2017 年度率（長期基準：年度平均値 15 µg/m 未満）は低かったで 89.9%）とも整合的である．

3

が，近年の環境基準達成率はほぼ 90％に達している．

季節性をみると，広域高濃度は冬・春に多い．冬期

ただし，光化学反応による二次粒子生成に適した晴天･には，夜間の放射冷却に伴う接地逆転層が形成されや高温日や地表付近の接地逆転層形成などの気象条件に

すく，地表付近を排出源とする大気汚染物質が逆転層より，短期的な高濃度イベントは現在でも時折発生し，内で蓄積されやすい．また，春期は移動性高気圧の勢短期基準（日平均値 35 µg/m ）を超過するケースもあ力圏下での日射量が大きく，事例によっては沈降性逆る．本研究では，日本国内の短期的（数時間〜数日）

転が形成されることで汚染気塊が比較的下層に閉じ込な PM2.5 高濃度イベントの動態（空間規模，季節性など）

められている事も寄与している可能性がある．

3を調査し，背景場の気象条件について検討する．
2.

夏期には大都市近郊での高濃度も時折見られるもの

データと解析手法

の，広域高濃度として区分される空間規模には至らな

大気汚染常時監視測定局（常監局）の PM2.5 測定値（1い． 盛夏期での PM2.5 高濃度が見られにくい要因とし

時間間隔，2013 年〜2019 年 6 月末；2017 年 4 月以後はては，(1) 自動車排ガス規制・VOC 規制など，二次粒速報値）を使用した．これら 1 時間値に統計的品質管子生成の前駆物質の排出規制が進行したこと，(2)理（QC）を適用し，空間規模の異なる高濃度（局所的･2015・2016 年には 8 月に接近･上陸した台風も多く，都

短時間高濃度と広域高濃度）を区分した．統計的 QC

市近郊での盛夏期の大気汚染に適した気象条件が持続で参照した統計期間は 2014−2016 年である．

しにくかったこと，などが考えられる．

広域的な PM2.5 高濃度を検出するため，測定局データ

4.

局所・短時間高濃度の発生動態ではなく，格子平均値（格子間隔 25km）を用いた．格

前報まで（2016 年秋気象学会；解析期間 2015 年 12

子平均値は，格子内に存在する測定値から空間代表性月まで）の解析で，秋〜冬の広域高濃度イベントの約のある測定値だけを選択し，その算術平均値とした．

半数で，地上付近の接地逆転層の存在を指摘していた．

作成した格子平均 1 時間値を用いて日最大 8 時間平均

解析期間を延長した本研究でも，一部の事例で同様の値（DMA8）を定め，広域かつ持続性のある PM2.5 高濃接地逆転層を確認できたが，広域高濃度イベントだけ度（本研究では DMA8 ≥ 50 µg/m3 とする）を検出し，でなく局所的・短時間の高濃度の一部にも接地逆転層

同じ日付内で高濃度格子点が 14 地点（約 9000km ；千の存在が疑われるケースがあった．これらのケースは

葉県と埼玉県の合計面積程度）以上の場合を「広域高

秋･冬に多い．先行研究[1]が指摘するように，降雨前に濃度日」とした．連続した広域高濃度日の場合は一つ実施されやすい野焼きを由来とした PM2.5 高濃度が本のイベントとしてカウントした．

研究での局所･短時間高濃度の一部として検出されて2

また，前述の統計的 QC において局所的な高濃度といる可能性がある．

判別された測定値は，広域高濃度とは別に季節性・発表 1. 解析期間（2014 年〜2019 年 6 月）の PM2.5 広域高濃度

生場所などに関する解析をおこなった．
3.

イベントの月別発生数・持続日数．黄砂日は AD で表示．

広域高濃度の発生動態

広域高濃度イベントは，2014 年 1 月以後で 35 回（合計 60 日）発生していた（表 1）．このうち，黄砂由来と考えられる高濃度（気象官署の「黄砂日」と同一日）
は 2 回（2 日）である．年別に見ると，2014 年は 14 回

参考文献

（31 日），2015 年は 10 回（13 日）の広域高濃度イベン[1] 富山ほか, 2017,大気環境学会誌, 52, 105-117.

― 350 ―

P405

衛星搭載ドップラー風ライダーデータの同化による航空路の風の予測への影響*松 本 紋 子 ( ANA ホ ー ル デ ィ ン グ ス 株 式 会 社 )， 宮 本 佳 明 (慶 應 義 塾 大 学 ),岡 本 幸 三 (気 象 研 究 所 )， 石 井 昌 憲 (情 報 通 信 研 究 機 構 )1.

大きく異なる結果となった．SAS，PAC，NAM エリア

背景

現在の航空機運航は，予報された上層気象データにでは，東西風速，南北風速，ベクトル風速予報値に対基づき設定された飛行経路や飛行高度に沿って飛行をする差分の RMSE 値が 0.7 ~ 1.0 m/s 程度であるのに対実施している．しかしながら，風向・風速などの気象

し，RUS，JPN エリアでは，差分の RMSE 値が 0.1 ~ 0.3

情報は予報と実態では異なる場合が多く，計画と実際

m/s 程度であった．
（図 2a,b）2010 年 8 月の結果では，エリア毎による影響は 1 月に使用する燃料差が一定度生じている．
上層気象予測に用いる上層大気での風の観測は，地と比較し小さかったものの，全体的に差分の RMSE 値

上固定観測機器やラジオゾンデ，気象衛星ひまわりにが 0.4 ~ 0.8 m/s 程度であることが確認された．
（図 2c,d）よる 2 次元大気追跡風，航空機等によって観測されているが，利用できるデータに制限がある．よって，グ

なお，2010 年 1 月並びに 8 月の結果共，衛星軌道の違いによる影響は大きく確認されなかった．

ローバル且つ均一に対流圏の風の高度分布を計測できる衛星搭載ドップラー風ライダーの導入によって，上層気象予測の精度向上が期待されている．
そこで本研究では，2013 年に情報通信研究機構と気象研究所が実施した，超低高度軌道に対する将来の衛星搭載コヒーレントドップラー風ライダー（DWL）の影響評価を行う際に用いた観測システムシミュレーシ
ョン実験（OSSE）データ[1] [2] [3]を用い，航空機の路線に特化して DWL 同化の影響を検証した．

図 2: DWL 導入時と未導入時の差分 RMSE 値2.

(a) 2010 年 1 月極軌道衛星 DWL，(b) 2010 年 1 月熱

使用データについて

極軌道と熱帯軌道の 2 つの超低高度衛星に搭載され帯軌道衛星 DWL，(c) 2010 年 8 月極軌道衛星 DWL，

た DWL を想定した OSSE を実施し，DWL 導入時の予報データと DWL 未導入時の予報データを比較した．
な
お，全体的影響と季節的依存性を評価するために 2010
年 1 月と 8 月のデータで検証を行った．

(d) 2010 年 8 月熱帯軌道衛星 DWL
4.

まとめ

衛星搭載 DWL 導入時の季節毎，エリア毎による影響を確認することが出来た．衛星軌道の違いによる影響

また，本研究では航空機の運航に特化した影響を検証すべく，飛行計画を作成する際に多く利用される 12
時間後，250 hPa の各エリアにおける予報データを使用した．図 1 に今回検証に使用したエリアを示す．

は今回の検証では大きく確認されなかった．
謝辞
本研究は，科学研究費基盤研究 C19K04849 の支援を受けて行われた。
参考文献[1] Ishii, S., and Philippe, B., et al., 2017: Feasibility Study for FutureSpace-Borne Coherent Doppler Wind Lidar, Part 1: Instrumental
Overview for Global Wind Profile Observation[2] Philippe, B., and Ishii, S., et al., 2017: Feasibility Study for FutureSpaceborne Coherent Doppler Wind Lidar, Part 2: Measurement

図 1: 各路線検証エリア
3.

Simulation Algorithms and Retrieval Error Characterization[3] Okamoto, K., and Ishibashi, T., et al., 2018: Feasibility Study for Future結果

2010 年 1 月の結果では，エリア毎で導入時の影響がSpace-Borne Coherent Doppler Wind Lidar，Part 3: Impact Assessment
Using Sensitivity Observing System Simulation Experiments― 351 ―

P406

雲のステレオ観測による雲底高度および風速プロファイル
計測手法の開発
*安藤大貴，山崎未紗，鈴木秀彦（明治大学理工学研究科）

遠方にあるため２台のカメラで得られた恒星像はサブピクセルの精度で一致する。一方、雲など有は惑星探査においても応用されており。大気表層に現限の距離に存在する構造に対しては、２台のカメ
れる濃淡模様の時間発展を追跡することで、その場観ラで同時撮影した場合でも、その視線距離に応じ測が難しい惑星大気の風速の推定が行われている。
た視差（赤道座標上でのズレ）を生じる。この視 本稿では地上観測によって得られる雲の連続画像を差を同時撮像された雲画像の各部分について求め
用いて風速を導出する手法を報告する。地上観測の利ることで、雲底の視線方向に沿った凹凸情報、す点は、衛星観測に比べ撮影対象（雲）までの距離が短い
なわち、３次元構造が得られる。これにより、雲ため、地上に一定の距離を離して設置した  台のカメ
画像における特徴的な形状や濃淡がどの高度にあラによって同時に同一の雲を撮影することで、その雲るかを特定することができる。したがって、このに対する視差を検出することが可能なこととである。
ステレオ観測を連続的に行い、各高度の特徴点がどのように移動するかを検出することで、雲底がこの視差を利用して雲までの距離、すなわち雲の見えている高度範囲における風速の高度分布の情
雲底高度を推定する観測手法をステレオカメラ観報を得ることができる。本稿で示す風速の高度分測と呼ぶ。本研究ではステレオカメラ観測により布の導出方法は、雲が存在する状況でのみ有効で
地上から雲底の３次元構造を連続的に観測し、さあるが、レーウィンゾンデやレーダーに比べて必らに高度と紐づけされた特徴構造の時間発展を追要な設備がカメラ２台のみと簡易かつ安価である
跡することで、風速度の高度分布までを計測することが特徴である。特に低層の雲の合間から中層手法の確立を試みた。観測は、主に明治大学生田の雲が見える場合においては、広い高度範囲（数キャンパス（神奈川県川崎市）の敷地内に P 程百メートルから数キロメートル）での風速推定を
度の間隔をおいて、視野の大部分が重なるように離散的ながら行うことができる。このような状況設置した２台のカメラによって行った。ステレオ
においては、ホドグラフ解析による総観スケール
カメラ観測では２台のカメラの光軸を完全に平行の温度空間勾配の推定も可能となる。
にすることが望ましいが、P 離れた場所でこのアライメントを正確に実現することは困難である。  本稿では、この手法によって得られた風速分布の例および風速推定が困難であった事例を示すと
そこで、本研究においては２台のカメラによる画
ともに、客観解析データやレーウィンゾンデによ像が、もう一方のカメラで得られた画像と同一のる高層気象観測との比較検証結果を示し、同手法方向を向いて撮影した画像と同等になるようにプの有用性について報告する。
ログラム上で変換することで平行化を実現した。
この変換には２台のカメラで同時に得られた恒星像を利用した。恒星は天球上に固有の座標（赤道座標）を持っているが、それぞれのカメラで得られる画像の各画素に赤道座標値を対応させることで、２台のカメラの天球に対する姿勢がそれぞれ求まる。この作業により２台のカメラの画角のずれをサブピクセル程度の精度で正確に求めることができる。この情報を用いて、一方のカメラで得られた画像を、もう一方のカメラの光軸方向に向けて撮影したかのような画像に変換（平行化）することができる。この平行化を行うと、星は十分
 静止衛星から得られる雲画像のトラッキングにより風速を求める手法は広く応用されている。同様の手法― 352 ―

P407

ひまわり 8 号の多時刻観測データを用いた
地表面温度・地表面分光放射率・水蒸気量の同時推定
永 尾 隆 (東 大 AORI)
1.

Australia Alice Springs での AHI と MODIS の LST の時

はじめに

熱赤外マルチスペクトルデータからの地表面温度系列を示す。AHI の LST は非常に滑らかで、MODIS(LST)・地表面分光放射率(LSE)の推定は、たとえ大気とも整合した。ただし Aqua/MODIS (MYD11)の昼間の状態が既知でも、未知数の数が常に観測データの数よ

LST に対する過小評価傾向は原因の精査が必要である。

りも多い劣決定問題で、拘束条件なしには解が一意に

図 2 下は同地点の SuomiNet で計測された GPS TPW と決まらない(LST/E 分離問題：N バンドの観測データにの比較で、絶対値・時間変化ともによく一致した。

対して、LST と N バンドの LSE が未知数)。

以上、AHI の多時刻観測データからの LST、LSE、本研究では、ひまわり 8 号/AHI の多時刻観測データ

TPW の同時推定法を実装し、Australia での結果は他衛を利用して LST と LTE と可降水量(TPW)を同時に推定

星観測や地上観測と定量的によく一致した。本手法のする手法を実装した。本手法は LSE が多時刻観測間で強みは同時推定にあるが、一方で多時刻観測間で LSE

変わらないと仮定して LST/E 分離を解く。これはが不変とみなせる晴天データが必要という制約がある。

MODIS の Day/Night アルゴリズム[1]を AHI の多時刻観

LSE は本手法で逐次更新しつつ、LST・水蒸気量推定

測データに拡張した手法で、同様の手法は先行して提は Generalized Split-Window 法[7]などの高速な手法を使案されているが[2, 3]、大気補正(TPW 推定)を同時の行

うハイブリットな仕組みが実用的であろう。

う点と、AHI への適用は新しい。本手法で AHI から得られたLSE をASTER やMODIS と、
LST をMODIS と、
TPW を地上観測と比較して評価した。
2.

データと手法本手法の概要を述べる。a)入力輝度データは AHI の
8.6、10.4、11.2、12.3µm バンドの昼と夜の観測値、3.9µm
バンドの夜の観測値とした。入力ファイルは３時間間
隔(00, 03, … 21 UTC)の輝度データを 1 日分とした。
b) N

図１ LSE の比較. (上段) AHI vs. ASTER, (下段) vs. MODIS.

時刻 M バンドの観測値から N 時刻分の LST と TPW、
M バンド分の LSE を推定する。c) 最適化法は Optimal
Estimation [4] を使った。LSE の先験値分布(期待値と分散)は ASTER Spectral Library[5]をもとに、AHI バンドでの植生指数(NDVI)で LSE を近似する経験的モデルを作り、画素毎に与えた。d) 放射伝達計算は RTTOV v12 [6]を使った。e) Australia を観測したデータを使用した。
3.

図 2 (上) AHI-LST と MOD11-LST の時系列, (下) AHI-TPW

結果と考察と今後

図 1 は AHI の 8.6、10.4、11.2、12.3µm バンドの LSEと SuomiNet GPS TPW の時系列.

を ASTER Global Emissivity Dataset (GED) と MODIS

参考文献

Land Surface Temperature and Emissivity Product (MOD11)[1] Wan, Z.-M. and Z.-L. Li, 1997, IEEE TGRS.

の LSE と比較した。ASTER-GED とはバイアスが-0.003 ~ 0.009、RMSE が 0.013 ~ 0.015 で非常によく一致[2] Li, Z.-L. et al., 2013, RSE.
[3] GOES-R ABI ATBD for LSE (Version 1.0, July 2010)[4] Rodgers, C. D., World Scientific, 2000.

した(図 1 上段)。 MOD11 とも 8.6 µm 帯の LSE のバイ[5] Baldridge, A. M., et al., 2009, RSE.

アスを除いてよく一致した (図 1 下段)。図 2 上に

[6] Saunders, R., et al., 2018, GMD.
[7] Wan, Z.-M. and J. Dozier J., 1996, IEEE TGRS.

― 353 ―

P408

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）

１．背景㻌

ンテナ（以下、ACS 用サブアレイ）を付加することで、既設ウィンドプロファイラ（以下、WPR）は、晴天域におけるの WPR に ACS 機能を付加できることが示されている[1]。

風速 3 成分（鉛直風、東西風、南北風）の高度プロファイ

クラッタ源は地表の固定物や、地表及び空中に存在するルを測定するレーダーである。日本や欧州では WPR を移動体など多岐にわたる。そのため、指向性が異なる

用いた風速観測網が既に構築されており、WPR から得ら

ACS 用サブアレイを用いることで、クラッタの特性に応じてれた風速観測データが数値予報等の日常の気象業務に効果的にクラッタを低減することを検討する。ACS 用サブ

利用されている。しかし、WPR には大気エコー以外の不アレイとして、指向性が異なる八木アンテナとコリニアアン

要なエコー（クラッタ）が受信信号に混入することで、測定テナを製作し、特性評価を実施した（図 1）。気象業務のた

データの欠損や品質低下が発生する問題がある。アダプ

めに実運用されている WPR に開発した ACS 用サブアレ

ティブクラッタ抑圧（以下、ACS）では、サブアレイアンテナ

イを付加することで、ACS の実証実験を実施する予定で（以下、サブアレイ）を用いた多チャンネル受信を行う。さらある。

に、適応信号処理（ノルム拘束・方向拘束付き電力最小化

発表では、本研究開発の概要と開発状況を紹介する。

法：NC-DCMP）を用いてサブアレイから得た受信信号を重み付け合成することで、メインビームの特性劣化を最小限に抑えながら、クラッタの受信強度が最小となるよう受信
ビームパターンのサイドローブを制御する。ACS は、受信信号に混入するクラッタを動的に低減できる利点がある。
ACS には、複数のサブアレイから受信信号を得る機能（多チャンネル受信機能）が必要である。近年のデジタル技術の進展により、ACS に必要となる多チャンネル受信を比較的容易に実現することが可能となっている。

２．研究開発の目的㻌
本研究開発の目的は、ACS の実証実験と性能評価を

図 1㻌 ACS 用サブアレイアンテナ

実施することで、ACSがWPR の測定データ品質を向上さ（左：12 素子八木アンテナ、右：3 段コリニアアンテナ）せる実用的な手段であることを示すことである。本研究開発では、実証実験と性能評価に必要となるハードウェアの製作も行う。本研究開発の実施期間は、2018 年度から

謝辞㻌
本研究開発は、国立研究開発法人情報通信研究機構

2020 年度までの 3 年間である。

の高度通信・放送研究開発委託研究により実施されてい３．研究開発の概要と開発状況㻌

る。㻌

実証実験を実施する既設の WPR として、東京都小金参考文献㻌

井市の NICT 本部で設置・運用されている LQ-13 を使用[1] M. K. Yamamoto, S. Kawamura and K. Nishimura,する。また、気象業務のために実運用されている WPR を“Facility implementation of adaptive clutter suppression to用いた実証実験を実施する予定である。

an existing wind profiler radar: First result,”

LQ-13 の主アンテナを構成する 13 個のサブアレイ（ルネベルグレンズ）を用いた ACS 機能を実現することを目的

IEICE Communications Express, vol. 6, no. 9,
pp. 513‐518, 2017.

とした、観測システムを製作している。クラッタ受信用のア― 354 ―

P409

― 355 ―

P410
船舶観測データと衛星プロダクトによる雲量の研究*中辻 菜穂、廣瀬 沙羅、久慈 誠 (奈良女子大)、堀 雅裕 (JAXA/EORC)
1. 背景と目的

図 1 に、ひまわり 8 号と全天カメラの日平均雲量の比

雲は冷却効果と加熱効果の相反する性質をもち、地較の初期解析結果を示す。回帰直線の傾きが 0.37 となっ球の放射収支に影響を及ぼす。しかし、放射強制力の推た。 β バージョンの傾き 0.38 と同様に、ひまわり 8 号

定幅が大きく、地球の気候変動予測の大きな誤差要因との方が全天カメラよりも、過小評価傾向である事が分かなっているる。また、相関係数は 0.77 と、強い正の相関を示した。

[1]。

また、雲は時空間変動が大きく、形状や分布も多種多様であるため、特に観測サイトの少ない海上では、観測

今回の解析結果より、衛星観測による雲量の推定は概ね整合的であると考えられる。

データが充分に蓄積されているとは言えない。衛星観測

100は有効な手段の一つであるが、地上観測による検証が必

RMSE=31.7, MB=-24.4
R=0.77, N=51
y=0.37*x+8.99

80
Himawari [%]要となる。そのため、船舶による定期的な雲の観測は、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、雲底高度計、目視による観測データ、並びにひまわり 8 号の雲プ

60

40

20

ロダクトの比較結果について報告する。

002. 観測データと解析方法
本研究では、南極観測船しらせに搭載した全天カメラ

図1

20

40
60
Whole sky camera [%]

80

100

2017 年 11 月 17 日から 2017 年 12 月 7 日、並と雲底高度計の観測、目視による観測、並びにひまわり

びに 2018 年 3 月 12 日から 2018 年 4 月 11 日の、日

8 号の雲プロダクトを使用した。

平均雲量の散布図。縦軸は衛星観測、横軸は全天カメ【南極観測船しらせ】第 59 次南極観測では、2017 年 11ラ。直線は最小二乗法によって当てはめられている。

月に南極へ向けて日本を出発し、昭和基地に接岸後、オーストラリア東海岸を通り、2018 年 4 月に帰国した。
【全天カメラ】デジタルカメラと円周魚眼レンズを用い

RMSE、MB、R、N 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。

4. まとめと今後の課題て天空全体を撮影する。観測時間間隔は 5 分である。

本研究では、ひまわり 8 号と全天カメラの日平均雲量

データの解析には、SI-BI 指標を用いた空の状態の識別の比較を行った。今後は、解析精度の向上を目指し、引手法 [3] を使用した。

き続き全天カメラ、雲底高度計、目視による観測データ、【雲底高度計】レーザー光を射出し、雲底で反射された並びにひまわり 8 号の雲プロダクトの解析を行う予定で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ある。

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謝辞 ひまわりのエアロゾルプロダクトの利用にあたり、よる全雲量の項目を使用する。観測時間間隔は１時間でJAXA P-Tree 事務局のサポートを受けました。また、ある。

研究全般にわたり、国立極地研究所の塩原匡貴氏にご協【Himawari】ひまわり 8 号の可視赤外放射計 [4] による

力を頂きました。

観測データから、波長 500 nm における光学的厚さが推

参考文献

定されている。この雲の光学的厚さは、2015 年 7 月から継続して、10 分間隔で提供されている [5] 。尚、今回使用したバージョンは 1.0 である。
ひまわり 8 号の雲量は、雲光学的厚さが 0 より大きな、しらせ上空の画素の出現頻度として評価し、全天カメラとの比較を行った。

3. 結果[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] 別所, 2016, 天気, 63, 1015-1023.
[5] JAXA ひまわりモニタ, http://www.eorc.jaxa.jp/
ptree/index j.html (2019/07/03 閲覧).

― 356 ―

P411

Neural Network を 用 い た 偏 波 間 位 相 差 観 測 デ ー タ
スムージング手法の提案*末 澤 卓 (首 都 大 学 東 京 大 学 院 ), 妻 鹿 友 昭 , 金 東 均 (首 都 大 学 東 京 ),菊 池 博 史 (電 気 通 信 大 学 ), 牛 尾 知 雄 (首 都 大 学 東 京 ),1.

序論

性能の確認を行う．

X-Band 気象レーダの降雨減衰補正のため，偏波間位

3.

結果と考察

相差変化率(Kdp)を用いた self-consistent method が用い

図 1 に 2018 年 10 月 01 日午前 0 時 20 分に MP-PAWR

られている ．Kdp は偏波間位相差(φdp)の距離方向変によって観測されたφdp 観測データ(青)に対し，提案手化率を計算することで得られるが，観測されるφdp は多法(赤)と FIR フィルタ(緑)をそれぞれ適用したスムージ

くのノイズを含むため，Kdp 算出の前にスムージング

ングの結果を示す．距離 20~40km の範囲でφdp が大きをかける必要がある．従来 Finite Impulse Response Filter

く変化しており，提案手法ではノイズなくスムージン(FIR)を用いたφdp のスムージングが行われてきた ．

グできている一方で，FIR フィルタでは観測されたφdp

FIR フィルタを用いたスムージングでは除去したいノのノイズを除去しきれていない．φdp 観測データの前処

イズのスケールと，算出したい Kdp のスケールのトレ

理やFIRフィルタのパラメータ最適化を行う事により，ードオフを行った上で FIR フィルタのパラメータ最適

このようなノイズを低減しうるが，提案手法ではこの化を行う必要がある．算出したい Kdp のスケールは局

ような前処理を一切必要としない．今後提案手法によ

地的豪雨や広範囲に広がる層状性降雨の場合等，事例り算出された Kdp を用いて減衰補正を行ったレーダ反ごとに異なるため，降雨事例ごとに FIR フィルタのパ

射因子(Zh)を用いて，地上雨量推定を行い，提案手法のラメータ最適化の必要が生じる．本研究では Neural

確からしさを検証する．

[1]

[2]

Network を用いて，このような観測事例ごとのパラメー
タ最適化を行わずにφdp をスムージングする手法の開

4.

まとめ

本研究では Neural Network を用いたφdp のスムージ発を目指す．

ング手法を提案した．本手法は異常値除去やパラメー2.

タ最適化などの前処理を行うことなくスムージングを提案手法

本研究では Neural Network を用いてφdp のスムージングを行う．Neural Network の第𝑙𝑙層における処理は行うことができる．今後 Kdp を算出し，降雨減衰補正
および降雨強度推定精度の評価を行う．

1𝒛𝒛# (%) = 𝑓𝑓 (%) )* 𝒘𝒘#, (%) 𝒛𝒛, (%-.) + 𝒃𝒃# (%) 3,2.

で表される．すなわち入力,z に重み,w をかけ，bias, b をたした後，非線形関数,f を適用したものを次の層に入力する処理を繰り返す．任意の入力に対し，適切な出力が得られるよう w および b の最適化を行うことを学習と呼ぶ．Neural Network の学習にはφdp 模擬データを用いる．模擬データの作成にあたっては，まず理想的なφdp

図１：2018 年 10 月 01 日午前 0 時 20 分の MP-PAWRを作成し，これにノイズ成分を加える手順で作成した．

観測データへの適用結果

Neural Network の入力にはノイズを含んだφdp を，教師データとしてノイズを含まないφdp を用いる．10 万ケ

参考文献ースの模擬データセットを用いて，200 サイクルの学習[1] S. Park, et al., 2005, J. Atmos. Oceanic Technol., 22, 1621-を行った．学習済 Neural Network に埼玉大学に設置されたマルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ(MP-PAWR)のφdp 観測データを入力し，スムージング

1632.
[2] Bringi and Chandrasekar, 2005, Cambridge University
Press.

― 357 ―

P412

気象用フェーズドアレイレーダに対するニューラルネット
ワークを用いた適応型ビーム形成手法の検討*菊 池 博 史 (電 通 大 )， 牛 尾 知 雄 (首 都 大 院 )， 芳 原 容 英 (電 通 大 ) はじめに
我々は，気象用フェーズドアレイレーダ(PAWR)を用
いて降雨観測および解析を行っている．PAWR は，仰角 方 向 か ら の 受 信 信 号 に 対 し て Digital Beam
Forming(DBF)処理を行うことで高時間分解能を実現している．本レーダシステムは DBF 処理手法として，フーリエビームフォーマ法(FR 法)を採用している．しかし FR 法は，観測領域内にビル等の障害物がある場合や非常に強い降雨が生じた場合，干渉波の影響を受けやすく，擬似エコーが生じ，観測誤差が生じる問題点がある．そこで本研究では FR 法に代わる新たな信号処理手法として，ニューラルネットワーク（NN）を用いた適応型ビーム形成手法による到来方向推定手法を提案する．本手法は干渉波の影響を低減することを目的としている．
 提案手法
受信信号と推定する入射波の関係について述べる．
各仰角からの到来波に対し，各素子にて生じる位相差および方向行列 S を式(1)，(2)
を表す方向ベクトルのように定義する．

(1)
  (2)ここでλ，N，d はそれぞれ波長[m]，素子数，素子間隔[m]となり，上添字 T は転置を表す．上記方向ベク
トルおよび方向行列を用いて，各仰角からの到来波信
号 x と各素子の受信信号ｙの間には式(3)の関係が成り立つ．
(3)
また，到来波信号ｘおよび受信信号ｙは式(4)および(5)のように表され，下添字 l は l 番目のパルス送信時の観測データを表わす．v は雑音ベクトルである．
  (4)(5)
重み付き合成処理 の出力は次の式(6)のように表すことができる．
   (6)ただし，W は重み係数，上添字 H は共役転置を表す．
 Capon 法とは，ある方向にメインローブを向けると同時に他の方向からの出力への寄与を最小化する手法である．従来用いられている FR 法の重み係数は式(7)のようになるが，Capon 法の重み係数は式(8)のようになる．
  (7)  (8)
ただし，は相関行列といい，式(9)で表される．
 (9)λの値は任意で決定できることから，本研究における気象レーダへの適用を考慮した最適なλの推定が重要となる．最適なλの推定方法として，本研究では NNを用いる．NN は 3 層(入力層，隠れ層，出力層)で構成され，入力層には各素子における受信信号を入力する．
PAWR を想定した場合，その要素数は 128 となる．また隠れ層の要素数を 20，出力層の要素数は１として最適なλを出力する．学習過程において,数値シミュレー
ションによって，実際の観測で想定され得るクラッタと降雨が混在する状況を仮定し，学習用のデータを作成する．学習用データに対する最適なλの値をBack-propagation によって学習させる．これによって，受信信号から最適なλを予測する NN を構築した．
 実データへの適用結果
 実観測データ  年  月  日 （晴れ） に
)5 法と &DSRQZLWK11 法を適用し比較を行った．低仰角には強いグランドクラッタエコー（ｄ% 程度）が存在する状況において，)5 法は高仰角 ° において
疑似エコー G% が存在する．一方で修正 &DSRQ 法は同じ地点での疑似エコーは見られず，G% 以上のサイ
ドローブ抑圧を実現しその影響を仰角 °以下に抑圧できた．
 おわりに
本論文では NN を使った Capon 法を提案し，フェー
ズドアレイレーダの実データに対してビーム形成手法
として適用した．その結果，既存の FR 法と比較して，クラッタの影響を低減することができた．今後は適用事例を増やすことでより定量的な評価を行う予定である．

― 358 ―

P413

X 帯二重偏波気象用フェーズドアレイレーダを用いた
粒子判別手法の初期検討*中 村 賢 人 (首 都 大 院 ) , 菊 池 博 史 (電 通 大 ), 妻 鹿 友 昭 , 牛 尾 知 雄 (首 都 大 院 )

表 1 MP-PAWR の諸元

はじめに

近年，埼玉大学に設置されたマルチパラメータフェ

低層観測

高層観測

ーズドアレイ気象レーダ(以下，MP-PAWR)は，水平・Frequency[GHz]

垂直の二重偏波を用いた偏波観測と，デジタルビーム

Obs. Range[km]8060

フォーミングと呼ばれる電子走査を用いた高速三次元

Range Resolution[m]

150

75

スキャニングが特徴である．MP-PAWR は 30 秒毎に

Temporal Resolution[s]

60

30

9.4

60km 圏内をボリュームスキャンすることが可能であり，積乱雲中の降水コアを明確にとらえることができる．そのため降水コアの鉛直・水平分布，発達から衰退といったものが観測できる．また偏波観測により，雨滴の粒径や種類の判別に関する情報を得ることができる．
この降水コアの分布や時間的変化を定量的及び定性的に評価するために本研究では，降水コアのライフス
テージ判別を行う．本稿ではその初期検討について降
水セルの粒子判別手法とその適用結果について述べる．


観測データ



 MP-PAWR の観測モードを表 1 に示す．
本研究では高層観測モードで取得されたデータを用いる．また観測パラメータとして，レーダ反射因子(Zh[dBZ])，レーダ
反 射 因 子 差 (Zdr[dB]) ， 偏 波 間 位 相 差 変 化 率(Kdp[deg/km])，偏波間相関係数(ρhv)を用いる．気温については，アメダスで観測されたデータをもとに国際標準大気を参考に作成したデータを用いる．


図 1 粒子判別結果
二次元平面における粒子判別結果

図 1 に MP-PAWR において 2018 年 7 月 24 日 23 時 00分に方位角 140°で観測された降雨を粒子判別した結果を示す．気温は高度およそ 5km 以上になると 0℃を下回るが，粒子判別結果を見ると高度 5km を境に雹や霰が雨に変わっていることが分かる．また降雨の上空
は降水セルが細分化されており，定性的にファジー理論を用いた粒子判別が機能していることが分かる．

降水セルの粒子判別手法

 先行研究として，ファジー理論を用いた降水セルのおわりに

本研究によって期待されることは，降水コアのライ

粒子判別手法がある[1]．ファジー理論とは，メンバー

フステージ判別及び積乱雲の発達・衰退を判定するアシップ関数を用いて曖昧なものを 0~1 の数値で定量的

ルゴリズムの開発などへの応用である．今後は三次元に表現するための理論であり，機械学習などで用いら分布への適用や，時間変化に着目することで，粒子判れる．本研究では MP-PAWR で得られた二次元降雨分

別結果をライフステージ判別に応用するアルゴリズム

布に対し，ファジー理論を用いた粒子判別を行った．

の開発及び検討を行う．

手順は以下である．(1)レーダ反射が 15dBZ 以上の降水セルを抽出する．(2)それぞれの観測パラメータをメン
バーシップ関数に代入し，メンバーシップ値を得る．(3)メンバーシップ値で演算を行い，評価値を求め，粒子の種類を判別する(詳細は参考文献[1]を参照)．また判別する粒子の種類は図 1 に示すような 10 種類である．

参考文献[1] Hongping Liu,V.Chandrasekar, 1991, “Classificationof Hydrometeors Based on Polarimetric Radar Measu
rements:Development of Fuzzy Logic and Neuro-Fuz
zy Systems,and In Situ Verification”.

― 359 ―

P414

二重偏波フェーズドアレイレーダにおける適応ビーム形成手法の検討*内 田 柊 平 ( 首 都 大 学 東 京 ), 菊 池 博 史 (電 気 通 信 大 学 ),吉 川 栄 一 （ Ｊ Ａ Ｘ Ａ ）妻鹿友昭、牛尾知雄（首都大学東京）
1. 序論の DBF 適応結果(H 偏波)を図 1 に示す

豪雨や突風に起因する気象災害による被害の軽減には，原因となる気象災害の予測精度の向上やその情報収集と配信が必要不可欠である．しかし、従来の気象レーダでは、時間・空間分解能の不足によりシビア現象の観測には不向きである．そこでそれに対処するために気象用マルチパラメータフェーズドアレイレーダ(MPPAWR)が開発された．MP-PAWR は、仰角方向からの受信信号に対して Digital Beam Forming(DBF)処理を行う
ことで高時間分解能を実現している．本レーダシステ

図1 受信電力 Range-Elevation 分布

ムは DBF 処理手法として、フーリエビームフォーマ法

DBF 適用結果 (H 偏波)（左図:FR 法 右図:MMSE法）（FR 法）を採用している．しかし、FR 法は観測領域

MMSE 法適応後は地表面の強いクラッタの影響による疑内にビル等の障害物(グランドクラッタ)がある場合や似エコーを抑えることができていることが分かる．

非常に強い降雨が生じた場合、アンテナサイドローブ

次に垂直、水平偏波の二種類の信号によって得られの影響を受けやすく、疑似エコーが生じ、観測誤差が生る偏波パラメータのうち偏波間相関係数(ρhv)への適じる問題がある．そこで本研究では FR 法に代わる信号

応結果を図 2 に示す.

処理手法として、最小二乗平均誤差法(Minimum Mean
Square Error:MMSE)による到来波方向推定手法を MPPAWR に適用し、グランドクラッタの影響を低減することを目的としている．

2. ＭＭＳＥ規範を用いたビームフォーミング
MMSE 法はアダプティブビームフォーミングで用いられる技術で、サイドローブが良く抑圧されることが知られている．MMSE 法はコスト関数(1)を最小化する
重み係数を算出する．

図 2 偏波間相関係数 ρhv Range-Elevation 分布
�(左図：FR 法 右図：MMSE 法)

𝐽𝐽� = 𝐸𝐸 ��𝒙𝒙�� − 𝑾𝑾������� 𝒚𝒚� �

4[km]以下の地点のクラッタの影響を抑圧することが+ 𝑅𝑅𝑅𝑅 �𝜆𝜆 �𝑾𝑾������� 𝒔𝒔(𝜃𝜃� ) − 1�� (1)�𝑥𝑥�� は所望のアレイ応答、𝑊𝑊���

は MMSE 法におけ�でき，また，5.5[km]地点のクラッタの影響を完全に取り除くことができた．但し、非常に強度の強いクラッタに対しては疑似エコーの抑圧が不十分であることがわ

る重みベクトル、yはアンテナ素子の入力ベクトルであかる．

る．また、E[]はカッコ内の期待値を表し、第一項はア

本研究では MP-PAWR におけるクラッターエコーのレイ出力応答と参照信号との二乗平均誤差を意味する．

抑圧に関してアダプティブビームフォーミングの実デ

MMSE 法による重み係数の算出法は FR 法によるアレイータへの適用を行い，従来手法の FR 法と比較して出力応答を初期値とし、そこから新たな重みベクトル

MMSE 法はクラッタによる疑似エコーを大きく抑圧すを算出、参照信号の更新を行う．

ることができた．但し、他のパラメータに対する影響や

3. 結果

疑似エコー抑圧が不十分な点に関しては今後の検討課

り、s(𝜃𝜃� )は各素子にて生じる位相ベクトルとなってい2018 年 7 月 23 日 9 時 10 分の晴天時の観測データへ

4. 結論

題である．

― 360 ―

P415

パラメトリックスピーカーを用いた低騒音型 RASS 用音源の開発
六車光貴 京大生存研 ・橋口浩之 京大生存研 
1. はじめに
大気レーダー(ウィンドプロファイラー)と音波を併用して気温の高度プロファイルを測定する RASS（Radio Acoustic Sounding System）技術は，ラジオ
ゾンデ観測に比べ，高時間分解能で気温の高度分布を測定可能である．これを数値予報モデルに
データ同化できれば，予報精度向上にも資すると考えられる．RASS ではブラッグ条件を満たす必要があるため，使用する音波の周波数は，例えば気象庁の 1.3GHz 帯 WINDAS の場合， 3kHz 程度となる．このように RASS では可聴音域の大出力の音を使用するため，騒音問題があり，観測場所が制限される. この問題を解決するため, 本研究では，鋭い指向性を持つ超指向性スピーカー(パラメトリックスピーカー)を用いた低騒音型 RASS 用音源の開発を目指している．なお，試験観測には，WINDAS と同じ周波数帯の信楽 MU 観測所設置のルネベルグレンズ下部対流圏レーダー(LQ7)を用いる．
2. パラメトリックスピーカーの原理
振幅変調させた超音波を大出力で空気中に発射すると，空気の非線形性により 2 次波が発生し，復調され可聴音を得ることができる．これを空気の自己復調作用という．超音波の音軸上に自己復調作用により 2 次波が生成されるが，この 2 次波は可聴音を発する点音源として働き，その音源自体も音速で進むことになる．よって可聴音を発する仮想的なアレイが超音波の音軸上に構築される．これは位相のずれたバーチャル音源の直線状アレイとみなすことができ(パラメトリックアレイ)，パラメトリッ
クアレイの干渉の結果，可聴音の鋭いビームが生成される[1]．このようなアレイはアンテナ工学の分野ではエンドファイアアレイと呼ばれる．

ピーカーを作成した．反射板にはコンパネにコンク
リート平板を重ねたものを使用している．実際に音を出力させた時の横方向への音漏れは，一般的なスピーカーに比べれば小さいが、パラメトリックスピ
ーカー単体と比べると反射型の方が大きくなった．
音漏れを抑えるためには反射板の構造の見直しが必要と考えている．
4. LQ7-RASS 観測
反射型パラメトリックスピーカーを用いて，LQ7 でRASS 観測実験を行なった．RASS エコーが観測できた一例を図 2 に示す．この時の天気は晴れで，弱風という RASS 観測には好条件であったが，反射型パラメトリックスピーカーを用いて高度 1km 程度までの観測が可能であることが確認できた．
5. まとめ
指向性の鋭いパラメトリックスピーカーを反射型にすることで音漏れの少ない全天候型の RASS 用
スピーカーの開発を行なっている．スピーカー単体を上空に向けた場合、音漏れはほぼ無視できるレベルであるが、反射型とすることで音漏れが大きくなり，更なる改良が必要である．また風が弱い時には上空 1km 程度まで観測できたが，風が強くな
ると RASS エコーが弱まった．今後は音漏れが発生しにくい反射板構造を考えるとともに，風が強い
場合にも RASS エコーを取得可能とするように検討
したい．
参考文献
[1] W.-S. Gan，J. Yang，and T. Kamakura, A review
of parametric acoustic array in air, Applied Acoustics,
73, 1211-1219, 2012.
[2] 超指向性 超音波スピーカーキット,
https://www.switch-science.com/catalog/1842/

3. 反射型パラメトリックスピーカーの音漏れ評価
パラメトリックスピーカーを用いた LQ7-RASS 観
測実験のために，超音波送波器 1458 素子を用いたアレイ（650×650×160mm）の表面に撥水メッシュを被せたものを製作した．このパラメトリックスピー
カーを 2 セット用いて，防水性を担保するために図1 のようにスピーカーを下向きに配置した反射型ス

図 1: LQ7 で観測された RASS エコー例

図 2: 反射型パラメトリックスピーカー― 361 ―

P416

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（２）*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、開発を完了している(図１左)。図２に昨年１２月に実施したテスト観測の取得データ（１分積分値）を示す。Z 因子を見ると、雲の上端のエコーの弱い領域においても観測できており、ドップラ速度を見ると上昇流が検知できていることがわかる。
観測時点のデータ取得については暫定運用であったが、新たな処理システムを開発した。
この後調整・校正を実施する。また、レーダの送信管の寿命により運用が制限されていたが、予備の送信管の調達の目処がついた。従って、これから観測頻度を上げた運用を目指す。

弘 (情 報 通 信 研 究 機 構 )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。
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）。受信ビームの合成を
デジタルビームフォーミング(DBF)と呼ぶ、計算処理により各方向のアンテナビームを同時に取得するシステムの開発を行っており、各アンテナ素子からの信号を独立して受信できるデジタル受信器を開発した。
製作した２次元校
正システムにより各アンテナエレメントの位相校正を実施している（図３）。オフライン DBF 処理は開発済みであるが、オンライン DBF 処理に移行する予定である。
４．最後に
今後 EarthCARE/CPR のアルゴリズム検証に必要な観測計画を立案し、検証用の観測を、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。
謝辞 本研究の財源の一部は、総務省から受託した「電波伝搬の観測・分析等の推進」によって行われた。

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-

� 2 HG-SPIDER ���(2018 � 12 ������� HG-SPIDER(�) ES-SPIDER(�)��� ES�SPIDER ��������
(256 ���������������

― 362 ―

P417

大規模火山噴火後の地表気温応答－ENSO の位相による違い－*北林 翔, 高橋 洋 (首都大学東京大学院 都市環境科学研究科)
1.

はじめに

火山噴火が発生すると，噴煙に含まれた硫黄化合物が二次生成で硫酸エアロゾルとなり，大気中に放出される．そのエアロゾルの直接効果により放射収支が変化し，地表付近では気温が低下することが知られている[1]．また全球規模の気温影響としては，

エルニーニョ・南方振動（以下 ENSO）もよく知らから約一年後にあたる JJA1992 での位相ごとの地表
気 温 合 成 偏 差 の空 間 分 布図 で あ る ． こ の図 か ら

ENSO の位相に限らず，赤道太平洋中部～東部で昇温シグナルがみられることがわかる．このシグナル

は他の CMIP5 マルチモデルに対するコンポジット
解析や，El Chichón の事例でも見られた．

以上の結果から大規模火山噴火に伴う地表気温変れている．両者の関係として，火山噴火に伴う地表動は ENSO の寄与と噴火影響の単なる足し合わせでガーとなる可能性が指摘されている[2]．

があるほか，位相に関係なく赤道太平洋中部～東部の放射収支の変化がエルニーニョ現象（EN）のトリ

そこで本研究では，CMIP5 モデルを用いて火山噴火に伴う地表気温変動が ENSO の位相の違いによってどのように変化するのかを調べた．

はなく，ENSO の位相によって異なってくる可能性の SST の昇温を誘起する可能性がある．

参考文献[1] Robock (2000), Rev. Geophys., 38 (2), 191-219.

2.

使用データ・解析方法[2] Swingedouw et al. (2017), Global Planet. Change., 150, 24-45.

今回研究を行うにあたって，地表気温，SST ともに気候モデルのデータとして CMIP5 歴史実験デー
タを用いた．また観測データとして，地表気温は

HadCRUT4，SST は HadISST を用いた．解析期間はいずれも 1951-2000 年とし，すべて月別データを使用した．

ENSO の位相ごとの特徴を見るために，EOF 解析を行い，ENSO の卓越するモードを抽出・除去した
のち，北半球での 1991 年冬季における ENSO の位相を基準としてコンポジット解析を行った．あらか

じめ SST の ENSO モードが観測のものに近い気候

図１ CNRM-CM5 ME データの東西平均した地表気温合成偏差．(a) EN と MMM の差，(b) LN と MMMの差，(c) EN-MMM の差と LN-MMM の差の大きさを比較したもの，(d) MMM．

モデルを選択し，それらを今後の解析に用いた．

3.

解析結果

図１は各モデルの東西平均した地表気温の気候値

偏差と，1991 年冬季の ENSO の位相を基準としたコンポジットの結果を示したものである．この図から，1991 年冬季において EN が発生しているモデルとラニーニャ現象（LN）が発生しているモデルで，全モデル平均（MMM）との差の大きさが異なることがわかる（図１(c)参照）．

図２は CNRM-CM5 のマルチアンサンブル（ME）

図２ CNRM-CM5 ME データの JJA 1992 における
EN アンサンブル・LN アンサンブル・遷移期アンサン
ブル・ME 平均の合成偏差の空間分布．

データの ENSO モードを除去した，Pinatubo 噴火― 363 ―

P418
d4PDF を 使 用 し た ベ ト ナ ム ・ Red River の 流 量 極 値 に 寄 与 す る
極端降水をもたらす気象環境場の考察*1)加 藤 大 輔 , 1)篠 原 瑞 生 , 1)永 野 隆 士 , 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
3)1.

（ 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 ,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 ）以上より, 将来気候下での大規模洪水をもたらす極はじめに

地球温暖化が河川流量へ与える影響を確率的に評価

端降水発生時の大気では, 湿潤大気における不安程度するにあたり, 流量極値へ寄与する極端降水をもたら(対流不安定, 条件付き不安定, そして潜在不安定)が増す気象環境場を含めて考察する必要があるが, 海外河すことが確認された. そのような大気場において, 鉛

川流域を対象とする研究は少ない. そこで本研究では,直積算された水蒸気フラックスの収束がより大きく,

ベトナム・Red River 流域を対象に, d4PDF を使用してより激しい降水がもたらされたと考えられる.

これをおこなった.
2.

手法
河川流量の計算には, 分布型降雨流出モデル“1K-

DHM” 1)を使用し, 既往の洪水イベントの観測流量をもとにパラメータを同定した. 流量計算に使用する
d4PDF は, 過去実験, 4℃上昇実験各シナリオから, 雨期に相当する 6 月から 9 月のうち 2 ヶ月間の累積降水量が最大となる期間を切り出し, 過去実験 6, 000 シナ
リオ, 4℃上昇実験 5, 400 シナリオを対象に流量計算を行った. 将来気候下での大規模洪水をもたらす降水の発生要因を調べるため, 過去実験, 4℃上昇実験の流量ピーク上位各 10 シナリオを対象に, 積乱雲発生環境の指標となる大気の鉛直安定度と水蒸気フラックスの収図-1 Red River 流域平均の温度減率の鉛直プロファイル束に着目して気候間の比較を行った.
3.

結果

流量計算対象期間で平均された Red River 流域平均の温度減率の鉛直プロファイルを図-1 に示す. これにより, 将来気候下では大気安定度が増す一方で, 対流不安定度, 条件付き不安定度, 潜在不安定度が増すことが確認できた. これらの結果は, 将来気候下においては, 湿潤大気場においてより不安定な場で, より深い対流が発生する可能性があることを意味する. Red
River 流域に対応する d4PDF の各格子(全 50 点)の, 流
量計算対象期間における 6 時間毎の鉛直積算された水
蒸気フラックスの発散(横軸)と 6 時間降水量(縦軸)の散布図を図-2 に示す. 過去実験, 4℃上昇実験共に水蒸気
フラックスの収束が大きいほど 6 時間降水量が多くなる傾向が見られた. 4℃上昇実験では水蒸気フラックスの収束が大きい場所が増え, それに対応して 6 時間降水量の値も増加した.

(a) 過去実験(b) 4℃上昇実験

図-2 水蒸気フラックスの発散と 6 時間降水量の散布
1 ) 京都大学大学院工学研究科 社会基盤工学専攻 水工学講座水文・水資源学分野: http://hywr. kuciv. kyoto-u. ac. jp/（2019 年 6 月 24 日確認）.
謝辞：本研究は, 文部科学省気候変動リスク情報創生プログラムにより作成された, 高解像度大規模データベース「d4PDF(databaseforPolicyDecisionmakingforFutureclimatechange)」を使用した. また, 研究に使用した雨量計データ, 流量データ, ダム放流
データはベトナム・Thuy Loi University より提供を受けた. ここに謝意を表す.

― 364 ―

P419

日本の気温に影響を与える大気循環と‒周辺の海面水温の季節変化‒‒*安藤雄太 ，小木雅世 ，立花義裕1，山崎 孝治2121）三重大院生物資源，2）北大ӻӸӨ 研究背景Ө 大規模な大気循環が日本の気温に影響を与えることはよく知られている．しかし，2012 年初冬はそれだけでなく，日本海の海面水温（SST）も影響を与えたことを指摘した（Ando et al. 2015）．本研究では全
季節について統計的に大気循環と日本周辺の SST が日本の気温に与える影響とその季節変化を調べた．
本発表ではその一例として，11 月後半から 12 月前半の気温に着目した．

ӼӸӨ 解析手法Ө
大気場データは JRA-55 再解析データ，日本の地
表気温データは AMeDAS データ，SST データは
OISST データを使用した（1982～2018 年）．
詳細な季節変化を調べるため，各年データを 15
日間平均し，この平均期間を 5 日ずらしながら全季
節の 15 日平均期間データを作成した．本研究ではこのデータを元に解析を行った．まず，日本の地表気温の主要変動を調べるため，EOF 解析を行った．その結果第 1 モード（EOF1）に全国一様な変動パターンが現れた．これは全季節ほぼ同じパターンで寄与率が約 60%だったため EOF1 に着目した．
SST と気温との関係を調べるには両者の相関を計算すれば良いが，大規模な大気循環が SST と気温の両者に影響を与えるため，この大気循環の影響を除去して SST と気温との相関を計算する必要がある．そこで以下の方法を用いて気温変動を大規模な大気循環と関連する成分と，その影響を除去した成分に分けた．まず，気温 EOF1 index を 250hPa ジオ
ポテンシャル高度場（Z250）に回帰した大規模な大気循環（EOF1 回帰）パターンを求めた．これと各年の気候値からの Z250 偏差図との共分散を計算した指数が気温変動の内，EOF1 回帰パターンで説明出来る成分（大気循環 index），気温 EOF1 index
から大気循環 index を線形回帰除去した残差が大気循環では説明出来ない成分（大気循環残差 index）
である．

月後半は北日本（図 2a），12 月前半は西日本（図2b）を中心に大きな値を持っていた．
b) 周辺の海の影響
大気循環残差 index を日本周辺の SST に回帰すると両期間とも日本海に正相関のシグナルが現れた．
これは日本の残差気温分布と似ていた（図 2）．

ӾӸӨ 議論Ө
日本の気温に影響する日本海のシグナルがなぜ現れるのかについて，以下考察する．大気循環残差
index は同時期の大気循環 index とは無相関である．しかし，それぞれ 1 ヶ月前の大気循環 index とは相関が高い．よって，1 ヶ月前の大気循環の影響
が日本海 SST を通して，日本の気温に影響する可能性が示唆された．この時期は日本の気温に影響する大規模な大気循環パターンが変化しやすいため，同時期の大気循環と大気循環残差の各 index は無相関だがラグでは相関が高くなることが考えられる．

(a)

図 1 大気循環 index を Z500 に回帰させた回帰係
数分布 [m]（実線は正，破線は負，色は有意水準）．（a）11 月後半，（b）12 月前半．

(a)

ӽӸӨ 結果Өa) 大規模な大気循環の影響
11 月後半の大気循環 index を Z500 に回帰すると熱帯太平洋を起源とした波列パターンと極域と中緯度域とのシーソー，北極振動（AO）に似たパターンの両方が混在した形が見出された（図 1a）．一方，12 月前半の大気循環 index と Z500 との回帰パ
ターンは AO に似た形のみを示した（図 1b）．
冬季北半球によく現れる大気循環パターンが日本の気温に影響していた．しかし，これらの大気循環パターンでは説明出来ない残差気温を見ると，11

(b)

(b)


図 2 （海）大気循環残差 index を SST に回帰させた回帰係数分布 [℃]（実線は正，破線は負，色は有意水準）．（陸）大気循環 index では説明出来な
い残差気温分布 [℃]．（a）11 月後半，（b）12 月
前半．
引用文献Ө

Ando, Y., M. Ogi, and Y. Tachibana, 2015: Abnormal
winter weather in Japan during 2012 controlled by largescale atmospheric and small-scale oceanic phenomena,
Monthly Weather Review, 143, 54-63.

― 365 ―

P420

ᵐᵎᵏᵕᵍᵏᵖ 年 冬 季 の異 常 な中 高 緯 度 大 気 循 環 に影 響 したᴾ
異 常 なチャクチ海 の海 氷 減 少*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 )．研究背景

海面がむき出しになることで熱フラックスの正偏差

2017/18 年は日本全体で冬季を通じて気温が低かった．特に西日本のでは，1986/87 年冬季以降の 32 年間
では最も寒い冬となった．東アジアに寒冬をもたらす
要因としてラニーニャ現象や，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）
．しかし，ラニーニャ現象は 2~7 年の周期で発生する現象であり，バレンツ・カラ海の海氷はここ十数年
異常に後退しているため，これらの要因は 2017/18 年の寒冬に寄与はしている可能性が高いが，約 30 年ぶりの異常な現象をこの 2 つの要因のみで説明することは難しい．一方で，北極海の太平洋側に位置するチャクチ海の海氷は 2017/18 年は過去最低値を記録した．チャクチ
海の海氷は近年になって大きく減少傾向にあるため，
チャクチ海の海氷が大気循環に及ぼす影響について考察した研究はこれまで見られなかった．この領域の海氷もバレンツ・カラ海と同じように今後後退しやすくなる可能性が考えられる．チャクチ海の異常な海氷減
少が寒冬をもたらす大気場へ影響するかを考察することは，2017/18 年の事例を理解し，今後の冬季の気候シ
ステムを考える上で重要であるといえる．
以上のことから，本研究では 2017/18 年初冬の異常な（上向き）が見られ（図省略），海が大気を温めていると考えられる．チャクチ海の海氷密接度の境界条件を
2017/18 年と海氷の多い年で変更した領域気象モデル（WRF）による感度実験でも同様の結果が得られた（図称略）．この熱源が原因で異常な大気場を形成したかを検討するため，線形傾圧モデル（LBM）（Watanabe andKimoto ,2000）を用いて，気候値場のチャクチ海上に2017/18 年の非断熱加熱偏差とほぼ同じ熱源を与える実験を行った．実験の結果，500hPa 面高度偏差について，チャクチ海上の高気圧偏差と東アジアや北米の低気圧偏差が見られた（図 2a）．これは，同じ期間の再解
析データの偏差パターンとは値が小さいが似ていた（図 2b）．したがって，チャクチ海上が異常に後退することでその直上で熱源が形成され，この熱源が 2017/18
年の冬季の異常な大気場の一部を強化することを示唆する結果となった．

(a)

(b)

チャクチ海の海氷減少が大気循環に影響を及ぼすという仮説について考察することを目的とする．
．データ・解析方法
データは日平均の JRA-55 再解析データ，OISST デー
タを使用した．1988/89 年～2017/18 年の 30 年平均値を

図 1（a）EOF 解析で得られた第 1 モードと第 2 モード

気候値と定義した．北極振動（SV NAM; Ogi et al.,2004）の各年の散布図．横軸は EU パターンと似た第 1 モー

インデックス（図称略）が負で持続した 11 月 16 日～2ド，
縦軸は PNA パターンと似た第 2 モードである．
（b）

月 15 日の 3 か月平均の 500hPa 面のジオポテンシャル

11 月 16 日～2 月 15 日の 3 か月平均のチャクチ海周辺

高度偏差データについて EOF 解析を用いて 2017/18 年

で領域平均した海氷密接度の時系列．

に類似する事例があるか検討した．また，チャクチ海の

(a)

(b)

海氷が平年よりも大きく後退していた 11 月 16 日～12
月 15 日の 1 か月平均で 2017/18 年の偏差場を詳しく解
析した．
．結果
EOF 解析の結果（図 1a），ユーラシア（EU）パター
ンと似た第 1 モード，太平洋・北米（PNA）パターンと似た第 2 モードが両方卓越し，同時にチャクチ海の海

図 2（a）12 月の気候値場に対し 2017/18 年の非断熱加氷（図 1b）が大きく後退しているのは 2017/18 年のみ

熱偏差を参考に加熱率をチャクチ海上に与えた 500hPaであり，同様な事例は見られないことがわかる．

面におけるジオポテンシャル高度偏差図（等値線，陰影）

チャクチ海の海氷が平年よりも大きく後退した 1 か[m]．
（b）2017/18 年の 12 月の 500hPa 面のジオポテン

月平均のデータに注目する．海氷が後退した領域では，

シャル高度偏差図[m]30 年平均（等値線），偏差（陰影）．

― 366 ―

P421

統 合 陸 域 モ デ ル ILS の IO コ ン ポ ー ネ ン ト*荒 川 隆 (RIST)，新 田 友 子（ 東 大 生 産 技 術 研 究 所 ），大 沼 友 貴 彦（ 東 大 生 産 技 術 研 究所 ）、 竹 島 滉 （ 東 京 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 ）， 芳 村 圭 （ 東 大 生 産 技 術 研 究 所 ）

いては実際に用いられているのは出力のみである。IO

はじめに

統合陸域モデル ILS(Integrated Land Simulator)は陸面

コンポーネントは領域分割で並列動作するが、netCDF

過程モデル MATSIRO[1] を中核として河川モデル

ファイルについてはルートプロセッサが全領域分のデ

CaMa-Flood[2]や IO コンポーネント等で構成されていータを出力するようになっている。プレンバイナリフ

る。ILS の開発については 2017 年秋季気象学会においァイルについてはルートプロセッサによる入出力て第一報を報告した[3]が、その際は全体的な構成や実(GATHER)と MPI_IO を用いた並列入出力(MPI)の２つ

行性能が主なテーマであった。ILS の各コンポーネントの方式が選択可能である。

のうち MATSIRO と CaMa-Flood については各種論文をはじめとして多くの情報が存在するがIOコンポーネン



性能評価

トの詳細については周知されていない。そこで本大会Intel CPU 搭載の Linux クラスタで ILS を実行し性能では IO コンポーネントに着目し、その機能と性能につを評価した。MATSIRO16 プロセス、CaMa1 プロセス

いて報告する。

に固定した上で、GATHER, MPI, NETCDF の 3 モード
それぞれ IO のプロセス数を 1 から 16 まで変化させ、

IO コンポーネントの時間積分ループの実行時間を測定,2 コンポーネントの役割

IO コンポーネントは各モデルコンポーネントが個別した。なお積分期間は 48 時間である。結果を見ると、に行っていたファイルIOを一括して行うコンポーネン

MPI IO による並列入出力よりルートプロセッサによるトである。単純にモデルの IO を代行するだけでなく時

1 プロセスの入出力の方が高速であることがわかる。ま間補間、空間補間機能を備え、モデル格子からデータ

た netCDF フォーマットの出力はプレンバイナリとほ格子、データ格子からモデル格子への変換をモデルのぼ等程度の負荷となっている。8 プロセス以上では性能実行と平行しながら行うことが出来る。例えば向上は頭打ちとなっており、それ以上では MATSIROMATSIRO は内部変数を陸面のみの１次元配列で保持側が律速になっていると推測される。

しておりIOコンポーネントで２次元緯度経度格子に変換して出入力している。また、時間補間についても時間間隔の長い外部データを適宜時間補間してモデルに与えている。これらの概要を示したのが図１である。

図２ Intel マシンによる性能測定結果
参考文献
図１ IO コンポーネントの機能概要[1] Takata K. et al., 2003, Global and Planetary Change, 38,
209-222.



対応するデータフォーマット

[2] Yamazaki D.et al., 2014, GRL, 41, 3127-3135.

現在のところ対応しているデータフォーマットはプ[3] 荒川 et al., 2017, 陸域統合モデル ILS の開発（第一レンバイナリと netCDF である。ただし、netCDF につ― 367 ―報）,気象学会秋季大会

P422

1km 力 学 的 ダ ウ ン ス ケ ー リ ン グ か ら 見 え た
地球温暖化に伴い極端化する中部山岳の降雪・積雪*川 瀬 宏 明（ 気 象 研 ），山 崎 剛 ，佐 々 井 崇 博（ 東 北 大 ），杉 本 志 織 ，藤 田 実 季 子（ JAMSTEC），
浜 田 崇 ， 栗 林 正 俊 （ 長 野 県 環 境 保 全 研 究 所 ）， 伊 東 瑠 衣 （ 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ），村田昭彦，野坂真也，佐々木秀孝（気象研）
1.

はじめに

初めまで過去実験とほぼ同様の積雪が再現され，融雪

近年，全国的に積雪の減少が指摘されており，特に時期は過去実験を下回った．4 度上昇実験は 1 月下旬ま

東日本や西日本の日本海側で積雪の減少が顕著に現れ

で過去実験や 2 度実験より積雪が少ないが，2 月中旬にている（気象庁，2018）．地球温暖化の進行に伴い，今積雪が追い付くことがわかる．その後，4 月中旬まで同後，日本の積雪はさらに大きく減少することが予測さ程度の積雪を維持し，4 月下旬以降，減少した．半月積れている（Hara et al. 2008）．一方，「地球温暖化対

算降雪量は，12 月下旬から 2 月にかけて過去実験より策に資するアンサンブル気候予測データベース」

も 2 度上昇，4 度上昇実験で増加していることがわかる．

(d4PDF)の 20km 領域版を用いた解析から，
Kawase et al.

つまり，将来の多雪年は厳冬期に現在以上の大雪が降(2016)は，産業革命以前から 4 度上昇した将来においる可能性が示唆される．発表では降雪や積雪の変化のて，現在 10 年に一度起こるような強い日降雪が北陸地

ほか，大気場との関連についても議論する．

方の山沿いでは増加する可能性を指摘した．

謝辞

d4PDF はサンプル数が多い一方，格子間隔が 20km と本研究は文部科学省気候変動適応技術社会実装プログ

粗く，日本の複雑地形が十分に解像されない．将来のラム(SI-CAT)，統合的気候モデル高度化研究プログラ

山岳域の降雪や積雪の詳細な変化を知るためには，よム及び科研費補助金(19H01377)の支援を受けました．

り高解像度の計算が必要である．そこで本研究では，
d4PDF20km 領域版から最大 1km まで力学ダウンスケー
リング（力学的 DS）を実施し，地球温暖化が中部山岳の降積雪に及ぼす影響を調査した．ここでは極端に雪が多い年と少ない年を対象に温暖化の影響を評価する．
2.

実験設定

d4PDF20km 領域版を基に，5km，1km 格子間隔の非静力 学 地 域 気 候 モ デ ル (Nonhydrostatic Regional

図１ モデルの計算領域．(a)5kmDS，(b)1kmDS．赤枠でClimate Model; NHRCM)を用いて力学的 DS を実施した

5kmDS の領域平均積雪深を計算．青枠は研究対象領域．

(5kmDS，1kmDS)．5kmDS は現在気候 372 年(31 年×12メンバー)，2 度及び 4 度上昇実験それぞれ 372 年（31年×6SST×2 メンバー）を対象に行った．次に，5kmDSの過去実験，2 度上昇実験，4 度上昇実験おいて，中部
山岳の標高 1,000m 以上（図 1a 赤枠）の領域平均年最大積雪深を計算し，その上位 5 年(多雪年)，
中央 5 年(中央年)，下位 5 年(少雪年)を対象とした 1kmDS を実施した．1kmDS は雲微物理過程のみで降水を計算した．1km

図 2 多雪年における北アルプス高標高地域の積雪深と実験の計算領域を図 1b に示す．各年 8 月 20 日から計

半月積算降雪量の季節変化．5 年平均．青：現在気候，算を開始し，翌年の 8 月 29 日まで行った．

緑：2 度上昇実験，赤：4 度上昇実験．細い線は各実験．

3.

参考文献

結果

図 2 に多雪年における北アプルス北部（図 1 青枠）[1] 気象庁，2019，気候変動監視レポート 2018.

の高標高域（標高 2,000m 以上）の積雪深と半月積算降[2] Hara, M., et al., 2008, Hydro. Res. Lett., 2, 61-64.

雪量の季節変化を示す．2 度上昇実験は 12 月から 3 月[3] Kawase, H., et al., 2016, Climatic Change, 139, 265-278.

― 368 ―

P423

熱帯大西洋とアフリカ大陸が作り出す大気海洋結合波動*狩 谷 紗 弥 伽 (筑 波 大 学 生 命 環 境 科 学 研 究 科 ),植 田 宏 昭 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 )舌域の SST・アフリカ大陸上の気温との各月の相関係

はじめに

東部熱帯大西洋のギニア湾沿岸域では、6 月から 7 月

数を示す。冷舌域の SST は、5 月に負の相関が高く、にかけて海面水温 (SST) が一年の中で最小 (26℃以アフリカ大陸上の気温は 4 月に正の相関が高い。

下) となる冷舌と呼ばれる現象が発生することが知ら まず、冷舌域との関連について、遅延振動子に似た大れている (Caniaux et al. 2011)。冷舌は、夏季西アフリカ

気の応答を通したメカニズムによるものと考えられる。

モンスーンのオンセット (Okumura and Xie 2004) だけ

ケルビン波の影響で冷舌域の SST が低下すると、冷厳でなく、南アメリカモンスーン (Tanimoto et al. 2010) にに伴う大気のケルビン応答を介して、東風シアーが形も影響を与えていることが示されており、大西洋を取成され、赤道から離れた場所では高気圧性循環が出来

り巻く陸域での気候変動・変化の理解において、冷舌をる。これに伴いエクマン収束で表層の海水が収束し暖含む熱帯大西洋の大気海洋結合減少の素過程の解明は、水が形成されたと考えられる。また、地上気温との関連

重要な課題となっている。

について、アフリカ大陸上の加熱に伴った下層風の変

冷舌域の海水温の変化を引き起こす要因として、赤化によるものと考えられる。暖水は 4 月の南北風とも

道ケルビン波の寄与が指摘されているが (Hormann and正の相関が高く、大陸の加熱によって南風が強化し、エBrandt 2009)、熱帯太平洋に生起する遅延振動子と類似

クマン輸送で沿岸に表層の海水が集積したことで暖水と考えてよいのかについては検討の余地が残されていが形成されたと考えられる。

る。本研究では、熱帯大西洋の大気海洋結合現象を確認

 以上より、熱帯大西洋でも遅延振動子に似た大気海した上で、周辺の大陸加熱や亜熱帯高気圧の変動の関

洋結合波動が見られ、冷舌の影響とアフリカ大陸の影係について検討を加えた。

響の 2 つが関連していると考えられる。



使用データ

大気は JRA55、海洋は Ishii and Kimoto (2009) による
海洋データ同化を用いた。解析期間は大気、海洋ともに
1982 年から 2011 年までの 30 年間である。海洋は鉛直
24 層、水平解像度は 1 度である。


結果と議論

 赤道上では、2 月に大西洋西部の水深 100m 付近に冷水コアが形成され、ケルビン波として温度躍層に沿って東に伝播する。赤道冷水ケルビン波は 6、7 月に東部に到達し、ギニア湾沿岸の SST を低下させる。また、

図 6 月に北緯 4 度付近で形成される暖水との各域の気象要素との各月における相関係数。
暖水域の海水温 (SWT: 3°~4°N, 25°~20°W, 水深 50m)、

赤道から離れた北緯 4 度では、6 月に西経 20 度、水深

冷舌域

(20°W~10°E, 3°S~1°N) 、 地 上 2m 気 温

50m 付近に暖水コアが形成される。形成された暖水は(15°W~10°E, 10°~25°N)

温度躍層に沿ってロスビー波として西に伝播する。つまり、太平洋で見られる遅延振動子理論の海洋波動に

参考文献㻌

類似したケルビン波とロスビー波の伝播が熱帯大西洋

Caniaux et al., 2011, JGR, 116, C04003.

でも見られた。

Hormann and Brandt, 2009, JGR, 114, C03007

 次に、熱帯大西洋東部に着目し、どのようなメカニズ

Ishii, and Kimoto, 2009, JO, 65, 287-299.

ムで暖水が形成されロスビー波として伝播するのか考

Okumura and Xie, 2004, JCLIM, 17, 3589-3602.

察する。図に、6 月に北緯 4 度に形成された暖水と、冷Tanimoto et al., 2010, JMSJ, 88, 79-90.

― 369 ―

P424

日本域領域再解析システムによる台風の再現性*福 井 真 (東 北 大 院 理 ) , 岩 崎 俊 樹 (東 北 大 院 理 ) , 斉 藤 和 雄 (東 大 大 気 海 洋 研 、 気 象
研 究 所 、 気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー ), 瀬 古 弘 (気 象 研 究 所 、 海 洋 研 究 開 発 機 構 ) はじめに
我々は、同化データを地上気圧やゾンデ観測といった従来型観測のみとすることで一貫性を担保しながら過去 60 年程度遡ることのできる日本域を対象とした水平格子間隔5 km の領域大気再解析のためのシステムの構築を進めている[1]。高解像度長期領域再解析は、災害を引き起こしたメソスケール極端現象の解析や気候変動に伴う地域スケールの応答の把握、防災や水資源管理等のための基盤データセットとなることが期待される。特に台風は災害に直結するような豪雨をもたらすことも多く、本領域再解析にとっても重要な再現対象である。しかし、台風がよく通過する日本列島の南～東海上には従来型観測がほとんどないため、従来型観測のみの同化では台風の動きの再現性は十分ではない。そこで、システムの長期一貫性を保ちながら台風の再現性の向上を図ることを目的とし、本領域再解析システムにスペクトルナッジング[2]と台風中心位置の同化[3]を取り入れ、それらの効果を調べた。
 領域再解析の手法
領域再解析システムは、JRA-55 に対して一方向二重ネ ス ト に よ り 水 平 格 子 間 隔 25km 及 び 5km の
NHM-LETKF を適用し解析を行う。ここで、一般のLETKF と異なり、第一推定値は解析中心からのコント
ロールランを用いている[1]。地上気圧観測とラジオゾ
ンデ高層観測といった従来型観測を同化する実験（OLD）と、従来型観測の同化に加え、スペクトルナ
ッジングと台風中心位置の同化を取り入れた実験（NEW）を行った。ここで、スペクトルナッジングは
水平格子間隔 25km のモデルの高度 2km 以上における波長 1200km 以上の成分に対してのみ適用した。対象期間は 2015/2016 年 7–10 月とした。なお、台風中心は、
気象庁ベストトラックの台風中心位置から半径 500km以内の領域における海面更正気圧の極小値とした。
 結果
図１に、気象庁ベストトラックの台風中心位置に対する OLD と NEW で再現された台風中心位置の誤差を示す。台風中心位置の平均誤差は、OLD で約 94km であったが、NEW では 44km 程度と大きく改善した。衛
星観測や台風周辺風も同化する JRA-55 の平均誤差は54km 程度であり、JRA-55 に対しても僅かながら改善を示した。台風中心気圧は、OLD で台風の位置を大きく外した事例で改善が見られたが、平均的には大きな違いはなかった。スペクトルナッジングの導入が台風を弱化させる可能性の指摘がある[4]が、本実験はスペ
クトルナッジングを水平格子間隔 25km のモデルのみに施したこともあり影響は小さかったと考えられる。
さらに、各変更の効果を詳しく調べる。追加実験として、NEW で改善が大きかった 2015 年台風第 18 号について、スペクトルナッジングのみを加えた実験(onlySN) と台風中心位置の同化のみを加えた実験(onlyTC)を実施した。onlySN では OLD に対して指向流と台風組織化に改善が見られたが、台風中心位置の誤差は依然として大きかった。一方、onlyTC では、低圧部を解析したものの台風構造が崩れていた。これらの結果は、台風の再現性の改善に、スペクトルナッジン
グと台風中心位置の同化の両方が必要であったことを示している。つまり、スペクトルナッジングによる台風中心付近の流れの場の改善と台風中心位置の同化による流れの場の中にある台風本体の位置の改善の相乗効果として台風の再現性が改善したと考えられる。
本システムへの今回の変更は、システムの一貫性を保っており、温暖化に対する日本域の台風への影響を把握するためのデータを与える可能性が期待される。

図１ 台風中心位置の気象庁ベストトラックに対する領域再解析実験(左図が NEW、右図が OLD)の誤差。

謝辞
本研究は、文部科学省フラグシップ 2020(ポスト京)重点課題
4「観測ビッグデータを活用した気象と地球環境の予測の高度化」及び JSPS 科研費「16H04054」の助成を受けた。海洋研
究開発機構の地球シミュレータ及び東北大学サイバーサイエ
ンスセンター大規模科学計算システムを利用した。

参考文献
[1] Fukui, S., et al., 2018, J. Meteor. Soc. Japan, 96, 565–585.
[2] von Storch, H., et al., 2000, Mon., Wea., Rev., 128, 3664–3673.
[3] Kunii, M., 2015, Wea. Forecasting, 30, 1050–1063.
[4] Moon, J., et al., 2018, J. Geophys. Res., 123, 12647–12660.

― 370 ―

P425

湿潤静的エネルギーからみた大気安定度の長期変化傾向*中 澤 哲 夫 (気 象 庁 気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

られたモデルは、一つしかなかった。図２は、そのモ

ECMWF の 20 世紀再解析データ（ERA20C）を用い

デル MPI-ESM-LR の結果である。ただし、このモデルて、熱帯域でもっとも背の高い対流雲の雲頂高度が長の結果でも、地表付近での増加が上空での増加より大期的に低くなっていることを示した（2017 年秋季気象

きいため、大気は不安定化している結果となっている。

学会）。湿潤静的エネルギー（Moist Static Energy, MSE）
からみた大気安定度が増加していることと整合的である。今回は、NOAA V2C、ERA-interim（ERAint）や JRA55などの他の再解析データや、CMIP5 の historical run の
データについても調べたので報告する。
2.

湿潤静的エネルギーからみた安定度変化

表１に、MSE850hPa – MSE300hPa（ΔMSE）の熱帯
帯状平均値の 1951 年から 2010 年までの 10 年毎の平均
値の時間変化を示す。ERA20C では、この 50 年間に、
0.4 kJ/kg 減少（安定化）しているのに対し、NOAAV2C
では、ほとんど変化がない。他の３つはデータ期間が短いので有意なことを言えないが、JRA55 と ERAint
は安定化傾向だが、NCEP では不安定化している。
1951

1961

1971

1981

1991

2001

-1960

-1970

-1980

-1990

-2000

-2010

ERA20

-9.97

-9.97

-10.08

-10.2

-10.4

-10.4

V2C

-11.21-11.2-11.11-11.16-11.18-11.23-10.55-10.27-10.29-10.47-11.01ERAint-10.39-10.94

-11.1

NCEP

-10.37-10.29-10.16JRA55

図１ ERA20C 帯状 MSE の緯度—時間断面の時間変化

表１ ΔMSE の 10 年平均値の時間変化（kJ/kg）

3.

MSE の時間変化の緯度―鉛直分布

図１に、MSE の 1931 年から 1960 年までの 30 年平
均値を基準として、それからの 30 年平均値を５年ごとに計算して基準値との差をとり、帯状平均 MSE がどう
変化しているかを、ERA20C について示した。熱帯域（30N-30S）対流圏上層で、エネルギーが増加していることが明瞭で、大気は安定化傾向にある。しかし、南半球中高緯度では、逆に不安定化傾向にあることがわ

図２ MPI—ESM—LR 帯状 MSE の緯度—時間断面の時間変化

かる。NOAAV2C の結果（図は省略）では、中高緯度

5.

で不安定化している点は似ているが、熱帯域ではエネ

１）熱帯の大気安定度の長期トレンドは NOAAV2C では

ルギー増加が大きいのは、70-100hPa と成層圏で起きて変化なしだが、ERA20C と JRA55 では安定化傾向。２）いるなど、ERA20C とは大きく異なっている。

CMIP5 の大気安定度の長期変化傾向は、多くが変化なし。

4.

熱帯で安定化を示すモデルは MPI のモデル１つだけだ

CMIP5 の結果

CMIP5 の 46 モデルと、ERA20C との比較を行ったところ、熱帯対流圏中上層でエネルギー増加が明瞭に見まとめった。３）積雲対流や放射のスキームが原因かもしれない。更なる検討と改良が必要と考えられる。

― 371 ―

P426
韓国の夏季における降水特性の長期変化
*藤原 周平[1]，松本 淳[1][2][1]首都大学東京 地理環境学域 [2]JAMSTEC


1. 背景
韓国でも日本と同様に盛夏を挟んで降水量の多い時
期が 2 回あり、それぞれチャンマー、カウルチャンマーと呼ばれ、日本の梅雨、秋雨に相当する。
韓国の降水の長期変化に関する先行研究として Hoet al. (2003) がある。彼らは、韓国の 11 の雨量観測点の地域平均降水量のデータを用い、1954-2001 年を前期
(1954-1977 年) と後期 (1978-2001 年) とに分けて日降
水量の年間推移を示し、降水量が 8 月に増加、9 月前半に減少したことで 2 回目の雨季が早まったことを示唆した。
なお、韓国における降水量の変化は、太平洋十年規模振動（PDO）など長期スケールで変動する現象の影響を受けやすいため、出来るだけ長期間を取って降水量の変動を考えるのが望ましい。しかし、この Ho et al.
(2003)のような包括的な研究も含めても統計期間が2010 年代半ば以降を含めた降水の長期変動についてはまだ分かっていない。そこで、本研究では、観測開始
から現在までの長い期間を取り、韓国の降水のピーク
時期と雨量の変化、降水量が顕著に変化した時期、及びその要因について明らかにすることを目的とする。
2. データと方法
韓国気象庁 (2019) から入手した 14 の雨量観測点における日降水量データを使用し、解析期間は 1954-2018
年の 65 年間、季節は 6-9 月の 4 ヶ月とした。細かな時
間スケールで降水量の変化を考えるため、各月毎に 6
つの半旬を定義し、半旬平均日降水量 [mm/day] として長期変化の解析を行った。
夏季降水量の年々変動が似ている雨量観測点を調べ、かつ年々変動の地域性を考慮するため、Ward 法を用いて夏季降水量の年々変動におけるクラスター分析を実施し、地域区分を行った。
東アジアにおける夏季の降水は、PDO のような十数
年単位で変動する現象などの影響により、気候学的ジ
ャンプが指摘されている (Tu et al. 2010 など) 。よって、韓国における夏季の降水についても解析期間において気候学的ジャンプが発生している可能性が考えられる。
そこで、本研究では韓国における夏季総降水量と大雨日数の時系列について、いつ気候学的ジャンプが発生しているかを調べるため、不連続変化に関する検定を行った。なお、大雨の定義については Ho et al. (2003) に従って 30mm/day 以上の降水とする。不連続変化の検定については、Tu et al. (2010) の方法で総降水量と30mm/day 以上の大雨日数の両方の時系列における不連続点を検定し、前後 10 年ずつの 2 グループにおけるp 値が 0.05 未満かつ最小となった年を境に前期と後期とに分割した。
そして、クラスター分析によって分類された各地域について、半旬平均日降水量の前期、後期、及び後期－前期の値を示し、韓国の大部分で顕著な増加 (減少) 傾
向が見られた半旬を示した。
3. 結果
 クラスター分析については、Gangneung、北西部、
Ulleung-Island、南東部、中南部、Jeju の 6 つの地域に分かれた (図 1)。
夏季総降水量及び 30mm/day 以上の日数の時系列について不連続変化を検定したところ、韓国 14 の全雨量観測点の地域平均日降水量を使用した夏季降水量及び 30mm/day 以上の大雨日数の時系列において、1988-1997 年と 1998-2007 年における p 値が 0.05 未満
かつ最小であったため、前期を 1954-1997 年、後期を1998-2018 年とした。また、前期、後期、及び差における半旬平均日降水量の季節内推移を図 2 （南東部のみ記載）のように示した。そして、6 地域中 4 地域以上または 2 島嶼以外の本土 4 地域中 3 地域以上で半旬
平均日降水量の差が +2mm/day 以上または -1mm/day
以下となった半旬を調べた。これより、北西部と 2 島
嶼以外の 7 月第 1 半旬、Gangneung 以外の 8 月第 2 半旬、本土の第 3 半旬に顕著な増加傾向、Ulleung-Island以外の 9 月第 1 半旬に顕著な減少傾向が見られた。このような韓国の広範囲における 7 月第 1 半旬と 8 月第2～3 半旬の降水増加傾向、及び 9 月第 1 半旬の降水減
少傾向から、チャンマーの雨量が増加し、カウルチャ
ンマーのピーク時期が早くなった可能性が考えられる。

図 1 韓国 14 の雨量観測点及びクラスター分析の結果．

図 2 韓国南東部における半旬平均日降水量 [mm/day]の前期、後期、後期－前期の値．
横軸の半旬番号は、1 は 6 月第 1 半旬、24 は 9 月第 6半旬を意味する．
＜参考文献＞
[1] 韓国気象庁 2019. 韓国気象庁ホームページ. 日降
水量のデータ.
http://www.weather.go.kr/weather/climate/past_table.jsp[2] Ho, C-H., et al., 2003. Int. J. Clim. 23, 117―128.
[3] Tu, K., et al., 2010. J. Meteor. Soc. Japan., 88 (1), 29―42.

― 372 ―

P427

夏季の関東域の都市ヒートアイランド強度の気候変化予測*杉 野 伊 吹 １ ， 若 月 泰 孝 1 , 2
1)茨 城 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 ， 2)海 洋 研 究 開 発 機 構

はじめに都市域における気候変化を考えるとき，温室効果による地球温暖化だけでなく，都市ヒートアイランドによる気温の変化も重要な要素である．
都市ヒートアイランドの研究は以前より行われており，原ほか(2011)では都市キャノピーモデルを含む
WRF を用いた 3km 解像度実験において，冬季東京都市圏において都市ヒートアイランド強度が増すことが示唆された．本研究では，高解像度領域気候変化予測実験を実施し，夏季の関東域における都市ヒートアイラ
ンド強度の将来予測を行う．また，現在気候と比較し，その変化のメカニズムを探ることを目的としている．

1.

領域気候実験
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（図 1）．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，将来気候は疑似温暖化
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．気温の気候差分の鉛直プロファイルを図 2に示す．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．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，建物の高さが 10m，
建物幅 20m 建ぺい率は 60%と現在の都市に近いパラメーターを与えた．また，都市効果を調査するために，SPUC を用いない都市域を農耕地として扱った実験も実施した．

現象がみられ，都市ヒートアイランド現象がよく表現できていた（図略）．図 3a から気温の都市ヒートアイ
ランド強度は将来弱化することがわかり，原 ほか(2011)とは異なる結果が得られた．このことは温暖化によって夜間の混合層高度の下降が抑えられ（図 3b），地表付近の熱をより効率的に上空に輸送していたためと示唆された．現在気候実験において，降水量が都市効
果で日中の午後にわずかに増強することが，杉野ほか(2018)で報告された．この傾向は，将来気候でも同様にみられたが，午後の降水が温暖化によって増強するようなシグナルは見られなかった．

2.

結果と考察
図 1 内の外側の四角を解析対象領域とした．図 3 はそれぞれ a)気温，b)混合層高度を示している．各図都
市ヒートアイランド強度（SPUC あり－SPUC なし）の将来から現在を引いた 3 時間平均差分(時刻は図上に記載，すべて JST)を示している．なお，低気圧などの大規模な降水システムの影響を取り除くため，現在気候での最も建ぺい率の高い地点から 20km の領域での降水が 04-10 JST で領域平均 1mm/6h 以上の日を除いて解析を行い，将来気候では現在気候と同様の日を除き解析を行った．現在気候，将来気候どちらも夜間から明け方にかけ都市効果によって都市域で気温が高くなる
3.

図 1 実験領域

図 2 疑似温暖化法で与えた気温差分の高度分
布．横軸の単位は℃．縦軸は標高(m)．

図 3 a)地表の気温と b)混合層高度の差分（3 時
間平均差分）．

謝辞
本研究は，気候変動適応技術社会実装プログラム（Si-CAT）の支援を受けた．また，JSPS 科研費 JP18H01673，2019 年度名古屋大学宇宙
地球環境研究所共同利用・共同研究，環境研究総合推進費フィージビ
リティー・スタディーの支援も受けた．さらに，気象研究コンソーシ
アムを通じて MANAL のモデル面データを利用させていただいた．

参考文献
Aoyagi, T. and N. Seino, 2011: A square prism urban canopy scheme for the
NHM and its evaluation on summer conditions in the Tokyo metropolitanarea, Japan. J. Appl. Meteorol .Climatol., 50: p. 1476-1496.
杉野伊吹, 若月泰孝, 清野直子, 川端康弘, 2018: 高解像度領域気候実験による夏季関東域の都市効果の評価. 日本気象学会 2018 年度秋季大会, P469.
原政之, 日下博幸, 木村富士男, 若月泰孝, 2010: 気候変動が首都圏の都市気候に及ぼす影響－冬季を対象として－, ながれ，29, 353-361― 373 ―

P428
MIROC-ES2L の Historical 実験における北半球積雪分布の変化傾向の再現性
阿部学(JAMSTEC), 羽島知洋(JAMSTEC), 市井和仁(千葉大), 立入郁(JAMSTEC)

はじめに

0.06～-0.04 decade-1 の減少傾向が広くみられ、ユ

IPCC AR6 に向け、CMIP6 では新たに開発されーラシアにみられる変化傾向と類似している。

た気候/地球システムモデルを用いた様々な実験

MODIS データの変化傾向と比較した場合、モデが行われている。これまで同様、モデルの過去の

ルの秋季のヨーロッパから中央アジアや 5・6 月

気候変化に関する再現性は将来の気候変化予測のシベリア域の減少傾向（図 1）については観測

実験の信頼性に対する一つの重要な指標となると類似している。一方、モデルの冬季から春季にので、モデルが再現した過去の気候変化傾向などみられるヨーロッパから中央アジアの減少傾向の再現性を検証し評価することが必要である。本や、冬季を中心とした北米の減少傾向は観測とは研究では、MIROC-ES2L の Historical 実験にお逆の傾向である。また、全体的にモデルの変化傾

ける、2000 年以降の北半球積雪分布の変化傾向

向は観測に比べると小さいという特性があるこに関して、人工衛星による観測データを用いて比とが分かった。

較を行った。
研究方法
本 研 究 で は 、 新 た に 開 発 さ れ た MIROCES2L(Hajima et al. 準備中)による 1850 年～
2014 年までの気候再現実験（Historical 実験）10
メンバーのうち、2001 年から 2014 年までの月平
均積雪被覆率データを用いた。Historical 実験では外部気候強制条件として、自然要因である太陽活動や火山噴火の影響、人為的な温室効果ガス濃度やエアロゾル排出、土地利用の変化を与えている。観測データとして、JASMES (JAXA Satellite
Monitoring for Environmental Studies)より提供
されている人工衛星 MODIS の積雪被覆率データ（2001 年～2014 年）を用いた。
結果
Historical 実験 10 メンバーの積雪被覆率について、2001 年から 2014 年までの線形トレンドを計算し、10 メンバー間の中央値について解析した結果、秋季から春季にかけてヨーロッパから中央アジアでは、-0.04 decade-1 以下の減少傾向がみられる。一方、シベリア域では、秋季から冬季には顕図 1：2001-20014 年の 5 月における積雪被覆率の線形ト著な変化傾向はみられず、5 月に顕著な減少傾向

レンドの分布。a)MIROC-ES2L の historical 実験 10 メがみられる（図１）。北米でも、冬季を中心に、-ンバーの中央値。b)MODIS データ。単位：decade-1― 374 ―

P429

南米西岸沖における層積雲の日周変動とその長期傾向中村皓大 1) , 安永数明 2) ,＊1)富山大学理学部,

1.

濱田篤 2)

2)富山大学大学院理工学研究部の１つであるペルー沿岸の沖にあたり（図 1a），海

はじめに
亜熱帯海洋上や中高緯度海洋上の層積雲は地球放洋上において大きな輝度温度の日周期をもつ場所の射収支に大きな影響を持つ。気候モデルでは，水平・１つである（図 1b）。

鉛直スケールの小さな層積雲を十分に再現すること

3. 解析結果が出来ないため，将来の気候予測における不確実性

表 1 は日周変動における Tbb の振幅、最大値、最の主な原因の１つとなっている。層積雲に関する先小値の解析期間の長期トレンド（単回帰係数）であ

行研究の多くは，輝度温度の日平均値もしくは月平る。振幅について多くの月で有意に増加傾向がある

均値を用いて層積雲の動態を議論している。しかし，ことから、南米西岸沖において層積雲をはじめとす

層積雲は一般的に顕著な日周期を示すため，ある時る雲の日周変動が強化傾向にあると考えられる。ま間により強く発達し，別の時間には強く減衰するよた最小値の回帰係数が南半球夏季に有意であること

うな場合には，日平均値では放射収支に与える影響を考慮すると、振幅から評価される日周変動の強化を過大評価（もしくは過小評価）してしまうことに傾向は特に、南半球夏季に卓越しているのではないなる。そこで本研究では，南米西岸沖の亜熱帯海洋かと思われる。また客観解析から計算される EIS も上の層積雲に着目し，日周変動と時間別の長期的な長期的に増加傾向が見られ、日周変動の強化傾向と発達・減衰傾向について，衛星観測データと客観解矛盾がない（図略）。今後はより定量的に日周変動の析値を用いて調査した。

長期傾向を評価するため、スペクトル解析などを行

2.

っていく予定である。

使用データ・解析手法
本研究では，層積雲の発生・発達の指標として，

衛星による赤外波長の観測から見積もられた輝度温度（Tbb）を使用した。なお Tbb として，GridSatB1（0.07 度格子・3 時間間隔）を用いた。ある月のTbb の日周変動の振幅を，輝度温度の時刻別の月平
均値の最大値と最小値の差の半分と定義し，振幅の長期傾向を単回帰分析により調べた。また下部対流
圏 安 定 度 の 指 標 と し て 、 Wood and Bretherton(2006)による EIS (Estimated Inversion Strength)と層積雲の日周期の長期変動との対応を調べた。
EIS の算定には ERA-interim（0.75 度格子・6 時間間隔）を用いた。解析期間は 1980 年 1 月‐2018
年 12 月とし、解析領域は，
西経 90 度‐西経 110 度、
南緯 20‐南緯 5 度である（図 1 で示された領域）。
この領域は，気候学的に最も層積雲が発達する海域― 375 ―

P430
機械学習を含む複数の統計ダウンスケーリング手法による気温等の推定精度比較
若月泰孝 1, 2)・*米川直志 1)
1)茨城大学 理工学研究科, 2) 海洋研究開発機構

１．はじめに
気候変動予測において，地域詳細な情報の創出のためにダウンスケーリング(DS)が必要である．力学的 DS では，高解像度の領域気候モデル(RCM)計算を実施しなければならないが，計算負荷が大きいために，不確実性をカバーする複数計算が困難である．
そのため，より簡易的で計算負荷の小さい統計的 DSが用いられている．一方で，近年機械学習(ML)が様々な判断分析や詳細化などの計算に用いられるよ
うになってきた．板谷ほか(2018)では、深層学習による DS 手法の開発し、GCM の気象場を入力に RCMのおおまかな気象場を表現できることが示された.
本研究では，ML を含む複数の統計的 DS 手法を導入し，気温などの推定精度を比較・検証した．なお，
正規分布特性で近似できない降水量などの気象要素
は、ひとまず扱わないこととする．
２手法と結果
本研究では(a)～(c)の 3 種類の統計的 DS 手法による地上気温(T)・地表面気圧(P)・地上の修正相対湿度(R; Wakazuki 2013)の再現性の比較を行った．
手法 D は，低解像データを高解像格子に単純内挿した後に，平均値と標準偏差を補正する一般的方法である．学習期間(L )と予測(F )での，高解像 H と低
解像 L の変数 X は，平均 X と標準偏差 を用いて，
(F )
X
=
H

 H( L ) ( F )( X − X(LF ) ) + ( X(LF ) + X(HL) − X(LL) ) L( L ) Lと記述される．
手法 E では，低解像データを高解像格子に単純内挿した後に，低解像・高解像データそれぞれで主成
分分析を行い，そのパターンの関係性などの情報か
ら高解像度情報を推定する方法である．固有ベクト
ル V，固有ベクトルに対する係数(主成分得点)T，重回帰係数 A を用いて，次のステップで計算する．
L
主成分分析による変動の空間パターン抽出 X (LL )  L( L ) TL( L ) VL( L )T + X (LL )= ( L)( L ) ( L ) ( L )T(L)=
 X H  H TH VH + X H
LL

低解像と高解像間のパターンの関係性抽出
TH( L) = TL( L) A( L) 

LLL 予測する低解像度情報を学習期間のパターンに投影し，係数時系列を推定
=
X(LF )  L( L)TL( F ) VL( L)T + X(LF ) 
LY 既知の関係式から高解像情報を予測
TH( F ) = TL( F ) A( L )=X(HF )  L( F ) H( L )  L( L ) TH( F ) VH( L )T + ( X(LF ) + X(HL ) − X(LL ) )本研究では，若月ほか(2016)で紹介された高解像
RCM の計算結果から P, T, R の値(7～9 月の日本時間9 時)を 30 年分抽出した．高解像(2km 格子)と低解像(8km 格子)間で学習し（現在気候実験），将来気候実験の高解像度情報を予測して，手法(a)と手法(b)の精度を比較した．その結果，手法間での精度に大きな差が見られなかった．手法(b)は比較的良好なパターンを推定できていたものの，学習期間のパターンだけで表現できない変動が予測期間に含まれており，
その分振幅が弱まっていることが原因であった．今後，振幅調整スキームを導入するなどで，推定精度が改善することが期待される．
手法 F は，機械学習による DS で，Google の開発した Pixel Recursive Super Resolution (Dahl et al. 2017)を用いた．自己回帰モデルと畳み込みニューラルネ
ットワーク(CNN)の組み合わせで構成されている．
低解像画像を高解像度化する，いわゆる超解像の技術である．ここでも，若月ほか(2016)の高解像 RCMの現在気候実験から P, T, R の値を抽出した．そこから平均場を抜き，256 階調の値に変換し，3 要素をRGB の値に対応付けすることで，約 3000 枚の画像
データを作成した．解像度は 32×32 とし，これを 8×8 に低解像度化し，低解像画像と高解像画像の比較から学習データを作成した．学習に用いた画像からランダムに 300 枚を抽出し，手法(a)と手法(c)で精度比較を行った(表 2)．その結果，手法(c)の方が，RMSE で精度が高かった．これは，機械学習がより答えに近い高解像度の空間分布情報を作り出したことを示唆する．
本研究の精度比較研究は、暫定結果でありスキー
ムの改良や計算対象の変更などにより、結果が変わってくる可能性がある。最新の情報を発表する。
表 1: 手法(a)と手法(b)の二乗平均平方根誤差(RMSE)

要素
RMSE

P(hPa)
0.39

手法(a)
T(K)
1.10

R
0.37

P(hPa)
0.83

手法(c)
T(K)
1.08

R
0.31

手法(c)
T(K)
0.09

R
0.04

表 2: 手法(a)と手法(c)の RMSE

要素
RMSE

P(hPa)
7.66

手法(a)
T(K)
0.71

R
0.24

P(hPa)
0.55

謝辞
本研究は， JSPS 科研費 JP18H01673，気候変動適応技術
社会実装プログラム(Si-CAT)，環境研究総合推進費フィー
ジビリティー・スタディーの支援を受けた．
参考文献
Ryan Dahl, Mohammad Norouzi, Jonathon Shlens, 2017: Pixel
Recursive Super Resolution, https://arxiv.org/abs/1702.00783
Wakazuki, Y., 2013: Modified relative humidity using the Johnson’s
SB distribution function. SOLA, 9, 111-114, doi:10.2151/sola.2013-025.
板谷知明,芳村圭,2018: 深層学習を用いた水文気象場のダウン
スケーリング手法の開発,土木学会論文集 B1 (水工学)
若月泰孝, 原政之, 藤田実季子, 馬燮銚, 井上忠雄, 木村富士男,
小池俊雄, 2016: 気候差分ダウンスケーリング法による関東・中部山岳域の確率論的気候変化予測. 土木学会論文集 B1(水工学), 72(4), I_55-I_60.

― 376 ―

P431
関東地方平野部における晴天日の日最高気温出現時刻の特徴
谷内浩平 立正大・院 ・渡来靖 立正大 
１．はじめに 晴天静穏時の気温日変化は南中後約  時間で日最高気

ける日最高気温出現時刻の特徴を示す． 地点は，関東地方の平野部や沿岸部に位置し，それぞれの位置がおよそ温を迎えると考えられる しかし，実際には総観場や局地均等となるように選出した．その結果，全  事例中 

地域の気温日変化を変化させる．例えば渡来ほか  に

節毎では春季が  事例，夏季が  事例，秋季が  事

循環などの様々な現象に伴う移流が影響し，時として影響

よると， 年  月  日の最高気温が埼玉県熊谷市で
℃を観測した時刻は  時  分だった．一方，熊谷市の北西に約 NP 離れている群馬県前橋市では最高気温

事例が  地点全てにおいて晴天日を観測した．また，季例，冬季が  事例となった．7DE は  地点における
日最高気温の平均出現時刻を示している．その結果，関東内陸部では 平均で  時  分～ 時  分，関東沿岸部

℃を観測した時刻は  時  分であり，前橋は熊谷

では平均で  時～ 時に日最高気温が出現していた．詳

因として，フェーンに伴うギャップ流の影響が指摘されて最も早い地点は北茨城で，最も遅い地点はさいたまとなっに比べて日最高気温の出現時刻が  分早かった．この要いる．他にも，太平洋の沿岸部では海風の影響によって日最高気温出現時刻が前橋・熊谷より早い地点も見られた．

しかし，これは  年  月 ～ 日の事例であり，日々の大気の状態や地域性により，各地の気温日変化が変調しているものと考えられる．このような晴天日の気温日変化

しく見てみると， 地点中日最高気温の平均出現時間がた．

 次に， 上記の  地点のうち特徴的な  地点 熊谷・前橋・北茨城・佐野・さいたま・銚子・東京 について，晴天
日の日最高気温出現時刻の頻度分布を示したものが )LJ

である．その結果，どの地点も日最高気温出現時刻は主にについて，日最高気温出現時刻に着目してその気候学的特

正午～昼過ぎにかけて記録されていることが分かる．詳し

そこで本研究では，関東地方平野部における晴天日の日

半，関東内陸部の前橋や熊谷などは約  時半から  時

徴を調査した研究は多くない．

最高気温出現時刻の特徴について調査したので，その結果を報告する．

く見ると，北茨城・銚子の関東沿岸部では約  時～ 時

半と内陸部の方が幾分日最高気温出現時刻が遅かった．今回得られた結果では， 地点で最も日最高気温出現時間

．研究手法が遅かった地点はさいたまであり，全体的に関東沿岸部よ 解析対象期間・地域

解析対象期間は， 年間  年  月  日～ 年 

月  日 とし，気象庁の気象官署，特別地域気象観測所および $0H'$6 観測所データを使用する．使用したデータ

は，日別値の日最高気温出現時間・日照時間の  つと時別値の風向・風速である．

解析対象地域は，関東地方  地点と風上側の信越地方

り関東内陸部の方が日最高気温出現時刻が遅い特徴が見られるが，それ以外の局地的な特徴も見られる．今後は季節ごとの違いや局地風系との関係などについて調査し，日最高気温出現時刻の地域性の決定要因について調査する必要がある．


7DE 地点における日最高気温の平均出現時刻 早い順 の新潟県・長野県の  地点 関東と信越地方共に島嶼部

地点は除く とする．

 解析方法

晴天日は日別値の日照時間を用い， 月～ 月は  時

間以上， 月～ 月は  時間以上，それ以外は  時間以上と定義した．

平均出現時刻地点

平均出現時刻

北茨城



千葉



館山



前橋



水戸

 つくば

小田原



熊谷

(館野)



東京



佐野



銚子



宇都宮



横浜



さいたま





晴天日であり移流等の影響がなければ，南中時刻の  時

間後頃（およそ  時）が日最高気温となり，日出頃に日最低気温となるような気温日変化を示すと考えられる．そこで，日最高気温の出現時刻を気温日変化の指標として，
季節毎の晴天日の特徴や地上風向・風速による特徴の違いなどを調査する．関東地方における地上風系の分類においては，関東地方・信越地方の地上風時別値をもとに，日中の平均風速や卓越風向を元に調査する予定である．

．結果 今回は，関東地方の  地点中  地点 北茨城・水戸・

つくば 館野 ・宇都宮・佐野・前橋・熊谷・さいたま・銚

子・千葉・館山・東京・横浜・小田原 に関して晴天日にお)LJ 関東地方  地点における晴天日の日最高気温出現― 377 ―

時刻の頻度分布 年～ 年  

P432

Dry Intrusion の 自 動 検 出 と 出 現 特 性*柳 澤 彩 紀 ， 谷 田 貝 亜 紀 代 (弘 前 大 )1. はじめに
湿潤赤道域に乾燥空気が侵入する現象 (Dryintrusion) はその場の積雲対流活動に大きく影響し，
現 場 観 測や 衛 星可 降水量 デ ー タか ら 捉え ら れ(Numaguti et al., 1995)，熱帯における支配的な季節内振動であるマッデン・ジュリアン振動の発生要因の一つとしても考えられている (Kerns and Chen, 2014)．
このように，Dry intrusion のラージスケールでの特徴を明らかにすることは熱帯地域と亜熱帯地域の相互作用を理解する上で非常に重要である．谷田貝・住(1998, 気象学会秋) や柳澤・谷田貝 (2018, 気象学会
秋) では，全球赤道域について Dry intrusion の手動検出を行ったが，数値モデルへの応用等を考慮し，より一貫した条件下で検出を行うため，本研究では自動検出を行いその出現特性を解析した．

2. データと検出方法
本研究における Dry intrusion の検出は，谷田貝・
高藪 (2016, 気象学会春) の Atmospheric River の検出手法を参考に，柳澤・谷田貝 (2018, 気象学会秋)の Dry intrusion の検出条件に基づいて，1979-2016 年の 30°S-30°N について行った．まず，ERA-Interim 再
解析 (Dee et al., 2011) の 0.75°格子の可降水量について 6 時間毎の値から日平均値を算出し，それをもとに計算した 38 年分の 1 日毎の平均値を日気候値とした．求めた日平均値から日気候値との差をとって偏差を算出し，以下の条件に基づいて検出を行った．
1) 算出した偏差の値が-12 mm 以上，2) 日平均可降
水量が 40 mm 以上，3) 水平スケールが約 500 km (グ
リッド数が 40 個) 以上，4) それらを満たす領域が北半球に位置していた場合はその南端が 10°N に到達し，南半球に位置していた場合はその北端が 10°Sに到達する．

3. 結果
解析期間に Dry intrusion は計 45,743 件，年間約1,204 件が検出された．柳澤・谷田貝 (2018, 気象学会秋) では検出時に Dry intrusion の持続性を考慮したのに対して，今回の自動検出では持続性をまだ評価していないため検出件数には差が生じたが，出現特性については定性的に一致した．全件数のうち，45 %は北半球で，38 %は南半球で出現し，残り 17 %は赤道上で検出された．北半球では夏季に出現が少なく，全球としても 6-9 月にかけて出現が少なかった．また，柳澤・谷田貝 (2018, 気象学会秋)で出現が多かったインド洋～赤道西太平洋 (40°E-180°E) では全件数の 51 %が検出され，その出現回数を年平均して季節毎に示したものが図 1 である．この領域では北半球 (37 %) よりも南半球 (47 %) で多く検出され，特に海大陸の赤道付近では出現が少なかった．
この領域の北半球および南半球における出現回数の季節変動は全球赤道域全域における季節変動と高い相関を示した (0.99 および 0.86)．一方で，この領域の赤道上における出現の季節変動は小さかった．

4. 今後の課題
自動検出において，Dry intrusion の持続性や侵入経路，熱帯低気圧近傍に出現するものへの対応，数値モデルへの応用，他の気象現象との関連性の解析については当日詳細を示す．

図 1 インド洋～赤道西太平洋で 1979-2016 年にかけて出現した季節毎の Dry intrusion の年平均出現回数．

― 378 ―

P433
野中到・千代子による 1895（明治 28）年富士山頂気象観測値の検討
山本哲*1・佐藤政博*1・土器屋由紀子*1, 2・中山良夫*1（*1 芙蓉日記の会・*2 富士山環境研究センター）
１ はじめにど、過酷な条件であったことが窺える。夫妻が和田富士山頂での冬季気象観測は野中到（1867～の説得により観測を中断し強力に背負われて下山を1955）
・千代子（1871～1923）夫妻により初めて試み開始したのが 12 月 22 日 14 時頃とされており（東京られた。野中到が私費を投じて富士山頂剣ヶ峰に設朝日新聞 1896 年 1 月 3 日）
、観測が下山直前まで続置した観測所で、中央気象台の嘱託を受け、中央気けられたことが示唆される。

象台から貸与された測器を用い 1895（明治 28）年

３ 考察

10 月 1 日に観測が開始され、10 月 11 日に千代子も今回確認された観測表が実際の観測値を記載した

加わり２名での観測が続けられたが、12 月 12 日にものであることを疑わせるものはない。

慰問のため山頂に到達した強力らにより夫妻の危機

気温の２時間毎の観測値が日最高・最低気温の範囲

的健康状況が伝えられ、野中の理解者であった中央

を超える事例が、10 月は皆無であったのが 11 月下

気象台予報課長和田雄治（1859～1918）らにより 12旬から増え、12 月は約半分の日で発生している。測月 22 日に救出され観測は終了した（大森 1978）。

器の問題も考えられるが検討を要する。水銀気圧計

得られた気象観測値は中央気象台に報告されたとの測定可能範囲外や測器・電池凍結による風速観測考えられるが、これまで観測者自身により気温の月

中断・断念などが報告されていたが、今回初めて確統計値などが報告されたもの（野中 1896）などが知認された点を含め、これら観測値に関する問題が時られていたのみであった。講演者らは野中家で所蔵別値の公表を保留させたことも考えられる。他の観されている野中夫妻の遺品の中に、時・日別観測値

測要素など残された資料を詳細に検討して 1895 年と考えられるものの存在を確認した。

富士山頂気象観測の実態を明らかにしていく。

２ 気温観測値の検討
観測資料は手書きで浄書したもので野中到による筆記と考えられる。気温、気圧、風向・風速、天気の２時間毎、日最高気温・日最低気温（24 時日界）の日別観測値が表形式で記載されている。観測表とともに観測所の計画概要・計画図（実際のものと異なる）が保存され、何らかの出版を念頭とした原稿とも見受けられる。気温月平均値等の統計値も記載されているが、値はこれまで公表されたもの（野中1896）と同一である。
棒状温度計による気温の観測は２時間毎に 10 月 1
日 02 時から 12 月 22 日の 12 時（日本中央標準時）
まで１回の欠測もなく記録されている。日最高気

第１図 1895 年 10 月 1 日から 12 月 22 日までの２時間
毎気温観測時別値（実線）と富士山（気象庁）日最
高・最低気温平年値（1981-2010 年・破線）

温・日最低気温も毎日観測されており、起時（時間帯）も記録され、最高温度計・最低温度計の読み取
り、復度も２時間毎に行われたと考えられる。第１
図に表を読み取って数値化した気温観測時別値を示した。現在の富士山（気象庁）の平年値と比べても妥当な変化である。11 月中旬以降変動幅は大きくな
り、12 月中旬には５日間連続して-20℃を下回るな

謝辞 所蔵の貴重な資料の閲覧・複写をご承諾くださった野中家各位に深い謝意を表する。
「芙蓉日記の会」
は野中到・千代子をはじめとする富士山気象観測史に関心を持つ気象専門家、国文学者、郷土史研究家、編集者など有志の集まりであり、認定 NPO 法人「富士山測候所を活用する会」の活動支援を受けている。
参考文献
大森久雄新選覆刻日本の山岳名著解題大修館
書店；野中至富士山氣象觀測報文地学雑誌

― 379 ―

P434

霧による急激な視程変動の特徴*河 野 貴 行 (防 衛 大 ),

菅 原 広 史 (防 衛 大 )急激に悪化する割合は最大 50 %に達していたことが分はじめに

東北地方太平洋側では、春から夏にかけて沿岸部をかった。反対に、急激な回復に着目してみると、日の中心に出現する海霧の影響により、著しく視程が低下

出から 9 時までの間が多く、夕方から急激に回復するする。青森県太平洋沿岸部に位置している三沢飛行場

事例は少ないことが分かった。

も例外ではなく、6 月には海霧の影響によって着陸に必

要な最低気象条件未満となる割合が 11.7 %となってい まとめる（2007 年～2016 年の 10 年統計による）。このため飛 本研究では、霧に伴う急激な視程変動の性質解明を行場では、視程の悪化を含む急激な気象状態の悪化を目的に、視程の急激な悪化または回復した場合の時間

可能な限り早期に予報する必要があるが、現状では視変化について統計解析を行った。その結果、急激な視程の変化傾向と経験に頼るしかない。

程変動が起きやすい時間帯に偏りがある可能性が示唆

霧による急激な視程の悪化には、空気塊の鉛直運動された。今後は、解析期間を増やすとともに、急激なによる霧粒の沈降が重要な役割を果たす[1]ことが言わ

視程変動が起こる要因について明らかにする予定であれているが、その鉛直運動をもたらす要因の一つとしる。

て日射に起因する対流活動が考えられる。よって、本研究では霧に伴う急激な視程変動における時間変化の特徴を調べた。
方法

青森県三沢飛行場における定時飛行場実況気象通報式を用いて、2013 年の 6、7 月における霧出現時の視程の変化に着目して解析を行った。視程が１時間後に4000 m または 2000 m より大きく減少し、1000 m 未満

日の出

日の入り

となった場合を「急激な悪化」とし、さらに 1000 m 未満の状態から 4000 m または 2000 m より大きく上昇し

図１ 霧時間数及び急激な悪化をした場合の時間数た場合を「急激な回復」とした。これらの閾値の根拠（2013 年 6~7 月）

は、航空機の飛行方式の基準となる有視界気象状態
VMC（visual meteorological condition）の下限値である 5
km の状態から、霧を観測する視程の上限値である 1000m 未満へ悪化した場合、その減少量は 4000 m より大きいためである。同様に代替飛行場の基準値である 3000m から悪化した場合の減少量は 2000 m より大きいことから、これらの閾値を決定した。


結果

日の出

日の入り

図１に霧時間数及び急激な悪化をした場合の時間数を、図２には霧時間数及び急激な回復をした場合の時

図２ 霧時間数及び急激な回復をした場合の時間数

間数を積み上げ縦棒グラフにて示す。

（2013 年 6~7 月）

霧の時間数は、日中に比べ夜間のほうが圧倒的に多いが、急激に悪化する割合は少ない。一方、14 時以降

参考文献に着目すると霧の時間数は少ないものの、日没までに[1] Okuda, T., et al., 2010, J. Meteor. Soc. Japan, 88,
243-261.

― 380 ―

P435
気象庁全球モデルの放射計算で利用する水雲有効半径の見直し
長 澤 亮 二 (気 象 研 )

1.

はじめに

4.

インパクトと今後の課題

現業モデルは計算資源の厳しい制約から簡略化した雲TEST で水雲有効半径の値がより小さく診断されたこと過程を採用しており、放射計算に用いる水雲有効半径は放から、GSM で長期積分した際に大気上端での短波放射反射過程内で簡便な方法を用いて独自に診断するのが一般

射量が増加するインパクトが得られた. その一方、長波放的である. 現業の気象庁全球モデル(以下 GSM)の放射過

射フラックスへのインパクトは小さかった. 本研究では程では衛星観測からの推定による Kawamoto et al. (2001)���� を固定値としたが、今後は簡便でかつ精度よく���� をに基づいた方法 (CNTL)で水雲有効半径を診断していた.
しかし、衛星搭載のセンサーは層積雲の雲頂から雲層内部

パラメタライズする方法を調査する予定である.

にかけて感度があり、層積雲は雲頂から雲底に向かうに従い水雲有効半径が小さくなる傾向があるため、衛星観測から推定された水雲有効半径の値は、航空機で直接観測した値と比較して過大評価されることが知られていた (e.g.,
Nakajima et al. 2010). そこで水雲有効半径診断方法を、航空機の直接観測による Martin et al. (1994) に基づいた方法(TEST) に変更することを試みた. なお変更の経緯や詳細については関口他 (2019) も参照していただきたい.

2.

水雲有効半径診断方法

CNTL では水雲有効半径の値は陸上 10.0 ��、海上 13.0

�� で固定であった. 陸上の値が海上の値より小さいのはエーロゾルの第一種間接効果による. TEST は Martin etal. (1994) の方法を簡略化したものであり、モデルの予測した雲水量とあらかじめ陸上と海上で値を設定した水雲
粒数濃度から水雲有効半径を診断する. 水雲有効半径は以下の式で記述される.
�⁄����� � ��� ������ �����

ここで�� は水雲有効半径 [�� ]、� はモデルの雲水量[���� ]、�� は水の密度 [���� ]、���� は水雲粒数濃度[���� ]、�は海陸別の定数である. 本研究では水雲粒数濃度の値は、Martin et al. (1994) に記載のある航空機観測の値を参考に、陸上で 250 [���� ]、海上で 100 [���� ] とした.

3.

診断された水雲有効半径の値

図 1 に全球解析の雲量・雲水量を用いて CNTL と TESTにより診断された水雲有効半径の値の水平分布を示す.
TEST は CNTL より診断された有効半径の値が全体的に小さな値となっており、水雲有効半径の過大評価が軽減されたことがわかる. また陸上での値が海上での値より小さいという特徴も再現されている.

図１ 全球解析（2014 年 7 月 1 日 00UTC）の雲量・雲水量を用いて診断した 850hPa 付近の高度の水雲有効半径 ����.
（上）CNTL（中）TEST. （下）対応する全球解析の雲量.

参考文献[1] Kawamoto, K., et al., 2001, J. Climate, 14, 2054-2068.
[2] Nakajima, T. Y., et al., 2010, J. Atmos. Sci., 67, 1884-1896.
[3] Martin, G. M., et al., 1994, J. Atmos. Sci., 51, 1823-1842.
[4] 関口他, 2019: 放射. 数値予報課報告・別冊第 65 号,
気象庁予報部, 66-80.

― 381 ―P436

JAXA ス パ コ ン （ JSS2） を 用 い た NICAM-LETKF の予測システムの高解像度化* Yi n g - We n C h e n 1 , 金 丸 佳 矢 2 , 佐 藤 正 樹 1 , 寺 崎 康 児 3 , 小 槻 峻 司 3 , 三 好 建 正 3 , 久 保 田 拓 志 41
3

東京大学大気海洋研究所, 2 情報通信研究機構,

理化学研究所計算科学研究センター, 4 宇宙航空研究開発機構

期値として 5 日予測を計算している。予測にお1. はじめにけるモデルの境界条件の海面水温や海氷密接度

NEXRA (NICAM-LETKF JAXA Research Analysis) は東は NCEP FNL の解析値を使用しているが、計算開大・理研・JAXA の連携の元で開発されている、正 20 面

始時刻の値で固定し、計算を行う。現在、「世界

体 格 子 非 靜 力 学 大 気 大 循 環 モ デ ル NICAMの気象リアルタイム」で公開されている予測気(Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric Model;

象情報は水平解像度 112km の予測結果を最新時

Satoh et al. 2014, 2017) に局所アンサンブル変換カ刻まで公開している。本研究では、NICAM-LETKF

ルマンフィルター(LETKF; Local Ensemble Transformで得られた解像度 112km の解析値を 14km に内挿

Kalman Filter; Hunt et al. 2007)を導入したデータ

し、積雲パラメタリゼーションの代わりに１モ

同化システム(NICAM-LETKF; Kotsuki et al. 2017a,

ーメントバルク法を使用し 5 日予測を行った。

b; Terasaki et al. 2015) による作成した初期値を使用した全球天気予測システムである。予測した気象情報 は 「 世 界 の 気 象 リ ア ル タ イ ム

3. 結果(https://www.eorc.jaxa.jp/theme/NEXRA/index_j.ht

本研究では、2019 年 6 月下旬に九州南部梅雨前線m)」 で公開されている。本研究は「衛星全球降水マッが停滞し大雨をもたらした事例に着目した予測実

プのデータ同化システム NEXRA の高度化と NEXRA を用験とその解析を行った。図 1 は 2019 年 6 月 27 日

いた気象リアルタイム解析」のもと、JSS2 (JAXA

6 時(UTC)を初期値とした 2019 年 6 月 30 日 19 時

Supercomputer System Generation 2) に構築された(UTC)の降水の予報結果である。水平解像度 14km

NEXRA を用いた日々の気象予測高解像度化の開発を行の予報で得られた降水システムの空間分布や降水った。本予稿では初期成果を報告する。

強度は水平解像度 112km の予測よりもよい結果が得られた。

2. NEXRA の予報プロセス
NEXRA のデータ同化サイクルと世界の気象リアルタ
イムページに利用されている気象予測の流れ、今回の4. 謝辞
本研究は宇宙航空研究開発機構スーパーコンピュータ「JSS2」を使用した。

変更点を簡単にまとめる。
1. NICAM-LETKF の同化：NICAM—LETKF の同化サイク
ルは 6 時間おきに 1 日 4 回を行なっている。同化に使われている観測データは従来型観測
PREBUFR、改良型マイクロ波探査計(AMSU-A)、ガウス変換を用いた衛星全球降水マップ(GSMaP)である。また、モデルの境界条件の海面水温や海氷密接度は NCEP FNL の解析値を使用している。
詳細は金丸ら(2017 年度気象学会秋学会)を参照。
2. NEXRA の 5 日予測：NEXRA の５日予測は NICAMLETKF の解析 100 メンバーの平均値を大気の初

図１ 2019 年 6 月 30 日 19 時(UTC)の１時間平均降水量の分布。(a)は 14km 解像度、(b)は 112km 解像度の降水分布。シェードは NEXRA の予報結果、コンターは GSMaP の観測結果。

― 382 ―

P437

スピンダウン問題と過飽和抑制
澤田謙（気象研究所）

はじめにる．この手法では相対湿度のみに制約を課しているが，最適値探索過程を通して他の変数にも制約の影響が及
気象現象の予測精度向上のためには，観測網の充実， び，バランスがとれた解析値が作成されることが期待
数値予報モデルの精緻化，および，それらをつなぐデー できる． また，相対湿度のみならず，上下限のある他
タ同化手法の高度化が重要である．近年の観測網の充 の物理量の同化にも応用が可能である．この手法は，実や数値予報モデルの高解像度化への進展は著しく， 1990～2000 年代ごろの流れの場と質量場のインバラ
それらに伴い予測精度も確実に向上してきている．し ンスに起因する偽の重力波の生成を抑制するために評かしながら，同化を行うことでモデル変数間の水蒸気 価関数に拘束項を加えた手法の拡張版とも考えられる．
バランスが崩れ，予報初期に降水が過度に集中してしまうスピンダウンと呼ばれる現象が起こる場合がある（Hólm et al. 2002; Dixon et al. 2009）．現実の大気 3
実験結果
中の水蒸気分布は局所性が強く，また中下層以下では過飽和制約を実装するのに先立ち，過飽和状態の解飽和に近い状態にあることも多いため，現在の同化法
では非現実的な過飽和状態が解析されてしまう事があ 析値への影響を調査した．JNoVA ではインクリメン
る．本研究では，この過飽和状態がインバランスの要 ト法が採用されており，最適値探索の際には低解像度因ではないかと考え，不適切な水蒸気量状態を抑制す 予報モデルが実行され，その結果が高解像度予報モデる機構をデータ同化手法に実装し物理的整合性のとれ ルに引き継がれて解析値が作成される．高解像度モデた解析値を作成することで，インバランスの解消を図 ルに引き継がれる際，過飽和分の水蒸気は捨てられてしまうため，図 2 のように降水分布が変わってしまう．
り，スピンダウン問題の改善に繋げる（図 1）．

1

現在の同化手法

過飽和状態を抑制するによる解析値

同化手法による解析値

過度に集中した

高度

持続性のない降水高度

観測結果に近い

持続可能な現実的な降水

スピンダウンを誘発する
過飽和状態

0

100
相対湿度(%)

0

図 2: 解析時刻における前３時間降水量：左）解析雨量，中央）JNoVA 内の高解像度モデルによる解析値，
右）JNoVA 内の低解像度モデルによる解析値

100
相対湿度(%)

図 1: スピンダウン問題の解決に向けた過飽和抑制の効果の概念図2

過飽和抑制手法

本研究では，高品質な初期値を与えるデータ同化手法として十分実績のある非静力学メソ４次元変分法（JNoVA）に水蒸気バランス機構を導入した．具体的には，JNoVA の最適値探索部分において各格子点の相対湿度 RHi が 0～100[%] 内にあることを制約条件として課し，制約条件からの外れ具合に依存するペナ
ルティ関数
)γ
∑(
max{0, −RHi , RHi − 100}α

この現象は，第一推定値において水蒸気量が実況に比べて過小であり，かつ，最適値探索において過飽和状態となった場合に起こることが多いようであり，それほど頻発する事象ではないが，最適値探索の効果が解析値に十分に反映されていない事例である．予備的な実験では，このような事例に対し過飽和制約を導入することで低解像度モデルにおける過飽和状態が抑制され，高解像度モデルによる解析値の降水分布が実況に近づくことが確認されている．本発表では過飽和制
約を適応した際の水蒸気分布や降水分布への影響について報告する．

4

謝辞

気象研究所気象観測研究部第四研究室の皆様，気象庁数値予報課本田有機氏から有用な助言を頂きました．
を評価関数に加えることで直接的に水蒸気量が適切 また，数値予報課開発の現業メソ数値予報に基づく実な範囲にある解析値を求める方法をとった．ここで， 験システムを用いました．
α > 0, γ = 1, 2 は制約の効果を調整するパラメータあi― 383 ―

P438
2016 年 7 月 14 日のダウンバースト実スケール
岩下久人／森田敏明／柴田耕志（明星電気），小林文明（防大地球）
１．はじめにない．それぞれの地点の気温及び気圧の観測データについPOTEKA 小型気象計により構成された群馬県・埼玉県平

て，A1～A3 を図 2-1 のグラフに示し，B1～B3 を図 2-2 の野部の地上稠密気象観測網（約 150 地点，約 1～2 ㎞間隔）

グラフに示す．実線が気温で，破線が気圧であり，横軸のは，2016 年 7 月 14 日の JEF1 ダウンバーストを初めとす

時間スケール（13:20～14:40），左縦軸の気温スケール（18る複数の突風事例観測に成功し，ダウンバースト発生時に～38℃），右縦軸の気圧スケール（992～998hPa）は全てのおける気温や気圧等の気象観測要素の局地的な変化特性のグラフで共通である．事象中心の進行経路から 5 ㎞以内の詳細を明らかにした(1)．本稿では，2016 年 7 月 14 日の観A1～A3 の観測点では，
気温急降下と気圧急上昇が共に観測

測事例を利用し，これまでダウンバースト本体の下降気流されているのに対し，進行経路から 5 ㎞以上離れた B1～B3

によって生じていると推測してきた気温急降下(－2 ℃／の観測点では，気温降下と気圧上昇はあるものの，急激なmin 以下)と気圧急上昇(＋0.8hPa／min 以上)の観測地点分

変化は観測されていないことが判明した．

布をきめ細かく見極めることで，地上付近におけるダウン

A1

B1

A2

B2

A3

B3

バーストの実スケールサイズの見積もりを行った結果を報告する．なお，2015 年 6 月 15 日の F1 ダウンバーストに対しても，同様の推定作業を行っている(2).
２．ダウンバースト事象中心の進行経路の見積もり
ダウンバースト発生時の地上稠密気象観測データにより，気温急降下の観測点，もしくは気圧急上昇の観測点を追跡することで，ダウンバーストを引き起こしたと思われる事
象（積乱雲）中心の進行経路を見積もることができた(1)．図1 は，群馬県・埼玉県平野部の地上稠密気象観測網の南西部を示しており，2016 年 7 月 14 日の JEF1 ダウンバースト
発生時におけるその事象中心の進行経路を見積もったものである．図上の破線がその進行経路であり，観測網の南西から進入して来た事象が，北北東に進行して行く過程でダウンバーストによる実被害が発生したものであった．なお，
X は JEF1 の判定根拠となった被害多発地点の一つを示している．
図2-1 A1～A3（進行経路から5 ㎞以内）

図2-2 B1～B3（進行経路から5 ㎞以上）

図 2 各観測点の気温及び気圧観測データ

４．まとめ
群馬県・埼玉県平野部の POTEKA 地上稠密気象観測網
によるダウンバースト発生時における気温及び気圧の観測
データを確認した．ダウンバースト本体の下降気流に起因すると推測される気温急降下(－2 ℃／min 以下)と気圧急上昇(＋0.8hPa／min 以上)は，事象中心の進行経路から 5
図 1 2016 年 7 月 14 日ダウンバースト事象中心の進行経路㎞以上離れた地点では観測されていないことが判明した．

３．気温急降下と気圧急上昇の観測地点分布

群馬県・埼玉県平野部におけるダウンバーストの実スケー

図 2 において，A1～A3 で示される観測点はダウンバー

ルサイズはおおよそ半径5㎞以内と推測することができる．

スト事象中心の進行経路のほぼ線上に存在し，A2，A3 においてはダウンバーストによる実被害も発生している．一方
で，B1～B3 で示される観測点は事象中心進行経路からおおよそ 5 ㎞以上離れた地点に存在し，被害報告はなされてい参考文献(1) 岩下ほか，2017：日本気象学会秋季大会講演予稿集(112)，A209.
(2) 岩下ほか，2018：日本気象学会秋季大会講演予稿集(114)，P432.
(3) 岩下ほか，2019：日本気象学会春季大会講演予稿集(115)，A301.

― 384 ―

P439

ディスドロメーターを用いた 2 高度での降雪粒子観測*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.

プロセスを調査し、その寄与率がどのくらいあるかをはじめに落下中の降雪粒子の物理特性(粒径や落下速度など)

定量的に評価する予定である。

の変化量を把握し、その変化量を定式化することは、レーダー推定降雪量や気象モデルから算出される地上
降雪量の精度向上に有用である。そこで、降雪粒子の物理特性に変化を及ぼす雲物理過程の寄与率を調査す

謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 18K03766 の助成を受けた。

るため、光学式ディスドロメーターを用いて標高の異なる 2 地点で観測を行った。本稿では、観測の初期的な結果を報告する。
2.

観測

観測は、新潟県長岡市の雪氷防災研究センター(以後、
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。本稿では、2 月末までのデータから計算した 5 分間の統計値を用いて結果を示す。
3.

結果

図 1 は観測結果の時系列を示している。両サイトの気温の変化(図 1a,b)はほぼ同じ傾向であった。八方台の気温は、ほとんどの時間雪氷研の値より低く、氷点下であった。また、雪氷研の気温は 0~3℃であり、八方台
より下層では融解や衝突併合が起こりやすい環境であったことが示唆される。両サイトの降雪の始まりや継
続時間もほぼ同じであり(図 1c,d)、両サイトの降水は同
じ降雪雲からもたらされている事象が多かったことが示唆される。粒径(図 1e,f)や落下速度(図 1g,h)は標高の低い雪氷研で大きな値を示す事例があった。このこと
は 2 高度間を落下している間に降雪粒子の物理特性が変化したことを示唆している。雪氷研では、気温、水
蒸気量、雲水量、降雪雲の鉛直分布を測定する多波長マイクロ波放射計やマイクロレインレーダーでも観測しているので、今後はそれらのデータを含めた詳細な図１ 雪氷防災研究センター(黒色)と八方台(灰色)で測定した(a,b)気温、(c,d)降水強度(メーカーオ
リジナル出力)、(e,f)粒径、(g,h)落下速度の時系列図。
5 分平均値をプロットしている。

解析を行い、降雪粒子の物理特性を変化させる雲物理― 385 ―

P440

X バンドレーダーを用いた 積乱雲と Jumping Cirrus の発達過程の観測*瀬口貴文 (防衛大), 岩崎杉紀 (防衛大), 鴨川仁 (静岡県立大), 牛山朋來 (土木研), 岡本創 (九大応力研)
３ 解析結果

１ はじめにJumping Cirrus (JC)とは，発達した積乱雲のかなとこ雲 図 1b は，図 1a の積乱雲を PAWR で観測したものであ(anvil)上部で飛び上がるように発生する薄い雲の現象でる．比較のため，カメラの視線方向に合わせて断面をとっある(図 1a)．可視カメラの観察結果から，JC は一部が昇た．ただし，地上可視カメラでは JC の奥行方向の正確な華して消えていくため，積乱雲上部に水蒸気を輸送すると位置がわからないため，あらゆる断面を確認した(図 1b で考えられ，下部成層圏を加湿する可能性も示唆されているは対流の最も強い場所を通る面を表示)．JC や anvil は，(Setvák et al. 2008)．この JC による成層圏・対流圏間の水降水粒子よりも小さな雲氷を含むと考えられ，図 1b を含蒸気輸送の機構がわかれば，成層圏の水蒸気量の推定に寄めて PAWR では捉えられていない．しかしながら，エコー

与することが期待される．3D 非静力学雲モデルを使用し頂が最も高い場所では，40 dBZ 以上の強いエコーが鉛直た研究では，米国で発生した大規模積乱雲を再現し，非断に伸びて高さ 11 km 以上に達しており，これが JC を生ん

熱過程(重力波の砕波)により JC が発生することが示されだ深い対流に対応するものと考えられる．
エコー頂が最もた(Wang et al. 2011)．しかし，観測事例とそれに基づく解高い場所では，anvil の高さに近い 14.5 km 付近までレー

析が少ないため，発生条件や規模，頻度といった基本的なダーエコーが達していた．今後は，降水セル自体のパラ性質が十分に解明されていない．Seguchi et al. (2019)は，

メータと JC との関係を調べ，全 28 事例の解析結果を当地上可視カメラで複数のJC を観測し，
JC のスケールと JC

日発表する予定である．

発生時の周囲の環境の状態を解析して，JC が比較的弱い
対流からも発生しうることを示した．
JC のさらなる性質解明のためには，より多くの観測事
例が必要であり，それも多様な測器と観測量による解析が望ましい．Wang et al. (2011)では，極軌道衛星搭載のレーダーで JC らしきものを捉えた事例が報告されているが，観測頻度が少ないため連続的な変化を追うことができな
い問題がある．そこで本研究では，地上の X バンドレー
ダーを用いて，JC あるいは JC を発生させた積乱雲の特徴の解析を試みる．
２ 使用データ
 解析の対象は，2016-18 年の夏に関東周辺で地上可視カ

図 1 (a) 埼玉県白岡市付近で発生した積乱雲と JC (黒丸内)．

メラを用いて観測された全 28 件の JC である．
解析には，2018 年 8 月 10 日 15 時 39 分 39 秒 (日本時間) 撮影．anvil

国土交通省が運用する X バンド MP(マルチパラメータ)と JC の高度はそれぞれ 15.3，16.1 km．(b) MP-PAWR がと

レ ー ダ ー (XRAIN) と ， 埼 玉 大 学 で 稼 働 し て い る

らえた同積乱雲(2018 年 8 月 10 日 15 時 39 分 30 秒時点)の

MP-PAWR(フェーズドアレイ気象レーダー)を用いる．

経度[°E]―高度断面[km]．色はレーダー反射因子[dBZ]．

XRAIN の使用周波数は 9.7 GHz，観測レンジは 80 km，
分解能はレンジ 150 m，方位角 1.2 °となっている．データ

４ 謝 辞は 1 分間隔で提供され，5 分間隔でボリュームスキャンを

 本研究の一部に，
九州大学応用力学研究所の共同利用研行う．現在，XRAIN は全国で 39 基あり，各事例に最も近究の助成を頂いた．MP-PAWR は SIP「レジリエントな防いサイトのデータを使用して，JC を発生させた積乱雲を災・減災機能の強化」において開発された．MP-PAWR の捕捉し，鉛直構造，粒子の大きさ等を推定する．

データ提供は，防災科学技術研究所に協力を頂いた．

PAWR は，X バンドの観測波長で，XRAIN よりも高頻度な 30 秒間隔のボリュームスキャン(半径 60km 圏内，
100

５ 参考文献仰角)により，数分単位で状態が変化する積乱雲の鉛直構

Setvák et al., 2008, Atmospheric Research, 89, 170-180.

造の連続的な解析が可能である．ただし，設置数が少なくWang et al., 2011, Terr. Atmos. Ocean. Sci., 22, 5, 447-462.

観測範囲が限られるため，解析できるのは 2 件のみである．

Seguchi et al., 2019, J. Meteorol. Soc. Jpn., 97, 615-632.

― 386 ―

P441
「 平 成 30 年 7 月 豪 雨 」 に 関 す る 後 方 流 跡 線 解 析
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.

はじめに
本研究は, 平成 30 年(2018 年)の 6 月 28 日から 7 月

8 日にかけて, 西日本を中心とした広い範囲で台風 7号および梅雨前線等の影響により多くの被害をもたらした「平成 30 年 7 月豪雨」を対象とする. 気象庁(2018) によると, この持続的な集中豪雨をもたらした要因の一つとして, 東シナ海と太平洋からの二つの多量の水蒸気を含む湿潤な気流が西日本付近で合流し続けたことを挙げている. Sekiguchi et al. (2019) も南からの気流が寄与していたことを挙げ, 一方で MOTEKI(2019) はオホーツク海高気圧起因の気流の重要性を挙げた.
本研究の目的は, リアルタイム火山灰追跡モデル(PUFF; Tanaka 1994)を応用し, この集中豪雨域の空気塊に対して後方流跡線解析を行うことで, これまで指摘されている気流について詳細を明らかにすることで
ある.

2.

解析手法
本研究の後方流跡線解析の元となっている PUFF は

三次元 Lagrangian 方程式系のモデルからできている.
PUFF の 3 次元空間における粒子位置は風による輸送,

右は京都付近を出発点として後方流跡線解析を行った気流の経路である. 四国付近に流入してきた気流
は概ね東シナ海からフィリピン海にかけての経路をたどったことが分かった. 京都付近に流入してきた気流は, 4 日 00 UTC 初期値の解析では太平洋からの気流が流入してきており, 5 日 00 UTC 初期値の解析
ではフィリピン海付近から流入してきたことが分かった. それ以降はフィリピン海からの気流が主であったが, 徐々に太平洋側に近づいていた. 両地域の4 日 00 UTC 初期値の解析に着目すると, 京都付近
では太平洋からの気流, 四国付近ではフィリピン海からの気流が流入してきていたことから, 紀伊半島の西側付近で流入してきた二つの気流が区別されることが分かった.
4. 今後の展望
本研究の実験設定は気象庁全球解析値を使用しており, かつ鉛直風のデータを除いている. 今後は JMANHM の水平解像度・時間解像度を高めた出力データを用いた実験を行う. また本研究では初期座標を期間一律に行っていたが, 高分解能にするにあたり降水帯
別に初期座標を設定し行う.

乱流拡散, 重力落下によってのように決定されるが,本研究の後方流跡線解析においては式(1)のように乱流
拡散と重力落下を除外し, 時間をさかのぼるため t を負の値にしている(初期時刻を t = 0 としている). 使用
しているデータは気象庁全球解析値である.

ri (t + Δt) = ri (t) + VΔt (Δt < 0)(1)

ここで i: 粒子番号, ri(t): 時間 t における i 番目の粒子の位置, V = (u, v, w): 風ベクトル, Z: 乱数ベクトル, G:
重力落下ベクトルを表す. ただし使用データの鉛直風の精度を考慮して、鉛直風を除いた風ベクトルを代入している.

結果とまとめ
7 月 4 日から 7 日のそれぞれにかけて 00 UTC を初期時刻として 3 日間の後方流跡線解析を行った.
粒子の初期座標は, 降水量が期間中多かった地域を代表して四国付近・京都付近を網羅できるように設定し, 高度は 925 hPa である. 第 1 図左は四国付近,

3.

第 1 図: 2018 年 7 月 4 日から 7 日それぞれの 00 UTC
を初期時刻とする後方流跡線解析. 赤線が 4 日, 黄線
が 5 日, 桃線が 6 日, 緑線が 7 日である. 線状のプロットの色は初期時刻からの時刻を表している.
参考文献
気象庁, 2018, 報道発表資料.
MOTEKI, Q., 2019, Submitted to SOLA.
Sekiguchi et al., 2019, SOLA, 15A, 22-25.
Tanaka, H. L., 1994, U.S. Geological Survey, Bulletin., 2047, 283-291.

― 387 ―

P442

竜巻の発生数と地形との関係
朝比奈聡司,
1.

*深 町 知 宏 (気 象 大 学 校 )はじめに

日本における竜巻の分布を見ると、その分布は一様ではなく、沿岸部や平野部での発生が多い傾向が見られる[1]。竜巻発生のトリガーや竜巻渦の起源については議論が続けられているところであるが、多くの研究
で竜巻の発生には下層の水平渦が重要とされており[2]、
地形の平坦さと竜巻の発生しやすさには何らかの関係性がある可能性が考えられる。そこで本研究は、竜巻

図 1 標高(左)、傾向面偏差(右)に対する 104km2 あたりの竜巻発生数。
横軸の間隔は、標高が 100m、傾向面偏差が 5m。

の発生しやすさと地形との関係性を調査した。
4.
2.

使用データ

考察

結果から、竜巻の発生は、沿岸部や平野部を除くと竜巻については、気象庁の「竜巻等の突風データベース」から陸上で発生したものを抽出した。

標高に対する発生数の変化は小さいこと、地形の凹凸（傾向面偏差）が大きいほど発生数が減少することが地形等については、国土交通省の国土数値情報より分かる。この理由として、複雑な地形上では下層の渦

標高、人口等の 3 次メッシュデータ(約 1km 四方)及びが安定せず竜巻が発生しにくいことが考えられる。

標高 5 次メッシュデータ(約 250m 四方)を使用した。

ここで、図 1(右)の傾向面偏差のグラフをロジスティ

また、調査には地形の凹凸さを表す指標として傾向ック関数により近似し、傾向面偏差と発生数との関係

面偏差を用いた。これはある領域において近似平面を式を求め、それを基に分布図を作成した(図 2)。これを求め、その平面と実際の標高とのずれの標本分散の平各地域の地形の凹凸を基にした竜巻発生リスクを表す

方根をとったものである。ここでは 3 次メッシュごとものと考えれば、平野部でリスクが高いほか、標高のの傾向面偏差を 5 次メッシュデータを用いて算出した。

高い場所でも盆地のような平坦な地域ではリスクが高
くなっており、これは実際の竜巻分布ともよく対応し

3.

調査内容と結果たものとなった。

本研究では、竜巻発生に対する地形の影響をより正確に把握するため、まず初めに人口による竜巻確認数のバイアスの有無を調べ、人口密度 100 人/km2 以上の格子であれば確実に竜巻を確認できているものとした。
その人口密度以上の 3 次メッシュ格子で発生した竜巻を調査対象とし、標高や傾向面偏差等の階級ごとに104km2 あたりの発生数という形で整理し、竜巻発生と地形との関係を調べた(図 1)。
標高に対しては、100m 未満で発生が集中したが、100m 以上では標高による発生数の差異は見られなかった。この 100m 未満地域への集中は、竜巻が海岸線付
近や平野部での発生が多いことに伴うものである。
傾向面偏差に対しては、30～35m で若干大きくなっ

図 2 地形の凹凸を基にした竜巻発生リスク分布ているが、傾向面偏差が大きいほど該当する格子数が少なく誤差が大きいことや、40m 以上では発生が確認

参考文献

されていないことも踏まえると、値が大きくなるほど[1]気象庁 HP「竜巻等の突風データベース」

竜巻の発生が少なくなる傾向が現れた。

[2]例えば, 益子渉, 2017, 日本風工学会誌, 第 150 号, pp31-38― 388 ―

P443
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*木下直樹・川野哲也・川村隆一 (九大院・理),鈴木賢士 (山口大院・創成), 杉本聡一郎 (電中研), 高橋劭 (九大名誉教授)
1 はじめに活発な積乱雲内では氷晶核よりも 2–3 桁も大きな氷晶数が観測されることがある。これは通常の氷晶核形成では説明できない。そのため、既存の氷粒子から新たな氷晶を生成する過程（二次氷晶生成）がいくつか提案されている。これまで最も有力視されてきた二次氷晶生成過程は、雪や霰な
どの氷粒子に水滴が衝突合体する際、特定の温度(−8 ∼ −3 ℃) で氷晶芽が放出される過程：HallettMossop 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) 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。
本研究では、ice-ice collisions を数値モデル WRF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調べた。

2

研究手法

雲微物理スキームには、氷粒子として氷晶・雪・霰を扱う Morrison double-moment バルクスキー
ム (Morrison et al., 2005; 2009) を用いた。Iceice collisions による二次氷晶生成率の計算方法として、Phillips et al. (2017) の方法と Sullivan et al.
(2018) に基づく方法を用いた。前者による式をバルク法で解析的に計算するのは難しい一方、シミュ
レーションでの計算コストを削減するため、このス
キームに関するパラメータの様々な値に対する 1 秒
あたりの二次氷晶生成数を lookup table として事前に保存し、実際のシミュレーションでは lookup
table から ice-ice collisions による二次氷晶生成率を計算させるように設計した。一方、後者は温度依存性のみを考慮して Takahashi et al. (1995) の結果に従う関数で生成率を表現しているが、これは任意の粒径の氷粒子の衝突から等しい数の二次氷晶が生成されることを意味するので、生成率を過大評価することが予想される。そこで、大きな粒子の衝突から多くの二次氷晶を生成させるように、粒径のべき乗（ここでは basp 乗と表現）の依存性を加え（拡張 Sullivan スキーム）、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。
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、こ図 1 (a) 異なる ice-ice collisions スキームの実験に対して、二次氷晶生成率を高度 0–5 km で鉛直平均し、(c) の領域で水平平均した値。凡例の ‘b’ は、本文での basp に対応する。(b) 二次氷晶生成率が氷晶数濃度に変わったこと以外は (a) と同じ。(c) 水
平平均の領域。×印は Takahashi et al. (2017) の観測地点を示す。

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。また、日本海側から降水
エコーが流入していた。Ice-ice collisions の効果を調べるため、先述のスキームおよびパラメータを変更した場合の感度実験を行った。

3

結果

図 1a は、各実験における二次氷晶生成率を時系列で示している。Phillips スキームでは、生成率は 1 m−3 s−1 以下で小さな値を示した。一方、拡張
Sullivan スキームでは、べき乗依存性の指数 (basp )を増加させるにつれて二次氷晶生成率は少なくなっていた。basp = 0.0 の場合、生成率は 105 m−3 s−1のオーダーであり、極端に大きな生成率となっていた。これらの二次氷晶生成に対応して、氷晶数濃度（図 1b）もオーダーレベルで変化した。
また、ice-ice collisions を導入すると、降水量は平地で減少、山地で増加する傾向を示した。これは、海側から流入する雪雲において、雪の平均粒径、ひいては平均落下速度が減少したことによるものであると考えられる。

4

今後の課題

今後は、このシミュレーション結果を Takahashi
et al. (2017) によるビデオゾンデ・HYVIS の観測結果と比較し、ice-ice collisions による二次氷晶生
成過程をより詳細に検討する予定である。

― 389 ―

P444

マイクロ波放射計による可降水量と降雨到達速度の関係
小 田 僚 子 (千 葉 工 業 大 学 )， 青 柳 光 彰 (元 ・ 千 葉 工 業 大 学 ),*白 川 尚 樹 (千 葉 工 業 大 学 大 学 院 )， 清 水 慎 吾 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )


5.0

はじめに

日本各地で降雨による災害が頻発しており，防災の降水量の増大前に可降水量が増加することが指摘されており[1]，降雨の要因となる水蒸気情報を豪雨予測に活用する取り組みが積極的に行われている[2]．本研究4.0

高度(km)

観点から高精度な降雨予測が重要である．これに対し，

3.0

2.0
1.0

では，降雨があった際に上空で雨粒が確認されてから地上に到達するまでの時間（速度）に着目し，可降水量0.0
4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月との関係について評価することを目的とした．
70

解析概要

本研究では，マイクロ波放射計で可降水量を，マリンレーダーで降雨鉛直断面の観測を行った[3]．観測場所
は前者が千葉工業大学津田沼校舎 4 号館屋上，後者が同新習志野校舎 12 号館屋上であり，測器間の距離は約2.9km である．2016 年 8 月～2017 年 12 月にマリンレ

60
可降水量(kg/m2)



図１ ブライトバンド高度の月変化

5040
春季（4-5月）
夏期（6-7月）
秋季（9-11月）
冬季（12月）30
20

ーダーで確認された層状性降雨は 40 事例であった（110

事例：レーダー画像上で降雨エコーが確認されてから00

消えるまで）．可降水量の解析に際しては，データ欠損により上記事例中 33 事例を用いて評価を行った．
なお，

から 5.0mm/h に分布していた．


ンド（融解層）高度の月変化を図１に示す．気温の高い
夏季は上空の 0℃層が出現する高度も高くなるためブライドバンドが現れる高度も約 4.5km と高くなり，冬季には高度約 1.5km と低くなる季節変化が見られた．
本研究では，雨滴（ブライトバンド）が上空で現れてから地上に到達するまでの時間を「降雨到達時間」と定義した．降雨到達時間はブライトバンドの発生高度に依存するため，以下に示す「降雨到達速度」を算出した．
対象事例の降雨到達速度の平均は 9.3m/s であった．

降雨到達時間35が指摘されていることから[1]，本研究では降雨開始前
直前 1 時間の平均可降水量と，降雨到達速度の関係を

層状性降雨の特徴として上空に見られるブライトバ

ブライトバンド高度

30の平均可降水量に着目した．上空で雨滴が確認される

可降水量と降雨到達速度の関係

降雨到達速度 =

10
15
20
25
降雨到達速度(m/s)

図２ 可降水量と降雨到達速度

マリンレーダーと同地点にあるディスドロメータによる観測から，
層状性降雨の地上降雨強度は概ね 0.0mm/h

5 （式 1）

既述の通り，可降水量は降雨増大前に増加する傾向

図２に示す．両者の相関係数は 0.30 であり，弱い正の相関が見られた．降雨が地上に到達する時間や速度は風速にも依存すると考えられるため，単純な評価はできないが，大気が湿潤なほど上空で生成された雨滴が地上に早く到達する傾向にあることが示された．
謝辞
レーダーの設置に際し，北海道大学の藤吉康志教授にご指導いただきました．ここに記して謝意を表します．
参考文献[1] 神田ほか, 2000, 天気, 47, 7-15.
[2] 小司ほか, 2009, 測地学会誌, 55, 17-38．
[3] 松井ほか, 2016, 日本気象学会 2016 年度春季大会講演予稿集, 88.

― 390 ―

P445
冬季石狩平野における対流雲がもたらす地上気温と気圧の変化*馬場賢治 1,2,

伊藤花好 2 , 上田博 3（1:酪農学園大学大学院酪農学研究科 2 :酪農学園大学農食環境学群 3：名古屋大学）

１． はじめに野にかけて筋状雲が北西－南東方向に入り込んでいた．ま冬季石狩平野では，気団変質により生じた筋状対流雲がた，その対流雲は南西から北西へ移動していた．筋状対流入り易い．この対流雲が齎す降雪の影響による地上での気雲の進行方向側の北西領域において気圧上昇・気温低下の

圧と気温の短時間変化について，2016年名古屋大会で報告

観測点がみられた（図 2 左 TN と KC，同右 SN）．

を行った．ここでは，小学校の百葉箱に設置した 10 分ごとに計測したデータを用いて解析を行い，気圧が上昇するととも

５． 考察とまとめ

気温低下が生じる領域が見られ，レーダーエコーの強弱に今回紹介した事例では，対流雲の進行方向の前面においついては確認できたが，詳細な位置関係については言及出て，気圧上昇・気温低下の観測点が現れていた．筋状雲の来ていなかった．そこで，今回はレーダーエコーと観測点と走向と風向がほぼ一致しており， ウインドシアは小さいと考の位置関係を注目し，筋状対流雲と地上で確認された気圧えられる．これらの他の事例においても同様な傾向がみられ上昇・気温低下の関係について報告を行う．

ることから，Yamada et al.(2004)の Rw タイプの筋状雲によるShirooka and Uyeda (1990)のバーストタイプを多く捉え，彼ら

２． 観測概要とデータ

同様の気温低下が観測されたことが推測できる．同時に気2014 年 12 月から 2015 年 3 月までの間，札幌，石狩，当

圧上昇が観測されたことから，降雪の際の蒸発による潜熱の別の小学校 15 校，および札幌管区気象台（2015 年 3 月の効果が空気塊の密度を増加させ，局所的な気圧上昇を引きみ）の百葉箱に T&D 社製おんどとり TR-73U（気温・気圧）と起こし，これが対流雲の進行方向の前面で生じていることがKN ラボラトリーズのサーモクロン G タイプ（気温）を設置した．

分かった．

観測時間間隔は 10 分である．また，同地域内の AMeDAS
データ，気象庁気象レーダー，および気象衛星可視画像（MT-SAT）を用いて解析を行った．

３． 解析方法
Shirooka and Uyeda(1990)や Yamada et al.(2004)によれば，
筋状対流雲に伴うスノーバースト由来の地上における降温現象は，短時間であることが推測されるため，今回の観測間
隔 10 分間あたりの気温（ΔT）と気圧（ΔP）の変化量を用いた．このうち，観測地点において－0.5℃≧ΔT，且つ 0.5hPa≦ΔP の変化が生じたときを着目し，気象衛星画像と気象レ

図１ 2014 年 12 月 14 日のレーダーエコー強度（左：12:50，
右：13:10）．
図中イタリックの観測地点は，10 分あたり－0.5℃≧ΔT，且つ 0.5hPa≦
ΔP を示す．

ーダーにおける筋状対流雲と地上観測点との位置関係について調査した．

４． 結果
2015 年 2 月 14 日 13 時頃に解析方法で記載した変化が地上観測点で生じていた．この時の北海道付近は西高東低の冬型の気圧配置であり，札幌アメダス 10 分値では，平均
風速 5～10m/s の西から北西風と降水が観測された．可視画

図 2 2015 年 2 月 14 日のレーダーエコー強度（左：10:20，右：10:30）．

像とレーダーエコーから，対流雲は概ね北西から南東の走同上．

向で，北から南に移動していた．その前面にあたる南側に

文献：

おいて気圧上昇・気温低下の観測地点が分布していた（図 1

Shirooka, R., and H. Uyeda, 1990: Morphological structure of snowburst in thewinter monsoon surges. J. Meteor. Soc. Japan, 68, 677–686.
Yamada, H., H. Uyeda, K. Kikuchi, M. Maki, and K. Iwanami, 2004: DualDoppler radar observations on factors causing differences in the structure of snow
clouds during winter monsoon surges. J. Meteor. Soc. Japan, 82, 179-206.

左 SN，同右 KC と KH）．対流雲はその後消散した．
また，2015 年 2 月 14 日の 13 時頃の例を図 2 に示す．同
札幌アメダスでは降水と平均風速6～10m/s の北西風が観測されていた．可視画像とレーダーからは，石狩湾から石狩平― 391 ―

P446

近年の東シナ海の温暖化傾向が
平 成 29 年 7 月 九 州 北 部 豪 雨 へ 及 ぼ す 影 響*万 田 敦 昌 (三 重 大 生 物 資 源 ), 飯 塚 聡 (防 災 科 研 ),宮 坂 貴 文 (気 象 業 務 支 援 セ ン タ ー , 気 象 研 , 東 大 先 端 研 ), 中 村 尚 (東 大 先 端 研 )1.

引いたデータを作成した. これら 25 通りのデータの組

はじめに

地球温暖化が最近の豪雨事例にどの程度影響を及ぼ

み合わせについて CNTL と同様の数値実験を行い, 雨

しているか定量化するための一つの方策として, 温暖量への影響を調べた. 降水帯に流入する気塊の流入経化に伴う熱力学的効果の変化に焦点を絞った解析手法

路にそった海面水温の平均値を計算し, 2017 年 7 月 5が最近提案されている[1]. 日本近海は全球規模で見て

日 1:00～13:00 (UTC)の 12 時間雨量の 33-34N, 130-132E

も海面水温の上昇率が前世紀 100 年間で最も大きかっの範囲における領域平均値と比較した.

た海域であり, 日本近海の温暖化が豪雨の長期変化傾向に及ぼす影響を明らかにすることは, 地球温暖化が3.

結果

極端気象に及ぼす影響を明らかにする上で重要である.

図 1 は 12 時間雨量の CNTL からの減少率を示してい

暖候期の日本ではしばしばメソ対流系によって甚大なる. 用いた海面水温データのトレンドの大きさに応じ豪雨災害が引き起こされるが, 本研究では平成 29 年 7て雨量の減少率は平均で 1％から 15%まで大きく変化

月九州北部豪雨をこのようなメソ対流系による集中豪する. 雨量と可降水量は相関が弱い (相関係数=0.24)の雨の典型例とみなし, 近年の海面水温の上昇傾向が集に対し, 雨量と鉛直風速は強い相関 (相関係数=0.81)を

中豪雨に及ぼす影響を調べる. 最近の研究において海示した. これは対流スキームを使用した全球モデルの面水温データセットの差異が豪雨の再現性に及ぼす影

結果とは対照的に, 中緯度においても降水システムの響が指摘されている [2]. また, 海面水温が豪雨に及ぼ力学的応答が重要であるとする最近の雲許容モデルのす影響について調べた既往の研究の多くは, 大気の成結果 [2]と整合的である.

層の効果について検討していない. 本研究ではこれらの二つの影響も併せて検討した.
2.

手法

Weather research and forecasting model (v. 3.7.1)を用いた数値実験を行った. 3 つの入れ子の計算領域をとり,
水平格子間隔は外側から順に 9, 3, 1 km とし, 鉛直層数

図１ CNTL からの 12 時間雨量の減少率 (箱ひげ)と海は 30 とした. 使用したパラメタリゼーションと大気デ面水温の減少量 (黒丸) ．

ータは[3]と同一とし, 海面水温データは米国 Naval
Oceanographic Ofﬁce によるものを使用した. 計算期間4.

謝辞は 2017 年 7 月 3 日の 12 時 (UTC)より同年同月 5 日 18文部科学省科研費(16H01844, 16H04046, 17H02958),

時までである. まず再現実験 (CNTL)を行い, 降水分布

九州大学応力研共同研究(2019 特 2-2)の支援を受けた.

の再現性が良好であることを確認し, 次に衛星海面水
温データセットの存在する 1980 年代における水温・気5.

温分布が豪雨に及ぼす影響を調べる目的で, 以下の感度実験を行った. 海面水温 5 種 (MGDSST, ERSST,[1] Trenberth, K. E. et al., 2015, Nat. Clim. Change, 5,725-730.

HadISST, OISSTv2, COBE)と大気再解析 5 種 (NCEP1,[2] Iizuka, S and H. Nakamura, 2019, J. Geophys. Res., 124,

NCEP2, JRA55, ERA-Interim, ERA5)に関して 1982 年か

4365-4381.

ら 2017 年までの線形トレンドを計算し, これらのトレ[3] 川野・川村, 2018, 日本気象学会 2018 年度春季大会

ンドを CNTL で用いた海面水温と気温データから差し講演要旨集, 126.

― 392 ―

参考文献

P447
An intercomparison of tropical clouds over the Western Pacific using DYAMOND
data
Woosub Roh1*, Cathy Hohenegger2, and Masaki Satoh1( AORI, the University of Tokyo, 2Max Planck Institute for Meteorology)
11.

Introduction
The representation of clouds has a large uncertainty
in global climate models (GCMs). The results of GCMs
depend on a cumulus parameterization. Several global
storm resolving models (GSRMs) have developed toreproduce convections without cumulus parametrizations
with a few kilometer horizontal resolution [1]. It is
important to intercompare GSRM simulations andinvestigate the characteristics for cloud and precipitation.
One of intercomparison projects for GSRMs is the
DYAMOND (DYnamics of the Atmospheric generalcirculation Modeled On Non-hydrostatic Domains) [2].
It is known the three typical cloud types like shallow
cumulus, cumulonimbus, and congestus (e.g. Johnson etal. 1999). In this study, we investigate the vertical cloud
structures over the Western Pacific using DYAMOND
data.
2. Experimental design and data
The DYAMOND data are initialized on 1st Aug. 2016
with same ECMWF 9 km reanalysis data. Total
integration time is 40 days. 9 models participated thisproject: the global non-hydrostatic model of the MétéoFrance (ARPEGE-NH), The GFDL Finite Volume
Cubed-Sphere Dynamical Core (FV3), The Goddard
Earth Observing System (GEOS), a non-hydrostatic
model discretised over an icosahedral (ICON), ECMWF
Integrated Forecasting System (IFS), the Model for
Prediction Across Scales (MPAS), a Non-hydrostatic
ICosahedral Atmospheric Model (NICAM), System for
Atmospheric Modeling (SAM), and Unified Model (UM).
4 models did not use cumulus parameterization(ARPEGE-NH, ICON, NICAM, and SAM) and the othermodels used the shallow or full parametrization forclouds. The simulations except UM simulation are donewith less than 5 km horizontal resolution. NICAM, IFS
and ICON simulations are done with coarser resolutions
for the sensitivity experiments.
We focus on the domain over the Western Pacific with
130°E – 150°E and 0°N – 20°N using CDO.
3. Results
Figure 1 shows the vertical profiles of domain-average
mixing ratio of cloud water and cloud ice on 00UTC 11th
Aug. 2016. All simulations reproduce the triple modes ofcloud systems like shallow, congestus, and deep clouds.
The distribution of cloud water describes shallow andcongestus clouds. The peaks of cloud water amount inshallow clouds are between 1.5 and 2 km altitudes in
DYAMOND data. The peaks of cloud water amount incumulus vary from 4 km to 7 km altitudes. It means the
dynamics for congestus are different in simulations. IFS
reproduces the highest peak of cloud water amount thanthe other models. The most of models reproduce the 5km altitudes of congestus. The distribution of cloud ice

shows the deep cloud mode. NICAM shows large
amount of cloud ice near 14 km. SAM and GEOS
reproduces lower height of maximum cloud ice amountnear 9 km.

Figure. Vertical profiles of domain-average mixing ratioof cloud ice (a) and cloud water (b) on 00UTC 11th Aug.
2016.
We will intercompare and analyze the cloud fraction ofshallow, congestus, and deep clouds in DYAMOND data.
And we will investigate the resolution dependency onvertical structure of cloud types.
We will also evaluate the cloud fraction of DYAMOND
data using cloud mask data from CALIPSO andCloudSat.
References[1] Satoh, M. et al., 2019, Global Cloud-Resolving
Models.
Current
ClimateChangeReports,
doi:10.1007/s40641-019-00131-0[2] Stevens, B. et al., 2019 DYAMOND: The DYnamics
of the Atmospheric general circulation Modeled On Nonhydrostatic Domains. PEPS. Submitted― 393 ―

P448

2019 年梅雨期の沖縄地方における停滞性レインバンドの出現特性
伊藤 典子, 山田 広幸（琉球大学理工学研究科）
1. はじめに2019 年梅雨期において、沖縄地方では梅雨前線が停滞するなか、前線の暖域側で停滞性のレインバン
ドが発生する事例が複数観測された。図１に 2019 年
6 月 9 日 21UTC における、降水強度と 925hPa の相対渦度を示す。レインバンドは先島諸島を始点とし、北東に伸びており、これは南西風が台湾の地形を迂回した風下にて収束する位置と対応している。
台湾の風下で停滞性の降水域が形成されるのは、
2018 年 7 月の沖縄における大雨事例においてもみられた（2019 年春季大会 P222）。そこで本研究では、南西風が顕著に卓越する際の降水システムの発生に着目し、2019 年梅雨期における停滞性レインバ
ンドの出現特性を調査した。
2. 使用データと解析手法$%

図１ 2019 年 6 月 9 日 21UTC における降水強度分布(左)と 925hPa における相対渦度の水平分布(右)。

2019 年 4 月 30 日から 6 月 30 日を解析期間とし、
降水システムの特定に気象庁レーダー雨量分布、環境場の解析には長期客観解析データ（JRA-55）や、
メソ予報モデル（MSM）の初期値（3 時間毎）を用いた。
上記のデータを用いて、図１に示す直線 A‐B 上の距離‐時間断面図を作成し、レインバンドの時空
間変動を調べた。停滞するレインバンドの定義としては、停滞時間が 2 時間以上、降水強度が 20mm/hr以上とした。
3．結果

停滞性レインバンドの一例として、6 月 9 日～10
日の降、図１の直線上における雨雲と 925hPa での相当温位の時空間変動を図２に表す。左図において、黒い破線で示す部分が停滞するレインバンドであり、右図から、それぞれ相当温位が 360K を超える前線
帯の暖域側で発生していることがわかる。
図３に、図１の太枠領域で平均した南西風成分の時間－鉛直断面を示す。停滞するレインバンドが発生した箇所は図中に黒矢印で示す。停滞性のレイン
バンドが発生と、中層約 5 ㎞までの十分な厚さをもち、かつ風速 5m/s 以上の強い南西風のピーク（下層ジェット）が卓越する期間に発生していたことがわかる。ただし例外として、5 月 18～20 日は下層に南西風が存在しないが、MSM の相当温位分布を調べた結果、これは梅雨前線が指定領域上を通過するためである。下層ジェットの出現頻度は 5 月に比べ6 月が多くなっており、高度１㎞付近に存在する。
4．考察
 梅雨前線の暖域側で、相当温位の高い空気をもたらす南西風の下層ジェットが卓越する際、沖縄地方
は停滞性のレインバンドが形成されやすい環境であると推測される。これには台湾の地形を迂回する気流の影響があり、数値実験を用いた検証を行う必要
がある。

$

%

$

図２ 図１に示す直線上の時間‐距離断面図。期間は 6 月
9 日 00UTC～6 月 11 日 00UTC までの 48 時間で、降水
強度（左）と 925hPa における相当温位（右）を表す。破
線の枠は停滞性のレインバンドの位置を表わす。

図３ JRA-55 を用いた、図１に示す太枠の領域で平均した水平風の南西風成分の時間-鉛直断面。

― 394 ―

%

P449

台風内の雷構造にエアロゾルが与える影響*佐 藤 陽 祐 (北 大 院 理 ),1.

宮 本 佳 明 ( 慶 大 環 境 情 報 ),

はじめに

3.

台風は人間生活に大きな被害を与えるため，古くか

富 田 浩 文 (理 研 計 算 科 学 ),結果と議論

図１は計算最後の 36時間における雷の発生数である．

ら気象学の研究対象であり，科学的知見が積み重ねら

エアロゾルの数密度が少ない時（N0 ≤ 250 cc-1）は発雷

れてきた．近年台風が急発達する直前に雷の頻度が最頻度が大きく変化しないのに対して，エアロゾルの数大になるといった(Price et al. 2009)，台風の強度変化と，雷の発生数が大きく
密度が多くなると（N0 ≥ 500 cc-1）

雷に関する議論がなされるようになってきた．2019 年

変化する．これはエアロゾルが多い時（N0 ≥ 500 cc-1）

春季大会では，雷を扱うコンポーネントが組み込まれに電荷密度の鉛直構造が2 極構造になることに対して、た数値気象気候ライブラリSCALE(Nishizawa et al. 2015;

エアロゾルが少ない時（N0 ≤ 250 cc-1）には 3 極構造にSato et al. 2015; 佐藤ら 2018)を用いて台風周辺の雷となるという電荷密度の鉛直構造の違いに起因している．

台風のライフサイクルの関係について報告した(Sato et

発表ではこのような雷の発生数のエアロゾル数密度にal. submitted; 佐藤ら 2019) ．雷の発生と雲粒の微物理

対する依存性や，そのような依存性をもたらすメカニ

特性は密接関わり，台風を構成する積乱雲の微物理特ズムについて議論を行う．

性にはエアロゾルが大きく影響することが報告されている．そのため，エアロゾルが台風周辺の雷特性に影響することが予想される．
本発表ではこの雷コンポーネントが組み込まれた
SCALE を用いた数値実験によって台風内部の雷や電気的な特性にエアロゾルが与える影響を評価した．
2.

モデルと実験設定

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(佐藤ら 2018)であり，雷に関連する物理プ
ロセスは電荷分離(Takahashi 1978)，電場の計算，中和(Fierro et al. 2013)を考慮した．実験設定は，Miyamoto and

図１：エアロゾル数濃度と領域全体の雷発生数の総和の関係．

Takemi (2013)に従い，f 面近似(f = 5×10-5 s-1)で，海水温度は 300 K で一定として計算を行った．計算資源を節約するため，台風が定常に達するまで（計算開始から

参考文献
Fierro, A. O. et al., 2013, Mon. Weather Rev., 141, 2390–

193 時間）雷を考慮せずに積分を行い，その後，雷を考Miyamoto, Y., and T. Takemi, 2013, J. Atmos. Sci., 70, 112–

慮して 36 時間の積分を行った．計算領域は 3000 km 四

Nishizawa, S. et al. 2015, Geosci. Model Dev., 8, 3393–

方の周期境界条件とし，水平解像度は 5 km，鉛直解像

Price, C. et al., 2009, Nat. Geosci., 2, 329

度は 200 m〜1 km (下層ほど細かい)，モデルの上端は 20

Sato, Y. et al., 2015, Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23,km，モデル上端から 3 km はスポンジ層とした．

doi:10.1186/s40645-015-0053-6.

SCALE では雲凝結核の数濃度（Nccn）を以下のように

Sato, Y. et al., Mon. Weather Rev., submitted与える:

佐藤ら, 2018, 日本気象学会2018年秋季大会, C308k

Nccn = N0 s

(1)

佐藤ら, 2019, 日本気象学会2019年秋季大会, B456

ここで N0，k (= 0.462)は定数，s は過飽和度である．エ

Takahashi, T., 1978, J. Atmos. Sci., 35, 1536–

アロゾルの効果を調べるために N0 を 10 cc ，50 cc ，

謝辞

100 cc ，250 cc ，500 cc ，1000 cc の 7 通りの実験を

本研究は理化学研究所基礎科学特別研究員制度(XXVII-008)，科研費行なった．

基盤C(17K05659)，東京大学情報基盤センター若手・女性利用者推薦

-1

-1

-1

-1

-1

-1

制度の支援を受けて行われています― 395 ―

P450

降水粒子帯電電荷測定のための400MHz 帯 ラ ジ オ ゾ ン デ 搭 載 新 型 セ ン サ ー 開 発*鈴 木 賢 士（ 山 口 大 ）杉 立 卓 治・清 水 健 作（ 明 星 電 気 ）森 修 一・勝 俣 昌 己（ JAMSTEC）
中 川 勝 広 （ NICT） 大 石 哲 （ 神 戸 大 ） 川 野 哲 也 （ 九 州 大 ） 橋 本 明 弘 （ 気 象 研 ）大 東 忠 保 （ 防 災 科 研 ） 齊 藤 靖 博 （ JAXA） 篠 田 太 郎 （ 名 大 ） 山 田 広 幸 （ 琉 球 大 ）




はじめに

新しい電荷ゾンデの概要

防災や社会インフラへの被害軽減のためには雷予測

新型ゾンデセンサーは CPS ゾンデ（Fujiwara et al.

モデルの精度向上は必要不可欠である．雷発生には雲

2016）のインターフェースを応用し，ビデオゾンデ

内の降水粒子の帯電が重要な役割を果たしているが，（Takahashi 1990）の誘導管を用いている．帯電した降実際の雲内でどのような帯電分布をしているかを容易

水粒子が誘導管を通過した際に発生する誘導電流を取に直接観測できるツールは現状ない．それゆえ雲物理

り出し，インターフェースを通じてラジオゾンデ

学的な雷基礎研究は停滞しており，雷予測モデルにお（RS-11G(R3)：明星電気）に入力し，1 秒ごとに 400MHz

ける雲内帯電分布の「答えあわせ」ができないため精の搬送波で地上に送信される．得られるデータは，1度向上も進んでいない．1980 年代に開発されたビデオ

秒間に誘導管を通過した正負電荷量の積算値，帯電粒ゾンデ（Takahashi 1990）は気球により雲内に放球され，子数に加え，帯電粒子の最初の正負 3 個ずつが持つ電個々の降水粒子画像を捕捉するとともに，誘導管によ

荷量・極性である．これらは地上の PC のモニター上でって粒子の帯電電荷を測定する特殊高層観測機器であ

気温や高度とともにリアルタイムで表示される．

る．このビデオゾンデは有用であるが，高価な上，電荷データ解析にも膨大な時間がかかるため，リアルタ



試験放球

2019 年 6 月 2 日に琉球大学においてプロトタイプのイムのモニタリングは不可能である．
そこで本研究では，雷研究ニーズに応え，現場観測

試験放球を実施し，信号処理系および送信系の確認をから新たな知見をもたらすことを目指し，降水雲内のすることができた．しかしながら，雨滴領域では過剰

帯電電荷をリアルタイムで容易に測定できる汎用化さな粒子カウントがみられ，ノイズレベルの設定やセンれたユーザフレンドリで小型軽量・低コストな新しい

サー筐体部の検討が必要であると思われる．今後は，高層気象観測機器の開発を行う．現在はまだその開発

性能評価のため，地上における雨滴および固体粒子の途上であるが，今回はプロトタイプの試作，沖縄での測定による検証や電荷ビデオゾンデとの同時放球によ

試験放球結果を報告する．

る検証を行い，センサー本体を試作する予定である．

図．2019 年 6 月 2 日 04:34 JST に琉球大学千原キャンパスより放球された事例．左から，気球が－10℃に到達した時間の JMA レ
ーダ図とゾンデの軌跡，気温，相対湿度，電荷量（ピーク電圧値：補正ナシ）の鉛直プロファイルを示す．

― 396 ―

P451

SCALE を 用 い た 混 相 雲 を 対 象 と し た
雲微物理スキームの感度実験
近藤誠 北大理 ・佐藤陽祐 北大院理 はじめに 雲解像モデルでの雲微物理過程の再現性を向上させモ

結果

デルを改良するには直接観測との比較を通じたモデルの検証が必要不可欠である>@その中でも再現性が不十分
な氷の雲微物理特性の検証>@ のため本研究では冬季北海道を対象とした数値実験と降雪粒子の観測の比較を行う実験では混相雲の計算として 年  月  日の石狩湾小低気圧を対象として  種の雲微物理スキームを用いた計算を行いその感度について初期解析を行った どちらの雲微物理スキームにおいても石狩湾小低気圧の特徴が再現されたまた、雲頂高度は 61 の方が高く
暖かい雲での特徴>@と傾向が一致したまた、各凝結物混合比のうち雪と霰の各混合比の傾向に WRPLWD と 61での差が見られた )LJ この差に関してライミングによる霰の生成に着目して比較を行った結果WRPLWD で過冷却水が霰の生成に関与するまでの時間が短いという

実験設定

傾向がみられた 実 験 は 6&$/( 6FDODEOH &RPSXWLQJ IRU $GYDQFHG

．まとめと今後の方針

/LEUDU\ DQG (QYLURQPHQW >@>@ を用いて  年  月
 日の石狩湾小低気圧を対象とし初期値はメソ数値モ
デル 060 の解析値雲微物理スキームは PRPHQW EXONWRPLWD>@ と PRPHQW EXON 61>@ を用い計算ド
メ イ ン を )LJ の 範 囲 と し た  積 分 期 間 を-67  時間∆W   V と 本研究によって過冷却水を介した霰の生成について
WRPLWD と 61 での雲微物理スキームによる傾向の差を明らかにした今後はライミングの再現性を向上させるため水平  ㎞解像度で計算を行いその結果と降雪粒子の観測との比較によってモデルの検証を行う

し初めの  時間を解析の対象から除いた

参考文献
[1]K.Araki and Y.Sato (2018), Earozoru Kenkyuu 33(3), 152-161,doi10.11203/jar.33.152[2] S.Nishizawa, et al.(2015), Geosci. Model Dev., 8, 3393-3419, doi:10.5194/gmd-8-3393-2015[3] Y.Sato, et al.(2015), Prog. Earth Planet. Sci., 2, 23, doi:10.1186/s40645-015-0053-6[4] H. Tomita. (2008). Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II, 86:121–142, 2008.
[5] T. Seiki and T. Nakajima. (2014) Journal of the Atmospheric Sciences, 71:833–853, 2014.

― 397 ―

P452

平 成 30 年 7 月 豪 雨 の 雲 ・ 降 水 形 成 機 構 に 関 す る 数 値 実 験* 橋 本 明 弘 ， 折 笠 成 宏 ， 田 尻 拓 也 ， 林 修 吾 (気 象 研 究 所 )
1.

はじめに

著者らは，エアロゾルと雲・降水粒子の相互作用が領域気象に与える影響とメカニズムの解明，および，航空機の安全運行に資する研究・調査を進めている．
平成 30 年 7 月豪雨を対象とし，領域気象モデルを用いて再現実験を行なった．本稿では，その予備的結果について述べる．
2.

数値実験

数値実験には，気象庁非静力学モデル（JMA-NHM）を用いた．大気中の水粒子を雲水・雨・雲氷・雪・霰

図 1 2018 年 7 月 7 日 9 時（JST）の(a)気象庁解析雨量(mm h-1) と (b) 1km-NHM による降水強度(mm h-1)．

の 5 クラスに分け，それぞれの混合比・数濃度を予報
変数として計算する．雲核活性数は過飽和度の関数として，氷晶核活性数は温度の関数として与えられる．
このモデルを用いて，日本を中心とする水平2500km×2500km，鉛直約 22km の計算領域で，気象庁
メソ解析を初期値・境界値として，水平解像度 5km で
気象再現実験を行った．その結果を初期値・境界値とし，図 1 に示す範囲（650km×650km）で，水平解像度
を 1km，2018 年 7 月 6 日 21 時（JST）を初期時刻として，30 時間の時間積分を行なった．

図 2 2018 年 7 月 7 日 09:30（JST）の (a) 混合比（カラー：雲氷＋雪＋霰, 灰実線：雲水＋雨, 黒実線：霰）

3.

結果と (b) 体積平均直径（カラー：雪, 黒実線：霰, 黒破線：

図 1 は，2018 年 7 月 7 日 9 時（JST）の降水分布の観測と実験の結果である．四国から能登半島付近にかけ

雲氷, 灰実線：雨, 灰破線：雲水）の高度別出現度数．
解析対象領域は図 1b の青実線で示した範囲．

て所々数 10 mm h-1 の降水強度を示す幅約 200 km の降水域があり（図 1a），数値モデルはその特徴を概ね再現

程度の範囲に分布していた．一方，別途実施した平成

していた（図 1b）．全球降水観測計画/二周波降水レー

29 年 7 月九州北部豪雨の再現実験では，高度 10 km 付

ダ（GPM/DPR）が同日 09:35 頃（JST）に捉えた降水雲

近まで霰が分布していた．霰の高度分布が，二つの豪の鉛直断面は（図略），エコー頂高度 10〜16 km 程度で雨事例の間で異なる特徴を示しており，雷活動との関あった．図 2a は，図 1b の青実線で示された領域での，連を考える上で興味深い．また，別途実施した感度実

同日 09:30（JST）における水粒子混合比の高度別出現

験によると，雲核活性化スペクトルに応じて，霰をは度数である．雲頂高度については概ね GPM/DPR と整じめ各粒子種の出現度数は変化しており，結果の妥当合的であった．固体粒子（カラー）と液体粒子（灰実性も含め検討を進めている．今後，複数の豪雨事例に線）は，高度 4 km 前後をゆるやかな境界として，それついて再現実験を行い，雷活動との関連や雲核・氷晶

ぞれ上層と下層に分布しており，GPM/DPR によるブラ核特性の関与を調べる予定である．

イトバンド高度（heightBB, 図略）の分布と整合的な結果であった．

謝辞

霰の高度分布を見ると（図 2a, 2b の黒実線），混合比
数 g kg-1・体積平均直径数 mm の値が，主に高度 4〜8 km

本研究の一部は JSPS 科研費 19H01155, 16K05557 の助成を受けたものです．

― 398 ―

P453

冬季晴天弱風日における朝の下部境界層時間変化の UAV による観測*野津雅人 1 , 松本淳 1,2 , 瀬戸芳一 1 , 渡邊貴典 1 , 中島虹 1,3 , 松崎祐太 1 , Lyndon Mark Olaguera1 , 齋藤有希 1(1: 首都大学東京, 2: 海洋研究開発機構, 3: 東京都環境科学研究所)

1. イントロダクション 大気境界層はその構造が日の出直後に急速に変化する (e.g. Stull, 1988). また, この
構造は化学物質の輸送に大きく影響する. 人体の健康に影響を及ぼす大気汚染物質の挙動を考える上で, 現象の理解とモデリングを進める必要がある. そのためには,
大気境界層の日以下時間スケール変動の捕捉が不可欠である. 大気境界層の変化を 1 時間以下の分解能で観測した研究として大原ら (1990) があげられる. 彼らはラジオゾンデの頻回放球や係留気球を行った. しかし,
前者は, ゾンデや気球のランニングコストが高くゾンデからの発信周波数の管理が煩雑である. 後者は設置に人的リソースが必要である. 最近では, UAV や温度プロ
ファイラーを用いた高頻度観測が可能となった. 本研究では前者の UAV を用いて冬季朝の高度 150 m 以下の下部境界層の時間発展を観測した事例を紹介する.

表 1: 使用した UAV の諸元.

2. データと手法 気象情報通信製の UAV 観測に特化した気温・湿度・気圧計およびロガー WP 2050UL を用いた. センサー部分は金属製で通風を考慮した構造の日よけで覆われている. 観測間隔は 1 秒である. この測器を DJI 社製の UAV に搭載した (表 1). UAV の上
昇 · 下降を行いながらいくつかの高度で滞留させた. 滞
留時には 1) 40 秒以上静止, 2) 鉛直運動 (1.5 m/s 以上の降下を 3 回行う) を行って, 測器を平衡状態に近づけた. 観測は国土交通省東京航空局の許可に基づき, 首都大学東京南大沢キャンパス (35.62◦ N, 139.39◦ E) で行った. 本稿は UAV の飛行可能最高地上高度である 150 m
以下の下部境界層での観測結果を示す.
3. 結果 2019 年 2 月 18 日 7 時から 9 時半の観測例
を図 1 に示す. この日は高気圧に覆われた冬晴れの日
で, 夜明け時間帯はほぼ無風で冷え込みが強かった. 気
温は時間経過とともに, すべての層で上昇しており, この傾向は地面に近いほど顕著である (図 1a). 早朝には
気温は上層ほど高く, 静的安定度の高い逆転層をなしていた. 時間経過とともに下層がより強く昇温した結果,
8:24 のフライトで逆転層はほぼ解消された. これ以降
は 1007 hPa よりも低層 (おおむね高度 20 m 以下) で
気温の鉛直減率が大きくなり, 地面付近でより静的不安定になったことが分かる. 相対湿度の時間発展は気温に比べて複雑であるが, 全体として気温上昇とともに低下したことが分かる (図 1b).
4. まとめ UAV を用いた気温, 相対湿度の鉛直分布の2 時間半にわたる変化の観測事例を示した. 早朝に存在した気温逆転層が徐々に解消し, 地面付近を中心とした

図 1: UAV 搭載測器による (a) 気温と (b) 湿度の鉛直プロ
ファイル. 正方形, 上向き三角, 下向き三角の各プロットは, そ
れぞれ, 過去 30 秒の気圧変化が ± 0.5 hPa 以内 (滞留: 1 秒間隔), −0.5 hPa 以下 (上昇: 10 秒間隔), +0.5 hPa 以上 (下降: 10 秒間隔) であることを示す. 9 フライトの結果を示し
た. 黒→青→赤の寒色→暖色の順で遅いフライトである.
静的不安定化過程が概ね示されたと言える. 今後は, 2
月中旬から 3 月上旬に行った 8 日間の冬季午前に行った観測結果と比較解析を行い, 本事例の位置付けを行う.
また, 測器の環境への応答に関する詳しい解析を行う.
謝辞 本研究は, 首都大学東京傾斜的研究費による研究
課題「2020 年東京オリンピック · パラリンピックに向けた都市気候研究」の支援のもとで行われた. UAV を用いた上空の気温 · 相対湿度の観測システム確立において, 京都大学 · 吉田聡准教授の協力を受けた.

― 399 ―

P454
肱川あらしの発達に谷筋の水平気圧傾度が及ぼす影響ᴾ（その２ᴾ ：ᴾ 谷筋内の複数地点での観測結果）ᴾ

三浦悠 ＊・大橋唯太 ・名越利幸 ・那須川徳博 ・寺尾徹 岡山理科大学大学院生物地球科学研究科（現：気象工学研究所） 岡山理科大学生物地球学部 岩手大学教育学部 岩手大学理工学系技術部 香川大学教育学部



図 ．愛媛県大洲市内の地形と観測地点．


（D）

③大和

風速（PV）



①大洲



④長浜

②白滝








海面更正気圧（K3D）



（E）



②白滝

④長浜

③大和






①大洲



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









図２．肱川あらしが発生した典型事例， 年１月 ～日の D スカラー風速と E 海面更正気圧の時間変化．


長浜の9PD[（PV）

１．はじめにᴾ 瀬戸内海西部・伊予灘に面した愛媛県大洲市長
浜地区では、寒候期の夜間から早朝にかけて「肱
川あらし」という強い局地風が発生することで知られる。この強風現象について観測し、昨年の秋季大会で結果を報告した（'）。今回は観測地点を増やした解析を進めることができたので、谷筋の水平気圧傾度と肱川あらしの関係性を、より詳しく報告する。

２．観測の方法ᴾ  年  月  日～ 年  月  日の  か
月間、大洲盆地から肱川河口までにいたる谷筋を含む地域内の  地点（第１図）に気象測器を設置した（測器等の詳細は省略）。本研究では、（１）
前日の午後以降に降水がみられない、（２）前日の日没以降に長浜の風向が伊予灘へ向かう南よりに変化、（３）当日の午前 ～ 時に長浜の平均風
速が PV 以上、（４）温帯低気圧の通過に伴う強風の影響を受けていない、（５）気象庁メソ客観解析値 K3D 面スカラー風速が大洲盆地を含む格子点で前日  時および当日  時でいずれもPV 未満、の５条件を満たした日を肱川あらしの発生日と判定した。その結果、 日の観測期
間中、 日が明確な肱川あらし発生日と検出され、その発生率は ％であった。

３．結果ᴾ
 夜間の時間帯を中心に肱川あらしが発生した 年１月 ～ 日の結果を第２図に示す。第２図 D より、日没以降すみやかに肱川河口の④長浜と JDS 下流出口の③大和で風が強くなりはじめ、④長浜では PV に近づく時間帯もみられた。風
向も（図は省略）①大洲盆地や JDS 上流入口の②白滝と比べても違いが明らかであった。海面更正気圧（第  図 E）は総観スケールの変動成分も加わっているため、地点間の気圧差が局地スケールの影響を捉えてると考える。前日から深夜にかけて各地点の気圧差は開きはじめ、JDS 上流側に位置する②白滝と①大洲で下流よりも高い気圧場が朝まで持続しており、③大和・④長浜に比べてK3D 近く高い。
肱川あらし発生日  日間における、上流側から順に、①大洲－②白滝間（Δ3R]VU）、②白滝－③大和間（Δ3VU\P）、③大和－④長浜間（Δ3\PQJ）の気圧差の最大値と、④長浜で観測された最大風速の関係を図３に示す。肱川あらしの強風が観測される④長浜に近い肱川河口のΔ3\PQJ よりも、
JDS 内であるΔ3VU\P のほうが最大風速との相関は高く、気圧傾度の大きさは NP 程度の短い水平距離で K3D を超える日もみられた。



①大洲－②白滝（ΔPR]\P） ③大和－④長浜（ΔP\PQJ）U 
U 
②白滝ー③大和（ΔPVU\P）
U  S










ΔPmax（K3D）





図３．肱川あらし発生日  日間における，①大洲－②白滝
間（Δ3R]VU），②白滝－③大和間（Δ3VU\P），③大
和－④長浜間（Δ3\PQJ）の気圧差の最大値と，④長浜で観測された最大風速の関係．

― 400 ―

P455

成田空港で強い南西風時に発生する水平ロール構造のラージ・エディ・シミュレーション*伊藤純至 1・新野宏 1・吉野勝美
1
東京大学大気海洋研究所
1. はじめに度の周期的な変動が地面付近に生じている（図上）。

2012 年 6 月 20 日昼過ぎ、強い南西風時、成田空港
で着陸直前の航空機が強い乱流に遭遇し、着陸時にまた、シミュレーション結果から生成した疑似的なドップラー速度（図下）はライダー観測でみられたパ

機体を損傷する事故が発生した。空港に設置されたドップラーライダーは、大気境界層内で、主風向にほターン(Yoshino 2019)とよく合致する。
4. まとめぼ平行な軸を持ち、数 100ｍの間隔で並んだロール構造を観測しており、これらの構造に伴う大きな水平風速と乱流強度の変動が指摘されている（Yoshino
2019、気象集誌）。しかしながら、観測データの解析

成田空港において、強い南西風時、水平ロール構造が観測された事例の LES を行った。ロール構造は関
東平野の広範囲で形成されており、強い鉛直シア環
境下の対流混合層に一般的に形成されるロール状対からのみで、水平ロール構造の生成機構や、これに伴う風速や乱流の変動機構を明らかにすることは難し

流(Sykes and Henn, 1988 など)によるものである。

かった。
本研究では、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）をラージ・エディ・シミュレーション（LES）として用い、当日の大気境界層の乱流構造を再現して、水平ロール構造の実態や生成機構を明らかにすることを目的とする。
2. 計算設定
計算は水平解像度１km の Outer Run の中に水平解
像度 100ｍの LES Run をネストして行い、計算領域の中心を成田空港とした。Outer run の格子数は水平800☓800、鉛直に 80 層とし、2012 年 6 月 20 日 09JST
を初期時刻として、4 時間積分した。初期値・境界値には気象庁メソ解析を用いた。LES Run は、格子数を1200☓1200☓80 とし、６月 20 日 12JST を初期時刻、
Outer Run の結果を初期値・境界値として２時間積分した。
3. 計算結果
Outer Run では、関東沖の下層で卓越する南西風が東京湾で加速され、成田空港へ到達する環境場が再現された。この強い南西風により、大気境界層には強い鉛直シアが存在していた。また晴天であったため、（上）高度 10ｍの水平風速ベ
日射で加熱された地表からの顕熱フラックスにより、 図 LES Run における、クトルと滑走路（点線）に平行な水平速度成分（シェ
陸面を吹走するにつれて、対流混合層が徐々に発達ード）と、（下）成田空港（中心）における仰角 2°していた。
の視線速度（単位は m/s）。
LES Run では、大気下層に水平ロール構造が再現され、滑走路に平行な方向の水平速度成分に 10ms-1 程― 401 ―

P456

ドローンを用いた大阪市中心部における上空の気象観測
神田勲，坂田啓朗（日本気象株式会社）


はじめに

 近年、気温の上昇とともに極端な気象現象の頻度が増加している。そのため、特に人口の集中する都市部では、高精度な天気予報に対するニーズが高まっている。
 予報精度向上のためには、これまで観測データの少なかった低層大気の高精細観測が必要と考えられる。都市と郊外の気温差などは、これまで地表面付
近の観測によって明らかにされてきたが、天気予報
においては個別の建物の影響が小さくなる、ある程
度上空の観測データが有用である。そこで、将来的な運用を見据えて、飛行技術が飛躍的に進歩しているドローンを使用して上空の気象観測を行った。

 観測手法・ドローンの飛行概要・観測日時
 ドローンは '-, 社の 3KDQWRP を使用し、気象センサーとして ,QWHU0HW 社 L0HW;4 を搭載した。センサーの測定項目は気温、湿度、気圧である。機体には安全対策としてプロペラガードを装着した。風
向風速は、3KDQWRP の機体制御情報から算出され、飛行ログに記録されたものを利用した。
 ドローンの飛行形態は、地上から上空 P までの垂直飛行とし、上昇後下降して地上に着陸するまでを  回のフライトとした。 回のフライトは約 分であり、このようなフライトを  時  分から 
時  分まで  分毎に計  回行った。
 観測は、 年  月  日に大阪市中央区の大阪
城西の丸庭園で実施した。また、比較対象として北東方向に NP に位置する城東区関目のマンション
 階〜 階 に温度計（強制通風式）を設置した。


図 1(右) プロペラガードを装着した Phantom4
図 2(左) センサーを設置した Phantom4



観測結果

 観測日の天候は晴れのち薄曇り、風は午前中は弱く、午後にやや強まり、最寄りの大阪管区気象台における日最大風速は ｍV（南南西）であった。
観測結果の一例として、 時における気温
7HPSHUDWXUH を図  に、風速 ZLQGVSHHG を図３に示す。XS 上昇時 と GRZQ 下降時 がドローンによる観測である。気温は上空に向かって低くなり、高度 P では地上に比べ約  度低くなっている。

関目のマンションで観測した気温 6HNLPH は、高さ方向にほぼ一様であり、ドローンの観測値より低くなっていた。これは、温度計の設置位置が北東側であり日射が地表付近まで届かなかった影響と考えられる。風速は上空に向かって大きくなっていた。
これは、060 や :5) による数値計算の結果が高さ方向にほぼ一様であったのと大きく異なっていた。

図２ 気温(Temperature)



検証

図３ 風速(wind speed)

 ドローンで観測した風速は、数値計算の値よりも大幅に過大であった。プロペラガードやセンサーの装着が影響したと考えられたため、後日、大阪府郊外の能勢町でドッ
プラーライダー
6WUHDPOLQH3UR 以
下 6/ との比較観測を様々な条件で行った。結果を図 に示す。6/ とドローンで観測した風
速は、飛行条件によらず、良好な相図 4 SL とドローンの比較 関関係にあった。
 都市部上空の貴重な現場観測値が得られ、ドロー

ンによる気象観測の可能性を示すことができた。
 謝辞

 本研究は大阪城公園実証事業の一環として実施されました。大阪市、大阪商工会議所、大阪城パーク
マネジメント株式会社のご協力に感謝いたします。

― 402 ―

P457

紀伊半島沖大気・海洋・海底貫通同時観測*吉 田  聡 , 西 村  卓 也 1 , 有 吉  慶 介 2 , 飯 沼 卓 史 2 ,西 田 周 平 2 ,町 田 祐 弥 2 ,宮 澤
泰 正 2 ,美 山 透 2 ,内 田 裕 2 ,永 野 憲 2 ,脇 田 昌 英 2 ,藤 田 実 季 子 2 ,桑 谷 立 2 ,藤 原 周 2 ,木 元 克 典 2 ,中 野 善 之 2 ,川 合 義 美 2 ,渡 辺  真 吾 2 , 市 川 香 3 ,長 谷 川 拓 也 4 ,藤 亜 希
子 5 , 小 松  幸 生 6 , 立 花  義 裕 7 ,渡 来  靖 8 , 中 村  祐 輔 8 , 平 田  英 隆 8 , 重 田  祥
範 9 , 野 津  雅 人 1 0 , 箕 輪  昌 裕 11 , 髙 島  祐 弥 11 , 井 上  修 平 11 , 岩 堀  太 紀 11
及び新青丸・勢水丸・潮岬集中観測チーム
1.京 大 防 災 研 , 2. JAMSTEC, 3. 九 大 応 力 研 , 4. 東 北 大 , 5. 東 大 院 理 , 6. 東 大 新 領 域 ,7. 三 重 大 , 8. 立 正 大 , 9. 公 立 鳥 取 環 境 大 , 10. 首 都 大 , 11. 古 野 電 気
1



はじめに

表 1. 陸上及び船舶での観測項目

紀伊半島沖は黒潮が流れ，海洋から大気へ多量の熱が供給されている領域である．2017 年 8 月末には現在

潮岬

地上気象，GPS ゾンデ，ドップラーライ

まで続く大蛇行が始まった．一方，この海域の海底は

ダー，ドローン，パイロットバルーン，

南海トラフ地震の震源域に当たり，2011 年 8 月から地

係留気球，GNSS & マイクロ波放射計可上局と海底ケーブルで繋がれた地震・津波観測監視シ

降水量

ステム DONET が展開され，海底変動のリアルタイム

ちきゅう

観測が実施されている．また 2018 年 10 月から 2019 年
3 月には地球深部探査船「ちきゅう」による長期掘削が面高度，海洋化学成分
新青丸行われた．本研究では DONET の観測に含まれる大気・
海洋変動成分と地殻変動成分を分離抽出し，大気・海海上気象(3 高度)，ROV-CTD，GNSS-R 海
海上気象，GPS ゾンデ，UCTD，CTD，
ADCP

勢水丸

海上気象，GPS ゾンデ，CTD，XBT

洋・海底相互作用の実態を明らかにするために，大気から海底までを貫く海陸同時集中観測を実施した．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 17K19093 「「ちきゅう」



観測概要

&DONET のトータル観測ステーション計画： 海底～海陸同時集中観測期間は 2018 年 10 月 11～20 日(観測大気の同時貫通観測」， 京都大学防災研究所一般共同A)，11 月 5～9 日(観測 B)，11 月 12～16 日(観測 C)，2019

研究「潮岬沖の陸上・洋上・海底同時連携観測による

年 6 月 4～12 日(観測 D)の 4 期間である．陸上観測点は

黒潮域大気海洋相互作用の実態解明」，近畿建設協会研

京都大学防災研究所潮岬風力実験所，海上観測は観測

究助成「気象・海洋・地震・津波防災のための紀伊半A が東北海洋生態系調査研究船「新青丸」，観測 B, C, D

島沖大気・海洋・海底貫通同時観測」の助成を受けた．

が三重大学練習船「勢水丸」で実施した．また，2018
年 10 月 7 日～2019 年 3 月 31 日には熊野灘で長期掘削中の「ちきゅう」での大気海洋観測を実施した．観測
項目は表 1 の通りである．潮岬では日本時間 15 時と 3時，新青丸・勢水丸では概ね 6 時間毎にゾンデ観測とCTD 観測を実施した．
例として新青丸の CTD 観測点を
図 1 に示す．DONET 設置点と「ちきゅう」掘削点近傍
を沿岸から黒潮に至る 4 測線で観測を行った．


まとめ

紀伊半島沖の大気海洋海底相互作用を解明するため，
海陸同時集中観測を実施した．発表では海陸同時観測の比較結果も紹介する．

図 1. 「ちきゅう」掘削点(青丸)，新青丸の CTD 観測
点(赤)と DONET 設置点(黄△)．

― 403 ―

P458
ドップラーライダー観測に基づく潮岬の大気境界層高度の日変化㻌*中村祐輔，渡来靖（立正大），吉田聡（京大防災研白浜），川合義美，渡辺真吾（㻶㻭㻹㻿㼀㻱㻯），㻌
重田祥範（公立鳥取環境大），野津雅人（首都大），平田英隆（立正大），および潮岬集中観測 㻞㻜㻝㻤㻛㻞㻜㻝㻥 観測チーム㻌
㻝㻚

はじめに㻌
地球深部探査船「ちきゅう」が熊野灘で長期掘削する機会に合わせて，東京大学/海洋研究開発機構の「新青丸」，三重大学の「勢水丸」，京都大学防災研究所潮岬風力実験所での大気海洋同時観測が実施された（吉田ほか，2019）．本稿では，潮岬風力実験所
におけるドップラーライダー（DL）および GPS ゾ
ンデの観測データを用いて，大気境界層高度（PBLH）の日変化について解析した．
2. 使用データ解析に使用したのは，DL とゾンデが同時に観測された 2018 年 11 月 5～9 日，11 月 12～16 日，2019
年 6 月 4～12 日（ただし，12 日は DL データが欠測）の期間におけるデータである．
ゾンデ（iMS-100：明星電気）は 1 日 2 回（日本時間 03，15 時）の観測を実施した．一方，DL（LR-S1D2GA：三菱電機）は潮岬風力実験所の屋上に設置し，PPI および RHI 観測を実施した．DL の観測範囲は 150～3000m，距離分解能を 150m に設定した．PPI は仰角-2°
, -1°
, 0°
, 60°
, 90°
，方位角[170°,350°]の範囲をスキャンした．ただし仰角 90°については，分解能を 1/2 オーバーラップに設定したため，観測範囲は 75～1500m である．各仰角におけるスキャンは平均 5 分毎に実施した．
3. 㻰㻸 およびゾンデによる 㻼㻮㻸㻴 の比較
DL による PBLH（𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃DL）の算出には，鉛直速度の分散に閾値を設定する手法を用いた．この手法は，いくつかの既往研究において PBLH の算出に有用であることが示されているが（Schween et al,2014），その閾値は陸上大気に関して設定されている．
そのため，ここではいくつかの閾値を設定し，ゾン
デによる PBLH（𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃Sonde ）と比較した．
 図 1 は𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃Sonde と𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃DL の散布図を示す．DL
は仰角 90°における PPI のデータを使用した．閾値
は，陸上で通常用いられる0.16m2 /s 2以外に0.13および0.10m2 /s2を設定した．𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃Sonde と𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃DLの絶対値は，閾値0.16，0.13および0.10m2 /s2 において，0.49，
0.58および0.45を示した．どの閾値に関しても，夜間の𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃DL を𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃Sonde よりも高く算出する傾向がある．この点は今後の検討が必要である．
4. 𝑷𝑷𝑷𝑷𝑳𝑳𝑳𝑳𝐃𝐃𝐃𝐃 の日変化㻌 㻙㻞㻜㻝㻤 年 㻝㻝 月 㻤 日の事例㻙
図 2 は 2018 年 11 月 8 日における鉛直速度の分散
および水平風（仰角 60°）の時間-高度断面図を示す．
ここで黒の実線は，𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃Sonde との絶対値が最も大きかった閾値0.13を用いて算出した𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃DL を示す．

𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃DLは，日の出から数時間で急激に上層へ発達し，
日没とともに衰退する．この日変化は，陸上における典型的な PBLH の日変化と同様の傾向である．
 11 月 8 日における水平風は，地上から高度 1500m
において一日を通して東寄りの風が卓越しており，
風向の日変化が小さい．一方，観測期間内では風向の大きな日変化を示す日も確認された．そして，風向の急変化が発生した時刻において𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃DL も大きく変動した（図省略）．これは，陸上と海洋起源の
PBLH の違いが表れているものと推測される．

図 1 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃Sondeと𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃DL の散布図

図 2 2018 年 11 月 8 日における鉛直速度の分散(仰角 90°)
および水平風(仰角 60°)の時間-高度断面図．黒の実
謝辞

線は𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃DL を示す

本研究は, JSPS 科研費 17K19093「「ちきゅう」&DONET のト
ータル観測ステーション計画：海底～大気の同時貫通観測」，京都大学防災研究所一般共同研究「潮岬沖の陸上・洋上・海底同時連携観測による黒潮域大気海洋相互作用の実態解明」および近畿建設協会研究助成「気象・海洋・地震・津波防災のための紀伊半島
沖大気・海洋・海底貫通同時観測」より支援を受けた．

― 404 ―

P459

EarthCARE 衛 星 に 向 け た 放 射 プ ロ ダ ク ト の 開 発 (そ の 2)
*山 内 晃 , 鈴 木 健 太 郎 (東 大 大 気 海 洋 研 ), 及 川 栄 治 (九 大 応 力 研 )

1.

はじめに

混相雲では負のバイアスを示していた。これらのこと

雲やエアロゾルの鉛直構造の違いは地球の放射収支から、正のバイアスを示す下層の水雲では入力されてを正しく理解するための重要な要素となっている(e.g.,

いる鉛直積算の光学的厚さが過大評価されている一方、[1])。本研究では A-Train 衛星群に搭載されたセンサー

負のバイアスを示す中高層の光学的に薄い氷または混から導出された雲・エアロゾル情報をもとに大気の放相雲では光学的厚さが過小評価されていることが推測

射フラックスと加熱率を計算するアルゴリズム開発をされる。また、長波放射に関するバイアスは雲頂・雲行っており、前大会では放射プロダクトの時空間的分

底温度などの雲の鉛直構造に大きく依存していること

布に関してバイアスが発生していることを紹介したもわかった（図略）。特に TOA では雲頂温度が-40℃以(2018 年度秋季大会:P489)。本大会ではバイアスの生じ

下の雲が負のバイアスを示しており、雲頂高度を過大る要因解析、地上観測との検証結果、NASA 放射プロダ

評価していることが示唆される。

クトとの比較結果について報告する。

2021 年には A-Train 衛星群の後継機である EarthCARE
衛星[3]が打ち上げ予定であり, これによってより高精

2.

使用データと対象期間

度な雲・エアロゾル特性の入力値が得られることで、本研究では放射伝達モデル MSTRANX[2]を用いて大放射計算における観測値とのバイアスも減少すること

気の短波・長波の放射フラックスと放射加熱率の計算を行う。放射計算の入力値となる雲・エアロゾル
特 性 は CloudSat/2B-CWC-RO, CALIPSO/Cloud andAerosol Layer Products, MODIS/ MAC06S0, 気象場は
GEOS-4,5, 地表面アルベドは MODIS/MCD43C3, 海氷
分布は HadISST をそれぞれ使用した。また、放射計算結果と比較する放射フラックスの観測値として、大気上端(TOA)では CERES、地表面(Surface)では Global
Energy Balance Archive (GEBA)を使用した。さらに、現存する同種の他プロダクトとして、2B-FLXHR-Lidar 及
び CALIPSO-CloudSat-CERES-MODIS(C3M)の 2 つのNASA プロダクトとの比較も行った。
本研究は 2007 年 1 月から 2009 年 12 月までの 3 年間
を解析の対象とした。

が期待される。
大会当日は地上観測との検証結果、NASA の放射プ
ロダクトとの比較結果、また放射計算の入力値を他プ
ロダクトに変更した場合の結果を報告する予定である。

図１ 大気上端における上向き短波放射フラックスの計算値と CERESE 観測値のバイアスの頻度分布。放射計算の入力値とする鉛直積算の光学的厚さによって

3.

分 類 を 行 い 、 青 色 :0<AOT<0.05, オ レ ン ジ

結果と考察

図１は大気上端における上向き短波放射フラックス

色 :0.05<AOT<0.5, 灰 色 :AOT>0.5, 黄 色 :0<COT<1, 水について、放射計算値の ERES 観測値に対するバイア

色:1<COT<10,緑:COT>10 の場合をそれぞれ示している。

ス(計算値 - CERES)の頻度分布を示している。線の色は鉛直積算の光学的厚さの違いを示しており、光学的

参考文献

厚さが増加するに従ってバイアスのばらつきが大きく[1] Oreopoulous, L., et al., (2017), J. Geophys. Res. Atmos.,

なることを表している。特に COT>10 の場合は分布が122, 9280–9300.

正のバイアス側に傾いているのに対して、0<COT<1 の[2] Sekiguchi, M., and T. Nakajima (2008), J. Quant.

場合には負のバイアス側に傾いている。本稿には示していないが、雲頂高度と雲頂温度で分類した場合には下層 5km 未満の水雲では正のバイアス、中高層の氷・Spectrosc. Radiat. Transfer, 109, 2779–2793.
[3] Illingworth, A., et al. (2015), Bull. Amer, Meteor. Soc., 96,
1311-1332.

― 405 ―

P460

札幌における雲が積雪面上の熱収支に与える効果
田村多佳基（岡山大），青木輝夫（極地研），庭野匡思（気象研），的場澄人（北大低温研），
兒玉裕二（極地研），谷川朋範（気象研）
１. はじめに地球表面を覆う雪氷は、その相対的に高いアルベ
ド、断熱特性、相変化能力によって全球気候システ
ムに影響を与える。また、気候モデルにおける雲の発生や放射効果の予測には不確実性があり、そのことが将来の温暖化予測の不確実性の要因となっている。以上のことから、雲が地表面の熱収支に与える影響を長期の観測事実に基づいて評価することは重要であるといえる。本研究では、気象・放射観測データを用いて札幌における積雪面上の熱収支解析を行い、雲の有無が積雪面上の熱収支に与える影響を定量的に評価することを目的とした。
２. 研究手法
北海道大学低温科学研究所の露場に設置された
自動気象観測装置による 2007～2017 年の 10 冬期間
における気象・放射観測データ 30 分平均値を用いて、熱収支式によって積雪表層の熱収支を計算した。
ただし、本研究では気象・放射観測データから計算することが困難な雪中伝導熱の値のみ、積雪変質ア
ルベドプロセスモデル[1]による計算結果を用いた。
気象・放射観測データから雲量を推定し、雲の放射強制力を求めることによって雲が熱収支に与える影響を定量的に評価した。雲の放射強制力 は、
次式(1)のように定義される。
+

,

(1)

ここで、
は曇天および晴天を含む全天気状態における雪面上の正味放射収支、は快晴時における正味放射収支であり、 は短波放射に対する雲の放射強制力と長波放射に対する雲の放射強制力の和で表される。本観測サイトでは雲量を観測していないため、本研究では全天日射量の直達散乱比と、大気の射出率（地上気温に対する黒体放射量と下向き長波放射量の比）の関係から任意の時刻における雲量を推定する関係式を考案した。この推定
雲量を札幌管区気象台の 3 時間ごとの目視観測デー
タで検証した結果、統計的に有意な精度であった。
次に、目視観測データと推定雲量の対応関係から快晴か否かの条件となる推定雲量の値を設定し、それを用いて(1)式から雲の放射強制力の月別値を求め、さらに全観測期間の平均値を求めた。
３. 結果と考察
図 1 は 2013-2014 年の雪面熱収支の計算結果である。12～2 月は雪面熱収支が概ね負の値となって雪面が冷却されており、3～4 月は正の値となって加熱され、その結果、積雪の融解が生じていた。このことは、全ての年で同様の傾向が確認された。
図 2 は 1〜3 月の各月及びそれら 3 月か月間における雲の放射強制力の全観測期間平均値である。1〜3 月における は+17.8 W m⁻²であった。また、各月の は、の絶対値の増加に伴い、1 月における値+25.1 W m⁻²から融雪が卓越する 3 月における値+4.8 W m⁻²にまで減少していた。これは融雪による雪面のアルベドの低下で、雲と雪面間での短波放射の多重反射が弱まったためであると考えられる。この結果、融雪の進む 3 月（図 1）には雲の放射効果は小さいことが分かった。

図 1 2013 年 12 月から 2014 年 4 月における雪面
熱収支。灰色部分は積雪の有無、または観測デー
タの欠損によってマスクした期間。赤が短波放射、青が長波放射、緑が顕熱、黄が潜熱、茶が雪
中伝導熱、紫が降水の熱供給、黒が雪面熱収支。

図 2 1-3 月の各月及び 1-3 月における短波放射
対する雲の放射強制力(赤)、長波放射に対する雲の放射強制力(青)、それらの和である雲の放射強制力(黒)の 2007 年から 2017 年における全観測期間平均値。3 月の消雪日以降のデータは計算から
除外した。
参考文献
[1] Niwano, M., et al., 2012, J. Geophys. Res., 117,
F03008.

― 406 ―

P461

モード分解方程式による大気ブロッキング成長の診断
稲 津 將 （ 北 大 院 理 ）・ 相 河 卓 哉 （ 気 象 庁 予 報 課 ）・ 中 野 直 人 （ 京 大 院 理 ）1. は じ め に

2016/17 の 寒 候 期 5 か 月 分 を 抽 出 し た 。 ブ ロ

これまでの大気ブロッキング成長の研究で、ッキングピーク時の経度によってブロッキン

低周波または高周波成分の渦による非線形相

グ を 分 類 し 、 180 度 か ら 西 経 150 度 ま で を 東

互作用の重要性が指摘されている。しかし、

太 平 洋 ブ ロ ッ キ ン グ (全 52 事 例 )、 西 経 60 度

この診断に通例、利用される時間フィルタにか ら 30 度 ま で を 大 西 洋 ブ ロ ッ キ ン グ (全 48

より、ブロッキングの成長前後の情報を含め

事 例 )と し た 。ブ ロ ッ キ ン グ 指 数 は こ れ ら 事 例

た統計処理となる。そこで、本研究ではブロの 10 モ ー ド 線 形 結 合 を 規 格 化 し た も の と しッキングに与える影響を時間フィルタなしにて 与 え る 。渦 度 方 程 式 診 断 も 同 様 に 10 モ ー ド

診断することを目的とする。

の線形結合となる。これら事例のピークを基準時間として合成図を描くと、ピーク前数日

2. モ ー ド 分 解 方 程 式

間のブロッキング指数の増大に対応するのが、

北半球冬季の主成分を利用したモード分解

東太平洋では低モード・高モード間の非線形方程式を立てた。まず、6 時間間隔の北半球相互作用であり、大西洋では低モード同士の

冬 季 500hPa 面 高 度 に 対 し 主 成 分 を 計 算 す る 。

非線形相互作用であることがわかった。これ

主成分分析の双対性から空間パターンと時系

は 過 去 の 合 成 図・事 例 解 析 と も 整 合 的 で あ る 。

列の両方が相異なるモード同士の内積の意味(Aikawa et al. 2019, JAS in revision)で直交する。したがって、任意の変数は主成
分時系列を基底として展開できる。このときに一般に非直交の空間パターンを得る。東西
風・南北風・渦度の主成分時系列展開を等圧
座標の渦度方程式に当てはめると、複数の主成分時系列の時間変化と複数の主成分を関係づける式が得られる。渦度モード同士の内積で得られる行列は優対角で正則である。よって、渦度方程式にこの逆行列を左から作用させることで、単一の主成分時系列の時間変化
を複数の主成分を関係づける非線形方程式が得られる。主成分時系列は分散が大きいもの
ほど長周期成分が大きいことから、本研究では 10 モ ー ド 以 下 を 低 モ ー ド 、 11 モ ー ド 以 上を高モードとして考える。

3. 結 果図 ： (a)東 太 平 洋 と (b)大 西 洋 の ブ ロ ッ キ ン グ

ブ ロ ッ キ ン グ は Barriopedro et al. (2010,に対するモード分解渦度方程式の線形結合にClim Dyn) に 倣 っ て 、 デ ー タ 期 間 1960/61-

対する合成図診断。

― 407 ―

P462
3 次元のスペクトル法を用いた静水圧大気モデルの改良とセミインプリシット法の適用∗

藤田雅人・石岡圭一 (京大理)1. はじめに
全球大気モデルの離散化において, 水平方向にはスペクトル法を用いることが多いが, 鉛直方向にはスペクトル法を用いることは少なく, 差分法が主に用いられている. しかし, 鉛直方向にもスペクトル法を用いる試みは
過去にもあり, Machenhauer and Daley (1974) では,
鉛直方向にルジャンドル多項式展開を用いることを提案しており, 黒木・村上 (2015) ではモデルの高速化を意図して, チェビシェフ多項式展開を用いることを提案している. また, 山本・石岡 (2016) では, Machenhauerand Daley (1974) にあった特異性を回避したルジャン
ドル展開の手法を提案した. このように鉛直方向にもスペクトル法を用いた 3 次元スペクトルモデルを作成することによって, 少ない自由度でより高精度な数値解を得られる可能性がある.
本研究では, 山本・石岡 (2016) の手法を改良し, より高精度化を図るとともに, 鉛直方向にスペクトル法を用いたモデルに対してセミインプリシット法の導入も行う. このように構築したモデルを用いて Polvani el al.
(2004) のテストケースの数値実験を行い, モデルの動
作検証を行う.

向の切断波数を 85, 鉛直方向の切断波数を 13 として,
時間刻み幅は 1200 秒とし, 積分期間は 12 日とした.

4. 計算結果
Polvani et al. (2004) の Fig.4c と比較を行うため,
σ = 0.975 における, 12 日目の温度場を示す (図 1). この結果は, 山本・石岡 (2016) で構築されたモデルにおいて解像度などの条件を揃えて得られる結果 (図 2) よりも Polvani et al. (2004) の Fig.4c と整合的な温度場を与えている.

図1

本研究で改良したモデルでの 12 日目の温度場のスナップショット (単位 [K], σ = 0.975).

2. 数値モデルの概要
2.1 支配方程式系
支配方程式系は, 標準的な σ 座標のプリミティブ方
程式系である. ただし, Polvani et al. (2004) においては, 水平速度 u と温度 T の予報方程式の右辺にダンピ
ング項が各々加えられているため, 本研究でも対応する
ダンピング項を加えている.

2.2 スペクトル展開と山本・石岡 (2016) からの変更点
Machenhauer and Daley (1974) に従い, 水平方向展開には球面調和関数を, σ 方向の展開にはルジャンドル
多項式 Pl を用いた. また山本・石岡 (2016) に従い, 支
配方程式中に含まれる T ′′ (温度の基本場からの偏差の非水平一様成分) の項のみ σPl で展開した. 山本・石岡(2016) からの大きな変更点としては, T ′′ の時間発展の式にかけるガラーキンスペクトル法の重みを Pl ではな
く, 展開関数と同じになるように σPl とした点である.
2.3 セミインプリシット法
スペクトル法で離散化された支配方程式系を重力波伝播に関する部分とそれ以外の部分に分離して, 重力波
伝播部分は陰的に, それ以外の部分は陽的に時間積分する. 本研究では Durran and Blossey (2012) で提案された 2 次精度の陰的・陽的多段階法である AM2∗ /AX2∗法を用いた.

3. 計算設定
Polvani et al. (2004) で提案された設定で時間発展を行った. このテストケースは傾圧不安定な帯状ジェットからなる基本場に温度擾乱を与えて傾圧不安定波の時間発展を見るものである. 本モデルにおける水平方

図2

図 1 に同じ. ただし, 山本・石岡 (2016) で構築されたモデルを用いて計算したもの. ルンゲクッタ法を用いてるので時間刻み幅を 600 秒としている.

5. まとめ山本・石岡 (2016) で提案されたモデルを改良することによって, より高精度な解を得られるようになった.
またセミインプリシット法を適用することによって時間刻み幅をより長くとることができるようになった.
参考文献
黒木・村上, 2015: 日本気象学会 2015 年度春季大会予稿集, P434.
山本・石岡, 2016: 日本気象学会 2016 年度秋季大会予稿集, P346.

Machenhauer, B., and R. Deley, 1974: GARP Publication Series, 14, 226–251.
Polvani, L. M., R. K. Scott, and S. J. Thomas, 2004:
Mon. Wea. Rev., 132, 2539–2552.
Durran, D. R., and Blossey, P., N., 2012: Mon. Wea.
Rev., 140, 1307–1325.

― 408 ―

P463

球面上の定常山岳波の伝播について*三 木 冬 大 ・ 石 岡 圭 一 (京 大 理 )


はじめに

面上の解との比較を行った。比較のため、球に対して十分に金星探査機「あかつき」の新たな発見の一つとして雲頂付

小さいベル型の地形を与え、球の自転角速度を 0 とする。球近の弓状構造が挙げられる(Fukuhara et al.(2017))。金星大気の半径 1000km、山の水平スケール 50km、ブラントバイサラ振スーパーローテーションにも関わらず位相が地面に固定され動数 0.01/s、重力加速度 10m/s²、赤道風速 10m/s として計算ており、定常山岳波の上方伝播が成因と考えられている。

した結果、平面上の解とよく似たパターンを得ることができ

Fukuhara et al.(2017)では、金星 GCM において、高度 10km 付

た(図 1)。
球面上の計算においては、
水平方向の切断波数を 170

近にジオポテンシャル強制を課した数値計算を行うことで、とした。鉛直構造方程式を解く際のモデル上端は 5km とし、観測と類似した弓状構造が高度 65km 付近の温度場に現れる

鉛直格子点数は 5000 とした。

ことを示した。最近では Navarro et al.(2018)で、微細な地形による効果も含めた GCM による精緻な計算も行われており、金星大気の日変化も含めた研究がなされている。以上は金星
大気を意識した非線形の GCM による研究であるが、定常山
岳波による弓状パターン形成の研究は Smith(1980)まで遡る。
そこでは非回転、散逸なしのもとで、シアーをもたない一様
風を与えた場合の山岳波の定常解が求められている。しかし、回転球面上では、Smith(1980)に対応するような散逸のない山



岳波伝播の定常解の研究は著者の知る限り存在しないようで

図 高度 π NP における変位場の解 単位は P 。風は図の左から右に吹いている。 D 平ある。もちろん Hoskins and Karoly(1981)では、現実的な地球面上の解。山の中心は原点。;、< は NP で無次元化されている。 E 球面上の解。山の中心は
経度 °緯度 °。
の温度、風の分布のもとでの定常解の計算が行われているが、

金星大気を意識した計算

そこでは散逸を含んだ計算になっている。本研究では

球半径、球自転角速度、気体定数などのパラメータは金星

Smith(1980)に相当する定常山岳波の解の計算方法を回転球面を想定したものを用い、山は高さ 2km で標準偏差が約 7°に上で確立することを目的とし、また、パラメータを変化させ相当するガウシアン的な地形を考えた。背景風は赤道上でることにより、山岳波伝播についてのより深い理解を目指す。

30m/s とした。温度構造は、地表温度を 800K、ブラントバイ



手法

サラ振動数は一定(0.0063/s)とし、高さとともに温度が下降す回転球面上において、鉛直シアーを持たない剛体回転風にる大気を仮定した。このとき、高度 65km 付近の温度擾乱場

よって励起される定常山岳波の解を考える。また、基礎方程は図 2a のようになり、全球的な弓状構造を示す。また、自転式として対数圧力座標のプリミティブ方程式を用いる。この

角速度を 50 倍にすると、応答が赤道付近に局在するようにな

基本場のまわりで線形化した方程式に対して大気潮汐の手法

る(図 2b)。水平方向の切断波数は 340 とし、鉛直構造方程式を使うため、以下の座標変換を行う。球の自転角速度をΩ、を解く際のモデル上端は 85km で、鉛直格子点数は 10000 とそこからみた剛体回転風の角速度をωとし、この剛体回転風した。

に乗った座標系で考える。この座標系では、基本風 0、系の回転速度がΩ+ωとなる。このとき山岳からの強制は、系からみて-ωで動く。この固有値に対応する Laplace の潮汐方程式の固有関数(Hough 関数)を求め、地形を Hough 関数を用いて展開する。地形によって励起される下端境界条件と、上端の放射境界条件を課すことで鉛直構造方程式を解き、解を求めることができる。水平の Hough 関数展開には球面調和関数を用い、鉛直構造方程式は 2 次精度の差分法を用いて計算した。


計算結果

平面上の解との比較
計算手法の妥当性の確認のために、Smith(1980)に基づく平

図２高度 NP 付近の温度擾乱場 . 。球の自転角速度は D 金星と同じ、 E 金星の  倍。山
の中心は経度 °、緯度 °にあり、風は図の左から右に向けて吹いている。自転も同方向。


参考文献
Fukuhara, T. et al., 2017: Nat. Geosci. 10, 85–88.
Navarro, T. et al., 2018: Nat. Geosci. 11, 487-492.
Smith, R. B., 1980: Tellus, 32, 348–364.
Hoskins, B. J. and Karoly, D. J., 1981: J. Atmos. Sci., 38, 1179–1196.

― 409 ―

P464

ロスビー波の砕波実験による順圧 3 次元ノーマルモードエ
ネルギースペクトルの形成過程に関する研究*松 信 匠 (筑 波 大 学 大 学 院 地 球 科 学 専 攻 ),
1.

3.

背景と目的

田 中 博 (筑 波 大 学 CCS),

結果

ロスビー波の砕波は、成層圏突然昇温やブロッキン

増幅率 1.3（実験 1）と 1.7（実験 2）の 2 つの実験をグ、切離低気圧などの発生や維持と関連づけられて研行なったところ、実験 1 では砕波が起こらず、実験２究されてきた。Garcia (1991) [1]は、ロスビー波の砕波条

では時間積分 36 日目付近で砕波が見られた。図 1 に 2

件を式(1)に表されるようにポテンシャル渦度の南北勾つの実験について全エネルギーの時間変化を表す。こ配が負になることとして定義した。

の図より、式(1) のポテンシャル渦度の南北勾配が負に

𝜕𝜕𝜕𝜕
<0
𝜕𝜕𝜕𝜕

(1)

なるという条件が、エネルギー空間では式(3) の条件と対応することが示された。また、両実験とも全エネルギ

Tanaka and Watarai (1999)[2] では、数値実験によってーの上昇は式(2)の水準を示す水準で止まり、摩擦等で式(1) の条件が砕波に結びつかない状態があることを消散されて徐々に式(3)の水準に収束していった。式(2)示した。

はノーマルモード波のとりうる最大値に対応する拘束

Tanaka et al. (2004) [3]では式(1) の条件を 3 次元ノー条件であり、平均的には式(3)が全エネルギーの飽和に

マルモードの位相空間における全エネルギーの拘束条対応する拘束条件であることが示された。また、ロスビ

件(式(2))へと変換し、式(2) の条件によって 3 次元ノーー波の砕波は式(1)〜(3) に対応する各条件より時系列

マルモードのエネルギースペクトルの傾斜が支配され的に大きく遅れて発生する現象であり、その他の波のていることを示した。

全エネルギーが増幅された波のエネルギーに匹敵する

𝑃𝑃,
𝐸𝐸 < 𝑐𝑐 /𝑔𝑔(2)

ことが砕波の条件であると考えられる。
106

プがあった。また、式(2)の条件が砕波と一致するかど
うかは確かめられていない。

104
103
10

2

10

1

100

本研究では式(2) の拘束条件とロスビー砕波との関
10

6

0

5

10

0

5

10



15

20

25

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

35

40

45

50

55

60

65

70

105

Total energy (Jm-2)

係を時系列的に調べ、またエネルギースペクトルとの    

105

Total energy (Jmはほぼ一致するもののエネルギーの大きさにはギャッ-2)

しかし式(2)の条件とエネルギースペクトルとでは傾斜

104

間にあるギャップの形成要因を調べる。

103
102

2.

101

実験手法

100

Tanaka (1998) [4]で開発された順圧大気大循環モデル

ALL WAVESAMPLIFIED

30

Day

ALL NOISE(ps / g)c2

(ps /4g)c2を使用し、東西波数 6 のロスビー波を増幅させる数値

図１ 全ての波(緑)、増幅された波(青)、その他の波実験を行なった。初期状態はホワイトノイズとし、増幅(桃) の全エネルギーの時系列．茶線は上からそれぞれ

は傾圧不安定を模した不安定モードを外力として与え増幅された波(青)に対する式(2), 式(3) の水準を示す。

ることで行なった。その際、加える外力の項に係数を加縦線は式(1)の条件が満たされた時点を示す。

え増幅率を任意に操作できるようにし、増幅率の異な
参考文献

る複数の実験を行なった。
また、3 次元ノーマルモードの東西風速成分にサイン[1] Garcia, R.R., 1991, J. Atmos. Sci., 48, 1405.

波を仮定することで、式(2) の拘束条件を式(3)に変化さ[2] Tanaka, H.L. and Y. Watarai, 1999, Tellus, 51A, 552-573.

せ、エネルギースペクトルの関係を調べた。

[3] Tanaka, H.L., Y. Watarai and T. Kanda, 2004, Geophys.

𝐸𝐸1 <

𝑃𝑃, /
𝑐𝑐
4𝑔𝑔

(3)

Res. Lett., 31(13), 13109.
[4] Tanaka, H. L., 1998, J. Meteor. Soc. Japan, 76(6), 983-

― 410 ―

1008.

P465

UAE 上 空 の バ ッ ク グ ラ ウ ン ド エ ア ロ ゾ ル の 特 徴*財 前 祐 二 , 折 笠 成 宏 , 田 尻 拓 也 , (気 象 研 究 所 ), 村 上 正 隆 (名 古 屋 大 学 ),
1.

はじめに

内部混合していると考えらえる粒子も多い。鉱物の元UAE はアラビア半島の南東部に位置し、国土の多く

素組成は、Si、Al、Fe、を中心とするものと、Ca を中を砂漠が占める。主なエアロゾル発生源としては、砂心とするものに大別される。海塩は比較的少ない。直漠と石油精製コンビナートが考えられる。観測例が限径が 500nm より小さい粒子のほとんどは、硫酸塩であられているため、この地域でのバックグラウンドエア

った。外部混合の soot は存在したがそれほど多くない。

ロゾルの組成、サイズ分布、空間分布などは、よくわ

中間のサイズ領域(500-1000nm)には、硫酸塩と鉱物の両かっていない。ここでは、UAE 降水強化プログラム「乾方が存在した。

燥・半乾燥地域における降水強化に関する研究」の中

鉱物は、自然（砂漠）起源と考えられるが、硫酸塩

で、2017 年 9 月に実施された航空機観測で得られた観については、濃度が非常に均一であることから、発生

測データと、サンプルの電子顕微鏡による分析につい源は domestic な工業地域（石油精製等）とは必ずしもて tentative な結果を報告する。

いえず、広域な空気を代表している可能性もある。図に見られるように、採取時に液滴であったことを示唆

2.

する spherical cap 形状の硫酸塩が卓越するサンプルも観測

航空機は、King Air 200T(ダイヤモンドエアサービス)あり、高湿度の空気を経たものと考えられる。

を用いた。現地での航空機観測は、9 月 5 日から 24 日まで、計 14 回実施した。観測領域は、主にアルアインから北東方向の陸上であり、高度は 6km 以下である。
雲を対象とした観測なので、雲中も多数回観測されている。ほとんどのフライトは、昼から夕方にかけての
比較的対流が活発な時間帯に実施した。SMPS(TSI)、OPC(RION)、CCN カウンター（DMT）などのエアロゾ
ル測定器、FSSP などの雲粒子測定器、露点計(Lymanα)などの気象測定器を搭載した。2 段式インパクター
で電子顕微鏡分析用のサンプルをコロジオン膜を張った TEM グリッド上に採取し、透過型電子顕微鏡

図1. 高度 3-4km の雲外で採取されたエアロゾル粒子の（JEOL-1400）及び EDS 分析装置(Oxford-MAX80)を用TEM 画像(70°傾斜撮影)

いて分析した。
４．まとめ
3.

UAE 上空のエアロゾルは、空間的によく混合されて結果雲の領域を除き、地表から少なくとも高度約 5km まいた。基本的にミクロンサイズは鉱物であり、で、エアロゾル濃度は非常に均一であった。直径 10nm

gypsum(硫酸カルシウム)が一定割合存在した。
また硫酸以上の粒子数は、約 1000cm-3 であり、直径 300nm 以上

塩との内部混合粒子も存在した。サブミクロン粒子のの粒子数は、約 50cm-3、臨界過飽和度 0.5%の CCN 数

大部分は、硫酸塩であった。

は約 300cm であり、日々の変動も大きくなかった。バ-3

ックグラウンドの大気は非常によく混合されていたといえる。
図 1 に、電子顕微鏡の画像の例を示す。サンプルを
約 70°傾けて撮影しているので、高さ方向の形態がわかる。直径 1m 以上の粒子は、主に鉱物であるが、Sや Cl が検出される粒子もあり、形態から硫酸塩などと― 411 ―

P466

冬期の北米における寒気流出の経路と総観場の関係* 菅 野 湧 貴 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )， L u k a s P a p ritz (E T H Z ü ric h )，T h o m a s S p e n g le r (U n iv e rsity o f B e rg e n)，1.

ッジの存在を示す．海面更正気圧のラグコンポジット

はじめに

寒気流出は冬半球の中高緯度において最も活発な気からは，ロッキー山脈の東山麓において地上の高気圧

象現象の１つであり，特に東アジアと北米で頻繁に発が南下する様子が見られた．また，寒気の流跡線密度

生する．寒気流出は中緯度の広い地域に極端低温や豪の偏差図から，この高気圧とともに南下する寒気の割

雪をもたらし，私達の生活に大きな影響を与える。北合が他の事例よりも多いことがわかった．一方，高・米地域について，寒気流出を引き起こす総観場に関す

低気圧の両方が強い事例では，寒気は南東へと流れるる研究は盛んに行われてきたが[1]，その総観場と寒気傾向にあり，大西洋を渡りヨーロッパの北部に到達す

流出の経路についての研究は十分にされてこなかった．

る傾向が見られた．この結果は，寒気の南下には西高

本研究は，寒気流出の経路と総観場の関係を明らかに

東低の気圧配置の強さ（東向き気圧傾度の大きさ）よする．

りも高気圧の南下が重要であることを示唆する．
寒気流出の経路の違いは寒気の気団変質に影響を与

2.

える．高気圧とともに南下した寒気は，大陸上に位置データと手法

本研究では，ERA-interim 再解析データ[2]を 1979 年

する時間が長いため，寒気流出から気団変質が起こるから 2017 年までの期間使用する．解析は北半球の冬期までに比較的長い時間を要する．大会では，流跡線に（12 月から２月; DJF）を対象とする．

沿った気団変質についても紹介する．

北緯 60 度，西経 50 度から西経 130 度を北米へ流れる寒気流出のゲートとする[3]．そのゲートを横切る温位 280 K 面以下の赤道向き寒気質量フラックスを寒気流出の指標に用いて，200 事例の強い寒気流出イベントを抽出する．各寒気流出イベントは最低でも 2 日以上離れているものとする．
抽出した 200 の寒気流出事例の海面更正気圧のコン
ポジットは，西高東低の気圧配置を示す（図 1）．海面
更正気圧の偏差に基づき、200 の寒気流出事例を西側の高気圧が強い事例（85 事例），東側の低気圧の強い事例（32 事例），高・低気圧の両方が強い事例（14 事例）に分類し，総観場の特徴と寒気流出の経路の関係を見ていく．
寒気の経路は流跡線解析より調べる．流跡線解析ツ

図１ 抽出した 200 の寒気流出事例における海面更ール LAGRANTO[4]を用いて，次の３つの条件を満た

正気圧のコンポジット平均（等値線）とその気候値かす大気塊について１０日の前方・後方流跡線を計算す

らの偏差（シェード）．太線は寒気流出のゲートを表す．

る．3 つの条件は，(1)寒気流出時に上記の寒気流出ゲート上に位置する，(2)寒気流出時に温位が 280 K 以下，

参考文献(3)寒気流出時に北風成分を持つ大気塊である．また，[1] Colle and Mass, 1995, Mon. Wea. Rev., 123, 2577-2610.

流跡線に沿った物理量（気温や水蒸気量）も集計する．

[2] Dee et al．
，2011，Quart．J．Royal．Meteor．Soc．
，
137， 553-597．

3.

[3] Kanno et al．
， 2017， J． Climate， 30， 9575-9590．

結果

高気圧の強い事例では，アラスカに 500 hPa 面のジオ
ポテンシャルハイトの正偏差が明瞭に見られ，強いリ，[4] Sprenger and Wernli， 2015， Geosci． Model Dev．
8， 2569-2586．

― 412 ―

P467
我が国高層気象官署における対流圏界面高度および気温減率の年変化の地域差ᴾᵈ中川清隆・渡来ᴾ 靖・平田英隆ᵆ立正大・地球環境科学ᵇᴾⅠはじめに

線はその変動係数の年変化である．最南端の南鳥島ではほぼ一様な第 ͳ 圏界面高度で推移しており変動係数も ͲǤͲͷ 程度と極気象庁  には南極・昭和基地を含む ͳ͹ 地点における ͳͻͺͺ
めて小さい．これに対して，最北端の稚内では第 ͳ 圏界面高度
年元日以降毎日 Ͳͻ 時と ʹͳ 時のゾンデ観測結果（高度ǡ気圧ǡ気は ͺ 月にピークを持つ三角形の山形の年変化を示し変動係数
温ǡ相対湿度）がアーカイブされておは ͲǤͳͷ 程度と大きい．館野では第 ͳ 圏界面高度は暖候季に高り（図 ͳ），同データには識別符が付くなるもののピークを示す山形ではなくなだらかな高原状のされておりǡ 圏界面が明示されてい
年変化を示し，変動係数は暖候季に小さくて ͲǤͲͷ 程度，寒候る．ͳͻͺͺ 年元日 Ͳͻ 時から ʹͲͳͻ 年
季に大きくて ͲǤͳͷ～ͲǤʹͲ 程度となる．
元日 Ͳͻ 時まで欠測なしに毎日 Ͳͻ 時
 第 ͳ 圏界面の上層に第 ʹ 圏界面が解析されることがある．
と ʹͳ 時にゾンデが飛揚されていれば
図 Ͷ の〇と実線は第 ʹ 圏界面高度，〇と破線は第 ʹ 圏界面出現率の年変化である．最南端の南鳥島では第 ʹ 圏界面出現率は
データ総数は ʹʹ͸Ͷ͹ 組に達する．
夏季に小さく冬季～春季に大きい傾向が認められるものの，通
この度，このデータに基づいて，
年で概ね ͲǤʹ 程度でほぼ一様に推移するのに対して，館野や稚
現在も観測が継続されている我が国
内では冬季に第 ʹ 圏界面の出現率が急増して ͲǤͺ～ͲǤͻ に達し，
 高層気象官署における対流圏界面
図  気象庁高層気象観測網
二重圏界面構造が常態化する．第 ͳ 圏界面高度が大きく年変化
高度および気温減率の年変化の地域
する割には第 ʹ 圏界面高度の年変化の幅は小さい．
差を調査したので，その結果の概要を報告する．
図 Ͷ の◇と実線は月平均対流圏気温減率の年変化を示して
Ⅱ対流圏界面高度および気温減率の年変化の地域差
いる．通年の月平均対流圏気温減率は概ね ͲǤ͸～ͲǤ͹ȀͳͲͲ で上述の如く，
気象庁  にアーカイブされているゾンデ観測推移するが，◇と破線で示す標準偏差の年変化は，第 ʹ 圏界面
出現率と類似の年変化傾向を示す．このため，館野や稚内におデータには識別符が付されǡ圏界面が明示されている．図 ʹ に，いて寒候季に出現する対流圏気温減率の大きなバラつきは，熱本邦を代表する高層気象官署である館野と最北端および最南
帯圏界面が第 ͳ 圏界面になったり極域圏界面が第 ͳ 圏界面に端の高層気象官署である稚内および南鳥島における天気別のなったりすることが多いことに起因していると推測される．
対流圏界面高度の年変化を示す．南鳥島では寒候季に ͸ͲͲͲ 熱帯圏界面の出現層厚に比べて極域圏界面の出現層厚が大付近まで圏界面が降下することがあるものの，ほぼ常に ͳͷͲͲͲ
きい．地上気圧の時系列と同期して極域圏界面高度が変動する～ͳͺͲͲͲ に位置し，熱帯圏界面が出現している．これに対し傾向が認められ，極域圏界面高度の変動には総観規模の振動がて中緯度に位置する館野や稚内では盛夏を中心に熱帯圏界面含まれていることが示唆される．
が出現するものの，寒候季は主として極域圏界面が中心で時折
熱帯圏界面が出現している．稚内では ͹ 月～ͻ 月には熱帯圏界
 当日は他の高層気象官署についても解析結果を提示する予面と極域圏界面がほぼ同等に出現するが館野では ͺ 月～ͻ 月は定である．種々ご検討・ご助言を賜れると幸甚である．
ほぼ熱帯圏界面のみが出現する．ͳͲ 月～ͳʹ 月の館野では熱帯
圏界面と極域圏界面が同程度の頻度で出現する．

図 ͵ は図 ʹ と同じ地点
における対流圏気温減率
の年変化である．地上か
ら第 ͳ 圏界面高度までの
全データを用いた高度に
よる気温の直線回帰式の係数を対流圏気温減率と
した．南鳥島の対流圏気
温減率は ͲǤ͸ͷȀͳͲͲ 程度で推移しているのに対して，盛夏以外の季節で
は，館野や稚内の対流圏
気温減率は ͲǤ͵～ͲǤͺȀͳͲͲ の間で激しく変化する．
 図 ʹǡ͵ における年変化
の特徴には大きな天気依
存性は認め難い．図 Ͷ はͳͻͺͺ 年～ʹͲͳͺ 年の平年
月統計値の年変化である．
図  第 ・第  圏界面高度、第  圏界面図 Ͷ の●と実線は月平均 図  稚内，館野，南鳥島における 図  稚内，館野，南鳥島における対流圏気温減率の年変化（天気別）
圏界面高度の年変化（天気別）
出現率および対流圏気温減率の年変化

第１圏界面高度，●と破― 413 ―

P468
JRA-55 と MRI-ESM2 における夏季の気圧パターンと北極海氷の関係*相澤拓郎 1,2 ・ 石井正好 2 ・ 行本誠史 2 ・ 羽角博康 1
1. 東京大学大気海洋研究所  2. 気象研究所
1. はじめに北極域は近年において、その他の地域と比較して温暖化が特に著しい地域であり、夏季の海氷は急速に減少している。
気圧場は海氷の力学に影響を与える。例えば、北極振動 (AO) や、ダイポールアノマリ(DA) により作られる風の場は、北極海を横断する海氷輸送に影響を与え、北極海の海氷分布を変化させう
る (e.g., Rigor et al. 2001; Wang et al. 2009; Onoet al. 2019) が、AO、DA と夏季の海氷面積との間の関係については研究により多様な議論がある。本研究は、海氷が最も縮退する 9 月の海氷分
布に影響を与える夏季の気圧分布を明らかにすることを目的とする。

2. 研究手法
長期再解析（JRA-55）とモデルを用いる。モデルは CMIP6 向けに開発された地球システムモデ
ル MRI-ESM2 を用いる。大気モデルの解像度は、
水平 1.125 度、鉛直 80 層 (TL159L80)。海洋モデ
ルは MRI-COM4.4 を用いており、解像度は東西
1 度、南北 0.3-0.5 度、鉛直 61 層である。実験は、1000 年のスピンアップ後、産業革命前基準実験
piControl (Cntl)。JRA-55 と Cntl それぞれにおいて夏季(7～9 月)平均した SLP に対して北緯 70

図 1 ：JRA-55 における夏季の気圧場と 9 月の海氷密接度分布の関係。上図は第１～３モードの時系列に回帰させた夏季７～９月平均した SLP(コンター)と海氷密接度(陰影)。灰色のハッチは 95％で有意でない領域。下図は、第１モードから第３モードの標準偏差で正規化した時系列。数字は寄与率。実線は 10 年移動平均。

度以北で経験的直交関数(EOF)展開を行い、第１～３モードの時系列に回帰させた SLP 分布、気温分布と海氷密接度分布を解析した。

3. 結果

 図 1 は JRA-55 の PC1、PC2、PC3 に回帰した SLP と海氷密接度分布を示す。EOF1 は AO、
EOF2、3 は２つのダイポールアノマリ(それぞれDA-1, DA-2) とする。正の DA-1 は、ユーラシア
大陸側の北極海で海氷を有意に減少させる。正のDA-2 は、アラスカ沿岸の海氷を有意に減少させ
大西洋側に北極海で有意に増加させる。AO は、
海氷密接度分布に影響を与えない。北極域において、9 月の海氷面積と DA-1 指数との間には有意な負相関がある。一方で DA-2 指数との間には相関はない。
 図 2 は、Cntl の PC1、PC2、PC3 に回帰した
SLP と海氷密接度分布を示す。EOF1 は AO、EOF2 は DA-2、EOF3 は DA-1 を示している。
DA-1 は、北極海のユーラシア大陸側で有意な海氷減少を示す。DA-2 は、北極海の太平洋側で有意な海氷減少を示し、大西洋側で有意な海氷増加を示す。JRA-55 と同様に、9 月の海氷面積と DA1 指数の間には有意な負相関がある。また、AO 指
数と 9 月の海氷面積には有意な正相関があり、北極域全体で低気圧が強まると海氷は増加することを示している。

図２ ：Cntl における夏季の気圧場と 9 月の海氷密接度
分布の関係。詳細は図１に同じ。

― 414 ―

P469

黒潮大蛇行はどのように温帯低気圧の経路を変化させるか？


平 田 英 隆  立 正 大・地 球 環 境 科 学 ，川 村 隆 一  九 大 院・理 ，野 中 正 見  - $ 0 6 7 ( &・$ 3 / はじめに 近年，黒潮大蛇行が温帯低気圧の経路を変化させることが報告された（Nakamura et al. 2012; Hayasaki et al.
2013）．しかしながら，大蛇行がどのように低気圧経路へ影響するかについては，未解明な点が残されている．
温帯低気圧の中心付近の地表気圧の降下の一因は，水平温度移流と非断熱加熱に伴う気温上昇である（Fink et al. 2012）．このことを考慮すると，黒潮大蛇行と低気圧経路との関係を理解するためには，低気圧中心近傍の水平温度移流と非断熱加熱がどのように大蛇行から影響を受けるかを解明する必要があるといえる．
 低気圧の内部構造を考えると，低気圧中心付近の水
平温度移流と非断熱加熱は，前線構造と関係していることが推測される．そこで，本研究は黒潮大蛇行が低気圧経路へ与える影響に係るプロセスの解明を目指し，
過去の研究では考慮されていなかった黒潮大蛇行の前線構造への影響という新たな視点から調査を行った．
2017 年 8 月から現在（2019 年 7 月）まで黒潮大蛇行が継続している．本研究では，この大蛇行期間中の 2018
年 1 月 22 日に日本南岸で発達した低気圧に注目する．
手法
上述の課題に取組むために，CReSS (Tsuboki and
Sakakibara 2002) を用いて，コントロール実験（Control:
CNTL）と黒潮大蛇行域の海面水温（SST）分布を改変した実験（Modified SST: MSST）を実施した．実験領域
は 128°E-148°E，24.5°N-45.3°N，水平解像度は緯度
0.05°×経度 0.05°とした．初期値・境界値には気象庁
メソ客観解析データ，SST には JCOPE2 (Miyazawa et al.
2009) を使用した．
初期時刻は低気圧発達の約 5 日前の2018 年 1 月 17 日 00UTC として，6 日間の積分を行った．計算領域の西端を低気圧発生域の東側に設定したので，初期擾乱は側面境界条件として与えられる．
CNTL には，実験初期時刻の SST を使用する（図 1a の陰影）
．MSST には，CNTL の SST から，このときの日本南岸域（図 1a の点線内）の負の SST 偏差を取り除いたデータ（図 1a の細実線）を与えた．
結果と考察
まず，低気圧経路を比較する（図 1a）．大蛇行に伴う冷水域を低気圧が通過する際に，2 つの実験の間で経路に差が生じた（図 1a）．MSST と比較して，CNTL の方が南側の経路をとる．この結果は，先行研究（Nakamura
et al. 2012; Hayasaki et al. 2013）と整合的である．
次に，低気圧発達前日（1 月 21 日）の地表付近の水
平温位勾配の差を調査する（図 1b）．MSST と比較してCNTL では，冷水域の南縁で温位勾配が強化される．
一方で，MSST では，相対的に北側で勾配が明瞭となる．これらの温位勾配の違いは，2 つの実験間の SST
勾配が大きな領域の位置の差異に概ね対応している．

次に，低気圧が黒潮蛇行域を通過する期間で平均した正の水平温位移流と潜熱加熱の差を確認する．MSSTと比べて CNTL では，正の温位移流がより南側で明瞭となる（図 2a）
．潜熱加熱も同様な違いが見られる（図2b）．冷水域上では，全体的に CNTL において加熱が弱い．これは海面熱フラックスの差（図略）に起因していると考えられる．2 つの実験間の水平温位移流や潜熱加熱の差は，両実験の経路の違いと整合的である．
 図 3 に，低気圧が蛇行域に接近する際の，地表前線の構造を示す．CNTL では，冷水域の南西端に沿って，温暖前線が南東方向へ伸びる．一方で，MSST では，温暖前線が東西に伸びる．この前線構造の違いは低気
圧発達直前の温位勾配の分布の違い（図 1b）で説明可能である．また，同時刻には両実験において，前線に沿って正の水平温位移流や潜熱加熱が生じていた（図略）．これらの結果を踏まえると，図 2 で示した両実験の差は，前線構造の違いに起因していると解釈できる．
以上のことから，黒潮大蛇行は低気圧の前線構造を変えることで，低気圧の経路へ影響すると考えられる。

図 1 （a）CNTL（陰影）と MSST（細実線）の SST（K）．太実線と破線は，CNTL と MSST の低気圧経路を示す．
（b）975 hPa の水平温の 1 月 21 日の日平均値の CNTL と MSST
位勾配の大きさ（ .P ）との間の差（CNTL－MSST）．

図 2 （a）1 月 22 日 00UTC から 12UTC の間で時間平均した 975 hPa
における正の水平温位移流（.P s）の CNTL と MSST との間の差（CNTL－MSST）．
（b）図 2a と同じだが，地上から 100 hPa まで鉛直積算した潜熱加熱率（:P）の差を示す．

図 3 1 月 22 日 05UTC の（a）CNTL と（b）MSST における 975 hPaの水平温位勾配の大きさ（.P）と海面更正気圧（hPa）．

― 415 ―P470
NHRCM を用いた新タイムスライスダウンスケーリング
村崎万代＊、石井正好、水田亮、遠藤洋和（気象研究所）

はじめに
大気海洋相互作用は、熱帯だけでなく中高緯度の対流システムにおいても重要な役割を担っている。気象研究所では、地球システムモデル(MRI-ESM2)を基に海洋部分（水温、塩分、海氷密接度）について緩和時間５日で観測データに緩和することで、現実的な海洋状態での数日スケールの大気海洋結合効果を表現することが可能になるシステムを開発中である。本研究では、
このシステムを使った実験結果を外側境界条件として、
地域気候モデルを用いてダウンスケーリングすることで、より精度の高い気候再現及び将来予測に繋がるシステム(新タイムスライスラン; newTS)を構築することを目的とする。
今回はこのシステムにおける初期実験17年間分の結果のうち、日本域に着目し、20km分解能NHRCMによるダウンスケーリングした結果を報告する。

(a)

(b)

(c)

(d)

newTS実験の設定
外側境界条件：海洋部分を観測で拘束したMRI-ESM2、水平解像度約120km、鉛直80層。
ダウンスケーリング実験期間：1994〜2011年。
使用した領域モデル：NHRCM水平分解能20km。
計算：タイムスライス（7/20を初期値とし、翌8/31
までの連続積分。解析は9/1から翌年8/31を使用）

結果
図1はnewTS実験における降水量、海面気圧を示したものである。１月は日本海側における降水と太平洋上のストームトラックによる降水帯が再現されており（図１a)、NHRCMによるダウンスケーリングでは地形による降水強化が見られ、海洋上の降水もGCMから引き継いでいることがわかる（図1c）。7月は梅雨前線の影響
で西、東日本と朝鮮半島に降水領域が見られ(図1b)、
NHRCMでもその傾向は現れているが、太平洋上の降水域
はGCMよりも広域に分散している(図1d)。日本列島上の降水を細かく見るために７領域に分けて夏季と冬季で示すと、領域ごとの特徴を捉えていることがわかる(図２)。比較のために、観測値（気象庁mesh気候値）、JRA55
ダウンスケーリング(1981-2010)、d4PDFダウンスケー
リング (1981-2010年の50メンバーアンサンブル平均）を加えた。newTSの結果では、冬季日本海側の降水の過大見積もりが示された一方で、南西諸島領域ではこれまでのNHRCM実験よりも観測に近い値を示した。JRA55
およびd4PDFダウンスケーリングに使用したモデルは、
今回の実験と同じ20km分解能NHRCMである。つまり、再現性の違いは、外側境界条件に依存していると考えられるが、地域によって外側境界条件の影響の受けやすさに差がある可能性も考えられる。今回は他実験の約半分の期間であり、厳密に比較できるものではないが、今後は、積分期間を増やすとともに、NHRCMの外側境界
条件依存性についても調べる予定である。
本研究の一部は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。

図 1 1 月と 7 月の月平均降水量（陰影：単位 mm/day）と海面気圧（コンター間隔 1hPa）。(a) 1 月 ESM2（newTS run）、(b)7 月 ESM2(newTS run)、 (c) 1 月 NHRCM、(d)7 月 NHRCM。

図２ 観測（obs）と NHRCM ダウンスケーリング(newTS, JRA55、
d4PDF)の領域別降水量。(上図)冬季(12,1,2 月)平均、(下図)
夏季（6-8 月）平均。横軸は領域を表す。
1:北日本日本海側、2:北日本太平洋側、3:東日本日本海側、
4:東日本太平洋側、5:西日本日本海側、6:西日本太平洋側、
7: 南西諸島。

― 416 ―

P471

2015/2016 年 に 生 じ た 赤 道 成 層 圏 準 二 年 周 期 振 動 （ QBO）
崩壊イベント発生時の大気波動の振る舞いについて*渡 辺 真 吾 , 河 谷 芳 雄 （ JAMSTEC） ,Kevin Hamilton （ IPRC, Hawaii Univ. ） , Scott Osprey （ NCAS-Climate, Univ. Oxford ）


はじめに

にとって重要なのは対流圏から上方伝播する大気波動

赤道成層圏準二年周期振動（QBO） は，赤道成層圏なので，それらの振る舞いに何らかの異常が見られたで西風と東風が下向きに位相伝播しながら平均 28~29と仮定して調べてみることは有望である．
（もうひとつヶ月の周期で交代を繰り返す現象として知られており，の有力な仮説として，QBO 東西風シアーの下向き位相

鉛直シアーを伴う東西風と，対流圏から上方伝播する

伝播を上向きに押し返そうとしている，赤道成層圏の大気波動との間で生じる相互作用によって駆動されて上昇流の振る舞いに何らかの異常がみられた，といういる．定期的な観測が開始されてから 60 年以上絶えることも考えられるが，こちらも合わせて検討する．
）

こと無く繰り返されてきた QBO であったが，2016 年
1-2 月にかけて，QBO の西風の中に，かつて見られる



数値実験

ことのなかった薄い東風の層が形成され始めた．この赤道成層圏 10~20 hPa を上方伝播する大気波動の振東風の層は時間とともにその厚みを増し，遂には QBO

る舞いを調べられる観測データとして，限られたステの西風を上下に分断するに至った．観測史上初のこのーションのラジオゾンデデータのほか，Aura-MLS 等の現象は QBO 崩壊現象と呼ばれ，その気候学的な特異性

リム観測，GNSS 掩蔽観測などがある．また，高精度や背景となるメカニズムについての解析結果が数多くの再解析データや現業解析データの中にも有力な手が報告された（たとえば[1]）．

かりが潜んでいる可能性がある．これらに関しては専

筆者らは，鉛直解像度の高い大気大循環モデル（JAGUAR）を用いて QBO 崩壊現象の象徴である東風門家への問合せベースでの調査を予定しており，関連諸氏にもご協力をお願いできれば大変心強い．

層の生成の再現に成功するとともに，その直接の原因

本研究は，モデルを用いた数値実験のアプローチをである北半球から赤道域へのロスビー波の伝播と集中

通して，大気波動に伴う運動量フラックスの時空間スをもたらした要因として，北半球亜熱帯の東西風の子

ペクトル分布に影響を及ぼすモデル内のパラメータの午面構造が wave guide として重要な役割を果たしたこ

感度実験を行い，先に述べた QBO 東風シアー層の上方とを報告した[2]．一方，東風層の生成が生じた高度よ伝播を再現可能な「異常な大気波動の振る舞い」がどりも上空（10~20 hPa）の東西風の振る舞いに注目する

ういったものであるか，いくつかのストーリーを描くと，2016 年の年明け頃から既に異常な兆候が現れていことができるか，検討したい（端的に言えば，大気波

た．QBO 西風の上に存在していた東風シアー領域の下動を極端に弱くすれば10~20hPa の上方伝播が再現可能

向き位相伝播が止まり，逆に上向きに伝播を開始してという定性的な実験結果が得られているが，詳しい調いたのである（図１の右上領域の赤い等値線に注目）．

査結果は当日報告する）．

そして東風層の再現に成功したモデルは，この現象についてはまったく再現することができなかった（同・青線）．
このことが意味するところは何だろうか？まずもって考えられるのは，モデルの不完全さであるが，モデ
ルは 2015 年 11 月から 12 月にかけては，再解析データに見られる 10~20 hPa QBO 東風シアー領域の下降をまずまず再現できている（図１の左上領域）．現実世界で

図１：赤道帯状平均東西風の時間発展：西風＝正．
赤：MERRA-2，青：JAGUAR による再現実験結果．

起きた「異常な何か」をモデルが捉え損ね始めたのは科研費挑戦的研究（萌芽）17K18816 の支援を受けた。

2015 年末から 2016 年初頭にかけてと推測される．冒頭[1] Osprey et al., 2016, Science.

で述べたように QBO 東西風シアーの下向き位相伝播[2] Watanabe et al., 2018, GRL.

― 417 ―

P472

オゾンを同化した化学気候モデルによる初期値を用いた
南米春季のオゾン予測の試み その 2
*中 村 東 奈 (富 士 通 FIP)， 秋 吉 英 治 (国 立 環 境 研 究 所 )，杉 田 考 史 (国 立 環 境 研 究 所 )， 水 野 亮 (名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )
1.

背景と目的

たデータは MERRA2 の東西風，南北風，気温，OMI

2009 年 11 月にアルゼンチンのリオ・ガジェゴス

オゾン全量，Aura/MLS オゾンプロファイルである．

（51.6S，69.3W）において，約 3 週間にわたってオゾ2009 年 9 月 1 日から約 1 ヵ月同化処理を行い，9 月

ン全量が低い状態が続き，それに伴い紫外線の増加も

28～30 日，10 月 1 日の各メンバをそれぞれ初期値とし確認された[1]．国立環境研究所では名古屋大学と共同て 10 日間のフリーランのアンサンブル実験を行った．

でこのような紫外線リスクの高いイベントを事前に予3.

測しリスク情報として公開するため，化学輸送モデルの開発を行っている．

結果

2009 年 10 月上旬のオゾン全量低下イベントをターゲットとしてリオ・ガジェゴスの位置でのオゾン全量

過去の南米のオゾン全量の再現として MIROC3.2の比較を行った．OMI 観測値（灰色実線）でオゾン全

CTM に ERA Interim の東西風，南北風，気温をナッジ量の低下が始まった 2009 年 10 月 3 日からいずれの初ングした計算を行い，OMI の観測のオゾン全量とよく期値のフリーランのアンサンブル平均も観測と同様に一致することを示した[2]．ナッジングで予測を行う場

オゾン全量の低下がみられ，270DU 近くまで低下した．

合、数日先までの気象データの予測値が必要になる．

図 1 に 2009 年 10 月，11 月それぞれのイベントを予測

そこで本研究では，気象データの予測値を使わず，オ

したフリーランの結果を示す．各アンサンブルのばら

ゾンを含めた同化処理によって得られた初期値から，つきは 10 月のイベントの方が 11 月のイベントを予測

化学気候モデルのフリーランによる南米春季のオゾンした結果に比べると期間の後半で小さかった．

予測を試みた．

発表では各イベントでオゾン全量が低下する時期

以前の報告（中村ほか，2018 年秋季大会）においての波活動等の力学場に着目した解析結果を示す．

前述のオゾン全量低下イベントをターゲットとしたフリーランを行い，リオ・ガジェゴスの位置でのオゾン全量予測を行った．結果は，アンサンブル間のばらつ
きが大きく，予測開始日によって予測がうまくいった
りいかなかったりした．極渦が崩壊し始める時期の予測の難しさと，予測を成功させるための現象のプロセスの理解が課題として残った．
本報告ではこの課題に取り組むため，まず，より予測が容易と思われる，伸張した極渦が極の周りに回転

図 1 リオ・ガジェゴス（51.6S，69.3W）におけるオ

しながら一時的に南米上空を通過する際のオゾン全量

ゾン全量のフリーラン結果（単位: DU）．左が 2009 年 9低下イベント（2009 年 10 月 4～6 日）に注目する．予

月 28 日初期値，右が 11 月 6 日初期値．黒色線がアン

測値のばらつきの大きかった 11 月のイベントとオゾン

サンブル平均，灰色線が各アンサンブルメンバ，赤点全量の再現性の違いや力学場の違いについての比較を

は OMI 観測値（リオ・ガジェゴスの緯度経度に内挿）．

行うことで，11 月のイベントの予測の困難さの原因に

参考文献：

ついて考察する．

[1] de Laat, A. T. J., et al., 2010, GRL, 37, L14805.

2.

[2] Akiyoshi, H., et al., 2018, JGR, 123, 12523-12542

実験概要[3] Nakamura, T., et al., 2013, JGR, 118, 3848-3868.

初期値作成のための同化処理には，同化版 MIROC3.2
CCM [3]を用いた．水平解像度 T42，鉛直 34 層で，6

謝辞：This research was supported by JST/JICA, SATREPS

時間毎に同化処理を行った．同化手法はアンサンブル(2012-2017).

カルマンフィルタでメンバ数は 32 である．同化に用い計算には国立環境研究所のスパコンを使用した．

― 418 ―

P473

成層圏突然昇温時の前線的な気温構造の形成メカニズム*角 ゆ か り 、 佐 藤 薫 ( 東 大 院 理 )



はじめに

次に、前線形成を定量的に調べるために、semi-

成層圏突然昇温（SSW）時の成層圏において、前線的な構造（細い傾圧帯）が存在することが先行研究で指摘されている (Fairlie et al. 1988; Manney et al. 1994, 2005) 。
本研究は、そのような前線の形成メカニズムを明らかにすることを目的として、2016 年の SSW 期間中にみられた前線構造を調べた。



解析データ

成層圏の総観規模構造を調べるために、MERRA2 再geostrophic 方程式の前線形成関数 𝐹𝐹 = 𝑑𝑑|∇θ|/𝑑𝑑𝑑𝑑 を用いた。温位を背景場 𝜃𝜃0 (𝑝𝑝) と偏差場 𝜃𝜃𝑒𝑒 (𝑥𝑥, 𝑦𝑦, 𝑝𝑝, 𝑡𝑡) に分けると、前線形成関数は地衡風による項𝐹𝐹𝑔𝑔 = −(𝛻𝛻𝛻𝛻 ∙𝜕𝜕𝜆𝜆 𝑽𝑽𝑔𝑔 , 𝛻𝛻𝛻𝛻 ∙ 𝜕𝜕𝜙𝜙 𝑽𝑽𝑔𝑔 ) ∙ (𝛻𝛻𝛻𝛻⁄|𝛻𝛻𝛻𝛻|)、非地衡風の水平成分による項 𝐹𝐹𝑎𝑎(ℎ) = −(𝛻𝛻𝛻𝛻 ∙ 𝜕𝜕𝜆𝜆 𝑽𝑽𝑎𝑎 , 𝛻𝛻𝛻𝛻 ∙ 𝜕𝜕𝜙𝜙 𝑽𝑽𝑎𝑎 ) ∙ (𝛻𝛻𝛻𝛻⁄|𝛻𝛻𝛻𝛻|) 、
非 地 衡 風 項 の 鉛 直 成 分 に よ る 項 𝐹𝐹𝜔𝜔(0) + 𝐹𝐹𝜔𝜔(𝑒𝑒) =(−𝜕𝜕𝑝𝑝 𝜃𝜃0 𝛻𝛻𝛻𝛻 − 𝜕𝜕𝑝𝑝 𝜃𝜃𝑒𝑒 𝛻𝛻𝛻𝛻) ∙ (𝛻𝛻𝛻𝛻⁄|𝛻𝛻𝛻𝛻|)、非断熱加熱による
項 𝐹𝐹𝑑𝑑 = 𝛻𝛻(𝜃𝜃𝑄𝑄̇ ⁄𝑐𝑐𝑝𝑝 𝑇𝑇 ) ∙ (𝛻𝛻𝛻𝛻⁄|𝛻𝛻𝛻𝛻|) に分けられる。ここで解析データのジオポテンシャル高度 (𝜙𝜙)、気温 (𝑇𝑇)、水平風 (𝑽𝑽)、鉛直 p 速度 (𝜔𝜔)、非断熱加熱率 (Q̇⁄𝑐𝑐𝑝𝑝 ) を使

添え字𝑔𝑔と𝑎𝑎はそれぞれ地衡と非地衡風を表す。図 1b–f

温位面上に内挿してエルテルの渦位を計算した。本研
究では 2016 年 1～2 月に発生した 3 つの小昇温イベン

鉛直移流の寄与𝐹𝐹𝜔𝜔(𝑒𝑒) も大きいことが興味深い。𝜃𝜃𝑒𝑒 の寄

トのうち、最も昇温が顕著だった 2 月 9 日の波数 1 型

温域側に傾く構造を持つことで説明される。

の SSW イベントに着目した。

 以上より、(1) 波の砕波に伴う低渦位の流入によって生じるジェットストリーク、(2) その風下側で強まる 2に前線形成関数の各項を示す。非地衡風項は正であり、用した。データの水平解像度は 1.25 度、鉛直 42 層、時特に鉛直成分による項が大きいことが分かる（図 1 b–間間隔は 3 時間である。また、等圧面上のデータを等d）。𝜃𝜃0 の鉛直移流の寄与𝐹𝐹𝜔𝜔(0) が支配的であるが、𝜃𝜃𝑒𝑒 の結果

与が大きいことは、前線付近でロスビー波の位相が低SSW に先行して、約 30–3 hPa の高度範囲に前線的な次循環、(3) 傾いた波の位相構造、という 3 つの要因に気温構造が現れた。前線構造は SSW の中心日（day 0：

よって、SSW 時に成層圏の極渦近傍で効率的に前線が2 月 9 日）の約 2 日前 (day-2：2 月 7 日) に最も強くな形成されると考えられる。

った。このとき、前線は、極渦の縁のジェットストリー
クに沿って位置していた。前線形成時の渦位構造を調べたところ、ジェットストリークの右側（暖気側）に狭い低渦位域が存在した。これは、対流圏から上方伝播するロスビー波の砕波に伴い、極渦が北極からずれると共にその低気圧性循環によって低渦位の空気が低緯度側から流入してきたものと考えられる。このロスビー
波の砕波に伴う低渦位の流入が前線近傍に見られるジェットストリークの形成を促すと考えられる。
このような状況下での前線強化のメカニズムを考える。まず、Q ベクトル（𝑄𝑄）を計算して 2 次循環を調べた。ジェットストリークの風下側では、Q ベクトルは暖気側から寒気側に向かっており、∇ ∙ 𝑄𝑄 は前線の暖気側で発散、寒気側で収束となっていた（図 1a）。この結果は、前線の暖気側で下降流による断熱加熱、寒気側で上昇流による断熱冷却が生じることを示している。すなわち、2 次循環は前線を強化するように働くことが分

図 1：10 hPa 面、day-2 における Q ベクトルの発散場と前線形成関数の各項のポーラステレオ図。赤と青はそれぞれ正と負の値を表す。黒の等値線は前線領域に対応する。黒丸、赤丸、青丸は前線中心、温位の最大値、温位の最小値の場所をそれぞれ表す。黒三角はジェットストリークの中心を表す。

かる。

― 419 ―

P474

伊勢湾における可能最大高潮の直接ダウンスケーリング実験
吉 野 純 ・ * 山 本 康 平 ・ 小 林 智 尚 (岐 阜 大 工 )・ 村 田 昭 彦 (気 象 研 )
1.

3.

はじめに

結果と考察

地球温暖化により台風強度は増大し，それに伴う沿現在気候の顕著台風は，北北西の方向に約 40 km/h

岸域の高潮被害のリスクもより増大するものと懸念さの速度で接近し，伊勢湾台風に匹敵する上陸時中心気れている．長・中期的な防災・減災対策を講じる上で，圧は約 940 hPa となり，
最大風速は約 45 m/s となった．

台風や高潮に対する信頼性の高い温暖化影響評価が必

台風の最大風速半径は 80 km となり，最悪の進路では要となる．これまで，将来気候下の台風やそれに伴う名古屋港で風速 40 m/s となった．可能最大高潮は，伊高潮を力学モデルにより表現する場合には，伊勢湾台

勢湾奧の名古屋港付近で 4.1 m に達し，伊勢湾台風で観風などの既往事例を対象として「擬似温暖化ダウンス

測された潮位偏差（3.5 m）を越えることが明らかとなケーリング」により評価されてきたが（村上ら，2011），

った（図-1a）．

「現在気候の台風の移動速度が将来気候でも変わらな

将来気候の顕著台風は，北北西の方向に約 20 km/h

い」という仮定が成立する必要があり，その妥当性にの速度で接近し，上陸時中心気圧は約 910 hPa となり，

は疑問が残されている．そこで本研究では，より仮定

最大風速は約 55 m/s となった．台風の最大風速半径はの少ない「直接ダウンスケーリング」に基づいて，現

45 km となり，最悪の進路では名古屋港で風速 50 m/s

在気候および将来気候において伊勢湾に接近する最大となった．将来気候下の最大規模台風は，現在気候に

規模台風に対して進路アンサンブル実験を行い，伊勢比べて大幅に増大することが明らかとなった．一方で，

湾における可能最大高潮の将来変化を評価することを可能最大高潮は，伊勢湾西岸の四日市港や津港で 6.0 m

目的とする．

を越えるが，名古屋港付近では 4.5 m 程度にとどまった(図-1b)．この値は，先行研究による擬似温暖化ダウン

2.

数値計算手法スケーリングの結果 (6.9 m)を大幅に下回った．

本研究では，全球気候モデル MRI-AGCM3.2S（20 km

将来気候下の台風の移動速度 (約 20 km/h)は現在気格子）から地域気候モデル NHRCM（5 km 格子）によ

候下の移動速度 (約 40 km/h)に比べてかなり遅く，伊勢り直接ダウンスケーリングされた現在気候（1980～

湾の固有振動周期と台風の進行波周期に大きな差が生2000 年）および将来気候（2076～2096 年：RCP8.5 シ

じたために，伊勢湾湾奧での可能最大高潮の増大を抑ナリオ）の長期気候データベースを用いる（Murata et al.,

制する結果となり，一方で，伊勢湾西部の三重県沿岸

2015）．このデータベースの中から，太平洋沿岸の 133

部での高潮リスクは相対的に増大することが明らかと～141°E，33～35°N の範囲を通過した台風を抽出し，なった．

その中でも北寄りに進路をとった顕著台風を計算対象とする．現在気候については，1990 年 7 月 24 日上陸の
台風（上陸時中心気圧：936 hPa）を，将来気候につい謝辞：本研究は，科学研究費補助金・基盤研究 C (16K005267)，
基盤研究 B (18H01542)，統合的気候モデル高度化研究プログ
ラム (テーマ C・D)の下で行われた．記して謝意を表する．
[m]ては，2087 年 8 月 3 日上陸の台風（上陸時中心気圧：919 hPa）を対象とする．抽出された顕著台風は必ずし[m]NagoyaNagoyaYokkaichi

Yokkaichi

Tsu

Tsu

(a)present(b)future

も伊勢湾に最悪の進路で接近しているわけではない．
そこで最悪規模の台風が伊勢湾に最悪の進路で接近した場合に生じる最悪の高潮 (可能最大高潮)を評価する
ために，初期値・境界値を東西方向にずらして，吉野ら（2012）による高解像度台風モデル（3 km 格子）と高潮モデル（1 km 格子）に入力することで，直接ダウ
ンスケーリング及び進路アンサンブル実験を行う．

図-1 (a)現在気候と(b)将来気候の計 41 ケースの進路
アンサンブル実験の名古屋港の可能最大高潮の分布．

― 420 ―

P475
EFSO を用いた Pre-YMC,YMC-Sumatra2017 におけるラジオゾンデ観測のインパクト評価＊

服部 美紀，山崎 哲, 勝俣 昌己, 森 修一 (海洋研究開発機構)

1． はじめに2015 年 11 月から 12 月および 2017 年 11 月から2018 年 1 月にかけて、インドネシア・スマトラ島
西岸のベンクル気象台、および沖合約 50km(2015年)、100km(2017 年)における海洋地球研究船「みらい」を中心とした、Pre-YMC, YMC-Sumatra2017
集中観測が行われた。本研究では、ベンクルおよび「みらい」で観測された高頻度のラジオゾンデ観測、および周辺の現業データを用いて、ラジオゾンデ観
測の同化による解析場への影響について評価を行う。
2． データおよび実験設定「みらい」MR15–04 航海においては 2015 年 11
月 21 日から 12 月 26 日にかけて、MR17-08 航海では 2017 年 11 月 30 日から 2018 年 1 月 1 日にかけて、3 時間毎に 1 日 8 回のラジオゾンデ観測が行われた。ベンクル気象台では、2015 年 11 月 9 日から
12 月 25 日、2017 年 11 月 16 日から 2018 年 1 月
16 日にかけて 1 日 8 回のラジゾンデ強化観測が実施された。また、インドネシア海大陸域の現業機関による 1 日 1〜４回のラジオゾンデ観測も解析の対象とした。
本研究では AFES と LETKF を使ったアンサンブ
ルデータ同化システム ALEDAS2 (Enomoto et al.
2013, Yamazaki et al. 2017) に実装されたアンサ
ンブル予報に基づく対観測予報感度(EFSO)（山崎ら
2017, 2018）を用いて、Pre-YMC2015, YMC2017
期間のインドネシア海大陸域におけるラジオゾンデ
観測の影響を評価した。EFSO 値の評価時間は 6 時
間、全球湿潤エネルギーをノルムとしている。
3． 結果
図 1 に 2015 年 11 月 26 日 00UTC における各ラ
ジオゾンデ観測あたりの EFSO の分布を示す。インドネシア海大陸域においては、西端のスマトラ域のインパクトが最も大きく、次に東端のパプア・バン
ダ海周辺の値が大きく現れた。この値は時間変化す
るものの期間を通して同様の傾向が見られ、特に風上側の外海に面した地点でインパクトが大きい傾向が見られた(図示せず)。
図 2 に 12 月 22 日から 12 月 17 日にかけて、エネ
ルギー別に鉛直積算した EFSO の時間変化を示す。
「みらい」やベンクルにおける 8 回観測のインパク
トは非常に大きく現れた。一方で、ココス島における 1 日 1 回の観測は低頻度でありながら最も顕著なインパクトを示していることがわかった。また、2015 年(図 2)、2017 年(図示せず)ともに位置エネル
ギーの EFSO 値に対して、
みらいやベンクルで MJOの接近・通過に伴いインパクトが増減する傾向が見られたことから、領域別の評価や OSE との比較も行う予定である。

図 1．2015 年 11 月 26 日 00UTC における各ラジオ
ゾンデ観測あたりの鉛直積算した EFSO 値（J kg-1）の分布。

図 2．2015 年 11 月 22 から 12 月 17 日にかけて、
全球運動エネルギー(赤)、位置エネルギー(青)、湿潤
エネルギー(黒)別に鉛直積算した EFSO 値（J kg-1）の時間変化。上からココス島、ベンクル、「みらい」、
メラウケの観測点の値を示す。
謝辞 本研究の一部は科研費基盤研究 C(18K03751)の助成を受けて実施しています。

― 421 ―

P476

秋雨時期の台風による遠隔降水事例の研究*児 玉 真 一 , 佐 藤 正 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )
1.

はじめに

路に沿った直接効果による降水と台風中心から離れた

梅雨や秋雨の時期の日本は，日本から遠く離れた場

場所に位置する間接効果による遠隔降水がそれぞれ確所に位置している台風により，前線への水蒸気供給が認できる．また，遠隔降水発生前を含めた，週平均の増加し，多大な降水がもたらされることがある．この

可降水量を同領域で図 2 に示す．2 つの事例は似た台風

影響は，台風による間接効果と呼ばれ，台風自身のアの経路でありながら，高気圧の張り出し具合によってイウォールやスパイラルレインバンド内外の直接効果

日本周辺域の可降水量分布が大きく異なっていて，による降水と区別して考えられることが多い．また，

Melor 事例の方が日本の東側の海上が広く乾燥してい間接効果による降水量の割合は，梅雨の時期と比較しることが分かる．このことから，降水域へと運ばれるて，秋雨の時期の方が多いにも関わらず，秋雨の時期

水蒸気について Melor 事例は主に熱帯由来，Songda 事に着目した研究は少なく，予報・防災の観点からもそ

例は熱帯域に加えて高気圧の縁辺流由来であることがのメカニズムを理解することは重要である．遠隔降水示唆される．このような違いは遠隔降水の形成過程でを調べた代表的な研究としては，2004 年台風 18 号

は重要と考えられ，降水量が少ない場合の事例解析結Songda の事例研究[1]が挙げられる．

果や NICAM のシミュレーション結果と比較してさら

本研究では，秋雨の時期に発生した台風の中から，なる理解を深める．

間接効果によって日本へと遠隔降水をもたらした事例を抽出し，事例間での環境場比較を行った．
2.

使用データ・手法

典型的な遠隔降水事例である 2004 年台風 18 号
Songda の経路に習い，日本に転向しながら接近する台風による事例を2004 年以降の秋雨の時期に限定して研究対象とした．気象庁ベストトラックを用いて，中心気圧 940 hPa 以下まで発達し，北緯 25 度，東経 125-135度線を通って日本に向かって北上した台風のみを抽出

図 1 台風経路と積算降水量 [mm]した．日本上空に前線がない場合や，明らかに降水域(左: Songda, 3 日間の積算・右: Melor, 2 日間の積算)が見られない場合は対象から除き，その他の事例は降水量に関わらず解析を行った．抽出された事例の降水量については衛星全球降水マップ (GSMaP)を，可降水量については DMSP 衛星に搭載されている SSMIS，その他の物理量については全球大気再解析データのERA5 を用いた．さらに，期間を通して降水量が特に多かった事例 (e.g., 2004 年台風 18 号 Songda・2009 年台
風 18 号 Melor)については全球雲解像モデル (NICAM)の水平解像度 14 km メッシュ実験を行った．
図 2 可降水量の週平均値 [mm]3.

(左: Songda, ~9/4 までの週・右: Melor, ~10/3 までの週)

結果

遠隔降水期間を通して降水量が特に多かった事例である 2004 年台風18 号Songda と2009 年台風 18 号 Melorについて台風経路と積算降水量を図 1 に示す．台風経

参考文献[1] Wang, Y. Q., Y. Wang, and H. Fudeyasu (2009), Mon.
Weather Rev., 137, 3699–3716.

― 422 ―

P477
局所的な SST 勾配と組織化降水システムの降水特性との関係*進藤 愛可（富山大理）
・濱田 篤・安永 数明（富山大院理工）

1. はじめに
熱帯海洋上の降水において主要な役割を担う組織化した降水システムは、おおまかには海面水温（SST）が高く湿潤な環境において発生することが良く知られている。
また、メソスケールの SST
勾配域が、気候学的な降水分布だけでなく（Backand Bretherton 2009, JC）、各々の降水システムの発生と強く関係していることも指摘されている（Liand Carbone 2012, JAS）
。降水システムの面積や層状性降水比などの降水特性が、SST やカラム水蒸
気量（CWV）とどのように関係するのかを調べた研究は多いが、それらの勾配が降水特性に与える
影響を、観測データを元に議論した研究は殆どない。そこで本研究では、SST や CWV およびそれらの勾配と降水特性の関係を統合的に調査し、降水システムの組織化メカニズムに与える影響を考察する。
2. 使用データ・解析手法
全球降水計画（GPM）主衛星搭載 2 周波降水レーダ（DPR）の Ku 帯（13.6GHz）観測から Hamada
et al. (2014, JC)の手法により作成した雨域データを用いた。雨域は降水のあるピクセルの 4 連結領域として定義される（但し面積 5 ピクセル以上）。
解析期間は 2016 年 1 月～2017 年 12 月、解析領域
は東経 50 度～東経 110 度、
北緯 15 度～南緯 15 度の熱帯インド洋上である。解析期間・領域で観測された雨域の総数は 262,193 個であった。また、雨域が置かれた環境場を調べるため、全球再解析
ERA5（0.25 度格子、1 時間ごと）の SST と CWVを使用した。各雨域に対応する SST と CWV は、
雨域観測時刻の直前の ERA5 データにおける、雨域の重心を囲む 4 つの格子点値の単純平均とした。
3. 結果・考察
初めに、解析期間中に見られた雨域のうち、面積が 1,000 ピクセル（~25,000 km2）以上で層状性
面積比が 80％以上のものについて、雨域と環境場の関係を観察した。図 1 に示した事例で雨域とSST との関係に着目すると、雨域は SST が最も高いところではなく、SST に水平勾配がある領域に位置している。61 個の雨域を無作為に抽出して観察した結果、多くの雨域に同様の関係性が見られた（図略）。
この結果から、比較的大きな雨域は SST 勾配域
でよく見られるのではないかと考え、SST の勾配の大きさ（|∇SST|）を算出した。図 2 は、SST と|∇SST|を、雨域の面積ごとにプロットしたものである。面積の大きな雨域は SST が 29℃、|∇SST|が0.2 K/100km 付近を中心とした領域に多く見られる。|∇SST|と雨域面積は単純な比例的関係にはな
いが、雨域は SST が低いほど勾配の大きな環境で多く発現するような分布を示しており興味深い。
今後は層状性降水比や最大降水強度など、他の降水特性についても調べていく。降水特性は、SSTや CWV だけでなく、水平風鉛直シアや大規模鉛直流などにも影響を受けるため、これらの物理量との関係も調べていく予定である。

図 1：2017 年 1 月 11 日 05:32UTC に観測された雨域と環境場（SST [°C]：黒等値線、CWV [mm]：色等値線）。

図 2：各雨域に対応する SST と SST 勾配の大きさの分布。青＋印と赤×印はそれぞれ面積が 1,000 ピクセル未
満、1,000 ピクセル以上の雨域を示す。
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（2-1904）の支援を受けて実施された。

― 423 ―

P478

北半球冬季における海洋大陸の風系分類とその年々変動*松 﨑 祐 太 ( 1 ) ， 松 本 淳 ( 1 ) ( 2 )(1)首 都 大 学 東 京 都 市 環 境 科 学 研 究 科 (2)JAMSTEC
1.

クラスター7 が卓越するようになる．これは特に南シナはじめに海洋大陸(90°E–150°E，10°S–20°N)では日変化から季海北部で強い北寄りの風が卓越する風系となっている．

節内変動、年々変動に至るまで様々な時間スケールで12 月以降はクラスター7 の出現頻度減少とともにクラの変動が観測される．北半球冬季に限っても日変化を

スター3，6 が支配的となる．これらのクラスターは東はじめとして MJO に代表される季節内変動、オースト

アジアからオーストラリア北部にかけて一続きの北寄

ラリアモンスーンの発達と衰退に代表される季節進行

りの風系となっており，クラスター6 の方がやや風速がが見られ、さらにそれらの変動は ENSO などのより長強い．2 月以降はクラスター1，2 が支配的となり，ク

周期な変動の影響を受けている．また、熱帯内部での変ラスター1 は東アジアからの北東風が北緯 20°より南動だけでなく北東アジアの中緯度擾乱によって発生すに侵入せず，海洋大陸北部では東寄りの風が卓越してるコールドサージと呼ばれる北東風の吹込みとその影いる．クラスター2 では 1 よりも北寄りの風が強めに服響もみられる(Murakami 1979，Chen et al 2015a，b)．

が，その風の出どころは大陸というよりも北西太平洋

本研究では北半球冬季における海洋大陸及びその周からのものが支配的となる．クラスター4，5，7 とそれ辺でどのような風系分布が見られるかをクラスター解以外は北風が赤道以北でとどまるかオーストラリア北

析によって分類し、それぞれの特徴を調べる。また、ク部に向かって吹き込んでいるかの差異があるが，これラスターごとの出現頻度の季節推移や年々変動、それはオーストラリアモンスーンの開始を反映したものとらの ENSO，MJO などの変動との関係を調査する．

考えられる(Moron et al. 2015)．
出現する風系の季節進行は ENSO の影響を受けてお2.

り，特にクラスター7 はエルニーニョ時に抑制的となり，使用データ，手法

解析対象期間は 1980 年から 2010 年の 10 月から 3 月

逆にラニーニャ時にはより出現しやすくなる．このよ
うな出現しやすい風系の年々変動は海洋大陸内部の対の 30 冬季(5467 日)とする．
まず，JRA55 再解析(Kobayashi et al. 2015)の 925 hPa

流活動の年々変動に影響している可能性がある．

におけるそれぞれの日々の 95°E–140°E，10°S–25°N における東西風，南北風を用いる．初めに次元圧縮のために風データを標準化したのちに EOF 解析を実行し，全体の変動の 75%以上を説明できる最小数の EOF 得点を用いる．東西風に対しては 9 個，南北風は 14EOF の計
23EOF を用いた．続いて EOF 得点から k-means 法を用いて日々の風系を分類した．クラスター数に関しては
red-noise test (Michelangeli et al. 1995)を用いて決定し，7
図 1．各クラスターの 30 冬季における各日付別の出現個をクラスター数とした．
各クラスターについて風系およびOLR の特徴と出現回数．

しやすい時期，遷移の特徴および年々変動について調
参考文献

査する．

[1] Chen, T.-C. et al., 2015a, J. Climate, 28, 1417-1443.
3.

[2] Chen, T.-C. et al., 2015b, J. Climate, 28, 1444-1464.

結果

各クラスターの出現には明瞭な季節性が見られる．
冬季の初めにはクラスター4，5 が多く見られる．これ[3] Michelangeli, P.-A. et al., 1995, J. Atomos. Sciences, 52,
1237-1256

らのクラスターは東アジアから海洋大陸に向けての北[4] Moron, V. et al, 2015, Front. Environ. Sci., 2:65

東風侵入の伸長を現したものである．11 月中旬以降は[5] Murakami, T., 1979, J. Meteor. Soc. Japan., 57,133-158.

― 424 ―

P479
ひまわり8 号といった静止衛星によって測定可能となったで多いが、火山灰によっても測定した火山の基礎生産を担っている。噴煙が幅や湧昇域で多いが、火山灰によっても台風による通過によってにともな小規模噴火に対するう植物プランクトンは海洋の基礎生産を担っている。プランクトンの基礎生産を担っている。増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅_浅井俊太（防大きくないとリトリーバル地球）が数倍増える事例解析がある。し、火山灰によっても岩崎杉紀（防大きくないとリトリーバル地球）が数倍増える事例解析がある。しはじめに
植物プランクトンは海洋の基礎生産を担っている。プランクトンは海洋の基礎生産を担っている。の基礎生産を担っている。基礎生産を担っている。を担っている。担っている。っている。
もっ�ら沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても��や湧昇域で多いが、火山灰によっても!"#で多いが、火山灰によっても%いが、火山灰によっても火山*によっても増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅で多いが、火山灰によってもは、火山灰によっても例えば噴煙が幅えば噴煙が幅噴煙が幅が幅数百 km 以上に伸びる火山噴火によってクロロフィに伸びる火山噴火によってクロロフィびる火山噴火によってクロロフィ
ル a 濃度（Chl-a）が数倍増える事例解析がある。しが数倍増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅える事例えば噴煙が幅解析がある。しがある。しかし、火山灰によっても西之島のような小規模噴火に対するの基礎生産を担っている。ような小規模噴火に対する小規模噴火に対するする Chl-a の基礎生産を担っている。
増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅_は`aされていな小規模噴火に対するい。これは、火山灰によってもdにeすように、火山灰によっても噴煙が幅の基礎生産を担っている。幅が数十 km 程度だと、火山灰によってもChl-a が増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅_していてもたまたま雲がその上空にあるとがその基礎生産を担っている。上に伸びる火山噴火によってクロロフィ空にあるとにあると Chl-a の基礎生産を担っている。リトリー
バルがで多いが、火山灰によってもきな小規模噴火に対するいためと考えられる。えら沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によってもれる。
Chl-a の基礎生産を担っている。連続変化は、は、火山灰によってもGOCI や湧昇域で多いが、火山灰によっても GOCI-II、火山灰によってもひまわ
り 8 号といった静止衛星によって測定可能となったといった静止衛星によって測定可能となったによって測定可能となったとな小規模噴火に対するった。
これら沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によってもは、火山灰によってもáàâ衛星によって測定可能となった（例えば噴煙が幅、火山灰によってもMODIS）が数倍増える事例解析がある。しと異り、連続観り、火山灰によっても連続é測で多いが、火山灰によってもきる。ある時刻にたまたま雲によってにたまたま雲がその上空にあるとによって Chl-a がリ
トリーバルで多いが、火山灰によってもきな小規模噴火に対するくても次の時刻に雲が移動していの基礎生産を担っている。時刻にたまたま雲によってに雲がその上空にあるとが移動していしてい
れば噴煙が幅 Chl-a の基礎生産を担っている。リトリーバルがで多いが、火山灰によってもきる。ただし、火山灰によっても前者はは
óòô海しか測定で多いが、火山灰によってもきな小規模噴火に対するいの基礎生産を担っている。で多いが、火山灰によっても、火山灰によっても噴煙が幅や湧昇域で多いが、火山灰によっても台風によるによる
Chl-a の基礎生産を担っている。増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅_はある程度大きくないとリトリーバルきくな小規模噴火に対するいとリトリーバル
することがで多いが、火山灰によってもきな小規模噴火に対するい。
本研究では、例えば噴煙が幅で多いが、火山灰によってもは、火山灰によってもひまわり 8 号といった静止衛星によって測定可能となったによって雲がその上空にあるとによって
Chl-a が測定で多いが、火山灰によってもきな小規模噴火に対するい影響を最小限にすることとを担っている。最小限にすることとにすることと、火山灰によっても
χ2 乗検定を担っている。用いることで火山の噴煙や台風の通いることで多いが、火山灰によっても火山の基礎生産を担っている。噴煙が幅や湧昇域で多いが、火山灰によっても台風によるの基礎生産を担っている。通過によってによって Chl-a の基礎生産を担っている。増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅_を担っている。eすことを担っている。©™とする。
噴煙が幅は´ルー¨の基礎生産を担っている。少ない西之島のものを利用した。な小規模噴火に対するい西之島のような小規模噴火に対するの基礎生産を担っている。もの基礎生産を担っている。を担っている。Æ用いることで火山の噴煙や台風の通した。
データ
JAXA Himawari Monitor (P-Tree System)で多いが、火山灰によっても公開されているされている Chl-a の基礎生産を担っている。時空にあると間分解能となったは、火山灰によっても1 時間と 1km で多いが、火山灰によってもある。比較するする MODIS の基礎生産を担っている。時空にあると間分解能となったは 1 日とと 4kmkm で多いが、火山灰によってもある。
1 日との基礎生産を担っている。 Chl-a は、火山灰によってもリトリーバルの基礎生産を担っている。ノイズが少ない日が少ない西之島のものを利用した。な小規模噴火に対するい日と本時間の基礎生産を担っている。 9 時から沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても 14km 時の基礎生産を担っている。 8 つの基礎生産を担っている。データを担っている。各ピクピク
セル（緯度経度）が数倍増える事例解析がある。しごとに時間平均して導出した。ただして導出した。ただした。ただし、火山灰によっても各ピク時刻にたまたま雲によってに⁄€る雲がその上空にあるとの基礎生産を担っている。ため Chl-a がリトリーバル
で多いが、火山灰によってもきていな小規模噴火に対するいピクセルは除外した。これにメジアンした。これにメジアンフィルタを担っている。用いることで火山の噴煙や台風の通いてノイズが少ない日を担っている。除去した。した。
西之島のような小規模噴火に対するの基礎生産を担っている。噴火の基礎生産を担っている。有無は、火山噴火予知連絡会のは、火山灰によっても火山噴火予知連絡会のの基礎生産を担っている。
ËÈで多いが、火山灰によってもÍÎした。また、火山灰によっても解析がある。しÏ間は 2016 年からから沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても2018 年からの基礎生産を担っている。 7-8 月とした。これは、ひまわりとした。これは、火山灰によってもひまわり 8 号といった静止衛星によって測定可能となったの基礎生産を担っている。
データがあるの基礎生産を担っている。が 2015 年から以Ûで多いが、火山灰によってもあるが、火山灰によっても2015 年から
はÙの基礎生産を担っている。年からに比ı´ルー¨の基礎生産を担っている。影響を最小限にすることとが大きくないとリトリーバルきかったこと、火山灰によっても西ノ島のような小規模噴火に対するの基礎生産を担っている。ˆ˜海#の基礎生産を担っている。 Chl-a は 7 ｰ 8 月とした。これは、ひまわりが´ルー¨の基礎生産を担っている。影響を最小限にすることとを担っている。˘€にくいの基礎生産を担っている。で多いが、火山灰によっても最も˙く、火山灰によってもChl-a の基礎生産を担っている。変化は、がわかりや湧昇域で多いが、火山灰によってもすいためで多いが、火山灰によってもある。
解析がある。し西ノ島のような小規模噴火に対するˆ˜海#の基礎生産を担っている。 Chl-a の基礎生産を担っている。増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅_の基礎生産を担っている。定˚を担っている。¸西之島のような小規模噴火に対するから沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても 20km 以内のの基礎生産を担っている。 Chl-a が 0.095 mg/m3（噴
火がな小規模噴火に対するかった 2016 年から 7-8 月とした。これは、ひまわりの基礎生産を担っている。同海#の基礎生産を担っている。平均して導出した。ただ値）が数倍増える事例解析がある。し以上に伸びる火山噴火によってクロロフィとな小規模噴火に対するったピクセルが 1 つ以上に伸びる火山噴火によってクロロフィあった場合」とし」とした。ただし、火山灰によっても以�に �した場合」としは解析がある。しから沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても除外した。これにメジアンした。
1. 西之島のような小規模噴火に対するから沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても 20km 以内のに雲がその上空にあるとが 1 ピクセルで多いが、火山灰によってももある場合」とし。
2. 西之島のような小規模噴火に対するから沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても 20km 以内のの基礎生産を担っている。 Chl-a の基礎生産を担っている。最大きくないとリトリーバル値
が西之島のような小規模噴火に対するから沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても 20-4km0km の基礎生産を担っている。もの基礎生産を担っている。より小さい場合」とし。これは噴煙が幅より西之島のような小規模噴火に対するから沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても離れた場れた場
�で多いが、火山灰によっても発生した´ルー¨の基礎生産を担っている。影響を最小限にすることとが�れたと見な小規模噴火に対するせるためで多いが、火山灰によってもある。
3. 西之島のような小規模噴火に対するから沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によっても 4km0km 以内のに Chl-a が0.3mg/m3 以上に伸びる火山噴火によってクロロフィとな小規模噴火に対するったピクセルが 1 つで多いが、火山灰によってももあった場合」とし。これは Chl-a が異り、連続観常に高いに高いいの基礎生産を担っている。で多いが、火山灰によっても、火山灰によってもChl-a の基礎生産を担っている。リトリーバルに�ら沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によってもかの基礎生産を担っている。不具合」としが発生したと見な小規模噴火に対するせるためで多いが、火山灰によってもある。
結果
表 1 は西之島のような小規模噴火に対するの基礎生産を担っている。噴火の基礎生産を担っている。有無は、火山噴火予知連絡会のとその基礎生産を担っている。ˆ˜海#の基礎生産を担っている。
Chl-a の基礎生産を担っている。増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅_の基礎生産を担っている。有無は、火山噴火予知連絡会ので多いが、火山灰によってもある。χ2 乗検定によって、火山灰によっても有意水準 1%で多いが、火山灰によっても両者はに��があることが えた。一方、火山灰によってもMODIS で多いが、火山灰によってもは、火山灰によっても同時Ïの基礎生産を担っている。データを担っている。用いることで火山の噴煙や台風の通いたが、火山灰によっても雲がその上空にあるとで多いが、火山灰によっても邪$されて事例えば噴煙が幅数が少ない西之島のものを利用した。く、火山灰によってもχ2 乗検定（イエーツの補の基礎生産を担っている。補()さえ）が数倍増える事例解析がある。しを担っている。適用いることで火山の噴煙や台風の通で多いが、火山灰によってもきな小規模噴火に対するかった。
+,の基礎生産を担っている。都合」としで多いが、火山灰によっても.れら沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によってもれな小規模噴火に対するかったが、火山灰によってもひまわり 8 号といった静止衛星によって測定可能となったを担っている。用いることで火山の噴煙や台風の通いると台風による通過によって時に Chl-a が増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅えていることも分かった。大きくないとリトリーバル会の�日とは、火山灰によってもこれら沿岸や湧昇域で多いが、火山灰によってもの基礎生産を担っている。ことを担っている。/しく述べるıる。
表 1 西之島のような小規模噴火に対するの基礎生産を担っている。噴火の基礎生産を担っている。有無は、火山噴火予知連絡会のと Chl-a の基礎生産を担っている。増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅_の基礎生産を担っている。有無は、火山噴火予知連絡会の2016-2018 年から
西之島のような小規模噴火に対するの基礎生産を担っている。噴火
7-8 月とした。これは、ひまわりあり
な小規模噴火に対するし計
Chl-a の基礎生産を担っている。 あり
25833
増えることがある。先行研究では、例えば噴煙が幅_な小規模噴火に対するし
12
4km6
58
計
37
54km
91

― 425 ―

P480

西シベリアの成層圏メタン高度分布の推定*杉 田 考 史 (国 立 環 境 研 究 所 ), 齋 藤 尚 子 (千 葉 大 学 ),林 田 佐 智 子 (奈 良 女 子 大 学 ), 大 山 博 史 (国 立 環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

hPa では渦位（scaled PV）が 1.2 x 10-4 s-1 以上の場合にGOSAT/TANSO-FTS の熱赤外（TIR）バンドからのメ

メタンと渦位の相関から、それ以下の場合にはメタン

タン高度分布の導出結果を定量的に評価する目的で、とオゾンとの相関からメタンを推定した。10 hPa では

国立環境研究所が西シベリアで行っている航空機観測

渦位との相関のみから推定した。100 hPa でのメタンの[1]の領域に焦点をあて、直接測定によるデータが不足

推定結果を図 1 に示す。
2010-12 年の期間中、Novosibirsk

している下部成層圏における、衛星観測からのメタンでは 24 回の航空機観測が実施されている。

測定結果を調べる。2018 年の秋季大会で衛星センサ
MLS と MIPAS からの成層圏 100 hPa でのメタンの季節

3.

結果と今後

変化を解析した[2]。この結果をもとに気象データ推定されたメタンは気候値と同様の季節変化を示し

MERRA-2 による渦位あるいはオゾンとメタンとの相ているが、MIPAS の相関から得られた結果は MLS か関を調べ、航空機観測があった日時の成層圏での渦位らのそれより 100 ppb 程度高い。また HALOE 気候値はなどから観測より上空のメタンを推定する手法を確立

この 100 hPa では全体的に低い。確立したこの手法で航する。

空機観測より上の中下部成層圏の高度分布を推定可能なことが分かった。これらのメタン高度分布を用いて、

2.

データと手法実際に TIR と時空間一致のあるシーンについて、航空

西シベリアでの航空機観測（高度 7 km まで）は、

機観測時の高度分布にアベレージングカーネル関数を

Novosibirsk（54°N, 82°E）と Surgut（62°N, 73°E）で実適用し、気候値を用いていた従来法との定量的な比較施されている[1]。これらの観測緯度経度の範囲（水平を進める。

300 km 以内）におけるリム観測の衛星データを解析した。用いたデータは、MLS（現在も運用中）と MIPAS

2000

sPV cri.: 1.2の２つである。これら衛星データについて詳しくは杉年の範囲）と、現在も運用中の ACE-FTS 観測の気候値

1.5
1600

CH4 (ppb)

データとして HALOE 観測の気候値（1991 年から 2002

2.0

1800

田ら[2]を参照して頂きたい。解析期間は 2010 年 1 月から 2012 年 12 月の 3 年間とした。また、過去の貴重な

1.0
1400

0.5
1200

（2004 年から 2013 年の範囲）も比較のために解析した。
これら全てのデータセットに共通する定性的な振る舞

1000

いとしては、メタン濃度は春に低く秋に高い季節変動

2010/01/01

c.f.,
c.f.,

MLS corr., inferred from sPV or MERRA2-O3
MIPAS corr., inferred from sPV or MERRA2-O3
100hPaACE-FTS climato. (50-55°N)
Novosibirsk, 54.3°N (w/in 300 km)
HALOE climato. (50-55°N)
2010/07/01

連付けるために、MERRA-2 気象データ[3]の渦位とオ

2011/01/01

2011/07/01

2012/01/01

0.0

2012/07/01

Date (yyyy/mm/dd)を呈している[2]。特に冬季や春季にはしばしば低濃度のメタンが見られた。これらを気象学的な物理量と関-4 -1

sPV (10 s )図１ 航空機観測日時において推定されたメタン混合比の時間変化

ゾンを解析した。
一般に Nadir 衛星と航空機との比較では、観測高度より上のメタン高度分布には既存の気候値などが利用さ参考文献

れる[4]。GOSAT/TIR バンドとの比較においては、対流[1] Sasakawa, M., et al., 2017, JGR, 122, 11261–11273.

圏中上部のリトリーバル処理においても下部成層圏の[2] 杉田ら, 2018, 日本気象学会秋, 114, 267.

100 hPa レベル付近の高さまでのメタン高度分布の影[3] MERRA-2; https://doi.org/10.5067/WWQSXQ8IVFW8

響を受ける。このため各航空機観測の日時における渦[4] Ono, A, et al., 2015, SOLA, 11, 160−164.

位からメタンを推定する手法を確立する。100 hPa と 50

― 426 ―

P481
代々木街区での都市ガス消費と自動車起源の人工排熱量の分離推定に向けた二酸化炭素フラックスおよび酸素/二酸化炭素交換比の同時観測*

石戸谷重之 1、菅原広史 2、寺尾有希夫 3、髙根雄也 1、兼保直樹 1
1
産業技術総合研究所、2 防衛大学校、3 国立環境研究所

1. はじめに都市における大規模な空調使用、自動車排熱、および暖房等でのガス消費に伴う人工排熱は、全球的な温暖化に重畳し都市の温熱環境を悪化させると懸念される。
そのため人工排熱量の動的予測を目的とした精力的な研究が都市気候モデルを用いて展開されているが（e.g.
Takane et al., 2017）、モデル中の自動車および都市ガス起源の排熱量はインベントリに基づいて与えられ、現在まで観測による検証が行われておらず、モデル予測の不確実性となっている。そのため本研究では、今年度より開始された環境研究総合推進費「建物エネル
ギーモデルとモニタリングによる炭素排出量・人工排熱量の高精度な推計手法の開発（代表：埼玉県環境科
学国際センター）」中の一課題として、東海大学代々木キャンパス内鉄塔で酸素（O2）および二酸化炭素（CO2）
濃度と CO2 フラックスの連続観測を行い、消費される化
石 燃 料 の 種 類 に よ っ て 異 な る O2 と CO2 の 交 換 比（Oxidative Ratio; OR = -O2/CO2 molmol-1）と燃料種
毎の CO2 排出量/発熱量の関係およびを利用することで、CO2 フラックスに占める都市ガスおよびガソリン消費量の寄与を分離評価して排熱量に換算し、代々木街区
における人工排熱量の起源別推定に貢献することを目指している。
2.観測
東海大学代々木キャンパス内鉄塔の高度 52 m 地点に
おいて CO2 フラックス観測を 2012 年より継続している(Hirano et al. 2015)。また 52 m および 41 m 高度において、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 2016 年より開始した。d(O2/N2)および CO2 濃度の測定精度は標準ガス分析における 2 分値の標準偏差としてそれぞれ約 5 per meg（〜1 ppm）および 0.06 ppm
である（Ishidoya et al., 2017）。さらに 52 m 高度において放射性炭素同位体比（D14C）観測を 2016 年より、
26 m 高度においてエアロゾル組成観測を 2017 年より開始した。これらの観測から、上述の都市ガスとガソ
リン起源の排熱量の分離評価における誤差要因となる
植生・人間呼吸による生物起源、および石炭消費起源の CO2 濃度変動についても情報が得られる観測体制を確立している。
＊d(O2/N2)=[(O2/N2)sa/(O2/N2)st-1]x106 (per meg)、sa
および st は測定試料および標準試料を示す。1 mol の
空気に 1 μmol の O2 分子が添加された場合にd(O2/N2)
が 4.8 per meg 増加し、添加の前後で空気分子総量が変化しない場合に 4.8 per meg の変動が 1 μmolmol-1（1 ppm）の O2 濃度変動に等価となる。
3. 結果と考察
本研究では高度 54 および 41m の２高度で濃度観測を行っているため、濃度の高度勾配と拡散係数を用いた傾度法からフラックスが算出可能である。対流圏では分子拡散の寄与を無視し O2 と CO2 の拡散係数が等しいと見做せることから、都市・大気間の O2 および CO2 のフラックスの OR（ORF）を- DO2/DCO2 比から導出し、渦相関法により観測した都市から大気への CO2 フラックスの起源を評価することができる。図１に 2017 年 1 月の CO2 フラックスと ORF の 平均的な 日内変動を示す（composite データの 2 時間平均値）。観測された ORF は都
市ガスおよびガソリン消費の OR（それぞれ約 1.95 および1.5）の間の値であり、CO2 フラックスがこれらの燃料消費のみに起因して変動したと仮定した場合には、都市ガスとガソリンの CO2 排出量/発熱量の関係から図１下段のように排熱量の日内変動を分離評価できる。ただし本解析
では OR 値がガソリン消費の場合よりも小さい生物活動の影響を無視しているため、都市ガスおよびガソリン消費による排熱量を、現実に比してそれぞれ過小および過大に評価していると考えられる。発表では、環境省インベントリ
データによる排熱量との比較や、D14C 観測結果を参照し

生物影響を考慮した場合の試算結果等についても議論する。
謝辞：本研究は(独)環境再生保全機構 環境研究総合推進費(1-1909)、JSPS 科研費 JP18K01129、JP24241008 等により実施された。観測サイトの立ち上げと保守に際して東海大学 中島孝先生にご協力頂いた。

図 1：東海大学代々木キャンパス内鉄塔において観測された、2017 年 1 月における都市から大気への CO2 フラックスの平均的な日内変動（composite データの 2 時間
移動平均値）。ORF 観測値（本文参照）の日内変動と、CO2フラックス、ORF および都市ガスとガソリンの OR に基づいて推定した、都市ガス（■）およびガソリン（□）
消費による排熱量を併せて示す。

― 427 ―

P482

福岡市内におけるエアロゾル・ガス成分の日周変化と局地循環の関係
原圭一郎 1, 高島久洋 1，西田千春 1，白石浩一 1，林政彦 1,高見昭憲 2，吉野彩子 2, 藤吉康志 3
1: 福岡大, 2: 環境研, 3: 北海道大には，この時間帯に濃度増加が見られることもあるものの，冬季ほど濃度が増加することはなかった．
これらの日周変化とその季節変化には，局所放出強度や境界層高度だけではなく，接地境界層の存在とその厚み，海陸風層の厚み，風の 3 次元構造，光化学反応過程も関係していた．地上観測で得られた濃度変化
や物質の循環を理解する際には，局地循環過程との比較が極めて重要である．
References
福田和代ら, 水工学論文集,第 44 巻,85-90, 2000.

NOx, ppb

Wind speen, m s-1

Kaneyasu N. et al., Atmos. Environ., 97, 416–425, 2014.

8
6
4
2
0
80
60
40
20
0

BC, g m-3

CO, ppb

SO2, ppb

5
4
3
2
1
0
800

OC, g m-3

1. はじめに
西日本に位置する福岡は，大陸からの越境輸送の影響を強く受けている(例：Kaneyasu et al., 2014)．さらに福岡市の人口は 150 万人を超え，福岡市内から放出されるエアロゾルやガスが大気質に与える影響も懸念されている．福岡平野は，北側に海，東西南に山が位置しており，海陸風循環が高頻度に観測されるため(福田ら，2000)，大気質とその影響と理解するためには，越境汚染，局所放出，局地循環を合わせて議論することも重要となる．本研究は，福岡市内の地上で観測されたエアロゾル・ガス成分の変化と局地循環の関係を明らかにすることを目的とした．
2. 観測と解析
本研究では，エアロゾル元素成分・PM2.5 濃度(PX-375,
Horiba)，黒色炭素(BC)・有機炭素(OC)の濃度(APC,
紀本電子工業)，SO2 濃度(APSA-370, Horiba)，NOx(NO, NO2) 濃 度 (APNA-370, Horiba) ， CO 濃 度(48i-TLE, Thermo Scientific)，O3 濃度(49C, Thermo
Environ. Inst.)の連続観測を，2017 年 4 月-2018 年 3月に福岡大学内で行った．元素組成，PM2.5 濃度，BC,
OC, SO2, NOx 濃度は，環境省により実施された大気
環 境 モ ニ タ リ ン グ デ ー タ (http://www.env.go.jp/air/osen/monitoring.html)を使用した．福岡平野の 3 次元的な風の計測には，福岡大学内に設置された 3D コヒ
ーレント・ドップラーライダー(三菱電機)を用いた．地上気象データは，福岡管区気象台（六本松）で観測されたデータを使用した．
3. 結果と考察
Fig. 1 に 2018 年 2 月に観測された風速，エアロゾル・
ガス成分の時系列変化を示す．福岡平野では，夜～午
前中には陸風で風は弱くなることが多く，11～18 時頃
は海風になり風が強くなることが多い．海陸風循環が切り替わる時間帯は，日の出・日の入時刻に関係して季節変化していた．
午前中の 7-11 時頃には，NOx，CO, BC, OC 濃度が大きな極大を示す傾向が確認された．いずれの成分も人間活動，特に燃焼過程から放出される成分であり，都市部の NOx 源としては自動車が主要であることを考慮すると，福岡市内の人間活動が大気質へ大きく影響を及ぼしていることが伺える．午前中の濃度増加量は，11-2 月に極めて大きくなり，夏季になると小さくなる傾向が得られた．
海陸風循環が観察される際には，海風への切り替わりに対応し，NOx，CO, BC, OC 濃度は減少するのに対し，SO2 濃度が増加する傾向が確認された．九州には現在も活動する火山が存在するが，火山の位置する九州南部からの空気塊の輸送の影響が見られない時にも，海風時の SO2 濃度は増加していたことから，福岡周辺海域で航行する船舶の影響が予想される．日中のSO2 濃度増加量は冬の方が高く，夏には低くなる傾向があった．
19 時頃になると，再び陸風に転じ，SO2 濃度は減少していた，冬季には，20-24 時あたりに NOx，CO, BC
濃度が増加する傾向が明瞭に確認された．一方，夏季

600
400
200
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
10
8
6
4
2
0

1

4

7 10 13 16 19 22JST

Figure 1 Diurnal variations of  wind speed and theconcentrations of NOx, SO2, CO, BC and OC in Fukuoka
during February, 2018. In box plots, the upper bar, upper
box line, black middle box line, bottom box line, and bottom
bar respectively denote values of 90 %, 75 %, 50% (median),
25 %, and 10 %. The red line shows mean values.

― 428 ―

P483

日本域における地表絶対水蒸気量の過 去 100 年 以 上 の 長 期 ト レ ン ド の 解 析*佐 井 彩 乃 , 柴 田 清 孝(高 知 工 科 大 学 )



はじめに

た．冬は，値はそれほど大きくないが，日本全域で減少している地点の方が多い結果となった．

大気中の水蒸気は温室効果が高く，近年の気温上昇によりその効果がさらに大きくなるとされている．そこで，本研究では地表面の水蒸気量に着目し，100 年以上のデータから気温・相対湿度・絶対水蒸気量（混合比）の季節平均と年平均のトレンドを算出した．その結果，
日本全域で混合比が有意に増えている場所と減っている（もしくは変化していない）場所があり，トレンドの上昇と減少は日本海側と太平洋側で大きく分かれていることが解析された．


解析地点・方法

Gifu (52-47632) Ann-av

 100 年以上の長期データが利用できる，1880 年代かSen's slope

19
99 %

ら観測を開始した観測所などを解析地点として選出し，
日本全域の計 63 地点（空間的な空白を防ぐために 1910

Temp (C)

Trend: 0.179E+01 / 100 yrs

17

15

年代からの地点も含む）のデータを使用した．各地点の月平均値を用いて気温・相対湿度・絶対湿度の季節平均，

1395

図 1 日本全域における全 63 地点の 1900 年以前から
85の混合比の年平均トレンド（単位：(g/kg)/100yrs）．●
は上昇トレンド，▼は減少トレンドを示し．絶対値は75
ほぼ面積に比例する．
99 %

年平均を算出し，そのトレンドを最小二乗法，Theil &RH (%)

Trend: -0.111E+02 / 100 yrs

Sen の二つの計算法を用いて導いた．ただし，絶対湿度
は相対湿度，気温，気圧から計算した（月平均相対湿度に基づく絶対湿度の精度については別稿参照）．

rel: -16.54 %

65
99 %



rel: -3.76 %Trend: -0.323E+00 / 100 yrs

rr (g/kg)

11

解析結果

 混合比の年平均トレンドの二次元マップを図 1 に示
す．●が上昇トレンド，▼が減少トレンドを表している．

9

7
1880

関東から大分までの太平洋側（千葉・茨城・栃木・八丈島を除く）と青森を除く東北地方は減少しており（もしくは変化なし），値（▼の面積）が大きいものは統計的に有意である．
 一方，北海道・西日本の日本海側・九州西部と南部・沖縄では統計的に有意な上昇トレンドが見られた．混合比のトレンドが正と負（と~0）の領域に分かれたことは，すべての地点で有意な正の値を示す年平均気温ト
レンド（図略）とは大きく異なる．
 季節別の混合比トレンドの二次元マップ（図略）では，
夏は南ほど上昇トレンドが大きく，その値も大きかっ

1920

1960

2000

図 2 1883~2018 年の岐阜の年平均混合比の値（+）とトレンド（直線）．

大きな減少トレンドを示した領域のほぼ中央に位置する岐阜の年平均混合比トレンドを図 2 に挙げる．年
によってばらつきはあるものの，100 年で-0.32（g/kg）の減少トレンド（99%有意）を示した．年平均気温は 100
年で約 1.8℃上昇（図略）しているにも関わらず地表面の水蒸気量は統計的に有意に大きな値で減少しており，前述した太平洋側の多くの地域もほとんど同様の結果となった．

― 429 ―

P484

気象庁観測所において観測された大気中ラドン濃度変動*石 島 健 太 郎 ( 気 象 研 ), 坪 井 一 寛 ( 気 象 研 ), 松 枝 秀 和 ( 気 象 研 ), 田 中 泰 宙 ( 気 象 研 ),眞 木 貴 史 (気 象 研 ), 中 村 貴 (気 象 庁 ), 丹 羽 洋 介 (国 環 研 )




はじめに

結果

気象庁では、WMO/GAW の枠組みの下、1990 年代前

図１に、2017 年 1 月に父島において観測されたラド

半より大気中温室効果気体濃度の連続観測を 4 カ所のン高濃度イベントおよびそのモデル計算値を示す．モ

地上観測所において継続している．それらの濃度は、

デルでは、大陸で放出されたラドンが日本の東沖で発大気輸送や地表での放出・吸収あるいは大気中での化達した低気圧の中心から伸びる寒冷前線に沿って流れ

学反応等により様々な時間スケールの変動を示す．そ込む様子が捉えられている．高濃度イベントは、TL95

れらのうち、シノプティックな変動の一因である大陸

よりも TL319 が、一定よりも月別フラックスがよく観からのエアマス輸送を観測的に特定することを目的と測を再現している．この時、大陸からは朝鮮半島経由

して、2000 年代より気象庁観測所において気象研が主と台湾経由でラドンが流出したが、低解像度（TL95）

体となって大気中ラドン（222Rn）濃度の観測を行ってではそれらが父島付近で合流し見分けがつかなくなっきている．ラドンはラジウム（226Ra）の崩壊により生ていたのに対し、高解像度（TL319）ではそれらの異なじる半減期約 3.8 日の放射性希ガスであり、またほぼ完

る 2 つの経路の濃度コントラストが維持されて父島ま

全に陸域起源であり発生量のオーダーも大体分かってで到達していた．また、月別フラックスでは土壌の違いる．そのため、上記のような大気微量成分の変動のいによる放出量分布やその季節変動が考慮されている中の陸起源シグナルの特定の他に大気輸送モデルの輸ために、輸送経路の違いによる濃度の違いがより現実送検証にも有用なトレーサーである．

的に再現されたものと考えられる．発表では平均的な

最近気象研においては、ラドン観測データの濃度計

日内・月別変動や、経年変化についても報告する．

算方法や品質管理を見直し、データ公開に向けた準備を進めている．また、気象庁全球気象予報モデル

謝辞 観測所での気象庁職員の皆様によるラドン測定（GSAM）をベースとして気象庁・気象研で共同開発へのご協力に感謝申し上げます．本研究の一部は地球された、パッシブトレーサー用大気輸送モデル

環境保全等試験研究費により実施している．

GSAM-TM を気象研でも本格的に使い始めた．本研究では、得られた観測データを大気輸送モデル計算結果とともに解析し、日本周辺の大気中ラドン濃度の変動を明らかにするとともにモデルの輸送検証を行った．


ラドン濃度観測およびモデル計算

本研究では主に、気象庁の観測所：綾里（39.0N,
141.8E）、父島（27.1N, 142.2E）、与那国島（24.5N, 123.0E）、
南鳥島（24.3N, 154.0E）で得られたラドン濃度データを用いた．濃度測定には Wada et al. (2010)による容量 32Lのチャンバーを備えた静電捕集型測定器を用い、解析には時別値を用いた．

図１ 父島で観測されたラドン濃度とモデル計算値．

モデル計算は解像度 TL95（1.9º[1.9º相当）と TL319（0.56º[0.56º相当）で行い、水平風を JRA55 にナッヂ

参考文献ングした．ラドンフラックスは一定値（Jacob et al.,[1] Wada, A., et al., 2010, J. Meteor. Soc. Japan, 88,1997）と月別値（Hirao et al., 2010）を用いて比較した．

123-134.

後者は土壌粒子中ラジウム含有量の空間分布や土壌水[2] Jacob, D., et al., 1997, J. Geophys. Res., 102, 5953-5970.

分量変化による土壌空隙率の変動等を考慮している．

[3] Hirao, S., et al., 2010, Jpn. J. Health Phys., 45, 161-171.

― 430 ―

P485
飛騨高山森林観測サイトにおける大気中温室効果気体濃度および CO2
安定同位体比の長期観測
村山昌平＊、石戸谷重之、近藤裕昭、山本晋、宇佐美哲之（産総研）、中澤高清、青木周司、森本真司（東北大）、坪井一寛、松枝秀和、石島健太郎（気象研）、村岡裕由（岐阜大）
1.

はじめに
全球規模の温室効果気体（GHG）の循環において、陸域生態系の役割は重要である。しかし、大気－陸域
生態系間の収支の変動要因については十分に理解されておらず、気候変動に伴う GHG 収支への影響予測には不確定性が大きい。この問題を解決するためには、
森林等の陸域生態系の影響を強く受けた場所において、GHG の大気中濃度および安定同位体比等の系統的な観測を長期にわたって実施し、それらの変動をバックグラウンド観測地の結果と比較してその特徴を明らかにし、変動要因を解明していくことが有効である。しかし、20 年以上の長期にわたって陸域生態系の影響を強く受けた場所において観測が継続されている例は少ない。本研究では、1994 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フラスコサンプリン
グ法による大気中 GHG 濃度および CO2 安定同位体比
観測で得られたデータを解析し、バックグラウンド観測地（南鳥島等）の結果と比較して、変動の特徴を調べ、変動要因の考察を行ったので、その結果を報告する。
2. 観測・解析方法
観測地の主要樹種は、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、上端でフラックス観測、林内外の複数高度において CO2 濃度および気象要
素等の連続観測が行われている。大気試料は、CO2 濃度連続観測で使用している空気取入口からポンプで吸引し除湿後、フラスコに充填された。一連の試料採取は、10 日～1 ヶ月毎に行われた。採取された試料は研究室において、CO2 濃度（非分散型赤外分析計）、
CH4 濃度（ガスクロマトグラフ）、N2O 濃度（ガスクロ
マトグラフまたはレーザー分光分析計）、CO2 安定同位体比（質量分析計）の分析が行われた。
本研究では、時間変動が比較的小さく、当森林の広域を代表するデータが得られると考えられる、日中、
林冠上で得られたデータについて解析を行った。
3. 結果と考察
図1に本研究で得られたGHG濃度およびCO2の安定同位体比の変動を示す。CO2濃度については、増加率の変動の振幅が連続観測と比べてやや大きくなっているが、変動パターンは連続観測と概ね一致している。CO2濃度およびδ13Cについては、明瞭な季節変動を示し、両者は逆相関を示している。CH4およびδ
18
Oも季節変動を示すがばらつきが大きく変動パター
ンがやや不明瞭になっている。N2O濃度については
明瞭な季節変動が見られない。各GHG濃度は経年増加を示し、δ13CにはCO2濃度と逆相関を示す経年減少が見られる。δ18Oについて数年周期の増減が見られるが、経年増加・減少は見られない。CH4濃度については、1990年代の増加、2000年代前半の安定状態、2007年以降の増加が見られる。
当日の発表では、南鳥島等のバックグラウンド
観測地における変動との比較結果を示すとともに、CO2濃度とδ13Cの変動から推定される炭素収支の変動についても紹介する予定である。

図 1. TKY サイトの林冠上、日中に得られた a)
CO2 濃度、b) CH4 濃度、c) N2O 濃度、d) CO2 のδ
13
C および d) δ18O の変動。データへのベストフィットカーブおよび長期トレンド、年増加率(各図の下部)の変動も示されている。CO2 濃度については、フラスコサンプリング法(赤線)以外に、連続観測(青線)の結果も示されている。×はoutlier として解析に用いなかったデータを示す。
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、産総研のスタッフ
および沢田近子氏にお世話になった。比較に用いた南鳥島の観測では気象庁職員にお世話になった。謝意を表したい。本研究はJSPS科研費（JP18H03365、JP24310017、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。

― 431 ―

P486

気象庁「二酸化炭素分布情報」改善に向けた
二酸化炭素輸送モデルの開発*中村 貴（気象庁 地球環境・海洋部），眞木 貴史（気象研究所）
炭素分布情報」の解析値作成のために 2020 年春から運用予定である。
謝辞
この発表は科学研究費助成事業(19K12312)および環境研究総合推進費(2-1701)の支援を受けた。
参考文献[1] 藤田, 2009: 天気, 56, 775-779.
[2] 中村ほか, 2012: 気象学会春季大会予稿, P128.
[3] 中村・眞木, 2015: 気象学会秋季大会予稿, D201.
[4] Baker et al., 2006: doi:10.1029/2004GB002439.
[5] Maki et al., 2010: TellusB, 62, 797-809.

Global CO2 Flux variable components and NINO.3 deviation
4
NINO.3 deviation (℃)
Land (TL159) (GtC/y)Land (TL95) (GtC/y)

3
2(GtC/y, ℃)

１．はじめに
気象庁では、温室効果ガスに関する解析と情報発表を通じて地球温暖化対策に資するため、二酸化炭素輸送モ
デル（GSAM-TM）の開発を行っている。このモデルを用いて解析された大気 CO2 濃度の分布「二酸化炭素分布情報」[1]は、気象庁ホームページで公開されており、学術用途
や温暖化問題の普及啓発などに活用されている。
現在、二酸化炭素輸送モデル（GSAM-TM）は水平解像度
TL95（約 200km）で運用されているが、この解像度では時
空間スケールの小さな CO2 濃度変動を再現することが難しいという課題があった。この課題の解決のためモデルの水平解像度を TL159（約 120km）に高解像度化する開発を進めている。
このほど解像度 TL159 のモデルによる解析結果が得られたことから、その概要を報告する。
２．二酸化炭素輸送モデルと CO2 濃度解析
二酸化炭素輸送モデル GSAM-TM は、気象庁全球数値予報モデル JMA-GSM（2008 年８月に導入した仕様に準拠）の低解像度版に CO2 の輸送・拡散過程を組み込んだ 1-way
型オンラインモデルである[2][3]。鉛直層は 60 層で、気象場は JRA-55 へのナッジング（時定数 24 時間）を行っている。
CO2 濃度の解析は[4]に基づき、予め用意した CO2 吸収・放出のパターン群の中から CO2 濃度観測値の変動を最も良く再現する組み合わせを探る手法（以下、逆解析と呼ぶ）
を用いている。
CO2 濃度の観測値は、WMO 温室効果ガス世界資料センタ
ーから取得した月平均値を用いており、解析とモデルに馴染まない観測値の除外を複数回繰り返し、除外される
観測値がほぼ無くなった時点での CO2 濃度の解析値を「二酸化炭素分布情報」に用いている。手法の詳細は[5]を参照願いたい。
３．モデルの高解像度化
高解像度版(TL159)と現行(TL95)とで逆解析の結果を比較したところ、全球規模の CO2 収支（逆解析で得た CO2 吸
収・放出パターン群の組み合わせの合計）には陸域（図１）および海域（図略）とも大きな差異は見られなかった。
CO2 濃度観測値との比較では、いくつかの地上観測点（与那国島など）ではモデルの再現性が向上し、解析値と観測値の差が小さくなった（図２）。与那国島については、その周辺で高解像度化によってより現実に近い海陸設定
やより適切な CO2 放出分布を仮定できるようになったことが再現性向上の要因と考えられる。
この高解像度化した二酸化炭素輸送モデルは、
「二酸化

1
0
-1
-2
-3
-4
1985

1988

1991

1994

1997

2000

2003

2006

2009

2012

2015

2018

Year

図１ 高解像度版(TL159)モデル(■)、および現行(TL95)モデル(■)で解析された陸域 CO2 吸排出量（化石燃料消費を除いた全球積算量）の経年変化。点線(…)はエルニーニ
ョ監視指数（NINO.3）。いずれも 12 か月移動平均の値。

図２ 与那国島における月平均 CO2 濃度観測値（点）と CO2
濃度解析値（細線）（左縦軸、単位[ppm]）。上段は高解像度版(TL159)、下段は現行(TL95)。バーは解析値－観測値（右縦軸、単位[ppm]）。灰色は除外された観測値。

― 432 ―

P487

レーザー分光法による大気中 N2O および CO 濃度連続観測システムの開発と南極・昭和基地における大気観測への応用*赤井章吾、森本真司、李偉(東北大院・理)、後藤大輔(極地研)、青木周司(東北大院・理)1. はじめにの関係）を得ることができる。

代表的な人為起源の温室効果ガスとして、二酸化

大気試料はダイヤフラムポンプにより吸引され、炭素(CO2)、メタン(CH4)、一酸化二窒素(N2O)が挙除 湿 、 温 度 ・ 圧 力 制 御 さ れ た 後 に分 析 計 本 体 にげられる。このうち N2O の大気中濃度は CO2 の120cc/min の流量で導入される。分析計の校正のた1000 分の 1 以下であるが、赤外線吸収効果は CO2

め、あらかじめ N2O および CO 濃度を決定した 2の 200 倍以上であり、その気候変動への寄与は無視

種類の標準ガス(高濃度および低濃度ガス)の分析ができない。また、N2O は触媒的に成層圏のオゾン(O3)

12 時間に一度、出力値のドリフトを補正するためにを分解することから、フロンガス類の排出が規制さ

チェックガス（大気レベルの N2O および CO 濃度）

れる現代、オゾン層破壊の主要因となることが危惧の分析が 6 時間に一度行われ、標準ガスの出力値とされている。そのため、大気中 N2O 濃度変動の実態

大気サンプルの出力値の比較により大気中の濃度をを把握し、その変動要因を理解することは重要であ決定している。

る。一酸化炭素(CO)は一般に温室効果ガスとは考え本システムは、分析計内部の温度およびキャビテ

られていないが、大気中 CO は大気の重要な酸化剤

ィ内の圧力をそれぞれ 10-3 ℃台、10-3 Torr 台で精である OH ラジカルを介して CH4 の濃度変動にも密密に制御することにより、大気中の N2O および CO接に関係しているため、CO 濃度変動の理解は CH4

濃度をそれぞれ±0.14、±0.09 ppb（標準偏差）の高濃度変動の理解に繋がる。またバイオマス燃焼のト

精度で計測することを可能にした。

レーサー物質としても有効であり、大気化学的にも3. 南極・昭和基地における大気観測への応用

重要な役割がある。
本研究では、大気中 N2O および CO 濃度の変動を詳細に把握し、その変動要因を明らかにするため、南極・昭和基地においては、従来から週に一度大気採取が行われている。採取された大気試料は 3〜

大気中 N2O および CO 濃度連続観測システムを新た

14 ヶ月後に日本に持ち帰られ、N2O 濃度の測定もに開発した。また、同システムを南極昭和基地に設行われてきた。しかし、時間的に不連続なデータし置し、2019 年 1 月から連続観測を開始している。

か得られず、試料の長期保存に伴う試料中の濃度変本発表では、開発した観測システムとこれまでに昭化の影響も大きいという問題があった。また 2000

和基地で観測されている N2O・CO 濃度の変動を紹

年からガスクロマトグラフ（GC）を用いた CO 濃度介する。

の現地連続観測も実施されてきたが、GC の老朽化のため、観測システムの更新が必要であった。そこ

2. 観測システム概要

で、本研究で開発したシステムを昭和基地に設置し、本 研 究 で 開 発 し た 観 測 シ ス テ ム は Off-Axis
Integrated Cavity Output Spectroscopy（OA-ICOS）

2019 年 1 月 16 日より大気中 N2O および CO 濃度の連続観測を開始した。

方式のレーザー分光分析計(Los Gatos Research 社

大気試料は、基地活動の影響を受けないよう、基製 model N2O/CO r23)とガス・ハンドリングシステ

地の卓越主風向風上側に設置された大気試料取り入

ム、システム制御・データ収録系で構成されている。

れ口から吸引している。本システムによって得られレーザー分光分析計の主要部は中赤外半導体レーザ

た測定データは現地のデータサーバに集積され、ネー発振器、光学キャビティと赤外線センサーによりットワークを介して 1 日に一度国内側サーバーに送構成される。レーザー光は被分析大気試料が導入さ信される。観測開始以降現在まで、ほぼ欠測なく観れたキャビティ内に照射され、気体中の N2O および測を維持しており、良好な時系列データが得られてCO によってその発振波数と各分子数に対応した吸いる。発表では、システムの概要と初期解析結果を収を受け、キャビティから一部が透過する。その透紹介する。

過光強度を赤外線センサーが電圧に変換し、レーザ
ー発振波数を対象気体分子（この場合は N2O および謝辞：本研究の一部は、日本南極地域観測隊・モニCO）の吸収帯周辺で掃引することによって、ある波

タリング研究観測のサポートを受けて実施された。

数区間における連続したスペクトル（波数と吸収率― 433 ―

P488

Eff ect of stone on sand saltation at Tsogt - Ovoo in the northern Gobi Desert
B a t j a rg a l B u ya n t o gt o kh 1 ( To t t o r i U n i ve r s i t y) , Ya s u n o r i K u r o s a ki 2 ( To t t o r i U n i ve r s i t y) ,M a s a h i d e I s h i z u k a 3 ( K a g a w a U n i v e r s i t y) , Ts u yo s h i S e k i ya m a 4 ( J a p a n M e t e o r o l o gi c a l A g e n c y )1.

Introduction

According to the sites Sub18A (SC=76.9%) and Sub18C

Current sand and dust storm (SDS) models have many

(SC=50.6%) which located at Mountains, through the observation of

uncertainties especially in the estimation of the dust emission partsand saltation, the threshold friction velocity cannot be obtained(Uno et al., 2006) because the dust emission is related to many

because there are no sand saltation at the sites. Also in model

parameters such as wind, soil moisture, soil texture, soil freeze, soil

simulation, the threshold friction velocity didn’t exceed the thresholdsalinization, snow cover, vegetation and non-erodible elements

friction velocity. But the threshold friction velocity was very different(Kurosaki et al., 2011). The presence of non-erodible elements

at Sub14A (SC=2.03%) and Sub18D (SC=6.04%). We have astrongly affects on wind erosion in natural situations, but current SDS

hypothesis that the difference is caused by the suppression of sandmodels don’t include sufficiently their effects in their both scheme

saltation by standing dead leaf and soil crust for the sites, though weand data. The stone is one of the non-erodible elements, and it affects

don’t have quantitative data about them yet. However, the stone effectthe erosion amount in two ways: Firstly, its coverage protects theon simulation threshold friction velocity works very well at the stony

surface from wind erosion (coverage effect); secondly, they consume

place (without dead leaf and crust) compare with observation, thea part of the wind momentum (shear stress partitioning). But a

analysis of the horizontal sand flux by observation data is needed forparameterization of stone effect has not been developed because athe comparison with model result. A large difference of thresholdmeasurement of stone’s geometrical fractional area has been

friction velocity and horizontal sand flux were found the result of

unavailable for a wide area. We focuse on an effect of stone on sand

Sub18A, Sub18C, and Main site, Sub Sub14B when estimated bysaltation, which can be a trigger of dust emission, and we examined itsand saltation model with and without stone. The reason for theby observation and model simulation.

difference in threshold friction velocity is the shear stress partitioning2.

effect of the stone. The difference in sand horizontal flux is theObservation Site and Method
A SDS, which happened in the Tsogt-Ovoo, Mongolia that locatedcoverage effect.

in the north part of Gobi Desert, in spring 2018 was used to study
simulating a 0-dimensional sand saltation model with the effect ofstone which is measured using an image analysis method. We
conducted a measurement stone coverage, sand saltation count andanemometer at 7 sites in Tsogt-Ovoo, Mongolia locating in northernpart of the Gobi Desert during 31 April – 05 May 2018. We installedsand saltation counter (ud-101, Chuo Kosoku Ltd.) at 0.1 m height
and anemometer (S-WSA-M003, Onset Company) at 1.7 m height ateach sites. We also conducted measurements of wind direction andsand saltation amount, but we don’t show their results in the abstract.
For a model simulation of sand saltation, we used a box-model (0-Figure1. Simulated friction velocity (x-axis), simulated total horizontal sandflux (left axis) (shown by blue dots) at sites which without SC effect (SC=0%)and observed sand saltation counts (right axis) (shown by orange dots) at sites
which different SC．

dimensional model), which was extracted from dust emission scheme(Shao 2004) in WRF-Chem Ver. 3.7.

References

3.

Kurosaki et al. (2011) Geophysical Research Letters, 38(11), 1–6.

Results and Discussion
The comparison of the threshold friction velocity between

https://doi.org/10.1029/2011GL047494.

observation and model simulation including stone effect at Main site

Uno et al. (2006). Journal of Geophysical Research Atmospheres, 111(12).

(SC=24.6%) and Sub14B (SC=17.6%) are similar. The simulated

https://doi.org/10.1029/2005JD006575.

threshold friction velocity is improved with stone at the sites.

― 434 ―

P489

エアロゾル鉱物粒子への揮発性有機化合物の吸着・反応過程のその場分光観測

*森 本 芳 (大 阪 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 ),中 嶋 悟 (大 阪 大 学 大 学 院 理 学 研 究 科 )はじめに可能性がある。

大気中には様々なエアロゾルが浮遊しており、吸着や化学反応によって生成された 2 次微粒子が存在する。
揮発性有機化合物には人間の健康への悪影響が懸念されているものが多く存在するが、それらはエアロゾル
粒子に吸着し、その後何らかの反応を起こしている可能性がある。しかしながら、どのような揮発性有機化合物がどのようなエアロゾル粒子に吸着し、反応するのかは良くわかっていない。そこで、エアロゾル粒子に、どのような揮発性有機物が吸着し反応するかを実験的に検証する必要がある。
図１ オレンジスイートからの揮発性有機化合物


試料と実験方法

（リモネン等）の水酸化鉄（ゲーサイト）への吸着・まず揮発性有機物として、実験室で有害物質を使用することはできないため、アロマオイルを用いること

反応過程の赤外吸収スペクトルの変化（時間ゼロからの差スペクトル）（20℃）とした。モノテルペン類のリモネンを主成分とするオ
レンジスイートというアロマオイルを用いた。鉱物粒子としては、土壌などに広く存在し、表面に様々な物
質を吸着する性質を持つ水酸化鉄（ゲーサイト）を選んだ。
水酸化鉄粒子をアルミ箔上にのせ小さな金属容器内に入れ、気化させたアロマオイルを流量調節しながら
金属容器の中に流入させた。そして、水酸化鉄に揮発性有機物が吸着しその後反応する過程を、顕微赤外分
光計下で赤外スペクトルを観測することで追跡した。
上記容器をペルチェ式温調ステージ上で、25℃、22℃、20℃に制御し、8 時間追跡した。
図２ 図 1 における各吸収帯ピーク高さの時間変化（20℃）

結果と考察

リモネンは大気環境中で 2+ ラジカル、オゾン 2 な

赤外吸収スペクトルにおいて、様々な吸収帯の時間

どによって酸化されることが知られており、特に 2+ ラ

変化が見られた (20℃での時間ゼロからの差スペクト

ジカルによる酸化によるリモネンの寿命は  分程度とル：図 1) 。その中で、2875 cm-1 付近の CH2 のピーク報告されている>@。本実験では同程度の時間スケールが増加した(図 2)。また、1060 cm 付近のピークも増加

で，水酸化鉄（ゲーサイト）上で酸化が進行した可能

した(図 2)。これは C-O 結合によると思われ、リモネン性が示唆されるので、今後詳細に検討していきたい。

-1やリナロールなどにはないため、新たに生成した可能


参考文献

性がある。
1590, 1425, 1340 cm 付近に、時間経過とともに新た[1] Tani, A., Mochizuki, T. (2016) Journal of Japanな吸収帯が増加した(Fig.2)。これらの吸収帯の帰属はまSociety of Atmospheric Environment, 51,
A51-A56.

-1

だ確定していないが，COO- などの官能基が生成した― 435 ―

P490

エ ー ロ ゾ ル デ ー タ 同 化 に 向 け た GCOM-C SGLI エ ー ロ ゾ ル
プロダクトの検証*田 中 泰 宙 (気 象 研 究 所 ), 弓 本 桂 也 (九 大 応 力 研 ), 吉 田 真 由 美 (JAXA EORC),
村 上 浩 (JAXA EORC) , 永 尾 隆 (東 大 AORI),
1.

に応用し，全球を対象とした統合的エーロゾルプロダ

はじめに2017 年 12 月 23 日に打ち上げられた気候変動観測衛

クトの作成を目標としている．

星 GCOM-C 衛星 (しきさい) は，長期間にわたる地球

また SGLI の偏光観測による AOT は小粒子のエーロの環境変動観測を目的とした衛星である．GCOM-C 搭

ゾルにのみ感度があり，地表面反射率の誤差を受けに載の多波長光学放射計 (Second generation Global Imager;

くい，エーロゾル光吸収の影響を受けにくい等の特長

SGLI) は近紫外から熱赤外までの19 の観測波長帯をもがある．これを非偏光 AOT と組み合わせることで，よち，また偏光・多方向・近紫外観測といった特徴的な機り精度の高いエーロゾル監視およびデータ同化への応能を有している．SGLI によって得られるデータは，雲・用が期待できる．

エーロゾル・海色・植生・雪氷など，気候変動予測モデ

3.

エーロゾルデータ同化

ルの精度向上に資する他，黄砂の飛来や漁場予測・赤潮

気象庁・気象研究所では，JAXA EORC との共同研究

発生状況の把握など，様々な応用にも期待されている．

の元で SGLI エーロゾルプロダクトを用いた全球エー

気象庁では GCOM-C SGLI によるエーロゾルプロダ

ロゾル同化予測システムの開発を進めている．予測モ

クトを黄砂や植生火災の煙等の監視と全球エーロゾル

デルには全球エーロゾルモデル MASINGAR，データ同

予測のデータ同化へ利用することを計画している．衛化システムには二次元変分法 (2D-Var) データ同化シ

星プロダクトをデータ同化に用いるためには，データ

ステム[2]を用いる．

の品質管理が重要となる．本発表では GCOM-C SGLI

図 1 は 2019 年 7 月 5 日の極東ロシア・東アジアのによるエーロゾルプロダクト ver.1 の検証結果を示す．

AOT 観測を示している．SGLI ではシベリアの森林火

2.

災による煙をよくとらえている．煙の AOT の値はエーロゾルリトリーバル

SGLI 標準非偏光エーロゾルプロダクトではエーロ

MODIS より若干低めに出ている．大会ではより詳細な

ゾル光学的厚さ (AOT)，オングストローム指数および検証・データ品質管理の進捗状況や，データ同化の初期

陸上での単一散乱アルベドを導出している．このリト的結果について報告する予定である．

リ ー バ ル 手 法 は JAXA 地 球 観 測 研 究 セ ン タ ー

謝辞(EORC) によるひまわり 8 号エーロゾルプロダクトに

本研究は JAXA 地球観測研究公募課題 (ER2GCN213)

用いられているアルゴリズム[1] と基本的に同じであおよび科研費基盤 B (16H02946) の支援を受けた．

る．JAXA EORC，九大応力研と気象研究所では，この参考文献

アルゴリズムを，GCOM-C やひまわり 8 号等次世代静[1] Yoshida, M., et al., J. Meteorol. Soc. of Jpn., 2018.

止気象衛星，GOSAT，GOSAT-2 他の様々な衛星センサ[2] Yumimoto, K., et al., Geosci. Model Dev., 2017.

(a) SGLI AOT (500 nm)(b) SGLI Polarization AOT (500 nm)(c) MODIS C6.1 L2 AOT (550 nm)

図 1. (a) SGLI, (b) SGLI 偏光観測, (c) MODIS (Terra + Aqua) による 2019 年 7 月 5 日の AOT 観測の比較― 436 ―

大

会 第 4
午
後

日

A451

太 平 洋 地 域 の Atmospheric River と対 流 圏 上 層 ジェットの蛇 行 との関 係*金 子 航 ,1.

高薮 縁,

辻 宏 樹 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )半球と同様であるが、その他は振る舞いが異なるところもはじめに低緯度側から高緯度側に向かって Atmospheric River

多く、さらなる解析が必要である。

(AR) と呼ばれる細長く大規模な水蒸気輸送が各地域でみられる。太平洋地域においては、AR によってアメリカ西海岸で大雨がもたらされるほか、日本周辺でも「平成 30 年
7 月豪雨」をはじめとした豪雨を伴うことがある。AR はジェット気流やそのトラフに沿って形成されるものが多く、統計的な研究からも東アジアや北西太平洋の夏にジェットの南側で比湿や降水が多いことがわかっている[1][2]。
また、北半球の亜熱帯ジェット気流の蛇行度を調査した
ところ、夏は太平洋西～中部で特に大きく冬は太平洋東部で比較的大きくなるという結果が得られている[3]。
本研究では、AR を抽出してジェット気流やその蛇行との関連性を調査し、降水特性の理解へとつなげていく。
2.

解析手法
先行研究[4]を参考に AR を特定し抽出するアルゴリズ

図 1 AR 被覆率(%)および 350K(黒実線)、320K 面(青破ムを作成した。データは JRA55 の 2009 年-2018 年の 6 時線)における渦位の標準偏差(PVU)。細線は 1.0, 1.5PVU、間毎の可降水量(PW)を用い、PW の気候値からの偏差、太線は 2.0PVU。上:6-8 月(#29309)、下:12-2 月(#29550)。

長軸の長さ、長軸と幅の比、重心緯度(20 度より高緯度)について閾値を定め、条件を満たすものを AR とした。10 年
間で抽出された AR は全球で 118,742 個、そのうち北太平
洋地域(北半球110E-100W)では 27,279 個、南太平洋地域(南半球 120E-75W)では 28,724 個抽出された。
また、350K、320K 等温位面の渦位(JRA55)をそれぞれ
亜熱帯ジェット気流、寒帯前線ジェット気流の目安として用い、AR との関連性を調べた。
3.

図 2 図 1 の AR 被覆率の JJA-DJF 偏差。赤色は JJA の、

結果と考察

青色は DJF の方が多い領域。

抽出された AR が各格子点を覆っている期間の割合(被覆率)を季節ごとに算出した(図 1)。太平洋地域に着目する



今後の展望

と、北半球の夏は 350K 面渦位の標準偏差が大きい、すな

ここでは抽出した AR の地域的な分布と季節的なふるま

わち亜熱帯ジェットの蛇行の大きい領域の低緯度側で被いについて調査したものを報告した。今後は抽出した AR

覆率が大きく、亜熱帯ジェットのトラフが熱帯域の水蒸気をそれぞれについて詳細に調査し、ジェット気流と AR の関

高緯度側へ引き上げる効果が示唆される。北半球の冬で係や AR での雨域の降水特性を調べていく予定である。

は、320K 面渦位の標準偏差が大きい領域に沿って被覆率が大きく、温帯低気圧に伴う AR の形成が推測される。

参考文献

また、北東太平洋の亜熱帯域(10-30N)では夏よりも冬に[1] Horinouchi, T., 2014, J. Meteor. Soc. Japan, 92, 519-541.

AR 被覆率が大きくなる(図 2)。これは北東太平洋では冬[2] Yokoyama, C., et al., 2017, J. Climate, 30, 8127–8147,

でも亜熱帯ジェットの蛇行が大きいため、そのトラフに伴っ[3]金子, 高薮, 2018, 日本気象学会 2018 年度秋季大会, p399

た AR が形成されていると考えられる。南半球では夏に亜[4] Guan, B., and Waliser, D. E., 2015, J. Geophys. Res. Atmos., 120,

熱帯ジェットの蛇行域の低緯度側で AR が多くなる点は北12514– 12535― 438 ―

A452
2014 年 8 月広島豪雨の解析で示された
Atmospheric river と切離低気圧の相互作用に伴う降水強化の一般性*辻 宏樹・高薮 縁 (東京大学大気海洋研究所)

1． はじめに2014 年 8 月 20 日未明、広島で豪雨が発生し大きな被害が生じた。Hirota et al. (2016, MWR)は
こ の 豪 雨 事 例 に つ い て 解 析 し 、 AtmosphericRiver (AR)に伴う中上層の加湿化と、上層の切離低気圧(cut-off low, COL)に伴う力学的上昇流誘起効果と不安定化が、広島で豪雨をもたらした降
水強化に寄与していたことを示した。
しかし、日本域での豪雨の解析は主に下層の現象に着目されることが多く、Hirota et al が指摘するような AR と COL の相互作用に伴う降水強化が一般的に起こるかは明らかでない。辻・高薮(2017 年秋季大会)では、広島豪雨のような AR と
COL の存在下における降水強化を統計的に調査し、統計解析の結果と広島での降水強化との類似性を示した。今回は、準地衡強制(Q ベクトル発散)の分布を用いて、統計解析の結果が力学的にも広島豪雨時と類似していることを示す。詳細は Tsuji
and Takayabu (2019, MWR)を参照されたい。
2． 使用データ
COL の定義に用いる 350 K 等温位面渦位(PV)と AR の定義に用いる可降水量は JRA55 の 6 時間データ(1.25°×1.25°)を用いた。降水データはGSMaP RNL Gauge V6(0.1°×0.1°)を用いた。
解析は 2000 年から 2013 年の 5 月から 10 月を対象とし、0°N から 60°N, 100°E から 160°W の範囲で行った。
3． AR と COL の抽出と分類
AR は可降水量の気候値からの偏差が 10 mm以上の領域として、COL は 350 K 面渦位の 2
PVU(1 PVU=10-6 K m2 kg-1 s-1)等値線で囲まれた領域として定義する。抽出された COL は、COL
中 心 と AR の 間 の 経 緯 度 に よ っ て ARclose(5°―12.5°)と AR-distant(12.5°―20°)に分類する。AR-close には 136 事例、AR-distant には
119 事例の COL が分類される。
4． 結果
 図 1 左は AR close と AR distant の降水の差を、AR close における PV と可降水量のコンポジットとともに示している。AR close の降水は、ARdistant と比較して、AR に伴う可降水量偏差の最大値(AR の軸)よりも北側(図 1 左の長い四角)と、AR の軸の南側で COL の北西側(図 1 左の短い四角)で強化されている。COL 中心に相対的な ARや COL 北西側の降水強化の位置は、2014 年 8 月の広島豪雨時のもの(図 1 右)とよく対応する。
 この対応は水平分布だけに限らず、鉛直断面でも確認できる。AR close と広島事例の両方において、降水強化域での AR に伴う深い湿潤な層や、COL に伴う不安定な成層が確認できる。
 両者の類似性を力学的に裏付けるため、準地衡
強制(Q ベクトル発散)の分布も調査した。その結果、AR close と広島事例では COL の北西側で上昇流強制が、AR distant では下降流強制となっていた。また、AR close と広島事例では、降水強化
域の中下層で上昇流強制域が COL 側に張り出す構造を持っていた(図 2)。

 COL の北西側は通常、準地衡下降流強制域だが、AR が近くに存在すると、AR に伴う暖気移流がCOL の北東側からの寒気移流を打ち消す。これによって、温度移流のラプラシアンと関係する準地
衡下降流強制が弱まり、COL の接近に伴う力学的
上昇流誘起や不安定の効果を出やすくする。AR
に伴い中上層の加湿化された状況下で上昇流が誘起されることによって、COL 北西側で降水が強化される。
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(2-1904)、JSPS 科研費(15H02132)、JAXA 降
水ミッション、水と気候の大規模データ解析研究拠点、の支援を受けて実施された。
参考文献

Hirota, N., Y. N. Takayabu, M. Kato, and S. Arakane, 2016:
Roles of an atmospheric river and a cutoff low in theextreme precipitation event in Hiroshima on 19 August
2014. Mon. Wea. Rev., 144, 1145–1160
Tsuji, H., and Y. N. Takayabu, 2019: Precipitation
enhancement via the interplay between atmosphericrivers and cutoff lows. Mon. Wea. Rev., 147, 2451–2466― 439 ―

A453
1982 年 7 月に観測された梅雨・メイユ前線の雲・降水帯
二宮洸三 (無所属, knino@cd.wakwak.com)

1. 目的 中国から北西太平洋の広域にわたる 梅雨・メ
イユ前線の雲・降水帯の全体像を観測データによって調べる。
２．月平均で見られる雲・降水帯
 第 1 図は月平均 CH 分布図である。CH は静止衛星赤外放射観測から得られた 400 hPa より高い雲の雲量である。雲帯はチベット高原東縁から北西太平洋に伸びる多雲量帯として認められる。
それはインド西風季節風帯の多雲量域から分離して存在している。
第 2 図は月降水量分布図である。降水帯はチベット高原東縁から本州に伸びる多降水帯として認められる。この降水帯は西風季節風帯の多降水域から分離して存在している。この降水帯の中の降水分布は一様ではなく、~115E および ~130Eに非常に大きな降水量が観測されている。
３．雲・降水帯内の時間的変動の特徴
 雲・降水帯内の CH の時間的変動には大規模（~5日周期）と中規模 (~2 日周期)が見られる。中規
模変動は中国東部－日本西部で卓越し、大規模変
動は雲・降水帯の北側部分と北西太平洋で大きい（図は省略）。
 日降水量の時間的変動を第 3 図に示す。インド
季節風域の大きな月降水量は数日間連続する強雨によりもたらされるが、梅雨・メイユの降水は
特定の日の強雨のよってもたらされる。特に日本の降水帯では中規模の変動が大きい。
4．雲・降水帯の環境場
 第 4 図は~115E, ~130E, 140E 子午線に沿う幾つかの気象変数の緯度分布である（MST=h/cp：hは湿潤スタテックエナジー）。雲・降水帯の環境
場は中国、西日本、東日本で大きく異なる。
 広域の環境場は ERA40 等を用いて調べた（図は省略）。雲・降水帯は亜熱帯ジェットの南側、
太平洋亜熱帯高気圧の北西縁で維持されている。
ポラーフロントは大陸上では北偏し、北西太平洋
では梅雨前線帯に近接している。インド季節風西風流と太平洋貿易風東風は南シナ海上で合流・収束して梅雨・メイユ前線帯に向かう南西風に転じ、
高温・湿潤気塊を移送して前線帯と降水を維持し
ている。

第1図

第2図

第3図

第4図

― 440 ―

A454

水平解像度 2km の雲解像モデルによる 2019 年九州豪雨の再現実験*金 田 幸 恵 1), 2)・ 坪 木 和 久 1)

1)1.

名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 、 2)気 象 研 究 所

はじめに

暖候期の東アジア域では、梅雨前線に伴ってしばし

表１ モデル仕様と実験設定。

モデル設定

ば活発な降水イベントが発生し大きな災害につながる。
平成 30 年７月豪雨に続き、2019 年も６月末から７月頭

格子数1170×1400×35

まで九州付近に停滞した梅雨前線により、九州中南部

分解能

水平：2km, 鉛直：最下層 100m

を中心に記録的な大雨に見舞われた。このような大雨

モデル領域

123.5 o E-149.5 o E, 21 o N-46.5 o N
モデル top：約 17km

事例のカギは、流入する水蒸気とそれらがいかに効率
よく雨水に変換されて地上にもたらされるかである。

積雲スキーム用いない

本研究では、水平解像度 2km の雲解像モデルを用いて、雲微物理

Simple 2-moment 3-ice bulk

暖候期の大雨事例に対する水蒸気の３次元的な供給と初期値・境界値

大気：GSMjp（0.25o×0.20 o）
海面水温：mgdsst（ともに 0.25 o）

降水形成過程の果たす役割を明らかにする。
2.

使用モデルと手法

海面水温の扱い

１次元スラブモデル

計算時間

毎日 21UTC 開始（36 時間 run）

名古屋大学気象学研究室では、2012 年から水平解像
度 2km の雲解像モデル CReSS で、日本の南海上から北海道まで広く覆う領域で日々の再現実験を行っている（表１）。特筆すべきは、積雲パラメタリゼーションを用いず、かつ、海洋１次元スラブモデルで海上風による海面水温低下の効果を考慮している点である。初期値・境界値には、気象庁 GSMjp 及び mgdsst を用い、
毎日 2100UTC 開始の 36 時間 run を実施している。
3.

結果と議論

図１に CReSS による６月 30 日～７月３日までの日
降水量の水平分布を地表付近の水蒸気混合比・水平風と合わせて示す。６月 30 日から７月３日にかけて太平洋高気圧が徐々に西に張り出す中で、６月 30 日に熊本など九州中部西側でみられた日雨量 100-300mm の雨域
や、７月１日九州中南部西岸の日雨量 300mm の大雨分

図１ CReSS で再現された６月 30 日～７月３日の日雨量。地表付近の水蒸気混合比（実線）。

布がよく再現されている。
期間中、九州の南海上から水蒸気混合比 21g/kg 近い
湿潤な空気が流入していた（図１）。図２に、九州の南及び西海上から流入する水蒸気フラックスの時間変化をそれぞれのピーク高度について示す。図より、特に午前中に多量の水蒸気が流入していることがわかる。
九州で大雨をもたらした降水システムの３次元構造
及び、これら南風や西風等で流入する水蒸気フラックスの寄与を CReSS の結果を用いて調査する。また、流入する水蒸気量に対する降水効率を見積もることで、大雨の発生機構を明らかにする。

図２ 九州に南から（左列: 高度 50m, 北緯 30 度, 東経 129 度-東経 131 度で平均）及び西から（右列: 高度 1.8km, 北緯 31度-北緯 33 度で平均）から流入する水蒸気 flux の時間変化。
謝辞: 本研究は, 文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プログラ
ムの支援及び住友財団の助成を受けた。

― 441 ―

A455
平 成  年  月 豪 雨 期 間 中 に 高 知 で 観 測 さ れ た 線 状 降 水 帯 の 解 析 *西 井 章 (高 知 大 学 院 理 ), 佐 々 浩 司 (高 知 大 学 理 工 学 部 門 )Akira Nishii, Koj i Sassa (Kochi Universit y)
１．はじめに 平成 30 年 7 月豪雨では，高知県において豪雨期間中の総降水量が最大 1852.5 mm(魚梁瀬)と全国最多になった他，県内の内陸部を中心に大雨となった (1)。期間中は
主に 3 つの総観場毎に異なる降水システムが観測された。その内最後のステージである停滞前線に伴う大雨が最も顕著であり，複数の線状降水帯が観測された(2)。
須崎レーダー

本研究では豪雨期間中に観測された線状降水帯につい室戸レーダーて，主に気象庁室戸レーダーと本学の X バンド MP レ
ーダーネットワークによる Dual-Doppler 解析を行い，２．7 月 6 日に県中部で形成された線状降水帯

図 1 全国合成レーダーGPV による 7 月 5 日 3:00～6
日 15:00 の累積降水量。赤枠は図 2 の範囲を表す。

 ここでは 7 月 6 日 15:00～7 日 3:00 にかけて高知県中(a)高度 1 km

その気流構造を調べた。

部で形成された線状降水帯について述べる。本事例は梅雨前線に伴い形成された線状降水帯の中では最長の約 12 時間持続し，最大で約 450 mm の累積降水量をもたらした(図 1)。気象庁室戸レーダーと本学須崎レーダ
ーによる Dual-Doppler 解析により，下層 1km (図 2 a)ではセルの発生要因を示唆する線状降水帯南端において南西風の減速に伴う収束と須崎市からの気流収束が認められた。さらに線に沿った収束が 50dBZ 以上の強エ
コー域のあたりまで認められ，線状降水帯の南半分は発達期のセルにより構成されていたことがわかった。
高度 2 km (図 2b)においては，ほぼ全域にわたって線状(b)高度 2 km

降水帯の走向と同じ南西風が認められたが，これより上層では徐々に風向が西向きへとシフトしていく様子が見られた。この南西風は線状降水帯を構成する各セルの移動速度とほぼ同じ北東に約 20 m/s であり，高度2～3 km の気流が線状降水帯の走向に寄与していたことが示唆された。同じ傾向は近くの高知ウィンドプロ
ファイラデータにも見られた。
（図省略）
謝辞
本研究は一部総務省 6&23(  の委託を受けるとともに，文部科学省科研費 . の支援を受けて進められた。

参考文献(1)気象庁, 2018, https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/bosai/r
eport/2018/20180713/jyun_sokuji20180628-0708.pdf

図 2 7 月 6 日 21:54 JST における線状降水帯の(a)高度 1 km，(b)高度 2 km の Dual-Doppler 解析結果。シェードは反射強度，矢印は風ベクトルを表す。

(2)西井・佐々，2018，日本気象学会関西支部例会講演予稿集，145，9-12.

― 442 ―

A456

線状降水帯を構成する対流セルと降水量の関係性*閔 庚 夕 ・ 坪 木 和 久 ( 名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 )流セルを中心として周辺 10 ㎞の平均鉛直水蒸気 Flux の計算

はじめに

1.

近年、日本の暖候期には線状降水帯によって大雨がしばしば発生し、大きな被害がもたらされている。この線状降水帯

では上昇気流領域を平均した。また平均降水量は高度 2 ㎞で30 dBZ 以上の領域を平均して降水効率を算出した。

は MCSs (Mesoscale Convective Systems)の一つとして、線形または楕円形で、数時間連続的にほぼ同じ場所で大雨を発生さ



結果

れることが特徴である[1]。この線状降水帯の発生要因や構造

CTL 結果を用いて通過した線状降水帯の対流セルを数えたに関する研究は行われているが、線状降水帯を構成する対流

結果、ほぼ 1 時間あたりで 4～5 個の対流セルが降水量積算最セルについて、下層から入る水蒸気量と降水量の関係性につ大値の周辺を通過した。それに比べて降水量は時間によっていては未解明な点が多い。そのため、本研究では 2018 年 7 月

変動した (9 時～10 時： 55.7 ㎜, 10 時～11 時: 14.9 ㎜)。まに岐阜県で発生した線状降水帯事例をモデルで再現し、線状

た、大雨をもたらした対流セル (最大 10 分間 20 ㎜ K-1)の降水

降水帯を構成する対流セルの下層から入る水蒸気量と降水量

効率は 56.6％で、大雨が発生した 9 時から 10 時の期間では下の関係を調査した。

層から対流セルへ多量の水蒸気の流入が続いた (図 1)。




事例

2.

まとめ

 2018 年 7 月 6 日から 7 月 7 日にかけて岐阜県で大雨が発生

 本研究では線状降水帯を構成する降水セルと降水量の関係

し、岐阜県北部に位置するひるが の AMeDAS (36.01N,

性を調査するため、雲解像モデルを用いて 2018 年 7 月岐阜県

136.893E)では 623.5 ㎜が記録された (6 日: 350 ㎜, 7 日: 273.5

北部で発生した線状降水帯を再現し、その線状降水帯を構成-1 以上)が降っ㎜)。この期間中、1 時間以上激しい雨 (30 ㎜ K

する対流セルと降水量の関係性について調査した。その結果、た期間が 3 回 (HR1: 6 日 15 時 ∼ 20 時, HR2: 7 日 9 時 ∼ 11

構成する対流セルは区域を通過する数よりセルの強度によっ時、HR3: 16 時 ∼ 19 時)で、ひるがの AMeDAS の近くに位置て降水量が決まることを分かった。また、大雨をもたらしたするながたき AMeDAS (35.923N, 136.832E)でもこのような豪線状降水帯の対流セルの降水効率は 56.6％で、線状降水帯を雨が観測された。これらのうち、HR1 と HR2 が線状降水帯に構成する対流セルの下層から入る水蒸気は半分以上が降水による降水で、特に HR2 は気象庁のレーダからバックビルディ

変換されていることが分かった。

ングの特徴がみられた。


研究方法

本研究では線状降水帯を構成する対流セルの解析のため、HR2 事例について 雲解像モデル、CReSS[2]を用いて再現実験 (CTL)を行った。 また、線状降水帯の対流セルの下層から入る水蒸気量と降水量の関係を調査するため、CTL の線状降
水帯の降水量積算最大値の中心の周辺 10 ㎞以内を通過する
対流セルを数え、それらの降水量を調査した。また、降水効率の定義式 (3.1)を用いて線状降水帯を構成する対流セルの中で、大雨をもたらした対流セルの降水効率を算出した。
𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐_𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒_𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
̅̅̅̅̅∫𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠_𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝜌𝜌ℎ 𝑞𝑞𝑞𝑞ℎ (−𝑉𝑉
𝑞𝑞𝑞𝑞ℎ + 𝑤𝑤ℎ )𝑑𝑑𝑑𝑑
𝜂𝜂ℎ =𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐_𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒_𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡∫𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐_𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠_𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝜌𝜌ℎ 𝑞𝑞𝑞𝑞ℎ 𝑤𝑤ℎ 𝑑𝑑𝑑𝑑

間変化
(3.1)

参考文献
[1] 気象庁, https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/youg

ここで、ある高さ ℎに対して𝜂𝜂ℎ は降水効率、𝜌𝜌ℎ は空気密度、
̅̅̅̅̅𝑞𝑞𝑞𝑞ℎ は雨水混合比、𝑉𝑉𝑤𝑤ℎ は鉛直速度、𝑞𝑞𝑞𝑞ℎ
𝑞𝑞𝑞𝑞 は雨滴の落下速度、ℎ

図 1 CTL の線状降水帯を構成する対流セルの降水効率の時は水蒸気混合比である。本研究では高度 ℎを標高 2 ㎞で、対

o_hp/kousui.html, (2019/7 閲覧)[2] Tsuboki K. and A. Sakakibara, 2002, in High Performance
Computing, Springer, New York, 243–259.

― 443 ―

A457

3 次元雲解像モデルによる放射対流平衡下における
降⽔システムの⾃⼰組織化について*畔野 貴弘 1，Hoang-Hai Bui 2，余⽥ 成男 1
京都⼤学⼤学院理学研究科，2 ベルゲン⼤学

1

1. はじめに放射対流平衡下において降⽔システムの組織化や⽔平⾵の QBO 的振動が起こることは，Held et al.
(1993) で初めて報告された．Wing et al. (2018) により RCEMIP (Radiative-Convective Equilibrium Model
Inter-comparison Project) が提唱され，現在は放射対流平衡に関する相互⽐較実験の枠組みが統⼀されつつある．
しかし，既存の実験例のほとんどは，成層圏を⼗分に解像した設定であるとは⾔えない．Bui et al.
(2019) のように，成層圏を⼗分に取り⼊れた設定で実験を⾏うことは諸現象の深い理解に役⽴つと考えられる．
本研究では，鉛直領域を⼗分確保した設定で⻑期間にわたって実験を⾏い，降⽔システムの組織化や平衡状態に達したあとの降⽔システムの内部変動について，および成層圏変動がそれらに与える影響について調査した．
2. 実験設定
モデルは WRF (Weather Research and Forecast) Ver.
3.9.1.1 を利⽤した．⽔平領域は 100 km×100 km，格⼦間隔は 1 km とした．鉛直領域は 40 km とし，ほぼ等間隔になるように 201 層をとった．上端から 5km は重⼒波を減衰させるダンピング層である．
雲微

前後あわせて 30 ⽇間の中央値と四分位数を重ねて描いてある．平衡状態に達したあとも，降⽔量には⼤⼩の変動があり，それが圏界⾯付近の鉛直シアーの QBO 的振動と対応しているように⾒られる．
発表では，鉛直シアーと平均降⽔量，および降⽔システムの空間構造の関係について，より詳細な統計解析を紹介する予定である．

図 1. 領域平均した (a) 東⻄⾵，(b) 南北⾵の時間⾼度断⾯図．コンター間隔は 10 m/s．

物理スキームには WSM6 を，⻑波放射・短波放射ス
キームには RRTMG を，境界層スキームには YSU を⽤いた．SST は 27℃で⼀定である．太陽放射は⽇変化や季節変化を取り除き，常に⼀定になるようにした．また，系の回転を取り除いている．
3. 結果
本実験設定では，Bretherton et al. (2005) に⾒られるような顕著な組織化は確認できなかった．
図 1 は，領域平均した東⻄⾵，南北⾵の時間⾼度断⾯図である．空間 3 次元の場合，領域平均した⽔
平⾵の QBO 的振動は，螺旋状のホドグラフの回転として特徴づけられる．この QBO 的振動は，領域の形状や⼤きさによらず起こることが確認された．
図 2 は，⽔平⾵の鉛直シアーと，領域平均した 1
時間降⽔量の時間変化である．1 時間降⽔量には，

図 2. (a) ⽔平⾵の鉛直シアーの時間変化．コンター
は，0.0 から 1.0 まで 0.1 間隔，1.0 から 5.0 ま
で 1.0 間隔．(b) 領域平均した１時間降⽔量の時間変化．⽩い実線は中央値，⽩い破線は四分
位数．
参考⽂献
Held, et al., 1993. J. Atmos. Sci., 50(23), 3909–3927.
Bretherton, et al., 2005. J. Atmos. Sci., 62(12), 4273–4292.
Wing, et al., 2018. Geosci. Model Dev., 11, 793–813.
Bui, et al., 2019. SOLA, 15, 62–67.

― 444 ―

A458

複数の雲レーダーを用いた夏季積乱雲発達初期の高時間分解能観測*大 東 忠 保 ・ 前 坂

剛 ・ 鈴 木 真 一 ・ 出 世 ゆ か り ・ 櫻 井 南 海 子 (防 災 科 学 技 術 研 究 所 )1. はじめに
夏季、強い日射によって大気が不安定化し、大規模な擾乱を伴わない積乱雲が頻繁に発生して、しばしば
降水強度の大きな降水がもたらされる。このような夏季の積乱雲は、これまでの観測網では十分に前触れが検知されないまま発生・発達することが多い。発達の有無を早期に知るために、防災科研では降水粒子よりも小さな粒子に感度のある Ka 帯の雲レーダーを関東地方に設置し観測を実施している。これまでの観測方法では、非常に大きいと想像される積乱雲発達初期の時間変動を十分に明らかにすることができていない。
そこで、今回は複数の雲レーダーの走査を組み合わせ
ることによって積乱雲の発達初期を高時間分解能で観測することを試みた。
2.

観測
防災科研が所有する 5 台の Ka 帯走査型雲レーダー（観測範囲 30km）のうち、東京都大田区、西東京市、千葉県松戸市に設置した 3 台を用いて 2018 年 8 月に観測を実施した。レーダーの主な諸元は岩波ら (2015、春季大会) にまとめられている。1 分間隔で三次元デー
タを得るために、110°分のみの方位角を観測するセク
ターPPI 走査を用いた。弱い反射強度域を十分な精度で観測するため比較的遅いアンテナ回転速度（2rpm）としたために、各レーダーは 1 分間で 4 仰角のみしか観測しかできず鉛直方向の分解能が粗くなる。そこで、各レーダーの走査範囲を観測範囲が重複している東京
都心方向に集中させ、ある地点の上空において複数レーダーの観測による多数のビームが存在するようにして 1 分間隔の観測を実現させた。なお、今回は西東京市のレーダーの感度が十分でなかったため、大田と松戸のレーダーデータのみを解析に使用した。
結果
図 1 に東京都東部を含む南北約 50km、東西 40kmの面積における XRAIN の 1 分おきの降水強度の最大値を示す。1448LST に検知された降水は最大降水強度
1.1mm h-1 までしか達せずに、やや南東方向に移動しす
ぐに衰退した。ほぼ同じ場所で 1508LST に検知された
降水は 1523LST には 64.1mm h-1 まで発達した。その後、いったん衰退するものの 1535LST すぎから再度最大降水強度は増大した。雲レーダーではそれぞれの降水は 1436、1457LST に検知できており前者は 12 分、後者は 11 分早く検知できていた。また、XRAIN で検知された時点における雲レーダーのレーダー反射強度を比較すると、発達した後者の方が大きく、エコー面積も大きかった。
図 2 に各レーダーの 1 分間の複数の仰角で得られた反射強度のうち最大のものを水平面に投影したものを示す。いずれも雲レーダーで検知されてから、XRAIN
で地上付近の最大の降水強度となる間の時間を示す。
強い降水強度をもたらしたエコー（右 1513LST）の方
が、反射強度が強いのはもちろんであるが面積も大きい。両者とも内部に大きさ数 km 程度のピークをもつ構造が存在するが、その数も発達したエコーの方が多い。図には示されないが、発達したエコーでは本体のエコーに近接して新たなエコー域が生じ、それが合流することも起こっていた。1535LST 以降の面積内最大
降水強度の増大はこのことが原因である。
雲レーダーの観測から一つの対流雲の内部には、水平スケール数 km の複数の上昇流ピークが存在することがわかる。この上昇流がエコーの縁に存在する場合、雲外の乾燥空気が上昇流に取り込まれるために発達が阻害される。しかしながら、一定以上の面積をもち、上昇流がエコーの縁から離れる場合、発達は阻害されずらくなる。近接してエコーが発達し合流する場合も同様である。これらのことから、積乱雲が発達する場
合は、一定以上の水平スケールをもち、上昇流のエントレインメントが低く抑えられる必要がある。
今後は、各反射強度ピークが三次元的にどのように発達するかについて詳しく調べる。
謝辞: 本研究は JSPS 科研費 18K03742、および SIP
第２期「国家リジリエンス（防災・減災）の強化」（テーマ V）から補助を受けています。

3.

図 1 2018 年 8 月 3 日 1400～1630LST の、
XRAINの 1 分値による一定面積中（139.44°－139.9°E、。
35.48°－35.93°N）の最大の降水強度（mm h-1）

図 2 水平面に投影した雲レーダーの最大レーダー
反射強度（dBZ）。
（左）1447LST、（右）1513LST。
Ka 帯レーダーでは 40dBZ 程度以上のレーダー反射
強度はほとんど観測されない。

― 445 ―

A459

ＧＰＭ搭載２周波レーダーを用いた対流性降水の融解層検出手法
小林 隆久、野村光春、杉本聡一郎、平口博丸(電力中央研究所)、
足立アホロ、 南雲 信宏 (気象庁)《序》 レーダー観測では、融解層に伴うレーダー
反射因子(Ze)の増大、ブライトバンド（ＢＢ）が良く見られる。しかし、ＢＢを伴わない融解層も多くある。対流性降水や融解層上部での雪(氷)粒
子の密度が大きい場合などではＢＢが明瞭に現れない。融解層の検出は、降水微物理過程の研究と共にレーダーによる正確な降水強度推定にも重第１図 降水減衰のrange変化と降水タイプの模式図要である。対象が雨や雪・氷などの固体降水に
より降水強度推定アルゴリズムが異なるためである。ブライトバンドが現れない融解層の検出に
はZeの変化のみでは困難なためより多くの情報が20180707 No.1必要となる。偏波レーダーではZdrやKdp等が得ら
Ze(Ku)
れるためこれらの偏波パラメータから降水タイプ
判別が成されている。別のアプローチとして考え
Ze(Ka)られるのが降水の減衰を利用するものである。融DFR解層とその上下では降水タイプが異なり、降水減
衰特性も大きく異なるため、減衰特性の高度変化が分かれば融解層を検出できると考えられる。筆者らは、Global Precipitation Mission (GPM)搭Ze ,DFR (dB)
載2周波レーダー(DPR)や偏波レーダーによる降水
第２図 GPMが観測したZe(Ka),Ze(Ku),DFRの高度分布。
減衰特性のrange variationから降水タイプを推定する手法を開発してきた(第1図)。ここでは、2周波レーダーにより減衰特性を推定し、融解層を20180707 No.7
検出する手法を報告する。
《検証》
Ze(Ku)
GPM搭載2周波レーダーはKa帯およびKu帯で観測
Ze(Ka)
を行っている。２つの周波数におけるZeの比、
DFR
Differential Frequency Ratio (DFR)を利用して降水減衰のrange変化を推定する。第2図はGPMが2018年7月四国で観測したZe(Ka),Ze(Ku)、DFRの高度分布でBBがある場合を示す。Ze同様に、DFRでもZe ,DFR (dB)
ピークが観測されており、上層でunrimed snowを
第３図 GPMが観測したZe(Ka),Ze(Ku),DFRの高度分布 。
示唆また融解層(横線)が推定できる。第3図はBBがない場合で、高度5km付近からZeが増加しており
7
20180707 No.7
この高度が融解の開始と考えられるが明確な融解
DFR=aZe(Ku)^b [linear]6層は推定できない。DFRはピークが見られずこのプ
b=0.1
5
ロファイルは、氷粒と雨の混在やrimed snowの融4解と考えられる。この場合の降水減衰相対値の高Melting3
度分布推定値を第4図に示す。高度5kmから増加が2始まり融解の開始を、2.5kmで減衰減少が小さくな
1っており融解が終了したことを示唆している。潮0-0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7
岬ゾンデ観測では気温0度C高度は5kmと融解層上
Estimated attenuation (dB) relative unit
部と一致している。
第４図 DFRから推定した減衰高度分布。
zedfrvsbin0707no1(87) estdata180707no1

7

6

5

4

3

2

1

0

0

10

20

30

40

50

zedfrvsbin0707no7 estdata180707bin020no7

7

6

5

4

3

2

1

0

-10

0

10

20

30

40

estattdbvsrang0707no7 estdata180707bin020no7― 446 ―

50

A460
*30'35 で 得 ら れ た 全 球 規 模 で の 雨 滴 粒 径 と 降 水 特 性 の 関 係 
山 地 萌 果   高 橋 洋  久 保 田 拓 志  沖 理 子  濱 田 篤  高 薮 縁  -$;$(25&  首 都 大 学 東 京 都 市 環 境   東 大 大 気 海 洋 研 


はじめに

の分布や季節変動の特徴は 750035 を用いた解析結果

降水を特徴付けるものの  つとして雨滴粒径分布（'6'）が挙げられる。先行研究により、'6' は地域や降水強度、対流層状などの降水タイプによっても異なることが示されている>@>@。さらに '6' は、レーダ観測>@と整合的であり、7500 ではみられなかった中緯度での季節変動も明瞭にみられた。

 (a) June-July-August (2014-2017)

データから得られたレーダ反射因子（=）から降雨強度（5）に変換する際の両者の関係性を左右するため、リモートセンシングの観点においても重要な要素の  つであるが、その理解はまだ乏しい。
最近の研究では、複数地点の観測値を統合して用い (b) December-January-February (2015-2018)

ることで、降水特性に対する '6' の特徴も統計的に調べられている>@が、地上観測が得られる領域は限られる。地上観測に加えて、全球スケールの '6' の観測手段として、衛星搭載降水レーダによる観測が有効な手
段としてあげられる。熱帯降雨観測衛星 7500 に搭載された降雨レーダ 35 では、初めて宇宙からレーダによる降雨観測が実現され、熱帯の '6' に関する研究が行われてきた>@。750035 は  年  月に後期運用を終図 *30'35 によって得られた雨滴粒径>PP@の  か月平均値
 クラッタの影響をうけない地表付近の高度を対象とし、降雪や融解層と判別されたピクセルは除外している

了したが、 年  月に打上げられた全球降水観測計--$ と '-) の差の有意検定の結果、両者の平均値は、画（*30）主衛星搭載二周波降水レーダ（'35）により熱帯や中緯度などのいくつかの領域において、の有

衛星降水レーダ観測が継続されている。*30'35 は、意水準で有意に変動していることが示された一方で、750035 と比較して、次の通り  つのアドバンテージが対応する降水強度は、有意な変動がみられなかった。

ある；①.X 帯降水レーダと .D 帯降水レーダの二周波レ

降水頂高度や層状性比などは、'6' の変動と対応して季ーダによる観測により 7500 の一周波観測と比べて降水

節的に変化しており、季節によって卓越する降水シス

推定精度の改善が期待できること、②観測領域を 7500

テムが異なることが雨滴粒径の変化と関連しているとの  度から  度に拡張し、中高緯度を含む全球規模推察できる。この点に着目して北西太平洋の領域に焦で衛星降水レーダによる観測が利用可能となったこと。


点を当てて考察を進めた結果、中緯度亜熱帯ともに夏

本研究では、大規模スケールの '6' と降水システム

季は組織化した降水システムが卓越している一方で、の関係性を調べることを目的とし、*30'35 による二周

冬季になると、亜熱帯では亜熱帯高圧帯の下、浅い降波観測によって得られた  年分のデータを用いて統計

水システムが卓越して夏季より雨滴が小さくなり、中的な解析を行った。さらに卓越する降水システムの季

緯度では温帯低気圧性の降水システムの卓越によって節変動に着目して、'6' の変化と *30'35 から得られる

夏季より雨滴が大きくなっていると考えられる。

降水頂高度や層状性比などの降水物理量と、環境場との対応を調べた。



参考文献
[1] Bringi, V. N., et al. 2003, J. Atmos. Sci., 60(2), 354-365.

解析結果
>@

*30'359/ プロダクト として公開されている[2] Kozu, T., et al. 2006, J. Meteor. Soc. Japan, 84A, 195-209.

 年  月から  年  月までの平均雨滴粒径 'P>PP@[3] Dolan, B. et al. 2018, J. Atmos. Sci., 75(5), 1453-1476.

から算出した、全球における 'P の  月 --$ および[4] Iguchi, T., et al. 2000, J. Appl. Meteor., 39, 2038-2052.

 月 '-) の平均値を図  に示す。熱帯における 'P[5] Kozu, T., et al. 2009, J. Meteor. Soc. Japan, 87, 53-66.
[6] Iguchi, T., et al. 2010, GPM/DPR L2 ATBD.

― 447 ―

A461

超水滴法を用いた雄大積雲のラージ・エディ・シミュレーション*松 嶋 俊 樹 1 ， 西 澤 誠 也 1 ， 島 伸 一 郎 2 , 1 ， Grab o wski, W. 3 (1 : R-CCS， 2: 兵 庫 県 立 大 ，
3: NCAR)1.

disperse であれば k=1，粒径分布が水滴の半径が小さい

はじめに雲粒が雨滴まで成長するためには，衝突併合による方に広がると k<1 となる．それぞれの時刻は，雲の発成長が支配的になる水滴の半径 20－30 μm になるまで達フェーズ，雲頂が最大高度に達したフェーズ，雲の凝結成長によって成長する必要がある．雨の開始は粒崩壊フェーズの一例である．雲が最大高度に達したフ

径分布がその範囲と重なるタイミングによって決まる

ェーズ以降では，航空機観測によって得られた雲水数ため，1 モーメントバルク法や 2 モーメントバルク法

密度，雲水量，k の平均値に対して高度 3500 m 付近ででは独立変数として考慮されていない粒径分布のスペはよく整合している．

クトル幅が重要になり得る．精緻な雲微物理法である
ビン法では粒径分布を陽に表現することができるが，数値粘性によって粒径分布が偽に広がる可能性があり[1]，粒径分布のスペクトル幅を決める物理へ言及するためには避けるのが良いかもしれない．近年，実水滴をいくつかまとめた超粒子である超水滴を導入し，その時間発展をラグランジュ的に解く超水滴法 [2]と呼ばれる手法が開発された．この手法の利点の一つは粒径分布が数値粘性の影響を受けないことである．しかし超水滴法を用いた過去の研究 [3]では，スペクトル幅
は観測に対して過少評価する傾向があった．そのため他の事例でも調査が必要であった．本研究では，断熱的にパーセルが持ち上げられたときに得られる狭い粒
径分布に比べて，エントレインメントによる影響で粒径分布が広がると考えられる，SCMS (Small Cumulus

図１ 雲水数密度 (NC)，雲水量 (LWC)，k 値の各高

Microphysical Study) で観測された孤立的な雄大積雲度における頻度分布のスナップショット．NC と k の図を対象とした数値実験 [4]を行い，航空機観測 [5]との中の黒の点線は観測による平均値と平均値±標準偏差比較を行う．

値を示す．LWC の図中のピンク実線は観測による推定2.

値を示す．白線は数値実験で得られた値の平均値を示

数値実験

数値実験は SCALE-RM (r-ccs-climate.riken.jp/scale/)す．

を用いて行った．計算領域は水平 10 km×10 km，鉛直8 km として解像度は一様に 25 m とした．
プロファイル

参考文献

は先行研究 [4]と同じく孤立的な雄大積雲が観測され[1] Morrison, H., et al., 2018, J. Atmos. Sci., 51, 1823-1842.

た地点の近くで取得されたものを用いた．ランダムな[2] Shima, S., 2009, Q. J. Meteorol. Soc., 135, 1307-1320.

温位・水蒸気擾乱を初期値として水平一様な顕熱・潜[3] Arabas, S. and Shima, S., 2013, J. Atmos. Sci., 70,

熱フラックスを与えた一時間のスピンアップを行い，その後計算領域の中央を中心とするガウシアン型のフラックスに切り替えて一時間の数値積分を行った．
3.

2768-2777.
[4] Lasher-trapp, S. G., et al., 2001, J. Atmos. Sci., 58,3545-3562.
[5] Brenguier, J., et al., 2011, Atmospheric Chem. Phys., 11,結果

図 1 に雲水数密度，雲水量，Martin (1994) [6]によって定義された粒径分布の分散性を示す k 値の頻度分布

9771-9786.
[6] Martin, G., 1994, J. Atmos. Sci., 51, 1823-1842.

のスナップショットを示した．k 値は粒径分布が mono

― 448 ―

A462
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 flares (HFs) have been used as seeding

match the parameters (mode size of DSD, largest

materials in several rainfall enhancement projects fordroplet size, number ratio of droplets larger and smaller

the past two decades so that it is important to realize thethan a given size, etc.) derived from measured andhygroscopicity (κ) of aerosol particles produced fromsimulated DSDs.

HFs to evaluate the possible seeding efficiency. Tajiri etFirst, the reproducibility of DSD simulated by theal. (2018) reported that experiments using Cloudparcel model was investigated by comparing the parcel

Condensation Nuclei Counter (CCNC) showed themodel simulations with the CCNC measurements,

hygroscopicity of 0.1~0.2 for HF particles smaller thantaking sodium chloride and ammonium sulfate as

0.1μm, being considerably smaller than the constituting

sample aerosol particles. The simulated DSD tended topure component (CaCl2 (κ=0.48) and KCl (κ=0.99)).

overestimate the mode size and underestimated theSince the measurable supersaturation range of CCNC is

width as compared with CCNC measurements. This

from 0.1% to 2.0 %, it is impossible to directly obtain

might be attributed to the non-uniform profiles of SSw

the hygroscopicity of particles having hygroscopicities

and aerosol particle number concentration in the sample

of 0.1 or greater and diameters of 0.3 μm or larger using

air flow in actual CCNC measurements. To solve thisthe widely-used method (Koehler et al. 2007). In orderproblem, the cylindrical sample air flow was divided

to assess the feasibility of hygroscopicity measurement

into several co-axial sections with the same radial

for larger HF particles, an accuracy of new methods todistance. Droplet activation and subsequent growth inestimate the hygroscopicity from size distributions of

CCNC were simulated for each section and DSDs

dry aerosol particles and of droplets grown in CCNC issimulated for several sample air flow sections were

examined by a combination of CCNC measurements

summed up, which showed better agreement of DSDs

and numerical simulations using the parcel model,

between the numerical simulations and measurements.

originally developed by Chen and Lamb (1994) and has

An accuracy of the new methods to estimate thebeen improved at MRI (Yamashita et al. 2011).

hygroscopicity of large and hygroscopic aerosol

Droplet Size Distributions (DSDs) activated fromparticles and the estimated hygroscopicity of large

size-selected dry aerosol particles, which are measured

particles produced from Ice Crystal Engineering (ICE)by CCNC Optical Particle Counter (OPC), are regarded

70% potassium perchlorate-containing flares will beas the true solutions. DSDs activated and grown inpresented at the meeting.

CCNC are simulated by the parcel model with dry

References

aerosol particle size distributions and supersaturation

Chen, J.-P., and D. Lamb, 1994: J. Atmos. Sci., 51, 2613–2630.

ratios with respect to water (SSw) in CCNC

Koehler et al., 2007: J. Geophys. Res., 112, D12210.

corresponding to those in CCNC measurements. In new

Tajiri et al., 2018: 2018 Autumn Meeting of Japan Meteor. Soc.

methods, hygroscopicity values of sample aerosol

Yamashita et al., 2011: J. Meteor. Soc. Japan, 89, 581–587.

particles are determined by adjusting them so as to― 449 ―

A463

内部混合したサブミクロン粒子の吸湿度と雲粒生成*田 尻 拓 也 ・ 郭 威 鎮 ・ 折 笠 成 宏 ・ 財 前 祐 二 (気 象 研 ),村 上 正 隆 (名 大 宇 地 研 )

分布である．モード径は，共におよそ 2μm であり，3μm

はじめに

内部混合粒子の吸湿度計測を通じて，その適切な表では吸湿性フレアーが若干多いものの，顕著な違いは

現手法を検討している．純物質や化合物のように化学見られなかった．

組成が既知であり，サイズに依らず一定の吸湿度（κ）



今後の予定

を持つ粒子とは異なり，内部混合粒子のκ値は一意により大きなサイズに分級したフレアー粒子からの雲決まるとは限らない．κ値が 0.1 を超えるような粒子は，粒生成について解析を進め，硫酸アンモニウムや海塩

100～200nm サイズであっても過飽和度 0.1～0.3%の環などのκ値が既知な粒子との比較から，κ値のサイズ

境下で雲核（CCN）として活性化する．より低過飽和

依存性を同定する．また，知見を詳細雲物理モデルにでの活性化し，実大気中でも優位な CCN として働くと取り込み，雲粒生成に関する比較検証を促進したい．

推測される 200nm 超の粒子の臨界過飽和度測定には困104難さがある．使用する CCN 計（DMT 社）は，過飽和
dn/dlogd (cm-3)

Hygro Flare
Hybrid Flare

度 0.2%以上の設定では，安定したデータ取得が可能であるが，より低過飽和度の制御では信頼性が下がる．
サブミクロン粒子の分級は，400～500nm 程度まで技術的に可能だが，このレンジの粒子を効率良く発生させ

103

102

ることは難しく，低濃度でしか供給できない．
101

これら吸湿度測定の課題を克服するため，UAE 研究

10

100

1000

関する先端的研究」の室内実験で取り扱っているフレ

図１ 試料粒子の粒径分布．



吸湿度計測

吸湿性フレアーと Hybrid フレアーを相互比較することでサブミクロン粒子の CCN 能について調べる．
乾燥粒径分布について，互いのモード径は 140～
170nm と，ほぼ同様な分布を有していた（図１）．電子
顕微鏡による化学組成分析から，双方とも吸湿性物質
として KCl（κ=0.99）と CaCl2（κ=0.48）を含んでい

k=0.1

1
Hybrid Flare
Hygro Flare0k=Critical supersaturation [%]らの雲粒生成について解析を進めた．

k=1

アー粒子を用いて，内部混合したサブミクロン粒子か

k=0.001

Diameter (nm)k=0.01

プロジェクト「乾燥・半乾燥地域における降水強化に

0.1
0.01

0.1

た．吸湿度計測から，吸湿性フレアーは KCl に近く，

図２ フレアー粒子の吸湿度．

Hybrid フレアーの吸湿度は CaCl2 に近い値を示した
（図
1000

２）
．ただし，サブミクロン粒子では，CaCl2 が多く確

Hygro 160nm

認されており，過飽和度 0.1%以下についても，これら


雲核計 23& による雲粒粒径計測

CCN 計測から取得した OPC データを解析すること

Hybrid 160nm

COUNTの値を外挿して適用可能か議論が必要である．

1

Dry diameter (m)

100

10

により，サブミクロン粒子の雲粒生成への様子を調べた．OPC は，雲粒サイズを 0.75～10μm まで計測できる．
図３は，DMA で分級した 160nm のフレアー粒子を，過飽和度 0.1％で CCN 活性した際に計測した雲粒粒径― 450 ―

1

0

1

2

3

4

5

DIAMETER(UM)

図３ CCN 計で計測された雲粒粒径分布．

B451
台風進路予報における予報円の作成手法の改善
福田 純也 1、山口 宗彦 2
(1:気象庁予報部予報課アジア太平洋気象防災センター、2:気象庁気象研究所応用気象研究部)
1. はじめに
気象庁は、台風の進路予報において、予報の信頼度に関する情報を「予報円」という形で発表している。予報円は、台風の中心が 70％の確率で入ると予想される範囲で、実際に事後検証を行うとおよそ70％の確率で台風の中心が円の中に存在している（Fukuda 2018 など）。
予報円の半径は、過去の予報誤差に基づいて予め統計的に計算された値が用いられている。これまで、
3 日先予報までは台風の進行方向及び速度毎に、
4,5 日先予報はそれに加えて気象庁全球アンサンブ
ル予報による予報のばらつき具合から評価した信頼度毎に計算・適用されていた。したがって、3 日先予報までは、台風周辺の環境場等に応じて大きく変わり得る予報の信頼度を的確に表現できていなかった。また、3 日先予報の前後で予報円半径の決定手
法が異なるため、予報円の大きさが不連続に変化する場合があった。
気象庁気象研究所では、世界気象機関（WMO）世界
天気研究計画（WWRP）の研究プロジェクトのもと、
複数のアンサンブル予報を用いた台風予報の高度化について研究を行ってきた（Yamaguchi et al. 2012,2014, 2015 など）。また、気象庁では、台風委員会のプロジェクトのもと、研究成果の活用による台風
現業予報の高度化を目的として、複数のアンサンブ
ル予報の利用に向けた検討を進めてきた。
このような背景の中、複数のアンサンブル予報を用いて、5 日先まで一貫した手法で決定した予報円の有効性の検証を行った。

ンブル手法（予報の信頼度で区分）、各機関のアン
サンブル予報を様々に組合せた複数のアンサンブル
予報を用いた複数アンサンブル手法（予報の信頼度で区分）の 3 つである。
3. 結果
図は、3 手法（単独、複数アンサンブル手法はそれぞれ気象庁、全 4 機関の組合せを利用）における 2
日先、4 日先予報の予報円半径と発表予報誤差の相関を示し、平均半径と相関係数も付記している。3 手法において、平均半径はそれほど変わらないが、相関係数は概ね従来の手法、単独、複数アンサンブル
手法の順に良くなっており、複数アンサンブル手法の有効性が確認できる。
また、複数アンサンブル手法の中で、アンサンブ
ル予報の組合せ、信頼度の区分の数や信頼度毎の事
例数の割合等を様々に変化させた結果、最も有効な
手法は、4 機関全てのアンサンブルを利用し、信頼度区分の数は 3 つ、事例数の割合は 40,40,20％であることを確認した。
4. 台風現業予報への反映
気象庁では、複数のアンサンブル予報を用いた予報円の有効性が確認できたことから、この手法を2019 年 6 月から採用した。これらの一連の研究開発
活動は、研究の成果を現業予報へと反映させ、実社会に貢献するという Research to Operation (R2O)を実現した１つの成功事例であると言える。

2. 使用データと手法
使用データは、気象庁、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 機関の全球アンサンブル予報による台風進路予測データである。進路予測の検証には、
気象庁のベストトラックを使用した。検証の期間は、2016 年から 2018 年の 3 年間である。
予報円の有効性を確認する観点として、平均半径が小さいこと、半径と発表予報誤差の相関が良いことの 2 点を用いた。これらにより、従来よりもメリハリのある防災対応が可能となる効果が期待される。
検証対象とする手法は、従来の 3 日先までの予報で用いられていた手法（台風の進行方向と速度で区分）、
従来の 4,5 日先予報で部分的に用いられていたような各機関のアンサンブル予報を利用した単独アンサ

図

従来の手法（左）、単独アンサンブル手法（中）、複数アンサンブル手法（右）における 2 日先（上段）、4 日
先予報の予報円半径（縦軸）と気象庁の発表予報誤差（横軸）の相関。各図に平均半径と相関係数を付記。

― 451 ―

B452

台風進路予報における予報楕円*川 端 康 弘 , 山 口 宗 彦 (気 象 研 究 所 )1. はじめに
気象庁は北西太平洋にある台風に対して進路予報を実施しており，1982 年 6 月から予報円方式で予報の信頼度に関する情報を提供している．予報円は，台風の中心が 70 % (1997 年 6 月までは 60 %) の確率で入ると予想される範囲である．予報円の大きさは統計的な手法で決定されていたが，2009 年に台風アンサンブル予報が現業化され，進路予報の予報期間が 3 日先から 5
日先に延長されると同時に，4 日，5 日先の予報円の半径はアンサンブル予報のスプレッド (各メンバーのば
らつき具合) から決定されるようになった[1]．さらに，2019 年の台風シーズンからは，気象庁だけでなく海外の数値予報センターのアンサンブル予報も使用して，5
日先まで一貫した手法で予報円の大きさを決定するようになった[2]．
複数アンサンブルを用いた調査では予報誤差とスプレッドの相関関係は，統計手法，及び単独アンサンブ
ルよりも改善したが，予報円半径の平均的な大きさ，すなわち予報円の面積はほとんど変わらなかった．そこで本研究では，複数アンサンブルを用いて台風の予測範囲を楕円にした場合に，円と比較して面積がどの程度減少するか調査した．

予報楕円の特徴を把握するために，更にアンサンブ
ル予報のスプレッドについて調べた．図 2 に 72 時間予報におけるアンサンブル平均の位置を示す．カラーは台風の進行方向のスプレッド (AT) と，それに直交方向のスプレッド (CT) の比の大きさであり，上図はAT/CT が 2 以上，下図は CT/AT が 2 以上である．
AT/CT≧2 の方が事例数が多い特徴を持っており，予報
楕円を考えた場合には進行方向に伸びた形状となる．
特に，日本に近づいた時にはこの傾向が顕著である．
台風進路予報の不確実性を楕円で表現することにより，防災上留意すべき領域をより的確に示すことができる可能性がある．

2. 解析データ
台風進路予報データは，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から作成した．検証の期間は 2016年から 2018 年である．

図 1: 台風の予測位置 (24,48,72 時間予報) と 72 時間予報の予報円 (黒色) と楕円 (赤色)．(左) 2017 年台風第 22 号，スプレッド比 AT/CT=8.1，(右) 2018 年台風第 28 号，
CT/AT=4.0．

3. 結果
図 1 は進路予報の例であり，左図は 2017 年台風第 22号，右図は 2018 年台風第 28 号である．72 時間予報において予報円と予報楕円を示している．予報楕円は，追跡されているアンサンブルメンバーの 70 %が含まれる最も面積の小さい楕円で定義される．
図 1(左) では，
台風の進行方向に伸びた楕円となっており，一方，図1(右) では，進行方向に対して直交方向に伸びた楕円となっている．予報円と比較して楕円で表現した場合，予測範囲の面積はそれぞれ 80 %，65 %小さくなっていた．図 1 のようにアンサンブル予報のばらつきには，
進行方向に広がる場合と，それに直交方向に広がる場
合の特徴を持った事例がある．
全事例において，予報円と楕円について面積を比較したところ，どの予報時間においても楕円の方が面積が平均的に約 30 %減少することがわかった．予報時間が先になるほど面積の減少傾向が大きく，120 時間予報
では面積比 (楕円/円) が 66 %であった．

図 2: 72 時間予報におけるアンサンブル平均の台風中心位置．
カラーは進行方向のスプレッド (AT) とそれに直行方向のスプレッド (CT) の比．(上) AT/CT≧2，(下) CT/AT≧2．
参考文献[1] Yamaguchi et al., 2009, Monthly Weather Review, 137, 2592-2604.
[2] Fukuda and Yamaguchi, 2019, RSMC Tokyo - Typhoon Center Technical
Review, 21, 1-19.

― 452 ―

B453
全球 7km 非静力学および 20km 静力学モデルによる台風進路予測誤差の要因の調査*中川雅之， 吉村 裕正， 和田 章義 （気象研究所）

１．はじめに気象庁気象研究所は海洋研究開発機構(JAMSTEC) と連携し，JAMSTEC 地球シミュレータ
特別推進課題・公募課題で与えられた計算資源を利用
し て 水 平 解 像 度 約 7km の 非 静 力 学 全 球 モ デ ル（ DFSM ( 気 象 研 究 所 ) ， NICAM(JAMSTEC/AORI/AICS) ， MSSG (JAMSTEC)の 3 つ）による台風予測実験 (TYMIP) を実施してきた[1]．一方，気象庁は「2030 年に向けた数値予報技
術開発重点計画」において，長期的に台風の 3 日先の進路予測誤差を現在の 1 日先の誤差（約 100km）程
度にまで改善することを目標としている[2]．この目標を達成するためには数値予報システムの総合的な改善が必要であり，中でも積雲対流をはじめとする数値予報モ
デル物理過程の改良は重要な課題の一つとなっている．
TYMIP では，3 つのモデルによる感度実験から物理過程の改良に向けた知見を得ることを目指している．
台風の進路を決める要素は様々であり，モデルを改良した時に台風進路予測の変化と改良内容を結びつけることは一般に困難である．[1]は水平解像度約 7kmの 3 つのモデルによる台風進路予測誤差が約 20kmの気象庁現業数値予報モデル (GSM) のものより小さかったことを示したものの，その原因の究明が課題とな
っ て い た ． 本 研 究 で は ， [3] の 手 法 に 基 づ き ， ま ず
DFSM と GSM による予測誤差の要因を調査する．
２．調査の概要
本研究では[1]の実験データを使用した．DFSM は，2014 年 3 月当時の GSM をベースに，二重フーリエ級
数展開を用いて高速化するとともに非静力学化したモデルであり，物理過程は GSM と共通となっている．初期値には気象庁全球解析値を用い 120 時間予報を行った．詳細は[1]を参照されたい．
調査の手法は[3]に基づき，予測値と参照値それぞれについて，台風周辺の適当な半径・深さで平均した環境場の風から，台風の移動速度と最もよく一致する風を「最適な指向流」とする．また対応する半径や深さを用いて，移動速度の予測誤差の要因を環境風・半径・深さに分解する．ただし実装は[4]を基にした．参照値とし て は 対 応 す る 時 刻 の 予 測 初 期 値 お よ び RSMCTokyo-Typhoon Center によるベストトラックを使用した．
３．結果
図 1 に 2013 年 10 月 3 日 00UTC を初期時刻とする台風第 23 号の進路予測と解析（ベストトラック）を示
す．モデルはいずれも解析より台風を南寄りに予測した
ものの，DFSM の方が誤差が小さかった．
表 1 に 24 時間予測における台風移動速度の予測
誤差と各項の寄与（北向き成分），対応する最適な半径と上端を示す．このときの参照値における最適な半径と上端はそれぞれ 500km, 200hPa であった．DFSM の方が北向き速度の負バイアスが小さいこと，環境風の改善が寄与していることがわかる．また DFSM は最適な上端が低すぎるものの，これに伴う誤差が進路予測誤差を緩和する方向に寄与している．さらに，いずれの予
測誤差においても無視できない大きさの残差があり，各項の計算誤差に加え，非断熱加熱の非対称性などここで示した以外の要因が寄与している可能性がある．
今後は各項の詳細な検討を行い，他の事例で調査を進めるとともに，他のモデルの予測結果について同様の調査を行うことを検討する．
参考文献[1] Nakano, M., et. al., 2017, Geosci. Model Dev., 10, 13631381.
[2]
気
象
庁
，
https://www.jma.go.jp/jma/press/1810/04b/nwp_strategic_pl
pl_towards_2030_181004.html (2019/7 閲覧)[3] Galarneau, T. J. and C. A. Davis, 2013, Mon. Wea. Rev.,
141, 405–430.
[4] Miller, W. and D. Zhang, 2019, Mon. Wea. Rev., 147, 2231–
2259.

表 1. FT=24 における台風第 23 号の台風移動速度の予測誤差と各項の寄与[m/s]，最適な半径[km]と上端（850hPa を下端とする）[hPa]．速度は南北成分（北向きが正）．

図 1. 2013 年 10 月 3 日 00UTC 初期時刻の台風第 23 号のDFSM（赤）・GSM による予測（青），ベストトラック（黒）．

北向き速度の誤差
環境風の寄与
半径の寄与
深さの寄与
最適な半径
最適な上端

― 453 ―

DFSM
-1.16
-1.02
-0.07
0.24
400
400

GSM
-1.67
-1.26
-0.04
-0.03
700
350

B454
T-PARCII のドロップゾンデ観測と気象庁全球予測システムを用いた
台風 Trami(2018)を対象とする観測システム実験山口宗彦 1, 石橋俊之 1 , 中澤哲夫 1 , 伊藤耕介 1,2, 山田広幸 2, 大東忠保 3, 清水健作 4, 長浜則夫 4,久保田尚之 5 , 高橋幸弘 5 , 加藤雅也 6 , 金田幸恵 6, 吉岡真由美 6, 篠田太郎 6, 高橋暢宏 6 , 坪木和久 6(1: 気象研、2: 琉球大、3: 防災研、4: 明星電気、5: 北海道大、6: 名古屋大)

1. はじめに台風観測プロジェクト、T-PARCII のもと、2018
年 9 月 25-28 日の 4 日間、それぞれ 06UTC（日本時
間 15 時）頃に、台風 Trami(2018)を対象としてドロップゾンデ観測を実施した。
本調査では、ドロップゾンデ観測の台風数値予測へのインパクトを調査するために、気象庁全球予測モデル(TL959L100、水平解像度約 20km)、4 次元変分法(TL319L100、水平解像度約 60km)を用いて観測システム実験（Observing System Experiment;
OSE）を実施した。
2. 手法
気象研究所数値解析予報実験システム(MRI-NAPEX,
H014 バージョン)を用いた。現業の数値予報で使用されている台風ボーガスと呼ばれる台風周辺の疑似観測、9 月 27 日 00UTC 頃に実施された台湾の航空機によるドロップゾンデ観測(DOTSTAR)、そして TPARCII のドロップゾンデ観測の同化の有無に応じて、表 1 の通り 4 つの実験を行った。
表 1. 本調査で実施した 4 通りの実験

報では、CTL 実験の誤差が 232km であるのに対し、T-PARCII 実験の誤差は 218km であった。

図 1.各実験の進路予報誤差。横軸は予報時間（時間）、縦軸は進路予報誤差（km）、検証の事例数は 0,24,48,72 時
間予報でそれぞれ 16,16,16,12 である。

図 2 上は、9 月 25 日 00UTC 初期時刻の進路予報である。この初期時刻では 4 つのどの実験でも Tramiの北上が予測できていない。一方で、海外の数値予測モデルでは北上が予測されていた。図 2 下は、同初期時刻の気象庁と ECMWF の台風の接線風の軸対称成分の半径（台風中心からの距離）-高度断面である。
図が示す通り、気象庁の台風構造は背が低い。これが原因で北に位置するトラフと相互作用が出来ず、
北上出来なかったと予想される。

実験の期間は、2018 年 9 月 25 日から 28 日の 4 日間で、6 時間ごとにデータ同化を実施し、それぞれの初期時刻から 120 時間予報を行った（全 16 事例の予測実験）。各ドロップゾンデ観測に対して、地上気圧、及び指定面における東西風、南北風、気温、相対湿度を同化した。ドロップゾンデ観測の観測誤
差は、ラジオゾンデと同じ値を使用した。この設定は気象庁現業の 4 次元変分法と同じである。
3. 結果
図 1 は、OSE の結果で、進路予報誤差の検証である。台風ボーガス、ドロップゾンデ観測を同化しな
い CTL 実験に対して、T-PARCII の観測データを同化すると進路予報誤差が減少し、例えば 72 時間予

図 2.(上)4 つの実験（左）と海外気象局（右）の進路予測（下）気象庁（左）と ECMWF（右）の接線風（m/s）の軸対称成分の R-Z 断面。

― 454 ―

B455

1+0 を用いた台風 &KDQWKX  の進路予報大外し事例の研究
比嘉未雅，伊藤耕介（琉大院・理）
はじめに
気象庁による台風進路の予報精度は改善傾向にあるが，誤差が非常に大きい大外し事例が依然として存在する。近年，メソ気象モデルの利用で大外しが大幅に改善する事例があることが報告されており<DPDGDHWDO ，他の事例でも改善傾向がみられるのかを調べることは重要である。本研究では，
 年の  年間で気象庁の発表予報誤差と気象庁ベストラックの誤差が最も大きかった  つの初
期時刻 同じ台風については  つの初期時刻のみ選
択 について，気象庁非静力学モデル 1+0 6DLWR
 を用いた再予報実験を行い，大きな変化がみられた事例について，その背景を明らかにする。

実験設定 1+0 を用いた再予報実験には，計算領域の格子点数を 501×501×25 層，水平格子点間隔を NP，積分時
間を  時間とし，数値積分間隔は  分とした。
また，
初期値・境界値には *60 に基づく  度間隔のデー
タを与え，対流パラメタリゼーションスキームには.DLQ)ULWVFK .) スキームを用いた。

結果
大外し事例として選択した  つの事例全てで，発表予報誤差よりも，1+0 による予報誤差が小さくなっており，気象庁全球モデル *60 の予報誤差と比較しても概ね改善の傾向が見られた。発表予報に対する改善率は平均で 、*60 に対する改善率は平均でであった。中でも， 年台風第  号 &KDQWKXの進路に関しては，著しい改善が見られた。このため，
1+0 の出力結果を解析することで，進路予報を大外しした原因を明らかにできると考えられる。
&KDQWKX の進路を気象庁ベストトラックと比較す
ると，1+0 では北海道に向かう北進を予測していたのに対し，*60 では &KDQWKX を南西に進ませるバイアスが存在しており，関東上陸を予報していた 図  。大規模場の特徴に関しては，*60 と 1+0 に大きな違いが見られなかったことから，北進速度に差が見られた時間帯（)7）における，台風中心付近のメ
ソスケール構造に注目した。その結果，1+0 では台風の西側に直径 ｋｍ程度の局所的な渦が再現され，&KDQWKX と局所渦が藤原効果によりお互いを回転させていることがわかった 図  。一方で、*60 ではこのような局所渦は再現されなかった。
渦度方程式による解析を行ったところ，1+0 の出力に生じた局所的な渦は，&KDQWKX の北側 K3D 付近に存在する比較的寒冷な空気塊が、&KDQWKX の西側に流れ込み、対流によって発達したことが分かった。一方で、$UDNDZD6FKXEHUW $6 スキームを採用している *60 では、局所的な渦が再現されず、単一の大きな渦となっていた。以上の結果から、*60 で &KDQWKXの進路が適切に再現されなかったのは、対流パラメ
タリゼーションスキームの違いにより、局所渦が再現されず、藤原効果に伴う &KDQWKX の北進が見られなかったためであることが示唆された。
そこで、この仮説を検証するために，1+0 の対流パ
ラメタリゼーションスキームを .) スキームから $6
スキームに変えて同様の実験を行ったところ，進路
予報は *60 と同様に大きく外れ，適切な北進が再現されなくなった 図  。以上の結果は、台風の大外し
事例について、メソスケールの構造の再現性が関わっている事例があることを改めて印象付けるもので
ある。

謝辞
本研究は，科学研究費基盤研究 %  +「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 &KDQWKX の進路図 1+0 で再現された K3D 面における渦度
𝒔𝒔−𝟏𝟏 。×は台風の中心。

― 455 ―

B456

台 風 第 21 号 に よ る 記 録 的 暴 風 と 短 時 間 強 雨 の メ カ ニ ズ ム*嶋 田 宇 大・梅 原 章 仁（ 気 象 研 台 風 ）・小 山 亮（ 気 象 庁 予 報 部 ）・清 水 慎 吾（ 防 災 科 研 ）1. はじめに2018 年台風第 21 号は 9 月 4 日 03 UTC 頃に非常に強い勢力（最大風速 45m/s，中心気圧 950hPa）で徳島県南部に上陸した. その後台風は足早に淡路島を通過し，
9 月 4 日 05 UTC 前に兵庫県神戸市に再上陸した. この
台風は紀伊水道及び大阪湾の沿岸地域に 50m/s を超える最大瞬間風速をもたらし，甚大な被害を出した.
また台風の経路に沿って一時間に 50mm 以上の非常に激しい雨が観測された. 上陸台風でこれらの現象が起こるのは自然である. しかしそれらが台風のどの領域
でどのようなメカニズムで生じるのかについては，十分な観測データで明らかにされていない. 本研究は，(1)記録的な暴風はどのようにもたらされたか，(2)短時
間強雨はどのような特徴を持つ降水システムから生じたかについて，様々な観測データを用いて解明した.
2. 記録的暴風
50m/s を超える最大瞬間風速は，進行方向右側の台風
中心から半径 20-40km の範囲で観測された. この暴風には 15m/s 以上の台風の移動速度が大きく寄与した.

図 1: 9 月 4 日 0410 UTC における，高度 2km の台風の移動に相対的な風ベクトル（黒矢印），台風の移動に相対的な地上最大瞬間風（赤矢印）及び高度 2km の減衰補正済み反射強度（カラー）の分布. 地上最大瞬間風は，0340 UTC から 0440
UTC までの観測値を 0410 UTC 時点の台風中心点に相対する位置に 3 分おきに表示している. 図の中心は関空 DRAW の位置，円は関空 DRAW からの距離（20km 及び 40km），星
印は台風の中心位置，赤丸はメソ渦の位置及び青線は台風経路を示す. 黒線 AB は関空 DRAW の RHI 観測に対応する.

また台風中心から北東に約 15km 離れた領域で発達したメソ渦（図 1）が風速の急増に寄与した. さらに観測データの解析から，台風の北東象限でメソ渦が発達した要因として，(i)陸地の影響による摩擦収束の強化と(ii)鉛直シアの影響による台風渦の傾きが示唆された.
3. 短時間強雨
メソ渦とともに降水システムが発達し（図 1），その付近では 10 分間に 15mm 以上の降水が観測された. この降水システムの特徴を解明するため，関空島設置の二重偏波レーダー（関空 DRAW）データを解析した.
この降水システム（図 2 の横軸 0-30km の範囲）は，
雲頂高度が約 15km まで達した一方，反射強度 20dBZのトップ高度が 7km 以下（図 2a）と背が低いことが特徴だった. 高度 6km 付近には融解層の存在を示す，ZDRの極大層があった（図 2b）. 融解層の直下から高度 2km
にかけては反射強度が急増していた. これは地上の強雨が主に暖かい雨のプロセスで生じたことを示唆する.
反射強度は 45dBZ 以上でも ZDR は 1dB 前後だったため（図 2 の水平 5 ㎞, 高度 2 ㎞付近）
，この降水システムの雨滴粒径は特段大きくないが雨滴の数濃度は大きかったことが示唆された.

図 2: 関空 DRAW の RHI 観測 (9 月 4 日 0410 UTC). 図 1の黒線 AB の断面に対応する. レーダー反射強度 ZHH (dBZ).
(b)レーダー反射因子差 ZDR (dB). ZDR は降水粒子の縦横比を示すパラメータ. RHI 観測データは減衰補正していない.

― 456 ―

B457
雲解像モデルで再現された台風 Haiyan (2013) における渦位の混合と急発達∗

辻野 智紀・郭 鴻基(国立台湾大学 大気科学研究科)

12Z06

00Z07
(RI-onset)

11

8

8

7

7

6

6

5

5

4

4
0.

3

3
2
1

.

10

10

0.
8.

10.

8. 8.
−12.
−12.

4

−−2
16.
0.

−−2
16.
0.

0.

−4.

0.

4.

−16.

10.

10.

0.

8.

0.

−12.
−−2
16.
0.

16.

0.

Height (km)

.

50

−8.

4.
0.

10.
−4

40

−12.
−8. 8.

0.

30

0.

0.

−2

−4.

.

20

2

4.

−4

0.
−4.
−8.
−1
2.

8. .
−−4

10

3

2

4.

.

.2

0.

.
12

1

3

8.

20

0.

4.

4.

2

8.
12.
16

0.

0.

0.

3

0.

.

10
12

0.

0.
−12.
6.
−1

0.

−4.

4

4

−8 −
. 1
−4 2.
.

5

−20.

−20.

5

5

4.

0.
8.

6

.

7

6

6

70
70

.

7

0.

7

0.

4.

8

..
. −20.
6.
−12.
112260. −8−1

0

8

.
4.8
. 8.
−4−

8

6060

.
12
6.2. 4.
−1−1.
−8−4−.4. .

9

4.

10

9

4.

5050

11

10

.

2. 0
16

10 20 20 30 30 40 40

andandpv(d) DIAQ
DIABQ(04:10:00Z07Nov2013)
ADVPVP
pv (km)RadiusRadius(km)(04:10:00Z07Nov2013)

8. 4.

9

10

11

.

70

.

60

.

10

HeightHeight(km)(km)

50

10

40

0.

30

Height (km)20

ADVPVB
pv (04:10:00Z07Nov2013)(c)
AXADV andRadius
(km)

16
.
20

10

11

0.0.
. .
−4−4
−8−8
. .

10

1

−4

4.

0.

0.

1

0.
8.

−8.

−4.

−4.

0.

10.

0.

0.

Height (km)0.

Height (km)

10.
−4.
4.

0.

.
−4
0.

HeightHeight(km)(km)

4. 4.

0.

8. .
−−4

2

12. 4.

−4.

8. 12.
8. 1 112.
6. 6.
202. 0.

8. .
−−4

2

1

60

4.4.

0.0.

4.

0.

0.

3

0.

4

4.

5

0.

0.

0.

4. 考察とまとめ
渦位収支と渦位逆変換の結果は, 台風における RI 初期の中心気圧の低下が渦位混合による中心付近での渦位の増加に

4.

0.

4.

0.

0.

..
2
. 116
20.
0. −8. 8.4

1

70

10

10 20 20 30 30 40 40

RadiusRadius (km)
(km)

5050

Radius(km)
Radius(km)
Radius
(km)

4.
−8

.

6060

70
70

図 2 RI 開始直後 6 時間での渦位収支解析. 赤実線 (正) と青破線 (負) が渦位の変化量 (PVU) を, 黒実線が同一期間での平均軸対称渦位 (PVU) を表す. (a) は実際の渦位変化量,(b), (c), (d) は (1) 式の右辺主要成分をそれぞれ表す.
ADVPTP(b)
Asymand pv (04:10:00Z07Nov2013)10.

(K for 6h)
ADVPTPand pv (04:10:00Z07Nov2013)
NETPTB(c)
Dynamic(04:10:00Z07Nov2013)

11
11

9

8

8

88

7

7

77

4

5

2

2

1・

1・
30

40

4.

4
3

20

6.

6

3

10

50

Radius(km)
Radius
(km)

60

70

Height (km)(km)
Height

10.

5

99

8.

10.

Height (km)

9

6

10.

10.
10.

10
10

.

10

.

10

8.

8.
8.

6.

6.
6.

4.

4.
4.

66
55

10.

11

10
.

NETPTB
pv (04:10:00Z07Nov2013)(a)Actualandchange101011Height(km)
Height(km)

3. 結果
渦位収支解析の結果から, RI 初期には台風中心付近の中下層に渦位の増加が見られた (図 2a). この増加はほぼ渦位
混合 (ASADV) によって説明できる (図 2b). ASADV による渦位の増加は, 台風中心から壁雲にピークをもつ渦位の動径方向内側まで延びており, DIABQ と AXADV によって維持される壁雲での高渦位 (図 2c, d) を中心に移流している. 渦位逆変換から診断された ASADV による気圧変化は
実際の気圧変化の約 50 % を占めた (図略).
RI 初期では台風中心付近で温位の増加, すなわち暖気核の形成が見られる (図 3a). この昇温は渦位の混合が活発な
高度より上空に対応し, 非軸対称流による温位の移流とも対応している (図 3b). この温位の非軸対称な移流は, オメガ方
程式で診断された非軸対称な力学的流れ成分による温位の移流とも対応している (図 3c).

6−4.

に基づき渦位収支解析を行った. 解析期間は渦位の軸対称度 (Miyamoto and Takemi 2013; JAS) がある程度増加した RI 初期 (7 日 00 UTC から 06 UTC) である (図 1). こ
こで, 右辺は第 1 項から軸対称流による渦位移流, 非軸対称
流による移流 (渦位混合), 非断熱加熱による渦位生成, 外力による渦位生成を表す. ASADV による渦位の変化が実際に中心気圧の低下に寄与することは Kieu and Zhang (2010;
JAS) の渦位逆変換手法で診断される.
暖気核の力学的昇温を定量的に評価するため, 流れ場の非軸対称成分による温位の移流を求めた. ただし, 積乱雲を陽に表現する CReSS のシミュレーションでは, 流れ場は渦位場に伴う (力学的) 成分 と (対流などの) 非断熱加熱によって引き起こされる (対流性) 成分で構成される. Wang andZhang (2003; JAS) による台風内部コアスケールに適用可能なオメガ方程式を用いて, 力学的流れ成分を診断し, 力学的昇温の評価に用いた.

7

4.

4.

. −20.
. −20.
6.
6.
8−1
−1−2.
−12.
−8−1

4.
4
.

9

.

10

9

−8.

0.

.
10

ADVPVP
andpvpv
ADVPVP
and
(b)
ASADV
(04:10:00Z07Nov2013)(04:10:00Z07Nov2013)

10

2. .
1−4
4.

9

11

16.
. .
2016
.
20

0.

10

0.

NETPVBand pv (04:10:00Z07Nov2013)(a)Actual change
4.

11

4.

(1)

00Z08

図 1 CReSS シミュレーションでの Haiyan の中心気圧 (青)と渦位の軸対称度 (黒) の時系列.

8∂q= AXADV + ASADV + DIABQ + FRIC.
∂t

12Z

12.

2. データと手法
本研究では, Kuo et al. (2019; MWR) にて行われた非静力学モデル Cloud Resolving Storm Simulator (CReSS) による水平解像度 2 km での Haiyan のシミュレーションデー
タを用いた. シミュレーションでは, 実際にベストトラックで推定された RI の開始時刻より 2 日程度遅れて再現 (2013年 11 月 7 日 00 UTC から 8 日 00 UTC) されているが (図1), その発達率はベストトラックの推定とよく一致していた.
非軸対称な渦位の水平混合を定量的に評価するため, 軸対
称渦位 (q) の収支式

よって引き起こされることを示唆している. オメガ方程式による力学的流れ成分の診断から, この活発な渦位混合は中心気圧の低下に加えて, 力学的流れ成分による温位の移流も引き起こす. この移流は中心付近で昇温を引き起こし, 暖気核を形成する (力学的昇温). 本研究は RI 初期での発達が対流バーストのような非断熱過程だけではなく, 渦位混合に伴う力学過程も重要であることを示唆している.

8.

1. はじめに台風の急発達 (Rapid Intensification; RI) の完全な理解は未だに大きな課題として残されている. 特に, RI 初期の台風の内部コアではどのように気圧が深まり, 大きな角運動量(強い風速) を獲得するのであろうか.
Hendricks and Schubert (2010; JAS) は等温位面大気モ
デルを用いて, 渦位混合による台風渦の発達プロセスを提案した. これは壁雲の対流に伴う高渦位のリングが (順圧不安定などによる) 非軸対称な渦位の混合を通して, 台風中心の渦位を増加させるという考えに基づく. 特に, 台風中心の対流圏中下層において大きな渦位の集中が発生すると, 温度風
バランスによって中心気圧が低下する. このとき, 渦位の混合によって引き起こされる流れ (力学的流れ成分) が, 台風中
心付近で昇温 (力学的昇温) をもたらし, 暖気核を形成する.
本研究では, 実際に RI が発生した台風 Haiyan (2013) の事例を対象に数値シミュレーションデータを用いて, 渦位混合が RI の初期において果たす役割を検証する.

44
33

2.

2.

2.
2.

22
11・・

−2.

−2.

10

20

30

40

50

Radius(km)
Radius
(km)

60

70

−2.
−2.
10
10

20
20

30
30

40
40

50

Radius(km)
Radius(km)
Radius607070

図 3 図 2 と同一期間での温位変化 (カラー; K) および平均
渦位 (等値線; PVU). (a) は実際の温位変化量, (b) は非軸対称流成分による温位の移流, (c) はオメガ方程式から見積もられた力学的流れ場の非軸対称成分による温位移流を表す.

― 457 ―

B458

!*'Ĕo+Ènď^ā2,Č}ċøÔ³þĂg* É  » (h  Ć Ç  Ó  ),
1.

はじめに

~ P ^ ¶ (h  Ć { Å Ç  ),)&D6¾¾ÏO|Ë¾rÕ

2015  7 ®µĀÈ+Ą!*'ĔoT0L9L( a.

dĀù ÌËêª(MTSAT-1R/2)· , ¬Øąaðä¼ăaðä sN[1]. Ânď´fïÀ, nď+ 2.5 ačïÀ(.

4.

今後の課題

îëµ$õ>K=;L8+ÈĐ¤+énď^z(ċøÔ³þM, ^ā2,Č}D6¾¢ &)(. ¦\4CEIL4FK

, %'ĐÚD6¾¾¤+é. &, °SX (D6¾eã(.

$MāïÀSX&, ĉ^áVâ(D6¾nďÏĉ¹½q+#&, ÏOĐÎ5.

謝辞¿V¸+ĉYÞ( nď+g(m°Ñ×T-PARCII =J:@7K;;L8+ ¥äÒu)([2-5]. , ¬ØąËïÀ

Y!. êªÊ] üZÑ×´³ NICT

Ùx$aðävĎ&ïÀSXQ , ïÀAL3-/K51G.=%'l!.

5WÛËÆð!æ.

(a) 0005 UTC(b) 0147 UTC(c) 0302 UTC(d) 0322 UTC°Ñ×, nď´fïÀ¬ØąËaðäĐïÀÙx+bÈnď^ā2,Č}
z(ċøÔ³þ+G-?3-1H*Ăg( +ÌË(. ð±ô T-PARCII Ñ×
%'Í£ïÀé*) 2017 nď 21 o Lan 
. °ÖÝ²+Ò¬ąđ10 ® 21 © 00~06UTCĒ (ÏiÜ 35 km .
2.

手法

nď´fïÀmî>K=đB03, 0.64µmĒ+È, nď^ā2,Č}pi (30 aąćøÔ£àďý+¬Øą5B1<Hð±%'º"[6]. )+#, ¬ąËÿßnďÊ]+, i 15 km &)ďýr¯nďw÷¨sûsw
÷( , øÔďý&)(ċøÔĀf+mîg.  zì¦D6¾, Ìî%(ĉúö&¾+Ăg.
3.

結果¬Øą5B1<Hð±%'`nď Lan ďýa&º"ÏO|Ë¾Ü1.3 ×10'( s'* . ^ā2,Č}ċøÔ³þ, ícË³þ+¡ċďýf èåÃĉi 30 km _tN+itÕČ}*'z( $, iÜ 5~10 km ÕñĔ[D6¾+îòđyēĒ. &, Ìî%(ĉúö&,yē nď Lan ^ā2,Č}z(D6¾đõ
Ðj­àĒ. Ċç_nďO&i 35 km _+Ò, Ê] 2017  10 ® 21 © (a) 0005, (b) 0147,(c) 0302, (d) 0322 UTC (.
kã§Ä
[1] Bessho et al., 2016, JMSJ, 94, 151-183.
[2] Kossin and Schubert, 2001, JAS, 58, 2196-2209.
[3] Reasor et al., 2009, MWR, 137, 603-631.
[4] Guimond et al., 2016, JAS, 73, 3617-3639.
[5] Shimada and Horinouchi, 2018, MWR, 146, 2799-2817.
[6] É», ~P^¶, 2019, ©°¸ôU 2019 «UóÁRÖĈ, C156.

― 458 ―

B459
大気追跡風を用いた台風の日周期の統計解析*福田 航平¹ 安永 数明² 濱田 篤² 小山 亮³

1 : 富山大学大学院 理工学教育部 2 : 富山大学大学院 理工学研究部

3 : 気象研究所/気象庁予報部予報課
算した。次にその Tb と AMV の軸対象成分の時
1. はじめに
系列データに FFT を適用して、様々な周期帯の熱帯低気圧（TC）に伴う上層雲は、日周期変動
パワースペクトル密度を計算した。そして台風をを示すことが先行研究により示されている。例え
最大風速・最低気圧・存在緯度・大きさ・軸対称
ば、Dunion (2014)は、TC の中心付近（~200 km）
では、日没から早朝にかけて対流活動が活発化し、 度別に分類して、その分類カテゴリー毎にパワースペクトル密度の平均値を求めた。ここでは周波
早朝から日没にかけて対流が抑制されるような数の解像度を合わせるために、各台風の時系列デ日周期が顕著に存在し、その日周期のシグナルがータは、それぞれの分類指標が極大（極小）とな
放射状に伝播していくことを示した。しかし、こった時間を中心とした前後の２日間に限定してうした日周期は、すべての TC に存在するわけでいる（ただし存在緯度を除く）。なお統計的有意性はなく、TC の発達・維持にどのように寄与するは、ある周期のスペクトル密度の極大値が、そののかは明らかになっていない。また、先行研究は前後の周期の値よりも大きいかどうかで検定しいずれも大西洋の TC を対象としており、データ
た。また Tb と動径風のクロススペクトルを計算の解像度も３時間程度と粗い。
することで、それらの位相関係も確かめた。
2018 年度秋季大会（P4a5）では、西太平洋の台風において、強く発達している（最大風速が強く、
3. 結果
最低気圧が低い）台風で輝度温度（Tb）と動径風
ここでは、最大風速が 100 kt を超えた台風の結に日周期が見られやすいことを報告した。今回は、
果の み を 示 す 。 Tb で は 中 心 か ら の 距 離 が結果をより客観的に示すために、スペクトル解析
300~600
km で日周期が有意に卓越しており（図（FFT）をおこない、Tb と動径風の日周期成分の
A）
、
動径風では
200~500 km で日周期が有意に卓強さと、２つの変動の位相関係について調べた。
越していることが分かった（図 B）。また、300~400
2. 解析データ・手法
km でコヒーレンス（2 乗値）が 0.6 以上と高く（図 C）、動径風の方が Tb の負偏差（－Tb）より2015 年 7 月から運用を開始しているひまわり
も約 120 °早く変動していることが分かった（図8 号には、通常の観測に加えて、特定の狭領域をD）。台風の中心から 200~300 km 以遠で日周期が２分半間隔という高頻度で観測をおこなう機動
卓越するという様子は、最低気圧で分類した場合観測の機能が導入されている。本研究では、Tb とでも見られた（図略）。このような結果は、強く発機動観測で得られた 100~200 hPa 高度の大気追達している台風の中心のごく近傍と少し離れた跡風（AMV）を用いている。解析にあたっては、ところの対流活動の性質の違いを示している可まず 2016 年、2017 年の AMV データの存在する能性がある。
27 個の台風に関して、中心から距離 600 km までの 20 km 間隔で、Tb と AMV の軸対象成分を計
(A)

(C)

(B)

(D)

― 459 ―

図 : 最大風速が 100 kt を超えた台風のスペクトル解析結果。
A : Tb のパワースペクトル密度。B : 動径風のパワースペクト
ル密度。C : 動径風と Tb のコヒーレンス（coh2）。D : 動径風とTb の位相スペクトル（coh2 が0.3 以上の場合のみを描画）。いずれも横軸が２日間の周期数、縦軸が中心からの距離。A と B
は全体の積算値で正規化されており、♢は 95%で統計的に有意であることを示す。また、D の
値は Tb が動径風よりも変動が遅れている場合に負となる。

B460

ひまわり 8 号高頻度観測から同定した
熱帯海上の雲システムの日周期*内 木 詩 歩 1 ) , 安 永 数 明 2 ) , 濱 田 篤 2 )1)
富 山 大 学 大 学 院 理 工 学 教 育 部 , 2)富 山 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 部
1. はじめに熱帯域の対流活動は，
地球の大気大循環に極めて大きな影響を与える．
太陽による放射強制から生じる日周期は最も基本的な周期の 1 つであり，
海上の日周期は昔からの研究課題であるが，
まだメカニズムについては分かっていな
いことが多い．
気象学会 2018 年度秋季大会では，ひまわり 8 号の観測データを用いて雲システムを同定し，その大きさ別の日周期を調べた．そこでは，①面積がおよそ 100km2 より小さい雲システム数は，12-15LT に極大となる日周期を示すこと，②面積が 100km2 から 10,000km2 の雲システム数は，00-03LT と 12-15LT の1 日に 2 回極大となる半日周期を示すこと，③面積が 10,000km2 より大きい雲システム数は，
早朝から日中に極大となる日周期を示すこと，を明らかにした．特に上記②の半日周期に関しては，対流活発期の早朝に発達する雲システム（例えば，Chen and Houze 1997）と，対流抑制期の日中に発達する雲システム（例えば，
Johnson et al. 1999）の重ね合わせではなく，大気潮汐にコントロールされたものであることが強く示唆された．
本研究では，
この大気潮汐の仮説をより詳しく検証するために，（A）どのような時期に半日周期が卓越するか，（B）
雲システム数の変動と雲の発生・発達にはどのような関係があるか，（C）輝度温度の閾値による半日周期の特徴の違い，について調べた．
2. 使用データと解析手法
本研究では，
ひまわり8号のデータを用いて130E-165E，
5N-15N の雲システム数の日周期を調べている（雲システ
ムの認識手法，
解析期間については前回の予稿を参照のこと）．雲システム数の変動と，より大きなスケールの環境場との関係を調べるために，NOAA Daily OLR（空間分解能 2.5 度）を使用した．
3. 結果（A）環境場による日周期・半日周期の違いを調べると，（B）実際の雲の発生・発達の様子を確認すると，00LT から03LT にかけて小さな雲システムの面積が大きくなることで，中規模の雲システム（面積: 100-10,000km2）の数が増加していた（例えば，図2）．それらは，06，09LT にかけて次第に衰退し，雲システム数も減少した．こうした半日変化は午後も同様であった．
（C）輝度温度の閾値を 250K から 210K まで 10K 単位で変化させて，結果の違いを調べた．250K から 230K まで
は閾値を低くしても，日周期の特徴や雲システム数の極大の時刻は殆ど変わらなかった．
むしろ中規模の雲システム
数の半日周期はより明瞭となった．しかし，閾値を 220K
以下とすると変動の特徴は大きく異なり，
早朝の極大が顕著となった．これは，類似の先行研究の結果（Chen andHouze 1997）と一致しているが，その原因については今後の課題である．

図 1: NOAADaily OLR [W/m2]の経度時間断面図（左）と大きさ別の雲システム数のパワースペクトル密度（右）．左図赤線は解析領域を示す．右図は，周波数ごとに数値の変動幅が大きく異なる
ため色の塗り分けは不均等．期間は，Nov. 2015-Mar. 2016．

対流抑制期には，半日周期は日周期も含めて見られなかった（例えば，10Jan-20Jan）．対流活発期には，半日周期は日周期に比べて弱かった（例えば，
11Dec-21Dec）．
一方で，対流活発期の直前や直後には，顕著な半日周期が見られた（例えば，01Dec-11Dec，21Dec-31Dec）．このことから，対流活発期には，
強い外部強制力によって対流活動が制御されていて，
相対的に弱い半日周期がマスクされてしまっている可能性が考えられる．

図 2: 半日周期が卓越する 04Nov. 2015 のひまわり 8 号輝度温度（午前のみ）．水色コンターは面積が100km2 から 10,000km2 の雲システムを示す．

― 460 ―

B461
Split Window 法 を 用 い た 対 流 バ ー ス ト の 検 出*藤 井 駿 人 ・ 篠 田 太 郎 ・ 坪 木 和 久(名 古 屋 大 学 宇 宙 地 球 環 境 研 究 所 ) 年台風第  号に 7%℃、%7'℃の閾値を適

はじめに

1.

 台風の中心部における強い対流活動は台風の強化にお用した。7%%7' 散布図 図  の左側 ℃以下 に注目すいて非常に重要な役割をもっている。
特に対流バーストとると、同程度の 7% でも閾値を満たすものと満たさないも呼ばれる顕著な対流活動は台風の急発達に関係すると言のに分かれており、アンビルなどをある程度除くことがでわれており、時間的に密な監視が必要である。静止衛星をきていると考えられる。図  は図  の時間における 7%、

用いた輝度温度(TB)の観測は時間的には情報の密度が高%7' の水平分布を表したものである。%7' ℃を閾値にい。しかし、TB のみを用いて対流域の定義するには従来用いることで 7% ℃以下だけで示したエリアと比べての手法では、TB の特に低い領域を対流域とするため、強限定されていることがわかる。

い対流雲とアンビルの判別が行えない問題がある。
本研究



の目的は解析には気象衛星ひまわり8 号の赤外画像(IR)を



使用する。
対流域と対流によってできるアンビルや層状雲 6SOLWZLQGRZ 法を用いて %7' を計算し、7% とともに閾まとめ

などを区別するために split window 法[1]を用いることで 値を設定することで、対流バーストの領域を検出できる可
台風中心部の強い対流を推定することである。

能性が示唆された。

謝辞：本研究で使用した気象衛星ひまわりのデータは千手法

2.

TB と BTD を用いて 11 ㎛-12 ㎛の輝度温度差(BTD)が0℃に近い雲ほど光学的に厚く、[1]では BTD0.5℃以下を

葉大学 CEReS より提供していただきました。
①

積乱雲の閾値としている。

(a)

本研究では、10.4 ㎛の TB と、11.2 ㎛-12.4 ㎛の BTD を北

用いて雲頂、雲の厚さを &ORXGVDW の画像と比較し、対流

南バーストの検出に適切な閾値を設定することで、
雲頂が高
BTD

(b)

TB

く光学的に厚いと考えられる対流バースト(CB)の検出を目指す。また、比較することで設定した閾値がどの程度適

図 1(a) http://www.cloudsat.cira.colostate.edu/quicklooks よ

切なのか調べる。

り引用した cloudsat の鉛直断面図. 図の上端は高度 30km

3.

(b) (a)の範囲と対応する領域の TB(黒)と BTD(赤)結果 図 に示したのは 年 月 日の～87&、
北緯  度、東経 ～北緯  度、東経  度に7%、%7' の分布 図  である。雲頂の高さ、強いエコー 図
D の紫よりも大きな反射強度 頂の高さをみたところ、図BTD

おける &ORXGVDW&35 の反射強度の鉛直断面と、経路上の において &% に相当するものはない。図 D の①の領域は層状雲の上に厚い巻雲がかかっており、図 E の中で最も7%が低く、%7'も低かった。
この領域の平均%7は℃、析を行った事例のうち &% であると考えられるものはなか

図 2 10 月 17 日 1610UTC 図 3 色付きの領域は TB <における、台風の中心から -80℃、ピンクが BTD 0.5~0.3、
薄い赤がBTD0.3~0.1、150km 以内の散布図。
濃い赤 BTD<0.1

ったため、少なくとも &% ではないと考えられる閾値を決参考文献

定した。その結果、閾値として 7% は℃、%7' は ℃

[1]Inoue T, 1987, J. Geophys. Res., 92, 3991-4000.

平均 %7' は ℃であった。同様に 7%、%7' と &ORXGVDWの比較を  事例行い 7%、%7' が低い領域を抽出した。解とすることにした。

― 461 ―

TB





B462

対流圏上層のトラフ前面におけるTD 型 擾 乱 の 発 生 過 程*浜 口 佑 也 , 高 薮 縁 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 )

1.

はじめに

またラグコンポジット解析の結果，上層トラフの関TD 型擾乱は数日周期で太平洋を西方伝播する数千与が疑われる TD 型擾乱はそうでない擾乱に比べて対km スケールの擾乱活動として特徴付けられ[1]，西太平

流発生前に水蒸気収束・上昇流偏差が強化されている

洋で発生する台風のおよそ 50%はこのような擾乱活動

ことが確認された(図 3)．

をもとに形成されているとされている[2]．その社会的重要性の高さにも関わらず，TD 型擾乱の発生過程やその特徴(空間スケール・発生周期)を規定する因子が何であるのかについては未だ十分に解明されていない．
DAY -2

こうした TD 型擾乱の発生過程について，発表者は過去の研究によって西〜中央太平洋において対流圏上層のトラフが TD 型擾乱の発生に大きく関与している可能性を示した[3]．このような擾乱の発生機構は「TD型擾乱は対流圏下層の渦活動を起源とする擾乱活動で

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98I052"Nt(E$%'&
 >!

DAY 0ある」という従来の認識と異なるものであり，本研究では上層のトラフがどのように，いかなる頻度で TD
型擾乱の発生を促進し得るのか統計的な検証を試みた．
2.

使用データ・解析手法
DAY+2

気象庁大気再解析データ(JRA-55)および衛星観測による輝度温度データ(CLAUS)を用いた．2.5-12 日フィル
タを用いて TD 型擾乱に伴う対流活動を抽出し，[3]に倣って擾乱の発生過程において上層のトラフが関与していたかどうかを判定した．さらに，こうして得られた上層トラフの関与が疑われる TD 型擾乱についてラ
グコンポジット解析を行い，上層のトラフと擾乱活動

4.

考察

上層のトラフ前面の南風偏差領域における持続的なの関係性について詳細に検証した．
解析領域：西太平洋〜中央太平洋 (110E-140W, 0 - 30N)
解析期間：1999-2017 年夏季 ( JJA )3.

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上昇流の強化と水蒸気の収束場の形成により対流活発な領域の形成が促進されている様相が示唆された．
しかし，このような対流に好ましい環境の形成がどの

解析結果

解析領域・期間中から合計 7364 個の TD 型擾乱が抽出され，そのうち約 49%の TD 型擾乱が上層トラフからの影響を受けた可能性があることが確認された．擾
乱の空間分布のヒストグラム(図 1)より上層トラフの影響を受けたとされる TD 型擾乱は西太平洋の亜熱帯域に特に多いことが確認され，これはトラフが北東方向

程度上層トラフの寄与によるものであるのか，また上層トラフの関与がない TD 型擾乱の形成環境との違いをより定量的に議論する必要がある．本講演ではこうした課題についても詳細に議論を行う方針である．
5.

参考文献

から南西方向に南下する傾向があることと整合的であ[1] Takayabu, Y. N. and T. Nitta, 1993: JMSJ, 71, 221–246.

った．また輝度温度偏差ごとのヒストグラム(図 2)より

[2] Ritchie, E. A., and G. J. Holland, 1999: MWR, 127, 2027–2043.

トラフの関与を受けたとされる TD 型擾乱はより対流[3]日本気象学会 2019 年度春季大会，東京，2019 年 5 月が強化される(輝度温度偏差が低い)傾向が確認された．

(ポスター発表，査読なし)― 462 ―

B463

対 流 と 結 合 し た 赤 道 Kelvin 波 ・ 赤 道 Rossby 波 の構造と降水特性の統計解析*中 村 雄 飛 、 高 薮 縁 (東 京 大 学 大 気 海 洋 研 究 所 ) はじめに

一方 Rossby 波における対流特性の遷移は、これまで熱帯域における積雲対流は、その発達高度によってKelvin 波や MJO などで見られていたものとは大きく異浅い積雲、雄大積雲、深い積乱雲の 3 種類に大別されなっている。Rossby 波の低気圧性循環の開始と浅い積る。深い対流は水平方向に広がる層状性（stratiform）

雲が卓越する位相はよく対応する (図 1c, d) 。
また直立の降水域を伴い、組織化したシステムを形成する。こした構造による深い湿潤偏差と上昇流場 (図略) が組のような対流活動は、赤道波と結合していることが既織化したシステムを維持していると考えられる。

に示されている。一方で、赤道波と対流の結びつきは

今回の結果は、対流と赤道波擾乱の結合過程や、不各モード間で一定でないことが近年示唆されている。

安定メカニズムが、各モード間で異なることを強く示

本研究では、赤道 Kelvin 波と赤道 Rossby 波に着目し、唆している。Kelvin 波・Rossby 波ともに、自由対流圏

衛星レーダ観測を用いて結合する対流の特性を定量化に深い湿潤偏差と上昇流場が存在するときには、組織する。さらに、対流特性と赤道波擾乱場の関連を調査・化した対流が卓越するが、そこに至るまでの擾乱場と比較することで、赤道波と対流の結合過程を考察する。

対流特性の変遷は異なっている。この変遷に着目し、

 使用データ・手法

より詳細な解析を進める予定である。

TRMM PR 2A25, 2H25 プロダクトを利用し、一続きの降水領域データを作成し、降水特性の解析に用いた。
擾乱場の解析には ERA-interim 再解析データを用いた。
赤外輝度温度データを利用したスペクトル解析によって赤道波の検出と位相の決定を行い、この位相に基づいて合成図解析を行った。

 解析結果
Kelvin 波では、降水頂高度が低い対流性の降水が半波長程度先行し、続いてより深い対流を経て、層状性
降水比の高い降水システムへと遷移する (図 1a) 。一方で Rossby 波では、背の低い積雲の先行はわずかで、加えてこれに引き続いてすぐに組織化したシステムによる降水が卓越する (図 1c) 。なお、図 1a, c 左右の鉛直軸は全く異なる量であることには注意が必要である。
鉛直積算水蒸気量 (CWV) の気候場からの偏差に着目すると、Rossby 波は乾燥偏差が湿潤偏差と同程度の振幅を持つのに対し、Kelvin 波では乾燥偏差がほとん
ど見られなかった (図 1b, d) 。この CWV 偏差の特徴は、輝度温度の偏差がどちらの波においても同程度の正負の振幅を持つことと対照的である。

 考察と展望
Kelvin 波における tilting 構造 (図略) と対流特性の遷図 1. (a) Kelvin 波における緯度 (赤道) 断面図。色は層状

移はよく対応している。地表面付近の水蒸気収束が浅性降水比別降水量偏差、等値線は最大降水頂別降水頻度

い対流を励起し、これによる自由対流圏の湿潤化や深分布。(b) Kelvin 波における擾乱場。色は CWV 偏差、矢い上昇流偏差、中層での水蒸気収束によって、深い対

印は 850hPa 面水平風偏差。(c, d) Rossby 波における各量。

流や組織化したシステムが発達すると考えられる。

ただし緯度断面は北緯 10 度。

― 463 ―

B464

赤 道 台 風 Vamei に対 する対 流 圏 界 面 気 温 の役 割
*小 寺 邦 彦 (気 象 研 全 球 ),1.

江 口 菜 穂 (九 大 応 力 研 ),の結果、弱い渦の擾乱が TC に発達する。Vamei の場合も

はじめに
赤道のごく近傍で台風 Vamei が 2001 年 12 月 27 日に同様に、ボルネオ渦が下層で存在している所に対流圏界発生した。一般的には熱帯低気圧 (TC) は赤道付近では面遷移層の気温低下により背の高い対流が活発化した事発生しないが、ボルネオ付近は地形の効果で渦が発生しが赤道台風発達の原因と考えられよう。

やすい場所であり、そこに南シナ海から寒波の吹き出しがあり対流活動が誘起されてこの台風が発生したと考えられている Chang et al. (2003)．
今回は Vamei と同時期に発生した TC も含めこの赤道台風が発達した全球的な循環場について調べた。
2.

結果
図 1 に熱帯から北極までの 50hPa 帯状平均気温の変化を示す。12 月 19 日頃から極域の成層圏突然昇温(SSW) と共に熱帯成層圏の降温が始まる。それに従い南半球で TC の発生（丸印）が増加する。

Fig 1. Evolution of anomalous zonal mean temperature at 50 hPa
from 1 December 2001 to 6 January 2002. Circles in the bottom
panel indicate the generation of TCs (open: SH, closed: NH, double
circle Equatorial Vamei).

図2 にハドレー循環の上昇域（南緯20～10 度）、及び赤道帯（南緯 5～北緯 5 度）での 100hPa の気温の時間―経度断面を図 1 と同期間について示す (丸印は TC)。2010
年 1 月の SSW (Eguchi et al., 2015; Kodera and Eguchi,2015) と同様に SSW により誘起された下部成層圏の気温低下が発生し夏半球でのハドレー循環の上昇域で TC が発達する。
赤道上での気温変化の様相はそれとは異なり、12 月初

Fig 2. Time-longitude section of anomalous temperature at
100 hPa. (Left) 20S-10S and (right) 5S-5N. Circles indicate
TCs.

旬には高温偏差の中をゆっくり東進する MJO の活動域に付随する低温域が見られる。しかし熱帯全域の低温化が始まる 19 日頃からは波数１の赤道ケルビン波に付随した
低温域の東進が顕著になる。Vamei の発達はこの低温域の海洋大陸付近への到着に同期して発生している。より詳細に見ると 12 月 24 日には、ボルネオ渦は主に対流圏下層に限定されている（図 3）。この時期には対流圏界面遷移層 (150～70hPa) には未だ高温偏差域が残っており、背の高い対流はボルネオ島の一部に見られるのみである。
26 日になると対流圏界面遷移層の高温偏差域は消滅し、ボルネオからスマトラ域にかけて背の高い対流が活発化し
Vamei も合わせて発達してくる。
3.

結論

成層圏南北循環の強化による熱帯下部成層圏、対流圏界面遷移層の気温が低下することで、熱帯の対流圏界面遷移層まで到達するような背の高い対流が活発化する。そFig. 3 (a) Anomalous temperature, (b) Cloud top pressure(c) Vorticity (color) and vertical velocity (Contours), (d)horizontal winds (vector) and vorticity (color) at 850 hPa.
(left) 24 December, (right) 26 December, 2001.

― 464 ―

C451

夏季アジアジェットに沿った
準 定 常 ロ ス ビ ー 波 束 伝 播 と PJ パ タ ー ン と の 力 学 的 関 連 性*竹 村 和 人 (京 大 院 理 , 気 象 庁 気 候 情 報 課 ), 向 川 均 (京 大 院 理 )

1.

3.

はじめに

解析結果

盛夏期の日本の天候に大きな影響を及ぼす 2 つのテ

砕波 1 日前における 200hPa 偏差場を図 1(a)，砕波基

レコネクションパターンとして，シルクロードパター

準日における 2PVU 面上の温位を図 1(b)，及び 3 日後

ン[1]に代表されるアジアジェットに沿う準定常ロスビ

における 850hPa 偏差場を図 1(c)に示す．これらの図かー波束の伝播，及び対流圏下層における太平洋・日本

ら，アジアジェットに沿って伝播する準定常ロスビー（PJ）パターン[4]の存在が知られている．本州付近に波束（図 1(a)）が，本州の東海上において砕波し，北おいて記録的な猛暑となった事例の中には，両パター

西太平洋亜熱帯域に High-Q（低温位大気）が侵入する

ンがほぼ同じ時期に発現するような事例が存在し[6]，ことがわかる（図 1(b)）．さらに，High-Q の南西進に対月平均場の統計解析により両者の関連性を示唆する先応して，フィリピンの東海上において積雲対流活動が行研究[3]も存在するが，両パターンが関連する力学的活発化し，対流圏下層で PJ パターンが発現する（図メカニズムは明らかではない．本発表では，5 日移動平1(c)）．この結果は，アジアジェットの出口付近におけ均場に基づく過去事例の統計解析により、アジアジェ

る準定常ロスビー波束の砕波が，北西太平洋亜熱帯域

ットの出口にあたる日本付近～その東海上における準における積雲対流活動の活発化をもたらし，PJ パター

定常ロスビー波束の砕波（以下，砕波）が，両パターンを発現させる可能性を示唆している．

ンの力学的関連性に寄与する可能性について報告する．

本発表では，ラグ合成図解析結果のほか，砕波と活発な積雲対流活動の力学的関係に関する評価結果や，

2.

PJ パターン発現の成否に影響を及ぼす要因に関する解使用データと解析手法

大気循環場データとして，気象庁 55 年長期再解析デ

析結果についても報告する予定である．

ータ（JRA-55[2]）の 7～8 月の日平均値を用いた（期間は，1958～2018 年）．偏差は，気候値（1981～2010 年

参考文献

日別平均値に 60 日の低周波フィルターを施した値）か[1] Enomoto et al., 2003, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 129, 157-178.

らの差で定義した．準定常ロスビー波の変動に着目す[2] Kobayashi et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48.

るため，5 日移動平均場に基づく解析結果を示す．

[3] Kosaka and Nakamura 2010, J. Climate, 23, 5085-5108.

本研究では，力学的対流圏界面（2PVU 面）上におけ[4] Nitta 1987, J. Meteor. Soc. Japan, 65, 373-390.

る温位南北勾配の逆転に基づく指数[5]を用いて，日本[5] Pelly and Hoskins 2003, J. Atmos. Sci., 60, 743-755.

付近～その東海上における計 44 の砕波事例を抽出し，[6] Shimpo et al., 2019, SOLA, 15A, 13-18.

事例検出日を基準としたラグ合成図解析を行った．

[7] Takaya and Nakamura, 2001, J. Atmos. Sci., 58, 608-627.

図 1 (a)砕波 1 日前における 200hPa 相対渦度偏差（等値線，単位: 10-5 s-1，破線: 正の値）と東西風気候値（陰影），，(b)基準日における 2PVU 面上の温位（陰影）と 500hPa 鉛直 p 速度偏差（紫線，単位: 10-2 Pa s-1，負偏差域のみ）
及び(c)3 日後における 850hPa 相対渦度偏差（等値線）と 500hPa 鉛直 p 速度偏差（陰影）．赤矢印は波の活動度フラックス[7]，ドットは(a, c)相対渦度偏差及び(b)500hPa 鉛直 p 速度偏差が 95%信頼度水準で有意な領域を示す．

― 465 ―

C452

北陸における初冬季の降水量の増加と熱帯インド洋の降水*安 永 数 明 （ 富 山 大 学 理 工 学 研 究 部 ）， 西 井 和 晃 （ 三 重 大 学 生 物 資 源 学 部 ）
1.

はじめに

3.

結果と考察

日本海沿岸域では，冬季に大陸からの季節風により対流圏下層（850hPa）の気圧場に関しては，日本付

多くの降水がもたらされる。Yasunaga and Tomochika

近からインド洋にかけて低高度偏差が続いている（図（2017）によると，北陸地域における初冬季（12 月）

２左）。一方で対流圏上層（300hPa）に関しては，日本の月積算降水量は，この 30 年間に約 1.5 倍に増加して付近から西側に低高度偏差が延び，インド洋には Gill

いる。またこの増加は，最近の日本付近における低圧

応答的な高高度偏差となっている（図２右）。熱帯域の偏差傾向に伴う大陸からの季節風の強化に起因したも気圧偏差は同領域での加熱の影響が疑われることから，のと示唆されている（図１）。しかしこの低圧偏差傾向

月降水量とOLR に関して同様に線型トレンドを計算すの原因は，分かっていない。そのため本研究では，よると，同じ期間にインド洋で有意な降水活動の強化傾

り広範囲での気圧場の長期変動と，日本付近の低圧偏向が見られた（図３）。また 300hPa 高度偏差から計算

差との関連について調べた。

した Wave Activity Flux では，インド上の高高度偏差から北東方向へのエネルギー伝搬が見られる（図４）。

2.

使用データ・解析手法

これらの結果から，熱帯の降水活動が，対流圏上層の本研究では，客観解析データ（ERA-Interim）を使用

偏西風の蛇行を通じて日本付近で低気圧の発達を促し，して，気圧高度の線型トレンドを計算した。解析期間

それが最近の低圧偏差傾向を作り出していることが示

は，Yasunaga and Tomochika（2017）に合わせて 1988―

唆される。
この考察は，
先行研究（Inaba and Kodera, 2010,2015 年（12 月のみ）とした。また気圧変動の原因を調Ueda et al. 2015 等）と矛盾しない。しかし熱帯域の対流べるために，衛星観測データから推定された月降水量

活動強化の原因については，今後の課題である。

（GPCP v2.2）と外向き長波放射（OLR）を用いた。

［参考文献］Yasunaga, K., and M. Tomochika (2017), J.
Hydrometeorology, 18, 2893–2906.

図１：1000hPa 高度の線型トレンド。

図２：850hPa 高度（左）と 300hPa 高度（右）の線型トレンド。

図３：12 月の積算降水量（左）と OLR（右）の線型トレンド。

― 466 ―

図４：300hPa 高度偏差から計算された WAF

C453

熱帯不安定波が大気大循環に与える影響*今田由紀子（気象研），山中吾郎（気象研），辻野博之（気象研），浦川昇吾（気象研）

1. はじめに実験、③渦解像モデルなしの海面水温（SST）同化

太平洋東部や大西洋東部の off-equator に発達す

実験、④渦解像モデルありの SST 同化実験の 4 種

る熱帯不安定波（TIWs）は、この付近の強い南北類の実験を利用することで、①と②の比較から密度勾配に伴う傾圧不安定、および赤道海流に伴う

TIWs が大気循環に与える総合的な影響を、③と④強い南北シアによる順圧不安定を起源として発達すの比較から TIWs に伴う大気の渦のフラックス単独

る。TIWs に伴う赤道向きの熱フラックスは、赤道の影響を評価し、両者を定量的に比較する試みを行

域の湧昇による冷却効果の数割を打ち消す働きをしった。ここで、historical 実験とは 1981～2010 年ており、気候モデルの海洋基本場の再現性の重要なの外部強制力を与えたフリーラン、SST 同化実験

鍵となっている。多くの気候モデルが抱える赤道域とは 1991～2016 年の外部強制力の下で観測ベースの cold バイアスの問題が、渦を解像する高解像度の日平均 SST（MGDSST、渦解像）をナッジングの海洋モデルを導入することで改善されたとする結した実験を指す。③と④の SST の基本場は共通で果が複数報告されている（Roberts et al. 2009;

あり、渦の有無のみに起因する大気循環場の応答をSidorenko et al. 2015; Rackow et al. 2016）。熱帯取り出すことができる。

海洋基本場の改善は大気循環場にも影響を与え、

結果

2.

ITCZ やハドレーセルの再現に影響を与える。
一方、Imada (2010)では、TIWs に応答して現れた大気側の渦に伴う熱フラックスと水蒸気フラック
スがハドレーセルを赤道側に寄せる働きをしている

図 1 に、東西平均した大気の南北循環と雲水量の分布を示す。図 1(a)と(b)はそれぞれ実験①および③の基本場、図 1(c)は実験①および②の差、図ことを示したが、気候モデルの海洋部分を単純に高1(d)は実験③と④の差である。これらの結果から、解像度化しただけでは海洋基本場の変化と大気側の熱帯海洋に渦が再現されるようになることでハドレ渦によるフラックスの両方の影響が混在しているたー循環に与えた影響は約 2 割、そのうち約半分

め、両者の効果を定量的に比較することは困難であは、TIWs に応答した大気側の渦による効果が説明った。

することが分かった。これまで、TIWs に応答して本研究では、気象研究所が開発した地球システム

現れる大気側の渦に伴う影響を定量的に評価した研モデル MRI—ESM1 に熱帯渦解像モデルを埋め込ん

究はなかったが、本研究の結果から、大気の大規模だモデルを利用し、①渦解像モデルなしの循環において TIWs に伴う大気の渦が重要な役割を

historical 実験、②渦解像モデルありの historical

担っていることが初めて示された。

図 1. 東西平均した
9 ～ 11 月 の 雲 水 量（色、×10-6 kg/kg）
および速度ベクトルの緯度-高度断面。
（a）および（b）：実
験①および③の気候値、（c）：実験①と②
：実験③と
の差、
（d）
④の差。

― 467 ―

C454

エ ル ニ ー ニ ョ 現 象 に 関 わ る 大 気 の 4.5 年 周 期 変 動*栗 原 和 夫 （ 無 所 属 ）， 小 林 ち あ き （ 気 象 研 ）1.

と西風偏差域（正偏差域）は時間とともに東進し，太はじめにエルニーニョ現象と，赤道上を東進する大気の 4.5

平洋域で極大となるが，正偏差域は大西洋へ，さらに

年周期変動の関連について栗原(2002) [1]に述べた．こインド洋に移動し，再び太平洋に戻ってきている．

れによれば，4.5 年周期変動に伴う西風偏差領域が赤道上を東進し，その東端の収束域が西部太平洋赤道域に達すると，西風バーストが何度も形成され，太平洋を東進する海洋のケルビン波が頻繁に発生して熱を運び，太平洋東部赤道域で海面水温が上昇してエルニーニョ現象が発生する．
栗原(2018) [2]では，気象庁の再解析データ(JRA-55)[3]により，エルニーニョ現象と，赤道上の 4.5 年周期
変動の最近の状況について大気下層の東西風の変動に関して報告した．今回は下層の東西風とともに海面水

図 2 赤道に沿った海面水温偏差の経度・時間断面図．

温，上層の風の特徴についてさらに解析を行った．
図 2 は北緯 5 度～南緯 5 度平均について，13 か月平均の海面水温からその 5 か月移動平均を差し引いたものである．期間は図 1 とほぼ同じである．太平洋域でエルニーニョ現象に対応する正偏差域が見られ，正偏差域は時間とともに東に移動し，太平洋から大西洋につながっている．エルニーニョ現象は太平洋熱帯域の大気海洋相互作用で議論されることが多いが，この結果は，インド洋域や大西洋域と相互関係の存在を示唆している。
謝辞
図 1 赤道に沿った 925hPa の東西風速偏差の経度・時本研究では，気象庁が公表する再解析データ(JRA-55)

間断面図．13 か月平均値の 5 年平均からの偏差を示す．

を使用しました．

正偏差は西風偏差．

参考文献[1] 栗原和夫, 2002, エルニーニョ現象に関連する 4.52.

年周期変動. グロースベッター, 40, 112-119.

解析の結果

図１は地上の東西風速を，北緯 5 度～南緯 5 度平均[2] 栗原和夫, 2018, 日本気象学会秋季大会, B352.

について，13 か月平均から 5 年移動平均値を差し引い[3] Kobayashi, S., et. al., 2015: The JRA-55

たものである．ここでは前回示した第 1 のモードのみ

Reanalysis; General specifications and basic

示す．このモードに伴い 3 回のエルニーニョ現象が発characteristics. J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5-48, doi:

生し，1992 年あたりで見えなくなった．この図で見る

10.2151 /jmsj.2015-001.

― 468 ―

C455

歌 か ら 広 が る 学 際 的 気 候 ・ 文 化 理 解 教 育 と ESD（日本やドイツ，北欧の季節サイクルと季節感を接点に）*加 藤 内 藏 進 （ 岡 山 大 学 大 学 院 教 育 学 研 究 科 （ 理 科 ））加 藤 晴 子 （ 岐 阜 聖 徳 学 園 大 学 教 育 学 部 （ 音 楽 ））1．	
 はじめに	 	  以上のコンセプトに基づき，我々は，多数の研究協

1.1	
  気候と音楽の連携から広がる文化理解	 力者との共同研究を通して，主に日本やドイツ，北欧	  全ての音楽作品は固有の文化的背景を持つ。しかもにおける多彩な季節サイクルや季節感を接点に，学際作品は，歌の生成や表現を含めて使われている言語や的知見を統合し，それに基づき小中高校，大学（特に習慣等だけでなく，気候やその季節サイクルも含めた「教師教育として」）での ESD を取り込んだ学際的気

自然環境の地域的特徴にも密接な関連を持つ。

候・文化理解教育の指導法開発を行ってきた。以上の	  従って，気候や季節サイクルの理解は，他の要素と研究成果は，主に大学の紀要等の論文で発表して来た

同様に，歌などを通した文化理解やその教育にとってが，それらの一部を体系化した著書，『気候と音楽̶日

大変有用である。逆に，歌に表現された気候や季節を本とドイツの春と歌̶』（2014 年 3 月），
『気候と音楽̶味わい，人々の感じ方を知ることを通して，気候や季歌から広がる文化理解と ESD̶』(2019 年 3 月)（いずれ節について科学的に理解を深めるためのデータ分析のも，加藤晴子・加藤内藏進著，協同出版）を上梓した。

際の興味深い視点を得ることが出来る。なぜなら，人	  本講演では，まず，気候と音楽の連携の持つ ESD との感じ方の多様性があるが故に，例えば，「幅のある季しての意味について，1．で述べた内容を概説する。そ節」のどの側面を強く感じるかで，作品や表現活動にの上で，『気候と音楽̶歌から広がる文化理解と ESD̶』

おける多様性へと大きく反映されうる。従って，デーで再体系化した内容から，日本，ドイツ，北欧の気候

タだけを見ている際には見過ごされてしまった点に，の季節サイクルの気候学的な比較と，関連する作品や再度，注視を投げかけ得る。更に，以上のような「気伝統行事等に見られる季節感とを関連させながら例示

候と音楽との双方向の往還」を，必ずしも自分たちにする。そして，それらが，ESD を取り込んだ気候・文と り 身 近 で な い 地 域 を 対 象 に 行 う こ と で ， ESD

化理解教育の指導法開発のための素材としてどのよう（Education for Sustainable Development）においても重に活用されうるのかを議論し，それらに基づく実践例

要 な ，「 異 質 な 他 者 へ の 理 解 」（ Understanding ofとその分析結果から簡単に紹介する（例えば，冬を挟Heterogeneous Others）の育成にも貢献しうる。

む季節進行の非対称性（日本列島），「何としても追い1.2	
  気候と音楽との連携を通した ESD への寄与	 出したい冬の厳しさ」が日々の気温の変動が日本より	  ところで，持続可能な社会を築くための次世代の担もかなり大きい中で極端な低温日が出現すること（ドい手を育てるための教育である ESD の取り組みにおいイツ）や日々の大きな気温の変動や日射の特徴の中でて，気候教育は環境，防災，気候変動の教育として ESDの夏の位置づけ（北欧）（第 1 図），等と関連して）。

の重要な取り組み分野の一つである。しかも，ESD で取り組む別の分野である文化・国際理解教育においても，気候教育は，例えば音楽との連携を通して大きく貢献しうる。更に，気候システムは種々の分野との関わりが大きいだけでなく，非線型的な絡み合い，種々の要素の関わり等で一筋縄ではいかない複雑さを持つ。
従って，気候教育やそれを軸とする学際教育は，ESDの根幹として必要な，種々の問題の複雑な関わりや繋がり，多様性等の尊重，等を通した総合的な取り組み	 を重視して推進出来る価値観と能力，いわば「ESD 的	
 視点」の育成への貢献も大きい。

第 1 図	
  日々の変動も含めた気温の季節変化の比較（赤い実線は 0℃，

2．
『気候と音楽-歌から広がる文化理解と ESD-』	
 オレンジの破線は 20℃を示す）。	
 ― 469 ―

C456

d4PDF に お け る シ ル ク ロ ー ド パ タ ー ン の 温 暖 化 に 伴 う 変 調*内 田 裕 太 ， 小 坂 優 ( 東 大 先 端 研 ) 結果

はじめに 夏のアジアジェットに沿って欧州から東アジアに伝

HPB の EOF1 と EOF2 として取り出されたモードは播する準停滞性の波列パターンはシルクロードパター

アジアジェットに沿って伝播する波列パターンを示し，ンと呼ばれる (Enomoto 2004)．シルクロードパターン

シルクロードパターンの特徴を再現している (図 1 上は強い大気循環偏差をもたらすことで東アジアの夏の段) ．HFB においても同様の波列パターンが EOF1 と天候に大きな影響を与える気候変動モードの一つであEOF2 として抽出され，その位相と波長に変化はほとん

る．実際に，昨年の九州以東での早い梅雨明けや 7 月

ど見られない (図 1 下段)．一方，HFB の EOF1，EOF2

中旬以降の記録的猛暑の一因であると言われているの振幅は HPB に比べて有意に減少している (図 2)．特(Shimpo et al. 2019)．このようなシルクロードパターンに EOF1 は分散が 1 割程度低下している．また，アンサの影響に対する地球温暖化による底上げ効果が議論さ

ンブル平均が説明する分散は両実験に共通して EOF1，

れている (Imada et al. 2019) 一方、シルクロードパター

EOF2 ともに 1 割以下であり，外部駆動成分は小さいが，ン自体の地球温暖化に伴う変調はあまり探究されていEOF1 では HFB の方が小さくなるのに対し EOF2 ではない．そこで本研究では d4PDF の過去実験と 4℃上昇

HFB の方が大きくなっている．降水偏差 (図 3) を見る

実験の比較から，温暖化に伴うシルクロードパターンと，EOF1 ではアラビア海東岸に見られる正の降水偏差の変調について調査した．

が HFB で弱まっている一方，EOF2 では対流圏上層の

循環偏差の振幅がやや弱化しているにも拘らず，熱帯

使用データと解析手法

 解析には d4PDF の過去実験 (HPB：100 メンバー) とを中心に降水偏差が正負を問わず強くなっている．こ

全球平均地表面気温 4℃上昇実験 (HFB：90 メンバー)

れらのメカニズムについて調査を進める予定である．

の 54 年間 (1958~2011 年) の月平均データを用いた．
HFB ではトレンド成分を除いた海面水温に，CMIP5 に貢献した CGCM の実験結果を基にした典型的な 6 種類の SST 将来変化の空間パターンを加えた分布を強制としている (各 15 メンバー)．HPB では全メンバー平均
気候値からのずれを偏差とし，HFB では各昇温パター
ン実験について 15 メンバー平均気候値からのずれを偏差として，Kosaka et al. (2012)と同様に夏のアジアジェ

図 2 EOF1 (左) と EOF2 (右) が説明する分散 (即ット域 (30°-50°N, 30°-130°E) での 200 hPa 南北風偏差

ち固有値)．水色はアンサンブル平均が説明する分散のEOF1とEOF2として現れる東西波列パターンをシルを示す．エラーバーは North et al. (1982) に基づく誤クロードパターンとして抽出した．

差．ただし，HPB の EOF1 の分散で規格化してある．

図 1 HPB (上) と HFB (下) の JJA 平均の PC1 (左) と PC2 (右) に回帰した相対渦度偏差 (陰影)．等値線は気候平均東西風の 20 m/s．矢印は波活動度フラックス．

― 470 ―

C457
冬季極東域における寒暖に対応する El Niño 発達過程
*塩崎公大 (京大院理)、榎本剛 (京大防災研/JAMSTEC APL)
る。また、冬の海洋大陸付近における風偏差の東西勾配

1

はじめに

が暖冬事例で大きく、負の SST 偏差も寒冬事例より強El Niño/南方振動（El Niño/Southern Oscillation,
ENSO）は各事例における熱帯海面水温（SST）偏差のいまま持続している。一方で、寒冬事例では東太平洋に分布や卓越するテレコネクションパターンの違いなど配が大きい。したがって、暖冬事例では西太平洋におけにより分類され、それぞれの特徴が多くの先行研究にる対流活動がより弱く、寒冬事例では東太平洋におけるより調査されてきた（e.g. Kodera, 1998; Ashok et al.,

対流活動がより強いことを意味する。このウォーカー循

おける東風偏差が夏から持続しており、風偏差の東西勾2007）。熱帯 SST 偏差分布の違いに基づくと、中央太平

環偏差に伴う上層の発散風偏差の位置や強さの違いは中洋（CP）型（エルニーニョモドキ）と東太平洋（EP）

緯度における大気応答と釣り合う渦度生成源に違いをも型に分類される。この EP 型 El Niño 発生時におけるたらす（2019 年度春季大会で報告）。

冬季極東域の天候は暖冬傾向にあることが知られてい暖冬事例と寒冬事例における SST 偏差分布や中緯度るが、全ての事例でその傾向にあてはまるわけではな

大気応答の違いはウォーカー循環の東西のズレや強さのい。塩崎ら（2018）ではこの点に注目し、EP 型 El Niño

違いが原因であると示唆しているが、その違いが生じるを冬季極東域の寒暖で分類し解析を行った結果、暖冬原因については今後の調査が必要である。

傾向にある時には熱帯 SST 偏差東西勾配が大きいかつWestern Pacific（WP）パターン が卓越し、寒冬傾向にある時には熱帯 SST 偏差東西勾配が暖冬時より小さ
いかつ Pacific/North American（PNA）パターン が卓越していることが分かってきた。これは Kodera (1998)
による WP タイプと PNA タイプにそれぞれ一致する。
しかしながら、この冬季極東域の寒暖に一致する熱帯SST 偏差や大気応答の発達メカニズムは未解明である。
そこで本研究は、El Niño 時における冬季極東域の寒暖に一致する熱帯 SST 偏差の発達メカニズムと中緯度大気応答との関係を解明するため、熱帯 SST および熱帯
大気循環に注目しその時間変化を調査した。

2

解析方法

まず、1948 年以降の冬（DJF）に発生した EP 型 El
Niño を抽出する。抽出された各事例に対して、極東域（25◦ –40◦ N, 100◦ –140◦ E, 850 hPa）における気温偏差の符号を基準に暖冬事例と寒冬事例に分類した。本
研究で用いる極東域の領域は冬季東アジアモンスーンの活動度をよく捉えられると知られており, 先行研究
（Takaya and Nakamura, 2013）においても極東域として指定された領域である. 次に分類ごとに合成図解析を行う。ウォーカー循環の解析には質量流線関数を用いる。この時、EP 型 El Niño の定義は気象庁に準拠し、SST データには ERSSTv5、気温および風のデータには
NCEP/NCAR reanalysis-1 を用いた。この際、データ期間において線形最小二乗法により算出した温暖化トレンドからのずれを偏差とした。

3

結果
太平洋における対流圏下層のウォーカー循環偏差である西風偏差の中心は暖冬事例では日付変更線より西側に位置しているが、寒冬事例では東側に位置している。この対流圏下層の風偏差分布と一致するように、寒冬事例
では暖冬事例より SST 偏差の中心は東側に位置してい

図 1：赤道付近（5◦ N–5◦ S 平均）における SST 偏差（K）と925 hPa 面における東西風偏差（m/s）。SST には ERSSTv5、
風偏差には NCEP/NCAR reanalysis-1 を使用。

― 471 ―

C458

高解像度 MRI-AGCM による日本付近の夏季降水量の将来変化と不確実性
遠藤洋和（気象研）・鬼頭昭雄（気象業務支援センター）・水田亮・尾瀬智昭（気象研）
１．はじめに
高解像度全球大気モデル（MRI-AGCM3.2）を用いた日本付近の温暖化予測において、極端降水では増加傾向がロバストに予測されている。一方で梅雨/
夏季降水量などの平均降水量では、モデル構成や実験 設 定の 違い に より 予測 結 果が ばら つ いて いる（Kusunoki,2017; Ose,2017）。
本研究では、60km 格子全球大気モデル（MRI-AGCM）
によるアンサンブル実験および CMIP5 マルチ結合モデル実験を解析し、日本付近の夏季降水量の将来変化とその不確実性を調べた。また、MRI-AGCM を用いて理想化実験を行い将来変化の物理的解釈を行った。
２．モデル実験
アンサンブル実験の構成を表１に示す。いずれも
RCP8.5 シナリオに基づく 21 世紀末予測である。実験１では、MRI-AGCM（Yoshimura 積雲）を用いて、CMIP5 モデル予測の 28 通りの海面水温偏差（ΔSST）
パターンを与えた。実験２では、MRI-AGCM を用いて、３種類の積雲対流スキームと４通りのΔSST パター
ン （ Mizuta et al.,2014 ） を 使 用 し た 。 こ れ ら
MRI-AGCM 実験では、現在実験では観測 SST を与え、将来実験では熱帯平均 SST 昇温量を 2.74℃（CMIP5平均値）で規格化したΔSST を与えた。さらに、28個の CMIP5 結合モデルの予測実験を解析した。
３．結果
各アンサンブル温暖化実験における、降水量変化
符号のメンバー間一致度を図１に示す。全体的な特徴として、東アジアのスケールでは増加傾向だが日本列島のスケールでは変化傾向の不確実性が大きい。
夏季平均では、MRI-AGCM 実験では日本付近の変化傾
向の不確実性が大きく、SST アンサンブル実験では減少傾向を示す地域もある。一方で、CMIP5 モデルの多くは日本付近で増加傾向を予測する。
月別では、６月は梅雨降水帯が強化してやや南下する傾向はすべての実験で共通した特徴である。
MRI-AGCM は梅雨降水帯の北側に降水量変化の小さなゾーンを伴う。７月は日本付近では変化傾向の不確実性が大きい。例えば、MRI-AGCM の SST アンサン
ブル実験では北日本～日本海で増加する一方、積雲/SST アンサンブル実験では南西日本～本州南海上で増加する。８月も日本付近の変化傾向は不明瞭だ
が、MRI-AGCM は日本海側地域で増加傾向を予測する。
MRI-AGCM を用いて、①温室効果ガス増加、②SST
一様上昇、③SST パターン付き上昇の実験を行い、各要因の役割を調べた。６月に梅雨降水帯が強化して南下する傾向は、SST 一様上昇に伴う水蒸気増加と亜熱帯ジェット南下で説明できることが分かった。
謝辞：本研究は文部科学省統合的気候モデル高度化研究プ
ログラム（領域テーマ C）の支援を受けた。

表１モデル実験リスト

モデル
アンサンブル構成
メンバー数
MRI-AGCM
28種類のΔSST（CMIP5モデル予測）
28
MRI-AGCM
3種類の積雲スキーム×4種類のΔSST
12
CMIP5 AOGCM 異なるモデル
28

図１ 降水量増加を予測するメンバーの割合（％）。RCP8.5 シナリオに基づく 21 世紀末予測。左から順に６～８月平均、６月、７月、８月。上から順に MRI-AGCM の SST アンサンブル実験、MRI-AGCM の SST/積雲アン
サンブル実験、CMIP5 モデル実験。太線は現在気候の 7mm day-1 等値線（2.5 度格子に平滑化）。

― 472 ―

C459

南極振動が駆動するソマリジェットが及ぼす
南北両半球間の遠隔影響
＊

杉原直樹，立花義裕，安藤雄太 （三重大院生物資源）


．  背景と目的
南半球の代表的な大気変動パターンとして南極振動が存在する．その南極振動が駆動する遠隔影響はい
くつか知られておりEguchi and Kodera（2007）[1]は南半球の成層圏突然昇温が熱帯の対流活動に影響を及ぼすことを見出した。また Tachibana et al.,（2018）[2]
では南極振動と北極振動が同期して変動していることを示し南極振動が遠く離れた北極にまで影響を及ぼすことを示唆した．このことから南極振動が北半球の気候に対しても非常に重要な現象であることがわかる．

しかしながらこれらの南極振動が及ぼす北半球への影響に関する研究は成層圏を介して熱帯域あるいは北半球への影響を示している．そこで本研究では成層圏ではなく対流圏だけで南極振動が北半球中高緯度に与える影響について評価していく．
この南極振動が及ぼす「対流圏航路」での遠隔影
響の可能性として着目したのがソマリジェット（SMJ）である．SMJ は熱帯域のソマリア沖で北半球
夏季に南北に風が卓越する下層ジェットである．インド周辺やアジア各地の降水や大気循環に影響がある（Wang et al., 2003）[3]ことが知られている．しかしな
がら SMJ は赤道をまたいで顕著に吹くことから，南半球と北半球をつなぐ大きな役割を果たしていると予想されるが，南北半球の両方の関係を考察した研究は少ない．
そこで本研究では南極振動が SMJ を介して北半球に遠隔影響を与えているかを考察する．
2．使用データと解析手法
 本研究では気象庁 55 年長期再解析データ JRA-55
を使用した．南極振動の定義は東西平均したジオポテ
ンシャル高度を 1000hPa～200hPa，南緯 40 度以南の領域で EOF 解析した第一モードを AAO インデックスとした．12,1,2 月の 3 カ月平均データで 1988 年から 2017年までの 30 年分で解析を行った．本研究では AAO イ
ンデックスの 1σ以上の年，-1σ以下の年をそれぞれ抽出しその差を取りコンポジット解析を行った．
3．解析結果 12,1,2 月に AAO が正の時，5,6 月の 2 か月平均場で顕著に SMJ の強まりが見られた（図 1）．この時期はちょうど SMJ の吹き始めの時期である．一方，12,1,2
月の場では南極振動の正のパターンに対応して環状に

高緯度で低温，中緯度で高温の海面水温（SST）の偏差が見られた（図略）．この環状 SST 偏差が 5,6 月の場まで継続して見られ，高 SST 場から上向きの熱フラック
スが見られた（図略）．この持続する高 SST 偏差が SMJを強めている可能性があり，
線形傾圧モデル（Watanabe[4]and Kimoto 2000） による実験を行った．SST に対応
する熱源とインド洋南部に高 SST による対流の活発化が有り（図略），それに対応する熱源を与えた．実験の結果，SMJ の強まりが確認された．
 また，強化された SMJ が及ぼす影響を見ていくとインド周辺への水蒸気の供給が増え対流活動の活発化が見られた（図略）．その上層のチベット高気圧が強化されており（図 2），７,8 月に東アジアまで張り出しているのが確認された（図略）．
4．まとめ
 結果から，南極振動が南半球の中緯度の熱源を作り，SMJ を強めた．SMJ が強まるとインドの対流活動が活発になりアジア域に影響を与えることを示唆した．





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
図   月の K3D 面の風（m/s）のコンポジット



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
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







図 2 5,6 月の 150hPa ジオポテンシャル高度のコンポジット   
線：高度偏差（m） 色：90％以上有意な箇所
引用文献 Eguchi and Kodera (2007), GRL, 34, L05819.
[1][2] Tachibana, Y. et al., (2018), GRL, 45, 13477-13484.
[3] Wang et al., (2003), Chinese journal of geophysics, 58, 11-20.
[4] Watanabe and Kimoto (2000), Quart. J. R. Meteorol. Soc., 126, 3343-3369.

― 473 ―C460

対流圏上層における亜熱帯高気圧の季節変化
～夏と冬の形成要因の差異～*浅 野 早 紀 (筑 波 大 学 生 命 環 境 科 学 研 究 科 ) ,植 田 宏 昭 (筑 波 大 学 生 命 環 境 系 )与えることによって寄与する非断熱加熱の位置を調査

はじめに

北半球の夏にアジア域の対流圏上層に見られる高気圧は、チベット高気圧の呼称で長らく認識されていた。

する。基本場には JRA55 の 1979-2017 年の月平均気候
値の東西平均場を用いる。

近年の気候力学の進展により、南アジアの深い対流に伴う潜熱解放に起因した Matsuno-Gill 型の大気の熱源
応答を 3 次元に拡張することで説明が可能であることが示され[1][2]、さらに近年になって中上層に見られる気温の極大が、温度風と積雲対流に内在するスベルド
ラップバランスと整合的な関係にあることが明らかになっている[3]。従来から重要視されていたチベット高原上の顕熱加熱よりも南アジアの非断熱加熱が重要な



結果

対流圏上層の亜熱帯高気圧は通年で存在しており、春から夏にかけて北西進、夏から秋、冬にかけて南東進する。中上層に伴う高温域に対する熱収支解析の結果、冬は下降流、夏は非断熱加熱による昇温が寄与している。さらに、LBM 実験の結果、対流圏上層の亜熱帯高気圧を形成する非断熱加熱は、冬はオーストラリ

役割を演じていること、また、高気圧の中心はチベッ

アの北東海上 (図 1a)、夏は夏季アジアモンスーン域

ト高原の直上ではなく、インド亜大陸の上にあること(図 1b) に位置している。

から、近年では南アジア高気圧 (South Asian High: SAH)と呼ばれるようになっている。
SAH の季節変化を仔細に見ると、冬季においてもアジア域に発現しているが、その極大はフィリピンの東方海上にあり (図 1a)、降水量の増大域とも大きく乖離している。そこで本研究では、SAH を含む対流圏上層の亜熱帯高気圧に伴う暖気核の形成における断熱加熱、非断熱加熱の寄与の時空間構造を、季節変化の視点か
ら診断的かつ実験的に明らかにした。


使用データおよび手法

Japanese 55-year Reanalysis: JRA55[4] (1979-2017 年)

図１ (a) 1 月、(b) 7 月の対流圏上層亜熱帯高気圧のを用いる。
水平解像度は 1.25°×1.25°、
鉛直 37 層である。

形成に寄与する非断熱加熱の位置（ハッチ）。陰影は非断熱加熱の計算は Yanai et al. (1973)[5] に従い、以非断熱加熱の全層積分値。細い等値線は 150hPa 流線
関数（25×106 m2/s 以上のみ描画、5×106 m2/s 間隔）。

下の熱力学方程式より残差として計算する。

太い等値線は標高 4000m の等高線を表す。
：温度、 ：時間、 ：東西風、 ：南北風、 ：鉛直 p 速度、：気圧、R：気体定数、 ：定圧比熱、 ：非断熱加熱

また、暖気核の温度変化の要因を調べるため、上記

参考文献[1] Rodwell, M. J., and B. J. Hoskins, 1996, Quart. J. Roy.
Meteor. Soc., 122, 1385-1404.
[2] Wang, B., et al., 2012, Climate Dyn., 39, 1123-1135.
[3] Wu, G., et al., 2015, Climate Dyn., 45, 2757-2774.

の熱力学方程式に基づき診断解析を行う。
さらに、線形傾圧モデル (Linear Baroclinic Model:
LBM)[6] を用いて、対流圏上層の亜熱帯高気圧の形成[4] Kobayashi, S., et al., 2015, J. Meteor. Soc. Japan, 93,
5-48.

に寄与する非断熱加熱を特定する。本実験は算出した[5] Yanai, M., et al., 1973, J. Atmos. Sci., 30, 611-627.

非断熱加熱を水平方向に 11.25°間隔、鉛直方向に 2 層[6] Watanabe, M., and M. Kimoto, 2000, Quart. J. Roy.

ごとの格子に区切り、1 格子ずつ LBM に強制力として

Meteor. Soc., 126, 3343-3369.

― 474 ―

C461
地球システムモデルを用いた 20 世紀における北極域の気温変化と海氷変動*相澤拓郎 1,2 ・ 石井正好 2 ・ 行本誠史 2 ・ 羽角博康 1
1. 東京大学大気海洋研究所  2. 気象研究所
1. はじめに北極域では、20 世紀前半に、最近数十年の北極域温暖化に匹敵するくらいの顕著な温暖化があっ た こ と が 知 ら れ て い る (e.g., Johannessen2004)。この温暖化の要因として、外部強制力の変化や、内部変動が考えられている。温室効果ガス
濃度の上昇と自然起因の強制力の変化 (太陽活動の上昇と火山活動の沈静化) は、20 世紀前半の温暖化を引き起こしうる(e.g., Meehl et al. 2003)。
北極域には 50～80 年周期の非常に長周期の自然変動があり(e.g, Polyakov and Johnson 2000)、それは 20 世紀前半の北極域温暖化に対して大きく影響したと指摘されている(Polyakov et al. 2003)。
また Tokinaga et al. (2017) は、大西洋数十年規
模変動(AMV)と太平洋十年規模振動(PDO)の正のフェーズが、20 世紀初めの北極域温暖化を強めることを示した。

2. 北極域の気温と海氷変化
衛星観測は、最近数十年の北極温暖化増幅に対応して、夏季の海氷は急速に減少していることを明らかにした。特に 2012 年は、最小海氷面積を記録した。一方で 20 世紀前半における北極温暖化では、観測記録の不足から海氷変動がどの程度であったのかは十分に分かっていない。一説には海氷減少はあまりなかったとされている。しかし、北極域の気温変動と海氷変動には高い相関があるため、20 世紀中頃において、海氷は少なかった可能性は否定できない。

であり、historical は 5 メンバー、それ以外は 3メンバーである。詳細は、CMIP6 のサテライト
MIP の 一 つ で あ る DAMIP （ Detection and
Attribution Model Intercomparison Project）のプロトコルに従う。

4. 解析結果

MRI-ESM2 の歴史実験では 20 世紀前半の北極域温暖化、その後 1970 年頃までの全球寒冷化、
その後現在に至る急速な温暖化を MRI-CGCM3と比較して良く再現している (図省略)。図１はhist-nat 実験の３メンバー平均の 10 年移動平均した気温の緯度時間断面を描画している。また、北極域平均した火山性エアロゾルの光学的厚さの時系列も示してある。ブートストラップ法で得られた 3 メンバーアンサンブル平均の 10 年移動
平均値を解析し、それの 2 標準偏差より大きい領域を陰影で示している。1880 年から 1940 年にかけて北極域は温暖化しており、1920 年以降火山活動が低下していることが分かる。この温暖化に対応するように、9 月の海氷面積は 1885 年か
1940 年にかけて減少傾向を示した。また、３メン
バーアンサンブル平均でも数十年規模の変動が見られる。これについては、さらに調査する予定である。

3. 目的と研究手法

20 世紀前半の北極域の気温変化の要因を探る
ため、気候モデルを用いた歴史的強制力を与えた
実験(historical) とそれぞれを個別に与えた実験(hist-GHG, hist-aer, hist-nat)の解析を行う。また、海氷変動がどの程度気温変化に対応するかを調べる。
モデルは、CMIP6 に参加した地球システムモ
デル MRI-ESM2 を用いる。大気モデルの解像度
は、水平 1.125 度、鉛直 80 層 (TL159L80)。海洋モデルは MRI-COM4.4 を用いており、解像度は
東西 1 度、南北 0.5 度 (赤道付近は 0.3 度)、鉛直61 層である。期間は全て 1850-2014 年の 165 年

図 1 ：帯状平均した 10 年移動平均した年平均地上気温
偏差(℃)の緯度時間断面(上図)と、60 度以北で平均した
火山性硫酸エアロゾルの時系列(下図)。基準値は 1850～
1879 年の平均値で、３メンバーのアンサンブル平均を示している。上図のコンターは 0.1℃間隔で、実線は正偏差、破線は負偏差。自然変動よりも大きいシグナルを陰影で示している。

― 475 ―

C462

大 気 海 洋 結 合 が 2010 年 8 月 猛 暑 の 発 生 確 率 に 与 え る 影 響*長 谷 川 聡 (東 大 AORI), 今 田 由 紀 子 ( 気 象 研 ), 塩 竈 秀 夫 ( 環 境 研 ),森 正 人 (東 大 先 端 研 ) , 建 部 洋 晶 (JAMSTEC), 渡 部 雅 浩 (東 大 AORI)


はじめに

極端な気象イベントに対して地球温暖化などの様々な要因の寄与を定量的に推定する試みとしてイベン
ト・アトリビューション（以下 EA）が行われており、多くの EA 研究は大気モデルによる大規模アンサンブ
ル実験を用いている。しかし大気モデルでは、大気と海洋の結合効果が十分に再現できない。例えば西太平
洋など大気の変化を受けて海水温が変化する要素の大きい地域では、この因果関係を再現できない大気モデ
ルの降水量の年々変動は観測とは合わなくなる[1]。加えて、大気モデルを用いた EA 研究では、大気と海洋の結合によるアンサンブルスプレッドの広がりを十分に再現できない懸念もある。
本研究では結合モデルを用いた EA の準備として、
2010 年 8 月の猛暑を対象として MIROC6 の大気モデル
および大気海洋結合モデルを用いた大規模アンサンブ
ル実験を比較して、大気海洋結合が極端気象の発生確率に与える影響を調べる。


データ

 MIROC6 の大気海洋結合モデルで観測の海水温・塩分などを同化した 10 メンバーの近未来気候変動予測実
験をベースに、途中 2009 年 11 月から大気・海洋の初期値を組み替えて同化実験を続け 100 メンバーのアン
サンブル同化実験とした。一方 MIROC6 の大気モデル
で異なる初期値から同じ観測の海面水温を与えてアン
サンブル大気実験とした。
結果

図１ 大気実験（上）と近未来気候予測実験（下） 大気実験（図 1 上）の西太平洋では降水と海面水温の1979-2014年の8月の月降水量と月平均表面温度の相は正相関となり、与えられた高い海面水温に伴って雲関係数の 10 アンサンブル平均。

が生じて大きな降水が生じていると考えられる。一方の大気海洋結合モデルを用いた近未来気候予測実験

参考文献（図 1 下）では観測と同様に負相関を示す。MIROC6[1] Wang, B., et al., 2005, Geophys. Res. Let., 32, L15711.

においても、[1]で指摘された西太平洋での大気から海洋への結合効果の重要性が確認された。

謝辞

 大会では、さらに大規模アンサンブルの同化実験お本研究は文部科学省の統合的気候モデル高度化研究プ

よび大気実験を比較して 2010 年 8 月の猛暑の発生確率

ログラムの協力を得た。

について大気海洋結合効果が与える影響について発表を行う。

― 476 ―

C463

大気海洋結合モデルにおける海洋高解像度化の西インドモンスーンへの影響○山上 遥航 1、渡部 雅浩 1、建部 洋晶 2
1.東大大気海洋研、2.海洋研究開発機構
１．はじめに
大気海洋結合モデルにおけるシミュレーション
において、海洋中規模渦を許容、ないし解像することは、熱帯太平洋や西岸境界流域における海面水温(SST)の分布を変え、直上大気やさらに大規模な循環場に影響すると知られている。例えば、渦許容の大気海洋結合モデルを用いると、太平洋熱帯域における熱帯不安定波を解像することができ、エルニーニ
ョ/南方振動に伴う現実的な SST、降水量の偏差を再現することができる(e.g. Shaffrey et al. 2009)。一方、
熱帯太平洋や西岸境界流域以外における、海洋高解像度化に伴う影響は不明瞭である。そこで、本研究では、渦許容と渦非許容の大気海洋結合モデルを比較することで、海洋モデル高解像度化の影響を調べた。
２．大気海洋結合モデル、観測データ
本研究では大気海洋結合モデルとして
MIROC6[2]を用いた。大気モデルの水平解像度はT85(約 1.4°)であり、鉛直方向には 81 レベルを取っている。海洋モデルの水平解像度は、東西約 1°、南
北約 0.5°~1°であり、鉛直方向には 62 レベルを取っている。また、MIROC6 における海洋モデルの解像
度を水平約 0.25°とした、海洋渦許容の MIROC6
Subhires (以降 Subhires と参照する)も合わせて用いた。解析には、放射強制力を産業革命以前の値に固定した Preindustrial Control 実験を、それぞれ 100 年分用いた。比較として、SST には COBE-SST、降水量には GPCP Version 2.3、および ERA-interim も合わ
せて解析に用いた。
３．降水量・SST の変化
はじめに、降水量の変化について調べたところ、
熱帯太平洋、西岸境界流域以外に、西インド、インドネシア多島海で、降水量の顕著な変化が見られた(図 1a)。SST について調べると、アラビア海(インド
ネシア多島海)において、SST が高く(低く)なり、SSTのバイアスが減少していた(図 1b)。対応するように、
西インド（インドネシア）で降水量が増加（減少）
していることから、SST の変化が降水量にも影響していると想定される。なお、特に西インドでの顕著な降水量偏差が見られたため、以降は西インドに着目し詳しい解析を行う。

4. 西インドにおける降水量の変化要因
降水量の変化要因を調べるために、水蒸気収支を計算し、MIROC6 と Subhires での結果を比較したと
ころ、西インドにおける差は、風の収束の差が寄与していた。そこで、大気下層の循環場を比較したと
ころ、アラビア海北部で低気圧性の偏差が見られた。
そのため、特に西インド北部での大気下層での収束が強化されており、降水が増加していた。また、ア
ラビア海北部での SST は高くなっているため、SSTの変化が直上大気に影響を与え、低気圧性偏差を作り出していると考えられる。
5. アラビア海における SST の変化要因
次に、SST の変化の要因について調べた。Subhires
では紅海、ペルシャ湾を解像しているが、MIROC6では陸として扱われているため、アラビア海に影響が及んでいると考えられる。そこで、SST や海面高度の平均場および変動を、衛星観測データと比較した。Subhires では、特に紅海からアラビア海における海洋中規模スケールの基本場および変動がよく再現されていた。そのため、Subhires では紅海、ペルシャ湾由来の高温水が流出し、アラビア半島沖での海水温を高くする寄与を果たしているが、MIROC6 ではその効果が再現されておらず、SST の違いを生んでいると結論付けられる。

図 1. Subhires と MIROC6 の年平均(a)降水量と、(b)SST の差

参考文献[1] Shaffrey, L. C., et al. (2009). Journal of
Climate, 22(8), 1861-1896.
[2] Tatebe, H., et al. (2018). Geosci. Model Dev.
Discuss.

― 477 ―

C464

夏季北西太平洋大気循環変動におけるENSO 駆 動 成 分 の 抽 出*門 大 貴 (東 大 先 端 研 ) ,小 坂 優 (東 大 先 端 研 ) ,森 正 人 (東 大 先 端 研 )データの SVD１では本州付近に弱いながらも負の極大

はじめに

夏季北西太平洋域における大気循環の経年変動に対があり、太平洋-日本 (PJ) パターン [3] と類似していし、エルニーニョ・南方振動 (ENSO) が重要な強制でる。一方モデルの SVD１では正、負ともにやや北にずあることが知られている。ENSO は典型的には初夏にれた構造を示す。これらは各データセットでの同期間

発達を初め 12 月に極大に達し、翌春に終息するが、そ同領域における SLP の経験直交関数 (EOF) 第１モーの北西太平洋への影響は ENSO 発達年と衰退年とで異ドとほぼ一致し、また ENSO 発生翌年の SLP の空間構なる。しかも全ての ENSO 事例がこの典型的な季節発造ともよく似ている。SVD1 の二乗共分散寄与率は

展に従うわけではなく、極大のタイミングが異なる事

91.8%に達し、ENSO に強制された SLP 変動の大部分を例や複数年継続する場合もある。加えて、ENSO に伴このモードだけで捉えていることを意味する。

う熱帯太平洋海面水温偏差の空間構造にも事例毎に違モデルにおいて、SVD1 に対応する展開係数時系列のいがある。このような状況で、特定の季節の ENSO 指

分散のうちアンサンブル平均が占める割合は 45.5%で数に対するラグ回帰のみから抽出した変動は、ENSO

あり、これはモデル PJ パターンの半分弱が ENSO 駆動の影響を完全に捉えていない可能性がある。

であることを意味する。再解析に対して同じ方法を適

大気海洋結合モデルにおいて熱帯太平洋海面水温変用することはできないが、モデル展開係数のアンサン

動を観測値に拘束する｢ペースメーカー実験｣は、このブル平均との相関の 2 乗で見積もることが可能で、約 3ような問題を避けつつ ENSO の影響を評価できる。し割が ENSO 駆動であると言える。

かし、モデル内で再現される大気循環偏差にはバイアスの恐れがある。そこで本研究は、Mori et al (2019) が提示したモデル実験データと再解析データの統合解析[1]を応用し、観測データの中から ENSO に強制された変動を抽出することを試みた。


データと解析方法JRA-55 大気再解析データ及び HadISST データを、米
国地球流体力学研究所 (GFDL) の大気海洋結合モデル
CM2.1 による 10 メンバーの熱帯東太平洋ペースメーカ
ー実験 [2]と組み合わせて用いた。北西太平洋域(115°E-150°E、5°N-50°N) の 6~8 月平均海面更正気圧(SLP) に対し、再解析とモデル実験との間で特異値分
解 (SVD) 解析を適用した (Mori et al. 2019)。再解析データは 1979~2009 年の変動を 10 回繰り返し、同じ期間のモデル各アンサンブルメンバーとの共変動を積算して SVD 解析を行った。これより、ENSO に強制された

図１ SVD1 に対する（上）再解析（下）モデル SLP の北西太平洋 SLP 変動をモデルと再解析からペアで抽出

同質回帰図。等値線間隔は 20Pa。ハッチは負値を表す。

することができる。


結果

参考文献

再解析（図１上）、モデル（図１下）について同質回[1] Mori et al, 2019, Nature Climate Change 9, 123-129

帰した SVD 第１モード (以下 SVD1) はともに、本州[2] Kosaka and Xie 2016, Nature Geoscience 9, 669-673の南沖に強い正のピークを持つ構造を示した。再解析[3] Kosaka and Nakamura 2006, Q.J.R Meteorol. Soc. 132,
2009-2030― 478 ―

D451

季節変化および紫外線加熱が金星大気大循環に及ぼす影響について*山 本 勝 (九 大 応 力 研 ), 池 田 恒 平 (国 立 環 境 研 ),高 橋 正 明 (国 立 環 境 研 ),1.

s−1 ほど弱くなる．発表では，本稿で示した結果を初期

はじめに

Yamamoto et al. (2019)は，Ikeda (2011)の大気大循環モ
デルに地形を組み込んだ数値実験を行い，金星中層大値として，ナッジングを外した T63 実験の解析結果も示す予定である．

気の大循環構造を調査した．観測と似た「大気安定度の層構造や極域構造」や「太陽直下の水平風構造」がシミュレートされた．また，Yamamoto and Takahashi(2004, 2006)が示したように，雲頂では熱潮汐波が赤道向きの運動量フラックスを生み出す．
金星大気は長期変動しており，季節変化や紫外線加熱が循環構造に与える影響について調査する必要があ
る．Ikeda (2011)によると，Low-UV 実験と比較して，High-UV 実験(Low-UV よりも UV 吸収物質が高高度域まで広がる条件)では，超回転が弱化することが報告されている．
本研究では，地形を組み込んだ GCM を用いて，金星の「小さい季節変化」や「紫外線吸収物質分布の違い」が大気大循環構造や波動に与える影響を明らかにすることを目指す．
2.

モデル

Yamamoto et al. (2019)の追加実験(T21L52)として，自転傾斜角が 2.6 度傾く条件で Low-UV 実験(unknown UV
absorber が高度 57－65 km に分布)と High-UV 実験(unknown UV absorber が高度 57－70 km に分布)を平衡

図１ Low-UV 実験（上）と High-UV 実験（下）の高になるまで時間積分した．高度約 40 km で 40 m s−1 と度 69 km 付近の帯状平均東西風の緯度－時間分布．濃なるような超回転をリファレンスとして，高度 40 km

淡は季節変化有実験，等値線は季節変化無実験の結果

以下の下層大気の帯状平均東西風をそのリファレンスを示す．

に緩和させる実験を行い，平衡になるまで計算した．
参考文献
3.

[1] Yamamoto, M. et al., 2019, Icarus, 321, 232-250.

結果

季節変化無の Low-UV 実験では，地形に起因する弱い南北非対称が見られる（図１上）．季節変化有の条件
では，緯度 60 度から赤道にわたり 225 日周期の帯状平均流変動が見られる．High-UV 実験では，雲頂での帯−1状流速が全体的に 10 m s ほど弱くなる（図１下）．

[2] Ikeda, K., 2011, 東京大学博士論文.
[3] Yamamoto, M. and M. Takahashi, 2004, Geophys. Res
Lett., 31, L09701.
[4] Yamamoto, M. and M. Takahashi, 2006, J. Atmos. Sci.,
63, 3296-3314.

−1

このように，自転軸の傾きは小さいが，数 m s の年周期変動が超回転で見られる．また，紫外線吸収物質
が上層に広がるような状況では，超回転の流速が 10 m

― 479 ―

D452

金 星 探 査 機 Venus Express の 風 速 デ ー タ を 用 い た
熱潮汐波への同化インパクトの研究*杉 本 憲 彦 (慶 大 ), 神 山 徹 (産 総 研 ), 高 木 征 弘 (京 産 大 )1.

風速の極小が正午域中心となり、VMC 観測に整合的なはじめに我々のグループでは, これまで地球シミュレータ上
で最適化された地球の大気大循環モデル AFES を金星

分布が得られるなど熱潮汐波の位相が改善し, あかつ
きの電波掩蔽観測[3]とも整合的な結果が得られた.

版に改造した金星 AFES を開発してきた. また, 金星初

また, 熱潮汐波のみならず, 東西平均場も全球的にの気象探査機「あかつき」の観測データを最大限に活修正された(図２). 1 日に 1 度程度の雲層上端高度の風用すべく, 金星 AFES に局所変換アンサンブルカルマ

速場(南半球の昼面)のみの同化であっても, 熱潮汐波

ンフィルター(Local Ensemble Transform Kalman Filter;の構造の改善を通して, 全球の大気大循環を変化させ

LETKF) を用いたデータ同化システム (Venus AFES

うる大きなインパクトを持つことがわかった.

LETKF Data Assimilation System; VALEDAS)を開発してきた[1]. 開発したシステムの検証のため, 熱潮汐波を

4.

まとめ

含まない金星 AFES の予報に, 熱潮汐波を加えた疑似LETKF を 用いた 金星 大気 データ 同化シ ステム

観測データを同化したテスト実験を行い, システムが

VALEDAS を開発し, 熱潮汐波を含む金星 AFES の予報

有効に機能することを確認した. しかしながら, 東西に, VMC 観測から導出された風速場を同化した. その

平均風などの大気大循環に与える影響は大きくなかっ

結果, あかつきの観測と整合的な熱潮汐波の位相の改た. このため本研究では, 熱潮汐波を含む金星 AFES の善を得た. また熱潮汐波の位相の改善によって, 大気

予報に実際の水平風の観測データを同化し, 熱潮汐波

大循環へ大きなインパクトがあることを確認した. 今や大気大循環に与えるインパクトを調査した[2].

後はあかつきの観測データを同化して, 金星初の客観解析データの作成を目指す.

2.

実験設定

金星 AFES の基礎方程式はシグマ座標系における乾燥大気の球面プリミティブ方程式で, 物理パラメータ
は金星の観測値に基づく. 格子点数は 128×64×60(T42L60)である. 観測に基づく太陽加熱を与え, 長波放射過程はニュートン冷却で簡略化し, 係数に先行研究の値を用いた. これにより, 温度場は水平一様な図１ 東西風(左)と温度(右)の赤道での経度高度断面.

場に緩和される. また, 水平と鉛直の渦粘性も含む.
初期値に, スーパーローテーションを仮定した剛体
回転の東西風を設定し, 温度場は東西風とバランス(傾度風平衡)させた. また, 静的安定度は観測値を模擬した. この初期値を用いて 4 地球年のスピンアップを行った. 同化開始時間をずらした 31 メンバーを準備した.
観測データとして , Venus Express 搭載の Venus
Monitoring Camera (VMC)による観測から導出された風図２ 平均東西風(左)と温度(右)の緯度高度断面. シ

速場を用いた. 雲層上端(70 km)の風速場が, 高密度(約ェードは同化なしの結果からの偏差を示す.

1 日ごと)になる観測期間を使用した.
参考文献
3.

[1] Sugimoto, N. et al., 2017, Scientific Reports, 7, 9321.

結果

図１に赤道における熱潮汐波に伴う東西風速(左)と温度偏差(右)の経度高度断面を示す. 雲層上端で東西[2] Sugimoto, N. et al. 2019, Geophys. Res. Lett., 46,4573–4580.
[3] Ando, H. et al., 2018, J. Geophys. Res., 123, 2970–2980.

― 480 ―

D453

― 481 ―

D454

那覇で観測された対流圏オゾンの増大現象について*山口小雪 1 林田佐智子 1
1. はじめに1.奈良女子 大学

図 2 は、4 月と 5 月の高度 3-9km において外れ値が対流圏オゾンは大気汚染物質であると同時に、短寿検出された日数を示す。2007 年以降、ほぼ毎年のよう

命気候汚染物質である。対流圏オゾンの起源は、元来、に外れ値が観測されていた。

成層圏から流入するものである[1]が、その他にも、人4. 考察

為起源のオゾン前駆物質から光化学反応によっても生4 月から 5 月のオゾンの増大現象は中部対流圏に多成される[2]。東アジアにおける地表面付近のオゾンは、いことから、那覇の都市化によるオゾン前駆物質の増近年、顕著に増加している[3]。アジア大陸から流出す

加の可能性は低い。成層圏からの流入の影響についてるオゾンが太平洋を越え、北アメリカ西海岸の大気環

は、上述の通り、あらかじめ統計解析を行う前に除いて境に影響を与えている[4,5]。アジア大陸から太平洋へいる。また、[7]によって報告されているように、春のの流出を観測しやすい位置にある那覇におけるオゾン

高濃度は東南アジアのバイオマス燃焼によって発生しゾンデ観測は、このような過程を検出するのに有利でたオゾンが長距離輸送された可能性が示唆される。中ある。

国からの流出についても検討すべきであろう。

我々は、那覇において 2007 年 4 月に極めて顕著な高5. 参考文献

濃度オゾンが観測され、それ以降も高濃度オゾンが頻

[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]

繁に観測されたことを発見した。この現象の原因を特定することを目的として、1989 年 9 月から 2018 年 1 月までの那覇におけるオゾンゾンデ観測データを詳細に解析し、対流圏オゾンの増大現象が起こる月と高度をHolton, J. R. et al., 1995, Rev Geophys, 33, 403-439.
Monks, P. S. et al., 2009, Atmos. Environ. 43, 5268‒5350.
Cooper, O. R., et al., 2014, Elem. Sci. Anthr. 2, 000029.
Ambrose, J. L. et al., 2011, Atmos. Environ. 45, 5302‒5315.
Jaffe, D. et al., 2003, Atmos. Environ. 37, 391‒404.
黒川歌夕,林田佐智子,日本気象学会 2013 年度秋季大会予稿
集,386.
[7] Liu, H., et al., 1999, Atmos. Environ. 33, 2403‒2410.

調べた。
2. 解析手法
気象庁オゾンゾンデ観測データの内、1989 年 9 月から 2018 年 1 月までを解析した。各高度で比較しやす
いようにデータを 0.15km 毎にグリッド化した。[6]と同様に Tukey の箱ひげ図の定義を用い、以下のように定義した。Q1:第一四分位値、Me:中央値、Mean:平均値、Q3:第三四分位値、下限値 Lo=Q1-1.5×(Q3-Q1)、上限値

図 1 Tukey の箱ひげ図の定義を使用した高度 0.15km

Up= Q3+1.5×(Q3-Q1)、外れ値 Out:Lo 未満または Up を

毎のオゾンの統計解析。高度 3km 毎に箱ひげ図を描超える値。

いた。その他の高度は実線で描いている。点線は平統計解析では第一圏界面高度以下のみを解析対象と均値。

した。また、成層圏からの流入の影響を除くため、統計解析では第一圏界面高度が 11km 以下の 22 日分を除く
計 1106 日分の観測データを用いた。
3. 結果
Tukey の箱ひげ図の定義を用い、29 年間の統計を高度毎に解析した結果が図 1 である。対流圏全層に渡って外れ値が多数存在している。この外れ値は 4 月から
5 月の 5km 付近に多かった。また、高度 10km 以上の外れ値は成層圏からの流入が影響していると考えること

図 2 高度 3-9km において外れ値が検出された日数。

ができる。

色は月を示す。

― 482 ―

D455

東南アジアにおける下部対流圏春季のオゾン増大現象：
発生のメカニズムと 3 次元構造
*荻 野 慎 也 (JAMSTEC), 宮 崎 和 幸 (JAMSTEC, NASA), 藤 原 正 智 (北 海 道 大 学 ),野 津 雅 人 (首 都 大 学 東 京 ), 塩 谷 雅 人 (京 都 大 学 ), 長 谷 部 文 雄 (北 海 道 大 学 ),松 本 淳 (JAMSTEC, 首 都 大 学 東 京 ), Jacquelyn Witte (NASA), Anne Thompson (NASA),
Nguyen Hoang Anh (ベ ト ナ ム 気 象 水 文 局 ), Nguyen Vinh Thu (ベ ト ナ ム 気 象 水 文 局 )1.はじめに ベトナム・ハノイにおいて 2004 年より継が移流されてくるためである。ハノイ上空の 3 km 付

続的に実施しているオゾンゾンデ観測より、雨季直前

近にオゾン極大が地面から離れて現れるのは、このよの 3 月の高度 3km 付近にオゾンの増大する層が現れる

うな鉛直構造が原因であることがわかる。

ことが見出された(Ogino et al., 2013, JGR)。流跡線解析

より広域のオゾン分布を見ると、汚染大気は太平洋を横断する形でさらに東方および上層へ輸送されていた。北米大陸西海岸にまで達する場合もある。本研究は、このような広域の大気汚染物質輸送の起源付近の詳細構造を明らかにしたものである。

や気象場の解析から、このオゾン増大はハノイより西方の領域における大気汚染を起源とすることが示唆される。このオゾン増大の分布実態と発生原因を化学輸
送モデル実験により調べたので報告する。
2. モデル実験 化学輸送モデル CHASER を用いて、インド亜大陸、インドシナ半島北西部、中国南部の 3領域(図 1)におけるオゾン前駆物質の排出を抑制した実験を行った。これにより、どの領域を起源とするオゾンがハノイのオゾン増大に寄与しているかを特定するととともに、増大現象の水平および鉛直構造を記述した。各実験においては 2 月 1 日に排出抑制をスタートさせる計算を、2005 年から 2014 年の 10 年間実施した。計算結果の内、増大の顕著な 3 月 1 日から 20 日
までのデータを 10 年分平均した結果を以下に示す。
3. オゾン増大の起源 3 月のオゾン濃度が極大となる
ハノイ上空 700hPa においては、インドシナ半島北西部からの排出を抑制した場合にオゾン濃度の減少が大きかった。つまり、オゾン増大に最も寄与しているのはインドシナ半島北西部からのオゾン前駆物質の排出である(図 2)。一酸化炭素の分布等を合わせて考察す
ると、この季節のこの地域で活発となるバイオマス燃

図 1 インドシナ半島北西部からのオゾン前駆物質により生成されたオゾン(コントロール実験結果から、当該領域からの排出抑制実験の結果を引いたもの)の 700
hPa における水平分布。四角で囲った領域は、感度実験においてオゾン前駆物質の排出を抑制した3 つの領域。
西から、インド亜大陸、インドシナ半島北西部、中国南部。×はハノイの位置。

焼が排出源として寄与しているものと考えられる。
4. オゾン増大の水平鉛直構造 インドシナ半島北西部を起源とするオゾンの増大は、ハノイでオゾン濃度が極大となる 700hPa の高度域において、ハノイ付近を中心とする 20 度×20 度程度の水平スケールを持つ領域に広がっていた(図 1)。また、鉛直方向には、インドシナ北西部から南シナ海へ向けて傾いた構造を持っていた。これはインドシナ半島内陸部に卓越する対流混合層で高度 4〜5km 付近にまでかき混ぜられた汚染

図 2 ハノイ上空におけるオゾン量に対する、各排出削

大気が西風により東方へ流されることと、地表面付近

減領域から生成されたオゾンの寄与率。(青) インド亜では東風コールドサージに伴い海洋からの清浄な空気

大陸、(緑) インドシナ半島北西部、(赤) 中国南部。

― 483 ―

D456

陸 別 ・ 昭 和 基 地 ・ つ く ば に お け る CFCs/HCFCs の 長 期 変 動*中 島 英 彰 1 ) , 2 ) , 武 田 真 憲 2 ) , 村 田 功 2 ) , 長 濱 智 生 3 ) , 森 野 勇 1 ) , 木 名 瀬 健 4 )1) 国 立 環 境 研 , 2)東 北 大 院 環 境 , 3)名 古 屋 大 学 ISEE, 4)気 象 研

1.

3.

はじめに

1980 年代半ばの南極オゾンホールの発見に引き続き、

結果

図１～５に、今回の解析で得られた 1995 年以降の

人為起源のフロンがオゾン層を破壊するメカニズムがCFC-11, CFC-12, HCFC-22, HCFC-142b, 及び HFC-23 の解明され、特定フロンの生産と消費を規制するモント

経年変化を示す。緑、青、赤の点が、それぞれ陸別、リオール議定書が締結され、CFC, HCFC の削減スケジ

昭和基地、つくばにおける FTIR による観測結果を示す。

ュールが制定された。それによると、CFC は 2010 年に

図には黒と灰色で、アラスカ Barrow および南極点基地

発展途上国も含めて生産全廃。現在は HCFC の削減途

における NOAA の地上サンプリングによる測定結果を中であり、先進国では 2020 年に生産全廃、途上国でも併せて示してある。それぞれのガス種に特有な年変動

2030 年には生産が廃止される。しかし、途上国での現や経年変化の様子を見て取ることができる。年変動の在の主要冷媒は HCFC-22 であり、いまだ大量生産が続原因や、対流圏と成層圏に分けて解析したカラム量変いているため、その大気中濃度は増加の一途をたどっ動の様子についても報告する予定である。

ている。これら CFCs/HCFCs 濃度の世界各地における長期モニタリングの一手法として、我々は北海道陸別（43.5ºN, 143.8ºE）、南極昭和基地（69.0ºS, 39.6ºE）、およびつくば（36.1ºN, 140.1ºE）における地上フーリエ変
換赤外分光器（FTIR）による太陽赤外分光スペクトルから、各種 CFCs と HCFCs の解析を試みた。
2.

図１ CFC-11 気柱全量の経年変化

解析手法

北海道陸別においては 1995 年から 2010 年まで断続
的に FTIR 分光観測を行ってきている。また、南極昭和基地においては、2007, 2011, 2016 年の 3 年間、FTIR 観

図２ CFC-12 気柱全量の経年変化測を実施した。また、つくばではこれまでの CO2, CH4
等温室効果ガス観測を目的とした TCCON モードでの観測に加え、フロン類の解析が可能な NDACC モードでの観測を 2018 年 6 月から開始している。さらに、陸別でも 2019 年以降、新たな FTIR による同様の観測を

図３ HCFC-22 気柱全量の経年変化介している。今回の解析では、これらの観測スペクト
ルのうち、NDACC Filter #6 領域の観測スペクトルを解析に用いた。解析に用いたプログラムは、NCAR で開発されたロジャース法を用いた sfit4 である。Line
parameter には、HITRAN2008 と、NASA/JPL の Geoff

図４ HCFC-142b 気柱全量の経年変化

Toon による Pseudo Line List [1]を用いた。今回解析を行ったのは、CFC-11 (830-860), CFC-12 (1160.2-1161.4),
HCFC-22 (828.6-831), HCFC-142b (1191.7-1195.2), および HFC-23 (1138.5-1148, 1154-1160)の 5 つのガス種である。なお、カッコ内に示してあるのは、それぞれの解

図５ HFC-23 気柱全量の経年変化析に用いた波数範囲(cm )である。なお、HFC-23 の解

参考文献

析には、2 つの波数範囲を併せて解いている。

[1] https://mark4sun.jpl.nasa.gov/pseudo.html/ (2019/7 閲覧)-1― 484 ―

D457

 年における春季の越境汚染に対する日本のエアロゾル光学的厚さの応答に関する観測的研究
 *蔡穎（千葉大学），入江 仁士（千葉大学），山口 航大（千葉大学）
１． はじめにれた。これは、中国などからの発生源強度の変動で

 東アジア地域は化石燃料の燃焼などによる大気汚は説明できないので、年々の気象場の変動によると染の重要な発生源である。東アジアの風下に位置す考えられる。このことは、また、図 1 で示された西る日本では、中国などからの越境大気汚染の影響が日本のスカイラジオメータの AOD トレンドが不明問題となっている。鵜野伊津志[1]らは「(中国の排出瞭だったことの要因であったと考えられる。        

減少率が継続すると)PM2.5 高濃度越境問題は急速に改善に向かうと考えられる」と述べたが、今年の5 月末には、長崎・福江島で 8 年ぶりに光化学オキ
シダント注意報が発令された。このように、近年、中国の大気環境が急激に変動している中で、日本の大気環境は越境汚染に対して、どのように応答しているのかを理解することは重要である。
２． 方法 

図 1 千葉（赤）、福江（青）、春日（緑）、佐賀（紫）本研究では、まず千葉大学（35.6oN, 140.1oE, 60m）の AOD 年平均値。

福江島（32.7oN,128.6oE, 50m）、春日（33.5oN, 130.4oE,55m）、佐賀（33.2oN, 130.2oE, 21m）に設置されたス(a)

カイラジオメータのエアロゾル光学的厚さ（AOD）
データ（500nm）を解析した。また、NASA の地球観(b)

測衛星 Terra/Aqua に搭載される MODIS (中分解能撮像分光放射計)の AOD データ（550nm）を用いて、ス
カイラジオメータで得られた結果との対応を調べた。
３． 結果、考察(c)(d)

図 1 が示すように、2011-2019 年の春季における千葉と西日本 3 地点（福江、春日、佐賀）の AOD の年

図 2 （a）スカイラジオメータによる 2011-2014 年

平均値を比較したところ、西日本では千葉ほどの明と 2016-2019 年の各 4 年間の春季における福江、春

瞭な年々の減少傾向は見られなかった。これは、年々

日、佐賀の AOD の平均値。
（b）2011-2019 年の春季の越境汚染の影響の変動が大きい中、データ数が不における AOD の年増加量。
（c）2011-2014 年と（d）十分だったことが原因と考えられたので、西日本 3

2016-2019 年の春季における AOD の平均値。

地点それぞれについて、2011-2014 年と 2016-2019
年の各 4 年間のスカイラジオメータの AOD の平均値

参考文献：を算出した。3 地点とも 2011-2014 年に比べて、[1] 鵜野ら、2017、大気環境学会誌、45、6

2016-2019 年の AOD は明らかに減少した（図 2a）。
このことを確認するために、MODIS の AOD データを解析した。スカイラジオメータの結果と同様に、千葉と西日本でも減少傾向が確認された（図 2b,2c,2d）。
また、日本近海では場所によっては増加傾向が見ら― 485 ―

D458

発生領域別複素屈折率データを用いたダスト放射強制力の見積もり* 竹村 俊彦（九州大学 応用力学研究所），村瀬 蓮一（九州大学 総合理工学府）
Claudia Di Biagio（LISA, France）
1. 背景

3. 結果

大気中の鉱物粒子（ダスト）は、太陽放射・地球
放射を散乱および吸収する。その光学特性は化学組成に依存し、特に鉄の含有量が放射吸収の強度に影響すると考えられている。地質は場所により異なる
ため、本来は様々な光学特性を持ったダストが大気中に存在している。しかし、これまでの気候モデル
では、全球一様の波長依存のダストの複素屈折率を利用して、大気放射過程に対する影響を考慮してきた。そこで本研究では、世界各地でサンプルしたダ
ストを同一手法で解析することにより得られた最新の複素屈折率のデータを使用して、発生領域ごとに異なる光学特性を考慮した全球気候モデルによるシ
ミュレーションを行い、エアロゾル・放射相互作用の放射強制力を定量的に検証する。

図は、実験1, 2, 3それぞれのエアロゾル・放射相
互作用による大気上端での年平均ダスト放射強制力の計算結果である。ダストの複素屈折率の違いのみを検証するために、晴天大気を仮定した場合の結果を示している。また、表には、それらの全球平均値を示す。WMO[5]データ適用の場合（実験1）はダ
スト濃度が高く地表アルベドが大きい乾燥域で正の放射強制力である一方、WMOデータ[5]の複素屈折率虚部を小さくした場合（実験2）と新データ[1,2]の場合（実験3）は、全球的に負の放射強制力となり、空間パターンも近い。しかし、新データの場合
は、これまでのデフォルトよりも短波の負の強制力、長波の正の強制力ともに大きく、波長ごとの散乱・吸収の強さは異なることがわかる。

2. 実験概要

謝辞
国立環境研究所スーパーコンピュータシステムを利用して計算を行っています。本研究の内容はJSPS科
研費19H05669の支援を受けています。

世界各地（北アフリカ・サヘル・中東・東アジア・
北アメリカ・南アメリカ・アフリカ南部・オーストラリア）でサンプルしたダストを実験室において複数の測器で解析することにより導出された波長依存の複素屈折率[1,2]を用いる。そのデータベースを全球エアロゾル気候モデルMIROC-SPRINTARS[3,4]でのエアロゾル・放射相互作用の計算で利用できるように整備した。以下の3つの複素屈折率データベースを用いた実験を実施して比較を行った。
• 実験1：WMOデータ[5]を基準としてダストの複素屈折率の虚部の数値を4分の1（SPRINTARSのデフォルト）• 実験2：WMOデータ[5]のまま• 実験3：新データ[1,2]大気モデルの水平分解能はT85（約1.4̊）、鉛直40
層である。

参考文献

[1] Di Biagio et al., 2017: doi:10.5194/acp-17-1901-2017.
[2] Di Biagio et al., 2019: doi:10.5194/acp-2019-145.
[3] Takemura et al., 2005: doi:10.1029/2004JD005029.
[4] Takemura et al., 2009: doi:10.5194/acp-9-3061-2009.
[5] WMO, 1983: WCP-55.

表 晴天大気でのエアロゾル・放射相互作用による大気上端での全球・年平均ダスト放射強制力
短波

長波

短波＋長波

実験1

‒0.61

+0.06

‒0.55

実験2

‒0.29

+0.11

‒0.18

実験3

‒0.70

+0.12

‒0.58

図 晴天大気でのエアロゾル・放射相互作用による大気上端での太陽放射・地球放射合計の年平均ダスト
放射強制力の分布 （左）実験1 （中）実験2 （右）実験3― 486 ―

D459

Development of size-resolving aerosol microphysics scheme
for use in NICAM-SPRINTARSChiuTung Cheng* and Kentaroh Suzuki (AORI, The University of Tokyo)
1. Introduction
Global cloud-resolving models (GCRMs), such as
NICAM [1], enables more realistic simulations ofaerosol transport as well as vertical air velocities, a key
parameter in determining the activation of cloud
droplets by aerosols. However, another crucial
parameter, the size distribution of aerosols, is yet to beresolved in any of the GCRMs to date. To simulate theevolutions of aerosol size distributions and theircontributions to the aerosol-radiation and aerosol-cloudinteractions, we develop a size-resolving scheme as anextension from the original NICAM-SPRINTARS [2].
2. Model development
A flexible bin-type size representation is introduced
for the major atmospheric aerosol species considered in
SPRINTARS [3]. Each size bin is characterized withsize-dependent properties such as terminal velocity,
CCN ability and optical parameters, and evolves as anindependent tracer. For sulfate aerosols, aerosol
dynamic processes (nucleation, new particle formation,condensation and coagulation processes) arerepresented with explicit size-dependency of theprocesses.
3. Early results and validation
Here we present the early results from the ongoingmodel development, including its validation bycomparing to ground-based observations fromAERONET [4] and satellite observations from MODIS[5]. While aerosol models are typically validated using
observed aerosol optical depths and Ångström
exponents, the knowledge of size distributions provided
by the size-resolved model also allows directcomparisons with the observed size distribution fromground-based measurements. For example, in Figure 1,
the annually averaged size distribution at Solar Village,
one of the AERONET sites, is fairly reproduced by thesize-resolving model, and insight into different
underlying compositions by different aerosol species
can also be inferred.
In comparison with the original version, thesize-resolving model produces contrasting spatial

distribution, optical depths and mass budgets due toexplicit representations of size dependency of opticalproperties and physical process rates. Figure 2 indicatesa more distant transport of sulfate aerosols owing to thesize-resolved characteristics. These results suggest thatsize-resolving microphysics will lead to different
estimates of aerosol forcing, and should be consideredin global models in order to reduce the uncertainties ofaerosol radiative forcing.

(b)

(a)

Radius (μm)

Fig. 1. Average size distribution by (a) AERONET and(b) size-resolving model in 2006 at Solar Village

(a)

(b)

Fig. 2. Annual sulfate mass concentration (μg) in 2006
at East Asia simulated by (a) original SPRINTARS
model and (b) size-resolved model
References[1] Satoh, M., et al., 2014, Progress in Earth andPlanetary Science, 1(1), 18.
[2] Suzuki, K., et al., 2008, Geophysical researchletters, 35(19).
[3] Takemura, T., et al., 2000, Journal of GeophysicalResearch: Atmospheres, 105(D14), 17853-17873.
[4] Holben, B. N., et al., 1998, Remote sensing ofenvironment, 66(1), 1-16.
[5] Platnick, S., et al., 2015, NASA MODIS Adaptive
Processing System, Goddard Space Flight Center,
http://dx.doi.org/10.5067/MODIS/MOD08_M3.006,
http://dx.doi.org/10.5067/MODIS/MYD08_M3.006― 487 ―

D460

全球高解像度エアロゾルシミュレーションを対象としたモデル解像度の影響評価*五 藤 大 輔 (国 立 環 境 研 究 所 )
1.

はじめに

3.

結果

数値モデルの解像度依存性に関する研究はこれまで

エアロゾルの地表面濃度やエアロゾル鉛直積算量を数多くなされており、物質輸送の観点からもいくつか

示す光学的厚さを、利用可能な観測データと比較したの先行研究がある [1,2,3]。特に短寿命大気汚染物質のところ、年平均値での比較においては、HRM と LRM

濃度場はモデル解像度に大きく影響されることがわかとの差は 10%以内であった。しかし、僅かではあるが、っている。さらに、スーパーコンピュータの発展によ

HRM の方が LRM よりも観測に近くなったことが確かって、注目するモデル解像度が細かくなっており、全められた。また、エアロゾル存在量を決定しうる雲に

球 10km 以下の解像度でのモデル結果を含めた、解像度関係する物理量の比較も行なったところ、HRM とLRM

依存性の議論が行われるようになってきた。これらのは年平均値でみると 10%以内の差であることが確かめ

結果から、高解像度で計算するほど短寿命大気汚染物られた。

質の結果は良くなるといった傾向を示され、今後ます

しかし、エアロゾルの成分毎の濃度や、エアロゾル

ます高解像度で計算する必要性を示している。しかし、高濃度での場所での結果に注目すると、HRM と LRM

これまでのモデル解像度依存性に関する研究では、高は 10%以上の差が生じていることもわかった。例えば、

解像度計算はその積分期間が比較的短く、また比較す

疎水性ブラックカーボンや硫酸塩エアロゾルは、全球る解像度が大きく異なることが多かった。そこで本研

年平均値であっても、HRM と LRM との間には最大

究では、非静力学正 20 面体格子大気モデル NICAM

30%程度の差が見られた。また、エアロゾルが高濃度[4,5] によるエアロゾルシミュレーションを全球 14km

である中国の都市部で比較すると、HRM と LRM とで解像度で 3 年間実行し、モデル解像度依存性を議論すは、月平均値で最大 20%程度の濃度差が見られ、HRMるために 56km 解像度での計算も 3 年間行なった。
これがより観測に近かった。

により、高解像度間で長期間のエアロゾルシミュレーションの比較を行うことができる。

モデル結果の観点では、HRM は確かに LRM よりも観測に近い値を計算することができたが、全球年平均値でみると、その差は 10%程度であった。一方で、計2.

算コストの観点では、HRM は LRM の 10 倍程度の計算

実験設定

用いたモデルは、NICAM [4,5] が母体で、エアロゾ

時間が必要であった。このことから、LRM である程度

ルの取り扱いは SPRINTARS [6,7]をベースとしている。

のモデルチューニングを行なった後、同じ係数を HRM

本実験の設定で重要な点は、2 つの異なるモデル解像度に適用して、より高解像度計算することが、より効率（14km と 56km）において、用いた物理過程は全く同的に計算する方法であることも示唆された。

一のものを用いたことであり、雲解像モデルで利用する 1-moment の雲微物理スキーム（NSW6）[8] を用い、参考文献

タイムステップは 1 分とした。なお、積分期間、エア[1] Ma, P. -L., et al., 2014, Geosci. Model Dev., 7, 755-778.

ロゾル関係の排出量インベントリを含む境界データ、[2] Sato, Y., et al., 2016, Sci. Rep., 6, 26561.

等の実験条件は、日本気象学会 2018 年度秋季大会での[3] Sekiya, T., et al., 2018, Geosci. Model Dev., 11, 959-988

発表と同様である。また、14km 解像度モデルは高解像[4] Tomita and Satoh (2004), Fluid. Dyn. Res., 34, 357-400.

度モデル（HRM: High-Resolution Model）と呼び、56km[5] Satoh et al. (2008), J. Comput. Phys., 227, 3486-3514.

解像度モデルは高解像度の部類に属するものであるが[6] Takemura et al. (2005), J. Geophy. Res., 110, D02202

本研究では低解像度モデル（LRM: Low-Resolution[7] Goto et al. (2015), Geosci. Model Dev., 8, 235-259.

Model）と呼ぶ。

[8] Tomita (2008), J. Met. Soc. Jpn., 86A, 121-142.

― 488 ―

D461

化学輸送モデルと地上・船舶観測を用いた黒色炭素（BC）エアロゾル濃度の季節変化、及び北極域への輸送の解析

山下陽介 1，滝川雅之 1，五藤大輔 2，八代尚 2，佐藤正樹 3,1，金谷有剛 1，
竹谷文一 1，宮川拓真 1，加藤咲 4,1，小林秀樹 1, 近藤豊 5, Yongwon Kim6
(1. JAMSTEC，2. 国立環境研究所，3. 東大 AORI，４. 福岡大，5. 極地研，６. IARC/UAF）
えばGoto et al. 2011）
を用いた．
水平解像度は約220 km
１．はじめに人間活動が活発ではない北極域・海洋上では，人為起 と約 56 km，鉛直 78 層で対流圏下層の解像度は約 100
対流圏中層から圏界面付近は約400m である．
源・森林火災起源のエアロゾルが僅かでも流入すると， ～200m，エアロゾルの直接・間接効果により，放射・雲・降水に 2015 年 1 月 1 日から 2017 年 12 月 31 日までのハイン
大きな変調をもたらしうる（例えば Myhre et al. 2007； ドキャスト実験を行なった．
Lubin and Vogelmann 2006）．特に黒色炭素（Black ３．結果
carbon：BC）エアロゾルは太陽放射を効率的に吸収する
NICAM-SPRINTARS の実験結果から，アジア域の汚特性があり，極域等の雪氷・海氷のアルベドを変え気候 染源に近い福江島と離れたアラスカの観測点に近い場所へも影響しうるため（Quinn et al. 2008），こうした領 の BC データを取り出してプロットした．福江島では観域への BC 輸送を調べることは重要である．しかし，北 測とおおよそ一致した BC 濃度を示し解像度による違い
極域・海洋上での観測は限られているため，極域への輸 は小さい（図１左）．また冬季に濃度が高く夏季に低いと送を推定するためには，観測と輸送モデルによるシミュ いう季節変化も概ね再現されていた（図略）．一方でアラレーションを組み合わせ全球的に長期間のデータを得る スカの観測点では，観測された BC 濃度を過小評価することが有用と考えられる．
傾向にあり，水平 56 km よりも 220 km で過小評価が大海洋研究開発機構（JAMSTEC）所有の研究船「みら きい（図１右）．なお夏季のアラスカの観測点では，近傍い」では，毎年夏季から秋季にかけて北極航海を行い航 の森林火災の BC を含みうる．海洋上では，バックグラ
路上で BC 濃度を測定している．また，人為起源の汚染 ウンドの値は概ね船舶観測と一致する（図略）．
源に近い長崎県の福江島と汚染源から離れたアラスカの極域における BC カラム量は，春季から夏季に高く秋
Poker Flat Research Range において BC 濃度の連続観 季には低くなっていた．春季にはアジア域から長距離輸測が行われている．山下他（2018）では，2016 年９月 送される傾向にあり，夏季の高濃度は極域周辺の発生源のシベリア森林火災時の BC 輸送について報告した．そ から流入する高濃度イベントに対応していた．春季の極のモデルでは，森林火災イベントによる BC の北極域へ 域 BC カラム量は，水平 56 km よりも 220 km の解像度の輸送が，これまで全球モデルで行われてきた輸送の解 の方が小さく，汚染源から離れた場所で低解像度のモデ析（例えば Ikeda et al. 2017）で用いられてきた水平低 ルの過小評価が大きくなることと整合的であった．
解像度（約 220 km）と水平中解像度（約 56 km）では
大きく異なっており（Yamashita, et al. 2019, in prep），
水平解像度の違いが BC 輸送の季節性等にも影響している可能性がある．
そこで本研究では，輸送モデルによるシミュレーショ
ンを数年間継続して行い，得られた BC 濃度等を観測と比較して，季節変化や汚染源に近い場所（福江島）と遠い場所（アラスカ）の再現性の違いなどのモデル性能を確かめ，さらに水平解像度を約 56 km と約 220 km に設 図１（左）福江島と（右）アラスカ・ポーカーフラットの観測点における BC 濃度．横軸が観測，縦軸が NICAM の結定した実験を行い極域への輸送の違いを比較する．

２．使用したデータ

果（黒色：56 km，青色：220 km）．日平均データから作成．

福江島の観測点（32.75N, 128.68E）では 2015 年 1 ４．まとめ
輸送モデルと観測を組み合わせて極域への BC 輸送を
月 1 日から 2017 年 2 月 28 日まで，アラスカ・ポーカ
ーフラットの観測点（65.12N，147.43W）では 2016 評価し，水平解像度の違いも比較した．極域における BC
年 5 月 1 日から 2017 年 9 月 30 日までの BC データを カラム量は，アジア域から長距離輸送される傾向にある
利用した．
これらはBCモニター（model 3130，
Kanomax， 春季には水平低解像度のモデルで小さかった．発表時にPM1 相当）で測定された（Kanaya et al. 2013，2016； は解像度によって輸送の特徴が異なる理由についても議Miyakawa et al. 2017，2019）．また 2015～2017 年に 論する予定である．今後の極域における観測により，BC行われた「みらい」の北極航海時（MR15-03，MR16-06， 流入量等の推定精度が向上することが期待される．
謝辞：本研究は文部科学省ポスト「京」重点課題４の下で実施
MR17-05C）に SP2 で測定された BC データ（Taketani
され，計算結果は「京」を利用して得られた（課題番号：
et al. 2016；Miyakawa et al. 2016）も用いた．
hp160231，hp170232，hp180181，hp190151）．また ArCS,
本研究では化学輸送モデル NICAM-SPRINTARS （例 環境省推進費（2-1505）の助成を受けた．

― 489 ―

D462

逆 推 計 を 用 い た 東 ア ジ ア に お け る BC 排 出 量 推 定*眞 木 貴 史 (気 象 研 ), 田 中 泰 宙 （ 気 象 研 ）， 大 島 長 （ 気 象 研 ）， 弓 本 桂 也 (九 州 大 学
応 用 力 学 研 究 所 ), 板 橋 秀 一 （ 電 力 中 央 研 究 所 ） , 黒 川 純 一 （ ア ジ ア 大 気 汚 染 研 究
セ ン タ ー ）， 大 原 利 眞 （ 国 立 環 境 研 究 所 ）
1.

はじめに

ブラックカーボン（BC）は大気放射収支に影響を与えると共に，社会や人間の健康等にも影響を与える．
東アジアにおける BC 排出量の時間変動はまだ十分に理解されているとはいえない．統計的な手法を用いた排出インベントリは迅速な報告が難しいなどの問題点がある．今回は地上，衛星等の観測データと全球エア

第 1 図 ： 辺 戸 に お け る COSMOS 観 測 デ ー
タ と MASINGAR mk-2 の 月 平 均 BC 濃 度 ．

ロゾル輸送モデルを用いて東アジアにおける BC 排出

黒 色 が 観 測 値 の メ ジ ア ン ，灰 色 が 観 測 値

量の推定を試みた．

の平均を，赤色がモデルの平均を示す．
た．2011 年以降に観測値とモデルとの差が大きくなる

2.

解析手法

傾向が見られるが，これは中国等における BC 排出量

BC 排出量推定手法は二酸化炭素や黄砂等で定評のの減少を示唆している．第 1 表に逆推計による 2014 年

あるベイズ統合逆推計（[1]）を用いた．輸送モデルにの中国等における地域別 BC 排出量の 2010 年に対するは気象研究所が開発した全球エアロゾル輸送モデル

変化率を示す．各領域において 2014 年における BC 排

（MASINGAR mk-2，[2]）を利用した．水平解像度は

出量は 2010 年に対して減少しており，中国北部の減少

TL159（約 120km）である．MASINGAR mk-2 は BC 等率が最も大きかった．一方、日本や韓国等において BCのエアロゾルに関して外部混合を仮定している．BC 排排出量の変化は小さかった．より詳細な解析を行うた

出量の先験情報としては REAS Ver. 2.1（[3]）を用いた．

めには地上観測データのみでは観測地点数が不十分で解析領域としては東アジアに関して中国を省，自治州あり，衛星観測等の利用が必須であるが，バイアス等

等の 33 領域，日本，韓国を 1 つの領域として取り扱っの問題があるため品質管理手法の確立が重要である．

た．解析期間は 2011～2014 年の月毎の BC 排出量である．この各領域から BC をタグ付きトレーサーとしてMASINGAR mk-2 を用いて輸送させた．観測データは地上観測に関しては連続観測システム（COSMOS）による 5 地点（辺戸，福江，八方，越前，Lulin）を，衛星観測データに関しては米国航空宇宙局（NASA）の地
球観測衛星（AURA）に搭載されたオゾン観測装置（OMI）が観測した光吸収性光学的厚さ（AAOD）に
おいて，BC と判断されたデータのうち最高品質のみを月平均して用いた．また，衛星観測データのバイアスを取り除くため，モデル格子点単位で月平均した
AAOD と MASINGAR mk-2 の差を補正して逆推計に入力した．
3.

第 1 表：2014 年の中国等における地域別 BC 排出量の 2010 年に対する変化率．
領域

中国北部

中国東北

中国西北

中国西南

2014/2010

-8.9%

-3.2%

-1.7%

-1.0%

中国華中

中国華東

中国華南

日本

韓国

-2.9%

-5.2%

-0.2%

-1.3%

-0.8%

4.

謝辞

本研究は環境研究総合推進費（S-12）の支援を受けて行われた．COSMOS による BC 観測データは小池氏，金谷氏から提供を受けた．OMI AAOD データは NASAのデータ情報サービスセンターよりダウンロードした．
参考文献

解析結果

辺戸における MASINGAR mk-2 と地上観測データの[1] Maki, et al., 2011, SOLA,7, 21-24.

比較結果を第１図に示す．2011 年以降に関しては 2010[2] Tanaka and Chiba, 2005, JMSJ, 255-278.

年における REAS の BC 排出量データを繰り返し用い[3] Kurokawa et al, 2013, ACP, 13, 11019-11058.

― 490 ―

D463
気象庁観測プラットフォームを用いた大気中酸素濃度の長期・広域観測*石戸谷重之 1、坪井一寛 2、丹羽洋介 3、松枝秀和 2、村山昌平 1、青木伸行 1、近藤裕昭 1、石島健太郎 2、
古積健太郎 4、梅澤研太 4、赤松澪 4、雪田一弥 4、西田重晴 4、佐藤祥平 41
産業技術総合研究所、2 気象研究所、3 国立環境研究所、4 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）は化石燃料消費や陸上生物活動により表裏の関係で交換されるが、海洋には CO2 が弱酸として大量に溶け込むのに対して中性のO2 は比較的速やかに大気海洋間で交換される。そのため両者の濃度を組み合わせた解析から、陸上生物圏と海洋による CO2 の正味吸収量等の炭素循環に係る情報が得られる。本研究では気象庁の南鳥島および綾里の両観測所での連続観測と、神奈川県-南鳥島間上空の自由対流圏において C-130H 輸送機上で採取した大気試料（気象庁・防衛省の共同研究）の分析から、大気中 O2
濃度と CO2 濃度の長期・広域観測を展開しており、本発表では現在までに得られた観測結果を報告する。
2.観測
南鳥島気象観測所（24.28°N, 153.98°E）において2015 年 12 月、綾里観測所（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
赤外分析計を用いて大気中 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 分および 30 分移動平均値の標準偏差がd(O2/N2)で約±5 per meg および±2.5 per meg、
CO2 濃度では±0.06 および±0.04 ppm である（Ishidoya
et al., 2017）。神奈川県厚木基地から南鳥島までの月
1 回の C-130H 輸送機のフライトにおいて、水平飛行中と降下中の大気を合計 24 本の金属フラスコに採取した。採取した大気試料のd(O2/N2)、アルゴン（Ar）濃度（d(Ar/N2)）、N2・O2・Ar の安定同位体比および C02 濃度を質量分析計（Ishidoya and Murayama, 2014）により測定し、d(Ar/N2)を用いて航空機の空気採取経路に起因した成分分別を評価し補正することで、自由対流圏
大気中d(O2/N2)の変動を復元し、約±4 per meg の高精度で観測した（Ishidoya et al., 2014） 。
＊d(O2/N2)=[(O2/N2)sa/(O2/N2)st-1]x106 (per meg)、sa
および st は測定試料と標準試料を示す。1 mol の空気から、1 μmol の O2 分子が増減する際にd(O2/N2)が 4.8
per meg 増減する。
3. 結果と考察
南鳥島および綾里の地表観測、および C-130H 輸送機
による高度約 6km の自由対流圏観測で現在までに得られた大気中d(O2/N2)と CO2 濃度の変動を図１に示す。
d(O2/N2)および CO2 濃度は逆位相の明瞭な季節変動を示しながら、それぞれ経年的な減少および増加傾向を示した。また南鳥島と綾里の連続観測から、d(O2/N2)と CO2
濃度が逆位相の関係にある明瞭な日日変動も観測された。6km 高度の自由対流圏での経年変動と化石燃料消費統計等を用いて推定した、
2012-2018 年の期間の陸上生物圏と海洋による CO2 吸収量はそれぞれ 1.5 および 3.1
PgCyr-1 であり 、 誤 差 を 考 慮 す る と Global Carbon
Project による報告値とほぼ整合的な結果であった。
自由対流圏において、d(O2/N2)と CO2 濃度から計算される陸上生物活動に対する保存量である大気ポテンシ
ャル酸素（APO = O2+1.1xC2）の季節変動が、CO2 濃度の場合と比較して、低緯度に向かって急激に減衰する現象が観測された。この現象は、主に海洋フラックスにより変動する APO は南北半球で振幅が同等かつ逆位相の季節変動を示すため、低緯度域上空では南北間大気混合で変動が相殺されて減衰するのに対して、陸域に主な起源を有し北半球で卓越する CO2 季節変動には APOのような減衰が生じないことによる。従って低緯度上
空の APO は、半球間大気交換についての高感度の指標となることが示唆される。
短周期変動については、南鳥島では全球大気輸送モデル（Niwa et al., 2017）が CO2 濃度をよく再現する一方で APO 変動を過小評価しており、大気海洋間 O2 フラックスにはモデルに用いた月毎の気候値では再現できない短周期の変動が存在することが示唆される。綾里
では、同モデルは CO2 や APO について数日以上継続する
顕著な短周期イベントを比較的よく再現する。しかしながら観測値の日内変動に頻繁に見られる、過去に報告例のない低-O2/CO2 交換比（1 未満）の高 CO2 イベントは再現できず、高解像度の局所輸送モデル（Kondo etal., 2001）でもこの現象は再現できていない。以上により本研究の広域観測から、全球 CO2 循環、半球間大気
輸送、および局所的な海洋・陸域フラックスに関する
有用な束縛条件が得られることが分かる。
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、JP15H02814 等により実施された。
観測にご協力頂いた気象庁と防衛省の皆様に御礼申し上げます。

図 1：南鳥島と綾里の地表および高度約 6km の自由対流圏における各緯度帯で得られた大気中d(O2/N2)と CO2 濃度の変動。南
鳥島と綾里は連続観測の 24 時間平均値を示す。2015 年 11 月
以前の南鳥島の結果は現地でガラスフラスコに採取した試料の分析結果である。d(O2/N2)（CO2 濃度）は南鳥島（綾里）の観測結果から高（低）緯度側の各観測結果に向い 150 per meg（30 ppm）ずつ縦軸原点をシフトさせて図示した。

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2019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

仲江川敏之

副委員長

平松

信昭

廣岡

委員

青柳

曉典

石戸谷重之

〇上清

直隆

〇宇野

史睦

日下

博幸

楠

研一

〇工藤

〇嶋田

宇大

清水

厚

那須野智江

西森

事務補佐

俊彦

堀之内
〇石元

武
裕史

〇伊藤

純至

太田洋一郎

小山

亮

玲

澤田

洋平

竹見

哲也

出牛

真

基貴

〇橋本

明弘

〇林

昌宏

平原

翔二

〇廣川

康隆

藤部

文昭

〇益子

渉

松山

洋

三好

建正

茂木

耕作

安成

哲平

横田

祥

江口

恵美

（〇印：委員会事務局）［大会実行委員会］
大会実行委員長
事務局長

倉内

利浩

糸長登志夫

事務局

宮田

和孝

横山

辰夫

実行委員

廣岡

俊彦

川村

隆一

三好

勉信

望月

崇

中島

健介

川野

哲也

弓本

桂也

江口

菜穂

山本

勝

岩山

隆寛

林

政彦

西

憲敬

乙部

直人

栗原めぐみ

尾崎

友亮

松本

積

村井

健治

村方

栄真

菅原

道智

山口

文彬

2019年 9月30日 発行
編集兼発行者

公益社団法人 日本気象学会
東京都千代田区大手町1-3-4 気象庁内

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